KR102471443B1 - 광고지원장치 및 그 동작 방법, 그리고 광고제공장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 선별 적용함으로써, 최적의 광고 효율을 기대할 수 있으며, 나아가 광고주의 ROI(Return On Investment)를 향상시킬 수 있는 광고지원장치 및 그 동작 방법, 그리고 광고제공장치를 제안한다.

Description

광고지원장치 및 그 동작 방법, 그리고 광고제공장치{SUPPORTING APPARATUS FOR ADVERTISEMENT AND CONTROL METHOD THEREOF, AND PROVIDING APPARATUS FOR ADVERTISEMENT}

본 발명은 광고와 사용자 간의 매칭을 위한 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 선별 적용하기 위한 방안에 관한 것이다.

스마트폰, 태블릿 패드 등의 모바일 장치에서 실행되는 애플리케이션 시장이 급격히 확대됨에 따라 이와 관련된 광고 시장도 빠른 속도로 확대 진화하고 있다.

모바일 장치(이하, '단말'이라 칭함)에서는 광고매체에 해당하는 애플리케이션의 실행 또는 서비스 페이지(예: 웹 페이지) 접속 시 광고제공장치로부터 제공되는 광고를 수신하여 애플리케이션의 실행화면 또는 서비스 페이지 접속 화면에 표시할 수 있으며, 표시된 광고의 선택(Click) 시에는 광고에 링크된 광고주 페이지로 접속할 수 있다.

한편, 광고제공장치에서는 광고 효과를 높이고자 하는 취지에서 사용자에게 적합한 광고를 선별하여 제공하는 광고 타게팅 기법을 채택하는 것이 일반적이다.

위 광고 타게팅 기법으로는 예컨대, 머신 러닝을 기반으로 학습된 매칭 알고리즘을 이용하여 광고와 사용자를 매칭시키는 방식이 존재하며, 이는 제한된 리소스에서 광고의 효율을 최적화할 수 있다는 장점이 존재한다.

여기서, 머신 러닝을 기반의 매칭 알고리즘은 지도학습(Supervised learning) 즉, 쌓여져 있는 훈련데이터(사용자 행동로그)를 분석하여 모델링하는 방식을 일컫는 것으로서, 보통은 선형회귀, logistic regression 등 다양한 방식을 통하여 모델링을 하게 되고 모델링을 통하여 나오는 예측 값으로서 광고와 사용자 간의 매칭률을 획득할 수 있다.

이에, 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서는 광고와 사용자 간의 광고와 사용자 간의 매칭률에 해당하는 예측 값을 획득하고, 예측 값이 가장 높은 결과 값을 기반으로 광고를 선별하여 제공함으로써, 광고의 효율을 최적할 수 있는 것이다.

한편, 전술한 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서는 광고와 사용자 간에 매칭을 위해 적용되는 매칭정보(Feature)의 개수가 많을수록 예측 값과 실제 값간의 오차는 줄어들게 된다.

하지만, 이러한 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서는 주어진 훈련데이터(사용자 행동로그)만을 기반으로 오차를 최소화하기 위한 모델링이 진행되기 때문에, 오버피팅(Over Fitting)이라는 새로운 문제가 발생하게 된다.

결국, 기존의 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘을 통해 광고의 효율을 최적화하기 위해서는, 광고와 사용자 간에 매칭을 위해 적용되는 매칭정보를 어떻게 선별 적용할 것인지가 관건임을 알 수 있다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은, 광고와 사용자 간의 매칭을 위한 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 선별 적용하기 위한 방안에 관한 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치는, 광고와 사용자를 매칭시키는 것과 관련된 연산을 수행하는 프로세서; 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리를 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령은, 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해, 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 기초로 상기 광고 선택과의 상관도를 산출하도록 하는 산출명령; 및 상기 다수의 사용자 행동로그 중 적어도 일부의 사용자 행동로그를 상기 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정하도록 하는 결정명령을 포함하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 광고 선택과의 상관도는, 상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 이용하여 상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값을 통해서 산출되며, 상기 광고선택횟수가 상기 평균 값보다 큰 사용자 행동로그일수록 나머지 사용자 행동로그보다 높은 값으로 산출되는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 다수의 사용자 행동로그는, 제1기간 동안 수집된 제1사용자 행동로그, 및 상기 제1기간과는 이웃한 이전 기간인 제2 기간 동안 수집된 제2사용자 행동로그 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 결정명령은, 상기 제1사용자 행동로그와 상기 제2사용자 행동로그로부터 상기 광고 선택과의 상관도가 높은 적어도 일부의 사용자 행동로그를 선별하여 상기 매칭정보로서 결정하도록 하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 결정명령은, 사용자 행동로그를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하여, 상기 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상기 매칭정보로서 결정하도록 하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 매칭정보 최적개수는, 상기 훈련데이터 대신 테스트데이터를 상기 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 상기 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 상기 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예 따른 광고제공장치는, 광고 제공과 관련된 연산을 수행하는 프로세서; 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리를 포함하며, 상기 적어도 하나의 명령은, 특정 사용자의 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 중 적어도 일부를 상기 특정 사용자와 광고를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 획득하도록 하는 획득명령; 및 상기 매칭정보를 기초로 상기 특정 사용자와 매칭되는 광고를 선택하여, 선택된 광고가 상기 특정 사용자에게 제공되도록 하는 선택명령을 포함하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 매칭정보는, 상기 다수의 사용자 행동로그 중 상기 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별된 적어도 일부의 사용자 행동로그이며, 상기 광고 선택과의 상관도는, 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 기초로 산출되는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 광고수신자 관리장치의 동작 방법은, 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해, 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 기초로 상기 광고 선택과의 상관도를 산출하는 산출단계; 및 상기 다수의 사용자 행동로그 중 적어도 일부의 사용자 행동로그를 상기 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정하는 결정단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 광고 선택과의 상관도는, 상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 이용하여 상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값을 통해서 산출되며, 상기 광고선택횟수가 상기 평균 값보다 큰 사용자 행동로그일수록 나머지 사용자 행동로그보다 높은 값으로 산출되는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 다수의 사용자 행동로그는, 제1기간 동안 수집된 제1사용자 행동로그, 및 상기 제1기간과는 이웃한 이전 기간인 제2 기간 동안 수집된 제2사용자 행동로그 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 결정단계는, 상기 제1사용자 행동로그와 상기 제2사용자 행동로그로부터 상기 광고 선택과의 상관도가 높은 적어도 일부의 사용자 행동로그를 선별하여 상기 매칭정보로서 결정하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 결정단계는, 사용자 행동로그를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하여, 상기 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상기 매칭정보로서 결정하도록 하는 것을 특징으로 한다.

보다 구체적으로, 상기 매칭정보 최적개수는, 상기 훈련데이터 대신 테스트데이터를 상기 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 상기 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 상기 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것을 특징으로 한다.

이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치 및 그 동작 방법, 그리고 광고제공장치에 의하면, 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 선별 적용함으로써, 최적의 광고 효율을 기대할 수 있으며, 나아가 광고주의 ROI(Return On Investment)를 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템의 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말의 개략적인 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말을 구현하기 위한 하드웨어 시스템의 예시도
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치의 개략적인 구성도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서의 매칭률을 설명하기 위한 예시도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치를 구현하기 위한 하드웨어 시스템의 예시도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치의 개략적인 구성도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치를 구현하기 위한 하드웨어 시스템의 예시도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템에서의 동작 흐름을 설명하기 위한 개략적인 순서도.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치에서의 동작 흐름을 설명하기 위한 개략적인 순서도.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치에서의 동작 흐름을 설명하기 위한 개략적인 순서도.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다. 본 발명의 사상은 첨부된 도면 외에 모든 변경, 균등물 내지 대체물에 까지도 확장되는 것으로 해석되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템을 도시한 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템, 광고를 수신하는 단말(10), 광고와 사용자간 매칭을 위한 매칭정보를 결정하는 광고지원장치(20), 및 단말(10)에 광고를 제공하는 광고제공장치(30)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템의 경우, 전술한 구성 이외에, 광고를 선택(Click)한 단말(10)이 접속할 수 있는 광고주 페이지(웹 페이지)를 제공하기 위한 광고주장치(도시 안됨)를 더 포함하는 구성을 가질 수 있다.

