KR102659704B1 - 발송 문자 중복 검출 방법 - Google Patents

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KR102659704B1 KR1020240027386A KR20240027386A KR102659704B1 KR 102659704 B1 KR102659704 B1 KR 102659704B1 KR 1020240027386 A KR1020240027386 A KR 1020240027386A KR 20240027386 A KR20240027386 A KR 20240027386A KR 102659704 B1 KR102659704 B1 KR 102659704B1
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류승태
임훈섭
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Abstract

본 발명은 발송 문자 중복 검출 방법으로서 제1 디바이스를 통해 문자 정보가 분석 디바이스로 입력되는 단계; 상기 분석 디바이스는 상기 제1 디바이스를 통해 입력되는 문자 정보를 인덱싱 방식을 이용하여 문자 본문 및 착신 전화번호의 중복을 검출한 제1 결과와, 인덱싱 방식을 이용하여 기 설정된 유효시간 간격과 발송 시간을 비교 분석한 제2 결과를 상기 제1 디바이스로 리턴하는 단계; 및 상기 제1 디바이스가 상기 분석 디바이스로부터 리턴 받은 상기 제1 결과 및 상기 제2 결과를 판단하여 제2 디바이스로 문자를 발송하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

발송 문자 중복 검출 방법{How to detect duplicate sending characters}
본 발명은 기업형 메시징 중계 시스템에서 기업 고객이 등록한 문자의 중복 여부를 검출하는 중복 문자 검출 방법에 관한 것이다.
최근 수년간 메시징은 단순히 개인간 소통과 연락을 유지하는 방식을 넘어 기업의 고객 대상 비즈니스 방식을 변화시켜 왔다. 오늘날 기업은 다양한 메시징 플랫폼을 통해 고객과 접촉하고 있다.
메시징은 다양한 활용 방법이 있겠으나, 일반적으로 기업은 마케팅의 수단으로 메시징을 활용한다. 특정 시간대에 특정 사용자 그룹에게 동일한 내용을 발송하는 경우가 많다.
예를 들면, 고객이 출근 후 커피 한잔이 생각날 때 발송되는 커피 브랜드의 할인 쿠폰 문자, 저녁 회식이 진행되는 시간대에 발송되는 대리운전 문자 등이 그 예이다.
이런 발송을 동보 발송이라 하는데, 이런 마케팅 정보를 기업형 메시징 중계 시스템이 중계 사업자(KT, SKT, LG 등)에게 발송하는 것이다.
그런데, 여기서 문제가 존재한다. 마케팅 정보를 입력하는 것은 결국 사람이 수행하는 것이라서 동보 발송이든 모든 사용자에게 서로 다른 문자 발송이든 동일한 사용자에게 동일한 문자를 여러 번 등록, 발송할 수 있다.
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.
한국등록특허 제10-2200608호
본 발명은 기업 고객의 정보 입력 과정에서 발생 가능한 중복 등록의 문제점을 해결하기 위해 도출된 것이다.
고객 기업의 문자 정보 등록은 발송 문자 작성 후 수신 받을 사용자를 등록하는 과정으로 진행된다. 사용자 등록 방법은 전화번호를 직접 입력하거나, xls, csv 등과 같이 미리 정의된 정보를 일괄 등록하는 방법이 있을 수 있다.
이 경우 중복 입력 실수, 등록 파일의 중복 실수가 발생할 수 있으며, 단시간에 중복된 문자를 수신한 고객은 불편함을 느낄 수 있다. 또한 마케팅 효과도 떨어 질 수 있으며 메시징 중계 시스템에서 이런 모든 정보를 처리하기 위해서 많은 양의 메모리를 사용할 수 밖에 없다.
