KR101074134B1 - 지점 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

지점 추천 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따르는 사용자의 입력에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 단계, 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 단계 및 각 지점에 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자가 편리하게 목적 위치와 관련된 맞춤 정보를 취득할 수 있는 지점 추천 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
POI, 지점 추천, 관심 지점, 폭소노미, 태그, 매시업

Description

지점 추천 방법 및 시스템 {Method and System for Recommending Point}
본 발명은 지점 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 위치 및 지리정보를 활용해 다양한 서비스를 제공하는 위치기반서비스(LBS: Location-based service)가 부상하고 있다. 처음 군사용으로 출발한 LBS는 그 효용성이 입증되면서 교통, 치안 등의 공공부문에서 널리 활용되어 왔으며 최근에는 상업적인 목적으로도 많이 사용되고 있다.
특히 GPS 수신 칩의 가격하락, 지리정보 축적, 정부정책 등에 힘입어 2004년 이후 내비게이션(navigation)을 중심으로 LBS의 상업화가 급진전 되었고, 노키아(NOKIA), 구글(Google), 야후(Yahoo!) 등 글로벌 기업들도 본격적으로 사업을 확대하고 있다.
이것은 위치정보의 활용이 단순한 사업분야에 그치지 않고 국가 전반의 가치를 높일 수 있는 전략적 자산으로서의 가치를 지니고 있다는 것을 방증한다.
내비게이션 서비스는 LBS 중에서 가장 널리 활용되는 서비스 중 하나이다. 초기의 내비게이션은 사용자가 설정한 목적지까지 도달할 수 있는 최단경로만을 알 려주는 단순한 서비스였으나, 내비게이션 기기에 텔레매틱스가 접목되면서 도로안내, 교통정보뿐만 아니라 차량안전 및 보안, 엔터테인먼트 서비스까지 제공해주는 통합서비스 장치로 변모하게 되었다.
상술한 바와 같이 내비게이션에서는 다양한 콘텐츠를 제공하고 있지만, 서비스 분야에서의 사용자의 요구는 제공자의 예상보다 빠르게 변화한다. 현재 제공되고 있는 내비게이션 서비스의 문제점은 내비게이션 디바이스 벤더에 의해 사용자가 제공받을 수 있는 콘텐츠의 질과 양이 결정된다는 데 있다.
이는 사용자로 하여금 특정 서비스를 이용하기 위해서 특정 장치를 구입하도록 강요하며, 다른 장치에서 사용자가 원하는 새로운 서비스를 제공하고 있다고 하더라도 현재 사용하고 있는 디바이스 벤더가 지원하지 않는다면 그 기능을 포기해야 하는 것을 의미한다. 또한, 최근 많은 내비게이션이 무선인터넷 환경을 지원함으로써 사용자들은 서로 내비게이션을 통해 통신할 수 있게 되었고, 인터넷의 방대한 정보를 활용할 수 있게 되었지만 현재 대부분의 내비게이션은 이러한 기능을 최대한으로 활용하지 못하고 날씨나 교통정보 같은 기본적인 정보만을 제공하고 있다.
이러한 기능의 제약들은 사용자에게 있어서 제공받을 수 있는 정보가 제약된다는 것을 의미하고, 사용자는 목적지와 관련된 유용한 정보를 제공받을 수 있는 기회를 상실하게 된다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자가 편리하게 목적 위치와 관련된 맞춤 정보를 취득할 수 있는 지점 추천 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 사용자와 관련성이 높은 지점에 관한 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 지점 추천 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 지점 추천 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 방법은 사용자의 입력에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 단계, 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 단계 및 각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 지점 추천 시스템이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 시스템은 지점 추천 장치 및 사용자 단말을 포함할 수 있다. 상기 지점 추천 장치는 사용자로부터 전달받은 사용자의 태그 입력 정보에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 지점 태그 설정부 및 상기 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 태그 목록 추 출부를 포함할 수 있다. 상기 사용자 단말은 각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 추천 지점 추출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르는 지점 추천 시스템은 사용자의 입력에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 지점 태그 설정부, 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 태그 목록 추출부 및 각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 추천 지점 추출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 사용자가 편리하게 목적 위치와 관련된 맞춤 정보를 취득할 수 있는 지점 추천 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면 사용자와 관련성이 높은 지점에 관한 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 지점 추천 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 지점 추천 장치 및 방법의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 시스템의 망 구성도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 시스템은 지점 추천 장치(300), 폭소노미 매시업 시스템(140) 외부 폭소노미 시스템(130), 제1 사용자 단말(200) 및 제2 사용자 단말(201)을 포함할 수 있다.
여기서 외부 폭소노미 시스템(130)은 사용자가 직접 콘텐츠에 대해 태그를 설정할 수 있는 시스템으로 예를 들어 플리커(http://www.flickr.com/)가 될 수 있다. 이하 편의상 외부 폭소노미 시스템(130)은 플리커인 것으로 가정한다.
폭소노미 매시업 시스템(140)은 여러 폭소노미 시스템의 태그 정보를 융합한 태그 정보를 제공하는 시스템이다. 폭소노미 매시업 시스템(140)은 여러 가지 방식으로 태그 정보를 융합할 수 있다. 예를 들어 딜리셔스(http://del.icio.us/)에서 제1 사용자가 태그를 사용한 데이터가 있고, 플리커에서도 상기 제1 사용자가 태그를 사용한 데이터가 있는 경우 두 시스템에서 상기 제1 사용자가 사용한 태그를 융합해서 상기 제1 사용자에 상응하는 태그 데이터로서 제공할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 3을 참조하여 후술한다.
도 1의 실시 예에서 태그 정보의 융합 작업이 지점 추천 장치(300) 외부의 폭소노미 매시업 시스템(140)에서 일어나는 것으로 가정하였다. 하지만, 다른 실시 예에 따르면, 태그 정보의 융합 작업은 지점 추천 장치의 일 구성부에서 수행될 수도 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 3을 참조하여 후술한다.
