KR20230065191A - 제품 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

제품 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 방법 및 시스템이 제공된다. 방법은, PRU(Passive Rewards User)를 등록하고, PRP(Passive Reward Period)를 활성화하는 단계; ARU(Active Rewards User)가 제품을 스캔하고 보상하는 단계; 및 LMS(Location Matching Server)가 교차 확인을 수행하고 보상하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

제품 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING REWARD AND INCENTIVE BASED ON AI-RECOGNITION AND LOCATION FOR GOODS OWNERS AND MOBILE APP USERS}

개시 내용은, 자동차 또는, 가방, 신발 등 소비재(consumer goods)를 비롯한 제품의 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 시스템, 구체적으로, 모바일 앱 사용자가 자동차, 가방, 신발 등 제품을 모바일 앱을 사용해 스캔하면 제품이 인식되어 정보 및 광고가 제공되며, 스캔이 미리 정해진 반경 안에서 이루어진 경우, 모바일 앱 사용자와 제품 소유자 모두에게 리워드 및 인센티브를 지급하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

증강 현실(Augmented Reality, AR)은 사물 위에 가상의 사물이나 환경을 덧입히는 방식으로 정보를 결합하여 제공하는 것으로, 휴대폰, AR 스마트 글라스와 같은 모바일 장치를 통해 구현될 수 있다. AR은 실생활 에서도 유용하게 쓰일 수 있으며, 새로운 브랜드 체험과 경험이 가능하여 마케팅 수단으로 AR을 사용하고 있는 기업이 많아지고 있다. 이와 연계하여 리워드를 제공하는 기술이 구현되고 있다. 예를 들어, 리워드는 사용자가 새로운 브랜드의 제품 또는 광고를 확인하거나 공유하는 정도에 따라 리워드로서 보상하는 방법으로 구현될 수 있다.

다만, 제품 구매 전 소비자들이 광고를 확인하거나, 실제 제품이 아닌 가상의 사물 이미지를 확인하는 경우 리워드를 제공하는 방법에 한정되어 있으며, 제품 구매 후 제품 소유자를 위한 직접적 보상을 위해 리워드를 제공하는 방법에 대한 연구는 부족한 상황이다. AR 기술을 사용하더라도 현재의 AR 광고 시스템은 소비자들이 휴대폰, 스마트 글라스 등의 모바일 장치를 사용하여 제품 소유자의 제품을 확인할 때 제품 소유자는 아무런 보상을 받지 못한다.

해결하고자 하는 일 과제는 제품에 대해 미리 정해진 스캔 조건이 만족되는 경우, 모바일 앱 사용자 및 제품 소유자 모두에게 리워드 및 인센티브를 지급하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

일 실시 예에 따른 방법은, 제품 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 방법으로서, PRU(Passive Rewards User)를 등록하고, PRP(Passive Reward Period)를 활성화하는 단계; ARU(Active Rewards User)가 제품을 스캔하고 보상하는 단계; 및 LMS(Location Matching Server)가 교차 확인을 수행하고 보상하는 단계를 포함할 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 상기 PRU를 등록하고 PRP를 활성화하는 단계는, 상기 PRU의 모바일 장치를 사용하여 상기 제품의 사진을 촬영하는 단계; 및 이미지 인식 인공지능 서버가 상기 제품에 대한 제품 식별 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 상기 PRU를 등록하고 PRP를 활성화하는 단계는, 상기 PRP가 시작된 시간을 나타내는 타임스탬프와 상기 PRU의 활성화 요청을 상기 LMS에 전송하는 단계; 및 상기 PRU의 위치를 상기 LMS에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 상기 ARU가 제품을 스캔하고 보상하는 단계는, 이미지 인식 인공지능 서버가 상기 ARU의 모바일 장치가 식별한 제품에 대한 제품 정보를 제공하는 단계; 및 상기 ARU가 보상을 받는 단계를 포함할 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 상기 LMS가 교차 확인을 수행하고 보상하는 단계는, 상기 ARU가 모바일 장치를 통해 상기 제품을 스캔하고, 이미지 인식 인공지능 서버가 상기 제품을 식별하는 단계; 상기 PRU가 POD(Product Ownership Database)와 PRP에 있고 상기 LMS에 의해 상기 ARU가 스캔한 제품에서 미리 정해진 거리 이내에 있는지 교차 확인하는 단계; 및 활성화된 PRP 내에 있고, 상기 LMS에 의해 상기 ARU가 스캔한 제품에서 상기 미리 정해진 거리 이내에 있는 것으로 확인된 경우, 상기 POD에 있는 상기 PRU에 대한 보상 제공이 수행되는 단계를 포함할 수 있다.

실시 예들에 따르면, 소유한 제품을 통해 별도의 광고를 제작하는 비용 없이 비물리적 방법으로 규제 없이 광고를 진행하고, 동시에 디지털 광고를 위한 새로운 방법/공간을 창출할 수 있으며, 모바일 앱 사용자와 광고주를 매칭하여 저비용 고효율 마케팅 진행이 가능하다. 제품을 스캔한 모바일 앱 사용자에게 인공지능 제품 인식 및 스캔 위치 정보에 기초하여 광고를 수행하도록 하며, 제품 정보와 리워드를 제공하고, 어느 장소에서나 제품을 통한 보상을 제품 소유자도 함께 얻을 수 있으며, 이러한 과정에서 스스로가 광고 주체가 되도록 할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른, 등록된 제품과 모바일 앱 사용자의 위치를 추적하는 위치 매칭 서버(Location Matching Server)의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 패시브 리워드(passive reward)를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 테더 모드(tethered mode)와, 일 실시 예에 따른 언테더 모드(untethered mode)의 차이점을 설명하기 위한 도면이다.
도 5은 일 실시 예에 따른 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치를 설명하기 위한 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 아래에서 설명되는 실시 예들에 따른 시스템 및 방법 중 적어도 일부 구성 또는 기능은 프로그램 또는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 프로그램 또는 소프트웨어는 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장될 수 있다.

