KR20240012260A - 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 - Google Patents
인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20240012260A KR20240012260A KR1020220156167A KR20220156167A KR20240012260A KR 20240012260 A KR20240012260 A KR 20240012260A KR 1020220156167 A KR1020220156167 A KR 1020220156167A KR 20220156167 A KR20220156167 A KR 20220156167A KR 20240012260 A KR20240012260 A KR 20240012260A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- celebrity
- casting
- schedule
- information
- cost
- Prior art date
Links
- 238000005266 casting Methods 0.000 title claims abstract description 207
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/105—Human resources
- G06Q10/1053—Employment or hiring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
- G06Q10/1093—Calendar-based scheduling for persons or groups
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0281—Customer communication at a business location, e.g. providing product or service information, consulting
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 개시의 몇몇 실시예에 따른, 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버에 의해 수행되는 캐스팅(casting) 서비스를 제공하기 위한 방법이 개시된다. 상기 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법은, 사용자의 사용자 단말로부터 상기 캐스팅 서비스를 이용하기 위한 로그인 정보를 수신함에 따라, 적어도 하나의 유명인과 관련된 유명인 정보를 제 1 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 상기 사용자 단말로부터 상기 적어도 하나의 유명인 중 제 1 유명인을 선택하는 제 1 신호를 수신한 경우, 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정을 입력 받기 위해 제 2 인터페이스를 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계; 상기 제 1 캐스팅 비용이 결정된 경우, 제 3 인터페이스를 통해 상기 제 1 캐스팅 비용을 포함하는 상기 제 1 유명인과 관련된 상세 정보를 전송하는 단계; 및 상기 사용자 단말로부터 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 2 신호를 수신한 경우, 상기 사용자 및 상기 제 1 유명인을 매칭하기 위한 매칭 정보를 상기 사용자 단말에 전송하고, 그리고 상기 제 1 유명인과 관련된 유명인 단말에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 개시는 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법에 관한 것으로, 구체적으로 사용자가 유명인을 캐스팅할 수 있도록 하는 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법에 관한 것이다.
최근에는 유명인들의 행사에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 대중들에게 가장 유명한 유명인은 예를 들어, 연예인, 가수, 연기자 또는 영화배우 등일 수 있다. 또는 교수, 강사, 인터넷 방송인, 운동 선수, 화가, 종교인 등도 자신과 관련된 분야에 있어서는 유명인일 수 있다.
사람들은 이와 같은 유명인들을 캐스팅(또는 섭외)하여, 경제적 효과를 기대할 수 있다. 예를 들어, 광고주의 경우 유명 연예인을 캐스팅하여 광고 모델로서 활용함으로써, 경제적 효과를 기대할 수 있다. 직접적인 경제적 효과를 기대하기 어려울지언정 대학가에서도 축제 기간에는 유명 가수들을 캐스팅하곤 한다.
그러나, 이와 같은 유명인들을 섭외하기 위한 비용은 대중에게는 물론 관계자들에게도 쉽게 공개되지 않는 실정이다. 관계자들은 유명인을 섭외하기 위하여, 유명인의 소속사에 연락을 취하거나 또는 유명인의 매니저에게 연락을 취한다. 그리고, 관계자는 소속사로부터 해당 유명인을 캐스팅하기 위한 대략적인 캐스팅 비용을 전달받을 수 있다.
그러나, 관계자는 전달받은 캐스팅 비용이 적당한지 또는 과도하게 청구되었는지를 확인하기 어려울 수 있다. 이에 따라, 관계자는 해당 유명인을 캐스팅할지 또는 캐스팅하지 않을지를 쉽게 결정하지 못할 수 있다. 나아가, 관계자는 해당 유명인의 스케쥴을 확인할 방법도 존재하기 않기 때문에, 해당 유명인을 캐스팅하기가 더욱 쉽지 않을 수 있다.
본 개시는 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로, 사용자가 유명인을 캐스팅할 수 있도록 하는 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법을 제공하고자 한다.
본 개시의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라, 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버에 의해 수행되는 캐스팅(casting) 서비스를 제공하기 위한 방법이 개시된다. 상기 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법은, 사용자의 사용자 단말로부터 상기 캐스팅 서비스를 이용하기 위한 로그인 정보를 수신함에 따라, 적어도 하나의 유명인과 관련된 유명인 정보를 제 1 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 상기 사용자 단말로부터 상기 적어도 하나의 유명인 중 제 1 유명인을 선택하는 제 1 신호를 수신한 경우, 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정을 입력 받기 위해 제 2 인터페이스를 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계; 상기 제 1 캐스팅 비용이 결정된 경우, 제 3 인터페이스를 통해 상기 제 1 캐스팅 비용을 포함하는 상기 제 1 유명인과 관련된 상세 정보를 전송하는 단계; 및 상기 사용자 단말로부터 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 2 신호를 수신한 경우, 상기 사용자 및 상기 제 1 유명인을 매칭하기 위한 매칭 정보를 상기 사용자 단말에 전송하고, 그리고 상기 제 1 유명인과 관련된 유명인 단말에 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 상세 정보는, 상기 제 1 유명인의 인기도를 나타내는 인기 지수, 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 상기 제 1 캐스팅 비용 및 상기 제 1 유명인의 프로필 정보를 포함하고, 상기 인기 지수는, 상기 사용자 외 다른 사용자들이 상기 캐스팅 서비스를 통해 상기 제 1 유명인을 캐스팅한 횟수에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계는, 상기 제 1 일정 및 상기 스케쥴 정보에 기초하여, 상기 제 1 일정에 상기 제 1 유명인의 캐스팅이 가능한지 여부를 결정하는 단계; 상기 제 1 유명인의 캐스팅이 가능하다고 결정된 경우, 상기 제 1 일정이 사전 저장된 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 제 1 일정이 상기 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는 경우, 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 1 가중치를 부가하는 방식으로 상기 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 2 인터페이스는, 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 지역을 입력 받는 지역 인디케이터를 포함하고, 상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계는, 상기 제 1 일정, 상기 스케쥴 정보 및 상기 제 1 지역에 기초하여 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 1 일정, 상기 스케쥴 정보 및 상기 제 1 지역에 기초하여 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계는, 상기 제 1 지역이 사전 저장된 적어도 하나의 제 2 지역에 속하는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 제 1 지역이 상기 적어도 하나의 제 2 지역에 속하는 경우, 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 2 가중치를 부가하는 방식으로 상기 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 매칭 정보에 기초하여, 스마트 컨트랙트(smart contract)를 생성하는 단계; 및 상기 스마트 컨트랙트 또는 상기 스마트 컨트랙트를 포함하는 제 1 트랜잭션을 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드로 전송함으로써, 복수의 노드가 합의 알고리즘을 통해 상기 스마트 컨트랙트 또는 상기 제 1 트랜잭션을 블록에 기록하도록 야기하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 기술적 해결 수단은 이상에서 언급한 해결 수단들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 해결 수단들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따른, 유명인들을 캐스팅하기 위한 정보가 투명하게 공개되는 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법을 제공할 수 있도록 한다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다. 