KR102346817B1 - 사용자의 위치에 기반하여 도서를 추천하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 서버가 도서를 추천하는 방법을 개시한다.
특히, 상기 방법은, 단말로부터 상기 단말의 위치 정보 및 상기 단말의 식별 정보를 수신하고, 상기 단말의 식별 정보를 기반으로 상기 단말의 사용자의 선호도 정보를 추출하고, 상기 사용자의 선호도 정보 및 상기 단말의 위치 정보를 기반으로 적어도 하나의 추천 도서를 결정하고, 상기 적어도 하나의 추천 도서와 관련된 정보를 상기 단말로 전송하는 것을 포함할 수 있다.

Description

사용자의 위치에 기반하여 도서를 추천하는 방법 및 이를 위한 장치 {THE METHOD AND APPARATUS FOR RECCMENDING BOOK BASED ON THE LOCATION OF USER}

본 발명은 사용자의 위치에 기반하여 도서를 추천하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 사용자의 위치 및 빅데이터에 기반하여 사용자의 연령 및 취향에 따른 선호도에 따라 추천 도서를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.

2014년 11월 도서정가제가 확대 실시되면서, 책의 가치를 독자에게 알리는 새로운 통로를 확보하는 것이 출판 업계의 중심과제로 대두되고 있다.

독자는 출판 풍요의 시대, 즉, 책이 넘쳐나는 시대에 살고 있고 매월 6천 종 이상의 신간이 쏟아지고 있지만 스스로 읽을 거리를 찾아다니는 독자들은 감소하고 있는 실정이다.

한편, 책 읽는 사회를 만들기 위한 도서환경 조성 정책에서 "지역 독서환경 조성(31%)"이 가장 중요하다고 생각하는 것으로 조사되었다. 즉, 생활 밀착형 독서정책과 도서환경 조성을 바라는 것으로 파악되었다.

한편, 출판과 관련하여 다양한 추천도서에 대한 오픈 데이터는 있으나, 이를 적절하게 활용하여 도서를 추천, 발견하는 시스템 및 서비스가 미미한 실정이다. 즉, 해당 오픈 데이터를 취합하여 종합적으로 추천하는 서비스가 필요하다.

또한, 지역 - 독자 - 도서(문화) - 서점 및 온라인 도서 플랫폼의 연결고리를 만들 수 있는 새로운 도서 추천 서비스가 필요한 실정이다.

더불어, 연령 및 관심사에 맞는 도서 발견을 통해 자연스럽게 독서 욕구를 불러일으키는 서비스가 필요할 수 있다.

한국공개특허 제10-2020-0065754호 (명칭: 도선 추천 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치, 2020.06.09)

본 발명은 사용자의 위치에 기반하여 도서를 추천하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하고자 한다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 서버가 도서를 추천하는 방법에 있어서, 단말로부터 상기 단말의 위치 정보 및 상기 단말의 식별 정보를 수신하고, 상기 단말의 식별 정보를 기반으로 상기 단말의 사용자의 선호도 정보를 추출하고, 상기 사용자의 선호도 정보 및 상기 단말의 위치 정보를 기반으로 적어도 하나의 추천 도서를 결정하고, 상기 적어도 하나의 추천 도서와 관련된 정보를 상기 단말로 전송하는 것을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 단말로 전송하는 것은, 상기 단말로 상기 적어도 하나의 추천 도서에 대한 푸쉬(Push) 메시지 기반으로 전송하고, 상기 단말에 의해 상기 푸쉬 메시지가 선택된 것을 기반으로, 상기 적어도 하나의 도서에 대한 상세 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 상기 단말로부터 상기 적어도 하나의 추천 도서의 평가 정보를 수신하는 것을 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 상기 단말의 위치 정보를 상기 단말로부터 일정 시간 간격으로 주기적으로 수신하는 것을 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 적어도 하나의 추천 도서를 판매하거나 대여하는 서점 및 도서관 중 적어도 하나에 대한 장소 정보를 상기 단말로 전송하는 것을 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, 사용자의 위치를 기반으로 한 도서 추천 서비스를 제공하여 잠재적인 독서 이용 인구를 증가시키고, 지역과 독자, 도서, 오프라인 서점 및 온라인 도서 플랫폼의 연결고리를 활용한 도서 추천 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도서 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 서버(100)의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 단말(200)의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 5는 본 발명에 따른 실시예들을 설명하기 위한 도면이다.

본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다.

다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.

이하의 설명 및 도면에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

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. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.

상술한 용어들 이외에, 이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.

아울러, 본 발명의 범위 내의 실시예들은 컴퓨터 실행가능 명령어 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 데이터 구조를 가지거나 전달하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EPROM, CD-ROM 또는 기타 광 디스크 저장장치, 자기 디스크 저장장치 또는 기타 자기 저장장치, 또는 컴퓨터 실행가능 명령어, 컴퓨터 판독가능 명령어 또는 데이터 구조의 형태로 된 소정의 프로그램 코드 수단을 저장하거나 전달하는 데에 이용될 수 있고, 범용 또는 특수 목적 컴퓨터 시스템에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 기타 매체와 같은 물리적 저장 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.

아울러, 본 발명은 퍼스널 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 핸드헬드 장치, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램 가능한 가전제품(programmable consumer electronics), 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 모바일 전화, PDA, 페이저(pager) 등을 포함하는 다양한 유형의 컴퓨터 시스템 구성을 가지는 네트워크 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 본 발명은 또한 네트워크를 통해 유선 데이터 링크, 무선 데이터 링크, 또는 유선 및 무선 데이터 링크의 조합으로 링크된 로컬 및 원격 컴퓨터 시스템 모두가 태스크를 수행하는 분산형 시스템 환경에서 실행될 수 있다. 분산형 시스템 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치에 위치될 수 있다.

또한, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

본 개시의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도서 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 도서 추천 시스템은, 통신망(1), 서버(100), 단말(200) 및 전문가(300)를 포함하여 구성될 수 있다.

여기서, 단말(200)은 서버(100)와 통신망(1)을 통해 연동될 수 있다. 이 때, 통신망(1)은 무선 통신망일 수 있다. 예를 들어, 해당 무선 통신망은 LTE (Long Term Evolution), 5G (5 Generation) 및 WiFi 등을 이용하는 무선 통신망일 수 있다.

한편, 서버(100)와 단말(200)은 무선 통신망을 통해 연동될 수 있으나, 유선 통신망을 통해 연동될 수도 있다. 또한, 유무선 통신망이 결합된 형태로 서버(100)와 단말(200) 간에 각종 데이터 등을 송수신할 수 있다.

여기서, 서버(100)와 단말(200) 간에 송수신하는 각종 데이터의 예시는 후술하는 본 발명의 실시예들에 따를 수 있다.

구체적으로, 통신망(1)은 단말(200)과 서버(100)간 데이터 송수신을 위해 데이터를 전달하는 역할을 하며, 시스템 구현 방식에 따라 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coaxial Cable), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신 방식을 이용할 수도 있고, WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A (Long Term Evolution Advanced), 5G (5-Generation) 등의 무선 통신 방식을 이용할 수도 있다.

아울러, 이러한 통신망(100)은 예컨대, 다수의 접속망(미도시) 및 코어망(미도시)을 포함하며, 외부망, 예컨대 인터넷망(미도시)을 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 접속망(미도시)은 단말 장치(200)와 유무선 통신을 수행하는 접속망으로서, 예를 들어, BS(Base Station), BTS(Base Transceiver Station), NodeB, eNodeB 등과 같은 다수의 기지국과, BSC(Base Station Controller), RNC(Radio Network Controller)와 같은 기지국 제어기로 구현될 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이, 상기 기지국에 일체로 구현되어 있던 디지털 신호 처리부와 무선 신호 처리부를 각각 디지털 유니트(Digital Unit, 이하 DU라 함)와 무선 유니트(Radio Unit, 이하 RU라 함)로 구분하여, 다수의 영역에 각각 다수의 RU(미도시)를 설치하고, 다수의 RU(미도시)를 집중화된 DU(미도시)와 연결하여 구성할 수도 있다.

또한, 접속망(미도시)과 함께 모바일 망을 구성하는 코어망(미도시)은 접속망(미도시)과 외부 망, 예컨대, 인터넷망(미도시)을 연결하는 역할을 수행한다.

이러한 코어망(미도시)은 앞서 설명한 바와 같이, 접속망(미도시) 간의 이동성 제어 및 스위칭 등의 이동통신 서비스를 위한 주요 기능을 수행하는 네트워크 시스템으로서, 서킷 교환(circuit switching) 또는 패킷 교환 (packet switching)을 수행하며, 모바일 망 내에서의 패킷 흐름을 관리 및 제어한다. 또한, 코어망(미도시)은 주파수 간 이동성을 관리하고, 접속망(미도시) 및 코어망(미도시) 내의 트래픽 및 다른 네트워크, 예컨대 인터넷 망(미도시)과의 연동을 위한 역할을 수행할 수도 있다. 이러한 코어망(미도시)은 SGW(Serving GateWay), PGW(PDN GateWay), MSC(Mobile Switching Center), HLR(Home Location Register), MME(Mobile Mobility Entity)와 HSS(Home Subscriber Server) 등을 더 포함하여 구성될 수도 있다.

또한, 인터넷망(미도시)은 TCP/IP 프로토콜에 따라서 정보가 교환되는 통상의 공개된 통신망, 즉 공용망을 의미하는 것으로, 단말(200)과 연결되며, 단말(200)로부터 제공되는 정보를 코어망(미도시) 및 접속망(미도시)을 거쳐 서버(100)로 제공할 수 있고, 반대로 서버(100)로 제공되는 정보를 코어망(미도시) 및 접속망(미도시)을 거쳐 단말(200)로 제공할 수도 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 서버(100)는 코어망(미도시)과 일체로 구현될 수도 있다.

