KR20210101560A - 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템 - Google Patents

해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20210101560A
KR20210101560A KR1020200015669A KR20200015669A KR20210101560A KR 20210101560 A KR20210101560 A KR 20210101560A KR 1020200015669 A KR1020200015669 A KR 1020200015669A KR 20200015669 A KR20200015669 A KR 20200015669A KR 20210101560 A KR20210101560 A KR 20210101560A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
credit card
search service
store
location
service providing
Prior art date
Application number
KR1020200015669A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102344982B1 (ko
Inventor
김한아
Original Assignee
김한아
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김한아 filed Critical 김한아
Priority to KR1020200015669A priority Critical patent/KR102344982B1/ko
Publication of KR20210101560A publication Critical patent/KR20210101560A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102344982B1 publication Critical patent/KR102344982B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/14Travel agencies
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G06K9/20
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/30Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks
    • G06Q20/34Payment architectures, schemes or protocols characterised by the use of specific devices or networks using cards, e.g. integrated circuit [IC] cards or magnetic cards
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0282Rating or review of business operators or products
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/12Hotels or restaurants
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10Image acquisition

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템이 제공되며, 여행지의 국가, 위치, 상호, 주소 및 적어도 하나의 종류의 결제가능 신용카드를 포함하는 여행자 데이터를 등록하는 적어도 하나의 여행자 단말, 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로, 기 등록한 종류의 신용카드로 결제가능한 적어도 하나의 매장을 리스트업(Listup)하여 출력하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 여행자 단말에서 등록한 여행자 데이터를 국가, 위치, 상호 및 주소와 매핑하여 저장하는 저장부, 사용자 단말에서 실시간 위치 또는 입력된 위치를 전송하는 경우, 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로 신용카드 결제가능 매장을 필터링하여 사용자 단말로 전송하는 전송부를 포함하는 매장 검색 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING CREDITCARD ACCEPTABLE STORE SEARCHING SERVICE}
본 발명은 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 신용카드 결제가능 여부를 등록하고 검색할 수 있는 플랫폼을 제공한다.
금융결제원이 발표한 국내외 지급결제통계분석 보고서에 따르면 세계 주요 18개 국가 중 한국이 카드사용건수 1위를 기록했고, 편리한 신용카드 이용 인프라가 뒷받침된 결과로 분석되고 있다. 인구 1백만명당 포스단말기가 44280개가 설치되어 있어 이 부분에서도 세계 주요국 중 1위를 차지했다. 이 연구결과를 반대로 해석해보면, 해외주요국가에서는 신용카드 사용률도 한국보다 낮으며, 주요국이 아닌 그 외 국가에서는 신용카드 사용률이 현저하게 낮아진다는 것을 예측할 수 있는데, 해외여행에 있어 한국과 같은 인프라가 전 세계에도 동일할 것이라고 생각하고 출국하는 경우 낭패를 볼 수 있다는 결론에 이르게 된다. 이에, 해외여행을 가기 전 여행일정을 짤 때에는 관광지나 숙박 또는 음식점 등에서 어느 정도의 현금을 준비해야 하는지를 확인하고 가는 것이 필수적이다.
이때, 여행지에서 음식점의 정보를 알려주는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2019-0093774호(2019년08월12일 공개) 및 한국공개특허 제2019-0057821호(2019년05월29일 공개)에는, 인터넷 상의 여행정보를 수집하고, 수집된 여행정보를 개체별 여행정보, 구성원별 여행정보, 지역별 여행정보, 시기별 여행정보 및 기간별 여행정보로 구분하고, 분석된 여행정보에 순위태그를 붙여, 관광지 및 음식점의 순위정보를 기반으로 자동으로 여행일정을 계획해 주는 구성과, 사용자가 미리 입력한 위치 주변에 위치하는 음식점 중에서 사용자가 입력한 메뉴와 일치하는 음식점을 제공하고, 사용자의 현위치에서부터 해당 음식점까지의 거리정보 및 음식점의 혼잡도 정보를 제공하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 상술한 구성은 한국의 인프라를 기반으로 연구 및 개발되었기 때문에 신용카드 사용가능을 당연히 전제하고 있고, 신용카드의 사용 여부를 알아볼 필요조차 없이 그 외의 정보만을 제공할 뿐이다. 이에, 원하는 음식점이나 가맹점 또는 관광지에서 현금만 받는지 또는 신용카드를 받는지를 알아보기 위해서는 해당 음식점에 갔던 여행자의 블로그나 까페 등을 하나하나 일일이 뒤져보거나, 대략적으로 가격을 예상하여 환전을 해야 하기 때문에 환전한 돈이 모자르는 경우 과도한 수수료를 물고 ATM을 사용해야 하거나, 환전한 돈이 남는 경우에는 그 나라에 다시 가지 않는 한 휴지조각에 불과하기 때문에 공항에서 남는 돈을 다 써버리기 위해 필요없는 물품을 비싼 가격에 사기도 한다. 신용카드를 사용할 수 있는 것인지, 사용할 수 있다면 어느 종류의 신용카드를 여행 전에 준비해야 하는지, 신용카드의 해외매출한도액을 어느 정도로 설정해야 하는지 등을 여행일정을 짜는데 미리 알아봐야 하지만, 실제로는 이러한 정보를 제공해주는 곳이 없기 때문에 사람들은 상술한 문제점을 반복적으로 겪고 있다.
