디지털트윈 기반 최적업종변경 상권분석

 

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📑 프로젝트 분석

검색 의도

선택된 특허들을 보니 디지털트윈 기반 상권·업종 최적화 플랫폼에 집중하고 계신 것 같습니다. AI·머신러닝을 활용한 예측·시각화와 다중 데이터 통합 분석을 핵심으로 살펴보고 계시네요.

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주요문헌 분석표

주요 기술군관련 특허기술적 특징

AI·머신러닝 기반 상권 예측	KR 2510463 B1 KR 2419035 B1 KR 1816215 B1 KR 2022-0128902 A KR 2722261 B1	트리 기반 최적화, 3D 시각화, 실시간 분류·위치 분석, 동적 시계열 분석, 업종 유사성·시너지 분석
디지털트윈 활용 시뮬레이션·시각화	KR 2875221 B1 KR 2866002 B1 KR 2022-0117123 A KR 2916966 B1 KR 2743430 B1	실시간 트윈 시각화, 메타버스 연동 위치 검증, 경제 모형 기반 시뮬레이션, 공장·제조 시뮬레이션, 디지털 전환 수준 진단
다중 데이터·온·오프라인 연계 분석	KR 2483902 B1 KR 2794535 B1 KR 2024-0072856 A KR 2024-0090094 A KR 2605971 B1	오프·온라인 데이터 통합, F&B 사업 최적화, 다중 모달 AI 융합, 키워드 기반 업종 분류, 산업 트렌드 예측
리스크·폐업·사업성 평가	KR 2703695 B1 KR 2639736 B1 KR 2677721 B1 KR 2024-0158050 A KR 2024-0115543 A	위험·포화도 분석, 프랜차이즈 입지 최적화, 매출 이상 징후 지수, 프랜차이즈 자동 선정, 젠트리피케이션 관리

 

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새로운 기술 제안

💡 연합 학습 기반 프라이버시 보호 상권 예측

선택된 특허들에는 데이터 공유 시 프라이버시 보호가 다루어지지 않습니다. 여러 사업자·공공기관의 상권 데이터를 연합 학습(FeLearn) 방식으로 학습해, 개별 데이터는 로컬에 유지하면서 전역 예측 모델을 강화하면 개인정보 유출 위험 없이 정확한 상권·업종 예측이 가능합니다.

💡 AR·VR 인터랙티브 입지·업종 체험 플랫폼

현재 특허들은 시각화와 시뮬레이션에 집중하지만, 사용자가 직접 체험할 수 있는 몰입형 인터페이스는 없습니다. AR/VR을 활용해 디지털트윈 상권을 실시간으로 탐색·시뮬레이션하고, 가상의 점포 배치를 바꾸며 매출·고객 흐름 변화를 즉시 확인할 수 있는 인터랙티브 플랫폼을 제안합니다.

💡 ESG·지속가능성 지표 연계 상권 최적화 엔진

선택된 특허들은 주로 경제·수익성에 초점을 맞추고 있습니다. 최근 기업·투자자의 관심이 높은 환경·사회·지배구조(ESG) 요소를 상권 분석에 포함해, 친환경 업종 비중·지역 탄소배출·사회적 가치 등을 종합 평가하고, ESG 점수가 높은 입지를 우선 추천하는 엔진을 추가하면 차별화된 의사결정 지원이 가능합니다.

