KR102078619B1 - 위치기반 정보탐색 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

위치기반 정보탐색 방법 및 시스템을 제공한다. 본 발명의 실시예들에 따른 위치기반 정보탐색 방법은 사용자의 현재의 지리적 위치에 기반하여 사용자 주변에 대한 멀티-도메인 각각 또는 사용자가 위치한 지역의 특징(멀티-도메인 중에서 선정되는 주요 도메인)에 따른 POI(Point Of Interest)에 대한 정보 또는 주변의 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있다.

Description

위치기반 정보탐색 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR SEARCHING INFORMATION BASED ON LOCATION}

아래의 설명은 위치기반 정보탐색 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사용자의 현재의 지리적 위치에 기반하여 사용자 주변에 대한 멀티-도메인 각각 또는 사용자가 위치한 지역의 특징(멀티-도메인 중에서 선정되는 주요 도메인)에 따른 POI(Point Of Interest)에 대한 정보 또는 주변의 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있는 위치기반 정보탐색 방법, 상기 위치기반 정보탐색 방법을 수행하는 컴퓨터 장치, 컴퓨터와 결합되어 상기 위치기반 정보탐색 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 그 기록매체에 관한 것이다.

사용자들이 특정한 장소 또는 특정한 장소와 연계된 컨텐츠(일례로, 영화, 축제, 쇼핑 등)를 검색하는 것에는 해당 장소를 아직 방문하기 전의 사전 준비와 해당 장소를 방문한 상태에서의 주변 탐색이라는 두 가지 검색 성격이 존재한다. 따라서, 두 가지 검색 성격에 따라 서로 다른 방식으로 검색결과를 제공할 필요성이 존재한다.

한편, 위치기반서비스(Location Based Service, LBS)는 이동통신망이나 위성항법장치(Global Positioning System, GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 기술로, 일반적으로 사용자의 현재 위치를 기반으로 사용자 주변의 아이템을 검색하는 서비스이다.

그러나, 종래기술의 위치기반서비스는 특정 도메인에 대한 서비스의 서브 서비스로서 활용되는 수준에 불과하다는 문제점이 있다. 예를 들어, 한국등록특허 제10-1671449호는 위치 기반 상품 검색 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 사용자 단말들의 위치정보에 기반하여 유사한 위치의 사용자들의 특징정보에 따라 상품정보를 제공하기 위한 기술을 개시하고 있다. 다른 예로, 한국공개특허 제10-2005-0099672호는 위치기반 지능형 검색 서비스 방법에 관한 것으로, 검색 서비스 사이트에서 위치 기반 키워드에 대해 해당 지역의 전화번호와 뉴스 등을 신속하게 검색해주는 기술을 개시하고 있다. 다시 말해, 종래기술의 위치기반서비스들은 상품정보의 제공을 위한 도메인 내에서 위치 정보를 활용하거나 전화번호나 뉴스 등의 제공을 위한 도메인 내에서 위치 정보를 활용하는 것과 같이 특정한 도메인을 위한 서비스의 서브 서비스 개념으로 위치 정보를 활용하는 형태로 위치기반서비스를 제공하고 있다. 다시 말해, 이러한 종래기술의 위치기반서비스들을 통해서는 사용자가 현재 위치와 관련하여 맛집, 볼거리, 놀거리 등과 같이 사용자 주변의 종합적인 소식/트렌드 등을 소비하기 어렵다는 문제점이 있다.

사용자의 현재의 지리적 위치에 기반하여 사용자 주변에 대한 멀티-도메인 각각 또는 사용자가 위치한 지역의 특징(멀티-도메인 중에서 선정되는 주요 도메인)에 따른 POI(Point Of Interest)에 대한 정보 또는 주변의 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있는 위치기반 정보탐색 방법, 상기 위치기반 정보탐색 방법을 수행하는 컴퓨터 장치, 컴퓨터와 결합되어 상기 위치기반 정보탐색 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 그 기록매체를 제공한다.

등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의하는 단계; 사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정하는 단계; 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 기반하여 상기 멀티-도메인 중 상기 지리적 검색영역을 위한 적어도 하나의 주요 도메인을 선정하는 단계; 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 상기 주요 도메인으로 분류된 POI를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 POI에 대한 정보 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 대응하는 주요 도메인과 연계하여 제공하는 단계를 포함하는 위치기반 정보탐색 방법을 제공한다.

컴퓨터와 결합하여 상기 위치기반 정보탐색 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

상기 위치기반 정보탐색 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다.

컴퓨터 장치에 있어서, 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의하고, 사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신하고, 상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정하고, 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 기반하여 상기 멀티-도메인 중 상기 지리적 검색영역을 위한 적어도 하나의 주요 도메인을 선정하고, 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 상기 주요 도메인으로 분류된 POI를 추출하고, 상기 추출된 POI에 대한 정보 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 대응하는 주요 도메인과 연계하여 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치를 제공한다.

사용자의 현재의 지리적 위치에 기반하여 사용자 주변에 대한 멀티-도메인 각각 또는 사용자가 위치한 지역의 특징(멀티-도메인 중에서 선정되는 주요 도메인)에 따른 POI(Point Of Interest)에 대한 정보 또는 주변의 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있다.

사용자의 현위치, 시간, 연령, 성별 등과 같은 컨텍스트 정보와 등록된 POI의 컨텍스트별 연관도 점수를 기반으로 사용자를 위한 검색 공간을 제한함에 따라 사용자의 현재를 위한 최적의 위치기반 정보를 제공할 수 있다.

사용자의 현위치 중심의 POI에 대한 주요테마 또는 인기테마에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 테마별로 POI에 대한 정보를 제공할 수 있다.

UGC(User Generated Contents)에 대한 딥러닝(deep learning)을 통해 POI를 위한 고품질 이미지를 추출할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 위치기반 정보탐색 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 지리적 검색영역을 결정하는 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자의 검색 공간을 제한하는 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠를 제공하는 예를 도시한 도면이다.
도 7 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 개별 도메인별 POI 및/또는 컨텐츠를 제공하는 예를 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자가 직접 사용자 컨텍스트를 선택하는 예를 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서, 개별 POI에 대한 지도 정보를 제공하는 예를 도시한 도면이다.

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

본 발명의 실시예들에 따른 위치기반 정보탐색 방법은 이후 설명될 서버와 같은 컴퓨터 장치를 통해 구현될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 장치는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 위치기반 정보탐색 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 장치와 결합되어 상품 추천 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다. 또한, 도 1의 네트워크 환경은 본 실시예들에 적용 가능한 환경들 중 하나의 예를 설명하는 것일 뿐, 본 실시예들에 적용 가능한 환경이 도 1의 네트워크 환경으로 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 도 1에서는 전자 기기 1(110)의 예로 스마트폰의 형상을 나타내고 있으나, 본 발명의 실시예들에서 전자 기기 1(110)은 실질적으로 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있는 다양한 물리적인 컴퓨터 장치들 중 하나를 의미할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 네트워크(170)를 통해 접속한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로 서비스(일례로, 소셜 네트워크 서비스, 메시징 서비스, 검색 서비스, 메일 서비스, 컨텐츠 제공 서비스 등)를 제공하는 시스템일 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다. 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 각각이나 서버들(150, 160) 각각은 도 2를 통해 도시된 컴퓨터 장치(200)에 의해 구현될 수 있으며, 일실시예에 따른 상품 추천 방법은 이러한 컴퓨터 장치(200)에 의해 구현되는 상품 추천 시스템에 의해 수행될 수 있다.

