KR102576380B1 - 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템 - Google Patents

뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

실시예들은 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템을 제시한다. 일 실시예에 따른 상기 방법은, 기업 단말로부터 합성 rMQR 코드에 대한 생성을 요청하는 생성 요청 메시지를 수신하고, 상기 생성 요청 메시지는 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 상품에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 rMQR 생성 모델을 통해 제1 합성 rMQR 코드를 생성하고, 상기 제1 합성 rMQR 코드는 rMQR 코드 상에 날짜가 중첩되어 표기된 형태이고, 상기 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보를 포함하는 생성 완료 메시지를 상기 기업 단말에게 전송하고, 사용자 단말에 의해 상기 제1 합성 rMQR 코드가 리드되는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보를 수신하고, 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보는 GTIN(global trade item number) 및 날짜를 포함하고, 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보에 기반하여 상기 관리 서버에 사전 저장된 상품 리스트에서 상기 GTIN 및 상기 날짜와 일치하는 상품을 상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가하고, 상기 사전 저장된 상품 리스트는 합성 rMQR 코드가 생성된 복수의 상품의 명칭, 상기 복수의 상품별 합성 rMQR 코드 생성 날짜, 상기 복수의 상품별 GTIN 및 상기 복수의 상품별 날짜를 포함하고, 상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 상기 사용자 단말에게 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR MANAGING PRODUCTS MARKED WITH A DATE OVERLAAPIED ON A RECTANGULAR MICRO QUICK RESPONSE CODE USING NEURAL NETWORKS}
본 개시의 실시예들은 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 기술에 관한 것으로, 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템에 대한 것이다.
한편, 음식이나 약품 등의 공산품의 포장에는 유통 기한 또는 제조 기한과 같은 만료 기한이나 제조 일자를 별도로 인쇄하여 공급하고 있다. 이처럼, 별도로 만료 기한이나 제조 일자를 인쇄하는 경우, 만료 기한이나 제조 일자를 인식하기 위해 OCR(optical character recognition)을 사용하거나 해당 정보가 포함된 바코드를 사용하여야 한다. 즉, 소비자가 만료 기한이나 제조 일자를 파악하기 위해 상품의 포장에 만료 기한이나 제조 일자를 바코드와 별도로 인쇄해야 하기 때문에, 만료 기한이나 제조 일자를 표기하기 위한 공간이 필요한 문제가 있다. 또한, 바코드가 손상된 경우, 바코드의 손상된 부분에 대한 정보를 인식하기가 어렵기 때문에, 손상된 바코드로부터 만료 기한이나 제조 일자를 인식되지 않을 수 있다.
이에, 만료 기한이나 제조 일자를 표기하기에 용이한 rMQR 코드에 날짜를 중첩하여 표기하는 방법이 필요하다. 나아가, 뉴럴 네트워크를 이용하여 날짜가 중첩되어 표기된 rMQR 코드가 원활하게 인식되도록 rMQR 코드를 생성하는 방법과 생성된 rMQR 코드와 연동된 상품을 관리하는 방법이 필요하다.
본 개시의 실시예들은, 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드에 날짜가 중첩되어 표기된 상품을 관리하는 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
일 실시예에 따른 관리 서버가 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드가 표기된 상품을 관리하는 방법은, 기업 단말로부터 합성 rMQR 코드에 대한 생성을 요청하는 생성 요청 메시지를 수신하고, 상기 생성 요청 메시지는 상품에 대한 정보를 포함하고, 상기 상품에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 rMQR 생성 모델을 통해 제1 합성 rMQR 코드를 생성하고, 상기 제1 합성 rMQR 코드는 rMQR 코드 상에 날짜가 중첩되어 표기된 형태이고, 상기 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보를 포함하는 생성 완료 메시지를 상기 기업 단말에게 전송하고, 사용자 단말에 의해 상기 제1 합성 rMQR 코드가 리드되는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보를 수신하고, 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보는 GTIN(global trade item number) 및 날짜를 포함하고, 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보에 기반하여 상기 관리 서버에 사전 저장된 상품 리스트에서 상기 GTIN 및 상기 날짜와 일치하는 상품을 상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가하고, 상기 사전 저장된 상품 리스트는 합성 rMQR 코드가 생성된 복수의 상품의 명칭, 상기 복수의 상품별 합성 rMQR 코드 생성 날짜, 상기 복수의 상품별 GTIN 및 상기 복수의 상품별 날짜를 포함하고, 상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 상기 사용자 단말에게 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, rMQR(rectangular micro quick response code) 코드 상에 날짜를 중첩시켜 표기함으로써, 상품을 설명하는 공간을 보다 확보할 수 있고, 상품을 구매한 사용자는 만료 기한이나 제조 날짜를 직접 확인할 수 있고, 동시에 사용자 단말을 통해 rMQR 코드를 인식시킬 수 있다.
실시예들에 따르면, 관리 서버는 상품에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 rMQR 생성 모델을 통해 합성 rMQR 코드를 생성함으로써, 사용자 단말의 활동을 고려한 인터페이스를 설정하여, 사용자의 육안으로 식별 가능하게 표기됨과 동시에 QR 코드 스캐너를 통한 인식률을 향상시킬 수 있다.
실시예들에 따르면, 관리 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 합성 rMQR 코드와 관련된 상품들 중에서 유통 기한이나 소비 기한이 임박한 제품에 대해 사용자 단말에게 알림 메시지를 전송함으로써, 사용자 단말이 보다 편리하게 재고 관리를 할 수 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따라 관리 서버가 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드가 표기된 상품을 관리하는 방법을 나타낸다.
도 4는 일 실시예에 따른 rMQR 코드에 중첩되어 표기된 날짜에 대한 예를 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 rMQR 코드가 나타내는 정보에 대한 예이다.
도 6은 일 실시예에 따라 관리 서버가 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드가 표기된 상품을 관리하는 방법에 대한 신호 교환도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 컬러 변환 모델에 대한 예이다.
도 8은 일 실시예에 따른 관리 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시 형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다. 전자 장치(101)는 클라이언트, 단말기 또는 피어로 지칭될 수도 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다.
인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
서버(108)는 전자 장치(101)가 접속되며, 접속된 전자 장치(101)로 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(108)는 회원 가입 절차를 진행하여 그에 따라 회원으로 가입된 사용자의 각종 정보를 저장하여 관리하고, 서비스에 관련된 각종 구매 및 결제 기능을 제공할 수도 있다. 또한, 서버(108)는, 사용자 간에 서비스를 공유할 수 있도록, 복수의 전자 장치(101) 각각에서 실행되는 서비스 애플리케이션의 실행 데이터를 실시간으로 공유할 수도 있다. 이러한 서버(108)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버(Web Server) 또는 서비스 서버(Service Server)와 동일한 구성을 가질 수 있다. 그러나, 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Python, Golang, kotlin 등 여하한 언어를 통하여 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. 또한, 서버(108)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 통하여 불특정 다수 클라이언트 및/또는 다른 서버와 연결되어 있고, 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템 및 그를 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 뜻하는 것이다. 또한, 서버(108)는, 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(108) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스(DB: Database, 이하 "DB"라 칭함)를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 따라서, 서버(108)는, 회원 가입 정보와, 게임에 대한 각종 정보 및 데이터를 분류하여 DB에 저장시키고 관리하는데, 이러한 DB는 서버(108)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 일반적인 서버용 하드웨어에 윈도우(windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 매킨토시(Macintosh) 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 IIS(Internet Information Server)와 유닉스환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH, TOMCAT 등을 이용하여 웹 서비스를 구현할 수 있다. 또한, 서버(108)는, 서비스의 사용자 인증이나 서비스와 관련된 구매 결제를 위한 인증 시스템 및 결제 시스템과 연동할 수도 있다.
제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 서버(108)와 전자 장치들(101, 104)을 연결하는 망(Network)을 의미한다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 LAN, WAN 등의 폐쇄형 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜, TCP, UDP(user datagram protocol) 등의 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199) 구조를 의미한다.
