keyboard based big data & ai advertisement blockchain platform · 2020. 7. 16. · rebit –...

Keyboard based

Big Data & AI Advertisement

Blockchain Platform

White Paper KOR Ver. 6.0

Apil, 2020

www.rebitai.com

REBIT – Revolutionary Bit

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INDEX

Preface

1. Market Potential

1.1 빅데이터

1.1.1. 빅데이터 시장 현황

1.1.2. 빅데이터 시장 규모

1.1.3. 빅데이터 산업의 문제점

1.2 디지털 광고

1.2.1 디지털 광고 시장 현황

1.2.2 디지털 광고 시장 규모

1.2.3 디지털 광고 산업의 문제점

1.3 레빗의 경쟁력

1.3.1. 빅데이터 시장에서의 경쟁력

1.3.2 디지털 광고 시장에서의 경쟁력

2. 레빗 소개

2.1 레빗 생태계

2.1.1 생태계 참여자

2.1.2 생태계 확장

2.2 레빗 제품

2.2.1 REBIT Keyboard (입력 솔루션)

2.2.2 REBIT Phoenix (빅데이터 & AI 솔루션)

2.2.3 Cash Board (빅데이터 & AI & 블록체인)

2.3 레빗 비즈니스 모델

2.3.1 메인 비즈니스 모델

2.3.2 확장 비즈니스 모델


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3. 토큰 이코노미

3.1 토큰 매커니즘

3.1.1 키보드 토큰 (KEYT)

3.1.2 키보드 캐시 (KEYC)

3.1.3 키보드 포인트(KEYP)

3.2 토큰 흐름

3.2.1 Token 가치

3.3 토큰 정보

3.3.1 Token Allocation

3.3.2 Use of Proceeds

4. 레빗 기술

4.1 Keyboard

4.1.1 RLMT

4.1.2 Neural Network

4.1.3 AI Language Model

4.1.4 Performance

4.2 Phoenix (Big Data & AI)

4.2.1 Cloud System

4.2.2 Big Data Processing System

4.2.3 AI System

4.3 AD Tech

4.3.1 AD Tech 구성

4.4 Patents

4.4.1 국내 특허 출원

4.4.2 PCT 출원

5. Milestone

6. Team & Advisor

6.1 team

6.2 Advisor

Legal Notice


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Preface

Typing = First gateway of data to digital platform

모바일 시대에 살고 있는 우리들에게 스마트폰 키보드는 일상 생활 깊숙이 내재화된 커

뮤니케이션 도구이다. 키보드로 감정과 의도를 전달하고 소통하는 것에 익숙해져 있기에

모든 데이터의 시작은 키보드라 해도 과언이 아니다.

모바일, 인터넷 기술의 발달과 소셜 서비스의 유행으로 매년 스마트폰에서 생성되는 데

이터의 양은 기하급수적으로 증가 하였으며 예전의 양적 분석 기법으로 분석하기에는 한

계에 봉착한 상황이다. 이에 따라 스마트폰에서 생성되는 비정형 데이터의 수집, 수집된

빅데이터의 분석과 실제 서비스와의 접목과 활용에 대한 관심은 점차 높아지고 있다.

하지만 스마트폰에서 생성되는 비정형 데이터를 수집할 수 있는 효율적인 수단이 부족하

여 아직까지 대다수의 업체들은 자체 플랫폼에서 발생된 정형 데이터만을 활용하고 있다.

또한 빅데이터를 활용하기 위해서는 고도의 분석 기법과 알고리즘이 필요하기에 데이터

를 수집하더라도 의미 있는 정보로 가공 하기가 힘들며, 기업들이 실제 서비스에 빅데이

터를 접목하여 사업화 하는 것은 더욱 어려운 상황이디.

이에 레빗 프로젝트를 통해 모든 기업들이 보다 쉽고 빠르게 1) 데이터를 수집하고 효율

적으로 2) 빅데이터를 활용할 수 있도록 도와줄 것이다. 스마트폰의 비정형 데이터와 기

업들의 정형 데이터가 결합 된다면 폭발적인 시너지를 발생시킬 수 있으며 기업들에게

보다 많은 기회를 제공하게 될 것이다.

1) 스마트폰 데이터 수집을 위한 입력 솔루션인 “REBIT Keyboard”.

삼성전자 스마트폰 갤럭시 8~10 모델의 기본 키보드 엔진과 프로그램을 개발했

던 기술력을 기반으로 자체 개발한 키보드 입력 솔루션.

2) 빅데이터 활용을 위한 인공지능 솔루션인 “REBIT Phoenix”.

입력 솔루션을 통해 수집된 빅데이터를 가공▪분석하여 사용자의 관심사나 의도를

파악하여 타겟 마케팅을 할 수 있는 빅데이터 기반의 인공지능 솔루션.

레빗 솔루션은 다양한 형태의 데이터 산업과 디지털 광고 산업에 새로운 청사진을 제시

할 것이며 블록체인 기술을 융합하여 글로벌 확장과 개인과 기업 모두 Win-WIN 할 수

있는 생태계를 구성할 것이다.


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1. Market Potential

1.1 빅데이터

1.1.1 빅데이터 시장 현황

글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 많은 업체들이 새로운 가치 창출을 위해 다양한 분야에서

노력하고 있다. 특히 4차 산업혁명 이후 데이터가 비즈니스를 주도하는 새로운 패러다임

으로 변모 중이고 인공지능 기술 등과 융합되어 데이터의 활용 범위는 제품의 개발, 마

케팅, 고객 운영 등 거의 모든 분야에서 급속도로 확장되고 있는 상황이다.

이렇듯 빅데이터는 기업 경영 전반에 활발하게 도입되고 있으며 더 나아가 중소기업과

소상공인, 그리고 국가 행정에도 점차 많이 사용되고 있다. 이제 빅데이터는 학문적인

연구분야가 아니라 실 생활에 직접 사용되고 있으며 기존 서비스나 제품과 접목되어 보

다 높은 부가가치를 창출시켜 주고 있다.

또한 모바일 시대로 접어들면서 거대한 양의 데이터가 빠르게 생산되고 있으며 관련 기

업들은 시장을 주도하기 위해 모바일 환경 기반의 빅데이터 활용에 집중하고 있다. 이에

빅데이터 시장도 형태(Schema)가 분명하고 연산이 가능한 정형 데이터 기반의 통계 분

석에서 형태가 불분명하고 연산이 어려운 비정형 빅데이터와 인공지능 기반의 예측 및

최적화 분석으로 진화하고 있다.

시장조사 기관 IDC에 따르면 Big Data의 규모는 2020년에는 44제타바이트(Zettabyte,

1ZB=109TB=1021Bytes)에 이를 것으로 예측되는데, 그 중 비정형 데이터가 90%에 달할

것이라 전망하고 있다. 현재 빅데이터 중 80%가 비정형 데이터라는 점을 인식한다면 비

정형 데이터 수집/분석의 중요성과 활용 가치에 대한 잠재성을 알 수 있다.

시장에서 빅데이터에 대한 중요성과 니즈는 점차 커질 것이기에 많은 기업들은 빅데이터

를 활용하기 위한 방법과 수단을 찾을 것이며 그와 관련된 사업들은 지속적으로 성장할

것이다. 더불어 미래 행동 예측과 마케팅 Insight를 얻을 수 있는 비정형 데이터 시장이

급격히 성장하고 있으며 대량의 데이터 세트를 실시간으로 처리하기 위해 인공지능과 자

연어 처리 기술의 필요성도 점차 대두되고 있다.


