KR101403808B1 - 이용 패턴에 따라 어플리케이션 서비스를 실행하는 모바일 단말 장치 및 그의 어플리케이션 서비스 실행 방법 - Google Patents

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Abstract

어플리케이션 서비스를 실행하는 모바일 단말 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 장치는 적어도 하나 이상의 어플리케이션 서비스가 저장되는 어플리케이션 서비스 저장부, 어플리케이션 서비스를 실행하는 어플리케이션 서비스 실행부, 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성하는 정보 생성부 및 생성된 이용 패턴 정보에 기초하여 저장된 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 어플리케이션 서비스 실행부를 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

이용 패턴에 따라 어플리케이션 서비스를 실행하는 모바일 단말 장치 및 그의 어플리케이션 서비스 실행 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR EXECUTING APPLICATION SERVICE ACCORDING TO USE PATTERN}
본 발명의 실시예들은 사용자의 이용 패턴에 따라 어플리케이션 서비스를 실행하는 모바일 단말 장치 및 그의 어플리케이션 서비스 실행 방법에 관한 것이다.
최근 모바일 단말 장치의 개발로, 음성, 문자 및 영상 통신뿐만 아니라, PDA 기능을 결합시킨 스마트폰이 보급되고 있다. 스마트폰과 같은 모바일 단말 장치는 기존 음성, 문자 및 영상 통신만 가능하던 3세대 모바일 단말 장치에 비해 대용량의 메모리와 고성능의 CPU가 탑재되며, 다양한 어플리케이션 서비스를 실행, 음성/데이터 통신 및 PC 연동 등을 지원하기 위한 운영체제가 탑재된다.
한편, 스마트폰은 다양한 어플리케이션 서비스를 실행하여 사용자 맞춤형 서비스를 제공한다. 일반적인 사용자 맞춤형 서비스는 단순히 사용자가 자주 사용하는 어플리케이션 서비스들을 기반으로 관련 정보를 제공하는 수준에 그친다.
그러나 사용자는 사용 빈도뿐만 아니라, 자신의 패턴에 따라 특정 시간 또는 특정 장소에서 필요한 어플리케이션 서비스를 보다 쉽고 편리하게 접하기를 원한다. 따라서, 단순히 사용 빈도에 따라 어플리케이션 서비스를 제공하는 데서 그치지 않고, 사용자의 이용 패턴에 따라 적정 어플리케이션 서비스를 제공하는 스마트폰이 요구된다.
본 발명의 실시예들은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 실시예들은 어플리케이션 서비스의 이용 패턴을 분석하여 사용자의 위치 및 시간에 따라 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행함으로써, 어플리케이션 서비스에 대한 사용자 만족도를 향상시킬 수 있는 모바일 단말 장치 및 그의 어플리케이션 서비스 실행 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 장치는 적어도 하나 이상의 어플리케이션 서비스가 저장되는 어플리케이션 서비스 저장부, 상기 저장된 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령이 수신되는 경우, 상기 실행 명령에 대응하는 어플리케이션 서비스를 실행하는 어플리케이션 서비스 실행부, 상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성하는 정보 생성부 및 상기 생성된 이용 패턴 정보에 기초하여 상기 저장된 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어하는 제어부를 포함한다.
일측에 따르면, 상기 정보 생성부는 상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 상기 모바일 단말 장치의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성하는 위치 검색부 및 상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성하는 시간 탐색부를 포함할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 정보 생성부는 상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터를 검출하고, 상기 검출된 식별 파라미터에 상기 위치 파라미터 및 상기 시간 파라미터를 매칭시켜 상기 이용 패턴 정보를 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 모바일 단말 장치는 상기 정보 생성부에 의해 생성된 복수의 이용 패턴 정보를 저장하는 정보 저장부를 더 포함하고, 상기 제어부는 제1 이용 패턴 정보를 상기 정보 저장부로부터 독출하고, 상기 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 제2 이용 패턴 정보를 독출하며, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 유사도를 판단하여 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 제어부는 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출하고, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 산출할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 제어부는 상기 산출된 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리에 가중치를 적용하여 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리를 산출할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 제어부는 상기 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하는 경우, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간에 유사도가 높은 것으로 판단하여 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 장치의 어플리케이션 서비스 실행 방법은, 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령이 수신되는 경우, 상기 실행 명령에 대응하는 어플리케이션 서비스를 실행하는 단계, 상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 이용 패턴 정보에 기초하여 저장된 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 단계를 포함한다.