데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 가질 수 있다. 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신 될 수 있다. 프로그램(140)의 전부 또는 일부는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.
운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.
미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.
어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.
데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.
시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.
어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.
본 명세서에 걸쳐, 뉴럴 네트워크(neural network), 신경망 네트워크, 네트워크 함수는, 동일한 의미로 사용될 수 있다. 뉴럴 네트워크는, 일반적으로 "노드"라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 "노드"들은, "뉴런(neuron)"들로 지칭될 수도 있다. 뉴럴 네트워크는, 적어도 둘 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 뉴럴 네트워크들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 "링크"에 의해 상호 연결될 수 있다.
뉴럴 네트워크 내에서, 링크를 통해 연결된 둘 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 전술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.
하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서, 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 노드는 가중치를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 뉴럴 네트워크가 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 여기서, 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 에지 또는 링크는 뉴럴 네트워크가 원하는 기능의 수행, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변적으로 적용될 수 있는 가중치를 갖는다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 뉴럴 네트워크는, 둘 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결 되어 뉴럴 네트워크 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 뉴럴 네트워크 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망 네트워크의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망 네트워크가 존재하는 경우, 두 개의 신경망 네트워크들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.
한편, QR 코드(quick response code)는 격자 무늬 패턴으로 정보를 나타내며, 정사각형으로 이루어진 매트릭스 형식의 이차원 바코드이다. QR 코드는 종횡으로 2차원 형태를 가져서 더 많은 정보를 나타낼 수 있으며, 숫자 외에 알파벳과 한자 등의 문자 데이터를 저장할 수 있다. 또한, QR 코드는 농담의 판별이 가능한 색상으로 구성될 수 있고, QR 코드의 버전마다 최대로 포함할 수 있는 정보와 크기가 상이할 수 있다.
rMQR 코드는 QR코드와 같이 격자 무늬 패턴으로 정보를 나타내며, 정사각형이 아닌 직사각형으로 이루어진 매트릭스 형식의 2차원 코드일 수 있다. rMQR 코드는 기존 QR코드가 인쇄될 수 없었던 길고 좁은 공간에 인쇄가 가능하고, 마이크로 QR코드보다 많은 정보를 저장할 수 있다.
예를 들어, rMQR 코드는 파인더(finder) 패턴, 서브-파인더(sub-finder) 패턴, 타이밍(timing) 패턴, 얼라인먼트(alignment) 패턴 및 데이터 셀 영역을 포함할 수 있다. 파인더 패턴 및 서브-파인더 패턴은 rMQR 코드의 위치를 인식하기 위한 패턴일 수 있다. 타이밍 패턴은 각 셀의 중심 좌표를 요구하는 패턴으로, 데이터 셀의 중심 좌표를 보정하기 위해 이용될 수 있다. 이때, 타이밍 패턴은 명암이 대비되는 셀(예: 흑, 백)의 패턴이 교대로 배치된 패턴일 수 있다. 타이밍 패턴은 rMQR 코드의 직사각형 테두리 영역에 배치될 수 있다. 얼라인먼트 패턴은 패턴 심볼의 훼손을 보정하기 위한 패턴으로, 특히, 비선형 훼손을 보정하는데 효율적인 패턴이다. 예를 들어, 얼라이먼트 패턴에는 짙은 색(예: 흑색) 테두리 안에 하나의 밝은 색(예: 백색)의 고립 셀을 배치하여, 중심 좌표를 검출하기 쉬운 구조일 수 있다. 얼라인먼트 패턴은 rMQR 코드의 중심 영역의 상단 밑 하단에 하나씩 배치될 수 있다. 데이터 셀 영역은 데이터가 코드화된 영역이다. 데이터는 0과 1의 두 종류로 부호화되고, 명암이 대비되는 셀(예: 흑, 백)로 변환되어, 데이터 셀 영역 상에 심볼에 배치될 수 있다. 이때, 데이터 셀 영역은 오류 정정 기능을 가진 리드 솔로몬 부호를 포함할 수 있다. 리드 솔로몬 부호는 2가지 레벨(예: M 레벨, H 레벨)로 구성될 수 있고, M 레벨은 코드 대비 손상된 면적이 15%인 경우까지 데이터 복원이 가능하고, H 레벨은 코드 대비 손상된 면적이 30%인 경우까지 데이터 복원이 가능하다. 예를 들어, rMQR 코드에서 세로 데이터 셀의 개수는 7, 9, 11, 13, 15 또는 17개 중 어느 하나와 가로 데이터 셀의 개수는 43, 59, 77, 99, 139개 중 어느 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, rMQR 코드에서 세로 데이터 셀의 개수가 7개이고, 가로 데이터 셀의 개수가 59개인 경우, R7 * 59로 표현될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 관리 서버가 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드가 표기된 상품을 관리하는 방법을 나타낸다. 도 4는 일 실시예에 따른 rMQR 코드에 중첩되어 표기된 날짜에 대한 예를 나타낸다. 도 5는 일 실시예에 따른 rMQR 코드가 나타내는 정보에 대한 예이다. 도 3 내지 도 5의 실시예들은 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 S310에서, 관리 서버(예: 도 1의 서버(108))는 기업 단말로부터 합성 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드에 대한 생성을 요청하는 생성 요청 메시지를 수신할 수 있다.
관리 서버는 rMQR 코드에 날짜를 중첩하여 표기한 합성 rMQR 코드를 생성하고, 합성 rMQR 코드가 부착된 상품을 관리하는 서버이다. 예를 들어, 관리 서버는 기업 단말에게 합성 rMQR 코드를 생성하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버는 사용자 단말과 상품 판매 서버로부터 수신한 합성 rMQR 코드와 연동된 정보를 기반으로 관리 리스트를 결정할 수 있고, 관리 리스트를 통해 합성 rMQR 코드가 부착된 상품을 관리하는 서비스를 사용자 단말과 상품 판매 서버에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버는 기업 단말로부터 수신한 광고 정보에 따라 관리 리스트를 이용하여 사용자 단말에게 광고 컨텐츠를 제공하는 서비스를 해당 기업 단말에게 제공할 수 있다. 이하, 본 명세서에서 날짜는 연월일 뿐만 아니라 시간까지 포함할 수 있다.
기업 단말은 상품에 대한 합성 rMQR 코드를 관리 서버에 요청하는 단말이며, 관리 서버에 의해 제공되는 합성 rMQR 코드를 통한 광고 서비스를 이용하는 단말일 수 있다. 예를 들어, 기업 단말은 도 1의 전자 장치(101)를 포함할 수 있다.
사용자 단말은 관리 서버에 의해 제공되는 합성 rMQR 코드를 통한 상품 관리 서비스를 이용하는 단말일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 도 1의 전자 장치(101)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 합성 rMQR 코드를 통한 상품 관리 서비스를 이용하기 위한 사용자 인터페이스가 설치된 단말일 수 있다.
상품 판매 서버는 대형 마켓 또는 상점에서 상품을 관리하기 위해 사용하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 상품 판매 서버는 관리 서버에 의해 제공되는 합성 rMQR 코드를 통한 상품 관리 서비스를 이용할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 상품 판매 서버에 회원으로 등록된 사용자의 단말일 수 있다. 예를 들어, 상품 판매 서버는 도 1의 제1 서버(108)를 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 합성 rMQR 코드(400)는 기존 rMQR 코드 형태에 특정 날짜를 중첩하여 표기한 코드이다. 예를 들어, 합성 rMQR 코드(400)는 파인더 패턴(410), 서브 파인더 패턴(420), 심볼(430) 및 합성 날짜(440)를 포함할 수 있다.
파인더 패턴(410) 및 서브 파인더 패턴(420)은 rMQR 코드의 위치를 인식하기 위한 패턴이며, 기본 형태는 검은 정사각형 테두리 안에 검은 정사각형이 위치한 형태일 수 있다. 심볼(430)은 데이터가 0과 1의 두 종류로 부호화되고, 명암이 대비되는 형태(예: 흑, 백)로 변환되어 데이터 셀에 배치될 수 있다. 예를 들어, 심볼의 형태는 흑백의 도트 형태 데이터로 표시될 수 있다.
