KR102597870B1 - 판매자에게 판매에 적합한 지식재산권 권리자 관련 제품의 종류를 추천하는 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

개시된 발명의 일 실시예에 따른 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 권리자 관련 제품을 결정하는 판매 제품 종류 추천 방법은, 권리자 정보 수집부에 의해, 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신하는 단계; 추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계; 및 제어부에 의해, 결정된 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

판매자에게 판매에 적합한 지식재산권 권리자 관련 제품의 종류를 추천하는 방법 및 시스템{A METHOD AND SYSTEM FOR RECOMMENDING TO A SELLER THE TYPE OF INTELLECTUAL PROPERTY RIGHT HOLDER RELATED PRODUCT SUITABLE FOR SALE}

본 발명은 지식재산권 권리를 소유한 사용자에게 해당 지식재산권에 관련된 제품 중에서 판매에 적합한 제품의 종류를 추천할 수 있는 판매 제품 종류 추천 방법 및 판매 제품 종류 추천 시스템에 관한 것이다.

멀티미디어를 생성, 전송하는 기술이 급속도로 발전하고, 단말 장치들의 보급에 따라 멀티미디어 콘텐츠 생성의 주체가 집단에서 개인으로 변화되고 있는 추세이다. 콘텐츠 생성의 주체인 개인들은 단순히 자신의 콘텐츠 자체로 수익을 창출하는 것을 넘어서서 인플루언서로서 자신의 지식재산권과 관련된 제품을 판매하는 방법으로도 수익을 창출하는 경우가 많다.

한편, 전자상거래의 시장규모는 지속적으로 증가하고 있으며, 구매자가 오프라인 매장을 방문하지 않고도 인터넷을 통해 인터넷 쇼핑몰에서 제품을 구매하고 있다. 마찬가지로, 지식재산권 관련 제품들 또한 인터넷을 통한 인터넷 쇼핑몰을 통해 판매 및 구매가 이루어지는 경우가 많다.

종래의 인터넷 쇼핑몰은 소비자에게 적절한 상품을 추천하는 기술은 널리 사용되고 있으나, 이제 막 지식재산권 관련 제품을 판매하고자 하는 지식재산권 권리자로서는 어떠한 상품을 출시하고 판매하는 것이 가장 바람직할지 직접 제품 출시 전에는 알기 어렵다는 문제가 있다.

본 발명은 자신의 지식재산권에 관련된 제품을 판매하고자 하는 지식재산권 권리자에게 어떠한 종류의 제품에 대해서 상품화를 하는 것이 가장 효율적인지 미리 알 수 있도록 추천할 수 있는 판매 제품 종류 추천 방법 및 판매 제품 추천 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한, 본 발명은 지식재산권 관련 제품 종류의 추천에 필요한 다양한 유형의 지식재산권 권리자의 정보를 사용자로부터 입력받거나 인터넷 서버로부터 자동으로 수집할 수 있는 판매 제품 종류 추천 방법 및 판매 제품 추천 시스템을 제공하기 위한 것이다.

개시된 발명의 일 측면에 따른 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 권리자 관련 제품을 결정하는 판매 제품 종류 추천 방법은, 권리자 정보 수집부에 의해, 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신하는 단계; 추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계; 및 제어부에 의해, 결정된 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 권리자 속성 정보를 수신하는 단계는: 상기 제어부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 속성 정보에 관련된 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 및 상기 제어부에 의해, 상기 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 권리자 속성 정보를 수신하는 단계는: 상기 제어부에 의해, 상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 권리자 유형 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 권리자 유형 정보에 대응되는 복수개의 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 세부 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 및 상기 제어부에 의해, 상기 세부 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 세부 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계는: 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 기업이면, 상기 제어부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 상품, 서비스, 상기 제1 지식재산권 권리자의 기업 규모 및 업종 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 및 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 개인이면, 상기 제어부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 콘텐츠 종류, 성별, 팬 규모 및 주로 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 권리자 정보 수집부에 의해, 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보 및 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하는 단계; 및 기계학습부에 의해, 상기 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하는 단계는, 상기 권리자 정보 수집부에 의해, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 수신하는 단계를 포함하고, 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계는, 상기 기계학습부에 의해, 상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하는 단계는, 구매자 정보 수집부에 의해, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 수신하는 단계를 포함하고, 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계는, 상기 기계학습부에 의해, 상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 입력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 권리자 속성 정보를 수신하는 단계는: 상기 제어부에 의해, 상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함하고, 데이터 수집부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 기초로, 포탈 사이트, 소셜 네트워크 서비스 사이트, 동영상 플랫폼 서비스 사이트 및 인터넷 뉴스 사이트 중 적어도 하나로부터 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 권리자 속성 정보를 수집하는 단계는: 상기 데이터 수집부에 의해, 상기 적어도 하나 이상의 동영상 플랫폼 서비스 사이트의 서버로부터 복수의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 수집하는 단계; 및 상기 데이터 수집부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 기초로, 복수의 상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보 중에서 상기 제1 지식재산권 권리자의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계는, 상기 추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 결정된 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보는, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 포함하고, 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계는, 상기 추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 추천 판매 상품 종류 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

개시된 발명의 일 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 상기 판매 제품 종류 추천 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

개시된 발명의 일 측면에 따른 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 권리자 관련 제품을 결정하는 판매 제품 종류 추천 시스템은, 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신하도록 구성되는 권리자 정보 수집부; 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하도록 구성되는 추천 판매 제품 결정부; 및 결정된 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제어부는: 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 속성 정보에 관련된 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하고; 그리고 상기 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 제어부는: 상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 권리자 유형 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고; 상기 권리자 유형 정보에 대응되는 복수개의 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 세부 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하고; 그리고 상기 세부 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 제어부는: 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 기업이면, 상기 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 상품, 서비스, 상기 제1 지식재산권 권리자의 기업 규모 및 업종 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하고; 그리고 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 개인이면, 상기 제1 지식재산권 권리자의 콘텐츠 종류, 성별, 팬 규모 및 주로 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 기계학습부를 더 포함하고, 상기 권리자 정보 수집부는, 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보 및 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하도록 구성되고, 상기 기계학습부는, 상기 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.

