KR20100076498A - 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치,방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체 - Google Patents

개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치,방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 선호정보를 기반으로 한 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일면에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치는 각 채널로부터 광고 콘텐츠를 포함하는 방송 프로그램의 메타데이터를 수집하는 메타데이터 수집부와, 사용자 행동기록(Usage History)을 생성하는 사용자 행동기록 생성부와, 상기 사용자 행동기록을 분석하여 사용자 선호정보(User Preference)를 추출하는 사용자 행동기록 분석부 및 상기 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램의 메타데이터를 기반으로 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠를 추천하는 광고 콘텐츠 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
맞춤형 광고 추천 장치, 사용자 선호도, TV-Anytime

Description

개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치,방법 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체 {Apparatus and method for recommending individual containment advertisement contents and computer readable storage medium storing program for executing method thereof}
본 발명은 개인 맞춤형 광고 서비스 제공서비스에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 TV-Anytime에서 사용자 선호정보를 기반으로한 개인 맞춤형 광고 콘텐츠를 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 디지털 방송 서비스가 본격화됨에 따라 다채널 다매체 환경에서 맞춤형 방송 서비스를 제공하기 위한 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일례로서, 민간 국제 표준인 TV-Anytime은 콘텐츠의 기술(description) 정보를 표현하는 메타데이터를 바탕으로 사용자가 자신의 선호(preference) 정보와 전술한 메타데이터를 매칭시킴으로써 원하는 콘텐츠를 저장하여 자유로운 시간에 시청할 수 있도록 하는 애니타임 서비스를 제공하기 위한 표준규격이다. 메타데이터는 전술한 바와 같이 콘텐츠에 대한 기술 정보로서, TV-Anytime 에서는 MPEG-7에서 정의된 콘텐츠기반(contents-based)의 기술과 EPG(전자프로그램 가이드)정보를 포함하며, 사용자 가 원하는 콘텐츠를 용이하게 탐색 및 선택할 수 있도록 한다. 메타데이터 표준은 2개의 파트로 구성되며, 파트A는 메타데이터를 기술하기 위한 포맷, 즉 스키마(schema)를 정의한 것으로, XML(eXtensible Markuo Language) 기반의 MPEG-7 DDL(Description Definition Language)(ISO/IEC 15938-2)을 활용한다. 파트 B는 메타데이터 전송에 관한 것으로서, 이진포맷[MPEG-7 BiM(Binary Format For MPEG-7)](ISO/IEC 15938-1), 단편화(fragmentation)모델, 캡슐화(encapsulation) 및 색인(indexing) 기법을 포함하고 있다.
TV-Anytime 메타데이터를 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 1은 종래기술에 따른 TV-Anytime의 스키마 구성을 나타낸 도면이다.
TV-Anytime 메타데이터는 "TVAMain"이라는 루트 엘리먼트를 가지는 XML 문서로서, CopyrightNotice, ClassificationSchemaTable, ProgramDescription, UserDescription을 포함하는 하위 구성요소를 가진다.
TV-Anytime 포럼에서는 메타데이터에 대해 콘텐츠와 연관된 메타데이터를 콘텐츠 기술 메타데이터(content description metadata) 또는 인스턴스 기술 메타데이터(instance description metadata)로 정의하고, 사용자와 관련된 메타데이터를 사용자 메타데이터(consumer metadata)로 정의하였다.
먼저 상기 콘텐츠 기술 메타데이터는 프로그램 제목, 줄거리, 장르, 등 콘텐츠 고유의 정보를 나타내는 것으로서, 주로 콘텐츠 제작자에 의해 만들어지며, 인스턴스 기술 메타데이터는 콘텐츠의 위치(방송시간 및 채널), 비디오포맷과 같은 전송 파라미터 등 사용자가 원하는 콘텐츠의 특정한 인스턴스를 찾을 때 필요한 정 보로서, 콘텐츠 제공자에 의해 만들어진다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠를 탐색, 선택하는 과정에서 콘텐츠 기술 메타데이터와 인스턴스 기술 메타데이터가 사용될 수 있다.