합성 날짜(440)는, rMRQ 코드에 중첩되어 표기된 숫자로 나타낸, 상품의 유통 기한 또는 소비 기한과 같은 만료 기한이나 제조 날짜일 수 있다. 예를 들어, 합성 날짜(400)는 rMRQ 코드의 구성에 따라 투명도가 결정될 수 있다. 이때, 합성 날짜(440)는 육안으로 식별 가능한 반면 바코드 스캐너로 스캔 시 리드되지 않게 인쇄될 수 있다. 이를 통해, 만료 기한이나 제조 날짜를 상품에 표시하는 영역에 rMRQ 코드를 배치함으로써, 상품을 설명하는 공간을 보다 확보할 수 있다. 또한, 합성 rMRQ 코드가 부착된 상품을 구매한 사용자는 만료 기한이나 제조 날짜를 직접 확인할 수 있고, 동시에 사용자 단말을 통해 rMQR 코드를 인식시킬 수 있다. 예를 들어, 합성 rMQR 코드에 사용되는 rMQR 코드의 규격은 R7 * 59이 바람직할 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 합성 날짜(440)는 rMQR 코드의 테두리 영역에서 일정 거리로 이격되어 표기될 수 있다. 이를 통해, 테두리 영역에 위치한 rMQR 코드의 타이밍 패턴(미도시)의 훼손을 방지할 수 있다.
도 5를 참조하면, 합성 rMQR 코드가 나타내는 정보(500)는 메타 데이터(510), GTIN(520) 및 날짜(530)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 합성 rMQR 코드가 나타내는 정보(500)는 rMQR 코드가 에러 보정 레벨을 중간 레벨로 설정되고, R7 * 59인 경우, 11바이트(byte), 즉, 88bit의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, GTIN(520)는 14자리 이하 숫자로 구성될 수 있다. GTIN(520)는 48 비트로 0에서 281,474,976,710,655까지 표현이 가능하다. 날짜(530)는 상품의 유통 기한 또는 소비 기한과 같은 만료 기한이나 제조 날짜를 나타내며, 2000년 1월 1일 00시 00분부터 3000년 12월 31일 23시 59분까지의 날짜를 나타낼 수 있다. 이때, 날짜(530)는 1000* 365*1440, 즉, 약 525,600,000의 숫자에 대해 32비트로 표현이 가능하다. 메타 데이터(510)는 GTIN(520)과 날짜(520) 이외의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 에러 보정 레벨을 중간 레벨로 설정되고, R7 * 59인 경우, GTIN(520)과 날짜(530)을 제외한 나머지 8비트를 4비트씩 메타 데이터(510)로 사용될 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터(510)는 날짜(530)가 유통 기한, 소비 기한 또는 제조 날짜 중 어느 하나인지를 확인하는 식별 정보를 포함할 수 있다.
생성 요청 메시지는 기업 단말이 관리 서버에게 합성 rMQR 코드에 대한 생성을 요청하는 메시지이다. 예를 들어, 생성 요청 메시지는 상품에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상품에 대한 정보는 상품의 명칭, rMQR 코드의 크기, GTIN, 날짜, 제1 식별자 및 날짜 표기 방식을 포함할 수 있다. rMQR 코드의 크기는 가로 데이터 셀의 개수와 세로 데이터 셀의 개수로 표현될 수 있다. 제1 식별자는 날짜가 상품을 제조한 제조 날짜인지 또는 상품에 대한 만료 기한인지 여부를 나타내는 값일 수 있다. 예를 들어, 만료 기한은 유통 기한 또는 소비 기한을 포함할 수 있고, 제1 식별자를 통해 유통 기한과 소비 기한도 구분될 수 있다. 날짜 표기 방식은 rMQR 코드 상에 중첩되어 표기되는 날짜에 대한 표기 방식을 나타내며, 날짜 표기 방식은 연, 월, 일에 대한 순서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 날짜 표기 방식은 기업 단말의 상품이 판매되는 국가마다 상이할 수 있다. 예를 들어, 날짜 표기 방식은 YYYY-MM-DD, DD-MM-YYYY 또는 MM-DD-YYYY 중 어느 하나의 방식을 나타내는 값일 수 있다. 예를 들어, "2023년 5월 30일"의 경우, 날짜 표기 방식은 2023-05-30, 30-05-2023 또는 05-30-2023 중 어느 하나의 방식을 나타내는 값일 수 있다.
단계 S320에서, 관리 서버는 상품에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 rMQR 생성 모델을 통해 제1 합성 rMQR 코드를 생성할 수 있다.
제1 합성 rMQR 코드는 기업 단말이 전송한 상품에 대한 정보에 따라 rMQR 코드 상에 날짜가 중첩되어 표기된 형태일 수 있다. rMQR 코드 상에 날짜가 표기된 영역을 합성 날짜라 지칭할 수 있다.
예를 들어, 상품에 대한 정보에 대한 데이터 전처리를 통해 입력 벡터가 생성될 수 있다. 입력 벡터는 데이터 셀의 패턴과 관련된 값, 날짜에 대한 값, 제1 식별자에 대한 값을 포함할 수 있다. 데이터 셀의 패턴과 관련된 값은 GTIN 값에 따라 변환된 rMQR 코드의 데이터 셀의 패턴을 나타내는 값이다. 예를 들어, 데이터 셀의 패턴과 관련된 값은 데이터 셀 영역 내 데이터 셀의 개수 값, 각 데이터 셀의 2차원 상의 좌표 값과 각 좌표 값이 흑 또는 백인지 나타내는 값을 포함할 수 있다. 날짜에 대한 값은 날짜를 나타내는 값으로, 날짜 표기 방식에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 날짜가 2023년 05월 30일이고, 날짜 표기 방식이 DD-MM-YYYY인 경우, 날짜에 대한 값은 05302023일 수 있다.
예를 들어, 입력 벡터가 rMQR 생성 모델에 입력되는 것에 기반하여 제1 합성 rMQR 코드의 설정 정보가 결정될 수 있다. 제1 합성 rMQR 코드의 설정 정보는 rMQR 코드의 데이터 셀에 표시되는 심볼의 형태 및 크기와 rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 크기, 색상 및 투명도를 포함할 수 있다.
심볼의 형태는 삼각형, 사각형, 오각형, 육각형 및 원 중에서 어느 하나의 형태일 수 있다. 심볼의 크기는 하나의 데이터 셀 내에서 심볼의 크기일 수 있다. rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 크기는 rMQR 코드에 중첩된 숫자 하나의 크기이며, 가로 데이터 셀의 개수와 세로 데이터 셀의 개수로 표현될 수 있다. 예를 들어, 도 4의 경우, rMQR 코드에 중첩된 하나의 숫자는 가로 데이터 셀 3개와 세로 데이터 셀 5 개의 크기이므로, rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 크기는 (3, 5)로 나타낼 수 있다. rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 색상은 rMQR 코드에 중첩된 숫자의 색상이고, 예를 들어, rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 색상은 유통 기한, 소비 기한 및 제조 날짜 각각에 매칭된 색상으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 유통 기한, 소비 기한 및 제조 날짜 각각에 매칭된 색상은 관리 서버에 사전 설정될 수 있다. rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 색상은 유통 기한의 경우에는 빨간색 계열의 색상일 수 있고, 소비 기한의 경우에는 노란색 계열의 색상일 수 있고, 제조 날짜인 경우에는 파란색 계열의 색상일 수 있다. 이를 통해, rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 색상을 통해 사용자는 유통 기한, 소비 기한 및 제조 날짜인지 여부를 구별할 수 있다. rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 투명도는 rMQR 코드에 중첩되어 표기된 숫자의 투명한 정도를 나타내며, 0에서 100사이의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 투명도는 두 자리 수의 16진수로 표현될 수 있다. 예를 들어, 투명도가 1%이면, '03'으로 변환되고, 투명도가 11%이면, '1C'으로 변환되고, 투명도가 85%인 경우 'D9'로 변환될 수 있다.
