KR20140138379A

KR20140138379A - 관계성 매트릭스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Info

Publication number: KR20140138379A
Application number: KR1020130057720A
Authority: KR
Inventors: 손형률; 임창주; 정윤근; 박승구; 민영삼
Original assignee: (주) 미디어인터랙티브; 더디엔에이 주식회사
Priority date: 2013-05-22
Filing date: 2013-05-22
Publication date: 2014-12-04

Abstract

본 발명은 데이터베이스에 저장된 관계성 매트릭스를 이용하여 서비스 대상을 추천하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 본 발명에 따른 서비스 대상 추천 방법은 서비스에 접속한 특정 사용자에 대하여 적어도 하나의 카테고리에 대한 특징 정보를 획득하는 단계, 특정 사용자에 의해, 서비스 대상이 될 사용자를 찾기 위한 검색 조건이 입력되면 특정 사용자에 대하여 획득된 상기 카테고리에 대한 특징 정보 및 카테고리와 관련되어 복수의 사용자의 특징 정보를 대응시켜 기록하고 있는 관계성 매트릭스를 참조하여, 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서 상기 카테고리를 고려할 때 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 서비스 대상으로서 선택하는 단계, 상기 특정 사용자에게 상기 서비스 대상에 대한 서비스를 제공하는 단계, 상기 서비스가 제공된 이후, 상기 특정 사용자로부터 상기 서비스 대상에 대한 피드백을 입력 받는 단계 및 상기 관계성 매트릭스에 상기 피드백 정보를 반영하는 단계를 포함 한다.

Description

관계성 매트릭스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법, 서버 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 {METHOD, SERVER, AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIA FOR PROVIDING SERVICE BY USING RELATIONSHIP MATRIX}

본 발명은 서비스 대상을 추천하는 방법, 서버 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 데이터베이스에 저장된 관계성 매트릭스를 이용하여 화상 채팅 등의 인터랙션 서비스를 이용하는 사용자에게 상대방을 추천해주기 위한 방법, 서버 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

오늘날 스마트 기기는 점차 널리 보급되고 있으며 인터넷 등의 통신망에 연결되어서 장소를 불문하고 자유롭게 통신할 수 있다. 사용자는 기기를 구동시켜 통신망에 접속한 후, 서버에 접속하여 웹사이트 또는 서버에서 제공하는 텍스트 또는 그래픽으로 된 각종 정보를 이용할 수 있게 된다. 특히 통화, 채팅 등의 사용자들 상호간에 작용하는 인터랙션 서비스가 널리 이용되고 있다. 이러한 인터랙션 서비스를 이용함에 있어서, 임의의 서비스 대상(상대방)과의 매칭을 통하여 서비스를 제공할 수도 있다. 이 때 사용자에게 적합한 매칭 상대방을 어떻게 선택하느냐의 문제가 있다.

한국등록특허 제352420호 "통신망을 이용한 자동 맞춤 짝 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템"은 자신과 상대의 조건을 비교 분석하여 알맞은 상대를 매칭하는 것으로 구체적으로는, 신청자들로부터 신청 정보를 입력 받아 회원으로 등록하고, 상기 회원들로부터 만나고자 하는 짝 유형, 본인타입정보 및 짝의 이상형 타입 정보를 입력 받아 상기 데이터베이스를 구축한 후, 상기 데이터베이스 정보를 기초로 하여 서로 어울리는 맞춤 쌍들을 맞춤 짝 장치에 의하여 선정하고, 상호간에 커뮤니케이션 서비스를 제공하는 방법을 특징으로 하고 있다. 여기에서 자동 맞춤 짝 장치는 키, 나이, 학력, 외모 등의 구체적인 조건을 자신의 것과 상대방의 것을 각각 비교하여 매칭되는 정도에 따라 차등 점수를 부과하고 우선순위를 설정하는 구성을 가지고 있다. 즉, 원하는 조건에서 벗어나는 정도에 따라 낮은 점수를 부과하며, 우선순위를 둔 조건에 가중치를 부과하는 방식을 이용한다.

한편, 한국공개특허 제2002-0088236호 “개인정보 비교 분석과 미팅조건을 사용한 미팅 장치 및 방법”은 미팅정보 제공에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 가입된 회원의 이성들간의 조화도를 계산하고 그 계산된 조화도에 기초하여 회원의 간략정보를 제공하여 자유롭게 미팅을 신청하고 승낙하도록 할 수 있도록 하는 방법을 제공한다. 여기에서 조화도는 회원이 등록시킨 이상형 프로필 데이터베이스의 범위와 조화도를 계산하고자 하는 회원의 프로필 데이터를 비교하여 범위 내이면 일정 점수를, 범위를 벗어나는 경우 0점을 부여하는 방식으로 측정한다.

그러나 이와 같은 기존 방식의 경우 사용자가 원하는 내용을 입력한 조건에 대하여만 고려할 수 있다는 한계가 있다. 또한, 사용자 선호도에 의하여 매칭 기준이 보정되는 방법은 존재하지 않았다.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로, 다양하고 보편적인 설문 정보를 기반으로 관계성 매트릭스를 구성하며, 이를 이용하여 국가, 성별 등과 같이 적은 정보를 이용하여 사용자에게 원하는 대상을 추천해주는 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 사용자 간의 관계성을 고려할 때, 사용자 간 동일해야 조화되는 항목과 사용자 간 달라야 조화되는 항목을 구분하여 적용할 수 있다.

