KR20190097151A - 엔티티 정보를 검증하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 출원은 엔티티 정보를 검증하는 방법 및 장치를 개시한다. 방법은 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정하는 단계; 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하는 단계 - 후보 엔티티 세트는 상기 엔티티를 포함하지 않음 - ; 및 미리 결정된 검증 조건 하에 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 엔티티 정보를 검증하는 단계를 포함한다.

Description

엔티티 정보를 검증하는 방법 및 장치
본 출원은 컴퓨터 기술 분야에 관한 것이며, 특히 엔티티 정보를 검증하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
인터넷의 발달에 따라, 예를 들어, 전자 상거래, 소셜 네트워킹 또는 심지어 뱅킹 서비스와 같이 점점 더 많은 서비스들이 인터넷을 사용함으로써 구현될 수 있다. 진위성 및 보안의 측면에서, 사용자는 일반적으로 엔티티 검증을 위해 일부 엔티티 정보를 업로드할 필요가 있다. 예를 들어, 엔티티 정보는 위치 정보, 이름 정보, 실제 장면 이미지 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 판매자(merchant)에 의해 제공되는 물리적 매장(physical store)의 엔티티 정보를 검증하고, 사용자에 의해 제공되는 회사의 엔티티 정보를 검증할 수 있다.
기존의 기술에서, 엔티티 정보 내의 위치 정보 및 실제 장면 이미지는 일반적으로 사람의 리뷰, 예를 들어, 판매자에 의해 제공되는 물리적 매장의 위치 정보 및 매장 이미지를 수동으로 리뷰하는 것을 통해 검증된다. 또다른 예에서는, 사용자에 의해 제공되는 회사의 위치 정보 및 회사 이미지를 수동적으로 리뷰한다.
그러나, 실세계에서, 위치 정보와 실제 장면 이미지는 복잡하고 가변적이며, 각 엔티티의 위치 정보 및 실제 장면 이미지의 진위성은 사람의 리뷰를 통해 하나씩 검증될 수 없고, 검증은 단지 경험에 기반하여 주관적으로 수행될 수 있다. 또한, 위치 정보 및 실제 장면 이미지의 위조는 매우 간단하며, 이는 사람의 리뷰에 큰 혼선을 일으킨다. 따라서, 위치 정보와 실제 장면 이미지의 조합에 기반한 사람의 리뷰를 통해 엔티티 정보가 검증되는 기존 기술의 해결책은 매우 낮은 정확도로 특징지어진다. 또한, 사람의 리뷰는 업무 시간과 인력에 의해 제한되며, 적시성을 지속적으로 보장하기 어렵다.
본 출원의 구현예는 엔티티 정보 검증의 정확성을 향상시키기 위한 엔티티 정보를 검증하는 방법을 제공한다.
본 출원의 구현예는 엔티티 정보 검증의 정확성을 향상시키기 위한 엔티티 정보를 검증하는 장치를 제공한다.
다음의 기술적 해결책이 본 출원의 구현예에 사용된다.
엔티티 정보를 검증하는 방법은, 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정하는 단계; 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하는 단계 - 후보 엔티티 세트는 상기 엔티티를 포함하지 않음 - ; 및 미리 결정된 검증 조건 하에 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 엔티티 정보를 검증하는 단계를 포함한다.
엔티티 정보를 검증하는 장치는, 제 1 결정 유닛, 제 2 결정 유닛, 및 검증 유닛을 포함하고, 제 1 결정 유닛은 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정하도록 구성되고, 제 2 결정 유닛은 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하도록 구성되며, 여기서 후보 엔티티 세트는 상기 엔티티를 포함하지 않고, 검증 유닛은 미리 결정된 검증 조건 하에 상기 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하도록 구성된다.
본 출원의 구현예에 사용된 적어도 하나의 기술적 해결책은 다음과 같은 유익한 효과를 달성할 수 있다: 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키고 그 엔티티를 포함하지 않는 후보 엔티티 세트는 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서의 위치 정보에 기반하여 결정되고, 미리 결정된 검증 조건 하에 설정된 후보 엔티티에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 검증이 수행된다. 엔티티 정보의 진위성이 사람의 리뷰를 통해 주관적으로 결정되기 때문에 검증 정확도가 상대적으로 낮은 기존 기술의 문제점에 대해, 현재 솔루션에서는, 엔티티가 우회되고 엔티티의 진위성이 엔티티 주위의 환경에 대한 사용자의 지식에 기반하여 객관적으로 검증됨으로써, 검증 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 본 해결책을 사용하여, 사람의 리뷰 간섭이 감소되거나 회피될 수도 있고, 따라서 검증 프로세스의 적시성을 향상시킬 수 있다.
여기에 기술된 첨부 도면은 본 출원의 추가의 이해를 제공하기 위한 것이며 본 출원의 일부를 구성한다. 본 출원의 예시적인 구현 및 그 설명은 본원을 설명하기 위한 것이며, 본 출원에 대한 제한을 구성하지 않는다. 첨부되는 도면에서:
도 1은 본 출원의 구현예 1에 따른 엔티티 정보를 검증하는 방법을 예시하는 개략적인 흐름도이다.
도 2는 본 출원의 구현예 2에 따른 엔티티 정보를 검증하는 방법을 예시하는 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 구현예 3에 따른 물리적 매장을 검증하는 방법을 예시하는 개략적인 흐름도이다.
도 4는 본 출원의 구현예 3에 따른 물리적 매장의 지리적 위치를 예시하는 개략도이다.
도 5는 본 출원의 구현예 3에 따른, 근접 조건에 기반하여 후보 물리적 매장을 결정하는 것을 설명하는 개략도이다.
도 6은 본 출원의 구현예 3에 따른, 선택 인터페이스를 예시하는 개략도이다.
도 7은 본 출원의 구현예 4에 따른, 엔티티 정보를 검증하는 장치의 구조도이다.
