KR20160083744A - 사용자키 식별 시스템, 그리고 이에 적용되는 장치 및 그 장치의 동작 방법 - Google Patents

사용자키 식별 시스템, 그리고 이에 적용되는 장치 및 그 장치의 동작 방법 Download PDF

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KR20160083744A
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Abstract

본 발명은, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키(User Key)가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 사용자키 식별 시스템, 그리고 이에 적용되는 사용자키식별장치 및 그 장치의 동작 방법을 개시하고 있다.

Description

사용자키 식별 시스템, 그리고 이에 적용되는 장치 및 그 장치의 동작 방법{USER KEY IDENTIFY SYSTEM, AND APPARATUS AND CONTROL METHOD APPLIED TO THE SAME}
본 발명은 사용자키 식별 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키(User Key)가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 사용자키 식별 시스템, 그리고 이에 적용되는 장치 및 그 장치의 동작 방법에 관한 것이다.
최근, 단말에 광고를 제공하는 광고 서비스는, 단말 사용자에게 타겟팅된 개인화 광고를 서비스하는 추세이며, 이처럼 사용자에게 개인화된 광고를 서비스하기 위해서는, 사용자 개인을 식별하기 위한 기술이 중요하다.
일반적으로, 광고 서비스를 제공하는 광고플랫폼에서 사용자 개인을 식별하는 방식은, 단말 내에 광고 요청 및 수신을 위해 설치된 구동부(예 : SDK)로부터 발생되는 정보에서 확인할 수 있는 사용자키(User Key)를 기반으로, 단말을 식별함으로써 단말의 사용자 개인을 식별하게 된다. 물론, 사용자키는, 광고플랫폼에서 단말의 구동부(예 : SDK)에 고유하게 발급(할당)해 준 것이다.
헌데, 단말 내에는, 앱(App) 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부(이하, 앱 SDK)와 웹(Web) 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부(이하, 웹 SDK)가 각각 설치될 수 있고, 이 경우라면 앱 SDK 및 웹 SDK 각각에 사용자키가 할당될 것이다.
이는, 앱 SDK의 경우 자신에 할당된 사용자키(이하, 앱 User Key)를 단말 내 SD Card에 저장해 두고 이용하며, 웹 SDK의 경우 자신에 할당된 사용자키(이하, 웹 User Key)를 쿠키(Cookie)에 저장해 두고 이용하게 되는데, 앱 SDK는 쿠키에 접근할 수 없고 웹 SDK는 SD Card에 접근할 수 없기 때문이다.
이처럼, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키 즉 앱 User Key 및 웹 User Key가 할당되는 경우, 광고플랫폼에서는 동일한 단말의 앱 SDK 및 웹 SDK 각각으로부터 발생되는 정보에서 서로 다른 사용자키 즉 앱 User Key 및 웹 User Key를 확인하기 때문에, 동일한 단말의 동일한 사용자 개인으로 식별하지 못하게 되고, 이는 결국 사용자 개인을 식별하는 정확도를 떨어뜨려 개인화된 광고 서비스의 성능까지 떨어뜨리게 된다.
이에, 본 발명에서는, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 방안을 제안하고자 한다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은 서로 다른 사용자키가 할당된 앱구동부 및 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보를 제공하는 단말과, 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 상기 광고요청정보를 수집하고, 상기 광고요청정보의 수집결과에 기초하여 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하여, 상기 확인한 사용자키 중에서 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 사용자키식별장치를 포함하는 사용자키 식별 시스템을 제공함으로써, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 있도록 하는데 있다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 다른 목적은 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하고, 상기 특정 정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하고, 상기 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 사용자키식별장치 및 사용자키식별장치의 동작 방법을 제공함으로써, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있도록 하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 사용자키식별장치는, 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하는 수집부; 상기 특정 정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하는 확인부; 상기 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 제1필터링부; 및 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 키식별부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 수집결과를 일자 별로 분석한 분석결과에 기초하여, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링하는 제2필터링부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 특정 정보는, 단말에서 앱 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부 및 웹 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보일 수 있다.
바람직하게는, 상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는, 상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 각각에 상이하게 할당된 사용자키일 수 있다.
바람직하게는, 상기 제1필터링부는, 상기 확인한 사용자키 중 제1사용자키에 대하여, 기 지정된 시간범위 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 상기 확인한 사용자키 중 제2사용자키에 대하여, 상기 시간범위 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하고, 상기 제1사용자키의 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 동일 시간대 개수를 기초로, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고, 상기 계산한 확률이 상기 제1기준치 이상이면, 상기 제1사용자키 및 상기 제2사용자키를 상기 사용자키 쌍으로 필터링할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제1사용자키는, 상기 확인한 사용자키 중, 상기 시간범위 내에서 관련된 특정 정보의 수집 횟수에 따라 순차적으로 선택되는 사용자키이며, 상기 제2사용자키는, 상기 확인한 사용자키 중, 상기 제1사용자키를 제외한 나머지 사용자키 각각일 수 있다.
바람직하게는, 상기 제2필터링부는, 상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 포함된 제1사용자키에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 포함된 제2사용자키에 대하여 상기 금일 일자 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하며, 상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 상기 제1사용자키의 이전 일자 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 금일 일자 동일 시간대 개수에 기초하여 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서, 상기 계산한 확률이 상기 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링할 수 있다.
바람직하게는, 상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는, 상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나에 할당되는 제1사용자키 및 다른 하나에 할당되는 제2사용자키를 포함하며, 상기 특정 단말에 설치된 상기 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나로부터 상기 제2사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보가 수신되는 경우 상기 제1사용자키를 회신하여, 상기 앱구동부 및 상기 웹구동부 모두가 동일한 상기 제1사용자키를 이용할 수 있도록 하는 키제어부를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 사용자키식별장치의 동작 방법은, 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하는 수집단계; 상기 특정 정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하는 확인단계; 상기 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 제1필터링단계; 및 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 키식별단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 수집결과를 일자 별로 분석한 분석결과에 기초하여, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링하는 제2필터링단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 특정 정보는, 상기 각 단말에서 앱 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부 및 웹 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보일 수 있다.
바람직하게는, 상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는, 상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 각각에 상이하게 할당된 사용자키일 수 있다.
