KR102308062B1 - 창업을 위한 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하는, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하는 단계; 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하는 단계; 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하는 단계; 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하는 단계; 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공된다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.
Description
본 출원은 다양한 종류의 업종들 별 브랜드들의 상권 정보를 분석함으로써 창업을 위한 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
종래에는 신규 창업자들은 상권 정보를 스스로 분석하고, 상권 정보 분석에 기반하여 창업 업종 및 창업 아이템을 선정하여 창업을 수행해왔다.
근래에 들어서는, 이미 특정 창업 업종 및 창업 아이템으로 성공한 브랜드들(또는, 가맹 본사들)과 가맹 협약을 체결함으로써, 창업을 수행하는 형태의 창업도 활발하게 진행 중이다.
그러나, 여전히 신규 창업자들에게는 전문화된 상권 정보의 분석을 수행하기에는 어려움이 있으며, 분석된 상권 정보에 기반하여 최적의(또는, 전문적이고 인증된) 브랜드(또는, 가맹 본사)를 찾아 창업을 진행하는 데에 어려움이 있는 실정이다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 일 과제는 다양한 종류의 업종들 별 브랜드들에 대한 상권 정보들을 축적하고, 축적된 상권 정보들을 기반으로 신규 창업자가 이용이 용이한 시각화된 인터페이스를 제공함으로써 창업자의 상권 정보 분석을 용이하게 하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공하는 것에 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 다른 과제는 부가 서비스(예: 부동산 중계 서비스, 대출 중계 서비스)를 제공하여, 신규 창업자가 용이하게 창업할 수 있도록 하는 전자 장치 및 동작 방법을 제공하는 것에 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 또 다른 과제는 축적된 상권 정보들을 기반으로 생성된 머신 러닝 모델을 기반으로, 신규 창업자의 입력에 따라서 신규 창업자에게 제공되는 인터페이스를 갱신하여 인터페이스의 사용 편의성을 향상시키는 전자 장치 및 동작 방법을 제공하는 것에 있다.
본 출원이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하는, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하는 단계; 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하는 단계; 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하는 단계; 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하는 단계; 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 통신 회로; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하는, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하고, 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하고, 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하고, 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하고, 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.
과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 다양한 종류의 업종들 별 브랜드들에 대한 상권 정보들을 축적하고, 축적된 상권 정보들을 기반으로 신규 창업자가 이용이 용이한 시각화된 인터페이스를 제공함으로써 창업자의 상권 정보 분석을 용이하게 할 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 부가 서비스(예: 부동산 중계 서비스, 대출 중계 서비스)를 제공하여, 신규 창업자가 용이하게 창업하도록 할 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 축적된 상권 정보들을 기반으로 생성된 머신 러닝 모델을 기반으로, 신규 창업자의 입력에 따라서 신규 창업자에게 제공되는 인터페이스를 갱신하여 인터페이스의 사용 편의성을 향상시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 효과가 상술한 효과로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버들(예: 서버, 외부 서버)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버, 전자 장치, 및 외부 서버의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 시각화된 상권 정보를 구성하여 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 전자 장치의 특정 브랜드(또는, 특정 가맹 본사)의 선택에 따라서 비대면 협의를 위한 전자적인 미팅 룸을 개설하여 제공하는 동작 및/또는 메신져 기능을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 다양한 종류의 상권 정보를 카테고리화 하여 저장하는 동작 및 머신 러닝 모델을 생성하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 맵 데이터를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 맵 데이터를 제공하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 머신 러닝 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 머신 러닝 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버들(예: 서버, 외부 서버)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버, 전자 장치, 및 외부 서버의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 시각화된 상권 정보를 구성하여 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 전자 장치의 특정 브랜드(또는, 특정 가맹 본사)의 선택에 따라서 비대면 협의를 위한 전자적인 미팅 룸을 개설하여 제공하는 동작 및/또는 메신져 기능을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 다양한 종류의 상권 정보를 카테고리화 하여 저장하는 동작 및 머신 러닝 모델을 생성하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 맵 데이터를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버의 맵 데이터를 제공하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 머신 러닝 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 머신 러닝 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하는 단계; 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하는 단계; 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하는 단계; 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하는 단계; 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 제 1 지역 및 제 1 업종을 검색하기 위한 검색 쿼리를 수신하는 단계; 및 상기 검색 쿼리를 수신한 것에 기반하여, 상기 인터페이스 상에 상기 제 1 지역에 대한 제 1 맵 데이터를 표시하고, 상기 제 1 맵 데이터 상에 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 적어도 하나의 브랜드의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 오브젝트를 표시하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치로부터 상기 적어도 하나의 오브젝트 중 제 1 오브젝트를 선택하기 위한 입력을 수신하는 단계; 상기 수신된 입력에 기반하여, 상기 제 1 오브젝트와 연관된 제 1 브랜드를 식별하는 단계; 및 상기 식별된 제 1 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보를 식별하고, 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보 중 상기 제 1 지역과 연관된 일부 상권 정보를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 브랜드들에 대한 정보 및 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 트레이닝 데이터로 하여, 머신 러닝 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 머신 러닝 모델은 특정 종류의 상권 정보를 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 브랜드들 별 상기 특정 종류의 상권 정보에 대응하는 가중치를 출력하도록 설정되고, 상기 인터페이스를 통해 상기 전자 장치로부터 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보를 검색하기 위한 제 1 검색 쿼리를 수신하는 단계; 상기 제 1 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 브랜드들 별 제 1 가중치를 식별하는 단계; 상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로, 상기 복수의 브랜드들 중 상기 지정된 조건을 만족하는 가중치를 가지는 일부 브랜드들에 대한 정보를 선택하는 단계; 및 상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 일부 브랜드들 중 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 제 1 브랜드들을 식별하고, 상기 제 1 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 3 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 중에, 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 제 3 오브젝트를 삭제하기 위한 입력을 수신하는 단계; 상기 제 3 오브젝트에 대응하는 제 3 브랜드를 식별하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 3 브랜드에 대응하는 나머지 오브젝트를 삭제하는 단계; 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 복수의 카테고리들 및 복수의 서브 카테고리들로 분류하여 저장하도록 구현된 데이터 베이스;를 더 포함하고, 상기 식별된 제 3 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 3 상권 정보들 중 특징되는 제 3 종류의 상권 정보를 식별하는 단계; 상기 데이터 베이스에서 분류된 상기 복수의 카테고리들 및 상기 복수의 서브 카테고리들에 대한 정보를 기반으로, 제 3 종류의 상권 정보와 가장 연관도가 높은 제 4 종류의 상권 정보와 연관도가 가장 낮은 제 5 종류의 상권 정보를 식별하는 단계; 상기 제 4 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 4 브랜드에 대한 정보를 획득하고, 상기 제 5 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 5 브랜드에 대한 정보를 획득하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 4 브랜드와 연관된 적어도 하나의 제 4 오브젝트를 삭제하고, 상기 제 5 브랜드의 적어도 하나의 점포 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 제 5 오브젝트를 더 표시하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 브랜드들 별 창업량 또는 상기 현재 시점에 대응하는 계절 중 적어도 하나를 기반으로 특정 시구간을 식별하는 단계; 상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 중에서 상기 식별된 특정 시구간에 대응하는 정보들을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 정보들을 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 외부 서버를 통해서, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 브랜드들 별 저명도를 계산하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 아래의 수학식 1 내지 수학식 3과 같이 상기 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계; 및 상기 복수의 브랜드들 별 가장 높은 창업수를 확보한 시점을 상기 특정 시구간의 종료 시점으로 식별하는 단계;를 더 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 통신 회로; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하고, 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하고, 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하고, 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하고, 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하고, 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하고, 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하고, 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하고, 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 창업을 위한 정보를 제공하는 방법이 수행되도록 야기하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체(computer-readable medium)로서, 상기 창업을 위한 정보를 제공하는 방법은, 복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고, 상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하는 단계; 상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하는 단계; 전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하는 단계; 상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하는 단계; 상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하는 단계;를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공될 수 있다.
본 명세서에 기재된 실시예는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 다양한 실시예들에 따르면, 사상을 명확히 설명하기 위한 것이므로, 본 출원이 본 명세서에 기재된 실시예에 의해 한정되는 것은 아니며, 다양한 실시예들에 따르면, 범위는 다양한 실시예들에 따르면, 사상을 벗어나지 아니하는 수정예 또는 변형예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 출원에서의 기능을 고려하여 가능한 현재 널리 사용되고 있는 일반적인 용어를 선택하였으나 이는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 다만, 이와 달리 특정한 용어를 임의의 의미로 정의하여 사용하는 경우에는 그 용어의 의미에 관하여 별도로 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다.
본 명세서에 첨부된 도면은 본 출원을 용이하게 설명하기 위한 것으로 도면에 도시된 형상은 다양한 실시예들에 따르면, 이해를 돕기 위하여 필요에 따라 과장되어 표시된 것일 수 있으므로 본 출원이 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에서 본 출원에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 다양한 실시예들에 따르면, 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 필요에 따라 생략하기로 한다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
1. 스마트 창업 정보 제공 시스템
이하에서는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템에 대해서 설명한다.
본 명세서에서 스마트 창업 정보 제공 시스템은 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 상권과 연관된 다양한 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등)를 축적하고, 축적된 정보를 분석하여 신규 창업자들에게 제공하며, 특정 브랜드(또는, 가맹 본사)를 통한 창업을 유도하는 시스템으로 정의될 수 있다. 스마트 창업 정보 제공 시스템은 전문화되어 신규 창업인이 수행하기 어려운 상권 정보 분석을 대신 수행함으로써, 상기 스마트 창업 정보 제공 시스템을 이용하는 신규 창업인은 보다 안전하고 합리적으로 창업할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 스마트 창업 제공 정보 시스템은 신규 창업인들에게 창업을 위한 부가 서비스(예: 대출 연계 서비스, 부동산 연계 서비스)를 제공함으로써, 상기 스마트 창업 정보 제공 시스템을 이용하는 신규 창업인은 보다 효율적으로 창업할 수 있게 된다.