일측에 따르면, 상기 이용 패턴 정보를 생성하는 단계는 상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 상기 모바일 단말 장치의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성하는 단계, 상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성하는 단계, 상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터를 검출하는 단계 및 상기 검출된 식별 파라미터에 상기 위치 파라미터 및 상기 시간 파라미터를 매칭시켜 상기 이용 패턴 정보를 생성할 수 있다.
일측에 따르면, 상기 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 단계는, 제1 이용 패턴 정보를 독출하는 단계, 상기 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 제2 이용 패턴 정보를 독출하는 단계, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출하는 단계, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 산출하는 단계, 상기 산출된 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리에 가중치를 적용하여 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리를 산출하는 단계 및 상기 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하는 경우,. 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간에 유사도가 높은 것으로 판단하여 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 장치는 어플리케이션 서비스의 이용 패턴을 분석하여 사용자의 위치 또는 시간에 따라 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행함으로써, 사용자의 이용 패턴에 따라 적정 어플리케이션 서비스를 제공하여 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이용 패턴 정보를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션 서비스 실행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 어플리케이션 서비스 실행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 구성을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스 저장부(110), 입력부(120), 어플리케이션 서비스 실행부(130), 정보 생성부(140), 정보 저장부(150) 및 제어부(160)를 포함한다.
모바일 단말 장치(100)는 무선 통신이 가능하고, 문자 통신, 음성 통화 및 영상 통화가 가능하며, 다양한 어플리케이션 서비스를 실행할 수 있는 스마트폰의 일종일 수 있다.
어플리케이션 서비스 저장부(110)는 적어도 하나 이상의 어플리케이션 서비스를 저장한다. 어플리케이션 서비스는 모바일 단말 장치(100)에 설치되어 다양한 기능을 제공하는 프로그램을 모두 지칭하는 것으로, PC 또는 웹서버와 연동하여 제공하는 다양한 응용 프로그램뿐만 아니라, 일반적으로 제공되는 음악/사진/영상 실행 프로그램, 일정 관리 프로그램, 모바일 단말 장치(100)의 기능을 제어하기 위한 프로그램 등이 포함될 수 있다. 이들 각각이 하나의 어플리케이션 서비스로 간주될 수 있다.
입력부(120)는 모바일 단말 장치(100)의 동작과 관련된 다양한 사용자 명령을 수신한다. 특히, 입력부(120)는 어플리케이션 서비스 저장부(110)에 저장된 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령을 수신할 수 있다.
어플리케이션 서비스 실행부(130)는 입력부(120)에 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령이 수신되는 경우, 실행 명령에 대응하는 어플리케이션 서비스를 실행하여 사용자에게 제공한다. 구체적으로, 어플리케이션 서비스 실행부(130)는 어플리케이션 서비스를 실행하여 모바일 단말 장치(100)의 화면 상에 디스플레이 하거나, 스피커를 통해 출력하는 형태로 사용자에게 제공한다.
정보 생성부(140)는 어플리케이션 서비스 실행부(130)에서 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성한다. 이용 패턴 정보는 어플리케이션 서비스를 이용하는 동안의 모바일 단말 장치(100)의 위치 및 시간을 기초로 생성될 수 있다. 따라서, 정보 생성부(140)는 위치 검색부(141) 및 시간 탐색부(142)를 포함한다.
