KR20140113436A - 관계 모델 매커니즘을 구현한 컴퓨팅 시스템 및 그 작동 방법 - Google Patents

Abstract

컴퓨팅 시스템은 다음의 모듈들을 포함하는데, 콘택트(contact)를 나타내기 위한 콘택트 프로파일을 식별하는 콘택트 식별 모듈; 콘택트 식별 모듈에 연결되어 있으면서, 콘택트와의 상호작용을 식별하는 리코딩 모듈; 리코딩 모듈에 연결되어 있으면서, 상호작용을 프로세싱하여 카테고리 클러스터를 생성하는 클러스터링 모듈; 및 클러스터링 모듈에 연결되어 있으면서, 디바이스에 표시하기 위해 콘택트와의 상호작용을 특징화 하는 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하는 관계 모델링 모듈을 포함한다.

Description

관계 모델 매커니즘을 구현한 컴퓨팅 시스템 및 그 작동 방법{COMPUTING SYSTEM WITH RELATIONSHIP MODEL MECHANISM AND METHOD OF OPERATION THEROF}

본 발명의 실시 예는 컴퓨팅 시스템, 특히 관계 모델링을 위한 시스템과 관련되어 있다.

현대의 소비자와 산업 전자기기들(예로 컴퓨팅 시스템, 텔레비전, 태블릿, 핸드폰, 휴대용 정보 단말기, 프로젝터 및 이들의 결합장치)은 현대적 삶을 영위하기 위한 기능적인 측면의 향상에 도움을 주고 있다. 일상 속에서 이러한 기기들의 확산과 기능성의 폭발과 더불어, 폭발적으로 급증하는 데이터와 정보들이 생겨나고, 전송되고, 소비되고, 저장된다.

정보가 범람하고 있는 상황에서, 개인화는 올바른 정보를 올바른 사용자에게 가져다 주기 위한 일종의 메커니즘이다. 정보 제공자가 의미 있고 컨텍스트에 적합한 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 것과 같이, 사용자가 자신에 관한 정보를 공유할 때 개인화는 가장 효과적이다. 그러나 개인의 정보를 공유하는 것은 종종 다양한 다양한 종류의 관계들과 관련하여 개인 정보 보호 문제를 불러 일으킨다. 서로 다른 다양한 종류의 인간관계 속에서의 개인 정보 보호를 다루는 연구 및 개발은 다양한 방향으로 진행될 수 있다.

따라서, 개인 정보 공유를 통해 얻는 허용 가능한 이익을 받기 위한 충분한 정보를 제공하면서도 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있는 소셜 모델 메커니즘에 대한 필요성이 여전히 제기 되고 있다. 계속 증가하는 시장 경쟁의 압력, 높아지는 소비자의 기대, 시장에서 제품 차별화를 하기 위한 기회의 감소와 같은 상황에서 이러한 문제들에 대한 해답을 찾는 것은 점점 더 중요해진다. 게다가 비용을 절감하고 효율 및 성능을 개선하고, 경쟁 압력을 충족시킨다는 것은 이러한 문제의 해답을 찾는 것에 대한 중요성을 더욱 부가시킨다.

이러한 문제들에 대한 해답은 오랫동안 추구되어 왔지만 여태껏 개발되지 않았고 해결책도 제안되지 않아 당업자들은 이러한 문제에 대한 해답을 내놓지 못했다.

본 발명의 일 실시예는 다음과 같은 모듈들인, 콘택트(contact)를 나타내기 위한 콘택트 프로파일을 식별하도록 구성된 콘택트 식별 모듈; 콘택트 식별 모듈에 연결되어 있으면서, 콘택트와의 인터렉션을 식별하도록 구성된 기록 모듈; 기록 모듈에 연결되어 있으면서, 인터렉션을 프로세싱하여 카테고리 클러스터를 생성하도록 구성된 클러스터링 모듈; 및 클러스터링 모듈에 연결되어 있으면서, 디바이스에 표시하기 위해 콘택트와의 인터렉션을 특징화 하는 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하도록 구성된 관계 모델링 모듈을 포함하는 컴퓨팅 시스템이다.

본 발명의 일 실시예는 다음과 같은 단계들인, 콘택트를 나타내기 위하여 콘택트 프로파일을 식별하는 단계; 상기 콘택트와의 인터렉션을 식별하는 단계; 상기 인터렉션을 프로세싱하여 카테고리 클러스터를 생성하는 단계; 및 디바이스에 표시하기 위해 상기 콘택트와의 인터렉션을 특징화하는 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 시스템의 작동 방법이다.

본 발명의 일 실시예는 다음과 같은 모듈들인, 콘택트(contact)를 나타내기 위한 콘택트 프로파일을 식별하도록 구성된 콘택트 식별 모듈; 콘택트 식별 모듈에 연결되어 있으면서, 콘택트와의 인터렉션을 식별하도록 구성된 기록 모듈; 기록 모듈에 연결되어 있으면서, 인터렉션을 프로세싱하여 카테고리 클러스터를 생성하도록 구성된 클러스터링 모듈; 및 클러스터링 모듈에 연결되어 있으면서, 디바이스에 표시하기 위해 콘택트와의 인터렉션을 특징화 하는 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하도록 구성된 관계 모델링 모듈을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체이다.

발명의 일 실시 예는 상기 언급된 것 외에도 다른 단계나 구성요소를 가질 수 있다. 이러한 단계나 구성요소는 발명의 상세한 설명과 도면을 참조한다면 당업자가 보기에 명백할 것이다.

개인 정보 공유를 통해 얻는 허용 가능한 이익을 받기 위한 충분한 정보를 제공하면서도 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있는 관계 모델 매커니즘을 제공한다.

도 1은 본 발명의 실시 예로써 관계 모델 메커니즘 (relationship model mechanism) 을 구현한 컴퓨팅 시스템이다.
도 2는 첫 번째 장치의 화면 예시이다.
도 3은 컴퓨팅 시스템의 기능적 블록 다이어그램(functional block diagram)이다.
도 4는 컴퓨팅 시스템의 제어 순서도이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시 예로써 컴퓨팅 시스템 동작 방법에 대한 흐름도이다.

본 발명의 실시 예는 사용자와 인터렉션(interaction)을 공유하는 콘택트(contact)에 기반을 둔 공유 옵션(sharing option)을 나타내고 생성하고, 이는 콘택트와의 관계를 나타낸다. 관계의 양상 또는 특징을 나타내는 카테고리 클러스터(category cluster)를 통해 연결 모델 (connection model)은 관계를 나타내도록 생성된다. 범주 친숙도 레벨(categorical familiarity level)은 카테고리 클러스터에 따라 편안한 정도나 친숙한 정도를 나타내기 위해 결정될 수 있다.

사용자가 후보 콘텐트(candidate content)를 공유하고자 하는 경우에, 후보 콘텐트는 연결 모델에 기반하여 분석될 수 있다. 그 분석에 기초하여 개인 정보 보호 정책은 후보 콘텐트에 대한 적절한 수신자를 식별하기 위해 생성될 수 있다.

카테고리 클러스터와 연결 모델은 관계에 대한 정확한 표현을 제공한다. 또한, 카테고리 클러스터는 단일 키워드나 세트 카테고리(set category)를 이용하는 것 대신에 그룹화와 개념화를 통해서 관계 안에서 다양한 측면의 표현을 제공한다. 더욱이, 카테고리 클러스터에 상응하는 범주 친숙도 레벨은 다양한 관계 안에서 복잡한 성격의 정확한 표현을 가능하게 한다. 개인 정보 보호 정책(privacy policy)은 후보 콘텐트에 대한 사용자의 원하는 개인 정보 보호 수준을 표현한다.

또한, 연결 모델은 사용자의 동적 행동에 따라 진화하고 연장될 수 있는 다차원 사회적 모델이 될 수 있다. 본 발명은 사용자의 동적 행동에 기반하여 연결 모델을 업데이트 할 수 있다. 연결 모델은 정보의 공유를 제어하기 위한 개인 정보 보호 정책에 관한 임의의 인스턴스를 제공하고 표현하는데 사용될 수 있고 사용자가 개인정보를 관리하는데 용이하게 하는 데 사용될 수 있다. 그 정책을 만족하는 수신자 집단은 후보 콘텐트를 공유하도록 허락되고 인식될 수 있다.

다음 실시 예는 본 발명을 당업자가 만들고 사용할 수 있도록 충분히 상세하게 설명된다. 다른 실시 예들은 본 개시 내용에 기초하여 명백 할 것이라는 점을 이해하여야 하고, 그 시스템, 프로세스 또는 기계적 변화는 본 발명의 범위를 벗어나지 않게 이루어 질 수 있다.

다음의 설명에서, 다수의 특정 세부 사항들은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 주어진다. 그러나, 본 발명이 이러한 특정 세부 사항 없이도 실시 될 수 있음은 자명하다. 본 발명이 모호해지는 것을 피하기 위해서 몇몇 잘 알려진 회로, 시스템 구성, 공정단계들이 상세하게 개시되지는 않을 것이다.

시스템의 실시 예를 나타내는 도는 반 도식적이고, 정확한 비율로 제시되지 않았으며, 특히 치수(dimension)의 일부는 설명의 명확성을 위한 것이며 이는 도에서 과장되어 도시되어 있다. 마찬가지로, 설명의 편의를 위해 도의 시점(view)은 비슷한 방향(similar orientations)을 보여주고 있으나 그림의 묘사는 대부분의 경우 임의적이다. 일반적으로 발명은 어떠한 방향으로도 동작될 수 있다.

당업자는 네비게이션(navigation) 정보가 표현되는 방식이 이 발명의 일부 실시 예에는 중요하지 않다는 것을 이해 할 수 있을 것이다. 예를 들어, 일부 실시 예에서, 네비게이션 정보는 (X, Y)형식으로 표현될 수 있고, 여기서 X와 Y는 지리적 위치(즉, 사용자의 위치)를 표현하는 두 개의 좌표로 생각할 수 있다.

다른(alternative) 실시 예에서, 네비게이션 정보는 경도 및 위도와 관련된 정보로써 제시된다. 또 다른 실시 예에서, 네비게이션 정보는 방향성분과 속력 성분으로 이루어진 속도 요소를 포함 할 수 있다.

본 명세서에서 언급하는 “관련 정보”(relevant information)라는 용어는 네비게이션 정보를 포함 할 수 있을 뿐만 아니라 사용자의 관심과 관련된 정보, 예를 들어 로컬 비즈니스(local business), 사업의 유형, 광고된 특별상품(advertised special), 교통 정보, 지도, 지역 이벤트, 그리고 개인정보나 위치 기반 커뮤니티(location based community)를 포함 할 수 있다.

본 명세서에서 언급하는 모듈(module)이라는 용어는 용어가 사용되는 문맥에 따라 본 발명에서의 소프트웨어, 하드웨어, 또는 그들의 조합을 포함 할 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어는 머신 코드(machine code), 펌웨어(firmware), 임베디드 코드(embedded code), 애플리케이션 소프트웨어(application software)를 포함할 수 있다. 소프트웨어는 또한 함수, 함수 호출(a call to a function), 코드 블록(a code block), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 또 예를 들어, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적회로, 집적회로코어, 압력 센서, 관성 센서, 마이크로 전자 기계 시스템(MEMS), 수동소자, 소프트웨어 기능을 수행 하기 위한 명령어를 포함하는 물리적 비 일시적 기억 매체(physical non-transitory memory medium), 또는 이들의 조합이 될 수 있다.

도 1을 보면, 본 발명의 실시 예로써 관계 모델 메커니즘인 컴퓨팅 시스템(100)을 볼 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 클라이언트 또는 서버와 같은 제 1 디바이스(102)를 포함하고, 이러한 제 1 디바이스(102)는 클라이언트 또는 서버와 같은 제 2 디바이스(106)에 연결되어 있다. 제 1 디바이스(102)는 무선 또는 유선 네트워크와 같은 통신 경로(104)를 통하여 제 2 디바이스와 통신 할 수 있다.

제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 또는 이들의 결합장치의 사용자들은 서로가 통신 할 수 있고, 예로써 텍스트, 이미지, 심볼(symbol), 위치 정보, 오디오를 포함하는 정보를 생성하거나 이에 접근 할 수 있다. 사용자는 개인이나 기업이 될 수 있다. 정보는 사용자로부터 직접 생성 될 수도 있고, 더 많은 혹은 또 다른 정보를 생성하기 위해 수행된 작업들(operatios)로부터 만들어질 수도 있다.

제 1 디바이스(102)는 다양한 장치들 중 그 어느 것이든 될 수 있다. 그 예로써, 스마트 폰, 휴대 전화기, 개인 디지털 보조장치(personal digital assistant), 태블릿 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 다기능 디스플레이 그리고 엔터테인먼트 장치를 들 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 제 2 디바이스(106)와 정보를 교환하기 위하여 통신 경로(104)에 직접 또는 간접으로 연결될 수 있거나, 독립형 장치가 될 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 휴대 가능한 다기능 장치인 제 2 디바이스(102)들을 이용해 묘사된다.

예시를 위하여, 컴퓨팅 시스템은 휴대 가능한 다기능 장치로써의 제 1 디바이스(102)와 같이 설명되지만, 제 1 디바이스(102)는 다양한 유형의 장치가 될 수 있다는 것으로 이해된다. 예를 들어, 제 1 디바이스(102)는 이미지 또는 멀티미디어 프레젠테이션(multi-media presentation)을 표시하기 위한 장치 일 수 있다. 멀티미디어 프레젠테이션은 사운드, 스트리밍 이미지 시퀀스, 비디오 피드(video feed), 텍스트 또는 이들의 조합을 포함하는 프레젠테이션이 될 수 있다.