본 출원의 목적, 기술적 해결책, 및 장점을 보다 명확하게하기 위해, 다음은 본 출원의 특정 구현예 및 첨부 도면을 참조하여 본 출원의 기술적 해결책을 명확하고 포괄적으로 설명한다. 명백하게, 설명된 구현예는 본 출원의 구현예의 모두이기 보다는 단지 일부이다. 창조적인 노력없이 본 출원의 구현예에 기반하여 본 분야의 당업자에 의해 얻어진 다른 구현예들은 본 출원의 보호 범위 내에 있다.
본 출원의 구현에 제공된 기술적 해결책은 첨부 도면을 참조하여 이하 상세히 설명된다.
구현예 1
상술된 바와 같이, 기존의 기술에서, 엔티티 정보에서의 위치 정보 및 실제 장면 이미지가 일반적으로 사람의 리뷰를 통해 검증된다. 예를 들어, 판매자는 물리적 매장의 위치 정보(예를 들어, "No. XX XX street") 및 매장 이미지(예를 들어, 매장의 매장의 정면 사진, 및 매장 내의 장식 및 배치 사진)를 제공한다. 리뷰어가 현장에서 엔티티 정보의 각 부분을 검증하는 것은 불가능하다. 대부분의 리뷰자는 경험에 기반하여 정보의 진위성을 주관적으로 결정하며 진정성을 결정하는데 기준은 없다. 또한, 컴퓨터 소프트웨어의 개발과 함께 위치 정보 및 실제 장면 이미지의 위조는 매우 간단하다. 따라서 이전의 설명을 기반하여, 사람의 리뷰의 정확성은 매우 낮다. 또한, 사람의 리뷰는 업무 시간 및 인력에 의해 제한되며 적시성을 보장하기 어렵다. 이전의 결함에 기반하여, 본 출원의 구현예는 엔티티 정보 검증의 정확도를 향상시키기 위한, 엔티티 정보를 검증하는 방법을 제공한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 방법은 다음 단계를 포함한다:
단계 11: 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정한다.
엔티티는 현실에서는 실제 대상물일 수 있다. 예를 들어, 본 출원에서 엔티티 정보의 검증은 엔티티가 현실에서 실제로 존재하는지 여부를 실제로 결정한다. 인터넷 서비스에서, 엔티티 정보의 검증 동안, 판매자의 물리적 매장이 실제로 존재하는지 여부가 검증될 수 있고, 사용자의 작업 장소가 실제로 존재하는지 여부가 검증될 수 있다. 따라서, 여기에 언급된 엔티티는 물리적 매장, 작업 장소 등일 수 있다.
상술된 바와 같이, 엔티티 정보는 위치 정보, 이름 정보, 실제 장면 이미지 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 물리적 매장의 경우, 위치 정보는 지리적 위치일 수 있고, 이름 정보는 매장의 이름일 수 있고, 실제 장면 이미지는 매장의 정면 사진, 매장 내의 장식 및 배치 사진 등일 수 있다.
사용자에 의해 전송된 엔티티 정보가 검증될 필요가 있을 때, 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보는 수신될 수 있고, 엔티티 정보에서의 위치 정보, 예를 들어 No. XX XX street가 결정된다. 실제로, 단말 디바이스를 사용하여 사용자에 의해 전송된 좌표 정보(예를 들어, "Nxxxx, Exxxx")가 또한 수신될 수 있다. 구체적으로는, GPS(Global Positioning System), 베이더우 항법 위성 시스템(BeiDou Navigation Satellite System) 등을 사용하여 좌표 정보가 전송될 수 있다.
설명의 용이함을 위해, 본 구현예에서의 엔티티는 검증될 엔티티, 구체적으로는 성공적으로 검증되지 않은 엔티티로 지칭될 수 있다.
단계 12: 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정한다.
기존 기술에서, 검증될 엔티티의 엔티티 정보가 직접 검증된다. 검증될 엔티티가 존재하는지 여부가 결정될 수 없기 때문에, 현장에서 검증이 수행되지 않으면 검증될 엔티티의 진위성을 결정하기 어렵다. 그러나, 연구를 통해, 발명자는 엔티티가 예를 들어, 물리적 매장의 지리적 위치, 작업 장소의 지리적 위치, 및 공공 장소의 지리적 위치와 같이 상대적으로 고정되어 있고, 빈번하게 이주할 가능성은 매우 작다는 것을 발견하였다. 따라서 엔티티가 실제로 존재하면, 판매자(사용자)은 판매자(사용자)이 위치한 엔티티에 대해 잘 알고 있을뿐만 아니라 가까운 엔티티에 대해서도 잘 알고 있다. 그러므로, 검증될 엔티티의 진위성이 결정될 수 없을 때, 검증될 엔티티에 관한 정보는 검증될 엔티티 근처의 엔티티를 사용함으로써 검증될 수 있다. 그러나, 판매자(사용자)은 가까운 엔티티에 대해서 상대적으로 잘 알고 있지만, 검증될 엔티티로부터 멀리 떨어진 엔티티에 대해서는 잘 알고 있지 않다. 그러므로, 검증될 엔티티에 관한 정보는 검증될 엔티티로부터 멀리 떨어진 엔티티를 사용함으로써 또한 검증될 수 있다.
따라서, 이전의 분석에 기반하여, 본 단계에서, 검증될 엔티티의 위치와의 특정한 관계를 갖는 엔티티가 검증될 엔티티의 위치 정보에 기반하여 결정될 수 있고, 검증은 이러한 엔티티에 대한 사용자의 지식을 기반으로 수행된다. 구체적으로, 본 단계에서, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족하는 후보 세트가 결정될 수 있다. 특정 미리 결정된 조건은, 후보 엔티티가 검증될 엔티티에 가깝다(근접 조건이 만족되는 곳이다)는 것이거나, 후보 엔티티가 검증될 엔티티로부터 멀리 떨어져 있다(비근접 조건이 만족되는 곳이다)는 것이다. 근접 조건이 만족되는지 여부는 미리 결정된 거리 문턱값을 사용하여 필터링될 수 있다. 비근접 조건이 만족되는지 여부는 미리 결정된 거리 문턱값을 사용하여 필터링될 수 있고, 또한 지리적 위치에서 면적 분할에 기반하여 필터링될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 조건이 "200 미터 미만"이면, 본 단계에서, 검증될 엔터티로부터의 거리가 200 미터 미만인 엔터티가 검증될 엔터티의 위치 정보에 기반하여 식별될 수 있고, 그 엔티티는 후보 엔티티 세트로서 결정된다. 실제로, 많은 양의 엔티티를 결정하는 것은 거의 의미가 없기 때문에 일반적으로 3개 또는 4개와 같은 수량이 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 조건을 만족하는 모든 엔티티로부터 3개의 엔티티가 선택되어 후보 엔티티 세트를 형성한다.