추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)는 플리커(130)에 가입한 사용자라고 가정한다. 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)가 플리커(130)에서 임의의 사진에 대해 태그를 설정한 경우 플리커(130)에는 각 사용자가 어떠한 태그를 설정하였는지, 어떠한 태그를 몇 번 설정하였는지 데이터가 저장된다.
추천 대상 사용자(110)는 폭소노미 매시업 시스템(140)에 플리커(130)에서 추천 대상 사용자를 식별할 수 있는 식별정보를 제공할 수 있다. 폭소노미 매시업 시스템(140)은 이 식별 정보를 통해 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 정보를 플리커(130)로부터 제공받을 수 있다. 폭소노미 매시업 시스템(140)은 플리커(130) 뿐 아니라 딜리셔스 등 다른 폭소노미 시스템으로부터 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 정보를 전달받을 수 있다.
여기서 태그 정보에 대해서는 도 3을 참조하여 상세히 후술한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)는 폭소노미 매시업 시스템(140)에도 가입한 사용자가 될 수 있다. 이 경우 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)는 자신이 가입한 외부 폭소노미 시스템(130, 플리커, 딜리셔스 등)의 식별자와 그 외부 폭소노미 시스템(130)에서 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)를 식별할 수 있는 식별자(아이디)를 폭소노미 매시업 시스템(140)에 제공할 수 있다. 실시 예에 따라 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)는 외부 폭소노미 시스템(130)에서의 자신의 아이디와 함께 비밀번호도 폭소노미 매시업 시스템(140)에 제공할 수 있다. 이는 추천 대상 사용자(110) 또는 기타 사용자(120)에 상응하는 정보로서 폭소노미 매시업 시스템(140) 에 저장되고, 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)의 외부 폭소노미 시스템(130)에서의 태그 데이터가 필요한 경우 폭소노미 매시업 시스템(140)은 저장된 아이디 또는 비밀번호를 사용하여 외부 폭소노미 시스템(130)에 태그 데이터를 요청하여 전달받을 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)는 폭소노미 매시업 시스템(140)에 가입할 필요가 없다. 추천 대상 사용자(110)는 폭소노미 매시업 시스템(140)에 접속할 때 제1 사용자 단말(200)을 통해서 외부 폭소노미 시스템(130)의 아이디 및 비밀번호를 폭소노미 매시업 시스템(140)에 제공할 수 있다. 폭소노미 매시업 시스템(140)은 제공받은 아이디 또는 비밀번호를 사용하여 외부 폭소노미 시스템(130)에 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 데이터를 요청하여 전달받을 수 있다. 추천 대상 사용자(110)는 폭소노미 매시업 시스템(140)에 접속할 때마다 외부 폭소노미 시스템(130)에서의 아이디 및 비밀번호(비밀번호는 필요한 경우만)를 제1 사용자 단말(200)을 통해서 입력할 수도 있고, 한번 입력해 둔 아이디 및 비밀번호가 제1 사용자 단말(200)에 저장되어 자동으로 전송될 수도 있다. 기타 사용자(120)의 경우에도 추천 대상 사용자(110)와 유사하게 아이디, 비밀번호 등 식별자가 제2 사용자 단말(201)에 저장되어 폭소노미 매시업 시스템(140)에 전달될 수 있다.
추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)는 사용자 단말(200, 201)을 통해서 특정 지점에 대한 태그(업종, 가격대 등)를 설정할 수 있다. 추천 대상 사용자(110) 및 기타 사용자(120)가 이렇게 설정한 태그 정보는 지점 추천 장치(300)에 저장되며, 또한 폭소노미 매시업 시스템(140)에 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면 추천 대상 사용자(110)는 지점 추천 시스템에 가입되어 있을 수 있다. 이 경우 추천 대상 사용자(110)가 설정한 태그 정보는 지점 추천 장치(300) 또는 폭소노미 매시업 시스템에 저장되어 이후 추천 대상 사용자(110)에게 추천 지점을 제공할 때 추천 대상 사용자(110)의 관심사를 파악하는 참고자료로 사용할 수 있다.
추천 대상 사용자(110)가 제1 지점(point)에 위치한 경우, 또는 제1 지점을 중심 지점으로 설정한 경우 제1 사용자 단말(200)은 상기 제1 지점 근처의 지점(제한 거리 이내의 지점) 중에서 그 지점에 설정된 태그가 추천 대상 사용자(110)가 자주 설정한 태그와 일치하거나 관련성이 있는 경우 그 지점을 추천 지점으로서 추천 대상 사용자(110)에게 제공할 수 있다.
실시 예에 따라 제1 사용자 단말(200)은 추천 대상 사용자(110)에게 추천 지점 정보를 제공하는 구성부만을 포함하고, 추천 대상 사용자(110)의 태그 설정 입력을 처리하는 구성부는 포함하지 않는 방식도 가능하다. 이 경우 제2 사용자 단말(201)이나 다른 사용자 단말을 통해서 추천 대상 사용자(110) 또는 다른 사용자의 태그 설정 입력을 받게 된다.
또한, 제2 사용자 단말(201)은 기타 사용자(120)의 태그 설정 입력을 처리하는 구성부만을 포함하고, 기타 사용자(120)에게 추천 지점을 제공하는 구성부는 포함하지 않을 수도 있다. 이 경우 도 1과 같이 내비게이션 기능이 없는 일반 PC에 태그 설정 입력을 처리하는 소프트웨어를 탑재하는 방식으로도 구현될 수 있다.
즉, 사용자 단말(200, 201)은 태그 설정 입력을 받아 지점 추천 장치(300)에 전달하는 기능과 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능 중 어느 하나만을 수행할 수도 있고, 두 가지 기능을 모두 수행할 수도 있다. 이에 대해서는 도 2 및 도 3을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따르는 제1 사용자 단말(200)의 블록구성도이다.
