KR102458510B1

KR102458510B1 - Real-time complementary marketing system

Info

Publication number: KR102458510B1
Application number: KR1020220057461A
Authority: KR
Inventors: 오수영
Original assignee: 오수영
Priority date: 2022-03-31
Filing date: 2022-05-10
Publication date: 2022-10-26

Abstract

The present invention relates to a real-time complementary marketing system, which produces a customized advertising content, and shares information generated in a process of analyzing promotional efficiency using produced advertising content to a customer terminal in real time. The marketing system includes: a customer terminal possessed by a customer who intends to conduct online marketing; and a manager terminal which performs online marketing according to a marketing agency requested from the customer terminal, generates analysis data obtained by analyzing data generated in a process of the online marketing, and periodically transmits the analysis data to the customer terminal.

Description

실시간 보완 가능한 마케팅 시스템 {Real-time complementary marketing system}Real-time complementary marketing system {Real-time complementary marketing system}

본 발명은 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 고객 맞춤형 광고 콘텐츠를 제작하고, 제작된 광고 콘텐츠를 이용한 홍보 효율을 분석하는 과정에서 발생되는 정보를 고객 단말에 실시간 공유하는 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a marketing system that can be supplemented in real time, and more particularly, information generated in the process of producing customized advertising content and analyzing the promotion efficiency using the produced advertising content can be shared in real time with a customer terminal in real time. It's about the marketing system.

기업에게 있어 홍보와 마케팅은 기업의 생사에 매우 중요한 요소로, 홍보와 마케팅 광고시장에서 기업에게는 오프라인 시장만큼 중요한 것이 온라인 시장이다.Public relations and marketing are very important factors for a company's life or death, and the online market is just as important to a company as the offline market in the PR and marketing advertising market.

인터넷을 통한 홍보, 마케팅의 중요성은 두말 할 것 없이 매우 중요하다. 하지만 중요성만큼 대중에게 인식을 시키고 재화의 구매를 유도하는 방법까지는 많은 문제점이 있다.It goes without saying that the importance of publicity and marketing through the Internet is very important. However, there are many problems in how to make the public aware of its importance and induce the purchase of goods.

구체적으로, 홍보, 마케팅에서 광고효율의 분석을 통한 적정광고비의 산출의 어려움, 선발업체, 대기업들에 비하여 현저히 낮은 인지도, 경제적으로 많은 액수가 필요한 고액의 비용, 적절한 소비자의 표적마케팅(Target marketing)의 어려움, 소비자의 니즈(Needs)충족의 어려움 등이 있다.Specifically, in public relations and marketing, it is difficult to calculate the appropriate advertising cost through the analysis of advertising efficiency, the recognition is significantly lower than that of leading companies and large companies, the high cost that requires a large amount of money economically, and the appropriate target marketing for consumers. difficulties, and difficulties in meeting consumer needs.

또한, 홍보와 마케팅 광고시장에서 소비자에게는 오프라인 시장만큼 쉽게 광고에 노출되는 것이 온라인시장인데, 인터넷의 보편화로 원하는 목적을 이루기 위해 온라인의 세계에 들어서는 순간부터 매 순간마다 엄청난 양의 광고와 접촉을 하게 된다. In addition, in the public relations and marketing advertising market, the online market is as easy as the offline market for consumers to be exposed to advertisements. do.

하지만 정보의 난해성으로 인하여 소비자의 욕구를 충족시키지 못하거나, 충분한 흥미 부여를 하지 못하거나, 지나치게 자극적이거나, 소비자의 니즈 충족 및 활용에 이득이 되지 않는 경우 등 다양한 요인들로 인해 모든 광고가 소비자에게 본연의 역할을 수행하지는 못하고 있다.However, due to various factors such as not meeting consumer needs due to the difficulty of information, not providing sufficient interest, excessive stimulation, or not beneficial to meeting and utilizing consumer needs, all advertisements are not available to consumers. It is not fulfilling its original role.

이처럼 기업의 입장에서는 소비자의 욕구를 충족시키지 못하는 경우, 홍보와 마케팅은 실패하게 된다. 또한 경제적인 지원, 인지도 등은 중소기업과 소규모의 업체에게 큰 걸림돌로 작용하게 된다는 문제점 있다. As such, if the company does not satisfy the needs of consumers, publicity and marketing will fail. In addition, there is a problem that economic support and recognition act as a big stumbling block for SMEs and small businesses.

한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.On the other hand, the above-mentioned background art is technical information that the inventor possessed for the derivation of the present invention or acquired in the process of derivation of the present invention, and it cannot be said that it is necessarily a known technique disclosed to the general public before the filing of the present invention. .

한국공개특허 제10-2021-0017516호Korean Patent Publication No. 10-2021-0017516

본 발명의 일측면은 고객 맞춤형 광고 콘텐츠를 제작하고, 제작된 광고 콘텐츠를 이용한 홍보 효율을 분석하는 과정에서 발생되는 정보를 고객 단말에 실시간 공유하는 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템을 제공한다.One aspect of the present invention provides a real-time complementary marketing system for producing customized advertising content and sharing information generated in the process of analyzing the promotional efficiency using the produced advertising content to a customer terminal in real time.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템은 고객 맞춤형 광고 콘텐츠를 제작하고, 제작된 광고 콘텐츠를 이용한 홍보 효율을 분석하는 과정에서 발생되는 정보를 고객 단말에 실시간 공유한다.The real-time supplemental marketing system according to an embodiment of the present invention creates customized advertisement content and shares information generated in the process of analyzing the promotion efficiency using the produced advertisement content to the customer terminal in real time.

상기 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템은,The real-time supplemental marketing system,

온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객이 소지한 고객 단말; 및a customer terminal owned by a customer who wants to conduct online marketing; and

상기 고객 단말기로부터 요청되는 마케팅 대행에 따른 온라인 마케팅을 수행하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하여 주기적으로 상기 고객 단말기로 전송하는 관리자 단말을 포함한다.and a manager terminal that performs online marketing according to the marketing agency requested from the customer terminal, generates analysis data by analyzing data generated in the online marketing process, and periodically transmits the data to the customer terminal.

상기 관리자 단말은,The manager terminal,

온라인 마케팅에 활용될 홍보 콘텐츠를 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부; 및Promotional content generation unit for generating promotional content to be used for online marketing; and

온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하는 분석부를 포함한다.and an analysis unit that generates analysis data by analyzing data generated in the online marketing process.

상기 분석부는,The analysis unit,

온라인 마케팅을 수행하기 위해, 상기 고객 단말기로부터 수신된 마케팅 요청정보에 따른 마케팅 사전 데이터를 수집하고, 상기 관리자 단말기에 의해 수행되는 온라인 마케팅 과정에서 발생되는 마케팅 진행 데이터를 수집하는 데이터 수집부;a data collection unit that collects marketing dictionary data according to the marketing request information received from the customer terminal in order to perform online marketing, and collects marketing progress data generated in an online marketing process performed by the manager terminal;

상기 데이터 수집부에 의해 수집된 상기 마케팅 사전 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 종류를 결정하는 마케팅 추천부;a marketing recommendation unit for determining an online marketing type based on the marketing dictionary data collected by the data collection unit;

상기 마케팅 추천부에 의해 결정된 온라인 마케팅 수행에 따라 발생되는 상기 마케팅 진행 데이터에 기초하여 상기 분석 데이터를 생성하는 마케팅 분석부;a marketing analysis unit generating the analysis data based on the marketing progress data generated according to the online marketing execution determined by the marketing recommendation unit;

상기 분석 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 문제점을 도출하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 도출된 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제안하는 리스크 관리 데이터를 생성하는 리스크 관리부; a risk management unit for generating risk management data for deriving problems occurring in the online marketing process based on the analysis data and proposing a solution for solving the problems derived using a pre-learned artificial neural network;

상기 분석 데이터 및 상기 리스크 관리 데이터를 상기 고객 단말기로 전송하는 보고서 관리부;를 포함한다.and a report management unit for transmitting the analysis data and the risk management data to the customer terminal.

상기 홍보 콘텐츠 생성부는,The promotional content generation unit,

온라인 매체를 통해 홍보하고자 할 대상과 관련된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터 및 게시글 데이터를 수집하고, 수집된 텍스트 데이터를 미리 설정된 분류 기준에 따라 분류하고, 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 핵심 키워드를 도출하고, 핵심 키워드와 관련된 이미지 데이터를 검색하고, 검색된 이미지 데이터에 기초하여 관리자 단말기 또는 고객 단말기로부터 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠에 적용될 색상을 추천하는 것을 특징으로 한다.It collects news data, advertisement data, promotional material data, comment data and post data related to the target to be promoted through online media, classifies the collected text data according to preset classification criteria, and analyzes the classified text data. It is characterized by deriving a keyword, searching for image data related to a key keyword, and recommending a color to be applied to the promotional content for a sample received from the manager terminal or the customer terminal based on the searched image data.