바람직하게는, 상기 제1필터링단계는, 상기 확인한 사용자키 중 제1사용자키에 대하여, 기 지정된 시간범위 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 상기 확인한 사용자키 중 제2사용자키에 대하여, 상기 시간범위 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하고, 상기 제1사용자키의 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 동일 시간대 개수를 기초로, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고, 상기 계산한 확률이 상기 제1기준치 이상이면, 상기 제1사용자키 및 상기 제2사용자키를 상기 사용자키 쌍으로 필터링할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제2필터링단계는, 상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 포함된 제1사용자키에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 포함된 제2사용자키에 대하여 상기 금일 일자 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하며, 상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 상기 제1사용자키의 이전 일자 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 금일 일자 동일 시간대 개수에 기초하여 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서, 상기 계산한 확률이 상기 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링할 수 있다.
바람직하게는, 상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는, 상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나에 할당되는 제1사용자키 및 다른 하나에 할당되는 제2사용자키를 포함하며, 상기 특정 단말에 설치된 상기 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나로부터 상기 제2사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보가 수신되는 경우 상기 제1사용자키를 회신하여, 상기 앱구동부 및 상기 웹구동부 모두가 동일한 상기 제1사용자키를 이용할 수 있도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 3 관점에 따른 사용자키 식별 시스템은, 서로 다른 사용자키가 할당된 앱구동부 및 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보를 제공하는 단말; 및 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 상기 광고요청정보를 수집하고, 상기 광고요청정보의 수집결과에 기초하여 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하여, 상기 확인한 사용자키 중에서 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를 동일한 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 사용자키식별장치를 포함한다.
이에, 본 발명의 사용자키 식별 시스템, 사용자키식별장치 및 사용자키식별장치의 동작 방법에 의하면, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키(User Key)가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 효과를 달성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자키 식별 시스템을 보여주는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자키식별장치의 구성을 보여주는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자키식별장치의 동작 방법을 나타내는 동작 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자키 식별 시스템을 설명하도록 한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 사용자키 식별 시스템은, 다수의 단말(50)과, 다수의 단말(50) 각각으로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하여 이를 기초로 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별하는 사용자키식별장치(100)를 포함한다.
다수의 단말(50)은, 앱 기반의 광고 서비스 및 웹 기반의 광고 서비스 중 적어도 하나를 이용할 수 있는 단말로서, 예컨대 이동전화단말(예 : 스마트폰), 노트북 등을 포함할 수 있다.
이러한 다수의 단말(50) 중에서 단말(10)을 대표로 언급하여 설명하면, 단말(10)에는, 앱(13) 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부(14) 및 웹(11) 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부(12) 중 적어도 하나가 기 설치되어 있을 수 있다. 이때의 앱구동부(14)는 앱 SDK일 수 있고, 웹구동부(12)는 웹 SDK일 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의를 위해 단말(10)에 앱구동부(14) 및 웹구동부(12)가 모두 설치되어 있는 경우로 가정하여 설명하겠다. 물론, 단말(10)에 앱(13)이 여러 개 설치될 수 있고 이 경우 앱구동부(14) 역시 여러 개 설치될 수 있다.
이 경우라면, 앱구동부(14) 및 웹구동부(12) 각각에 사용자키가 발급(할당)되어 있을 것이고, 앱구동부(14)는 할당 받은 사용자키(이하, 앱 User Key)를 단말(10) 내 SD Card(미도시)에 저장해 두고, 웹구동부(12)는 할당 받은 사용자키(이하, 웹 User Key)를 쿠키(Cookie)에 저장해 둘 것이다.
이후, 단말(10)의 앱구동부(14)는, 필요 시, SD Card(미도시)에 저장해 둔 앱 User Key를 이용하여 광고요청정보를 발생하고 광고플랫폼(미도시)로 제공함으로써 광고를 요청하고, 이에 대응하여 수신되는 광고를 단말(10)에서 표시할 수 있다.
이때, 앱구동부(14)가 발생한 광고요청정보에는, 앱구동부(14)에 할당된 앱 User Key가 포함되며, 단말(10)이 위치정보 수집에 동의했다는 전제 하에 현재의 위치정보가 포함된다.
한편, 단말(10)의 웹구동부(12)는, 필요 시, 쿠키(Cookie)에 저장해 둔 웹 User Key를 이용하여 광고요청정보를 발생하고 광고플랫폼(미도시)로 제공함으로써 광고를 요청하고, 이에 대응하여 수신되는 광고를 단말(10)에서 표시할 수 있다.
이때, 웹구동부(12)가 발생한 광고요청정보에는, 웹구동부(12)에 할당된 웹 User Key가 포함되며, 단말(10)이 위치정보 수집에 동의했다는 전제 하에 현재의 위치정보가 포함된다.
이처럼, 전술한 단말(10)을 비롯하여 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키 즉 앱 User Key 및 웹 User Key가 할당되는 경우, 광고플랫폼(미도시)에서는 동일한 단말의 서로 다른 앱구동부 및 웹구동부 각각으로부터 발생되는 광고요청정보에서 서로 다른 사용자키 즉 앱 User Key 및 웹 User Key를 확인하게 되기 때문에, 동일한 단말의 동일한 사용자 개인으로 식별하지 못하게 되고, 이는 결국 사용자 개인을 식별하는 정확도를 떨어뜨려 개인화된 광고 서비스의 성능까지 떨어뜨리게 된다.
이에, 본 발명에서는, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 방안을 제안하고자 한다.
이를 위해, 본 발명의 사용자키식별장치(100)는, 다수의 단말(50) 각각으로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보 즉 전술의 광고요청정보를 수집하고, 광고요청정보의 수집결과를 기초로 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별해 낸다.
보다 구체적으로는, 사용자키식별장치(100)는, 다수의 단말(50) 각각으로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 광고요청정보를 수집하고, 광고요청정보의 수집결과에 기초하여 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하여, 상기 확인한 사용자키 중에서 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를 동일한 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별할 수 있다.
이러한 사용자키식별장치(100)는, 광고플랫폼(미도시)에 포함되어 광고요청정보를 수신하게 되는 광고플랫폼장치일 수 있다.
이하에서는, 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자키식별장치의 구성을 보다 구체적으로 설명하겠다.
