KR101002451B1 - 색인 지정 및 검색 방법, 이를 위한 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체, 및 이에 의한 검색 결과들을 렌더링하는 컴퓨터 디스플레이 - Google Patents
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Abstract
색인 데이터베이스에 대한 검색 또는 다른 검색 방법을 행하여 색인 데이터베이스에 저장된 선택된 식별 정보를 갖는 선택된 하나 이상의 컴퓨터 오브젝트 목록을 예비 검색 결과로서 확인한다. 또한, 예비 검색 결과 중 선택된 하나 이상의 컴퓨터 오브젝트를 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 상관시킨다. 그 다음에, 통합 검색 결과가 보고되며, 통합 검색 결과는 예비 검색 결과와 예비 검색 결과 중 선택된 컴퓨터 오브젝트에 연관된 하나 이상의 컴퓨터 오브젝트를 포함한다. 이러한 연관성은 연상 시스템에 의해 결정되며, 사용자 또는 오브젝트들 간에서의 다른 인터렉션에 기초하여 컴퓨터 파일들 간의 관계를 나타낸다. 오브젝트들 간에서의 연관성은 오브젝트들 간에서의 유사성 및 그들의 중요도(importance)를 포함할 수 있다.
색인, 검색, 색인 데이터베이스, 컴퓨터 오브젝트, 예비 검색 결과, 통합 검색 결과.
Description
도 1은 컴퓨터 파일들의 색인 및 검색을 제공하는 종래의 텍스트 색인 및 검색 시스템을 나타낸 블럭도.
도 2는 본 발명에 따라 컴퓨터 파일들의 색인 및 검색을 제공하는 색인 및 검색 시스템을 나타내는 블럭도.
도 3은 멀티-레벨 통합 결과 목록을 나타내는 도면.
도 4는 싱글-레벨 통합 결과 목록을 나타내는 도면.
도 5는 본 발명에 따라 컴퓨터 파일들 또는 오브젝트들의 색인 및 검색을 제공하는 색인 및 검색 방법의 흐름도.
도 6은 사용자 컴퓨터 활동들, 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처들 등) 및 기타 이벤트들간 연관성을 자동으로 결정하는 자동 연관성 시스템의 기능 블럭도.
도 7은 도 2의 연관성 시스템에서의 데이터 수집 시스템의 일 실시예의 상세 블럭도.
도 8은 관계 처리 시스템의 일 실시예의 상세 블럭도.
도 9는 도 1의 연관성 시스템에서의 연관 사용자 인터페이스 시스템의 일 실 시예의 상세 블럭도.
도 10은 도 1의 사용자 인터페이스 시스템에 포함되는 히스토리 매니저의 일 실시예의 상세 블럭도.
도 11은 본 발명의 일 태양에 따른 히스토리 매니저의 개략 블럭도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
202 : 컴퓨터 오브젝트들/파일들
204 : 색인기
206 : 색인 데이터베이스
208 : 검색 폼
210 : 검색 엔진
212 : 예비 결과 목록
216 : 연관성 시스템
218 : 통합 결과 목록
본 발명은 파일들 또는 기타 오브젝트들의 컴퓨터 검색에 관한 것으로, 특히, 선택된 텍스트 검색 결과와 연관성이 있는 컴퓨터 오브젝트들을 포함하는 검색 결과를 제공하는 컴퓨터 검색에 관한 것이다.
종래의 컴퓨터 텍스트 색인(indexing) 및 검색 시스템은 사용자가 선택한 검 색 용어들에 따라 컴퓨터 파일의 색인 및 검색을 제공한다. 컴퓨터 파일들은 특정 컴퓨터나 네트워크 상에 저장된 파일들 또는 링크된 파일들의 네트워크-액세스 가능한 사이트(예를 들어, 웹 사이트 등)에 대응하는 파일들 등 임의 세트의 컴퓨터 파일들이다.
텍스트 색인 및 검색 시스템은 통상적으로, 일 세트의 파일들로부터 하나 이상의 선택된 용어들을 식별 및 검색하고, 선택된 용어들을 색인 데이터베이스의 레코드들에 저장하거나 또는 맵핑시키는 색인기(indexer)를 포함한다. 선택된 파일들을 검색하는 사용자는 하나 이상의 검색 용어들을 검색 폼(form)에 입력하고, 이는 사용자가 액세스할 수 있는 컴퓨터 디스플레이 상으로 렌더링된다. 사용자가 검색 질의(search query)를 개시하고, 이에 의해 하나 이상의 검색 용어들이 검색 엔진으로 전송된다. 검색 엔진은 상기 하나 이상의 검색 용어들을 포함하는 레코드에 대하여 색인 데이터베이스를 검색하여, 검색 기준(search criteria)에 적어도 부분적으로는 일치하는 파일들을 식별하는 결과 목록을 보고한다. 그리고, 사용자는 상기 식별된 파일들을 액세스할 수 있다.
종래의 텍스트 색인 및 검색 시스템의 한계는, 컴퓨터 파일들 및 오브젝트들에 대한 텍스트-기반 검색으로 제한된다는 것이다. 텍스트-기반 검색이 비록 파일 명칭들이나 파일 내의 텍스트를 포함하는 서로 다른 데이터 필드들과 연관되더라도, 이러한 검색은 컴퓨터 파일들과 오브젝트들간 모든 관계 및 연관성을 설명하지는 못한다.
본 발명은 컴퓨터 파일들 및 오브젝트들에 대한 개선된 검색을 제공한다. 일 실시예에서는, 색인 데이터베이스의 검색 또는 이와는 다른 검색 방법이 수행되어 색인 데이터 베이스에 저장되고 선택된 식별 정보를 갖는 컴퓨터 오브젝트들을 예비 결과 목록으로서 식별한다. 또한, 예비 검색 결과의 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트들은 예비 검색 결과의 선택된 컴퓨터 오브젝트들과 연관성이 있는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트들과 상관된다(correlated).
통합된 검색 결과들이 보고되며, 이는 예비 검색 결과 및 예비 검색 결과의 선택된 컴퓨터 오브젝트들과 연관성이 있는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트들을 포함한다. 상기 연관성은 연관성 시스템에 의해 결정될 수 있고, 사용자에 기초한 컴퓨터 파일들간의 관계 또는 오브젝트들간의 기타 인터렉션을 나타낼 수 있다. 오브젝트들간 상기 연관성은 그들 및 그들의 중요도 사이의 유사성을 포함할 것이다.
본 발명의 부가적인 목적 및 이점들은 첨부 도면을 참조하여 이하의 바람직한 실시예들로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 컴퓨터 파일들(102)의 색인 및 검색을 제공하는 종래의 텍스트 색인 및 검색 시스템(100)을 나타내는 블럭도이다. 컴퓨터 파일들(102)의 검색은 사용자가 선택한 검색 용어들에 따라 파일들(102)을 식별하거나 또는 액세스하기 위해 사용될 것이다. 컴퓨터 파일들(102)은 예를 들어 특정 컴퓨터나 네트워크 상에 저장되는 파일들이나 또는 네트워크-액세스가능한 사이트(예를 들어, 웹 사이트 등) 에 대응하는 파일들 등 임의 세트의 컴퓨터 파일들일 수 있다. 설명의 편의상, 도 1의 이하 설명은 링크된 파일들의 하나 이상의 네트워크-액세스가능한 사이트들(예를 들어, 웹 사이트 등)에 대응하는 파일들(102)을 지칭한다.
색인기(104)는 파일들(102)로부터 하나 이상의 선택된 용어들을 식별 및 검색하고, 이들을 색인 데이터베이스(106)의 레코드들에 저장하거나 또는 맵핑시킨다. 각 파일에 대하여 색인기(104)가 식별하고 검색한 하나 이상의 선택된 용어들은 파일내의 제목, 네트워크 어드레스, 파일명, 파일 설명, 특정 키워드, 파일 텍스트, 링크 등이나, 또는 상기 파일을 식별하는 식별자와 함께 저장된 임의의 기타 정보들 중 임의의 것 또는 이들 모두를 포함할 수 있다.
