KR20180106744A - 이동 단말기 및 그 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 인공 지능 기술에 기반하여, 사용자 판별이 가능한 이동 단말기에 관한 것으로, 이동 단말기 상에서 수행된 동작과 관련된 사용 패턴을 생성하고, 상기 생성된 사용 패턴에 근거하여, 보안 기준이 서로 다른 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하기 위한 제어 명령을 생성하는 인공지능부 및 상기 인공지능부에서 생성된 제어 명령에 응답하여, 상기 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하는 제어부를 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 이동 단말기 상에서 수행된 동작과 관련된 상황 정보를 모니터링하고, 상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보를 비교하며, 비교 결과에 근거하여, 상기 어느 하나의 동작 모드를 실행하기 위한 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 한다.

Description

이동 단말기 및 그 제어 방법{MOBILE TERMINAL AND METHOD FOR CONTROLLING THE SAME}
본 발명은 인공 지능 기술에 기반하여, 사용자 판별이 가능한 이동 단말기에 관한 것이다.
단말기는 이동 가능여부에 따라 이동 단말기(mobile/portable terminal) 및 고정 단말기(stationary terminal)으로 나뉠 수 있다. 다시 이동 단말기는 사용자의 직접 휴대 가능 여부에 따라 휴대(형) 단말기(handheld terminal) 및 거치형 단말기(vehicle mounted terminal)로 나뉠 수 있다.
이동 단말기의 기능은 다양화 되고 있다. 예를 들면, 데이터와 음성통신, 카메라를 통한 사진촬영 및 비디오 촬영, 음성녹음, 스피커 시스템을 통한 음악파일 재생 그리고 디스플레이부에 이미지나 비디오를 출력하는 기능이 있다. 일부 단말기는 전자게임 플레이 기능이 추가되거나, 멀티미디어 플레이어 기능을 수행한다. 특히 최근의 이동 단말기는 방송과 비디오나 텔레비전 프로그램과 같은 시각적 컨텐츠를 제공하는 멀티캐스트 신호를 수신할 수 있다.
이와 같은 단말기(terminal)는 기능이 다양화됨에 따라 예를 들어, 사진이나 동영상의 촬영, 음악이나 동영상 파일의 재생, 게임, 방송의 수신 등의 복합적인 기능들을 갖춘 멀티미디어 기기(Multimedia player) 형태로 구현되고 있다.
이러한 단말기의 기능 지지 및 증대를 위해, 단말기의 구조적인 부분 및/또는 소프트웨어적인 부분을 개량하는 것이 고려될 수 있다.
최근 인간의 지능과 유사한 사고를 가능하게 하는 인공 지능의 기술분야가 머신 러닝 기법을 기반으로 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 인공 지능은 종래의 인간의 사고를 통하여 기계를 조작하는 인간의 행위를 기계가 대신할 수 있도록 할 수 있다. 이에, 다양한 산업 분야에서 인공 지능을 활용하기 위한 다양한 움직임이 있다.
한편, 금융(finance)과 기술(technology)이 결합한 핀테크 분야에서도 인공 지능 기술을 활용하기 위한 다양한 방법들이 제안되고 있다. 이러한 핀테크 분야가 단말기에 적용되는 경우, 결제와 관련된 보안성의 문제가 발생하게 된다. 이에, 본 발명에서는, 인공 지능을 활용하여, 결제와 관련된 보안성을 강화하는 방법에 대하여 제안한다.
또한, 본 발명은 결제 이외에도, 이동 단말기의 사용성에 대한 보안을 강화하는 방법을 제안한다.
본 발명은 인공 지능을 활용하여, 이동 단말기의 보안성을 강화하는 방법을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 인공 지능을 활용하여, 정당한 권한이 있는 사용자에게만 이동 단말기의 사용성을 보장하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 인공 지능을 활용하여, 결제의 보안성을 강화하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 인공 지능을 활용하여 편리한 결제 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 이동 단말기 상에서 수행된 동작과 관련된 사용 패턴을 생성하고, 상기 생성된 사용 패턴에 근거하여, 보안 기준이 서로 다른 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하기 위한 제어 명령을 생성하는 인공지능부 및 상기 인공지능부에서 생성된 제어 명령에 응답하여, 상기 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하는 제어부를 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 이동 단말기 상에서 수행된 동작과 관련된 상황 정보를 모니터링하고, 상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보를 비교하며, 비교 결과에 근거하여, 상기 어느 하나의 동작 모드를 실행하기 위한 제어 명령을 생성하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 복수의 결제 모드는 제1보안 기준에 기반하여, 이동 단말기의 동작을 제어하는 제1동작 모드와 상기 제1보안 기준보다 높은 제2보안 기준에 기반하여, 이동 단말기의 동작을 제어하는 제2동작 모드를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 비교 결과, 상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보가 일치하는 경우, 상기 제1동작 모드를 실행하고, 상기 비교 결과, 상기 생성된 결재 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보가 일치하지 않는 경우, 상기 제2동작 모드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 제1동작 모드가 실행된 상태에서, 상기 이동 단말기 상에서 수행된 동작과 관련된 상황 정보를 모니터링하고, 상기 모니터링된 상황 정보가 상기 생성된 사용 패턴과 일치하지 않는 경우, 상기 제1동작 모드에서, 상기 제2동작 모드로 전환하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제2동작 모드는 이동 단말기에서 실행 가능한 복수의 기능 중 일부 기능의 실행이 제한된 모드인 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 제한된 일부 기능에 대한 실행 요청이 수신되면, 상기 일부 기능의 실행 전, 추가 인증의 요청을 위한 알림 정보를 출력하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 추가 인증이 수행되면, 상기 제한된 일부 기능을 실행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 터치 입력을 감지하도록 형성된 터치 센서를 더 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 터치 센서에서 감지된 터치 입력의 터치 속성에 근거하여, 상기 사용 패턴을 생성하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 터치 속성에는, 터치 입력의 터치 면적, 터치 입력의 터치 압력, 터치 입력의 터치 속도, 터치 입력을 가하는 손가락 정보 중 적어도 하나가 포함된 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 이동 단말기는 사용자 입력에 따른 이동 단말기의 동작이 제한되는 잠금 상태 및 사용자 입력에 따라 이동 단말기의 동작 제어가 가능한 해제 상태 중 어느 하나의 상태를 가지고, 상기 인공지능부는 상기 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력에 근거하여, 잠금 상태에서, 해제 상태로 전환되는 경우, 상기 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력의 사용 패턴에 근거하여, 서로 다른 보안 수준을 갖는 제1동작 모드 및 제2동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 이동 단말기는, 이동 단말기 상에서 수행된 결제와 관련된 히스토리 정보를 학습하여, 결제 패턴을 생성하는 인공지능부를 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 결제와 관련된 상황 정보를 모니터링하고, 결제 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보를 비교하고, 비교 결과에 근거하여, 결제 수행 시 요구되는 보안 기준이 서로 다른 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트에 응답하여 실행될 결제 모드를 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 복수의 결제 모드는 제1보안 기준에 따른 인증 정보에 따른 결제의 수행이 가능한 제1결제 모드와 상기 제1보안 기준보다 높은 제2승보안 기준에 따른 인증 정보에 따른 결제 수행이 가능한 제2결제 모드를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제2결제 모드는 제1보안 기준에 따른 인증 정보 및 제2보안 기준에 따른 인증 정보를 모두 만족하는 경우, 결제를 수행하는 결제 모드이거나, 제1보안 기준에 따른 인증 정보 대신, 제2보안 기준에 따른 인증 정보를 만족하는 경우, 결제를 수행하는 결제 모드인 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 생성된 결제 패턴에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 정상적인 결제 상황 또는 비정상적인 결제 상황인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 생성된 결제 패턴에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 정상적인 결제 상황이라고 판단되면, 상기 복수의 결제 모드 중 제1결제 모드를 실행하고, 상기 생성된 결제 패턴에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 비정상적인 결제 상황이라고 판단되면, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 제1결제 모드 보다 보안 기준이 높은 제2결제 모드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 결제와 관련된 히스토리 정보에는 결제 위치 정보, 결제 금액 정보, 결제 시간 정보, 결제 품목 정보, 결제 카드 정보, 결제와 관련된 제어 신호들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 상황 정보는, 위치 정보, 시간 정보, 사용자의 이동 단말기 사용 패턴 정보, 터치 압력 정보, 터치 면적 정보, 소리 정보, 지문 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 복수의 결제 모드에는 기본으로 실행되도록 설정된 기준 모드가 포함되어 있고, 상기 인공지능부는 상기 결제 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 기준 모드를 실행하고, 상기 기준 모드의 실행 중 상기 비교 결과에 따라, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 기준 모드가 아닌 다른 모드로의 전환을 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 사용자의 일정 정보를 저장하는 메모리를 더 포함하고, 상기 모니터링된 상황 정보에는, 결제가 실행될 위치 정보가 포함되어 있으며, 상기 인공지능부는 상기 결제가 실행될 위치가 상기 일정 정보에 포함된 위치와 상이한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단하고, 판단 결과에 근거하여, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트에 따라 실행될 결제 모드를 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 백그라운드에서 소리 정보를 감지하도록 형성되는 마이크로폰을 더 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 소리 정보에 근거하여, 상기 상황 정보를 모니터링하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 본체 및 상기 본체를 쥐는 손의 형태를 감지하는 그립 센서를 더 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 손의 형태에 근거하여, 상기 상황 정보를 모니터링 하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 터치 입력이 가능한 디스플레이부를 더 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 디스플레이부로부터 수신되는 신호들에 근거하여, 상기 상황 정보를 모니터링 하고, 상기 모니터링된 상황 정보에 근거하여, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트 발생에 따라 실행될 결제 모드를 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는, 상기 결제 이벤트에 포함된 결제 금액이, 상기 학습된 결제 패턴에 포함된 기준 금액보다 큰 경우, 상기 복수의 결제 모드 중 보안 수준이 높은 결제 모드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 터치 입력이 가능한 디스플레이부를 더 포함하고, 상기 인공지능부는 상기 결제 이벤트 발생 당시에 상기 디스플레이부에 가해지는 터치 입력의 터치 속성에 근거하여, 상황 정보를 모니터링 하고, 상기 모니터링된 상황 정보에 포함된 터치 입력의 터치 속성이 상기 결제된 학습 패턴에 포함된 터치 입력의 터치 속성과 상이한 경우, 상기 복수의 결제 모드 중 보안 수준이 높은 결제 모드를 실행하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 비교 결과에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 비정상적인 상황이라고 판단되면, 기 설정된 외부 단말기에 비정상적인 결제가 이루어지고 있음을 알리는 알림 정보를 전송하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 결제된 학습 정보와 상기 모니터링된 상황 정보가 서로 상이한 상태에서, 상기 결제 이벤트에 따른 결제 승인 시, 기 설정된 시간 동안 상기 완료된 결제 승인의 취소가 가능한 상태로 상기 결제를 승인하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 인공지능부는 상기 결제 승인 후, 상기 상황 정보를 모니터링 하고, 상기 모니터링된 상황 정보에 근거하여, 상기 승인된 결제를 취소하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 이동 단말기의 제어 방법에 있어서, 이동 단말기 상에서 수행된 결제와 관련된 히스토리 정보를 학습하여, 결제 패턴을 생성하는 단계와 상기 결제와 관련된 상황 정보를 모니터링하는 단계 결제 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보를 비교하는 단계 및 비교 결과에 근거하여, 결제 수행 시 요구되는 보안 기준이 서로 다른 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트에 응답하여 실행될 결제 모드를 결정하는 단계를 포함한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 복수의 결제 모드는 제1보안 기준에 따른 인증 정보에 따른 결제의 수행이 가능한 제1결제 모드와 상기 제1보안 기준보다 높은 제2승보안 기준에 따른 인증 정보에 따른 결제 수행이 가능한 제2결제 모드를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 비교하는 단계에서는, 상기 생성된 결제 패턴에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 정상적인 결제 상황 또는 비정상적인 결제 상황인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 이동 단말기는 인공 지능을 활용하여, 이동 단말기를 사용하는 사용자가 정당한 권한이 있는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라, 보안 기준이 낮은 제1동작 모드 및 보안 기준이 높은 제2동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드로 동작할 수 있다. 이를 통하여 이동 단말기는 정당한 권한이 없는 사용자의 이동 단말기의 사용을 제한하여, 이동 단말기의 보안성을 강화할 수 있다.
또한, 본 발명은 이동 단말기의 사용 패턴에 따라, 이동 단말기를 제1동작 모드 및 제2동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드로 동작시킴으로써, 사용자에게 암호 정보를 요구하지 않더라도, 사용자의 정당한 권한 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명은 암호 정보가 노출되는 위험성 없이도, 이동 단말기의 보안성을 강화할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 이동 단말기는 인공 지능을 활용하여, 사용자의 결제 습관을 나타내는 결제 패턴을 생성하고, 이를 이용하여 결제 이벤트가 발생한 상황이 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단하며, 판단 결과에 근거하여, 보안 수준이 서로 다른 결제 모드 중 결제 이벤트에 의하여 실행될 결제 모드를 결정할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 비정상적인 결제 상황에서 보안 수준을 높인 결제 모드를 실행함으로써, 결제 보안성을 강화할 수 있다.
