KR101247842B1 - 디지털 자산 제공 방법 및 그 네트워크 - Google Patents

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Abstract

다수의 서버에 연결된 중앙 콘트롤러를 포함하는 네트워크에서 디지털 자산(digital assets)을 제공하는 방법이 제공된다. 각각의 자산은 비디오 데이터와 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 각각의 서버는 사용자 단말기들로 이루어진 그룹으로 하여금 선택된 개별 자산 집합을 저장하고, 요청시에, 이 선택된 집합으로부터의 자산을 사용자 단말기로 제공하도록 서비스한다.
본 발명의 방법은, 서버들 중 적어도 하나가 저장할 자산을 선택함에 있어서, (a) 서버가 서비스가 제공할 사용자 단말기들로 이루어진 그룹 각각이 개별 사용자 단말기가 가장 많이 요구할 것으로 예측되는 자산들의 집합에 대한 추천(a recommendation)―상기 추천은 상기 개별 사용자 단말기의 개별 사용자에게 채택된 것임―을 수신하는 단계와, (b) 추천으로부터 사용자 단말기 그룹과 관련해 가장 많이 요청될 것 같은 자산들의 목록을 결정하는 단계와, (c) 가장 많이 요청될 것 같은 자산이 서버에 저장되도록 서버 내에 저장된 자산들을 갱신하는 단계를 포함한다.

Description

디지털 자산 제공 방법 및 그 네트워크{PROVIDING DIGITAL ASSETS AND A NETWORK THEREFOR}
본 발명은 전기 통신에 관한 것으로, 특히 디지털 자산을 제공하는 것에 관한 것이다.
초기 인터넷 프로토콜 텔레비전 시스템은 예컨대 필름/영화, 콘서트 녹화, 스포츠 이벤트처럼 제한된 멀티미디어 자산 집합(a limited set of multimedia assets)만을 포함했다. 이러한 자산들을 종종 주문형 콘텐츠(CoD:Content-on-Demand), 즉 CoD 자산이라고 부른다. 이와 관련한 초기 시스템은 전형적으로 예컨대 호텔을 기반으로 하는 비교적 적은 수의 가입자를 가졌다.
그 이후, IPTV 시스템은 관련 자산의 수와 가입자 수가 팽창하였다. 최근에는 IPTV 시스템이 5천개 이상의 자산과 백만이 넘는 가입자를 가진 것으로 알려졌다. 이런 시스템의 일 예가 도 1에 도시되어 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 공지의 IPTV CoD 시스템(2)은 분산형 아키텍처를 가져서, 중앙 라이브러리 서버(a central library server)(4)에 스트리밍 서버들(streaming servers)(6)이 연결되고, 이 스트리밍 서버들은 가입자들(10)에 근접 분산되어 있다. 스트리밍 서버들은 예컨대 전화 교환기에 위치되어 있다. 이들 스트리밍 서버(6)는 CoD 에지 스트리밍 서버로도 불린다.
중앙 라이브러리 서버(4)는 CoD 자산 데이터베이스(8)에 연결된다. 데이터베이스(8)는 모든 자산들을 저장하기에 충분한 저장 용량을 갖는다. 전형적으로, 데이터베이스(8)에서 구할 수 있는 콘텐츠 저장량은 CoD 에지 스트리밍 서버(6)와 비교할 때 10:1의 비율이다. 물론 많은 CoD 에지 스트리밍 서버(6)와 가입자(10)가 존재하지만, 간단히 하기 위해 도 1에는 몇 개만 도시했다.
IPTV 시스템(2)은 콘트롤러(12)를 포함하고, 이 콘트롤러는 장래에 시청할 가능성을 예측하기 위해 이력이 담긴 사용자 정보(historical user information)(14)와 관련한 데이터를 이용한다. 이 사용자 정보(14)는 소정 과거 기간 동안에 행해진 상영권 구입과 시청 기록들을 포함할 수 있다.