이하에서는 스마트 창업 정보 제공 시스템에 대해서 더 구체적으로 설명한다.
2. 스마트 창업 정보 제공 시스템의 구성
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 스마트 창업 정보 제공 시스템은 전자 장치(100), 서버(200), 다양한 종류의 브랜드들(또는, 가맹 본사들)의 외부 서버(300), 및 상권 정보 및 지도 정보를 제공하는 상권 정보 서버(350)를 포함할 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 상기 서버(200)와 통신 가능하며 신규 창업자들(또는, 스마트 창업 정보 제공 시스템를 이용하는 사용자들)에 의해 이용 가능한 다양한 종류의 전자 장치를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 개인용 단말들(예: 스마트 폰 등), 고정된 위치에 구비되는 전자 장치들(예: PC 등), 이동 가능한 개인용 노트북을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자들은 상기 전자 장치(100)를 이용하여 서버(200)에 접속하고, 시각화된 상권 정보(예: 다양한 종류의 브랜드의 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등)를 포함하는 인터페이스를 수신할 수 있다. 사용자들은 전자 장치(100)를 이용하여 표시되는 시각화된 상권 정보를 시인하고, 상권 정보를 기반으로 창업을 위해 협의를 진행할 특정 브랜드(또는, 특정 가맹 본사)를 선택할 수 있다. 사용자들은 샘플의 사용 후, 전자 장치(100)를 이용하여 특정 브랜드(또는, 특정 가맹 본사)의 담당자와 서버(200)를 통해 비대면 업무 미팅을 진행할 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(200)는 시각화된 상권 정보들(예: 다양한 종류의 브랜드의 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등)을 신규 창업자들(또는, 전자 장치(100))에게 제공하고, 전자 장치(100)를 이용한 사용자의 요청에 따라서 특정 브랜드(또는, 특정 가맹 본사)와 사용자가 업무 협의를 진행할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 외부 서버들(301, 302)로부터 상권과 연관된 다양한 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등)를 수신하고 축적할 수 있다. 서버(200)는 수신된 정보를 분석하고 시각화하여 인터페이스를 구성하며, 전자 장치(100)가 접속하는 경우 시각화된 상권 정보를 포함하는 인터페이스를 제공함으로써 전자 장치(100)의 사용자가 보기를 원하는 브랜드들(또는 가맹 본사들)의 상권 정보를 지역 별로 확인 가능하도록 할 수 있다. 또, 서버(200)는 특정 브랜드(특정 가맹 본사)의 담당자와 전자 장치(100)의 사용자가 비대면으로 회의를 할 수 있는 미팅 룸을 개설하여 제공함으로써, 창업을 중계할 수 있다. 또, 서버(200)는 창업을 위한 상가 건물 임대와 같은 부동산 중계 서비스와, 사용자의 신용 정보를 기반으로 창업 대출을 제공하는 대출 중계 서비스와 같은 부가 서비스를 제공하여 사용자의 창업 편의성을 향상시킬 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 외부 서버(300)(예: 301, 302)는 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 외부 서버들(301, 302)의 서버로서, 서버(200)로 상권에 대한 정보를 제공할 수 있다. 상기 상권에 대한 정보는 지역 별 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등과 같은 정보를 포함할 수 있다. 상기 상권에 대한 정보는 기재된 바에 제한되지 않고, 상권 분석에 이용되는 다양한 종류의 정보를 더 포함할 수 있다.
본 출원의 일 실시예에 따르면, 상권 분석 서버(400)는 외부 서버들(301, 302)로부터 제공되지 않는 상권 분석을 위한 다양한 종류의 정보를 서버(200)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 상권 분석 서버(400)는 맵 데이터를 서버(100)로 제공할 수 있다. 서버(100)는 수신된 맵 데이터를 기반으로 상기 외부 서버들(301, 302)로부터 수신되는 상권 정보들을 지역별로 분류하여 분석할 수 있다.
한편, 도 1에 도시된 스마트 창업 정보 제공 시스템에 포함된 장치들에 국한되지 않고, 광고시스템은 더 많은 장치들 또는 더 적은 장치를 포함하도록 구현될 수도 있다.
2.1. 전자 장치(100), 및 서버(200)의 구성들의 일 예
이하에서는 스마트 창업 정보 제공 시스템에 포함된 구성들의 동작을 수행하기 위한 구성들의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 스마트 창업 정보 제공 시스템은 구현 목적에 따라서 시스템 타입(system type) 또는 온 디바이스 타입(on-device type)으로 구현될 수 있으므로, 이에 대해서는 "2.2 목차"에서 후술한다.
2.1.1 전자 장치(100)의 구성의 일 예
먼저, 전자 장치(100)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치(100)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 2에 도시된 바에 국한되지 않고, 전자 장치(100)는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따르면 전자 장치(100)는 제 1 통신 회로(120), 제 1 제어 회로(110), 입력 장치(130), 및 디스플레이(140)를 포함할 수 있다.
상기 제 1 통신 회로(110)는 외부 기기와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 1 통신 회로(110)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 서버(200))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 서버(200)로부터 시각화된 상권에 대한 정보를 포함하는 인터페이스(예: 웹 그래픽 유저 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 수신할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 제 1 제어 회로(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 1 제어 회로(120)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 전자 장치(100)의 구성 요소들(예: 제 1 통신 회로(110))의 동작을 제어할 수 있다. 제 1 제어 회로(120)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 따라 컴퓨터나 이와 유사한 장치로 구현될 수 있다. 하드웨어적으로 상기 제 1 제어 회로(120)는 전기적인 신호를 처리하여 제어 기능을 수행하는 전자 회로 형태(예: CPU 등)로 제공될 수 있으며, 소프트웨어적으로는 하드웨어적인 상기 제 1 제어 회로(120)를 구동시키는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 한편, 이하의 설명에서 특별한 언급이 없는 경우에는 전자 장치(100)의 동작은 상기 제 1 제어 회로(120)의 제어에 의해 수행되는 것으로 해석될 수 있다.
상기 입력 장치(130)는 사용자로부터 정보를 입력 받을 수 있다(예: 인터페이스에 표시된 정보 입력 창에서, 특정 브랜드를 선택하기 위한 입력을 수신). 상기 입력 장치(130)는 사용자 입력을 받거나 또는 사용자에게 정보를 출력하는 각종 인터페이스나 연결 포트 등일 수 있다. 상기 입력 장치(130)는 입력 모듈과 출력 모듈로 구분될 수 있는데, 입력 모듈은 사용자로부터 사용자 입력을 수신한다. 사용자 입력은 키 입력, 터치 입력, 음성 입력을 비롯한 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 이러한 사용자 입력을 받을 수 있는 입력 모듈의 예로는 전통적인 형태의 키패드나 키보드, 마우스는 물론, 사용자의 터치를 감지하는 터치 센서, 음성 신호를 입력받는 마이크, 영상 인식을 통해 제스처 등을 인식하는 카메라, 사용자 접근을 감지하는 조도 센서나 적외선 센서 등으로 구성되는 근접 센서, 가속도 센서나 자이로 센서 등을 통해 사용자 동작을 인식하는 모션 센서 및 그 외의 다양한 형태의 사용자 입력을 감지하거나 입력받는 다양한 형태의 입력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 여기서, 터치 센서는 디스플레이 패널에 부착되는 터치 패널이나 터치 필름을 통해 터치를 감지하는 압전식 또는 정전식 터치 센서, 광학적인 방식에 의해 터치를 감지하는 광학식 터치 센서 등으로 구현될 수 있다. 이 경우, 상기 입력 장치(130)는 후술할 디스플레이(140) 내에 구현되어 사용자의 터치 입력을 수신할 수 있다. 다시 말해, 디스플레이(140)는, 상기 입력 장치(130)로서 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 이외에도 상기 입력 장치(130)는 자체적으로 사용자 입력을 감지하는 장치 대신 사용자 입력을 입력받는 외부의 입력 장치를 연결시키는 입력 인터페이스(USB 포트, PS/2 포트 등)의 형태로 구현될 수도 있다.
상기 디스플레이(140)는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 디스플레이(140)는, 상권 정보를 시각적으로 구성한 인터페이스 등을 표시할 수 있다.
2.1.2 서버들의 구성의 일 예
이하에서는 서버들(예: 서버(200), 외부 서버(300), 상권 정보 서버(400))의 구성의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 상권 정보 서버(400)는 이하에서 기술되는 서버(200) 및/또는 외부 서버(300)와 같이 구현될 수 있으므로 중복
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버들(예: 서버(200), 외부 서버(300))의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 3에 도시된 바에 국한되지 않고, 서버들(예: 서버(200), 외부 서버(300))는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.
이하에서는 먼저 서버(200)에 대해서 설명한다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따르면 서버(200)는 제 1 통신 회로(210), 정보 획득 모듈(221), 정보 분석 모듈(222), 및 인터페이스 제공 모듈(223)을 포함하는 제 1 제어 회로(220), 및 데이터 베이스(230)를 포함할 수 있다.
상기 제 2 통신 회로(210)는 외부 기기와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 2 통신 회로(210)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 전자 장치(100))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 시각화된 상권 정보를 포함하는(또는, 상권 정보로 구성되는) 인터페이스를 전송할 수 있다. 상기 상기 제 2 통신 회로(210)는 상술한 전자 장치(100)의 제 1 통신 회로(110)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.
상기 제 2 제어 회로(220)는 서버(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 2 제어 회로(220)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 서버(200)의 구성 요소들(예: 제 2 통신 회로(210))의 동작을 제어할 수 있다. 상기 제 2 제어 회로(220)는 상술한 전자 장치(100)의 제 1 제어 회로(120)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다. 한편, 이하에서 설명되는 서버(200)의 제 2 제어 회로(220)에 포함되는 모듈들(예: 정보 획득 모듈(221), 정보 분석 모듈(222), 및 인터페이스 제공 모듈(223) 등)은 상기 제 2 제어 회로(220)가 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 다시 말해, 상기 모듈들은 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어하기 위한 프로그램, 컴퓨터 판독 가능한 코드, 프로세스 내지는 인스트럭션(instructions)들로 구현되며, 상기 모듈들이 상기 제 2 제어 회로(220)에 의해 실행되는 경우, 상기 제어 회로(220)가 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다.