또한, 본 발명은 결제 이벤트의 발생 시, 사용자의 평소 이동 단말기 사용 패턴을 활용하여, 단말기에서 결제를 시도하는 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자인지 여부를 구별함으로써, 결제 안전성을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명과 관련된 전자장치의 사용 예시를 보여주는 개념도이다.
도 2는 이동 단말기의 사용자의 사용 권한에 따라, 이동 단말기의 동작을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 도 2의 제어 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4a 내지 도 4e는 특정 기능의 실행 중 동작 모드를 전환 방법과 관련된 실시 예를 설명한 개념도들이다.
도 5a 및 도 5b는 잠금 상태가 해제 상태로 전환될 때, 서로 다른 보안 기준이 설정된 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하는 방법을 설명한 개념도들이다.
도 6a는 본 발명에 따른 이동 단말기에 있어서, 인공지능을 이용하여 결제 수행의 보안성을 강화하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6b는 본 발명에 따른 인공지능부에서 생성된 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프이다.
도 7a 내지 도 7c는 위치 및 시간 정보 중 적어도 하나에 근거하여, 결제 모드를 결정하는 방법을 나타낸 개념도들이다.
도 8a는 마이크를 활용하여 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이다.
도 8b는 카메라를 활용하여 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이며, 도 8c는 그립 센서를 활용하여, 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이다.
도 9a는 결제 기능 실행을 위한 사용자 입력의 입력 패턴에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예를 나타낸 개념도이고, 도 9b는 포스 터치의 압력에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예를 나타낸 개념도이다. 도 9c는 지문 정보를 입력하는 손가락에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예를 나타낸 개념도이다.
도 10a는 결제 장소와 결제 카드에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이고, 도 10b는 결제 금액 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 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.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 설명되는 이동 단말기에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
그러나, 본 명세서에 기재된 실시 예에 따른 구성은 이동 단말기에만 적용 가능한 경우를 제외하면, 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정 단말기에도 적용될 수도 있음을 본 기술분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.
도 1a 내지 도 1c를 참조하면, 도 1a는 본 발명과 관련된 이동 단말기를 설명하기 위한 블록도이고, 도 1b 및 1c는 본 발명과 관련된 이동 단말기의 일 예를 서로 다른 방향에서 바라본 개념도이다.
상기 이동 단말기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 인공지능부(130), 감지부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1a에 도시된 구성요소들은 이동 단말기를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 이동 단말기는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 이동 단말기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 이동 단말기(100)와 다른 이동 단말기(100) 사이, 또는 이동 단말기(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 이동 단말기(100)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
이러한 무선 통신부(110)는, 방송 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114), 위치정보 모듈(115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
입력부(120)는, 영상 신호 입력을 위한 카메라(121) 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰(microphone, 122), 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(123, 예를 들어, 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등)를 포함할 수 있다. 입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
인공지능부(130)는, 인공 지능 기술에 기반하여 정보들을 처리하는 역할을 수행하는 것으로, 정보의 학습, 정보의 추론, 정보의 지각, 자연 언어의 처리 중 적어도 하나를 수행하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
인공지능부(130)는 머신 러닝(machine running) 기술을 이용하여, 이동 단말기 내에 저장된 정보, 이동 단말기 주변의 환경 정보, 통신 가능한 외부 저장소에 저장된 정보 등 방대한 양의 정보(빅데이터, big data)를 추출, 학습, 추론, 처리 중 적어도 하나를 수행할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 상기 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들을 이용하여, 실행 가능한 적어도 하나의 이동 단말기의 동작을 예측(또는 추론)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 가장 실현성이 높은 동작이 실행되도록 이동 단말기를 제어할 수 있다.
머신 러닝 기술은 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 대규모의 정보들을 수집 및 학습하고, 학습된 정보를 바탕으로 정보를 판단 및 예측하는 기술이다. 정보의 학습이란 정보들의 특징, 규칙, 판단 기준 등을 파악하여, 정보와 정보 사이의 관계를 정량화하고, 정량화된 패턴을 이용하여 새로운 데이터들을 예측하는 동작이다.
이러한 머신 러닝 기술이 사용하는 알고리즘은 통계학에 기반한 알고리즘이 될 수 있으며, 예를 들어, 트리 구조 형태를 예측 모델로 사용하는 의사 결정 나무(decision tree), 생물의 신경 네트워크 구조와 기능을 모방하는 인공 신경망(neural network), 생물의 진화 알고리즘에 기반한 유전자 프로그래밍(genetic programming), 관측된 예를 군집이라는 부분집합으로 분배하는 군집화(Clustering), 무작위로 추출된 난수를 통해 함수값을 확률로 계산하는 몬테카를로 방법(Monter carlo method) 등이 될 수 있다.
머신 러닝 기술의 한 분야로써, 딥러닝(deep running) 기술은 인공 신경망 알고리즘을 이용하여, 정보들을 학습, 판단, 처리 중 적어도 하나를 수행하는 기술이다. 인공 신경망은 레이어(layer)와 레이어 사이를 연결하고, 레이어와 레이어 사이의 데이터를 전달하는 구조를 가질 수 있다. 이러한 딥러닝 기술은 병렬 연산에 최적화된 GPU(graphic processing unit)를 이용하여 인공 신경망을 통하여 방대한 양의 정보를 학습할 수 있다.
한편, 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술을 적용하기 위한 방대한 양의 정보들을 수집하기 위하여, 이동 단말기의 구성 요소들에서 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 수집(감지, 모니터링, 추출, 검출, 수신)할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 통신을 통하여 연결되는 외부 저장소(예를 들어, 클라우드 서버, cloud server)에 저장된 데이터, 정보 등을 수집(감지, 모니터링, 추출, 검출, 수신)할 수 있다. 보다 구체적으로, 정보의 수집이란, 센서를 통하여 정보를 감지하거나, 메모리(170)에 저장된 정보를 추출하거나, 통신을 통하여, 외부 저장소로부터 정보들을 수신하는 동작을 포함하는 용어로 이해될 수 있다.
인공지능부(130)는 센싱부(140)를 통하여, 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보를 감지할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 무선 통신부(110)를 통하여, 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보, 무선 신호, 무선 데이터 등을 수신할 수 있다. 또한, 인공지능부(130)는 입력부로부터 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터 또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력받을 수 있다.
이러한 인공지능부(130)는 백그라운드 상에서 실시간으로 방대한 양의 정보들을 수집하고, 이를 학습하여, 적절한 형태로 가공한 정보(예를 들어, 지식 그래프, 명령어 정책, 개인화 데이터베이스, 대화 엔진 등)를 메모리(170)에 저장할 수 있다.
그리고, 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술을 이용하여 학습된 정보들을 바탕으로, 이동 단말기의 동작이 예측되면, 이러한 예측된 동작을 실행하기 위하여, 이동 단말기의 구성 요소들을 제어하거나, 예측된 동작을 실행하기 위한 제어 명령을 제어부(180)로 전달할 수 있다. 제어부(180)는 제어 명령에 근거하여, 이동 단말기를 제어함으로써, 예측된 동작을 실행할 수 있다.
한편, 인공지능부(130)는 특정 동작이 수행되면, 머신 러닝 기술을 통하여, 특정 동작의 수행을 나타내는 이력 정보를 분석하고, 이러한 분석 정보를 바탕으로 기존의 학습된 정보에 대한 업데이트를 수행할 수 있다. 이에, 인공지능부(130)는 정보 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다.
한편, 본 명세서에서, 인공지능부(130)와 제어부(180)는 동일한 구성요소로 이해될 수 있다. 이 경우, 본 명세서에서 설명되는 제어부(180)에서 수행되는 기능은, 인공지능부(130)에서 수행된다고 표현할 수 있으며, 제어부(180)는 인공지능부(130)로 명명되거나, 이와 반대로, 인공지능부(130)는 제어부(180)로 명명되어도 무방하다.
또한, 이와 다르게, 본 명세서에서, 인공지능부(130)와 제어부(180)는 별도의 구성요소로 이해될 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)와 제어부(180)는 서로 데이터 교환을 통하여, 이동 단말기 상에서 다양한 제어를 수행할 수 있다. 제어부(180)는 인공지능부(130)에서 도출된 결과를 기반으로, 이동 단말기 상에서 적어도 하나의 기능을 수행하거나, 이동 단말기의 구성요소 중 적어도 하나를 제어할 수 있다. 나아가, 인공지능부(130) 또한, 제어부(180)의 제어 하에 동작될 수 있다.
센싱부(140)는 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(141, proximity sensor), 조도 센서(142, illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 122 참조), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 이동 단말기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(151), 음향 출력부(152), 햅팁 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 이동 단말기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 이동 단말기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
인터페이스부(160)는 이동 단말기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이동 단말기(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.
또한, 메모리(170)는 이동 단말기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 이동 단말기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 이동 단말기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들, 인공지능부(130)의 동작을 위한 데이터들(예를 들어, 머신 러닝을 위한 적어도 하나의 알고리즘 정보 등)을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 이동 단말기(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 이동 단말기(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 이동 단말기(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 이동 단말기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 이동 단말기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(180)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
또한, 제어부(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 이동 단말기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
전원공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 이동 단말기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 이동 단말기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 이동 단말기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 이동 단말기 상에서 구현될 수 있다.
상기 설명한 구성 요소들 중 하나 또는 그 이상으로 이루어진 이동 단말기는 인공 지능을 활용하여, 정당한 권한이 있는 사용자가 이동 단말기를 이용할 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 이하, 도면과 함께, 이에 대하여 보다 구체적으로 살펴본다.
도 2는 이동 단말기의 사용자의 사용 패턴에 따라, 이동 단말기의 동작을 제어하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 3은 도 2의 제어 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 이동 단말기의 인공지능부(130)는 이동 단말기의 사용 패턴을 학습할 수 있다(S210).
제어부(180)는 이동 단말기의 사용 패턴을 백그라운드(background)에서 모니터링(또는 감지, 인식)할 수 있다. 백그라운드에서의 동작이란 사용자가 인지하지 못하도록 이동 단말기를 동작시키는 것을 의미한다.
상기 이동 단말기의 사용 패턴은 이동 단말기의 사용자가 이동 단말기를 사용하는 사용자의 이용 습관과 관련된 정보이다. 구체적으로, 사용 패턴에는 단말기에 가해지는 사용자 입력의 입력 패턴, 이동 단말기에 설치된 애플리케이션(application)의 이용 패턴, 이동 단말기를 사용하는 시간 패턴, 이동 단말기의 본체를 쥐는 손의 형태 패턴, 이동 단말기를 사용하는 장소 패턴 등이 포함될 수 있다.
상기 사용자 입력의 입력 패턴은, 특정 기능의 실행과 관련된 사용자 입력의 입력 패턴, 이동 단말기의 동작 제어와 관련된 사용자 입력의 입력 패턴을 포함할 수 있다. 상기 단말기에 가해지는 사용자 입력은, 터치 입력, 버튼 입력, 지문 입력, 음성 입력 등 다양한 입력 방식에 따른 입력이 포함될 수 있다.
상기 사용자 입력의 입력 패턴은, 특정 기능의 실행과 관련된 사용자 입력의 입력 순서, 입력 횟수, 입력 종류, 입력 방식의 조합에 따라 생성된 패턴일 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력의 입력 패턴은 결제 애플리케이션의 실행을 위하여 가해지는 복수의 터치 입력의 입력 순서, 터치 종류 및 터치 방식의 조합에 의하여 생성될 수 있다. 또 다른 예로, 사용자 입력의 입력 패턴은 이동 단말기의 잠금 상태를 해제하기 위한 사용자 입력의 입력 순서, 입력 종류 및 입력 방식의 조합에 의하여 생성될 수 있다.
또한, 상기 사용자 입력의 입력 패턴에는, 특정 기능의 실행과 관련된 사용자 입력의 입력 속성 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 터치 입력의 입력 속성 정보에는, 터치 면적, 터치 압력, 터치를 가하는 손가락 정보, 터치 종류, 터치 속도 등이 포함될 수 있다.
인공지능부(130)는 이러한 사용자 입력의 사용 패턴을 학습하기 위하여, 사용자 입력을 모니터링할 수 있다.
보다 구체적으로, 제어부(180)는 이동 단말기의 센싱부(140) 또는 이동 단말기의 구성 요소들로부터 입력 또는 출력되는 데이터에 근거하여, 사용 패턴을 모니터링(monitoring) 할 수 있다. 예를 들어, 제어부(180)는 터치 센서를 통하여 입력되는 터치 입력을 모니터링 할 수 있다.
또 다른 예로, 제어부(180)는 카메라 기능을 실행하기 위한 사용자 입력의 입력 순서를 모니터링할 수 있다. 상기 카메라 기능을 실행하기 위한 사용자 입력에는, 복수의 애플리케이션들의 아이콘 리스트에서 카메라 애플리케이션을 검색하기 위한 드래그 터치(drag touch) 입력, 카메라 애플리케이션의 아이콘을 선택하는 숏 터치(short touch) 입력이 포함될 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 드래그 터치 입력의 횟수 및 방향과, 숏 터치 입력의 횟수 및 방향, 드래그 터치 입력과 숏 터치 입력의 입력 순서를 모니터링할 수 있다.
