KR101525239B1 - 광고 정보 제공 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

조건을 포함하는 광고 정보를 수신하고, 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수를 추출하고, 광고 정보에 포함된 조건과 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하여, 결정된 사용자 단말로 광고 정보를 송신하는 광고 정보 제공 방법 및 광고 정보 제공 장치가 개시되어 있다.

Description

광고 정보 제공 방법 및 그 장치{Method and apparatus for providing advertisement information}
본 발명은 광고 정보 제공 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 영향력 및/또는 관심 분야에 기초하여, 광고에 적합한 사용자에게 광고를 적응적으로 제공하는 광고 정보 제공 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
현재 인터넷 및 핸드폰의 증가로 인하여, 많은 회사들이 인터넷 및 핸드폰을 이용한 광고를 제공하고 있다. 그러나 사용자들은 자신에게 의미 없는 광고를 계속 보게 되는 불편함이 있다. 또는 광고 홍수로 인하여 광고를 그냥 지나치게 되어 사용자에게 유익한 광고도 보지 못하는 수도 있다. 이 경우, 회사의 입장에서도 광고의 효과가 감소되는 문제점이 있다. 따라서 사용자에게 적합한 광고가 제공될 수 있는 방법의 필요성이 대두되게 되었다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 네트워크 서비스에서의 사용자의 영향력에 따라 사용자에게 광고를 제공하고, 또한 사용자의 관심 분야에 따라 광고를 제공하는 광고 정보 제공 방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 광고 정보 제공 방법은 조건을 포함하는 광고 정보를 수신하는 단계; 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수를 추출하는 단계; 상기 광고 정보에 포함된 조건과 상기 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 상기 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 단계를 포함한다.
상기 광고 정보를 송신하는 단계는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
광고 정보 제공 방법은 사용자의 관심 분야를 추출하는 단계를 더 포함하고, 상기 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하는 단계는 상기 광고 정보에 포함된 조건과 상기 추출된 사용자 영향력 지수 및 상기 광고 정보에 포함된 조건과 대응되는 관심 분야에 따라 상기 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 사용자 영향력 지수를 추출하는 단계는 상기 사용자가 등록된 적어도 하나의 네트워크 서비스에서 업로드한 데이터 및 상기 업로드된 데이터에 대한 다른 사용자의 행위를 확인하는 단계; 상기 다른 사용자의 행위에 대한 행위 지수를 결정하는 단계; 상기 행위 지수에 기초하여, 상기 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정하는 단계; 상기 결정된 데이터 지수에 기초하여, 상기 사용자의 영향력 지수를 설정하는 단계; 및 상기 설정된 사용자의 영향력 지수를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 행위 지수는 다른 사용자의 행위에 따른 미리 설정된 값과 소정의 함수를 이용하여 결정되고, 상기 데이터 지수는 상기 결정된 행위 지수를 소정의 함수에 대입하여 결정되고, 상기 영향력 지수는 상기 결정된 데이터 지수를 소정의 함수에 대입하여 결정될 수 있다.
상기 사용자의 관심 분야를 추출하는 단계는 미리 저장된 사용자의 관심 분야를 추출하거나, 상기 사용자의 네트워크 서비스에서 사용된 데이터를 분석하여 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따라, 광고 정보 제공 장치는 조건을 포함하는 광고 정보를 수신하는 수신부; 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수를 추출하는 추출부; 상기 광고 정보에 포함된 조건과 상기 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 상기 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하는 제어부; 및 상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 송신부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 전자상거래 방법은 사용자로부터 전자상거래 정보를 수신하는 단계; 네트워크 서비스에서의 상기 사용자의 영향력 지수를 추출하는 단계; 상기 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 상기 사용자에게 제공할 인센티브를 결정하는 단계; 및 상기 사용자의 단말로 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 상기 인센티브에 대한 정보를 송신하는 단계를 포함한다.
상기 전자상거래 정보는 소정의 물품에 대한 구매 정보이고, 상기 인센티브는 상기 물품에 대한 할인율일 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 전자상거래 장치는 사용자로부터 전자상거래 정보를 수신하는 수신부; 네트워크 서비스에서의 상기 사용자의 영향력 지수를 추출하는 추출부; 상기 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 상기 사용자에게 제공할 인센티브를 결정하는 제어부; 및 상기 사용자의 단말로 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 상기 인센티브에 대한 정보를 송신하는 송신부를 포함한다.
본 발명에 의한 경우, 광고를 제공하는 회사 입장에서는 영향력이 큰 사용자에게 광고를 제공하여 광고의 파급력을 높일 수 있으며, 또한 관심 분야에 적합한 광고를 제공하여 광고의 효과를 보다 높일 수 있다. 또한, 사용자의 입장에서는 사용자 자신에게 필요한 광고를 제공받을 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 정보 제공 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 서비스에서 사용자의 영향력 지수를 설정하는 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 네트워크 서비스에서 사용자의 영향력 지수를 설정하는 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 정보 제공 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광고 정보 제공 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 정보 제공 장치에 관한 블록다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자상거래 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자상거래 장치에 관한 블록다이어그램을 나타내는 도면이다.
첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 정보 제공 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 단계 110에서, 광고 정보 제공 방법을 수행하는 장치(이하, '광고 정보 제공 장치'라 칭함)는 조건을 포함하는 광고 정보를 수신한다. 광고를 하고자 하는 업체는 광고 정보 제공 장치에서 제공하는 광고 관련 인터페이스를 통하여 조건을 포함하는 광고 정보를 입력할 수 있다. 또한, 상기 업체와 관련된 어느 장치에서 조건을 포함하는 광고 정보를 광고 정보 제공 장치에 송신할 수도 있다. 조건은 광고 대상으로 삼고자 하는 사용자들에 대한 조건이다. 조건은 후술할 사용자의 영향력과 관련된 조건, 사용자의 관심 분야와 관련된 조건 또는 사용자의 일반 정보와 관련된 조건 등을 포함할 수 있다. 조건은 미리 설정된 카테고리에 의하여 범주화될 수도 있고, 광고 정보 제공 장치가 광고 정보에서 조건을 추출하여 확정할 수도 있다. 조건에 대한 사항 또는 항목에는 제한은 없다. 예를 들어, 자동차 회사가 고급차를 새로 출시하는 경우, 자동차 회사는 광고 정보에 대한 조건으로 네트워크 서비스의 사용자 중에서 영향력이 높은 사용자 및/또는 관심분야가 자동차인 사용자 및/또는 사용자의 나이대가 40대에서 50대 사이인 사용자 등을 조건을 제시할 수가 있다.
사용자는 광고 정보 제공 장치에 등록된 사용자일 수 있다. 또한, 광고 정보에는 광고를 제시하는 업체에서 제공하는 사용자의 혜택에 관한 정보를 더 포함할 수도 있다.
단계 120에서, 광고 정보 제공 장치는 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수를 추출한다. 광고 정보 제공 장치는 광고 정보를 수신한 경우, 아래에 기술할 영향력 지수 설정 방법에 따라 사용자의 영향력 지수를 설정하여 추출할 수도 있다. 또는 다른 방법으로, 별개의 영향력 지수 설정 장치에서 아래에 기술할 영향력 지수 설정 방법에 따라 설정되어 저장되어 있는 사용자의 영향력을 추출할 수도 있다. 또는 또 다른 방법으로, 광고 정보 제공 장치는 별개의 영향력 지수 설정 장치에서 설정된 영향력 지수를 수신하여, 광고 정보 제공 장치에 저장되어 있는 사용자 영향력 지수를 추출할 수도 있다. 즉, 영향력 지수 설정 장치는 광고 정보 제공 장치에 포함되어 있거나, 또는, 외부에 별개로 존재할 수도 있다. 본 발명에 있어서, 영향력 지수는 어떤 사용자의 네트워크 서비스에서의 활동이나, 그 활동에 대한 다른 사용자의 응답 행위, 즉, 다른 사용자의 반응 정도에 따라 산정되는 영향력을 의미한다. 사회적으로 유명한 사람의 행위나 유명한 사람의 다른 사람의 행위에 대한 응답 행위는 보통 사람의 행위보다 네트워크 서비스 상에서 파급력 또는 영향력이 클 수밖에 없다. 영향력 지수 설정 장치는 네트워크 서비스에서 어떤 사용자의 행위, 즉, 업로드된 데이터에 대한 다른 사용자의 행위 행태를 분석하여 사용자의 영향력 지수를 산정한다. 이하에서는, 사용자의 영향력 지수를 설정하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 서비스에서 사용자의 영향력 지수를 설정하는 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 단계 210에서, 영향력 지수 설정 장치는 제 1 사용자가 가입 또는 등록된 적어도 하나의 네트워크 서비스에서 업로드한 데이터 및 업로드된 데이터에 대한 제 2 사용자의 행위를 확인한다. 사용자는 적어도 하나의 네트워크 서비스에 등록 또는 가입하고, 그 서비스를 이용하는 사용자를 의미한다. 일 예로, 네트워크 서비스는 소셜 네트워크 서비스(social network service)일 수 있다. 영향력 지수 설정 장치는 사용자가 가입한 네트워크 서비스와 별개로 존재하는 것이 바람직하다. 데이터는 네트워크 서비스에서 사용자와 사용자 사이에 주고 받는 모든 개체를 의미한다. 일 예로, 데이터는 정보, 뉴스, 이미지, 비디오, URL, 위치 정보, 기타 등등이 될 수 있다. 위의 데이터는 예일 뿐, 여기에 제한되는 것은 아니다. 사용자의 행위(action)는 네트워크 서비스에서 이루어지는 사용자의 행위를 의미한다. 사용자 행위의 예는, 페이스북과 같은 네트워크 서비스에서의 글 작성, 글 작성에 대한 댓글 또는 '좋아요' 클릭과 같은 행위, 이미지 또는 비디오와 같은 데이터 업로드, 업로드된 데이터에 대한 공유, 트위터와 같은 네트워크 서비스에서의 트윗 및 타인의 트윗에 대한 리트윗 및 기타 등등이 있다. 위의 사용자 행위 또한 예일 뿐, 여기에 제한되는 것은 아니다. 제 1 사용자의 행위는 제 1 사용자가 데이터를 네트워크 서비스에 업로드하는 것을 의미한다. 위 사용자 행위의 예에서, 글 작성, 데이터 업로드, 트윗을 제 1 사용자의 행위로 볼 수 있다. 제 2 사용자의 행위란 제 1 사용자의 행위에 대한 응답 행위를 의미한다. 즉, 제 2 사용자의 행위란 제 1 사용자가 업로드한 데이터에 대한 응답 행위이다. 위 사용자 행위의 예에서, 글 작성에 대한 댓글 또는 '좋아요' 클릭, 업로드된 데이터에 대한 공유, 리트윗을 제 2 사용자의 행위로 볼 수 있다.
