KR102399012B1 - 탄소 저감량/배출량 계산 기반 자전거 응용 서비스 플랫폼 서버, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

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Abstract

일 실시예에 따른 플랫폼 서버는 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장하는 동작; 제1 자전거에 포함된 부품을 판별하는 동작; 상기 판별된 부품에 대한 정보를 상기 정의된 데이터와 비교하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작; 및 상기 제1 자전거와 관련된 탄소 저감 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트의 종류 및 상기 판별된 탄소 배출량을 기초로 상기 이벤트로 인해 저감된 탄소 배출량을 계산하여 상기 이벤트와 관련된 주체에게 상기 저감된 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

Description

탄소 저감량/배출량 계산 기반 자전거 응용 서비스 플랫폼 서버, 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{APPARATUS, METHOD AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM FOR PROVIDING PLATFORM OF APPLICATION SERVICE OF BICYCLE BASED ON CALCULATING CARBON REDUCTION AND EMISSION}
본 문서의 실시예는 자전거와 관련된 이벤트로 발생하는 탄소 저감량 또는 탄소 배출량을 계산하여 탄소 저감에 관여한 주체에게 다양한 응용 서비스를 제공하는 기술에 관한 것이다.
현재 전세계는 교토의정서의 발효를 통해 지구 온난화의 주요한 원인 중 하나인 탄소 배출량의 단계적 감축을 시행 중이다. 교토의정서에 따른 의무국 또는 기업은 기간 별로 탄소 배출의 한도를 정하고 있으며, 초과 배출분에 대해서는 의무적으로 탄소 배출권을 매매하도록 하고 있다.
이에 따라, 국가적 차원의 탄소 배출 저감을 위해, 자전거 전용 도로의 확충, 자전거 일주 도로 및 자전거 급행 도로 등 다양한 인프라를 설계하여 자전거 이용을 장려하고 있으며, 자전거 이용에 따른 인센티브를 부여함으로써 탄소 배출을 감소시키려는 노력이 진행 중이다.
한편, 탄소 배출 총량제를 안정적으로 운영하고 많은 사람들에게 탄소 배출의 저감을 장려시키기 위해서는, 탄소 배출원에 따른 탄소의 배출량 및 절감량을 정확하게 산출하고, 탄소 배출 저감에 관여한 주체에게 공정한 인센티브를 부여하는 방안이 필요하다.
한국 등록특허공보 제10-0966162호: 자전거 이용자에게 탄소배출권 마일리지를 제공하는 방법 및 시스템
탄소 배출량을 저감시키는 방안에는 자전거를 적극적인 교통 수단으로 활성화하는 방안에 더하여, 기존에 만들어졌으나 활용이 적은 자전거의 중고 거래를 적극적으로 활성화함으로써, 보다 많은 사람들이 자전거를 이용하면서도 동시에 자전거의 제조 또는 자전거의 폐기에 의해 추가적으로 발생되는 탄소를 저감시키는 방안을 강구할 수 있다.
이에 따라, 본 문서의 실시예들은 상술한 과제를 해결하기 위해, 탄소 배출을 저감시킬 수 있는 다양한 응용 서비스를 자전거 사용자에게 제공하면서, 응용 서비스와 관련된 이벤트 발생에 의해 저감된 탄소 배출량을 객관적으로 계산하는 기술을 제공하고자 한다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 바로 제한되지 않으며, 언급되지는 않았으나 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있는 목적을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 플랫폼 서버는 소정의 동작을 수행하도록 하는 명령어들을 저장하는 하나 이상의 메모리; 및 상기 하나 이상의 메모리와 동작 가능 하도록 연결되어 상기 명령어들을 실행하도록 설정된 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서의 동작은 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장하는 동작; 제1 자전거에 포함된 부품을 판별하는 동작; 상기 판별된 부품에 대한 정보를 상기 정의된 데이터와 비교하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작; 및 상기 제1 자전거와 관련된 탄소 저감 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트의 종류 및 상기 판별된 탄소 배출량을 기초로 상기 이벤트로 인해 저감된 탄소 배출량을 계산하여 상기 이벤트와 관련된 주체에게 상기 저감된 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 정의된 데이터는 자전거 부품을 구성하는 원소의 조성 비율을 기반으로 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터; 자전거 프레임을 구성하는 재질을 기반으로 프레임 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터; 또는 자전거를 구성하는 프레임, 휠, 구동계의 종류에 따라 하나의 프레임/휠/구동계 단위 별 제조 시 배출되는 탄소 배출량이 정의된 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서의 동작은 상기 탄소 배출량을 판별하는 동작 이후, 상기 제1 자전거 전체 제조 시 발생하는 탄소 배출량 및 상기 제1 자전거를 각 부품에 대한 제조 시 발생하는 