KR20240075241A

KR20240075241A - Ｃ２ｃ, ｂ２ｃ 및 ｂ２ｂ를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템

Info

Publication number: KR20240075241A
Application number: KR1020220157036A
Authority: KR
Inventors: 이우석
Original assignee: 이우석
Filing date: 2022-11-22
Publication date: 2024-05-29

Abstract

C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템이 제공되며, 거래 중개를 요청하고 이에 대한 응답을 수신하여 출력하는 사용자 단말, 기 설정된 조건에 의해 지역사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 지역사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받는 지역사업자 단말, 기 설정된 조건에 의해 전국사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 전국사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받는 전국사업자 단말 및 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 등록요청을 받는 수신부, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 사업자 데이터를 각각 수신한 후 기 설정된 조건에 따라 지역사업자 및 전국사업자로 분류하여 등록하는 등록부, 사용자 단말에서 거래 중개를 요청하는 경우, 거래 중개를 요청하는 적어도 하나의 조건에 대응하는 다른 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나를 매칭하는 매칭부, 매칭된 결과에 따라 거래 중개 프로세스를 진행하는 중개부를 포함하는 중개 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

Ｃ２Ｃ, Ｂ２Ｃ 및 Ｂ２Ｂ를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템{METHOD FOR PROVIDING MEDICAL COUNSELING SERVICE BETWEEN INSURANCE ORGANIZATION AND SPECIALIST BASED ON BIGDATA}

본 발명은 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, C2C, B2C 및 B2B 간 거래를 중개할 때 약속파기, 찔러보기, 사기 및 무응답에 따른 상대방을 필터링할 수 있도록 함으로써 거래위험을 최소화할 수 있는 시스템을 제공한다.

온라인 플랫폼이란 재화 또는 용역의 거래와 관련된 둘 이상 이용자 간의 상호작용을 위하여 정보통신설비를 이용하여 설정된 전자적 시스템으로서 대통령령으로 정하는 것을 말한다. 둘 이상 집단의 이용자들 간의 거래, 정보 교환 등 상호작용이 플랫폼의 목적이자 주된 기능이며, 이는 플랫폼 구조의 속성으로 양면 또는 다면시장의 구조적이나 기능적 상호작용을 동일하게 전제한 것이다. 국내 온라인 플랫폼 이용사업자와 국내 소비자 간 재화 또는 용역의 거래 개시를 중개하는 온라인 플랫폼 중개 거래는 세 가지 요건을 제시하고 있는데, 중개서비스 계약관계, 즉 온라인 플랫폼을 통하여 정보제공이나 소비자로부터 청약접수 등의 방식으로 계약관계에 있는 입점업체와 소비자 간 상품이나 용역거래의 개시를 알선하는 서비스를 제공하는 사업자여야 하고, 매출액 또는 중개거래금액이 일정규모가 되어야 하며, 국경 간 경계없이 해외 사업자 역시 규제 대상으로 포섭될 수 있다.

이때, 공개입찰견적 서비스를 이용하여 당사자를 중개하거나 렌탈 서비스를 제공하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-2392558호(2022년05월02일 공고) 및 한국등록특허 제10-2113106호(2020년05월20일 공고)에는 인공지능 기반으로 공개입찰 견적 서비스를 제공할 때, 인공지능 견적 서비스를 이용하여 공사범위를 확정하고, 개인정보공유없이 가견적을 받아 최저가 업체를 검색할 수 있는 구성과, 렌탈 물품을 중개하기 위하여 각 당사자의 정보를 수집하여 저장하고, 사용자 데이터에 기반하여 적합한 렌탈 물품을 추천하며, 추천된 렌탈 물품을 선택하는 경우, 사용자와 렌탈업자를 연결해주는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 전자의 경우 인공지능에서 견적범위를 확정한다고 할지라도 각 공사현장의 상황에 따라 또 사용자가 원하는 바나 전문가가 보기에 불가한 영역이 존재하는 경우 가견적은 말 그대로 가견적일 뿐 공사범위나 종류가 달라질 수 있는 것이어서 무의미한 견적이 되어버리고 오히려 공사완료시 추가금액에 따른 분쟁만 일으킬 수 있는 구성만 개시되어 있다. 후자의 경우에도 렌탈업자를 추천 알고리즘에 기반하여 추천하지만, 개인 간 거래, 기업과 개인의 거래, 기업 간 거래 등에서 고질적으로 발생할 수 있는 약속파기에 따른 체약상 책임문제, 거래는 하지 않으면서 가격을 부당하게 낮추거나 정보만 얻어가는 찔러보기 문제, 또 사기까지 다양한 종류의 위험이 도사리고 있으나 중개업체는 수수료는 받지만 책임은 지지 않겠다는 약관으로 소비자의 원성을 사고 있으며, 책임 회피에 급급한 것이 현 실정이다. 이에, 개인 간 거래, 기업과 개인의 거래, 기업 간 거래를 중개하면서 약속파기, 찔러보기, 사기 및 무응답에 따른 문제를 해결할 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 개인 간 거래, 기업과 개인의 거래, 기업 간 거래를 중개하면서 약속파기, 찔러보기, 사기 및 무응답에 따른 문제를 해결할 수 있도록 각각의 필터링 알고리즘을 이용하고, 사진이나 이미지가 업로드되는 경우 이를 검증할 수 있도록 딥러닝 알고리즘으로 분류 및 검수하도록 하며, 거래 중개 요청 시 거래 데이터에 기반하여 아이템을 추천하도록 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 수행하며, 거래 중개의 가격에 기반하여 판매시각을 예측하도록 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 이용하고, 행동패턴을 분석하여 사기방지 모델을 구축함으로써, 플랫폼의 중개 책임을 견고히 함으로써 피해자가 제로화될 수 있도록 하는, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템을 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, 거래 중개를 요청하고 이에 대한 응답을 수신하여 출력하는 사용자 단말, 기 설정된 조건에 의해 지역사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 지역사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받는 지역사업자 단말, 기 설정된 조건에 의해 전국사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 전국사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받는 전국사업자 단말 및 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 등록요청을 받는 수신부, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 사업자 데이터를 각각 수신한 후 기 설정된 조건에 따라 지역사업자 및 전국사업자로 분류하여 등록하는 등록부, 사용자 단말에서 거래 중개를 요청하는 경우, 거래 중개를 요청하는 적어도 하나의 조건에 대응하는 다른 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나를 매칭하는 매칭부, 매칭된 결과에 따라 거래 중개 프로세스를 진행하는 중개부를 포함하는 중개 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 개인 간 거래, 기업과 개인의 거래, 기업 간 거래를 중개하면서 약속파기, 찔러보기, 사기 및 무응답에 따른 문제를 해결할 수 있도록 각각의 필터링 알고리즘을 이용하고, 사진이나 이미지가 업로드되는 경우 이를 검증할 수 있도록 딥러닝 알고리즘으로 분류 및 검수하도록 하며, 거래 중개 요청 시 거래 데이터에 기반하여 아이템을 추천하도록 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 수행하며, 거래 중개의 가격에 기반하여 판매시각을 예측하도록 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 이용하고, 행동패턴을 분석하여 사기방지 모델을 구축함으로써, 플랫폼의 중개 책임을 견고히 함으로써 피해자가 제로화될 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 중개 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