본 발명의 일 실시예는, 해외여행지에서 사용할 환전금액 및 신용카드의 해외매출한도를 여행 전에 예상할 수 있도록, 여행자로부터 각 상점이나 매장 또는 관광지의 신용카드사용여부를 등록받고, 사용자에게는 검색에 기반하여 신용카드 사용가능 리스트를 제공함으로써, 해외여행 블로그나 까페를 일일이 찾아보지 않아도 신용카드 사용가능 리스트를 확인할 수 있도록 하고, 각 메뉴나 상품의 가격을 데이터베이스화함으로써, 원하는 메뉴를 미리 고르는 경우 식비를 미리 계산하여 이에 대응하는 금액만큼을 환전할 수 있기 때문에, 예산을 짜거나 환전을 할 때 남거나 모자르는 금액을 환전하지 않도록 하며, 여행 전체 예산을 낮은 오차범위로 짤 수 있기 때문에 정확한 카드관리 및 현금관리가 가능하고, 각 매장이나 관광지의 추천 상품이나 추천 메뉴를 평점이나 리뷰로 데이터베이스화함으로써 자유여행을 계획하는 사용자에게 도움을 줄 수 있는, 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 여행지의 국가, 위치, 상호, 주소 및 적어도 하나의 종류의 결제가능 신용카드를 포함하는 여행자 데이터를 등록하는 적어도 하나의 여행자 단말, 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로, 기 등록한 종류의 신용카드로 결제가능한 적어도 하나의 매장을 리스트업(Listup)하여 출력하는 사용자 단말 및 적어도 하나의 여행자 단말에서 등록한 여행자 데이터를 국가, 위치, 상호 및 주소와 매핑하여 저장하는 저장부, 사용자 단말에서 실시간 위치 또는 입력된 위치를 전송하는 경우, 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로 신용카드 결제가능 매장을 필터링하여 사용자 단말로 전송하는 전송부를 포함하는 매장 검색 서비스 제공 서버를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 해외여행지에서 사용할 환전금액 및 신용카드의 해외매출한도를 여행 전에 예상할 수 있도록, 여행자로부터 각 상점이나 매장 또는 관광지의 신용카드사용여부를 등록받고, 사용자에게는 검색에 기반하여 신용카드 사용가능 리스트를 제공함으로써, 해외여행 블로그나 까페를 일일이 찾아보지 않아도 신용카드 사용가능 리스트를 확인할 수 있도록 하고, 각 메뉴나 상품의 가격을 데이터베이스화함으로써, 원하는 메뉴를 미리 고르는 경우 식비를 미리 계산하여 이에 대응하는 금액만큼을 환전할 수 있기 때문에, 예산을 짜거나 환전을 할 때 남거나 모자르는 금액을 환전하지 않도록 하며, 여행 전체 예산을 낮은 오차범위로 짤 수 있기 때문에 정확한 카드관리 및 현금관리가 가능하고, 각 매장이나 관광지의 추천 상품이나 추천 메뉴를 평점이나 리뷰로 데이터베이스화함으로써 자유여행을 계획하는 사용자에게 도움을 줄 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 매장 검색 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 매장 검색 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 여행자 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 매장 검색 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 여행자 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 매장 검색 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5th Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 신용카드 결제가능 매장을 검색하는 사용자의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 검색된 결과를 리스트로 출력하는 단말일 수 있다. 또, 적어도 하나의 사용자 단말(100)의 사용자가 여행을 간 후 여행자 단말(400)과 같이 해당 매장의 정보를 업데이트할 수도 있으나, 설명의 편의를 위하여 사용자 단말(100)은, 검색하는 역할로만 정의하기로 한다. 물론, 사용자 단말(100)에서 여행자 단말(400)의 역할을 수행할 수도 있고, 여행자 단말(400)에서 사용자 단말(100)의 역할을 수행할 수 있음은 자명하다 할 것이다.
여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 여행자 단말(400)로부터 매장이나 관광지의 정보를 수집하여 저장 및 업로드하는 서버일 수 있다. 이때, 정보는, 텍스트, 이미지, 동영상 등의 콘텐츠를 모두 포함할 수 있다. 또한, 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 신용카드 결제가능 매장을 검색할 때 이에 대응하는 리스트를 사용자 단말(100)로 전송하는 서버일 수 있다. 이때, 매장 검색 서비스의 매장은, 관광지, 관공서 등의 어트랙션을 모두 포함하는 용어로 정의하기로 한다.
여기서, 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 여행자의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 관광지나 매장의 정보를 입력 및 매장 검색 서비스 제공 서버(300)로 업로드하는 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 많은 관광지나 매장의 정보를 업로드할 수록 매장 검색 서비스 제공 서버(300)로부터 더 많은 레벨을 부여받는 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 매장 검색 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 저장부(310), 전송부(320), 메뉴관리부(330), 환전안내부(340), 날짜별관리부(350), 리뷰등록부(360), 산출부(370)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 매장 검색 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 여행자 단말(400)로 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 여행자 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 저장부(310)는, 적어도 하나의 여행자 단말(400)에서 등록한 여행자 데이터를 국가, 위치, 상호 및 주소와 매핑하여 저장할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 여행자 단말(400)은, 여행지의 국가, 위치, 상호, 주소 및 적어도 하나의 종류의 결제가능 신용카드를 포함하는 여행자 데이터를 등록할 수 있다. 이때, 결제가능 신용카드는, 우선, 현금만 가능한지 또는 신용카드 결제가 가능한지로 1차적으로 나뉘고, 신용카드 결제가 가능하다면, 가맹 신용카드의 종류, 예를 들어, VISA, MASTER, AMERICANEXPRESS 등일 수 있으나 이에 한정되지는 않는다. 또, 최근에는 QR 코드로 결제하는 알리페이나 텐페이 등이 등장하고 있고, 유니온 페이와 같은 모바일 결제 수단도 존재하므로, 간편결제 또는 모바일 결제 가능 여부도 함께 여행자 단말(400)로부터 수신할 수 있다.
이때, 여행자 단말(400)에서 이 모든 정보를 입력해주는 경우가 가장 좋겠지만, 일일이 체크하거나 입력하는 것이 불편할 수도 있으므로, 정보를 제공하는 사람의 편의를 제공하기 위하여, 여행자 단말(400)에서 가맹점 스티커가 붙은 벽면이나 매장의 문 등을 촬영하여 업로드하는 경우, 이미지로부터 각 결제가능 신용카드의 종류를 나타내는 아이콘을 식별하거나 텍스트를 인식하는 방법을 이용할 수도 있다. 예를 들어, 상호와 같은 경우에도 상호를 촬영한 이미지로부터 텍스트를 추출하고, 기 저장된 매장 또는 관광지의 명칭이나 이미지와 일치여부를 확인하여 기 저장된 매장의 상호나 명칭을 추출하거나, 촬영된 위치 태그(GPS TAG)를 더 이용하여 위치와 상호를 결합한 결과값과, 이에 대응하는 매장이나 관광지를 기 저장된 위치 및 상호와 비교함으로써 일치하는 경우 기 저장된 위치 및 상호를 자동입력되도록 하는 방법을 이용할 수도 있다.