그리고 사용자 기술 메타데이터는 사용자 정보를 기술하기 위한 것으로서, 사용자 선호도(User Preference), 사용자 행동기록(Usage History)을 정의하고 있으며, MPEG-7 MDS(Metadata Description Schema) 표준을 채택하고 있다. 사용자 선호도는 사용자의 장르, 시간, 채널 등에 대한 선호도 정보로서, 선호도에 따라서 콘텐츠를 필터링하여 사용자가 콘텐츠를 용이하게 선택하도록 도와줄 수 있다. 사용자 행동기록은 사용자의 콘텐츠 소비형태(fast forward, rewind, pause, play 등)를 표현하기 위한 것으로, 사용자 프로파일 정보 도출에 활용될 수 있다. 이와같이 사용자 기술 메타데이터는 개인 맞춤형 방송서비스를 직접적으로 가능하게 하는 메타데이터이다.
한편, XML 형태의 상기 메타데이터를 실시간으로 분석하는 기술을 바탕으로 디지털 TV 방송에서 사용자의 시청내역을 활용하여 프로그램을 추천하고자 하는 작업이 전자 프로그램밍 가이드(EPG)을 통해 제공되고 있다.
예컨대, 사용자 정보처리를 위한 메타데이터를 이용하여 사용자 정보 기반의 방송프로그램 추천서비스가 있다. 그러나, 사용자 정보기반의 방송프로그램 추천서비스의 경우 방송프로그램에 대하여 맞춤형 서비스를 제공하는 기술들이 공개되어 있으나, 방송프로그램과 다음 방송프로그램 사이에 짧게 제공되는 광고 콘텐츠에 대한 사용자 맞춤형 서비스 제공기술의 개발이 요구되고 있는 실정이다.
한편, 광고추천 서비스와 관련하여 웹 상에서 광고클릭 정보를 이용하여 광고간의 상관도를 산출하고, 산출된 광고간의 상관도를 참조하여 사용자에 의해 이전에 클릭된 광고와 상관도가 높은 광고를 추천하는 방법 및 그 시스템에 관한 기술이 종래기술로 존재하고 있으나, 웹 광고와 방송용 멀티미디어 동영상 광고의 추천 서비스는 그 데이터의 성격이 다르기 때문에 상호 호환될 수 없다. 따라서 방송용 멀티미디어 동영상 광고를 추천할 수 있는 독자적인 모델이 필요한 실정이다.
본 발명의 목적은 개인 맞춤형 방송을 위한 사용자 선호도 기반의 광고 콘텐츠를 추천하는 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 개인 맞춤형 방송을 위한 사용자 선호도 기반의 광고 콘텐츠를 추천하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치는 각 채널로부터 광고 콘텐츠를 포함하는 방송 프로그램의 메타데이터를 수집하는 메타데이터 수집부와, 사용자 행동기록(Usage History)을 생성하는 사용자 행동기록 생성부와, 상기 사용자 행동기록을 분석하여 사용자 선호정보(User Preference)를 추출하는 사용자 행동기록 분석부와, 상기 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램의 메타데이터를 기반으로 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠를 추천하는 광고 콘텐츠 추천부를 포함한다.
본 발명의 다른 면에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법은 광고 콘텐츠를 포함하는 방송 프로그램의 메타데이터를 수집하는 단계와, 사용자 행동기록(Usage History)을 생성하는 하는 단계와, 상기 사용자 행동기록을 분석하여 사 용자 선호정보를 추출하는 단계와, 상기 추출된 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램의 메타데이터를 기반으로 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠를 추천하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 맞춤형 방송 서비스에 있어서 사용자의 선호도에 부합하는 광고들만을 방송할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 종래의 웹 상에서 제공되는 사용자 선호도에 따른 광고 콘텐츠 제공을 방송용 멀티미디어 동영상 광고에 대해서도 적용할 수 있다.
또한, 개인별로 차별화된 광고를 제공함으로써, 사용자는 광고 시청에 대한 불만을 덜 수 있고, 방송 프로그램 서비스제공자들은 광고 방영 시간대에 사용자의 기호에 맞는 광고들을 제공함으로써 사용자들의 방송에 대한 불만을 줄이고 방송 프로그램에 대한 사용자들의 만족도를 높일 수 있다.
