KR102365897B1 - 문화생활 콘텐츠 추천 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

문화생활 콘텐츠 추천 방법에 관한 것이며, 문화생활 콘텐츠 추천 방법은, 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계, 예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계, 상기 사용자 단말로 생성된 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공하는 단계, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 단계 및 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하고, 상기 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

문화생활 콘텐츠 추천 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR RECOMMENDING CULTURAL LIFE CONTENT}

본원은 문화생활 콘텐츠 추천 장치 및 방법에 관한 것이다.

요즘 워라벨 열풍으로 일상에서 문화생활을 즐기려는 사람이 늘어나면서, 문화예술 관람률이 갈수록 높아지는 것으로 조사되고 있다. 또한, 매달 마지막 수요일에 다양한 문화 혜택을 제공하는 문화가 있는 날로 선정하여 영화관, 공연장, 박물관, 미술관, 문화재 등 전국의 2천여 개 문화시설을 할인 또는 무료로 즐길 수 있도록 기획하여 문화예술 참여를 돕고 있다.

한편, 전자기기의 성능 발전과 통신 네트워크 보급의 확산에 따라 네트워크를 통한 다양한 문화예술 서비스가 제공되고 있으며, 인터넷을 통해 박물관이나 미술전시회를 안내하는 서비스가 제공되고 있다. 이에, 사용자는 사용자 단말을 이용하여 박물관이나 전시회 등의 홈페이지를 방문하거나, 검색엔진을 이용하여 문화생활 정보를 획득할 수 있다.

그러나, 방대한 전시 정보를 하나하나 알아보기 어려워 쉽게 지나치는 경향이 있으며, 정보가 없어 다양한 미술관의 작품을 관람하지 못하는 경우도 발생한다. 또한, 우리나라에만 한정되어 있는 문화생활 정보만을 제공하고 있어, 해외에서 문화생활을 즐기기 어렵다는 문제점이 있다.

본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1358525 호에 개시되어 있다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 세계 각국의 정보를 획득하여 다양한 문화생활 콘텐츠를 제공하고, AR 기능을 도입한 작품인식 서비스를 통해 작품을 설명할 수 있는 문화생활 콘텐츠 추천 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 문화생활에 대한 사용자의 다양한 정보 및 의견을 통합하여 예술인들의 생각을 공유할 수 있으며, 이어폰으로 음성을 들으며 전시회를 관람할 수 있도록 제공하고, 앱 이용이 불편한 노년층을 고려한 단순한 인터페이스를 제공할 수 있는 문화생활 콘텐츠 추천 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.

다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 방법은, 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계, 예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계, 상기 사용자 단말로 생성된 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공하는 단계, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 단계 및 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하고, 상기 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 방법은, 상기 복수의 문화생활 콘텐츠 정보와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보를 수집하는 단계를 더 포함하되, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계는, 상기 복수의 사용자의 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 분석하여, 미리 설정한 텍스트 데이터에 대하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계는, 상기 사용자 단말로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위한 복수의 판단 항목을 제공하는 단계, 복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 단계 및 상기 사용자의 입력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하는 단계를 포함하되, 상기 사용자의 문화생활 취향 정보 및 사용자의 문화생활 인식 정도의 판단 결과에 대응하는 난이도를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계는, 복수의 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 상기 사용자 정보를 입력으로 하여 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하되, 상기 사용자 정보는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보, 심리적 상태 정보, 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계는, 상기 사용자의 소셜네트워크 이력 정보에 포함된 텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 감정 분석을 수행하고, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계는, 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향 정보 및 상기 사용자의 감정 분석 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 단계는, 상기 예약 현황 정보, 상기 관람자 현황 정보, 상기 전시장의 규모 및 상기 전시장의 전시 배치 형태를 기반으로 혼잡, 보통, 여유 중 적어도 어느 하나로 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치는, 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 예측부, 예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 생성부, 상기 사용자 단말로 생성된 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공하는 제공부, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 수신부 및 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하고, 상기 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 산출부를 포함할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치는, 상기 복수의 문화생활 콘텐츠 정보와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보를 수집하는 수집부를 더 포함하되, 상기 생성부는, 상기 복수의 사용자의 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 분석하여, 미리 설정한 텍스트 데이터에 대하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 상기 제공부는, 상기 사용자 단말로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위한 복수의 판단 항목을 제공하고, 상기 생성부는, 복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하고, 상기 사용자의 문화생활 취향 정보 및 사용자의 문화생활 인식 정도의 판단 결과에 대응하는 난이도를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 상기 예측부는, 복수의 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 상기 사용자 정보를 입력으로 하여 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하되, 상기 사용자 정보는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보, 심리적 상태 정보, 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 예측부는, 상기 사용자의 소셜네트워크 이력 정보에 포함된 텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 감정 분석을 수행하고, 상기 생성부는, 상기 사용자의 문화생활 취향 정보 및 상기 사용자의 감정 분석 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 시스템은, 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하고, 상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보에 대응하여 수집된 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 문화생활 콘텐츠 추천 장치, 상기 사용자 정보 및 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 제공하는 사용자 단말 및 상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보에 대응하는 문화생활 콘텐츠와 연계된 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 상기 문화생활 콘텐츠 추천 장치로 제공하는 전시회 단말을 포함할 수 있다.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 세계 각국의 정보를 획득하여 다양한 문화생활 콘텐츠를 제공하고, AR 기능을 도입한 작품인식 서비스를 통해 작품을 설명할 수 있다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 문화생활에 대한 사용자의 다양한 정보 및 의견을 통합하여 예술인들의 생각을 공유할 수 있으며, 이어폰으로 음성을 들으며 전시회를 관람할 수 있도록 제공하고, 앱 이용이 불편한 노년층을 고려한 단순한 인터페이스를 제공할 수 있다.

