KR102592531B1 - 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법에 있어서, 백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출 단계; 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화 단계; 상기 소상공인 그룹화 단계가 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청 단계; 및 상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이 외에도 본 문서를 통해 파악되는 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체{METHOD, DEVICE AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR MATCHING SALES CHANNELS TO BRAND CONCEPTS CREATED THROUGH GROUPING OF SMALL BUSINESS OWNERS}

본 발명은 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신 시, 업체 정보에서 속성 정보를 추출하여, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 속성 정보를 분류한 후, 분류된 속성 정보에 따라 소상공인 계정을 매칭해 그룹화를 완료하고, 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보와 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 저작자 계정에게 제공해 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉 정보를 생성하도록 하고, 브랜드 컨셉 정보와 의뢰업체 정보 간의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 그룹화된 소상공인 계정과 매칭하여, 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청해 확인 결과를 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 기술에 관한 것이다.

중소기업은 대기업 대비 물적, 인적 자원 부족으로 판로 개척에 어려움을 겪고 있다. 그 결과 뛰어난 아이디어 및 기술력을 토대로 제품화에 성공하더라도 판로를 확보하지 못해 파산 등 실패에 직면하는 경우가 빈번하다. 정부는 자금, 인력, R&D 수출 등의 기업 애로에 대해서 적극 지원해왔으나 판로는 시장 영역(한정된 파이 나누기)이라는 이유로 조달 시장 진출 및 수위탁 관계 개선 등 제한적으로 접근해왔다. 그러나, 코로나 바이러스로 인해 비대면화, 유통 채널 복잡다기화 및 구독 경제 확산 등의 이유로 시장 내 유통 시장의 환경변화 가속화가 발생함에 따라 중소 기업의 판로 애로가 심화되고 있는 추세이다.

이에 따라, 플랫폼 기업에서는 중소 기업의 판로 개척을 쉽게 빠르고 지원하기 위한 다양한 기술들을 개발하고 있다.

일 예로서, 한국등록특허 10-2367312(이커머스 플랫폼을 이용한 공급자 및 소비자 매칭 서비스 제공방법)에는 소비자가 목적, 희망지역, 참여인원 등의 조건을 달아 입찰 공고를 내면, 실시간으로 공급자들이 그에 맞는 응찰 경쟁을 벌여 소비자와 공급자를 매칭하는 기술이 개시되어 있다.

그러나, 상술한 선행기술에서는 단순히 소비자의 단말기와 공급자의 단말기를 매칭하는 플랫폼 서비스를 제공하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신 시, 업체 정보에서 속성 정보를 추출하여, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 속성 정보를 분류한 후, 분류된 속성 정보에 따라 소상공인 계정을 매칭해 그룹화를 완료하고, 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보와 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 저작자 계정에게 제공해 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉 정보를 생성하도록 하고, 브랜드 컨셉 정보와 의뢰업체 정보 간의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 그룹화된 소상공인 계정과 매칭하여, 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청해 확인 결과를 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 기술은 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.

이에 본 발명은 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법을 통해 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신 시, 업체 정보에서 속성 정보를 추출하여, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 속성 정보를 분류한 후, 분류된 속성 정보에 따라 소상공인 계정을 매칭해 그룹화를 완료하고, 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보와 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 저작자 계정에게 제공해 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉 정보를 생성하도록 하고, 브랜드 컨셉 정보와 의뢰업체 정보 간의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 그룹화된 소상공인 계정과 매칭하여, 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청해 확인 결과를 그룹화된 소상공인 계정에게 공지함으로써, 빠르고 간편하게 의뢰업체와 같은 대형 매장에 소상공인의 운영 업체의 입점을 지원하는 것에 그 목적이 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법에 있어서, 백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출 단계; 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화 단계; 상기 소상공인 그룹화 단계가 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청 단계; 및 상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 업체 정보는, 상기 운영 업체의 사업자 등록증 정보, 상기 운영 업체의 주소 정보, 상기 운영 업체의 규모 정보, 상기 운영 업체의 마스코트 정보, 상기 운영 업체의 연혁 정보 및 상기 운영 업체의 대표 색상 정보를 포함하는 사업자 정보; 및 상기 운영 업체의 강점 정보, 상기 운영 업체가 판매하는 상품 세부 정보, 상기 운영 업체의 매출 정보, 상기 운영 업체의 공장 보유 여부 정보, 상기 운영 업체의 공장 규모 정보 및 상기 운영 업체가 판매하는 상품에 대한 판매 타입 정보를 포함하는 업체 심사 정보;를 포함하는 것이 바람직하다.

상기 속성 정보 추출 단계는, 지정된 속성 정보 카테고리에 포함된 키워드를 기반으로, 상기 사업자 정보 및 상기 업체 심사 정보에 포함된 세부 정보 및 상기 신청 심사 시 상기 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자의 면접 정보 중 일부를 상기 속성 정보로 추출하거나 상기 복수 개의 소상공인 계정으로부터 수신받은 운영 업체에 대한 실사 정보를 상기 속성 정보로 추출하는 것이 가능하다.

상기 소상공인 그룹화 단계는, 상기 속성 정보 추출 단계에 의해 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 상기 추출된 속성 정보를 상기 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 항목에 대응되도록 분류하여, 상기 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 항목대로 분류된 속성 정보에 대응하는 소상공인 계정만을 식별하고, 상기 식별된 소상공인 계정을 매칭해 상기 기획된 컨셉에 대한 운영 업체의 그룹화를 완료하는 것이 가능하다.

상기 컨셉 제작 요청 단계는, 상기 소상공인 그룹화 단계의 기능 수행이 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공함과 동시에 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 제공하는 정보 제공 전달 단계; 및 상기 정보 제공 전달 단계가 완료된 상태에서, 상기 저작자 계정으로부터 상기 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보를 관리자 계정에게 제공하여, 상기 관리자 계정으로 하여금 상기 제공된 브랜드 컨셉 정보를 검토하도록 하는 컨셉 정보 검토 단계;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 가이드 정보는, 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체를 상기 의뢰업체에 입점시키기 위한 브랜드 컨셉 정보 생성 시, 상기 저작자 계정에 의해 활용되는 정보로서, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 기반한 요청 사항이 포함된 정보이되, 상기 브랜드 컨셉 정보는, 상기 저작자 계정이 상기 가이드 정보를 활용해 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 기반으로 제작한 브랜드 컨셉에 대응하는 정보로서, 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각의 운영 업체에 대한 브랜드 명, 브랜드 이미지, 브랜드 상품 컨셉, 브랜드 서비스 컨셉, 브랜드 대표 글꼴, 브랜드 대표 컬러 및 브랜드 대표 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 것이 가능하다.

상기 입점 여부 공지 단계는. 상기 컨셉 정보 검토 단계의 기능 수행에 의해 상기 브랜드 컨셉 정보의 검토가 완료되는 경우, 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘을 기반으로, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보와 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계를 분석하는 상관 관계 분석 단계; 상기 상관 관계의 분석이 완료되면, 상기 분석 결과에 기반한 상관 관계 수치가 상기 지정된 수치를 초과하는지 여부를 확인하여, 상기 상관 관계 수치가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체를 식별하여, 상기 식별된 의뢰업체에 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체를 매칭해 상기 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체에 대한 입점 여부의 확인을 요청하는 업체 매칭 단계; 및 상기 업체 매칭 단계의 기능 수행에 의해 상기 의뢰업체로부터 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체의 입점 여부에 대한 응답을 수신하는 경우, 상기 수신된 응답을 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 결과 공지 단계;를 포함하는 것이 가능하다.