단말(10)은 광고매체를 통해서 광고를 수신하며, 광고의 선택을 통한 서비스 페이지 접속 등의 일련의 동작을 수행할 수 있는 사용자의 모바일 장치를 일컫는다.

예를 들어, 이러한 단말(10)에는 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, 텔레비전(Television), 3D 텔레비전, 홈 시어터(Home Theater) 시스템, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉서블 단말기(Flexible Terminal) 등이 해당될 수 있으며, 이에 제한되는 것이 아닌 광고매체를 통한 광고 수신이 가능한 장치는 모두 포함될 수 있다.

여기서, 단말(10)에서 광고 수신을 가능하게 하는 광고매체로는 예컨대, 단말(10) 자체에서 실행되는 애플리케이션 또는 단말(10)에서 브라우저를 호출하여 접속할 수 있는 서비스 페이지(예: 웹 페이지)가 해당될 수 있을 것이다.

이러한 광고매체에는, 그 개발 과정에서 광고 수신과 관련된 SDK(Software Development Kit)가 포함되게 되는데, 결국 단말(10)에서는 광고매체에 포함된 위 SDK를 통해서 광고를 요청 및 수신하고, 표시하는 일련의 동작을 수행할 수 있는 것이다.

참고로, 광고매체는 광고 요청 및 수신 그리고 표시로 이어지는 전술한 일련의 기능뿐만 아니라, 광고지원장치(20)에서 이루어지는 사용자 행동로그의 수집을 지원할 수 있다.

여기서, 사용자 행동로그에는, 예컨대, CPS(Campaign Sequence), ADT(AD Type), BLT(Bill Type), TGS(Target Sequence), MDS(Media Sequence), CCB(Client Category Bit), 성별, 나이, 사용자 연관키워드(예: heathy, music, sport), 사용자 id, Conversion rate, 광고 요청 및 수신 그리고 표시와 선택(Click), 서비스 페이지(예: 웹 페이지, 광고주 페이지) 접속 이력, 접속된 서비스 페이지에서 이루어진 사용자행동정보(예: 구매, 열람, 조회, 검색) 등 단말(10)을 통해서 이루어지는 사용자 행동과 관련된 모든 정보가 포함될 수 있다.

따라서, 단말(10)에서는 예컨대, 애플리케이션 또는 서비스 페이지 내 광고 수신 및 표시 그리고 광고 선택(Click)이 이루어지며, 광고 선택 시 광고주 페이지에 접속 등이 이루어지거나, 기타 서비스 페이지에 접속하는 경우, 이를 사용자 행동로그로서 광고지원장치(20)로 전달할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)에서는 자신의 장치식별정보를 이용하여 광고제공장치(30)에 광고를 요청 및 수신하는 풀(Pull) 방식을 통해서 광고를 수신할 수 있으며, 이에 제한되는 것이 아닌, 광고제공장치(30)에 대한 별도의 광고 요청 없이 광고제공장치(30)에서 제공하는 광고를 수신하게 되는 푸시(Push) 방식을 통해서도 광고를 수신할 수 있음은 물론이다.

광고지원장치(20)는 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보를 결정하기 위한 데이터 관리 플랫폼(Data Management Platform)을 일컫는 것으로서, 단말(10)로부터 수집(수신)되는 사용자 행동로그를 사용자 별 사용자 행동로그로 관리 분석하여 광고수신자그룹을 분류하게 된다.

광고제공장치(30)는 단말(10)에 광고를 제공하기 위한 광고 플랫폼(Advertisement Platform)을 일컫는 것으로서, 광고지원장치(20)에서 결정된 매칭정보를 참조하여 광고를 제공하게 된다.

이처럼 본 발명의 일 실시예에서 시스템 구성으로서 채택되고 있는 광고지원장치(20)와 광고제공장치(30) 각각은, 예컨대, 웹 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버 등의 형태로 구현될 수 있으며, 네트워크 부하 분산 메커니즘, 내지 서비스 장치가 인터넷 또는 다른 네트워크 상에서 동작할 수 있도록 하는 다양한 소프트웨어 중 하나 이상이 설치될 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터화된 시스템으로도 구현될 수 있다. 또한, 네트워크는 http 네트워크일 수 있으며, 전용 회선(private line), 인트라넷 또는 임의의 다른 네트워크일 수 있고, 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템 내 각 구성 간의 연결은, 데이터가 임의의 해커 또는 다른 제3자에 의한 공격을 받지 않도록 보안 네트워크로 연결될 수 있다.

나아가, 광고지원장치(20)와 광고제공장치(30) 각각은, 복수의 데이터베이스 서버를 포함할 수 있으며, 이러한 데이터베이스 서버가 분산 데이터베이스 서버 아키텍쳐를 비롯한 임의의 유형의 네트워크 연결을 통해 광고지원장치(20) 및 광고제공장치(30) 각각과 별도로 연결되는 방식으로도 구현될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)에서는 머신 러닝을 기반의 매칭 알고리즘에서 광고와 사용자 간 매칭을 위해 적용되는 매칭정보를 결정하게 된다.

일반적으로, 머신 러닝을 기반의 매칭 알고리즘은 지도학습(Supervised learning) 즉, 쌓여져 있는 다수의 사용자 행동로그를 훈련데이터로서 학습하고, 사용자 행동로그 중 일부를 매칭정보로서 적용하여 사용자와 광고 간 매칭률을 예측 결과로서 도출할 수 있다.

이때, 광고와 사용자 간의 매칭을 위한 매칭정보의 개수가 많을수록 예측 값과 실제 값 간의 오차는 줄어드는 반면, 기존 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서는 주어진 훈련데이터(사용자 행동로그)만을 기반으로 오차를 최소화하기 위한 모델링이 진행되기 때문에, 오버피팅(Over Fitting)이라는 새로운 문제가 발생하게 된다.

여기서, 오버피팅은 노이즈와 시그널을 구분하지 못하고 노이즈를 과도하게 학습에 사용하게 됨으로써 미래의 데이터에 대한 예측 퍼포먼스를 갉아 먹는 모형 상태를 의미한다.

이러한, 오버피팅의 문제점을 해결하기 위한 기존 방식으로는, 정형화(Regularization)를 통해 매칭정보의 차수를 줄여 실제 상황에 좀 더 적합한 예측 결과를 도출하는 방식이 존재하는 이러한 정형화를 위해선 알고리즘에서 과도한 연산량이 요구되는 한계점이 존재한다.

이에, 본 발명의 일 실시예에서는 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 선별 적용하기 위한 새로운 방식을 제안하고자 하며, 이하에서는 이를 실현하기 위한 광고 제공 시스템 내 각 구성에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)의 구성을 보여주고 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)은 앱광고부(11), 및 웹광고부(12)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

앱광고부(11)는 단말(10) 내 애플리케이션 실행 시 광고와 관련된 일련의 동작을 수행하는 구성을 일컫는 것으로서, 이는 애플리케이션에 내장된 SDK(Software Development Kit)인 것으로 이해될 수 있다.

그리고, 웹광고부(12)는 단말(10) 내 존재하는 또 다른 광고매체로서, 서비스 페이지(예: 웹 페이지) 접속 시 광고와 관련된 일련의 동작을 수행하는 구성이며, 이는 단말(10)의 브라우저 인 것으로 이해될 수 있다.

