KR101642487B1 - 사용자의 미래 위치 예측 방법, 그리고 이를 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 장치 - Google Patents

사용자의 미래 위치 예측 방법, 그리고 이를 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

장치가 사용자의 미래 위치를 예측하는 방법으로서, 사용자 단말로부터 일정 기간 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출하는 단계, 상기 시간대별 주요 위치를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 행동 반경을 결정하는 단계, 상기 사용자의 최근 위치와 상기 행동 반경의 위치 관계값을 계산하는 단계, 그리고 상기 위치 관계값을 기초로 상기 시간대별 주요 위치와 상기 최근 위치 중에서 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 위치 관계값은 상기 최근 위치와 상기 행동 반경의 거리이다.

Description

사용자의 미래 위치 예측 방법, 그리고 이를 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 장치{METHOD FOR PREDICTING USER'S FUTURE LOCATION AND, APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING CONTENTS USING THE SAME METHOD}
본 발명은 콘텐츠 제공 방법에 관한 것이다.
위치기반 서비스(Location Based Service, LBS)는 이동통신망이나 GPS와 같은 위성항법장치 등을 통해 얻은 사용자 단말의 위치 정보를 기초로 사용자 단말에게 서비스를 제공한다. 서비스 제공자는 사용자 단말의 위치 정보를 기초로 광고, 지역 정보, 교통 정보 등을 제공할 수 있다.
지금까지의 위치기반 서비스는 서비스 제공자가 사용자 단말의 현재 위치를 획득하고, 사용자 단말들에게 위치기반 콘텐츠를 제공하는 서비스가 대부분이다. 예를 들어, 사용자가 현재 강남역에 위치한 경우, 서비스 제공자는 강남역 근처의 음식점이 프로모션하는 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 하지만, 사용자는 미리 다른 음식점을 예약했거나, 이미 다른 음식점에서 주문을 하고 있을 수 있다. 또한, 서비스 제공자가 강남역에 위치한 사용자에게 강남역의 현재 날씨를 제공하는 것은 무의미할 수 있다.
이와 같이, 사용자의 현재 위치를 기초로 콘텐츠를 제공하는 경우, 사용자가 콘텐츠에 반응할 시간이 부족하거나, 사용자에게 무의미한 콘텐츠를 제공할 수 있다. 이동 중인 사용자에게 현재 위치를 기초로 콘텐츠를 제공하는 것 또한 무의미할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 미래 위치 예측 방법, 그리고 이를 이용한 콘텐츠 제공 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시예에 따른 장치가 사용자의 미래 위치를 예측하는 방법으로서, 사용자 단말로부터 일정 기간 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출하는 단계, 상기 시간대별 주요 위치를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 행동 반경을 결정하는 단계, 상기 사용자의 최근 위치와 상기 행동 반경의 위치 관계값을 계산하는 단계, 그리고 상기 위치 관계값을 기초로, 상기 시간대별 주요 위치와 상기 최근 위치 중에서 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계를 포함하고, 상기 위치 관계값은 상기 최근 위치와 상기 행동 반경의 거리이다.
상기 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계는 상기 위치 관계값이 기준값 이하인 경우, 상기 시간대별 주요 위치 중에서 상기 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치를 상기 미래 위치로 예측할 수 있다.
상기 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계는 상기 위치 관계값이 기준값 이상인 경우, 상기 최근 위치를 상기 미래 위치로 예측할 수 있다.
상기 주요 위치는 거점 위치와 관심 위치 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 거점 위치는 상기 사용자의 행동 범위의 거점으로 판단되는 위치이며, 상기 관심 위치는 상기 사용자가 특정 시간대에 머무는 위치일 수 있다.
상기 적어도 하나의 행동 반경을 결정하는 단계는 상기 거점 위치가 중심인 일정 크기의 행동 반경을 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 행동 반경을 결정하는 단계는 상기 시간대별 주요 위치에서 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치를 추출하고, 상기 적어도 하나의 주요 위치를 포함하는 일정 크기의 행동 반경을 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 장치가 제1 시점보다 미래인 제2 시점에 관련된 콘텐츠를 상기 제1 시점에 제공하는 방법으로서, 일정 기간 수집한 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 콘텐츠 위치를 추출하는 단계, 상기 사용자 단말로부터 일정 기간 수집한 위치 정보를 기초로 상기 제2 시점에서의 상기 사용자의 위치를 예측하고, 예측한 위치를 주요 위치로 추출하는 단계, 그리고 상기 제2 시점과 상기 콘텐츠 위치의 관계, 그리고 상기 사용자 단말의 최근 위치와 상기 주요 위치의 관계 중 적어도 하나를 기초로, 상기 콘텐츠 위치, 상기 주요 위치 그리고 상기 최근 위치 중에서 상기 제2 시점에서의 상기 사용자의 위치로 추정되는 위치에 우선 순위를 부여하는 단계를 포함한다.
상기 콘텐츠 위치를 추출하는 단계는 상기 콘텐츠 이용 정보에 포함된 시간 정보를 기초로 각 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 결정하고, 각 콘텐츠 위치에 해당 신뢰도 및 유효 기간을 매핑할 수 있다.
상기 우선 순위를 부여하는 단계는 제1 콘텐츠 위치의 유효 기간이 상기 제2 시점에 해당하는 경우, 제1 콘텐츠 위치의 우선 순위를 상기 주요 위치 및 상기 최근 위치보다 높게 설정할 수 있다.
상기 우선 순위를 부여하는 단계는 상기 최근 위치와 상기 주요 위치의 위치 관계값을 계산하는 단계, 그리고 상기 위치 관계값을 기초로 상기 최근 위치와 상기 주요 위치의 우선 순위를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 위치 관계값을 계산하는 단계는 상기 주요 위치를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 행동 반경을 결정하는 단계, 그리고 상기 최근 위치와 상기 행동 반경의 거리를 상기 위치 관계값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 우선 순위를 결정하는 단계는 상기 위치 관계값이 기준값 이상인 경우, 상기 주요 위치의 우선 순위를 상기 최근 위치보다 낮게 설정할 수 있다.
상기 콘텐츠 제공 방법은 상기 우선 순위를 기초로 상기 콘텐츠 위치, 상기 주요 위치 그리고 상기 최근 위치 중 적어도 하나의 위치를 콘텐츠 제공 위치로 추출하는 단계, 그리고 상기 콘텐츠 제공 위치에 관련된 콘텐츠를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 콘텐츠 제공 장치로서, 사용자 단말로부터 일정 기간 위치 정보를 수집하고, 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출하는 위치 정보 기록부, 상기 시간대별 주요 위치를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 행동 반경을 생성하고, 상기 사용자의 최근 위치와 상기 행동 반경의 위치 관계값을 계산하는 사용자 행동 변화 판단부, 그리고 상기 위치 관계값을 기초로 상기 시간대별 주요 위치와 상기 최근 위치 중에서 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 콘텐츠 제공부를 포함한다.