상기 의뢰업체 정보는, 상기 의뢰업체 각각이 작성한 정보로서, 입점 가능한 운영 업체의 업종 정보, 입점 가능한 운영 업체에서 판매해야 되는 상품에 대한 상품 정보, 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보, 상기 공간 정보에 기반한 영역에 포함된 인접 브랜드 정보, 운영 업체 입점 시 구비해야 되는 시설 정보, 임직원 서비스 마인드 정보 및 입점 시 설치해야 되는 인테리어에 대한 인테리어 정보를 포함하는 것이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치에 있어서, 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출부; 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화부; 상기 소상공인 그룹화부의 기능 수행이 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청부; 및 상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 적어도 하나의 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터-판독가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은; 백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출 단계; 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화 단계; 상기 소상공인 그룹화 단계가 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청 단계; 및 상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명인 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법은 소상공인 계정으로부터 수신된 업체 정보에서 속성 정보를 추출한 후, 추출한 속성 정보를 기획된 컨셉에 따라 분류해 소상공인 계정을 그룹화시키고, 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 기획된 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보로 변환해 의뢰업체 정보와의 상관 관계에 따라 소상공인과 의뢰업체 간의 판로를 매칭해줌으로써, 신속하고 간편한 판로 매칭 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 상관 관계에 따라 소상공인과 의뢰업체 간의 판로 매칭을 진행하기 때문에, 의뢰업체는 원하는 조건을 갖춘 소상공인의 운영 업체를 의뢰업체 내에 입점시켜 의뢰업체를 방문하는 고객에게 다양한 제품 및 서비스를 제공할 수 있고, 소상공인의 운영 업체는 유동 인구가 많은 의뢰업체 내에 입점해 매출을 증대시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치의 속성 정보 추출부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치의 소상공인 그룹화부를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법의 컨셉 제작 요청 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법의 입점 여부 공지 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법은 속성 정보 추출 단계(S101 단계), 소상공인 그룹화 단계(S103 단계), 컨셉 제작 요청 단계(S105 단계) 및 입점 여부 공지 단계(S107 단계)를 포함할 수 있다.

S101 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 적어도 하나의 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 복수 개의 소상공인 계정은 적어도 하나의 의뢰업체에 판로 매칭되기 위해 신청 심사가 통과된 계정으로써, 그룹화가 적용되는 구성일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 의뢰업체는, 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체를 상기 의뢰업체에서 운영 및 관리하는 공간에 원하는 조건으로 입점시키기를 희망하는 업체일 수 있다. 이 때, 상기 의뢰업체는 유통업체 및 행사 요청사를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 유통업체로서, 백화점, 대형 쇼핑몰, 프리미엄 아울렛 등을 포함할 수 있으며, 행사 요청사로서, 관공서, 기획사 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복수 개의 소상공인 계정으로부터 상기 업체 정보를 수신할 수 있다. 상기 업체 정보는 상기 복수 개의 소상공인 계정의 사용자 각각이 운영하는 운영 업체에 대한 정보로서, 운영 업체의 사업자 등록증 정보, 운영 업체의 주소 정보, 운영 업체의 규모 정보(예: 종업원수, 사무실 규모 및 보유 장비), 운영 업체의 마스코트 정보(예: 운영 업체의 대표 캐릭터), 운영 업체의 연혁 정보 및 운영 업체의 대표 색상 정보를 포함하는 사업자 정보를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 사업자 정보는 운영 업체의 기업 이념 정보, 로고 정보도 포함할 수 있다.

또한, 상기 업체 정보는 상기 사업자 정보뿐만 아니라, 운영 업체의 강점 정보(예: SNS 및 커뮤니티에서 운영 업체에 대한 긍정적인 평판 정보), 운영 업체가 판매하는 상품 세부 정보(예: 상품 이미지, 상품 종류, 상품 가격, 시그니처 상품, 상품 사용 가이드, 상품 주요 구매 연령대 등), 운영 업체의 매출 정보(예: 영업이익, 순이익 등), 운영 업체의 공장 보유 여부 정보(예: 공장 보유 여부, 공장 보유 시 주소 정보), 운영 업체의 공장 규모 정보(예: 종업원 수, 구비된 설비, 일 생산량, 공장 평수 등), 운영 업체가 판매하는 상품에 대한 판매 타입 정보(예: 직접 생산 타입, 사입 타입, OEM 타입 등)를 포함하는 업체 심사 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 업체 정보에서 지정된 속성 정보 카테고리에 포함된 키워드(예: 매출 규모, 기업 이념, 타켓 소비자 연령대, 사회에 대한 기업 이미지 등)를 기반으로, 속성 정보를 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 소상공인 그룹화 단계(S103 단계)를 수행할 수 있다.

S103 단계에서, 상기 프로세서는 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 속성 정보를 분류한 후, 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기획된 컨셉은 본 발명에 대응하는 시스템을 관리하는 관리자 계정에 의해 기획되는 컨셉으로써, 의뢰업체에 그룹화된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체를 입점시키기 위해 브랜드 컨셉을 제작하기 위한 구성일 수 있다. 또한, 상기 기획된 컨셉은 상기 관리자 계정에 의해 기획되지만, 상기 의뢰업체에 포함된 유통업체 및 행사 요청사 중 하나로부터 컨셉 제작 의뢰를 받아 기획될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 컨셉 조건은 상기 기획된 컨셉에 따라 설정되는 구성으로써, 예를 들어, 타켓 소비자의 연령대, 제품의 종류, 제품의 개성(예: 가족적, 퓨전, 재미있는), 고객과의 관계(예: 고객에게 특정 이미지(친밀함)을 연상시키도록 하는 관계), 로고의 색상, 기능적 제안(예: 맛 좋은 햄버거, 햄버거와 음료는 가격 대비 높은 가치를 제공), 정서적 가치(예: 아이들 또는 가족 간의 행사의 재미 및 특별한 시간을 느끼도록 함)을 포함하는 구성일 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는 상기 기 설정된 컨셉 조건에 포함된 구성에 대응하는 내용을 도출하기 위해 상기 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 구성(항목)에 대응되도록 상기 속성 정보를 분류할 수 있다. 예를 들어, 상기 업체 심사 정보에 포함된 운영 업체가 판매하는 상품 세부 정보는 타켓 소비자의 연령대 구성(항목)으로 분류될 수 있으며, 상기 운영 업체의 강점 정보는 상기 제품의 개성 항목, 고객과의 관계 항목, 기능적 제안 항목, 정서적 가치 항목으로 분류될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 속성 정보의 분류가 완료되면, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭해 그룹화를 완료할 수 있다.

예를 들어, 상기 프로세서는 상기 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 포함된 구성(항목)에 대응되도록 속성 정보의 분류가 완료되면, 상기 분류된 속성 정보에 기반한 소상공인 계정이 제1 소상공인 계정 및 제2 소상공인 계정인 것으로 식별할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 제1 소상공인 계정 및 제2 소상공인 계정을 상기 기 설정된 컨셉 조건을 충족하는 계정으로 판단하여, 상기 제1 소상공인 계정 및 제2 소상공인 계정을 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대한 그룹으로 매칭해 그룹화를 완료할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 소상공인 그룹화 단계(S103 단계)가 완료되면, 상기 컨셉 제작 요청 단계(S105 단계)를 수행할 수 있다.