상술된 바와 같이, 검증될 엔티티에 관한 정보는 검증될 엔티티 근처의 엔티티를 이용하여 검증될 수 있고, 또한 검증될 엔티티로부터 멀리 떨어진 엔티티를 사용하여 검증될 수 있다. 구현예에서, 본 단계는 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 결정하는 단계 및/또는 위치 정보에 기반하여 엔티티와의 위치 관계가 비근접 조건을 만족시키는 제 2 엔티티 세트를 결정하는 단계; 및 제 1 엔티티 세트 및/또는 제 2 엔티티 세트를 후보 엔티티 세트로서 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 즉, 후보 엔티티 세트는 검증될 엔티티에 가까운 엔티티만을 포함할 수 있거나, 검증될 엔티티로부터 멀리 떨어져 있는 엔티티만을 포함할 수 있거나, 검증될 엔티티와 가까운 엔티티 및 검증될 엔티티로부터 멀리 떨어져 있는 엔티티 모두를 포함할 수 있다. 사용자가 엔티티로부터 멀리 떨어져 있는 환경보다 엔티티와 가까운 환경에 대해 더 잘 알고 있다는 것을 고려하면, 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 사용하여 엔티티에 대해 수행된 검증이 더 효과적이다. 따라서, 구현예에서, 후보 엔티티 세트는 적어도 제 1 엔티티 세트를 포함한다.
상술된 바와 같이, 검증될 엔티티에 관한 정보는 검증될 엔티티 근처의 엔티티를 사용함으로써 검증될 수 있다. 따라서, 본 단계에서 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정할 때, 후보 엔티티 세트는 검증될 엔티티를 포함하지 않을 수 있다.
본 단계에서, 결정된 후보 엔티티가 비교적 높은 진위성을 가질 필요가 있다는 것에 주목할만 하고, 예를 들어, 결정된 후보 엔티티는 잘 알려진 엔티티(예를 들어, 대형 쇼핑몰, 쇼핑 센터, 또는 체인 물리적 매장)일 수 있다. 즉, 후보 엔티티의 진위성은 검증될 엔티티에 관한 정보의 진위성을 간접적으로 어느 정도 결정한다.
단계 13: 미리 결정된 검증 조건 하에 후보 세트에 대응하는 후보 세트 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 엔티티 정보를 검증한다.
이전 단계에서, 후보 엔티티 세트가 결정되고, 그 세트는 검증될 엔티티를 포함하지 않는다. 따라서, 이 경우, 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보가 사용자에게 제공될 수 있고, 미리 결정된 검증 조건이 또한 사용자에게 제공될 수 있다. 검증될 엔티티에 관한 정보는 미리 결정된 검증 조건 하에 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 검증된다.
예를 들어, 단계 12에서 결정된 후보 엔티티 세트는 근접 조건을 만족시키는 3개의 엔티티 및 비근접 조건을 만족시키는 5개의 엔티티를 포함한다. 8개의 후보 엔티티에 대응하는 후보 엔티티 정보는 "가까운 엔티티 선택"의 검증 조건과 함께, 함께(또는 하나씩) 사용자에게 전송될 수 있다. 이후에, 사용자에 의해 수행된 후보 엔티티 선택의 결과가 획득될 수 있다. 사용자에 의해 선택된 3개의 엔터티가 근접 조건을 만족하는 3개의 엔터티와 동일하면, 검증은 성공한다. 대안적으로, 8개의 후보 엔티티에 대응하는 후보 엔티티 정보는 "멀리 있는 엔티티 선택"의 검증 조건과 함께, 하나씩 사용자에게 전송될 수 있다. 그 후, 후보 엔티티에 대해 사용자에 의해 결정한 것의 결과가 획득될 수 있다. 사용자에 의해 결정된 "멀리 있는 엔티티"가 비근접 조건을 만족하는 5개의 엔터티 중 임의의 3개와 동일하면(즉, 정확도 퍼센티지가 50 %를 초과하면), 검증은 성공한다.
구현예 1에 제공된 방법에 따르면, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키고 상기 엔티티를 포함하지 않는 후보 엔티티 세트는 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서의 위치 정보에 기반하여 결정되며, 미리 결정된 검증 조건 하에 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 엔티티가 검증된다. 엔티티 정보의 진위성이 사람의 리뷰를 통해 주관적으로 결정되기 때문에 검증 정확도가 상대적으로 낮은 기존 기술의 문제에 대해, 본 해결책에서는, 엔티티는 우회되고 엔티티의 진위성은 엔티티 주위의 환경에 대한 사용자의 지식에 기반하여 객관적으로 검증됨으로써, 검증 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 본 해결책을 사용하여, 사람의 리뷰 간섭이 감소되거나 회피될 수도 있고, 따라서 검증 프로세스의 적시성을 향상시킬 수 있다.
구현예 2
구현예 1과 동일한 발명 개념에 기반하여, 본 출원은, 엔티티 정보 검증의 정확성을 향상시키기 위한 본 출원의 구현예의 엔티티 정보를 검증하는 방법을 제공하기 위해, 여기서 더 상세하게 설명된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 방법은 다음의 단계를 포함한다:
단계 21: 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정한다.
본 단계는 구현예 1의 단계 11과 유사하다. 상세한 설명은 간략화를 위해 생략된다.
단계 22 : 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 결정하고, 제 1 엔티티 세트를 후보 엔티티 세트로서 결정한다.