예를 들어, 본 발명의 일 실시예에서는, 여행자 단말(400)에서 촬영한 간판 영상이나 사진의 텍스트와, 주요 정보를 제공하는 상호명이나 영업시간, 사용가능 신용카드 종류 등을 자동으로 검출 및 인식할 수 있도록, 에지 히스토그램을 이용하여 정확한 텍스트 영역을 검출하고, 검출된 텍스트 영역은 퍼지 클러스터링 알고리즘으로 이진화를 수행하고, 연결요소 기반에 의해 각각의 문자 영역을 분할할 수 있다. 분할된 문자들은 두 단계의 인식과정을 거쳐 최종적으로 가장 적합한 문자로 인식을 수행할 수 있다.
이를 위하여, 첫 번째로 후보 텍스트 영역 검출 및 이진화를 수행해야 하는데, 텍스트 영역 검출을 위하여 영상 또는 사진에서의 그레이 스케일 성분을 이용하여 에지 검출을 수행하여 수직 및 수평 성분의 분석에 의해 텍스트 영역을 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, 간판의 텍스트 영역이 영상의 중심선에 수평으로 존재한다고 가정하고, 하나의 간판에 대하여 고려하는 것을 전제로 한다. 일반적으로 텍스트 영역에서는 텍스트 구성획의 특성이 수직 및 수평의 패턴으로 문자를 형성하기 때문에 수직 및 수평의 에지 히스토그램의 분포에 의하여 검출을 수행할 수 있다. 검출된 텍스트 영역의 이진화를 수행하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 적용하여 텍스트 영역과 배경 영역을 정확하게 분할할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, 간판이 실외에 존재하기 때문에 불규칙한 조명이나 광 변화가 발생한다는 사실을 고려한다. 이에 따라, 불규칙한 조명이나 광 변화에 강건한 특성을 가지는 퍼지 클러스터링 방법을 적용하여 분할을 수행할 수 있다. 분할된 텍스트 영역은 클러스터의 특성에 따라 텍스트와 배경이 규칙적인 레이블링(labelling)을 가지지 못한다. 따라서, 텍스트는 0 그리고 배경은 1로 규칙적인 레이블링을 위하여 분할된 텍스트 영역에서 배경 영역의 테두리 영역의 레이블 분포를 분석하여 새롭게 레이블링을 할당하는 방법을 수행할 수 있다.
두 번째로, 연결요소 기반 문자분할을 수행해야 한다. 문자 인식을 위하여 이진화된 텍스트들은 독립된 하나의 글자 단위로 분할을 한다. 영어는 하나하나의 알파벳의 결합이기 때문에 문제가 없지만, 한글의 경우, 즉 국내여행의 경우에도 본 발명의 일 실시예가 적용된다고 가정하면, 한글의 문자분할은 연결요소 분석을 통해 각각의 자소를 찾아서 글자 단위로 병합하는 방법을 이용할 수 있다. 한글의 경우에는, 연결요소 분석을 거쳐 종성을 기준으로 1차적으로 자소 병합을 수행하고 자소의 위치 정보를 이용하여 2차적으로 병합을 수행할 수 있다. 문자 분할을 위해서는, 제 1 단계로, 라벨링에 의해 서로 연결되어 있는 화소를 찾아 하나의 객체 구별하고, 제 2 단계로, 가로 및 세로의 비율을 계산하여 잡영 제거하고, 제 3 단계로, 전체 글자 영역의 중심선 아래에 위치한 종성 기반 1차 병합을 수행하며, 1차 병합은 수직축을 따라 위 아래로 위치하는 객체의 상관성을 고려한다. 제 4 단계로, 오른쪽에 중성이 있다고 가정하고, 2차 문자 병합을 수행한다. 2차 병합은 수평축을 따라 나란히 위치한 덩어리들을 찾아 한 글자로 병합하는 과정이다. 이를 위해 현재 남아 있는 글자 덩어리들의 가로 길이를 측정하여 평균값을 추출할 수 있다. 그 후 덩어리와 수평축을 따라 인접한 덩어리를 한 글자로 보았을 때의 가로 길이가 평균 길이의 기 설정된 배수 이하이면 한 글자로 보고 병합할 수 있다.
세 번째로, 특징 추출 및 텍스트 인식을 해야 하는데, 독립된 문자에 대한 인식을 위하여 최소거리분류기(Minimum Distance Classifier)를 이용할 수 있다. MDC는 베이지안(Bayesian) 분류기로 모든 클래스에서 샘플들은 분산과 사전확률을 가지고 통계적으로 의존적이고 정규분포 특성을 가진다고 가정한다. 문자에 대한 방향 성분 특징은 각 화소가 문자 영역에서 좌우 성분과 대각 성분을 고려하여 특징을 추출하므로 문자의 기울기에 강건한 특징을 추출할 수 있고, 처리시간을 줄일 수 있다. 그리고, 방향성분 특징(Directional Component Feature) 추출과정에서 대각 성분을 측정하기 위하여 영상을 45도 회전하여 측정하게 되는데 영상 또는 사진 회전은 처리 시간 증가와 영상의 특성이 변할 수 있기 때문에, 대각 성분의 값을 영상 또는 사진을 회전하지 않고 삼각 함수를 이용하여 근사하는 방법을 이용할 수 있다.
그리고, 특징 추출 과정에서 입력 문자영상의 형태 및 크기 변화를 주지 않고 특징을 추출하기 위하여 영상 또는 사진의 크기에 독립적인 성질을 가지는 비선형 분할을 수행할 수 있는데, 비선형 분할은, 선형 분할에 비해 처리과정이 복잡하지만 영상이나 사진을 변환하는 과정을 생략할 수 있고, 영상이나 사진의 크기에 변화에 따른 왜곡도 극복할 수 있다. 다음 단계에서는 통계적 특징을 이용하여 상세 분류를 수행한다. 상세 분류는 대분류 과정을 수행 후 추출된 후보그룹의 인식률을 향상시키기 위한 과정으로서 후보그룹의 문자들과 입력 문자 영상의 특징 벡터를 비교하게 된다. 따라서, 상세분류는 피셔(Fisher) 차원을 이용한 이진 분류기를 사용할 수 있고, 이진 분류기의 결과를 합산한 후, 상위 기 설정된 개수의 순위를 최종 인식 결과로 추출할 수 있다. 물론, 상술한 방법 이외에도 다양한 방법이 이용될 수 있음은 자명하다 할 것이다.
이때, 위치는, 예를 들어 관할구역이나 행정구역일 수도 있으나 이에 한정되지 않고 랜드마크나 지하철 역이나 기차역 등의 명칭으로 설정될 수도 있다. 그리고, 상호는 매장이나 관광지의 명칭이고, 주소는, GPS 좌표를 더 포함할 수도 있다. 이때, 상호를 검색하여 주소를 입력하는 기능도 더 추가될 수 있다. 이러한 경우, 여행을 하는 여행자가 일일이 주소를 추가하지 않아도 매장이나 관광지의 정보를 등록하기 더 편리하다.
