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데이터 공급 장치가 수행하는 데이터 공급 방법에 있어서,사용자 단말을 통해 콘텐츠에 대한 소개 데이터를 수신하는 단계;상기 수신된 콘텐츠에 대한 소개 데이터를 대체 불가능 토큰(Non-Fungible Tokens, NFT)으로 변환하여 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;상기 사용자 단말로부터 상기 변환된 NFT에 대한 거래 의사가 식별된 경우, 별도의 학습 모델을 통해 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 도용 여부를 결정하는 단계; 및상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터가 도용된 데이터가 아니라고 결정된 경우, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 하위 카테고리의 구조와 상기 소개 데이터에 대한 표현 도구의 종류에 기초하여 상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 단계를 포함하는 데이터 공급 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트를 다른 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트와 비교하여 일치 확률을 도출하고,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 도용 여부를 결정하는 단계는,상기 학습 모델을 통해 도출된 일치 확률이 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터가 도용되었다고 판단하는 데이터 공급 방법
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제1항에 있어서,상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 단계는,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 하위 카테고리의 개수가 많을수록 제공 가치를 높게 결정하는 데이터 공급 방법
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제1항에 있어서,상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 단계는,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트 중 이용되는 표현 도구의 개수 및 각각의 표현 도구를 통한 소개 분량에 기초하여 서로 다른 가중치를 적용함으로써 제공 가치를 결정하는 데이터 공급 방법
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제4항에 있어서,상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 단계는,상기 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트 중 이용되는 표현 도구의 개수가 많을수록 높은 가중치를 적용함으로써 제공 가치를 높게 결정하는 데이터 공급 방법
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제4항에 있어서,상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 단계는,상기 표현 도구 중 동영상, 사진, 음성 및 텍스트의 순서대로 높은 가중치를 적용하고, 상기 각각의 표현 도구를 통한 소개 분량이 많을수록 높은 가중치를 적용함으로써 제공 가치를 높게 결정하는 데이터 공급 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터를 상기 콘텐츠에 대한 실제 데이터와 비교하여 일치 확률을 도출하고,상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 단계는,상기 학습 모델을 통해 도출된 일치 확률에 기초하여 상기 변환된 NFT의 제공 가치를 추가적으로 반영하는 데이터 공급 방법
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제1항에 있어서,상기 제공 가치가 결정된 NFT를 사업자에게 제공하는 단계를 더 포함하고,상기 제공하는 단계는,상기 제공 가치가 결정된 NFT에서 추출된 검색 태그(Tag)를 사업자에게 제공하는 데이터 공급 방법
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제8항에 있어서,상기 NFT를 제공 받는 사업자의 요청에 따라 상기 NFT를 상기 표현 도구의 종류 별로 재구성하는 단계를 더 포함하는 데이터 공급 방법
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사용자 단말이 수행하는 데이터 공급 방법에 있어서,데이터 공급 장치로부터 제공된 어플리케이션을 통해 콘텐츠에 대한 소개 데이터를 생성하여 상기 데이터 공급 장치로 전송하는 단계;상기 데이터 공급 장치로부터 대체 불가능 토큰(Non-Fungible Tokens, NFT)으로 변환된 상기 콘텐츠에 대한 소개 데이터를 수신하는 단계; 및상기 수신된 NFT를 상기 데이터 공급 장치 또는 다른 사용자 단말과 거래함으로써 보상을 획득하는 단계를 포함하고,상기 수신된 NFT는,별도의 학습 모델을 통해 상기 수신된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 도용 여부가 결정되고, 상기 수신된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 하위 카테고리의 구조와 상기 소개 데이터에 대한 표현 도구의 종류에 기초하여 제공 가치가 결정되는 데이터 공급 방법
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제10항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 수신된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트를 다른 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트와 비교하여 일치 확률을 도출하고,상기 수신된 NFT는,상기 학습 모델을 통해 도출된 일치 확률이 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터가 도용되었다고 판단되는 데이터 공급 방법
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제10항에 있어서,상기 수신된 NFT는,상기 수신된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 하위 카테고리의 개수가 많을수록 제공 가치가 높게 결정되는 데이터 공급 방법
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제10항에 있어서,상기 수신된 NFT,상기 수신된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트 중 이용되는 표현 도구의 개수 및 각각의 표현 도구를 통한 소개 분량에 기초하여 서로 다른 가중치가 적용됨으로써 제공 가치가 결정되는 데이터 공급 방법
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제13항에 있어서,상기 수신된 NFT는,상기 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트 중 이용되는 표현 도구의 개수가 많을수록 높은 가중치가 적용됨으로써 제공 가치를 높게 결정되는 데이터 공급 방법
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제13항에 있어서,상기 수신된 NFT는,상기 표현 도구 중 동영상, 사진, 음성 및 텍스트의 순서대로 높은 가중치가 적용되고, 상기 각각의 표현 도구를 통한 소개 분량이 많을수록 높은 가중치가 적용됨으로써 제공 가치가 높게 결정되는 데이터 공급 방법
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제10항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 수신된 NFT를 구성하는 소개 데이터를 상기 콘텐츠에 대한 실제 데이터와 비교하여 일치 확률을 도출하고,상기 수신된 NFT는,상기 학습 모델을 통해 도출된 일치 확률에 기초하여 상기 변환된 NFT의 제공 가치를 추가적으로 반영됨으로써 제공 가치가 결정되는 데이터 공급 방법
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데이터 공급 장치에 있어서,프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,사용자 단말을 통해 콘텐츠에 대한 소개 데이터를 수신하고, 상기 수신된 콘텐츠에 대한 소개 데이터를 대체 불가능 토큰(Non-Fungible Tokens, NFT)으로 변환하여 상기 사용자 단말로 전송하며, 상기 사용자 단말로부터 상기 변환된 NFT에 대한 거래 의사가 식별된 경우, 별도의 학습 모델을 통해 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 도용 여부를 결정하고, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터가 도용된 데이터가 아니라고 결정된 경우, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 하위 카테고리의 구조와 상기 소개 데이터에 대한 표현 도구의 종류에 기초하여 상기 변환된 NFT의 제공 가치를 결정하는 데이터 공급 장치
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제17항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트를 다른 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트와 비교하여 일치 확률을 도출하고,상기 프로세서는,상기 학습 모델을 통해 도출된 일치 확률이 미리 설정된 기준을 초과하는 경우, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터가 도용되었다고 판단하는 데이터 공급 장치
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제17항에 있어서,상기 프로세서는,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 대한 하위 카테고리의 개수가 많을수록 제공 가치를 높게 결정하고, 상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터에 표현 도구인 동영상, 사진, 음성 및 텍스트 중 이용되는 표현 도구의 개수 및 각각의 표현 도구를 통한 소개 분량에 기초하여 서로 다른 가중치를 적용함으로써 제공 가치를 결정하는 데이터 공급 장치
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제17항에 있어서,상기 학습 모델은,상기 변환된 NFT를 구성하는 소개 데이터를 상기 콘텐츠에 대한 실제 데이터와 비교하여 일치 확률을 도출하고,상기 프로세서는,상기 학습 모델을 통해 도출된 일치 확률에 기초하여 상기 변환된 NFT의 제공 가치를 추가적으로 반영하는 데이터 공급 장치
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