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 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 중개 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 지역사업자 단말(400), 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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 중개 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 중개 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 지역사업자 단말(400), 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 지역사업자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 중개 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)은, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 중개 서비스 제공 서버(300) 및 적어도 하나의 지역사업자 단말(400)과 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 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 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.

하기에서, 사용자 단말(100)의 사용자, 지역사업자 단말(400)의 지역사업자, 전국사업자 단말(500)의 전국사업자의 형태는 동일하지만 명칭이 달라질 수 있음을 명시한다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 거래 중개를 요청하는 개인의 단말일 수 있다. 이때, 설명의 편의를 위하여 사용자는 거래 중개 요청을 하고, 지역사업자 및 전국사업자가 중개 요청에 응하는 방식, 즉 C2B 방식을 기준으로 설명하지만, 지역사업자가 전국사업자를 상대로 거래 중개를 요청하는 B2B, 사용자가 다른 사용자를 상대로 거래 중개를 요청하는 C2C, 전국사업자가 지역사업자 또는 개인을 상대로 거래 중개를 요청하는 B2B 또는 B2C 등도 모두 동일한 프로세스가 적용될 수 있음을 명시한다. 이 외에도 정부기관에서 각 개인이나 사업자를 상대로 요청하는 G2C 또는 G2B 등 다양한 거래에 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세스가 적용될 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.

중개 서비스 제공 서버(300)는, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 중개 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 거래 중개를 요청하면, 조건이 포함된 경우 조건에 대응하는 지역사업자 단말(400) 또는 전국사업자 단말(500)을 추출하고 사용자 단말(100)에서 선택하도록 하는 서버일 수 있다. 이를 위하여, 중개 서비스 제공 서버(300)는, 거래 중개를 할 때, 약속파기, 찔러보기, 사기 및 무응답에 따른 상대방을 필터링할 수 있도록 함으로써 거래위험을 최소화할 수 있도록 하고, 제품 이미지나 사진이 업로드되는 경우, 제품 이미지 또는 사진을 CNN(Convolutional Neural Network)로 분류하여 업로드되도록 하고, 사용자 단말(100)의 거래 중개 요청 시 거래 데이터에 기반하여 아이템을 추천하도록 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 수행하며, 거래 중개의 가격에 기반하여 판매시각을 예측하도록 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 이용하고, 사용자 단말(100), 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500)의 행동패턴을 분석하여 사기방지 모델을 구축하는 서버일 수 있다.

여기서, 중개 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 지역사업자 단말(400)은, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 지역사업자로 등록되고 지역사업자 페이지에 접속하여 지역거래를 수행하는 지역사업자의 단말일 수 있다. 지역사업자와 전국사업자의 분류는 규모, 거점 등으로 분류될 수 있으나 이 기준으로 고정된 것은 아니고 실시예에 따라 변경될 수 있음은 자명하다 할 것이다.

여기서, 적어도 하나의 지역사업자 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 지역사업자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 지역사업자 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.

적어도 하나의 전국사업자 단말(500)은, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 전국사업자로 등록되고 전국사업자 페이지에 접속하여 지역거래를 수행하는 지역사업자의 단말일 수 있다. 상술한 바와 같이 지역사업자와 전국사업자의 분류는 규모, 거점 등으로 분류될 수 있으나 이 기준으로 고정된 것은 아니고 실시예에 따라 변경될 수 있음은 자명하다 할 것이다.