위치 검색부(141)는 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 모바일 단말 장치(100)의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성한다. 위치 검색부(141)는 위성 GPS(Global Positioning System)을 이용하여 모바일 단말 장치(100)의 위치를 검색할 수 있다. 또는, 위치 검색부(141)는 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 위치 정보 서버 또는 이동통신사 서버에 위치 검색 요청 신호를 전송하고 상기 서버들로부터 위치 정보를 수신하는 방식으로 위치를 검색할 수도 있다.
시간 탐색부(142)는 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안의 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성한다. 시간 탐색부(142)는 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안 모바일 단말 장치(100)에 내장된 시계(미도시)를 확인하여 시간을 탐색한다. 시간 파라미터는 어플리케이션 서비스가 실행하여 실행이 종료되는 시점까지의 시간을 포함할 수도 있으며, 어플리케이션 서비스가 실행되기 시작하는 시점의 시간만을 포함할 수 있다. 또한, 시간 파라미터는 시간 외에, 연도 및 날짜를 더 포함할 수도 있다.
정보 생성부(140)는 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터를 검출한다. 그리고, 검출된 식별 파라미터에 위치 검색부(141)에서 생성된 위치 파라미터 및 시간 탐색부(142)에서 생성된 시간 파라미터를 매칭시켜 이용 패턴 정보를 생성한다.
정보 저장부(150)는 정보 생성부(140)에 의해 생성된 복수의 이용 패턴 정보를 저장한다.
제어부(160)는 정보 생성부(140)에서 생성된 이용 패턴 정보에 기초하여 어플리케이션 서비스 저장부(110)에 저장된 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 어플리케이션 서비스 실행부(130)를 제어한다.
구체적으로, 제어부(160)는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행시키기 위하여 이용 패턴 정보들 간의 유사도를 판단한다. 즉, 이용 패턴 정보들을 분석하여 어느 하나의 어플리케이션 서비스가 소정의 위치에서, 소정의 시간에 자주 이용하는 것으로 판단되면, 해당 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행시킨다.
제어부(160)는 이용 패턴 정보들 간의 유사도 판단을 위하여 정보 저장부(150)로부터 적어도 두 개 이상의 이용 패턴 정보를 독출한다. 구체적으로, 제어부(160)는 제1 이용 패턴 정보를 독출하고, 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 제2 이용 패턴 정보를 독출한다. 여기서, 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보는 서로 다른 날짜에 생성된 정보일 수 있다.
제어부(160)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출하고, 이들 파라미터를 이용하여 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 산출한다.
또한, 제어부(160)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리에 가중치를 적용하여 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리를 산출한다.
제어부(160)는 산출된 시공간적 상호 거리를 이용하여 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 유사도를 판단하여 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 어플리케이션 서비스 실행부(130)를 제어한다.
산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하는 경우, 제어부(160)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간에 시공간적 유사도가 높은 것으로 판단한다. 이 같이 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간에 시공간적 유사도가 높은 것으로 판단되면, 제어부(160)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보에 대응하는 어플리케이션 서비스를 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보에 포함된 위치 파라미터 또는 시간 파라미터에 맞춰 자동으로 실행하도록 어플리케이션 서비스 실행부(130)를 제어한다.
반면, 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최대값 사이에 해당하는 경우, 제어부(160)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간에 시공간적 유사도가 낮은 것으로 판단하여 어플리케이션 서비스를 실행하지 않는다.
도 1에 도시된 모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성하고, 이용 패턴 정보에 기초하여 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행시킴으로써, 사용자 맞춤형의 어플리케이션 서비스를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이용 패턴 정보를 나타내는 도면이다. 도 2는 도 1에 도시된 정보 생성부(140)에 의해 생성되는 이용 패턴 정보의 일 예이다.
앞서 설명한 바와 같이, 정보 생성부(140)는 어플리케이션 서비스 실행부(130)에서 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 모바일 단말 장치(100)의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성하고, 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성한다. 그리고, 위치 파라미터 및 시간 파리미터를 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터와 매칭시켜 도 2에 도시된 것과 같은 이용 패턴 정보(200)를 생성한다.
