KR101258461B1 - 이기종 디바이스 환경을 위한 메타 파일 생성 장치와 이를 이용한 적응형 콘텐츠 제공 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자의 디바이스와 사용자에게 알맞은 다양하고 개인화된 상호 기법을 제공하며, 사용자의 맥락을 수집, 학습 그리고 반영하여 사용자 주변에 편재되어 있는 컴퓨팅 자원과 쉽게 상호 작용함으로써, 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 장치는 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 요소로 하는 컴퓨팅 환경 요소 맵에 콘텐츠와 디바이스 및 작업의 특징에 따라 평가된 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 매핑하여 상호 작용 메타포를 생성하는 상호 작용 메타포 생성부와, 상호 작용 환경 하에서의 메타포를 정의한 후 이를 기반으로 사용자 상호 작용이 포함된 적어도 하나 이상의 템플리트를 생성하며, 생성된 템플리트들의 분석을 통해 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 평가한 후 이를 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 템플리트 메타포 맵을 생성하는 템플리트 메타포 생성부와, 기 저장된 콘텐츠와 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 이용하여 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 적응형 메타 파일들을 생성하는 메타 파일 생성부를 포함할 수 있다.

Description

이기종 디바이스 환경을 위한 메타 파일 생성 장치와 이를 이용한 적응형 콘텐츠 제공 장치 및 그 방법{META FILE GENEATING APPARATUS FOR HETEROGENEOUS DEVICE ENVIRONMENT AND ADAPTIVE CONTENTS SERVICING APPARATUS AND METHOD USING THE SAME}

본 발명은 적응형 콘텐츠 제공에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 복잡하고 다양한 상호 작용 요소들을 단순화하고, 사용자 개인을 위한 적응화된 상호 작용 기법을 적용하여 유연성 있는 적응형 콘텐츠 생성을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

국내 U-City 사업은 지방자치체 주도로 도시 브랜드 가치 제고 및 지역주민에게 편리하고 안전한 U-서비스 제공을 목적으로 추진되어 왔다. 그리고 U-City 기반 인프라는 가구 내는 물론 단지, 거리에 이르는 도시 내 모든 공간에서 서비스를 받을 수 있는 디바이스 및 통신망으로 구성되어 있고, 이를 민간에서 손쉽게 활용할 수 있다면, 디바이스 및 통신망에 제한 받지 않는 명실상부한 융복합 서비스가 가능하다.

그러나, 디바이스의 다양성 및 이기종 통신망의 결합 등으로 인하여 서비스 개발 및 적용이 활성화 되지 못하고 있다. 더욱이 시간, 장소에 제한 없는 컴퓨팅 환경에서 다양한 콘텐츠와 개인화된 서비스 등을 수용할 수 있는 질 좋은 서비스에 대한 사용자의 요구가 증대됨에 따라 서비스 환경은 더욱더 복잡해지고 있다. 그러므로, 이런 이기종 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자는 주변의 다양한 장치나 서비스들과 다양한 상호작용하게 되고 이런 U-서비스의 특성상 서비스를 통하여 제공되는 콘텐츠는 사용자 및 디바이스 그리고 망의 특성에 맞게 재적응 되어 전달되는 콘텐츠 적응 기술이 요구된다.

최근, 주목받고 있는 N-스크린은 여러 개의 화면을 통하여 하나의 콘텐츠를 제공하는 것으로써 하나의 콘텐츠를 동일한 운영체제를 장착한 여러 디바이스에서 사용을 가능하게 한다. 또한, 다른 운영체제 플랫폼이더라도 각각의 플랫폼에 맞는 어플리케이션을 각각 만들어 배포함으로써 다른 운영체제 플랫폼에서도 동일한 콘텐츠 콘텐츠를 제공하기 위해 각 디바이스에 맞게 레이아웃을 변환시켜 제공한다.

그러나, 기존의 방법대로 각 디바이스에 맞게 콘텐츠를 변환시켜야 한다면, 같은 정보를 제공하는 콘텐츠를 헤아릴 수 없는 U-City 인프라 상의 다양한 디바이스에 맞게 재생산함으로써 많은 수고와 비용이 든다. 또한 N-스크린의 개념으로 다양한 디바이스에서 연속하여 콘텐츠를 사용할 수 있는 콘텐츠의 범위가 디바이스의 해상도에 따른 멀티미디어 콘텐츠 출력 변환과 디자인적인 레이아웃 변환에 집중되어 있다. 이에 사용자 상호작용 능력에 따라 그 서비스 상호작용의 유용성 및 편의성이 보장할 수 없었다. 즉, 현재 서비스 중심의 상호작용 인터페이스는 사용자들이 서비스를 제공받는데 있어서 불편함이나 불쾌감을 감수해야 하고 사용자 조작능력이 고려되지 않은 상호작용 인터페이스는 사용자가 새로운 인터페이스 조작 방법을 습득해야 하는 번거로움이 있다. 이는 장애우, 노인과 같은 U-서비스 소외계층을 흡수하는데 커다란 장애로 존재한다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상호작용과 관련된 기존의 연구들은 대부분 상황을 활용하는 방법들에 대한 것이다. 예를 들어, 사용자의 위치등과 같은 정보에 따라 필요한 콘텐츠를 제공하는 지능형 서비스나 모바일과 같은 특정 디바이스 특징에 따라 적합한 형태의 사용자 인터페이스(UI : User Interface)를 선택하여 보여주고자 하였고, 더 나아가 개인의 만족도, 취향 등을 데이터화하여 개인화된 서비스와 사용자에게 필요한 서비스 환경을 제공하고자 하였다. 이에 몇몇 포탈서비스에서 디바이스와 사용자를 고려한 적응형 콘텐츠를 제공하는 서비스를 제공하고 있다.

그러나, 사용자 개개인의 상호작용 적응을 위해 필요한 조작능력을 수많은 콘텐츠 별로 평가, 저장하는 것은 불가능하다. 이에 나이, 연령, 성별과 같은 요소로 규격화 하여 각 요소에 따른 사용능력을 수집하여 통계치를 계산하여 프로파일화 함으로써 적응화 서비스를 제공한다. 이 방법은 고려 요소와 표본 집단에 매우 의존적이고 콘텐츠마다 요소의 가중치가 다르게 작용하기 때문에 일반적으로 사용하는데 무리가 있을뿐더러, 개개인의 특징을 반영해야 하는 유 서비스(U-Service)가 표본조사를 통한 통계값을 사용하여 적응화되는 것은 바람직하지 않다.