상기 제 2 제어 회로(220)는 정보 획득 모듈(221)을 포함하며, 정보 획득 모듈(221)은 외부 장치(예: 전자 장치(100), 외부 서버들(300), 및/또는 상권 정보 서버(400))로부터 정보를 수신하여 수집할 수 있다. 예를 들어, 정보 획득 모듈(221)은 상기 외부 서버들(300)로부터 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 상권과 연관된 다양한 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등)를 수신하고 데이터 베이스(230)에 축적할 수 있다. 또 예를 들어, 상기 정보 획득 모듈(221)은 상권 정보 서버(400)로부터 맵 데이터를 수신할 수 있다.
상기 제 2 제어 회로(220)는 정보 분석 모듈(222)을 포함하며, 정보 분석 모듈(222)은 외부 장치(예: 전자 장치(100), 외부 서버들(300), 및/또는 상권 정보 서버(400))로부터 수신된 정보들을 기반으로, 시각화된 상권 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 정보 분석 모듈(222)은 상건 분석 서버(400)로부터 수신된 맵 데이터를 기반으로, 외부 서버(300)로부터 수신되는 상권 정보를 지역 별로 분류하여 분석할 수 있다. 정보 분석 모듈(222)은 수신된 상권 정보를 분석 가능한 형태로 가공(예: 수치화, 테이블화)하고, 가공된 상권 정보를 시각화하여 맵 데이터에 렌더링할 수 있다.
상기 제 2 제어 회로(120)는 인터페이스 제공 모듈(223)을 포함하며, 인터페이스 제공 모듈(223)은 접속되는 전자 장치들(예: 200)로 정보 분석 모듈(222)에 의해 시각화된 상권 정보를 포함하는 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 인터페이스 제공 모듈(223)에 의해 제공된 인터페이스는 정보 분석 모듈(222)에 의해 렌더링된 상권 정보를 포함하는 그래픽 유저 인터페이스일 수 있다. 상기 인터페이스 제공 모듈(223)에 의해 제공되는 인터페이스에 대해서는 도 6 내지 도 7에서 구체적으로 후술한다.
상기 데이터베이스(230)는 각종 정보(예: 맵 데이터 및 상권 정보 빅데이터 등)를 저장할 수 있다. 데이터베이스는 데이터를 임시적으로 또는 반영구적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)의 데이터베이스(320)에는 서버(200)를 구동하기 위한 운용 프로그램(OS: Operating System), 웹 사이트를 호스팅하기 위한 데이터나 프로그램 내지는 어플리케이션(예를 들어, 웹 어플리케이션)에 관한 데이터 등이 저장될 수 있다. 상기 데이터베이스(125)의 예로는 하드 디스크(HDD: Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 플래쉬 메모리(flash memory), 롬(ROM: Read-Only Memory), 램(RAM: Random Access Memory) 등이 있을 수 있다. 이러한 데이터베이스는 내장 타입 또는 탈부착 가능한 타입으로 제공될 수 있다.
이하에서는 외부 서버들(300)(예: 제 1 외부 서버, ?? , 제 N 외부 서버)에 대해서 설명한다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따르면 외부 서버들(300)은 제 3 통신 회로(310), 제 3 제어 회로(320), 및 제 3 데이터 베이스(330)를 포함할 수 있다. 상기 제 3 통신 회로(310)는 상술한 제 1 내지 제 2 통신 회로(110, 210)와 같이 구현되고, 제 3 제어 회로(320)는 상술한 제 1 내지 제 2 제어 회로(120, 220)와 같이 구현되고, 제 3 데이터 베이스(330)는 상술한 데이터 베이스(230)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.
2.3. 스마트 창업 정보 제공 시스템의 구현 예
스마트 창업 정보 제공 시스템은 상술한 바와 같이 시스템 타입 또는 온 디바이스 타입으로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면 상술한 바와 같이 스마트 창업 정보 제공 시스템이 전자 장치(100) 및 서버(200)로 구성되는 경우, 스마트 창업 정보 제공 시스템은 시스템 타입으로 정의될 수 있다.
또 일 실시예에 따르면, 상술한 구성들이 하나의 물리적 장치에 구현되는 경우, 스마트 창업 정보 제공 시스템은 온 디바이스(On-device) 타입으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 서버(200)의 구성들이 전자 장치(100)에 구현 가능하며, 이 경우 스마트 창업 정보 제공 시스템은 온 디바이스(On-device)타입으로 정의될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)가 정보 획득 모듈(221), 정보 분석 모듈(222), 및 인터페이스 제공 모듈(223)을 포함하는 프로그램을 수신하여 설치하며, 프로그램의 실행에 기반하여 자체적으로 상권 정보를 포함하는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.
또 기재된 바에 국한되지 않고, 스마트 창업 정보 제공 시스템은 바와 같이 시스템 타입과 온 디바이스 타입이 조합되는 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(200)의 적어도 하나의 구성(예: 인터페이스 제공 모듈(223))이 전자 장치(100)에 구현되되 다른 구성(예: 데이터 베이스(230))은 서버(200)에 구현되는 형태는, 하이브리드 타입으로 정의될 수 있다.
3. 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작
이하에서는 스마트 창업 정보 제공 시스템을 구성하는 장치들(예: 전자 장치(100), 서버(200), 외부 서버(300), 및 상권 분석 서버(400))의 동작의 다양한 예들에 대해서 설명한다.
3.1. 제 1 실시예 <상권 정보 제공 동작 및 사용자 요청에 따른 특정 브랜드와의 비대면 협의 서비스 제공 동작>
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 상권과 연관된 다양한 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령 등)를 분석하고, 시각화된 정보를 접속된 전자 장치(100)로 제공할 수 있다. 전자 장치(100)의 사용자는 시각화된 정보를 기반으로, 특정 지역 및/또는 특정 종류의 상권 정보를 검토하여 최종적으로 창업을 진행할 특정 브랜드(또는, 가맹 본사)를 선택할 수 있다. 서버(200)는 사용자에 의해 선택된 특정 브랜드의 업무 담당자와 사용자가 비대면 협의를 진행할 수 있도록 회의를 위한 전자적인 미팅 룸 내지는 메신져 기능을 제공할 수 있다. 또, 서버(200)는 창업을 위한 부가 서비스(예: 대출 연계 서비스, 부동산 연계 서비스)를 제공할 수 있다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작은 도 4에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 4에 도시되는 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 5 내지 7을 참조하여 도 5에 대해서 설명한다.
도 5는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200), 전자 장치(200), 및 외부 서버(300)의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 시각화된 상권 정보를 구성하여 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 전자 장치의 특정 브랜드(또는, 특정 가맹 본사)의 선택에 따라서 비대면 협의를 위한 전자적인 미팅 룸을 개설하여 제공하는 동작 및/또는 메신져 기능을 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 401 동작에서 외부 서버(300)로부터 상권 정보를 수신하고, 402 동작에서 상권 분석 서버(400)로부터 맵 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)(예: 정보 획득 모듈(221))는 도 6에 도시된 바와 같이 복수의 외부 서버들(301, 302) 각각으로부터 외부 서버들(301, 302)와 연관된 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등)에 속하는 연관된 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 다양한 상권과 연관된 다양한 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)를 수신할 수 있다. 상기 상권 정보는 기재된 바에 제한되지 않고, 상권 분석을 위한 다양한 정보들을 더 포함할 수 있다. 또, 서버(200)(예: 정보 획득 모듈(221))는 상권 분석 서버(400)로부터 맵 데이터(610)를 수신할 수 있다. 상기 수신된 맵 데이터(610)는 지역들 각각의 위치를 나타내는 정보(예: 주소 정보)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 외부 서버(300)의 자격 여부를 인증하고, 자격 여부가 인증된 외부 서버(300)의 상권 정보들만을 수신하여 축적할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 외부 서버(300)가 특정 조건을 만족하는 브랜드(또는 가맹 본사)의 외부 서버(300)인지를 식별하여, 특정 조건을 만족하는 브랜드인 경우 외부 서버(300)의 자격을 인증할 수 있다. 