KR102430035B1 - 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템에 관한 것이다.
보다 상세하게는 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템은 낚시를 통해 잡은 물고기에 대한 조과정보를 입력받고, 상기 조과정보를 보상관리서버로 전달하는 복수의 사용자단말 및 상기 복수의 사용자단말로부터 전달받은 복수의 상기 조과정보를 취합하고, 취합된 상기 조과정보에 기반하여 어종별 길이순위정보를 생성하고, 상기 어종별 길이순위정보에 상응하는 리워드를 해당 사용자단말에게 보상하는 보상관리서버를 포함할 수 있다.

Description

조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템{REWARD COMPENSATION SYSTEM BASED ON FISHING RESULT INFORMATION}

본 발명은 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는 어종별 크기에 따라 순위를 정하고, 순위에 기반하여 리워드를 보상하는 시스템에 관한 것이다.

본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.

낚시를 즐기는 인구가 늘어남에 따라 다양한 낚시대회가 개최되고 있으며, 국가, 지방자치단체 및 낚시용품을 생산하는 업체에서 전국규모의 낚시대회가 매년 100여개 가까이 개최되고 있다. 낚시대회는 특정 분야에 한정되지 않고, 민물, 바다, 루어 등 다양한 분야별로 개최되고 있어, 낚시대회에 대한 수요가 얼마나 큰지 알 수 있다.

일반적으로 낚시대회는 주최자의 관리하에 진행되어야 하므로, 주최자가 시간, 장소, 규칙 및 종류 등을 정하고 있다. 그러나, 대회에 참가하고자 하는 사람은 해당 대회에 참가하기 위해서는 해당 장소에 직접 찾아가야 하는데, 거리 또는 이동시간 등의 제약사항으로 인해 참가가 곤란한 경우가 발생하고 있다.

이에 등록특허공보 제10-1705131호는 낚시대회 운영 서비스 제공방법을 개시하고 있다.

보다 상세하게 살펴보면, 선행기술은 개최 준비중인 낚시대회에 대한 정보와 참가신청 메뉴가 포함된 낚시대회 관련 화면을 표시할 수 있는 데이터를 다수의 단말기로 전송하는 단계, 상기 참가신청 메뉴를 통해 참가신청을 접수받으며, 참가신청한 단말기로 접수확인 정보를 전송하는 단계, 상기 참가신청을 접수한 낚시대회가 개시되면, 상기 참가신청한 단말기로부터 포획한 물고기의 어종과 길이를 파악할 수 있는 포획정보를 전송받는 단계, 상기 포획정보를 분석하거나, 상기 참가신청한 단말기로부터의 투표 결과에 따라 기설정된 기준에 부합하는 것 으로 결정된 경우, 상기 포획정보를 반영한 순위 정보를 생성하여, 상기 참가신청한 단말기로 전송하는 단계, 상기 참가신청한 단말기에서, 상기 순위 정보를 전달받아, 실시간 순위를 나타내는 실시간 순위 화면을 표시하고, 상기 실시간 순위 화면에서 어느 한 순위 항목을 선택하게 되면, 선택된 순위 항목에 대하여 물고기를 잡은 위치를 나타내는 지도 화면과 주소를 포함하는 상세 화면을 표시하는 단계, 상기 상세 화면에서 상기 주소를 선택한 경우, 상기 주소의 위치를 나타내는 위치 화면을 표시하고, 상기 위치 화면에서 찾아가기 아이콘의 선택시, 상기 주소의 위치를 찾아갈 수 있도록 안내하는 화면을 표시하는 단계 및 상기 개시된 낚시대회가 종료하면, 상기 순위 정보에 따라 우승자를 결정하고, 상기 우승자의 정보가 포함된 대회종료 정보를 상기 참가신청한 단말기로 전송하는 단계를 포함하는 낚시대회 운영 서비스 제공방법을 개시하고 있다.