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• 【발명의 설명】【발명의 명칭】【기술분야】【발명의 배경이 되는 기술】  한편, 디지털 트윈 기반의 시각화·시뮬레이션 기술은 현장 상황을 3D로 재현하여 입지 검증에 활용되고 있으나, 사용자가 직접 가상 점포를 배치하거나 업종을 변경해 실시간으로 매출·고객 흐름 변화를 확인할 수 있는 인터랙티브 기능은 미비한 실정이다. 또한 기존 최적화 엔진은 주로 경제적 수익성에 초점을 맞추어 ESG와 같은 지속가능성 요소를 고려하지 못한다. 따라서 개인정보를 보호하면서도 다중 데이터 원천을 활용할 수 있는 연합 학습 기반의 예측 모델, 사용자가 가상 환경에서 직접 입지를 체험·조정할 수 있는 AR·VR 인터페이스, 그리고 ESG 지표를 포함한 다목표 최적화 기능을 통합한 시스템의 개발이 절실히 요구된다.【해결하고자 하는 과제】  또한, 디지털 트윈 기반 3차원 시각화와 시뮬레이션 기술은 입지 검증에 활용되고 있으나, 사용자가 가상 환경에서 직접 점포 위치와 업종을 변경하고 실시간으로 매출·고객 흐름 변화를 체험할 수 있는 인터랙티브 기능이 부족하다. 더불어 현재 상권 최적화 엔진은 경제적 수익성에만 초점이 맞춰져 있어, 지속가능성 요소인 ESG(환경·사회·지배구조) 지표를 종합적으로 고려하지 못한다. 따라서 개인정보 보호와 데이터 활용 효율성을 동시에 보장하면서, 사용자가 몰입형 AR·VR 인터페이스를 통해 의사결정을 체험하고, ESG 요소를 반영한 다목표 최적화를 수행할 수 있는 통합 시스템이 요구된다.  본 발명의 일실시예에 따른 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템은, 다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부와, 해당 데이터를 이용해 신경망 구조의 모델을 로컬에서 학습하는 로컬 학습 모듈을 포함한다. 학습된 모델 업데이트는 암호화된 형태로 전송되어 중앙 집계 서버에 전달되며, 중앙 서버는 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 전송된 모델의 무결성을 검증하고 전역 모델을 집계·배포한다. 동시에 차등 개인정보 보호 메커니즘(ε-다양성 파라미터 적용)을 적용한 보호 모듈이 로컬 학습 과정에서 노이즈를 삽입함으로써 개인 데이터의 유출을 방지한다.【발명의 효과】  또한 AR·VR 기반 인터랙티브 디지털 트윈을 도입함으로써 사용자는 가상 환경에서 입지·업종을 직접 실험하고 매출·고객 흐름 변화를 즉시 시각화할 수 있어 의사결정 과정이 직관적이고 효율적으로 전환된다. ESG 평가 및 다목표 최적화 엔진을 통합함으로써 환경·사회·지배구조 측면의 지속가능성을 동시에 고려한 입지 선택이 가능해지며, 기업·투자자는 경제적 수익성뿐 아니라 ESG 점수까지 종합적으로 평가하여 보다 책임감 있는 사업 전략을 수립할 수 있다. 이러한 종합적 효과는 상권 분석·예측 서비스의 경쟁력을 크게 높이고, 데이터 프라이버시와 지속가능성을 중시하는 현대 비즈니스 환경에 부합하는 혁신적 솔루션을 제공한다.  도 1은 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 시스템의 전체 구조를 설명하기 위한 도면이다.
    도 2는 로컬 학습 모듈에서 수행되는 연합 학습 프로세스를 흐름도로 나타낸 도면이다.
    도 3은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈의 구성 및 작동 방식을 보여주는 도면이다.
    도 4는 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 모델 무결성을 검증하는 방식을 도식화한 도면이다.
    도 5는 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 6은 AR·VR 연동 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 구조를 설명하는 도면이다.
    도 7은 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 흐름을 보여주는 도면이다.
    도 8은 ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 9는 다중 목표 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 알고리즘을 사용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려하여 입지 후보를 선정하는 절차를 도식화한 도면이다.  본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 다양한 형태의 데이터 원천, 학습 구조, 시각화 기술 및 최적화 방법을 포괄하도록 설계되었으며, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.  이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.  본 도면에서 데이터 저장부는 온·오프라인 데이터 소스를 통합하고, 결측값 보간과 같은 전처리 과정을 수행할 수 있다. 이러한 전처리 결과는 로컬 학습 모듈에 제공되어 모델 학습에 활용될 수 있다. 전처리 단계에서 적용되는 알고리즘은 상황에 따라 변경될 수 있으며, 데이터 품질 향상이 전체 예측 정확도에 기여할 수 있다.  중앙 집계 서버는 암호화된 모델 업데이트를 수신하고, 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 무결성을 검증할 수 있다. 검증된 모델은 전역 모델로 집계되어 다시 로컬 모듈에 배포될 수 있다. 이 순환 과정은 학습 효율성을 유지하면서도 데이터 보안을 확보할 수 있다.  학습 단계에서는 배치 크기, 학습률 등 하이퍼파라미터가 사전 설정 범위 내에서 자동 튜닝될 수 있다. 튜닝된 파라미터는 학습 효율성을 향상시키며, 모델 정확도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 학습 과정에서 발생하는 오류나 이상 징후는 로컬 로그에 기록되어, 필요 시 원격 디버깅이 가능하도록 설계될 수 있다.  도 3은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈의 구성 및 작동 방식을 보여주는 도면이다.
    도 3을 참조하면, 보호 모듈은 난수 생성 유닛, 노이즈 삽입 엔진 및 파라미터 관리 유닛으로 이루어질 수 있다. 난수 생성 유닛은 보안 수준에 따라 표준 정규 분포 혹은 라플라스 분포의 난수를 생성할 수 있다. 생성된 난수는 노이즈 삽입 엔진을 통해 학습 데이터 또는 모델 업데이트에 적용될 수 있다.  보호 모듈은 또한 로그 기록 기능을 포함하여, 각 노이즈 삽입 이벤트와 파라미터 변경 이력을 남길 수 있다. 이 로그는 사후 감사 및 규제 대응을 위해 활용될 수 있다.  합의 프로토콜은 작업 증명, 지분 증명 또는 실용적인 비잔틴 오류 허용 알고리즘 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 선택된 알고리즘은 시스템 규모와 보안 요구에 따라 달라질 수 있다. 검증이 완료된 모델은 전역 모델로 집계되어 로컬 모듈로 배포될 수 있다.  도 5는 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 5를 참조하면, 모듈은 먼저 GIS 기반 지형·도로 정보를 불러와 기본 맵을 구성할 수 있다. 이후 건축물 3D 스캔 데이터가 정렬 및 매핑되어, 실제 건물 형태와 높이가 정확히 재현될 수 있다. 데이터 정합 과정에서 좌표 변환 및 스케일 보정이 수행될 수 있다.  모델 생성 과정은 파라미터화되어, 특정 지역이나 시간대에 맞게 자동으로 업데이트될 수 있다. 업데이트 시 기존 모델과의 차이는 버전 관리 시스템에 기록되어 이력 관리가 가능하다.  실시간 렌더링은 GPU 가속을 활용하여 프레임 레이트를 유지하면서도 고품질 영상을 제공할 수 있다. 또한 네트워크 지연을 최소화하기 위해 스트리밍 버퍼가 사전 설정값에 따라 조정될 수 있다. 사용자 경험을 최적화하기 위해 엔진은 레벨 오브 디테일(LOD) 기법을 적용하여 화면에 보이는 객체만 고해상도로 처리할 수 있다.  도 7은 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 흐름을 보여주는 도면이다.
    도 7을 참조하면, 모듈은 센서 데이터 스트림을 받아 제스처 인식 알고리즘을 실행할 수 있다. 동시에 마이크 입력은 음성 인식 엔진을 통해 명령어로 변환될 수 있다. 인식된 제스처와 음성 명령은 병합되어 사용자 의도에 맞는 제어 신호로 변환된다.  모듈은 사용자 프로파일에 기반한 맞춤형 인식 모델을 적용하여, 개인별 사용 습관에 최적화된 인식 정확도를 제공할 수 있다. 또한 새로운 제스처나 명령어를 학습시키는 업데이트 기능을 포함하여, 지속적인 기능 확장을 지원한다.  산출된 ESG 점수는 상권 데이터와 결합되어 다중 목표 최적화 모듈에 전달될 수 있다. 또한 점수는 시각화 모듈을 통해 히트맵 형태로 사용자에게 제공될 수 있다. ESG 점수는 시간 흐름에 따라 추적 가능하도록 데이터베이스에 저장될 수 있다.  도 9는 다중 목표 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 알고리즘을 사용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려하여 입지 후보를 선정하는 절차를 도식화한 도면이다.
    도 9를 참조하면, 최적화 모듈은 입력으로 상권 경제 지표와 ESG 점수를 받아 각 후보지에 대한 다목표 효용 함수를 계산할 수 있다. 파레토 프론티어를 구성하는 후보지는 비지배 관계에 따라 선정될 수 있다. 선정된 후보지는 최종 보고서 생성 모듈에 전달되어 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태로 출력될 수 있다.  모듈은 다양한 제약 조건(예: 법적 제한, 물리적 접근성)과 사용자 선호도를 입력받아, 맞춤형 시나리오를 생성할 수 있다. 이러한 시나리오 생성은 사용자가 의사결정을 지원받는 데 도움을 줄 수 있다.【청구범위】【청구항 2】
    제1항에 있어서, 로컬 학습 모듈이 신경망 구조를 이용하고, 모델 업데이트가 암호화된 형태로 전송되는 것을 특징으로 하는 시스템.【청구항 4】
    제1항에 있어서, 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용하여 모델 무결성을 검증하는 것을 특징으로 하는 시스템.【청구항 6】
    제1항에 있어서, 학습 과정에서 모델 정확도 향상을 위해 미리 설정한 값 범위의 하이퍼파라미터 튜닝이 수행되는 것을 특징으로 하는 시스템.【청구항 8】
    제7항에 있어서, AR·VR 시뮬레이션 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.【청구항 10】
    제7항에 있어서, 분석 시각화 모듈이 매출 변화를 히트맵과 시간축 그래프 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.【청구항 12】
    제7항에 있어서, 플랫폼이 네트워크 지연을 최소화하기 위해 미리 설정한 값의 스트리밍 버퍼를 활용하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.【청구항 14】
    상권 경제 지표와 ESG 지표를 통합하는 데이터 결합 모듈;
    ESG 평가 점수를 산출하는 평가 모듈;
    다중 목표 최적화 알고리즘을 적용하여 입지 후보를 선정하는 최적화 모듈;
    최적화 결과를 제공하는 출력 모듈; 및
    상기 전체를 포함하는 ESG 기반 상권 최적화 엔진.【청구항 16】
    제14항에 있어서, 데이터 결합 모듈이 공개 데이터와 사설 데이터의 메타데이터 매핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 엔진.【청구항 18】
    제14항에 있어서, 출력 모듈이 입지 후보별 상세 보고서를 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 엔진.【청구항 20】
    제14항에 있어서, 엔진이 결과를 외부 ERP 시스템과 API 연동하여 자동 전송하는 인터페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진.【요약】
