KR101007059B1 - 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템 - Google Patents

이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101007059B1
KR101007059B1 KR1020080119591A KR20080119591A KR101007059B1 KR 101007059 B1 KR101007059 B1 KR 101007059B1 KR 1020080119591 A KR1020080119591 A KR 1020080119591A KR 20080119591 A KR20080119591 A KR 20080119591A KR 101007059 B1 KR101007059 B1 KR 101007059B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
mobile terminal
service
place
experience information
Prior art date
Application number
KR1020080119591A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100060829A (ko
Inventor
맹성현
박근찬
정유철
정윤재
김성찬
Original Assignee
한국과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술원 filed Critical 한국과학기술원
Priority to KR1020080119591A priority Critical patent/KR101007059B1/ko
Publication of KR20100060829A publication Critical patent/KR20100060829A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101007059B1 publication Critical patent/KR101007059B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42348—Location-based services which utilize the location information of a target
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72448—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for adapting the functionality of the device according to specific conditions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72469—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones for operating the device by selecting functions from two or more displayed items, e.g. menus or icons
    • H04M1/72472—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones for operating the device by selecting functions from two or more displayed items, e.g. menus or icons wherein the items are sorted according to specific criteria, e.g. frequency of use
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/021—Services related to particular areas, e.g. point of interest [POI] services, venue services or geofences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W8/00—Network data management
    • H04W8/18—Processing of user or subscriber data, e.g. subscribed services, user preferences or user profiles; Transfer of user or subscriber data

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

본 발명은 이동 단말 사용자의 서비스 구성요소와의 관계성에 의해 각 개인에게 차별화된 서비스를 제공하여 사용자의 욕구 만족을 극대화하는 서비스 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 서비스 추천 방법은 사용자의 이동 단말이 소정 장소에 들어오는 것을 감지하는 단계와, 상기 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나로 관계성을 추출하는 단계와, 상기 추출된 관계성을 이용하여 가용한 서비스 중에서 추천 서비스를 선택하여 상기 사용자의 이동 단말에 제공하는 단계를 포함한다.
구성요소 간 관계성 추출, 공공성, 친숙도, 호감도, 유사도, 추천 시스템

Description

이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR RECOMMENDING SERVICE TO USER OF MOBILE TERMINAL}
본 발명은 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 특히 이동 단말 사용자의 서비스 구성요소와의 관계성에 의해 각 개인에게 차별화된 서비스를 제공하여 사용자의 욕구 만족을 극대화하는 서비스 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 블로그와 개인 홈페이지를 지원하는 사이트들이 기하급수적으로 늘어나면서 사용자들은 서로 콘텐츠를 공유하고 온라인 상에서 서로 인맥을 형성해나가며, 가상의 미리 정의된 관계를 맺을 수 있게 되었다(예를 들면, 친구 맺기, 일촌 맺기 등). 이러한 사회적 현상을 사회 연결망(social network) 혹은 관계(social relationship)으로 바라보는 거시적인 관점에서의 연구는 하나의 큰 이슈가 되고 있다. 특히나 웹에서 사회 연결망과 관련된 연구는 이미 활발히 진행되어오고 있다. 하지만, 이러한 관계를 실제 물리적 세계에 적용 시킨 사례는 매우 드물다. 본 발명은 관계 및 사회 연결망을 웹 도메인보다 훨씬 복잡한 실제 사람들이 사는 물리적 공간으로 확장, 적용, 발전시킨 것에 일차적인 의의가 있다.
먼저, 사회 연결망 혹은 관계를 도출해 내는 종래의 여러 방법 중 가장 일반적인 방법은 빈도수(frequency)를 이용하는 방법이다. 종래 기술의 예를 들자면, 웹의 경우, 한 사용자에게 온라인 상에서 여러 명의 인맥에 방문한 이력이 존재할 때, 가장 빈번하게 방문한 페이지에 상대적으로 높은 관계성을 지닌다고 가정, 관계성의 유무, 더 나아가 관계성의 세기를 도출해 낸다. 하지만, 웹의 경우, 방문한 이력 또는 웹 페이지 사이의 링크를 얻기 어려운 점이 있어 일반적인 도메인이 아닌 한정된 도메인에 대해 적용하는 경우가 많다.