시스템(2)에서, 개인용 비디오 녹화기(PVR;personal video recorder) 서비스도 제공된다. 이런 서비스에서, 시스템(2)은 방송 텔레비전 콘텐츠를 CoD 자산으로 캡쳐하고, 가입자들은 이 자산들을 액세스할 수 있다. 이 서비스는 시스템(20)에 의해 제공되면서 네트워크란 점에서 네트워크 개인용 비디오 녹화기(nPVR:network personal video recorder) 서비스라고 부른다.
nPVR 자산이든 다른 Cod 자산이든 간에 가장 인기있는 자산은 라이브러리 서버(4)와 가입자(10) 사이의 트래픽을 줄이기 위해 적절한 에지 스트리밍 서버(6)에 위치된다. 근본적으로, 인기 있는 자산이 에지 스트리밍 서버(6)에서 가입자에 밀접하게 저장된다.
IPTV같은 밀접형 혹은 전용 CoD 시스템에 덧붙여서, 인터넷 텔레비전 시스템이라고 불리는 개방 시스템도 존재한다.
IPTV와 인터넷 텔레비전 둘 다, 에지 스트리밍 서버에 저장하기 위한 자산을 선택하는 여러 가지 방법이 개발되어 있다. 전통적으로, 최소 사용 빈도수(LFU:Least Frequently Used) 혹은 최근 최소 사용(LRU:Least Recently Used)을 이용해 어떤 자산을 에지 스트리밍 서버에 저장한 상태로 둘 것인지 결정하는데 이력 데이터가 이용된다. 이들은 공지된 방법으로, 어떤 에지 스트리밍 서버에서 LFU 요청된 자산 혹은 LRU 요청된 자산은 가장 인기 있는 자산을 저장할 공간 확보를 위해 제거된다.
첨부된 특허청구 범위의 독립 청구항을 참조하기 바란다. 몇몇의 바람직한 특징들은 종속 청구항에 명시되어 있다.
본 발명의 일 예는, 다수의 가입자와 연결된 중앙 콘트롤러를 포함하는 네트워크에서 디지털 자산을 제공하는 방법이다. 각각의 자산은 비디오 데이터와 오디오 데이터중 적어도 하나를 포함한다. 각각의 서버는 사용자 단말기들로 이루어진 그룹으로 하여금 선택된 개별 자산 집합을 저장하고, 요청시에, 이 선택된 집합으로부터의 자산을 사용자 단말기로 제공하도록 서비스한다.
본 발명의 방법은, 서버들 중 적어도 하나가 저장할 자산을 선택함에 있어서, (a) 서버에 의해 서비스되는 사용자 단말기들로 이루어진 그룹 각각과 관련하여 개별 사용자 단말기가 가장 많이 요구할 것으로 예측되는 자산들의 집합에 대한 추천(a recommendation)―상기 추천은 상기 개별 사용자 단말기의 개별 사용자에게 채택된 것임―을 수신하는 단계와, (b) 추천으로부터 사용자 단말기 그룹과 관련해 가장 많이 요청될 것 같은 자산들의 목록을 결정하는 단계와, (c) 목록에 정리된 가장 많이 요청될 것 같은 자산이 서버에 저장되도록 하기 위해 서버 내에 저장된 자산들을 갱신하는 단계를 포함한다.
가장 많이 요청될 것 같은 자산들의 목록은 사용자 그룹에게 서비스를 제공하는 서버 내에 저장되는 자산을 갱신할 때 이용된다. 몇몇 실시예에서, 이용시, 사용자에게 제공되는 제안된 자산 목록이 사용자 단말기가 연결된 서버에서만 이용 가능하도록 제한될 수 있다. 사용자는 종종 방대한 목록에서 자산을 서치하기보다 제안된 자산 목록에서 선택하는 것을 선호할 수도 있다.
