KR101164733B1 - 고객 맞춤형 인터넷라디오 방송방법 - Google Patents

고객 맞춤형 인터넷라디오 방송방법 Download PDF

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KR101164733B1
KR101164733B1 KR1020100011780A KR20100011780A KR101164733B1 KR 101164733 B1 KR101164733 B1 KR 101164733B1 KR 1020100011780 A KR1020100011780 A KR 1020100011780A KR 20100011780 A KR20100011780 A KR 20100011780A KR 101164733 B1 KR101164733 B1 KR 101164733B1
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Abstract

본 발명은 고객을 고객선호도 계발단계에 따라 분류하는 방법을 제시하고, 그에 따른 음악방송목록을 생성하여 고객 맞춤형 인터넷라디오방송을 송출하기 위한 것이다. 이를 위하여, 본 발명은, 복수 개의 음악파일을 저장한 서버 및 인터넷망을 통해 상기 서버로부터 상기 음악파일을 전송 받아 재생하는 단말기를 포함하는 인터넷라디오시스템에 있어서, 상기 서버는, 사용자를 식별하는 단계; 복수 개의 선호도 조사용 음악파일을 상기 사용자에게 전송하는 단계; 상기 각 음악파일에 대응하는 제1 선호도데이터를 입력 받는 단계; 일정 기간 후에 상기 선호도 조사용 음악파일을 다시 상기 사용자에게 전송하고, 상기 각 음악파일에 대응하는 제2 선호도데이터를 입력 받는 단계; 및 상기 제1 선호도데이터 및 제2 선호도 데이터에 의하여 고객선호 안정성 및 고객선호 인식력을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법을 제공한다.
따라서, 본 발명에 의하면 고객의 선호도를 보다 구체적으로 파악하여 고객마다 맞춤형 방송을 할 수 있으므로 고객만족도를 향상시킬 수 있다.

Description

고객 맞춤형 인터넷라디오 방송방법{A Method for the personalized internet radio broadcast}
본 발명은 인터넷라디오 방송방법에 관한 것이며, 구체적으로 고객을 고객선호도 계발단계에 따라 분류하는 방법을 제시하고, 그에 따른 음악방송목록을 생성하여 고객 맞춤형 인터넷라디오방송을 송출하기 위한 것이다.
최근 전통적인 공중파 방송과 더불어 인터넷망을 이용한 인터넷 방송이 점차 늘어나고 있다. 특히, 인터넷라디오 분야는 개인이 소규모로 방송을 할 수 있다는 점에서 각광받고 있다.
하지만, 공중파 방송이든 인터넷라디오방송이든 하나의 방송국에서 다수의 고객에게 방송하는 것은 마찬가지이므로, 다양한 고객의 취향에 맞는 방송을 하기에는 한계가 있는 것이 현실이다.
이러한 한계를 어느 정도 극복하기 위하여 청취자의 신청곡을 방송한다든지 하는 방법을 사용하고 있지만, 이러한 것은 일반적인 해법이 되지 못한다. 또한, 미국공개특허 제2009-0177967호 등에서는 고객의 선호를 방송에 반영하기 위하여 사전 또는 중간에 고객의 선호를 설문조사하는 식으로 입력하도록 한다. 이러한 방법은 모든 고객들이 본인의 선호도를 갖고 있고 또 알고 있다는 가정을 전제로 한다. 그러나 최근 소비자 심리학의 구성적 선호이론(constructive preference theory)에 의하면 고객들은 특정 상품에 대한 선호도를 항상 가지고 있는 것이 아닌 것으로 알려지고 있다. 즉, 어떠한 고객은 음악에 대한 선호가 분명하여 본인이 좋아하는 장르, 가수, 작곡가 등에 대한 선호가 분명한 반면, 또 어떠한 고객은 본인의 음악에 대한 선호도가 불안정하고 불분명한 경우도 존재한다. 후자의 경우, 불안정하고 불분명한 고객의 선호도를 밝히는 것은 거의 불가능에 가깝거나, 밝혀진 고객 선호도를 바탕으로 맞춤화된 방송을 하였을 경우 오히려 역효과가 나타날 수 있다.