이와 관련되어 특화된 사용자들을 위한 eye-gazing, voice 등 다양한 입력 장치를 통한 시스템 및 개인 사용자의 운동 능력을 기본 단위로 측정하여 유연성 있는 적응형 인터페이스 연구가 진행되어져 왔다.

그러나, 기존의 대부분 연구가 사용자, 콘텐츠 그리고 서비스 환경에 각각 특화되어 연구되고 있고, 각 요소간의 연관관계가 불분명하여 일반적인 유비쿼터스 환경에 적용하는데 한계점을 내포하고 있다. 더욱이 대부분 관련연구들은 특화된 환경에서 각 경우에 따라 필요한 콘텐츠와 사용자 인터페이스를 미리 정의하고 현재 사용자에게 적합한 서비스를 선택하여 제공하는 방법이기 때문에 특화된 적용 분야에서는 유용하나, U-City와 같은 대규모 인프라 환경에서 모든 경우를 다 데이터화 시키고 그에 해당하는 모든 콘텐츠를 생성하는 것은 불가능하다.

또한, 디바이스의 입출력 장치 종류, 네트워크 속도와 같은 가장 하위 단계의 정보를 사용하여 적응화 하는데 사용 한다면, 헤아릴 수 없는 U-City 인프라 상의 다양한 디바이스, 이기종 통신망 정보를 수집하고 관리해야 한다. 이것은 매우 복잡하고 어려운 작업이다. 또한, 디바이스와 네트워크의 발전은 나날이 다양해지고 복잡해지고 있어서 업데이트는 되어야 하는 새로운 데이터를 수집하고 관리하는데 많은 수고와 비용을 필요로 한다.

상술한 바와 같이, 헤아릴 수 없는 디바이스의 입출력 장치 종류, 네트워크 속도와 같은 하위단계의 정보에 따라 다른 상호작용 기법을 제공해야 한다는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 더욱이 새로운 디바이스와 통신망을 계속적으로 업데이트해야 하는 번거로움이 존재한다.

또한, 나이, 연령, 성별과 같은 요소별 사용능력의 통계값을 사용하여 적응화 서비스를 제공하는 것은 고려 요소와 표본 집단, 그리고 콘텐츠 특성에 매우 의존적이며 사용자 각각의 특성을 고려하지 못하는 단점이 있다.

주식회사 한국전자통신연구원(등록특허 제10-0431510호)의 "다수의 프로파일 정보 정합을 통한 컨텐츠 개인화 장치 및 방법"에는 다수의 프로파일 정보를 정합하여 컨텐츠를 개인화하여 제공하는 기술이 기재되어 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 사용자의 디바이스와 사용자에게 알맞은 다양하고 개인화된 상호 기법을 제공하며, 사용자의 맥락을 수집, 학습 그리고 반영하여 사용자 주변에 편재되어 있는 컴퓨팅 자원과 쉽게 상호 작용함으로써, 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있는 적응형 메타 파일 생성 장치 및 콘텐츠 생성 장치와 그 방법들을 제공하는데 있다.