상기 콘텐츠 제공 장치는 일정 기간 수집한 상기 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 콘텐츠 위치를 추출하고, 상기 콘텐츠 이용 정보에 포함된 시간 정보를 기초로 각 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 결정하며, 각 콘텐츠 위치에 해당 신뢰도 및 유효 기간을 매핑하는 콘텐츠 위치 추출부를 더 포함하고, 상기 콘텐츠 제공부는 상기 위치 관계값과 상기 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 기초로 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 상기 콘텐츠 위치, 상기 주요 위치 그리고 상기 최근 위치에 우선 순위를 부여할 수 있다.
상기 콘텐츠 제공부는 제1 콘텐츠 위치의 유효 기간이 상기 타겟 시점에 해당하는 경우, 제1 콘텐츠 위치의 우선 순위를 상기 주요 위치와 상기 최근 위치보다 높게 설정하고, 상기 위치 관계값이 기준값 이하인 경우, 상기 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치의 우선 순위를 상기 최근 위치보다 높게 설정하며, 상기 위치 관계값이 상기 기준값을 초과하는 경우, 상기 최근 위치의 우선 순위를 상기 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치보다 높게 설정할 수 있다.
상기 사용자 행동 변화 판단부는 거점 위치가 중심인 일정 크기의 행동 반경을 생성하고, 상기 거점 위치는 상기 시간대별 주요 위치 중에서 상기 사용자의 행동 범위의 거점으로 판단되는 위치일 수 있다.
상기 사용자 행동 변화 판단부는 상기 시간대별 주요 위치에서 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치를 추출하고, 상기 적어도 하나의 주요 위치를 포함하는 일정 크기의 행동 반경을 생성할 수 있다.
상기 위치 정보 기록부는 상기 사용자 단말로부터 수집한 위치 정보에서 유사한 위치 정보들을 묶어 대표 위치 정보로 정제하고, 정제한 대표 위치 정보를 기초로 해당 시간에 반복적으로 머무는 위치를 해당 시간의 주요 위치로 추출할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 미래의 특정 시점에 사용자가 머무를 것으로 예상되는 위치나 사용자가 관심을 가질 것으로 예상되는 위치를 알 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 사용자에게 관심 콘텐츠를 미리 제공할 수 있고, 결과적으로 사용자가 추천 콘텐츠에 반응할 확률을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 콘텐츠 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2부터 도 4 각각은 본 발명의 한 실시예에 따른 행동 반경 생성 방법을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 사용자의 행동 변화 판단 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 사용자의 미래 위치 예측 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 제공 방법의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 사용자 단말의 하드웨어 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 콘텐츠 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참고하면, 콘텐츠 제공 시스템은 콘텐츠 제공 장치(100) 그리고 사용자 단말(200)을 포함한다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 위치 정보를 저장한다. 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 시간대별 위치 정보를 기초로 사용자의 행동 범위를 결정하고, 행동 범위와 사용자의 최근 위치의 관계(이후에서 설명하는 "위치 관계값" 또는 "행동 반경 이탈 크기")를 기초로 사용자의 미래 위치를 예측할 수 있다. 또한, 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 콘텐츠 위치를 추출한다. 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 최근 위치, 과거 기록으로부터 예측한 사용자의 주요 위치 그리고 콘텐츠 위치 중 적어도 하나를 기초로 사용자에게 위치기반 콘텐츠를 제공한다. 앞으로, 콘텐츠 제공 장치(100)가 사용자 단말(200)의 위치 정보를 기록하고, 이를 기초로 사용자 행동 변화를 판단하는 주체로 설명한다. 하지만, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 사용자 단말(200)이 자신의 위치 정보를 기록하고, 이를 기초로 사용자 행동 변화를 분석한 후, 콘텐츠 제공 장치(100)로 분석 결과를 전송할 수 있다.
사용자 단말(200)은 통신네트워크를 통하여 원격의 콘텐츠 제공 장치(100)에 접속할 수 있는 통신 모듈을 포함하고, 콘텐츠 제공 장치(100)로 위치 정보를 전송하고, 콘텐츠 제공 장치(100)로부터 콘텐츠를 수신할 수 있다. 사용자 단말(200)은 예를 들면, 모바일 단말, 태블릿 단말, 웨어러블 단말 등의 이동형 단말일 수 있다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 위치 정보 기록부(110), 사용자 행동 변화 판단부(130), 콘텐츠 위치 추출부(150), 그리고 콘텐츠 제공부(170)를 포함한다.
위치 정보 기록부(110)는 사용자 단말(200)의 위치 정보와 시간 정보를 수집한다. 시간 정보는 시각, 요일, 달, 연도를 포함할 수 있다. 이때, 위치 정보 기록부(110)는 설정에 따라 시각과 요일만을 기록할 수 있다. 시각과 요일은 별도의 필드에 저장될 수 있고, 또는 하나의 필드에 구분된 값으로 저장될 수 있다.
위치 정보 기록부(110)가 사용자 단말(200)의 위치 정보를 수집하는 방법은 다양할 수 있다. 사용자 단말(200)이 위치 정보를 전송하는 방법에 따라 위치 정보 수집 방법이 다를 수 있다. 예를 들면, 위치 정보 기록부(110)는 주기적으로 사용자 단말(200)의 위치 정보를 수집하고, 위치 정보와 시간 정보를 매핑해 저장할 수 있다. 위치 정보 기록부(110)가 한 시간 단위로 위치 정보를 저장하는 경우, 예를 들어, 월요일 22시, 월요일 23시, 화요일 00시, 화요일 01시, ..., 화요일 07시와 같이 시간을 구분하고, 각 시간마다 사용자 단말(200)의 위치 정보를 저장한다. 또는 위치 정보 기록부(110)는 사용자 단말(200)이 일정 시간이상 머물러 있는 위치 정보를 수집하고, 위치 정보와 시간 정보를 매핑해 저장할 수 있다. 예를 들어, 위치 정보 기록부(110)는 사용자 단말(200)로부터 월요일 22시에 위치A에 진입하고 화요일 7시에 위치A에서 나온 정보를 수신할 수 있다. 그러면, 위치 정보 기록부(110)는 월요일 22시부터 화요일 7시에 위치A를 매핑한다. 예를 들어 방문 모니터링(visit monitoring)을 통해 위치 정보를 제공하는 사용자 단말(200)은 특정 위치에 진입한 시각과 나온 시각을 위치 데이터와 함께 제공한다.
위치 정보 기록부(110)는 일정 시간 단위로 위치 정보를 누적한다. 이때, 사용자 단말에서 측정한 위치 정보는 GPS 좌표일 수 있다. 따라서, 위치 정보 기록부(110)는 좌표 정보를 그대로 사용하는 대신, 근접한 위치 좌표들을 대표하는 위치를 생성할 수 있다. 앞으로 위치 정보는 좌표 정보를 의미하는 것이 아니라, 이렇게 대표화된 위치 정보("대표 위치 정보"라고 정의한다)를 의미하는 것으로 가정한다. 예를 들어, 사용자가 집이나 회사 등 의미상 같은 공간에 있지만, 사용자 단말의 위치에 따라 위치 좌표가 조금씩 차이가 있을 수 있다. 따라서, 위치 정보 기록부(110)는 유사 위치 좌표들을 묶고, 이들을 대표하는 대표 위치 정보를 생성한다. 대표 위치 정보를 생성하는 방법은 다양할 수 있고, 예를 들면, 누적 횟수를 기초로 대표 위치 정보를 정하거나, 근접한 위치 좌표들의 중심 위치를 대표 위치 정보로 정할 수 있다. 대표 위치 정보는 특정 좌표일 수 있고, 또는 일정 크기의 영역일 수 있다. 또는 지역을 복수의 셀로 미리 분할해 두고, 셀의 식별자를 대표 위치 정보로 이용할 수 있다.