구현예 1의 단계 12의 설명에서, 사용자가 엔티티로부터 멀리 떨어져 있는 환경보다 (검증될) 엔티티에 가까운 환경에 더 잘 알고 있다는 것을 고려하면, 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 사용하여 엔티티 상에 수행된 검증이 더 효과적이다. 따라서, 본 단계에서, 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족하는 제 1 엔티티 세트가 위치 정보에 기반하여 결정될 수 있고, 그 후 제 1 엔티티 세트가 후보 엔티티 세트로서 직접 결정된다. 구체적으로, 후보 엔티티 세트 내의 엔티티들과 검증될 엔티티 사이의 위치 관계가 모두 근접 조건을 만족시킨다, 즉, 후보 엔티티들은 모두 검증될 엔티티에 가깝다. 예를 들어, 근접 조건은 엔티티가 위치 정보가 중심이고 반경은 미리 결정된 제 1 문턱값임 원형 범위 내에 있도록 설정될 수 있다. 구체적으로, 예를 들어, 제 1 문턱값은 200 미터일 수 있다. 이 경우, 결정된 후보 엔티티 세트 내의 엔티티는 엔티티가 중심이고 반경이 200 미터인 원형 범위 내에 모두 존재한다.
단계 12에서 언급된 바와 같이, 결정된 후보 엔티티는 비교적 높은 진위성을 가질 필요가 있다. 그러므로, 본 단계에서의 제 1 엔티티 세트(후보 엔티티 세트)는 또한 상대적으로 높은 진위성을 가질 필요가 있다. 후보 엔티티 세트 내의 엔티티의 수량은 미리 결정될 수 있지만, 후보 엔티티 세트는 예를 들어 3개의 엔티티 내지 8개의 엔티티와 같은 특정 수량의 엔티티를 가질 필요가 있다. 실제로, 근접 조건을 만족시키는 2개 미만의 제 1 엔티티가 있는 경우, 사람의 리뷰가 수행될 수 있거나, 미리 결정된 제 1 문턱값을 증가되어, 예를 들어, 제 1 문턱값이 200 미터 내지 500 미터로 증가되어, 제 1 엔티티 세트에 대한 요건을 만족시킨다. 제 1 엔티티 세트는 검증될 엔티티를 포함하지 않을 수 있다.
단계 23: 사용자에게 근접 조건을 전송한다.
후보 엔티티 세트 내의 각 엔티티를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과를 획득하기 위해서, 미리 결정된 검증 조건이 사용자에세 먼저 제공될 수 있고, 예를 들어, 사용자는 가까운 엔티티를 선택할 필요가 있고, 그에 따라 근접 조건이 사용자에게 전송될 수 있다. 예를 들어, 근접 조건은 "200 미터 이내"이다.
단계 24: 후보 엔티티 세트에서 사용자에 의해 수행된 선택의 결과를 수신한다.
실제로, 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보는 단계 23에서의 검증 조건과 함께 사용자에게 전송될 수 있고, 사용자가 선택을 수행할 수 있도록 대응하는 동작 인터페이스가 설정되고, 후보 엔티티 세트에서 사용자에 의해 수행된 선택의 결과가 수신될 수 있다. 예를 들어, 후보 엔티티 세트가 8개의 후보 엔티티를 포함하는 경우, 8개의 후보 엔티티에 대응하는 후보 엔티티 정보는 함께 또는 하나씩 사용자에게 제시될 수 있고, 하나씩 선택을 구현하거나 결정하기 위한 기능 키가 동작 인터페이스에서 설정되어 사용자의 선택 결과를 수신하기를 기다린다.
제시 프로세스에서, 후보 엔티티 정보 내의 하나 이상의 정보가 제공될 수 있다. 예를 들어, 후보 엔티티 정보는 후보 엔티티의 이름 정보, 후보 엔티티의 실제 장면 이미지, 및 후보 엔티티의 상표 정보를 포함할 수 있다. 제시 프로세스에서, 3개의 정보가 모두 디스플레이될 수 있거나, 단 하나의 정보가 디스플레이될 수 있거나, 임의의 2개의 정보의 조합이 디스플레이될 수 있다.
단계 25 : 선택 결과에 기반하여 엔티티 정보를 검증한다.
모든 후보 엔티티가 검증될 엔티티에 가까이 있기 때문에, 검증될 엔티티에 관한 정보는 사용자의 선택 결과에 기반하여 검증될 수 있다. 구체적으로, 본 단계는 선택 결과 내의 후보 엔티티를 제 1 엔티티 세트와 매칭시키는 단계를 포함할 수 있다. 매칭 정도가 특정 조건을 만족시키면 검증은 성공한다. 매칭 정도가 특정 조건을 만족시키지 않으면 검증은 실패한다. 예를 들어, 특정 조건은 매칭 정도가 50 %보다 크다는 것일 수 있고, 후보 엔티티 세트는 8개의 제 1 엔티티를 포함할 수 있다. 사용자가 8개의 제 1 엔티티로부터 5개의 엔티티(5개보다 많은 엔티티)를 선택할 수 있으면, 검증은 성공한다. 사용자가 8개의 제 1 엔티티로부터 3개의 엔티티만 선택하면, 검증은 실패하거나, 사람의 리뷰가 수행되어 검증을 계속한다.
구현예 2에 제공된 방법에 따르면, 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키고 상기 엔티티를 포함하지 않는 후보 엔티티 세트가 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서의 위치 정보에 기반하여 결정되며, 근접 조건 하에 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 검증이 수행된다. 엔티티 정보의 진위성이 사람의 리뷰를 통해 주관적으로 결정되기 때문에 검증 정확도가 상대적으로 낮은 기존 기술의 문제에 대해, 본 해결책에서는, 엔티티는 우회되고 검증될 엔티티의 진위성은 검증될 엔티티 근처의 엔티티를 사용하여 엔티티 주위의 환경에 대한 사용자의 모든 지식에 기반하여 객관적으로 검증됨으로써, 검증 정확성을 향상시킬 수 있다.