한편, 상기 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반하여, 상기 제어부(180)에서 모니터링된 사용 패턴을 학습할 수 있다. 예를 들어, 상기 인공지능부(130)는 복수의 사용 패턴으로부터 공통 요소와 차이 요소를 추출하고, 각 추출된 공통 요소와 차이 요소에 따라, 복수의 사용 패턴을 분류할 수 있다. 한편, 머신 러닝 기술은 다양한 통계학적 알고리즘이 사용되므로, 인공지능부(130)는 앞서 예시로 설명한 방식 이외에도 다양한 방식으로 복수의 사용 패턴을 학습할 수 있다.
이러한 사용 패턴은 사용자마다 서로 다를 수 있다. 따라서, 상기 인공지능부(130)는 상기 학습된 사용 패턴에 근거하여, 현재 이동 단말기에 사용자 입력을 가하는 사용자를 구별할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 사용 패턴에 근거하여, 정당한 권한이 있는 사용자인지 여부를 판단할 수 있다(S220).
상기 정당한 권한이란 이동 단말기를 사용할 수 있는 권한이다. 이러한 정당한 권한은 사용자마다 서로 다르게 설정될 수 있다.
구체적으로, 상기 이동 단말기를 주로 사용하는 사용자로써, 이동 단말기의 실소유자일 수 있다. 반대로, 정당한 권한이 없는 사용자는, 이동 단말기를 주로 사용하지 않는 사용자일 수 있다. 예를 들어, 이동 단말기를 주로 사용하는 사용자가 A인 경우, A는 정당한 권한이 있는 사용자이고, 이동 단말기를 주로 사용하지 않는 B는 정당한 권한이 없는 사용자이다. 여기서, 주로 사용하는 사용자란, 기 설정된 횟수 이상 이동 단말기를 사용한 내역이 저장된 사용자이다.
상기 정당한 권한은 특정 사용자에 대하여, 이동 단말기에서 실행 가능한 모든 기능들 및 이동 단말기의 동작들에 모두 동일한 권한이 설정될 수도 있고, 이동 단말기에 설치된 애플리케이션 별로 서로 다른 권한이 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 인공지능부(130)는 특정 사용자에 대하여, 카메라 애플리케이션에 정당한 권한을 설정하고, 갤러리 애플리케이션에 정당한 권한을 설정하지 않을 수 있다.
한편, 상기 정당한 권한은 이동 단말기의 사용 패턴에 의하여 설정될 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 사용 패턴을 학습하고, 가장 많이 학습된 사용 패턴을 정당한 권한이 있는 사용자의 사용 패턴으로 설정할 수 있다.
따라서, 인공지능부(130)는 정당한 권한이 있는 사용자의 사용 패턴을 기준으로, 현재 이동 단말기에 사용자 입력을 가하는 사용자에게 정당한 권한이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 이동 단말기에 입력된 사용자 입력을 모니터링 할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 사용자 입력에 따라 실행될 기능을 예측할 수 있다.
그리고, 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 사용자 입력을 입력한 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자인지 여부를 판단하기 위하여, 상기 예측된 기능에 대한 기 학습된 사용 패턴과, 현재 모니터링된 사용 패턴을 비교할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 카메라 애플리케이션을 실행하기 위한 드래그 터치 입력 및 숏 터치 입력의 입력 순서와 기 학습된 입력 순서를 비교할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 비교 결과에 근거하여, 현재 모니터링된 사용 패턴이 기 학습된 사용 패턴에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 비교 결과에 근거하여, 현재 모니터링된 사용 패턴이 기 학습된 사용 패턴에 해당할 확률을 산출할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 산출된 확률이 소정값 이상인 경우, 현재 모니터링된 사용 패턴이 기 학습된 사용 패턴에 해당한다고 판단할 수 있다. 반대로, 인공지능부(130)는 산출된 확률이 소정값 미만인 경우, 현재 모니터링된 사용 패턴이 기 학습된 사용 패턴에 해당하지 않는다고 판단할 수 있다.
이러한 확률의 판단 기준은 상기 사용 패턴으로부터 추출된 적어도 하나의 요소들에 의하여 결정될 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 상기 추출된 적어도 하나의 요소들을 기준으로, 현재 모니터링된 패턴과 기 학습된 학습 패턴의 일치 여부를 비교하여, 확률을 산출할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 현재 모니터링된 사용 패턴이 기 학습된 사용 패턴에 해당하는 경우, 현재 이동 단말기에 사용자 입력을 입력하는 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자라고 판단할 수 있다. 반대로, 상기 인공지능부(130)는 현재 모니터링된 사용 패턴이 기 학습된 사용 패턴에 해당하지 않는 경우, 현재 이동 단말기에 사용자 입력을 입력하는 사용자가 정당한 권한이 없는 사용자라고 판단할 수 있다.
이를 통하여, 본 발명은 사용자에게 별도의 암호 정보를 요구하지 않더라도, 사용자가 이동 단말기를 사용할 수 있는 정당한 권한이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명은 암호 정보가 노출되는 위험성 없이도, 이동 단말기의 보안성을 강화할 수 있다.
상기 제어부(180)는 상기 인공지능부(130)의 판단 결과에 따라, 보안 수준이 서로 다른 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행할 수 있다(S230).
인공지능부(130)는 정당한 권한이 있는 사용자 인지 여부를 판단한 판단 결과를 제어부(180)에 전송할 수 있다. 제어부(180)는 상기 판단 결과에 따라, 보안 수준이 서로 다른 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드에서, 상기 예측된 기능을 실행할 수 있다.
상기 복수의 동작 모드는 보안 기준이 서로 다른 이동 단말기의 동작 모드를 포함한다. 동작 모드는 보안 기준에 따라 이동 단말기의 동작을 제어하는 모드이다.
이하 설명의 편의를 위하여, 상기 복수의 동작 모드에 보안 기준이 낮은 제1동작 모드와, 제1동작 모드보다 보안 기준이 높은 제2동작 모드가 포함되어 있음을 가정하고 설명한다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 복수의 동작 모드에는 다양한 보안 기준이 설정된 다양한 동작 모드를 포함할 수 있다.
상기 보안 기준은 이동 단말기에 설치된 기능들의 실행과 관련된 실행 권한에 대한 설정 기준일 수 있다. 실행 권한은 이동 단말기에서 특정 기능의 실행을 가능하게 하는 설정 정보이다.
상기 동작 모드의 보안 기준이 높을수록 애플리케이션에 대한 실행 권한은 제한될 수 있다.
보다 구체적으로, 보안 기준이 높은 제2동작 모드에서는, 이동 단말기에 설치된 복수의 애플리케이션 중 일부 애플리케이션을 실행하지 못하도록 실행 권한을 제한할 수 있다. 이 경우, 나머지 애플리케이션은 실행 가능하도록 실행 권한이 설정될 수 있다. 예를 들어, 제2동작 모드에서는, 보안 기준이 높은 결제 애플리케이션에 대한 실행이 제한되고, 보안 기준이 낮은 웹 브라우저 애플리케이션에 대한 실행이 가능하도록 실행 권한이 설정될 수 있다.
또한, 보안 기준이 낮은 제1동작 모드에서는, 이동 단말기에 설치된 모든 기능을 실행할 수 있도록 실행 권한이 설정될 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 제1동작 모드가 실행 중인 경우, 제1동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라, 추가 인증 없이도, 결제 기능을 실행할 수 있다.
또는 보안 기준은 특정 애플리케이션이 제공하는 복수의 메뉴 중 일부 메뉴와 관련된 동작에 대한 실행을 제한하는 실행 권한에 대한 설정 기준일 수 있다. 예를 들어, 결제 애플리케이션에서 제공하는 결제 메뉴, 결제 내역 확인 메뉴가 있는 경우, 인공지능부(130)는 제2보안 모드에서 결제 메뉴와 관련된 동작의 실행이 제한되고, 결제 내역 확인 메뉴와 관련된 동작이 실행 가능하도록 실행 권한을 설정할 수 있다. 또 다른 예로, 인공지능부(130)는 제1보안 모드에서 결제 메뉴 및 결제 내역 확인 메뉴의 실행이 모두 가능하도록 실행 권한을 설정할 수 있다.
따라서, 본 발명은 이동 단말기는 인공 지능을 활용하여, 이동 단말기를 사용하는 사용자가 정당한 권한이 있는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라, 보안 기준이 낮은 제1동작 모드 및 보안 기준이 높은 제2동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드로 동작할 수 있다. 이를 통하여 이동 단말기는 정당한 권한이 없는 사용자의 이동 단말기의 사용을 제한하여, 이동 단말기의 보안성을 강화할 수 있다.
한편, 상기 제1동작 모드는 사용 패턴에 상관없이, 이동 단말기의 전원이 켜지는 순간, 기본으로 실행되도록 설정된 기본 모드일 수 있다. 그리고, 제어부(180)는 인공지능부(130)를 통하여, 현재 이동 단말기를 이용하는 사용자가 정당한 사용자 인지 여부 판단한 판단 결과에 따라, 제1동작 모드에서 제2동작 모드로 전환하거나, 제2동작 모드에서 제1동작 모드로 전환할 수 있다.
이러한 동작 모드의 전환 동작은 이동 단말기의 잠금 상태가 해제되는 경우, 이동 단말기에 특정 기능이 실행 중인 경우 등 이동 단말기를 이용하는 다양한 상황에서 이루어질 수 있다.
일 예로, 제어부(180)는 이동 단말기에 특정 기능이 실행 중인 상태에서, 동작 모드를 전환할 수 있다.
이를 위하여, 인공지능부(130)는 제1동작 모드에서, 특정 기능과 관련된 사용자 입력의 입력 패턴을 모니터링할 수 있다. 상기 특정 기능과 관련된 사용자 입력에는, 특정 기능의 실행 전에 가해지는 터치 입력, 특정 기능의 실행을 위하여 가해지는 터치 입력, 특정 기능의 실행 중 가해지는 터치 입력을 포함할 수 있다.
상기 특정 기능의 실행 전에 가해지는 터치 입력은, 특정 기능의 실행을 위한 터치 입력이 가해진 시점을 기준으로 소정 범위 이전의 시점 사이에 가해진 터치 입력일 수 있다. 예를 들어, 도 3의 (a) 내지 (c)를 참조하면, 상기 특정 기능의 실행 전에 가해지는 터치 입력은 (c)의 메일 애플리케이션의 아이콘(340)에 터치 입력(330)이 가해진 시점을 기준으로, 소정 범위 이전의 시점 사이에 가해진 (a)의 드래그 입력(310) 및 (b)의 드래그 입력(320)이다.
상기 특정 기능의 실행을 위하여 가해지는 터치 입력은 도 3의 (b)와 같이, 특정 기능의 아이콘에 대한 터치 입력(330)일 수 있다.
상기 특정 기능과 관련된 사용자 입력의 입력 패턴은 상기 특정 기능과 관련된 사용자 입력에 의하여 형성될 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 특정 기능과 관련된 사용자 입력의 입력 패턴은 상기 특정 기능과 관련된 사용자 입력의 입력 횟수, 사용자 입력의 종류, 사용자 입력의 입력 면적, 사용자 입력의 입력 압력, 사용자 입력의 입력 속도, 사용자 입력이 가해지는 입력 순서 중 적어도 하나에 의하여 형성될 수 있다. 예를 들어, 도 3의 (a) 내지 (c)와 같이, 상기 특정 기능과 관련된 사용자 입력의 입력 패턴은 2회의 드래그 입력(310, 320) 이후에 1회의 숏 터치 입력(330)이 가해지는 패턴일 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 입력 패턴과 상기 특정 기능에 대한 기 학습된 입력 패턴을 비교할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 비교 결과, 상기 모니터링된 입력 패턴이 기 학습된 입력 패턴과 상이한 경우, 상기 모니터링된 입력 패턴을 형성하는 사용자 입력이 정당한 사용자에 의하여 가해진 사용자 입력이 아니라고 판단할 수 있다.
이 경우, 인공지능부(130)는 제1동작 모드를 제2동작 모드로 전환하고, 추가 인증의 수행을 위한 제어 명령을 제어부(180)에 전달할 수 있다. 제어부(180)는 상기 추가 인증의 수행을 위한 제어 명령에 근거하여, 추가 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 (d)와 같이, 제어부(180)는 추가 인증을 실행하고, 디스플레이부(151) 상에 사용자에게 추가 인증을 요청하기 위한 알림 정보(3500)를 출력할 수 있다. 이를 통하여, 사용자는 추가 인증 후, 특정 기능을 이용할 수 있다.
이상에서는 인공지능을 통하여 학습된 사용 패턴에 기반하여, 보안 기준이 서로 다른 복수의 동작 모드를 실행하는 방법에 대하여 설명하였다. 이를 통하여, 본 발명은 별도의 암호 정보의 입력 여부에 상관없이, 정당한 권한이 없는 사용자에게 이동 단말기의 사용을 제한함으로써, 이동 단말기의 보안성을 강화할 수 있다.
