KR102570426B1 - 추천 서비스를 제공하기 위한 방법, 이를 위한 전자 장치 및 저장 매체 - Google Patents

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Abstract

다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치는, 하우징, 상기 하우징 내부에 위치하고, 외부 서버와 통신을 수행하기 위한 통신 모듈, 상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서, 상기 프로세서와 작동적으로 연결되는 센서 모듈 및 상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 통신 모듈, 상기 센서 모듈 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결되는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 상기 서버로 요청하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 서버로부터 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 다른 실시 예가 가능하다.

Description

추천 서비스를 제공하기 위한 방법, 이를 위한 전자 장치 및 저장 매체{METHOD FOR PROVIDING RECOMMENDED SERVICE, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUM THEREFOR}
본 발명의 다양한 실시 예들은 추천 서비스를 제공하기 위한 방법, 이를 위한 전자 장치 및 저장 매체에 관한 것이다.
전자 장치, 예를 들어, 스마트 폰과 같은 휴대용 전자 장치를 통해 제공되는 다양한 서비스 및 부가 기능들이 점차 증가하고 있다. 특히 최근에는 스마트 폰 및 태블릿 PC와 같은 휴대 전자 장치와 함께 스마트 워치 및 스마트 글래스와 같이 사용자에게 착용될 수 있는 웨어러블 디바이스의 보급이 확대되고 있다.
상기와 같은 전자 장치는 내장된 센서를 이용하여 건강 관리를 위한 다양한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 센서 정보를 활용하여 사용자의 이동 거리 또는 걸음 수 등을 계산하여 운동량 정보를 제공하거나, 심박 센서를 이용하여 심박수와 같은 측정 정보를 제공할 수 있다. 또한, 복수의 전자 장치는 서로 연동되어 건강 관리 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 디바이스로부터 수집된 운동 정보나 건강 정보를 바탕으로, 전자 장치에서는 건강과 관련한 정보를 제공함으로써 사용자는 건강 관련 정보를 종합적으로 확인할 수 있다.
건강 관리 서비스의 일 예로, S-헬스 어플리케이션과 같이 사용자의 건강을 증진시키기 위해 활동 및 운동에 대한 정보를 측정 및 기록해주는 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스 내에서 사회적 관계를 이용한 상호 경쟁 및 격려를 통해 사용자의 건강을 유지하기 위한 서비스를 스마트 폰 자체 기능과 함께 다양한 형태로 제공할 수 있다면 스마트 폰의 활용 범위를 확장시킬 수 있을 것이다.
다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치는, 하우징, 상기 하우징 내부에 위치하고 외부 서버와 통신을 수행하기 위한 통신 모듈, 상기 하우징 내부에 위치하고 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서, 상기 프로세서와 작동적으로 연결되는 센서 모듈 및 상기 하우징 내부에 위치하고 상기 통신 모듈, 상기 센서 모듈 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결되는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 상기 서버로 요청하고, 상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하도록 설정하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치는, 적어도 하나의 외부 전자 장치와 통신을 수행하기 위한 통신 모듈, 프로세서, 및 상기 통신 모듈 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결되는 메모리를 포함하며, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 통신 모듈을 이용하여 상기 외부 전자 장치로부터 상기 외부 전자 장치의 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 통신 모듈을 이용하여 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹에 대한 요청을 상기 외부 전자 장치로부터 수신하고, 상기 요청의 수신에 대응하여, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 통신 모듈을 이용하여 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 상기 외부 전자 장치로 제공하도록 설정된 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치에서 추천 서비스를 제공하기 위한 방법은, 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하는 동작, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 서버로 요청하는 동작, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하는 동작, 및 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 저장 매체는, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하는 동작, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 서버로 요청하는 동작, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하는 동작, 및 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에서는, 전자 장치에서 사용자의 건강 관리 전반에 영향을 주는 모든 데이터를 수집하여 사용자의 활동 유형과 가장 유사한 경쟁 상대들에 대한 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예들에서는, 전자 장치에서 사용자의 다양한 관심과 급격한 주변 변화, 활동, 또는 운동 기록의 변화에 대응하여 사용자의 활동 유형과 가장 유사한 경쟁 상대들에 대한 정보를 빠르게 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자의 건강 관리에 대한 목표 의식을 고취시키고 사용자가 지속적인 건강 관리 서비스를 이용하도록 도모할 수 있다.
다양한 실시 예들에서는, 전자 장치는 사회적 관계를 이용하여 상호 경쟁이 가능한 경쟁 상대들에 대한 정보를 표시하는 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 사용자에게 필요한 건강 정보 및 건강 수행 결과를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 건강 관리를 위한 동기부여를 가능하게 할 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 외형을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3a는, 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 전면의 사시도이다.
도 3b는, 도 3a의 웨어러블 장치의 후면의 사시도이다.
도 4a는 다양한 실시 예들에 따른 추천 서비스를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4b는 도 4a의 동작 순서를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치 및 서버의 내부 블록구성도이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 사용자 관련 데이터를 복수의 데이터 타입 별로 분류한 테이블을 예시한 도면이다.
도 7은 다양한 실시 예들에 따른 변수 추가에 따른 학습 모델 적용 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a는 다양한 실시 예들에 따른 사용자 관련 데이터 기반의 추천 서비스를 제공하기 위한 전자 장치의 동작 흐름도이다.
도 8b는 다양한 실시 예들에 따른 사용자 관련 데이터 기반의 추천 서비스를 제공하기 위한 서버에서의 동작 흐름도이다.
도 9는 다양한 실시 예들에 따른 카테고리와 사용자 관련 데이터 간의 연관 관계를 예시한 도면이다.
도 10은 도 8b의 동작 순서를 상세하게 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 2차원 매트릭스 투영 및 군집화를 설명하기 위한 그래프이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 사용자 간 유사성 측정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 사용자 활동을 기반으로 하는 서비스를 제공하는 화면의 예시도이다.
도 13b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 우선 순위의 카테고리에 따른 서비스 제공 화면의 예시도이다.
도 14는 일 실시 예에 따른 전자 장치에 카테고리별 경쟁 상대 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 전자 장치에 카테고리별 경쟁 상대에 대한 상세 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 16은 일 실시 예에 따른 사용자가 속한 군집과 사용자가 속하지 않은 군집 간의 비교를 위한 예시도이다.
도 17은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치에 카테고리 선택을 위한 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 18은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치에 선택된 카테고리에 대응하는 경쟁 상대 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 19는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치에서 사용자가 속한 군집 및 사용자가 속하지 않은 군집에 대한 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
도 20은 일 실시 예에 따른 군집 정보의 활용 예를 나타낸 예시도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성 요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 로드하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성 요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)(예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, or 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 외형을 설명하기 위한 예시도(200, 201)이다.
도 2에서는 전자 장치(101)의 전면 외형(200) 및 후면 외형(201)을 예시하고 있다. 도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 하우징(211), 디스플레이(212), 또는 스피커(213)를 포함할 수 있다.
하우징(211)은 구성 요소(예를 들면, 디스플레이(212), 또는 스피커(213))를 실장하기 위한 공간(space)을 제공할 수 있다. 하우징(211)은 다양한 형태들로 구현될 수 있다.
하우징(211)의 전면(210)에는 디스플레이(212)가 위치할 수 있다. 디스플레이(212)는 터치 패널과 중첩된 터치 스크린 형태일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(212)는 굴곡된 면을 포함할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(212)는 모서리에 인접한 에지 영역에 굴곡된 면을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 하우징(211)의 전면(210)에 배치된 디스플레이(212)의 상측으로는 음성 신호를 출력하기 위한 스피커(213)가 위치할 수 있다. 디스플레이(212)의 아래쪽 표시 영역에는 소프트 키 형태로 홈 키(214)가 위치할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 다양한 기능을 수행하기 위한 부품(component)들을 실장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 부품들은 적어도 하나의 센서 모듈을 포함할 수 있다. 센서 모듈은 도 1의 센서 모듈(176)과 동일하거나 유사한 구성을 포함할 수 있다. 예를 들면, 조도 센서(예: 광센서), 근접 센서, 적외선 센서, 또는 초음파 센서 중 적어도 하나는 스피커(213)의 주변에 배치될 수 있다. 또한, 센서 모듈은 가속도 센서 이외에 자이로 센서, 또는 지자기 센서와 같은 모션 센서를 포함할 수 있으며, 전자 장치(101)의 사용자의 활동과 관련하여, 사용자 움직임에 관한 정보를 획득할 수 있다. 또한 센서 모듈은 사용자의 생체 정보를 측정할 수 있는 적어도 하나의 생체 센서(예: 심박 센서)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 후면(220)(예: 디스플레이(212)가 배치된 면과 반대방향으로 향하는 면)에 생체 센서(276)가 배치될 수 있다. 예를 들어, 생체 센서(276)는 카메라 모듈(280)과 인접하여 배치될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 생체 센서(276)와는 별개로 전자 장치(101)의 후면(220)에 지문 센서가 배치될 수도 있다. 또한, 지문 센서는 전자 장치(101)의 측면 또는 전면(210)에 배치된 디스플레이(212) 안쪽에 실장될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 측면에 지문 센서가 배치된 경우, 전자 장치(101)의 후면 외형(201)을 예시한 도면에서와 같이 사용자가 전자 장치(101)를 파지하는 상태에서 엄지 손가락으로 지문 센서에 접촉하기가 용이할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자가 전자 장치(101)를 손으로 파지한 상태에서는 지문 정보를 획득할 수 있으므로, 전자 장치(101)를 사용하는 사용자가 복수일 경우, 입력된 지문 정보를 기반으로 사용자를 구분할 수 있다. 이에 따라 전자 장치(101)에서는 복수의 사용자에 대한 생체 정보 또는 생체 정보를 확인하기 위한 신호를 기반으로 각각의 사용자에 대한 관련 데이터를 관리할 수 있다.