다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 사용자 연령 및 취향 획득 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠 리스트 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠와 연관된 음성 큐레이팅 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 7은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠와 연관된 사용자 후기 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 작품 인식 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치의 개략적인 블록도이다.
도 10은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 방법에 대한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본원은 문화생활을 즐기고자 하는 사용자에게 쉽게 다가갈 수 있는 기회를 제공하고, 세계 각국 어디든 알고 싶은 전시 정보를 제공하고자 하며, 전시 관련 정보를 한눈에 볼 수 있도록 통합하여 제공할 수 있는 어플리케이션에 관한 것이다. 또한, 본원은 작품인식 서비스를 통해 작품에 대한 설명을 바로 볼 수 있고, 쉽게 이해할 수 있으며, 음성 큐레이팅 기능을 통해 전시 감상 활동을 도울 수 있으며, 연령대에 맞는 인터페이스를 구축하여 남녀노소 모두 이용 가능하며 이용자(사용자)들과의 소통 기능을 통해 여러 의견을 나눌 수 있다.

문화생활은 영화관, 공연장, 박물관, 미술관, 문화재 등을 포함할 수 있다. 설명의 편의를 위해 이하에서는 문화생활을 미술관이라고 예를 들어 설명하고자 한다.

도 1은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 시스템의 개략적인 구성도이다.

도 1을 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 시스템(1)은 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10), 사용자 단말(20) 및 전시회 단말(30)을 포함할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보에 대응하여 수집된 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 전시장의 혼잡도 정보를 산출할 수 있다.

문화생활 콘텐츠 추천 장치(10), 사용자 단말(20) 및 전시회 단말(30) 상호 간은 네트워크(40)를 통해 통신할 수 있다. 네트워크(40)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(40)의 일 예에는, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5G 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), wifi 네트워크, 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

사용자 단말(20) 및 전시회 단말(30)은 예를 들면, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(Smart Pad), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스 등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 무선 통신 장치 및 데스크탑 컴퓨터, 스마트 TV와 같은 고정용 단말기일 수도 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20) 및 전시회 단말(30)로 문화생활 관련 메뉴를 제공할 수 있다. 예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)가 제공하는 어플리케이션 프로그램을 사용자 단말(20) 및 전시회 단말(30)이 다운로드하여 설치하고, 설치된 어플리케이션을 통해 문화생활 관련 메뉴가 제공될 수 있다.

또한, 사용자 단말(20)은 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로부터 사용자 정보를 제공할 수 있다. 예시적으로, 사용자 정보는, 건강 정보, SNS 정보, 생활환경 정보, 심리적 상태 정보 등을 포함할 수 있다. 건강 정보는, 걸음수, 수면 시간, 심박 수, 맥박, 심박, 체온 정보, 의료 기록 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, SNS 정보는, 사용자 단말(20)과 연계된 식별 번호를 기반으로 가입된 SNS 정보의 게시글, 좋아요 입력 정보, 특정 키워드 검색 정보, 게시글 수집 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(20)은 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로부터 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공받고, 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택하여 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로 사용자 입력 정보를 제공할 수 있다.

문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20) 및 전시회 단말(30)과 데이터, 콘텐츠, 각종 통신 신호를 네트워크를 통해 송수신하고, 데이터 저장 및 처리의 기능을 가지는 모든 종류의 서버, 단말, 또는 디바이스를 포함할 수 있다.

이하에서 설명되는 사용자 단말(20)은 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에서 제공하는 문화생활 관련 콘텐츠를 사용하는 사용자의 단말일 수 있다. 문화생활 관련 콘텐츠는, 회원 등록 항목, 전시회 살펴보기 항목, DA 소통 항목 및 작품인식 항목을 포함할 수 있다. 회원 등록 항목은 사용자의 연령대 및 취향을 파악하기 위한 항목을 포함할 수 있다. 또한, 전시회 살펴보기 항목은, 나라 및 지역 선택 항목, 전시회 선택 항목을 포함할 수 있다. 또한, DA 소통 항목은 전시회별 소통방 항목, 사담방 항목을 포함할 수 있으며, 전시회별 소통방 항목 및 사담방 항목에는 개인 의견 및 Q&A 항목이 포함될 수 있다. 또한, 작품인식 항목에는 촬영인식 항목 및 QR코드 인식 항목이 포함되고, 촬영인식 항목 및 QR코드 인식 항목에는 시각적 설명 및 음성 큐레이팅 항목이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

한편, 전시회 단말(30)은 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 의해 제공되는 문화생활 콘텐츠와 연계된 전시상에 구비되는 단말으로서, 문화생활 즉, 전시가 진행되고 있는 미술관에서 보유하고 있는 단말 또는 서버일 수 있다.

본원에서의 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 임의의 사용자(예를 들면, 어플리케이션 기반 서비스의 회원)에게 전시회 단말(30)에서 제공하고자 하는 문화생활 정보를 제공하고 예약 등의 프로세스를 지원하고 문화생활 산업 관련 제반 사항 등을 사용자 단말(20)을 통해 용이하게 관리할 수 있도록 어플리케이션 기반 서비스를 제공하는 주체일 수 있다. 예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 어플리케이션 기반 서비스를 제공하는 단말 또는 서버일 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자의 입력 정보를 수신할 수 있다. 사용자의 입력 정보는, 사용자가 관람하고자 하는 문화생활 콘텐츠를 제공받기 위해 선택한 정보를 포함할 수 있다. 전시회 단말(30)은 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠의 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하여 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전시회 단말(30)은 복수의 문화생활 중 제1전시회가 수행되고 있는 장소에 구비된 단말 또는 서버일 수 있다. 한편, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 전시회 단말(30) 및 외부 서버(미도시)로부터 전시장의 규모, 전시장의 전비 배치 형태와 관련된 정보를 수신할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 예약 현황 정보, 관람자 현황 정보, 전시장의 규모, 전시상의 전시 배치 형태를 기반으로 혼잡, 보통, 여유 중 적어도 어느 하나로 전시장의 혼잡도 정보를 산출할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 혼잡도 정보가 혼잡인 경우, 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠를 기반으로 추천 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 추천 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보에 기반하여 추천 콘텐츠와 관련한 전시장의 혼잡도 정보를 재산출할 수 있다.

예를 들어, 혼잡도 정보는, 혼잡, 보통, 여유 3가지 정보를 포함할 수 있다. 혼잡은 사용자가 전시를 관람할 수 없을 정도로 관람자가 전시장에 있는 경우에 해당할 수 있다. 또한, 보통은 사용자가 전시를 여유 있게 관람하되, 특정 작품에서 정체현상이 발생할 수 있는 경우에 해당할 수 있다. 또한, 여유는 사용자가 불편함 없이 전시를 관람할 수 있는 경우에 해당할 수 있다.