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1.1.2 빅데이터 시장 규모

Wikibon의 research 자료에 따르면 Software와 Service분야의 Big data 시장 규모는 2018

년 420억 달러에서 년 평균 11.4% 성장하여 2027년에 1,030억 달러를 달성할 것으로 전

망하고 있다. 그 중 비정형 빅데이터 분석 시장규모는 2016년 약 25.9억 달러에서 2025

년 180.2억 달러를 달성할 것으로 예측하고 있다. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지에 따르

면 빅데이터가 갖는 잠재적 경제 가치는 최소 3조2천억 달러에서 5조4천억 달러로 예측

하고 있다.

한국 빅데이터 시장도 지속적으로 급성장하고 있으며 시장분석기관 IDC 자료에 따르면

앞으로 5년간 매년 10.9%씩 성장하여 2022년에는 21억달러 규모로 성장할 것으로 예상

했다.

[그림 1] Big data Market Size

1.1.3 빅데이터 산업 문제점

“디지털 기기가 생성하는 데이터양은 2020년 전체 데이터양의 약 40%까지 늘어나지만

대부분 분석되지 못하고 사장될 것이다.”

21세기의 원유로 평가 받는 빅데이터도 정제되지 않은 원유와 같이 분석되고 가공되지


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않은 데이터는 그 효용 가치가 낮을 수 밖에 없다. 이에 많은 기업들이 빅데이터 분석과

활용에 전력을 기울이고 있으며 기업의 리더 중 90%가 인재, 자본 등과 마찬가지로 데

이터도 핵심 자원임과 동시에 기본적인 차별화 요소로 인식하고 있다.

그러나 데이터수집, 시스템 구축, 전문인력의 부족, 비용 부담 등의 이슈로 빅데이터를

제대로 활용하는 기업들은 아직도 소수이며 대부분의 기업들은 기존의 정형 데이터만을

활용하고 있거나 아예 데이터를 활용하지 않는 업체들도 부지기수이다.

이에 보다 쉽고 빠르고 효율적인 비용으로 빅데이터를 수집하고 활용할 수 있는 솔루션

들이 도입된다면 빅데이터 시장은 더욱 더 빠르고 안정적으로 성장할 것으로 예상된다.

1.2 디지털 광고

1.2.1 디지털 광고 시장 현황

TV, 신문, PC, 등 기존 광고 시장은 지속적으로 하락하고 있는 반면 디지털 광고 시장은

사용자들의 미디어 이용 형태의 변화와 모바일 광고 시장의 확대와 맞물려 지속적으로

성장하고 있다. 디지털 광고 시장의 성장과 많아진 물량으로 전통적 방식의 에이전시를

이용한 광고거래(전문 인력을 통한 매체 기획 및 구매)로는 광고의 효과적인 제어가 불

가능하게 되었다.

이에 디지털 광고시장은 데이터 분석 및 매칭 기술을 이용하는 프로그래매틱 방식의 광

고거래(소프트웨어를 사용한 디지털 광고 구매 자동화)로 변화하고 있는 추세이며 미디

어 네트워크(네이티브 광고, 동영상 등 다양한 형태의 광고)확장과 데이터 기반의 확장으

로 다른 광고 대비 더욱 효율적인 광고 상품으로 성장세를 이어가고 있다.

또한 프로그래매틱 광고를 보다 효율적으로 활용하기 위해 데이터 기반의 디지털 광고에

관심이 집중되고 있는 상황이다. 이를 위해 사용자 행동 정보, 인구통계 정보 등 데이터

분석을 활용한 DMP(Data Management Platform) 광고 시장이 활성화 되고 있으며 텐센

트(Tencent)는 2015년 5월 DMP 사업을 향후 핵심 사업으로 발표하였고 중국인 비정형

데이터를 기반으로 2017년 9월 미국 시장에 진출하기도 했다.

또한 고효율 광고의 필요성과 더불어 디지털 광고의 확장 속도, 경우의 수, 타겟팅을 하

기 위한 데이터의 정확성이 점차 중요해짐에 따라 이를 위해 가장 필요한 기술인 빅데이


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터와 인공지능의 활용도는 점차 중요해 질것으로 예상된다.

1.2.2 디지털 광고 시장 규모

Magna Global의 보고서에 따르면 Digital 광고 비용 지출은 2017년 2,070억 달러로 전체

광고비중 41%를차지하고 있으며 2020년 전체 광고 시장에서 Digital 광고가 50%이상을

차지하여 약 3000억 달러의 시장 규모로 예측하고 있다. 또한, Audience Targeting의 근

거자료를 제공하는 Data Platform인 DMP(Data Management Platform) 시장은 연평균성

장률 약 15%로 2023년 시장규모 약 30억 달러를 달성할 것으로 예측된다.

[그림 2] Digital Market Size

1.2.3 디지털 광고 산업의 문제점

디지털 광고 시장의 성장으로 사용자에게 노출 되는 물량 역시 기하 급수적으로 증가하

고 있어 광고 효율은 점차 나빠지고 있는 상황이다. DMP 광고가 어느 정도 해결책이 될

수는 있으나 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터의 축적과 분석 능력 및 광고 운

영 등 산적해 있는 문제점들이 많은 상황이다.

또한 구글과 페이스북 등 몇 개 글로벌 기업들이 독점하고 있는 디지털 광고 시장에서

사용자들은 광고에 대한 적절한 보상을 받지 못하며 수익의 대부분을 기업들이 차지하고


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있다. 물론 초기 디지털 광고 시장을 견인한 리워드 앱들의 경우 시청형▪미션형 등 참여

형 광고를 통해 사용자에게 보상을 주고 있으나 전체 디지털 광고 시장에서 차지하는 비

율은 극히 낮은 수준이다. 그리고 리워드 앱의 많은 사용자들이 보상만을 획득하고 이탈

하는 구조이기에 리텐션 비율과 매출 기여도에도 악영향을 끼치고 있다.

데이터 기반의 고효율의 광고 상품과 적절한 사용자 보상 시스템이 구축 된다면 디지털

광고 시장은 더욱 발전할 것이며 이를 위해 기술적인 제약 조건들이 선행되어야 할 것이

다.

1.3 레빗의 경쟁력

“구글은 사용자들의 관심사, 페이스북은 사용자가 누구인지, 아마존은 무엇을 사는지” 정

보를 알고 해당 정보를 활용할 수 있기에 이들 기업들은 글로벌에서 가장 강력한 경쟁력

을 보유한 기업이 되었다. 기업들이 위와 같은 데이터를 수집할 수 있고 수집한 데이터

를 활용할 수 있게 된다면 강력한 경쟁력을 얻게 될 것은 자명한 일이다.

“REBIT Keyboard”를 통해 빅데이터를 수집할 수 있게 되고, “REBIT Phoenix”를 통해 빅

데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 된다면 소비자의 의도와 패턴을 알고 그에 최적화

된 마케팅 활동과 의사결정을 할 수 있게 될 것이다.

레빗 솔루션을 통해 이러한 모든 것들은 보다 쉽고 빠르고 효율적인 비용으로 가능하게

될 것이며 모두가 혜택을 받을 수 있는 생태계를 형성하여 빅데이터와 디지털 광고 시장

에서 경쟁 우위를 달성 할 수 있을 것이다.


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1.3.1 빅데이터 시장에서의 경쟁력

기업들은 매출 증대, 의사결정, 개발, 서비스 등 다양한 목적 달성을 위해 데이터를 활용

하고 있다.