영향력 지수 설정 장치는 사용자가 가입되어 있는 적어도 하나의 네트워크 서비스에 액세스 토큰(access token)을 이용하여 네트워크 서비스에서 사용자의 활동, 즉, 행위 및 사용자의 행위에 대한 다른 사용자의 행위를 파악할 수 있다. 영향력 지수 설정 장치는 액세스 토큰을 사용하여 사용자가 가입한 네트워크 서비스의 리소스에 액세스할 수 있다. 액세스 토큰은 해당 사용자를 대신하여 네트워크 서비스 API를 요청하는데 사용된다. 데이터 지수 설정 네트워크 서비스에서의 사용자에 관한 다양한 정보를 획득할 수가 있다. 네트워크 서비스의 일 예인 페이스북(Facebook)을 예로 들기로 한다. 페이스북의 경우 OAuth 기반의 Open API 를 제공한다. OAuth 인증의 핵심은, 사용자의 아이디(ID) 와 패스워드(password)를 페이스북의 페이지에서 입력을 하게 하고, 아이디와 패스워드가 일치하면, 그 대신 액세스 토큰을 발급해준다. 또한 발급된 액세스 토큰은 사용자가 원할 때, 언제든 회수할 수 있다. OAuth 방식을 사용하지 않는다면, 페이스북에 로그인하는 연동 페이지를 만들 경우, 연동하려는 네트워크 서비스 내에서 사용자의 페이스북 아이디와 패스워드를 입력 받고, 페이스북에서 제공하는 서버투서버(Server to Server) 인터페이스를 이용하여 아이디와 패스워드가 맞는지를 확인하게 된다. 이런 방식을 사용할 경우 문제는, 연동하려는 네트워크 서비스에서 사용자의 패스워드를 알아낼 수 있게 되므로, 보안상 문제가 발생하게 되므로, 연동하는 서비스의 신뢰가 바탕이 되어야만 하고, 인증 이후 발급된 인증 정보를 회수하는 방법도 명확하지 않다. 이런 문제를 해결하기 위해, 사용자의 아이디와 패스워드는 페이스북에서 제공하는 서비스 페이지에서 입력하게 하고, 그 대신, Open API를 이용할 수 있도록 암호화된 토큰을 발행하게 된다. 액세스 토큰에는 사용자가 인증되었다는 정보와 더불어, 접근할 수 있는 API에 대한 정보를 포함하고 있으며, 어떤 경우에는 해당 토큰을 무효(invalid)인 것으로 세팅하여 더 이상 사용할 수 없도록 하게 할 수도 있다. 사용자가 직접 페이스북 내의 페이지에서 아이디 및 패스워드를 입력하여 인증을 거친 뒤 발급된 액세스 토큰을 가지고 있으면, 영향력 지수 설정에 필요한 정보에 대해 접근이 가능하게 된다. 영향력 지수 설정에 필요한 정보는 네트워크 서비스에서 제공하는 정보이면 그 제한은 없다. 영향력 지수 설정 장치는 위와 같이 액세스 토큰을 이용하여 접근할 수 있는 정보 중에서 일부 또는 전부를 이용하여 제 1 사용자의 행위 및 제 2 사용자의 행위를 확인할 수가 있다. 영향력 지수 설정 장치는 주기적 또는 비주기적으로 네트워크 서비스에 접근하여 정보를 수신하고, 이를 기초로 사용자들의 행위를 확인하여, 아래에 설명할 영향력 지수 및 데이터 지수를 획득할 수가 있다.
단계 220에서, 영향력 지수 설정 장치는 제 2 사용자의 행위에 대한 행위 지수를 결정한다. 행위 지수는 어떤 사용자의 행위에 대한 응답 행위에 대하여 설정된 값을 의미한다. 수학식 1은 행위 지수를 산정하는 식이다.
Figure 112012082449431-pat00001
수학식 1에서, 'SA()'는 행위 지수를 나타내고, 'x'는 행위를 한 제 2 사용자를 나타낸다. 또한, 'r'은 댓글을 단 횟수를 나타내고, 'l'은 '좋아요' 여부, 'i'는 제 2 사용자의 최초 행위 개시 시간 및 's'는 공유 여부를 나타낸다. 수학식 1에서 표현된 어떤 사용자의 행위에 대한 응답 행위는 일 예일 뿐, 여기에 제한되는 것은 아니다. 네트워크 서비스의 서비스 태양에 따라 다양한 응답 행위에 대하여 적용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값을 기초로 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식은 수학식 2와 같다.
Figure 112012082449431-pat00002
수학식 2에서, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값의 합이 된다. 행위 지수에 합이 이용된다는 것은 일 예일 뿐, 계산식은 경우에 따라 다를 수 있다. 수학식 2를 참조하면, 미리 설정된 값의 예를 들면, 댓글이 n개 있는 경우에는 r=n, 댓글이 없는 경우에는 r=0, '좋아요'가 있는 경우에는 l=1, '좋아요'가 없는 경우에는 l=0, 소정의 시간 안에 제 2 사용자의 행위가 있는 경우에는 i=1, 그렇지 않은 경우에는 i=0, 공유가 있는 경우에는 s=1, 공유가 없는 경우에는 s=0으로 설정할 수 있다. 미리 설정된 값은 예일 뿐, 행위 지수 제공자에 따라 다른 설정이 가능하다. 이 경우, 예를 들어, 제 1 사용자의 업로드된 데이터에 대한 제 2 사용자의 행위가 '좋아요'와 공유만 있는 경우에는 행위 지수는 2(1+1)가 된다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값에 가중치를 부가하여 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식은 수학식 3과 같다.
Figure 112012082449431-pat00003
수학식 3은 수학식 2에서의 미리 설정된 값에 가중치를 부가한 것이다. 수학식 3을 참조하면, a, b, c, d는 가중치 계수이다. 가중치는 행위 지수를 제공하는 제공자의 설정에 따라 다르게 정하여 질 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 값의 예를 들면, 댓글이 n개 있는 경우에는 r=n, 댓글이 없는 경우에는 r=0, '좋아요'가 있는 경우에는 l=1, '좋아요'가 없는 경우에는 l=0, 소정의 시간 안에 제 2 사용자의 행위가 있는 경우에는 i=1, 그렇지 않은 경우에는 i=0, 공유가 있는 경우에는 s=1, 공유가 없는 경우에는 s=0으로 설정하고, 가중치들인 a=2, b=0.5, c=1, d=2로 설정된 경우, 제 1 사용자의 업로드된 데이터에 대한 제 2 사용자의 행위가 '좋아요'와 공유만 있는 경우에는 행위 지수는 2.5(0.5×1+2×1)가 된다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값에 행위 발생과 관련된 확률을 부가하여 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식은 수학식 4와 같다.