또한, 상술한 통신 방식 이외에도 기타 널리 공지되었거나 향후 개발될 모든 형태의 통신 방식을 포함할 수 있다.

본 발명의 단말(200)은 사용자의 조작에 따라 통신망(1)을 경유하여 각종 데이터를 송수신할 수 있는 사용자의 장치를 의미한다. 이러한 단말(200)은 통신망(1)을 통하여 음성 또는 데이터 통신을 수행할 수 있으며, 서버(100)와 통신망(1)을 통해 정보를 송수신 할 수 있다. 이를 위한 본 발명의 단말(200)은 서버(100)와 데이터를 송수신하기 위한 프로그램 및 프로토콜을 저장하는 메모리, 각종 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비할 수 있다.

이러한 단말(200)은 우선적으로 통신망(1)에 접속된 어플리케이션(이하, '앱') 제공 장치(미도시) 예컨대, 앱 스토어 등에 접속을 수행하고 해당 앱 스토어로부터 보험 보장 내역 제공 서비스를 위한 앱을 수신하여 설치할 수 있다.

또한, 이러한 단말(200)은 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 단말 장치(200)는 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(Tablet PC), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), MP3 Player 등의 이동 단말기는 물론, 스마트 TV(Smart TV), 데스크탑 컴퓨터 등과 같은 고정 단말기가 사용될 수도 있다.

또한, 본 발명의 단말(200)은 디지털 기기의 컨버전스(convergence) 추세에 따라 휴대 기기의 변형이 매우 다양하여 모두 열거할 수는 없으나, 상기 언급된 유닛들과 동등한 수준의 유닛이 본 발명에 따른 단말(200)로 사용될 수 있으며, 본 발명에 따른 도서 추천에 관련된 앱을 다운 및 설치할 수 있는 장치라면, 그 어떠한 장치도 본 발명의 실시예에 따른 단말(200)로 이용될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 단말(200)은 사용자로부터 추천받고자 하는 도서에 대한 분류 정보에 대한 선호도를 입력받는다. 예를 들어, 분류 정보는, 에세이, 소설, 만화, 잡지, 미술/예술, 경영, 경제, 자기개발 등을 포함할 수 있으며, 사용자는 자신이 선호하는 적어도 하나의 분류 정보를 앱을 통해 단말(200)에 입력할 수 있다.

단말(200)이 특정 지역에 위치하는 것을 인지하면, 서버(100)로부터 해당 지역과 연관성 있는 도서 정보에 대한 푸쉬(Push) 메시지를 수신할 수 있다. 만약, 해당 푸쉬 메시지를 선택하는 것을 입력받으면, 단말(200)은 단말(200)의 위치에 기반한 추천 도서 목록을 서버(100)로부터 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 추천 도서 목록 각각에 대한 상세 정보(예를 들어, 저자, 발행 년도, 서평)을 서버(100)로부터 수신받아 사용자에게 제공할 수 있다.

사용자가 추천 도서 목록에 포함된 추천 도서들 중, 어느 하나의 추천 도서를 선택하면, 단말(200)은 사용자를 통해 해당 추천 도서에 대한 별점 및/또는 감상을 입력받아 서버(100)에 전송할 수 있다.

한편, 단말(200)은 추천 도서 목록에 포함된 추천 도서들을 판매 및/또는 대여하는 서점 및/또는 도서관에 대한 정보를 서버(100)에 요청할 수 있다.

좀 더 구체적인 단말(200)의 동작은 도 3 및 실시예 1 내지 실시예 3을 통해 상세하게 후술하도록 한다.

전문가(300)는 도서 전문가로서, 복수의 전문가(300)들을 위한 복수의 장치들을 의미할 수 있다. 이러한 복수의 전문가(300)들은 집단 지성을 발휘하여 아이템 프로파일을 결정할 수 있다. 예를 들어, 아이템 프로파일은 도서의 상세 정보를 의미할 수 있는데, 이러한 상세 정보에는 저자, 발행 년도, 서평 뿐만 아니라, 해당 도서의 장르 (예를 들어, 스릴러, 공포, 로맨스, 드라마, 역사, 자기개발, 교육, 상식)등을 포함하는 것일 수 있다.

복수의 전문가(300)들은 상술한 상세 정보와 복수의 도서들을 맵핑하고, 복수의 도서들과 해당 복수의 도서들이 추천될 수 있는 위치 정보를 맵핑할 수 있다. 즉, 상세 정보 - 도서 - 위치 정보가 맵핑될 수 있다.

복수의 전문가(300)들은 이러한 맵핑 정보를 서버(100)에 저장되도록 전달할 수 있다.

서버(100)는 본 발명의 실시예에 따라 복수의 전문가(300)들로부터 상세 정보 - 도서 - 위치 정보를 맵핑한 맵핑 정보를 수신하여 저장하고, 단말(200)로부터 수신한 위치 정보 및 단말(200)의 사용자 정보를 기반으로 추천 도서를 선정하여, 추천 도서 목록을 단말(200)에게 제공하기 위한 장치이다.

서버(100)는 단말(200)로부터 단말(200) 사용자의 정보 및 도서의 분류 정보에 대한 선호도에 관한 정보를 수신할 수 있다. 또한, 서버(100)는 단말(200)로부터 단말(200)의 위치 정보를 일정 시간 간격(예를 들어, 5분)으로 주기적으로 수신할 수 있다.

이 때, 단말(200)의 위치 정보는 GPS(Global Positioning System)을 기반으로 측정될 수도 있고, 단말(200) 주변의 복수의 기지국들이 전송하는 임의의 신호를 통한 삼각 측정 방식에 따라 측정될 수도 있다.

본 발명에서는 설명의 편의에 따라, GPS를 기반으로 측정된 것으로 가정한다. 다만, 단말(200)의 위치 정보는 반드시 GSP를 통하여 측정되는 것에 한정되지 않으며, 기지국들을 통한 삼각 측정 방식에 따라 측정하는 것에도 확장 적용될 수 있다.

한편, 서버(100)는 주기적으로 수신되는 단말(200)의 위치 정보를 기반으로, 단말(200)이 위치한 지역을 결정할 수 있다. 만약, 단말(200)이 도서 추천 지역에 진입한 것으로 판단되는 경우, 서버(100)는 해당 도서 추천 지역에 맵핑되어 있는 도서들을 기반으로 도서 추천 목록을 생성할 수 있다.

또한, 서버(100)는 생성된 도서 추천 목록에 대한 푸쉬 메시지를 단말(200)에게 전송할 수 있다. 단말(200)로부터 푸쉬 메시지를 선택하였다는 메시지를 수신하면, 서버(100)는 도서 추천 목록 및 도서 추천 목록에 포함된 도서들 각각에 대한 상세 정보를 단말(200)에 전송할 수 있다.

한편, 서버(100)는 단말(200)로부터 단말(200)이 선택한 도서에 대한 별점 및/또는 감상을 수신하고, 저장할 수 있다. 또한, 복수의 단말(200)들로부터 해당 도서에 대해 복수 개의 별점 및/또는 감상을 수신하였다면, 별점들의 평균값을 산출하여 저장할 수 있다. 또한, 감상에 대한 정보들도 복수의 단말(200)들의 감상들을 분석하여, 감상들에서 키워드들을 추출할 수 있다, 예를 들어, 해당 감상들 중, 일정 비율 이상 기재된 키워드들을 추출하고, 해당 도서에 맵핑하여 저장할 수 있다.

예를 들어, 100개의 단말(200)들로부터 특정 도서에 대한 감상 100개를 수신하였고, 설정된 일정 비율이 80%라면, 80개 이상의 감상에서 공통적으로 기재된 키워드들을 추출하여, 해당 도서에 맵핑 후 저장할 수 있다.

이 때, 추출된 키워드들에 적당한 필터링을 할 수 있는데, 해당 도서에 직접적으로 관련된 해당 도서의 제목, 등장인물의 이름, 도서에 기재된 배경 지역의 이름 등은 독자의 순수한 감상이라고 보기는 어려우므로, 해당 단어들은 키워드 추출에서 제외될 수 있다.

또한, 서버(100)는 단말(200)의 위치 정보를 기반으로 단말(200)이 위치한 지역의 주변에 해당 추천 도서 목록에 포함된 도서를 판매 및/또는 대여하는 서점 및/또는 도서관 등의 장소가 있는 경우, 해당 장소에 대한 정보를 단말(200)에게 전송할 수 있다.

한편, 서버(100)는 단말(200)의 위치 정보를 기반으로, 동일한 지역으로 분류된 지역 내에 위치하고 있는 단말(200)들 중, 도서 추천 목록이 유사한 단말(200)들이 선별하여, 해당 단말(200)들을 그룹으로 그룹핑할 수 있다.

또한, 동일한 그룹에 포함된 단말(200)들에게 해당 단말(200)과 취향이 유사한 사용자들이 있음을 알리는 메시지를 전송하고, 해당 사용자들과 커뮤니티를 형성할 것인지를 질의하는 질의 메시지를 전송할 수 있다.

만약, 해당 단말(200)이 커뮤니티를 형성하겠다는 승낙 메시지를 서버(100)에 전송하면, 서버(100)는 동일한 그룹 내에 포함된 단말(200)들 중, 승낙 메시지를 전송한 단말(200)들을 다시 그룹핑 하여, 승낙 메시지를 전송한 단말(200)들을 위한 단체 채팅방 및/또는 온라인 커뮤니티를 생성할 수 있다.

한편, 도서 추천 목록이 유사한 단말(200)들이란, 각 단말(200)들에게 전송된 도서 추천 목록에 포함된 도서들 중, 동일한 도서들이 일정 이상 (예를 들어, 90%) 인, 단말(200)들을 의미할 수 있다.

