KR102449078B1 - 스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기를 이용하여 상품 리뷰 정보를 제공하는 소액 결제 시스템 및 소액 결제 방법 - Google Patents

스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기를 이용하여 상품 리뷰 정보를 제공하는 소액 결제 시스템 및 소액 결제 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템은, 단말기 전화 번호를 통한 소액 결제가 가능한 금융 거래 시스템으로서, 제1 사용자가 사용하는 제1 모바일 장치와 네트워크 접속을 구축하고, 상기 제1 모바일 장치와 접속되는 경우에 상기 제1 모바일 장치의 전화 번호를 인식하는 사용자 인식부; 상기 제1 모바일 장치로부터 송금하고자 하는 상대방인 제2 사용자가 사용하는 제2 모바일 장치의 전화 번호 및 상기 제2 사용자에 대한 송금 금액을 포함하는 송금 정보를 수신하는 송금 정보 취득부; 상기 제1 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고를 확인하고, 상기 송금 정보에 기초하여 상기 제2 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 상기 제2 사용자의 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금하는 송금 처리를 수행하는 송금 처리부를 포함할 수 있다.

Description

스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기를 이용하여 상품 리뷰 정보를 제공하는 소액 결제 시스템 및 소액 결제 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ANALYZING PRODUCT REVIEW}
본 발명은 결제 시스템 및 결제 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 네트워크를 통하여 상품을 구매할 때 소액으로 결제할 수 있는 소액 결제 시스템 및 소액 결제 방법에 관한 것이다.
파키스탄과 같이 통신 인프라 및 금융 네트워크 인프라가 갖추어지지 않은 국가의 경우에, 도시에 금융 기관이 집중하여 존재하고, 지방에는 통신 네트워크 및 금융 기관이 존재하지 않는 곳이 많다. 이에 따라, 금융 거래에 많은 비용이 발생하고, 일반적인 은행의 계좌 이체 수수료가 이체 금액의 5% 이상이 되는 경우도 있다.
통신 인프라 및 금융 네트워크 인프라가 부족한 지역의 경우, 상품을 구매시에 판매자에게 송금을 하게 되면 상당한 수수료가 발생할 뿐만 아니라, 송금을 위해서는 지리적으로 상당히 먼 곳에 위치하는 은행 지점으로 이동해야 하는 불편이 따른다. 따라서, 휴대 전화 등의 모바일 장치를 이용하여 송금이 가능한 시스템에 대한 요구가 존재한다.
또한, 통신 인프라가 갖추어지지 않은 지역에서 생활하는 사람들은 구매를 희망하는 상품이 존재하더라도 그 상품에 대한 다양한 정보에 접근하기가 용이하지 않다. 이에 따라, 상품에 대한 평가 또는 판매처에 대한 평가를 정량적인 수치로 제공하는 시스템에 대한 요구도 존재한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상술한 종래 기술의 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 모바일 장치를 이용하여 송금이 가능하고, 상품 구매시에 구매 상품 및 판매처를 선택하는데 도움을 주는 다양한 정보를 함께 제공할 수 있는 금융 거래 시스템 및 금융 거래 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 단말기 전화 번호를 통한 소액 결제가 가능한 금융 거래 시스템으로서, 제1 사용자가 사용하는 제1 모바일 장치와 네트워크 접속을 구축하고, 상기 제1 모바일 장치와 접속되는 경우에 상기 제1 모바일 장치의 전화 번호를 인식하는 사용자 인식부; 상기 제1 모바일 장치로부터 송금하고자 하는 상대방인 제2 사용자가 사용하는 제2 모바일 장치의 전화 번호 및 상기 제2 사용자에 대한 송금 금액을 포함하는 송금 정보를 수신하는 송금 정보 취득부; 상기 제1 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고를 확인하고, 상기 송금 정보에 기초하여 상기 제2 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 상기 제2 사용자의 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금하는 송금 처리를 수행하는 송금 처리부를 포함하는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템이 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 전화 번호가 인식된 상기 제1 모바일 장치에 인증 번호를 포함하는 메시지를 전송하고, 제1 모바일 장치로부터 수신된 인증 번호가 전송된 인증 번호와 일치하는지를 판단하는 사용자 인증부를 더 포함하고, 상기 송금 처리부는 상기 사용자 인증부에 의해 인증 번호가 일치한다고 판단된 경우에 상기 송금 처리를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 송금 처리부는 상기 송금 금액이 상기 제1 은행 계좌의 잔고 보다 많은 경우에 상기 송금 처리를 수행하지 않고, 상기 제1 모바일 장치에 잔고 부족의 알림 메시지를 송신할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 송금 처리부는 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금한 후에 상기 제1 모바일 장치 및 상기 제2 모바일 장치에 송금 처리 완료의 알림 메시지를 송신할 수 있다.