그러나, 선행기술은 상기 대회에 한정되어 순위를 제공하고 있을 뿐이며, 낚시를 하는 사용자가 잡은 물고기의 전국 순위 등을 제공할 수 없다는 문제점이 있으며, 상기 순위 정보의 신뢰성을 보장할 수단이 미비하다는 문제점이 있다.

공개특허공보 제10-2019-0087920호 (2019.07.25)

개시된 실시 예는 낚시 사용자의 조과정보에 기반하여, 전국규모의 길이순위정보를 제공하는 것이다.

또한, 개시된 실시 예는 영상 객체 분석을 기반으로 별도의 실측 없이 잡은 물고기의 어종 및 길이를 분석하는 것이다.

또한, 개시된 실시 예는 어종별 길이순위정보에 기반하여 리워드를 보상하되, 블록체인 기반으로 정보의 신뢰성을 보장하는 것이다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템은 낚시를 통해 잡은 물고기에 대한 조과정보를 입력받고, 상기 조과정보를 보상관리서버로 전달하는 복수의 사용자단말 및 상기 복수의 사용자단말로부터 전달받은 복수의 상기 조과정보를 취합하고, 취합된 상기 조과정보에 기반하여 어종별 길이순위정보를 생성하고, 상기 어종별 길이순위정보에 상응하는 리워드를 해당 사용자단말에게 보상하는 보상관리서버를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 조과정보는, 상기 물고기에 대한 촬상영상정보, 제1 어종정보 및 제1 길이정보와 낚시장비정보 및 낚시위치정보를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 보상관리서버는, 상기 조과정보를 기설정된 제1 기간마다 취합하고, 상기 제1 기간마다 상기 어종별 길이순위정보를 생성할 수 있다.

이 때, 상기 보상관리서버는, 상기 촬상영상정보에 기반하여 상기 물고기에 대응하는 객체인식을 수행하고, 상기 객체인식의 결과에 기반하여 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 생성하는 영상분석모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 보상관리서버는, 상기 촬상영상정보, 상기 제1 어종정보 및 상기 제1 길이정보를 입력으로 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 출력하는 기계학습모델을 생성하는 인공지능모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 보상관리서버는, 상기 사용자단말별로 누적된 상기 조과정보를 기반으로 상기 사용자단말의 사용자에 대한 선호도정보를 콘텐츠 기반 필터링 방식으로 추출하고, 상기 선호도정보에 기반하여, 추천어종, 추천낚시장비 및 추천낚시위치 중 적어도 하나 이상을 포함하는 추천정보를 생성하고, 상기 추천정보는 해당 사용자단말로 전달하는 추천정보생성모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 보상관리서버는, 상기 리워드의 보상내역이 블록체인에 기반하여 복수의 상기 사용자단말로 전달되도록, 상기 리워드의 보상내역에 기반하여 리워드블록데이터를 생성하는 블록체인모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 보상관리서버는, 상기 어종별 길이순위정보에 따라 리워드가 확정되는 것을 조건으로 블록체인 기반의 스마트 컨트랙트를 통하여, 상기 리워드를 해당 사용자단말로 전달할 수 있다.
또한, 낚시를 통해 잡은 물고기에 대한 조과정보를 입력받고, 상기 조과정보를 보상관리서버로 전달하는 복수의 사용자단말; 및 상기 복수의 사용자단말로부터 전달받은 복수의 상기 조과정보를 취합하고, 취합된 상기 조과정보에 기반하여 어종별 길이순위정보를 생성하고, 상기 어종별 길이순위정보에 상응하는 리워드를 해당 사용자단말에게 보상하는 보상관리서버; 를 포함하고, 상기 조과정보는 상기 물고기에 대한 촬상영상정보, 제1 어종정보 및 제1 길이정보와 낚시장비정보 및 낚시위치정보를 포함하고, 상기 보상관리서버는 상기 촬상영상정보에 기반하여 상기 물고기에 대응하는 객체인식을 수행하고, 상기 객체인식의 결과에 기반하여 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 생성하는 영상분석모듈; 을 포함하고, 상기 제1 어종정보와 상기 제1 길이정보는 사용자가 사용자단말을 통해 직접 입력하는 것, 상기 영상분석모듈은 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 제1 어종정보 및 제1 길이정보가 정확한지 판단하는데 사용하는 것; 상기 보상관리서버는, 상기 리워드의 보상내역이 블록체인에 기반하여 복수의 상기 사용자단말로 전달되도록, 상기 리워드의 보상내역에 기반하여 리워드블록데이터를 생성하는 블록체인모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