•   프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템이 개시된다. 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템은 다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부, 연합 학습을 수행하는 로컬 학습 모듈, 전역 모델을 집계·배포하는 중앙 집계 서버, 프라이버시 보호를 위해 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈 및 상기 전체를 포함하는 프라이버시 보호 상권 예측 시스템을 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 개인 데이터의 유출을 원천 차단하면서 고정밀 상권·업종 예측과 실시간 AR·VR 디지털 트윈을 통한 인터랙티브 입지 체험을 제공하고, ESG 지표를 통합한 다목표 최적화로 지속가능한 사업 전략을 수립할 수 있다.
• 【요약서】
• 【청구항 19】
    제14항에 있어서, 최적화 과정에서 미리 설정한 값 범위 내의 시뮬레이션 반복 횟수를 적용하는 것을 특징으로 하는 엔진.
• 【청구항 17】
    제14항에 있어서, 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 다목표 최적화를 사용하여 경제성과 ESG 점수를 동시에 고려하는 것을 특징으로 하는 엔진.
• 【청구항 15】
    제14항에 있어서, ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표를 각각 가중치로 적용하는 것을 특징으로 하는 엔진.
• 【청구항 13】
    제7항에 있어서, 사용자 프로파일에 기반한 맞춤형 시나리오를 자동 생성하는 시나리오 생성 모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.
• 【청구항 11】
    제7항에 있어서, 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.
• 【청구항 9】
    제7항에 있어서, 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.
• 【청구항 7】
    디지털 트윈 기반 상권 3D 모델 생성 모듈;
    실시간 시뮬레이션을 수행하는 AR·VR 연동 엔진;
    사용자 입력에 따라 가상 점포 위치와 업종을 변경하는 인터랙션 모듈;
    매출·고객 흐름 변화를 시각화하는 분석 시각화 모듈; 및
    상기 전체를 포함하는 인터랙티브 입지 체험 플랫폼.
• 【청구항 5】
    제1항에 있어서, 데이터 저장부가 온·오프라인 데이터 소스를 통합하고, 데이터 정제 단계에서 결측값 보간을 수행하는 것을 특징으로 하는 시스템.
• 【청구항 3】
    제1항에 있어서, 차등 개인정보 보호 메커니즘이 ε‑다양성 파라미터를 적용하는 것을 특징으로 하는 시스템.
• 【청구항 1】
    다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부;
    연합 학습을 수행하는 로컬 학습 모듈;
    전역 모델을 집계·배포하는 중앙 집계 서버;
    프라이버시 보호를 위해 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈; 및
    상기 전체를 포함하는 프라이버시 보호 상권 예측 시스템.
•   이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.
•   알고리즘은 시뮬레이션 반복 횟수를 사전 설정값 내에서 조정하여 최적화 정확도와 계산 비용 사이의 균형을 맞출 수 있다. 반복 과정에서 하이퍼파라미터 튜닝이 자동으로 이루어질 수 있으며, 이를 통해 최적해에 근접하는 결과를 얻을 수 있다. 또한 최적화 결과는 외부 ERP 시스템에 API 연동을 통해 자동 전송될 수 있다.
•   모듈은 외부 인증 기관의 표준을 참조하여 평가 기준을 업데이트할 수 있으며, 새로운 ESG 지표가 등장할 경우 쉽게 확장될 수 있다.
•   도 8은 ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 8을 참조하면, 모듈은 각 ESG 요소에 대한 원시 데이터를 수집하고 정규화 단계에서 동일한 스케일로 변환할 수 있다. 정규화된 값은 사전에 정의된 가중치와 곱해져 종합 ESG 점수로 합산될 수 있다. 가중치는 정책 목표나 기업 전략에 따라 동적으로 조정될 수 있다.
•   제어 신호는 인터랙션 로직에 따라 디지털 트윈 내 가상 점포 위치 이동, 업종 변경 또는 시뮬레이션 파라미터 조정에 활용될 수 있다. 제스처와 음성 명령은 서로 보완적으로 작동하여, 사용자가 복합적인 인터랙션을 수행할 수 있게 한다. 오류 발생 시 모듈은 피드백을 제공하여 사용자가 재시도하거나 다른 입력 방식을 선택하도록 안내할 수 있다.
•   엔진은 AR 디바이스와 VR 헤드셋 양쪽 모두에 대응하도록 설계될 수 있으며, 각 디바이스의 입력 프로토콜에 맞춰 인터페이스를 매핑한다.
•   도 6은 AR·VR 연동 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 구조를 설명하는 도면이다.
    도 6을 참조하면, 엔진은 디지털 트윈 3D 모델을 입력으로 받아 실시간 렌더링 파이프라인을 구동할 수 있다. 레이 트레이싱 모듈은 광원, 반사, 그림자 등을 물리 기반으로 계산하여 시각적 현실감을 강화할 수 있다. 엔진은 사용자 입력에 따라 시점 변환 및 확대/축소를 즉시 반영할 수 있다.
•   결합된 데이터는 텍스처 매핑 및 조명 설정을 통해 현실감 있는 3D 모델로 렌더링될 수 있다. 이 모델은 이후 AR·VR 엔진에 전달되어 실시간 시뮬레이션에 사용될 수 있다. 또한 모델은 메타데이터와 연동되어, 각 건물의 상권 특성(예: 매출, 방문자 수)과 연결될 수 있다.
•   블록체인 기록은 투명성을 제공하며, 외부 감사인이 모델 흐름을 추적할 수 있게 한다. 또한 기록은 복구 시나리오에서도 활용될 수 있어 시스템 복원력을 향상시킬 수 있다.
•   도 4는 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 모델 무결성을 검증하는 방식을 도식화한 도면이다.
    도 4를 참조하면, 중앙 서버는 수신된 암호화된 모델 업데이트를 블록체인 네트워크에 전송할 수 있다. 블록체인 네트워크는 합의 알고리즘을 통해 업데이트의 정당성을 검증하고, 검증된 블록에 기록할 수 있다. 이 과정에서 모델 변조가 발생했을 경우 해당 블록이 거부될 수 있다.
•   파라미터 관리 유닛은 ε-다양성 파라미터를 동적으로 조정할 수 있도록 설계될 수 있다. 파라미터는 데이터 민감도, 법적 요구사항 및 서비스 품질 목표에 따라 자동으로 업데이트될 수 있다. 이러한 조정은 보호 강도를 유지하면서도 모델 성능 저하를 최소화하는 데 기여할 수 있다.
•   업데이트 전송 후, 로컬 모듈은 보호 모듈을 통해 차등 개인정보 보호 처리를 거칠 수 있다. 이 단계에서 추가적인 노이즈가 삽입되어 개인 식별 가능성이 더욱 낮아질 수 있다. 최종적으로 로컬 모듈은 중앙 서버로부터 최신 전역 모델을 수신하고, 이를 기반으로 다음 학습 라운드를 시작할 수 있다.
•   도 2는 로컬 학습 모듈에서 수행되는 연합 학습 프로세스를 흐름도로 나타낸 도면이다.
    도 2를 참조하면, 로컬 학습 모듈은 저장된 상권 데이터를 기반으로 신경망 모델을 초기 학습할 수 있다. 학습이 진행되는 동안 로컬 장치는 중간 가중치와 손실 값을 암호화하여 전송할 수 있다. 암호화된 업데이트는 중앙 서버에서 집계될 때 복호화되지 않으며, 암호화된 형태로 그대로 사용될 수 있다.
•   보호 모듈은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하여 로컬 학습 과정에서 노이즈를 삽입할 수 있다. 이 과정은 개인 데이터가 외부에 노출되는 위험을 감소시킬 수 있다. 보호 정도는 ε-다양성 파라미터에 따라 조정될 수 있으며, 필요에 따라 보안 수준을 강화하거나 완화할 수 있다.
•   도 1은 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 시스템의 전체 구조를 설명하기 위한 도면이다.
    도 1을 참조하면, 시스템은 데이터 저장부, 로컬 학습 모듈, 중앙 집계 서버, 보호 모듈 및 인터랙티브 디지털 트윈 플랫폼으로 구성될 수 있다. 각 구성요소는 네트워크를 통해 연결되며, 데이터 흐름은 로컬에서 중앙으로, 그리고 중앙에서 다시 로컬로 순환될 수 있다. 시스템 전체는 확장성을 고려해 모듈화되어, 추가적인 데이터 원천이나 분석 서비스가 필요할 경우 쉽게 통합될 수 있다.
•   비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 따라서 각 구성요소는 기능적 관점에서 설명되며, 필요에 따라 다른 기술적 구현 형태로 대체될 수 있다.
• 【발명을 실시하기 위한 구체적인 내용】
• 【도면의 간단한 설명】
•   본 발명은 연합 학습과 차등 개인정보 보호 메커니즘을 결합함으로써, 다중 데이터 원천을 로컬에 보관한 채 전역 예측 모델을 구축할 수 있어 개인정보 유출 위험을 원천 차단한다. 암호화된 모델 전송과 블록체인 기반 무결성 검증을 적용함으로써 데이터 보안성을 강화하고, 데이터 제공자의 참여 장벽을 낮추어 보다 풍부하고 다양성 있는 학습 데이터를 확보할 수 있다. 결과적으로 기존 중앙집중형 시스템에 비해 예측 정확도가 향상되고, 실시간으로 변동하는 시장 상황을 신속히 반영할 수 있다.
•   시스템은 또한 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈을 통해 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하여 실제 상권을 정밀 재현하고, 실시간 레이 트레이싱을 적용한 AR·VR 연동 엔진이 이를 가상 현장에서 시각화한다. 사용자는 제스처 인식 및 음성 명령을 지원하는 인터랙션 모듈을 통해 가상 점포 위치와 업종을 자유롭게 조정하고, 매출·고객 흐름 변화를 히트맵 및 시간축 그래프로 제공하는 분석 시각화 모듈에서 즉시 확인할 수 있다. 한편, ESG 평가 모듈은 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표 등에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하고, 다중 목표 최적화 알고리즘(파레토 프론티어 기반)을 적용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려한 입지 후보를 선정한다. 최적화 결과는 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태의 출력 모듈을 통해 제공되며, 외부 ERP 시스템과 API 연동 인터페이스를 통해 자동 전송할 수 있다.
• 【과제의 해결 수단】
•   본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상권·업종 예측에 필요한 다양한 온·오프라인 데이터를 중앙집중형 방식으로 수집·학습할 경우 발생하는 개인정보 유출 위험과 데이터 제공자의 참여 장벽을 해소하고자 한다. 기존 시스템은 데이터 소유자가 데이터를 외부에 직접 제공해야 하므로 개인정보 보호법 및 기업 내부 규정에 부합하지 못하고, 결과적으로 예측 모델의 정확도와 활용 범위가 제한되는 문제가 발생한다.
• 【발명의 내용】
•   기존의 상권 분석 시스템은 각 기업·기관이 보유한 데이터베이스를 중앙 집중형으로 수집·통합한 뒤 모델을 학습하는 방식을 사용한다. 이러한 중앙집중형 구조는 데이터 제공자의 개인정보 유출 위험을 초래하고, 데이터 제공자의 참여 장벽을 높이며, 실시간으로 변동하는 시장 상황을 반영하기 어려운 한계가 있다. 특히 개인정보 보호 규제가 강화되는 현 상황에서, 데이터 소유자는 자신의 데이터를 외부에 그대로 제공하기를 꺼려 상권 예측 정확도와 활용 범위가 제한되는 문제가 지속적으로 제기되고 있다.
•   본 발명은 인공지능·머신러닝 기술을 활용한 상권·업종 예측 시스템에 관한 것으로, 특히 연합 학습을 통해 다중 데이터 원천의 개인정보를 보호하면서도 전역 모델을 구축하고, 디지털 트윈과 AR·VR 기반 인터랙티브 시뮬레이션을 결합하여 입지·업종 선택을 시각화·체험하게 하는 기술 영역에 속한다. 또한 환경·사회·지배구조(ESG) 지표를 통합한 다목표 최적화 엔진을 포함함으로써 지속가능성 관점의 상권 최적화에도 적용된다.
•   프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템 [PRIVACY-PROTECTED FEDERATED LEARNING-BASED COMMERCIAL AREA PREDICTION AND INTERACTIVE DIGITAL TWINS ESG OPTIMIZATION SYSTEM]
