KR101510860B1 - 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템 - Google Patents

사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여, 사용자의 의도를 파악하여 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 사용자 의도에 적합한 특정 어플리케이션을 자동으로 실행시키거나 실행을 추천하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법은 스마트 기기에 내장된 센서로부터 데이터를 수집하는 수집단계; 상기 수집단계에서 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 컨텍스트 정보를 생성하는 컨텍스트생성단계; 상기 컨텍스트 정보를 서버로 전송하는 전송단계; 상기 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악단계; 상기 파악된 사용자의 의도에 적합한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스단계; 및 상기 앱서비스단계에서 결정된 사용자 의도에 적합한 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천하는 제어단계를 포함할 수 있다.

Description

사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템{Service Method and Server for Providing Application Comprehended User Intention}
본 발명은 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 스마트 폰을 활용한 지능 기술로, 사용자의 의도를 파악하여 의도에 적합한 어플리케이션을 제공하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템에 관한 것이다.
스마트 기기를 활용한 지능 기술은 일반적으로 컨텍스트 정보 수집, 상황 인식, 서비스 제공의 3단계 과정을 거친다. 각각의 단계의 종래 기술의 내용과 문제점을 살펴본다.
먼저 컨텍스트 정보 수집 단계에 관한 종래 기술의 문제점을 살펴본다.
스마트 폰, 태블릿 PC 등의 스마트 기기 환경에서의 데이터 수집과 컨텍스트 정보 생성을 위한 종래의 기술은 스마트 기기 상에서의 자체적인 처리와 서버에서의 처리인 2가지 방식으로 이루어 질 수 있다. 스마트 기기에서 수행되는 스마트 기기에서 센싱되는 데이터로부터 사용자의 상태를 인지하는 처리 과정은 간단하지만 높은 수준의 컨텍스트 정보를 알아내는 것은 부적합하다. 이에 반하여 서버에서 수행되는 스마트 기기에서 센싱되는 데이터로부터 정보를 처리하는 방식은 추가적인 통신 비용이 많이 발생하며, 스마트 기기 이외의 센싱 장비를 필요로 하는 경우도 많이 존재하는 문제점이 있다.
두 번째로 상황 인식 단계에 관한 종래 기술의 문제점을 살펴본다.
스마트 기기 환경에서의 상황 인지는 제공하고자 하는 서비스의 목적에 따라 상이할 수 있다. 즉, 제공하고자 하는 서비스의 목적에 따라 추론하고자 하는 컨텍스트 정보 모델이 달라질 수 있다. 종래의 기술들은 마지막 단계에서 제공하고자 하는 서비스의 형태가 화면 밝기 조절 등의 단순한 형태이기 때문에 사용자 주변의 밝기, 위치, 이동 상태 등의 단일 컨텍스트 정보 인식에 초점을 맞추고 있다. 복합적인 컨텍스트 정보를 추론하기 위한 종래의 기술들도 제한된 상황들(운전 중, 음악 감상 등)의 집합만을 고려하고 있어 스마트 기기의 어플리케이션 서비스 제공을 위한 정보로 활용하기 어려운 문제점이 존재한다.
마지막으로 서비스 제공 측면에 관한 종래 기술의 문제점을 살펴본다.
종래 기술이 제공하는 스마트 기기의 어플리케이션 서비스는 두 번째 상황 인식 단계에서 언급한 바와 같이 화면 밝기 조절, 글씨 크기 조절과 같은 스마트 기기의 설정을 자동으로 변경해주는 단순한 서비스이거나 사용자가 미리 설정한 규칙에 따라 어플리케이션을 실행시켜 주는 형태에만 국한되고 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여, 사용자의 의도를 파악하여 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 사용자 의도에 적합한 특정 어플리케이션을 자동으로 실행시키거나 실행을 추천하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법 및 서버와 이를 이용한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법은 스마트 기기에 내장된 센서로부터 데이터를 수집하는 수집단계; 상기 수집단계에서 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 컨텍스트 정보를 생성하는 컨텍스트생성단계; 상기 컨텍스트 정보를 서버로 전송하는 전송단계; 상기 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악단계; 상기 파악된 사용자의 의도에 적합한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스단계; 및 상기 앱서비스단계에서 결정된 사용자 의도에 적합한 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천하는 제어단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 스마트 기기에 내장된 센서들은, 가속도 센서, 위성항법장치(GPS, Global Positioning System) 센서, 마이크로폰 및 조도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수집단계에서 수집하는 데이터는, 상기 스마트 기기의 가속도, 스마트 기기의 광량, 상기 스마트 기기 주변의 소리 정보, 상기 스마트 기기의 위치 정보 및 상기 스마트 기기의 시스템 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수집단계는, 상기 스마트 기기에 내장된 센서로부터 수집된 데이터가 최근 수집된 데이터와 비교하여 변화가 발생된 경우에만 수집할 수 있다.
바람직하게는, 상기 전송단계는, 상기 서버로 가장 최근에 전송한 상기 컨텍스트 정보에서 변화가 발생한 컨텍스트 정보만을 상기 서버로 전송할 수 있다.
바람직하게는, 상기 의도파악단계는, 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 행위파악단계를 포함하며, 상기 행위파악단계는 상기 컨텍스트 정보를 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
바람직하게는, 상기 의도파악단계는, 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 판단하는 상황파악단계를 더 포함하며, 상기 상황파악단계는 상기 행위파악단계에서 파악된 행위 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
바람직하게는, 상기 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법은, 상기 상황파악단계에서 파악된 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트와 상기 행위파악단계에서 파악된 행위 컨텍스트를 통하여 도출되는 상기 사용자의 행위 정보의 패턴을 이용하여 상기 사용자의 다음 상황을 예측하는 상황예측단계를 더 포함하고, 상기 앱서비스단계는, 상기 상황예측단계에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에 적합한 어플리케이션을 결정하고, 상기 다음 상황에 적합한 어플리케이션은 상기 컨텍스트 정보 및 의도파악단계에서 파악된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 상황예측단계에서 예측된 다음 상황에서 상기 사용자에 의하여 상기 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 가장 빈번하게 이용된 어플리케이션일 수 있다.