또한, 매칭된 서비스 대상에 대한 서비스 만족도를 사용자로부터 피드백 받아 관계성 매트릭스에 반영함으로써, 사용자 선호도에 따라 매칭 기준이 보정되고 진화될 수 있다.

본 발명의 제1 기술적인 측면에 따르면, 관계성 매트릭스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법에 있어서, (a) 서비스에 접속한 특정 사용자에 대하여 적어도 하나의 카테고리에 대한 특징 정보를 획득하는 단계; (b) 상기 특정 사용자에 의해, 서비스 대상이 될 사용자를 찾기 위한 검색 조건이 입력되면, 복수의 사용자 중 임의의 두 사용자의 특징 정보를 상기 카테고리별로 쌍으로 묶을 때 쌍으로 묶인 특징 정보의 종류별로 이에 해당하는 사용자의 비율을 대응시켜 기록하고 있는 상기 관계성 매트릭스 및 상기 특정 사용자에 대하여 획득된 상기 카테고리별 특징 정보를 참조하여, 상기 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 서비스 대상으로서 선택하는 단계; (c) 상기 특정 사용자에게 상기 서비스 대상에 대한 서비스를 제공하는 단계; (d) 상기 서비스가 제공된 이후, 상기 특정 사용자로부터 상기 서비스 대상에 대한 피드백을 입력 받는 단계; 및 (e) 상기 입력 받은 피드백이 소정의 조건을 만족하면, 상기 관계성 매트릭스를 업데이트하는 단계; 를 포함하는 서비스 대상 추천 방법을 제안한다.

본 발명의 제2 기술적인 측면에 따르면, 관계성 매트릭스를 이용하여 서비스를 제공하는 서버에 있어서, 서비스에 접속한 특정 사용자에 대하여 적어도 하나의 카테고리에 대한 특징 정보를 획득하는 사용자 특징 획득부; 상기 특정 사용자에 의해, 서비스 대상이 될 사용자를 찾기 위한 검색 조건이 입력되면, 복수의 사용자 중 임의의 두 사용자의 특징 정보를 상기 카테고리별로 쌍으로 묶을 때 쌍으로 묶인 특징 정보의 종류별로 이에 해당하는 사용자의 비율을 대응시켜 기록하고 있는 상기 관계성 매트릭스 및 상기 특정 사용자에 대하여 획득된 상기 카테고리별 특징 정보를 참조하여, 상기 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 서비스 대상으로서 선택하는 서비스 대상 선정부; 상기 특정 사용자에게 상기 서비스 대상에 대한 서비스를 제공하는 서비스 제공부; 및 상기 서비스가 제공된 이후, 상기 특정 사용자로부터 상기 서비스 대상에 대한 피드백을 입력 받은 경우, 상기 입력 받은 피드백이 소정의 조건을 만족하면, 상기 관계성 매트릭스를 업데이트하는 관계성 매트릭스 관리부; 를 포함하는 서비스 대상 추천 서버를 제안한다.

본 발명에 따르면, 특정 사용자가 적은 조건의 입력을 통하여도 자신이 원하는 적절한 상대방을 추천 받을 수 있다는 효과가 있다.

또한, 매칭된 서비스를 이용한 사용자들의 서비스 만족도에 대한 피드백에 따라 관계성 매트릭스를 업데이트 함으로써, 사용자 선호도를 반영하여 매칭 방법을 진화시키고 변화할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 시스템의 개략적인 구성을 도시하는 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 간단한 구성을 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버의 내부 구성을 나타낸 블록도.
도 4는 서비스를 이용하는 "나"라는 사용자가 응답한 정보들을 저장하기 위한 방법의 일 예를 나타낸 도면.
도 5는 서비스 대상 선정부에서 특정 사용자와 인터랙션 서비스를 할 서비스 대상을 선정하는 과정에 대한 일 실시예를 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 구성된 관계성 매트릭스의 일 예를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 관계성 매트릭스를 이용하여 관계성 점수를 계산하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 관계성 매트릭스를 업데이트 하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 특정 사용자가 인터랙션 서비스를 이용하는 과정을 나타낸 순서도.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 시스템의 개략적인 구성을 도시하는 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 시스템에서는 하나 이상의 사용자(100)들이 통신망(200)을 통하여 서비스 제공 서버(300)에 연결된다.

