KR102574118B1

KR102574118B1 - 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR102574118B1
Application number: KR1020220041603A
Authority: KR
Inventors: 김욱
Original assignee: 김욱
Priority date: 2022-04-04
Filing date: 2022-04-04
Publication date: 2023-09-01
Also published as: WO2023195727A1

Abstract

정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템이 제공되며, 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의하고, 정보제공된 마이데이터가 활용되는 경우 수익을 배분받는 적어도 하나의 사용자 단말, 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 업로드하고, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공받는 기업 단말 및 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의를 받는 동의확인부, 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 수집하는 수집부, 기업 단말로부터 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 수신한 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말로 제공하는 정보제공부, 기업 단말로 제공된 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말로 수익을 배분하는 수익배분부를 포함하는 마이데이터 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING MYDATA SERVICE USING INFORMATION PROVIDING AND REVENUE SHARING}

본 발명은 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 마이데이터를 제공한 사용자에게 월 단위로 수익배분을 하고, 기업에서는 마이데이터 중 필요한 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터만을 구매할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

마이데이터(MyData)는 본인정보에 대한 개인의 권리를 보장하고, 정보주체인 개인의 동의에 따라 본인데이터인 개인데이터를 개방·활용하는 것을 의미한다. 금융분야의 마이데이터는 제3자가 고객을 대신하여 다양한 금융기관에 개설된 계좌잔액과 거래내역 등 개인금융데이터를 수집하거나 지급을 지시할 수 있는 서비스이다. 따라서, 마이데이터는 정보주체인 개인데이터 활용도를 높이고 우수한 역량을 가진 업체가 대형 금융기관과 대등하게 경쟁할 수 있는 환경을 조성할 수 있다. 최근 개인정보 활용과 관련된 흐름은 가명 및 익명정보 도입과 활용, 그리고 개인정보이동권(Right to Data Portability)을 근거로 한 마이데이터 서비스이다. 마이데이터 서비스는 데이터 활용 주체들 간의 구도를 재편하고, 정보주체의 통제권 및 선택권을 강화한다는 측면에서 주목받고 있다. 마이데이터는 개인의 기본권을 보장하면서 개인데이터의 유통 및 활용을 촉진하는 제도다. 국내외 마이데이터 산업은 정보주체의 권리 행사에 따라 본인정보 통합조회, 신용·자산관리 등의 개인데이터를 안전하게 활용할 수 있는 서비스를 제공하고 있다.

이때, 마이데이터를 공유하거나 마이데이터를 이용하여 자산통합플랫폼을 구성하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-2201679호(2021년01월12일 공고) 및 한국등록특허 제10-2356613호(2022년02월09일 공고)에는 사용자 단말에서 블록체인 기반으로 DID를 발급받고, 마이데이터를 프라이빗 클라우드에 저장하며, 클라이언트 단말에서 마이데이터를 요청하면 마이데이터를 제공하는 구성과, 사용자 단말로부터 마이데이터의 엑세스권을 얻어 소비를 분석하기 위하여 금융정보를 추출하고, 금융정보 중 소비정보를 추출하여 소비 분석 데이터를 제공하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 전자의 경우 마이데이터를 제공한 개인인 사용자에게는 클라이언트 단말에서 마이데이터를 이용한 수익이 전혀 배분되지 않아 사용자가 마이데이터의 정보제공에 동의할 이유가 없다. 후자의 경우에도 소비 분석 데이터를 제공한다고 기재되어 있지만 대부분의 카드사에서는 매출정보만 제공하고 있을 뿐이어서 구매목록 또는 서비스 목록은 전혀 기재되지 않아 어떠한 품목이나 서비스에 지출을 했는지에 대한 분석이 불명확해진다. 이에, 마이데이터를 제공하는 사용자에게 수익이 배분될 수 있도록 하고, 기업에서는 필요한 타겟데이터만을 구매할 수 있도록 하는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 사용자 단말에서 마이데이터의 정보제공에 동의를 하는 경우, 마이데이터를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 기업 단말에서 마이데이터 중 원하는 타겟 데이터를 요청하는 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말로 전송하며, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공하는 사용자 단말로 수익을 월 단위로 배분하여 선순환 구조를 형성하고, 기업 단말에도 월 단위의 마이데이터를 제공함으로써 구독 서비스를 신청하도록 하여 장기고객을 유치할 수 있는, 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의하고, 정보제공된 마이데이터가 활용되는 경우 수익을 배분받는 적어도 하나의 사용자 단말, 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 업로드하고, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공받는 기업 단말 및 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의를 받는 동의확인부, 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 수집하는 수집부, 기업 단말로부터 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 수신한 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말로 제공하는 정보제공부, 기업 단말로 제공된 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말로 수익을 배분하는 수익배분부를 포함하는 마이데이터 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자 단말에서 마이데이터의 정보제공에 동의를 하는 경우, 마이데이터를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 기업 단말에서 마이데이터 중 원하는 타겟 데이터를 요청하는 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말로 전송하며, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공하는 사용자 단말로 수익을 월 단위로 배분하여 선순환 구조를 형성하고, 기업 단말에도 월 단위의 마이데이터를 제공함으로써 구독 서비스를 신청하도록 하여 장기고객을 유치할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 마이데이터 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 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.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 마이데이터 서비스 제공 서버(300) 및 적어도 하나의 기업 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 마이데이터 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 기업 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 기업 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 마이데이터 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 마이데이터의 범위, 종류, 항목 등을 지정하여 정보제공에 동의하고, 정보제공된 마이데이터가 이용된 경우 수익배분을 월 단위로 받는 사용자의 단말일 수 있다. 물론, 월 단위의 정산 개념은 실시간으로 변경될 수도 있고, 정산 주기도 변경될 수 있음은 자명하다 할 것이다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

