KR20220149643A - 상품 정보 추정 모델을 이용한 글로벌 이커머스 통합 관리 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
상품 정보 추정 모델을 이용한 글로벌 이커머스 통합 관리 방법 및 시스템이 개시된다. 상기 통합 관리 방법은, 제 1 국의 소스 쇼핑몰 서버로루터 상품의 상품 데이터를 수신하는 단계; 제 2 국의 타겟 쇼핑몰 서버로부터 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 수신하는 단계; 상기 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 이용하여, 표준 등록 템플릿을 생성하는 단계; 상기 상품 데이터를 상기 표준 등록 템플릿에 따라 변환하여, 상기 상품의 상품 정보를 생성하는 단계; 상기 상품 정보를 상기 타겟 쇼핑몰 서버에 전송하여, 상기 상품을 등록하는 단계; 및 상기 상품의 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여 설정된 업데이트 시기에 상기 상품 정보를 업데이트하는 단계;를 포함한다.
Description
아래 실시예들은 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법 및 시스템에 관한 기술로, 더욱 상세하게는 상품 정보 추정 모델을 이용한 글로벌 이커머스 통합 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
통상 전자상거래는 컴퓨터 통신망(인터넷)을 이용하여 상품을 사거나 파는 행위를 통칭하는 용어로서, 전자상거래 시장이란 생산자(Producers)·중개인(Intermediaries)·소비자(Consumers)가 디지털 통신망을 이용하여 상호 거래하는 시장으로, 실물시장 (Physical Market) 과 대비되는 가상시장(Virtual Market) 혹은 이마켓(E-market) 시장을 의미하기도 한다.
한편, 마켓 플레이스(Marketplace)란 시장(장터)를 의미하는데, e-마켓 플레이스(E-market Place)란, 기존의 재래식 시장(Marketplace)을 온라인 상에 구성하여 놓은 것을 말한다. 즉, 재래식 시장의 경우를 예로 들면, 시장이라는 일정 지역(예, 남대문 시장, 동대문 시장)이 존재하고, 그 시장에 판매자가 점포를 개설하여 상품을 판매하고, 일반 소비자들인 구매자가 상품을 구매할 수 있도록 한 것이다. 이와 비교하여 e-마켓 플레이스는 온라인 상에 등록된 하나의 사이트에 다양한 판매자가 상품을 등록하여 판매하고, 다양한 구매자가 상품을 구매할 수 있도록 프로그램으로 구성하여 놓은 온라인 시장을 말한다. 국내의 경우, 쿠팡, 위메프, 옥션, 티몬, 11번가, 인터파크, G마켓 등을 예로 들 수 있으며, 해외의 경우, 아마존, 이베이, 큐텐, 라자다 등을 예로 들 수 있다.
최근, 전세계적으로 이와 같은 전자상거래를 통한 거래가 활발해지면서, 인터넷으로 쉽고 저렴하게 해외 물건을 살 수 있기 때문에, 한국의 소비자들이 해외 물건을 직접 구입하는 경우가 늘어나고 있다. 이러한 행위를 '직구'라고 하는데, '직구'는 '해외직구'의 준말로, 인터넷을 통해 해외에서 직접 구매하는 소비행위를 뜻하는 신조어이다. 또한, K-pop과 K-Drama 등 전세계적으로 한류 열풍이 불면서, 해외 소비자들도 국내 온라인 쇼핑몰에서 우리나라 상품을 직접 구매하고 있다. 이러한 행위를 역직구라고 하며, 한류 등의 영향으로 해외에서 국내 화장품, 유아 식품 등의 구매건수가 늘면서 역직구 시장은 갈수록 확대되는 추세이다. 한편, 소비자뿐만 아니라 판매자들도 진입 장벽이 낮은 전자상거래를 활용하여, 국내뿐만 아니라, 해외 전자상거래의 판매자(Seller)로 진출하고 있다.
이와 같은 글로벌 e-마켓플레이스는 실물시장에 비해 진입장벽이 낮으며, 실물 시장에서 판매할 상품 수보다 온라인 시장에서 보여지고 노출되는 상품의 수가 훨씬 다양하고 경쟁이 치열하다는 특징이 있다. 그에 따라 판매자는 영업이익을 확보하기 위해 다양한 구성(품종)의 많은 상품들을 등록하여 노출시킬 수 있는 방안을 강구하고 있다.
현행 해외 온라인 오픈마켓 구조를 살펴보면, 해외 오픈마켓에 입점한 각 판매자는 해외 오픈마켓 판매자계정 관리 시스템(Seller Central)이 요구하는 상품등록 형식(Format)에 맞춰 상품 이미지, 가격, 내용, 재고 등의 상품 정보를 해당 해외 오픈 마켓(예를 들어, 아마존미국, 아마존일본, 큐텐싱가폴, 큐텐일본, 11번가 말레이시아, 일레브니아 인도네시아, 라자다, 이베이미국 등)에 등록하게 되는데, 이를 위해 판매자는 각 오픈마켓을 방문하여 일일이 상품 정보 등록 및 수정을 해야 한다. 즉, 각 판매자는 상품을 판매하고자 하는 각각의 해외 오픈마켓의 판매자계정 관리 시스템에 로그인하여 상품 등록 페이지에서 상품을 등록하거나, 상품 등록 포맷을 다운로드 받아 그 상품등록 포맷의 규정대로 상품이미지와 상품가격 등을 포함하는 상품 정보를 기재하여 해당 해외 오픈마켓에 등록하여 사용해왔다. 이후, 소비자가 특정 해외 오픈마켓의 인터넷 사이트 또는 어플을 통해 상품을 주문하면, 소비자로부터 상품 주문을 받은 오픈마켓은 주문서/송장을 판매자에게 전달한다. 이 때, 주문서/송장 전달 방식은 문자, E-mail 등이 될 수 있다. 이후, 판매자가 배송업체(예를 들어, 우체국 EMS, 해외 특송업체, USPS, DHL 등)에 해당 상품의 배송을 의뢰하여, 배송업체(택배사)는 해당 상품을 수령하여 고객에게 배송하게 된다.
즉, 현재로서는 판매자들이, 해외 오픈마켓에 입점하여 판매하고자 하는 상품을 등록함에 있어서, 요구 조건을 달리하는 각각의 해외 오픈마켓들이 요구하는 상품 등록 형식(Format)에 일일이 맞추어야 하는 것이 현실이다.
예를 들어, A라는 업체가 다수의 해외 오픈마켓에 참여하여 일반 불특정 고객을 대상으로 핸드폰케이스를 판매하고자 하는 경우, A 업체는 각각의 해외 오픈마켓이 요구하는 서로 다른 상품 등록 형식(Format)에 핸드폰케이스의 이미지, 가격, 특징, 재고 등의 상품 정보를 일일이 맞추어 입력, 기재하여야 한다는 비효율성을 감수해야 한다.
이처럼 온라인 쇼핑몰 사업을 하고자 하는 법인이나 개인 사업자, 개인은 판매하고자 하는 상품 정보(이미지, 가격, 특징 등)를 판매를 원하는 각각의 해외 오픈마켓마다 일일이 입력해야만 하고, 각 해외 오픈마켓마다 운영되고 있는 상품 등록 형식(Format) 역시 달라 불편함이 존재한다. 설령, 모든 해외 오픈마켓에 상품 등록이 완료되었다고 모든 문제가 끝나는 것은 아니다. 상품 정보의 수정사항이 생기면(재고 변경, 가격 변경 등) 또 다시 다수의 해외 오픈마켓을 일일이 찾아다니면서 수정해야 한다.
이와 같은 문제는 해외 진출을 하고자 하는 국내 많은 업체들의 온라인 해외 오픈마켓을 통한 수출의 기회를 저하시키며, 나아가 국가적으로 수출량 감소의 원인으로 작용하고, 이미 진출한 업체의 입장에서는, 상품 등록 및 수정 등에 대한 공수가 많이 소요되어 사업 운영에 있어 비효율적인 인력 활용 및 매출 저하의 요소로 작용하게 되는 문제점이 있다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로써, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
아래 실시예들은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 소스 쇼핑몰 서버로부터 수신한 상품 데이터를 타겟 쇼핑몰 서버로부터 수신한 상품 등록 템플릿에 따라 변환하여 상품 정보를 생성하고, 생성된 상품 정보를 타겟 쇼핑몰 서버에 등록하고, 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보에 따라 결정된 주기로 상품 정보를 업데이트하는 상품 정보 등록 솔루션을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 NFT 기반으로 상품 정보를 관리하도록 동작함으로써 상품 정보의 도용이나 무단 복제를 방지할 수 있는 수단을 제공함과 동시에 자신의 고유한 상품 정보를 필요로 하는 다른 판매자에게 소유권을 이전하거나 일정 기간동안의 사용 허가 수단을 제공한다.
또한 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 메타버스를 기반으로 NFT 기반의 상품 정보를 미리 확인하고, 소유권 구매 또는 사용 허가 여부를 결정하도록 함으로써 누구나 쉽게 구매자의 입장에서 상품 정보를 미리 검증하고 체크할 수 있는 수단을 제공하는 것을 목적으로 한다.
일 실시예가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 일 실시예는 통합 관리 서버에서 수행되는 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법으로, 제 1 국의 소스 쇼핑몰 서버로루터 상품의 상품 데이터를 수신하는 단계; 제 2 국의 타겟 쇼핑몰 서버로부터 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 수신하는 단계; 상기 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 이용하여, 표준 등록 템플릿을 생성하는 단계; 상기 상품 데이터를 상기 표준 등록 템플릿에 따라 변환하여, 상기 상품의 상품 정보를 생성하는 단계; 상기 상품 정보를 상기 타겟 쇼핑몰 서버에 전송하여, 상기 상품을 등록하는 단계; 및 상기 상품의 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여 설정된 업데이트 주기에 상기 상품 정보를 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 표준 등록 템플릿은 필수 상품 구성 데이터 및 옵션 상품 구성 데이터로 구성되고, 상기 상품 정보 생성 단계는 인공 신경망 모델인 상품 데이터 추정 모델을 이용하여, 상기 상품 정보의 상기 필수 상품 구성 데이터를 생성하는 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예는 인공 신경망 모델인 상품 통관 모델을 이용하여 판단된 상기 상품의 수입 가능 여부에 따라, 상기 상품 데이터를 삭제하는 단계를 더 포함하고, 상기 상품 정보 생성 단계는 상기 상품 정보를 언어 번역 모델에 입력하여, 상기 상품 정보의 텍스트를 상기 타겟 쇼핑몰의 사용 언어로 번역하고, 상기 언어 번역 모델은 문법성 언어 번역 모델 및 정보성 언어 번역 모델로 구성될 수 있다.