따라서, 본 발명은 대량의 문자 전송 과정에서 발생할 수 있는 중복 문자 발송의 문제를 해결하고, 시스템의 메모리 사용량을 줄이기 위한 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출 방법은, 제1 디바이스를 통해 문자 정보가 분석 디바이스로 입력되는 단계; 상기 분석 디바이스는 상기 제1 디바이스를 통해 입력되는 문자 정보를 인덱싱 방식을 이용하여 문자 본문 및 전화번호의 중복을 검출한 제1 결과와, 인덱싱 방식을 이용하여 기 설정된 유효시간 간격과 발송 시간을 비교 분석한 제2 결과를 상기 제1 디바이스로 리턴하는 단계; 및 상기 제1 디바이스가 상기 분석 디바이스로부터 리턴 받은 상기 제1 결과 및 상기 제2 결과를 판단하여 문자를 발송하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 제1 디바이스로 리턴하는 단계는, 상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 문자 본문을 hash 변환하는 단계; 변환한 상기 hash를 저장되어 있는 key1로 인덱스 검색하는 단계; 상기 hash가 상기 key1에 맵핑되는 Value1이 있는 경우, 상기 제1 결과를 생성한 후, 상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 전화번호를 key2로 인덱스 검색하는 단계; 상기 전화번호가 상기 key2에 맵핑되는 Value2가 있는 경우, 상기 제2 결과를 생성한 후, 기 설정된 유효시간 간격과 비교하는 단계; 기 설정된 유효시간 범위에 있는지 비교 분석한 결과와, 상기 제1 결과, 상기 제2 결과를 상기 제1 디바이스로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 hash가 상기 key1에 맵핑되는 Value1이 없는 경우, 상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 문자 본문을 인덱스 정보에 업데이트하고, 상기 제1 결과를 생성하여 상기 제1 디바이스로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 전화번호가 상기 key2에 맵핑되는 Value2가 없는 경우, 상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 전화번호를 인덱스 정보를 업데이트하고, 상기 제2 결과를 생성하여 상기 제1 디바이스로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 기 설정된 유효시간 범위는, 아래 수학식을 이용하여 재설정되되, 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 최대값과, 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 최소값을 산출하고, 산출된 최대값 및 최소값, 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 상이한 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 평균값을 이용하여 재설정할 수 있다.
[수학식]
(은 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문과 중복된 문자를 송신한 유효시간 간격에 따라 재설정되는 기 설정된 유효시간 범위를 의미하고, 는 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 상이한 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 평균값을 의미하고, 는 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 최대값이고, 는 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 최소값을 의미한다.)
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 본 발명이 제안하는 발송 문자 중복 검출 방법은 수백, 수천, 수만 명의 고객에게 발송되는 문자 정보를 기업형 메시징 중계 시스템 단에서 분석, 판단하여 기 설정된 유효시간 이내에 동일 고객에게 동일한 문자가 발송되는 것을 원천 차단함으로써 고객의 불편함을 줄이고, 기업 마케팅의 홍보 효과를 최대화할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명이 제안하는 발송 문자 중복 검출 방법은 본문을 Hash로 변환하여 다양한 길이의 본문을 일정한 길이의 Hash 문자열로 사용하여 효율적인 인덱싱과 검색, 적은 리소스로 많은 데이터를 효율적으로 관리할 수 있어 시스템의 한정적인 메모리 자원을 최소한으로 사용할 수 있다.
또한, 본 발명이 제안하는 발송 문자 중복 검출 방법은 중복 문자를 발송하는 유효시간 간격과 본문의 중복 비율에 따라 기 설정된 유효시간 범위를 재설정함으로서 중복 문자를 발송하는 유효시간 간격을 주기적으로 업데이트할 수 있어 동일 고객의 불편함을 최소화할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 후술하는 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출 방법의 순서도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출을 실행하는 시스템의 구성도이다.
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.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "체결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구 성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 체결되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 체결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
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.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출과 관련된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출을 실행하는 시스템의 구성도이다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출은 분석 디바이스(900), 제1 디바이스(100) 및 제2 디바이스(500)를 포함할 수 있다.
제1 디바이스(100)는 SMS/LMS/MMS (Short Message Service/Long Message Service/Multimedia Message Service)를 마케팅 수단으로 활용하는 브랜드들이 소지한 디바이스를 의미할 수 있다.