또한, 광고 콘텐츠 제공자들은 광고시청률 및 사용자들의 광고에 대한 만족도를 높여 광고효과를 높일 수 있다.
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 서로 다른 다양한 형태 로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범부에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprise)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치 및 그 방법을 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치를 포함하는 개인 맞춤형 광고서비스 추천시스템을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 맞춤형 광고 콘텐츠 추천시스템은 맞춤형 방송서버(100), 맞춤형 방송용 단말(200), 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치(300)을 포함한다.
본 발명에 따른 맞춤형 광고 콘텐츠 추천시스템은 양방향 맞춤형 방송환경을 지원한다. 즉 양방향 방송에서 맞춤형 방송서버(100)는 방송콘텐츠와 이를 위한 메타데이터를 맞춤형 방송용 단말(200)에 전송하고, 맞춤형 방송용 단말은 사용자 관련 메타데이터 TV-Anytime 표준안에 의거한 사용자 히스토리(Usage History)와 사용자 선호정보(User Preference)를 맞춤형 방송서버(100)에 전송한다.
맞춤형 방송용 단말(200)로부터 전송받은 사용자 관련 메타데이터는 맞춤형 방송서버(100)단의 사용자 프로파일링 엔진(미도시)에서 개인화된 콘텐츠들을 추천하는 데 사용한다.
맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치(300)는 방영가능한 광고 콘텐츠들의 메타데이터를 분석하여 사용자들의 사용자 선호정보와 부합하는 광고 콘텐츠들을 그 부합도를 기준으로 순위화하여 추출한다. 즉, 사용자 선호정보에 포함되어 있는 정보들과 매칭되는 광고들만을 추출하여 각 사용자들의 맞춤형 방송용 단말(200)에 전송한다. 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치로부터 각 사용자 별 추천광고들은 전송받은 맞춤형 방송용 단말(200)에서는 방송 프로그램 도중의 광고시간대에 사용자가 선호하는 선별된 광고들만을 방영하게 된다.
사용자 히스토리를 기반으로 하여 광고를 추천하는 장치는 디지털방송 관련 국제표준인 MPEG-2와 TV-Anytime 표준안을 기반으로 하여 호환성이 있으며, 웹 정보검색의 이론과 방법론을 적용하여 멀티미디어 검색을 위한 특징 추출 및 검색방법을 제안하여 검색속도를 향상시키고 웹 콘텐츠로의 시스템 확장이 용이하다.
이하에서는 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 사용자 선호도를 기반으로 하는 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치를 설명한다. 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치의 구성을 나타내는 도면이고, 도 4는 사용자 선호정보를 추출하는 사용자 행동기록 분석부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치(300)는 메타데이터 수집 부(310), 사용자 행동기록 생성부(320), 사용자 행동기록 분석부(330), 광고 콘텐츠 추천부(340)를 포함한다.
메타데이터 수집부(310)는 맞춤형 방송서버(100)에서 전송되는 방송용 콘텐츠 (예컨대, 실제 데이터인 비디오, 오디오 및 텍스트를 포함하는 일반적인 방송용 프로그램, 광고성 프로그램)와 직접 혹은 간접적으로 연관된 정보를 제공하는 메타데이터를 수집하여 저장한다.
사용자 행동기록 생성부(320)는 사용자 행동기록을 생성한다.
사용자 행동기록 생성부(320)는 예컨대, 시청중의 사용자 입력을 기초로 상기 사용자 행동기록을 생성한다. 즉, 사용자가 리모컨 등을 통하여 광고 콘텐츠를 선택하거나 소정의 광고 콘텐츠 시청 도중의 각종 동작 예컨대, 녹화 또는 반복시청 또는 줌 등의 동작, 음량조절 등의 사용자 입력 등을 기초로 하여 사용자 행동기록을 생성한다.
사용자 행동기록 생성부(320)는 방송프로그램에 대한 사용자의 행동을 모니터링하고 누적하여 사용자 행동기록을 생성한다. 사용자가 방송 프로그램, 광고 등을 시청할 때 사용자 행동 시그널 정보를 입력받아 이 정보를 XML문서로 생성한다.