일 실시예에서, 네트워크를 통하여 수집된 인터넷 게시글로부터 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 제공하고, 상기 분석 대상 상품을 판매하는 판매처의 서비스에 대한 판매처 평가 점수를 제공하기 위한 구매 정보 제공부를 더 포함하고, 상기 제1 사용자는 상기 구매 정보 제공부에 의해 제공되는 상기 상품 평가 점수 및 상기 판매처 평가 점수에 기초하여 상품 구매를 결정하고, 상기 송금 정보 취득부 및 상기 송금 처리부를 통하여 구매를 결정한 상품 대금의 결제를 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 구매 정보 제공부는, 네트워크를 통하여 인터넷 게시글을 수집하는 크롤링 모듈; 수집된 인터넷 게시글로부터 상기 분석 대상 상품에 대하여 긍정적으로 평가하거나 또는 부정적으로 평가하는 감성 단어를 추출하는 감성 단어 추출 모듈; 분석 대상 상품에 대하여 미리 저장되어 있는 감성 단어별 감성의 정도와 극성 정보에 기초하여 상기 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 산출하는 상품 평가 모듈을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 상품 평가 모듈은 인터넷 게시글을 작성한 작성자의 팔로워가 많은 인터넷 게시글 또는 리트윗 횟수가 많은 인터넷 게시글에 대하여 작성자의 팔로워가 더 적은 인터넷 게시글 또는 리트윗 횟수가 더 적은 인터넷 게시글 보다 높은 가중치를 적용하여 상기 상품 평가 점수를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 구매 정보 제공부는, 상기 분석 대상 상품을 판매하는 복수의 판매처의 판매 가격, 결제 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보를 포함하는 판매자 속성을 객관적인 평가 기준에 의해 점수화하여 평가한 판매처 평가 점수를 산출하는 판매처 분석 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 단말기 전화 번호를 통한 소액 결제가 가능한 금융 거래 시스템에 의해 수행되는 소액 결제를 위한 금융 거래 방법으로서, 제1 사용자가 사용하는 제1 모바일 장치와 네트워크 접속을 구축하고, 상기 제1 모바일 장치와 접속되는 경우에 상기 제1 모바일 장치의 전화 번호를 인식하는 사용자 인식 단계; 상기 제1 모바일 장치로부터 송금하고자 하는 상대방인 제2 사용자가 사용하는 제2 모바일 장치의 전화 번호 및 상기 제2 사용자에 대한 송금 금액을 포함하는 송금 정보를 수신하는 송금 정보 취득 단계; 상기 제1 사용자의 단말기 전화 번호와 연결된 상기 제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고를 확인하고, 상기 송금 정보에 기초하여 상기 제2 사용자의 단말기 전화 번호와 연결된 상기 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 상기 제2 사용자의 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금하는 송금 처리를 수행하는 송금 처리 단계를 포함하는 소액 결제를 위한 금융 거래 방법이 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 금융 거래 시스템과 네트워크 접속이 구축된 제1 모바일 장치로부터 송금 상대방의 모바일 장치의 전화 번호 및 송금 금액을 수신하고, 수신된 송금 정보에 기초하여 송금 상대방의 은행 계좌로 송금 처리를 수행함으로써 모바일 장치를 이용하여 송금이 가능한 금융 거래 시스템 및 금융 거래 방법이 제공될 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 네트워크를 통하여 수집된 인터넷 게시글로부터 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 제공하고, 상기 분석 대상 상품을 판매하는 판매처의 서비스에 대한 판매처 평가 점수를 제공하기 위한 구매 정보 제공부를 포함함으로써, 상품 구매시에 구매 상품 및 판매처를 선택하는데 도움을 주는 다양한 정보를 함께 제공하는 금융 거래 시스템 및 금융 거래 방법이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 연결 구조를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 구매 정보 제공부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기를 이용한 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글을 분류하기 위한 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 거래 시스템 의해 수행되는 금융 거래 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 구매 정보 제공부에 의한 프로세스의 흐름도를 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 금융 거래 시스템의 연결 구조를 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 금융 거래 시스템(400)은 네트워크 통신망(100)을 통하여 하나 이상의 제1 모바일 장치(300) 및 하나 이상의 제2 모바일 장치(200)와 접속할 수 있다.