예를 들어, 고객이 출근 후 커피 한잔이 생각날 때 발송되는 커피 브랜드의 할인 쿠폰 문자, 저녁 회식이 진행되는 시간대에 발송되는 대리운전 문자 등이 그 예이다.
일반적으로는 이런 마케팅 정보를 기업형 메시징 중계 시스템이 중계 사업자 (KT, SKT, LG) 에게 발송 하는 것이나, 본 발명의 일 실시예를 적용하는 경우 제1 디바이스(100)는 분석 디바이스(900)와 통신 후, 중계 사업자(KT, SKT, LG)에게 발송할 수 있다.
설명되는 제1 디바이스(100)는 분석 디바이스(900)와 통신할 수 있는 장치를 의미할 수 있으며, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기(smartwatch), 글래스형 단말기(smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
분석 디바이스(900)는 제1 디바이스(100)를 소지한 업체에서 소지할 수도 있고, 상술한 중계 사업자(KT, SKT, LG)에서 소지할 수도 있으나 별도의 중계 업체에서 사용할 수도 있다.
제2 디바이스(500)는 제1 디바이스(100)를 소지한 업체에 본인의 개인 정보(이름, 전화번호 등) 사용에 동의한 불특정 다수가 소지한 디바이스를 의미할 수 있다.
분석 디바이스(900) 및 제2 디바이스(500) 또한 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기(smartwatch), 글래스형 단말기(smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
그러나, 본 명세서에 기재된 실시 예에 따른 구성은 사용자 단말기에만 적용 가능한 경우를 제외하면, 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정 단말기에도 적용될 수도 있음을 본 기술분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출 방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출 방법은 제1 디바이스(100)를 통해 문자 정보가 분석 디바이스(900)로 입력되는 단계(S100), 분석 디바이스(900)가 제1 디바이스(100)를 통해 입력되는 문자 정보를 비교 분석한 결과를 제1 디바이스(100)로 리턴하는 단계(S500) 및 제1 디바이스(100)가 분석 디바이스(900)로부터 리턴 받은 정보에 따라 판단하여 문자를 다수의 제2 디바이스(500)로 발송하는 단계(S900)로 진행될 수 있다.
여기서, 분석 디바이스(900)가 문자 정보를 비교 분석한 결과는 제1 디바이스(100)를 통해 입력되는 문자 정보를 인덱싱 방식을 이용하여 문자 본문 및 전화번호의 중복을 검출한 제1 결과와, 인덱싱 방식을 이용하여 기 설정된 유효시간 간격과 발송 유효시간을 비교 분석한 제2 결과를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 발송 문자 중복 검출 방법의 분석 디바이스(900)가 제1 디바이스(100)로 결과를 리턴하는 자세한 순서는 후술하는 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 디바이스(900)가 발송 문자 중복 검출 방법은 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 문자 본문을 hash 변환하는 단계(S1000), 변환한 hash를 저장되어 있는 key1로 인덱스 검색하는 단계(S2000), hash가 key1에 맵핑되는 Value1이 있는 경우(S3000), 제1 결과를 생성한 후, 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 착신 전화번호를 key2로 인덱스 검색하는 단계(S4000), 문자를 착신할 전화번호가 key2에 맵핑되는 Value2가 있는 경우(S5000), 제2 결과를 생성한 후, 기 설정된 유효시간 간격과 비교하는 단계(S6000) 및 기 설정된 유효시간 범위에 있는지 비교 분석한 결과와(S7000), 제1 결과, 제2 결과를 제1 디바이스(100)로 전송하는 단계(S9000)를 포함할 수 있다.
여기서 기 설정된 유효시간 범위는 후술하는 수학식을 통해 주기적으로 재설정될 수 있다.
분석 디바이스(900)에 누적되어 저장되어 있는 문자 정보와 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 본문을 변환한 Hash와 인덱스 검사하여 중복되는 내용의 비율(범위)를 [수학식 1]을 통해 도출할 수 있다.