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)는, 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하는 수집부(110)와, 상기 특정 정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하는 확인부(120)와, 상기 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 제1필터링부(130)와, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 키식별부(150)를 포함한다.
더 나아가, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)는, 제2필터링부(140)를 더 포함할 수 있다.
수집부(110)는, 각 단말 예컨대 도 1에 도시된 다수의 단말(50) 각각으로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집한다.
여기서, 특정 정보는, 단말에서 앱 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부 및 웹 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보인 것이 바람직하다.
다수의 단말(50) 중에서 단말(10)을 대표로 언급하여 설명하면, 단말(10)로부터 수집되는 특정 정보는, 앱구동부(14) 및 웹구동부(12) 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보인 것이다.
이때, 단말(10)의 앱구동부(14)로부터 발생된 광고요청정보에는, 앱구동부(14)에 발급(할당)된 사용자키 즉 앱 User Key가 포함되며, 단말(10)이 위치정보 수집에 동의했다는 전제 하에 현재의 위치정보가 포함된다.
또한, 단말(10)의 웹구동부(12)가 발생된 광고요청정보에는, 웹구동부(12)에 발급(할당)된 사용자키 즉 웹 User Key가 포함되며, 단말(10)이 위치정보 수집에 동의했다는 전제 하에 현재의 위치정보가 포함된다.
이하에서는, 다수의 단말(50)은, 모두 위치정보 수집에 동의한 것을 전제로 하겠다.
이에, 수집부(110)는, 각 단말 즉 단말(10)을 비롯한 다수의 단말(50) 각각으로부터, 해당 단말 내의 앱구동부 및 웹구동부 중 적어도 하나에서 발생되어 사용자키(앱 User Key 또는 웹 User Key) 및 위치정보가 포함된 광고요청정보를 수집할 수 있다.
확인부(120)는, 수집부(110)에서 수집한 특정 정보 즉 광고요청정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인한다.
보다 구체적으로 설명하면, 확인부(120)는, 수집부(110)에서 수집한 광고요청정보(사용자키+위치정보)의 수집결과, 아래의 표1과 같이 저장/관리할 수 있다.
수집 시각 사용자키 위치정보
2014-09-12 13:00:00 a (23.3, 721.13)
2014-09-12 13:00:25 b (48.3, 173.1)
2014-09-12 13:00:30 c (72.3, 76.3)
... ... ...
그리고, 확인부(120)는, 광고요청정보(사용자키+위치정보)의 수집결과 즉 전술의 표1에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인할 수 있다.
이후, 확인부(120)는, 광고요청정보(사용자키+위치정보)의 수집결과 즉 전술의 표1에 기초하여, 각 위치영역을 구분할 수 있다.
예를 들면, 확인부(120)는, 독점 군집기법(Exclusive Clustering) 특히 K-평균 군집 알고리즘을 사용하여, 광고요청정보(사용자키+위치정보)의 수집결과 즉 전술의 표1을 기초로 각 위치영역 즉 각 군집을 구분(생성)할 수 있다.
물론, 확인부(120)에서는, K-평균 군집 알고리즘 외에도 다른 알고리즘을 사용하여 각 위치영역(각 군집)을 구분할 수 있으나, K-평균 군집 알고리즘을 사용하는 경우 신뢰도가 높기 때문에 이를 사용하는 것이 바람직하다.
이에, 확인부(120)에서는, K-평균 군집 알고리즘을 사용하여, 전술의 표1을 기초로, 다음의 표2와 같은 시간대별 위치영역 구분 결과 및 다음의 표3과 같은 일자별 위치영역 구분 결과를 얻을 수 있다.
시간대 위치영역(군집) 사용자키
2014-09-12 13시 위치영역1 a
위치영역1 f
위치영역2 d
... ... ...
일자 위치영역(군집) 사용자키
2014-09-11 위치영역1 a
위치영역1 f
위치영역2 d
... ... ...
이에, 확인부(120)는, 수집부(110)에서 수집한 광고요청정보의 수집결과 즉 표1에 기초하여 얻은 표2를 기반으로, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인한다.
여기서, 특정 위치영역이란, 전술에서 구분(생성)한 위치영역 각각을 의미하며, 이하에서는 설명의 편의를 위해 위치영역1을 예로서 언급하여 설명하도록 하겠다.
즉, 확인부(120)는, 광고요청정보의 수집결과 즉 표1에 기초하여 얻은 표2를 기반으로, 시간대 별로 특정 위치영역 예컨대 위치영역1에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인할 수 있으며, 표2에서 알 수 있듯이 사용자키a,f...등을 확인하게 될 것이다.
제1필터링부(130)는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링한다.
즉, 전술과 같이 특정 위치영역으로서 위치영역1을 언급하여 설명하면, 제1필터링부(130)는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중에서, 동일 시간대에 특정 위치영역 즉 위치영역1에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 것이다.
여기서, 제1기준치는, 사용자키식별장치(100)의 운용자에 의해 설정 및 변경될 수 있으며, 이하에서는 60%인 것을 예로서 언급하겠다.
이에, 전술과 같이 특정 위치영역으로서 위치영역1을 언급하여, 제1필터링부(130)의 필터링 과정에 대하여 설명하면 다음과 같다.
제1필터링부(130)는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중 제1사용자키에 대하여, 기 지정된 시간범위 내에서 특정 위치영역 즉 위치영역1에 속한 시간대 개수를 확인한다.
여기서, 기 지정된 시간범위란, 사용자키식별장치(100)의 운용자에 의해 설정 및 변경될 수 있으며, 이하에서는 00시~24시인 것을 예로서 언급하겠다.
그리고, 제1필터링부(130)는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중 제2사용자키에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 전술의 제1사용자키와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
그리고, 제1필터링부(130)는, 전술한 제1사용자키의 시간대 개수 및 전술한 제2사용자키의 동일 시간대 개수를 기초로, 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률을 계산하고, 계산한 확률이 제1기준치(60%) 이상이면 전술의 제1사용자키 및 제2사용자키를 사용자키 쌍으로 필터링한다.
이때, 제1필터링부(130)의 필터링 과정에서 언급된 제1사용자키는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중, 시간범위(00시~24시) 내에서 관련된 특정 정보(광고요청정보)의 수집 횟수에 따라 순차적으로 선택되는 사용자키이다.