Figure 112012082449431-pat00004
수학식 4에서, K1~k4는 각각의 확률 항목에 대한 가중치이다. 이 확률 항목에 대한 가중치도 설정자의 설정에 따라 변경 가능하다. ERE(r)은 댓글이 소정의 개수 이상 달릴 확률을 나타내고, ELK(l)은 '좋아요'를 할 확률을 나타내고, ERT(t)는 소정의 시간 안에 제 2 사용자의 행위가 있을 확률을 나타내고, ESH(s)는 공유를 할 확률을 나타낸다. 위와 같은 식은 일 예일 뿐, 여기에 제한되는 것은 아니다. 또한, 수학식 4에서는 제 2 사용자의 행위가 없는 경우에는 고려하지 않는다. 예를 들어, 제 2 사용자가 댓글과 공유 없이 '좋아요'만 한 경우에는 댓글과 공유에 관계된 함수는 고려하지 않고, SA(x)=fLK(l)=(1-k2×ELK(l))이 된다. 수학식 4도 수학식 3과 마찬가지로 각각의 행위 태양에 따라 가중치를 더 부가할 수도 있다. 본 발명의 다른 실시예로, 행위 지수를 구하려는 사용자에 대한 액세스 토큰이 없는 경우에는 네트워크 서비스로부터 정보를 획득할 수 없어 행위 지수 산정이 불가능하다. 이 경우, 영향력 지수 설정 장치는 액세스 토큰이 있는 사용자의 확률을 평균한 값을 행위 지수로 산정한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 확률은 행위에 대한 정보를 추출한 후, 정규 분포를 이용하여 구한다. 정규 분포는 확률을 구하는 일 예일 뿐, 확률을 구하는 방법에는 제한은 없다. 사용자의 행위가 일정 횟수 이상인 경우, 해당 행위를 수행할 확률 분포는 정규 분포를 이룬다. 확률 밀도 함수는 가우시안 함수로 가정할 수 있다. 그 후, 평균 값과 표준 편차 또는 분산 값을 구하는 경우, 어떤 행위에 대한 확률을 추정할 수가 있다. 수학식 5는 확률 밀도 함수인 가우시안 함수이다.
Figure 112012082449431-pat00005
수학식 5에서, fx()는 가우시안 함수를 나타내고, x는 랜덤 변수, μ는 평균σ2은 분산을 나타낸다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값에 행위 발생과 관련된 확률과 확률 중에서 가장 높은 확률을 이용하여 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식은 수학식 6과 같다.
Figure 112012082449431-pat00006
수학식 6을 참조하면, fRE(r)에서 제 2 사용자가 댓글을 단 횟수가 댓글을 단 확률 중에서 가장 높은 경우인 rm , max보다 적은 댓글을 단 경우에는 k1×ERE (r)이 되고, 그렇지 않은 경우에는 k1×(MRE(r)+MRE(r)-ERE(r))이 된다. MRE(r)은 댓글 달 수에 대한 확률 중 가장 높은 확률을 나타낸다. 또한, fRT(i)에서 제 2 사용자가 댓글을 다는 시간 중 확률 중에서 가장 높은 경우인 im , max보다 빨리 댓글을 단 경우에는 k3×(MRT+MRT-ERT(i))이 되고, 그렇지 않은 경우에는 k3×ERT(i)이 된다. MRT는 댓글을 다는 시간 확률 중 가장 높은 확률을 나타낸다. fLK(l)과 fSH(s)는 수학식 4와 동일하다.
아래에서는, 행위 지수를 결정하는데 필요한 확률에 관한 예를 설명하기로 한다. 표 1은 제 2 사용자인 A, B, C, D가 제 1 사용자의 업로드 데이터에 대한 응답 행위인 댓글을 행한 행위 수를 나타내는 표이다.
A의 댓글수 B의 댓글수 C의 댓글수 D의 댓글수
2 2 2 1
0 0 2 0
1 1 3 0
1 1 0 0
0 0 2 1
0 0 0 1
2 0 3 0
0 1 1 1
0 1 0 1
1 0 2 0
0 0 2 0
0 1 3 1
0 0 2 1
1 0 2 1
0 0 2 1
0 1 2 1
0 0 2 0
0 1 2 0
0 0 2 0
0 0 3 0
1 0 1 2
1 1 2 0
0 1 2 1
0 0 2 0
0 0 2 0
0 1 2 1
0 1 2 0
0 0 2 0
1 1 2 0
1 0 2 0
0 0 0 1
0 1 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 2 0
1 1 0 0
1 0 2 0
0 0 2 1
0 1 2 1
0 0 2 0
1 0 3 0
1 0 2 0
0 0 2 0
1 0 2 1
0 0 2 0
0 1 2 0
0 0 2 1
0 0 2 0
2 1 1 0
0 0 2 0
0 1 2 0
0 0 2 0
0 0 2 1
0 0 3 0
0 1 3 0
0 1 2 0
1 0 2 0
0 0 2 0
1 0 2 0
0 0 2 0
표 2 내지 표 5는 표 1에 기초한 A, B, C, D의 댓글 확률에 관한 표이다. 표 2 내지 표 5를 참조하면, 사용자 A, B, C, D 각각의 행위 횟수, 빈도, 횟수에 따른 확률밀도가 나타나 있다.
횟수 빈도 확률밀도
0 42 0.57820441
1 15 0.365736157
2 3 0.010918535
3 0 1.53841E-05
4 0 1.02303E-09
5 0 3.2108E-15
기타 0
표 2는 A의 행위에 대한 확률밀도를 구한 표이다. 표 1을 참조하면, A 행위의 평균 횟수는 0.35이고, 표준편차는 0.5722762이고, 이에 따라 확률밀도가 표 2와 같이 구해졌다. 표 2를 참조하면, A가 제 1 사용자의 행위에 대하여 댓글을 두 개 작성할 확률은 1.09%가 된다.
횟수 빈도 확률밀도
0 39 0.601029655
1 20 0.363781068
2 1 0.0050976
3 0 1.65376E-06
4 0 1.24211E-11
5 0 2.15989E-18
기타 0
표 3은 B의 행위에 대한 확률밀도를 구한 표이다. 표 1을 참조하면, B 행위의 평균 횟수는 0.3666667이고, 표준편차는 0.5153208이고, 이에 따라 확률밀도가 표 3과 같이 구해졌다. 표 3을 참조하면, B가 제 1 사용자의 행위에 대하여 댓글을 한 개 작성할 확률은 36.37%가 된다.
횟수 빈도 확률밀도
0 8 0.042183494
1 3 0.302392542
2 42 0.476406479
3 7 0.16495379
4 0 0.012552349
5 0 0.000209926
기타 0
표 4는 C의 행위에 대한 확률밀도를 구한 표이다. 표 1을 참조하면, C 행위의 평균 횟수는 1.8이고, 표준편차는 0.8124038이고, 이에 따라 확률밀도가 표 4와 같이 구해졌다. 표 4를 참조하면, C가 제 1 사용자의 행위에 대하여 댓글을 세 개 작성할 확률은 16.49%가 된다.
횟수 빈도 확률밀도
0 41 0.634973438
1 18 0.330765365
2 1 0.0034442479
3 0 7.15829E-07
4 0 2.97395E-12
5 0 2.46857E-19
기타 0
표 5는 D의 행위에 대한 확률밀도를 구한 표이다. 표 1을 참조하면, D 행위의 평균 횟수는 0.3333333이고, 표준편차는 0.505525이고, 이에 따라 확률밀도가 표 5와 같이 구해졌다. 표 5를 참조하면, D가 제 1 사용자의 행위에 대하여 댓글을 한 개 작성할 확률은 33.07%가 된다.
이하에서는, 수학식 4 및 6에 따른 행위 지수를 구하는 예를 설명하기로 한다.
표 6은 소정의 구간 동안 사용자가 업로드한 데이터에 대한 다른 사용자의 응답 행위, 즉, 댓글에 관한 표이다. 표 6에서, 사용자 A, B, C, D 모두 20개의 데이터를 업로드한 것으로 가정하기로 한다.
A의 업로드 데이터 B의 업로드 데이터 C의 업로드 데이터 D의 업로드 데이터
1 B B D B C 1 A D D A C 1 A 1 A C C C
2 C C 2 C C 2 B A 2 A C C
3 B C C C 3 D A C C 3 B 3 C C
4 B 4 C A C 4 D 4 C A C
5 C D C 5 C C 5 5 C C
6 D 6 D C C 6 B 6 B C C
7 C C C 7 A A C C 7 D B 7 C C
8 B C D 8 C C 8 8 C C
9 B D 9 C C 9 A B 9 B C A A
10 C C 10 A C C 10 A 10 C C
11 C C 11 D 11 11 B C C
12 B D C C C 12 12 B 12 C C
13 D C C 13 13 D 13 C C
14 D C C 14 A 14 14 C C C
15 D C C 15 C C 15 15 B C C C
16 B D C C 16 16 A B 16 B C C
17 C C 17 C C 17 A 17 A C C
18 B C C 18 D C C 18 18 C C
19 C C 19 D C C 19 B 19 C C A C
20 C C C 20 C C 20 20 C C
표 6에서, 숫자는 사용자가 업로드한 데이터를 나타내고, 업로드한 데이터에 대하여 댓글을 단 다른 사용자를 표시하고 있다. B가 업로드한 데이터 1에 대하여 댓글을 단 제 2 사용자는 A, C, D가 있으며, A는 2회, C는 1회, D는 2회의 댓글을 달았다. 아래의 예에서는, 댓글을 다는 경우만을 예로 하고 다른 행위는 고려하지 않는 것으로 한다. 또한, 수학식 4 및 수학식 6에서 K1은 1로 가정한다. 아래에서, ERE1(), SA1에서 아래첨자 1은 데이터 1과 관련된 것을 의미한다. 표 2를 참조하면, A가 하나의 데이터에 2회의 댓글을 달 확률밀도 ERE1(A, 2)는 0.010918535이고, 표 4를 참조하면, C가 하나의 데이터에 1회의 댓글을 달 확률밀도 ERE1(C, 1)는 0.302392542이고, 표 5를 참조하면, D가 하나의 데이터에 2회의 댓글을 달 확률밀도 ERE1(D, 2)는 0.003442479이다.