상기 홍보 콘텐츠 생성부는,The promotional content generation unit,

수집된 이미지 데이터에 대한 히스토그램을 생성하고,generate a histogram for the collected image data,

생성부는 어느 하나의 이미지로부터 생성된 히스토그램을 이용하여 가장 높은 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치를 부여하고, 차순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치를 부여하며, 3순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제2 가중치보다 낮은 제3 가중치를 부여하여 이미지에 대한 카운팅 및 가중치가 부여되면, 색상별 카운팅 결과값을 합산하여 합산 카운팅 결과값을 산출하고,The generator counts the color used with the highest frequency by using the histogram generated from any one image, assigns a first weight, counts the color used as the next-order frequency, and adds a second weight lower than the first weight After counting the colors used with the 3rd priority frequency, when counting and weighting the image by giving a third weight lower than the second weight, the counting result for each color is added to calculate the summed counting result ,

수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 이미지 데이터로 변환하고, 샘플용 홍보 콘텐츠를 서로 다른 객체 영역으로 레이블링 하고, 레이블링된 각각의 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율을 산출하고, 샘플용 홍보 콘텐츠에서 가장 높은 비중을 차지하는 객체에 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용하고, 차순위 비중을 차지하는 객체에 2순위 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용한다.Converting the received promotional content for sample into image data, labeling the promotional content for the sample with different object areas, calculating the ratio of each labeled object to the total area of the promotional content for the sample, and the promotional content for the sample The color with the highest counting result value is applied to the object occupying the highest weight in

상기 관리자 단말은,The manager terminal,

수신된 상기 마케팅 사전 데이터 및 상기 마케팅 진행 데이터에 비정상 데이터가 포함되어 있는지를 판단하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출부를 더 포함하고,Further comprising a big data analysis-based abnormal data derivation unit for determining whether abnormal data is included in the received marketing advance data and the marketing progress data,

상기 비정상 데이터 도출부는,The abnormal data derivation unit,

수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; a collection management module for setting at least one of a collection target data source module, a collection target keyword, and a collection target period;

수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; a data collection module for collecting big data from the corresponding data source module according to the data collection criteria set by the collection management module and storing it in the database module;

데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 a morpheme analysis module that analyzes morphemes of big data stored in the database module, classifies them by morpheme, and generates morpheme analysis data; and

형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함한다.and a data analysis module that processes morpheme analysis data with a distributed parallel processing-based statistical analysis algorithm to calculate statistical values and outputs malicious codes according to statistical values.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는, 본 발명에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된다.In addition, in the computer-readable recording medium according to an embodiment of the present invention, a computer program for performing a real-time complementary marketing system according to the present invention is recorded.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 고객 맞춤형 광고 콘텐츠를 제작하고, 제작된 광고 콘텐츠를 이용한 홍보 효율을 분석하는 과정에서 발생되는 정보를 고객 단말에 실시간 공유할 수 있다.According to the above-described aspect of the present invention, information generated in the process of producing customized advertising content and analyzing the promotional efficiency using the produced advertising content can be shared with the customer terminal in real time.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리자 단말기의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 분석부의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 4 내지 도 7은 커뮤니케이션 관리부에 의해 생성된 대화방의 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.
도 8은 내지 도 10은 문서 관리부에 의해 제공되는 문서 수정 인터페이스의 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.1 is a diagram showing a schematic configuration of a real-time complementary marketing system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a detailed configuration of the manager terminal shown in FIG. 1 .
3 is a diagram illustrating a detailed configuration of the analysis unit shown in FIG. 2 .
4 to 7 are diagrams illustrating a specific example of a chat room created by the communication management unit.
8 to 10 are diagrams illustrating a specific example of a document correction interface provided by a document management unit.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0014] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0016] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents to those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.1 is a diagram showing a schematic configuration of a real-time complementary marketing system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템은 고객 맞춤형 광고 콘텐츠를 제작하고, 제작된 광고 콘텐츠를 이용한 홍보 효율을 분석하는 과정에서 발생되는 정보를 고객 단말에 실시간 공유할 수 있다. 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달함으로써, 고객은 자신이 홍보하고자 하는 기업 또는 제품의 홍보 효과를 주기적으로 확인할 수 있으며, 홍보 과정에서 발생된 문제점을 해결하기 위한 해결책을 자동화된 알고리즘으로 도출할 수 있다.The real-time complementary marketing system according to an embodiment of the present invention can share information generated in the process of producing customized advertising content and analyzing the promotional efficiency using the produced advertising content to the customer terminal in real time. By providing customized marketing methods to customers who wish to conduct online marketing and periodically transmitting data generated during the online marketing process to customers, customers can periodically check the promotional effect of the company or product they want to promote. And it is possible to derive a solution to the problem that occurred during the promotion process with an automated algorithm.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템(1000)은 고객 단말기(100) 및 관리자 단말기(200)를 포함한다.Specifically, the real-time supplemental marketing system 1000 according to an embodiment of the present invention includes a customer terminal 100 and a manager terminal 200 .

고객 단말기(100)는 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객이 소지한 전자장치로, 외부 기기와 유선 또는 무선으로 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 PC, 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등과 같은 전자기기의 형태일 수 있다.The customer terminal 100 is an electronic device owned by a customer who wants to conduct online marketing, and can communicate with an external device by wire or wirelessly, and can input/output and process information, such as a PC, notebook, tablet PC, smart phone, etc. It may be in the form of an electronic device.

고객은 고객 단말기(100)를 이용하여 자신이 홍보하고자 하는 제품 또는 기업의 브랜드에 대한 정보를 관리자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 예컨대, 고객은 고객 단말기(100)를 이용하여 자신이 홍보하고자 하는 대상(제품, 브랜드, 가게 등), 대상에 대한 상세 정보(특징, 기능, 장점, 사업장 위치 등), 홍보하고자 하는 기간, 희망하는 홍보대행 비용 등에 대한 정보를 관리자 단말기(200)로 전송할 수 있다.The customer may transmit information about a product or company brand that he/she wants to promote to the manager terminal 200 by using the customer terminal 100 . For example, the customer using the customer terminal 100 to promote the target (product, brand, shop, etc.), detailed information about the target (features, functions, advantages, location of business, etc.), the period to promote, the desired Information on promotional agency costs, etc. may be transmitted to the manager terminal 200 .

이를 위해, 고객 단말기(100)에는 본 발명에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템(1000)을 이용한 마케팅 서비스를 제공받기 위한 소프트웨어(애플리케이션)이 미리 설치될 수 있으며, 사용자(고객)는 고객 단말기(100)에 설치된 소프트웨어(애플리케이션)을 이용하여 관리자 단말기(200)로부터 제공되는 다양한 온라인 마케팅 관련 서비스를 제공받을 수 있다.To this end, the customer terminal 100 may be pre-installed with software (application) for receiving a marketing service using the real-time complementary marketing system 1000 according to the present invention, and the user (customer) is the customer terminal 100 . Various online marketing-related services provided from the manager terminal 200 may be provided by using software (application) installed in the .

관리자 단말기(200)는 상기 고객 단말기로부터 요청되는 마케팅 대행에 따른 온라인 마케팅을 대행하는 마케팅 대행업체 또는 마케팅 대행인(이하 관리자)이 소지한 단말기이다.The manager terminal 200 is a terminal possessed by a marketing agency or a marketing agent (hereinafter referred to as a manager) acting for online marketing according to a marketing agency requested from the customer terminal.

관리자는 관리자 단말기(200)를 이용하여 고객 단말기(100)로부터 온라인 마케팅 대행 요청을 수신하고, 수신된 요청사항에 따라 최적화된 온라인 마케팅 방법에 따라 마케팅을 수행한다.The manager receives an online marketing agency request from the customer terminal 100 using the manager terminal 200 , and performs marketing according to an online marketing method optimized according to the received request.

이 과정에서, 관리자 단말기(200)는 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하여 주기적으로 상기 고객 단말기로 전송함으로써 고객이 자신이 의뢰한 마케팅이 제대로 수행되고 있는지 여부에 대한 정보를 주기적으로 제공받을 수 있도록 한다. 이하에서는 이러한 관리자 단말기(200)의 구체적인 구성에 대하여 설명하기로 하나, 후술할 관리자 단말기에 구현된 구성은 고객 단말기에도 동일하게 구현됨이 바람직하다.In this process, the manager terminal 200 generates analysis data by analyzing data generated during the online marketing process and periodically transmits it to the customer terminal, thereby providing information on whether the marketing requested by the customer is being properly performed. to be provided periodically. Hereinafter, a detailed configuration of the manager terminal 200 will be described, but the configuration implemented in the manager terminal, which will be described later, is preferably implemented in the customer terminal as well.

도 2는 도 1에 도시된 관리자 단말기의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a detailed configuration of the manager terminal shown in FIG. 1 .

관리자 단말기는 온라인 마케팅에 활용될 홍보 콘텐츠를 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부(210); 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하는 분석부(220); 및 사용자 단말과 관리자 단말 간에 온라인 대화방 및 화상통화 서비스를 제공하는 커뮤니케이션 관리부(230)를 포함한다.The manager terminal includes: a promotional content generation unit 210 for generating promotional content to be used for online marketing; an analysis unit 220 that generates analysis data by analyzing data generated in the online marketing process; and a communication management unit 230 that provides an online chat room and video call service between the user terminal and the manager terminal.

홍보 콘텐츠 생성부는 맞춤형 홍보 콘텐츠를 생성하기 위해, 고객이 홍보하고자 하는 대상과 관련된 텍스트 데이터를 수집한다. 홍보 콘텐츠 생성부는 홍보하고자 할 대상과 관련된 뉴스, 광고, 홍보물, 댓글, 소셜미디어 자료 등에 포함된 텍스트 데이터를 자동으로 수집한다.The promotional content generating unit collects text data related to an object that the customer wants to promote in order to generate customized promotional content. The promotional content generator automatically collects text data included in news, advertisements, promotional materials, comments, social media materials, etc. related to the target to be promoted.

