KR101447101B1 - 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도 산출 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

제1 모바일 단말기와 제2 모바일 단말기 사이의 근접성 정보를 저장한 저장장치로부터 상기 근접성 정보를 획득하는 단계, 및 근접성 정보에 기초하여 제1 및 제2 모바일 단말기 사용자간에 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출하는 단계를 포함하는 사용자간 친밀도를 산출하는 방법이 개시된다.

Description

근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도 산출 방법 및 장치 {Method and apparatus for calculating degree of acquaintance between users using physical proximity information}

본 발명은 모바일 단말기의 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도 산출 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 서로 근거리에 있는 두 개의 모바일 단말기에 대한 근접성 정보를 절대 위치 정보 없이 획득하고 이로부터 사용자간 친밀도를 산출하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

개인용 모바일 단말기와 인터넷의 보급이 확대되면서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)가 주목받고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 웹상에서 사용자들이 인적 네트워크를 형성할 수 있게 해주는 서비스를 말한다. 특히, 무선 인터넷의 사용이 용이한 스마트폰의 보급이 확대됨에 따라 소셜 네트워크 서비스는 최근 더욱 주목받고 있다.

소셜 네트워크 서비스가 점점 다양해짐에 따라, 모바일 단말기를 소지한 사람들이 물리적 공간 상에서 마주친 시간, 빈도, 마주친 장소 등을 측정하고 이로부터 정보를 추출하여 사회적 친밀도를 측정하는 방법이 개발되고 있다. 예컨대 특허등록 제10-1129808호는 사용자들의 절대 위치를 파악하고 이를 바탕으로 사용자간 근거리를 측정하여, 마주친 빈도수 및 마주친 히스토리로 인맥을 추천하는 방법을 개시하고 있다.

그러나 종래 기술은 (i) 개인 위치 정보를 서버에서 수집하여 사용자간의 근접성을 파악하므로 개인 위치 정보 보호에 있어서 취약하게 된다. 또한 (ii) 서버에 원활이 접속할 수 없는 지역 혹은 상황에서 근접성을 파악이 어려워진다. 그러므로 개인정보보호와 서버연결이 항상 보장되는 상황이 아니어도 인맥 추천이 가능하기 위해서는, 사용자의 절대 위치 정보를 서버에 보내지 않고도 사용자간의 근접성을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.

본 발명적 개념의 하나 이상의 예시적 실시예에 따르면, 서로 근접한 모바일 단말기로부터 발신된 무선 신호를 수신하고 이로부터 두 모바일 단말기가 서로 근거리에 있음을 나타내는 근접성 정보를 제공할 수 있는 방법 및 이를 수행하는 모바일 단말기가 제공된다.

본 발명적 개념의 하나 이상의 예시적 실시예에 따르면, 사용자의 절대 위치 정보 없이 모바일 단말기의 근접성 정보를 수집하고 이를 이용하여 단말기 사용자간의 친밀도를 계량화할 수 있는 방법 및 이를 수행하는 장치가 제공된다.

본 발명적 개념의 예시적 실시예에 따르면, 모바일 단말기의 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도를 산출하는 방법에 있어서, 서버가, 제1 모바일 단말기와 제2 모바일 단말기 사이의 근접성 정보를 저장한 저장장치로부터 상기 근접성 정보를 획득하는 단계; 및 상기 근접성 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 모바일 단말기 사용자간에 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 근접성 정보는 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 및 제2 모바일 단말기의 사용자가 소정 근거리 내에 근접하였음을 나타내는 정보인 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법이 제공된다.

본 발명적 개념의 예시적 실시예에 따르면, 모바일 단말기의 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도를 산출하는 장치에 있어서, 제1 모바일 단말기와 제2 모바일 단말기 사이의 근접성 정보를 저장한 저장장치와, 위치 정보를 저장한 저장장치, 일정 정보를 저장한 저장장치, 및 사용자 정보를 저장한 저장장치 중 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득할 수 있는 정보 수집부; 상기 정보 수집부에 의해 획득된 정보에 기초하여 제1 및 제2 모바일 단말기 사용자 간에 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출할 수 있는 친밀도 산출부;를 포함하고, 상기 근접성 정보는 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 및 제2 모바일 단말기의 사용자가 소정 근거리 내에 근접하였음을 나타내는 정보로서, 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 식별자, 및 제2 모바일 단말기의 사용자 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는 친밀도를 산출하는 장치가 제공된다.

본 발명적 개념의 예시적 실시예에 따르면, 모바일 단말기의 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도를 산출하는 장치에 있어서, 제1 모바일 단말기와 제2 모바일 단말기 사이의 근접성 정보를 저장한 저장장치와, 위치 정보를 저장한 저장장치, 일정 정보를 저장한 저장장치, 및 사용자 정보를 저장한 저장장치 중 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득할 수 있는 정보 수집부; 상기 정보 수집부에 의해 획득된 정보에 기초하여 제1 및 제2 모바일 단말기 사용자 간에 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출할 수 있는 친밀도 산출부;를 포함하고, 상기 근접성 정보는 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 및 제2 모바일 단말기의 사용자가 소정 근거리 내에 근접하였음을 나타내는 정보로서, 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 식별자, 및 제2 모바일 단말기의 사용자 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는 친밀도를 산출하는 장치가 제공된다.

본 발명적 개념의 하나 이상의 예시적 실시예에 따르면, 서로 근접한 모바일 단말기로부터 발신된 무선 신호를 수신하고 이로부터 두 모바일 단말기가 서로 근거리에 있음을 나타내는 정보를 제공할 수 있으므로 (i) 별도의 절대 위치 파악 기술을 사용할 필요가 없어, 사용자의 절대 위치 파악을 하지 않아도 되어 개인위치정보 누출의 위험이 없고, (ii) 절대 위치가 제공되지 않는 음영 지역에서도 사용가능하다.

본 발명적 개념의 하나 이상의 예시적 실시예에 따르면, 사용자의 절대 위치 정보 없이도 모바일 단말기의 근접성 정보를 확보 가능하고, 이를 이용하여 단말기 사용자간의 친밀도를 계량화할 수 있으므로, 사용자 개인위치정보를 서버에서 저장하지 않고도 사용자간 친밀도를 측정할 수 있다. 이러한 친밀도 정보는 각종 소셜 네트워크 서비스에 활용할 수 있는 이점을 가질 수 있다.

도1은 예시적인 일 실시예에 따른 사용자간 친밀도 산출 시스템을 개략적으로 설명하는 도면,
도2는 일 실시예에 따른 친밀도 산출 서버(60)의 개략적인 블록도,
도3은 일 실시예에 따른 친밀도 산출 방법의 개략적인 흐름도,
도4는 일 실시예에 따라 모바일 단말기로부터 근접성 정보 및 위치정보를 획득하기 위한 시스템을 개략적으로 설명하는 도면,
도5는 일 실시예에 따른 모바일 단말기의 개략적인 블록도,
도6은 일 실시예에 따라 모바일 단말기로부터 근접성 정보 및 위치정보를 획득하는 과정을 나타내는 흐름도,
도7은 일 실시예에 따른 근접성 정보를 예시하는 도면,
도8은 일 실시예에 따른 친밀도 산출용 정보를 예시하는 도면,
도9는 일 실시예에 따라 산출된 친밀도 정보를 예시하는 도면,
도10은 일 실시예에 따라 사용자의 모바일 단말기 화면에 디스플레이되는 친밀도 정보를 예시하는 도면이다.

이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.

본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제3의 구성요소가 게재될 수도 있다는 것을 의미한다.

또한, 어떤 엘리먼트 (또는 구성요소)가 다른 엘리먼트(또는 구성요소) 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 다른 엘리먼트(또는 구성요소)가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 다른 엘리먼트(또는 구성요소)와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.

어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.

또한 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 '포함하는'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다. 아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는 데 있어 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.

용어의 정의

본원 명세서의 상세한 설명과 청구범위에서 사용되는 용어 ‘무선 통신 신호’는 넓은 의미로는 ‘음향 신호’와 ‘음향 신호가 아닌 무선 통신 신호’를 모두 포함하고, 좁은 의미로는 ‘음향 신호가 아닌 무선 통신 신호’를 의미하되, 양자를 특별히 구별하지 않은 한 넓은 의미로 사용하기로 한다.

도1은 예시적인 일 실시예에 따른 사용자간 친밀도 산출 시스템을 개략적으로 설명하는 도면이다.