또한, 위치 정보 기록부(110)는 일정 시간 단위마다 수집한 위치 정보를 모두 관리하는 대신, 사용자의 미래 위치 예측에 불필요한 위치 정보를 제거할 수 있다. 위치 정보 기록부(110)는 사용자 단말(200)이 일정 시간 이상 머무르지 않는 위치 정보(예를 들면, 이동 중에 수집된 위치 정보)를 삭제할 수 있다. 위치 정보 기록부(110)는 사용자 단말(200)이 머문 횟수가 일정 기준 이하인 위치 정보(예를 들면, 일회적으로 방문한 위치 정보)를 삭제할 수 있다.
이와 같이, 위치 정보 기록부(110)는 일정 기간 동안 사용자 위치 정보를 수집한다. 그리고 위치 정보 기록부(110)는 일정 시간 단위마다 수집한 위치 정보를 대표 위치 정보로 변환하고, 사용자의 미래 위치 예측에 사용할 수 없는 불필요한 위치 정보를 제거하여 사용자의 시간대별 위치 정보를 저장한다. 사용자의 시간대별 위치 정보는 표 1과 같이 시간과 위치가 매핑된 정보이다. 여기서, 위치A, 위치B, 위치C, 위치D, 위치E, 위치F, 위치G는 대표 위치 정보이다. 사용자의 시간대별 위치 정보는 사용자가 반드시 해당 시간에 해당 위치에 있다는 것을 의미하는 것이 아니라, 사용자가 대체로 월요일 01시부터 월요일 07시까지는 위치A에 있었고, 대체로 월요일 09시부터 월요일 19시까지는 위치B에 있었다는 것을 의미할 수 있다. 사용자의 시간대별 위치 정보는 동일한 시간대(예를 들면, 토요일 12시부터 토요일 15시)에 복수의 위치(위치D, 위치E)가 매핑될 수 있다.
시간 위치 시간 위치
월01-월07
월09-월19
월20-월24		 위치A
위치B
위치A		 목01-목07
목09-목19
목20-목24		 위치A
위치B
위치A
화01-화07
화09-화19
화20-화24		 위치A
위치B
위치A		 금01-금07
금09-금19
금20-금24		 위치A
위치B
위치A
수01-수07
수09-수19
수20-수22
수23-수24		 위치A
위치B
위치C
위치A		 토01-토07
토09-토20
토12-토15
토21-토24		 위치A
위치D
위치E
위치A
일01-일12
일10-일13
일15-일17
일15-일18
일21-일24		 위치A
위치F
위치G
위치C
위치A
한편, 위치 정보 기록부(110)는 표 1과 같은 시간대별 위치 정보를 기초로 가까운 미래 위치(예를 들면, 오늘 오후 또는 이번 주말 오후 등)를 예측할 수 있다. 그리고 좀 더 먼 미래 위치를 예측하기 위해, 사용자 관심 정보 기록부(150)는 월별로 구분하여 시간대별 위치 정보를 매핑할 수 있다. 사용자가 5월에 주로 머무는 위치와 6월에 주로 머무는 위치를 구분하여 관리할 수 있다.
위치 정보 기록부(110)는 사용자의 시간대별 위치 정보를 기초로 사용자가 주로 머무는 주요 위치를 추출한다. 시간대별 위치 정보 중에서 주요 위치를 추출하는 기준은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들면, 머무는 시간이 일정 시간 이상인 위치를 주요 위치로 추출할 수 있다. 일주일 중 적어도 삼일 이상 머무는 위치를 주요 위치로 추출할 수 있다. 특정 시간대에 반복적으로 머무는 위치를 주요 위치로 추출할 수 있다. 표 2를 참고하면, 위치 정보 기록부(110)는 위치A, 위치B, 위치C, 위치D, 위치E, 위치F, 위치G를 주요 위치로 결정할 수 있다. 이때, 위치 정보 기록부(110)는 위치A에서 밤 시간에 규칙적으로 머무는 패턴을 기초로 위치A를 사용자의 집으로 추정할 수 있다. 위치 정보 기록부(110)는 위치B에서 낮 시간에 규칙적으로 머무는 패턴을 기초로 위치B를 사용자의 회사로 추정할 수 있다. 이때, 주요 위치인 위치A와 위치B는 사용자의 행동 범위의 거점으로 판단되는 위치이므로, 사용자의 거점 위치라고 분류할 수 있다. 주요 위치 중에서 거점 위치로 분류되지 않은 위치는 관심 위치로 분류할 수 있다.
주요 위치 시간 분류 가중치
위치A 월01-월07
월20-화07
화20-수07
수23-목07
목20-금07
금20-토07
토21-일12
일21-일24		 거점 위치(집) a
위치B 월09-월19
화09-화19
수09-수19
목09-목19
금09-금18		 거점 위치(회사) b
위치C 수20-수22
일15-일18		 관심 위치 c c1
c2
위치D 토09-토20 관심 위치 d
위치E 토12-토15 관심 위치 e
위치F 일10-일13 관심 위치 f
위치G 일15-일17 관심 위치 g
주요 위치 각각은 가중치가 설정될 수 있다. 가중치는 예를 들면 사용자가 해당 시간에 해당 위치에 머무를 확률을 의미할 수 있고, 확률은 사용자의 위치 정보 기록을 기초로 계산될 수 있다. 가중치는 표 2와 같이 하나의 위치에 동일한 가중치가 설정될 수 있다. 위치 정보 기록부(110)는 사용자가 전체 시간대에서 각 주요 위치에 머무는 평균 확률을 해당 주요 위치의 가중치로 설정할 수 있다. 또는 위치C라고 하더라도 시간대별로 가중치가 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 수20-수22과 일15-일18에 추출된 사용자의 주요 위치는 위치C인데, 수20-수22에는 0.5의 확률로 위치C에 머무를 수 있고, 일15-일18에는 0.8의 확률로 위치C에 머무를 수 있다.
위치 정보 기록부(110)는 요일별로 주요 위치를 추출할 수 있다. 예를 들면, 월요일의 주요 위치는 위치A와 위치B이지만, 토요일의 주요 위치는 위치A, 위치D, 위치E일 수 있고, 일요일의 주요 위치는 위치A, 위치F, 위치G일 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자가 과거와 유사한 행동을 할 것인지를 판단한다. 이를 위해, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 위치 정보 기록부(110)에서 관리하는 사용자의 주요 위치를 기초로 사용자의 적어도 하나의 행동 범위를 결정한다. 행동 범위는 주요 위치로부터의 일정 거리 이내를 의미한다. 시점에 따라 주요 위치가 다르기 때문에, 행동 범위 역시 시점에 따라 다르게 결정될 수 있다. 행동 범위의 모양은 다양할 수 있고, 예를 들면, 일정 반경의 원일 수 있다. 앞으로 행동 범위는 행동 반경(원)으로 설명한다.