제 2 디바이스(106)는 중앙 집중적 또는 분산 컴퓨팅 장치 또는 비디오 전송 장치 중 다양한 어떤 것이 될 수 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(106)는 멀티미디어 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 비디오 게임 콘솔, 그리드 컴퓨팅 리소스(grid-computing resources), 가상화 된 컴퓨터 리소스, 클라우드 컴퓨팅 리소스, 라우터, 스위치, 피어 투 피어 분산 컴퓨팅 디바이스(peer-to-peer distributed computing devices), 미디어 재생 장치, 카메라 또는 비디오 카메라와 같은 기록 장치 또는 이들의 조합이 될 수 있다. 또 다른 예로, 제 2 디바이스(106)는 서비스 제공자로써의 서버 또는 전송 설비에서의 컴퓨팅 디바이스가 될 수 있다.

제 2 디바이스(106)는 하나의 공간에 집중화 될 수 있고, 다른 공간에 분산화 될 수 있고, 서로 다른 지리적 위치에 걸쳐 분산화 되거나, 통신 네트워크에 내장화 될 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)와 통신하기 위해 통신 경로(104)와 결합 할 수 있다.

예시를 위하여, 컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 디바이스로써의 제 2 디바이스(106)와 같이 설명되지만, 제 2 디바이스(106)는 다양한 유형의 장치가 될 수 있다는 것으로 이해된다. 또 다른 예시를 위하여, 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 디바이스(102)와 제 2 디바이스(106)가 통신 경로(104)의 양 끝으로 연결된 것으로 도시되어 있으나, 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 통신 경로(104)가 서로 다른 형태로 파티션(partition) 될 수 있다는 점은 이해될 수 있다. 예를 들어, 제 1디바이스(102), 제 2디바이스(106) 또는 이들의 조합 또한 통신경로(104)의 일부로써 기능 할 수 있다.

추가적인 설명을 한다면, 컴퓨팅 시스템(100)은 소비자 장치 또는 휴대용 장치로써의 제 1 디바이스(102)로 설명되고, 고정적인(stationary) 또는 엔터프라이즈(enterprise) 디바이스로써의 제 2 디바이스(106)로 설명된다. 그러나, 제 1 디바이스(102) 및 제 2 디바이스(106)는 다양한 종류의 장치가 될 수 있다. 예를 들면, 제 1 디바이스(102)는 텔레비전 이나 서버와 같은 고정적인 장치 또는 엔터프라이즈 시스템이 될 수 있다. 또 예를 들면, 제 2 디바이스(106)는 스마트폰 이나 착용 식 장치(wearable device)와 같은 휴대용 장치나 소비자 장치가 될 수 도 있다.

통신 경로(104)는 다양한 유형의 네트워크 및 네트워크 토폴로지로 나타낼 수 있고 확장(span)할 수 있다. 예를 들어, 통신 경로(104)는 무선통신, 유선통신, 광학, 초음파, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 위성통신, 셀룰러 통신(cellular communication), 블루투스, 적외선 데이터 협회 표준(IrDA), 와이파이(WiFi), 와이맥스(WiMAX)는 통신 경로(104)에 포함될 수 있는 무선통신의 예시들이다. 이더넷(Ethernet), 디지털 가입자 회선(DSL), 광가입자망(FTTH), 기존 전화서비스(POTS)는 통신 경로(104)에 포함될 수 있는 유선 통신의 예시들이다. 또한, 통신 경로(104)는 많은 네트워크 토폴로지와 거리를 통과(traverse)할 수 있다. 예를 들어, 통신 경로(104)는 직접 접속, 개인 영역 네트워크(PAN), 근거리 통신망(LAN), 도시권 통신망(MAN), 광역 통신망(WAN) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

도 2를 보면, 제 1 디바이스(102)의 예시 화면을 볼 수 있다. 그 화면은 콘택트(contact)(202)를 표시한다. 콘택트(202)는 (보여지지 않는) 제 1 디바이스(102) 사용자와 친밀함을 갖는 사람이나 그룹, 기업, 위치, 또는 이들의 조합이 될 수 있다.

예를 들면, 콘택트(202)는 가족의 일원이나, 동료, 사회적으로 아는 사람(social acquaintance), 전문적으로 아는 사람(professional acquaintance) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 콘택트(202)는 이 메일 이나 호출을 통한 통신 상대, 대면 회의나 소개로 알게 된 사람, 도는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

콘택트(202)는 콘택트 프로파일(contact-profile)(204)에 의해 표현될 수 있다. 콘택트 프로파일(204)은 콘택트(202)를 나타내는 식별 정보이다. 콘택트 프로파일(204)은 사람, 그룹, 기업, 위치, 또는 이들의 조합을 묘사하는 것을 포함 할 수 있다. 콘택트 프로파일(204)은 사람, 그룹, 기업, 위치, 또는 이들의 조합과 관련된 것들, 예로 들면 이름, 주소 또는 현 위치를 나타내는 좌표와 같은 위치, 핸드폰 번호나 이메일 주소와 같은 통신 정보, 날짜나 시간을 포함 할 수 있다.

콘택트 프로파일(204)은 상세한 설명(206), 관계 유형(208), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 상세한 설명(206)은 사용자와 콘택트(202) 사이의 관계 또는 친밀함에 관련된 정보이다. 예를 들면, 상세한 설명(206)은 메모나 사용자가 제공한 자유로운 형식의 키워드(210)의 집합을 포함할 수 있다. 또 다른 예로는 상세한 설명(206)은 한 개 또는 그 이상의 키워드(210)를 포함할 수 있는데, 여기서 이 키워드(210)는 흔히 콘택트(202)와 관련된 것으로 일정에 관한 정보에서 또는 사람, 그룹, 기업, 장소 혹은 이들의 조합과의 통신에서 발견되는 것들이다.

관계 유형(208)은 콘택트(202)와 사용자 사이의 관계나 친밀성에 따른 범주화된 설명이다. 예를 들면, 관계 유형(208)은 개인, 직업, 가족, 동료, 부모, 매니저, 클라이언트 또는 이들의 조합과 같은 특정 라벨 또는 제목을 포함 할 수 있다. 또 다른 예로, 관계 유형(208)은 의미적 맥락 또는 관계의 상황에서의 역할, 사용자와 콘택트(202)의 물리적 존재, 콘택트(202)와 사용자의 가상적 존재 또는 이들의 조합에 근거할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 콘택트(202), 디바이스, 또는 이들의 결합과의 인터렉션(interaction)(212)을 포함 할 수 있다. 인터렉션(212)은 활동의 기록 또는 하나 이상의 집단(party)을 포함하는 표현이다. 예로 들면, 인터렉션(212)은 커뮤니케이션(214), 대면 인터페이스(in-person interface)(216), 또는 이들의 결합을 포함 할 수 있다.

커뮤니케이션(214)은 정보의 교환이 될 수 있고, 이는 예시로 말하고 듣기, 데이터를 송수신, 제시 및 보기 또는 이들의 결합이 될 수 있다. 예를 들어, 커뮤니케이션(214)은 전화 통화 내용이나 기록, 메시지 기록, 이메일, 문서 접근 기록, 업로드 또는 다운로드 로그(log), 또는 이들의 조합으로 나타낼 수 있다.

대면 인터페이스(216)는 사람 사이의 직접 통신 및 반응을 포함하는 활동이 될 수 있다. 예를 들어, 대면 인터페이스(216)는 다수 당사자가 동시에 동일한 위치에 있다는 것과 같은 위치 기록으로 나타내어 질 수도 있고, 회의 스케줄, 약속 세부사항과 같은 달력 정보로써 표현 될 수 있고, 연락처 정보의 직접적 교환 기록, 공통된 멤버쉽(common membership), 출석 기록, 또는 이들의 조합으로써 표현 될 수도 있다.

인터렉션(212)은 환경적 콘텍스트(218), 관계적 콘텍스트(220) 또는 이들의 조합과 같은 인터렉션(212)을 위한 콘텍스트를 더 포함할 수 있다. 환경적 콘텍스트(218)는 인터렉션(212)의 의의나 용도를 설명하기 위한 인터렉션(212)을 둘러싸는 일반적인 상황의 설명이다.

예를 들면, 환경적 콘텍스트(218)는 인터렉션(212)에 있어서 시간, 장소, 사건, 용도, 또는 이들의 결합을 포함 할 수 있다. 또 다른 예로써, 환경적 콘텍스트(218)는 추상적인 개념이나 범주화를 포함할 수 있고, 이에 대한 예시로는 엔터테인먼트, 업무(professional), 교육, 중요성이나 의미의 정도, 첫 번째 인터렉션이나 모임, 최종 또는 상징적인 일 또는 이들의 결합을 들 수 있다.

관계적 콘텍스트(220)는 인터렉션(212)의 의의나 용도를 묘사하기 위해 인터렉션(212)에 연관된 사람에게 적용 가능한 특정 상황이나 역할의 설명이다. 관계적 콘텍스트(220)는 콘택트(202)가 사용자와 다양한 유형의 관계를 가질 때 의미가 있을 수 있다. 관계적 콘텍스트(220)는 인터렉션(212)과 관련된 관계를 강조할 수 있다.

예를 들어 관계적 콘텍스트(220)는 동료(collegue)와 주고받는 커뮤니케이션(214)에 대하여, 성격상 개인적이라는 점과 업무적 맥락이라기 보다는 사회 관계를 반영한다는 점으로 인하여, 함께 일하는 사람(cowoker)라기 보다는 친구와 주고받는 커뮤니케이션(214)인 것으로 묘사할 수 있다. 이 콘텍스트는 사회적 목적 보다는 주로 비즈니스에 관련되어 있으며 이러한 대면 인터페이스(216)에서는 이에 관련된 연락하는 집단을 ‘비즈니스 콘택트’로 카테고리화한다.

컴퓨팅 시스템(100)은 후보 콘텐트(224)에 대한 개인 정보 보호 정책(222)을 표시할 수 있다. 후보 콘텐트(224)는 공유를 위한 데이터이다. 후보 콘텐트(224)는 외부에서 제공되지 않는 데이터가 될 수 있다. 후보 콘텐트(224)는 정보가 콘택트(202)와 서버 제공자, 다른 장치 또는 이들의 결합 사이의 공유된 후에 인터렉션(212)이 될 수 있다. 예를 들면, 후보 콘텐트(224)는 공유되지 않았거나 현재 의도된 대상보다도 제한된 그룹 내에서 공유된 이메일, 파일, 이미지, 연락처 정보, 사용자가 제공한 정보, 또는 이들의 결합을 포함 할 수 있다.

후보 콘텐트(224)는 제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 콘택트(202)의 특정 인스턴스(instance) 또는 이들의 조합에 국부적인 정보일 수 있고, 또는 원격 장치에 저장될 수 있다. 후보 콘텐트(224)는 사용자 이외의 특정 장치, 서비스, 사람에 대하여 전송되거나, 게시(post)되거나, 업로드되거나 원격으로 저장되거나 또는 이들의 조합된 형태로 처리되지 않은 정보일 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)은 후보 컨텐츠(224)에 대한 접속과 관련하여 후보 콘텐트(224)의 공유에 기초하여 사용자에게 의사소통이 된다. 개인 정보 보호 정책(222)은 후보 콘텐트의 접근에 관하여 사용자의 의도가 담긴 경고, 설정, 메시지, 제어 옵션(control option), 또는 이들의 조합을 포함 할 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)은 사용자의 것이 아닌 장치, 서비스, 인체에 의하여 보기, 다운로드, 검색, 변경, 또는 이러한 동작들의 조합과 같은 후보 콘텐트(224)에 대한 접근과 관련될 수 있다. 개인 정보 보호 정책(222)은 사용자의 것이 아닌 장치, 서비스, 인체에 대한 사용자 공유의 가능성에 기반 할 수 있고, 이러한 공유는 표시하기, 소리를 재생하기, 명령을 수행하기, 전송 또는 송신, 설정을 변경하기, 게시하기, 링크나 초대를 수락하기 또는 이들의 결합과 같을 수 있다.

예를 들어, 개인 정보 보호 정책(222)은 공용 서버 또는 웹사이트에서 보호된 정보를 저장하거나 전송할 시에 정책 설정(policy setting)이 되거나 경고가 될 수 있다. 또 다른 예로, 개인 정보 보호 정책(222)은 제안 받은 그룹 수령인이 되거나 후보 콘텐트(224)에 접근에 대한 허용을 위해 요구되는 사용자와의 친숙 단계를 만족하는 그룹이 될 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)은 연결 모델(226)에 기반될 수 있다. 연결 모델(226)은 사용자와 콘택트(202) 사이의 관계나 교감의 표현이다. 연결 모델(226)은 연결 형식(208)과 관련될 수 있고, 연결 형식(208)보다 더 자세한 정보를 포함 할 수 있다. 개인 정보 보호 정책(222)은 여러 차원을 이용하여 관계 안에서의 서로 다른 측면 또는 영역을 나타내고 설명하며, 여기서 각 차원은 관계의 고유한 양상을 나타낸다. 연결 모델(226)은 후보 콘텐트(224)를 공유하기 위한 프로세싱 관련 설명(processing-related description)이 될 수 있다.