도1을 참조하면, 사용자간 친밀도 산출 시스템은 친밀도 산출 서버(60), 친밀도 산출용 정보 데이터베이스(DB)(70), 및 친밀도 정보 DB(80)를 포함할 수 있다. 그리고 친밀도 산출 서버(60)는 네트워크(50)를 통해 근접성 정보 DB(10), 위치정보 DB(20), 일정정보 DB(30), 및 사용자 정보 DB(40) 들 중 적어도 하나와 통신하여 데이터를 수신할 수 있다.

근접성 정보 DB(10)는 모바일 단말기 사용자들간의 “근접성 정보”를 저장하는 저장장치이다. 이때 본 명세서의 상세한 설명 및 청구범위에서 사용되는 용어 “근접성 정보”는, 두 모바일 단말기의 각 사용자가 소정 근거리 내에 근접하였음을 나타내는 정보로서, 예를 들어 각 모바일 단말기의 사용자 ID 및 근접하였을 때의 시간 정보를 포함할 수 있다. 근접하였을 때의 시간 정보로서는, 예컨대 소정 근거리 내의 두 단말기 중 어느 한 단말기가 타 단말기의 신호를 최초로 수신한 시각(수신 시각), 두 단말기가 소정 근거리를 벗어날 때의 시각(종료 시각), 및 수신 시각에서부터 종료 시각까지의 시간 간격(근접지속 시간)을 포함할 수 있으며, 도4 이하에서 후술하기로 한다.

도시된 실시예에서는 정보가 데이터베이스(DB) 형식으로 저장되는 것으로 예시하였지만 이는 정보 저장 형식의 일 예에 불과하고 정보가 파일 형식이나 기타 다른 형식으로 저장되어도 무방하며, 이하에서 언급되는 모든 저장장치에도 동일하게 적용된다.

위치정보 DB(20)는 모바일 단말기의 위치 정보를 저장하는 저장장치이다. 여기서의 “위치 정보”는 모바일 단말기의 물리적 위치에 대한 데이터를 포함하며, 예컨대 GPS(Global Positioning System) 또는 무선 액세스 포인트(AP) 등을 이용한 기존의 위치측정 방법에 의해 측정될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자간 친밀도 산출을 위해 위치정보 DB(20)는 선택적으로 사용될 수 있다. 즉 실시 형태에 따라 위치정보 DB(20)의 위치 정보가 사용될 수도 있고 사용되지 않을 수도 있다.

대안적 실시예에서, 사용자간 친밀도 산출을 위해 위치정보 DB(20)에는 모바일 단말기의 물리적 위치 대신에, 물리적 위치에 소정의 의미가 부여된 논리적 위치에 대한 데이터(예를 들면 식당 혹은 도서관)가 저장될 수 있다. 이러한 경우, 위치정보 DB(20)는 소정의 시간 대역별 사용자의 논리적 위치가 매핑된 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 2012년 4월 1일 오후 1시~오후 3시에는 도서관, 오후 3시~오후 6시는 수업, .. 등과 같이 소정의 시간 대역별로 논리적 위치가 매핑된 데이터일 수 있다.

일정정보 DB(30)는 사용자의 일정을 저장하는 저장장치이다. 사용자의 일정은, 예컨대 포털사이트 등에서 제공하고 인터넷 액세스 가능한 임의의 일정 프로그램을 실행하여 사용자가 이 프로그램 상에서 입력하는 일정일 수 있다. 또한 일정을 관리하고 인터넷 액세스가 가능한 각종 응용 프로그램에서 입력하는 사용자 일정일 수도 있고, 이렇게 임의의 일정 프로그램에서 입력된 일정 정보가 일정정보 DB(30)에 저장된다.

일 실시예에서, 사용자간 친밀도 산출을 위해 일정정보 DB(30)는 선택적으로 사용될 수 있다. 즉 실시 형태에 따라 일정정보 DB(30)의 일정 정보가 사용될 수도 있고 사용되지 않을 수도 있다.

사용자 정보 DB(40)는 친밀도 산출을 위해 필요한 정보를 사용자가 입력하는 경우 이 입력된 정보를 저장하는 저장장치이다. 일 실시예에서 사용자 정보는 사용자와의 친밀도를 산출할 상대방에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이 때 “상대방에 대한 정보”의 예로서는, 예컨대 상대방이 나와 무슨 관계인지, 즉 가족인지, 친구인지, 회사 동료인지 등의 관계에 대한 정보일 수 있다. 사용자 정보는 예를 들면 카테고리별로 친밀도를 산출하는데 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자간 친밀도 산출을 위해 사용자 정보 DB(40)는 선택적으로 사용될 수 있다. 즉 실시 형태에 따라 사용자 정보 DB(40)의 사용자 정보가 사용될 수도 있고 사용되지 않을 수도 있다.

상술한 각 DB(10,20,30,40)는 네트워크(50)에 접속되어 있다. 네트워크(50)는 예컨대 이동통신망 및/또는 유무선의 데이터통신망일 수 있다.

일 실시예에서 친밀도 산출 서버(60)는 네트워크(50)를 통해 상술한 각 DB(10,20,30,40)와 통신할 수 있다. 예컨대 각 DB(10,20,30,40)에 액세스하여 임의의 사용자에 대한 근접성 정보, 위치 정보, 일정 정보, 및 사용자 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 획득할 수 있다.

바람직한 일 실시예에서 친밀도 산출 서버(60)는 획득한 정보에 기초하여 사용자 간의 친밀도를 산출하기 위한 기초 정보로서의 친밀도 산출용 정보를 생성하고 이 정보를 친밀도 산출용 정보 DB(70)에 저장하고 관리할 수 있다.

또한 친밀도 산출 서버(60)는, 친밀도 산출용 정보 DB(70)에 저장된 친밀도 산출용 정보에 기초하여 사용자 간의 친밀도 정보를 산출할 수 있고 이 산출된 정보를 친밀도 정보 DB(80)에 저장하고 관리할 수 있다.

도2는 일 실시예에 따른 친밀도 산출 서버(60)의 개략적인 블록도이다.

도2를 참조하면, 친밀도 산출 서버(60)는 통신모듈(610), 정보 수집부(620), 친밀도 산출용 정보 생성부(630), 및 친밀도 산출부(640)를 포함할 수 있다.

통신모듈(610)은 상술한 각종 DB(10,20,30,40)와의 통신을 위한 기능부이고, 예를 들어 무선인터넷 통신 및/또는 이동통신망을 이용한 통신을 위한 하드웨어/소프트웨어로 구현된다. 또한 통신모듈(610)은 친밀도 산출용 정보 DB(70) 및 친밀도 정보 DB(80)와의 통신을 위한 기능도 포함할 수 있다.

정보 수집부(620)는 상술한 근접성 정보 DB(10), 위치정보 DB(20), 일정정보 DB(30), 및 사용자 정보 DB(40) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 예컨대 각 DB(10,20,30,40)에 액세스하여 사용자에 대한 근접성 정보, 위치 정보, 일정 정보, 및 사용자 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 획득할 수 있다.

친밀도 산출용 정보 생성부(630)는 정보 수집부(620)에 의해 획득한 정보에 기초하여 친밀도 산출용 정보를 생성할 수 있다. 친밀도 산출용 정보는 사용자 간의 친밀도 정보를 산출하기 위해 사용되는 정보이며, 생성된 친밀도 산출용 정보는 친밀도 산출용 정보 DB(70)에 저장될 수 있다. 친밀도 산출용 정보에 대해서는 도8을 참조하여 후술하기로 한다.

친밀도 산출부(640)는 친밀도 산출용 정보에 기초하여 사용자 간의 친밀도 정보를 산출할 수 있다. 친밀도 정보는 사용자간 친밀도를 계량화하여 수치로 나타내는 정보이며, 이 산출된 정보는 친밀도 정보 DB(80)에 저장될 수 있다. 친밀도 정보에 대해서는 도9를 참조하여 후술하기로 한다.

도3은 일 실시예에 따른 친밀도 산출 방법의 개략적인 흐름도이다.

우선 단계(S310)에서, 친밀도 산출 서버(60)는 친밀도 산출용 정보를 생성하는데 사용되는 정보를 DB에서 수집한다. 즉 근접성 정보 DB(10), 위치정보 DB(20), 일정정보 DB(30), 및 사용자 정보 DB(40) 중 적어도 하나에 액세스하여 각 DB(10,20,30,40)로부터 근접성 정보, 위치 정보, 일정 정보, 및 사용자 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 획득하여 수집한다.