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(100)는 통신망을 통하여 서비스 제공 서버와 연결되고 서비스를 제공 받을 수 있는 기능을 포함하는 모든 종류의 기기를 의미하며, 예를 들어 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 팜톱(palmtop) 컴퓨터, 개인 휴대 정보 단말기(PDA ; Personal Digital Assistant), 태블릿 PC, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같은 디지털 기기를 포함할 수 있다. 최근에 많이 이용되는 스마트폰, 스마트 패드, 스마트TV, 스마트 로봇, 스마트 토이 등과 같은 스마트 기기도 대표적인 사용자 단말(100)이 될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(100)의 간단한 구성을 도시한 것이다. 사용자 단말(100)은 사용자에게 인터랙션 서비스를 제공하기 위하여 화상 입력 장치(예를 들어, 카메라 등), 음성 입력 장치(예를 들어, 마이크 등), 화상 표시 장치(예를 들어, LCD, PDP 등), 네트워크 연결 장치(예를 들어, 랜카드) 등을 포함하여 구성된다. 이러한 사용자 단말(100)은 네트워크 연결 장치를 이용하여 통신망에 연결되어서 자유롭게 상호간 또는 임의의 서버 장치와 통신이 가능하다.

사용자 단말(100)에서 인터랙션 서비스를 제공받기 위한 기능은 단말 자체 내장되어 있을 수도 있고, 어플리케이션 형태로 구현되어 사용자에 의하여 설치될 수도 있다. 일반적으로 스마트 기기에서는 어플리케이션 설치 방식이 유용하게 이용될 수 있으며, 이러한 어플리케이션은 앱스토어 등을 통하여 다운로드 가능하도록 제공될 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 통신망(200)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망은 공지의 인터넷 또는 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.

사용자 단말(100)은 통신망(200)을 이용하여 서비스 제공 서버(300)에 접속하여, 서버에서 제공하는 텍스트 또는 그래픽으로 된 각종 정보를 이용할 수 있다. 이 때 해당 서버에 접속한 다른 사용자들과 인터랙션을 수행하는 인터랙션 서비스를 제공받을 수도 있다. 이러한 인터랙션 서비스로는 예를 들어, 채팅, 화상채팅, 음성통화 또는 화상통화 등이 해당할 수 있다.

인터랙션 서비스를 이용하기 위하여 접속한 특정 사용자는, 서비스 상대방을 검색할 수 있다. 기존에 알고 있던 사람을 검색하여 상대방으로 지정할 수도 있지만, 경우에 따라서는 임의의 대상을 선택하여 서비스를 이용할 수 있다. 화상 채팅과 같은 인터랙션 서비스에서 서비스 상대방을 검색하는 알고리즘은 매우 중요한 역할을 한다. 서비스 사용자의 입장에서는 자신이 원하는 조건을 만족하는 대상과 매칭되어 서비스를 이용하는 것이 서비스에 대한 만족도를 높일 수 있기 때문이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 서비스 제공 서버(300)은 관계성 매트릭스를 저장한 데이터베이스(400)를 포함하거나 이와 연동될 수 있도록 구성될 수 있다. 서비스 제공 서버(300)는 관계성 매트릭스를 참조하여 각 사용자의 관계성을 측정하며, 이를 이용하여 사용자에게 적절한 서비스 상대방을 추천하거나 매칭될 수 있도록 한다. 이러한 추천 방법에 대하여는 이하에서 도 3 내지 도 7을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버(300)의 내부 구성을 나타낸 블록도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 서버(300)는 사용자 특징 획득부(310), 서비스 대상 선정부(320), 서비스 제공부(330) 및 관계성 매트릭스 관리부(340)를 포함하여 구성될 수 있다. 또한 서비스 제공 서버(300)은 관계성 매트릭스를 저장하고 있는 데이터베이스(400)를 이용할 수 있다. 편의를 위하여 서비스 제공 서버(300)와 별도의 구성으로 관계성 매트릭스(400)를 나타내었으나, 이는 서비스 제공 서버(300) 내에 포함될 수도 있음은 물론이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 특징 획득부(310)는 서비스에 접속한 특정 사용자에 대하여 적어도 하나의 카테고리에 대한 특징 정보를 획득한다. 본 발명의 명세서에서 "특징 정보"란 특징점(feature point) 등과 같이 영상인식에서 사용되는 용어를 지칭하는 것이 아니라, 그냥 단순하게 사용자의 성향을 나타내기 위한 특징이 되는 정보를 뜻하는 말임을 밝혀둔다. 예로서, 카테고리별 질문 항목에 대하여 사용자의 성향을 나타낼 수 있는 "응답에 대한 정보" 등을 특징 정보로서 상정할 수 있을 것이다. 구체적으로, 특정 사용자는 적어도 하나 이상의 카테고리 대한 설문에 대하여 응답을 작성할 수 있다. 이러한 설문에 대한 응답은 특정 사용자가 서비스에 가입할 때 또는 최초로 접속 했을 때 작성된 후 서비스 제공 서버(300)에 저장되어 활용될 수 있다. 또는, 고정되지 않고 시간에 따라 변경되는 특징 정보라면 로그인 시마다 새롭게 입력하게 할 수도 있다. 또는, 로그인 시마다 다른 항목에 대한 질문을 추가로 하여 해당 사용자에 대한 여러 가지 정보를 다양하게 획득할 수도 있다. 한편, 반드시 설문 형식으로 정보를 획득할 필요는 없으며, 웹 상에서의 사용자의 클릭 또는 기타 입력 등의 행위를 기초로 하여 이와 같은 정보들을 획득할 수도 있음은 물론이라 할 것이다. 하지만, 편의 상 이하에서는 설문 형식으로 정보를 획득하는 경우를 상정한다.