도 2를 참조하면, 이용 패턴 정보(200)는 위치 파라미터(210), 시간 파라미터(220) 및 어플리케이션 서비스의 식별 파라미터(230)를 포함한다.
위치 파라미터(210)는 "Where=강남역 근처"이고, 시간 파라미터(220)는 "When=8시 20분경"이며, 식별 파라미터(230)는 "서울시내버스 위치 파악(param=606번), 구글 캘린더(param=today)"이다. 이는, "강남역 근처"에서, "8시 20분경"에 서울시내버스 위치를 파악하는 어플리케이션 서비스를 통해 "606번" 버스에 대한 위치를 파악하고, 구글 캘린더를 이용하여 "오늘" 일정을 확인하는 사용자의 어플리케이션 서비스 이용 패턴을 나타낸다.
도 2에 도시된 이용 패턴 정보(200)가 단 하루만 수집되었다면, 이용 패턴 정보(200)는 의미가 없을 것이다. 그러나, 예를 들어, 최근 2주간 이용 패턴 정보(200)가 지속적으로 수집되었다면, 모바일 단말 장치(100)는 사용자가 "강남역 근처"에서 "8시 20분경"에 실행할 어플리케이션 서비스를 미리 예측하여 자동으로 실행할 수 있다.
한편, 이용 패턴 정보(200)를 참조하면, 위치 파라미터(210)는 "강남역 근처"이다. 그러나, 강남역을 기준으로 얼마나 떨어진 곳까지를 "강남역 근처"로 판단할 수 있는지에 대한 판단 기준이 필요하다. 또한, 시간 파라미터(220)는 "8시 20분경"인데, "8시 20분경"이 어느 시간 범위까지 포함되는지에 대한 판단 기준이 필요하다. 이 같은 판단 기준의 모호성을 해결하기 위하여 모바일 단말 장치(100)는 이용 패턴 정보들 간의 유사도를 판단한다.
모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보들 간의 유사도를 판단하는 경우, 적어도 두 개 이상의 이용 패턴 정보를 이용한다.
이하에서는 서로 상이한 날짜에 생성된 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보를 이용하여 유사도 판단 과정을 설명한다.
우선, 모바일 단말 장치(100)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출한다.
제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 공간적 상호 거리는 아래의 수학식 1을 이용하여 산출할 수 있다.
Figure 112010054253273-pat00001
수학식 1에서, P[x].where은 제1 이용 패턴 정보에 포함된 위치 파라미터이고, P[y].where은 제2 이용 패턴 정보에 포함된 위치 파라미터이다. 수학식 1에 따르면, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 공간적 상호 거리는 0에서 1의 값으로 산출될 수 있다.
공간적 상호 거리가 0에 가까우면 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보 간의 공간 유사도가 높으며, 1에 가까우면 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보 간의 공간 유사도가 낮다.
또한, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리는 아래의 수학식 2를 이용하여 산출할 수 있다.
Figure 112010054253273-pat00002
수학식 2에서, P[x].when은 제1 이용 패턴 정보에 포함된 시간 파라미터이고, P[y].when은 제2 이용 패턴 정보에 포함된 시간 파라미터이다. 수학식 2에 따르면, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리는 0에서 1의 값으로 산출될 수 있다.
시간적 상호 거리 역시, 0에 가까우면 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보 간의 시간 유사도가 높으며, 1에 가까우면 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보 간의 시간 유사도가 낮다.
표 1은 수학식 1 및 2를 이용하여 산출된 이용 패턴 정보들 간의 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리를 나타낸다. 구체적으로, 표 1은 도 2에 도시된 이용 패턴 정보(200)를 제1 이용 패턴 정보로 설정하고, 각기 다른 5개의 제2 이용 패턴 정보를 이용하여 제1 이용 패턴 정보와 각각의 제2 이용 패턴 정보 간의 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리를 나타낸다.