바람직하게는, 상기 상황예측단계는, 상기 상황예측단계에서 예측된 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)를 상기 컨텍스트 정보 또는 상기 의도파악단계에서 파악된 컨텍스트 정보를 이용하여 예측하고, 상기 앱서비스단계는, 상기 시간에 관한 정보(T1)를 이용하여 상기 결정된 다음 상황에 적합한 어플리케이션의 실행 타이밍(Timing)을 설정하고, 상기 제어단계는, 상기 설정된 타이밍을 이용하여 상기 결정된 다음 상황에 적합한 어플리케이션을 자동적으로 실행하거나 실행을 추천할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제어단계에서 상기 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천한 후, 상기 실행 또는 추천된 어플리케이션에 대한 사용자의 반응에 대한 정보를 수집하고, 상기 의도파악단계는 상기 수집된 사용자의 반응에 대한 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템은, 스마트 기기에 내장된 센서로부터 데이터를 수집하는 수집부; 상기 수집부에서 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 컨텍스트 정보를 생성하는 컨텍스트생성부; 상기 컨텍스트 정보를 서버로 전송하는 기기전송부; 상기 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악부; 상기 파악된 사용자의 의도에 적합한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스부; 및 상기 앱서비스부에서 결정된 사용자 의도에 적합한 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천하는 제어부를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수집부는, 상기 스마트 기기에 내장된 센서로부터 수집된 데이터가 최근 수집된 데이터와 비교하여 변화가 발생된 경우에만 수집할 수 있다.
바람직하게는, 상기 기기전송부는, 상기 서버로 가장 최근에 전송한 상기 컨텍스트 정보에서 변화가 발생한 컨텍스트 정보만을 상기 서버로 전송할 수 있다.
바람직하게는, 상기 의도파악부는, 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 행위파악부를 포함하며, 상기 행위파악부는 상기 컨텍스트 정보를 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
바람직하게는, 상기 의도파악부는, 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 판단하는 상황파악부를 더 포함하며, 상기 상황파악부는 상기 행위파악부에서 파악된 행위 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
바람직하게는, 상기 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템은, 상기 상황파악부에서 파악된 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트와 상기 행위파악부에서 파악된 행위 컨텍스트를 통하여 도출되는 상기 사용자의 행위 정보의 패턴을 이용하여 상기 사용자의 다음 상황을 예측하는 상황예측부를 더 포함하고, 상기 앱서비스부는, 상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에 적합한 어플리케이션을 결정하고, 상기 다음 상황에 적합한 어플리케이션은 상기 컨텍스트 정보 및 의도파악부에서 파악된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 상황예측부에서 예측된 다음 상황에서 상기 사용자에 의하여 상기 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 가장 빈번하게 이용된 어플리케이션일 수 있다.
바람직하게는, 상기 상황예측부는, 상기 상황예측부에서 예측된 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)를 상기 컨텍스트 정보 또는 상기 의도파악부에서 파악된 컨텍스트 정보를 이용하여 예측하고, 상기 앱서비스부는, 상기 시간에 관한 정보(T1)를 이용하여 상기 결정된 다음 상황에 적합한 어플리케이션의 실행 타이밍(Timing)을 설정하고, 상기 제어부는, 상기 설정된 타이밍을 이용하여 상기 결정된 다음 상황에 적합한 어플리케이션을 자동적으로 실행하거나 실행을 추천하는 시기를 결정할 수 있다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 서버는, 스마트 기기에 내장된 센서로부터 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 생성된 컨텍스트 정보를 수신하는 서버통신부; 상기 수신한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악부; 및 상기 파악된 사용자의 의도에 적합한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스부를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 의도파악부는, 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 행위파악부 및 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 판단하는 상황파악부를 더 포함하며, 상기 행위파악부는 상기 컨텍스트 정보를 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하고, 상기 상황파악부는 상기 행위파악부에서 파악된 행위 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
바람직하게는, 상기 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템은, 상기 상황파악부에서 파악된 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트와 상기 행위파악부에서 파악된 행위 컨텍스트를 통하여 도출되는 상기 사용자의 행위 정보의 패턴을 이용하여 상기 사용자의 다음 상황을 예측하는 상황예측부를 더 포함하고, 상기 앱서비스부는, 상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에 적합한 어플리케이션을 결정하고, 상기 다음 상황에 적합한 어플리케이션은 상기 컨텍스트 정보 및 의도파악부에서 파악된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 상황예측부에서 예측된 다음 상황에서 상기 사용자에 의하여 상기 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 가장 빈번하게 이용된 어플리케이션일 수 있다.
본 발명은 사용자의 별도의 조작 없이 사용자가 원하는 어플리케이션을 자동적으로 실행할 수 있다.
나아가, 본 발명은 사용자가 원하는 어플리케이션을 사용자가 원하는 타이밍에 자동적으로 실행할 수 있다.
또한, 본 발명은 스트리밍 방식이 아닌 이벤트 방식의 정보 수집 방식을 이용하여 서버로 전송되는 데이터 양을 감소시켜 통신 비용의 감소 및 처리해야 하는 정보의 양도 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 어플리케이션 활용의 편이성을 제공하여 다양한 계층에서 스마트 기기의 활용도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자 개인에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는바, 스마트 기기 이용 만족도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템에 관한 도면이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템의 스마트 기기에 관한 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 수집부가 수집하는 정보의 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 컨텍스트생성부가 수집부에서 수집된 정보를 이용하여 컨텍스트 정보를 생성하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템의 서버에 관한 블록도이다.