몇몇 실시예에서, 추천 엔진은 과거의 자산 요청 빈도와 관련한 이력 데이터에만 의지하지 않고 개별 사용자들이 관심 있어 하는 자산들에 대한 사전 추천을 제공한다. 예측된 추천은 유사한 혹은 관련 있는 사용자 프로파일(예컨대 교육 수준, 흥미 등)을 갖는 다른 사용자들의 자산 요청 패턴에 좌우될 수도 있다. 예측된 추천은 자산 유형(예를 들면 사용자의 선호 장르 혹은 그런 장르와 연관성 있는 장르)에도 좌우될 수 있다. 추천 엔진으로부터 데이터 이용은, 사용자들에게 로컬(local)이지만 제한된 기억장치를 갖는 서버에 어떤 자산을 저장할지 설정함에 있어서 유리하다.
이제부터 본 발명의 일 실시예가 다음의 도면을 참조하여 예를 들어 설명될 것이다.
도 1은 공지의 IPTV 시스템을 예시하는 개략도이다(종래 기술).
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IPTV 시스템을 예시하는 개략도이다.
도 3은 도 2에 도시된 시스템의 동작의 일 예를 예시하는 개략도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, IPTV 시스템(20)은 중앙 비디오 서버(22)와 몇 개의 에지 스트리밍 서버, 즉, 에지 비디오 캐시(24)로 구성되며, 이 에지 비디오 캐시는 각각 개별 전화 중앙국(26)에 위치된다. 각각의 캐시(24)는 몇 개의 DSLAMs(Digital Subscriber Line Access Multipliers)(28)에 연결된다. 도 2에서, 각기 D1과 D2로 표시된 두 개의 DSLAMs이 간단하게 도시되어 있다. 각각의 DSLAM은 각각의 IPTV 사용자 단말기들(30)의 집합에 연결되어 있다.도 2에 도시된 바와 같이, 제 1 DSLAM D1은 IPTV 사용자 단말기(30)의 제 1 집합 U1에 연결되고, 제 2 DSLAM D2는 IPTV 사용자 단말기(30)의 제 2 집합 U1에 연결된다.
중앙 비디오 서버는 콘텐츠 콘트롤러(32)에 연결되고, 이 콘텐츠 콘트롤러는 추천 엔진(34)에 연결된다. 시스템(20)은 또한 에지 비디오 캐시(24)에 연결된 IPTV 애플리케이션 서버(36)에도 연결된다. 에지 비디오 캐시(24)는 각각 메모리(25)를 구비한다.
시스템(20)에서, 사전 녹화된 필름처럼 멀티미디어 자산과 함께 개인용 비디오 녹화기(PVR) 서비스가 제공된다. 이런 서비스에서, 시스템(20)은 텔레비전 방송 콘텐츠를 CoD 자산으로 캡쳐하고, 가입자는 이 자산에 액세스한다. 이 서비스는 시스템(20)에 의해 제공되면서 네트워크란 점에서 네트워크 개인용 비디오 녹화기(nPVR) 서비스라고 부른다
이후에 더 자세히 설명하듯이, nPVR 자산이든 혹은 다른 CoD 자산이든지 몇몇 자산들은 라이브러리 서버(22)와 사용자 단말기(30) 사이의 트래픽을 줄이기 위해 적절한 에지 스트리밍 캐시(24) 내에 위치된다. 이후에 더 자세히 설명되는 방법을 이용해 관련 사용자들에게 인기있는 것으로 결정된 자산들은 적절한 에지 스트리밍 캐시(24) 내에, 그리고 그 가까이에 저장된다.
추천 엔진( Recommendation Engine )
추천 엔진은 예컨대 싱크 애널리틱스사(Think Analytics Inc.)(www.thinkanalytics.com)의 제품처럼 공지된 유형의 프로세서이다.
추천 엔진은 특정 사용자에 적응된 CoD 추천 목록을 결정하도록 동작하는 프로세서인데, 사용자의 신고된 프로파일과 관련한 입력 정보, (협력적 필터링(collaborative filtering)으로 알려진 프로세스에서) 특정 사용자와 비슷한 프로파일을 갖는 사용자들의 행동 양식, 콘텐츠 기반 필터링, 다른 매체(방송 텔레비전, DVDs, 도서 구입 등)에 대한 사용자 소비 기록, 사용자가 이전에 실제로 요청한 CoD 자산들에 대한 피드백 정보에 기초하여 목록을 결정한다.