하나 이상의 선택된 파일들을 검색하는 사용자는 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 검색 기준들을 검색 폼(108)에 입력하며, 이는 사용자가 액세스할 수 있는 컴퓨터 디스플레이(도시되지 않음) 상에 렌더링된다. 사용자는 검색을 개시하고, 이에 의해 하나 이상의 검색 용어를 갖는 검색 질의가 검색 엔진(110)에 전송된다. 검색 엔진(110)은 하나 이상의 검색 용어들을 포함하는 레코드들에 대하여 색인 데이터베이스(106)를 검색하고, 적어도 부분적으로는 검색 기준과 일치하는 파일들을 열거하는 결과 목록(112)을 보고한다.
몇몇 시스템에서, 결과 목록(112)은 열거된 파일들에 대한 연관 순위들(relevance rankings)을 포함할 수 있다. 연관 순위들은 사용자에게 가장 연관성이 높은 파일들을 식별하기 위한 것이다. 연관 순위들은 공지된 바와 같이 다양한 방식으로 다양한 알고리즘에 따라 계산될 수 있다. 그러므로, 사용자는 하 나 이상의 원하는 파일들에 액세스할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따라 컴퓨터 파일들 또는 오브젝트들(202)의 색인 및 검색을 제공하는 색인 및 검색 시스템을 나타내는 블럭도이다. 컴퓨터 파일들(202)의 검색은 사용자가 선택한 검색 기준에 따라 파일들(202)을 식별하거나 또는 액세스하기 위해 사용될 수 있다. 컴퓨터 파일들(202)은 임의 세트의 컴퓨터 파일들일 수 있다. 예를 들어, 상기 파일들은, 예를 들어, 스크립트(웹 서버 스크립트 등)에 의한 요청에 대해서 또는 데이터베이스 질의의 결과로서 동적으로 생성되거나, 또는, 특정 컴퓨터나 네트워크 상에 저장되거나, 또는 예를 들어, 링크된 파일들의 하나 이상의 네트워크 액세스 가능한 사이트들(예를 들어, 웹 사이트들 등)에 대응할 수도 있다. 설명의 편의상, 도 2의 이하 설명은 컴퓨터나 네트워크 상에 저장된 파일들(202)을 지칭한다.
색인기(204)는 파일들(202)로부터 하나 이상의 선택된 용어들을 식별 및 검색하고, 이들을 색인 데이터베이스(206)의 레코드에 저장하거나 또는 맵핑시킨다. 각 파일에 대하여, 색인기(204)가 식별하고 검색한 하나 이상의 선택된 기준은, 파일 내의 제목, 네트워크 어드레스, 파일명, 파일 설명, 특정 키워드, 파일 텍스트, 링크 등, 또는 상기 파일을 식별하는 식별자와 함께 저장된 임의의 기타 정보 중 임의의 것 또는 이들 모두를 포함할 수 있다.
하나 이상의 선택된 파일들을 검색하는 사용자는 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 검색 기준을 검색 폼(208)에 입력하고, 이는 사용자가 액세스할 수 있는 컴퓨터 디스플레이(도시되지 않음) 상에 렌더링된다. 사용자는 검색을 개시하고, 이에 의해, 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 기준을 갖는 검색 질의가 검색 엔진(210)으로 전송된다. 검색 엔진(210)은 상기 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 기준을 포함하는 레코드들에 대하여 색인 데이터베이스(206)를 검색하고, 적어도 부분적으로는 상기 검색 기준과 일치하는 파일들을 열거하는 예비 결과 목록(212)을 보고한다. 몇몇 실시예에서, 예비 결과 목록(212)은 공지된 바와 같이 열거된 파일들에 대한 연관 순위를 포함할 수 있다. 예를 들어, 모든 종류의 질의에 의해 초기 설정이 이하와 같이 생성될 수 있다: "특정 기간에 생성되었던 파일들을 찾아라" 또는 "나와 지난주에 통신하였던 사람들을 찾아라" 또는 "지난 4개월 동안 날씨가 맑았던 날짜들을 찾아라".
예비 결과 목록(212)의 파일들은 해당 파일들과 연관성들이 있는 다른 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 개인 연락처 등)과 상관된다. 이러한 연관성들은 사용자 컴퓨터 활동들, 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처 등) 및 기타 이벤트들간 연관성을 자동으로 결정하는 자동 연관성 시스템(216)에 의해 식별 및 결정된다. 연관성 시스템(216)에 의해 결정되는 연관성들은 컴퓨터 파일들(일반적으로 오브젝트들이라 지칭됨)간 관계들을 나타내고, 이러한 관계들은 사용자 또는 오브젝트들간 기타 인터렉션에 기초한다.
이하 상술된 바와 같이, 오브젝트들간 연관성은 그들 및 그들의 중요도 사이의 유사성들을 포함할 수 있다. 오브젝트들의 중요도 및 오브젝트들간 유사성은 오브젝트들과의 사용자 컴퓨터 인터렉션들로부터 결정될 수 있다. 사용자 컴퓨터 인터렉션들은 종래의 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터, 또는 핸드헬드 컴퓨터, 디지털 셀룰러 전화 등의 기타 사용자-조작 컴퓨팅 디바이스 상에서 발생할 수 있다. 설명의 편의상, 이러한 타입의 디바이스들은 본 명세서에서 일반적으로 컴퓨터들로서 참조된다. 연관성 시스템(216)은 하나 이상의 이러한 컴퓨터들 상에 저장되어 실행되는 소프트웨어로서 구현될 수 있다.
통합 결과 목록(218)은 적어도 부분적으로는 검색 기준과 일치하는 파일들을 열거하고, 또한 예비 결과 목록(212)의 파일들과 연관성이 있는 기타 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처들 등)을 열거한다. 몇몇 실시예에서, 통합 결과 목록(218)은 공지된 바와 같이 검색 기준에 일치하는 파일들을 연관 순위들에 따라 정리할 것이다. 그리고, 사용자는 하나 이상의 원하는 파일들을 액세스할 수 있다.
도 3은 통합 결과 목록의 일 실시예(300)로서 예비 결과 목록(212; 도 2)에서 식별된 파일들(302)이 상위-레벨 목록(304)을 형성하는 것을 나타낸다. 상위-레벨 목록(304)의 각 파일들(302)에 대하여 콘텍스트-연관 오브젝트들(306)(존재한다면)이 하위-레벨 목록(308)으로서 열거된다. 도 4는 통합 결과 목록의 다른 실시예(400)로서, 예비 결과 목록(212; 도 2)에서 식별된 파일들(402)이 콘텍스트-연관 오브젝트들(404)(존재한다면)과 병합되어 일반적으로 원-레벨(one-level) 목록을 형성하는 것을 나타낸다. 파일들(402) 및 콘텍스트-연관 오브젝트들(404)의 정렬은 공지된 바와 같이 연관 순위들에 기초할 수 있다.
도 5는 컴퓨터 파일들 또는 오브젝트들의 색인 및 검색을 제공하는 컴퓨터-구현 색인 및 검색 방법(500)의 흐름도이다. 컴퓨터 파일들의 검색은 사용자가 선 택한 용어들에 따라 파일들을 식별하거나 액세스하기 위해 사용될 수 있거나, 또는 해당 시스템에서 예를 들어, 컴퓨터와의 사용자 인터렉션을 관찰하고 자동으로 질의- 가장 빈번히 또는 가장 최근에 액세된 연락처들, 파일들 등 -를 생성하는 다른 오퍼레이션들의 결과일 수 있다.
컴퓨터 파일들은 임의 세트의 컴퓨터 파일들일 수 있다. 예를 들어, 파일들은 예를 들어 스크립트(웹 서버 스크립트 등) 등에 의한 요청시 또는 데이터베이스 질의의 결과로서 동적으로 생성될 수 있거나, 또는 특정 컴퓨터나 네트워크 상에 저장될 수 있거나, 또는 예를 들어 링크된 파일들의 하나 이상의 네트워크-액세스가능한 사이트들(예를 들어, 웹 사이트들 등)에 대응한다. 설명의 편의상, 이하 도 5의 설명은 컴퓨터 또는 네트워크 상에 저장된 파일을 참조한다.