도 6은 서버의 의도파악부에 관한 블록도이다.
도 7은 상황예측부가 스마트 기기 사용자의 다음 상황을 예측하는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법에 관한 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하의 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어”있다거나 “접속되어”있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “직접 연결되어”있다거나 “직접 접속되어”있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함될 수 있다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템에 관한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템(1000)은 스마트 기기(1100)와 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 서버(1200)(이하 '서버')를 포함한다.
스마트 기기(1100)는 스마트 폰, 태블릿 PC 등 휴대가 가능하고, 무선 통신 기능을 구비하며 어플리케이션(Application) 설치가 가능한 기기를 의미한다.
스마트 기기(1100)는 사용자가 스마트 기기(1100)를 이용하면서 발생하는 각종 데이터를 수집할 수 있다.
구체적으로, 스마트 기기(1100)는 스마트 기기(1100)에 내장된 가속도 센서, 조도 센서, 위성항법장치(GPS, Global Positioning System) 센서, 음향센서 등의 다양한 센서에서 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 스마트 기기(1100)는 사용자의 어플리케이션 사용 정보 등 스마트 기기(1100)의 사용으로 인하여 발생되는 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 스마트 기기(1100)는 스마트 기기(1100)에 설치된 어플리케이션 정보, 시각 정보 등 스마트 기기(1100)에서 획득할 수 있는 다양한 정보를 모두 수집할 수 있다.
스마트 기기(1100)는 수집된 데이터를 상기 의미 변환 알고리즘을 이용하여 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다.
스마트 기기(1100)는 생성된 컨텍스트 정보를 서버(1200)로 전송하고, 서버(1200)는 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 의도를 파악하여 사용자의 스마트 기기(1100)에 설치된 어플리케이션 중 의도에 적합한 어플리케이션을 결정하여 스마트 기기(1100)로 결정된 정보를 전송하고, 스마트 기기(1100)는 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템(1000)의 스마트 기기(1100)에 관하여 도 2를 참조하여 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템의 스마트 기기에 관한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 스마트 기기(1100)는 수집부(1110), 컨텍스트생성부(1120), 기기통신부(1130) 및 제어부(1140)를 포함할 수 있다.
수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에서 발생되는 데이터들을 수집할 수 있다.
구체적으로 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 센서들로부터 데이터를 수집할 수 있다. 스마트 기기(1100)에는 수많은 센서들이 내장될 수 있으며, 내장된 센서들의 종류를 예로 들면, 가속도 센서, 마이크로폰, 조도 센서, 위성항법장치(GPS, Global Positioning System) 센서 및 음향 센서 등이 될 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 수집부가 수집하는 정보의 예를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하여 수집부(1110)가 수집하는 정보의 예를 살펴본다.
수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 가속도 센서로부터 사용자에 의한 스마트 기기(1100)의 이동에 의하여 발생되는 가속도 정보 등 스마트 기기(1100)의 가속도 정보를 획득할 수 있다.
또한, 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 조도 센서로부터 스마트 기기(1100)에서 방출되는 광량에 관한 정보를 수집할 수 있다. 또한, 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 마이크로폰으로부터 스마트 기기(1100) 주변의 소음에 관한 정보를 수집할 수 있다. 또한, 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 GPS 센서로부터 스마트 기기(1100)의 위치 정보를 수집할 수 있다. 보다 구체적으로 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 GPS 센서로부터 위도(Latitude), 경도(Longitude), 속도(Speed), 가속도(Accuracy) 등에 관한 위치 정보를 수집할 수 있다.
또한, 수집부(1110)는 시간, 모드(Mode), 어플리케이션 식별자(App. ID) 등의 스마트 기기(1100) 시스템 정보를 수집할 수도 있다. 즉, 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 다양한 센서로부터 정보를 수집할 수 있으며, 센서로부터가 아닌 스마트 기기(1100)에 내장된 정보, 스마트 기기(1100)의 무선통신에 의하여 발생되는 정보 등 스마트 기기(1100)에서 수집할 수 있는 정보를 모두 수집할 수 있다.
다만, 수집부(1110)가 수집하는 정보는 서버(1200)에서 요청하는 정보, 사용자의 의도를 파악하기 위해 필요한 정보, 수집된 정보의 데이터 량, 수집된 정보를 이용한 컨텍스트 정보 생성 속도 등을 고려하여 기 설정된 정보만을 수집할 수도 있다.
또한, 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 센서들로부터 수집하는 데이터가 이전에 수집한 데이터와 비교하여 변화가 발생된 경우에만 데이터를 수집할 수 있다. 또는 수집부(1110)는 기 설정된 수준 이상의 변화가 발생된 경우에만 데이터를 수집할 수 있다. 수집부(1110)가 이전에 수집한 데이터와 비교하여 변화가 발생한 경우에만 데이터를 수집함으로써 서버(1200)로의 통신 비용 감소, 처리할 데이터 용량의 경량화를 달성할 수 있다.
수집부(1110)에서 수집된 정보는 컨텍스트생성부(1120)에서 1차 가공되어 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다.
구체적으로 컨텍스트생성부(1120)는 수집부(1110)에서 수집된 정보를 의미 변환을 통하여 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다.
즉, 컨텍스트생성부(1120)는 스마트 기기(1100) 사용자의 복합적인 상황을 추론하는데 유용하다고 판단되는 데이터만을 선별하여 의미 변환을 수행하여 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다. 컨텍스트생성부(1120)가 생성하는 컨텍스트 정보는 서버(1200)에 비하여 처리 속도가 낮은 스마트 기기(1100)에서 내에서 수행되는 점을 고려하여 의미 변환을 수행할 수 있다.
컨텍스트생성부(1120)가 수집부(1110)에서 수집된 정보를 이용하여 컨텍스트 정보를 생성하는 과정에서 수행되는 의미 변환은 기 설정된 바(Set1)에 따라서 수행될 수 있으며, 기 설정된 바(Set1)는 사용자의 성향, 스마트 기기(1100)의 처리 능력, 본 발명의 이용 형태 등에 따라서 상이하게 설정되거나 변경될 수 있다.