출처:Gartner(2013), IBM(2012)

위와 같은 이유로 많은 기업들의 빅데이터 활용도는 점차 높아지고 있으며 모바일 기기

와 인터넷 속도의 발달로 개인 사용자들 대상의 빅데이터 활용도 역시 그 중요성이 점차

커지고 있다. 기업들은 정형 데이터와 비정형 데이터의 융합을 통해 면밀한 고객 이해,

과거의 이력과 실적에 기반(Data-driven)한 서비스, 정확한 행동 예측, 효과적인 모니터

링 등이 가능해지며 이는 예상을 뛰어넘는 수준으로 사업의 발전을 가속화 시킬 수 있을

것이다. 개인 사용자 레벨의 심층적 분석을 통한 정밀한 Audience Targeting을 통해 최적

화된 정보 제공과 맞춤형 컨텐츠의 구성 등 활용성은 무궁무진하다.

레빗의 솔루션은 데이터와 기존 제품 및 서비스를 결합한 이른바 서비타이제이션

(Servitization)으로 고객의 마음을 읽고 미래를 예측하여 기업들에게 고부가 가치를 창

출하게 해주며 새로운 방향성과 청사진을 제시할 것이다.

1.3.2 디지털 광고 시장에서의 경쟁력

디지털은 TV처럼 많은 사람들이 공동의 매체를 시청하는 것이 아니라 철저하게 개인화

된 미디어이기에 타겟팅 된 고객에게 얼마나 정확하게 노출되어 가치를 만들어 내느냐가

중요한 평가 척도이다. 글로벌 디지털 광고 시장에서 급성장하고 있는 아마존은 데이터

기반의 광고를 활용하여 압도적 강자인 구글과 페이스북을 긴장하게 만들고 있는데 이러


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한 사례에서처럼 데이터 기반의 광고 활용도는 점차 중요해지고 있다.

비정형 데이터의 대부분이 스마트폰에 발생되기에 “REBIT Keyboard”와 “REBIT Phoenix”

를 통해 소비자의 의도와 패턴을 알고 이러한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있게 된다

면 레빗의 디지털 광고는 그 어떤 상품보다 매력적인 상품과 서비스를 제공하게 될 것이

다.

a) 높은 전환율

레빗의 솔루션은 빅데이터와 인공지능 시스템을 활용해 사용자의 의도와 패턴을

정교하게 분석하고 적시에 노출이 가능한 맞춤형 광고가 가능하다. 따라서 유저

들에게 광고는 더 이상 피하게 되는 스팸이 아닌 유용한 정보가 될 것이며 이는

획기적으로 높은 전환율과 구매율을 달성하게 해줄 것이다.

b) 유저 보상을 통한 적극적 참여

광고 기여도에 따라 매출의 일부를 보상으로 받게 된다면 사용자들은 적극적 참

여자 및 홍보자가 될 것이며 이는 디지털 광고 시장의 커다란 원동력이 될 것이

다. 레빗 솔루션은 생태계 참여자 모두가 혜택을 받으며 기업이 독차지하던 기존

광고 시스템과는 달리 정보가 아닌 단순 패턴만을 제공해도 사용자들은 정당한

보상을 받을 수 있게 될 것이다. 이러한 보상 체계는 블록체인 기술을 통해 보다

구체적이고 현실적으로 실현 되며 글로벌 서비스도 가능하게 될 것이다. 기업들

역시 높은 전환율과 리텐션으로 생태계의 적극적인 참여자가 될 것이다.


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2. 레빗 소개

레빗은 “REBIT Keyboard”와 빅데이터 및 인공지능 시스템인 “Phoenix”에 블록체인 기술

을 융합하여 데이터 기반의 다양한 사업으로 영역을 확장해 나가며 글로벌 서비스를 목

표로 하는 플랫폼 사업이다.

참여자 모두가 혜택을 받을 수 있는 레빗 플랫폼에서 참여자들은 기여도에 따라 보상을

획득하게 되는데, 블록체인 기술이 접목된 캐시 보드(Cash Board)를 통해 보상으로 레빗

토큰을 받을 수 있으며 레빗 솔루션을 사용하려는 기업들은 레빗의 토큰으로 결제를 해

야 한다. 레빗 플랫폼을 확장시키기 위해 다양한 사업 분야의 파트너사들과 함께 할 것

이며 참여자 모두가 상생하는 구조이기에 일정 기간이 지난 후에 레벳 플랫폼은 지속적

으로 확장 될 것이다.

레빗 솔루션의 강력한 기술력과 키보드 블록체인이라는 선점 효과를 기반으로 데이터 비

즈니스, 디지털 광고, 솔루션, 컨텐츠 유통 등 다양한 신규 사업으로 확장할 계획이며 해

당 분야에서 높은 사업 성과를 달성할 것이다. 이러한 사업 성과를 토대로 레빗 토큰은

많은 분야에 활용 될 것이고 토큰의 수요는 지속적으로 증가할 것이다.


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2.1 레빗 생태계

레빗의 참여자 생태계는 레빗의 입력 솔루션을 사용하는 “사용자(user)”, 레빗의 솔루션

을 사용하는 “파트너(구매자)”, 레빗의 빅데이터 및 인공지능 솔루션인 “피닉스(Phoenix)”

총 3가지 요소로 구성된다. 구성원들은 레빗 내 다양한 활동과 협력 관계를 통해 서로에

게 도움을 주며 가치의 생산과 재분배의 유기적인 비즈니스 관계를 형성한다

[그림 3] REBIT Ecosystem Flow

2.1.1 생태계 참여자

a) 사용자

스마트폰에 REBIT Keyboard를 설치하고 사용하는 고객들이다. 입력 솔루션

에서 생성되는 word 패턴들은 비식별 데이터로 서버에 저장되며 레빗 생태

계의 기본이 되는 Big Data가 된다. 유저들은 레빗의 입력 솔루션을 사용하고

패턴 Data에 대한 보상으로 레빗 토큰을 받게 된다. 레빗의 사용자는 디지털

기기를 사용하는 모든 대상자를 포함한다.


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b) 파트너

레빗의 토큰을 지불하고 빅데이터 & AI 솔루션인 “피닉스”를 사용하는 고객

들이다. 레빗 사용자를 대상으로 타겟팅된 고효율의 광고를 집행하거나 기업

이 보유한 정형 데이터와 비정형 데이터의 결합으로 새로운 비즈니스를 진행

한다. 또한 레빗 플랫폼에서는 쇼핑, 디지털 유통 등 다양한 활동이 가능하기

에 플랫폼을 통한 새로운 형태의 마케팅 활동이 가능하게 된다. 따라서 레빗

의 파트너는 일반적인 상품 노출뿐만 아니라 교차 노출, 직접 유입, 퍼블리싱

등 다양한 형태의 모습을 가질 수도 있다.

