KR102386817B1 - 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치 및 이에 적용되는 단말기 - Google Patents

Abstract

본 실시예들은 프로세서 및 프로세서에 의해 실행되는 프로그램을 저장하는 메모리, 사용자 단말기와 통신을 수행하는 통신부를 포함하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치에 있어서, 통신부는 상기 사용자 단말기로부터 재정렬 신호를 수신하고, 사용자 단말기에서 사용자가 직접 입력한 선호 입력 정보 및 사용자의 행동 이력을 수집하고, 프로세서는 수집된 행동 이력을 분석하여 선호 행동 스코어를 생성하고, 입력된 선호 입력 정보를 이용하여 선호 입력 스코어를 생성하고, 선호 행동 스코어를 이용하여 선호 예측 스코어를 생성하고, 통신부는 사용자 단말기에서 복수의 음원의 재생 순서가 설정된 재생 목록을 입력 받고, 프로세서는 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어 및 선호 예측 스코어를 적용하여 재생 목록의 재생 순서를 재정렬하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치를 제공한다.

Description

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치 및 이에 적용되는 단말기{Apparatus for music sorting based on User preference and device applied to the same}

본 발명은 음악 정렬 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치 및 방법에 관한 것이다.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.

최근에 이동통신망의 발달과 스마트폰의 보급에 따라 사용자는 수많은 디지털 미디어가 보편화 되어가고 있으며, 이를 이용하여 효과적인 정보 검색 및 추천 방식의 필요성이 증가하고 있다. 특히 음악을 추천하는데 있어서 사용자가 음악에 대한 사전 지식이 없어도 사용자에게 적합한 음악을 추천할 수 있는 방식에 대한 요구가 증가하고 있다.

현재 온라인 음악 서비스에서의 추천 방식은 사용자가 구매하거나 청취 또는 검색한 음원을 수를 집계하여 음악 차트를 생성하고 이를 기반으로 추천하는 방식을 사용해왔으며, 이러한 추천 방식은 단순 액세스 회수에 기반한 통계적인 기준에 의해서 음악을 추천하는 방식으로 사용자의 선호도가 가지는 다양성 및 변동성을 무시한 방식이다. 또한, 이러한 디지털 압축 기술을 통해 디지털화된 미디어는 네트워크 상에서 사용자간 미디어 공유를 가능하게 하여 온라인 미디어 서비스를 폭발적으로 활성화시키고 있다.

본 발명의 실시예들은 음원 서비스에서 제공하는 앨범, 테마 리스트 등의 곡 목록 전체를 탐색하여 사용자의 청취 이력, 선호 이력 등을 기준으로 설정된 사용자의 선호도 순으로 음악을 정렬하여 사용자에게 제공하는데 발명의 주된 목적이 있다.

본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.

본 실시예의 일 측면에 의하면, 본 발명은 프로세서 및 사용자 단말기와 통신을 수행하는 통신부를 포함하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치에 있어서, 상기 통신부는 상기 사용자 단말기로부터 재정렬 신호를 수신하고, 상기 사용자 단말기에서 사용자가 직접 입력한 선호 입력 정보 및 상기 사용자의 행동 이력을 수집하고, 상기 프로세서는 상기 수집된 행동 이력을 분석하여 선호 행동 스코어를 생성하고, 상기 입력된 선호 입력 정보를 이용하여 선호 입력 스코어를 생성하고, 상기 선호 행동 스코어를 이용하여 상기 선호 예측 스코어를 생성하고, 상기 통신부는 상기 사용자 단말기에서 복수의 음원의 재생 순서가 설정된 재생 목록을 입력 받고, 상기 프로세서는 상기 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 스코어, 상기 선호 예측 스코어를 적어도 하나 포함하는 종합 선호도 스코어를 적용하여 상기 재생 목록의 재생 순서를 재정렬하고, 상기 통신부는 상기 재생 순서가 재정렬된 재생 목록을 상기 사용자 단말기에 송신하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치를 제공한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명은 재생 목록에 형성되는 음원의 이름, 음원의 재생 시간을 표시하고, 사용자가 선호하는 순서로 상기 재생 목록에 형성된 음원이 정렬되도록 버튼을 제공하는 디스플레이, 상기 사용자가 상기 디스플레이 또는 상기 디스플레이를 통해 음원을 청취하는 행위 또는 메뉴를 선택하는 행위에 의해 행동 이력을 생성하고, 상기 사용자가 입력한 선호 입력 정보를 생성하는 프로세서 및 상기 버튼에 의해 상기 음원이 정렬되도록 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치와 통신을 수행하는 통신부를 포함하는 사용자 단말기를 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 의하면, 선택한 콘텐츠 대상에 대해 타인의 의도된 순서대로가 아닌, 사용자의 선호 순으로 음악을 정렬하고 선택하여 감상함에 따라 사용자의 편의 및 만족도가 상승하는 효과가 있다.

또한 본 발명의 실시예들에 의하면, 본 발명은 사용자가 전체 목록 중 좋아할 만한 곡을 더 먼저 듣게 됨으로써 사용자의 만족도가 올라가는 효과가 있다.

여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치의 개요를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬에 따른 제공을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬의 이용 방안을 나타내는 도면이다.
도 6 내지 도 8는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬의 활용 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬을 자세히 나타내는 흐름도이다.
도 11은 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 기기를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다.

이하, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하고, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.

및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항들 중의 어느 항을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 발명은 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치 및 방법에 관한 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치의 개요를 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 음악 정렬 서버(14)는 음악에 관련된 정보를 제공하는 음악 서비스 서버(12)와 분리되어 구성되는 것으로 도시하였으나 이는 발명의 설명을 명확하게 하기 위한 것으로, 음악 서비스 서버(12)의 일부 구성으로 포함될 수 있다.

사용자 단말기(20)에 설치된 음악 서비스 어플(22)은 음악 정렬 시 음악 정렬 서버(14)로 사용자의 상황에 대한 상황정보를 입력 받아 음악 정렬 서버(14)로 제공할 수 있다.

음악 서비스 어플(22)은 음악 정렬 후 사용자의 입력에 따라 음악 서비스 서버(12)에 접속하여 음원에 액세스할 수 있으며, 액세스된 음원에 대하여 일반적인 미디어 플레이어에서 지원하는 다양한 기능(재생, 스킵, 정지, 빨리 감기, 뒤로 감기 등)을 적용할 수 있다.

음악 서비스 서버(12)는 음악 서비스 어플(22)이 액세스하는 음원에 대한 로그정보를 생성하며, 액세스된 하나 이상의 음원에 대한 로그정보와 메타 정보를 음악 정렬 서버(14)로 제공할 수 있다. 음악 서비스 서버(12)는 음원에 대한 로그정보와 메타정보를 메모리에 저장할 수 있으며, 음악 정렬 서버(14)는 메모리로부터 로그정보와 메타정보를 수집할 수도 있다.

메모리에는 음악 서비스 어플(22)이 인터페이스를 통해 제공하는 정렬 상황에 대응되도록 음악 순위에 대한 음악차트 정보가 저장될 수 있으며, 음악 정렬 서버(14)는 정렬 상황 정보와 매칭되어 수집된 음원에 대한 로그정보와 메타정보를 이용하여 음원 별로 선호도를 산출하고, 기존에 산출된 음원 별 선호도에 누적 집계하여, 집계된 음원 별 선호도에 따라 각 음원에 대한 음악 순위를 결정하며, 결정된 음악 순위에 따라 음악 서비스 어플(22)로부터 수신된 정렬 상황정보에 대응되는 음악차트 정보를 정렬할 수 있다.