생체 정보 또는 생체 정보를 확인하기 위한 신호는, 사용자의 신체 일부(예: 손가락)(215)를 생체 센서(276)에 접촉하거나 근접함에 의하여 획득될 수 있다. 상기 생체 정보 또는 생체 정보를 확인하기 위한 신호는 전자 장치(101)에서 생체 센서(276)가 배치되는 위치에 따라 다양한 방식들로 획득될 수 있다.
전자 장치(101)는 센서 모듈에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 움직임에 따라 생성되는 적어도 하나의 센서 데이터를 획득할 수 있다. 전자 장치(101)는 획득된 적어도 하나의 센서 데이터에 기반하여 사용자의 활동 상태(예: 운동 상태, 수면 상태)를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 센서 모듈에 의해 획득된 적어도 하나의 센서 데이터에 기반하여 스쿼트, 달리기, 수영, 자전거 타기, 걷기, 또는 하이킹과 같은 사용자 활동 상태를 식별할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 활동과 관련한 데이터를 획득할 수 있도록 웨어러블 장치, 헬스 밴드와 같이 착용 가능한 형태의 전자 장치와 서로 연동될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 웨어러블 장치와 연동될 경우 웨어러블 장치로부터 사용자 활동과 관련한 데이터를 획득할 수 있다. 이하에서는 도 3a 및 도 3b를 참조하여 웨어러블 장치의 일 예로, 와치 타입의 웨어러블 장치를 설명하기로 한다.
도 3a는, 다양한 실시 예에 따른 웨어러블 장치의 전면의 사시도(300a)이며, 도 3b는 도 3a의 웨어러블 장치의 후면의 사시도(300b)이다.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치(300)는, 제1 면(또는 전면)(310A), 제2 면(또는 후면)(310B), 및 제1 면(310A) 및 제2 면(310B) 사이의 공간을 둘러싸는 측면(310C)을 포함하는 하우징(310)과, 상기 하우징(310)의 적어도 일부에 연결되고 상기 웨어러블 장치(300)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 탈착 가능하게 결착하도록 구성된 결착 부재(350, 360)를 포함할 수 있다. 다른 실시 예(미도시)에서는, 하우징은, 도 3a의 제1 면(310A), 제2 면(310B) 및 측면(310C)들 중 일부를 형성하는 구조를 지칭할 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 면(310A)은 적어도 일부분이 실질적으로 투명한 전면 플레이트(301)(예: 다양한 코팅 레이어들을 포함하는 글라스 플레이트, 또는 폴리머 플레이트)에 의하여 형성될 수 있다. 제2 면(310B)은 실질적으로 불투명한 후면 플레이트(307)에 의하여 형성될 수 있다. 상기 후면 플레이트(307)는, 예를 들어, 코팅 또는 착색된 유리, 세라믹, 폴리머, 금속(예: 알루미늄, 스테인레스 스틸(STS), 또는 마그네슘), 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 형성될 수 있다.
상기 측면(310C)은, 전면 플레이트(301) 및 후면 플레이트(307)와 결합하며, 금속 및/또는 폴리머를 포함하는 측면 베젤 구조 (또는 "측면 부재")(306)에 의하여 형성될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 후면 플레이트(307) 및 측면 베젤 구조(306)는 일체로 형성되고 동일한 물질(예: 알루미늄과 같은 금속 물질)을 포함할 수 있다. 상기 결착 부재(350, 360)는 다양한 재질 및 형태로 형성될 수 있다. 직조물, 가죽, 러버, 우레탄, 금속, 세라믹, 또는 상기 물질들 중 적어도 둘의 조합에 의하여 일체형 및 복수의 단위 링크가 서로 유동 가능하도록 형성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는, 디스플레이(321), 오디오 모듈(305, 308), 센서 모듈(311), 키 입력 장치(302, 303, 304) 및 커넥터 홀(309) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 웨어러블 장치(300)는, 구성요소들 중 적어도 하나(예: 키 입력 장치(302, 303, 304), 커넥터 홀(309), 또는 센서 모듈(311))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 포함할 수 있다.
디스플레이(321)는, 예를 들어, 전면 플레이트(301)의 상당 부분을 통하여 노출될 수 있다. 디스플레이(321)의 형태는, 상기 전면 플레이트(301)의 형태에 대응하는 형태일 수 있으며, 원형, 타원형, 또는 다각형 등 다양한 형태일 수 있다. 디스플레이(321)는, 터치 감지 회로, 터치의 세기(압력)를 측정할 수 있는 압력 센서, 및/또는 지문 센서와 결합되거나 인접하여 배치될 수 있다.
오디오 모듈(305, 308)은, 마이크 홀(305) 및 스피커 홀(308)을 포함할 수 있다. 마이크 홀(305)은 외부의 소리를 획득하기 위한 마이크가 내부에 배치될 수 있고, 어떤 실시 예에서는 소리의 방향을 감지할 수 있도록 복수개의 마이크가 배치될 수 있다. 스피커 홀(308)은, 외부 스피커 및 통화용 리시버로 사용할 수 있다. 어떤 실시 예에서는 스피커 홀(308)과 마이크 홀(305)이 하나의 홀로 구현되거나, 스피커 홀(308) 없이 스피커가 포함될 수 있다(예: 피에조 스피커).
센서 모듈(311)은, 웨어러블 장치(300)의 내부의 작동 상태, 또는 외부의 환경 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(311)은, 예를 들어, 상기 하우징(310)의 제2 면(310B)에 배치된 생체 센서 모듈(311)(예: HRM 센서)을 포함할 수 있다. 웨어러블 장치(300)는, 도시되지 않은 센서 모듈, 예를 들어, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
키 입력 장치(302, 303, 304)는, 하우징(310)의 제1 면(310A)에 배치되고 적어도 하나의 방향으로 회전 가능한 휠 키(302), 및/또는 하우징(310)의 측면(310C)에 배치된 사이드 키 버튼(302, 303)을 포함할 수 있다. 휠 키는 전면 플레이트(302)의 형태에 대응하는 형태일 수 있다. 다른 실시 예에서는, 웨어러블 장치(300)는 상기 언급된 키 입력 장치(302, 303, 304)들 중 일부 또는 전부를 포함하지 않을 수 있고 포함되지 않은 키 입력 장치(302, 303, 304)는 디스플레이(321) 상에 소프트 키 등 다른 형태로 구현될 수 있다.
커넥터 홀(309)은, 외부 전자 장치와 전력 및/또는 데이터를 송수신하기 위한 커넥터(예를 들어, USB 커넥터)를 수용할 수 있고 외부 전자 장치와 오디오 신호를 송수신하기 위한 커넥터를 수용할 수 있는 다른 커넥터 홀(미도시)을 포함할 수 있다. 웨어러블 장치(300)는, 예를 들면, 커넥터 홀(309)의 적어도 일부를 덮고, 커넥터 홀에 대한 외부 이물질의 유입을 차단하는 커넥터 커버(미도시)를 더 포함할 수 있다.
결착 부재(350, 360)는 락킹 부재(351, 361)를 이용하여 하우징(310)의 적어도 일부 영역에 탈착 가능하도록 결착될 수 있다. 결착 부재(350, 360)는 고정 부재(352), 고정 부재 체결 홀(353), 밴드 가이드 부재(354), 밴드 고정 고리(355) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
고정 부재(352)는 하우징(310)과 결착 부재(350, 360)를 사용자의 신체 일부(예: 손목, 발목 등)에 고정시키도록 구성될 수 있다. 고정 부재 체결 홀(353)은 고정 부재(352)에 대응하여 하우징(310)과 결착 부재(350, 360)를 사용자의 신체 일부에 고정시킬 수 있다. 밴드 가이드 부재(354)는 고정 부재(352)가 고정 부재 체결 홀(353)과 체결 시 고정 부재(352)의 움직임 범위를 제한하도록 구성됨으로써, 결착 부재(350, 360)가 사용자의 신체 일부에 밀착하여 결착되도록 할 수 있다. 밴드 고정 고리(355)는 고정 부재(352)와 고정 부재 체결 홀(353)이 체결된 상태에서, 결착 부재(350, 360)의 움직임 범위를 제한할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 사용자의 신체에 착용되어, 웨어러블 장치(300)에 포함된 센서 모듈(311)을 이용하여 센서 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 센서 모듈(311)에 포함된 생체 센서를 이용하여 사용자의 생체 정보(또는 생체 신호)를 감지할 수 있으며, 자이로 센서, 중력 센서, 지자기 센서 또는 가속도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센서 모듈(311)로부터 감지한 센서 데이터 및 생체 정보를 이용하여 사용자 활동과 관련된 데이터를 수집할 수 있다.
도 4a는 다양한 실시 예들에 따른 추천 서비스를 설명하기 위한 개념도(400a)이다.
도 4a를 참조하면, 전자 장치(101)의 프로세서(420)는 전자 장치(101)의 사용자와 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176), 도 2의 생체 센서(276))을 이용하여 사용자의 활동에 따라 생성되는 적어도 하나의 센서 데이터를 획득할 수 있다. 또한 프로세서(420)는 사용자(411)로부터 식이 정보, 수면 정보, 또는 신상 정보와 같은 적어도 하나의 사용자와 관련된 데이터를 직접 입력받을 수 있다. 또한 프로세서(420)는 사용자가 웨어러블 장치(412)를 착용한 상태에서 전자 장치(101)가 웨어러블 장치(412)와 연결되어 있는 동안에, 웨어러블 장치(412)로부터 상기 사용자와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(412)에 포함된 센서 모듈(예: 도 3의 센서 모듈(311))을 이용하여 웨어러블 장치(412)를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 획득함으로써 상기 사용자와 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도 4a에서는 전자 장치(101)가 웨어러블 장치(412)로부터 웨어러블 장치(412)에서 수집된 사용자와 관련된 데이터를 수신하는 경우를 예로 들어 설명하였으나, 웨어러블 장치(412)에서 수집된 사용자와 관련된 데이터를 웨어러블 장치(412)와 서버(108) 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 통신 모듈을 통해 웨어러블 장치(412)가 서버(108)로 직접 제공할 수도 있다.