[수학식 1]
=[{ } * 100]%
[수학식 1]에서 는 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 본문과 분석 디바이스(900)에 누적되어 저장되어 있는 문자 정보와 중복되는 범위를 의미할 수 있고, 는 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 본문과 분석 디바이스(900)에 누적되어 저장되어 있는 문자 정보와 중복되는 단어의 개수를 의미할 수 있고, 는 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 본문과 분석 디바이스(900)에 누적되어 저장되어 있는 문자 정보와 중복되는 문장의 개수를 의미할 수 있다.
예를 들어, = 5, = 1인 경우, 는 약 44%로 도출될 수 있어 기 설정된 유효시간 범위를 재설정하지 않고 유지할 수 있어 분석 디바이스(900)는 제1 결과 및 제2 결과만 제1 디바이스(100)로 리턴할 수 있다.
반면, = 12, = 3인 경우, 는 약 71%로 도출될 수 있어 분석 디바이스(900)는 기 설정된 유효시간 범위를 재설정하여 제1 디바이스(100)로 유효시간 범위를 제1 결과 및 제2 결과와 함께 리턴할 수 있다.
[수학식 1]을 이용해 도출된 문자 본문을 변환한 Hash와 인덱스 검사하여 중복되는 내용의 비율(범위)은 기 설정된 유효시간 범위를 재설정하는 기준으로 이용될 수 있다.
즉, 분석 디바이스(900)는 누적되어 저장된 문자 정보와 제1 디바이스(100)로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복되는 내용의 비율인 가 일정한 값 이상의 비율로 도출되는 경우, 기 설정된 유효시간 범위를 재설정할 수 있다.
여기서, 기 설정된 유효시간 범위를 재설정하는 의 기준은 사용자의 기준에 따라 변경될 수 있다.
예를 들어, 의 값이 20% 이상의 값으로 도출되는 경우, 제1 디바이스(100)가 불특정 다수의 제2 디바이스(500)로 송신한 문자의 본문 내용이 절반 이상 동일한 내용이므로 분석 디바이스(900)는 제1 디바이스(100)로부터 입력된 문자 정보의 본문을 착신한 다수의 제2 디바이스(500)의 착신 시간을 도출하고, 제1 디바이스(100)로부터 입력된 문자 정보를 송신할 유효시간 범위를 재설정할 수 있다.
가 사용자가 설정한 기준보다 높은 값으로 도출되는 경우, 문자 정보를 송신할 유효시간 범위를 재설정하는 것은 [수학식 2]를 통해 재설정할 수 있다.
[수학식 2]
[수학식 2]에서 은 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문과 중복된 문자를 송신한 유효시간 간격에 따라 재설정되는 기 설정된 유효시간 범위를 의미하고, 는 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 상이한 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 평균값을 의미하고, 는 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 최대값이고, 는 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 유효시간 간격의 최소값을 의미할 수 있다.
예를 들어, =5, =1인 경우, 은 2.5로 도출될 수 있으며 정수값은 Day로, 소수값은 반올림되어 정수값에 적용될 수 있다.
즉, 분석 디바이스(900)는 으로 도출된 값인 2.5를 제1 디바이스(100)로 제1 결과값 및 제2 결과값과 함께 리턴할 때는 반올림한 값인 3Days로 리턴할 수 있다.
여기서, 제1 디바이스(100)는 분석 디바이스(900)로부터 리턴된 값을 고려하여 문자 본문을 3일 후에 다수의 제2 디바이스(500)로 송신할 수 있다.
그러나, 분석 디바이스(900)는 제1 디바이스(100)로 기 설정된 유효시간 범위를 제안하기 위한 정보일 뿐 제1 디바이스(100)는 분석 디바이스(900)로부터 제공받은 결과로 마케팅 시간, 정보를 제한 받거나 하지는 않는다.