2.1.2 생태계 확장

레빗 솔루션의 뛰어난 기능과 보상 시스템으로 생태계 참여자 모두가 혜택을 받게 되며

레빗의 사용자와 파트너는 지속적을 증가하게 될 것이다.

a) 기능 확장

저가형 핸드폰이 많은 사용되고 있는 동남아나 남미 시장에서는 저가형 핸드

폰에서 기본으로 제공되는 키보드 프로그램과 언어가 굉장히 미비하여 유저

들이 사용하기 불편한 수준이다. REBIT Keyboard를 통해 유저들은 저가폰에

서 삼성의 퀄리티를 느낄 수 있으며 143개 언어가 제공되는 기능만으로도 확

장성과 경쟁력은 충분하다고 할 수 있다.

b) 보상 확장

REBIT 솔루션을 사용하고 유저들이 보상으로 획득하는 키보드토큰(KEYT)은

전세계 거래소를 통해 현금화가 가능하기에 글로벌 확장에 강력한 도구로 사

용될 수 있으며 사용자들은 플랫폼 내 다양한 활동을 통해 코인을 획득할 수

있어 적극적인 참여▪확장자가 된다.

c) 신규 사업

기기 식별과 KYC 인증을 통해 중복과 어뷰징이 없는 새로운 신규 사업을 할

수 있다. 설문 서비스, 랭킹 서비스, 실시간 검색 서비스, 투표 서비스 등 본

인 인증을 활용한 다양한 신규 사업이 가능하며 이러한 신규 사업으로 레빗

사용자들은 더 많은 수익을 얻을 수 있게 될 것이다.


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2.2 레빗 제품

2.2.1 REBIT Keyboard (입력 솔루션)

레빗의 첫 번째 입력 솔루션인 REBIT A Keyboard는 2013년부터 개발된 핸드폰과 각종

스마트 기기에 사용되는 가상키보드 및 입력 솔루션이다. 전세계 모든 모바일 기기 대응,

143개 언어 지원, 자동 추천과 교정 등 진일보한 A Keyboard는 삼성전자 갤럭시8~10

핸드폰의 기본 키보드로 탑재될 정도로 그 기술력은 검증되었다.

2018년 11월부터 구글 스토어를 통해 본격적인 서비스에 들어간 REBIT A Keyboard는

2020년 4월 기준 일 사용자(DAU)가 70,000명 수준까지 확대 되고 있다. 어떠한 마케

팅 없이 REBIT A Keyboard의 우수한 기능성으로 인해 사용자는 점차 증가하고 있는 추

세이다.

[그림 4] REBIT A Keyboard system


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또한 2019년 2분기부터 REBIT A Keyboard를 활용하여 제휴 회사별 제휴 키보드 서비스

를 진행하고 있다. 시가 총액 8조인 게임회사 넷마블의 모바일 게임 이사만루 키보드,

회원 1천만명을 보유한 한류 플랫폼 케이스타라이브 키보드 등 현재까지 22개 업체와

계약을 체결하였으며 앞으로 더 다양한 분야의 업체들과 제휴 키보드 서비스를 확장할

계획이다.

[케이스타라이브 키보드] [이사만루 키보드]

그리고 REBIT A Keyboard에 AD Tech와 블록체인 기술을 융합시킨 “캐시 보드”는 2019

년 4분기 한국 서비스를 시작으로 글로벌 서비스도 빠르게 진행하고 있다.


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a) Input

REBIT Keyboard는 N-Gram방식의 통계 학습 기반의 언어 모델에서 발전된 기술인 인

공신경망 방식(Neural Network)을 사용하여, 사용자의 의도와 문장의 문맥을 인지 하

여 적절한 단어를 추천하거나 교정▪편집해 줄 수 있다.


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b) Language Package

REBIT Keyboard는 현재 전세계 143개 언어를 지원하고 있으며 2019년까지 160개의

글로벌 언어를 지원할 계획이다. 또한 각 언어별 입력 방식에 최적화된 200여종 이상

의 키보드 레이아웃을 제공하며 200개 이상의 다양한 배경 테마를 제공하고 있다.


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2.2.2 REBIT Phoenix (빅데이터 & AI 솔루션)

레빗의 빅데이터 & AI 솔루션인 피닉스(Phoenix)는 사용자들의 관심사나 의도 등의 행동

데이터를 분석하고 미래 행동을 예측하기 위해 2013년에 개발된 빅데이터 기반의 인공

지능 솔루션이다. 피닉스는 데이터를 수집하고 저장하는 클라우드 시스템, 수집된 빅데

이터를 처리하는 분석 시스템, 타겟 마케팅과 행동을 도와주는 인공지능 시스템으로 구

성되어있다.

클라우드 시스템은 데이터 수집, 실시간 저장, 데이터 처리 및 분산 저장, 거버넌스 기술,

부하분산 기술로 구성되었다. 분석 시스템은 자연어 처리기불, 비정형 및 정형 데이터

통합과 분석 기술로 구성 되었으며 인공지능은 패턴 분석/데이터 고도화 등으로 구성되

어있다. 피닉스를 통해 의미 없는 Data는 유의미한 Information이 되며 이러한 과정을

통해 타겟 마케팅과 DB를 활용한 추가 수익 등 다양한 형태로 활용 될 수 있다.

a) 데이터 시각화

데이터는 시각화 되어 보여지며 이를 통해 다양한 정보 획득과 빠른 의사결정을 가능

하게 도와준다. 아래는 U-20 남자 월드컵 축구 준결승전이 열린 2019년 6월 12일의 데이터

시각화 지도이다.

[그림 5] REBIT Data Category


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b) Data Category

데이터는 예술, 컴퓨터, 경제, 교육 등 12개의 대분류로 1차 분류 저장되며 각 대분류

에 따라 144개 소분류로 2차 분류되어 시스템에 저장된다.

[그림 6] REBIT Data Category

또한 사용자가 입력하는 keystroke를 통해 수집된 데이터는 APP이나 플랫폼 별로 분

류 되며 분류된 데이터들은 인공지능 알고리즘을 활용하여 분석되며 타겟 마케팅, 추

천 시스템 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.

[그림 7] REBIT Data Category Sample


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2.2.3 Cash Board (빅데이터 & AI & 블록체인)

캐시보드는 입력솔루션에 블록체인 기술을 접목한 글로벌 보상 플랫폼이다. 캐시보드에

는 입력 솔루션인 REBIT A Keyboard와 인공지능인 Phoenix 기술이 사용되었다. 캐시보

드는 세계 최초의 타이핑 증명 토큰으로 사용자들은 핸드폰의 키보드만 사용해도 토큰을

획득할 수 있게 된다.

캐시 보드는 강력한 기술력과 선점효과를 기반으로 데이터 비즈니스, 디지털광고, 앱테

크 등 다양한 사업으로 확장시켜 나갈 계획이다.

a) 캐시 보드(Cash Board)

캐시보드 사용자는 핸드폰의 키보드만 사용해도 키보드포인트를 획득할 수 있으며 획득

한 포인트를 키보드토큰으로 교환할 수 있다. 2019년 10월 한국 서비스를 시작으로 글로

벌 서비스로 확장하고 있다.


22

b) 레빗 지갑(REBIT Wallet)

캐시보드를 사용하고 획득한 포인트와 토큰이 보관되며 입출금이 가능한 지갑이다. 지갑

기능 외에 쇼핑, 충전, 게임 등 다양한 기능의 플랫폼 역할을 하게 되며 인증 과정을 통

해 가입이 가능하다.


23

c) 다양한 컨텐츠 서비스

> 레빗 지갑에서는 게임, 웹툰, 음악 등의 디

지털 디지털 컨텐츠 사용.

> 레빗 지갑 Shop에서는 키보드캐시를 통해

다양한 현물 제품 구매.

> 레빗 플랫폼에 저장된 사용자 행동 패턴을

기반으로 다양한 맞춤형 컨텐츠 제공.

> 사용자 분류에 따른 실시간 서비스와 설문,

투표 등의 서비스 진행.