실시 예들은 위치 매칭 시스템(또는 위치 매칭 서버)과 결합된 이미지 인식 인공지능 시스템(또는 이미지 인식 인공지능 서버)을 통해 자동차, 신발, 가방 등과 같은 제품 및 소비재의 소유자(제품 소유자, 수동적 사용자(passive user))와 해당 제품 및 소비재를 증강 현실 기반 디스플레이로 확인하는 비소유자(모바일 앱 사용자, 활성 사용자(active user)) 모두에게 리워드를 제공할 수 있다. 다른 사람이 모바일 장치를 통해 소유자의 자동차, 가방, 신발 등의 제품을 볼 때마다 제품의 소유자에게 직접적인 혜택을 제공할 수 있다.

동시에 실시 예들은, 제품 소유자에게 무료이고, 비 물리적이며, 규제되지 않은 광고 방법을 제공하여, 소유자 자신이 소유한 제품으로부터 수동적으로 수익을 올릴 수 있는 방법을 제공하고, 스스로 광고 주체가 될 수 있는 AR 디지털 컨텐츠를 이용한 광고를 위한 새로운 공간 또한 제공할 수 있다.

예를 들어, 자동차 소유자는 소유한 자동차의 유지, 관리, 수리를 위해 비용을 지출하지만, 소유한 자동차를 이용하여 수익을 창출하기는 어렵다. 자동차를 이용한 광고 방법은 더욱 다양해지고 있으며, 자동차 광고 또는 개인용 자동차에 광고물을 부착하여 특정 브랜드 광고를 진행하기도 하지만, 광고 제작 비용이 들고, 광고에 노출된 사람들, 자동차 소유자들은 교통 안전이나 도시 미관을 해친다고 생각할 수도 있다. 또한, 래핑, 디스플레이 장치에 부착하는 형태의 물리적 광고 방법에는 법적 제약이 있어서 자동차를 이용한 광고 방법과 수익 창출에 한계가 있으며, 불특정 다수를 대상으로 한번 정해진 광고 내용은 일정 기간 동안 변함없이 진행되며 소비자나 광고주를 매칭할 수 없다. 실시 예들에 따른 시스템은 신발, 의류, 가방, 보석 등과 같은 다른 유사한 제품이나 소비재에 대해서도 동일하게 작동 가능하며 소유자의 제품으로 수동적 소득을 얻을 수 있도록 할 수 있다.

실시 예들은, 제품 소유자인 사용자가, 모바일 앱을 통해 다른 사용자가 자신의 소유 자동차를 스캔하는 과정을 통해 리워드를 받을 수 있도록 할 수 있는, 제품 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 방법은 PRU(Passive Rewards User) 등록 및 PRP(Passive Reward Period) 활성화 단계; ARU(Active Rewards User) 스캔 및 보상 단계; 및 LMS(Location Matching Server) 교차 확인 및 보상 단계를 포함할 수 있다. 여기서 PRU는 제품 소유자 또는 수동적 사용자이고, ARU는 비소유자, 모바일 앱 사용자, 활성 사용자일 수 있다.

PRU 등록 및 PRP 활성화 단계에서, PRU의 모바일 장치를 사용하여 제품 사진이 촬영(또는 스캔)될 수 있고, 이미지 인식 인공지능 서버는 제품 식별 요청을 수신할 수 있다. 이미지 인식 인공지능 서버는 PRU의 모바일 장치에 식별한 제품에 대한 제품 식별 정보를 제공할 수 있다. 제품 식별 정보는 POD(Product Ownership Database, 제품 소유권 데이터베이스)로 전송되고, PRU 등록 제품 목록의 데이터베이스 항목이 생성될 수 있다. 다음으로, 미리 정해진 제한 시간(예를 들어, 6 시간) 동안, PRP가 시작된 시간을 나타내는 타임스탬프와 PRU의 PRP 활성화 요청이 LMS로 전송될 수 있고, LMS는 PRU의 모바일 장치로 PRP 활성화 알림을 제공할 수 있다. 이와 같은 방식으로 PRP가 활성화된 후, PRU의 모바일 장치를 통해 PRU의 위치(예를 들어, GPS 위치)가 LMS에 제공될 수 있다.

ARU 스캔 및 보상 단계에서, ARU의 모바일 장치를 사용하여 제품 사진이 촬영(또는 스캔)될 수 있고, 이미지 인식 인공지능 서버는 제품 식별 요청을 수신할 수 있다. 이미지 인식 인공지능 서버는 ARU의 모바일 장치에 식별한 제품에 대한 제품 정보를 제공할 수 있고, 이후 ARU는 리워드(예를 들어, 인앱 포인트, 연동 암호 화폐 등)를 제공받을 수 있다.

LMS 교차 확인 및 보상 단계에서, ARU가 모바일 장치를 통해 제품을 스캔하고, 이미지 인식 인공지능 서버가 제품을 식별한 후, LMS는 POD로 PRU 등록 제품 목록을 요청 및 수신할 수 있다. LMS는 PRP가 활성화된 PRU 목록을 제공할 수 있다. 이후, 어떤 PRU가 POD와 PRP에 있고 LMS에 의해 ARU가 스캔한 제품에서 미리 정해진 거리(예를 들어, 500미터) 이내에 있는지 교차 확인될 수 있다. 활성화된 PRP 내에 있고 LMS에 의해 ARU가 스캔한 제품에서 미리 정해진 거리 이내에 있는 것으로 확인된 경우, POD에 있는 PRU에 대한 보상(예를 들어, 인앱 포인트, 연동 암호 화폐 등) 제공이 수행될 수 있다.

