WO2020055002A1 - 전자 장치 및 그의 제어 방법 - Google Patents

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WO2020055002A1
WO2020055002A1 PCT/KR2019/010794 KR2019010794W WO2020055002A1 WO 2020055002 A1 WO2020055002 A1 WO 2020055002A1 KR 2019010794 W KR2019010794 W KR 2019010794W WO 2020055002 A1 WO2020055002 A1 WO 2020055002A1
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WO
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data
electronic device
advertisement
information
event
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Application number
PCT/KR2019/010794
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English (en)
French (fr)
Inventor
고광원
임백준
Original Assignee
삼성전자주식회사
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Publication date
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
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    • G06Q30/0277—Online advertisement
    • G—PHYSICS
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0248—Avoiding fraud

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device and a control method thereof, and more particularly, to a digital advertisement system, and an electronic device and a control method thereof for constructing a reliable distributed system between a plurality of electronic devices.
  • AI artificial intelligence
  • Artificial Intelligence is a computer system that implements human-level intelligence, and unlike conventional rule-based smart systems, machines learn and judge themselves and become intelligent. As the artificial intelligence system is used, the recognition rate is improved and the user's taste can be more accurately understood, and the existing rule-based smart system is gradually being replaced by a deep learning-based artificial intelligence system.
  • Artificial intelligence technology consists of elemental technologies that utilize machine learning (deep learning) and machine learning.
  • Machine learning is an algorithm technology that classifies / learns the characteristics of the input data by itself
  • element technology is a technology that utilizes a machine learning algorithm such as deep learning, linguistic understanding, visual understanding, reasoning / prediction, knowledge expression, motion control, etc. It consists of technical fields.
  • Linguistic understanding is a technology that recognizes and applies / processes human language / characters, and includes natural language processing, machine translation, conversation system, question and answer, speech recognition / synthesis, and the like.
  • Visual understanding is a technology that recognizes and processes objects like human vision, and includes object recognition, object tracking, image search, human recognition, scene understanding, spatial understanding, and image improvement.
  • Inference prediction is a technique for logically inferring and predicting information by determining information, and includes knowledge / probability-based reasoning, optimization prediction, preference-based planning, and recommendation.
  • Knowledge expression is a technology that automatically processes human experience information into knowledge data, and includes knowledge building (data generation / classification), knowledge management (data utilization), and so on.
  • Motion control is a technique for controlling autonomous driving of a vehicle and movement of a robot, and includes motion control (navigation, collision, driving), operation control (behavior control), and the like.
  • the conventional advertising system has been mainly made of terrestrial broadcasting.
  • the digital advertising market is increasing.
  • services are often provided based on the trust between the advertiser, the advertisement platform, and the advertisement medium, and it is difficult to identify the malicious behavior of any one of the advertiser, the advertisement platform, and the advertisement medium.
  • the digital advertisement market there is a problem in that it is difficult to detect all the malicious behaviors of a large number of advertisement media, as the number of advertisement media is very high compared to advertisements through existing terrestrial broadcasting.
  • the present disclosure has been devised to solve the above-described problems, and data related to a program capable of verifying data and a program capable of verifying data are shared between shared electronic devices, and an electronic capable of verifying the shared data. It relates to an apparatus and a control method thereof.
  • a control method of an electronic device includes: acquiring a program for verifying the shared data by sharing data about advertisements with other electronic devices; Transmitting to the other electronic device, when an event for an advertisement occurs, generating first data including information about the event for the advertisement, and transmitting the generated first data to another electronic device
  • the method includes receiving second data including information on an event for the advertisement generated from the other electronic device, and verifying the second data using the program.
  • the first data may be data encrypted using key information unique to the electronic device.
  • the verifying may include decoding the second data and comparing the information on the event included in the decoded second data with the information on the event included in the first data. It may further include the step of verifying.
  • the first data or the second data includes the time information at which the first data or the second data was generated, information of the electronic device or the other electronic device, the first data or the second data is the other data It may include at least one of time information shared with the electronic device.
  • the second data includes information on data input from an external electronic device that is not shared with the program
  • the control method comprises inputting the second data into the learned artificial intelligence model to obtain the second data.
  • the method includes acquiring reliability, and the artificial intelligence model may be an artificial intelligence model trained to verify the reliability of data received from the external electronic device.
  • the learned artificial intelligence model may be periodically trained using the data determined as fraud data by the electronic device and the other electronic device as learning data.
  • the first data transmits identification information about the advertisement data, time information on which the advertisement data was generated, and the generated advertisement data to the other electronic device. It may include at least one of the time information.
  • the first data is identification information about another electronic device generating advertisement data, and time when the second data generated from another electronic device generating the advertisement data is received. It may include at least one of the information.
  • the first data includes identification information of another electronic device generating advertisement data, time information of posting the advertisement data, and the advertisement data does not share the program.
  • the advertisement data When used from an external electronic device, at least one of usage information on the advertisement data of the external electronic device may be included.
  • an electronic device obtains a program for verifying the shared data by sharing data about advertisements with a memory, a communication unit, and other electronic devices, The obtained program is transmitted to the other electronic device through the communication unit, and when an event for advertisement occurs, first data including information on the event for advertisement is generated, and the generated through the communication unit And a processor for transmitting the first data to another electronic device, wherein the processor receives second data including information on an event for the advertisement generated from the other electronic device through the communication unit, and the program. The second data can be verified by using.
  • the first data may be data encrypted using key information unique to the electronic device.
  • the processor may decode the second data and compare the information on the event included in the decoded second data and the information on the event included in the first data to verify the second data. have.
  • the first data or the second data includes the time information at which the first data or the second data was generated, information of the electronic device or the other electronic device, the first data or the second data is the other data It may include at least one of time information shared with the electronic device.
  • the second data includes information on data input from an external electronic device that the program is not shared with, and the processor inputs the second data into the learned artificial intelligence model, so that the reliability of the second data is ,
  • the artificial intelligence model may be an artificial intelligence model trained to verify the reliability of data received from the external electronic device.
  • the learned artificial intelligence model may be periodically trained using the data determined as fraud data by the electronic device and the other electronic device as learning data.
  • the first data transmits identification information about the advertisement data, time information on which the advertisement data was generated, and the generated advertisement data to the other electronic device. It may include at least one of the time information.
  • the first data is identification information about another electronic device generating advertisement data, and time when the second data generated from another electronic device generating the advertisement data is received. It may include at least one of the information.
  • the first data includes identification information of another electronic device generating advertisement data, time information of posting the advertisement data, and the advertisement data does not share the program.
  • the advertisement data When used from an external electronic device, at least one of usage information on the advertisement data of the external electronic device may be included.
  • the electronic device and other electronic devices can establish a reliable system by verifying and sharing data with each other.
  • FIG. 1 is an exemplary diagram for describing a system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure in detail.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of a system composed of an electronic device and another sperm device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for describing a method for verifying shared data according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for describing an operation of an electronic device using an artificial intelligence model, according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for describing a distributed system between a plurality of electronic devices according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • expressions such as “A or B,” “at least one of A or / and B,” or “one or more of A or / and B”, etc. may include all possible combinations of the items listed together. .
  • Some component eg, first component
  • another component eg, second component
  • “connected to” it should be understood that any of the above components may be directly connected to the other component or may be connected through another component (eg, a third component).
  • a component eg, a first component
  • the component and the component It can be understood that there are no other components (eg, the third component) between the other components.
  • the expression “configured to” is, depending on the context, for example, “having the capacity to” , “” Designed to, “” adapted to, “” made to, “or” capable of “can be used interchangeably.
  • the term “configured (or set) to” may not necessarily mean only “specifically designed to” in hardware. Instead, in some situations, the expression “a device configured to” may mean that the device “can” with other devices or parts.
  • the phrase “subprocessor configured (or set) to perform A, B, and C” executes a dedicated processor (eg, an embedded processor) to perform the operation, or one or more software programs stored in the memory device. By doing so, it may mean a general-purpose processor (eg, a CPU or application processor) capable of performing the corresponding operations.
  • Electronic devices include, for example, smart phones, tablet PCs, mobile phones, video phones, e-book readers, desktop PCs, laptop PCs, netbook computers, workstations, servers, PDAs, and PMPs.
  • portable multimediaplayer e.g., an MP3 player, a medical device, a camera, or a wearable device.
  • Wearable devices are accessories (e.g. watches, rings, bracelets, anklets, necklaces, glasses, contact lenses, or head-mounted-device (HMD)), fabrics or clothing (e.g.
  • the electronic device may be, for example, a television, a digital video disk (DVD) player, Audio, refrigerator, air conditioner, cleaner, oven, microwave, washing machine, air cleaner, set-top box, home automation control panel, security control panel, media box (e.g. Samsung HomeSyncTM, Apple TVTM, or Google TVTM), game console (Eg, XboxTM, PlayStationTM), an electronic dictionary, an electronic key, a camcorder, or an electronic picture frame.
  • DVD digital video disk
  • the electronic device includes various medical devices (e.g., various portable medical measurement devices (such as a blood glucose meter, heart rate monitor, blood pressure meter, or body temperature meter), magnetic resonance angiography (MRA), magnetic resonance imaging (MRI), CT (computed tomography), camera, or ultrasound, etc., navigation device, global navigation satellite system (GNSS), event data recorder (EDR), flight data recorder (FDR), automotive infotainment device, marine electronic equipment (E.g.
  • various portable medical measurement devices such as a blood glucose meter, heart rate monitor, blood pressure meter, or body temperature meter
  • MRA magnetic resonance angiography
  • MRI magnetic resonance imaging
  • CT computed tomography
  • camera or ultrasound
  • navigation device e.g., global navigation satellite system (GNSS), event data recorder (EDR), flight data recorder (FDR), automotive infotainment device, marine electronic equipment (E.g.
  • GNSS global navigation satellite system
  • EDR event data recorder
  • FDR flight data recorder
  • navigational devices for ships, gyro compasses, etc. avionics, security devices, head units for vehicles, robots for industrial or domestic use, drones, ATMs in financial institutions, point-of-sale at stores of sales), or at least one of Internet of Things devices (eg, light bulbs, various sensors, sprinkler devices, fire alarms, thermostats, street lights, toasters, exercise equipment, hot water tanks, heaters, boilers, etc.).
  • Internet of Things devices eg, light bulbs, various sensors, sprinkler devices, fire alarms, thermostats, street lights, toasters, exercise equipment, hot water tanks, heaters, boilers, etc.
  • the term user may refer to a person using an electronic device or a device using an electronic device (eg, an artificial intelligence electronic device).
  • FIG. 1 is an exemplary diagram for describing a system according to an embodiment of the present disclosure.
  • a digital advertising system may be composed of an advertiser, an advertising platform, and an advertising medium.
  • the advertiser refers to the entity that issues the advertisement, and serves to pay the advertising platform and the advertising media.
  • the advertisement platform is configured to perform a function of selecting advertisements, such as recommending advertisements, and a function of delivering advertisement data provided by advertisers to an advertisement medium.
  • the advertising medium is a component for delivering advertisements delivered to an advertiser or an advertising platform to a customer.
  • the advertisement medium may determine that the customer has watched the advertisement when a specific action is promised, and charge the advertiser for the corresponding action.