A B C D E
Dist(P[x].where, P[y].where) 0 0 0.5 1 1
Dist(P[x].when, P[y].when) 0 1 0.5 0 1
표 1을 참조하면, 실시예 A는 두 개의 이용 패턴 정보들 간의 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리가 모두 0인 것으로, 두 개의 이용 패턴 정보들이 동일한 위치 파라미터 및 동일한 시간 파라미터를 갖는 것을 알 수 있다.
실시예 E는 두 개의 이용 패턴 정보들 간의 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리가 모두 1인 것으로, 두 개의 이용 패턴 정보들이 서로 다른 위치 파라미터 및 서로 다른 시간 파라미터를 갖는 것을 알 수 있다.
따라서, 모바일 단말 장치(100)는 실시예 A 또는 실시예 E에 대해서는 두 개의 이용 패턴 정보들 간의 유사도를 용이하게 판단하여 어플리케이션 서비스를 실행 또는 미실행할 수 있다.
한편, 실시예 B에서 제2 이용 패턴 정보가 "{Where=강남역 근처, When=20시 20분경, App/Svc=[서울시내버스 위치 파악(param=606번), 구글 캘린더(param=today)]}이고, 실시예 C에서 제2 이용 패턴 정보가 "{Where=강남역 5Km 밖, When=14시 20분경, App/Svc=[서울시내버스 위치 파악(param=606번), 구글 캘린더(param=today)]}"이며, 실시예 D에서 제2 이용 패턴 정보가 "{Where=강남역 10Km 밖, When=8시 20분경, App/Svc=[서울시내버스 위치 파악(param=606번), 구글 캘린더(param=today)]}"이라고 가정하자. 이 같은 제2 이용 패턴 정보에 의해, 실시예 B 또는 D와 같이 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리 중 어느 하나가 0이고 다른 하나가 1인 경우와, 실시예 C와 같이 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리가 모두 0.5인 경우가 발생할 수 있다.
실시예 B에서와 같이, 시간적 상호 거리는 유사도가 낮으나, 공간적 상호 거리의 유사도가 0인 경우, 모바일 단말 장치(100)는 이후, 사용자가 위치 파라미터인 "강남역 근처"에서 "서울시내버스 위치 파악"에 대한 어플리케이션 서비스를 이용할 가능성이 높을 것으로 예측할 수 있다. 즉, 모바일 단말 장치(100)는 시간적 상호 거리에 비해 공간적 상호 거리에 대하여 높은 의미를 가질 수 있다.
실시예 C에서와 같이, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리에 대한 유사도가 모두 0.5인 경우, 모바일 단말 장치(100)는 이후, 사용자가 "강남역 5Km 밖" 또는 "14시 20분경"에 "서울시내버스 위치 파악" 및 "구글 캘린더"에 대한 어플리케이션 서비스를 이용할 가능성이 낮은 것으로 예측할 수 있다. 즉, 모바일 단말 장치(100)는 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리에 대하여 사실상 1의 유사도를 갖는 것으로 볼 수 있다.
실시예 D에서와 같이, 공간적 상호 거리는 유사도가 낮으나, 공간적 상호 거리의 유사도가 0인 경우, 모바일 단말 장치(100)는 이후, 사용자가 "8시 20분경"에 "구글 캘린더"에 대한 어플리케이션 서비스를 이용할 가능성이 높을 것으로 예측할 수 있다. 따라서, 모바일 단말 장치(100)는 공간적 상호 거리에 비해 시간적 상호 거리에 대하여 높은 의미를 가질 수 있다.
상술한 바와 같이, 모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스 종류에 따라 공간적 상호 거리 또는 시간적 상호 거리에 대하여 높은 의미를 가질 수 있다.
모바일 단말 장치(100)는 상기와 같은 사항을 고려하여, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리를 산출할 수 있다. 구체적으로, 시공간적 상호 거리는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 종합하여 산출하되, 시간적 상호 거리 또는 공간적 상호 거리에 대한 의미를 부여하기 위하여 거리 가중치(α) 및 시간 가중치(β)를 이용하여 산출한다.