도 2는 본 발명에 따른 서버(100)의 구성을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 서버(100)는 제어부(110), 저장부(130) 및 통신부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.

저장부(130)는 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함하고, 서버(100)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장한다. 이러한 저장부(130)는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 서버(100)는 단말(200)의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어부(110)의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다.

특히, 본 발명의 실시예에 따른 저장부(130)는 본 발명의 구현을 위한 각종 데이터를 저장할 수 있다.

통신부(150)는 단말(200)과 통신하기 위한 것으로서, 통신부(150)가 기능을 수행하기 위한 통신망은 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식을 이용하는 것이 바람직하나, 이에 한정되는 것은 아니며, 시스템 구현 방식에 따라 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coaxial Cable), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신 방식을 이용할 수도 있다.

제어부(110)는 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다. 본 발명에 따른 제어부(110)는 서버(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 본 발명에 다른 제어부(110)는 통신부(150)를 통해 각종 데이터를 단말(200)과 송수신할 수 있도록 제어할 수 있고, 전문가(300) 또는 단말(200)로부터 수신한 각종 데이터를 저장부(130)에 저장하도록 제어할 수 있다.

즉, 제어부(110)는 도 1과 관련된 설명에서의 서버(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 제어부(110)는 후술하는 실시예 1 내지 실시예 3에서의 서버(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 단말(200)의 구성을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 단말(200)은 제어부(210), 입력부(220), 저장부(230), 출력부(240) 및 통신부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.

입력부(220)는 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 단말(200)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 제어 부(210)로 전달한다. 또한, 입력부(220)는 사용자의 터치 또는 조작에 따른 입력 신호를 발생하는 키패드와 터치패드 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 이때, 입력부(220)은 출력부(240)와 함께 하나의 터치패널(또는 터치스크린(touch screen))의 형태로 구성되어 입력과 표시 기능을 동시에 수행할 수 있다. 또한, 입력부(220)는 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 입력부(220)는 사용자로부터 입력되는 입력 정보를 감지하여 제어부(210)로 전달한다.

출력부(240)는 단말(200)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시한다. 또한, 출력부(240)는 단말(200)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 여기서, 출력부(240)는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 초박막 액정표시장치(TFT-LCD, Thin Film Transistor LCD), 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광다이오드(OLED, Organic LED), 능동형 유기발광다이오드(AMOLED, Active Matrix OLED), 레티나 디스플레이(Retina Display), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원(3 Dimension) 디스플레이 등으로 구성될 수 있다. 이때, 출력부(240)가 터치스크린(Touch screen) 형태로 구성된 경우, 출력부(240)는 입력부(220)의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.

저장부(230)는 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함하고, 단말(200)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장한다. 이러한 저장부(230)는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 단말(200)은 사용자의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어 부(210)의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다.

통신부(250)는 통신망(1)을 통해 서버(100)와 데이터를 송수신할 수 있다. 또한, 통신부(250)는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신 수단과 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신 수단, 특정 통신 방식에 따른 통신 프로토콜을 처리하기 위한 데이터 처리 수단 등을 포함한다. 이러한 통신부(250)는 무선통신 모듈(미도시) 및 유선통신 모듈(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 무선통신 모듈은 무선 통신 방법에 따라 데이터를 송수신하기 위한 구성이며, 단말(200)이 무선 통신을 이용하는 경우, 무선망 통신 모듈, 무선랜 통신 모듈 및 무선팬 통신 모듈 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 서버(100)와 송수신할 수 있다. 여기서 통신부(250)는 복수의 통신 모듈들을 포함할 수 있다. 복수의 통신 모듈이 통신부(250)에 포함되어 있는 경우, 하나의 통신 모듈은 블루투스(Bluetooth)를 포함한 PAN(Personal Area Network) 방식의 통신을 수행할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 단말(200)의 위치 정보를 획득하기 위하여, 비콘이나 와이파이 등의 무선 AP를 이용하는 경우, 상기 하나의 통신 모듈을 사용할 수 있다.

또한, 다른 하나의 통신 모듈은 통신망(1)을 통해 서버(100)와 통신한다. 여기서, 다른 하나의 통신 모듈은 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(WiMAX), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신 방식을 이용할 수 있다.

제어부(210)는 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다. 본 발명에 따른 제어부(210)는 단말(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 즉, 본 발명에 다른 제어부(210)는 통신부(250)를 통해 각종 데이터를 서버(100)과 송수신할 수 있도록 제어할 수 있고, 서버(100)로부터 수신한 각종 데이터를 저장부(230)에 저장하도록 제어할 수 있다.

즉, 제어부(210)는 도 1과 관련된 설명에서의 단말(200)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 제어부(210)는 후술하는 실시예 1 내지 실시예 3에서의 단말(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.

이제, 본 발명에 따른 단말(200)과 서버(100)의 동작에 대한 실시예를 살펴보도록 한다.

1. 실시예 1: 일상 생활에서의 추천 도서 제공 방법.

도 4는 실시예 1에 따른 일상 생활에서의 추천 도서 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 단말(200)은 상술한 바와 같이, GPS 또는 기지국 등의 삼각 측정 법을 통해 단말(200)의 현재 위치에 대한 위치 정보를 서버(100)에 전송할 수 있다. 이 때, 단말(200)은 단말(200)의 현재 위치를 일정 시간(예를 들어, 5분) 간격으로 주기적으로 서버(100)에 전송한다.

서버(100)는 단말(200)이 주기적으로 전송하는 단말(200)의 위치 정보를 기반으로, 단말(200)의 현재 위치, 단말(200)의 이동 경로 및 단말(200)의 이동 수단(즉, 단말 사용자의 이동 수단)을 결정할 수 있다(S405). 예를 들어, 단말(200)이 5분 동안 이동한 거리를 기반으로, 단말(200)의 평균 속도를 산출하고, 평균 속도가 제 1 범위 (예를 들어, 시속 0km ~ 3km) 이면, 걷는 중으로 판단하고, 제 2 범위(예를 들어, 시속 60km ~ 80km)이면, 지하철로 이동 중인 것으로 판단하고, 제 3 범위(예를 들어, 시속 20km~200km)이면, 차량으로 이동 중인 것으로 판단할 수 있다.

다만, 제 2 범위 및 제 3 범위가 60km~80km의 범위가 중첩되는데, 이러한 경우, 단말(200)의 이동 경로를 더 고려하여 단말(200)의 이동 수단을 결정할 수 있다. 예를 들어, 단말(200)의 이동 경로 및 서버(100)에 저장된 지하철 노선과 비교하여, 단말(200)의 이동 경로가 지하철 노선과 일정 오차 범위 내를 유지하는 것으로 나타난다면, 단말(200)이 지하철을 이용하여 이동하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 단말(200)이 지하철 3호선 노선과 100m의 오차 범위 내에서 이동하는 것으로 판단되고, 단말(200)의 이동 속도가 60km~80km 사이를 유지하는 경우, 단말(200)은 지하철을 이용하여 이동 중인 것으로 판단할 수 있다. 다만, 지하철 3호선 노선과 100m의 오차 범위 내에서 이동하는 것으로 판단되더라도, 단말(200)의 이동 속도가 항상 60km~80km 사이를 유지하지 않고, 100km를 초과하는 구간이 발생한다면, 이는, 지하철로 이동하는 것이 아닌 차량을 통해 이동하는 것으로 판단할 수 있다. 지하철이 시속 100km를 초과하는 속도로 이동하는 구간은 없을 수 있기 때문이다. 다만, 60km 미안인 구간이 발생하더라도, 이는 지하철이 정차하는 등의 사유가 있을 수 있으므로, 60km 미만인 구간이 발생하는 것은 여전히 지하철로 이동하는 것으로 판단할 수 있다(S405).

또한, 서버(100)는 상술한 단말(200)의 현재 위치, 이동 경로 및 이동 수단을 기반으로, 단말(200)의 도착 예정 장소 및 도착 예정 시간을 결정할 수 있다(S410).

이 때, 서버(100)는 단말(200)에 저장되어 있거나, 단말(200)의 캘린더 어플 서버에 저장된 사용자의 스케줄 정보를 전송해줄 것을 단말(200) 또는 단말(200)의 캘린더 어플 서버에 요청할 수 있다. 서버(100)는 단말(200)에 저장되어 있는 스케줄 정보는 현재 시간, 단말(200)의 현재 위치, 이동 경로 및 이동 수단을 기반으로, 단말(200)이 현재 도착하고자 하는 도착 예정 장소 및 도착 예정 시간을 결정할 수 있다. 또한, 단말(200)의 도착 예정 장소 및 도착 예정 시간을 결정할 때, 단말(200)의 최근 몇 개월 (예를 들어, 6개월) 동안의 이동 타임라인을 활용할 수 있다.

즉, 일상 생활 속에서 최근 몇 개월(예를 들어, 6개월) 동안 단말(200)이 해당 시간대에 단말이 자주 이동한 장소들을 추출하고, 이러한 장소들과 현재 단말(200)의 이동 경로 및 이동 수단, 스케줄 정보를 기반으로 단말(200)의 도착 예정 장소 및 도착 예정 시간을 결정할 수 있다.

예를 들어, 단말(200)의 현재 스케줄 정보가 '저녁 약속'인 경우, 최근 6개월 동안 저녁 시간 대인 5시 내지 8시 사이에 단말(200)이 가장 많이 이동한 장소들을 추출하고, 단말(200)의 이동 경로 및 이동 수단과 비교할 수 있다. 예를 들어, 단말(200)이 최근 6개월 동안 저녁 시간대에 가장 많이 이동한 장소가 '강남', '연남동', '성수'인 것으로 추출되고, 현재 단말(200)이 2호선 지하철을 타고 '을지로 입구역'에서 '홍대입구역' 방향으로 이동 중인 것으로 판단된 경우, 서버(100)는 단말(200)의 도착 예정 장소가 '연남동'인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 현재 단말(200)의 위치가 '충정로역'인 것으로 판단되는 경우, 10분 뒤 정도에 단말(200)이 '연남동'에 도착할 것으로 결정할 수 있다.