전송부(320)는, 사용자 단말(100)에서 실시간 위치 또는 입력된 위치를 전송하는 경우, 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로 신용카드 결제가능 매장을 필터링하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 사용자 단말(100)은, 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로, 기 등록한 종류의 신용카드로 결제가능한 적어도 하나의 매장을 리스트업(Listup)하여 출력할 수 있다. 여기서, 여행자 데이터는, 추천 메뉴, 전화번호, 영업시간, 매장 사진 및 상품 사진 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합을 더 포함할 수 있다. 또는, 상술한 위치를 기준으로 상호명을 리스트업할 수도 있지만, 상품이나 메뉴의 사진과 가격만을 격자형의 프레임 내에 출력하도록 할 수도 있다. 이러한 경우, 사용자가 위치 검색->리스트 출력->출력된 리스트 중 하나의 상호명을 선택->선택된 상호명에 대응하는 페이지 출력하는 방식으로 메뉴나 상품의 사진을 찾아보지 않아도 된다.
메뉴관리부(330)는, 적어도 하나의 여행자 단말(400)에서 메뉴판 사진 및 음식 사진이 업로드되는 경우, 메뉴판 사진 내 포함된 텍스트를 OCR(Optical Character Recognition)로 텍스트화하여 메뉴명 및 가격 리스트를 생성하고, 메뉴명과 음식 사진이 여행자 단말(400)에서 매핑되는 경우, 음식 사진 상에 메뉴명 및 가격이 오버레이되도록 설정할 수 있다. 여행일정을 짤 때에는 환전금액을 얼마로 할 것인지가 가장 고민이 될 수 있는데, 그 이유는 물가가 각 나라마다 다르고 각 레스토랑이나 상점의 상품의 평균가격이 서로 다르기 때문이다. 이에 따라, 여행자 단말(400)에서 메뉴판 사진과 음식 사진이 업로드되는 경우, 메뉴판 사진을 텍스트화하여 메뉴의 명칭과 가격을 추출한다. 그리고 나서, 어떠한 메뉴가 어떠한 음식 사진인지를 알 수 없으므로, 여행자 단말(400)에서 A 사진을 올리면서 B 메뉴라고 지정하면, A 사진- B 메뉴로 매핑하여 저장하는 것이다. 이에 따라, 사용자 단말(100)에서 A 사진을 출력하는 경우, B 메뉴의 명칭 및 가격이 A 사진 위에 오버레이 되기 때문에 예산을 짜거나 신용카드 해외매출 한도액을 증액할 때 유용하게 사용될 수 있다.
OCR이란 광학 문자 인식의 약자로 광학적으로 처리된 문자를 인식하는 방법이다. 컴퓨터에서 표현되는 문자를 인식하는 온라인 인식과 달리, 광학 인식은 기록또는 인쇄가 완료된 후에 오프라인에서 수행할 수 있는데, 손으로 인쇄하거나 인쇄 한 문자는 모두 인식할 수 있지만 정확도는 입력 된 문서의 품질에 직접적으로 좌우된다. 광학 스캐너를 사용하여 아날로그 문서를 디지털화하는 것으로 텍스트 영역을 각 심볼로 분할 프로세스를 통해 추출할 수 있고, 전처리 과정은 텍스트 추출을 용이하게 하기 위해, 심볼의 노이즈를 제거하기 위한 과정을 진행할 수 있고, 텍스트를 추출하는 과정을 거쳐 각 테스트를 비교하여 원본 텍스트의 단어와 숫자를 재구성하는 후처리과정을 거치게 된다. 이때, OCR 텍스트 기반 이미지 분석 모델은, 크게 텍스트 탐지(Text Detection)와 텍스트 인식(Text Recognition)의 과정을 진행한다. 전자는, 이미지로부터 텍스트가 존재한 위치를 찾아내는 딥러닝의 CTPN(Connectionist Text Proposal Network) 모델을 이용할 수 있다. 여기서, CTPN은 크게 이미지 내 텍스트와 비텍스트 구별을 위한 CNN 모델과 텍스트 추정영역을 구체화하는 RNN(Recurrent Neural Network) 모델로 구성될 수 있으며, 텍스트로 추정되는 영역을 복수의 픽셀로 세로 분할면으로 쪼개 CNN 모델을 통해 각 분할면이 텍스트에 가까운지 판단하고, RNN을 통하여 양 옆의 분할면이 연결된 텍스트인지 확인할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, VGG16, BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory), FC의 구조를 이용할 수 있다.
VCC16은 옥스퍼드 대학에서 개발한 프로그램으로, 입력은 RGB 이미지이고, 구조는 8~16개의 컨볼루션 레이어(Convolutional Layer), 3개의 완전 연결된 레이어(3 Fully-Connected Layer)를 포함하는데, 상술한 구조에 한정되지는 않는다. 이때, VCC16은, 이미지의 특징을 추출하는데 이용되고, BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)는 순환신경망(RNN)의 일종으로 시계열 데이터를 분류하고 예측하기 위해 사용하는 알고리즘이다. 이때, BLSTM은 좌측에서 우측 방향으로의 순방향 상태 시퀀스와 우측에서 좌측 방향으로의 역방향 상태 시퀀스로 처리하는 2개의 LSTM 출력을 연결함으로써 작업을 수행할 수 있는데, 단방향 LSTM은 과거의 시간 인스턴스에서 온 문맥 정보만 고려되는 반면에, BLSTM은 순방향과 역방향에서 전달하는 과거와 미래의 문맥 정보를 모두 이용하여 학습할 수 있다. 여기서, LSTM은 RNN 방식에서 학습 중에 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위한 구조를 가진 순환 신경망의 일종이며, 잠재적인 장시간 기억 의존성을 유지한다. 따라서, 시계열 신호를 분류, 처리 및 예측하기 위해 LSTM은 히스토리로부터 학습할 수 있다. LSTM은 시간이 지남에 따라 그 상태를 유지하기 위해 순환적 은닉 계층에 자체 연결을 갖는 특별한 메모리 셀과 이전 상태를 기억하며 각 계층의 입력과 출력에 정보의 흐름을 제어하는 데 사용되는 3개의 게이트구조(입력 게이트, 망각 게이트 및 출력 게이트)를 가질 수 있으며, 이러한 순환 출력 계층을 갖는 LSTM은 입력 텍스트의 문맥 정보를 함께 포착할 수 있다. 그리고, BLSTM에서 시계열 데이터의 시간 관계를 학습한 결과를 상술한 완전 연결된 레이어를 거쳐 얻어낼 수 있다.