연결 모델(226)은 교감 또는 관계를 위한 컴퓨팅 모델이 될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 인터렉션(212)의 사례들 중에서 패턴, 연관성, 클러스터링(clustering), 예측, 그룹화, 또는 이들의 결합에 기반하는 프로세스를 사용하여 연결 모델(226)을 발생시킬 수 있다. 연결 모델(226)의 발생과 관련한 자세한 설명은 이하와 같을 것이다.

연결 모델(226)은 범주 친숙도 레벨(230)을 갖는 카테고리 클러스터(228)를 포함 할 수 있다. 카테고리 클러스터(228)는 어떤 기준이나 방법에 따라 공통적으로 연관된 항목의 그룹이다. 카테고리 클러스터(228)는 공통적으로 서로에게 연관되거나, 하나의 논리적 개념, 하나의 카테고리, 하나의 특정 데이터 혹은 그 조합에 공통적으로 연관된 항목들을 포함할 수 있다. 카테고리 클러스터(228)는 키워드(210)의 그룹이 될 수도 있고, 인터렉션(212)의 인스턴스가 될 수도 있고, 또는 이들의 결합이 될 수도 있다.

카테고리 클러스터(228)는 콘택트(202), 사용자, 콘택트(202)와 사용자 사이의 관계와 관련된 지역, 카테고리, 양상, 또는 이들의 결합을 나타낼 수 있다. 예를 들면, 카테고리 클러스터(228)는 사용자와 콘택트(202)사이의 관계의 부분 또는 양상을 나타내는 제목, 하위 분류(sub-categorization), 값(value), 또는 이들의 결합이 될 수도 있다. 또 다른 예를 들면, 카테고리 클러스터(228)는 관계의 특정 인스턴스(instance), 특정 주제, 공통된 관심사, 또는 이들의 결합과 관련되어 사용되는 키워드 조합, 개념, 카테고리, 또는 이들의 결합이 될 수 있다.

카테고리 클러스터(228)는 서로 겹치는 여러 개의 인스턴스(instance)를 가질 수 있다. 카테고리 클러스터(228)는 하나가 다른 하나의 하위 범주에 속하는 다양한 인스턴스를 가질 수 있다. 카테고리 클러스터(228)는 특정 규칙이나 프로세스, 관계에서의 예외, 미리 정해진 패턴이나 프로세스 또는 이들의 조합을 더 나타낼 수 있다.

범주 친숙도 레벨(230)은 사용자와 콘택트(202)사이의 관계에 대한 카테고리 클러스터(228)와 연관된 편안한 단계, 신뢰, 적합성, 친숙함, 또는 이들의 조합의 표현이다. 범주 친숙도 레벨(230)은 사용자와 콘택트(202)사이의 정서적 근접성, 신체적 근접성, 유사도 또는 이들의 조합을 나타낼 수 있고, 관계 양상의 구체성, 또는 이들의 결합을 나타낼 수 있다.

범주 친숙도 레벨(230)은 카테고리 클러스터(228)에 관하여 사용자, 콘택트(202) 또는 이들의 조합을 위한 강도, 중요성, 관심, 근접성, 또는 이들의 조합의 정량화가 될 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 개인 정보 보호 정책(222)에 기반한 조정 피드백(232)을 받기 위해 사용자와 상호 작용할 수 있다. 조정 피드백(232)은 공유하고자 의도된 정보에 따라 사용자에 의해 제공된 정보이다. 조정 피드백(232)은 개인 정보 보호 정책(222)에 기반할 수가 있다.

예를 들면, 조정 피드백(232)은 개인 정보 보호 정책(222)의 승인 또는 수신 확인이 될 수 있으며, 또는 개인 정보 보호 정책(222)에 대한 수정 또는 조정이 될 수 있다. 좀 더 구체적인 예를 들면, 조정 피드백(232)은 후보 콘텐트(224)를 공유한 후에 이에 대한 접근을 위한 그룹에 대한 변경, 공유를 위한 대상에 대한 변경, 요구사항에 대한 변경, 또는 이에 대한 조합이 될 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 사용자와 콘택트(202), 다른 사용자, 서비스 제공자, 디바이스, 또는 다른 조합들 사이의 인터렉션(212)에 기반한 콘택트(202)와 관련된 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 사용자가 후보 콘텐트(224)를 공유하기 전에 개인 정보 보호 정책(222)을 생성하기 위해 연결 모델(226)을 사용할 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)은 공유 대상(234), 공유 한계(236), 또는 이들의 조합을 더 포함할 수 있다. 공유 대상(234)은 정보 공유를 위해 의도된 또는 허용되는 수령인들을 의미한다. 공유 대상(234)은 개인 또는 웹사이트 또는 카테고리 클러스터(228)를 기반으로 하는 그룹 또는 이들의 조합과 같은 콘택트(202)의 하나 이상의 인스턴스가 될 수 있다.

공유 한계(236)는 정보를 제공하기 위해 필요한 측정 가능한 한계치이다. 예를 들어, 공유 한계(236)는 범주 친숙도 레벨(230)에 있어서 최소 레벨일 수 있고, 카테고리 클러스터(228) 또는 연결 유형(208)의 특정 인스턴스의 존재 여부, 상세한 설명(206)의 지리적 요구사항 또는 이들의 조합일 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 개인 정보 보호 정책(222)에 대한 조정 피드백(232)을 받을 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 연결 모델(226), 개인 정보 보호 정책(222), 조정 피드백(232) 또는 이들의 조합을 기반으로 하여 개인 정보 보호 세팅(238)을 생성할 수 있다.

개인 정보 보호 세팅(238)은 공유 프로세스를 구현하기 위한 연락처, 명령, 값, 또는 이들의 조합의 대한 세트이다. 개인 정보 보호 세팅(238)은 이메일 또는 업로드와 같은 공유하는 방법, 웹사이트 주소나 전화번호와 같은 목적지(destination), 그룹에 해당하는 상세한 개인별 연락처 정보, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 개인 정보 보호 세팅(238)은 공유 프로세스 구현에서 제외되는 공유하는 방법, 목적지, 상세한 연락처 정보를 또한 포함 할 수 있다.

개인 정보 보호 세팅(238)은 공유 콘텐트에 접근하기 위하여 멤버쉽이나 패스워드와 같은 요구사항이나 제한 사항을 포함 할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 개인 정보 보호 세팅(238)에 따라 후보 콘텐트(224)를 공유할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)에 있어서 상세한 프로세스는 아래에서 논의 될 것이다.

도 3을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(100)의 예시적인 블록 다이어그램을 볼 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 디바이스(102), 통신 경로(104), 제 2 디바이스(106)을 포함할 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 통신 경로(104)에 속하는 제 1 디바이스 전송로(308)를 통하여 제 2 디바이스(102)에 정보를 전달할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 통신 경로(104)에 속하는 제 2 디바이스 전송로(310)를 통하여 제 1 디바이스(102)에 정보를 전달할 수 있다.

비록 컴퓨팅 시스템(100)은 다른 유형의 장치로써 제 1 디바이스(102)를 가질 수 있다는 것으로 이해되지만, 설명의 편의를 위해, 컴퓨팅 시스템(100)은 클라이언트 디바이스로써의 제 1 디바이스(102)와 같이 보여진다. 예를 들면, 제 1 디바이스(102)는 디스플레이 인터페이스(display interface)를 가지는 서버가 될 수 있다.

또한, 비록 컴퓨팅 시스템(100)은 다른 유형의 장치로써 제 2 디바이스(106)를 가질 수 있다는 것으로 이해되지만, 설명의 편의를 위해, 컴퓨팅 시스템(100)은 서버로써의 제 2 디바이스(106)와 같이 보여진다. 예를 들면, 제 2 디바이스(106)는 클라이언트 디바이스가 될 수 있다.

본 발명의 실시 예에서 설명의 간략화를 위해, 제 1 디바이스(102)는 클라이언트 디바이스로써 설명될 것이고, 제 2 디바이스(106)는 서버 디바이스로써 설명 될 것이다. 본 발명의 실시 예는 디바이스의 종류에 있어서 선택에 제한되지 않는다. 본 예시는 본 발명의 일례일 뿐이다.

제 1 디바이스(102)는 제 1 제어부(312), 제 1 저장부(314), 제 1 통신부(316), 제 1 사용자 인터페이스(318), 위치부(320)를 포함 할 수 있다. 제 1 제어부(312)는 컴퓨팅 시스템(100)의 지능을 제공하기 위해 제 1 소프트웨어(326)를 실행할 수 있다.

제 1 제어부(312)는 다수의 다른 방식으로 구현 될 수 있다. 예를 들면, 제 1 제어부(312)는 프로세서, 특수 용도의 집적회로(ASIC), 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서, 하드웨어 제어 로직(hardware control logic), 유한상태머신(FSM), 디지털 신호 프로세서(DSP), 또는 이들의 조합이 될 수 있다. 제 1 제어 인터페이스(322)는 제 1 제어부(312)와 제 1 디바이스(102)에서의 다른 기능적 유닛들과의 통신에 사용될 수 있다. 제 1 제어 인터페이스(322)는 제 1 디바이스(102)의 외부와도 통신하는데 또한 쓰일 수 있다.

제 1 제어 인터페이스(322)는 다른 기능적 유닛이나 외부적 소스로부터 정보를 받을 수 있고, 다른 기능적 유닛이나 외부적 목적지에게 정보를 전송 할 수 있다. 외부적 소스와 외부적 목적지는 제 1 디바이스(102)로부터의 외부 소스와 목적지를 말한다.

제 1 제어 인터페이스(322)는 서로 다른 방식으로 구현될 수 있으며, 어떤 기능적 유닛 또는 외부적 유닛이 제 1 제어 인터페이스(322)와 접속되고 있는지에 따라 다른 방식의 구현들을 포함할 수 있다. 예로 들면, 제 1 제어 인터페이스(322)는 압력 센서, 관성 센서, 마이크로 전자기계시스템(MEMS), 광학 회로, 도파관, 무선 회로, 유선 회로, 또는 이들의 조합으로 구현 될 수 있다.

제 1 저장부(314)는 제 1 소프트웨어(326)를 저장 할 수 있다. 제 1 저장부(314)는 수신하는 이미지를 나타내는 정보나 이전에 존재하는 이미지를 나타내는 정보나 사운드 파일이나 이에 대한 조합과 같은 관련 정보들을 또한 저장 할 수 있다.

제 1 저장부(314)는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리, 내부 메모리, 외부 메모리나 이에 대한 조합이 될 수 있다. 예를 들면, 제 1 저장부(314)는 비 휘발성 랜덤 엑세스 메모리(NVRAM), 플래쉬 메모리(flash memory), 디스크 저장장치와 같은 비 휘발성 저장 장치가 될 수 있고, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)와 같은 휘발성 저장 장치가 될 수 있다.

제 1 저장부(314)는 제 1 저장 인터페이스(324)를 포함 할 수 있다. 제 1 저장 인터페이스(324)는 제 1 저장부(314)와 제 1 디바이스(102)안에 다른 기능적 유닛들과의 통신을 위해 사용될 수 있다. 제 1 저장 인터페이스(324)는 제 1 디바이스(102) 외부와의 통신을 위해 또한 사용될 수 있다.

제 1 저장 인터페이스(324)는 다른 기능적 유닛들 또는 외부의 소스로부터 정보를 수신할 수 있고, 다른 기능적 유닛들 또는 외부의 목적지에게 정보를 송신할 수 있다. 외부 소스 및 목적지는 제 1 디바이스의 외부 소스와 목적지를 언급한다.

제 1 저장 인터페이스(324)는 어떤 기능적 유닛 또는 외부적 유닛이 제 1 저장부(314)와 접속되고 있는 지에 따라 서로 다른 구현을 포함할 수 있다. 제 1 저장 인터페이스(324)는 제 1 제어 인터페이스(322)의 구현과 유사한 기술과 방법으로 구현 될 수 있다.

제 1 통신부(316)는 제 1 디바이스(102)가 외부와 통신하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들면, 제 1 통신부(316)는 제 1 디바이스(102)가 첨부되어 있는 도 1의 제 2 디바이스(106)(예를 들어 주변 기기 나 데스크톱 컴퓨터)와 통신하는 것을 허용 가능하게 하고 통신 경로(104)와 통신하는 것을 허용 가능하게 한다.

제 1 통신부(316)는 제 1 디바이스(102)가 통신 경로(104)의 일부로써 기능하게 하는 통신 허브로써 기능하고 통신 경로(104)의 종점(end point) 또는 말단부로 한정되지 않게 한다. 제1통신부(316)는 통신 경로(104)와의 인터렉션을 위하여 안테나 또는 마이크로일렉트로닉스(microelectronics)와 같은 능동 또는 수동 소자를 포함 할 수 있다.

제 1 통신부(316)는 제 1 통신 인터페이스(328)를 포함 할 수 있다. 제 1 통신 인터페이스(328)는 제 1 통신부(316)와 제 1 디바이스(102)안의 다른 기능적 유닛들과의 통신을 위해 사용될 수 있다. 제 1 통신 인터페이스(328)는 다른 기능적 유닛들로부터 정보를 수신 할 수 있고, 다른 유닛들에게 정보를 전송할 수 있다.

제 1 통신 인터페이스(328)는 어떤 기능적 유닛들이 제 1 통신부(316)와 접속되는지에 따라 서로 다른 구현을 포함 할 수 있다. 제 1 통신 인터페이스(328)는 제 1 제어 인터페이스(322)와 유사하게 기술 또는 방법으로 구현 될 수 있다.