다음으로 단계(S320)에서, 친밀도 산출 서버(60)의 친밀도 산출용 정보 생성부(630)는 수집된 정보에 기초하여 친밀도 산출용 정보를 생성한다. 정보의 종류에 따라, 단계(S310)에서 수집된 정보 중 일부는 수집된 정보 그대로의 형태로 친밀도 산출용 정보가 될 수 있다. 또한 일부 친밀도 산출용 정보는, 단계(S310)에서 수집된 하나 이상의 정보가 소정 수식으로 계산되어 도출된 정보일 수 있다.

다음으로 단계(S320)에서 친밀도 산출 서버(60)의 친밀도 산출부(640)는 단계(S320)에서 생성된 친밀도 산출용 정보에 기초하여 친밀도 정보를 생성한다. 일 실시예에서, 친밀도 산출용 정보를 미리 설정된 소정 수식에 대입하여 친밀도 정보를 생성할 수 있다. 이 때 상기 소정 수식은, 예컨대 친밀도 산출용 정보의 각 요소를 변수로 하는 하나의 다변수함수(多變數函數)일 수 있고, 이들 각 변수에 소정의 가중치를 곱하고 각 변수들을 모두 합함으로써 친밀도 정보를 산출할 수 있다. 이에 대해서는 도8을 참조하여 후술하기로 한다.

이제 도4 내지 도6을 참조하여 근접성 정보 DB(10)와 위치정보 DB(20)에 각각 저장되는 근접성 정보 및 위치 정보를 획득하는 방법 및 장치에 대해 설명하기로 한다.

도4는 일 실시예에 따라 모바일 단말기로부터 근접성 정보 및 위치 정보를 획득하기 위한 시스템을 개략적으로 설명하는 도면이다.

도4를 참조하면, 본 시스템은 복수개의 모바일 단말기(100), 네트워크(50), 서버(90), 근접성 정보 DB(10), 및 위치정보 DB(20)를 포함할 수 있다.

모바일 단말기(100)는 예를 들어 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 컴퓨터 등 이동 가능한 휴대용 모바일 단말기 중 하나가 될 수 있다. 모바일 단말기(100)는 유선 및/또는 무선 네트워크(50)를 통해 서버(90)와 통신한다.

네트워크(50)는 예컨대 이동통신망 및/또는 유무선의 데이터통신망일 수 있고, 도시된 실시예에서는 도1에 도시한 네트워크(50)와 동일한 네트워크이다.

서버(90)는 일 실시예에 따라 모바일 단말기(100)로부터 근접성 정보 및 위치 정보를 수신하고 관리하는 장치이다. 서버(90)는 도1에 도시한 친밀도 산출 서버(60)와 동일한 서버일 수도 있고 그와 별개의 서버일 수도 있다.

그리고 도4에 도시한 근접성 정보 DB(10) 및 위치정보 DB(20)는 도1에 도시한 근접성 정보 DB(10) 및 위치정보 DB(20)와 각각 동일하다.

본 실시예에서, 모바일 단말기(100)는 소정의 식별자(identifier)를 발신할 수 있다. 본원의 상세한 설명 및 청구범위에서 용어 “식별자”는 모바일 단말기를 사용하는 사용자를 다른 사용자와 식별하는 정보를 나타내며, 이하에서 설명의 목적을 위해서 “사용자 ID”라고 칭하기로 한다. 사용자 ID는 각 사용자마다 고유하게 할당된 번호이면 어떠한 것이든 무방하다. 예를 들어 모바일 단말기가 스마트폰과 같이 전화기능이 있다면 전화번호가 사용자 ID로 사용될 수도 있다. 또한 본 발명에 따른 근접성 정보의 수집을 위한 서버(90)나 이 수집된 정보에 기반하여 서비스를 제공하는 서비스업체가 각 사용자에게 임의의 식별자를 부여할 수 있고 이 부여된 식별자가 사용자 ID가 될 수도 있다. 또한 사용자 ID가 계속 공개되어 특정 사용자와 사용자 ID간의 매핑을 유추해 낼 수 있는 경우, 본 발명에 따른 근접성 정보의 수집을 위한 서버(90)나 이 수집된 정보에 기반하여 서비스를 제공하는 서비스업체가 주기적 혹은 비주기적으로 각 사용자에게 새로운 식별자를 부여할 수 있고 이 부여된 식별자가 사용자 ID가 될 수 있다.

각각의 모바일 단말기(100)는 사용자 ID를 외부로 발신할 수 있다. 바람직한 일 실시예에서, 이 신호는 모바일 단말기(100)에 내장된 스피커 및/또는 무선 통신 모듈을 통해 브로드캐스팅 방식으로 발신될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 무선 통신 모듈이 발생시킬 수 있는 주파수 대역 내의 임의의 주파수를 갖는 신호에 상기 사용자 ID가 포함되어, 발신 될수 있다. 여기서, 무선 통신 모듈은, 예를 들면, 블루투스 모듈 혹은 와이파이 모듈 혹은 GSM, CDMA, WCDMA, 3G, 4G, LTE 등의 표준을 구현한 셀룰라 통신 모듈이 될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 스피커를 통해서 사용자 ID가 포함된 신호가 브로드캐스팅될 수 있다. 본 실시예에서, 사용자 ID를 포함한 신호는, 사용자들이 일상생활에서 들을 수 있는 가청주파수 신호(예컨대, 목소리, 음악소리 등)와의 혼동을 피하기 위해 및/또는 용이한 신호처리를 위해, 가청주파수 대역 외의 주파수대역의 신호, 즉 초저주파 신호 또는 초음파 신호인 것이 바람직하다. 그러나 실시 형태에 따라 가청주파수 신호를 사용할 수도 있음은 물론이다.

일 실시예에서 모바일 단말기(100)는 사용자 ID를 포함한 신호를 항시 또는 소정 주기마다, 또는 미리 설정된 스케줄링에 따라 발신할 수 있다. 이 때 상기 소정 주기나 스케줄링에 따른 발신 시간은 특정 주기나 시간에 특별히 제한되지 않는다. 또한 대안적인 실시예에서, 사용자가 수동으로 발신의 온/오프를 조정하는 것도 가능하다.

이러한 구성에서, 모바일 단말기(100)는 물리적 공간에서 자유롭게 이동할 수 있고 하나 이상의 다른 모바일 단말기(100)와 의도적 또는 비의도적으로 근접할 수 있다. 예컨대 제1 모바일 단말기(M1)를 소지한 사용자가 제2 모바일 단말기(M2)를 소지한 사용자와 만나서 대화를 나누는 상황이나, 사용자들이 서로를 모른 상태에서 박람회에 참석한 상황을 가정할 수 있다. 이러한 상황들에서, 제1 모바일 단말기(M1)가 상술한 바와 같은 자신의 사용자 ID를 포함한 신호를 무선 통신 모듈을 통해 발신하고 있다면, 제2 모바일 단말기(M2)는 자신의 무선 통신 모듈을 통해 이 신호를 수신할 수 있다.

한편 이 때 제1 모바일 단말기(M1)의 신호를 수신한 제2 모바일 단말기(M2)는, 이 신호에서 제1 모바일 단말기(M1)의 사용자 ID를 추출할 수 있고, 이 추출된 사용자 ID는 본 발명에 따른 근접성 정보에 포함될 수 있다.

본 실시예에서, 제1 모바일 단말기(M1)의 사용자 ID를 추출한 제2 모바일 단말기(M2)는, 자신의 사용자 ID, 제1 모바일 단말기(M1)의 사용자 ID, 및 근접시간 정보를 근접성 정보로서 구성하여 서버(90)에 전송할 수 있다.

한편 모바일 단말기(100)의 위치 정보는 모바일 단말기의 물리적 위치에 대한 데이터 혹은 물리적 위치에 소정의 의미가 부여된 논리적 위치에 대한 데이터일 수 있다. 여기서, 물리적 위치는 예컨대 GPS 또는 무선 액세스 포인트(AP) 등을 이용한 기존의 위치측정 방법에 의해 측정된 것일 수 있다.