따라서, 고객별 맞춤화를 수행하기에 앞서 고객의 선호도가 어느 정도 계발되었는 가를 파악하는 것이 필요하며 파악된 고객선호도 계발 단계에 따라 고객을 분류하여 각 분류별 최적의 음악방송목록 생성 방법을 적용하는 방법이 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 고객의 선호도 계발단계를 정량적으로 계산하기 위한 새로운 방법을 제시하여 진정으로 고객이 원하는 방송을 청취하게 함으로써 고객만족도를 높이고 인터넷라디오방송의 경쟁력을 향상시키도록 하는 인터넷라디오 방송방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 복수 개의 음악파일을 저장한 서버 및 인터넷망을 통해 상기 서버로부터 상기 음악파일을 전송 받아 재생하는 단말기를 포함하는 인터넷라디오시스템에 있어서, 상기 서버는, 사용자를 식별하는 단계; 복수 개의 선호도 조사용 음악파일을 상기 사용자에게 전송하는 단계; 상기 각 음악파일에 대응하는 제1 선호도데이터를 입력 받는 단계; 일정 기간 후에 상기 선호도 조사용 음악파일을 다시 상기 사용자에게 전송하고, 상기 각 음악파일에 대응하는 제2 선호도데이터를 입력 받는 단계; 및 상기 제1 선호도데이터 및 제2 선호도 데이터에 의하여 선호안정성 및 선호인식력을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법을 제공한다.
상기 제1선호도 데이터 및 제2선호도 데이터는 사용자의 선호도에 따라 수치로 입력되는 것이 바람직하다.
한편, 상기 서버는 상기 선호안정성 및 선호인식력을 기준으로 사용자를 복수 개의 그룹으로 나누어 사용자선호도 계발단계를 분류하는 것이 바람직하다.
m을 상기 선호도 조사용 음악파일의 개수, R1,i를 i번째 음악파일의 제1선호도 데이터, R2,i를 i번째 음악파일의 제2선호도 데이터,
Figure 112011048278364-pat00017
을 제1선호도 데이터의 산술평균,
Figure 112011048278364-pat00018
를 제2선호도 데이터의 산술평균이라 하면, 상기 선호안정성은
Figure 112011048278364-pat00019
로 계산될 수 있다.
또한, m을 상기 선호도 조사용 음악파일의 개수, R1,i를 i번째 음악파일의 제1선호도 데이터, R2,i를 i번째 음악파일의 제2선호도 데이터, NF를 정규화 요소(normalizing factor)라 하면, 상기 선호인식력은
Figure 112011048278364-pat00020
삭제
로 계산될 수 있다.
상기 서버는 상기 각 사용자선호도 계발단계에 대응하여 음악방송목록을 생성하며, 상기 음악방송목록은 상기 각 사용자선호도 계발단계에 따라 개인화 방법 또는 비개인화 방법을 선택하여 생성되는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하면 무리하게 모든 사용자의 선호도를 찾아 개인화 방법에 의하여 음악방송목록을 생성할 때에 비하여 개인화 방법이 필요한 사용자에게만 개인화 방법에 의하여 음악방송목록을 생성함으로써 서버부하를 감소시켜 안정적이고 원활한 방송을 할 수 있다.
또한, 모든 사용자의 선호도 계발 단계에 따른 최적의 음악목록생성방법을 사용하여 사용자별 맞춤 방송을 할 수 있으므로 고객만족도를 대폭 향상시키는 등 시스템의 효과를 극대화함으로써 인터넷 라디오 방송의 경쟁력을 확보 할 수 있다.
그리고, 고객분류를 정량적인 수치로 나타낼 수 있어 인터넷방송국 운영자는 보다 체계적으로 고객관리를 할 수 있으며 다양한 마케팅 활동의 제공이 용이해진다.
도 1은 본 발명에 따른 서버구조를 나타내는 개념도
도 2는 본 발명에 따른 사용자 선호도 조사과정을 나타내는 순서도
도 3은 본 발명에 따른 선호도 조사용 음악목록을 나타내는 예시도
도 4는 본 발명에 따른 음악방송목록생성과정을 나타내는 순서도
본 발명의 실시예의 구성 및 작용에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도1을 참조하면, 인터넷 방송국 내에 있는 서버는 사용자확인모듈(100), 음악평가모듈(200), 사용자선호도 계발단계 측정모듈(300), 사용자분류모듈(400), 음악방송목록 생성모듈(500), 오디오데이터 스트리밍모듈(600)을 포함하여 구성된다.
또한, 음악파일분류DB(710), 사용자음악평가DB(720), 사용자분류DB(730), 분류기준테이블(740), 사용자분류-음악목록생성방법 매칭테이블(750), 사용자별 방송목록DB(760)가 구비되어 있다.
도 2를 참조하여 사용자 선호도 조사과정을 설명하면 다음과 같다.