또한 프로세서(420)는 제3자 장치(3rd party device)(413)에서 측정된 사용자와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 제3자 장치(413)의 종류는 제3자 장치(413)를 사용하는 사용자를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱 또는 측정할 수 있는 장치이면 모두 가능할 수 있다. 예를 들어, 제3자 장치(413)는 각종 휴대용 의료측정기기일 수 있으며, 다른 운동 기기에 부착되어 사용자 활동 관련 데이터를 측정할 수 있는 기기일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 자전거를 타거나 러닝 머신을 하는 경우 자전거 또는 러닝 머신에 부착되어 있는 제3자 장치(413)에 의해 획득되는 센서 데이터에 기반한 자전거, 걷기, 달리기 또는 하이킹과 같은 사용자 활동을 식별할 수 있으며, 식별된 사용자 활동에 대응하는 사용자 관련 데이터를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제3자 장치(413)는 사용자 주변의 환경 정보를 포함하는 사용자 관련 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제3자 장치(413)는 날씨, 온도, 습도 기압, 또는 강우량 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 주변의 환경 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(420)는 사용자 관련 데이터를 수집하고, 수집된 사용자 관련 데이터를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(420)는 수집된 사용자 관련 데이터를 메모리를 통해 저장하여 데이터베이스(430)를 생성할 수 있다. 프로세서(420)는 사용자 관련 데이터를 수집하여 데이터베이스(430)를 업데이트함으로써, 데이터베이스(430)를 최신의 상태로 유지할 수 있다.
상기한 바와 같이 수집된 사용자 관련 데이터는 대용량의 다차원 특성을 가지는 빅데이터일 수 있다. 따라서 프로세서(420)는 사용자와 관련된 센서 데이터를 데이터 타입별로 분류하여, 각 데이터 타입에 대응하여 수치화할 수 있다. 프로세서(420)는 데이터 타입별로 수치화된 사용자 관련 데이터를 데이터베이스(430)에 저장할 수 있으며, 서버(108)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(420)는 일정 주기 또는 서버(108)에서 정한 주기로 서버(108)로 상기 수치화된 사용자 관련 데이터를 전송할 수 있으며, 전송 주기 및 전송 빈도(frequency)는 미리 설정된 것일 수 있으나, 이에 한정되지 않을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(420)에서는 대용량의 데이터 처리가 가능하므로 데이터 타입별로 사용자 관련 데이터를 수치화할 수 있지만, 웨어러블 장치(412)에서는 데이터 처리 용량이 제한적일 수 있어 서버(108)에서 웨어러블 장치(412)로부터 수집된 사용자와 관련된 데이터에 대한 처리를 대신할 수 있다. 이에 따라 서버(108)에서 웨어러블 장치(412)로부터 수집된 사용자와 관련된 데이터를 데이터 타입별로 분류하여, 각 데이터 타입에 대응하여 수치화한 후 저장할 수 있다. 이와 유사하게 제3자 장치(413)가 서버(108)와 통신할 수 있는 통신 모듈을 구비하고 있다면, 웨어러블 장치(412)와 마찬가지로 수집된 사용자 관련 데이터를 서버(108)로 직접 제공하는 것이 가능할 수 있다.
도 4b는 도 4a의 동작 순서를 설명하기 위한 예시도(400b)이다.
도 4b를 참조하면, 사용자 관련 데이터를 수집하는 장치를 클라이언트(450)라고 칭할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트(450)는 전자 장치(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(101)), 웨어러블 장치(예: 도 3a 및 도 3b의 웨어러블 장치(300), 도 4a의 웨어러블 장치(412)), 또는 제3자 장치(예: 도 4a의 제3자 장치(413)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 클라이언트(450)는 전자 장치, 웨어러블 장치, 또는 제3자 장치 중 적어도 하나로부터 사용자 관련 데이터를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 클라이언트(450)는 서버(460)에 사용자의 일상 건강 정보를 기록(451)할 수 있다. 이에 대응하여 서버(460)는 사용자 관련 데이터를 학습(452)하여, 사용자 관련 데이터의 차원을 줄이기 위한 특징 추출 모델을 적용함으로써 군집화(453)할 수 있다. 또한 클라이언트(450)는 경쟁 상대를 서버(460)로 요청(454)하면 서버(460)는 사용자가 포함된 군집에서 적어도 하나의 경쟁 상대를 선정(455)할 수 있다. 이에 따라 클라이언트(450)는 서버(460)로부터 도전 가능한 경쟁 상대를 수신(456)할 수 있다. 또한 클라이언트(450)는 카테고리 선택, 경쟁 상대 요청과 같은 사용자 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 클라이언트(450)는 사용자 인터페이스를 통해 사용자의 요구에 따라 사용자와 가장 유사한 경쟁 상대를 추천받을 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 건강 상태의 추이 및 경쟁 상대에 대한 정보를 제공할 수 있다. 모든 운동에 있어 경쟁은 비슷한 체격이나 실력 및 동일한 환경에서 이루어져야 경쟁으로써 의미와 효과가 있을 수 있다.
이를 위해 다양한 실시 예에 따르면, 건강 관리를 위한 추천 서비스에서 사용자 신상 정보, 활동 정보, 운동 기록 정보, 식이 정보, 수면 정보, 또는 환경 정보와 같은 사용자 관련 데이터를 학습함으로써 사용자 맞춤형 경쟁 상대를 추천할 수 있다. 예를 들어, 경쟁 상대를 매칭하는 데 있어서, 사용자와 비슷한 운동 성향이나 체격을 가지면서 설정한 목표(예: 체지방 감량 5㎏)가 유사한 사용자들을 군집화하여 경쟁 상대를 추천할 수 있다. 이와 같이, 일반적으로 친구 또는 임의의 사용자를 단편화된 정보 예를 들어, 단순한 활동량 비교로 경쟁 상대로 추천하는 것이 아니라, 사용자의 성향을 비롯하여 사용자 건강 관리 전반에 영향을 주는 모든 데이터를 기반으로 했을 때 사용자의 활동 유형과 가장 유사한 사용자들을 군집화하여 경쟁 상대를 추천할 수 있다. 이에 따라, 다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 건강 관리에 대한 목표 의식을 고취시키고 사용자가 지속적인 건강 관리 서비스를 이용하도록 도모할 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치 및 서버의 내부 블록구성도(500)이다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치(101)(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(101))는 사용자 관련 데이터 기반의 추천 서비스를 제공하는 장치일 수 있다. 전자 장치(101)는 하우징, 상기 하우징 내부에 위치하고 외부 서버와 통신을 수행하기 위한 통신 모듈(190)(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 상기 하우징 내부에 위치하고 상기 통신 모듈(190)과 작동적으로 연결되는 프로세서(120)(예: 도 1의 프로세서(120)), 상기 프로세서(120)와 작동적으로 연결되는 센서 모듈(176)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 상기 하우징 내부에 위치하고 상기 통신 모듈(190), 상기 센서 모듈(176), 상기 프로세서(120)에 작동적으로 연결되는 메모리(130)(예: 도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있다. 또한 전자 장치(101)는, 입력 장치(150)(예: 도 1의 입력 장치(150)) 및 디스플레이(212)(예: 도 1의 표시 장치(160), 도 2의 디스플레이(212))를 포함할 수 있다. 여기서, 도 5에 도시된 모든 구성 요소가 전자 장치(101)의 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 5에 도시된 구성 요소보다 많거나 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(101)가 구현될 수도 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 입력 장치(150)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것으로서, 입력 장치(150)를 통해 사용자 정보가 입력되면 프로세서(120)는 입력된 사용자 정보에 대응되도록 전자 장치(101)의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 입력 장치(150)를 통해 식이 정보, 수면 정보, 또는 신상 정보와 같은 사용자 활동과 관련된 다양한 데이터를 입력할 수 있으며, 이러한 사용자 관련 데이터는 주기적 또는 비주기적으로 수집될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 디스플레이(212)는 사용자 관련 추천 서비스를 제공하기 위한 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(212)는 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션(예: 도 1의 어플리케이션(146)) 실행 시 사용자 관련 데이터의 적어도 일부를 기반으로 한 사용자 성향과 유사한 상대방 리스트를 출력할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자와 관련하여 실시간 활동 상태에 대한 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사용자 관련 데이터를 서버(108)로 전송할 수 있으며, 통신 모듈(190)을 이용하여 다른 외부 전자 장치(예: 웨어러블 장치)로 서버(108)로부터 제공되는 사용자 성향과 유사한 상대방 리스트를 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 메모리(130)는, 실행 시에, 프로세서(120)가 각종 동작들을 수행하도록 제어하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)는 사용자 관련 데이터가 수집됨에 따라 사용자 관련 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스 형태로 구축될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리(130)는, 실행 시에, 상기 프로세서(120)가, 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 통신 모듈(190)을 이용하여, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 서버로 요청하고, 상기 통신 모듈(190)을 이용하여, 상기 서버로부터 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 하우징의 일부를 통해 보이는 상기 디스플레이(212)를 더 포함할 수 있으며, 상기 메모리(130)는 상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션을 저장하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(120)가, 상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션 실행 시, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 상기 디스플레이(212) 상에 출력하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(120)가, 상기 제1 카테고리와는 다른 제2 카테고리 선택을 수신하고, 상기 수신에 대응하여, 상기 제2 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제3 