일 실시예의 상기 상품 정보 업데이트 단계는 상기 업데이트 주기는 이전 업데이트 주기 * (상기 상품 속성 정보의 값 / 상기 구매자 활동 정보의 값)으로 설정될 수 있다.
일 실시예는 상기 상품의 상품 속성 정보 및 상기 구매자 활동 정보를 이용하여, 상기 상품 정보를 상기 상품 데이터 추정 모델의 학습 데이터로 생성하는 단계; 및 상기 학습 데이터를 이용하여, 상기 상품 데이터 추정 모델을 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상품 정보를 생성 단계 이전에, 상기 상품의 상품 속성 정보 및 상기 구매자 활동 정보를 이용하여, 상기 상품 정보를 상기 상품 데이터 추정 모델의 학습 데이터로 생성하는 단계; 및 상기 학습 데이터를 이용하여, 상기 상품 데이터 추정 모델을 학습시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 상품 정보를 생성하는 단계 이전 또는 이후에, 자신의 상품 정보를 고유하게 등록받고자 하는 판매자의 사용자 단말로부터 판매자 어드레스, 원작 상품 정보 및 원작 상품 정보에 대응하는 최대 사용 허가 기간을 포함하는 등록 요청을 수신하는 단계; 및 수신된 상기 등록 요청에 따른 응답으로, 상기 원작 상품 정보에 대응하는 고유한 토큰 식별 기호가 공통적으로 할당되고, 상기 최대 사용 허가 기간을 미리 설정된 기간으로 나눈 수에 해당하는 복수의 대체 불가 토큰들을 블록체인 상에 생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 복수의 대체 불가 토큰들을 블록체인 상에 생성하는 단계 이후에, 상기 원작 상품 정보 및 상기 원작 상품 정보에 대응하는 메타 데이터를 내부 또는 외부의 저장소에 암호화하여 저장하는 단계; 저장된 메타 데이터에 접근 가능한 해쉬값(Hash)을 생성하는 단계; 및 생성된 해쉬값과 생성된 상기 대체 불가 토큰들에 할당된 상기 토큰 식별 기호를 서로 매칭하여 상기 블록체인에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 일 측면은 상기 통합 관리 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록되고, 컴퓨터에 의해 읽혀질 수 있는, 비일시적 기록매체를 제공한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 일 측면은 통합 관리 서버에서, 상기 통합 관리 방법을 실행시키기 위하여 비일시적 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램를 제공한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 일 측면은 메타버스와 NFT 기반의 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 서버를 제공한다.
상기 통합 관리 서버는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instuctions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다.
상기 적어도 하나의 동작은, 제 1 국의 소스 쇼핑몰 서버로루터 상품의 상품 데이터를 수신하는 단계; 제 2 국의 타겟 쇼핑몰 서버로부터 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 수신하는 단계; 상기 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 이용하여, 표준 등록 템플릿을 생성하는 단계; 상기 상품 데이터를 상기 표준 등록 템플릿에 따라 변환하여, 상기 상품의 상품 정보를 생성하는 단계; 상기 상품 정보를 상기 타겟 쇼핑몰 서버에 전송하여, 상기 상품을 등록하는 단계; 및 상기 상품의 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여 설정된 업데이트 주기에 상기 상품 정보를 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 표준 등록 템플릿은 필수 상품 구성 데이터 및 옵션 상품 구성 데이터로 구성되고, 상기 상품 정보 생성 단계는 인공 신경망 모델인 상품 데이터 추정 모델을 이용하여, 상기 상품 정보의 상기 필수 상품 구성 데이터를 생성한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 일 측면은 메타버스와 NFT 기반의 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 시스템을 제공한다.
상기 통합 관리 시스템은, 제 1 국에서 소스 쇼핑몰을 운영하는 소스 쇼핑몰 서버; 제 2 국에서 타겟 쇼핑몰을 운영하는 타겟 쇼핑몰 서버; 상기 소스 쇼핑몰에 등록된 상품을 상기 타겟 쇼핑몰에 등록하고자 하는 판매자의 사용자 단말; 및 상기 소스 쇼핑몰 서버와 상기 타겟 쇼핑몰 서버와 연동하여 상기 사용자 단말에게 통합 상품 관리 서비스를 제공하는 통합 관리 서버;를 포함한다.
상기 통합 관리 서버는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instuctions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함한다.
상기 적어도 하나의 동작은, 제 1 국의 소스 쇼핑몰 서버로루터 상품의 상품 데이터를 수신하는 단계; 제 2 국의 타겟 쇼핑몰 서버로부터 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 수신하는 단계; 상기 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 이용하여, 표준 등록 템플릿을 생성하는 단계; 상기 상품 데이터를 상기 표준 등록 템플릿에 따라 변환하여, 상기 상품의 상품 정보를 생성하는 단계; 상기 상품 정보를 상기 타겟 쇼핑몰 서버에 전송하여, 상기 상품을 등록하는 단계; 및 상기 상품의 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여 설정된 업데이트 주기에 상기 상품 정보를 업데이트하는 단계를 포함하고, 상기 표준 등록 템플릿은 필수 상품 구성 데이터 및 옵션 상품 구성 데이터로 구성되고, 상기 상품 정보 생성 단계는 인공 신경망 모델인 상품 데이터 추정 모델을 이용하여, 상기 상품 정보의 상기 필수 상품 구성 데이터를 생성한다.
이상에서 설명한 바와 같은 일 실시예들에 따르면, 온라인 쇼핑몰 사업을 하고자 하는 법인이나 개인 사업자, 개인 입장에서, 판매하고자 하는 다수의 오픈마켓마다 판매하고자 하는 상품 정보를 일일이 입력해야 하는 불편함과 번거로움 없이, 상품에 대한 대량 수집 및 대량 등록, 및 실시간 가격 동기화가 가능한 장점이 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 NFT 기반으로 상품 정보를 관리하도록 동작함으로써 상품 정보의 도용이나 무단 복제를 방지할 수 있는 수단을 제공함과 동시에 자신의 고유한 상품 정보를 필요로 하는 다른 판매자에게 소유권을 이전하거나 일정 기간동안의 사용 허가 수단을 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시예에서는 이러한 메타버스를 기반으로 NFT 기반의 상품 정보를 미리 확인하고, 소유권 구매 또는 사용 허가 여부를 결정하도록 함으로써 누구나 쉽게 구매자의 입장에서 상품 정보를 미리 검증하고 체크할 수 있는 수단을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 상품 정보에 변동이 생겨 상품정보를 업데이트해야 하는 경우에도, 다수의 오픈마켓을 일일이 찾아다니면서 수정할 필요없이, 한 번의 상품 특성에 따른 일정 주기에 따라 자동으로 다수의 오픈마켓에 대한 상품 정보의 업데이트가 가능하다는 이점이 있다.
일 실시예의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 관리 서버의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 상품 정보 등록 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 통합 관리 서버의 구성도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 제어부의 구성도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 상품 데이터 수집 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 상품 데이터를 도시한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 상품 통관 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 상품 등록 템플릿 수집 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 상품 등록 템플릿을 도시한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 표준 등록 템플릿을 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 상품 데이터 추정 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 언어 번역 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따른 상품 정보 업데이트 방법의 흐름도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 통합 관리 서버 에서 NFT를 이용하여 상품 정보의 유일성을 보장하는 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 18은 메타 버스를 기반으로 일 실시예에 따른 상품 정보를 열람하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 사용자 단말의 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 관리 서버의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 상품 정보 등록 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 통합 관리 서버의 구성도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 제어부의 구성도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 상품 데이터 수집 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 상품 데이터를 도시한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 상품 통관 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 상품 등록 템플릿 수집 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 상품 등록 템플릿을 도시한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 표준 등록 템플릿을 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 상품 데이터 추정 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 언어 번역 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따른 상품 정보 업데이트 방법의 흐름도이다.
도 17은 일 실시예에 따른 통합 관리 서버 에서 NFT를 이용하여 상품 정보의 유일성을 보장하는 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 18은 메타 버스를 기반으로 일 실시예에 따른 상품 정보를 열람하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 19는 일 실시예에 따른 사용자 단말의 구성도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제 1", "제 2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제 1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제 2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 시스템(10)의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 시스템(10)은 통합 관리 서버(100), 소스 쇼핑몰 서버(200), 타겟 쇼핑몰 서버(210) 및 사용자 단말(300)을 포함할 수 있다.
글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 시스템(10) 내에 포함된 다양한 개체들(entities) 간의 통신은 유/무선 네트워크를 통해 수행될 수 있다. 유/무선 네트워크는 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜들이 사용될 수 있다.
글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 시스템(10) 내 통합 관리 서버(100), 소스 쇼핑몰 서버(200), 타겟 쇼핑몰 서버(210) 및 사용자 단말(300)은 예를 들어, 컴퓨터, UMPC(Ultra Mobile PC), 워크스테이션, 넷북(net-book), PDA(Personal Digital Assistants), 포터블(portable) 컴퓨터, 웹 타블렛(web tablet), 무선 전화기(wireless phone), 모바일 폰(mobile phone), 스마트폰(smart phone), PMP(portable multimedia player) 같은 전자 장치 중 하나로서, 일 실시예와 관련된 어플리케이션의 설치 및 실행이 가능한 모든 전자 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치는 어플리케이션의 제어 하에 예를 들어, 서비스 화면의 구성, 데이터 입력, 데이터 송수신, 데이터 저장 등과 같은 서비스 전반의 동작을 수행할 수 있다.
소스 쇼핑몰 서버(200)는 제 1 국에서 운영중인 소스 쇼핑몰의 서버로, 소스 쇼핑몰에 등록되어 판매중인 상품의 상품 데이터를 통합 관리 서버(100)에 전송할 수 있다.