S105 단계에서, 상기 프로세서는 상기 소상공인 그룹화 단계(S103 단계)가 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 저작자 계정으로 하여금 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 가이드 정보는 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체를 상기 의뢰업체에 입점시키기 위한 브랜드 컨셉 정보 생성 시, 상기 저작자 계정에 의해 활용되는 정보로서, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 기반한 요청 사항이 포함된 정보일 수 있다.

보다 자세하게, 상기 요청 사항은 상기 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 구성(항목)에 포함된 내용 정보일 수 있다. 예를 들어, 상기 요청 사항은 상기 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 구성(항목)인 타켓 소비자의 연령대(20대 ~ 40대), 제품의 종류(햄버거), 제품의 개성(가족적, 퓨전, 재미있는), 고객과의 관계(고객에게 특정 이미지(친밀함)을 연상시키도록 하는 관계), 로고의 색상(붉은 계열 선호), 기능적 제안(맛 좋은 햄버거, 햄버거와 음료는 가격 대비 높은 가치를 제공), 정서적 가치(아이들 또는 가족 간의 행사의 재미 및 특별한 시간을 느끼도록 함)에 포함된 내용 정보가 반영되도록 요청하는 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 브랜드 컨셉은 상기 그룹화된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체를 상기 의뢰업체에 입점시키기 위하여, 상기 저작자 계정에 의해 마케팅된 브랜드의 컨셉일 수 있다.

이에 따라, 상기 저작자 계정은 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하여, 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 상기 프로세서에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 브랜드 컨셉 정보는 상기 저작자 계정이 상기 가이드 정보를 활용해 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 기반으로 제작한 브랜드 컨셉에 대응하는 정보로서, 그룹화된 소상공인 계정 각각의 운영 업체에 대한 브랜드 명, 브랜드 이미지, 브랜드 상품 컨셉, 브랜드 서비스 컨셉, 브랜드 대표 글꼴, 브랜드 대표 컬러 및 브랜드 대표 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 구성일 수 있다. 또한, 상기 브랜드 컨셉 정보는 이후에 후술할 의뢰업체 정보에 포함된 항목과 동일한 항목을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료되면, 입점 여부 공지 단계(S107 단계)를 포함할 수 있다.

S107 단계에서, 상기 프로세서는 상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료되면, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청할 수 있다. 이후, 상기 프로세서는 상기 의뢰업체로부터 수신된 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 의뢰업체 정보에 포함된 세부 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계를 기 저장된 상관 관계 알고리즘을 통해 분석하여, 분석 결과에 대응하는 상관 관계 수치가 상기 지정된 수치를 초과하는지 여부를 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 지정된 수치는 상기 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 요청하기 위한 기준치일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 의뢰업체 정보는 상기 의뢰업체 각각이 작성한 정보로서, 입점 가능한 운영 업체의 업종 정보, 입점 가능한 운영 업체에서 판매해야 되는 상품에 대한 상품 정보, 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보, 상기 공간 정보에 기반한 영역에 포함된 인접 브랜드 정보, 운영 업체 입점 시 구비해야 되는 시설 정보, 임직원 서비스 마인드 정보 및 입점 시 설치해야 되는 인테리어에 대한 인테리어 정보를 포함할 수 있다. 즉, 상기 의뢰업체 정보는 상기 의뢰업체가 그룹화된 소상공인 계정의 사용자에게 요구하는 조건이 포함된 정보일 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 기 저장된 상관 관계 알고리즘에 대한 자세한 설명은 도 5에서 설명하도록 한다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청할 수 있다.

이에 따라, 상기 프로세서는 상기 의뢰업체로부터 상기 요청에 대한 응답을 수신하여, 상기 수신된 응답에 기반한 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치의 속성 정보 추출부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치는 속성 정보 추출부(200)(예: 도 1의 속성 정보 추출 단계(S101 단계)와 동일한 기능 수행))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 속성 정보 추출부(200)는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보(207)를 상기 업체 정보에서 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 업체 정보는 사업자 정보(201) 및 업체 심사 정보(203)를 포함할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 사업자 정보(201)는 운영 업체의 사업자 등록증 정보, 운영 업체의 주소 정보, 운영 업체의 규모 정보, 운영 업체의 마스코트 정보, 운영 업체의 연혁 정보 및 운영 업체의 대표 색상 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 업체 심사 정보(203)는 운영 업체의 강점 정보, 운영 업체가 판매하는 상품 세부 정보, 운영 업체의 매출 정보, 운영 업체의 공장 보유 여부 정보, 순영 업체의 공장 규모 정보 및 운영 업체가 판매하는 상품에 대한 판매 타입 정보를 포함할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 운영 업체의 강점 정보는 상기 소상공인 계정으로부터 수신될 수 있으나, 상기 속성 정보 추출부(200)가 인터넷 상에 등록된 복수 개의 정보(예: 게시글, 블로그 글, 뉴스 기사 등) 중 상기 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 검색을 실시(예: 사업자 정보를 활용해 검색 실시)하여, 검색 결과를 기 저장된 감성 분석 알고리즘을 통해 분석해 상기 강점 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 속성 정보 추출부(200)는 상기 운영 업체의 강점 정보 획득 시, 상기 검색 결과를 기 저장된 자연어 처리 알고리즘을 통해 확인할 수 있다. 이 때, 상기 속성 정보 추출부(200)는 상기 강점 정보 획득 시, 자연어 처리가 완료된 게시글 및 뉴스 중 적어도 하나에 대하여 멀티모달 신경망(multimodal NN) 및 한국어 기반의 버트(BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델의 감성분석 알고리즘을 통해 검색 결과에 대한 감성 프로세스를 실시할 수 있다.

예를 들어, 상기 멀티모달 신경망은 텍스트를 포함하는 게시글 및 뉴스에 대해서 처리가 가능한, 즉 텍스트 처리 알고리즘 및 이미지 처리 알고리즘이 포함된 신경망 처리를 위한 구성이다. 해당 신경망은 특히 다종의 생체 신호를 이용한 딥러닝 기반 감정 분류 등에 사용되어, 다종의 데이터를 기반으로 일 결과를 도출하기 위해서 사용되는 모델로 이해된다.

또한, 상기 게시글 및 뉴스에 이미지가 포함되어 있는 경우, 상기 속성 정보 추출부(200)는 이미지에 대한 딥 러닝 적용을 통한 감성분석에 사용될 수 있는 단어 추출 방식이 사용될 수 있다. 또는 이미지 자체에 대한 감성 트리 등을 이용한 감성분석 알고리즘을 적용할 수 있다.

예를 들어, 이미지를 통한 감성 분석 알고리즘은 감성 트리를 이용한 알고리즘을 예로 들 수 있다. 이는 이미지를 감성으로 긍정, 부정, 중립의 구분 감성을 트리 형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 긍정, 부정, 중립이고 2차는 긍정, 부정 중립에 대한 세분화 이미지 감성(예: 긍정의 경우, 행복, 즐거움, 흥미, 부정의 경우, 좌절, 불쾌감, 짜증, 관심 없음, 중립의 경우, 긍정과 부정에 해당되지 않은 감정표현)으로 구분한다. 3개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긍정, 부정, 중립 값 변화에 따라 3개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅으로 명도대비의 입력된 값에 따라 "긍정"을 "부정" 또는 "부정"을 "중립" 및 "긍정"으로 감성적 변화를 줄 수 있다.

