KR102586414B1 - 아티스트 그룹 단위의 nft 제작 방법 및 nft보유자의 거래 성향 파악에 대응하는 정성적/정량적 데이터 분석 및 생성 방법 - Google Patents

아티스트 그룹 단위의 nft 제작 방법 및 nft보유자의 거래 성향 파악에 대응하는 정성적/정량적 데이터 분석 및 생성 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자에게 적합한 아티스트의 NFT를 제공하는 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서, 복수의 아티스트에 대응하는 복수의 단말로부터 복수의 연합 희망 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 연합 희망 정보에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 단계; 상기 아티스트 그룹의 멤버 각각에 대응하는 아티스트 NFT를 생성하는 단계; 사용자 단말로부터 NFT 구매 요청 정보를 획득하는 단계; 상기 NFT 구매 요청 정보 및 상기 아티스트 NFT에 기초하여 상기 아티스트 NFT 중 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계; 및 상기 최종 아티스트 NFT에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 방법 및 NFT보유자의 거래 성향 파악에 대응하는 정성적/정량적 데이터 분석 및 생성 방법{A method of making NFT by artist group and analyzing and generating qualitative/quantitative data in response to NFT holder's understanding of transaction propensity}
본 발명은 사용자에게 맞춤형 아티스트 NFT를 제공하는 방법에 관한 발명이다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 가상 화폐나 블록체인에 대한 관심도가 급격하게 증가하고 있다. NFT란 대체 불가능한 토큰(Non-Fungible　Token)'이라는 뜻으로,　희소성을 갖는 디지털 자산을 대표하는 토큰을 말한다.　NFT는 블록체인 기술을 활용하지만, 기존의 가상자산과 달리 디지털 자산에 별도의 고유한 인식 값을 부여하고 있어 상호교환이 불가능하다는 특징이 있어 이에 대한 희소성이 중요한 역할을 하고 있다.
이와 더불어 아티스트와 NFT를 협약하는 계약이 빈번하게 발생하고 있으며, 수요자들 또한 아티스트에 대응하는 NFT를 구입하고자 하는 욕구가 증가하고 있다. 이와 더불어 자신에게 맞는 아티스트의 NFT를 추천 받고자 하는 욕구가 증가하고 있으며, 어떻게 사용자에게 적합한 아티스트의 NFT를 추천할 수 있을지에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.
본 발명은 사용자에게 적합한 아티스트의 NFT를 제공하는 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서, 복수의 아티스트에 대응하는 복수의 단말로부터 복수의 연합 희망 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 연합 희망 정보에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 단계; 상기 아티스트 그룹의 멤버 각각에 대응하는 아티스트 NFT를 생성하는 단계; 사용자 단말로부터 NFT 구매 요청 정보를 획득하는 단계; 상기 NFT 구매 요청 정보 및 상기 아티스트 NFT에 기초하여 상기 아티스트 NFT 중 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계; 및 상기 최종 아티스트 NFT에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 복수의 연합 희망 정보에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 단계는, 상기 복수의 연합 희망 정보에 포함된 아티스트 별 특징 정보를 도출하는 단계; 상기 아티스트 별 특징 정보에 기초하여 특이점을 도출하는 단계; 및 상기 특이점이 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 특이점이 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성하는 단계는, 상기 아티스트 별 특징 정보에 기초하여 상기 아티스트의 감성, 상기 아티스트의 작품 및 상기 아티스트의 종목을 특이점으로 도출하는 단계; 상기 아티스트의 감성, 상기 아티스트의 작품 및 상기 아티스트의 종목에 기초하여 특이점 간의 유사도를 도출하는 단계; 및 상기 특이점 간의 유사도가 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 특이점 간의 유사도를 도출하는 것은 다음과 같은 수학식에 의할 수 있고, [수학식] X는 특이점 간의 유사도를 나타내고 아티스트의 감성 및 상기 아티스트의 종목을 포함하는 특이점 변수의 개수를 나타내고, Ja는 a번째 특이점 변수에 대응하는 미리 테이블링 된 유사 수치를 나타내고, Ka는 a번?? 특이점 변수에 대응하는 가중치를 나타내고, v는 상기 아티스트 간의 나이 차를 나타내고, n은 상기 아티스트 간 인지도 차이를 나타내고, F는 아티스트 간 활동 개수의 차이를 나타낼 수 있따.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서, 상기 NFT 구매 요청 정보 및 상기 아티스트 NFT에 기초하여 상기 아티스트 NFT 중 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계는, 상기 NFT 구매 요청 정보에 포함된 희망 정보를 도출하는 단계; 상기 희망 정보와 상기 특이점의 일치율을 도출하는 단계; 및 상기 일치율에 기초하여 상기 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명은 사용자에게 맞춤형 아티스트 NFT를 추천해줌으로서 사용자의 만족감을 향상시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 의한 프로세서의 동작을 예시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 의한 서버의 동작을 예시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 의한 최종 아티스트 NFT를 결정하고 사용자 단말로 전송하는 동작을 예시한 도면이다.