다른 예시들에서, 공지의 구조들 및 장치들이 하나 이상의 양상들의 기재를 용이하게 하기 위해 블록도 형태로 도시된다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법을 수행하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 서버가 캐스팅 서비스를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 서버가 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 단말에 디스플레이되는 로그인 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 매칭 정보의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법을 수행하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 서버가 캐스팅 서비스를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 서버가 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 단말에 디스플레이되는 로그인 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 매칭 정보의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제 1, 제 2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 개시에서, 서버는 사용자가 유명인을 캐스팅(casting)할 수 있도록 하는 캐스팅 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 캐스팅한다는 의미는 섭외한다는 의미로도 이해될 수 있다. 유명인은 예를 들어, 연예인일 수 있으며, 사용자는 유명인을 캐스팅하고자 하는 사람일 수 있다. 구체적으로, 서버는 사용자의 사용자 단말로부터 캐스팅 서비스를 이용하기 위한 로그인 정보를 수신할 수 있다. 로그인 정보가 수신됨에 따라, 서버는 적어도 하나의 유명인과 관련된 유명인 정보를 사용자 단말에 전달할 수 있다. 여기서, 유명인 정보는 유명인의 인기를 나타내는 인기 지수, 유명인을 캐스팅하기 위한 캐스팅 비용 및 유명인의 프로필 정보 등을 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 단말에 디스플레이되는 유명인 정보를 통해 자신이 원하는 유명인을 캐스팅할 수 있다. 이하, 도 1 내지 도 6을 통해 본 개시에 따른 캐스팅 방법에 대해 설명한다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법을 수행하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다.
도 1을 참조하면, 서버(100)는 제어부(110), 저장부(120) 및 통신부(130) 를 포함할 수 있다. 다만, 상술한 구성 요소들은 서버(100)를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 서버(100)는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
서버(100)는 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 디바이스 또는 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다.
서버(100)는 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.
제어부(110)는 통상적으로 서버(100)의 전반적인 동작을 처리할 수 있다. 제어부(110)는 서버(100)의 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 저장부(120)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
제어부(110)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 중앙 처리 장치(CPU: Central Processing Unit), 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU: General Purpose Graphics Processing Unit), 텐서 처리 장치(TPU: Tensor Processing Unit) 등의 데이터 분석을 위한 프로세서를 포함할 수 있다.
본 개시에서, 제어부(110)는 사용자가 유명인을 캐스팅하고자 하는 제 1 일정 및 유명인의 스케쥴 정보에 기초하여 캐스팅 비용을 결정할 수 있다.
구체적으로, 제어부(110)는 통신부(130)를 통해 사용자 단말(200)로부터 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정을 수신할 수 있다. 여기서, 제 1 일정은 날짜 또는 시간 등을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제 1 일정은 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시와 같은 날짜 및 시간을 나타낼 수 있다. 제어부(110)는 상기 유명인과 관련된 스케쥴 정보에 기초하여, 제 1 일정에 유명인을 캐스팅할 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 스케쥴 정보는 상기 유명인과 관련된 데이터베이스 또는 저장부(120)에 사전 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 스케쥴 정보에 기초하여 상기 유명인이 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시에 다른 스케쥴이 존재하지 않는다고 결정된 경우, 제어부(110)는 제 1 일정에 상기 유명인을 캐스팅할 수 있다고 결정할 수 있다. 제 1 일정에 상기 유명인의 캐스팅이 가능함에 따라, 제어부(110)는 상기 유명인을 캐스팅하기 위한 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 이하, 제어부(110)가 캐스팅 비용을 결정하는 방법의 일례는 도 2 및 도 3을 통해 설명한다.
저장부(120)는 메모리 및/또는 영구저장매체를 포함할 수 있다. 메모리는 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(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), 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.
통신부(130)는 서버(100)와 통신 시스템 사이, 서버(100)와 사용자 단말(200) 사이, 서버(100)와 유명인 단말(300) 사이, 또는 서버(100)와 네트워크(400) 사이의 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
사용자 단말(200)은 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 사용자가 소유하고 있는 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc) 등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다. 또는 사용자 단말(200)은 마이크로프로세서, 디지털 프로세서, 디바이스 제어기 및 사용자 단말 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다.
본 개시에서, 사용자 단말(200)은 유명인을 캐스팅하고자 하는 사용자와 관련된 단말일 수 있다.
유명인 단말(300)은 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다. 예를 들어, 유명인 단말(300)은 사용자가 소유하고 있는 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc) 등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다. 또는 유명인 단말(300)은 마이크로프로세서, 디지털 프로세서, 디바이스 제어기 및 사용자 단말 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다.
본 개시에서, 유명인 단말(300)은 유명인, 유명인의 관계자 또는 유명인의 소속사와 관련된 단말일 수 있다.
네트워크(400)는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network)등의 폐쇄형 네트워크 또는 인터넷(Internet)과 같은 개방형 네트워크일 수 있다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미한다.
이하에서는 서버(100)가 캐스팅 서비스를 제공하는 구체적인 방법에 대해 설명한다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 서버가 캐스팅 서비스를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 서버(100)의 제어부(110)는 사용자의 사용자 단말(200)로부터 캐스팅 서비스를 이용하기 위한 로그인 정보를 수신함에 따라, 적어도 하나의 유명인과 관련된 유명인 정보를 제 1 인터페이스를 통해 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다(S110).
사용자 단말(200)에 전송되는 제 1 인터페이스는 적어도 하나의 인디케이터(indicator)를 포함할 수 있다. 여기서, 인디케이터는 사용자에게 제공되는 정보로서, 인디케이터가 디스플레이되는 영역은 사용자의 터치 입력에 기초하여 기 설정된 동작이 수행될 수 있다.