예를 들어, 상기 속성 정보 추출부(200)는, 게시글 및 뉴스에 텍스트가 포함된 경우, 텍스트를 기반으로 한 감성분석 알고리즘으로써, 예를 들어 상술한 버트 모델을 통해 상기 게시글 및 뉴스에 대한 감성분석 프로세스를 수행할 수 있다. 이 때의 감성분석 알고리즘은 머신 러닝 및 단어(keyword) 기반 분석 알고리즘일 수 있다.

상기와 관련하여, 머신러닝 기반의 감성분석은 예를 들어, 회귀 분석을 통한 사전 구축 방식이 있다. 일반적으로 게시글 및 뉴스에는 평점을 부여하는데, 이렇게 평점을 레이블링 된 데이터에 회귀 분석 모델을 적용하여 각 단어에 대한 감성 사전을 구축하며, 구축한 이후에는 교차 검증을 통해 감성 사전으로서의 타당한 성능을 지니는지를 평가된 감성분석의 한 종류일 수 있다. 상기 프로세서는 상기 머신러닝 기반의 감성분석을 통해 상기 게시글 및 뉴스를 분석 시, 검증을 통해 구축된 사전의 성능이 확보된 상태에서 컨텐츠에 대한 감성 분석을 수행할 수 있게 된다.

한편 Semi-supervised 방식이 있다. 지도 학습과 비지도 학습의 중간인 준지도 학습(Semi-supervised Learning)을 통해 상기 감성 사전을 구축하기도 한다. 준지도 학습 기반의 방법은 2가지 세부 방법으로 나뉘게 된다. 첫 번째는 감 성 그래프(Sentiment graph)를 이용하는 방식이다. 고차원 단어를 저차원으로 임베딩한 후에 거리를 기반으로 각 단어 사이의 네트워크를 구축한다. 감성 점수가 확실한 수 개의 단어를 미리 레이블링(Pre-labeled sentiment words)한 뒤에 공간 상의 위치에 따라 나머지 단어의 감성 점수를 측정한다.

보다 자세하게, "흑자", "우수", "선정", "급증" 등을 긍정으로 "적자", "이슈", "불만", "아쉬움" 등을 부정으로, 그리고 "평탄", "일정", "지정된", 과 같이 중립으로 미리 레이블링 하고 그리고 이들과의 관계로부터 나머지 단어의 감정 점수를 매기게 되어 감성분석을 수행하게 된다.

준지도 학습을 통한 두 번째 접근 방식은 자가 학습(self-training)이다. 이 방법 역시 상기 감성 그래프 방법과 같이, 복수 갱의 특정 단어는 미리 레이블링 된 상태이다. 이 어휘로만 분류기를 학습한 뒤에 정답이 없는 어휘에 분류기를 적용하여 결과의 신뢰도가 높으면 정답으로 지정한 후, 학습기를 재학습하는 방식이다. 반복 학습 횟수가 늘어날수록 레이블링 되는 단어가 더 많아질 수 있다.

RNTN(Recursive Neural Tensor Network) 방법 역시 사용될 수 있다. 여기서의 R은 Recursive(재귀적인)를 나타내는 단어로 RNN에서 사용되는 Recurrent(순환하는)와는 다른 의미를 가지고 있다. RNTN은 두 가지 벤치마크 모델이 있다. 첫 번째는 RecursiveNN으로서, 각 단어를 아래와 같이 구조적으로 나타낸 이후 각 단어를 구(Phrase)로 하나씩 결합하면서 감성이 어떻게 나타내는 지를 계속해서 학습한다. 일 논문에서는 긍정과 부정을 25단계로 구분하였으며, 동일한 구에 대해서는 3명이 평가한 결과물의 평균을 사용하여 레이블링 한다. 여기서 재귀적(Recursive)이라는 수식어를 사용하는 이유는 각 단어 혹은 구마다 동일한 가중치를 적용하기 때문이다.

두 번째는 MV-RNN(Matrix-Vector Recursive Neural Network) 이다. 이 방법은 더 긴 문장의 문맥을 행렬에 저장하여 기존 RecursiveNN의 한계점을 해결하고자 한다. 그리고 두 벤치마크 모델을 결합하여 텐서로 쌓아 나타낸 것이 바로 아래의 RNTN이다. RNTN은 일반적으로 각각의 벤치마크 모델보다 성능이 더 좋다. 특히 "but"등의 단어로 두 문장이 이어져 있거나 복잡한 부정 표현(High-level Negation)이 문장에 존재하는 경우에 기존 모델보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타낸다.

한편 버트 모델은, 구글에서 개발한 NLP(자연어처리) 사전 훈련 기술이며, 특정 분야에 국한된 기술이 아니라 모든 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 내는 범용 랭귀지 모델(Language Model)이다. 11개 이상의 자연어처리 과제에서 BERT가 최첨단 성능을 발휘하고 있어, 최근 언어처리에 매우 적합한 모델로 각광받고 있는 모델일 수 있다.

특정 과제를 수행하기 위한 모델의 성능은, 데이터가 충분히 많다면 Embedding이 큰 영향을 미치게 되며, 단어의 의미를 잘 표현하는 벡터로 표현하는 Embedding된 단어들이 훈련과정에서 당연히 좋은 성능을 낼 것이다. 이 임베딩 과정에서 BERT를 사용하는 것이고, BERT는 특정 과제를 하기 전 사전 훈련 Embedding을 통해 특정 과제의 성능을 더 좋게 할 수 있는 언어모델로 이해될 수 있다.

BERT등장 이전에는 데이터의 전처리 임베딩을 Word2Vec, GloVe, Fasttext 방식을 많이 사용했지만, 요즘의 고성능을 내는 대부분의 모델에서 BERT를 많이 사용하고 있다.

버트 모델에서는 인풋 텍스트 데이터를 Token Embedding, Segment Embedding 및 Position Embedding을 통해 처리한다. Token Embedding은 Word Piece 임베딩 방식으로서 각 Char(문자) 단위로 임베딩을 하고, 자주 등장하면서 가장 긴 길이의 sub-word를 하나의 단위로 만든다. 자주 등장하지 않는 단어는 다시 sub-word로 만든다. 이는 이전에 자주 등장하지 않았던 단어를 모조리 'OOV'처리하여 모델링의 성능을 저하했던 'OOV'문제도 해결할 수 있다.

Segment Embedding에서는 토큰 시킨 단어들을 다시 하나의 문장으로 만드는 작업을 수행한다. BERT에서는 두개의 문장을 구분자([SEP])를 넣어 구분하고 그 두 문장을 하나의 Segment로 지정하여 입력한다. BERT에서는 이 한 세그먼트를 512 sub-word 길이로 제한하는데, 한국어는 보통 20 sub-word가 한 문장을 이룬다고 하며 대부분의 문장은 60 sub-word가 넘지 않는다고 하니 BERT를 사용할 때, 하나의 세그먼트에 128로 제한하여도 충분히 학습이 가능하다.

Position Embedding에 있어서 버트는 Transformer 모델의 일부만을 사용한다. Transformer란 CNN, RNN 과 같은 모델 대신 Self-Attention 이라는 모델을 사용하는 모델이다. BERT는 Transformer의 인코더, 디코더 중 인코더만 사용합니다.