탄소 배출량을 저장하여 데이터베이스화 하는 동작을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 부품을 판별하는 동작은 상기 프로세서가 촬영 장치와 연동되어 상기 제1 자전거를 촬영한 이미지를 획득하거나, 상기 프로세서가 통신망 네트워크를 통해 외부 장치로부터 상기 제1 자전거의 이미지를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 부품을 판별하는 동작은 자전거의 부품별 재질 및 무게에 대한 정보를 포함하는 스펙 정보가 매핑되어 있는 자전거 부품별 이미지 데이터 세트를 기초로 학습된 신경망 모델에 상기 제1 자전거의 이미지를 입력하여 상기 제1 자전거의 이미지에 포함된 부품을 특정하는 동작; 및 상기 특정된 제1 자전거의 부품 중 서로 연동되어 동작하는 개별적인 부품의 세트를 그룹화하여 프레임 세트에 대응하는 부품의 그룹, 휠 세트에 대응하는 부품의 그룹 및 구동계 세트에 대응하는 부품의 그룹을 분류하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 탄소 배출량을 판별하는 동작은 상기 판별된 부품의 재질 및 무게를 판별하는 동작; 상기 정의된 데이터에 따라 상기 판별된 부품의 재질에 대응하는 제조 무게 별 탄소 배출량에 상기 판별된 부품의 무게를 곱하여 상기 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산하는 동작; 및 상기 제1 자전거로부터 판별된 모든 부품에 대해 계산된 탄소 배출량을 합산하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 탄소 배출량을 판별하는 동작은 상기 제1 자전거의 부품 중 프레임, 휠 및 구동계를 구성하는 3 Zone 부품을 판별하는 단계; 상기 정의된 데이터에 따라 상기 판별된 3 Zone 부품의 재질에 대응하는 제조 무게 별 탄소 배출량에 상기 판별된 3 Zone 부품의 무게를 각각 곱하여 상기 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산하는 동작; 상기 3 Zone 부품으로 완성된 타 자전거들을 구성하는 기타 부품이 배출하는 탄소 배출량의 평균을 기초로 기타 부품의 탄소 배출량을 산출하는 동작; 및 상기 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량 및 상기 기타 부품의 탄소 배출량을 합산하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 마일리지를 제공하는 동작은 상기 제1 자전거의 중고 거래에 대한 정보를 중고 거래 플랫폼에 개시하는 동작; 상기 제1 자전거의 중고 거래를 중계하는 동작; 및 상기 중고 거래를 중계하여 상기 제1 자전거의 중고 거래에 관여한 소유주 및 구매자에게 상기 판별된 탄소 배출량에 대응하는 마일리지를 분배하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 마일리지를 제공하는 동작은 상기 중고 거래를 중계하는 동작 이후, 상기 제1 자전거에 대해 중고 거래가 수행된 성사 건수를 집계한 데이터를 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 마일리지를 제공하는 동작은 상기 집계한 데이터를 생성하는 동작 이후, 상기 성사 건수에 상기 판별된 탄소 배출량을 곱하여 상기 제1 자전거의 중고 거래가 수행되어 저감된 총 탄소 배출량에 대한 데이터를 생성하고 상기 저감된 총 탄소 배출량에 대한 데이터에 기반하여 탄소 배출권을 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 마일리지를 제공하는 동작은 상기 제1 자전거의 소유주가 보유한 단말 또는 상기 제1 자전거에 구비된 위치/운동 센서를 통해 상기 제1 자전거를 이용하여 이동한 거리에 대한 정보를 획득하고, 상기 이동한 거리에 의해 저감시킨 탄소 배출량과 비례하는 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작은 소정 범위의 거리 구간을 기 설정하고, 상기 이동한 거리가 상기 거리 구간 중 어느 하나에 대응시켜서 상기 이동 거리가 대체한 타 이동 수단을 판별하는 동작; 및 상기 타 이동 수단을 이용하여 이동한 거리에 따라 배출되는 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작은 상기 대체한 타 이동 수단의 이용 시 이동 거리 별 탄소 배출량으로 기 저장된 수치에 상기 이동한 거리를 곱하여 상기 이동한 거리에 따라 배출되는 탄소 배출량에 판별하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 플랫폼 서버가 수행하는 플랫폼 제공 방법은 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장하는 단계; 제1 자전거에 포함된 부품을 판별하는 단계; 상기 판별된 부품에 대한 정보를 상기 정의된 데이터와 비교하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 단계; 및 상기 제1 자전거와 관련된 탄소 저감 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트의 종류 및 상기 판별된 탄소 배출량을 기초로 상기 이벤트로 인해 저감된 탄소 배출량을 계산하여 상기 이벤트와 관련된 주체에게 상기 저감된 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 실시예에 따르면, 사용자가 보유한 자전거를 분석하여 해당 자전거의 제조에 필요한 탄소 배출량을 계산하고, 해당 자전거의 사용을 활성화하는 다양한 응용 서비스를 연계하여, 자전거의 제조나 폐기로 인한 탄소 배출량을 저감시킬 수 있다.