  • the specific action promised may be various, such as clicking on an advertisement exposed on the advertising medium, watching an advertisement exposed on the advertising medium for a certain time, or downloading an application related to the advertisement exposed on the advertising medium. have.
  • the advertiser may pay for an advertisement that is not actually exposed by advertisement fraud (Ad Fraud or Fraud) by various methods.
  • advertisement fraud may be various, for example, click spamming, click injection, or fake install.
  • Click Spamming refers to the act of falsely transmitting to the advertiser a signal that the advertisement platform or the advertisement medium has actually been exposed.
  • Click Injection refers to the act of falsely transmitting to the advertiser a signal that the advertisement has been exposed when there is an action that the advertising platform or the advertising medium achieves the purpose of the advertisement regardless of the advertisement.
  • the advertisement platform or advertisement medium pays an advertiser for a fee when a customer views an advertisement for an application and then downloads the application. You can claim.
  • the advertisement platform or the advertisement medium may be charged to the advertiser based on the act of downloading the application (in another path) without watching the advertisement for the application by the click injection act.
  • Fake Install refers to the act of defrauding an advertiser for charging the advertiser even though there was no customer action related to the advertisement exposure.
  • an embodiment according to the present disclosure may constitute a distributed verification and consensus system between an advertiser, an advertising platform, and an advertising medium, as disclosed in FIG. 1.
  • an electronic device managed by an advertiser hereinafter referred to as a first electronic device 100-1
  • an electronic device managed by an advertising platform hereinafter referred to as a second electronic device 100-2
  • an electronic device managed by an advertising medium By constructing a distributed verification and consensus system between (hereinafter referred to as the third electronic device 100-3), malicious actions between the first electronic device and the third electronic device can be prevented.
  • the first electronic device 100-1 acquires a program for verifying data for advertisements to be shared with the second electronic device 100-2 and the third electronic device 100-3, and the obtained The program may be shared with the second electronic device 100-2 and the third electronic device 100-3.
  • the program for verifying the data for the advertisement may include rules regarding the issuer of the advertisement data, the conditions for exposing the advertisement, and payment information for the exposure.
  • the condition for exposing the advertisement may be a condition for exposing the advertisement at a specific time or a specific medium.
  • the payment information for exposure may be information on the type of advertisement exposure (for example, clicking on a website banner, watching an advertisement, or downloading a specific application after watching an advertisement).
  • the program for verifying data on advertisements may further include information on various advertisement fraudulent activities.
  • the second electronic device 100-2 When the second electronic device 100-2 allocates an advertisement to the third electronic device 100-3, the second electronic device 100-2 transmits data for the assigned advertisement to the first electronic device 100-1. ) And the third electronic device 100-3.
  • the data for the allocated advertisement may be data including time information for which the advertisement data received from the first electronic device 100-1 is registered and approved, and data about the issuer of the advertisement data.
  • the data for the assigned advertisement is encrypted with the advertisement data received from the first electronic device 100-1 and the approved time information, the data for the issuer for the advertisement data (for example, Sign or Encrypted data using Hash value).
  • the third electronic device 100-3 may receive advertisement data from the second electronic device 100-2 and expose it to the customer. At this time, the third electronic device 100-3 generates data including information about the time when the advertisement is exposed to the customer, information on the payment action (click, download, etc.) according to the program rules, exposure verification information, and the like. By doing so, the first electronic device 100-1 and the second electronic device 100-2 may be shared.
  • the first to third electronic devices 100-1 to 100-3 may verify data generated from each electronic device and shared using a shared program. Furthermore, the first electronic device to the third electronic device 100-1 to 100-3 may agree whether the shared data is normal data based on each verification result. When it is determined by the agreement that the data shared from each electronic device is normal data, the first electronic device to the third electronic device 100-1 to 100-3 perform functions according to the rules of the shared program. You can.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 disclosed in FIG. 2 is basically described based on the first electronic device 100-1, but the second electronic device 100-2 and the third electronic device 100-3 are also electronic devices of the present application. Of course it can be (100).
  • the electronic device 100 may include a memory 110, a communication unit 120, and a processor 130.
  • the memory 110 may store instructions or data related to at least one other component of the electronic device 100.
  • the memory 110 may be implemented as a non-volatile memory, a volatile memory, a flash memory (flash-memory), a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD).
  • flash-memory flash-memory
  • HDD hard disk drive
  • SSD solid state drive
  • the memory 110 is accessed by the processor 130, and data read / write / modify / delete / update may be performed by the processor 130.
  • the term memory is a memory card (not shown) mounted on a memory 110, a ROM (not shown), a RAM (not shown), or an electronic device 100 in the processor 130 (eg, micro SD) Card, memory stick).
  • the memory 110 may share data for advertisements with other electronic devices to verify the shared data, first data including event information for advertisements, and event information for advertisements generated from other electronic devices.
  • the second data can be stored.
  • the first data may include at least one of identification information for the advertisement data, time information for generating the advertisement data, and time information for transmitting the generated advertisement data to the second electronic device 100-2.
  • the 2 data may include at least one of identification information for the first electronic device 100-1 and time information for receiving the first data generated from the first electronic device 100-1.
  • the communication unit 120 is a component for performing communication with other electronic devices. Meanwhile, the communication unit 120 may be connected to other electronic devices through communication with a third device (eg, a repeater, a hub, an access point, a server, or a gateway).
  • Wireless communication includes, for example, LTE, LTE Advance (LTE-A), code division multiple access (CDMA), wideband CDMA (WCDMA), universal mobile telecommunications system (UMTS), Wireless Broadband (WiBro), or Global GSM (GSM). System for Mobile Communications).
  • the wireless communication is, for example, WiFi (wireless fidelity), Bluetooth, Bluetooth low power (BLE), Zigbee (Zigbee), NFC (near field communication), magnetic secure transmission (Magnetic Secure Transmission), radio Frequency (RF), or at least one of a body area network (BAN).
  • Wired communication may include, for example, at least one of universal serial bus (USB), high definition multimedia interface (HDMI), recommended standard232 (RS-232), power line communication, or plain old telephone service (POTS).
  • the network in which wireless communication or wired communication is performed may include at least one of a telecommunication network, for example, a computer network (eg, LAN or WAN), the Internet, or a telephone network.
  • the communication unit 120 transmits at least one of the data about the advertisement and the first data to another electronic device in order to share at least one of the advertisement data, the first data, and the second data with another electronic device. Or to receive second data generated by another electronic device.
  • the processor 130 is electrically connected to the memory 110 to control overall operations and functions of the electronic device 100.
  • the processor 130 may obtain a program for verifying the shared data by sharing data about advertisements with other electronic devices.
  • the program for verifying the shared data may include rules regarding the issuer of the advertisement data, conditions for exposing the advertisement, and payment information for the exposure.
  • the processor 130 may transmit the acquired program to another electronic device. Meanwhile, when an event for an advertisement occurs, the processor 130 may generate first data including information about the event for the advertisement, and transmit the generated first data to another electronic device.
  • the event for advertisement is an event for the first electronic device 100-1 to transmit an advertisement to the second electronic device 100-2, and the second electronic device 100-2 for the third electronic device ( It may be an event for allocating an advertisement to 100-3), an event in which the third electronic device 100-3 receives information about advertisement exposure from an external electronic device, and the like.
  • the external electronic device may mean an electronic device other than the first electronic device to the third electronic device 100-3 sharing the program for verifying the shared data, the first data, and the second data.
  • the processor 130 may receive second data including information on an event for an advertisement generated from another electronic device.
  • the processor 130 may verify the received second data using the acquired program. Furthermore, the processor 130 may agree whether the second data is normal data with another electronic device based on the verified result.
  • the first data may be data encrypted using unique key information of the electronic device 100.
  • the processor 130 may encrypt the first data using an asymmetric key encryption method and transmit the encrypted first data to another electronic device.
  • the processor 130 decodes the second data, and compares the information on the event included in the decoded second data and the information on the event on the first data to obtain the second data. Can be verified.
  • the first data and the second data are time information on which the first data or the second data was generated, information on the electronic device 100 or another electronic device, and time when the first data or the second data was shared with another electronic device. It may include at least one of the information.
  • the processor 130 compares time information included in the first data, information about the other sperm device with time information included in the decoded second data, and information about other electronic devices, and compares the second data. Can be verified.
  • the second data may further include data for an external electronic device in which a program for verifying the shared data is not shared.
  • the external electronic device may be a customer's electronic device that consumes advertisement data
  • the data for the external electronic device may be data related to the behavior of the customer's electronic device (click on an advertisement banner, download an application after watching an advertisement, etc.) You can.
  • the processor 130 may acquire the reliability of the second data by inputting the second data into the trained artificial intelligence model.
  • the trained artificial intelligence model may be an artificial intelligence model trained to verify the reliability of data received from an external electronic device.
  • the reliability of the second data may be an index of whether the second data is normal data. have. That is, the processor 130 may output the reliability of the unverified data when the unverified data is input to the artificial intelligence model by learning the artificial intelligence model based on the second data that has been agreed and verified.
  • the trained artificial intelligence model may be periodically trained using the data determined to be Fraud data by the electronic device 100 and other electronic devices as learning data.
  • the learned artificial intelligence model may be periodically learned using the data determined as not the Fraud data by the electronic device 100 and other electronic devices as learning data.
  • the electronic device 100 when the electronic device 100 according to the present disclosure is an electronic device (first electronic device 100-1) generating advertisement data, the first data includes identification information for advertisement data and time when the advertisement data is generated It may include at least one of information and time information for transmitting the generated advertisement data to another electronic device.
  • the first data is for the first electronic device 100-1 generating advertisement data. It may include at least one of identification information and time information for receiving the second data generated from the first electronic device 100-1.
  • the first data is for the first electronic device 100-1 generating advertisement data.
  • the identification information, the time information for posting the advertisement data, and the advertisement data are used from an external electronic device that does not share the program, it may include at least one of usage information for advertisement data of the external electronic device.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure in detail.
  • the electronic device 100 may further include an input unit 140, a display 150, and an audio output unit 160 in addition to the memory 110, the communication unit 120, and the processor 130. have. However, it is not limited to the above-described configuration, and of course, some configurations may be added or omitted as necessary.
  • the input unit 140 is configured to receive user commands.
  • the input unit 140 may include a camera 141, a microphone 142, and a touch panel 143.
  • the camera 141 is a component for acquiring image data around the electronic device 100.
  • the camera 141 may capture still images and videos.
  • the camera 141 may include one or more image sensors (eg, front sensors or rear sensors), lenses, image signal processors (ISPs), or flashes (eg, LEDs or xenon lamps, etc.).
  • the microphone 142 is a component for acquiring sound around the electronic device 100.
  • the microphone 142 may receive external sound signals and generate electrical voice information.
  • the microphone 142 may use various noise removal algorithms to remove noise generated in the process of receiving an external sound signal.
  • the touch panel 143 is configured to receive various user inputs.
  • the touch panel 143 may receive data by user manipulation.
  • the touch panel 143 may be configured in combination with a display described later.
  • the input unit 140 may be of various configurations for receiving various data in addition to the above-described camera 141, microphone 142, and touch panel 143.