행동 반경을 결정하는 방법은 설정에 따라 다양할 수 있다. 행동 반경은 거점 위치(예를 들면, 위치A 또는 위치B)가 중심인 일정 크기(예를 들면, 반지름이 50km)의 원일 수 있다. 거점 위치가 복수 개인 경우, 행동 반경은 복수 개 생성될 수 있다. 또는 행동 반경은 복수의 주요 위치를 포함할 수 있고, 각 행동 반경의 크기는 다를 수 있다. 예를 들면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 일정 거리 이내에 있는 주요 위치들을 하나의 원으로 묶을 수 있고, 원의 크기가 최소 기준(예를 들면, 20km)보다 작다면 최소 기준으로 늘린 원을 행동 반경으로 결정할 수 있다. 이 경우, 하나의 행동 반경에 복수의 거점 위치가 포함될 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 행동 반경 결정에 이용하는 주요 위치를 설정에 따라 다르게 추출할 수 있다. 설정은 예를 들면, 예측 시간(예를 들면, 오늘 오후, 이번 주 주말 등), 주요 위치의 가중치 등을 포함할 수 있다. 즉, 사용자의 오늘 오후(예를 들면, 수요일 오후)의 위치를 예측하는 경우라면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 위치C와 위치A를 주요 위치로 추출할 수 있고, 위치C와 위치A를 포함하는 적어도 하나의 행동 반경을 생성할 수 있다. 사용자의 일요일 위치를 예측하는 경우라면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 위치F, 위치G, 위치C, 위치A를 사용자의 주요 위치로 추출할 수 있고, 위치F, 위치G, 위치C, 위치A를 포함하는 적어도 하나의 행동 반경을 생성할 수 있다. 또는 사용자 행동 변화 판단부(130)는 주요 위치들 중에서 가중치가 기준값 이상인 주요 위치를 추출하여 행동 반경을 생성할 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자의 최근 위치와 행동 반경의 관계를 계산한다. 최근 위치와 행동 반경의 관계를 위치 관계값이라고 정의한다. 위치 관계값이 음수이면 최근 위치가 행동 반경 안에 위치하고, 양수이면 최근 위치가 행동 반경 밖에 위치한다고 정의할 수 있다. 위치 관계값은 행동 반경 이탈 크기이라고 부를 수 있다.
사용자의 최근 위치가 행동 반경에 포함되거나, 행동 반경으로부터 기준값 이내에 위치하는 경우, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자가 지금까지의 행동 패턴과 유사하게 행동할 것으로 판단한다. 따라서, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자의 시간대별 위치 정보를 기초로 예측한 사용자의 미래 위치의 신뢰도를 높게 설정할 수 있다. 만약, 사용자의 최근 위치가 행동 반경으로부터 기준값보다 멀리 떨어진 경우, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자가 지금까지의 행동 패턴과 다르게 행동할 것으로 판단한다. 따라서, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자의 시간대별 위치 정보를 기초로 예측한 사용자의 미래 위치의 신뢰도를 낮게 설정할 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 위치 관계값이 기준값을 넘으면(즉 행동 반경 이탈 크기가 크면), 사용자가 주요 위치를 벗어난 곳에 있다고 판단할 수 있고, 예를 들면, 사용자가 여행 중이라고 추정할 수 있다. 만약, 기준값을 넘는 행동 반경 이탈 크기가 일정 기간 이상 계속 관찰되면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자의 거점 위치(예를 들면, 집이나 회사)가 변경(예를 들면, 이사나 이직)됐다고 추정할 수 있다. 이 경우, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 위치 정보 기록부(110)에 저장된 사용자의 시간대별 위치 정보를 리셋할 수 있다.
콘텐츠 위치 추출부(150)는 검색, 웹사이트 방문, 예약 등의 사용자 행동을 기초로 사용자가 관심을 가지는 위치를 추출한다. 콘텐츠 이용 정보로부터 추출되는 위치를 콘텐츠 위치라고 정의한다. 콘텐츠 위치 추출부(150)는 사용자가 검색한 키워드나 방문한 웹사이트로부터 사용자가 관심을 가지는 위치와 시간을 추출할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "하와이"를 검색하거나 "하와이" 관련 웹사이트를 방문한 경우, 콘텐츠 위치 추출부(150)는 "하와이"를 사용자의 콘텐츠 위치로 저장한다. 사용자가 7월 또는 여름휴가 등의 시간 정보를 구체적으로 입력한 경우, 또는 7월 항공권이나 호텔을 검색/예약한 경우라면, 콘텐츠 위치 추출부(150)는 콘텐츠 위치인 "하와이"에 시간 정보(예를 들면, 7월 또는 여름)을 매핑할 수 있다.
콘텐츠 위치 추출부(150)는 콘텐츠 위치에 신뢰도를 설정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 행동이 "하와이" 검색이나 "하와이" 관련 웹사이트 방문으로 그친 경우, 콘텐츠 위치 추출부(150)는 단순 검색으로 분류하여 콘텐츠 위치인 "하와이"의 신뢰도를 제1값으로 설정할 수 있다. 만약, 사용자가 "하와이" 항공권이나 호텔을 구체적으로 검색한 경우, 콘텐츠 위치 추출부(150)는 콘텐츠 위치인 "하와이"의 신뢰도를 제1값보다 높은 제2값으로 설정할 수 있다. 사용자가 "하와이" 항공권이나 호텔을 예약한 경우, 콘텐츠 위치 추출부(150)는 콘텐츠 위치인 "하와이"의 신뢰도를 제2값보다 높은 제3값으로 설정할 수 있다. 즉, 콘텐츠 위치 추출부(150)는 사용자의 행동을 기초로 사용자가 7월25일부터 8월1일까지 "하와이"에 머무를 확률이 높다고 판단한다.
콘텐츠 위치 추출부(150)는 콘텐츠 위치에 유효 기간을 설정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "주말 여행"을 검색한 경우, 콘텐츠 위치의 유효 기간을 주말까지 설정할 수 있다.
콘텐츠 제공부(170)는 사용자 행동 변화 판단부(130)의 판단 결과(위치 관계값)와 타겟 시점을 기초로, 사용자의 미래 위치 후보의 우선 순위를 결정한다. 사용자의 미래 위치 후보는 사용자의 최근 위치, 위치 정보 기록부(110)에 저장된 주요 위치, 콘텐츠 위치 추출부(150)에서 추출한 콘텐츠 위치를 포함한다. 콘텐츠 제공부(170)는 콘텐츠 제공 시점의 우선 순위를 기초로 사용자의 적어도 하나의 미래 위치에 관계된 콘텐츠를 사용자 단말(200)에게 제공한다. 여기서, 콘텐츠 제공 시점은 콘텐츠 제공부(170)가 사용자에게 콘텐츠를 제공하는 시점이다. 타겟 시점은 콘텐츠 제공 시점보다 먼 미래 시점이다. 콘텐츠 제공부(170)는 콘텐츠 제공 시점에 사용자에게 콘텐츠를 제공하는데, 콘텐츠 제공 시점보다 미래의 시점(타겟 시점)에 관련된 콘텐츠를 추출한다. 특히, 콘텐츠 제공부(170)는 미래의 시점(타겟 시점)에서의 사용자 위치 관련된 콘텐츠를 추출할 수 있다.