단계 502에서는, 하나 이상의 선택된 용어들 또는 정보가 컴퓨터 파일들 및 오브젝트들로부터 식별 및 검색되고, 상기 용어들은 색인 데이터베이스(예를 들어, 도 2의 색인 데이터베이스(206) 등)의 레코드들에 저장 또는 맵핑된다. 각 파일에 대하여, 식별 및 검색된 하나 이상의 선택된 용어들은 파일 내의 제목, 네트워크 어드레스, 파일명, 파일 설명, 특정 키워드들, 파일 텍스트, 링크 등 또는 기타 정보 중 임의의 것 또는 모두를 포함하고, 이는 상기 파일을 식별하는 식별자와 함께 저장된다.
단계 504에서는, 하나 이상의 컴퓨터 파일들 또는 오브젝트들을 식별하기 위한 질의가 개시된다. 예를 들어, 하나 이상의 선택된 파일들을 검색하는 사용자는 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 검색 기준을 검색 폼(도 2의 검색 폼(208) 등)에 입력할 수 있다. 다른 예로서, 상기 질의는 예를 들어, 컴퓨터와의 사용자 인터렉션을 관찰하여 가장 빈번히 또는 가장 최근에 액세스된 연락처들, 파일 등의 쿼리를 자동으로 생성하는 시스템에서의 기타 오퍼레이션들의 결과일 수 있다.
단계 506에서 사용자는 상기 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 검색 기준을 지향하는 검색을 개시한다.
단계 508에서는 상기 하나 이상의 검색 용어들을 포함하는 레코드를 찾기 위하여 색인 데이터베이스가 검색된다.
단계 510에서는 적어도 부분적으로는 상기 검색 기준에 일치하는 예비 결과 목록(예를 들어, 도 2의 예비 결과 목록(212) 등)이 보고된다. 몇몇 실시예에서, 예비 결과 목록은 공지된 바와 같이 열거된 파일들에 대한 연관 순위들을 포함할 수 있다.
단계 512에서 예비 결과 목록에 표시된 파일들은 상기 파일들과 연관성이 있는 기타 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처들 등)과 상관된다. 상기 연관성들은 컴퓨터 파일들(일반적으로 오브젝트들로도 칭함)간 관계들을 나타내는 것으로, 이러한 관계들은 사용자 또는 오브젝트들간 기타 인터렉션들에 기초한다. 예를 들어, 상기 연관성들은 연관성 시스템(216)(도 2)에 의해 결정될 수 있다.
단계 514에서는 적어도 일부가 상기 검색 기준에 일치하는 파일들을 식별하고, 또한 상기 검색 기준에 일치하는 파일들과 연관성이 있는 기타 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처들 등)을 식별하는 통합 결과 목록이 보고된다.
단계 516에서 사용자는 상기 통합 결과 목록 내의 하나 이상의 상기 오브젝트들에 액세스할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따라 컴퓨터 파일들 또는 오브젝트들(602)의 검색을 제공하는 무색인 검색 시스템(indexless search system; 600)을 나타내는 블럭도이다. 컴퓨터 파일들(602)의 검색이 사용되어 사용자가 선택한 검색 기준을 따르는 파일들(602)을 식별 또는 액세스할 수 있다. 컴퓨터 파일들(602)은 임의 세트의 컴퓨터 파일들일 수 있다. 예를 들어, 파일들은 예를 들어, 스크립트(웹 서버 스크립트 등)에 의한 요청에 대해 또는 데이터베이스 질의의 결과로서 동적으로 생성되거나, 또는 특정 컴퓨터나 네트워크 상에 저장될 수 있거나, 또는 예를 들어, 링크된 파일들의 하나 이상의 네트워크-액세스가능한 사이트들(예를 들어, 웹 사이트 등)에 대응한다. 설명의 편의상, 이하의 도 2의 설명은 컴퓨터 또는 네트워크 상에 저장된 파일들(602)을 참조한다.
하나 이상의 선택된 파일들을 검색하는 사용자는 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 검색 기준을 검색 폼(608)에 입력하고, 이는 사용자가 액세스할 수 있는 컴퓨터 디스플레이(도시되지 않음) 상에 렌더링된다. 사용자는 검색을 개시하고, 이에 의해 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 기준을 갖는 검색 질의가 검색 엔진(610)으로 전송된다. 검색 엔진(610)은 상기 하나 이상의 검색 용어들 또는 기타 기준에 대하여 파일들(602)을 검색하고, 적어도 부분적으로는 상기 검색 기준에 일치하는 파일들을 열거하는 예비 결과 목록(612)을 보고한다.
각 파일에 대하여, 상기 하나 이상의 선택된 기준은 파일 내의 제목, 네트워크 어드레스, 파일명, 파일 설명, 특정 키워드들, 파일 텍스트, 링크 등 중 임의의 것 또는 전부, 또는 상기 파일을 식별하는 식별자와 함께 저장된 임의의 기타 정보를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 예비 결과 목록(612)은 공지된 바와 같이 열거된 파일들에 대한 연관 순위를 포함할 수 있다. 예를 들어, 초기 설정은 이하와 같은 모든 종류의 질의에 의해 생성될 수 있다: "특정 기간에 생성된 파일들을 찾아라" 또는 "나와 지난 주에 통신하였던 사람들을 찾아라" 또는 "지난 4개월 동안 날씨가 맑았던 날짜들을 찾아라".
예비 결과 목록(612)의 파일들은 상기 파일들과 연관성이 있는 기타 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 개인 연락처들 등)과 상관된다. 상기 연관성들은 사용자 컴퓨터 활동들, 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처들 등) 및 기타 이벤트들간 연관성을 자동으로 결정하는 자동 연관성 시스템(616)에 의해 식별 및 결정된다. 연관성 시스템(616)에 의해 결정된 연관성들은 컴퓨터 파일들(일반적으로 오브젝트들로서도 참조됨)간 관계들을 나타내고, 이러한 관계들은 사용자 또는 오브젝트들간 기타 인터렉션들에 기초된다.
통합 결과 목록(618)은 적어도 부분적으로는 상기 검색 기준에 일치하는 파일들을 열거하고, 또한 예비 결과 목록(612)의 파일들과 연관성이 있는 기타 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락처들 등)을 열거한다. 몇몇 실시예들에서, 통합 결과 목록(618)은 상기 검색 기준에 일치하는 파일들을 공지된 바와 같이 연관 순위들에 따라 정렬할 수 있다. 그리고, 사용자는 하나 이상의 원하는 파일들을 액세스할 수 있다.
도 7은 사용자 컴퓨터 활동들, 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 파일들, 연락 처들 등) 및 기타 이벤트들간 연관성들을 자동으로 결정하는 자동 연관성 시스템(216)의 기능 블럭도이다. 상기 연관성들은 연관성 시스템(216)으로 하여금 예를 들어 용도 또는 사용자 활동들에 의해 서로 연관되는 컴퓨터 파일들, 연락처들, 및 정보(일반적으로 오브젝트들로서 참조됨)를 식별할 수 있게 한다.
후술되는 바와 같이, 오브젝트들간 연관성들은 그들 및 그들의 중요도 사이의 유사성들을 포함할 수 있다. 오브젝트들의 중요도 및 이들간의 유사성은 오브젝트들과의 사용자 컴퓨터 인터렉션들로부터 결정될 수 있다. 사용자 컴퓨터 인터렉션들은 종래의 데스크탑 또는 랩탑 컴퓨터, 또는 핸드헬드 컴퓨터, 디지털 셀룰러 전화 등의 임의의 기타 사용자-조작 컴퓨팅 디바이스 상에서 발생할 수 있다. 설명의 편의상, 이들 타입의 디바이스들은 본 명세서에서 일반적으로 컴퓨터들로서 참조된다. 연관성 시스템(216)은 하나 이상의 이러한 컴퓨터들에 저장 및 실행되는 소프웨어로서 구현될 수 있다.