전술한 사용자 행동 시그널 정보는 사용자가 시청하는 과정에서 수행한 명령, 대상 프로그램, 대상 광고 콘텐츠, 시청한 시간대 등에 관한 정보를 의미한다. 예컨대, 방송채널을 조정하는 중에 사용자가 관심있어 하는 프로그램 혹은 광고방송이 나오는 경우, 소정의 시간동안 시청하였다는 정보가 사용자 행동으로 기록될 수 있다
한편, 광고시간대에 소정의 광고가 방송되는 중에 채널을 변경시키는 경우 혹은 소정의 광고가 방송될 때마다 채널을 변경시키는 경우 등 사용자가 방송프로그램, 광고 콘텐츠에 대하여 취하는 일련의 모든 행동들이 모니터링 되어 사용자 행동기록으로 남을 수 있다.
사용자 행동기록 분석부(330)는 사용자 행동기록 생성부(320)를 통해 생성된 사용자 행동기록으로부터 사용자의 선호정보를 추출한다. 예컨대, 사용자 행동기록에서 특정 광고시간대에 사용자가 관심있게 시청한 광고목록을 수집하고, 수집된 광고목록에 포함된 광고 콘텐츠들의 특성을 분석한다. 광고들의 상관도를 분석할 수 있고, 광고에 캐스팅된 인물, 광고에 등장하는 배경, 음악, 기타 소품들의 정보들을 분석하여 사용자가 선호하는 광고가 무엇인지를 추출할 수 있다. 구체적으로는 사용자가 시청한 광고 콘텐츠들의 메타데이터를 분석하여 사용자 선호도를 추출할 수 있다.
도 4를 참조하여 사용자 선호정보 추출과정을 설명한다.
도 4를 참조하면, 사용자 행동기록 분석부(330)는 패턴수집부(331), 패턴결정부(332), 사용자 선호정보 추출부(333)를 포함한다.
사용자의 행동패턴을 수집하는 패턴수집부(331)는 사용자의 행동기록으로부터 사용자의 방송 프로그램에 대한 행동패턴을 분석하여 수집한다. 예컨대, 사용자 행동기록 중에서 소정의 행동 A,B,C A-B, A-B-C, A-C 등 다수의 행동들이 각각 개별적으로 또는 상호 연관되어 연속적으로 수행되는 사용자 행동패턴을 추출하는 것이다.
사용자의 행동패턴을 결정하는 패턴결정부(332)는 사용자가 시청하는 방송 프로그램 중에서 선호하는 프로그램에 대한 행동패턴과 비선호 프로그램에 대한 행동패턴을 결정한다. 즉, 패턴수집부(331)에 의하여 수집된 다수의 사용자 행동패턴에 대하여 선호 행동패턴과 비선호 행동패턴을 생성한다. 이러한 선호 행동패턴과 비선호 행동패턴 생성작업은 사용자 행동기록에서 그 빈도수를 기초로 추출될 수 있다.
이러한 사용자 행동패턴을 기초로 하여 선호패턴과 비선호패턴을 결정하는 작업은 사용자가 방송을 시청하지 않는 시간에도 주기적으로 수행된다. 이러한 방식을 통하여 자동적으로 사용자의 행동패턴을 수집하고 이를 기초로 선호패턴과 비선호패턴을 갱신하여 사용자의 최신의 선호정보를 관리할 수 있다.
사용자 선호정보 추출부(333)는 패턴수집부(331)와 패턴결정부(332)를 기초로 하여 사용자 선호 정보를 추출한다. 추출된 사용자 선호정보는 TV-Anytime 표준안에서 제안하고 있는 사용자 선호정보(User Preference)이다.
사용자 선호정보 추출부(333)는 패턴결정부(332)에서 결정된 선호패턴과 비선호패턴을 기초로 하여 긍정선호도와 부정선호도 정보를 추출하는 것에 의해 사용자 선호정보를 추출할 수 있다. 긍정선호도와 부정선호도 정보는 이후 사용자 선호도에 따른 광고 콘텐츠 추출시에 사용될 수 있다.
계속하여 도 3을 참조하면, 광고 콘텐츠 추천부(340)는 사용자 선호 콘텐츠를 추출하여 사용자에게 제시한다.