도 4는 컨텍스트생성부가 수집부에서 수집된 정보를 이용하여 컨텍스트 정보를 생성하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 도 3에서 일 예로 든 수집부(1110)에서 수집된 데이터가 컨텍스트생성부(1120)에서 각각 어떠한 의미 변환을 수행하여 컨텍스트 정보가 생성되는 예를 살펴 볼 수 있다.
구체적으로 도 4의 (a) 와 (b)를 살펴보면, 컨텍스트생성부(1120)는 수집부(1110)에서 수집된 정보 중 가속도 정보, 광량 정보, 소리 크기 정보는 낮음(Low), 보통(Medium), 높음(High)으로 각각 의미 변환을 수행하고, 폰의 움직임 정도(P_movement), 폰 주변 밝기(Illuminance), 폰 주변 소음(Noise)으로 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다.
컨텍스트생성부(1120)는 생성된 컨텍스트 정보는 로그 데이터 구조로 변환할 수 있다.
구체적으로 도 4의 (c)를 참조하면, 폰의 움직임 정도를 나타내는 컨텍스트 정보인 P_movement는 크기 정도에 따라(Low, Medium, High) {1,2,3}의 값의 범위로 나타낼 수 있으며, 폰 주변 밝기를 나타내는 컨텍스트 정보인 Illuminance도 크기 정도에 따라(Low, Medium, High) {1,2,3}의 값의 범위로 나타낼 수 있다.
다른 예를 설명하면, 수집부(1110)에서 수집한 정보 중 GPS 센서로부터 수집한 위도, 경도, 속도, 가속도 정보를 이용하여 컨텍스트생성부(1120)가 실내(Indoor)/실외(Outdoor)로 의미 변환을 수행할 수 있고, 이를 장소(Site)라는 컨텍스트 정보로 생성할 수 있다. 또한, 컨텍스트생성부(1120)는 컨텍스트 정보 Site를 실외/실내에 따라서 0/1로 값의 범위를 설정하여 로그 데이터로 나타낼 수 있다.
도 4에서 예로 든 것은 컨텍스트생성부(1120)가 컨텍스트 정보를 생성하는 일 예를 나타낸 것에 불과하며, 수집부(1110)에서 수집하는 정보의 종류와 스마트 기기(1100)의 종류 등에 따라서 변경될 수 있다. 또한, 컨텍스트생성부(1120)가 컨텍스트 정보를 생성하는 예는 기 설정된 바(Set1)에 따라서 변경될 수 있다. 구체적으로 컨텍스트생성부(1120)가 컨텍스트 정보를 생성하는 예는 의미 변환의 종류, 의미 변환의 용어, 의미 변환의 분류 등 의미 변환의 설정에 따라서 변경될 수 있다. 또한, 컨텍스트생성부(1120)가 컨텍스트 정보를 생성하는 예는 컨텍스트 정보의 용어, 컨텍스트 정보의 분류, 컨텍스트 정보의 의미 컨텍스트 정보의 활용 형태 등 컨텍스트 정보의 설정에 따라서 변경될 수 있다. 컨텍스트생성부(1120)는 스마트 기기(1100)에 내장된 센서별로 의미 변환 방법을 설정하는 것이 바람직하다.
컨텍스트생성부(1120)가 생성한 컨텍스트 정보를 로그 데이터 형태로 변경하는 예도 도 4에서 예로 든 형태뿐만 아니라 생성된 컨텍스트 정보의 의미와 형태 등에 따라서 변경될 수 있으며, 보다 간소화된 값이나 세분화된 값으로 표현될 수도 있다.
기기통신부(1130)는 컨텍스트생성부(1120)에서 생성된 컨텍스트 정보를 서버(1200)로 전송할 수 있다.
또한, 기기통신부(1130)는 추후 구체적으로 설명할 서버(1200)의 앱서비스부(1230)에서 결정된 어플리케이션 정보를 수신할 수도 있다.
구체적으로 기기통신부(1130)는 컨텍스트생성부(1120)에서 생성된 컨텍스트 정보를 스마트 기기(1100)의 무선 통신 기능을 이용하여 서버(1200)로 전송할 수 있다. 서버(1200)로 전송되는 컨텍스트 정보에는 로그 데이터 형식의 정보도 포함될 수 있다.
기기통신부(1130)는 최근 서버(1200)로 전송한 컨텍스트 정보와 비교하여 변화가 발생한 컨텍스트 정보의 경우에만 서버(1200)로 전송할 수도 있다. 구체적으로, 수집부(1110)가 최근 수집한 데이터와 기 설정된 변화 이상의 변화가 존재하는 데이터만을 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 컨텍스트생성부(1120)가 컨텍스트 정보를 생성한 경우에는 기기통신부(1130)는 생성된 컨텍스트 정보를 모두 서버(1200)로 전송할 수 있다.
또는, 기기통신부(1130)는 수집부(1110)가 최근 수집한 데이터와 기 설정된 변화 이상의 변화가 존재하는 데이터만을 수집하는지 여부와 상관없이, 최근 서버(1200)로 전송한 컨텍스트 정보와 비교하여 변화가 발생한 컨텍스트 정보만을 서버(1200)로 전송하여 통신량과 데이터 처리량의 감소 및 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
제어부(1140)는 기기통신부(1130)에서 수신한 서버(1200)의 앱서비스부(1230)에서 결정된 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 스마트 기기(1100) 사용자의 개입 없이 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천할 수 있다. 제어부(1140)는 어플리케이션 실행을 추천하기 위하여 팝업창을 스마트 기기(1100)의 디스플레이상에 띄울 수도 있다.