개시된 실시 예에 따르면, 낚시 사용자의 조과정보에 기반하여, 전국규모의 길이순위정보를 제공할 수 있다.

또한, 개시된 실시 예에 따르면, 영상 객체 분석을 기반으로 별도의 실측 없이 잡은 물고기의 어종 및 길이를 분석할 수 있다.

또한, 개시된 실시 예에 따르면, 어종별 길이순위정보에 기반하여 리워드를 보상하되, 블록체인 기반으로 정보의 신뢰성을 보장할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 촬상영상정보를 기반으로 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 추출하는 예시도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템의 사용예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천정보를 나타내는 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 블록체인 네트워크를 나타내는 구성도.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들을 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템에 대해 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템은 복수의 사용자단말(110) 및 보상관리서버(120)를 포함하여 복수의 사용자의 조과정보에 기반하여 어종별 랭킹을 설정하고, 랭킹에 따라 리워드를 포함할 수 있다. 이때, 어종별 랭킹은 길이를 기반으로 설정되거나, 무게를 기반으로 설정될 수도 있다. 이하에서는 길이를 기반으로 설정하는 것으로 설명하도록 한다.

보다 상세하게 살펴보면, 사용자단말(110)은 낚시를 통해 잡은 물고기에 대한 조과정보를 입력받고, 상기 조과정보를 보상관리서버(120)로 전달할 수 있다.

이 때, 상기 조과정보는 상기 물고기에 대한 촬상영상정보(200), 제1 어종정보 및 제1 길이정보와 낚시장비정보 및 낚시위치정보를 포함할 수 있다. 이를 통하여, 후술하는 바와 같이 낚시를 통해 잡은 물고기에 대한 정보를 기반으로 어종별 길이순위정보를 생성할 수 있고, 사용자에게 추천정보를 제공할 수 있다.

이 때, 상기 제1 어종정보 및 상기 제1 길이정보는 사용자단말(110)의 사용자가 사용자단말(110)에 직접 입력하는 정보일 수 있다. 다만, 사용자가 직접 어종을 확인할 수 없거나, 길이를 측정할 수 없는 경우가 있으므로, 상기 촬상영상정보(200)만으로 어종과 길이를 추정할 필요가 있다. 따라서, 후술하는 바와 같이 상기 촬상영상정보(200)를 기반으로 실제 어종 및 실제 길이를 추정할 수 있다. 또한, 촬상영상정보(200)를 기반으로 실제 어종 및 실제 길이를 추정함으로써, 리워드 보상의 부정수령을 방지할 수도 있다.

또한, 보상관리서버(120)는 상기 복수의 사용자단말(110)로부터 전달받은 복수의 상기 조과정보를 취합하고, 취합된 상기 조과정보에 기반하여 어종별 길이순위정보를 생성하고, 상기 어종별 길이순위정보에 상응하는 리워드를 해당 사용자단말(110)에게 보상할 수 있다.

이 때, 상기 어종별 길이순위정보는 길이에 따라 내림차순 또는 오름차순으로 리스트를 정렬한 것으로써, 보상관리서버(120)는 가장 길이가 긴 어종을 잡은 사용자의 사용자단말(110)로 가장 큰 리워드를 전달할 수 있다. 정리하면, 상기 어종별 길이순위정보에 따른 물고기의 길이정보와 비례하도록 상기 리워드를 보상할 수 있다.