• 【발명의 설명】【발명의 명칭】【기술분야】【발명의 배경이 되는 기술】  한편, 디지털 트윈 기반의 시각화·시뮬레이션 기술은 현장 상황을 3D로 재현하여 입지 검증에 활용되고 있으나, 사용자가 직접 가상 점포를 배치하거나 업종을 변경해 실시간으로 매출·고객 흐름 변화를 확인할 수 있는 인터랙티브 기능은 미비한 실정이다. 또한 기존 최적화 엔진은 주로 경제적 수익성에 초점을 맞추어 ESG와 같은 지속가능성 요소를 고려하지 못한다. 따라서 개인정보를 보호하면서도 다중 데이터 원천을 활용할 수 있는 연합 학습 기반의 예측 모델, 사용자가 가상 환경에서 직접 입지를 체험·조정할 수 있는 AR·VR 인터페이스, 그리고 ESG 지표를 포함한 다목표 최적화 기능을 통합한 시스템의 개발이 절실히 요구된다.【해결하고자 하는 과제】  또한, 디지털 트윈 기반 3차원 시각화와 시뮬레이션 기술은 입지 검증에 활용되고 있으나, 사용자가 가상 환경에서 직접 점포 위치와 업종을 변경하고 실시간으로 매출·고객 흐름 변화를 체험할 수 있는 인터랙티브 기능이 부족하다. 더불어 현재 상권 최적화 엔진은 경제적 수익성에만 초점이 맞춰져 있어, 지속가능성 요소인 ESG(환경·사회·지배구조) 지표를 종합적으로 고려하지 못한다. 따라서 개인정보 보호와 데이터 활용 효율성을 동시에 보장하면서, 사용자가 몰입형 AR·VR 인터페이스를 통해 의사결정을 체험하고, ESG 요소를 반영한 다목표 최적화를 수행할 수 있는 통합 시스템이 요구된다.  본 발명의 일실시예에 따른 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템은, 다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부와, 해당 데이터를 이용해 신경망 구조의 모델을 로컬에서 학습하는 로컬 학습 모듈을 포함한다. 학습된 모델 업데이트는 암호화된 형태로 전송되어 중앙 집계 서버에 전달되며, 중앙 서버는 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 전송된 모델의 무결성을 검증하고 전역 모델을 집계·배포한다. 동시에 차등 개인정보 보호 메커니즘(ε-다양성 파라미터 적용)을 적용한 보호 모듈이 로컬 학습 과정에서 노이즈를 삽입함으로써 개인 데이터의 유출을 방지한다.【발명의 효과】  또한 AR·VR 기반 인터랙티브 디지털 트윈을 도입함으로써 사용자는 가상 환경에서 입지·업종을 직접 실험하고 매출·고객 흐름 변화를 즉시 시각화할 수 있어 의사결정 과정이 직관적이고 효율적으로 전환된다. ESG 평가 및 다목표 최적화 엔진을 통합함으로써 환경·사회·지배구조 측면의 지속가능성을 동시에 고려한 입지 선택이 가능해지며, 기업·투자자는 경제적 수익성뿐 아니라 ESG 점수까지 종합적으로 평가하여 보다 책임감 있는 사업 전략을 수립할 수 있다. 이러한 종합적 효과는 상권 분석·예측 서비스의 경쟁력을 크게 높이고, 데이터 프라이버시와 지속가능성을 중시하는 현대 비즈니스 환경에 부합하는 혁신적 솔루션을 제공한다.  도 1은 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 시스템의 전체 구조를 설명하기 위한 도면이다.
    도 2는 로컬 학습 모듈에서 수행되는 연합 학습 프로세스를 흐름도로 나타낸 도면이다.
    도 3은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈의 구성 및 작동 방식을 보여주는 도면이다.
    도 4는 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 모델 무결성을 검증하는 방식을 도식화한 도면이다.
    도 5는 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 6은 AR·VR 연동 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 구조를 설명하는 도면이다.
    도 7은 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 흐름을 보여주는 도면이다.
    도 8은 ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 9는 다중 목표 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 알고리즘을 사용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려하여 입지 후보를 선정하는 절차를 도식화한 도면이다.  본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 다양한 형태의 데이터 원천, 학습 구조, 시각화 기술 및 최적화 방법을 포괄하도록 설계되었으며, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.  이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.  본 도면에서 데이터 저장부는 온·오프라인 데이터 소스를 통합하고, 결측값 보간과 같은 전처리 과정을 수행할 수 있다. 이러한 전처리 결과는 로컬 학습 모듈에 제공되어 모델 학습에 활용될 수 있다. 전처리 단계에서 적용되는 알고리즘은 상황에 따라 변경될 수 있으며, 데이터 품질 향상이 전체 예측 정확도에 기여할 수 있다.  중앙 집계 서버는 암호화된 모델 업데이트를 수신하고, 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 무결성을 검증할 수 있다. 검증된 모델은 전역 모델로 집계되어 다시 로컬 모듈에 배포될 수 있다. 이 순환 과정은 학습 효율성을 유지하면서도 데이터 보안을 확보할 수 있다.  학습 단계에서는 배치 크기, 학습률 등 하이퍼파라미터가 사전 설정 범위 내에서 자동 튜닝될 수 있다. 튜닝된 파라미터는 학습 효율성을 향상시키며, 모델 정확도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 학습 과정에서 발생하는 오류나 이상 징후는 로컬 로그에 기록되어, 필요 시 원격 디버깅이 가능하도록 설계될 수 있다.  도 3은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈의 구성 및 작동 방식을 보여주는 도면이다.
    도 3을 참조하면, 보호 모듈은 난수 생성 유닛, 노이즈 삽입 엔진 및 파라미터 관리 유닛으로 이루어질 수 있다. 난수 생성 유닛은 보안 수준에 따라 표준 정규 분포 혹은 라플라스 분포의 난수를 생성할 수 있다. 생성된 난수는 노이즈 삽입 엔진을 통해 학습 데이터 또는 모델 업데이트에 적용될 수 있다.  보호 모듈은 또한 로그 기록 기능을 포함하여, 각 노이즈 삽입 이벤트와 파라미터 변경 이력을 남길 수 있다. 이 로그는 사후 감사 및 규제 대응을 위해 활용될 수 있다.  합의 프로토콜은 작업 증명, 지분 증명 또는 실용적인 비잔틴 오류 허용 알고리즘 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 선택된 알고리즘은 시스템 규모와 보안 요구에 따라 달라질 수 있다. 검증이 완료된 모델은 전역 모델로 집계되어 로컬 모듈로 배포될 수 있다.  도 5는 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 5를 참조하면, 모듈은 먼저 GIS 기반 지형·도로 정보를 불러와 기본 맵을 구성할 수 있다. 이후 건축물 3D 스캔 데이터가 정렬 및 매핑되어, 실제 건물 형태와 높이가 정확히 재현될 수 있다. 데이터 정합 과정에서 좌표 변환 및 스케일 보정이 수행될 수 있다.  모델 생성 과정은 파라미터화되어, 특정 지역이나 시간대에 맞게 자동으로 업데이트될 수 있다. 업데이트 시 기존 모델과의 차이는 버전 관리 시스템에 기록되어 이력 관리가 가능하다.  실시간 렌더링은 GPU 가속을 활용하여 프레임 레이트를 유지하면서도 고품질 영상을 제공할 수 있다. 또한 네트워크 지연을 최소화하기 위해 스트리밍 버퍼가 사전 설정값에 따라 조정될 수 있다. 사용자 경험을 최적화하기 위해 엔진은 레벨 오브 디테일(LOD) 기법을 적용하여 화면에 보이는 객체만 고해상도로 처리할 수 있다.  도 7은 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 흐름을 보여주는 도면이다.
    도 7을 참조하면, 모듈은 센서 데이터 스트림을 받아 제스처 인식 알고리즘을 실행할 수 있다. 동시에 마이크 입력은 음성 인식 엔진을 통해 명령어로 변환될 수 있다. 인식된 제스처와 음성 명령은 병합되어 사용자 의도에 맞는 제어 신호로 변환된다.  모듈은 사용자 프로파일에 기반한 맞춤형 인식 모델을 적용하여, 개인별 사용 습관에 최적화된 인식 정확도를 제공할 수 있다. 또한 새로운 제스처나 명령어를 학습시키는 업데이트 기능을 포함하여, 지속적인 기능 확장을 지원한다.  산출된 ESG 점수는 상권 데이터와 결합되어 다중 목표 최적화 모듈에 전달될 수 있다. 또한 점수는 시각화 모듈을 통해 히트맵 형태로 사용자에게 제공될 수 있다. ESG 점수는 시간 흐름에 따라 추적 가능하도록 데이터베이스에 저장될 수 있다.  도 9는 다중 목표 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 알고리즘을 사용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려하여 입지 후보를 선정하는 절차를 도식화한 도면이다.
    도 9를 참조하면, 최적화 모듈은 입력으로 상권 경제 지표와 ESG 점수를 받아 각 후보지에 대한 다목표 효용 함수를 계산할 수 있다. 파레토 프론티어를 구성하는 후보지는 비지배 관계에 따라 선정될 수 있다. 선정된 후보지는 최종 보고서 생성 모듈에 전달되어 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태로 출력될 수 있다.  모듈은 다양한 제약 조건(예: 법적 제한, 물리적 접근성)과 사용자 선호도를 입력받아, 맞춤형 시나리오를 생성할 수 있다. 이러한 시나리오 생성은 사용자가 의사결정을 지원받는 데 도움을 줄 수 있다.【청구범위】【청구항 2】
    제1항에 있어서, 로컬 학습 모듈이 신경망 구조를 이용하고, 모델 업데이트가 암호화된 형태로 전송되는 것을 특징으로 하는 시스템.【청구항 4】
    제1항에 있어서, 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용하여 모델 무결성을 검증하는 것을 특징으로 하는 시스템.【청구항 6】
    제1항에 있어서, 학습 과정에서 모델 정확도 향상을 위해 미리 설정한 값 범위의 하이퍼파라미터 튜닝이 수행되는 것을 특징으로 하는 시스템.【청구항 8】
    제7항에 있어서, AR·VR 시뮬레이션 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.【청구항 10】
    제7항에 있어서, 분석 시각화 모듈이 매출 변화를 히트맵과 시간축 그래프 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.【청구항 12】
    제7항에 있어서, 플랫폼이 네트워크 지연을 최소화하기 위해 미리 설정한 값의 스트리밍 버퍼를 활용하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.【청구항 14】
    상권 경제 지표와 ESG 지표를 통합하는 데이터 결합 모듈;
    ESG 평가 점수를 산출하는 평가 모듈;
    다중 목표 최적화 알고리즘을 적용하여 입지 후보를 선정하는 최적화 모듈;
    최적화 결과를 제공하는 출력 모듈; 및
    상기 전체를 포함하는 ESG 기반 상권 최적화 엔진.【청구항 16】
    제14항에 있어서, 데이터 결합 모듈이 공개 데이터와 사설 데이터의 메타데이터 매핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 엔진.【청구항 18】
    제14항에 있어서, 출력 모듈이 입지 후보별 상세 보고서를 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 엔진.【청구항 20】
    제14항에 있어서, 엔진이 결과를 외부 ERP 시스템과 API 연동하여 자동 전송하는 인터페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진.【요약】