또한, 본 발명은 서비스에 대해 현재 사용자가 사용하고 있는 디바이스의 콘텐츠 표현 및 처리 능력과 사용자의 콘텐츠 조작 능력 등이 반영되어 서비스에 대한 인터페이스에서 더 나아가 상호 작용 행위가 재구성될 수 있는 사용자 상호 작용 값 생성 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 장치는 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 요소로 하는 컴퓨팅 환경 요소 맵에 콘텐츠와 디바이스 및 작업의 특징에 따라 평가된 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 매핑하여 상호 작용 메타포를 생성하는 상호 작용 메타포 생성부와, 상호 작용 환경 하에서의 메타포를 정의한 후 이를 기반으로 사용자 상호 작용이 포함된 적어도 하나 이상의 템플리트를 생성하며, 상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 평가한 후 이를 상기 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 템플리트 메타포 맵을 생성하는 템플리트 메타포 생성부와, 기 저장된 콘텐츠와 상기 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 이용하여 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 적응형 메타 파일들을 생성하는 메타 파일 생성부를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 장치에서 상기 컴퓨팅 환경 요소 내 이동성, 공유도 및 익숙함은 디바이스 프로파일 또는 콘텐츠 복잡도 또는 콘텐츠 행위 또는 사용자 인터페이스의 복잡도와 관련되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 장치에서 상기 콘텐츠 행위는, Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 장치에서 상기 상호 작용 메타포 생성부는, 상기 콘텐츠와 사용자 인터페이스의 복잡도에 따라 익숙함 정도를 평가하며, 사용자 인터페이스 장치와 디바이스 무게 또는 화면 크기에 따라 이동성 정도를 평가하며, 작업의 공유 또는 협업 정도에 따라 공유도 정도를 평가하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 장치에서 상기 템플리트 메타포 맵 생성부는, 상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 상호 작용 요소별 각 개수에 따라 익숙함 정도를 평가하고, 페이지당 콘텐츠의 개수로 이동성 정도를 평가하며, 상기 템플리트의 전체 크기로 공유도 정도를 평가하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 방법은 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 요소로 하는 컴퓨팅 환경 요소 맵을 제공하는 단계와, 콘텐츠와 디바이스 및 작업의 특징에 따라 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 평가하는 단계와, 상기 평가된 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 상기 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 상호 작용 메타포를 생성하는 단계와, 상호 작용 환경 하에서의 메타포를 정의한 후 이를 기반으로 사용자 상호 작용이 포함된 적어도 하나 이상의 템플리트를 생성하는 단계와, 상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 평가한 후 이를 상기 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 템플리트 메타포 맵을 생성하는 단계와, 기 저장된 콘텐츠와 상기 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 이용하여 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 적응형 메타 파일들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 방법에서 상기 컴퓨팅 환경 요소 내 이동성, 공유도 및 익숙함은, 디바이스 프로파일 또는 콘텐츠 복잡도 또는 콘텐츠 행위 또는 사용자 인터페이스의 복잡도와 관련되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 방법에서 상기 콘텐츠 행위는, Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 방법에서 상기 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 평가하는 단계는, 상기 콘텐츠와 사용자 인터페이스의 복잡도에 따라 익숙함 정도를 평가하는 단계와, 사용자 인터페이스 장치와 디바이스 무게 또는 화면 크기에 따라 이동성 정도를 평가하는 단계와, 작업의 공유 또는 협업 정도에 따라 공유도 정도를 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 메타 파일 생성 방법에서 상기 템플리트 메타포 맵을 생성하는 단계는, 상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 상호 작용 요소별 각 개수에 따라 익숙함 정도를 평가하는 단계와, 페이지당 콘텐츠의 개수로 이동성 정도를 평가하는 단계와, 상기 템플리트의 전체 크기로 공유도 정도를 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 관점에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 장치는 디바이스별 프로파일 정보가 저장되어 있는 디바이스 프로파일 데이터베이스와, 벤치 마킹을 통해 획득한 사용자별 상호 작용 값을 저장된 상호 작용 프로파일 데이터베이스와, 익숙함, 공유도 및 이동성을 기반으로 한 컴퓨팅 환경 요소 맵을 기반으로 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 메타 파일들이 저장된 메타 파일 데이터베이스와, 사용자 디바이스로부터 사용자의 식별 정보와 콘텐츠 요청을 수신하면, 상기 식별 정보를 기반으로 상기 디바이스 프로파일 데이터베이스에서 상기 사용자 디바이스의 프로파일 정보를 추출한 후 상기 추출된 프로파일 정보를 이용하여 상기 메타 파일 데이터베이스에 대한 검색을 수행하여 필터링된 메타 파일들을 추출하는 필터링부와, 상기 필터링된 메타 파일 각각에 대한 상호 작용 요소를 추출하는 상호 작용 요소 추출부와, 상기 추출된 상호 작용 요소의 개수를 상기 필터링된 메타 파일 별로 계산하는 상호 작용 요소 개수 계산부와, 상기 추출된 메타 파일들의 상호 작용 요소의 개수와 상기 식별 정보를 기반으로 상기 상호 작용 프로파일 데이터베이스에서 획득한 상호 작용 값간의 연산을 통해 상기 추출된 메타 파일 중 어느 하나를 적응형 메타 파일을 선택하는 메타 파일 선택부와, 상기 선택된 적응형 메타 파일을 이용하여 상기 요청한 콘텐츠를 변환하여 적응형 콘텐츠를 생성하는 적응형 콘텐츠 생성부를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 장치에서 상기 상호 작용 요소는 Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 장치에서 상기 메타 파일 선택부는, 상기 사용자의 상호 작용 값과 상기 상호 작용 요소 개수를 연산한 결과 값 중 가장 작은 값을 갖는 메타 파일을 상기 적응형 메타 파일로 선택하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 방법은 디바이스별 프로파일 정보가 저장된 디바이스 프로파일 데이터베이스, 사용자별 벤치 마킹을 통해 획득한 사용자별 상호 작용 값이 저장된 상호 작용 프로파일 데이터베이스 및 익숙함, 공유도 및 이동성을 기반으로 한 컴퓨팅 환경 요소 맵을 기반으로 생성된 컴퓨팅 환경에 적합한 메타 파일들이 저장된 메타 파일 데이터베이스를 이용하여 적응형 콘텐츠를 생성하는 방법으로서, 사용자 디바이스로부터 사용자의 식별 정보와 콘텐츠 요청을 수신하는 단계와, 상기 식별 정보를 기반으로 상기 디바이스 프로파일 데이터베이스에서 상기 사용자 디바이스의 프로파일 정보를 추출한 후 상기 추출된 프로파일 정보를 이용하여 상기 메타 파일 데이터베이스에 대한 검색을 수행하여 필터링된 메타 파일들을 추출하는 단계와, 상기 필터링된 메타 파일 각각에 대한 상호 작용 요소를 추출하는 단계와, 상기 추출된 상호 작용 요소의 개수를 상기 필터링된 메타 파일 별로 계산하는 단계와, 상기 추출된 메타 파일들의 상호 작용 요소의 개수와 상기 식별 정보를 기반으로 상기 상호 작용 프로파일 데이터베이스에서 획득한 상호 작용 값간의 연산을 통해 상기 추출된 메타 파일 중 어느 하나를 적응형 메타 파일을 선택하는 단계와, 상기 선택된 적응형 메타 파일을 이용하여 상기 요청한 콘텐츠를 변환하여 적응형 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 방법에서 상기 상호 작용 요소는 Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 방법에서 상기 메타 파일을 선택하는 단계는, 상기 사용자의 상호 작용 값과 상기 상호 작용 요소 개수를 연산한 결과 값 중 가장 작은 값을 갖는 메타 파일을 상기 적응형 메타 파일로 선택하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 상호 작용 값 생성 방법은 다수의 하위 단계 행위와 요소 행위에 대응되는 단위 콘텐츠를 포함하는 벤치마킹 콘텐츠를 제공하는 단계와, 상기 단위 콘텐츠의 조작에 따른 정보를 수집하여 상위 행위 단계 각각에 대한 평가를 수행하는 단계와, 상기 수행된 평가에 의거하여 사용자의 상호 작용 값을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 사용자 상호 작용 값 생성 방법에서 상기 하위 단계 행위는 Point, Click, Drag 또는 Key Down으로 구성되며, 상기 요소 행위는 Select/Grab, Move to, Zoom-in/out, Pan, Rotate 또는 Write을 위한 타이핑 및 UI 컴포넌트 상에서의 Choose/Selection으로 구성되며, 상기 하위 단계 행위와 상기 요소 행위는 연관성이 정의되어 있는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 사용자 상호 작용 값 생성 방법에서 상기 상위 단계 행위는, 상기 요소 행위를 통해 상기 하위 단계 행위와 연관 관계가 정의되어 있으며, Navigation, Manipulation/Operation, Write 또는 View/Rendering으로 구성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 서비스에 대해 현재 사용자가 사용하고 있는 디바이스의 콘텐츠 표현/처리 능력과 사용자의 콘텐츠 조작 능력 등이 반영되어 서비스에 대한 인터페이스에서 더 나아가 상호 작용 행위를 기반으로 콘텐츠를 변환함으로써, 사용자의 컴퓨팅 환경에 맞는 콘텐츠를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 현재 콘텐츠를 서비스하는 단말기와 사용자에게 알맞은 다양하고 개인화된 상호작용 기법을 제공할 수 있기 때문에 서비스에 따른 상호작용 방법을 학습하는 것이 아니라 사용자의 맥락을 수집, 학습 그리고 반영하여 사용자 주변에 편재되어 있는 컴퓨팅 자원과 쉽게 상호작용함으로써 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있다는 이점이 있다. 이는 종래 콘텐츠를 조작하기가 어려워 서비스를 사용하지 못했던 소외 계층을 흡수할 수 있기 때문에 서비스 및 시장 확대로 이어질 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 상호 작용 값을 생성하기 위한 상호 작용 모델을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 적응화된 콘텐츠 메타 파일 생성 장치를 도시한 블록도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 컴퓨팅 환경 요소 맵의 구조를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 상호 작용 메타포 생성 과정을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 템플리트 메타포 생성 과정을 설명하기 위한 도면,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 제공 시스템을 도시한 도면,
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 장치를 소셜 네트워크 서비스에 적용한 예시도이다.