예를 들어, rMQR 생성 모델의 뉴럴 네트워크는 제1 입력 레이어, 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 입력 벡터 및 복수의 정답 합성 rMQR 코드의 설정 정보로 구성된 각각의 학습 데이터가 상기 제1 입력 레이어에 입력되어 상기 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 통과하여 제1 출력 벡터로 출력되고, 상기 제1 출력 벡터는 상기 제1 출력 레이어에 연결된 제1 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제1 손실함수 레이어는 상기 제1 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 제1 정답 벡터를 비교하는 제1 손실함수를 이용하여 제1 손실 값을 출력하고, 상기 rMQR 생성 모델의 파라미터가 상기 제1 손실 값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
정답 합성 rMQR 코드의 설정 정보는 정답 rMQR 코드의 데이터 셀에 표시되는 심볼의 형태 및 크기와 정답 rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 크기, 색상 및 투명도를 포함할 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 정답 rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 투명도의 최솟값은 하기 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식 1에서, 상기 Smin은 상기 투명도의 최솟값이고, 상기 는 심볼의 형태와 관련된 가중치이고, 상기 ntotal은 데이터 셀 영역 내 데이터 셀의 개수이고, nblack은 데이터 셀 영역 내 검정 데이터 셀의 개수이고, 상기 dz는 상기 데이터 셀 하나의 크기에 대한 값이고, 상기 sz는 심볼의 크기에 대한 값이고, 상기 Bdef는 상기 심볼의 기본 명도 값일 수 있다.
예를 들어, 심볼의 형태와 관련된 가중치는 0보다 크고 1 이하인 값일 수 있다. 예를 들어, 심볼의 형태가 직사각형 형태인 경우, 심볼의 형태와 관련된 가중치는 1 값일 수 있다. 심볼의 형태와 관련된 가중치는 삼각형의 경우 0.4, 오각형의 경우 0.6, 육각형의 경우 0.8 및 원의 경우 0.9로 결정될 수 있다. 예를 들어, 심볼의 기본 명도 값은 관리 서버에 사전 설정된 값일 수 있다.
이를 통해, rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜는 사용자의 육안으로 식별 가능하게 표기됨과 동시에 QR 코드 스캐너를 통한 인식률을 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 정답 합성 rMQR 코드의 설정 정보는 입력 벡터를 기반으로 생성된 복수의 합성 rMQR 코드 중에서 가장 인식률이 높은 합성 rMQR 코드에 대한 설정 정보일 수 있다. 예를 들어, 입력 벡터를 기반으로 복수의 합성 rMQR 코드가 생성될 수 있다. 복수의 합성 rMQR 코드는 심볼의 형태, 심볼의 크기, 합성 날짜의 크기 또는 합성 날짜의 투명도 중 적어도 하나가 각각 상이할 수 있다. 즉, 복수의 합성 rMQR 코드에서 합성 날짜의 색상은 유통기한, 소비기한 또는 제조날짜인지 여부에 따라 사전 설정된 색삭으로 결정되므로, 복수의 합성 rMQR 코드는 심볼의 형태, 심볼의 크기, 합성 날짜의 크기 또는 합성 날짜의 투명도 중 적어도 하나가 상이할 수 있다. 이때, 복수의 합성 rMQR 코드 각각에 대해 복수의 방향에서 합성 rMQR 코드를 인식시키고, 합성 rMQR 코드에 대해 인식을 성공한 횟수가 가장 많은 합성 rMQR 코드를 정답 합성 rMQR 코드로 결정될 수 있다.
예를 들어, 학습 데이터로 사용하는 입력 벡터와 정답 합성 rMQR 코드의 설정 정보는 하나의 세트로 구성될 수 있다. 예를 들어, 복수의 세트가 관리 서버에 사전 설정될 수 있다. 예를 들어, 복수의 세트는 크라우드 소싱을 통해 획득된 데이터일 수 있다.
단계 S33O에서, 관리 서버는 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보를 포함하는 생성 완료 메시지를 기업 단말에게 전송할 수 있다.
생성 완료 메시지는 관리 서버가 기업 단말에게 제1 합성 rMQR 코드의 생성을 완료한 것을 알리는 메시지이다. 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보는 제1 합성 rMQR 코드의 이미지를 포함할 수 있다.
단계 S340에서, 관리 서버는 사용자 단말에 의해 제1 합성 rMQR 코드가 리드되는 것에 기반하여, 사용자 단말로부터 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보를 수신할 수 있다. 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보는 GTIN 및 날짜를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말은 카메라 모듈을 통해 상기 사용자 단말에 설치된 rMQR 코드를 리드하는 어플리케이션을 이용하여 제1 합성 rMQR 코드를 리드할 수 있다. 또는, 사용자 단말은 상기 사용자 단말과 연결된 rMQR 코드 스캐너를 통해 제1 합성 rMQR 코드를 리드할 수 있다.
단계 S350에서, 관리 서버는 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보에 기반하여 상기 관리 서버에 사전 저장된 상품 리스트에서 GTIN 및 날짜와 일치하는 상품을 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가할 수 있다.
사전 저장된 상품 리스트는 관리 서버에 의해 생성된 합성 rMQR 코드와 연동된 상품에 대한 리스트이다. 예를 들어, 사전 저장된 상품 리스트는 상품별 명칭, 상품별 GTIN, 상품별 날짜 및 상품별 제1 식별자를 포함할 수 있다. 사용자 단말과 관련된 관리 리스트는 관리 서버가 사용자 단말이 보관하는 상품을 관리하기 위한 대한 리스트이다.
단계 S360에서, 관리 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 사용자 단말에게 알림 메시지를 전송할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에서 현재 날짜에서 만료 기한까지 남은 기간(제1 기간)이 사전 설정된 제1 기준 기간 이하인 제1 상품을 결정하고, 제1 상품에 대한 명칭과 제1 상품이 관리 리스트에 추가된 날짜 및 제1 상품의 제1 기간을 포함하는 알림 메시지를 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에서 제조 날짜로부터 현재 날짜까지의 기간(제2 기간)이 사전 설정된 제2 기준 기간 이상인 제2 상품을 결정하고, 제2 상품에 대한 명칭과 제2 상품이 관리 리스트에 추가된 날짜 및 제2 상품의 제2 기간을 포함하는 알림 메시지를 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 관리 서버는 상품 판매 서버로부터 제2 합성 rMQR 코드가 부착된 상품의 결제가 완료된 것 기반하여, 상품 판매 서버로부터 상기 제2 합성 rMQR 코드와 연동된 제2 정보를 포함하는 결제 완료 메시지를 수신할 수 있다. 여기서, 결제 완료 메시지는 상품 판매 서버가 제2 합성 rMQR 코드가 부착된 상품의 결제가 완료된 것을 관리 서버에게 알리는 메시지이다.