예시적으로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시회가 수행되고 있는 전시장의 전시회 단말(30)로부터 100명의 사용자가 예약을 수행한 예약 현황 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시장이 30명의 관람자가 수용 가능한 것인 전시장의 규모 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 현재 제1전시회를 관람하고 있는 관람자(방문자)가 30명인 것으로 관람자 현황 정보를 획득할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 전시장의 규모 정보 및 관람자 현황 정보를 고려하여 제1전시장의 혼잡도 정보를 혼잡으로 산출할 수 있다.

반면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시회가 수행되고 있는 전시장의 전시회 단말(30)로부터 50명의 사용자가 예약을 수행한 예약 현황 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시장이 100명의 관람자가 수용 가능한 것인 전시장의 규모 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 현재 제1전시회를 관람하고 있는 관람자(방문자)가 60명인 것으로 관람자 현황 정보를 획득할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 전시장의 규모 정보 및 관람자 현황 정보를 고려하여 제1전시장의 혼잡도 정보를 보통으로 산출할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시회가 수행되고 있는 전시장의 전시회 단말(30)로부터 20명의 사용자가 예약을 수행한 예약 현황 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시장이 200명의 관람자가 수용 가능한 것인 전시장의 규모 정보를 획득할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 현재 제1전시회를 관람하고 있는 관람자(방문자)가 35명인 것으로 관람자 현황 정보를 획득할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 전시장의 규모 정보 및 관람자 현황 정보를 고려하여 제1전시장의 혼잡도 정보를 보통으로 여유로 산출할 수 있다.

다른 일예로, 전시회 단말(30)은 복수의 촬영 장치를 포함할 수 있다. 복수의 촬영 장치는 전시가 진행되고 있는 공간에 구비되는 것으로서, 전시를 관람하고 있는 사용자를 촬영하여 이미지 정보를 생성할 수 있다. 전시회 단말(30)은 복수의 촬영 장치로부터 생성된 복수의 이미지 정보를 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로 제공할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 이미지 정보를 기반으로 전시회의 관람자 현황 정보를 예측할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 이미지 분석 알고리즘에 복수의 촬영 장치로부터 획득되는 복수의 이미 정보를 적용하여 사람의 얼굴을 획득하고, 관람자 현황 정보를 예측할 수 있다.

또 다른 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 이미지 정보를 기반으로 전시장에 구비된 복수의 전시작품 중 정체구간을 예측할 수 있다. 제1전시장에 10개의 전시작품이 구비될 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 전시회 단말(30)에 포함된 복수의 촬영 장치로부터 10개의 전시작품 각각을 중심으로 미리 설정된 영역을 촬영한 이미지 정보를 획득할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 10개의 전시작품 각각에 위치한 관람자(방문자)의 수를 예측할 수 있다. 예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시작품에 5명의 관람자가 전시작품을 관람하고, 제2전시작품에 10명의 관람자가 전시작품을 관람하고, 제3전시작품에 1명의 관람자가 전시작품을 관람하고 있을 경우, 제2전시작품에서 정체구간이 발생한 것을 예측할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1전시장을 방문(관람)한 사용자의 사용자 단말(20)로 정체구간의 정보를 제공할 수 있다. 사용자는 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로부터 제공받은 정체구간 정보를 고려하여 전시작품 관람 시 이동경로를 재설정하여 전시회를 관람할 수 있다. 한편, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 정체구간을 더 고려하여 전시장의 혼잡도 정보를 산출할 수 있다.

문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 생성된 혼잡도 정보가 혼잡인 경우, 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠를 기반으로 추천 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 달리 말해, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자가 해당 전시관(예를 들어, 미술관 박물관)을 방문하기 이전에 관람자 수를 파악하고, 대기 현황, 예상 대기 시간을 제공할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 미리 설정된 대기 인원 및 대기 시간을 초과하는 경우, 유사한 문화생활을 추천할 수 있다. 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 사용자의 현재 위치 정보를 수집하고, 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 제공하는 전시관까지의 남은 거리를 산출하여, 예상 대기 시간을 예측할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 예상 대기 시간이 미리 설정된 대기 시간(예를 들어, 20분)을 초과하는 경우, 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다.

도 2는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 사용자 연령 및 취향 획득 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다. 특히 도 2는 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 의해 제공되는 어플리케이션 기반 서비스가 사용자 단말(20)에서 실행되는 경우 사용자를 인식하기 위한 로그인 단계 이후 표시되는 인터페이스를 나타낸 것일 수 있다.

도 2의 (a)를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 의해 제공되는 사용자 연령 획득 인터페이스는, 로그인 이후 사용자의 정보와 연계하여 연령 정보를 획득하기 위한 항목을 포함할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 50대 이하 항목 및 50대 이상 항목을 제공하고, 복수의 항목 중 어느 하나를 선택한 사용자의 입력 정보를 수신할 수 있다.

또한, 도 2의 (b)를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 개인 취향을 획득하기 위해 사용자 단말(20)로 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지를 제공할 수 있다. 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지는 현재 진행중인 전시회의 대표 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지는, 다양한 장르의 전시회 이미지를 포함할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(20)에 표시된 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지 중 적어도 어느 하나의 이미지를 선택하고, 사용자 단말(20)은 사용자가 선택한 입력 정보를 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)로 제공할 수 있다. 참고로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 50대 이하 항목 및 50대 이상 항목 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 고려하여 사용자의 개인 취향을 획득하기 위한 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지를 달리하여 제공할 수 있다. 즉, 50대 이하 항목에 연계된 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지와 50대 이상 항목에 연계된 복수의 문화생활 콘텐츠 이미지는 상이할 수 있다.

도 3은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 의해 제공되는 어플리케이션 기반 서비스의 인터페이스는 전시회 살펴보기 항목(A), DA 소통 항목(B) 및 작품 인식 항목(C)을 포함할 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니다. 다른 예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 의해 제공되는 어플리케이션 기반 서비스의 인터페이스에는 본원의 구현예에 따라 상술한 복수의 항목 중 일부만 표시되거나 다른 유형의 추가적인 항목이 표시되도록 구현될 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 도 3에 도시된 전시회 살펴보기 항목(A)를 선택한 사용자의 입력 정보를 수신한 경우, 도 4에 도시된 바와 같이 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공할 수 있다. 이하에서는 도 4 내지 도 6을 통해 전시회 살펴보기 항목(A)을 선택한 사용자의 입력 정보에 기반하여 제공되는 정보를 설명하고자 한다.