제 1 사용자 인터페이스(318)는 사용자(도시되지 않음)가 제 1 디바이스(102)와 인터렉션(interaction)하고 접속하게 허용해준다. 제 1 사용자 인터페이스(318)는 입력 장치와 출력 장치를 포함 할 수 있다. 제 1 사용자 인터페이스(318)의 입력장치의 예시는 데이터와 입력 신호를 제공하기 위해 키 패드, 터치 패드, 소프트 키, 키보드, 마이크로폰, 원격 신호를 수신하기 위한 적외선 센서, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

제 1 사용자 인터페이스(318)는 제 1 화면 인터페이스(330)를 포함 할 수 있다. 제 1 화면 인터페이스(330)는 도2의 화면 인터페이스(202)와 같은 출력 장치를 포함 할 수 있다. 제 1 화면 인터페이스(330)는 디스플레이, 프로젝터, 비디오 스크린, 스피커, 또는 이들의 조합을 포함 할 수 있다.

제 1 제어부(312)는 컴퓨팅 시스템(100)에 의해 생성된 정보를 표시하기 위해 제 1 사용자 인터페이스(318)를 작동시킬 수 있다. 제 1 제어부(312)는 위치부(320)으로부터 위치 정보를 받는 것을 포함하는 컴퓨팅 시스템(100)의 다른 기능들을 위해 제 1 소프트웨어(326)를 또한 실행시킬 수 있다. 제 1 제어부(312)는 제 1 통신부(316)를 경유하여 통신 경로(104)와 상호 작용하기 위해 제 1 소프트웨어(326)를 더 실행시킬 수 있다.

위치부(320)는 예로써 위치정보, 현재방향, 현재가속도, 제 1 디바이스(102)의 현재속도를 생성할 수 있다. 위치부(320)는 많은 방식으로 실행될 수 있다. 예를 들면, 위치부(320)는 글로벌 포지셔닝 시스템(global positioning system), 관성 컴퓨팅 시스템, 셀룰러 타워 위치 시스템(cellular-tower location system), 압력 위치 시스템, 또는 이들의 조합으로써의 적어도 일부로써 기능 할 수 있다. 또 다른 예로써, 위치부(320)는 가속도계 또는 GPS수신기와 같은 요소를 이용할 수 있다.

위치부(320) 위치 인터페이스(332)를 포함 할 수 있다. 위치 인터페이스(332)는 제 1 디바이스(102)에서의 다른 기능적인 유닛들과 위치부(320)사이의 통신을 위해 사용될 수 있다. 위치 인터페이스(332)는 제 1 디바이스(102)의 외부와 통신을 위해 사용 될 수도 있다.

위치 인터페이스(332)는 다른 기능적 유닛들 또는 외부 소스들로부터 정보를 수신할 수 있고, 다른 기능적 유닛들 또는 외부 목적지로 정보를 송신할 수 있다. 외부 소스들과 외부 목적지들은 제 1 디바이스(102) 외부의 소스들과 목적지들을 의미한다.

위치 인터페이스(332)는 어떤 기능적 유닛 또는 외부적 유닛이 위치부(320)와 접속되고 있는 지에 따라 서로 다른 구현을 포함할 수 있다. 위치 인터페이스(332)는 제 1 제어 인터페이스(312)의 구현과 유사한 기술과 방법으로 구현 될 수 있다.

제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)와의 다양한 디바이스 실시 예 중에서의 본 발명의 실시 예를 실행하기 위해 최적화 될 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)에 비해 추가 또는 고성능의 처리 능력을 제공할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 2 제어부(334), 제 2 통신부(336), 제 2 사용자 인터페이스(338) 그리고 제 2 저장부(346)를 포함 할 수 있다.

제 2 사용자 인터페이스(338)는 사용자(도시되지 않음)가 제 2 디바이스(106)와 인터렉션하고 접속하게 해준다. 제 2 사용자 인터페이스(338)는 입력장치와 출력장치를 포함할 수 있다. 제 2 사용자 인터페이스(338)의 입력장치의 예들로는 키패드, 터치패드, 소프트키, 키보드, 마이크(microphone), 또는 이들의 조합을 들 수 있다. 제 2 사용자 인터페이스(338)의 출력장치의 예들로는 제 2 화면 인터페이스(340)를 포함 할 수 있다. 제 2 화면 인터페이스(340)는 화면, 프로젝터, 비디오스크린, 스피커, 또는 이들의 조합을 포함 할 수 있다.

제 2 제어부(334)는 컴퓨팅 시스템(100)에서 제 2 디바이스(106)의 지능을 제공하기 위해 제 2 소프트웨어(342)를 실행시킬 수 있다. 제 2 소프트웨어(342)는 제 1 소프트웨어(326)와 결합하여 작동할 수 있다. 제 2 제어부(334)는 제 1 제어부(312)와 비교하여 추가적인 기능을 제공할 수 있다.

제 2 제어부(334)는 정보를 표시하게 위해 제 2 사용자 인터페이스(338)를 작동시킬 수 있다. 제 2 제어부(334)는 컴퓨팅 시스템(100)의 다른 기능을 위해 제 2 소프트웨어(342)를 또한 실행 시킬 수 있고, 이러한 다른 기능은 통신 경로(104)를 통해 제 1 디바이스(102)와 통신하기 위해 제 2 통신부(336)를 작용시키는 기능을 포함한다.

제 2 제어부(334)는 다수의 다른 방식으로 구현이 가능하다. 예를 들어, 제 2 제어부(334)는 프로세서, 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서, 하드웨어 제어 로직(hardware control logic), 유한상태머신(FSM), 디지털 신호 프로세서(DSP), 또는 이들의 조합이 될 수 있다.

제 2 제어부(334)는 제 2 제어 인터페이스(344)를 포함 할 수 있다. 제 2 제어 인터페이스(344)는 제 2 제어부(334)와 제 2 디바이스(106)의 다른 기능적인 유닛들사이의 통신을 위해 사용될 수 있다. 제 2 제어 인터페이스(344)는 또한 제 2 디바이스(106) 외부와의 통신을 위해 또한 사용될 수 있다.

제 2 제어 인터페이스(344)는 다른 기능적 유닛들 또는 외부 소스들로부터 정보를 수신할 수 있고, 다른 기능적 유닛들 또는 외부 목적지로 정보를 송신할 수 있다. 외부 소스들과 외부 목적지들은 제 2 디바이스(106) 외부의 소스들과 목적지를 의미한다.

제 2 제어 인터페이스(344)는 다른 방식들로 실행될 수 있고 어떤 기능적 유닛들과 외부적 유닛들이 제 2 제어 인터페이스(344)와 접속되는지에 따라 다양한 방식의 구현이 가능하다. 예를 들면, 제 2 제어 인터페이스(344)는 압력센서, 관성센서, 마이크로 전기 기계 시스템(MEMS), 광학회로(optical circuitry), 도파관, 무선회로, 유선회로, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.

제 2 저장부(346)는 제 2 소프트웨어(342)를 저장할 수 있다. 제 2 저장부(346)는 수신되는 이미지나 과거 수신한 이미지를 표시하는 데이터, 사운드 파일, 또는 이들의 조합과 같은 정보를 저장 할 수 있다. 제 2 저장부(346)는 제 1 저장부(314)를 보충하기 위한 추가적 저장 공간을 제공하도록 크기 조정될 수 있다.

설명을 하자면, 제 2 저장부(346)는 단일 요소로서 도시되지만, 저장요소들의 분포일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템(100)은 서로 다른 구성으로 제 2 저장부(346)를 갖는 것으로 이해되지만, 설명을 위해, 컴퓨팅 시스템(100)은 단일 계층 저장 시스템으로써의 제 2 저장부(346)와 같이 도시된다. 예를 들어, 제 2 저장부(346)는 메모리 계층 시스템을 형성하는 서로 다른 저장 기술들에 의해 형성되고, 이러한 시스템은 서로 다른 레벨의 캐싱(caching), 메인 메모리, 회전 매체(rotating media), 오프라인 스토리지(off-line storage)을 포함한다.

제 2 저장부(346)는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리, 내부 메모리, 외부 메모리 또는 이들의 조합이 될 수 있다. 예를 들면, 제 2 저장부(346)는 비 휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM), 플래쉬 메모리, 디스크 저장 장치와 같은 비 휘발성 메모리가 될 수 있고, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)와 같은 휘발성 저장 장치가 될 수 있다.

제 2 저장부(346)는 제 2 저장 인터페이스(348)를 포함 할 수 있다. 제 2 저장 인터페이스(348)는 제 2 저장부(346)와 제 2 디바이스(106)내의 다른 기능적 유닛들과의 통신을 위해 사용될 수 있다. 제 2 저장 인터페이스(348)는 제 2 디바이스(106) 외부와의 통신을 위해서도 사용될 수 있다.

제 2 저장 인터페이스(348)는 다른 기능적 유닛들 또는 외부 소스들로부터 정보를 수신할 수 있고, 다른 기능적 유닛들 또는 외부 목적지에게 정보를 송신할 수 있다. 외부 소스들 또는 외부 목적지들은 제 2 디바이스(106)의 외부 소스들과 목적지들을 의미한다.

제 2 저장 인터페이스(348)는 어떤 기능적 유닛들 또는 외부 유닛들이 제 2 저장부(346)와 접속되는 지에 따라 서로 다른 구현을 포함 할 수 있다. 제 2 저장 인터페이스(348)는 제 2 제어 인터페이스(344)의 구현과 유사한 기술과 방법으로 구현될 수 있다.

제 2 통신부(336)는 제 2 디바이스(106)가 외부통신을 하는 것을 가능 하게 할 수 있다. 예를 들어, 제 2 통신부(336)는 제 2 디바이스(106)가 제 1 디바이스(102)와 통신 경로(104)를 통해 통신하는 것을 허용하게 해준다.

제 2 통신부(336)는 제 2 디바이스(106)가 통신 경로(104)의 부분으로써 기능하게끔 하는 통신 허브로써 기능하고, 통신 경로(104)의 말단부 또는 종점(end point)으로 한정되지 않게 한다. 제 2 통신부(336)는 통신 경로(104)와의 인터렉션을 위해 수동 또는 능동 소자를 포함하고, 이러한 소자는 마이크로일렉트로닉스, 안테나와 같다.

제 2 통신부(336)는 제 2 통신 인터페이스(350)를 포함 할 수 있다. 제 2 통신 인터페이스(350)는 제 2 통신부(336)와 제 2 디바이스(106)안의 다른 기능적 유닛들간의 통신을 위해 사용될 수 있다. 제 2 통신 인터페이스(350)는 다른 기능적 유닛들로부터 정보를 수신할 수 있고, 다른 기능적 유닛들에게 정보를 송신할 수 있다.

제 2 통신 인터페이스(350)는 어떤 기능적 유닛들이 제 2 통신부(336)와 접속되는지에 따라 서로 다른 구현을 포함 할 수 있다. 제 2 통신 인터페이스(350)는 제 2 제어 인터페이스(344)의 구현과 유사한 방법과 기술로 구현될 수 있다.

제 1 통신부(316)는 제 1 디바이스 전송로(308)를 통해 제 2 디바이스(106)에게 정보를 전송하기 위해 통신 경로(104)와 연결 될 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 통신 경로(104)의 제 1 디바이스 전송로(308)로부터 전달되는 정보를 제 2 통신부(336)에서 수신할 수 있다.

제 2 통신부(336)는 제 2 디바이스 전송로(310)를 통해 제 1 디바이스(102)에게 정보를 전송하기 위해 통신 경로(104)와 연결 될 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 통신 경로(104)의 제 2 디바이스 전송로(310)로부터 전달되는 정보를 제 1 통신부(316)에서 수신 할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 제어부(312), 제 2 제어부(334), 또는 이들의 조합에 의해 실행 될 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 다른 분할로 이루어 질 수 있지만, 설명을 위해, 제 2 사용자 인터페이스(338), 제 2 저장부(346), 제 2 제어부(334), 제 2 통신부(336)로 분할되어 보여진다. 예를 들어, 제 2 소프트웨어(342)는 그것의 기능의 전부 또는 일부가 제 2 제어부(334)와 제 2 통신부(336)안에 있을 수 있도록 다르게 분할 되어 질 수 있다. 또한, 제 2 디바이스(106)는 도 3에 보여지지 않은 다른 기능적 유닛들을 포함할 수 있다.

제 1 디바이스(102)안의 기능적 유닛들은 다른 기능적 유닛들과는 독립적이고 개별적으로 작동할 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 제 2 디바이스(106)와 통신 경로(104)와는 독립적이고 개별적이게 작동 할 수 있다.

제 2 디바이스(106)안의 기능적 유닛들은 다른 기능적 유닛들과는 독립적이고 개별적으로 작동할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)와 통신 경로(104)와는 독립적이고 개별적이게 작동 할 수 있다.

예시를 위해, 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 디바이스(102)와 제 2 디바이스(106)의 작동으로 기술된다. 제 1 디바이스(102)와 제 2 디바이스(106)는 컴퓨팅시스템(100)의 모듈과 기능 중 어떤 것이든 작동시킬 수 있다고 이해된다.