[쇼핑]

[무료충전소] [게임]


24

2.3 레빗 비즈니스 모델

2.3.1 메인 비즈니스 모델

레빗의 주요 사업은 크게 데이터 비즈니스와 디지털 광고 비지니스 2가지로 구성되며 2

가지 사업 모두 레빗 솔루션을 활용한 데이터 기반의 사업이다.

데이터 비즈니스는 다른 회사에서 보유하고 있는 제품과 서비스에 레빗 솔루션을 접목시

켜 기존 서비스의 고도화와 추가 매출 및 다양한 신규 사업이 가능하게 된다. 또한 데이

터 활용에서 데이터 판매 사업까지 확장 될 수 있는 부가가치가 높은 사업이다.

디지털 광고 비즈니스는 레빗의 솔루션을 활용 사용자의 의도와 패턴 분석을 통한 정확

한 타겟 마켓팅을 가능하게 해주며 이를 활용하여 정교하고 효율적인 디지털 광고 사업

으로 확장시켜 나갈 계획이다.

또한 블록체인 플랫폼 사업, 빅데이터 패키지 상품, 컨텐츠 관련 사업 등 다양한 형태의

추가 사업으로의 확장을 계획하고 있다.

데이터 및 디지털 광고 비즈니스의 기본 개요와 진행 프로세스는 아래 형태로 구성되며

서비스 및 제품 형태에 따라 유연하게 변경될 수 있다.


25

a) Data Business Framework

b) AD Business Framework


26

c) 적용 예시

개인화 추천 서비스 기능

기업의 정형 데이터와 키보드 비정형 데이터 결합을 통해 개인화 맞춤형 정보와 광고를 보여준다

실시간 컨텐츠 추천 서비스

사용자가 입력하는 키워드에 관련한 컨텐츠와 정보를 실시간으로 받아 볼 수 있다


27

실시간 타겟팅 광고 기능

사용자가 입력하는 특정 키워드에 대한 타겟팅 광고를 보여준다

어플 연동 기능

언제 어디서든 한번의 터치로 다양한 어플 연동이 가능하다


28

2.3.2 확장 비즈니스 모델

데이터를 활용하여 데이터 판매, 블록체인 플렛폼, 데이터 패키지 솔루션 사업 등 다양

한 형태의 사업으로 확장할 계획이다.

또한 블록체인 플랫폼에서는 게임, 웹툰 같은 “디지털 컨텐츠” 사업과 블록체인 기반의

컨텐츠 배포가 가능한 “블록체인 마켓”등의 서비스도 진행할 계획이다.

a) 빅데이터 패키지 상품

중소 기업 또는 소상공인 대상 3가지 형태의 빅데이터 패키지 상품 서비스.

b) 참여형 서비스

KYC 또는 기기 인증 등 인증 기반으로 이루어진 레빗 플랫폼은 실시간 검색

어, 전자투표, 설문 등 사용자 신뢰 기반의 “참여형 서비스”.

c) 디지털 컨텐츠

게임, 웹툰, 음악 등 키보드 캐시로 구매 가능한 디지털 컨텐츠의 서비스.

d) 블록체인 마켓

코인들의 홍보 또는 교환, 블록체인 제품들의 홍보 및 다운로드 서비스.


29

3. 토큰 이코노미

3.1 토큰 매커니즘

[그림 8] REBIT Token Basic Form

레빗의 토큰 구조는 키보드포인트(이하 KEYP), 키보드토큰(이하 KEYT), 키보드캐시(이

하 KEYC), 로 구성된다. 레빗 생태계에 참여하는 모든 구성원들은 레빗 서비스와 기여도

에 따라 각기 다른 토큰을 획득할 수 있으며 획득한 토큰은 레빗 플렛폼에서 디지털 컨

텐츠, 쇼핑, 판매, 등 다양한 형태로 사용이 가능하다.

또한 3가지 토큰은 상호 교환, 획득이 가능한 구조이기에 생태계 참여자들의 적극적인

참가를 독려하며 자연스럽게 선순환 토큰 이코노미가 형성 될 수 있게 해준다.

각 토큰의 교환은 정해진 조건에 따라 레빗 거래 시스템에서 자동으로 교환할 수 있다.

그리고 획득한 KEYP, KEYT, KEYC는 레빗 지갑에 보관 되며 레빗 지갑은 레빗의 블록체

인 입력 솔루션인 캐시보드(Cash Board)가 메인 키보드로 활성화 되어야만 사용 가능하

다.


30

3.1.1 키보드토큰 (KEYT)

[그림 9] KEYT Basic Form

KEYT는 외부 거래소를 통해 유저간 거래 및 현금화가 가능한 이더리움 ERC 20 기반의

토큰이다. 레빗 토큰 매커니즘의 핵심 요소로 레빗 화폐들의 획득과 사용의 중간 매개체

역할을 하기에 토큰 매커니즘에서 활용도가 높은 화폐이다.

캐시보드(Cash Board)의 글로벌 서비스 시 유저들의 유인을 위한 강력한 요소로 활용 될

것이며, 기업들이 레빗 솔루션을 사용하기 위한 지불 수단으로도 사용되는 등 레빗 솔루

션과 플랫폼의 유기적인 연결화 확장에 중요한 역할을 하게 된다.

KEYT의 획득과 사용 방법은 아래와 같다.

a) KEYT 획득

1) KEYP로 교환 : 캐시보드(Cash Board)를 사용하여 획득한 KEYP가 일정 수량 이

상이 되면 비율에 따라 KEYT로 교환 할 수 있다. 매주 1회 교환할 수 있으며

교환 시 일정 환전 수수료가 발생하고 레빗 내부 거래 시스템을 통해 교환된다.

2) VIP 유저 보상 : 레빗 기여도에 따라 등급이 매겨지며 상위 등급의 유저들은

일정량의 KEYT를 추가로 받게 된다. 지급되는 KEYT는 한정되어 있기 때문에

획득 수량은 전체 상위 등급의 유저수에 비례해 정해진다.

3) 참여 활동 : 설문, 투표 같은 유저 참여형 서비스를 통해 획득할 수 있으며 에

어드랍 또는 제휴 이벤트 등을 통해서도 일정량의 KEYT를 획득할 수 있다.

4) 외부 거래소에서 Fiat으로 구입할 수 있다.


31

b) KEYT 사용

1) 레빗 플랫폼 서비스 이용 : KEYT를 보유하고 있는 사용자는 레빗 내부 거래 시

스템을 통해 레빗 플랫폼의 컨텐츠를 이용할 수 있는 KEYC로 매월 일정 양을

교환할 수 있다. KEYT는 시장 가격에 따라 가치가 변동하므로 KEYC의 교환 비

율은 교환 시 외부 거래소의 가격에 따라 결정되며 일정 환전 수수료가 발생한

다.

2) 레빗 솔루션 이용 : 기업들은 레빗의 광고 혹은 유료 빅데이터 솔루션을 사용

하기 위해 KEYT로 지불해야 한다. 이를 위해 기업들은 레빗 생태계에 참여하거

나 외부 거래소에서 KEYT를 매수해야 하는데 회계 이슈는 별도의 회사를 통해

처리할 계획이다.

3) 외부 거래소를 통해 Fiat으로 교환하여 현금화 할 수 있다.

3.1.2 키보드캐시(KEYC)

[그림 10] KEYC Basic Form

KEYC는 사용자가 레빗 솔루션의 기여도에 따라 획득하는 화폐로 레빗 플랫폼의 컨텐츠

를 사용하는데 사용되며 사용자간 직접 거래는 불가능하지만 일정 금액 이상을 보유할

경우 계좌 이체를 통해 현금화 할 수 있다. KEYC는 레빗 플랫폼의 기여도를 측정할 수

있는 척도로 활용되며 레빗 플랫폼의 활성화와 선순환을 위한 중요한 화폐이다. 1 KEYC

는 원화 1원(1KEYC=1KRW)의 가치를 지니며 일정한 가치를 유지하게 된다.


