KR102488807B1 - Method for calculating reward for educational content according to user usage analysis - Google Patents

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Abstract

According to an embodiment of the present invention, a method for calculating a reward can comprise: a step of determining if a profit creation condition on each creator and each target educational content is satisfied; a step of selecting a reward grade of a creator in accordance with the number of users who have acquired subscription information on the creator; a step of calculating a first reward parameter on the target educational content based on a profit allocation ratio set in accordance with the reward grade; a step of calculating a second reward parameter based on shared information on the target educational content; a step of calculating a third reward parameter based on the time a user stays on the content when accessing the target educational content; and a step of calculating a final reward for the target educational content based on the first reward parameter, the second reward parameter, and the third reward parameter. Therefore, a user can be allowed to create the user's desired content.

Description

사용자 이용 분석에 따른 교육 콘텐츠에 대한 보상 산정 방법{METHOD FOR CALCULATING REWARD FOR EDUCATIONAL CONTENT ACCORDING TO USER USAGE ANALYSIS}Compensation calculation method for educational content according to user usage analysis {METHOD FOR CALCULATING REWARD FOR EDUCATIONAL CONTENT ACCORDING TO USER USAGE ANALYSIS}

본 개시의 기술적 사상은 교육 콘텐츠에 대한 보상 산정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 사용자 이용 분석에 따른 교육 콘텐츠에 대한 보상 산정 방법에 관한 것이다.The technical idea of the present disclosure relates to a method for calculating compensation for educational content, and more particularly, to a method for calculating compensation for educational content according to user usage analysis.

일반적으로 교육 콘텐츠들은 교육자, 연구원, 또는 저자에 의해 생산되는 저작물들이 학생들에게 제공되고, 학생들은 교육 콘텐츠들을 학습하는 방법으로 진행되었다. 이 때, 학생들은 교육자, 연구원, 또는 저자를 선택하고, 선택된 자에 의해 생산된 저작물들만 소비함으로써 콘텐츠를 제한적으로 선택할 수밖에 없는 상황이었다. 학생 입장에서 자신의 선택 폭을 최대한 넓히기 위해 온라인으로 제공되는 교육 콘텐츠를 손쉽게 접하는 방향으로 여러 수단을 강구하게 된다.In general, educational contents have been progressed in such a way that works produced by educators, researchers, or authors are provided to students, and students learn the educational contents. At this time, students had no choice but to select an educator, researcher, or author, and limited the content by consuming only the works produced by the selected person. From the student's point of view, in order to maximize their choice, they will devise various means in the direction of easily accessing educational contents provided online.

그 일환으로 온라인 플랫폼은 멘토가 생산하는 콘텐츠들을 학생들에게 제공하는 서비스를 실시하고 있으나, 멘토가 적극적으로 콘텐츠를 생산할 수 있도록 보상을 산정하는 방법은 미비한 상황이다.As part of this, the online platform provides a service that provides students with contents produced by mentors, but there is no way to calculate compensation so that mentors can actively produce contents.

본 개시의 기술적 사상이 해결하려는 과제는, 교육 콘텐츠를 생산하는 크리에이터가 적극적으로 교육 콘텐츠를 제공하기 위한 보상을 산정하는 방법을 제공하는 데에 있다.The problem to be solved by the technical idea of the present disclosure is to provide a method for calculating compensation for actively providing educational content to creators who produce educational content.

본 개시의 실시예에 따른 보상 산정 방법은 상기 크리에이터 및 상기 대상 교육 콘텐츠 각각에 대한 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 크리에이터에 대한 구독 정보를 획득한 사용자 수에 따라 상기 크리에이터의 보상 등급을 산정하는 단계, 상기 보상 등급에 따라 설정된 분배 수익 비율에 기초하여 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 제1 보상 파라미터를 산정하는 단계, 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 공유 정보에 기초하여 제2 보상 파라미터를 산정하는 단계, 상기 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자의 콘텐츠 체류 시간에 기초하여 제3 보상 파라미터를 산정하는 단계, 및 상기 제1 보상 파라미터, 상기 제2 보상 파라미터, 및 상기 제3 보상 파라미터에 기초하여 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 최종 보상을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.Compensation calculation method according to an embodiment of the present disclosure includes determining whether a condition for generating revenue for each creator and the target educational content is satisfied, and rewarding the creator according to the number of users who have obtained subscription information for the creator. Calculating a grade, calculating a first reward parameter for the target educational content based on a distribution revenue ratio set according to the reward grade, calculating a second reward parameter based on shared information on the target educational content calculating a third compensation parameter based on a content sojourn time of a user accessing the target educational content, and calculating the compensation parameter based on the first compensation parameter, the second compensation parameter, and the third compensation parameter. Calculating a final reward for the target educational content may be included.

일실시예에 따른 상기 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계는 상기 크리에이터에 대한 링크 정보를 획득한 사용자 수 및 상기 크리에이터가 업로드한 콘텐츠의 개수 및 내용이 제1 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계 및 상기 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 및 피드백 정보에 기초하여 상기 대상 교육 콘텐츠가 제2 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.Determining whether the monetization condition is satisfied according to an embodiment includes determining whether the number of users who have obtained link information about the creator and the number and content of content uploaded by the creator satisfy the first monetization condition. and determining whether the target educational content satisfies a second revenue generation condition based on the number of views and feedback information of the target educational content.

일실시예에 따른 상기 제1 보상 파라미터를 산정하는 단계는 상기 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 및 피드백 정보 중 적어도 하나에 대해 상기 분배 수익 비율을 곱하여 상기 제1 보상 파라미터를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.Calculating the first compensation parameter according to an embodiment may include calculating the first compensation parameter by multiplying at least one of hit number information and feedback information of the target educational content by the distribution revenue ratio. .