수학식 4에 따르면, A가 댓글을 두 개 다는 행위지수는 SA1(A, 2)= (1-K1×ERE1(A, 2))에 따라 0.98081465가 되고, C가 댓글을 한 개 다는 행위지수 SA1(C, 1)= (1-K1×ERE1(C, 1))에 따라 0.697607458가 되고, D가 댓글을 두 개 다는 행위지수는 SA1(D, 2)= (1-K1×ERE1(D, 2))에 따라 0.996557521이 된다.
수학식 6에 따르면, A는 2회의 댓글을 달았으므로, A가 댓글을 다는 확률 중 가장 높은 확률의 횟수인 0회보다 많이 달았고, D도 2회의 댓글을 달았으므로 D가 댓글을 다는 확률 중 가장 높은 확률의 횟수인 0회보다 많이 달았다. 그러나, C는 1회의 댓글을 달았으므로, C가 댓글을 다는 확률 중 가장 높은 확률의 횟수인 2회보다 적게 달았다. 따라서, A가 댓글을 두 개 다는 행위지수는 SA1(A, 2)= K1×((MRE(A)+MRE(A)-ERE1(A, 2))에 따라 구해진다. 표 2를 참조하면, MRE(A)=0.57820441이 되고, ERE1(A,2)=0.010918535가 된다. 따라서, SA1(A, 2)= K1×((MRE(A)+MRE(A)-ERE1(A, 2))=(0.57820441+0.57820441-0.010918535)=1.145490285가 된다. C가 댓글을 한 개 다는 행위지수 SA1(C, 1)= K1×ERE1(C, 1)에 따라 구해진다. 표 4를 참조하면, ERE1(C, 1)=0.302392542이 된다. 따라서, SA1(C, 1)= K1×ERE1(C, 1)=0.302392542가 된다. D가 댓글을 두 개 다는 행위지수는 SA1(D, 2)= K1×((MRE(D)+MRE(D)-ERE1(D, 2))에 따라 구해진다. 표 5를 참조하면, MRE(D)=0.634973438이 되고, ERE1(D,2)=0.003442479가 된다. 따라서, SA1(D, 2)= K1×((MRE(D)+MRE(D)-ERE1(D, 2))=(0.634973438+0.634973438-0.003442479)=1.266504397가 된다.
단계 230에서, 영향력 지수 설정 장치는 행위 지수에 기초하여, 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정한다. 영향력 지수 설정 장치는 행위 지수를 소정의 식에 대입하여 데이터 지수(값)를 구한다. 수학식 7은 데이터 지수를 구하는 공식의 예이다.
Figure 112012082449431-pat00007
수학식 7을 참조하면, DV(N)에서 DV()는 데이터 지수를 나타내고, N은 제 1 사용자가 작성한 데이터를 나타낸다. x는 N 데이터에 응답 행위를 한 사용자의 집합을 의미한다. 수학식 7을 보면, 데이터 지수는 제 1 사용자의 행위에 대한 제 2 사용자의 응답 행위의 행위 지수 합으로 산정됨을 알 수가 있다.
표 6에서 B가 업로드한 데이터 1에 대한 데이터 지수를 수학식 7에 따라 구하는 것을 예로 들기로 한다. DV1, B1, ERE1(), SA1에서 아래첨자 1은 데이터 1과 관련된 것을 의미한다. 수학식 7에 따르면, DV1(B1)=fDV(SA1(A,2))+fDV(SA1(C,1))+fDV(SA1(D,2))가 된다. 수학식 4를 대입하면, fDV(SA1(A,2))= (1-K1×ERE1(A, 2))=0.989081465, fDV(SA1(C, 1))= (1-K1×ERE1(C, 1))=0.697607458 fDV(SA1(D, 2))= (2-K1×ERE1(D, 2))=0.996557521이므로, DV1(B1)=0.989081465+0.697607458+0.996557521=2.683246444가 된다. 수학식 6을 대입하면, fDV(SA1(A, 2))=K1×((MRE(A)+MRE(A)-ERE1(A, 2))=1.145490285가 되고, fDV(SA1(C, 1))=K1×ERE1(C, 1)=0.302392542가 되고, fDV(SA1(D, 2))= K1×((MRE(D)+MRE(D)-ERE1(D,2))=1.266504397가 되므로, DV1(B1)=1.145490285+0.302392542+1.266504397=2.714387224가 된다.
단계 240에서, 영향력 지수 설정 장치는 결정된 데이터 지수에 기초하여, 제 1 사용자의 영향력 지수를 설정한다.
영향력 지수 설정 장치는 소정의 구간 동안 사용자가 작성한 데이터에 대한 데이터 지수를 기초로 영향력 지수를 산정하게 된다. 수학식 8은 영향력 지수를 산정하는 식이다.
Figure 112012082449431-pat00008
SVt(A)에서 SVt()는 t라는 구간의 영향력 지수를 나타내고, A는 영향력 지수의 산정 사용자를 나타내고, DVt(n)에서 DVt()는 t라는 구간의 A에 대한 데이터 지수를 나타내고, n은 A가 작성한 데이터의 집합을 나타낸다.
예를 들면, 2 구간에서의 사용자 A의 영향력 지수 SV2(A)=DV2(A1)+DV2(A2)+…+DV2(AN)이 된다. 여기에서, A1~AN은 사용자 A가 2 구간 동안 업로드한 데이터의 수를 의미한다. DV2(A1)~DV2(AN) 각각은 수학식 7을 이용하여 구할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 영향력 지수 설정 장치는 소정의 구간 동안 사용자가 작성한 데이터에 대한 데이터 지수에 현재 영향력 지수를 산정하는 시간의 직전 시점 또는 구간에 산정된 영향력 지수를 부가하여 영향력 지수를 산정할 수도 있다. 수학식 9는 영향력 지수를 산정하는 다른 식이다.
Figure 112012082449431-pat00009
수학식 9와 수학식 8의 차이점은 t 이전 시점 또는 구간인 t-1에서의 영향력 지수를 더 이용하여 영향력 지수를 산정할 수가 있다. 영향력 지수는 사용자가 소정의 구간에 업로드한 모든 데이터에 대하여 데이터 지수를 구하여 모두를 더하고, 이 값에 이전 구간의 영향력 지수를 더하여 구할 수 있다. 예를 들면, 특정 시점이 2 구간에서의 사용자 A의 영향력 지수 SV2(A)=SV1(A)+DV2(A1)+DV2(A2)+…+DV2(AN)이 된다. 여기에서, A1~AN은 사용자 A가 2 구간 동안 업로드한 데이터의 수를 의미한다. 원시 영향력 지수인 SV0(A)의 값은 영향력 지수 설정 장치의 운영자에 의하여 설정될 수가 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 네트워크 서비스에서 사용자의 영향력 지수를 설정하는 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 단계 310은 도 2의 단계 210과 동일하므로, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
단계 320에서, 영향력 지수 설정 장치는 제 2 사용자의 영향력 지수를 결정한다. 제 2 사용자의 영향력 지수를 구하는 방법은 도 2의 방법과 동일하다. 즉, 영향력 지수 설정 장치는 저장된 제 2 사용자의 이전 영향력 지수를 추출하고, 소정의 시점까지의 제 2 사용자에 의하여 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정하여, 제 2 사용자의 이전 영향력 지수 및 제 2 사용자에 의하여 업로드된 데이터의 데이터 지수에 기초한 제 2 사용자의 영향력 지수를 결정한다. 현재의 시점의 제 2 사용자의 영향력 지수를 결정한다. 만약, 영향력 지수가 기간 또는 구간에 따라 구하는 경우에는, 이전 기간 또는 기간의 제 2 사용자 영향력 지수를 추출하여 이를 결정한다.
단계 330은 도 2의 단계 220과 동일하므로, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
단계 340에서, 영향력 지수 설정 장치는 제 2 사용자의 영향력 지수 및 행위 지수에 기초하여, 제 1 사용자의 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정한다. 단계 340은 도 2의 단계 230과 비교할 때, 데이터 지수를 결정하는데 행위 지수에 영향력 지수를 더 부가하는 것이다. 영향력 지수 설정 장치는 추출된 제 2 사용자의 영향력 지수 및 행위 지수를 소정의 식에 따라 데이터 지수(값)를 구한다. 수학식 10은 데이터 지수를 구하는 공식의 예이다.
Figure 112012082449431-pat00010
수학식 10을 참조하면, DV(n)에서 DV()는 데이터 지수를 나타내고, N은 제 1 사용자가 작성한 데이터를 나타낸다. 또한, SV(x)는 위와 같이 데이터 지수를 구하려는 시점 또는 구간의 이전 시점 또는 구간에서의 x의 영향력 지수를 나타낸다. x는 N 데이터에 응답 행위를 한 사용자의 집합을 의미한다. 수학식 10을 보면, 데이터 지수는 영향력 지수 및 행위 지수에 기초하여 구하여 지는 것을 알 수가 있다. 수학식 11은 fDV(SV(x), SA(x))의 예를 나타낸다.
Figure 112012082449431-pat00011
수학식 11을 참조하면, a 및 b는 가중치이다. 가중치는 데이터 지수 설정 방법의 제공자에 의하여 설정이 가능하다.