타겟 쇼핑몰 서버(210)는 제 2 국에서 운영중인 타겟 쇼핑몰의 서버로, 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록하기 위한 상품 등록 템플릿을 통합 관리 서버(100)에 전송할 수 있다.
본 명세서에서 제 1 국은 미국으로 소스 쇼핑몰은 미국에서 운영되는 온라인 쇼핑몰이고, 제 2 국은 한국으로 타겟 쇼핑몰은 한국에서 운영되는 온라인 쇼핑몰인 일 실시예로 설명하도록 하며, 이는 본 발명에 한정되지 아니한다.
사용자 단말(300)은 소스 쇼핑몰에 등록되어 판매중인 상품을 타겟 쇼핑몰에 등록하고자하는 사용자의 단말로, 사용자 단말(300)은 소스 쇼핑몰과 타겟 쇼핑몰을 선택할 수 있는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있으며, 선택된 소스 쇼핑몰과 타겟 쇼핑몰의 식별 정보를 통합 관리 서버(100)에 전송할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 소스 쇼핑몰 서버(200)로부터 상품 데이터를 수신할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 타겟 쇼핑몰 서버(210)로부터 상품 등록 템플릿을 수신하여, 표준 등록 템플릿을 생성할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 상품 데이터를 생성된 표준 등록 템플릿에 따라 변환하여 상품 정보를 생성할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 생성된 상품 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 등록할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보에 따라 결정된 주기로 상품 정보를 업데이트할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 관리 서버(100)의 동작을 설명하기 위한 도면으로, 도 2는 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 수행하는 통합 관리 서버(100)의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 통합 관리 서버(100)는 소스 쇼핑몰 서버(200)로부터 상품 데이터를 수집하고, 상품 데이터를 이용하여 상품 정보를 생성하고, 생성된 상품 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 등록할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있으며, 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법에 관한 데이터를 저장하기 위한 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 통합 관리 서버(100)의 동작 방법은 소스 쇼핑몰 서버(200)로부터 상품 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예의 소스 쇼핑몰은 제 1 국에서 운영되는 소스 쇼핑몰로, 소스 쇼핑몰은 다양한 상품이 등록되어 판매되는 온라인 쇼핑 마켓으로, 소스 쇼핑몰은 일례로 온라인 오픈마켓일 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 소스 쇼핑몰의 제 1 사용자 계정 정보를 소스 쇼핑몰 서버(200)에 전송할 수 있다. 제 1 사용자 계정은 소스 쇼핑몰의 판매자 계정(Seller Account)일 수 있으며, 통합 관리 서버(100)는 제 1 사용자 계정을 이용하여 소스 쇼핑몰 서버(200)에 접속하여, 소스 쇼핑몰에 등록된 상품의 데이터에 접근할 수 있다.
일 실시예의 상품 데이터는 소스 쇼핑몰에 등록된 상품 관련 데이터로, 상품 데이터는 상품 속성 데이터인 상품 구성 데이터를 적어도 하나 포함할 수 있으며, 상품 구성 데이터는 상품 URL, 상품명, 상품 가격, 상품 소개, 상품 이미지 등을 포함할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 다양한 방법을 통해 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 상품 데이터를 수집할 수 있다. 일례로, 통합 관리 서버(100)는 소스 쇼핑몰의 인터넷 페이지를 크롤링(Crawling)하여 상품 데이터를 수집할 수 있으며, 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 제공하는 API(Applcation Programing Interface)를 통해 상품 데이터를 수신할 수 있으며, 소스 쇼핑몰 서버(200)이 제공하는 배치 파일(Patch File)을 수신하여 배치 파일로부터 상품 데이터를 추출할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 통합 관리 서버(100)의 동작 방법은 수집한 소스 쇼핑몰의 상품 데이터를 이용하여 상품 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예의 타겟 쇼핑몰은 제 2 국에서 운영되는 타겟 쇼핑몰로, 타겟 쇼핑몰은 다양한 상품이 등록되어 판매되는 온라인 쇼핑 마켓으로, 타겟 쇼핑몰은 일례로 온라인 오픈마켓일 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 타겟 쇼핑몰 서버(210)에서 수신한 상품 등록 템플릿을 이용하여 필수 등록 템플릿을 생성하고, 상품 데이터를 필수 등록 템플릿에 따라 변환하여 상품 정보를 생성할 수 있다.
소스 쇼핑몰의 사용자는 제 1 국의 사용자이고 타겟 쇼핑몰의 사용자는 제 2 국의 사용자이므로, 소스 쇼핑몰과 타켓 쇼핑몰에서 사용되는 언어가 다를 수 있다. 이 경우, 통합 관리 서버(100)는 언어 번역 모델을 이용하여, 상품 데이터의 텍스트를 제 1 국의 언어에서 제 2 국의 언어로 번역할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 번역된 상품 데이터를 이용하여, 상품 정보를 생성할 수 있다.
일례로, 제 1 국은 미국으로 소스 쇼핑몰이 영어로 운영되는 경우 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 수집한 상품 데이터의 텍스트는 영어로 구성될 수 있다. 그리고, 제 2 국은 한국으로 타겟 쇼핑몰이 한국어로 운영되는 경우 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 등록하기 위한 상품 정보의 텍스트는 한국어로 구성되어야 한다. 이 경우, 통합 관리 서버(100)는 언어 번역 모델을 이용하여, 상품 데이터의 텍스트를 영어에서 한국어로 번역할 수 있으며, 번역된 상품 데이터를 이용하여 한국어로 구성된 상품 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예의 상품 정보는 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록하기 위한 상품 관련 데이터로, 상품 정보는 상품 속성 데이터인 상품 구성 정보를 적어도 하나 포함할 수 있으며, 상품 구성 정보는 상품 URL, 상품명, 상품 가격, 상품 소개, 상품 이미지 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따를 때, 통합 관리 서버(100)의 동작 방법은 생성된 상품 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 등록하는 단계를 더 포함할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 타겟 쇼핑몰의 제 2 사용자 계정 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송할 수 있다. 제 2 사용자 계정은 타겟 쇼핑몰의 판매자 계정(Seller Account)일 수 있으며, 통합 관리 서버(100)는 제 2 사용자 계정을 이용하여 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 접속하여, 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 다양한 방법을 통해 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 상품 정보를 등록할 수 있다. 일례로, 통합 관리 서버(100)는 타겟 쇼핑몰 서버(210)에서 제공하는 API(Applcation Programing Interface)를 통해 상품 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송할 수 있으며, 상품 정보를 배치 파일(Patch File)로 변환하고, 배치 파일을 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송하여 상품을 등록할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 상품 정보 등록 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 상품 정보를 다수의 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송할 수 있다.
후술하는 바와 같이, 상품 정보는 필수 등록 템플릿을 이용하여 생성되고, 으며, 필수 등록 템플릿은 다수의 타겟 쇼핑몰 서버(210)에서 상품 등록에 요구되는 데이터 양식인 상품 등록 템플릿을 이용하여 생성될 수 있다.
이에 따라, 상품 정보는 다수의 타겟 쇼핑몰 서버(210)에서 상품 등록에 요구된 필수 데이터를 모두 포함하고 있으므로, 통합 관리 서버(100)는 하나의 상품 정보를 이용하여 다수의 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 해당 상품을 등록할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 통합 관리 서버(100)의 구성도이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 통합 관리 서버(100)는 통신부(110), 입력부(120), 출력부(130), 메모리(140), 전원 공급부(150) 및 제어부(160)를 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 구성들은 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 통합 관리 서버(100)에 추가로 포함될 수 있다.
통신부(110)는 다양한 통신 방식을 통해 외부의 장치와 통신을 수행할 수 있다. 일례로, 통신부(110)는 소스 쇼핑몰 서버(200), 타겟 쇼핑몰 서버(210) 및 사용자 단말(300)과 통신을 수행하여 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.
입력부(120)는 통합 관리 서버(100)의 사용자인 운영자의 다양한 입력을 수신하여 제어부(160)로 전달할 수 있다. 특히, 입력부(120)는 터치 센서, (디지털) 펜 센서, 압력 센서, 키, 또는 마이크를 포함할 수 있다. 터치 센서는, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 마이크는 운영자 음성을 수신하기 위한 구성으로, 통합 관리 서버(100) 내부에 구비될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 통합 관리 서버(100)의 외부에 구비되어 통합 관리 서버(100)와 전기적으로 연결될 수 있다.
출력부(130)는 다양한 화면을 제공할 수 있다.
메모리(140)는 통합 관리 서버(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(140)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(140)는 제어부(160)에 의해 액세스되며, 제어부(160)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 발명에서 메모리라는 용어는 메모리(140), 제어부(160) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 통합 관리 서버(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(140)에는 출력부(130)의 디스플레이 영역에 표시될 각종 화면을 구성하기 위한 프로그램 및 데이터 등이 저장될 수 있다.
전원 공급부(150)는 제어부(160)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.
제어부(160)는 통신부(110), 입력부(120), 출력부(130), 메모리(140) 및 전원 공급부(150)와 전기적으로 연결되어, 통합 관리 서버(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다. 특히, 제어부(160)는 메모리(140)에 저장된 다양한 모듈을 이용하여 후술하는 기능을 제공할 수 있다.
이하에서 설명되는 통합 관리 서버(100) 상의 다양한 동작은 제어부(160)의 제어에 의해서 수행될 수 있다.
제어부(160)의 자세한 동작에 대해서는, 도 5의 일 실시예에 따른 제어부(160)의 구성도와 함께 설명하도록 한다.
도 5는 일 실시예에 따른 제어부(160)의 구성도이다. 도 6은 일 실시예에 따른 상품 데이터 수집 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 제어부(160)는 상품 데이터 수집부(161), 상품 통관 모델부(162), 표준 등록 템플릿 생성부(164), 상품 정보 생성부(164), 상품 정보 추정 모델부(165), 상품 정보 등록부(166) 및 상품 정보 업데이트부(167)를 포함할 수 있다.
상품 데이터 수집부(161)는 소스 쇼핑몰 서버(200)로부터 상품 데이터(400)를 수집할 수 있다.
도 6을 참조하면, 우선 상품 데이터 수집부(161)는 소스 쇼핑몰의 제 1 사용자 계정 정보를 소스 쇼핑몰 서버(200)에 전송할 수 있다.