음악 정렬 서버(14)는 메타정보에 포함된 다양한 파라메터(곡 이름, 아티스트명, 앨범, 장르 등)를 고려하여 음원을 정렬함에 따라 사용자의 선호를 고려하여 매 정렬 시마다 선호하는 음원이 먼저 정렬되도록 구현될 수 있다.

기존의 음악 서비스 서버(12)에서 제공하는 곡 목록은 제공 의도에 맞게 순서가 정해져 있다. 앨범은 아티스트의 의도에 맞게 곡 순서가 정해져 있으며, 테마 리스트는 큐레이터의 의도에 맞게 곡 순서가 지정되어 있다. 개인마다 제공되는 AI 추천 플레이리스트들은 이미 좋아할 만한 순서로 레디 메이드(ready-made) 되어 있으며, 이는 기성품이 아니지만 동시에 개인별 기성품으로 볼 수 있다. 그 외에는 모든 사람에게 동일하게 적용되는 정렬 기준들이 있는데 최신순, 인기순 등이다.

음악 서비스 어플(22)을 사용하는 사용자들은 대부분 제공된 목록을 그대로 재생하지 않고, 목록 전체를 탐색해서 그 중 듣고 싶은 곡들을 골라서 재생하고는 한다. 제공되는 최신순, 인기순도 곡을 빨리 탐색하기 위해 이용되기 때문에 이런 실질적 경험을 지원하기 위해 목록 자체에 정렬 방식으로 추천 시스템을 적용하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)를 제안한다.

사용자 단말기(20)의 음악 서비스 어플(22)은 내 선호 순서로 변경하는 조작 버튼을 제공하며, 버튼을 누르면 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)에 의해 해당 페이지에 속한 콘텐트 목록이 개인별 좋아할 만한 순서(선호랭킹)로 재정렬되며, 재 정렬된 순서로 바로 재생목록에 담기며 재생도 가능하다.

도 1을 참조하면, 사용자 단말기(20)는 프로세서(21), 디스플레이(24) 및 통신부(26)를 포함하고, 프로세서(21)에 의해 음악 서비스 어플(22)이 구동될 수 있다.

프로세서(210)는 사용자가 상기 디스플레이를 통해 음원을 청취하는 행위 또는 메뉴를 선택하는 행위에 의해 행동 이력을 생성하고, 상기 사용자가 입력한 선호 입력 정보를 생성할 수 있다.

프로세서(210)는 프로세서에 의해 실행되는 프로그램을 저장하는 메모리를 포함한다.

디스플레이(24)는 재생 목록에 형성되는 음원의 이름, 음원의 재생 시간을 표시하고, 사용자가 선호하는 순서로 상기 재생 목록에 형성된 음원이 정렬되도록 버튼을 제공할 수 있다.

통신부(26)는 상기 버튼에 의해 음원이 정렬되도록 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치와 통신을 수행할 수 있다.

통신부(26)는 재생 목록, 재정렬 신호, 사용자의 행동 이력 또는 선호 입력 정보를 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)에 송신하고, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)에 의해 재정렬된 재생 목록을 수신할 수 있다.

행동 이력은 서비스 사용자 전체 청취 이력, 청취 이력, 청취 시간 비율, 스킵한 음원, 검색 이력, 보관함, 외부 서비스 사용 이력을 적어도 하나 포함할 수 있다.

선호 입력 정보는 사용자가 입력한 사용자의 개인 정보, 사용자가 음원, 아티스트, 장르에 대해 입력한 좋아요 정보와 싫어요 정보를 적어도 하나 포함할 수 있다.

통신부(26)는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)으로부터 재생 목록에 따른 선호 정보가 불충분한 상황을 나타내는 선호 정보 불충분 신호 또는 선호 음원 개수가 미충족된 상황을 나타내는 선호 미충족 신호를 수신할 수 있다.

통신부(26)는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)가 선호 입력 정보 및 행동 이력을 기 설정된 기준 이하를 수집하는 경우, 사용자의 선호 기준이 생성되지 않는 것으로 판단하여 송신한 선호 정보 불충분 신호를 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)로부터 수신할 수 있다.

통신부(26)는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)가 재생 목록에 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어를 적어도 하나 적용하여 복수의 음원 별 스코어를 산출하고 산출된 음원 별 스코어 각각을 스코어 임계치 이상인지 여부를 확인하고, 재생 목록 중 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 이상인 경우에 송신한 재정렬된 재생 목록을 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치로부터 수신할 수 있다.

통신부(26)는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)가 재생 목록 중 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 미만인 경우, 송신한 선호 미충족 신호를 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)로부터 수신할 수 있다.

디스플레이(24)는 선호 정보 불충분 신호에 의해 선호 정보가 불충분한 상황을 나타내는 메시지를 표시하고, 선호 미충족 신호에 의해 선호 음원 개수가 미충족된 상황을 나타내는 메시지를 표시할 수 있다.

버튼은 선호 정렬 표시 또는 정렬 수행 표시가 나타날 수 있다.

디스플레이(24)는 사용자가 버튼을 선택하여 재생 목록이 재정렬되는 경우 버튼에 상기 정렬 수행 표시를 표시하고, 버튼을 선택 해지하는 경우 재생 목록이 상기 재정렬되기 전의 순서로 변화함에 따라 선호 정렬 표시를 표시할 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 정보를 바탕으로 새로운 추천 목록을 생성하는 것이 아닌 기존의 제한된 곡 목록에 선호 정보로 랭킹을 적용한다. 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 사용자 당사자의 청취 이력이 쌓이거나 선호 정보가 변경되거나 유사 유저그룹의 해당 곡에 대한 선호 정보가 계속 변경되기 때문에 조작 버튼을 누른 시점에 따라 랭킹 결과는 언제나 달라질 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 택한 콘텐츠 대상에 대해 사용자의 의도된 순서대로가 아닌, 사용자의 선호 순으로 음악을 정렬하고 선택하여 감상할 수 있다. 이로 인해, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 랭킹에 따라 들을 만한 곡들을 목록 상단에서 선택함으로써 사용자 편의가 좋아지며, 대상 목록에 좋아할 만한 곡이 있는지 없는지 훑어 보는 과정을 생략할 수 있는 효과가 있다.

또한, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 사람들이 전체 목록을 끝까지 듣는 확률이 매우 낮다는 점을 볼 때, 좋아할 만한 곡을 더 먼저 듣게 됨으로써 사용자의 만족도가 올라갈 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 추천 시스템으로 콘텐츠 목록을 생성하는 것이 아닌, 기존의 콘텐츠 목록에 추천 시스템을 적용할 수 있다. 또한, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 언제나 목록 상단에 배치된 곡이 노출과 재생에 이득이 있다는 것을 감안하면, 동일한 콘텐츠 목록으로 개인별로 상이한 순서를 제공한다는 점은 콘텐츠 활용도 면에서 콘텐츠 활용도가 높아질 수 있는 효과가 있다.

기존의 음원 서비스들이 다양한 음악재생 방식을 제공하고자 하지만 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 차별화된 정렬 방식을 제공함으로써 음악재생 경험을 넓혀줄 수 있으며, 음악 산업에서 긍정적으로 이용 가능성이 매우 높다.

또한, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 2곡 이상으로 구성된 모든 곡 목록에 접목이 가능하고, 개인화 추세 관점에서도 차별화된 AI기술의 활용처이다.

따라서, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 모든 산업에서 개인화 기능을 요구하고 있는 점을 고려하면, 이 발명을 응용하여 다양한 분야에 접목 가능할 것이다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 서비스 모듈(100), 분석 모듈(200), 정보생성 모듈(300) 및 재정렬 모듈(400)을 포함한다. 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 도 2에서 예시적으로 도시한 다양한 구성요소들 중에서 일부 구성요소를 생략하거나 다른 구성요소를 추가로 포함할 수 있다.