제1필터링부(130)의 필터링 과정에서 언급된 제2사용자키는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중, 전술의 제1사용자키를 제외한 나머지 사용자키 각각이다.
예를 들어, 시간범위(00시~24시) 내에서의 광고요청정보 수집 횟수에 기초하여, 사용자키a,f... 수집 횟수가 가장 많은 사용자키부터 수집 횟수가 적어지는 순서로 나열할 때 사용자키a,f...로 나열된다고 가정하면, 제1필터링부(130)는, 가장 먼저 사용자키a를 제1사용자키로 선택하고 나머지 사용자키f... 각각을 제2사용자키로 선택하여 필터링 과정을 수행하고, 이 후 사용자키f를 제1사용자키로 선택하고 나머지 사용자키a... 각각을 제2사용자키로 선택하여 필터링 과정을 수행하는 방식으로, 사용자키a,f... 각각을 한번씩 제1사용자키로 선택하여 필터링 과정을 수행할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의를 위해서, 사용자키a가 제1사용자키이고 사용자키f가 제2사용자키인 경우를 예로서 언급하여, 제1필터링부(130)의 필터링 과정에 대하여 구체적으로 설명하겠다.
이때, 사용자키a 및 사용자키f의 관계를 정의하면, 제1사용자키인 사용자키a를 Unique키로, 제2사용자키인 사용자키f를 Second키로 정의할 수 있다.
제1필터링부(130)는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중 제1사용자키 즉 사용자키a에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 사용자키a가 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 07시, 10시, 11시, 13시, 15시라고 가정하면, 제1필터링부(130)는, 사용자키a에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 7로 확인할 것이다.
그리고, 제1필터링부(130)는, 확인부(120)에서 확인한 사용자키a,f... 중 제2사용자키 즉 사용자키f에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 전술의 제1사용자키 즉 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 사용자키f가 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 10시, 11시, 13시, 15시라고 가정하면, 제1필터링부(130)는, 사용자키f에 대하여, 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 6로 확인할 것이다.
이후, 제1필터링부(130)는, 제1사용자키 즉 사용자키a의 시간대 개수(7) 및 제2사용자키 즉 사용자키f의 동일 시간대 개수(6)를 기초로, 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률을 다음의 수식1에 따라 계산할 수 있다.
수식1
Figure pat00001
따라서, 제1필터링부(130)는, 수식1에 따라 사용자키a 및 사용자키f가 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률로서, 6/7*100=85.71%를 계산할 수 있다.
제1필터링부(130)는, 전술과 같이 계산한 확률(85.71%)이 제1기준치(60%) 이상이면 전술의 사용자키a 및 사용자키f를 사용자키 쌍으로 필터링한다.
키식별부(150)는, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별한다.
여기서, 특정 사용자키 쌍은, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중 제2필터링부(140)에서 필터링된 사용자키 쌍이다.
이에, 제2필터링부(140)에 대해 먼저 설명하도록 하겠다.
제2필터링부(140)는, 수집부(110)에서 수집한 수집결과를 일자 별로 분석한 분석결과에 기초하여, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중에서 동일 일자에 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 특정 사용자키 쌍으로 필터링한다.
여기서, 수집부(110)에서 수집한 수집결과를 일자 별로 분석한 분석결과란, 전술에서 언급한 표3과 같은 일자별 위치영역 구분 결과를 의미한다.
그리고, 제2기준치는, 사용자키식별장치(100)의 운용자에 의해 설정 및 변경될 수 있으며, 이하에서는 70%인 것을 예로서 언급하겠다.
이에, 전술과 같이 특정 위치영역으로서 위치영역1을 언급하여, 제2필터링부(140)의 필터링 과정에 대하여 설명하면 다음과 같다.
제2필터링부(140)는, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 별로, 포함된 제1사용자키에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 포함된 제2사용자키에 대하여 상기 금일 일자 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
그리고, 제2필터링부(140)는, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 별로, 상기 제1사용자키의 이전 일자 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 금일 일자 동일 시간대 개수에 기초하여 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산한다.
이에, 제2필터링부(140)는, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중에서, 계산한 확률이 제2기준치(70%) 이상인 사용자키 쌍을 특정 사용자키 쌍으로 필터링할 수 있다.
이때, 제2필터링부(140)의 필터링 과정에서 언급된 제1사용자키는 사용자키 쌍 내의 Unique키를 의미하고, 제2사용자키는 사용자키 쌍 내의 Second키를 의미하는 것이 바람직하다.
이하에서는, 설명의 편의를 위해서, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중에서 사용자키 쌍(a-b)를 예로서 언급하여, 제2필터링부(140)의 필터링 과정에 대하여 구체적으로 설명하겠다.
제2필터링부(140)는, 사용자키 쌍(a-b)에 대하여, 사용자키 쌍(a-b)에 포함된 제1사용자키 즉 사용자키a에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 금일이 2014-09-12이고 이전 일자가 2014-09-11일 때, 사용자키a가 2014-09-11 내에서 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 07시, 10시, 11시, 13시, 15시라고 가정하면, 제2필터링부(140)는, 사용자키a에 대하여 2014-09-11 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 7로 확인할 것이다.
그리고, 제2필터링부(140)는, 사용자키 쌍(a-b)에 대하여, 사용자키 쌍(a-b)에 포함된 제2사용자키 즉 사용자키f에 대하여 금일 일자 내에서 제1사용자키 즉 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 금일이 2014-09-12이고 이전 일자가 2014-09-11일 때, 사용자키f가 2014-09-12 내에서 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 07시, 10시, 11시, 13시, 15시, 17시라고 가정하면, 제2필터링부(140)는, 사용자키f에 대하여 2014-09-12 내에서 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 7로 확인할 것이다.
이후, 제2필터링부(140)는, 제1사용자키 즉 사용자키a의 이전 일자 시간대 개수(7) 및 제2사용자키 즉 사용자키f의 금일 일자 동일 시간대 개수(7)에 기초하여, 동일 일자에 위치영역1에 속할 확률을 다음의 수식2에 따라 계산할 수 있다.
수식2
Figure pat00002
따라서, 제2필터링부(140)는, 수식2에 따라 사용자키 쌍(a-b) 내의 사용자키a 및 사용자키f가 동일 일자에 위치영역1에 속할 확률로서, 7/7*100=100%를 계산할 수 있다.