이러한 컴퓨터 장치(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 메모리(210), 프로세서(220), 통신 인터페이스(230) 그리고 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 장치(200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 장치(200)의 메모리(210)에 로딩될 수 있다.

프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 인터페이스(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 인터페이스(230)은 네트워크(170)를 통해 컴퓨터 장치(200)가 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(230)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(170)를 거쳐 컴퓨터 장치(200)의 통신 인터페이스(230)를 통해 컴퓨터 장치(200)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(220)나 메모리(210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 장치(200)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(250)는 컴퓨터 장치(200)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다.

또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 장치(200)는 도 2의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 상술한 입출력 장치(250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 위치기반 정보탐색 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 위치기반 정보탐색 방법은 일례로 앞서 설명한 서버(150)를 구현하는 컴퓨터 장치(200)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)의 프로세서(220)는 메모리(210)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(220)는 컴퓨터 장치(200)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 컴퓨터 장치(200)가 도 3의 방법이 포함하는 단계들(310 내지 350)을 수행하도록 컴퓨터 장치(200)를 제어할 수 있다.

단계(310)에서 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의할 수 있다. 본 실시예에서 멀티-도메인은, 사용자의 현재 위치와 연관하여 다양한 정보들을 제공하기 위해 정보들을 분류한 카테고리들일 수 있으며, 일례로 '맛집', '카페/디저트', '술집/바, 배달', '가볼만한곳', '문화', '테마', '취미', '예약/이벤트' 등과 같은 다양한 도메인들을 포함할 수 있다. 다시 말해, 컴퓨터 장치(200)는 이러한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 미리 정의해놓을 수 있으며, 이후 설명하는 바와 같이 사용자의 지리적 위치정보와 관련하여 미리 정의된 멀티-도메인 각각을 위한 또는 사용자에 대해 설정되는 지리적 검색영역에 대해 선정되는 주요 도메인을 위한 POI들 및/또는 POI들에 연계된 컨텐츠들을 사용자에게 제공함으로써, 단순히 특정 도메인의 서비스에 대한 서브 서비스로서 위치 정보를 활용하는 것이 아닌, 사용자 주변의 다양한 소식이나 트렌드 등을 제공하거나 또는 사용자가 위치한 지역에 특화된 주요 도메인에 대한 정보의 제공이 가능한 주변 탐색 서비스를 사용자들에게 제공할 수 있게 된다. 한편, POI들의 등록 시 POI들 각각의 지리적 위치가 대응하는 POI와 연계되어 등록됨에 따라 컴퓨터 장치(200)에 의해 등록된 POI들 각각의 지리적 위치가 식별될 수 있다.

단계(320)에서 컴퓨터 장치(200)는 사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신할 수 있다. 여기서 사용자의 단말은 일례로, 앞서 설명한 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 중 어느 하나로서 서버(150)를 구현하는 컴퓨터 장치(200)가 제공하는 주변 탐색 서비스를 네트워크(170)를 통해 제공받는 주체일 수 있다. 여기서 지리적 위치정보는 사용자가 그 주변에 대해 종합적인 정보를 제공받기를 원하는 좌표나 장소 또는 영역일 수 있으며, 바람직하게는 사용자의 현재 위치로서 사용자의 단말이 포함하는 GPS를 통해 제공되는 GPS 좌표일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 네트워크(170)를 통해 사용자의 단말로부터 GPS 좌표를 지리적 위치정보로서 수신할 수 있다.

지리적 위치정보는 일례로, 사용자의 단말이 앞서 설명한 주변 탐색 서비스에 진입함에 응답하여 사용자의 단말에서 컴퓨터 장치(200)로 전송될 수 있다. 보다 구체적인 예로, 검색 서비스를 제공하는 페이지상에 주변 탐색 서비스로 진입하기 위한 아이콘이나 배너 또는 링크가 노출될 수 있다. 이 경우, 사용자들은 노출된 아이콘이나 배너 또는 링크를 통해 검색 서비스에서 주변 탐색 서비스로 진입할 수 있으며, 사용자의 단말에 설치된 어플리케이션은 주변 탐색 서비스로의 진입에 응답하여 지리적 위치정보를 컴퓨터 장치(200)로 전송할 수 있다. 다른 예로, 모바일 환경에서 가상 키보드와 연계하여 주변 탐색 서비스로의 진입을 위한 아이콘이나 배너 또는 링크가 노출될 수도 있다. 또 다른 예로, 검색 서비스의 검색 결과상에 주변 탐색 서비스로 진입할 수 있는 아이콘이나 배너 또는 링크가 노출될 수도 있다. 또 다른 예로, 검색 서비스에서 사용자가 위치와 관련된 검색어를 이용하여 검색을 요청하는 경우, 특히 검색어의 위치가 사용자 GPS 좌표 인근일 경우 이용자가 주변 탐색의 니즈가 있는 것으로 판단하여 자동으로 주변 탐색 서비스로 진입될 수도 있다.

단계(330)에서 컴퓨터 장치(200)는 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정할 수 있다. 지리적 검색영역은 사용자의 검색 공간(search space)을 1차적으로 제한하기 위한 수단으로써, 일례로 수신된 GPS 좌표를 중심으로 어느 지리적 범위(일례로, 반경 1km, 반경 100m 등)까지를 검색을 위한 영역으로 설정할 것인가에 대한 정보를 나타낸다. 예를 들어, 도심 한가운데와 시골은 일정한 지리적 범위 내에 존재하는 POI의 수 자체가 상이하다. 도심 한가운데는 상대적으로 좁은 지리적 범위에 다수의 POI들이 밀집해있는 반면, 시골에는 동일한 지리적 범위 내에 상대적으로 훨씬 적은 POI들이 존재할 것이다. 따라서 컴퓨터 장치(200)는 수신된 지리적 위치정보에 따라 적절한 수의 탐색 후보들(POI들 또는 POI와 연계된 컨텐츠들)을 추출하기 위해 적절한 지리적 검색영역을 결정해야 할 필요성이 있다.