도 4는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠 리스트 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 5는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 6은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠와 연관된 음성 큐레이팅 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 리스트는, 연령 및 사용자의 취향 정보를 고려하여 생성될 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 리스트는, 사용자 단말(20)로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하여 생성될 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 리스트는 사용자 단말(20)로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위해 복수의 판단 항목을 제공하고, 복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보에 기반하여 생성될 수 있다. 다만, 문화생활 콘텐츠 리스트의 생성 과정이 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 실시예가 존재할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다. 예시적으로, 사용자 정보는, 건강 정보, SNS 정보, 생활환경 정보, 심리적 상태 정보 등을 포함할 수 있다. 건강 정보는, 걸음수, 수면 시간, 심박 수, 맥박, 심박, 체온 정보, 의료 기록 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, SNS 정보는, 사용자 단말(20)과 연계된 식별 번호를 기반으로 가입된 SNS 정보의 게시글, 좋아요 입력 정보, 특정 키워드 검색 정보, 게시글 수집 정보 등을 포함할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 수집될 수 있는 다양한 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 SNS 정보 즉 소셜네트워크 이력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자가 SNS에 게시한 게시물에 이미지가 포함된 경우, 이미지 알고리즘에 게시물에 게시된 이미지를 적용하여 이미지 분석을 수행할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 이미지 분석 수행 결과 사람, 꽃, 물건(사물) 및 배경(풍경) 중 어느 하나를 선호하는지 파악할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 단순 게시물의 종류뿐만 아니라 소셜네트워크 이미지 게시물의 채도, 명도, 조도, 밝기, 휘도, 그림자 정도 등의 정보를 획득할 수 있다. 예시적으로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자가 SNS 게시물에 배경(풍경)에 관한 이미지를 게시한 빈도수가 많은 경우, 배경(풍경)에 관한 전시회를 선호할 것이라고 예측하여, 배경(풍경)에 관련된 문화생활 콘텐츠가 포함되도록 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

다른 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)의 사진 어플리케이션을 기반으로 사용자가 촬영한 이미지를 이미지 알고리즘에 적용하여 이미지 분석을 수행할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자가 촬영한 이미지의 분석 결과 특정 물건(예를 들어, 의자)과 관련된 사진이 가장 많은 빈도수를 나타내며 분석된 경우, 특정 물건(예를 들어, 의자)과 관련성이 높은 문화생활 콘텐츠가 포함되도록 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또 다른 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 건강 정보에 기반하여 활동성이 있는 문화생활 또는 마음의 안정을 주는 문화생활이 필요할 것을 예측할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 건강 정보 분석 결과 활동성이 필요한 사용자라고 예측되는 경우, 단순히 그림을 관람하는 전시회가 아닌 활동적으로 참여할 수 있는 문화생활 콘텐츠가 포함되도록 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보에 포함된 텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 감정 분석을 수행할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 SNS에 기재된 게시글(텍스트)을 분석하여 사용자의 감정을 분석할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 SNS에 기재된 게시글에 감정별로 구분하여 저장된 미리 설정된 키워드(단어)의 매칭을 통해 사용자의 감정 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 감정은 기쁨, 우울 등으로 구분될 수 있다. 기쁨을 기준으로 미리 설정된 키워드(단어)는 즐거움, 설렘, 희망, 만족, 행복 등을 포함할 수 있다. 또한, 우울을 기준으로 미리 설정된 키워드(단어)는 분노, 슬픔, 불안, 침울, 무기력, 좌절, 외로움 등을 포함할 수 있다. 달리 말해, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 SNS에 기재된 게시글(텍스트)에 미리 설정된 키워드(단어)가 매칭 또는 유사한 경우를 판단하고, 사용자의 감정을 분석할 수 있다.

문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향 정보 및 사용자의 감정 분석 결과를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 예측된 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향 정보 및 사용자의 소셜네트워크 이력 정보를 기반으로 분석된 사용자의 감정 분석 결과를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 감정 분석 결과가 스트레스가 많고 분노가 가득한 사용자로 분석되는 경우, 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향 정보를 고려하여 마음의 평화를 느낄 수 있도록 구성된 문화생활 콘텐츠를 우선하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 반면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 감정 분석 결과 우울, 침울, 무기력 등으로 사용자의 감정이 분석되는 경우, 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향 정보를 고려하여 활동적이고 밝은 느낌의 문화생활 콘텐츠를 우선하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 사용자 정보를 입력으로 하여 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다. 사용자 정보는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보, 심리적 상태 정보 및 신체적 상태 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 수집될 수 있는 다양한 정보를 포함할 수 있다. 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1사용자 정보를 패턴 산출 모델에 입력하여 제1사용자와 유사한 문화생활 콘텐츠 취향의 사용자가 이용한 문화생활 콘텐츠 정보를 고려하여 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다.