이상 도 4를 참조하여 설명한 실시예는 서버(90)가 근접성 정보 DB(10)를 수집하여 저장하는 것으로 설명하였지만, 서버(90)가 아닌 모바일 단말기들(M1, M2)이 각각 근접성 정보 DB를 수집 저장하여 친밀도 산출 서버로 전송하도록 하는 것도 가능할 것이다. 이러한 경우, 도 1에서의 근접성 정보 DB(10)와 위치 정보 DB(20)는 모바일 단말기들(M1, M2)이 각각 저장 및 관리(삭제, 수정, 및 추가)하는 DB들일 수 있으며, 이들 DB들은 모바일 단말기들(M1, M2)에 저장되거나 또는 웹 하드와 같은 네트워크 저장장치에 저장된 것일 수 있다.

도5는 일 실시예에 따른 모바일 단말기(10)의 개략적인 블록도이다.

도5를 참조하면, 모바일 단말기(100)는 마이크(110), 신호 처리부(120), 스피커(130), 메모리(140), 저장부(150), 및 통신모듈(160)을 포함할 수 있다. 여기서, 마이크(110)와 스피커(130)는 옵션장치들로서, 필요에 따라서 구비될 수 있는 구성요소들이다. 한편, 본 발명의 설명의 목적을 위해서, 본 명세서의 상세한 설명과 청구범위에 사용되는 용어 “음향신호”는 가청주파수 신호, 초저주파 신호, 및 초음파 신호를 포괄하는 신호를 의미하고, 특별히 구별의 실익이 없는 한 “음파신호”와 동일한 의미로 사용하기로 한다.

마이크(110)는 사람의 목소리, 음악소리와 같은 가청주파수 신호를 비롯한 음향신호를 수신하는 장치이고, 스피커(130)는 음향신호를 출력하는 장치이다.

신호 처리부(120)는 마이크(110)로부터 입력된 음향신호를 처리하고 및/또는 음향신호 출력부(130)로 출력할 음향 데이터를 처리하는 기능부이고, 예컨대 아날로그-디지털 변환기(AD 컨버터), 디지털-아날로그 변환기(DA 컨버터), 디지털 신호처리기(DSP), 압축기, 압축해제기 등을 포함할 수 있다.

메모리(140)는 랜덤액세스 메모리(RAM)과 같은 휘발성 저장장치로 구현될 수 있고, 모바일 단말기(10)의 구동에 필요한 운영체제(OS), 응용 프로그램, 데이터 등이 메모리(140)에 로딩(load)될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(140)에는 근접성 정보를 구성하는 근접성 정보 관리부(미 도시)가 로딩되어 동작될 수 있다. 근접성 정보 관리부는 저장부(150)에 저장되어 있다가, CPU(중앙처리장치)(미 도시)의 제어하에 메모리(140)에 로딩되어 근접성 정보를 구성하는 동작을 수행할 수 있다.

저장부(150)는 하드디스크 드라이브(HDD), 플래시 메모리와 같은 비휘발성 저장장치로 구현될 수 있고, 모바일 단말기의 사용자 ID, 음성 파일 등의 각종 음향 데이터를 저장할 수 있다. 추가적으로, 저장부(150)는 해당 모바일 단말기(100)에 관한 근접성 정보를 포함할 수 있다.

통신모듈(160)은 제1통신모듈(161)과 제2통신모듈(163)을 포함할 수 있다. 여기서, 제1통신모듈(161)은 서버와의 통신을 위한 하드웨어 및 소프트웨어들을 통칭하는 기능블록이고, 제2통신모듈(163)은 다른 모바일 단말기로부터 전송되는 신호(다른 모바일 단말기의 사용자의 ID가 포함된 신호)를 무선으로 수신 및/또는 송신하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어들을 통칭하는 기능블록이다. 제1통신모듈(161)과 제2통신모듈(162)이 각각 별개의 소프트웨어 및/또는 하드웨어로 구현되거나 또는 양자가 서로 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 적어도 일부 공유하도록 구성될 수 있음은, 본 발명이 속하는 당업자라면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

모바일 단말기(100)가 근접성 정보를 서버(90)에 전송하도록 구현된 경우에는, 제1통신모듈(161)을 통해서 근접성 정보가 서버(90)로 전송된다.

모바일 단말기(100)가 근접성 정보를 서버(90)로 전송하지 않도록 구성된 경우에는, 근접성 정보를 저장부(150)에 저장된 후, 관리(삭제, 수정, 및 추가)하는 동작이 수행될 수 있다. 구체적으로, 근접성 정보 관리부는 근접성 정보를 구성하고, 구성한 근접성 정보를 저장부(150)에 저장한 후, 관리하는 동작을 수행한다.

제2통신모듈(163)은 예를 들면 블루투스 통신, 또는 와이파이 통신과 같은 근거리 무선 통신이나 GSM, CDMA, WCDMA, 3G, 4G, LTE 등과 같은 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 제2통신모듈(163)은, 사용자 ID가 포함된 신호를 수신하거나 또는 모바일 단말기(100)의 사용자 ID가 포함된 신호를 전송하는 동작을 수행할 수 있다.

근접성 정보 관리부는, 제2통신모듈(163)을 통해서 수신된 신호에 사용자 ID가 포함되어 있는 경우, 그에 기초하여 근접성 데이터를 구성할 수 있다.

다르게는, 근접성 정보 관리부는, 마이크(110)를 통해서 수신된 신호에 사용자 ID가 포함된 경우, 그에 기초하여 근접성 데이터를 구성할 수 있다.

또 다르게는, 근접성 정보 관리부는, 제2통신모듈(163) 또는 마이크(110)를 통해서 수신된 신호에 사용자 ID가 포함된 경우, 그에 기초하여 근접성 데이터를 구성할 수 있다.

도5에 도시하고 상술한 상기 구성요소 외에, 모바일 단말기(100)는 다양한 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현되는 각종 기능부를 더 포함할 수 있으나 본 명세서에서는 본 발명의 요지를 흐리지 않기 위해서 설명을 위해 생략한다.

이하에서는, 도시된 실시예의 모바일 단말기(100)에서, 모바일 단말기가 사용자 ID를 음향신호에 포함하여 발신하는 동작을 예로 들어서 개략적으로 설명하기로 한다. 본 실시예에서 신호 처리부(120)는 디지털 데이터인 사용자 ID를 아날로그 신호로 변조할 수 있다. 즉, 예를 들어 변조해야 할 대상인 신호(즉, 기저대 신호)를 진폭변조(ASK: Amplitude Shift Keying), 주파수 변조(FSK: Frequency Shift Keying), 또는 위상변조(PSK: Phase Shift Keying)와 같은 다양한 변조 방식 중 하나에 의해 변조할 수 있고, 이 때 반송파(carrier wave)로서 초저주파 신호, 가청주파수 신호, 초음파 및 고주파 신호 중 하나를 사용할 수 있다.

또한 대안적인 실시예에서, 동시에 복수개의 모바일 단말기(10)로부터 각각 신호가 발신되는 경우 각 신호를 구별하기 위해, 신호 처리부(120)가 주파수 분할, 시분할 등의 다중화(multiplexing)를 위한 기능부를 더 포함할 수 있다. 예를 들어 주파수 분할 다중화의 경우 각 모바일 단말기마다 각기 다른 주파수가 할당됨으로써 각 단말기에서 발신되는 신호가 식별될 수 있고, 시분할 다중화의 경우 각 모바일 단말기마다 각기 다른 시간이 할당됨으로써 신호가 식별될 수 있다. 또한 예컨대 각 모바일 단말기의 신호마다 위상을 다르게 하거나 진폭을 다르게 함으로써 각 모바일 단말기의 신호를 식별할 수 있고, 상기 언급한 주파수, 시간, 위상, 및 진폭 중 둘 이상의 요소를 조합함으로써 각 모바일 단말기의 신호를 식별할 수도 있다. 그러나 모바일 단말기의 신호를 식별하기 위한 다른 기술이 사용될 수 있음은 물론이고 본 발명적 개념은 특정 기술이나 다중화 방식에 제한되지 않는다.

상술한 바와 같이 아날로그 신호로 각각 변조된 사용자 ID는 스피커(130)로 전달되고, 스피커(130)를 통해 모바일 단말기(10) 외부로 발신된다.

한편 도시된 실시예의 모바일 단말기(100)에서, 모바일 단말기가 사용자 ID를 수신하는 동작은 상술한 발신 동작의 역으로 진행된다.