32

KEYC의 획득과 사용 방법은 아래와 같다.

a) KEYC 획득

1) 기여도 : 키보드 사용, 홍보, 광고 등 캐시보드(Cash Board)와 레빗 플렛폼에서

의 기여도에 따라 KEYC를 획득할 수 있다.

2) 참여 서비스 : 레빗 플렛폼에서 진행되는 이벤트, 미션, 랭킹 등을 통해 획득할

수 있다.

3) KEYT로 교환 : 레빗 내부 거래 시스템을 통해 보유한 KEYT 중 일부를 KEYC

로 교환할 수 있다. KEYT는 시장 가격에 따라 가치가 변동하므로 KEYC의 교

환 비율은 교환 시 외부 거래소의 가격에 따라 결정되며 일정 환전 수수료가

발생한다.

b) KEYC 사용

1) 레빗 Shop : 레빗 플렛폼의 Shop에서 다양한 상품을 구입할 수 있다. Shop에는

음식, 카페, 문화생활, 상품권 등의 상품이 선보일 계획이며 보유하고 있는

KEYC에 따라 다양한 상품들을 구매할 수 있다.

2) 레빗 Contents : 레빗 플렛폼의 게임, 웹툰, 음악 등 다양한 디지털 컨텐츠를 구

매할 수 있다.

3) 일정 KEYC 이상 보유 시 개인 계좌로 이체할 수 있으며 소량의 이체 수수료

가 발생한다.


33

3.1.3 키보드포인트(KEYP)

KEYP는 Cash Board 사용을 독려하기 위한 화폐로 Cash Board 사용을 통해 획득할 수

있는 화폐로 매일 획득할 수 있는 수량은 제한되어 있다. KEYP는 Cash Board의 사용 빈

도와 플랫폼의 기여도를 측정할 수 있는 척도로 활용되며 비율에 따라 KEYT로 교환하

여 사용할 수도 있다.

KEYP의 획득과 사용 방법은 아래와 같다.

a) KEYP 획득

1) 키보드 사용 : Cash Board를 설치한 후 keystroke당 일정량의 KEYP를 획득할

수 있다.

2) 구매 리워드 : 마일리지 개념으로 레빗 Shop과 Contents에서 KEYC로 구매한

금액의 일정 % 만큼 KEYP를 획득할 수 있다.

3) 프로모션 : 제휴 이벤트 및 랭킹 등을 통해 획득할 수 있다.

b) KEYP 사용

1) 일정 수량 이상이 되면 비율에 따라 KEYT로 교환 할 수 있다. 매주 1회 교환

할 수 있으며 교환 시 일정 환전 수수료가 발생하고 레빗 내부 거래 시스템을

통해 교환된다.

2) KEYC나 KEYT를 획득할 수 있는 이벤트나 미션 참여 시 사용 된다.


34

3.2 토큰 흐름

[그림 11] REBIT Token (KEYT) Flow

KEYT 흐름의 각 요소들은 아래와 같다.

a) 기여 (contribution) - 사용자들은 핸드폰에 캐시보드(Cash Board)를 설치하

여 입력되는 word의 패턴을 서버에 저장하고, 생태계의 Big data를 만드는 과

정에 참여하게 된다.

b) 보상 (Reward) – 사용자가 레빗 생태계에 참여해 받게 되는 보상(KEYT)으

로 사용자들은 보상으로 인해 적극적 참여자가 된다.

c) 수익 (Profit) – 사용자들이 획득한 KEYT는 거래소에서 현금화하여 직접적인

수익을 얻거나 플랫폼에서 디지털 컨텐츠를 구매할 수 있다.

d) 비용 (Cost) - 기업과 광고주는 레빗 생태계를 사용하기 위해 레빗 토큰

(KEYT)으로 결제해야 되기에 거래소에서 KEYT를 구매한다.

e) 레빗 제품 (REBIT Solution) – 기업과 광고주는 회사에 KEYT를 지급하고

광고 인벤토리나 빅데이터 솔루션을 사용한다.

f) 레빗 (Big data) – 사용자들의 word 패턴이 저장되며, 인공지능 서버를 통해

광고주나 기업들이 효율적으로 사용할 수 있도록 해준다.


35

3.2.1 토큰 가치

지속적인 사용자와 파트너 증가와 다양한 형태의 제휴로 레빗의 생태계는 확장되며 이러

한 선순환 구조로 레빗 토큰의 가치는 안정적으로 유지되며 가치는 상승을 할 것이다.

레빗의 솔루션을 사용하기 위해 광고주나 기업은 KEYT로 결제를 해야 하며 이를 위해

거래소에서 직접 구매를 하게 되는데, 이는 레빗 코인 생태계의 선 순환을 위한 중요한

역할을 하게 된다.

그리고 레빗 지갑 내 디지털 컨텐츠 구매, 게임 등을 활용한 토큰 회수 및 토큰의 전체

유통량에 따른 반감기 정책 등을 통해 토큰의 가치 증대를 위해 다양한 활동을 지속할

계획이다.

3.3 토큰 정보

레빗 생태계의 유지와 확장을 위한 기본적인 리워드와 광고주와 기업의 참여를 위해 이

더리움 토큰 표준인 ERC20 기반의 KEYT를 발행한다. KEYT는 데이터 및 디지털 광고

사업 모델과, 선순환 생태계 구성을 통해 지속적인 가치 상승을 할 수 있으며, 사업 성

과와 별개로 토큰의 가치 상승을 위해 유통속도 조절, 매수세 증가, 토큰 소각 등을 검

토하고 있다. 총 발행 수량은 22억개이며 발행과 회수, 그리고 선순환 구조를 만들어 인

플레이션을 방지하고 토큰의 가치를 지속적으로 높이도록 노력할 것이다.


36

Name : REBITAI Keyboard Token

Symbol : KEYT

Type : ERC 20

Total Issuance :2,200,000,000 KEYT

Smallest Unit: 1 x 10-18 KEYT

3.3.1 Token Allocation

Reward 60 %

Sale 10 %

Company Team & Advisor 10 %

Marketing & Bounty 10 %

Reserve 10 %

3.3.2 Use of Proceeds

Biz Development 30%

Marketing 20%

Operation 30%

Strategy Partners 10%

Others 10%


37

4. 레빗 기술

레빗의 핵심 기술은 크게 아래와 같이 구성 되어있다.

[그림 12] REBIT Technology Architecture

4.1 Keyboard

2013년에 개발된, 핸드폰 및 각종 스마트 기기에 사용되는 가상 키보드 및 입력 솔루션

으로 RLMT 기술, Neural Network, Language Package, 인공지능 등 다양한 기술이 복합적

으로 적용된 입력 솔루션으로 그 기술력은 이미 삼성전자 갤럭시 8~10 핸드폰에서 입증

되었다.


38

4.1.1 RLMT

RLMT는 병음/한자 변환, 단어 추천 및 오타 교정 등의 키보드 성능을 최적화하기 위해

개발된 언어모델 생성 Toolkit 으로, 약 131개 언어적 특성이 반영되었다. 인공지능 기술

의 융합과 자동화된 Process로 신속하게 성능을 개선하며 자동화 검증 Tool, Native

speaker, QA의 지속적 검증을 통하여 지속적으로 고도화 하고 있다.