상기 특정 조건의 만족은 연매출이 지정된 액수 이상, 부채율이 지정된 액수 미만, 사업 년수가 지정된 년수 이상과 같은 브랜드의 신뢰도와 연관될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 403 동작에서 맵 데이터에 기반하여, 상권 분석 및 분석된 정보를 시각화할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)(예: 정보 분석 모듈(222))는 도 6에 도시된 바와 같이 맵 데이터(610)를 기반으로 지역 별로 대응하는 다양한 종류의 상권 정보를 식별하고, 식별된 상권 정보를 시각화하여 맵 데이터 상에 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 맵 데이터(610)에 포함된 복수의 지역들(예: 제 1 지역)을 식별할 수 있다. 서버(200)는 외부 서버들(301, 302) 각각으로부터 수신된 다양한 종류의 상권 정보들 중 식별된 복수의 지역들(예: 제 1 지역) 각각의 주소 정보에 대응하는 주소 정보를 가지는 상권 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 특정 지역(예: 제 1 지역)에 대응하는 주소 정보를 가지는 복수의 브랜드들(예: A 브랜드와 B 브랜드)의 점포 위치에 대한 정보를 식별하고, 식별된 점포 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 제 1 지역의 맵 데이터를 표시하는 경우 복수의 브랜드들(예: A 브랜드와 B 브랜드)의 점포 위치에 해당 브랜드의 점포를 나타내기 위한 오브젝트가 표시되도록 인터페이스(620)(예: 그래픽 유저 인터페이스)를 생성할 수 있다. 또 예를 들어, 서버(200)는 도 6에 도시된 바와 같이, 복수의 브랜드들(예: A 브랜드와 B 브랜드)의 제 1 지역에 대응하는 주소 정보를 가지는 다른 상권 정보들(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)을 식별할 수 있다. 서버(200)는 식별된 상권 정보들을 분석이 가능한 정보(예: 수치 정보, 테이블 정보)로 변환하고, 상기 제 1 지역의 맵 데이터를 표시하는 경우 상기 제 1 지역에 대응하는 상기 분석이 가능한 정보로 변환된 상권 정보들이 표시되도록 인터페이스(620)(예: 그래픽 유저 인터페이스)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 A 브랜드의 제 1 지역의 점포들 각각의 재무 정보를 수신하는 경우, 수신된 재무 정보를 소정의 알고리즘을 기반으로 분석하여 연매출, 연순수익과 같은 수치 정보를 추출할 수 있다. 서버(200)는 상기 추출된 수치 정보를 시각화하고(예: 그래픽 오브젝트화) 상기 점포들의 주소 정보에 대응하는(예: 대응하는 주소 정보를 가지는) 상기 맵 데이터(610)의 위치 상에 렌더링할 수 있다. 이에 따라, 상기 인터페이스(620) 상에서 제 1 지역이 표시되는 경우, 복수의 브랜드들의 점포의 위치를 나타내는 오브젝트들과 함께 복수의 브랜드들의 다른 수치화된 상권 정보들이 표시될 수 있다. 상술한 바와 같은 방법으로, 서버(200)는 다른 다양한 종류의 상권 정보들(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령)을 분석이 가능한 정보로 변환하고, 시각화하여 맵 데이터 상에 렌더링함으로써 상권 정보를 제공하도록 설정된 인터페이스(620)(예: 그래픽 유저 인터페이스)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상권 정보를 제공하도록 설정된 인터페이스(620)(예: 그래픽 유저 인터페이스)는 사용자로부터 입력되는 정보(예: 터치, 또는 검색 쿼리)에 대한 응답으로, 입력되는 정보에 대응하는 결과물을 출력하도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(620)는 특정 지역을 검색하기 위한 검색 쿼리로 수신하는 것에 대한 응답으로, 검색 쿼리에 대응하는 특정 지역의 맵 데이터를 표시하도록 설정될 수 있다. 또 예를 들어, 상기 인터페이스(620)는 지정된 조건을 만족하는 특정 종류의 업종(예: 요식업)을 검색하기 위한 검색 쿼리로 수신하는 것에 대한 응답으로, 해당 조건을 만족하는 특정 브랜드(또는 특정 가맹 본사)에 대한 정보와 함께 특정 브랜드의 점포들의 위치를 맵 데이터 상에 표시하도록 설정될 수 있다. 또 예를 들어, 상기 인터페이스(620)는 지정된 조건을 만족하는 특정 종류의 상권 정보(예: 연매출 10억 이상)을 검색하기 위한 검색 쿼리로 수신하는 것에 대한 응답으로, 해당 조건을 만족하는 특정 브랜드(또는 특정 가맹 본사)에 대한 정보와 함께 특정 브랜드의 점포들의 위치를 맵 데이터 상에 표시하도록 설정될 수 있다. 상기 검색 쿼리는 인터페이스(620) 상에 구현된 검색 창을 통해 입력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(300)는 404 동작에서 전자 장치(100)의 접속을 식별하고, 분석되고 시각화된 상권 정보를 제공할 수 있다. 서버(200)는 도 5의 501에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)의 접속을 식별하고, 식별된 전자 장치(100)의 식별 정보(511)(예: 아이디 및 비밀번호)를 수신하여 인증을 수행할 수 있다. 서버(200)는 전자 장치(100)의 인증이 완료되는 경우 도 7에 도시된 바와 같이 시각화된 상권 정보를 제공하도록 설정된 인터페이스(620)(예: 그래픽 유저 인터페이스)를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 405 동작에서 전자 장치(100)로부터 특정 브랜드 정보 제공 요청을 수신하고, 406 동작에서 전자 장치(100)로 특정 브랜드에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 사용자는 도 7에 도시된 바와 같이, 인터페이스(620) 상에 특정 지역(예: 제 1 지역)을 검색하기 위한 검색 커리(711) 및 특정 종류의 업종(예: 요식업)을 검색하기 위한 검색 쿼리(713)를 입력할 수 있다. 서버(200)는 상기 검색 쿼리들(예: 711, 713)을 수신한 것에 기반하여, 상기 인터페이스(620) 상에 제 1 지역의 맵 데이터와 함께 특정 종류의 업종(예: 요식업)을 영위하는 다양한 종류의 브랜드(예: A brand, B brand)(또는 다양한 종류의 가맹 본사)의 점포들 나타내는 오브젝트들을 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 도 5의 502에 도시된 바와 같이 표시 중인 맵 데이터 상에서 사용자로부터 특정 점포 또는 특정 브랜드(예: A brand)를 선택하기 위한 사용자의 입력(521)을 수신(예: 특정 브랜드의 점포를 나타내는 오브젝트를 선택하기 위한 입력을 수신)하고, 도 5의 503에 도시된 바와 같이 사용자의 입력(521)을 수신한 것에 기반하여 특정 브랜드(예: A brand)와 연관된 다양한 종류의 상권 정보들(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령)(531)을 제공할 수 있다. 이때, 현재 검색 중인 특정 지역(예: 제 1 지역)에 대한 상권 정보들만이 필터링되어 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 407 동작에서 전자 장치(100)로부터 가맹 상담 요청을 수신하고, 서버(200)는 408 동작에서 외부 서버(300)로 가맹 요청을 알리고, 409 동작에서 외부 서버(300)로부터의 접속을 식별하고, 외부 서버(300)의 비대면 상담 진행을 유도할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 사용자는 제공된 특정 브랜드(예: A brand)와 연관된 다양한 종류의 상권 정보들(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 소득 수준, 성별, 연령)(531)을 검토하고, 미팅 요청을 위해 인터페이스(620) 상에 입력할 수 있다. 서버(200)는 도 5의 504에 도시된 바와 같이 특정 브랜드(예: A brand)의 외부 서버(300)로 전자 장치(100)의 미팅 요청을 알리고 서버(200)로의 접속을 유도할 수 있다. 서버(200)는 서버(200)의 접속이 식별되는 경우, 도 7에 도시된 바와 같이 전자 장치(100)의 사용자와 외부 서버(300)의 특정 브랜드(예: A brand)의 미팅 담당자가 비대면 업무를 수행하기 위한 미팅 룸 내지는 메신져 기능(720)을 제공할 수 있다. 전자 장치(100)의 사용자와 외부 서버(300)의 미팅 담당자는 상기 미팅 룸 내지는 제공받은 메신져 기능(720)을 이용하여 창업 진행 여부에 대해서 논의를 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 410 동작에서 창업을 진행하고, 서버(200)는 411 동작에서 기타 창업을 위한 부가 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 사용자는 상기 외부 서버(300)의 미팅 담당자와의 논의에 따라서 특정 브랜드(예: A brand)와 가맹을 체결하고 창업을 진행하는 것으로 서버(200)로 알릴 수 있다. 서버(200)는 상가 건물 임대와 같은 부동산 중계 서비스와 사용자의 신용 정보를 기반으로 창업 대출을 제공하는 대출 중계 서비스와 같은 부가 서비스를 추가적으로 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 412 동작에서 중계 수수료를 부과할 수 있다. 상기 특정 브랜드(예: A brand)와 가맹이 체결되는 경우, 특정 브랜드(예: A brand)와 상기 사용자로 소정의 금액의 지불을 요청할 수 있다.