사용자는 인터넷 방송국 내에 있는 서버에 인터넷망을 통해 접속한다. 이 때, 서버에서는 사용자를 식별하기 위하여 아이디(ID)와 비밀번호(password)를 입력받는다. 상기 사용자확인모듈(100)에서는 입력 받은 아이디와 비밀번호가 저장된 데이터와 일치하는지 여부를 판단한 다음, 일치하는 것으로 판단된 경우 상기 아이디에 해당하는 사용자분류DB(730)를 조사하여 사용자분류정보가 있는지 판단한다.
상기 사용자분류정보가 있는 경우에는 상기 음악방송목록 생성모듈(500)에서 사용자별 방송목록DB(760)를 이용하여 음악방송목록을 생성하고, 오디오데이터 스트리밍모듈(600)에서는 상기 음악방송목록에 해당되는 음악데이터를 송출한다.
상기 사용자분류정보가 없는 경우에는 사용자분류를 위한 음악평가단계를 수행한다.즉, 음악평가모듈(200)은 음악파일분류DB(710)를 이용하여 사용자선호도조사를 위한 선호도 조사용 음악목록을 생성한다. 상기 음악파일분류DB(710)는 음악파일을 다양한 기준에 의하여 분류해 놓은 DB로서 장르별, 년도별, 가수별, 나라별 등 여러가지 기준으로 분류되어 있다.
상기 선호도 조사용 음악목록은 상기 음악파일분류DB(710)로부터 선택된 클래식, 재즈, 힙합, 댄스, 블루스 등 다양한 장르의 음악으로 구성되며, 연도별, 가수별로 선택될 수도 있다.
본 실시예에서 상기 음악평가모듈(200)에 의하여 50개의 선호도 조사용 음악목록이 생성되며, 상기 선호도 조사용 음악목록은 사용자에게 전송된다. 또한, 상기 선호도 조사용 음악목록은 서버에 저장된 음악데이터와 연동되어 사용자가 들어 보고 싶은 경우에는 해당 음악데이터를 들어볼 수 있도록 되어 있다.
도3을 참조하면, 상기 선호도 조사용 음악목록은 제목, 연도, 가수, 작곡가 등이 포함되며, 각 음악마다 1단계부터 10단계까지 평가할 수 있도록 평가항목이 구비된다. 한편, 사용자는 각 음악에 대하여 선호도를 1단계부터 10단계까지 선택하여 입력할 수 있으며, 모르는 음악인 경우에는 음악명을 클릭하여 들어볼 수 있다.
이렇게 각 음악마다 평가된 데이터는 다시 서버의 사용자음악평가DB(720)에 저장되고, 상기 사용자음악평가DB(720)에 저장된 데이터는 사용자선호도 계발단계 측정모듈(300)에 의하여 사용자선호도 계발단계를 측정하는데 사용된다.
선호도 조사가 완료되면, 상기 서버는 음악방송목록생성모듈(500)에 의하여 임의의 음악방송목록을 생성하며, 오디오데이터 스트리밍모듈(600)은 상기 음악방송목록에 대응하는 음악을 송출한다.
상기 사용자선호도 조사는 2회에 걸쳐 실시되는데, 두번째 사용자선호도 조사는 사용자가 첫번째 조사결과를 충분히 잊을 정도로 최소 일주일 이상 이후에 실시되는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는 첫번째 조사후 적어도 일주일 후에 두번째 조사가 실시된다.
이를 위하여, 상기 음악평가모듈(200)에서는 첫번째 선호도 조사가 실시되면, 그 결과 데이터는 물론 첫번째 선호도 조사 실시일자 및 시간을 저장한다. 구체적으로, 사용자에 의하여 로그인이 되면, 사용자분류DB(730)를 조사하여 사용자분류정보가 있는지 판단한다.
상기 사용자분류정보가 있는 경우에는 상기 음악방송목록 생성모듈(500)에서 사용자별 방송목록DB(760)를 이용하여 음악방송목록을 생성하고, 오디오데이터 스트리밍모듈(600)에서는 상기 음악방송목록에 해당되는 음악데이터를 송출한다.
상기 사용자분류정보가 없는 경우에 음악평가모듈(200)에서는 제1차 선호도데이터 및 제1차 선호도 조사 일자 및 시간을 확인한다.
제1차 선호도데이터가 없으면 선호도 조사용 음악목록을 생성하여 제1차 선호도 조사를 실시하고, 제1차 선호도데이터가 있으면 제1차 선호도 조사일자로부터 일주일이 경과했는지 판단한다.