일 실시예의 제 1 사용자 계정은 소스 쇼핑몰의 판매자 계정일 수 있으며, 통합 관리 서버(100)는 제 1 사용자 계정을 이용하여 소스 쇼핑몰 서버(200)에 접속할 수 있다.
상품 데이터 수집부(161)는 소스 쇼핑몰 서버(200)에 접속하여, 소스 쇼핑몰에 등록된 상품의 데이터에 접근하여, 상품 데이터(400)를 수집할 수 있다.
상품 데이터 수집부(161)는 다양한 방법을 통해 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 상품 데이터를 수집할 수 있다. 일례로, 통합 관리 서버(100)는 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 실행되는 인터넷 페이지를 크롤링(Crawling)하여 상품 데이터(400)를 수집할 수 있으며, 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 제공하는 API(Applcation Programing Interface)를 통해 상품 데이터(400)를 수신할 수 있으며, 소스 쇼핑몰 서버(200)이 제공하는 배치 파일(Patch File)을 수신하여 배치 파일로부터 상품 데이터(400)를 추출할 수 있다.
일 실시예의 상품 데이터(400)는 소스 쇼핑몰에 등록된 상품 관련 데이터이다.
도 7은 일 실시예에 따른 상품 데이터(400)를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 상품 데이터(400)는 상품 속성 데이터인 상품 구성 데이터를 적어도 하나 포함할 수 있다.
도면에 도시된 상품 데이터(400)는 다수의 상품 구성 데이터를 포함하고 있으며, 상품 구성 데이터는 국가, 쇼핑몰명, 상품 판매 URL, 상품명, 상품 이미지, 상품 가격, 배송비, 상품 설명, 반품비, 반품 기한, 재고 수량, 판매 기간을 포함하고 있는 것을 도시하고 있다.
상품 통관 모델부(162)는 상품 데이터(400)를 인공 신경망으로 구성된 상품 통관 모델에 입력하여, 상품 데이터(400)의 상품이 제 2 국에 수입 가능한지 여부를 확인할 수 있다. 이를 위해 상품 통관 모델부(162)는 상품 통관 모델을 학습시킬 수 있다.
상품 통관 모델부(162)는 수입이 불가능한 상품의 상품 데이터(400)를 삭제할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 상품 통관 모델(162-1)을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 상품 통관 모델부(162)는 상품 통관 모델 학습부(162-1) 및 상품 통관 모델(162-2)을 포함할 수 있다. 상품 통관 모델 학습부(162-1) 및 상품 통관 모델(162-2)은 상품 통관 모델부(162)의 기능에 따라 나눠진 구성으로, 상품 통관 모델부(162)에서 해당 기능을 모두 실시 가능함은 자명하다 하겠다.
일 실시예의 상품 통관 모델(162-2)로서 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 인공 신경망은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다.
상품 통관 모델(162-2)은 상품 통관 모델 학습부(162-1)에 의해서 학습 데이터를 이용하여 지도 학습될 수 있다. 이때 지도 학습이란, 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주어진 입력값에 따른 출력값을 찾는 학습을 의미하며, 정답을 알고 있는 상태에서 이루어지는 학습을 의미한다. 지도 학습에 주어지는 입력값과 출력값 세트를 훈련 데이터(Training Data)라고 한다. 즉, 전술한 상품 데이터(400)는 입력 값, 상품 수입 가능 여부 정보는 출력 값으로서, 상품 통관 모델(162-2)의 지도 학습을 위한 훈련 데이터로 사용될 수 있다.
일례로 상품 통관 모델 학습부(162-1)는, 상품 데이터(400)를 고유한 제1 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환하여 입력값을 생성하고, 해당 상품의 수입 가능 여부 정보를 고유한 제2 원-핫 벡터로 변환하여 출력값을 생성한 후, 생성된 입력값과 출력값을 이용해 상품 통관 모델(162-2)를 지도학습할 수 있다. 여기서, 제1 원-핫 벡터 및 제2 원-핫 벡터는 벡터를 구성하는 성분값들 중 하나가 '1'이고, 나머지 성분값들은 '0'으로 구성되는 벡터일 수 있다.
일 예시에서, 상품 통관 모델(162-2)은, 입력값을 입력받고 제1 원-핫 벡터의 성분 갯수에 상응하는 노드들을 갖는 입력층, 입력층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 하나 이상의 은닉층(hidden layer); 및 은닉층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력층(output layer)을 포함할 수 있다. 여기서 활성화 함수는 LeRU 함수 또는 Softmax 함수일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 연결강도와 바이어스는 지도 학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.
구체적으로, 상품 통관 모델(162-2)은, 주어진 입력값(제1 원-핫 벡터)과 출력값(제2 원-핫 벡터)에 따른 손실 함수(loss function)의 출력값이 최소화되도록 지도학습될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수(H(Y, Y`))는, 다음의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
수학식 1에서 Ym은 제2 원-핫 벡터의 m번째 성분이고, Y`m은 상품 통관 모델(162-2)에서 제1 원-핫 벡터를 입력받아 출력된 출력 벡터의 m번째 성분일 수 있다.
상기 훈련 데이터가 많으면 많을수록 상품 통관 모델(162-2)에 대해서 더 많은 지도 학습을 수행하여, 상품 통관 모델(162-2)의 정확도를 높일 수 있다.
상품 통관 모델(162-2)에는 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 일례로 상품 통관 모델(162-2)은 Bi-LSTM(Bidirectional LSTM)이나, 콘벌루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network; CNN)로 구현될 수 있다.
다시 도 5로 돌아와, 표준 등록 템플릿 생성부(164)은 표준 등록 템플릿을 생성할 수 있다.
일 실시예의 표준 등록 템플릿은 모든 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록하기 위해 필요한 데이터 리스트이다. 표준 등록 템플릿은 필수 상품 구성 데이터 및 옵션 상품 구성 데이터로 구성될 수 있다. 필수 상품 구성 데이터는 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록하기 위해 필수적인 상품 구성 데이터이며, 옵션 상품 구성 데이터는 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록하기 위해 필수적이지 않은 상품 구성 데이터일 수 있다.
표준 등록 템플릿 생성부(164)는 상품 등록 템플릿을 이용하여, 표준 등록 템플릿을 생성할 수 있다. 이를 위해, 표준 등록 템플릿 생성부(164)는 타겟 쇼핑몰 서버(210)로부터 상품 등록 템플릿을 수집할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 상품 등록 템플릿 수집 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 표준 등록 템플릿 생성부(164)는 타겟 쇼핑몰의 제 2 사용자 계정 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송할 수 있다.
전술한 바와 같이, 일 실시예의 제 2 사용자 계정은 타겟 쇼핑몰의 판매자 계정일 수 있으며, 표준 등록 템플릿 생성부(164)는 제 2 사용자 계정을 이용하여 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 접속할 수 있다.
표준 등록 템플릿 생성부(164)는 타겟 쇼핑몰 서버(200)에 접속하여, 타겟 쇼핑몰의 상품 등록 템플릿(500)을 수신할 수 있다.
일 실시예의 상품 등록 템플릿(500)은 하나의 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 상품을 등록하기 위해 필요한 데이터 리스트이다. 상품 등록 템플릿(500)은 필수 상품 구성 데이터 및 옵션 상품 구성 데이터로 구성될 수 있다. 필수 상품 구성 데이터는 해당 데이터가 있어야만 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록할 수 있도록 설정된 상품 구성 데이터로서 예를 들면 상품명, 상품 이미지, 및 상품 가격 등일 수 있고, 옵션 상품 구성 데이터는 해당 데이터가 없어도 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록이 가능하도록 설정된 상품 구성 데이터로서, 상품 설명, 반송비, 반송 기한, 판매 기간 등일 수 있다.
표준 등록 템플릿 생성부(164)는 상품 등록 템플릿(500)을 이용하여, 표준 등록 템플릿(600)을 생성할 수 있다.
표준 등록 템플릿 생성부(164)는 적어도 하나의 상품 등록 템플릿(500)에 포함된 상품 구성 데이터를 모두 포함하도록 표준 등록 템플릿(600)을 생성할 수 있다.
그리고, 표준 등록 템플릿 생성부(164)는, 표준 등록 템플릿(600)의 상품 구성 데이터가, 적어도 하나의 상품 등록 템플릿(500)에 필수 상품 구성 데이터인 경우 해당 상품 구성 데이터를 표준 등록 템플릿(600)의 필수 상품 구성 데이터로 설정할 수 있으며, 적어도 하나의 상품 등록 템플릿(500)에 옵션 상품 구성 데이터인 경우 해당 상품 구성 데이터를 표준 등록 템플릿(600)의 옵션 상품 구성 데이터로 설정할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 상품 등록 템플릿(500)을 도시한 도면이고, 도 11은 일 실시예에 따른 표준 등록 템플릿(600)을 도시한 도면이다.
도 10 (a)는 제 1 타겟 쇼핑몰의 제 1 상품 등록 템플릿(500)을 도시한 도면으로, 제 1 상품 등록 템플릿(500)은 상품명, 상품 이미지, 상품 설명, 상품 가격, 배송비를 필수 상품 구성 데이터로, 반송비, 반송 기한, 판매 기간을 옵션 상품 구성 데이터로 설정되어 있다.
도 10 (b)는 제 2 타겟 쇼핑몰의 제 2 상품 등록 템플릿(500)을 도시한 도면으로, 제 2 상품 등록 템플릿(500)은 상품명, 상품 이미지, 상품 설명, 상품 가격, 배송비, 반송비를 필수 상품 구성 데이터로, 반송 기한, 판매 기간, 판매 수량을 옵션 상품 구성 데이터로 설정되어 있다.
도 10 (c)는 제 3 타겟 쇼핑몰의 제 3 상품 등록 템플릿(500)을 도시한 도면으로, 제 3 상품 등록 템플릿(500)은 상품명, 상품 이미지, 상품 설명, 상품 가격, 배송비, 판매 기간을 필수 상품 구성 데이터로, 반송비, 반송 기한, 판매자 연락처를 옵션 상품 구성 데이터로 설정되어 있다.
표준 등록 템플릿 생성부(164)는 제 1 내지 3 상품 등록 템플릿(500)을 이용하여, 표준 등록 템플릿(600)을 생성할 수 있다.