금융 거래 시스템(400)이 하나 이상의 제1 모바일 장치(300) 및 하나 이상의 제2 모바일 장치(200)와 접속되는 네트워크 통신망(100)의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하나 이상의 제1 모바일 장치(300) 및 하나 이상의 제2 모바일 장치(200)는 PCS, 셀룰러폰, 핸드폰, 스마트폰 등 고유 식별 번호(전화 번호, MAC 어드레스 등)를 갖고 통신 네트워크에 접속 가능한 단말기를 포함할 수 있다. 제1 모바일 장치(300)의 사용자가 제2 모바일 장치(200)의 사용자에 송금을 할 수도 있고, 제2 모바일 장치(200)의 사용자가 제1 모바일 장치(300)의 사용자에게 송금을 할 수도 있다.
금융 거래 시스템(400)은 모바일 장치(300, 200)의 전화 번호를 이용하여 사용자의 은행 계좌를 식별하고 전화 번호와 연관된 은행 계좌에 송금 처리를 수행할 수 있다. 또한, 금융 거래 시스템(400)은 모바일 장치(300, 200)에 네트워크를 통하여 수집된 인터넷 게시글로부터 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 제공하고, 분석 대상 상품을 판매하는 판매처의 서비스에 대한 판매처 평가 점수를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 거래 시스템(400)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 금융 거래 시스템(400)은 사용자 인식부(41), 사용자 인증부(42), 송금 정보 취득부(43) 및 구매 정보 제공부(45)를 포함할 수 있다.
사용자 인식부(41)는 제1 사용자가 사용하는 제1 모바일 장치(300)와 네트워크 접속을 구축하고, 제1 모바일 장치(300)와 접속되는 경우에 제1 모바일 장치(300)의 전화 번호를 인식할 수 있다.
사용자 인증부(42)는 전화 번호가 인식된 제1 모바일 장치(300)에 인증 번호를 포함하는 메시지를 전송하고, 제1 모바일 장치(300)로부터 수신된 인증 번호가 전송된 인증 번호와 일치하는지를 판단할 수 있다.
송금 정보 취득부(43)는 제1 모바일 장치(300)로부터 송금하고자 하는 상대방인 제2 사용자가 사용하는 제2 모바일 장치(200)의 전화 번호 및 제2 사용자에 대한 송금 금액을 포함하는 송금 정보를 수신할 수 있다.
송금 처리부(44)는 제1 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고를 확인하고, 수신된 송금 정보에 기초하여 제2 사용자의 단말기 전화 번호와 연결된 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 제2 사용자의 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금하는 송금 처리를 수행할 수 있다.
송금 처리부(44)는 사용자 인증부(42)에 의해 인증 번호가 일치한다고 판단된 경우에 송금 처리를 수행할 수 있다.
송금 처리부(44)는 송금 금액이 제1 은행 계좌의 잔고 보다 많은 경우에 송금 처리를 수행하지 않고, 제1 모바일 장치(300)에 잔고 부족의 알림 메시지를 송신할 수 있다.
송금 처리부(44)는 제2 은행 계좌에 송금 금액을 입금한 후에 제1 모바일 장치(300) 및 제2 모바일 장치(200)에 송금 처리 완료의 알림 메시지를 송신할 수 있다.
구매 정보 제공부(45)는 네트워크를 통하여 수집된 인터넷 게시글로부터 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 제공하고, 분석 대상 상품을 판매하는 판매처의 서비스에 대한 판매처 평가 점수를 제공할 수 있다.
제1 사용자는 구매 정보 제공부(45)에 의해 제공되는 상품 평가 점수 및 판매처 평가 점수에 기초하여 상품 구매를 결정하고, 송금 정보 취득부(43) 및 송금 처리부(44)를 통하여 구매를 결정한 상품 대금의 결제를 수행할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 구매 정보 제공부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 구매 정보 제공부(45)는 크롤링 모듈(451), 감성 단어 추출 모듈(452), 상품 평가 모듈(453) 및 판매처 분석 모듈(454)를 포함할 수 있다.
크롤링 모듈(451)은 네트워크를 통하여 분석 대상 상품과 관련된 인터넷 게시글을 수집할 수 있다. 크롤링 모듈(451)이 수집하는 인터넷 게시글은 블로그, 카페, 포털, 쇼핑몰, 트위터 등 각종 온라인 서비스를 이용하는 유저들이 게시한 글을 포함할 수 있다.
감성 단어 추출 모듈(452)은 수집된 인터넷 게시글로부터 상기 분석 대상 상품에 대하여 긍정적으로 평가하거나 또는 부정적으로 평가하는 감성 단어를 추출할 수 있다. 감성 단어 추출 모듈(452)은 감성 단어를 추출하기 위하여 텍스트 데이터를 정제하는 전처리를 수행할 수 있다.