관리 서버는 결제 완료 메시지에 기반하여 사전 저장된 상품 리스트에서 제2 정보에 포함된 GTIN 및 날짜와 일치하는 상품을 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가할 수 있다. 제2 식별자는 추가 날짜가 사용자 단말에 의해 리드된 날짜인지 또는 상품 판매 서버에 의해 결제가 완료된 날짜인지 여부를 나타내는 값일 수 있다. 이때, 상품 판매 서버와 사용자 단말은 사전에 연결이 확립되어 상품 판매 서버는 사용자 단말로부터 인증 정보를 수신할 수 있다. 인증 정보는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 접근 권한을 인증하기 위해 필요한 정보일 수 있다. 예를 들어, 인증 정보는 사용자 단말의 비밀 번호 또는 사용자 단말의 생체 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 판매 서버가 사용자 단말에 대한 인증 정보를 포함하는 결제 완료 메시지를 관리 서버에게 전송하면, 관리 서버는 사용자 단말에 대한 인증 정보를 통해 사용자 단말과 관련된 관리 리스트를 변경할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말과 관련된 관리 리스트는 상품별 명칭, 상품별 GTIN, 상품별 날짜, 상품별 제1 식별자, 상품별 추가 날짜, 상품별 제2 식별자를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 관리 서버는 기업 단말로부터 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 상품에 대한 광고 정보를 포함하는 광고 요청 메시지를 수신할 수 있다. 여기서, 광고 요청 메시지는 기업 단말이 관리 서버에게 특정 상품에 대한 광고를 요청하는 메시지이다. 광고 정보는 광고 상품에 대한 정보, 광고 기간 및 광고 컨텐츠를 포함할 수 있다. 광고 상품에 대한 정보는 광고 상품의 명칭과 적어도 하나의 경쟁 상품의 명칭을 포함할 수 있다. 광고 기간은 광고를 하는 기간을 나타낼 수 있다. 광고 컨텐츠는 광고 상품을 광고하는 컨텐츠이며, 관리 서버는 해당 광고 컨텐츠를 광고 타겟으로 선정된 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
관리 서버는 광고 정보 및 복수의 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 복수의 사용자 단말 중 적어도 하나의 사용자 단말을 광고 타겟으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버는 복수의 사용자 단말과 관련된 관리 리스트 중에서 적어도 하나의 경쟁 상품의 명칭이 포함된 관리 리스트를 결정할 수 있다. 관리 서버는 적어도 하나의 경쟁 상품의 명칭이 포함된 관리 리스트에 대응하는 적어도 하나의 사용자 단말을 광고 타겟으로 결정할 수 있다.
광고 타겟의 관리 리스트에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 결제 예측 모델을 통해 광고 컨텐츠의 전송 시점이 적어도 하나의 사용자 단말별로 결정될 수 있다. 광고 타겟의 관리 리스트는 광고 타겟으로 결정된 사용자 단말과 관련된 관리 리스트이다. 예를 들어, 광고 정보 및 광고 타겟의 관리 리스트에 대한 데이터 전처리를 통해 이력 벡터가 적어도 하나의 사용자 단말별로 결정될 수 있다. 이력 벡터는 광고 기간에 대한 값, 경쟁 상품별 날짜에 대한 값, 각 날짜에 대한 제1 식별자에 대한 값, 경쟁 상품별 추가 날짜에 대한 값 및 각 추가 날짜에 대한 제2 식별자의 값을 포함할 수 있다.
관리 서버는 이력 벡터를 결제 예측 모델에 입력함으로써, 적어도 한의 사용자 단말 각각에 대한 광고 컨텐츠의 전송 시점을 결정할 수 있다.
예를 들어, 결제 예측 모델은 RNN(recurrent neural network)를 변형시킨 GRU(gated recurrent unit) 모델이 사용될 수 있다. 일반적으로 RNN은 내부에 저장된 기존 입력에 대한 히든 레이어 값이 다음 입력 값에 대한 출력에서 고려되기 때문에, 시계열적 정보를 효과적으로 모델링할 수 있다. 그러나, RNN은 과거 관측 값에 의존하는 구조이므로, 기울기가 소실(vanishing gradient)되거나 기울기가 매우 큰 값(exploding gradient)을 가지게 되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위한 모델이 LSTM(long short term memory networks)이며, LSTM 내부의 노드는 메모리 셀로 대체함으로써, 정보를 축적하거나 과거 정보의 일부를 삭제가 가능하며, 상기 RNN의 문제를 보완할 수 있다. 이러한 LSTM의 구조를 간결하게 변형하여 속도를 개선한 모델이 GRU이다.
예를 들어, GRU 모델에 사용되는 뉴럴 네트워크는 제2 입력 레이어, 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 이력 벡터 및 복수의 정답 광고 컨텐츠의 전송 시점으로 구성된 각각의 학습 데이터가 상기 제2 입력 레이어에 입력되어 상기 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 통과하여 제2 출력 벡터로 출력되고, 상기 제2 출력 벡터는 상기 제2 출력 레이어에 연결된 제2 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제2 손실함수 레이어는 상기 제2 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 제2 정답 벡터를 비교하는 제2 손실함수를 이용하여 제2 손실 값을 출력하고, 상기 결제 예측 모델의 파라미터가 상기 제2 손실 값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
예를 들어, 정답 광고 컨텐츠의 전송 시점은 경쟁 상품에 대한 날짜와 관련된 가중치를 적용한 경쟁 상품에 대한 평균 결제 주기에 따라 상이하게 결정될 수 있다. 경쟁 상품에 대한 평균 결제 주기는 경쟁 상품 각각에 대한 결제 주기를 평균한 값이다. 결제 주기는 경쟁 상품의 추가 날짜 사이의 간격일 수 있다. 경쟁 상품에 대한 날짜와 관련된 가중치는 경쟁 상품에 대한 날짜에 따른 만료 날짜가 현재 날짜와 가까울수록 작게 결정될 수 있다. 경쟁 상품에 대한 날짜에 따른 만료 날짜는 유통 기한 또는 소비 기한의 날짜일 수 있고, 제조 날짜인 경우에는 해당 경쟁 상품의 제조 날짜로부터 사전 설정된 기간 이후의 날짜일 수 있다. 여기서, 사전 설정된 기간은 경쟁 상품마다 상이할 수 있다. 경쟁 상품에 대한 날짜와 관련된 가중치는 0에서 1사이의 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 정답 광고 컨텐츠의 전송 시점은 가장 최근의 추가 날짜에 제1 값을 더한 제1 날짜와 가장 가까운 날짜인, 광고 기간 이내의 날짜로 결정될 수 있다. 예를 들어, 가장 최근의 추가 날짜에 제1 값을 더한 제1 날짜가 광고 기간 이내에 포함된 날짜인 경우, 정답 광고 컨텐츠의 전송 시점은 광고 기간 이내에 포함된 날짜로 결정될 수 있다. 제1 값은 경쟁 상품에 대한 날짜와 관련된 가중치를 적용한 경쟁 상품에 대한 평균 결제 주기일 수 있다.
예를 들어, 하나 이상의 제2 히든 레이어는 하나 이상의 GRU 블록을 포함하고, 하나의 GRU 블록은 리셋 게이트(reset gate)와 업데이트 게이트(update gate)를 포함할 수 있다. 여기서, 리셋 게이트와 업데이트 게이트는 시그모이드 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시그모이드 레이어는 시그모이드 함수()가 활성화 함수인 레이어일 수 있다. 예를 들어, 리셋 게이트 및 업데이트 게이트를 통해 히든 스테이트가 제어되고, 각 게이트와 입력에 따른 가중치들이 존재할 수 있다.
구체적으로, 예를 들어, 리셋 게이트는 과거의 정보를 리셋시키며, 이전 히든 레이어를 거쳐 도출된 가중치 r(t)는 수학식 2에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 복수의 이력 벡터가 입력 레이어에 입력되고, 상기 리셋 게이트는 입력 레이어에 입력된 값을 기반으로 생성된 현재 시점의 입력 값(xt)이 입력되면 현재 시점의 가중치 Wr와 내적하고, 입력 레이어에 입력된 값을 기반으로 생성된, 이전 시점의 히든 스테이트(h(t-1))를 이전 시점의 가중치 Ur와 내적하고, 마지막으로 두 값을 합하여 시그모이드 함수에 입력되어 결과가 0과 1 사이의 값으로 출력될 수 있다. 이러한 0과 1 사이의 값을 통해 이전 시점의 히든 스테이트 값을 얼마나 활용할 것인지 결정될 수 있다.
업데이트 게이트는 과거와 현재의 정보에 대한 최신화 비율을 결정하며, z(t)는 현재 시점의 정보의 양으로, 수학식 3에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 상기 현재 시점의 입력 값(xt)가 입력되면 현재 시점의 가중치 Wz와 내적하고, 상기 이전 시점의 히든 스테이트(h(t-1))는 이전 시점의 가중치 Uz와 내적하고, 마지막으로 두 값을 합하여 시그모이드 함수에 입력됨으로써 결과가 0과 1 사이의 값으로 출력될 수 있다. 그리고 1-z(t)를 직전 시점의 히든 레이어의 정보(h(t-1))에 곱할 수 있다.