예를 들어, 제 1 인터페이스는 적어도 하나의 유명인을 검색하기 위한 입력을 수신하는 검색 인디케이터를 포함할 수 있다. 사용자는 검색 인디케이터를 통해 자신이 원하는 유명인을 검색할 수 있다. 제 1 인터페이스는 적어도 하나의 추천 유명인과 관련된 추천 정보를 제공하는 추천 인디케이터를 포함할 수 있다. 제 1 인터페이스는 적어도 하나의 유명인과 관련된 순위 정보를 제공하는 순위 인디케이터를 포함할 수 있다. 추천 정보 또는 순위 정보는 적어도 하나의 유명인의 인기 지수에 기초하여 결정될 수 있다. 여기서, 인기 지수는 유명인의 인기도를 나타내는 값일 수 있다. 인기 지수는 사용자 외 다른 사용자들이 캐스팅 서비스를 통해 유명인을 캐스팅한 횟수 등에 기초하여 결정될 수 있다. 캐스팅한 횟수가 많은 유명인 일수록 추천 정보에 배치될 확률이 증가될 수 있다. 또는 캐스팅한 횟수가 많은 유명인 일수록 순위 정보에서 상단에 배치될 확률이 증가될 수 있다.
제어부(110)는 사용자 단말(200)로부터 적어도 하나의 유명인 중 제 1 유명인을 선택하는 제 1 신호를 수신한 경우, 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정을 입력 받기 위해 제 2 인터페이스를 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다(S120). 제 1 일정은 사용자가 제 1 유명인을 캐스팅하고자 하는 날짜 및 시간일 수 있다. 예를 들어, 제 1 일정은 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시와 같이 날짜 및 시간을 나타낼 수 있다. 사용자는 사용자 단말(200)에 디스플레이되는 제 2 인터페이스를 통해 제 1 일정을 입력할 수 있다.
제어부(110)는 제 1 일정 및 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다(S130). 여기서, 스케쥴 정보는 제 1 유명인과 관련된 데이터베이스 또는 저장부(120)에 사전 저장되어 있는 정보일 수 있다. 스케쥴 정보는 제 1 유명인의 일정에 대한 정보를 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(110)는 제 1 일정 및 스케쥴 정보에 기초하여, 제 1 일정에 제 1 유명인의 캐스팅이 가능한지 여부를 결정할 수 있다. 제 1 유명인의 캐스팅이 가능하다고 결정된 경우, 제어부(110)는 제 1 유명인과 관련된 사전 결정된 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 제어부(110)는 사전 결정된 캐스팅 비용을 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용으로 결정할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 사전 결정된 캐스팅 비용은 제 1 유명인의 인기도를 나타내는 인기 지수에 기초하여 사전 결정될 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 제 1 유명인의 인기 지수가 높을수록 캐스팅 비용이 증가되는 방식으로 제 1 유명인의 캐스팅 비용을 사전 결정할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제 1 캐스팅 비용은 제 1 일정에 기초하여, 제 1 가중치가 부가되는 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 일정이 수신된 경우, 제어부(110)는 제 1 일정이 사전 저장된 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는지 여부를 결정할 수 있다. 적어도 하나의 제 1 기간은 성수기와 같이 유명인들에 대한 수요가 많은 기간일 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 제 1 기간은 여름 휴가 시즌, 대학교 축제 시즌 또는 연말 시즌 등과 관련될 수 있다. 일례로, 적어도 하나의 제 1 기간은 매년 7월 넷째 주 월요일부터 8월 첫째 주 일요일 까지를 나타내는 기간일 수 있다. 다른 일례로, 적어도 하나의 제 1 기간은 매년 12월 셋째 주 월요일부터 12월 마지막 날짜 까지를 나타내는 기간일 수 있다. 상술한 예시는 설명의 이해를 돕기 위한 예시일 뿐 적어도 하나의 제 1 기간이 이에 한정되는 것은 아니다. 제어부(110)는 제 1 일정이 적어도 하나의 제 1 기간에 속한다고 결정된 경우, 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 1 가중치를 부가하여 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 이하, 본 개시에 따른 제어부(110)가 제 1 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 방법의 일례는 도 3을 통해 설명한다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제어부(110)는 제 1 일정 및 스케쥴 정보를 이용하는 제 1 가격 책정 알고리즘을 통해, 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수도 있다. 여기서, 제 1 가격 책정 알고리즘은 실시예에 따라 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 기반으로 한 것일 수 있고, 구체적으로는 신경망 모델일 수도 있다. 일례로, 제어부(110)는 일정 및 유명인의 스케쥴 정보에 기초하여 유명인을 캐스팅하기 위한 캐스팅 비용을 결정하도록 학습된 제 1 신경망 모델(또는 제 1 인공지능 모델)을 통해 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 제 1 신경망 모델은 CNN(Convolutional Neural Networks), ANN(Artificial Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 네트워크 모델일 수 있다. 제 1 신경망 모델은 제 1 일정 및 스케쥴 정보가 입력되는 경우, 캐스팅 비용을 출력하는 모델일 수 있다. 이하, 신경망 모델을 이용하여 객체를 인식하는 방법은 종래의 기술들이 이용될 수 있는 바 자세한 설명은 생략한다.
제 1 캐스팅 비용이 결정된 경우, 제어부(110)는 제 3 인터페이스를 통해 제 1 캐스팅 비용을 포함하는 제 1 유명인과 관련된 상세 정보를 전송할 수 있다(S140).
상세 정보는 인기 지수, 제 1 캐스팅 비용 및 프로필 정보를 포함할 수 있다. 인기 지수는 제 1 유명인의 인기도를 나타내는 값일 수 있다. 인기 지수는 사용자 외 다른 사용자들이 캐스팅 서비스를 통해 제 1 유명인을 캐스팅한 횟수 등에 기초하여 결정될 수 있다. 제 1 캐스팅 비용은 제 1 유명인을 캐스팅하기 위해 소요되는 비용일 수 있다. 프로필 정보는 제 1 유명인의 프로필(profile)을 나타내기 위한 정보일 수 있다. 프로필 정보는 제 1 유명인의 이름, 생일, 소개, 성별, 나이, 직업 또는 수상 내역 등을 포함할 수 있다.
사용자는 사용자 단말(200)에 제 3 인터페이스를 통해 디스플레이되는 제 1 유명인의 상세 정보를 확인할 수 있다.