구현예 3
배경 기술에서 설명된 바와 같이, 전자 상거래, 소셜 네트워킹, 또는 심지어 뱅킹 서비스가 인터넷을 통해 구현될 수 있다. 경제 발전, 특히 전자 상거래의 발전과 함께 판매자는 인터넷 전자 상거래 플랫폼(간단히, 플랫폼)(온라인)에 등록된 가상 매장을 사용하여 물리적 매장(오프라인)에서 원래 판매되는 상품을 판매할 수 있다, 구체적으로, 온라인 투 오프인라(online to offline; O2O)은 오프라인 비지니스 기회가 인터넷과 결합한 것을 의미하고, 물리적 매장은 가상 매장을 이용하여 디스플레이된다. 플랫폼은 일반적으로 물리적 매장이 실제로 존재하는지 여부를 결정하기 위해 물리적 매장을 검증할 필요가 있다. 그러나, 기존 기술에서, 물리적 매장의 위치 정보 및 실제 장면 이미지는 일반적으로 사람의 리뷰를 통해 검증되므로 검증 정확도가 상대적으로 낮고 적시성이 보장되지 않는다. 따라서, 구현예 1과 동일한 발명 개념에 기반하여, 구현예 3은 구현예 1의 확장으로서 사용된다. 본 출원의 구현예은 물리적 매장 검증의 정확성을 향상시키기 위한, 물리적 매장을 검증하는 방법을 제공한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 다음 단계들을 포함한다:
단계 31: 사용자에 의해 전송된 물리적 매장 정보에서 위치 정보를 결정한다.
플랫폼 상에 가상 매장을 등록하기 위해, 사용자는 먼저 검증을 위한 물리적 매장 정보를 업로드할 필요가 있다. 물리적 매장 정보는 위치 정보를 포함할 수 있고, 이름 정보, 실제 장면 이미지, 상표 정보 등을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 위치 정보는 경도 및 위도를 포함한 좌표일 수 있다.
단계 32: 위치 정보에 기반하여, 물리적 매장과의 위치 관계가 근접 조건을 만족하는 제 1 물리적 매장 세트, 및 물리적 매장과의 위치 관계가 비근접 조건을 만족하는 제 2 물리적 매장 세트를 결정한다.
도 4에 도시된 바와 같이, "물리적 매장 1"은 사용자에 의해 전송된 물리적 매장의 이름 정보이고, "물리적 매장 2", "물리적 매장 3" 등은 기존의 실제 물리적 매장이다. 도면 중의 "물리적 매장 1"의 위치는 물리적 매장 정보에서의 위치 정보(경도 및 위도를 포함한 좌표)에 대응하는 위치이다. 근접 조건은 물리적 매장이 위치 정보가 중심이고 반경이 200 미터로서 미리 정해진 원형 범위 내에 있다는 것이다. 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 점선 원은 "물리적 매장 1"의 위치가 중심이고 반경이 200 미터인 원이다. 점선 원형 범위 내에는, 3개의 물리적 매장: "물리적 매장 2", "물리적 매장 3", 및 "물리적 매장 4"이 있고, 3개의 물리적 매장은 제 1 물리적 매장 세트로서 결정된다.
비근접 조건은 물리적 매장이 위치 정보가 중심이고 반경이 2000 미터로서 미리 결정된 원형 범위 밖에 있다는 것이다. 원형 범위 밖의 복수의 물리적 매장이 있고, 복수의 물리적 매장으로부터 3개의 물리적 매장: "물리적 매장 n", "물리적 매장 n-1", 및 "물리적 매장 n-2"가 선택되어 제 2 물리적 매장 세트로서 결정된다.
단계 33: 제 1 물리적 매장 세트 및 제 2 물리적 매장 세트를 후보 물리적 매장 세트로서 결정한다.
본 단계에서, "물리적 매장 2", "물리적 매장 3", "물리적 매장 4", 및 "물리적 매장 n", "물리적 매장 n-1", 및 "물리적 매장 n- 2"는 후보 물리적 매장 세트로서 결정될 수 있다.
단계 34 : 후보 물리적 매장 세트에 대응하는 후보 물리적 매장 정보 및 근접 조건을 사용자에게 전송한다.
단계 32에서, 근접 조건은, 검증될 물리적 매장의 위치 정보가 중심이고 반경이 200 미터로서 미리 결정된 원형 범위 내에 물리적 매장이 있다는 것이다. 본 단계는 도 6에 도시될 수 있고, 근접 조건은 검증 조건으로서 사용자에게 전송되며, 단 3개의 물리적 매장만이 선택될 수 있도록 설정될 수 있다. 예를 들어, "3개의 가까운 매장을 선택하세요"가 사용자에게 전송될 수 있다.
또한, 후보 물리적 매장의 이름 정보 및 실제 장면 이미지와 같은 후보 물리적 매장 세트에 대응하는 후보 물리적 매장 정보가 사용자에게 전송된다.
단계 35: 후보 물리 매장 세트에서 사용자에 의해 수행된 선택의 결과를 수신한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 사용자에게 선택 인터페이스가 제공되어, 사용자는 선택을 수행하고 선택 결과를 리턴할 수 있다. 이전 단계에서, 3개의 물리적 매장만 선택될 수 있도록 설정할 수 있다. 따라서, 본 단계에서 후보 물리적 매장 세트로부터 사용자에 의해 선택된 3개의 물리적 스토리지가 수신될 수 있다.
단계 36: 선택 결과 내의 후보 물리적 매장을 제 1 물리적 매장 세트와 매칭시키고, 매칭 정도가 특정 조건을 만족하면 검증은 성공한다.
특정 조건은 매칭 정도가 50 %보다 작지 않다는 것이다. 따라서, 사용자에 의해 선택된 3개의 물리적 매장이 "물리적 매장 2", "물리적 매장 3", 및 "물리적 매장 4" 중 2개 또는 3개인 경우에만 검증이 성공될 수 있다.