SNS 데이터는 띄어쓰기 무시, 구어체 사용 등의 언어파괴적인 특징을 지니고 있는데, 이로 인해 문장을 각 품사별로 분리해주는 형태소 분석기가 올바로 작동하지 못하게 된다. 따라서 형태소 분석기가 최대한 올바르게 작동하도록 데이터를 변형해주는 작업이 필요하다.
첫 번째로, 음소만 등장하는 문자열(예: ㅋㅋ, ㅠㅠ, ㅎㅎ)과 보통의 문자열이 붙어있는 어절에 대하여 각각의 문자열을 분리시킨다. 두 번째로 온라인상에서 자주 사용되는 구어체의 일부를 보정하는 과정을 거친다. 이는 '～당, ～욧 ～넹' 등의 구어체를 '～다, ～요, ～네'와 같이 올바르게 보정하는 과정이다.
이러한 2 종류의 전처리 과정을 거친 후에는 형태소 분석과 문서별 문장 구분을 수행한다. 형태소 분석에는 서울대학교 IDS (Intelligent Data Systems) 연구실에서 제공하는 꼬꼬마 형태소 분석기가 사용될 수 있다. 문장 구분은 종결어미(EF), 마침표-물음표-느낌표(SF), 줄임표(SE)를 기준으로 하고, EF, SF, SE가 붙어서 출현하는 경우에는 두 문장으로 나누지 않고 한 문장으로 구분한다. 그리고 실질적으로 의미가 없는 조사(J), 어미(E), 접사(X) 등의 불용어(stop word)들을 제거하고, 특수문자도 제거한다.
감성 단어 추출 모듈(452)은 온톨로지(Ontology) 기반의 자연어 처리 기술을 이용하여 의미론(Symantic)과 통사론(Syntatic)의 규칙에 따라 인터넷 게시글 또는 SNS 텍스트 데이터를 분석함으로써 분석 대상 상품과 관련된 감성 단어를 문장 단위로 추출할 수 있다.
감성 단어 추출 모듈(452)은 수집된 인터넷 게시글을 대상으로 하여 형태소 데이터베이스에 저장된 형태소 정보를 기초로 형태소(예: 체언, 용언)를 추출할 수 있다.
감성 단어 추출 모듈(452)은 분석 대상 상품 데이터베이스의 정보를 기초로 추출된 형태소를 분석하여 분석 대상 상품에 관한 문장 단위의 감성 단어 를 찾아낼 수 있다.
상품 평가 모듈(453)은 분석 대상 상품에 대하여 미리 저장되어 있는 감성 단어별 감성의 정도와 극성 정보에 기초하여 상기 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 산출할 수 있다.
감성 단어 데이터베이스는 분석대상 주제어에 대한 긍정적 또는 부정적 평가에 사용되는 감성 단어별 감성의 정도와 극성 정보를 저장할 수 있다. 감성의 정도란 분석 대상 상품에 대한 긍정적 평가나 부정적 평가의 크기를 말하고, 감성의 극성이란 긍정적 평가를 하는 것인지 아니면 부정적 평가를 하는 것인지를 나타낸다.
감성의 극성은 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 하나의 예로서 감성의 극성은 동사 또는 형용사의 품사를 갖는 감성 단어에 설정될 수 있으며, 긍정적 평가일 때와 부정적 평가일 때 반대 부호를 가질 수 있다. 즉, 긍정적 감성 단어의 극성을 양(+)으로 표시하고, 부정적 감성 단어의 극성을 음(-)으로 표시할 수 있다.
또한, 숫자의 절대값으로 감성의 정도에 대한 크기를 나타낼 수 있다. 예컨대 '좋다'와 '나쁘다'라는 감성 단어에 대한 감성의 정도와 극성은 각각 '1'과 '-1'로 설정될 수 있고, 정도 부사 '너무'의 정도는 '2'로 설정될 수 있으며, '훌륭하다'와 '형편없다'라는 감성 단어에 대한 감성의 정도와 극성은 각각 '2'과 '-2'로 설정될 수 있다.
상품 평가 모듈(453)이 수집된 인터넷 게시글을 분석하여 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 산출하는 구체적인 방법을 이하에서 설명한다.