여기서, 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)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 전국사업자 단말(500)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)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 중개 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 중개 서비스 제공 서버(300)는, 수신부(310), 등록부(320), 매칭부(330), 중개부(340), 약속파기방지부(350), 찔러보기방지부(360), 사기방지부(370), 무응답방지부(380) 및 인공지능부(390)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 중개 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 지역사업자 단말(400) 및 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)로 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 지역사업자 단말(400) 및 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)은, C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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), 적어도 하나의 지역사업자 단말(400) 및 적어도 하나의 전국사업자 단말(500)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, 수신부(310)는, 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500)로부터 등록요청을 받을 수 있다. 지역사업자 단말(400)은, 기 설정된 조건에 의해 지역사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 지역사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받을 수 있다. 전국사업자 단말(500)은, 기 설정된 조건에 의해 전국사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 전국사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받을 수 있다.

등록부(320)는, 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500)로부터 사업자 데이터를 각각 수신한 후 기 설정된 조건에 따라 지역사업자 및 전국사업자로 분류하여 등록할 수 있다.

매칭부(330)는, 사용자 단말(100)에서 거래 중개를 요청하는 경우, 거래 중개를 요청하는 적어도 하나의 조건에 대응하는 다른 사용자 단말(100), 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500) 중 어느 하나를 매칭할 수 있다. 상술한 바와 같이, 거래 중개의 요청은, 사용자 단말(100) 외에도, 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500)에서 요청가능하다. 사용자 단말(100)은, 거래 중개를 요청하고 이에 대한 응답을 수신하여 출력할 수 있다. 중개부(340)는, 매칭된 결과에 따라 거래 중개 프로세스를 진행할 수 있다.

약속파기방지부(350)는, 사용자 단말(100)에서 거래 중개의 요청을 한 후, 매칭을 받은 다른 사용자 단말(100), 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500) 중 어느 하나의 응답률, 신뢰도 및 등급을 포함하는 기준을 기반으로 사용자 단말(100)에서 직접 선택하도록 할 수 있다.

찔러보기방지부(360)는, 비매너 행위를 필터링하는 필터링 알고리즘을 이용하여 구매의사없이 연락 또는 질의하거나, 기 설정된 판매가를 무시하고 가격을 깎는 행위를 수행하는 사용자 단말(100)을 필터링할 수 있다. 이때 사람의 고의 또는 내심의사를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이에, 본 발명의 일 실시예에서는 고의로 추정되는 행위들을 추출해냄으로써 내심의사를 유추할 수 있도록 한다. 연락 또는 질의를 해놓고도 구매의사가 없거나, 판매가가 설정되어 있음에도 기 설정된 가격 오차를 넘어서는 또는 기 설정된 할인율을 초과하는 가격을 깎는 행위에 대한 기준을 설정하고, 이러한 행위가 텍스트로 수집된 경우 찔러보기로 추정할 수 있다.

사기방지부(370)는, 사용자 단말(100), 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500) 중 어느 하나에서 첫 거래를 하거나 기 설정된 등급 이하인 경우, 직거래에 대한 엑세스권을 주지 않고 안전거래로만 거래가 가능하도록 설정할 수 있다. 이때, 더치트 또는 사이버경찰청 사이트와 연계하여 사기 건으로 신고된 사건이 존재하는지의 여부를 연계로 받을 수 있다.

무응답방지부(380)는, 기 설정된 평균 응답률을 업로드하여 공유하고, 사용자 단말(100)에서 거래 중개를 요청하면서 조건을 설정할 때, 조건 내 평균 응답률에 대한 조건을 설정하도록 할 수 있다. 평균 응답률이 얼마인지 등을 로그를 누적하여 통계로 제공함으로써 질의를 하는 사용자는 상대방이 어느 정도 경과해야 응답을 할 것인지를 예측할 수 있도록 한다.

인공지능부(390)는, 사용자 단말(100), 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500) 중 어느 하나에서 제품 이미지나 사진이 업로드되는 경우, 제품 이미지 또는 사진을 CNN(Convolutional Neural Network)로 분류하여 업로드되도록 하고, 사용자 단말(100)의 거래 중개 요청 시 거래 데이터에 기반하여 아이템을 추천하도록 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 수행하며, 거래 중개의 가격에 기반하여 판매시각을 예측하도록 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 이용하고, 사용자 단말(100), 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500)의 행동패턴을 분석하여 사기방지 모델을 구축할 수 있다.

<CNN>

딥러닝 이미지 분석을 이용한 동물 외형 분석 기술은 신체 이미지에서 특징점을 찾기 위한 CNN(Convolution Neural Network)과 구글에서 제공하는 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow를 이용하여 객체의 윤곽선을 추출하여 객체를 식별할 수 있다. CNN을 통해 외형에서 특징점을 찾아내고 Tensor Flow로 각 피사체의 고유한 외형정보를 얻을 수 있다. 이렇게 객체의 외형만으로 고유 정보를 얻을 수 있고 이를 통해 각 객체를 특정 및 식별할 수 있다. 어두운 영상을 밝게 하는 방법에는 단순 영상 처리를 활용하는 경우와 딥러닝을 활용하는 경우도 있다. 딥러닝을 활용하는 경우에는 실내와 야외 사진을 구분 없이 학습을 시켜 어두운 이미지의 내부 색들을 학습된 데이터 중 비슷한 색상으로 복원시켜주는 기술이 존재한다.