제2필터링부(140)는, 전술과 같이 계산한 확률(100%)이 제2기준치(40%) 이상이면 전술한 사용자키 쌍(a-b) 내의 사용자키a 및 사용자키f를 특정 사용자키 쌍으로 필터링한다.
이에, 제2필터링부(140)에서는 다음의 표4와 같은 특정 사용자키 쌍들을 필터링하여 얻을 수 있다.
Unique키 Second키 유사율 필터링 일자
a f 100% 2014-09-13
f a 80% 2014-09-13
f k 75% 2014-09-13
... ... ... ...
여기서, 유사율은, 제2필터링부(140)의 필터링 과정에서 계산된 확률을 의미한다.
이처럼, 제2필터링부(140)의 필터링을 통해 일자 별로 확률을 계산하는 이유는, 일반적으로 단말의 사용자는 Working Day인 월~금요일의 경우 학교, 직장 등을 규칙적으로 오가며 거의 동일한 패턴으로 이동 및 머무른다는 점에 기인한다.
키식별부(150)는, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중 제2필터링부(140)에 의해 필터링된 특정 사용자키 쌍에 대해서만, 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별한다.
보다 구체적으로 설명하면, 제2필터링부(140)에 의해 얻어지는 표4에서 알 수 있듯이, 사용자키a 및 사용자키f와 관련하여, 사용자키a를 Unique키(제1사용자키)로 하는 특정 사용자키 쌍(a-f)과, 사용자키f를 Unique키(제1사용자키)로 하는 특정 사용자키 쌍(f-a)가 만들어질 수 있다.
이러한 경우, 키식별부(150)는, 특정 사용자키 쌍(a-f) 및 특정 사용자키 쌍(f-a) 중 유사율이 더 작은 것, 즉 특정 사용자키 쌍(f-a)을 삭제하는 것이 바람직하다.
또한, 제2필터링부(140)에 의해 얻어지는 표4에서 알 수 있듯이, 사용자키a 및 사용자키f의 특정 사용자키 쌍(a-f)이 만들어져 있고, 사용자키f 및 사용자키k의 특정 사용자키 쌍(f-k)이 만들어질 수 있다.
이러한 경우, 키식별부(150)는, 특정 사용자키 쌍(a-f) 및 특정 사용자키 쌍(f-k) 중 유사율이 더 큰 것, 즉 특정 사용자키 쌍(a-f)을 기준으로 하여 양자(a-f, f-k)를 결합하는 것이 바람직하다.
이에, 사용자키식별장치(100)에서는, 전술한 표4로부터 다음의 표5와 같은 사용자키 관리 테이블을 얻을 수 있다.
Unique키 Second키 업데이트 일자
a f,k 2014-09-13
... ... ...
그리고, 사용자키식별장치(100)에서는, 전술의 표5와 같은 사용자키 관리 테이블을 기 설정된 주기(예 : 1개월) 마다 새롭게 업데이트할 수 있다.
이후, 키식별부(150)는, 제1필터링부(130)에서 필터링한 사용자키 쌍 중 제2필터링부(140)에 의해 필터링된 특정 사용자키 쌍 예컨대 표5에서 확인되는 특정 사용자키 쌍(a-f,k)에 대해서는, 특정 사용자키 쌍(a-f,k)에 포함된 서로 다른 사용자키a,f,k를 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의를 위해 특정 단말로 단말(10)을 언급하겠다.
즉, 특정 사용자키 쌍(a-f,k)에 포함된 서로 다른 사용자키a,f,k는, 특정 단말 즉 동일한 단말(10)에 설치된 앱(13)의 앱구동부(14), 다른 앱(미도시)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(12) 각각에 상이하게 할당된 사용자키인 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)는, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서, 시간대 별로 또한 일자 별로 사용자키 및 위치정보가 포함된 광고요청정보를 수집 및 분석한 결과를 기반으로, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있는 효과를 도출한다.
따라서, 본 발명의 사용자키식별장치(100)를 광고플랫폼장치로서 포함하는 광고플랫폼 또는 사용자키식별장치(100)과 공유하는 광고플랫폼에서는, 사용자키식별장치(100)의 식별결과를 이용하면, 서로 다른 사용자키 예컨대 사용자키a, 사용자키f가 확인되는 각 광고요청정보를 동일한 단말(예 : 10)에서 발생된 광고요청정보로 인지할 수 있기 때문에, 결국 사용자 개인을 식별하는 정확도를 개선하여 개인화된 광고 서비스의 성능까지 향상시킬 수 있을 것이다.
더 나아가, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)는, 키제어부(160)를 더 포함할 수 있다.
키제어부(160)는, 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부에서 모두 동일한 하나의 사용자키를 이용할 수 있도록 한다.
보다 구체적으로 설명하기에 앞서, 표5의 사용자키 관리 테이블에는, 사용자키x가 제1사용자키(즉, Unique키)이고 사용자키y가 제2사용자키(즉, Second키)인 특정 사용자키 쌍(x-y)가 포함된다고 가정하고, 이를 언급하여 키제어부(160)의 기능을 설명하도록 하겠다.
표5의 사용자키 관리 테이블에 특정 사용자키 쌍(x-y)가 포함된다는 것은, 특정 단말 예컨대 단말(20)에 설치된 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 중 어느 하나에 사용자키x가 할당되고 다른 하나에 사용자키y가 할당된 것으로 볼 수 있는 상황이다.
이 경우라고 가정할 때, 사용자키식별장치(100)는, 단말(20)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 중 어느 하나로부터 Second키인 사용자키y를 이용하여 발생된 광고요청정보를 수집(수신)할 수 있다.
키제어부(160)는, 전술과 같이 특정 사용자키 쌍(x-y)에 포함된 Second키 즉 사용자키y를 이용하여 발생된 광고요청정보를 수신하게 되는 경우, 특정 사용자키 쌍(x-y)의 Unique키 즉 사용자키x를 단말(20)으로 회신해 준다.
이로 인해, 단말(20)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 중 사용자키y를 이용하여 광고요청정보를 발생한 어느 하나, 예컨대 웹구동부(미도시)는 사용자키x를 회신받게 되고 사용자키x를 쿠키(Cookie)에 저장해 둘 것이다.