구현예 3에서 제공되는 방법에 따르면, 사용자에 의해 전송된 물리적 매장 정보에서의 위치 정보에 기반하여, 물리적 매장과의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키고 상기 물리적 매장을 포함하지 않는 제 1 물리적 매장 세트, 및 물리적 매장과의 위치 관계가 비근접 조건을 만족시키는 제 2 물리적 매장 세트가 결정되고, 두 물리적 매장 세트는 후보 물리적 매장 세트로서 결정된다. 물리적 매장은 근접 조건 하에 후보 물리적 매장 세트에 대응하는 후보 물리적 매장 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 검증된다. 물리적 매장 정보의 진위성이 사람의 리뷰를 통해 주관적으로 결정되기 때문에 검증 정확도가 상대적으로 낮은 기존 기술의 문제에 대해, 본 해결책에서는, 물리적 매장은 우회되고 물리적 매장의 진위성은 물리적 매장 주위의 환경에 대한 사용자의 지식에 기반하여 객관적으로 검증됨으로써, 검증 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 본 해결책을 사용하여, 사람의 리뷰 간섭이 감소되거나 회피될 수도 있고, 따라서 검증 프로세스의 적시성을 향상시킬 수 있다.
구현예 4
동일한 발명 개념에 기반하여, 구현예 4는 엔티티 정보 검증의 정확성을 향상시키기 위한, 엔티티 정보를 검증하는 장치를 제공한다. 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 장치는 제 1 결정 유닛(41), 제 2 결정 유닛(42), 및 검증 유닛(43)을 포함한다.
제 1 결정 유닛(41)은 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정하도록 구성될 수 있다.
제 2 결정 유닛(42)은 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 후보 엔티티 세트는 엔티티를 포함하지 않는다.
검증 유닛(43)은 미리 결정된 검증 조건 하에 설정된 후보 엔티티에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 엔티티 정보를 검증하도록 구성될 수 있다.
일 구현예에서, 제 2 결정 유닛(42)은 위치 정보에 기반하여 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 결정하고, 그리고/또는 위치 정보에 기반하여 엔티티와의 위치 관계가 비근접 조건을 만족시키는 제 2 엔티티 세트를 결정하고; 그리고 제 1 엔티티 세트 및/또는 제 2 엔티티 세트를 후보 엔티티 세트로서 결정하도록 구성될 수 있다.
일 구현예에서, 후보 엔티티 세트는 적어도 제 1 엔티티 세트를 포함하고, 미리 결정된 검증 조건은 근접 조건이며, 검증 유닛(43)은 근접 조건을 사용자에게 전송하고, 후보 엔티티 세트에서 사용자에 의해 수행되는 선택의 결를 수신하고, 선택 결과에 기반하여 엔티티 정보를 검증하도록 구성될 수 있다.
일 구현예에서, 검증 유닛(43)은 선택 결과 내의 후보 엔티티를 제 1 엔티티 세트와 매칭하도록 구성될 수 있으며, 매칭 정도가 특정 조건을 만족하면 검증은 성공한다.
일 구현예에서, 근접 조건은 위치 정보가 중심이고 반경이 미리 결정된 제 1 문턱값인 원형 범위 내에 엔티티가 있다는 것을 포함한다.
일 구현예에서, 후보 엔티티 정보는 후보 엔티티의 이름 정보, 후보 엔티티의 실제 장면 이미지, 및 후보 엔티티의 상표 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구현예 4에 제공된 장치에 따르면, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키고 상기 엔티티를 포함하지 않는 후보 엔티티 세트는 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서의 위치 정보에 기반하여 결정되며, 미리 결정된 검증 조건 하에 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 검증이 수행된다. 엔티티 정보의 진위성이 사람의 리뷰를 통해 주관적으로 결정되기 때문에 검증 정확도가 상대적으로 낮은 기존 기술의 문제에 대해, 본 해결책에서는, 엔티티는 우회되고 엔티티의 진위성은 엔티티 주위의 환경에 대한 사용자의 지식에 기반하여 객관적으로 검증됨으로써, 검증 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한, 본 해결책을 사용하여, 사람의 리뷰 간섭이 감소되거나 회피될 수도 있고, 따라서 검증 프로세스의 적시성을 향상시킬 수 있다.
당업자는 본 출원의 구현이 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 출원은 하드웨어 단독 구현예, 소프트웨어 단독 구현예 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합의 구현예를 사용할 수 있다. 또한, 본 출원은 하나 이상의 컴퓨터 사용가능 저장 매체(자기 디스크 저장 장치, CD-ROM, 광학 메모리 등을 포함하지만 이에 한정되지는 않음) 상에 구현되는 컴퓨터 사용가능 프로그램 코드를 포함한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 사용할 수 있다.
본 출원은 본 출원의 구현에 따른 방법, 디바이스(시스템), 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참조하여 설명된다. 흐름도 및/또는 블록도의 각 프로세스 및/또는 각 블록, 및 흐름도 및/또는 블록도의 프로세스 및/또는 블록의 조합을 구현하기 위해 컴퓨터 프로그램 명령어들이 사용될 수 있음을 주목할만 하다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은, 컴퓨터 또는 또다른 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 명령어들이 흐름도의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록에서 특정 기능을 구현하기 위한 장치를 생성하도록, 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터, 임베디드 프로세서, 또는 또다른 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서를 위해 제공될 수 있다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 컴퓨터 또는 또다른 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스에 특정 방식으로 동작하도록 명령할 수 있는 컴퓨터 판독가능 메모리에 저장되어, 컴퓨터 판독가능 메모리에 저장된 명령어들이 명령 디바이스를 포함하는 아티펙트(artifact)를 생성하도록할 수 있다. 명령 장치는 흐름도의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록에서 특정 기능을 구현한다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 컴퓨터 또는 또다른 프로그래머블 데이터 프로세싱 디바이스 상에 로딩되어, 일련의 동작 및 단계가 컴퓨터 또는 또다른 프로그래머블 디바이스 상에서 수행됨으로써 컴퓨터 구현 프로세싱을 생성하도록할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 또는 또다른 프로그래머블 디바이스 상에 실행되는 명령어들은 흐름도의 하나 이상의 프로세스 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록에서 특정 기능을 구현하는 단계를 제공한다.
전형적인 구성에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 프로세서(CPU), 입/출력 인터페이스, 하나 이상의 네트워크 인터페이스, 및 하나 이상의 메모리를 포함한다.
메모리는 비영구적 메모리, 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 및/또는 예를 들어, 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM) 또는 플래시 메모리(플래시 RAM)와 같은 컴퓨터 판독가능 매체 내의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독가능 매체의 예이다.
