KR102455414B1 - 온라인 결제 서비스 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR102455414B1
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Abstract

본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 구매자 측 통신 단말, 판매자 통신 단말, 결제 관리 플랫폼 서버, 및 결제 서버를 포함하는 환경에서 수행되는 온라인 결제 서비스 제공 방법은, 판매자 통신 단말에 의해 결제 관리 플랫폼 서버에 SMS 결제링크 생성을 요청하는 단계 - 결제링크 생성의 요청은 구매자 측 통신 단말의 정보를 포함함 -; 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 판매자 통신 단말이 등록된 가맹점인지 여부의 정보를 관리자 플랫폼에 확인하는 단계; 판매자 통신 단말이 등록된 가맹점인 경우, 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 구매자 측 통신 단말에 구매링크 SMS를 전송하는 단계; 구매링크 SMS를 수신한 구매자 측 통신 단말에 의해, 수신된 링크에 접속하고, 구매자의 카드 번호를 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 입력하는 단계; 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 의해, 구매자의 카드 번호를 포함하는 SMS 거래 정보 요청을 결제 관리 플랫폼 서버에 전송하는 단계; SMS 거래 정보 요청을 수신한 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 결제 서버에 결제를 요청하는 단계; 결제 서버에 의해 결제에 대한 응답을 수신하여 결제가 완료된 경우, 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 결제 완료 결과를 통지하고 관리자 플랫폼에 거래 결과를 등록하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

온라인 결제 서비스 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING ONLINE PAYMENT SERVICE}
본 문서에 개시된 실시예들은 온라인 결제 서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래 결제 서비스는 고객이 직접 오프라인에서 매장에 방문하여 마그네틱 또는 IC 칩을 통하여 결제를 진행하는 방식이 이용되었다.
최근 스마트폰과 같은 모바일 단말의 성능의 향상 및 무선 네트워크 기술의 발전로 인해 모바일 단말은 종래의 단순한 전화 용도를 넘어 점차 다양한 용도로 활용되고 있으며, 모바일 단말을 이용한 결제 서비스 또한 점차 증가되고 있다.
그러나, 모바일 단말을 통하여 결제를 진행하더라도 해당 모바일 단말이 직접 판매자의 결제 시스템에서 결제를 진행하거나, 또는 특정한 온라인 결제 플랫폼을 통해서 결제가 가능한 실정이다.
1. 대한민국 공개특허공보 제10-2019-0120533호 (2019.10.24 공개) 2. 대한민국 공개특허공보 제10-2020-0116389호 (2020.10.12 공개) 3. 대한민국 특허공보 제10-1339651호 (2013.12.04 공고)
카드 없이 모바일 단말을 이용한 결제 서비스의 기술이 개발되어 상용화되어 있으나, 스마트폰 앱 또는 웹을 통해 카드 결제가 필요한 사업자 뿐만 아니라 비사업자 등 대상의 제한 없이 다양하고 편한 방식으로 결제를 온라인 상에서 수행할 수 있는 기술은 부재하고 있는 실정이다.
이처럼 모바일 단말을 이용한 결제 서비스 과정에서 판매자와 구매자 간의 간편한 결제서비스를 제공할 수 있는 기술이 절실히 필요한 실정이다.
특히, 사업자가 아닌 경우에 판매자가 카드 결제를 받기 어려운데, 비사업자(개인)도 카드 결제를 이용할 수 있게 하는 기술이 필요하다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 구매자 측 통신 단말, 판매자 통신 단말, 결제 관리 플랫폼 서버, 및 결제 서버를 포함하는 환경에서 수행되는 온라인 결제 서비스 제공 방법은, 판매자 통신 단말에 의해 결제 관리 플랫폼 서버에 SMS 결제링크 생성을 요청하는 단계 - 결제링크 생성의 요청은 구매자 측 통신 단말의 정보를 포함함 -; 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 판매자 통신 단말이 등록된 가맹점인지 여부의 정보를 관리자 플랫폼에 확인하는 단계; 판매자 통신 단말이 등록된 가맹점인 경우, 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 구매자 측 통신 단말에 구매링크 SMS를 전송하는 단계; 구매링크 SMS를 수신한 구매자 측 통신 단말에 의해, 수신된 링크에 접속하고, 구매자의 카드 번호를 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 입력하는 단계; 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 의해, 구매자의 카드 번호를 포함하는 SMS 거래 정보 요청을 결제 관리 플랫폼 서버에 전송하는 단계; SMS 거래 정보 요청을 수신한 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 결제 서버에 결제를 요청하는 단계; 결제 서버에 의해 결제에 대한 응답을 수신하여 결제가 완료된 경우, 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 결제 완료 결과를 통지하고 관리자 플랫폼에 거래 결과를 등록하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 온라인 결제 서비스 제공 방법은, 결제링크 생성을 요청하는 단계 이전에, 판매자 통신 단말에 의해 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼에 SMS 결제의 등록을 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 온라인 결제 서비스 제공 방법은, 결제 관리 플랫폼은, 온라인 결제 요청을 받을 경우, 해시키(HashKey)를 이용하여 데이터 위변조 확인하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 온라인 결제 서비스 제공 방법은, 결제 관리 플랫폼은, 판매자별 거래취소율 및 민원발생율에 기초하여 불량 가맹점을 선별하여 가맹점 계약 종료처리를 불량 가맹점에 자동으로 통지하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 불량 가맹점을 선별하는 과정에서, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 입력받아 저장소에 저장하고 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 딥러닝 서버로 전송하고, 서버에서 입력된 비정형 데이터를 분석하여 특성을 일정한 분류로 체계화하여 나누는 단계; 체계화되어 나뉘어진 세트와 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율에 