현재 처리할 문장 단위의 감성 단어에 대한 연산이 시작되면, 변수 i와 av를 각각 1과 0으로 초기화 한다. 이때 해당 문장 단위의 감성 단어는 n개라고 가정한다. 변수 i는 n개의 감성 단어 중 현재 처리 대상인 감성 단어를 지시하는 변수이고, av는 감성의 정도를 합산하기 위한 변수이다.
상품 평가 모듈(453)은 감성 단어 데이터베이스로부터 i번째 감성 단어에 대한 감성의 정도를 확인하고, 확인된 감성의 정도를 변수 av에 합산한다.
변수 i의 값이 n이 아니라면 처리할 감성 단어가 남아 있는 것이므로 변수 i의 값을 1 증가시킨 후 다음 단계로 진행하고, 변수 i의 값이 n이라면 처리할 감성 단어가 남아 있지 않은 것이므로 변수 av의 부호를 형용사 또는 동사에 설정되어 있는 극성으로 결정한다. 그러면, 변수 av 값이 상품 평가 모듈(453)에서 산출한 상품 평가 점수가 된다.
즉, '좋다'라는 감성 단어에 대한 감성의 정도와 극성이 '1'이고, 현재 문장 단위의 감성 단어가 '좋다' 하나일 때는 '1'의 평가값이 연산된다. 그러나 현재 문장 단위의 감성 단어가 '너무'와 '좋다'로서 두 개이고, '너무'와 '좋다'에 대한 감성의 정도와 극성이 각각 '2'와 '1'이라면, 평가값은 '3' (2+1=3)이 된다.
만일, 현재 문장 단위의 감성 단어가 '정말'과 '엉망이다'로서 두 개이고, '정말'와 '엉망이다'에 대한 감성의 정도와 극성이 각각 '2'와 '-2'라면, 평가값은 '-4'(-(2+2)= -4)가 된다.
상품 평가 모듈(453)은 인터넷 게시글을 작성한 작성자의 팔로워가 많은 인터넷 게시글 또는 리트윗 횟수가 많은 인터넷 게시글에 대하여 작성자의 팔로워가 더 적은 인터넷 게시글 또는 리트윗 횟수가 더 적은 인터넷 게시글 보다 높은 가중치를 적용하여 상품 평가 점수를 산출할 수 있다.
판매처 분석 모듈(454)는 분석 대상 상품을 판매하는 복수의 판매처의 판매 가격, 결제 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보를 포함하는 판매자 속성을 객관적인 평가 기준에 의해 점수화하여 평가한 판매처 평가 점수를 산출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 크롤링 모듈(451)이 수집한 SNS 메시지가 스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기에 의해 분석 대상 상품과 관련이 있는 것(Positive)과 관련이 없는 것(Negative)으로 분류되는 것을 나타내는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 크롤링 모듈(451)이 수집한 SNS 메시지는 수집 DB로 저장되고, 수집 DB로 저장된 SNS 메시지는 제1차로 스팸 분류기에 의해 스팸 메시지가 제거될 수 있다. 스팸 분류기에 의해 스팸 메시지가 아니라고 판단된 메시지는 룰 기반 분류기로 입력될 수 있다. 룰 기반 분류기는 미리 정해진 사전 DB에 기초한 룰 기반 분류에 의하여 분석 대상 상품과 관련이 있는 것(Positive)과 관련이 없는 것(Negative)으로 분류될 수 있다. 룰 기반 분류기에 의해 관련이 있는 것(Positive)으로 판단되면, 상품 평가의 기초가 되는 게시글로 이용될 수 있다.
룰 기반 분류기에 의해 관련이 없는 것(Negative)으로 분류된 메시지는 통계 기반 분류기에 의해 분석 대상 상품과 관련이 있는 것(Positive)과 관련이 없는 것(Negative)으로 분류될 수 있고, 이 중에서 분석 대상 상품과 관련이 있는 것(Positive)만 상품 평가의 기초가 되는 게시글로 이용될 수 있다.
스팸 분류기는 상기 분석 대상 상품과 관련이 없는 광고성 게시글을 포함하는 게시글을 스팸 게시글로 분류하고, 룰 기반 분류기는, 쇼핑몰 리스트가 저장되어 있는 쇼핑몰 사전 데이터베이스, 복수의 업종이 저장되어 있는 업종 사전 데이터베이스, 상품 판매처의 도메인 리스트가 저장되어 있는 도메인 사전 데이터베이스, 상품 판매처의 사이트 리스트가 저장되어 있는 사이트 사전 데이터베이스 및 상품 리스트가 저장되어 있는 상품명 사전 데이터베이스를 포함하는 분류 데이터베이스에 기초하여 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글인지 여부에 따라 해당 게시글을 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative)로 분류할 수 있다.