사용자에 대한 정보를 상기 디스플레이(212) 상에 출력하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(120)가, 상기 수집된 제1 사용자와 관련된 데이터를 각각의 데이터 타입에 대응하여 수치화하고, 상기 통신 모듈(190)을 이용하여 상기 데이터 타입별로 수치화된 제1 사용자와 관련된 데이터를 상기 서버(108)로 제공하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹은, 상기 데이터 타입별로 수치화된 상기 제1 사용자와 관련된 데이터 중 상기 제1 카테고리와 연관된 데이터의 적어도 일부에 기반하여 획득될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 센서 모듈(176)에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 통신 모듈(190)을 이용하여 외부 전자 장치로부터 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 수신하며, 상기 통신 모듈(190)을 이용하여 상기 외부 전자 장치로 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 전송하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터는, 복수의 데이터 타입으로 구성되며, 상기 복수의 데이터 타입은 상기 제1 사용자와 관련된 신상 정보, 경쟁 정보, 활동 정보, 환경 정보, 식이 정보, 수면 정보, 서비스 사용, 또는 외부 전자 장치 사용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 다양한 실시 예에 따르면, 서버(108)는 프로세서(520), 메모리(530) 및 적어도 하나의 외부 전자 장치(예: 사용자의 전자 장치(101) 또는 웨어러블 장치(300))와 통신을 수행하기 위한 통신 모듈(590)를 포함할 수 있다. 서버(108)는 전자 장치(101)와 같은 모바일 장치 형태로 구현될 수 있으며, 유무선 네트워크에서 클라우드 서버 또는 통합 플랫폼 형태로 구현될 수도 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(520)는 복수의 클라이언트들(또는 복수의 전자 장치들)로부터 사용자 관련 데이터를 통신 모듈(590)을 이용하여 수신할 수 있다. 복수의 클라이언트들로부터 전달되는 사용자 관련 데이터는 대용량 다차원의 특성을 가지는 빅데이터일 수 있다. 프로세서(520)는 복수의 클라이언트 각각에 대한 사용자 관련 데이터를 실시간으로 학습하고, 학습된 데이터를 기반으로 카테고리별로 군집화할 수 있다. 카테고리별로 군집화된 데이터는 메모리(530)를 이용하여 데이터베이스 형태로 구축될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 메모리(530)는 사용자별로 학습된 데이터를 저장할 수 있으며, 사용자 관련 데이터를 기반으로 한 군집 정보를 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 메모리(530)는 모든 사용자에 대한 카테고리별 군집 정보를 저장할 수 있다. 이에 따라 사용자들은 서버(108)로부터 카테고리별 군집 정보를 제공받을 수 있다. 여기서, 군집 정보는 카테고리 내 사용자의 데이터 업데이트 빈도, 카테고리 내 참여자 수, 카테고리 내 추천 상대 사용자 리스트 및 카테고리 설명(category description) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리(530)는 상기 통신 모듈(590) 및 상기 프로세서(520)에 작동적으로 연결될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 메모리(530)는, 실행 시에, 상기 프로세서(520)가, 상기 통신 모듈(590)을 이용하여 상기 외부 전자 장치(예: 예: 사용자의 전자 장치(101) 또는 웨어러블 장치(300))로부터 상기 외부 전자 장치의 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 통신 모듈(590)을 이용하여 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹에 대한 요청을 상기 외부 전자 장치(예: 사용자의 전자 장치(101) 또는 웨어러블 장치(300))로부터 수신하고, 상기 요청의 수신에 대응하여, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 통신 모듈(590)을 이용하여 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 상기 외부 전자 장치로 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보는, 상기 외부 전자 장치에서 상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션 실행 시, 상기 외부 전자 장치의 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160), 도 2의 디스플레이(212), 도 3의 디스플레이(321)) 상에 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(520)가, 상기 요청의 수신에 대응하여, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 복수의 카테고리 각각에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고, 상기 통신 모듈(590)을 이용하여 상기 복수의 카테고리 각각에 대응하는 사용자 그룹을 상기 외부 전자 장치로 제공하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(520)가, 상기 제1 카테고리에 대응하는 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 식별하고, 상기 식별된 데이터에 대해 특징 추출 모델을 적용하여 군집화하고, 상기 군집화된 데이터에 적어도 일부 기반하여 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 식별하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(520)가, 상기 군집화된 데이터에 적어도 일부 기반하여 상기 제1 사용자와의 거리가 가장 가까운 사용자 그룹을 식별하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 특징 추출 모델은, PCA(principal component analysis)일 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 사용자 관련 데이터를 복수의 데이터 타입 별로 분류한 테이블을 예시한 도면(600)이다.
전자 장치(101)는 도 6에 도시된 테이블에서와 같은 복수의 데이터 타입별로 사용자 관련 데이터를 분류할 수 있으며, 각 데이터 타입별 정해진 빈도(frequency)로 사용자 관련 데이터를 수집할 수 있다.
도 6을 참조하면, 데이터 타입은 섹터(sector)라고 칭할 수 있으며, 테이블은 크게 섹터 ID(610), 섹터명(620), 수집 빈도(frequency)(630) 및 팩터(factor)(640)로 구성될 수 있다. 예를 들어, 제1행(611)에서 섹터 ID가 'SID-1'이며, 섹터명이 '사용자 정보'의 경우 수집 빈도는 사용자 신상 정보가 입력되는 경우와 사용자 신체 정보가 입력되는 경우를 포함하며, 팩터는 나이, 성별, 키, 몸무게, 국가 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 사용하고 있는 나라 즉, 국가는 ISO country code 또는 위치 정보를 이용하여 식별될 수 있다.
예를 들어, 제2행(612)에서 섹터 ID가 'SID-2'이며, 섹터명이 '경쟁 정보'의 경우 수집 빈도는 경쟁 종료 시 수집되는 경우를 포함하며, 팩터는 승률, 정상종료 시의 무승부, 경쟁 포기 시의 무승부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 제3행(613)에서 섹터 ID가 'SID-3'이며, 섹터명이 '활동 정보'의 경우 수집 빈도는 1일 평균, 1일 최대, 요일 별 평균, 요일 별 최대, 시간대 별 평균, 시간대 별 최대의 경우에 수집될 수 있음을 나타내며, 팩터는 이동시간, 이동거리, 소모 칼로리, 오르막 이동거리, 내리막 이동거리, 고도, 운동 강도, 심박수, 혈당, 혈압, 또는 운동종목 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 24시간을 기준으로 1시간에 한 번씩 측정되는 경우 팩터가 11가지일 경우 전체 팩터(total factors)는 24*11이 될 수 있는데, 도 6에서 팩터 11가지 각각에 대해 32회 측정이 이루어지는 32*11개의 전체 팩터 수를 예시하고 있다. 운동 강도는 운동 종목 별 정의된 강도가 사용될 수 있으며, 요일 별 데이터는 월요일부터 일요일까지의 7일간의 데이터이며, 시간대 별 데이터는 3시간 단위로 총 8구간에 대해 수치화한 값이며, 운동 종목 별로는 정수형 ID를 부여하며, 기간별로 사용자가 주로 시행한 운동 종목 ID에 대해 수치화한 값이다. 예를 들어, 걷기 또는 달리기에 따라 측정되는 강도가 달라지며 운동 종목에 따른 운동 강도를 정의한 테이블(예: 운동 강도를 표시하는 단위인 MET(metabolic equivals))을 기반으로 수치화한 값이 서버(108)로 전송될 수 있다.
예를 들어, 제4행(614)에서 섹터 ID가 'SID-4'이며, 섹터명이 '환경 정보'의 경우 수집 빈도는 1일 평균, 지난 7일 평균, 지난 30일 평균, 지난 180일 평균, 지난 360일 평균의 경우에 수집될 수 있음을 나타내며, 팩터는 온도, 습도, 기압, 또는 강우량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환경 정보에 해당하는 팩터는 날씨 서비스를 제공하는 제3자 장치 또는 서비스 제공 업체로부터 획득할 수 있다.
예를 들어, 제5행(615)에서 섹터 ID가 'SID-5'이며, 섹터명이 '식이 정보'의 경우 수집 빈도는 1일 평균, 1일 최대, 요일 별 평균, 요일 별 최대, 시간대 별 평균, 시간대 별 최대의 경우에 수집될 수 있음을 나타내며, 팩터는 섭취 칼로리, 물, 또는 카페인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 팩터의 물은 물 컵 단위로 250 ㎖씩을 곱함으로써 수치화할 수 있으며, 카페인은 카페인 컵 단위로 80 ㎖씩을 곱함으로써 수치화할 수 있다.
예를 들어, 제6행(616)에서 섹터 ID가 'SID-6'이며, 섹터명이 '수면 정보'의 경우 수집 빈도는 1일 평균, 1일 최대, 요일 별 평균, 요일 별 최대, 시간대별 최대의 경우에 수집될 수 있음을 나타내며, 팩터는 수면 시간 및 수면 품질 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 수면 품질은 1 레벨부터 4 레벨로 구간을 나누어 수치화될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 수면 중 착용하고 있는 웨어러블 장치(예: 도 3a 및 도 3b의 웨어러블 장치(300), 도 4a의 웨어러블 장치(412))의 센서 모듈(예: PPG 센서)를 통해 수면 품질이 추정될 수 있다. PPG 센서를 통해서는 심박수(heart rate: HR), 심박변이도(heart rate variability: HRV) 특징(feature)을 얻을 수 있다. 전자 장치(101)에서는 상기 심박수와 상기 심박변이도 특징 중 적어도 하나를 기반으로, 수면 시작 시간부터 수면 종료 시간까지 수면 상태를 세부적으로 구분하여, 예를 들어, 깨어나는 상태(wake), 램(rapid eye movement: REM) 수면, 얕은 수면(light), 깊은 수면(deep)에서와 같이 4단계로 수면 단계를 나누어 수치화할 수 있다.
예를 들어, 제7행(617)에서 섹터 ID가 'SID-7'이며, 섹터명이 '서비스 사용'의 경우 수집 빈도는 1일 평균, 1일 최대, 요일 별 평균, 요일 별 최대, 시간대별 평균, 시간대별 최대의 경우에 수집될 수 있음을 나타내며, 팩터는 어플리케이션 사용 시간을 포함할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션 사용 시간은 초 단위로 환산하여 수치화될 수 있다.