Self Attention은 입력의 위치를 고려하지 않고 입력 토큰의 위치 정보를 고려한다. 그래서 Transformer모델에서는 Sinusoid 함수를 이용하여 Positional encoding을 사용하고 BERT는 이를 따서 Position Encoding을 사용한다. 즉 Token의 순서대로 임베딩을 수행하는 것이다.

BERT는 위 세가지 임베딩을 합치고 이에 Layer정규화와 Dropout을 적용하여 입력으로 사용한다.

데이터들을 임베딩하여 훈련시킬 데이터를 모두 인코딩 하였으면, 사전훈련(Pre-Training)을 시킨다. 즉 본 발명에서 상기 프로세서는, 버트 모델을 적용하여, 버트 모델은 기존의 특정 스페시픽(Specific)한 분야의 분석 모델을 사용하지 않고, 제너럴(General)한 모델을 먼저 제시한 뒤 이를 Fine Tuning하여 해당 태스크를 수행하는 알고리즘을 도출한다. 즉, 버트 모델에 대한 프리 트레이닝(Pre-training)을 진행하고, 검색 결과에 기반한 게시글 및 뉴스를 이용하여 상기 버트 모델에 대한 파인 튜닝(Fine tuning)을 통해 상기 버트 모델을 지속적으로 학습시키는 것이다.

기존의 방법들은 보통 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 학습하여 다음 단어를 예측하는 방식이거나, 예측할 단어의 좌우 문맥을 고려하여 예측하는 방식을 사용한다. 하지만 BERT는 언어의 특성을 잘 학습하도록, MLM(Masked Language Model) 및 NSP(Next Sentence Prediction) 두가지 방식을 사용한다.

MLM은 입력 문장에서 임의로 토근을 버리고(Mask처리) 해당 토큰을 맞추는 방식으로 학습을 진행하게 되고, NSP는 두 문장이 주어졌을 때, 두 문장의 순서를 예측하는 방식으로서, 두 문장 간 관련이 고려되야 하는 NLI와 QA의 파인 튜닝을 위해 두 문장의 연관을 맞추는 학습을 진행한다.

프리 트레이닝 이후에는 상기와 같이 학습된 언어모델을 전이학습시키는 Fine tuning 과정이 수행된다. 즉 프리트레인을 마친 단어 임베딩(문장임베딩)은 말뭉치의 의미적 문법적 정보를 충분히 담고 있고, 다운스트림 태스크를 수행하기 위한 파인튜닝 추가학습을 통해 임베딩을 다운스트림 태스크에 맞게 업데이트 하게 된다. 전이학습은 BERT의 언어 모델의 출력에 추가적인 모델을 쌓아 만든다. 일반적으로 복잡한 CNN, LSTM, Attention을 쌓지 않고 간단한 DNN만 쌓아도 성능이 잘 나오며 별 차이가 없다고 알려져 있다.

ERT를 각 Task에 쓰기위해서는 먼저 문장 쌍 분류 문제로 두 문장을 하나의 입력으로 넣고 두 문장간 관계를 구하거나, 한 문장을 입력으로 넣고 문장의 종류를 분류하거나, 문장이나 문단 내에서 원하는 정답 위치의 시작과 끝을 구하거나, 입력 문장 Token들의 개체명(Named entity recognigion)을 구하거나 품사(Part-of-speech tagging) 를 구한다.

이때, 상기 속성 정보 추출부(200)는 해당 파인튜닝을 이용하여 입력 문장에 대한 긍부정 분류를 수행하게 되는데, 파인튜닝으로 입력 문장의 종류(긍/부정)를 분류하는 task의 경우 classification layer가 추가되어 문장에 대한 수치나 단어 등의 키워드에 따라서 긍부정을 분류하고, 이때 파라미터로서, Batch Size, Epoch, Max Sequence Length, Dropout Rate, Learning Rate 등이 설정되어 사용될 수 있다.

즉, 상기 속성 정보 추출부(200)는 기 저장된 감성분석 알고리즘을 통해 게시글 및 뉴스 내의 텍스트 및 이미지를 분석하여, 분석 결과로 추출되는 단어가 상기 기 저장된 감성분석 알고리즘에 기반한 감성 사전 중 긍정 카테고리, 부정 카테고리 및 중립 카테고리 중 어느 감성 카테고리에 포함되는지를 식별하는 감성분석 프로세스를 수행하여, 상기 게시글 및 뉴스를 통해 운영 업체에 대한 감성분석의 결과 값을 획득할 수 있다.

이에 따라, 상기 속성 정보 추출부(200)는 상기 감성분석의 결과 값을 통해 상기 운영 업체에 대한 강점 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 속성 정보 추출부(200)는 지정된 속성 정보 카테고리(205)에 포함된 키워드를 기반으로, 사업자 정보(201) 및 업체 심사 정보(203)에 포함된 세부 정보 및 상기 신청 심사 시 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자에 대한 면접 정보 중 일부를 상기 속성 정보(207)로 추출하거나 상기 복수 개의 소상공인 계정으로부터 수신받은 운영 업체에 대한 실사 정보를 상기 속성 정보(207)로 추출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 지정된 속성 정보 카테고리(205)는 상기 업체 정보 또는 상기 면접 정보에서 상기 속성 정보(207)를 추출하기 위한 필수 키워드를 포함하고 있는 구성일 수 있다. 상기 지정된 속성 정보 카테고리(205)에 포함된 키워드는 관리자 계정에 의해 관리되는 구성일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 면접 정보는 상기 소상공인 계정의 사용자가 상기 신청 심사에 기반한 면접 수행 시 수집된 정보일 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 속성 정보 추출부(200)는 상기 지정된 속성 정보 카테고리(205)에 포함된 키워드를 기반으로, 상기 면접 정보에서 필요한 속성 정보(207)를 추출하거나 상기 면접 정보 자체를 상기 속성 정보(207)로 식별할 수 있다.

또한, 상기 실사 정보는 사용자가 운영 업체에 대한 사진을 촬영해 상기 속성 정보 추출부(200)에게 제공하는 정보일 수 있다. 이 때, 상기 속성 정보 추출부(200)는 상기 소상공인 계정으로부터 수신된 실사 정보를 상기 운영 업체에 대한 속성 정보(207)로 식별하거나 상기 기 저장된 감성분석 알고리즘을 통해 분석함으로써, 실사 정보에 기반한 강점 정보(예: 다른 강점 정보)를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 속성 정보(207)는, 저작자 계정이 기획된 컨셉에 기반한 가이드 정보를 기반으로 브랜드 컨셉을 제작 및 제작된 브랜드 컨셉 대응되는 브랜드 컨셉 정보를 생성 시 활용하는 정보일 수 있다. 즉, 상기 속성 정보(207)는 상기 업체 정보에서 추출되는 텍스트 및 이미지로 구성된 정보일 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치의 소상공인 그룹화부를 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치는 소상공인 그룹화부(300)(예: 도 1의 소상공인 그룹화 단계(S103 단계)와 동일한 기능 수행))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 소상공인 그룹화부(300)는 속성 정보(301)의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건(303)에 따라 상기 속성 정보(301)를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보(301)에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료할 수 있다.