여기서, 브라우저는, 서비스 페이지(웹 페이지)에 접속 시, 서비스 페이지에 삽입되어 있는 SDK의 소스 코드(Source Code)를 읽어오는 방식을 통해서 광고와 관련된 일련의 동작을 수행할 수 있다.

이처럼, 웹광고부(12)의 역할을 수행하는 브라우저의 경우, 단말(10)의 운영체계(OS)에서 제공하는 OS 기반 브라우저이거나, 또는 단말(10)에서 실행되는 애플리케이션에서 자체적으로 제공하는 애플리케이션 기반 브라우저일 수 있다.

여기서, 자체적으로 브라우저를 제공할 수 있는 애플리케이션은 통상적으로 하이브리드 애플리케이션(예: 모바일 전용 쇼핑몰 애플리케이션)이라 명명될 수 있다.

이상 언급한 앱광고부(11), 및 웹광고부(12)를 포함하는 단말(10)의 구성 전체 내지는 적어도 일부는, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈 형태 또는 하드웨어 모듈 형태로 구현되거나, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)은 전술한 구성 이외에, 광고를 표시하기 위한 디스플레이부(13), 광고의 표시 및 선택 등의 입출력 기능을 지원하기 위한 입출력부(14) 및 광고지원장치(20) 및 광고제공장치(30) 각각과의 통신을 지원하기 위한 통신부(15)를 더 포함하는 구성을 가질 수 있다.

참고로 이러한, 디스플레이부(13), 입출력부(14), 및 통신부(15)의 구성은 아래 도 3을 참조하여 설명될 디스플레이부(1321), 입출력부(1320), 및 통신부(1310)의 구성과 각각 대응하는 구성이므로, 그 구체적인 설명은 이하에서 다루기로 한다.

결국, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)은 앱광고부(11) 및 웹광고부(12)를 포함하는 핵심 구성을 통해 광고제공장치(30)로부터 광고를 수신하여 표시하고, 광고에 대한 선택이 이루어지는 경우에는 광고주장치(도시안됨)가 제공하는 별도의 광고주 페이지에 접속할 수 있으며, 이러한 일련의 과정에 따른 사용자 행동로그를 광고지원장치(20)로 전송할 수 있는데, 이하에서는 이를 위한 단말(10) 내 각 구성에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

앱광고부(11)는 광고를 수신하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 앱광고부(11)는 애플리케이션의 실행에 따라 광고제공장치(30)에 광고를 요청하게 되며, 위 광고 요청에 따라 광고제공장치(30)로부터 광고가 수신되면 애플리케이션의 실행 화면 내 지정된 광고 표시 영역에 수신된 광고를 표시하게 된다.

이때, 앱광고부(11)에서는, 애플리케이션의 실행에 따라 단말(10)의 장치식별정보(예: MDN, IMEI)를 이용하여 광고제공장치(30)에 광고를 요청할 수 있다.

또한, 앱광고부(11)는 광고주장치(도시안됨)로의 접속을 요청하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 앱광고부(11)는 애플리케이션 실행 화면 내 지정된 광고 표시 영역에 광고제공장치(30)로부터 수신된 광고를 표시한 이후, 광고에 대한 선택(Click)이 확인되는 경우, 본 발명의 일 실시예에 따라 단말(10) 내 브라우저에 해당하게 되는 웹광고부(12)에 대해 광고주장치(도시 안됨)로의 접속을 요청하게 된다.

이때, 선택된 광고에는 광고주장치(도시안됨)의 주소정보가 포함될 수 있는데, 이에 앱광고부(11)는 광고에 대한 선택(Click)이 확인되는 경우, 광고에 포함된 주소정보를 웹광고부(12)에 전달함으로써, 광고주장치(도시안됨)로의 접속을 요청할 수 있는 것이다.

아울러, 앱광고부(11)는 광고제공장치(30)로부터 수신된 광고를 애플리케이션 실행 화면 내 광고 표시 영역에 표시한 이후, 광고에 대한 선택(Click)을 통한 광고주장치(도시안됨)로의 접속이 이루어지는 경우, 그에 따른 사용자 행동로그를 광고지원장치(20)로 전달할 수 있다.

여기서, 사용자 행동로그의 전달 방식은 예컨대, 실시간 전달 방식을 따르거나, 일정시간 동안 누적된 사용자 행동로그를 일괄 전송하는 일괄 전송 방식을 따를 수도 있다.

웹광고부(12)는 서비스 페이지에 접속하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 웹광고부(12)는 앱광고부(11)를 통해 애플리케이션 내 광고에 대한 선택(Click)이 확인되는 경우, 앱광고부(11)로부터 전달되는 주소정보를 이용하여 광고주장치(도시안됨)에 접속함으로써, 광고주장치(도시안됨)가 제공하는 다양한 서비스(예: 상품 구매)를 이용할 수 있도록 한다.

한편, 웹광고부(12)는 앱광고부(11)와는 다른 광고매체로서, 서비스 페이지(예: 웹 페이지) 접속에 따라 광고와 관련된 일련의 동작을 수행할 수 있는 구성임을 언급한 바 있다.

이에, 웹광고부(12)는 앱광고부(11)와는 별도로 서비스 페이지(예: 웹 페이지)로의 접속에 따라 광고제공장치(30)에 광고를 요청할 수 있으며, 위 광고 요청에 따라 광고제공장치(30)로부터 광고가 수신되면 서비스 페이지 상의 광고 표시 영역에 수신된 광고를 표시할 수 있게 된다.

또한, 웹광고부(12)는 앱광고부(11)와 마찬가지로 광고제공장치(30)로부터 수신된 광고를 서비스 페이지 내 광고 표시 영역에 표시한 이후, 광고에 대한 선택(Click)이 확인되는 경우, 광고에 삽입된 주소정보를 이용하여 광고주장치(도시안됨)에 접속함으로써, 광고주장치(도시안됨)가 제공하는 다양한 서비스(예: 상품 판매) 역시 이용할 수 있다.

아울러, 웹광고부(12)는 앱광고부(11)와 마찬가지로 광고제공장치(300)로부터 수신된 광고를 서비스 페이지 내 광고 표시 영역에 표시한 이후, 광고에 대한 선택(Click)을 통한 광고주장치(도시안됨)의 접속이 이루어지는 경우, 그에 따른 사용자 행동로그를 광고지원장치(20)로 전달할 수 있음은 물론이다.

이상 설명한 단말(10) 내 각 구성의 경우 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈 형태로 구현되거나, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있음을 언급한 바 있다.

이처럼, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태는 실제 하드웨어 시스템(예: 컴퓨터 시스템)으로 구현될 수 있을 것이다.

따라서, 이하에서는 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)을 구현하기 위한 하드웨어 시스템(1000)에 대해서 설명하기로 한다.

참고로, 이하에서 서술될 내용은 앞서 설명한 단말(10) 내 각 구성을 하드웨어 시스템(1000)으로 구현하기 위한 일 예인 것으로, 각 구성과 그에 따른 동작이 실제 시스템과 상이할 수 있음을 염두에 두어야 할 것이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 하드웨어 시스템(1000)은, 프로세서부(1100), 메모리 인터페이스부(1200), 및 주변장치 인터페이스부(1300)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

이러한, 하드웨어 시스템(1000) 내 각 구성은, 개별 부품이거나 하나 이상의 집적 회로에 집적될 수 있으며, 이러한 각 구성들은 버스 시스템(도시안됨)에 의해서 결합될 수 있다.

여기서, 버스 시스템의 경우, 적절한 브리지들, 어댑터들, 및/또는 제어기들에 의해 연결된 임의의 하나 이상의 개별적인 물리 버스들, 통신 라인들/인터페이스들, 및/또는 멀티 드롭(multi-drop) 또는 포인트 투 포인트(point-to-point) 연결들을 나타내는 추상화(abstraction)이다.