또 하나의 종래 기술로, 가장 최근에는 사용자가 소지하고 있는 모바일 기기에 블루투스 장치를 설치하여 모바일 기기 사이의 상호 작용 이력(서로 마주친 빈도수 등)을 저장, 이를 이용하여 사용자 사이의 관계성의 유무를 추출해내는 방법이 존재하였다. 이와 같은 빈도수를 이용한 방법은 관계성의 도출에 있어서 빈도수라는 속성만을 고려한다. 그렇기 때문에 관계성의 유무, 세기 정도만을 도출해낼 수 있다. 관계성이 내포하는 의미(semantic) 혹은 관계성을 이루는 속성(property)을 고려하지 않는다는 문제점을 가진다.
한편, 서비스 추천 기법에 관한 종래 기술에는 다음과 같은 기술들이 있다. 웹의 경우, 사용자가 프로파일을 가지고 있다고 가정하였을 때, 사용자가 직접 입력한 선호도(preference)에 기반하여 서비스를 추천하는 방법이 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일의 선호도란에 취미가 운동이라고 입력되어 있다면, 이 사용자에게 는 광고 서비스로 도서, 출판 관련 광고보다는 운동과 관련한 광고(예를 들면, 운동복, 운동 경기 등)를 추천해 주는 것이다. 하지만, 이는 사용자가 직접 프로파일을 입력해야 하는 불편함이 있으며, 변화하는 사용자의 선호도를 동적으로 고려할 수 없다는 문제점이 존재한다.
또 하나의 종래 기술로 위치 기반 서비스(location based service)가 있다. 이는 상황 인지(context aware service) 서비스의 한 가지로, 사용자가 가지고 있는 이동 단말에 사용자의 위치 정보를 획득할 수 있는 장치(예를 들면, 위성을 이용한 GPS)가 달려 있다고 가정하였을 때, 사용자의 위치를 파악하여 그 위치에 적합한 서비스를 추천하는 시스템이다. 예를 들면, 사용자가 자신의 위치에서 은행 관련 업무를 처리해야 해서 시스템에 질의했을 때, 현재 사용자의 위치에서 가장 가까운 은행을 추천해주는 것이다. 하지만, 이는 이동 단말의 위치만을 고려하므로 모든 사용자에 대하여 같은 위치에서 미리 정해진 일련의 규칙(rule)들에 의해 항상 똑같은 서비스를 추천한다는 문제점이 있다.
따라서 본 발명은 이동 단말의 사용자의 서비스 구성요소와의 관계성에 의해 각 개인에게 차별화되고 관련성 높은 서비스를 추천하여 사용자의 욕구 만족을 극대화하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 앞에서 언급한 목적으로 제한되지 않는다. 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 아래 설명에 의해 더욱 분명하게 이해될 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법에 있어서, 사용자의 이동 단말이 소정 장소에 들어오는 것을 감지하는 단계와, 상기 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나로 관계성을 추출하는 단계와, 상기 추출된 관계성을 이용하여 가용한 서비스 중에서 추천 서비스를 선택하여 상기 사용자의 이동 단말에 제공하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다. 바람직하게는, 상기 사용자와의 상호작용 정보 또는 상기 관계성에 대한 정보를 기록하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 서비스 구성요소는 다른 사용자, 장소, 리소스, 서비스 내용 중 적어도 하나이다. 상기 친숙도는 상기 서비스 구성요소가 다른 사용자인 경우 상기 사용자의 이동 단말이 상기 다른 사용자의 이동 단말과 마주친 빈도수를 나타낸다. 상기 친숙도는 상기 서비스 구성요소가 장소인 경우 상기 사용자의 이동 단말이 상기 소정 장소를 방문한 빈도수를 이용하여 나타낸다. 상기 호감도는 상기 빈도수, 상기 사용자의 이동 단말이 상기 다른 사용자의 이동 단말 또는 상기 소정 장소와 상호작용한 시간, 상기 사용자의 피드백을 이용하여 나타낸다.