현재 로그인 일자가 제1차 선호도 조사일자로부터 일주일이 경과하지 않은 경우에는 음악방송목록생성모듈(500)에 의하여 임의의 음악방송목록을 생성하며, 오디오데이터 스트리밍모듈(600)은 상기 음악방송목록에 대응하는 음악을 송출한다.
한편, 현재 로그인 일자가 제1차 선호도 조사일자로부터 일주일이 경과한 경우에 상기 음악평가모듈(200)은 제1차 선호도 조사때와 동일한 선호도 조사용 음악목록을 생성하여 사용자에게 전송한다.
제2차 선호도 조사용 음악목록은 제1차 선호도 조사용 음악목록과 동일하며, 각 음악마다 1단계부터 10단계까지 평가할 수 있도록 평가항목이 구비된다. 이렇게 각 음악마다 평가된 데이터는 다시 서버의 사용자음악평가DB(720)에 저장되고, 상기 사용자음악평가DB(720)에 저장된 데이터는 사용자선호도 계발단계 측정모듈(300)에 의하여 사용자선호도 계발단계를 측정하는데 사용된다.
즉, 제2차 선호도 조사까지 마치게 되면, 사용자음악평가DB(720)에는 제1차 선호도 데이터 및 제2차 선호도 데이터가 저장되며, 상기 제1차 및 제2차 선호도데이터는 동일한 음악에 대하여 1부터 10단계 중 선택된 수치가 저장된다.
사용자분류모듈(400)에서는 상기 사용자음악평가CB(720)에 저장된 데이터를 이용하여 사용자선호도 계발단계를 계산하여 사용자를 분류한다.
구체적으로, 상기 사용자선호도 계발단계는 사용자가 선호하는 음악이 다른 음악에 비해서 상대적으로 시간에 따라 변하지 않고 안정적인지를 측정하는 선호안정성과 선호하는 음악에 대한 절대적 평가치가 변하지 않는지를 측정하는 선호인식력으로 나뉘어 측정된다.
본 실시예에서, m을 상기 선호도 조사용 음악파일의 개수, R1,i를 i번째 음악파일의 제1선호도 데이터, R2,i를 i번째 음악파일의 제2선호도 데이터,
Figure 112011048278364-pat00021
을 제1선호도 데이터의 산술평균,
Figure 112011048278364-pat00022
를 제2선호도 데이터의 산술평균이라 하면, 상기 사용자선호도 계발단계 측정모듈(300)에서 상기 선호안정성은
Figure 112011048278364-pat00023

로 계산된다.
삭제
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상기 선호안정성은 음악들 간의 상대적인 선호도를 측정하는 것으로서, 본 실시예에서 제1선호도 조사 및 제2선호도 조사에서 각 선호도 조사용 음악의 상대적인 선호도가 일정하다면 상기 선호안정성은 높게 계산된다.
예를 들어, 5개의 음악파일에서 제1차 선호도 조사에서 사용자의 평가가 10-8-6-4-2이고, 제2차 선호도 조사에서 사용자의 평가가 5-4-3-2-1이라면 선호안정성은 높게 계산된다. 반면, 제2차 선호도 조사에서 사용자의 평가가 3-4-5-2-1이라면 상대적인 평가가 뒤바뀌게 되므로 선호안정성은 낮아지게 된다.
다음, 본 실시예에서 m을 상기 선호도 조사용 음악파일의 개수, R1,i를 i번째 음악파일의 제1선호도 데이터, R2,i를 i번째 음악파일의 제2선호도 데이터, NF를 정규화 요소(normalizing factor)라 하면, 상기 사용자선호도 계발단계 측정모듈(300)에서 선호인식력은
Figure 112011048278364-pat00024
로 계산된다.
상기 선호인식력은 사용자가 특정 음악에 대하여 진정으로 가치를 인식하고 있는 지를 측정하는 것이므로 특정 음악에 대한 절대적인 평가가 변하지 않는 지를 측정하는 것이다.
이러한 방법으로 계산된 선호안정성 및 선호인식력 결과는 서버의 사용자분류DB(730)에 저장된다.
상기 사용자분류모듈(400)에서는 상기 사용자분류DB(730)에 저장된 선호안정성 및 선호인식력 결과값을 이용하여 사용자를 4개의 그룹으로 분류한다.