이하에서는, 제품 소유자는 PRU, 수동적 사용자, 패시브 사용자, 패시브 보상 사용자 등으로도 지칭될 수 있고, 비소유자는 ARU, 활성 사용자, 액티브 사용자, 액티브 보상 사용자 등으로도 지칭될 수 있다. 또한, 이하에서는 설명의 명확성을 위해 제품으로서 자동차를 예를 들어 설명하지만, 본 발명에서 제품의 범위가 자동차로 한정되는 것은 아니며, 가방, 신발 등 임의의 소비재에까지 적용될 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 시스템은, 제품 소유자가 모바일 앱을 통해 다른 사용자(비소유자)가 자신의 소유 제품을 스캔하는 게임화 프로세스를 통해 리워드를 받을 수 있는 시스템일 수 있다. 위치 매칭 시스템은 인공지능 인식, 모바일 장치 및 지리적 위치 정보를 이용하여 제품 스캔 시 소유자가 이익을 얻을 수 있도록 할 수 있다.

시스템의 멤버인 패시브 보상 사용자의 자동차가 다른 액티브 보상 사용자들에 의해 스캔되면, 패시브 보상 사용자인 자동차 소유자는 실제 상품이나 암호화폐 코인으로 변환될 수 있는 인앱 포인트를 받을 수 있다. 즉, 본 시스템을 통해 자동차 소유자는 자동차를 통해 수동적으로 이익을 얻을 수 있다. 본 시스템은 사용자 참여 증가, 판촉 및 광고 기회 제공 및 데이터 수집의 이점을 가지고 있다. 또한 본 시스템은 소셜 미디어 인플루언서와 같이 가치가 높은 사용자를 제품 소유자로서 식별하여, 다른 사용자가 인플루언서의 차량 모델을 자주 스캔 하도록 유도하여 스스로 광고 주체가 될 수 있도록 할 수 있다.

패시브 보상 사용자는 얼마나 많은 액티브 보상 사용자들이 그들의 차를 스캔 하는지에 따라 광고 영향력 티어(단계)가 나뉘게 될 수 있다. 패시브 보상 사용자는 시스템이 더 많은 사용자를 확보 하도록 인센티브를 받고 비사용자에게 가입 코드를 제공할 수 있다. 액티브 보상 사용자는 패시브 보상 사용자의 자동차를 스캔하면 보너스 포인트를 받을 수 있다.

또한, 본 시스템은 광고 비즈니스 파트너가 특정 자동차 모델과 연결된 광고를 데일리 속성 또는 특정 사용자의 위치, 시간과 같은 조건에 따라 프로그래머틱 광고 바잉 방법을 통해 구매할 수 있다. 액티브 보상 사용자가 패시브 보상 사용자의 자동차를 스캔할 때, 비즈니스 파트너의 광고가 모바일 앱에 노출될 수 있다. 패시브 보상 사용자는 액티브 보상 사용자의 자동차 스캔에서 발생하는 광고 수익의 일부(퍼센테이지)를 받을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, S101에서, PRU는 자신의 자동차를 스캔하여 POD(14)에 등록할 수 있다. POD(14)는 각 PRU가 등록한 자동차를 추적할 수 있다.

S102에서, 스캔된 등록 자동차는 인공지능 서버(10)를 통해 검증될 수 있다. 인공지능 서버(10)는 스캔된 자동차의 제조사/모델/연식/색상을 결정할 수 있다. 이를 통해 등록된 자동차 제조사/모델/연식/색상이 올바르게 기록되며, 인공지능 서버(10)는 휠, 트림 패키지, 디테일링과 같은 자동차의 다른 정보 또한 식별할 수 있다.

S103에서, PRU는 자신의 자동차를 등록하면 보상을 받을 수 있다. PRU는 자신의 가입 코드를 사용한 잠재 사용자(Potential User, PU)와 관련된 보상 또는 수동 보상 스캔과 관련된 포인트/보상을 확인하기 위해 보상 및 경쟁 서버(16)에 주기적으로 확인할 수 있다. 또한 PRU는 ARU가 자동차를 스캔할 때 표시되는 광고에서 얻은 포인트/보상 또는 수익배분 내용을 전달 받을 수 있다.

S104. 잠재 사용자(PU)는 아직 본 시스템의 멤버가 아닌 사용자일 수 있다. 신규 사용자 가입을 장려하기 위해 PRU는 PU에 가입 코드를 발행할 수 있다. 이는 많은 소셜미디어 팔로워를 보유하였거나 영향력 있는 PRU에게 인센티브를 부여하여, 시스템이 적은 비용으로 새로운 사용자를 확보할 수 있도록 도와준다.

S105에서, PU는 제공된 가입 코드를 사용하여 본 시스템에 가입할 수 있다. PU와 PRU는 모두 가입 포인트/보상을 받을 수 있다. PU는 가입 코드를 사용하여 가입할 때 제공된 포인트/리워드 내역을 고지 받을 수 있다.