상기 다른 사용자와의 유사도는 상기 사용자의 이동 단말과 상기 다른 사용자의 이동 단말로부터 경험 정보를 수신하는 단계와, 상기 수신된 경험 정보로부터 사용자별 경험 패턴을 추출하는 단계와, 상기 추출된 경험 패턴과 사용자의 프로필 정보를 조합하여 사용자 간 유사도를 계산하는 단계를 통해 산출될 수 있다.
또한, 본 발명은 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 시스템에 있어서, 사용자의 이동 단말과 통신하는 통신부와, 사용자의 상호작용 이력을 저장하는 상호작용 데이터베이스와, 가용한 서비스의 정보를 저장하는 서비스 데이터베이스와, 상기 사용자의 이동 단말이 소정 장소에 들어오는 것을 감지하면 상기 상호작용 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나로 관계성을 추출하는 관계성 추출부와, 상기 추출된 관계성을 이용하여 상기 서비스 데이터베이스에 저장된 가용 서비스로부터 추천 서비스를 선택하고 상기 통신부를 통해 상기 사용자의 이동 단말에 제공하는 서비스 추천부를 포함하는 것을 다른 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 이동 단말의 사용자가 추천 서비스를 수신받는 방법에 있어서, 사용자의 이동 단말이 소정 장소에 들어온 것을 통지하는 단계와, 상기 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나를 산출하는데 이용되는 상기 사용자의 경험 정보를 경험 정보 데이터베이스로부터 판독 하여 제공하는 단계와, 상기 소정 장소와 상기 사용자의 경험 정보에 따라 선택된 추천 서비스를 제공받는 단계와, 상기 제공받은 추천 서비스를 상기 경험 정보 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 것을 또 다른 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 경험 정보 데이터베이스는 상기 사용자의 이동 단말이 다른 사용자의 이동 단말과 마주친 빈도수, 상기 소정 장소를 방문한 빈도수, 상기 사용자의 이동 단말이 상기 다른 사용자의 이동 단말 또는 상기 소정 장소와 상호작용한 시간, 상기 사용자의 피드백 중 적어도 하나를 포함한다.
또한, 본 발명은 추천 서비스를 수신받는 이동 단말에 있어서, 통신부와, 상기 이동 단말의 위치 또는 다른 이동 단말과 마주친 것을 감지하는 감지센서와, 상기 이동 단말의 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나를 산출하는데 이용되는 상기 사용자의 경험 정보를 저장하는 경험 정보 데이터베이스와, 상기 감지센서를 통해 상기 이동 단말이 소정 장소에 들어온 것이 감지되면 해당 장소 정보와 상기 경험 정보 데이터베이스로부터 판독된 상기 사용자의 경험 정보를 상기 통신부를 통해 제공하여 상기 장소 정보와 상기 사용자의 경험 정보에 따라 선택된 추천 서비스를 제공받는 제어부를 포함하는 것을 또 다른 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제어부는 상기 제공받은 추천 서비스를 상기 경험 정보 데이터베이스에 저장한다.