3.2 제 2 실시예 <머신 러닝 모델에 기반하여, 맵 데이터 상에서 특정 브랜드의 정보를 필터링하거나 추가하여 제공하는 동작>
전술한 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작들은 제 2 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 인터페이스(예: 620) 상에서 사용자로부터 특정 브랜드(또는 특정 가맹 본사)에 대한 정보(예: 점포에 대한 정보)를 삭제하기 위한 입력을 수신할 수 있다. 서버(200)는 상기 삭제를 원하는 특정 브랜드(또는 특정 가맹 본사)의 특징되는(characterize) 종류의 상권 정보(예: 연매출인 높은 브랜드임)를 식별하고, 해당 상권 정보에 대응하는 다른 브랜드의 정보들도 삭제 처리하여 사용자의 편의 성을 향상시킬 수 있다. 또, 서버(200)는 제거될 것으로 식별된 상권 정보와는 유사도가 현저한 종류의 상권 정보의 브랜드(예: 점포 위치, 점포수가 많은 브랜드임)에 대한 정보를 추가적으로 제공하여, 사용자가 다양한 측면에서 상권을 분석하도록 할 수 있다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작은 도 8에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 8에 도시되는 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 9 내지 도 11을 참조하여 도 8에 대해서 설명한다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 다양한 종류의 상권 정보를 카테고리화 하여 저장하는 동작 및 머신 러닝 모델을 생성하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 맵 데이터를 제공하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 11은 본 출원의 일 실시예에 따른 서버(200)의 맵 데이터를 제공하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 801 동작에서 상권 정보에 포함된 다양한 종류의 정보를 기반으로, 머신 러닝 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 9에 도시된 바와 같이 외부 서버(300)로부터 수신되어 축적된 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 상권과 연관된 다양한 종류의 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)를 복수의 카테고리들 별로 분류할 수 있다. 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이 연매출, 연순수익 등과 같은 종류의 상권 정보는 재무 정보를 나타내는 제 1 서브 카테고리로 분류되고, 생존율과 같은 종류의 상권 정보는 생존 정도를 나타내는 제 2 서브 카테고리로 분류될 수 있다. 또 상기 서브 카테고리들(예: 제 1 서브 카테고리, 제 2 서브 카테고리)은 상위의 카테고리로 분류될 수 있다. 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 재무 정보를 나타내는 제 1 서브 카테고리와 생존 정도를 나타내는 제 2 서브 카테고리는 상권의 질(quality)을 나타내는 제 1 카테고리로 분류될 수 있다. 또, 상기 제 1 카테고리와는 다르게 양(quantity)를 나타내는 제 2 카테고리는 점포 위치, 점포수와 같은 종류의 상권 정보를 포함할 수 있다. 상기 기재된 카테고리가 나타내는 속성과 카테고리에 포함되는 상권 정보의 예들은 일 예에 불과할 뿐, 기재된 바에 제한되지 않고 서버(200)의 관리자에 의해 다양하게 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 상술한 바와 같이 축적된 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 상권과 연관된 다양한 종류의 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)를 기반으로 머신 러닝 모델(910)을 생성할 수 있다. 서버(200)는 다양한 종류의 상권 정보들(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)를 입력 데이터(input data)로 하고, 브랜드에 대한 정보(예: A brand, B brand)에 대한 정보를 아웃풋 데이터(output data)로 하여 소정의 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 머신 러닝을 수행할 수 있다. 상기 머신 러닝 알고리즘은 선형 회귀, 다항식 회귀(Polynomial Regression), 분류 분석, 및 로지스틱 회귀와 같은 지도 학습(Supervised learning), 준지도 학습(Semi-supervised learning), 클러스터링(Clustering) 및 차원 축소(Dimension Reduction)와 같은 지도(자율) 학습(Unsupervised learning), 및 강화 학습(Reinforcement learning)과 같은 알고리즘들을 포함하며 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 서버(200)는 도 9에 도시된 바와 같이, 각각의 서로 다른 종류의 상권 정보들 별로 브랜드에 대한 가중치를 부여하는 동작(901)을 수행함으로써, 학습을 진행할 수 있다. 결과적으로, 생성된 머신 러닝 모델(910)은 특정 종류의 상권 정보(예: 연매출)가 입력되면, 특정 종류의 상권 정보에 대응하는 각 브랜드(예: A brand, B brand, C brand) 별 가중치를 출력하도록 설정될 수 있다. 상기 가중치는 해당 특정 종류의 상권 정보(예: 연매출)에 대한 정도(예: 연매출 정도)를 나타낼 수 있다. 만약 특정 종류의 상권 정보(예: 연매출)가 지정된 값(예: 10억 이상)을 출력되도록 설정되면, 상기 머신 러닝 모델(910)에 의해 출력된 각 브랜드(예: A brand, B brand, C brand) 별 가중치를 기반으로 지정된 값(예: 10억 이상)에 대응하는 가중치를 가지는 브랜드의 정보만이 서버(200)에 의해 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 802 동작에서 제 1 종류의 상권 정보에 적합한 브랜드에 대한 정보에 대한 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 10의 1001에 도시된 바와 같이 전자 장치(100)로부터 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보(예: 연 매출 1억 이상)에 대응하는 브랜드 정보에 대한 요청을 수신할 수 있다. 일 예로, 전자 장치(100)는 인터페이스(620) 상에서 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보(예: 연 매출 1억 이상)를 검색하기 위한 검색 쿼리(1021)를 입력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 803 동작에서 제 1 종류의 상권 정보 및 머신 러닝 모델에 기반하여, 출력되는 복수의 브랜드들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 10의 1001에 도시된 바와 같이 머신 러닝 모델(910)에 전자 장치(100)로부터 수신된 검색 쿼리(1021)를 기반으로 식별된 제 1 종류의 상권 정보(예: 연 매출에 대한 정보)를 입력할 수 있다. 머신 러닝 모델(910)은 상기 제 1 종류의 상권 정보(예: 연 매출에 대한 정보)를 입력 받은 것에 대한 응답으로, 복수의 브랜드들(또는 복수의 가맹 본사들)(예: A brand, B brand, C brand, D brand) 별로 가중치에 대한 정보를 출력할 수 있다. 서버(100)는 상기 수신된 검색 쿼리(1021)를 기반으로 복수의 브랜드들(또는 복수의 가맹 본사들)(예: A brand, B brand, C brand, D brand) 중 상기 지정된 조건에 대응하는 가중치를 가지는 일부 브랜드들(예: A brand, B brand, C brand)을 선택할 수 있다. 일 예로, 서버(200)는 상기 "1억" 이상의 값에 대응하는 가중치들을 갖는 일부 브랜드들(예: A brand, B brand, C brand)을 선택할 수 있다. 서버(200)는 선택된 일부 브랜드들(예: A brand, B brand, C brand)에 대한 정보 및/또는 일부 브랜드들(예: A brand, B brand, C brand)의 현재 검색 중인 특정 업종(예: 요식업) 및 특정 지역(예: 제 1 지역)의 점포의 위치에 대한 정보를 인터페이스(620) 상에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 머신 러닝 모델(910)로부터 출력된 복수의 브랜드들(또는 복수의 가맹 본사들)(예: A brand, B brand, C brand, D brand) 중 현재 전자 장치(100)에 의해 검색되는 특정 업종(예: 요식업) 및 특정 지역(예: 제 1 지역)과는 상이한 브랜드들의 정보를 식별하는 경우, 상기 식별된 상이한 브랜드들의 정보를 인터페이스 상에 표시하지 않을 수 있다. 다시 말해, 서버(200)는 머신 러닝 모델(910)로부터 출력된 복수의 브랜드들(또는 복수의 가맹 본사들)(예: A brand, B brand, C brand, D brand) 중 현재 전자 장치(100)에 의해 검색되는 특정 업종(예: 요식업) 및 특정 지역(예: 제 1 지역)과 연관된 일부 브랜드들(예: A brand, B brand, C brand) 만을 인터페이스(620) 상에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 804 동작에서 전자 장치(100)로부터 특정 브랜드를 화면에서 제거하는 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 10의 1002에 도시된 바와 같이, 특정 브랜드(예: B brand)를 인터페이스(625) 상에서 제거하기 위한 입력(1022)을 수신할 수 있다. 서버(200)는 상기 수신된 입력(1022)에 대한 응답으로, 인터페이스(620) 상에서 특정 브랜드(예: B brand)와 연관된 모든 정보(예: 점포 위치에 대한 정보)를 제거할 수 있다(또는, 표시하지 않도록 제어할 수 있다).
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 805 동작에서 제거된 특정 브랜드와 연관된 주요 상권 정보인 제 2 종류의 상권 정보를 식별하고, 식별된 제 2 종류의 상권 정보와 유사도가 가장 높은 제 3 종류의 상권 정보와 유사도가 가장 낮은 제 4 종류의 상권 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 제거된 특정 브랜드(예: B brand)와 연관된 다양한 종류의 상권 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)들 중 특정 브랜드(예: B brand)가 가장 높은 수치를 가지는 종류의 상권 정보(예: 연매출)(이하, 특징되는 종류의 상권 정보)(1110)를 식별할 수 있다. 이후, 서버(200)는 도 11의 1101에 도시된 바와 같이 다양한 종류의 업종들(예: 요식업, 서비스업, 유통업, 교육업, 부동산업 등) 별로 다양한 종류의 브랜드(또는, 가맹 본사)의 상권과 연관된 다양한 종류의 정보(예: 점포 위치, 점포수, 개업 및 폐업수, 생존율, 평균 영업 기간, 연매출, 연순수익, 성별, 연령 등)를 분류하는 복수의 카테고리들에 대한 정보를 기반으로, 상기 식별된 특징되는 종류의 상권 정보(예: 연매출에 대한 정보)(1110)와 유사도가 가장 높은 제 3 종류의 상권 정보(예: 연 순수익에 대한 정보(1111))와 낮은 제 4 종류의 상권 정보(예: 점포 위치, 점포수에 대한 정보(1112))를 식별할 수 있다. 일 예로, 서버(200)는 식별된 특징되는 종류의 상권 정보(예: 연매출에 대한 정보)(1110)가 포함되는 서브 카테고리(예: 제 1 서브 카테고리)를 식별하고, 식별된 제 1 서브 카테고리 내에 포함된 다양한 종류의 다른 상권 정보들 중 우선 순위가 가장 높은 상권 정보(예: 연순수익)(1111)를 연관도가 가장 높은 상권 정보로서 식별할 수 있다. 상기 우선 순위는 상기 제 1 서브 카테고리에 대해서 서버(100)의 관리자에 의해 지정될 수 있다. 또 일 예로, 서버(200)는 식별된 특징되는 종류의 상권 정보(예: 연매출에 대한 정보)(1110)가 포함되는 가장 상위의 카테고리(예: 제 1 카테고리)와는 유사도가 가장 낮은 카테고리(예: 제 2 카테고리)에 포함된 종류의 상권 정보(예: 점포 위치, 점포수에 대한 정보(1112))를 연관도가 가장 낮은 상권 정보로서 식별할 수 있다. 상기 연관도는 다양한 종류의 데이터 분석 알고리즘(예: Nearest neighbor 알고리즘 등)에 의해 분석될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 806 동작에서 식별된 제 3 내지 제 4 종류의 상권 정보 및 머신 러닝 모델에 기반하여, 출력되는 복수의 브랜드들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 10의 1101에 도시된 바와 같이, 머신 러닝 모델(910)에 식별된 유사도가 가장 높은 제 3 종류의 상권 정보(예: 연 순수익에 대한 정보(1111))입력한 것에 대한 응답으로 머신 러닝 모델(910)로부터 C Brand에 대한 정보를 획득하고, 머신 러닝 모델(910)에 유사도가 가장 낮은 제 4 종류의 상권 정보(예: 점포 위치, 점포수에 대한 정보(1112))를 입력한 것에 대한 응답으로 D Brand에 대한 정보를 획득할 수 있다. 서버(200)는 도 11d의 1102에 도시된 바와 같이 C Brand에 대한 정보(예: 점포 위치에 대한 정보)를 인터페이스(620) 상에서 삭제함으로써 삭제된 B brand와 유사한 정보를 자동으로 제거하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다. 또, 서버(200)는 도 11d의 1102에 도시된 바와 같이 D Brand에 대한 정보(예: 점포 위치에 대한 정보)를 인터페이스(620) 상에서 표시함으로써 다양한 측면에서 해당 지역의 상권 정보를 분석 가능하도록 할 수 있다.