일실시예에 따른 상기 제1 보상 파라미터를 산정하는 단계는 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 시스템 내부 링크가 시스템 내부에서 공유되는 제1 공유 횟수를 획득하는 단계, 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 시스템 외부 링크가 시스템 외부에서 공유되는 제2 공유 횟수를 획득하는 단계, 및 상기 제2 공유 횟수에 상기 제1 공유 횟수보다 더 높은 가중치를 부여함으로써 상기 제2 보상 파라미터를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.Calculating the first compensation parameter according to an embodiment may include obtaining a first number of times that a system internal link for the target educational content is shared inside the system, and a system external link for the target educational content is a system. The method may include obtaining a second number of shares shared externally, and calculating the second compensation parameter by assigning a higher weight to the second number of shares than the first number of shares.

일실시예에 따른 상기 제3 보상 파라미터를 산정하는 단계는 상기 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자가 복수인 경우, 상기 사용자 각각의 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 콘텐츠 체류 시간을 합산함으로써 상기 제3 보상 파라미터를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.In the step of calculating the third compensation parameter according to an embodiment, when a plurality of users access the target educational content, the third compensation parameter is obtained by summing the contents sojourn time of each user for the target educational content. Calculation steps may be included.

일실시예에 따른 상기 제3 보상 파라미터를 산정하는 단계는 상기 복수의 사용자들 중 임계 시간 초과하여 사용자 조작이 미입력되는 사용자들을 상기 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자로부터 배제시키는 단계를 포함할 수 있다.Calculating the third compensation parameter according to an embodiment may include excluding users for whom user manipulation is not input after a threshold time period among the plurality of users from users accessing the target educational content.

일실시예에 따른 상기 최종 보상을 산정하는 단계는,Calculating the final compensation according to an embodiment,

교육 콘텐츠의 종류에 따라 서로 다르게 설정된 가중치를 상기 제1 보상 파라미터, 상기 제2 보상 파라미터, 및 상기 제3 보상 파라미터에 적용하여 상기 최종 보상을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.and calculating the final reward by applying weights set differently according to the type of educational content to the first reward parameter, the second reward parameter, and the third reward parameter.

본 개시의 실시예에 따른 보상 산정 방법은 사용자 이용 분석에 따른 대상 교육 콘텐츠의 보상을 산정함으로써 크리에이터로 하여금 적극적으로 교육 콘텐츠를 생산할 수 있도록 유도할 수 있다. 아울러, 사용자 이용 분석에 따른 보상 산정 방법으로써, 크리에이터로 하여금 크리에이터와 사용자 간의 피드백과 소통을 반영하여 사용자가 원하는 콘텐츠를 생산할 수 있도록 할 수 있다.The compensation calculation method according to an embodiment of the present disclosure may induce creators to actively produce educational contents by calculating compensation for target educational contents according to user use analysis. In addition, as a compensation calculation method based on user usage analysis, it is possible to enable creators to produce content desired by users by reflecting feedback and communication between creators and users.

본 개시의 예시적 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 아니하며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 이하의 기재로부터 본 개시의 예시적 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 개시의 예시적 실시예들을 실시함에 따른 의도하지 아니한 효과들 역시 본 개시의 예시적 실시예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.Effects obtainable in the exemplary embodiments of the present disclosure are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned are common knowledge in the art to which exemplary embodiments of the present disclosure belong from the following description. can be clearly derived and understood by those who have That is, unintended effects according to the exemplary embodiments of the present disclosure may also be derived by those skilled in the art from the exemplary embodiments of the present disclosure.

도 1은 본 개시의 실시예에 따른 보상 산정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 일실시예에 따른 수익 창출 조건에 필요한 요소들이 표시된 어플리케이션 구동 화면이다.
도 3은 일실시예에 따른 보상 파라미터 산정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 일실시예에 따른 보상 등급을 도시한 테이블이다.
도 5는 일실시예에 따른 시스템 내부 및 외부 공유 정보를 생산하기 위한 방법이 표시된 어플리케이션 구동 화면이다.
도 6은 일실시예에 따른 콘텐츠 체류 시간을 계산하기 위한 방법을 도시한 흐름도이다.
1 is a flowchart illustrating a compensation calculation method according to an embodiment of the present disclosure.
2 is an application driving screen displaying elements required for a profit generation condition according to an embodiment.
3 is a flowchart illustrating a compensation parameter calculation method according to an embodiment.
4 is a table showing reward grades according to an embodiment.
5 is an application driving screen displaying a method for generating system internal and external shared information according to an embodiment.
6 is a flowchart illustrating a method for calculating a content sojourn time according to an exemplary embodiment.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시 예에 대해 상세히 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 개시의 실시예에 따른 보상 산정 방법을 도시한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a compensation calculation method according to an embodiment of the present disclosure.

도 1을 참조하면, 본 개시의 교육 콘텐츠에 대한 보상을 산정하는 방법은 프로세서가 탑재된 전자 장치에 의해 산출될 수 있다. 전자 장치는 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있고, 프로세서는 보상을 산정하기 위한 일련의 연산 과정을 수행할 수 있으며, 메모리는 보상을 산정하기 위한 데이터를 적어도 일시적으로 저장할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the method for calculating compensation for educational content according to the present disclosure may be calculated by an electronic device equipped with a processor. The electronic device may include a processor and a memory, the processor may perform a series of arithmetic processes for calculating compensation, and the memory may at least temporarily store data for calculating compensation.