본 발명에 따른 다양한 추천 서비스의 구성요소들(사람, 장소, 리소스, 서비스)간 관계성 추출 및 그에 기반한 서비스 추천에 의하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다. 먼저, 단순 키워드 매칭 혹은 사전 설정된 패턴에 따라 서비스를 제공하는 것에 비해 각 개인의 구성요소 간 관계성에 의해 개인에게 차별화된 서비스를 제공하기 때문에 미리 설정한 정보패턴의 제약성을 회피할 수 있다. 이는 개인에게 특화된 서비스이기 때문에 사용자의 욕구 만족을 극대화할 수 있다. 또한, 사용자가 특정 장소 혹은 사람을 만날 때마다 동적으로 주위의 관계성 고려하기 때문에 정형화된 서비스가 아닌 임의적이고 새로운 서비스를 제공할 수 있다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 청구항 및 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1a는 본 발명의 일실시예에 따른 일반 이동 단말 사용 시의 네트워크 연결을 도시한 도면이다. 도시한 바와 같이 이동 단말 사용 환경은 이동 단말을 가지는 사용자(101)들과 그러한 사용자들을 포함하는 장소(102) 그리고 전자제품과 같 은 다양한 리소스(103)들로 구성되어 있다. 사용자의 이동 단말은 GPS 수신기 등과 같은 사용자의 위치를 식별할 수 있는 장치를 가지며 블루투스(Bluetooth)와 같은 근거리 센서 장치를 가지고 있다고 가정한다. 각 장소는 장소 서버(106)를 가지고 있다. 장소 서버는 사용자가 해당 장소에서 발생하는 모든 상호 작용(interaction) 정보를 상호작용 데이터베이스(104)에 기록, 수집한다. 예를 들면, 사용자가 장소 서버가 관장하는 장소 범위 안에 들어왔을 때, 사용자의 고유 아이디와 들어온 시간 등을 기록, 수집한다. 장소 서버는 이러한 사용자의 상호작용 정보뿐만 아니라, 서비스 데이터베이스(107)를 가지고 있다. 장소 서버는 해당 장소에서 사용자에게 제공할 수 있는 서비스 리스트를 가지고 있으며, 기타 정보들(예를 들면, 관계성 정보)을 고려하여 서비스 리스트 중 적절한 서비스를 추천해줄 수 있다.
도 1b는 사용자의 이동 단말(101)과 서비스 추천 시스템(100)의 구성을 도시한 도면이다. 이동 단말(101)은 통신부(112), 감지센서(110), 제어부(109), 경험 정보 데이터베이스(108)를 구비하고 있다. 서비스 추천 시스템(100)은 장소 서버(106)와 상호작용 데이터베이스(104)와 서비스 데이터베이스(107)를 구비하고 으며, 장소 서버(106)는 통신부(122), 관계성 추출부(124), 서비스 추천부(126)를 구비하고 있다.
통신부(112)는 이동 통신 시스템을 경유하여 장소 서버(106)의 통신부(122)와 통신을 수행한다. 감지센서(110)는 전술한 바와 같이 사용자의 위치를 식별 및 근거리 장치들과의 상호작용을 감지한다. 제어부(109)는 감지센서(110)를 통해 이동 단말(101)이 소정 장소에 들어온 것이 감지되면 해당 장소 정보와 경험 정보 데 이터베이스(108)로부터 판독된 사용자의 경험 정보를 통신부(112)를 통해 장소 서버(106)에 제공하여 장소 정보와 사용자의 경험 정보에 따라 선택된 추천 서비스를 제공받는다. 이동 환경하의 휴대 단말은 경험 정보 데이터베이스(108)를 가지고 있는데, 이는 사용자의 장소에 대한 경험 및 다른 사용자와의 경험을 저장한다. 여기서 경험(experience)이라 함은 사용자의 상호작용 정보 및 관계성 정보를 포함한 것을 의미한다.
관계성 추출부(124)는 사용자의 이동 단말(101)이 소정 장소(102)에 들어오는 것을 감지하면 상호작용 데이터베이스(104)를 참조하여 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나로 관계성을 추출한다.
서비스 추천부(126)는 관계성 추출부(124)에서 추출된 관계성을 이용하여 서비스 데이터베이스(107)에 저장된 가용 서비스로부터 추천 서비스를 선택하고 통신부(122)를 통해 사용자의 이동 단말(101)에 제공한다.