또한, 상기 권리자 정보 수집부는, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 수신하도록 구성되고, 상기 기계학습부는, 상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.

또한, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 수신하도록 구성되는 구매자 정보 수집부를 더 포함하고, 상기 기계학습부는, 상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 입력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하도록 구성될 수 있다.

또한, 데이터 수집부를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 데이터 수집부는, 상기 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 기초로, 포탈 사이트, 소셜 네트워크 서비스 사이트, 동영상 플랫폼 서비스 사이트 및 인터넷 뉴스 사이트 중 적어도 하나로부터 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수집하도록 구성될 수 있다.

또한, 상기 데이터 수집부는: 상기 적어도 하나 이상의 동영상 플랫폼 서비스 사이트의 서버로부터 복수의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 수집하고; 그리고 상기 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 기초로, 복수의 상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보 중에서 상기 제1 지식재산권 권리자의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 결정하도록 구성되고, 상기 추천 판매 제품 결정부는, 상기 결정된 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하도록 구성되고, 상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보는, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 포함하고, 상기 추천 판매 제품 결정부는, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 추천 판매 상품 종류 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.

개시된 발명의 일 측면에 따르면, 자신의 지식재산권에 관련된 제품을 판매하고자 하는 지식재산권 권리자에게 어떠한 종류의 제품에 대해서 상품화를 하는 것이 가장 효율적인지 미리 알 수 있도록 추천할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 지식재산권 관련 제품 종류의 추천에 필요한 다양한 유형의 지식재산권 권리자의 정보를 사용자로부터 입력받거나 인터넷 서버로부터 자동으로 수집할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따라 사용자 단말에 출력되는 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따라 사용자 단말에 출력되는 속성 정보 입력 화면을 도시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따라 사용자 단말에 세부 속성 정보 입력 화면이 출력되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 방법의 순서도이다.

명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 개시된 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '~부'가 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '~부'가 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.

또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 명세서에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소에 의해 분리되어 수행되거나, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다. 본 명세서의 '~부'는 반드시 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되지 않으며, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.

제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.

이하 첨부된 도면들을 참고하여 개시된 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.

도 1은 일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 시스템을 도시한 도면이고, 도 2는 일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 권리자 관련 제품을 결정하도록 구성될 수 있다.

지식재산권 권리자는 자신이 소유한 지식재산권(IP: Intellectual Property)에 관련된 제품 또는 굿즈(Goods)를 판매하고자 하는 개인 또는 기업일 수 있다. 굿즈는 어느 특정한 지식재산권에 관련되어서 해당 지식재산권에 대한 팬층에게 주로 판매되는 상품일 수 있다. 예를 들어, 굿즈는 어느 한 저작물의 캐릭터가 그려진 장패드, 머그컵, 뱃지 등일 수 있다. 즉, 지식재산권 권리자가 자신의 지식재산권을 접목시킨 상품 또는 서비스는 무엇이라도 지식재산권 권리자 관련 제품이 될 수 있다.

자신만의 캐릭터에 대한 저작권을 소유한 지식재산권 권리자가 해당 캐릭터를 활용하면서 자신의 인터넷 방송을 운영하는 인플루언서일 경우, 해당 지식재산권 권리자는 다양한 상품에 해당 캐릭터를 접목시켜서 판매하고자 할 수 있다. 지식재산권 권리자는 인터넷 방송인, 크리에이터, 연예인 등일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 지식재산권 권리자는 인터넷에서의 활동을 하지 않고 저작물 또는 캐릭터만을 제작하는 개인으로서 자신이 창작한 저작물 또는 캐릭터를 상품화하고자 하는 사람일수도 있다.

일 실시예에 따른 지식재산권 권리자는 개인이 아니라 지식재산권을 소유하고 있는 기업일 수도 있다. 예를 들어, 지식재산권 권리자는 게임을 개발하면서 해당 게임에 관련된 제품이나 굿즈들을 판매하고자 하는 게임개발회사일수도 있고, 복수의 인플루언서들의 기획사로서 활동하면서 소속된 인플루언서에 관련된 굿즈를 판매하고자 하는 다중 채널 네트워크 기업(MCN: Multi Channel Network)일수도 있다.

지식재산권 권리자는 전술한 바와 같이 자신의 지식재산권에 관련된 제품을 주문 또는 제작하고 이를 소비자에게 판매하여 수익을 얻을 수 있다. 이때, 지식재산권 권리자로서는 지식재산권 권리자 관련 제품을 실제로 판매해서 판매 실적 데이터를 얻기 전에는 어떠한 종류의 제품에 대해서 자신의 지식재산권을 상품화하는 것이 가장 판매 실적이 좋고 효율적일지 미리 예측하기 어렵다는 문제가 있다.

일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 지식재산권 권리자의 속성 또는 특징을 기초로 해당 지식재산권 권리자에게 상품화 및 출시할 제품의 종류를 추천할 수 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)을 이용할 수 있는 지식재산권 권리자는 판매 제품 종류 추천 시스템(100)을 제공하는 업체에 대해서 회원가입을 한 지식재산권 권리자일 수 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 권리자 정보 수집부(110), 통신부(120), 구매자 정보 수집부(130), 데이터 수집부(140), 제어부(150), 추천 판매 제품 결정부(160), 메모리(170) 및 기계학습부(180)를 포함할 수 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 서버에 마련되고, 적어도 하나 이상의 사용자 단말(200)들과 유무선의 통신이 가능할 수 있다. 사용자 단말(200)은 지식재산권 권리자가 사용하는 단말일 수 있다. 사용자 단말(200)이 반드시 지식재산권 권리자가 소유한 단말이어야만 하는 것은 아니다.