그러나, 여러 오브젝트들간 연관성이 컴퓨터의 직접적인 사용자 조작들로부터 초래되는 것은 아니고, 예를 들어, 서브-네트워크들(예를 들어, 샌프란시스코에서 정전인 경우, 보스톤에서의 인터넷은 60% 느려지는 등); 기상 패턴들(예를 들어, 대기압이 소정값 이하로 떨어지면 시애틀에 구름이 끼는 등); 또는 주식 시장 가격 변동들(AAA사 및 BBB사 공유 가격은 CCC사 공유 가격이 2%만큼 떨어진 다음 날 떨어질 것임)간 인터렉션들에 기초할 수 있다. 또한, 연관성들은 서로 다른 타입들의 오브젝트들을 연관시킬 수 있다(사람 대 파일, 이메일 메시지 대 파일 등).
연관성 시스템(216)은 사용자 컴퓨터 활동들, 컴퓨터 액션들, 사용자와 다양 한 컴퓨터 오브젝트들(예를 들어, 애플리케이션들, 파일들, 통신들, 사람 등)간 인터렉션들, 및 기타 이벤트들에 연관하는 데이터를 수집하는 데이터 수집 시스템(702)을 포함한다. 예를 들어, 데이터 수집 시스템(702)은 컴퓨터 시스템 이벤트들(애플리케이션들의 또는 기타 소프트웨어 엘리먼트들의 동작, 컴퓨터 파일들 상의 다양한 오퍼레이션들, 컴퓨터 데이터의 공유 또는 기타 오브젝트 등), 컴퓨터 통신들(예를 들어, 이메일 통신들, 인스턴트 메시징 통신들 등), 외부 데이터(예를 들어, 뉴스, 이벤트들 등) 및 사람(예를 들어, 이름들, 이메일 별명들 등)에 연관한 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 수집 시스템(702)은 시스템 활동 모니터(system activity monitor)(704)를 포함할 수 있다. 시스템 활동 모니터는, 예컨대, 사용자 조작 컴퓨터(user-operated computer)(도시되지 않음)에 대한 사용자의 활동을 모니터링한다. 시스템 활동 모니터(704)는, 검색 질의, 문서나 기타 파일 등의 열기 또는 변경과 같은 사용자의 컴퓨터 활동에 관한 정보를 다른 애플리케이션이나 오퍼레이팅 시스템에 제공하는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 오브젝트가 여러 가지 특성을 나타내는 한, 사용자가 수행한 검색 및 그 검색 결과는 사용자에게 가장 중요한 특성이 어떤 것인지를 나타낼 수 있다. 이러한 활동 각각에 대하여, 시스템 활동 모니터(704)는 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장되어 있는 정보에 대한 레코드(이를 흔히 "메타데이터"라고도 지칭함)를 생성하거나, 이에 부가한다.
예를 들면, 시스템 활동 모니터(704)는 전역 입력 활동 모니터(universal input activity monitor)를 포함할 수 있다. 전역 입력 활동 모니터는, 컴퓨터와의 모든 사용자 인터렉션들 혹은 컴퓨터와의 적어도 특정된 사용자 인터렉션들에 관한 단일 엔트리 포인트(entry point)를 제공한다. 이러한 전역 입력 구현에 있어서, 시스템 활동 모니터(704)는, 입력 방법 데이터(예컨대, 텍스트, 음성, 마우스 등), 입력 언어 데이터(영어, 중국어 등), 입력 모드 데이터(예컨대, 구술 입력형 명령 또는 타이핑 입력형 명령), 입력 보조 데이터(예컨대, 타이핑으로 입력된 단어를 완성하기, 명령 추정하기 등), 입력 피드백 데이터(예컨대, 컴퓨터가 추가의 정보를 필요로 하는지의 여부, 컴퓨터에 의한 잘못된 추정에 대한 보정 등) 등의 데이터 중 임의의 것 혹은 전부를 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 메타데이터로서 결정 및 저장할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 한 화상을 웹 브라우저에 복사하거나 저장하려 할 경우, 시스템 활동 모니터(704)는 소스 페이지의 네트워크 어드레스(예컨대, URL(Uniform Resource Locator))뿐만 아니라 그 화상 자체의 URL도 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 메타데이터로서 저장할 수 있다.
컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)는 컴퓨터에 저장된 컴퓨터 파일과 컴퓨터 상에서 실행되는 활동에 관한 정보(예컨대, "메타데이터")를 저장한다. 메타데이터는, 파일 생성 시간, 파일 생성자, 변경 히스토리를 포함하여, 컴퓨터로 작성한 문서들에 대해 통상적인 통상 정보(conventional information)를 포함할 수 있다. 또한, 몇몇 종류의 컴퓨터 파일 타입은 다른 파일 타입에 적용할 수 없는 특정 메타데이터 필드를 가질 수 있다. 예를 들어, 사진 파일 타입의 메타데이터 필드는 화상의 크기, 촬영 장소, 촬영자, 피촬영자 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서 는, 새로운 파일 타입을 수용하거나, 기존의 파일 타입에 대한 새로운 정보를 저장하기 위한 새로운 메타데이터 필드가 데이터베이스 시스템(706)에 추가될 수 있다.
표 1A는 시스템 활동 모니터(704)에서 구할 수 있거나 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장될 수 있는 예시적인 정보들을 보여준다. 컴퓨터 사용자와 인터렉트할 수 있는 다양한 컴퓨터 파일과 컴퓨터 정보(이를 집합적으로 오브젝트라고 지칭함)에 관하여, 시스템 활동 모니터(704)는 오브젝트의 생성자/작성자, 오브젝트의 타입, (이용 가능한 경우) 오브젝트의 임의의 포인터, 활성화 이벤트, 오브젝트의 크기 등의 정보 중 임의의 것 혹은 전부에 관한 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 시스템 활동 모니터(704)는 컴퓨터 사용자와 인터렉트하는 오브젝트에 관한 정보를 획득하여, 해당 오브젝트가, 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장되어 있는 다른 오브젝트에 대하여 새로운 것인지 혹은 고유한 것인지를 결정하고, 해당 오브젝트에 대한 고유 오브젝트 식별자와 연관지어 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 그 활동 내역을 수집해 두거나 저장해 둘 수 있다.
<표 1A>
데이터 수집 및 분석
컴퓨터 사용자와 인터렉트하는 오브젝트는 다른 사용자, 다른 사용자와의 통신, 컴퓨터 파일, 네트워크 혹은 웹 항목, 컴퓨터 시스템 통지, 및 컴퓨터에 의해 실행되거나 액세스 가능한 애플리케이션과 연관될 수 있다. 시스템 활동 모니터(704)는 상기 열거된 타입들의 정보예들의 각각을 획득하거나, 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장할 수 있다.
연관성 시스템(association system)(216)은 관계 처리 시스템(relationship processing system)(708)을 포함할 수 있다. 관계 처리 시스템은, 데이터 수집 시스템(702)에서 구한, 혹은 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장되어 있는 메타 데이터들 혹은 오브젝트들 간의 하나 이상의 관계를 결정한다. 일 실시예에서, 관계 처리 시스템은 적어도 한 쌍의 컴퓨터 파일 혹은 오브젝트 간의 유사성 또는 연관성의 정도를 결정하는 유사성 또는 연관성 시스템(similarity or association system)(710)을 포함한다. 유사성 또는 연관성은 예컨대 0과 1 사이의 수치로서 표현될 수 있다. 여기서, 1은 오브젝트들이 서로 동일한 것이고, 0은 오브젝트들이 완전히 무관함을 나타내는 것이다. 연관성 시스템(710)은 소정의 타겟 파일과 다른 파일들의 집합에 대하여 이들 간의 유사성 순위를 보고하는 하나 이상의 프로그램으로서 구현될 수 있다.