이를 통해, 본 문서의 실시예는 지방자치단체를 포함한 정부 또는 비영리기업을 포함한 회사가 운영하는 이동 수단을 공유하는 시스템(ex. 쏘카, 우버 등 카쉐어링시스템)과 퍼스널 모빌리티를 공유하는 시스템(ex. 따릉이, 카카오T바이크 등 개인형 공유 이동수단 시스템)에도 탄소절감 알고리즘을 적용하게 할 수 있다.
이처럼, 본 문서의 실시예는 정부 정책 및 시대적 요구에 적극적으로 호응하는 탄소 배출의 저감에 따른 인센티브 제도를 객관적으로 운영하게 할 수 있게 하고, 실시예를 통해 산출되는 탄소 배출 저감량에 관련된 데이터는 개인, 단체, 지자체, 기업 또는 국가 간의 탄소 배출권 거래에 활용될 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 플랫폼 서버의 기능 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따라 소정의 재질로 구성된 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터에 대한 예시도이다.
도 3은 일 실시예에 따라 소정의 재질로 구성된 자전거 프레임 별 탄소 배출량이 정의된 데이터에 대한 예시도이다.
도 4는 일 실시예에 따라 자전거의 이미지에 포함된 자전거의 부품을 분류하는 신경망 모델의 예시도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 플랫폼 서버가 수행하는 동작의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 저감된 탄소 배출량 계산 기반의 응용 서비스 플랫폼 서버(100)(이하, "플랫폼 서버(100)"로 지칭)의 기능 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)는 메모리(110), 프로세서(120), 입출력 인터페이스(130) 및 통신 인터페이스(140)를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 이미지 DB(111), 스펙 정보 DB(112), 신경망 DB(113) 및 명령어 DB(114)를 포함할 수 있다.
이미지 DB(111)는 자전거의 이미지 및 자전거의 부품 이미지에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 이미지 DB(111)에 저장된 이미지는 후술할 신경망 모델의 학습에 사용될 수 있다.
스펙 정보 DB(112)는 소정의 재질로 구성된 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따라 소정의 재질로 구성된 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터에 대한 예시도이다.
도 2를 참조하면, 탄소 배출량을 정의한 데이터는 자전거의 부품을 구성하는 재질(ex. Titanium 3AL-2.5V Alloy, Titanium 6AL-4V Alloy, 6061 aluminium alloy, 7005 aluminium alloy 등)을 제조 시, 재질의 제조 무게 별 탄소 배출량을 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 2의 (a)는 자전거 부품이 Titanium 3AL-2.5V Alloy으로 제조되는 경우의 탄소 배출량을 정의한 데이터이다. 탄소 배출량을 정의한 데이터에는 Titanium 3AL-2.5V Alloy을 구성하는 원소의 조성 비율 및 각 원소 당 탄소 배출량을 저장할 수 있으며, Titanium 3AL-2.5V Alloy을 구성하는 원소의 조성 비율 및 각 원소 당 탄소 배출량을 기반으로 Titanium 3AL-2.5V Alloy는 1kg 제조 시 8.69 kgCO2e per kg의 탄소량을 배출하는 것으로 저장할 수 있다.
스펙 정보 DB(112)는 소정의 재질로 구성된 자전거 프레임 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 소정의 재질로 구성된 자전거의 프레임 별 탄소 배출량이 정의된 데이터에 대한 예시도이다.
도 3을 참조하면, 탄소 배출량을 정의한 데이터는 자전거의 프레임을 구성하는 재질(ex. Carbon Fiber, Steel, Titanium, Aluminium 등)을 제조 시, 프레임 별 탄소 배출량을 저장할 수 있다. 예를 들어, 자전거의 프레임이 Carbon Fiber으로 제조되는 경우 하나의 프레임 당 26.07 kgCO2eq./frame의 탄소량을 배출하는 것으로 저장할 수 있다. 스펙 정보 DB(112)는 상술한 예시인 프레임의 재질 종류 별로 탄소 배출량을 저장할 뿐만 아니라, 자전거를 구성하는 주요 3 부품(이하, "3 Zone 부품"으로 지칭)인 프레임, 휠, 구동계의 종류 별로 하나의 프레임/휠/구동계 단위 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장할 수 있다.
스펙 정보 DB(112)는 자전거 부품의 상세 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 부품의 상세 정보는 재질, 무게, 제조 시 배출되는 탄소량, 용도, 제조사, 생산 년도, 각 부품의 브랜드, 카테고리, 연식, 동작 방식, 컬러, 소재, 모델명, 사이즈, 최소 권장키, 최대 권장키, 지오메트리, 가격에 대한 정보를 포함할 수 있다.
스펙 정보 DB(112)는 본 문서의 실시예에 의해 자전거 전체 또는 자전거 부품 제조 시 배출되는 탄소 배출량이 후술할 실시예에 따라 계산된 데이터를 저장할 수 있다. 스펙 정보 DB(112)는 자전거 전체 제조 시 탄소 배출량을 저장하는 경우, 해당 자전거를 구성하는 각 부품에 대한 제조 시 탄소 배출량을 분류하여 저장할 수 있다.