마이크(110)는, 이 마이크(110)를 구비하고 있는 모바일 단말기(예컨대 도4에서 M2)에서 소정 거리내로 근접한 상대방 모바일 단말기(100)(예컨대 도4에서 M1)의 스피커(133)에서 발신되는 신호를 수신할 수 있다.

수신된 신호는 신호 처리부(120)에서 처리되어, 이 신호로부터 상대방 모바일 단말기(M1)의 사용자 ID를 추출할 수 있다.

도6은 일 실시예에 따라 모바일 단말기로부터 근접성 정보 및 위치정보를 획득하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 설명을 위해, 제1 모바일 단말기(M1)가 발신하는 신호를 그로부터 소정 거리 내에 있는 제2 모바일 단말기(M2)가 수신하되, 제1 모바일 단말기(M1)와 제2 모바일 단말기(M2)가 각각 도 5와 같은 구성요소를 포함하고 있다고 가정한다.

단계(S605)에서, 제1 모바일 단말기(M1)는 자신의 사용자 ID를 포함한 음향신호를 제2통신모듈(163) 및/또는 스피커(130)를 통해 발신한다.

단계(S610)에서, 제2 모바일 단말기(M2)는 제2통신모듈(163) 및/또는 마이크(110)를 통해 수신한다.

마이크(110)를 통해 수신한 경우는, 단계(S620)에서, 단계(S610)에서 수신한 신호로부터 사용자 ID를 추출한다. 예를 들어 도5를 참조하여 설명한 바와 같이, 수신된 신호를 음향신호 처리부(120)에서 복조함으로써 반송파를 제외한 신호를 추출하고, 이 추출한 신호로부터 제1 모바일 단말기(M1)의 사용자 ID를 추출한다.

한편, 제2 모바일 단말기(M2)가 제2통신모듈(163)을 통해서 신호를 수신한 경우에는, 단계(S620)에서, 단계(S610)에서 수신한 신호로부터 근접성 정보 관리부가 사용자 ID를 추출한다.

단계(S630)에서, 근접성 정보 관리부는, 사용자 ID가 포함된 근접성 정보를 구성한다.

단계(S640)에서는, 근접성 정보를 서버(90)로 전송할 수 있다. 이 때 상기 근접성 정보는 예를 들어 제1 모바일 단말기(M1)의 사용자 ID, 제2 모바일 단말기(M2)의 사용자 ID, 및 근접시간 정보를 포함할 수 있다.

한편 단계(S650)에서 제2 모바일 단말기(M2)는 두 모바일 단말기(M1,M2)가 근접하였을 때의 위치 정보를 서버(90)에 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 위치 정보는음향신호를 수신한 단말기(상기 예에서, 제2 모바일 단말기)의 물리적 위치 또는 이 물리적 위치에 소정의 의미가 부여된 논리적 위치를 포함할 수 있다.

그 후, 제2 모바일 단말기(M2)로부터 근접성 정보와 위치 정보를 수신한 서버(90)는 이 정보들을 근접성 정보 DB(10) 및 위치정보 DB(20)에 각각 저장할 수 있다.

도7은 일 실시예에 따른 근접성 정보를 예시하는 도면이다.

도7을 참조하면, 도시된 일 실시예에서 근접성 정보는 각 사용자 ID별로 저장될 수 있다. 예컨대 제1 사용자의 사용자 ID(ID1)에 대해, 시간순서대로 제1 사용자에게 근접한 상대방 모바일 단말기의 사용자 ID 및 이에 대응하는 근접시간 정보가 저장되고, 사용자 ID2, ID3,... 등에 대해서도 이와 마찬가지로, 상대방 단말기의 사용자 ID와 그에 대응하는 근접시간 정보가 저장될 수 있다.

일 실시예에서 근접시간 정보는, 두 모바일 단말기(10)가 소정 근거리 내에서 만난 최초의 시간을 포함할 수 있다. 즉 근접시간 정보는 모바일 단말기가 이에 근접한 다른 모바일 단말기로부터 사용자 ID를 포함한 무선 통신 신호(여기서의 무선 통신 신호는 음향신호를 포함한 넓은 의미임)를 수신한 시각인 "수신 시각"을 포함할 수 있다.

또한 근접시간 정보는, 두 모바일 단말기가 소정 근거리를 벗어남으로 인해 음향신호를 더 이상 수신할 수 없을 때의 시각인 "종료 시각”, 및 상기 수신 시각과 종료 시각의 시간 간격인 "근접지속 시간"을 포함할 수 있다.

도8은 일 실시예에 따른 친밀도 산출용 정보를 예시하는 도면이다.

일 실시예에서 도8에 도시한 근접성 정보 기반의 친밀도 산출용 정보는 친밀도 산출용 정보 생성부(630)에 의해 생성된다. 즉 도7에 도시한 근접성 정보를 비롯하여 위치 정보, 일정 정보, 및 사용자 정보가 정보 수집부(620)에 의해 수집되고, 이 수집된 정보에 기초하여 친밀도 산출용 정보 생성부(630)가 도8에서와 같은 친밀도 산출용 정보를 생성할 수 있다.

본원 발명의 설명의 목적을 위해서, 본원 명세서의 상세한 설명 및 청구범위에서, ‘근접성 정보 기반의 친밀도 산출용 정보’는, 근접성 정보에 기초하여 생성된 친밀도 산출용 정보를 의미하는 것으로 사용하기로 하고, ‘근접성 정보 기반의 친밀도 정보’는, ‘근접성 정보 기반의 친밀도 산출용 정보’ 또는 ‘근접성 정보’에 기초하여 생성된 친밀도 정보를 의미하는 것으로 사용하기로 한다.

도시된 일 실시예에서 친밀도 산출용 정보는 각 사용자 ID별로 생성되고 저장될 수 있다. 예컨대 제1 사용자의 사용자 ID(ID1)에 대해, 제2 사용자(ID2), 제3 사용자(ID3), 제4 사용자(ID4),... 등의 나머지 사용자와의 각각의 친밀도 산출용 정보가 생성되고 저장된다. 사용자 ID2, ID3,... 등에 대해서도 이와 마찬가지로 나머지 상대방들의 각각의 친밀도 산출용 정보가 생성되고 저장된다.

도시된 실시예에서, 빈도수(A)는 상대방을 얼마나 많이 만났는가를 나타낸다. 일 실시에에서 빈도수(A)는 총 근접 횟수를 카운트함으로써 구할 수 있다. 대안적으로, 제1 소정 기간(예컨대 6개월 또는 1년)에 걸친 총 근접 횟수를 카운트함으로써 구할 수도 있다. 빈도수(A)가 클수록 친밀도가 높다고 볼 수 있다.

주기(B)는 상대방과 얼마나 자주 만나는가를 나타낸다. 일 실시예에서 주기(B)는 빈도수(A)를 임의의 기간으로 나눈 값일 수 있다. 즉,

주기(B) = 빈도수(A) / (제2 소정 기간)

으로 나타낼 수 있다. 이 때 상기 제2 소정 기간은 예컨대 1개월이 될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 제2 소정 기간은 친밀도 정보를 산출하는 주기와 동일하다. 예컨대 친밀도 정보를 1개월마다 산출하는 경우라면 주기(B)는 최근 한달동안의 빈도수(A)가 될 것이다.

근접지속 시간(C)은 상대방과 한번 만날 때마다 얼마나 오랜 시간 동안 같이 있는가를 나타낸다. 일 실시예에서 근접지속 시간(C)은 소정 근접 횟수 동안의 총 근접지속 시간을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값(즉, 평균 근접지속 시간) 또는 이 값에서 유도되는 값일 수 있다. 즉,

근접지속 시간(C) = (소정 근접 횟수 동안의 근접지속 시간의 총합) / (소정 근접 횟수)

에 관련된 값이다.

이때 상기 소정 근접 횟수는, 예컨대 친밀도 정보를 산출하는 주기 내에서의 근접 횟수일 수 있다. 예컨대 친밀도 정보를 1개월마다 산출하는 경우라면, 최근 1개월 동안의 근접 횟수에 대한 총 근접지속 시간을 합산하고, 이 합산한 값을 최근 1개월 동안의 근접 횟수로 나눈 값이 될 것이다.