서비스 모듈(100)은 사용자 단말기(20)와 연결되고, 사용자 단말기(20)로부터 재정렬 신호를 수신하고, 사용자 단말기(20)에서 입력되는 선호 입력 정보 및 행동 이력을 수집하고, 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 서비스 모듈(100)은 서비스를 제공하기 위한 여러 컴포넌트들의 모음이다. 일반적으로 사용되는 서버 및 기타 서비스 관련 컴포넌트들이 모두 포함된다. 사용자 단말기(20)는 서비스 모듈(100)에 연결되어 서비스를 제공받을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자는 사용자 단말기(20)에서 원하는 요소에 정보를 생성할 수 있다. 사용자가 생성한 정보는 서비스 모듈(100)에 전송되고, 서비스 모듈(100)은 전달 받은 정보를 명시적 정보로 저장할 수 있다.

서비스 모듈(100)은 서비스 제공부(110) 및 정보 수집부(120)를 포함한다. 서비스 모듈(100)은 도 2에서 예시적으로 도시한 다양한 구성요소들 중에서 일부 구성요소를 생략하거나 다른 구성요소를 추가로 포함할 수 있다.

서비스 제공부(110)는 재생 목록을 전달 받고, 재정렬 모듈(400)을 통해 재정렬된 재생 목록을 사용자 단말기(20)에 제공할 수 있다.

재생 목록은 복수의 음원이 포함된 목록으로, 기 설정된 순서로 복수의 음원이 재생되도록 형성되어 있다.

정보 수집부(120)는 사용자 단말기(20)에서 발생한 행동 이력을 수집할 수 있다.

정보 수집부(120)는 행동 이력을 주기적으로 전달받아 저장할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 정보 수집부(120)는 사용자 단말기(20)에서 발생한 사용자의 행동을 수집하며, 서비스 모듈(100)에 포함되는 것으로 도시하였으나, 독립적으로 존재할 수도 있다.

분석 모듈(200)은 수집된 행동 이력을 분석하여 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다.

행동 이력은 사용자가 음원을 청취하는 행위, 메뉴를 선택하는 행위에 의해 생성되며, 서비스 사용자 전체 청취 이력, 청취 이력, 청취 시간 비율, 반복적으로 스킵한 음원, 검색 이력, 보관함, 외부 서비스 사용 이력을 적어도 하나 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 행동 이력은 사용자가 서비스를 사용하면서 발생하는 모든 행동들을 포함한다. 예를 들면, 특정 음원을 청취하는 행위, 특정 메뉴를 선택하는 행위 등이 사용자 행동 이력으로 취급된다. 사용자가 사용자 단말기(20)를 통해 한 행위들은 정보 수집부(120)에 주기적으로 전송되어 저장된다.

분석 모듈(200)은 상술한 행동 이력 각각에 스코어를 부여하여 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 분석 모듈(200)은 정보 수집부(120)로부터 수집된 데이터를 사용하여 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다. 분석 모듈(200)은 분석을 위해 다양한 데이터를 활용할 수 있다. 예를 들어, 청취 이력, 메타 정보, 콘텐츠, 전문가가 생성 및 정제한 데이터, 명시적 정보, 기타 다양한 정보들을 필요에 따라 1개 이상 조합하여 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다. 분석 모듈(200)은 분석을 위해 다양한 방법을 사용하며, 사용자의 행동에서 선호를 유추하기 위하여 통계적 방법, 머신 러닝, 경험적 근거에 의한 추론 등을 사용할 수 있다.

분석 모듈(200)은 (i) 음원의 재생 시간 중 총 재생 시간 비율을 나타내는 청취 시간 비율, (ii) 청취 횟수, 청취 일시 정보, 발매일 정보를 포함하는 청취 이력, (iii) 기 설정된 재생 시간 미만이고, 기 설정된 횟수 이상 스킵한 이력을 나타내는 스킵 이력, (iv) 검색 횟수, 검색 후 청취를 나타내는 검색 이력, (v) 보관함에 보관된 음원에 따른 보관함을 적어도 하나 고려하여 음원 각각에 스코어를 부여하여 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다.

분석 모듈(200)은 서비스를 이용하는 사용자들의 청취 이력 또는 서비스와 연동된 서비스의 사용 이력을 더 고려하여 스코어를 부여함에 따라 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다.

정보 생성 모듈(300)은 사용자 단말기(20)에 입력된 선호 입력 정보 및 분석 모듈(200)을 통한 선호 행동 스코어를 기반으로 선호 입력 스코어 또는 선호 예측 스코어를 생성할 수 있다. 여기서, 종합 선호도 스코어는 선호도 지수로 표현되며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

정보 생성 모듈(300)은 명시적 정보 생성부(310) 및 묵시적 정보 생성부(320)를 포함한다. 정보 생성 모듈(300)은 도 2에서 예시적으로 도시한 다양한 구성요소들 중에서 일부 구성요소를 생략하거나 다른 구성요소를 추가로 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 명시적 정보 생성부(310)는 사용자가 직접 입력한 선호를 나타내는 명시적 정보를 이용하여 선호 입력 스코어를 생성한다. 예를 들어, 명시적 정보는 음원, 아티스트, 앨범, 플레이리스트, 기타 여러 요소에 대해 입력된 선호도이며, 좋아요, 싫어요, 점수 등 사용자가 직접 입력하는 모든 데이터를 포함한다.

명시적 정보 생성부(310)는 선호 입력 정보를 기반으로 선호 행동 스코어를 생성할 수 있다. 여기서, 선호 입력 정보는 명시적 정보로 구현될 수 있다.

명시적 정보는 사용자 단말기(20)를 통해 입력된 사용자 개인 정보, 사용자가 음원, 아티스트, 앨범 또는 플레이리스트에 대해 입력한 좋아요, 싫어요를 나타낼 수 있다.

묵시적 정보 생성부(320)는 선호 행동 스코어를 기반으로 사용자의 선호를 예상하여 선호 예측 스코어를 생성할 수 있다. 여기서, 사용자의 선호를 예상하기 위한 정보는 묵시적 정보로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 묵시적 정보는 묵시적 정보 생성부(320)에서 이용될 수 있으며, 사용자가 직접 선호를 표시하지 않았지만 분석과 추론을 통해 사용자가 선호할 것이라고 예상되는 선호 정보이다. 묵시적 정보는 명시적 정보가 없는 음원에 대해 사용자의 선호 여부 또는 선호 점수 등을 얻을 수 있는 정보이다. 묵시적 정보는 다양한 형태로 생성된다. 예를 들어, 사용자 별 통계들, 머신 러닝 모델, 전문가의 지식이나 경험적 근거로 만들어진 매핑 정보 등을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 묵시적 정보는 청취 이력을 기반으로 통계적으로 선호 점수를 계산한 결과를 사용할 수 있다. 예를 들어, 음원을 청취한 횟수를 기반으로 각 음원에 대한 통계적 점수를 계산할 수 있다. 또한, 음원뿐만 아니라 아티스트, 장르 등 다른 다양한 요소에 대한 통계적 점수도 계산할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 묵시적 정보 생성부(320)는 머신 러닝 모델로, 사용자 정보와 음원 정보를 활용하여 학습한 일반적인 머신 러닝 기법들, 추천 시스템에서 많이 사용되는 행렬 분해(Matrix Factorization) 등의 모델들, 딥러닝 모델 등 사용자 정보와 음원으로 선호도를 추론하는 모델들이 포함되어 구현될 수 있다.