대한 훈련용 데이터 세트로 설정하고, 훈련용 데이터 세트에 대해 비지도 방식(Unsupervised)의 특징(Feature) 추출 딥러닝 방법을 이용하여 패턴을 학습시키는 단계; 텍스트 비정형 데이터로부터 분석을 위한 데이터를 정제하는 단계; 정제된 데이터로부터 어간 추출 및 의미 분석을 수행하는 단계; 전처리된 데이터로부터 언어 분석을 수행하여 특성을 추출하는 단계; 추출된 특성을 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율별 표준 용어로 매핑하는 단계; 표준 거래 용어와 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 특성별 생성된 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 사례 데이터를 반영한 딥러닝을 통해 구축되는 자동학습하는 단계를 더 포함하고, 비지도 방식의 특징 추출 딥러닝(Unsupervised Deep Feature Learning) 방법은, SDA(Stack of Denoising Autoencoders)를 사용하고, SDA는 입력 레이어과 출력 레이어의 차원이 동일하고, SDA는 입력과 출력 레이어들 사이의 히든 레이어들의 수가 입력 및 출력 레이어들의 수보다 작으며, SDA에서 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행하는 인코딩 과정과 히튼 레이어에서 출력 레이어로 진행하는 디코딩 과정이 수행되며, 인코딩 과정에서 입력 데이터에 숨겨진 특징들을 인코딩된 형태로 추출하고, 디코딩 과정에서 숨겨진 특징들을 다시 복원하도록 구성될 수 있다.
스마트폰 앱 또는 웹을 통해 카드 결제가 필요한 사업자 뿐만 아니라 비사업자 등 대상의 제한 없이 다양하고 편한 방식으로 결제(카드 결제)를 온라인상에서 수행할 수 있다.
언제, 어디서든 간편하게 가입만으로 카드 결제를 받을 수 있는 스마트 카드 결제솔루션을 제공할 수 있다.
또한, 다양한 결제방식을 통해 고객들이 선호하는 방식으로 간편하게 결제를 진행할 수 있으며, 판매자별 리스크 관리를 용이하게 하는 기능을 선별적으로 제공할 수 있다.
번거로운 카드사별 계약, 거래 건 관리, 정산확인 필요 없이 일괄적으로 관리가 가능하다.
도 1a은 본 발명에 따른 수기 결제 또는 단말 결제 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 1b는 본 발명에 따른 수기 결제 방법의 순서도를 나타낸다.
도 1c는 본 발명에 따른 단말 결제 방법의 순서도를 나타낸다.
도 2a은 본 발명에 따른 SMS 결제 또는 링크 결제 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 2b는 본 발명에 따른 SMS 결제 방법의 순서도를 나타낸다.
도 2c는 본 발명에 따른 결제링크를 등록하는 방법을 설명한다.
도 3은 본 발명에 따른 QR 결제 시스템의 개략도를 나타낸다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 할 수 있다.
본 문서에서 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A또는 B", "A및 B 중 적어도 하나","A또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나" 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예컨대, 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예컨대, 제 1) 구성요소가 다른(예컨대, 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로(예컨대, 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미할 수 있다.
본 문서에서 설명되는 구성요소들의 각각의 구성요소(예컨대, 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예컨대, 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 통합 이전에 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
본 문서에서 사용되는 용어 "플랫폼"은 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수 있으며, 데이터를 저장하고 처리하는 서버일 수 있다.
본 문서에서 사용되는 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예컨대, 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예컨대, 프로그램 또는 애플리케이션)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 할 수 있다. 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예컨대, 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
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(예컨대, compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 애플리케이션 스토어를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예컨대, 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예컨대, 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 애플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
도 1a은 본 발명에 따른 수기 결제 또는 단말 결제 시스템의 개략도를 나타낸다.
본 발명에 따른 결제 시스템은 카드 결제가 필요한 사업자, 비사업자, 개인 등 누구나 스마트폰 앱을 이용하여 간편하게 가입하고, 가입 즉시 다양한 형태의 결제방식을 이용하여 카드 결제를 받을 수 결제시스템이다.
본 발명에 따른 결제 시스템은 카드사와 계약이 불가한 비사업자(개인)도 카드 결제 이용 가능하다. 본 발명에 따른 결제 시스템은 비대면 결제를 위한 수기결제, SMS결제, 링크결제, QR결제를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 결제 시스템은 공간제약이 없는 무선(블루투스형, 안드로이드형, iOS형 등) 단말에서 사용 가능하다.
더욱이, 카드 결제의 경우, 결제일과 정산일의 차이가 큰 경우가 많아서 판매자의 현금 유동성이 떨어지는 경우가 더러 있다. 그러나, 본 발명에 따른 결제 시스템은 판매자의 현금 유동성 확보가 용이한 즉시정산(바로 정산)부터 수수료 부담이 적은 일반정산(예컨대, 5일 입금)까지 다양한 정산형태를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 결제 시스템은 번거로운 카드사별 계약, 거래건 관리, 정산확인 필요 없이 일괄 관리가 가능하다. 또한, 본 발명에 따른 결제 시스템은 카드사 이벤트에 따라 카드사 무이자 할부 혜택이 상시 제공될 수 있다.