프로세서부(1100)는 하드웨어 시스템에서 다양한 기능들을 수행하기 위해 메모리 인터페이스부(1200)를 통해 메모리부(1210)와 통신함으로써, 메모리부(1210)에 저장된 다양한 소프트웨어 모듈들을 실행하는 역할을 수행하게 된다.

여기서, 메모리부(1210)에는 도 2를 참조하여 설명한 단말(10) 내 각 구성인 앱광고부(11), 및 웹광고부(12)가 소프트웨어 모듈 형태로 저장될 수 있으며, 그 외 운영 체계(OS)가 추가로 저장될 수 있다.

운영 체계(예: I-OS, Android, Darwin, RTXC, LINUX, UNIX, OS X, WINDOWS, 또는 VxWorks와 같은 임베디드 운영 체계)의 경우, 일반적인 시스템 작업들(예를 들어, 메모리 관리, 저장 장치 제어, 전력 관리 등)을 제어 및 관리하는 다양한 절차, 명령어 세트, 소프트웨어 컴포넌트 및/또는 드라이버를 포함하고 있으며 다양한 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈 간의 통신을 용이하게 하는 역할을 수행하게 된다.

참고로, 메모리부(1210)는 캐쉬, 메인 메모리 및 보조 기억장치(secondary memory)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 메모리 계층구조가 포함할 수 있는데, 이러한 메모리 계층구조의 경우 예컨대 RAM(예: SRAM, DRAM, DDRAM), ROM, FLASH, 자기 및/또는 광 저장 장치[예: 디스크 드라이브, 자기 테이프, CD(compact disk) 및 DVD(digital video disc) 등]의 임의의 조합을 통해서 구현될 수 있다.

주변장치 인터페이스부(1300)는 프로세서부(1100)와 주변장치 간에 통신을 가능하게 하는 역할을 수행한다.

여기서 주변장치의 경우, 하드웨어 시스템(1000)에 상이한 기능을 제공하기 위한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에서는, 예컨대, 통신부(1310), 및 입출력부(1320)가 포함될 수 있다.

여기서, 통신부(1310)는 다른 장치와의 통신 기능을 제공하는 역할을 수행하는 수행하게 되며, 이를 위해 예컨대, 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 발진기, 디지털 신호 처리기, 코덱(CODEC) 칩셋, 및 메모리 등을 포함하지만 이에 제한되지는 않으며, 이 기능을 수행하는 공지의 회로를 포함할 수 있다.

이러한, 통신부(1310)가 지원하는 통신 프로토콜로는, 예컨대, 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra-Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신망으로는 유선 LAN(Local Area Network), 유선 WAN(Wide Area Network), 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있으며, 이제 제한되는 것이 아닌, 다른 장치와의 통신 환경을 제공할 수 있는 프로토콜은 모두 포함될 수 있다.

그리고, 입출력부(1320)는 기타 하드웨어 시스템과 연동되는 I/O 장치를 제어하기 위한 컨트롤러 역할 수행하게 되는데, 본 발명의 일 실시예에서는 애플리케이션 실행화면 표시, 애플리케이션 내 광고 선택(Click) 확인, 서비스 페이지 접속 화면의 표시 등을 지원하는 디스플레이부(1321)의 제어를 담당할 수 있다.

여기서, 디스플레이부(1321)는 광고 선택(Click) 확인을 위한 터치 인터페이스를 지원함은 물론이다.

이러한, 디스플레이부(1321)는 예컨대, 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 초박막 액정표시장치(TFT-LCD, Thin Film Transistor LCD), 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광다이오드(OLED, Organic LED), 능동형 유기발광다이오드(AMOLED, Active Matrix OLED), 레티나 디스플레이(Retina Display), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원(3 Dimension) 디스플레이 등으로 구현될 수 있다.

결국, 위 구성에 따라 메모리부(1210)에 소프트웨어 모듈 형태로 저장되어 있는 단말(10) 내 각 구성은, 프로세서부(1100)에 의해 실행되는 명령어의 형태로 메모리 인터페이스부(1200)와 주변장치 인터페이스부(1300)를 매개로 통신부(1310)와 입출력부(1320)와의 통신을 수행함으로써, 광고제공장치(30)로부터 수신되는 광고의 표시 및 광고주 페이지로의 접속 등을 처리할 수 있으며, 그에 따른 사용자 행동로그를 광고지원장치(20)로 전달할 수 있는 것이다.

이상, 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(10)에 대한 설명을 마치고 광고지원장치(20)의 구성에 대한 설명을 이어가기로 한다.

한편, 광고지원장치(20)의 구체적인 설명에 앞서 광고지원장치(20)에는 광고 선택(Click)과 관련된 사용자 행동로그가 기 수집된 상태임을 전제하기로 한다.

여기서, 본 발명의 일 실시예에 따라 기 수집된 다수의 사용자 행동로그는, 제1기간(예: 3개월) 동안 수집된 제1사용자 행동로그와, 제1기간과 이웃한 이전 기간인 제2기간(예: 3 개월) 동안 수집된 제2 사용자 행동로그로 구분될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)의 개략적인 구성을 보여주고 있다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)는 사용자 행동로그에 대한 광고 선택(Click)과의 상관도를 산출하는 산출부(21), 사용자 행동로그를 선별하여 매칭정보로서 결정하는 결정부(22), 및 매칭정보를 제공하는 제공부(23)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

이상의 산출부(21), 결정부(22), 및 제공부(23)를 포함하는 광고지원장치(20)의 구성 전체 내지는 적어도 일부는, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈 형태 또는 하드웨어 모듈 형태로 구현되거나, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.

여기서, 소프트웨어 모듈이란, 예컨대, 광고지원장치(20) 내에서 연산을 제어하는 프로세서에 의해 실행되는 명령어로 이해될 수 있으며, 이러한 명령어는 광고지원장치(20) 내 메모리에 탑재된 형태를 가질 수 있을 것이다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)은 전술한 구성 이외에, 단말(10)과 광고제공장치(30) 각각과의 통신을 지원하기 위한 통신부(24)를 더 포함하는 구성을 가질 수 있다.

참고로 이러한, 통신부(24)의 구성은 아래에서 도 6을 참조하여 설명될 통신부(2310)의 구성과 대응하는 구성이므로, 그 구체적인 설명은 이하에서 다루기로 한다.

결국, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)는 산출부(21), 결정부(22), 및 제공부(23)를 포함하는 핵심 구성을 통해서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보를 결정할 수 있는데, 이하에서는 이를 구현하기 위한 광고지원장치(20) 내 각 구성에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

산출부(21)는 광고 선택(Click)과의 상관도를 산출하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 산출부(21)는 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해 광고 선택과의 상관도를 산출하게 된다.

여기서, 광고 선택과 관련되었다는 것은, 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 실질적으로 광고에 대한 선택(Click)이 이루어졌다는 것을 의미한다.

이때, 산출부(21)는 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 이용하여 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해서 광고 선택과의 상관도를 산출할 수 다.

즉, 산출부(21)는 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 계산하고, 아래의 [수식 1]과 같이 계산된 평균 값과 분산 값을 이용하여 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)을 통해서 상관도를 산출하게 된다.

[수식 1]

Z = (X - μ) / σ

여기서, 'X'는 각 사용자 행동로그의 광고선택횟수, 'μ'는 광고선택횟수의 평균 값, 'σ'는 광고선택횟수의 분산 값을 나타낸다.

이때, 광고선택횟수에 대한 평균 값이 크다는 것은 값들이 중앙에 모여있다는 것을 의미하는 것으로서, 매칭 알고리즘을 통한 모델링 시 예측 값에 대한 에러 발생 확률이 낮다는 것으로 이해될 수 있으며, 반면, 광고선택횟수에 대한 분산 값이 크다는 것은 매칭 알고리즘을 통한 모델링 시 예측 값에 대한 에러 발생 확률이 높다는 것으로 이해될 수 있다.