또한, 경험적 근거에 의해 20대는 댄스와 힙합 장르 음악을 좋아하고 50대는 트로트를 좋아한다고 알고 있는 경우 이를 묵시적 정보로 정의하고 사용할 수도 있다.

묵시적 정보는 음원, 아티스트, 장르를 적어도 하나 포함하여 생성된 제1 선호도를 기반으로 선호 입력 정보가 생성되지 않은 음원에 대한 선호 여부를 나타낼 수 있다.

정보 생성 모듈(300)은 재생 목록과 상기 행동 이력 또는 선호 입력 정보를 전달 받은 경우, (i) 행동 이력에 의해 재생 목록의 복수의 음원에 스코어가 부여된 선호 행동 스코어를 생성하고, (ii) 음원을 청취한 이력과 선호 입력 정보에 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 선호 입력 스코어를 생성하고, (iii) 사용자의 선호 또는 청취한 이력과 유사하지만 청취한 기록이 없는 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 선호 예측 스코어를 생성할 수 있다.

재정렬 모듈(400)은 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어 및 선호 예측 스코어 각각에 가중치를 부여하고, 재생 목록에 가중치가 부여된 종합 선호도 스코어를 적용하여 재생 목록을 재정렬할 수 있다. 재생 목록의 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어 중 두 개 이상 적용되는 경우 각각에 가중치를 부여하여 재생 목록을 재정렬할 수 있다. 여기서, 재생 목록의 재정렬은 가중치를 부여한 각각의 음원 스코어에 따른 우선 순위가 높은 음원이 우선적으로 배치되도록 할 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

재정렬 모듈(400)은 사용자 단말기에서 재생 목록을 입력 받아 종합 선호도 스코어를 적용하여 상기 재생 목록을 재정렬할 수 있다.

재정렬 모듈(400)은 재정렬하는 목적, 기준 또는 적용되는 종합 선호도 스코어를 이용하여 재생 목록을 재정렬할 수 있다. 여기서, 종합 선호도 스코어는 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어 중 일부를 조합하여 사용될 수 있다. 여기서, 재정렬 모듈(400)은 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어가 재생 목록의 음원들 각각에 매칭될 수 있도록 할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 재정렬 모듈(400)은 곡 목록을 입력 받아서 사용자 별 선호도를 바탕으로 목록을 재정렬하여 제공하는 모듈이다. 재정렬하는 목적, 기준, 사용되는 선호의 종류 등에 따라 복수의 재정렬 모듈이 존재할 수 있다. 곡 목록 재정렬에 사용되는 선호 정보는 명시적 정보, 묵시적 정보 중 필요한 정보들을 조합하여 사용한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 재정렬 모듈(400)은 사용자 정보와 재생 목록을 입력으로 받았을 때, 명시적 선호 정보를 사용하여 사용자가 직접 선호 정보를 생성한 음원들을 앞으로 배치하고 나머지를 뒤에 배치하는 재정렬 방법이 있다. 재정렬 기준으로는 명시적 선호 정보뿐만 아니라 청취이력 기반 점수, 머신 러닝 모델 등을 사용할 수도 있다. 재정렬 모듈(400)은 둘 이상의 선호 정보를 조합하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 명시적 정보와 청취 이력 기반 통계적 점수를 조합할 수 있다. 또한, 청취 이력 기반 통계적 점수 중 음원에 대한 점수, 아티스트에 대한 점수, 장르에 대한 점수들에 각각 가중치를 부여하여 조합할 수도 있다. 머신 러닝 모델의 결과도 당연히 조합 가능하다. 여기서, 선호 정보는 사용자의 선호도를 나타내기 위한 정보로서, 종합 선호도 스코어로 구현될 수 있으며 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 재정렬 모듈(400)은 사용자 선호 정보가 아닌 다른 정보를 같이 사용할 수도 있다. 예를 들어, 특정 사용자의 청취 이력 기반 음원 점수에는 없는 곡일지라도, 사용자가 선호하는 음원의 유사 음원이라면 사용자가 선호하는 음원의 점수에 낮은 가중치를 부여하여 점수가 없는 음원에도 점수를 부여할 수 있다.

따라서, 재정렬 모듈(400)은 다양한 조합으로 구성 가능하며, 목적이나 재정렬에 사용되는 데이터에 따라 1개 이상의 재정렬 모듈을 구성하여 사용할 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치에 의해 수행되는 사용자 선호 기반 음악 정렬은 도 3 내지 도 5를 통해 자세히 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬을 나타내는 도면이다.

도 3를 참조하면, 사용자 단말기(20)의 음악 서비스 어플(22)은 사용자의 선호 순서로 변경하는 조작 버튼 제공할 수 있다. 여기서, 조작 버튼은 도 3의 (a)와 같이 내 선호 MIX로 구현될 수 있으며, 클릭 시 On 상태가 되고 다시 클릭 시 Off 상태가 될 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 음악 서비스 어플(22)에 의해 내 선호 MIX 버튼이 클릭되면 수행될 수 있으며, 정렬을 위한 내 선호 MIX 버튼을 누르면 해당 페이지에 속한 콘텐츠 목록이 사용자가 좋아할만한 순서(선호 랭킹)로 재정렬될 수 있다. 여기서, 콘텐츠 목록은 재생 목록으로 구현될 수 있다.

사용자가 좋아할만한 순서(선호 랭킹)는 곡의 정렬 순서를 순위별로 한다는 점을 의미하며, 순위에 대한 숫자 표시를 의미하지 않는다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 정보를 바탕으로 새로운 추천 목록을 생성하는 것이 아닌 기존의 제한된 곡 목록(2번 목록)에 선호 정보로 랭킹을 적용할 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 사용자 당사자의 청취 이력이 쌓이거나 선호 정보가 변경되거나 유사 유저그룹의 해당 곡에 대한 선호 정보가 계속 변경되기 때문에 조작 버튼을 누른 시점에 따라 정렬 결과는 언제나 달라질 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 정보를 바탕으로 생성된 새로운 추천 목록에 대해 사용자의 선호 속성이 달라졌는지 여부를 판단할 수 있는 기준값을 가지고 기준값 변경 시 랭킹을 갱신하고, 변경하지 않은 경우 마지막 계산된 랭킹을 캐싱하여 활용하여 데이터 및 계산 시간을 절약할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬에 따른 제공을 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 랭킹을 제공하는 조건을 만족하는 경우 선호 랭킹을 제공한다. 여기서, 선호 랭킹 제공 조건은 대상 콘텐츠가 2곡 이상으로 구성되어 있어야 한다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 개인의 청취 이력이 부족하여 개인별 선호 기준(추천 모델링의 기준)이 생성되지 않은 경우 제공하지 않는다. 이때, 도 4의 (b)의 이미지와 같은 안내를 사용자 단말기(20)의 음악 서비스 어플(22)에 표시할 수 있다. 여기서, 안내는 선호 정보가 충분하지 않은 경우 생성되며,'아직 선호가 충분히 쌓이지 않았어요'와 같이 선호 정보가 충분하지 않다는 것을 사용자에게 알릴 수 있는 문구로 구현될 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 랭킹 제공할 수 있으며, 이하와 같이 제공될 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 개인별 선호 기준으로부터 각 콘텐츠에 대한 선호 정도를 스코어(Score)로 나타낼 수 있으며, 각 콘텐츠의 스코어가 임계치를 넘는 경우 선호 랭킹의 대상이 될 수 있다.