일례로서, 특징 정보는 예 또는 아니오로 응답할 수 있는 항목에 대한 것으로 구성될 수도 있다. 구체적으로는, 어떤 카테고리에 대하여 제공되는 항목을 특정 사용자가 좋아하는지 여부에 대한 내용을 포함할 수 있다. 예를 들면 “산을 좋아하는가”，“운동을 좋아하는가”등의 내용이 될 수 있다.

"나"라는 특정 사용자가 서비스 제공 서버(300)에서 제공되는 서비스에 가입시에 “산을 좋아하는가”, “고양이를 좋아하는가”, “운동을 좋아하는가”, “공부를 좋아하는가”, “종교를 좋아하는가” 에 대한 설문이 제공되고, 이에 대해 "나"라는 사용자는 상기 각각의 항목에 대하여 ‘예’，‘아니오’，‘예’，‘아니오’，‘예’의 순서로 대답하였다고 가정하자(도 4 참조). 서비스 제공 서버(300)는 이를 저장하여 사용자 매칭을 위한 자료로 활용하게 된다. "나"라는 사용자가 카테고리별로 응답한 정보들을 저장하였듯이, 그 밖의 복수의 사용자들에 대해서도 그들이 카테고리별로 응답한 정보들을 획득할 수 있을 것이고, 상기 카테고리별 설문 항목에 대한 임의의 두 사용자의 응답을 쌍으로 묶을 때, 쌍으로 묶인 응답의 종류별로 이에 해당하는 사용자의 비율을 나타내어 관계성 매트릭스(400) 데이터베이스에 기록할 수 있을 것이다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 대상 선정부(320)에서는 특정 사용자에 대하여 획득된 여러 카테고리에 대한 특징 정보 및 상기 관계성 매트릭스를 참조하여, 특정 사용자가 입력한 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서 상기 카테고리를 고려할 때 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 서비스 대상으로서 선택할 수 있다. 자세한 선정 방법은 후술한다.

도 5는 서비스 대상 선정부(320)에서 특정 사용자와 인터랙션 서비스를 할 서비스 대상을 선정하는 과정에 대한 일 실시예를 나타낸 순서도이다.

도 5를 참조하면, 서비스 대상 선정부(320)에서는, 관계성 매트릭스를 참조하여 특정 사용자와 다른 사용자들 간의 관계성 점수(관계도)를 계산한다(S530). 관계성 매트릭스를 참조하여 관계성 점수를 계산하는 방법은 도 6 내지 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.

복수의 사용자에 대하여 관계성 점수를 계산한 후, 이 중 가장 점수가 높은 사용자를 추천하거나, 관계성 점수 순으로 정렬하여 상위 몇 명을 서비스 대상 후보자로 추천할 수 있다(S540). 특정 사용자는 제안 받은 다른 사용자들 중 하나를 서비스 대상으로 선택을 하게 된다(S550).

한편, 상기 S530 단계 이전에, 특정 사용자는 서비스를 이용하기 위하여, 자신이 원하는 상대방을 찾기 위한 검색 조건을 입력할 수 있다(S510). 검색 조건에는 원하는 서비스 대상에 대한 신상 정보(예를 들어 성별, 국적 등)나 앞서 언급한 카테고리의 항목과 관련된 조건 등이 포함될 수 있다. 검색 조건으로 입력된 내용의 경우, 해당 항목에 대한 응답을 서비스 대상을 검색하는 무조건적인 고정 조건으로 사용하기 때문에 이하에서는 이를 강형 매칭 조건이라고 한다.

구체적으로 예를 들면, 원하는 상대방의 국가, 성별 등을 지정하여 검색 조건을 설정할 수 있으며, 상대방에 대한 특징 정보에 대하여 원하는 대답(예 또는 아니오)을 고정시켜서 검색할 수 있다. 위의 예에서, 사용자 A는, 자신이 원하는 상대방의 조건으로서, 미국 국적의 여자 사용자이면서, “산을 좋아하는가” 라는 항목에 대한 대답이 ‘예’인 사용자를 상대방의 조건으로 입력하였다고 가정한다. 서비스 대상 선정부(320)는 이처럼 특정 사용자가 검색 조건을 입력한 경우에는, 먼저 검색 조건에 해당하는 사용자들을 선정하고(S520), 나머지 카테고리 항목에 대한 관계성 점수를 계산할 수 있다(S530). 마찬가지로, 검색 조건에 해당하는 복수의 사용자들에 대하여 각각 관계성 점수를 계산한 후, 이 중 가장 점수가 높은 사용자를 추천하거나, 관계성 점수 순으로 정렬하여 상위 몇 명을 서비스 대상 후보자로 추천할 수 있다(S540). 특정 사용자는 제안 받은 다른 사용자들 중 하나를 서비스 대상으로 선택을 하게 된다(S550).