는 동작을 예시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 의한 아티스트 그룹을 형성하는 동작을 예시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 의한 특이점 수치에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 동작을 예시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 의한 최종 아티스트 NFT를 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. “및/또는”이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 일 실시예에 의한 서버(1)에 속한 프로세서의 동작을 예시한 도면이다. 도 1을 구체적으로 살펴보면 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 서버(1)는, 서버에 포함될 수 있으며, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 서버(1)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 서버(1)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 의한 서버의 동작을 예시한 도면이다. 도 3은 일 실시예에 의한 최종 아티스트 NFT를 결정하고 사용자 단말로 전송하는 동작을 예시한 도면이다.
도 2 및 도 3을 구체적으로 살펴보면, 서버(1)는 복수의 아티스트에 대응하는 복수의 단말로부터 복수의 연합 희망 정보를 획득할 수 있다. 복수의 연합 희망 정보는 복수의 단말 각각에서 연합 희망 정보를 획득한 것을 나타낼 수 있으며, 이때 연합 희망 정보는 아티스트 NFT를 생성하기 위해서 서버(1)에 NFT를 생성을 희망하는 정보를 나타낼 수 있다. 일 실시예로 A라는 아티스트와 B라는 아티스트가 연합 희망 정보를 서버(1)로 전송할 수 있다. 이때 연합 희망 정보는 자신의 NFT가 생성되기를 희망하여 보내는 정보를 나타낼 수 있다. 서버(1)는 상기 복수의 연합 희망 정보에 기초하여 아티스트 그룹을 형성할 수 있다. 이때 아티스트 그룹은 비슷한 아티스트를 하나의 그룹으로 묶어 생성하기 위함일 수 있다. 또한 단순히 아티스트의 NFT를 생성하는 것이 아닌 비슷한 아티스트들을 그룹으로 생성 후 비슷한 컨셉의 아티스트들을 NFT로 생성하기 위함일 수 있다.
사용자 단말에 대응하는 사용자는 NFT 보유자를 의미하는 것으로서, NFT 홀더를 의미할 수 있으며, NFT를 현재 보유하지 않고 있더라도 NFT 구매를 희망하는 사용자를 포함할 수 있다.
서버(1)는 제1 외부 서버(2) 및 제2 외부 서버(3)와 신호를 송신 및 수신할 수 있으며, 서버는 복수의 연합 희망 정보를 획득(301)할 수 있고, 아티스트 그룹 및 아티스트 NFT를 형성(302)할 수 있고, NFT 구매 요청 정보를 획득(303)할 수 있고, 최종 아티스트 NFT를 결정하고 사용자 단말로 전송(304)할 수 있다.
서버는 아티스트 그룹의 멤버 각각에 대응하는 아티스트 NFT를 생성할 수 있다. 이때 아티스트 NFT를 생성하는 것은 통상적으로 사용되는 방법에 의할 수 있다. 서버는 사용자 단말로부터 NFT 구매 요청 정보를 획득할 수 있다. 서버는 NFT 구매 요청 정보 및 상기 아티스트 NFT에 기초하여 상기 아티스트 NFT 중 최종 아티스트 NFT를 결정할 수 있다. 이에 대해서는 후술하도록 한다. 서버는 최종 아티스트 NFT에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 의한 아티스트 그룹을 형성하는 동작을 예시한 도면이다.
도 4를 구체적으로 살펴보면, 서버는 복수의 연합 희망 정보에 포함된 아티스트 별 특징 정보를 도출할 수 있고, 아티스트 별 특징 정보에 기초하여 특이점을 도출할 수 있고, 특이점이 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성할 수 있다. 이때 아티스트 별 특징 정보는 후술하듯 아티스트의 감성, 아티스트의 작품 및 아티스트의 종목에 기초할 수 있다. 이에 대해서는 후술하도록 한다.