문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 비지도 학습 기반의 군집 알고리즘에 기초하여 구매 패턴을 산출할 수 있다. 비지도 학습이란 학습용 데이터를 구축하는 것이 아닌 데이터 자체를 분석하거나 군집하면서 학습하는 알고리즘을 의미한다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 군집 알고리즘에 기초하여 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 군집하여 산출할 수 있다. 예시적으로, 비지도 학습을 위한 군집 알고리즘에는 로지스틱 회귀 알고리즘, 랜덤 포레스트 알고리즘, SVM(Support Vector Machine)알고리즘, 의사결정 알고리즘 및 군집 알고리즘이 이용될 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 상술한 알고리즘 외에도 Extra Tree알고리즘, XG Boost알고리즘 및 Deep Learning 알고리즘, K-means 클러스터링 알고리즘, SOM(Self-Organizing-Maps) 알고리즘 EM & Canopy 알고리즘과 같은 군집 알고리즘을 통해 비지도 학습을 수행할 수 있다. Random Forest알고리즘은 수많은 Decision Tree들이 Forest를 구성하여 각각의 예측결과를 하나의 결과변수로 평균화 하는 알고리즘이고, SVM알고리즘은 데이터의 분포공간에서 가장 큰 폭의 경계를 구분하여 데이터가 속하는 분류를 판단하는 비확률적 알고리즘이다. Extra Tree알고리즘은 Random forest와 비슷하나 속도가 Random forest에 비해 빠른 알고리즘이며, XGBoost알고리즘은 Random Forest의 Tree는 독립적이라면 XGBoost의 Tree의 결과를 다음 트리에 적용하는 boost방식의 알고리즘이다. Deep Learning알고리즘은 다층구조의 Neural Network을 기반으로 변수의 패턴이 결과에 미치는 영향을 가중치로 조절하며 학습하는 알고리즘이다. 또한, K-means 클러스터링 알고리즘은 전통적인 분류기법으로 대상집단을 거리의 평균값(유사도)을 기준으로 K개의 군집으로 반복 세분화하는 기법이고, SOM알고리즘은 인공신경망을 기반으로 훈련집합의 입력 패턴을 가중치로 학습하여 군집화하는 기법이다. 또한 EM & Canopy 알고리즘은 주어진 초기값으로 가능성이 최대인 것부터 반복 과정을 통해 파라미터 값을 갱신하여 군집화하는 기법을 의미한다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 문화생활 콘텐츠 정보와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보를 수집할 수 있다. 일예로, 도 7의 (b)를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 문화생활 콘텐츠 중 제1문화생활 콘텐츠(예를 들어, 경계의 예술, 타투)와 관련된 사용자의 후기 정보를 수집할 수 있다. 사용자의 후기 정보는 해당 문화생활 콘텐츠를 관람한 사용자가 작성한 게시글을 포함할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 사용자 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 분석할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 미리 설정한 텍스트 데이터에 대하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산을 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 사용자 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 텍스트 분석 알고리즘에 적용하여 텍스트 데이터에 포함된 단어를 추출할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 좋은 후기에 포함된 텍스트 데이터를 포함하는 제1데이터베이스 및 나쁜 후기에 포함된 텍스트 데이터를 포함하는 제2데이터베이스와 복수의 사용자 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 기반으로 분석된 텍스트 데이터의 매칭을 수행할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1데이터베이스에 포함된 텍스트 데이터에 제1가중치를 부여하고, 제2데이터베이스에 포함된 텍스트 데이터에 제2가중치를 부여할 수 있다. 이때, 제1가중치는 제2가중치에 비해 높은 가중치일 수 있다.

예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 사용자의 후기 정보 중 제1문화생활 콘텐츠와 관련한 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터의 분석 결과 추천, 좋아요, 재방문 등과 관련된 텍스트(단어)가 포함된 것을 분석할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1데이터베이스에 포함된 좋은 후기에 포함된 텍스트 데이터에 대응하여 제1가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산을 고려하여 제1문화생활 콘텐츠에 대한 점수를 산출할 수 있다.

반면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 사용자의 후기 정보 중 제2문화생활 콘텐츠와 관련한 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터의 분석 결과 비추천, 별로, 아까움 등과 관련된 텍스트(단어)가 포함된 것을 분석할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제2데이터베이스에 포함된 나쁜 후기에 포함된 텍스트 데이터에 대응하여 제2가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산을 고려하여 제2문화생활 콘텐츠에 대한 점수를 산출할 수 있다.

문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1문화생활 콘텐츠에 대한 점수 산출 결과 및 제2문화생활 콘텐츠에 대한 점수 산출 결과에 기반하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 즉, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제2데이터베이스에 포함된 텍스트 데이터가 후기 정보에 포함된 경우, 해당 문화생활 콘텐츠에 낮은 가중치를 부여하고, 제1데이터베이스에 포함된 텍스트 데이터가 후기 정보에 포함된 경우, 해당 문화생활 콘텐츠에 높은 가중치를 부여하여, 높은 가중치가 부여된 문화생활 콘텐츠를 우선하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

다른 일예로, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 후기 정보에 포함된 텍스트를 분석하고, 특정 키워드를 도출하여 후기 정보에 포함된 키워드와 연계된 항목을 수치화할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 후기 정보에 포함된 텍스트로부터 체언(명사)을 추출하고, 미리 설정된 키워드(단어)의 매칭을 통해 리뷰 정보에 포함된 키워드와 관련한 항목을 수치화하고, 가중치를 부여할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 기존에 수집된 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 입력으로 하는 인공지능 학습을 통해 구축된 학습모델에 신규 후기 정보를 입력으로 하여 텍스트 분석을 수행할 수 있다. 여기서, 학습모델은 딥 러닝 신경망 기반으로 구축된 것일 수 있으나, 이에만 한정되는 것은 아니며, 기개발되었거나 향후 개발되는 다양한 신경망 체계를 적용할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위한 복수의 판단 항목을 제공할 수 있다. 복수의 판단 항목은, 사용자가 문화생활 콘텐츠를 관람하는 지적 수준 또는 문화생활 콘텐츠의 전문성을 포함하는 설문 정보를 포함할 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보를 수신하고, 사용자의 입력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 입력 정보에 기초하여 미리 설정된 기준에 따라 사용자의 문화생활 인식 정도를 초급, 중급, 고급 중 어느 하나로 판단할 수 있다. 예를 들어, 복수의 판단 항목은 10문항이 제시될 수 있으며, 이 중 정답수가 10개 내지 8개는 상급, 7개 내지 5개는 중급, 4개 이하는 초급으로 판단할 수 있다. 또한, 학습 수준의 경우, 사용자의 신체적 상태 정보를 더 고려하여 학습 수준을 판단할 수 있다. 예를 들어, 신체적 상태 정보는, 사용자의 장애 유무에 해당하는 정보일 수 있다.