현실 세계에서의 사회적 관계성은 상호작용 정보, 피드백 정보, 그리고 네 가지 특성인 공공성(publicness), 친숙도(familiarity), 유사도(similarity) 그리고 호감도(favorability)의 속성으로 나타낼 수 있는데, 사람과 사람 사이 그리고 사람과 장소 사이의 경우에서 나타난다. 네 가지 속성들에 대하여 설명하자면, 공공성은 얼마나 공적인지 사적인지를 나타내는 척도이다. 지하철역과 같은 장소는 공공의 장소이지만, 사용자가 거주하는 집은 사적인 장소인 것이 한 예이다. 친숙도는 얼마나 친숙한지를 나타내는 척도이다. 잘 알지 못하는 사람이지만 처음 마주친 사람은 친숙하지 않지만 이웃이어서 지나다니며 자주 마주친 사람은 친숙한 것 이 한 예가 될 수 있다. 유사도는 사람과 사람 사이에 그리고 장소와 장소 사이의 유사성을 나타내는 척도이다. 지하철역과 버스 정류장은 대중교통을 기다리는 공공의 장소로 유사성을 가지지만 지하철역과 집 사이에는 유사성이 없는 것처럼 말이다. 호감도는 사용자가 얼마나 호감을 가지는 지를 나타내는 척도이다. 예를 들면, 사용자 자신과 취향 등이 비슷한 사람에게는 호감을 가질 수 있고 자신과 다른 사람에게는 호감을 가지지 않을 수 있다.
도 2a와 도 2b는 각각 사람과 장소 사이의 관계성 정보와 사람과 사람 사이의 관계성 정보를 저장하기 위한 형식을 도시화한 도면이다.
도 2a의 사람과 장소 사이의 관계성을 정의하는 형식을 보자면, 장소(102)와 해당 장소에 대한 설명 혹은 웹상의 지도에 기반한 각종 메쉬업(mash up) 정보 등 장소에 대한 부가적인 정보(202), 해당 장소에서 사용자가 실행한 서비스(107)(예를 들면, 모바일 게임), 피드백(204), 그리고 네 가지 속성 중 공공성(205), 친숙도(206) 그리고 호감도(207)로 구성되어 있다.
도 2b의 사람과 사람 사이의 관계성을 정의하는 형식을 보면, 사람(101), 그리고 네 가지 속성인 공공성(205), 친숙도(206), 호감도(207), 유사도(208)로 구성 되어 있다. 관계성의 한 예를 들면, “사용자 A는 사용자 B에 대해서 사적인 관계이며(예를 들면, 친구), 자주 만났기 때문에 친숙하고, 같이 오랜 시간을 보냈기에 호감을 가지며, 나와 비슷한 취향을 가진 점에서 유사하다.”와 같이 나타낼 수 있다.
도 2c는 장소 서버에 사용자의 상호 작용 정보를 저장하기 위한 형식을 도시 화한 도면이다. 형식을 참조하면, 장소에 들어온 사람, 해당 장소, 장소에 들어온 시작 시각, 장소에 얼마나 머물렀는가를 의미하는 지속 시간, 사용자가 실행한 서비스, 사용자가 상호 작용한 리소스로 구성되어 있다. 이는 사용자가 이벤트를 일으킬 때마다 새로이 저장된다. 즉, 사용자의 모든 상호작용 기록이 저장된다.
도 3a는 현실 환경의 네 가지 속성 중 친숙도를 구하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 친숙도는 사용자의 이동 단말이 특정 장소를 방문한 빈도수 혹은 다른 사용자의 이동 단말과 마주친 빈도수를 이용하여 나타낼 수 있다. 이는 이동 단말의 Bluetooth와 같은 근거리 감지 센서(110)정보를 이용하여 구할 수 있다. 사용자가 특정 장소의 범위 안에 들어오면, 이를 감지한 장소 서버는 해당 사용자의 상호작용 이력 정보 및 경험 정보 이력 정보를 상호작용 데이터베이스(104) 및 경험 정보 데이터베이스(108)에서 조회(301)하여, 빈도수를 산출하고 이 빈도수가 특정 임계값을 넘어선 경우(302) 수치를 정규화하여 친숙도를 나타낸다. 사람과 사람 사이의 친숙도는 각 사용자의 상호작용 이력 및 장소에 머무른 시간을 매핑 하여 빈도수를 산출할 수 있다. 구해진 친숙도는 경험 정보 데이터베이스(108)에 업데이트(303)하여 차후 조회할 수 있도록 저장한다.