서버(100)는 단말(200)의 현재 위치, 이동 경로 및 이동 수단, 도착 예정 장소 및 도착 예정 시간을 기반으로, 단말(200)에게 적어도 하나 이상의 추천 도서를 포함하는 추천 도서 목록을 생성하여, 단말(200)에게 전송할 수 있다(S415).

예를 들어, 서버(100)는 상술한 실시예에 따라, 단말(200)의 사용자가 출근 중이라고 판단되는 경우, 사용자의 업무 도는 현재 사용자가 진행하는 프로젝트와 관련된 책을 추천할 수 있다. 이 때, 사용자의 업무 및 사용자가 진행 중인 프로젝트는 단말(200)의 메일 또는 회사 사내 메신저와 관련된 데이터를 해당 관련 앱 서버로부터 수신하여 판단할 수 있다.

만약, 사용자가 퇴근 중이고, 집으로 귀가하는 중이라고 판단되면, 사용자의 취향에 맞는 소설이나 에세이 등을 추천할 수 있다. 해당 사용자의 취향은 도 1에 관련하여 설명한 것과 같이 사용자의 선호도 정보 및 현재까지 사용자가 실제로 선택한 도서 목록을 기반으로 결정할 수 있다. 또한, 사용자의 SNS 앱의 서버를 통해 사용자의 SNS 업로드 정보를 수신하고, 이를 기반으로 사용자가 저녁을 직접 요리해서 먹는 경우, 요리와 관련된 도서를 추천할 수도 있다.

또한, 사용자의 도착 예정 장소가 쇼핑몰이나 백화점 등인 것으로 판단된 경우, 해당 쇼핑몰 또는 백화점에 입점된 매장 정보를 외부 서버로부터 수신하고, 이를 기반으로, 입점된 매장들의 제품에 대한 리뷰가 있는 잡지 및/또는 신문 등을 추천해줄 수 있다. 이 때, 단말(200)에 저장된 가계부 앱이나 신용카드 앱 및/또는 그와 관련된 서버들로부터 사용자의 소비 패턴 및 소비 능력 등에 관한 정보를 수신하고, 이를 기반으로 쇼핑몰 또는 백화점 등에서 사용자가 구매할 것으로 생각되는 제품들을 추출할 수 있다. 또한, 서버(100)는 추출된 제품들을 기반으로 해당 제품들에 대한 리뷰가 있는 잡지 및/도는 신문 등을 추천해줄 수 있다.

한편, 단말(200)로부터 제공한 추천 도서 목록에 포함된 적어도 하나 이상의 추천 도서 중에서 어느 하나의 추천 도서가 선택된 것을 확인하는 메시지를 수신한 경우, 단말(200)이 전송한, 즉, 사용자가 선택하는 것으로 입력된 추천 도서를 전자 도서로 제공하거나, 해당 추천 도서를 판매하거나 대여하는 서점 및/또는 도서관의 위치 정보, 영업 시간 정보, 해당 추천 도서의 재고 정보를 제공할 수 있다. 이 때, 전자 도서를 제공할 것인지, 서점 및/또는 도서관에 대한 정보를 제공할 것인지는 후술하는 실시예 3에 따라 결정될 수 있다(S420).

한편, 서버(100)는 단말(200)의 도착 예정 시간, 현재 위치 및 현재 시간을 기반으로 다른 추천 도서 목록을 생성하여 단말(200)에 전송할 수도 있다.

예를 들어, 현재 위치가 '충정로역'이고, 현재 시간이 5시 30분이며, 저녁 약속 장소인 '연남동'에 도착하는 도착 예정 시간이 5시 50분이고, 저녁 약속 시간이 7시인 경우, 저녁 약속 시간까지 1시간 10분에서 1시간 30분 정도의 여유 시간이 있는 것으로 판단될 수 있다. 따라서, 서버(100)는 단말(200)의 사용자의 선호도 정보 및/또는 현재까지의 도서 선택 또는 구독 정보를 기반으로, 1시간 10분에서 1시간 30분 정도 간에 해당 사용자가 읽을 수 있는 적어도 하나의 추천 도서를 포함하는 추천 도서 목록 및/또는 '연남동' 근처의 서점 또는 도서관 정보를 단말(200)에 전송할 수 있다.

한편, 추천 도서 목록과 함께, '연남동' 근처에서 1시간 10분에서 1시간 30분 동안 독서를 하기 좋은 까페 혹은 공원과 같은 장소 정보도 함께 제공할 수 있다. 즉, 단말(200)의 사용자가 저녁 시간까지 머무를 수 있는 독서 장소 정보를 함께 제공하는 것이다.

2. 실시예 2: 여행을 위한 도서 추천 제공 방법.

도 5는 실시예 2에 따른 일상 생활에서의 추천 도서 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 단말(200)은 상술한 바와 같이, GPS 또는 기지국 등의 삼각 측정 법을 통해 단말(200)의 현재 위치에 대한 위치 정보를 서버(100)에 전송할 수 있다. 이 때, 단말(200)은 단말(200)의 현재 위치를 일정 시간(예를 들어, 5분) 간격으로 주기적으로 서버(100)에 전송할 수 있다. 또한, 서버(100)는 단말(200)이 전송한 위치 정보들을 통해 단말(200)의 금일의 이동 경로를 파악할 수 있다. 또한, 서버(100)는 기상청 서버로부터 기상 정보를 수신할 수 있다.

이 때, 서버(100)는 기상청 서버로부터 현재 시간을 기준으로 현재 날씨 및 현재 시간으로부터 6시간 이내의 기상 정보를 요청하여 수신할 수 있다(S505).

또한, 서버(100)는 단말(200) (또는 단말 사용자)의 이동 동선, 여행 패턴, 방문 여행지를 기반으로 사용자의 여행 취향을 결정할 수 있다(S510). 이 때, 이동 동선, 여행 패턴 및 방문 여행지는 단말(200)이 주기적으로 전송하는 단말(200)의 위치 정보를 기반으로 서버(100)가 판단할 수 있다.

예를 들어, 단말(200)이 주기적으로 전송하는 단말(200)의 위치 정보를 기반으로, 이동 동선을 판단함은 물론, 사용자가 머무른 장소들을 판단하여, 여행 패턴을 결정할 수 있다.

또한, 서버(100)는 단말(200)의 타임라인들 (또는 이동 경로들) 중, 최근 3개월 동안 3회 이상 방문한 지역을 제외한 나머지 지역들의 이동 경로를 기반으로 여행 취향을 결정할 수 있다.

이는, 최근 3개월 동안 한 지역을 3회 이상 방문한 것은 여행 목적이라기 보다는 지인을 만나기 위한 방문 또는 출장 등의 방문 목적일 가능성이 커서, 여행과는 거리가 멀 수 있기 때문이다.

다시 말해, 서버(100)는 최근 2년 동안 단말(200)이 방문한 지역들 중, 최근 3개월 동안 3회 이상 방문한 지역을 제외한 나머지 지역들에서 단말(200)이 이동한 이동 동선, 방문 여행지 및 여행 패턴을 기반으로 여행 취향을 결정할 수 있다.

여행 패턴은 사용자가 주로 관심있어 하는 관광지의 종류(예를 들어, 액티비티, 박물관, 공원, 자연, 까페, 맛집, 문화재 등)를 선정하는 것을 의미할 수 있다. 또한, 여행 패턴은 사용자가 주로 추구하는 여행 경로 (예를 들어, 숙소 - 조식 - 여행지 - 점심식사 - 까페 - 여행지 - 숙소 귀가 순의 여행 경로)를 결정하는 것을 의미할 수 있다.

한편, 상술한 2가지 여행 패턴을 제 1 여행 패턴 및 제 2 여행 패턴으로 하여, 2가지 여행 패턴 모두 서버(100)가 결정할 수 있다. 이 때, 제 1 여행 패턴은 사용자가 머무른 장소들을 상술한 예시와 같이, 액티비티, 박물관, 공원, 자연, 까페, 맛집, 문화재 등의 카테고리 별로 그룹핑을 한 다음, 가장 많은 장소를 포함한 카테고리부터 가장 적은 장소를 포함한 카테고리까지 순위를 선정하여, 이를 제 1 여행 패턴으로 결정할 수 있다.

한편, 제 2 여행 패턴은 최근 2년 동안 단말(200)이 방문한 지역들 중, 최근 3개월 동안 3회 이상 방문한 지역을 제외한 나머지 지역들의 날짜 별 이동 경로를 추출하고, 동일한 유형의 이동 경로가 얼마나 많은 지를 분석할 수 있다.

예를 들어, 날짜 별 이동 경로에서 "숙소 - 조식 - 여행지 - 점심식사 - 까페 - 여행지 - 숙소 귀가" 순의 여행 경로가 제일 많은 경우, 해당 경로를 사용자의 제 2 여행 패턴으로 결정할 수 있다.

서버(100)는 해당 제 1 여행 패턴 및 제 2 여행 패턴을 기반으로 사용자의 취향을 결정할 수 있다. 예를 들어, 해당 제 1여행 패턴 및 제 2 여행 패턴을 기반으로, 사용자가 점심 저녁 식사를 거르지 않으며, 점심/ 저녁 식사를 한 장소가 적어도 하나의 SNS 상에 일정 수 (예를 들어, 10만회)이상으로 언급된 장소인 것으로 판단되면, 사용자의 여행 패턴은 맛집을 찾아다니는 맛집 중심 여행 패턴인 것으로 판단할 수 있다.