콘텐츠 제공 시점과 타겟 시점은 사용자의 의해 설정될 수 있다. 콘텐츠 제공부(170)는 사용자의 의해 설정된 콘텐츠 제공 시점과 타겟 시점을 기초로 콘텐츠를 제공한다. 콘텐츠 제공 시점과 타겟 시점은 콘텐츠 제공부(170)에 의해 설정될 수 있다. 콘텐츠 제공부(170)는 타겟 시점을 디폴트로 설정할 수 있다. 예를 들면, 타겟 시점은 오늘 오후나 이번 주말과 같은 가까운 미래일 수 있고, 2주 후, 다음 달, 다가오는 계절, 다가오는 연휴, 다가오는 휴가철 등과 같이 상대적으로 먼 미래일 수 있다. 디폴트로 설정된 타겟 시점은 모든 사용자에게 동일하게 적용될 수 있다.
한편, 디폴트로 설정된 타겟 시점은 사용자 행동 특성을 제대로 반영하지 못할 수 있고, 사용자마다 관심있는 시간대가 다를 수 있다. 예를 들어, 사용자가 평일 저녁에 위치하는 주요 위치가 동일한 경우, 이 주요 위치는 집으로 추정될 수 있다. 따라서, 사용자에게 평일 저녁의 주요 위치(집)에 관련된 콘텐츠를 제공하는 것보다 사용자가 주말 저녁에 위치하는 주요 위치에 관련된 콘텐츠를 제공하는 것이 사용자에게 유익할 수 있다. 따라서, 콘텐츠 제공부(170)는 사용자별 주요 위치에 매핑된 시간 정보와 콘텐츠 위치에 매핑된 시간 정보를 기초로 사용자별로 관심있는 미래 시점(타겟 시점) 및 해당 시점에서의 주요 위치/콘텐츠 위치를 추출한다. 콘텐츠 제공부(170)는 타겟 시점이 도래하기 전에 타겟 시점의 위치 관련 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들면, 사용자1이 관심있는 미래 시점 및 주요 위치가 수요일 저녁 위치m인 경우, 콘텐츠 제공부(170)는 수요일 저녁이 도래하기 전(예를 들면, 화요일)에 사용자가 수요일 저녁에 머무는 위치m 관련 콘텐츠(예를 들면, 위치m의 날씨, 위치m의 주변 정보, 위치m 관련 뉴스 등)를 미리 제공할 수 있다. 사용자2가 관심있는 미래 시점 및 주요 위치가 목요일 저녁 위치n인 경우, 콘텐츠 제공부(170)는 목요일 저녁이 도래하기 전(예를 들면, 화요일)에 사용자가 목요일 저녁에 머무는 위치n 관련 콘텐츠를 미리 제공할 수 있다. 즉, 사용자1은 월, 화, 목, 금요일 저녁에 머무르는 주요 위치와 수요일 저녁에 머무르는 주요 위치가 다른 경우, 콘텐츠 제공부(170)는 사용자1에게 특별한 미래 시점은 수요일 저녁이라고 판단할 수 있다. 한편, 사용자2는 월, 화, 수요일 저녁에 머무르는 주요 위치와 목요일 저녁에 머무르는 주요 위치가 다른 경우, 콘텐츠 제공부(170)는 사용자2에게 특별한 미래 시점은 목요일 저녁이라고 판단할 수 있다. 따라서, 콘텐츠 제공부(170)는 콘텐츠 제공 시점에 사용자1에게는 수요일 저녁 위치m에 관련된 콘텐츠를 미리 제공하고, 사용자2에게는 목요일 저녁 위치n에 관련된 콘텐츠를 미리 제공할 수 있다.
콘텐츠 제공부(170)가 사용자의 미래 위치 후보의 우선 순위를 결정하는 방법은 조건에 따라 다양할 수 있다. 조건은 타겟 시점, 위치 관계값, 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간 등을 포함할 수 있다.
타겟 시점이 기준값보다 먼 경우(예를 들면, 2주 후, 다음 달, 다가오는 계절, 다가오는 연휴, 다가오는 휴가철 등과 같이 상대적으로 먼 미래) 또는 반복성이 중요한 경우(예를 들면, 매주 토요일), 콘텐츠 제공부(170)는 과거 기록들부터 추출된 사용자의 주요 위치에 우선 순위를 높게 설정할 수 있다. 이때, 주요 위치 중에서도 거점 위치(집이나 회사)보다는 과거 기록들에서 조회한 타겟 시점에 주로 머무르는 관심 위치의 우선 순위를 높게 설정할 수 있다.
타겟 시점이 기준값보다 가까운 경우(예를 들면, 오늘 오후나 이번 주말과 같은 가까운 미래) 또는 정확성이 중요한 경우, 콘텐츠 제공부(170)는 사용자 행동 변화 판단부(130)의 판단 결과(위치 관계값)를 기초로 미래 위치 후보의 우선 순위를 결정할 수 있다. 사용자의 최근 위치가 행동 반경에 포함되거나, 사용자의 최근 위치를 알 수 없는 경우라면, 타겟 시점의 관심 위치를 신뢰한다. 따라서, 콘텐츠 제공부(170)는 타겟 시점의 관심 위치, 거점 위치(예를 들면 집이나 회사), 최근 위치 순으로 우선 순위를 결정할 수 있다. 사용자의 최근 위치가 행동 반경으로부터 일정 거리(예를 들면, 50km) 이내, 즉 행동 반경 이탈 크기가 50km 이내라면, 사용자 행동 변화가 크기 않다고 판단하고, 타겟 시점의 관심 위치를 신뢰할 수 있다. 사용자의 최근 위치가 행동 반경으로부터 제1거리(예를 들면, 50km)를 벗어나지만, 제2거리(예를 들면, 100km) 이내라면, 집이 아닌 위치에서의 1박 가능성은 낮지만 사용자 행동 변화가 생겼다고 판단할 수 있고, 관심 위치보다 거점 위치를 신뢰할 수 있다. 따라서, 콘텐츠 제공부(170)는 타겟 시점의 거점 위치, 관심 위치, 최근 위치 순으로 우선 순위를 결정할 수 있다. 만약, 사용자의 최근 위치가 행동 반경으로부터 100km를 벗어난 경우, 거점 위치(예를 들면 집이나 회사)로부터 멀리 있다고 판단할 수 있다. 예를 들면, 여행이나 출장과 같이 거점 위치를 벗어나 있으므로, 과거 기록을 기초로 미래 위치를 예측하기 어렵다. 따라서, 콘텐츠 제공부(170)는 예를 들면 여행지일 수 있는 최근 위치를 신뢰하고, 최근 위치, 거점 위치 순으로 우선 순위를 결정할 수 있다.
콘텐츠 위치의 신뢰도가 높고 콘텐츠 위치의 유효 기간이 타겟 시점에 해당하는 경우, 콘텐츠 위치를 신뢰할 수 있다. 따라서, 콘텐츠 제공부(170)는 콘텐츠 위치의 우선 순위를 가장 높게 결정할 수 있다. 또는 콘텐츠 제공부(170)는 콘텐츠 위치의 신뢰도를 기초로 최근 위치, 관심 위치, 거점 위치와의 우선 순위를 결정할 수 있는 것은 당연하다.