본 개시에서 제 3 인터페이스는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 입력을 수신하는 캐스팅 인디케이터를 포함할 수 있다. 사용자는 캐스팅 인디케이터를 선택함으로써, 제 1 유명인을 캐스팅할 수 있다. 실시예에 따라, 제 3 인터페이스에 포함된 캐스팅 인디케이터를 선택하는 입력이 수신된 경우, 사용자 단말(200)은 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 2 신호를 서버(100)로 전송할 수 있다.
제어부(110)는 사용자 단말(200)로부터 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 2 신호를 수신한 경우, 사용자 및 제 1 유명인을 매칭하기 위한 매칭 정보를 사용자 단말(200)에 전송하고, 그리고 제 1 유명인과 관련된 유명인 단말(300)에 전달할 수 있다(S150). 여기서, 매칭 정보는 사용자 및 제 1 유명인을 매칭하기 위한 정보일 수 있다. 매칭 정보는 사용자가 제 1 유명인을 캐스팅하는 조건 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또는 사용자의 관점에서 본다면, 매칭 정보는 자신이 제 1 유명인을 캐스팅한 내역이 올바르게 되었는지를 확인하기 위한 정보일 수 있다. 또는 제 1 유명인의 관점에서 본다면, 매칭 정보는 자신이 수행해야 하는 행사의 계약 조건을 확인하기 위한 정보일 수 있다.
일례로, 매칭 정보는 사용자와 관련된 사용자 정보, 행사 장소와 관련된 장소 정보, 제 1 유명인이 수행해야 하는 조건을 나타내는 조건 정보, 관객과 관련된 관객 정보 캐스팅 비용을 입금하기 위한 계좌 정보 등을 포함할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 유명인 단말(300)은 매칭 정보가 수신된 경우, 매칭 정보를 디스플레이할 수 있다. 제 1 유명인 또는 제 1 유명인의 관계자는 매칭 정보를 확인한 후 사용자의 캐스팅을 수용할지 여부를 결정할 수 있다. 사용자의 캐스팅을 수용하기로 결정된 경우, 제 1 유명인 또는 관계자는 유명인 단말(300)을 통해 수용을 확인하기 위한 신호를 서버(100)로 전송할 수 있다. 수용을 확인하기 위한 신호가 수신된 경우, 서버(100)는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 캐스팅 비용의 입금을 요청하는 신호를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 사용자는 캐스팅 비용을 입금함으로써, 제 1 유명인을 캐스팅할 수 있다.
본 개시의 다른 몇몇 실시예에 따르면, 사용자는 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여, 제 1 유명인을 캐스팅하기로 결정했을 수 있다. 이에 따라, 전술한 단계들을 통해 매칭 정보가 생성되는 경우, 제 1 유명인 또는 관계자는 스케쥴이 존재하지 않는 일정에 대한 캐스팅의 내용에 대해서는 사전 동의한 것으로 간주될 수 있다. 따라서, 사용자가 사용자 단말(200)에 전송된 매칭 정보에 기초하여 캐스팅 비용을 입금하는 경우, 제 1 유명인에 대한 캐스팅이 확정될 수 있다. 이 경우, 유명인 단말(300)에 전송되는 매칭 정보는 캐스팅을 확정하는 정보일 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제어부(110)는 매칭 정보에 기초하여 스마트 컨트랙트(smart contract)를 생성할 수 있다. 여기서, 스마트 컨트랙트는 매칭 정보에 포함된 내용에 대응하는 액션(action)을 수행하기 위한 디지털 언어로 작성되고 임의의 컴퓨팅 장치에서 실행될 수 있다. 스마트 컨트랙트에 포함된 코드 및 함수 중 적어도 하나가 실행되는 경우, 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 임의의 형태의 동작이 수행될 수 있다. 스마트 컨트랙트는 새로운 스마트 컨트랙트를 생성하는 방식, 특정 스마트 컨트랙트상의 함수를 실행하는 방식, 또는 블록체인 네트워크에서 동작가능한 토큰을 전송하는 방식 중 적어도 하나에 의해 실행될 수 있다. 또한, 스마트 컨트랙트는 외부 소유 어카운트에 의해서 발생한 트랜잭션이나 다른 컨트랙트에 의해서 실행될 수 있다. 일례로, 본 개시에 따른 스마트 컨트랙트는 유명인 단말(300)로부터 캐스팅을 수용하기로 결정한 신호가 수신된 경우, 사용자 단말(200)에 캐스팅 비용의 입금을 요청하는 신호를 전송하는 방식으로 동작될 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 캐스팅 비용을 입금했다는 신호가 수신되는 경우, 스마트 컨트랙트는 사용자의 제 1 유명인에 대한 캐스팅을 확정할 수 있다. 또한, 스마트 컨트랙트가 생성된 경우, 제어부(110)는 통신부(130)를 통해 스마트 컨트랙트 또는 스마트 컨트랙트를 포함하는 제 1 트랜잭션을 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드로 전송함으로써, 복수의 노드가 합의 알고리즘을 통해 스마트 컨트랙트 또는 제 1 트랜잭션을 블록에 기록하도록 야기할 수 있다. 스마트 컨트랙트가 블록체인 네트워크에 기록되는 경우 스마트 컨트랙트가 위조 또는 변조되는 것이 사실상 불가능하다. 따라서, 악의적인 사용자 또는 유명인이 자신의 단말을 통해 매칭 정보 및 스마트 컨트랙트 중 적어도 하나를 해킹 및 수정하는 것을 방지할 수 있다.
상술한 구성에 따르면, 서버(100)는 사용자에게 캐스팅 서비스를 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(200)을 통해 자신이 캐스팅하고자 하는 제 1 유명인과 관련된 정보들을 확인할 수 있다. 사용자는 제 1 유명인을 캐스팅하기로 결정한 경우, 사용자 단말(200)을 통해 제 1 유명인을 캐스팅할 수 있다. 종래에는 유명인들의 캐스팅 비용을 확인하려면 유명인 또는 관계자에게 직접 연락을 취해야할 수 있었다. 이에 따라, 캐스팅 과정이 번잡하였으며 또한 캐스팅 비용에 대한 신뢰도에 있어서 의구심이 존재할 수 있었다. 반면, 본 개시에 따른 서버(100)는 유명인들의 스케쥴을 확인하고, 스케쥴에 기초하여 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 결정된 캐스팅 비용을 사용자에게 전달할 수 있다. 따라서, 사용자는 편리하게 유명인을 캐스팅할 수 있을 뿐만 아니라, 캐스팅 비용에 대한 신뢰도가 상승할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 서버(100)는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정함에 있어서, 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정에 따라 가중치를 부가할 수 있다. 이하, 도 3을 통해 본 개시에 따른 서버(100)가 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 방법의 일례를 설명한다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 서버가 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 서버(100)의 제어부(110)는 제 1 일정 및 스케쥴 정보에 기초하여, 제 1 일정에 제 1 유명인의 캐스팅이 가능한지 여부를 결정할 수 있다(S131).