협력적 필터링은 비슷한 관심거리를 갖는 사용자들의 행동 양식에 기반해서 특정 사용자의 관심 정도를 예측하는데, 예를 들면 영화 자산 A와 B를 시청하는 대부분의 사용자들은 자산 C도 요청하였기에, A와 B를 시청하지만 아직 C는 요청하지 않은 어떤 사용자에게는 C가 추천될 가능성이 높다.
콘텐츠 기반 필터링은 예컨대 발견된 사용자 취향의 관점에서 추천을 공식화함에 있어 자산 메타 데이터(asset meta-data)에 기초하여 영화 장르처럼 자산 유형을 고려하는 것을 기반으로 한다.
사용자의 신고된 프로파일은 선호하는 필름 장르, 선호하는 연극, 취미(예컨대 스포츠), 사용자의 인구통계학적 정보(나이, 성별 등등)에 관한 정보이다.
입력 정보는 날마다 갱신되어, 매일 개별 사용자와 관련하여 신규 CoD 자산 목록을 제공하도록 한다.
추천 엔진은 어떤 자산이 각각의 에지 스트리밍 노드(24)에 저장되었다가 캐시(24)에 연결된 사용자에게 제안될 것인지 영향을 미침으로써 미래의 자산 요청 패턴에 영향을 준다.
콘텐츠 콘트롤러
콘텐츠 콘트롤러(32)는 추천 엔진(34)에 의해 제공되는 개별 사용자에 대한 추천에 따라서 각각의 에지 비디오 캐시(24)에 저장될 자산을 결정 및 제어한다. 콘텐츠 콘트롤러는 캐싱(caching)을 위한 콘텐츠 자산 목록과 카운터를 포함하고, 도 3을 참조하여 이후에 설명할 동작을 수행한다.
콘텐츠 콘트롤러 동작
도 3에 도시된 바와 같이, 프로세스는 시작(단계 a)과 동시에 캐싱을 위해 콘텐츠 자산의 타이틀 목록을 클리어한다(단계 b). 인덱스 i를 표시하는 카운터는 1로 설정되고(단계 c), i의 현재값이 에지 비디오 캐시(24)의 DSLAMs(28) 다운스트림의 전체 개수 N 이하인지를 질문한다(단계 d). 이 DSLAMs(28)는 전화 중앙국(26)에 있다.
만약 '예'이면, DSLAM Di와 연관된 사용자 세트 Ui의 개별 사용자와 관련하여, 추천 엔진(34)으로부터 개별 사용자에 대한 "톱10" 자산이 획득된다(단계 e).
다음에, 캐싱용 콘텐츠 자산 목록이, 세트 Ui의 개별 사용자에 대해, 자산이 이미 캐싱용 콘텐츠 자산 목록 상에 있는지 결정함으로써 발생된다(단계 f). 만약 '예'이면, 자산이 톱10 목록에 몇 번이나 있는지 회수의 카운트를 1씩 증가시킨다. 그러나 만약 '아니오'이면, 그 자산은 캐싱용 콘텐츠 자산 목록에 추가된다.
그 이후, 인덱스 i는 1씩 증가되고(단계 g), i의 현재값이 에지 비디오 캐시(24)의 DSLAMs(28) 다운스트림의 전체 개수 N 이하인지를 질문(단계 d)하기 위해 복귀한다(단계 h). 다음, 프로세스는 i가 N 이하가 아니라는 결정(단계 h)이 날 때까지, 다시 말해서, 모든 집합 Ui(i=1,...N)의 모든 사용자가 캐싱용 콘텐츠 자산 목록을 만드는데 고려될 때까지 단계들(d, e, f)을 반복한다.
다음에, 캐싱용 콘텐츠 자산들의 타이틀 목록은, 자산들이 카운트의 내림차순이 되도록(즉, 높은 카운트가 목록의 최상위에 오는 방식으로) 재정렬된다(단계 j). 이렇게 재정렬된 목록은 특별한 에지 비디오 캐시(24)에 캐싱하는 추천 목록이 된다.