사용자 선호정보 추출부(333)에서 추출한 각 사용자별 선호정보를 기반으로 선호정보와 프로그램별 메타데이터를 기반으로 EPG(전자프로그램가이드)의 프로그램들을 점수화하고 순위화하여 선호할 만한 광고 콘텐츠의 리스트를 사용자에게 제시할 수 있다. 한편, 콘텐츠 리스트를 사용자에게 제시하지 않고 광고시간대에 자동적으로 광고 콘텐츠를 방영할 수도 있다.
사용자 선호정보 추출부(333)의 사용자 선호정보와 각 광고 콘텐츠 및 프로그램별 메타데이터를 기반으로 다수의 광고 콘텐츠 중에서 사용자가 선호하는 광고성콘텐츠 리스트를 추출한다.
예컨대, 사용자 선호정보 추출부(333)에서 긍정선호도 정보 및 부정선호도 정보를 추출하는 경우, 이러한 긍정선호도 정보 및 부정선호도 정보 각각에 대해서 가중치를 부여할 수 있다.
이후 EPG(전자프로그램가이드)등을 통하여 수신한 프로그램, 광고 콘텐츠별 메타데이터에 대해서 긍정선호도 정보 및 부정선호도 정보를 전술한 가중치를 기초로 하여 점수화하고 순위를 정하여 광고 콘텐츠에 대한 선호도를 추출한다.
이러한 각 프로그램 및 광고 콘텐츠의 메타데이터를 기초로 하여 선호도를 추출하는 경우 선호도가 높은 순서대로 사용자 선호 광고 콘텐츠 리스트를 추출할 수 있다.
사용자 선호정보는 사용자의 생활패턴과 취향 등에 따라 다양하게 나타난다. 사용자에 따라 특정주제, 특정인물, 특정음악이 나오는 드라마나 영화, 광고성콘텐츠를 통하여 이들 장르를 주로 시청하는 사용자가 있는 반면에, 상기 특정주체, 특정인물, 특정음악과 관련된 콘텐츠를 선호하지 않는 사용자가 있을 수 있다. 또한, 사용자의 선호정보는 시청시간에 따라 선호하는 광고 콘텐츠, 장르가 다르게 나타나기도 하는 등, 사용자의 선호정보는 복잡 다양하게 나타날 수 있다.
따라서, 사용자 선호정보는 이러한 사용자의 행동패턴을 기초로 추출되어야 하며, 또한 사용자 행동패턴을 자동으로 파악하고 관리하여 사용자 선호정보를 추출하고 이를 기초로 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠가 제공되어야 한다.
이하에서 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 제공방법을 설명한다. 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠를 제공하는 방법을 나타내는 순서도이며, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 행동기록 분석을 통한 사용자 선호정보 추출과정을 나타내는 순서도이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 사용자 선호정보 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠를 제공하기 위해서는 먼저 메타데이터를 수집한다(S410).
메타데이터는 맞춤형 방송서버(100)에서 전송되는 광고 콘텐츠를 포함하는 방송 프로그램의 메타데이터와 맞춤형 방송용 단말(200)로부터 전송되는 사용자 관련 메타데이터를 포함한다.
메타데이터는 사용자가 시청하는 광고 콘텐츠의 메타데이터이지만, 일반적인 방송 프로그램의 메타데이터를 배제하지 않는다. 사용자의 선호하는 광고 콘텐츠를 제공하기 위하여 사용자 선호도가 필요하며, 사용자 선호정보는 광고 콘텐츠를 통해서만 제공되는 것이 아니라, 일반적인 방송 프로그램을 통해서도 얻을 수 있기 때문이다. 예컨대, 사용자가 드라마나 영화에 관심이 많은 경우에 상기 드라마 혹 은 영화와 관련된 메타데이터를 분석함으로서 사용자의 선호정보를 추출할 수 있는 것이다. 또한 사용자가 스포츠 채널을 통해 제공되는 스포트 중계방송에 관심이 있는 경우에는 정규 프로그램이 끝나고 광고방송이 시작될 때 본 발명에 따른 맞춤형 광고 콘텐츠 제공장치를 통해 사용자가 관심있는 스포츠 분야 혹은 선호하는 스포츠 선수가 등장하는 광고 콘텐츠가 제공될 수 있는 것이다.