도 2의 실시 예에서 제1 사용자 단말(200)은 내비게이션 장치의 기능을 겸하는 것으로 가정한다. 제1 사용자 단말(200)의 기능 중 상당 부분은 내비게이션 장치의 기능과 유사하거나 동일하기 때문에 제1 사용자 단말(200)은 내비게이션 장치의 기능을 겸하는 것이 효율적이다. 다만, 다른 실시 예에 따르면 제1 사용자 단말(200)은 내비게이션 장치의 기능을 겸하지 않고 추천 대상 사용자(110)가 지점 추천 장치(300)에 접속하여 서비스를 받는데 필요한 기능만을 제공할 수도 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 제1 사용자 단말(200)은 입력부(210), 위치 추출부(220), 경로 추출부(230), 표시부(240), 통신부(250), 데이터베이스부(260) 및 추천 지점 추출부(270)를 포함할 수 있다.
입력부(210)는 사용자로부터 제어 입력을 받는다. 예를 들어 입력부(210)는 터치 스크린, 터치패드, 키 패드, 키보드, 마우스, 기타 입력 장치 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
입력부(210)는 사용자 단말(200)의 동작을 위한 입력을 받을 수 있다.
추천 대상 사용자(110)는 입력부(210)를 통해 지점 추천 장치(300)에서의 추천 대상 사용자(110)의 식별자를 입력하여 지점 추천 장치(300)에 접속하도록 할 수 있다. 여기서 추천 대상 사용자(310)의 식별자는 아이디(id)가 될 수 있으며, 도용을 막기 위해 비밀번호도 함께 입력을 받을 수도 있다. 이렇게 입력된 아이디와 비밀번호는 통신부(250)를 통해서 지점 추천 장치(300)에 전달되고, 인증 절차를 거쳐 지점 추천 장치(300)가 추천 대상 사용자(110)를 식별할 수 있다.
실시 예에 따라서 제1 사용자 단말(200)은 추천 대상 사용자(110)로부터 매번(전원을 켤 때마다, 지점 추천 장치(300)에 접속할 때마다) 아이디와 비밀번호를 입력받아 지점 추천 장치(300)에 접속할 수도 있고, 추천 대상 사용자(110)로부터 최초로 아이디와 비밀번호를 입력받으면, 이를 저장해 두고 이후 지점 추천 장치(300)에 접속할 때에는 자동으로 이를 이용하여 지점 추천 장치(300)에 접속할 수도 있다.
여기서 아이디와 비밀번호는 사용자 단말(200)을 통해서 지점 추천 시스템(300)에 접속하여 발급될 수도 있고, 사용자의 편의를 위해 일반 컴퓨터를 이용하여 웹 페이지를 통해서 발급될 수도 있다. 또한, 추천 대상 사용자(110)는 플리커 등 외부 폭소노미 시스템(130)에서의 식별 정보(아이디 등)를 제1 사용자 단말(200)을 통해서 또는 일반 컴퓨터를 이용하여, 웹 페이지를 통해서 지점 추천 장치(300)에 제공할 수 있다. 예를 들어 추천 대상 사용자(110)는 플리커에서의 추천 대상 사용자(110) 자신의 아이디를 웹 페이지 인터페이스를 통하여 지점 추천 장치(300)에 제공할 수 있다. 제공된 식별 정보는 폭소노미 매시업 시스템(140)에 제 공된다. 폭소노미 매시업 시스템(140)은 제공받은 식별 정보를 바탕으로 외부 폭소노미 시스템(130)으로부터 받은 태그 데이터 중 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 데이터를 분류할 수 있다.
추천 대상 사용자(110)가 지점 추천 시스템에 가입할 필요가 없는 실시 예에 따르면 추천 대상 사용자(110)는 입력부(210)를 통해 지점 추천 장치(300)에서의 추천 대상 사용자(110)의 식별자를 입력하는 대신 외부 폭소노미 시스템(130)에서의 상기 추천 대상 사용자의 식별자를 입력할 수 있다. 예를 들면 추천 대상 사용자(110)는 플리커(130)에서의 아이디와 비밀번호(비밀번호는 필요한 경우)를 입력부(210)를 통해 입력하고 이것이 지점 추천 장치(300) 또는 폭소노미 매시업 시스템(140)에 전달될 수 있다.
입력부(210)는 사용자의 태그 설정 입력을 받을 수 있다.
예를 들면, 추천 대상 사용자(110) 또는 기타 사용자(120)는 입력부(210)의 터치 스크린에서 태그 설정의 대상이 되는 지점을 선택하고, 그 지점에 대한 태그를 입력할 수 있다. 이렇게 입력된 태그에 관한 태그 입력 정보는 지점 추천 장치(300)로 전달된다. 태그 입력 정보는 추천 대상 사용자(110) 또는 기타 사용자(120)가 입력한 지점 및 태그를 포함한다. 실시 예에 따라 태그 입력 정보는 사용자의 식별자를 더 포함할 수도 있다.
제1 사용자 단말(200)이 사용자의 태그 설정 입력을 처리하는 기능을 수행하지 않고, 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능만을 수행하는 실시 예에서는 입력부(210)는 사용자의 태그 설정 입력을 받는 기능을 수행하지 않을 수 있다.
입력부(210)는 내비게이션 기능을 위한 입력도 처리할 수 있다. 입력부(210)는 내비게이션 목적지 설정, 경로 탐색 조건(최적, 최단, 고속국도 이용 여부 등)이나 기타 설정을 위한 입력을 처리할 수 있다. 이는 공지기술이므로 상세한 설명은 생략한다.