[그림 13] REBIT Technology - RLMT

a) Collect

사용자에게 적합한 Corpus를 구축하기 위한 Data 수집/관리 프로세스로

Web/SNS 등의 On-line 공개 수집원, 개체명, 표제어 등의 offline에서 구축

된 Corpus를 수집/관리한다. 또한, 무작위 수집된 Corpus의 domain이 편향

되지 않도록 관리해준다.

b) Data Preparation

다양한 언어적 특성에 맞는 비속어 정제, 띄어쓰기, 대소문자 처리, 동의어

처리, 약어 및 문두어 처리 등 Corpus를 정제하고 정규화하는 Process이다.

정제 및 정규화된 Corpus는 언어모델 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다.

c) Language Modeling

단어, 문장 등 언어의 통계적 특성을 파악하여 모형화한 것으로 사용자의


39

Typing 효율을 높여주는 단어 추천, 오타교정 등의 성능에 영향을 끼친다.

Language Model의 성능을 개선하기 위해 자연어처리(NLP), Semantic

Language Model 등 인공지능 기술이 사용되며 사이즈, 메모리 및 속도 측면

에서 In-mobile에 최적화된 모형을 제공하기 위해 동적 어형생성(Dynamic

Paradigm) 및 압축 기술이 사용된다.

d) Evaluate

Language Model은 성능 및 안정성 평가를 통하여 배포되며 자동화된 평가

Process를 통하여 143개의 언어에 대한 단어 추천/오타 교정 성능, Typing

speed, Memory, Stability Test 등의 평가를 시행한다. 자동화된 평가는 언어모

델의 성능 개선 시간을 단축시키고 VOC에 대한 빠른 대응이 가능하다.

e) Publish

자동 평가 완료된 Language Model은 Native speaker와 QA의 review후 Cloud

를 통해 사용자에게 배포된다.

4.1.2 Neural Network

N-Gram 방식의 통계 학습 기반의 언어 모델에서 발전된 기술인 인공신경망 방식

(Neural Network)을 사용하여, 사용자의 의도와 문장의 문맥을 인지 하여 적절한 단어를

추천하는 최신 기술이 적용되었다.


40

4.1.3 AI Language Model

인공지능 언어 모델을 활용하여 키보드의 교정, 보정, 예측 성능을 향상시켰으며 인공신

경망 방식(Neural Network)과 결합하여 높은 완성도의 키보드 프로그램을 구현하였다.

[그림 14] REBIT Technology – AI Keyboard


41

4.1.4 Performance

REBIT Keyboard는 전세계의 모든 스마트 기기에서 사용하기 편리한 입력 엔진 기술을

사용하고 있으며 타 키보드 대비 최대 19% 이상의 성능 개선을 하였다. 언어별 추천 및

교정 성능을 지속적으로 향상시켜 편의성을 강화하였으며 터치 영역 보정 등의 다양한

사용자 맞춤형 기능을 제공하고 있다.

입력 엔진

① C++11 기반의 고성능 엔진

② Android, Web OS, QT 지원

③ Multi-Thread 기반 병렬 프로그래밍

④ N-gram/Neural Network 기반

주요 성능

① 메모리 사이즈 : 26MB

② 단어 추천 속도 : 경쟁사 대비 19.37ms 빠름

③ 단어예측 성능 (KSR) : 경쟁사 대비 3.37~7.4% 빠름

④ 자동교정 성능 (Auto Correction) : 경쟁사 대비 4.1% 빠름

⑤ 필기 인식 속도 : 100ms 이하

추천 및 교정 기능

① 주소록, 이메일 추천

② 이모티콘 추천

③ 초성입력 추천

④ 이중언어 추천

⑤ 중국어 병음 교정

사용자 맞춤 기능

① 사용자 사전

② 터치영역 보정

③ 한자 변환 기능

④ 레이아웃 변경

⑤ 테마 (커스텀/다운로드) 기능

⑥ 개인화 학습 기능


42

4.2 Phoenix (Big Data & AI)

Phoenix는 2013년에 개발된 빅데이터 기반의 인공지능 시스템으로 사용자들의 관심사나

의도 등의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 서비스를 가능하게 해주는 솔루션이다. Phoenix

는 데이터를 수집하고 저장하는 클라우드 시스템, 빅데이터 분석 시스템, 타겟 마케팅을

위한 인공지능 시스템 총 3가지 파트로 이루어져 있다.

[그림 15] REBIT Phoenix

4.2.1 Cloud System

a) 데이터 수집

Phoenix가 수집하는 데이터는 크게 2가지이다. 첫 번째는 입력 솔루션을 통

한 입력 데이터로 텍스트로 구성되어 있으며, 두 번째는 사용자 기기의 행동

데이터로 앱의 설치와 사용 등의 패턴으로 구성되어 있다. 이렇게 수집되는

사용자의 데이터들은, 개인 정보의 비 식별화 (De-identification), 익명화

(Anonymization), 데이터 삭제 (Data Reduction) 및 통계처리 (Aggregation)

등의 기술을 통하여 프라이버시를 보호하고 있다. 또한 다른 정보와의 결합

없이는 식별이 불가능한 정보로 암호화 (Encryption)되어 육안판독(Human

Readable)이 불가능한 형태로 저장되며 이는 암호해독(Decryption)이 불가능

해 프라이버시 보호가 가능하다. Phoenix에서 분석된 내용을 파트너 사에게

제공할 경우에는 사용자의 프라이버시 보호를 위해 개인식별이 불가능하도록

통계처리(Aggregation)되어 제공된다.


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b) 실시간 저장

사용자로부터 실시간으로 수집된 데이터들은 빅데이터로 구축을 위하여 서버

로 실시간 저장이 되며, 이러한 실시간 저장 기술은 빅데이터를 위한 클라우

드 시스템의 기본 시스템이 된다.

c) 데이터 처리 및 분산 저장

대규모의 사용자 데이터를 실시간으로 처리하기 위하여 데이터 전처리 기술

및 분산 저장 기술을 사용하고 있다.

d) 거버넌스 기술

저장된 빅데이터를 클라우드 서버 내에 안정적으로 관리하기 위하여, 장기적

인 품질관리 시스템 및 보안 관리 시스템 그리고 개인정보 및 프라이버시 관

리 시스템이 서버 관리자의 철저한 통제하에 사용되고 있다.

e) 부하분산 기술

실시간으로 클라우드 서버에 저장되는 대규모의 사용자 데이터들은 직접적으

로 하드웨어에 영향을 주어서 안정적으로 저장이 되기 어려운 환경을 만든다.

이러한 빅데이터가 안정적으로 클라우드 서버에 저장되기 위하여 데이터 수

집 및 분석 시 클라우드 서버의 부하를 분산하는 기술을 사용하고 있다.

4.2.2 Big Data Processing System

a) 다국어 자연어 처리기술

다국어 기반의 자연어를 분석하여 처리하기 위하여, 형태소 분석 및 구문분

석, 화행 분석 등을 인공지능이 인식하여 처리한다. 그리고 고유명사와 같은

개체명을 인식하고, 문장내의 핵심어를 추출하며 유의어를 확장하는 등의 인

공지능 기술이 적용된다.

b) 비정형 데이터 분석 기술

사용자의 행동 빅데이터를 분석하여 사용자의 의도를 분석하고 예측할 수 있

게 된다.이러한 비정형 빅데이터는 인공지능이 분석하여 사용자들의 공통적

인 특성을 확인하고 그들과 유사한 행동 패턴의 사용자를 함께 분석하는 유

사타겟(Look alike target)기술을 사용한다.