도 11을 참조하면, 표준 등록 템플릿 생성부(164)는 제 1 내지 3 상품 등록 템플릿(500)에 포함된 상품 구성 데이터를 모두 포함하도록 표준 등록 템플릿(600)을 생성할 수 있다.
그리고, 표준 등록 템플릿 생성부(164)는 제 1 내지 3 상품 등록 템플릿(500) 모두에서 공통적으로 설정된 필수 상품 구성 데이터(예를 들어, 상품명, 상품 이미지, 상품 설명, 상품 가격, 배송비)를 표준 등록 템플릿(600)의 필수 상품 구성 데이터로 설정할 수 있으며, 적어도 하나의 상품 등록 템플릿(500)에서 옵션 상품 구성 데이터로 구성된, 반송 기한, 판매 수량, 판매 연락처를 표준 등록 템플릿(600)의 옵션 상품 구성 데이터로 설정할 수 있다.
상품 정보 생성부(164)는 소스 쇼핑몰의 상품 데이터(400) 및 타겟 쇼핑몰의 표준 등록 템플릿(600)을 이용하여, 상품 정보를 생성할 수 있다.
상품 정보 생성부(164)는 상품 데이터(400)을 필수 등록 템플릿(600)에 따라 데이터 변환하여 상품 정보를 생성할 수 있다.
즉, 상품 정보 생성부(164)는 상품 데이터(400)의 상품 구성 데이터를 필수 등록 템플릿(600)에 입력하여, 상품 정보를 생성할 수 있다.
그러나, 상품 데이터(400)에는 필수 등록 템플릿(600)의 모든 상품 구성 데이터가 포함하지 않을 수 있다. 특히, 상품 데이터(400)에 필수 등록 템플릿(600)에 필수 상품 구성 데이터로 설정된 상품 구성 데이터가 존재하지 않은 경우, 상품 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 자동으로 등록하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 상품 데이터(400)에 존재하지 않은 필수 상품 구성 데이터를 추정하여, 상품 정보를 생성함으로써 자동화 성능을 유지할 필요가 있다.
상품 정보 추정 모델부(165)는 적어도 하나의 필수 상품 구성 데이터를 포함하지 않은 제 1 상품 정보를 인공 신경망으로 구성된 상품 데이터 추정 모델에 입력하여, 필수 상품 구성 데이터를 모두 포함하는 제 2 상품 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 상품 정보 추정 모델부(165)는 상품 데이터 추정 모델을 학습시킬 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 상품 데이터 추정 모델(165-2)을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, 상품 정보 추정 모델부(165)는 상품 정보 추정 모델 학습부(165-1) 및 상품 정보 추정 모델(165-2)을 포함할 수 있다. 상품 정보 추정 모델 학습부(165-1) 및 상품 정보 추정 모델(165-2)은 상품 정보 추정 모델부(165)의 기능에 따라 나눠진 구성으로, 상품 정보 추정 모델부(165)에서 해당 기능을 모두 실시 가능함은 자명하다 하겠다.
일 실시예의 상품 정보 추정 모델(165-2)로서 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 인공 신경망은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다.
상품 정보 추정 모델(165-2)은 상품 정보 추정 모델 학습부(165-1)에 의해서 학습 데이터를 이용하여 지도 학습될 수 있다. 제 1 상품 정보(700-1)는 입력 값, 제 2 상품 정보(700-2)는 출력 값으로서, 상품 정보 추정 모델(165-2)의 지도 학습을 위한 훈련 데이터로 사용될 수 있다.
일례로 상품 정보 추정 모델 학습부(165-1)는, 제 1 상품 정보(700-1)를 고유한 제1 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환하여 입력값을 생성하고, 제 2 상품 정보(700-2)를 고유한 제2 원-핫 벡터로 변환하여 출력값을 생성한 후, 생성된 입력값과 출력값을 이용해 상품 정보 추정 모델(165-2)를 지도학습할 수 있다. 여기서, 제1 원-핫 벡터 및 제2 원-핫 벡터는 벡터를 구성하는 성분값들 중 하나가 '1'이고, 나머지 성분값들은 '0'으로 구성되는 벡터일 수 있다.
일 예시에서, 상품 정보 추정 모델(165-2)은, 입력값을 입력받고 제1 원-핫 벡터의 성분 갯수에 상응하는 노드들을 갖는 입력층, 입력층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 하나 이상의 은닉층(hidden layer); 및 은닉층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력층(output layer)을 포함할 수 있다. 여기서 활성화 함수는 LeRU 함수 또는 Softmax 함수일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 연결강도와 바이어스는 지도 학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.
구체적으로, 상품 정보 추정 모델(165-2)은, 주어진 입력값(제1 원-핫 벡터)과 출력값(제2 원-핫 벡터)에 따른 손실 함수(loss function)의 출력값이 최소화되도록 지도학습될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수(H(Y, Y`))는, 전술한 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
상기 훈련 데이터가 많으면 많을수록 상품 정보 추정 모델(165-2)에 대해서 더 많은 지도 학습을 수행하여, 상품 정보 추정 모델(165-2)의 정확도를 높일 수 있다.
상품 정보 추정 모델(165-2)에는 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 일례로 상품 정보 추정 모델(165-2)은 Bi-LSTM(Bidirectional LSTM)이나, 콘벌루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network; CNN)로 구현될 수 있다.
그리고, 제 1 국의 소스 쇼핑몰과 제 2 국의 타겟 쇼핑몰의 사용 언어가 다른 경우, 상품 정보 생성부(164)는 언어 번역 모델을 이용하여, 상품 정보(700)의 텍스트를 소스 쇼핑몰의 사용 언어에서 타겟 쇼핑몰의 사용 언어로 번역할 수 있다.
상품 정보 생성부(164)는 제 2 상품 정보(700-2)를 언어 번역 모델에 입력하여, 상품 구성 데이터가 타겟 쇼핑몰의 사용 언어로 번역된 제 3 상품 정보(700-3)를 생성할 수 있다.
일례로, 제 1 국은 미국으로 소스 쇼핑몰이 영어로 운영되는 경우 소스 쇼핑몰 서버(200)에서 수집한 상품 데이터는 영어로 구성될 수 있다. 그리고, 제 2 국은 한국으로 타겟 쇼핑몰이 한국어로 운영되는 경우 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 등록하기 위한 상품 정보는 한국어로 구성되어야 한다. 이 경우, 상품 정보 생성부(164)는 언어 번역 모델을 이용하여, 제 2 상품 정보(700-2)의 텍스트를 영어에서 한국어로 번역할 수 있으며, 번역된 상품 구성 데이터를 포함하는 제 3 상품 정보(700-3)를 생성할 수 있다.
특히 일실시예에 따르면 언어 번역 방법은 언어 번역 모델(Language Translation Model, LTM)을 이용할 수 있다. 언어 번역 모델이란, 연속되는 적어도 두 개의 단어 시퀀스(단어 순서열)에 대한 확률 분포(Probability Distribution)를 의미한다. 즉, 언어라는 현상을 모델링하고자 단어의 번역 시퀀스에 확률을 할당하는 모델을 의미한다. 언어 번역 모델은 특정 단어의 번역 시퀀스가 사용될 확률을 계산한다.
도 13은 일 실시예에 따른 언어 번역 모델을 설명하기 위한 도면이다.
일실시예에 따은 언어 번역모델을 적용하는데 있어서, 두 가지 종류의 언어 번역 모델을 조합하여 활용할 수 있다. 두 가지 종류 중 하나는 문법을 고려하는 문법성을 중점적으로 고려하기 위하여 신뢰성이 높은 소스로부터 학습을 수행한 ‘문법성 언어 번역 모델’이고, 나머지 하나는 ‘추출 대상 문서’ 내의 내용을 반영하기 위한 ‘정보성 언어 번역 모델’이다.
‘추출 대상 문서’자체의 내용은 입력 텍스트를 단순 기계 번역한 것일 수 있기 때문에 문법적인 신뢰도는 높지 않을 수 있다. 그렇기 때문에 일실시예에서는, 단어 번역 시퀀스에 대해서 문법성을 분석하기 위하여, ‘문법성 언어 번역 모델’을 활용하도록 제안한다. 여기서 ‘추출 대상 문서’는 제 2 상품 정보(700-2)를 의미할 수 있다.
이를 위해서 상품 정보 생성부(164)는, ‘추출 대상 문서’로부터 ngram(unigram, bigram 등)을 추출하고, 추출된 내용을 기초로 ‘문법성 언어 번역 모델’을 학습할 수 있다.
‘정보성 언어 번역 모델’은 ‘추출 대상 문서’ 내에서의 내용을 반영하는 모델이다. 해당 ‘추출 대상 문서’ 내에서 특정 단어 번역 시퀀스가 얼마나 자주 사용되는지에 대한 확률을 계산하기 위함이다. 즉, ‘정보성 언어 번역 모델’의 분석 소스는 ‘추출 대상 문서’가 될 것이다.
이를 위해서, 상품 정보 생성부(164)는 ‘추출 대상 문서’로부터 ngram을 추출하고, 이로부터 ‘정보성 언어 번역 모델’을 학습할 수 있다. 간단하게 ‘정보성 언어 번역 모델’은, ‘추출 대상 문서’를 기반으로 학습한 모델을 의미한다.
상품 정보 생성부(164)는 ‘문법성 언어 번역 모델’과 ‘정보성 언어 번역 모델’을 함께 고려하여 언어 번역을 수행할 수 있다. 두 종류의 모델을 함께 고려할 경우, 문법성과 출현 빈도를 모두 고려하는 언어 번역을 수행할 수 있을 것이다. 일실시예에서는 두 종류의 모델을 함께 활용하기 위하여, 'pointwise KL(kullback) divergence'를 활용하도록 제안한다. 하지만 'pointwise KL(kullback) divergence'를 활용하는 것은 하나의 예시일 뿐, 본 발명이 이러한 방법에 한정되는 것은 아니다.
상품 정보 생성부(164)는 전술한 언어 번역 모델을 이용하여, 상품 정보(700)를 생성할 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
상품 정보 생성부(164)는 제 2 상품 정보(700-2)를 언어 번역 모델에 입력하여, 제 2 국가의 언어로 번역된 제 3 상품 정보(700-3)을 생성할 수 있다.