결국, 위 [수식 1]에 따라 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)을 통해 광고 선택과의 상관도를 산출할 수 있으며, 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)이 클수록 광고 선택과의 상관도가 높다는 것으로 해석될 수 있다.

한편, 앞서 언급한 바와 같이, 광고선택횟수에 대한 분산 값은 매칭 알고리즘을 통한 모델링 시 예측 값에 대한 에러 발생 확률과 직접적인 연관을 가지게 된다.

이에, 산출부(21)는 각 사용자 행동로그가 매칭 알고리즘에 반영하기 위한 매칭정보로 결정되기에 앞서, 안정성을 반영하기 위한 목적으로 각 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)에 대해 분산 값을 반영하는 아래 [수식 2]를 따르게 된다.

[수식 2]

상관도(지표) = 광고선택횟수를 정규화한 값(Z) / 분산 값

결국, 위 [수식 2]를 통해서 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)에 대해 분산 값이 추가 반영된 결과는 각 사용자 행동로그에 대한 상관도로서 최종 산출될 수 있다.

결정부(22)는 매칭정보를 결정하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 결정부(22)는 기 수집된 다수의 사용자 로그정보 각각에 대한 광고 선택과의 상관도 산출이 완료되면, 적어도 일부의 사용자 행동로그를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정하게 된다.

이와 관련하여 본 발명의 일 실시예에 따라 기 수집되는 다수의 사용자 로그정보는, 제1기간에 수집된 제1사용자 행동로그와 제1기간과 인접한 제2기간에 수집된 제2사용자 행동로그로 구분됨을 언급한바 있다.

이에, 결정부(22)는 제1사용자 행동로그와, 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 사용자 행동로그 중 적어도 일부를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정한다.

이처럼, 제1사용자 행동로그와, 제2사용자 행동로그를 통합하여 매칭정보를 결정하는 것은, 제1기간 및 제2기간에서의 분산 값이 달라질 수 있음을 고려하기 위함이다.

즉, 제1기간에 수집된 사용자 행동로그와, 제2기간에 수집된 사용자 행동로그는, 평균 값뿐만 아니라 분산 값에도 그 차이가 있기 마련이다.

이에, 제1기간에서 광고선택횟수가 많은 사용자 행동로그라 할지라도 제1기간에서의 분산 값이 크다면, 광고 선택과의 상관도는 낮게 산출될 것이며, 만약 제2기간에서 광고선택횟수가 많지 않은 사용자 행동로그라 할지라도 제2기간에서의 분산 값이 적은 경우라면 제1기간에서의 광고선택횟수가 많은 사용자 행동로그보다 광고 선택과의 상관도가 높게 산출될 수 있는 것이다.

결국, 결정부(22)는 분산 값이 서로 달라질 수 있는 2 이상의 기간(제1기간, 제2기간)을 통합하여 매칭정보를 결정하는 방식을 적용함으로써, 에러 발생 확률을 보다 낮출 수 있는 사용자 행동로그를 매칭정보로서 선별할 수 있는 것이다.

한편, 결정부(22)는 매칭정보를 결정하기에 앞서 사용자 행동로그에 해당하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하게 되며, 기 수집된 사용자 행동로그 중 확인된 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 매칭정보로서 결정하게 된다.

여기서, 매칭정보 최적개수란, 훈련데이터 대신 테스트데이터를 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것으로 이해될 수 있다.

이와 관련하여, 도 5에는 본 발명의 일 실시예에 따른 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서 적용되고 있는 사용자 행동로그 개수에 따른 사용자와 광고 간의 매칭률 변화를 보여주고 있다.

여기서, (A)는 매칭 알고리즘에 훈련데이터에 해당하는 사용자 행동로그 개수가 매칭정보로서 증가하는 경우의 매칭률의 변화를 나타내며, (B)는 매칭 알고리즘에 훈련데이터 대신 테스터 데이터를 적용하여, 테스터 데이터 내 사용자 행동로그 개수가 매칭정보로서 증가하는 경우의 매칭률의 변화를 나타내다.

이때, 매칭 알고리즘에 훈련데이터 대신 새로운 테스터 데이터를 적용했을 경우의 매칭률의 변화를 나타내는 (B)에서 테스터 데이터 내 사용자 행동로그 개수가 증가되는 특정 시점에 매칭률이 저하되는 것을 알 수 있으며, 이처럼 사용자 행동로그 개수가 증가되는 특정 시점에 매칭률이 저하되는 현상을 오버피팅으로 이해할 수 있다.

이러한, 오버피팅은 매칭 알고리즘에 매칭정보로서 적용되는 사용자 행동로그의 개수를 감소시킴으로써 해결될 수 있으며, 이에 본 발명에서는 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점 다시 말해, 매칭률이 감소되기 이전 시점에 해당하는 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수를 매칭정보 최적개수로서 확인할 수 있는 것이다.

제공부(23)는 매칭정보를 제공하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 제공부(23)는 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 중 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그가 상관도 우선순위에 따라 매칭정보로서 결정되는 경우, 결정된 매칭정보를 광고제공장치(30)로 제공함으로써, 광고제공장치(30)로 하여금 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 반영하여 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하고, 그 처리 결과로서 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 단말(10)에 제공할 수 있도록 한다.

한편, 이상 설명한 광고지원장치(20) 내 각 구성의 경우 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈 형태로 구현되거나, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있음을 언급한 바 있다.

이처럼, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태는 실제 하드웨어 시스템(예: 컴퓨터 시스템)으로 구현될 수 있을 것이다.

따라서, 이하에서는 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20) 내 각 구성을 구현한 하드웨어 시스템(2000)에 대해서 설명하기로 한다.

한편, 도 6에 도시된 하드웨어 시스템(2000)의 구성 중, 앞서 도 3을 참조하여 설명한 하드웨어 시스템(1000)내 구성과 명칭이 일치하는 구성은 서로 동일한 구성인 것으로 간주될 수 있으며, 이하에서는 이러한 동일 구성에 대해서 구체적인 예시나 설명은 생략하기로 한다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)를 구현하기 위한 하드웨어 시스템(2000)은 프로세서부(2100), 메모리 인터페이스부(2200), 및 주변장치 인터페이스부(2300)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

여기서, 프로세서부(2100)는 하드웨어 시스템에서 다양한 기능들을 수행하기 위해 메모리 인터페이스부(2200)를 통해 메모리부(2210)와 통신함으로써, 메모리부(2210)에 저장된 다양한 소프트웨어 모듈들을 실행하는 역할을 수행하게 된다.

여기서, 메모리부(2210)에는 도 4를 참조하여 설명한 광고지원장치(20) 내 각 구성인 산출부(21), 결정부(22), 및 제공부(23)가 소프트웨어 모듈 형태로 저장될 수 있으며, 그 외 운영 체계가 추가 저장될 수 있다.

주변장치 인터페이스부(2300)는 프로세서부(2100)와 주변장치 간에 통신을 가능하게 하는 역할을 수행한다.

여기서 주변장치의 경우, 하드웨어 시스템(2000)에 상이한 기능을 제공하기 위한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에서는, 예컨대, 통신부(2310)가 포함될 수 있다.

여기서, 통신부(2310)는 다른 장치와의 통신 기능을 제공하는 역할을 수행하는 수행하게 되며, 이를 위해 예컨대, 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 발진기, 디지털 신호 처리기, 코덱(CODEC) 칩셋, 및 메모리 등을 포함하지만 이에 제한되지는 않으며, 이 기능을 수행하는 공지의 회로를 포함할 수 있다.

결국, 메모리부(2210)에 소프트웨어 모듈 형태로 저장되어 있는 광고지원장치(20) 내 각 구성은, 프로세서부(2100)에 의해 실행되는 명령어의 형태로 메모리 인터페이스부(2100)와 주변장치 인터페이스부(2300)를 매개로 통신부(2310)와의 인터페이스를 처리함으로써, 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보를 결정할 수 있는 것이다.