•   프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템이 개시된다. 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템은 다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부, 연합 학습을 수행하는 로컬 학습 모듈, 전역 모델을 집계·배포하는 중앙 집계 서버, 프라이버시 보호를 위해 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈 및 상기 전체를 포함하는 프라이버시 보호 상권 예측 시스템을 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 개인 데이터의 유출을 원천 차단하면서 고정밀 상권·업종 예측과 실시간 AR·VR 디지털 트윈을 통한 인터랙티브 입지 체험을 제공하고, ESG 지표를 통합한 다목표 최적화로 지속가능한 사업 전략을 수립할 수 있다.
• 【요약서】
• 【청구항 19】
    제14항에 있어서, 최적화 과정에서 미리 설정한 값 범위 내의 시뮬레이션 반복 횟수를 적용하는 것을 특징으로 하는 엔진.
• 【청구항 17】
    제14항에 있어서, 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 다목표 최적화를 사용하여 경제성과 ESG 점수를 동시에 고려하는 것을 특징으로 하는 엔진.
• 【청구항 15】
    제14항에 있어서, ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표를 각각 가중치로 적용하는 것을 특징으로 하는 엔진.
• 【청구항 13】
    제7항에 있어서, 사용자 프로파일에 기반한 맞춤형 시나리오를 자동 생성하는 시나리오 생성 모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.
• 【청구항 11】
    제7항에 있어서, 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.
• 【청구항 9】
    제7항에 있어서, 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.
• 【청구항 7】
    디지털 트윈 기반 상권 3D 모델 생성 모듈;
    실시간 시뮬레이션을 수행하는 AR·VR 연동 엔진;
    사용자 입력에 따라 가상 점포 위치와 업종을 변경하는 인터랙션 모듈;
    매출·고객 흐름 변화를 시각화하는 분석 시각화 모듈; 및
    상기 전체를 포함하는 인터랙티브 입지 체험 플랫폼.
• 【청구항 5】
    제1항에 있어서, 데이터 저장부가 온·오프라인 데이터 소스를 통합하고, 데이터 정제 단계에서 결측값 보간을 수행하는 것을 특징으로 하는 시스템.
• 【청구항 3】
    제1항에 있어서, 차등 개인정보 보호 메커니즘이 ε‑다양성 파라미터를 적용하는 것을 특징으로 하는 시스템.
• 【청구항 1】
    다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부;
    연합 학습을 수행하는 로컬 학습 모듈;
    전역 모델을 집계·배포하는 중앙 집계 서버;
    프라이버시 보호를 위해 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈; 및
    상기 전체를 포함하는 프라이버시 보호 상권 예측 시스템.
•   이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.
•   알고리즘은 시뮬레이션 반복 횟수를 사전 설정값 내에서 조정하여 최적화 정확도와 계산 비용 사이의 균형을 맞출 수 있다. 반복 과정에서 하이퍼파라미터 튜닝이 자동으로 이루어질 수 있으며, 이를 통해 최적해에 근접하는 결과를 얻을 수 있다. 또한 최적화 결과는 외부 ERP 시스템에 API 연동을 통해 자동 전송될 수 있다.
•   모듈은 외부 인증 기관의 표준을 참조하여 평가 기준을 업데이트할 수 있으며, 새로운 ESG 지표가 등장할 경우 쉽게 확장될 수 있다.
•   도 8은 ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
    도 8을 참조하면, 모듈은 각 ESG 요소에 대한 원시 데이터를 수집하고 정규화 단계에서 동일한 스케일로 변환할 수 있다. 정규화된 값은 사전에 정의된 가중치와 곱해져 종합 ESG 점수로 합산될 수 있다. 가중치는 정책 목표나 기업 전략에 따라 동적으로 조정될 수 있다.
•   제어 신호는 인터랙션 로직에 따라 디지털 트윈 내 가상 점포 위치 이동, 업종 변경 또는 시뮬레이션 파라미터 조정에 활용될 수 있다. 제스처와 음성 명령은 서로 보완적으로 작동하여, 사용자가 복합적인 인터랙션을 수행할 수 있게 한다. 오류 발생 시 모듈은 피드백을 제공하여 사용자가 재시도하거나 다른 입력 방식을 선택하도록 안내할 수 있다.
•   엔진은 AR 디바이스와 VR 헤드셋 양쪽 모두에 대응하도록 설계될 수 있으며, 각 디바이스의 입력 프로토콜에 맞춰 인터페이스를 매핑한다.
•   도 6은 AR·VR 연동 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 구조를 설명하는 도면이다.
    도 6을 참조하면, 엔진은 디지털 트윈 3D 모델을 입력으로 받아 실시간 렌더링 파이프라인을 구동할 수 있다. 레이 트레이싱 모듈은 광원, 반사, 그림자 등을 물리 기반으로 계산하여 시각적 현실감을 강화할 수 있다. 엔진은 사용자 입력에 따라 시점 변환 및 확대/축소를 즉시 반영할 수 있다.
•   결합된 데이터는 텍스처 매핑 및 조명 설정을 통해 현실감 있는 3D 모델로 렌더링될 수 있다. 이 모델은 이후 AR·VR 엔진에 전달되어 실시간 시뮬레이션에 사용될 수 있다. 또한 모델은 메타데이터와 연동되어, 각 건물의 상권 특성(예: 매출, 방문자 수)과 연결될 수 있다.
•   블록체인 기록은 투명성을 제공하며, 외부 감사인이 모델 흐름을 추적할 수 있게 한다. 또한 기록은 복구 시나리오에서도 활용될 수 있어 시스템 복원력을 향상시킬 수 있다.
•   도 4는 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 모델 무결성을 검증하는 방식을 도식화한 도면이다.
    도 4를 참조하면, 중앙 서버는 수신된 암호화된 모델 업데이트를 블록체인 네트워크에 전송할 수 있다. 블록체인 네트워크는 합의 알고리즘을 통해 업데이트의 정당성을 검증하고, 검증된 블록에 기록할 수 있다. 이 과정에서 모델 변조가 발생했을 경우 해당 블록이 거부될 수 있다.
•   파라미터 관리 유닛은 ε-다양성 파라미터를 동적으로 조정할 수 있도록 설계될 수 있다. 파라미터는 데이터 민감도, 법적 요구사항 및 서비스 품질 목표에 따라 자동으로 업데이트될 수 있다. 이러한 조정은 보호 강도를 유지하면서도 모델 성능 저하를 최소화하는 데 기여할 수 있다.
•   업데이트 전송 후, 로컬 모듈은 보호 모듈을 통해 차등 개인정보 보호 처리를 거칠 수 있다. 이 단계에서 추가적인 노이즈가 삽입되어 개인 식별 가능성이 더욱 낮아질 수 있다. 최종적으로 로컬 모듈은 중앙 서버로부터 최신 전역 모델을 수신하고, 이를 기반으로 다음 학습 라운드를 시작할 수 있다.
•   도 2는 로컬 학습 모듈에서 수행되는 연합 학습 프로세스를 흐름도로 나타낸 도면이다.
    도 2를 참조하면, 로컬 학습 모듈은 저장된 상권 데이터를 기반으로 신경망 모델을 초기 학습할 수 있다. 학습이 진행되는 동안 로컬 장치는 중간 가중치와 손실 값을 암호화하여 전송할 수 있다. 암호화된 업데이트는 중앙 서버에서 집계될 때 복호화되지 않으며, 암호화된 형태로 그대로 사용될 수 있다.
•   보호 모듈은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하여 로컬 학습 과정에서 노이즈를 삽입할 수 있다. 이 과정은 개인 데이터가 외부에 노출되는 위험을 감소시킬 수 있다. 보호 정도는 ε-다양성 파라미터에 따라 조정될 수 있으며, 필요에 따라 보안 수준을 강화하거나 완화할 수 있다.
•   도 1은 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 시스템의 전체 구조를 설명하기 위한 도면이다.
    도 1을 참조하면, 시스템은 데이터 저장부, 로컬 학습 모듈, 중앙 집계 서버, 보호 모듈 및 인터랙티브 디지털 트윈 플랫폼으로 구성될 수 있다. 각 구성요소는 네트워크를 통해 연결되며, 데이터 흐름은 로컬에서 중앙으로, 그리고 중앙에서 다시 로컬로 순환될 수 있다. 시스템 전체는 확장성을 고려해 모듈화되어, 추가적인 데이터 원천이나 분석 서비스가 필요할 경우 쉽게 통합될 수 있다.
•   비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 따라서 각 구성요소는 기능적 관점에서 설명되며, 필요에 따라 다른 기술적 구현 형태로 대체될 수 있다.
• 【발명을 실시하기 위한 구체적인 내용】
• 【도면의 간단한 설명】
•   본 발명은 연합 학습과 차등 개인정보 보호 메커니즘을 결합함으로써, 다중 데이터 원천을 로컬에 보관한 채 전역 예측 모델을 구축할 수 있어 개인정보 유출 위험을 원천 차단한다. 암호화된 모델 전송과 블록체인 기반 무결성 검증을 적용함으로써 데이터 보안성을 강화하고, 데이터 제공자의 참여 장벽을 낮추어 보다 풍부하고 다양성 있는 학습 데이터를 확보할 수 있다. 결과적으로 기존 중앙집중형 시스템에 비해 예측 정확도가 향상되고, 실시간으로 변동하는 시장 상황을 신속히 반영할 수 있다.
•   시스템은 또한 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈을 통해 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하여 실제 상권을 정밀 재현하고, 실시간 레이 트레이싱을 적용한 AR·VR 연동 엔진이 이를 가상 현장에서 시각화한다. 사용자는 제스처 인식 및 음성 명령을 지원하는 인터랙션 모듈을 통해 가상 점포 위치와 업종을 자유롭게 조정하고, 매출·고객 흐름 변화를 히트맵 및 시간축 그래프로 제공하는 분석 시각화 모듈에서 즉시 확인할 수 있다. 한편, ESG 평가 모듈은 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표 등에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하고, 다중 목표 최적화 알고리즘(파레토 프론티어 기반)을 적용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려한 입지 후보를 선정한다. 최적화 결과는 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태의 출력 모듈을 통해 제공되며, 외부 ERP 시스템과 API 연동 인터페이스를 통해 자동 전송할 수 있다.
• 【과제의 해결 수단】
•   본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상권·업종 예측에 필요한 다양한 온·오프라인 데이터를 중앙집중형 방식으로 수집·학습할 경우 발생하는 개인정보 유출 위험과 데이터 제공자의 참여 장벽을 해소하고자 한다. 기존 시스템은 데이터 소유자가 데이터를 외부에 직접 제공해야 하므로 개인정보 보호법 및 기업 내부 규정에 부합하지 못하고, 결과적으로 예측 모델의 정확도와 활용 범위가 제한되는 문제가 발생한다.
• 【발명의 내용】
•   기존의 상권 분석 시스템은 각 기업·기관이 보유한 데이터베이스를 중앙 집중형으로 수집·통합한 뒤 모델을 학습하는 방식을 사용한다. 이러한 중앙집중형 구조는 데이터 제공자의 개인정보 유출 위험을 초래하고, 데이터 제공자의 참여 장벽을 높이며, 실시간으로 변동하는 시장 상황을 반영하기 어려운 한계가 있다. 특히 개인정보 보호 규제가 강화되는 현 상황에서, 데이터 소유자는 자신의 데이터를 외부에 그대로 제공하기를 꺼려 상권 예측 정확도와 활용 범위가 제한되는 문제가 지속적으로 제기되고 있다.
•   본 발명은 인공지능·머신러닝 기술을 활용한 상권·업종 예측 시스템에 관한 것으로, 특히 연합 학습을 통해 다중 데이터 원천의 개인정보를 보호하면서도 전역 모델을 구축하고, 디지털 트윈과 AR·VR 기반 인터랙티브 시뮬레이션을 결합하여 입지·업종 선택을 시각화·체험하게 하는 기술 영역에 속한다. 또한 환경·사회·지배구조(ESG) 지표를 통합한 다목표 최적화 엔진을 포함함으로써 지속가능성 관점의 상권 최적화에도 적용된다.
•   프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템 [PRIVACY-PROTECTED FEDERATED LEARNING-BASED COMMERCIAL AREA PREDICTION AND INTERACTIVE DIGITAL TWINS ESG OPTIMIZATION SYSTEM]