전자 장치는 단말 장치, 사용자 장치, PC(Personal Computer), 개인용 컴퓨터, 서버 중 어느 하나일 수 있고, 서버는 사용자 단말이 요청한 작업이나 정보를 수행하여 사용자 단말로 데이터를 제공할 수 있다. 본 개시의 실시예에 따른 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠에 대한 보상을 산정할 수 있고, 산정된 보상을 크리에이터의 사용자 장치에 제공할 수 있다. 아울러, 전자 장치는 산정된 보상을 관리자에게 제공함으로써 관리자는 보상을 크리에이터에게 인센티브로 지급할 수 있다.The electronic device may be any one of a terminal device, a user device, a personal computer (PC), a personal computer, and a server, and the server may perform a task or information requested by the user terminal and provide data to the user terminal. An electronic device according to an embodiment of the present disclosure may calculate a reward for target educational content and provide the calculated reward to a user device of a creator. In addition, the electronic device provides the calculated compensation to the manager, so that the manager can pay the compensation to the creator as an incentive.

프로세서는 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있으며, 일 예로서 프로세서는 중앙 프로세싱 유닛(Central Processing Unit; CPU)일 수 있다. 프로세서는 하나의 코어(Single Core)를 포함하거나, 복수의 코어들(Multi-Core)을 포함할 수 있다. 프로세서는 RAM 및 메모리에 저장된 프로그램들 및/또는 데이터를 처리 또는 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 메모리에 저장된 프로그램들을 실행함으로써 전자 장치의 다양한 기능들을 제어할 수 있다.The processor may control the overall operation of the electronic device, and as an example, the processor may be a central processing unit (CPU). A processor may include one core (Single Core) or may include a plurality of cores (Multi-Core). A processor may process or execute RAM and/or programs and/or data stored in memory. For example, a processor may control various functions of an electronic device by executing programs stored in a memory.

본 개시의 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠 및 대상 교육 콘텐츠를 생산한 크리에이터가 수익 창출 조건에 만족하는지 여부를 판단하고, 수익 창출 조건에 만족하는 경우 보상 파라미터를 계산함으로써 최종 보상을 산정할 수 있다. 대상 교육 콘텐츠는 보상을 산정하기 위한 연산의 대상이 되는 콘텐츠일 수 있고, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠 및 크리에이터에 대해 저장된 데이터에 기초하여 대상 교육 콘텐츠에 대한 보상을 산정할 수 있다. 크리에이터는 콘텐츠를 생산하는 주체로서, 멘토로 지칭될 수 있다.The electronic device of the present disclosure may calculate final compensation by determining whether the target educational content and the creator who produced the target educational content satisfy the revenue generating condition, and calculating a reward parameter if the revenue generating condition is satisfied. The target educational content may be content subject to calculation for calculating compensation, and the electronic device may calculate compensation for the target educational content based on data stored for the target educational content and the creator. A creator is a subject who produces content and may be referred to as a mentor.

단계(S110)에서, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠 및 대상 교육 콘텐츠를 생산한 크리에이터가 수익 창출 조건에 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치는 링크 정보를 획득한 사용자 수 및 크리에이터가 업로드한 콘텐츠의 개수 및 내용이 제1 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 제1 수익 창출 조건은 해당 크리에이터가 보상을 받을 수 있는 크리에이터인지 여부를 판단하는 기준이 될 수 있다. 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 및 피드백 정보에 기초하여 대상 교육 콘텐츠가 제2 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 제2 수익 창출 조건은 해당 교육 콘텐츠가 보상을 받을 수 있는 교육 콘텐츠가 될 수 있는지 여부를 판단하는 기준이 될 수 있다.In step S110, the electronic device may determine whether the target educational content and the creator who produced the target educational content satisfy a condition for generating revenue. According to an embodiment, the electronic device may determine whether the number of users who have obtained link information and the number and content of contents uploaded by creators satisfy a first revenue generation condition. The first revenue generation condition may be a criterion for determining whether a corresponding creator is a creator eligible for compensation. The electronic device may determine whether the target educational content satisfies the second revenue generation condition based on the number of hits information and the feedback information of the target educational content. The second revenue generating condition may be a criterion for determining whether the corresponding educational content can be rewarded educational content.

단계(S120)에서, 대상 교육 콘텐츠가 수익 창출 조건에 만족하는 경우, 전자 장치는 크리에이터의 보상 등급을 산정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치는 크리에이터의 보상 등급을 미리 획득하여 메모리에 저장할 수 있고, 프로세서는 메모리로부터 크리에이터에 대응되는 보상 등급을 로드할 수 있으나, 본 개시의 전자 장치는 이에 국한되지 않고, 대상 교육 콘텐츠가 수익 창출 조건에 만족하는 경우에 응답하여 보상 등급을 산정할 수 있다.In step S120, if the target educational content satisfies the revenue generation condition, the electronic device may calculate the creator's reward level. According to an embodiment, the electronic device may obtain a creator's compensation level in advance and store it in memory, and the processor may load a compensation level corresponding to the creator from the memory, but the electronic device of the present disclosure is not limited thereto, A reward level may be calculated in response to a case in which the target educational content satisfies the condition for generating revenue.

전자 장치는 크리에이터에 대한 구독 정보를 획득한 사용자의 수에 따라 보상 등급을 산정할 수 있다. 크리에이터에 대한 구독 정보는 사용자가 크리에이터의 교육 콘텐츠를 업로드될 때마다 콘텐츠를 제공 받기 위해 설정한 정보일 수 있다.The electronic device may calculate a reward level according to the number of users who have obtained subscription information about the creator. Subscription information about the creator may be information set by the user to receive content whenever the creator's educational content is uploaded.

단계(S130)에서, 전자 장치는 보상 등급 및 대상 교육 콘텐츠에 연관된 정보에 기초하여 복수의 보상 파라미터들을 계산할 수 있다. 보상 파라미터는 적용되는 가중치에 따라 구분되는 데이터일 수 있다. 보상 파라미터는 보상 등급에 따라 산정되는 제1 보상 파라미터, 교육 콘텐츠에 대해 생성된 공유 정보에 기초하여 산정되는 제2 보상 파라미터, 및 교육 콘텐츠에 사용자가 체류하고 있는 체류 시간에 따라 산정되는 제3 보상 파라미터를 포함할 수 있다.In step S130, the electronic device may calculate a plurality of reward parameters based on the reward level and information related to the target educational content. The compensation parameter may be data classified according to an applied weight. The compensation parameters include a first compensation parameter calculated according to a reward level, a second compensation parameter calculated based on shared information generated for educational content, and a third compensation calculated according to a user's sojourn time in educational content. Can contain parameters.