마이데이터 서비스 제공 서버(300)는, 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 마이데이터의 정보제공에 동의를 받고, 마이데이터의 이용으로 수익이 발생하는 경우 수수료를 제외한 나머지 금액에 대하여 수익을 배분하는 서버일 수 있다. 또한, 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는 기업 단말(400)에서 타겟 데이터를 지정하는 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말(400)로 전송하고, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공한 사용자 단말(100)로 수익을 배분하는 서버일 수 있다.

여기서, 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 기업 단말(400)은, 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 기업의 단말일 수 있다. 기업 단말(400)은 원하는 타겟 데이터를 제공하고, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 마이데이터 서비스 제공 서버(300)로부터 제공받고 그 비용을 지불하는 단말일 수 있다. 기업 단말(400)은 마이데이터 서비스 제공 서버(300)로 구독 서비스를 신청하는 경우 주기적으로 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 수신하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 기업 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 기업 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 기업 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 마이데이터 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는, 동의확인부(310), 수집부(320), 정보제공부(330), 수익배분부(340), 단위지급부(350), 구독제공부(360), 소비맞춤오퍼부(370), 명세제공부(380), 제공범위설정부(390), 소비트렌드분석부(391) 및 구매내역추가부(393)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 마이데이터 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 기업 단말(400)로 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 기업 단말(400)은, 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 기업 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

도 2를 설명하기 이전에 마이데이터의 기본개념을 이하에서 설명하기로 한다. 이하에서 설명된 내용들은 도 2에서 반복하여 기재하지 않는다.

최근 빅테크(Big Tech)와 블록체인(Block Chain) 등 혁신기술을 활용하여 금융산업 발전을 촉진하기 위해서는 금융그룹 내 빅데이터 활용 활성화와 금융 부문의 개인정보 공유 활성화가 필요하다는 주장이 제기되었다. 최소한 금융그룹 내의 계열사가 금융상품·서비스를 공동으로 개발하거나 마케팅을 위해서는 개인데이터를 자유롭게 공유할 수 있도록 고려할 필요가 있다는 것이다. 과학기술정보통신부는 데이터 경제(Data Economy) 활성화 정책에 따라 2019년에 마이데이터(MyData, 본인신용정보관리업) 사업을 추진했다. 신용관리에 대한 인식 제고 등으로 본인정보관리 서비스에 대한 수요가 증대되면서 관련 서비스업도 확대되고 있다. 일부 핀테크 업체는 신용정보산업과 제휴하여 고객을 대신해 계좌에 접속하는 방식 등을 통해 통합정보관리 서비스를 제공하고 있다. 다만, 아직까지 법·제도 등의 제약으로 핀테크 업체의 본인정보관리 시장 진입은 제한적이다.

마이데이터는 개인의 기본권을 보장하면서 개인데이터의 유통 및 활용을 촉진하는 제도다. 마이데이터 산업은 정보주체의 권리 행사에 따라 본인정보 통합조회, 신용·자산관리 등의 개인데이터를 안전하게 활용할 수 있는 서비스를 제공한다. 마이데이터 대상 금융상품은 은행·상호금융·저축은행·보험사 등의 예금계좌 입출금 내역, 신용카드·직불카드 거래내역, 대출금 계좌정보, 보험계약 정보와 증권사의 예탁금 입출금 내역, 금융투자상품(주식·펀드·ELS 등)의 총액 정보, 전기통신사업자의 통신료 납부 내역 등의 신용정보를 포함한다. 이에 따라 은행과 신용카드사, 저축은행뿐 아니라 증권사와 보험사에도 오픈 API 구축 의무가 부과된다. 즉, 마이데이터는 은행, 보험회사, 카드회사 등 개별 금융회사에 분산된 개인신용정보를 제3자가 통합 및 관리하여 활용할 수 있는 제도이다.

금융 분야에서 마이데이터 정책의 핵심은 두 가지다. 첫째, 정보주체인 개인에게 금융기관에서 제3자로의 정보이동권(정보에 대한 자기결정권)을 법적으로 보장한다는 것이다. 정보이동권은 정보주체가 본인정보를 보유한 사업자로 하여금 다른 사업자 또는 정보주체 본인에게 제공하도록 요구할 수 있는 권리다. 정보주체의 적극적인 본인정보관리·활용 보장으로 소비자가 보다 나은 금융서비스를 간편하게 선택하고 제공받을 수 있고 적극적인 신용관리도 할 수 있는 여건을 조성하는 것이다. 둘째, 정보의 전송이 안전하고 효율적으로 이루어지도록 금융기관에 표준 응용프로그램인터페이스(API) 개발 및 공개 의무를 부여한다는 것이다. 마이데이터 정책이 구현되면 개인데이터는 이를 작성한 개별 금융기관 내부에만 머무르는 것이 아니라 소비자가 신뢰하고 데이터 분석 역량을 지닌 제3자에게 전달되어 부가적인 가치를 창출할 수 있다.