사용자 행동 변화가 크기 않은 경우, 콘텐츠 제공부(170)는 과거 기록을 기초로 타겟 시점의 관심 위치 또는 거점 위치를 사용자의 미래 위치로 예측한다. 이때, 콘텐츠 제공부(170)는 관심 위치 또는 거점 위치의 가중치를 기초로 우선 순위를 결정할 수 있다.
도 2부터 도 4 각각은 본 발명의 한 실시예에 따른 행동 반경 생성 방법을 설명하는 도면이다.
먼저 도 2를 참고하면, 행동 반경은 주요 위치 중에서도 거점 위치를 기초로 행동 반경을 생성할 수 있다. 예를 들면, 행동 반경은 거점 위치(위치A)와 거점 위치(위치B)가 중심인 일정 크기(예를 들면, 반지름이 50km)의 원일 수 있다. 행동 반경의 크기는 거점 위치의 가중치에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 사용자가 거점 위치마다 머무를 확률이 다를 수 있고, 또는 사용자가 거점 위치로부터 움직이는 거리가 다를 수 있다. 따라서, 어느 거점 위치에 관계된 행동 반경은 50km이고, 다른 거점 위치에 관계된 행동 반경은 30km일 수 있다. 거점 위치가 복수 개인 경우, 행동 반경은 복수 개 생성될 수 있다.
도 3과 도 4를 참고하면, 행동 반경은 복수의 주요 위치를 포함하도록 생성될 수 있다. 예를 들면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 일정 거리 이내에 있는 주요 위치들을 하나의 원 안으로 묶을 수 있고, 원의 크기가 최소 기준(예를 들면, 20km)보다 작다면 최소 기준으로 늘린 원을 행동 반경으로 결정할 수 있다. 이 경우, 하나의 행동 반경에 복수의 거점 위치가 포함될 수 있다.
예를 들어, 타겟 시점이 일요일인 경우의 주요 위치는 위치A, 위치C, 위치F, 위치G이므로, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 도 3과 같이, 위치A, 위치F, 위치G를 포함하는 행동 반경과 위치C를 포함하는 행동 반경을 생성할 수 있다.
예를 들어, 타겟 시점이 토요일 오후인 경우의 주요 위치는 위치A, 위치D, 위치E이므로, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 도 4와 같이, 위치A를 포함하는 행동 반경과 위치D, 위치E를 포함하는 행동 반경을 생성할 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 타겟 시점에 관계된 행동 반경을 기초로 사용자의 최근 위치와 행동 반경의 위치 관계값(행동 반경 이탈 거리)을 계산한다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 사용자의 행동 변화 판단 방법의 흐름도이다.
도 5를 참고하면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자의 최근 위치를 입력받는다(S110).
사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자의 시간대별 주요 위치를 기초로 적어도 하나의 행동 반경을 생성한다(S120). 주요 위치는 거점 위치와 관심 위치를 포함하고, 타겟 시점에 따라 행동 반경에 포함되는 주요 위치는 달라질 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 최근 위치와 각 행동 반경의 위치 관계값을 계산한다(S130). 위치 관계값은 최근 위치가 행동 반경으로부터 이탈된 크기를 나타내는 값으로서, 최근 위치에서 행동 반경까지의 가장 가까운 거리일 수 있고, 또는 최근 위치에서 행동 반경의 중심까지의 거리일 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 위치 관계값을 기초로 사용자의 행동 변화를 판단한다(S140). 행동 변화 판단 기준은 모든 사용자에게 동일하게 설정될 수 있고, 또는 사용자별로 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 누적된 위치 정보를 기초로 행동 범위가 넓은 사용자인지 행동 범위가 좁은 사용자인지 판단하고, 이를 기초로 사용자별로 행동 변화 판단 기준을 다르게 설정할 수 있다. 또는 행동 변화 판단 기준은 판단 시점에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 낮 시간의 사용자의 활동 범위가 밤 시간보다 상대적으로 넓을 수 있다. 따라서, 사용자의 최근 위치를 수집한 시간이 낮 시간이라면, 사용자의 활동성을 고려하여 행동 변화 판단 기준을 밤 시간보다 여유롭게 설정할 수 있다.
사용자 행동 변화 판단부(130)는 행동 변화 판단 기준을 50km로 설정하고, 사용자의 최근 위치가 적어도 하나의 행동 반경에 포함되거나, 적어도 하나의 행동 반경으로부터 50km 이내에 위치하는 경우(행동 반경 이탈 크기가 50km 미만), 사용자가 지금까지의 행동과 유사하게 행동할 것으로 판단한다. 사용자의 최근 위치가 적어도 하나의 행동 반경으로부터 50km 이상 떨어진 경우(행동 반경 이탈 크기가 50km 이상), 사용자 행동 변화 판단부(130)는 사용자 행동이 변했다고 판단한다. 또는 사용자 행동 변화 판단부(130)는 행동 변화 판단 기준을 단계적으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 행동 반경 이탈 크기가 50km 미만인 경우, 행동 반경 이탈 크기가 50km에서 100km인 경우, 행동 반경 이탈 크기가 100km 이상인 경우 각각에 대해 사용자 행동 변화를 다르게 판단할 수 있다. 예를 들어, 행동 반경 이탈 크기가 100km 이상인 기간이 일정 기간 계속되면, 사용자 행동 변화 판단부(130)는 여행이나 출장, 또는 거점 위치 변경(이사 또는 이직)으로 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 사용자의 미래 위치 예측 방법의 흐름도이다.
도 6을 참고하면, 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출한다(S210). 주요 위치는 거점 위치와 관심 위치를 포함한다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 최근 위치와 타겟 시점(미래의 특정 시점)을 기초로 사용자의 미래 위치 후보들을 선정한다(S220). 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 위치 정보 기록을 기초로 사용자가 타겟 시점에 위치하는 주요 위치(거점 위치와 관심 위치)를 예측할 수 있다. 하지만, 사용자는 타겟 시점에 주요 위치에 머무를 가능성이 낮을 수 있다(예를 들면, 여행 중인 경우). 따라서, 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 미래 위치가 될 수 있는 복수의 후보들을 선정한다. 사용자의 미래 위치 후보는 사용자의 최근 위치와 주요 위치를 포함한다. 사용자의 미래 위치 후보는 콘텐츠 위치 추출부(150)에서 추출한 콘텐츠 위치를 더 포함할 수 있다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 시간대별 주요 위치를 기초로 사용자의 행동 반경을 결정한다(S230).
콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 최근 위치와 행동 반경의 위치 관계값을 계산한다(S240).