이하에서는, 도 6을 참조하여, 광고지원장치(20)의 각 구성을 하드웨어 시스템(2000)과 연계하여 설명하기로 한다.

산출부(21)는 광고 선택(Click)과의 상관도를 산출하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 산출부(21)는 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해 광고 선택과의 상관도를 산출하고, 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대한 상관도 산출 결과를 결정부(22)로 전달하게 된다.

이때, 산출부(21)는 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 이용하여 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해서 광고 선택과의 상관도를 산출할 수 다.

즉, 산출부(21)는 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 계산하고, 계산된 평균 값과 분산 값을 이용하여 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)을 통해서 상관도를 산출하게 된다.

나아가, 산출부(21)는 각 사용자 행동로그가 매칭 알고리즘에 반영하기 위한 매칭정보로 결정되기에 앞서, 안정성을 반영하기 위한 목적으로 각 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)에 대해 분산 값을 반영한 결과를 각 사용자 행동로그에 대한 상관도로서 최종 산출한다.

결정부(22)는 매칭정보를 결정하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 결정부(22)는 기 수집된 다수의 사용자 로그정보 각각에 대한 광고 선택과의 상관도 산출 결과가 수신되면, 적어도 일부의 사용자 행동로그를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정하고, 결정 결과를 제공부(23)로 전달한다.

이때, 결정부(22)는 제1기간에 수집된 제1사용자 행동로그와 제1기간과 인접한 제2기간에 수집된 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 사용자 행동로그 중 적어도 일부를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정한다.

이처럼, 제1사용자 행동로그와, 제2사용자 행동로그를 통합하여 매칭정보를 결정하는 것은, 제1기간 및 제2기간에서의 분산 값이 달라질 수 있음을 고려하기 위함이다.

한편, 결정부(22)는 매칭정보를 최종적으로 결정하기에 앞서 사용자 행동로그에 해당하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하게 되며, 기 수집된 사용자 행동로그 중 확인된 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 매칭정보로서 결정하게 된다.

여기서, 매칭정보 최적개수란, 훈련데이터 대신 테스트데이터를 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것으로 이해될 수 있다.

제공부(23)는 매칭정보를 제공하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 제공부(23)는 상관도 우선순위에 따라 결정된 매칭정보가 수신되는 경우, 결정된 매칭정보를 통신부(2310)를 통해 광고제공장치(30)로 제공함으로써, 광고제공장치(30)로 하여금 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 반영하여 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하고, 그 처리 결과로서 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 단말(10)에 제공할 수 있도록 한다.

이상 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)의 구성에 대한 설명을 마치고 광고제공장치(30)의 구성에 대한 설명을 이어 가기로 한다.

도 7에는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30)의 개략적인 구성을 보여주고 있다

도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30)는 광고지원장치(20)로부터 매칭정보를 획득하는 획득부(31), 광고를 선택하는 선택부(32), 및 광고를 제공하는 제공부(33)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

이상의 획득부(31), 선택부(32), 및 제공부(33)를 포함하는 광고제공장치(30)의 구성 전체 내지는 적어도 일부는, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈 형태 또는 하드웨어 모듈 형태로 구현되거나, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30)는 전술한 구성 이외에, 단말(10)과 광고지원장치(20)의 통신을 지원하기 위한 통신부(34)를 더 포함하는 구성을 가질 수 있다.

참고로 이러한, 통신부(34)의 구성은 아래에서 도 8을 참조하여 설명될 통신부(3310)의 구성과 대응하는 구성이므로, 그 구체적인 설명은 이하에서 다루기로 한다.

결국, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30)는 획득부(31), 선택부(32), 및 제공부(33)를 포함하는 핵심 구성을 통해 단말(10) 사용자에 적합한 광고를 선택하여 제공할 수 있는데, 이하에서는 이를 구현하기 위한 광고제공장치(30) 내 각 구성에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

획득부(31)는 매칭정보를 획득하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 획득부(31)는 단말(10)로부터 광고 요청이 수신되는 경우, 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하기 위한 목적으로 매칭 알고리즘에 적용하기 위한 매칭정보를 광고지원장치(20)에 요청하여 획득하게 된다.

이와 관련하여, 광고지원장치(20)에서는 광고제공장치(30)로부터 매칭정보가 요청되는 경우, 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 중 매칭 알고리즘으로부터 확인되는 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 선별된 사용자 행동로그를 매칭정보로서 결정하여 광고제공장치(30)에 제공한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에서는 광고제공장치(30)의 요청에 따라 광고지원장치(20)가 매칭정보를 제공하는 방식을 기술하였으나, 이에 제한되는 것이 아닌, 광고제공장치(30)로부터의 별도 요청 없이도, 광고지원장치(20)가 결정된 매칭정보를 주기적으로 광고제공장치(30)에 제공하는 방식 또한 가능함은 물론이다.

선택부(32)는 광고를 선택하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 선택부(32)는 광고지원장치(20)로부터 매칭정보가 수신되면, 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용하여, 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하고, 그 처리 결과로서 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하게 된다.

제공부(33)는 광고를 제공하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 제공부(33)는 광고지원장치(20)로부터 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용한 결과로서 광고가 선택되는 경우, 선택된 광고를 단말(10)에게 제공하게 된다.

한편, 이상 설명한 광고제공장치(30) 내 각 구성 역시 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈, 내지는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈이 조합된 형태는 실제 하드웨어 시스템(예: 컴퓨터 시스템)으로 구현될 수 있다.

따라서, 이하에서는 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30) 내 각 구성을 구현한 하드웨어 시스템(3000)에 대해서 설명하기로 한다.

한편, 도 8에 도시된 하드웨어 시스템(3000)의 구성 중, 앞서 도 3을 참조하여 설명한 하드웨어 시스템(1000)내 구성과 명칭이 일치하는 구성은 서로 동일한 구성인 것으로 간주될 수 있으며, 이하에서는 이러한 동일 구성에 대해서 구체적인 예시나 설명은 생략하기로 한다.

도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30)를 구현하기 위한 하드웨어 시스템(3000)은 프로세서부(3100), 메모리 인터페이스부(3200), 및 주변장치 인터페이스부(3300)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.

여기서, 프로세서부(3100)는 하드웨어 시스템에서 다양한 기능들을 수행하기 위해 메모리 인터페이스부(3200)를 통해 메모리부(3210)와 통신함으로써, 메모리부(3210)에 저장된 다양한 소프트웨어 모듈들을 실행하는 역할을 수행하게 된다.

여기서, 메모리부(3210)에는 도 7을 참조하여 설명한 광고제공장치 (30) 내 각 구성인 획득부(31), 선택부(32), 및 제공부(33)가 소프트웨어 모듈 형태로 저장될 수 있으며, 그 외 운영 체계가 추가 저장될 수 있다.

주변장치 인터페이스부(3300)는 프로세서부(3100)와 주변장치 간에 통신을 가능하게 하는 역할을 수행한다.

여기서 주변장치의 경우, 하드웨어 시스템(3000)에 상이한 기능을 제공하기 위한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에서는, 예컨대, 통신부(3310)가 포함될 수 있다.

여기서, 통신부(3310)는 다른 장치와의 통신 기능을 제공하는 역할을 수행하는 수행하게 되며, 이를 위해 예컨대, 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 발진기, 디지털 신호 처리기, 코덱(CODEC) 칩셋, 및 메모리 등을 포함하지만 이에 제한되지는 않으며, 이 기능을 수행하는 공지의 회로를 포함할 수 있다.

결국, 메모리부(3210)에 소프트웨어 모듈 형태로 저장되어 있는 광고제공장치(30) 내 각 구성은, 프로세서부(3100)에 의해 실행되는 명령어의 형태로 메모리 인터페이스부(3100)와 주변장치 인터페이스부(3300)를 매개로 통신부(3310)와의 인터페이스를 처리함으로써, 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 단말(10)로 제공할 수 있는 것이다.