홍보 콘텐츠 생성부는 포털사이트, 언론사 홈페이지, 방송국 홈페이지, 커뮤니티 사이트 등과 같이 온라인 매체를 통해 등록된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터, 게시글 데이터를 수집하고, 수집된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터, 게시글 데이터에 포함된 텍스트 데이터를 추출한다.The promotional content generation unit collects news data, advertisement data, publicity data, comment data, and posting data registered through online media such as portal sites, media homepages, broadcasting station homepages, and community sites, and collects news data, advertisement data, and promotional materials. Data, comment data, and text data included in post data are extracted.

홍보 콘텐츠 생성부는 수집된 텍스트 데이터를 소정 기준에 따라 분류한다.The promotional content generating unit classifies the collected text data according to a predetermined criterion.

예컨대, 홍보 콘텐츠 생성부는 텍스트 데이터를 홍보 타겟층, 경쟁강도, 동종 또는 유사제품을 판매하는 타사, 매출 등과 같은 대분류 기준에 의해 1차적으로 분류하고, 1차 분류된 데이터를 세부 기준에 따라 2차로 분류할 수 있다. 예를 들어, 타겟층으로 분류된 텍스트 데이터는 연령별/성별에 따라 2차적으로 분류되고, 경쟁강도로 분류된 텍스트 데이터는 키워드 검색량, 블로그/카페/SNS 게시물에 따라 2차적으로 분류되고, 타사제품으로 분류된 텍스트 데이터는 평균가격, 세부 카테고리(제품의 종류) 등에 따라 2차적으로 분류되며, 매출로 분류된 텍스트 데이터는 시즌(계절)별, 연도별, 날짜별 등에 따라 2차적으로 분류될 수 있다.For example, the promotional content generator primarily classifies text data according to major classification criteria such as promotion target audience, competitive strength, third parties selling the same or similar product, and sales, and secondarily classifies the primary classified data according to detailed criteria. can do. For example, text data classified as a target audience is secondarily classified according to age/gender, and text data classified by competition intensity is secondarily classified according to keyword search volume and blog/cafe/SNS posts, and third-party products Text data classified as ' is secondarily classified according to average price, detailed category (type of product), etc. have.

이러한 홍보 콘텐츠 생성부에 의해 수행되는 텍스트 데이터의 파싱은 이미 공지된 다양한 분류 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 분류한다.The parsing of the text data performed by the promotional content generating unit classifies the data using any one of various known classification algorithms.

홍보 콘텐츠 생성부는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 회귀분석(Regression Analysis), 상관분석(Correlation Analysis) 등과 같은 데이터 처리 기술을 이용하여 홍보 콘텐츠 제작을 위한 자료를 제공한다.The promotional content generation unit provides data for producing promotional content by using data processing technologies such as Natural Language Processing (NLP), Regression Analysis, and Correlation Analysis.

예컨대, 홍보 콘텐츠 생성부는 자연어 처리 기술을 이용하여 포털, 커뮤니티의 제품 언급도 등을 자연어 처리하여 점수화 및 판매량 예측 등과 같은 분야에 사용하고, 회귀분석 기술을 이용하여 종속변수에 대한 독립변수의 영향을 추정하여 매출, 광고 노출순위 등과 같은 직접적인 인과관계를 파악하며, 상관분석 기술을 이용하여 변수간 패턴의 유사성(증감형태)을 비교하여 종속변수에 대한 간접적 영향관계를 분석한다. For example, the promotion content generation unit uses natural language processing technology to process natural language processing for portals and community product mentions, and uses them in fields such as scoring and sales forecasting, and using regression analysis technology to determine the influence of independent variables on dependent variables. By estimating, direct causal relationships such as sales and advertisement exposure rankings are identified, and the indirect influence relationship on the dependent variable is analyzed by comparing the similarity (increase or decrease) of patterns between variables using correlation analysis technology.

특히, 홍보 콘텐츠 생성부는 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 상기 홍보 콘텐츠에 포함되는 핵심 키워드를 도출하는 것을 특징으로 한다.In particular, the promotional content generating unit is characterized in that it derives key keywords included in the promotional content by analyzing the classified text data.

이를 위해, 홍보 콘텐츠 생성부는 미리 저장되거나 학습된 키워드 목록과 텍스트 데이터를 비교하여 텍스트 데이터 중 키워드 목록에 포함된 단어를 추출하여 핵심 키워드 후보군 목록에 포함시킨다.To this end, the promotional content generating unit compares the pre-stored or learned keyword list with text data, extracts words included in the keyword list from among the text data, and includes them in the core keyword candidate group list.

홍보 콘텐츠 생성부는 핵심 키워드 후보군 목록에 포함된 단어들이 갖는 의미를 분석하기 위해, 핵심 키워드 후보군 목록에 포함된 각각의 단어를 벡터화하고, 벡터화된 각각의 단어를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력된 출력값에 기초하여 핵심 키워드를 설정한다.In order to analyze the meaning of the words included in the key keyword candidate group list, the promotional content generator vectorizes each word included in the core keyword candidate group list, and inputs each vectorized word to the input layer of the pre-trained artificial neural network. Thus, a key keyword is set based on an output value output from the output layer of the artificial neural network.

여기서, 인공 신경망은 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성된 심층 신경망이다. 심층 신경망을 이용하여 데이터가 갖는 의미를 추정하는 기술은 이미 잘 알려진 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Here, the artificial neural network is a deep neural network composed of an input layer, a hidden layer, and an output layer. Since a technique for estimating the meaning of data using a deep neural network is a well-known technique, a detailed description thereof will be omitted.

홍보 콘텐츠 생성부는 설정된 핵심 키워드에 대한 포털사이트 검색 결과에 기초하여 홍보 콘텐츠에 포함될 이미지, 문장, 글꼴, 크기 및 색상을 설정한다.The promotional content generating unit sets an image, text, font, size, and color to be included in the promotional content based on the portal site search result for the set key keyword.

구체적으로, 홍보 콘텐츠 생성부는 핵심 키워드에 대한 포털사이트 검색 결과로 표시되는 이미지 데이터 및 홍보 데이터를 크롤링(crawling)하여 핵심 키워드와 관련된 이미지 데이터 및 홍보 데이터를 수집한다.Specifically, the promotional content generating unit collects image data and promotional data related to the key keyword by crawling image data and promotional data displayed as a result of a portal site search for the key keyword.

홍보 콘텐츠 생성부는 수집된 이미지 데이터 및 홍보 데이터에 포함된 이미지 각각으로부터 이미지를 구성하는 색상값들의 분포 및 빈도를 나타내는 정보인 히스토그램(histogram)을 생성한다. 히스토그램을 생성하는 구체적인 방법은 기 공지된 기술이므로, 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The promotional content generating unit generates a histogram, which is information indicating the distribution and frequency of color values constituting the image, from each of the collected image data and the images included in the promotional data. Since a specific method for generating a histogram is a known technique, a detailed description thereof will be omitted.

홍보 콘텐츠 생성부는 어느 하나의 이미지로부터 생성된 히스토그램을 이용하여 가장 높은 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치를 부여하고, 차순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치를 부여하며, 3순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제2 가중치보다 낮은 제3 가중치를 부여한다. 예를 들어, 홍보 콘텐츠 생성부는 어느 하나의 이미지에 대한 히스토그램을 분석하여 빨간색이 가장 많이 사용된 것으로 확인되면 빨간색=1(카운팅)*제1 가중치(예컨대 1.5)를 부여하여 빨간색:1.5라는 카운팅 결과값을 산출, 파란색이 차순위로 많이 사용된 것으로 확인되면 파란색:1(카운팅)*제2 가중치(예컨대 1.3)를 부여하여 파란색:1.3이라는 카운팅 결과값을 산출한다. 홍보 콘텐츠 생성부는 이러한 방법을 이용하여, 크롤링된 모든 이미지에 대하여 동일한 작업을 수행한다.The promotional content generating unit counts the color used with the highest frequency by using the histogram generated from any one image, gives a first weight, counts the color used as the next-order frequency, and then counts the color used with the second priority A weight is given, and a third weight lower than the second weight is given after counting the colors used with the third priority frequency. For example, if it is confirmed that red is used the most by analyzing the histogram for any one image, the promotional content generator gives red = 1 (counting) * first weight (eg, 1.5) to give a red: 1.5 counting result When the value is calculated and it is confirmed that blue is used a lot in the next order, blue: 1 (counting) * second weight (eg, 1.3) is given to calculate a counting result value of blue: 1.3. The promotional content generating unit performs the same operation on all crawled images using this method.

홍보 콘텐츠 생성부는 모든 이미지에 대한 카운팅 및 가중치가 부여되면, 색상별 카운팅 결과값을 합산하여 합산 카운팅 결과값을 산출한다. 홍보 콘텐츠 생성부는 산출된 색상별 합산 카운팅 결과값을 비교하여, 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상으로부터 가장 낮은 카운팅 결과값을 가진 색상 순으로 정렬한다.When all images are counted and weighted, the promotional content generating unit calculates a summed counting result by summing the counting result values for each color. The promotional content generating unit compares the calculated sum counting result values for each color, and arranges the colors in order from the color having the highest counting result value to the color having the lowest counting result value.

이후, 홍보 콘텐츠 생성부는 관리자 단말기 또는 고객 단말기로부터 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 분석하여 홍보 콘텐츠에 포함된 객체를 구분하고, 구분된 객체를 종류별로 레이블링한다.Thereafter, the promotional content generating unit analyzes the promotional content for a sample received from the manager terminal or the customer terminal to classify the objects included in the promotional content, and labels the classified objects by type.