서버는 아티스트 별 특징 정보를 도출할 수 있고 특이점을 도출(401)할 수 있으며, 아티스트 그룹을 형성(402)할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 의한 특이점 수치에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 동작을 예시한 도면이다.
도 5를 구체적으로 살펴보면, 서버는 아티스트 별 특징 정보에 기초하여 상기 아티스트의 감성, 상기 아티스트의 작품 및 상기 아티스트의 종목을 특이점으로 도출할 수 있다. 아티스트의 감성은 제1 외부 서버로부터 아티스트에 대응하는 감성을 미리 획득할 수 있다. 일 실시예로 제1 아티스트가 배우이면서 진중한 느낌인 경우 진중한 감성으로 미리 설정되어 있을 수 있다. 이는 제1 외부 서버에서 기존에 테이블링 되어 아티스트 별로 감성이 확정되어 있을 수 있으며, 제1 외부 서버에 등록되어 있지 않은 아티스트의 경우 사용자 단말로부터 미리 아티스트에 대응되는 감성을 획득할 수 있다. 아티스트의 작품은 아티스트가 현재까지 완성한 작품에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 이때 아티스트의 작품에 대응하는 가치나, 작품이 저작물이라면 판매액에 대한 것을 나타낼 수 있다. 아티스트의 종목은 아티스트의 직업이나, 아티스트의 활동 등에 대한 내용으로 아티스트를 인플루언서, 유튜버, 가수, 배우 등으로 분류할 수 있다.
일 실시예로 아티스트의 감성으로 분위기 있는, 활발한, 싱그러운 등의 감성이 있을 수 있다.
서버는 아티스트의 감성 및 상기 아티스트의 종목에 기초하여 특이점 간의 유사도를 도출할 수 있다. 유사도를 도출할 때 복수의 연합 희망 정보에 포함된 데이터들을 비교하여 유사도를 도출할 수 있다. 이때 아티스트의 작품의 경우
상기 특이점 간의 유사도가 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성할 수 있다. 이때 특이점 간의 유사도는 다음과 같은 수학식에 의해 도출될 수 있다. 이때 특이점 간의 유사도는 복수의 연합 희망 정보에 포함된 데이터들을 비교하여 도출될 수 있으며, 이때 특이점 변수간 유사 수치는 미리 테이블링 되어 있을 수 있다. 일 실시예로 배우와 가수의 경우 같은 연예인이라는 점에서 1부터 10의 유사도 중 7의 유사도가 배정되도록 설정되어 있을 수 있으며, 이는 미리 사용자 또는 관리자에 의해 설정될 수 있다.
[수학식]
X는 특이점 간의 유사도를 나타내고 아티스트의 감성 및 상기 아티스트의 종목을 포함하는 특이점 변수의 개수를 나타내고, Ja는 a번째 특이점 변수에 대응하는 미리 테이블링 된 유사 수치를 나타내고, Ka는 a번?? 특이점 변수에 대응하는 가중치를 나타내고, v는 상기 아티스트 간의 나이 차를 나타내고, n은 상기 아티스트 간 인지도 차이를 나타내고, 이때 인지도 차이는 제2 외부 서버로부터 획득한 팔로워 수에 기반하여 도출할 수 있고 SNS 등을 하지 않는다면 미리 정해진 수치가 입력될 수 있고, F는 아티스트 간 활동 개수의 차이를 나타낼 수 있다. 이때 활동 개수는 작품, 출연 및 활동의 횟수로서 이는 제1 외부 서버로부터 획득할 수 있다.