컴퓨터 판독가능 매체는 임의의 방법 또는 기술을 사용하여 정보를 저장할 수 있는 영구적, 비영구적, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 정보는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체의 예로는 상변화 랜덤 액세스 메모리(phase-change random access memory; PRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(static random access memory; SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(dynamic random access memory; DRAM), 다른 유형의 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 전기적 소거가능 프로그래머블 판독 전용 메모리(electrically erasable programmable read-only memory; EEPROM), 플래시 메모리 또는 또다른 메모리 기술, 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리(compact disc read-only memory; CD-ROM), 디지털 비디오 디스크(digital versatile disc; DVD) 또는 또다른 광학 저장 장치, 카세트, 카세트 자기 디스크 저장 장치 또는 또다른 자기 저장 디바이스, 또는 임의의 다른 비전송 매체를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 컴퓨터 판독가능한 매체는 변조된 데이터 신호 및 캐리어와 같은 컴퓨터 판독가능 일시적인 매체(일시적 매체)를 포함하지 않는다.
"포함하다(include, comprise)" 및 이들의 어떤 다른 변형의 용어는 비배타적인 포함(inclusion)을 망라하는 것이 의도되어, 일련의 요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 디바이스는 이들 요소를 포함할 뿐만 아니라, 명시적으로 열거되지 않은 다른 요소도 포함하거나 그러한 프로세스, 방법, 제품 또는 디바이스의 고유한 요소를 더 포함한다는 것을 또한 주목할만 하다. "~을 포함한다."가 뒤에 붙는 요소는 더 이상의 제약없이 그 요소를 포함하는 프로세스, 방법, 상품 또는 디바이스에서 추가적인 동일 요소가 더 이상 존재하지 않도록 한다.
당업자는 본 출원의 구현이 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 출원은 하드웨어 단독 구현예, 소프트웨어 단독 구현예 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합의 구현예를 사용할 수 있다. 또한, 본 출원은 하나 이상의 컴퓨터 사용가능 저장 매체(자기 디스크 저장 장치, CD-ROM, 광학 메모리 등을 포함하지만 이에 한정되지는 않음) 상에 구현되는 컴퓨터 사용가능 프로그램 코드를 포함한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 사용할 수 있다.
앞선 설명은 단지 본 출원의 구현예이며, 본 출원을 제한하려는 것은 아니다. 당업자는 본 출원에 다양한 수정 및 변형을 이룰 수 있다. 본 출원의 사상 및 원리를 벗어나지 않고 이루어지는 임의의 수정, 등가의 대체 또는 개선은 본 출원의 청구 범위 내에 속하는 것이다.

Claims (10)

  1. 엔티티 정보를 검증하는 방법에 있어서,
    사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정하는 단계;
    상기 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하는 단계 - 상기 후보 엔티티 세트는 상기 엔티티를 포함하지 않음 - ; 및
    미리 결정된 검증 조건 하에 상기 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 상기 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하는 단계
    를 포함하는, 엔티티 정보 검증 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 정보에 기반하여, 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하는 단계는,
    상기 위치 정보에 기반하여, 상기 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 결정하는 단계, 및/또는
    상기 위치 정보에 기반하여, 상기 엔티티와의 위치 관계가 비근접 조건을 만족시키는 제 2 엔티티 세트를 결정하는 단계, 및
    상기 제 1 엔티티 세트 및/또는 상기 제 2 엔티티 세트를 상기 후보 엔티티 세트로서 결정하는 단계를 포함하는 것인, 엔티티 정보 검증 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 후보 엔티티 세트는 적어도 상기 제 1 엔티티 세트를 포함하고, 상기 미리 결정된 검증 조건은 상기 근접 조건이 만족된다는 것이며,
    미리 결정된 검증 조건 하에 상기 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 상기 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하는 단계는,
    상기 근접 조건을 상기 사용자에게 전송하는 단계,
    상기 후보 엔티티 세트에서의 상기 사용자에 의해 수행된 선택의 결과를 수신하는 단계, 및
    상기 선택 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하는 단계를 포함하는 것인, 엔티티 정보 검증 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 선택 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하는 단계는, 상기 선택 결과에서의 후보 엔티티를 상기 제 1 엔티티 세트와 매칭시키는 단계를 포함하고,
    매칭 정도가 특정 조건을 만족시키면 검증이 성공한 것인, 엔티티 정보 검증 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 근접 조건은 엔티티가 원형 범위 - 상기 위치 정보가 중심이고 반경은 미리 결정된 제 1 문턱값임 - 내에 있다는 것을 포함하는 것인, 엔티티 정보 검증 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 후보 엔티티 정보는, 후보 엔티티의 이름 정보, 상기 후보 엔티티의 실제 장면 이미지, 및 상기 후보 엔티티의 상표 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 엔티티 정보 검증 방법.