예를 들어, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 대상 콘텐츠 목록의 10% 이상이 선호 랭킹의 대상이 되면 도 4의 (a)와 같은 선호 랭킹 결과를 제공할 수 있다. 선호 랭킹 결과는 스코어 순으로 정렬될 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 랭킹의 대상이 90%가 되지 않아 결과를 제공할 수 없는 경우에는 도 4의 (c)와 같은 안내를 표시할 수 있다. 여기서, 안내는 선호 정보와 일치하는 곡이 없는 경우 생성되며, '선호에 맞는 곡이 없습니다'와 같이 선호 정보와 일치하는 곡이 없다는 것을 사용자에게 알릴 수 있는 문구로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 선호 랭킹의 대상이 되기 위한 대상 콘텐츠 목록의 기 설정된 기준이 10% 이상인 것으로 한정되지 않으며, 사용자 단말기(20)의 음악 서비스 어플(22)을 사용하는 사용자에 의해 설정될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬의 이용 방안을 나타내는 도면이다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 필요한 경우, 선호 랭킹이 설정된 상태를 디폴트로 제공할 수 있다. 이 경우 개인별로 다른 목록이 별도 액션 없어도 페이지 로딩과 함께 노출될 수 있으며, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치는 페이지 로딩과 함께 노출하기 위해, 타이틀(컨셉)에 따른 개인별 목록을 사전에 모두 생성해둘 수 있다.

또한, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 세부 페이지에서 조작 버튼을 끄면 사용자의 선호가 제거된 일반 목록 순서로 표시될 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 본 발명의 재생 목록 재정렬 장치는 사용자가 입력한 질의어, 사용자가 선택 입력에 따른 음원들이 배열된 1차 목록을 모바일 장치의 화면을 통해 표시할 수 있다.

예를들어, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 사용자가 가수 이름으로서, "아이유"를 입력하면, 서버가 제공하는 음원들 중에서 가수가 "아이유" 또는 "아이유"라는 키워드를 포함하는 재생 목록에 대한 1차 목록을 생성한다. 1차 목록의 경우도, 복수개의 음원들은 배열된 형태로 제공된다. 배열의 기준은, 최신곡 순서, 인기곡 순서 등 다양하다.

본 발명의 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 다양한 변수들을 활용한 추천 스코어를 계산하고, 계산된 스코어에 따라 1차 목록의 배열을 변경한 2차 목록을 모바일 장치의 화면에 표시한다.

본 실시예에서, 목록의 재배열을 위한 변수들로는, 먼저 음원간 재생 시간 거리가 있다. 1차 목록에 포함된 음원들 중에는 연속으로 재생되는 곡들이 존재한다. 연속으로 재생된 곡들간의 "재생 시간 거리"를 1이라고 할 때, 그 다음에 재생된 곡들과의 거리는 "재생 시간 거리"가 2가 될 수 있다. 1차 목록에 포함된 모든 음원들 간의 재생 시간 거리는 상기 취지를 반영하는 연산을 통해 계산될 수 있으며, 이는 재생 시간 거리 등고선 맵의 형태와 같이, 비주얼적인 형태로도 작성될 수 있다.

다음 변수로는, 사용자 단말기(20) 내지는 서비스 서버에서 확보된 정보를 바탕으로 사용자의 선호도 지수를 산출할 수 있다. 사용자의 선호도는, 본 서비스 내지는 포털 사이트 상에서 키워드 검색에 대한 히스토리 결과에 대한 분석을 통해, 사용자의 선호도 지수를 음원 별로 예측할 수 있다.

사용자의 선호도는 아티스트 별 선호도, 장르별 선호도 등으로 다양한 지수 산출이 가능하다.

또한, 유사 아티스트, 유사 장르에 대하여도, 사용자 선호도 지수를 정의할 수 있다. 물론, 직접적으로 선호도가 확인되는 아티스트, 장르에 따른 선호도 지수만큼은 아니겠지만, 유사 선호도 지수의 경우도 나름의 포지티브한 지수로서 취급될 수 있다.

유사 아티스트를 결정하는 것은, 서버가 재생되는 곡들간의 재생 시간 거리를 고려하여 결정하는 것이 가능하다. 일반적으로 유사한 성향의 곡들은 서로 재생 시간 거리가 인접하기 때문에, 그 음원의 아티스트는 서로 유사하다고 볼 수 있다.

장르간 유사도는, 재생 시간 거리를 고려하여 산출될 수도 있지만, 초기 설정값에 의하여 정해질 수도 있다.

이외에도, "좋아요 버튼"이 높은 곡에 대하여도 포지티브한 지수 산출이 가능하다.

본 발명의 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 네거티브한 지수의 산출도 수행한다.

네거티브 지수는 예를 들어, "싫어요"가 많이 클릭된 곡의 경우, 네거티브한 지수 카운트가 가능하다. 곡을 특정하지 않고, 포괄적으로 아티스트의 이름에 대하여 네거티브한 동작이 수행된 경우, 개별 음원에 대한 네거티브 지수보다는 작은 정도의 지수를 생성한다. 또한, 재생 도중 반복적으로 스킵이 발생한 곡은, 다양한 상황이 존재할 수 있지만, 그것이 반복되는 것이라면, 이는 사용자가 해당 음원에 대해 네거티브한 액션을 취한 것이므로, 네거티브 지수에 이를 반영한다. 너무 짧은 시간을 기준으로 산출하면, 연산량이 많아 질 수 있으므로, 최소 기준값 이상 재생된 곡에 한하여 이를 산출하는 것이 바람직하다.

본 발명의 또 다른 일 실시예에 따를 경우, 재생 순서가 유니크한 특성이 있다고 할 때, 예를 들어 최신 트로트 순으로 보고 있을 때, 그러한 패턴을 사용자의 선호로 취급할 수 있다. 사용자의 음악에 대한 감성을 달라지므로, 최근의 재생 패턴에 더 높은 가중치가 존재하도록 지수를 산출한다.

도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬의 활용 예시를 나타내는 도면이다.

도 6은 사용자 정보 예시를 나타내는 도면이고, 도 7은 트랙 정보 예시를 나타내는 도면이고, 도 8은 사용자 A와 B가 내 선호 믹스(MIX)를 선택한 경우 스코어 계산에 따른 예시를 나타내는 도면이다. 도 6 내지 도 8은 후술하는 과정을 통해 산출할 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 각 트랙(Track) 별 스코어(Score)를 계산하며, 다음과 같이 트랙 스코어를 계산할 수 있다. 여기서, 트랙(Track)은 음원을 나타내며, 아티스트(Artist)는 가수를 나타낸다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 사용자 행동 이력 정보는 서비스 사용자 전체 청취 이력, 사용자 개인의 청취 이력, 사용자의 청취 시간 비율, 최신 청취 이력, 듣지 않는 장르, 반복적으로 스킵한 트랙, 검색 이력, 보관함, 외부 서비스 사용 이력을 포함할 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 분석 모듈(200)에서 행동 이력 정보에 스코어를 부여한 후 감산 또는 가산을 통해 제1 선호도를 생성할 수 있다. 상술한 각각의 행동 이력은 이하에서 자세히 설명한다.

서비스 사용자 전체 청취 이력은 서비스 전체 청취 이력 데이터를 기반으로 사용자들이 Track 1, 2, 3, 4를 함께 듣는 패턴이 있는 경우 함께 좋아할 만한 곡으로 스코어를 부여할 수 있다. 구체적으로, 서비스 사용자 전체 청취 이력은 협업 필터링 스코어(Collaborative Filtering Score)로 구현되어, 전체 청취 이력 데이터를 기반으로 사용자들이 Track 1, 2, 3, 4를 함께 듣는 패턴이 있는 경우 트랙간의 거리가 가깝다고 판단하고 스코어를 부여할 수 있다. 여기서, 사용자 A가 Track 1의 청취이력이 있는 경우, Track 1과 함께 Track 2 ~ 4도 함께 좋아할 만한 곡으로 판단하여 스코어를 부여할 수 있다. 이때, Track 1과 함께 Track 2 ~ 4도 함께 좋아할 만한 곡으로 판단하여 각각의 트랙에 스코어를 부여할 수도 있다.