서버(1200)는 스마트 기기(1100)로부터 컨텍스트 정보를 수신하고, 수신한 컨텍스트 정보를 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 의도를 파악하여 스마트 기기(1100)에 설치된 어플리케이션 중 파악된 사용자의 의도에 적합한 어플리케이션을 결정하고, 결정된 어플리케이션 정보를 스마트 기기로 전송할 수 있다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템의 서버에 관한 블록도이다.
도 5를 참조하여 본 발명에 따른 서버(1200)에 관하여 구체적으로 설명하면, 서버(1200)는 서버통신부(1210), 의도파악부(1220) 및 앱서비스부(1230)를 포함할 수 있다.
서버(1200)는 무선통신이 가능하며, 서버통신부(1210)는 무선 통신 기능을 이용하여 스마트 기기(1100)에서 전송되는 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다.
의도파악부(1220)는 서버통신부(1210)에서 수신한 스마트 기기(1100)의 컨텍스트 정보를 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 의도를 파악할 수 있다.
구체적으로 의도파악부(1220)는 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 행위, 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다. 또한, 의도파악부(1220)는 사용자의 다음 상황을 예측할 수 있다.
도 6은 서버의 의도파악부에 관한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 의도파악부(1220)는 행위파악부(1222), 상황파악부(1224) 및 상황예측부(1226)를 포함할 수 있다.
행위파악부(1222)는 컨텍스트 정보를 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
구체적으로 행위파악부(1222)는 컨텍스트를 마이닝(Mining) 기법을 통하여 스마트 기기(1100) 사용자의 단일 상태 또는 행동을 추론할 수 있다.
상황파악부(1224)는 행위파악부(1222)에서 파악된 스마트 기기(1100) 사용자의 행위에 관한 컨텍스트 정보를 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
구체적으로 상황파악부(1224)는 행위파악부(1222)에서 파악된 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악할 수 있다.
마이닝 기법 또는 데이터 마이닝 기법은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 것이다. 마이닝 기법을 이용하여 데이터를 분석하면 일정한 집단에 대한 특정 정의를 통해 분류 및 구분을 추론할 수 있으며(분류, Classification), 구체적인 특성을 공유하는 군집을 파악할 수 있으며(군집화, Clustering), 특정 기간에 걸쳐 발생하는 관계를 규명(연속성, Sequencing)할 수 있다.
즉, 행위파악부(1222) 및 상황파악부(1224)는 마이닝 기법을 이용하여 컨텍스트 정보를 기 설정된 분류에 맞도록 분류할 수 있다. 또는 행위파악부(1222) 및 상황파악부(1224)는 수집되는 컨텍스트 정보를 이용하여 적합한 분류를 학습해 나가고, 학습 결과 도출되는 적합한 분류에 맞추어 컨텍스트 정보를 분류할 수도 있다.
따라서, 행위파악부(1222)는 마이닝 기법을 이용하기 위한 사전 데이터로 서버통신부(1210)가 수신하는 컨텍스트 정보를 지속적으로 수집하고 저장할 수 있다. 상황파악부(1224)도 순차적 패턴 마이닝 기법을 이용하기 위하여 행위파악부(1222)에서 파악된 정보를 지속적으로 수집하고 저장할 수 있으며, 필요한 경우 컨텍스트 정보도 지속적으로 수집하고 저장할 수 있다.
상황예측부(1226)는 상황파악부(1224)에서 파악된 현재 상황과 관련된 컨텍스트 정보와 행위파악부(1222) 및 상황파악부(1224)에서 파악된 컨텍스트 정보를 이용하여 도출되는 스마트 기기(1100) 사용자 행동 패턴을 이용하여 스마트 기기(1100) 사용자의 다음 상황을 예측할 수 있다. 구체적으로 도 7을 참조하여 상황예측부(1226)가 스마트 기기(1100) 사용자의 다음 상황을 예측하는 방법을 설명한다.
상황파악부(1224)에서 파악된 스마트 기기(1100) 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트 정보는 완료 정도에 따라서 과거/현재/미래 시점으로 분류하고 시간적인 연속성을 고려할 수 있다. 상황파악부(1224)에서 파악된 상황과 관련된 컨텍스트 정보와 행위파악부(1222)에서 파악된 행위와 관련된 컨텍스트 정보는 시점 또는 시간 별로 저장되고, 저장된 정보에 패턴이 존재하는 경우, 마이닝 기법을 이용하여 패턴에 관한 정보를 생성하여 저장할 수 있다. 저장에 필요한 경우 서버(1200)는 데이터베이스부를 더 포함할 수 있다.
도 7은 상황예측부가 스마트 기기 사용자의 다음 상황을 예측하는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 서버(1200)의 상황파악부(1224)가 파악한 상황 컨텍스트가 S1 .c라고 하면, 행위파악부(1222) 및 상황파악부(1224)에서 파악된 컨텍스트 정보를 이용하여 도출되는 스마트 기기(1100) 사용자의 행동 패턴에 따라서 상황예측부(1226)는 스마트 기기(1100) 사용자의 다음(Next) 상황을 S1 .f가 될 것으로 예측할 수 있다.
앱서비스부(1230)는 사용자의 스마트 기기(1100)에 설치된 어플리케이션 중 사용자 의도에 적합한 어플리케이션을 결정한다. 앱서비스부(1230)에서 결정된 어플리케이션 정보는 서버통신부(1210)를 통하여 스마트 기기(1100)로 전송될 수 있다. 스마트 기기(1100)는 서버로부터 전송 받은 앱서비스부(1230)에서 결정된 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 사용자의 개입 없이 자동적으로 실행시키거나 적합한 어플리케이션의 실행을 사용자에게 추천할 수 있다. 여기서 사용자 의도에 적합한 어플리케이션은 사용자 의도를 반영한 어플리케이션과 동일한 의미로 사용하고, 이하에서 같은 의미로 사용한다.