또한, 제 1 여행 패턴 및 제 2 여행 패턴을 기반으로, 역사적인 문화재가 날짜 별 여행 경로에 빠지지 않는 경우, 문화재 중심 여행패턴인 것으로, 액티비티 활동을 하루 1회 이상 포함하고 있다면, 액티비티 중심 여행 패턴인 것으로 결정할 수 있다.

또한, 공원 또는 자연 경관이 빼어난 곳으로 적어도 하나의 SNS상에 일정 수 (예를 들어, 1만회) 이상으로 언급된 장소이거나, 산, 호수 및 바다에서 일정 거리 이내(예를 들어, 3km 이내)에서 머물렀는데, 해당 산, 호수 및 바다가 적어도 하나의 SNS 상에서 일정 수 (예를 들어, 1천회) 미만으로 언급된 장소인 것으로 판단되면, 사용자의 여행 패턴은 휴식 위주의 여행 패턴인 것으로 결정할 수 있다.

상술한 것과 같이 서버(100)가 상술한 제 1 여행 패턴 및 제 2 여행 패턴으로 사용자의 여행 취향을 결정하면, 이는, 추후 추천 도서 목록을 생성하는데, 참고할 수 있다.

구체적으로, 서버(100)는 단말(200)의 현재 위치 정보, 금일 이동 경로, 기상 정보 및 여행 취향 정보를 기반으로 적어도 하나의 추천 도서를 포함하는 추천 도서 목록을 생성하고, 이를 단말(200)에게 전송할 수 있다(S515). 또한, 이와 함께 단말(200)의 현재 위치 정보, 금일 이동 경로, 기상 정보 및 여행 취향 정보를 기반으로 적어도 하나의 추천 도서를 독서하기 좋은 까페나 장소를 추천할 수도 있다.

예를 들어, 기상 정보가 금일 현재 시각 이후의 강수확률이 일정 (예를 들어, 70%) 이고, 금일 단말(200)의 도보 이동 거리가 일정(예를 들어, 3km) 이상이거나 또는 30분 이상 머문 장소의 수가 일정 수 (예를 들어, 3곳) 이상인 경우, 사용자가 이후 휴식을 취할 것으로 판단하여, 해당 추천 도서를 독서하기 좋으면서 휴식을 취할 수 있는 까페 등의 장소를 추천할 수 있다. 이 때, 사용자가 휴식을 취할 것으로 예상되는 시간도 함께 산출하여 장소 및 추천 도서를 결정할 수도 있다.

예를 들어, 추천 도서를 판매하는 서점이 일정 반경 이내에 존재하는 경우, 현재 단말(200)의 위치에서 해당 서점으로 이동하는 시간을 산출하고, 사용자의 여행 패턴 및 여행 취향을 기반으로 사용자가 해당 장소에 머물러, 책을 읽으면서 휴식을 취할 것으로 예상되는 시간을 산출할 수 있다.

이를 기반으로 서버(100)는 사용자의 선호도 정보 및 여행 취향 정보에 따라 적어도 하나의 추천 도서를 포함하는 추천 도서 목록을 생성하고, 사용자가 까페에 머무를 것으로 예상되는 시간 동안 읽기 좋을 만한 책을 추천할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 여행 패턴이 액티비티 위주의 여행 패턴이라면, 흥미로운 스릴러, 추리, 판타지 및/또는 무협 위주의 소설책을 추천할 수 있고, 여행 패턴이 휴식 위주라면, 생각을 정리하기 위한 에세이나 수필집, 산문집 및/또는 자기 개발서나 로맨스, 드라마 등의 조용한 분위기의 소설책을 추천할 수 있다.

또한, 맛집 위주의 여행 패턴이라면, 단말(200)의 현재 위치에 대응하는 지역의 맛집이 포함되어 있는 식객 등의 맛집 소개 책을 추천할 수 있다.

한편, 서버(100)는 단말(200)이 휴식을 취하면서 특정 장소에 머무는 시간이 오후 8시 이전인 것으로 판단되면 까페(book cafe)를 추천하고, 오후 8시 이후인 것으로 판단되면 책바(book bar) 또는 칵테일 바(cocktail bar)를 추천할 수 있다. 다만, 사용자가 휴식을 취할 시간이 오후 8시 이후이면서, 해당 장소가 사용자의 숙소일 것으로 판단되면, 예를 들어, 현재 단말(200)의 위치에서 다음 이동 장소가 숙소인 것으로 판단되면, 서버(100)는 장소 추천 없이 추천 도서 목록만을 단말(200)에게 전송할 수 있다.

또한, 서버(100)는 사용자의 여행 취향에 관계없이 현재 시간, 금일 이동 경로 및 여행 패턴을 기반으로, 현재 식사를 할 것으로 판단되면, 단말(200)의 현재 위치에 해당하는 지역의 맛집에 대한 정보를 포함하고 있는 책을 추천할 수 있다. 또한, 해당 맛집에 대한 정보가 해당 책의 몇 페이지에 기재되어 있는지에 대한 정보도 단말(200)에게 제공할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 여행 패턴이 "숙소 - 조식 - 여행지 - 점심식사 - 까페 - 여행지 - 숙소 귀가"이고, 이전 여행 장소가 '여행지'이며, 현재 시간이 11시~1시 사이이면서, 조식을 먹은 지 3 시간 이상이 경과한 것으로 판단되면, 서버(100)는 사용자가 점심 식사를 할 것으로 판단하여, 단말(200)에게 현재 위치에 해당하는 지역의 맛집에 대한 정보를 포함하고 있는 책 및 해당 맛집이 개재된 페이지를 알려줄 수 있다.

한편, 단말(200)로부터 제공한 추천 도서 목록에 포함된 적어도 하나 이상의 추천 도서 중에서 어느 하나의 추천 도서가 선택된 것을 확인하는 메시지를 수신한 경우, 단말(200)이 전송한, 즉, 사용자가 선택하는 것으로 입력된 추천 도서를 전자 도서로 제공하거나, 해당 추천 도서를 판매하거나 대여하는 서점 및/또는 도서관의 위치 정보, 영업 시간 정보, 해당 추천 도서의 재고 정보를 제공할 수 있다. 이 때, 전자 도서를 제공할 것인지, 서점 및/또는 도서관에 대한 정보를 제공할 것인지는 후술하는 실시예 3에 따라 결정될 수 있다(S520).

3. 실시예 3: 전자 도서 또는 서점 및/도는 도서관에 대한 정보 중 어느 것을 제공할 것인지에 대한 것을 결정하는 방법.

실시예 1 및/또는 실시예 2에서, 서버(100)가 단말(200)에게 전송한 추천 도서 목록에 포함된 적어도 하나의 추천 도서 중, 단말(200)이 하나를 선택하여 서버(100)에게 전송하면, 서버(100)는 해당 추천 도서를 판매하거나 대여하는 서점/도서관의 위치 정보를 단말(200)에게 제공할 수도 있고, 해당 추천 도서를 전자 도서 형태로 직접 제공할 수도 있다.

이 때, 단말(200)의 설정에 따라서 전자 도서 또는 서점/도서관의 위치 정보를 제공할 수도 있으나, 서버(100)가 단말(200)의 현재 위치 또는 사용자가 해당 추천 도서를 읽을 것으로 예상되는 장소 (예를 들어, 실시예 1 또는 실시예 2에서 추천한 까페 등)의 수신 세기를 기반으로 전자 도서 및 서점/도서관의 위치 정보 어느 것을 제공할 것인지를 결정할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 단말(200)이 이용하는 통신사의 통신사 서버로부터 단말(200)의 현재 위치 또는 해당 추천 도서를 읽을 것으로 예상되는 장소의 평균 수신 세기에 대한 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 서버(100)가 단말(200)에게 추천 도서를 읽을 것으로 예상되는 장소를 전송한 경우에는 해당 장소의 평균 수신 세기에 대한 정보를 수신하고, 해당 장소를 전송하지 않은 경우에는 단말(200)의 현재 위치의 평균 수신 세기에 대한 정보를 수신할 수 있다.

여기서, 평균 수신 세기란, 일정 기간 (예를 들어, 최근 1개월 간) 동안 해당 장소 또는 위치에서 단말(200)의 통신사와 동일한 통신사를 통해서, 무선 통신을 이용한 단말들이 수신한 신호들의 평균 수신 세기를 의미할 수 있다.

서버(100)가 해당 장소 또는 단말(200)의 현재 위치의 평균 수신 세기에 대한 정보를 수신하면, 사용자가 해당 장소에서 머물 것으로 생각되는 시간 및 해당 시간의 날씨, 또는 현재 시간 및 현재 날씨를 기반으로 평균 수신 세기에 가중치를 부가할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 평균 수신 세기와 함께, 통신사 서버로부터 시간대별 해당 장소에 위치하였던 평균 단말의 수에 대한 정보도 수신할 수 있다. 이를 기반으로, 시간대별 (예를 들어, 24시간을 3시간 간격으로 8 등분한 시간대별) 최근 1개월 간의 평균 단말의 수에 대한 정보를 수신할 수 있고, 해당 평균 단말의 수에 대한 정보를 기반으로 시간대별 제 1 가중치를 설정할 수 있다. 예를 들어, 평균 단말의 수가 많을수록 더 높은 가중치를 부가할 수 있다. 예를 들어, 평균 단말의 수가 0~10대인 시간대에는, 1의 가중치를 부가하고, 10~50대인 시간대에는, 0.8의 가중치를 부가하며, 50~100대인 시간대에는, 0.6의 가중치를 부가하고, 100~150대인 시간대에는, 0.4의 가중치를 부가하고, 150 대를 초과하는 시간대에는 0.2의 가중치를 부가할 수 있다.