예를 들어, 제 1 일정은 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시와 같은 날짜 및 시간을 나타낼 수 있다. 제어부(110)는 제 1 유명인과 관련된 스케쥴 정보에 기초하여, 제 1 일정에 제 1 유명인을 캐스팅할 수 있는지 여부를 결정할 수 있다. 스케쥴 정보는 제 1 유명인과 관련된 데이터베이스 또는 저장부(120)에 사전 저장되어 있을 수 있다. 스케쥴 정보에 기초하여 제 1 유명인이 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시에 다른 스케쥴이 존재하지 않는다고 결정된 경우, 제어부(110)는 제 1 일정에 유명인을 캐스팅할 수 있다고 결정할 수 있다. 스케쥴 정보에 기초하여 제 1 유명인이 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시에 다른 스케쥴이 존재한다고 결정된 경우, 제어부(110)는 제 1 일정에 유명인을 캐스팅할 수 없다고 결정할 수 있다. 이 경우, 제어부(110)는 제 1 일정에 유명인을 캐스팅할 수 없다는 정보를 생성하고, 통신부(130)를 통해 사용자 단말(200)에 전송할 수도 있다.
제어부(110)는 제 1 유명인의 캐스팅이 가능하다고 결정된 경우, 제 1 일정이 사전 저장된 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는지 여부를 결정할 수 있다(S132). 여기서, 적어도 하나의 제 1 기간은 성수기와 같이 유명인들에 대한 수요가 많은 기간일 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 제 1 기간은 여름 휴가 시즌, 대학교 축제 시즌 또는 연말 시즌 등과 관련될 수 있다. 일례로, 적어도 하나의 제 1 기간은 매년 7월 넷째 주 월요일부터 8월 첫째 주 일요일 까지를 나타내는 기간일 수 있다. 다른 일례로, 적어도 하나의 제 1 기간은 매년 12월 셋째 주 월요일부터 12월 마지막 날짜 까지를 나타내는 기간일 수 있다. 상술한 예시는 설명의 이해를 돕기 위한 예시일 뿐 적어도 하나의 제 1 기간이 이에 한정되는 것은 아니다.
제어부(110)는 제 1 일정이 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는 경우, 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 1 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다(S133). 여기서, 제 1 가중치와 관련된 값 또는 비율 등은 저장부(120)에 사전 저장되어 있을 수 있다.
실시예에 따라, 사전 결정된 캐스팅 비용은 제 1 유명인의 인기도를 나타내는 인기 지수에 기초하여 사전 결정될 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 제 1 유명인의 인기 지수가 높을수록 캐스팅 비용이 증가되는 방식으로 제 1 유명인의 캐스팅 비용을 사전 결정할 수 있다. 제어부(110)는 이와 같이 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 1 가중치를 부가하여 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다.
제 1 가중치가 부가되는 경우, 제 1 캐스팅 비용은 사전 결정된 캐스팅 비용에 비하여 비용이 상승될 수 있다. 다시 말해, 제어부(110)는 성수기와 같은 적어도 하나의 제 1 기간에는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 비용을 증가시키는 방식으로, 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제어부(110)는 제 1 일정 및 스케쥴 정보에 기초하여 제 1 유명인의 캐스팅이 가능하다고 결정된 경우, 제 1 일정을 포함하는 제 2 기간을 결정할 수 있다. 제 2 기간은 제 1 일정을 포함하고, 제 1 일정과 근접한 날짜 또는 시간일 수 있다. 예를 들어, 제 1 일정은 KST 2022년 01월 05일과 같은 날짜를 나타낼 수 있다. KST 2022년 01월 05일은 수요일일 수 있다. 제어부(110)는 제 1 일정이 포함된 일주일을 제 2 기간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 KST 2022년 01월 03일 월요일부터 KST 2022년 01월 09일 일요일까지는 제 2 기간으로 결정할 수 있다. 제어부(110)는 스케쥴 정보에 기초하여, 제 2 기간 내에 존재하는 제 1 유명인의 적어도 하나의 스케쥴을 결정할 수 있다. 제어부(110)는 적어도 하나의 스케쥴이 사전 결정된 개수 이상인 경우, 제 3 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 KST 2022년 01월 03일 월요일부터 KST 2022년 01월 09일 일요일까지의 제 2 기간 동안 제 1 유명인의 스케쥴이 5개라고 결정할 수 있다. 제어부(110)는 사전 결정된 개수가 4개라고 결정할 수 있다. 이 경우, 제어부(110)는 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 3 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 이에 따라, 성수기와 같은 적어도 하나의 제 1 기간과는 관계없이, 제 1 유명인이 바쁜 경우에는 추가적인 캐스팅 비용이 발생될 수 있다. 따라서, 제 1 유명인은 자신의 스케쥴이 많은 경우에는 추가적인 비용으로 캐스팅될 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(110)는 제 1 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용에 제 3 가중치를 부가하여 제 1 캐스팅 비용을 업데이트 할 수도 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제 2 일정은 시간 단위로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 제 1 일정은 KST 2022년 01월 05일 13:00시부터 18:00시와 같은 날짜 및 시간을 나타낼 수 있다. 제어부(110)는 제 1 일정이 포함된 시간 기간을 제 2 기간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 KST 2022년 01월 05일 07:00시부터 22:00시까지를 제 2 기간으로 결정할 수 있다. 제어부(110)는 스케쥴 정보에 기초하여, 제 2 기간 내에 존재하는 제 1 유명인의 적어도 하나의 스케쥴을 결정할 수 있다. 제어부(110)는 적어도 하나의 스케쥴이 사전 결정된 개수 이상인 경우, 제 3 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 KST 2022년 01월 05일 07:00시부터 22:00시까지의 제 2 기간 동안 제 1 유명인의 스케쥴이 3개라고 결정할 수 있다. 제어부(110)는 사전 결정된 개수가 2개라고 결정할 수 있다. 이 경우, 제어부(110)는 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 3 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제 2 인터페이스는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 지역을 입력 받는 지역 인디케이터를 더 포함할 수 있다. 여기서, 제 2 인터페이스는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정을 입력 받기 위해 사용자 단말(200)에 전송된 인터페이스일 수 있다. 제 2 인터페이스가 지역 인디케이터를 더 포함함에 따라, 사용자는 지역 인디케이터를 통해 제 1 유명인을 캐스팅하고자 하는 제 1 지역을 입력할 수 있다. 제 1 지역이 입력된 경우, 사용자 단말(200)은 제 1 지역을 포함하는 지역 정보 또는 신호를 서버(100)로 전송할 수 있다. 제어부(110)는 통신부(130)를 통해 제 1 지역이 수신된 경우, 제 1 일정, 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보 및 제 1 지역에 기초하여 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다.