상품 정보 생성부(164)는 번역된 제 3 상품 정보(700-3)을 상품 정보(700)로 결정할 수 있다.
상품 정보 등록부(166)는 생성된 상품 정보(700)를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 등록할 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면, 상품 정보 등록부(166)는 타겟 쇼핑몰의 제 2 사용자 계정 정보를 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송할 수 있다. 제 2 사용자 계정은 타겟 쇼핑몰의 판매자 계정일 수 있으며, 상품 정보 등록부(166)는 제 2 사용자 계정을 이용하여 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 접속하여, 타겟 쇼핑몰에 상품을 등록할 수 있다.
상품 정보 등록부(166)는 다양한 방법을 통해 타겟 쇼핑몰 서버(210)에서 상품 정보(700)를 등록할 수 있다. 일례로, 상품 정보 등록부(166)는 타겟 쇼핑몰 서버(210)에서 제공하는 API(Applcation Programing Interface)를 통해 상품 정보(700)를 타겟 쇼핑몰 서버(210)로 전송할 수 있으며, 상품 정보(700)를 배치 파일(Patch File)로 변환하여 패치 파일을 타겟 쇼핑몰 서버(210)에 전송하여 상품을 등록할 수 있다.
이에 따라 소스 쇼핑몰의 상품은 타겟 쇼핑몰에 등록되며, 타겟 쇼핑몰의 사용자는 소스 쇼핑몰의 상품을 구매할 수 있게 된다.
그러나 소스 쇼핑몰의 상품은 가격, 재고 등은 변경될 수 있으므로, 변경된 상품 정보를 타겟 쇼핑몰에 업데이트해야할 필요가 있다.
이를 위해, 상품 정보 업데이트부(167)는 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보에 따라 결정된 주기로 해당 상품의 상품 정보(700)를 업데이트할 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 상품 정보 업데이트 방법의 흐름도이다.
도 16은 일 실시예에 따른 상품 정보 업데이트 방법은 상품 속성 정보 생성 단계(S100), 구매자 활동 정보 수신 단계(S110), 업데이트 주기 결정 단계(S120) 및 상품 정보 업데이트 단계(S130)를 포함할 수 있다.
우선, 상품 속성 정보 생성 단계(S100)로, 상품 정보 업데이트부(167)는 상품 정보(700)를 이용하여 상품 속성 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예의 상품 속성 정보는, 상품 구성 데이터의 크기가 상품 정보(700) 내 상품 구성 데이터의 종류 마다 개별적으로 설정된 임계값을 초과하는 상품 구성 데이터의 수를 의미할 수 있다.
일례로, 상품 구성 데이터의 크기는 상품 설명의 글자수, 상품 이미지의 개수 등일 수 있고, 각각 이에 대응하는 임계값은 미리 설정된 글자수, 미리 설정된 이미지 수량일 수 있다.
임계값을 초과하는 상품 구성 데이터가 많을 수록 상품 정보(700)는 상품 구성 데이터가 충실한 상품 정보(700)를 의미할 수 있다.
그리고, 구매자 활동 정보 생성 단계(S110)로, 상품 정보 업데이트부(167)는 타겟 쇼핑몰 서버(210)로부터 상품에 대한 구매자 활동 데이터를 수신할 수 있다.
일 실시예의 구매자 활동 데이터는 해당 상품을 구매한 구매자의 수, 해당의 클릭 수, 해당 상품의 공유 횟수 중 적어도 하나일 수 있다.
상품 정보 업데이트부(167)는 구매자 활동 데이터를 이용하여, 제 1 단위 시간 대비 구매 활동 데이터의 증감율을 구매자 활동 정보로 생성할 수 있다.
그리고, 업데이트 주기 결정 단계(S120)로, 상품 정보 업데이트부(167)는 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여, 상품 정보 업데이트 주기를 실시간으로 변경할 수 있다.
일례로, 상품 정보 업데이트부(167)는 상품 정보 업데이트 주기를 아래의 수학식 2에 따라 변경할 수 있다.
수학식 2에서, Tb는 현재 설정되어 있는 업데이터 주기(가장 초기에는 미리 설정된 초기값에 해당함)이고, LH는 제 1 단위 시간 대비 구매 활동 데이터의 증감율이고, NT는 상품 구성 데이터의 크기가 상품 정보(700) 내 상품 구성 데이터의 종류 마다 개별적으로 설정된 임계값을 초과하는 상품 구성 데이터의 수이며, k는 상품 구성 데이터의 수(NT)에 대하여 미리 설정된 감쇄 상수 값이다.
그리고, 상품 정보 업데이트 단계(S130)로, 상품 정보 업데이트부(167)는 변경된 업데이트 주기에 따라, 전술한 상품 정보(700) 생성 및 등록 방법을 통해 상품 정보(700)를 업데이트할 수 있다.
이에 따라, 타겟 쇼핑몰에 등록된 상품 각각에 따라 업데이트 주기가 실시간으로 변경될 수 있으며, 상품 정보 업데이트부(167)는 해당 상품 별로 실시간으로 변경되는 업데이트 주기에 따라 상품 정보(700)를 업데이트할 수 있다.
추가로, 상품 정보 업데이트부(167)에서 생성된 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여, 전술한 상품 정보 추정 모델(165-2)의 학습 데이터를 생성할 수 있다.
일례로, 상품 정보 추정 모델(165-2)의 학습 데이터는 상품 정보(700)일 수 있으며, 상품 정보 추정 모델부(165)는 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보가 기 설정된 기준을 초과하는 상품 정보(700)를 상품 정보 추정 모델(165-2)의 학습 데이터로 설정할 수 있다.
이에 따라, 상품 정보 추정 모델부(165)는 생성된 학습 데이터를 이용하여, 상품 정보 추정 모델(165-2)을 학습할 수 있다.
도 17은 일 실시예에 따른 통합 관리 서버 에서 NFT를 이용하여 상품 정보의 유일성을 보장하는 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
한편, 최근의 온라인 쇼핑몰의 경우, 타인이 등록한 상품 정보를 무분별하게 도용하거나 무단 복제하여 자신의 상품 판매 페이지에 사용하는 일이 발생하고 있어 많은 분쟁을 야기하고 있다.
NFT(Non-Fungible Token, 대체 불가능한 토큰)은 블록체인 기술을 적용한 디지털 토큰으로서, 각 토큰은 고유한 인식값을 부여받아 서로 대체될 수 없는 가치와 특성을 지니도록 구성된다.
본 발명의 일 실시예에서는 이러한 NFT 기반으로 원작 상품 정보를 관리하도록 동작함으로써 상품 정보의 도용이나 무단 복제를 방지할 수 있는 수단을 제공함과 동시에 자신의 고유한 원작 상품 정보를 필요로 하는 다른 판매자에게 소유권을 이전하거나 일정 기간동안의 사용 허가 수단을 제공한다.
구체적으로, 통합 관리 서버(100)는, 자신의 상품 정보를 고유하게 등록받고자 하는 판매자의 사용자 단말(300)로부터 판매자 어드레스(여기서 판매자 어드레스는 판매자에게 미리 부여된 고유 식별 어드레스일 수 있음), 원작 상품 정보 및 원작 상품 정보에 대응하는 최대 사용 허가 기간을 포함하는 등록 요청을 수신할 수 있다. 여기서 원작 상품 정보는, 해당 판매자가 직접 제작한 상품 이미지 및 상품 설명 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는, 수신된 등록 요청에 따른 응답으로, 원작 상품 정보에 대응하는 고유한 토큰 식별 기호가 할당되고, 상기 최대 사용 허가 기간을 미리 설정된 기간으로 나눈 수에 해당하는 복수의 대체 불가 토큰들을 블록체인 상에 생성할 수 있다. 여기서 블록체인은 다수의 노드(node)들의 작업 증명 및 합의 알고리즘에 따라 노드들 각각에 의해 분산되어 관리되는 거래 정보로서 통상의 기술자에게 자명하게 이해될 수 있으므로 구체적인 설명은 생략한다.
이때, 통합 관리 서버(100)는, 생성된 대체 불가 토큰들의 소유자 어드레스를 해당 원작 상품 정보를 제공한 사용자 단말(300)의 판매자 어드레스로 설정할 수 있다.
여기서 생성되는 대체 불가 토큰들의 수는 다른 판매자가 구매할 수 있는 사용 허가 기간에 대응한다. 예를 들어, 미리 설정된 기간이 1주이고, 최대 사용 허가 기간이 16주인 경우, 동일한 토큰 식별 기호가 할당되어 있는 16개의 대체 불가 토큰들이 블록체인 상에 생성된다. 이때, 다른 판매자가 대체 불가 토큰 하나를 구매하는 경우, 미리 설정된 기간에 해당하는 기간만큼의 사용 허가 권한을 부여받을 수 있다. 한편, 다른 판매자가 동일한 토큰 식별 기호가 할당되어 있는 대체 불가 토큰들을 모두 구매하는 경우에는, 해당 토큰 식별 기호와 대응하는 원작 상품 정보의 소유권이 해당 대체 불가 토큰들을 모두 구매한 판매자에게 부여될 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에서 대체 불가 토큰은 동일한 토큰 식별 기호에 대하여 다수개가 블록체인 상에 생성되어 관리됨으로써 사용 허가 기간을 구매할 수 있는 수단임과 동시에 소유권을 이전받는 수단으로 사용된다.
또한, 통합 관리 서버(100)는, 원작 상품 정보 및 원작 상품 정보에 대응하는 메타 데이터를 내부 또는 외부의 저장소에 암호화하여 저장하고, 저장된 메타 데이터에 접근 가능한 해쉬값(Hash)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터는 원작 상품 정보가 저장된 위치, 원작 상품 정보를 제공한 판매자의 전자서명, 및 판매자 어드레스를 포함할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는, 생성된 해쉬값과 생성된 대체 불가 토큰들에 할당된 토큰 식별 기호를 서로 매칭하여 블록체인에 저장할 수 있다. 따라서, 통합 관리 서버(100)는, 대체 불가 토큰들을 소유하는 소유자로부터 토큰 식별 기호를 제공받으면, 제공받은 토큰 식별 기호와 매칭된 해쉬값을 블록체인을 통해 획득할 수 있고, 여기서 획득되는 해쉬값으로 메타 데이터에 접근함으로써 원작 상품 정보를 획득할 수 있으므로 NFT의 소유자가 변경되더라도 원작 상품 정보를 블록체인을 통해 안전하게 획득할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 위와 같은 방식으로 대체 불가 토큰들이 생성된 원작 상품 정보들을 사용자 단말(300)들에게 제공함으로써 사용자 단말(300)들 각각의 판매자가 원작 상품 정보에 대한 사용 여부를 결정할 수 있도록 한다. 이때, 원상 상품 정보들을 메타 버스 기반으로 사용자 단말(300)들 각각의 판매자가 확인하고 체험할 수 있도록 구성될 수 있으며 자세한 설명은 후술한다.