서버는 특이점을 도출(501)할 수 있으며, 특이점 수치를 도출(502)할 수 있고, 아티스트 그룹을 형성할 수 있다(502)
도 6은 일 실시예에 의한 최종 아티스트 NFT를 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 6을 구체적으로 살펴보면, 서버는 NFT 구매 요청 정보에 포함된 희망 정보를 도출할 수 있고, 상기 희망 정보와 상기 특이점의 일치율을 도출할 수 있으며, 일치율에 기초하여 상기 최종 아티스트 NFT를 결정할 수 있다. 희망 정보는 희망하는 아티스트의 감성 및 희망하는 아티스트의 종목에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이때 상기 일치율을 도출하는 것은 다음과 같은 수학식에 의할 수 있고,
[수학식]
상기 Q는 일치율을 나타내고, 상기 M은 아티스트의 감성 및 아티스트의 종목을 포함하는 상기 희망 정보와 상기 특이점의 공통 변수의 개수를 나타내고, 상기 Lh는 h번째 상기 희망 정보와 상기 특이점의 공통 변수에 대응하는 유사 수치를 나타내고, 상기 Oh는 h번째 상기 희망 정보와 상기 특이점의 공통 변수에 대응하는 가중치를 나타내고, 상기 V는 상기 아티스트의 NFT에 대응하는 가격을 나타낼 수 있다.
서버는 또한 아티스트의 NFT이 사용자 단말로부터 구매 했다는 정보를 획득하면, 해당 수익을 해당하는 아티스트들에게 균등하게 분배할 수 있으며, 그룹 단위로 후원할 수도 있다. 이때 균등하게 분배하는 것은 평균 값에 의할 수 있으며, 이때 그룹 내에서 배당 및 분배를 균등(평균 값)에 따라 할 수 있다. 이때 NFT 구매 및 아티스트의 계약과 관련하여 선 계약을 실시할 수 있으며, 아티스트 그룹의 계약은 연단위로 예상 수익을 선금으로 줄수도 있으며, 실제 수익을 인센티브로 부여하는 계약서를 작성하도록 신호를 출력할 수도 있다. 일 실시예로 아티스트 그룹은 50-55명의 연합으로 구성될 수도 있다.
또한 서버는 아티스트의 NFT에 대응하는 가격 및 상기 일치율에 기초하여 일치율이 높을수록 아티스트 NFT의 가격이 높아지도록 설정할 수 있으며, 높아진 아티스트 NFT 가격을 다음 일치율을 도출 시 반영하도록 설정할 수도 있다.
또한 서버는 제3 외부 서버로부터 MBTI 정보를 획득할 수 있고, 상기 아티스트 그룹에 대응하는 아티스트 들의 MBTI 정보를 획득한 후, 사용자 단말로부터 획득한 선호 MBTI 정보에 기초하여 MBTI의 성격 유형이 겹칠수록 일치율이 높아지도록 설정할 수도 있다. 이때 MBTI는 E 와 I/ N과 S/ F와 T/ P와 J로서 선호 MBTI 일치율을 상술한 4개의 항목으로 도출할 수도 있다. 즉 E와 I에서 겹치는지 여부, N과 S에서 겹치는지, F와 T에서 겹치는지 P와 J에서 겹치는지 여부를 판단하여 겹치는 성격 유형이 높을수록 일치율이 높아지도록 설정할 수도 있다.
또한 서버는 제4 외부 서버로부터 획득한 연령대 별 선호 아티스트 정보를 획득한 후, 사용자 단말에 대응하는 연령대와 제4 외부 서버로부터 획득한 연령대를 비교하여 사용자 단말에 대응하는 연령대가 선호하는 아티스트의 경우 일치율을 더 높게 하도록 설정할 수 있다.
서버는 희망 정보 및 일치율을 도출(601)할 수 있고, 최종 아티스트 NFT를 결정(602)할 수 있다.
서버는 특이점 간의 유사도에 기초하여 성격이 비슷한 아티스트들을 그룹으로 묶을 수 있고, 이후 일치율에 기초하여 비슷한 아티스트들의 그룹 중 보다 적합한 아티스트의 NFT를 사용자 단말에 추천할 수 있다.
사용자 단말은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), 및 PDA(Personal Digital Assistant) 등 일 수 있다.