여러 다른 타입의 문서, 파일 또는 오브젝트들이 서로 다른 타입의 유사성을 가질 수 있다는 것을 알 수 있다. 예를 들어, 2개의 사진이, 유사한 시간에 촬영되거나, 닮은 사람, 장소, 혹은 이벤트를 촬영한 것이거나, 동일한 색상이거나, 동일한 사용자들에게 보내어지거나 함께 출력된 것이거나, 동일한 사진의 일부(예컨대, 한 사진이 다른 사진으로부터 분리되어 편집된 것일 수 있다)이거나 등과 같이, 서로 유사하게 보일 수 있다. 표 1B는 연관성 시스템(710)이 확인하여 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장한 연관성 또는 유사성의 일례를 보여준다. 나타나 있는 바와 같이, 연관성 또는 유사성은 공유하는 내용을 갖는 오브젝트들이나 파일들에 관한 것으로서, 이 오브젝트들 혹은 파일들은 유사한 시간이나 유사한 컴퓨터 위치(예컨대, 컴퓨터, 디렉토리 등)에서 발생하여, 동일 사용자로부터 수신되거나 송신되며, 함께 링크되어 있다.
<표 1B>
데이터 수집 및 분석
일 실시예에서, 연관성 시스템(710)은 몇몇 타입의 유사성을 무시하거나, 몇몇 타입의 유사성을 다른 타입의 유사성보다 더 많은 가중치를 두도록 지시받을 수 있다. 또한, 연관성 시스템(710)에 의해 추적되고 확인되는 연관성 또는 유사성은 확장될 수 있다.
또한, 사용자와 인터렉트하는 오브젝트가 사용자에게는 특수한 중요도 혹은 의미일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 열어놓고 장기간에 걸쳐 편집하고 있는 문 서는 단기간 동안만 열어놓는 문서보다 더 중요한 것으로 생각될 수 있다. 마찬가지로, 반복적으로 액세스하여 여는 사진이 한번만 열어 본 사진보다 더 중요한 것으로 생각될 수 있다. 표 1C는, 예컨대, 연관성 시스템(710)이 오브젝트들의 상대적 중요도를 결정하여 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장하는 예시적인 요소들을 보여준다. 나타나 있는 바와 같이, 중요도 요소들은 사용자 인터렉션의 기간, 인터렉션의 빈도, 인터렉션의 최신성(recency) 뿐만 아니라, 사용자 응답의 즉시성(immediancy), 복사량, 복제량, 백업량, 및 오브젝트의 공유 범위에 관한 것일 수 있다.
<표 1C>
데이터 수집 및 분석
관계 처리 시스템(708)은 청킹 시스템(chunking system)(712)을 더 포함할 수 있다. 청킹 시스템은, 오브젝트들 또는 파일들로 이루어진 임의의 대규모의 세트에 대하여, 유사성 또는 연관성 시스템(710)에서 결정된 유사성 또는 연관성을 이용하여 상기 오브젝트 또는 파일들의 세트를 소정의 개수의 서브그룹들로 분류 즉, "청킹(chunking)"한다. 예를 들어, 216개의 사진이 주어진 경우, 청킹 시스템(712)은 이 사진들을 예컨대 촬영 날짜나 피촬영자와 같은 하나 이상의 기준에 기초하여 임의의 개수의 서브그룹 즉, 청크(chunk)들로 나눌 수 있다. 청킹 시스템(712)에서 사용될 수 있는 기준은 미리 정해지거나 사용자에 의해 지정될 수 있어, 예컨대 일 실시예에서는 동일 항목을 여러 개의 청크로 둘 수 있다(예컨대, Bob과 Sue의 사진은 Bob 청크와 Sue 청크로 나뉘어질 수 있다). 청킹 시스템(712)은 컴퓨터에 저장되는 하나 이상의 프로그램으로서 구현될 수도 있다.
연관성 사용자 인터페이스 시스템(association user interface system)(716)은, 시스템 활동 모니터(704)에 의해 컴퓨터 시스템 데이터베이스(706)에 저장된 정보 뿐만 아니라 유사성 또는 연관성 시스템(710) 및 청킹 시스템(712)에 의해 정해진 정보를 사용하여, 컴퓨터 시스템 파일, 컴퓨터 정보, 및 기타 정보 간의 연관성을 나타내는 시각화(visualization)(718)를 디스플레이한다. 시각화(718)는, 통상적으로 데이터 필터(722)에서 적용되는 데이터베이스 질의(720)의 결과에 기초할 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스 시스템(716)은 이하에 더욱 상세히 설명될 애플리케이션 및 시스템 통지(724)를 제공할 수 있다.
즉, 연관성 시스템(216)은, 임의의 이벤트가 다른 이벤트들과의 관계 속에서 발생한 대로 기억되도록 연관성에 의해 동작하는 인간의 기억 능력을 수용한다. 반면, 종래의 컴퓨터 파일 시스템은 사용자로 하여금 콘텍스트 기반의(out-of-context) 임의의 파일 구조를 사용하고 기억할 것을 강요한다. 다수의 사용자와 인터렉트하는 상당한 수량의 컴퓨터 파일과 오브젝트를 사용할 경우, 종래의 콘텍스트 기반의 파일 구조는 사용자가 과거에 작업했거나 열람했던 컴퓨터 정보를 찾아서 액세스하는 것을 어렵게 하거나 불가능하게 할 수 있다. 연관성 시스템(216)은 사용자로 하여금 검색 가능한 메타데이터를 열람하여 선택한 다음, 선택된 메타데이터와 일치하는 문서나 오브젝트 또는 파일을 검색하게 할 수 있다.
도 8은 데이터 수집 시스템(702)의 일 실시예에 대한 상세한 블럭도이다. 데이터 수집 시스템(702)은, 예컨대 사용자의 컴퓨터 활동을 모니터링하는 시스템 활동 모니터(704) 외에도, 이벤트 핸들러(event handler)(802)를 포함한 이하에 설명하는 모듈들 중 임의의 것 혹은 전부를 포함할 수 있다. (기타 소프트웨어 서비스를 포함하는) 하나 이상의 애플리케이션(804)은, 이벤트 핸들러(802)를 통해서, 애플리케이션 이벤트에 관한 메타데이터 정보를 데이터 수집 시스템(702)과 송수신한다. 애플리케이션(804)은 컴퓨터에 대해 기초가 되는 오퍼레이팅 시스템으로부터 분리된 것일 수도 있고, 오퍼레이팅 시스템에 의해 제공되는 서비스 혹은 특징들일 수도 있다.
데이터 수집 컨테이너(data collection container)(806)는 시스템 활동 모니터(704), 이벤트 핸들러(802), 및 임의의 다른 데이터 수집 모듈을 제어하도록 동작하고, 특히 문서 간의 복사하기 및 붙여넣기, 메시지의 인입 및 인출, 공유 파일의 열기와 같은 시스템 활동에 연관된 데이터 수집을 제어한다. 또한, 데이터 수 집 컨테이너(806)는, 특히 컴퓨터의 동작이나 사용에 연관된 데이터 이외의 다른 통상의 데이터(날씨나 뉴스 등)를, 하나 이상의 개별 컴퓨터 정보 소스(808)(예컨대, 공개 서버(public server))로부터 구하거나 수신받도록 동작할 수 있다.