금융위원회가 주도하는 마이데이터 정책의 핵심은 오픈뱅킹(Open Banking)이다. 금융위원회는 2016년 8월 기존 신용카드 중심의 폐쇄적인 금융결제시스템을 개방하여 금융산업의 경쟁 촉진과 혁신성 제고, 금융서비스에 대한 소비자 선택권 강화를 목적으로 은행권 공동 결제시스템(공동 오픈 플랫폼)을 세계 최초로 구축했다. 은행권 공동 결제시스템을 통해 은행 데이터를 표준화된 형태로 제공받을 수 있는 토대가 만들어진 것이다. 또한 금융위원회는 2021년 1월, 은행권에선 KB국민은행 등 5개사, 여신전문금융업권에선 신한카드 등 5개사, 핀테크업계에선 네이버파이낸셜 등 14개사 등에게 마이데이터 사업 본인가를 허가하였다. 이들 업체는 2021년 8월에 API 구축을 완료하여 본격적으로 마이데이터 서비스를 제공하고 있다.

이에, 본 발명의 일 실시예는 마이데이터 사업을 하는 사업자 외에도, 마이데이터를 제공하는 개인인 사용자에게 월 단위로 정보제공에 따른 수익배분을 하고, 마이데이터를 제공받는 기업에게 타겟 데이터를 만족하는 마이데이터를 제공함으로써 필요한 정보만을 제공하여 개인정보유출의 위험성을 막고, 필요한 정보만을 구매하므로 데이터이용료도 낮출 수 있으며, 월 단위로 마이데이터를 제공하므로 구독 서비스로 지속적인 수익을 보장할 수 있는 플랫폼을 제공하기로 한다.

상술한 기본개념을 기반으로 도 2를 참조하면, 동의확인부(310)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의를 받을 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의하고, 정보제공된 마이데이터가 활용되는 경우 수익을 배분받을 수 있다. 적어도 하나의 종류의 마이데이터는, 의료, 금융, 에너지, 유통, 교통, 소상공인, 복지, 생활 및 학술 분야의 데이터를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 마이데이터는 정책관련 마이데이터 이외에도, 개인동의하에 수집할 수 있는 모든 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 관련 정보, 예를 들어, 애플리케이션 다운로드 내역, 주(Main) 사용 애플리케이션 정보, 카드소비내역을 포함한 금융관련 데이터, 정기결제내역, 보험가입정보, 마케팅 수신동의 내역 등을 포함할 수 있는데 나열된 것들로 한정되지 않고 열거되지 않은 이유로 배제되지 않는다.

수집부(320)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 수집할 수 있다.

정보제공부(330)는, 기업 단말(400)로부터 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 수신한 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말(400)로 제공할 수 있다. 기업 단말(400)은, 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 업로드하고, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 타겟 데이터는 기업에서 수집하고자 하는 데이터의 조건일 수 있는데, 30대, 여성, 전문직, 카드내역이라는 조건을 타겟 데이터로 제공하는 경우, [30대-여성-전문직]의 조건을 가진 사용자 단말(100)의 마이데이터를 추출한 후 그 중 카드내역을 추출하여 기업 단말(400)로 제공할 수 있다.

수익배분부(340)는, 기업 단말(400)로 제공된 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 수익을 배분할 수 있다.

단위지급부(350)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 월 단위로 수집하고, 기업 단말(400)로 마이데이터를 지급할 때 월 단위 마이데이터를 제공할 수 있다. 물론 월 단위가 아니라 실시간으로 지급할 수도 있고 지급 주기를 변경할 수도 있다.

구독제공부(360)는, 월 단위의 월 단위 마이데이터가 지속적으로 필요한 기업 단말(400)의 경우, 마이데이터 구독 서비스의 결제를 유도하고, 사용자 단말(100)로 월 단위로 수익을 배분할 수 있다.

소비맞춤오퍼부(370)는, 적어도 하나의 종류의 마이데이터가 금융 분야의 마이데이터인 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 소비패턴을 고려하여 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 소비패턴에 대응하는 기업 단말(400)의 오퍼(Offer)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 3 개월 마다 한 번씩 휴지, 세제, 쌀, 양념류, 커피원두 등을 구매한다고 가정하면, 휴지, 세제, 쌀, 양념류, 커피원두를 싸게 살 수 있는 기업, 예를 들어, 이마트, 홈플러스, 롯데마트 등에서 오퍼, 예를 들어 쿠폰을 제공할 수 있다.

<동형 암호>

암호학에서도 디지털 전환으로의 환경변화에 따른요구사항에 부응하는 메커니즘 연구가 오래전부터 진행되고 있었다. 사실 디지털 전환으로 암호학에 연구가 추진된 것이 아니고, 공개키 메커니즘으로 해결하지 못하는 데이터의 안전성을 개선하고자 하는 연구가지속적으로 있어 왔다. 단순 사용자 인증에 해당하는 패스워드 사용을 1 세대라고 한다면, 송수신 및 저장데이터 암호를 2 세대, 서명 및 키 공유에 활용하는 암호를 3 세대라 구분할 수 있으며, 3 세대 암호가 네트워크상의 데이터 안전성을 충족하지 않게 되는 상황이 발생되어 4 세대 암호, 즉 키를 사용하지 않는 암호화가 필요하게 되었다고 볼 수 있다. 이는 3 세대에서 키를 많이 사용하다 보니 키의 장소를 알게 되고, 이어서 키를 해킹하여 암호문을 해독할 수 있게 되는, 또 네트워크 상에서 전달되는 암호화된 데이터일지라도 반복 출현하는 데이터를 기반으로 원본을 판독하는 데이터의 안전성 문제가 발생하게 되었다.