위치 추출부(220)는 제1 사용자 단말(200)의 현재 위치를 추출한다. 위치 추출부(220)는 예를 들어 GPS 모듈이나 기타 장치를 이용하여 사용자 단말(200)의 현재 위치를 추출할 수 있다. 위치 추출 방법은 공지기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
경로 추출부(230)는 제1 사용자 단말(200)의 위치, 즉 추천 대상 사용자(110)의 현재 위치에서부터 사용자가 설정한 목적 지점까지의 경로를 추출한다. 경로 추출의 기준은 최단거리/최단 시간 등이 될 수 있다. 경로 추출부(230)는 고속도로 포함/불포함 등의 사용자 설정에 따라 경로를 추출할 수 있다. 경로 추출 방법은 공지기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
표시부(240)는 추천 대상 사용자(110)에게 지점 추천 정보를 제공한다. 추천 지점 추출부(270)가 추천 지점을 추출하면 그 정보는 표시부(240)를 통하여 추천 대상 사용자(110)에게 제공된다.
제1 사용자 단말(200)이 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능을 수행하지 않고, 사용자의 태그 설정 입력을 처리하는 기능만을 수행하는 실시 예에서는 표시부(240)는 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능을 수행 하지 않을 수 있다. 특히 제2 사용자 단말(201)은 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능이 반드시 필요한 것은 아니므로, 제2 사용자 단말(201)의 표시부는 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능을 수행하지 않을 수 있다.
표시부(240)는 지도의 형태로 추천 지점 정보를 추천 대상 사용자(110)에게 제공할 수 있다. 추천 대상 사용자(110)에게 제공되는 추천 지점 정보는 위치 정보 및 태그 정보를 포함할 수 있다.
표시부(240)는 또한 사용자에게 경로 정보를 제공한다. 예를 들어 표시부(240)는 지도 형태로 경로 정보를 제공할 수 있다. 추천 대상 사용자(110)의 입력부(210)를 통한 입력에 따라 지도의 배율이나 기타 상세한 설정이 변경될 수 있다. 사용자에게 제공되는 지도에는 그 지도의 범위에 포함되는 지형지물의 정보도 함께 제공될 수 있다. 또한, 표시부(240)는 사용자에게 음성 또는 문자, 도형 등의 형태로 좌회전, 우회전, 유턴, 직진, 차선 변경 정보를 제공할 수 있다. 또한, 표시부(240)는 사용자에게 음성 또는 문자, 도형 등의 형태로 운전주의구간 정보, 속도 제한 정보 등도 제공할 수 있다.
통신부(250)는 지점 추천 장치(300)와 통신하면서 필요한 정보를 주고받는다.
데이터베이스부(260)는 지도 정보, 도로 정보, 지형지물 정보, 지점의 속성(전화번호, 주소, 상호 등) 정보 등 내비게이션 서비스에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스에 저장되지 않는 정보는 통신부(250)를 통해 내비게이션 관리 서버로부터 전달받을 수 있다.
추천 지점 추출부(270)는 각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출한다.
추천 대상 태그 목록, 각 지점에 설정된 태그 정보는 통신부(250)를 통해 지점 추천 장치(300)로부터 전달받을 수 있다.
추천 대상 태그 목록은 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 목록으로 그 추출 방법은 도 3을 참조하여 상세히 후술한다.
도 2를 참조하면 추천 지점 추출부(270)는 후보 지점 추출부(272) 및 태그 적용 필터부(274)를 포함할 수 있다.
후보 지점 추출부(272)는 중심 지점으로부터 제1 제한 거리 이내의 지점을 후보 지점으로서 추출한다.
여기서 중심 지점은 사용자의 입력에 의하여 지정될 수도 있고, 위치 추출부(220)에 의하여 추출된 사용자의 위치 정보가 될 수도 있다. 이하 편의상 중심 지점은 사용자의 위치 정보라고 가정한다.
제1 제한거리는 사용자 또는 사용자 단말 생산자에 의하여 설정될 수 있다. 제1 제한거리는 예를 들어 100m가 될 수 있다.
후보 지점 추출부(272)는 사용자의 현재 위치에서 100m이내의 지점을 후보 지점으로서 추출한다.
태그 적용 필터부(274)는 상기 후보 지점 추출부(272)가 추출한 후보 지점 중 추천 대상 태그 목록에 포함된 태그가 설정된 지점을 최종 추천 지점으로서 추 출한다.
이렇게 추출된 추천 지점은 표시부(240)를 통하여 사용자에게 제공될 수 있다.
예를 들어 사용자의 현재 위치에서 100m 이내에 A, B, C, D의 네 지점이 있고, 각 지점에 설정된 태그는 표 1과 같다고 가정한다.
지점 태그
A 한식, 식당, 점심
B 사진, 미술관
C 박물관, 역사
D 대중교통, 지하철
또한, 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 목록은 {미술관, 박물관, 음악, 재즈}라고 가정한다.
이 경우 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 목록에 포함된 태그가 설정된 지역은 B(미술관) 및 C(박물관) 지점이다. 따라서 추천 지점 추출부(270)는 B 지점 및 C 지점을 추천 지점으로서 추출한다.
표시부(240)는 B 지점 및 C 지점의 위치 정보 및 그 지점에 설정된 태그 정보를 지도의 형식 또는 기타 방식을 통하여 추천 대상 사용자(110)에게 제공할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 추천 지점 추출부(270)는 추천 대상 태그 목록에 포함된 태그가 설정된 지점을 후보 지점으로서 추출한 뒤 이 후보 지점 중 중심 지점으로부터 제1 제한거리(100m) 이내의 지점을 최종 추천 지점으로서 추출할 수 있다. 순서의 차이가 있으나 그 결과는 도 2의 실시 예와 같다.
또한, 최종 추천 지점은 추천 대상 태그 목록에 포함된 태그가 다수 설정된 지점을 상위 순서로 하여 추출될 수도 있다. 예를 들어 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록이 {미술관, 박물관, 사진, 재즈}인 경우 B 지점에는 추천 대상 태그 목록에 포함된 태그가 {사진, 미술관}의 두 개이므로 B 지점이 상위 순서로 하여 추출될 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 추천 지점 추출부(270)는 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수도 추천 지점 추출에 사용할 수 있다.