구체적으로, 분류기준테이블(740)은 상기 선호안정성이 높은 그룹과 낮은 그룹으로 분류할 수 있는 기준이 저장되어 있으며, 마찬가지로 상기 선호인식력이 높은 그룹과 낮은 그룹으로 분류할 수 있는 기준이 저장되어 있다.
본 실시예에서 상기 선호안정성은 0.80이상이면 높은 그룹에 속하고 0.80미만이면 낮은 그룹에 속하도록 정해져 있으며, 상기 선호인식력은 0.83이상이면 높은 그룹에 속하고 0.83미만이면 낮은 그룹에 속하도록 정해져 있다.
상기 사용자분류모듈(400)은 상기 선호안정성 및 선호인식력이 모두 낮은 제1그룹, 선호안정성이 낮고 선호인식력이 높은 제2그룹, 선호안정성이 높고 선호인식력이 낮은 제3그룹, 선호안정성 및 선호인식력이 모두 높은 제4그룹으로 나누어 상기 계산결과에 따라 사용자를 제1그룹부터 제4그룹까지로 분류하여 사용자분류DB(730)에 저장한다.
상기 분류기준테이블(740)에서 분류기준은 상황에 따라 바뀌어 질 수 있으며, 여러 그룹으로 나눌 수도 있다.
음악방송목록생성모듈(500)은 사용자분류-음악목록생성방법 매칭테이블(750)을 참조하여 상기 사용자분류DB(730)에 저장된 제1그룹 내지 제4그룹에 따라 다른 방법으로 음악방송목록을 생성하여 사용자별 방송목록DB(760)에 저장한다.
구체적으로, 상기 제1그룹은 선호안정성 및 선호인식력이 모두 낮은 그룹이므로 비개인화(non-personalized) 및 대중화된 목록생성방법(AVG;average opinion)을 이용한다. 상기 비개인화방법은 특정 사용자의 취향에 맞추어 특화된 방법이 아니라 일반적인 대중에 의한 평가 내지 취향에 기초한 권고방법이다. 이와 같은 환경에서 상기 사용자분류-음악목록생성방법 매칭테이블(750)에는 제1그룹에 속한 사용자와 AVG방법을 이용한 목록생성방법을 매칭한다. 즉, 제1그룹에 속한 사용자에게는 최신유행가요, 각종 인기차트 상위 음악 및 추억의 명곡 등 대중적인 인기를 확보한 음악 위주로 음악방송목록을 생성한다.
상기 제2그룹은 선호안정성이 낮고 선호인식력이 높은 그룹이므로 비개인화(non-personalized) 및 전문가 추천에 의한 목록생성방법(EXP;expert opinion)을 이용한다. 즉, 음악전문가집단에 의한 추천음악을 위주로 음악방송목록을 생성한다.
상기 제3그룹은 선호안정성이 높고 선호인식력이 낮은 그룹이므로 개인화(personalized)된‘유사사용자추천’방법을 사용한 목록생성방법(CF;Collaborative filtering)을 이용한다. 상기 개인화된 방법이란 특정 사용자의 취향이나 선호특성에 따라 맞춤형 권고방법을 의미한다. 즉, 제3그룹에 속한 사용자에게는 동일하거나 유사한 음악을 들은 다른 사용자가 어떤 음악을 들었는지를 추적하여 음악방송목록을 생성한다.
상기 제4그룹은 선호안정성 및 선호인식력이 모두 높은 그룹이므로 개인화되고 음악속성정보(예를 들어, 장르, 가수, 작곡가 등)에 기초한 필터링 방법(CBF;Content-based filtering)을 사용하여 음악방송목록을 생성한다. 즉, 사용자가 선호하는 음악과 그 장르와 가수, 작곡가 등이 유사한 음악을 위주로 음악방송목록을 생성한다.
상기 사용자분류-음악목록생성방법 매칭테이블(750)은 상황에 따라 변경될 수 있다.
이러한 방법으로 음악방송목록생성모듈(500)에 의하여 음악방송목록이 생성되면 오디오데이터 스트리밍모듈(600)에서는 사용자별 방송목록DB(760)를 참조하여 상기 음악방송목록에 대응하는 음악을 송출한다.
도 4를 참조하면, 상기 음악방송목록 생성모듈(500)은 사용자선호도 계발단계에 따라 개인화 방법을 사용할 것인지 비개인화 방법을 사용할 것인지를 결정하며, 또한, 일반사용자의 선호도에 의한 방법을 사용할 것인지 전문성이나 음악속성정보에 의한 방법을 사용할 것인지를 결정한다.