일실시예로, 컴퓨터 장치(200)는 단계(330)에서 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI 수에 기초하여 지리적 검색영역을 결정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 수신된 지리적 위치정보를 중심으로 기설정된 반경의 영역을 확인한 후, 확인된 영역에 포함된 POI의 수를 확인할 수 있다. 이후 컴퓨터 장치(200)는 적절한 수의 POI가 추출될 수 있도록 확인된 지리적 영역을 확장(또는 축소)할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 컴퓨터 장치(200)는 수신된 지리적 GPS 좌표를 중심으로 반경 10m 내의 범위를 지리적 영역으로서 결정할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI 중 결정된 지리적 영역에 포함된 POI의 수를 확인하고, 확인된 POI의 수가 기설정된 수 미만인 경우에는 지리적 영역을 확장시킬 수 있다. 지리적 영역의 확장에 따라 POI의 수는 증가하게 될 것이며, 컴퓨터 장치(200)는 해당 지리적 영역에 포함된 POI의 수가 기설정된 수 이상이 될 때까지 지리적 영역을 확장시킬 수 있다. 이때, 확장된 지리적 영역에 포함된 POI의 수가 기설정된 수 이상인 경우, 해당 확장된 지리적 영역이 지리적 검색영역으로서 결정될 수 있다. 다른 예로, 컴퓨터 장치(200)는 지리적 영역 내의 POI 수에 기초하여 지리적 영역의 POI 밀집도를 계산할 수 있으며, 계산된 POI 밀집도가 기설정된 밀집도 이상이 되도록 지리적 영역을 순차적으로 확장시킬 수도 있다. POI 밀집도는 단위 면적에 포함된 POI의 수에 기반하여 계산될 수 있다. 지리적 검색영역을 결정하기 위한 다른 실시예는 이후 도 4를 통해 더욱 자세히 설명한다.

한편, 보다 정밀한 정보탐색을 위해 사용자의 검색 공간(Search Space)은 지리적 위치가 아닌 다른 정보에 의해 추가적으로 제한될 수도 있다. 일례로, 남성 사용자에게 여성 전용 서비스를 제공하는 POI에 대한 정보를 제공할 필요성은 없으며, 이를 고려하여 사용자별로 보다 적절한 정보를 제공하기 위해 사용자의 검색 공간에 대한 추가적인 제한이 이루어질 수 있다. 이러한 검색 공간에 대한 추가적인 제한은 POI에 대해 추출되는 POI 컨텍스트와 사용자에 대해 추출되는 사용자 컨텍스트를 이용하여 수행될 수 있다. 사용자의 검색 공간을 제한하는 방법에 대해서는 이후 도 5를 통해 더욱 자세히 설명한다.

단계(340)에서 컴퓨터 장치(200)는 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 기반하여 멀티-도메인 중 지리적 검색영역을 위한 적어도 하나의 주요 도메인을 선정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI들 중 단계(330)에서 결정된 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI들에 대한 정보를 분석하여 지리적 검색영역에 대한 주요 도메인을 선정할 수 있다. 예를 들어, 지리적 검색영역 내에 인기도가 상대적으로 높은 맛집들이 다수 분포되어 있는 음식점 핫플레이스인 경우, '맛집' 도메인이 해당 지리적 검색영역의 주요 도메인으로서 선정될 수 있다. 다른 예로, 지리적 검색영역 내에 다수의 고궁(ancient palace)이 존재하거나 또는 유명 관광지들이 존재하는 경우, '가볼만한곳' 도메인이 지리적 검색영역의 주요 도메인으로서 선정될 수 있다. 실시예에 따라 하나의 지리적 검색영역에 대해 둘 이상의 주요 도메인이 선정될 수도 있다. 예를 들어, 정의된 멀티-도메인이 포함하는 복수의 도메인들 중 둘 이상 또는 전부가 주요 도메인으로 선정될 수도 있다.

단계(350)에서 컴퓨터 장치(200)는 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 주요 도메인으로 분류된 POI를 추출할 수 있다. 예를 들어, '맛집' 도메인이 주요 도메인으로 선정된 경우, 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 음식점으로 분류되는 POI가 추출될 수 있다. 다른 예로, 주요 도메인으로 '맛집', '카페/디저트', '술집/바', '배달', '가볼만한곳', '문화', '테마', '취미', '예약/이벤트'와 같이 복수의 도메인들이 선정된 경우, 선정된 복수의 주요 도메인들 각각에 대해 지리적 검색영역 내의 POI들이 추출될 수 있다. 이때, 하나의 POI가 복수의 도메인들을 위해 중복적으로 추출될 수도 있다. 예를 들어, 특정 음식점에 대한 POI가 '맛집' 도메인에 대해 추출되면서, '배달' 도메인에 대해, 그리고 '예약/이벤트' 도메인에 대해 동시에 추출될 수도 있다. 다시 말해, 하나의 POI가 복수의 도메인들로 분류될 수도 있다.

단계(360)에서 컴퓨터 장치(200)는 추출된 POI에 대한 정보 또는 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 대응하는 주요 도메인과 연계하여 제공할 수 있다. 예를 들어, '맛집' 도메인으로 분류된 POI에 대한 정보는 '맛집' 도메인과 연계하여 제공될 수 있다. 이때, 추출된 모든 POI에 대해 정보를 제공할 필요는 없으며, 추출된 POI 중 적어도 일부의 POI에 대한 정보 또는 적어도 일부의 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보가 제공될 수 있다. 이러한 정보의 제한은 앞서 설명한 검색 공간에 대한 추가적인 제한을 통해 이루어질 수 있다. 이처럼, 컴퓨터 장치(200)는 사용자의 지리적 위치정보에 따라 그 주변에 대한 정보를 미리 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 또는 사용자의 지리적 검색영역에 대해 선정된 주요 도메인에 대해 제공할 수 있게 된다. 따라서 사용자는 현재 위치와 같이 사용자가 원하는 위치의 주변에 대한 정보를 앞서 설명한 '맛집', '카페/디저트', '술집/바', '배달', '가볼만한곳', '문화', '테마', '취미', '예약/이벤트' 등과 같이 미리 정의된 복수의 도메인들 각각에 대해 제공받아보거나 현재 지역의 특징이 나타나는 주요 도메인에 대한 POI 정보 및/또는 컨텐츠 정보를 제공받아볼 수 있게 된다. 다시 말해, 단순히 특정 도메인을 위한 서비스에서 위치정보를 활용하여 특정 도메인을 위한 서비스의 부가적인 서브 서비스를 제공하는 것이 아니라, 앞서 설명한 바와 같이 사용자 주변의 다양한 소식이나 트렌드 등을 제공하기 위한 실질적인 주변 탐색 서비스를 제공할 수 있게 된다.

앞서 설명한 바와 같이, 실시예에 따라 정의된 멀티-도메인이 포함하는 복수의 도메인들 전부를 주요 도메인으로 활용할 수 있으며, 이 경우, 단계(340)은 생략될 수 있다. 또한, 단계(350)에서 컴퓨터 장치(200)는 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI를 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출할 수 있으며, 단계(360)에서 컴퓨터 장치(200)는 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출된 POI에 대한 정보 또는 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 제공할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 지리적 검색영역을 결정하는 예를 도시한 도면이다. 지리적 검색영역을 결정하기 위해, 도 3을 통해 설명한 컴퓨터 장치(200)는 검색을 위한 전체 지리적 검색영역을 기설정된 크기 단위를 갖는 복수의 그리드로 분할한 그리드 정보를 관리할 수 있다. 예를 들어, 대한민국 전역에 대한 주변 탐색 서비스를 제공하고자 하는 경우, 컴퓨터 장치(200)는 대한민국 전역을 전체 지리적 검색영역으로서 정의할 수 있으며, 대한민국 전역을 일례로, 20 미터 단위의 그리드로 분할하여 그리드 정보를 생성 및 관리할 수 있다. 도 4의 실시예에서는 그리드들 중 일부로서 6Х6 크기의 총 36 개의 그리드로 이루어진 매트릭스를 나타내고 있다.