표 6에서 B가 업로드한 데이터 1에 대한 데이터 지수를 수학식 10 및 수학식 11에 따라 구하는 것을 예로 들기로 한다. 수학식 10에 따르면, DV1(B1)=fDV(SV0(A),SA1(A,2))+fDV(SV0(C),SA1(C,1))+fDV(SV0(D),SA1(D,2))가 된다. 위의 예에서, 가중치 a, b 및 각각 제 2 사용자의 이전 시점 또는 구간의 영향력 지수 SV0(A), SV0(C), SV0(D)는 1로 가정한다. 수학식 4를 참조하면, fDV(SA1(A,2))= (1-K1×ER E1(A, 2))=0.989081465, fDV(SA1(C, 1))= (1-K1×ERE1(C, 1))=0.697607458, fDV(SA1(D, 2))= (2-K1×ERE1(D,2))=0.996557521이므로, DV1(B1)=(1+0.98081465)+(1+0.697607458)+(1+0.996557521)=5.683246444가 된다. 수학식 6을 참조하면, fDV(SA1(A, 2))=K1×((MRE(A)+MRE(A)-ERE1(A, 2))=1.145490285가 되고, fDV(SA1(C, 1))=K1×ERE1(C, 1)=0.302392542가 되고, fDV(SA1(D, 2))= K1×((MRE(D)+MRE(D)-ERE1(D,2))=1.266504397이므로, DV1(B1)=(1+1.145490285)+(1+0.302392542)+(1+1.266504397)=5.714387224이 된다.
단계 350은 도 2의 단계 240과 동일하므로, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
행위 지수, 데이터 지수 및 영향력 지수를 산정하는 수학식 또는 방법은 일 예일 뿐이며, 본 발명의 범위 및 사상이 여기에 제한되는 것은 아니다.
도 2 또는 도 3에서 설정된 사용자 영향력 지수는 업로드된 데이터 전체를 기준으로 사용자 영향력 지수를 구할 수도 있지만, 소정의 카테고리를 기준으로 사용자 영향력 지수를 구할 수도 있다. 예를 들어, 카테고리가 정치인 경우, 사용자가 업로드한 데이터를 분석하여, 업로드된 데이터가 정치 카테고리에 해당되는 경우, 그 카테고리에서의 사용자 영향력 지수를 구할 수도 있다.
도 1로 돌아와서, 단계 130에서, 광고 정보 제공 장치는 광고 정보에 포함된 조건과 추출된 영향력 지수에 따라 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 광고 정보 제공 장치는 조건과 대응되는 사용자 영향력 지수를 기준으로 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 예를 들어, 자동차 회사의 광고 조건이 영향력 높은 사용자를 요구하는 경우, 소정의 기준에 따라 영향력이 높은 사용자를 광고 대상자로 결정할 수 있다. 또는, 자동차에 대한 카테고리가 설정되어 있는 경우, 자동차에 대한 카테고리에서 소정의 기준에 따라 영향력이 높은 사용자를 광고 대상자로 결정할 수도 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 광고 정보 제공 장치는 사용자에 대한 일반 정보를 미리 저장하고 있을 수 있다. 일반 정보는 예를 들어, 성별, 나이, 거주 지역 등 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 광고 정보 제공 장치는 소정의 나이 범위에 따른 영향력을 기준으로 광고 대상자를 결정할 수도 있다.
단계 140에서, 광고 정보 제공 장치는 광고 송신 대상으로 결정된 사용자에게 유선 또는 무선 통신 수단을 통하여 광고를 송신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 광고 정보 제공 장치는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 광고 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 광고 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다.
도 1 내지 도 3에서는 네트워크 서비스에서의 행위에 따라 사용자 영향력 지수를 설정하였지만, 사용자의 블로그, 메신저, 문자메시지, 스마트폰을 이용하여 문자와 같은 쌍방향 데이터 서비스에서 사용자의 행위를 분석하여 사용자 영향력 지수도 설정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 광고 정보 제공 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 단계 410에서, 광고 정보 제공 장치는 조건을 포함하는 광고 정보를 수신한다. 도 4의 단계 410은 도 1의 단계 110과 동일한 내용이므로, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
단계 420에서, 광고 정보 제공 장치는 사용자의 관심 분야를 추출한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 사전에 설정하여 광고 정보 제공 장치가 저장하고 있을 수 있다. 또한, 광고 정보 제공 장치는 사용자의 네트워크 서비스, 블로그, 메신저, 문자메시지 또는 스마트폰을 이용하여 문자와 같은 쌍방향 데이터 서비스에서 사용자의 행위를 분석하여 각각의 사용자에 대하여 관심 분야를 설정하여 저장하고 있을 수 있다.
그 후, 단계 430에서, 광고 정보 제공 장치는 광고 정보에 포함된 조건에 대응되는 관심 분야에 기초하여, 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 예를 들어, 자동차 회사의 광고 조건이 신차의 구매력 높은 사용자를 요구하는 경우, 소정의 기준에 따라 관심 분야가 자동차인 사용자를 광고 대상자로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 광고 정보 제공 장치는 사용자에 대한 일반 정보를 미리 저장하고 있을 수 있다. 일반 정보는 예를 들어, 성별, 나이, 거주 지역 등 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 광고 정보 제공 장치는 사용자의 관심 분야 및 사용자의 일반 정보를 조합하여 광고 대상자를 결정할 수도 있다.
단계 440에서, 광고 정보 제공 장치는 광고 송신 대상으로 결정된 사용자에게 유선 또는 무선 통신 수단을 통하여 광고를 송신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 광고 정보 제공 장치는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 광고 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 광고 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광고 정보 제공 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 단계 510에서, 광고 정보 제공 장치는 조건을 포함하는 광고 정보를 수신한다. 도 5의 단계 510은 도 1의 단계 110과 동일한 내용이므로, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
단계 520에서, 광고 정보 제공 장치는 사용자의 영향력 지수 및 관심 분야를 추출한다. 사용자 영향력 지수를 추출하는 방법은 도 2 또는 도 3의 방법에 따라 추출하고, 관심 분야를 추출하는 방법은 도 4의 단계 420에 따라 추출한다.
단계 530에서, 광고 정보 제공 장치는 광고 정보에 포함된 조건과 대응되는 사용자 영향력 지수 및 관심 분야에 기초하여, 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 예를 들어, 자동차 회사의 광고 조건이 신차의 구매력 높은 사용자를 요구하는 경우, 소정의 기준에 따라 관심 분야가 자동차인 사용자 중에서 영향력 지수가 높은 사용자를 광고 대상자로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 광고 정보 제공 장치는 사용자에 대한 일반 정보를 미리 저장하고 있을 수 있다. 일반 정보는 예를 들어, 성별, 나이, 거주 지역 등 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 광고 정보 제공 장치는 사용자의 관심 분야, 사용자의 영향력 지수 및 사용자의 일반 정보를 조합하여 광고 대상자를 결정할 수도 있다.
단계 540에서, 광고 정보 제공 장치는 광고 송신 대상으로 결정된 사용자에게 유선 또는 무선 통신 수단을 통하여 광고를 송신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 광고 정보 제공 장치는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 광고 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 광고 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다.
이상의 방법에 따라, 광고를 수신한 사용자는 광고 정보를 파악한 후 사용자가 사용하는 서비스를 통하여 지인에게 이를 전파하고, 광고 제공 업체는 이에 대하여 사용자 또는 지인에게 혜택을 제공할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 정보 제공 장치에 관한 블록다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 광고 정보 제공 장치(610)는 수신부(611), 추출부(612), 저장부(613), 제어부(614) 및 송신부(615)를 포함하고 있고, 광고 제공자 장치(620) 및 영향력 설정 장치(630)와 유선 또는 무선 통신을 통하여 연결될 수 있다. 후술하겠지만, 영향력 설정 장치(630)는 광고 정보 제공 장치(610)에 포함되어 있을 수도 있다.
수신부(611)는 조건을 포함하는 광고 정보를 수신한다. 광고 제공자는 광고 정보 제공 장치(610)에서 제공하는 광고 관련 인터페이스(미도시)를 통하여 조건을 포함하는 광고 정보를 입력할 수 있다. 또한, 광고 제공자 장치(620)에서 조건을 포함하는 광고 정보를 광고 정보 제공 장치(610)에 송신할 수도 있다. 조건은 광고 대상으로 삼고자 하는 사용자들에 대한 조건이다. 조건은 후술할 사용자의 영향력과 관련된 조건, 사용자의 관심 분야와 관련된 조건 또는 사용자의 일반 정보와 관련된 조건 등을 포함할 수 있다. 조건은 미리 설정된 카테고리에 의하여 범주화될 수도 있고, 광고 정보 제공 장치(610)는 추출부(612)를 통하여 광고 정보에서 조건을 추출하여 확정할 수도 있다. 조건에 대한 사항 또는 항목에는 제한은 없다. 예를 들어, 자동차 회사가 고급차를 새로 출시하는 경우, 자동차 회사는 광고 정보에 대한 조건으로 네트워크 서비스의 사용자 중에서 영향력이 높은 사용자 및/또는 관심분야가 자동차인 사용자 및/또는 사용자의 나이대가 40대에서 50대 사이인 사용자 등을 조건을 제시할 수가 있다.