후자인 텍스트 인식(Text Recognition)은 텍스트 이미지를 텍스트로 추출하는 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network) 모델을 이용할 수 있다. 이때, CRNN은 CNN과 RNN을 결합한 딥러닝 구조로 비디오와 같이 공간 정보와 시간 정보가 모두 중요한 데이터를 추출할 때 이용될 수 있다. 예를 들어, CNN을 통해 메뉴판 사진의 특징정보를 추출한 후, 추출한 값을 RNN의 입력으로 사용하여 데이터의 텍스트 시퀀스를 예측 및 추출하는 구조일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 CRNN은, 컨볼루션층(Convolution Layer), 순환층(Recurrent Layer), 전사층(Transcription Layer)로 이루어질 수 있으며, 컨볼루션층에서 입력받은 이미지로부터 특징 시퀀스를 추출한 후, 순환층에서 특징 시퀀스에서 매개의 프레임에 대하여 값을 예측하며, 예측한 값들의 시퀀스는 전사층을 통하여 정답 레이블로 재작성되어 최종적으로 텍스트를 추출하게 된다. 그리고, CRNN은 CTPN(Connectionist Text Proposal Network)와는 다르게 전체 이미지가 아닌 문자 영역의 이미지를 기반으로 학습하기 때문에, 이미지 속 문자를 추출하면 이를 상품 이미지 속에 존재하는 필드별로 분류하는 개체명 인식 과정이 필요할 수 있는데, BLSTM, CNNs, CRF(Conditional Random Field) 모델을 더 이용할 수 있으며, 문자와 해당 개체명을 기반으로 학습할 수 있다.
개체명(Named Entity)은 이전에 미리 정의된 비슷한 속성을 지닌 다른 개체들의 집합에서 하나의 개체를 식별할 수 있는 단어, 또는 문장 내에서 더 이상 분해할 수 없는 어구를 의미한다. 개체명 인식 과정은 문헌 내에 표현된 개체명을 식별하는 과정을 말하며, 개체명 간의 관계를 통한 정보 추출 과정에 선행되어야 하는 과정이다. 메뉴판 사진에서 메뉴 명칭, 가격, 메뉴 설명이 일정 위치에 미리 정의된 속성을 가지면서 기재되는 것이 일반적인데, 개체명 인식은 문장 내의 정보에 대한 일종의 연속적인 레이블링(Sequence Labeling) 문제로 분류하여 어떠한 위치에 어떠한 속성을 가진 개체명이 있는지를 학습하면, 하나의 페이지에 수 개 또는 수 십개의 메뉴가 인쇄된 사진 내에서 각각의 메뉴의 속성정보를 얻을 수 있다. 일차 선형 체인의 CRF 기반의 개체명 인식 방법을 이용하면, 문자열 정보에 대한 조건부 확률인 Log-Likelihood 값을 최대화하여 개체명 인식의 성능을 향상시킬 수 있다. 이때, 연속적인 레이블링 문제에 좋은 성능을 보이고 있는 심층학습 기법인 LSTM(Long-Short Term Unit)을 양방향으로 활용하고, 이에 조건부 랜덤 필드를 부착하는 형태의 BLSTM-CRF 모델을 구성하여 개체명 인식을 수행할 수도 있다. 개체명 인식에서는 개체 유형별 개체명 정보를 포함하는 개체명 사전 정보를 주요한 자질로 활용한다. 텍스트 기반 엔진에서도 언급된 BLSTM 모델을 기반으로 개체명 사전에 대한 매핑 정보를 이진 벡터 형태로 구성하여 입력 벡터에 병합할 수도 있다.
한편, 여행자 데이터는, 신용카드 결제불가 데이터를 더 포함할 수 있다. 이때, 환전안내부(340)는, 사용자 단말(100)에서 신용카드 결제불가 매장에서 적어도 하나의 음식 사진을 선택하여 저장하는 경우, 적어도 하나의 음식 사진에 매핑되어 저장된 가격을 합산하고, 국가와 사용자의 국가 간의 환율을 적용하여 환전금액을 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 A 장소에서 B 레스토랑을 선택했는데 신용카드 결제불가인 레스토랑이라고 가정하자. 이때, B 레스토랑의 음식 사진을 사용자가 선택하는 경우, 해당 음식 사진에 매핑된 가격을 카운트 및 누적하고, 환율에 기반하여 어느 정도의 원화를 현지화로 바꾸어야 하는지를 예상할 수 있다. 또는, 해당 레스토랑에서 한 사람이 어느 정도의 금액을 지불했는지를 웹크롤링으로 확인하고, 평균가격과 오차범위를 알려줌으로써 환전금액을 추정할 수 있도록 한다. 예를 들어, 여행 1일차에 A 장소에서 B 음식 사진, C 장소에서 D 음식 사진, E 장소에서 F 음식 사진을 각각 선택했다면, B, D, F에 각각 매핑된 가격을 합산하면 1일차의 환전금액과 소지해야 하는 금액을 알 수 있다. 이러한 방식으로 전 일정으로 통산하여 환전해야 할 금액과 각 일별 금액을 알려줄 수 있으며, 이는 레스토랑 뿐만 아니라 관광지에도 적용할 수 있다. 예를 들어, 1일차 일정 내에 포함된 A 관광지에서 현금만으로 결제가 가능하고, B 코스를 선택했다고 가정하면, B 코스에 대응하는 금액을 1 일차 환전금액으로 포함시키고, 상술한 레스토랑도 합산하는 경우 1 일차에 관광 및 식대가 예산으로 산출될 수 있다.