신경망 DB(113)는 학습된 신경망 모델을 저장할 수 있다. 예를 들어, 신경망 DB(113)는 자전거의 부품별 스펙 정보가 매핑되어 있는 자전거 부품별 이미지 데이터 세트를 기초로 학습되어 소정의 자전거 이미지가 입력되면 자전거 이미지에 포함된 부품의 클래스를 특정(ex. 프레임, 휠, 및 구동계 등)하고 각 부품의 스펙 정보를 출력하는 신경망 모델을 포함할 수 있다.
명령어 DB(114)는 프로세서(120)의 동작을 수행시킬 수 있는 명령어들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 명령어 DB(114)는 후술할 프로세서(120)의 동작들과 대응되는 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 코드를 저장할 수 있다.
프로세서(120)는 플랫폼 서버(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 검사 모듈(121), 신경망 모듈(122), 이미지 모듈(123) 및 제어 모듈(124)을 구현할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 명령어들을 실행해 검사 모듈(121), 신경망 모듈(122), 이미지 모듈(123) 및 제어 모듈(124)을 구동시킬 수 있다.
검사 모듈(121)은 분석 대상이 될 자전거의 이미지를 획득할 수 있다. 검사 모듈(121)은 촬영 장치와 연동되어 자전거를 촬영한 이미지를 획득하거나, 통신망 네트워크를 통해 외부 장치로부터 이미지를 획득할 수 있다. 이를 위해, 플랫폼 서버(100)는 촬영 장치 또는 외부 장치와 유무선 통신망을 통해 연결될 수 있다.
신경망 모듈(122)은 분석 대상이 될 자전거의 이미지로부터 이미지에 포함된 자전거 부품을 분류할 수 있다. 신경망 모듈(122)은 부품의 분류에 사용되는 신경망 모델을 학습 및 제어할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따라 자전거의 이미지에 포함된 자전거의 부품을 분류하는 신경망 모델의 예시도이다.
도 4를 참조하면, 신경망 모듈(122)은 자전거의 전체 이미지에서 자전거를 구성하는 각 부품들의 위치가 바운딩 박스로 특정되어 부품을 특정하는 클래스가 레이블링된 학습 이미지를 기초로 이미지 판별 알고리즘을 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 신경망 모델의 학습이 완료되면, 자전거 이미지가 신경망 모델에 입력되는 경우, 컨볼루션 연산을 통해 이미지의 특징값이 추출되고, 추출된 특징값을 기반으로 입력된 이미지에 포함된 자전거 부품들의 위치를 특정할 수 있고, 특정된 푸품에 매핑된 스펙 정보를 출력할 수 있다.
일 예로, 신경망 모델은 자전거의 전체 이미지로부터 개별적인 부품들(ex. 프레임, 크랭크, 앞변속기, 뒷변속기, 휠, 레버 등)을 특정 및 분류할 수 있고, 서로 연동되어 동작하는 개별적인 부품의 세트(ex. 프레임셋, 구동계, 휠셋, 컴포넌트 등)를 그룹화할 수 있다. 신경망 모듈(122)은 분류된 개별적인 부품과 개별적인 부품의 세트를 기초로, 입력된 자전거 이미지에 포함된 부품의 정보를 집합의 형태로 저장할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모듈(122)은 프레임셋에 대응하는 원소의 집합 {포크, 프레임}, 그룹셋에 대응하는 원소의 집합 {앞변속기, 뒷변속기, 브레이크, 레버, 크랭크, 카세트, 체인}, 휠셋에 대응하는 원소의 집합 {타이어, 허브}, 컴포넌트에 대응하는 원소의 집합 {스템, 싯포스트, 핸들바, 안장}의 형태로, 입력된 자전거 이미지에 포함된 부품 정보를 그룹화하여 특정할 수 있다.
신경망 모듈(122)은 특정된 각 부품에 대응하는 스펙 정보를 스펙 정보 DB(112)에서 검색하여, 특정된 각 부품에 대응하는 스펙 정보를 매핑하여 저장할 수 있다.
이미지 모듈(123)은 신경망 모델에 의한 부품 판별의 정확도가 향상되도록, 검사 모듈(121)이 획득한 이미지에 대한 명도, 채도, 대비 등의 보정을 수행하여 전처리된 이미지를 신경망 모델에 입력시킬 수 있다.
제어 모듈(124)은 자전거 이미지로부터 판별된 부품을 스펙 정보 DB(112)의 탄소 배출량이 정의된 데이터와 비교하여 이미지에 대응하는 자전거의 제조에 따른 탄소 배출량을 판별하고, 이미지에 대응하는 자전거와 관련된 이벤트가 발생하는 경우, 판별된 탄소 배출량을 기초로 이벤트와 관련된 주체에게 마일리지를 제공할 수 있다.