이하에서는, 앞선 도 8을 참조하여, 광고제공장치(30)의 각 구성을 하드웨어 시스템(3000)과 연계하여 설명하기로 한다.

획득부(31)는 매칭정보를 획득하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 획득부(31)는 단말(10)로부터의 광고 요청이 통신부(3210)를 통해 수신되는 경우, 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하기 위한 목적으로 매칭 알고리즘에 적용하기 위한 매칭정보를 광고지원장치(20)에 요청하여 획득하고, 획득된 매칭정보를 선택부(32)로 전달하게 된다.

이와 관련하여, 광고지원장치(20)에서는 광고제공장치(30)로부터 매칭정보가 요청되는 경우, 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 중 매칭 알고리즘으로부터 확인되는 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 선별된 사용자 행동로그를 매칭정보로서 결정하여 광고제공장치(30)에 제공한다.

선택부(32)는 광고를 선택하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 선택부(32)는 광고지원장치(20)로부터 획득된 매칭정보가 수신되면, 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용하여, 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하여, 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하고, 선택된 광고를 제공부(33)로 전달하게 된다.

제공부(33)는 광고를 제공하는 기능을 수행한다.

보다 구체적으로, 제공부(33)는 매칭정보를 적용한 매칭 알고리즘을 통해 선택된 광고가 수신되면, 수신된 광고를 통신부(3310)를 통해 단말(10)에게 제공하게 된다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템 내 각 구성에 따르면, 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 최적의 개수로 선별 적용함으로써, 기존 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서 발생될 수 있는 오버피팅의 문제를 해결할 수 있으므로, 매칭 알고리즘을 통한 최적의 광고 효율을 기대할 수 있으며, 나아가 광고주의 ROI(Return On Investment)를 향상시킬 수 있다.

이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템, 및 시스템 내 각 구성에서의 동작 흐름에 대해 설명하기로 한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템에서의 동작 흐름을 보여주고 있다.

먼저, 광고제공장치(30)는 단계 S11 및 S12에 따라 단말(10)로부터 광고 요청이 수신되는 경우, 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하기 위한 목적으로 매칭 알고리즘에 적용하기 위한 매칭정보를 광고지원장치(20)에 요청한다.

이에 대해, 광고지원장치(20)는 단계 S13에 따라 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해 광고 선택과의 상관도를 산출한다.

이때, 광고지원장치(20)는 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 이용하여 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해서 광고 선택과의 상관도를 산출할 수 다.

즉, 광고지원장치(20)는 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 계산하고, 계산된 평균 값과 분산 값을 이용하여 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)을 통해서 상관도를 산출하게 된다.

나아가, 광고지원장치(20)는 각 사용자 행동로그가 매칭 알고리즘에 반영하기 위한 매칭정보로 결정되기에 앞서, 안정성을 반영하기 위한 목적으로 각 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)에 대해 분산 값을 반영한 결과를 각 사용자 행동로그에 대한 상관도로서 최종 산출한다.

이어서, 광고지원장치(20)는 기 수집된 다수의 사용자 로그정보 각각에 대한 광고 선택과의 상관도가 산출되면, 단계 S14 및 S15에 따라 적어도 일부의 사용자 행동로그를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정한다.

이때, 광고지원장치(20)는 제1기간에 수집된 제1사용자 행동로그와 제1기간과 인접한 제2기간에 수집된 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 사용자 행동로그 중 적어도 일부를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정한다.

이처럼, 제1사용자 행동로그와, 제2사용자 행동로그를 통합하여 매칭정보를 결정하는 것은, 제1기간 및 제2기간에서의 분산 값이 달라질 수 있음을 고려하기 위함이다.

한편, 광고지원장치(20)는 매칭정보를 최종적으로 결정하기에 앞서 사용자 행동로그에 해당하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하게 되며, 기 수집된 사용자 행동로그 중 확인된 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 매칭정보로서 결정하게 된다.

여기서, 매칭정보 최적개수란, 훈련데이터 대신 테스트데이터를 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것으로 이해될 수 있다.

그런 다음, 광고지원장치(20)는 상관도 우선순위에 따라 매치정보가 결정되는 경우, 단계 S16에 따라 결정된 매칭정보를 광고제공장치(30)로 제공한다.

나아가, 광고제공장치(30)는 광고지원장치(20)로부터 매칭정보가 수신되면, 단계 S17에 따라 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용하여, 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하고, 그 처리 결과로서 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택한다.

이후, 광고제공장치(30)는 광고지원장치(20)로부터 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용한 결과로서 광고가 선택되는 경우, 단계 S18에 따라 선택된 광고를 단말(10)에게 제공한다.

이상 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템에서의 동작 흐름에 대한 설명을 마치고, 광고지원장치(20)에서의 동작 흐름을 설명하기로 한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)에서의 동작 흐름을 보여주고 있다.

먼저, 산출부(21)는 단계 S21 내지 S23에 따라 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해 광고 선택과의 상관도를 산출한다.

이때, 산출부(21)는 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 이용하여 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해서 광고 선택과의 상관도를 산출할 수 다.

즉, 산출부(21)는 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 계산하고, 계산된 평균 값과 분산 값을 이용하여 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)을 통해서 상관도를 산출하게 된다.

나아가, 산출부(21)는 각 사용자 행동로그가 매칭 알고리즘에 반영하기 위한 매칭정보로 결정되기에 앞서, 안정성을 반영하기 위한 목적으로 각 광고선택횟수를 정규화한 값(Z)에 대해 분산 값을 반영한 결과를 각 사용자 행동로그에 대한 상관도로서 최종 산출한다.

이어서, 결정부(22)는 기 수집된 다수의 사용자 로그정보 각각에 대한 광고 선택과의 상관도가 산출되면, 단계 S24 내지 S26에 따라 적어도 일부의 사용자 행동로그를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정한다.

이때, 결정부(22)는 제1기간에 수집된 제1사용자 행동로그와 제1기간과 인접한 제2기간에 수집된 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 사용자 행동로그 중 적어도 일부를 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별하여 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정한다.

이처럼, 제1사용자 행동로그와, 제2사용자 행동로그를 통합하여 매칭정보를 결정하는 것은, 제1기간 및 제2기간에서의 분산 값이 달라질 수 있음을 고려하기 위함이다.

한편, 결정부(22)는 매칭정보를 최종적으로 결정하기에 앞서 사용자 행동로그에 해당하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하게 되며, 기 수집된 사용자 행동로그 중 확인된 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 매칭정보로서 결정하게 된다.

여기서, 매칭정보 최적개수란, 훈련데이터 대신 테스트데이터를 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것으로 이해될 수 있다.

이후, 제공부(23)는 상관도 우선순위에 따라 결정된 매칭정보가 결정되는 경우, 단계 S27에 따라 결정된 매칭정보를 통신부(2310)를 통해 광고제공장치(30)로 제공함으로써, 광고제공장치(30)로 하여금 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 반영하여 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하고, 그 처리 결과로서 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 단말(10)에 제공할 수 있도록 한다.

이상 본 발명의 일 실시예에 따른 광고지원장치(20)에서의 동작 흐름에 대한 설명을 마치고, 광고제공장치(30)에서의 동작 흐름을 설명하기로 한다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고제공장치(30)에서의 동작 흐름을 보여주고 있다.

먼저, 획득부(31)는 단계 S31 및 S32에 따라 단말(10)로부터 광고 요청이 수신되는 경우, 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하기 위한 목적으로 매칭 알고리즘에 적용하기 위한 매칭정보를 광고지원장치(20)에 요청하여 획득한다.