예를 들어, 제8행(618)에서 섹터 ID가 'SID-8'이며, 섹터명이 '제3자 장치'의 경우 수집 빈도는 1일 평균, 1일 최대, 요일 별 평균, 요일 별 최대, 시간대 별 평균, 시간대 별 최대의 경우에 수집될 수 있음을 나타내며, 팩터는 와치(예: 웨어러블 장치(300))의 사용 시간 및 케이던스(cadence) 사용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용 시간은 초 단위로 환산하여 수치화될 수 있다.
각 섹터별 팩터에 해당하는 구성 요소들은 모두 수치적 정량화가 가능해야 하므로, 도 6의 테이블을 참조하여 수치화될 수 있으나, 수치화를 위한 기준이 되는 단위는 이에 한정되지 않으며 사용자의 생활 패턴을 고려하여 조정될 수 있다. 다만, 일 실시 예에 따르면, 국가, 운동 종목과 같은 팩터는 수치화를 위해 정수형의 고유 ID가 부여될 수 있으며, 운동 강도는 종목에 따라 소비 칼로리를 바탕으로 강도를 정의한 MET를 근거로 수치화될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 센서 데이터를 기반으로 한 사용자 관련 데이터의 데이터 타입을 식별하여, 수집 빈도에서 정한 기준을 충족하는 경우 서버(108)로 전송할 수 있다. 또한 전자 장치(101)는 서버(108)의 요청이나 미리 설정된 기준을 충족하는 경우 사용자 관련 데이터를 획득하도록 제어할 수 있다. 이때, 미리 설정된 기준은 수집 빈도일 수 있으며, 해당 주기의 특정 시간대에 서버(108)로 전송되도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서는 도 6에 도시된 테이블을 참조하여, 사용자 정보, 경쟁 정보, 활동 정보, 환경 정보, 식이 정보, 수면 정보, 서비스 사용, 또는 제3자 장치 사용 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 관련 데이터를 수집하여 데이터베이스화할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서는 데이터 타입별로 각 데이터를 수치화하기 위한 지수를 산출하여 데이터베이스화할 수 있다.
한편, 전술한 바에서는 사용자 관련 데이터가 8개의 섹터(또는 데이터 타입)로 분류되는 경우를 예로 들어 설명하였으나, 사용자의 건강 및 생활 패턴에 영향을 미치는 팩터는 대략 700개 정도이므로, 섹터의 수는 추가될 수 있으며, 도 6에 한정되지 않을 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예들에 따른 변수 추가에 따른 학습 모델 적용 방법을 설명하기 위한 도면(700)이다.
도 7을 참조하면, 서버(108)는 복수의 클라이언트들로부터 사용자 관련 데이터 셋(set)(701)을 수집할 수 있다. 서버(108)에서 학습에 사용되는 사용자 관련 데이터들은 각 특성에 맞게 분류되어 실시간으로 학습될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 관련 데이터 셋(701)은 사용자 관련 데이터를 예컨대, V1, V2, V3, V4, V5에서와 같이 수치화한 값들(712)을 의미할 수 있다. 예를 들어, 수면 품질을 수치화한 값을 V1이라고 하고, 운동 강도를 수치화한 값을 V2라고 하고, 환경 정보를 수치화한 값을 V3라고 하고, 어플리케이션 사용 시간을 수치화한 값을 V4라고 하고, 식이 정보를 수치화한 값을 V5라고 할 경우, 새로운 센서 기능이 추가됨에 따라 사용자 관련 새로운 데이터가 추가된다면, 추가된 새로운 데이터를 수치화한 값을 V6라고 할 수 있다.
상기한 바와 같이, 학습에 사용되는 사용자 관련 데이터는 새로운 센서 기능 또는 다양한 건강 관리 항목들(예: 칼로리 소모, 나트륨 감소량, 체중 감량)의 추가에 대응하여, 새롭게 추가될 수 있다. 또한 상기 사용자 관련 데이터는 사용자 활동에 대응하여 적어도 일부가 변경될 수도 있다. 예를 들어, 사용자 관련 데이터들 예컨대, V1, V2, V3, V4, V5 중 적어도 일부가 V1', V2', V3', V4', V5'와 같이 변경될 수 있다. 또한, 사용자 관련 데이터들을 분류하기 위한 섹터도 필요에 따라 추가될 수 있으므로, 도 7에 도시된 바와 같이 사용자 관련 데이터(701)(예: V1, V2, V3, V4, V5)에 추가 활동 관련 데이터(702)(예: V6)가 동적으로 추가될 수 있다. 상기 추가 활동 관련 데이터(702)는 새로운 센서 기능에 따라 새롭게 수집된 데이터 또는 추가된 섹터에 대응하는 데이터일 수 있다. 사용자 관련 데이터(701) 및 추가 활동 관련 데이터(702)는 특정 사용자의 건강, 활동 패턴과 같은 성향이 가장 유사한 상대방들을 검색하는 데 이용될 수 있다. 사용자 관련 데이터(701) 및 추가 활동 관련 데이터(702)는 전자 장치(101)에서 수치화된 값들이기 때문에 도 7에서와 같은 수치화된 값들(712, 713)(예: V1, V2, V3, V4, V5, V6)로 나타낼 수 있다. 도 7에서는 6개의 수치화된 값들을 예시하고 있지만, 사용자 관련 데이터 중 수치적으로 정량화가 가능한 모든 데이터가 학습에 이용될 수 있으므로, 수십 개 또는 수백 개 이상일 수 있다. 예를 들어, 사용자 관련 데이터(701)를 나타내는 수치화된 값들(712)(예: V1, V2, V3, V4, V5)에 추가 활동 관련 데이터(702)를 나타내는 수치화된 값들(713)(예: V6)은 실시간으로 추가될 수 있다. 여기서, 수치화된 값들(예: V1, V2, V3, V4, V5, V6)은 변수라고 칭할 수 있다.
서버(108)는 실시간으로 모든 사용자 관련 데이터들(701, 702)을 학습하여 특징을 추출(710)할 수 있다. 특징 추출 기법 중 PCA를 이용한다면 변수의 개수만큼 주성분(principal component: PC)들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 변수의 개수가 n개(예: V1, V2, V3, V4, V5, V6,…, Vn)일 경우 주성분들은 총 n개(예: PC1, PC2, PC3, PC4, PC5, PC6,…, PCn)가 추출될 수 있다. 이와 같이 다차원의 주성분들(예: PC1, PC2, PC3, PC4, PC5, PC6,…, PCn) 중에서 군집화를 위해 실제로 사용할 상위 주성분(예: PC1, PC2)(714)을 정한다면 사용자 관련 데이터에 대한 특징들을 지정된 기준(예: 카테고리)에 따라 효과적으로 분류하는 것이 가능할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 다차원의 주성분들 중 상위 2개의 주성분(예: PC1, PC2)(714)을 사용함으로써 2차원으로 축소시키는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 상위 3개의 주성분(예: PC1, PC2, PC3)을 사용하여 3차원으로 축소시킨 상태에서 특징을 추출하는 것도 가능할 수 있다. 이렇게 함으로써 서버(108)는 카테고리에 따라 사용자 관련 데이터를 분산시키는 것이 가능할 수 있다. 또한, 서버(108)는 카테고리별로 사용자를 군집화하고 이를 데이터베이스 형태로 구축할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 카테고리는 사용자의 생활 패턴을 분류하기 위한 것으로, 라이프 스타일, 운동(workout) 패턴, 환경, 수면 패턴, 푸드 스타일, 서비스 이용 패턴, BMI(body mass index), 제3 장치 사용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 사용자 관련 데이터(701) 및 추가 활동 관련 데이터(702)는 데이터 타입에 따라 각 카테고리 학습에 사용되거나 독립적으로 새로운 카테고리 생성에 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카테고리는 서버(108)에서 생성되며, 변경되거나 새롭게 추가된 카테고리에 대한 정보는 서버(108)에서 각 전자 장치로 전달될 수 있다. 이에 따라 각 전자 장치에서 변경되거나 새로운 카테고리에 대한 정보를 적용하기 위한 불필요한 로드가 없어 최신 트렌드를 반영한 카테고리를 제공할 수 있다.
도 8a는 다양한 실시 예들에 따른 사용자 관련 데이터 기반의 추천 서비스를 제공하기 위한 전자 장치의 동작 흐름도(800a)이다. 동작 방법은 805 동작 내지 820 동작들을 포함할 수 있다. 동작 방법의 각 단계/동작은, 전자 장치(예: 도 1, 2, 4a의 전자 장치(101), 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1, 5의 프로세서(120) 및 도 4a의 프로세서(420)) 중 적어도 하나에 의해 수행될 수 있다. 한 실시 예에서, 805 동작 내지 820 동작들 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작들의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 805 동작에서 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자는 전자 장치의 사용자일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터는, 복수의 데이터 타입으로 구성되며, 상기 복수의 데이터 타입은 사용자 신상 정보, 경쟁 정보, 활동 정보, 환경 정보, 식이 정보, 수면 정보, 서비스 사용, 또는 외부 전자 장치 사용 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 상기 수집된 제1 사용자와 관련된 데이터를 각각의 데이터 타입에 대응하여 수치화하고, 상기 데이터 타입별로 수치화된 제1 사용자와 관련된 데이터를 상기 서버로 제공할 수 있다.
동작 810에서 전자 장치는 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 서버로 요청할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자로부터 상기 복수의 카테고리들 중 상기 제1 카테고리에 대한 선택을 수신할 수 있다. 만일 사용자가 어느 하나의 카테고리를 선택하지 않는 경우 전자 장치는 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션 실행 시 전체 또는 기설정된 카테고리에 대한 사용자 그룹을 요청할 수 있다.