3.3. 제 3 실시예 <특정 시구간에 대한 학습을 수행하여, 정확한 머신 러닝 모델을 생성하는 동작>
전술한 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작들은 제 3 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 상권 정보 분석에 유의미한 영향을 줄 것으로 예상되는 특정 시구간을 식별하고, 특정 시구간의 브랜드의 상권 정보를 기반으로 학습을 수행하여, 더 정확한 머신 러닝 모델을 생성할 수 있다. 이에 따라, 생성된 머신 러닝 모델은 입력되는 특정 종류의 상권 정보에 대한 응답으로, 보다 더 정확하게 브랜드에 대한 정보를 출력할 수 있다.
도 12는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작은 도 12에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 12에 도시되는 스마트 창업 정보 제공 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 13 내지 도 14을 참조하여 도 12에 대해서 설명한다.
도 13는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 머신 러닝 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 14은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 창업 정보 제공 시스템의 머신 러닝 모델을 생성하기 위한 특정 시구간의 정보들을 추출하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 1201 동작에서 상권에 대응하는 브랜드 정보를 제공하기 위한 머신 러닝 모델의 생성을 위한, 복수의 브랜드 및 복수의 브랜드에 대응하는 복수의 상권 정보들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 머신 러닝 모델(910)의 생성을 위한 입력 데이터로서 상술한 바와 같이 특정 브랜드의 복수의 상권 정보들을 식별할 수 있다. 일 예로, 서버(100)는 도 13에 도시된 바와 같이, 특정 브랜드(1311)(예: A brand)에 대해서 특정 브랜드가 런칭(또는, 사업이 개시)된 시점부터 현재 시점까지 존재하는 상권 정보들(1312, 1313, 1314, 1315, 1316)을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 1202 동작에서 특정 브랜드에 대한 복수의 상권 정보들 중 학습을 수행할 특정 시구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 현재 시점이 속하는 계절에 대한 정보, 특정 브랜드(1311)가 속하는 브랜드의 저명도 등 다양한 요소들을 기반으로, 특정 브랜드(1311)가 런칭된 시점부터 현재 시점까지의 시구간 중 특정 브랜드(1311)에 대한 상권 정보가 특정 상품의 판매량에 유의미한 영향을 주는 것으로 판단되는 특정 시구간(예: p1)을 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 아래의 수학식 1 내지 수학식 3과 같이 상기 특정 시구간(p1)의 시작 시점과 종료 시점을 식별하여, 특정 시구간(p1)을 식별할 수 있다. 아래의 수학식 1 내지 수학식 3을 참조하면, 결과적으로 특정 시구간(p1)은 특정 브랜드(1311)의 저명도가 상대적으로 높아, 특정 브랜드(1311)의 상권 정보들에 의한 유의미한 분석 결과가 도출될 수 있는 시구간일 수 있다.
상기 수학식 1 내지 수학식 3에서 시점들(상권 정보가 발생된 시점, 브랜드 런칭 시점)은 일 단위로 기재하였으나, 상술한 바와 같이 상권 정보는 년, 월, 시, 초 단위로 분류 가능하므로 상기 시점들은 년/월/시/초 단위로 계산될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(100)는 상기 수학식 1 내지 수학식 3을 참조하면, 서버(100)는 수집된 복수의 상권 정보들(1312, 1313, 1314, 1315, 1316)(예: 상권 정보n, 여기서 n은 발생된 각각의 상권 정보들을 구분하는 number)의 발생 시점에 상기 상권 정보들의 발생 시점 별로 계산되는 저명도를 반영한 결과에 따라 계산되는 시간(예: 일 수)를 상품 런칭 시점에 더함으로써 특정 시구간(p1)의 개시 시점을 계산할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 상기 특정 상품의 광고 노출 정도, SNS 노출 정도와 같은 매체에 노출된 횟수를 다른 서버(예: 외부 서버)로부터 검색하여 식별하고, 식별된 노출 횟수에 기반하여 상기 특정 브랜드의 저명도를 계산할 수 있다. 서버(200)는 웹-크롤링(web-crawling) 동작을 수행하여, 특정 브랜드가 광고에 노출된 횟수와 SNS에 노출된 횟수를 계산할 수 있다. 서버(200)는 상기 횟수 계산에 기반하여, 현재 시점(예: 모델을 생성하는 시점)까지의 노출된 횟수를 식별하고, 특정 상권 정보가 발생된 시점까지의 노출된 횟수를 식별함으로써 상기 특정 브랜드의 저명도를 계산할 수 있다. 또, 서버(200)는 특정 브랜드가 가장 많은 신규 창업자를 확보한 시점을 특정 시구간(p1)의 종료 시점으로 식별할 수 있다. 이에 따라, 서버(200)는 식별된 특정 시구간(p1)의 개시 시점과 종료 시점에 기반하여, 특정 시구간(p1)을 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 현재 시점이 속하는 특정 계절을 식별하고, 상기 계산된 특정 시구간(p1) 중 특정 계절에 대응하는 구간만을 더 식별하여, 식별된 특정 계절에 대응하는 시구간의 정보들을 추출하여 머신 러닝 모델을 생성하는 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(100)는 1203 동작에서 특정 브랜드에 대한 특정 시구간의 정보들이 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 도 812 도시된 바와 같이 특정 시구간(p1) 내에 상권 정보들(1313, 1314, 1315)가 존재하는 것으로 판단한 경우, 상기 상권 정보들(1313, 1314, 1315)을 획득하여 머신 러닝 모델 생성 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 특정 시구간(p1)의 정보들이 존재하지 않는 것으로 판단된 경우, 1204 동작에서 특정 브랜드와 유사한 브랜드에 대한 복수의 상권 정보들 중 학습을 수행할 특정 시구간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 도 13에 도시된 바와 같이, 브랜드들(911, 912, 913)을 카테고리 별로 분류하여 저장할 수 있다. 상기 카테고리에 대해서는 전술한 바와 같으므로 중복되는 설명은 생략한다. 이하에서는, 상기 서버(200)의 카테고리 별로 등록된 브랜드에 기반하여 특정 시구간을 식별하는 동작에 대해서 설명한다.
일 실시예에 따르면 서버(200)는 도 13에 도시된 바와 같이, 특정 브랜드(1211)에 대한 특정 시구간(p1)의 정보가 존재하지 않는 것으로 식별된 경우, 특정 브랜드(1311)가 포함된 서브 카테고리(예: 제 1 서브 카테고리) 내의 다른 브랜드(예: B brand(1412))의 특정 시구간(p2)의 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 상기 특정 브랜드(1311)와 다른 브랜드(예: B brand(1412))와의 유사도를 반영하여 상기 추출될 다른 브랜드(예: B brand(1412))의 특정 시구간(p2)을 식별할 수 있다. 일 예를 들어 아래의 수학식 4와 같이, 같은 서브 카테고리의 경우 유사도가 0.8로 기설정되어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 0.8을 곱하여 특정 시구간(p2)를 식별할 수 있다. 상기 특정 시구간(p2)의 개시 시점은 상술한 p1의 개시 시점이 될 수 있다.
또 일 실시예에 따르면 서버(200)는, 특정 브랜드(1311)에 대한 특정 시구간(p1)의 정보가 존재하지 않고, 특정 브랜드(1311)가 속한 서브 카테고리 내의 다른 브랜드들(예: B brand(1412))에 대한 특정 시구간(p2)의 정보가 없는 것으로 식별된 경우, 특정 브랜드(1311)이 포함된 카테고리 내의 다른 서브 카테고리(예: 제 2 서브 카테고리)에 포함된 다른 브랜드(예: C brand(1413))의 특정 시구간(p3)의 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 상기 특정 브랜드(1311)와 다른 브랜드(예: C brand(1413)와의 유사도를 반영하여 상기 추출될 다른 브랜드(예: C brand(1413)의 특정 시구간(p3)을 식별할 수 있다. 일 예를 들어 아래의 수학식 5와 같이, 다른 서브 카테고리의 경우 유사도가 0.6로 기설정되어, 서버(200)는 최초에 식별된 특정 시구간(p1)에 0.6을 곱하여 특정 시구간(p3)를 식별할 수 있다. 상기 특정 시구간(p3)의 개시 시점은 상술한 p1의 개시 시점이 될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 만약 다른 카테고리(즉, 다른 브랜드)에 포함된 브랜드에 대한 정보를 추출하는 경우에는, 0.5 보다 더 낮은 유사도를 반영하여 특정 시구간을 식별할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 서버(200)는 1205 동작에서 특정 시구간의 정보를 추출하고, 추출된 정보들을 기반으로 학습을 수행하여 머신 러닝 모델(910)을 생성하고, 1206 동작에서 생성된 머신 러닝 모델(910)을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다. 서버(200)는 특정 브랜드 이외의 다른 브랜드들에 대해서도 특정 시구간을 계산하고, 결과적으로 복수의 브랜드들 별로 계산된 특정 시구간에 대응하는 상권 정보들을 추출하여 축적할 수 있다. 서버(200)는 상기 복수의 브랜드들 별 특정 시구간에 대응하는 상권 정보들을 기반으로, 머신 러닝 모델들(910)을 생성할 수 있다. 상기 서버(200)의 머신 러닝 모델들을 생성하는 동작들에 대해서는 도 9에서 상술한 바와 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.