권리자 정보 수집부(110)는 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신할 수 있다. 권리자 정보 수집부(110)가 권리자 속성 정보를 수신하는 것은, 사용자 단말(200)에 권리자 속성 정보가 입력된 후, 통신부(120)가 사용자 단말(200)로부터 권리자 속성 정보를 수신하고, 권리자 정보 수집부(110)가 통신부(120)로부터 권리자 속성 정보를 전달받는 방식일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 권리자 정보 수집부(110)가 권리자 속성 정보를 획득할 수 있다면 권리자 정보 수집부(110)가 다수의 인터넷 사이트의 서버(300)로부터 권리자 속성 정보를 직접 획득하는 등의 어떠한 방식이 이용되더라도 상관없다.

제1 지식재산권 권리자는 사용자 단말(200)에 정보를 입력하고 사용자 단말(200)을 통해 상품화 및 출시할 제품의 종류를 추천받고자 하는 지식재산권 권리자일 수 있다.

권리자 속성 정보는 지식재산권 권리자의 특징이나 속성을 나타내는 다양한 정보일 수 있다. 권리자 속성 정보는 지식재산권 권리자가 소유한 지식재산권의 종류가 무엇인지, 지식재산권 권리자가 주로 제공하는 서비스 종류가 무엇인지, 지식재산권 권리자의 성별이 무엇인지 등에 관한 정보일 수 있다. 예를 들어, 어느 한 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보는 해당 지식재산권 권리자가 소유한 캐릭터 저작권과 영상물 저작권과 같은 지식재산권 종류에 관한 정보, 해당 지식재산권 권리자가 주로 제공하는 서비스인 인터넷 방송 스트리밍 서비스에 관한 정보, 해당 지식재산권 권리자의 성별이 여성이라는 정보 등의 다양한 정보를 포함할 수 있다.

추천 판매 제품 결정부(160)는 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델(171)을 이용하여 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정할 수 있다. 지식재산권 관련 제품의 종류 정보는 지식재산권 권리자에게 추천할 제품의 종류에 관련된 정보일 수 있다.

제어부(150)는 결정된 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말(200)로 송신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다. 통신부(120)는 유선 통신망 또는 무선통신망을 통해 사용자 단말(200) 및 각종 인터넷 서버 등으로 각종 신호 및 정보를 송신하거나, 사용자 단말(200) 및 각종 인터넷 서버 등으로부터 각종 신호 및 정보를 수신할 수 있다. 무선통신망은 신호를 무선으로 주고받을 수 있는 통신망을 의미한다. 예를 들어, 무선통신망은 3G 통신망, 4G 통신망, 5G 통신망 등을 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자 단말(200)은 통신부(120)로부터 수신한 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 복수의 지식재산권 권리자의 속성 및 해당 권리자의 과거 실제 제품 판매 사례 들을 기초로 인공지능 모델(171)을 학습하고, 학습된 인공지능 모델(171)을 이용하여 출시 제품 추천을 원하는 지식재산권 권리자에게 가장 적절한 판매가 예상되는 제품을 추천할 수 있다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 서버에 마련된 판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 적어도 하나 이상의 제2 지식재산권 권리자의 사용자 단말(220)과 유무선의 통신이 가능할 수 있다.

제2 지식재산권 권리자는 판매 제품 종류 추천 시스템(100)의 데이터 수집 과정에서 자신의 정보, 자신이 판매한 제품의 정보를 제공하는 지식재산권 권리자일 수 있다.

제2 지식재산권 권리자는 제1 지식재산권 권리자와 구별되는 별개의 지식재산권 권리자일 수 있으나 반드시 제2 지식재산권 권리자가 제1 지식재산권 권리자와 별개의 권리자로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 지식재산권 권리자에 해당하는 권리자가 이미 과거에 자신의 권리자 속성 정보 및 자신이 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 판매 제품 종류 추천 시스템(100)에 제공한 바 있다면, 해당 권리자는 제1 지식재산권 권리자이면서 동시에 제2 지식재산권 권리자이기도 할 수 있다. 마찬가지로 제2 지식재산권 권리자는 추후에 얼마든지 자신의 필요에 따라 제1 지식재산권 권리자로서 판매하기 적절한 제품 종류를 추천받을 수 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 제2 지식재산권 권리자의 사용자 단말(220)로부터 수신한 다양한 정보를 메모리(170)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 판매 제품 종류 추천 시스템(100)에는 제2 지식재산권 권리자에 대한 권리자 속성 정보에 관련된 데이터베이스 및 각각의 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 관련 제품에 관련된 데이터베이스를 구축될 수 있다. 또한, 판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 과거에 판매된 지식재산권 관련 제품의 구매자들에 대한 다양한 정보들을 획득하여 구매자 정보에 관련된 데이터베이스를 구축할 수도 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)의 제어부(150)는 이렇게 구축된 데이터베이스를 기초로 제1 지식재산권 권리자에게 적절한 판매 실적, 판매 효과를 볼 수 있는 제품의 종류를 추천할 수 있다. 이때, 제1 지식재산권 권리자는 판매 제품 종류 추천 시스템(100)을 이용 가능한 서비스에 대해 신규로 가입한 신규 창작자일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 지식재산권 권리자는 기존부터 판매 제품 종류 추천 시스템(100)을 이용 가능한 서비스를 이용해왔으며 나아가 제2 지식재산권 권리자로서 판매 제품 종류 추천 시스템(100)의 데이터베이스 구축에 자신의 정보를 제공한 지식재산권 권리자일 수도 있다.

권리자 정보 수집부(110)는 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보 및 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신할 수 있다.

지식재산권 권리자 관련 제품의 정보는 어느 한 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 자신의 지식재산권에 관련된 제품에 대한 정보일 수 있다. 예를 들어, 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보는 과거에 판매된 제품의 종류, 용도, 형태 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보는 과거에 판매된 제품의 판매수량, 총 판매금액, 판매 이익률에 관한 정보를 포함할 수 있다. 한편, 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보가 전술한 정보에 한정되는 것은 아니다.