이 목록을 만들면, 캐싱이 다음에 설명된 것처럼 이루어진다. 재정렬된 목록의 제 1 타이틀이 선택되어(단계 k), 이 타이틀이 캐싱용 콘텐츠 자산 목록상의 마지막 타이틀인지 질문한다(단계 l). 대답이 '아니오'이면(단계 m), 선택된 자산이 이미 캐시(24)에 저장되어 있는 것인지에 대한 결정이 행해진다(단계 n).
만약 대답이 '예'이면(즉, 자산이 이미 저장되어 있는 것이면), 캐싱용 콘텐츠 자산 목록의 다음 타이틀이 선택되고(단계 o), 이 타이틀이 캐싱용 콘텐츠 자산 목록상의 마지막 타이틀인지 질문하고(단계 l), 복귀한다(단계 p). 만약 아니라면(즉, 이미 저장되어 있지 않다면(단계 r)), 그 자산이 현재 캐시에 저장되어 있는 자산들의 최하위 카운트보다 더 높은 카운트를 갖는지 질문한다(단계 s).
만약 '예'이면(즉, 타이틀이 현재 캐시(24)에 저장된 가장 인기없는 자산보다 더 높은 카운트를 가지고 있다면), 캐시 내의 가장 인기없는 자산이 "신규" 타이틀로 대체될 수 있도록 표시되고(단계 u), 단계 o로 복귀하여 캐싱용 콘텐츠 자산 목록내의 다음 타이틀이 선택된다. 만약 '아니오'이면(즉, 타이틀이 현재 캐시(28)내에저장된 가장 인기없는 자산보다 낮은 카운트를 가진다면), 단계 o로 복귀하여(단계 v) 캐싱용 콘텐츠 자산 목록 내의 다음 타이틀이 선택된다.
이 타이틀이 캐싱용 콘텐츠 자산 목록상의 마지막 타이틀인지 묻는 질문(단계 l)에 대한 대답이 '예'일 때(단계 w)까지 프로세스는 반복된다. 다음 단계로, 단계 u에서 표시된 자산의 대체가 실행되고(단계 x), 프로세스는 종료한다(단계 y).
이 프로세스는 주기적으로 예컨대 매일 실행되어, 개별 사용자에 대해 추천 엔진에 의해 제공되는 추천들이 매일 변경되도록 한다. 특히, 새로운 블록버스터 같은 신규 자산들이 시스템에 도입되는 즉시, 개별 사용자에 대해서는 이들 자산들의 타이틀을 포함하는 추천이 추천 엔진에 의해 발생되고, 도 3에 도시된 콘텐츠 콘트롤러 동작이 실행된다. 따라서, 새로운 블록버스터 자산들이 즉시 에지 비디오 캐시(24)에서 이용가능하게 된다.
사용자에게 제공되는 콘텐츠
IPTV 애플리케이션 서버(36)는 CoD 애플리케이션(38)을 포함하는데, 이것은 사용자 단말기가 애플리케이션에 액세스할 때 사용자의 프로파일을 이용해 사용자 단말기(30)에 맞춰져서 제안된 10개의 자산들의 목록을 발생 및 제공하며, 이때의 제안된 자산들은 사용자 단말기(30)의 로컬 에지 비디오 캐시(24)에서 현재 이용 가능한 자산들로만 한정되는 것은 아니다. 이 목록은 적절한 에지 비디오 캐시(24)와 DSLAM(28)을 통해 사용자 단말기로 전송된다.
사용자 단말기는 목록에서 시청 혹은 청취용 자산을 선택하면, IPTV 애플리케이션 서버(36)의 제어하에 에지 비디오 캐시(24)가 자산을 사용자 단말기(30)로 공급한다.
선택적으로, 만약 사용자가 10개 자산의 목록에서 자산을 선택하고 싶어하지 않으면, 로컬 에지 비디오 캐시(24)나 CoD 데이터 베이스(8)에 저장된 자산을 서치하거나 요구할 수 있을 것이다.