본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 발명의 실시 예에서는 사용자가 다양한 컴퓨팅 환경에서 콘텐츠와 다양한 상호 작업 작업을 수행하기 위한 사용자 상호 작용 능력(이하, "상호 작용 값"이라고 함)을 3단계 상호 작용 모델을 기반으로 측정할 수 있으며, 3단계 상호 작용 모델에 대해 도 1을 참조하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 상호 작용 값을 생성하기 위한 상호 작용 모델을 도시한 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 상호 작용 모델은 하위 단계 행위(Low Level UI Behavior), 요소 행위(Elemental Behavior) 및 상위 단계 행위(High Level Behavior)로 구성될 수 있다.

하위 단계 행위는 사용자와 컴퓨팅 능력을 수치화하여 이에 대응하는 사용자의 상위 단계 행위를 평가할 수 있는 것으로서, 사용자 인터페이스 행위(UI 행위)를 의미한다. 하위 단계 행위의 예로는 point, click, drag, key down 등을 들 수 있다. 이러한 하위 단계 행위 각각은 적어도 하나 이상의 요소 행위와 연관성을 가질 수 있다.

요소 행위는 디바이스와는 독립적인 요소 행위로서, 디바이스에 구현될 수 있는 행위를 의미할 수 있다. 이러한 요소 행위는 가장 상위 행위 단계를 표현하기 위해 요구되어 실행되는 것으로서, 그 예로서 Select/Grab, Move to, Zoom-in/out, Pan, Rotate, Write을 위한 타이핑 및 UI 컴포넌트 상에서의 Choose/ Selection 등으로 구성될 수 있다.

상위 단계 행위는 콘텐츠 상에서 사용자의 실행하는 개념화된 행위 단위로서, 그 예로서 Navigation, Manipulation/Operation, Write, View/Rendering 등을 들 수 있다. 이러한 상위 단계 행위는 사용자의 상호 작용 값을 평가하는데 이용될 수 있다.

한편, 하나의 콘텐츠의 상호 작용 작업은 상위 단계 행위들의 일련의 실행을 통해 구성되어진다. 예를 들어, Navigation은 한 장소(콘텐츠)에서 다른 장소(콘텐츠)로 이동하는 행위이며, Manipulation/Operation은 객체를 선택/이동/조작 하는 행위이다. Write는 문자/음성/형태를 입력하는 행위이며, View/Rendering는 콘텐츠를 표현하는 것을 의미한다. View / Rendering 행위는 다른 행위와 다르게 하위 행위 단계가 연관 관계가 정의되지 않는다.

이러한 상호 작용 모델을 기반으로 사용자의 상호 작용 값을 측정할 수 있는데, 이는 벤치마킹 콘텐츠의 사용자에게 제공하여 측정할 수 있다. 여기에서, 벤치마킹 콘텐츠는 하위 행위 단계에 해당되는 UI 행위와 요소 행위로 구성되어 있기 때문에 각 행위에 대응하는 단위 콘텐츠를 포함하고 있다. 이러한 단위 콘텐츠를 사용자에게 제공한 후 사용자가 단위 콘텐츠를 조작함에 따라 이에 대한 정보를 수집함으로써, 사용자의 상호 작용 값을 측정할 수 있다. 상호 작용 값은 상위 단계 행위의 상호 작용에 해당될 수 있다. 즉, 사용자 인터페이스(UI) 행위를 기반으로 개념화된 Navigation, Manipulation/Operation, Write, View/Rendering 등의 상위 단계 행위를 정의함으로써, 사용자의 상호 작용 값을 측정할 수 있다.

개념화된 상위 단계 행위는 디바이스, 사용자를 구분하기 위한 하나의 상호 작용 값으로 저장될 수 있으며, 사용자가 주문한 콘텐츠에 대응하는 적응화한 콘텐츠를 생성하기 위한 최적의 적응화된 메타파일을 선택하는데 이용될 수 있다,

상위 단계 행위에 대한 평가는 하위 단계, 요소 행위 및 상위 단계간의 연관성 정의를 통해 이루어질 수 있는데, 즉 각 상위 단계 상호 작용 값은 하위 계층의 행위에 대한 평가 값에 의해 결정될 수 있다.

예를 들어, 상위 단계에서 Navigation 행위의 경우 UI 행위 Click과 관련되었기 때문에 사용자가 해당 디바이스에서 "Click" 행위를 할 수 있도록 다양한 크기의 원을 올바르게 클릭하는데 걸리는 시간을 측정하며 해당 click의 정확도를 평가함으로써, Click UI 지원 여부, 해상도의 정확성 등이 측정되어 디바이스의 상호작용 능력 값을 평가할 수 있다. 또한, 사용자의 반응속도와 사용자의 손가락 크기와 같은 특징을 통해 사용자의 상호 작용 능력 값을 평가할 수 있다.