연합학습 기반 디지털트윈 기술의 특허명세서 초안

【발명의 설명】

【발명의 명칭】

  프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템 [PRIVACY-PROTECTED FEDERATED LEARNING-BASED COMMERCIAL AREA PREDICTION AND INTERACTIVE DIGITAL TWINS ESG OPTIMIZATION SYSTEM]

【기술분야】

  본 발명은 인공지능·머신러닝 기술을 활용한 상권·업종 예측 시스템에 관한 것으로, 특히 연합 학습을 통해 다중 데이터 원천의 개인정보를 보호하면서도 전역 모델을 구축하고, 디지털 트윈과 AR·VR 기반 인터랙티브 시뮬레이션을 결합하여 입지·업종 선택을 시각화·체험하게 하는 기술 영역에 속한다. 또한 환경·사회·지배구조(ESG) 지표를 통합한 다목표 최적화 엔진을 포함함으로써 지속가능성 관점의 상권 최적화에도 적용된다.

【발명의 배경이 되는 기술】

  기존의 상권 분석 시스템은 각 기업·기관이 보유한 데이터베이스를 중앙 집중형으로 수집·통합한 뒤 모델을 학습하는 방식을 사용한다. 이러한 중앙집중형 구조는 데이터 제공자의 개인정보 유출 위험을 초래하고, 데이터 제공자의 참여 장벽을 높이며, 실시간으로 변동하는 시장 상황을 반영하기 어려운 한계가 있다. 특히 개인정보 보호 규제가 강화되는 현 상황에서, 데이터 소유자는 자신의 데이터를 외부에 그대로 제공하기를 꺼려 상권 예측 정확도와 활용 범위가 제한되는 문제가 지속적으로 제기되고 있다.

  한편, 디지털 트윈 기반의 시각화·시뮬레이션 기술은 현장 상황을 3D로 재현하여 입지 검증에 활용되고 있으나, 사용자가 직접 가상 점포를 배치하거나 업종을 변경해 실시간으로 매출·고객 흐름 변화를 확인할 수 있는 인터랙티브 기능은 미비한 실정이다. 또한 기존 최적화 엔진은 주로 경제적 수익성에 초점을 맞추어 ESG와 같은 지속가능성 요소를 고려하지 못한다. 따라서 개인정보를 보호하면서도 다중 데이터 원천을 활용할 수 있는 연합 학습 기반의 예측 모델, 사용자가 가상 환경에서 직접 입지를 체험·조정할 수 있는 AR·VR 인터페이스, 그리고 ESG 지표를 포함한 다목표 최적화 기능을 통합한 시스템의 개발이 절실히 요구된다.

【발명의 내용】

【해결하고자 하는 과제】

  본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 상권·업종 예측에 필요한 다양한 온·오프라인 데이터를 중앙집중형 방식으로 수집·학습할 경우 발생하는 개인정보 유출 위험과 데이터 제공자의 참여 장벽을 해소하고자 한다. 기존 시스템은 데이터 소유자가 데이터를 외부에 직접 제공해야 하므로 개인정보 보호법 및 기업 내부 규정에 부합하지 못하고, 결과적으로 예측 모델의 정확도와 활용 범위가 제한되는 문제가 발생한다.

  또한, 디지털 트윈 기반 3차원 시각화와 시뮬레이션 기술은 입지 검증에 활용되고 있으나, 사용자가 가상 환경에서 직접 점포 위치와 업종을 변경하고 실시간으로 매출·고객 흐름 변화를 체험할 수 있는 인터랙티브 기능이 부족하다. 더불어 현재 상권 최적화 엔진은 경제적 수익성에만 초점이 맞춰져 있어, 지속가능성 요소인 ESG(환경·사회·지배구조) 지표를 종합적으로 고려하지 못한다. 따라서 개인정보 보호와 데이터 활용 효율성을 동시에 보장하면서, 사용자가 몰입형 AR·VR 인터페이스를 통해 의사결정을 체험하고, ESG 요소를 반영한 다목표 최적화를 수행할 수 있는 통합 시스템이 요구된다.

【과제의 해결 수단】

  본 발명의 일실시예에 따른 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템은, 다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부와, 해당 데이터를 이용해 신경망 구조의 모델을 로컬에서 학습하는 로컬 학습 모듈을 포함한다. 학습된 모델 업데이트는 암호화된 형태로 전송되어 중앙 집계 서버에 전달되며, 중앙 서버는 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 전송된 모델의 무결성을 검증하고 전역 모델을 집계·배포한다. 동시에 차등 개인정보 보호 메커니즘(ε‑다양성 파라미터 적용)을 적용한 보호 모듈이 로컬 학습 과정에서 노이즈를 삽입함으로써 개인 데이터의 유출을 방지한다.

  시스템은 또한 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈을 통해 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하여 실제 상권을 정밀 재현하고, 실시간 레이 트레이싱을 적용한 AR·VR 연동 엔진이 이를 가상 현장에서 시각화한다. 사용자는 제스처 인식 및 음성 명령을 지원하는 인터랙션 모듈을 통해 가상 점포 위치와 업종을 자유롭게 조정하고, 매출·고객 흐름 변화를 히트맵 및 시간축 그래프로 제공하는 분석 시각화 모듈에서 즉시 확인할 수 있다. 한편, ESG 평가 모듈은 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표 등에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하고, 다중 목표 최적화 알고리즘(파레토 프론티어 기반)을 적용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려한 입지 후보를 선정한다. 최적화 결과는 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태의 출력 모듈을 통해 제공되며, 외부 ERP 시스템과 API 연동 인터페이스를 통해 자동 전송할 수 있다.

【발명의 효과】

  본 발명은 연합 학습과 차등 개인정보 보호 메커니즘을 결합함으로써, 다중 데이터 원천을 로컬에 보관한 채 전역 예측 모델을 구축할 수 있어 개인정보 유출 위험을 원천 차단한다. 암호화된 모델 전송과 블록체인 기반 무결성 검증을 적용함으로써 데이터 보안성을 강화하고, 데이터 제공자의 참여 장벽을 낮추어 보다 풍부하고 다양성 있는 학습 데이터를 확보할 수 있다. 결과적으로 기존 중앙집중형 시스템에 비해 예측 정확도가 향상되고, 실시간으로 변동하는 시장 상황을 신속히 반영할 수 있다.