단순 영상 처리로는 전체적인 명암을 일정하게 조절하거나 RGB 색상에 대한 밝기 값을 가지고 어두운 부분과 밝은 부분의 차이를 계산한 중간 밝기를 적용하는 방법도 있다. 본 발명의 일 실시예에서는 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 이미지를 보정할 수 있다. 흑백 영상에 히스토그램 평활화를 적용하면 영상의 명암 분포가 균일하게 변화되어 어두운 부분이 개선되는 효과를 얻을 수 있다. 이러한 명암의 차이는 흑백 영상에서 어두워서 잘 안 보이는 영역이나 빛으로 인해 주변과 비교해 밝은 부분을 보정 하여 딥러닝 인식률을 향상시킨다.

이때, 분류기 모델인 CNN은 높은 정확도를 위하여 대량의 데이터를 필요로 하는데, 대량의 데이터를 얻는 것은 경제적으로 부담이 크기 때문에 전이학습을 이용할 수도 있다. 전이학습은 ImageNet과 같은 대형 데이터셋에서 훈련이 이미 공개되어 있는 모델의 가중치를 도입함으로써, 해결하고자 하는 모델에 맞게 재설정하여 사용하는 기법이다. 또, Mask R-CNN을 이용할 수 있는데, 이는 이미지 분류를 수행하는 CNN과 위치를 추정하는 Regional Proposal 알고리즘을 연결한 모델인 R-CNN의 모델 중 하나이다. Bounding Box(BBox)를 사용하여 객체를 찾는 객체 탐지를 위한 다른 모델과는 달리, Mask R-CNN은 이미지 내 객체를 실제 테두리로 찾는 이미지 탐지를 위한 모델이다. 물론, 상술한 방법 이외에도 다양한 방법으로 이미지를 식별 및 분류할 수 있음은 물론이라 할 것이다.

<협업 필터링>

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 과거에 같은 관심사를 공유하고 있었다면 미래에도 유사한 성향을 지닐 것이라는 가정을 바탕으로 사용자(User)를 비슷한 성향을 지닌 집합으로 분류하여, 같은 집합의 다른 사용자가 선호하는 아이템(Item)을 추천하는 방법이다. 이 방식은 사용자의 평가정보가 많을수록 성능이 향상되기 때문에 정보가 없는 경우, 추천 신뢰도가 떨어지는 콜드 스타트 문제(Cold Start Problem)가 존재하지만, 하지만 추천의 다양성이 보장된다는 장점이 있다. 이때, 콜드 스타트 문제란, 신생 기업이 겪는 어려움의 하나로, 고객의 수가 적어서 고객 맞춤 상품이나 서비스 개발에 활용할 고객 데이터가 부족한 문제를 의미한다.

내용 기반(Contents-Based) 추천은 수요처의 선호 속성과 유사한 속성을 가진 사업자를 추천하는 방식으로 사업자와 사업자 간의 연관성을 고려하여 추천하는 방법이다. 예를 들어, 같은 성향을 지닌 사업자는 같은 성향의 사업자가 거래했던 수요처와 거래할 가능성 높다. 이 방식은 사업자의 속성 정보와 수요처의 선호 속성 정보만 존재한다면 추천 결과를 생성할 수 있으나, 추천의 다양성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에, 추천 시스템의 동향과 각 기법의 장단점에 착안하여 내용 기반의 필터링을 통해 수요처마다 갖고 있는 기본 조건 항목인 지역, 사업장 크기, 거래 분야 등의 기준을 파악하고, 과거 거래 히스토리나 거래 분야 등의 영향 요인을 반영할 수 있는 사업자 추천 시스템을 이용할 수 있다.

<협업 필터링 추천>

협업 필터링 시스템에서 일반적으로 사용되는 K-최근접 이웃 모델은 활성 사용자(Active User)가 다른 사용자들과의 거리를 계산하고 거리가 가장 가까운 K 명의 사용자들을 이웃으로 선별한다. 사용자들 간의 거리를 구하는 데 피어슨 상관계수를 사용하며 수학식 1과 같이 얻어진다.

pa,i는 i 항목에 대한 활성 사용자 a의 예측을 나타낸다. n은 인접 사업자의 수이고, ru,i는 i 항목에 대한 사업자 u의 등급을 의미하며, wa,u는 가중치로 정의된다. 수학식 1을 통해 추천점수가 높은 n 개의 거래 요청을 찾는다.

<내용기반 추천>

내용기반 필터링을 수행하기 위해서 KNN(K-Nearest Neighbor) 분류 알고리즘을 이용할 수 있다. 기존의 지역을 기반으로 한 필터링에 비해 지역 및 경력들을 포괄할 수 있는 분류정보를 이용한다. 즉, 지역을 비교하면 해당 지역 정보만 있을 때만 가중치를 부여받고 필터링에 이용되지만, 분류 정보를 이용함으로써 지역뿐만 아니라 분류를 통해서 과거 경험, 경력 등 유사한 사업자들을 필터링하여 추천할 수 있다. 이 경우, 협업 필터링과 비교하였을 때 수요 사업장의 기본 조건이 거래 사업자 분석과 독립되어 있기 때문에 매칭을 이루는 특징에 대한 추가나 개선이 용이하며, 매칭을 판단하는 데 있어 프로파일이나 수요 사업장의 관련 정보 등을 기반으로 할 수 있어 콜드 스타트 초기 평가자 문제에 비교적 자유로운 편이다. 하지만 추천의 결과에 있어 그 다양성이 상대적으로 제한되는 특수화 문제와 서로 다른 종류의 사업자 분야에 대한 추천이 힘들다는 단점도 존재할 수 있다.