예를 들어 사용자의 현재 위치에서 100m 이내에 A, B, C, D의 네 지점이 있고, 각 지점에 설정된 태그는 상술한 표 1과 같다고 가정한다.
또한, 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록은 {미술관, 박물관, 점심, 지하철}이라고 가정한다. 그리고 사용자에게 추천 가능한 지점은 2개로 제한된다고 가정한다. 이 경우 상술한 실시 예에 따르면 A, B, C, D의 네 지점 중 임의의 두 지점이 추천 대상이 된다.
하지만, 상기 추천 대상 사용자가 태그를 설정한 설정 횟수를 지점 추천 장치(300)로부터 전달받아 이용한다면 좀 더 효율적으로 지점 추천을 할 수 있다.
추천 대상 사용자(110)가 미술관 태그는 30회, 박물관 태그는 1회, 점심 태그는 3회, 지하철 태그는 9회 설정하였다고 가정한다. 이 경우 추천 대상 사용자(110)와 밀접한 태그는 미술관 태그 및 지하철 태그이므로, 이 두 태그가 설정된 지점인 B 지점과 D 지점이 추천 지점으로서 추출될 수 있다.
실시 예에 따라 추천 지점 추출부(270)는 제1 사용자 단말(200)의 구성부가 아니고, 지점 추천 장치(300)의 구성부가 될 수 있다. 이 경우 제1 사용자 단말(200)은 지점 추천 장치(300)로부터 추천 지점의 위치 정보 및 태그 정보를 전달받아 표시할 수 있다.
제2 사용자 단말(201)의 경우 사용자에게 추천 지점 정보를 제공(표시)하는 기능이 반드시 필요한 것은 아니므로, 제2 사용자 단말(201)은 후보 지점 추출부(272)를 포함하지 않을 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 장치(300)의 블록구성도이다.
도 3을 참조하면 지점 추천 장치(300)는 지점 태그 설정부(310) 태그 목록 추출부(320), 및 통신부(330)를 포함할 수 있다.
통신부(330)는 사용자 단말(200)과 통신하여 필요한 데이터를 주고받는다.
지점 태그 설정부(310)는 사용자 단말(200)로부터 전달받은 추천 대상 사용자(110) 또는 기타 사용자(120)의 태그 입력 정보에 따라 지점에 대한 태그를 설정한다.
도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 사용자는 사용자 단말(200)의 입력부(210)를 이용하여 지점에 대한 태그를 입력할 수 있다. 이렇게 입력된 태그 입력 정보는 지점 태그 설정부(310)로 전달되고, 지점 태그 설정부(310)는 표 1과 같은 형태로 각 지점에 대해 태그를 설정할 수 있다.
이렇게 설정된 태그 정보는 다른 사용자들과 공유되고 누적될 수 있다. 즉, P 사용자, Q 사용자가 어떤 지점에 대하여 입력한 태그는 P, Q, R, S 사용자 모두에게 해당 지점에 대한 태그로서 제공될 수 있다.
설정된 태그 정보는 태그 데이터베이스를 통해 관리된다.
태그 목록 추출부(320)는 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출한다.
본 발명의 제1 실시 예에 따르면, 태그 목록 추출부(320)는 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 설정한 태그 전부를 포함하는 목록을 추천 대상 태그 목록으로서 추출할 수 있다.
예를 들어 사용자 P가 A지점에 대해서 X태그, B 지점에 대해서 Y태그를 설정한 경우 사용자 P에 상응하는 추천 대상 태그 목록은 {X, Y}가 된다.
사용자가 태그를 입력할 때에 사용자의 추천 대상 태그 목록에 입력 태그를 추가하는 방식으로 구현하면 쉽게 추천 대상 태그 목록을 유지할 수 있다.
본 발명의 제2 실시 예에 따르면, 태그 목록 추출부(320)는 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 설정한 태그를 그 추천 대상 사용자(110)가 각 태그를 설정한 설정 횟수가 많은 순서로 추출할 수 있다.
사용자가 태그를 입력할 때에 사용자의 추천 대상 태그 목록에 입력 태그를 추가하는 방식으로 구현하면 쉽게 추천 대상 태그 목록을 유지할 수 있다.
예를 들어 사용자 P가 A지점에 대해서 X태그, B 지점에 대해서 X태그, Y태그를 설정한 경우 사용자 P에 상응하는 추천 대상 태그 목록은 {(X, 2), (Y, 1)}가 된다. X 태그는 2회 설정하였고, Y 태그는 1회 설정하였다는 뜻이다. 추천 대상 태그 목록에 포함될 수 있는 태그의 개수를 소정의 개수(예를 들어 1개)로 제한하고 각 태그를 설정한 설정 횟수가 많은 순서로 추출할 수 있다. 상기 예에서는 X, Y 태그 중 X 태그를 더 많이 설정하였으므로, 추천 대상 태그 목록에 하나의 태그만이 포함될 수 있다면 X 태그만이 포함된다.
사용자가 태그를 입력할 때에 사용자의 추천 대상 태그 목록에 입력 태그를 추가하고, 이미 존재하는 태그에 대해서는 설정 횟수를 증가시키는 방식으로 구현하면 쉽게 추천 대상 태그 목록을 유지할 수 있다.
본 발명의 제3 실시 예에 따르면 태그 목록 추출부(320)는 복수의 태그 데이터베이스에 저장된 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 목록을 매시업(Mash-up)하여 태그 목록을 추출할 수 있다.
예를 들면, 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 지점 추천 장치(300)에 설정한 태그 정보는 제1 태그 데이터베이스에 저장된다고 가정한다.
또한, 추천 대상 사용자(110)가 플리커(130) 시스템을 통하여 설정한 태그 정보는 제2 태그 데이터베이스에 저장된다고 가정한다.
이 경우 제1 태그 데이터베이스에 저장된 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록(제1 태그 목록)과 제2 태그 데이터베이스에 저장된 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록(제2 태그 목록)을 병합하여 최종적으로 추천 대상 태그 목록을 생성할 수 있다. 실시 예에 따란 태그 목록에는 그 태그의 설정 횟수도 포함될 수 있다.