또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 문화생활 취향 정보 및 사용자의 문화생활 인식 정도의 판단 결과에 대응하는 난이도를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 1차 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하고, 사용자의 문화생활 인식 정보의 판단 결과에 대응하여 최종적인 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 1차 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하고, 사용자의 문화생활 인식 정보의 판단 결과 중급인 경우, 중급에 해당하는 문화생활 콘텐츠가 포함되도록 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트(A-1)를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 예시적으로 도 4를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 복수의 정보를 고려하여 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트(A-1)를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 문화생활 포스터(이미지) 및 문화생활 제목과 연계하여 복수의 문화생활 콘텐츠가 포함된 문화생활 콘텐츠 리스트(A-1)를 제공할 수 있다. 또한, 사용자는 사용자 단말(20)을 통해 특정 지역을 선택할 수 있다. 예를 들어, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 특정 지역(예를 들어, 서울)을 선택한 입력 정보를 수신한 경우, 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트(A-1)에서 사용자가 선택한 지역 정보를 고려하여, 필터링을 수행할 수 있다. 즉, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자가 선택한 지역 정보를 고려하여, 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트(A-1) 중 특정 지역(예를 들어, 서울)만이 포함되도록 필터링하여 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 문화생활 콘텐츠 리스트(A-1)에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 문화생활 콘텐츠 리스(A-1)에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 제1문화생활 콘텐츠를 선택한 사용자의 입력 정보를 수신할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자의 입력 정보에 기반하여 제1문화생활 콘텐츠(A-2)의 상세 정보를 제공할 수 있다. 제1문화생활 콘텐츠(A-2)의 상세 정보는 대표 포스터, 지역, 제목, 특징, 전시기간, 전시장소 등을 포함할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 제1문화생활 콘텐츠(A-2)의 상세 정보를 통해, 가고 싶은, 소통, 공유, 작품인식, 음성큐레이팅과 같은 항목을 제공할 수 있다.

예시적으로 도 6을 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 음성큐레이팅(A-3)을 선택한 사용자의 입력 정보에 기반하여, 제1문화생활 콘텐츠에 대응하는 음성큐레이팅 정보를 제공할 수 있다. 한편, 음성큐레이팅(A-3)은 사용자 단말(20)로부터 수집되는 위치 정보에 기반하여 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(20)에서 수집되는 위치 정보와 제1문화생활 콘텐츠가 제공되는 전시관의 위치 정보와 일치하지 않는 경우, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 음성큐레이팅(A-3)항목을 비활성화하여 제공할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)에서 수집되는 위치 정보가 제1문화생활 콘텐츠가 제공되는 전시관의 제1전시 작품으로 위치 정보와 매칭되는 경우, 제1전시 작품에 관련된 음성큐레이팅(A-3)을 제공할 수 있다.

또한, 일예로, 도 7을 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 소통을 선택한 사용자의 입력 정보에 기반하여, 제1문화생활 콘텐츠에 대응하는 소통 게시판을 제공할 수 있다. 복수의 사용자는 소통 게시판을 통해, 해당 문화생활 콘텐츠의 후기, 질문사항 등과 같은 게시글을 공유할 수 있다.

또한, 일예로, 도 8을 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 작품인식을 선택한 사용자의 입력 정보에 기반하여, 제1문화생활 콘텐츠에 포함된 작품을 인식할 수 있도록, 촬영장치(카메라)를 활성화하고, 이미지 정보를 수집할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 수집된 이미지 정보를 분석하고, 분석 결과에 기반하여 해당 이미지와 연계된 작품 정보를 제공할 수 있다.

도 7은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 문화생활 콘텐츠와 연관된 사용자 후기 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 7은 도 3에 도시된 DA 소통 항목(B)을 선택한 사용자의 입력 정보에 기반하여 제공되는 인터페이스일 수 있다. 일예로, 도 7의(a)를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 DA 소통 항목(B)에 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공할 수 있다. 또한, 도7 의(b)를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 문화생활 콘텐츠 리스트 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보에 기반하여 해당 문화생활 콘텐츠에 연계된 후기 리스트(B-1)를 제공할 수 있다.

도 8은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치에 의해 사용자 단말에 표시되는 작품 인식 정보 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.

예시적으로 도 3을 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 작품 인식 항목(C)을 선택한 사용자의 입력 정보를 수신할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 작품 인식 항목(C)을 선택한 사용자의 입력 정보에 기반하여, 전시작품을 인식할 수 있도록 사용자 단말(20)의 카메라(촬영장치)가 활성화될 수 있도록 요청할 수 있다.

도 8의(a)를 참조하면, 사용자는 작품인식 항목(C-1) 인터페이스가 활성화된 경우, 사용자 단말(20)을 이용하여 인식하고자 하는 작품을 촬영할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 작품이 잘 인식되지 않을 경우, QR코드를 통해 작품을 인식하도록 알림 정보를 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(20)에 알림 정보가 표시되는 경우, 전시작품과 연계된 QR코드 인식을 통해 작품인식이 수행되도록 제공할 수 있다.

도 8의 (b)를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 인식이 완료된 전시작품에 대한 전시정보(C-2)를 제공할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 인식이 완료된 전시작품과 유사한 작품 리스트(C-3)를 제공할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말(20)로부터 문화생활을 즐기고자 하는 지역 정보와 관련된 입력 정보를 수신할 수 있다. 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 지역 정보를 고려하여 해당 지역에서 진행중인 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 또한, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 현재 사용자 단말(20)로부터 수집되는 위치 정보를 고려하여 위치 정보에 고려하여 해당 지역에서 진행중인 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다.

도 9는 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 장치의 개략적인 블록도이다.

도 9를 참조하면, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 예측부(11), 생성부(12), 제공부(13), 수신부(14), 산출부(15) 및 수집부(16)를 포함할 수 있다. 다만, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)의 구성이 이에 한정되는 것은 아니다.

본원의 일 실시예에 따르면, 예측부(11)는 사용자 단말(20)로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다. 예를 들어, 예측부(11)는 사용자 단말(20)과 연계된 식별 번호를 기반으로 작성된 게시글, 검색 이력, 사진첩에 저장된 이미지 정보, 사용자의 환경 요인, 단독 또는 지인과의 활동 선호 여부, 신용카드 사용 내역 분석 등을 통한 사용자의 소비 패턴 분석에 따른 추천, 성별 연령대 장애 여부 등 기타 환경 요인 등을 포함하는 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다.