즉, 권리자 정보 수집부(110)는 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 수신할 수 있다.

기계학습부(180)는 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 인공지능 모델(171)을 생성할 수 있다. 한편, 인공지능 모델(171)은 판매 제품 종류 추천 시스템(100)의 메모리(170)에 저장될 수 있다. 구체적으로, 기계학습부(180)는 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 인공지능 모델(171)을 생성할 수 있다.

어느 특정한 종류의 지식재산권 권리자 관련 제품들을 구매하는 소비자층을 분석하면 어느정도 해당 지식재산권 권리자의 특징이 드러나는 경우가 있다. 예를 들어, 장패드를 주로 구매하는 구매자들의 경우 연령이 20대 및 30대에 주로 분포될 수 있으며, 성별은 남성이 여성보다 많을 수 있는데, 이렇게 장패드를 주로 판매한 지식재산권 권리자의 경우 주로 게임 영상을 동영상 플랫폼 서비스 사이트에 업로드하는 인플루언서일 수 있다. 즉, 지식재산권 관련 제품의 구매자들의 정보는 어느정도 해당 제품의 지식재산권 권리자의 속성 정보에 연관되는 경향이 있을 수 있다.

판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 이미 판매된 제품의 판매자들의 정보만이 아니라, 해당 제품들을 구매한 구매자들의 정보 및 구매 관련 정보 또한 인공지능 모델(171)의 생성과정에서 입력변수로 삼을 수 있다.

구매자 정보 수집부(130)는 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 구매자 정보 수집부(130)는 과거에 판매된 제품의 구매자의 성별이 남성이고, 연령은 만 28세이고, 해당 구매가 재구매라는 정보를 수신할 수 있다.

구매자 정보 수집부(130)가 구매자의 정보 및 구매내역에 관련된 정보를 수신하는 것은, 사용자 단말(200)에 구매자의 정보 및 구매내역에 관련된 정보가 입력된 후, 통신부(120)가 사용자 단말(200)로부터 구매자의 정보 및 구매내역에 관련된 정보를 수신하고, 권리자 정보 수집부(110)가 통신부(120)로부터 해당 정보를 전달받는 방식일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 권리자 정보 수집부(110)가 권리자 속성 정보를 획득할 수 있다면 권리자 정보 수집부(110)가 인터넷 쇼핑 사이트의 서버로부터 구매자의 정보 및 구매내역에 관련된 정보를 직접 획득하는 등의 어떠한 방식이 이용되더라도 상관없다.

기계학습부(180)는 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 입력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 인공지능 모델(171)을 생성할 수 있다.

기계 학습이란 다수의 파라미터로 구성된 모델을 이용하며, 주어진 데이터로 파라미터를 최적화하는 것을 의미할 수 있다. 기계 학습은 학습 문제의 형태에 따라 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning) 및 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있다. 지도 학습(supervised learning)은 입력과 출력 사이의 매핑을 학습하는 것이며, 입력과 출력 쌍이 데이터로 주어지는 경우에 적용할 수 있다. 비지도 학습(unsupervised learning)은 입력만 있고 출력은 없는 경우에 적용하며, 입력 사이의 규칙성 등을 찾아낼 수 있다.

기계학습부(180)는 다양한 방식으로 인공지능 모델(171)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 기계학습부(180)는 권리자 속성 정보로부터 추출되는 특징(feature)을 딥러닝 기반의 학습방법으로 학습할 수 있다. 이때, 권리자 속성 정보로부터 특징을 추출하는 방식을 학습하기 위해 여러 단계의 컨볼루션 계층(convolution layer)을 쌓은 CNN(Convolutional Neural Networks) 구조가 활용될 수 있으나, 기계학습부(180)의 학습방법이 반드시 CNN 구조를 활용하는 방법으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어 기계학습부(180)의 학습 방식은 ANN(artificial neural network) 또는 RNN(recurrent neural network) 등을 포함하는 기계학습 알고리즘을 통한 방식일 수 있다.

어느 시점에서는 특정 권리자 속성 정보에 대해서 추천하는 판매 제품 종류가 적절하였더라도, 추후 시간이 흐른 시점에서는 트랜드의 변화에 따라 동일한 권리자 속성 정보에 대해서 다른 종류의 제품 판매를 추천하는 것이 바람직할 수 있다. 따라서 인공지능 모델(171)이 이미 생성되었더라도 주기적으로 인공지능 모델(171)을 학습시키는 것이 바람직할 수 있다.

권리자 정보 수집부(110)는 기계학습부(180)는 인공지능 모델(171)을 생성한 이후에 생성된 권리자 속성 정보 및 인공지능 모델(171)을 생성한 이후에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신할 수 있다.

기계학습부(180)는 인공지능 모델(171)을 생성한 이후에 수신한 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 인공지능 모델(171)을 생성한 이후에 수신한 제2 지식재산권 권리자가 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 인공지능 모델(171)을 학습할 수 있다. 이때 기계학습부(180)가 새롭게 수신한 정보를 입력 변수 및 출력변수로 설정하여 인공지능 모델(171)을 학습하는 것은 강화학습에 의한 학습일 수 있다.

구체적으로, 기계학습부(180)는 미리 생성된 인공지능 모델(171)에 대해 특정한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보에 대한 가중치를 조정하는 방식으로 강화학습을 수행함으로써, 보다 적절한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 추천 대상 제품으로 결정할 수 있도록 인공지능 모델(171)을 학습할 수 있다.

즉, 과거에 이미 제1 지식재산권 권리자로서 인공지능 모델(171)을 통해 제품 추천을 받은 지식재산권 권리자 및 해당 인공지능 모델(171)의 학습에 필요한 정보를 제공한 제2 지식재산권 권리자는, 자신들이 제품 추천을 받거나 정보 제공을 한 시점 이후 변화된 트랜드가 반영되도록 강화학습된 인공지능 모델(171)을 통해 다시 지식재산권 권리자 관련 제품을 추천받음으로서, 추후에 변화된 소비 트랜드에 대응할 수 있다.