통계 기반 분류기는, 텍스트 데이터를 정제하는 전처리 후에 형태소 분석을 통하여 특징 명사를 추출하고, 특징 명사의 빈도수와 확률값을 하기의 수학식(1) 및 수학식(2)를 이용하여 계산함으로써 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글인지 여부에 따라 해당 게시글을 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative)로 분류할 수 있다.
Figure 112020079786137-pat00001
-----------------------------수학식(1)
Figure 112020079786137-pat00002
-----------------------------수학식(2)
Figure 112020079786137-pat00003
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 거래 시스템(400)에 의해 수행되는 금융 거래 방법의 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 먼저 금융 거래 시스템(400)은 제1 모바일 장치(300)와 접속을 구축할 수 있다(단계 S10). 제1 모바일 장치(300)와 접속이 구축된 금융 거래 시스템(400)은 제1 모바일 장치(300)의 전화 번호를 인식할 수 있다(단계 S12).
금융 거래 시스템(400)은 제1 모바일 장치에 인증 번호를 전송하고, 제1 모바일 장치로부터 수신한 인증 번호화 전송된 인증 번호가 매칭하는지 판단할 수 있다(단계 S14). 수신한 인증 번호와 전송된 인증 번호가 매칭하지 않는 경우에(단계 S14의 '아니오'), 프로세스는 종료될 수 있다.
수신한 인증 번호와 전송된 인증 번호가 매칭하는 경우에(단계 S14의 '예'), 제2모바일 단말기(200)의 전화 번호 및 송금 금액을 포함하는 송금 정보가 취득될 수 있다(단계 S16).
제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고가 충분한지 여부가 판단되고(단계 S18), 잔고가 충분하지 않는 경우에(단계 S18 '아니오'), 금융 거래 시스템(400)은 잔고가 부족하다는 알림 메시지를 제2 모바일 장치(200)에 송신하고, 프로세스는 종료될 수 있다.
잔고가 충분한 경우에(단계 S18 '예'), 제2 사용자의 전화 번호와 연결된 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 제2 사용자의 제2 은행 계좌에 송금 금액을 입금할 수 있다(단계 S20). 송금이 완료된 후에, 제2 모바일 단말(200)에 송금 처리 완료의 메시지가 송신될 수 있다(단계 S22).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 금융 거래 시스템(400)의 구매 정보 제공부(45)에 의한 프로세스의 흐름도를 도시한다.
크롤링 모듈(451)은 네트워크를 통하여 인터넷 게시글을 수집할 수 있다(단계 S30).
감성 단어 추출 모듈(452)수집된 인터넷 게시글로부터 감성 단어를 추출할 수 있다(단계 S32). 감성 단어는 분석 대상 상품에 대하여 긍정적으로 평가하거나 또는 부정적으로 평가하는 단어이다.
상품 평가 모듈(453)은 분석 대상 상품에 대하여 미리 저장되어 있는 감성 단어별 감성의 정도와 극성 정보에 기초하여 상품 평가 점수를 산출할 수 있다(단계 S34).
판매처 분석 모듈(454)은 판매 가격, 결제 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보를 객관적 기준에 따라 평가하여 판매처 평가 점수를 산출할 수 있다(단계 S36).