예를 들어 제1 태그 목록에는 {(TA, 1), (TB, 4), (TC, 5)}가 포함되고, 제2 태그 목록에는 {(TB, 2), (TC, 3), (TD, 9)}가 포함된다고 가정한다. (TA, 1)에서 TA는 태그이고 1은 TA 태그의 설정 횟수이다.
태그 목록의 병합 방법은 매우 다양하다.
두 태그 목록을 단순히 합산하면 {(TA, 1), (TB, 6), (TC, 8), (TD, 9)}가 된다.
두 태그 목록을 합산한 뒤 설정 횟수가 3회 이상인 태그만 남기면 {(TB, 6), (TC, 8), (TD, 9)}가 된다.
두 태그 목록에 모두 포함된 태그만을 합산하면 {(TB, 6), (TC, 8)}이 된다.
제1 태그 목록에 0.7, 제2 태그 목록에 0.3의 가중치를 두고 두 태그 목록을 합산하면 {(TA, 0.7), (TB, 3.4), (TC, 4.4), (TD, 2.7)}가 된다.
또한, 유사한 태그는 하나의 태그 군으로 통합하는 것도 가능하다.
두 개의 태그 데이터베이스뿐 아니라 이론적으로 무한개의 태그 데이터베이스의 태그 정보를 병합할 수 있다.
본 발명의 제4 실시 예에 따르면 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 지점 추천 장치(300)에 설정한 태그 정보는 사용되지 않고, 추천 대상 사용자(110)가 플리커(130) 시스템을 통하여 설정한 태그 정보만을 이용하여, 또는 추천 대상 사용자(110)가 플리커(130) 시스템을 통하여 설정한 태그 정보와 추천 대상 사용자(110)가 딜리셔스 시스템을 통하여 설정한 태그 정보를 융합하여 제1 실시 예 내지 제3 실시 예와 같은 방식으로 태그 목록을 추출할 수 있다.
태그 목록 추출부(320)가 추출한 추천 대상 태그 목록은 사용자 단말(200)로 전달될 수 있다. 사용자 단말(200)은 전달받은 추천 대상 태그 목록을 이용하여 상술한 바와 같이 추천 지점을 추출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 방법의 순서도이다.
단계 S410에서 추천 대상 사용자(110)가 도 1과 같은 지점 추천 시스템에 가입한다. 추천 대상 사용자(110)는 사용자 단말(200)을 이용하여, 또는 일반 컴퓨터를 이용하여 웹 페이지를 통해 가입 절차를 밟을 수 있다. 추천 대상 사용자(110)는 아이디/비밀번호를 설정하는 등의 작업을 수행하여 지점 추천 시스템에 가입할 수 있다. 지점 추천 장치(300)는 사용자 가입이나 정보 수정/ 사용자 인증을 위한 웹 인터페이스 또는 사용자 단말(200)을 이용하여 접근할 수 있는 인터페이스를 제공하여야 한다.
단계 S420에서 추천 대상 사용자(110)는 플리커(130)에서의 자신의 식별자(아이디)를 지점 추천 장치(300)에 제공할 수 있다. 추천 대상 사용자(110)는 사용자 단말(200)을 이용하여, 또는 일반 컴퓨터를 이용하여 웹 페이지를 통해 플리커(130)에서의 자신의 아이디를 지점 추천 장치(300)에 제공한다. 이로써 지점 추천 장치(300)는 플리커(130)에서의 추천 대상 사용자(110)의 태그 설정 내역 정보를 지점 추천을 위한 참고 자료로 사용할 수 있다. 지점 추천 장치(300)가 스스로 태그 데이터를 매시업 하지 않고 별도의 폭소노미 매시업 시스템(140)을 활용하여 매시업을 수행하는 경우 폭소노미 매시업 시스템(140)에 플리커(130)에서의 추천 대상 사용자(110)의 아이디를 제공할 수 있다.
단계 S430에서 추천 대상 사용자(110)는 사용자 단말(200)을 이용하여 단계 S410에서 생성한 아이디/패스워드를 입력하고 지점 추천 시스템에 로그인할 수 있다. 사용자 단말(200)은 접속 시마다 추천 대상 사용자(110)의 아이디/패스워드의 입력을 요구할 수도 있고, 한번 입력된 아이디/패스워드가 저장되어 접속시에 자동으로 지점 추천 장치(300)로 전달되어 로그인할 수 있다.
추천 대상 사용자(110)가 지점 추천 시스템에 로그인할 필요가 없는 실시 예에서는 추천 대상 사용자(110)는 단계 S410 내지 단계 S430의 과정 대신, 추천 대상 사용자(110)의 외부 폭소노미 시스템(130)에서의 식별자를 입력할 수 있다.
단계 S440에서 지점 추천 장치(300)는 사용자의 입력에 따라 지점에 대한 태그를 설정한다.
기타 사용자(120)는 제2 사용자 단말(201)의 입력부(210)를 통하여 지점 및 그에 대한 태그를 입력할 수 있다. 입력부(210)를 통하여 입력된 태그 정보는 지점 추천 장치(300)로 전달되어 지점에 대한 태그가 저장된다. 태그 설정에 대해서는 도 3을 참조하여 상세히 설명하였으므로 상세한 설명은 생략한다.
또한, 추천 대상 사용자(110)가 제1 사용자 단말(200)의 입력부(210)를 통해서 태그를 설정할 수 있는 실시 예에 따르면 추천 대상 사용자(110)가 설정한 태그 목록에 추천 대상 사용자(110)가 입력한 태그가 추가될 수 있다. 추천 대상 사용자(110)가 설정한 태그 목록은 추천 대상 사용자(110)의 관심분야를 추측하기 위한 것이다. 태그 목록 유지 및 제공 방법에 대해서는 도 3을 참조하여 상세히 설명하였으므로 상세한 설명은 생략한다.