이를 통해, z(t)는 현재 정보를 얼마나 사용할 지와 1-z(t)를 과거 정보에 대해 얼마나 사용할지를 반영할 수 있다.
리셋 게이트의 결과를 곱하여 현재 시점 t의 정보 후보군이 수학식 4에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 상기 현재 시점의 입력 값(xt)가 입력되면 현재 시점의 가중치 Wh와 내적한 값과, 상기 이전 시점의 히든 스테이트(h(t-1))는 이전 시점의 가중치 Uh와 내적하고, r(t)를 곱한 값을 합하여 tanh 함수에 입력될 수 있다.
업데이트 게이트와 후보군의 결과를 결합함으로써, 현재 시점의 히든 레이어의 가중치를 수학식 5에 의해 결정할 수 있다.
예를 들어, 업데이트 게이트의 출력 값 z(t)와 현재 시점의 히든 스테이트(h(t))를 곱한 값과 업데이트 게이트에서 버려지는 값 1-z(t)와 이전 시점의 히든 스테이트(h(t-1))을 곱한 값의 합으로 현재 시점의 히든 레이어의 가중치가 결정될 수 있다. 이러한 과정을 통해, 결제 예측 모델에 사용되는 GRU 모델을 학습시킬 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 이력 벡터에 포함된 추가 날짜의 개수가 사전 설정된 개수 미만인 경우, 관리 서버는 가장 최근의 구매한 날짜에 제2 값을 더한 제2 날짜에 가장 가까운 날짜를 정답 광고 컨텐츠의 전송 시점으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 값은 적어도 하나의 사용자 단말 각각의 제1 값을 평균한 값일 수 있다. 예를 들어, 가장 최근의 추가 날짜에 제2 값을 더한 제2 날짜가 광고 기간 이내에 포함된 날짜인 경우, 정답 광고 컨텐츠의 전송 시점은 광고 기간 이내에 포함된 날짜로 결정될 수 있다.
관리 서버는 광고 타겟에게 광고 컨텐츠를 전송할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버는 적어도 하나의 사용자 단말 각각에 대한 광고 컨텐츠의 전송 시점에 광고 컨텐츠를 전송할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따라 관리 서버가 뉴럴 네트워크를 이용하여 rMQR 코드가 표기된 상품을 관리하는 방법에 대한 신호 교환도이다. 도 7은 일 실시예에 따른 컬러 변환 모델에 대한 예이다. 도 6 및 도 7의 실시예들은 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 6을 참조하면, 단계 S601에서, 관리 서버는 기업 단말로부터 제1 합성 rMQR 코드에 대한 생성을 요청하는 생성 요청 메시지를 수신할 수 있다.
예를 들어, 생성 요청 메시지는 상품에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상품에 대한 정보는 상품의 명칭, rMQR 코드의 크기, GTIN, 날짜, 제1 식별자 및 날짜 표기 방식을 포함할 수 있다.
단계 S602에서, 관리 서버는 상품에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 rMQR 생성 모델을 통해 제1 합성 rMQR 코드를 생성할 수 있다.
관리 서버는 상품에 대한 정보에 기반하여 생성된 입력 벡터를 rMQR 생성 모델에 입력할 수 있고, rMQR 생성 모델에 의해 제1 합성 rMQR 코드의 설정 정보가 결정될 수 있다. 관리 서버는 제1 합성 rMQR 코드의 설정 정보에 따라 제1 합성 rMQR 코드를 생성할 수 있다.
단계 S603에서, 관리 서버는 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보를 포함하는 생성 완료 메시지를 기업 단말에게 전송할 수 있다.
생성 완료 메시지는 제1 합성 rMQR 코드에 대한 이미지를 포함할 수 있다.
단계 S604에서, 관리 서버는 기업 단말로부터 컬러 변환 요청 메시지를 수신할 수 있다.
여기서, 컬러 변환 요청 메시지는 합성 rMQR 코드의 파인더 패턴, 서브-파인더 패턴 및 심볼 각각에 대한 색상 및 형태의 변환을 요청하는 메시지이다. 예를 들어, 컬러 변환 요청 메시지는 기업의 브랜드 로고 이미지를 포함할 수 있다.
단계 S605에서, 관리 서버는 컬러 변환 요청 메시지 및 합성 rMQR 코드에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 컬러 변환 모델을 통해 합성 rMQR 코드를 변환할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 컬러 변환 요청 메시지 및 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보에 대한 데이터 전처리를 통해 제1 합성 rMQR 코드의 이미지에 대한 제1 이미지 벡터를 브랜드 로그 이미지에 대한 제2 이미지 벡터를 생성할 수 있다. 관리 서버는 제1 이미지 벡터 및 제2 이미지 벡터를 컬러 변환 모델에 입력함으로써, 변환된 제1 합성 rMQR 코드를 획득할 수 있다.
구체적으로, 도 7을 참조하면, 컬러 변환 모델은 생성적 적대 신경망 기반의 뉴럴 네트워크(700)를 사용할 수 있다. 생성적 적대 신경망 기반의 뉴럴 네트워크는 백본 네트워크로 비지도 학습만으로도 데이터 분포를 효과적으로 분리하여 잠재 벡터(latent vector)를 구성하고, 디스인탱글(disentangle)된 잠재 벡터로부터 고품질의 이미지를 생성하는 StyleGAN2를 사용할 수 있다. 또한, 생성적 적대 신경망 기반의 뉴럴 네트워크는 스타일 트랜스퍼(style transfer)를 사용하는 AdaIN(adaptive instance normalization)의 네트워크 구조로 구성될 수 있다. 여기서, 스타일 트랜스퍼는 제1 이미지에서 컨텐츠를 추출하고, 제2 이미지에서 스타일을 추출하여, 스타일과 컨텐츠를 합성하는 방식을 의미한다. 예를 들어, 생성적 적대 신경망 기반의 뉴럴 네트워크는 VGG(Visual Geometry Group) 인코더, AdaIN 레이어, 디코더로 구성되는 스타일 트랜스퍼 네트워크일 수 있다. 여기서, VGG 인코더는 컨벌루션 레이어와 풀링 레이어로 구성되는 기본적인 CNN이며, 16층의 레이어 또는 19층의 레이어로 구성될 수 있다. 예를 들어, 생성적 적대 신경망 기반의 뉴럴 네트워크의 AdaIN 레이어는 특징 공간(feature space)에서 하기 수학식 6을 통해 컨텐츠를 포함하는 제1 이미지에서 제1 이미지의 스타일을 빼고, 제2 이미지의 스타일을 합성할 수 있다.
상기 수학식 6에서, 상기 σ(x)는 스타일을 포함한 제2 이미지에 대한 평균이고, 상기 σ(y)는 스타일을 포함한 제2 이미지에 대한 표준 편차이고, 상기 μ(x)는 컨텐츠를 포함한 제1 이미지에 대한 평균이고, 상기 μ(y)는 컨텐츠를 포함한 제1 이미지에 대한 표준 편차일 수 있다.
예를 들어, AdaIN 레이어를 통해 생성되는 특징 t는 하기의 수학식 7에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식 7에서, 상기 f(c)함수는 컨텐츠를 포함한 제1 이미지가 VGG 인코더에 입력된 것을 나타내는 함수이고, 상기 f(s)는 스타일을 포함한 제2 이미지가 VGG 인코더에 입력된 것을 나타내는 함수일 수 있다.
이후, VGG 인코더를 통해 인코딩된 두 특징 맵을 랜덤하게 초기화된 디코더에 입력시켜, 디코더를 학습시킴으로써, 디코더는 스타일이 합성된 이미지 T(c, s)가 생성할 수 있다.