기계 학습일 이용 시 딥 러닝 모델을 이용할 수 있으며 머신 러닝 모델을 이용하여 수행할 수 있다. 이때 학습 데이터 셋은 외부의 다양한 서버에서 획득한 다양한 정보를 학습 데이터 셋으로 포함할 수 있으며, 지도 학습 방식이 이용될 수 있다. 이때, 딥 러닝 모델 모듈은 DNN(deep neural network) 알고리즘을 이용할 수 있다. 기재된 바에 국한되지 않고, 합성곱 신경망(CNN, Convoultional Neural Network), 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine),　심층 신뢰 신경망(DBN, Deep Belief Network) 알고리즘들이 이용될 수 있으며, 각각의 알고리즘들은 주지의 기술이므로 설명은 생략한다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 서버
2: 제1 외부 서버
3: 제2 외부 서버

Claims (5)

  1. 서버에 의해 수행되는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법에 있어서,
    복수의 아티스트에 대응하는 복수의 단말로부터 복수의 연합 희망 정보를 획득하는 단계;
    상기 복수의 연합 희망 정보에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 단계;
    상기 아티스트 그룹의 멤버 각각에 대응하는 아티스트 NFT를 생성하는 단계;
    사용자 단말로부터 NFT 구매 요청 정보를 획득하는 단계;
    상기 NFT 구매 요청 정보 및 상기 아티스트 NFT에 기초하여 상기 아티스트 NFT 중 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계; 및
    상기 최종 아티스트 NFT에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 포함하고,
    상기 복수의 연합 희망 정보에 기초하여 아티스트 그룹을 형성하는 단계는,
    상기 복수의 연합 희망 정보에 포함된 아티스트 별 특징 정보를 도출하는 단계;
    상기 아티스트 별 특징 정보에 기초하여 특이점을 도출하는 단계; 및
    상기 특이점이 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성하는 단계;를 포함하고,
    상기 특이점이 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성하는 단계는,
    상기 아티스트 별 특징 정보에 기초하여 상기 아티스트의 감성, 상기 아티스트의 작품 및 상기 아티스트의 종목을 특이점으로 도출하는 단계;
    상기 아티스트의 감성, 상기 아티스트의 작품 및 상기 아티스트의 종목에 기초하여 특이점 간의 유사도를 도출하는 단계; 및
    상기 특이점 간의 유사도가 미리 정해진 범위로 유사한 아티스트들을 상기 아티스트 그룹으로 형성하는 단계;를 포함하고,
    상기 특이점 간의 유사도는 다음의 수학식을 기초로 도출되고,
    ,
    상기 X는 상기 특이점 간의 유사도를 나타내고, 상기 b는 상기 아티스트의 감성 및 상기 아티스트의 종목을 포함하는 특이점 변수들의 개수를 나타내고, 상기 Ja는 상기 특이점 변수들 중 a번째 특이점 변수에 대응하는 미리 테이블링 된 유사 수치를 나타내고, 상기 Ka는 상기 a번?? 특이점 변수에 대응하는 가중치를 나타내고, 상기 v는 상기 아티스트 간의 나이 차를 나타내고, 상기 n은 상기 아티스트 간 인지도 차이를 나타내고, 상기 F는 아티스트 간 활동 개수의 차이를 나타내는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 NFT 구매 요청 정보 및 상기 아티스트 NFT에 기초하여 상기 아티스트 NFT 중 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계는,
    상기 NFT 구매 요청 정보에 포함된 희망 정보를 도출하는 단계;
    상기 희망 정보와 상기 특이점의 일치율을 도출하는 단계; 및
    상기 일치율에 기초하여 상기 최종 아티스트 NFT를 결정하는 단계;를 포함하는 아티스트 그룹 단위의 NFT 제작 및 NFT 보유자의 거래 성향 파악에 따른 데이터 분석 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
KR1020220081936A 2022-07-04 2022-07-04 아티스트 그룹 단위의 nft 제작 방법 및 nft보유자의 거래 성향 파악에 대응하는 정성적/정량적 데이터 분석 및 생성 방법 KR102586414B1 (ko)

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KR101857926B1 (ko) * 2017-12-07 2018-06-19 김민수 연예인의 인기도를 기반으로 하는 가상화폐 서비스 제공 시스템
KR102340588B1 (ko) * 2021-05-11 2021-12-21 주식회사 와이콘즈 블록체인 기반의 nft를 이용한 객체 관리 서비스를 지원하는 객체 관리 시스템
KR20220032660A (ko) * 2020-09-08 2022-03-15 김하미 아티스트의 이미지 향상을 위한 가이드 정보 제공 시스템
KR102404913B1 (ko) * 2022-03-08 2022-06-02 김태원 블록체인 기반의 nft를 이용한 음원 거래 플랫폼을 제공하는 서버에서 수행되는 음원 nft 발급 서비스 제공 방법

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