즉, 분석 디바이스(900)는 제1 디바이스(100)로부터 제공받은 문자 정보를 이용하여 중복 비율과 이를 통하여 문자 정보를 송신한 유효시간 간격을 유지할 수 있도록 도움을 줄 뿐이다.
또한 제1 디바이스(100)도 정보만 제공받을 뿐 분석 디바이스(900)로부터 받은 정보로 인해 마케팅이 제한되거나 하지 않으므로 제1 디바이스(100)를 소지한 업체에서 중복 비율이 높다 할지라도 제2 디바이스(500)로 송신할 수 있다.
한편, 변환한 hash를 저장되어 있는 key1로 인덱스 검색한 결과, hash가 key1에 맵핑되는 Value1이 없는 경우, 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 문자 본문을 인덱스 정보에 업데이트하고, 분석 디바이스(900)는 제1 결과를 생성하여 제1 디바이스(100)로 전송할 수 있다.
또한, 문자 정보에 포함되어 있는 착신 전화번호를 key2로 인덱스 검색한 결과, 전화번호가 key2에 맵핑되는 Value2가 없는 경우, 제1 디바이스(100)를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 착신 전화번호를 인덱스 정보로 업데이트하고, 제2 결과를 생성하여 제1 디바이스(100)로 전송할 수 있다.
제2 디바이스(500)는 제1 디바이스(100)로부터 문자 정보를 착신하는 착신 전화번호를 갖는 불특정 다수가 소지한 디바이스를 의미할 수 있다.
한편, 가 사용자가 설정한 기준보다 높은 값으로 도출되는 경우, 문자 정보를 송신할 유효시간 범위를 재설정하는 것은 [수학식 3]을 통해서도 재설정할 수 있다.
[수학식 3]
[수학식 3]에서 는 문자를 발송하기 위한 최소 간격 주기를 의미할 수 있고, 는 문자 본문에 개시되어 있는 마케팅 주제에 관한 기업 선호도를 의미할 수 있고, 는 문자 본문에 개시되어 있는 마케팅 주제에 관한 고객 선호도를 의미할 수 있고, 는 광고 비용 단위를 의미할 수 있고, 는 제1 디바이스(100)를 소지한 업체 또는 분석 디바이스(900)에서 설정한 문자 본문의 중요도를 의미할 수 있다.
여기서, 는 광고 비용 단위(제1 디바이스(100)로부터 입력 받은 광고 비용의 단위를 의미할 수 있으며 0단위부터 9단위까지 존재할 수 있고, 이는 제1 디바이스(100)가 문자 본문을 분석 디바이스(900)로 송신할 때 포함된 정보일 수 있다.
예를 들어, = 1, =7, =1, =5, =5인 경우 은 2.25로 도출될 수 있다.
분석 디바이스(900)는 [수학식 3]으로부터 도출된 값에서 정수값은 Day로, 소수값은 반올림되어 정수값에 적용될 수 있다.
즉, 분석 디바이스(900)는 로 도출된 값인 2.25를 제1 디바이스(100)로 제1 결과값 및 제2 결과값과 함께 리턴할 때는 반올림한 값인 3Days로 리턴할 수 있다.
본 실시예에서 분석 디바이스(900)는 기계 학습 알고리즘의 수행을 위하여 미리 학습된 다수의 인공 신경망을 포함할 수 있다. 기계 학습으로 입력 데이터를 바탕으로 출력 데이터를 출력하고 이것의 결과를 이용해 스스로 학습할 수도 있고 이로 인해 스스로 데이터 처리 능력이 향상될 수 있다. 인공 신경망은 입력 데이터를 바탕으로 특징을 추출하고 규칙성을 추측하여 결과데이터를 출력할 수 있고 이러한 과정이 쌓일수록 결과 데이터의 신뢰도가 높아지게 된다.