컴퓨터 상에서 자동으로 연관성 시스템(216)과 함께 실행되는 애플리케이션(804)은 고급 문서 관리 기능을 수신하도록 이벤트 핸들러(802)에 등록될 수 있다. 특히, 데이터 수집 컨테이너(806)는 상호 연관 애플리케이션 통합(cross-application integraion)을 지원한다. 상호 연관 애플리케이션 통합에 의하면, 문서 간의 복사하기 및 붙여넣기, 이메일 메시지에 문서를 첨부하기 등의 상호 연관 애플리케이션 이벤트에 관한 정보나 데이터의 수집을 가능하게 하며, 이로써, 오브젝트들 간의 관계가 관계 처리 시스템(708)에 의해 정해지거나 도출될 수 있게 할 수 있다. 또한, 애플리케이션(804)은 데이터 수집 시스템(702)과 직접 인터렉션하여, 시스템 활동 모니터(704)에 용이하게 이용 가능하지 않은 상황 정보(contextual information)를 제공한다. 예를 들어, 이메일의 첨부물을 디스크에 개별 파일로서 저장하고자 할 경우, 이메일 애플리케이션(804)은 그 파일과 원래의 이메일 메시지(그리고, 확장하면, 메시지 송신기(message sender)도 함께) 간의 링크를 생성할 수 있다. 제어 시스템 활동 모니터(704)와 이벤트 핸들러(802)는 데이터가 고효율 및 고입도(high granularity) 레벨에서, 요구되는 처리량을 최소로 하여, 수집될 수 있게 한다. 또한, 일 실시예에서, 데이터 수집 시스템(702)은 차후에 개발되어질 수 있는 추가의 데이터 수집기의 설치를 허용할 수 있도록 확장 가능한 것일 수 있다.
일 실시예에서, 사용자는 데이터가 수집되었고 그 데이터가 어떤 용도로 사용되는 것인지를 통지받는다. 후술되겠지만, 사용자는 데이터 수집을 허용할지의 선택이나 오브젝트의 중요도 및 그의 연관성 가중치의 조정에 대한 하나 이상의 제어를 제공받는다. 다른 실시예에서는, 데이터가 수집되는 방법이 데이터가 사용되는 방법에 기초하여 자동적으로 변경될 수 있다. 데이터는 전형적으로 개개의 사용자 및 컴퓨터 레벨에서 수집되지만, 복수의 사용자와 이들의 컴퓨터로부터의 데이터는 연관되어야(combined) 한다는 것을 알 것이다. 이와 같이 데이터가 공유되는 구현에 있어서는, 시스템(216)이 데이터, 오브젝트, 세션에 대한 고유 식별자, 통신용의 필드 간의 일관적인 핸들링(consistent handling), 공유 세션 내의 컴퓨터들 간의 이벤트 식별자의 복제, 비공개성 등을 제공한다.
도 9는 관계 처리 시스템(708)의 일 실시예에 대한 상세 블럭도이다. 연관성 시스템(710)과 청킹 시스템(712) 외에도, 예컨대, 관계 처리 시스템(708)은 다양한 다른 컴포넌트들 중 임의의 것 혹은 전부를 더 포함할 수 있다. 데이터베이스(706)에 액세스하여 인터렉트하는 데 있어서, 관계 처리 시스템(708)은, 각각의 연관성 결정마다 해당 데이터가 데이터베이스(706)로부터 검색되어야 하는 경우보다는 제2 순위 연관성과 같이 연관성이 보다 용이하게 결정될 수 있도록 일시적으로 메타데이터를 저장하기 위한 캐쉬(cache)(902)를 포함할 수 있다. 데이터베이스(706)의 정보는 데이터베이스 인터페이스 모듈(904)을 통해 액세스 가능하게 함으로써 각종 소스로부터 데이터베이스(706)로 데이터를 추가하는 방식을 일원화 및 규격화하고, 검색 및 질의 엔진(search and query engine)(906)은 데이터베이스(706)의 데이터에 대한 액세스를 제공한다.
연관성 시스템(710)은, 사용자들 간의 사회적 관계 및 각종 오브젝트들 간의 데이터 기반의 관계에 관한 실시예를 참조하여 후술하겠지만, 선택된 기준에 따라 관계를 측정하거나 2개의 오브젝트 간의 관계를 직접 혹은 간접적으로 결정할 수 있다. 마찬가지로, 중요도 산출기(importance calculator)(910)는 오브젝트와의 사용자 인터렉션의 이력에 기초하여 오브젝트의 중요도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 중요도 산출기(910)는 타겟 오브젝트와 하나 이상의 다른 오브젝트 간의 중요도 순위를 보고할 수 있다. 중요도는 6에서 1까지의 숫자로 표시될 수 있다. 여기서, 1은 절대적인 중요도를 나타내고, 6은 완전히 중요하지 않은 것을 나타낸다. 중요도는 최신성의 산출 횟수, 빈번히 접속하는 사용자의 문서의 송신, 수신, 또는 편집의 횟수, 기간, 판독 순서, 빈도 등에 의해 결정될 수 있다. (연관성 시스템(710)으로부터의) 유사성 또는 연관성의 범위, (중요도 산출기(910)로부터의) 중요도, 및 콘텍스트는 오브젝트들 등 간의 연관성의 범위를 결정하도록 연관될 수 있다.
이벤트의 콘텍스트에 따라 중요도 순위 및 연관성 순위는 다양할 수 있다는 것을 알 수 있다. 중요도 순위는, 하나의 파일, 혹은 기타 파일들이나 프로젝트의 집합, 특정한 날짜, 특정한 애플리케이션이나 서비스 등을 포함할 수 있는 특정 콘텍스트에서의 타겟 파일에 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 자신의 주택 건설 프로젝트의 콘텍스트에서 자신의 건축가로부터 이메일을 받을 수 있다. 이 콘텍스트는 시스템의 오브젝트이거나 오브젝트들의 셋트이다. 이는, 하나 이상의 파일, 애플리케이션, 사용자, 날짜 등일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 관계 처리 시스템(708)은, 추가의 메타데이터를 생성하기 위해 현재의 데이터베이스 질의에 응답하는 것 외에, 데이터베이스(706)로부터의 메타데이터에 대해 동작하는 배경 분석기(background analyzer)(912)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 배경 분석기(912)는 소정의 외형을 인식하면 외형 인식을 그래픽 파일에 적용하고 메타데이터 태그를 적용할 수 있다. 마찬가지로, 패턴 인식 모듈(pattern recognition module)(914)은 사용자 활동으로부터 특유한 반복적 사용자 태스크를 식별하기 위하여 검색할 수 있다. 데이터 선취기(data pre-fetcher)(916)는 데이터베이스(706) 혹은 캐쉬(902)로부터의 현재의 태스크에 대한 메타데이터의 "스마트한(smart)" 선취(pre-fetching)를 제공할 수 있다.
부가적인 데이터 분석 제공과 연관하여, 관계 처리 시스템(708)은 이하의 컴포넌트들 중 임의의 것 또는 전부를 더 포함할 수 있다. 맵핑 모듈(918)은 관계들에 기초하여 데이터의 공간 표시들(예를 들어, 2차원 등)을 제공할 수 있고, 상기 공간 표시들이 이용되어 그래픽 관계 맵들 또는 시각화들- 이들 중 하나는 소셜 맵(social map) 구현을 참조하여 이하 설명됨 -을 렌더링 및 네비게이트 할 수 있다. 클러스터링 또는 "청킹(chunking)" 모듈(712)은 주어진 세트의 데이터 오브젝트들을 소정 기준에 따라 다수의 클러스터들, "청크들(chunks)" 또는 서브-그룹들로 그룹화한다.
청킹 모듈(712)은, 각 데이터 오브젝트가 하나의 서브-그룹에만 연관되는 엄격한 카테고리화(strict categorization), 또는 데이터 오브젝트들이 하나 이상의 서브-그룹과 연관될 수 있는 퍼지 카테고리화(fuzzy categorization)를 선택적으로 적용할 수 있다. 또한, 관계 처리 시스템(708)은, 사용자의 현재 태스크 콘텍스트 및 관계 타입에 기초하는 데이터 오브젝트의 필터링; 상기 현재 태스크 콘텍스트 및 관계 타입에 기초하는 정렬; 사용자의 현재 콘텍스트 및 기록된 패턴들에 기초하여 일 세트의 데이터 오브젝트를 생성 또는 발견하는 예측/자동조작(prediction/automation) 등을 제공하는 모듈들(도시되지 않음)과, 예를 들어 사람과 연관된 데이터 오브젝트들에 대한 검색 등 선택된 사람과 연관되는 데이터 오브젝트들에 대하여 검색하는 관계에 의한 검색 모듈(search-by-relationship 모듈)을 포함할 수 있다.