일례로, 제어부(110)는 제 1 지역이 사전 저장된 적어도 하나의 제 2 지역에 속하는지 여부를 결정할 수 있다. 사전 저장된 적어도 하나의 제 2 지역은 예를 들어, 오지, 산간 또는 섬 등일 수 있다. 제 1 지역이 적어도 하나의 제 2 지역에 속하는 경우, 제어부(110)는 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 2 가중치를 부가하는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(110)는 제 1 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용에 제 2 가중치를 부가하여 제 1 캐스팅 비용을 업데이트할 수도 있다. 제어부(110)는 제 1 가중치 및 제 3 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용에 제 2 가중치를 부가하여 제 1 캐스팅 비용을 업데이트할 수도 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제어부(110)는 제 1 지역이 수신된 경우, 제 1 지역 및 제 1 유명인이 거주하는 지역 사이의 거리를 결정할 수도 있다. 제어부(110)는 거리가 증가될 경우, 제 1 캐스팅 비용을 증가시키는 방식으로 제 1 캐스팅 비용을 업데이트할 수도 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제 1 지역이 수신된 경우, 제어부(110)는 제 1 일정, 제 1 지역 및 제 1 유명인의 스케쥴 정보에 기초하여, 제 1 일정에 제 1 유명인의 캐스팅이 가능한지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 유명인은 제 1 일정을 수행하기 이전에 제 1 스케쥴의 참여를 위해서 서울에 있을 수 있다. 제 1 일정은 제 1 스케쥴이 끝난 시간으로부터 30분 내에 부산에서 수행되는 일정일 수 있다. 이와 같은 경우, 제어부(110)는 제 1 일정에 제 1 유명인의 캐스팅이 불가능하다고 결정할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 제어부(110)는 제 1 일정, 스케쥴 정보 및 적어도 하나의 가중치를 이용하는 제 2 가격 책정 알고리즘을 통해, 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수도 있다. 여기서, 제 2 가격 책정 알고리즘은 실시예에 따라 인공지능을 기반으로 한 것일 수 있고, 구체적으로는 신경망 모델일 수도 있다. 일례로, 제어부(110)는 일정, 유명인의 스케쥴 정보 및 적어도 하나의 가중치 정보에 기초하여 유명인을 캐스팅하기 위한 캐스팅 비용을 결정하도록 학습된 제 2 신경망 모델(또는 제 2 인공지능 모델)을 통해 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 제 2 신경망 모델은 CNN(Convolutional Neural Networks), ANN(Artificial Neural Network), DNN(Deep Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 네트워크 모델일 수 있다. 제 2 신경망 모델은 제 1 일정, 스케쥴 정보 및 적어도 하나의 가중치가 입력되는 경우, 캐스팅 비용을 출력하는 모델일 수 있다. 실시예에 따라, 제 2 신경망 모델은 제 1 신경망 모델로부터 출력된 출력값을 이용하여, 캐스팅 비용을 업데이트 하는 모델일 수도 있다. 예를 들어, 제 2 신경망 모델은 제 1 신경망 모델로부터 출력된 출력값 및 적어도 하나의 가중치를 이용하여 캐스팅 비용을 업데이트하는 모델일 수 있다. 이하, 신경망 모델을 이용하여 객체를 인식하는 방법은 종래의 기술들이 이용될 수 있는 바 자세한 설명은 생략한다.
상술한 구성에 따르면, 서버(100)는 다양한 방법을 통해 가중치가 부가된 제 1 캐스팅 비용을 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 서버(100)는 제 1 유명인의 스케쥴 정보에 기초하여 가중치를 부가할 수 있다. 또는 서버(100)는 제 1 유명인을 캐스팅하고자 하는 지역에 기초하여 가중치를 부가할 수도 있다. 따라서, 제 1 유명인은 합당한 캐스팅 비용으로 캐스팅될 수 있다. 또한, 스케쥴 정보 및 지역에 따라 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용이 결정되므로, 사용자는 제 1 캐스팅 비용이 투명하고 정대하게 결정되었다고 생각할 수 있다. 이에 따라, 사용자와 제 1 유명인 간의 매칭이 성사될 확률이 증가될 수 있다.
이하에서는 서버(100)가 사용자 단말(200)에 전송하여 사용자 단말(200)에 디스플레이 되도록 야기하는 인터페이스들에 대해 설명한다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 단말에 디스플레이되는 로그인 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 4의 (a)를 참조하면, 사용자 단말(200)에 디스플레이되는 제 1 로그인 인터페이스는 사용자의 식별 정보(Identifier, ID)를 입력 받기 위한 로그인 인디케이터(211)를 포함할 수 있다. 제 1 로그인 인터페이스(210)는 사용자가 캐스팅 서비스의 회원이 아닌 경우, 회원 가입을 유도하기 위한 제 1 회원 가입 인디케이터(212)를 포함할 수 있다. 제 1 로그인 인터페이스는 캐스팅 서비스 외 다른 소셜 네트워크 서비스(Social Networking Service, SNS)를 통해 회원 가입을 유도하기 위한 제 2 회원 가입 인디케이터(213)를 더 포함할 수 있다.