콘텐츠 제공 장치(100)는 위치 관계값과 타겟 시점을 기초로 미래 위치 후보들 중에서 미래 위치를 추출한다(S250). 콘텐츠 제공 장치(100)는 미래 위치 후보들 각각의 신뢰도를 기초로 미래 위치를 예측할 수 있다. 예를 들면, 판단 결과, 타겟 시점에 관심 위치에 있을 확률이 높은 경우(관심 위치의 신뢰도가 높은 경우), 콘텐츠 제공 장치(100)는 타겟 시점의 관심 위치, 거점 위치(예를 들면 집이나 회사), 최근 위치 순으로 우선 순위를 결정할 수 있다. 거점 위치의 신뢰도가 높은 경우, 콘텐츠 제공 장치(100)는 거점 위치, 관심 위치, 최근 위치 순으로 우선 순위를 결정할 수 있다. 사용자 행동 변화가 커서 최근 위치의 신뢰도가 높은 경우, 콘텐츠 제공 장치(100)는 최근 위치, 거점 위치 순으로 우선 순위를 결정할 수 있다. 만약, 콘텐츠 위치의 신뢰도가 높고 콘텐츠 위치의 유효 기간이 타겟 시점에 해당하는 경우, 콘텐츠 제공 장치(100)는 콘텐츠 위치의 우선 순위를 가장 높게 결정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 제공 방법의 흐름도이다.
도 7을 참고하면, 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출한다(S310). 주요 위치는 거점 위치와 관심 위치를 포함한다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 사용자의 콘텐츠 위치를 추출한다(S320). 콘텐츠 이용 정보는 키워드 검색, 웹페이지 방문, 예약 등과 같은 정보를 포함한다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 결정한다(S330). 예를 들어, 콘텐츠 이용 정보(예를 들어, 하와이 항공권 예약/검색)로부터 콘텐츠 위치(하와이)에 대한 시간 정보(출발일)를 획득할 수 있는 경우, 콘텐츠 제공 장치(100)는 콘텐츠 위치의 신뢰도를 높게 설정할 수 있다. 그리고, 콘텐츠 제공 장치(100)는 콘텐츠 이용 정보로부터 획득한 시간 정보를 기초로 콘텐츠 위치의 유효 기간을 결정할 수 있다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 타겟 시점에 사용자가 위치할 수 있는 미래 위치 후보를 선정한다(S340). 미래 위치 후보는 사용자의 최근 위치, 타겟 시점에 관계된 주요 위치(거점 위치와 관심 위치), 그리고 타겟 시점에 유효한 콘텐츠 위치를 포함할 수 있다.
콘텐츠 제공 장치(100)는 미래 위치 후보 각각의 신뢰도를 기초로 사용자의 미래 위치를 예측한다(S350). 신뢰도는 타겟 시점에 사용자가 머무를 가능성(또는 확률)이나 타겟 시점에 사용자가 관심을 가질 가능성과 관련된 지표이다. 과거 기록으로부터 추출된 주요 위치의 신뢰도는 사용자의 행동 변화 여부를 기초로 판단될 수 있다. 콘텐츠 위치의 신뢰도는 사용자의 콘텐츠 이용 행위로부터 판단될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 최근 위치로 볼 때 사용자 행동이 과거와 다르다면, 과거 기록으로부터 추출된 주요 위치의 신뢰도가 낮으므로, 신뢰도가 낮은 주요 위치를 미래 위치에서 제외할 수 있다. 사용자의 최근 위치로 볼 때 사용자 행동이 과거와 유사하다면, 과거 기록으로부터 추출된 주요 위치의 신뢰도가 높으므로, 신뢰도가 높은 주요 위치를 미래 위치로 예측할 수 있다. 콘텐츠 위치의 신뢰도가 높으면, 콘텐츠 위치를 미래 위치로 예측할 수 있다. 미래 위치는 타겟 시점별(예를 들면, 오늘 오후, 주말 오후, 2주일 후 등)로 예측될 수 있다.
복수의 미래 위치가 예측된 경우, 콘텐츠 제공 장치(100)는 예측한 미래 위치 각각의 신뢰도에 관계된 우선 순위를 기초로 사용자에게 콘텐츠를 제공한다(S360). 이때, 콘텐츠 제공 장치(100)는 미래 위치가 타겟 시점별로 예측된 경우, 타겟 시점이 가까운 순서대로 콘텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 제공 장치(100)가 사용자에게 날씨 정보를 푸시하는 경우 또는 사용자가 콘텐츠 제공 장치(100)에게 날씨 정보를 요청한 경우, 콘텐츠 제공 장치(100)는 사용자가 오늘 오후에 머무를 것으로 예측되는 위치1, 사용자가 토요일 오후에 머무를 것으로 예측되는 위치2 및 위치3, 사용자가 여름 휴가 장소로 관심을 가지는 위치4의 날씨(현재 날씨 또는 타겟 시점의 날씨)를 제공할 수 있다. 콘텐츠 제공 장치(100)는 우선 순위가 높은 위치의 날씨를 우선적으로 보여줄 수 있고, 또는 여러 위치의 날씨를 한 화면에 표시할 수 있다. 한편, 콘텐츠 제공 장치(100)는 우선 순위가 낮은 위치의 콘텐츠를 사용자에게 제공하지 않을 수 있다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 사용자 단말의 하드웨어 구조를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 8을 참고하면, 사용자 단말(200)은 메모리(210), 프로세서(220), 디스플레이(230) 그리고 통신모듈(240)을 포함하는 하드웨어로 구성된다. 사용자 단말은 적어도 하나의 저장 장치(250)를 더 포함할 수 있다. 사용자 단말(200)은 콘텐츠 제공 장치(100)에서 제공되는 콘텐츠를 수신하기 위한 프로그램/어플리케이션을 탑재할 수 있다.
메모리(210)는 본 발명을 수행하기 위한 명령어(instructions)를 저장하고 있거나, 저장 장치로부터 명령어를 로드하여 일시 저장한다. 프로세서(220)는 메모리(210)에 저장되어 있거나 로드된 명령어를 실행하여 본 발명을 위한 프로그램/어플리케이션을 구동한다. 디스플레이(230)는 사용자 입력을 수신할 수 있고, 예를 들면 터치 입력을 수신할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면 미래의 특정 시점에 사용자가 머무를 것으로 예상되는 위치나 사용자가 관심을 가질 것으로 예상되는 위치를 알 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 사용자에게 관심 콘텐츠를 미리 제공할 수 있고, 결과적으로 사용자가 추천 콘텐츠에 반응할 확률을 높일 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (19)

  1. 장치가 사용자의 미래 위치를 예측하는 방법으로서,
    사용자 단말로부터 일정 기간 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출하는 단계,
    상기 시간대별 주요 위치를 포함하는 일정 크기의 영역을 상기 사용자의 예측 행동 반경으로 결정하는 단계,
    상기 사용자의 최근 위치를 확인하는 단계,
    상기 사용자의 최근 위치와 상기 예측 행동 반경의 위치 관계값을 계산하는 단계, 그리고
    상기 위치 관계값을 기초로, 상기 시간대별 주요 위치와 상기 최근 위치 중에서 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계
    를 포함하고,
    상기 위치 관계값은 상기 최근 위치와 상기 예측 행동 반경의 거리인, 미래 위치 예측 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계는
    상기 위치 관계값이 기준값 이하인 경우, 상기 시간대별 주요 위치 중에서 상기 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치를 상기 미래 위치로 예측하는, 미래 위치 예측 방법.