본 실시예에서 인공 신경망은 사용자의 온라인 행동 데이터에 대하여 적어도 하나 이상의 키워드를 개인 특성 정보로 출력하는 알고리즘일 수 있다. 인공 신경망은 빅데이터를 그대로 입력 데이터로 하거나 불필요한 데이터를 정리하는 처리 과정을 거친 후 입력 데이터로 하여 최상의 출력 데이터를 추론할 수 있다.
인공지능 기계 학습 모델은 학습 종류에 따라 Super Viser Learning(지도학습), UnSuper Viser Learning(비지도 학습), Semisupervised learning(반지도 학습), Reinforcement Learning(강화 학습) 등이 있다. 그리고 기계 학습 알고리즘으로 Decision Tree(의사 결정 트리), K-Nearest Neightbor, Artificial Neural Network(인공 신경망), Support Vector Machine, Ensemble Learning, Gradient Descent(기울기 하강법), Na
Figure 112024021959680-pat00047
ve Bayes Classifier, Hidden Markov Model, K-Means Clustering 등이 사용될 수 있다.
인공 신경망은 수많은 인공 뉴런들을 몇 개의 층으로 쌓고 연결할 수 있다. 인공 신경망은 입력 데이터에 포함될 수 있는 여러 입력 값들에 대해 미리 학습된 상태일 수 있다. 인공 신경망은 사용자가 입력하는 데이터에 따른 취약 부분을 추론하여 출력 데이터를 출력할 수 있다.
인공 신경망은 학습방식 중 하나인 reinforcement learning(강화 학습)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 강화 학습은 보수와 제한을 설정하여 점차 올바른 결과를 획득할 확률을 올려가는 방식이다.
인공 신경망은 Convelutional Neural Network(CNN, 합성곱 신경망)이나 Recurrent Neural Network(RNN, 순환 신경망)에 기반하여 모델링될 수도 있다.
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
도 3은 분석 디바이스(900)의 인덱스 내의 정보를 테이블로 표현한 것으로, 설명을 위해 본문 내용을 Hash 로 변환하지 않았으나, 코드상에는 Map 자료 구조 <key1, <key2, value2>> 로 구성될 수 있다.
도 3을 참조하면, 문자 본문 하위로 전화번호 및 업데이트 시간(문자 전송 시간)이 존재하는 것을 확인할 수 있다.
제1 디바이스(100)로부터 입력된 문자 본문 key1에 해당하는 value1 인 <key2, value2> 를 검색할 수 있고, 그 후에 전화번호 key2에 해당하는 value2 를 검색할 수 있다.
Key2의 value2 (time) 값이 기 설정된 유효시간 이내인 경우 중복으로 판단할 수 있다.
이 때, step1 또는 step2 에서 검색이 실패 하는 경우 신규 발송 문자로 판단하고 해당 정보로 새로운 인덱스를 구성할 수 있다.
상술한 바와 같이 key2의 value2(time) 값과 기 설정된 유효시간을 비교하는 것만 제시하였지만, 실제 개발에 적용하는 경우에는 유효시간을 수정 할 수 있으며, 인덱스 구성 내부적으로 유효시간이 초과한 인덱스 정보는 자동으로 삭제 할 수 있다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 일반 자료 구조에서 개선된 자료 구조방식과 인덱스 자료 구조에서 본문 내용이 Hash 함수에서 변환되어 자료 구조의 key 가 되는 과정을 간략히 도식화 하였다.
도 4 내지 도 6을 참조하면, 제1 디바이스(100)로부터 입력된 문자 본문은 Hash 함수에서 일정 길이의 Hash 문자열로 변환될 수 있고, 해당 문자열은 자료구조의 key가 될 수 있고, 전화번호가 value가 됨을 확인할 수 있다.
이러한 자료 구조에서는 모든 데이터를 스캔 하지 않아도 제1 디바이스(100)로부터 입력된 문자 본문(Hash)이 자료 구조의 위치 값(key)가 되기 때문에 빠른 검색을 할 수 있다.
도 9 내지 도 11은 일반적인 자료구조 방식과 개선된 자료구조 방식의 메모리 사용량을 대략적으로 정리하였다.