사용자 개인의 청취 이력은 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre)에 따른 청취 횟수 외 청취 일시, 발매 일 등 청취 이력을 파악할 수 있는 모든 정보를 나타낼 수 있다.

구체적으로, 청취 횟수는 청취 로그를 기반으로 기 설정된 시간 이상 재생한 음원을 기준으로 할 수 있다. 기 설정된 시간은 1분으로 설정될 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 청취 일시는 다른 메타정보와 조합하여 사용 가능하며, 예를 들어 오전 시간에는 장르 1 위주로 정취하고, 주말에는 아티스트 1 위주로 청취할 수 있다. 발매 일 정보는 다른 메타정보와 조합하여 사용 가능하며, 예를 들어 사용자에 따라 장르 1은 최근 발매된 트랙 위주로 정취하고, 아티스트 1은 과거 발매된 트랙 위주로 청취할 수 있다.

사용자의 청취 시간 비율은 단순 기 설정된 시간 이상의 재생이 아닌 곡 재생 시간 중 총 재생 시간을 나타내는 비율을 기준으로 할 수 있다. 구체적으로, 음원 1은 4분 완곡인 곡으로, 사용자가 2분만 들었을 경우, 4분 중 2분의 비율을 기준으로 할 수 있으며, 음원 1을 N회 이상 들었을 경우, 4에 N을 곱한 시간 중 사용자가 들은 시간을 기준으로 비율을 산출할 수 있다. 여기서, 비율이 높은 음원 순으로 스코어를 부여할 수 있다.

최신 청취 이력은 청취로그의 재생 날짜(YYYY.MM.DD)를 기준으로 할 수 있다.

듣지 않는 장르는 완곡 청취 횟수 N회 이하 장르 기준으로 할 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

반복적으로 스킵(Skip)한 트랙은 트랙의 총 재생 시간 중 실제 재생 시간 비율 기 설정된 시간 미만이며 N회 이상 스킵한 트랙을 기준으로 할 수 있다. 여기서, 기 설정된 시간은 1분일 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않는다.

검색 이력은 검색 데이터(검색 횟수, 검색 후 정취)를 기준으로 할 수 있다.

보관함은 사용자의 리스트에 담은 트랙을 나타내며, 사용자가 직접 선택하여 내 리스트에 담은 트랙을 기준으로 할 수 있다.

외부 서비스 사용 이력은 서비스와 연동된 모든 서비스의 사용 이력을 기준으로 할 수 있다. 예를 들어, 연동된 모든 서비스는 범용 인터넷망(Public internet)으로 영상 콘텐츠를 제공하는 OTT(Over The Top) 서비스 시청 이력, 공연 예매 서비스 구매 이력 등을 포함할 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 명시적 정보는 사용자 개인 정보, 사용자가 좋아요한 정보, 사용자가 싫어요한 정보를 포함할 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 정보 생성 모듈 (300)의 명시적 정보 생성부(310)에서 명시적 정보를 생성할 수 있다. 상술한 각각의 명시적 정보는 이하에서 자세히 설명한다.

사용자 개인 정보는 사용자가 음악 서비스 어플(22)에 가입 시 입력한 이름, 생년월일, 캐릭터 명 등을 포함할 수 있다.

사용자가 좋아요한 정보는 사용자가 좋아요 한 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre) 정보로서, 좋아요 버튼을 통해 사용자가 직접 선택한 모든 정보를 나타낼 수 있다. 여기서, 사용자가 좋아요한 정보는 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre) 순으로 차별화된 스코어를 부여할 수 있다. 사용자가 좋아요한 정보는 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre) 순으로 도시하였으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자가 싫어요한 정보는 싫어요 한 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre) 정보로서, 감산(마이너스 스코어)할 수 있으며, 사용자가 싫어요한 정보는 싫어요 버튼을 통해 사용자가 직접 선택한 모든 정보를 나타낼 수 있다. 여기서, 사용자가 싫어요한 정보는 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre) 순으로 차별화된 스코어를 부여할 수 있으며, 상술한 부여된 값을 적용하여 감산시킬 수 있다. 사용자가 싫어요한 정보는 트랙(Track), 아티스트(Artist), 장르(Genre) 순으로 도시하였으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 묵시적 정보는 유사 아티스트, 유사 장르, 유사 음원 등을 포함할 수 있으며, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 정보 생성 모듈 (300)의 묵시적 정보 생성부(320)에서 묵시적 정보를 생성할 수 있다. 상술한 각각의 묵시적 정보는 이하에서 자세히 설명한다.

유사 아티스트는 서비스의 전체 청취 이력 데이터를 기반으로 사용자들이 Artist 1, 2, 3, 4를 함께 듣는 패턴이 있는 경우 함께 좋아할만한 아티스트로 스코어를 부여할 수 있으며, Artist 1 ~ 4 관계 간에 거리가 가까운 경우에 유사도 스코어가 높게 부여될 수 있다. 구체적으로, 사용자 A가 Artist 1의 청취이력이 있는 경우, Artist 1과 함께 Artist 2 ~ 4도 함께 좋아할 만한 아티스트로 판단하여 스코어가 부여될 수 있다.

유사 장르는 서비스의 전체 청취 이력 데이터를 기반으로 사용자들이 Genre 1, 2, 3, 4를 함께 듣는 패턴이 있는 경우 함께 좋아할 만한 장르로 스코어를 부여할 수 있다. 구체적으로, 사용자 A가 Genre 1의 청취이력이 있는 경우, Genre 1과 함께 Genre 2 ~ 4도 함께 좋아할 만한 아티스트로 판단하여 스코어가 부여될 수 있다.

유사 음원은 서비스의 전체 청취 이력 데이터를 기반으로 사용자들이 Track 1, 2, 3, 4를 함께 듣는 패턴이 있는 경우 함께 좋아할 만한 장르로 스코어를 부여할 수 있다. 구체적으로, 사용자 A가 Track 1의 청취이력이 있는 경우, Track 1과 함께 Track 2 ~ 4도 함께 좋아할 만한 아티스트로 판단하여 스코어가 부여될 수 있다.

또한, 재정렬 시 추가적으로 기타 정보를 더 고려할 수 있다. 예를 들어, 원곡 Track의 중요도 또는 성격에 따라서 각 Track에 기본 점수를 부여하거나, 스코어가 동점인 Track의 경우 등을 더 고려할 수 있다.

원곡 Track의 중요도 또는 성격에 따라서 각 Track에 기본 점수를 부여는 주제에 따라 원본 트랙의 랭킹에 기본 점수가 필요하다고 판단하는 경우 상위군에 별도 가중치 부여할 수 있다. 예를 들어 최신순인 경우 최신 7주일 내 발매 트랙에 기본 스코어를 부여하거나, 인기순인 경우 top10 내 곡에 기본 스코어를 부여할 수 있다.

스코어가 동점인 Track의 경우는 최종 스코어가 동점인 트랙의 경우 기존 정렬(인기/최신/ 가나다 순 등) 값의 순서대로 스코어를 부여할 수 있다.