도 1a을 구체적으로 살펴보면, 구매자(110)가 판매자(120)에게 물품 또는 서비스의 구매를 요청한다. 판매자(120)는 구매자(110)에게 단말을 통해 카드를 읽히게 하거나 수기 결제를 요청한다. 이에 응답하여, 구매자(110)는 단말에 카드를 읽히거나 카드 번호를 판매자(120)에게 통지할 수 있다. 수기 결제의 경우, 판매자(120)는 해당 물품 또는 서비스의 결제 금액 및 카드 번호를 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(130)에 입력할 수 있다.
가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(130)은 가맹점 정보 요청을 결제 관리 플랫폼(160)에 요청하고, 결제 관리 플랫폼(160)은 가맹점이 등록된 가맹점인지 여부의 정보를 관리자 플랫폼(170)에 확인하여 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(130)에 이를 통지한다. 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(130)은 결제 서비스 플랫폼(140)에 거래를 요청하고, 결제 서비스 플랫폼(140)은 신용카드사(150)에 거래를 요청할 수 있다. 신용카드사(150)는 해당 거래를 승인하는 메시지를 결제 서비스 플랫폼(140)에 통지할 수 있고, 결제 서비스 플랫폼(140)은 거래를 승인하는 메시지를 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(130)에 통지할 수 있다. 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(130)은 판매자(120)에게 거래 결과를 전송하고, 해당 거래 결과를 결제 관리 플랫폼(160)에 등록할 수 있다.
결제가 완료되면, 판매자(120)는 구매자(110)에게 물품을 지급할 수 있다.
도 1b는 본 발명에 따른 수기 결제 방법의 순서도를 나타낸다.
S110 단계에서, 판매자(120)는 단말에 설치된 애플리케이션에 로그인한다. 이때, 간편비밀번호를 통한 로그인도 가능하다.
S120 단계에서, 로그인 이후 결제 목록(단말결제, 수기결제, SMS결제, 현금영수증)에서 "수기결제"를 선택한다.
S130 단계에서, 수기결제 정보를 입력한다. 판매금액을 원 단위로 입력하고, 할부여부를 선택할 수 있다. 그리고, 구매자(110)로부터 카드정보를 받아 입력한다. 이때, 결제 금액이 10만원 이상인 경우에 고객휴대폰번호를 입력한다. 한편, 결제이전에 결제한도를 조회하는 메뉴를 선택하여, 판매금액이 결제한도 이내인지 여부를 사전에 확인할 수 있다.
S140 단계에서, 카드 결제를 진행한다.
S150 단계에서, 결제 완료를 확인하고, 결제 상세 정보를 확인한다.
S160 단계에서, 거래의 영수증을 문자(예컨대, SMS 메시지 또는 메신저 앱(카카오톡 등)) 또는 이메일을 통해 전송할 수 있다.
도 1c는 본 발명에 따른 단말 결제 방법의 순서도를 나타낸다.
S111 단계에서, 판매자(120)는 단말에 설치된 애플리케이션에 로그인한다. 이때, 간편비밀번호를 통한 로그인도 가능하다.
S121 단계에서, 로그인 이후 결제 목록(단말결제, 수기결제, SMS결제, 현금영수증)에서 "단말결제"를 선택한다.
S131 단계에서, 카드 결제 정보를 입력한다. 판매금액을 원 단위로 입력하고, 할부여부를 선택할 수 있다. 이때, 결제 금액이 10만원 이상인 경우에 고객휴대폰번호를 입력한다. 한편, 결제이전에 결제한도를 조회하는 메뉴를 선택하여, 판매금액이 결제한도 이내인지 여부를 사전에 확인할 수 있다.
S141 단계에서, 스와이프 연결을 확인한다.
S151 단계에서, 리더기 연결 및 카드를 삽입한다.
S161 단계에서 카드 결제를 승인한다.
S171 단계에서, 결제 완료를 확인하고, 결제 상세 정보를 확인한다.
S181 단계에서, 거래의 영수증을 문자(예컨대, SMS 메시지 또는 메신저 앱(카카오톡 등)) 또는 이메일을 통해 전송할 수 있다.
도 2a은 본 발명에 따른 SMS 결제 또는 링크 결제 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 2a을 구체적으로 살펴보면, 구매자(210)가 판매자(220)에게 물품 또는 서비스의 구매를 요청한다.
판매자(220)는 SMS 결제를 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(230)에 등록 요청한다. 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(230)은 결제 관리 플랫폼(260)에 SMS결제링크 생성을 요청한다. 결제 관리 플랫폼(160)은 가맹점이 등록된 가맹점인지 여부의 정보를 관리자 플랫폼(270)에 확인하여 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼(230)에 이를 통지하고, 등록된 가맹점인 경우 결제 관리 플랫폼(260)은 구매자(210)에게 구매링크 SMS를 전송한다.
구매자(210)는 수신된 링크에 접속하고, 카드 번호를 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(235)에 입력한다. 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(235)은 SMS 거래 정보 요청을 결제 관리 플랫폼(260)에 전송하고, 결제 서비스 플랫폼(240)에 거래 요청을 진행한다. 결제 서비스 및 신용카드사와의 결제 진행은 도 1a의 과정과 동일하다. 결제 관리 플랫폼(260)은 정보를 확인하여 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(235)에 통지하고 거래 결과를 등록한다.