도 10은 연관 사용자 인터페이스 시스템(716)의 일 실시예의 상세 블럭도로서, 이하 컴포넌트들 중 임의의 것 또는 모두를 포함할 수 있다. 시각화 매니저(1002)는 이하 보다 상세하게 설명되는 바와 같이 여러 세트의 데이터에 대하여 컴퓨터 디스플레이 스크린 상에 렌더링될 수 있는 시각화들(예를 들어, 그래픽에 의한 것 등)을 제공한다. 몇몇 실시예에서는, 새로운 시각화들이 시각화 매니저(1002)에 부가될 수 있고, 이러한 시각화들은 애플리케이션 콘텍스트들에 존재할 수 있다. 시각화 매니저(1002)가 제공할 수 있는 시각화들의 예로는 오브젝트들의 스택(예를 들어, 사진 등), 데이터 맵들(예를 들어, 이하 설명되는 사람들간 사회적 관계들의 맵 등), 계층(hierarchies), 캘린더 등이 포함된다. 검사 매니저(1004)는 스택 뷰잉 콘(stack viewing cone), 드롭-다운 메뉴, 오퍼레이팅 시스템 좌측 정보 창(operating system left-hand info pane) 등 특정 콘텍스트에 서의 특정 아이템에 관한 연관 정보를 취득하고 디스플레이하기 위한 표준 방식이나 포맷을 제공할 수 있다.
콘텍스트 매니저(1006)가 포함되어 사용자가 작업중이고 콘텍스트를 추적하는 태스크-지향 작업공간(task-oriented workspace)을 제공할 수 있다. 콘텍스트는 사용자가 수행중인 특정 태스크와 연관되는 모든 오브젝트들, 툴들, 애플리케이션들 및 데이터의 세트이다. 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 순간적으로 리콜될 수 있고, 또한 다른 사람과 공유될 수도 있다. 예를 들어, 파티를 계획하는 것에 관한 이메일들을 모아 놓은 것이 콘텍스트일 수 있다.
통지 매니저(1008)는 무엇인가가 발생하였다는 것을 나타내는 통지들(724; 도 7 참조)을 사용자 시스템 및 애플리케이션에 제공할 수 있다. 몇몇 실시예에서는, 애플리케이션들로부터의 통지들이 통지 메니저(1008)를 통해 사용자에게 제공된다. 통지 매니저(1008)는 시스템 및 애플리케이션 통지들을 우선순위화하고, 이들을 시각화 매니저(1002)를 통해 제공한다. 몇몇 실시예에서는, 히스토리 매니저(1010)가 컴퓨터 상에 발생하였던 것을 기록(예를 들어, 단일 레코드 등)한다. 이하 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 히스토리 매니저(1010)는 무엇이 언제 수행되었나, 및 이를 어떻게 되돌리는가 등을 결정하는 스마트하고, 복잡한(deep) UNDO 유틸리티로서 기능할 수 있다. 히스토리 매니저(1010)는 UNDO, BACK 및 버전화(versioning) 등의 오퍼레이션들을 특징으로 한다. 히스토리 매니저(1010)에는 뉴스 헤드라인들 및 날씨 등 외부 이벤트들이 있을 수도 있다.
히스토리 매니저(1010)는 사용자 컴퓨터 액션들의 복잡한 표현(deep representation)을 구축하고, 저장하고, 색인화한다. 일 실시예에서, 히스토리 매니저(1010)는 연관성 시스템(700)의 로우-레벨 양상으로 모든 히스토리에 대하여 하나의 메카니즘, 즉 사용자 컴퓨터 활동 히스토리인지, 애플리케이션 히스토리인지 또는 외부 히스토리(뉴스 이벤트들 등)인지 여부를 제공한다.
도 11은 히스토리 매니저(910)의 일 실시예의 블럭도로서, 사용자 컴퓨터 활동 히스토리, 애플리케이션 히스토리 등이 아주 작은 키스트로크들(atomic keystrokes)로부터 몇 주치 작업(entire weeks' worth of work)에 이르기까지 다양한 레벨로 표현되며, 연속성이 있고, 축적(scalable)이 가능한 유니버셜 타임라인(1102)을 포함할 수 있다. 사용자는 히스토리를 가상의 임의의 타임 스케일로 시청, 질의 및 조작할 수 있다.
애플리케이션들 및 시스템 서비스들은 이벤트 모델링 API(1104)와 직접 인터렉트하여 타임라인(1102)에 이벤트들을 부가할 수 있다. 이벤트들은 애플리케이션 및 연관성 시스템(100)이 제공할 수 있는 콘텍스트들과 함께 하위-레벨 액션들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 모델링 API(1104)는, 워드 프로세서에 입력되는 키스트로크들을, 상기 키스트로크들이 각주 텍스트(footnote text)에 대응하는 워드 프로세서로부터의 콘텍스트와 함께 기록할 수 있다. 이러한 이벤트는 또한 전체 일자로 확장하는 단일 "편집 문서(edit document)" 이벤트로의 기타 편집 변경사항들과 연관될 수도 있다. 다른 예로서, 이메일 클라이언트 애플리케이션이 현재 열려 있는 이메일 메시지의 레코드를 부가하고, 전송자, 제목 및 스레드(thread)에 관하여 콘텍스트를 채울 수 있다. 시스템은 어떠한 다른 애플리 케이션이 동시에 열리는지 및 이메일 메시지가 얼마나 오래 열려있고 디스플레이 스크린 상에서 볼 수 있는지에 관한 부가적인 콘텍스트를 부가할 수 있다.
의존성 추적 엔진(1106)은 하나 이상의 스키마들을 채택하여 변경사항들 및 그들의 의존성들을 나타낸다. 의존성 추적 엔진(1106)은 이들 스키마를 사용하여 사용자들에게 그들의 임시 네비게이션 태스크들에 있어서의 유연성(flexibility)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트에 대한 후속 변경사항들은 사용자가 히스토리에서 되돌아가 오브젝트를 삭제하는 것과 무관하게 렌더링된다. 일 실시예에서, 의존성 추적 엔진(1106)은 또한 이벤트들간 우연한 변경사항들 및 의존성을 추적할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 어느 디렉토리의 모든 사진의 사이즈를 바꾸고(resize), 초기 사이즈 변경사항의 취소(undo)를 수행하고, 이와는 다르게 재시도(redo)한다면, 의존성 추적 엔진(1106)은 사용자가 다른 모든 화상들에 대한 사이즈 변경을 취소(undo) 및 재시도(redo)하기를 원한다고 가정할 것이다. 또한, 의존성 추적 엔진(1106)은 컴퓨터 오브젝트들이 어디에서 발원하였는지 및 그들이 생성되었을 때의 콘텍스트를 추적할 수 있다. 그 결과, 루트 문서들(root documents)에 행해진 변경사항들은 계보(inheritance chain)를 통해 전달될 수 있다.
이들 특징 중 몇몇은 마이크로소프트사로부터 입수할 수 있는 "Visual Source Safe" 등 버젼 제어 시스템에서 일부가 현재 사용가능하다. 몇몇 버젼 제어 시스템에서 사용자들은 문서의 전체 히스토리를 보고, 또한 문서에 특정 변경사항들을 부가 및 제거하는 제한된 능력을 갖는다. 차이점은 버젼 제어 시스템들이 어떠한 변경사항들이 이루어졌는지에 관한 의미론적 지식(semantic knowledge)이 부족하다는 점이다. 예를 들어, .cpp 파일 및 .h 파일이 변조되었다고 기록할 수 있는 한편, 종래의 버젼 제어 시스템은 이들 2개의 변경사항들이 오브젝트에 대한 소유의 명칭을 변경하였다는 것을 함께 고려하여 알지 못한다.