Manipulation 및 Operation 행위는 객체를 선택/이동/조작 하는 행위와 관련된 3개의 콘텐츠를 정의할 수 있다. 각각의 콘텐츠에서는 차례대로 원을 포인트 하거나 선택된 객체를 이동/크기를 변경함으로써 사용자와 디바이스의 Drag, Point 능력을 측정할 수 있다.

Write 행위는 Point 행위와 관련이 있으나, 주로 Key Down 행위와 관련이 있으므로 이에 문자 및 문자열을 입력하고 타이핑 속도를 측정할 수 있다.

View 및 Rendering 행위의 다른 행위와는 다르게 하위 행위 단계와 연관관계가 정의되지 않고 콘텐츠 자체의 표현에만 초점이 맞추어져 있다. 디바이스의 경우 해당 콘텐츠를 표현할 수 있는 여부가 체크되어지며, 해상도와 스크린 크기에 따라 디바이스의 콘텐츠 정보 전달 능력과 사용자의 시각 능력이 평가될 수 있다.

각각의 상호작용 행위에 따른 벤치마킹 콘텐츠와 방법, 평가항목, 각 평가 내용은 아래의 표 1과 같다.

상술한 바와 같이, 상위 단계 행위의 상호 작용에 대한 평가가 벤치마킹 콘텐츠를 통해 측정될 수 있기 때문에 새로운 디바이스가 개발되고 새로운 콘텐츠가 개발된다고 해도 데이터 구조 변경 없이 데이터를 쉽게 업데이트하고 관리할 수 있다.

상기와 같은 방법으로 측정된 상위 단계 행위 각각에 대한 평가 값은 후술되는 컴퓨팅 환경 요소 맵, 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 생성하는데 이용될 수 있을 뿐만 아니라 적응형 콘텐츠를 생성하는데 이용될 수 있다. 즉, 사용자의 상호 작용 값을 기반으로 적응형 콘텐츠를 생성하거나, 적응형 메타 파일을 생성할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 2 내지 도 5을 참조하여 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 적응화된 콘텐츠 메타 파일 생성 장치를 도시한 블록도, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 컴퓨팅 환경 요소 맵의 구조를 도시한 도면, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 상호 작용 메타포 생성 과정을 설명하기 위한 도면, 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 템플리트 메타포 생성 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 적응형 콘텐츠 메타 파일 생성 장치는 상호 작용 메타포 생성부(200), 템플리트 메타포 생성부(210), 콘텐츠 데이터베이스(220), 메타 파일 생성부(230) 및 메타 파일 데이터베이스(240) 등을 포함할 수 있다.

메타포 생성을 위해서 먼저 유시티 컴퓨팅 환경을 매핑할 컴퓨팅 환경 요소 맵을 생성하는데, 컴퓨팅 환경 요소 맵은 도 3에 도시된 바와 같이 이동성(mobility), 공유도(sharing) 및 컴퓨팅 환경의 익숙함(familiar) 이라는 요소로 구성될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 요소 맵은 사용자의 콘텐츠를 체험하는 유시티 환경에 따라 콘텐츠를 적응화하는데 사용될 수 있다.

각 요소는 각 디바이스의 화면 크기와 같은 디바이스 프로파일과 콘텐츠의 특징과 관련되며, 콘텐츠 행위와 연관될 수 있다. 여기에서, 콘텐츠 행위는 상위 단계 행위에 해당되는 Navigation, Manipulation/Operation, Write, View/Rendering 등을 의미하며, 콘텐츠 특징은 콘텐츠의 복잡도를 의미할 수 있다.

컴퓨팅 환경 요소 맵의 각 요소에서 이동성은 디바이스 화면 크기, 무게 및 사용자 인터페이스(UI : User Interface)의 심플성과 관련되며, 공유도는 디바이스의 화면 크기 및 협업 상호 작용 여부와 관련되며, 익숙함은 콘텐츠 및 사용자 인터페이스의 복잡도와 관련될 수 있다.

상호 작용 메타포 생성부(200)는 사용자의 컴퓨팅 환경, 즉 디바이스, 콘텐츠 및 작업의 특징을 기반으로 유시티 상호 작용 메타포를 생성할 수 있다. 즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 상호 작용 메타포 생성부(200)는 콘텐츠 및 사용자 인터페이스 복잡도, 사용자 인터페이스 장치의 심플 정보, 디바이스 무게, 디바이스의 화면 크기 및 협업 상호 작용 여부 등을 입력받아 익숙함, 이동성 및 공유도 정도를 산출한 후 산출된 각 정도 값을 도 3에 도시된 바와 같은 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 도 4에 도시된 상호 작용 메타포(400)를 생성할 수 있다.

템플리트 메타포 생성부(210)는 상호 작용 환경 상에서 다양한 메타포를 정의한 후 이를 기반으로 템플리트를 생성하며, 생성된 템플리트의 분석을 통해 템플리트 메타포를 생성할 수 있다.

즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 템플리트 메타포 생성부(210)는 상호 작용 환경 상에서 book-like, board-like, panel-like와 같은 메타포를 정의할 수 있고 이를 기반으로 템플리트(500)를 생성한다. 이때, 생성된 템플리트(500)는 레이아웃과 같은 디자인 요소뿐만 아니라 클릭, 포인트 등과 같은 사용자 상호 작용을 포함하고 있다.

따라서, 템플리트 메타포 생성부(210)는 이러한 템플리트(500)를 분석하여 상호 작용 요소 개수, 상호 작용 요소별 각 개수에 따라 익숙함 정도를 평가하고, 페이지 당 콘텐츠 개수로 이동성과 전체 템플리트 크기로 공유도 정도를 평가함과 더불어 페이지 개수로 이동성과 공유도 정도를 함께 계산한 후 계산된 정도 값들을 도 3에 도시된 바와 같은 유시티 컴퓨팅 환경 요소 맵에 대응시켜 팀플리트 메타포 맵(510)을 생성할 수 있다.

메타 파일 생성부(230)는 콘텐츠 데이터베이스(220)에서 추출한 콘텐츠들과 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 이용하여 적응화된 메타 파일들을 생성한 후 이를 메타 파일 데이터베이스(240)에 저장한다.