즉, 선호안정성이 높을수록 CF(Collaborative filtering), CBF(Content-based filtering) 등의 개인화 방법을 사용하여 음악방송목록을 생성하며, 선호안정성이 낮을수록 AVG(average opinion), EXP(expert opinion) 등의 비개인화 방법을 사용한다. 한편, 선호인식력이 낮을수록 AVG,CF와 같은 일반사용자의 선호도에 의한 음악방송목록을 생성하며, 선호인식력이 높을수록 EXP, CBF와 같은 전문성이나 음악속성정보에 의하여 음악방송목록을 생성한다.
상기한 방법으로 무리하게 모든 사용자의 선호도를 찾아 개인화 방법에 의하여 음악방송목록을 생성할 때에 비하여 개인화 방법이 필요한 사용자에게만 개인화 방법에 의하여 음악방송목록을 생성함으로써 서버부하를 감소시켜 안정적이고 원활한 방송을 할 수 있다.
또한, 모든 사용자의 선호도 계발 단계에 따른 최적의 음악목록생성방법을 사용하여 사용자별 맞춤 방송을 할 수 있으므로 고객만족도를 대폭 향상시키는 등 시스템의 효과를 극대화함으로써 인터넷 라디오 방송의 경쟁력을 확보 할 수 있다.
그리고, 고객분류를 정량적인 수치로 나타낼 수 있어 인터넷방송국 운영자는 보다 체계적으로 고객관리를 할 수 있으며 다양한 마케팅 활동의 제공이 용이해진다.
[도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명]
100 : 사용자확인모듈 200 : 음악평가모듈
300 : 사용자선호도 계발단계 측정모듈 400 : 사용자분류모듈
500 : 음악방송목록생성모듈 600 : 오디오데이터 스트리밍모듈

Claims (7)

  1. 복수 개의 음악파일을 저장한 서버 및 인터넷망을 통해 상기 서버로부터 상기 음악파일을 전송 받아 재생하는 단말기를 포함하는 인터넷라디오시스템에 있어서,
    상기 서버는,
    사용자를 식별하는 단계;
    복수 개의 선호도 조사용 음악데이터로 구성된 제1차 선호도 조사용 음악목록을 상기 사용자에게 전송하는 단계;
    상기 각 선호도 조사용 음악데이터에 대응하는 제1 선호도데이터를 입력 받는 단계;
    일정 기간 후에 상기 제1차 선호도 조사용 음악목록과 동일한 제2차 선호도 조사용 음악목록을 상기 사용자에게 전송하고, 상기 각 음악데이터 대응하는 제2 선호도데이터를 입력받는 단계; 및
    상기 제1 선호도데이터 및 제2 선호도 데이터에 의하여 사용자가 선호하는 음악이 다른 음악에 비해서 상대적으로 시간에 따라 변하지 않는지를 측정하는 선호안정성 및 선호하는 음악에 대한 절대적 평가치가 변하지 않는지를 측정하는 선호인식력을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오방송 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1선호도 데이터 및 제2선호도 데이터는 사용자의 선호도에 따라 수치로 입력되는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오방송 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 상기 선호안정성 및 선호인식력을 기준으로 사용자를 복수 개의 그룹으로 나누어 사용자선호도 계발단계를 분류하는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법.
  4. 제2항에 있어서,
    m을 상기 선호도 조사용 음악파일의 개수, R1,i를 i번째 음악파일의 제1선호도 데이터, R2,i를 i번째 음악파일의 제2선호도 데이터,
    Figure 112011048278364-pat00025
    을 제1선호도 데이터의 산술평균,
    Figure 112011048278364-pat00026
    를 제2선호도 데이터의 산술평균이라 하면, 상기 선호안정성은
    Figure 112011048278364-pat00027

    로 계산되는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법.
  5. 제2항에 있어서,
    m을 상기 선호도 조사용 음악파일의 개수, R1,i를 i번째 음악파일의 제1선호도 데이터, R2,i를 i번째 음악파일의 제2선호도 데이터, NF를 정규화 요소(normalizing factor)라 하면, 상기 선호인식력은
    Figure 112011048278364-pat00028

    로 계산되는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 서버는 상기 각 사용자선호도 계발단계에 대응하여 음악방송목록을 생성하는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 음악방송목록은 상기 각 사용자선호도 계발단계에 따라 개인화 방법 또는 비개인화 방법을 선택하여 생성되는 것을 특징으로 하는 인터넷라디오 방송방법.
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