또한, 서버(100)는 기상 정보를 기반으로 제 2 가중치를 설정할 수 있다. 서버(100)는 기상청 서버로부터 현재 시간 또는 해당 장소에 머무를 시간 동안의 예상 강수량에 대한 정보를 기상청 서버로부터 수신할 수 있다. 이는, 강수량이나 강설량이 많으면 전파 방해로 인하여 수신세기가 약해질 수 있기 때문이다.

예를 들어, 시간당 예상 강수량이 0mm~100mm 인 경우, 1의 가중치를 부가하고, 100mm~200mm인 경우, 0.8의 가중치를 부가하고, 200mm~300mm인 경우, 0.6의 가중치를 부가하고, 300mm를 초과하는 경우에는 0.4의 가중치를 부가할 수 있다.

서버(100)는 해당 평균 수신 세기에 제 1 가중치 및 제 2 가중치를 곱하여 현재 위치 또는 해당 장소에서의 예상 수신 세기를 산출할 수 있다. 그리고, 예상 수신 세기가 일정 값을 초과하면 서버(100)는 해당 장소 또는 현재 위치에서 전자 도서에 대한 스트리밍을 단말(200)에게 제공하여 사용자가 스트리밍을 통해 전자 도서를 읽을 수 있는 환경이 된다고 생각하여, 전자 도서를 단말(200)에게 제공할 수 있다.

만약, 예상 수신 세기가 일정 값 이하여서, 해당 장소 또는 현재 위치에서 전자 도서의 스트리밍이 적절하지 않다고 판단되면, 단말(200)에게 해당 추천 도서를 구입하거나 대여할 수 있는 서점 또는 도서관에 대한 위치 정보 및 해당 추천 도서의 재고 및 서점 또는 도서관의 영업 시간 정보 등을 제공할 수 있다.

다만, 실시예 2의 경우, 단말(200)의 금일 시간당 데이터 사용량을 측정하여, 시간 당 데이터 사용량이 일정 기준 이상이면, 예상 수신 세기가 일정 값을 초과하더라도, 전자 도서를 추천하지 않고, 해당 추천 도서를 구입하거나 대여할 수 있는 서점 또는 도서관에 대한 위치 정보 및 해당 추천 도서의 재고 및 서점 또는 도서관의 영업 시간 정보 등을 제공할 수 있다.

즉, 금일 시간 당 데이터 사용량이 일정 기준 이상이면, 실시예 2의 경우, 여행을 위하여 다른 여행 장소에 대한 검색 또는 구글 맵 등의 지도 앱으로 인한 데이터 소모량이 클 수 있고, 이러한 데이터의 소모는 도서 추천 및 전자 도서의 제공 보다 여행에 더 필수적 요소일 수 있으므로, 시간 당 데이터 사용량이 일정 기준 이상이면, 상술한 목적의 데이터 소모에 영향을 미칠 수도 있다고 보고, 전자 도서를 제공하지 않는 것이다.

이 때, 일정 기준은 단말(200)이 가입된 요금제에 따른 데이터 양을 기준으로 결정될 수 있다. 만약, 통신사 서버로부터 해당 단말(200)의 요금제에 대한 정보를 수신하였는데, 가입된 요금제가 월 3GB라면, 금일 시간 당 데이터 사용량이 10MB 이상인 경우, 예상 수신 세기가 일정 값을 초과하더라도, 전자 도서를 추천하지 않고, 해당 추천 도서를 구입하거나 대여할 수 있는 서점 또는 도서관에 대한 위치 정보 및 해당 추천 도서의 재고 및 서점 또는 도서관의 영업 시간 정보 등을 제공할 수 있다.

즉, 가입된 요금제를 통해 제공되는 데이터 량이 클수록 해당 일정 기준은 증가할 것이다. 다만, 가입된 요금제가 무제한 데이터를 제공한다면, 해당 일정 기준도 무한대가 되어, 예상 수신 세기만 일정 값을 초과하면, 서버(100)는 단말에게 전자 도서를 제공할 수 있다.

또한 본 발명의 일 실시예는 다음과 같은 특징을 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예는 서버(100)를 포함하는 예측 모델 기반 사용자 추천 서비스 제공 시스템에 의해 수행되는, 미리 설정된 일정 기간 동안 단말(200)의 위치 정보를 수집하는 단계; 상기 일정 기간 동안 수집된 위치 정보를 위치 및 시간에 따라 클러스터링하는 단계; 상기 클러스터링된 위치 정보에 기반하여 상기 단말(200)의 이동 패턴에 관한 예측 모델을 구축하는 단계; 및 상기 구축된 예측 모델을 사용하여, 상기 단말(200)에 대해 해당 사용자의 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자를 추천하는 사용자 추천 서비스를 제공하는 단계; 를 포함하는 방법을 제안한다.

상기 수집하는 단계는: 상기 일정 기간 동안 상기 단말(200)로부터 전송되는 시간을 포함하는 위치 정보를 수신함으로써, 상기 단말(200)의 위치 정보를 수집할 수 있다.

상기 단말(200)은: 상기 위치 정보가 획득된 시간이 예외 처리 조건으로서 미리 설정된 시간 범위이거나 상기 위치 정보가 상기 예외 처리 조건으로서 미리 설정된 위치 영역에 위치하는 경우 상기 획득된 위치 정보를 상기 서버(100)로 전송하지 않으며, 상기 위치 정보가 획득된 시간이 상기 미리 설정된 시간 범위를 벗어나거나 상기 위치 정보가 상기 미리 설정된 위치 영역을 벗어난 경우 상기 획득된 위치 정보를 전송할 수 있다.

상기 사용자 추천 서비스를 제공하는 단계는: 상기 단말(200)로부터의 위치 정보의 수집 여부와는 독립적으로, 상기 사용자의 집 또는 직장과 가까운 다른 사용자들을 더 추천하거나 상기 사용자와 같은 이벤트에 참여한 다른 사용자들을 더 추천하거나 상기 사용자와 일정 횟수 이상 동일 영역을 스쳐 지나간 다른 사용자들을 더 추천할 수 있다.

상기 사용자 추천 서비스를 제공하는 단계는: 상기 사용자에 의해 요일별로 특정 시간대가 설정된 경우, 상기 요일별로 설정된 특정 시간대에서는 상기 구축된 예측 모델을 사용한 상기 사용자의 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자의 추천을 방지하는 것을 포함할 수 있다.

상기 사용자 추천 서비스를 제공하는 단계는: 평일에는 상기 구축된 예측 모델을 사용하여 상기 사용자의 현재 위치와는 독립적으로 상기 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자를 추천하는 상기 사용자 추천 서비스를 제공하며, 토요일, 일요일과 공휴일에는, 상기 구축된 예측 모델과는 독립적으로, 상기 단말(200)로부터 수집되는 위치 정보를 기반으로 다른 사용자를 추천할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 방법은 미리 설정된 일정 기간 예를 들어, 일주일 또는 평일 기간 동안 단말(200)의 위치 정보를 수집한다(S10).

여기서, 단계 S10은 일정 기간 동안 단말(200)로부터 전송되는 시간과 위치를 포함하는 위치 정보를 수신함으로써, 단말(200)의 위치 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 단말(200)에 설치된 본 발명과 관련된 어플리케이션은 예측 모델을 구축하기 위하여 수집되는 위치 정보를 전송하는데 있어서, 미리 설정된 예외 처리 조건 예를 들어, 위치 정보를 획득한 후 그 다음 위치 정보를 획득할 때 이전 거리와 일정 거리 범위(예를 들어, 150m) 이내에 존재하는 경우에는 위치 정보를 서버(100)로 전송하지 않으며, 일정 거리 범위를 벗어나는 경우 획득된 위치 정보를 서버(100)로 전송할 수 있다. 즉, 단말(200)은 제1 위치 정보를 전송한 후 단말(200)의 위치 정보가 제1 위치 정보를 기준으로 미리 설정된 기준 거리 이내에 위치하는 경우 해당 위치 정보를 전송하지 않으며 단말(200)의 위치 정보가 제1 위치 정보를 기준으로 기준 거리 이상 이동한 경우 해당 위치 정보를 서버(100)로 전송할 수 있다. 상황에 따라, 해당 일정 기간 동안에는 예외 처리를 적용하지 않고 모든 획득된 위치 정보를 일정 시간 주기로 전송할 수도 있다.

나아가, 단계 S10은 서버(100)에서 일정 기간 동안 위치 정보가 수신되면, 수신된 위치 정보를 단말(200)의 식별 정보, 날짜, 시간과 위치 등을 데이터베이스에 저장함으로써, 단말(200)별로 일정 기간 동안 위치 정보를 수집할 수 있다. 즉, 서버(100)는 해당 사용자가 돌아다니게 되면 시간에 따른 위치가 하나씩 획득됨으로써, 일정 기간 동안 사용자의 시간에 따른 위치 정보를 수집할 수 있다. 이렇게 수집된 위치 정보를 DB 형태로 저장할 수 있다.

더 나아가, 단계 S10은 단말(200)에서 위치 정보가 획득된 시간이 미리 설정된 시간 범위 예를 들어, 집에서 취침하는 시간 범위 또는 직장에서 일하는 시간 범위이거나 위치 정보가 미리 설정된 위치 영역 예를 들어, 집 위치 영역 또는 직장 위치 영역에 위치하는 경우 GPS를 통해 획득된 위치 정보를 전송하지 않으며, 위치 정보가 획득된 시간이 미리 설정된 시간 범위를 벗어나거나 위치 정보가 미리 설정된 위치 영역을 벗어난 경우 획득된 위치 정보를 서버(100)로 전송함으로써, 단말(200)의 위치 정보를 수집할 수 있다. 즉, 본 발명의 방법은 단말(200)에서 획득된 위치 정보를 실시간으로 지속적으로 서버(100)로 전송하지 않고, 이러한 예외 처리 조건에 해당하는 경우 획득된 위치 정보를 서버(100)로 전송하지 않기 때문에 배터리의 소모를 줄일 수 있다.