S106에서, PRU는 수동 보상 기간을 활성화할 수 있다(예를 들어, 다음 6시간 동안 수동 보상 잠금 해제). 수동 보상 기간 동안, PRU는 다른 사용자(능동 보상 사용자)가 자신의 차를 스캔할 때 수동 보상을 받을 수 있다. PRU의 위치는 주기적으로 위치 매칭 서버(12)로 전송된다. 예를 들어, PRU의 위치는 15분마다 위치 매칭 서버(12)로 전송 될 수 있다. 이 위치 데이터는 ARU 스캔 내용을 PRU 차량의 위치와 일치시키기 위해 필요하다. 위치 매칭 서버(12)의 프로세스에 대한 상세한 내용은 후술하도록 한다.

S107에서, 인공지능 서버(10)는 ARU가 수행한 자동차 스캔을 기록할 수 있다. 각 스캔에 대해 자동차 제조사/모델/연식/색상, 위치 및 ARU 사용자 ID가 저장될 수 있다.

인공지능 서버(10)는 해당 스캔 정보를 위치 매칭 서버(12)에 전달할 수 있다. ARU가 스캔한 자동차가 지정된 영역에서 활성화된 수동 보상 프로그램 자동차와 제조사, 모델, 색상, 연식이 동일하다고 내용을 식별하면 위치 매칭 서버(12)는 제품 소유권 데이터베이스(14)와 교차 확인할 수 있다. 위치 매칭 서버(12) 또한 동일한 영역에 있는 PRU의 위치를 확인하고 ARU 가 스캔할 때 PRU가 등록한 자동차와 미리 설정된 거리(예를 들어, 500m) 내에 있으면 PRU에 포인트를 부여하고 사용자에게 통지할 수 있다.

S108에서, 보상 및 경쟁 서버(16)는 매칭 결과(해당 지역의 PRU 등록 자동차를 ARU가 스캔 했는지 여부)를 통보 받게 되며, 적절한 보상이 PRU와 ARU에게 지급될 수 있다.

S109에서, ARU는 모바일 앱을 사용하여 실제 자동차의 사진을 찍거나/스캔 할 수 있다. 사진은 이미지 크기를 줄이고 대역폭 효율성을 향상시키기 위해 모바일 장치에서 사전 처리단계를 거칠 수 있다. 사전 처리 단계는 캡처된 사진에서 자동차 모델을 분리하고, 잘라서 인공지능 서버(10)로 보내기 전에 필요한 치수로 크기를 조정하여 인공지능 서버(10)의 작업량을 줄일 수 있다.

S110에서, 인공지능 서버(10)는 스캔된 자동차 제조사와 모델을 식별하고 결과를 응답할 수 있다. 인공지능 서버(10)는 딥 러닝 분류 모델(Convolutional Neural Network)을 사용하여 스캔된 이미지에서 자동차의 제조사와 모델을 분류할 수 있다. 인공지능 서버(10)의 분류 모델은, 본 시스템에 사용되기 전 확인된 자동차 모델의 데이터 세트를 통해 딥 러닝 교육 프로세스를 사용하여 완전히 훈련된 것이다.

S111에서, ARU는 자동차 스캔에 대한 포인트를 받으며, 이를 리워드나 상품 등으로 전환할 수 있다.

S112에서, ARU는 자동차 스캔과 관련된 인앱 광고 및 추천 서비스를 받을 수 있다. 파트너는 광고/추천 내용이 표시되는 방식을 결정할 수 있다. 광고/추천 내용을 표시하기 위한 필터링 기준은 하루 중 특정 시간, 사용자 위치, 스캔한 특정 자동차 제조사/모델 또는 특정 PRU(상위 티어 (레벨) 사용자, 인플루언서, 유명인)가 소유한 특정 자동차 등을 기준으로 할 수 있다. 특정 광고 기준은 이러한 기준에 따라 가치(영향력)가 더 높거나 낮을 수 있다. 경매 시스템은 광고 파트너들이 원하는 광고/추천 기준에 입찰하기 위해 사용될 수 있다.

S113에서, ARU는 리퍼럴 프로그램에 참여하고 포인트/보상을 받을 수 있다. PRU 수동 보상 자동차가 스캔되거나 관련 광고가 보여지면, 광고 수익의 일부 또는 추가 포인트가 PRU에게도 같이 제공될 수 있다. DSS(Dynamic Slot System)라고 하는 프로그래밍 방식 광고 구매 시스템은 입찰 프로세스를 사용하여 광고주가 특정 광고 슬롯에 광고할 수 있는 권한에 입찰 가능하다. 광고 슬롯은 광고주가 특정 시간, 장소 및/또는 자동차 제조사/모델, 사용자 인구 통계, 이벤트, 스캔 중인 특정 PRU의 자동차 등과 연결된 특정 광고를 표시할 것이다. 따라서 많은 ARU 스캔을 끌어들이는 PRU는 자동차가 자주 스캔되면 이점이 있다. 보상 및 경쟁 서버(RCS)는 광고주가 입찰에서 우승한 것으로 간주하고 가장 높은 가격으로 구매한 광고 슬롯을 기반으로 경쟁/보상을 디자인한다. 이는 광고주와 PRU가 혜택을 받을 수 있도록 하기 위한 것이며, 본 시스템에서 생성된 가장 가치 있는 경쟁 및 보상은 가장 높은 가격의 광고 슬롯에 할당된다. 본 시스템은 어떤 대회, 자동차 모델/브랜드, PRU 영향 요인, 위치, 인구 통계 및 시간 등이 광고주에게 가장 큰 이익을 가져다 주는 지와 관련된 데이터를 수집한다(클릭률, 추천, 매장 방문, 웹 페이지 조회 등). 광고 슬롯당 과거 실적의 기록된 광고 통계는 광고주가 가장 가치가 있거나 관련성이 높은 광고 슬롯을 결정하는 데 도움이 된다. 생성된 광고 슬롯은 RCS(16)로 전송되어 대회를 만들고 보상을 결정할 때 사용되며, 더 가치 있는 광고 슬롯에 대해 원하는 경쟁과 보상이 더 많이 생성된다. 두 개의 광고 슬롯이 상대적으로 유사한 경우 입찰가가 높은 광고 슬롯이 더 나은 경쟁으로 보상되고 광고가 표시될 때 보상이 제공된다. 이것은 당첨된 광고 슬롯 변수에 해당하는 더 나은 보상(더 많은 ARU 스캔을 유치하기 위해)이 있는 더 많은 미션이 자동으로 생성되기 때문에 당첨된 광고 슬롯 입찰의 가치를 높인다. 또한 다른 광고주가 유사한 입찰 슬롯을 너무 많이 생성하여 가능한 입찰 값을 낮추는 것을 방지한다