<회귀분석>

거래 중개의 가격에 기반하여 판매시각을 예측하도록 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 이용할 수도 있는데, 회귀분석으로 각 변수의 상관관계도 분석할 수 있고, 회귀분석으로 각 상관관계를 검증할 수도 있다. 또 이렇게 데이터셋을 마련해두고 적어도 하나의 인공지능 알고리즘을 학습 및 검증하는 방법으로 모델링을 한 후, 가장 높은 정확도를 가지는 인공지능 알고리즘을 본 발명의 플랫폼 알고리즘으로 세팅할 수 있다. 이때, 데이터셋을 구축할 때에는 거래가 중단되거나 폐업 직전의 사업자의 정보까지 함께 섞여들어올 수 있으므로 이를 매출을 기준으로 골라내거나 하는 전처리 작업 등이 요구될 수 있고, 라벨러의 고용으로 라벨링을 수행을 하는 과정을 더 거칠 수도 있다.

<사기방지모델>

SNA(Social Network Analysis, 사회연결망분석, 이하 SNA)를 이용하여 각 사용자 또는 사업자의 네트워크를 파악해볼 수도 있다. 즉, 사업자 간 사기공모 등을 파악해보는 것이다. SNA는 일련의 개체와 관계집합으로 구성되어 있는 네트워크(Network) 형식의 데이터를 분석 대상으로 하는 방법론이다. SNA는 네트워크의 중심구조, 응집구조, 이웃구조 등과 같은 구조적 분석을 위한 분석 지표를 정의하고 있다. 최근에는 분석을 위한 데이터와 계산 속도가 향상됨에 따라 사회의 다양한 현상을 이해하기 위한 접근 방법으로 여러 분야에서 활용되고 있으며 사회적 현상을 점(Node, 개체)과 선(Link, 관계)으로 구성되는 네트워크로 정의하여 분석하는 방법론이다.

SNA와 같은 네트워크 분석에서 중요한 것 중 하나는 그래프의 하위 집단을 찾는 것이다. 하위집단은 동질적인 이해관계나 성격을 가진 네트워크 내에 부분집합으로 구성되며 하위집단에 대한 분석을 통해 구성원들 사이의 이해관계나 다양한 집단특성을 파악할 수 있다. 이는 그래프에서 유사한 노드(Node, 점, 개체, 이하 노드)를 찾아 그룹 집단을 추출하거나, 노드와 비슷한 연결을 갖는 콘텐츠를 추천해주는 알고리즘 등에 응용되기도 한다. 이렇게 그룹 집단을 추출하기 위해서 연결 관계를 정의해야 하는데, 이를 위해서는 반드시 모든 노드 사이의 유사성을 계산해야 한다. 네트워크의 유사성을 계산하는 과정에서 네트워크를 구성하는 링크에 가중치가 있고 없음에 따라 사용하는 유사성 지표가 달라진다. 일반적으로 링크에 가중치가 없는 경우에는 자카드 계수(Jaccard Coefficient)가 많이 사용되고 있으며, 링크에 가중치가 있는 경우에는 코사인 유사도(Cosine Similarity)가 많이 사용된다.

자카드 계수는, 두 집합이 포함하는 데이터의 유사성을 비교하기 위한 통계량이다. 기본적인 산출 방식은 두 집합 사이의 공통적으로 갖는 데이터의 크기를 두 집합이 갖고 있는 모든 데이터의 크기로 나눈 것으로 이하 수학식 2로 표현된다.

이때, M11은 공통으로 갖고 있는 데이터의 개수이고, M10은 A(사업자 A)가 단독으로 갖고 있는 데이터의 개수, M01은 B(사업자 B)가 단독으로 갖고 있는 데이터의 개수이다. 코사인 유사도(Cosine Similarity)는, 다차원 양수공간에서의 유사도 측정에 자주 이용된다. 특히 네트워크는 이러한 다차원 구조(링크구조)를 갖고 있기 때문에, 링크의 가중치가 부여되어 있는 네트워크에 대해서 두 노드의 유사성을 측정하는 매우 유용한 방법이다. 유사도가 ‘1’이면 매우 유사하고, 유사도가 ‘0’이면 유사하지 않음을 나타낸다.

이때, Ai 또는 Bi는 A 또는 B가 i 번째 링크에 갖는 가중치를 의미한다.