통합 관리 서버(100)는, 사용자 단말(300)들 중 원작 상품 정보를 사용하길 원하는 판매자의 사용자 단말(300)로부터 사용 허가 요청을 수신할 수 있다. 이때, 사용 허가 요청은 사용하길 원하는 원작 상품 정보에 대응하는 대체 불가 토큰들의 개수 및 해당 대체 불가 토큰들에게 공통적으로 부여된 토큰 식별 기호가 포함된다.
통합 관리 서버(100)는, 사용 허가 요청에 포함된 토큰 식별 기호를 이용하여, 해당 토큰 식별 기호를 갖는 대체 불가 토큰들의 소유주 어드레스들을 식별하고, 식별된 소유주 어드레스들 각각에 대응하는 판매자들의 사용자 단말(300)로부터 제공받은 판매가격들에 기초하여 대체 불가 토큰들을 판매할 판매자들을 결정할 수 있다.
이때, 통합 관리 서버(100)는, 결정된 판매자들 각각의 판매자 정보와 사용 허가 요청을 전송한 사용자 단말(300)의 판매자(제1 판매자로 지칭할 수 있음)의 판매자 정보를 비교하여, 결정된 판매자들 각각과 사용 허가 요청을 전송한 사용자 단말의 판매자 사이의 경쟁 판매율을 결정하고, 결정된 경쟁 판매율에 기초하여 사용 허가 요청을 전송한 사용자 단말(300)에 대한 사용 허가 절차를 진행하거나 취소할 수 있다.
즉, 통합 관리 서버(100)는, 결정된 경쟁 판매율이 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우 사용 허가 절차를 취소하고, 제1 판매자에게 사용 허가 취소를 지시하는 메시지를 전송할 수 있고, 경쟁 판매율이 미리 설정된 임계값 이내인 경우 사용 허가 절차를 계속 진행할 수 있다.
예를 들어, 경쟁 판매율은, 제1 판매자와 결정된 판매자들 각각이 타겟 쇼핑몰에 등록한 상품 명칭, 상품 설명, 및 상품 이미지에 기초하여 하기 수학식 3에 따라 결정될 수 있다.
수학식 3에서, upt는 사용 허가 요청을 전송한 사용자 단말(300)의 판매자(제1 판매자)가 타겟 쇼핑몰에 등록한 상품의 수량이고, ups는 결정된 판매자들 중 비교대상이 되는 판매자가 타겟 쇼핑몰에 등록한 상품의 수량이며, n은 제1 판매자와 비교대상이 되는 판매자가 타겟 쇼핑몰에 등록한 상품들 중에서 상품 명칭이 동일한 상품의 수량이고, sim(k)는 상품 명칭이 동일한 k번째 상품에 대한 상품 설명의 동의어와 유사어의 개수이고, imgsmr(k)는 상품 명칭이 동일한 k번째 상품에 대한 상품 이미지의 유사도이다.
예를 들어, 상품 이미지의 유사도는 다음과 같이 산출될 수 있다. 통합 관리 서버(100)는, k번째 상품에 대한 제1 판매자의 상품 이미지와 비교 대상이 되는 판매자의 상품 이미지의 크기를 동일하게 보정하고, 보정된 2개의 상품 이미지들을 화소 단위로 차분하여 차분 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, 차분 이미지는 2개의 상품 이미지들 각각의 화소값을 동일한 화소 위치를 대상으로 서로 차분하여 얻어지는 화소값들로 구성되는 이미지일 수 있다. 통합 관리 서버(100)는, 차분 이미지를 구성하는 화소값들을 모두 더하여 합산값을 산출하고, 산출된 합산값의 역수에 미리 정의된 비례상수를 곱한 결과값을 상품 이미지의 유사도로 결정할 수 있다.
사용 허가 절차를 계속 진행하는 경우, 통합 관리 서버(100)는, 결정된 판매자들 각각에 대응하는 거래 가격에 상응하는 암호 화폐를 사용 허가 요청을 전송한 사용자 단말(300)의 판매자의 전자 지갑에서 결정된 판매자들 각각의 전자 지갑으로 전송할 수 있다.
이를 통해 결제가 완료되면, 통합 관리 서버(100)는, 결정된 판매자들이 소유하는 대체 불가 토큰들에 대한 소유주 어드레스들을 원작 상품 정보를 사용하길 원하는 판매자의 판매자 어드레스로 변경하고, 이에 대한 변경 이력을 블록체인에 저장함으로써, 대체 불가 토큰들의 소유권을 구매한 판매자에게 대체 불가 토큰들을 이전한다.
또한, 통합 관리 서버(100)는, 이전된 대체 불가 토큰들과 동일한 토큰 식별 기호가 부여된 대체 불가 토큰들의 전체 수량을 산출하고, 산출된 전체 수량보다 이전된 대체 불가 토큰들의 개수가 적은 경우, 이전된 대체 불가 토큰들의 개수에 상응하는 사용 허가 기간을 산정한다.
통합 관리 서버(100)는, 산정된 사용 허가 기간이 경과하는 경우, 블록체인에 기 저장된 변경이력을 참조하여, 이전된 대체 불가 토큰들의 소유주 어드레스들을 해당 대체 불가 토큰들을 판매한 판매자들의 판매자 어드레스로 자동 복원하고, 복원된 이력을 블록체인에 저장한다. 즉, 대체 불가 토큰들을 일정 개수 구매한 판매자의 사용 허가 기간이 경과하면 원래 소유주에게 대체 불가 토큰들을 자동으로 이전시켜 사용 허가 기간동의 일시적 사용을 보장한다.
즉, 통합 관리 서버(100)는, 이전된 대체 불가 토큰들과 동일한 토큰 식별 기호가 부여된 대체 불가 토큰들의 전체 수량을 산출하고, 산출된 전체 수량이 이전된 대체 불가 토큰들의 개수와 동일한 경우에만 대체 불가 토큰들의 완전한 소유권 이전을 진행하고, 그렇지 않은 경우에는 일정한 사용 허가 기간 경과시 자동으로 소유권이 복원되도록 동작함으로써, 대체 불가 토큰을 통한 일시적 사용 및 영구적 소유권 변경 모두를 지원한다.
도 18은 메타 버스를 기반으로 일 실시예에 따른 상품 정보를 열람하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통합 관리 서버(100)는, 대체 불가 토큰들이 생성된 원작 상품 정보들을 미리 구성된 가상의 메타버스 공간 상에 배치하고, 사용자 단말(300)이 메타버스 공간에 접속할 수 있도록 구성할 수 있다.
여기서 메타고스 공간 상에 배치되는 원작 상품 정보들 각각은 실제 구매자가 구매할 때 보여지는 상품 이미지와 상품 설명, 상품 명칭을 포함하도록 재구성되며, 사용자 단말(300)의 판매자는 이렇게 재구성된 원작 상품 정보들 각각을 메타버스 공간 상에서 보고 가장 구매하고 싶은 원작 상품 정보를 결정할 수 있도록 구현된다.
이때, 사용자 단말(300)의 판매자가 사용자 단말(300)을 통해 메타버스 공간에 접속하면, 통합 관리 서버(100)는 접속된 판매자의 판매자 어드레스와 대응하는 아바타를 생성하고, 생성된 아바타에 사용자 단말(300)로부터 전송된 동적 모션을 반영할 수 있다.
구체적으로, 통합 관리 서버(100)는, 사용자의 동적 모션에 기초하여, 아바타의 움직임을 제어할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 사용자 단말(300)의 판매자를 촬영하는 적어도 둘 이상의 카메라를 통해 획득된 영상 데이터 및 적어도 둘 이상의 깊이 감지 센서를 통해 획득된 깊이 데이터에 기초하여 아바타의 움직임을 제어할 수 있다. 상기 영상 데이터는 RGB 정보를 포함하고, 상기 깊이 데이터는 깊이 정보를 가지는 뎁스맵을 포함할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 상기 깊이 데이터에 기초하여, 상기 적어도 둘 이상의 카메라(예: 다시점 카메라)에 의해 획득된 영상의 스테레오 정합을 수행하고, 접속한 판매자의 3D 정보를 획득할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 획득된 판매자의 3D 정보 및 판매자의 움직임에 대한 동작 센싱 정보에 기초하여 판매자의 시간별 인체 골격 구조에 대한 특징점들을 추출할 수 있다. 다시 말해서, 통합 관리 서버(100)는 영상 데이터의 RGB 정보를 통해 획득되는 판매자의 움직임 벡터, 깊이 정보를 통해 획득되는 상대적 거리, 골격 구조 정보를 통해 획득되는 3차원 관절 좌표 및 골격 구조에 따른 각속도 등에 기초하여 상기 특징점들을 추출할 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 추출된 특징점들을 판매자의 인체 구조에 따라 복수 개의 클러스터들로 그룹화할 수 있다 통합 관리 서버(100)는 복수 개의 클러스터들 각각의 움직임 벡터를 산출하고, 산출된 움직임 벡터에 기초하여 아바타를 구성하는 버텍스들의 좌표를 변경하고, 변경된 버텍스들의 좌표에 기초하여 판매자의 아바타의 움직임을 제어할 수 있다.
도 19는 일 실시예에 따른 사용자 단말(300)의 구성도이다
이하, 도 19에 도시된 사용자 단말(300)를 구성하는 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
무선 통신부(310)는 사용자 단말(300)와 무선 통신 시스템 사이의 무선 통신 또는 사용자 단말(300)와 사용자 단말(300)가 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 수행하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신부(310)는 방송 수신 모듈(311), 이동통신 모듈(312), 무선 인터넷 모듈(313), 근거리 통신 모듈(314) 및 위치정보 모듈(315) 등을 포함할 수 있다.