  • the display 150 is configured to output various images.
  • the display 150 for providing various images may be implemented as various types of display panels.
  • the display panel is a liquid crystal display (LCD), organic light emitting diodes (OLED), active-matrix organic light-emitting diode (AM-OLED), liquid crystal on silicon (LCOS) or digital light processing (DLP) It can be implemented with various display technologies such as.
  • the display 150 may be coupled to at least one of a front region, a side region, and a rear region of the electronic device 100 in the form of a flexible display.
  • the audio output unit 160 is a component that outputs various notification sounds or voice messages as well as various audio data on which various processing operations such as decoding, amplification, and noise filtering are performed by the audio processing unit.
  • the audio processing unit is a component that performs processing for audio data.
  • the audio processing unit may perform various processes such as decoding or amplification of audio data, noise filtering, and the like.
  • the audio data processed by the audio processing unit 150 may be output to the audio output unit 160.
  • the audio output unit may be implemented as a speaker, but this is only an embodiment, and may be implemented as an output terminal capable of outputting audio data.
  • the processor 130 controls the overall operation of the electronic device 100.
  • the processor 130 may include a RAM 131, a ROM 132, a main CPU 133, a graphics processor 134, first to n interfaces 135-1 to 135-n, and a bus 136. have.
  • the RAM 131, the ROM 132, the main CPU 133, the graphic processing unit 134, and the first to n interfaces 135-1 to 135-n may be connected to each other through the bus 136. .
  • the ROM 132 stores a set of instructions for booting the system and the like.
  • the main CPU 133 copies the O / S stored in the memory to the RAM 131 according to the command stored in the ROM 132, and executes the O / S to boot the system Order.
  • the main CPU 133 copies various application programs stored in the memory to the RAM 131 and executes the application programs copied to the RAM 131 to perform various operations.
  • the main CPU 133 accesses the memory 110 to boot using the O / S stored in the memory 110.
  • the main CPU 133 performs various operations using various programs, contents, and data stored in the memory 110.
  • the first to n interfaces 135-1 to 135-n are connected to various components described above.
  • One of the interfaces may be a network interface connected to an external device through a network.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of a system composed of an electronic device and another sperm device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may obtain a program for verifying data for advertisement (S410).
  • the electronic device 100 may be the first electronic device 100-1, but is not limited thereto, and may be the second electronic device 100-2 or the third electronic device 100-3 as necessary. Yes, of course.
  • the program for verifying the data for the advertisement may include rules regarding the subject of the advertisement data, the conditions for exposing the advertisement, and the payment information for the exposure.
  • the electronic device 100 may share the acquired program with other electronic devices (S420).
  • the other electronic device shared with the program may be at least one of the second electronic device 100-2 and the third electronic device 100-3.
  • Another electronic device can share the program from the electronic device 100 (S421)
  • the electronic device 100 may generate data including information about the event for advertisement and share it with other electronic devices (S430).
  • another electronic device can also generate data including information on the event for the advertisement and share it with other electronic devices (S431).
  • Event for the electronic device 100-1 to transmit an advertisement to the second electronic device 100-2, and for the second electronic device 100-2 to allocate an advertisement to the third electronic device 100-3. This may be an event, an event in which the third electronic device 100-3 receives information about advertisement exposure from an external electronic device.
  • the electronic device 100 may verify and agree on the shared data (S440). Specifically, when data including information on advertisements is shared from another electronic device, the electronic device 100 may verify the shared data and agree on the verified data. Other electronic devices may also receive data including data about advertisements from the electronic device 100 to verify and agree (S441). That is, the electronic device 100 and other electronic devices may agree to verify the shared data, respectively, and determine that the shared data is normal data when the verification results show that the shared data is normal data. Alternatively, the electronic device 100 and other electronic devices may agree to verify the shared data, respectively, and determine that the shared data is abnormal data when the verification results show that the shared data is abnormal data.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram for describing a method for verifying shared data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may determine whether data is normal data through an encryption method using an asymmetric encryption key.
  • the first electronic device 100-1 encrypts the information T0 for the time when the event A and the event A occur by encrypting the encrypted data Sa with the private key of the first electronic device 100-1 Can generate
  • the event A may be an event for transmitting data for advertisement to the second electronic device 100-2.
  • the first electronic device 100-1 may share the encrypted data Sa with the second electronic device 100-2 and the third electronic device 100-3.
  • the first electronic device 100-1 has been described as encrypting only the information T0 for the event A and the time when the event A occurred, but it is needless to say that it can be encrypted by including the information about the advertisement data to be advertised.
  • the second electronic device 100-2 receives Sa from the first electronic device 100-1, and when the event P occurs, the second electronic device 100-2 encrypts the data Sa, event P, and event.
  • Encrypted data Sp may be generated by encrypting the time T1 at which P occurs with the personal encryption key of the second electronic device 100-2.
  • the event P may be an event for transmitting data for advertisement to the third electronic device 100-3.
  • the second electronic device 100-2 may share the encrypted data Sp with the first electronic device 100-1 and the third electronic device 100-3.
  • the third electronic device 100-3 receives Sp from the second electronic device 100-2, and when the event M occurs, the third electronic device 100-3 encrypts the data Sa, Sp
  • the encrypted data Sm may be generated by encrypting the event M and the time T2 at which the event M occurred with the personal encryption key of the third electronic device 100-2.
  • the event M may be an event in which the third electronic device 100-3 exposes an advertisement.
  • the third electronic device 100-3 may share the encrypted data Sm with the first electronic device 100-1 and the second electronic device 100-2.
  • the first electronic device to the third electronic device 100-1 to 100-3 can decrypt the data encrypted with their shared key and check whether the decrypted data is normal data.
  • the third electronic device 100-3 may decrypt the encrypted data using its shared key. For example, the third electronic device 100-3 may decode Sm 'to verify data Sm'. As illustrated in FIG. 5, when the result of decrypting Sm 'is the same as the data before encrypting Sm, the third electronic device 100-3 may determine that Sm' is normal data.
  • the second electronic device 100-2 can decrypt the encrypted data using its shared key.
  • the second electronic device 100-2 may decode Sp 'to verify data Sp'.
  • the second electronic device 100-2 may determine that Sp' is normal data.
  • the first electronic device 100-1 can decrypt the encrypted data using its shared key.
  • the first electronic device 100-1 may decrypt Sa 'to verify data Sa'.
  • the first electronic device 100-1 may determine that Sa' is normal data.
  • the first electronic device to the third electronic device 100-1 to 100-3 can verify the shared data.
  • a data verification method using non-keying key encryption has been described, but is not limited thereto.
  • various types of blockchain technology may be applied for data verification.
  • the electronic device 100-3 according to the present disclosure is an electronic device for advertising media, and may be, for example, an electronic device managing a homepage, an electronic device managed by a portal site, but is not limited thereto.
  • the third electronic device 100-3 according to another embodiment of the present disclosure may be a user terminal device. That is, the third electronic device 100-3 is an electronic device used by general customers, and may be configured as a smart phone, a tablet PC, or a digital TV.
  • the third electronic device 100-3 includes information that can identify a user of the third electronic device 100-3 or the third electronic device 100-3, such as a public key. To authenticate the device.
  • an advertisement exposure operation clicking an advertisement, downloading an application after viewing an advertisement, etc.
  • the third electronic device 100-3 encrypts data for the advertisement exposure operation to perform the first It can be shared with the electronic device 100-1 and the second electronic device 100-2.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for describing an operation of an electronic device using an artificial intelligence model, according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 130 may include a data learning unit 610 and a data determination unit 620.
  • the data learning unit 610 may train the data judgment model to have a standard according to a specific purpose.
  • the specific purpose may include a purpose related to speech recognition, translation, image recognition, context recognition, and the like.
  • the specific purpose may include a purpose related to data classification, clustering, clustering, and the like.
  • the data learning unit 610 according to the present disclosure may train a data determination model to have a purpose for determining the reliability of input data.
  • the data learning unit 610 may apply the learning data to the data judgment model to determine an operation according to the above-described purpose, and generate a data judgment model having a judgment criterion.
  • the data determination unit 620 may determine a situation for a specific purpose based on the input data.
  • the data determination unit 620 may determine a situation from predetermined input data using the learned data determination model.
  • the data determination unit 620 may obtain predetermined input data according to a preset criterion, and apply the obtained input data as an input value to the data determination model, thereby determining a predetermined situation based on the predetermined input data. (Or, you can estimate).
  • the result value output by applying the obtained input data to the data judgment model as an input value may be used to update the data judgment model.
  • the data determination unit 620 may determine the reliability of the input data based on the input data by applying the input data for the advertisement to the data determination model.
  • At least a portion of the data learning unit 610 and at least a portion of the data determination unit 620 may be implemented as a software module or manufactured in the form of at least one hardware chip and mounted on the electronic device.
  • at least one of the data learning unit 610 and the data determination unit 620 may be manufactured in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI), or an existing general-purpose processor (eg, CPU Alternatively, it may be manufactured as a part of an application processor or a graphics-only processor (for example, a GPU) and mounted on various electronic devices described above.
  • AI artificial intelligence
  • CPU Alternatively, it may be manufactured as a part of an application processor or a graphics-only processor (for example, a GPU) and mounted on various electronic devices described above.
  • the dedicated hardware chip for artificial intelligence is a dedicated processor specialized in probabilistic computation, and has higher parallel processing performance than the conventional general-purpose processor, so it can rapidly process computational tasks in the field of artificial intelligence such as machine learning.
  • the data learning unit 610 and the data determination unit 620 are implemented as a software module (or a program module including an instruction)
  • the software module is a computer readable non-transitory readable recording medium ( non-transitory computer readable media).
  • the software module may be provided by an operating system (OS) or may be provided by a predetermined application. Alternatively, some of the software modules may be provided by an operating system (OS), and the other may be provided by a predetermined application.
  • the data learning unit 610 and the data determination unit 620 may be mounted on one server 100 or may be mounted on separate servers.
  • one of the data learning unit 610 and the data determination unit 620 may be included in the electronic device 100 and the other may be included in the external server 200.
  • the data learning unit 610 and the data determination unit 620 may provide the model information constructed by the data learning unit 610 to the data determination unit 620 through wired or wireless communication, or the data determination unit (620).
  • Data input to 620 may be provided to the data learning unit 610 as additional learning data.
  • the data learning unit 610 and the data determination unit 620 may be components of the external server 200. In this case, when the electronic device 100 transmits learning data or input data to the external server 200, the external server 200 receives the result value for the learning data or input data received from the electronic device 100. It can be transmitted to the electronic device 100.
  • the data learning unit 610 may further include a data acquisition unit, a pre-processing unit, a training data selection unit, a model learning unit, and a model evaluation unit.
  • the data acquisition unit is configured to acquire learning data according to a specific purpose.
  • the pre-processing unit is a component for pre-processing data acquired by the obtaining unit in a predefined format.
  • the learning data selection unit may select data necessary for learning from data acquired by the learning data acquisition unit or data pre-processed by the learning data preprocessing unit.
  • the selected training data may be provided to the model training unit.
  • the learning data selection unit may select learning data necessary for learning from acquired or preprocessed data according to a preset selection criterion.