이 때, 리워드는 상품 또는 상금과 같이 경제적 가치를 가진 물건과 교환할 수 있는 포인트 등일 수 있으며, 후술하는 바와 같이 상용화된 블록체인 화폐일 수도 있다.

이 때, 어종별 길이순위정보를 어종별로 구분하는 이유는 어종에 따라 크기가 서로 다르기 때문에 공정성을 위하여 어종별로 길이순위정보를 생성할 수 있다.

또한, 상기 보상관리서버(120)는, 상기 조과정보를 기설정된 제1 기간마다 취합하고, 상기 제1 기간마다 상기 어종별 길이순위정보를 생성할 수 있다. 상기 어종별 길이순위정보를 일정 기간간격으로 초기화하지 않으면 고정된 인원만 리워드를 받기 때문이다.

이때, 제1 기간은 1개월이고, 제2 기간을 1년으로 설정하여 2개의 기간별로 리워드를 제공할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 촬상영상정보(200)를 기반으로 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 추출하는 예시도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보상관리서버(120)는 상기 촬상영상정보(200)에 기반하여 상기 물고기에 대응하는 객체인식을 수행하고, 상기 객체인식의 결과에 기반하여 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 생성하는 영상분석모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 영상분석모듈은 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 생성하여 상기 사용자가 상기 제1 어종정보 및 상기 제1 길이정보가 직접 입력할 수 없거나, 상기 제1 어종정보 및 상기 제1 길이정보가 정확한지 판단할 수도 있다.

이 때, 영상분석모듈은 상기 촬상영상정보(200) 내에 포함되는 객체(물고기)를 추출하고, 보상관리서버(120)의 데이터베이스에 포함된 어종정보와 비교 분석함으로써 상기 촬상영상정보(200)에 촬영된 물고기의 제2 어종정보를 추출할 수 있다. 또한, 영상분석모듈은 상기 촬상영상정보(200)의 뎁스정보를 추출하여 상기 물고기와의 거리를 측정할 수 있고, 측정된 거리와 추출된 객체를 기반으로 상기 물고기의 제2 길이정보를 생성할 수도 있다.

이 때, 사용자단말(110)은 상기 물고기와의 거리를 측정할 수 있는 별도의 거리측정센서를 포함하고, 상기 조과정보에 상기 거리측정센서를 통해 추출한 거리정보를 포함하여 보상관리서버(120)로 전달할 수 있다.

객체추출과 관련하여 보다 상세하게 살펴보면, 영상분석모듈은 HOG(Histogram of Oriented Gradient), Haar-like feature, Co-occurrence HOG, LBP(local binary pattern), FAST(features from accelerated segment test) 등과 같은 객체 특징 추출을 위한 다양한 알고리즘을 통하여, 상기 촬상영상정보(200) 내 객체의 윤곽선을 식별함으로써 물고기를 식별할 수 있다.

또한, 영상분석모듈을 통해 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 정확하게 생성하기 위하여, 상기 보상관리서버(120)는 상기 촬상영상정보(200), 상기 제1 어종정보 및 상기 제1 길이정보를 입력으로 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 출력하는 기계학습모델을 생성하는 인공지능모듈을 포함할 수 있다.

이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 보상관리서버(120)는 상기 촬상영상정보(200)를 기반으로 물고기의 어종과 길이를 정확하게 추출할 수 있다.

이 때, 상기 인공지능모듈은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning) 기법을 이용하여 정확한 상관 관계가 도출될 수 있도록 학습을 수행할 수 있다. 특히, 상술한 상관 관계의 경우, 입력(input)은 상기 촬상영상정보(200)로, 출력(output)은 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보로 정의될 수 있다.

또한, 인공지능모듈은 딥러닝을 통하여 상기 함수에서의 복수 개의 입력들의 가중치(weight)를 학습을 통하여 산출할 수 있다. 또한, 이러한 학습을 위하여 활용되는 인공지능망 모델로는 RNN(Recurrent Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 및 DRNN(Dynamic Recurrent Neural Network) 등 다양한 모델들을 활용할 수 있을 것이다.