이를 위해, 홍보 콘텐츠 생성부는 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 이미지 데이터로 변환하고, 컨벌루션 필터를 이용하여 이미지 데이터를 풀링(pooling)하며, 풀링 연산을 통해 생성된 특징 벡터를 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 인공 신경망의 결과값을 이용하여 샘플용 홍보 콘텐츠에 포함된 객체를 구분한다. 이러한 객체 탐지 기술은 이미 널리 알려진 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.To this end, the promotional content generation unit converts the received sample promotional content into image data, pools the image data using a convolution filter, and inputs the feature vector generated through the pooling operation into the pre-trained artificial neural network. Thus, the object included in the promotional content for the sample is classified using the result value of the artificial neural network. Since such an object detection technology is already widely known, a detailed description thereof will be omitted.

홍보 콘텐츠 생성부는 객체 구분 결과에 기초하여 샘플용 홍보 콘텐츠를 서로 다른 객체 영역으로 레이블링 하고, 레이블링된 각각의 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율을 산출한다.The promotional content generating unit labels the promotional content for the sample into different object areas based on the object classification result, and calculates a ratio of each labeled object to the total area of the promotional content for the sample.

이후, 홍보 콘텐츠 생성부는 샘플용 홍보 콘텐츠에서 가장 높은 비중을 차지하는 객체에 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용하고, 차순위 비중을 차지하는 객체에 2순위 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용할 수 있다. Thereafter, the promotional content generating unit may apply the color having the highest counting result value to the object occupying the highest proportion in the promotional content for the sample, and apply the color having the second-order counting result value to the object occupying the next priority.

예를 들어, 홍보 콘텐츠 생성부는 글자 영역이 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율이 가장 높은 것으로 확인되면, 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상을 추천할 수 있다. 또한, 홍보 콘텐츠 생성부는 제1 캐릭터 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 2순위 비율을 차지하는 것으로 확인되면, 차순위 카운팅 결과값을 가진 색상을 추천할 수 있다. For example, if it is determined that the text area occupies the highest ratio in the entire area of the promotional content for the sample, the promotional content generating unit may recommend a color having the highest counting result value. In addition, when it is confirmed that the first character object occupies the second-order ratio in the entire area of the promotional content for the sample, the promotional content generating unit may recommend a color having a second-order counting result value.

이와 같은 방법으로, 홍보 콘텐츠 생성부는 샘플용 홍보 콘텐츠를 구성하는 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠에 차지하는 비중에 따라 서로 다른 색상을 자동으로 적용할 수 있다.In this way, the promotional content generating unit may automatically apply different colors according to the proportion of objects constituting the sample promotional content to the sample promotional content.

홍보 콘텐츠 생성부는 색상이 적용된 샘플용 홍보 콘텐츠를 관리자 단말 또는 고객 단말로 전송하고, 관리자 단말 또는 고객 단말로부터 승인 메시지를 수신하면 해당 샘플용 홍보 콘텐츠를 최종적인 홍보 콘텐츠로 설정할 수 있다.The promotional content generating unit transmits the promotional content for the sample to which the color is applied to the manager terminal or the customer terminal, and when an approval message is received from the manager terminal or the customer terminal, the promotional content for the sample may be set as the final promotional content.

도 3은 분석부의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.3 is a diagram illustrating a detailed configuration of an analysis unit.

도시된 바와 같이, 분석부는 데이터 수집부(221), 마케팅 추천부(222), 마케팅 분석부(223), 리스크 관리부(224) 및 보고서 관리부(225)를 포함한다.As shown, the analysis unit includes a data collection unit 221 , a marketing recommendation unit 222 , a marketing analysis unit 223 , a risk management unit 224 , and a report management unit 225 .

데이터 수집부는 온라인 마케팅을 수행하기 위해, 상기 고객 단말기(100)로부터 수신된 마케팅 요청정보에 따른 마케팅 사전 데이터를 수집하고, 상기 관리자 단말기(200)에 의해 수행되는 온라인 마케팅 과정에서 발생되는 마케팅 진행 데이터를 수집한다.The data collection unit collects marketing dictionary data according to the marketing request information received from the customer terminal 100 to perform online marketing, and marketing progress data generated in the online marketing process performed by the manager terminal 200 . to collect

여기서, 마케팅 사전 데이터는 상술한 고객 단말기(100)로부터 수신되는 마케팅 요청정보와, 고객 단말기(100)로부터 수신되는 마케팅 요청정보에 기초하여 홍보하고자 하는 대상과 동종 또는 유사한 대상(제품, 브랜드 등)에 대한 온라인 데이터를 포함할 수 있다.Here, the marketing dictionary data is the same as or similar to the target to be promoted based on the marketing request information received from the above-described customer terminal 100 and the marketing request information received from the customer terminal 100 (product, brand, etc.) may include online data for

예컨대, 데이터 수집부는 고객 단말기(100)로부터 유산균 음료와 관련된 제품을 홍보하고자 이와 관련된 정보를 수신하는 경우, 유산균 음료가 주로 어떠한 경로(포털 사이트, 블로그, 지식 문의글, 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등)로 홍보되고 있는지에 대한 정보를 온라인 데이터로 수집할 수 있다.For example, when the data collection unit receives information related to lactic acid bacteria beverages from the customer terminal 100 to promote products related to the lactic acid bacteria beverages, the lactic acid bacteria beverages are mainly used in any route (portal sites, blogs, knowledge inquiries, social network services (SNS), etc.) ) can be collected as online data.

마케팅 추천부는 상기 데이터 수집부(210)에 의해 수집된 상기 마케팅 사전 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 종류를 결정한다.The marketing recommendation unit determines the type of online marketing based on the marketing dictionary data collected by the data collection unit 210 .

구체적으로, 마케팅 추천부는 홍보하고자 하는 대상의 종류, 대상을 관심있어 하는 주 타겟층, 주 타겟층이 주로 사용하는 미디어 수단, 대상과 관련된 유사제품군이 주로 홍보되는 온라인 홍보 방식 등에 대한 정보를 고려하여 가장 적합한 홍보 형태를 결정할 수 있다.Specifically, the marketing recommendation unit considers information on the type of target to be promoted, the main target group interested in the target, the media method mainly used by the main target group, and the online promotion method in which similar product groups related to the target are mainly promoted. You can decide the type of publicity.

마케팅 분석부는 상기 마케팅 추천부에 의해 결정된 온라인 마케팅 방법에 따라 수행되는 온라인 마케팅 과정에 따라 발생되는 데이터(마케팅 진행 데이터)에 기초하여 분석 데이터를 생성한다.The marketing analysis unit generates analysis data based on data (marketing progress data) generated according to an online marketing process performed according to the online marketing method determined by the marketing recommendation unit.

예를 들어, 마케팅 분석부는 거래처별(고객별) 온라인 마케팅 수행에 따른 마케팅 진행 현황에 대한 정보가 포함된 제1 분석 데이터를 생성할 수 있다. 제1 분석 데이터에는 홍보하고자 할 대상과 관련된 핵심 키워드, 핵심 키워드별 일별 노출 횟수, 핵심 키워드별 일별 미노출 횟수 및 온라인 마케팅 대행 계약 과정에서 협의된 노출 보장 횟수(일수)와 관련된 세부 정보들이 표시된다.For example, the marketing analysis unit may generate the first analysis data including information on the marketing progress according to the online marketing for each customer (by customer). In the first analysis data, detailed information related to the key keyword related to the target to be promoted, the number of daily exposures for each key keyword, the number of non-exposures per day for each key keyword, and the number of guaranteed exposures (days) negotiated during the online marketing agency contract are displayed.

또한, 마케팅 분석부는 업체별로 전반적인 마케팅 진행 현황에 대한 정보가 포함된 제2 분석 데이터를 생성할 수 있다. 마케팅 분석부는 제2 분석 데이터를 고객 단말기별로 전송할 때, 고객 단말기와 관련된 데이터만 필터링하여 전송할 수 있다.In addition, the marketing analysis unit may generate the second analysis data including information on the overall marketing progress for each company. When transmitting the second analysis data for each customer terminal, the marketing analysis unit may filter and transmit only data related to the customer terminal.

여기서, 고객은 고객 단말기에 표시된 제2 분석 데이터 중 자신이 홍보하고자 하는 대상을 선택하면, 선택된 대상과 관련된 세부 노출율에 대한 정보를 제공받을 수 있다.Here, when the customer selects an object to be promoted from among the second analysis data displayed on the customer terminal, information on a detailed exposure rate related to the selected object may be provided.

이를 위해, 마케팅 분석부는 대상의 요일별 노출율, 주간 누적 노출율, 요일별 노출 횟수 등에 대한 데이터가 포함된 제3 분석 데이터를 생성할 수 있다.To this end, the marketing analysis unit may generate the third analysis data including data on the target exposure rate by day of the week, weekly cumulative exposure rate, the number of exposures per day, and the like.

따라서, 마케팅 분석부에 의해 생성된 보고서 데이터는 제1 분석 데이터, 제2 분석 데이터 및 제3 분석 데이터를 포함한다.Accordingly, the report data generated by the marketing analysis unit includes the first analysis data, the second analysis data, and the third analysis data.

리스크 관리부(224)는 마케팅 분석부(223)에 의해 생성된 분석 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 문제점을 도출하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 도출된 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제안한다.The risk management unit 224 derives a problem occurring in the online marketing process based on the analysis data generated by the marketing analysis unit 223, and a solution for solving the derived problem using a pre-learned artificial neural network suggest

예컨대, 리스크 관리부(224)는 사전에 협의된 목표 노출율과 누적 노출율을 비교하여, 목표 노출율보다 누적 노출율이 낮은 경우 온라인 마케팅 과정에서 리스크가 발생된 것으로 판단할 수 있다.For example, the risk management unit 224 may compare the previously agreed target exposure rate with the cumulative exposure rate, and if the cumulative exposure rate is lower than the target exposure rate, it may be determined that a risk has occurred in the online marketing process.