이와 관련하여, 광고지원장치(20)에서는 광고제공장치(30)로부터 매칭정보가 요청되는 경우, 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 중 매칭 알고리즘으로부터 확인되는 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상관도 우선순위에 따라 선별하여 선별된 사용자 행동로그를 매칭정보로서 결정하여 광고제공장치(30)에 제공한다.

이어서, 선택부(32)는 광고지원장치(20)로부터 매칭정보가 수신되면, 단계 S33 및 S34에 따라 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용하여, 광고와 단말(10) 사용자 간 매칭을 처리하고, 그 처리 결과로서 단말(10) 사용자와 매칭되는 광고를 선택하게 된다.

이후, 제공부(33)는 광고지원장치(20)로부터 수신된 매칭정보를 매칭 알고리즘에 적용한 결과로서 광고가 선택되는 경우, 단계 S35에 따라 선택된 광고를 단말(10)에게 제공한다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템 및 시스템 내 각 구성에서의 동작 흐름에 따르면, 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 최적의 개수로 선별 적용함으로써, 기존 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘에서 발생될 수 있는 오버피팅의 문제를 해결할 수 있으므로, 매칭 알고리즘을 통한 최적의 광고 효율을 기대할 수 있으며, 나아가 광고주의 ROI(Return On Investment)를 향상시킬 수 있다.

한편, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 처리 시스템의 동작을 제어하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다.

컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.

본 명세서에서 '시스템'이나 '장치'라 함은 예컨대 프로그래머블 프로세서부, 컴퓨터 혹은 다중 프로세서부나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 포괄한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여, 예컨대 프로세서부 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 혹은 이들 중 하나 이상의 조합 등 요청 시 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 코드를 포함할 수 있다.

컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.

한편, 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 EPROM, EEPROM 및 플래시메모리 장치와 같은 반도체 메모리 장치, 예컨대 내부 하드디스크나 외장형 디스크와 같은 자기 디스크, 자기광학 디스크 및 CD-ROM과 DVD-ROM 디스크를 포함하여 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 장치를 포함할 수 있다. 프로세서부와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다.

본 명세서에서 설명한 주제의 구현물은 예컨대 데이터 서버와 같은 백엔드 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 어플리케이션 서버와 같은 미들웨어 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 사용자가 본 명세서에서 설명한 주제의 구현물과 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저나 그래픽 유저 인터페이스를 갖는 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트엔드 컴포넌트 혹은 그러한 백엔드, 미들웨어 혹은 프론트엔드 컴포넌트의 하나 이상의 모든 조합을 포함하는 연산 시스템에서 구현될 수도 있다. 시스템의 컴포넌트는 예컨대 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 어떠한 형태나 매체에 의해서도 상호 접속 가능하다.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 마찬가지로, 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

또한, 본 명세서에서는 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다

이와 같이, 본 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명의 광고지원장치 및 그 동작 방법, 그리고 광고제공장치에 따르면, 광고와 사용자 간의 매칭을 위한 머신 러닝 기반의 매칭 알고리즘과 관련하여, 광고 선택과 관련하여 수집되는 사용자 행동로그 중에서 광고와 사용자 간 매칭을 위한 매칭정보(Feature)를 선별 적용할 수 있다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.

10: 단말
11: 앱광고부　　12: 웹광고부
20: 광고지원장치
21: 산출부 22: 결정부
23: 제공부
30: 광고제공장치
31: 획득부 32: 선택부
33: 제공부

Claims (12)

1. 광고와 사용자를 매칭시키는 것과 관련된 연산을 수행하는 프로세서; 및
   상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리를 포함하며,
   상기 적어도 하나의 명령은,
   광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해, 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 기초로 상기 광고 선택과의 상관도를 산출하도록 하는 산출명령; 및
   상기 다수의 사용자 행동로그 중 적어도 일부의 사용자 행동로그를 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정하도록 하는 결정명령을 포함하며;
   상기 광고 선택과의 상관도는,
   상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 분산 값을 이용하여 산출되며,
   상기 결정명령은,
   분산 값이 서로 다른 제1기간 및 제2기간에 각기 수집된 제1사용자 행동로그 및 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 상기 다수의 사용자 행동로그 중 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 상기 일부의 사용자 행동로그를 선별하는 것을 특징으로 하는 광고지원장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 광고 선택과의 상관도는,
   상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 평균 값과 분산 값을 이용하여 상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수를 정규화한 값을 통해서 산출되며,
   상기 광고선택횟수가 상기 평균 값보다 큰 사용자 행동로그일수록 나머지 사용자 행동로그보다 높은 값으로 산출되는 것을 특징으로 하는 광고지원장치.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 다수의 사용자 행동로그는,
   상기 제1기간 동안 수집된 제1사용자 행동로그, 및 상기 제1기간과는 이웃한 이전 기간인 상기 제2기간 동안 수집된 제2사용자 행동로그를 포함하며,
   상기 결정명령은,
   상기 제1사용자 행동로그와 상기 제2사용자 행동로그로부터 상기 광고 선택과의 상관도가 높은 적어도 일부의 사용자 행동로그를 선별하여 상기 매칭정보로서 결정하도록 하는 것을 특징으로 하는 광고지원장치.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 결정명령은,
   사용자 행동로그를 포함하는 훈련데이터를 이용하여 학습된 매칭 알고리즘을 통해 매칭정보 최적개수를 확인하여, 상기 매칭정보 최적개수만큼의 사용자 행동로그를 상기 매칭정보로서 결정하도록 하는 것을 특징으로 하는 광고지원장치.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 매칭정보 최적개수는,
   상기 훈련데이터 대신 테스트데이터를 상기 매칭 알고리즘에 적용했을 경우, 상기 매칭 알고리즘으로부터 광고와 사용자 간의 매칭률이 가장 높게 도출되는 시점에 해당하는 상기 테스트데이터 내 사용자 행동로그의 개수인 것을 특징으로 하는 광고지원장치.
6. 광고 제공과 관련된 연산을 수행하는 프로세서; 및
   상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리를 포함하며,
   상기 적어도 하나의 명령은,
   특정 사용자의 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 중 적어도 일부를 상기 특정 사용자와 광고를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 획득하도록 하는 획득명령; 및
   상기 매칭정보를 기초로 상기 특정 사용자와 매칭되는 광고를 선택하여, 선택된 광고가 상기 특정 사용자에게 제공되도록 하는 선택명령을 포함하며;
   상기 매칭정보는, 분산 값이 서로 다른 제1기간 및 제2기간에 각기 수집된 제1사용자 행동로그 및 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 상기 다수의 사용자 행동로그 중 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 선별된 적어도 일부의 사용자 행동로그이며,
   상기 광고 선택과의 상관도는,
   상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수 및 광고선택횟수에 대한 분산 값을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 광고제공장치.
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8. 광고 선택과 관련하여 기 수집된 다수의 사용자 행동로그 각각에 대해, 각 사용자 행동로그가 확인된 이후 광고가 선택된 횟수인 광고선택횟수를 기초로 상기 광고 선택과의 상관도를 산출하는 산출단계; 및
   상기 다수의 사용자 행동로그 중 적어도 일부의 사용자 행동로그를 선별하여, 선별된 사용자 행동로그를 광고와 사용자를 매칭시키기 위한 매칭정보로서 결정하는 결정단계를 포함하며;
   상기 광고 선택과의 상관도는,
   상기 다수의 사용자 행동로그 각각의 광고선택횟수에 대한 분산 값을 이용하여 산출되며,
   상기 결정단계는,
   분산 값이 서로 다른 제1기간 및 제2기간에 각기 수집된 제1사용자 행동로그 및 제2사용자 행동로그를 통합하고, 통합된 상기 다수의 사용자 행동로그 중 광고 선택과의 상관도가 높은 우선순위에 따라 상기 일부의 사용자 행동로그를 선별하는 것을 특징으로 하는 광고지원장치의 동작 방법.
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