여기서 RNN은 현재의 데이터와 과거의 데이터를 동시에 고려하는 딥 러닝 기법으로서, 순환 신경망(RNN)은 인공 신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 방향성 사이클(directed cycle)을 구성하는 신경망을 나타낸다. 나아가, 순환 신경망(RNN)을 구성할 수 있는 구조에는 다양한 방식이 사용될 수 있는데, 예컨대, 완전순환망(Fully Recurrent Network), 홉필드망(Hopfield Network), 엘만망(Elman Network), ESN(Echo state network), LSTM(Long short term memory network), 양방향(Bi-directional) RNN, CTRNN(Continuous-time RNN), 계층적 RNN, 2차 RNN 등이 대표적인 예이다. 또한, 순환 신경망(RNN)을 학습시키기 위한 방법으로서, 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Method 등의 방식이 사용될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템의 사용예시도이다.

도 3을 참조하면, 사용자단말(110)을 사용하는 사용자는 낚시를 통해 잡은 물고기를 사용자단말(110)에 포함된 카메라로 상기 촬상영상정보(200)를 생성할 수 있다.

이 때, 사용자단말(110)은 상기 촬상영상정보(200)를 보상관리서버(120)로 전송하고, 보상관리서버(120)는 상기 촬상영상정보(200)를 기반으로 상기 물고기의 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 생성하고, 상기 사용자는 랭킹에 참여할지 여부를 선택할 수도 있다.

상기 사용자가 랭킹에 참여하기로 선택한 경우, 해당 어종에 대한 랭킹 즉, 어종별 길이순위정보를 확인할 수 있고, 기설정된 기간이 경과되면 상기 어종별 길이순위정보에 따라 리워드를 차등 보상받을 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천정보를 나타내는 예시도이다.

도 4를 참조하면, 상기 보상관리서버(120)는 상기 사용자단말(110)별로 누적된 상기 조과정보를 기반으로 상기 사용자단말(110)의 사용자에 대한 선호도정보를 콘텐츠 기반 필터링 방식으로 추출하고, 상기 선호도정보에 기반하여, 추천어종, 추천낚시장비 및 추천낚시위치 중 적어도 하나 이상을 포함하는 추천정보를 생성하고, 상기 추천정보는 해당 사용자단말(110)로 전달하는 추천정보생성모듈을 포함할 수 있다.

상기 추천정보생성모듈은 콘텐츠 기반 필터링 방식으로 선호도정보를 추출함에 따라 상술한 바와 같이 인공지능모듈을 포함하도록 구성될 수 있으며, 상술한 인공지능모듈을 공유하는 형태로 구성될 수도 있다.

이 때, 콘텐츠 기반 필터링(Contents Based Filtering; CBF)은 말 그대로 콘텐츠에 대한 분석을 기반으로 추천을 구현하는 방법으로써, 콘텐츠를 분석한 프로파일(item profile)과 사용자의 선호도(user profile)를 추출하고 유사성 분석을 통해 추천을 수행한다.

상기 콘텐츠 기반 필터링은 이 기법은 콘텐츠의 내용을 분석해야 하므로 아이템 분석 알고리즘이 핵심적이며, 이를 위해 군집분석(Clustering analysis), 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network), TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 등의 기술이 적용될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 블록체인 네트워크(300)를 나타내는 구성도이다.

복수의 사용자가 사용하는 시스템 상에서 보상받는 리워드의 신뢰성을 향상시키기 위하여, 상기 보상관리서버(120)는, 상기 리워드의 보상내역이 블록체인에 기반하여 복수의 상기 사용자단말(110)로 전달되도록, 상기 리워드의 보상내역에 기반하여 리워드블록데이터를 생성하는 블록체인모듈을 포함할 수 있다.