권리자 정보 수집부(110), 통신부(120)(120), 구매자 정보 수집부(130), 데이터 수집부(140), 제어부(150), 추천 판매 제품 결정부(160), 메모리(170) 및 기계학습부(180)는 판매 제품 종류 추천 시스템(100)에 포함된 복수개의 프로세서 중 어느 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 지금까지 설명된 본 발명의 실시예 및 앞으로 설명할 실시예에 따른 소셜 네트워크 게시물 분류 방법은, 프로세서에 의해 구동될 수 있는 프로그램의 형태로 구현될 수 있다.

여기서 프로그램은, 프로그램 명령, 데이터 파일 및 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 프로그램은 기계어 코드나 고급 언어 코드를 이용하여 설계 및 제작된 것일 수 있다. 프로그램은 상술한 부호 수정을 위한 방법을 구현하기 위하여 특별히 설계된 것일 수도 있고, 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 기술자에게 기 공지되어 사용 가능한 각종 함수나 정의를 이용하여 구현된 것일 수도 있다. 전술한 정보 표시 방법을 구현하기 위한 프로그램은, 프로세서에 의해 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 이때, 기록매체는 메모리(170)일 수 있다.

메모리(170)는 전술한 동작 및 후술하는 동작을 수행하는 프로그램을 저장할 수 있으며, 메모리(170)는 저장된 프로그램을 실행시킬 수 있다. 프로세서와 메모리(170)가 복수인 경우에, 이들이 하나의 칩에 집적되는 것도 가능하고, 물리적으로 분리된 위치에 마련되는 것도 가능하다. 메모리(170)는 데이터를 일시적으로 기억하기 위한 S램(Static Random Access Memory, S-RAM), D랩(Dynamic Random Access Memory) 등의 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(170)는 제어 프로그램 및 제어 데이터를 장기간 저장하기 위한 롬(Read Only Memory), 이피롬(Erasable Programmable Read Only Memory: EPROM), 이이피롬(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory: EEPROM) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

프로세서는 각종 논리 회로와 연산 회로를 포함할 수 있으며, 메모리(170)로부터 제공된 프로그램에 따라 데이터를 처리하고, 처리 결과에 따라 제어 신호를 생성할 수 있다. 프로세서 및 메모리(170)는 서버에 마련될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따라 사용자 단말에 출력되는 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 제1 지식재산권 권리자의 사용자 단말(210)은 판매 제품 종류 추천 시스템(100)으로부터 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품들의 정보를 수신한 후, 디스플레이에 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품들의 정보를 표시할 수 있다.

판매를 추천할 지식재산권 관련 제품들의 정보는 해당 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 제품의 종류 및 해당 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 제품의 추천 순위에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 지식재산권 권리자는 최우선 순위로 판매할 제품의 종류가 장패드이고, 2순위로 판매를 추천할 제품의 종류가 아크릴 스탠드임을 나타내는 화면을 사용자 단말(200)의 디스플레이를 통해 확인할 수 있다.

또한, 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품들의 정보는 해당 제1 지식재산권 권리자가 지금까지 이미 판매한 제품의 종류 및 해당 제품들의 판매량 순위에 관련된 정보를 포함할 수 있으며, 제1 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 관련 제품들의 구매자들 연령 및 성별 분포 등과 같은 구매자 정보에 대한 정보 또한 포함할 수 있다.

제1 지식재산권 권리자는 사용자 단말(200)에 표시된 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 통해 합리적인 판매 제품 종류 결정 및 판매 전략 수립을 할 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따라 사용자 단말에 출력되는 속성 정보 입력 화면을 도시한 도면이다.

도1 및 도 4를 참조하면, 제1 지식재산권 권리자의 사용자 단말(210)은 판매 제품 종류 추천 시스템(100)으로부터 디스플레이 화면에 표시할 화면 구성에 대한 정보를 수신한 후, 수신된 정보를 기초로 디스플레이에 제1 지식재산권 권리자에 대한 권리자 속성 정보를 입력할 수 있는 화면을 표시할 수 있다.

제어부(150)는 속성 정보 입력 화면(211)이 사용자 단말(200)에 표시되도록 사용자 단말(200)로 속성 정보 입력 화면(211)의 정보를 송신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

속성 정보 입력 화면(211)은 제1 지식재산권 권리자에 대한 속성 정보에 관련된 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되도록 사용자 단말(200)에 표시될 수 있는 화면일 수 있다.

입력 버튼은 미리 지정된 요소들 중에서 적어도 하나 이상의 요소를 선택 가능하도록 표현되는 화면상의 구성일 수 있다. 예를 들어, 제1 지식재산권 권리자는 자신의 성별이 여성일 경우 '여성'이라고 적힌 입력 버튼을 클릭할 수 있다. 입력창은 제1 지식재산권 권리자가 자신의 속성 정보를 실제 키보드나 디스플레이 화면상의 키보드를 통해 직접 입력할 수 있는 화면상의 구성일 수 있다. 예를 들어, 제1 지식재산권 권리자는 자신의 나이가 만 28세인 경우 '28'이라는 문자를 키보드를 통해 입력창에 입력할 수 있다.

제어부(150)는 속성 정보 입력 화면(211)을 통해 사용자 단말(200)에 입력된 권리자 속성 정보를 사용자 단말(200)로부터 수신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

한편, 제1 지식재산권 권리자가 어떤 유형의 권리자인지에 따라 해당 권리자에게 요청할 권리자 속성 정보는 전혀 다를 수 있다. 예를 들어, 제1 지식재산권 권리자가 개인이 아닌 기업일 경우 해당 기업의 성별 정보를 입력하도록 하는 속성 정보 입력 화면(211)은 적절하지 않으며, 오히려 해당 기업의 규모나 업종에 관련된 정보가 입력될 수 있는 속성 정보 입력 화면(211)이 디스플레이에 표시되는 것이 바람직할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따라 사용자 단말에 세부 속성 정보 입력 화면이 출력되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 제1 지식재산권 권리자의 사용자 단말(210)은 우선 제1 지식재산권 권리자가 자신의 권리자 유형 정보를 먼저 입력할 수 있도록 관련된 정보 입력 화면을 디스플레이에 표시한 후, 해당 제1 지식재산권 권리자가 권리자 유형 정보를 입력하면 해당 권리자 유형 정보에 대응되는 세부 속성 정보 입력 화면(212)이 디스플레이에 출력되도록 할 수 있다.