따라서, 재정렬 모듈(400)은 상술한 분석 모듈(200) 및 정보 생성 모듈(300)에서 생성한 제1 선호도, 명시적 정보, 묵시적 정보에 의해 생성된 선호 입력 스코어와 상기 선호 예측 스코어, 기타 정보에 따른 스코어 각각에 가중치를 부여하여 재생 목록을 재정렬할 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 재정렬 모듈(400)은 최종 트랙 스코어가 높은 트랙이 사용자의 선호와 가까운 곡이라고 판단하여 내림차순 정렬할 수 있다. 단, 스코어 0점 초과인 곡 3곡이상과 10%이상인 경우에만 재정렬하여 사용자가 명시적으로 순서 변경을 인지하도록 할 수 있다. 여기서, 상술한 임계치는 상황에 따라 서비스에서 변경할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 9는 음악 정렬 시스템과 사용자 단말기 간의 수행을 예시한 도면이며, 설명을 위한 시나리오일 뿐이며 각 장치의 동작이 이에 한정되는 것은 아니다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 방법은 사용자 단말기(20)와 음악 정렬 시스템(10)을 통해 구현될 수 있다. 사용자 선호 기반 음악 정렬 방법은 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치에 의해 수행되며, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치가 수행하는 동작에 관한 상세한 설명과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

단계 S910에서, 사용자 단말기(20)는 재생 목록, 선호 입력 정보 및 행동 이력을 음악 정렬 시스템(10)으로 송신할 수 있다.

음악 정렬 시스템(10)은 단계 S922에서 행동 이력을 분석하여 선호 행동 스코어를 생성할 수 있고, 단계 S924에서 선호 입력 정보를 이용하여 선호 입력 스코어를 생성할 수 있고, 단계 S926에서 선호 행동 스코어를 이용하여 선호 예측 스코어를 생성할 수 있다.

단계 S930에서, 사용자 단말기(20)는 재정렬 신호를 음악 정렬 시스템(10)으로 송신할 수 있다.

단계 S940에서, 음악 정렬 시스템(10)은 재생 목록의 재생 순서를 재정렬할 수 있다. 재생 목록의 재생 순서 재정렬은 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어를 적어도 하나 이용하여 수행할 수 있다.

단계 S950에서, 음악 정렬 시스템(10)은 재생 순서가 재정렬된 재생 목록을 사용자 단말기(20)로 송신할 수 있다.

단계 S960에서, 사용자 단말기(20)는 재생 순서가 재정렬된 재생 목록을 사용자에게 제공할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 재생 목록 재정렬 요청을 처리하기 위해 우선적으로, 사용자가 사용자 단말기(20)에서 재생 목록을 선택한다. 재생 목록은 사용자가 직접 선택하거나, 아티스트, 앨범, 플레이리스트 등에 포함된 재생 목록을 사용할 수 있다.

그 후, 사용자 단말기(20)는 사용자가 선택한 재생 목록을 재정렬하도록 서비스 모듈(100) 또는 재정렬 모듈(400)에 요청할 수 있다. 서비스 모듈(100)은 재생 목록 재정렬 요청을 받으면 적절한 재정렬 모듈(400)을 선택하여 사용자 정보와 재생 목록을 전달한다. 재정렬 모듈(400)은 사용자 정보와 재생 목록을 받아서 재정렬한 후 서비스 모듈(100)이나 사용자 단말기(20)에 전달한다. 서비스 모듈(100)은 재정렬 모듈(400)로부터 받은 결과를 사용자 단말기(20)에게 전달한다. 이 때, 필요한 경우 사용자에게 재정렬 결과에 대한 설명을 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 요청한 재생 목록이 재정렬 모듈에서 재정렬한 결과와 같다면 이를 설명하기 위한 메시지를 보여줄 수도 있다.

도 9에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 개재하고 있으나 이는 예시적으로 설명한 것에 불과하고, 이 분야의 기술자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 9에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 또는 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하거나 다른 과정을 추가하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 선호 기반 음악 정렬을 자세히 나타내는 흐름도이다.

음악 정렬 시스템(10)은 단계 S912에서, 재생 목록을 수신하고, 단계 S914에서 선호 입력 정보 및 행동 이력을 수신할 수 있다.

단계 S916에서, 음악 정렬 시스템(10)은 선호 입력 정보 및 행동 이력이 충분한지 확인할 수 있다. 구체적으로, 음악 정렬 시스템(10)은 선호 입력 정보 및 행동 이력을 기 설정된 기준 이하를 수집하는 경우, 사용자의 선호 기준이 생성되지 않는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 선호 판단을 위한 기준이 생성되지 않으므로 재정렬이 불가하다.

단계 S918에서, 음악 정렬 시스템(10)은 선호 입력 정보 및 행동 이력이 충분하지 않은 경우, 통신부를 통해 사용자 단말기에 메시지가 표시되도록 사용자 단말기로 선호 정보 불충분 신호를 송신할 수 있다.

단계 S920에서, 음악 정렬 시스템(10)은 선호 입력 정보 및 행동 이력이 충분한 경우, 재생 목록의 음원 별 스코어를 산출할 수 있다. 구체적으로, 재생 목록의 음원 별 스코어를 산출은 상술한 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어를 이용하여 각각의 음원에 따른 선호도를 산출할 수 있다.

단계 S932에서, 음악 정렬 시스템(10)은 산출된 음원 별 스코어가 스코어 임계치 이상인지 확인할 수 있다. 구체적으로, 재생 목록에 선호 행동 스코어, 선호 입력 스코어, 선호 예측 스코어를 적어도 하나 적용하여 복수의 음원 별 스코어를 산출하고, 산출된 음원 별 스코어 각각을 스코어 임계치 이상인지 여부를 확인할 수 있으며, 이를 통해 음원 별 선호 여부를 확인할 수 있다.

단계 S934에서, 음악 정렬 시스템(10)은 재생 목록 중 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 이상인지 여부를 확인할 수 있다.

단계 S936에서, 음악 정렬 시스템(10)은 재생 목록 중 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 미만인 경우, 통신부를 통해 사용자 단말기에 메시지가 표시되도록 사용자 단말기로 선호 미충족 신호를 송신할 수 있다.

단계 S940에서, 음악 정렬 시스템(10)은 재생 목록 중 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 이상인 경우, 재생 목록을 재정렬할 수 있다. 이때, 재정렬은 재생 목록 중 스코어가 높은 순서로 정렬될 수 있다.

도 11은 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 기기를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다.

도 11은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 기기를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.

도시된 컴퓨팅 환경은 선형성을 갖는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)를 포함한다. 일 실시예에서, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 타 단말기와 신호를 송수신하는 모든 형태의 컴퓨팅 기기일 수 있다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 적어도 하나의 프로세서(1010), 컴퓨터 판독 가능한 저장매체(1020) 및 통신 버스(1060)를 포함한다. 프로세서(1010)는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)으로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(1010)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1020)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(1010)에 의해 실행되는 경우 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)으로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.

컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1020)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1020)에 저장된 프로그램(1030)은 프로세서(1010)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독한 가능 저장 매체(1020)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 기기들, 광학 디스크 저장 기기들, 플래시 메모리 기기들, 그 밖에 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.

통신 버스(1060)는 프로세서(1010), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1020)를 포함하여 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.

사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(미도시)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(1040) 및 하나 이상의 통신 인터페이스(1050)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(1040) 및 통신 인터페이스(1050)는 통신 버스(1060)에 연결된다. 입출력 장치(미도시)는 입출력 인터페이스(1040)를 통해 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(미도시)는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)를 구성하는 일 컴포넌트로서 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)의 내부에 포함될 수도 있고, 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치(10)과는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 기기와 연결될 수도 있다.

본 실시예들에 따른 동작은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 실행을 위해 프로세서에 명령어를 제공하는 데 참여한 임의의 매체를 나타낸다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, 자기 매체, 광기록 매체, 메모리 등이 있을 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드, 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.