단계(S140)에서, 전자 장치는 복수의 보상 파라미터들에 기초하여 최종 보상을 산정할 수 있다. 전자 장치는 복수의 보상 파라미터들을 합산하거나 곱하여 최종 보상을 산정할 수 있고, 각 보상 파라미터에 가중치를 적용하여 최종 보상을 계산할 수 있다.In step S140, the electronic device may calculate a final compensation based on a plurality of compensation parameters. The electronic device may calculate final compensation by summing or multiplying a plurality of compensation parameters, and may calculate final compensation by applying a weight to each compensation parameter.

도 2는 일실시예에 따른 수익 창출 조건에 필요한 요소들이 표시된 어플리케이션 구동 화면이다.2 is an application driving screen displaying elements required for profit generating conditions according to an exemplary embodiment.

도 2를 참조하면, 전자 장치는 크리에이터마다 업로드된 교육 콘텐츠들을 관리할 수 있고, 사용자들이 크리에이터를 검색하거나 교육 콘텐츠를 통해 크리에이터가 업로드한 추가 교육 콘텐츠를 접할 수 있다. 전자 장치는 각 크리에이터마다 업로드된 콘텐츠의 개수 및 크리에이터를 구독하고 있는 사용자의 수를 관리할 수 있다. 도 2에 따르면, “AAA” 크리에이터는 33개의 교육 콘텐츠를 업로드하였고, 1053명의 사용자가 크리에이터를 구독하고 있으며, 교육 콘텐츠로 “비문학 요약하기 할 필요가 없다(2)”, “비문학 요약하기 할 필요가 없다”가 업로드되어 있을 수 있다.Referring to FIG. 2 , the electronic device may manage educational contents uploaded by creators, and users may search for creators or access additional educational contents uploaded by creators through educational contents. The electronic device may manage the number of contents uploaded for each creator and the number of users subscribing to the creator. According to Figure 2, “AAA” creators have uploaded 33 educational contents, 1053 users have subscribed to the creator, and “no need to summarize non-literature (2)” and “need to summarize non-literature” as educational contents There is no” may be uploaded.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 크리에이터가 업로드한 콘텐츠의 개수, 내용 및 크리에이터를 구독하고 있는 사용자 수에 기초하여 보상을 받을 수 있는 크리에이터인지 여부를 구별할 수 있다. 예시적으로, 사진과 글이 포함된 교육 콘텐츠의 개수가 5개 이상이고, 크리에이터를 구독하고 있는 사용자 수가 100명 이상인 조건이 제1 수익 창출 조건일 수 있고, 전자 장치는 제1 수익 창출 조건을 만족하고 있는 크리에이터를 보상을 받을 수 있는 크리에이터로 분류할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device may distinguish whether the user is a creator eligible for compensation based on the number and content of content uploaded by the creator and the number of users subscribing to the creator. Illustratively, the condition that the number of educational contents including photos and text is 5 or more and the number of users subscribed to the creator is 100 or more may be the first revenue generation condition, and the electronic device may set the first revenue generation condition. Satisfied creators can be classified as creators who can receive rewards.

전자 장치는 교육 콘텐츠의 조회수 정보 및 피드백 정보에 기초하여 보상을 산정할 교육 콘텐츠인지 여부를 구별할 수 있다. 피드백 정보는 교육 콘텐츠에 대한 사용자의 반응 정보일 수 있고, “좋아요”로 피드백한 사용자 수일 수 있다. 대상 교육 콘텐츠에 대한 조회수가 3000회 이상이고, “좋아요”로 피드백한 사용자 수가 500명 이상인 조건이 제2 수익 창출 조건일 수 있고, 전자 장치는 제2 수익 창출 조건을 만족하는 있는 교육 콘텐츠를 보상을 부여할 수 있는 교육 콘텐츠로 분류할 수 있다.The electronic device may discriminate whether the educational content is the educational content for which a reward is to be calculated based on information on the number of views of the educational content and feedback information. The feedback information may be user response information to the educational content, and may be the number of users who gave feedback as “Like”. The condition that the number of views of the target educational content is 3,000 or more and the number of users who feedback with “Like” is 500 or more may be the condition for generating the second revenue, and the electronic device compensates for the educational content that satisfies the condition for generating the second revenue. can be classified as educational content that can be given.

도 3은 일실시예에 따른 보상 파라미터 산정 방법을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a compensation parameter calculation method according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 전자 장치는 제1 수익 창출 조건 및 제2 수익 창출 조건을 만족한 대상 교육 콘텐츠에 대해 제1 보상 파라미터, 제2 보상 파라미터, 및 제3 보상 파라미터를 계산할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the electronic device may calculate a first compensation parameter, a second compensation parameter, and a third compensation parameter for target educational content that satisfies the first revenue generation condition and the second revenue generation condition.

단계(S131)에서, 전자 장치는 크리에이터의 보상 등급에 따라 제1 보상 파라미터를 산정할 수 있다. 크리에이터의 보상 등급은 도 4에서 후술하도록 한다. 크리에이터의 보상 등급은 크리에이터를 구독하고 있는 사용자 수에 따라 산정될 수 있다. 전자 장치는 보상 등급에 따라 매핑된 분배 수익 비율을 제1 보상 파라미터로 산정할 수 있다.In step S131, the electronic device may calculate a first compensation parameter according to the creator's compensation level. The creator's reward level will be described later in FIG. 4 . The creator's reward level may be calculated according to the number of users who subscribe to the creator. The electronic device may calculate the distribution revenue ratio mapped according to the reward level as the first reward parameter.