결제가 완료되면, 판매자(220)는 구매자(210)에게 물품을 지급할 수 있다.
도 2b는 본 발명에 따른 SMS 결제 방법의 순서도를 나타낸다.
S210 단계에서, 판매자(220)는 단말에 설치된 애플리케이션에 로그인한다. 이때, 간편비밀번호를 통한 로그인도 가능하다.
S220 단계에서, 로그인 이후 결제 목록(단말결제, 수기결제, SMS결제, 현금영수증)에서 "SMS결제"를 선택한다.
S230 단계에서, SMS결제 정보를 입력한다. 상품명을 입력하고, 판매금액을 원 단위로 입력하고, 추가설명을 입력할 수 있다.
S240 단계에서, 배송비 옵션을 선택할 수 있다. 배송비 가격과 수량을 입력할 수 있다.
S250 단계에서, 구매자(210)는 결제와 관련된 문자를 수신할 수 있다.
S260 단계에서, 구매자(210)는 결제 정보를 확인하고 동의 여부를 선택할 수 있다.
S270 단계에서, 구매자(210) 카드 결제를 진행한다.
S280 단계에서, 결제내역을 확인할 수 있다.
도 2c는 본 발명에 따른 결제링크를 등록하는 방법을 설명한다.
S211 단계에서, 애플리케이션 상에서 "결제링크"를 선택한다.
S221 단계에서, "신규등록하기"를 선택하여 결제링크를 등록한다.
S231 단계에서, 결제링크 내용을 등록한다.
S241 단계에서, 상품 목록을 확인할 수 있다.
S251 단계에서 상품 목록 중 결제링크를 복사할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 QR 결제 시스템의 개략도를 나타낸다.
도 3을 구체적으로 살펴보면, 구매자(310)가 판매자(320)에게 물품 또는 서비스의 구매를 요청한다.
판매자(320)는 QR 결제 플랫폼(330)에 상품 등록을 요청한다. 구매자(310)는 QR 결제 플랫폼(330)에 QR 스캔을 통해 구매요청을 진행한다.
QR 결제 플랫폼(330)은 구매자(310)의 거래 요청에 응답하여, 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(340)에 거래 요청을 진행하고, 구매자(310)는 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(340)에 카드번호를 입력한다.
결제 서비스 및 신용카드사와의 결제 진행은 도 1a의 과정과 동일하다.
구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(340)은 결제 승인 이후 거래의 완료의 응답을 QR결제 플랫폼(330)에 통지하고, QR결제 플랫폼(330)은 거래 결과를 구매자(310)와 판매자(320) 모두에게 통지할 수 있다.
또한, 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼(340)은 거래 결과를 결제 관리 플랫폼(370)에 등록할 수 있다.
결제가 완료되면, 판매자(320)는 구매자(310)에게 물품을 지급할 수 있다.
본 발명에 따른 구매자용 웹 결제UI에서 결제 관리 플랫폼으로 거래요청 시 HashKey를 이용하여 데이터 위변조 확인할 수 있다.
판매자는 일정시간 이후에 판매금액을 정산 받을 수 있다. 한편, 가맹점은 현금 유동성을 확보하기 위해, 결제즉시 정산금액 출금가능한 "바로정산 서비스"를 이용할 수 있다. 이를 통해, 가맹점은 현금 유동성 확보하면서, 결제 관리 플랫폼 회사는 해당 서비스 이용에 대한 추가 수수료를 부과하여 추가적인 수익을 확보할 수 있다.
예를 들어, 통상적인 정산 서비스 수수료가 3~4%라면, 바로정산 서비스를 이용하는 경우 바로 입금이 되는 대신에 수수료를 6~7%로 더 높게 책정할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 결제 관리 플랫폼은 판매자별 거래취소율 및 민원발생율에 기초하여 불량 가맹점을 선별하여 가맹점 계약 종료처리할 수 있다. 예를 들어, 판매자별 거래취소율이 50%를 넘거나 민원발생율이 30%를 넘는다면 해당 가맹점을 불량 가맹점으로 선별할 수 있다. 이를 통해, 결제 관리 플랫폼 회사의 사업 리스크가 감소될 수 있다.
한편, 온라인 결제 플랫폼의 경우, 거래를 진행하고 정산을 진행한 다음 거래가 취소되는 경우, 이미 지급한 정산금을 가맹점으로부터 회수하여야 한다. 만약, 정산만 받고 거래를 취소시키는 악의적인 판매자가 있다면, 지급한 정산금을 제대로 회수하지 못할 리스크가 잔존하게 된다. 이는 온라인 결제 플랫폼 회사에서 치명적인 리스크로 작용할 가능성이 농후하다.
그러므로, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율에 기초하여 인공지능 학습을 적용시킬 수 있다.
인공 신경망(ANN: artificial neural network)은 입력 층, 출력 층, 및 위 입력 층과 출력 층 사이에 적어도 하나 이상의 중간 층(또는 은닉 층; hidden layer)을 포함하는 계층 구조로 구성될 수 있다. 딥러닝 알고리즘은, 이와 같은 다중 계층 구조에 기반하여, 층간 활성화 함수(activation function)의 가중치를 최적화(optimization)하는 학습을 통해 결과적으로 신뢰성 높은 결과를 도출할 수 있다. 여기서, 가중치를 최적화하는 과정은 실수로 된 가중치 값을 양자화하는 것을 포함한다.