이상에서 설명된 단계 또는 프로세스는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 단계 또는 프로세스는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 실행될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 단말기 전화 번호를 통한 소액 결제가 가능한 금융 거래 시스템으로서,
    제1 사용자가 사용하는 제1 모바일 장치와 네트워크 접속을 구축하고, 상기 제1 모바일 장치와 접속되는 경우에 상기 제1 모바일 장치의 전화 번호를 인식하는 사용자 인식부;
    상기 제1 모바일 장치로부터 송금하고자 하는 상대방인 제2 사용자가 사용하는 제2 모바일 장치의 전화 번호 및 상기 제2 사용자에 대한 송금 금액을 포함하는 송금 정보를 수신하는 송금 정보 취득부;
    상기 제1 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고를 확인하고, 상기 송금 정보에 기초하여 상기 제2 사용자의 전화 번호와 연결된 상기 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 상기 제2 사용자의 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금하는 송금 처리를 수행하는 송금 처리부; 및
    네트워크를 통하여 수집된 인터넷 게시글로부터 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 제공하고, 상기 분석 대상 상품을 판매하는 판매처의 서비스에 대한 판매처 평가 점수를 제공하기 위한 구매 정보 제공부
    를 포함하고,
    상기 제1 사용자는 상기 구매 정보 제공부에 의해 제공되는 상기 상품 평가 점수 및 상기 판매처 평가 점수에 기초하여 상품 구매를 결정하고, 상기 송금 정보 취득부 및 상기 송금 처리부를 통하여 구매를 결정한 상품 대금의 결제를 수행하며,
    상기 구매 정보 제공부는,
    네트워크를 통하여 인터넷 게시글을 수집하는 크롤링 모듈;
    수집된 인터넷 게시글로부터 상기 분석 대상 상품에 대하여 긍정적으로 평가하거나 또는 부정적으로 평가하는 감성 단어를 추출하는 감성 단어 추출 모듈;
    분석 대상 상품에 대하여 미리 저장되어 있는 감성 단어별 감성의 정도와 극성 정보에 기초하여 상기 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 산출하는 상품 평가 모듈
    을 포함하고,
    상기 크롤링 모듈은 스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 인터넷 게시글을 수집하고,
    상기 스팸 분류기는 상기 분석 대상 상품과 관련이 없는 광고성 게시글을 포함하는 게시글을 스팸 게시글로 분류하고,
    상기 룰 기반 분류기는, 쇼핑몰 리스트가 저장되어 있는 쇼핑몰 사전 데이터베이스, 복수의 업종이 저장되어 있는 업종 사전 데이터베이스, 상품 판매처의 도메인 리스트가 저장되어 있는 도메인 사전 데이터베이스, 상품 판매처의 사이트 리스트가 저장되어 있는 사이트 사전 데이터베이스 및 상품 리스트가 저장되어 있는 상품명 사전 데이터베이스를 포함하는 분류 데이터베이스에 기초하여 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글인지 여부에 따라 해당 게시글을 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative)로 분류하며,
    상기 통계 기반 분류기는, 텍스트 데이터를 정제하는 전처리 후에 형태소 분석을 통하여 특징 명사를 추출하고, 상기 특징 명사의 빈도수와 확률값을 하기의 수학식(1) 및 수학식(2)를 이용하여 계산함으로써 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글인지 여부에 따라 해당 게시글을 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative)로 분류하고,
    상기 스팸 분류기에 의해 스팸 게시글이 아니라고 판단된 게시글은 상기 룰 기반 분류기로 입력되고, 상기 룰 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 것으로 분류된 게시글이 수집되어 상품 평가에 이용되고,
    상기 룰 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 없는 것으로 분류된 게시글 중 상기 통계 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 것으로 분류된 게시글이 수집되어 상품 평가에 이용되는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템.
    Figure 112022079304247-pat00013
    --------------------수학식(1)
    Figure 112022079304247-pat00014
    --------------------수학식(2)
    Figure 112022079304247-pat00015
  2. 제1항에 있어서,
    전화 번호가 인식된 상기 제1 모바일 장치에 인증 번호를 포함하는 메시지를 전송하고, 제1 모바일 장치로부터 수신된 인증 번호가 전송된 인증 번호와 일치하는지를 판단하는 사용자 인증부
    를 더 포함하고,
    상기 송금 처리부는 상기 사용자 인증부에 의해 인증 번호가 일치한다고 판단된 경우에 상기 송금 처리를 수행하는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템
  3. 제1항에 있어서,
    상기 송금 처리부는 상기 송금 금액이 상기 제1 은행 계좌의 잔고 보다 많은 경우에 상기 송금 처리를 수행하지 않고, 상기 제1 모바일 장치에 잔고 부족의 알림 메시지를 송신하는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템
  4. 제1항에 있어서,
    상기 송금 처리부는 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금한 후에 상기 제1 모바일 장치 및 상기 제2 모바일 장치에 송금 처리 완료의 알림 메시지를 송신하는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 상품 평가 모듈은 인터넷 게시글을 작성한 작성자의 팔로워가 많은 인터넷 게시글 또는 리트윗 횟수가 많은 인터넷 게시글에 대하여 작성자의 팔로워가 더 적은 인터넷 게시글 또는 리트윗 횟수가 더 적은 인터넷 게시글 보다 높은 가중치를 적용하여 상기 상품 평가 점수를 산출하는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템
  8. 제1항에 있어서,
    상기 구매 정보 제공부는, 상기 분석 대상 상품을 판매하는 복수의 판매처의 판매 가격, 결제 정보, 배송 정보 및 고객 서비스 정보를 포함하는 판매자 속성을 객관적인 평가 기준에 의해 점수화하여 평가한 판매처 평가 점수를 산출하는 판매처 분석 모듈을 포함하는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템.