SNA에서 사이클 디텍션(Cycle Detection) 알고리즘은 특정 관계를 통해 구성된 네트워크 내에서 방향성을 가진 사이클 등을 추출하는 구조 분석 방식이다. 일반적으로 다양한 분야에서 사기탐지(Fraud Detection)를 위해 자주 사용되며 사이클을 탐지하기 위해 사용되는 알고리즘은 매우 다양하지만, 일반적으로 많이 사용되는 알고리즘은 DFS(Depth-First Search)를 기반으로 하는 알고리즘이나 본 발명의 일 실시예에서 추출되는 사이클 디텍션은 사이클의 크기 및 링크 종류의 제한 조건이 사용되기 때문에, DFS 기반의 알고리즘을 사용하는 것이 훨씬 효율적인 방법이다. 사이클 디텍션 알고리즘은 일반적으로 방향성이 있는 네트워크에 대해 분석을 수행하므로, 단순히 연결성만으로 사이클을 탐지하지는 않는다. 따라서 방향성을 무시한 사이클 탐지를 위해서는 모든 링크를 양방향화(Symmetrize)하여 분석을 수행 할 수도 있다.

네트워크는 노드(점, 객체)와 링크(선, 관계)로 구성되어 있고 네트워크의 특징을 살펴보는 방법 중의 하나로 노드들이 서로 링크로 연결되어서 응집된 그룹을 이루는 경우 그 응집된 그룹 안에 있는 노드들은 공통 특징이 있다고 볼 수 있으며, 네트워크 내의 하위구조에서 응집구조를 이루는 하위구조그룹을 추출하는 방법 중 한가지로 Clique는 이러한 네트워크의 응집성을 수치화해서 계산하는 방법의 하나이다. 응집구조란 노드 간의 연결 관계가 밀집된 구조를 의미하며, SNA에서의 응집 구조는 일반적으로 같은 기능을 하는 집단 또는 동일 작용모듈(Function Module)의 집합을 의미하기도 한다. 특히 Clique은 이러한 응집구조를 추출하는 방법 중 가장 엄격한 제한 조건을 갖는 방법으로써 모든 노드가 서로 간에 직접적으로 연결되어 있어야만 Clique이 성립된다. 따라서 Clique 내부의 링크 밀도는 1이 된다. 단 Clique은 연결 구조에만 의존하기 때문에, 링크의 가중치에는 영향을 받지 않는다. 이는 연계도 분석에서 구조적 혐의그룹을 분류할 수 있도록 해 준다.

응집된 그룹을 정의하기 위한 방법중의 하나로 모든 노드들이 하나 이상의 경로를 통해 서로 연결되는 최대 크기의 그래프이다. Weak Component는 링크의 방향과 상관없이 모든 노드가 하나로 연결되어 있는 집단을 말한다. 가령 노드 A에서 출발하여 노드 B까지 연결된 링크가 존재한다면 A와 B는 하나의 컴포넌트 안에 있는 것이다. 이렇게 하나의 컴포넌트 안에 존재하는 노드는 직간접적으로 관련성이 있음을 의미한다. 특히 엄격한 조건을 갖는 링크 관계에서는 동일한 Weak Component를 갖는 노드 집합엔 상당한 관련성이 존재함을 의미한다.

개체와 관계가 생성하는 네트워크를 시각화함으로써 그 구조를 직관적으로 이해하기 위한 것이며, 특히 개체간 관계가 복잡한 패턴을 보이는 경우에 네트워크를 시각화함으로써 그 구조를 이해하는데 소요되는 시간을 절약할 수 있다. 예를 들어, 데이터가 소스와 타겟 개체의 관계를 나타내고 있다면 이 자료만으로는 데이터에 내재되어 있는 패턴을 파악하는 것이 어렵다. 하지만 이를 시각화한 연계도를 보면, 데이터에 담겨 있는 패턴을 직관적으로 파악할 수 있게 된다. 어떤 개체를 주목해서 보고, 어떤 관계를 집중적으로 파악해야 하는지 분석의 방향을 잡는데 중요한 역할을 하게 된다.

상술한 유사관계 측정, 네트워크 하위그룹 추출, 개체와 관계 시각화 기법 등을 활용하여 사업자 간 불법행위가 있다면, 이를 적발하기 위한 분석 모델을 이용할 수 있다. SNA 활용한 사기 조사를 위해서는 노드(객체)가 될 수 있는 요소를 정의하고 노드들간의 매트릭스(Matrix)를 구성하여 관계(링크)를 도출하게 된다. 즉, 사업자를 개체로 하여 이들 개체가 맺는 수수료 지급, 의뢰 여부 등 다양한 관계를 파악할 수 있어야 한다. 이를 위해, 사기 조사를 위한 개체의 종류, 식별자와 파악 해야 할 개체간 관계를 시각화하기 위하여, 각 개체를 연계도상에서 모양과 색깔을 달리하여 표시할 수 있도록 한다.

사용자, 사업자 등의 개체들과 연결될 수 있는 관계는 사기 조사 목적이나 특성에 따라 다양한 관계로 정의 할 수 있다. 이는 특정 개체를 연계도에 표시하고, 조사목적에 따른 관계 종류를 선택하여 시각화함으로써 그 구조를 직관적으로 이해할 수 있게 된다. 또한 이러한 연계도가 데이터 분석 업무에 효과적으로 사용하기 위해서는 지정한 일련의 개체를 기반으로 하여 특정한 관계로 연결된 개체를 연계도에 추가적으로 표시할 수 있도록 하는 관계 확장이 필요하다. 즉, 연계도에 특정 사람 1 인이 표시되어있다고 하면 이 사람을 기본 개체로 하여 관계를 확장한다는 것은, 이 사람이 사용자일 때, 계약자였던 사람을 데이터로부터 검색하여 연계도에 추가하면서 기본 개체로부터 추가된 사람에게로 선을 표시해 주는 것을 말한다.