  7. 엔티티 정보를 검증하는 장치에 있어서,
    제 1 결정 유닛, 제 2 결정 유닛, 및 검증 유닛을 포함하고,
    상기 제 1 결정 유닛은 사용자에 의해 전송된 엔티티 정보에서 위치 정보를 결정하도록 구성되고,
    상기 제 2 결정 유닛은 상기 위치 정보에 기반하여, 상기 엔티티와의 위치 관계가 미리 결정된 조건을 만족시키는 후보 엔티티 세트를 결정하도록 구성되며 - 상기 후보 엔티티 세트는 상기 엔티티를 포함하지 않음 - ,
    상기 검증 유닛은 미리 결정된 검증 조건 하에 상기 후보 엔티티 세트에 대응하는 후보 엔티티 정보를, 사용자에 의해, 결정한 것의 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하도록 구성되는 것인, 엔티티 정보 검증 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 2 판단 유닛은,
    상기 위치 정보에 기반하여, 상기 엔티티와의 위치 관계가 근접 조건을 만족시키는 제 1 엔티티 세트를 결정하고, 그리고/또는
    상기 위치 정보에 기반하여, 상기 엔티티와의 위치 관계가 비근접 조건을 만족시키는 제 2 엔티티 세트를 결정하고, 그리고
    상기 후보 엔티티 세트으로서 상기 제 1 엔티티 세트 및/또는 상기 제 2 엔티티 세트를 결정하도록 구성되는 것인, 엔티티 정보 검증 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 후보 엔티티 세트는 적어도 상기 제 1 엔티티 세트를 포함하고, 상기 미리 결정된 검증 조건은 상기 근접 조건이며,
    상기 검증 유닛은,
    상기 근접 조건을 상기 사용자에게 전송하고,
    상기 후보 엔티티 세트에서의 상기 사용자에 의해 수행된 선택의 결과를 수신하고,
    상기 선택 결과에 기반하여 상기 엔티티 정보를 검증하도록 구성되는 것인, 엔티티 정보 검증 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 검증 유닛은, 상기 선택 결과에서의 후보 엔티티를 상기 제 1 엔티티 세트와 매칭시키도록 구성되고,
    매칭 정도가 특정 조건을 만족하면 상기 검증은 성공한 것인, 엔티티 정보 검증 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107038589B (zh) 2016-12-14 2019-02-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种实体信息验证方法及装置
US11587097B2 (en) * 2017-08-17 2023-02-21 James A. STOB Organization location verification
CN110189087A (zh) * 2018-02-22 2019-08-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据处理方法及计算设备
CN110633803B (zh) * 2019-08-16 2023-06-02 创新先进技术有限公司 一种线下信息核实的方法和系统
EP4184411A4 (en) * 2020-07-15 2023-08-09 Sony Group Corporation IMAGE PROCESSING DEVICE AND INFORMATION PROCESSING SYSTEM

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5774525A (en) * 1995-01-23 1998-06-30 International Business Machines Corporation Method and apparatus utilizing dynamic questioning to provide secure access control
KR20160082917A (ko) * 2014-12-29 2016-07-11 주식회사 오리진픽스 미디어 데이터 검증 방법 및 그 장치
KR20170001923A (ko) * 2015-06-26 2017-01-05 주식회사 씽크풀 휴대단말에서 촬영된 디지털 이미지의 유효성 검증 시스템 및 방법

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020175211A1 (en) * 2001-03-19 2002-11-28 Francisco Dominquez Time and attendance system with verification of employee identity and geographical location
US7174462B2 (en) * 2002-11-12 2007-02-06 Intel Corporation Method of authentication using familiar photographs
JP2004272691A (ja) * 2003-03-10 2004-09-30 Fujitsu Ltd 物件情報登録方法および物件情報登録装置
US8229458B2 (en) * 2007-04-08 2012-07-24 Enhanced Geographic Llc Systems and methods to determine the name of a location visited by a user of a wireless device
JP2009168773A (ja) * 2008-01-21 2009-07-30 Nissan Motor Co Ltd ナビゲーション装置および情報提供方法
US7889101B2 (en) * 2008-04-14 2011-02-15 Alpine Electronics, Inc Method and apparatus for generating location based reminder message for navigation system
US20100250599A1 (en) * 2009-03-30 2010-09-30 Nokia Corporation Method and apparatus for integration of community-provided place data
CN102687141B (zh) * 2009-06-04 2016-10-26 赫尔环球有限公司 用于团体提供的场所数据的集成的方法和设备
US9710491B2 (en) * 2009-11-02 2017-07-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Content-based image search
US8200247B1 (en) * 2010-02-08 2012-06-12 Google Inc. Confirming a venue of user location
US20110313779A1 (en) * 2010-06-17 2011-12-22 Microsoft Corporation Augmentation and correction of location based data through user feedback
US20120290383A1 (en) * 2011-05-15 2012-11-15 James David Busch Systems and Methods to Advertise a Physical Business Location with Digital Location-Based Coupons
US10386492B2 (en) * 2013-03-07 2019-08-20 Trimble Inc. Verifiable authentication services based on global navigation satellite system (GNSS) signals and personal or computer data
US9715003B2 (en) * 2013-03-15 2017-07-25 Facebook, Inc. Multi-factor location verification
JP2016541199A (ja) * 2013-12-06 2016-12-28 ザ ダン アンド ブラッドストリート コーポレーションＴｈｅ Ｄｕｎ Ａｎｄ Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ モバイル通信及び測位通信により企業についてのデータを収集するための方法及びシステム
EP3138018A4 (en) * 2014-04-30 2017-10-11 Google, Inc. Identifying entities to be investigated using storefront recognition
US9402189B2 (en) 2014-07-02 2016-07-26 Here Global B.V. Method and apparatus for providing activity-based map job
CN104636482B (zh) * 2015-02-16 2019-03-26 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于确定目标地址的方法和装置
US10057242B2 (en) * 2015-07-31 2018-08-21 Digital Authentication Technologies, Inc. Location authentication using multispectral imaging
US20170046891A1 (en) * 2015-08-12 2017-02-16 Tyco Fire & Security Gmbh Systems and methods for location identification and tracking using a camera
CN105323073A (zh) * 2015-11-16 2016-02-10 腾讯科技（深圳）有限公司 一种身份验证方法、装置和系统
US10339174B2 (en) * 2016-02-24 2019-07-02 Time Keeping Systems, Inc. Automated location visit verification for officer monitoring systems
CN107038589B (zh) 2016-12-14 2019-02-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种实体信息验证方法及装置
US10412096B2 (en) * 2017-04-18 2019-09-10 Visa International Service Association Wireless authentication based on location data
CN107687141A (zh) 2017-07-24 2018-02-13 周国京 一种防撞栏上的新型防撞球
US11120118B2 (en) * 2017-11-22 2021-09-14 International Business Machines Corporation Location validation for authentication

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5774525A (en) * 1995-01-23 1998-06-30 International Business Machines Corporation Method and apparatus utilizing dynamic questioning to provide secure access control
KR20160082917A (ko) * 2014-12-29 2016-07-11 주식회사 오리진픽스 미디어 데이터 검증 방법 및 그 장치
KR20170001923A (ko) * 2015-06-26 2017-01-05 주식회사 씽크풀 휴대단말에서 촬영된 디지털 이미지의 유효성 검증 시스템 및 방법

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