한편 , 전술 한 S 130 단계 에서 는 기 설치 된 각 옥외 광고 물 에 대하 여 광고 물 관리 서버 가 현재 현수막 게 첨대 에 광고 물 이 게시 된 신청자 의 신청자 단말 로부터 시 , 일 또는 주 단위 로 광고 물 과 관련 된 매출 정보 를 수집 하 고 , 각 위치 별 광고 물 의 매출 정보 를 학습 데이터 로 저장 및 학습 데이터 를 이용 하 여 학습 모델 을 생성 할 수 있 으며 , 이 를 생성 된 학습 모델 에 대기 중 인 신 청건 을 적용 하 여 동일 또는 유사 범주 의 타 광고 물 의 매출 정보 와 대비 하 여 가장 높 은 매출 이 기대 되 는 위치 의 현수막 게 첨대 를 순차 적 으로 추출 할 수 있 다 . 또한 , 설치 대기 중 인 광고 물 에 대하 여 , 해당 신청자 단말 에 추출 된 가장 높 은 매출 이 기대 되 는 현수막 게 첨대 로 의 위치 변경 에 대한 추천 정보 를 전송 함 으로써 광고주 들 이 단순 선호 하 는 장소 가 아닌 , 각 신청자 별 로 실질 적 인 광고 효과 를 기대 할 수 있 는 장소 를 추천 함 으로써 특정 장소 의 무분별 한 신청 을 최소 화 하 고 객관 적 인 정보 로서 광고 효과 를 입증 해 줄 수 있 다 .