이와 같은 문제를 개선하기 위하여, 즉 정보의 공개없이, 또는 유출없이 전산적 처리를 하고 최종 사용자만이 그 내용을 복호화 할 수 있도록 하며, 그리고 데이터에한 이론적 안전성을 넘어 시스템의 구조적 측면에서의 안전성을 보장하여 개인정보를 보호하는 동형암호 알고리즘을 이용할 수 있다. 일반적으로 암호화는 데이터의 기밀성과 무결성을 제공한다. 그러나 동형암호는 데이터의 무결성을 보장하지 않으며, 가단성(Malleability)을 제공하여, 암호화된 데이터를 연산처리가 가능하다. 동형암호 스킴은 오랜 기간 동안 연구되었으나, 크게 관심을 받지는 못했다. 완전동형암호 스킴에 대한 문제는 1978년에 제기되었으며, 그리고 30년 동안 해결방안이 없었다. RSA, ElGamal, Pailier 등의 부분 동형암호 스킴들이 개발되었으며, Pre-FHE(Pre-Fully Homomorphic Encryption) 시대를 거쳐 향후 1~4세대를 구분한다.

<동형암호의 유형>

동형암호의 뜻은 비밀키에 액세스하지 않고 암호화된 데이터를 연산처리가 가능하도록 한 암호화의 한 형태이다. 이러한 연산의 결과는 암호화된 상태로 유지되며, 대칭키 또는 공개키 암호화의 확장으로 볼 수 있다. 동형의 의미는 대수학에서 동형(Homomorphism)을 나타내며, 암호화 및 복호화 기능이 일반 텍스트와 암호문 사이에서 동형으로 처리되는 것이다. 즉 암호화된 데이터를 복호하지 않고, 암호화된 상태에서 직접 연산처리를 하여도 그 결과가 원문 처리 결과와 동일한 암호화 방법을 의미하며, 이하 표 1과 같이 유형을 분류한다.

PHE(Partially Homomorphic Encryption)	주어진 데이터 셋에 대해 무제한의 시간 동안 한 가지유형의 수학 연산(예를 들어 곱셈)만 허용한다
SHE(Somewhat Homomorphic Encryption)	PHE에 비해 허용 범위가 넓지만 여전히 제한적이어서, 주어진 데이터 집합에 대해 덧셈과 곱셈을 몇 차례만 허용한다.
FHE(Fully Homomorphic Encryption)	최선의 방법으로, 데이터에 대해 횟수에 제한없이 다양한 유형의 연산을 허용하지만 대신 성능 측면에서 현저히 불리하다

명세제공부(380)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 마이데이터가 활용된 경우, 활용된 마이데이터의 내역 및 수익금에 대한 명세를 월 단위로 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 여기서, 마이데이터를 저장할 때, 각 사용자를 식별할 수 있는 고유식별코드의 체계를 별도로 마련하여 [고유식별코드-사용자] 간의 연결은 프라이빗 블록체인이나 하이퍼레저 패브릭에 저장함으로써 권한을 가진 자만 엑세스하거나 정산을 할 때에만 시스템에서 접근하도록 할 수 있다. 제공범위설정부(390)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 제공범위를 설정받을 수 있다. 예를 들어, 금융데이터의 종류가 A 내지 Z가 있다면, A 내지 D만 제공할 것인지, A 내지 Z를 모두 제공할 것인지를 선택할 수 있다.

소비트렌드분석부(391)는, 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 이용하여 소비 트렌드 분석을 실시하고, 소비 트렌드 분석에 대한 기업 단말(400)의 구매가 존재하는 경우, 소비 트렌드 분석에 이용한 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 수익을 분배할 수 있다. 소비 트렌드를 이용하는 예를 농가에서 농작물을 선택하는 것으로 가정하지만, 그 외에도 다양한 분야에서 적용될 수 있고 다양한 분석이 가능함은 자명하다 할 것이다.

예를 들어, 농가에서 금년 농작물을 선택(Crop Selection)한다고 가정했을 때, 작목 선택은 농가 수익을 창출하는 데 있어 가장 기초적인 의사결정 과정일 뿐 아니라 시장 전체적으로 보았을 때에는 해당 작목은 물론 그와 관련된 대체 및 보완 작목들의 수급에 영향을 미치는 주요 요인으로 작용한다. 특히 농산물의 경우 공산품과는 달리 수요 및 공급 측면에서 비탄력적인 특성을 가지고 있기 때문에 선택된 작목의 시장 상황에 따라 수급 불안정 문제가 빈번하게 초래된다. 가령 어떤 작목이 높은 가격을 받을 것으로 예상되는 경우 모든 농가 해당 작목을 선택한다면, 시장 전체적으로는 초과 공급이 발생하여 가격이 폭락하는 상황이 발생할 수 있으며, 그 반대의 경우도 빈번하게 발생한다. 이러한 이유로 개별 농가 단위의 작목 선택은 자신이 보유한 경영 특성뿐만 아니라 장단기적인 측면에서 시장 전체 수급 상황도 함께 고려되어야 한다. 즉 작목 선택이 온전히 개별 농가의 의사 결정에 의해서만 이루어질 경우 시장 수요 및 공급 측면에서 비효율성이 초래될 가능성이 높다. 만약 정책적 도구를 통해 장래 선택 작물이 비교적 수익을 보장할 수 있고 그렇지 않은 작물 등의 정보를 제공하여 농가의 작목 선택 의사 결정을 지원할 수 있다면 농가의 수익 창출 과정에서 발생하는 리스크는 상당 부분 해소될 수 있다.