근접 시간대(D)는 상대방과 하루 중 언제 만나는지를 나타낸다. 경우에 따라 상대방과 오전에 만났는지 또는 저녁에 만났는지 여부가 상대방과의 친밀도 산출에 영향을 줄 수 있다. 예컨대 저녁에 만나면 사적인 만남이고 오전에 만나면 공적 만남인 경우가 많은데, 근접 시간대(D)는 바로 이러한 영향을 친밀도에 반영하기 위한 항목이다.

일 실시예에서, 하루 24시간을 오전, 오후, 저녁, 및 한밤중 시간대로 나누어서 각각 가중치를 달리 부여함으로써 근접 시간대(D)를 수치화할 수 있다. 예컨대 시간대를 오전(07:00~12:00), 오후(12:00~18:00), 저녁(18:00~24:00), 및 한밤중(24:00)~(07:00)으로 구분하고 가중치를 한밤중, 저녁, 오후, 오전의 순서로 큰 값에서 작은 값으로 순차적으로 달리 부여할 수 있다. 그리고 각각의 만남에 대해, 만남 시간이 오전, 오후, 저녁, 또는 한밤중 인지에 따라 이 가중치를 부여한 뒤 이를 합산하고, 이 합산된 값을 총 근접 횟수로 나누면 평균 근접 시간대를 구할 수 있다. 즉,

근접 시간대(D) = (소정 근접 횟수 동안 각 만남(근접)에 대한 시간대별 가중치를 합산) / (소정 근접 횟수)

로 나타내는 값 또는 이 값에서 유도된 값이다.

한편 상술한 시간대는 실시 형태에 따라 상이한 시간대로 구분할 수 있다. 예컨대 근접시간대(C)를 더 세분화하기 위해 점심식사(12:00~13:00) 시간대, 저녁식사(18:00~20:00) 시간대 등의 시간대를 더 포함시킬 수도 있을 것이다.

관계(E)는 만난 상대방이 나와 어떤 관계인지를 나타낸다. 예컨대 상대방이 나의 가족인지, 친구인지, 회사 동료인지 등의 관계에 대한 정보를 의미한다. 일 실시예에서 관계는 가족, 친구, 동문, 동호회, 회사동료 등과 같은 카테고리로 구분될 수 있다. 사용자는 각 상대방과의 관계를 이 카테고리 중 하나에 매칭하여 사용자 정보 DB(40)에 입력할 수 있다.

일 실시예에서, 위와 같이 카테고리화 된 각각의 관계에 대해 가중치를 달리 부여함으로써 관계(E)를 수치화할 수 있다. 예컨대 가족, 친구, 동문, 동호회, 회사동료의 순서로 가중치를 큰 값에서 작은 값으로 순차적으로 달리 부여할 수 있다. 즉 관계(E)는 관계별 가중치가 부여된 값 또는 이 값에서 유도된 값일 수 있다.

일행(F)은 상대방과 만날 때 함께 만났던 일행이 누구인지에 대한 항목이다. 경우에 따라 내가 상대방(제1 사용자)과 만날 때 그와 함께한 일행(제2 사용자)이 누구인가에 따라 나와 상대방(제1 사용자)과의 친밀도가 영향을 받을 수 있다. 예컨대 나와 친구(제1 사용자)가 만날 때 나의 배우자(제2 사용자)가 동석했을 수 있고, 이 경우 나와 친구(제1 사용자) 사이의 친밀도는 나와 다른 친구들 사이의 친밀도 보다 더 높다고 판단할 수 있을 것이다. 일행(F)은 바로 이러한 영향을 친밀도에 반영하기 위한 항목이다.

일 실시예에서, 일행(F)은 나와 상대방이 만날 때 함께한 일행에 대해, 이 일행과 나와의 관계를 가족, 친구, 동문, 동호회, 회사동료 등과 같이 카테고리화 하고 각 카테고리에 대해 가중치를 달리 부여함으로써 일행(F)을 수치화할 수 있다. 일 실시예에서 이때의 카테고리는 상술한 관계(E)에서의 카테고리와 동일한 카테고리일 수 있다. 또한 각 카테고리에 대한 가중치도 상술한 관계(E)에서의 각 카테고리별 가중치와 동일한 값일 수 있다.

일 실시예에서, 나와 상대방이 만날 때 함께한 일행들 중 가장 가중치가 높은 카테고리에 속한 일행에 대한 가중치 값이 상기 상대방의 일행(F)의 값이 될 수 있다. 예를 들어 나와 친구(제1 사용자)가 여러 번 만났었고 이 여러 번의 만남의 각 만남마다 각기 다른 카테고리에 속한 사람들(예컨대, 제2 사용자(배우자), 제3 사용자(친구), 제4 사용자(회사동료))이 한명씩 동석했다고 가정하면, 전체 일행들(즉, 제2 사용자(배우자), 제3 사용자(친구), 제4 사용자(회사동료)) 중 가장 가중치가 높은 카테고리에 속한 일행(즉, 제2 사용자(배우자))의 가중치 값이, 나와 친구(제1 사용자)의 친밀도 산출에 반영되는 일행(F)의 값이 될 수 있다.

위치(G)는 내가 상대방과 만날 때 어디서 만났는지를 나타낸다. 나와 상대방이 만날 때의 실제 물리적 위치는 위치정보 DB(20)에서 수집한 위치 정보로부터 알 수 있으며, 일 실시예에서 위치(G)의 값은, 이 물리적 위치를 카테고리로 나누고 각 카테고리마다 가중치를 달리 부여함으로써 수치화된 값일 수 있다. 예컨대 물리적 위치를 건물안, 교통수단, 거리 등으로 카테고리화 하고, 건물안, 교통수단, 거리의 순서로 가중치를 큰 값에서 작은 값으로 부여할 수 있다. 즉,

위치(G) = (소정 근접 횟수 동안 각 만남(근접)에 대한 위치별 가중치를 합산) / (소정 근접 횟수)

로 나타낸 값 또는 이 값에서 유도된 값일 수 있다.

일정(H)은 어떤 일정에서 상대방과 만났는지를 나타낸다. 일정에 관한 정보는 일정정보 DB(30)에서 수집한 일정 정보로부터 알 수 있고, 일 실시예에서 일정(H)의 값은, 각 일정을 카테고리로 나누고 각 카테고리마다 가중치를 달리 부여함으로써 수치화된 값일 수 있다. 일정 정보로부터 각 일정을 카테고리별로 분류하는 것은, 예컨대 사용자가 각 일정을 기록하기 위해 기입한 문구 중에 "동문", "회식", "골프", "거래처" 등과 같이 일정을 유추할 수 있는 단어를 검색하고 이 검색된 단어로부터 각 일정을 카테고리별로 분류할 수 있다.

예를 들어 일정 정보 내에 동문, 동창, 회식, 식사, 골프, 등산, 여행, 교육, 수강, 거래처 등의 용어가 있는지 검색할 수 있고, (동문, 동창), (회식, 식사), (골프, 등산, 여행), (교육, 수강, 거래처)의 순서로 가중치를 큰 값에서 작은 값으로 부여할 수 있다. 즉,

일정(H) = (소정 근접 횟수 동안 각 만남(근접)에 대한 일정별 가중치를 합산) / (소정 근접 횟수)

로 나타낸 값 또는 이 값에서 유도된 값일 수 있다.

이상 상술한 친밀도 산출용 정보의 각 항목(A 내지 H)은 본 발명의 설명을 위해 예시한 일 실시예에 불과하다. 그러므로 실시 형태에 따라 상기 항목들 중 일부가 생략되거나 새로운 항목이 추가될 수 있다. 예를 들어 도1에서 친밀도 산출 서버(60)가 근접성 정보 DB(10)로부터만 정보를 획득할 수 있고 나머지 DB(20,30,40)로부터는 아무런 정보를 얻지 못하는 경우도 있고, 근접성 정보 DB(10)와 위치정보 DB(20)로부터만 정보를 획득하고 일정 정보나 사용자 정보는 얻지 못하는 경우도 있을 수 있다. 또한 각 항목의 값을 구함에 있어서도 상술한 방식이 아닌 다른 방식으로 구할 수도 있다.