한편, 여행자 데이터는, 신용카드 결제불가 데이터를 더 포함하고, 날짜별관리부(350)는, 사용자 단말(100)에서 신용카드 결제불가 매장에서 적어도 하나의 음식 사진을 선택하고 날짜를 지정하여 저장하는 경우, 적어도 하나의 음식 사진에 매핑되어 저장된 가격을 합산하고, 국가와 사용자의 국가 간의 환율을 적용하여 환전금액을, 국가의 명목화폐 단위로 지정된 날짜별 예상식비로 출력하고, 선택된 음식 사진이 매핑된 위치, 상호, 가격, 음식 사진의 썸네일 및 영업시간을 지도 상에 지정된 날짜와 함께 오버레이할 수 있다. 이는, 여행일정을 짤 때 가장 고민되는 동선, 지출해야 할 현금의 액수, 날짜별로 들고나가야 하는 현금의 액수, 카드 가능 여부 등을 지도상에 표시한 것인데, 예를 들어, A 사용자가 B 지역을 1 일차에 여행하는데, 레스토랑 C에서 커피와 크로아상을 먹고, D 관광지에서 E 관람권으로 관람을 한 후, F 레스토랑에서 G 메뉴를 먹고, H 관광지에서 I 입장권으로 입장을 해서 관람을 하고, 다시 J 레스토랑에서 K 메뉴를 먹고 호텔로 돌아오는 동선이라고 가정하자. 이때, C-D-F-H-J의 동선을 지도상에 순서대로 번호를 매겨서 표시하고, 지도상에 C 위치에는 C 레스토랑의 썸네일이나 메뉴의 썸네일과 가격을 표시하고 나머지도 동일한 방법으로 표시함으로써, 한 눈에 어느 순서로 여행을 하고, 어디에서 얼마를 써야 하는지, 카드는 가능한지, 현금은 얼마를 챙겨야 하는지를 파악하도록 할 수 있다.
리뷰등록부(360)는, 적어도 하나의 여행자 단말(400) 또는 사용자 단말(100)로부터 매장에 대한 평점 또는 리뷰를 수집하여 매장 검색 페이지에 업로드 및 출력할 수 있다. 이때, 리뷰등록부(360)는, 감정분석을 수행하는 방법으로 단순한 리뷰 또는 평점 평가 방법을 발전시킬 수도 있다. 감정 분석이란, 대상 주로 텍스트로부터 대상에 담겨있는 감정을 추출해내는 방법을 말하며, 텍스트 마이닝(Text Mining)의 하위 분야이기도 하고, 오피니언 마이닝(Opinion Mining)을 포함한다. 이때, 감정 분석의 프로세스는, 데이터를 수집하는 과정(Data Acquisition)을 진행하는 것으로 시작한다. 여기서, 분석 대상이 될 데이터와 학습을 위한 데이터(Training Data)가 필요하고, 텍스트 전처리(Text Pre-Processing) 과정을 진행하여 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)가 되도록 한다. 우선, 수집된 로우 데이터는 일반적으로 노이즈가 많기 때문에 그대로 학습에 이용하기에는 적절하지 않은 경우가 많다. 따라서, 노이즈를 없애고 학습에 필요한 단어만을 남겨놓기 위한 전처리 과정이 필요하다. 전처리 과정에서는 문장을 단어 단위로 쪼개고(Tokenize), 접속사 관사 동사 등 감정과 관계 없는 단어를 삭제(Remove Stopword)하고 단어를 원형으로 고치는(Lemmatize) 방법 등이 사용될 수 있다.
감정 분석 모델을 만들기 위해서는 기계 학습 기반의 방법과 사전 기반의 방법이 이용될 수 있다. 이때, 기계 학습 기반의 방법은 사전에 없는 단어나 특정 도메인에서 자주 쓰이는 단어 또한 분석에 반영할 수 있다. 마지막으로, 감정 분석 모델의 성능을 검증하기 위해서는, 기계 학습 기반에서는 교차 검증(Cross-Validation)이 이용될 수 있으며, 평가의 척도로는 정밀도(Accuracy), 정확도(Precision), 재현율(Recall), 및 정확도와 재현율의 조화평균인 F1 스코어가 사용될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 또, 감정 분석 모델의 분류 결과에 보정을 수행할 수 있는데, 예를 들어, 긍정적으로 분류된 텍스트라고 할지라도 30% 긍정적인 리뷰보다는 90% 긍정적인 리뷰가 더 서비스에 대해 호의적인 평가가 담겨있을 가능성이 높다. 따라서, 후자의 리뷰에 더 높은 보정값을 부여하는 방법이 이용될 수 있다. 이 외에도, 사용자 피드백을 이용하여 서비스를 평가하기 위해서는, 사용자 피드백의 유형(Type)을 정의하고 리뷰를 분류하는 방법, 학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 이용하여 감정 분석을 수행하는 방법이 이용될 수 있다. 서포트 벡터 머신에서는 입력변수로 형용사, 4품사에 대한 문서빈도정보, TF-IDF, 획득량 카이제곱 통계량을 각각 사용하여 분류를 수행할 수도 있다. 물론, 상술한 것들로 한정되는 것은 아니고, 다양한 방법이 이용될 수 있음은 자명하다 할 것이다.
산출부(370)는, 사용자 단말(100)에서 여행일정을 등록한 경우, 여행일정 내 포함된 어트랙션 이름, 날짜 및 시간과, 사용자 단말(100)에서 선택한 음식 사진의 가격, 음식 사진과 매핑된 상호, 위치를 추출하고, 여행일정 내 어트랙션에 방문하는 시간을 추출한 후, 지도 상에 어트랙션의 이름, 시간 및 비용과, 음식 사진의 썸네일, 상호 및 가격을 여행일정의 시간대별로 경로를 오버레이하고, 날짜별 국가의 명목화폐 단위로 지정된 날짜별 예상지출현금 및 예상지출신용카드 금액을 산출할 수 있다. 대부분의 여행일정은 엑셀 포맷으로 날짜, 시간, 장소, 관광지, 식당이나 레스토랑, 이동수단이 기재된다. 이때, 어트랙션은 레스토랑과 관광지 등을 포함한 개념인데, 레스토랑이 어트랙션인 경우, 레스토랑의 이름, 날짜 및 시간과, 사용자가 선택한 음식 사진을 서로 자동으로 매핑하여 주는 것이다. 예를 들어, 1일차 일정에 A 레스토랑의 이름인 A, 날짜, 시간이 저장되어 있다면, 사용자 단말(100)에서 선택한 음식 사진이 A 레스토랑의 메뉴인 경우, 지도 상에 사용자가 수동으로 지정을 하지 않아도 자동으로 해당 날짜 및 시간에 A 레스토랑의 사진이나 메뉴의 썸네일을 출력하는 것이다. 이때, 어트랙션이 관광지인 경우에도 레스토랑을 해당 시간, 날짜 및 위치에 표시한 것과 같은 표시를 해줄 수 있으며, 사용자가 일일이 동선을 지도상에 찍어가며 일정을 짜지 않아도 엑셀이나 한글 또는 워드 등으로 작성된 일정만 존재한다면, 지도상에 동선이나 경로를, 시간과 날짜에 대응하도록 자동으로 표시해주며, 각 어트랙션에서 사용할 금액이나 먹을 메뉴 등을 한 눈에 인지할 수 있도록 한다.