구체적으로 앱서비스부(1230)는 상황예측부(1226)에서 예측한 스마트 기기(1100) 사용자의 다음 상황에 적합한 어플리케이션을 결정할 수 있다. 여기서 사용자의 다음 상황에 적합한 어플리케이션은 사용자의 다음 상황을 반영한 어플리케이션과 동일한 의미로 사용하고, 이하에서도 같은 의미로 사용한다. 또한 다시 말하면 앱서비스부(1230)는 사용자 의도를 반영하는 어플리케이션을 결정함에 있어서, 사용자의 다음 상황을 반영한 어플리케이션을 결정할 수 있는 것이다. 이상과 같은 내용은 단어의 문의적 의미와 위 문단의 첫 번째 문장과 본 문단의 첫 번째 문장의 기재 설명의 맥락에 비추어 볼 때 당업자의 입장에서 자명한 것이다. 보다 구체적으로 앱서비스부(1230)는 상황예측부(1226)에서 예측한 스마트 기기(1100) 사용자가 다음 상황에서 가장 많이 이용한 어플리케이션에 관한 정보를 컨텍스트생성부(1120)의 컨텍스트 정보, 행동파악부의 행동에 관한 컨텍스트 정보, 상황파악부(1224)의 파악 상황에 관한 컨텍스트 정보를 통하여 획득한다. 앱서비스부(1230)는 획득된 다음 상황에서 가장 많이 이용한 어플리케이션에 관한 정보에 해당하는 어플리케이션을 결정하고 결정된 정보를 스마트 기기(1100)로 전송할 수 있다. 앱서비스부(1230)에서 결정된 정보를 스마트 기기(1100)로 전송하는데 서버통신부(1210)가 이용될 수 있다. 앱서비스부(1230)에서 결정된 정보를 스마트 기기(1100)는 기기통신부(1130)를 통하여 전송 받을 수 있고, 전송 받은 정보에 해당하는 어플리케이션을 제어부(1140)가 사용자의 선택 없이 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천할 수 있다.
또한, 상황예측부(1226)는 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)를 서버통신부(1210)에서 수신한 컨텍스트 정보 또는 의도파악부(1220)에서 파악된 사용자 의도에 관한 컨텍스트 정보를 이용하여 예측할 수 있다. 즉, 스마트 기기(1100)의 수집부(1110)는 스마트 기기(1100)에 내장된 센서들로부터 정보를 수집할 때, 시간 정보와 함께 수집할 수 있으며, 수집된 시간 정보는 컨텍스트생성부(1120)에서 생성된 컨텍스트 정보에 포함되고, 상황파악부(1224)에서 파악된 사용자 의도와 관련된 컨텍스트 정보에도 포함될 수 있다. 행위파악부(1222)가 파악된 사용자 의도와 관련된 컨텍스트 정보에도 시간 정보가 포함될 수 있다. 따라서, 상황예측부(1226)는 스마트 기기(1100) 사용자의 다음 상황을 예측하기 위하여 상황파악부(1224)와 행위파악부(1222)에서 파악한 컨텍스트 정보의 패턴을 이용하는 과정에서 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)도 패턴을 통하여 예측할 수 있다.
상황예측부(1226)가 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)를 예측하는 경우, 앱서비스부(1230)는 예측된 시간에 관한 정보(T1)를 이용하여 사용자가 사용하는 스마트 기기(1100)에 내장된 어플리케이션들 중 다음 상황에서 사용자가 가장 많이 이용한 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천하는 타이밍(Timing)을 설정할 수 있다. 앱서비스부(1230)에서 설정된 타이밍은 서버통신부(1210)를 통하여 스마트 기기(1100)로 전송될 수 있다. 스마트 기기(1100)로 전송된 앱서비스부(1230)에서 설정된 타이밍 정보는 제어부(1140)에서 어플리케이션을 자동적으로 실행하거나 추천하는데 이용될 수 있다. 즉, 제어부(1140)는 설정된 타이밍에 도달하는 순간 해당 특정 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천할 수 있다.
즉, 도 7에서 예로 들면, 상황파악부(1224)에서 파악한 현재 상황이 S1 .c이고, 상황예측부(1226)에서 예측한 다음 상황이 S1 .f인 경우, 상황예측부(1226)는 상황파악부(1224) 및 행위파악부(1222)에서 파악된 컨텍스트의 패턴을 통하여 S1 .c에서 S1 .f에 도달하는데 걸리는 시간(T1)을 예측할 수 있다.
보다 구체적으로 예를 들면, 상황파악부(1224)에서 파악된 사용자 상황과 관련된 컨텍스트 정보가 {평일, 현재시각 08시 16분, 위치는 집}인 경우로 S1 .f 상황이면, 스마트 기기(1100)를 통하여 수집된 사용자의 의도 패턴이 평일 08시 38분쯤 집에서 날씨 정보 어플리케이션을 실행 시키고, 08시 59분쯤에는 서울버스 정보를 제공하는 어플리케이션을 실행시킨다고 파악된다면, 앱서비스부(1230)는 현재시각인 08시 16분을 기준으로 22분 후에 스마트 기기(1100)에 설치된 어플리케이션 중 날씨 정보 어플리케이션을 실행 시키는 것이 적합한 것으로 결정하고 결정된 정보와 08시 16분을 기준으로 22분 후라는 타이밍 정보를 스마트 기기(1100)로 전송할 수 있다. 스마트 기기(1100)의 기기통신부(1130)가 서버로부터 정보를 전송 받고, 제어부(1140)가 전송 받은 정보를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동적으로 날씨 정보 어플리케이션을 08시 16분부터 22분 후인 08시 38분에 실행시키거나 날씨 정보 어플리케이션 실행을 추천하는 팝업창을 제공할 수 있다. 또는 앱서비스부(1230)는 현재시각인 08시 16분을 기준으로 43분 후에 서울버스 정보를 제공하는 어플리케이션을 실행시키는 것이 적합한 것으로 결정하고 결정된 정보를 스마트 기기(1100)로 전송할 수 있다. 제어부(1140)가 앱서비스부(1230)에서 전송 받은 정보를 이용하여 08시 59분에 서울버스 정보를 제공하는 어플리케이션을 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천하는 팝업창을 제공할 수 있다.