메타데이터 수집과 함께 사용자 행동기록(Usage History)을 생성한다(S420). 사용자가 광고시간대에 광고 콘텐츠를 시청하는 경우 사용자가 리모컨 등을 통하여 다른 광고 콘텐츠를 선택하거나, 광고 콘텐츠 시청 도중에 각종 동작 예컨대, 녹화 또는 반복시청 또는 줌 등의 동작, 음량조절 등의 사용자 입력 등을 기초로 사용자 행동기록을 생성한다.
이후 사용자 행동기록 생성부(320)에 생성된 사용자 행동기록을 기초로 하여 사용자 선호정보를 추출하기 위하여 사용자 행동기록을 분석한다(S430). 사용자 행동기록 분석은 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6을 참조하면 사용자 행동기록을 기초로 하여 사용자 행동패턴을 수집한다(S431). 사용자 행동패턴의 수집은 사용자가 광고를 시청하지 않는 시간에도 주기적으로 수행되며 이러한 방식을 통해 자동적으로 사용자의 행동패턴을 수집하여 사용자의 최신의 선호정보를 관리할 수 있다. 상기 사용자의 행동패턴은 사용자 행동기록 중에서 행동 A,B,C,A-B,A-B-C,A-C 등 다수의 행동들이 각각 개별적으로 EH는 상호연관되어 연속적으로 수행되는 사용자 행동패턴을 추출하여 수집한다.
상기 수집된 사용자 행동패턴을 기초로 하여 사용자가 선호하는 프로그램에 대한 행동패턴과 선호하지 않는 프로그램에 대한 행동패턴을 결정한다(S432).
사용자의 행동패턴이 결정되면, 사용자의 행동패턴을 기초로 하여 사용자 선호정보를 추출한다(S433).
다시 도 5를 참조하면, 사용자 선호정보가 추출되면 이를 기반으로 하여 광고시간대에 사용자가 선호도에 따라서 사용자 선호 광고 콘텐츠를 추천한다(S440).
사용자 선호 광고 콘텐츠 추천은 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠를 추출하는 단계를 포함한다. 사용자 선호 광고 콘텐츠 추출은 사용자별 사용자 행동기록을 분석하여 사용자가 선호하는 시간대와 방송프로그램 내지 광고 시청시 어떤 행동패턴을 보이는지를 분석하여 추출된 사용자의 선호패턴과 비선호패턴을 기반으로 한다. 여기서 사용자의 행동패턴은 자동으로 분석되며 이를 기반으로 하여 사용자의 선호정보는 직접 입력하지 않아도 자동으로 추출되며 업데이트가 가능하다.
한편, 사용자 선호 광고 콘텐츠를 추천하는 단계는 광고시간대에 사용자 선호 광고 콘텐츠를 광고로 제공하는 경우도 있고, 사용자의 선택에 따라 사용자 선호 광고 콘텐츠 목록이 디스플레이될 수도 있다.
한편, 전술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 판독가능한 저장매체를 이용하여, 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 전술한 본 발명의 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 판독가능한 저장매체에 여러 수단을 통하여 기록 및/또는 저장될 수 있다. 컴퓨터로 판독가능한 저장매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를들어 본 발명의 광고 콘텐츠 제공방법을 실현하기 위한 프로그램이 저장된 저장매체의 형태 등 다양한 형태로 구현될 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 종래기술에 따른 TV-Anytime의 스키마 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치를 포함하는 개인 맞춤형 광고서비스 추천시스템을 나타내는 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치의 구성을 나타내는 도면.