S114에서, ARU의 스캔 데이터는 인공지능 서버(10)에 의해 식별되고 기록된 다음 이 "스캔 메타데이터"를 위치 매칭 서버(12)에 전달할 수 있다. LMS(12)는 스캔 위치를 확인하고 PRU까지의 거리를 확인하고 "스캔 메타데이터"에 "위치 메타데이터"를 추가하여 "결합 메타데이터"를 생성할 수 있다. 이어서 LMS(12)는 "결합된 메타데이터"를 보상 및 경쟁 서버(16)에 전달하여 포인트를 확인 및 수여하고, "보상-경쟁 메타데이터"를 "결합된 메타데이터"에 추가하여 "최종 메타데이터"를 생성할 수 있다. RCS(16)는 "최종 메타데이터"를 광고, 추천 및 구매 서버(14)에 전달할 수 있다. ARPS(14)는 "최종 메타데이터"를 기반으로 광고주가 DSS에서 선택할 수 있는 드롭다운 메뉴 옵션을 생성할 수 있다. 광고주는 메타데이터 변수의 드롭다운 메뉴 선택(예를 들어, 위치, 시간, ARU 인구 통계, 자동차 사양)을 기반으로 입찰을 위해 원하는 광고 슬롯을 만들 수 있다. 광고주는 선택한 변수(예를 들어, 클릭률, 전환율, 사용자 참여 통계, 사용자 인구 통계 정보)와 관련된 DAM(Displayed Associated Metadata)도 볼 수 있다. 모든 광고주는 새로 생성된 이 입찰 슬롯을 보고 동시에 경매에서 입찰할 수 있다. 각 광고 슬롯에는 지정된 입찰 타이머(예: 24시간)가 있다. 이 슬롯 입찰 타이머가 만료된 후 가장 높은 입찰가는 해당 특정 광고 슬롯에 자신이 선택한 광고를 표시할 수 있는 권한을 받는다. 광고주는 API 및/또는 웹 포털을 통해 획득한 슬롯에 대해 선택한 광고를 업로드할 수 있다. DSS를 사용하면 광고주가 앱 사용자가 적극적으로 사용하는 슬롯에 입찰하여 효율성을 극대화하고 보이지 않거나 덜 인기 있는 슬롯을 피할 수 있다. DSS를 통해 광고주는 DAM(Displayed Associated Metadata)을 기반으로 어느 슬롯이 더 인기가 있는지 또는 덜 인기가 있는지 확인할 수 있다. 더 적은 비용을 지불하는 것을 선호하는 광고주는 표시된 메타데이터를 기반으로 덜 인기 있지만 해당 광고주의 목표 시장과 충분히 일치하는 슬롯을 식별할 수도 있다. 또한 시스템 운영자가 수동으로 여러 입찰 슬롯을 생성할 수 있으며 광고주가 미리 만들어진 슬롯과 일치하는 변수를 선택하면 광고주는 미리 만들어진 슬롯에 입찰하도록 리디렉션될 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 따른, 등록된 자동차와 사용자 위치를 추적하는 위치 매칭 서버의 동작을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, S201에서, 수동적 보상 기간을 활성화하기 위해 PRU는 위치 매칭 서버(12)에 자동차 위치를 등록하기 위해 모바일 앱으로 자신의 자동차를 스캔할 수 있다. 이 스캔은 스캔된 자동차가 제품 소유권 데이터 베이스(POD)에 있는 PRU의 등록 자동차 모델과 일치하는지 확인하기 위해 AI 서버(10)에서 검증될 수 있다. 스캔 타임스탬프와 수동 보상 기간 제한 시간은 위치 매칭 서버(12)에 의해 추적될 수 있다.

S202는 테더 모드(tethered mode) 및 언테더 모드(untethered mode)와 관련하여 설명될 수 있다.

테더 모드(tethered mode)

PRU가 수동 보상 기간을 활성화하면, 패시브 사용자는 지정된 거리 내에서는 자동차로부터 자유롭게 이동할 수 있다. PRU가 여전히 자신의 자동차의 위치에서 일정 거리 내에 있는 한 수동 보상 기간은 활성화 상태로 유지된다. PRU의 모바일 장치는 주기적으로(예를 들어, 15분 마다) GPS 위치를 위치 매칭 서버(12)로 전송할 수 있다. 자동차와 PRU의 마지막으로 기록된 위치 사이의 거리는 수동 보상 기간을 유지하는 데 필요한 최대 거리 제한을 위해 위치 매칭 서버(12)에서 계산 및 확인될 수 있다(예를 들어, PRU는 자동차에서 500미터 이내에 있어야함, PRU는 이 거리를 늘리기 위한 부스터 아이템을 얻거나 구매할 수 있음). 또한 위치 매칭 서버(12)는 수동 보상 기간이 만료되었는지 확인하는 역할을 할 수 있다. PRU의 모바일 장치를 통해 PRU의 현재 위치와 등록 자동차와의 거리 및 수동 보상 기간의 남아있는 시간을 추적할 수 있다. 따라서 시스템이 포인트를 부여하려면 위치 매칭 서버에서 다음 조건을 충족하고 확인해야 한다.