또는 앱서비스부(1230)는 상황파악부(1224) 및 행위파악부(1222)에서 파악된 사용자의 상황과 행위와 관련된 컨텍스트의 통계나 패턴 결과보다 소정의 시간 간격을 포함하여 타이밍 정보를 설정할 수 있다. 또는 제어부(1140)가 앱서비스부(1230)에서 제공 받은 타이밍 정보보다 다소 빠르거나 다소 느린 타이밍으로 어플리케이션을 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천할 수도 있다. 예로 들면, 제어부(1140)은 현재시각인 08시 16분을 기준으로 43분 후에 서울버스 정보를 제공하는 어플리케이션을 실행시키거나 실행을 추천하는 팝업창을 제공하는 것이 아니라, 08시 16분을 기준으로 40분 후 또는 45분 후에 서울버스 정보를 제공하는 어플리케이션을 실행시키거나 실행을 추천할 수도 있다.
제어부(1140)가 스마트 기기(1100)에 설치된 어플리케이션을 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천한 후 수집부(1110)는 어플리케이션에 대한 사용자의 반응에 대한 정보를 수집할 수 있다. 즉, 수집부(1110)는 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천한 어플리케이션의 실행 종료 여부, 어플리케이션 이용 여부, 실행 종료 시간, 어플리케이션 이용 시간, 사용자의 터치 입력 등의 입력 유무 등에 관한 정보를 수집할 수 있다. 수집된 정보는 컨텍스트생성부(1120)에서 컨텍스트 정보로 생성되어 서버(1200)로 전송될 수 있다. 즉, 앱서비스부(1230) 및 제어부(1140)가 제공하는 어플리케이션 서비스에 대한 사용자의 반응에 관한 정보를 피드백(Feedback)하여 사용자의 의도를 보다 정확하게 파악할 수 있다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법에 관한 흐름도이다.
도 8을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법에 관하여 설명하면, 수집부(1110)가 스마트 기기(1100)에 내장된 센서로부터 데이터를 수집할 수 있다(S810 단계).
컨텍스트생성부(1120)가 수집부(1110)에서 수집된 데이터를 이용하여 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다(S820 단계).
기기통신부(1130)는 생성된 컨텍스트 정보를 서버(1200)로 전송할 수 있다(S830 단계).
의도파악부(1220)는 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다(840 단계).
앱서비스부(1230)는 파악된 사용자의 의도에 적합한 어플리케이션 정보를 스마트 기기(1100)로 전송할 수 있다(S850 단계).
앱서비스부(1230)는 서버통신부(1210)를 통하여 사용자 의도에 적합한 어플리케이션 정보를 전송할 수 있으며, 전송하는 어플리케이션 정보에는 타이밍 정보도 포함될 수 있다.
제어부(1140)는 서버(1200)로부터 전송 받은 사용자 의도에 적합한 어플리케이션 정보를 이용하여 해당 어플리케이션을 자동적으로 실행시키거나 실행을 추천할 수 있다(S860 단계).
즉, 수집부(1110)에서 수집된 정보는 스마트 기기(1100)의 컨텍스트생성부(1120)에서 1차적으로 가공되어 컨텍스트 정보를 생성하고, 생성된 컨텍스트 정보는 서버(1200)의 행위파악부(1222)에서 2차적으로 가공된다. 행위파악부(1222)에서 2차적으로 가공된 정보는 상황파악부(1224)에서 3차적으로 가공되어 사용자의 의도를 파악하기 위한 정보로 이용될 수 있다.
본 발명은 사용자의 별도의 조작 없이 사용자가 원하는 어플리케이션을 자동적으로 실행할 수 있다.
나아가, 본 발명은 사용자가 원하는 어플리케이션을 사용자가 원하는 타이밍에 자동적으로 실행할 수 있다.
또한, 본 발명은 스트리밍 방식이 아닌 이벤트 방식의 정보 수집 방식을 이용하여 서버(1200)로 전송되는 데이터 양을 감소시켜 통신 비용의 감소 및 처리해야 하는 정보의 양도 감소시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 어플리케이션 활용의 편이성을 제공하여 다양한 계층에서 스마트 기기의 활용도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자 개인에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는바, 스마트 기기(1100) 이용 만족도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 스마트 기기(1100) 및 서버(1200)의 블록도는 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 개념적 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도는 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.