이하에서는 특정 기능의 실행 중 동작 모드를 전환하는 특징에 대하여 구체적으로 설명한다. 도 4a 내지 도 4e는 특정 기능의 실행 중 동작 모드를 전환 방법과 관련된 실시 예를 설명한 개념도들이다.
본 발명에 따른 전자 장치(100)의 제어부(180)는 잠금 상태가 해제 상태로 전환되면, 기본으로 동작하도록 설정된 제1동작 모드를 실행할 수 있다. 이하에서는, 제1동작 모드가 실행 중인 상태를 가정하고 설명한다.
인공지능부(130)는 제1동작 모드에서, 특정 기능의 실행 중 특정 기능과 관련된 사용자 입력의 입력 패턴을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 도 4a의 (a)와 같이, 상기 인공지능부(130)는 웹 페이지에 접속하는 기능을 제공하는 인터넷 애플리케이션의 실행 화면에 대하여, 드래그 입력(410)이 가해지는 것이 감지되면, 상기 드래그 입력(410)의 입력 패턴을 모니터링 할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 드래그 입력(410)에 따라 실행될 기능을 웹 페이지 스크롤(scroll) 기능으로 예측할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 드래그 입력의 입력 패턴과 웹 페이지 스크롤 기능에 대한 기 학습된 입력 패턴을 비교할 수 있다. 상기 제어부(180)는 비교 결과, 서로 일치하지 않는 경우, 상기 모니터링된 드래그 입력이 정당한 권한이 있는 사용자에 의하여 입력된 사용자 입력이 아니라고 판단할 수 있다.
이 경우, 도 4a의 (b)와 같이, 상기 제어부(180)는 제1동작 모드를 제2동작 모드로 전환하고, 제2동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라, 상기 드래그 입력에 따른 웹 페이지의 제어를 중단하고, 추가 인증이 필요함을 알리기 위한 알림 정보(420)를 출력할 수 있다. 사용자는, 상기 알림 정보(420)를 통하여, 추가 인증이 필요함을 인지할 수 있다.
상기 추가 인증은 다양한 방식의 인증 방식이 사용될 수 있다. 예를 들어, 지문 인식, 비밀 번호 입력, 암호 패턴 입력, 홍채 인식, 얼굴 인식 등 이동 단말기에서 구현 가능한 다양한 인증 방식이 사용될 수 있다. 상기 추가 인증의 방식은 사용자에 의하여 설정되거나, 단말기 제조사에 의하여 설정될 수 있다.
도 4a의 (c)와 같이, 제어부(180)는 추가 인증이 성공적으로 수행되면, 드래그 입력에 응답하여, 웹 페이지 스크롤을 수행할 수 있다. 상기 추가 인증의 성공이란 입력된 암호 정보가 기 저장된 암호 정보와 일치하는 이벤트이다. 반대로, 상기 추가 인증의 실패란, 성공의 반대되는 이벤트로, 입력된 암호 정보가 기 저장된 암호 정보와 일치하지 않는 이벤트이다.
이와 달리, 제어부(180)는 추가 인증이 실패한 경우, 정당한 권한이 없는 사용자가 웹 페이지를 더 이상 이용하지 못하도록, 상기 웹 페이지를 디스플레이부(151) 상에서 사라지게 할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 도 4a의 (d)와 같이, 사용자가 웹 페이지를 더 이상 이용하지 못함을 인지하도록 알림 정보(530)을 출력할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 특정 애플리케이션의 실행 중에도 정당한 사용자가 아닌 사용자의 이동 단말기 이용이 감지되면, 이동 단말기의 사용을 제한할 수 있다.
한편, 제어부(180)는 제2동작 모드에서, 정당한 권한이 없는 사용자에 대하여 특정 기능을 이용하지 못하도록 특정 기능의 실행을 제한할 수도 있지만, 특정 기능에서 제공하는 복수의 메뉴들 중 일부 메뉴들에 대응되는 기능 실행을 제한할 수도 있다.
여기서 특정 기능에서 제공하는 메뉴들은 특정 기능과 관련된 하위(sub) 기능들을 나타내는 항목일 수 있다. 예를 들어, SNS(social network service) 기능을 제공하는 SNS 애플리케이션에서는, SNS 서버에 저장된 글, 사진, 동영상 등을 표시하는 표시 메뉴, SNS 서버에 글, 사진, 동영상 등을 업로드하는 업로드 메뉴, SNS 서버에 저장된 글, 사진, 동영상 등을 검색하는 검색 메뉴를 제공할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 제2동작 모드에서 SNS 애플리케이션을 실행할 수 있다. 이때, 도 4b의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 사용자 요청에 응답하여, SNS 서버에 저장된 글, 사진, 동영상 등을 표시하는 표시 메뉴를 실행하고, 상기 표시 기능의 실행 화면(440a)을 디스플레이부(151) 상에 표시할 수 있다.
도 4b의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는, 제2동작 모드에서, SNS 서버에 글, 사진, 동영상 등을 업로드하는 업로드 메뉴에 대응되는 기능 실행을 위한 사용자 요청이 수신되면, 상기 업로드 메뉴에 대응되는 기능의 실행을 제한할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 업로드 메뉴의 실행을 위한 추가 인증을 요청할 수 있다.
구체적으로, 도 4b의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 SNS 서버에 글, 사진, 동영상 등을 업로드하는 업로드 메뉴에 대응되는 기능의 실행을 위한 아이콘(440b)에 터치 입력이 가해지는 경우, 추가 인증을 요청하기 위한 알림 정보(450)를 출력할 수 있다. 따라서, 본 발명은 특정 기능에서 제공하는 복수의 메뉴들 중 높은 보안 수준을 요구하는 메뉴에 대하여, 정당한 권한이 없는 사용자의 기능 실행을 제한할 수 있다.
한편, 비록 도시되지는 않았지만, 인공지능부(130)는 상기 추가 인증이 성공적으로 수행되면, 업로드 메뉴에 대응되는 기능을 실행할 수 있다.
또 다른 예로, 도 4c의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 제2동작 모드에서 카메라 애플리케이션을 실행할 수 있다. 이때, 인공지능부(130)는 카메라 애플리케이션이 제공하는 복수의 메뉴들 중 일부 메뉴들에 대응되는 기능의 실행을 제한할 수 있다.
예를 들어, 도 4c의 (a) 및 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 영상 촬영 메뉴에 대응되는 기능의 실행을 위한 촬영 아이콘(460)에 터치 입력이 가해지면, 영상 촬영 메뉴에 대응되는 기능을 실행할 수 있다. 이와 달리, 도 4c의 (b) 및 (c)와 같이, 인공지능부(130)는 메모리(170)에 저장된 영상 표시 메뉴의 실행을 위한 아이콘(470)에 터치 입력이 가해지면, 영상 표시 메뉴에 대응되는 기능을 실행하지 않을 수 있다. 이를 통하여 본 발명은 보안 수준이 높은 기능들에 대한 실행을 제한할 뿐만 아니라, 보안 수준이 낮은 기능들을 편리하게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 이동 단말기의 사용 패턴에 따라, 이동 단말기를 제1동작 모드 및 제2동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드로 동작시킴으로써, 사용자에게 암호 정보를 요구하지 않더라도, 사용자의 정당한 권한 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명은 암호 정보가 노출되는 위험성 없이도, 이동 단말기의 보안성을 강화할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 특정 기능의 실행 당시에 가해지는 사용자 입력의 사용 패턴에 근거하여, 서로 다른 동작 모드에서, 특정 기능을 실행할 수 있다.
예를 들어, 도 4d의 (a) 같이, 인공지능부(130)는 보안 기준이 낮은 제1동작 모드에서 갤러리 애플리케이션의 아이콘(480)에 터치 입력이 가해지는 것을 감지할 수 있다. 상기 갤러리 애플리케이션은 이동 단말기의 메모리(170)에 저장된 복수의 이미지들을 디스플레이부(151)에 출력하는 기능을 제공하는 애플리케이션이다.
상기 인공지능부(130)는 상기 갤러리 애플리케이션의 아이콘(480)에 가해지는 터치 입력의 터치 면적이 갤러리 애플리케이션의 실행에 대한 기 학습된 사용 패턴에 포함된 터치 면적과 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
기 학습된 터치 면적과 일치하는 경우, 도 4d의 (b)와 같이, 상기 인공지능부(130)는 상기 갤러리 애플리케이션의 아이콘(480)에 가해지는 터치 입력에 응답하여, 상기 제1동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라 갤러리 애플리케이션을 실행할 수 있다. 이 경우, 상기 인공지능부(130)는, 디스플레이부(151) 상에 메모리(170)에 저장된 모든 이미지들의 섬네일 이미지(490a, 490b)를 표시할 수 있다.
이와 달리, 도 4e의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 보안 기준이 낮은 제1동작 모드 실행 중 상기 갤러리 애플리케이션에 가해지는 터치 입력의 터치 면적이 갤러리 애플리케이션의 실행에 대한 기 학습된 사용 패턴에 포함된 터치 면적과 일치하지 않는다고 판단할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 이동 단말기의 사용자가 정당한 권한이 없는 사용자라고 판단하고, 제1동작 모드를 종료하고, 제2동작 모드를 실행할 수 있다.
도 4e의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 상기 갤러리 애플리케이션에 가해지는 터치 입력에 응답하여, 제2동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라 갤러리 애플리케이션의 실행할 수 있다. 이 경우, 디스플레이부(151)에는 메모리(170)에 저장된 모든 이미지들이 아닌 보안 기준을 만족하는 일부 이미지들의 섬네일(490a)만이 출력될 수 있다. 섬네일이 표시되지 않은 이미지들은 개인 정보와 같이 보호 대상이 되는 정보들로, 제2동작 모드에서 설정된 보안 기준보다 보안 기준이 높은 이미지들일 수 있다.
즉, 제어부(180)는 동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라, 갤러리 애플리케이션을 통하여 접근 할 수 있는 컨텐츠(ex. 이미지, 동영상 등)를 제한할 수 있다. 이렇게 접근이 제한된 컨텐츠들은 사용자에 의하여 설정되거나, 제어부(180)가 컨텐츠의 속성 정보(ex. 컨텐츠의 내용)에 따라 자동으로 설정할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 정당한 권한이 없는 사용자에게 보안 기준이 높은 일부 컨텐츠에 대한 접근을 제한할 수 있다.
이상에서는 특정 기능의 실행과 관련된 동작 모드의 전환 방법 및 각 동작 모드에서의 특정 기능의 실행 제어에 대하여 설명하였다. 이를 통하여 본 발명은 사용자의 정당한 권한 여부에 따라, 다양한 형태로 이동 단말기의 기능을 제공할 수 있다.
이하에서는 이동 단말기의 잠금 상태가 해제되는 경우, 서로 다른 보안 기준을 갖는 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하는 방법에 대하여 설명한다. 도 5a 및 도 5b는 잠금 상태가 해제 상태로 전환될 때, 서로 다른 보안 기준이 설정된 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 실행하는 방법을 설명한 개념도들이다.
본 발명에 따른 복수의 동작 모드에는 서로 다른 보안 기준이 설정될 수 있다. 그리고, 제어부(180)는 보안 기준에 따라, 이동 단말기에서 동작하는 기능의 실행 상태를 제어할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능부(130)는 이동 단말기가 잠금 상태에서, 해제 상태로 전환할 때, 상기 복수의 동작 모드 중 상기 해제 상태에서 실행될 어느 하나의 동작 모드를 결정(또는 선택)할 수 있다. 상기 잠금 상태는, 사용자 입력에 따른 이동 단말기의 동작이 제한된 상태이고, 상기 해제 상태는, 사용자 입력에 따른 이동 단말기의 동작이 가능한 상태이다.
제어부(180)는 잠금 상태에서, 기 설정된 암호 정보가 입력되면, 해제 상태로 전환할 수 있다. 이때, 인공지능부(130)는 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력의 입력 패턴을 모니터링하고, 상기 사용자 입력 패턴에 따라 실행될 기능으로, 잠금 상태를 해제하는 기능을 예측할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 예측된 잠금 상태를 해제하는 기능에 대한 기 학습된 사용 패턴과 상기 모니터링된 사용자 입력의 입력 패턴을 비교할 수 있다. 그리고, 제어부(180)는 비교 결과에 근거하여, 서로 다른 보안 기준을 갖는 복수의 보안 모드 중 해제 상태에서 실행될 어느 하나의 보안 모드를 결정할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 5a의 (a)를 참조하면, 인공지능부(130)는 디스플레이부(151)의 조명이 꺼진 상태에서, 인터페이스부(160)에 대한 푸시 입력(push input)이 가해지는 것에 응답하여, 디스플레이부(151) 상에 시각 정보가 표시될 수 있도록 디스플레이부(151)의 조명을 켤 수 있다.