도 4는 컴퓨팅 시스템(100)의 제어 흐름도를 나타낸다. 컴퓨팅 시스템(100)은 콘택트 식별 모듈(402), 기록 모듈(404), 클러스터링 모듈(406), 관계 모델링 모듈(408), 개인 정보 관리 모듈(410) 및 분배 모듈(412)을 포함 할 수 있다.

콘택트 식별 모듈(402)은 유선 또는 무선 접속을 이용하여 기록 모듈(404)과 연결 될 수 있고, 이러한 방식은 둘 중 하나의 모듈이 입력이면서 다른 하나의 모듈은 출력의 방식, 하나의 모듈의 작동이 다른 하나의 모듈의 작동에 영향을 주는 방식, 또는 이들의 조합으로 나타낼 수 있다. 마찬가지로, 기록 모듈(404)은 클러스터링 모듈(406), 분배 모듈(412), 또는 이들의 조합과 연결될 수 있다. 더욱이, 클러스터링 모듈(406)은 관계 모델링 모듈(408)과 연결될 수 있고, 관계 모델링 모듈(408)은 개인 정보 관리 모듈(410)에 연결될 수 있고, 개인 정보 관리 모듈(410)은 분배 모듈(412)에 연결될 수 있다.

콘택트 식별 모듈(402)은 도 2의 콘택트(202)를 나타내는 도 2의 콘택트 프로파일(204)을 인식하도록 구성된다. 콘택트 식별 모듈(402)은 다양한 방법을 이용하여 콘택트 프로파일(204)를 인식할 수 있다.

예를 들어, 콘택트 식별 모듈(402)은 사용자의 사회적 네트워크 연결을 검색하기 위해 도 3의 제 1 통신부(316), 제 2 통신부(336) 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다. 콘택트 식별 모듈(402)은 이메일 이나 웹 주소, 프로파일 정보, 이름, 또는 이들의 조합과 같은 식별 정보 또는 연락처를 저장함으로써 콘택트 프로파일(204)을 인식할 수 있고, 그러한 정보의 저장된 위치를 식별함으로써 콘택트 프로파일(204)을 인식할 수 있고, 이들의 조합으로써도 인식할 수 있다.

또 다른 예로, 콘택트 식별 모듈(402)은 도 3의 제 1 저장부(314), 제 2 저장부(346) 또는 이들의 조합에 저장되어 있는 주소나 핸드폰 리스트를 검색할 수 있다. 콘택트 식별 모듈(402)은 식별(identification) 또는 이와 연관된 해당 정보를 콘택트 프로파일(204)로써 설정할 수 있다.

또 다른 예로, 콘택트 식별 모듈(402)은 핸드폰 번호 또는 이메일 주소와 같은 이전의 사용된 연락처 정보를 찾기 위해 도 3의 제 1 제어 인터페이스(322), 제 2 제어 인터페이스(344) 또는 이들의 조합을 사용할 수 있다. 콘택트 식별 모듈(402)은 이전의 사용된 통신 정보를 콘택트 프로파일(204)로써 설정할 수 있다.

또 다른 예로, 콘택트 식별 모듈(402)은 사용자로부터 입력을 받기 위해 도 3의 제 1 사용자 인터페이스(318), 제 2 사용자 인터페이스(338), 또는 이들의 조합을 사용할 수 있다. 콘택트 식별 모듈(402)은 사용자로부터의 직접적인 입력을 이용하여 콘택트(202)와 콘택트 프로파일(204)을 식별할 수 있다.

더 구체적인 예로써, 콘택트 식별 모듈(402)은 소셜 웹사이트, 주소록, 특정 장치, 또는 이들의 조합에서의 콘택트(202)의 인스턴스를 추가하는 사용자에 대응하는 정보를 수신할 수 있다. 콘택트 식별 모듈(402)은 콘택트 프로파일(204)를 식별하기 위해 콘택트(202)와 결합된 태그나 자유형식의 텍스트와 같은 정보를 사용할 수 있다.

콘택트 식별 모듈(402)은 콘택트 프로파일(204)에서의 대응 매커니즘(correspondence mechanism)을 포함할 수 있다. 콘택트 식별 모듈(402)은 대응 매커니즘으로써 콘택트(202)의 특정 인스턴스와 결합된 하나 이상의 사용 가능한, 이전에 사용된, 사용자로부터 허가된 방법 또는 매체, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, 콘택트 식별모듈(402)는 소셜 네트워크 메시징, 이메일, 퍼블리슁을 위한 업로드나 포스팅 또는 그 조합을 포함할 수 있다. 이는 콘택트 프로파일(204)의 관련 인스턴스 속에 콘택트(202)의 특정 인스턴스와 연관된 대응 매커니즘에 의한다.

콘택트 프로파일(204)을 식별한 후, 제어 흐름은 콘택트 식별 모듈(402)로부터 기록 모듈(404)로 옮겨 갈 수 있다. 제어 흐름은 콘택트 식별 모듈(302)의 출력인 콘택트 프로파일(204)이 기록 모듈(404)의 입력이 되게 하고, 기록모듈(404)의 접근 가능하고 알려진 위치에 콘택트 프로파일(204)를 저장시키고, 플래그(flag), 인터럽트(interrupt), 상태 신호 또는 이들의 조합 또는 이들의 프로세스의 조합을 이용하여 기록 모듈(404)에 알림으로써 옮겨갈 수 있다.

기록 모듈(404)은 콘택트(202)와의 인터렉션(212)을 인식하기 위해 구성된다. 기록 모듈(404)은 전송되고, 수신되고, 접속되고, 저장되고, 또는 이들의 조합으로 된 데이터를 제 1 통신부(316), 제 2 통신부(336) 또는 이들의 조합으로 처리함으로써 인터렉션(212)을 인식할 수 있다. 기록 모듈(404)는 사용자, 콘택트(202) 또는 이들의 조합과 연관된 위치 기반 정보를 분석함으로써 인터렉션(212)을 식별할 수 있다.

기록 모듈(404)은 인터렉션(212)을 인식하기 위해 개인 인터렉션 모듈(personal interaction module)(414), 통신 기록 모듈(416), 콘텍스트 모듈(418) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 개인 인터렉션 모듈(414)은 인터렉션(212)을 인식하기 위해 도 2의 대면 인터페이스(216)에 대해 처리하도록 구성된다. 개인 인터렉션 모듈(414)은 사용자의 위치 정보를 기반한 대면 인터페이스(216)를 결정함으로써 대면 인터페이스(216)를 위해 처리할 수 있다.

예를 들면, 개인 인터렉션 모듈(414)은 사용자와 콘택트(202)의 네비게이션 정보가 컴퓨팅 시스템(100)에 의해 미리 계산된 임계거리, 경계선 또는 방 또는 이들의 조합과 같은 근접거리 내에 있을 때에 대면 인터페이스(216)를 콘택트(202)로 결정한다. 사용자의 네비게이션 정보는 도 3의 위치부(320)로 결정될 수 있다. 콘택트(202)의 네비게이션 정보는 도 3의 제 1 통신부(316), 제 2 통신부(336), 또는 이들의 조합을 사용하여 수신될 수 있다.

또 다른 예로, 개인 인터렉션 모듈(414)은 대면 인터페이스(216)를 사용자의 달력, 콘택트(202)의 달력, 출석 기록 또는 가입, 또는 이들의 조합을 기반하여 콘택트(202)로 결정할 수 있다. 더 자세한 예로써, 개인 인터렉션 모듈(414)은 대면 인터페이스(216)를 사용자와 콘택트(202)사이의 미팅, 약속 또는 이들의 조합을 기반하여 결정할 수 있다. 개인 인터렉션 모듈(414)은 예정 일정 이벤트, 이들의 교환 또는 확인, 이와 관련된 후속 메시지, 또는 이들의 결합을 대면 인터페이스(216)를 결정하기 위해 이용할 수 있다.

통신 기록 모듈(416)은 인터렉션(212)을 인식하기 위해 도 2의 커뮤니케이션(214)를 처리하도록 구성된다. 통신 기록 모듈(416)은 콘택트(202)와의 인터렉션(212)을 식별하기 위해 커뮤니케이션(214)를 처리할 수 있다.

예를 들어, 통신 기록 모듈(416)은 도 3의 제 1 저장부(324), 제 2 저장부(348), 또는 이들의 조합을 이용하여 소통된 내용의 저장 예시들을 찾을 수 있다. 더 자세한 예로써, 통신 기록 모듈(416)은 보내지거나 받은 이메일의 예시들, 텍스트 기반 메시지, 이미지, 링크, 연결, 초대장, 또는 이들의 조합을 검색할 수 있다. 좀 더 자세한 예로써, 통신 기록 모듈(416)은 콜 로그(call -log), 사용자의 일정, 이메일 로그, 또는 이들의 조합을 검색할 수 있다.

통신 기록 모듈(416)은 콘택트(202)를 포함하여 소통된 내용을 결정함으로써 인터렉션(212)을 인식하기 위한커뮤니케이션(214)을 처리할 수 있다. 통신 기록 모듈(416)은 콘택트 프로파일(204)에 포함된 정보를 갖는 소통된 내용을 콘택트(202)를 포함하는 인터렉션(212)으로써 인식할 수 있다.

콘텍스트 모듈(418)은 인터렉션(212)에 관한 콘텍스트에 적합한 정보를 결정하도록 구성된다. 콘텍스트 모듈(418)은 도 2의 환경적 콘텍스트(218), 관계적 콘텍스트(220), 또는 이들의 조합을 인터렉션(212)을 위해 결정할 수 있습니다.

콘텍스트 모듈(418)은 환경적 데이터를 처리함으로써 환경적 콘텍스트(218)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 콘텍스트 모듈(418)은 인터렉션(212)과 연관된 시간, 사용자의 위치, 대면 인터페이스(216)에 있어 콘택트(202)가 충분히 가까운지 인식, 또는 이들의 조합을 기반으로 하여 환경적 콘텍스트(218)를 결정할 수 있다. 또 다른 예로, 콘텍스트 모듈(418)은 인터렉션(212)과 연관된 사용자에 의해 접근되고 있거나 접근된 정보(한 예로, 사용자의 관점에서 투사되고 있는 검색 문자열 또는 슬라이드)를 기반하여 환경적 콘텍스트(218)를 결정할 수 있다.

또 다른 예로, 콘텍스트 모듈(418)은 환경적 콘텍스트(218)를 결정하기 위해 사용자의 일정 또는 스케줄, 인터렉션(212) 이전이나 지금이나 후의 커뮤니케이션(214), 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다. 더 자세한 예로, 환경적 데이터는 알림(reminder)이나 모임의 명칭, 일련의 의사소통에서의 도2의 키워드(210)의 특정 인스턴스를 포함할 수 있고, 이는 대면 인터페이스(216)의 시간이나 장소, 대면 인터페이스(216) 이후의 이어지는 커뮤니케이션(214)의 인스턴스 또는 이들의 조합을 결정한다.

콘텍스트 모듈(418)은 인터렉션(212)과 관련된 목적, 목표, 의미, 중요성, 종류, 또는 이들의 조합을 결정하기 위해 환경적 데이터를 이용할 수 있다. 콘텍스트 모듈(418)은 컴퓨팅 시스템(100)에 의해 미리 정해진 목적, 목표, 의미, 중요성, 종류, 또는 이들의 조합을 나타내는 다양한 값과 관련된 환경적 데이터의 환경적 리스트를 이용할 수 있다. 콘텍스트 모듈(418)은 환경적 콘텍스트(218)를 환경적 데이터에 상응하는 하나 이상의 값들로써 결정할 수 있다.

콘텍스트 모듈(418)은 유사한 방법을 이용하여 관계적 콘텍스트(220)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 콘텍스트 모듈(418)은 관계적 콘텍스트(220)를 환경적 데이터에 기반하여 결정할 수 있고, 여기서 환경적 데이터는 키워드(210), 대면 인터페이스(216)의 시간이나 장소, 사용자나 콘택트(202)에 의해 설명되는 연결 유형(208), 컴퓨팅 시스템(100)에 의해 결정되는 연결 유형(208), 또는 이들의 조합에 기반한 커뮤니케이션(214)의 특성이나 내용과 같다.

콘텍스트 모듈(418)은 컴퓨팅 시스템(100)에 의해 미리 정해진 목적, 목표, 의미, 중요성, 종류, 또는 이들의 조합을 나타내는 다양한 값들과 관계 있는 환경적 데이터의 관계적 리스트를 이용하여 관계적 콘텍스트(220)를 결정할 수 있다. 콘텍스트 모듈(418)은 관계적 리스트에서의 환경적 데이터와 연관된 목적, 목표, 의미, 중요성, 종류, 또는 이들의 조합을 관계적 콘텍스트(220)로 설정할 수 있다.

콘텍스트 모듈(418)은 기계 학습, 개념적 인식, 패턴 인식, 키워드(210)를 이용하는 추출 또는 이들의 조합을 포함하는 다른 방법들을 이용할 수 있다. 콘텍스트 모듈(418)은 제 1 저장부(314), 제 2 저장부(346) 또는 이들의 조합에서의 인터렉션(212)을 위해 환경적 콘텍스트(218), 관계적 콘텍스트(220) 또는 이들의 조합을 저장할 수 있다.

인터렉션(212)을 인식한 후에, 제어 흐름은 기록 모듈(404)에서 클러스터링 모듈(406)로 흘러갈 수 있다. 제어흐름은 위에서 보았듯이 콘택트 식별 모듈(402)과 기록 모듈(404)사이에서와 유사하게 흘러갈 수 있지만, 콘택프 프로파일(204) 대신 인터렉션 (212)를 사용하거나, 콘택프 프로파일 (204)에 추가하여 인터렉션(212)을 사용할 수 있다.