단계 S10에 의해 단말(200)의 위치 정보가 일정 기간 동안 수집되면 수집된 위치 정보를 위치와 시간에 따라 클러스터링하고, 클러스터링된 위치 정보에 기반하여 단말(200)의 이동 패턴에 관한 예측 모델을 구축한다(S20, S30).

여기서, 단계 S20은 단말(200)들 각각 또는 해당 단말(200)의 위치 정보를 기준으로 일정 크기의 바운더리에 포함된 위치 정보를 클러스터링할 수 있으며, 클러스터링의 중앙 값이 해당 사용자가 머물렀던 장소이며, 해당 장소를 기준으로 일정 크기의 바운더리를 가지도록 클러스터링할 수 있다.

이 때, 단계 S30은 클러스터링된 위치 정보에 기반하여 해당 사용자의 시간에 따른 이동 패턴을 획득하고, 획득된 시간에 따른 이동 패턴에 기초하여 해당 사용자의 집, 직장, 학교와 주요 방문 장소 중 적어도 하나를 포함하는 해당 사용자의 관련 장소를 예측하는 예측 모델을 구축할 수 있다.

또한, 단계 S30은 클러스터링된 위치 정보에 기반하여 단말(200) 즉, 사용자의 이동 패턴에 관한 예측 모델을 구축하는데 있어서, 사용자가 일정 시간 동안 위치 정보가 변화되지 않는 경우 예를 들어, 자정부터 새벽 3시 또는 5시까지 일정한 위치 정보가 획득되는 경우 해당 위치 정보를 사용자의 집으로 판단할 수 있고, 낮 시간인 10시부터 오후 3시 정도까지 일정한 위치 정보가 획득되는 경우 해당 위치 정보를 사용자의 직장으로 판단할 수 있다. 물론, 출근 시간대에 획득된 위치 정보와 퇴근 시간댕에 획득된 위치 정보를 이용하여 사용자의 출근길과 퇴근길을 판단할 수 있다. 나아가, 단계 S30에서 구축된 예측 모델은 사용자의 집, 직장, 자주 가는 장소, 출근길, 퇴근길, 학교 등과 같은 사용자와 관련된 장소를 판단할 수 있다. 이러한 예측 모델은 일정 기간 동안 예를 들어, 1주일 동안에 수집된 위치 정보를 이용하여 구축되며, 이후의 일정 기간 동안 예를 들어, 3주일 동안 구축된 사용자의 예측 모델을 기반으로 사용자의 현재 위치와 무관하게 사용자에게 사용자 추천 서비스를 제공할 수 있다.

단계 S30을 통해 사용자의 예측 모델이 구축되면, 구축된 예측 모델을 사용하여, 단말(200)에 대해 해당 사용자의 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자를 추천하는 사용자 추천 서비스를 제공한다(S40).

이 때, 단계 S40은 단말(200)의 위치 정보의 획득 여부와 독립적으로 해당 사용자의 집 또는 직장과 가까운 다른 사용자들을 추천하거나 해당 사용자와 같은 이벤트에 참여한 다른 사용자들을 추천하거나 해당 사용자와 일정 횟수 이상 동일 영역을 스쳐 지나간 다른 사용자들을 추천할 수 있다.

나아가, 단계 S40은 평일에는 구축된 예측 모델을 시용하여 사용자 추천 서비스를 제공하며, 토요일, 일요일과 공휴일에는 구축된 예측 모델과 독립적으로 단말(200)에 의해 획득된 위치 정보를 기반으로 사용자 추천 서비스를 제공할 수 있다.

더 나아가, 단계 S40은 예측 모델을 기반으로 사용자에게 매칭되는 친구들을 추천하는 사용자 추천 서비스를 제공하는데 있어서, 해당 사용자에 의해 요일별로 특정 시간대가 설정된 경우 요일별로 설정된 특정 시간대에 해당 사용자의 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자의 추천을 방지할 수도 있다.

일 예로, 사용자에 의해 요일별 즉, 월요일부터 일요일까지 사용자 추천 서비스가 제공되는 것을 방지하기 위한 "지나치고 싶지 않은 시간 설정" 항목을 통해 요일별 시간대를 설정할 수 있으며, 월요일에 대하여 "00시부터 08시까지", "12시부터 18시까지" 그리고 22시부터 24시까지"의 시간이 설정된 경우 해당 시간대에 대한 사용자 추천 서비스를 제공하지 않을 수 있다. 즉, 사용자가 집에 있는 시간과 회사에 있는 시간대에 사용자 추천 서비스를 제공받지 않는 경우에 해당 시간대를 설정함으로써, 해당 시간대에 친구들을 추천받지 않을 수 있다.

다른 일 예로, 사용자에 의해 "지나치고 싶지 않은 시간 설정" 항목을 통해 토요일에 대하여 "00시부터 08시까지"의 시간이 설정된 경우 해당 시간대에 대한 사용자 추천 서비스를 제공하지 않을 수 있다. 즉, 토요일의 경우 사용자가 집에 있는 시간대에 대해서만 사용자 추천 서비스를 제공받지 않으며, 나머지 시간대에서 사용자와 매칭되는 친구들을 추천하는 사용자 추천 서비스를 제공받을 수 있다. 물론 토요일의 경우 본 발명의 방법은 사용자의 예측 모델을 기반으로 제공하지 않을 수 있으며, 단말(200)의 GPS를 통해 획득된 위치 정보를 반영하여 사용자 추천 서비스를 제공할 수도 있다.

단계 S40에서 제공되는 사용자 추천 서비스는 사용자의 현재 위치에 대한 지도 정보를 표시하는 서비스를 제공할 수도 있고, 자주 스쳐 지나간 친구들, 같은 이벤트에 참여하는 친구들, 집 또는 직장이 가까운 친구들에 대한 정보를 제공할 수 있는데, 친구들을 제공할 때 해당 친구들 각각에 의해 설정된 정보 예를 들어, 사진, 닉네임, 나이, 학교 정보, 직장 정보 등고 같은 정보를 함께 제공할 수 있다. 또한, 단계 S40은 제공되는 친구들 각각과 채팅 등과 같은 메시지를 주고 받을 수 있는 서비스를 함께 제공할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 방법은 사용자의 현재 위치에 대한 위치 정보를 기반으로 사용자 추천 서비스를 제공하는 것이 아니라, 사용자의 현재 위치와는 독립적으로 미리 구축된 사용자의 예측 모델을 기반으로 사용자 추천 서비스를 제공하는 것으로, 사용자가 출장에 의해 현재 A라는 위치에 있더라도, 예측 모델에서 사용자가 현재 시간에 B라는 위치에 있는 것으로 되어 있는 경우 B라는 위치와 관련된 사용자 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 것이다.

즉, 본 발명의 방법은 일정 기간 동안 위치 정보를 획득한 다음 그 시간대에 그 장소에 있을 것이다라는 예측 모델을 구축한 후 구축된 예측 모델을 이용하여 사용자에게 친구들을 추천해주는 사용자 추천 서비스를 제공할 수 있다. 물론, 본 발명의 방법에서 예측 모델은 미리 설정된 특정 기간 예를 들어, 한달을 주기로 업데이트 또는 초기화되어 다시 일정 기간의 위치 정보를 수집한 후 수집된 위치 정보를 통해 예측 모델을 새로 구축하여 사용할 수도 있다.

이와 같이, 본 발명의 방법은 사용자별로 구축된 예측 모델을 이용하여 사용자 입장에서 해당 사용자와 출근길, 퇴근길이 유사하거나, 집이 근처이거나, 직장이 근처이거나, 동일한 이벤트에 참여하거나, 자주 방문하는 장소가 유사하거나 등의 친구들을 추천해줄 수 있으며, 출근 시간이 다르거나 퇴근 시간이 다르더라도 예측 모델을 통해 사용자와 마주쳤을 것으로 판단되는 친구들을 추천해줄 수 있다.

더 나아가, 본 발명의 방법은 사용자가 해당 어플리케이션을 통해 일정 이벤트 예를 들어, 모임 등을 생성하여 제공할 수 있으며, 이렇게 생성된 모임을 통해 다른 친구들을 추천받거나 참여하고자 하는 다른 사용자의 정보를 제공받을 수도 있으며, 상황에 따라 사용자의 주변에서 생성된 모임과 같은 이벤트 등을 사용자에게 추천하여 제공할 수도 있다.

또한, 본 발명의 방법은 구축된 예측 모델을 사용하지 않고, 사용자가 다른 지역으로 출장을 가는 경우 이러한 예측 모델을 사용하지 않고 현재의 위치 정보를 이용한 사용자 추천 서비스를 제공받기 위한 별도의 설정 항목을 제공할 수 있으며, 이러한 설정 항목을 통해 사용자가 예측 모델이 아닌 현재의 위치 정보를 이용한 사용자 추천 서비스를 제공받고자 하는 경우에는 예측 모델과 독립적으로 사용자의 획득된 위치 정보와 다른 사용자들의 예측 모델을 기반으로 사용자에게 사용자 추천 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 방법은 해당 어플리케이션을 통해 단말(200)에 저장된 전화번호 또는 사용자 정보와 일치하는 사용자를 친구로 추천 받는 것을 원하지 않는 경우 이와 관련된 설정 항목을 통해 설정함으로써, 사용자가 원하지 않는 사용자가 추천되는 것을 방지할 수도 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 사용자 추천 서비스를 제공하기 위한 예측 모델을 사용자의 기 설정된 기간 동안의 이동 패턴을 사용하여 구축하고, 구축된 예측 모델을 사용함으로써, 서버(100)에 대한 계속적인 위치 정보의 송신 없이도 사용자 추천 서비스를 제공 받을 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 위치 정보에 기반한 사용자 추천 서비스를 제공함에 있어서, 단말(200)의 배터리 소모를 줄일 수 있다. 예컨대, 본 발명의 방법은 예외 처리로 설정된 위치 정보 또는 시간 정보 또는 예외 조건에 해당하는 경우 단말(200)에서 획득한 시간과 위치를 포함하는 위치 정보를 서버(100)로 전송하지 않음으로써, 단말(200)의 배터리 소모를 줄일 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자의 평소의 이동 패턴에 부합하는 다른 사용자를 추천 사용자로서 정확하고 효율적으로 추천할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 시스템은 수집부, 클러스터링부, 구축부, 서비스부 및 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.