변수들
선택적인 실시예에서, 사용자의 유형에 따라 가중치를 고려할 수 있고, 단골 사용자에 대한 추천은 더 큰 영향력을 갖는다. 일 예는 3개의 레벨로 사용자를 분류, 즉, 가끔 사용하는 사용자, 적당히 사용하는 사용자, 자주 사용하는 사용자로 분류하는 것이다. 가끔 사용하는 사용자의 경우, 톱 10 추천의 각각에 1의 카운트가 더해진다. 적당히 사용하는 사용자의 경우, 톱 10 추천의 각각에 2의 카운트가 더해진다. 자주 사용하는 사용자의 경우, 톱 10 추천의 각각에 5의 카운트가 더해진다.
선택적인 실시예에서, 추천 엔진에 대한 추가 입력은, 다른 특정 사용자(예컨대 가족 구성원)나 사용자 그룹(예컨대 축구 팬들)에 대해 관심이 있을 것 같은 레벨과 관련한 사용자 자신의 추천이다. 선택적인 실시예에서, 추천 엔진에 대한 또다른 입력은 영화 비평가들에 의한 전문적인 추천/순위이다. 잘 알려진 영화 논평가가 몇몇 새로운 영화 논평을 발행했음을 알게 되면 즉시 추천 엔진이 갱신된다. 만약 자산의 인기에서 중요한 변화가 감지되면, 콘텐츠 콘트롤러의 콘텐츠 제어 프로세서가 에지 비디오 캐시내에 저장된 자산들을 갱신하기 위해 재실행된다.
몇몇 실시예에서, DSLAMs를 대신해 ISAM(Intelligent Subscriber Access Multiplier) 시스템 혹은 라우터 혹은 다른 네트워크 장비도 있다.
몇몇 실시예는 폐쇄 네트워크이고, 몇몇은 개방 네트워크이다. 몇 개의 폐쇄 네트워크는 IPTV 네트워크이고, 몇 개의 개방 네트워크는 인터넷 텔레비전 네트워크이다.
본 발명은 필수적인 특성으로부터 벗어나지 않으면서 다른 특정 형태로 구현될 수도 있다. 설명된 실시예들은 단지 예시를 목적으로 고려된 것으로, 한정하려는 의도는 아니다. 그러므로, 본 발명의 범주는 전술한 설명이 아닌 첨부된 특허청구의 범위에 의해 명시된다. 특허청구범위와 동등한 내용의 의미와 범위 내에 있는 모든 변경들은 그 범주 내에 포함되는 것이다.

Claims (12)

  1. 다수의 서버에 연결된 중앙 콘트롤러를 포함하는 네트워크에서 디지털 자산(digital assets)―각각의 디지털 자산은 비디오 데이터와 오디오 데이터중 적어도 하나를 포함하고, 각각의 서버는 사용자 단말기 그룹에 대해, 각기 선택된 자산 집합을 저장하고, 요청시에, 상기 선택된 집합으로부터 자산을 상기 사용자 단말기로 제공하도록 서비스함―을 제공하는 방법에 있어서,
    상기 서버들 중 적어도 하나가 어떤 자산을 저장할 것인지 선택하기 위해,
    (a) 상기 서버에 의해 서비스되는 사용자 단말기 그룹의 각각과 관련하여, 개별 사용자 단말기에 의해 요구될 가능성이 가장 높을 것으로 예측되는(predicted) 자산들의 집합에 대한 추천(a recommendation)―상기 추천은 상기 개별 사용자 단말기의 개별 사용자에게 적응(adapted)됨―을 수신하는 단계와,
    (b) 상기 추천으로부터 상기 사용자 단말기 그룹과 관련해 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 목록을 결정하는 단계와,
    (c) 상기 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 목록이 상기 서버에 저장되도록 하기 위해 상기 서버 내에 저장된 상기 자산들을 갱신하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계(a)에서 수신된 상기 추천의 생성은 관련 사용자 프로파일을 갖는 다른 사용자 단말기에 의해 선택된 인기있는 자산들을 포함하는
    방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 단계(a)에서 수신된 상기 추천의 생성은 사용자가 선호하는 자산 유형의 인기있는 자산 혹은 상기 자산 유형에 관련된 인기있는 자산을 포함하는
    방법.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    각각의 서버는 DSLAMs(Digital Subscriber Line Access Multipliers)의 각각의 집합을 통해 사용자 단말기에 연결되고, 각각의 DSLAM에 연결된 사용자 단말기들의 집합은 차례로 사용자 단말기 그룹에 대해 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 목록을 결정하도록 고려되는