단계(S132)에서, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠의 공유 정보에 기초하여 제2 보상 파라미터를 산정할 수 있다. 대상 교육 콘텐츠의 공유 정보는 사용자가 콘텐츠를 시스템 내부 또는 외부로 공유하기 위한 링크 정보의 생성 횟수일 수 있고, 링크 정보가 시스템 내부 또는 외부에서 공유된 횟수일 수 있다.In step S132, the electronic device may calculate a second compensation parameter based on the sharing information of the target educational content. The sharing information of the target educational content may be the number of times a user creates link information for sharing the content inside or outside the system, or the number of times the link information is shared inside or outside the system.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠를 시스템 내부에서 공유한 제1 횟수 및 시스템 외부에서 공유한 제2 횟수를 획득할 수 있고, 제2 횟수에 제1 횟수보다 높은 가중치를 적용하여 제2 보상 파라미터를 계산할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device may obtain the first number of times the target educational content is shared inside the system and the second number of times it is shared outside the system, and apply a weight higher than the first number to the second number to obtain the second number. 2 compensation parameters can be calculated.

단계(S133)에서, 전자 장치는 사용자가 콘텐츠에 체류한 시간에 기초하여 제3 보상 파라미터를 산정할 수 있다. 체류 시간은 사용자가 대상 교육 콘텐츠에 액세스한 시간부터 액세스를 해제한 시간까지의 시간 구간일 수 있다. 전자 장치가 체류 시간에 기초하여 제3 보상 파라미터를 산정하는 방법은 도 6을 통해 후술하도록 한다.In step S133, the electronic device may calculate a third compensation parameter based on the time the user stays in the content. The stay time may be a time interval from the time the user accesses the target educational content to the time the user releases the access. A method of calculating the third compensation parameter based on the stay time of the electronic device will be described later with reference to FIG. 6 .

단계(S134)에서, 전자 장치는 제1 보상 파라미터, 제2 보상 파라미터, 및 제3 보상 파라미터에 기초하여 대상 교육 콘텐츠에 대한 최종 보상을 산정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 보상 파라미터, 제2 보상 파라미터, 및 제3 보상 파라미터에 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 파라미터들을 합산함으로써 최종 보상을 산정할 수 있다.In step S134, the electronic device may calculate a final reward for the target educational content based on the first reward parameter, the second reward parameter, and the third reward parameter. According to an embodiment, the electronic device may calculate final compensation by applying weights to the first compensation parameter, the second compensation parameter, and the third compensation parameter, and summing the weighted parameters.

예시적으로, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠에 대한 공유 정보에 기초하여 생성된 제2 보상 파라미터에 가장 높은 가중치를 적용할 수 있고, 보상 등급 및 콘텐츠 체류 시간에 따라 산정된 제1 보상 파라미터 및 제3 보상 파라미터 순서로 제2 보상 파라미터보다 낮은 가중치를 적용할 수 있다.Illustratively, the electronic device may apply the highest weight to the second reward parameter generated based on shared information on the target educational content, and the first reward parameter and the third reward parameter calculated according to the reward level and content sojourn time. A weight lower than that of the second compensation parameter may be applied in order of the compensation parameters.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 교육 콘텐츠의 종류에 따라 제1 보상 파라미터, 제2 보상 파라미터, 및 제3 보상 파라미터에 의해 합산된 파라미터에 서로 다른 가중치를 적용할 수 있다. 교육 콘텐츠의 종류는 예시적으로, 과목별 콘텐츠, 진로 진학 콘텐츠, 일반 상식 콘텐츠, 및 흥미 콘텐츠를 포함할 수 있다. 이 때, 전자 장치는 과목별 콘텐츠에 가장 높은 가중치를 적용할 수 있고, 가중치는 진로 진학 콘텐츠, 일반 상식 콘텐츠, 흥미 콘텐츠 순서로 낮아질 수 있다.According to an embodiment, the electronic device may apply different weights to parameters summed by the first compensation parameter, the second compensation parameter, and the third compensation parameter according to the type of educational content. The type of educational content may include, for example, subject-specific content, career progression content, general knowledge content, and interest content. In this case, the electronic device may apply the highest weight to content for each subject, and the weight may decrease in the order of career advancement content, general knowledge content, and interest content.

도 4는 일실시예에 따른 보상 등급을 도시한 테이블이다.4 is a table showing reward grades according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 전자 장치는 크리에이터를 구독하는 사용자 수에 따라 보상 등급을 구분할 수 있고, 각 보상 등급별로 분배 수익 비율을 설정할 수 있다. 예시적으로, 전자 장치는 구독하는 사용자 수가 1000만 이상인 경우 1등급으로 분류하고, 1000만 미만이고 500만 이상인 경우 2등급으로 분류하며, 500만 미만이고 100만 이상인 경우 3등급, 100만 미만이고 50만 이상인 경우 4등급, 50만 미만이고 10만 이상인 경우 5등급, 10만 미만이고 1만 이상인 경우 6등급, 1만 미만인 경우 7등급으로 분류할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the electronic device may classify reward levels according to the number of users subscribing to the creator, and set a distribution profit ratio for each reward level. For example, the electronic device is classified as 1st grade when the number of users subscribing is 10 million or more, 2nd grade when less than 10 million and 5 million or more, 3rd grade when less than 5 million and 1 million or more, and less than 1 million, If it is more than 500,000, it can be classified as grade 4, less than 500,000 and more than 100,000 grade 5, less than 100,000 and more than 10,000 grade 6, and less than 10,000 grade 7.