또한 상술한 실시예에서, 친밀도를 산출할 때 각 카테고리를 수치화하고, 이들 수치들을 가중치를 곱하여 합산하는 방식으로 친밀도를 산출하였지만, 이와 다르게 산출하는 것도 가능하다. 즉, 카테고리별들을 합산하지 말고, 각 카테고리별로 친밀도를 계산하는 것도 가능하다. 예를 들면 사업적 친밀도, 사적 친밀도 등과 같이, 카테고리를 분류하고, 각각의 카테고리의 친밀도를 구하여 여러 카테고리-친밀도 값을 구할 수 있다. 또한 친밀도를 계량화하는 것뿐만 아니라 사용자간의 관계를 설명할 수 있는 단어와 같은 표현 방법으로 그 친밀도를 표현할 수도 있다. 그러나 본 발명적 개념은 친밀도 산출용 정보에 특정 항목이 포함되는지 여부나 각 항목의 구체적 산출 방식에 제한되지 않음을 이해할 것이다.

도9는 일 실시예에 따라 산출된 친밀도 정보를 예시하는 도면이다.

도9에 도시한 근접성 정보 기반의 친밀도 정보는 친밀도 산출부(640)에 의해 산출되며, 예를 들면 도8에 예시한 친밀도 산출용 정보에 기초하여 산출될 수 있다.

친밀도 산출부(640)는 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출할 수 있으며, 이러한 친밀도 정보는 다양한 방식으로 산출될 수 있다.

예를 들면, 근접성 정보 기반의 친밀도 정보에서는, i)근접성 정보 기반의 친밀도 정보가 수치로서 표현되거나, ii) 친밀도를 복수의 카테고리로 나누고, 각 카테고리별로 친밀도가 수치, 단어, 그레이드(grade), 그림, 설명, 그래프 등과 같이 표현되거나, iii) 친밀도가 수치, 단어, 그레이드(grade), 그림, 설명, 그래프 등과 같이 표현될 수 있다. 여기서, 그레이드(grade)는 친밀도 높은 그룹, 친밀도 보통 그룹, 친밀도 낮은 그룹 등과 같이 등급을 정한 것을 의미한다.

상술한 표현 또는 산출방법들은 예시적인 것으로서, 본원 발명이 그러한 것들에만 한정되지 않음은 물론이다. 이하에서는, 수치로 표현하는 방법을 예시적으로 설명하기로 한다.

일 실시예에 따르면, 친밀도 산출부는 친밀도 산출용 정보를 미리 설정된 소정 함수에 대입함으로써 친밀도 정보를 생성할 수 있고, 이 소정 함수는, 예컨대 상술한 친밀도 산출용 정보의 모든 항목(A 내지 H) 중 일부 또는 전부를 변수로 하는 다변수함수일 수 있다.

예를 들어 친밀도 산출용 정보의 모든 항목을 전부 변수로 갖는 친밀도 산출용 함수(f)는 다음과 같이 정의할 수 있다.

f(A,B,C,D,E,F,G,H) = αaA + βb/B + γcC + δdD + εeE + ζfF + ηgG + θhH

여기서, 함수의 각 항의 변수(A 내지 H)는 도8를 참조하여 설명한 친밀도 산출용 정보의 각 항목(빈도수, 주기, 근접지속 시간, 근접 시간대, 관계, 일행, 위치, 일정)을 의미한다. 이때 주기(B)의 경우, 주기가 짧을수록(즉, 주기(B)의 값이 작을수록) 친밀도가 높아야 하므로, 위의 함수에서 역수 형태가 되었다.

각 변수의 앞에 위치한 계수(a 내지 h)는, 각 변수의 차수(次數: order)를 동일하게 맞추기 위한 계수이다. 즉 각 변수마다 평균값이나 그 값이 가질 수 있는 수치범위가 상이할 수 있으므로, 모든 변수를 대략 동일한 차수의 값을 갖도록 맞추기 위한 계수이다.

각 변수의 앞에 위치한 계수(α 내지 θ)는 각 변수에 대한 가중치이다. 즉,

α + β + γ + δ + ε + ζ + η + θ = 1

이고, 모든 변수에 동일한 비중을 준다면 각 가중치는 0.125가 된다. 그러나 실시 형태에 따라 일부 변수에 대해 비중을 더 주고 나머지 일부 변수에는 비중을 덜 준다면 각 변수에 대응하는 가중치 값을 증감하여 조정할 수 있다.

일 실시예에서, 만나는 횟수가 친밀도 산출에 가장 영향이 크다고 판단할 수 있고, 이에 따라 만나는 횟수에 관련된 변수, 즉 빈도수(A), 주기(B), 근접지속 시간(C)의 가중치를 각각 0.2로 부여할 수 있을 것이다.

또한 나머지 변수들 중에서, 관계(E) 및 일행(F)이 위치(G)나 일정(H) 보다 중요도가 더 높다고 판단하면, 관계(E)와 일행(F)에는 가중치를 각각 0.1로 부여하고 위치(G)와 일정(H)에는 가중치를 각각 0.05로 부여할 수 있을 것이다. 그러나 이러한 가중치 값은 일 예시에 불과하고 실시 형태에 따라 각 변수에 다양한 방식으로 가중치가 부여될 수 있을 것이다.

다시 도9를 참조하면, 친밀도 산출용 정보의 각 항목을 상술한 함수에 대입함으로써 도9와 같은 친밀도 정보를 산출할 수 있다.

도9에서 친밀도 정보는 각 상대방과의 친밀도 점수 및 친밀도 레벨을 포함할 수 있다. 여기서 친밀도 점수는 상술한 함수(f)의 결과값일 수 있고, 친밀도 레벨은 이 함수 결과값을 기설정된 기준값들과 비교하여 친밀도를 다수의 레벨로 구분하여 나타낸 것이다. 도9에 친밀도 정보는 설명을 위한 예시로서 도시한 것이고 실시 형태에 따라 친밀도 산출용 정보로부터 다양한 종류의 친밀도 정보를 산출할 수 있을 것이다.

한편 상술한 친밀도 산출을 위해 상술한 함수(f)는 도8에 도시한 친밀도 산출용 정보의 내용에 따라 달라질 수 있다. 예컨대 친밀도 산출용 서버(60)가 근접성 정보 및 위치 정보만을 획득하였고 일정 정보와 사용자 정보는 획득하지 못한 경우라면, 도8의 친밀도 산출용 정보는 빈도수, 주기, 근접지속 시간, 근접 시간대, 위치에 항목만을 포함하고 있을 것이므로, 함수(f)는 이 항목들만을 변수로 가질 것이다.

반대로, 도시되거나 설명되지 않은 새로운 항목이 친밀도 산출용 정보에 포함될 수 있고, 이 경우 함수(f)는 이 새로운 항목도 변수로서 가질 것이다. 그러므로 당업자는 상술한 함수(f)가 본 발명적 개념을 설명하기 위한 예로서 제시되었고, 본 발명적 개념은 특정 항목이 함수(f)의 변수로 포함되는지 여부에 제한되지 않음을 이해할 것이다.

도10은 일 실시예에 따라 사용자의 모바일 단말기 화면에 디스플레이되는 친밀도 정보를 예시하는 도면이다.

사용자는 모바일 단말기(100)의 디스플레이 화면(170)에서 친밀도 정보를 확인할 수 있다. 화면(170)에 표시되는 친밀도 정보의 예로서는, 도시된 바와 같이 상대방 ID(또는 상대방 이름), 나와의 관계, 친밀도 점수, 친밀도 레벨, 친밀도 추세, 설명, 및/또는 그림 등을 포함할 수 있다. 여기서 친밀도 추세는 시간에 따른 친밀도 점수(또는 친밀도 레벨)의 변화를 나타낸다. 예컨대 친밀도 정보를 1개월마다 산출한다면, 현재 산출된 친밀도 점수, 1개월전 산출된 친밀도 점수, 및 2개월전 산출된 친밀도 점수를 모두 표시하고 이들 점수 사이의 변화 추세를 표시할 수 있다. 따라서 사용자는 해당 상대방과의 현재 친밀한 정도 뿐만 아니라 친밀도가 어떻게 변하는지 여부도 알 수 있다.

다른 실시예에 따르면 화면(170)에 표시되는 친밀도 정보는, 카테고리 별로 친밀도 점수, 친밀도 레벨, 친밀도 추세, 설명, 및/또는 그림 등으로 포함될 수 있다.

이상 설명한 본 발명의 하나 이상의 방법에 따른 방법들은, 이들 방법을 수행하는 컴퓨터에서 판독가능한 프로그램으로 기록된 저장매체의 형태로 제공될 수 있다.