본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공부(330)에서는 서비스 대상으로최종 선택된 사용자에 대하여 서비스를 제공한다. 즉, "나"라는 사용자가 "아무개"라는 사용자를 선택하였다고 하면, 서비스 제공부(330)은 "나"라는 사용자 및 "아무개"라는 사용자 간에 인터랙션 서비스를 제공한다. 인터랙션 서비스는 예를 들면, 채팅, 화상채팅, 음성통화, 화상통화 등이 해당할 수 있다. 화상채팅이나 화상통화와 같은 서비스에서는 대상자들의 얼굴을 추가로 확인할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 관계성 매트릭스 관리부(340)에서는 인터랙션 서비스에 대한 양 사용자 모두 제공된 서비스에 만족하는 것으로 입력이 들어올 경우, 관계성 매트릭스의 내용을 업데이트 할 수 있다.

구체적으로, 서비스 종료 후, 사용자들에게 인터랙션 서비스에 대한 만족도를 조사한다. 예를 들어, 서비스 대상과의 인터랙션이 만족스러웠다면, “좋아요” 표시를 하도록 할 수 있다. 서비스 매칭 후 양쪽 모두 인터랙션이 만족스러운 경우(위의 예에서, 양쪽 모두 “좋아요” 표시를 하는 경우), 이 결과는 관계성 매트릭스에 반영될 수 있다(물론, 양 사용자 중 적어도 한 쪽에서 만족하는 것으로 입력이 들어오는 경우에까지 관계성 매트릭스의 내용을 업데이트하는 실시예를 상정할 수도 있을 것이다.).

구체적으로는, 관계성 매트릭스의 특정 사용자 및 서비스 대상의 정보에 해당하는 카테고리의 항목의 수치를 증가시키게 된다. 카테고리의 항목에 할당된 수치를 증가시킴에 있어서, 강형 조건은 제외하고, 검색 조건에 포함되지 않은 카테고리의 항목의 수치만을 증가시켜서 업데이트할 수도 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 강형 조건에 해당되는 카테고리의 항목의 수치도 증가시키는 변형예를 상정할 수도 있을 것이다. 관계성 매트릭스 업데이트 방법은 도 8을 참조하여 다시 상세하게 설명하도록 한다.

이하에서는, 관계성 매트릭스를 이용하여 두 사용자간의 관계에 대한 점수를 계산하는 방법 및 관계성 매트릭스의 내용을 업데이트 하는 방법을 설명한다.

일반적으로 특정 정보에 대하여 동일성으로 기준으로 매칭하는 것은 바람직하지 않을 수 있다. 예를 들면, 운동을 좋아하는 사람은 동일하게 운동을 좋아하는 사람보다, 반대로 운동을 싫어하는 사람과 더 잘 맞을 수도 있기 때문이다. 즉, 기존의 일반적인 매칭 방법에서는 동일한 요소의 경우에는 무조건 매칭 가능성이 극대화 되었으나, 본 발명의 실시예에 따르면 동일해야 조화되는 항목과 달라야 조화되는 항목을 구분할 수 있다. 따라서 본 발명에 따르면, 전혀 다른 사람을 만나는 기대감과 익숙한 편함이라는, 사람들이 다른 사람들을 찾는 모순된 2가지 이유를 모두 항목별로 분리해서 적용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 관계성 매트릭스는 어떤 정보가 동일성에 기반한지, 어떤 정보가 차별성에 기반한지를 나타낼 수 있도록 구성된다. 이러한 관계성 매트릭스는 복수의 사용자로부터의 상호 중복적이지 않은 설문 항목에 대한 응답을 기초로 구성될 수 있다. 본 발명에 따른 관계성 매트릭스는 사용자들에게 서비스 제공 후 매칭에 대한 피드백을 받고, 이를 반영하여 실시간으로 학습하고 진화할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 구성된 관계성 매트릭스의 일 예를 나타낸 것이다. 도 6(a)를 참조하면, “산을 좋아하는가” 라는 질문에 ‘아니오’라고 응답한 사용자와 ‘아니오’라고 응답한 사용자를 쌍으로 묶은 경우((아니오, 아니오) 사용자 조합)에 해당되는 쌍이 3쌍, ‘아니오’라고 응답한 사용자와 ‘예’라고 응답한 사용자((아니오, 예) 사용자 조합) 또는 ‘예’라고 응답한 사용자와 ‘아니오’라고 응답한 사용자를 쌍으로 묶은 경우((예, 아니오) 사용자 조합)에 해당되는 쌍이 2쌍, ‘예’라고 응답한 사용자와 ‘예’라고 응답한 사용자를 쌍으로 묶은 경우((예, 예) 사용자 조합)에 해당되는 쌍이 5쌍이 있음을 알 수 있다. 또한 “고양이를 좋아하는가”라는 질문에 대하여 (아니오, 아니오) 사용자 조합에 해당되는 쌍이 5쌍, (아니오, 예) 또는 (예, 아니오) 사용자 조합에 해당되는 쌍이 3쌍, (예, 예) 사용자 조합에 해당되는 쌍이 2쌍이 있음을 알 수 있다. 여기서, 사용자 A, 사용자 B는 특정 사용자를 가리키는 것이 아니라, 임의의 사용자들을 가리키는 것임을 밝혀둔다.