도 5a의 (b)를 참조하면, 상기 조명이 켜진 디스플레이부(151)에는 잠금 상태를 나타내는 잠금 화면이 표시될 수 있다. 상기 잠금 화면 상에는, 잠금 상태를 해제하기 위한 잠금 패턴의 입력화면이 포함될 수 있다. 상기 제어부(180)는 도 5a의 (b)와 같이, 잠금 패턴이 입력되면, 잠금 상태를 해제 상태로 전환할 수 있다.
도 5a의 (c)와 같이, 제어부(180)는 잠금 상태가 해제되면, 디스플레이부(151) 상에 홈 스크린 페이지를 표시할 수 있다. 인공지능부(130)는 상기 잠금 상태가 해제 상태로 전환되는 경우, 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력의 입력 패턴에 근거하여, 사용자 입력을 가한 사용자에게 정당한 권한이 있는지 여부를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 디스플레이부(151)의 조명을 켜기 위한 사용자 입력과, 잠금 패턴을 입력하는 터치 입력 등 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력을 모니터링할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 사용자 입력에 따라 실행될 기능으로, 잠금 상태를 해제하는 기능을 예측할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 사용자 입력과 잠금 상태를 해제하기 위한 기능에 대한 기 학습된 사용 패턴과 일치하는지 판단할 수 있다. 상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 사용자 입력과, 상기 기 학습된 사용 패턴이 일치하지 않는 경우, 정당한 사용자가 아니라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 잠금 상태가 해제되는 경우, 보안 기준이 높은 제2동작 모드를 실행할 수 있다.
한편, 도 5a의 (c)를 참조하면, 제어부(180)는 제2동작 모드에서, 결제 애플리케이션의 아이콘(510)에 터치 입력이 가해지는 것을 감지할 수 있다. 결제 애플리케이션은 결제 기능을 제공하는 애플리케이션으로, 높은 수준의 보안 기준을 요하는 결제 기능을 포함하고 있다. 상기 제어부(180)는 결제 애플리케이션의 아이콘(510)에 가해지는 터치 입력에 응답하여, 제2동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라 결제 기능의 실행을 위한 추가 인증을 요청할 수 있다. 즉, 제어부(180)는 결제 애플리케이션의 실행 권한을 제한할 수 있다.
이 경우, 도 5a의 (d)와 같이, 제어부(180)는 추가 인증을 요청하는 화면(520)을 디스플레이부(151) 상에 출력할 수 있다. 따라서, 사용자는 추가 인증을 진행한 후, 결제 기능을 실행할 수 있다.
이와 달리, 제어부(180)는 도 5a와 다른 사용자 입력에 따라, 잠금 상태를 해제 상태로 전환할 수 있다. 도 5b의 (a) 내지 (b)를 참조하면, 제어부(180)는 홈 키(123a)에 대한 터치 입력에 따라, 디스플레이부(151)의 조명을 켜고, 상기 디스플레이부(151) 상에 표시된 잠금 화면 상에 입력된 잠금 패턴에 근거하여, 잠금 상태를 해제 상태로 전환할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 잠금 상태를 해제하는 기능에 대한 기 학습된 사용 패턴과 상기 사용자 입력의 입력 패턴을 비교하여, 현재 이동 단말기를 이용하는 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자라고 판단할 수 있다.
도 5b의 (c) 및 (d)와 같이, 제어부(180)는 제1동작 모드를 계속하여 실행하고, 결제 애플리케이션의 아이콘(510)에 대한 터치 입력에 응답하여, 제1동작 모드에 설정된 보안 기준에 따라, 결제 기능을 실행(530)할 수 있다. 따라서, 사용자는 추가 인증 없이도, 결제 애플리케이션을 실행할 수 있다.
이상에서는 잠금 상태를 해제 상태로 전환할 때, 해제 상태에서 실행될 동작 모드를 결정하는 방법에 대하여 설명하였다.
이하에서는, 상기 설명한 구성 요소들 중 하나 또는 그 이상으로 이루어진 이동 단말기에서 결제 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다.
본 명세서에서의 결제 서비스는 하드웨어(hardware) 기반의 모바일 간편결제 서비스부터, 앱(application) 기반의 간편 결제 서비스를 포함한다. 이에, 이동 단말기에는 결제 서비스를 제공하기 위한 하드웨어를 구비할 수도 있고, 결제 서비스 제공을 위한 애플리케이션이 메모리(170) 상에 설치될 수도 있다. 예를 들어, 이동 단말기는 마그네틱 신호를 이용한 결제를 수행하기 위한 마그네틱 코일를 구비할 수도 있고, NFC 신호를 이용한 결제를 수행하기 위한 NFC 코일을 구비할 수도 있다.
한편, 최근에는 이동 단말기를 이용하는 결제 서비스가 제공됨에 따라, 이동 단말기에서 이루어지는 결제와 관련된 보안성 강화의 필요성이 증대되고 있다. 이에, 본 발명에 따른 이동 단말기는 인공지능부(130)를 통하여 결제 패턴을 학습하고, 학습된 결제 패턴을 활용하여, 결제 수행의 보안성을 강화하는 방법을 제안한다.
도 6a는 본 발명에 따른 이동 단말기에 있어서, 인공지능을 이용하여 결제 수행의 보안성을 강화하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 6b는 본 발명에 따른 인공지능부에서 생성된 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프이다.
이하의 설명에서는 인공지능부(130)가 제어부(180)의 제어 하에 동작하는 것을 기준으로 설명하지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 인공지능부(130)의 역할을 제어부(180)가 대체할 수도 있고, 제어부(180)의 역할을 인공지능부(130)가 대체할 수 있다.
도 6a를 참조하면, 상기 인공지능부(130)는 결제와 관련된 결제 패턴을 학습할 수 있다(S610).
인공지능부(130)는 정당한 권한이 있는 사용자의 결제 패턴을 형성하기 위하여, 결제와 관련된 정보를 머신 러닝 기술에 기반하여 학습할 수 있다. 상기 정당한 권한이 있는 사용자는, 앞서 도 2에서 설명한 사용자와 동일한 의미로 사용되므로, 그 자세한 설명은 생략한다.
상기 결제와 관련된 정보는, 결제와 관련된 제어 신호들의 입력 패턴, 결제 수행 당시의 이동 단말기의 주변 환경과 관련된 정보 등이 포함될 수 있다.
상기 결제와 관련된 제어 신호의 입력 패턴에는 이동 단말기에 설치된 결제 애플리케이션을 실행하기 위하여 입력된 사용자의 제어 신호의 입력 패턴이거나, 결제 애플리케이션의 실행과 관련된 제어 신호의 입력 패턴일 수 있다.
결제 수행 당시의 이동 단말기의 주변 환경과 관련된 정보에는 결제가 수행된 위치 정보, 결제가 이루어진 시각 정보, 결제를 수행한 카드 정보, 결제 금액 정보, 결제 품목 정보 등이 포함될 수 있다.
인공지능부(130)는 결제와 관련된 정보들을 학습하기 위하여, 결제와 관련된 정보들을 수집할 수 있다. 보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 센싱부(140)를 통하여 결제와 관련된 정보들을 수집하거나, 이동 단말기의 구성 요소들에서 입력 또는 출력되는 제어 신호들 중 결제와 관련된 제어 신호들을 수집하거나, 위치 정보부로부터 결제와 관련된 위치 정보를 수집할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 머신 러닝 기술에 기반한 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 결제와 관련된 정보들로부터 공통 요소 및 차이 요소를 추출할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 동일한 장소에서 결제가 기 설정된 횟수 이상 이루어지는 경우, 상기 동일한 장소 정보를 공통 요소로 추출할 수 있다.
또 다른 예로, 인공지능부(130)는 특정 장소에서, 특정 시간 내에, 동일한 품목이 결제되는 것이 기 설정된 횟수 이상 감지되면, 특정 장소(ex. 슈퍼마켓)에서 특정 시간(ex. 19시)에 특정 품목(ex. 생수)을 공통 요소로 추출할 수 있다.
또 다른 예로, 인공지능부(130)는 결제 애플리케이션의 실행을 위한 제어 신호가 동일한 입력 순서로 기 설정된 횟수이상 반복되는 경우, 상기 제어 신호 및 제어 신호의 입력 순서를 공통 요소로 추출할 수 있다.
그리고, 상기 인공지능부(130)는 기 설정된 적어도 하나의 알고리즘에 근거하여, 상기 추출된 공통 요소들 별로 정당한 권한이 있는 사용자에 의한 결제 상황에 해당할 확률을 계산할 수 있다.
예를 들면, 도 6b의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 각 장소 별로 정당한 권한이 있는 사용자에 의한 결제 상황에 해당할 확률을 나타내는 정규 분포 그래프를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 도 6b의 (b)와 같이, 결제와 관련된 제어 신호들의 입력 패턴 별로 정당한 권한이 있는 사용자에 의한 결제 상황에 해당할 확률을 나타내는 정규 분포 그래프를 생성할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 학습된 결제와 관련된 정보들을 이용하여, 정당한 권한이 있는 사용자의 결제 패턴을 형성할 수 있다. 상기 결제 패턴은 결제를 수행하는 사용자의 결제 습관, 결제 특징, 결제 스타일, 결제 방식으로도 이해될 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 인공지능부(130)는 각 공통 요소들마다 서로 다른 가중치를 부여하는 알고리즘에 근거하여, 각 공통 요소들에 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는, 상기 서로 다른 가중치가 부여된 공통 요소들을 조합하여, 결제 패턴을 형성할 수 있다. 상기 가중치는 각 정보들마다 중요도를 나타내는 값으로, 머신 러닝에 의한 학습 결과에 따라 설정되거나, 알고리즘에 따라 미리 설정될 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 상기 가중치 알고리즘에 근거하여, 장소에 대한 정규 분포 그래프(도 6b의 (a) 참조)의 평균값과 결제와 관련된 제어 명령에 대한 정규 분포 그래프(도 6b의 (b) 참조)의 평균값에 서로 다른 가중치를 부여하고, 상기 서로 다른 가중치가 부여된 평균값들을 조합하여, 결제 패턴을 형성할 수 있다.
한편, 본 발명은 가중치 알고리즘에 한정되는 것이 아니라, 상기 가중치를 부여하는 알고리즘 이외에도 도 1에서 설명한 다양한 알고리즘을 활용하여, 결제 패턴을 생성할 수 있다.
상기 인공지능부(130)에 의하여 형성된 결제 패턴은 도 6b의 (c)와 같이, 정규 분포 그래프로 형성할 수 있다. 상기 인공지능부(130)는 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프의 평균 값에 가까울수록 정상적인 결제 상황일 확률이 높다고 판단할 수 있다. 여기서, 상기 정상적인 결제 상황은 정당한 권한이 있는 사용자가 결제 이벤트를 발생시킨 상황이다.
상기 인공지능부(130)는 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프의 평균 값에서 멀어질수록 정상적인 결제 상황일 확률이 낮다고 판단할 수 있다. 다시 말하면, 인공지능부(130)는 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프에서, 식스 시그마(6σ, six sigma)에 가까울수록 정상적인 결제 상황일 확률이 낮다고 판단할 수 있다. 여기서, 상기 비정상적인 결제 상황은 정당한 권한이 없는 사용자가 결제 이벤트를 발생시킨 상황이다. 상기 시그마(sigma)는, 정규 분포 그래프의 표준 편차이고, 식스 시그마는, 정규 분포 그래프에서, 6 표준 편차에 해당하는 값으로, 100만분의 0.002의 확률을 나타낸다. 즉, 결제 패턴을 나타내는 확률이 상기 식스 시그마에 해당하는 경우, 정상적인 결제 상황일 확률이 0에 해당하는 것으로 이해될 수 있다.
한편, 상기 인공지능부(130)는 새로운 결제와 관련된 정보가 수집되는 경우, 결제 패턴을 업데이트할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 정당한 권한이 있는 사용자에 의한 결제 수행인지 여부를 판단하는 판단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
상기 결제 패턴은 메모리(170)에 저장되거나, 통신 연결이 가능한 외부 저장소에 개인화 데이터 베이스로 저장될 수 있다.
다시 도 6a을 참조하면, 제어부(180)는 결제 이벤트의 발생을 감지할 수 있다(S620).
상기 결제 이벤트는 결제와 관련된 이벤트일 수 있다. 예를 들어, 결제 이벤트는 결제 수행을 위하여, 사용자가 인증 정보를 입력하는 이벤트일 수 있다. 또 다른 예로, 결제 이벤트는 결제 애플리케이션이 실행되는 이벤트일 수 있다. 또 다른 예로, 결제 이벤트는 외부 기기로부터 결제를 위한 결제 요청이 수신되는 이벤트일 수 있다.
이하의 설명에서 별도의 언급이 없는 한 결제 이벤트는 결제를 수행하기 위하여, 사용자가 인증 정보를 입력하는 이벤트임을 가정하고 설명한다. 그러나 본 발명은 인증 정보를 입력하는 이벤트에 한정되는 것이 아니라, 결제와 관련된 다양한 이벤트가 발생한 상황에도 동일 또는 유사하게 적용될 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 결제 이벤트가 발생되면, 상기 결제 이벤트와 관련된 상황 정보와, 상기 학습된 결제 패턴을 비교할 수 있다(S630).