상기와 같은 구성을 통해 생성된 메타 파일들을 이용하여 적응형 콘텐츠를 제공 시스템에 대해 도 6을 참조하여 설명한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 제공 시스템을 도시한 도면으로서, 다양한 컴퓨팅 환경을 갖는 사용자 디바이스(600), 적응형 콘텐츠 생성 장치(620) 및 적응형 콘텐츠 생성 장치(620)에서 생성된 적응형 콘텐츠(650) 등을 포함할 수 있다. 여기에서, 적응형 콘텐츠(650)는 사용자 디바이스(600)에 제공될 수 있다.

이러한 적응형 콘텐츠 제공 시스템은 유시티 환경하의 사용자가 현재 사용하고 있는 컴퓨팅 환경, 즉 사용자 디바이스(600)에서 콘텐츠를 요청할 경우 요청 콘텐츠와 현재 사용하고 있는 사용자 디바이스(600)의 아이디 및 벤치마킹을 통해 획득한 상호 작용 값을 적응형 콘텐츠 생성 장치(620)에 제공하며, 사용자 디바이스(600)와 콘텐츠의 특징을 기반으로 메타 파일 데이터베이스(240)를 검색하여 제 1 차 필터링을 수행한 후 제 1 차 필터링된 메타 파일들 내 각 상호 작용 요소 개수를 계산한다. 여기에서, 상호 작용 값은 도 1에 도시된 바와 같은 상호 작용 모델과 상기 표 1에 도시된 바와 같은 벤치마킹 콘텐츠를 사용자 디바이스(600)에 제공한 후 사용자의 조작 및 상황에 따른 정보를 통해 각 하위 단계 행위 및 요소 행위를 분석하여 상위 행위 단계를 정의함으로써, 획득할 수 있다.

그런 다음, 적응형 콘텐츠 제공 시스템은 계산된 상호 작용 요소 개수와 사용자의 상호 작용 값을 곱한 결과 값 중 가장 작은 값을 갖는 메타 파일을 선택하며, 선택된 메타 파일을 이용하여 요청 콘텐츠를 변환함으로써 적응형 콘텐츠(650)를 생성할 수 있다.

이를 위하여 적응형 콘텐츠 생성 장치(620)에는 디바이스 프로파일 데이터베이스(622), 상호 작용 프로파일 데이터베이스(624), 콘텐츠 데이터베이스(220), 상호 작용 요소 추출부(628), 상호 작용 개수 계산부(630), 필터링부(626), 메타 파일 선택부(632) 및 적응형 콘텐츠 생성부(634) 등을 포함할 수 있다.

디바이스 프로파일 데이터베이스(622)에는 디바이스별 프로파일 정보, 예컨대 화면 크기, 무게 등의 정보가 저장되어 있다.

상호 작용 프로파일 데이터베이스(624)에는 벤치마킹을 통해 획득한 사용자별 상호 작용 값이 저장되어 있다. 이러한 상호 작용 프로파일 데이터베이스(624)는 상기 표 1에 도시된 벤치마킹 콘텐츠를 제공한 후 사용자의 조작 및 상황 정보와 도 1에 도시된 상호 작용 모델을 이용하여 평가된 사용자별 상호 작용 값을 기반으로 구축될 수 있다.

사용자 디바이스(600)는 사용자가 다양한 컴퓨팅 환경 하에서 임의의 콘텐츠(이하, 요청 콘텐츠라고 함)를 요청할 때 요청 콘텐츠의 아이디 또는 URL, 자신의 고유 정보(아이디) 및 상호 작용 값을 적응형 콘텐츠 생성 장치(620)의 필터링부(626)에 제공할 수 있다.

필터링부(626)는 사용자 디바이스(600)로부터의 콘텐츠 요청 시 수신한 정보를 기반으로 제 1 차 필터링을 수행하는데, 즉 사용자 식별을 위한 식별 정보로 디바이스 프로파일 데이터베이스(622) 및 상호 작용 프로파일 데이터베이스(624) 검색을 실시하여 사용자 디바이스(600)의 특징을 추출한 후 이를 기반으로 적응형 메타 파일 데이터베이스(240)를 검색하여 제 1 차 메타 파일들을 추출한다. 즉, 디바이스 프로파일 데이터베이스(622)의 검색을 통해 사용자 디바이스(600)의 특징에 맞는 제 1 차 메타 파일들을 추출할 수 있다. 여기에서, 식별 정보는 사용자 디바이스(600)의 고유 정보 또는 사용자의 아이디를 들 수 있다.

상호 작용 요소 추출부(628)는 제 1 차 메타 파일들에 대한 상호 작용 요소를 추출한 후 이를 상호 작용 개수 계산부(630)에 제공할 수 있다.

상호 작용 개수 계산부(630)는 상호 작용 요소들에 대한 개수를 계산하는데, 즉 아래의 표 2를 기반으로 N(Navigation), Write(W), O(Operation/Manipulation), V(View/Rendering) 개수를 계산할 수 있다. 계산된 상호 작용 요소 개수 값은 메타 파일 선택부(632)에 제공될 수 있다.

메타 파일 선택부(632)는 식별 정보로 상호 작용 프로파일 데이터베이스(624) 검색을 실시하여 사용자의 상호 작용 값, 즉 N(Navigation), Write(W), O(Operation/Manipulation), V(View/Rendering) 상호 작용 값을 추출할 수 있다.

또한, 메타 파일 선택부(632)는 상호 작용 프로파일 데이터베이스(624)의 검색을 통해 획득한 사용자의 상호 작용 값과 상호 작용 요소 개수를 연산한 결과 값 중 어느 하나를 선택함으로써, 적응형 메타 파일을 선택할 수 있다. 즉, 메타 파일 선택부(632)는 아래의 수학식 1을 이용하여 상호 작용 값과 개수를 연산하며, 그 결과 값 중 가장 작은 값을 갖는 메타 파일을 추출함으로써, 적응형 메타 파일을 추출할 수 있다.