보다 자세하게, 상기 소상공인 그룹화부(300)는 속성 정보 추출부(예: 도 2의 속성 정보 추출부(200))의 기능 수행에 의해 속성 정보(301)의 추출이 완료되면, 추출된 속성 정보를 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건(303)에서 요구하는 항목에 대응되도록 분류하여, 기 설정된 컨셉 조건(303)에서 요구하는 항목대로 분류된 속성 정보(301)에 대응하는 소상공인 계정만을 식별하고, 식별된 소상공인 계정을 매칭해 기획된 컨셉에 대한 운영 업체의 그룹화를 완료할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기획된 컨셉은 본 발명에 대응하는 시스템을 관리하는 관리자 계정에 의해 기획되는 컨셉으로써, 의뢰업체에 그룹화된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체를 입점시키기 위해 브랜드 컨셉을 제작하기 위한 구성일 수 있다. 또한, 상기 기획된 컨셉은 상기 관리자 계정에 의해 기획되지만, 상기 의뢰업체에 포함된 유통 업체 및 행사 요청사 중 하나로부터 컨셉 제작 의뢰를 받아 기획될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 컨셉 조건(303)은 상기 기획된 컨셉에 따라 설정되는 구성으로써, 예를 들어, 타켓 소비자의 연령대 항목, 제품의 종류 항목, 제품의 개성 항목, 고객과의 관계 항목, 로고의 색상 항목, 기능적 제안 항목(예: 고객에게 제공되는 상품의 기능), 정서적 가치 항목(예: 고객에게 제공되는 상품 또는 서비스로부터 발생하는 정서적 감성)을 포함하는 구성일 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 기 설정된 컨셉 조건(303)에 포함된 항목은 속성 정보(301)를 분류하기 위해 기준이 되는 항목일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 관리자 계정에 의해 상기 기획된 컨셉이 변경되는 경우, 상기 기 설정된 컨셉 조건(303)에 포함된 항목 또한 변경될 수 있다. 상기 변경되는 항목은 상기 관리자 계정에 의해 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 소상공인 그룹화부(300)는 상기 기 설정된 컨셉 조건(303)에 포함된 항목에 대응되도록 상기 속성 정보(301)를 분류할 수 있다. 예를 들어, 상기 업체 심사 정보에 포함된 운영 업체가 판매하는 상품 세부 정보(예: 소비자 연령대 정보도 포함)는 타켓 소비자의 연령대 항목으로 분류될 수 있으며, 상기 운영 업체의 강점 정보는 상기 제품의 개성 항목, 고객과의 관계 항목, 기능적 제안 항목, 정서적 가치 항목으로 분류될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 소상공인 그룹화부(300)는 상기 속성 정보(301)를 상기 기 설정된 컨셉 조건(303)에 포함된 항목에 대응되도록 분류 완료하면, 상기 기 설정된 컨셉 조건(303)에서 요구하는 항목대로 분류된 속성 정보(301)에 대응하는 소상공인 계정을 식별하고, 상기 식별된 소상공인 계정을 매칭함으로써, 상기 기획된 컨셉에 대한 운영 업체(예: 매칭된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체)의 그룹화를 완료할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법의 컨셉 제작 요청 단계를 설명하기 위한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법은 컨셉 제작 요청 단계(예: 도 1의 컨셉 제작 요청 단계(S105 단계))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 컨셉 제작 요청 단계는 소상공인 그룹화 단계(예: 도 1의 소상공인 그룹화 단계(S103 단계))가 완료되면, 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 단계일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 컨셉 제작 요청 단계는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 단계로서, 정보 제공 전달 단계(S401 단계) 및 컨셉 정보 검토 단계(S403 단계)를 포함할 수 있다.

S401 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 소상공인 그룹화 단계의 기능 수행이 완료되면, 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공함과 동시에 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 저작자 계정은 브랜드 컨셉을 제작하여, 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 상기 프로세서에게 제공할 수 있다. 이 때, 상기 저작자 계정은 상기 프로세서로부터 제공받은 가이드 정보에 기반하여, 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 브랜드 컨셉을 제작하고, 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 상기 프로세서에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 브랜드 컨셉 정보는 상기 저작자 계정이 상기 가이드 정보를 활용해 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 기반으로 제작한 브랜드 컨셉에 대응하는 정보로서, 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각의 운영 업체에 대한 브랜드 명, 브랜드 이미지, 브랜드 상품 컨셉, 브랜드 서비스 컨셉, 브랜드 대표 글꼴, 브랜드 대표 컬러 및 브랜드 대표 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 정보일 수 있다. 또한, 상기 브랜드 컨셉 정보는 상술한 정보뿐만 아니라 업종 정보에 포함된 세부 정보들도 포함된 상태일 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 저작자 계정은 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각에 대한 브랜드 컨셉 정보를 상기 프로세서에게 제공하거나 상기 그룹화된 소상공인 계정의 그룹에 대한 브랜드 컨셉 정보를 상기 프로세서에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 정보 제공 전달 단계(S401 단계)의 기능 수행이 완료되면, 컨셉 정보 검토 단계(S403 단계)를 수행할 수 있다.

S403 단계에서, 상기 프로세서는 상기 정보 제공 전달 단계(S401 단계)가 완료된 상태에서, 저작자 계정으로부터 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보를 관리자 계정에게 제공하여, 상기 관리자 계정으로 하여금 상기 제공된 브랜드 컨셉 정보를 검토하도록 요청할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 브랜드 컨셉 정보를 수신 시, 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보를 상기 관리자 계정에게 제공함으로써, 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보가 상기 기 설정된 컨셉 조건에 따라 제작되었는지를 상기 관리자 계정에게 검토하도록 요청할 수 있다.

이에 따라, 상기 관리자 계정은 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보를 검토함으로써, 그룹화된 소상공인 계정의 사용자 각각이 운영하는 운영 업체 또는 상기 그룹화된 소상공인 계정의 그룹에 대한 브랜드 컨셉을 검토할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법의 입점 여부 공지 단계를 설명하기 위한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법은 입점 여부 공지 단계(예: 도 1의 입점 여부 공지 단계(S107 단계))를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 입점 여부 공지 단계는 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 단계일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 입점 여부 공지 단계는 상술한 기능을 수행하기 위한 세부 단계로서, 상관 관계 분석 단계(S501 단계), 업체 매칭 단계(S503 단계) 및 입점 결과 공지 단계(S505 단계)를 포함할 수 있다.

S501 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 컨셉 정보 검토 단계(예: 도 4의 컨셉 정보 검토 단계(S403 단계))의 기능 수행에 의해 상기 브랜드 컨셉 정보의 검토가 관리자 계정에 의해 완료되는 경우, 상기 관리자 계정으로부터 상기 브랜드 컨셉 정보의 검토를 완료하였다는 입력을 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 입력을 수신하는 경우, 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘을 기반으로, 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계를 분석할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 의뢰업체 정보는 상기 의뢰업체에 포함된 유통 업체 및 행사 기획사 각각에서 작성한 정보로서, 입점 가능한 운영 업체의 업종 정보(예: 베이커리 업종), 입점 가능한 운영 업체에서 판매해야 되는 상품에 대한 상품 정보(예: 판매하는 상품의 종류, 가격, 일일 생산량), 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보(예: 의뢰업체 공간 중 4층 B 블록), 공간 정보에 기반한 영역에 포함된 인접 브랜드 정보(예: B 블록에 위치한 브랜드), 운영 업체 입점 시 구비해야 되는 시설 정보(예: 소화기, 온도 체크기), 임직원 서비스 마인드 정보 및 입점 시 설치해야 되는 인테리어에 대한 인테리어 정보를 포함할 수 있다. 즉, 상기 의뢰업체 정보는 상기 의뢰업체에 입점을 희망하는 운영 업체들이 충족해야 되는 조건을 개시한 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘은 상기 의뢰업체 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계를 분석하여, 상기 상관 관계의 분석 결과에 대한 상관 관계 수치를 도출하는 알고리즘일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘은 지도 학습 알고리즘, 준지도 학습 알고리즘, 비지도 자율 학습 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 상기 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘은 상기 의뢰업체에 그룹화된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체가 입점 가능한 상관 관계를 가지고 있는지를 판단하기 위해 의뢰업체 정보 및 브랜드 컨셉 정보 간의 관계를 학습하는 알고리즘일 수 있다.