동작 815에서 전자 장치는 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득할 수 있다. 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹은, 상기 데이터 타입별로 수치화된 제1 사용자와 관련된 데이터 중 상기 제1 카테고리와 연관된 데이터의 적어도 일부에 기반하여 획득된 것일 수 있다. 예를 들어, 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹에 대한 선정은 서버에 의해 수행될 수 있으며, 서버는 사용자 그룹 선정을 위해 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 이용할 수 있다.
동작 820에서 전자 장치는 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보는 전자 장치의 디스플레이 상에 출력될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보가 표시되는 화면은 지정된 어플리케이션 예를 들어, 상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션의 실행 요청에 따라 전자 장치에 표시될 수 있다. 또한, 상기 어플리케이션의 실행 요청의 수신 여부와 무관하게(또는 자동적으로) 전자 장치에 표시될 수도 있다. 또한 상기 전자 장치가 외부 전자 장치(예: 도 3a의 웨어러블 장치(300))와 연결된 경우에는 외부 전자 장치로 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하여, 외부 전자 장치의 디스플레이 상에 출력될 수 있다. 예를 들면, 상기 적어도 하나의 제2 사용자는 상기 제1 사용자의 다양한 관심과 급격한 주변 변화, 활동, 또는 운동 기록의 변화에 대응하여 사용자의 활동 유형과 가장 유사한 경쟁 상대들일 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 활동 유형과 가장 유사하여 상호 경쟁이 가능한 경쟁 상대들에 대한 정보를 제공하는 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 사용자에게 필요한 건강 정보 및 건강 수행 결과를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 건강 관리를 위한 동기부여를 가능하게 할 수 있다.
도 8b는 다양한 실시 예들에 따른 사용자 관련 데이터 기반의 추천 서비스를 제공하기 위한 서버에서의 동작 흐름도(800b)이다. 동작 방법은 850 동작 내지 865 동작들을 포함할 수 있다. 동작 방법의 각 단계/동작은, 전자 장치(예: 도 1, 4a의 서버(108), 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서(예: 도 5의 프로세서(520)) 중 적어도 하나에 의해 수행될 수 있다. 한 실시 예에서, 850 동작 내지 865 동작들 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작들의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다. 도 8b에서의 전자 장치는 서버를 칭할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 서버는 850 동작에서 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 서버는 복수의 클라이언트들인 복수의 사용자들의 전자 장치로부터 사용자 관련 데이터를 수집할 수 있다. 상기 제1 사용자와 관련된 데이터는 전자 장치에서 데이터 타입별로 수치화된 것으로, 서버에서는 사용자 관련 데이터를 수신할 때마다 카테고리별 학습 모델로 분류하여 처리할 수 있다. 이를 구체적으로 설명하기 위해 도 9를 참조할 수 있다.
동작 855에서 서버는 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹에 대한 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버는 복수의 클라이언트로부터 사용자 관련 데이터를 수집하는 동안에, 제1 사용자의 전자 장치로부터 상기 요청을 수신할 수 있다.
동작 860에서 서버는 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서버는 상기 제1 카테고리에 대응하는 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 식별하고, 상기 식별된 데이터에 대해 특징 추출 모델을 적용하여 군집화하고, 상기 군집화된 데이터를 이용하여 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 서버는 상기 군집화된 데이터를 이용하여 상기 제1 사용자와의 거리가 가장 가까운 사용자 그룹을 식별할 수 있다. 상기 특징 추출 모델의 예로는 PCA(principal component analysis)를 이용할 수 있다. 상기 특징 추출 모델은 카테고리별로 사용자를 구분할 수 있는 특징을 추출하기 위한 기법으로, 사용자들의 다차원 정보를 저차원(예: 2차원)으로 축소(dimension reduction)시킬 수 있다.
동작 865에서 서버는 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 획득된 사용자 그룹은 제1 카테고리에 해당하는 복수의 사용자 그룹들 중 상기 제1 사용자의 위치와 가장 근접한 위치에 대응하는 사용자 그룹일 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 건강 관리에 대한 목표 의식을 고취시키고 사용자가 지속적인 건강 관리 서비스를 이용하도록 도모할 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예들에 따른 카테고리와 사용자 관련 데이터 간의 연관 관계를 예시한 도면(900)이다.
도 9에서는 각 카테고리(910, 911, 912, 913, 914, 915, 916, 917)마다 사용자 관련 데이터의 어떠한 데이터 타입(920, 921, 922, 923, 924, 925, 926, 927)의 조합이 고려되는 것인지를 나타내는 연관 관계를 예시하고 있다.
제1 카테고리인 '라이프 스타일'(like your life style)(910)은 사용자의 모든 활동 유형을 기반으로 한 것으로, 사용자 관련 데이터의 전체 데이터 타입들(920, 921, 922, 923, 924, 925, 926, 927)이 사용될 수 있다. 이러한 제1카테고리를 제외한 나머지 카테고리들은 사용자 관련 데이터의 하나의 데이터 타입 또는 둘 이상의 데이터 타입의 조합이 사용될 수 있다.
제2 카테고리인 '운동 패턴'(like your workout pattern)(911)은, 사용자 관련 데이터의 경쟁 정보에 해당하는 데이터 타입(921)과 활동 정보에 해당하는 데이터 타입(922)의 조합이 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 활동 정보에 해당하는 데이터 타입(922) 내의 수치화된 값들 즉, 운동 관련 변수들이 적용되어 활동 패턴이 유사한 사용자를 얻을 수 있다.
제3 카테고리인 '환경'(like your environment)(912)은, 사용자 정보에 해당하는 데이터 타입(920)과 환경 정보에 해당하는 데이터 타입(923)의 조합이 사용될 수 있다. 예를 들어, 제3 카테고리인 '환경'(like your environment)(912)의 경우, 환경적인 변수가 적용되어 온도, 습도, 기압, 강우량 등의 정보가 사용되어 환경 변화의 영향을 고려하는 사용자들, 계절적인 스포츠를 즐기는 사용자들, 특정 기후를 고려하는 사용자들은 유사한 값을 얻을 수 있다.
제4 카테고리인 '수면 패턴'(like your sleep pattern)(913)은, 사용자 정보에 해당하는 데이터 타입(920)과 수면 정보에 해당하는 데이터 타입(925)의 조합이 사용될 수 있다.
제5 카테고리인 '푸드 스타일'(like your food style)(914)은, 사용자 정보에 해당하는 데이터 타입(920)과 식이 정보에 해당하는 데이터 타입(924)의 조합이 사용될 수 있다. 예를 들어, '수면 패턴'(like your sleep pattern)(913) 및 '푸드 스타일'(like your food style)(914)의 카테고리의 경우, 식이습관, 수면패턴과 연관 있는 변수를 고려할 수 있다. 이에 따라 자신의 식습관, 혹은 수면 패턴과 유사한 사용자들은 사회관계망을 통해 쉽게 동질감을 느낄 수 있으며 함께 경쟁하면서 수면의 질 향상 혹은 건강한 식이습관을 만들 수 있다.
제6 카테고리인 '서비스 이용 패턴'(like your service usage)(915)은, 사용자 정보에 해당하는 데이터 타입(920)과 서비스 사용에 해당하는 데이터 타입(926)의 조합이 사용될 수 있다. 예를 들어, '서비스 이용 패턴'(like your service usage)(915)의 카테고리인 경우, 해당 서비스 사용에 대한 이용 패턴이 고려될 수 있다. 이와 같이 서비스 이용 패턴에 따라 사용자 관련 데이터의 생성 및 업데이트가 이루어지기 때문에 서비스 이용 패턴이 비슷한 사용자끼리 경쟁할 수 있다.
제7 카테고리인 'BMI'(like your BMI)(916)은, 식이 정보에 해당하는 데이터 타입(924)이 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 자신의 BMI를 주된 요소로 하여 유사한 사용자를 추천받을 수 있다.
제8 카테고리인 '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage)(917)은, 사용자 관련 데이터의 경쟁 정보에 해당하는 데이터 타입(921), 활동 정보에 해당하는 데이터 타입(922), 서비스 사용에 해당하는 데이터 타입(926) 및 제3 장치 사용(3rd party device)에 해당하는 데이터 타입(927)의 조합이 사용될 수 있다. 예를 들어, 자전거에 부착한 채로 제3자 장치를 사용하는 사용자가 있다면, 제3자 장치를 사용하지 않는 사용자보다 전자 장치의 종류에 따라 활동 내역기록 또는 서비스 이용 빈도에 있어 차이가 발생할 수 있다. 이에 따라 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage)(917)의 카테고리의 경우에는 연관 가능한 데이터 타입들인 사용자 관련 데이터의 경쟁 정보에 해당하는 데이터 타입(921), 활동 정보에 해당하는 데이터 타입(922), 서비스 사용에 해당하는 데이터 타입(926) 및 제3 장치 사용(3rd party device)에 해당하는 데이터 타입(927)의 조합을 함께 고려할 수 있다.
도 10은 도 8b의 동작 순서를 상세하게 설명하기 위한 흐름도(1000)이다. 동작 방법은 1005 동작 내지 1050 동작들을 포함할 수 있다. 동작 방법의 각 단계/동작은, 전자 장치(예: 도 1, 4a의 서버(108), 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서(예: 도 5의 프로세서(520)) 중 적어도 하나에 의해 수행될 수 있다. 한 실시 예에서, 850 동작 내지 865 동작들 중 적어도 하나가 생략되거나, 일부 동작들의 순서가 바뀌거나, 다른 동작이 추가될 수 있다. 도 8b에서의 전자 장치는 서버를 칭할 수 있다.
1005 동작에서, 서버는 복수의 전자 장치들로부터 사용자 관련 데이터를 수신할 수 있다.
1010 동작에서 서버는 수신된 사용자 관련 데이터를 카테고리별 학습 모델로 전달할 수 있다. 예를 들어, 사용자 관련 데이터의 데이터 타입 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합을 이용하여 카테고리 학습 모델에 전달할 수 있다.