서버는 제1 합성 rMQR 코드의 이미지를 제1 이미지로 설정하고, 브랜드 로고 이미지를 제2 이미지로 설정함으로써, 생성적 적대 신경망 기반의 뉴럴 네트워크를 통해 제1 합성 rMQR 코드의 이미지에 제2 이미지의 스타일을 합성할 수 있다. 예를 들어, 변환된 제1 합성 rMQR 코드는 사전 설정된 픽셀 값으로 생성될 수 있다. 여기서, 사전 설정된 픽셀 값은 변환된 제1 합성 rMQR 코드를 인식하기 위한 픽셀 값으로, 관리 서버에 사전 설정될 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 사전 설정된 픽셀 값은 기업 단말이 광고 요청 메시지를 전송한 횟수, 관리 서버의 성능에 대한 정보 및 관리 서버와 기업 단말 사이의 통신 상태에 따라 결정될 수 있다. 관리 서버의 성능에 대한 정보는 관리 서버에 사전 저장될 수 있고, 관리 서버와 기업 단말 사이의 통신 상태는 기업 단말과의 통신을 수행하는 동안 측정될 수 있다. 예를 들어, 사전 설정된 픽셀 값은 하기 수학식 8에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식 8에서, 상기 code_pix는 상기 사전 설정된 픽셀 값이고, 상기 는 기업 단말이 광고 요청 메시지를 전송한 횟수에 따른 가중치이고, 상기 n_max은 상기 관리 서버에 연결 가능한 단말의 최대 개수이고, 상기 tr은 상기 관리 서버에 연결된 단말에 대한 평균 응답시간이고, 상기 n_avg은 상기 관리 서버에 연결되는 단말의 평균 개수이고, 상기 tth는 기준 응답시간이고, 상기 RSRP는 상기 기업 단말의 통신 상태와 관련된 값이고, 상기 RSRPth는 통신 상태와 관련된 값에 대한 기준 값이고, 상기 code_pixd는 기본 픽셀 값이고, 상기 code_pixmin는 합성 rMQR 코드를 인식하기 위해 필요한 최소 픽셀 값일 수 있다.
예를 들어, 상기 관리 서버에 연결되는 기업 단말의 평균 개수, 기준 응답시간, 통신 상태와 관련된 값에 대한 기준 값, 기본 픽셀 값 및 합성 rMQR 코드를 인식하기 위해 필요한 최소 픽셀 값은 상기 관리 서버에 사전 저장된 값일 수 있다. 예를 들어, 기업 단말이 광고 요청 메시지를 전송한 횟수에 따른 가중치는 0보다 크고 1보다 작은 값이다. 기업 단말이 광고 요청 메시지를 전송한 횟수가 클수록 가중치가 크게 결정될 수 있다. RSRP(reference signal received power)는 단말의 통신 상태를 나타내는 값으로, 음의 dB 값을 가질 수 있다. 예를 들어, RSRP의 절대 값이 클수록, 단말의 통신 상태가 불량한 것으로 결정될 수 있다.
예를 들어, max 함수는 괄호 안의 두 값 중에서 더 큰 값을 결정하는 함수이다.
이를 통해, 관리 서버는 기업 단말의 광고 서비스의 이용 빈도, 관리 서버의 성능, 단말의 통신 상태를 고려하여 합성 rMQR 코드 이미지에 대한 픽셀 값을 조정함으로써, 복수의 기업 단말들이 한번에 컬러 변환을 요청하여도 컬러 변환 서비스를 원활하게 제공할 수 있다.
단계 S606에서, 관리 서버는 변환 완료 메시지를 기업 단말에게 전송할 수 있다.
여기서, 변환 완료 메시지는 합성 rMQR 코드의 변환이 완료된 것을 알리는 메시지이다. 예를 들어, 변환 완료 메시지는 변환된 제1 합성 rMQR 코드에 대한 이미지를 포함할 수 있다.
단계 S607에서, 관리 서버는 사용자 단말에 의해 제1 합성 rMQR 코드가 리드되는 것에 기반하여, 사용자 단말로부터 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보를 수신할 수 있다.
단계 S608에서, 관리 서버는 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보에 기반하여 관리 서버에 사전 저장된 상품 리스트에서 GTIN 및 날짜와 일치하는 상품을 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가할 수 있다.
단계 S609에서, 관리 서버는 기업 단말로부터 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 상품에 대한 광고 정보를 포함하는 광고 요청 메시지를 수신할 수 있다. 광고 정보는 광고 상품에 대한 정보, 광고 기간 및 광고 컨텐츠를 포함할 수 있다. 광고 상품에 대한 정보는 광고 상품의 명칭과 적어도 하나의 경쟁 상품의 명칭을 포함할 수 있다.
단계 S610에서, 관리 서버는 광고 컨텐츠를 광고 타겟으로 선정된 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 복수의 사용자 단말과 관련된 관리 리스트 중에서 적어도 하나의 경쟁 상품의 명칭이 포함된 관리 리스트를 결정할 수 있다. 관리 서버는 적어도 하나의 경쟁 상품의 명칭이 포함된 관리 리스트에 대응하는 적어도 하나의 사용자 단말을 광고 타겟으로 결정할 수 있다.
광고 타겟의 관리 리스트에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 결제 예측 모델을 통해 광고 컨텐츠의 전송 시점이 적어도 하나의 사용자 단말별로 결정될 수 있다.
단계 S611에서, 관리 서버는 상품 판매 서버로부터 제2 합성 rMQR 코드가 부착된 상품의 결제가 완료된 것 기반하여, 상품 판매 서버로부터 상기 제2 합성 rMQR 코드와 연동된 제2 정보를 포함하는 결제 완료 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S612에서, 상품 판매 서버와 사용자 단말은 사전 연결이 확립될 수 있다. 예를 들어, 상품 판매 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트를 관리 서버를 통해 변경하기 위해, 사용자 단말을 상품 판매 서버에 등록시킴으로써, 사전 연결될 수 있다.
또는, 예를 들어, 연결이 확립된 상태인 경우, 단계 S612이 생략될 수 있다.
단계 S613에서, 관리 서버는 결제 완료 메시지에 기반하여 사전 저장된 상품 리스트에서 제2 정보에 포함된 GTIN 및 날짜와 일치하는 상품을 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가할 수 있다.
단계 S614에서, 관리 서버는 알림 메시지를 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에서 현재 날짜에서 만료 기한까지 남은 기간(제1 기간)이 사전 설정된 제1 기준 기간 이하인 제1 상품을 결정하고, 제1 상품에 대한 명칭과 제1 상품이 관리 리스트에 추가된 날짜 및 제1 상품의 제1 기간을 포함하는 알림 메시지를 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에서 제조 날짜로부터 현재 날짜까지의 기간(제2 기간)이 사전 설정된 제2 기준 기간 이상인 제2 상품을 결정하고, 제2 상품에 대한 명칭과 제2 상품이 관리 리스트에 추가된 날짜 및 제2 상품의 제2 기간을 포함하는 알림 메시지를 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
단계 S615에서, 관리 서버는 알림 메시지를 상품 판매 서버에게 전송할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 상품 판매 서버와 관련된 관리 리스트에서 현재 날짜에서 만료 기한까지 남은 기간(제1 기간)이 사전 설정된 제1 기준 기간 이하인 제1 상품을 결정하고, 제1 상품에 대한 명칭과 제1 상품이 관리 리스트에 추가된 날짜 및 제1 상품의 제1 기간을 포함하는 알림 메시지를 상품 판매 서버에게 전송할 수 있다. 상품 판매 서버와 관련된 관리 리스트는 상품별 명칭, 상품별 GTIN, 상품별 날짜 및 상품별 제1 식별자를 포함할 수 있다.