부가적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 선발주거래를 더 제공할 수 있다. 선발주거래란, 선발주 입찰견적 등록 서비스로, 주체자는 예를 들어, 1000만원의 거래 중 기 설정된 %를 예치금으로 이체하고, 입찰을 등록할 수 있는 서비스이다. 입찰참가자는 상세내용을 확인한 후 입찰에 참가할 수 있으며, 주체자는 입찰참가자 중 직접 선택하여 연락을 할 수 있다. 프로세스를 정리하면, 주체자가 거래금 중 기 설정된 %의 금액을 예치금으로 예치금 입찰등록을 하면, 입찰참가자는 입찰에 참가하고, 주체자가 입찰참가자에게 연락하고, 주체자의 예치금은 거래자인 입찰참가자에게 애플리케이션 내에서만 전달되며, 발주가 되면 기 설정된 물품 준비일 및 납품일에 입찰참가자인 거래자가 남품을 하고, 거래자의 예치금 출금 및 잔금처리가 가능하며, 거래가 완료된다.

부가적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 계약금거래를 더 제공할 수 있다. 계약금거래란, 계약금 입찰견적등록 서비스로, 주체자는 빠른물품확보를 위해 계약금(예치금)을 넣고 입찰을 등록할 수 있다. 즉, 물건을 확실히 구매할 의사가 있다는 표현으로, 물품보유자가 확인 시 빠른 거래가 이루어질 수 있다. 프로세스는, 주체자가 거래 중 기 설정된 %를 계약금으로 입찰등록하면, 거래자컨택 후 주체자의 예치금은 거래자인 입찰참가자인 거래자에게 애플리케이션 내에서만 전달되며, 거래자가 물품발송 및 인도를 하고, 물품확인 후 주체자가 잔금을 처리하고 거래가 완료된다.

상술한 방법은 주체자의 정보보호를 할 수 있는데, 입찰등록자인 주체자의 입찰에 참가하는 입찰참가자들은 주체자의 개인정보를 알 수 없다. 즉, 익명성이 보장된다. 주체자가 입찰참가자에게 컨택하여 실거래가 완료되면 그 때 주체자의 정보가 거래자인 입찰참가자에게 공개된다. 또, 거래를 보호할 수 있는데, 안전거래를 사용하여 본 발명의 플랫폼에서 직접 주체자의 물건을 받고 검수 후, 당사가 직접 거래자에게 물건을 인도하게 된다.

본 발명의 일 실시예는 일반적인 거래 프로세스를 따르지만, 입찰건이 표기되는 지속시간이 기 설정된 입찰시간보다 짧으며 별도의 페이지에 구성된 빠른거래 기능을 더 제공할 수 있다. 빠른거래의 입찰참가자들은 주체자가 선택할 때 보다 빠르게 피드백(연락/응답)을 하게끔 기능이 더 추가될 수 있다. 예를 들어, 피드백이 기 설정된 시간 내 없을 시 자동취소될 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 응모권 기능을 더 제공할 수 있다. 관리자 단말(미도시)은, 사용자에게 응모권을 일괄 또는 별도로 지급할 수 있고, 응모권을 통해 다양한 이벤트에 참여할 수 있도록 한다. 본 발명의 일 실시예는, 주체자 자체보증서비스를 더 제공할 수 있는데, 거래완료 이후 채팅방을 통해 거래보증서를 발급할 수 있다. 예를 들어, 마이페이지 기능 중 거래보증서 작성 양식을 제공하고, 보증개월 수 별로 미리 작성하여 보관할 수 있다. 또, 채팅방에서 선택 전송 가능하며, 개월수 및 금액은 자체 기입할 수 있다. 예를 들어, [입찰등록과정→자가보증 체크 시 활성→ 보증개월수+추가금액 입력(다중설정가능)→ 보증없음 입찰불가 여부 선택 → 등록]의 프로세스로 진행할 수 있다.

본 발명의 일 실시예는, 제조사보증판매관 메뉴를 더 제공할 수 있는데, 직접 제조 또는 한국 총 판권을 가진 업체만 물품등록이 가능하도록 한다. 게시기간과 한정수량, 일반가보다 저렴한 가격으로 공급하는것을 목표로 할 수 있다. 본 발명의 일 실시예는, 알림이나 푸쉬 기능을 더 제공할 수 있는데, 업종특화기능으로, 입찰 건 등록 시 원하는 업종을 선택하여 알림을 전송할 수 있으며, 반대로 원하는 업종의 알림만 받을 수도 있다. 예를 들어, 정보에 관한 알림은 모아서 받기, 실시간 받기, 방해금지 시간 설정이 가능하며 키워드에 대한 알림횟수를 지정할 수 있다. 다만 거래에 관련된 알림은 무조건 실시간 알림일 수 있다.