권리자 유형 정보는 권리자 속성 정보에 포함되는 정보로서, 제1 지식재산권 권리자가 인플루언서나 개인 저작권자 등의 개인인지, 지식재산권을 소유한 기업인지에 관한 정보일 수 있다.

즉, 사용자 단말(200)은 디스플레이에 개인 또는 기업 중 하나를 지칭하는 입력 버튼 또는 입력창을 표시할 수 있고, 제1 지식재산 권리자는 자신이 해당하는 유형을 선택할 수 있다.

제어부(150)는 사용자 단말(200)에 입력된 제1 지식재산권 권리자에 대한 권리자 유형 정보를 수신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

제어부(150)는 권리자 유형 정보에 대응되는 복수개의 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면(212)이 사용자 단말(200)에 표시되도록 사용자 단말(200)로 세부 속성 정보 입력 화면(212)의 정보를 송신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

세부 속성 정보는 어느 한 권리자 유형 정보에 대해서 해당 권리자를 가장 적절하게 분류할 수 있는 권리자 속성 정보일 수 있다. 예를 들어, '개인'에 해당하는 권리자 유형 정보에 대한 세부 속성 정보는 해당 권리자가 제공하는 콘텐츠 종류 해당 권리자의 성별 및 나이 등에 관한 정보일 수 있다.

제어부(150)는 세부 속성 정보 입력 화면(212)을 통해 사용자 단말(200)에 입력된 권리자 속성 정보를 사용자 단말(200)로부터 수신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

제어부(150)는 사용자 단말(200)에 입력된 권리자 유형 정보가 기업이면, 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 상품, 서비스, 제1 지식재산권 권리자의 기업 규모 및 업종 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면(212)이 사용자 단말(200)에 표시되도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

예를 들어, 사용자 단말(200)에 표시된 정보 입력 화면에서 표시된 '기업' 항목이 선택될 경우, 사용자 단말(200)의 디스플레이는 통신부(120)로부터 수신한 정보를 기초로 '제공 상품, 서비스'에 관련된 입력창, '기업 규모'에 관련된 입력창, '업종'에 관련된 입력창을 화면에 표시할 수 있고, 제1 지식재산권 권리자에 관련된 사용자가 해당 항목들에 대한 제1 지식재산권 권리자의 정보를 사용자 단말(200)에 입력할 수 있다.

제어부(150)는 사용자 단말(200)에 입력된 권리자 유형 정보가 개인이면, 제1 지식재산권 권리자의 콘텐츠 종류, 성별, 팬 규모 및 주로 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면(212)이 사용자 단말(200)에 표시되도록 통신부(120)를 제어할 수 있다.

예를 들어, 사용자 단말(200)에 표시된 정보 입력 화면에서 표시된 '개인' 항목이 선택될 경우, 사용자 단말(200)의 디스플레이는 통신부(120)로부터 수신한 정보를 기초로 도 4에 도시된 화면 구성을 표시할 수 있다.

한편, 전술한 바와 같이 판매 제품 종류 추천 시스템(100)은 사용자 단말(200)에 직접 입력된 정보를 통신부(120)가 수신하고 이를 권리자 정보 수집부(110)가 전달받는 방식으로 권리자 속성 정보를 획득할 수 있으나, 이는 권리자가 직접 자신에 관한 정보를 입력해야 하는 번거로움이 발생될 수 있으며, 권리자가 자기 스스로도 자신의 권리자 속성이 무엇인지 모르거나, 애매한 경우 문제가 발생할 수 있다. 따라서 지식재산권 권리자가 직접 자신의 정보를 입력하는 방식 대신 인터넷 사이트들의 서버로부터 자동으로 권리자 속성 정보를 수집하는 것이 필요할 수 있다.

제어부(150)는 사용자 단말(200)에 입력된 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 사용자 단말(200)로부터 수신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다. 이때 제1 지식재산권 권리자의 명칭이 반드시 해당 권리자의 법적인 명칭 또는 별칭이어야 하는 것은 아니고, 해당 권리자가 제공하는 지식재산권을 가장 잘 나타내는 명칭일수도 있다. 예를 들어, 어느 한 제1 지식재산권 권리자는 자신의 실제 이름 또는 별명이 아니라 자신이 동영상 플랫폼 서비스 사이트에서 사용하는 채널명칭인 '게임너무좋아'를 사용자 단말(200)에 입력할 수 있고, 통신부(120)는 이러한 채널명칭을 수신할 수 있다.

데이터 수집부(140)는 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 기초로, 포탈 사이트, 소셜 네트워크 서비스 사이트, 동영상 플랫폼 서비스 사이트 및 인터넷 뉴스 사이트 중 적어도 하나로부터 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(140)는 '게임너무좋아'라는 명칭을 기초로 각종 인터넷 사이트에서 해당 명칭이 주로 'A튜브'에서 활동중인 권리자의 채널 명칭이라는 점, 해당 권리자의 성별이 남성이고 주로 제공하는 콘텐츠는 게임 영상이라는 점에 대한 정보들을 수집할 수 있다.