  • the learning data selection unit may select learning data according to a preset selection criterion by learning by the model learning unit.
  • the learning data selecting unit according to an embodiment of the present disclosure may select data shared and verified between the first electronic device and the third electronic device 100-3 as learning data. By selecting the verified data as training data, the trained artificial intelligence model can have higher accuracy.
  • the model learning unit is configured to train a data judgment model using learning data. Specifically, when a plurality of pre-built data recognition models exist, the model learning unit may determine, as a data recognition model to train, a data recognition model having a high relationship between input learning data and basic learning data.
  • the basic learning data may be pre-classified for each type of data, and the data recognition model may be pre-built for each type of data.
  • the basic training data is classified into various criteria such as the region where the training data is generated, the time when the training data is generated, the size of the training data, the genre of the training data, the creator of the training data, and the type of object in the training data. It may be.
  • the model evaluation unit is configured to improve the results of the data judgment model.
  • At least one of the above-described data acquisition unit, pre-processing unit, learning data selection unit, model learning unit, and model evaluation unit may be implemented as a software module or manufactured in the form of at least one hardware chip and mounted on the electronic device.
  • a data acquisition unit, a pre-processing unit, a training data selection unit, a model learning unit, and a model evaluation unit may be manufactured in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI), or existing It may be manufactured as part of a general-purpose processor (for example, a CPU or application processor) or a graphics-only processor (for example, a GPU), and may be mounted in various electronic devices described above.
  • AI artificial intelligence
  • the data determination unit 620 may further include a data acquisition unit, a pre-processing unit, an input data selection unit, a recognition result providing unit, and a model update unit.
  • the data acquisition unit is configured to acquire input data.
  • the pre-processing unit is a component for pre-processing data acquired by the obtaining unit in a predefined format.
  • the input data selection unit is configured to select data necessary for recognition among pre-processed data.
  • the recognition result providing unit is configured to receive data selected from the input data.
  • the model updating unit is configured to update the data judgment model based on the evaluation of the recognition result provided from the recognition result providing unit.
  • At least one of the above-described data acquisition unit, pre-processing unit, input data selection unit, recognition result providing unit, and model update unit may be implemented as a software module or manufactured in the form of at least one hardware chip and mounted on the electronic device.
  • a data acquisition unit, a pre-processing unit, a training data selection unit, a model learning unit, and a model evaluation unit may be manufactured in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI), or existing It may be manufactured as part of a general-purpose processor (for example, a CPU or application processor) or a graphics-only processor (for example, a GPU), and may be mounted in various electronic devices described above.
  • AI artificial intelligence
  • the data judgment model may be constructed in consideration of the application field of the recognition model, the purpose of learning, or the computer performance of the device.
  • the data judgment model may be, for example, a model based on a neural network.
  • the data judgment model can be designed to simulate the human brain structure on a computer.
  • the data judgment model may include a plurality of network nodes having weights, which simulate neurons of a human neural network. A plurality of network nodes may each form a connection relationship so that neurons simulate synaptic activity of sending and receiving signals through synapses.
  • the data judgment model may include, for example, a neural network model or a deep learning model developed from a neural network model. In the deep learning model, a plurality of network nodes may be located at different depths (or layers) and exchange data according to a convolutional connection relationship.
  • a model such as a deep neural network (DNN), a recurrent neural network (RNN), or a bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN) may be used as a data determination model, but is not limited thereto.
  • DNN deep neural network
  • RNN recurrent neural network
  • BTDNN bidirectional recurrent deep neural network
  • the electronic device 100 trains an artificial intelligence model based on data that has been verified and agreed with another electronic device, and uses the learned artificial intelligence model to share the shared data. Can be verified. Specifically, the electronic device 100 and other electronic devices may determine that the data generated by each electronic device is normal data through the above-described distributed system. However, the distributed system composed of the electronic device 100 and other electronic devices may not be able to determine whether data generated from an external electronic device that does not share a program is normal data. For example, it may be assumed that the first electronic device 100-1 pays for the advertisement based on the number of clicks. In this case, even if an abnormal click occurs in the external electronic device, the electronic device 100 and other electronic devices have verified data (for example, second data) including information about the abnormal click generated by the external electronic device. It may happen that it is judged as data.
  • verified data for example, second data
  • the electronic device 100 may analyze data generated from the external electronic device to determine whether the corresponding data is Fraud data. For example, when the Fraud action is a plurality of click actions by a bot or the like, the electronic device 100 may determine that the data for the click is Fraud data when a click occurs more than a predetermined number of times during a predetermined time period. have. When it is determined that the verified data including data generated from the external electronic device is Fraud data, the electronic device 100 may agree that the data is Fraud data as other data with other electronic devices.
  • the electronic device 100 may determine whether the data of the external electronic device is Fraud data, while determining that the data for other electronic devices that are components of the distributed system are reliable data through various methods described above. Accordingly, when considering whether data generated from another electronic device is Fraud data, the electronic device 100 may obtain an accurate result by considering only data generated from an external electronic device.
  • the electronic device 100 may train the artificial intelligence model by determining the data determined as the Fraud data as the learning data of the artificial intelligence model, as described above. That is, the electronic device 100 may improve the performance of the artificial intelligence model by training the artificial intelligence model using learning data having high accuracy for various fraudulent behaviors.
  • the first electronic devices to the third electronic devices 100-1 to 100-3 that play different roles share data for programs and events for verifying data related to advertisements.
  • a plurality of electronic devices share one program and verify data according to the shared program. That is, the plurality of advertiser electronic devices, the plurality of advertisement platform electronic devices, and the plurality of advertisement medium electronic devices may share one program, share data according to the shared program, verify, and agree.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may obtain a program for verifying the shared data by sharing data about advertisements with other electronic devices (S910).
  • the program for verifying the data for the advertisement may include various information about the advertisement issuance and payment, such as the issuer of the advertisement data, the conditions for exposing the advertisement, and the terms and conditions of the payment information for the exposure.
  • the electronic device 100 may transmit the acquired program to another electronic device (S920). Specifically, the electronic device 100 may share the acquired program with other electronic devices for verifying data.
  • the electronic device 100 may generate first data including information about the event for advertisement.
  • the event for advertisement is an event for the first electronic device 100-1 to transmit an advertisement to the second electronic device 100-2
  • the second electronic device 100-2 for the third electronic device ( 100-3) may be an event for allocating advertisements, an event in which the third electronic device 100-3 receives information about advertisement exposure from an external electronic device, etc.
  • the first data is a data generation subject and data is generated. It may include at least one of information about the time and the time to transmit the data.
  • the electronic device 100 may transmit the generated first data to another electronic device (S940). Specifically, the electronic device 100 may share with other electronic devices for verifying the first data. In this case, the other electronic device may verify the first data using the acquired program.
  • the electronic device 100 may receive second data including information on an event for an advertisement generated from another electronic device (S950).
  • the electronic device 100 may verify the second data using a program for verifying the shared data (S960).
  • the term “unit” or “module” used in the present disclosure includes a unit composed of hardware, software, or firmware, and may be used interchangeably with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit. You can.
  • the "unit” or the “module” may be an integrally configured component or a minimum unit performing one or more functions or a part thereof.
  • the module can be configured with an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present disclosure may be implemented with software including instructions stored in a machine (eg, computer) readable storage media.
  • a device that can be called and operated according to the called command, and may include an electronic device (eg, the electronic device 100) according to the disclosed embodiments.
  • the processor directly Or, under the control of the processor, other components may be used to perform the function corresponding to the instruction, which may include code generated or executed by a compiler or interpreter.
  • a method according to various embodiments disclosed in this document may be provided as being included in a computer program product.
  • Computer program products are commodities that can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed online in the form of a storage medium readable by the device (eg compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (eg Play StoreTM).
  • a storage medium such as a memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server, or may be temporarily generated.
  • Each component may be composed of a singular or a plurality of entities, and some of the aforementioned sub-components may be omitted, or other sub-components may be omitted. It may be further included in various embodiments. Alternatively or additionally, some components (eg, modules or programs) may be integrated into one entity, performing the same or similar functions performed by each corresponding component before being integrated. According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component may be sequentially, parallelly, repeatedly, or heuristically executed, at least some operations may be executed in a different order, omitted, or other operations may be added. Can be.

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Abstract

전자 장치 및 그의 제어 방법이 개시된다. 본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득하는 단계, 획득된 프로그램을 타 전자 장치로 전송하는 단계, 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성하는 단계, 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송하는 단계, 타 전자 장치로부터 생성된 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 단계 및 프로그램을 이용하여 제2 데이터를 검증하는 단계를 포함한다.

Description

전자 장치 및 그의 제어 방법
본 개시는 전자 장치 및 그의 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 디지털 광고 시스템에 있어서, 복수의 전자 장치들 간의 신뢰할 수 있는 분산 시스템을 구축하기 위한 전자 장치 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.
또한, 본 개시는 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템 및 그 응용에 관한 것이다.
인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 규칙 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공 지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 규칙 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공 지능 시스템으로 대체되고 있다.
인공 지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계 학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.
기계 학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소 기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.
인공 지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화 시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험 정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.
한편, 종래의 광고 시스템은 지상파 방송을 중심으로 이루어져 왔다. 근래에는, 인터넷 기술의 발달과 함께 디지털 광고 시장이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 종래 디지털 광고 시장의 경우, 광고주와 광고 플랫폼, 광고 매체간의 신뢰를 바탕으로 서비스가 제공되는 경우가 많아, 광고주와 광고 플랫폼, 광고 매체 중 어느 하나의 악의적인 행위를 확인하는 것이 어려운 경우가 많으며, 나아가, 디지털 광고 시장에서는 기존 지상파 방송을 통한 광고와 비교할 때, 광고 매체의 수가 매우 많아 다수의 광고 매체의 악의적인 행위를 모두 탐지하는 것이 어렵다는 문제점이 존재하였다.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 데이터를 검증할 수 있는 프로그램 및 데이터를 검증할 수 있는 프로그램과 관련된 데이터를 공유 전자 장치들 간에 공유하고, 공유된 데이터를 검증할 수 있는 전자 장치 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 상기 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득하는 단계, 상기 획득된 프로그램을 상기 타 전자 장치로 전송하는 단계, 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성하는 단계, 상기 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송하는 단계, 상기 타 전자 장치로부터 생성된 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 단계 및 상기 프로그램을 이용하여 상기 제2 데이터를 검증하는 단계를 포함한다.
이때, 상기 제1 데이터는 상기 전자 장치에 고유의 키 정보를 이용하여 암호화된 데이터일 수 있다.
이때, 상기 검증하는 단계는, 상기 제2 데이터를 복호화 하는 단계 및 상기 복호화된 제2 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보와 상기 제1 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보를 비교하여 상기 제2 데이터를 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터는 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 전자 장치 또는 상기 타 전자 장치의 정보, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 상기 타 전자 장치와 공유된 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 제2 데이터는 상기 프로그램이 공유되지 않은 외부 전자 장치로부터 입력된 데이터에 대한 정보를 포함하고, 상기 제어 방법은, 상기 제2 데이터를 학습된 인공지능 모델에 입력하여 상기 제2 데이터의 신뢰도를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 인공 지능 모델은 상기 외부 전자 장치로부터 수신된 데이터의 신뢰도를 검증하기 위해 학습된 인공 지능 모델일 수 있다.