보다 상세하게 살펴보면, 블록체인 모듈은, 상기 리워드의 보상내역이 블록체인 기술에 기반하여 다른 네트워크 노드(예; 사용자단말(110))에게 전달될 수 있도록, 상기 리워드의 보상내역을 나타내는 정보에 기반하여 리워드블록데이터를 생성할 수 있다.

이 때, 상기 블록체인 모듈에 의해 생성되는 상기 리워드블록데이터는 통신 모듈을 통하여 사용자단말(110)에게 전달될 수 있다. 또한 상기 보상관리서버(120)는 상기 그룹화된 (리워드의 보상내역을 나타내는) 정보 및/또는 리워드블록데이터에 포함된 적어도 하나의 요소들을 블록체인에 저장할 수 있다.

일반적으로 블록 체인(block chain)은 P2P(peer-to-peer) 네트워크에 의해 생성되고 관리되는 위조 및/또는 변조 불가능한 분산 저장소이다. 블록 체인은 트랜잭션(쌍방간의 쪼갤 수 없는 단위 작업)으로 생성된 데이터 블록들을 체인(chain) 형태로 잇따라 연결한 모음을 의미한다. 이전 블록에 다름 블록을 연이어 암호화하고 과반수가 넘는 사용자가 동의한 데이터를 실제 데이터로 인정하기 때문에, 한번 기록된 데이터는 위조 및/또는 변조가 불가능하다. 블록 체인의 대표적인 응용사례는 암호화폐의 거래 과정을 기록하는 분산화된 전자 화폐인 비트코인(bitcoin)이 있다. 블록 체인에는 일정 시간 동안 사용자들 간에 발생되는 확정된 거래 내역이 저장될 수 있다. 그리고, 많은 사용자들은 블록 체인 사본을 각자 갖고 있으며, 거래 내역은 모두에게 공개될 수 있다. 이와 같이, 과반수가 넘는 사용자가 동의한 거래 내역만 실제 데이터로 인정되고, 영구적으로 보관할 블록으로 묶여 저장될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 보상관리서버(120) 및/또는 사용자단말(110) 각각은 블록체인을 포함하거나 블록 데이터를 제어할 수 있는 블록체인 노드일 수 있다. 예를 들면, 보상관리서버(120)는 상기 리워드의 보상내역을 나타내는 정보 및 사용자단말(110)로부터 수신되는 상기 조과정보 등을 그룹화 및/또는 해시(hash)하여 블록 체인에 저장한 후, 위조 및/또는 변조를 검증하거나 판단할 수 있다. 일 예로, 블록체인 모듈(620)은 리워드의 보상내역을 나타내는 정보에 기반하여 머클 해쉬(Merkle hash)를 포함하는 리워드블록데이터를 생성하고, 상기 생성된 머클 해쉬가 포함되도록 그룹화할 수 있다.

이 때, 보상관리서버(120)는 저장 모듈에 저장할 내용(예; 리워드의 보상내역을 나타내는 정보에 기반하여 머클 해쉬를 포함하는 리워드블록데이터)을 블록체인 트랜잭션으로 만들어 블록체인 네트워크(300)에 참여한 다른 블록체인 노드에게 전송할 수 있다. 상기 블록체인 트랜잭션에 저장할 리워드의 보상내역을 나타내는 정보는 머클 해쉬 식별자, 그룹 식별자 및/또는 이전 그룹의 식별자를 포함할 수 있다.

또한, 보상관리서버(120)는 미리 결정된 시간 및 상기 저장된 리워드의 보상내역을 나타내는 정보의 개수 중 적어도 하나에 기반하여 상기 블록체인에 저장된 적어도 하나의 요소와 상기 그룹화된 리워드의 보상내역을 나타내는 정보에 포함된 적어도 하나의 요소를 비교하여 상기 저장된 리워드의 보상내역을 나타내는 정보의 무결성을 검증할 수 있다.