상술한 검사 모듈(121), 신경망 모듈(122), 이미지 모듈(123) 및 제어 모듈(124)에 의해 수행되는 동작은 프로세서(120)에 의해 수행되는 동작으로 이해될 수 있다.
입출력 인터페이스(130)는 플랫폼 서버(100)를 제어하는 관리자가 특정 정보를 입력하게끔 하거나, 관리자에게 특정 정보를 출력하는 하드웨어 인터페이스 또는 소프트웨어 인터페이스를 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(140)는 플랫폼 서버(100)가 통신망을 통해 외부 장치(ex. 촬영 장치 또는 외부 장치)와 정보를 송수신 할 수 있게 한다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 무선 통신모듈 또는 유선 통신모듈을 포함할 수 있다.
플랫폼 서버(100)는 프로세서(120)를 통해 연산을 수행하고 네트워크를 통해 정보를 송수신할 수 있는 다양한 형태의 장치로 구현될 수 있다. 예를 들면, 휴대용 통신 장치, 스마트 폰, 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 노트북, 태블릿 PC 등을 포함할 수 있다.
이하, 플랫폼 서버(100)가 상술한 구성을 통해 수행하는 동작의 실시예를 도 5와 함께 살펴본다.
도 5는 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)가 수행하는 동작의 흐름도이다.
스펙 정보 DB(112)는 소정의 재질로 구성된 자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터, 소정의 재질로 구성된 자전거의 프레임 별 탄소 배출량이 정의된 데이터 및 자전거 부품의 상세 정보를 저장할 수 있다(S1010).
검사 모듈(121)은 자전거의 이미지를 획득할 수 있다(S1020). 예를 들어, 이미지는 자전거의 전체, 일부, 또는 자전거의 부품의 모습을 포함할 수 있다.
신경망 모듈(122)은 이미지에 포함된 부품을 판별할 수 있다(S1030). 예를 들어, 신경망 모듈(122)은 자전거의 부품별 스펙 정보가 매핑되어 있는 자전거 부품별 이미지 데이터 세트를 기초로 학습된 신경망 모델 모델에 자전거의 이미지를 입력하여, 검사 대상 자전거의 부품의 위치 및 부품의 종류를 특정할 수 있다. 신경망 모듈(122)은 특정된 부품의 상세 정보를 스펙 정보 DB(112)에서 검색하여 특정된 부품에 매핑할 수 있다. 예를 들어, 상세 정보는 부품의 재질, 재질을 구성하는 원소의 구성 비율, 각 원소 구성 당 탄소 배출량 및 부품의 무게에 대한 정보를 포함할 수 있다.
제어 모듈(124)은 판별된 부품에 대한 정보를 스펙 정보 DB(112)의 탄소 배출량이 정의된 데이터와 비교하여 입력된 이미지와 대응되는 자전거의 제조에 따른 탄소 배출량을 판별할 수 있다(S1040).
일 예로, 자전거의 부품의 종류가 특정된 경우, 제어 모듈(124)은 탄소 배출량이 정의된 데이터에 따라 부품의 무게 별 탄소 배출량에 부품의 무게를 곱하여 각 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산할 수 있다. 자전거의 부품 중 프레임의 종류가 특정된 경우, 제어 모듈(124)은 탄소 배출량이 정의된 데이터에 따라 프레임 탄소 배출량에 부품의 무게를 곱하여 각 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산할 수 있다. 이러한 동작을 통해, 제어 모듈(124)은 판별된 모든 부품에 대해 계산된 탄소 배출량을 합산하여 자전거의 제조에 따른 탄소 배출량을 판별할 수 있다.
일 예로, 제어 모듈(124)은 획득된 자전거의 이미지로부터 프레임, 휠 및 구동계를 구성하는 3 Zone 부품을 판별할 수 있다. 제어 모듈(124)은 탄소 배출량이 정의된 데이터에 따라 판별된 3 Zone 부품(프레임, 휠 및 구동계)의 재질에 대응하는 제조 무게 별 탄소 배출량에 판별된 3 Zone 각 부품의 무게를 각각 곱하여 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산할 수 있다. 또는, 제어 모듈(124)은 탄소 배출량이 정의된 데이터에 따라 판별된 3 Zone 부품(프레임, 휠 및 구동계)의 재질에 대응하는 제조 프레임/휠/구동계 별 탄소 배출량에 판별된 3 Zone 각 부품의 무게를 각각 곱하여 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산할 수 있다. 이후, 제어 모듈(124)은 스펙 정보 DB(112)에 저장된 데이터 중 획득된 이미지로부터 판별된 3 Zone 부품과 동일한 3 Zone 부품으로 완성된 타 자전거들에 대한 정보를 검색하고, 타 자전거들을 구성하는 3 Zone 부품 이외의 기타 부품이 배출하는 탄소 배출량의 평균을 기초로, 획득된 이미지에 대응하는 자전거의 3 Zone 부품 이외 기타 부품의 탄소 배출량을 산출할 수 있다. 제어 모듈(124)은 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량 및 기타 부품의 탄소 배출량을 합산하여 획득된 이미지와 대응하는 자전거의 제조에 따른 탄소 배출량을 판별할 수 있다. 상술한 실시예는, 3 Zone 부품이 동일한 자전거끼리는 연동 및 호환성을 고려하여 기타 부품이 유사한 재질 및 유사한 무게로 구성된다는 점에 착안하여, 3 Zone 이외의 기타 부품에 대한 판별이 어려울 경우, 3 Zone 부품의 식별과 스펙 정보 DB(112)에 저장된 정보의 연계를 통해 기타 부품의 탄소 배출량을 판별해냄으로써, 자전거 전체의 제조 시 탄소 배출량을 효과적으로 산출할 수 있다.