도 6(b)는 도 6(a)의 관계성 매트릭스를 사용자에 대한 비율로 나타낸 것이다. 도 6(b)에 나타난 각 셀은 도 6(a)를 카테고리마다의 전체 데이터의 수(위의 예에서는 10)로 나눈 값을 백분율로 나타내었다. 두 사용자간의 관계성을 계산할 때, 이러한 카테고리마다의 비율 값들 중 특정 두 사용자간에 해당되는 특정 비율 값을 카테고리별로 결정하고 이들 값을 합한 것이 그 관계의 점수가 될 수 있다. 또는 각 카테고리 항목에 따라 별도의 가중치를 부여하여 사용자들이 중요하게 생각하는 항목에는 높은 가중치를, 그렇지 않은 항목에는 낮은 가중치를 두어 가중치 합을 구할 수도 있다.

위의 예에서, "나"는 산을 좋아하고, 고양이를 좋아하지 않으며, 운동을 좋아하고, 공부를 좋아하지 않으며, 종교를 좋아한다는 특징 정보를 가지는 경우를 상정해 보자. 또한, "나"는 미국 국적의 여자이면서 산을 좋아하는 사용자를 검색 조건으로 입력하는 경우를 상정하자. 서비스 대상 선정부(320)는 우선 검색 조건에 해당하는 사용자(미국 출신의 여자이고, 산을 좋아하는가 질문에 대하여 ??로 대답한 사용자)들을 선정한 후 나머지 카테고리 항목에 대한 관계성 점수를 계산하게 된다. 이에 대해서는 도 7을 참조로 이하에서 상술한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 관계성 매트릭스를 이용하여 관계성 점수를 계산하기 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 7(a)에는 "나"라는 사용자가 입력한 검색 조건을 만족하는 임의의 "어떤 미국 여자"에 대한 항목이 나타나 있다.

도 7(a)를 참조하면, "어떤 미국 여자"는 설문을 통하여 산을 좋아하고, 고양이를 좋아하고, 운동을 좋아하고, 공부를 좋아하지 않으며, 종교를 좋아하지 않는다고 응답한 바 있다. 도 7(b)의 관계성 매트릭스를 이용하며 "나"와 "어떤 미국 여자"가 카테고리별로 어떠한 특정 비율 값에 해당되는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, "나"와 "어떤 미국 여자"는 둘 다 산을 좋아하므로 “산을 좋아하는가” 항목에 대하여는 (예, 예) 사용자 조합에 해당하는 비율 값인 50%에 해당될 것이고, "나"는 고양이를 좋아하지 않고 "어떤 미국 여자"는 고양이를 좋아하므로, “고양이를 좋아하는가” 항목에 대하여는 (아니오, 예) 사용자 조합에 해당하는 비율 값인 30%에 해당될 것이다. 그 밖에도, “운동을 좋아하는가” 항목에 대하여는 (예, 예) 사용자 조합에 해당하는 비율인 40%에 해당될 것이고, “공부를 좋아하는가” 항목에 대하여는 (아니오, 아니오) 사용자 조합에 해당하는 비율인 10%에 해당될 것이며, “종교를 좋아하는가” 항목에 대하여는 (예, 아니오) 사용자 조합에 해당하는 비율인 10%에 해당될 것이다. 따라서, 이들 값을 모두 합산하면 "나"와 "어떤 미국 여자"의 관계성 점수는 50+30+40+10+10 = 140 점이 된다.

본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 대상 선정부(320)에서는 이와 같이 산을 좋아하는 것으로 설문에 응답한 복수의 미국 여자들에 대하여도 상기 "어떤 미국 여자"에서 산출했던 바와 마찬가지의 방법으로 관계성 점수를 각각 구할 수 있을 것이며, 그 중 가장 관계성 점수가 높은 Top N 명의 산을 좋아하는 미국 여자에 대한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

여기서, Top N 내에 "어떤 미국 여자"가 포함되어 있다고 가정하자. TopN 중에서 "나"라는 사용자가 "어떤 미국 여자"를 선택했다면, 서비스 제공부(330)는 "나"라는 사용자와 "어떤 미국 여자" 사이에 화상 채팅 등과 같은 인터랙션 서비스를 제공할 것이다. 인터랙션 서비스 종료 후, "나"라는 사용자와 "어떤 미국 여자"가 모두 상대방에 만족하여 “좋아요” 라는 신호를 입력했다면, 이를 이용하여 관계성 매트릭스를 업데이트 할 수 있다. 물론, "나"라는 사용자와 "어떤 미국 여자"가 모두 만족하지 않고 어느 일방이 만족함을 표시하였다고 하더라도 업데이트되도록 하는 등의 변형예를 상정할 수도 있을 것이다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 관계성 매트릭스를 업데이트 하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