이때, 사용자의 단말로부터 수신된 지리적 위치정보가 도 4에 표시된 별 모양을 통해 나타난 좌표를 포함한다고 가정한다. 상기 좌표는 도 4의 매트릭스에서 (4, 4) 그리드에 포함되어 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)를 수신된 위치정보에 대응하는 그리드인 (4, 4) 그리드를 지리적 영역으로서 추출할 수 있으며, (4, 4) 그리드에 따른 지리적 영역에 포함된 POI의 수를 확인할 수 있다. 이를 위해, 컴퓨터 장치(200)는 그리드 정보와 함께, 복수의 그리드 각각에 포함된 POI에 대한 정보를 관리할 수 있다.

이 경우, 컴퓨터 장치(200)는 (4, 4) 그리드에 포함된 POI의 수가 기설정된 수 미만인 경우, (4, 4) 그리드의 주변 그리드들로 지리적 영역을 확장할 수 있다. 도 4의 실시예에서는 (4, 4) 그리드와 (4, 4) 그리드 주변의 8 개의 그리드들((3, 3) 그리드, (3, 4) 그리드, (3, 5) 그리드, (4, 3) 그리드, (4, 5) 그리드, (5, 3) 그리드, (5, 4) 그리드 및 (5, 5) 그리드))을 포함하는 총 9개의 그리드들로 지리적 영역이 확장된 예를 나타내고 있다.

실시예에 따라 (4, 4) 그리드의 전후좌우의 4 개의 그리드들((3, 4) 그리드, (4, 3) 그리드, (4, 5) 그리드 및 (5, 4) 그리드))로 확장되는 예도 포함될 수 있다.

컴퓨터 장치(200)는 총 9개의 그리드들을 포함하는 확장된 지리적 영역에 포함된 POI의 수를 확인할 수 있으며, 확인되는 POI의 수가 기설정된 수 이상인지 여부를 확인할 수 있다.

위의 예에서, 만약 확인되는 POI의 수가 기설정된 수 미만인 경우, 현재 설정된 9칸의 그리드의 외곽을 감싸는 추가 16칸의 그리드들까지 지리적 영역을 확장할 수 있으며, 그래도 모자랄 경우에는 기설정된 수 이상이 될 때까지 다시 16칸의 외곽의 그리드를 추가하며 지리적 영역을 확장할 수 있다. 즉 컴퓨터 장치(200)는 이용자의 중심좌표가 포함된 그리드를 시작으로 인접한 그리드를 포함하여 지리적 영역을 확장하고 해당 단계까지의 영역 내 POI수가 기설정된 수 미만일 경우에는 해당 단계까지의 확장영역을 다시 시작점으로 설정하고 인접 그리드를 포함하여 지리적 영역을 확장한다. 이때 그리드 내의 POI가 존재하지 않는 인접 그리드의 경우에는 해당 방면으로의 확장을 멈춰서 POI의 분포에 따라 지리적 영역을 확장할 수도 있다. 또한, 확인되는 POI의 수가 기설정된 수 이상인 경우, 확장된 지리적 영역을 통해 지리적 검색영역이 결정될 수 있다. 이때, 지리적 검색영역은 9개의 그리드들의 영역을 모두 포함하도록 결정될 수 있다. 다른 예로, 지리적 검색영역은 별 모양으로 표시된 좌표를 중심점으로 가지면서 9개의 그리드들의 영역 내에 포함될 수 있는 가장 큰 원의 영역을 포함하도록 결정될 수도 있다. 도 4의 점선 원(410)은 수신된 지리적 위치정보에 따른 좌표를 중심점으로 가지면서 확장된 지리적 영역 내에 포함될 수 있는 가장 큰 원의 예를 나타내고 있다.

한편, 총 9개의 그리드들을 포함하는 확장된 지리적 영역에 포함된 POI의 수가 기설정된 수 미만인 경우, 지리적 영역은 다시 한번 확장될 수 있다. 이 경우, 지리적 영역은 (2, 2) 그리드부터 (6, 6) 그리드까지의 5Х5 크기의 매트릭스가 포함하는 총 25개의 그리드들을 포함하도록 확장될 수 있다.

이처럼 컴퓨터 장치(200)는 지리적 영역에 포함된 POI의 수가 기설정된 수 이상이 될 때까지 지리적 영역을 순차적으로 확장시켜 가면서 지리적 검색영역을 결정할 수 있다. 한편, 앞서 설명한 바와 같이, 지리적 영역의 확장을 위해 POI 밀집도가 활용될 수도 있다.

그리드 정보는 일례로, 지오해시(geohash) 정보를 활용할 수 있다. 지오해시는 공간을 그리드 형태로 분할하는 계층적 공간 데이터 구조로서, 본 실시예에 따른 그리드 정보로서 전체 지리적 검색영역을 분할하고 있는 다수의 계층들 중 특정 계층의 그리드들을 포함하는 그리드 정보가 활용될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자의 검색 공간을 제한하는 과정의 예를 도시한 흐름도이다. 도 5는 도 3을 통해 위치기반 정보탐색 방법에서 단계(310)과 단계(320) 사이에 단계(510)이 추가되고, 단계(320)과 단계(330) 사이에 단계(520)이 추가되었으며, 단계(350) 대신 단계(530), 단계(540) 및 단계(550)이 추가된 예를 나타내고 있다.

단계(510)에서 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI마다의 POI 컨텍스트 각각에 따른 연관도를 산출할 수 있다. 일례로, POI 컨텍스트는 시간을 포함할 수 있다. 저녁 7시부터 새벽 2시까지 운영하는 음식점 A를 고려할 때, 점심 시간대에 맛집을 찾는 사용자에게 음식점 A를 추천하는 것은 적절하지 못하다. 따라서, 컴퓨터 장치(200)는 특정한 POI에 대해 시간대에 따른 연관도를 미리 산출해놓고, 산출된 연관도를 활용할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 0시부터 24시까지를 1시간 간격의 시간대로 구분해놓고, 각각의 시간대별로 음식점 A의 연관도를 산출할 수 있다. 이때, 음식점 A의 운영시간에 대응하는 시간대에는 상대적으로 높은 연관도가, 음식점 A의 운영시간이 아닌 시간대에는 상대적으로 낮은 연관도가 산출될 수 있다. 예를 들어, 점심 시간대에 주변 정보를 검색하는 사용자 B에게 음식점 A는 상대적으로 낮은 연관도로 인해 사용자 B의 검색 공간에서 제외될 확률이 높아질 것이다. 반면, 저녁 시간대에 주변 정보를 검색하는 사용자 C에게 음식점 C는 상대적으로 높은 연관도로 인해 사용자 C의 검색 공간에 포함될 확률이 높아질 것이다.