이하, 상술한 도 2의 매장 검색 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
도 3을 참조하면, (a) 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 사여행자 단말(400)로부터 국가, 상호, 신용카드 결제여부 등의 여행자 데이터를 수집하고, DB화하여 저장한다. 그리고, (b) 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 밀라노 중앙역이라는 위치를 기준으로 검색을 한 경우, 해당 위치를 기준으로 신용카드로 결제가 가능한 레스토랑이나 어트랙션들을 리스트업하여 출력할 수 있다. 그리고, (c) 매장 검색 서비스 제공 서버(300)는, 신용카드 사용가능매장의 리스트를 사용자 단말(100)로 전송한 후, (d) 사용자 단말(100)에서 어느 하나의 매장을 선택한 경우, 메뉴, 가격, 위치, 주소, 평점, 리뷰, 사진 등을 출력되도록 할 수 있다.
도 4를 참조하면, (a) 사용자 단말(100)에서 본 발명의 일 실시예에 따른 애플리케이션, 프로그램, 웹페이지 또는 앱페이지를 구동하는 경우, (b) 등록을 하거나 검색을 할 수 있는데, 사용자의 역할은 검색으로 설정하였으므로, 사용자 단말(100)에서 검색버튼을 누른다고 가정하면 (c)와 같이 검색화면이 출력된다. 그리고, (d)는 여행자 단말(400)에서 등록을 하는 화면인데, 상술한 바와 같이 해당 화면 구성에 한정되는 것은 아니고 사진과 GPS 등으로 입력을 대신할 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 해외여행시 카드사용가능한 매장을 등록하고 검색할 수 있으며, 여행자가 직접 정보를 등록하여 카드 사용 매장을 추가할 수 있고, 애플리케이션 사용자는 검색을 통하여 카드 사용 매장을 손 쉽게 찾을 수 있다.
또, 로그인 기능이 추가되는 경우, 검색한 카드결제 가능한 매장을 즐겨찾기 버튼을 구비함으로써 저장할 수 있도록 하고, 한 페이지에서 즐겨찾기한 매장을 출력할 수도 있다. 그리고, 카드결제 가능한 매장 검색창에 평점 및 리뷰가 포함될 수 있으며, 매장 이용고객이 평점과 이용후기를 볼 수도 있고, 작성도 할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 환율이 가장 좋은 환전소를 검색할 수도 있다. 각 사용자가 신용카드 사용가능여부를 등록하는 것과 같이, 그 날의 환율은 매일 바뀌면서 전광판에 등록되거나 인쇄된 종이에 등록되는 것이 일반적인데, 여행자 단말(400)이나 사용자 단말(100)에서 해당 전광판 사진을 찍거나 인쇄된 종이 자체를 사진을 찍어 업로드하는 경우, 이를 상술한 OCR 등으로 분석하여 텍스트를 추출한 후, 해당 날짜에 가장 환율이 좋은 환전소를 추천해줄 수도 있다. 이때, 사용자의 위치를 중심으로 안내를 해줄 수도 있지만, 여행지에서 여행자나 사용자는 관광지를 찾아가기 위하여 항상 움직이게 되므로, 이동동선 내에서 가장 환율이 좋은 환전소를 추천해주는 방법을 이용할 수도 있다. 환율은 매일 변경되므로, 해당 날짜별로 가장 최초로 해당 환전소의 정보를 업로드하는 것을 기준으로 하루동안 데이터를 지속시킨 후, 그 다음 날에는 다시 해당 날짜에 업로드되는 것을 기준으로 변경 및 업데이트할 수 있다.
이와 같은 도 2 내지 도 4의 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 5를 참조하면, 매장 검색 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 여행자 단말에서 등록한 여행자 데이터를 국가, 위치, 상호 및 주소와 매핑하여 저장한다(S5100).
그리고, 매장 검색 서비스 제공 서버는, 사용자 단말로부터 실시간 위치 또는 입력된 위치를 수신하고(S5200), 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로 신용카드 결제가능 매장을 필터링하여 사용자 단말로 전송한다(S5300).