한편, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리는 아래의 수학식 3을 이용하여 산출할 수 있다.
Figure 112010054253273-pat00003
수학식 3에서, α는 거리 가중치이고, β는 시간 가중치이며, Dist(P[x].where, P[y].where)은 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 공간적 상호 거리, Dist(P[x].when, P[y].when)은 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리이다.
수학식 3에서와 같이, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리에 거리 가중치(α) 및 시간 가중치(β)를 적용하면, 공간적 상호 거리 및 시간적 상호 거리 중 유사도가 높은 것에 의미를 부여하여 시공간적 상호 거리를 산출할 수 있다. 이때, 거리 가중치(α) 및 시간 가중치(β)가 최대 1의 값을 갖는다고 가정할 경우, 시공간적 상호 거리는 0에서 3의 값으로 나타날 수 있다.
만약, 거리 가중치(α) 및 시간 가중치(β)가 각각 1이라고 가정하고, 표 1에 기재된 각 실시예들을 수학식 3에 대입하면 아래 표 2와 같은 시공간적 상호 거리가 산출된다.
A B C D E
Dist(P[x], P[y]) 0 1 1.25 1 3
표 2를 참조하면, 실시예 A는 시공간적 상호 거리가 "0"으로 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보는 동일하고, 실시예 B 및 D는 시공간적 상호 거리가 "1"로 유사도가 다소 높은 것을 알 수 있다. 또한, 실시예 C는 시공간적 상호 거리가 "1.25"로 유사도가 다소 낮고, 실시예 E는 시공간적 상호 거리가 "3"으로 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보가 상이한 것을 알 수 있다.
모바일 단말 장치(100)는 시공간적 상호 거리의 범위인 0에서 3까지의 값 중에 어느 하나를 기준값으로 정하여, 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 당하는 경우, 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행한다.
반면, 모바일 단말 장치(100)는 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최대값 사이에 해당하는 경우, 어플리케이션 서비스를 실행하지 않는다.
예를 들어, 기준값이 "1"인 경우, 모바일 단말 장치(100)은 기준값 "1"에서부터 최소값인 "0" 사이에 해당하는 시공간적 상호 거리를 갖는 실시예 A, B 및 D에 대응하는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행한다. 이때, 모바일 단말 장치(100)는 실시예 A, B 및 D 각각에 대응하는 어플리케이션 서비스의 시간 파라미터 또는 위치 파라미터에 대응하는 시점 또는 위치에서 자동으로 실행한다. 그러나, 기준값 "1"에서부터 최대값인 "3" 사이에 해당하는 시공간적 상호 거리를 갖는 실시예 C 및 E에 대응하는 어플리케이션 서비스는 실행하지 않는다.
한편, 모바일 단말 장치(100)는 서로 다른 날짜에 생성된 이용 패턴 정보들이 세 개 이상인 경우, 세 개 이상의 이용 패턴 정보들 간의 유사도를 판단한다. 구체적으로, 모바일 단말 장치(100)는 제1 이용 패턴 정보를 독출하고, 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 두 개 이상의 이용 패턴 정보를 독출한다. 이때 독출된 세 개 이상의 이용 패턴 정보는 서로 다른 날짜에 생성된 정보일 수 있다.
최근 (n-1)일(日) 동안 수집된 세 개 이상의 이용 패턴 정보들 간의 시공간적 상호 거리는 아래의 수학식 4 및 5를 이용하여 산출할 수 있다.
Figure 112010054253273-pat00004
수학식 4를 이용하여 세 개 이상의 이용 패턴 정보들 서로 간의 시공간적 상호 거리를 합산한다. 예를 들어, 5개의 이용 패턴 정보들을 수학식 4에 적용하는 경우, 아래의 표 3과 같이 매트릭스 형태의 시공간적 상호 거리를 산출할 수 있다.