이러한 경우, 리스크 관리부(224)는 홍보 대상과 동종 또는 유사한 종류의 다른 대상에 대한 데이터를 데이터 수집부(221)가 수집하도록 제어하고, 데이터 수집부(221)에 의해 수집된 비교대상 데이터와 홍보대상 대이터의 차이값을 산출할 수 있다. 예컨대, 리스크 관리부는 홍보대상인 A샴푸가 주간 10회 이상 노출되도록 협약되었으나 포털사이트에 주간 3회 노출된 경우, 주간 10회 이상 노출된 다른 샴푸제품 중 가장 많은 노출 횟수를 기록한 B샴푸에 대한 데이터를 수집하여 노출된 횟수간의 차이값이 7을 산출할 수 있다.In this case, the risk management unit 224 controls the data collection unit 221 to collect data on other objects of the same or similar type as the promotion object, and compares the data collected by the data collection unit 221 and the publicity. A difference value of the target data can be calculated. For example, if the risk management department agreed to expose Shampoo A, the target of promotion, more than 10 times a week, but was exposed to the portal site 3 times a week, the data on Shampoo B, which recorded the highest number of exposures among other shampoo products exposed more than 10 times a week The difference value between the number of times of collection and exposure can be calculated as 7.

이와 같은 방법으로, 리스크 관리부는 광고 효과가 저조한 홍보대상과, 광고 효과가 가장 좋은 경쟁대상에 대한 데이터를 비교한 차이값을 산출한다. 여기서 차이값들은 주간 노출 횟수의 차이값, 경쟁상품 전체에 대한 노출율 차이값(비교값), 홍보 매체(포털사이트, 지식 문의글, SNS, 블로그 등)별 노출 횟수의 차이값, 홍보 컨셉에 따른 노출 횟수 차이값, 홍보 모델에 따른 노출 횟수 차이값 등을 포함한다.In this way, the risk management unit calculates a difference value by comparing data on the promotional target with the low advertisement effect and the competitive target with the best advertisement effect. Here, the difference values are the difference in the number of weekly exposures, the difference in exposure rate for all competitive products (comparative value), the difference in the number of exposures by media (portal site, knowledge inquiry article, SNS, blog, etc.), and the promotion concept. It includes the difference value of the number of exposures according to the exposure number, the difference value of the number of exposures according to the promotional model, and the like.

리스크 관리부는 이와 같이 산출된 복수의 차이값들을 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 홍보 효과를 향상시킬 해결 방안을 도출한다.The risk management unit inputs the plurality of difference values calculated in this way as input values of the artificial neural network learned in advance, and derives a solution to improve the publicity effect based on the output value of the artificial neural network.

예컨대, 리스크 관리부는 홍보하고자 하는 대상과 광고 효율이 높은 경쟁대상을 인공 신경망을 이용하여 비교한 결과, 홍보 매체의 차이에 따라 노출 횟수가 가장 차이가 있는 것으로 확인되면 홍보 매체를 변경할 것을 제안하는 리스크 관리 데이터를 생성한다.For example, if the risk management unit compares the target to be promoted with the competitive target with high advertising efficiency using an artificial neural network, and it is found that the number of exposures is the most different according to the difference in the promotional medium, the risk of suggesting to change the promotional medium Create management data.

커뮤니케이션 관리부는 협업 서비스 제공 서버에 접속하는 사용자 단말 간에 온라인 대화방 및 화상통화 서비스를 제공한다.The communication management unit provides an online chat room and video call service between user terminals accessing the collaboration service providing server.

커뮤니케이션 관리부는 도 4 내지 도 7에 도시된 바와 같이 적어도 둘 이상의 사용자 단말이 참여하는 대화방을 개설하거나, 적어도 둘 이상이 사용자 단말이 참여하는 화상통화 서비스를 제공한다.The communication management unit opens a chat room in which at least two user terminals participate or provides a video call service in which at least two user terminals participate, as shown in FIGS. 4 to 7 .

커뮤니케이션 관리부는 조직 구성과 업무 문화에 맞게 주제별 대화방을 개설하며, 대화방은 상황에 맞게 공개 또는 비공개 설정을 할 수 있다.The communication management department opens chat rooms by topic according to the organizational structure and work culture, and chat rooms can be set publicly or privately according to the situation.

커뮤니케이션 관리부는 업무 주제별로 대화방의 공개 여부를 지정할 수 있으며, 비공개 대화방을 생성하면 초대받은 사용자 단말만 참여가 가능하고 대화방 리스트에 나타나지 않아 대화방 내 정보를 제한적으로 공유할 수 있다.The communication management department can designate whether or not chat rooms are open for each work topic, and if a private chat room is created, only invited user terminals can participate and it does not appear in the chat room list, so information in the chat room can be shared limitedly.

업무 공간이 한정된 기업에서는 외부 접속을 차단하기 위해 내부망 접속 IP를 지정해야 한다. 커뮤니케이션 관리부는 내부적으로 인가된 IP에서만 접속하거나 파일을 다운로드할 수 있도록 하는 설정 기능을 제공할 수 있다.Companies with limited work space must designate an internal network access IP to block external access. The communication management unit may provide a setting function that allows access or download of files only from an internally authorized IP.

또한, 커뮤니케이션 관리부는 상기 대화방을 통해 어느 하나의 사용자 단말로부터 업로드되는 문서 데이터를 미리보기 형식으로 다른 사용자 단말이 확인할 수 있도록, 상기 문서 데이터를 이미지 데이터로 변환하고, 변환된 이미지 데이터를 상기 대화방에 자동으로 업로드한다.In addition, the communication management unit converts the document data into image data so that another user terminal can check the document data uploaded from any one user terminal through the chat room in a preview format, and transfers the converted image data to the chat room Upload automatically.

이에 따라, 한글, 워드, 엑셀, 파워포인트, 이미지 등 문서를 PC/모바일 상관없이 간편하게 미리보기 할 수 있으며, 구성원들과 공유한 파일을 미리보기 하며 바로 피드백을 남길 수 있어 협업속도가 향상될 수 있다.Accordingly, documents such as Hangul, Word, Excel, PowerPoint, and images can be easily previewed regardless of PC/mobile, and the speed of collaboration can be improved by previewing files shared with members and leaving feedback immediately. have.

또한, 커뮤니케이션 관리부는 상기 대화방을 통해 입력되는 텍스트 메시지에 기초하여, 휴가 신청 메시지를 인사 담당자로 설정된 사용자 단말로 전송하고, 결재 요청 메시지를 결재권자로 설정된 사용자 단말로 전송한다.In addition, based on the text message input through the chat room, the communication management unit transmits a leave request message to the user terminal set as the personnel manager, and transmits the payment request message to the user terminal set as the approval authority.

보고서 관리부는 대화방을 통해 업로드된 문서 데이터에 대한 실시간 커뮤니케이션 과정에서 발생되는 정보를 수집하여 수정 사항이 반영된 수정된 문서 데이터를 자동으로 생성한다.The report management unit collects information generated during real-time communication of document data uploaded through chat rooms and automatically creates revised document data that reflects the revisions.

구체적으로, 보고서 관리부는 대화방을 통해 제1 사용자 단말로부터 업로드된 원본 문서 데이터에 대하여, 상기 제1 사용자 단말과 상기 제2 사용자 단말이 참여된 대화방에서 제2 사용자 단말로부터 입력되는 텍스트 메시지에 기초하여 원본 문서데이터에 대한 수정된 문서 데이터를 자동으로 생성하고, 생성된 수정 문서 데이터를 대화방에 추가적으로 업로드한다.Specifically, the report management unit, with respect to the original document data uploaded from the first user terminal through the chat room, based on the text message input from the second user terminal in the chat room in which the first user terminal and the second user terminal participated. Automatically create modified document data for original document data, and additionally upload the created modified document data to the chat room.

예를 들어, 대화방을 통해 업로드된 원본 문서 데이터에 대하여, 제2 사용자가 '문서 3페이지 두번째 줄에 있는 날쨔를 날짜로 수정해주세요'라는 메시지를 입력하면, 보고서 관리부는 해당 텍스트 메시지에 기초하여 원본 문서 데이터의 3페이지 두번째 줄에 있는 날쨔라는 단어를 날짜로 수정한 첨삭 문서 데이터를 자동으로 생성할 수 있다. For example, if the second user inputs the message 'Please change the date on the second line of page 3 of the document to the date' with respect to the original document data uploaded through the chat room, the report management unit It is possible to automatically generate correction document data by correcting the word date in the second line of page 3 of the document data with the date.

이를 위해, 보고서 관리부(300)는 대화방을 통해 입력되는 텍스트 메시지를 자연어 처리하여 텍스트 메시지가 갖는 의미를 이해할 수 있다. 이와 같은 자연어 처리 기술은 이미 공개되어 널리 사용되고 있는 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.To this end, the report management unit 300 may understand the meaning of the text message by natural language processing of the text message input through the chat room. Since such a natural language processing technology has already been disclosed and is widely used, a detailed description thereof will be omitted.

이에 따라, 문서의 수정 및 관리가 용이해질 수 있다.Accordingly, the correction and management of the document may be facilitated.