또한, POI 컨텍스트로서 시간 이외에 연령, 성별, 업종 등과 같이 다양한 컨텍스트를 활용할 수도 있다. 예를 들어, 남성에게 여성 전용 서비스를 제공하는 업체를 추천하는 것은 의미가 없으며, 여성에게 남성 전용 서비스를 제공하는 업체를 추천하는 것 역시 의미가 없다. 이 경우, 여성이 많이 찾는 POI는 여성에 대해 상대적으로 높은 연관도를 가지며, 남성에 대해 상대적으로 낮은 연관도를 갖도록 연관도가 산출될 수 있다. 역으로 남성이 많이 찾는 POI는 남성에 대해 상대적으로 높은 연관도를 가지며, 여성에 대해 상대적으로 낮은 연관도를 갖도록 연관도가 산출될 수 있다.

이와 유사하게 사용자의 연령대에 해당하는 사용자들이 많이 찾는 POI를 추천해주는 것이 해당 사용자에게 유익할 확률이 높다. 따라서 컴퓨터 장치(200)는 특정 POI를 방문하는 방문자들의 연령대에 기초하여 연령대별 연관도를 미리 산출해둘 수 있다. 보다 구체적인 예로, 주로 20대의 방문자들이 즐겨찾는 클럽 D의 경우, 20대의 사용자 E에게 추천될 확률이 증가할 수 있으며, 40대의 사용자 F에게는 추천되지 않을 확률이 증가할 수 있다.

단계(520)에서 컴퓨터 장치(200)는 지리적 위치정보의 수신에 응답하여 사용자의 사용자 컨텍스트를 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 사용자 컨텍스트로서 현재 시각을 추출할 수 있다. 이 경우, 앞서 설명한 바와 같이 추출된 현재 시각을 포함하는 시간대에 대해 연관도가 높은 POI들의 선택 확률이 증가할 수 있다. 반면, 추출된 현재 시각을 포함하는 시간대에 대해 연관도가 낮은 POI들의 선택 확률이 낮아질 수 있으며, 이는 사용자의 검색 공간의 제한으로서 이어질 수 있다. 다른 예로, 사용자 컨텍스트는 사용자의 연령이나 성별 그리고 사용자가 선호하는 POI의 종류 등과 같은 정보를 포함할 수 있다. 연령이나 성별에 대해서는 앞서 설명하였으며, 사용자가 선호하는 POI의 종류는 사용자에 대해 유지되는 히스토리 정보를 통해 얻어질 수 있다. 예를 들어, 사용자의 위치정보를 꾸준히 모니터링할 수 있는 경우에는 사용자가 주로 방문하는 POI의 종류에 대한 정보를 미리 확보하여 관리할 수 있다. 다른 예로, 사용자의 위치정보를 꾸준히 모니터링하기 어려운 경우에는 사용자의 웹상에서의 활동(일례로, SNS 게시글이나 클릭 로그 등을 통해 유추할 수 있는 활동)에 기반하여 사용자가 선호하는 POI의 종류를 결정할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자의 컨텍스트로서 사용자의 성향이나 현재 상태 등이 활용될 수도 있다. 사용자의 성향은 일례로, 인기도가 상대적으로 높은 POI들을 방문하는 성향과 항상 방문하는 POI들을 반복적으로 방문하는 성향 등을 포함할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 컴퓨터 장치(200)는 사용자가 유명한 음식점을 골라서 방문하는 성향의 사용자인지 아니면, 주변의 일부 음식점들을 반복적으로 방문하는 성향의 사용자인지와 같이 사용자들 각각의 성향을 사용자 컨텍스트로서 활용할 수 있다. 컴퓨터 장치(200)는 사용자의 성향을 사용자의 위치 정보 내지는 리뷰 등을 이용하여 패턴 분석하여 파악하거나, 사용자로부터 미리 설정하도록 할 수 있다.

사용자의 현재 상태는 사용자가 현재 라이프사이클 안에 있는지 아니면 라이프사이클 밖에 있는지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 현재 회사나 학교, 집 등과 같이 사용자의 생활에 밀접한 장소들에 있거나 또는 해당 장소들 사이의 경로상에 위치하는 경우, 컴퓨터 장치(200)는 사용자가 라이프사이클 내에 있다고 판단할 수 있다. 반면, 사용자가 여행, 출장 등을 통해 생활에 밀접한 장소나 경로에서 벗어나는 경우, 컴퓨터 장치(200)는 사용자가 라이프사이클 밖에 있다고 판단할 수 있다. 이처럼, 컴퓨터 장치(200)는 사용자의 성향 및/또는 현재 상태를 사용자의 컨텍스트로서 설정 및 추출할 수 있으며, 주변 탐색 서비스에서 사용자의 검색 공간(Search Space)을 제한하는데 활용할 수 있다.

단계(530)에서 컴퓨터 장치(200)는 추출된 사용자 컨텍스트에 대응하는 POI 컨텍스트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 단계(510)에서 POI 컨텍스트로서 복수의 시간대, 해당 POI를 방문하는 사용자들의 복수의 연령대 및 해당 POI를 방문하는 사용자들의 성별 중 적어도 하나에 따른 연관도를 산출할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 단계(530)에서 사용자 컨텍스트로서 지리적 위치정보가 수신되는 시간대에 대응하는 POI 컨텍스트로서의 시간대, 사용자의 연령에 대응하는 POI 컨텍스트로서의 연령대 및 사용자의 성별에 대응하는 POI 컨텍스트로서의 성별 중 적어도 하나를 식별할 수 있다. 보다 구체적인 예로, 사용자 컨텍스트로서 현재 시각 "18시 00분"이 추출된 경우, POI 컨텍스트로서 현재 시각 "18시 00분"을 포함하는 시간대 "18시"가 식별될 수 있다. 다른 예로, 사용자 컨텍스트로서 사용자의 성별 "여성"이 추출된 경우, POI 컨텍스트로서 "여성"이 식별될 수 있다. 또 다른 예로, 사용자의 연령 "27세"가 추출된 경우, POI 컨텍스트로서 사용자의 연령 "27세"가 포함된 연령대 "20대"가 식별될 수 있다.

단계(540)에서 컴퓨터 장치(200)는 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI간의 랭킹 또는 위치하는 POI와 연계된 컨텐츠간의 랭킹을 식별된 POI 컨텍스트에 대해 산출된 연관도에 기초하여 산출할 수 있다. 예를 들어, 사용자 컨텍스트를 통해 "18시 00"분에 지리적 위치정보를 전송한 사용자의 연령이 "27세"이고 성별이 "여성"인 경우, 해당 사용자에게 제공될 POI에 대한 정보나 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보는 "18시"의 시간대에 따른 연관도가 높을수록, 성별에 따른 연관도가 "여성"에 대해 높을수록, 연령에 따른 연관도가 "20대"에 대해 높을수록 보다 높은 순위를 가질 수 있게 된다.