방송 수신 모듈(311)은 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 여기에서, 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 한편, 방송 관련 정보는 이동통신망을 통하여도 제공될 수 있으며, 이러한 경우에는 이동통신 모듈(312)에 의해 수신될 수 있다.
또한, 이동통신 모듈(312)은 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
무선 인터넷 모듈(313)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 사용자 단말(300)에 내장되거나 외장 될 수 있다.
근거리 통신 모듈(314)은 근거리 통신을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신 기술로, 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.
또한, 위치정보 모듈(115)은 사용자 단말(300)의 위치를 확인하거나 얻기 위한 모듈이다. 일례로 GPS(Global Position System) 모듈을 들 수 있다. GPS 모듈은 복수 개의 인공위성으로부터 위치 정보를 수신한다. 여기에서, 위치 정보는 위도 및 경도로 표시되는 좌표 정보를 포함할 수 있다.
한편, A/V(Audio/Video) 입력부(320)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(321)와 마이크(322) 등이 포함될 수 있다. 카메라(321)는 화상 통화 모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리한다. 그리고, 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(351)에 표시될 수 있다.
카메라(321)에서 처리된 화상 프레임은 메모리(360)에 저장되거나 무선 통신부(310)를 통하여 외부로 전송될 수 있다. 카메라(321)는 사용자 단말(300)의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수도 있다.
마이크(322)는 통화모드 또는 녹음모드, 음성인식 모드 등에서 마이크로폰(Microphone)에 의해 외부의 음향 신호를 입력받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 그리고, 처리된 음성 데이터는 통화 모드인 경우 이동통신 모듈(312)을 통하여 이동통신 기지국으로 송신 가능한 형태로 변환되어 출력될 수 있다. 마이크(322)는 외부의 음향 신호를 입력받는 과정에서 발생하는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 구현할 수 있다.
사용자 입력부(330)는 사용자로부터 입력 동작을 받아들여, 사용자 단말(300)의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다.
센싱부(340)는 사용자 단말(300)의 위치, 사용자 접촉 유무, 사용자 단말(300)의 방위, 사용자 단말(300)의 가속/감속 등과 같이, 사용자 단말(300)의 현 상태를 감지하여 사용자 단말(300)의 동작을 제어하기 위한 센싱 신호를 발생시킨다.
인터페이스부(370)는 사용자 단말(300)에 연결되는 모든 외부기기와의 인터페이스 역할을 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 포함될 수 있다.
출력부(350)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 알람(alarm) 신호의 출력을 위한 것으로, 이에는 디스플레이부(351)와 음향 출력 모듈(352), 알람부(353) 등이 포함될 수 있다.
디스플레이부(351)는 사용자 단말(300)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 예를 들어, 단말기가 통화 모드인 경우, 통화와 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시한다. 그리고, 사용자 단말(300)가 화상 통화 모드 또는 촬영 모드인 경우, 촬영 또는/및 수신된 영상 또는 UI, GUI를 표시한다.
한편, 전술한 바와 같이, 디스플레이부(351)와 터치 패드가 상호 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(351)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(351)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(300)의 구현 형태에 따라, 디스플레이부(351)는 2개 이상 존재할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 단말(300)에 외부 디스플레이부(미도시)와 내부 디스플레이부(미도시)가 동시에 구비될 수 있다.
음향 출력 모듈(352)은 호 신호 수신, 통화모드 또는 녹음 모드, 음성인식 모드, 방송수신 모드 등에서, 무선 통신부(310)로부터 수신되거나 메모리(360)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력 모듈(352)은 사용자 단말(300)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음 등)과 관련된 음향 신호를 출력한다. 이러한 음향 출력 모듈(352)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
알람부(353)는 사용자 단말(300)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 단말기에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력 등이 있다.
메모리(360)는 제어부(380)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 폰북, 메시지, 정지영상, 동영상 등)의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다.
메모리(360)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(380)는 통상적으로 단말기의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 음성 통화, 데이터 통신, 화상 통화 등을 위한 관련된 제어 및 처리를 수행한다. 또한, 제어부(380)는 멀티 미디어 재생을 위한 멀티미디어 모듈(181)을 구비할 수도 있다. 멀티미디어 모듈(381)은 제어부(380) 내에 구현될 수도 있고, 제어부(380)와 별도로 구현될 수도 있다.
제어부(380)는 전술한 글로벌 이커머스를 위한 통합 관리 방법을 구현하기 위한 단말기의 다양한 동작을 제어한다.
전원 공급부(290)는 제어부(280)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.
한편, 상술한 통합 관리 서버(100)의 동작 중 적어도 일부 또는 전부는 사용자 단말(300)에서 구현될 수도 있다. 이때, 사용자 단말(300)에는 통합 관리 서버(100)와 통신하여 상술한 통합 관리 서버(100)의 동작을 수행하기 위한 애플리케이션이 미리 설치될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
Claims (1)
- 통합 관리 서버에서 수행되는 상품 정보 추정 모델을 이용한 글로벌 이커머스 통합 관리 방법으로,
제 1 국의 소스 쇼핑몰 서버로루터 상품의 상품 데이터를 수신하는 단계;
제 2 국의 타겟 쇼핑몰 서버로부터 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 수신하는 단계;
상기 적어도 하나의 상품 등록 템플릿을 이용하여, 표준 등록 템플릿을 생성하는 단계;
상기 상품 데이터를 상기 표준 등록 템플릿에 따라 변환하여, 상기 상품의 상품 정보를 생성하는 단계;
상기 상품 정보를 상기 타겟 쇼핑몰 서버에 전송하여, 상기 상품을 등록하는 단계; 및
상기 상품의 상품 속성 정보 및 구매자 활동 정보를 이용하여 설정된 업데이트 주기에 상기 상품 정보를 업데이트하는 단계;를 포함하고,
상기 표준 등록 템플릿은,
필수 상품 구성 데이터 및 옵션 상품 구성 데이터로 구성되고,
상기 상품 정보를 생성하는 단계는,
인공 신경망 모델인 상품 데이터 추정 모델을 이용하여, 상기 상품 정보의 상기 필수 상품 구성 데이터를 생성하고,
상기 상품 정보를 생성하는 단계 이전 또는 이후에,
자신의 상품 정보를 고유하게 등록받고자 하는 판매자의 사용자 단말로부터 판매자 어드레스, 원작 상품 정보 및 원작 상품 정보에 대응하는 최대 사용 허가 기간을 포함하는 등록 요청을 수신하는 단계;
수신된 상기 등록 요청에 따른 응답으로, 상기 원작 상품 정보에 대응하는 고유한 토큰 식별 기호가 공통적으로 할당되고, 상기 최대 사용 허가 기간을 미리 설정된 기간으로 나눈 수에 해당하는 복수의 대체 불가 토큰들을 블록체인 상에 생성하는 단계;
상기 원작 상품 정보 및 상기 원작 상품 정보에 대응하는 메타 데이터를 내부 또는 외부의 저장소에 암호화하여 저장하는 단계;
저장된 메타 데이터에 접근 가능한 해쉬값(Hash)을 생성하는 단계;
생성된 해쉬값과 생성된 상기 대체 불가 토큰들에 할당된 상기 토큰 식별 기호를 서로 매칭하여 상기 블록체인에 저장하는 단계; 및
상기 원작 상품 정보를 사용하길 원하는 제1 판매자의 사용자 단말로부터 수신된 사용 허가 요청에 기초하여 상기 원작 상품 정보에 대응하는 상기 대체 불가 토큰들 중 적어도 일부의 대체 불가 토큰들에 대응하는 소유주 어드레스들을 적어도 하나의 제2 판매자에서 상기 제1 판매자로 변경하는 단계;를 포함하되,
상기 적어도 일부의 대체 불가 토큰들에 대응하는 소유주 어드레스들을 상기 제1 판매자로 변경하는 단계는,
상기 적어도 일부의 대체 불가 토큰들과 동일한 토큰 식별 기호가 부여된 대체 불가 토큰들의 전체 수량과 상기 적어도 일부의 대체 불가 토큰들의 수량이 서로 동일하지 않은 경우, 상기 적어도 일부의 대체 불가 토큰들의 개수에 상응하는 사용 허가 기간 경과시, 상기 적어도 일부의 대체 불가 토큰들에 대응하는 소유주 어드레스들을 상기 적어도 하나의 제2 판매자로 자동 복원하는 단계를 더 포함하rh고,
상기 상품 데이터 추정 모델은,
적어도 하나의 필수 상품 구성 데이터가 결여된 제1 상품 정보를 입력받고, 필수 상품 구성 데이터를 모두 갖는 제2 상품 정보를 생성하는, 상품 정보 추정 모델을 이용한 글로벌 이커머스 통합 관리 방법 및 시스템.
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| KR102523264B1 (ko) * | 2022-12-23 | 2023-04-18 | 김태원 | 음원 앨범에 수록된 qr 인식을 통한 음원 콘텐츠의 nft 발행 및 거래 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Families Citing this family (1)
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190123048A (ko) * | 2018-04-23 | 2019-10-31 | (주)오너클랜 | 자동번역을 이용한 소스 쇼핑몰로부터 타겟 쇼핑몰로의 상품 간편등록 서비스 제공 방법 |
| KR20200041173A (ko) * | 2018-10-11 | 2020-04-21 | 더글로벌트레이딩 주식회사 | 다수의 오픈 마켓에의 상품 정보 일괄 등록 시스템 및 등록 방법 |
-
2022
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190123048A (ko) * | 2018-04-23 | 2019-10-31 | (주)오너클랜 | 자동번역을 이용한 소스 쇼핑몰로부터 타겟 쇼핑몰로의 상품 간편등록 서비스 제공 방법 |
| KR20200041173A (ko) * | 2018-10-11 | 2020-04-21 | 더글로벌트레이딩 주식회사 | 다수의 오픈 마켓에의 상품 정보 일괄 등록 시스템 및 등록 방법 |
Cited By (1)
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| KR102523264B1 (ko) * | 2022-12-23 | 2023-04-18 | 김태원 | 음원 앨범에 수록된 qr 인식을 통한 음원 콘텐츠의 nft 발행 및 거래 서비스를 제공하기 위한 방법 |
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