컴퓨터 프로그래밍 업계 당업자들의 실정에 따라, 본 발명은 여러 컴퓨터 시스템들 및 디바이스들이 수행하는 액트들 및 오퍼레이션들의 심볼형 표현들을 참조하여 설명되었다. 이러한 액트들 및 오퍼레이션들은 때때로 컴퓨터-실행되는 것으로서 참조되고 적절한 오퍼레이팅 시스템 또는 애플리케이션 프로그램과 연관될 수 있다. 상기 액트들 및 심볼형으로 표현된 오퍼레이션들은 데이터 비트들을 나타내는 전기 신호의 CPU에 의한 조작을 포함하고, 이는 전기 신호 표현의 궁극적인 변형 또는 감소, 및 메모리 시스템의 메모리 위치들에서의 데이터 비트들의 유지보수로 하여금 신호들의 다른 처리 뿐만 아니라 컴퓨터 시스템 오퍼레이션을 재구성하거나 또는 그렇지 않으면 변경시키게 한다. 데이터 비트들이 유지되는 메모리 위치들은 데이터 비트들에 대응하는 특정 전기, 자기 또는 광 특성들을 갖는 물리적 위치들이다.
개시된 실시예를 참조하여 본 발명의 원리를 개시하고 설명하였지만, 개시된 실시예는 이러한 원리들을 벗어나지 않고도 배열 및 상세사항에 있어 변경될 수 있다는 것을 인식할 수 있을 것이다. 본 발명의 원리들이 적용될 수 있는 다수의 가능한 실시예들의 관점에서, 상세한 실시예들은 예시적인 것일 뿐 본 발명의 범위를 제한하는 것으로서 고려되지 말아야 한다는 점을 인식할 수 있을 것이다. 오히려, 이러한 모든 실시예들은 이하의 특허청구범위 및 그 등가물의 범위 및 사상에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (24)
- 색인 지정 및 검색 시스템용(an indexing and searching system) 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서,색인 데이터베이스에 대한 검색을 행하여, 상기 색인 데이터베이스에 저장된 식별 정보를 갖는 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트 목록을 예비 검색 결과로서 식별(identify)하는 소프트웨어와,상기 예비 검색 결과 중 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 상관시키는 소프트웨어와,상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 갖는 상기 예비 검색 결과를 포함하는 통합 검색 결과를 보고하는(return) 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제1항에 있어서, 상기 연관성은 상기 색인 지정 및 검색 시스템에 의한 검색 이외에 연관된 인터렉션들(interactions)에 기초하는 컴퓨터 오브젝트들 간에서의 관계들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제1항에 있어서, 상기 연관성은 컴퓨터에 대한 사용자 활동에 근거하여 자동적으로 식별되는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제1항에 있어서, 상기 통합 검색 결과들은 제1 및 제2 정보 레벨을 포함하며, 상기 제1 정보 레벨은 상기 예비 검색 결과에 대응하며, 상기 제2 정보 레벨은 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 상기 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 대응하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제1항에 있어서, 상기 통합 검색 결과는 상기 예비 검색 결과를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 상기 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 갖는 단일 정보 레벨로 열거(list)하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트는 선택된 컴퓨터 또는 네트워크 사이트 상에 저장된 컴퓨터 파일을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트는 링크된 파일들의 네트워크 사이트에 대응하는 컴퓨터 파일을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 색인 지정 및 검색 방법로서,색인 데이터베이스에 대한 검색을 행하여, 상기 색인 데이터베이스에 저장된 식별 정보를 갖는 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트 목록을 예비 결과로서 식별하는 단계와,상기 예비 검색 결과 중 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 상관시키는 단계- 상기 연관성은 상기 색인 지정 및 검색 시스템에 의한 검색 이외에 연관된 인터렉션들에 기초하는 컴퓨터 오브젝트들 간에서의 관계를 포함함 -와,상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 갖는 상기 예비 검색 결과를 포함하는 통합 검색 결과를 보고하는 단계를 포함하는 색인 지정 및 검색 방법.
- 제8항에 있어서, 상기 연관성은 컴퓨터에 대한 사용자 활동에 근거하여 자동적으로 식별되는(discerned) 색인 지정 및 검색 방법.
- 제8항에 있어서, 상기 통합 검색 결과들은 제1 및 제2 정보 레벨을 포함하며, 상기 제1 정보 레벨은 상기 예비 검색 결과에 대응하며, 상기 제2 정보 레벨은 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 상기 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 대응하는 색인 지정 및 검색 방법.
- 제8항에 있어서, 상기 통합 검색 결과는 상기 예비 검색 결과를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 상기 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 갖는 단일 정보 레벨로 열거하는 색인 지정 및 검색 방법.
- 제8항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트는 선택된 컴퓨터 또는 네트워크 사이트 상에 저장된 컴퓨터 파일을 포함하는 색인 지정 및 검색 방법.
- 색인 지정 및 검색 시스템에 의한 검색 결과들을 렌더링하는 컴퓨터 디스플레이로서,상기 색인 지정 및 검색 시스템의 색인 데이터베이스에 저장된 식별 정보를 갖는 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트를 포함하는 제1 검색 결과 컴포넌트와,상기 제1 검색 결과 컴포넌트의 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 포함하는 제2 검색 결과 컴포넌트를 포함하는 컴퓨터 디스플레이.
- 제13항에 있어서, 상기 제1 검색 결과 컴포넌트 및 상기 제2 검색 결과 컴포넌트는 각각 제1 정보 레벨 및 제2 정보 레벨로서 렌더링되는 컴퓨터 디스플레이.
- 제13항에 있어서, 상기 제1 검색 결과 컴포넌트 및 상기 제2 검색 결과 컴포넌트는 단일의 통합된 정보 레벨로서 렌더링되는 컴퓨터 디스플레이.
- 제13항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트는 선택된 컴퓨터 또는 네트워크 사이트 상에 저장된 컴퓨터 파일들을 포함하는 컴퓨터 디스플레이.
- 색인 지정 및 검색 시스템용 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서,색인 데이터베이스에 대한 검색을 행하여, 상기 색인 데이터베이스에 저장된 식별 정보를 갖는 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트 목록을 예비 결과로서 식별하는 소프트웨어와,상기 예비 검색 결과 중 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 상관시키는 소프트웨어와,상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 포함하는 검색 결과를 보고하는 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 검색 시스템용 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 있어서,복수의 컴퓨터 오브젝트에 대한 검색을 행하여, 지정된 특성들을 갖는 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트 목록을 예비 결과로서 식별하는 소프트웨어와,상기 예비 검색 결과 중 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 상관시키는 소프트웨어와,상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 갖는 상기 예비 검색 결과를 포함하는 통합 검색 결과를 보고하는 소프트웨어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제18항에 있어서, 상기 연관성은 상기 검색 시스템에 의한 검색 이외에 연관된 대화에 기초하는 컴퓨터 오브젝트들 간에서의 관계들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제18항에 있어서, 상기 연관성은 컴퓨터에 대한 사용자 활동에 근거하여 자동적으로 식별되는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제18항에 있어서, 상기 통합 검색 결과들은 제1 및 제2 정보 레벨을 포함하며, 상기 제1 정보 레벨은 상기 예비 검색 결과에 대응하며, 상기 제2 정보 레벨은 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 상기 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트에 대응하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제18항에 있어서, 상기 통합 검색 결과는 상기 예비 검색 결과를 상기 예비 검색 결과 중 상기 선택된 컴퓨터 오브젝트와 연관성을 갖는 상기 하나 이상의 다른 컴퓨터 오브젝트를 갖는 단일 정보 레벨로 열거하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트는 선택된 컴퓨터 또는 네트워크 사이트 상에 저장된 컴퓨터 파일을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
- 제18항에 있어서, 상기 하나 이상의 선택된 컴퓨터 오브젝트는 링크된 파일들의 네트워크 사이트에 대응하는 컴퓨터 파일을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체.
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