  3. 제1항에서,
    상기 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 단계는
    상기 위치 관계값이 기준값 이상인 경우, 상기 최근 위치를 상기 미래 위치로 예측하는, 미래 위치 예측 방법.
  4. 제1항에서,
    상기 주요 위치는 거점 위치와 관심 위치 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 거점 위치는 상기 사용자의 행동 범위의 거점으로 판단되는 위치이며,
    상기 관심 위치는 상기 사용자가 특정 시간대에 머무는 위치인, 미래 위치 예측 방법.
  5. 제4항에서,
    상기 예측 행동 반경으로 결정하는 단계는
    상기 거점 위치가 중심인 일정 크기의 행동 반경을 생성하는 미래 위치 예측 방법.
  6. 제4항에서,
    상기 예측 행동 반경으로 결정하는 단계는
    상기 시간대별 주요 위치에서 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치를 추출하고, 상기 적어도 하나의 주요 위치를 포함하는 일정 크기의 행동 반경을 생성하는 미래 위치 예측 방법.
  7. 장치가 제1 시점보다 미래인 제2 시점에 관련된 콘텐츠를 상기 제1 시점에 제공하는 방법으로서,
    일정 기간 수집한 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 콘텐츠 위치를 추출하는 단계,
    사용자 단말로부터 일정 기간 수집한 위치 정보를 기초로 상기 제2 시점에서의 상기 사용자의 위치를 예측하고, 예측한 위치를 주요 위치로 추출하는 단계, 그리고
    상기 제2 시점과 상기 콘텐츠 위치의 관계, 그리고 상기 사용자 단말의 최근 위치와 상기 주요 위치의 관계 중 적어도 하나를 기초로, 상기 콘텐츠 위치, 상기 주요 위치 그리고 상기 최근 위치 중에서 상기 제2 시점에서의 상기 사용자의 위치로 추정되는 위치에 우선 순위를 부여하는 단계
    를 포함하고,
    상기 콘텐츠 위치를 추출하는 단계는
    상기 콘텐츠 이용 정보에 포함된 시간 정보를 기초로 각 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 결정하고, 각 콘텐츠 위치에 해당 신뢰도 및 유효 기간을 매핑하는, 콘텐츠 제공 방법.
  8. 삭제
  9. 제7항에서,
    상기 우선 순위를 부여하는 단계는
    제1 콘텐츠 위치의 유효 기간이 상기 제2 시점에 해당하는 경우, 제1 콘텐츠 위치의 우선 순위를 상기 주요 위치 및 상기 최근 위치보다 높게 설정하는, 콘텐츠 제공 방법.
  10. 제7항에서,
    상기 우선 순위를 부여하는 단계는
    상기 최근 위치와 상기 주요 위치의 위치 관계값을 계산하는 단계, 그리고
    상기 위치 관계값을 기초로 상기 최근 위치와 상기 주요 위치의 우선 순위를 결정하는 단계
    를 포함하는, 콘텐츠 제공 방법.
  11. 제10항에서,
    상기 위치 관계값을 계산하는 단계는
    상기 주요 위치를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 행동 반경을 결정하는 단계, 그리고
    상기 최근 위치와 상기 행동 반경의 거리를 상기 위치 관계값으로 결정하는 단계
    를 포함하는 콘텐츠 제공 방법.
  12. 제11항에서,
    상기 우선 순위를 결정하는 단계는
    상기 위치 관계값이 기준값 이상인 경우, 상기 주요 위치의 우선 순위를 상기 최근 위치보다 낮게 설정하는 콘텐츠 제공 방법.
  13. 제7항에서,
    상기 우선 순위를 기초로 상기 콘텐츠 위치, 상기 주요 위치 그리고 상기 최근 위치 중 적어도 하나의 위치를 콘텐츠 제공 위치로 추출하는 단계, 그리고
    상기 콘텐츠 제공 위치에 관련된 콘텐츠를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계
    를 더 포함하는 콘텐츠 제공 방법.
  14. 콘텐츠 제공 장치로서,
    사용자 단말로부터 일정 기간 위치 정보를 수집하고, 수집한 위치 정보를 기초로 사용자의 시간대별 주요 위치를 추출하는 위치 정보 기록부,
    상기 시간대별 주요 위치를 포함하는 일정 크기의 영역을 상기 사용자의 예측 행동 반경으로 생성하고, 상기 사용자의 최근 위치와 상기 예측 행동 반경의 위치 관계값을 계산하는 사용자 행동 변화 판단부, 그리고
    상기 위치 관계값을 기초로 상기 시간대별 주요 위치와 상기 최근 위치 중에서 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 적어도 하나의 미래 위치를 예측하는 콘텐츠 제공부
    를 포함하는 콘텐츠 제공 장치.
  15. 제14항에서,
    일정 기간 수집한 상기 사용자의 콘텐츠 이용 정보를 기초로 상기 사용자에 관계된 적어도 하나의 콘텐츠 위치를 추출하고, 상기 콘텐츠 이용 정보에 포함된 시간 정보를 기초로 각 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 결정하며, 각 콘텐츠 위치에 해당 신뢰도 및 유효 기간을 매핑하는 콘텐츠 위치 추출부를 더 포함하고,
    상기 콘텐츠 제공부는
    상기 위치 관계값과 상기 콘텐츠 위치의 신뢰도 및 유효 기간을 기초로 상기 사용자가 타겟 시점에 위치할 것으로 추정되는 상기 콘텐츠 위치, 상기 주요 위치 그리고 상기 최근 위치에 우선 순위를 부여하는 콘텐츠 제공 장치.
  16. 제15항에서,
    상기 콘텐츠 제공부는
    제1 콘텐츠 위치의 유효 기간이 상기 타겟 시점에 해당하는 경우, 제1 콘텐츠 위치의 우선 순위를 상기 주요 위치와 상기 최근 위치보다 높게 설정하고,
    상기 위치 관계값이 기준값 이하인 경우, 상기 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치의 우선 순위를 상기 최근 위치보다 높게 설정하며,
    상기 위치 관계값이 상기 기준값을 초과하는 경우, 상기 최근 위치의 우선 순위를 상기 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치보다 높게 설정하는 콘텐츠 제공 장치.
  17. 제14항에서,
    상기 사용자 행동 변화 판단부는
    거점 위치가 중심인 일정 크기의 행동 반경을 생성하고,
    상기 거점 위치는 상기 시간대별 주요 위치 중에서 상기 사용자의 행동 범위의 거점으로 판단되는 위치인 콘텐츠 제공 장치.
  18. 제14항에서,
    상기 사용자 행동 변화 판단부는
    상기 시간대별 주요 위치에서 타겟 시점에 매핑된 적어도 하나의 주요 위치를 추출하고, 상기 적어도 하나의 주요 위치를 포함하는 일정 크기의 행동 반경을 생성하는 콘텐츠 제공 장치.
  19. 제14항에서,
    상기 위치 정보 기록부는
    상기 사용자 단말로부터 수집한 위치 정보에서 유사한 위치 정보들을 묶어 대표 위치 정보로 정제하고, 정제한 대표 위치 정보를 기초로 해당 시간에 반복적으로 머무는 위치를 해당 시간의 주요 위치로 추출하는 콘텐츠 제공 장치.
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