상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 5의 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

  1. 여행지의 국가, 위치, 상호, 주소 및 적어도 하나의 종류의 결제가능 신용카드를 포함하는 여행자 데이터를 등록하는 적어도 하나의 여행자 단말;
    실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로, 기 등록한 종류의 신용카드로 결제가능한 적어도 하나의 매장을 리스트업(Listup)하여 출력하는 사용자 단말; 및
    상기 적어도 하나의 여행자 단말에서 등록한 여행자 데이터를 상기 국가, 위치, 상호 및 주소와 매핑하여 저장하는 저장부, 상기 사용자 단말에서 상기 실시간 위치 또는 입력된 위치를 전송하는 경우, 상기 실시간 위치 또는 입력된 위치를 기준으로 신용카드 결제가능 매장을 필터링하여 상기 사용자 단말로 전송하는 전송부를 포함하는 매장 검색 서비스 제공 서버;
    를 포함하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 여행자 데이터는, 추천 메뉴, 전화번호, 영업시간, 매장 사진 및 상품 사진 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 매장 검색 서비스 제공 서버는,
    상기 적어도 하나의 여행자 단말에서 메뉴판 사진 및 음식 사진이 업로드되는 경우, 상기 메뉴판 사진 내 포함된 텍스트를 OCR(Optical Character Recognition)로 텍스트화하여 메뉴명 및 가격 리스트를 생성하고, 상기 메뉴명과 상기 음식 사진이 상기 적어도 하나의 여행자 단말에서 매핑되는 경우, 상기 음식 사진 상에 상기 메뉴명 및 가격이 오버레이되도록 설정하는 메뉴관리부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 여행자 데이터는, 신용카드 결제불가 데이터를 더 포함하고,
    상기 매장 검색 서비스 제공 서버는,
    상기 사용자 단말에서 신용카드 결제불가 매장에서 적어도 하나의 음식 사진을 선택하여 저장하는 경우, 상기 적어도 하나의 음식 사진에 매핑되어 저장된 가격을 합산하고, 상기 국가와 사용자의 국가 간의 환율을 적용하여 환전금액을 상기 사용자 단말로 제공하는 환전안내부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 여행자 데이터는, 신용카드 결제불가 데이터를 더 포함하고,
    상기 매장 검색 서비스 제공 서버는,
    상기 사용자 단말에서 신용카드 결제불가 매장에서 적어도 하나의 음식 사진을 선택하고 날짜를 지정하여 저장하는 경우, 상기 적어도 하나의 음식 사진에 매핑되어 저장된 가격을 합산하고, 상기 국가와 사용자의 국가 간의 환율을 적용하여 환전금액을, 상기 국가의 명목화폐 단위로 상기 지정된 날짜별 예상식비로 출력하고, 상기 선택된 음식 사진이 매핑된 위치, 상호, 가격, 음식 사진의 썸네일 및 영업시간을 지도 상에 상기 지정된 날짜와 함께 오버레이하는 날짜별관리부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 매장 검색 서비스 제공 서버는,
    상기 적어도 하나의 여행자 단말 또는 상기 사용자 단말로부터 매장에 대한 평점 또는 리뷰를 수집하여 매장 검색 페이지에 업로드 및 출력하는 리뷰등록부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 매장 검색 서비스 제공 서버는,
    상기 사용자 단말에서 여행일정을 등록한 경우, 상기 여행일정 내 포함된 어트랙션 이름, 날짜 및 시간과, 상기 사용자 단말에서 선택한 음식 사진의 가격, 상기 음식 사진과 매핑된 상호, 위치를 추출하고, 상기 여행일정 내 상기 어트랙션에 방문하는 시간을 추출한 후, 지도 상에 상기 어트랙션의 이름, 시간 및 비용과, 상기 음식 사진의 썸네일, 상호 및 가격을 상기 여행일정의 시간대별로 경로를 오버레이하고, 날짜별 상기 국가의 명목화폐 단위로 상기 지정된 날짜별 예상지출현금 및 예상지출신용카드 금액을 산출하는 산출부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템.
KR1020200015669A 2020-02-10 2020-02-10 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템 KR102344982B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200015669A KR102344982B1 (ko) 2020-02-10 2020-02-10 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200015669A KR102344982B1 (ko) 2020-02-10 2020-02-10 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210101560A true KR20210101560A (ko) 2021-08-19
KR102344982B1 KR102344982B1 (ko) 2021-12-29

Family

ID=77492463

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200015669A KR102344982B1 (ko) 2020-02-10 2020-02-10 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102344982B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210374702A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Computer readable recording medium, settlement system, and settlement server

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110112952A (ko) * 2010-04-08 2011-10-14 (주)모비루스 신용카드 정보 제공시스템 및 그 방법
KR20120111178A (ko) * 2011-03-31 2012-10-10 농업협동조합중앙회 해외 가맹점 인식 장치 및 방법
JP2017068543A (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 株式会社日本総合研究所 外国人旅行者のための電子マネーカード、電子マネーカード発行装置、電子マネーカード管理サーバ及び電子マネーカードの決済方法
KR20170046333A (ko) * 2015-10-21 2017-05-02 위즈온협동조합 여행계획 서비스 시스템
KR20180058920A (ko) * 2016-11-25 2018-06-04 주식회사 글로벌아트 여행 서비스 시스템
JP2018106482A (ja) * 2016-12-27 2018-07-05 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 画像形成システム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110112952A (ko) * 2010-04-08 2011-10-14 (주)모비루스 신용카드 정보 제공시스템 및 그 방법
KR20120111178A (ko) * 2011-03-31 2012-10-10 농업협동조합중앙회 해외 가맹점 인식 장치 및 방법
JP2017068543A (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 株式会社日本総合研究所 外国人旅行者のための電子マネーカード、電子マネーカード発行装置、電子マネーカード管理サーバ及び電子マネーカードの決済方法
KR20170046333A (ko) * 2015-10-21 2017-05-02 위즈온협동조합 여행계획 서비스 시스템
KR20180058920A (ko) * 2016-11-25 2018-06-04 주식회사 글로벌아트 여행 서비스 시스템
JP2018106482A (ja) * 2016-12-27 2018-07-05 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 画像形成システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210374702A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Computer readable recording medium, settlement system, and settlement server

Also Published As

Publication number Publication date
KR102344982B1 (ko) 2021-12-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. Big data in tourism research: A literature review
Mariani et al. Big data and analytics in hospitality and tourism: a systematic literature review
Yao et al. A human-machine adversarial scoring framework for urban perception assessment using street-view images
Yao et al. Sensing spatial distribution of urban land use by integrating points-of-interest and Google Word2Vec model
EP3985578A1 (en) Method and system for automatically training machine learning model
Önder et al. Tracing tourists by their digital footprints: The case of Austria
Liu et al. Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data
Rahmadian et al. A systematic literature review on the use of big data for sustainable tourism
Vu et al. Travel diaries analysis by sequential rule mining
Wolf et al. Elimination of the travel diary: Experiment to derive trip purpose from global positioning system travel data
Giglio et al. Machine learning and points of interest: typical tourist Italian cities
US20160019553A1 (en) Information interaction in a smart service platform
US10452233B2 (en) Information interactive platform, system and method
Gajdošík Big data analytics in smart tourism destinations. A new tool for destination management organizations?
Tjaden Measuring migration 2.0: a review of digital data sources
Shoukry et al. Attributes prediction from IoT consumer reviews in the hotel sectors using conventional neural network: deep learning techniques
JP7315446B2 (ja) 処理装置、処理方法、および処理プログラム
Toetzke et al. Consistent and replicable estimation of bilateral climate finance
KR102344982B1 (ko) 해외 신용카드 결제가능 매장 검색 서비스 제공 시스템
KR20190015643A (ko) 빅데이터 기반 사용자 맞춤형 관광 정보 제공 시스템
Mou et al. Personalized tourist route recommendation model with a trajectory understanding via neural networks
Hamim et al. Mapping sidewalks on a neighborhood scale from street view images
Verstockt et al. EURECA: EUropean region enrichment in city archives and collections
JP2019121200A (ja) 旅行支援装置並びに旅行者支援方法及びコンピュータプログラム
Vergel-Tovar et al. Digital traces: Mapping Bogotá’s unmapped transit network using smartphones and networked databases

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right