또는, 보고서 관리부는 상기 제1 사용자 단말과 상기 제2 사용자 단말 간 수행되는 화상통화 과정에서 감지되는 음성신호에 기초하여 상기 원본 문서 데이터에 대한 첨삭 문서 데이터를 자동으로 생성하고, 생성된 상기 첨삭 문서 데이터를 상기 제1 사용자 단말로 전송한다.Alternatively, the report management unit automatically generates correction document data for the original document data based on a voice signal detected in a video call process performed between the first user terminal and the second user terminal, and the generated correction document Data is transmitted to the first user terminal.

몇몇 다른 실시예에서, 보고서 관리부는 대화방 또는 화상통화 과정에서 추가되어야 할 내용이 논의되는 것으로 확인되면, 추가되어야 할 내용에 대한 정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.In some other embodiments, when it is confirmed that the content to be added is discussed in the chat room or video call process, the report management unit provides information on the content to be added.

구체적으로, 보고서 관리부는 대화방을 통해 입력되는 메시지 또는 화상통화 과정에서 발생되는 음성 데이터를 분석하여 추가될 내용이 특정 이미지인 것으로 확인되면, 해당 이미지를 검색하여 링크 주소를 대화방에 입력하여 화상통화 영상에 함께 표시할 수 있다.Specifically, the report management unit analyzes the message input through the chat room or voice data generated during the video call process and when it is confirmed that the content to be added is a specific image, searches for the image and enters the link address into the chat room for video call video can be displayed together with

또한, 보고서 관리부는 보고서 관리부는 대화방을 통해 입력되는 메시지 또는 화상통화 과정에서 발생되는 음성 데이터를 분석하여 추가될 내용이 통계자료인 것으로 확인되면, 통계자료 생성을 위한 양식을 자동으로 생성하여 사용자 단말로 전송할 수 있다.In addition, the report management unit analyzes the message input through the chat room or voice data generated during the video call process, and when it is confirmed that the content to be added is statistical data, the report management unit automatically creates a form for statistical data generation to the user terminal can be sent to

몇몇 또 다른 실시예에서, 보고서 관리부는 도 8 내지 도 10에 도시된 바와 같이 대화방을 통해 업로드된 원본 문서 데이터의 수정을 위한 인터페이스 호화면을 제공할 수 있다.In some other embodiments, the report management unit may provide an interface call screen for editing the original document data uploaded through the chat room as shown in FIGS. 8 to 10 .

먼저, 도 8에 도시된 바와 같이, 보고서 관리부는 대화방을 통해 업로드된 원본 문서 데이터의 수정 요청을 관리자 단말로부터 수신하는 경우, 업로드된 문서를 사용자 단말의 중앙 부분에 표시되도록 하고, 문서 표시 영역의 하단에 편집 시작 영역 및 편집 중지 영역을 아이콘 형태로 표시되도록 한다. 이 상태에서, 관리자가 편집시작 아이콘을 터치하면, 보고서 관리부는 단말기 중앙에 표시된 원본 문서 데이터의 특정 지점을 표시하도록 안내할 수 있다.First, as shown in FIG. 8 , when the report management unit receives a request to modify the original document data uploaded through the chat room from the manager terminal, the uploaded document is displayed in the central part of the user terminal, and the document display area The editing start area and editing stop area are displayed in the form of icons at the bottom. In this state, when the manager touches the edit start icon, the report management unit may guide to display a specific point of the original document data displayed in the center of the terminal.

이후, 사용자(관리자)가 수정하고자 할 부분을 화면 상에서 터치하면, 보고서 관리부는 터치 신호에 기초하여 원본 문서 데이터의 어느 부분에서 수정이 이루어질 것인지를 판단할 수 있다. 이를 위해, 보고서 관리부는 원본 문서 데이터를 원본 이미지 데이터로 변환하고, 이미지의 전체 영역 중 관리자 단말기에 표시되는 영역이 어느 영역인지를 검출한다. 이 상태에서, 보고서 관리부는 관리자 단말을 통해 입력되는 터치신호의 위치를 좌표화하여 사용자가 현재 문서의 어느 부분을 가리키고 있는지에 대한 정보를 검출할 수 있다.Thereafter, when the user (administrator) touches a part to be corrected on the screen, the report management unit may determine which part of the original document data is to be corrected based on the touch signal. To this end, the report management unit converts the original document data into the original image data, and detects which area is displayed on the manager terminal among the entire area of the image. In this state, the report management unit may coordinate the location of the touch signal input through the manager terminal to detect information on which part of the document the user is pointing to.

보고서 관리부는 상술한 방법으로 원본 문서 데이터에서 사용자가 가리키는 지점을 추정하고, 추정된 위치에 대응되는 객체를 구분한다. 구체적으로, 보고서 관리부는 사용자가 가리키는 것이 텍스트인지, 이미지인지, 도표인지 등에 대한 정보를 추정할 수 있으며, 이미지에서 객체를 추출하는 기술은 이미 널리 알려진 기술이므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.The report management unit estimates the point pointed by the user in the original document data by the above-described method, and classifies an object corresponding to the estimated location. Specifically, the report management unit may estimate information on whether the user points to text, image, diagram, and the like, and since the technology for extracting an object from an image is a well-known technology, a detailed description thereof will be omitted.

이러한 경우, 도 9에 도시된 바와 같이, 보고서 관리부는 사용자가 선택한 수정이 필요한 내용을 변경전 영역에 표시되도록 하고, 사용자 단말로부터 입력된 정보에 기초하여 변경 후 영역에 수정하고자 할 텍스트, 이미지 또는 도표가 표시되도록 한다. 예를 들어, 관리자는 관리자 단말에 표시된 문자 입력창을 통해 수정하고자 할 텍스트를 입력하면, 보고서 관리부는 입력된 텍스트를 이미지화한 수정 이미지를 생성하고, 생성된 수정 이미지를 변경 후 영역에 표시되도록 한다. 보고서 관리부는 변경 전 내용에서 변경 후 내용으로 문서를 변경할건지 여부를 관리자 단말에 질의하여, 관리자 단말로부터 승인이 이루어지는 경우 수정 이미지를 원본 이미지 데이터의 특정 영역에 배치한다. 여기서, 특정 영역이라 함은 상술한 과정을 통해 관리자 단말에 의해 선택된 위치로 정의될 수 있으며, 보고서 관리부는 수정 이미지의 중점이 관리자 단말에 의해 선택된 위치에 매핑되도록 수정 이미지를 원본 이미지 데이터에 배열할 수 있다. 이와 같이, 보고서 관리부는 간편한 조작만으로도 문서를 쉽게 수정, 변경할 수 있는 기능(인터페이스 화면)을 제공할 수 있다.In this case, as shown in FIG. 9 , the report management unit displays the content that needs correction selected by the user in the area before the change, and displays the text, image or text to be corrected in the area after the change based on information input from the user terminal. Let the diagram be displayed. For example, when an administrator inputs text to be corrected through a text input window displayed on the administrator terminal, the report management unit generates a corrected image that is an image of the input text, and displays the corrected image in the area after the change. . The report management unit queries the manager terminal as to whether to change the document from the content before the change to the content after the change, and if the manager terminal approves the document, the modified image is placed in a specific area of the original image data. Here, the specific region may be defined as a location selected by the manager terminal through the above-described process, and the report management unit arranges the corrected image in the original image data so that the center of the corrected image is mapped to the location selected by the manager terminal. can As described above, the report management unit may provide a function (interface screen) for easily modifying and changing documents with simple manipulation.

한편, 보고서 관리부는 관리자 단말에 의해 입력된 수정 희망 지점에 대응되는 텍스트가 수정하고자 할 텍스트가 맞는지를 관리자 단말에 질의하게 되는데, 관리자 단말로부터 해당 지점에 대응되는 텍스트가 수정하고자 할 텍스트가 아니라는 답변을 수신하면, 수정할 지점을 변경할 수 있는 추가 기능을 제공할 수 있다.On the other hand, the report management unit inquires to the manager terminal whether the text corresponding to the desired point of correction input by the manager terminal is the text to be corrected, and the answer from the manager terminal is that the text corresponding to the point is not the text to be corrected. , can provide additional functionality to change the point to be modified.

이러한 경우 보고서 관리부는 도 10에 도시된 바와 같이 수정하고자 할 내용이 포함되는 수정 영역을 입력받기 위한 인터페이스 화면이 관리자 단말에 표시되도록 하며, 이 수정 영역은 관리자 단말의 조작 신호에 기초하여 상하좌우로 이동하거나 크기가 변경될 수 있다.In this case, as shown in FIG. 10 , the report management unit displays an interface screen for receiving an input of a correction region including the content to be corrected on the manager terminal, and the correction region moves up, down, left, and right based on the manipulation signal of the manager terminal. It can be moved or resized.

이러한 경우, 보고서 관리부는 최종 결정된 수정 영역이 원본 이미지 데이터의 어느 위치에 형성된 것인지를 검색하고, 수정 영역에 포함된 데이터(텍스트, 이미지 등)가 어떤 것인지를 상술한 객체 검출 방식으로 검출하여 도 9의 변경 전 영역에 표시할 수 있다. 따라서 관리자가 실수 등으로 의도하지 않은 지점을 선택하더라도 수정이 필요한 영역을 정확하게 판단하여 효율적인 실시간 의사소통이 이루어질 수 있도록 한다.In this case, the report management unit searches where the finally determined correction region is formed in the original image data, and detects which data (text, image, etc.) included in the correction region is in the above-described object detection method, as shown in FIG. 9 . can be displayed in the area before the change of Therefore, even if the manager selects an unintended point due to a mistake, etc., it accurately determines the area that needs to be corrected so that effective real-time communication can be achieved.