상기의 수학식 1에서, AC는 적응형 콘텐츠를 의미하며, 'convert'는 선택된 메타 파일을 이용하여 콘텐츠를 변환하기 위한 변환 함수이며, 'MINmeta'는 계산된 메타 파일 중 가장 계산 값이 작은 메타 파일을 돌려주기 위한 함수이며, 'i'는 각 배열을 가리키는 인덱스이며, 'IE'는 상호 작용 값, 즉 N(Navigation), Write(W), O(Operation/Manipulation), V(View/Rendering) 상호 작용 값을 의미하며, 'IC'는 N(Navigation), Write(W), O(Operation/Manipulation), V(View/Rendering) 등과 같은 상호 작용 요소 개수 값을 의미한다.

적응형 콘텐츠 생성부(634)는 적응형 메타 파일을 이용하여 요청 콘텐츠를 변환함으로써, 적응형 콘텐츠를 생성한 후 이를 사용자 디바이스(600)에 제공할 수 있다.

본 발명의 실시 예에서는 콘텐츠의 상호 작용을 적응화하여 적응형 콘텐츠를 제공하는 것으로 예를 들어 설명하였지만, 상기와 같은 적응형 콘텐츠 생성 장치을 기반으로 다양한 확장이 가능하다. 그 예로 도 7a 내지 도 7c를 참조하여 설명한다.

도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 실시 예에 따른 적응형 콘텐츠 생성 장치를 소셜 네트워크 서비스에 적용한 예시도이다.

상호 작용 환경 상에서 소셜 네트워크를 위한 메타포를 정의할 수 있고, 이를 기반으로 정규 모임, 공지 모임, 플래쉬 모임을 위한 템플리트를 작성하여 템플리트 메타포 맵을 생성할 수 있다. 따라서, 사용자는 도 7a에 도시된 바와 같은 스마트 TV 사용 환경을 위한 적응화된 SNS 콘텐츠, 도 7b에 도시된 바와 같은 스마트 패드 사용 환경을 위한 적응화된 SNS 콘텐츠 및 도 7c에 도시된 바와 같은 스마트 폰 사용 환경을 위한 적응화된 SNS 콘텐츠를 제공받을 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어 당업자는 각 구성요소의 재질, 크기 등을 적용 분야에 따라 변경하거나, 개시된 실시형태들을 조합 또는 치환하여 본 발명의 실시 예에 명확하게 개시되지 않은 형태로 실시할 수 있으나, 이 역시 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것으로 한정적인 것으로 이해해서는 안 되며, 이러한 변형된 실시 예들은 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술사상에 포함된다고 하여야 할 것이다.

200 : 상호 작용 메타포 생성부
210 : 템플리트 메타포 생성부
220 : 콘텐츠 데이터베이스
230 : 메타 파일 데이터베이스
400 : 상호 작용 메타포
500 : 템플리트
510 : 템플리트 메타포
600 : 사용자 디바이스
620 : 적응형 콘텐츠 생성 장치
650 : 적응형 콘텐츠

Claims (19)

1. 디바이스 프로파일과 관련된 이동성 정도, 콘텐츠의 공유 정도와 관련된 공유도 및 사용자의 콘텐츠 조작 능력 또는 콘텐츠 행위 또는 사용자 인터페이스의 복잡도 또는 콘텐츠 복잡도와 관련된 익숙함 정도를 요소값으로 하여 적어도 둘 이상의 컴퓨팅 환경을 표현하는 컴퓨팅 환경 요소 맵에 기 평가된 요소값을 매핑하여 상호 작용 메타포를 생성하는 상호 작용 메타포 생성부와,
   상호 작용 환경 하에서의 메타포를 정의한 후 이를 기반으로 사용자 상호 작용이 포함된 적어도 하나 이상의 템플리트를 생성하며, 상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 상기 요소값인 이동성 정도, 공유도 및 익숙함 정도를 평가한 후 상기 평가된 요소 값을 상기 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 템플리트 메타포 맵을 생성하는 템플리트 메타포 생성부와,
   기 저장된 콘텐츠와 상기 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 이용하여 컴퓨팅 환경별 적응형 메타 파일들을 생성하는 메타 파일 생성부를 포함하는
   적응형 메타 파일 생성 장치.
   
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 콘텐츠 행위는, Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 하는
   적응형 메타 파일 생성 장치.
   
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 템플리트 메타포 맵 생성부는,
   상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 상호 작용 요소별 각 개수에 따라 익숙함 정도를 평가하고, 페이지당 콘텐츠의 개수로 이동성 정도를 평가하며, 상기 템플리트의 전체 크기로 공유도를 평가하는 것을 특징으로 하는
   적응형 메타 파일 생성 장치.
   
6. 상호 작용 메타포 생성부가 디바이스 프로파일과 관련된 이동성 정도, 콘텐츠의 공유 정도와 관련된 공유도 및 사용자의 콘텐츠 조작 능력 또는 콘텐츠 행위 또는 사용자 인터페이스의 복잡도 또는 콘텐츠 복잡도와 관련된 익숙함 정도를 요소값으로 하여 적어도 둘 이상의 컴퓨팅 환경을 표현하는 컴퓨팅 환경 요소 맵을 제공받는 단계와,
   상기 상호 작용 메타포 생성부에서 콘텐츠와 디바이스 및 작업의 특징에 따라 이동성, 공유도 및 익숙함 정도인 요소값을 평가하는 단계와,
   상기 상호 작용 메타포 생성부에서 상기 평가된 요소값을 상기 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 상호 작용 메타포를 생성하는 단계와,
   템플리트 메타포 생성부에서 상호 작용 환경 하에서의 메타포를 정의한 후 이를 기반으로 사용자 상호 작용이 포함된 적어도 하나 이상의 템플리트를 생성하는 단계와,
   상기 템플리트 메타포 생성부에서 상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 이동성, 공유도 및 익숙함 정도를 평가한 후 이를 상기 컴퓨팅 환경 요소 맵에 매핑하여 템플리트 메타포 맵을 생성하는 단계와,
   상기 메타 파일 생성부에서 상기 템플리트 메타포 맵과 상기 상호 작용 메타포를 제공받으며, 기 저장된 콘텐츠와 상기 상호 작용 메타포 및 템플리트 메타포 맵을 이용하여 상기 컴퓨팅 환경 각각에 대한 적응형 메타 파일들을 생성하는 단계를 포함하는
   적응형 메타 파일 생성 방법.
   