본 발명에 적용 가능 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN), 순환 신경망(recurrent neural network; RNN) 등의 심층 신경망(deep neural network; DNN)을 포함할 수 있다.
심층 신경망(deep neural network; DNN)은 기본적으로 기존 ANN 모델 내 중간 층(또는 은닉 층)을 많이 늘려서 학습의 결과를 향상시키는 것을 특징으로 한다. 일 예로, 위 DNN은 2개 이상의 중간 층을 이용하여 학습 과정을 수행하는 것을 특징으로 한다.
이에 따라, 컴퓨터는 스스로 분류 레이블을 만들어 내고 공간을 왜곡하고 데이터를 구분하는 과정을 반복하여 최적의 출력 값을 도출할 수 있다.
컨볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN)은, 기존의 데이터에서 지식을 추출하여 학습 과정이 수행되는 기법과 달리, 데이터의 특징을 추출하여 특징들의 패턴을 파악하는 구조를 갖는 것을 특징으로 한다. 위 CNN은 컨볼루션(convolution) 과정과 풀링(pooling) 과정을 통해 수행될 수 있다. 다시 말해, 위 CNN은 컨볼루션 층과 풀링 층이 복합적으로 구성된 알고리즘을 포함할 수 있다. 여기서, 컨볼루션 층에서는 데이터의 특징을 추출하는 과정(일명, 컨볼루션 과정)이 수행된다. 위 컨볼루션 과정은 데이터에 각 성분의 인접 성분들을 조사해 특징을 파악하고 파악한 특징을 한 장으로 도출하는 과정으로써, 하나의 압축 과정으로써 파라미터의 개수를 효과적으로 줄일 수 있다. 풀링 층에서 컨볼루션 과정을 거친 레이어의 사이즈를 줄여주는 과정(일명, 풀링 과정)이 수행된다. 위 풀링 과정은 데이터의 사이즈를 줄이고 노이즈를 상쇄시키고 미세한 부분에서 일관적인 특징을 제공할 수 있다. 일 예로, 위 CNN은 정보 추출, 문장 분류, 얼굴 인식 등 여러 분야에 활용될 수 있다.
순환 신경망(recurrent neural network; RNN)은 반복적이고 순차적인 데이터 학습에 특화된 인공 신경망의 한 종류로서 내부에 순환구조를 갖는 것을 특징으로 한다. 위 RNN은 위 순환 구조를 이용하여 과거의 학습 내용에 가중치를 적용하여 현재 학습에 반영함으로써, 현재의 학습과 과거의 학습 사이의 연결을 가능하게 하고 시간에 종속된다는 특징을 갖는다. 위 RNN은 기존의 지속적이고 반복적이며 순차적인 데이터 학습의 한계를 해결한 알고리즘으로서, 음성 웨이브폼을 파악하거나 텍스트의 앞 뒤 성분을 파악하는 등에 활용될 수 있다.
예를 들어, 입력층 및/또는 중간층의 노드들이 다음 단계로 넘어갈 때, 각각의 층의 노드의 값이 가중치의 값이 양자화될 수 있다.
다만, 이는 본 발명에 적용 가능 구체적인 딥러닝 기법의 일 예시들에 불과하며, 실시예에 따라 다른 딥러닝 기법이 본 발명에 적용될 수도 있다.
본 발명에 따른 목표로 하는 정산에 대한 리스크에 관하여 인공신경망 기법을 이용하여 유사성 정도를 추론하는 시스템은, 심층신경망(Deep Neural Network) 알고리즘의 입력 데이터로 사용하여 추천 모델을 생성할 수 있다.
본 발명에 따르면, 불량 가맹점을 선별하는 과정에서, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 입력받아 저장소에 저장하고 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 딥러닝 서버로 전송하고, 서버에서 입력된 비정형 데이터를 분석하여 특성을 일정한 분류로 체계화하여 나누고, 체계화되어 나뉘어진 세트와 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율에 대한 훈련용 데이터 세트로 설정하고, 훈련용 데이터 세트에 대해 비지도 방식(Unsupervised)의 특징(Feature) 추출 딥러닝 방법을 이용하여 패턴을 학습시키고, 텍스트 비정형 데이터로부터 분석을 위한 데이터를 정제하는 데이터 ETL(Extract, Transformation, Loading) 모듈; 정제된 데이터로부터 어간 추출 및 의미 분석을 수행하는 전처리 모듈; 전처리된 데이터로부터 언어 분석을 수행하여 특성을 추출하는 특성추출 모듈; 추출된 특성을 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율별 표준 용어로 매핑하는 데이터 표준화 모듈; 및 표준 거래 용어와 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 특성별 생성된 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 사례 데이터를 반영한 딥러닝을 통해 구축되는 자동학습하고, 패턴을 학습시키기 위한 비지도 방식의 특징 추출 딥러닝(Unsupervised Deep Feature Learning) 방법은, SDA(Stack of Denoising Autoencoders)를 사용하며, SDA는 입력 레이어과 출력 레이어의 차원이 동일하고, SDA는 입력과 출력 레이어들 사이의 히든 레이어들의 수가 입력 및 출력 레이어들의 수보다 작으며, SDA에서 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행하는 인코딩 과정과 히튼 레이어에서 출력 레이어로 진행하는 디코딩 과정이 수행되며, 인코딩 과정에서 입력 데이터에 숨겨진 특징들을 인코딩된 형태로 추출하고, 디코딩 과정에서 숨겨진 특징들을 다시 복원하도록 구성될 수 있다.