단계(550)에서 컴퓨터 장치(200)는 산출된 랭킹에 기초하여 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 적어도 일부 또는 위치하는 POI와 연계된 컨텐츠 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 산출된 랭킹에 기초하여 상위 N 개의 POI를 추출하거나 또는 상위 N 개의 POI와 연계된 컨텐츠를 추출할 수 있다. 이때, 추출되는 POI나 컨텐츠는 단계(340)에서 선정된 주요 도메인으로 분류된 POI 또는 주요 도메인으로 분류된 POI와 연계된 컨텐츠일 수 있다. 예를 들어, 주요 도메인마다 상위 N 개의 POI 및/또는 컨텐츠가 추출될 수 있으며, 추출된 POI 및/또는 컨텐츠는 대응하는 주요 도메인과 연계하여 제공될 수 있다. 또한, 이미 설명한 바와 같이 정의된 멀티-도메인이 포함하는 전체 도메인들 각각에 대해 POI가 추출될 수 있으며, 이때 도메인들 각각을 위한 POI들은 사용자 컨텍스트 및/또는 POI 컨텍스트에 기초하여 한정된 사용자의 검색 공간으로부터 추출될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠를 제공하는 예를 도시한 도면이다. 도 6은 하나의 모바일 페이지의 형태로 POI에 대한 정보 및/또는 컨텐츠에 대한 정보가 표시된 예를 나타내고 있다. 제1 영역(610), 제2 영역(620) 및 제3 영역(630)은 하나의 모바일 페이지를 형성하기 위해 화살표를 통해 표시한 바와 같이 서로 연결될 수 있다. 이때, 도 6의 모바일 페이지는 멀티-도메인 전체에 대해 추출된 POI를 개별 도메인에 대해 할당된 영역에 표시하는 예를 나타내고 있다. 한편, 모바일 페이지는 개별 도메인을 선택할 수 있는 사용자 인터페이스(640)를 포함할 수 있으며, 사용자는 이러한 사용자 인터페이스(640)를 통해 사용자가 원하는 개별 도메인의 POI 및/또는 컨텐츠에 접근할 수 있다. 이러한 모바일 페이지는 개별 도메인들을 제공하기 위한 복수의 계층적 페이지들로 구성될 수도 있다. 또한, 앞서 설명한 바와 같이 지리적 검색영역에 해당하는 지역의 특징을 나타내는 주요 도메인 각각에 대해 POI 및/또는 컨텐츠에 대한 정보가 제공될 수도 있다. 도 6의 실시예는 주요 도메인으로서 멀티-도메인이 포함하는 복수의 도메인들이 모두 선정된 경우의 예일 수 있다. 다른 실시예로, 사용자의 지리적 검색영역에 대한 주요 도메인이 일례로, '맛집'과 같이 정의된 멀티-도메인이 포함하는 복수의 도메인들 중 일부로 선정되고, 선정된 '맛집'에 대한 POI 및/또는 컨텐츠에 대한 정보가 제공될 수도 있다. 이는 단순히 '맛집' 서비스를 메인 서비스로서 제공함에 있어서, 서브 서비스로서 위치정보를 활용하는 것과 차이가 있음을 앞서 설명들을 통해 통상의 기술자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

도 7 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서, 개별 도메인별 POI 및/또는 컨텐츠를 제공하는 예를 도시한 도면이다.

도 7의 개별 도메인 페이지(710)는 사용자 인터페이스(640)를 통해 "카페/디저트" 도메인이 선택됨에 따라 선택된 "카페/디저트" 도메인에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠가 제공되는 페이지의 예를 나타내고 있다. 이때, 실시예에 따라 도메인별 페이지에는 해당 도메인을 위한 주요 인기 키워드를 추천하기 위한 키워드 영역(720)이 포함될 수도 있다. 이러한 키워드 영역(720)에 표시된 주요 인기 키워드를 사용자가 선택하는 경우, 선택된 주요 인기 키워드에 해당하는 POI 검색결과가 사용자에게 제공될 수 있다.

도 8의 개별 도메인 페이지(810)는 사용자 인터페이스(640)를 통해 "문화" 도메인이 선택됨에 따라 선택된 "문화" 도메인에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠가 제공되는 페이지의 예를 나타내고 있다. 도 8에 도시된 바와 같이 "문화" 도메인은 세부적으로 영화, 연극 등과 같은 서브 도메인을 포함할 수 있다. 또한, 도 8에는 도시되지 않았으나 해당 POI와 연계된 축제 등과 같은 서브 도메인을 더 포함할 수도 있다.

도 9의 개별 도메인 페이지(910)는 사용자 인터페이스(640)를 통해 "테마" 도메인이 선택됨에 따라 선택된 "테마" 도메인에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠가 제공되는 페이지의 예를 나타내고 있다. 도 9 역시 도 7에서와 유사하게 해당 도메인을 위한 주요 인기 키워드를 추천하기 위한 키워드 영역(920)이 포함된 예를 나타내고 있다. 이때, 일례로 "문화"는 영화, 연극, 축제 등과 같이 모든 지리적 검색영역에 대해 적용 가능한 세부 도메인의 종류들을 포함할 수 있는 반면, "테마"의 세부 도메인 종류는 지리적 검색영역마다 서로 전혀 달라질 수 있다. 따라서, 본 실시예에서는 "테마" 도메인과 관련하여 영화, 연극, 축제 등과 같이 미리 정의되어 고정된 세부 도메인을 사용하기 보다 동적으로 설정 가능한 세부 도메인들을 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 현위치 중심의 주요테마를 추천하기 위해, 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI별로 딥러닝을 통해 테마 키워드를 추출하고, 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 대해 추출된 테마 키워드에 기반하여 수신된 지리적 위치정보 주변의 인기 테마 정보 또는 수신된 지리적 위치정보 주변의 테마별 POI 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 동일한 영역의 POI라 하더라도 POI에 대한 테마 키워드가 변경되는 경우, "테마" 도메인의 세부 도메인들이 테마 키워드에 따라 동적으로 변경 및 활용될 수 있다. 딥러닝은 특정 POI에 대한 정보를 입력받아 해당 특정 POI를 대표할 수 있는 테마 키워드를 추출하도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여 처리될 수 있다. 이러한 인공지능 모델에 대해서는 이미 잘 알려진 딥러닝 기술들을 통해 통상의 기술자가 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

도 10의 개별 도메인 페이지(1010)는 사용자 인터페이스(640)를 통해 "취미" 도메인이 선택됨에 따라 선택된 "취미" 도메인에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠가 제공되는 페이지의 예를 나타내고 있다.

도 11의 개별 도메인 페이지(1110)는 사용자 인터페이스(640)를 통해 "예약/이벤트" 도메인이 선택됨에 따라 선택된 "예약/이벤트" 도메인에 대해 추출된 POI 및/또는 컨텐츠가 제공되는 페이지의 예를 나타내고 있다. 한편, 도 11의 예약 앱 연동 버튼(1120)은 업체들과의 예약 서비스를 제공하는 예약 어플리케이션과의 연동을 위한 사용자 인터페이스일 수 있다. 예를 들어, 검색 서비스 및/또는 주변 탐색 서비스는 이러한 예약 서비스와 연동되어 있을 수 있으며, 페이지를 통해 예약 어플리케이션의 실행을 위한 기능을 제공할 수 있다. 한편, 주변 탐색 서비스와 연동된 예약 서비스를 통해 사용자가 선호하는 POI에 대한 정보를 획득하여 사용자 컨텍스트로서 활용할 수도 있다.