44

4.2.3 AI System

인공지능 시스템은 실시간으로 다국어 자연어를 처리하며, 정형 및 비정형 데이터를 통

합적으로 분석하여 사용자의 의도 및 관심사 등의 예측이 가능하다. 인공지능 시스템은

통합 분석 플랫폼인 DMP(Data Management Platform)에서 맞춤형 서비스를 하기 위해

사용되고 있다. 그리고, 인공지능 시스템은 분석된 데이터를 기반으로 사용자들의 관심

사 예측이나 의도분석 등을 다양하게 연결하거나(Clustering) 분류(Classification)하며, 이

러한 타겟 그룹에게 Push 메시지등의 다양한 방법으로 사용자에게 Target 마케팅을 진

행한다.

a) 패턴 분석 고도화

빅데이터로 분석된 사용자의 패턴과 예측 자료는 인공지능을 통해 정밀하게

고도화 되며, 사용자들의 공통적인 특성을 확인하여 그들과 유사한 행동 패

턴의 사용자를 함께 분석하는 유사타겟(look-alike target) 기술로 활용된다.

b) 데이터 분석 고도화

빅데이터 분석과 인공지능을 통해 사용자의 나이나 성별 등의 Demographic

정보를 추정 할 수 있으며 웹사이트나 SNS, 메일 등의 데이터를 다차원으로

분석하여 사용자에 대한 정량적인 데이터로 복합적인 예측을 할 수 있도록

도와준다.

c) 정형/비정형 데이터 분석

인공지능으로 정형 및 비정형 빅데이터의 통합적인 분석이 가능하며 이러한

분석을 통해 사용자들의 관심사 예측이나 의도 분석 등은 다양하게 연결되거

나(Clustering) 분류(Classification) 된다.


45

4.3 AD Tech

빅데이터와 인공지능 시스템을 통해 사용자에게 좀 더 정밀한 타겟 마케팅을 목표로 하

는 레빗의 기술력은 이미 다양한 회사들과의 계약을 통해 입증되었다. 레빗의 전신인 필

아이티는 글로벌 AD 네트워크 업체인 예모비와 2018년 AD테크 사업을 위한 계약을 체

결하였다.

파트너사인 예모비는 글로벌 DAU 2억명, MAU 9억명의 접속자를 보유한 글로벌 모바일

마케팅 업체로 200개 이상의 국가에서 서비스를 하고 있다.

고효율의 마케팅을 목표로 하는 레빗의 AD Tech는 데이터를 기반으로 정교한 타겟 마케

팅을 할 수 있는 DMP(Data Management Platform) 및 수요자를 위한 DSP(Demand Side

Platform), 매개체 플랫폼 SSP(Supply Side Platform)등으로 구성되어 있다.

[그림 16] REBIT AD Tech


46

4.3.1 AD Tech 구성

a) DMP (Data Management Platform)

타겟팅 광고의 효율을 높일 수 있도록 레빗 생태계 사용자의 빅테이터를

통합 관리하는 플랫폼으로, 사용자 데이터는 DSP에 연동되어 타겟팅 광

고에 활용된다. 레빗 DMP는 기존의 정형 데이터를 이용한 분석 시장에

서 비정형 데이터 분석을 추가하여 성능을 개선하게 되는데 이러한 DMP

의 핵심 기술은 데이터 분석이다.

b) DSP (Data Side Platform)

빅데이터의 분석 결과를 토대로 타겟 유저 대상으로 적합한 매체에 적정

한 가격으로 노출 시킬 수 있도록 도와주는 플랫폼으로, DSP에 연동된 미

디어에 타켓팅된 광고를 노출시키는 역할을 한다.

c) SSP (Supply Side Platform)

회사와 계약된 마케팅 플랫폼 회사들로 타겟팅된 광고를 노출시킬 수 있

는 플랫폼들을 보유하고 있는 외부 플랫폼 또는 매체이다.


47

4.4 Patents

Keyboard 및 Phoenix의 핵심 기술들은 8 종의 국내 특허 출원 및 8 종의 PCT를 통하여

법적인 보호를 받고 있습니다.

4.4.1 국내 특허 출원

No. 발명 명칭 출원번호

1 가상 키보드에서 추천어를 제공하는 모바일 장치 및 방법 제 17-110661 호

2 가상 키보드를 통하여 입력 받은 문자열을 교정하는 모바일

장치 및 방법

제 17-110662 호

3 가상 키보드에서 입력 액션에 따라 문자를 입력하는 모바일

장치 및 방법

제 17-166199 호

4 가상 키보드에서 다음 단어 예측을 위한 언어모델 생성 제 18-009608 호

5 입력된 단어에 대응되는 유사단어를 제공하는 모바일 장치

및 방법 제 18-37079 호

6 가상 키보드에서 추천단어를 연속으로 입력 받는 모바일 장

치 및 방법 제 18-37080 호

7 문장을 복수의 클래스로 분류하는 모바일 장치 및 방법 제 18-38217 호

8 입력된 단어에 대응되는 유사단어를 제공하는 모바일 장치

및 방법 제 18-38219 호


48

4.4.2 PCT 출원

No. 발명 명칭 출원번호

1 Mobile device and method for providing recommended word on virtual keyboard

PCT/KR2017/014138

2 Mobile device and method for correcting character string entered through virtual keyboard

PCT/KR2017/014137

3 Mobile app apparatus and method of inputting characters according to input action on virtual keyboard

PCT/KR2018/001061

4 Method and mobile app apparatus for performing word prediction

PCT/KR2018/002869

5 Mobile apparatus and method for providing similar word corresponding to input word

PCT/KR2018/004621

6 Mobile apparatus and method for receiving recommended word continuously from a virtual keyboard

PCT/KR2018/004622

7 Mobile apparatus and method for classifying a sentence into a plurality of classes

PCT/KR2018/004623

8 Mobile apparatus and method for providing similar word corresponding to input word

PCT/KR2018/004625


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5. Milestone

2018’ 3Q REBIT 생태계 기획 및 프로젝트 시작

2018’ 4Q REBIT 백서 1 차 공개

공식 홈페이지 오픈 (www.rebitai.com)

REBIT-Keyboard 한국 서비스

2019’ 1Q 제휴 키보드 계약 (5 개 업체)

2019’ 2Q REBIT-Keyboard AD 서비스(한국)

제휴 키보드 계약 (3 개 업체)

REBIT-Keyboard Global 서비스

2019’ 3Q 블록체인 지갑 개발

인공지능 고도화

제휴 키보드 계약

2019’ 4Q 캐시 보드 서비스

REBIT Platform 서비스 (Reward)


2020’ 1Q 참캐시보드 ios 서비스

REBIT Platform 서비스 (Shop)


2020’ 2Q Smart Vehicle business

캐시보드 광고 사업화


2020’ 3Q Smart Banking (FinTcch)

Preloaded 서비스 1

REBIT Platform 서비스 (Game, Webtoon)


2020’ 4Q 디지털 광고 사업 & DMP

REBIT Platform 서비스 (Publshing)

Preloaded 서비스 2

참여형 서비스(설문, 투표 등)

데이터 뱅킹 서비스


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6. Team & Advisors

6.1 Team


51


52

6.2 Advisor


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keyboard based big data & ai advertisement blockchain platform · 2020. 7. 16. · rebit –...

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