Dist(P[x], P[y]) x=1 x=2 x=3 x=4 x=5
y=1 0 x21y12 x31y13 x41y14 x51y15
y=2 x12y21 0 x32y23 x42y24 x52y25
y=3 x13y31 x23y32 0 x43y34 x53y35
y=4 x14y41 x24y42 x34y43 0 x54y45
y=5 x15y51 x25y52 x35y53 x45y54 0
수학식 4에서 산출된 값을 아래의 수학식 5에서와 같이 (n-1)일(日)로 나누어 정규화(Normalization)하면 세 개 이상의 이용 패턴 정보들 간의 시공간적 상호 거리를 산출할 수 있다.
Figure 112010054253273-pat00005
수학식 5를 이용하여 산출된 세 개 이상의 이용 패턴 정보들 간의 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하는 경우, 모바일 단말 장치(100)는 이용 패턴 정보들에 포함된 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 위치 파라미터 또는 시간 파라미터에 따라 자동으로 실행한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 어플리케이션 서비스 실행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 3에 도시된 어플리케이션 서비스 실행 방법은 도 1에 도시된 모바일 단말 장치(100)에 의해 수행되는 것으로, 사용자 입력 또는 조작에 따라 실행 명령을 수신하여 어플리케이션 서비스를 실행하는 동작을 설명하기 위한 것이다.
모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령이 수신되면(310 단계), 실행 명령에 대응하는 어플리케이션 서비스를 실행한다(320 단계).
한편, 모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성한다(330 단계). 모바일 단말 장치(100)는 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 모바일 단말 장치(100)의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성하고, 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성한다. 그리고, 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터를 검출하고, 이 식별 파라미터에 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 매칭시켜 이용 패턴 정보를 생성한다. 이 같은 방법으로, 어플리케이션 서비스가 실행될 때마다 새로운 이용 패턴 정보를 생성한다. 모바일 단말 장치(100)는 생성된 이용 패턴 정보들을 연도 및 날짜로 구분하여 저장할 수 있다.
모바일 단말 장치(100)는 이용 패턴 정보에 기초하여 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행한다(340 단계). 즉, 모바일 단말 장치(100)는 이용 패턴 정보에 포함된 시간 파라미터 또는 위치 파라미터에 대응하는 시점 또는 위치에서 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행한다. 따라서, 사용자의 이용 패턴에 따라 적정 어플리케이션 서비스를 제공할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 어플리케이션 서비스 실행 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 4는 도 3에 도시된 340 단계를 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 이용 패턴 정보들 간의 유사도를 판단하여 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 동작을 설명하기 위한 것이다.
모바일 단말 장치(100)는 저장된 복수의 이용 패턴 정보들 중 제1 이용 패턴 정보를 독출한다(410 단계). 그리고, 독출된 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 제2 이용 패턴 정보를 독출한다(420 단계).
이후, 모바일 단말 장치(100)는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출한다(430 단계). 그리고, 검출된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 이용하여 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 산출한다(440 단계).
다음, 모바일 단말 장치(100)는 산출된 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 이용하여 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 거리를 산출한다(450 단계). 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 거리는 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시간 및 공간의 측면을 모두 고려한 유사도를 나타내는 것으로, 시간적 상호 거리 또는 공간적 상호 거리에 대한 의미를 부여하기 위하여 거리 가중치(α) 및 시간 가중치(β)를 이용하여 산출한다(수학식 3 참조). 또한, 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리는 최소 0에서 최대 3의 값으로 나타나고, 0에 가까울수록 제1 이용 패턴 정보와 제2 이용 패턴 정보 간의 유사도가 높은 것을 나타내며, 3에 가까울수록 유사도가 낮은 것을 나타낸다.