<분석모형>

작목 선택은 개별 농가 차원뿐만 아니라 시장 전체 상황을 고려하여 이루어져야 수급 상의 비효율성이 해소될 수 있다. 이러한 관점에서 수요 성장 작목을 향후 소비자 수요가 증가할 것으로 전망되어 농가 수익이 기대됨과 동시에 수급 및 가격 안정화가 함께 이루어져 시장 전체의 효율성을 제고할 수 있는 작목으로 정의한다. 이와 함께 작목 선택 시 선정 기준으로는 수요, 공급, 시장 상황의 세 가지 측면이 고려된다. 먼저 수요 측면에서는 시간의 변화에 따라 소비 트렌드가 어떻게 변화해 왔는지, 아울러 어떤 방향으로 변화할 것인지를 파악하는 것이 필요하다. 구체적으로 소비자 수용도, 즉 소비 트렌드의 현황을 파악하는 한편 향후 추이가 어떠한 방향으로 전개될 것인가에 대한 고민이 이루어져야 한다. 다음으로 공급 측면에서는 실제 시장에 공급되는 작목별 생산량이 우선적으로 고려된다. 공급 측면에서의 생산량은 주로 작목별 재배면적, 단수, 수출입 현황 등이 기본적으로 활용되며, 해당 작목의 시장크기 및 시장 성장률 등 시장 매력도를 가늠할 수 있는 지표로도 이해될 수 있다. 아울러 국내 생산량뿐만 아니라 작물별 수출입량 역시 주요 요인으로 고려될 필요가 있다. 마지막으로 시장 상황 측면에서는 앞 서 언급된 수요 및 공급 측면의 결합으로 형성되는 시장 메커니즘과 함께 관련 시장 외적으로 영향을 줄 수 있는 대체재 및 보완재 관계 혹은 가공제품 가능성 등 보다 큰 범주의 요인들을 포함한다.

수요, 공급, 시장 상황을 고려한 경제 이론으로는 주로 전통적인 시장균형 모형이 활용되어 왔다. 수요, 공급 측면에서는 분석 대상이 되는 작목에 대해 부분시장균형(Partial Market Equilibrium)을 활용한 분석이 주를 이루었다. 시장 상황 측면에서는 해당 작목의 시장 외의 요인들, 즉 대체재나 보완재 관계에 있는 타 작물의 시장 메커니즘, 혹은 해당 작목이 가공 제품의 원료(중간재)로 활용되는 경우 최종 상품에 관한 시장까지도 고려되어야 하므로 부분시장균형보다 상위 개념인 일반시장균형에 기초한 연산일반균형(Computational General Equilibrium, CGE)을 적용하는 방안도 검토될 수 있다. 그러나 이를 위해서는 관련 작물들에 대한 엄밀하고 방대한 실증 데이터가 필요한데, 국내에 가용한 통계 자료들은 CGE를 적용하기에는 불충분한 수준이다. 또한 대안으로 수요, 공급, 시장 상황에 대한 변수들을 선정 기준의 근거로 삼아 성장 작목 설정 지표(Index)를 개발하는 것을 고려해 볼 수도 있으나, 선정 기준이 주관적으로 지정될 수 있어 경제 이론에 부합하는 근거를 확보하기 어려울 수 있다.

이에 따라, 작목 선정 기준에 대한 근거로 기대효용가설(Expected Utility Hypothesis, EUH)을 이용할 수 있다. EUH는 주로 리스크(Risk) 분석 분야에서 활용되어 왔지만, 본 발명의 일 실시예는 작목 선택 메커니즘에 도입하여 선정 기준을 설정하는 데에 적용한다. EUH 하에서는 앞서 선정 기준으로 제시한 수요, 공급, 시장 상황이 종합적으로 시장 가격에 반영된다고 가정하며, 시장 가격은 작목을 재배하는 농가에 시장 수급 상황을 전달하는 시그널(Signal) 역할을 한다. 농가는 이러한 시장 가격 시그널을 인지하여 해당 작목을 재배함으로써 얻는 수익이 리스크를 가진 자산(Risky Asset)이라는 전제 하에 자신의 수익으로부터 창출되는 기대효용(Expected Utility)을 극대화하는 방향으로 작목을 선정하게 된다고 가정한다.