결제 이벤트와 관련된 상황 정보는 결제 이벤트의 발생 당시에 수집된 결제와 관련된 정보이다. 예를 들어, 결제 이벤트와 관련된 상황 정보는, 결제 이벤트 기능과 관련된 사용자 입력이 입력된 입력 패턴 정보, 결제 이벤트가 발생할 당시의 이동 단말기의 위치 정보, 결제 금액 정보, 결제 품목 정보 등이 포함될 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 백그라운드에서, 상기 결제 이벤트와 관련된 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 결제 이벤트가 발생한 경우, 결제 이벤트의 발생이 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단하기 위하여, 상기 모니터링된 상황 정보와 정당한 권한이 있는 사용자의 결제패턴을 나타내는 기 학습된 결제 패턴을 비교할 수 있다.
비교 결과 인공지능부(130)는 기 학습된 결제 패턴과, 상기 모니터링된 상황 정보가 일치하는 경우, 상기 결제 이벤트가 정상적인 결제 상황에서 발생하였다고 판단할 수 있다. 이와 반대로, 학습된 결제 패턴과, 상기 모니터링된 상황 정보가 일치하지 않는 경우, 상기 결제 이벤트가 비정상적인 결제 상황에서 발생하였다고 판단할 수 있다.
한편, 상기 인공지능부(130)는 상기 기 학습된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보의 일치 여부를 확률로 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 인공지능부(130)는 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프를 이용하여, 결제 이벤트가 발생한 상황이 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 확률을 계산할 수 있다.
상기 확률의 계산에는 다양한 알고리즘이 사용될 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보를 기 설정된 알고리즘에 근거하여, 특정 값으로 변환할 수 있다. 이러한 알고리즘은 통계학적 알고리즘으로, 상황 정보에 포함된 속성 값들에 대하여 서로 다른 가중치를 부여하여, 특정 값을 계산하는 알고리즘일 수 있다.
그리고, 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보를 나타내는 특정 값과 상기 결제 패턴을 나타내는 정규 분포 그래프와 비교하고, 상기 특정 값이 정규 분포 그래프의 평균값에 가까운 경우, 정상적인 결제 상황일 확률이 높다고 판단하고, 상기 특정 값이 정규 분포 그래프의 평균값에서 멀어지는 경우, 정상적인 결제 상황일 확률이 낮다고 판단할 수 있다.
따라서, 그리고, 인공지능부(130)는 상기 계산된 확률이 기 설정된 수준 이상인 경우, 정상적인 결제 상황이라고 판단하고, 상기 계산된 확률이 기 설정된 수준 미만인 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다.
상기 제어부(180)는 비교 결과에 근거하여, 서로 다른 보안 기준을 요구하는 복수의 결제 모드 중 결제 이벤트의 발생에 따라 실행될 결제 모드를 결정할 수 있다(S640).
제어부(180)는 결제 이벤트가 발생한 경우, 결제 이벤트에 따라 실행될 결제 모드를 결정하도록 상기 인공지능부(130)를 제어할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 비교 결과에 근거하여, 결제 수행 시 요구되는 보안 기준이 서로 다른 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트에 응답하여 실행될 결제 모드를 결정할 수 있다. 구체적으로, 상기 인공지능부(130)는 정상적인 결제 상황에서 제1결제 모드를 실행하고, 비정상적인 결제 상황에서 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
상기 복수의 결제 모드는 미리 설정되어 있을 수 있다. 이러한 결제 모드는 두 개 이상 설정될 수 있다. 이하에서는 복수의 결제 모드를 제1결제 모드 및 제2결제 모드 2가지 모드를 기준으로 설명한다. 다만 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니라, 보안 기준이 서로 다른 3개 또는 4개 이상의 결제 모드도 존재할 수 있다.
제1결제 모드는 정상적인 결제 상황에서 요구하는 보안 기준에 기반하여, 결제를 수행하는 모드이다. 즉, 제1결제 모드는 결제 이벤트를 발생시킨 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자라고 판단되었을 때, 실행되는 모드이다. 예를 들어, 제1결제 모드에서는 보안 수준이 낮은 결제 비밀 번호를 이용하여, 결제의 수행이 가능할 수 있다.
상기 제1결제 모드는 기준 모드일 수 있다. 상기 기준 모드는, 결제 애플리케이션의 실행 명령이 가해지면, 결제 애플리케이션의 실행 명령을 입력한 사용자가 정당한 사용자인지 여부에 관계없이, 기본으로 실행되도록 설정된 모드이다.
제2결제 모드는 비정상적인 결제 상황에서 요구하는 보안 기준에 기반하여, 결제를 수행하는 모드이다. 즉, 제2결제 모드는 결제 이벤트를 발생시킨 사용자가 정당한 권한이 없는 사용자라고 판단되었을 때, 실행되는 모드이다. 이에, 제2결제 모드의 보안 기준은 제1결제 모드의 보안 기준보다 높은 수준의 보안 기준을 요구 할 수 있다.
상기 높은 수준의 보안 기준을 요구하는 제2결제 모드에서는, 보안 수준이 높은 사용자의 생체 정보를 인증 정보로써 요구할 수 있다. 예를 들어, 제2결제 모드에서는, 얼굴 정보, 홍채 정보, 지문 정보, 목소리 정보, 심박수 정보 등을 인증 정보로써 요구할 수 있다. 사용자의 생체 정보 이외에도, 상기 제2결제 모드는, 결제 비밀 번호, 통화, 공인 인증서, 일회용 비밀 번호(OTP) 등을 인증 정보로써 요구할 수 있다. 이러한 제2결제 모드에서의 인증 정보는 결제 기능을 제공하는 제공 업체에 의하여 미리 설정되어 있거나, 사용자가 직접 설정할 수 있다.
상기 제2결제 모드는, 제1결제 모드에서 요구하는 보안 기준을 만족하는 인증 정보에 추가하여, 상기 제1결제 모드에서 요구하는 보안 기준보다 높은 보안 기준을 만족하는 인증 정보, 즉, 2개의 인증 정보를 이용하여 결제를 수행하는 결제 모드일 수 있다. 예를 들어, 제2결제 모드에서는, 제1결제 모드에서 요구하는 결제 비밀 번호 및 상기 결제 비밀 번호보다 보안 기준이 높은 지문 정보를 함께 이용하여 결제를 수행하는 모드일 수 있다.
또는 상기 제2결제 모드는, 제1결제 모드에서 요구하는 보안 기준을 만족하는 인증 정보 대신 제2결제 모드에서 요구하는 보안 기준을 만족하는 인증 정보만을 이용하여 결제를 수행하는 결제 모드일 수 있다. 예를 들어, 제2결제 모드에서는 제1결제 모드에서 요구하는 결제 비밀 번호 대신 보안 수준이 높은 홍채 정보를 이용하여 결제를 수행할 수 있다. 홍채 정보를 요구하는 경우, 이동 단말기는 홍채 인식을 위한 적외선 카메라를 더 구비하고, 인공지능부(130)는 적외선 카메라를 통하여 촬영된 이미지를 기 설정된 알고리즘에 근거하여, 분석하여, 홍채 인식을 수행할 수 있다.
제어부(180)는 결제 이벤트 발생에 응답하여, 상기 인공지능부(130)에서 결정된 결제 모드를 실행할 수 있다. 그리고, 제어부(180)는 상기 결정된 결제 모드에서 요구되는 인증 정보가 입력되면, 상기 입력된 인증 정보에 근거하여, 결제를 수행할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 제2결제 모드에서, 결제 승인이 이루어진 경우, 결제 승인이 이루어진 후, 소정 시간 동안 결제와 관련된 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 모니터링된 상황 정보에 근거하여, 상기 승인된 결제를 취소할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 기 설정된 시간 동안 수신된 소리 정보 중 “결제가 잘못됐네”라는 목소리가 수신되면, 상기 목소리에 근거하여, 상황 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 상기 인공지능부(130)는 결제가 잘못 이루어졌음을 판단하고, 결제 서버에 결제 취소를 위한 제어 명령을 전송할 수 있다. 따라서, 본 발명은 제2결제 모드에서의 보안성을 강화할 수 있다.
한편 상기 인공지능부(130)는 모니터링된 상황 정보에 근거하여, 결제 모드를 전환할 수 있다.
예를 들어, 상기 인공지능부(130)는 제1결제 모드가 실행된 상태에서, 결제 이벤트가 발생하는 경우, 학습된 결제 패턴과 결제 이벤트와 관련된 상황 정보를 비교할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 비교 결과에 근거하여, 결제 모드의 전환 여부를 결정할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 인공지능부(130)는 학습된 결제 패턴과, 결제 이벤트와 관련된 상황 정보가 일치하는 경우, 결제 모드를 전환하지 않을 수 있다. 반대로, 학습된 결제 패턴과 결제 이벤트와 관련된 상황 정보가 일치하지 않는 경우, 결제 모드를 전환할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 제1결제 모드 실행 중, 제2결제 모드로의 전환을 결정할 수 있다. 마찬가지로, 인공지능부(130)는 제2결제 모드의 실행 중 제1결제 모드로의 전환도 결정할 수 있다.
즉, 본 발명은 결제 모드가 결정된 이후에도, 결제와 관련된 상황 정보를 이용하여, 결제 모드를 변경할 수 있다.
한편, 비록 도시되지는 않았지만, 상기 인공지능부(130)는 비정상적인 결제 상황이라고 판단되는 경우, 기 설정된 외부 단말기에 알림 정보를 전송하도록 제어부(180)를 제어할 수 있다. 보다 구체적으로, 제어부(180)는 비정상적인 결제 상황에서 연락하도록 설정된 특정 전화 번호가 저장되어 있는 경우, 비정상적인 결제 상황에서 문자 메시지 또는 호 신호를 전송하여, 비정상적인 결제 시도가 있음을 알릴 수 있다.
이상에서는 결제 기능을 실행 시, 결제의 실행과 관련된 상황 정보에 근거하여, 보안 수준을 달리함으로써, 결제의 보안성을 강화하는 방법에 대하여 설명하였다. 이를 통하여 본 발명은 비정상적인 결제 상황에서 인증 방법의 보안 수준을 높임으로써, 비정상적인 결제가 수행되는 것을 방지할 수 있다.
이하에서는 위치 및 시간 정보 중 적어도 하나에 근거하여 결제 모드를 결정하는 방법에 대하여 설명한다. 도 7a 내지 도 7c는 위치 및 시간 정보 중 적어도 하나에 근거하여, 결제 모드를 결정하는 방법을 나타낸 개념도들이다.
우선, 본 발명에 따른 제어부(180)는 결제 이벤트의 발생을 감지할 수 있다. 예를 들어, 제어부(180)는 결제를 수행하기 위한 인증 정보가 입력되는 결제 이벤트의 발생을 감지할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 결제 이벤트 발생에 응답하여, 결제 이벤트와 관련된 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 도 7a의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 결제 이벤트가 발생할 당시의 사용자의 현재 위치 정보(A위치-해외)와 결제가 수행될 위치 정보(B 위치-국내)를 수집할 수 있다. 이때, 상기 인공지능부(130)는 사용자의 현재 위치(A위치-해외)와 결제가 수행될 위치(B위치-국내)의 위치 정보가 매우 먼 상황 정보를 모니터링할 수 있다.
상기 결제가 수행될 위치(B위치)는 이동 단말기로부터 인증 정보를 수신하여, 결제 서버에 전송하는 외부 장치가 설치된 위치일 수 있다. 이러한 외부 장치는 포스 장치(POS 장치)일 수 있다. 상기 포스 장치의 위치는, 결제 서버로부터 수신될 수 있다.
여기서, 상기 결제 서버는, 결제 정보를 처리 또는 저장하는 외부 서버로, 통신을 통하여 결제와 관련된 정보를 이동 단말기 및 포스 장치와 송수신할 수 있는 서버일 수 있다. 상기 결제 서버는, 카드사나 은행에서 제공하는 서버일 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보를 기 학습된 결제 패턴과 비교하고, 비교 결과에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보에 포함된 사용자의 위치 정보와, 결제가 수행될 위치 정보가 매우 먼 상황인 경우, 비 정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는 현재 사용자가 결제 이벤트를 발생시킬 수 없는 위치에서, 결제 이벤트가 발생한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다.
상기 제어부(180)는 인공지능부(130)를 통하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 비정상적인 결제 상황이라고 판단되는 경우, 보안 수준이 높은 제2결제 모드를 실행할 수 있다. 상기 제2결제 모드에서는, 보안 수준이 높은 인증 정보인 홍채 정보를 요구할 수 있다. 예를 들어, 도 7a의 (b)와 같이, 디스플레이부(151) 상에는 홍채 인증을 위한 화면 정보가 출력될 수 있다.
상기 제어부(180)는 홍채 정보가 입력되면, 홍채 정보에 근거하여 결제를 수행할 수 있다. 따라서, 제어부(180)는 비정상적인 결제 상황이라고 하더라도, 보안 수준이 높은 인증 정보가 정확하게 인증되면, 결제를 가능하게 함으로써, 결제의 보안성과 결제의 편의성을 함께 확보할 수 있다.