클러스터링 모듈(406)은 콘택트(202)에 상응하는 카테고리 클러스터(228)를 생성하도록 구성된다. 클러스터링 모듈(406)은 인터렉션(212) 또는 그 부분(예를 들어 환경적 컨텍스트(218) 또는 관계적 컨텍스트(220)) 또는 콘택트 프로파일(204) 또는 이들의 조합에 기반한 도 2의 카테고리 클러스터(228)를 생성할 수 있다.

클러스터링 모듈(406)은 클러스터 매커니즘(420)을 포함할 수 있다. 클러스터 매커니즘(420)은 카테고리 클러스터(228)를 결정하기 위해 데이터를 처리하기 위한 명령어들의 집합 또는 방법이다. 클러스터 매커니즘(420)은 명령어들의 집합 또는 방법을 위한 시퀀스를 포함할 수 있다. 클러스터 매커니즘(420)은 카테고리 클러스터(228)를 결정하는 과정을 처리하는 데이터를 위한 입력 제한을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 클러스터 매커니즘(420)은 키워드(210)의 리스트, 도 2의 연결 유형(208)의 예시를 위한 루틴들의 특정 집합(a specific set of routines), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 또 예를 들어, 클러스터 매커니즘(420)은 각각의 클러스터를 평균 벡터로 나타내는 것, 평균 분포 또는 거리 연결을 사용하여 클러스터를 모델링하는 것, 혹은 이들의 조합을 포함할 수 있다.

클러스터링 모듈(406)은 인터렉션(212), 콘택트 프로파일(204) 또는 이들의 조합을 분석하기 위해 클러스터 매커니즘(420)을 사용할 수 있다. 예를 들어, 클러스터링 모듈(406)은 콘택트 프로파일(204)안의 키워드(210), 커뮤니케이션(214), 대면 인터페이스(216) 또는 이들의 조합을 처리할 수 있다. 또 다른 예로, 클러스터링 모듈(406)은 이미지, 스케줄 정보, 환경적 콘텍스트(218), 관계적 콘텍스트(220) 또는 이들의 조합을 클러스터 매커니즘(420)에 따라 카테고리 클러스터(228)를 생성하기 위해 처리할 수 있다.

클러스터링 모듈(406)은 카테고리 클러스터(228)의 다양한 인스턴스들을 생성할 수 있다. 클러스터링 모듈(406)은 카테고리 클러스터(228)의 다양한 인스턴스들을 겹치게 생성할 수 있고, 카테고리 클러스터(228)의 포괄적인 인스턴스 안에서의 하위 범주로써의 기능들(functions) 또는 한 인스턴스가 포함된 것을 더 포함할 수 있다. 인터렉션(212) 또는 키워드(210)의 인스턴스는 카테고리 클러스터(228)의 다양한 인스턴스 안에 포함될 수 있다. 클러스터링 모듈(406)은 콘택트(202)와 사용자간의 관계의 양상 또는 유형을 위해 카테고리 클러스터(228)를 생성 할 수 있다.

예를 들어, 콘택트(202)는 직장에서 비 업무관련 정보의 공유가 최소한으로 유지되는 전형적인 업무적 관계를 유지하는 사용자의 관리자가 될 수 있다. 그러나, 콘택트(202)와 사용자는 스포츠 또는 취미와 같은 공통 관심사를 공유할 때에 비로소 가까워 질 수 있다. 클러스터링 모듈(406)은 전문적인 관계에 상응하는 카테고리 클러스터(228)의 한 인스턴스를 생성할 수 있고, 공통 관심사에 상응하는 카테고리 클러스터(228)의 분리된 한 인스턴스를 생성할 수 있다. 전문적인 관계에 상응하는 클러스터는 공통 관심사에 상응하는 클러스터와 겹쳐질 수 있고, 포괄할 수 있고, 공통 관심사에 상응하는 클러스터를 하위 클러스터로 포함할 수 있다.

카테고리 클러스터(228)를 생성한 후에, 제어 흐름은 클러스터링 모듈(406)에서 관계 모델링 모듈(408)로 옮겨 간다. 제어 흐름은 상기에서 콘택트 식별 모듈(402)와 기록 모듈(404)사이에 설명된 것과 유사하게 옮겨 가고, 다만 콘택트(202) 대신에 카테고리 클러스터(228)을 사용하고, 콘택트 프로파일(204), 인터렉션(212) 또는 이들의 조합이 추가된다.

관계 모델링 모듈(408)은 도 2의 연결 모델(226)을 생성하도록 구성된다. 관계 모델링 모듈(408)은 사용자와 콘택트(202)간의 관계, 친밀도, 친숙함, 또는 이들의 조합을 나타내기 위해 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 관계, 친밀도, 친숙함 또는 이들의 조합의 상세한 양상을 나타내기 위해 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 콘택트(202)와의 인터렉션(212)의 다양한 인스턴스들을 특징짓기 위해 연결 모델(226)을 더 생성할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 콘택트(202)와의 인터렉션(212)의 인스턴스에 대한 패턴, 협회, 또는 이들의 조합을 결정하므로써 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 클러스터(228)에 기반하여 연결 모델(226)을 생성할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 클러스터(228)의 각 인스턴스에 대한 설명 또는 제목을 결정함으로써 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 클러스터링 모듈(406)은 관련된 분석 값(예: 사용의 빈도, 평균값, 클러스터내의 위치, 또는 이들의 조합), 연결 유형(208), 클러스터와 가장 빈도 있게 관련되는 환경적 컨텍스트(218) 또는 관계적 컨텍스트(220), 또는 이들의 조합을 기반으로 하여 하나 이상의 키워드(210)의 인스턴스들을 카테고리 클러스터(228)의 특정 인스턴스의 설명 또는 제목으로써 사용할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 콘택트 프로파일(204)의 특정 인스턴스에 상응하는 카테고리 클러스터(228)의 모든 인스턴스들의 그룹화로써 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 콘택트 프로파일(204)에 상응하는 콘택트(202)와 사용자간의 관계의 표시로써 연결 모델(226)을 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 각각이 관계의 양상 또는 특징을 나타내거나 인터렉션(212)의 집합을 특징짓는 카테고리 클러스터(228)의 인스턴스들로 연결모델(226)을 생성할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 의미론적(sementic) 콘텍스트 또는 관계의 상황에서의 역할, 사용자와 콘택트(202)의 물리적 또는 가상적 존재, 또는 이들의 조합을 기반하여 연결 모델(226)을 더 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 의미론적 상황을 결정하기 위해 키워드(210)의 특정 인스턴스들을 이용할 수 있다. 더욱이, 관계 모델링 모듈(408)은 가상적 또는 물리적 존재를 결정하기 위하여 위치 정보, 카테고리 클러스터(208), 콘택트 프로파일(204), 인터렉션(212) 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 클러스터(228)와 연관된 도 2의 범주 친숙도 레벨(230)을 포함하는 연결 모델(226)을 더 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 범주 친숙도 레벨(230)을 키워드(210), 콘택트 프로파일(204), 인터렉션(212) 또는 이들의 조합을 기반으로 하여 산출할 수 있다.

예를 들어, 관계 모델링 모듈(408)은 키워드(210)의 빈도 또는 그것의 중요성을 나타내는 양적인 수치를 기반으로 하여 범주 친숙도 레벨(230)을 산출 할 수 있다. 또 다른 예로, 관계 모델링 모듈(408)은 연결 모델(208)의 전형적 또는 평균적인 친숙한 정도를 나타내는 양적인 수치에 기반하여 범주 친숙도 레벨(230)을 산출 할 수 있고, 이는 키워드(210), 환경적 콘텍스트(218) 또는 관계적 콘텍스트(220)의 사용과 비교될 수 있다.

또 다른 예로, 관계 모델링 모듈(408)은 인터렉션(212)의 빈도나 양, 연결 유형(208)과 키워드(210)에 독립성 또는 종속성에 기반하여 범주 친숙도 레벨(230)을 산출 할 수 있다. 또 다른 예로, 관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 클러스터(228)의 특성(예: 크기, 밀도 평균값, 또는 이들의 조합)에 기반하여 범주 친숙도 레벨(230)을 산출 할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 예외를 구분하거나 민감하거나 피해야 할 양상 또는 이들의 조합을 위해 범주 친숙도 레벨(230)을 산출 할 수 있다. 예로, 관계 모델링 모듈(408)은 인터렉션(212)이 키워드(210)의 적대적 인스턴스들을 포함할 때 깜짝 파티에 대한 언급을 피하거나 부정적인 값을 위한 플래그를 포함하기 위해 범주 친숙도 레벨(230)을 산출 할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 제목 또는 설명을 이용하여 콘택트(202)의 다양한 인스턴스들에 대한 관계들을 처리할 수 있다. 예를 들어, 관계에 관련되는 키워드(210)로 태그 된 모든 사회적 연락처(contact)들은 그러한 관계에 속하는 것으로 결정될 수 있다. 또 다른 예로, 범주 친숙도 레벨(230)은 연락처들의 다양한 인스턴스들, 다양한 사용자 또는 연결 모델(226)의 인스턴스들, 또는 이들의 조합 안에서 정규화될 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 콘택트 프로파일(204)에 기반하여 연결 모델(226)을 더 생성할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 연결 모델(226)안의 카테고리 클러스터(228)에서 가장 중요한 카테고리에 따라 연결 유형(208), 상세한 설명(206)에서 키워드(210)의 인스턴스, 또는 이들의 조합을 가지는 연결 모델(226)을 더 생성할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 클러스터(208)의 기본 값 또는 중심점에 따라 연결 유형(208), 상세한 설명(206) 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 연결 유형(208), 상세한 설명(206) 또는 이들의 조합에 기반하여 범주 친숙도 레벨(230)에 대한 초기값을 할당할 수 있다.

관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 세트(422), 카테고리 결합 값(424), 또는 이들의 조합에 기반하여 연결 모델(226)을 더 생성할 수 있다. 카테고리 세트(422)는 연결 모델(226)을 조직하는 카테고리들의 그룹이다. 관계 모델링 모듈(408)은 연결 유형(208)과 비슷한 방식인 카테고리 클러스터(228)에 대한 다른 중심점 또는 다른 기준 값에 따라 카테고리 세트(422)를 사용할 수 있다.

카테고리 결합 값(424)은 카테고리 클러스터(228)와 카테고리 세트(422)안의 하나 이상의 카테고리 인스턴스들 사이의 관련 정도 또는 친화력의 표현이다. 관계 모델링 모듈(408)은 카테고리 세트(422)에 따라 카테고리 클러스터(228)를 평가하기 위해 범주 친숙도 레벨(230)의 계산과 유사하게 카테고리 결합 값(424)을 산출할 수 있다. 예를 들어, 카테고리 결합 값(424)은 카테고리 세트(422)안의 하나 이상의 카테고리 와 카테고리 클러스터(228)사이의 거리, 연관의 정도, 중첩적으로 선언된 키워드, 또는 이들의 조합을 기반으로 한다.

카테고리 클러스터(228)와 연결 모델(226)은 컴퓨팅 시스템(100)에 있어서 다차원 사회적 모델을 이용하여 관계의 정확한 표현을 제공한다는 것이 밝혀졌다. 콘택트 프로파일(204)과 인터렉션(212)에 기반한 카테고리 클러스터(228)와 연결 모델(226)은 관계를 설명하기 위해 미리 정의된 선택 또는 카테고리들의 제한된 세트를 사용하는 것 대신에 그룹화, 단어들의 패턴, 관계를 둘러싼 상황을 이용할 수 있다.

또한, 카테고리 클러스터(228)가 세트 카테고리와 단일 키워드 대신에 그룹화와 개념화를 사용함으로써 관계 안에서 다양한 양상의 표현을 제공한다는 것이 밝혀졌다. 또한, 카테고리 클러스터(280)에 상응하는 범주 친숙도 레벨(230)이 다양한 관계 안에서 복잡한 특성의 표현을 제공한다는 것 역시 밝혀졌다. 카테고리 클러스터(280)에 상응하는 범주 친숙도 레벨(230)은 관계의 전반적인 설명보다 관계의 각각의 양상과 관련된 측정 가능한 친숙도와 편안한 정도의 표현을 제공한다.

관계 모델링 모듈(408)은 연결 모델(226)을 생성하기 위해 제 1 제어부(312), 제 2 제어부(334), 또는 이들의 조합을 사용할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 제 1 저장부(314), 제 2 저장부(346), 또는 이들의 조합안에 연결 모델(226)을 저장할 수 있다.

연결 모델(226)을 생성한 후에, 제어 흐름은 연결 모델 모듈(408)로부터 개인 정보 관리 모듈(410)로 옮겨 간다. 제어 흐름은 상기에서 콘택트 식별 모듈(402)과 기록 모듈(404)사이에서의 방식과 비슷하게 옮겨 간다.