예를 들어, 관리 서버는 상품 판매 서버와 관련된 관리 리스트에서 제조 날짜로부터 현재 날짜까지의 기간(제2 기간)이 사전 설정된 제2 기준 기간 이상인 제2 상품을 결정하고, 제2 상품에 대한 명칭과 제2 상품이 관리 리스트에 추가된 날짜 및 제2 상품의 제2 기간을 포함하는 알림 메시지를 상품 판매 서버에게 전송할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 관리 서버의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 8의 일 실시예는 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 관리 서버(800)는 프로세서(810), 통신부(820) 및 메모리(830)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 6에 도시된 구성 요소 모두가 관리 서버(800)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 6에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 관리 서버(800)가 구현될 수도 있고, 도 6에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 관리 서버(800)가 구현될 수도 있다. 예를 들어, 일부 실시예에 따른 관리 서버(800)는 프로세서(810), 통신부(820) 및 메모리(830) 이외에 사용자 입력 인터페이스(미도시), 출력부(미도시) 등을 더 포함할 수도 있다.
프로세서(810)는, 통상적으로 관리 서버(800)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(810)는 하나 이상의 프로세서를 구비하여, 관리 서버(800)에 포함된 다른 구성 요소들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는, 메모리(830)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 통신부(820) 및 메모리(830) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(810)는 메모리(830)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 3 내지 도 7에 기재된 관리 서버(800)의 기능을 수행할 수 있다.
통신부(820)는, 관리 서버(800)가 다른 장치(미도시) 및 서버(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 다른 장치(미도시)는 관리 서버(800)와 같은 컴퓨팅 장치이거나, 센싱 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 통신부(820)는 네트워크를 통해, 다른 전자 장치로부터의 사용자 입력을 수신하거나, 외부 장치로부터 외부 장치에 저장된 데이터를 수신할 수 있다.
예를 들어, 통신부(820)는 적어도 하나의 장치와 연결을 확립하기 위한 메시지를 송수신할 수 있다. 통신부(820)는 프로세서(810)에서 생성된 정보를 서버와 연결된 적어도 하나의 장치에게 전송할 수 있다. 통신부(820)는 서버와 연결된 적어도 하나의 장치로부터 정보를 수신할 수 있다. 통신부(820)는 적어도 하나의 장치로부터 수신한 정보에 대응하여, 수신한 정보와 관련된 정보를 전송할 수 있다.
메모리(830)는, 프로세서(810)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(830)는 서버에 입력된 정보 또는 네트워크를 통해 다른 장치로부터 수신된 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(830)는 프로세서(810)에서 생성된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(830)는 관리 서버(800)로 입력되거나 관리 서버(800)로부터 출력되는 정보를 저장할 수도 있다.
메모리(830)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 관리 서버가 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 rMQR(rectangular micro quick response code) 코드가 표기된 상품을 관리하는 방법에 있어서,
    기업 단말로부터 합성 rMQR 코드에 대한 생성을 요청하는 생성 요청 메시지를 수신하는 단계;
    상기 생성 요청 메시지는 상품에 대한 정보를 포함하고,
    상기 상품에 대한 정보에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 rMQR 생성 모델을 통해 제1 합성 rMQR 코드를 생성하는 단계;
    상기 제1 합성 rMQR 코드는 rMQR 코드 상에 날짜가 중첩되어 표기된 형태이고,
    상기 제1 합성 rMQR 코드에 대한 정보를 포함하는 생성 완료 메시지를 상기 기업 단말에게 전송하는 단계;
    사용자 단말에 의해 상기 제1 합성 rMQR 코드가 리드되는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말로부터 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보를 수신하는 단계;
    상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보는 GTIN(global trade item number) 및 날짜를 포함하고,
    상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 제1 정보에 기반하여 상기 관리 서버에 사전 저장된 상품 리스트에서 상기 GTIN 및 상기 날짜와 일치하는 상품을 상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가하는 단계;
    상기 사전 저장된 상품 리스트는 합성 rMQR 코드가 생성된 복수의 상품의 명칭, 복수의 상품별 합성 rMQR 코드 생성 날짜, 복수의 상품별 GTIN 및 복수의 상품별 날짜를 포함하고,
    상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 상기 사용자 단말에게 알림 메시지를 전송하는 단계를 포함하는,
    방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 상품에 대한 정보는 상품의 명칭, rMQR 코드의 크기, GTIN, 날짜, 제1 식별자 및 날짜 표기 방식을 포함하고,
    상기 제1 식별자는 날짜가 상품을 제조한 제조 날짜인지 또는 상품에 대한 만료 기한인지 여부를 나타내는 값이고,
    상기 상품에 대한 정보에 대한 데이터 전처리를 통해 입력 벡터가 생성되고,
    상기 입력 벡터는 데이터 셀의 패턴과 관련된 값, 날짜에 대한 값, 제1 식별자에 대한 값을 포함하고,
    상기 입력 벡터가 상기 rMQR 생성 모델에 입력되는 것에 기반하여 상기 제1 합성 rMQR 코드의 설정 정보가 결정되고,
    상기 제1 합성 rMQR 코드의 설정 정보는 rMQR 코드의 데이터 셀에 표시되는 심볼의 형태 및 크기와 rMQR 코드에 중첩되어 표기되는 날짜의 크기 및 투명도를 포함하는,
    방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 rMQR 생성 모델의 뉴럴 네트워크는 제1 입력 레이어, 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함하고,
    복수의 입력 벡터 및 복수의 정답 합성 rMQR 코드의 설정 정보로 구성된 각각의 학습 데이터가 상기 제1 입력 레이어에 입력되어 상기 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 통과하여 제1 출력 벡터로 출력되고, 상기 제1 출력 벡터는 상기 제1 출력 레이어에 연결된 제1 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제1 손실함수 레이어는 상기 제1 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 제1 정답 벡터를 비교하는 제1 손실함수를 이용하여 제1 손실 값을 출력하고, 상기 rMQR 생성 모델의 파라미터가 상기 제1 손실 값이 작아지는 방향으로 학습되고,
    정답 합성 rMQR 코드의 설정 정보는 입력 벡터를 기반으로 생성된 복수의 합성 rMQR 코드 중에서 가장 인식률이 높은 합성 rMQR 코드에 대한 설정 정보인,
    방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 기업 단말로부터 상기 제1 합성 rMQR 코드와 연동된 상품에 대한 광고 정보를 포함하는 광고 요청 메시지를 수신하는 단계;
    상기 광고 정보는 광고 상품에 대한 정보, 광고 기간 및 광고 컨텐츠를 포함하고,
    상기 광고 정보 및 복수의 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 기반하여 복수의 사용자 단말 중 적어도 하나의 사용자 단말을 광고 타겟으로 결정하는 단계; 및
    상기 광고 타겟에게 상기 광고 컨텐츠를 전송하는 단계를 더 포함하되,
    상기 광고 타겟의 관리 리스트에 기반하여 뉴럴 네트워크를 이용하는 결제 예측 모델을 통해 상기 광고 컨텐츠의 전송 시점이 상기 적어도 하나의 사용자 단말 각각에 대해 결정되는,
    방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상품 판매 서버로부터 제2 합성 rMQR 코드가 부착된 상품의 결제가 완료된 것 기반하여, 상기 상품 판매 서버로부터 상기 제2 합성 rMQR 코드와 연동된 제2 정보를 포함하는 결제 완료 메시지를 수신하는 단계; 및
    상기 결제 완료 메시지에 기반하여 상기 사전 저장된 상품 리스트에서 상기 제2 정보에 포함된 GTIN 및 날짜와 일치하는 상품을 상기 사용자 단말과 관련된 관리 리스트에 추가하는 단계를 더 포함하되,
    상기 관리 리스트는 상품별 명칭, 상품별 GTIN, 상품별 날짜, 상품별 제1 식별자, 상품별 추가 날짜, 상품별 제2 식별자를 포함하고,
    상기 제2 식별자는 추가 날짜가 사용자 단말에 의해 리드된 날짜인지 또는 상품 판매 서버에 의해 결제가 완료된 날짜인지 여부를 나타내는 값인,
    방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102625839B1 (ko) * 2023-08-30 2024-01-16 주식회사 시원금속 뉴럴 네트워크를 이용하여 3차원 가상 공간에 인테리어와 관련된 금속 제품을 배치하는 방법 및 장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102472815B1 (ko) * 2021-06-28 2022-12-01 주식회사 후니즈 입출입 관리 장치 및 그 방법

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