본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 음악 정렬 장치
20: 사용자 단말기

Claims (15)

1. 프로세서 및 사용자 단말기와 통신을 수행하는 통신부를 포함하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치에 있어서,
   상기 통신부는 상기 사용자 단말기로부터 재정렬 신호를 수신하고, 상기 사용자 단말기에서 사용자가 직접 입력한 선호 입력 정보 및 상기 사용자의 행동 이력을 수집하고,
   상기 프로세서는 상기 수집된 행동 이력을 분석하여 선호 행동 스코어를 생성하고, 상기 입력된 선호 입력 정보를 이용하여 선호 입력 스코어를 생성하고, 상기 선호 행동 스코어를 이용하여 선호 예측 스코어를 생성하고,
   상기 통신부는 상기 사용자 단말기에서 복수의 음원의 재생 순서가 설정된 재생 목록을 입력 받고,
   상기 프로세서는 상기 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 스코어, 상기 선호 예측 스코어를 적어도 하나 포함하는 종합 선호도 스코어를 적용하여 상기 재생 목록의 재생 순서를 재정렬하고,
   상기 통신부는 상기 재생 순서가 재정렬된 재생 목록을 상기 사용자 단말기에 송신하며,
   상기 프로세서는 상기 재생 목록에 상기 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 스코어, 상기 선호 예측 스코어를 적어도 하나 적용하여 상기 복수의 음원 별 스코어를 산출하고, 상기 산출된 음원 별 스코어 각각을 스코어 임계치 이상인지 여부를 확인하고, 상기 재생 목록 중 상기 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 이상인 경우에 상기 재생 목록을 재정렬하고,
   상기 통신부는 상기 재생 순서가 재정렬된 재생 목록을 상기 사용자 단말기에 송신하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 행동 이력은 상기 사용자가 음원을 청취하는 행위, 메뉴를 선택하는 행위에 의해 생성되며, 서비스 사용자 전체 청취 이력, 청취 이력, 청취 시간 비율, 스킵한 음원, 검색 이력, 보관함, 외부 서비스 사용 이력을 적어도 하나 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 행동 이력 각각을 기반으로 상기 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 상기 선호 행동 스코어를 생성하며, (i) 음원의 재생 시간 중 총 재생 시간 비율을 나타내는 상기 청취 시간 비율, (ii) 청취 횟수, 청취 일시 정보, 발매일 정보를 포함하는 상기 청취 이력, (iii) 기 설정된 재생 시간 미만이고, 기 설정된 횟수 이상 스킵한 이력을 나타내는 상기 스킵한 음원, (iv) 검색 횟수, 검색 후 청취를 나타내는 상기 검색 이력, (v) 보관함에 보관된 음원에 따른 보관함, (vi) 서비스를 이용하는 사용자들의 청취 이력 또는 상기 서비스와 연동된 서비스의 사용 이력을 적어도 하나 고려하여 음원 각각에 스코어를 부여하여 상기 선호 행동 스코어를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 선호 입력 스코어는,
   상기 사용자 단말기를 통해 입력된 상기 선호 입력 정보를 나타내는 상기 사용자의 개인 정보, 상기 사용자가 음원, 아티스트, 장르에 대해 입력한 좋아요 또는 싫어요에 따라 상기 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 생성되는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 선호 예측 스코어는,
   상기 선호 행동 스코어를 기반으로 상기 선호 입력 정보가 생성되지 않은 음원에 대한 선호를 예측하여 상기 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 생성되는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 선호 입력 정보 및 상기 행동 이력을 기 설정된 기준 이하를 수집하는 경우, 상기 사용자의 선호 기준이 생성되지 않는 것으로 판단하여 상기 통신부를 통해 상기 사용자 단말기에 선호 정보가 불충분한 상황을 나타내는 메시지가 표시되도록 상기 사용자 단말기로 선호 정보 불충분 신호를 송신하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
6. 삭제
7. 삭제
8. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 재생 목록 중 상기 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 미만인 경우, 상기 통신부를 통해 상기 사용자 단말기에 선호 음원 개수가 미충족된 상황을 나타내는 메시지가 표시되도록 상기 사용자 단말기로 선호 미충족 신호를 송신하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
9. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 스코어 및 상기 선호 예측 스코어 각각에 가중치를 부여하고, 일부를 조합하여 상기 재생 목록에 적용하여 상기 재생 목록의 재생 순서를 재정렬하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 재생 목록과 상기 행동 이력 또는 상기 선호 입력 정보를 전달 받은 경우, (i) 상기 행동 이력에 의해 상기 재생 목록의 복수의 음원에 스코어가 부여된 선호 행동 스코어를 생성하고, (ii) 음원을 청취한 이력과 상기 선호 입력 정보에 상기 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 선호 입력 스코어를 생성하고, (iii) 상기 사용자의 선호 또는 상기 청취한 이력과 유사하지만 청취한 기록이 없는 상기 재생 목록의 복수의 음원에 스코어를 부여하여 상기 선호 예측 스코어를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 스코어 및 상기 선호 예측 스코어 각각에 가중치를 부여하고, 상기 재생 목록에 상기 가중치가 부여된 종합 선호도 스코어를 적용하여 상기 재생 목록을 재정렬하고,
    상기 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 스코어, 상기 선호 예측 스코어 중 두 개 이상이 적용되는 경우 각각에 가중치를 부여하여 상기 재생 목록을 재정렬하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치.
12. 재생 목록에 형성되는 음원의 이름, 음원의 재생 시간을 표시하고, 사용자가 선호하는 순서로 상기 재생 목록에 형성된 음원이 정렬되도록 버튼을 표시하는 디스플레이;
    상기 사용자가 상기 디스플레이를 통해 음원을 청취하는 행위 또는 메뉴를 선택하는 행위에 의해 행동 이력을 생성하고, 상기 사용자가 입력한 선호 입력 정보를 생성하는 프로세서; 및
    상기 버튼에 의해 상기 음원이 정렬되도록 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치와 통신을 수행하는 통신부를 포함하고,
    상기 통신부는, 상기 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치가 상기 재생 목록에 상기 행동 이력을 분석하여 생성된 선호 행동 스코어, 상기 선호 입력 정보를 이용하여 생성된 선호 입력 스코어, 상기 선호 행동 스코어를 이용하여 생성된 선호 예측 스코어를 적어도 하나 적용하여 복수의 음원 별 스코어를 산출하고 상기 산출된 음원 별 스코어 각각을 스코어 임계치 이상인지 여부를 확인하고, 상기 재생 목록 중 상기 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 이상인 경우에 송신한 재정렬된 재생 목록을 상기 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기.
13. 제12항에 있어서,
    상기 통신부는,
    상기 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치가 상기 선호 입력 정보 및 상기 행동 이력을 기 설정된 기준 이하를 수집하는 경우, 상기 사용자의 선호 기준이 생성되지 않는 것으로 판단하여 송신한 선호 정보 불충분 신호를 상기 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치로부터 수신하고,
    상기 디스플레이는 상기 선호 정보 불충분 신호에 의해 선호 정보가 불충분한 상황을 나타내는 메시지가 표시되는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기.
14. 삭제
15. 제12항에 있어서,
    상기 통신부는,
    상기 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치가 상기 재생 목록 중 상기 스코어 임계치 이상인 음원이 기 설정된 개수 미만인 경우, 송신한 선호 미충족 신호를 상기 사용자 선호 기반 음악 정렬 장치로부터 수신하고,
    상기 디스플레이는 상기 선호 미충족 신호에 의해 선호 음원 개수가 미충족된 상황을 나타내는 메시지를 표시하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말기.

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