  또한 AR·VR 기반 인터랙티브 디지털 트윈을 도입함으로써 사용자는 가상 환경에서 입지·업종을 직접 실험하고 매출·고객 흐름 변화를 즉시 시각화할 수 있어 의사결정 과정이 직관적이고 효율적으로 전환된다. ESG 평가 및 다목표 최적화 엔진을 통합함으로써 환경·사회·지배구조 측면의 지속가능성을 동시에 고려한 입지 선택이 가능해지며, 기업·투자자는 경제적 수익성뿐 아니라 ESG 점수까지 종합적으로 평가하여 보다 책임감 있는 사업 전략을 수립할 수 있다. 이러한 종합적 효과는 상권 분석·예측 서비스의 경쟁력을 크게 높이고, 데이터 프라이버시와 지속가능성을 중시하는 현대 비즈니스 환경에 부합하는 혁신적 솔루션을 제공한다.

【도면의 간단한 설명】

  도 1은 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 시스템의 전체 구조를 설명하기 위한 도면이다.
  도 2는 로컬 학습 모듈에서 수행되는 연합 학습 프로세스를 흐름도로 나타낸 도면이다.
  도 3은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈의 구성 및 작동 방식을 보여주는 도면이다.
  도 4는 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 모델 무결성을 검증하는 방식을 도식화한 도면이다.
  도 5는 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 과정을 나타낸 도면이다.
  도 6은 AR·VR 연동 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 구조를 설명하는 도면이다.
  도 7은 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 흐름을 보여주는 도면이다.
  도 8은 ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
  도 9는 다중 목표 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 알고리즘을 사용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려하여 입지 후보를 선정하는 절차를 도식화한 도면이다.

【발명을 실시하기 위한 구체적인 내용】

  본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 다양한 형태의 데이터 원천, 학습 구조, 시각화 기술 및 최적화 방법을 포괄하도록 설계되었으며, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

  비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 따라서 각 구성요소는 기능적 관점에서 설명되며, 필요에 따라 다른 기술적 구현 형태로 대체될 수 있다.

  이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.

  도 1은 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 시스템의 전체 구조를 설명하기 위한 도면이다.
  도 1을 참조하면, 시스템은 데이터 저장부, 로컬 학습 모듈, 중앙 집계 서버, 보호 모듈 및 인터랙티브 디지털 트윈 플랫폼으로 구성될 수 있다. 각 구성요소는 네트워크를 통해 연결되며, 데이터 흐름은 로컬에서 중앙으로, 그리고 중앙에서 다시 로컬로 순환될 수 있다. 시스템 전체는 확장성을 고려해 모듈화되어, 추가적인 데이터 원천이나 분석 서비스가 필요할 경우 쉽게 통합될 수 있다.

  본 도면에서 데이터 저장부는 온·오프라인 데이터 소스를 통합하고, 결측값 보간과 같은 전처리 과정을 수행할 수 있다. 이러한 전처리 결과는 로컬 학습 모듈에 제공되어 모델 학습에 활용될 수 있다. 전처리 단계에서 적용되는 알고리즘은 상황에 따라 변경될 수 있으며, 데이터 품질 향상이 전체 예측 정확도에 기여할 수 있다.

  보호 모듈은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하여 로컬 학습 과정에서 노이즈를 삽입할 수 있다. 이 과정은 개인 데이터가 외부에 노출되는 위험을 감소시킬 수 있다. 보호 정도는 ε‑다양성 파라미터에 따라 조정될 수 있으며, 필요에 따라 보안 수준을 강화하거나 완화할 수 있다.

  중앙 집계 서버는 암호화된 모델 업데이트를 수신하고, 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 무결성을 검증할 수 있다. 검증된 모델은 전역 모델로 집계되어 다시 로컬 모듈에 배포될 수 있다. 이 순환 과정은 학습 효율성을 유지하면서도 데이터 보안을 확보할 수 있다.

  도 2는 로컬 학습 모듈에서 수행되는 연합 학습 프로세스를 흐름도로 나타낸 도면이다.
  도 2를 참조하면, 로컬 학습 모듈은 저장된 상권 데이터를 기반으로 신경망 모델을 초기 학습할 수 있다. 학습이 진행되는 동안 로컬 장치는 중간 가중치와 손실 값을 암호화하여 전송할 수 있다. 암호화된 업데이트는 중앙 서버에서 집계될 때 복호화되지 않으며, 암호화된 형태로 그대로 사용될 수 있다.

  학습 단계에서는 배치 크기, 학습률 등 하이퍼파라미터가 사전 설정 범위 내에서 자동 튜닝될 수 있다. 튜닝된 파라미터는 학습 효율성을 향상시키며, 모델 정확도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 학습 과정에서 발생하는 오류나 이상 징후는 로컬 로그에 기록되어, 필요 시 원격 디버깅이 가능하도록 설계될 수 있다.

  업데이트 전송 후, 로컬 모듈은 보호 모듈을 통해 차등 개인정보 보호 처리를 거칠 수 있다. 이 단계에서 추가적인 노이즈가 삽입되어 개인 식별 가능성이 더욱 낮아질 수 있다. 최종적으로 로컬 모듈은 중앙 서버로부터 최신 전역 모델을 수신하고, 이를 기반으로 다음 학습 라운드를 시작할 수 있다.

  도 3은 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈의 구성 및 작동 방식을 보여주는 도면이다.
  도 3을 참조하면, 보호 모듈은 난수 생성 유닛, 노이즈 삽입 엔진 및 파라미터 관리 유닛으로 이루어질 수 있다. 난수 생성 유닛은 보안 수준에 따라 표준 정규 분포 혹은 라플라스 분포의 난수를 생성할 수 있다. 생성된 난수는 노이즈 삽입 엔진을 통해 학습 데이터 또는 모델 업데이트에 적용될 수 있다.

  파라미터 관리 유닛은 ε‑다양성 파라미터를 동적으로 조정할 수 있도록 설계될 수 있다. 파라미터는 데이터 민감도, 법적 요구사항 및 서비스 품질 목표에 따라 자동으로 업데이트될 수 있다. 이러한 조정은 보호 강도를 유지하면서도 모델 성능 저하를 최소화하는 데 기여할 수 있다.

  보호 모듈은 또한 로그 기록 기능을 포함하여, 각 노이즈 삽입 이벤트와 파라미터 변경 이력을 남길 수 있다. 이 로그는 사후 감사 및 규제 대응을 위해 활용될 수 있다.

  도 4는 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용해 모델 무결성을 검증하는 방식을 도식화한 도면이다.
  도 4를 참조하면, 중앙 서버는 수신된 암호화된 모델 업데이트를 블록체인 네트워크에 전송할 수 있다. 블록체인 네트워크는 합의 알고리즘을 통해 업데이트의 정당성을 검증하고, 검증된 블록에 기록할 수 있다. 이 과정에서 모델 변조가 발생했을 경우 해당 블록이 거부될 수 있다.

  합의 프로토콜은 작업 증명, 지분 증명 또는 실용적인 비잔틴 오류 허용 알고리즘 중 하나를 선택하여 적용할 수 있다. 선택된 알고리즘은 시스템 규모와 보안 요구에 따라 달라질 수 있다. 검증이 완료된 모델은 전역 모델로 집계되어 로컬 모듈로 배포될 수 있다.

  블록체인 기록은 투명성을 제공하며, 외부 감사인이 모델 흐름을 추적할 수 있게 한다. 또한 기록은 복구 시나리오에서도 활용될 수 있어 시스템 복원력을 향상시킬 수 있다.

  도 5는 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 과정을 나타낸 도면이다.
  도 5를 참조하면, 모듈은 먼저 GIS 기반 지형·도로 정보를 불러와 기본 맵을 구성할 수 있다. 이후 건축물 3D 스캔 데이터가 정렬 및 매핑되어, 실제 건물 형태와 높이가 정확히 재현될 수 있다. 데이터 정합 과정에서 좌표 변환 및 스케일 보정이 수행될 수 있다.

  결합된 데이터는 텍스처 매핑 및 조명 설정을 통해 현실감 있는 3D 모델로 렌더링될 수 있다. 이 모델은 이후 AR·VR 엔진에 전달되어 실시간 시뮬레이션에 사용될 수 있다. 또한 모델은 메타데이터와 연동되어, 각 건물의 상권 특성(예: 매출, 방문자 수)과 연결될 수 있다.

  모델 생성 과정은 파라미터화되어, 특정 지역이나 시간대에 맞게 자동으로 업데이트될 수 있다. 업데이트 시 기존 모델과의 차이는 버전 관리 시스템에 기록되어 이력 관리가 가능하다.

  도 6은 AR·VR 연동 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 구조를 설명하는 도면이다.
  도 6을 참조하면, 엔진은 디지털 트윈 3D 모델을 입력으로 받아 실시간 렌더링 파이프라인을 구동할 수 있다. 레이 트레이싱 모듈은 광원, 반사, 그림자 등을 물리 기반으로 계산하여 시각적 현실감을 강화할 수 있다. 엔진은 사용자 입력에 따라 시점 변환 및 확대/축소를 즉시 반영할 수 있다.