이후, 단말(20)의 웹구동부(미도시)는 필요 시, 쿠키(Cookie)에 저장해 둔 웹 User Key 즉 사용자키x를 이용하여 광고요청정보를 발생할 것이다.
결국, 키제어부(160)는, 전술과 같이 특정 사용자키 쌍(x-y)에 포함된 Second키 즉 사용자키y를 이용하여 발생된 광고요청정보를 수신하게 되는 경우, 특정 사용자키 쌍(x-y)의 Unique키 즉 사용자키x를 단말(20)으로 회신함으로써, 단말(20)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 모두가 동일한 하나의 사용자키 즉 사용자키x를 이용할 수 있도록 한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)는, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 효과를 도출한다.
따라서, 본 발명의 사용자키식별장치(100)에 따르면, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하여, 결국 사용자 개인을 식별하는 정확도를 개선하여 개인화된 광고 서비스의 성능까지 향상시킬 수 있을 것이다.
이하에서는, 도 3을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자키식별장치의 동작 방법을 구체적으로 설명하겠다. 설명의 편의를 위해서, 전술의 도 1 내지 도 2의 참조번호를 언급하여 설명하도록 하겠다.
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 각 단말 즉 단말(10)을 비롯한 다수의 단말(50) 각각으로부터, 해당 단말 내의 앱구동부 및 웹구동부 중 적어도 하나에서 발생되어 사용자키(앱 User Key 또는 웹 User Key) 및 위치정보가 포함된 광고요청정보를 수집한다(S100).
그리고, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, S100단계에서 수집한 광고요청정보의 수집결과 즉 전술의 표1에 기초하여, K-평균 군집 알고리즘을 사용한 분석을 수행한다(S110).
이에, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, S100단계에서 수집한 광고요청정보의 수집결과 즉 표1에 기초한 분석을 통해, 시간대 별로 및 일자 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인한다(S120).
이하에서는 설명의 편의를 위해, 특정 위치영역으로서 위치영역1을 언급하여 설명하도록 하겠다.
즉, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 광고요청정보의 수집결과 즉 표1에 기초한 분석을 통해 얻은 표2를 기반으로, 시간대 별로 특정 위치영역 즉 위치영역1에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 광고요청정보의 수집결과 즉 표1에 기초한 분석을 통해 얻은 표3을 기반으로, 일자 별로 특정 위치영역 즉 위치영역1에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인할 수 있다.
이후, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, S120단계에서 확인한 시간대 별로 위치영역1에 속하는 사용자키 a,f... 중에서, 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률이 제1기준치(예 : 60%) 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 것이다(S130).
보다 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 확인한 사용자키a,f... 중 제1사용자키에 대하여, 기 지정된 시간범위(예 : 00시~24시) 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 확인한다.
그리고, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 확인한 사용자키a,f... 중 제2사용자키에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 전술의 제1사용자키와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
그리고, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술한 제1사용자키의 시간대 개수 및 전술한 제2사용자키의 동일 시간대 개수를 기초로, 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률을 계산하고, 계산한 확률이 제1기준치(60%) 이상이면 전술의 제1사용자키 및 제2사용자키를 사용자키 쌍으로 필터링한다.
이때, S130단계의 필터링 과정에서 언급된 제1사용자키는, 사용자키a,f... 중, 시간범위(00시~24시) 내에서 관련된 특정 정보(광고요청정보)의 수집 횟수에 따라 순차적으로 선택되는 사용자키이다.
S130단계의 필터링 과정에서 언급된 제2사용자키는, 사용자키a,f... 중, 전술의 제1사용자키를 제외한 나머지 사용자키 각각이다.
예를 들어, 시간범위(00시~24시) 내에서의 광고요청정보 수집 횟수에 기초하여, 사용자키a,f... 수집 횟수가 가장 많은 사용자키부터 수집 횟수가 적어지는 순서로 나열할 때 사용자키a,f...로 나열된다고 가정하면, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 가장 먼저 사용자키a를 제1사용자키로 선택하고 나머지 사용자키f... 각각을 제2사용자키로 선택하여 필터링 과정을 수행하고, 이 후 사용자키f를 제1사용자키로 선택하고 나머지 사용자키a... 각각을 제2사용자키로 선택하여 필터링 과정을 수행하는 방식으로, 사용자키a,f... 각각을 한번씩 제1사용자키로 선택하여 필터링 과정을 수행할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의를 위해서, 사용자키a가 제1사용자키이고 사용자키f가 제2사용자키인 경우를 예로서 언급하여, S130단계의 필터링 과정에 대하여 구체적으로 설명하겠다.
이때, 사용자키a 및 사용자키f의 관계를 정의하면, 제1사용자키인 사용자키a를 Unique키로, 제2사용자키인 사용자키f를 Second키로 정의할 수 있다.
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 확인한 사용자키a,f... 중 제1사용자키 즉 사용자키a에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 사용자키a가 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 07시, 10시, 11시, 13시, 15시라고 가정하면, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 사용자키a에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 7로 확인할 것이다.
그리고, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 확인한 사용자키a,f... 중 제2사용자키 즉 사용자키f에 대하여, 시간범위(00시~24시) 내에서 전술의 제1사용자키 즉 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 사용자키f가 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 10시, 11시, 13시, 15시라고 가정하면, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 사용자키f에 대하여, 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 6로 확인할 것이다.
이후, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 제1사용자키 즉 사용자키a의 시간대 개수(7) 및 제2사용자키 즉 사용자키f의 동일 시간대 개수(6)를 기초로, 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률을 전술의 수식1에 따라 계산할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 수식1에 따라 사용자키a 및 사용자키f가 동일 시간대에 위치영역1에 속할 확률로서, 6/7*100=85.71%를 계산할 수 있다.
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술과 같이 계산한 확률(85.71%)이 제1기준치(60%) 이상이면 전술의 사용자키a 및 사용자키f를 사용자키 쌍으로 필터링한다.
이후, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, S130단계에서 필터링한 사용자키 쌍 중에서 동일 일자에 위치영역1에 속할 확률이 제2기준치(예 : 70%) 이상인 사용자키 쌍을 특정 사용자키 쌍으로 필터링한다(S140).