도 4의 (b)를 참조하면, 사용자로부터 제 1 회원 가입 인디케이터(212)를 선택하는 입력을 수신한 경우, 사용자 단말(200)은 제 2 로그인 인터페이스를 디스플레이할 수 있다. 제 2 로그인 인터페이스는 사용자의 신원인증을 위한 제 1-1 회원 가입 인디케이터(214)를 포함할 수 있다. 본 개시에서, 서버(100)는 탈중앙화 신원인증(Decentralized Identifier, DID) 방식으로 사용자의 신원을 인증할 수 있다. 탈중앙화 신원인증은 블록체인 네트워크를 기반으로 서비스의 제공자 스스로 신원정보를 관리하고 통제할 수 있도록 하는 디지털화된 체계일 수 있다. 이하, 탈중앙화 신원인증에 대한 기술은 공지의 기술이 적용될 수 있는 바 자세한 설명은 생략한다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 (a)는 제 1 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 (b)는 제 3 인터페이스의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 5의 (a)를 참조하면, 제 1 인터페이스는 검색 인디케이터(221), 추천 인디케이터(222) 및 순위 인디케이터(223)를 포함할 수 있다.
검색 인디케이터(221) 적어도 하나의 유명인을 검색하기 위한 입력을 수신하는 인디케이터일 수 있다. 사용자는 검색 인디케이터 검색 인디케이터(221)를 통해 자신이 원하는 유명인을 검색할 수 있다. 추천 인디케이터(222) 적어도 하나의 추천 유명인과 관련된 추천 정보를 제공하는 인디케이터일 수 있다. 순위 인디케이터(223)는 적어도 하나의 유명인과 관련된 순위 정보를 제공하는 인디케이터일 수 있다.
도 5의 (b)를 참조하면, 사용자로부터 제 1 사용자를 선택하는 입력을 수신한 경우, 사용자 단말(200)은 제 3 인터페이스를 통해 제 1 유명인과 관련된 상세 정보를 디스플레이할 수 있다.
상세 정보는 인기 지수(224), 제 1 캐스팅 비용(225) 및 프로필 정보(226)를 포함할 수 있다. 프로필 정보(226)는 프로필 인디케이터를 통해 제공될 수도 있다. 이 경우, 사용자는 프로필 인디케이터를 통해 제 1 유명인과 관련된 프로필을 좀 더 상세히 확인할 수 있다.
제 3 인터페이스는 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 입력을 수신하는 캐스팅 인디케이터(227)를 포함할 수 있다. 사용자는 캐스팅 인디케이터를 선택함으로써, 제 1 유명인을 캐스팅할 수 있다.
제 3 인터페이스는 조건 인디케이터(228)를 포함할 수 있다. 조건 인디케이터(228)는 제 1 유명인이 사전 결정한 적어도 하나의 제약 조건과 관련된 조건 정보를 나타낼 수 있다.
도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 매칭 정보의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 6의 (a)를 참조하면, 사용자 단말(200)은 서버(100)로부터 매칭 정보가 수신된 경우, 제 4 인터페이스를 통해 적어도 하나의 매칭 정보(231)를 디스플레이할 수 있다. 제 4 인터페이스는 사용자로부터 비롯되어 생성된 사용자 및 적어도 하나의 유명인을 매칭하기 위한 적어도 하나의 매칭 정보(231)를 포함할 수 있다. 제 4 인터페이스는 캐스팅 단계를 나타내기 위한 심사 단계 인디케이터(232)를 포함할 수 있다. 사용자는 심사 단계 인디케이터(232)에 포함된 적어도 하나의 정보 또는 버튼을 선택함으로써, 심사 대기중인 캐스팅, 적어도 하나의 유명인의 소속에서 확인 대기중인 캐스팅 및 결재 대기 중인 캐스팅들을 확인할 수 있다.
도 6의 (b)를 참조하면, 사용자로부터 적어도 하나의 매칭 정보(231) 중 제 1 이용자와 관련된 인디케이터를 선택하는 입력을 수신한 경우, 사용자 제 1 유명인과 관련된 제 1 매칭 정보를 디스플레이할 수 있다. 실시예에 따라, 제 1 매칭 정보는 사용자와 관련된 사용자 정보, 행사 장소와 관련된 장소 정보, 제 1 유명인이 수행해야 하는 조건을 나타내는 조건 정보, 관객과 관련된 관객 정보 캐스팅 비용을 입금하기 위한 계좌 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 제 1 매칭 정보는 제 1 유명인과 관련된 유명인 단말(300)에 디스플레이될 수도 있다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
Claims (6)
- 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버에 의해 수행되는 캐스팅(casting) 서비스를 제공하기 위한 방법으로서,
사용자의 사용자 단말로부터 상기 캐스팅 서비스를 이용하기 위한 로그인 정보를 수신함에 따라, 적어도 하나의 유명인과 관련된 유명인 정보를 제 1 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 단계;
상기 사용자 단말로부터 상기 적어도 하나의 유명인 중 제 1 유명인을 선택하는 제 1 신호를 수신한 경우, 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 일정을 입력 받기 위해 제 2 인터페이스를 상기 사용자 단말에 전송하는 단계;
상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계;
상기 제 1 캐스팅 비용이 결정된 경우, 제 3 인터페이스를 통해 상기 제 1 캐스팅 비용을 포함하는 상기 제 1 유명인과 관련된 상세 정보를 전송하는 단계; 및
상기 사용자 단말로부터 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 2 신호를 수신한 경우, 상기 사용자 및 상기 제 1 유명인을 매칭하기 위한 매칭 정보를 상기 사용자 단말에 전송하고, 그리고 상기 제 1 유명인과 관련된 유명인 단말에 전송하는 단계;
를 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 상세 정보는,
상기 제 1 유명인의 인기도를 나타내는 인기 지수, 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 상기 제 1 캐스팅 비용 및 상기 제 1 유명인의 프로필 정보를 포함하고,
상기 인기 지수는,
상기 사용자 외 다른 사용자들이 상기 캐스팅 서비스를 통해 상기 제 1 유명인을 캐스팅한 횟수에 기초하여 결정되는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계는,
상기 제 1 일정 및 상기 스케쥴 정보에 기초하여, 상기 제 1 일정에 상기 제 1 유명인의 캐스팅이 가능한지 여부를 결정하는 단계;
상기 제 1 유명인의 캐스팅이 가능하다고 결정된 경우, 상기 제 1 일정이 사전 저장된 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는지 여부를 결정하는 단계; 및
상기 제 1 일정이 상기 적어도 하나의 제 1 기간에 속하는 경우, 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 1 가중치를 부가하는 방식으로 상기 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계;
를 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 인터페이스는,
상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 지역을 입력 받는 지역 인디케이터를 포함하고,
상기 제 1 일정 및 상기 제 1 유명인의 일정을 나타내는 스케쥴 정보에 기초하여 상기 제 1 유명인을 캐스팅하기 위한 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계는,
상기 제 1 일정, 상기 스케쥴 정보 및 상기 제 1 지역에 기초하여 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계;
를 포함하는,
방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 제 1 일정, 상기 스케쥴 정보 및 상기 제 1 지역에 기초하여 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계는,
상기 제 1 지역이 사전 저장된 적어도 하나의 제 2 지역에 속하는지 여부를 결정하는 단계; 및
상기 제 1 지역이 상기 적어도 하나의 제 2 지역에 속하는 경우, 사전 결정된 캐스팅 비용에 제 2 가중치를 부가하는 방식으로 상기 제 1 캐스팅 비용을 결정하는 단계;
를 포함하는,
방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 매칭 정보에 기초하여, 스마트 컨트랙트(smart contract)를 생성하는 단계; 및
상기 스마트 컨트랙트 또는 상기 스마트 컨트랙트를 포함하는 제 1 트랜잭션을 블록체인 네트워크에 포함된 적어도 하나의 노드로 전송함으로써, 복수의 노드가 합의 알고리즘을 통해 상기 스마트 컨트랙트 또는 상기 제 1 트랜잭션을 블록에 기록하도록 야기하는 단계;