SDA를 통하여 입력 데이터에 노이즈가 포함되더라도, 입력과 출력 레이어들 사이의 히든 레이어들의 수가 입력 및 출력 레이어들의 수보다 작은 것으로 인하여 인코딩된 숨겨진 특징들을 복원하는 과정을 통해 입력 데이터에 포함된 노이즈를 제거함으로써 입력 데이터와 출력 데이터의 차이가 최소화되도록 학습이 진행되며, SDA를 통하여 벡터로 전환된 사전 훈련 학습을 통하여 생성된 특징 표현(Feature Representation) 데이터를 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 특성과 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 원료의 등급 스코어(Rating Score)를 예측하기 위하여 심층신경망(Deep Neural Network) 알고리즘의 입력 데이터로 사용하여 추천 모델을 생성하는 시스템이 제공된다. 예를 들어, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 원료의 산패도와 광안정도 등이 인공지능에서 인자로 활용될 수 있다. 한편, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 시장조사에서의 시장의 고객층의 동선, 결제 내역을 포함하는 누적된 데이터를 활용하는 데이터 마이닝 및 웹에서 검색된 키워드, 문의 내용, 문서를 포함한 각종 텍스트 데이터를 심층 레이어의 인자로서 선택하여 학습 지도할 수도 있다.
딥러닝 모델 연산의 여러 최적화 기법 중에서 양자화가 널리 이용되고 있다. 일부 최적화 형태는 모델을 사용하여 추론을 실행하는 데 필요한 계산량을 줄여 주어진 모델로 단일 추론을 실행하는 데 걸리는 시간인 지연 시간을 줄일 수 있으며, 이러한 지연 시간은 사용자 기기의 전력 소비에도 영향을 미칠 수 있다.
양자화(Quantization)는 추론 중에 발생하는 계산을 단순화하여 잠재적으로 정확성을 떨어뜨리는 방식으로 지연 시간과 전력소비를 줄이는 데 사용될 수 있다. 구체적으로 양자화는 주어진 모델의 가중치와 활성화 함수값 또는 입력값을 나타내는 데 사용되는 숫자의 정밀도를 줄임으로써, 모델 크기를 줄이고, 추론 또는 학습 과정에서의 계산 속도를 향상시킨다. 예를 들어, 양자화는 32bit 부동 소수점으로 표현된 노드의 가중치를 8bit 정수로 변환하여 해당 노드의 연산 비용을 줄이는 데에 기여할 수 있다.
예를 들어, 머신 러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어인 텐서 플로우 라이트 (TensorFlow Lite)에서 다음 유형과 같은 학습 후 양자화와 양자화 인식 학습 기법이 사용되고 있다고 알려져 있다.
또한, 온라인 결제 서비스의 결제 내역은 서버에 저장되지 않고, 디지털화된 공개 분산원장(public distributed ledger)에 의하여 거래 기록의 유효성(integrity)과 신뢰성(trust)을 확보하는 컴퓨터 네트워크 기반 기술을 통해 저장될 수 있다. 즉, 블록체인을 이용할 수 있는데, 가십 프로토콜(gossip protocol)을 기반으로 하는 P2P 네트워크 계층, 분산 노드간의 공통의 데이터를 합의하는 합의 알고리즘(consensus algorithm), (3) 합의된 상태를 저장하는 머클 트리(Merkle tree) 형태의 자료구조, (4) 계정의 신원과 기록된 정보의 안전함을 보장하기 위한 디지털 암호화 알고리즘으로 구성되어 있다. 블록체인은 위의 네 가지 요소가 결합된, 상태 변화를 위해 트랜잭션을 사용하는, 쓰기만 가능한 무한 상태 기계(append-only infinite statemachine)라고 할 수 있다. 블록체인은 N개의 블록을 포함하고, 각 블록은 블록 헤더 및 트랜잭션 리스트를 포함하고, 블록의 블록 헤더는, 블록의 번호를 나타내는 블록 번호; 및 이전 블록의 블록 헤더의 해시 값을 포함하는 부모 해시(Parent Hash)로서, 이전 블록의 블록 헤더의 해시 값에 기초하여 블록과 이전 블록을 연결하도록 구성되는, 부모 해시; 각각의 블록의 상태 정보를 포함하는 상태 루트(stateRoot); 및 각 블록 내에서 신규 생성된 트랜잭션들을 포함하는 트랜잭션 루트(transactionRoot)를 포함하고, 상태 루트, 네임 루트, 토큰 루트 및 밸런스 루트는 머클 트리(Merkle Tree) 구조일 수 있다. 네임 루트는, 계정(account) 및 주소(address)를 키(key) 값으로 사용하고, 토큰 루트는, 각각의 노드 장치의 토큰의 정의 ID(definition ID)와 트랜잭션의 해시 값을 키 값으로서 사용하며, 정의 ID는, 계정의 네트워크 ID, 네임, 심볼, 관리자, 총 밸런스를 포함하고, 트랜잭션 루트는 각각의 트랜잭션의 해시 값을 키 값으로서 사용할 수 있다. 위 블록체인을 통한 거래 내역을 저장하는 방법은, 복수의 노드 장치로 구성되는 블록체인에 신규 노드 장치를 추가하는 단계; 검증 노드 장치에서, 설정 파일에 기초하여 신규 블록에 대한 블록 생성자의 서명이 유효한지 여부를 검증하는 단계; 신규 블록의 검증이 유효한 것으로 검증되면, 신규 노드 장치에서, 이웃 노드 장치로부터 최신 블록의 정보를 수신하는 단계; 및 신규 노드 장치가 새로운 트랜잭션의 요청을 받는 경우, 최신 블록의 정보를 기초하여, 신규 노드 장치에서 요청받은 새로운 트랜잭션이 사용할 UTXO(Unspent Transaction Outputs)의 적법 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 블록체인을 통한 온라인 결제 서비스의 거래 내역은 가맹점에 분산되어 저장되도록 구성될 수 있다.