도 4는 사용자 선호정보를 추출하는 사용자 행동기록 분석부의 구성을 나타내는 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 맞춤형 광고 콘텐츠를 제공하는 방법을 나타내는 순서도.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 행동기록 분석을 통한 사용자 선호정보 추출과정을 나타내는 순서도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 맞춤형 방송서버 200 : 맞춤형 방송용 단말
300 : 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치 310 : 메타데이터 수집부
320: 사용자 행동기록 생성부 330 : 사용자 행동기록 분석부
340 : 광고 콘텐츠 추천부

Claims (14)

  1. 각 채널로부터 광고 콘텐츠를 포함하는 방송 프로그램의 메타데이터를 수집하는 메타데이터 수집부;
    사용자 행동기록(Usage History)을 생성하는 사용자 행동기록 생성부;
    상기 사용자 행동기록을 분석하여 사용자 선호정보(User Preference)를 추출하는 사용자 행동기록 분석부; 및
    상기 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램의 메타데이터를 기반으로 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠를 추천하는 광고 콘텐츠 추천부
    를 포함하는 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 사용자 행동기록 생성부는
    상기 방송 프로그램에 대한 상기 사용자의 행동을 모니터링하고 누적하여 상기 사용자 행동기록을 생성하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 수집된 메타데이터를 파싱(Parsing)하여 상기 광고 콘텐츠 추천부에 제공하는 XML파서(Parser)를 더 포함하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 사용자 행동기록 분석부는
    상기 사용자의 행동기록으로부터 상기 사용자의 방송 프로그램에 대한 행동패턴을 분석하여 수집하는 패턴 수집부와,
    상기 방송 프로그램 중 선호프로그램에 대한 행동패턴과 비선호프로그램에 대한 행동패턴을 결정하는 패턴 결정부 및
    상기 결정된 행동패턴을 기반으로 상기 사용자 선호정보를 추출하는 사용자 선호정보 추출부
    를 포함하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 사용자 행동기록 분석부는
    상기 사용자 행동기록으로부터 광고시간대에 사용자가 관심있게 시청하는 광고 콘텐츠 리스트를 수집하여 분석하고,
    상기 사용자가 시청한 광고 콘텐츠의 메타데이터로부터 상기 사용자의 선호도를 추출하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 광고 콘텐츠 추천부는
    상기 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램 메타데이터를 기반으로 전자프로그램가이드(EPG)의 프로그램을 순위화하여 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠 리스트를 디스플레이하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 수집된 방송 프로그램의 메타데이터를 저장하는 메타데이터 저장부와,
    상기 수집된 방송 프로그램의 정보를 저장하는 프로그램 저장부를 더 포함하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천장치.
  8. 광고 콘텐츠를 포함하는 방송 프로그램의 메타데이터를 수집하는 단계;
    사용자 행동기록(Usage History)을 생성하는 하는 단계;
    상기 사용자 행동기록을 분석하여 사용자 선호정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램의 메타데이터를 기반으로 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠를 추천하는 단계
    를 포함하는 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 사용자 행동기록을 생성하는 단계는
    상기 방송 프로그램에 대한 상기 사용자의 행동을 모니터링하고 누적하여 상기 사용자 행동기록을 생성하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 수집된 메타데이터를 XML파서를 통해 파싱하는 단계를 더 포함하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 사용자 선호정보를 추출하는 단계는
    상기 사용자의 행동기록으로부터 상기 사용자의 방송 프로그램에 대한 행동패턴을 분석하여 수집하는 패턴수집 단계와,
    상기 방송 프로그램 중 선호프로그램에 대한 행동패턴과 비선호 프로그램에 대한 행동패턴을 결정하는 패턴결정단계 및
    상기 결정된 행동패턴을 기반으로 상기 사용자 선호정보를 추출하는 사용자 선호정보 추출단계
    를 포함하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 사용자 선호정보를 추출하는 단계는
    상기 사용자 행동기록으로부터 광고시간대에 사용자가 관심있게 시청하는 광고 콘텐츠 리스트를 수집하여 분석하고,
    상기 사용자가 시청한 광고 콘텐츠의 메타데이터로부터 상기 사용자의 선호도를 추출하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법.
  13. 제8항에 있어서, 상기 광고 콘텐츠를 추천하는 단계는
    상기 사용자 선호정보와 상기 방송 프로그램 메타데이터를 기반으로 전자프로그램가이드(EPG)의 프로그램을 순위화하여 상기 사용자가 선호하는 광고 콘텐츠 리스트를 디스플레이하는 단계를 포함하는 것인 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 추천방법.
  14. 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 저장매체.
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