  9. 삭제
  10. 단말기 전화 번호를 통한 소액 결제가 가능한 금융 거래 시스템에 의해 수행되는 소액 결제를 위한 금융 거래 방법으로서,
    제1 사용자가 사용하는 제1 모바일 장치와 네트워크 접속을 구축하고, 상기 제1 모바일 장치와 접속되는 경우에 상기 제1 모바일 장치의 전화 번호를 인식하는 사용자 인식 단계;
    상기 제1 모바일 장치로부터 송금하고자 하는 상대방인 제2 사용자가 사용하는 제2 모바일 장치의 전화 번호 및 상기 제2 사용자에 대한 송금 금액을 포함하는 송금 정보를 수신하는 송금 정보 취득 단계;
    상기 제1 사용자의 단말기 전화 번호와 연결된 상기 제1 사용자의 제1 은행 계좌의 잔고를 확인하고, 상기 송금 정보에 기초하여 상기 제2 사용자의 단말기 전화 번호와 연결된 상기 제2 사용자의 제2 은행 계좌를 확인하고, 상기 제2 사용자의 상기 제2 은행 계좌에 상기 송금 금액을 입금하는 송금 처리를 수행하는 송금 처리 단계; 및
    네트워크를 통하여 수집된 인터넷 게시글로부터 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 제공하고, 상기 분석 대상 상품을 판매하는 판매처의 서비스에 대한 판매처 평가 점수를 제공하는 구매 정보 제공 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 사용자는 상기 구매 정보 제공 단계에서 제공되는 상기 상품 평가 점수 및 상기 판매처 평가 점수에 기초하여 상품 구매를 결정하고, 상기 송금 정보 취득 단계 및 상기 송금 처리 단계를 통하여 구매를 결정한 상품 대금의 결제를 수행하며,
    상기 구매 정보 제공 단계는,
    네트워크를 통하여 인터넷 게시글을 수집하는 크롤링 단계;
    수집된 인터넷 게시글로부터 상기 분석 대상 상품에 대하여 긍정적으로 평가하거나 또는 부정적으로 평가하는 감성 단어를 추출하는 감성 단어 추출 단계;
    분석 대상 상품에 대하여 미리 저장되어 있는 감성 단어별 감성의 정도와 극성 정보에 기초하여 상기 분석 대상 상품에 대한 상품 평가 점수를 산출하는 상품 평가 단계
    를 포함하고,
    상기 크롤링 단계에서는 스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 인터넷 게시글을 수집하고,
    상기 스팸 분류기는 상기 분석 대상 상품과 관련이 없는 광고성 게시글을 포함하는 게시글을 스팸 게시글로 분류하고,
    상기 룰 기반 분류기는, 쇼핑몰 리스트가 저장되어 있는 쇼핑몰 사전 데이터베이스, 복수의 업종이 저장되어 있는 업종 사전 데이터베이스, 상품 판매처의 도메인 리스트가 저장되어 있는 도메인 사전 데이터베이스, 상품 판매처의 사이트 리스트가 저장되어 있는 사이트 사전 데이터베이스 및 상품 리스트가 저장되어 있는 상품명 사전 데이터베이스를 포함하는 분류 데이터베이스에 기초하여 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글인지 여부에 따라 해당 게시글을 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative)로 분류하며,
    상기 통계 기반 분류기는, 텍스트 데이터를 정제하는 전처리 후에 형태소 분석을 통하여 특징 명사를 추출하고, 상기 특징 명사의 빈도수와 확률값을 하기의 수학식(1) 및 수학식(2)를 이용하여 계산함으로써 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 게시글인지 여부에 따라 해당 게시글을 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative)로 분류하고,
    상기 스팸 분류기에 의해 스팸 게시글이 아니라고 판단된 게시글은 상기 룰 기반 분류기로 입력되고, 상기 룰 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 것으로 분류된 게시글이 수집되어 상품 평가에 이용되고,
    상기 룰 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 없는 것으로 분류된 게시글 중 상기 통계 기반 분류기에 의해 상기 분석 대상 상품과 관련이 있는 것으로 분류된 게시글이 수집되어 상품 평가에 이용되는 소액 결제를 위한 금융 거래 시스템.
    Figure 112022079304247-pat00016
    --------------------수학식(1)
    Figure 112022079304247-pat00017
    --------------------수학식(2)
    Figure 112022079304247-pat00018
KR1020200094850A 2020-07-29 2020-07-29 스팸 분류기, 룰 기반 분류기 및 통계 기반 분류기를 이용하여 상품 리뷰 정보를 제공하는 소액 결제 시스템 및 소액 결제 방법 KR102449078B1 (ko)

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