덧붙여서, 본 발명의 플랫폼은 애플리케이션을 통하여 서비스 파트너(Alliance)를 모집할 수 있는데, 애플리케이션 내에서 관심 또는 주업종이 공통된 사업자들이 서로 작업을 공유할 수 있는 형태의 게시판을 제공할 수 있다. 이를 통하여, 서비스나 용역 등 작업의뢰를 게시하거나, 하도급을 줄 수 있으며 지역의 업체가 전국적으로 서비스를 제공할 수 있는 경로를 마련할 수 있다.

이하, 상술한 도 2의 중개 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) 중개 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 지역사업자 단말(400) 및 전국사업자 단말(500)로부터 사업자등록을 요청받고 각 사업자의 사업규모, 판매거점, 대리점 수 등에 따라 지역사업자인지 또는 전국사업자인지로 나누어 DB화 한다. 중개 서비스 제공 서버(300)는 (b)와 같이 C2C, C2B, B2C 및 B2B 등 다양한 거래 중개의 요청을 받을 수 있고, (c)와 같이 응답률을 데이터베이스화함으로써 약속파기를 방지하거나 (d)와 같이 찔러보기 방지, 즉 가격보다 훨씬 낮은 가격을 요구하거나 질문만 하고 구매는 하지 않는다거나 하는 등의 사용자는 필터링할 수 있도록 데이터를 제공할 수 있다. 또, 도 4의 (a)와 같이 형사사법기관과 연계하고 본 발명의 플랫폼에서 거래가 없었거나 기 설정된 등급에 미치지 못한 사람들을 걸러낼 수 있는 장치를 마련함으로써 사기의 가능성을 줄이고, (b)와 같이 무응답을 방지하기 위하여 응답률이 기 설정된 퍼센테이지 이상인 상대방만을 골라낼 수 있도록 필터를 제공할 수도 있다. 또, (c)와 같은 인공지능 알고리즘을 제공함으로써 이미지를 자동으로 분류하고, 아이템을 추천해주며, 거래가격으로 판매시각을 예측해주고 행동패턴을 학습 및 검증함으로써 사기방지 알고리즘을 모델링할 수도 있다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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, 중개 서비스 제공 서버는, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 등록요청을 받고(S5100), 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 사업자 데이터를 각각 수신한 후 기 설정된 조건에 따라 지역사업자 및 전국사업자로 분류하여 등록한다(S5200).

또, 중개 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 거래 중개를 요청하는 경우, 거래 중개를 요청하는 적어도 하나의 조건에 대응하는 다른 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나를 매칭하고(S5300), 매칭된 결과에 따라 거래 중개 프로세스를 진행한다(S5400).

상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 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

거래 중개를 요청하고 이에 대한 응답을 수신하여 출력하는 사용자 단말;
기 설정된 조건에 의해 지역사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 지역사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받는 지역사업자 단말;
기 설정된 조건에 의해 전국사업자로 분류되어 등록되고, 기 설정된 전국사업자 페이지로 이동하여 거래 중개 서비스를 받는 전국사업자 단말; 및
상기 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 등록요청을 받는 수신부, 상기 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말로부터 사업자 데이터를 각각 수신한 후 기 설정된 조건에 따라 지역사업자 및 전국사업자로 분류하여 등록하는 등록부, 상기 사용자 단말에서 거래 중개를 요청하는 경우, 상기 거래 중개를 요청하는 적어도 하나의 조건에 대응하는 다른 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나를 매칭하는 매칭부, 상기 매칭된 결과에 따라 거래 중개 프로세스를 진행하는 중개부를 포함하는 중개 서비스 제공 서버;
를 포함하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 거래 중개의 요청은,
상기 사용자 단말 외에도, 상기 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말에서 요청가능한 것을 특징으로 하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 중개 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말에서 상기 거래 중개의 요청을 한 후, 매칭을 받은 상기 다른 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나의 응답률, 신뢰도 및 등급을 포함하는 기준을 기반으로 상기 사용자 단말에서 직접 선택하도록 하는 약속파기방지부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 중개 서비스 제공 서버는,
비매너 행위를 필터링하는 필터링 알고리즘을 이용하여 구매의사없이 연락 또는 질의하거나, 기 설정된 판매가를 무시하고 가격을 깎는 행위를 수행하는 사용자 단말을 필터링하는 찔러보기방지부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 중개 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나에서 첫 거래를 하거나 기 설정된 등급 이하인 경우, 직거래에 대한 엑세스권을 주지 않고 안전거래로만 거래가 가능하도록 설정하는 사기방지부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 중개 서비스 제공 서버는,
기 설정된 평균 응답률을 업로드하여 공유하고, 상기 사용자 단말에서 거래 중개를 요청하면서 조건을 설정할 때, 상기 조건 내 평균 응답률에 대한 조건을 설정하도록 하는 무응답방지부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 중개 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말 중 어느 하나에서 제품 이미지나 사진이 업로드되는 경우, 상기 제품 이미지 또는 사진을 CNN(Convolutional Neural Network)로 분류하여 업로드되도록 하고, 상기 사용자 단말의 거래 중개 요청 시 거래 데이터에 기반하여 아이템을 추천하도록 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 수행하며, 상기 거래 중개의 가격에 기반하여 판매시각을 예측하도록 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 이용하고, 상기 사용자 단말, 지역사업자 단말 및 전국사업자 단말의 행동패턴을 분석하여 사기방지 모델을 구축하는 인공지능부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 C2C, B2C 및 B2B를 포괄하는 거래 중개 서비스 제공 시스템.