도 9 내지 도 11을 참조하면, 개선된 자료구조 방식은 본문 내용이 모두 다른 개별 발송과 본문 내용이 동일한 동보 발송 모두에서 메모리 사용량이 현저히 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
하루 1,000만건 기준으로 본문 내용이 모두 다른 개별 발송인 경우와 1,000건 단위 동보 발송으로 1,000만건 발송하는 경우를 예로 들었으며, MMS 기준 4KB 발송 최대치로 계산, 무시할 수 있는 size는 포함하지 않았다. 따라서 어느 정도 오차는 발생할 수 있다.
본 명세서를 통해 보호받고자 하는 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
100: 제1 디바이스

Claims (3)

  1. 제1 디바이스를 통해 문자 정보가 분석 디바이스로 입력되는 단계;
    상기 분석 디바이스는 상기 제1 디바이스를 통해 입력되는 문자 정보를 인덱싱 방식을 이용하여 문자 본문 및 착신 전화번호의 중복을 검출한 제1 결과와, 인덱싱 방식을 이용하여 기 설정된 유효시간 간격과 발송 시간을 비교 분석한 제2 결과를 상기 제1 디바이스로 리턴하는 단계; 및
    상기 제1 디바이스가 상기 분석 디바이스로부터 리턴 받은 상기 제1 결과 및 상기 제2 결과를 판단하여 제2 디바이스로 문자를 발송하는 단계;를 포함하는, 발송 문자 중복 검출 방법에 있어서,
    상기 제1 디바이스로 리턴하는 단계는,
    상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 문자 본문을 hash 변환하는 단계;
    변환한 상기 hash를 저장되어 있는 key1로 인덱스 검색하는 단계;
    상기 hash가 상기 key1에 맵핑되는 Value1이 있는 경우, 상기 제1 결과를 생성한 후, 상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 착신 전화번호를 key2로 인덱스 검색하는 단계;
    상기 착신 전화번호가 상기 key2에 맵핑되는 Value2가 있는 경우, 상기 제2 결과를 생성한 후, 기 설정된 유효시간 간격과 비교하는 단계; 및
    기 설정된 유효시간 범위에 있는지 비교 분석한 결과와, 상기 제1 결과, 상기 제2 결과를 상기 제1 디바이스로 전송하는 단계;를 포함하고,
    상기 hash가 상기 key1에 맵핑되는 Value1이 없는 경우,
    상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 문자 본문을 인덱스 정보에 업데이트하고, 상기 제1 결과를 생성하여 상기 제1 디바이스로 전송하고,
    상기 착신 전화번호가 상기 key2에 맵핑되는 Value2가 없는 경우,
    상기 제1 디바이스를 통해 입력된 문자 정보에 포함되어 있는 착신 전화번호를 인덱스 정보를 업데이트하고, 상기 제2 결과를 생성하여 상기 제1 디바이스로 전송하고,
    상기 제2 디바이스는,
    상기 제1 디바이스로부터 문자 정보를 착신하는 상기 착신 전화번호를 갖는 디바이스를 의미하는, 발송 문자 중복 검출 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 기 설정된 유효시간 범위는,
    아래 수학식을 이용하여 재설정되되, 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 시간 간격의 최대값과, 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율에 해당하는 문자 정보를 송신한 시간 간격의 최소값을 산출하고, 산출된 최대값 및 최소값, 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 상이한 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 시간 간격의 평균값을 이용하여 재설정하는, 발송 문자 중복 검출 방법.
    [수학식]

    (은 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문과 중복된 문자를 송신한 시간 간격에 따라 재설정되는 기 설정된 유효시간 범위를 의미하고,는상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 상이한 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 시간 간격의 평균값을 의미하고, 는 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 시간 간격의 최대값이고, 는 상기 제1 디바이스로부터 입력된 문자 정보의 본문의 중복 비율과 같은 중복 범위에 해당하는 문자 정보를 송신한 시간 간격의 최소값을 의미한다.)
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