1015 동작에서 서버는 각 카테고리 학습 모델에 변경 또는 추가된 사용자 관련 데이터를 반영할 수 있다. 예를 들어, 실시간으로 추가되거나 변경되는 사용자 관련 데이터는 도 7에서와 같은 방식으로 추가될 수 있다. 이어, 1020 동작에서 서버는 각 카테고리마다 전달된 사용자 관련 데이터의 적어도 일부에 대해 특징 추출 모델을 적용할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 특징 추출 모델 중의 하나로 주성분 분석(PCA: principal component analysis) 방법을 이용할 수 있다. 주성분 분석 방법은 변수 간의 상관 관계가 있는 다차원의 데이터를 효율적으로 저차원의 데이터로 요약하는 방법 중 하나이다. 일 실시 예에 따르면, 주성분 분석 방법을 이용함으로써 사용자들의 다차원 정보를 저차원(예: 2차원)으로 축소(dimension reduction) 시킬 수 있다.
특징 추출 모델을 적용하게 되면 사용자 관련 데이터에 대한 분포를 알 수 있게 되는데, 서버는 1025 동작에서 최대 분산을 위한 기준 선정이 가능한지를 판단할 수 있다. 이를 구체적으로 설명하기 위해 도 7을 참조하면, 예를 들어, 1억 명의 사용자로부터 100개씩의 사용자 관련 데이터에 대한 변수들(예: V1, V2, V3, ??, V100)이 수신되는 경우에는 어떠한 기준을 정해야 사용자 관련 데이터에 대한 특징들을 최대로 분산할 수 있는지가 중요할 수 있다. 사용자 관련 데이터에 대한 변수들을 분석하여 상기 데이터 전체를 대표할 수 있는 주성분들을 정하여 변수들의 수를 줄이는 과정을 주성분 분석(PCA) 과정이라고 할 수 있다. 예를 들어, n개의 변수가 n차원 공간 안에 분포되어 있을 때 데이터들의 분산이 가장 넓게 분포될 수 있는 기준을 선정한다면 사용자 관련 데이터들의 특징을 구별하여 분류하는 것이 가능할 수 있다. 다시 말하면, 사용자 관련 데이터를 지정된 기준에 따라 분류하고자 할 때, 사용자 관련 데이터에 대한 주성분들은 변수의 수만큼 구해지는데, 다차원의 복잡한 데이터들을 PCA를 통해 데이터 특성을 단순화시키는 것이라고 할 수 있다.
만일 사용자 관련 데이터들을 분류시킬 수 있는 기준 선정이 가능하지 않은 경우 서버는 1005 동작으로 복구하거나, 본 방법을 종료할 수 있다.
만일 사용자 관련 데이터들을 분류시킬 수 있는 기준 선정이 가능한 경우 서버는 1030 동작에서 상위 특징들(또는 상위 주성분)을 선정할 수 있다. 예를 들어, 변수의 개수만큼 주성분이 구해질 수 있지만, 상기 주성분들 중 최상위 2 개의 주성분(예: PC1, PC2)을 선정한다면 분산 그래프를 만들 수 있어, 1035 동작에서 2-D 매트릭스에 투영할 수 있다. 여기서, 2-D 매트릭스에 투영하는 동작은 주성분 분석(PCA)을 통해 제1 주성분과 제2 주성분을 구해서 2차원의 점 그래프로 표현하는 동작을 의미할 수 있다.
이와 같이 상위 특징들을 선정하게 되면, 서버는 상위 특징들을 기반으로 한 분산 그래프를 생성할 수 있다. 상기한 바와 같이 카테고리별로 전달되는 사용자 관련 데이터는 특징 추출 모델을 적용함으로써 카테고리별로 가장 큰 데이터 분산을 보여주고 있는 상위 특징 예를 들어, 2~3개의 특징을 추출하고, 추출된 특징의 분산 정도(값)를 데이터베이스에 갱신할 수 있다. 서버는 1040 동작에서 분산 그래프를 이용하여 사용자 군집화를 수행할 수 있다. 이어, 서버는 1045 동작에서 군집 내 사용자와 상대방과의 거리를 측정할 수 있다.
예를 들어, 측정된 거리를 기준으로 했을 때, 사용자와 거리가 가장 가까운 상대방일수록 사용자에게 의미 있는 경쟁자일 수 있으며, 거리가 먼 상대방일수록 사용자에게 의미 있는 경쟁자로 보기 어려울 수 있다. 예를 들어, 제1 도시에 거주하는 사용자의 경우 제1 도시 내의 상대방들은 의미 있는 경쟁자일 수 있지만, 다른 나라의 제2 도시에 거주하는 상대방은 나라와 거주지가 달라 의미 있는 경쟁자로 보기 어려울 수 있다. 따라서 본 발명의 다양한 실시 예에 따라 서버는 사용자와 가장 가까운 적어도 하나의 상대방에 대한 정보를 제공하기 위해, 측정된 거리를 이용할 수 있다. 이어, 서버는 1050 동작에서 데이터베이스에 군집 내 사용자와 상대방 간의 측정 정보를 포함하는 사용자 관련 데이터를 축적해놓을 수 있다. 상기한 바와 같이 미리 사용자와 상대방 간의 거리를 저장해놓게 되면, 향후 서버에서 전자 장치로부터의 경쟁 상대 요청에 따른 응답을 제공할 때 거리가 가장 가까운 상대방 순으로 경쟁자 리스트를 제공할 수 있다.
상기 특징 추출 모델을 적용한 후 군집화하는 동작을 구체적으로 설명하기 위해 도 11을 참조할 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 2차원 매트릭스 투영 및 군집화를 설명하기 위한 그래프(1100)이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 상위 특징들(또는 상위 주성분) 예컨대, 2개의 특징(예: 도 7의 PC1, PC2)을 사용하여 사용자에 대한 2차원 매트릭스(1110)를 얻을 수 있다. 도 11에서와 같이 2차원 매트릭스(1110)에서는 사용자 관련 데이터에 대한 분산을 도시하고 있는데, 각 특징들의 분포도(1120)에서 복수의 군집화(1121, 1122, 1123, 1124, 1125) 결과를 얻을 수 있다. 이와 같이 군집화를 통해 유사성이 가장 높은 특징에 대해서 사용자간 분산이 이루어질 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서버는 K-means 알고리즘(algorism)과 같은 클러스터링 알고리즘(clustering algorism)을 이용하여 군집화(clustering)할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 사용자 간 유사성 측정을 설명하기 위한 도면(1200)이다.
도 12를 참조하면, 도 11에서와 같이 2차원 매트릭스에 투영된 사용자 관련 데이터들은 각 카테고리마다 유사성이 강한 사용자들에 대한 데이터들이 모이는 형태를 얻을 수 있다. 이때, 본 발명의 다양한 실시 예에 따라 서버에서는 각 사용자(예: 사용자 A, B, C)(1205, 1210, 1215)에 대한 분포도에서와 같이 사용자들 간의 거리를 계산하여 데이터베이스에 미리 저장해둘 수 있다. 이후, 서버는 특정 사용자로부터의 경쟁 상대 요청이 있을 경우, 상기 요청에 대한 응답으로 상기 특정 사용자와 근접한 순으로 경쟁 상대들을 정렬하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 가장 근접한 사용자 일수록 요청한 사용자와 가장 유사한 사용자이고 가장 먼 사용자 일수록 차이가 많은 사용자이므로, 본 발명의 다양한 실시 예에 따라 서버는 사용자와 가장 가까운 적어도 하나의 상대방에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 13a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 사용자 활동을 기반으로 하는 서비스를 제공하는 화면의 예시도(1300)이다.
도 13a를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)는, 사용자 활동을 기반으로 하는 어플리케이션의 실행 화면(1310)을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 활동을 기반으로 한 어플리케이션은, 건강 관리 어플리케이션, 게임 분야의 챌린지 관련 어플리케이션과 같은 사용자의 건강과 관련된 어플리케이션일 수 있다. 예를 들어, 건강 관리를 위한 어플리케이션은 S-헬스 어플리케이션일 수 있다.
어플리케이션의 실행 화면(1310)은, 지정된 어플리케이션 실행 요청에 따라 전자 장치(101)의 디스플레이(1305)(예: 도 1의 표시 장치(160), 도 5의 디스플레이(212)) 상에 표시될 수 있다. 또는, 일 실시 예에 따라 사용자 활동 관련 데이터가 획득되거나 업데이트되는 경우, 상기 지정된 어플리케이션의 실행 요청의 수신 여부와 무관하게(또는 자동적으로) 전자 장치(101)가 어플리케이션의 실행 화면(1310)을 표시할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따라 사용자 활동 관련 데이터가 획득되거나 업데이트되는 경우 상기 지정된 어플리케이션 실행 여부와 무관하게 표시를 하지 않고 전자 장치(101)의 메모리(예: 도 1 및 도 5의 메모리(130))에 저장할 수도 있다.
일 실시 예에 따른, 어플리케이션의 실행 화면(1310)에는, 사용자 활동과 관련하여 다양한 정보를 제공하기 위한 항목들(또는 인터페이스들)(1315, 1320, 1325, …, 1330)이 표시될 수 있다. 도 13a에 도시된 바와 같이 어플리케이션의 실행 화면(1310)에는, 경쟁 상대를 선택하기 위한 항목(1315), 카테고리를 선택하기 위한 항목(1320), 사용자가 속한 그룹과 다른 그룹 간의 이동을 위한 클러스터 투어를 위한 항목(1325), 및 커뮤니티 관련 정보를 확인하기 위한 항목(1330) 중 적어도 하나의 항목이 포함될 수 있다. 또한 도 13a에 도시된 바 이외에 예를 들어, 체중 감량, 운동 거리, 소모 칼로리, 수면 품질, 나트륨 덜먹기와 같이 사용자와 관련하여 수치화하여 점수화할 수 있는 항목이라면 그 종류는 이에 한정되지 않을 수 있다. 이에 따라 어플리케이션의 실행 화면(1310)에는 사용자(1340)에 의해 항목들(또는 인터페이스들)(1315, 1320, 1325, …, 1330)이 선택되면, 사용자 건강 관리를 위한 다양한 항목들이 추가 또는 변경되어 표시될 수 있다.