EUH 하에서 농가가 극대화하고자 하는 것은 수익이기 보다는 수익으로부터 얻는 기대효용이며, 작목별로 도출되는 수익에 대한 기대효용을 평균-분산 모형(Mean-Variance Model)으로 추산하고 이를 시계열 자료화하여 향후 기대효용이 어떠한 추세를 보일지를 작목 선정 기준으로 설정한다. 평균-분산모형에서는 작목 수익이 리스크를 내포함에 따라 확률변수(Random Variable)로 취급되고, 이에 따른 확률분포 중 첫 번째 및 두 번째 적률(모멘트, Moment)에 해당하는 평균과 분산으로 기대효용을 구성한다. 이를 위해 먼저 성장 작목 선정 기준으로 설정된 수요(소비 트렌드), 공급(생산량 및 수출입량), 시장 상황(대체재 및 보완재 관계, 가공제품 시장 추이 등)이 시장 가격으로 표출된다고 가정한다. 다음으로 어떠한 작목에 대해 소비자가 금액을 지불하고 구매할 경우 해당 작목에 대한 구매액은 곧 생산자 측면의 농가 수익에 상응한다고 가정한다. 이는 유통 단계를 고려한다면 다소 강한 가정이나, 수요 성장 작목을 발굴하는 데에 초점을 맞추고 있기 때문에 가정이 다소 비현실적이라도 선정 기준의 근거를 마련한다는 점에서 정당화될 수 있다. 즉, 어떤 작목에 대한 소비자 구매액은 곧 시장이 균형을 이룬 상황에서 거래된 결과이기 때문에 시장 메커니즘에 따라 생산 농가의 수익과 균형을 이루었다고 볼 수 있다. 또한 기대효용가설 하에서는 의사결정자인 농가가 수익을 극대화하는 것이 아니라 수익에 대한 기대효용을 극대화한다는 점에서 반드시 구매액과 농가 수익이 동일할 필요는 없다. 이는 일종의 함수 단조변환(Monotonic Transformation) 관계로 이해할 수 있다.

이상의 가정에서 t기에 시장에 참여하는 어떤 대표 농가(Representative Farmer)가 작물 k를 판매함으로써 얻는 이윤(수익)을 π^kt로 표시하면 이하 수학식 1과 같다.

PD^kt는 작물 k의 t기 국내 시장가격, QD^kt는 국내 판매량을 각각 의미한다. 따라서 PD^kt×QD^kt는 작물 k의 t기 국내 수입(Revenue)에 해당하며 해당 작물 k의 국내 구매액에 상응한다. PM^kt는 작물 k의 t기 수입가격, QM^kt는 수입량을 각각 의미한다. 즉, PM^kt×QM^kt는 해당 작물 k의 t기 수입(Import)액에 해당된다. C^kt와 E^kt는 각각 대표 농가의 작물 k에 대한 비용과 수출액을 의미한다.

수학식 1에 제시된 수익은 일종의 확률변수(Random Variable)로 이해할 수 있다. 매 t 기에 가격이 불확실하기 때문이다. 물론 다른 변수들도 기본적으로 확률변수에 해당되나 분석의 편의를 위해 시장 가격만이 확률변수라고 가정한다. 또, 평균-분산모형을 적용하여 수학식 1의 수익에 대한 기대효용은 수학식 2와 같이 도출된다.

E(.)은 기댓값(Expected Value), 즉 평균을 의미하며, Var(.)은 분산을 의미한다. 이는 상술한 바와 같이 수익 π^kt가 확률변수로 설정됨에 따라 확률분포(Probability Distribution)가 가정될 수 있기 때문에 평균과 분산이 활용될 수 있다. r은 리스크 자산에 해당하는 π^kt와 관련된 작물 k의 위험회피(Risk Aversion) 정도를 계측하는 Arrow-Pratt 절대위험회피계수(Arrow-Pratt Absolute Risk-Aversion Coefficient)를 의미한다. 수학식 2에서 EU(.)은 기대효용을 의미한다. 특히 U(.)은 효용함수를 의미하는데, 다양한 형태의 효용함수를 취할 수 있지만, 평균-분산모형에서 널리 활용되는 지수함수 형태의 효용함수를 취한다.

수학식 3에서 제시된 효용함수를 활용할 경우 Arrow-Pratt 절대위험회피계수는 수학식 4와 같이 유도될 수 있다.

기대효용가설에 입각한다면 t 기에 작물 k를 선택할 경우 대표 농가는 수학식 2를 극대화하는 의사결정을 한다. 이를 위해 실증 자료가 존재하는 초기 시점을 t=0, 마지막 시점을 t=T로 각각 표기할 경우 기대효용에 대한 시계열 자료는 수학식 5와 같이 표시된다.

수학식 5에서 {.}는 수열(Series)을 표시하는 방식으로 시계열 자료를 의미하는 기호이다. 실증 자료가 존재하지 않는 미래 시점을 t=T+l (단, l=1,2,...)로 표시할 때, 기대효용 가설을 적용하여 대표 농가는 이하 수학식 6과 같은 의사 결정 메커니즘을 가지게 된다.

단, k는 k∈{1,2,..,K}로 작목 k에 대한 선택변수(Choice Variable)로 이산선택(Discrete Choice)에 해당된다. 즉 대표 농가는 임의의 작물에 대한 이산선택의 경우가 있을 때, t=T+1 기에 가장 큰 수익의 기대효용을 제공해 주는 작물을 선정하는 의사결정을 행한다.