데이터 수집부(140)는 적어도 하나 이상의 동영상 플랫폼 서비스 사이트의 서버로부터 복수의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 수집할 수 있다. 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보는 지식재산권 중 영상 저작권을 소유한 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보일 수 있다. 예를 들어, 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보는, 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보 등을 포함할 수 있다. 시청자수 관련 정보는 현시점에서 해당 동영상 지식재산권 권리자의 영상 채널을 특별히 지정해서 시청하는 팬층의 인원수 또는 팬층의 인원수 증가 속도 등에 관한 정보일 수 있다. 과거의 금전 후원 관련 정보는 이전에 해당 동영상 지식재산권 권리자의 활동에 대해서 시청자 및 팬들이 제공한 금전적인 후원의 액수 또는 금전 후원의 액수 증가 추이에 관련된 정보일 수 있다.

즉, 데이터 수집부(140)는 허용되는 한도 내에서 동영상 플랫폼 서비스 사이트에서 활동중인 지식재산권 권리자들의 채널 명칭들 및 해당 권리자들의 정보들을 획득할 수 있다.

데이터 수집부(140)는 제1 지식재산권 권리자의 명칭을 기초로, 복수의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보 중에서 제1 지식재산권 권리자의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집부(140)는 '게임너무좋아'라는 채널 명칭을 기초로 해당 채널을 운영하는 제1 지식재산권 권리자의 속성 정보를 결정할 수 있다.

추천 판매 제품 결정부(160)는 결정된 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델(171)을 이용하여 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정할 수 있다.

추천 판매 제품 결정부(160)는 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 기초로 인공지능 모델(171)을 이용하여 추천 판매 상품 종류 정보를 결정할 수 있다.

이상에서 설명된 구성요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성요소들의 상호 위치는 시스템의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.

도 6은 일 실시예에 따른 판매 제품 종류 추천 방법의 순서도이다. 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.

도 6을 참조하면, 권리자 정보 수집부(110)는 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신할 수 있다(1001).

권리자 정보 수집부(110)는 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신할 수 있다(1002). 이때, 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보 및 과거에 판매한 제품의 정보를 수신하는 것은 사용자 단말(200)에 입력된 정보를 통신부(120)가 수신하고 해당 정보를 권리자 정보 수집부(110)가 전달받는 방식일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

기계학습부(180)는 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 인공지능 모델(171)을 생성할 수 있다(1003).

구체적으로, 기계학습부(180)는 제2 지식재산권 권리자에 대한 권리자 유형 정보, 제2 지식재산권 권리자가 제공하는 상품, 서비스, 제2 지식재산권 권리자의 기업 규모, 업종 정보, 제2 지식재산권 권리자의 콘텐츠 종류, 성별, 팬 규모, 주로 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류 정보, 제2 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보, 과거의 금전 후원 관련 정보, 과거에 판매된 제2 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 재구매 여부 정보 중 적어도 하나를 입력 변수로 설정하고, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보 중 적어도 하나를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 인공지능 모델(171)을 생성할 수 있다.

제어부(150)는 제1 지식재산권 권리자에 대한 속성 정보에 관련된 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 속성 정보 입력 화면(211)이 사용자 단말(200)에 표시되도록 사용자 단말(200)로 속성 정보 입력 화면(211)의 정보를 송신하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다(1004).

제어부(150)는 속성 정보 입력 화면(211)을 통해 사용자 단말(200)에 입력된 권리자 속성 정보를 사용자 단말(200)로부터 수신할 수 있다(1005).

추천 판매 제품 결정부(160)는 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델(171)을 이용하여 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정할 수 있다(1006).

제어부(150)는 결정된 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말(200)로 송신할 수 있다(1007).

이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

100: 판매 제품 종류 추천 시스템
110: 권리자 정보 수집부
120: 통신부
130: 구매자 정보 수집부
140: 데이터 수집부
150: 제어부
160: 추천 판매 제품 결정부
170: 메모리
171: 인공지능 모델
180: 기계학습부
200: 사용자 단말
210: 제1 지식재산권 권리자의 사용자 단말
211: 속성 정보 입력 화면
212: 세부 속성 정보 입력 화면
220: 제2 지식재산권 권리자의 사용자 단말
300: 인터넷 사이트의 서버

Claims (20)