이 때, 보상관리서버(120)는 상기 저장 모듈에 저장된 리워드의 보상내역을 나타내는 정보가 위조 및/또는 변조되거나 손상된 경우, 상기 보상관리서버(120)를 관리하는 관리자(예; 제2 사용자)가 이러한 사항을 알 수 있도록 출력 모듈을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다. 상기 보상관리서버(120)는 상기 저장된 블록체인의 무결성 여부를 판단하기 위한 증명서(certificate)를 생성하여 다른 블록체인 노드에게 전송할 수 있다. 상기 증명서는, 상기 저장된 적어도 하나의 리워드의 보상내역을 나타내는 정보, 상기 그룹화된 리워드의 보상내역을 나타내는 정보 및 상기 저장된 블록체인의 정보를 포함할 수 있다. 상기 증명서는 보상관리서버(120)가 매칭 점수를 나타내는 정보의 무결성 여부를 판단하는데 이용될 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템은 블록체인 네트워크(300)로 구성될 수 있어, 상기 보상관리서버(120)는 상기 어종별 길이순위정보에 따라 리워드가 확정되는 것을 조건으로 블록체인 기반의 스마트 컨트랙트를 통하여, 상기 리워드를 해당 사용자단말(110)로 전달할 수 있다.

이 때, 스마트 컨트랙트(Smart Contract)는 블록체인 기반으로 금융거래, 부동산 계약, 공증 등 다양한 형태의 계약을 체결하고 이행하는 것을 의미한다. 보다 상세하게는 특정 조건이 충족되면 별도의 절차없이 바로 계약이 이행되는 기술을 의미한다.

따라서, 중개자에 의한 정보 조작 등이 불가능하여, 정보의 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있다.

예를 들어, 사용자가 잡은 물고기가 상기 어종별 길이순위정보에서 1위를 하고 있고, 기설정된 제1 기간이 도달한 경우, 별도의 절차 없이 1위에 상응하는 리워드가 바로 사용자에게 지급될 수 있다.

상기 블록체인 네트워크(300)와 상기 스마트 컨트랙트 기술에 의하여 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템은 순위조작 및 리워드 조작을 방지할 수 있어, 사용자가 안심하고 사용할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템은 블록체인 네트워크(300)로 구성될 수 있어, 상기 리워드를 블록체인 기반 리워드(400)로 보상할 수도 있다.

예를 들어, 상기 리워드는 비트코인 또는 이더리움 등 블록체인 기반 화폐일 수도 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템을 운용하는 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 다양한 실시예들은 특정 관점에서 컴퓨터 리드 가능 기록 매체(computer readable recording medium)에서 컴퓨터 리드 가능 코드(computer readable code)로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 리드될 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 데이터 저장 디바이스이다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체의 예들은 읽기 전용 메모리(read only memory: ROM)와, 랜덤-접속 메모리(random access memory: RAM)와, 컴팩트 디스크- 리드 온니 메모리(compact disk-read only memory: CD-ROM)들과, 마그네틱 테이프(magnetic tape)들과, 플로피 디스크(floppy disk)들과, 광 데이터 저장 디바이스들, 및 캐리어 웨이브(carrier wave)들(인터넷을 통한 데이터 송신 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 리드 가능 기록 매체는 또한 네트워크 연결된 컴퓨터 시스템들을 통해 분산될 수 있고, 따라서 컴퓨터 리드 가능 코드는 분산 방식으로 저장 및 실행된다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들을 성취하기 위한 기능적 프로그램들, 코드, 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 적용되는 분야에서 숙련된 프로그래머들에 의해 쉽게 해석될 수 있다.

또한 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 장치 및 방법은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합의 형태로 실현 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 이러한 소프트웨어는 예를 들어, 삭제 가능 또는 재기록 가능 여부와 상관없이, ROM 등의 저장 장치와 같은 휘발성 또는 비휘발성 저장 장치, 또는 예를 들어, RAM, 메모리 칩, 장치 또는 집적 회로와 같은 메모리, 또는 예를 들어 콤팩트 디스크(compact disk: CD), DVD, 자기 디스크 또는 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기적으로 기록 가능함과 동시에 기계(예를 들어, 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법은 제어부(제어 모듈) 및 메모리를 포함하는 컴퓨터 또는 휴대 단말에 의해 구현될 수 있고, 이러한 메모리는 본 발명의 실시예들을 구현하는 명령들을 포함하는 프로그램 또는 프로그램들을 저장하기에 적합한 기계로 읽을 수 있는 저장 매체의 한 예임을 알 수 있을 것이다.