데이터베이스는 본 발명과 관련된 데이터를 저장하는 수단으로, 단말(200)로부터 수신되는 위치 정보를 데이터베이스화하여 저장하고, 단말(200)별로 구축된 예측 모델을 저장하며, 이 외에도 본 발명과 관련된 모든 종류의 데이터를 저장한다.

수집부는 미리 설정된 일정 기간 예를 들어, 일주일 또는 평일 기간 동안 단말(200)의 위치 정보를 수집한다.

여기서, 수집부는 일정 기간 동안 단말(200)로부터 전송되는 시간과 위치를 포함하는 위치 정보를 수신함으로써, 단말(200)의 위치 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 단말(200)은 예측 모델을 구축하기 위하여 수집되는 위치 정보를 전송하는데 있어서, 미리 설정된 예외 처리 조건 예를 들어, 위치 정보를 획득한 후 그 다음 위치 정보를 획득할 때 이전 거리와 일정 거리 범위(예를 들어, 200[m]) 이내에 존재하는 경우에는 위치 정보를 서버(100)로 전송하지 않으며, 일정 거리 범위를 벗어나는 경우 획득된 위치 정보를 서버(100)로 전송할 수 있다. 상황에 따라, 단말(200)은 해당 일정 기간 동안에는 예외 처리를 적용하지 않고 모든 획득된 위치 정보를 일정 시간 주기로 전송할 수도 있다.

나아가, 수집부는 일정 기간 동안 위치 정보가 수신되면, 수신된 위치 정보를 단말(200)의 식별 정보, 날짜, 시간과 위치 등을 데이터베이스에 저장함으로써, 단말(200)별로 일정 기간 동안 위치 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 단말(200)은 위치 정보가 획득된 시간이 미리 설정된 시간 범위 예를 들어, 집에서 취침하는 시간 범위 또는 직장에서 일하는 시간 범위이거나 위치 정보가 미리 설정된 위치 영역 예를 들어, 집 위치 영역 또는 직장 위치 영역에 위치하는 경우 GPS를 통해 획득된 위치 정보를 전송하지 않으며, 위치 정보가 획득된 시간이 미리 설정된 시간 범위를 벗어나거나 위치 정보가 미리 설정된 위치 영역을 벗어난 경우 획득된 위치 정보를 서버(100)로 전송함으로써, 수집부에서 단말(200)의 위치 정보를 수집할 수 있다.

클러스터링부는 수집된 위치 정보를 위치와 시간에 따라 클러스터링한다.

여기서, 클러스터링부는 단말(200)들 각각 또는 해당 단말(200)의 위치 정보를 기준으로 일정 크기의 바운더리에 포함된 위치 정보를 클러스터링할 수 있으며, 클러스터링의 중앙 값이 해당 사용자가 머물렀던 장소이며, 해당 장소를 기준으로 일정 크기의 바운더리를 가지도록 클러스터링할 수 있다.

구축부는 클러스터링된 위치 정보에 기반하여 단말(200)의 이동 패턴에 관한 예측 모델을 구축한다.

이 때, 구축부는 클러스터링된 위치 정보에 기반하여 해당 사용자의 시간에 따른 이동 패턴을 획득하고, 획득된 시간에 따른 이동 패턴에 기초하여 해당 사용자의 집, 직장, 학교와 주요 방문 장소 중 적어도 하나를 포함하는 해당 사용자의 관련 장소를 예측하는 예측 모델을 구축할 수 있다.

서비스부는 구축된 예측 모델을 사용하여, 단말(200)에 대해 해당 사용자의 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자를 추천하는 사용자 추천 서비스를 제공한다.

이 때, 서비스부는 단말(200)의 위치 정보의 획득 여부와 독립적으로 해당 사용자의 집 또는 직장과 가까운 다른 사용자들을 추천하거나 해당 사용자와 같은 이벤트에 참여한 다른 사용자들을 추천하거나 해당 사용자와 일정 횟수 이상 동일 영역을 스쳐 지나간 다른 사용자들을 추천할 수 있다.

나아가, 서비스부는 평일에는 구축된 예측 모델을 시용하여 사용자 추천 서비스를 제공하며, 토요일, 일요일과 공휴일에는 구축된 예측 모델과 독립적으로 단말(200)에 의해 획득된 위치 정보를 기반으로 사용자 추천 서비스를 제공할 수 있다.

더 나아가, 서비스부는 예측 모델을 기반으로 사용자에게 매칭되는 친구들을 추천하는 사용자 추천 서비스를 제공하는데 있어서, 해당 사용자에 의해 요일별로 특정 시간대가 설정된 경우 요일별로 설정된 특정 시간대에 해당 사용자의 이동 패턴에 대응하는 다른 사용자의 추천을 방지할 수도 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시 형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

본 명세서에서 설명한 주제의 특정한 실시형태를 설명하였다. 기타의 실시형태들은 이하의 청구항의 범위 내에 속한다. 예컨대, 청구항에서 인용된 동작들은 상이한 순서로 수행되면서도 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 일 예로서, 첨부도면에 도시한 프로세스는 바람직한 결과를 얻기 위하여 반드시 그 특정한 도시된 순서나 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 특정한 구현 예에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.

본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 통상의 기술자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 통상의 기술자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.

따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.

본 발명은 사용자의 위치에 기반하여 도서를 추천하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 사용자의 위치 및 빅데이터에 기반하여 사용자의 연령 및 취향에 따른 선호도에 따라 추천 도서를 제공하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.

본 발명에 따르면, 사용자의 위치를 기반으로 한 도서 추천 서비스를 제공하여 잠재적인 독서 이용 인구를 증가시키고, 지역과 독자, 도서, 오프라인 서점 및 온라인 도서 플랫폼의 연결고리를 활용한 도서 추천 서비스를 제공할 수 있다.

따라서, 본 발명은 사용자의 위치에 기반하여 도서를 추천하는 방법 및 이를 위한 장치를 통해 도서 산업 전반의 발전에 이바지할 수 있으며, 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.

1: 통신망
100: 서버 200: 단말
300: 전문가

Claims (5)

1. 도서를 추천하는 서버에 있어서,
   단말로부터 상기 단말의 위치 정보 및 상기 단말의 식별 정보를 수신하는 통신부; 및
   상기 단말의 식별 정보를 기반으로 상기 단말의 사용자의 선호도 정보를 추출하고,
   상기 사용자의 선호도 정보 및 상기 단말의 위치 정보를 기반으로 적어도 하나의 추천 도서를 결정하는 제어부; 를 포함하고,
   상기 제어부는:
   상기 단말의 위치 정보를 일정 시간 간격으로 주기적으로 상기 단말로부터 수신하고,
   상기 단말의 위치 정보에 기반하여, 상기 단말의 평균 속도를 제1 속도 범위, 제2 속도 범위 또는 제3 속도 범위로 구분하되,
   상기 제2 속도 범위 및 상기 제3 속도 범위는 상기 제1 속도 범위보다 빠른 것이며, 상기 제3 속도 범위는 상기 제2 속도 범위를 포함하고,
   상기 제1 속도 범위는 걷는 속도에 상응하고, 상기 제2 속도 범위는 지하철 이동에 상응하고, 상기 제3 속도 범위는 차량 이동에 상응하고,
   상기 제어부는, 상기 단말의 평균 속도가 상기 제2 속도 범위와 상기 제3 속도 범위 사이에 중복되는 범위에 해당되는 경우:
   상기 단말의 이동 경로와 지하철 노선 사이의 차이가 일정 오차 범위 내인 경우에는, 상기 사용자가 지하철을 통해 이동하는 것으로 판단하되,
   상기 단말의 평균 속도가 상기 제1 속도 범위보다 빠르면서, 상기 단말의 이동 속도가 100km를 초과하는 구간이 발생하면, 상기 사용자가 차량을 통해 이동하는 것으로 판단하고,
   상기 제어부는:
   상기 사용자의 스케줄 정보를 상기 단말에게 요청하고,
   상기 단말의 현재 위치, 상기 단말의 이동 경로, 현재 시간 및 상기 사용자의 이동 수단을 고려하여, 상기 사용자의 도착 예정 시간을 추정하고,
   상기 스케줄 정보 및 상기 도착 예정 시간의 차이를 고려하여 상기 사용자의 여유 시간을 판단하고,
   상기 사용자의 여유 시간을 더 고려하여 상기 적어도 하나의 추천 도서를 결정하고,
   상기 통신부는:
   상기 적어도 하나의 추천 도서에 대한 푸쉬(push) 메시지를 상기 단말에게 전송하고,
   상기 단말에 의해 상기 푸쉬 메시지가 선택된 것을 기반으로, 상기 적어도 하나의 추천 도서와 관련된 정보를 상기 단말에게 전송하는 것을 포함하는, 서버.
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 통신부는:
   상기 단말로부터 상기 적어도 하나의 추천 도서의 평가 정보를 수신하는 것을 더 포함하는, 서버.
4. 삭제
5. 제 3 항에 있어서,
   상기 통신부는:
   상기 적어도 하나의 추천 도서를 판매하거나 대여하는 서점 및 도서관 중 적어도 하나에 대한 장소 정보를 상기 단말로 전송하는 것을 더 포함하는, 서버.

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