단계 S450에서 지점 추천 장치(300)는 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출한다.
본 발명의 제1 실시 예에 따르면, 태그 목록 추출부(320)는 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 설정한 태그 전부를 포함하는 목록을 추천 대상 태그 목록으로서 추출할 수 있다.
예를 들어 사용자 P가 A지점에 대해서 X태그, B 지점에 대해서 Y태그를 설정한 경우 사용자 P에 상응하는 추천 대상 태그 목록은 {X, Y}가 된다.
사용자가 태그를 입력할 때에 사용자의 추천 대상 태그 목록에 입력 태그를 추가하는 방식으로 구현하면 쉽게 추천 대상 태그 목록을 유지할 수 있다.
본 발명의 제2 실시 예에 따르면, 태그 목록 추출부(320)는 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 설정한 태그를 그 추천 대상 사용자(110)가 각 태그를 설정한 설정 횟수가 많은 순서로 추출할 수 있다.
사용자가 태그를 입력할 때에 사용자의 추천 대상 태그 목록에 입력 태그를 추가하는 방식으로 구현하면 쉽게 추천 대상 태그 목록을 유지할 수 있다.
예를 들어 사용자 P가 A지점에 대해서 X태그, B 지점에 대해서 X태그, Y태그를 설정한 경우 사용자 P에 상응하는 추천 대상 태그 목록은 {(X, 2), (Y, 1)}가 된다. X 태그는 2회 설정하였고, Y 태그는 1회 설정하였다는 뜻이다. 추천 대상 태그 목록에 포함될 수 있는 태그의 개수를 소정의 개수(예를 들어 1개)로 제한하고 각 태그를 설정한 설정 횟수가 많은 순서로 추출할 수 있다. 상기 예에서는 X, Y 태그 중 X 태그를 더 많이 설정하였으므로, 추천 대상 태그 목록에 하나의 태그만이 포함될 수 있다면 X 태그만이 포함된다.
사용자가 태그를 입력할 때에 사용자의 추천 대상 태그 목록에 입력 태그를 추가하고, 이미 존재하는 태그에 대해서는 설정 횟수를 증가시키는 방식으로 구현하면 쉽게 추천 대상 태그 목록을 유지할 수 있다.
본 발명의 제3 실시 예에 따르면 태그 목록 추출부(320)는 복수의 태그 데이터베이스에 저장된 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 태그 목록을 매시업(Mash-up)하여 태그 목록을 추출할 수 있다.
예를 들면, 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 지점 추천 장치(300)에 설정한 태그 정보는 제1 태그 데이터베이스에 저장된다고 가정한다.
또한, 추천 대상 사용자(110)가 플리커(130) 시스템을 통하여 설정한 태그 정보는 제2 태그 데이터베이스에 저장된다고 가정한다.
이 경우 제1 태그 데이터베이스에 저장된 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록(제1 태그 목록)과 제2 태그 데이터베이스에 저장된 추천 대상 사용자(110)에 상응하는 추천 대상 태그 목록(제2 태그 목록)을 병합하여 최종적으로 추천 대상 태그 목록을 생성할 수 있다. 실시 예에 따란 태그 목록에는 그 태그의 설정 횟수도 포함될 수 있다.
예를 들어 제1 태그 목록에는 {(TA, 1), (TB, 4), (TC, 5)}가 포함되고, 제2 태그 목록에는 {(TB, 2), (TC, 3), (TD, 9)}가 포함된다고 가정한다. (TA, 1)에서 TA는 태그이고 1은 TA 태그의 설정 횟수이다.
태그 목록의 병합 방법은 매우 다양하다.
두 태그 목록을 단순히 합산하면 {(TA, 1), (TB, 6), (TC, 8), (TD, 9)}가 된다.
두 태그 목록을 합산한 뒤 설정 횟수가 3회 이상인 태그만 남기면 {(TB, 6), (TC, 8), (TD, 9)}가 된다.
두 태그 목록에 모두 포함된 태그만을 합산하면 {(TB, 6), (TC, 8)}이 된다.
제1 태그 목록에 0.7, 제2 태그 목록에 0.3의 가중치를 두고 두 태그 목록을 합산하면 {(TA, 0.7), (TB, 3.4), (TC, 4.4), (TD, 2.7)}가 된다.
또한, 유사한 태그는 하나의 태그 군으로 통합하는 것도 가능하다.
두 개의 태그 데이터베이스뿐 아니라 이론적으로 무한개의 태그 데이터베이스의 태그 정보를 병합할 수 있다.
태그 목록 추출부(320)가 태그 데이터를 매시업 하지 않고, 외부의 폭소노미 매시업 시스템(140)이 태그 데이터를 매시업하여 지점 추천 장치(300)에 제공할 수도 있다.
본 발명의 제4 실시 예에 따르면 추천 대상 사용자(110)가 사용자 단말(200)을 통해서 지점 추천 장치(300)에 설정한 태그 정보는 사용되지 않고, 추천 대상 사용자(110)가 플리커(130) 시스템을 통하여 설정한 태그 정보만을 이용하여, 또는 추천 대상 사용자(110)가 플리커(130) 시스템을 통하여 설정한 태그 정보와 추천 대상 사용자(110)가 딜리셔스 시스템을 통하여 설정한 태그 정보를 융합하여 제1 실시 예 내지 제3 실시 예와 같은 방식으로 태그 목록을 추출할 수 있다.
태그 목록 추출부(320)가 추출한 추천 대상 태그 목록은 사용자 단말(200)로 전달될 수 있다. 사용자 단말(200)은 전달받은 추천 대상 태그 목록을 이용하여 상술한 바와 같이 추천 지점을 추출할 수 있다.
단계 S460에서 사용자 단말(200)이 각 지점에 단계 S450에서 추출한 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출한다.
단계 S450에서 추출한 추천 대상 태그 목록 및 중심 지점 주변 지점의 태그 정보는 사용자 단말(200)로 전달되고, 사용자 단말(200)은 전달받은 데이터를 기초로 추천 지점을 추출한다.