이와 같이, 보고서 관리부는 비대면 협업 서비스 제공 시스템으로 업로드되는 문서의 수정이 용이할 수 있도록 하는 다양한 기능을 제공함으로써, 본 발명에 따른 비대면 협업 서비스 제공 시스템을 이용하는 사용자들의 업무 편의성이 향상될 수 있다.In this way, the report management unit provides various functions to facilitate the modification of documents uploaded to the non-face-to-face collaboration service providing system, thereby improving the work convenience of users using the non-face-to-face collaboration service providing system according to the present invention. have.

이러한 경우, 도 9에 도시된 바와 같이, 보고서 관리부는 사용자가 선택한 수정이 필요한 내용을 변경전 영역에 표시되도록 하고, 사용자 단말로부터 입력된 정보에 기초하여 변경 후 영역에 수정하고자 할 텍스트, 이미지 또는 도표가 표시되도록 한다. 예를 들어, 관리자는 관리자 단말에 표시된 문자 입력창을 통해 수정하고자 할 텍스트를 입력하면, 보고서 관리부는 입력된 텍스트를 이미지화한 수정 이미지를 생성하고, 생성된 수정 이미지를 변경 후 영역에 표시되도록 한다. 보고서 관리부는 변경 전 내용에서 변경 후 내용으로 문서를 변경할건지 여부를 관리자 단말에 질의하여, 관리자 단말로부터 승인이 이루어지는 경우 수정 이미지를 원본 이미지 데이터의 특정 영역에 배치한다. 여기서, 특정 영역이라 함은 상술한 과정을 통해 관리자 단말에 의해 선택된 위치로 정의될 수 있으며, 보고서 관리부는 수정 이미지의 중점이 관리자 단말에 의해 선택된 위치에 매핑되도록 수정 이미지를 원본 이미지 데이터에 배열할 수 있다. 이와 같이, 보고서 관리부는 간편한 조작만으로도 문서를 쉽게 수정, 변경할 수 있는 기능(인터페이스 화면)을 제공할 수 있다.In this case, as shown in FIG. 9 , the report management unit displays the content that needs correction selected by the user in the area before the change, and displays the text, image or text to be corrected in the area after the change based on information input from the user terminal. Let the diagram be displayed. For example, when an administrator inputs text to be corrected through a text input window displayed on the administrator terminal, the report management unit generates a corrected image that is an image of the input text, and displays the corrected image in the area after the change. . The report management unit inquires to the manager terminal whether to change the document from the content before the change to the content after the change, and if the manager terminal approves it, the modified image is placed in a specific area of the original image data. Here, the specific region may be defined as a location selected by the manager terminal through the above-described process, and the report management unit arranges the corrected image in the original image data so that the center of the corrected image is mapped to the location selected by the manager terminal. can As described above, the report management unit may provide a function (interface screen) for easily modifying and changing documents with simple manipulation.

몇몇 다른 실시예에서, 리스크 관리부는 홍보대상에 대한 평가 데이터에 기초하여 리스크를 항목별(홍보수단, 가격, 타겟층 선정 등)로 수치화하여 도출할 수 있다.In some other embodiments, the risk management unit may quantify and derive the risk by item (promotion means, price, target audience selection, etc.) based on the evaluation data for the promotion target.

예를 들어, 리스크 관리부(240)는 홍보대상인 A샴푸에 대한 사용자 후기 데이터를 수집하여 후기 데이터(평가 데이터)가 갖는 의미를 벡터화하고, 벡터화된 입력값을 인공 신경망에 입력하여 이에 대한 출력값에 기초하여 홍보대상이 어떠한 부분에서 홍보 상의 문제가 있는지를 판단할 수 있다. For example, the risk management unit 240 collects user review data for shampoo A, which is a promotion target, vectorizes the meaning of the review data (evaluation data), and inputs the vectorized input value to the artificial neural network based on the output value. In this way, it is possible to determine where the publicity target has problems in public relations.

이후, 리스크 관리부는 도출된 문제점을 해결하기 위한 방안이 포함된 리스크 관리 데이터를 생성할 수 있다.Thereafter, the risk management unit may generate risk management data including a method for solving the derived problems.

이를 위해, 리스크 관리부는 인공 신경망을 학습한다.To this end, the risk management unit trains an artificial neural network.

리스크 관리부는 인공 신경망의 학습을 위해 입력되는 학습용 데이터를 구성하는 전체 단어를 소정 단어 단위로 그룹화하는 것을 특징으로 한다.The risk management unit is characterized by grouping all the words constituting the learning data input for learning of the artificial neural network in units of predetermined words.

예를 들어, 도시된 바와 같이 리스크 관리부는 서로 연속하는 세 단어를 하나의 그룹으로 분류하며, 학습용 데이터의 가장 첫 번째 단어부터 세 번째 단어까지를 제1 그룹으로 분류하고, 학습용 데이터의 두 번째 단어부터 네 번째 단어까지를 제2 그룹으로 분류하며, 학습용 데이터의 세 번째 단어부터 다섯 번째 단어까지를 제3 그룹으로 분류한다. 이와 같은 방법으로, 리스크 관리부(240)는 학습용 데이터를 소정 개수의 단어들이 연속적으로 나열된 복수의 그룹으로 분할할 수 있으며, 따라서 학습용 데이터 포함된 하나의 단어는 적어도 둘 이상의 그룹으로 분류될 수 있다.For example, as shown, the risk management unit classifies three consecutive words into one group, classifies the first to third words of the training data into the first group, and the second word of the training data to the fourth word are classified into the second group, and the third to fifth words of the training data are classified into the third group. In this way, the risk management unit 240 may divide the training data into a plurality of groups in which a predetermined number of words are sequentially listed, and thus, one word including the training data may be classified into at least two or more groups.

이후, 리스크 관리부는 각각의 그룹에 포함된 복수의 단어를 기준 단어와 주변 단어로 분류할 수 있다.Thereafter, the risk management unit may classify a plurality of words included in each group into a reference word and an adjacent word.

예컨대, 리스크 관리부는 제1, 2, 3 그룹에 포함된 단어 중 가장 가운데 있는 단어를 기준 단어로 설정하며, 양 옆에 있는 단어를 주변 단어로 설정할 수 있다. For example, the risk management unit may set the middlemost word among the words included in the first, second, and third groups as the reference word, and set the words on both sides as the surrounding words.

이후, 리스크 관리부는 각각의 기준 단어 및 주변 단어를 벡터화한 후, 주변 단어에 대한 벡터값 또는 벡터 행렬을 인공 신경망의 입력층에 입력할 데이터셋으로 설정하고, 출력층에서 예측하고자 하는 기준 단어를 기준값으로 설정하여, 입력 데이터에 대한 출력 벡터를 설정된 기준값과 비교한 결과에 따라 인공 신경망을 구성하는 노드 간의 가중치를 재설정한다.After that, the risk management unit vectorizes each reference word and surrounding words, sets a vector value or a vector matrix for the surrounding words as a dataset to be input to the input layer of the artificial neural network, and sets the reference word to be predicted in the output layer as the reference value , and the weights between nodes constituting the artificial neural network are reset according to the result of comparing the output vector for the input data with the set reference value.

즉, 리스크 관리부는 인공 신경망이 서로 빈번한 조합을 갖는 단어들을 유추하기 위해, 기준 단어의 주변 단어들이 입력값으로 주어지고, 기준 단어가 출력값으로 주어졌을 때 인공 신경망의 노드간 가중치를 학습하여 조절하는 것을 특징으로 한다.That is, in order for the artificial neural network to infer words having frequent combinations with each other, the risk management unit learns and adjusts the weights between nodes of the artificial neural network when the neighboring words of the reference word are given as input values and the reference word is given as an output value. characterized in that

보고서 관리부는 마케팅 분석부에 의해 생성된 분석 데이터 및 상기 리스크 관리부에 의해 생성된 리스크 관리 데이터를 상기 고객 단말기로 전송한다. 보고서 관리부는 생성된 분석 데이터 및 리스크 관리 데이터를 주기적으로 전송함으로써 고객은 자신이 홍보하고자 하는 기업 또는 제품의 홍보 효과를 주기적으로 확인할 수 있도록 한다.The report management unit transmits the analysis data generated by the marketing analysis unit and the risk management data generated by the risk management unit to the customer terminal. The report management department periodically transmits the generated analysis data and risk management data so that customers can periodically check the promotional effect of the company or product they want to promote.

몇몇 다른 실시예에서, 데이터 수집부는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)을 이용하여 수신된 데이터에 악의적으로 기업을 비방한 텍스트 데이터가 포함되어 있는지를 자동으로 판단할 수 있다.In some other embodiments, the data collection unit may include: a collection management module that sets a collection criterion of at least one of a collection target data source module, a collection target keyword, and a collection target period; a data collection module for collecting big data from the corresponding data source module according to the data collection criteria set by the collection management module and storing it in the database module; a morpheme analysis module that analyzes morphemes of big data stored in the database module, classifies them by morpheme, and generates morpheme analysis data; and a data analysis module that processes morpheme analysis data with a distributed parallel processing-based statistical analysis algorithm to calculate statistical values and outputs malicious codes according to statistical values; a big data analysis-based abnormal data derivation system (for convenience of explanation) It can be automatically determined whether text data maliciously slandering a company is included in the received data by using (not shown in the drawing).