이때, 상기 학습된 인공 지능 모델은, 상기 전자 장치 및 상기 타 전자 장치에 의해 fraud 데이터라고 판단된 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주기적으로 학습될 수 있다.
이때, 상기 전자 장치가 광고 데이터를 생성하는 전자 장치인 경우, 상기 제1 데이터는 상기 광고 데이터에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 생성된 광고 데이터를 상기 타 전자 장치로 전송한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 전자 장치가 광고 플랫폼 전자 장치인 경우, 상기 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치로부터 생성된 제2 데이터를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 전자 장치가 광고 매체 전자 장치인 경우, 상기 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터를 게시한 시간 정보 및 상기 광고 데이터가 상기 프로그램을 공유하지 않은 외부 전자 장치로부터 이용된 경우, 상기 외부 전자 장치의 상기 광고 데이터에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 개시의 도 다른 실시예에 따른 전자 장치는, 메모리, 통신부 및 타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 상기 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득하고, 상기 통신부를 통해 상기 획득된 프로그램을 상기 타 전자 장치로 전송하고, 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성하고, 상기 통신부를 통해 상기 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 통신부를 통해 상기 타 전자 장치로부터 생성된 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고, 상기 프로그램을 이용하여 상기 제2 데이터를 검증할 수 있다.
이때, 상기 제1 데이터는 상기 전자 장치에 고유의 키 정보를 이용하여 암호화된 데이터일 수 있다.
이때, 상기 프로세서는, 상기 제2 데이터를 복호화 하고, 상기 복호화된 제2 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보와 상기 제1 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보를 비교하여 상기 제2 데이터를 검증할 수 있다.
이때, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터는 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 전자 장치 또는 상기 타 전자 장치의 정보, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 상기 타 전자 장치와 공유된 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 제2 데이터는 상기 프로그램이 공유되지 않은 외부 전자 장치로부터 입력된 데이터에 대한 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제2 데이터를 학습된 인공지능 모델에 입력하여 상기 제2 데이터의 신뢰도를 획득하고, 상기 인공 지능 모델은 상기 외부 전자 장치로부터 수신된 데이터의 신뢰도를 검증하기 위해 학습된 인공 지능 모델일 수 있다.
이때, 상기 학습된 인공 지능 모델은, 상기 전자 장치 및 상기 타 전자 장치에 의해 fraud 데이터라고 판단된 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주기적으로 학습될 수 있다.
이때, 상기 전자 장치가 광고 데이터를 생성하는 전자 장치인 경우, 상기 제1 데이터는 상기 광고 데이터에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 생성된 광고 데이터를 상기 타 전자 장치로 전송한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 전자 장치가 광고 플랫폼 전자 장치인 경우, 상기 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치로부터 생성된 제2 데이터를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 전자 장치가 광고 매체 전자 장치인 경우, 상기 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터를 게시한 시간 정보 및 상기 광고 데이터가 상기 프로그램을 공유하지 않은 외부 전자 장치로부터 이용된 경우, 상기 외부 전자 장치의 상기 광고 데이터에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상술한 본 개시의 다양한 실시예에 따라, 전자 장치 및 타 전자 장치는 서로 데이터를 검증 및 공유하여 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치 및 타 정자 장치로 구성된 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 공유된 데이터를 검증하기 위한 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공 지능 모델을 이용하는 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 복수의 전자 장치간의 분산 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시예를 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimediaplayer), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수 탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시에 대해 더욱 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 시스템을 설명하기 위한 예시도이다.
기본적으로 디지털 광고 시스템은 광고주, 광고 플랫폼 및 광고 매체로 구성될 수 있다. 이때, 광고주란 광고를 발행하는 주체를 의미하며, 광고 플랫폼 및 광고 매체에 비용을 지불하는 역할을 한다. 광고 플랫폼은 광고 추천과 같이 광고를 선정하는 기능과 광고주가 제공하는 광고 데이터를 광고 매체에 전달하는 기능을 수행하기 위한 구성이다. 광고 매체는 광고주 또는 광고 플랫폼에게 전달받은 광고를 고객에게 전달하는 역할을 하기 위한 구성이다. 이때, 광고 매체는 약속된 특정 행위가 발생한 경우, 고객이 광고를 시청한 것으로 판단하고, 해당 행위에 대한 비용을 광고주에게 청구할 수 있다. 이때, 약속된 특정 행위란, 광고 매체에 노출된 광고를 클릭하는 행위, 광고 매체에 노출된 광고를 일정 시간 이상 시청하는 행위, 광고 매체에 노출된 광고와 관련된 어플리케이션을 다운로드 받는 행위 등 다양할 수 있다.
이때, 다양한 방법에 의한 광고 사기 행위(Ad Fraud 또는 Fraud)에 의하여, 광고주는 실제로 노출되지 않은 광고에 대한 비용을 지불하게 되는 경우가 있다. 이러한 광고 사기 행위는 예를 들어, Click Spamming 행위, Click Injection 행위, Fake Install행위 등 다양할 수 있다. Click Spamming이란 광고 플랫폼 또는 광고 매체가 실제로는 노출되지 않은 광고가 노출되었다는 신호를 허위로 광고주에게 전송하는 행위를 의미한다. Click Injection이란 광고 플랫폼 또는 광고 매체가 광고와는 상관 없이 광고의 목적을 달성하게 되는 행위가 있는 경우, 광고가 노출되었다는 신호를 허위로 광고주에게 전달하는 행위를 의미한다. 예를 들어 어플리케이션을 다운로드 하기 위한 어플리케이션에 대한 광고가 광고 플랫폼 또는 광고 매체에 등록되어 있는 경우, 광고 플랫폼 또는 광고 매체는 고객이 어플리케이션에 대한 광고를 시청한 후 해당 어플리케이션을 다운로드 하는 경우 광고주에게 비용을 청구할 수 있다. 그러나, Click Injection 행위에 의해 광고 플랫폼 또는 광고 매체는 어플리케이션에 대한 광고를 시청하지 않고 (다른 경로로) 어플리케이션을 다운로드 받은 행위를 바탕으로 광고주에게 비용을 청구할 수 있을 것이다. Fake Install이란 광고 노출과 관련된 고객의 행위가 없었음에도 광고가 고객에게 노출되었다고 속여 광고주에게 비용을 청구하는 행위를 의미한다.
상술한 다양한 사기 행위를 방지하기 위하여는 광고주, 광고 플랫폼 및 광고 매체간의 신뢰도를 형성할 수 있는 분산 시스템이 요구된다. 이를 위해, 본 개시에 따른 일 실시예는, 도 1에 개시된 바와 같이, 광고주, 광고 플랫폼, 광고 매체간의 분산 검증 및 합의 시스템을 구성할 수 있다. 기술적으로는, 광고주가 관리하는 전자 장치(이하 제1 전자 장치(100-1)), 광고 플랫폼이 관리하는 전자 장치(이하 제2 전자 장치(100-2)) 및 광고 매체가 관리하는 전자 장치(이하 제3 전자 장치(100-3))간의 분산 검증 및 합의 시스템을 구축하여 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치간의 악의적인 행위를 방지할 수 있다.
구체적으로, 제1 전자 장치(100-1)는 제2 전자 장치(100-2) 및 제3 전자 장치(100-3)과 공유할 광고에 대한 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득하고, 획득된 프로그램을 제2 전자 장치(100-2) 및 제3 전자 장치(100-3)과 공유할 수 있다. 이때, 광고에 대한 데이터를 검증하기 위한 프로그램은 광고 데이터의 발행 주체, 광고를 노출시키기 위한 조건, 노출에 대한 비용 지불 정보 등에 관한 규약을 포함할 수 있다. 구체적으로, 광고를 노출시키기 위한 조건이란, 특정 시간 또는 특정 매체에서 광고를 노출시키기 위한 조건일 수 있다. 노출에 대한 비용 지불 정보란 광고 노출의 종류(예를 들어, 홈페이지 배너 클릭, 광고 시청, 광고 시청 후 특정 어플리케이션 다운로드 행위)에 대한 정보일 수 있다. 나아가 광고에 대한 데이터를 검증하기 위한 프로그램은 다양한 광고 사기 행위에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.
제2 전자 장치(100-2) 가 제3 전자 장치(100-3)로 광고를 할당하면, 제2 전자 장치(100-2)는 할당한 광고에 대한 데이터를 제1 전자 장치(100-1) 및 제3 전자 장치(100-3)와 공유할 수 있다. 이때, 할당한 광고에 대한 데이터란 제1 전자 장치(100-1)로부터 수신한 광고 데이터가 등록되어 승인된 시간 정보, 광고 데이터에 대한 발행 주체에 대한 데이터를 포함하는 데이터일 수 있다. 구체적으로, 할당한 광고에 대한 데이터는 제1 전자 장치(100-1)로부터 수신한 광고 데이터가 등록되어 승인된 시간 정보, 광고 데이터에 대한 발행 주체에 대한 데이터를 암호화(예를 들어, Sign 또는 Hash값을 이용한 암호화)한 데이터일 수 있다.
제3 전자 장치(100-3)는 제2 전자 장치(100-2)로부터 광고 데이터를 전달받아 고객에게 노출시킬 수 있다. 이때, 제3 전자 장치(100-3)는 고객에게 광고를 노출시킨 시간에 대한 정보, 프로그램 규약에 의한 비용 지불 행위(클릭, 다운로드 등)에 대한 정보, 노출 검증 정보 등을 포함하는 데이터를 생성하여 제1 전자 장치(100-1) 및 제2 전자 장치(100-2)와 공유할 수 있다.
제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-1 내지 100-3)는 각각의 전자 장치로부터 생성되어 공유된 데이터를 공유된 프로그램을 이용하여 검증할 수 있다. 나아가 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-1 내지 100-3)는 각각의 검증 결과를 바탕으로 공유된 데이터가 정상적인 데이터인지 여부를 합의할 수 있다. 상기 합의에 의해 각각의 전자 장치로부터 공유된 데이터가 정상적인 데이터라고 판단된 경우, 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-1 내지 100-3)는 공유된 프로그램의 규약에 따른 기능을 수행할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도이다.
도 2에 개시된 전자 장치(100)는 기본적으로 제1 전자 장치(100-1)을 기준으로 설명하나, 제2 전자 장치(100-2) 및 제3 전자 장치(100-3) 또한 본원 전자 장치(100)가 될 수 있음은 물론이다.