이하에서는, 설명의 편의를 위해서, S130단계에서 필터링한 사용자키 쌍 중에서 사용자키 쌍(a-b)를 예로서 언급하여, S140단계의 필터링 과정에 대하여 구체적으로 설명하겠다.
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 사용자키 쌍(a-b)에 대하여, 사용자키 쌍(a-b)에 포함된 제1사용자키 즉 사용자키a에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 금일이 2014-09-12이고 이전 일자가 2014-09-11일 때, 사용자키a가 2014-09-11 내에서 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 07시, 10시, 11시, 13시, 15시라고 가정하면, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 사용자키a에 대하여 2014-09-11 내에서 위치영역1에 속한 시간대 개수를 7로 확인할 것이다.
그리고, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 사용자키 쌍(a-b)에 대하여, 사용자키 쌍(a-b)에 포함된 제2사용자키 즉 사용자키f에 대하여 금일 일자 내에서 제1사용자키 즉 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 확인한다.
예를 들어, 금일이 2014-09-12이고 이전 일자가 2014-09-11일 때, 사용자키f가 2014-09-12 내에서 위치영역1에 속한 시간대가 00시, 03시, 07시, 10시, 11시, 13시, 15시, 17시라고 가정하면, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 사용자키f에 대하여 2014-09-12 내에서 사용자키a와 동일 시간대에 위치영역1에 속한 동일 시간대 개수를 7로 확인할 것이다.
이후, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 제1사용자키 즉 사용자키a의 이전 일자 시간대 개수(7) 및 제2사용자키 즉 사용자키f의 금일 일자 동일 시간대 개수(7)에 기초하여, 동일 일자에 위치영역1에 속할 확률을 전술의 수식2에 따라 계산할 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 수식2에 따라 사용자키 쌍(a-b) 내의 사용자키a 및 사용자키f가 동일 일자에 위치영역1에 속할 확률로서, 7/7*100=100%를 계산할 수 있다.
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술과 같이 계산한 확률(100%)이 제2기준치(40%) 이상이면 전술한 사용자키 쌍(a-b) 내의 사용자키a 및 사용자키f를 특정 사용자키 쌍으로 필터링한다.
이에, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술의 표4와 같은 특정 사용자키 쌍들을 필터링하여 얻을 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 표4에서 알 수 있듯이, 사용자키a 및 사용자키f와 관련하여, 사용자키a를 Unique키(제1사용자키)로 하는 특정 사용자키 쌍(a-f)과, 사용자키f를 Unique키(제1사용자키)로 하는 특정 사용자키 쌍(f-a)가 만들어질 수 있다.
이러한 경우, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 특정 사용자키 쌍(a-f) 및 특정 사용자키 쌍(f-a) 중 유사율이 더 작은 것, 즉 특정 사용자키 쌍(f-a)을 삭제하는 것이 바람직하다.
또한, 표4에서 알 수 있듯이, 사용자키a 및 사용자키f의 특정 사용자키 쌍(a-f)이 만들어져 있고, 사용자키f 및 사용자키k의 특정 사용자키 쌍(f-k)이 만들어질 수 있다.
이러한 경우, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 특정 사용자키 쌍(a-f) 및 특정 사용자키 쌍(f-k) 중 유사율이 더 큰 것, 즉 특정 사용자키 쌍(a-f)을 기준으로 하여 양자(a-f, f-k)를 결합하는 것이 바람직하다.
이에, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술한 표4로부터 표5와 같은 사용자키 관리 테이블을 얻을 수 있다.
이후, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, S140단계에서 필터링된 특정 사용자키 쌍 예컨대 표5에서 확인되는 특정 사용자키 쌍(a-f,k)에 대해서는, 특정 사용자키 쌍(a-f,k)에 포함된 서로 다른 사용자키a,f,k를 동일한 특정 단말(예 : 10)에 할당된 사용자키인 것으로 식별할 수 있다(S150).
즉, 특정 사용자키 쌍(a-f,k)에 포함된 서로 다른 사용자키a,f,k는, 특정 단말 즉 동일한 단말(10)에 설치된 앱(13)의 앱구동부(14), 다른 앱(미도시)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(12) 각각에 상이하게 할당된 사용자키인 것이다.
더 나아가, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부에서 모두 동일한 하나의 사용자키를 이용할 수 있도록 한다.
보다 구체적으로 설명하기에 앞서, 표5의 사용자키 관리 테이블에는, 사용자키x가 제1사용자키(즉, Unique키)이고 사용자키y가 제2사용자키(즉, Second키)인 특정 사용자키 쌍(x-y)가 포함된다고 가정하여 설명하겠다.
표5의 사용자키 관리 테이블에 특정 사용자키 쌍(x-y)가 포함된다는 것은, 특정 단말 예컨대 단말(20)에 설치된 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 중 어느 하나에 사용자키x가 할당되고 다른 하나에 사용자키y가 할당된 것으로 볼 수 있는 상황이다.
이 경우라고 가정할 때, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 단말(20)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 중 어느 하나로부터 Second키인 사용자키y를 이용하여 발생된 광고요청정보를 수집(수신)할 수 있다(S160).
본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술과 같이 특정 사용자키 쌍(x-y)에 포함된 Second키 즉 사용자키y를 이용하여 발생된 광고요청정보를 수신하게 되는 경우(S160 Yes), 특정 사용자키 쌍(x-y)의 Unique키 즉 사용자키x를 단말(20)으로 회신해 준다(S170).
이로 인해, 단말(20)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 중 사용자키y를 이용하여 광고요청정보를 발생한 어느 하나, 예컨대 웹구동부(미도시)는 사용자키x를 회신받게 되고 사용자키x를 쿠키(Cookie)에 저장해 둘 것이다(S180).
이후, 단말(20)의 웹구동부(미도시)는 필요 시, 쿠키(Cookie)에 저장해 둔 웹 User Key 즉 사용자키x를 이용하여 광고요청정보를 발생할 것이다.
결국, 본 발명에 따른 사용자키식별장치(100)의 동작 방법은, 전술과 같이 특정 사용자키 쌍(x-y)에 포함된 Second키 즉 사용자키y를 이용하여 발생된 광고요청정보를 수신하게 되는 경우, 특정 사용자키 쌍(x-y)의 Unique키 즉 사용자키x를 단말(20)으로 회신함으로써, 단말(20)의 앱구동부(미도시) 및 웹구동부(미도시) 모두가 동일한 하나의 사용자키 즉 사용자키x를 이용할 수 있도록 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 사용자키식별장치의 동작 방법은, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 효과를 도출한다.