Claims (10)
- 데이터 베이스를 포함하는 서버의 동작 방법으로서,
복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고,
상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하는 단계;
상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하는 단계;
전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하는 단계; 및
상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 제 1 지역 및 제 1 업종을 검색하기 위한 검색 쿼리를 수신하는 단계; 및
상기 검색 쿼리를 수신한 것에 기반하여, 상기 인터페이스 상에 상기 제 1 지역에 대한 제 1 맵 데이터를 표시하고, 상기 제 1 맵 데이터 상에 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 적어도 하나의 브랜드의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 전자 장치로부터 상기 적어도 하나의 오브젝트 중 제 1 오브젝트를 선택하기 위한 입력을 수신하는 단계;
상기 수신된 입력에 기반하여, 상기 제 1 오브젝트와 연관된 제 1 브랜드를 식별하는 단계; 및
상기 식별된 제 1 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보를 식별하고, 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보 중 상기 제 1 지역과 연관된 일부 상권 정보를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 브랜드들에 대한 정보 및 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 트레이닝 데이터로 하여, 머신 러닝 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 머신 러닝 모델은 특정 종류의 상권 정보를 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 브랜드들 별 상기 특정 종류의 상권 정보에 대응하는 가중치를 출력하도록 설정되고,
상기 인터페이스를 통해 상기 전자 장치로부터 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보를 검색하기 위한 제 1 검색 쿼리를 수신하는 단계;
상기 제 1 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 브랜드들 별 제 1 가중치를 식별하는 단계;
상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로, 상기 복수의 브랜드들 중 상기 지정된 조건을 만족하는 가중치를 가지는 일부 브랜드들에 대한 정보를 선택하는 단계; 및
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 일부 브랜드들 중 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 제 1 브랜드들을 식별하고, 상기 제 1 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 3 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 중에, 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 제 3 오브젝트를 삭제하기 위한 입력을 수신하는 단계;
상기 제 3 오브젝트에 대응하는 제 3 브랜드를 식별하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 3 브랜드에 대응하는 나머지 오브젝트를 삭제하는 단계;를 더 포함하고,
상기 데이터 베이스는 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 복수의 카테고리들 및 복수의 서브 카테고리들로 분류하여 저장하도록 구현되고,
상기 식별된 제 3 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 3 상권 정보들 중 특징되는 제 3 종류의 상권 정보를 식별하는 단계;
상기 데이터 베이스에서 분류된 상기 복수의 카테고리들 및 상기 복수의 서브 카테고리들에 대한 정보를 기반으로, 제 3 종류의 상권 정보와 가장 연관도가 높은 제 4 종류의 상권 정보와 연관도가 가장 낮은 제 5 종류의 상권 정보를 식별하는 단계;
상기 제 4 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 4 브랜드에 대한 정보를 획득하고, 상기 제 5 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 5 브랜드에 대한 정보를 획득하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 4 브랜드와 연관된 적어도 하나의 제 4 오브젝트를 삭제하고, 상기 제 5 브랜드의 적어도 하나의 점포 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 제 5 오브젝트를 더 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 브랜드들 별 창업량 또는 현재 시점에 대응하는 계절 중 적어도 하나를 기반으로 특정 시구간을 식별하는 단계;
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 중에서 상기 식별된 특정 시구간에 대응하는 정보들을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 정보들을 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 브랜드들 별 저명도를 계산하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 아래의 수학식과 같이 상기 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계를 더 포함하고,
,
,
상기 복수의 브랜드들 별 가장 높은 창업수를 확보한 시점을 상기 특정 시구간의 종료 시점으로 식별하는 단계;를 더 포함하는,
동작 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 서버로서,
데이터 베이스; 및
적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는:
복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고,
상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하고,
상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하고,
전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하고,
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하고,
상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하도록 설정되고,
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 제 1 지역 및 제 1 업종을 검색하기 위한 검색 쿼리를 수신하고,
상기 검색 쿼리를 수신한 것에 기반하여, 상기 인터페이스 상에 상기 제 1 지역에 대한 제 1 맵 데이터를 표시하고, 상기 제 1 맵 데이터 상에 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 적어도 하나의 브랜드의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 오브젝트를 표시하고,
상기 전자 장치로부터 상기 적어도 하나의 오브젝트 중 제 1 오브젝트를 선택하기 위한 입력을 수신하고,
상기 수신된 입력에 기반하여, 상기 제 1 오브젝트와 연관된 제 1 브랜드를 식별하고,
상기 식별된 제 1 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보를 식별하고, 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보 중 상기 제 1 지역과 연관된 일부 상권 정보를 상기 전자 장치로 제공하고,
상기 복수의 브랜드들에 대한 정보 및 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 트레이닝 데이터로 하여, 머신 러닝 모델을 생성하고, 상기 머신 러닝 모델은 특정 종류의 상권 정보를 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 브랜드들 별 상기 특정 종류의 상권 정보에 대응하는 가중치를 출력하도록 설정되고,
상기 인터페이스를 통해 상기 전자 장치로부터 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보를 검색하기 위한 제 1 검색 쿼리를 수신하고,
상기 제 1 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 브랜드들 별 제 1 가중치를 식별하고,
상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로, 상기 복수의 브랜드들 중 상기 지정된 조건을 만족하는 가중치를 가지는 일부 브랜드들에 대한 정보를 선택하고,
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하고,
상기 일부 브랜드들 중 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 제 1 브랜드들을 식별하고, 상기 제 1 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 3 오브젝트를 표시하고,
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 중에, 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 제 3 오브젝트를 삭제하기 위한 입력을 수신하고,
상기 제 3 오브젝트에 대응하는 제 3 브랜드를 식별하고,
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 3 브랜드에 대응하는 나머지 오브젝트를 삭제하고,
상기 데이터 베이스는 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 복수의 카테고리들 및 복수의 서브 카테고리들로 분류하여 저장하도록 구현되고,
상기 식별된 제 3 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 3 상권 정보들 중 특징되는 제 3 종류의 상권 정보를 식별하고,
상기 데이터 베이스에서 분류된 상기 복수의 카테고리들 및 상기 복수의 서브 카테고리들에 대한 정보를 기반으로, 제 3 종류의 상권 정보와 가장 연관도가 높은 제 4 종류의 상권 정보와 연관도가 가장 낮은 제 5 종류의 상권 정보를 식별하고,
상기 제 4 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 4 브랜드에 대한 정보를 획득하고, 상기 제 5 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 5 브랜드에 대한 정보를 획득하고,
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 4 브랜드와 연관된 적어도 하나의 제 4 오브젝트를 삭제하고, 상기 제 5 브랜드의 적어도 하나의 점포 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 제 5 오브젝트를 더 표시하고,
상기 복수의 브랜드들 별 창업량 또는 현재 시점에 대응하는 계절 중 적어도 하나를 기반으로 특정 시구간을 식별하고,
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 중에서 상기 식별된 특정 시구간에 대응하는 정보들을 추출하고,
상기 추출된 정보들을 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 생성하고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 브랜드들 별 저명도를 계산하고,
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 아래의 수학식과 같이 상기 특정 시구간의 개시 시점을 식별하고,
,
,
상기 복수의 브랜드들 별 가장 높은 창업수를 확보한 시점을 상기 특정 시구간의 종료 시점으로 식별하는,
서버. - 서버로서,
데이터 베이스;
통신 회로; 및
적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는:
복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고,
상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하고,
상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하고,
전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하고,
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하고,
상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하도록 설정되고,
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 제 1 지역 및 제 1 업종을 검색하기 위한 검색 쿼리를 수신하고,
상기 검색 쿼리를 수신한 것에 기반하여, 상기 인터페이스 상에 상기 제 1 지역에 대한 제 1 맵 데이터를 표시하고, 상기 제 1 맵 데이터 상에 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 적어도 하나의 브랜드의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 오브젝트를 표시하고,
상기 전자 장치로부터 상기 적어도 하나의 오브젝트 중 제 1 오브젝트를 선택하기 위한 입력을 수신하고,
상기 수신된 입력에 기반하여, 상기 제 1 오브젝트와 연관된 제 1 브랜드를 식별하고,
상기 식별된 제 1 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보를 식별하고, 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보 중 상기 제 1 지역과 연관된 일부 상권 정보를 상기 전자 장치로 제공하고,