제어 모듈(124)은 획득된 이미지에 대응하는 자전거와 관련된 이벤트가 발생하는 경우, 판별된 탄소 배출량을 기초로 이벤트와 관련된 주체에게 마일리지를 제공할 수 있다(S1050). 예를 들어, 마일리지는 플랫폼 서버(100)가 관리하는 인터넷 서비스 플랫폼에서 제공하는 물품의 구매 등의 서비스에 사용될 수 있다.
일 예로, 제어 모듈(124)은 획득된 이미지에 대응하는 자전거의 중고 거래에 대한 정보를 중고 거래 플랫폼에 개시하고, 플랫폼을 통해 판매자와 구매자의 중고 거래를 중계하여, 자전거의 중고 거래에 관여한 주체에게 탄소 배출량에 기반한 마일리지를 제공할 수 있다. 자전거의 중고 거래에 관여한 주체는 이미지에 대응하는 자전거의 소유주 및 소유주로부터 자전거를 구매한 구매자를 포함할 수 있다. 자전거의 중고 거래는 기존 자전거 미사용으로 인한 추가 제조 또는 폐기로 인한 탄소 배출을 저감시키고, 자전거 사용을 장려하여 탄소 배출을 저감시킬 수 있기 때문에 마일리지를 제공한다.
일 예로, 제어 모듈(124)은 획득된 이미지에 대응하는 자전거의 소유주가 자전거를 이용하여 이동한 거리를 획득하고, 이동한 거리에 비례하는 마일리지를 소유주에게 제공할 수 있다. 플랫폼 서버(100)는 소유주가 보유한 단말 또는 자전거에 구비된 위치/운동 센서를 통해 자전거의 이동 거리를 획득할 수 있다.
일 예로, 제어 모듈(124)은 획득된 이미지에 대응하는 자전거의 소유주가 자전거를 이용하여 이동한 거리를 획득하고, 이동한 거리가 타 이동수단을 대체하는 거리에 해당하는 경우, 대체한 이동 수단을 이용하여 이동한 거리에 비례하여 저감시킨 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 소유주에게 제공할 수 있다. 가령, 제어 모듈(124)은 자전거를 통해 이동한 거리가 5km이상 10km 미만이면 지하철을 대체한 것으로, 10km이상이면 자동차를 대체한 것으로 판별하도록 기 설정될 수 있다. 이에 따라, 소유주가 자전거를 통해 이동한 거리가 7km에 해당하면, 지하철을 통해 7km를 이동하는 것을 자전거로 대체한 것으로 판별하여, "지하철 1km 이동 시 탄소 배출량 x 7km"을 계산하여 이에 비례하는 마일리지를 제공할 수 있다. 소유주가 자전거를 통해 이동한 거리가 12km에 해당하면, 자동차를 통해 12km를 이동하는 것을 자전거로 대체한 것으로 판별하여, "자동차 1km 이동 시 탄소 배출량 x 12km"을 계산하여 이에 비례하는 마일리지를 제공할 수 있다.
일 예로, 제어 모듈(124)은 획득된 이미지에 대응하는 자전거의 중고 거래를 중계하는 플랫폼을 제공하고, 중고 거래를 중계하는 플랫폼 제공 주체가 플랫폼을 통해 중고 거래를 성사시킴에 따라 저감시킨 탄소 배출량을 집계한 데이터를 생성할 수 있다. 이때 저감시킨 탄소 배출량을 집계한 데이터는, 상술한 S1010 내지 S1040 동작에 따라 계산된 소정 자전거의 제조 시 탄소 배출량에, 해당 자전거의 중고 거래 성사 건수를 곱하여 계산될 수 있다. 자전거의 중고 거래 플랫폼 제공은 기존 자전거 미사용으로 인한 추가 제조 또는 폐기로 인한 탄소 배출을 저감시키고, 자전거 사용을 장려하여 탄소 배출을 저감시킬 수 있기 때문에, 중고 거래를 성사시킨 플랫폼 제공 주제 역시 탄소 배출의 저감에 관여한 주체로서, 상술한 과정을 통해 탄소 배출의 저감에 관여한 데이터를 저장할 수 있다. 제어 모듈(124)은 상술한 동작에 따라 생성된 탄소 배출의 저감에 관여한 데이터에 기반하여 탄소 배출권을 타 주체와 거래하거나, 탄소 배출권 관리 주체에게 추가 탄소 배출권을 요구할 수 있다.