전자 장치(100)는 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리(110)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(110)는 프로세서(130)에 의해 액세스되며, 프로세서(130)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(110), 프로세서(130) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 전자 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 상기 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램, 광고에 대한 이벤트 정보를 포함하는 제1 데이터 및 타 전자 장치로부터 생성된 광고에 대한 이벤트 정보를 포함하는 제2 데이터를 저장할 수 있다. 이때, 제1 데이터는 광고 데이터에 대한 식별 정보, 광고 데이터가 생성된 시간 정보, 생성된 광고 데이터를 제2 전자 장치(100-2)로 전송한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 제2 데이터는 제1 전자 장치(100-1) 에 대한 식별 정보, 제1 전자 장치(100-1)로부터 생성된 제1 데이터를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통신부(120)는 타 전자 장치와 통신을 수행하기 위한 구성이다. 한편, 통신부(120)가 타 전자 장치와 통신 연결되는 것은 제3 기기(예로, 중계기, 허브, 엑세스 포인트, 서버 또는 게이트웨이 등)를 거쳐서 통신하는 것을 포함할 수 있다. 무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 무선 통신 또는 유선 통신이 수행되는 네트워크는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 통신부(120)는 광고에 대한 데이터, 제1 데이터 및 제2 데이터 중 적어도 하나를 타 전자 장치와 공유하기 위하여 타 전자 장치로 광고에 대한 데이터 및 제1 데이터 중 적어도 하나를 타 전자 장치로 전송하거나 타 전자 장치에서 생성된 제2 데이터를 수신할 수 있다.
프로세서(130)는 메모리(110)와 전기적으로 연결되어 전자 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득할 수 있다. 이때, 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램은 광고 데이터의 발행 주체, 광고를 노출시키기 위한 조건, 노출에 대한 비용 지불 정보 등에 관한 규약을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 프로그램을 타 전자 장치로 전송할 수 있다. 한편, 프로세서(130)는 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성하고, 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송할 수 있다. 이때, 광고에 대한 이벤트란, 제1 전자 장치(100-1)가 제2 전자 장치(100-2)로 광고를 전송하기 위한 이벤트, 제2 전자 장치(100-2)가 제3 전자 장치(100-3)으로 광고를 할당하기 위한 이벤트, 제3 전자 장치(100-3)가 외부 전자 장치로부터 광고 노출에 대한 정보를 수신하는 이벤트 등일 수 있다. 한편, 외부 전자 장치란 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램, 제1 데이터, 제2 데이터 등을 공유하는 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-3)이외의 전자 장치를 의미할 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 타 전자 장치로부터 생성된 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(130)는 수신된 제2 데이터를 획득된 프로그램을 이용하여 검증할 수 있다. 나아가, 프로세서(130)는 검증된 결과를 바탕으로 타 전자 장치와 제2 데이터가 정상적인 데이터인지 여부를 합의할 수 있다.
이때, 제1 데이터는 전자 장치(100)의 고유의 키 정보를 이용하여 암호화된 데이터 일 수 있다. 일 실시예로, 프로세서(130)는 비대칭키 암호화 방식을 이용하여 제1 데이터를 암호화 하여 타 전자 장치로 전송할 수 있다.
한편, 제2 데이터를 수신한 경우, 프로세서(130)는 제2 데이터를 복호화 하고, 복호화된 제2 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보와 제1 데이터에 대한 이벤트에 대한 정보를 비교하여 제2 데이터를 검증할 수 있다. 이때, 제1 데이터 및 제2 데이터는 제1 데이터 또는 제2 데이터가 생성된 시간 정보, 전자 장치(100) 또는 타 전자 장치의 정보, 제1 데이터 또는 제2 데이터가 타 전자 장치와 공유된 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예로, 프로세서(130)는 제1 데이터에 포함된 시간 정보, 타 정자 장치에 대한 정보와, 복호화된 제2 데이터에 포함된 시간 정보, 타 전자 장치에 대한 정보를 비교하여 제2 데이터를 검증할 수 있다.
이때, 제2 데이터는 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램이 공유되지 않은 외부 전자 장치에 대한 데이터를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치는 광고 데이터를 소비하는 고객의 전자 장치일 수 있으며, 외부 전자 장치에 대한 데이터는 고객의 전자 장치의 행위(광고 배너 클릭, 광고 시청 후 어플리케이션 다운로드 등)와 관련된 데이터일 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 제2 데이터를 학습된 인공 지능 모델에 입력하여 제2 데이터에 대한 신뢰도를 획득할 수 있다. 이때, 학습된 인공 지능 모델은 외부 전자 장치로부터 수신된 데이터의 신뢰도를 검증하기 위해 학습된 인공 지능 모델일 수 있다.제2 데이터에 대한 신뢰도란, 제2 데이터가 정상적인 데이터인지에 대한 지표일 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 합의 및 검증이 완료된 제2 데이터를 바탕으로 인공 지능 모델을 학습시킴으로써, 검증되지 않은 데이터가 인공 지능 모델에 입력되었을 때 검증되지 않은 데이터의 신뢰도를 출력할 수 있다. 또한, 학습된 인공 지능 모델은 전자 장치(100) 및 타 전자 장치에 의해 Fraud 데이터라고 판단된 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주기적으로 학습될 수 있다. 학습된 인공 지능 모델은 전자 장치(100) 및 타 전자 장치에 의해 Fraud 데이터가 아니라고 판단된 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주기적으로 학습될 수 있음은 물론이다.
한편, 본 개시에 따른 전자 장치(100)가 광고 데이터를 생성하는 전자 장치(제1 전자 장치(100-1))인 경우,제1 데이터는 광고 데이터에 대한 식별 정보, 광고 데이터가 생성된 시간 정보, 생성된 광고 데이터를 타 전자 장치로 전송한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시에 따른 전자 장치(100)가 광고 플랫폼 전자 장치(제2 전자 장치(100-2))인 경우, 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 제1 전자 장치(100-1)에 대한 식별 정보, 제1 전자 장치(100-1) 로부터 생성된 제2 데이터를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시에 따른 전자 장치(100)가 광고 매체 전자 장치(제3 전자 장치(100-3))인 경우, 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 제1 전자 장치(100-1) 에 대한 식별 정보, 광고 데이터를 게시한 시간 정보 및 광고 데이터가 프로그램을 공유하지 않은 외부 전자 장치로부터 이용된 경우, 외부 전자 장치의 광고 데이터에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)외에 입력부(140), 디스플레이(150) 및 오디오 출력부(160)를 더 포함할 수 있다. 그러나 상술한 구성에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 생략될 수 있음은 물론이다.
입력부(140)는 사용자 명령을 입력받기 위한 구성이다. 이때, 입력부(140)는 카메라(141), 마이크(142) 및 터치 패널(143)등을 포함할 수 있다. 카메라(141)는 전자 장치(100) 주변의 영상 데이터를 획득하기 위한 구성이다. 카메라(141)는 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 예로, 카메라(141)는 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 마이크(142)는 전자 장치(100) 주변의 소리를 획득하기 위한 구성이다. 마이크(142)는 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 정보를 생성할 수 있다. 마이크(142)는 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생되는 잡음(noise)를 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 이용할 수 있다. 터치 패널(143)은 다양한 사용자 입력을 입력 받을 수 있는 구성이다. 터치 패널(143)는 사용자 조작에 의한 데이터를 입력 받을 수 있다. 터치 패널(143)은 후술하는 디스플레이와 결합하여 구성될 수도 있다. 입력부(140)는 상술한 카메라(141), 마이크(142), 터치 패널(143) 외에도 다양한 데이터를 입력 받기 위한 다양한 구성일 수 있음은 물론이다.
디스플레이(150)는 다양한 영상을 출력하기 위한 구성이다. 다양한 영상을 제공하기 위한 디스플레이(150)는 다양한 형태의 디스플레이 패널로 구현될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 패널은 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes), AM-OLED(Active-Matrix Organic Light-Emitting Diode), LcoS(Liquid Crystal on Silicon) 또는 DLP(Digital Light Processing) 등과 같은 다양한 디스플레이 기술로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이(150)는 플렉서블 디스플레이(flexible display)의 형태로 전자 장치(100)의 전면 영역 및, 측면 영역 및 후면 영역 중 적어도 하나에 결합될 수도 있다.
오디오 출력부(160)는 오디오 처리부에 의해 디코딩이나 증폭, 노이즈 필터링과 같은 다양한 처리 작업이 수행된 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력하는 구성이다. 오디오 처리부는 오디오 데이터에 대한 처리를 수행하는 구성 요소이다. 오디오 처리부에서는 오디오 데이터에 대한 디코딩이나 증폭, 노이즈 필터링 등과 같은 다양한 처리가 수행될 수 있다. 오디오 처리부(150)에서 처리된 오디오 데이터는 오디오 출력부(160)로 출력될 수 있다. 특히, 오디오 출력부는 스피커로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 오디오 데이터를 출력할 수 있는 출력 단자로 구현될 수 있다.
프로세서(130)는 상술한 바와 같이, 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(130)는 RAM(131), ROM(132), 메인 CPU(133), 그래픽 처리부(134), 제1 내지 n 인터페이스(135-1 내지 135-n), 버스(136)를 포함할 수 있다. 이때, RAM(131), ROM(132), 메인 CPU(133), 그래픽 처리부(134) 및 제1 내지 n 인터페이스(135-1 내지 135-n) 등은 버스(136)를 통해 서로 연결될 수 있다.
ROM(132)에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴 온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU(133)는 ROM(132)에 저장된 명령어에 따라 메모리에 저장된 O/S를 RAM(131)에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU(133)는 메모리에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM(131)에 복사하고, RAM(131)에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.
구체적으로, 메인 CPU(133)는 메모리(110)에 액세스하여, 메모리(110) 에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고 메인 CPU(133)는 메모리(110) 에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.
제1 내지 n 인터페이스(135-1 내지 135-n) 는 상술한 각종 구성 요소들과 연결된다. 인터페이스들 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.
이하에서는 도 4 내지 도 8을 이용하여 본 개시에 따른 다양한 실시예에 대하여 설명한다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치 및 타 정자 장치로 구성된 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 전자 장치(100)는 광고에 대한 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득할 수 있다(S410). 이때, 전자 장치(100)는 제1 전자 장치(100-1)일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 제2 전자 장치(100-2) 또는 제3 전자 장치(100-3)일 수 있음은 물론이다. 상술한 바와 같이, 광고에 대한 데이터를 검증하기 위한 프로그램은 광고 데이터의 발행 주체, 광고를 노출시키기 위한 조건, 노출에 대한 비용 지불 정보 등에 관한 규약을 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 프로그램을 타 전자 장치와 공유할 수 있다(S420). 프로그램을 공유 받은 타 전자 장치는 제2 전자 장치(100-2) 및 제3 전자 장치(100-3)중 적어도 하나일 수 있다. 타 전자 장치는 전자 장치(100)로부터 프로그램을 공유 받을 수 있다(S421)
한편, 전자 장치(100)는 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 데이터를 생성하여 타 전자 장치와 공유할 수 있다(S430). 마찬가지로, 타 전자 장치 또한, 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 데이터를 생성하여 타 전자 장치와 공유할 수 있다(S431) 이때, 광고에 대한 이벤트란, 제1 전자 장치(100-1)가 제2 전자 장치(100-2)로 광고를 전송하기 위한 이벤트, 제2 전자 장치(100-2)가 제3 전자 장치(100-3)으로 광고를 할당하기 위한 이벤트, 제3 전자 장치(100-3)가 외부 전자 장치로부터 광고 노출에 대한 정보를 수신하는 이벤트 등일 수 있다.