  실시간 렌더링은 GPU 가속을 활용하여 프레임 레이트를 유지하면서도 고품질 영상을 제공할 수 있다. 또한 네트워크 지연을 최소화하기 위해 스트리밍 버퍼가 사전 설정값에 따라 조정될 수 있다. 사용자 경험을 최적화하기 위해 엔진은 레벨 오브 디테일(LOD) 기법을 적용하여 화면에 보이는 객체만 고해상도로 처리할 수 있다.

  엔진은 AR 디바이스와 VR 헤드셋 양쪽 모두에 대응하도록 설계될 수 있으며, 각 디바이스의 입력 프로토콜에 맞춰 인터페이스를 매핑한다.

  도 7은 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 흐름을 보여주는 도면이다.
  도 7을 참조하면, 모듈은 센서 데이터 스트림을 받아 제스처 인식 알고리즘을 실행할 수 있다. 동시에 마이크 입력은 음성 인식 엔진을 통해 명령어로 변환될 수 있다. 인식된 제스처와 음성 명령은 병합되어 사용자 의도에 맞는 제어 신호로 변환된다.

  제어 신호는 인터랙션 로직에 따라 디지털 트윈 내 가상 점포 위치 이동, 업종 변경 또는 시뮬레이션 파라미터 조정에 활용될 수 있다. 제스처와 음성 명령은 서로 보완적으로 작동하여, 사용자가 복합적인 인터랙션을 수행할 수 있게 한다. 오류 발생 시 모듈은 피드백을 제공하여 사용자가 재시도하거나 다른 입력 방식을 선택하도록 안내할 수 있다.

  모듈은 사용자 프로파일에 기반한 맞춤형 인식 모델을 적용하여, 개인별 사용 습관에 최적화된 인식 정확도를 제공할 수 있다. 또한 새로운 제스처나 명령어를 학습시키는 업데이트 기능을 포함하여, 지속적인 기능 확장을 지원한다.

  도 8은 ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표에 가중치를 부여하여 ESG 점수를 산출하는 과정을 나타낸 도면이다.
  도 8을 참조하면, 모듈은 각 ESG 요소에 대한 원시 데이터를 수집하고 정규화 단계에서 동일한 스케일로 변환할 수 있다. 정규화된 값은 사전에 정의된 가중치와 곱해져 종합 ESG 점수로 합산될 수 있다. 가중치는 정책 목표나 기업 전략에 따라 동적으로 조정될 수 있다.

  산출된 ESG 점수는 상권 데이터와 결합되어 다중 목표 최적화 모듈에 전달될 수 있다. 또한 점수는 시각화 모듈을 통해 히트맵 형태로 사용자에게 제공될 수 있다. ESG 점수는 시간 흐름에 따라 추적 가능하도록 데이터베이스에 저장될 수 있다.

  모듈은 외부 인증 기관의 표준을 참조하여 평가 기준을 업데이트할 수 있으며, 새로운 ESG 지표가 등장할 경우 쉽게 확장될 수 있다.

  도 9는 다중 목표 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 알고리즘을 사용해 경제성 및 ESG 점수를 동시에 고려하여 입지 후보를 선정하는 절차를 도식화한 도면이다.
  도 9를 참조하면, 최적화 모듈은 입력으로 상권 경제 지표와 ESG 점수를 받아 각 후보지에 대한 다목표 효용 함수를 계산할 수 있다. 파레토 프론티어를 구성하는 후보지는 비지배 관계에 따라 선정될 수 있다. 선정된 후보지는 최종 보고서 생성 모듈에 전달되어 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태로 출력될 수 있다.

  알고리즘은 시뮬레이션 반복 횟수를 사전 설정값 내에서 조정하여 최적화 정확도와 계산 비용 사이의 균형을 맞출 수 있다. 반복 과정에서 하이퍼파라미터 튜닝이 자동으로 이루어질 수 있으며, 이를 통해 최적해에 근접하는 결과를 얻을 수 있다. 또한 최적화 결과는 외부 ERP 시스템에 API 연동을 통해 자동 전송될 수 있다.

  모듈은 다양한 제약 조건(예: 법적 제한, 물리적 접근성)과 사용자 선호도를 입력받아, 맞춤형 시나리오를 생성할 수 있다. 이러한 시나리오 생성은 사용자가 의사결정을 지원받는 데 도움을 줄 수 있다.

  이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 설명한다.

【청구범위】

【청구항 1】
  다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부;
  연합 학습을 수행하는 로컬 학습 모듈;
  전역 모델을 집계·배포하는 중앙 집계 서버;
  프라이버시 보호를 위해 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈; 및
  상기 전체를 포함하는 프라이버시 보호 상권 예측 시스템.

【청구항 2】
  제1항에 있어서, 로컬 학습 모듈이 신경망 구조를 이용하고, 모델 업데이트가 암호화된 형태로 전송되는 것을 특징으로 하는 시스템.

【청구항 3】
  제1항에 있어서, 차등 개인정보 보호 메커니즘이 ε‑다양성 파라미터를 적용하는 것을 특징으로 하는 시스템.

【청구항 4】
  제1항에 있어서, 중앙 집계 서버가 블록체인 기반 합의 프로토콜을 이용하여 모델 무결성을 검증하는 것을 특징으로 하는 시스템.

【청구항 5】
  제1항에 있어서, 데이터 저장부가 온·오프라인 데이터 소스를 통합하고, 데이터 정제 단계에서 결측값 보간을 수행하는 것을 특징으로 하는 시스템.

【청구항 6】
  제1항에 있어서, 학습 과정에서 모델 정확도 향상을 위해 미리 설정한 값 범위의 하이퍼파라미터 튜닝이 수행되는 것을 특징으로 하는 시스템.

【청구항 7】
  디지털 트윈 기반 상권 3D 모델 생성 모듈;
  실시간 시뮬레이션을 수행하는 AR·VR 연동 엔진;
  사용자 입력에 따라 가상 점포 위치와 업종을 변경하는 인터랙션 모듈;
  매출·고객 흐름 변화를 시각화하는 분석 시각화 모듈; 및
  상기 전체를 포함하는 인터랙티브 입지 체험 플랫폼.

【청구항 8】
  제7항에 있어서, AR·VR 시뮬레이션 엔진이 실시간 레이 트레이싱을 적용하여 광원 효과를 구현하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.

【청구항 9】
  제7항에 있어서, 인터랙션 모듈이 제스처 인식과 음성 명령을 동시에 지원하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.

【청구항 10】
  제7항에 있어서, 분석 시각화 모듈이 매출 변화를 히트맵과 시간축 그래프 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.

【청구항 11】
  제7항에 있어서, 디지털 트윈 3D 모델 생성 모듈이 GIS 데이터와 건축물 3D 스캔 데이터를 결합하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.

【청구항 12】
  제7항에 있어서, 플랫폼이 네트워크 지연을 최소화하기 위해 미리 설정한 값의 스트리밍 버퍼를 활용하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.

【청구항 13】
  제7항에 있어서, 사용자 프로파일에 기반한 맞춤형 시나리오를 자동 생성하는 시나리오 생성 모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫폼.

【청구항 14】
  상권 경제 지표와 ESG 지표를 통합하는 데이터 결합 모듈;
  ESG 평가 점수를 산출하는 평가 모듈;
  다중 목표 최적화 알고리즘을 적용하여 입지 후보를 선정하는 최적화 모듈;
  최적화 결과를 제공하는 출력 모듈; 및
  상기 전체를 포함하는 ESG 기반 상권 최적화 엔진.

【청구항 15】
  제14항에 있어서, ESG 평가 모듈이 탄소 배출량, 에너지 효율, 사회적 참여 지표를 각각 가중치로 적용하는 것을 특징으로 하는 엔진.

【청구항 16】
  제14항에 있어서, 데이터 결합 모듈이 공개 데이터와 사설 데이터의 메타데이터 매핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 엔진.

【청구항 17】
  제14항에 있어서, 최적화 모듈이 파레토 프론티어 기반 다목표 최적화를 사용하여 경제성과 ESG 점수를 동시에 고려하는 것을 특징으로 하는 엔진.

【청구항 18】
  제14항에 있어서, 출력 모듈이 입지 후보별 상세 보고서를 PDF와 인터랙티브 대시보드 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 엔진.

【청구항 19】
  제14항에 있어서, 최적화 과정에서 미리 설정한 값 범위 내의 시뮬레이션 반복 횟수를 적용하는 것을 특징으로 하는 엔진.

【청구항 20】
  제14항에 있어서, 엔진이 결과를 외부 ERP 시스템과 API 연동하여 자동 전송하는 인터페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진.

【요약서】

【요약】

  프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템이 개시된다. 프라이버시 보호 연합 학습 기반 상권 예측 및 인터랙티브 디지털 트윈 ESG 최적화 시스템은 다중 데이터 원천으로부터 로컬에 저장되는 상권 데이터 저장부, 연합 학습을 수행하는 로컬 학습 모듈, 전역 모델을 집계·배포하는 중앙 집계 서버, 프라이버시 보호를 위해 차등 개인정보 보호 메커니즘을 적용하는 보호 모듈 및 상기 전체를 포함하는 프라이버시 보호 상권 예측 시스템을 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 개인 데이터의 유출을 원천 차단하면서 고정밀 상권·업종 예측과 실시간 AR·VR 디지털 트윈을 통한 인터랙티브 입지 체험을 제공하고, ESG 지표를 통합한 다목표 최적화로 지속가능한 사업 전략을 수립할 수 있다.