관계성 매트릭스에서 사용자들의 정보에 해당하는 카테고리의 항목의 수치를 증가시켜 업데이트 시킬 수 있다. 이 때 무조건 매칭되는 검색 조건(강형 매칭 조건)에 해당되는 카테고리의 항목이 있다면, 이에 대한 수치는 증가시키지 않고 조건에 포함되지 않은 카테고리의 항목에 해당되는 수치만을 증가시킬 수 있다. 도 8을 참조하면, 도 7(b)에서 강형 매칭에 해당되는 카테고리인 "산을 좋아하는가"에 대한 항목을 제외한 나머지 카테고리의 항목(네모 칸으로 표시)에 해당하는 매트릭스 값을 증가시킨다. 즉, “고양이를 좋아하는가” 에 대하여 (아니오, 예) 사용자 조합, “운동을 좋아하는가” 에 대하여 (예, 예) 사용자 조합, “공부를 좋아하는가” 에 대하여 (아니오, 아니오) 사용자 조합, “종교를 좋아하는가” 에 대하여 (예, 아니오) 사용자 조합에 해당하는 값을 1씩 증가시킨다.

본 발명의 또다른 실시예에 따르면, 강형 매칭 조건에 해당하는 카테고리 항목도 포함하여 값을 증가시킬 수 있다. 또한, 양 사용자가 만족할 경우에만 업데이트 하는 것이 아니라 한 사용자가 만족했을 경우에는 1점, 양 사용자 모두 만족했을 경우에는 2점 등의 방식으로 차등화된 값을 증가시킬 수도 있다.

이렇게 업데이트 된 관계성 매트릭스는 실시간으로 반영되어 다음 사용자의 매칭 서비스에 제공될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 특정 사용자가 인터랙션 서비스를 이용하는 과정을 나타낸 순서도이다.

특정 사용자는 사용자 단말을 이용하여 서비스를 제공받기 위한 서버에 접속한다(S910). 서버 접속은 일반적인 웹 브라우저를 이용할 수도 있고 사용자 단말에 설치되어있는 앱(어플리케이션)을 실행함으로써 이루어질 수도 있다.

서비스를 처음 접하는 사용자는 초기 설정으로 특징 정보에 대한 설문에 응답할 수 있다(S920). 이를 마치면 사용자로 등록 및 저장되며, 원하는 서비스 상대방을 찾기 위하여 조건 검색을 수행할 수 있다(S930). 서버에서는 관계성 매트릭스를 참조하여 서비스 대상을 추천한다(S940). 특정 사용자는 추천된 서비스 대상 중 하나를 서비스 대상으로 결정하여 선택한다(S950). 특정 사용자와 선택된 서비스 대상간에 인터랙션 서비스, 즉 화상채팅 등이 이루어진다(S960). 인터랙션 서비스가 종료되면, 사용자들에게 서비스에 대한 피드백을 입력 받고(S970), 그 피드백 정보를 관계성 매트릭스에 반영하게 된다(S980). 사용자들 간에 관계성을 계산하는 방법 및 관계성 매트릭스를 업데이트 하는 방법은 위에서 설명한 바와 같다. 서비스에 대한 이용 및 피드백 정보 반영은 실시간으로 계속해서 이루어질 수 있고, 사용자가 서버에 대한 접속을 종료함으로써 특정 사용자의 서비스 이용은 종료된다(S990).

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한, 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한, 이러한 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100 : 사용자 단말
200 : 통신망
300 : 서비스 제공 서버
400 : 관계성 매트릭스