또한, 예측부(11)는 복수의 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 사용자 정보를 입력으로 하여 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다. 달리 말해, 예측부(11)는 사용자와 유사한 성향을 소유하고 있는 타 사용자가 이용한 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 고려하여 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다. 일예로, 사용자 정보는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보, 심리적 상태 정보, 신체적 상태 정보를 포함할 수 있다.

또한, 예측부(11)는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보에 포함된 텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 감정 분석을 수행할 수 있다. 예측부(11)는 텍스트 데이터를 형태소 분석기에 적용하여 형태소 분석을 수행할 수 있다. 형태소는 뜻을 가진 가장 작은 단위로, 형태소 분석기를 이용하면 문장 또는 텍스트를 가장 작은 단위로 분리해 주며, 그 형태소의 품사를 자동으로 판별할 수 있다. 예측부(11)는 형태소 분석 기법을 적용하여 분류된 텍스트 데이터와 감정별로 구분하여 저장된 미리 설정된 키워드(단어)의 매칭을 통해 사용자의 감정 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 감정은 기쁨, 우울 등으로 구분될 수 있다. 기쁨을 기준으로 미리 설정된 키워드(단어)는 즐거움, 설렘, 희망, 만족, 행복 등을 포함할 수 있다. 또한, 우울을 기준으로 미리 설정된 키워드(단어)는 분노, 슬픔, 불안, 침울, 무기력, 좌절, 외로움 등을 포함할 수 있다. 달리 말해, 예측부(11)는 텍스트 데이터에 미리 설정된 키워드(단어)가 매칭 또는 유사한 경우를 판단하고, 판단 결과에 기반하여 사용자의 감정을 분석할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 생성부(12)는 예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성부(12)는 게시글, 검색 이력, 사진첩에 저장된 이미지 정보, 사용자의 환경 요인, 단독 또는 지인과의 활동 선호 여부, 신용카드 사용 내역 분석 등을 통한 사용자의 소비 패턴 분석에 따른 추천, 성별 연령대 장애 여부 등 기타 환경 요인 등을 포함하는 사용자 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 생성부(12)는 복수의 문화생활 콘텐츠 정보와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 분석할 수 있다. 또한, 생성부(12)는 미리 설정한 텍스트 데이터에 대하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산 결과를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성부(12)는 좋은 단어(텍스트)를 포함하는 텍스트 데이터에 제1가중치를 부여하고, 나쁜 단어(텍스트)를 포함하는 텍스트 데이터에 제2가중치를 부여할 수 있다. 이때, 제1가중치는 제2가중치에 비해 높은 가중치일 수 있다. 달리 말해, 생성부(12)는 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터 분석 결과와 좋은 단어(텍스트)에 대응하는 텍스트 데이터 및 나쁜 단어(텍스트)에 대응하는 텍스트 데이터 간의 매칭을 수행하여, 가중치를 부여할 수 있다. 생성부(12)는 가중치에 따른 연산 결과 높은 점수를 보유하는 문화생활 콘텐츠를 우선하여 리스트에 포함하여, 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

또한, 생성부(12)는 복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단할 수 있다. 또한, 생성부(12)는 사용자의 문화생활 취향 정보 및 사용자의 문화생활 인식 정도의 판단 결과에 대응하는 난이도를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성부(12)는 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위한 복수의 판단 항목을 제공하고, 그에 대한 사용자의 응답을 기반으로 사용자에게 제공하기 위한 문화생활 콘텐츠 난이도를 판단할 수 있다. 생성부(12)는 사용자의 응답에 대응하는 각각에 대한 점수를 부여하고, 통합된 점수를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 이해 난이도를 판단할 수 있다. 생성부(12)는 판단된 사용자의 문화생활 콘텐츠 이해 난이도를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 제공부(13)는 사용자 단말(20)로 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공할 수 있다. 사용자 단말(20)은 제공부(13)로부터 수신한 정보를 출력(표시)할 수 있다. 제공부(13)는 문화생활 관련 콘텐츠를 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다. 즉, 제공부(13)는 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에서 생성된 복수의 정보들을 사용자 단말(20)로 제공할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 수신부(14)는 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다. 또한, 수신부(14)는 제공부(13)에서 사용자 단말(20)로 제공된 항목들에 대응하는 사용자의 응답과 관련하여 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 산출부(15)는 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말(30)로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득할 수 있다. 또한, 산출부(15)는 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 전시장의 혼잡도 정보를 산출할 수 있다. 생성부(12)는 산출부(15)에서 산출된 전시장의 혼잡도 정보가 혼잡일 경우, 해당 문화생활과 유사한 문화생활 콘텐츠를 추천할 수 있다.

본원의 일 실시예에 따르면, 수집부(16)는 문화생활 콘텐츠와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보를 수집할 수 있다. 수집부(16)는 복수의 문화생활 콘텐츠 정보에 연계하여 각각에 대한 사용자의 후기 정보를 수집할 수 있다. 생성부(12)는 사용자의 후기 정보를 기반으로 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 일예로, 생성부(12)는 후기 정보에 포함된 좋아요 수, 리뷰 수, 해당 후기를 작성한 사용자의 성별, 연령, 지역 등에 각기 다른 가중치를 부여하여, 종합적으로 생성된 점수를 고려하여 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.

도 10은 본원의 일 실시예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 방법에 대한 동작 흐름도이다.

도 10에 도시된 문화생활 콘텐츠 추천 방법은 앞서 설명된 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)에 대하여 설명된 내용은 문화생활 콘텐츠 추천 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.

단계 S101에서, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측할 수 있다.

단계 S102에서, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성할 수 있다.

단계 S103에서, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자 단말로 생성된 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공할 수 있다.

단계 S104에서, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신할 수 있다.

단계 S105에서, 문화생활 콘텐츠 추천 장치(10)는 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하고, 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보에 기초하여 전시장의 혼잡도 정보를 산출할 수 있다.

상술한 설명에서, 단계 S101 내지 S105는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.

본원의 일 실시 예에 따른 문화생활 콘텐츠 추천 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. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 전술한 문화생활 콘텐츠 추천 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.