본 발명의 일실시예에 따른 사용자키식별장치의 동작 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 본 발명을 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 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.
본 발명에 따른 사용자키 식별 시스템, 그리고 이에 적용되는 사용자키식별장치 및 그 장치의 동작 방법에 따르면, 하나의 단말에 여러 개의 서로 다른 사용자키가 할당되는 환경에서, 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 식별할 수 있고, 더 나아가 동일한 단말에 할당된 서로 다른 사용자키를 하나의 사용자키로 관리할 수 있도록 하는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
50 : 다수의 단말
100 : 사용자키식별장치
110 : 수집부 120 : 확인부
130 : 제1필터링부 140 : 제2필터링부
150 : 키식별부 160 : 키제어부

Claims (16)

  1. 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하는 수집부;
    상기 특정 정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하는 확인부;
    상기 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 제1필터링부; 및
    상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 키식별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집결과를 일자 별로 분석한 분석결과에 기초하여, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링하는 제2필터링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 정보는,
    단말에서 앱 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부 및 웹 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보인 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는,
    상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 각각에 상이하게 할당된 사용자키인 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1필터링부는,
    상기 확인한 사용자키 중 제1사용자키에 대하여, 기 지정된 시간범위 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고,
    상기 확인한 사용자키 중 제2사용자키에 대하여, 상기 시간범위 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하고,
    상기 제1사용자키의 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 동일 시간대 개수를 기초로, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고,
    상기 계산한 확률이 상기 제1기준치 이상이면, 상기 제1사용자키 및 상기 제2사용자키를 상기 사용자키 쌍으로 필터링하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제1사용자키는,
    상기 확인한 사용자키 중, 상기 시간범위 내에서 관련된 특정 정보의 수집 횟수에 따라 순차적으로 선택되는 사용자키이며
    상기 제2사용자키는,
    상기 확인한 사용자키 중, 상기 제1사용자키를 제외한 나머지 사용자키 각각인 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 제2필터링부는,
    상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 포함된 제1사용자키에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 포함된 제2사용자키에 대하여 상기 금일 일자 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하며,
    상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 상기 제1사용자키의 이전 일자 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 금일 일자 동일 시간대 개수에 기초하여 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고,
    상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서, 상기 계산한 확률이 상기 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는,
    상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나에 할당되는 제1사용자키 및 다른 하나에 할당되는 제2사용자키를 포함하며,
    상기 특정 단말에 설치된 상기 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나로부터 상기 제2사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보가 수신되는 경우 상기 제1사용자키를 회신하여, 상기 앱구동부 및 상기 웹구동부 모두가 동일한 상기 제1사용자키를 이용할 수 있도록 하는 키제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치.
  9. 각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 특정 정보를 수집하는 수집단계;
    상기 특정 정보의 수집결과에 기초하여, 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하는 확인단계;
    상기 확인한 사용자키 중에서, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하는 제1필터링단계; 및
    상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를, 동일한 특정 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 키식별단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 수집결과를 일자 별로 분석한 분석결과에 기초하여, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링하는 제2필터링단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 특정 정보는,
    상기 각 단말에서 앱 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 앱구동부 및 웹 기반의 광고 요청 및 수신을 위한 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보인 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는,
    상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 각각에 상이하게 할당된 사용자키인 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 제1필터링단계는,
    상기 확인한 사용자키 중 제1사용자키에 대하여, 기 지정된 시간범위 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고,
    상기 확인한 사용자키 중 제2사용자키에 대하여, 상기 시간범위 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하고,
    상기 제1사용자키의 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 동일 시간대 개수를 기초로, 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고,
    상기 계산한 확률이 상기 제1기준치 이상이면, 상기 제1사용자키 및 상기 제2사용자키를 상기 사용자키 쌍으로 필터링하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 제2필터링단계는,
    상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 포함된 제1사용자키에 대하여 금일 직전의 이전 일자 내에서 상기 특정 위치영역에 속한 시간대 개수를 확인하고, 포함된 제2사용자키에 대하여 상기 금일 일자 내에서 상기 제1사용자키와 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속한 동일 시간대 개수를 확인하며,
    상기 필터링한 사용자키 쌍 별로, 상기 제1사용자키의 이전 일자 시간대 개수 및 상기 제2사용자키의 금일 일자 동일 시간대 개수에 기초하여 동일 일자에 상기 특정 위치영역에 속할 확률을 계산하고,
    상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서, 상기 계산한 확률이 상기 제2기준치 이상인 사용자키 쌍을 상기 특정 사용자키 쌍으로 필터링하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키는,
    상기 특정 단말에 설치된 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나에 할당되는 제1사용자키 및 다른 하나에 할당되는 제2사용자키를 포함하며,
    상기 특정 단말에 설치된 상기 앱구동부 및 웹구동부 중 어느 하나로부터 상기 제2사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보가 수신되는 경우 상기 제1사용자키를 회신하여, 상기 앱구동부 및 상기 웹구동부 모두가 동일한 상기 제1사용자키를 이용할 수 있도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키식별장치의 동작 방법.
  16. 서로 다른 사용자키가 할당된 앱구동부 및 웹구동부 중 적어도 하나로부터, 기 할당된 사용자키를 이용하여 발생된 광고요청정보를 제공하는 단말; 및
    각 단말로부터 사용자키 및 위치정보가 포함된 상기 광고요청정보를 수집하고, 상기 광고요청정보의 수집결과에 기초하여 시간대 별로 특정 위치영역에 속하는 위치정보의 사용자키를 확인하여, 상기 확인한 사용자키 중에서 동일 시간대에 상기 특정 위치영역에 속할 확률이 기 설정된 제1기준치 이상인 사용자키 쌍을 필터링하고, 상기 필터링한 사용자키 쌍 중에서 특정 사용자키 쌍에 포함된 서로 다른 사용자키를 동일한 단말에 할당된 사용자키인 것으로 식별하는 사용자키식별장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자키 식별 시스템.
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