Claims

관계성 매트릭스를 이용하여 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
(a) 서비스에 접속한 특정 사용자에 대하여 적어도 하나의 카테고리에 대한 특징 정보를 획득하는 단계;
(b) 상기 특정 사용자에 의해, 서비스 대상이 될 사용자를 찾기 위한 검색 조건이 입력되면, 복수의 사용자 중 임의의 두 사용자의 특징 정보를 상기 카테고리별로 쌍으로 묶을 때 쌍으로 묶인 특징 정보의 종류별로 이에 해당하는 사용자의 비율을 대응시켜 기록하고 있는 상기 관계성 매트릭스 및 상기 특정 사용자에 대하여 획득된 상기 카테고리별 특징 정보를 참조하여, 상기 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 서비스 대상으로서 선택하는 단계;
(c) 상기 특정 사용자에게 상기 서비스 대상에 대한 서비스를 제공하는 단계;
(d) 상기 서비스가 제공된 이후, 상기 특정 사용자로부터 상기 서비스 대상에 대한 피드백을 입력 받는 단계; 및
(e) 상기 입력 받은 피드백이 소정의 조건을 만족하면, 상기 관계성 매트릭스를 업데이트하는 단계;
를 포함하는 서비스 대상 추천 방법.
제 1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 특징 정보는, 상기 카테고리에 대하여 제공되는 항목을 상기 특정 사용자가 좋아하는지 여부에 대하여 입력 받은 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 1항에 있어서,
상기 (b) 단계에서,
상기 검색 조건은, 상기 카테고리의 항목과 관련된 조건 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 3항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
상기 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서, 상기 검색 조건 이외의 카테고리를 고려할 때, 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 상기 서비스 대상으로서 선택하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 3항에 있어서,
상기 (e) 단계는,
상기 검색 조건에 포함된 카테고리와 관련된 항목은 제외하고 상기 관계성 매트릭스에 포함된 나머지 카테고리와 관련된 항목을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 1항에 있어서,
상기 서비스 대상에 대한 검색 조건은 성별, 국적 등 서비스 대상의 신상 정보 및 상기 서비스 대상이 카테고리별로 특정 항목을 좋아하는지 여부에 대한 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 1항에 있어서,
상기 (c) 단계에서,
상기 서비스는,
상기 선택된 서비스 대상과 상기 특정 사용자 사이에 인터랙션을 제공하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 7항에 있어서,
상기 인터랙션은 채팅, 화상채팅, 음성통화, 화상통화 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 1항에 있어서,
상기 관계성 매트릭스는,
동일성에 기반한 요소 및 차별성에 기반한 요소를 모두 포함하며,
상기 복수의 사용자로부터의 상호 중복적이지 않은 설문 항목에 대한 응답을 기초로 구성되는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 9항에 있어서,
상기 관계성 매트릭스는 상기 카테고리별 설문 항목에 대한 임의의 두 사용자의 응답을 쌍으로 묶을 때, 쌍으로 묶인 응답의 종류별로 이에 해당하는 사용자의 비율을 나타내어 기록하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 1항에 있어서,
상기 (e) 단계는,
상기 특정 사용자 및 상기 서비스 대상 모두 상기 제공된 서비스에 만족하는 것으로 입력이 들어올 경우, 상기 관계성 매트릭스 내에서 상기 특정 사용자 및 상기 서비스 대상의 정보에 해당하는 카테고리의 항목의 수치를 증가시켜 업데이트하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
제 11항에 있어서,
상기 (e) 단계는,
상기 카테고리의 항목에 할당된 수치를 증가시킴에 있어서, 상기 검색 조건에 포함되지 않은 카테고리의 항목의 수치만을 증가시키는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 방법.
관계성 매트릭스를 이용하여 서비스를 제공하는 서버에 있어서,
서비스에 접속한 특정 사용자에 대하여 적어도 하나의 카테고리에 대한 특징 정보를 획득하는 사용자 특징 획득부;
상기 특정 사용자에 의해, 서비스 대상이 될 사용자를 찾기 위한 검색 조건이 입력되면, 복수의 사용자 중 임의의 두 사용자의 특징 정보를 상기 카테고리별로 쌍으로 묶을 때 쌍으로 묶인 특징 정보의 종류별로 이에 해당하는 사용자의 비율을 대응시켜 기록하고 있는 상기 관계성 매트릭스 및 상기 특정 사용자에 대하여 획득된 상기 카테고리별 특징 정보를 참조하여, 상기 검색 조건을 만족하는 사용자 중에서 상기 특정 사용자와 유사도가 높은 사용자를 서비스 대상으로서 선택하는 서비스 대상 선정부;
상기 특정 사용자에게 상기 서비스 대상에 대한 서비스를 제공하는 서비스 제공부; 및
상기 서비스가 제공된 이후, 상기 특정 사용자로부터 상기 서비스 대상에 대한 피드백을 입력 받은 경우, 상기 입력 받은 피드백이 소정의 조건을 만족하면, 상기 관계성 매트릭스를 업데이트하는 관계성 매트릭스 관리부;
를 포함하는 서비스 대상 추천 서버.
제 13항에 있어서,
상기 사용자 특징 획득부에서 획득하는 특징 정보는, 상기 카테고리에 대하여 제공되는 항목을 상기 특정 사용자가 좋아하는지 여부에 대하여 입력 받은 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 서버.
제 13항에 있어서,
상기 서비스 대상 선정부에서 사용자를 찾기 위한 상기 검색 조건은, 상기 카테고리의 항목과 관련된 조건 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 서버.
제 15항에 있어서,
상기 관계성 매트릭스 관리부는, 상기 검색 조건에 포함된 카테고리와 관련된 항목은 제외하고 상기 관계성 매트릭스에 포함된 나머지 카테고리와 관련된 항목을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 서버.
제 13항에 있어서,
상기 관계성 매트릭스는 동일성에 기반한 요소 및 차별성에 기반한 요소를 모두 포함하며,
상기 복수의 사용자로부터의 상호 중복적이지 않은 설문 항목에 대한 응답을 기초로 구성 되는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 서버.
제 13항에 있어서,
상기 관계성 매트릭스 관리부는, 상기 특정 사용자 및 상기 서비스 대상 모두 상기 제공된 서비스에 만족하는 것으로 입력이 들어올 경우, 상기 관계성 매트릭스 내에서 상기 특정 사용자 및 상기 서비스 대상의 정보에 해당하는 카테고리의 항목의 수치를 증가시켜 업데이트하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 서버.
제13항에 있어서,
상기 서비스 대상 선정부는,
추후 상기 특정 사용자 또는 타 사용자가 서비스 대상이 될 사용자를 검색하기 위하여 검색 조건을 입력하면, 상기 관계성 매트릭스 관리부에 의하여 업데이트된 상태의 관계성 매트릭스를 참조로 하여 상기 검색 조건을 만족하는 사용자를 검색하는 것을 특징으로 하는 서비스 대상 추천 서버.
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.