도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자가 직접 사용자 컨텍스트를 선택하는 예를 도시한 도면이다. 사용자에게 일행이 있다거나 사용자가 다른 사용자의 니즈(needs)를 대신 검색해주는 경우도 존재한다. 이를 위해, 사용자는 직접 사용자 컨텍스트를 선택하여 검색 공간이 다른 컨텍스트에 따라 다르게 제한되도록 제어할 수 있다. 도 12의 페이지(1210)에서는 도 6의 제1 영역(610)에서 필터 인터페이스(1220)를 제공하는 예를 나타내고 있다. 사용자는 필터 인터페이스(1220)를 통해 지리적 검색영역, 세부 도메인의 종류, 시간, 가격, 연령, 주차가능 여부, 예약 서비스와의 연동 여부 등과 같이 다양한 사용자 컨텍스트를 사용자가 직접 제어하는 예를 나타내고 있다. 사용자 컨텍스트가 변경되면, 컴퓨터 장치(200)는 변경된 사용자 컨텍스트에 따라 멀티-도메인 각각에 대해 POI에 대한 정보 및/또는 컨텐츠에 대한 정보를 다시 추출하여 사용자에게 제공할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서, 개별 POI에 대한 지도 정보를 제공하는 예를 도시한 도면이다. 도 13의 페이지(1310)에서는 사용자가 특정 POI나 특정 컨텐츠를 선택함에 따라 대응하는 POI의 위치 정보를 지도 상에 표시하여 제공하는 예를 나타내고 있다.

한편, 도 6 내지 도 13의 예시들에서 나타내고 있는 이미지들은 UGC(User Generated Contents)와 딥러닝에 기반하여 추출된 고품질 이미지들일 수 있다. 예를 들어, 딥러닝은 특정 POI와 연관하여 생성된 UGC를 입력받아 해당 POI를 대표할 수 있는 이미지를 추출하도록 학습된 인공지능 모델을 이용하여 처리될 수 있다.

예를 들어, 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI 각각에 대해 생성된 UGC(User Generated Contents)들로부터 이미지를 수집하여 딥러닝을 통해 유사이미지를 클러스터링할 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(200)는 클러스터링된 이미지로부터 등록된 POI 각각을 위한 대표 이미지 또는 등록된 POI와 연계된 컨텐츠 각각을 위한 대표 이미지를 추출할 수 있다. 이때, 업종에 관한 분류 모델을 학습하여 업종에 대한 적합한 정보를 측정하고, 특정 POI에 대한 대표 이미지를 선택함에 있어서 POI가 해당하는 업종에 대한 적합도를 추가로 고려할 수 있다. 보다 구체적으로, 컴퓨터 장치(200)는 등록된 POI와 관련된 이미지, 예를 들어 해당 업체를 방문한 사용자들이 남긴 이미지들을 클러스터링하여 가장 큰 클러스터를 구성하는 이미지를 선택할 수 있다. 이때, 해당 이미지가 등록된 POI의 업종 적합도가 떨어지는 경우, 다음 크기의 클러스터를 고려하게 된다. 이러한 방법을 통하여 해당 POI의 업종에 적합하면서도 업체 고유의 특성에 맞는 이미지가 대표 이미지로 선택될 수 있다.

이 경우, 컴퓨터 장치(200)는 도 3을 통해 설명한 단계(350)에서 추출된 POI에 대한 정보 또는 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 제공함에 있어서, 추출된 POI의 대표 이미지 또는 추출된 POI와 연계된 컨텐츠의 대표 이미지를 더 제공할 수 있게 된다.

이상에서 설명한 주변 탐색 서비스는 다양한 방식으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 검색 서비스를 제공하는 페이지상에 주변 탐색 서비스로 진입하기 위한 아이콘이나 배너 또는 링크가 노출될 수 있다. 이 경우, 사용자들은 노출된 아이콘이나 배너 또는 링크를 통해 검색 서비스에서 주변 탐색 서비스로 진입할 수 있다. 다른 예로, 모바일 환경에서 가상 키보드와 연계하여 주변 탐색 서비스로의 진입을 위한 아이콘이나 배너 또는 링크를 노출할 수도 있다. 또 다른 예로, 검색 서비스의 검색 결과로부터 주변 탐색 서비스로 진입할 수 있는 아이콘이나 배너 또는 링크가 제공될 수도 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자의 현재의 지리적 위치에 기반하여 사용자 주변에 대한 멀티-도메인 각각 또는 사용자가 위치한 지역의 특징(멀티-도메인 중에서 선정되는 주요 도메인)에 따른 POI(Point Of Interest)에 대한 정보 또는 주변의 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 사용자의 현위치, 시간, 연령, 성별 등과 같은 컨텍스트 정보와 등록된 POI의 컨텍스트별 연관도 점수를 기반으로 사용자를 위한 검색 공간을 제한함에 따라 사용자의 현재를 위한 최적의 위치기반 정보를 제공할 수 있다. 또한, 사용자의 현위치 중심의 POI에 대한 주요테마 또는 인기테마에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 테마별로 POI에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, UGC(User Generated Contents)에 대한 딥러닝(deep learning)을 통해 POI를 위한 고품질 이미지를 추출할 수 있다.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

1. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 위치기반 정보탐색 방법에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 기반하여 상기 멀티-도메인 중 상기 지리적 검색영역을 위한 적어도 하나의 주요 도메인을 선정하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 상기 주요 도메인으로 분류된 POI를 추출하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 추출된 POI에 대한 정보 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 대응하는 주요 도메인과 연계하여 제공하는 단계
   를 포함하는 위치기반 정보탐색 방법.
2. 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 위치기반 정보탐색 방법에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정하는 단계;
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI를 상기 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출된 POI에 대한 정보 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 상기 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 제공하는 단계
   를 포함하는 위치기반 정보탐색 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 지리적 검색영역을 결정하는 단계는,
   상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI 수에 기초하여 상기 지리적 검색영역을 결정하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 지리적 검색영역을 결정하는 단계는,
   상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI 수가 기설정된 수 이상이 되거나 또는 상기 지리적 영역 내의 POI의 수에 기초하여 계산되는 상기 지리적 영역의 POI 밀집도가 기설정된 밀집도 이상이 되도록 상기 지리적 영역을 순차적으로 확장시켜 가면서 지리적 검색반경을 결정하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 검색을 위한 전체 지리적 검색영역을 기설정된 크기 단위를 갖는 복수의 그리드로 분할한 그리드 정보 및 상기 복수의 그리드 각각에 포함된 POI에 대한 정보를 관리하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 지리적 검색영역을 결정하는 단계는,
   상기 그리드 정보로부터 상기 수신된 위치정보에 대응하는 그리드를 지리적 영역으로서 추출하는 단계; 및
   상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI의 수가 기설정된 수 이상이 되거나 또는 상기 지리적 영역 내의 POI의 수에 기초하여 계산되는 상기 지리적 영역의 POI 밀집도가 기설정된 밀집도 이상이 되도록, 상기 지리적 영역을 상기 추출된 그리드의 주변 그리드들로 순차적으로 확장시켜 가면서 상기 지리적 검색영역을 결정하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 지리적 위치정보의 수신에 응답하여 상기 사용자의 사용자 컨텍스트를 추출하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 추출하는 단계는,
   상기 지리적 검색영역에 의해 제한되는 상기 사용자의 검색 공간(Search Space)을 상기 추출된 사용자 컨텍스트를 통해 더 제한하여 POI를 추출하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 등록된 POI마다의 복수의 POI 컨텍스트 각각에 따른 연관도를 산출하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 지리적 위치정보의 수신에 응답하여 상기 사용자의 사용자 컨텍스트를 추출하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 추출하는 단계는,
   상기 추출된 사용자 컨텍스트에 대응하는 POI 컨텍스트를 식별하는 단계;
   상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI간의 랭킹 또는 상기 위치하는 POI와 연계된 컨텐츠간의 랭킹을 상기 식별된 POI 컨텍스트에 대해 산출된 연관도에 기초하여 산출하는 단계; 및
   상기 산출된 랭킹에 기초하여 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 적어도 일부 또는 상기 위치하는 POI와 연계된 컨텐츠 중 적어도 일부를 추출하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 연관도를 산출하는 단계는,
   상기 POI 컨텍스트로서 복수의 시간대, 해당 POI를 방문하는 사용자들의 복수의 연령대 및 해당 POI를 방문하는 사용자들의 성별 중 적어도 하나에 따른 연관도를 산출하고,
   상기 추출된 사용자 컨텍스트에 대응하는 POI 컨텍스트를 식별하는 단계는,
   상기 사용자 컨텍스트로서 상기 지리적 위치정보가 수신되는 시간대에 대응하는 상기 POI 컨텍스트로서의 시간대, 상기 사용자의 연령에 대응하는 상기 POI 컨텍스트로서의 연령대 및 상기 사용자의 성별에 대응하는 상기 POI 컨텍스트로서의 성별 중 적어도 하나를 식별하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 등록된 POI별로 딥러닝을 통해 테마 키워드를 추출하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 대해 추출된 테마 키워드에 기반하여 상기 수신된 지리적 위치정보 주변의 인기 테마 정보 또는 상기 수신된 지리적 위치정보 주변의 테마별 POI 정보를 제공하는 단계
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
10. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 등록된 POI 각각에 대해 생성된 UGC(User Generated Contents)들로부터 이미지를 수집하여 딥러닝을 통해 유사이미지를 클러스터링하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 클러스터링된 이미지로부터 상기 등록된 POI 각각을 위한 대표 이미지 또는 상기 등록된 POI와 연계된 컨텐츠 각각을 위한 대표 이미지를 추출하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 추출된 POI의 대표 이미지 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠의 대표 이미지를 더 제공하는 것을 특징으로 하는 위치기반 정보탐색 방법.
11. 컴퓨터와 결합되어 제1항 또는 제2항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
12. 제1항 또는 제2항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
13. 컴퓨터 장치에 있어서,
    컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의하고,
    사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신하고,
    상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정하고,
    상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 기반하여 상기 멀티-도메인 중 상기 지리적 검색영역을 위한 적어도 하나의 주요 도메인을 선정하고,
    상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 상기 주요 도메인으로 분류된 POI를 추출하고,
    상기 추출된 POI에 대한 정보 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 대응하는 주요 도메인과 연계하여 제공하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
14. 컴퓨터 장치에 있어서,
    컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    등록된 POI(Point Of Interest)를 종류별로 분류하기 위한, 또는 상기 등록된 POI에 연계된 컨텐츠를 종류별로 분류하기 위한 복수의 도메인들을 포함하는 멀티-도메인을 정의하고,
    사용자의 단말로부터 지리적 위치정보를 수신하고,
    상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 지리적 검색영역을 결정하고,
    상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI를 상기 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출하고,
    상기 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 추출된 POI에 대한 정보 또는 상기 추출된 POI와 연계된 컨텐츠에 대한 정보를 상기 정의된 멀티-도메인 각각에 대해 제공하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI 수에 기초하여 상기 지리적 검색영역을 결정하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
16. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI 수가 기설정된 수 이상이 되거나 또는 상기 지리적 영역 내의 POI의 수에 기초하여 계산되는 상기 지리적 영역의 POI 밀집도가 기설정된 밀집도 이상이 되도록 상기 지리적 영역을 순차적으로 확장시켜 가면서 지리적 검색반경을 결정하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
17. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    검색을 위한 전체 지리적 검색영역을 기설정된 크기 단위를 갖는 복수의 그리드로 분할한 그리드 정보 및 상기 복수의 그리드 각각에 포함된 POI에 대한 정보를 관리하고,
    상기 그리드 정보로부터 상기 수신된 위치정보에 대응하는 그리드를 지리적 영역으로서 추출하고,
    상기 수신된 지리적 위치정보에 기반하여 결정되는 지리적 영역 내의 POI의 수가 기설정된 수 이상이 되거나 또는 상기 지리적 영역 내의 POI의 수에 기초하여 계산되는 상기 지리적 영역의 POI 밀집도가 기설정된 밀집도 이상이 되도록, 상기 지리적 영역을 상기 추출된 그리드의 주변 그리드들로 순차적으로 확장시켜 가면서 상기 지리적 검색영역을 결정하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
18. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 지리적 위치정보의 수신에 응답하여 상기 사용자의 사용자 컨텍스트를 추출하고,
    상기 정의된 멀티-도메인 각각에서 상기 지리적 검색영역에 의해 제한되는 상기 사용자의 검색 공간(Search Space)을 상기 추출된 사용자 컨텍스트를 이용하여 더 제한하여 POI를 추출하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
19. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 등록된 POI마다의 복수의 POI 컨텍스트 각각에 따른 연관도를 산출하고,
    상기 지리적 위치정보의 수신에 응답하여 상기 사용자의 사용자 컨텍스트를 추출하고,
    상기 추출된 사용자 컨텍스트에 대응하는 POI 컨텍스트를 식별하고,
    상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI간의 랭킹 또는 상기 위치하는 POI와 연계된 컨텐츠간의 랭킹을 상기 식별된 POI 컨텍스트에 대해 산출된 연관도에 기초하여 산출하고,
    상기 산출된 랭킹에 기초하여 상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI 중 적어도 일부 또는 상기 위치하는 POI와 연계된 컨텐츠 중 적어도 일부를 추출하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.
20. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 등록된 POI별로 딥러닝을 통해 테마 키워드를 추출하고,
    상기 지리적 검색영역 내에 위치하는 POI에 대해 추출된 테마 키워드에 기반하여 상기 수신된 지리적 위치정보 주변의 인기 테마 정보 또는 상기 수신된 지리적 위치정보 주변의 테마별 POI 정보를 제공하는 것
    을 특징으로 하는 컴퓨터 장치.

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