- 시스템이 포인트 지급 위한 위치 매칭 서버 충족 조건 및 확인사항 -

(a) PRU는 수동 보상 기간을 활성화하기 위해 자동차를 스캔해야 한다.

(b) ARU가 스캔한 자동차가 PRU가 수동 보상 기간에 활성화한 자동차와 일치하는지 확인한다.

(c) 마지막으로 확인된 PRU의 위치는 ARU가 스캔할 당시에 IPRAP(Initial passive rewards activation position, 수동적 보상 활성화 위치)에서 지정된 거리(예: 500m) 이내에 있어야 한다.

(d) 마지막으로 확인된 PRU의 위치 기록이 지정된 위치 확인 시각보다(예: 15분마다) 오래되지 않아야 한다.

* PRU 모바일 장치 꺼졌을 때: 만약 서버에서 PRU 위치 확인이 15분마다 이루어진다고 가정했을 때, 10시 정각에 PRU 위치를 서버에서 확인했고 PRU의 장치가 10시 9분에 꺼졌을 때 ARU가 10시 10분에 스캔했다면 PRU 에게 리워드는 지급되지만, ARU가 10시 16분에 스캔했다면 PRU 에게 리워드는 지급되지 않는다.

(e) ARU의 스캔은 IPRP(예: 10미터)내에 지정된 거리 내에서 이루어져야 한다.

(f) 수동 보상 기간은 아직 활성 상태이며 만료되지 않아야 한다.

(g) ARU는 PRU가 등록한 동일한 자동차를 동일한 수동 보상 기간 동안 스캔한 기록이 없어야 한다.

언테더 모드(untethered mode)

PRU는 위치 매칭 서버(12)가 PRU가 초기 수동 보상 활성화 위치(IPRAP) 내에 없어도 보상 받을 수 있는 "연결되지 않은" 언테더 모드의 수동 보상 기간을 인앱 아이템 구매를 통해 활성화 할 수 있다. 즉 초기 활성화 스캔이 완료된 후, ARU가 자동차 스캔 시 PRU의 초기 수동 보상 활성화 위치(IPRAP)에 관계없이 여전히 포인트를 받을 수 있다. 위치 매칭 서버(12)는 항상 현재 활성화된 수동 프로그램 자동차 목록과 비교하여 첫째로 ARU가 스캔한 자동차를 확인하고, 둘째로 PRU가 스캔한 자동차가 언테더 모드(연결되지 않은)에 있는지도 확인한다. 스캔된 자동차가 두 기준을 모두 충족하면 위치 매칭 서버는 근처에 PRU가 있는지 확인하고, ARU 스캔 위치까지의 거리를 측정할 수 있다. 언테더 모드 수동 보상 기간을 활성화한 PRU가 해당 ARU 스캔 위치로부터 지정된 거리 내에 있으면 포인트를 받는다. 연결되지 않은 언테더 모드 방법에서, ARU 스캔은 PRU의 위치에 대해서만 확인된다. 활성화한 위치는 언테더 모드에서는 필요하지 않으나, 테더 모드 에서는 필요하다. 따라서 시스템이 포인트를 부여하려면 위치 매칭 서버가 다음 조건을 충족하고 확인해야 한다.

-시스템이 포인트 지급 위한 위치 매칭 서버 충족 조건 및 확인사항-

(a) 수동 보상 기간을 활성화하려면 PRU가 자동차를 스캔해야 한다.

(b) ARU가 스캔한 자동차는 PRU가 수동 보상 기간 위해 활성화한 자동차와 일치해야 한다.

(c) 마지막으로 확인된 PRU의 위치는 ARU스캔 위치로부터 지정된 거리(예: 500m) 내에 있어야 한다. * 테더 모드는 초기 활성화 위치로부터 지정된 거리정보 필요

(d) 마지막으로 서버가 확인한 PRU 위치(즉, 사용자 장치)정보가 서버 위치 업데이트 확인 시간(예: 15분 마다 확인)보다 오래되지 않아야 한다.

* PRU 모바일 장치 꺼졌을 때: 만약 서버에서 PRU 위치 확인이 15분마다 이루어진다고 가정했을 때, 10시 정각에 PRU 위치를 서버에서 확인했고 PRU의 장치가 10시 9분에 꺼졌을 때 ARU가 10시 10분에 스캔했다면 PRU에게 리워드는 지급되지만, ARU가 10시 16분에 스캔했다면 PRU 에게 리워드는 지급되지 않는다.

(e)　 수동 보상 기간은 여전히 활성화되고 있어야 하며 기간이 만료되지 않아야 한다.

(f)　 ARU는 동일한 수동 보상 기간 동안 PRU가 등록한 동일한 자동차를 이전에 스캔한 기록이 없어야지만 포인트가 지급된다.