수학식 6에서 각 작물별로 수익의 기대효용에 대한 예측치(Predicted Value)가 필요한데, 정형 빅데이터를 기반으로 빅데이터 분야에서 대중적으로 활용되는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 적용하여 작물별 수익 기대효용을 예측할 수 있다. 기계 학습 분야에서 최근 다양한 모형이 개발되어 적용되고 있지만, 기대효용에 대한 시계열 자료를 구축하여 이를 작물별로 예측한다는 점에서 단일시계열(Univariate Time-Series) 관련 ANN 모형의 일종인 순방향 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN) 모형을 적용하여 예측치를 구할 수 있다. 여타 신경망 모형과 마찬가지로 FFNN 모형 역시 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer) 간에 인공신경망 역할을 하는 뉴런(Neuron)이 은닉층(hidden Layer)에 위치하여 입력값을 출력값으로 변환하는 구조를 가진다. 분석의 편의를 위해 단일 은닉층이 존재한다고 가정하고 T-1 기로부터 T-P 기까지 k-작목의 기대효용이 p계 단일시계열로 표현될 경우 입력층은 수열 형태로 표시될 수 있다. 이 때 각 입력마다 다른 가중치(Weight)를 적용하면 총 입력(Total Input) 및 그에 상응하는 결과인 출력층은 수학식 7 및 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.

이때 TEU는 총 입력을 의미하며, b^k는 총 입력에서의 편향치(Bias)에 해당한다. 단일 은닉층에서 출력되는 출력값은 z^k로 표현된다. 함수 f(.)는 총 입력을 정의역으로 하는 활성화 함수(Activation Function)에 해당하며 통상적으로 사용되는 로지스틱(Logistic) 함수를 적용한다. 상술한 작물 선택 이외에도 다양한 기업의 공산품 생산 또는 상품 출시의 방향을 계산하고 그 수를 결정하는데 이용될 수 있음은 자명하다 할 것이다.

구매내역추가부(393)는, 기업 단말(400)에서 소비 트렌드 분석에 이용한 마이데이터에 구매내역을 더 요구하는 경우, 사용자 단말(100)에서 구매내역 영수증을 스캔하여 업로드하거나 구매내역 영수증까지 이용동의를 한 경우의 구매내역 데이터를 기업 단말(400)로 전송하고, 구매내역 데이터를 제공한 사용자 단말(100)로 구매내역 데이터 제공에 따른 수익을 분배할 수 있다. 예를 들어, 카드이용내역을 취합한다고 할지라도, [가맹점이름-결제금액-일시]만 기록되고 해당 가맹점에서 어떠한 물품을 구매했는지에 대한 내역이 포함되지 않는다. 예를 들어, 이마트에서 강아지 장난감, 강아지 개껌, 강아지 사료, 만두를 총 합 10만원어치 샀고, 실질적으로 거의 반려동물용품을 산 것임에도 불구하고, [이마트-유통쇼핑-10만원]으로 밖에 나오지 않아 소비분석이 정확하지 않을 수 있다.

이에 따라, 사용자 단말(100)에서 구매내역 영수증을 촬영하는 경우, 구매내역추가부(393)는, 이를 OCR(Optical Character Recognition)로 분석하여 구매내역 데이터를 생성하고, 이후 마이데이터에 카드내역이 수집되는 경우, [구매내역 데이터-카드데이터]를 날짜 및 시간으로 매칭시켜 구매내역 데이터를 더 추가하여 소비트렌드를 더욱 정확하게 분석할 수 있다. 이때, 구매내역추가부(393)는 사용자 단말(100)의 갤러리, 즉 사진저장함 폴더로 들어가서 영수증이 촬영된 사진을 검색하고, 이를 업로드받거나 OCR로 읽은 텍스트 데이터를 구매내역 데이터로 수집한 후, 업로드된 영수증이 촬영된 사진을 삭제처리할 수 있다. 이 경우 사용자는 영수증을 촬영한 사진을 별도로 삭제하지 않아도 되고, 구매내역추가부(393)는 한 번 업로드된 구매내역 데이터를 읽기 위해 사진저장함을 다시 탐색하지 않아도 된다.

이하, 상술한 도 2의 마이데이터 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3을 참조하면, (a) 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 사용자 단말(100)로부터 마이데이터의 정보제공에 동의할 때, 그 범위와 기간 등을 설정할 수 있고, 마이데이터 서비스 제공 서버(300)는 기업 단말(400)로 전달할 수 있다. (b)와 같이 기업 단말(400)에서 원하는 타겟 데이터를 설정하는 경우, 이를 만족하는 마이데이터를 추출하고, 타겟 데이터를 만족하는 마이데이터를 제공한 사용자 단말(100)로 (c)와 같이 수익을 배분할 수 있다. (d)와 같이 월 단위 정산을 해줌으로써 월급을 받는 것과 같은 효과를 줄 수 있고, 이에 따라 사용자가 스스로 참여하는 선순환을 유도할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼(가칭, MMM(Monthly Money Mydata))은 도 4a와 같이 지속적인 수익을 창출할 수 있는 마이데이터를 제공할 수 있다. 도 4b의 문제점을 개선하기 위하여 도 4c와 같은 플랫폼을 구축할 수 있으며 도 4d와 같이 수익을 배분할 수 있다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 마이데이터 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의를 받는다(S5100).

그리고, 마이데이터 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 수집하고(S5200), 기업 단말로부터 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 수신한 경우, 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 기업 단말로 제공한다(S5300).