도 3b는 관계성을 결정짓는 네 가지 속성 중 호감도를 구하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 호감도는 친숙도를 구하기 위해 사용한 빈도수 및 다른 사용자 혹은 장소와 상호작용한 시간 그리고 사용자의 피드백의 세 가지로 나타낼 수 있다. 즉, 자주 방문 혹은 만났으며, 상대적으로 오랜 시간을 머물거나 보내고, 그에 대한 피드백이 긍정(positive)값일 경우, 호감을 가지고 있다고 가정하였다. 상호작용한 시간은 상호작용 이력의 방문 빈도수와 각 방문 시 지속시간을 평균 내어 계산할 수 있다. 이러한 평균 시간이 임계값을 넘어선 경우 수치를 정규화하여 호감도를 산출한다. 구해진 호감도는 경험 정보 데이터베이스(108)에 업데이트(303)하여 차후 조회할 수 있도록 저장한다.
도 3c 및 3d는 각각 장소와 장소 간 유사도 그리고 사람과 사람 간 유사도를 구하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 유사도는 전술한 친숙도와 호감도와 같이 단순한 빈도수 및 시간을 고려하는 등 좀 더 다양한 정보들을 고려하여 구한다.
도 3c를 참조하면, 장소와 장소 간의 유사도를 구하기 위해서 먼저, 두 장소의 상호작용 데이터베이스(104)를 조회(301)한다. 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용하여 각각의 장소에서의 사용자 및 서비스 패턴을 추출(예를 들면, 이 장소에서는 주로 다음과 같은 사용자들이 자주 방문한다)한다. 추출된 패턴에 기존의 장소 정보 및 웹 지도에 기입된 매쉬업 정보들을 조합하여 장소 간 유사도를 구한다(307). 텍스트 사이의 유사도를 구하는 방법으로는 다양한 자연어 처리 기법이 이용될 수 있다.
도 3d를 참조하면, 사람과 사람간의 유사도를 구하기 위해서 먼저, 두 사람의 경험 정보 데이터베이스(108)를 조회(310)한다. 각각의 경험 정보 이력에 대해서 다양한 데이터 마이닝 기법을 적용, 각 사용자별 경험 패턴을 추출한다. 기 추출된 경험 패턴에 사용자의 프로필 정보(예를 들면, 사용자의 성별, 나이, 거주 지역, 학력, 선호도 등)를 조합하여 사용자 간 유사도를 구한다. 이 또한 텍스트 사이의 유사도를 구하는 방법으로, 다양한 자연어 처리 기법이 이용될 수 있다. 구해 진 유사도가 특정 임계값을 넘을 경우(308) 수치를 정규화하여 유사도를 나타낸다. 구해진 유사도는 경험 정보 데이터베이스(108)에 업데이트(303)하여 차후 조회할 수 있도록 저장한다.
도 4는 서비스 구성요소 간 관계성을 추출하고 추출한 관계성을 고려하여 서비스를 추천하기까지의 전체적인 과정을 도시화한 흐름도이다. 먼저, 장소에 들어오는 사용자를 감지하고(401) 사용자의 기록을 장소 서버의 상호작용 데이터베이스에 기록한다(402). 다음 전술한 바와 같이 구성요소 간 관계성을 추출한다. 이와 동시에 장소 서버에서는 현재 장소에 저장되어 있는 가용한 서비스 목록을 리스트 업 한다(403). 서비스(107)는 실제 서비스와 서비스를 설명하는 설명부(description)로 구성되어 있다. 시스템은 구성요소 간 관계성 정보와 리스트업 된 서비스들을 의미(semantic)를 고려, 매칭(405)하여 적절한 서비스를 추천한다(406).