추가적으로, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터와 결합하여, 앞서 상술한 다양한 하드웨어 가속기 제어 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다.
전술한 프로그램은, 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 위 방법들을 실행시키기 위하여, 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 위 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 위 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 위 기능들을 위 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 위 기능들을 위 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 위 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 위 컴퓨터의 프로세서가 위 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 위 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술 사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 문서의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 구매자 측 통신 단말, 판매자 통신 단말, 결제 관리 플랫폼 서버, 및 결제 서버를 포함하는 환경에서 수행되는 온라인 결제 서비스 제공 방법으로서,
    판매자 통신 단말에 의해 가맹점용 모바일 애플리케이션 플랫폼에 SMS 결제의 등록을 요청하는 단계;
    판매자 통신 단말에 의해 결제 관리 플랫폼 서버에 SMS 결제링크 생성을 요청하는 단계 - 결제링크 생성의 요청은 구매자 측 통신 단말의 정보를 포함함 -;
    결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 판매자 통신 단말이 등록된 가맹점인지 여부의 정보를 관리자 플랫폼에 확인하는 단계;
    판매자 통신 단말이 등록된 가맹점인 경우, 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 구매자 측 통신 단말에 구매링크 SMS를 전송하는 단계;
    구매링크 SMS를 수신한 구매자 측 통신 단말에 의해, 수신된 링크에 접속하고, 구매자의 카드 번호를 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 입력하는 단계;
    구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 의해, 구매자의 카드 번호를 포함하는 SMS 거래 정보 요청을 결제 관리 플랫폼 서버에 전송하는 단계;
    SMS 거래 정보 요청을 수신한 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 결제 서버에 결제를 요청하는 단계; 및
    결제 서버에 의해 결제에 대한 응답을 수신하여 결제가 완료된 경우, 결제 관리 플랫폼 서버에 의해, 구매자용 웹 결제 UI 플랫폼에 결제 완료 결과를 통지하고 관리자 플랫폼에 거래 결과를 등록하는 단계
    를 포함하고,
    상기 온라인 결제 서비스 제공 방법은,
    상기 판매자 통신 단말에 의해, 일반 정산 방식 및 바로 정산 방식을 포함하는 정산 방식을 선택하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 판매자 통신 단말에 의해, 일반 정산 방식 및 바로 정산 방식을 포함하는 정산 방식을 선택하는 단계는,
    상기 일반 정산 방식이 상기 판매자 통신 단말에 의해 선택되는 경우, 결제일로부터 5일 후에 판매자에게 결제 금액에서 제1 수수료를 제외한 금액이 입금되는 단계; 및
    상기 바로 정산 방식이 상기 판매자 통신 단말에 의해 선택되는 경우, 결제일에 판매자에게 결제 금액에서 제2 수수료를 제외한 금액이 바로 입금되는 단계
    를 포함하고,
    상기 판매자가 현금 유동성을 확보하기 위해, 상기 바로 정산 방식이 선택되는 경우의 상기 제2 수수료는, 상기 일반 정산 방식에서 상기 제1 수수료보다 6 내지 7% 높게 결정되도록 책정되고,
    상기 결제 관리 플랫폼은, 온라인 결제 요청을 받을 경우, 해시키(HashKey)를 이용하여 데이터 위변조 확인하도록 구성되고,
    상기 결제 관리 플랫폼은, 판매자별 거래취소율 및 민원발생율에 기초하여 불량 가맹점을 선별하여 가맹점 계약 종료처리를 불량 가맹점에 자동으로 통지하도록 구성되고,
    상기 온라인 결제 서비스의 결제 내역은 디지털화된 공개 분산원장(public distributed ledger)에 의하여 저장되고,
    상기 공개 분산원장은 블록체인이고, 상태 변화를 위해 트랜잭션을 사용하는, 쓰기만 가능한 무한 상태 기계(append-only infinite statemachine)이고,
    상기 블록체인은 N개의 블록을 포함하고, 각 블록은 블록 헤더 및 트랜잭션 리스트를 포함하고, 블록의 블록 헤더는, 블록의 번호를 나타내는 블록 번호; 및 이전 블록의 블록 헤더의 해시 값을 포함하는 부모 해시(Parent Hash)로서, 이전 블록의 블록 헤더의 해시 값에 기초하여 블록과 이전 블록을 연결하도록 구성되는, 부모 해시; 각각의 블록의 상태 정보를 포함하는 상태 루트(stateRoot); 및 각 블록 내에서 신규 생성된 트랜잭션들을 포함하는 트랜잭션 루트(transactionRoot)를 포함하고, 상태 루트, 네임 루트, 토큰 루트 및 밸런스 루트는 머클 트리(Merkle Tree) 구조이고,