또, 마이데이터 서비스 제공 서버는, 기업 단말로 제공된 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말로 수익을 배분한다(S5400).

상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의하고, 상기 정보제공된 마이데이터가 활용되는 경우 수익을 배분받는 적어도 하나의 사용자 단말;
정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 업로드하고, 상기 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 제공받는 기업 단말; 및
상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 정보제공에 동의를 받는 동의확인부, 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 수집하는 수집부, 상기 기업 단말로부터 정보제공이 요구되는 타겟 데이터를 수신한 경우, 상기 타겟 데이터에 대응하는 마이데이터를 추출하여 상기 기업 단말로 제공하는 정보제공부, 상기 기업 단말로 제공된 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말로 수익을 배분하는 수익배분부, 상기 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 이용하여 소비 트렌드 분석을 실시하고, 상기 소비 트렌드 분석에 대한 상기 기업 단말의 구매가 존재하는 경우, 상기 소비 트렌드 분석에 이용한 마이데이터를 제공한 적어도 하나의 사용자 단말로 수익을 분배하는 소비트렌드분석부, 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 적어도 하나의 종류의 마이데이터를 월 단위로 수집하고, 상기 기업 단말로 상기 마이데이터를 지급할 때 월 단위 마이데이터를 제공하는 단위지급부, 상기 월 단위의 월 단위 마이데이터가 지속적으로 필요한 기업 단말의 경우, 마이데이터 구독 서비스의 결제를 유도하고, 상기 사용자 단말로 월 단위로 수익을 배분하는 구독제공부, 상기 적어도 하나의 종류의 마이데이터가 금융 분야의 마이데이터인 경우, 상기 적어도 하나의 사용자 단말의 소비패턴을 고려하여 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 상기 소비패턴에 대응하는 상기 기업 단말의 오퍼(Offer)인 쿠폰을 제공하는 소비맞춤오퍼부, 상기 적어도 하나의 사용자 단말의 마이데이터가 활용된 경우, 활용된 마이데이터의 내역 및 수익금에 대한 명세를 월 단위로 상기 적어도 하나의 사용자 단말로 제공하는 명세제공부, 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 적어도 하나의 종류의 마이데이터의 제공범위를 설정받는 제공범위설정부, 상기 기업 단말에서 상기 소비 트렌드 분석에 이용한 마이데이터에 구매내역을 더 요구하는 경우, 상기 사용자 단말에서 구매내역 영수증을 스캔하여 업로드하거나 구매내역 영수증까지 이용동의를 한 경우의 구매내역 데이터를 상기 기업 단말로 전송하고, 상기 구매내역 데이터를 제공한 사용자 단말로 구매내역 데이터 제공에 따른 수익을 분배하는 구매내역추가부를 포함하는 마이데이터 서비스 제공 서버;를 포함하며,
상기 구매내역추가부는,
상기 사용자 단말에서 구매내역 영수증을 촬영하는 경우, 상기 사용자 단말에서의 사진저장함 폴더에서 영수증이 촬영된 사진을 검색하고, 상기 검색된 영수증이 촬영된 사진을 업로드받거나 OCR로 읽은 텍스트 데이터를 상기 구매내역 데이터로 수집한 후, 사용자가 영수증을 촬영한 사진을 별도로 삭제하지 않아도 되고 한 번 업로드된 구매내역 데이터를 읽기 위해 사진저장함 폴더를 다시 탐색하지 않아도 되도록 하기 위해서, 상기 영수증이 촬영된 사진을 상기 사용자 단말에서 삭제처리하며,
상기 적어도 하나의 종류의 마이데이터는,
의료, 금융, 에너지, 유통, 교통, 소상공인, 복지, 생활 및 학술 분야의 데이터를 포함하며,
상기 소비트렌드분석부는,
농가에서 농작물을 선택하는 소비 트렌드를 이용하는 경우, 시간의 변화에 따라 소비 트렌드가 어떻게 변화해 왔는지 및 어떤 방향으로 변화할 것인지를 파악하는 수요 측면, 실제 시장에 공급되는 작목별 생산량을 파악하는 공급 측면 및, 관련 시작 외적으로 영향을 줄 수 있는 대체재 및 보완재 관계 혹은 가공제품 가능성을 파악하는 시장 상황 측면을 고려하여 작목 선택 시 선정 기준을 설정하고, 상기 수요 측면 및 공급 측면에서는 분석 대상이 되는 작목에 대해 부분시장균형(Partial Market Equilibrium)을 활용한 분석을 수행하고, 상기 시장 상황 측면에서는 최종 상품에 관한 시장까지도 고려하여 일반시장균형에 기초한 연산일반균형(Computational General Equilibrium)을 활용한 분석을 수행하며, 기대효용가설(Expected Utility Hypothesis: EUH)을 이용하여 작목별로 도출되는 수익에 대한 기대효용을 평균-분산 모형(Mean-Variance Model)으로 추산하고, 상기 추산된 수익에 대한 기대효용을 시계열 자료화하여 향후 기대효용이 어떠한 추세를 보일지를 작목 선정 기준으로 설정하며, 복수의 작물 중에서 가장 큰 수익의 기대효용을 제공해 주는 작물을 선정하는 의사결정을 행하는 것을 특징으로 하는 정보제공 및 수익배분을 이용한 마이데이터 서비스 제공 시스템.
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제