전자 장치(100)는 공유된 데이터를 검증 및 합의할 수 있다(S440). 구체적으로, 타 전자 장치로부터 광고에 대한 정보를 포함하는 데이터를 공유 받은 경우, 전자 장치(100)는 공유 받은 데이터를 검증하고, 검증된 데이터를 합의할 수 있다. 타 전자 장치 또한 전자 장치(100)로부터 광고에 대한 데이터를 포함하는 데이터를 공유 받아 검증 및 합의 할 수 있다(S441). 즉, 전자 장치(100) 및 타 전자 장치는 공유된 데이터를 각각 검증하고, 검증 결과 공유된 데이터가 정상적인 데이터인 경우, 공유된 데이터를 정상적인 데이터로 판단하기로 합의 할 수 있다. 또는, 전자 장치(100) 및 타 전자 장치는 공유된 데이터를 각각 검증하고, 검증 결과 공유된 데이터가 비정상적인 데이터인 경우, 공유된 데이터를 비정상적인 데이터로 판단하기로 합의 할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 공유된 데이터를 검증하기 위한 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5에 개시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 비대칭 암호키를 이용한 암호화 방식을 통해 데이터가 정상적인 데이터인지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 이벤트 A가 발생하면, 제1 전자 장치(100-1)는 이벤트 A 및 이벤트 A가 발생한 시간에 대한 정보 T0를 제1 전자 장치(100-1)의 개인키로 암호화하여 암호화된 데이터 Sa를 생성할 수 있다. 이때, 이벤트 A는 제2 전자 장치(100-2)로 광고에 대한 데이터를 전송하기 위한 이벤트일 수 있다. 제1 전자 장치(100-1)은 암호화된 데이터 Sa를 제2 전자 장치(100-2) 및 제3 전자 장치(100-3)과 공유할 수 있다. 이때, 제1 전자 장치(100-1)는 이벤트 A 및 이벤트 A가 발생한 시간에 대한 정보 T0만을 암호화 하는 것으로 설명하였으나, 광고할 광고 데이터에 대한 정보를 포함하여 암호화 할 수 있음은 물론이다.
제2 전자 장치(100-2)는 제1 전자 장치(100-1)로부터 Sa를 수신하고, 이벤트 P가 발생하면, 제2 전자 장치(100-2)는 암호화된 데이터Sa, 이벤트 P 및 이벤트 P가 발생한 시간 T1을 제2 전자 장치(100-2)의 개인 암호키로 암호화 하여 암호화된 데이터 Sp를 생성할 수 있다. 이때, 이벤트 P는 제3 전자 장치(100-3)로 광고에 대한 데이터를 전송하기 위한 이벤트일 수 있다. 제2 전자 장치(100-2)는 암호화된 데이터 Sp를 제1 전자 장치(100-1) 및 제3 전자 장치(100-3)과 공유할 수 있다.
같은 방법으로 제3 전자 장치(100-3)는 제2 전자 장치(100-2)로부터 Sp를 수신하고, 이벤트 M이 발생하면, 제3 전자 장치(100-3)는 암호화된 데이터Sa, Sp 이벤트 M 및 이벤트 M이 발생한 시간 T2을 제3 전자 장치(100-2)의 개인 암호키로 암호화 하여 암호화된 데이터 Sm을 생성할 수 있다. 이때, 이벤트 M는 제3 전자 장치(100-3)가 광고를 노출시키는 이벤트일 수 있다. 제3 전자 장치(100-3)는 암호화된 데이터 Sm를 제1 전자 장치(100-1) 및 제2 전자 장치(100-2)과 공유할 수 있다.
한편, 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-1 내지 100-3)는 자신이 가진 공유키로 암호화된 데이터를 복호화 하고, 복호화된 데이터가 정상적인 데이터인지 여부를 확인 할 수 있다.
구체적으로, 제3 전자 장치(100-3)는 자신의 공유키를 이용하여 암호화된 데이터를 복호화 할 수 있다. 예를 들어, 제3 전자 장치(100-3)는 데이터 Sm'을 검증하기 위하여 Sm'을 복호화 할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, Sm'을 복호화 한 결과가 Sm을 암호화 하기 전의 데이터와 동일한 경우, 제3 전자 장치(100-3)는 Sm'가 정상적인 데이터라고 판단할 수 있다.
같은 방법으로, 제2 전자 장치(100-2)는 자신의 공유키를 이용하여 암호화된 데이터를 복호화 할 수 있다. 예를 들어, 제2 전자 장치(100-2)은 데이터 Sp'을 검증하기 위하여 Sp'을 복호화 할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, Sp'을 복호화 한 결과가 Sp을 암호화 하기 전의 데이터와 동일한 경우, 제2 전자 장치(100-2)는 Sp'가 정상적인 데이터라고 판단할 수 있다.
같은 방법으로, 제1 전자 장치(100-1)는 자신의 공유키를 이용하여 암호화된 데이터를 복호화 할 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 장치(100-1)는 데이터 Sa'를 검증하기 위하여 Sa'를 복호화 할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, Sa'를 복호화 한 결과가 Sa를 암호화 하기 전의 데이터와 동일한 경우, 제1 전자 장치(100-1)는 Sa'가 정상적인 데이터라고 판단할 수 있다. 상술한 방법을 통해 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-1 내지 100-3)는 공유된 데이터를 검증할 수 있다.
상술한 실시예에서는, 비대팅키 암호화를 이용한 데이터 검증 방법에 대하여 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 데이터 검증을 위하여, 다양한 형태의 블록 체인 기술이 적용될 수도 있음은 물론이다.
한편, 본 개시에 따른 전자 장치(100-3)은 광고 매체 전자 장치로, 예를 들어 홈페이지를 관리하는 전자 장치, 포털 사이트가 관리하는 전자 장치 등 일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 본 개시의 또 다른 실시예에 따른 제3 전자 장치(100-3)은 사용자 단말 장치일 수 있다. 즉, 제 3 전자 장치(100-3)는 일반 고객이 사용하는 전자 장치로, 스마트폰, 태블릿 PC, 디지털 TV 등으로 구성될 수 있다.
제3 전자 장치(100-3)가 상술한 다양한 사용자 단말 장치인 경우에도 본 개시의 기술적 사상이 적용될 수 있다. 이 경우, 제3 전자 장치(100-3)는 공개 키(Public Key)등과 같이 제3 전자 장치(100-3) 또는 제3 전자 장치(100-3)의 사용자를 식별할 수 있는 정보를 포함하여 기기를 인증할 수 있다. 제3 전자 장치(100-3)를 통해 광고 노출 동작(광고 클릭, 광고 시청 후 어플리케이션 다운로드 등)이 수행되면, 제3 전자 장치(100-3)는 광고 노출 동작에 대한 데이터를 암호화 하여 제1 전자 장치(100-1 및 제2 전자 장치(100-2)와 공유할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 인공 지능 모델을 이용하는 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 예시도이다.
프로세서(130)는 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620)를 포함할 수 있다. 데이터 학습부(610)는 데이터 판단 모델이 특정 목적에 따른 기준을 갖도록 학습시킬 수 있다. 이때, 특정 목적이란 음성 인식, 번역, 영상 인식, 상황 인식 등과 관련된 목적을 포함할 수 있다. 또는, 특정 목적이란, 데이터 분류, 군집화, 클러스터링 등과 관련된 목적을 포함할 수 있다. 특히, 본 개시에 따른 데이터 학습부(610)는 입력 데이터의 신뢰도를 판단하기 위한 목적을 가지도록 데이터 판단 모델을 학습시킬 수 있다. 데이터 학습부(610)는 상술한 목적에 따른 동작을 결정하기 위하여 학습 데이터를 데이터 판단 모델에 적용하여, 판단 기준을 갖는 데이터 판단 모델을 생성할 수 있다. 데이터 판단부(620)는 입력 데이터에 기초하여 특정 목적에 대한 상황을 판단할 수 있다. 데이터 판단부(620)는 학습된 데이터 판단 모델을 이용하여, 소정의 입력 데이터로부터 상황을 판단할 수 있다. 데이터 판단부(620)는 기 설정된 기준에 따라 소정의 입력 데이터를 획득하고, 획득된 입력 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 판단 모델에 적용함으로써, 소정의 입력 데이터에 기초한 소정의 상황을 판단할 수 있다(또는, 추정(estimate)할 수 있다). 또한, 획득된 입력 데이터를 입력 값으로 데이터 판단 모델에 적용하여 출력된 결과 값은, 데이터 판단 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다. 특히, 본 개시에 따른 데이터 판단부(620)는 광고에 대한 입력 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 판단 모델에 적용 함으로써, 입력 데이터에 기초하여 입력 데이터의 신뢰도를 판단할 수 있다.
한편, 데이터 학습부(610)의 적어도 일부 및 데이터 판단부(620)의 적어도 일부는, 소프트웨어 모듈로 구현되거나 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다. 이 때, 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩은 확률 연산에 특화된 전용 프로세서로서, 기존의 범용 프로세서보다 병렬처리 성능이 높아 기계 학습과 같은 인공 지능 분야의 연산 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620)가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록 매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 이 경우, 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
이 경우, 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620)는 하나의 서버(100)에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 서버들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 도 7에 개시된 바와 같이, 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620) 중 하나는 전자 장치(100)에 포함되고, 나머지 하나는 외부의 서버(200)에 포함될 수 있다. 이때, 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(610)가 구축한 모델 정보를 데이터 판단부(620)로 제공할 수도 있고, 데이터 판단부(620)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(610)로 제공될 수도 있다. 또 다른 예로, 데이터 학습부(610) 및 데이터 판단부(620)는 외부의 서버(200)의 구성요소일 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)가 외부의 서버(200)로 학습 데이터 또는 입력 데이터를 전송하면, 외부의 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 수신한 학습 데이터 또는 입력 데이터에 대한 결과값을 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
한편, 데이터 학습부(610)는 데이터 획득부, 전처리부, 학습 데이터 선택부, 모델 학습부 및 모델 평가부를 더 포함할 수 있다. 데이터 획득부는 특정 목적에 따른 학습 데이터를 획득하기 위한 구성이다. 전처리부는 획득부에서 획득된 데이터를 기 정의된 포맷으로 전처리하기 위한 구성이다.
학습 데이터 선택부는, 학습 데이터 획득부에서 획득된 데이터 또는 학습 데이터 전처리부에서 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습 데이터는 모델 학습부에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부는 기 설정된 선별 기준에 따라, 획득되거나 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 학습 데이터를 선택할 수 있다. 또한, 학습 데이터 선택부는 모델 학습부에 의한 학습에 의해 기 설정된 선별 기준에 따라 학습 데이터를 선택할 수도 있다. 특히 본 개시의 일 실시예에 따른 학습 데이터 선택부는, 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-3)간에 공유되어 검증된 데이터를 학습 데이터로 선택할 수 있다. 검증된 데이터를 학습 데이터로 선택함으로써, 학습된 인공 지능 모델은 더 높은 정확도를 가질 수 있다.
모델 학습부는 학습 데이터를 이용하여 데이터 판단 모델을 학습시키기 위한 구성이다. 구체적으로, 모델 학습부는, 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다. 모델 평가부는 데이터 판단 모델의 결과를 향상 시키기 위한 구성이다.