개인 정보 관리 모듈(410)은 정보 공유를 제어하기 위해 구성된다. 개인 정보 관리 모듈(410)은 도 2의 후보 콘텐트(224)의 공유를 제어할 수 있다. 개인 정보 관리 모듈(410)은 도 2의 개인 정보 보호 정책(222)을 생성하면서 공유를 제어할 수 있다. 개인 정보 관리 모듈(410)은 정보 공유를 제어 하기 위해 후보 식별 모듈(426), 후보 분석 모듈(428), 세팅 조정 모듈(430), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

후보 식별 모듈(426)은 후보 콘텐트(224)를 식별하기 위해 구성된다. 후보 식별 모듈(426)은 후보 콘텐트(224)를 식별하기 위해 제 1 사용자 인터페이스(318), 제 2 사용자 인터페이스(338), 또는 이들의 조합을 사용할 수 있다.

예를 들어, 후보 식별 모듈(426)은 후보 콘텐트(224)를 사용자에 의해 다운로드 된 또는 캡쳐 된 이미지로써 식별할 수 있다. 또 다른 예로, 후보 식별 모듈(426)은 후보 콘텐트(224)를 게시 가능한 웹사이트 또는 메시지 가능한 어플리케이션과 같은 공유를 위해 사용자에 의해 선택된 또는 제공된 메시지나 파일로 식별할 수 있다.

후보 식별 모듈(426)은 콘텐트 공유를 위해 후보 콘텐트(224)를 사용자 구성(user composes), 다운로드, 저장, 또는 이들의 조합으로 식별할 수 있다. 후보 식별 모듈(426)은 사용자가 공유를 선택할 때와 콘텐트가 공유를 위해 전송되거나 통신되기 전에 후보 콘텐트(224)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 후보 식별 모듈(426)은 사용자가 보냄 또는 업로드 기능을 선택할 때와 보냄 또는 업로드 명령에 따른 실행 전에 후보 콘텐트(224)를 식별할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 개인정보를 관리하는 제어와 후보 콘텐트(224)에 대한 액세스를 생성하도록 구성된다. 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)와 통신하거나 공유하기 위해 개인 정보 보호 정책(222)을 생성할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224), 연결 모델(226), 또는 이들의 조합에 기반하여 개인 정보 보호 정책(222)을 생성할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)에 기반한 도 2의 공유 대상(234), 공유 한계(236), 또는 이들의 조합을 결정함으로써 개인 정보 보호 정책(222)를 생성할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 후보 대상을 결정함으로써 공유 대상(234)을 결정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 공유 대상(234)를 결정하기 위해 연결모델(226)에 기반하여 개인 정보보호정책(222)을 생성할 수 있다. 상기 공유 대상은 후보 콘텐트(224)의 공유가 허용된 수령인 집합을 의미한다. 개인 정보 보호 정책(222)는 공유 대상(234)를 지정할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 메시지의 제목, 키워드(210), 파일의 제목, 파일에 대한 설명, 또는 이들의 조합을 기반으로 하여 후보 콘텐트(224)의 후보 대상을 결정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)를 연결 모델(226)에서의 카테고리 클러스터(228)와 비교함으로써 후보 대상을 결정할 수 있다.

예를 들어, 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)안의 키워드(210)와 카테고리 클러스터(228)의 하나 이상의 인스턴스들과 비교할 수 있고, 이는 연결 모델(226)의 하나의 인스턴스 내에서 또는 연결모델(226)의 다양한 인스턴스내에서 또는 이들의 조합내에서 이루어진다. 상기 비교는 후보 콘텐트(224)와 카테고리 클러스터(228)를 기반으로 한 키워드(210)의 매칭, 거리의 계산, 통계적 분석, 또는 이들의 조합을 기반으로 할 수 있다. 상기 비교는 위에서 설명한 클러스터링 프로세스와 연관되거나 유사할 수 있다.

또 예를 들어, 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)에 상응하는 환경적 콘텍스트(218), 관계적 콘텍스트(220), 또는 이들의 조합을 결정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 카테고리 클러스터(228)에 상응하는 다양한 콘텍스트를 비교할 수 있다.

후보 대상은 후보 콘텐트(224)와 관련되거나 일치하는 카테고리 클러스터(228)의 하나 이상의 인스턴스들의 제목 또는 식별이 될 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 연결 모델(226)안의 카테고리 클러스터(228)를 후보 콘텐트(224)의 후보대상과 일치 시키는 콘택트(202)의 콘텐트 프로파일(204)안의 일치정보로써 공유 대상(234)을 결정할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 후보 대상을 결정하지 않고, 후보 콘텐트(224)를 카테고리 클러스터(228)와 직접적으로 비교함으로써 공유 대상(234)을 결정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)와 관련되고 일치하는 카테고리 클러스터(228)를 가지는 콘택트(202)의 콘택트 프로파일(204)안의 일치 정보로써 공유 대상(234)을 결정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 키워드(210)를 매칭시키거나 거리를 계산하는 것처럼 전술 한 바와 같이 비교할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 후보 콘텐트(224)와 연관된 연결 모델(226)안의 카테고리 클러스터(228)를 가지는 콘택트(202)의 콘택트 프로파일(204)안의 일치 정보로써 공유 대상(234)을 결정할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 카테고리 클러스터(228)와 후보 콘텐트(224)에 있어서 키워드(210)의 공유된 인스턴스들의 양 또는 사이의 거리와 같은 연관의 정도에 기반한 공유 한계(236)를 유사하게 결정하고, 지정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 고유의 평가의 다양한 레벨을 지시하는 키워드(210)의 특정 인스턴스들을 식별하는 것에 기반한 공유 한계(236)를 결정할 수 있다.

예를 들어, 후보 분석 모듈(428)은 “공유하지못함” 또는 “ 기밀”이 후보 콘텐트(224)에 포함되어 있을 때 높은 값을 갖도록 공유 한계(236)를 결정할 수 있다. 또 다른 예로, 후보 분석 모듈(428)은 공유 한계(236)가 메시지에 포함된 특정 키워드의 수, 이전 공유 파일의 유사도, 이미지 인식, 또는 이들의 조합에 근거되게끔 공유 한계(236)를 결정할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 공유 대상(234)을 더 결정하는데 있어 공유 한계(236)를 이용할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 공유 한계(236)보다 적은 후보 콘텐트(224)에 상응하는 카테고리 클러스터(228)의 범주 친숙도 레벨(230)을 갖는 콘택트(202)를 제외 하도록 공유 대상(234)을 결정할 수 있다.

예를 들어, 사용자는 이메일 또는 소셜 공유 사이트에 업로드를 위해 테니스 코트의 사진, 테니스 치는 사용자의 사진, 테니스에 관한 메시지, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 공유 대상(234)을 업무감독관이 사용자에게 접속되지 않는 공유사이트로써 결정할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 감독관이 사용자와 테니스에 대해 공통 관심사가 있다면 업무 감독관을 공유 대상(234)에 포함할 수 있고, 이전의 인터렉션이 공유 한계(236)에 의해 나타나는 후보 콘텐트(224)에 비해 범주 친숙도 레벨(230)에 의해 나타나는 친숙한 정도가 충분한 경우를 나타내는 경우에도 업무 감독관을 공유 대상(234)에 포함할 수 있다.

카테고리 클러스터(228)와 범주 친숙도 레벨(230)을 포함하는 공유 대상(234), 공유 한계(236), 연결 모델(226)의 조합은 다양한 차원의 관계 안에서의 특정 주제와 콘텐츠 공유에 대한 세부적인 제어를 가능하게 한다. 공유 대상(234), 공유 한계(236) 그리고 연결 모델(226)은 관계에 적용 가능한 다양한 주제, 화제 또는 문맥을 지정하도록 사용될 수 있다. 공유 한계(236)와 범주 친숙도 레벨(230)은 후보 콘텐트(224)에 의해 지정되는 특정 주제, 화제, 또는 문맥에 관하여 충분한 친밀감을 가지는 콘택트(202)에게만 접근이 가능하게 한다.

공유 대상(234)과 공유 한계(236)를 가지는 개인 정보 보호 정책(222)은 후보 콘텐트(224)를 위해 사용자의 원하는 개인 정보 보호 레벨을 예측하고, 표현하고, 생성할 수 있다. 개인 정보 보호 정책(222)의 공유 대상(234)과 공유 한계(236)는 이전 인터렉션(212)의 인스턴스들에 기반한다. 컴퓨팅 시스템(100)은 후보 콘텐트(224)에 대해 의도된 수령자들을 생성하고 표현하고 예상하기 위해 후보 콘텐트(224)의 분석된 결과에 따라 이전 인터렉션들을 사용할 수 있다.

후보 분석 모듈(428)은 개인 정보 보호 정책(222)을 생성하기 위해 제 1 제어부(312), 제 2 제어부(334) 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다. 후보 분석 모듈(428)은 제 1 사용자 인터페이스(318), 제 2 사용자 인터페이스(338), 또는 이들의 조합을 통해 화면을 표시하거나 소리의 재 생산과 같은 방식으로 개인 정보 보호 정책(222)을 사용자와 통신한다.

세팅 조정 모듈(320)은 개인 정보 보호 정책(222)을 완료하도록 구성된다. 세팅 조정 모듈(320)은 사용자로부터의 승인 또는 확인을 받음으로써 개인 정보 보호 정책(222)을 완료할 수 있다. 세팅 조정 모듈(320)은 사용자로부터 도 2의 조정 피드백(232)를 받음으로써 개인 정보 보호 정책(222)을 완료할 수 있다.

세팅 조정 모듈(320)은 사용자와 인터렉션하기 위해 제 1 사용자 인터페이스(318), 제 2 사용자 인터페이스(338), 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다. 세팅 조정 모듈(320)은 사용자가 공유 대상(234)과 공유 한계(236)를 포함하는 개인 정보 보호 정책(222)을 바꿀 수 있도록 허용하는 스크린, 모드, 기능, 선택들의 집합, 또는 이들의 조합과 같은 조정 인터페이스를 더 포함할 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)을 생성한 후에, 제어 흐름은 개인 정보 관리 모듈(410)로부터 분배 모듈(412)로 옮겨간다. 제어 흐름은 전술하였듯이 콘택트 식별 모듈(402)과 기록 모듈(404)사이와 유사하게 옮겨 간다.

개인 정보 관리 모듈(410)은 관계 모델링 모듈(408)에 조정피드백(232)을 전달할 수 있다. 관계 모델링 모듈(408)은 조정 피드백(232)에 기반한 카테고리 클러스터(228), 범주 친숙도 레벨(230), 또는 이들의 조합을 포함하는 연결 모델(226)을 업데이트 할 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222), 조정 피드백(232), 및 연결 모델(226)은 사용자의 관계의 학습하는 표현과 진화하는 표현을 제공한다. 개인 정보 보호 정책(222), 조정피드백(232)은 특정 콘택트, 주제, 상황 또는 이들의 조합에 대한 사용자의 의지 또는 편안한 정도를 나타낼 수 있고, 사용자의 관계 또는 관계의 특정 부분에 대한 변경이나 업데이트를 나타낼 수 있다. 연결 모델(226)은 그러한 의지, 편안한 정도를 유지하거나 저장할 수 있고, 이후의 의사소통에 대해 그러한 의지, 편안한 정도를 적용하거나 업데이트 할 수 있다.

분배 모듈(412)는 개인 정보 보호 정책(222)에 기반한 후보 콘텐트(224)와 의사소통하거나 공유하기 위해 구성된다. 분배 모듈(412)은 개인 정보 보호 정책(222)에 기반한 도 2의 개인 정보 보호 세팅(238)을 생성할 수 있다.

예를 들어, 분배 모듈(412)은 개인 정보 보호 정책(222)의 완료된 인스턴스에 상응하는 콘택트(202)에 있어서 콘택트 프로파일(204)안의 일치하는 식별을 결정함으로써 개인 정보 보호 세팅(238)을 생성할 수 있다. 더 구체적인 예로, 분배 모듈(412)은 개인 정보 보호 정책(222)을 만족시키는 연결 모델(226) 안에서 공유 대상(234)에 일치하고, 카테고리 클러스터(228), 범주 친숙도 레벨(230), 또는 이들의 조합을 가지는 콘택트(202)에 속하는 이메일 주소, 핸드폰 번호, 웹사이트 주소, 또는 이들의 조합의 리스트를 생성할 수 있다.

또 다른 예로, 분배 모듈(412)는 개인 정보 보호 정책(222)에 따라 후보 콘텐트(224)에 접근하기 위한 요구 사항을 포함하기 위해 개인 정보 보호 세팅(238)을 생성할 수 있다. 더 자세한 예로, 개인 정보 보호 세팅(238)은 소셜 웹사이트에 대한 특정 레벨이나 설정을 포함할 수 있다. 좀 더 자세한 예로, 개인 정보 보호 세팅(238)은 콘텐트에 접근하기 위한 유효 지속기간, 암호 한정, 다운로드 또는 변경 또는 이들의 조합과 같은 후속기능에 대한 제한을 포함 할 수 있다.

분배 모듈(412)은 개인 정보 보호 세팅(238)을 생성하기 위해 제 1 제어 인터페이스(322) 제 2 제어 인터페이스(344) 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다. 분배 모듈(412)은 개인 정보 보호 세팅(238)에 따라 후보 콘텐트(224)를 공유하기 위해 제 1 통신부(316), 제 2 통신부(336), 또는 이들의 조합을 이용할 수 있다.

분배모듈(412)은 개인 정보 보호 세팅(238)에 기반한 후보 콘텐트(224)와 통신할 수 있다. 분배모듈(412)은 후보콘텐트(224)를 개인 정보 보호 세팅(238)과 일치하는 일부 정보에 의해 식별되는 공유 대상(234)에 보냄으로써 후보 콘텐트(224)와 개인 정보 보호 세팅(238)의 요구사항 또는 한계 또는 이들의 조합에 관해 통신할 수 있다.