사용자는 광고 정보 제공 장치(610)에 등록된 사용자일 수 있다. 또한, 광고 정보에는 광고를 제시하는 업체에서 제공하는 사용자의 혜택에 관한 정보를 더 포함할 수도 있다.
이하에서는, 사용자 영향력 지수를 추출하여 광고 대상자를 결정하고 광고 정보를 송신하는 실시예에 대해서 설명하기로 한다.
추출부(612)는 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수를 추출한다. 광고 정보 제공 장치(610)는 광고 정보를 수신한 경우, 아래에 기술할 영향력 지수 설정 방법에 따라 사용자의 영향력 지수를 설정하여 추출할 수도 있다. 또는 다른 방법으로, 별개의 영향력 지수 설정 장치(630)에서 아래에 기술할 영향력 지수 설정 방법에 따라 설정되어 저장되어 있는 사용자의 영향력을 추출할 수도 있다. 또는 또 다른 방법으로, 광고 정보 제공 장치(610)는 별개의 영향력 지수 설정 장치(630)에서 설정된 영향력 지수를 수신하여, 저장부(613)에 저장하고, 추출부(612)는 저장되어 있는 사용자 영향력 지수를 추출할 수도 있다. 즉, 영향력 지수 설정 장치(630)는 광고 정보 제공 장치(610)에 포함되어 있거나, 또는, 외부에 별개로 존재할 수도 있다. 본 발명에 있어서, 영향력 지수는 어떤 사용자의 네트워크 서비스에서의 활동이나, 그 활동에 대한 다른 사용자의 응답 행위, 즉, 다른 사용자의 반응 정도에 따라 산정되는 영향력을 의미한다. 사회적으로 유명한 사람의 행위나 유명한 사람의 다른 사람의 행위에 대한 응답 행위는 보통 사람의 행위보다 네트워크 서비스 상에서 파급력 또는 영향력이 클 수밖에 없다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 네트워크 서비스에서 어떤 사용자의 행위, 즉, 업로드된 데이터에 대한 다른 사용자의 행위 행태를 분석하여 사용자의 영향력 지수를 산정한다. 이하에서는, 영향력 지수 설정 장치(630)에서 사용자의 영향력 지수를 설정하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.
영향력 지수 설정 장치(630)는 사용자가 등록된 네트워크 서비스와 유선 또는 무선 네트워크를 통하여 통신 가능한 상태이다.
네트워크 서비스는 사용자가 가입되어 있는 적어도 하나의 네트워크 서비스이다. 일 예로, 네트워크 서비스는 소셜 네트워크 서비스일 수 있다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 제 1 사용자가 가입 또는 등록되어 있는 네트워크 서비스로부터 제 1 사용자가 업로드한 데이터에 대하여 제 2 사용자의 행위에 관한 정보를 수신한다. 사용자는 적어도 하나의 네트워크 서비스에 가입 또는 등록하고, 그 서비스를 이용하는 사용자를 의미한다. 데이터는 네트워크 서비스에서 사용자와 사용자 사이에 주고 받는 모든 개체를 의미한다. 일 예로, 데이터는 정보, 뉴스, 이미지, 비디오, URL, 위치 정보, 기타 등등이 될 수 있다. 위의 데이터는 예일 뿐, 여기에 제한되는 것은 아니다. 사용자의 행위(action)는 네트워크 서비스에서 이루어지는 사용자의 행위를 의미한다. 사용자 행위의 예는, 페이스북과 같은 네트워크 서비스에서의 글 작성, 글 작성에 대한 댓글 또는 '좋아요' 클릭과 같은 행위, 이미지 또는 비디오와 같은 데이터 업로드, 업로드된 데이터에 대한 공유, 트위터와 같은 네트워크 서비스에서의 트윗 및 타인의 트윗에 대한 리트윗 및 기타 등등이 있다. 위의 사용자 행위 또한 예일 뿐, 여기에 제한되는 것은 아니다. 제 1 사용자의 행위는 제 1 사용자가 데이터를 네트워크 서비스에 업로드하는 것을 의미한다. 위 사용자 행위의 예에서, 글 작성, 데이터 업로드, 트윗을 제 1 사용자의 행위로 볼 수 있다. 제 2 사용자의 행위란 제 1 사용자의 행위에 대한 응답 행위를 의미한다. 즉, 제 2 사용자의 행위란 제 1 사용자가 업로드한 데이터에 대한 응답 행위이다. 위 사용자 행위의 예에서, 글 작성에 대한 댓글 또는 '좋아요' 클릭, 업로드된 데이터에 대한 공유, 리트윗을 제 2 사용자의 행위로 볼 수 있다.
영향력 지수 설정 장치(630)는 사용자가 가입되어 있는 적어도 하나의 네트워크 서비스에 액세스 토큰(access token)을 이용하여 네트워크 서비스에서 사용자의 활동, 즉, 행위 및 사용자의 행위에 대한 다른 사용자의 행위를 파악할 수 있다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 액세스 토큰을 사용하여 사용자가 가입한 네트워크 서비스의 리소스에 액세스할 수 있다. 액세스 토큰은 해당 사용자를 대신하여 네트워크 서비스 API를 요청하는데 사용된다. 데이터 순위 설정 네트워크 서비스에서의 사용자에 관한 다양한 정보를 획득할 수가 있다. 네트워크 서비스의 일 예인 페이스북(Facebook)을 예로 들기로 한다. 페이스북의 경우 OAuth 기반의 Open API 를 제공한다. OAuth 인증의 핵심은, 사용자의 아이디(ID) 와 패스워드(password)를 페이스북의 페이지에서 입력을 하게 하고, 아이디와 패스워드가 일치하면, 그 대신 액세스 토큰을 발급해준다. 또한 발급된 액세스 토큰은 사용자가 원할 때, 언제든 회수할 수 있다. OAuth 방식을 사용하지 않는다면, 페이스북에 로그인하는 연동 페이지를 만들 경우, 연동하려는 네트워크 서비스 내에서 사용자의 페이스북 아이디와 패스워드를 입력 받고, 페이스북에서 제공하는 서버투서버(Server to Server) 인터페이스를 이용하여 아이디와 패스워드가 맞는지를 확인하게 된다. 이런 방식을 사용할 경우 문제는, 연동하려는 네트워크 서비스에서 사용자의 패스워드를 알아낼 수 있게 되므로, 보안상 문제가 발생하게 되므로, 연동하는 서비스의 신뢰가 바탕이 되어야만 하고, 인증 이후 발급된 인증 정보를 회수하는 방법도 명확하지 않다. 이런 문제를 해결하기 위해, 사용자의 아이디와 패스워드는 페이스북에서 제공하는 서비스 페이지에서 입력하게 하고, 그 대신, Open API를 이용할 수 있도록 암호화된 토큰을 발행하게 된다. 액세스 토큰에는 사용자가 인증되었다는 정보와 더불어, 접근할 수 있는 API에 대한 정보를 포함하고 있으며, 어떤 경우에는 해당 토큰을 무효(invalid)인 것으로 세팅하여 더 이상 사용할 수 없도록 하게 할 수도 있다. 사용자가 직접 페이스북 내의 페이지에서 아이디 및 패스워드를 입력하여 인증을 거친 뒤 발급된 액세스 토큰을 가지고 있으면, 영향력 지수 설정에 필요한 정보에 접근이 가능하게 된다. 영향력 지수 설정에 필요한 정보는 네트워크 서비스에서 제공하는 정보이면 그 제한은 없다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 주기적 또는 비주기적으로 네트워크 서비스에 접근하여 정보를 수신하고, 이를 기초로 사용자들의 행위를 확인하여, 아래에 설명할 영향력 지수 및 데이터 지수를 획득할 수가 있다.
영향력 지수 설정 장치(630)는 제 2 사용자의 행위에 대한 행위 지수를 결정한다. 행위 지수는 어떤 사용자의 행위에 대한 응답 행위에 관하여 설정된 값을 의미한다. 행위 지수를 구하는 식의 예는 위의 수학식 1과 같다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값을 기초로 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식의 예는 수학식 2와 같다. 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값의 합이 된다. 행위 지수에 합이 이용된다는 것은 일 예일 뿐, 계산식은 경우에 따라 다를 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값에 가중치를 부가하여 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식의 예는 수학식 3과 같다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값에 행위 발생과 관련된 확률을 부가하여 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식의 예는 수학식 4와 같다. 이 경우에도, 수학식 3과 마찬가지로 각각의 행위 태양에 따라 가중치를 더 부가할 수도 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 행위 지수는 응답 행위의 태양에 따라 미리 설정된 값에 행위 발생과 관련된 확률과 확률 중에서 가장 높은 확률을 이용하여 구할 수 있다. 이에 대하여 행위 지수를 산정하는 식의 예는 수학식 6과 같다. 본 발명의 다른 실시예로, 행위 지수를 구하려는 사용자에 대한 액세스 토큰이 없는 경우에는 네트워크 서비스로부터 정보를 획득할 수 없어 행위 지수 산정이 불가능하다. 이 경우, 영향력 지수 설정 장치(630)는 액세스 토큰이 있는 사용자의 확률을 평균한 값을 행위 지수로 산정한다. 본 발명의 일 실시예에 있어서, 확률은 행위에 대한 정보를 추출한 후, 정규 분포를 이용하여 구한다. 이는 예일 뿐, 확률을 구하는 방법에는 제한은 없다. 사용자의 행위가 일정 횟수 이상인 경우, 해당 행위를 수행할 확률 분포는 정규 분포를 이룬다. 확률 밀도 함수는 가우시안 함수로 가정할 수 있다. 그 후, 평균 값과 표준 편차 또는 분산 값을 구하는 경우, 어떤 행위에 대한 확률을 추정할 수가 있다.