또는, 도 7b의 (a) 및 (b)와 같이, 상기 인공지능부(130)는 모니터링된 결제가 수행될 위치(B위치)와 기 학습된 결제 패턴에 포함된 위치(A위치)를 비교하여, 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 7b의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 기 학습된 결제 패턴에 포함된 위치(A위치)와 모니터링된 위치 정보가 일치하는 경우, 정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제1결제 모드를 실행할 수 있다. 또는, 도 7b의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 기 학습된 결제 패턴에 포함된 위치(A위치)와 모니터링된 위치 정보가 상이한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
따라서, 본 발명은 결제가 자주 수행된 위치에서 낮은 수준의 보안 수준에 따른 결제 방식으로 결제를 수행함으로써, 사용자의 편의성을 향상시키고, 결제가 자주 수행되지 않는 위치에서, 높은 수준의 보안 수준에 따른 결제 방식으로 결제를 수행함으로써, 결제의 보안성을 강화할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 기 저장된 일정 정보(schedule)에 따른 현재 시각에, 사용자가 위치할 것이라고 예측되는 예측 위치와 실제 결제가 이루어지는 위치를 비교하여 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 7c의 표와 같이, 일정 정보에는, 10시부터 12시 사이에 서초, 13시부터 15시 사이에 가산이라는 시간 정보 및 위치 정보가 저장될 수 있다. 이때, 도 7c의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 2시에 ‘가산’에서 결제 이벤트가 발생하는 경우, 정상적인 결제 상황이라고 판단하여, 제1결제 모드를 실행하고, 도 7c의 (b)와 같이 2시에 ‘서초’에서 결제 이벤트가 발생하는 경우, 비 정상적인 결제 상황이라고 판단하여, 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
따라서, 본 발명은 사용자의 현재 위치를 감지하지 않더라도, 일정 정보를 활용하여, 사용자의 위치를 예측하고, 이를 활용하여, 결제 이벤트가 발생한 상황이 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명은 비정상적인 결제 상황에서 결제가 이루어지는 것을 방지할 수 있다.
이상에서는, 인공 지능을 활용하여, 위치 정보 및 시간 정보에 따른 결제 모드를 실행하는 방법에 대하여 설명하였다.
이하에서는 센서를 활용하여, 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이를 이용하여 결제 모드를 결정하는 방법에 대하여 설명한다. 도 8a는 마이크를 활용하여 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이고, 도 8b는 카메라를 활용하여 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이며, 도 8c는 그립 센서를 활용하여, 주변 환경에 대한 상황 정보를 감지하고, 이에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이다.
본 발명에 따른 인공지능부(130)는 이동 단말기에 구비된 다양한 센서들을 활용하여, 이동 단말기의 주변 환경에 대한 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 이러한 센서들은 시각 정보를 감지하는 카메라, 청각 정보를 감지하는 마이크, 촉각 정보를 감지하는 촉각 센서, 후각 정보를 감지하는 후각 센서 등이 포함될 수 있다.
인공지능부(130)는 이러한 센서들을 백그라운드에서 실시간으로 구동할 수 있다. 즉, 센서들은 백그라운드에서, 시각, 청각, 촉각 및 후각 정보 중 적어도 하나의 정보를 항상 실시간으로 감지할 수 있다. 이러한 구동 방식을 올웨이즈 온(always on) 구동 방식이라고도 명명할 수 있다.
인공지능부(130)는 센서들로부터 수신된 센싱 정보에 근거하여, 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 그리고, 상기 모니터링된 상황 정보를 기 학습된 결재 패턴과 비교하여, 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 8a를 참조하면, 인공지능부(130)는 마이크를 통하여 수신된 청각 정보에 근거하여, 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 도 8a의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 “엄마 몰래 카드써도 대?”, “이 카드로 명품 가방을 사자”와 같은 청각 정보를 수신할 수 있다. 상기 인공지능부(130)는 기 설정된 음성 인식 알고리즘에 근거하여, 상기 청각 정보를 분석할 수 있다.
그리고, 상기 인공지능부(130)는 상기 분석된 청각 정보에 근거하여, 결제 이벤트와 관련된 상황 정보를 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 인공지능부(130)는 상기 분석된 청각 정보에 근거하여, 정당한 권한이 없는 사용자가 결제 시도를 수행하려는 상황을 나타내는 상황 정보를 모니터링 할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보를 기 학습된 결제 패턴과 비교할 수 있다. 비교 결과, 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보가 정상적인 결제 상황이 아니라고 판단되는 경우, 상기 결제 이벤트의 발생에 응답하여 실행될 결제 모드를 제2결제 모드로 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(180)는 결제 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
예를 들어, 도 8a의 (b)와 같이, 상기 제어부(180)는 결제 이벤트의 발생에 응답하여, 결제 비밀 번호를 요구하는 제1결제 모드가 아닌, 지문 정보를 요구하는 제2결제 모드를 실행할 수 있다. 따라서, 본 발명은 비정상적인 상황에서 결제와 관련된 인증의 보안 수준을 높임으로써, 부적절한 결제 시도를 방해할 수 있다.
또한, 비록 도시되지는 않았지만, 인공지능부(130)는 기 학습된 결제 패턴에 포함된 사용자의 목소리 정보와, 결제 이벤트 발생 당시의 목소리 정보를 비교하여, 결제를 시도하는 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자 인지 여부를 판단할 수 있다. 그리고, 제어부(180)는 판단 결과에 따라, 결제 패턴에 포함된 사용자의 목소리 정보와 결제 이벤트 발생 당시의 목소리 정보가 일치하는 경우, 제1결제 모드를 실행하고, 결제 패턴에 포함된 사용자의 목소리 정보와 결제 이벤트 발생 당시의 목소리 정보가 일치하지 않는 경우, 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
또한, 도 8b를 참조하면, 제어부(180)는 카메라(121)를 통하여 이동 단말기의 주변 환경에 대한 영상을 촬영하고, 상기 촬영된 영상을 인공지능부(130)에 전달할 수 있다. 상기 인공지능부(130)는 기 설정된 영상 분석 알고리즘에 근거하여, 상기 촬영된 영상을 분석하고, 분석 결과에 근거하여, 결제와 관련된 상황 정보를 모니터링할 수 있다.
보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 상기 영상을 분석한 분석 결과에 근거하여, 결제 이벤트를 발생시킨 사용자의 얼굴 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 인공지능부(130)는 상기 획득된 얼굴 정보가 기 학습된 결제 패턴에 포함된 얼굴 정보를 비교하고, 비교 결과에 근거하여, 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 인공지능부(130)는 사용자의 얼굴 정보와 기 학습된 결제 패턴에 포함된 얼굴 정보가 일치하는 경우, 정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다.
또한, 인공지능부(130)는 사용자의 얼굴 정보로부터, 감정 정보를 추출하고, 추출된 감정 정보에 근거하여, 정상적인 결제 상황 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 상기 추출된 사용자의 감정 정보가 초조하거나, 불안한 감정이라고 판단되면, 비정상적인 결제 상황이라고 판단하고, 상기 추출된 사용자의 감정 정보가 평온하거나, 기쁜 감정이라고 판단되면, 정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다.
상기 제어부(180)는 인공 지능부(130)를 통하여 상기 모니터링된 상황 정보가 결제를 시도하려는 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자가 아니라고 판단되면, 결제 이벤트에 응답하여, 지문 정보를 요구하는 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
또한, 도 8c를 참조하면, 제어부(180)는 그립 센서를 통하여 본체를 쥐고 있는 사용자의 손의 형태를 모니터링 할 수 있다. 상기 인공지능부(130)는 기 학습된 결제 패턴에 포함된 사용자의 손의 형태와 현재 모니터링 된 사용자의 손의 형태에 근거하여, 현재 이동 단말기를 쥐고 있는 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자 인지 여부를 판단할 수 있다.
도 8c의 (a)와 같이, 상기 인공지능부(130)는 그립 센서를 통하여 모니터링된 사용자의 손의 형태가 기 학습된 결제 패턴에 포함된 손의 형태와 일치하는 경우, 정당한 권한이 있는 사용자라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 결제 이벤트에 응답하여, 제1결제 모드를 실행할 수 있다.
도 8c의 (b)와 같이, 상기 인공지능부(130)는 그립 센서를 통하여 모니터링된 사용자의 손의 형태가 기 학습된 결제 패턴에 포함된 손의 형태와 상이한 경우, 정당한 권한이 있는 사용자가 아니라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 결제 이벤트에 응답하여, 지문 정보를 요구하는 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
한편, 상기 인공지능부(130)는 앞서 도 8a 내지 8c에서 판단된 상황 정보가 진짜 사용자가 결제를 수행하고자 하는 정상적인 결제 상황이라고 판단되면, 낮은 수준의 보안 수준에 따른 인증 정보를 요구하는 제1결제 모드를 실행하도록 상기 제어부(180)에 제어 명령을 전달할 수 있다.
상기 살펴본 바와 같이, 본 발명은 실시간으로 상황 정보를 모니터링하고, 이를 이용하여 결제 모드를 결정함으로써, 정상적인 결제 상황에서는, 보안 수준이 낮은 간단한 인증 정보의 입력만으로도 결제의 수행이 가능하게 하고, 비정상적인 결제 상황에서는, 보안 수준이 높은 인증 정보의 입력을 통하여 결제의 수행을 가능하게 한다.
이하에서는 사용자 제어 신호의 입력 패턴에 따른 결제 모드를 결정하는 방법에 대하여 설명한다. 도 9a는 결제 기능 실행을 위한 사용자 입력의 입력 패턴에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예를 나타낸 개념도이고, 도 9b는 포스 터치의 압력에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예를 나타낸 개념도이다. 도 9c는 지문 정보를 입력하는 손가락에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예를 나타낸 개념도이다.
도 9a를 참조하면, 인공지능부(130)는 결제 기능의 실행을 위한 사용자 입력의 입력 패턴에 근거하여, 결제 이벤트와 관련된 상황 정보가 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로, 인공지능부(130)는 결제 애플리케이션의 실행을 위한 터치 입력의 입력 패턴을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, 도 9a의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 홈스크린 페이지에 포함된 결제 애플리케이션의 아이콘(910)에 대한 터치 입력이 가해지는 경우, 터치 입력의 압력 및 면적을 입력 패턴으로 모니터링할 수 있다.
이와 달리, 도 9a의 (c) 및 (d)와 같이, 인공지능부(130)는 이동 단말기에 설치된 복수의 아이콘들이 포함된 메뉴 화면 상에서 결제 애플리케이션의 아이콘을 검색하기 위한 드래그 입력(920a, 920b)이 가해진 방향, 드래그 입력의 횟수를 입력 패턴으로 모니터링할 수 있다.
상기 인공지능부(130)는 결제 이벤트가 발생될 당시의 입력 패턴이 결제 패턴에 포함된 입력 패턴과 일치하는 경우, 정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제1결제 모드를 실행할 수 있다. 이와 반대로, 인공지능부(130)는 결제 이벤트가 발생될 당시의 입력 패턴이 결제 패턴에 포함된 입력 패턴과 일치하지 않는 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
예를 들어, 도 9a의 (b)와 같이, 인공지능부(130)는 홈스크린 페이지에 포함된 결제 애플리케이션의 아이콘(910)에 대한 터치 입력이 가해지는 입력 패턴이 결제 패턴에 포함된 터치 패턴과 일치하는 경우, 정상적인 결제 상황으로 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제1결제 모드를 실행할 수 있다.
이와 달리, 도 9a의 (e)와 같이, 인공지능부(130)는 메뉴 화면 상에서 결제 애플리케이션의 아이콘(910)을 검색하기 위한 드래그 입력이 방향 및 횟수가 결제 패턴에 포함된 입력 패턴과 일치하지 않는 경우, 비정상적인 결제 상황으로 판단하고, 제2결제 모드를 실행할 수 있다. 여기에서, 결제 애플리케이션의 아이콘(910)을 검색하기 위한 드래그 입력은, 결제 애플리케이션의 아이콘(910)에 터치 입력이 가해지기 전 디스플레이부에 입력된 드래그 입력이다.
즉, 본 발명은 결제 이벤트 발생과 관련된 입력 패턴을 이용하여 이동 단말기 상에 결제 이벤트를 발생시킨 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자 인지 여부를 구별하고, 정당한 권한이 없는 사용자의 결제 시도를 방해함으로써, 결제 보안성을 강화할 수 있다.
또한, 도 9b를 참조하면, 인공지능부(130)는 결제 애플리케이션의 실행 화면 상에 가해지는 터치 입력의 터치 속성이 결제 패턴에 포함된 터치 속성과 상이한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 상기 결제 패턴에 포함된 터치 속성은 사용자가 평소 가하였던 터치 입력의 터치 면적의 평균값, 터치 입력의 터치 압력의 평균값 등이 포함될 수 있다.