상술한 실시예에 따르면, 사용자가 보유한 자전거를 분석하여 해당 자전거의 제조에 필요한 탄소 배출량을 계산하고, 해당 자전거의 사용을 활성화하는 다양한 응용 서비스를 연계하여, 자전거의 제조나 폐기로 인한 탄소 배출량을 저감시킬 수 있다. 이를 통해, 정부 정책 및 시대적 요구에 적극적으로 호응하는 탄소 배출의 저감에 따른 인센티브 제도를 객관적으로 운영하게 할 수 있게 하고, 실시예를 통해 산출되는 탄소 배출 저감량에 관련된 데이터는 개인, 단체, 지자체, 기업 또는 국가 간의 탄소 배출권 거래에 활용될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", “A 또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. " 1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(예: 전자 장치)에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(예: 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램)로서 구현될 수 있다. 저장 매체는 RAM(random access memory), 메모리 버퍼, 하드 드라이브, 데이터베이스, EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable read-only memory), ROM(read-only memory) 및/또는 등등을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서의 실시예들의 프로세서는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 이러한 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 프로세서는 범용 프로세서, FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor) 및/또는 등등 일 수 있다.
기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 통합 이전에 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 소정의 동작을 수행하도록 하는 명령어들을 저장하는 하나 이상의 메모리; 및 상기 하나 이상의 메모리와 동작 가능 하도록 연결되어 상기 명령어들을 실행하도록 설정된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서의 동작은,
    자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장하는 동작;
    제1 자전거에 포함된 부품을 판별하는 동작;
    상기 판별된 부품에 대한 정보를 상기 정의된 데이터와 비교하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작; 및
    상기 제1 자전거와 관련된 탄소 저감 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트의 종류 및 상기 판별된 탄소 배출량을 기초로 상기 이벤트로 인해 저감된 탄소 배출량을 계산하여 상기 이벤트와 관련된 주체에게 상기 저감된 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 제공하는 동작을 포함하고,
    상기 마일리지를 제공하는 동작은,
    상기 제1 자전거의 중고 거래에 대한 정보를 중고 거래 플랫폼에 개시하는 동작;
    상기 제1 자전거의 중고 거래를 중계하는 동작; 및
    상기 중고 거래를 중계하여 상기 제1 자전거의 중고 거래에 관여한 소유주 및 구매자에게 상기 판별된 탄소 배출량에 대응하는 마일리지를 분배하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정의된 데이터는,
    자전거 부품을 구성하는 원소의 조성 비율을 기반으로 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터; 자전거 프레임을 구성하는 재질을 기반으로 프레임 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터; 또는 자전거를 구성하는 프레임, 휠, 구동계의 종류에 따라 하나의 프레임/휠/구동계 단위 별 제조 시 배출되는 탄소 배출량이 정의된 데이터를 포함하는,
    플랫폼 서버.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서의 동작은,
    상기 탄소 배출량을 판별하는 동작 이후, 상기 제1 자전거 전체 제조 시 발생하는 탄소 배출량 및 상기 제1 자전거를 각 부품에 대한 제조 시 발생하는 탄소 배출량을 저장하여 데이터베이스화 하는 동작을 더 포함하는,
    플랫폼 서버.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 부품을 판별하는 동작은,
    상기 프로세서가 촬영 장치와 연동되어 상기 제1 자전거를 촬영한 이미지를 획득하거나, 상기 프로세서가 통신망 네트워크를 통해 외부 장치로부터 상기 제1 자전거의 이미지를 획득하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 부품을 판별하는 동작은,
    자전거의 부품별 재질 및 무게에 대한 정보를 포함하는 스펙 정보가 매핑되어 있는 자전거 부품별 이미지 데이터 세트를 기초로 학습된 신경망 모델에 상기 제1 자전거의 이미지를 입력하여 상기 제1 자전거의 이미지에 포함된 부품을 특정하는 동작; 및
    상기 특정된 제1 자전거의 부품 중 서로 연동되어 동작하는 개별적인 부품의 세트를 그룹화하여 프레임 세트에 대응하는 부품의 그룹, 휠 세트에 대응하는 부품의 그룹 및 구동계 세트에 대응하는 부품의 그룹을 분류하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 탄소 배출량을 판별하는 동작은,
    상기 판별된 부품의 재질 및 무게를 판별하는 동작;