표 1 내지 표 6에 기초하여, 확률을 이용하여 행위 지수를 결정하는 예는 위에서 설명하였으므로, 이하에서는 생략하기로 한다.
영향력 지수 설정 장치(630)는 행위 지수에 기초하여, 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정한다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 행위 지수를 소정의 식에 대입하여 데이터 지수(값)를 구한다. 위의 수학식 7은 데이터 지수를 구하는 공식의 예이다.
영향력 지수 설정 장치(630)는 결정된 데이터 지수에 기초하여, 제 1 사용자의 영향력 지수를 설정한다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 소정의 시점 또는 구간 동안 제 1 사용자가 작성한 데이터에 대한 데이터 지수를 기초로 영향력 지수를 산정하게 된다. 수학식 8은 영향력 지수를 산정하는 식의 예이다. 또한, 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 영향력 지수 설정 장치(630)는 소정의 시점 또는 구간 동안 제 1 사용자가 작성한 데이터에 대한 데이터 지수에 현재 제 1 사용자의 영향력 지수를 산정하는 시간의 직전 시점 또는 구간에 산정된 영향력 지수를 부가하여 영향력 지수를 산정할 수도 있다. 수학식 9는 영향력 지수를 산정하는 다른 식의 예이다.
본 발명의 또 다른 실시예로, 영향력 지수 설정 장치(630)는 제 2 사용자의 영향력 지수를 결정한다. 제 2 사용자의 영향력 지수를 구하는 방법은 제 1 사용자의 영향력 지수를 구하는 방법과 동일하다. 즉, 영향력 지수 설정 장치(630)는 저장된 제 2 사용자의 이전 영향력 지수를 추출하고, 소정의 시점까지의 제 2 사용자에 의하여 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정하여, 제 2 사용자의 이전 영향력 지수 및 제 2 사용자에 의하여 업로드된 데이터의 데이터 지수에 기초한 제 2 사용자의 영향력 지수를 결정한다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 현재의 시점의 제 2 사용자의 영향력 지수를 결정한다. 만약, 영향력 지수가 기간 또는 구간에 따라 구하는 경우에는, 영향력 지수 설정 장치(630)는 이전 기간 또는 기간의 제 2 사용자 영향력 지수를 추출하여 이를 결정한다.
그 후, 영향력 지수 설정 장치(630)는 제 2 사용자의 영향력 지수 및 행위 지수에 기초하여, 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정한다. 영향력 지수 설정 장치(630)는 추출된 제 2 사용자의 영향력 지수 및 행위 지수를 소정의 식에 따라 데이터 지수(값)를 구한다. 수학식 10 및 수학식 11은 데이터 지수를 구하는 공식의 예이다. 그 후, 영향력 지수 설정 장치(630)는 위와 같이 결정된 데이터 지수에 기초한 제 1 사용자의 영향력 지수를 결정한다.
영향력 지수 설정 장치(630)는 행위 지수에 산정에 이용되는 미리 설정된 값, 가중치, 결정된 행위 지수, 결정된 데이터 지수 및 결정된 영향력 지수를 저장한다.
제어부(614)는 광고 정보에 포함된 조건과 추출된 영향력 지수에 따라 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 제어부(614)는 조건과 대응되는 사용자 영향력 지수를 기준으로 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 예를 들어, 자동차 회사의 광고 조건이 영향력 높은 사용자를 요구하는 경우, 제어부(614)는 소정의 기준에 따라 영향력이 높은 사용자를 광고 대상자로 결정할 수 있다. 또는, 자동차에 대한 카테고리가 설정되어 있는 경우, 제어부(614)는 자동차에 대한 카테고리에서 소정의 기준에 따라 영향력이 높은 사용자를 광고 대상자로 결정할 수도 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 저장부(613)는 사용자에 대한 일반 정보를 미리 저장하고 있을 수 있다. 일반 정보는 예를 들어, 성별, 나이, 거주 지역 등 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 제어부(614)는 소정의 나이 범위에 따른 영향력을 기준으로 광고 대상자를 결정할 수도 있다.
송신부(615)는 광고 송신 대상으로 결정된 사용자에게 유선 또는 무선 통신 수단을 통하여 광고를 송신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 송신부(615)는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 광고 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 광고 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다.
이상에서는 네트워크 서비스에서의 행위에 따라 사용자 영향력 지수가 설정되었지만, 사용자의 블로그, 메신저, 문자메시지, 스마트폰을 이용하여 문자와 같은 쌍방향 데이터 서비스에서 사용자의 행위를 분석하여 사용자 영향력 지수가 설정될 수도 있다.
이하에서는, 사용자 관심 분야를 추출하여 광고 대상자를 결정하고 광고 정보를 송신하는 실시예에 대해서 설명하기로 한다.
추출부(612)는 사용자의 관심 분야를 추출한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 사전에 설정하여 저장부(613)가 저장하고 있을 수 있다. 또한, 광고 정보 제공 장치(610)는 사용자의 네트워크 서비스, 블로그, 메신저, 문자메시지 또는 스마트폰을 이용하여 문자와 같은 쌍방향 데이터 서비스에서 사용자의 행위를 분석하여 각각의 사용자에 대하여 관심 분야를 설정하여 저장부(613)에 저장하고 있을 수도 있다.
그 후, 제어부(614)는 광고 정보에 포함된 조건에 대응되는 관심 분야에 기초하여, 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 예를 들어, 자동차 회사의 광고 조건이 신차의 구매력 높은 사용자를 요구하는 경우, 제어부(614)는 소정의 기준에 따라 관심 분야가 자동차인 사용자를 광고 대상자로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 저장부(613)는 사용자에 대한 일반 정보를 미리 저장하고 있을 수 있다. 일반 정보는 예를 들어, 성별, 나이, 거주 지역 등 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 제어부(614)는 사용자의 관심 분야 및 사용자의 일반 정보를 조합하여 광고 대상자를 결정할 수도 있다.
송신부(615)는 광고 송신 대상으로 결정된 사용자에게 유선 또는 무선 통신 수단을 통하여 광고를 송신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 송신부(615)는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 광고 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 광고 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다.
이하에서는, 사용자 관심 분야 및 관심 분야를 추출하여 광고 대상자를 결정하고 광고 정보를 송신하는 실시예에 대해서 설명하기로 한다.
추출부(612)는 사용자의 영향력 지수 및 관심 분야를 추출한다. 사용자 영향력 지수를 추출과 관심 분야를 추출은 위에서 설명한 방법에 따라 추출된다.
제어부(614)는 광고 정보에 포함된 조건과 대응되는 사용자 영향력 지수 및 관심 분야에 기초하여, 광고 정보를 송신할 사용자를 결정한다. 예를 들어, 자동차 회사의 광고 조건이 신차의 구매력 높은 사용자를 요구하는 경우, 제어부(614)는 소정의 기준에 따라 관심 분야가 자동차인 사용자 중에서 영향력 지수가 높은 사용자를 광고 대상자로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 저장부(613)는 사용자에 대한 일반 정보를 미리 저장하고 있을 수 있다. 일반 정보는 예를 들어, 성별, 나이, 거주 지역 등 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 제어부(614)는 사용자의 관심 분야, 사용자의 영향력 지수 및 사용자의 일반 정보를 조합하여 광고 대상자를 결정할 수도 있다.
송신부(615)는 광고 송신 대상으로 결정된 사용자에게 유선 또는 무선 통신 수단을 통하여 광고를 송신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예로, 송신부(615)는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 광고 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 광고 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다.
이상의 방법에 따라, 광고를 수신한 사용자는 광고 정보를 파악한 후 사용자가 사용하는 서비스를 통하여 지인에게 이를 전파하고, 광고 제공 업체는 이에 대하여 사용자 또는 지인에게 혜택을 제공할 수도 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자상거래 방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 단계 710에서, 전자상거래 방법을 수행하는 장치(이하, '전자상거래 장치'로 칭함)는 사용자로부터 전자 상거래 정보를 수신한다. 일 실시예로, 전자상거래 장치는 사용자로부터 소정의 물품에 대한 구매 정보를 수신한다. 전자상거래 장치는 사용자 단말로부터 구매 정보를 수신할 수 있다. 또는 전자상거래 장치는 인터넷 쇼핑몰 또는 오픈 마켓 사이트와 같은 인터넷 수단을 이용하여 사용자가 입력한 구매 정보를 수신할 수도 있다. 전자상거래 장치가 제공한 어플리케이션을 통하여 사용자가 입력한 구매 정보를 수신할 수도 있다. 사용자의 구매 정보를 수신하는 방법에 제한이 있는 것은 아니다.