상기 복수의 브랜드들에 대한 정보 및 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 트레이닝 데이터로 하여, 머신 러닝 모델을 생성하고, 상기 머신 러닝 모델은 특정 종류의 상권 정보를 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 브랜드들 별 상기 특정 종류의 상권 정보에 대응하는 가중치를 출력하도록 설정되고,
상기 인터페이스를 통해 상기 전자 장치로부터 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보를 검색하기 위한 제 1 검색 쿼리를 수신하고,
상기 제 1 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 브랜드들 별 제 1 가중치를 식별하고,
상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로, 상기 복수의 브랜드들 중 상기 지정된 조건을 만족하는 가중치를 가지는 일부 브랜드들에 대한 정보를 선택하고,
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하고,
상기 일부 브랜드들 중 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 제 1 브랜드들을 식별하고, 상기 제 1 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 3 오브젝트를 표시하고,
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 중에, 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 제 3 오브젝트를 삭제하기 위한 입력을 수신하고,
상기 제 3 오브젝트에 대응하는 제 3 브랜드를 식별하고,
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 3 브랜드에 대응하는 나머지 오브젝트를 삭제하고,
상기 데이터 베이스는 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 복수의 카테고리들 및 복수의 서브 카테고리들로 분류하여 저장하도록 구현되고,
상기 식별된 제 3 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 3 상권 정보들 중 특징되는 제 3 종류의 상권 정보를 식별하고,
상기 데이터 베이스에서 분류된 상기 복수의 카테고리들 및 상기 복수의 서브 카테고리들에 대한 정보를 기반으로, 제 3 종류의 상권 정보와 가장 연관도가 높은 제 4 종류의 상권 정보와 연관도가 가장 낮은 제 5 종류의 상권 정보를 식별하고,
상기 제 4 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 4 브랜드에 대한 정보를 획득하고, 상기 제 5 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 5 브랜드에 대한 정보를 획득하고,
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 4 브랜드와 연관된 적어도 하나의 제 4 오브젝트를 삭제하고, 상기 제 5 브랜드의 적어도 하나의 점포 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 제 5 오브젝트를 더 표시하고,
상기 복수의 브랜드들 별 창업량 또는 현재 시점에 대응하는 계절 중 적어도 하나를 기반으로 특정 시구간을 식별하고,
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 중에서 상기 식별된 특정 시구간에 대응하는 정보들을 추출하고,
상기 추출된 정보들을 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 생성하고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 브랜드들 별 저명도를 계산하고,
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 아래의 수학식과 같이 상기 특정 시구간의 개시 시점을 식별하고,
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상기 복수의 브랜드들 별 가장 높은 창업수를 확보한 시점을 상기 특정 시구간의 종료 시점으로 식별하는,
서버. - 서버에 의해 창업을 위한 정보를 제공하는 방법이 수행되도록 야기하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서,
상기 창업을 위한 정보를 제공하는 방법은,
복수의 외부 서버들로부터 복수의 브랜드들에 대한 복수의 종류들의 상권 정보들을 수신하는 단계;를 포함하고, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들은 상기 복수의 브랜드들의 점포 위치, 점포수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 점포들의 위치, 개업 수 및 폐업 수, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 생존율, 상기 복수의 브랜드들과 연관된 평균 상기 복수의 브랜드들의 영업 기간, 상기 복수의 브랜드들의 연매출, 및 연순수익에 대한 정보를 포함하고,
상기 서버는 데이터 베이스를 포함하고,
상권 분석 서버로부터 맵 데이터를 수신하는 단계;
상기 맵 데이터에 기반하여, 상기 복수의 종류들의 상권 정보들을 지역 별로 분류하고, 상기 지역들 별로 상기 점포들의 위치에 대한 정보를 기반으로 상기 점포들을 나타내는 오브젝트들을 표시하고 상기 복수의 종류들의 상권 정보들 중 나머지 수치화된 상권 정보들을 표시하도록 구현되는 인터페이스를 생성하는 단계;
전자 장치로부터 상기 서버로의 접속을 식별하는 경우 상기 인터페이스를 제공하는 단계;
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 특정 브랜드에 대한 미팅 요청을 수신하는 단계; 및
상기 전자 장치와 상기 복수의 외부 서버들 중 상기 특정 브랜드에 대응하는 제 1 외부 서버가 접속 가능한 회의 룸을 개설하고, 개설된 회의 룸을 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 전자 장치로부터 상기 인터페이스를 통해서 제 1 지역 및 제 1 업종을 검색하기 위한 검색 쿼리를 수신하는 단계; 및
상기 검색 쿼리를 수신한 것에 기반하여, 상기 인터페이스 상에 상기 제 1 지역에 대한 제 1 맵 데이터를 표시하고, 상기 제 1 맵 데이터 상에 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 적어도 하나의 브랜드의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 전자 장치로부터 상기 적어도 하나의 오브젝트 중 제 1 오브젝트를 선택하기 위한 입력을 수신하는 단계;
상기 수신된 입력에 기반하여, 상기 제 1 오브젝트와 연관된 제 1 브랜드를 식별하는 단계; 및
상기 식별된 제 1 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보를 식별하고, 상기 복수의 종류들의 제 1 상권 정보 중 상기 제 1 지역과 연관된 일부 상권 정보를 상기 전자 장치로 제공하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 브랜드들에 대한 정보 및 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 트레이닝 데이터로 하여, 머신 러닝 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 머신 러닝 모델은 특정 종류의 상권 정보를 입력 받는 것에 대한 응답으로, 상기 복수의 브랜드들 별 상기 특정 종류의 상권 정보에 대응하는 가중치를 출력하도록 설정되고,
상기 인터페이스를 통해 상기 전자 장치로부터 지정된 조건을 만족하는 제 1 종류의 상권 정보를 검색하기 위한 제 1 검색 쿼리를 수신하는 단계;
상기 제 1 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로, 출력되는 상기 복수의 브랜드들 별 제 1 가중치를 식별하는 단계;
상기 식별된 제 1 가중치를 기반으로, 상기 복수의 브랜드들 중 상기 지정된 조건을 만족하는 가중치를 가지는 일부 브랜드들에 대한 정보를 선택하는 단계; 및
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 일부 브랜드들 중 상기 제 1 지역과 상기 제 1 업종과 연관된 제 1 브랜드들을 식별하고, 상기 제 1 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 3 오브젝트를 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 일부 브랜드들의 적어도 하나의 점포의 위치를 나타내는 적어도 하나의 제 2 오브젝트를 표시하는 중에, 상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 제 3 오브젝트를 삭제하기 위한 입력을 수신하는 단계;
상기 제 3 오브젝트에 대응하는 제 3 브랜드를 식별하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 3 브랜드에 대응하는 나머지 오브젝트를 삭제하는 단계;를 더 포함하고,
상기 데이터 베이스는 상기 복수의 브랜드들의 복수의 종류들의 상권 정보들을 복수의 카테고리들 및 복수의 서브 카테고리들로 분류하여 저장하도록 구현되고,
상기 식별된 제 3 브랜드와 연관된 상기 복수의 종류들의 제 3 상권 정보들 중 특징되는 제 3 종류의 상권 정보를 식별하는 단계;
상기 데이터 베이스에서 분류된 상기 복수의 카테고리들 및 상기 복수의 서브 카테고리들에 대한 정보를 기반으로, 제 3 종류의 상권 정보와 가장 연관도가 높은 제 4 종류의 상권 정보와 연관도가 가장 낮은 제 5 종류의 상권 정보를 식별하는 단계;
상기 제 4 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 4 브랜드에 대한 정보를 획득하고, 상기 제 5 종류의 상권 정보를 상기 머신 러닝 모델에 입력한 것에 대한 응답으로 제 5 브랜드에 대한 정보를 획득하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 제 2 오브젝트 중 상기 제 4 브랜드와 연관된 적어도 하나의 제 4 오브젝트를 삭제하고, 상기 제 5 브랜드의 적어도 하나의 점포 위치를 나타내기 위한 적어도 하나의 제 5 오브젝트를 더 표시하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 브랜드들 별 창업량 또는 현재 시점에 대응하는 계절 중 적어도 하나를 기반으로 특정 시구간을 식별하는 단계;
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 중에서 상기 식별된 특정 시구간에 대응하는 정보들을 추출하는 단계; 및
상기 추출된 정보들을 기반으로 상기 머신 러닝 모델을 생성하는 단계;를 더 포함하고,
외부 서버를 통해서, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 수신하고, 상기 복수의 브랜드들의 광고 횟수에 대한 정보 또는 상기 복수의 브랜드들의 SNS 노출 횟수에 대한 정보를 기반으로 상기 복수의 브랜드들 별 저명도를 계산하는 단계;를 더 포함하고,
상기 복수의 브랜드들의 상기 복수의 종류들의 상기 복수의 상권 정보들 이 발생된 시점들을 식별하고, 상기 식별된 시점들과 상기 저명도에 기반하여 아래의 수학식과 같이 상기 특정 시구간의 개시 시점을 식별하는 단계를 더 포함하고,
,
,
상기 복수의 브랜드들 별 가장 높은 창업수를 확보한 시점을 상기 특정 시구간의 종료 시점으로 식별하는 단계;를 더 포함하는,
컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102419035B1 (ko) * | 2021-12-27 | 2022-07-08 | 강만수 | 3d 지도 정보를 제공하는 상권 분석 시스템 |
| KR20230071438A (ko) * | 2021-11-16 | 2023-05-23 | 주식회사 아이브랩 | 상수도 사용량 기반의 상권 분석 시스템 및 방법 |
| KR102574123B1 (ko) * | 2022-10-06 | 2023-09-04 | 주식회사 하이퍼리서치 | 소상공인 지원 플랫폼 시스템 |
| KR102722261B1 (ko) | 2024-02-20 | 2024-10-25 | 주식회사 티앤와이랩 | 위치 별 재무 정보에 따른 상권 분석 플랫폼 서비스 제공 방법 |
| KR102741877B1 (ko) | 2024-05-24 | 2024-12-12 | 주식회사 티앤와이랩 | 위치 별 재무 정보에 따른 상권 분석 플랫폼 서비스 제공 방법 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101687494B1 (ko) * | 2015-08-24 | 2016-12-19 | 제이예스주식회사 | 소셜 네트워크 위치기반 통합 마케팅 분석 서비스 제공 시스템 |
| KR20200109206A (ko) * | 2019-03-12 | 2020-09-22 | 한국전자통신연구원 | 매출 상관 데이터를 이용한 상권 분석 시스템 및 방법 |
-
2021
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101687494B1 (ko) * | 2015-08-24 | 2016-12-19 | 제이예스주식회사 | 소셜 네트워크 위치기반 통합 마케팅 분석 서비스 제공 시스템 |
| KR20200109206A (ko) * | 2019-03-12 | 2020-09-22 | 한국전자통신연구원 | 매출 상관 데이터를 이용한 상권 분석 시스템 및 방법 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20230071438A (ko) * | 2021-11-16 | 2023-05-23 | 주식회사 아이브랩 | 상수도 사용량 기반의 상권 분석 시스템 및 방법 |
| KR102673249B1 (ko) * | 2021-11-16 | 2024-06-07 | 주식회사 아이브랩 | 상수도 사용량 기반의 상권 분석 시스템 및 방법 |
| KR102419035B1 (ko) * | 2021-12-27 | 2022-07-08 | 강만수 | 3d 지도 정보를 제공하는 상권 분석 시스템 |
| KR102574123B1 (ko) * | 2022-10-06 | 2023-09-04 | 주식회사 하이퍼리서치 | 소상공인 지원 플랫폼 시스템 |
| KR102722261B1 (ko) | 2024-02-20 | 2024-10-25 | 주식회사 티앤와이랩 | 위치 별 재무 정보에 따른 상권 분석 플랫폼 서비스 제공 방법 |
| KR102741877B1 (ko) | 2024-05-24 | 2024-12-12 | 주식회사 티앤와이랩 | 위치 별 재무 정보에 따른 상권 분석 플랫폼 서비스 제공 방법 |
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