또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1000 : 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템
1100 : 스마트 기기 1110 : 수집부
1120 : 컨텍스트생성부 1130 : 기기통신부
1140 : 제어부
1200 : 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 서버(이하 '서버')
1210 : 서버통신부 1220 : 의도파악부
1222 : 행위파악부 1224 : 상황파악부
1226 : 상황예측부 1230 : 앱서비스부

Claims (20)

  1. 스마트 기기에 내장된 센서로부터 데이터를 수집하는 수집단계;
    상기 스마트 기기에서 상기 수집단계에서 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 컨텍스트 정보를 생성하는 컨텍스트생성단계;
    상기 컨텍스트 정보를 서버로 전송하는 전송단계;
    상기 서버에서 상기 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악단계;
    상기 파악된 사용자의 의도를 반영한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스단계; 및
    상기 스마트 기기에서 상기 앱서비스단계에서 결정된 사용자 의도를 반영한 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천하는 제어단계를 포함하고,
    상기 의도파악단계는,
    상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 행위파악단계;
    상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악하는 상황파악단계; 및
    상기 상황파악단계에서 파악된 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트와 상기 행위파악단계에서 파악된 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 통하여 도출되는 상기 사용자의 행위 정보의 패턴을 이용하여 상기 사용자의 다음 상황을 예측하는 상황예측단계를 포함하고,
    상기 앱서비스단계는,
    상기 상황예측단계에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션을 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집단계는,
    상기 스마트 기기에 내장된 센서로부터 수집된 데이터가 최근 수집된 데이터와 비교하여 변화가 발생된 경우에만 수집하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송단계는,
    상기 서버로 가장 최근에 전송한 상기 컨텍스트 정보에서 변화가 발생한 컨텍스트 정보만을 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트 기기에 내장된 센서들은,
    가속도 센서, 위성항법장치(GPS, Global Positioning System) 센서, 마이크로폰 및 조도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집단계에서 수집하는 데이터는,
    상기 스마트 기기의 가속도, 스마트 기기의 광량, 상기 스마트 기기 주변의소리 정보, 상기 스마트 기기의 위치 정보 및 상기 스마트 기기의 시스템 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 행위파악단계는 상기 컨텍스트 정보를 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 상황파악단계는 상기 행위파악단계에서 파악된 행위 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션은 상기 컨텍스트 정보 및 의도파악단계에서 파악된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 상황예측단계에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에서 상기 사용자에 의하여 상기 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 가장 빈번하게 이용된 어플리케이션인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 상황예측단계는,
    상기 상황예측단계에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)를 상기 컨텍스트 정보 또는 상기 의도파악단계에서 파악된 컨텍스트 정보를 이용하여 예측하고,
    상기 앱서비스단계는,
    상기 시간에 관한 정보(T1)를 이용하여 상기 결정된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션의 실행 타이밍(Timing)을 설정하고,
    상기 제어단계는, 상기 설정된 타이밍을 이용하여 상기 결정된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션을 자동적으로 실행하거나 실행을 추천하는 시기를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어단계에서 상기 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천한 후, 상기 실행 또는 추천된 어플리케이션에 대한 사용자의 반응 정보를 수집하고,
    상기 의도파악단계는 상기 수집된 사용자의 반응 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 방법.
  11. 스마트 기기에 내장된 센서로부터 데이터를 수집하는 수집부;
    상기 수집부에서 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 컨텍스트 정보를 생성하는 컨텍스트생성부;
    상기 컨텍스트 정보를 서버로 전송하는 기기전송부;
    상기 전송된 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악부;
    상기 파악된 사용자의 의도를 반영한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스부; 및
    상기 앱서비스부에서 결정된 사용자 의도를 반영한 어플리케이션 정보에 해당하는 어플리케이션을 자동적으로 실행 또는 실행을 추천하는 제어부를 포함하고,
    상기 의도파악부는,
    상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 행위파악부;
    상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악하는 상황파악부; 및
    상기 상황파악부에서 파악된 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트와 상기 행위파악부에서 파악된 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 통하여 도출되는 상기 사용자의 행위 정보의 패턴을 이용하여 상기 사용자의 다음 상황을 예측하는 상황예측부를 포함하고,
    상기 앱서비스부는, 상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션을 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 수집부는,
    상기 스마트 기기에 내장된 센서로부터 수집된 데이터가 최근 수집된 데이터와 비교하여 변화가 발생된 경우에만 수집하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 기기전송부는,
    상기 서버로 가장 최근에 전송한 상기 컨텍스트 정보에서 변화가 발생한 컨텍스트 정보만을 상기 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 행위파악부는 상기 컨텍스트 정보를 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 상황파악부는 상기 행위파악부에서 파악된 행위 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션은 상기 컨텍스트 정보 및 의도파악부에서 파악된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에서 상기 사용자에 의하여 상기 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 가장 빈번하게 이용된 어플리케이션인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 상황예측부는,
    상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에 이르는 시간에 관한 정보(T1)를 상기 컨텍스트 정보 또는 상기 의도파악부에서 파악된 컨텍스트 정보를 이용하여 예측하고,
    상기 앱서비스부는,
    상기 시간에 관한 정보(T1)를 이용하여 상기 결정된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션의 실행 타이밍(Timing)을 설정하고,
    상기 제어부는, 상기 설정된 타이밍을 이용하여 상기 결정된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션을 자동적으로 실행하거나 실행을 추천하는 시기를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 시스템.
  18. 스마트 기기에 내장된 센서로부터 수집된 데이터를 의미 변환을 통하여 생성된 컨텍스트 정보를 수신하는 서버통신부;
    상기 수신한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 의도를 파악하는 의도파악부; 및
    상기 파악된 사용자의 의도를 반영한 어플리케이션을 결정하는 앱서비스부를 포함하고,
    상기 의도파악부는,
    상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하는 행위파악부;
    상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악하는 상황파악부;
    상기 상황파악부에서 파악된 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트와 상기 행위파악부에서 파악된 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 통하여 도출되는 상기 사용자의 행위 정보의 패턴을 이용하여 상기 사용자의 다음 상황을 예측하는 상황예측부를 포함하고,
    상기 앱서비스부는,
    상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션을 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 서버.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 행위파악부는 상기 컨텍스트 정보를 데이터 마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 행위와 관련된 컨텍스트를 파악하고,
    상기 상황파악부는 상기 행위파악부에서 파악된 행위 정보를 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining) 기법을 이용하여 상기 사용자의 상황과 관련된 컨텍스트를 파악하는 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 서버.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 사용자의 다음 상황을 반영하는 어플리케이션은 상기 컨텍스트 정보 및 의도파악부에서 파악된 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 상황예측부에서 예측된 상기 사용자의 다음 상황에서 상기 사용자에 의하여 상기 스마트 기기에 설치된 어플리케이션 중 가장 빈번하게 이용된 어플리케이션인 것을 특징으로 하는 사용자 의도 파악 어플리케이션 서비스 서버.
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