전자 장치는 대상 교육 콘텐츠의 크리에이터가 어느 보상 등급인지 여부를 식별할 수 있고, 해당 보상 등급에 매핑된 분배 수익 비율을 로드할 수 있다. 전자 장치는 분배 수익 비율에 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 또는 피드백 정보를 곱할 수 있고, 분배 수익 비율에 조회수 정보 또는 피드백 정보가 곱해진 값을 제1 보상 파라미터로 결정할 수 있다.The electronic device may identify which reward level the creator of the target educational content has, and load a distribution profit ratio mapped to the corresponding reward level. The electronic device may multiply the distribution revenue ratio by the number of views information or feedback information of the target educational content, and may determine a value obtained by multiplying the ratio of distribution revenue by the number of views information or the feedback information as the first compensation parameter.

도 5는 일실시예에 따른 시스템 내부 및 외부 공유 정보를 생산하기 위한 방법이 표시된 어플리케이션 구동 화면이다.5 is an application driving screen displaying a method for generating system internal and external shared information according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 전자 장치는 사용자 요청에 따라 대상 교육 콘텐츠에 대한 공유 정보를 생성할 수 있다. 공유 정보는 시스템 내부 및 외부에서 다른 사용자가 대상 교육 콘텐츠를 로드할 수 있도록 생성된 정보일 수 있다. 이 때, 본 개시의 실시예에 따른 전자 장치는 시스템 내부에 공유되는 경우와 시스템 외부로 공유되는 경우 서로 다른 종류의 공유 정보를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the electronic device may generate sharing information on target educational content according to a user's request. The shared information may be information generated so that other users inside and outside the system can load target educational content. In this case, the electronic device according to an embodiment of the present disclosure may generate different types of shared information when shared inside the system and when shared outside the system.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자가 시스템 내부에 대상 교육 콘텐츠를 공유하기 위한 공유 정보를 요청하는 경우, 대상 교육 콘텐츠의 공유 정보를 송신할 타 사용자를 지정할 수 있다. 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠의 공유 정보가 시스템 내부에서 타 사용자에게 송신된 횟수를 카운트할 수 있다.According to an embodiment, when a user requests sharing information for sharing target educational content within the system, the electronic device may designate another user to whom sharing information of target educational content is to be transmitted. The electronic device may count the number of times that sharing information of target educational content is transmitted to other users within the system.

전자 장치는 사용자가 시스템 외부에 대상 교육 콘텐츠를 공유하기 위한 공유 정보를 요청하는 경우, 링크 정보를 생성할 수 있다. 링크 정보는 URL(Universal Resource Locator)일 수 있다. 전자 장치는 생성된 링크 정보가 웹, SNS(Social Networking Sevice)에 공유된 횟수를 카운팅할 수 있다. 예시적으로, 전자 장치는 웹의 검색 엔진에서 링크 정보를 검색하고, 검색된 웹사이트 개수를 시스템 외부에서 공유된 횟수로 카운팅할 수 있다.The electronic device may generate link information when a user requests sharing information for sharing target educational content outside the system. The link information may be a Universal Resource Locator (URL). The electronic device may count the number of times the generated link information is shared on the web or social networking service (SNS). For example, the electronic device may search for link information from a web search engine, and count the number of searched websites as the number of times shared outside the system.

본 개시의 실시예에 따른 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠가 시스템 내부에서 공유된 횟수보다 시스템 외부에서 공유된 횟수에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고, 시스템 내부 및 시스템 외부 각각에 공유된 횟수에 가중치를 곱하고, 합산하여 제2 보상 파라미터를 계산할 수 있다.The electronic device according to an embodiment of the present disclosure may assign a higher weight to the number of times the target educational content is shared outside the system than the number of times the target educational content is shared inside the system, and assigns a higher weight to the number of shared times inside the system and outside the system. The second compensation parameter may be calculated by multiplying and summing.

도 6은 일실시예에 따른 콘텐츠 체류 시간을 계산하기 위한 방법을 도시한 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a method for calculating a content sojourn time according to an exemplary embodiment.

도 6을 참조하면, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠가 사용자에 의해 액세스된 전체 시간으로 보상을 산정할 수 있다. 전자 장치는 각 사용자가 대상 교육 콘텐츠에 체류한 시간을 계산할 수 있고, 체류한 시간을 합산하여 사용자에 의해 액세스된 전체 시간을 계산할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the electronic device may calculate compensation based on the total time that the target educational content is accessed by the user. The electronic device may calculate the amount of time each user has stayed in the target educational content, and may calculate the total amount of time accessed by the user by summing up the amount of time that each user has stayed in the target educational content.

단계(S133_1)에서, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자를 식별할 수 있다. 전자 장치는 액세스 시작 시간부터 액세스 종료 시간까지를 체류 시간으로 획득하고, 획득된 체류 시간이 설정된 최소 체류 시간을 초과하여 대상 교육 콘텐츠에 액세스한 사용자들을 필터링할 수 있다. 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자를 익명의 식별 번호로 인식할 수 있다.In step S133_1, the electronic device may identify a user accessing target educational content. The electronic device may acquire the duration from the access start time to the access end time as the duration of stay, and may filter users who have accessed the target educational content by exceeding the set minimum duration of stay. A user accessing the target educational content can be recognized with an anonymous identification number.