따라서, 본 발명은 본 명세서의 청구항에 기재된 장치 또는 방법을 구현하기 위한 코드를 포함하는 프로그램 및 이러한 프로그램을 저장하는 기계(컴퓨터 등)로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함한다. 또한, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선 연결을 통해 전달되는 통신 신호와 같은 임의의 매체를 통해 전자적으로 이송될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것을 적절하게 포함한다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 또한 앞서 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

110 : 사용자단말
120 : 보상관리서버
200 : 촬상영상정보
300 : 블록체인 네트워크
400 : 블록체인 기반 리워드

Claims (8)

1. 낚시를 통해 잡은 물고기에 대한 조과정보를 입력받고, 상기 조과정보를 보상관리서버로 전달하는 복수의 사용자단말; 및
   상기 복수의 사용자단말로부터 전달받은 복수의 상기 조과정보를 취합하고, 취합된 상기 조과정보에 기반하여 어종별 길이순위정보를 생성하고, 상기 어종별 길이순위정보에 상응하는 리워드를 해당 사용자단말에게 보상하는 보상관리서버; 를 포함하고,
   상기 조과정보는 상기 물고기에 대한 촬상영상정보, 제1 어종정보 및 제1 길이정보와 낚시장비정보 및 낚시위치정보를 포함하고,
   상기 보상관리서버는 상기 촬상영상정보에 기반하여 상기 물고기에 대응하는 객체인식을 수행하고, 상기 객체인식의 결과에 기반하여 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 생성하는 영상분석모듈; 을 포함하고,
   상기 제1 어종정보와 상기 제1 길이정보는 사용자가 사용자단말을 통해 직접 입력하는 것,
   상기 영상분석모듈은 제2 어종정보 및 제2 길이정보를 제1 어종정보 및 제1 길이정보가 정확한지 판단하는데 사용하는 것;
   상기 보상관리서버는, 상기 리워드의 보상내역이 블록체인에 기반하여 복수의 상기 사용자단말로 전달되도록, 상기 리워드의 보상내역에 기반하여 리워드블록데이터를 생성하는 블록체인모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템.
   
2. 삭제
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 보상관리서버는,
   상기 조과정보를 기설정된 제1 기간마다 취합하고, 상기 제1 기간마다 상기 어종별 길이순위정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템.
4. 삭제
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 보상관리서버는,
   상기 촬상영상정보, 상기 제1 어종정보 및 상기 제1 길이정보를 입력으로 상기 제2 어종정보 및 상기 제2 길이정보를 출력하는 기계학습모델을 생성하는 인공지능모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템.
   
6. 청구항 1에 있어서,
   상기 보상관리서버는,
   상기 사용자단말 별로 누적된 상기 조과정보를 기반으로 상기 사용자단말의 사용자에 대한 선호도정보를 콘텐츠 기반 필터링 방식으로 추출하고, 상기 선호도정보에 기반하여, 추천어종, 추천낚시장비 및 추천낚시위치 중 적어도 하나 이상을 포함하는 추천정보를 생성하고, 상기 추천정보는 해당 사용자단말로 전달하는 추천정보생성모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템.
   
7. 삭제
8. 청구항 1에 있어서,
   상기 보상관리서버는,
   상기 어종별 길이순위정보에 따라 리워드가 확정되는 것을 조건으로 블록체인 기반의 스마트 컨트랙트를 통하여, 상기 리워드를 해당 사용자단말로 전달하는 것을 특징으로 하는 조과정보에 기반하는 리워드 보상 시스템.
   

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