단계 720에서, 전자상거래 장치는 전자상거래를 송신한 사용자의 사용자 영향력 지수를 추출한다. 위에서 설명한 바와 같이, 영향력 지수 설정 장치는 전자상거래 장치에 포함되어 있거나, 또는, 외부에 별개로 존재할 수도 있다. 사용자의 영향력 설정 방법은 도 2 또는 도 3에 설명한 방법과 동일하기 때문에, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
단계 730에서, 전자상거래 장치는 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 사용자에게 제공할 인센티브를 결정한다. 일 예로, 전자상거래 정보가 소정의 물품에 대한 구매 정보인 경우, 전자상거래 장치는 인센티브의 일 예로 구매 물품에 대한 가격 할인율을 결정할 수 있다. 인센티브는 사용자에게 제공하는 혜택이면 그 종류나 형태에 대해서 제한은 없다.
단계 740에서, 전자상거래 장치는 사용자 단말로 인센티브 정보를 송신한다. 본 발명의 일 실시예로, 전자상거래 장치는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 인센티브 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 인센티브 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다. 일 예로, 전자상거래 정보가 소정의 물품에 대한 구매 정보인 경우, 전자상거래 장치는 사용자 단말로 인센티브 정보를 송신한다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전자상거래 장치에 관한 블록다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 전자상거래 장치(810)는 수신부(811), 추출부(812), 저장부(813), 제어부(814) 및 송신부(815)를 포함하고 있고, 사용자 단말(820) 및 영향력 설정 장치(830)와 유선 또는 무선 통신을 통하여 연결될 수 있다. 위에서 설명한 바와 같이, 영향력 설정 장치(830)는 전자상거래 장치(810)에 포함되어 있을 수도 있다.
수신부(811)는 사용자로부터 전자 상거래 정보를 수신한다. 일 실시예로, 수신부(811)는 사용자로부터 소정의 물품에 대한 구매 정보를 수신한다. 수신부(811)는 사용자 단말로부터 구매 정보를 수신할 수 있다. 또는 수신부(811)는 인터넷 쇼핑몰 또는 오픈 마켓 사이트와 같은 인터넷 수단을 이용하여 사용자가 입력한 구매 정보를 수신할 수도 있다. 수신부(811)는 전자상거래 장치(810)가 제공한 어플리케이션을 통하여 사용자가 입력한 구매 정보를 수신할 수도 있다. 사용자의 구매 정보를 수신하는 방법에 제한이 있는 것은 아니다.
추출부(812)는 전자상거래를 송신한 사용자의 사용자 영향력 지수를 추출한다. 추출부(813) 및 영향력 설정 장치(830)의 동작 방법은 도 6에 설명한 방법과 동일하기 때문에, 중복된 설명을 피하기 위하여 생략하기로 한다.
제어부(814)는 추출된 사용자 영향력 지수에 따라 사용자에게 제공할 인센티브를 결정한다. 일 예로, 전자상거래 정보가 소정의 물품에 대한 구매 정보인 경우, 제어부(814)는 인센티브의 일 예로 구매 물품에 대한 가격 할인율을 결정할 수 있다. 인센티브는 사용자에게 제공하는 혜택이면 그 종류나 형태에 대해서 제한은 없다. 인센티브에 대한 정보는 저장부(813)에 저장되어 있다.
송신부(815)는 사용자 단말로 인센티브 정보를 송신한다. 본 발명의 일 실시예로, 송신부(815)는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 단말로 인센티브 정보를 송신할 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 사용자에게 인센티브 정보를 송신하는 수단에 제한이 있는 것은 아니다. 여기에서 통신 단말은 스마트폰과 같은 무선 단말기일 수도 있고, 유선 인터넷으로 연결된 퍼스널 컴퓨터일 수도 있다. 이는 일 예일뿐, 통신 단말은 유선 또는 무선을 이용하여 정보를 송수신할 수 있는 수단이면 그 제한은 없다. 일 예로, 전자상거래 정보가 소정의 물품에 대한 구매 정보인 경우, 송신부(815)는 사용자 단말로 인센티브 정보를 송신한다.
이상 설명한 바와 같은 광고 정보 제공 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 디스크 관리 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
610: 광고 정보 제공 장치
611: 수신부 612: 추출부
613: 저장부 614: 제어부
615: 송신부
620: 광고 제공자 장치
630: 영향력 설정 장치
810: 전자상거래 장치
811: 수신부 812: 추출부
813: 저장부 814: 제어부
815: 송신부
820: 사용자 단말
830: 영향력 설정 장치

Claims (12)

  1. 광고 정보를 제공하는 장치에서 광고 정보를 제공하는 방법에 있어서,
    상기 광고 정보 제공 장치가 조건을 포함하는 광고 정보를 수신하는 단계;
    상기 상기 광고 정보 제공 장치가 상기 광고 정보를 수신한 후, 제 1 사용자의 관심 분야를 추출하는 단계;
    상기 광고 정보 제공 장치가 영향력 설정 장치에서 추출한 상기 제 1 사용자의 영향력 지수를 수신하는 단계;
    상기 광고 정보 제공 장치가 상기 광고 정보에 포함된 조건, 상기 수신한 제 1 사용 관심 분야와 상기 수신한 상기 제 1 사용자 영향력 지수에 따라 상기 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하는 단계; 및
    상기 광고 정보 제공 장치가 상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 영향력 설정 장치는 상기 제 1 사용자가 등록된 적어도 하나의 네트워크 서비스에서 상기 제 1 사용자가 업로드한 데이터 및 상기 업로드된 데이터에 대한 제 2 사용자의 응답 행위를 확인하고, 상기 제 2 사용자의 응답 행위에 대하여, 상기 응답 행위의 태양에 따른 미리 설정된 값을 추출하고, 상기 추출된 미리 설정된 값에 기초하여 상기 제 2 사용자의 응답 행위에 대한 행위 지수를 결정하고, 상기 행위 지수를 수학식 1에 대입하여 상기 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정하고, 상기 결정된 데이터 지수를 수학식 2에 대입하여 상기 제 1 사용자의 영향을 지수를 설정하는 것을 특징으로 하는 광고 정보 제공 방법.
    수학식 1:
    Figure 112015021801114-pat00020

    (여기서, DV(N)에서 DV( )는 데이터 지수를 나타내고, N은 제 1 사용자가 작성한 데이터를 나타내고, SA( )는 행위 지수를 나타내고, x는 N 데이터에 응답 행위를 한 사용자의 집합을 나타낸다.)
    수학식 2:
    Figure 112015021801114-pat00021

    (여기서, SVt( )는 t라는 구간의 영향력 지수를 나타내고, A는 영향력 지수의 산정 사용자를 나타내고, DVt( )는 t라는 구간의 A에 대한 데이터 지수를 나타내고, n은 A가 작성한 데이터의 집합을 나타낸다.)
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 광고 정보를 송신하는 단계는 상기 광고 정보 제공 장치가 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 광고 정보 제공 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 조건을 포함하는 광고 정보 및 영향력 설정 장치로부터 제 1 사용자 영향력 지수를 수신하는 수신부;
    상기 광고 정보를 수신한 후, 제 1사용자의 관심 분야를 추출하는 추출부;
    상기 수신한 광고 정보에 포함된 조건 및 제 1 사용자 영향력 지수와 상기 추출된 상기 제 1 사용자의 관심 분야에 따라 상기 광고 정보를 송신할 사용자를 결정하는 제어부; 및
    상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 송신부를 포함하고,
    상기 영향력 설정 장치는 상기 제 1 사용자가 등록된 적어도 하나의 네트워크 서비스에서 상기 제 1 사용자가 업로드한 데이터 및 상기 업로드된 데이터에 대한 제 2 사용자의 응답 행위를 확인하고, 상기 제 2 사용자의 응답 행위에 대하여, 상기 응답 행위의 태양에 따른 미리 설정된 값을 추출하고, 상기 추출된 미리 설정된 값에 기초하여 상기 제 2 사용자의 응답 행위에 대한 행위 지수를 결정하고, 상기 행위 지수를 수학식 1에 대입하여 상기 업로드된 데이터의 데이터 지수를 결정하고, 상기 결정된 데이터 지수를 수학식 2에 대입하여 상기 제 1 사용자의 영향을 지수를 설정하는 것을 특징으로 하는 광고 정보 제공 장치.
    수학식 1:
    Figure 112015021801114-pat00022

    (여기서, DV(N)에서 DV( )는 데이터 지수를 나타내고, N은 제 1 사용자가 작성한 데이터를 나타내고, SA( )는 행위 지수를 나타내고, x는 N 데이터에 응답 행위를 한 사용자의 집합을 나타낸다.)
    수학식 2:
    Figure 112015021801114-pat00023

    (여기서, SVt( )는 t라는 구간의 영향력 지수를 나타내고, A는 영향력 지수의 산정 사용자를 나타내고, DVt( )는 t라는 구간의 A에 대한 데이터 지수를 나타내고, n은 A가 작성한 데이터의 집합을 나타낸다.)
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 송신부는 통신 단말을 이용한 메신저 서비스, 이메일(e-mail) 서비스 및 문자메시지(SMS) 서비스 중 적어도 하나를 이용하여 상기 결정된 사용자의 단말로 상기 광고 정보를 송신하는 것을 특징으로 하는 광고 정보 제공 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
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