후보 콘텐트(224)가 보내지면 분배 모듈(412)은 개인 정보 보호 정책(222)의 인스턴스, 조정 피드백(232)의 인스턴스, 개인 정보 보호 세팅(238)의 인스턴스에 따라 후보 콘텐트를 제 1 저장부(314), 제 2 저장부(346), 또는 이들의 조합 안에 인터렉션(212)의 새로운 예시로써 저장 할 수 있다. 그 후에, 후보 콘텐트(224)가 공유 대상(234)과 통신할 때, 기록 모듈(404)은 후보 콘텐트(224)를 포함하기 위해 인터렉션(212)을 식별할 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)을 기반으로 한 카테고리 클러스터(228)와 개인 정보 보호 세팅(238)을 가지는 연결 모델(226)은 사용자가 부분적인 자기 이미지를 보내는 것을 가능하게 하고, 사용자의 관계의 다양한 측면을 위해 개인 정보 보호의 원하는 수준을 보호하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 사용자는 실수로 출판 서비스 제공 업체(a publishing service provider) 또는 소셜 네트워킹 사이트를 통해 현재의 업무 감독관과 직업 면접 경험을 공유하는 것을 피할 수 있다.

개인 정보 보호 정책(222)과 조정 피드백(232)은 사용자에게 더 많은 제어를 제공하고 개인 정보 보호를 제어하는데 드는 부담을 줄일 수 있게 한다. 컴퓨팅 시스템(100)은 개인 정보 보호 정책(222)과 함께 정보를 공유하고자 위해 의도된 목표와 의미를 생성하고, 표현하고, 예측할 수 있다. 사용자는 예측한 시작점을 가질 수 있고, 오직 수령인들을 올바르게 인식하고자 하는 부담을 줄일 수 있는 조정(adjustment)을 제공한다.

예시를 위해, 다양한 모듈들은 제 1 디바이스 또는 제 2 디바이스에 특정된 것으로 설명된다. 그러나, 모듈들은 다르게 분포될 수 있음을 알아야 한다. 예를 들어, 다양한 모듈들은 서로 다른 디바이스에서 구현될 수 있고, 모듈들의 기능이 다양한 디바이스에서 분포될 수 있다. 또 다른 예로, 다양한 모듈들은 비 일시적 기억 장치에 저장될 수 있다.

보다 구체적인 예를 들면, 후보 식별 모듈(426)과 후보 분석 모듈(428)의 기능들은 병합될 수 있고, 저장되거나 구현되거나 하는 방식으로 제 1 디바이스(102) 또는 제 2 디바이스(106)에 특정될 수 있다. 또 다른 구체적인 예로, 후보 분석 모듈(428)의 후보 대상 또는 키워드(210)를 결정하는 기능은 제 1 디바이스(102)에 특정될 수 있고, 후보 분석 모듈(428)을 위한 연결모델(226)에 대한 비교는 제 2 디바이스(106)에 특정될 수 있다. 보다 더 구체적인 예로, 도 4의 하나 이상의 모듈들은 다른 시스템, 다른 디바이스, 다른 사용자, 또는 이들의 조합으로의 분배를 위해 비 일시적 기억 매체에 저장될 수 있다.

본 출원에서 설명된 모듈들은 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장 될 수 있다. 도 3의 제 1 저장부(314), 제 2 저장부(346), 또는 이들의 조합은 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 나타낼 수 있다. 제 1 저장부(314), 제 2 저장부(346), 또는 이들의 조합 또는 이들의 부분은 제 1 디바이스(102) 또는 제 2 디바이스(106)로부터 제거될 수 있다. 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 예들은 비 휘발성 메모리 카드 또는 메모리, 외장형 하드 디스크 드라이브, 또는 광 디스크가 될 수 있다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시 예로써 컴퓨팅 시스템(100)의 운영 방법(500)의 흐름도를 볼 수 있다. 운영 방법(500)은 다음의 단계들을 포함하는데, 블록(502)에서 콘택트를 나타내고자 콘택트 프로파일을 식별하는 단계, 블록(504)에서 콘택트와의 인터렉션을 식별하는 단계, 블록(506)에서 인터렉션을 처리하여 카테고리 클러스터를 생성하는 단계, 그리고 블록(508)에서 디바이스에 표시하기 위해 콘택트와의 인터렉션을 특성화하는 제어부와 함께 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하는 단계를 포함하게 된다.

도 2의 카테고리 클러스터(228)와 연결 모델(226)은 컴퓨팅 시스템(100)을 위한 관계의 정확한 표현을 제공한다는 점을 볼 수 있다. 더욱이 카테고리 클러스터(228)는 세트 카테고리 또는 단일 키워드 대신에 그룹화와 개념화를 이용함으로써 관계 안에서의 다양한 측면의 표현을 제공한다는 점을 볼 수 있다.

카테고리 클러스터(228)에 대응하는 도 2의 범주 친숙도 레벨(230)은 다양한 관계의 복잡한 특성에 대해 정확한 표현을 가능하게 한다는 것을 볼 수 있다. 도 2의 공유 대상(234), 공유 한계(236), 범주 친숙도 레벨(230)과 카테고리 클러스터(228)을 포함하는 연결 모델(226)의 조합은 다차원의 관계 속에서 특정 주제와 정보의 상황적인 공유에 대한 세부적인 제어를 가능하게 한다. 도 2의 개인 정보 보호 정책(222), 조정 피드백(232), 그리고 연결 모델(226)은 사용자 관계의 학습하고 진화하는 표현을 제공한다.

연결 모델(226)과 개인 정보 보호 정책(222)의 물리적인 변형은 후보 콘텐트(224)를 공유하고자 하는 개인 정보 보호 세팅(238)과 콘택트(202)가 사용자에 의해 의도된 후보 콘텐트(224)에 접근하고자 하는 것과 같은 물리적 세계에서의 이동(movement in the physical world)을 가져온다. 물리적 세계에서의 후보 콘텐트(224)의 공유와 접근을 가져오는 결과에 있어서 물리적 세계에서의 이동은 컴퓨팅 시스템(100)으로 피드백되어지고, 개인 정보 보호 정책(222)의 후속 인스턴스와 연결 모델(226)을 업데이트하는 용도로 이용되는 인터렉션(212)으로써 포착된다.

결과적인 방법, 프로세스, 장치, 장비, 제품 및/또는 시스템은 간단하고, 비용 면에서 효과적이고, 복잡하지 않고, 다목적이고, 정확하고, 민감하고, 효과적이다. 그리고 이는 준비되고, 효율적이고, 경제적인 제조, 적용, 활용을 위한 알려진 성분에 적응시킴으로써 구현될 수 있다. 본 발명의 또 다른 중요한 측면은 비용을 절감하고, 시스템을 단순화하고, 성능을 증가시키는 현 추세에 맞게끔 지원하고 서비스한다는 것이다.

본 발명의 여러 가치 있는 측면은 결과적으로 기술의 단계를 적어도 다음 단계로 전진시켰다는 것이다.

본 발명이 구체적인 최상의 모드와 결합하여 설명되었지만, 많은 대안이나 수정, 변화들이 전술한 설명에 비추어 당업자에게 명백할 것이라는 점을 이해해야 한다. 따라서, 첨부된 청구항의 범위내에서 이러한 모든 대안, 수정, 변화들이 포함되어야 할 것으로 의도된다. 본 명세서에 기재된 또는 첨부 도에 도시된 모든 사항은 예시적이고 비 제한적인 의미로 해석되어야 한다.

Claims (21)

1. 콘택트(contact)를 나타내기 위하여 콘택트 프로파일을 식별하도록 구성된 콘택트 식별 모듈;
   상기 콘택트 식별 모듈에 연결되어, 상기 콘택트와의 인터렉션(interaction)을 식별하도록 구성된 기록(recording) 모듈;
   상기 기록 모듈에 연결되어, 상기 인터렉션을 프로세싱하여 카테고리 클러스터를 생성하도록 구성된 클러스터링 모듈; 및
   상기 클러스터링 모듈에 연결되어, 디바이스에 표시하기 위하여 상기 콘택트와의 인터렉션을 특징화하기 위한 상기 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하도록 구성된 관계 모델링 모듈을 포함하는, 컴퓨팅 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 관계 모델링 모듈은 상기 카테고리 클러스터와 결합된 범주 친숙도 레벨을 포함하는 연결 모델을 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 콘택트 식별 모듈과 연결되어, 상기 인터렉션을 위한 환경적 콘텍스트(environmental context)를 결정하도록 구성된 콘텍스트 모듈을 더 포함하고,
   상기 클러스터링 모듈은 상기 환경적 콘텍스트에 기초하여 상기 카테고리 클러스터를 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 콘택트 식별 모듈과 연결되어, 상기 인터렉션을 위한 관계적 콘텍스트(relational context)를 결정하도록 구성된 콘텍스트 모듈을 더 포함하고,
   상기 클러스터링 모듈은 상기 관계적 콘텍스트에 기초하여 상기 카테고리 클러스터를 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 관계 모델링 모듈은 카테고리 세트에 따라 상기 카테고리 클러스터를 평가하는 카테고리 결합 값(category-association value)에 기초하여 연결 모델을 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 관계 모델링 모듈과 연결되어, 후보 콘텐트(candidate content)를 식별하도록 구성된 후보 식별 모듈; 및
   상기 후보 식별 모듈에 연결되어, 상기 후보 콘텐트와 통신하기 위하여 상기 연결 모델에 기초한 개인 정보 보호 정책을 생성하도록 구성된 후보 분석 모듈을 더 포함하는 컴퓨팅 시스템.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 후보 분석 모듈은 상기 후보 콘텐트의 전달을 위하여 공유 대상(sharing target)을 결정하는 것에 기초한 개인 정보 보호 정책을 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
8. 제 6 항에 있어서,
   상기 후보 분석 모듈은 상기 후보 콘텐트의 전달을 위하여 공유 한계(sharing threshold)를 결정하는 것에 기초한 개인 정보 보호 정책을 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
9. 제 6 항에 있어서,
   상기 후보 분석 모듈과 연결되어, 상기 개인 정보 보호 정책을 변경하기 위한 조정 피드백을 수신하도록 구성된 세팅 조정 모듈을 더 포함하고,
   상기 관계 모델링 모듈은 상기 조정 피드백에 기초하여 상기 연결 모델을 업데이트하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
10. 제 6 항에 있어서,
    상기 후보 분석 모듈과 연결되어, 상기 개인 정보 보호 정책에 기초하여 후보 콘텐트를 전달하도록 구성된 분배 모듈을 더 포함하고,
    상기 기록 모듈은 상기 후보 콘텐트를 포함하기 위하여 상기 인터렉션을 식별하도록 구성된 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
11. 컴퓨팅 시스템을 작동하는 방법에 있어서,
    콘택트를 나타내기 위하여 콘택트 프로파일을 식별하는 단계;
    상기 콘택트와의 인터렉션을 식별하는 단계;
    상기 인터렉션을 프로세싱하여 카테고리 클러스터를 생성하는 단계; 및
    디바이스에 표시하기 위해 상기 콘택트와의 인터렉션을 특징화하는 카테고리 클러스터를 포함하는 연결 모델을 생성하는 단계를 포함하는 방법.
12. 제 11 항에 있어서, 상기 연결 모델을 생성하는 단계는
    상기 카테고리 클러스터와 결합된 범주 친숙도 레벨을 포함하는 연결 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 인터렉션을 위한 환경적 콘텍스트를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 카테고리 클러스터를 생성하는 단계는
    상기 환경적 콘텍스트에 기초하여 카테고리 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제 11 항에 있어서,
    상기 인터렉션을 위한 관계적 콘텍스트를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 카테고리 클러스터를 생성하는 단계는
    상기 관계적 콘텍스트에 기초하여 카테고리 클러스터를 생성하는 것을 특징으로 하는 방법.
15. 제 11 항에 있어서, 상기 연결 모델을 생성하는 단계는
    카테고리 세트에 따라 상기 카테고리 클러스터를 평가하는 카테고리 결합 값에 기초하여 연결 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
16. 제 11항에 있어서,
    후보 콘텐트를 식별하는 단계; 및
    상기 후보 콘텐트와 통신하기 위하여 상기 연결 모델에 기초한 개인 정보 보호 정책을 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
17. 제 16 항에 있어서, 상기 개인 정보 보호 정책을 생성하는 단계는
    상기 후보 콘텐트의 전달을 위하여 공유 대상을 결정하는 것에 기초한 개인 정보 보호 정책을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
18. 제 16 항에 있어서, 상기 개인 정보 보호 정책을 생성하는 단계는
    상기 후보 콘텐트의 전달을 위하여 공유 한계를 결정하는 것에 기초한 개인 정보 보호 정책을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
19. 제 16 항에 있어서,
    상기 개인 정보 보호 정책을 변경하기 위한 조정 피드백을 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 연결 모델을 생성하는 단계는 상기 조정 피드백에 기초하여 상기 연결 모델을 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
20. 제 16 항에 있어서,
    상기 개인 정보 보호 정책에 기초하여 후보 콘텐트를 전달하는 단계를 더 포함하고,
    상기 인터렉션을 식별하는 단계는 상기 후보 콘텐트를 포함하기 위하여 상기 인터렉션을 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
21. 상기 제 11 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항의 방법을 실행 가능하게 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록 매체.

Images