를 더 포함하는,
방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220156167A KR20240012260A (ko) | 2022-07-20 | 2022-11-21 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220089645A KR102471324B1 (ko) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
| KR1020220156167A KR20240012260A (ko) | 2022-07-20 | 2022-11-21 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220089645A Division KR102471324B1 (ko) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240012260A true KR20240012260A (ko) | 2024-01-29 |
Family
ID=84237262
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220089645A KR102471324B1 (ko) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
| KR1020220156167A KR20240012260A (ko) | 2022-07-20 | 2022-11-21 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220089645A KR102471324B1 (ko) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (2) | KR102471324B1 (ko) |
| WO (1) | WO2024019482A1 (ko) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102471324B1 (ko) * | 2022-07-20 | 2022-11-25 | 김태원 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102186109B1 (ko) | 2020-06-24 | 2020-12-03 | 주식회사 애플뮤직 | 어플리케이션을 이용한 연예인 행사 관리 방법 및 장치 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170089699A (ko) * | 2016-01-27 | 2017-08-04 | 주식회사 프로젝트와이 | 연예인 캐스팅 지원 서비스 시스템 및 방법 |
| KR101794882B1 (ko) * | 2016-07-25 | 2017-11-07 | 권민성 | 촬영 지원 스텝 매칭 중개 방법 및 이를 실행하는 서버 |
| KR102138881B1 (ko) * | 2018-08-17 | 2020-07-28 | 문인옥 | 행사/공연 지원 서비스 제공 장치 및 방법 |
| KR20190107608A (ko) * | 2019-08-30 | 2019-09-20 | 김선우 | 연예인 지망생 캐스팅 장치 및 방법 |
| KR102471324B1 (ko) * | 2022-07-20 | 2022-11-25 | 김태원 | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 |
-
2022
- 2022-07-20 KR KR1020220089645A patent/KR102471324B1/ko active IP Right Grant
- 2022-11-21 KR KR1020220156167A patent/KR20240012260A/ko unknown
-
2023
- 2023-07-18 WO PCT/KR2023/010291 patent/WO2024019482A1/ko unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102186109B1 (ko) | 2020-06-24 | 2020-12-03 | 주식회사 애플뮤직 | 어플리케이션을 이용한 연예인 행사 관리 방법 및 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2024019482A1 (ko) | 2024-01-25 |
| KR102471324B1 (ko) | 2022-11-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20220101323A1 (en) | System and Method for Enhanced Transaction Authorization | |
| US11861616B2 (en) | Child support and centralized distribution network | |
| US20200034838A1 (en) | System and method for consumer fraud protection | |
| US11138300B2 (en) | Multi-factor profile and security fingerprint analysis | |
| US11564266B1 (en) | Permission-based controlling network architectures and systems, having cellular network components and elements modified to host permission controlling schemas designed to facilitates electronic peer-to-peer communication sessions methods for use thereof | |
| US11468196B2 (en) | Data processing systems for validating authorization for personal data collection, storage, and processing | |
| US8234195B1 (en) | Generating and distributing a financial quiz using a personal financial management application and a social network service | |
| US20240013228A1 (en) | Methods and systems for a virtual assistant | |
| US20160062972A1 (en) | Methods and systems for facilitating trusted form processing | |
| CN105956842A (zh) | 一种电子会员卡的管理方法及装置 | |
| CN108960795A (zh) | 一种数据资产分享方法、平台、系统、设备及存储介质 | |
| KR20240012260A (ko) | 인공지능 기반의 캐스팅 서비스를 제공하기 위한 방법 | |
| US20230259757A1 (en) | Tiered input structures for machine learning models | |
| US20160092797A1 (en) | Access to attractions | |
| WO2023276073A1 (ja) | 学習モデル評価システム、学習モデル評価方法、及びプログラム | |
| KR102116559B1 (ko) | 블록체인 기반 검증된 실구매자의 소비정보 공유 서비스 제공 방법 | |
| US10732990B2 (en) | Systems and methods for providing services in a stateless application framework | |
| TWI810048B (zh) | 欺詐檢測系統、欺詐檢測方法及程式產品 | |
| KR102661386B1 (ko) | 블록체인 기반 공모전 수상경력 관리 방법 및 장치 | |
| WO2023276072A1 (ja) | 学習モデル作成システム、学習モデル作成方法、及びプログラム | |
| CN110637311A (zh) | 轻触预订 | |
| TW202324168A (zh) | 欺詐檢測系統、欺詐檢測方法及程式產品 | |
| CN113034187A (zh) | 一种存单的多人众筹方法及系统 | |
| CN113011926A (zh) | 信息推送方法和装置、信息接收方法和装置 | |
| WO2023129691A1 (en) | Permission-based controlling network architectures and systems, having cellular network components and elements modified to host permission controlling schemas designed to facilitates electronic peer-to-peer communication sessions between member computing devices based on cellular communication signals in accordance with novel cellular communications protocols, and methods for use thereof |