    상기 정의된 데이터에 따라 상기 판별된 부품의 재질에 대응하는 제조 무게 별 탄소 배출량에 상기 판별된 부품의 무게를 곱하여 상기 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산하는 동작; 및
    상기 제1 자전거로부터 판별된 모든 부품에 대해 계산된 탄소 배출량을 합산하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  7. 소정의 동작을 수행하도록 하는 명령어들을 저장하는 하나 이상의 메모리; 및 상기 하나 이상의 메모리와 동작 가능 하도록 연결되어 상기 명령어들을 실행하도록 설정된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서의 동작은,
    자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장하는 동작;
    제1 자전거에 포함된 부품을 판별하는 동작;
    상기 판별된 부품에 대한 정보를 상기 정의된 데이터와 비교하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작; 및
    상기 제1 자전거와 관련된 탄소 저감 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트의 종류 및 상기 판별된 탄소 배출량을 기초로 상기 이벤트로 인해 저감된 탄소 배출량을 계산하여 상기 이벤트와 관련된 주체에게 상기 저감된 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 제공하는 동작을 포함하고,
    상기 탄소 배출량을 판별하는 동작은,
    상기 제1 자전거의 부품 중 프레임, 휠 및 구동계를 구성하는 3 Zone 부품을 판별하는 단계;
    상기 정의된 데이터에 따라 상기 판별된 3 Zone 부품의 재질에 대응하는 제조 무게 별 탄소 배출량에 상기 판별된 3 Zone 부품의 무게를 각각 곱하여 상기 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량을 계산하는 동작;
    상기 3 Zone 부품으로 완성된 타 자전거들을 구성하는 기타 부품이 배출하는 탄소 배출량의 평균을 기초로 기타 부품의 탄소 배출량을 산출하는 동작; 및
    상기 3 Zone 부품의 제조 시 탄소 배출량 및 상기 기타 부품의 탄소 배출량을 합산하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 마일리지를 제공하는 동작은,
    상기 중고 거래를 중계하는 동작 이후, 상기 제1 자전거에 대해 중고 거래가 수행된 성사 건수를 집계한 데이터를 생성하는 동작을 더 포함하는,
    플랫폼 서버.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 마일리지를 제공하는 동작은,
    상기 집계한 데이터를 생성하는 동작 이후, 상기 성사 건수에 상기 판별된 탄소 배출량을 곱하여 상기 제1 자전거의 중고 거래가 수행되어 저감된 총 탄소 배출량에 대한 데이터를 생성하고 상기 저감된 총 탄소 배출량에 대한 데이터에 기반하여 탄소 배출권을 획득하는 동작을 더 포함하는,
    플랫폼 서버.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 마일리지를 제공하는 동작은,
    상기 제1 자전거의 소유주가 보유한 단말 또는 상기 제1 자전거에 구비된 위치/운동 센서를 통해 상기 제1 자전거를 이용하여 이동한 거리에 대한 정보를 획득하고, 상기 이동한 거리에 의해 저감시킨 탄소 배출량과 비례하는 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작은,
    소정 범위의 거리 구간을 기 설정하고, 상기 이동한 거리가 상기 거리 구간 중 어느 하나에 대응시켜서 상기 이동 거리가 대체한 타 이동 수단을 판별하는 동작; 및
    상기 타 이동 수단을 이용하여 이동한 거리에 따라 배출되는 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작을 포함하는,
    플랫폼 서버.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 마일리지를 상기 소유주에게 제공하는 동작은,
    상기 대체한 타 이동 수단의 이용 시 이동 거리 별 탄소 배출량으로 기 저장된 수치에 상기 이동한 거리를 곱하여 상기 이동한 거리에 따라 배출되는 탄소 배출량에 판별하는 동작을 더 포함하는,
    플랫폼 서버.
  14. 플랫폼 서버가 수행하는 플랫폼 제공 방법에 있어서,
    자전거 부품의 제조 무게 별 탄소 배출량이 정의된 데이터를 저장하는 단계;
    제1 자전거에 포함된 부품을 판별하는 단계;
    상기 판별된 부품에 대한 정보를 상기 정의된 데이터와 비교하여 상기 제1 자전거의 제조에 의해 발생하는 탄소 배출량을 판별하는 단계; 및
    상기 제1 자전거와 관련된 탄소 저감 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트의 종류 및 상기 판별된 탄소 배출량을 기초로 상기 이벤트로 인해 저감된 탄소 배출량을 계산하여 상기 이벤트와 관련된 주체에게 상기 저감된 탄소 배출량에 비례하는 마일리지를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 마일리지를 제공하는 단계는,
    상기 제1 자전거의 중고 거래에 대한 정보를 중고 거래 플랫폼에 개시하는 단계;
    상기 제1 자전거의 중고 거래를 중계하는 단계; 및
    상기 중고 거래를 중계하여 상기 제1 자전거의 중고 거래에 관여한 소유주 및 구매자에게 상기 판별된 탄소 배출량에 대응하는 마일리지를 분배하는 단계를 포함하는,
    플랫폼 제공 방법.
  15. 제14항의 방법을 프로세서가 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
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