S203에서, 위치 매칭 서버(12)는 ARU를 추적할 수 있다. ARU의 장치는 주기적으로 위치 매칭 서버(12)로 위치를 보낸다. ARU의 장치는 수동보상 기간 제한시간과 함께 수동보상 자동차의 위치를 요청한다. 예를 들어, 500미터 내의 모든 수동 보상 자동차는 ARU에게 표시되며 인앱 구매 부스터 또는 인앱 획득 보상을 사용하여 거리를 늘릴 수 있다. ARU는 자동차를 스캔하고 보상을 받기 위해 수동 보상 자동차가 있는 위치로 이동해야 한다. ARU는 패시브 보상 기간 내에 할당된 보상을 받으려면 패시브 보상 자동차가 등록된 위치에서 가까운 거리 내에 있어야 한다. 예를 들어 ARU는 수동 보상 자동차 위치에서 10미터 이내에 있어야 한다. 위치 매칭 서버(12)는 포인트/보상이 부여되기 전에 자동차 제조사/모델/연식/색상 및 수동 보상 기간의 유효성을 확인한다.

S204에서, 사용자가 수동보상 자동차와 지정된 거리 내에 있으면 ARU는 수동 보상 자동차 스캔에 대한 보상을 받을 수 있다. ARU의 모바일 앱으로 사용자가 수동 보상 자동차를 스캔 하는데 필요한 지정거리 내에 있을 때 알림을 받는다. 스캔기록은 ARU의 모바일 장치에서 AI 서버(10)로 전송된다. AI 서버(10)는 스캔된 자동차 제조사/모델/연식/색상을 식별한다. AI 서버(10)에서 해당 지역의 수동 보상 자동차에 대해 추가 포인트/보상을 받을 수 있는지 확인하기 위한 분류를 하며 스캔 위치 정보는 위치 매칭 서버(12)로 전송된다. 위치 매칭 서버(12)에서 결정한 대로, 스캔 타임스탬프가 수동적으로 보상되는 기간 내에 있고, 스캔된 위치가 등록된 자동차 위치에서 보상을 위해 지정된 거리 내에 있는 동안 스캔된 자동차 제조사와 모델이 수동 보상 등록된 자동차 모델과 일치할 때 수동 보상 일치가 이루어진다. 또한 위치 매칭 서버(12)는 각 ARU가 주어진 수동 보상 기간 동안 한 번만 포인트/보상을 획득할 수 있도록 한다. 위치 매칭 서버(12)는 또한 각 ARU가 주어진 수동적 보상 기간에 대해 한 번만 포인트/보상을 획득할 수 있도록 한다. 자동차 모델 분류 및 적립된 포인트/리워드는 사용자에게 알리기 위해 ARU의 휴대폰으로 다시 전송된다.

S205에서, ARU는 유효 영역 내에서 수동 보상 자동차를 스캔한 경우 보상을 받으며, PRU또한 포인트/리워드가 부여된다. 획득한 모든 포인트/보상은 각 스캔에 대한 응답으로 ARU의 모바일 앱으로 다시 전송된다.

S206에서, 각 PRU의 모바일 앱은 보상 및 경쟁 서버에서 수동적으로 얼마나 많은 보상을 획득했는지 주기적으로 확인한다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 패시브 리워드를 설명하기 위한 도면이다.

단계 1을 참조하면, 수동 보상 기간을 활성화하기 위해(예: 다음 6시간 동안 수동 보상을 얻기 위해), PRU는 수동 보상 기간을 시작하기 위해 자동차를 스캔 해야 한다. 해당 PRU 스캔 위치는 자동차가 어디에 마지막으로 있었는지 위치 태그를 생성한다.

단계 2를 참조하면, 한번 수동 보상 기간이 시작되면, PRU는 스캔 등록한 자동차에서 자유롭게 벗어날 수 있다(예: 커피를 마시러 가거나 쇼핑을 하러 이동). 스캔 패시브 보상을 얻으려면 PRU의 티어(단계)레벨에 따라 자동차에서 일정 거리(예: 200미터)내에 있어야 한다. 한편, ARU는 티어 레벨 수준에 따라 특정 거리(예: 300미터) 내에서 수동 보상 자동차를 확인할 수 있다. 액티브 보상 사용자(ARU)는 티어 레벨 수준에 따라 특정 거리(예: 300미터) 내에 인앱(in-app) 지도(모바일 앱 내 지도)에서 수동 보상 자동차를 확인할 수 있다. 이 반경은 앱 내 부스터 구매를 통해 확장할 수 있다.

단계 3을 참조하면, ARU는 PRU의 초기 스캔 위치 또는 우연적으로 자동차를 찾을 수 있고, 자동차를 스캔하여 보상을 받을 수 있다. 이 스캔에 대해 PRU 와 ARU 모두 포인트를 얻는다. 그런 다음 ARU는 특정 차 모델 프로파일 페이지를 확인하게 되며 광고도 표시 된다. PRU는 특정 임계값 번호에 도달하게 되면(예:1000번 스캔 후) ARU가 확인한 광고로 발생된 광고 수익의 점유율 또는 백분율을 받을 수 있다.

몇몇 실시 예에서,　PRU는 수동 보상 기간이 발생할 수 있는 기간 또는 빈도를 늘리거나 수동 보상을 받기 위해 PRU가 자동차에서 얼마나 멀리 떨어져 있을 수 있는지, 지정 거리를 늘리기 위해 부스터를 구입할 수 있다. 마찬가지로, 부스터는 ARU가 더 먼 거리에서 수동 보상 자동차를 스캔 하기 위해 구입할 수 있다.

예를 들어 ARU는 인앱(in-app) 지도(모바일 앱 내 지도)에서 300미터 이내에 있는 수동 보상 자동차를 확인할 수 있지만, 부스터를 구입하면 두배 더 먼 거리에 있는 수동 보상 자동차를 확인할 수 있다. PRU에게 부여되는 보상/포인트는 ARU의 자동차 스캔 수 또는 등록 코드를 사용하여 가입한 PU 수와 관련이 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 테더 모드와, 일 실시 예에 따른 언테더 모드의 차이점을 설명하기 위한 도면이다.