이에 따라, 상기 상관 관계 분석 알고리즘은 ANN 모델(artificial neural network model), CNN 모델(convolution neural network model) 및 RNN 모델(recurrent neural network model)을 포함할 수 있으며, 이 외에도 다양한 모델의 알고리즘을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘을 통해 상기 의뢰업체 정보에 포함된 세부 정보(예: 입점 가능한 운영 업체의 업종 정보, 입점 가능한 운영 업체에서 판매해야 되는 상품에 대한 상품 정보, 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보, 상기 공간 정보에 기반한 영역에 포함된 인접 브랜드 정보, 운영 업체 입점 시 구비해야 되는 시설 정보, 임직원 서비스 마인드 정보 및 입점 시 설치해야 되는 인테리어에 대한 인테리어 정보)와 상기 브랜드 컨셉 정보에 포함된 세부 정보(예: 브랜드 명, 브랜드 이미지, 브랜드 상품 컨셉, 브랜드 서비스 컨셉, 브랜드 대표 글꼴, 브랜드 대표 컬러 및 브랜드 대표 패턴) 간의 상관 관계를 분석할 수 있다.

예를 들어, 상기 프로세서는 상기 브랜드 컨셉 정보에 기반한 업체 정보를 확인하여, 그룹화된 소상공인 계정의 운영하는 운영 업체가 "빵"을 판매하는 것을 식별할 수 있으며, 브랜드 상품 컨셉이 "고급화"인 것을 식별할 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘을 통해 다수 개의 의뢰업체 정보 중 제1 의뢰업체 정보를 확인하여, 제1 의뢰업체 정보에 기반한 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보를 확인하여, 의뢰업체가 3층 B 블록에 입점 가능한 운영 업체를 요구하는 것을 확인할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 제1 의뢰업체 정보에 기반한 인접 브랜드 정보를 확인하여, 3층 B 블록에 입점한 인접 브랜드가 고급화된 디저트를 판매하는 것을 식별할 수 있다.

이에 따라, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘을 통해 상기 제1 의뢰업체 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계가 존재(예: 제1 의뢰업체 정보에 기반한 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보 및 인접 브랜드 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보에 기반한 상품 정보 및 브랜드 상품 컨셉 정보 간의 상관 관계가 존재)하는 것으로 확인할 수 있다.

이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 의뢰업체 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 존재하는 상관 관계에 상관 관계 수치를 부여하기 위해 기 저장된 상관 관계 수치 테이블에 저장된 복수 개의 수치 정보 중 상기 존재하는 상관 관계에 대응하는 수치 정보를 식별하여, 상기 식별된 수치 정보에 포함된 상관 관계 수치를 상기 제1 의뢰업체 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계에 부여할 수 있다.

상기와 관련하여, 상기 복수 개의 수치 정보는 의뢰업체 정보에 기반한 세부 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보에 기반한 세부 정보 간의 상관 관계에 따라 상관 관계 수치가 매칭되어 있는 정보로써, 다양한 상관 관계에 따라 서로 다른 수치의 상관 관계 수치가 매칭된 상태일 수 있다.

이 때, 상기 상관 관계 수치는 상기 의뢰업체 정보에 기반한 세부 정보 중 제1 세부 정보에 상기 브랜드 컨셉 정보에 기반한 세부 정보 중 제1 세부 정보 간의 상관 관계에 기반한 상관 관계 수치보다 상기 의뢰업체 정보에 기반한 세부 정보 중 제1 세부 정보에 상기 브랜드 컨셉 정보에 기반한 세부 정보 중 제1 세부 정보 및 제2 세부 정보 간의 상관 관계에 기반한 상관 관계 수치가 더 클 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 의뢰업체 정보에 기반한 세부 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보에 기반한 세부 정보 간의 상관 관계 분석 시, 그룹화된 소상공인의 그룹뿐만 아니라 상기 그룹에 포함된 소상공인 각각의 브랜드 컨셉 정보와 상기 의뢰업체 정보에 기반한 세부 정보 간의 상관 관계를 분석할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 상관 관계 분석 단계(S501 단계)의 기능 수행이 완료되면, 업체 매칭 단계(S503 단계)를 수행할 수 있다.

S503 단계에서, 상기 프로세서는 상기 상관 관계의 분석이 완료되면, 상기 분석 결과에 기반한 상관 관계 수치가 지정된 수치를 초과하는지 여부를 확인하여, 상기 상관 관계 수치가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체를 식별할 수 있다. 상기와 관련하여, 상기 지정된 수치는 브랜드 컨셉 정보에 대응하는 그룹화된 소상공인 계정의 사용자가 운영하는 운영 업체(예: 제1 운영 업체)를 상관 관계가 존재하는 의뢰업체에 입점 가능한지 여부를 확인하기 위한 기준치일 수 있다.

예를 들어, 상기 프로세서는 제1 의뢰업체 정보와 상기 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계에 기반한 상관 관계 수치가 지정된 수치인 80점을 초과하는 경우, 상기 제1 의뢰업체 정보에 대응하는 제1 의뢰업체를 식별할 수 있다. 이에 따라, 상기 브랜드 컨셉 정보에 대응하는 제1 운영 업체는 상기 제1 의뢰업체에 입점 가능한지 여부를 확인 가능한 최소 기준을 만족한 상태일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 식별된 의뢰업체에 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각의 운영하는 운영 업체를 매칭해 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각의 운영하는 운영 업체에 대한 입점 여부의 확인을 요청할 수 있다.

예를 들어, 상기 프로세서는 상기 제1 의뢰업체에 상기 제1 운영 업체를 매칭한 후, 상기 제1 의뢰업체에게 상기 제1 운영 업체에 기반한 적어도 하나의 운영 업체에 대한 입점이 가능한지 여부를 확인하도록 요청할 수 있다. 이 때, 상기 제1 의뢰업체는 상기 제1 운영 업체에 기반한 적어도 하나의 운영 업체만 입점을 허가하거나 상기 제1 의뢰업체에 기반한 그룹의 입점을 허가할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 업체 매칭 단계(S503 단계)의 기능 수행이 완료되면, 입점 결과 공지 단계(S505 단계)를 수행할 수 있다.

S505 단계에서, 상기 프로세서는 상기 업체 매칭 단계(S503 단계)의 기능 수행에 의해 의뢰업체로부터 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체의 입점 여부에 대한 응답을 수신하는 경우, 수신된 응답을 그룹화된 소상공인 계정에게 공지할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 의뢰업체로부터 수신된 응답을 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지함으로써, 상기 그룹화된 소상공인 계정이 상기 의뢰업체에 입점 가능한지 여부를 확인하도록 할 수 있다.