전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1: 문화생활 콘텐츠 추천 시스템
10: 문화생활 콘텐츠 추천 장치
20: 사용자 단말
30: 전시회 단말

Claims (12)

1. 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계;
   예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계;
   상기 사용자 단말로 생성된 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공하는 단계;
   상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 단계; 및
   상기 사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하고, 상기 예약 현황 정보, 상기 관람자 현황 정보, 상기 전시장의 규모 및 상기 전시장의 전시 배치 형태에 기초하여 혼잡, 보통, 여유 중 적어도 어느 하나로 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 단계,
   를 포함하고,
   상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공하는 단계는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자의 현재 위치 정보를 수집하고, 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠를 제공하는 전시장까지의 남은 거리를 산출하여 예상 대기 시간을 예측하고, 상기 예상 대기 시간이 미리 설정된 대기 시간을 초과하는 경우, 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하되, 상기 혼잡도 정보가 혼잡인 경우 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠를 기반으로 추천 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하고,
   상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 단계는, 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠를 전시하는 상기 전시장에 구비된 복수의 촬영 장치가 전시를 관람하고 있는 사용자를 촬영하여 생성한 복수의 이미지 정보를 기반으로 관람자 현황 정보 및 전시장 정체구간 정보를 예측하고, 상기 전시장 정체구간 정보를 더 고려하여 혼잡도를 산출하되, 상기 추천 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 상기 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 상기 사용자 입력 정보에 기반하여 추천 콘텐츠와 관련한 상기 전시장의 상기 혼잡도 정보를 재산출하는 것인,
   문화생활 콘텐츠 추천 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 문화생활 콘텐츠 정보와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보를 수집하는 단계를 더 포함하되,
   상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계는
   상기 복수의 사용자의 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 분석하여, 미리 설정한 텍스트 데이터에 대하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계는,
   상기 사용자 단말로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위한 복수의 판단 항목을 제공하는 단계;
   복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 단계; 및
   상기 사용자의 입력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하는 단계,
   를 포함하되,
   상기 사용자의 문화생활 취향 정보 및 사용자의 문화생활 인식 정도의 판단 결과에 대응하는 난이도를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계는,
   복수의 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 상기 사용자 정보를 입력으로 하여 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하되,
   상기 사용자 정보는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보, 심리적 상태 정보, 신체적 상태 정보를 포함하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 단계는,
   상기 사용자의 소셜네트워크 이력 정보에 포함된 텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 감정 분석을 수행하고,
   상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 단계는,
   상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향 정보 및 상기 사용자의 감정 분석 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 방법.
6. 삭제
7. 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하는 예측부;
   예측된 사용자의 문화생활 취향 정보를 고려하여 복수의 문화생활 콘텐츠 정보를 포함하는 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 생성부;
   상기 사용자 단말로 생성된 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 제공하는 제공부;
   상기 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 사용자 입력 정보를 수신하는 수신부; 및
   사용자가 선택한 문화생활 콘텐츠를 전시하는 전시장 단말로부터 예약 현황 정보 및 관람자 현황 정보를 획득하고, 상기 예약 현황 정보, 관람자 현황 정보, 상기 전시장의 규모 및 상기 전시장의 전시 배치 형태에 기초하여 혼잡, 보통, 여유 중 적어도 어느 하나로 상기 전시장의 혼잡도 정보를 산출하는 산출부,
   를 포함하되,
   문화생활 콘텐츠 추천 장치는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자의 현재 위치 정보를 수집하고, 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠를 제공하는 전시장까지의 남은 거리를 산출하여 예상 대기 시간을 예측하고, 상기 예상 대기 시간이 미리 설정된 대기 시간을 초과하는 경우, 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하되, 상기 혼잡도 정보가 혼잡인 경우 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠와 유사한 문화생활 콘텐츠를 기반으로 추천 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하여 상기 사용자 단말로 제공하고,
   상기 문화생활 콘텐츠 추천 장치는, 상기 사용자가 선택한 상기 문화생활 콘텐츠를 전시하는 상기 전시장에 구비된 복수의 촬영 장치가 전시를 관람하고 있는 사용자를 촬영하여 생성한 복수의 이미지 정보를 기반으로 관람자 현황 정보 및 전시장 정체구간 정보를 예측하고, 상기 전시장 정체구간 정보를 더 고려하여 혼잡도를 산출하되, 상기 추천 문화생활 콘텐츠 리스트에 포함된 복수의 상기 문화생활 콘텐츠 정보 중 적어도 어느 하나를 선택한 상기 사용자 입력 정보에 기반하여 추천 콘텐츠와 관련한 상기 전시장의 상기 혼잡도 정보를 재산출하는 것인,
   문화생활 콘텐츠 추천 장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 복수의 문화생활 콘텐츠 정보와 연계된 복수의 사용자의 후기 정보를 수집하는 수집부를 더 포함하되,
   상기 생성부는,
   상기 복수의 사용자의 후기 정보에 포함된 텍스트 데이터를 분석하여, 미리 설정한 텍스트 데이터에 대하여 각기 다른 가중치를 부여하고, 가중치에 따른 연산 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 장치.
9. 제7항에 있어서,
   상기 제공부는,
   상기 사용자 단말로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하기 위한 복수의 판단 항목을 제공하고,
   상기 생성부는,
   복수의 판단 항목에 대응하여 선택한 사용자 입력 정보를 기반으로 사용자의 문화생활 인식 정도를 판단하고, 상기 사용자의 문화생활 취향 정보 및 사용자의 문화생활 인식 정도의 판단 결과에 대응하는 난이도를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 장치.
10. 제7항에 있어서,
    상기 예측부는,
    복수의 사용자 정보 및 문화생활 콘텐츠 이용 정보를 입력으로 하여 구축된 비지도 학습 기반의 패턴 산출 모델에 상기 사용자 정보를 입력으로 하여 상기 사용자의 문화생활 콘텐츠 취향을 예측하되,
    상기 사용자 정보는 사용자의 소셜네트워크 이력 정보, 심리적 상태 정보, 신체적 상태 정보를 포함하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 사용자의 소셜네트워크 이력 정보에 포함된 텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 감정 분석을 수행하고,
    상기 생성부는,
    상기 사용자의 문화생활 취향 정보 및 상기 사용자의 감정 분석 결과를 고려하여 상기 문화생활 콘텐츠 리스트를 생성하는 것인, 문화생활 콘텐츠 추천 장치.
12. 삭제

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