도 9b의 (a) 및 (b)를 참조하면, 인공지능부(130)는 사용자로부터 입력된 결제 애플리케이션의 실행 요청에 근거하여, 기본으로 실행되도록 설정된 제1결제 모드로 결제 애플리케이션을 실행할 수 있다. 그리고, 인공 지능부(130)는 상기 결제 애플리케이션의 실행 화면(930)에 포함된 카드 이미지에 기 설정된 터치 속성을 갖는 터치 입력이 가해지면, 카드 이미지가 나타내는 카드와 관련된 정보(940)를 표시할 수 있다.
이때, 상기 인공지능부(130)는 터치 입력의 터치 속성을 결제 패턴에 포함된 터치 속성과 비교하여, 터치 입력을 가한 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 인공지능부(130)는 모니터링된 터치 입력의 터치 면적이 결제 패턴에 포함된 터치 면적을 나타내는 정규 분포 그래프에서, 모니터링된 터치 면적이 평균 값과 식스 시그마 이상의 값을 갖는 경우, 비정상적인 결제 상황일 확률이 높다고 판단할 수 있다. 즉, 인공지능부(130)는, 상기 터치 입력을 가한 사용자가 정당한 권한이 있는 사용자가 아니라고 판단할 수 있다.
이 경우, 도 9b의 (c)를 참조하면, 제어부(180)는 제1결제 모드를 제2결제 모드로 전환할 수 있다. 즉, 제어부(180)는 디스플레이부(151) 상에 제1결제 모드에서 요구하는 결제 비밀 번호를 입력하기 위한 화면 정보(930)를 더 이상 표시하지 않고, 제2결제 모드에서 요구하는 지문 정보를 입력하기 위한 화면 정보(950)를 출력할 수 있다.
한편, 비록 도시되지는 않았지만, 제어부(180)는 상기 결제 애플리케이션의 실행 화면(930)에 카드 이미지가 표시된 상태에서, 홈 키에 기 설정된 터치 속성을 갖는 터치 입력이 가해지는 경우, 상기 터치 입력의 터치 속성에 근거하여, 결제의 수행 여부를 결정할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 결제 패턴에 포함된 터치 속성과 상기 홈 키에 가해진 터치 입력의 동일 또는 유사하다고 판단되면, 정상적인 결제 상황이라고 판단하고, 정상적인 결제가 수행되도록 제어부(180)에 제어 명령을 전달할 수 있다. 따라서, 제어부(180)는 상기 터치 입력에 근거하여 결제를 수행할 수 있다.
이와 반대로, 인공지능부(180)는 결제 패턴에 포함된 터치 속성과 상기 홈 키에 가해진 터치 입력의 상이하다고 판단되면, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 제2결제 모드를 실행하고, 상기 터치 입력의 터치 면적이 기 설정된 수준 이상 가해지는 경우, 결제를 수행할 수 있다.
또한, 도 9c를 참조하면, 인공지능부(130)는 결제를 위한 지문 정보가 결제 패턴에 포함된 지문 정보와 상이한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 9c의 (a)와 같이, 인공지능부(130)는 평소 입력되던 검지 손가락의 지문 정보 대신, 엄지 손가락의 지문 정보가 입력되는 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 도 9c의 (b)와 같이, 제어부(180)는 제2결제 모드를 실행할 수 있다.
이상에서는 단말기의 평소 사용 패턴에 근거하여, 비정상적인 결제 상황을 감지하여, 결제 모드를 결정하는 방법에 대하여 설명하였다. 이를 통하여 본 발명은 별도의 센서나 무선 통신부 없이도, 단말기를 이용하여 결제를 수행하고자 하는 사용자를 구별할 수 있고, 따라서, 결제 보안성을 강화할 수 있다.
이하에서는 결제 장소 및 결제 금액에 따른 결제 모드를 결정하는 방법에 대하여 설명한다. 도 10a는 결제 장소와 결제 카드에 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이고, 도 10b는 결제 금액 따른 결제 모드를 결정하는 실시 예이다.
본 발명에 따른 이동 단말기에 있어서, 기 학습된 결제 패턴에는, 결제 품목마다 자주 사용하는 결제 카드에 대한 정보가 포함될 수 있다. 자주 사용하는 결제 카드는, 특정 품목에 대한 할인률이 높은 카드, 포인트 적립 카드 등이 특정 결제 품목에 대하여 자주 사용하는 카드가 될 수 있다.
상기, 인공지능부(130)는, 결제 카드 및 결제 품목 정보와, 기 학습된 결제 패턴을 이용하여, 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 10a를 참조하면, 인공지능부(130)는 특정 결제 카드로 결제하려는 특정 결제 품목을 나타내는 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 이 경우, 인공지능부(130)는 상기 모니터링된 상황 정보가 기 학습된 결제 패턴과 상이한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다.
구체적으로, 도 10a의 (a)를 참조하면, 인공지능부(130)는 제1결제 모드가 실행 중인 상태에서, A카드로 식음료의 결제를 수행하고자 하는 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 이때, 인공지능부(130)는 결제 패턴 상에 A카드의 결제 품목들에 식음료가 포함되어 있는지 여부를 판단하고, 식음료가 포함되어 있지 않은 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단할 수 있다. 이 경우, 도 10a의 (b)와 같이, 제어부(180)는 제2결제 모드를 실행하여, 결제 수행 시, 보안 수준이 높은 인증 정보를 요구할 수 있다.
또한, 도 10b를 참조하면, 인공지능부(130)는 결제 이벤트와 관련된 결제 금액에 근거하여, 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단할 수 있다.
보다 구체적으로, 제어부(180)는 결제 이벤트와 관련된 결제 금액이 정규 분포의 평균 값에서 멀어질수록 보안 수준이 높은 결제 모드를 실행할 수 있다. 즉, 제어부(180)는 정상적인 결제 상황이 아닐 확률이 높을수록 보안 수준이 높은 결제 모드를 실행할 수 있다.
예를 들어, 도 10b의 (a) 및 (b)를 참조하면, 인공지능부(130)는 가격대가 매우 높은 가방을 결제하려는 상황 정보를 모니터링할 수 있다. 이 경우, 제어부(180)는 가장 높은 보안 수준을 요구하는 제2결제 모드를 실행할 수 있다. 이와 달리, 인공지능부(130)는 가격대가 결제 패턴에 포함된 평균 가격대에 해당하는 경우, 보안 수준이 낮은 제1결제 모드를 실행할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 이동 단말기는 인공 지능을 활용하여, 사용자의 결제 패턴을 생성하고, 이를 이용하여 결제 이벤트가 발생한 상황이 정상적인 결제 상황인지 여부를 판단하여, 보안 수준이 서로 다른 결제 모드 중 결제 이벤트에 의하여 실행될 결제 모드를 결정할 수 있다. 이를 통하여, 본 발명은 비정상적인 결제 상황에서 보안 수준을 높인 결제 모드를 실행함으로써, 결제 보안성을 강화할 수 있다.
또한, 본 발명은 결제 이벤트의 발생 시, 사용자의 평소 이동 단말기 사용 패턴을 활용하여, 진짜 사용자인지 여부를 구별함으로써, 결제 안전성을 확보할 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 단말기의 제어부(180)를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (20)

  1. 이동 단말기 상에 입력되는 사용자 입력을 모니터링하고,
    상기 모니터링된 사용자 입력에 따라 실행될 이동 단말기의 기능을 예측하며,
    상기 예측된 기능에 대한 기 학습된 사용 패턴과, 상기 모니터링된 사용자 입력을 비교하고,
    상기 비교 결과를 이용하여, 서로 다른 보안 기준을 갖는 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 선택하는 인공지능부 및
    상기 선택된 동작 모드에서, 상기 예측된 기능을 실행하는 제어부를 포함하는 이동 단말기.
  2. 제1항에 있어서,
    터치 입력을 감지하도록 형성된 터치 센서를 더 포함하고,
    상기 모니터링된 사용자 입력은 상기 터치 센서에서 감지된 터치 입력인 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 인공지능부는,
    상기 터치 입력의 터치 면적, 터치 압력, 터치 속도, 터치 입력을 가하는 손가락 정보, 터치 횟수, 터치 종류 중 적어도 하나를 모니터링하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기 학습된 사용 패턴은,
    상기 예측된 기능의 실행을 위한 사용자 입력과 관련된 패턴인 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 동작 모드는
    제1보안 기준에 근거하여, 상기 예측된 기능을 실행하는 제1동작 모드와
    상기 제1보안 기준보다 높은 제2보안 기준에 근거하여, 상기 예측된 기능을 실행하는 제2동작 모드를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 비교 결과, 기 학습된 사용 패턴과 상기 모니터링된 사용자 입력이 일치하는 경우, 상기 제1동작 모드를 실행하고,
    상기 비교 결과, 기 학습된 사용 패턴과 상기 모니터링된 사용자 입력이 일치하지 않는 경우, 상기 제2동작 모드를 실행하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 선택된 동작 모드에서, 상기 예측된 기능의 제어를 위한 사용자 입력을 모니터링하고,
    상기 예측된 기능의 제어에 대한 기 학습된 사용 패턴과, 상기 모니터링된 사용자 입력을 비교하며,
    비교 결과를 이용하여, 상기 선택된 동작 모드에서, 다른 동작 모드로 동작 모드를 전환하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 제2동작 모드는
    상기 예측된 기능과 관련된 복수의 메뉴 중 일부 메뉴와 관련된 동작이 제한된 모드인 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 제한된 일부 메뉴와 관련된 동작에 대한 실행 요청이 수신되면, 추가 인증의 요청을 위한 알림 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 추가 인증이 수행되면, 상기 제한된 일부 메뉴와 관련된 동작을 실행하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 이동 단말기는 사용자 입력에 따른 이동 단말기의 동작이 제한되는 잠금 상태 및 사용자 입력에 따라 이동 단말기의 동작 제어가 가능한 해제 상태 중 어느 하나의 상태를 가지고,
    상기 인공지능부는
    상기 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력에 근거하여, 잠금 상태에서, 해제 상태로 전환되는 경우, 상기 잠금 상태에서 가해지는 사용자 입력에 근거하여, 서로 다른 보안 수준을 갖는 복수의 동작 모드 중 어느 하나의 동작 모드를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  12. 이동 단말기 상에서 수행된 결제와 관련된 히스토리 정보를 학습하여, 결제 패턴을 생성하는 인공지능부를 포함하고,
    상기 인공지능부는
    상기 결제와 관련된 상황 정보를 모니터링하고,
    결제 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보를 비교하고,
    비교 결과에 근거하여, 결제 수행 시 요구되는 보안 기준이 서로 다른 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트에 응답하여 실행될 결제 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 생성된 결제 패턴과 상기 모니터링된 상황 정보의 비교 결과에 근거하여, 정상적인 결제 상황 또는 비정상적인 결제 상황인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 인공지능부는
    상기 생성된 결제 패턴에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 정상적인 결제 상황이라고 판단되면, 상기 복수의 결제 모드 중 제1결제 모드를 실행하고,
    상기 생성된 결제 패턴에 근거하여, 상기 모니터링된 상황 정보가 비정상적인 결제 상황이라고 판단되면, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 제1결제 모드 보다 보안 기준이 높은 제2결제 모드를 실행하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제2결제 모드는
    제1보안 기준에 따른 인증 정보 및 제2보안 기준에 따른 인증 정보를 모두 만족하는 경우, 결제를 수행하는 결제 모드이거나,
    제1보안 기준에 따른 인증 정보 대신, 제2보안 기준에 따른 인증 정보를 만족하는 경우, 결제를 수행하는 결제 모드인 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 결제와 관련된 히스토리 정보에는
    결제 위치 정보, 결제 금액 정보, 결제 시간 정보, 결제 품목 정보, 결제 카드 정보, 결제와 관련된 제어 신호들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  17. 제12항에 있어서,
    사용자의 일정 정보를 저장하는 메모리를 더 포함하고,
    상기 모니터링된 상황 정보에는, 결제가 실행될 위치 정보가 포함되어 있으며,
    상기 인공지능부는
    상기 결제가 실행될 위치가 상기 일정 정보에 포함된 위치와 상이한 경우, 비정상적인 결제 상황이라고 판단하고,
    판단 결과에 근거하여, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트에 따라 실행될 결제 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  18. 제12항에 있어서,
    백그라운드에서 소리 정보를 감지하도록 형성되는 마이크로폰을 더 포함하고,
    상기 인공지능부는
    상기 소리 정보에 근거하여, 상기 상황 정보를 모니터링하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  19. 제12항에 있어서,
    본체 및
    상기 본체를 쥐는 손의 형태를 감지하는 그립 센서를 더 포함하고,
    상기 인공지능부는
    상기 손의 형태에 근거하여, 상기 상황 정보를 모니터링 하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  20. 제12항에 있어서,
    터치 입력이 가능한 디스플레이부를 더 포함하고,
    상기 인공지능부는
    상기 디스플레이부로부터 수신되는 신호들에 근거하여, 상기 상황 정보를 모니터링 하고,
    상기 모니터링된 상황 정보에 근거하여, 상기 복수의 결제 모드 중 상기 결제 이벤트 발생에 따라 실행될 결제 모드를 결정하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
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