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 기술 분야의 당업자라면 구성 및 구현에 있어서 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. 이상에서는 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였다. 따라서 첨부된 청구항들의 사상 및 범위는 여기에 포함된 바람직한 실시예의 버전들의 상세한 설명에 한정되어서는 안 된다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예를 구현하는 네트워크 예를 보여준다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에서 사용된 이동 단말과 서비스 추천 시스템의 기능적 블록도를 보여준다.
도 2a 내지 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 경험 정보 데이터베이스의 형식을 보여준다.
도 2c는 본 발명의 일 실시예에 따른 상호작용 데이터베이스의 형식을 보여준다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 관계성의 속성 중 친숙도를 구하기 위한 일반적인 단계들의 흐름도를 보여준다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 관계성의 속성 중 호감도를 구하기 위한 일반적인 단계들의 흐름도를 보여준다.
도 3c 내지 도 3d는 본 발명의 일 실시예에 따른 관계성의 속성 중 유사도를 구하기 위한 일반적인 단계들의 흐름도를 보여준다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에서 따른 관계성 추출 및 서비스 추천 과정의 일반적인 단계들의 흐름도를 보여준다.

Claims (12)

  1. 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법에 있어서,
    사용자의 이동 단말이 소정 장소에 들어오는 것을 감지하는 단계와,
    상기 사용자와 다른 사용자, 장소, 리소스, 서비스 내용 중 적어도 하나인 것인 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나로 관계성을 추출하는 단계와,
    상기 추출된 관계성을 이용하여 가용한 서비스 중에서 추천 서비스를 선택하여 상기 사용자의 이동 단말에 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 친숙도는 상기 서비스 구성요소가 다른 사용자인 경우 상기 사용자의 이동 단말이 상기 다른 사용자의 이동 단말과 마주친 빈도수를 이용하여 나타내는 것을 특징으로 하는 서비스 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자와의 상호작용 정보 또는 상기 관계성에 대한 정보를 기록하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서비스 추천 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 친숙도는 상기 서비스 구성요소가 장소인 경우 상기 사용자의 이동 단말이 상기 소정 장소를 방문한 빈도수를 이용하여 나타내는 것을 특징으로 하는 서비스 추천 방법.
  6. 제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,
    상기 호감도는 상기 빈도수, 상기 사용자의 이동 단말이 상기 다른 사용자의 이동 단말 또는 상기 소정 장소와 상호작용한 시간, 상기 사용자의 피드백을 이용하여 나타내는 것을 특징으로 하는 서비스 추천 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 다른 사용자와의 유사도는
    상기 사용자의 이동 단말과 상기 다른 사용자의 이동 단말로부터 경험 정보를 수신하는 단계와,
    상기 수신된 경험 정보로부터 사용자별 경험 패턴을 추출하는 단계와,
    상기 추출된 경험 패턴과 사용자의 프로필 정보를 조합하여 사용자 간 유사도를 계산하는 단계를
    통해 산출되는 것을 특징으로 하는 서비스 추천 방법.
  8. 삭제
  9. 이동 단말의 사용자가 추천 서비스를 수신받는 방법에 있어서,
    사용자의 이동 단말이 소정 장소에 들어온 것을 통지하는 단계와,
    상기 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나를 산출하는데 이용되는 상기 사용자의 경험 정보를 경험 정보 데이터베이스로부터 판독하여 제공하는 단계와,
    상기 소정 장소와 상기 사용자의 경험 정보에 따라 선택된 추천 서비스를 제공받는 단계와,
    상기 제공받은 추천 서비스를 상기 경험 정보 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하며,
    상기 경험 정보 데이터베이스는 상기 사용자의 이동 단말이 다른 사용자의 이동 단말과 마주친 빈도수, 상기 소정 장소를 방문한 빈도수, 상기 사용자의 이동 단말이 상기 다른 사용자의 이동 단말 또는 상기 소정 장소와 상호작용한 시간, 상기 사용자의 피드백 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 추천 서비스 수신 방법.