전술한, 데이터 획득부, 전처리부, 학습 데이터 선택부, 모델 학습부 및 모델 평가부 중 적어도 하나는, 소프트웨어 모듈로 구현되거나 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부, 전처리부, 학습 데이터 선택부, 모델 학습부 및 모델 평가부 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 판단부(620)는 데이터 획득부, 전처리부, 입력 데이터 선택부, 인식 결과 제공부 및 모델 갱신부를 더 포함할 수 있다. 데이터 획득부는 입력 데이터를 획득하기 위한 구성이다. 전처리부는 획득부에서 획득된 데이터를 기 정의된 포맷으로 전처리하기 위한 구성이다. 입력 데이터 선택부는 전처리된 데이터 중 인식에 필요한 데이터를 선별하기 위한 구성이다. 인식 결과 제공부는 입력 데이터로부터 선택된 데이터를 수신할 수 있는 구성이다. 모델 갱신부는 인식 결과 제공부로부터 제공된 인식 결과에 대한 평가에 기초하여 데이터 판단 모델을 갱신하기 위한 구성이다. 전술한, 데이터 획득부, 전처리부, 입력 데이터 선택부, 인식 결과 제공부 및 모델 갱신부 중 적어도 하나는, 소프트웨어 모듈로 구현되거나 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부, 전처리부, 학습 데이터 선택부, 모델 학습부 및 모델 평가부 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 판단 모델은 인식 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 판단 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 데이터 판단 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있다. 데이터 판단 모델은 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 데이터 판단 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다.
예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 판단 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
한편, 본 개시에 따른 다양한 실시예에 따라, 전자 장치(100)는 타 전자 장치와 검증 및 합의가 완료된 데이터를 바탕으로 인공 지능 모델을 학습시키고, 학습된 인공 지능 모델을 이용하여 공유되는 데이터를 검증할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100) 및 타 전자 장치는 각각의 전자 장치에서 생성되는 데이터에 대하여는 상술한 분산 시스템을 통해 정상적인 데이터라고 판단할 수 있다. 그러나, 전자 장치(100) 및 타 전자 장치로 구성된 분산 시스템은 프로그램을 공유하지 않은 외부 전자 장치로부터 생성된 데이터가 정상적인 데이터인지 판단하지 못하는 경우가 있다. 예를 들어, 제1 전자 장치(100-1)가 광고에 대한 클릭 수를 기준으로 비용을 지불하는 경우를 가정할 수 있다. 이 경우, 외부 전자 장치에서 비정상적인 클릭이 발생하더라도, 전자 장치(100) 및 타 전자 장치는 외부 전자 장치에서 발생한 비 정상적인 클릭에 대한 정보를 포함하는 데이터(예를 들어, 제2 데이터)가 검증된 데이터라고 판단하는 경우가 발생할 수 있다.
이 경우, 전자 장치(100)는 외부 전자 장치로부터 생성된 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 Fraud 데이터인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, Fraud 행위가 봇(bot) 등에 의한 복수의 클릭 행위인 경우, 전자 장치(100)는 일정 시간 동안 기 설정된 횟수 이상의 클릭이 발생한 경우, 해당 클릭에 대한 데이터를 Fraud 데이터라고 판단할 수 있다. 외부 전자 장치로부터 생성된 데이터를 포함하는 검증된 데이터가 Fraud 데이터라고 판단된 경우, 전자 장치(100)는 타 전자 장치와 해당 데이터라 Fraud 데이터라고 합의할 수 있다.
즉, 전자 장치(100)는 분산 시스템의 구성인 타 전자 장치에 대한 데이터는 상술한 다양한 방법을 통해 신뢰할 수 있는 데이터라고 판단한 상태에서, 외부 전자 장치의 데이터가 Fraud 데이터인지 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 전자 장치(100)는 타 전자 장치로부터 생성된 데이터가 Fraud 데이터인지 고려할 때, 외부 전자 장치에서 생성된 데이터만을 고려하여 정확한 결과를 획득할 수 있다.
나아가, 전자 장치(100)는 상술한 바와 같이 Fraud 데이터라고 판단된 데이터를 인공 지능 모델의 학습 데이터로 결정하여 인공 지능 모델을 학습시킬 수 있다. 즉, 전자 장치(100)는 다양한 사기 행위에 대한 정확도가 높은 학습 데이터를 이용하여 인공 지능 모델을 학습 시킴으로써 인공 지능 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시예를 설명하기 위한 예시도이다.
구체적으로, 본 개시에서는 서로 다른 역할을 수행하는 제1 전자 장치 내지 제3 전자 장치(100-1 내지 100-3)가 광고와 관련된 데이터를 검증하기 위한 프로그램 및 이벤트에 대한 데이터를 공유하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 구체적으로, 도 8에 도시된 바와 같이, 복수개의 전자 장치들이 하나의 프로그램을 공유하고, 공유된 프로그램에 따라 데이터를 검증할 수 있다. 즉, 복수개의 광고주 전자 장치, 복수개의 광고 플랫폼 전자 장치 및 복수개의 광고 매체 전자 장치는 하나의 프로그램을 공유하고, 공유된 프로그램에 따라 데이터를 공유하고, 검증하고, 합의할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 전자 장치(100)는 타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득할 수 있다(S910). 이때, 광고에 대한 데이터를 검증하기 위한 프로그램은 광고 데이터의 발행 주체, 광고를 노출시키기 위한 조건, 노출에 대한 비용 지불 정보 등에 관한 규약 등 광고 발행 및 비용 지불에 관한 다양한 정보를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 프로그램을 타 전자 장치로 전송할 수 있다(S920). 구체적으로, 전자 장치(100)는 획득된 프로그램을 데이터를 검증하기 위한 타 전자 장치와 공유할 수 있다.
전자 장치(100)는 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 광고에 대한 이벤트란, 제1 전자 장치(100-1)가 제2 전자 장치(100-2)로 광고를 전송하기 위한 이벤트, 제2 전자 장치(100-2)가 제3 전자 장치(100-3)으로 광고를 할당하기 위한 이벤트, 제3 전자 장치(100-3)가 외부 전자 장치로부터 광고 노출에 대한 정보를 수신하는 이벤트 등일 수 있으며, 제1 데이터는 데이터 생성 주체, 데이터가 생성된 시간에 대한 정보 및 데이터를 전송하는 시간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송할 수 있다(S940). 구체적으로, 전자 장치(100)는 제1 데이터를 검증하기 위한 타 전자 장치와 공유할 수 있다. 이때, 타 전자 장치는 획득된 프로그램을 이용하여 제1 데이터를 검증할 수 있다.
한편, 프로그램이 타 전자 장치와 공유된 후, 전자 장치(100)는 타 전자 장치로부터 생성된 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신할 수 있다(S950). 전자 장치(100)는 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 이용하여 제2 데이터를 검증할 수 있다(S960).
한편, 본 개시에서는 디지털 광고 시스템에 있어서의 전자 장치들 간의 데이터 공유 및 검증 방법에 대하여 설명하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, 복수의 전자 장치들 간에 공유되는 데이터들의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 분야에 본 개시의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.
한편, 본 개시에서 사용된 용어 "부" 또는 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "부" 또는 "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(100))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 상기 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득하는 단계;
    상기 획득된 프로그램을 상기 타 전자 장치로 전송하는 단계;
    광고에 대한 이벤트가 발생하면, 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성하는 단계;
    상기 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송하는 단계;
    상기 타 전자 장치로부터 생성된 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 프로그램을 이용하여 상기 제2 데이터를 검증하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 데이터는 상기 전자 장치에 고유의 키 정보를 이용하여 암호화된 데이터인 것을 특징으로 하는 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 검증하는 단계는,
    상기 제2 데이터를 복호화 하는 단계; 및
    상기 복호화된 제2 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보와 상기 제1 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보를 비교하여 상기 제2 데이터를 검증하는 단계; 를 더 포함하는 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터는
    상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 전자 장치 또는 상기 타 전자 장치의 정보, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 상기 타 전자 장치와 공유된 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 데이터는 상기 프로그램이 공유되지 않은 외부 전자 장치로부터 입력된 데이터에 대한 정보를 포함하고,
    상기 제어 방법은,
    상기 제2 데이터를 학습된 인공지능 모델에 입력하여 상기 제2 데이터의 신뢰도를 획득하는 단계;를 포함하고,
    상기 인공 지능 모델은 상기 외부 전자 장치로부터 수신된 데이터의 신뢰도를 검증하기 위해 학습된 인공 지능 모델인 것을 특징으로 하는 제어 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 학습된 인공 지능 모델은,
    상기 전자 장치 및 상기 타 전자 장치에 의해 fraud 데이터라고 판단된 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주기적으로 학습되는 것을 특징으로 하는 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치가 광고 데이터를 생성하는 전자 장치인 경우,
    상기 제1 데이터는 상기 광고 데이터에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 생성된 광고 데이터를 상기 타 전자 장치로 전송한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치가 광고 플랫폼 전자 장치인 경우,
    상기 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치로부터 생성된 제2 데이터를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제어 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치가 광고 매체 전자 장치인 경우,
    상기 제1 데이터는 광고 데이터를 생성하는 타 전자 장치에 대한 식별 정보, 상기 광고 데이터를 게시한 시간 정보 및 상기 광고 데이터가 상기 프로그램을 공유하지 않은 외부 전자 장치로부터 이용된 경우, 상기 외부 전자 장치의 상기 광고 데이터에 대한 사용 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제어 방법.
  10. 전자 장치에 있어서,
    메모리;
    통신부; 및
    타 전자 장치와 광고에 대한 데이터를 공유하여 상기 공유된 데이터를 검증하기 위한 프로그램을 획득하고, 상기 통신부를 통해 상기 획득된 프로그램을 상기 타 전자 장치로 전송하고, 광고에 대한 이벤트가 발생하면, 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제1 데이터를 생성하고, 상기 통신부를 통해상기 생성된 제1 데이터를 타 전자 장치로 전송하는 프로세서; 를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 통신부를 통해 상기 타 전자 장치로부터 생성된 상기 광고에 대한 이벤트에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고, 상기 프로그램을 이용하여 상기 제2 데이터를 검증하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 데이터는 상기 전자 장치에 고유의 키 정보를 이용하여 암호화된 데이터인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 데이터를 복호화 하고, 상기 복호화된 제2 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보와 상기 제1 데이터에 포함된 이벤트에 대한 정보를 비교하여 상기 제2 데이터를 검증하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터는
    상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 생성된 시간 정보, 상기 전자 장치 또는 상기 타 전자 장치의 정보, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터가 상기 타 전자 장치와 공유된 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 제2 데이터는 상기 프로그램이 공유되지 않은 외부 전자 장치로부터 입력된 데이터에 대한 정보를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 데이터를 학습된 인공지능 모델에 입력하여 상기 제2 데이터의 신뢰도를 획득하고,
    상기 인공 지능 모델은 상기 외부 전자 장치로부터 수신된 데이터의 신뢰도를 검증하기 위해 학습된 인공 지능 모델인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 학습된 인공 지능 모델은,
    상기 전자 장치 및 상기 타 전자 장치에 의해 fraud 데이터라고 판단된 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주기적으로 학습되는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
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