    상기 네임 루트는, 계정(account) 및 주소(address)를 키(key) 값으로 사용하고, 상기 토큰 루트는, 각각의 노드 장치의 토큰의 정의 ID(definition ID)와 트랜잭션의 해시 값을 키 값으로서 사용하며, 상기 정의 ID는, 계정의 네트워크 ID, 네임, 심볼, 관리자, 및 총 밸런스를 포함하고, 트랜잭션 루트는 각각의 트랜잭션의 해시 값을 키 값으로서 사용되고,
    상기 방법은,
    복수의 노드 장치로 구성되는 블록체인에 신규 노드 장치를 추가하는 단계; 검증 노드 장치에서, 설정 파일에 기초하여 신규 블록에 대한 블록 생성자의 서명이 유효한지 여부를 검증하는 단계;
    신규 블록의 검증이 유효한 것으로 검증되면, 신규 노드 장치에서, 이웃 노드 장치로부터 최신 블록의 정보를 수신하는 단계; 및
    신규 노드 장치가 새로운 트랜잭션의 요청을 받는 경우, 최신 블록의 정보를 기초하여, 신규 노드 장치에서 요청받은 새로운 트랜잭션이 사용할 UTXO(Unspent Transaction Outputs)의 적법 여부를 판단하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 블록체인을 통한 온라인 결제 서비스의 거래 내역은 가맹점에 분산되어 저장되도록 구성되고,
    상기 방법은,
    불량 가맹점을 선별하는 과정에서, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 입력받아 저장소에 저장하고 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 딥러닝 서버로 전송하고, 서버에서 입력된 비정형 데이터를 분석하여 특성을 일정한 분류로 체계화하여 나누는 단계;
    체계화되어 나뉘어진 세트와 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율에 대한 훈련용 데이터 세트로 설정하고, 훈련용 데이터 세트에 대해 비지도 방식(Unsupervised)의 특징(Feature) 추출 딥러닝 방법을 이용하여 패턴을 학습시키는 단계;
    텍스트 비정형 데이터로부터 분석을 위한 데이터를 정제하는 단계;
    정제된 데이터로부터 어간 추출 및 의미 분석을 수행하는 단계;
    전처리된 데이터로부터 언어 분석을 수행하여 특성을 추출하는 단계;
    추출된 특성을 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율별 표준 용어로 매핑하는 단계;
    표준 거래 용어와 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 특성별 생성된 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 사례 데이터를 반영한 딥러닝을 통해 구축되는 자동학습하는 단계
    를 더 포함하고,
    비지도 방식의 특징 추출 딥러닝(Unsupervised Deep Feature Learning) 방법은, SDA(Stack of Denoising Autoencoders)를 사용하고,
    상기 SDA는 입력 레이어과 출력 레이어의 차원이 동일하고, 상기 SDA는 입력과 출력 레이어들 사이의 히든 레이어들의 수가 입력 및 출력 레이어들의 수보다 작으며, SDA에서 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행하는 인코딩 과정과 히든 레이어에서 출력 레이어로 진행하는 디코딩 과정이 수행되며, 인코딩 과정에서 입력 데이터에 숨겨진 특징들을 인코딩된 형태로 추출하고, 디코딩 과정에서 숨겨진 특징들을 다시 복원하도록 구성되고,
    상기 SDA를 통하여 입력 데이터에 노이즈가 포함되는 경우, 입력과 출력 레이어들 사이의 히든 레이어들의 수가 입력 및 출력 레이어들의 수보다 작은 것으로 인하여 인코딩된 숨겨진 특징들을 복원하는 과정을 통해 입력 데이터에 포함된 노이즈를 제거함으로써 입력 데이터와 출력 데이터의 차이가 최소화되도록 학습이 진행되며, SDA를 통하여 벡터로 전환된 사전 훈련 학습을 통하여 생성된 특징 표현(Feature Representation) 데이터를 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 특성과 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율 원료의 등급 스코어(Rating Score)를 예측하기 위하여 심층신경망(Deep Neural Network) 알고리즘의 입력 데이터로 사용하여 추천 모델을 생성되고,
    상기 온라인 결제 서비스 제공 방법에서 심층신경망의 입력 데이터는, 판매자별 거래취소율, 민원발생율 및 수수료율의 시장조사에서의 시장의 고객층의 동선, 결제 내역을 포함하는 누적된 데이터를 활용하는 데이터 마이닝 및 웹에서 검색된 키워드, 문의 내용, 문서를 포함한 각종 텍스트 데이터를 포함하고,
    심층신경망의 모델의 가중치와 활성화 함수값 또는 입력값을 나타내는 데 사용되는 숫자의 정밀도를 줄임으로써, 상기 심층신경망의 모델 크기를 줄이고, 추론 또는 학습 과정에서의 계산 속도를 향상시키기 위해 상기 심층신경망의 모델에서 32bit 부동 소수점으로 표현된 노드의 가중치가 8bit 정수로 변환되고,
    상기 판매자별 거래취소율이 50%를 넘는 경우, 해당 가맹점을 불량 가맹점으로 선별하여 가맹점 계약 종료처리를 상기 불량 가맹점에 자동으로 통지하도록 구성되는, 온라인 결제 서비스 제공 방법.
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