  10. 삭제
  11. 추천 서비스를 수신받는 이동 단말에 있어서,
    통신부와,
    상기 이동 단말의 위치 또는 다른 이동 단말과 마주친 것을 감지하는 감지센서와,
    상기 이동 단말의 사용자와 서비스 구성요소 사이의 공공성, 친숙도, 유사도, 호감도 중 적어도 하나를 산출하는데 이용되는 상기 사용자의 경험 정보를 저장하는 경험 정보 데이터베이스와,
    상기 감지센서를 통해 상기 이동 단말이 소정 장소에 들어온 것이 감지되면 해당 장소 정보와 상기 경험 정보 데이터베이스로부터 판독된 상기 사용자의 경험 정보를 상기 통신부를 통해 제공하여 상기 장소 정보와 상기 사용자의 경험 정보에 따라 선택된 추천 서비스를 제공받고, 상기 제공받은 추천 서비스를 상기 경험 정보 데이터베이스에 저장하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 단말.
  12. 삭제
KR1020080119591A 2008-11-28 2008-11-28 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템 KR101007059B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080119591A KR101007059B1 (ko) 2008-11-28 2008-11-28 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080119591A KR101007059B1 (ko) 2008-11-28 2008-11-28 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100060829A KR20100060829A (ko) 2010-06-07
KR101007059B1 true KR101007059B1 (ko) 2011-01-12

Family

ID=42361698

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080119591A KR101007059B1 (ko) 2008-11-28 2008-11-28 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101007059B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101302675B1 (ko) * 2011-09-21 2013-09-03 연세대학교 산학협력단 휴대 단말의 위치 정보 제공 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080045331A (ko) * 2006-11-20 2008-05-23 삼성전자주식회사 이동통신 시스템에서 선호도 기반의 위치 정보 제공을 위한장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080045331A (ko) * 2006-11-20 2008-05-23 삼성전자주식회사 이동통신 시스템에서 선호도 기반의 위치 정보 제공을 위한장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100060829A (ko) 2010-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10706446B2 (en) Method, system, and computer-readable medium for using facial recognition to analyze in-store activity of a user
US10726438B2 (en) Personalized contextual coupon engine
CN101438279B (zh) 包括信任网络的集成有用户判断的搜索系统和方法
EP3767492B1 (en) Data information transaction method and system
CN104620272B (zh) 基于第三方社会评论来生成兴趣点简档
CN105404629B (zh) 确定地图界面的方法和装置
CN103309918B (zh) 解释用户状况的动态社交和传感器数据的近实时分析
US20170032248A1 (en) Activity Detection Based On Activity Models
Baltrunas et al. Context-aware places of interest recommendations for mobile users
US20110225048A1 (en) Generating a user profile based on self disclosed public status information
US20100198812A1 (en) Automated search
US20090037521A1 (en) System and method for identifying compatibility between users from identifying information on web pages
US20170031996A1 (en) Virtual Tiles For Service Content Recommendation
KR101761999B1 (ko) 관계 유형을 고려한 코칭 방법 및 시스템
Ludford et al. Capturing, sharing, and using local place information
US11573988B2 (en) Storage of point of interest data on a user device for offline use
KR20160138073A (ko) 사용자와의 관리된 대화를 기초로 프로필 생성 및 추천 시 사용자 신뢰를 구축하는 방법 및 시스템
JP5516421B2 (ja) コンテキスト収集装置、コンテキスト収集プログラム、およびコンテキスト収集方法
KR101693429B1 (ko) 대인 관계 유형 파악을 통한 코칭 정보 제공 시스템
US20130204708A1 (en) Providing targeted offers based on dynamic attributes of users
JP2017016544A (ja) 情報処理装置、情報処理方法
KR101007059B1 (ko) 이동 단말의 사용자에게 서비스를 추천하는 방법 및 시스템
Salman et al. A model and prototype of a proactive multi-type context-aware recommender system
JP5165722B2 (ja) 情報提供サーバ、および情報提供システム
JP6970527B2 (ja) コンテンツ選択方法及びコンテンツ選択プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131231

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180102

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181218

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200102

Year of fee payment: 10