예를 들어, 상기 프로세서는 제1 의뢰업체로부터 수신된 응답을 상기 제1 운영 업체에 공지함으로써, 상기 제1 운영 업체에 포함된 그룹화된 소상공인 계정에게 상기 제1 의뢰업체에 입점 가능한지 여부를 확인하도록 할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 5에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 6에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripEHRal interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 6의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 6에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 6에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 6에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 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 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 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 기술 분야에서 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, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시 예에 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 실시 예를 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 광 기록 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 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법에 있어서,
   백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출 단계;
   상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화 단계;
   상기 소상공인 그룹화 단계가 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청 단계; 및
   상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 업체 정보는,
   상기 운영 업체의 사업자 등록증 정보, 상기 운영 업체의 주소 정보, 상기 운영 업체의 규모 정보, 상기 운영 업체의 마스코트 정보, 상기 운영 업체의 연혁 정보 및 상기 운영 업체의 대표 색상 정보를 포함하는 사업자 정보; 및
   상기 운영 업체의 강점 정보, 상기 운영 업체가 판매하는 상품 세부 정보, 상기 운영 업체의 매출 정보, 상기 운영 업체의 공장 보유 여부 정보, 상기 운영 업체의 공장 규모 정보 및 상기 운영 업체가 판매하는 상품에 대한 판매 타입 정보를 포함하는 업체 심사 정보;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 속성 정보 추출 단계는,
   지정된 속성 정보 카테고리에 포함된 키워드를 기반으로, 상기 사업자 정보 및 상기 업체 심사 정보에 포함된 세부 정보 및 상기 신청 심사 시 상기 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자의 면접 정보 중 일부를 상기 속성 정보로 추출하거나 상기 복수 개의 소상공인 계정으로부터 수신받은 운영 업체에 대한 실사 정보를 상기 속성 정보로 추출하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 소상공인 그룹화 단계는,
   상기 속성 정보 추출 단계에 의해 상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 상기 추출된 속성 정보를 상기 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 항목에 대응되도록 분류하여, 상기 기 설정된 컨셉 조건에서 요구하는 항목대로 분류된 속성 정보에 대응하는 소상공인 계정만을 식별하고, 상기 식별된 소상공인 계정을 매칭해 상기 기획된 컨셉에 대한 운영 업체의 그룹화를 완료하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 컨셉 제작 요청 단계는,
   상기 소상공인 그룹화 단계의 기능 수행이 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공함과 동시에 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 제공하는 정보 제공 전달 단계; 및
   상기 정보 제공 전달 단계가 완료된 상태에서, 상기 저작자 계정으로부터 상기 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보를 관리자 계정에게 제공하여, 상기 관리자 계정으로 하여금 상기 제공된 브랜드 컨셉 정보를 검토하도록 하는 컨셉 정보 검토 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 가이드 정보는,
   상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체를 상기 의뢰업체에 입점시키기 위한 브랜드 컨셉 정보 생성 시, 상기 저작자 계정에 의해 활용되는 정보로서, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 기반한 요청 사항이 포함된 정보이되,
   상기 브랜드 컨셉 정보는,
   상기 저작자 계정이 상기 가이드 정보를 활용해 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 기반으로 제작한 브랜드 컨셉에 대응하는 정보로서, 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각의 운영 업체에 대한 브랜드 명, 브랜드 이미지, 브랜드 상품 컨셉, 브랜드 서비스 컨셉, 브랜드 대표 글꼴, 브랜드 대표 컬러 및 브랜드 대표 패턴 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 입점 여부 공지 단계는.
   상기 컨셉 정보 검토 단계의 기능 수행에 의해 상기 브랜드 컨셉 정보의 검토가 완료되는 경우, 기 저장된 상관 관계 분석 알고리즘을 기반으로, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보와 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보 간의 상관 관계를 분석하는 상관 관계 분석 단계;
   상기 상관 관계의 분석이 완료되면, 상기 분석 결과에 기반한 상관 관계 수치가 상기 지정된 수치를 초과하는지 여부를 확인하여, 상기 상관 관계 수치가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체를 식별하여, 상기 식별된 의뢰업체에 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체를 매칭해 상기 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체에 대한 입점 여부의 확인을 요청하는 업체 매칭 단계; 및
   상기 업체 매칭 단계의 기능 수행에 의해 상기 의뢰업체로부터 상기 그룹화된 소상공인 계정 각각이 운영하는 운영 업체의 입점 여부에 대한 응답을 수신하는 경우, 상기 수신된 응답을 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 결과 공지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 의뢰업체 정보는,
   상기 의뢰업체 각각이 작성한 정보로서, 입점 가능한 운영 업체의 업종 정보, 입점 가능한 운영 업체에서 판매해야 되는 상품에 대한 상품 정보, 운영 업체가 입점 가능한 공간 정보, 상기 공간 정보에 기반한 영역에 포함된 인접 브랜드 정보, 운영 업체 입점 시 구비해야 되는 시설 정보, 임직원 서비스 마인드 정보 및 입점 시 설치해야 되는 인테리어에 대한 인테리어 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 방법.
   
9. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치에 있어서,
   백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출부;
   상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화부;
   상기 소상공인 그룹화부의 기능 수행이 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청부; 및
   상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소상공인의 그룹화를 통해 생성한 브랜드 컨셉에 판로를 매칭하는 장치.
   
10. 컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
    상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은;
    백화점, 대형 쇼핑몰 및 프리미엄 아울렛을 포함하는 유통 업체 및 관공서 및 기획사를 포함하는 행사 요청사 중 적어도 하나를 포함하는 의뢰업체에 판로 매칭되기 위한 신청 심사가 통과된 복수 개의 소상공인 계정 각각의 사용자가 운영하는 운영 업체에 대한 업체 정보를 수신한 상태에서, 상기 의뢰업체에 입점하기 위한 브랜드 컨셉 정보를 생성하기 위해 활용되는 속성 정보를 상기 업체 정보에서 추출하는 속성 정보 추출 단계;
    상기 속성 정보의 추출이 완료되면, 기획된 컨셉에 기반한 기 설정된 컨셉 조건에 따라 상기 속성 정보를 분류한 후, 상기 분류된 속성 정보에 대응되는 소상공인 계정을 매칭하여 그룹화를 완료하는 소상공인 그룹화 단계;
    상기 소상공인 그룹화 단계가 완료되면, 상기 기 설정된 컨셉 조건에 대응하는 가이드 정보를 저작자 계정에게 제공하여, 상기 저작자 계정으로 하여금 상기 그룹화된 소상공인 계정의 속성 정보를 통해 상기 가이드 정보에 기반한 브랜드 컨셉을 제작하도록 하여, 상기 저작자 계정으로부터 상기 제작된 브랜드 컨셉에 대응하는 브랜드 컨셉 정보를 수신하는 컨셉 제작 요청 단계; 및
    상기 브랜드 컨셉 정보의 수신이 완료된 상태에서, 상기 의뢰업체로부터 제공받은 의뢰업체 정보 중 상기 수신된 브랜드 컨셉 정보와의 상관 관계가 지정된 수치를 초과하는 의뢰업체 정보를 상기 그룹화된 소상공인 계정에 매칭함으로써, 상기 매칭된 의뢰업체 정보에 대응하는 의뢰업체에게 상기 그룹화된 소상공인 계정의 운영 업체를 입점 가능한지 여부를 확인하도록 요청한 후, 확인 결과를 상기 그룹화된 소상공인 계정에게 공지하는 입점 여부 공지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.