여기서, 데이터 수집부는 수신된 텍스트 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.Here, the data collection unit generates morpheme analysis data by dividing the received text data by morphemes having a meaning, and includes: a distributed file system for storing the morpheme analysis data; a data processing unit providing a virtualized database interface to process morpheme analysis data existing in the distributed file system based on SQL (structured query language); And by executing a statistical analysis algorithm through the virtualized database interface provided by the data processing unit, from the morpheme analysis data, the number of occurrences per year (instance frequencies) by year, the number of simultaneous appearances between words by year, the number of appearances by year and by year The word-to-words may include a statistical analysis unit that calculates at least one of the processed values from the number of simultaneous appearances.

그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 통계 분석부는 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.In addition, the statistical analysis unit, the statistical analysis unit may calculate an increase rate of the number of occurrences per word based on the number of occurrences per year (instance frequencies) and the number of word-word simultaneous occurrences.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산 출할 수 있다.In addition, the statistical analysis unit divides the number of occurrences per year (instance frequencies) by the number of documents per year to standardize the number of appearances per year of the words per document to calculate a standardized increase rate of the frequency of appearance per word for the words. can

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 악성코드로 도출할 수 있다.In addition, the statistical analysis unit calculates the increase rate of the degree of connection degree centrality for each word by using the word-word co-occurrence matrix, and the standardized word-by-word appearance frequency increase rate and the connection degree centrality increase rate are above a certain portion or higher Words that are less than a certain lower part can be deduced as malicious code.

한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.Meanwhile, the data collection module may collect big data including unstructured data of at least any one of image, video, voice, sensor, GPS, GIS, and M2M data.

이에 따라, 컴퓨터 장치는 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 비정상 데이터 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 악의적인 목적으로 작성된 텍스트 데이터를 사전에 필터링함으로써 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.Accordingly, the computer device may improve the reliability of analysis by filtering text data written for malicious purposes in advance through big data analysis through the abnormal data derivation system including the configuration as described above.

이와 같은 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.Such technology may be implemented as an application or implemented in the form of program instructions that may be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program instructions recorded on the computer-readable recording medium are specially designed and configured for the present invention, and may be known and available to those skilled in the art of computer software.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of the computer-readable recording medium include a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as a CD-ROM and DVD, and a magneto-optical medium such as a floppy disk. media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to the embodiments, those skilled in the art will understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. will be able

210: 홍보 콘텐츠 생성부
220: 분석부
230: 커뮤니케이션 관리부210: Promotional content generation unit
220: analysis unit
230: communication management department

Claims

고객 맞춤형 광고 콘텐츠를 제작하고, 제작된 광고 콘텐츠를 이용한 홍보 효율을 분석하는 과정에서 발생되는 정보를 고객 단말에 실시간 공유하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템에 있어서,
온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객이 소지한 고객 단말; 및
상기 고객 단말기로부터 요청되는 마케팅 대행에 따른 온라인 마케팅을 수행하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하여 주기적으로 상기 고객 단말기로 전송하는 관리자 단말을 포함하고,
상기 관리자 단말은,
온라인 마케팅에 활용될 홍보 콘텐츠를 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부;
온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하는 분석부; 및
사용자 단말과 관리자 단말 간에 온라인 대화방 및 화상통화 서비스를 제공하는 커뮤니케이션 관리부;를 포함하고,
상기 분석부는,
온라인 마케팅을 수행하기 위해, 상기 고객 단말기로부터 수신된 마케팅 요청정보에 따른 마케팅 사전 데이터를 수집하고, 상기 관리자 단말기에 의해 수행되는 온라인 마케팅 과정에서 발생되는 마케팅 진행 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에 의해 수집된 상기 마케팅 사전 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 종류를 결정하는 마케팅 추천부;
상기 마케팅 추천부에 의해 결정된 온라인 마케팅 수행에 따라 발생되는 상기 마케팅 진행 데이터에 기초하여 상기 분석 데이터를 생성하는 마케팅 분석부;
상기 분석 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 문제점을 도출하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 도출된 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제안하는 리스크 관리 데이터를 생성하는 리스크 관리부;
상기 분석 데이터 및 상기 리스크 관리 데이터를 상기 고객 단말기로 전송하는 보고서 관리부;를 포함하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
In a real-time complementary marketing system that produces customized advertising content and shares information generated in the process of analyzing the promotional efficiency using the produced advertising content to a customer terminal in real time,
a customer terminal owned by a customer who wants to conduct online marketing; and
and a manager terminal that performs online marketing according to the marketing agency requested from the customer terminal, generates analysis data by analyzing data generated in the online marketing process, and periodically transmits it to the customer terminal,
The manager terminal,
Promotional content generation unit for generating promotional content to be used for online marketing;
an analysis unit that generates analysis data by analyzing data generated during the online marketing process; and
and a communication management unit that provides an online chat room and video call service between the user terminal and the manager terminal.
The analysis unit,
a data collection unit that collects marketing dictionary data according to the marketing request information received from the customer terminal in order to perform online marketing, and collects marketing progress data generated in an online marketing process performed by the manager terminal;
a marketing recommendation unit for determining an online marketing type based on the marketing dictionary data collected by the data collection unit;
a marketing analysis unit generating the analysis data based on the marketing progress data generated according to the online marketing execution determined by the marketing recommendation unit;
a risk management unit for generating risk management data for deriving problems occurring in the online marketing process based on the analysis data and proposing a solution for solving the problems derived using a pre-learned artificial neural network;
A real-time supplemental marketing system comprising a; a report management unit for transmitting the analysis data and the risk management data to the customer terminal.

제1항에 있어서,
상기 고객 단말은 스마트폰인 것을 특징으로 하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
According to claim 1,
The customer terminal is a smart phone, characterized in that the real-time complementary marketing system.

제2항에 있어서,
상기 고객 단말은 퍼스널 컴퓨터(PC)인 것을 특징으로 하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
3. The method of claim 2,
The customer terminal is a personal computer (PC), characterized in that the real-time supplemental marketing system.

제1항에 있어서,
상기 홍보 콘텐츠 생성부는,
온라인 매체를 통해 홍보하고자 할 대상과 관련된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터 및 게시글 데이터를 수집하고, 수집된 텍스트 데이터를 미리 설정된 분류 기준에 따라 분류하고, 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 핵심 키워드를 도출하고, 핵심 키워드와 관련된 이미지 데이터를 검색하고, 검색된 이미지 데이터에 기초하여 관리자 단말기 또는 고객 단말기로부터 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠에 적용될 색상을 추천하는 것을 특징으로 하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
According to claim 1,
The promotional content generation unit,
It collects news data, advertisement data, promotional material data, comment data and post data related to the target to be promoted through online media, classifies the collected text data according to preset classification criteria, and analyzes the classified text data. A real-time complementary marketing system, characterized in that a keyword is derived, image data related to a key keyword is retrieved, and a color to be applied to the promotional content for a sample received from an administrator terminal or a customer terminal is recommended based on the retrieved image data.

제4항에 있어서,
상기 홍보 콘텐츠 생성부는,
수집된 이미지 데이터에 대한 히스토그램을 생성하고,
생성부는 어느 하나의 이미지로부터 생성된 히스토그램을 이용하여 가장 높은 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치를 부여하고, 차순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치를 부여하며, 3순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제2 가중치보다 낮은 제3 가중치를 부여하여 이미지에 대한 카운팅 및 가중치가 부여되면, 색상별 카운팅 결과값을 합산하여 합산 카운팅 결과값을 산출하고,
수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 이미지 데이터로 변환하고, 샘플용 홍보 콘텐츠를 서로 다른 객체 영역으로 레이블링 하고, 레이블링된 각각의 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율을 산출하고, 샘플용 홍보 콘텐츠에서 가장 높은 비중을 차지하는 객체에 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용하고, 차순위 비중을 차지하는 객체에 2순위 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
5. The method of claim 4,
The promotional content generation unit,
generate a histogram for the collected image data,
The generator counts the color used with the highest frequency by using the histogram generated from any one image, assigns a first weight, counts the color used as the next-order frequency, and adds a second weight lower than the first weight After counting the colors used with the 3rd priority frequency, when counting and weighting the image by giving a third weight lower than the second weight, the counting result for each color is added to calculate the summed counting result ,
Converting the received promotional content for sample into image data, labeling the promotional content for the sample with different object areas, calculating the ratio of each labeled object to the total area of the promotional content for the sample, and the promotional content for the sample A real-time complementary marketing system that applies the color with the highest counting result value to the object that occupies the highest weight in

제1항에 있어서,
상기 관리자 단말은,
수신된 상기 마케팅 사전 데이터 및 상기 마케팅 진행 데이터에 비정상 데이터가 포함되어 있는지를 판단하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출부를 더 포함하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
According to claim 1,
The manager terminal,
A real-time complementary marketing system, further comprising a big data analysis-based abnormal data derivation unit for determining whether abnormal data is included in the received marketing advance data and the marketing progress data.

제6항에 있어서,
상기 비정상 데이터 도출부는,
수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈;
수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈;
데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및
형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는, 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템.
7. The method of claim 6,
The abnormal data derivation unit,
a collection management module for setting at least one of a collection target data source module, a collection target keyword, and a collection target period;
a data collection module for collecting big data from the corresponding data source module according to the data collection criteria set by the collection management module and storing it in the database module;
a morpheme analysis module that analyzes morphemes of big data stored in the database module, classifies them by morpheme, and generates morpheme analysis data; and
A data analysis module that processes morpheme analysis data with a distributed parallel processing-based statistical analysis algorithm to calculate statistical values and outputs malicious codes according to the statistical values; a real-time complementary marketing system that includes.

제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 따른 실시간 보완 가능한 마케팅 시스템을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium on which a computer program is recorded, for performing the real-time complementary marketing system according to any one of claims 1 to 7.