단계(S133_2)에서, 전자 장치는 최소 시간을 초과하여 대상 교육 콘텐츠에 액세스한 사용자들에 대한 사용자 미응답 시간을 획득할 수 있다. 사용자 미응답 시간은 체류 시간 중 사용자의 조작이 감지되지 않은 시간일 수 있다. 사용자 조작은 사용자가 단말 장치를 통해 대상 교육 콘텐츠를 액세스할 때, 단말 장치에 입력하는 조작 동작일 수 있다. 예시적으로, 어플리케이션으로 대상 교육 콘텐츠가 출력되는 경우 사용자는 단말 장치로 대상 교육 콘텐츠에 데이터를 입력시키거나, 클릭 또는 스크롤 동작을 사용자 조작으로 입력시킬 수 있고, 단말 장치는 전자 장치로 사용자 조작이 입력된 시간을 송신할 수 있다.In step S133_2, the electronic device may acquire user non-response times for users who access the target educational content exceeding the minimum time. The user non-response time may be a time during which the user's operation is not detected during the stay time. The user manipulation may be a manipulation operation input to the terminal device when the user accesses the target educational content through the terminal device. Exemplarily, when target educational content is output through an application, a user may input data into the target educational content through a terminal device or input a click or scroll operation through a user manipulation, and the terminal device may perform user manipulation through an electronic device. Entered time can be transmitted.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 조작이 입력되고 난 후 다음 사용자 조작이 입력될 때까지의 시간을 사용자 미응답 시간으로 계산할 수 있다. 전자 장치가 복수의 사용자 조작 동작들을 수신한 경우, 복수의 미응답 시간들을 계산할 수 있으며, 복수의 미응답 시간들 중 가장 긴 미응답 시간으로 접속 사용자에서 배제시킬지 여부를 판단할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device may calculate the time from when a user manipulation is input until the next user manipulation is input as the user non-response time. When the electronic device receives a plurality of user manipulation operations, it may calculate a plurality of non-response times, and determine whether to exclude an access user with the longest non-response time among the plurality of non-response times.

단계(S133_3)에서, 전자 장치는 미응답 시간이 임계 시간을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 임계 시간은 미리 설정된 시간 구간일 수 있다.In step S133_3, the electronic device may determine whether the non-response time exceeds a threshold time. The threshold time may be a preset time interval.

단계(S133_4)에서, 전자 장치는 미응답 시간이 임계 시간을 초과하였다고 판단한 경우 접속 사용자로부터 배제할 수 있다. 접속 사용자는 단계(S133_1)에서 필터링된 보상 산정의 대상이 되는 후보 사용자일 수 있다. 전자 장치는 미리 설정된 임계 시간에 기초하여 사용자 조작이 과도하게 입력되지 않아 보상 산정에 노이즈로 산정될 가능성이 높은 사용자를 접속 사용자로부터 배제시킴으로써 과도하게 높은 보상으로 계산되는 것을 방지할 수 있다.In step S133_4, when the electronic device determines that the non-response time exceeds the threshold time, the electronic device may exclude the access user. The access user may be a candidate user subject to compensation calculation filtered in step S133_1. The electronic device may prevent an excessively high reward from being calculated by excluding users who are highly likely to be calculated as noise in the reward calculation based on a preset threshold time from access users because user manipulations are not excessively input.

단계(S133_5)에서, 전자 장치는 미응답 시간이 임계 시간이 이하라고 판단한 경우, 해당 사용자는 보상 산정의 대상이 되는 접속 사용자로 유지하고, 콘텐츠 체류 시간에 합산시킬 수 있다. 전자 장치는 미응답 시간에 기초하여 필터링되어 유지된 접속 사용자들에 대한 체류 시간 전체를 합산할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치는 전체 체류 시간에 비례하게 제3 보상 파라미터를 산출할 수 있다.In step S133_5, when the electronic device determines that the non-response time is equal to or less than the threshold time, the corresponding user may be maintained as an access user subject to compensation calculation and added to the content sojourn time. The electronic device may sum up all stay times of connected users maintained after being filtered based on the non-response time. According to an embodiment, the electronic device may calculate the third compensation parameter in proportion to the total stay time.

일실시예에 따르면, 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠에 액세스한 사용자들 중 미응답 시간이 임계 시간을 초과한 사용자의 미응답 비율을 계산할 수 있다. 전자 장치는 미응답 비율이 임계 비율을 초과한 경우, 대상 교육 콘텐츠에 대한 보상 산정을 배제시킬 수 있다. 즉, 대상 교육 콘텐츠에 대한 미응답 비율이 임계 비율 이하인 조건을 제3 수익 창출 조건으로 설정될 수 있고, 전자 장치는 제3 보상 파라미터를 산정하는 과정에서 대상 교육 콘텐츠가 제3 수익 창출 조건에 부합하는지 여부를 판단할 수 있다.According to an embodiment, the electronic device may calculate a non-response ratio of users whose non-response time exceeds a threshold time among users who access target educational content. When the non-response ratio exceeds the threshold ratio, the electronic device may exclude compensation for the target educational content. That is, a condition in which the non-response rate for the target educational content is equal to or less than the threshold rate may be set as the third revenue generating condition, and the electronic device may set the target educational content to meet the third revenue generating condition in the process of calculating the third reward parameter. You can judge whether or not to do it.

본 개시의 전자 장치는 대상 교육 콘텐츠에 대해 크리에이터로 제공할 보상을 산정하는 과정에서 크리에이터에 대한 정보, 대상 교육 콘텐츠에 대한 정보 및 사용자의 피드백을 복합적으로 수용하여 보상 산정 기준으로 설정할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치는 크리에이터로 과도하거나 부정한 방법을 통해 보상이 주어지는 것을 방지할 수 있고, 정당한 방법을 통해 보상이 주어지는 경우 크리에이터로 하여금 양질의 콘텐츠를 주기적으로 제공할 수 있는 인센티브를 부여할 수 있다.In the process of calculating compensation to be provided to the creator for the target educational content, the electronic device of the present disclosure may collectively accept information on the creator, information on the target educational content, and user feedback and set it as a compensation calculation criterion. Accordingly, the electronic device can prevent the creator from being given excessive or fraudulent compensation, and if the compensation is given through a legitimate method, the creator can be given an incentive to periodically provide high-quality content. .

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 예시적인 실시예들이 개시되었다. 본 명세서에서 특정한 용어를 사용하여 실시예들을 설명되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.As above, exemplary embodiments have been disclosed in the drawings and specifications. Although the embodiments have been described using specific terms in this specification, they are only used for the purpose of explaining the technical idea of the present disclosure, and are not used to limit the scope of the present disclosure described in the claims. . Therefore, those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical scope of protection of the present disclosure should be determined by the technical spirit of the appended claims.