1. 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 권리자 관련 제품을 결정하는 판매 제품 종류 추천 방법에 있어서,
   권리자 정보 수집부에 의해, 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신하는 단계;
   추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계; 및
   제어부에 의해, 결정된 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 단계를 포함하고,
   상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보는, 상기 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 콘텐츠 종류에 관한 정보, 상기 제1 지식재산권 권리자의 팬 규모에 관한 정보, 상기 제1 지식재산권 권리자가 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류에 관한 정보, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 과거의 금전 후원 관련 정보를 포함하고,
   상기 권리자 속성 정보를 수신하는 단계는:
   상기 제어부에 의해, 상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자가 동영상 플랫폼 사이트에서 사용하는 채널 명칭을 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함하고,
   데이터 수집부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 채널 명칭을 기초로, 포탈 사이트, 소셜 네트워크 서비스 사이트, 동영상 플랫폼 서비스 사이트 및 인터넷 뉴스 사이트 중 적어도 하나로부터 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수집하는 단계를 포함하고,
   권리자 속성 정보를 수집하는 단계는:
   상기 데이터 수집부에 의해, 상기 적어도 하나 이상의 동영상 플랫폼 서비스 사이트의 서버로부터 복수의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 수집하는 단계; 및
   상기 데이터 수집부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 채널 명칭을 기초로, 복수의 상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보 중에서 상기 제1 지식재산권 권리자의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계는,
   상기 추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 결정된 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보는, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 포함하고,
   상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하는 단계는,
   상기 추천 판매 제품 결정부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 추천 판매 상품 종류 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 판매 제품 종류 추천 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 권리자 속성 정보를 수신하는 단계는:
   상기 제어부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 속성 정보에 관련된 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 및
   상기 제어부에 의해, 상기 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함하는 판매 제품 종류 추천 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 권리자 속성 정보를 수신하는 단계는:
   상기 제어부에 의해, 상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 권리자 유형 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계;
   상기 제어부에 의해, 상기 권리자 유형 정보에 대응되는 복수개의 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 세부 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 및
   상기 제어부에 의해, 상기 세부 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함하는 판매 제품 종류 추천 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 세부 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하는 단계는:
   상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 기업이면, 상기 제어부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 상품, 서비스, 상기 제1 지식재산권 권리자의 기업 규모 및 업종 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하는 단계; 및
   상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 개인이면, 상기 제어부에 의해, 상기 제1 지식재산권 권리자의 콘텐츠 종류, 성별, 팬 규모 및 상기 제1 지식재산권 권리자가 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하는 단계를 포함하는, 판매 제품 종류 추천 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 권리자 정보 수집부에 의해, 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보 및 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하는 단계; 및
   기계학습부에 의해, 상기 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 판매 제품 종류 추천 방법.
6. 제5항에 있어서,
   지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하는 단계는,
   상기 권리자 정보 수집부에 의해, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 수신하는 단계를 포함하고,
   상기 인공지능 모델을 생성하는 단계는,
   상기 기계학습부에 의해, 상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 판매 제품 종류 추천 방법.
7. 제5항에 있어서,
   지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하는 단계는,
   구매자 정보 수집부에 의해, 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 수신하는 단계를 포함하고,
   상기 인공지능 모델을 생성하는 단계는,
   상기 기계학습부에 의해, 상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 입력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 판매 제품 종류 추천 방법.
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 판매 제품 종류 추천 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
12. 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 권리자 관련 제품을 결정하는 판매 제품 종류 추천 시스템에 있어서,
    제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수신하도록 구성되는 권리자 정보 수집부;
    상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하도록 구성되는 추천 판매 제품 결정부; 및
    결정된 상기 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 사용자 단말로 송신하도록 통신부를 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보는, 상기 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 콘텐츠 종류에 관한 정보, 상기 제1 지식재산권 권리자의 팬 규모에 관한 정보, 상기 제1 지식재산권 권리자가 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류에 관한 정보, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 과거의 금전 후원 관련 정보를 포함하고,
    데이터 수집부를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자가 동영상 플랫폼 사이트에서 사용하는 채널 명칭을 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하고,
    상기 데이터 수집부는:
    상기 제1 지식재산권 권리자의 채널 명칭을 기초로, 포탈 사이트, 소셜 네트워크 서비스 사이트, 동영상 플랫폼 서비스 사이트 및 인터넷 뉴스 사이트 중 적어도 하나로부터 상기 제1 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 수집하고;
    상기 적어도 하나 이상의 동영상 플랫폼 서비스 사이트의 서버로부터 복수의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 수집하고; 그리고
    상기 제1 지식재산권 권리자의 채널 명칭을 기초로, 복수의 상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보 중에서 상기 제1 지식재산권 권리자의 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 결정하도록 구성되고,
    상기 추천 판매 제품 결정부는,
    상기 결정된 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 상기 제1 지식재산권 권리자에게 판매를 추천할 지식재산권 관련 제품의 종류 정보를 결정하도록 구성되고,
    상기 동영상 지식재산권 권리자 속성 정보는, 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 포함하고,
    상기 추천 판매 제품 결정부는,
    상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 시청자수 관련 정보 및 과거의 금전 후원 관련 정보를 기초로 인공지능 모델을 이용하여 추천 판매 상품 종류 정보를 결정하도록 구성되는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
13. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는:
    상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 속성 정보에 관련된 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하고; 그리고
    상기 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
14. 제13항에 있어서,
    상기 제어부는:
    상기 사용자 단말에 입력된 상기 제1 지식재산권 권리자에 대한 권리자 유형 정보를 수신하도록 상기 통신부를 제어하고;
    상기 권리자 유형 정보에 대응되는 복수개의 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 사용자 단말로 상기 세부 속성 정보 입력 화면의 정보를 송신하도록 상기 통신부를 제어하고; 그리고
    상기 세부 속성 정보 입력 화면을 통해 상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 속성 정보를 상기 사용자 단말로부터 수신하도록 상기 통신부를 제어하는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
15. 제14항에 있어서,
    상기 제어부는:
    상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 기업이면, 상기 제1 지식재산권 권리자가 제공하는 상품, 서비스, 상기 제1 지식재산권 권리자의 기업 규모 및 업종 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하고; 그리고
    상기 사용자 단말에 입력된 상기 권리자 유형 정보가 개인이면, 상기 제1 지식재산권 권리자의 콘텐츠 종류, 성별, 팬 규모 및 상기 제1 지식재산권 권리자가 사용하는 인터넷 서비스 플랫폼 종류 중 적어도 하나에 관련된 세부 속성 입력 버튼 및 입력창 중 적어도 하나로 구성되는 세부 속성 정보 입력 화면이 상기 사용자 단말에 표시되도록 상기 통신부를 제어하는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
16. 제12항에 있어서,
    기계학습부를 더 포함하고,
    상기 권리자 정보 수집부는,
    제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보 및 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 수신하도록 구성되고,
    상기 기계학습부는,
    상기 제2 지식재산권 권리자의 권리자 속성 정보를 입력 변수로 하고, 상기 제2 지식재산권 권리자가 과거에 판매한 지식재산권 권리자 관련 제품의 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하도록 구성되는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
17. 제16항에 있어서,
    상기 권리자 정보 수집부는,
    과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 수신하도록 구성되고,
    상기 기계학습부는,
    상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 종류 정보, 수량 정보 및 이익률 정보를 출력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하도록 구성되는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
18. 제16항에 있어서,
    과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 수신하도록 구성되는 구매자 정보 수집부를 더 포함하고,
    상기 기계학습부는,
    상기 과거에 판매된 지식재산권 권리자 관련 제품들의 구매자 성별 정보, 구매자 연령 정보 및 재구매 여부 정보를 입력 변수로 설정하여 기계 학습 방식을 통해 상기 인공지능 모델을 생성하도록 구성되는, 판매 제품 종류 추천 시스템.
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