7. 삭제
8. 제 6 항에 있어서,
   상기 콘텐츠 행위는, Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 하는
   적응형 메타 파일 생성 방법.
   
9. 삭제
10. 제 6 항에 있어서,
    상기 템플리트 메타포 맵을 생성하는 단계는,
    상기 생성된 템플리트들의 분석을 통해 상호 작용 요소별 각 개수에 따라 익숙함 정도를 평가하는 단계와,
    페이지당 콘텐츠의 개수로 이동성 정도를 평가하는 단계와,
    상기 템플리트의 전체 크기로 공유도 정도를 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    적응형 메타 파일 생성 방법.
    
11. 디바이스별 프로파일 정보가 저장되어 있는 디바이스 프로파일 데이터베이스와,
    벤치 마킹을 통해 획득한 사용자별 상호 작용 값을 저장된 상호 작용 프로파일 데이터베이스와,
    디바이스 프로파일과 관련된 이동성 정도, 콘텐츠의 공유 정도와 관련된 공유도 및 사용자의 콘텐츠 조작 능력 또는 콘텐츠 행위 또는 사용자 인터페이스의 복잡도 또는 콘텐츠 복잡도와 관련된 익숙함 정도를 요소값으로 하여 적어도 둘 이상의 컴퓨팅 환경을 표현하는 컴퓨팅 환경 요소 맵을 기반으로 생성된 상기 컴퓨팅 환경 각각에 적합한 메타 파일이 저장된 메타 파일 데이터베이스와,
    사용자 디바이스로부터 사용자의 식별 정보와 콘텐츠 요청을 수신하면, 상기 식별 정보를 기반으로 상기 디바이스 프로파일 데이터베이스에서 상기 사용자 디바이스의 프로파일 정보를 추출한 후 상기 추출된 프로파일 정보를 이용하여 상기 메타 파일 데이터베이스에 대한 검색을 수행하여 필터링된 메타 파일들을 추출하는 필터링부와,
    상기 필터링된 메타 파일 각각에 대한 상호 작용 요소를 추출하는 상호 작용 요소 추출부와,
    상기 추출된 상호 작용 요소의 개수를 상기 필터링된 메타 파일 별로 계산하는 상호 작용 요소 개수 계산부와,
    상기 추출된 메타 파일들의 상호 작용 요소의 개수와 상기 식별 정보를 기반으로 상기 상호 작용 프로파일 데이터베이스에서 획득한 상호 작용 값간의 연산을 통해 상기 추출된 메타 파일 중 어느 하나를 적응형 메타 파일을 선택하는 메타 파일 선택부와,
    상기 선택된 적응형 메타 파일을 이용하여 상기 요청한 콘텐츠를 변환하여 적응형 콘텐츠를 생성하는 적응형 콘텐츠 생성부를 포함하는
    적응형 콘텐츠 생성 장치.
    
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 상호 작용 요소는 Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 하는
    적응형 콘텐츠 생성 장치.
    
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 메타 파일 선택부는,
    상기 사용자의 상호 작용 값과 상기 상호 작용 요소 개수를 연산한 결과 값 중 가장 작은 값을 갖는 메타 파일을 상기 적응형 메타 파일로 선택하는 것을 특징으로 하는
    적응형 콘텐츠 생성 장치.
    
14. 디바이스별 프로파일 정보가 저장된 디바이스 프로파일 데이터베이스, 사용자별 벤치 마킹을 통해 획득한 사용자별 상호 작용 값이 저장된 상호 작용 프로파일 데이터베이스 및 디바이스 프로파일과 관련된 이동성 정도, 콘텐츠의 공유 정도와 관련된 공유도 및 사용자의 콘텐츠 조작 능력 또는 콘텐츠 행위 또는 사용자 인터페이스의 복잡도 또는 콘텐츠 복잡도와 관련된 익숙함 정도를 요소값으로 하여 적어도 둘 이상의 컴퓨팅 환경을 표현하는 컴퓨팅 환경 요소 맵을 기반으로 생성된 상기 컴퓨팅 환경 각각에 적합한 메타 파일이 저장된 메타 파일 데이터베이스를 구비한 적응형 콘텐츠 생성 장치의 적응형 콘텐츠를 생성하는 방법으로서,
    사용자 디바이스로부터 사용자의 식별 정보와 콘텐츠 요청을 수신하는 단계와,
    상기 식별 정보를 기반으로 상기 디바이스 프로파일 데이터베이스에서 상기 사용자 디바이스의 프로파일 정보를 추출한 후 상기 추출된 프로파일 정보를 이용하여 상기 메타 파일 데이터베이스에 대한 검색을 수행하여 필터링된 메타 파일들을 추출하는 단계와,
    상기 필터링된 메타 파일 각각에 대한 상호 작용 요소를 추출하는 단계와,
    상기 추출된 상호 작용 요소의 개수를 상기 필터링된 메타 파일 별로 계산하는 단계와,
    상기 추출된 메타 파일들의 상호 작용 요소의 개수와 상기 식별 정보를 기반으로 상기 상호 작용 프로파일 데이터베이스에서 획득한 상호 작용 값간의 연산을 통해 상기 추출된 메타 파일 중 어느 하나를 적응형 메타 파일을 선택하는 단계와,
    상기 선택된 적응형 메타 파일을 이용하여 상기 요청한 콘텐츠를 변환하여 적응형 콘텐츠를 생성하는 단계를 포함하는
    적응형 콘텐츠 생성 방법.
    
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 상호 작용 요소는 Navigation, Manipulation(Operation), Write 또는 View(Rendering)인 것을 특징으로 하는
    적응형 콘텐츠 생성 방법.
    
16. 제 14 항에 있어서,
    상기 메타 파일을 선택하는 단계는,
    상기 사용자의 상호 작용 값과 상기 상호 작용 요소 개수를 연산한 결과 값 중 가장 작은 값을 갖는 메타 파일을 상기 적응형 메타 파일로 선택하는 것을 특징으로 하는
    적응형 콘텐츠 생성 방법.
    
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