실시 예에 따라 추천 지점 추출 과정은 지점 추천 장치(300)에 의하여 수행될 수 있다. 이 경우 추출된 추천 지점에 관한 정보가 사용자 단말(200)로 전달되어 출력될 수 있다.
추천 지점 추출 과정은 도 2를 참조하여 상세히 설명하였으므로 상세한 설명은 생략한다.
단계 S470에서 사용자 단말(200)은 추천 대상 사용자(110)에게 추천 대상 사용자(110)에게 지점 추천 정보를 제공한다. 표시부(240)는 지도의 형태로 추천 지점 정보를 추천 대상 사용자(110)에게 제공할 수 있다. 추천 대상 사용자(110)에게 제공되는 추천 지점 정보는 위치 정보 및 태그 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 상술한 바와 같이 사용자는 사용자 단말(200)을 통해 사용자와 관련성이 높은 것으로 추정되는 지점을 추천 지점으로서 제공받을 수 있다. 특히 태그 정보를 매시업 하는 경우 사용자가 플리커와 같은 타 시스템에서 활동한 자료(태그 설정 이력)를 바탕으로 사용자와 관련성이 높은 지점을 추정하여 제공할 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 발명의 실시 예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
또한, 도 1 내지 도 3에 도시된 구성요소들은 반드시 하드웨어 구성을 가질 필요는 없으며, 일부 구성요소는 동일 또는 유사한 기능을 수행하는 응용 프로그램의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소들은 발명의 사상 범위 내에서 결합되거나 분리될 수도 있음은 물론이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 전술한 실시 예 외의 많은 실시 예들이 본 발명의 특허청구범위 내에 존재한다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 시스템의 망 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따르는 사용자 단말(200)의 블록구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 장치(300)의 블록구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따르는 지점 추천 방법의 순서도이다.

Claims (16)

  1. 사용자의 입력에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 단계;
    추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 단계; 및
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 단계를 포함하되,
    상기 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 단계는,
    태그 데이터베이스로부터 상기 추천 대상 사용자가 설정한 바 있는 태그 목록 및 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지점 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 단계는,
    태그 데이터베이스로부터 상기 추천 대상 사용자가 설정한 바 있는 태그 목록을 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수가 많은 순서에 따라 정 렬하여 추출하는 단계를 포함하는 지점 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 단계는,
    복수의 태그 데이터베이스에 저장된 상기 추천 대상 사용자에 상응하는 태그 목록을 매시업(Mash-up)하는 단계를 포함하는 지점 추천 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 단계는,
    상기 중심 지점으로부터 제1 제한 거리 이내의 지점을 후보 지점으로서 추출하는 단계; 및
    상기 후보 지점 중 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정된 지점을 상기 추천 지점으로서 추출하는 단계를 포함하는 지점 추천 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 단계는,
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부, 각 지점과 중심 지점간의 거리 및 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수를 이용하여 추천 지점을 추출하는 단계를 포함하는 지점 추천 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 지점 추천 방법은,
    상기 추천 대상 사용자의 위치를 상기 중심 위치로서 추출하는 단계를 더 포함하는 지점 추천 방법.
  8. 제1항, 제3 내지 제7항 중 어느 한 항의 지점 추천 방법을 수행하기 위해 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램이 기록된 기록매체.
  9. 지점 추천 장치 및 사용자 단말을 포함하는 지점 추천 시스템에 있어서,
    상기 지점 추천 장치는,
    사용자로부터 전달받은 사용자의 태그 입력 정보에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 지점 태그 설정부; 및
    상기 추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 태그 목록 추출부를 포함하고,
    상기 사용자 단말은,
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 추천 지점 추출부를 포함하되,
    상기 태그 목록 추출부는,
    태그 데이터베이스로부터 상기 추천 대상 사용자가 설정한 바 있는 태그 목록 및 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수를 추출하는 것을 특징으로 하는 지점 추천 시스템.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서,
    상기 태그 목록 추출부는,
    태그 데이터베이스로부터 상기 추천 대상 사용자가 설정한 바 있는 태그 목록을 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수가 많은 순서에 따라 정렬하여 추출하는 지점 추천 시스템.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 태그 목록 추출부는,
    복수의 태그 데이터베이스에 저장된 상기 추천 대상 사용자에 상응하는 태그 목록을 매시업(Mash-up)하는 지점 추천 시스템.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 추천 지점 추출부는,
    상기 중심 지점으로부터 제1 제한 거리 이내의 지점을 후보 지점으로서 추출하는 후보 지점 추출부; 및
    상기 후보 지점 중 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정된 지점을 상기 추천 지점으로서 추출하는 태그 적용 필터부를 포함하는 지점 추천 시스템.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 추천 지점 추출부는,
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부, 각 지점과 중심 지점 간의 거리 및 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수를 이용하여 추천 지점을 추출하는 지점 추천 시스템.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 사용자 단말은,
    상기 추천 대상 사용자의 위치 정보를 상기 중심 위치로서 추출하는 위치 추출부를 더 포함하는 지점 추천 시스템.
  16. 사용자의 입력에 따라 지점에 대한 태그(tag)를 설정하는 지점 태그 설정부;
    추천 대상 사용자에 상응하는 추천 대상 태그 목록을 추출하는 태그 목록 추출부; 및
    각 지점에 상기 추천 대상 태그 목록에 포함된 추천 대상 태그가 설정되었는지 여부 및 각 지점과 중심 지점 간의 거리를 이용하여 추천 지점을 추출하는 추천 지점 추출부를 포함하되,
    상기 태그 목록 추출부는,
    태그 데이터베이스로부터 상기 추천 대상 사용자가 설정한 바 있는 태그 목록 및 상기 추천 대상 사용자가 각 태그를 설정한 설정 횟수를 추출하는 것을 특징으로 하는 지점 추천 시스템.
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