상기와 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위 뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

10: 근접성 정보 DB 20: 위치정보 DB
30: 일정정보 DB 40: 사용자 정보 DB
50: 네트워크 60: 친밀도 산출 서버
70: 친밀도 산출용 정보 DB 80: 친밀도 정보 DB

Claims (25)

1. 모바일 단말기의 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도를 산출하는 방법에 있어서,
   서버가, 제1 모바일 단말기와 제2 모바일 단말기 사이의 근접성 정보를 저장한 저장장치로부터 상기 근접성 정보를 획득하는 단계;
   서버가, 제1 모바일 단말기의 물리적 위치 혹은 그 물리적 위치에 소정의 의미가 부여된 논리적 위치를 포함하는 위치 정보를 저장하는 위치 정보 저장장치, 일정 정보를 저장한 저장장치, 및 사용자 정보를 저장한 저장장치 중 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득하는 단계;
   상기 위치 정보, 일정 정보, 및 사용자 정보 중 적어도 하나의 정보와, 상기 근접성 정보에 기초하여 제1 모바일 단말기의 사용자 및 제2 모바일 단말기의 사용자간에 근접성 정보 기반의 친밀도 산출용 정보를 산출하는 단계; 및
   상기 친밀도 산출용 정보에 기초하여 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출하는 단계; 를 포함하고,
   상기 친밀도 산출용 정보는 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접하는 것에 관한 빈도수, 주기, 평균 근접지속 시간, 및 근접 시간대에 관한 항목 중 적어도 하나를 포함하며,
   상기 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득하는 단계에서 획득된 정보에 일정 정보가 포함된 경우, 상기 친밀도 산출용 정보는 일정에 관한 항목을 더 포함하고,
   상기 일정에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접할 때마다의 제1 모바일 단말기 사용자의 일정에 대한 일정별 가중치를 합산한 값을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값에 관련되고,
   상기 근접성 정보는 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 및 제2 모바일 단말기의 사용자가 소정 근거리 내에 근접하였음을 나타내는 정보인 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제2 모바일 단말기의 사용자 식별자는, 상기 제2 모바일 단말기에서 발신되고 상기 제1 모바일 단말기가 수신한 무선 통신 신호 내에 포함되어 있는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 근접성 정보는,
   상기 제1 모바일 단말기의 사용자 식별자, 및 제2 모바일 단말기의 사용자 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 근접성 정보는, 상기 제1 및 제2 모바일 단말기가 근접한 시간 정보(이하 “근접시간 정보”)를 더 포함하는 것인, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 근접시간 정보는 상기 제1 모바일 단말기가 제2 모바일 단말기의 사용자 식별자를 포함한 무선 통신 신호를 수신한 시각(이하 “수신 시각”)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 근접시간 정보는, 상기 제1 모바일 단말기가 제2 모바일 단말기의 상기 무선 통신 신호를 더 이상 수신하지 않는 시각(이하 “종료 시각”)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 근접시간 정보는, 상기 수신 시각에서부터 상기 종료 시각까지의 시간 간격(이하 “근접지속 시간”)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
9. 삭제
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 빈도수에 관한 항목은, 제1 소정 기간 동안에 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접한 횟수(이하 “근접 횟수”)이고,
    상기 주기에 관한 항목은, 상기 빈도수를 제2 소정 기간으로 나눈 값이고,
    상기 평균 근접지속 시간에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안의 근접지속 시간의 총합을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값이고,
    상기 근접 시간대에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접할 때마다의 근접 시간에 대한 시간대별 가중치를 합산한 값을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값인 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
11. 삭제
12. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득하는 단계에서 획득된 정보에 위치 정보가 포함된 경우, 상기 친밀도 산출용 정보는 위치에 관한 항목을 더 포함하고,
    상기 위치에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접할 때마다의 근접 위치에 대한 위치별 가중치를 합산한 값을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값에 관련되는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
13. 삭제
14. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득하는 단계에서 획득된 정보에 사용자 정보가 포함된 경우, 상기 친밀도 산출용 정보는 제1 모바일 단말기 사용자에 대한 제2 모바일 단말기 사용자의 관계에 관한 항목을 더 포함하고,
    상기 관계에 관한 항목은, 제1 모바일 단말기에 대한 제2 모바일 단말기의 관계별 가중치가 부여된 값에 관련되는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
15. 제 1 항에 있어서,
    상기 친밀도 정보는 상기 친밀도 산출용 정보를 미리 정의된 소정 함수에 대입함으로써 산출가능하고, 상기 소정 함수는 상기 친밀도 산출용 정보의 모든 항목 중 적어도 일부를 변수로 하는 다변수함수인 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
16. 제1항에 있어서,
    상기 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출하는 단계는, 상기 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 수치, 그래프, 단어, 및 그림 중 적어도 어느 하나로 표현하는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
17. 제1항에 있어서,
    상기 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출하는 단계는, 각 사용자마다 카테고리별로 친밀도 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는, 사용자간 친밀도를 산출하는 방법.
18. 모바일 단말기의 근접성 정보를 이용한 사용자간 친밀도를 산출하는 장치에 있어서,
    제1 모바일 단말기와 제2 모바일 단말기 사이의 근접성 정보를 저장한 저장장치와, 위치 정보를 저장한 저장장치, 일정 정보를 저장한 저장장치, 및 사용자 정보를 저장한 저장장치 중 적어도 하나의 저장장치로부터 정보를 획득할 수 있는 정보 수집부;
    상기 정보 수집부에 의해 획득된 정보와 상기 근접성 정보에 기초하여, 제1 모바일 단말기 사용자 및 제2 모바일 단말기 사용자간에 근접성 정보 기반의 친밀도 산출용 정보를 생성할 수 있는 친밀도 산출용 정보 생성부;
    상기 친밀도 산출용 정보 생성부에 의해 생성된 근접성 정보 기반의 친밀도 산출용 정보에 기초하여 제1 모바일 단말기 및 제2 모바일 단말기 사용자 간에 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 산출할 수 있는 친밀도 산출부;를 포함하고,
    상기 친밀도 산출용 정보는 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접하는 것에 관한 빈도수, 주기, 평균 근접지속 시간, 및 근접 시간대에 관한 항목 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 빈도수에 관한 항목은, 제1 소정 기간 동안에 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접한 횟수(이하 “근접 횟수”)이고,
    상기 주기에 관한 항목은, 상기 빈도수를 제2 소정 기간으로 나눈 값이고,
    상기 평균 근접지속 시간에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안의 상기 근접지속 시간의 총합을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값이고,
    상기 근접 시간대에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접할 때마다의 근접 시간에 대한 시간대별 가중치를 합산한 값을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값이며,
    상기 정보 수집부에 의해 획득된 적어도 하나의 정보에 일정 정보가 포함된 경우, 상기 친밀도 산출용 정보는 일정에 관한 항목을 더 포함하고,
    상기 일정에 관한 항목은, 소정 근접 횟수 동안 제2 모바일 단말기가 제1 모바일 단말기에 근접할 때마다의 제1 모바일 단말기 사용자의 일정에 대한 일정별 가중치를 합산한 값을 상기 소정 근접 횟수로 나눈 값에 관련되는 것이고,
    상기 근접성 정보는 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 및 제2 모바일 단말기의 사용자가 소정 근거리 내에 근접하였음을 나타내는 정보로서, 상기 제1 모바일 단말기의 사용자 식별자, 및 제2 모바일 단말기의 사용자 식별자를 포함하는 것을 특징으로 하는 친밀도를 산출하는 장치.
19. 삭제
20. 제18항에 있어서,
    상기 친밀도 산출부는, 상기 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 수치, 그래프, 단어, 및 그림 중 적어도 어느 하나로 표현하는 것을 특징으로 하는, 친밀도를 산출하는 장치.
21. 제18항에 있어서,
    상기 친밀도 산출부는, 상기 근접성 정보 기반의 친밀도 정보를 각 사용자 마다 카테고리별로 산출하는 것을 특징으로 하는, 친밀도를 산출하는 장치.
22. 제18항에 있어서,
    상기 근접성 정보는,
    상기 제1 및 제2 모바일 단말기가 근접한 시간 정보(이하 “근접시간 정보”)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 친밀도를 산출하는 장치.
23. 제18항에 있어서,
    상기 위치 정보는, 제1 모바일 단말기 및/또는 제2 모바일 단말기의 물리적 위치 혹은 그 물리적 위치에 소정의 의미가 부여된 논리적 위치를 포함하는 것인, 친밀도를 산출하는 장치.
24. 삭제
25. 삭제

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