    방법.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 추천으로부터 상기 사용자 단말기 그룹과 관련해 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 목록을 결정하는 상기 (b) 단계는,
    사용자 단말기와 관련해 상기 자산이 추천되는 즉시, 자산 목록상의 상기 자산과 연관된 카운트(a count)를 증가시킨 다음, 상기 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 상기 목록을 제공하기 위해 카운트의 내림차순으로 상기 목록을 재정렬하는 단계를 포함하는
    방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 목록에 적힌 요청될 가능성이 가장 높은 자산들이 상기 서버에 저장되도록 하기 위해 상기 서버 내에 저장된 상기 자산들을 갱신하는 상기 (c) 단계는,
    상기 자산이 이미 저장되어 있는 것인지 검사하면서 상기 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 상기 목록을 상기 중앙 콘트롤러가 쭉 훑어보고, 만약 저장되어 있지 않다면, 해당 자산이 이미 저장되어 있는 가장 낮은 카운트를 갖는 자산과 비교해 더 높은 카운트를 갖는지 여부를 상기 중앙 콘트롤러가 검사하는 단계를 포함하는
    방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    자주 이용하는 사용자 단말기에 대한 자산의 추천은 덜 자주 이용하는 사용자에 대한 자산의 추천보다 더 가중치를 갖도록 카운트에 가중치가 주어지는
    방법.
  8. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    개별 사용자 단말기에 대한 상기 추천은, 상기 개별 사용자에게 알려진 다른 사용자들의 선호도 혹은 사용자 유형과 관련한 상기 사용자 단말기로부터의 정보에 따라 갱신되는
    방법.
  9. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 추천은 전문가로부터의 정보에 따라 갱신되는
    방법.
  10. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 방법이 상기 개별 사용자에 대한 하나 이상의 추천이 갱신되는 즉시 반복되는
    방법.
  11. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 사용자 단말기에 요청할 자산들의 제안 목록―상기 제안 목록은 상기 서버에 저장되어 있는 자산들로 한정됨―이 전송되는
    방법.
  12. 다수의 서버에 연결된 중앙 콘트롤러를 포함하며, 디지털 자산―각각의 상기 자산은 비디오 데이터와 오디오 데이터중 적어도 하나를 포함하고, 각각의 상기 서버는 메모리를 포함하여, 상기 메모리에 각기 선택된 자산 집합을 저장하고, 요청시에, 상기 선택된 집합으로부터 상기 자산을 사용자 단말기로 제공함으로써, 사용자 단말기 그룹에 서비스하도록 구성되어 있음―을 제공하는 네트워크에 있어서,
    상기 서버중 적어도 하나와 관련해 어떤 자산을 저장할 것인지 선택하도록 구성되어 있는 콘텐츠 콘트롤러를 포함하되,
    상기 콘텐츠 콘트롤러는
    (a) 상기 서버에 의해 서비스되는 상기 사용자 단말기 그룹의 각각과 관련하여, 개별 사용자 단말기에 의해 요청될 가능성이 가장 높을 것으로 예측되는 자산들의 집합에 대한 추천(a recommendation)―상기 추천은 상기 개별 사용자 단말기의 개별 사용자에게 적응됨―을 추천 엔진(a recommendation engine)으로부터 수신하고,
    (b) 상기 추천으로부터 상기 사용자 단말기 그룹과 관련해 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 목록을 결정하며,
    (c) 상기 요청될 가능성이 가장 높은 자산들의 목록이 상기 서버에 저장되도록 하기 위해 상기 서버 내에 저장된 상기 자산들의 갱신을 제어하도록 구성되는
    네트워크.
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