Claims (7)

크리에이터에 의해 업데이트되는 대상 교육 콘텐츠에 대한 보상을 프로세서에 의해 산정하는 방법에 있어서,
상기 크리에이터 및 상기 대상 교육 콘텐츠 각각에 대한 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 크리에이터에 대한 구독 정보를 획득한 사용자 수에 따라 상기 크리에이터의 보상 등급을 산정하는 단계;
상기 보상 등급에 따라 설정된 분배 수익 비율에 상기 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 또는 피드백 정보가 곱해진 값을 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 제1 보상 파라미터로 산정하는 단계;
상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 공유 정보에 기초하여 제2 보상 파라미터를 산정하는 단계;
상기 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자의 콘텐츠 체류 시간에 기초하여 제3 보상 파라미터를 산정하는 단계; 및
상기 제1 보상 파라미터, 상기 제2 보상 파라미터, 및 상기 제3 보상 파라미터에 기초하여 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 최종 보상을 산정하는 단계
를 포함하고,
상기 제3 보상 파라미터를 산정하는 단계는,
상기 대상 교육 콘텐츠에 액세스한 사용자들에 대해 사용자 조작이 입력되고 난 후 다음 사용자 조작이 입력될 때까지의 시간을 사용자 미응답 시간으로 획득하는 단계;
상기 사용자 미응답 시간이 임계 시간 이하라고 판단된 사용자들을 접속 사용자로 설정하는 단계;
상기 접속 사용자들의 상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 콘텐츠 체류 시간을 합산하는 단계; 및
상기 콘텐츠 체류 시간에 비례하게 상기 제3 보상 파라미터를 산출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 보상 산정 방법.
A method for calculating compensation for target educational content updated by a creator by a processor,
Determining whether a condition for generating revenue for each of the creator and the target educational content is satisfied;
Calculating a compensation level of the creator according to the number of users who have obtained subscription information for the creator;
Calculating a value obtained by multiplying a distribution profit ratio set according to the reward level by information on the number of hits or feedback of the target educational content as a first reward parameter for the target educational content;
Calculating a second reward parameter based on shared information on the target educational content;
Calculating a third reward parameter based on a content sojourn time of a user accessing the target educational content; and
calculating a final reward for the target educational content based on the first reward parameter, the second reward parameter, and the third reward parameter;
including,
Calculating the third compensation parameter,
obtaining, as user non-response time, a time from when a user manipulation is input to users who have accessed the target educational content until a next user manipulation is input;
setting users whose user non-response time is determined to be less than or equal to a threshold time as access users;
summing up content sojourn times for the target educational content of the access users; and
Calculating the third compensation parameter in proportion to the content sojourn time
Compensation calculation method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 크리에이터에 대한 링크 정보를 획득한 사용자 수 및 상기 크리에이터가 업로드한 콘텐츠의 개수 및 내용이 제1 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 및 피드백 정보에 기초하여 상기 대상 교육 콘텐츠가 제2 수익 창출 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 보상 산정 방법.
According to claim 1,
The step of determining whether or not the profit generation condition is satisfied,
determining whether the number of users who have obtained link information about the creator and the number and content of contents uploaded by the creator satisfy a first revenue generating condition; and
Determining whether the target educational content satisfies a second revenue generation condition based on the number of hits information and feedback information of the target educational content
Compensation calculation method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 제1 보상 파라미터를 산정하는 단계는,
상기 대상 교육 콘텐츠의 조회수 정보 및 피드백 정보 중 적어도 하나에 대해 상기 분배 수익 비율을 곱하여 상기 제1 보상 파라미터를 계산하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 보상 산정 방법.
According to claim 1,
Calculating the first compensation parameter,
Calculating the first compensation parameter by multiplying at least one of the number of views and feedback information of the target educational content by the distribution revenue ratio
Compensation calculation method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 제1 보상 파라미터를 산정하는 단계는,
상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 시스템 내부 링크가 시스템 내부에서 공유되는 제1 공유 횟수를 획득하는 단계;
상기 대상 교육 콘텐츠에 대한 시스템 외부 링크가 시스템 외부에서 공유되는 제2 공유 횟수를 획득하는 단계; 및
상기 제2 공유 횟수에 상기 제1 공유 횟수보다 더 높은 가중치를 부여함으로써 상기 제2 보상 파라미터를 계산하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 보상 산정 방법.
According to claim 1,
Calculating the first compensation parameter,
obtaining a first sharing number of internal system links for the target educational content;
obtaining a second sharing number of external links to the target educational content shared outside the system; and
Calculating the second compensation parameter by assigning a higher weight to the second number of shares than the first number of shares
Compensation calculation method comprising a.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제3 보상 파라미터를 산정하는 단계는,
상기 복수의 사용자들 중 임계 시간 초과하여 사용자 조작이 미입력되는 사용자들을 상기 대상 교육 콘텐츠에 접속한 사용자로부터 배제시키는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 보상 산정 방법.
According to claim 1,
Calculating the third compensation parameter,
Excluding users whose user manipulation is not input beyond a threshold time among the plurality of users from users accessing the target educational content
Compensation calculation method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 최종 보상을 산정하는 단계는,
교육 콘텐츠의 종류에 따라 서로 다르게 설정된 가중치를 상기 제1 보상 파라미터, 상기 제2 보상 파라미터, 및 상기 제3 보상 파라미터에 적용하여 상기 최종 보상을 산정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 보상 산정 방법.
According to claim 1,
The step of calculating the final reward is,
Calculating the final reward by applying weights set differently according to the type of educational content to the first compensation parameter, the second compensation parameter, and the third compensation parameter.
Compensation calculation method comprising a.
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