모바일 단말 장치(100)는 산출된 시공간적 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하면(460 단계), 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보에서 검출된 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행한다(470 단계). 구체적으로, 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 제1 이용 패턴 정보 및 제2 이용 패턴 정보에 포함된 시간 파라미터 또는 위치 파라미터에 대응하는 시점 또는 위치에서 자동으로 실행한다. 이 같이, 모바일 단말 장치(100)는 사용자의 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴을 분석하여 자동으로 실행함으로써, 어플리케이션 서비스에 대한 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 모바일 단말 장치
110 : 어플리케이션 서비스 저장부
120 : 입력부 130 : 어플리케이션 서비스 실행부
140 : 정보 생성부 150 : 정보 저장부
160 : 제어부

Claims (10)

  1. 적어도 하나 이상의 어플리케이션 서비스가 저장되는 어플리케이션 서비스 저장부;
    상기 저장된 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령이 수신되는 경우, 상기 실행 명령에 대응하는 어플리케이션 서비스를 실행하는 어플리케이션 서비스 실행부;
    상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성하는 정보 생성부;
    상기 생성된 이용 패턴 정보에 기초하여 상기 저장된 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어하는 제어부 및
    상기 정보 생성부에 의해 생성된 복수의 이용 패턴 정보를 저장하는 정보 저장부
    를 포함하고,
    상기 제어부는,
    제1 이용 패턴 정보를 상기 정보 저장부로부터 독출하고, 상기 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 제2 이용 패턴 정보를 독출하며, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 유사도를 판단하여 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어하고,
    상기 산출된 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리에 가중치를 적용하여 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리를 산출하고,
    상기 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최대값 사이에 해당하는 경우, 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하지 않도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어하는 모바일 단말 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 정보 생성부는,
    상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 상기 모바일 단말 장치의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성하는 위치 검색부; 및
    상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성하는 시간 탐색부
    를 포함하는 모바일 단말 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 정보 생성부는,
    상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터를 검출하고, 상기 검출된 식별 파라미터에 상기 위치 파라미터 및 상기 시간 파라미터를 매칭시켜 상기 이용 패턴 정보를 생성하는 모바일 단말 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출하고, 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 산출하는 모바일 단말 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하는 경우, 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하도록 상기 어플리케이션 서비스 실행부를 제어하는 모바일 단말 장치.
  8. 어플리케이션 서비스에 대한 실행 명령이 수신되는 경우, 상기 실행 명령에 대응하는 어플리케이션 서비스를 실행하는 단계;
    상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 이용 패턴 정보를 생성하는 단계;
    상기 생성된 이용 패턴 정보에 기초하여 저장된 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 단계;
    제1 이용 패턴 정보를 독출하는 단계;
    상기 제1 이용 패턴 정보에 포함된 식별 파라미터와 동일한 식별 파라미터를 갖는 제2 이용 패턴 정보를 독출하는 단계;
    상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 각각에 포함된 위치 파라미터 및 시간 파라미터를 검출하는 단계;
    상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 시간적 상호 거리 및 공간적 상호 거리에 가중치를 적용하여 상기 제1 이용 패턴 정보와 상기 제2 이용 패턴 정보 간의 시공간적 상호 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최대값 사이에 해당하는 경우, 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하지 않도록 제어하는 단계
    를 포함하는 모바일 단말 장치의 어플리케이션 서비스 실행 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 이용 패턴 정보를 생성하는 단계는,
    상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 동안, 상기 모바일 단말 장치의 위치를 검색하여 위치 파라미터를 생성하는 단계;
    상기 어플리케이션 서비스가 실행되는 시간을 탐색하여 시간 파라미터를 생성하는 단계;
    상기 실행된 어플리케이션 서비스에 대한 식별 파라미터를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 식별 파라미터에 상기 위치 파라미터 및 상기 시간 파라미터를 매칭시켜 상기 이용 패턴 정보를 생성하는 모바일 단말 장치의 어플리케이션 서비스 실행 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 단계는,
    상기 산출된 시공간적 상호 거리가 기준값으로부터 최소값 사이에 해당하는 경우, 상기 식별 파라미터를 갖는 어플리케이션 서비스를 자동으로 실행하는 단계
    를 포함하는 모바일 단말 장치의 어플리케이션 서비스 실행 방법.




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