테더 모드 - Pin Car Location (stuck with car)

- PRU 위치, ARU 스캔 위치, PRU등록 자동차 활성화 위치(IPRAP) 정보 적용함. 즉 ARU가 자동차 스캔 시 자동차와 PRU 모두 지정 거리 내에 있어야 보상됨.

- 자동차와 PRU가 이동시 프로그램 진행을 위해서 또 다시 스캔해서 활성화 시켜서 서버에 위치 정보 알려줘야 함.

- 사용자가 자동차가 있는 공간에 머무르거나, 이동 할 일 없을 경우 사용함.

언테더 모드는 - Pin User Location

- PRU 위치 및 ARU 스캔 위치 확인하며 등록 자동차 스캔은 활성화 위해서만 사용.

- ARU가 자동차 스캔 시 PRU 가 지정거리 내에 있으면 둘 다 에게 보상.

- 보상시 IPRAP 정보 적용하지 않음.

- PRU가 운전시 ARU가 PRU 자동차 스캔 하면 보너스 보상, 하지만 테더 모드 에서는 불가능.

도 5는 일 실시 예에 따른 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, PRU 모바일 장치는 등록 스캔 정보 전송, 자동차 정보 식별 후 수신, 등록 보상 제공 및 등록 코드 발급을 수행할 수 있고, 한편, 모드 선택, 활성화 위한 스캔 및 활성화 시작을 수행할 수 있다. ARU 모바일 장치는 자동차 스캔, 프로그램 등록 자동차 여부 표시, 스캔 결과 및 광고 전달, 스캔위치 및 거리 정보 확인, 그리고 리워드 계산 및 PRU에게도 리워드 제공을 수행할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치(50)는 실시 예들에 따른 시스템 및 방법을 구현할 수 있다.

컴퓨팅 장치(50)는 버스(520)를 통해 통신하는 프로세서(510), 메모리(530), 사용자 인터페이스 입력 장치(540), 사용자 인터페이스 출력 장치(550) 및 저장 장치(560) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(50)는 또한 네트워크(60)에 전기적으로 접속되는 네트워크 인터페이스(570)를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(570)는 네트워크(60)를 통해 다른 장치와 신호를 송신 또는 수신할 수 있다.

프로세서(510)는 MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic　Processing　Unit), NPU(Neural Processing Unit) 등과 같은 다양한 종류들로 구현될 수 있으며, 메모리(530) 또는 저장 장치(560)에 저장된 명령을 실행하는 임의의 반도체 장치일 수 있다. 프로세서(510)는 도 1 내지 도 5와 관련하여 전술한 기능 및 방법들을 구현하도록 구성될 수 있다.

메모리(530) 및 저장 장치(560)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비 휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(read-only memory)(531) 및 RAM(random access memory)(532)를 포함할 수 있다. 몇몇 실시 예에서, 메모리(530)는 프로세서(510)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리(530)는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서(510)와 연결될 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 실시 예들에 따른 시스템 및 방법 중 적어도 일부 구성 또는 기능은 컴퓨팅 장치(50)에서 실행되는 프로그램 또는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 프로그램 또는 소프트웨어는 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장될 수 있다.

몇몇 실시 예에서, 실시 예들에 따른 시스템 및 방법 중 적어도 일부 구성 또는 기능은 컴퓨팅 장치(50)와 전기적으로 접속될 수 있는 하드웨어로 구현될 수도 있다.

이상에서 본 발명의 실시 예들에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위가 이에 한정되는 것은 아니고, 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속한다.

Claims (5)

1. 제품 소유자 및 모바일 앱 사용자를 위한 인공지능 인식 및 위치 기반 리워드 및 인센티브 제공 방법으로서,
   PRU(Passive Rewards User)를 등록하고, PRP(Passive Reward Period)를 활성화하는 단계;
   ARU(Active Rewards User)가 제품을 스캔하고 보상하는 단계; 및
   LMS(Location Matching Server)가 교차 확인을 수행하고 보상하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 PRU를 등록하고 PRP를 활성화하는 단계는,
   상기 PRU의 모바일 장치를 사용하여 상기 제품의 사진을 촬영하는 단계; 및
   이미지 인식 인공지능 서버가 상기 제품에 대한 제품 식별 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 PRU를 등록하고 PRP를 활성화하는 단계는,
   상기 PRP가 시작된 시간을 나타내는 타임스탬프와 상기 PRU의 활성화 요청을 상기 LMS에 전송하는 단계; 및
   상기 PRU의 위치를 상기 LMS에 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 ARU가 제품을 스캔하고 보상하는 단계는,
   이미지 인식 인공지능 서버가 상기 ARU의 모바일 장치가 식별한 제품에 대한 제품 정보를 제공하는 단계; 및
   상기 ARU가 보상을 받는 단계를 포함하는, 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 LMS가 교차 확인을 수행하고 보상하는 단계는,
   상기 ARU가 모바일 장치를 통해 상기 제품을 스캔하고, 이미지 인식 인공지능 서버가 상기 제품을 식별하는 단계;
   상기 PRU가 POD(Product Ownership Database)와 PRP에 있고 상기 LMS에 의해 상기 ARU가 스캔한 제품에서 미리 정해진 거리 이내에 있는지 교차 확인하는 단계; 및
   활성화된 PRP 내에 있고, 상기 LMS에 의해 상기 ARU가 스캔한 제품에서 상기 미리 정해진 거리 이내에 있는 것으로 확인된 경우, 상기 POD에 있는 상기 PRU에 대한 보상 제공이 수행되는 단계를 포함하는, 방법.

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