도 13b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 우선 순위의 카테고리에 따른 서비스 제공 화면의 예시도(1301)이다.
도 13b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)는, 사용자 활동을 기반으로 하는 사용자 인터페이스(1350)를 표시할 수 있다. 여기서, 사용자 인터페이스(1350)는 사용자 활동 기반의 어플리케이션의 실행 화면일 수도 있으나, 어플리케이션의 실행 여부에 상관없이 디스플레이(1305) 상에 표시되는 메인 홈 화면일 수도 있다. 메인 홈 화면은 전자 장치(101)의 전원을 켰을 때 디스플레이(1305) 상에 표시되는 첫 화면일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 카테고리를 선택하기 위한 항목을 선택함으로써 사용자가 직접 카테고리를 변경할 수도 있지만, 사용자 사용 패턴에 따라 우선 순위의 카테고리에 따른 사용자 인터페이스가 디스플레이(1305) 상에 표시될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 웨어러블 장치를 사용하는 경우 웨어러블 장치의 사용과 가장 관련되는 '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage)(1355)의 카테고리가 최우선 순위를 가지게 되어, 도 13b에 도시된 바와 같이 '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage)(1355)의 카테고리에 따른 사용자 인터페이스(1350)가 표시될 수 있다. 이와 같이 제1 카테고리인 '라이프 스타일'(like your life style)을 제외하고는 사용자의 활동 패턴에 따라 카테고리의 우선 순위가 조정될 수 있다.
사용자가 웨어러블 장치를 사용하는 경우, 도 13b에 도시된 바와 같이 '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage)(1355)의 카테고리는 사용자가 주로 관심 있어 하는 카테고리일 수 있으며, 사용자 인터페이스(1350)는 '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage)(1355)의 카테고리에 기반한 정보 및 경쟁 상대 추천을 위한 다양한 입력 항목들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 다양한 입력 항목들은 '제3 장치 사용'(like your 3rd party usage) 카테고리에서의 경쟁 상대를 선택하기 위한 항목, 카테고리의 우선 순위를 변경하기 위한 항목, 사용자가 속한 그룹과 다른 그룹 간의 이동을 위한 클러스터 투어를 위한 항목을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(1350)는 군집(또는 그룹)을 이루는 복수의 경쟁 상대들을 추천하는 정보 또는 사용자가 선택한 경쟁 상대 정보를 표시할 수 있다.
상기한 바와 같이 사용자 활동 관련 데이터가 업데이트되는 빈도에 대응하여 카테고리들의 순위가 정해질 수 있으며, 이에 따라 사용자 활동 관련 데이터 중 업데이트 빈도가 가장 많은 데이터와 관련된 카테고리의 순위가 최우선 순위로 변경될 수 있다. 따라서 사용자 인터페이스(1350)에는 최우선 순위의 카테고리에 대응하는 정보가 표시될 수 있다.
도 14는 일 실시 예에 따른 전자 장치에 카테고리별 경쟁 상대 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면(1400)이다.
도 14를 참조하면, 전자 장치는 서버로부터 카테고리별 사용자 그룹에 대한 정보를 수신하는 경우, 카테고리별 사용자 그룹에 대한 정보를 그래픽 인터페이스를 사용하여 직관적으로 비교할 수 있도록 다양하게 표시할 수 있다. 또한, 상기 그래픽 인터페이스는 전자 장치의 종류에 대응하여 다양한 방식으로 표시될 수 있다.
예를 들어, 도 13a에서 사용자가 경쟁 상대를 선택하거나 브라우징하고자 하는 경우 경쟁 상대를 선택하기 위한 항목(1315)을 선택함으로써, 도 14에 도시된 제1 화면(1410)이 표시될 수 있다.
제1 화면(1410)은 생성될 경쟁에 대한 정보를 표시하는데, 예를 들어, 경쟁 상대를 추가하기 위한 메뉴, 챌린지 타이틀 및 챌린지 목표(예: step target)에 대한 정보를 표시할 수 있다. 이외에도 챌린지 종목, 챌린지 진행 방식과 같은 생성될 경쟁에 대한 다양한 정보가 표시될 수도 있다. 만일 경쟁 상대를 요청하는 터치 입력에 대응하여 제2 화면(1420)이 표시될 수 있으며, 제2 화면(1420)에서는 첫 번째 카테고리에 대응하는 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 경쟁 상대 리스트를 예시하고 있다. 사용자는 카테고리 선택을 위한 객체(1430)를 선택함으로써 복수의 카테고리들(1440) 중 원하는 카테고리를 선택할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도 13a의 카테고리를 선택하기 위한 항목(1320) 선택 시 복수의 카테고리들(1440)이 표시되도록 사용자 인터페이스를 구현함으로써 원하는 카테고리를 변경할 수도 있다. 예를 들어, 카테고리에 대한 선택은 복수의 탭 형태로 제공될 경우 각 탭을 선택함으로써 이루어질 수 있으며, 와이프와 같은 동작으로도 선택 가능하며, 카테고리 선택 방법은 이에 한정되지 않을 수 있다.
각 카테고리에 대응하는 화면에서는 사용자와 유사한 경쟁 상대방들을 리스트화하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 경쟁 상대방들의 정렬 순서는 서버에서 사용자와의 거리 계산을 통해 저장된 데이터를 참조하여 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 해당 카테고리에 대응하는 데이터 타입들(SD1, SD2, SD3, SD4, SD5, SD6, SD7)에 해당하는 변수를 백분율로 환산하여 인포그래픽스(infographics)를 이용하여 표시할 수 있다. 따라서 각 전자 장치마다 표시되는 스펙트럼 인포그래픽스는 해당 카테고리에서 사용된 데이터 타입에서의 상대적인 값을 백분율로 환산하여 구현될 수 있다. 제2 화면(1420)에서는 카테고리가 '라이프 스타일'의 경우이므로, 사용자 관련 데이터의 모든 데이터 타입들(SD1, SD2, SD3, SD4, SD5, SD6, SD7)에 대한 부분들이 표시되는 경우를 예시하고 있다. 예를 들어, 카테고리가 '운동 패턴'의 카테고리일 경우, '운동 패턴'의 카테고리의 화면에는 사용자 관련 데이터의 경쟁 정보, 활동 정보에 해당하는 데이터 타입에 대한 부분들이 표시될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 카테고리는 '라이프 스타일'의 카테고리를 제외하고는 사용자 사용 패턴에 따라 카테고리 순서를 조정하여 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 와치 타입의 웨어러블 장치(예: 도 3a의 웨어러블 장치(300))를 사용하는 경우 전자 장치 또는 웨어러블 장치는 '제3자 장치' 카테고리를 우선적으로 표시할 수 있다. 또한, 사용자가 운동기록에 대한 업데이트 빈도가 다른 변수에 비해 잦은 사용자인 경우 '운동 패턴' 카테고리를 우선적으로 표시할 수 있다. 상기한 바와 같이 사용자의 활동 패턴에 대응하여 카테고리도 적응적으로 변경하여 표시할 수 있어, 사용자 흥미에 따른 카테고리 추천이 가능할 수 있다.
도 15는 일 실시 예에 따른 전자 장치에 카테고리별 경쟁 상대에 대한 상세 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면(1500)이다.
도 15를 참조하면, 다양한 실시 예에 따르면, 제1 화면(1510)(예: 도 15의 제2 화면(1520)) 상에 정렬된 경쟁 상대방들과의 통신이 가능하도록 하는 기능이 추가될 수 있다. 예를 들어, 사용자 요청에 대응하여, 경쟁 상대방들과의 사회 관계망 형성을 위한 1:1 경쟁, 채팅과 같은 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 화면(1510)의 경쟁 상대방들에 대한 리스트에서 경쟁 상대방을 선택하면, 경쟁 상대방의 상세 정보 화면(1520, 1530)이 표시될 수 있다. 이러한 상세 정보 화면(1520, 1530)을 통해 사용자는 자신의 정보와 상대방 정보를 한눈에 비교할 수 있다.
도 16은 일 실시 예에 따른 사용자가 속한 군집과 사용자가 속하지 않은 군집 간의 비교를 위한 예시도(1600)이다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 군집 투어 화면(1610)에서 사용자는 사용자가 속한 군집(1620)뿐만 아니라 사용자가 속하지 않은 다른 군집들(1630, 1640, 1650)에 대한 정보도 열람하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 도 13a의 사용자가 속한 그룹과 다른 그룹 간의 이동을 위한 클러스터 투어를 위한 항목(1325)을 사용자가 선택할 경우, 군집 투어 화면(1610)이 표시될 수 있다. 만일 사용자가 자신이 속하지 않은 다른 군집(1640)을 선택할 경우, 다른 군집(1640)에 대한 상세 화면(1660)을 볼 수 있다. 이에 따라 사용자는 자신이 속한 군집과 함께 다른 군집의 사용자들도 브라우징할 수 있어, 사용자의 건강 관리에 대한 목표 의식을 고취시키고 경쟁 심리를 자극할 수 있다.
도 17은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치에 카테고리 선택을 위한 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면(1700)이며, 도 18은 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치에 선택된 카테고리에 대응하는 경쟁 상대 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면(1800)이다.
도 17 및 도 18에 도시된 바와 같이 사용자는 웨어러블 장치의 휠 또는 화면의 터치를 통해 카테고리 및 카테고리 내 경쟁 상대방들을 브라우징할 수 있다.
도 19는 일 실시 예에 따른 웨어러블 장치에서 사용자가 속한 군집 및 사용자가 속하지 않은 군집에 대한 정보가 출력되는 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸 도면(1900)이다.
다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 사용자가 속한 군집뿐만 아니라 사용자가 속하지 않은 다른 군집들에 대한 정보도 열람하는 것이 가능할 수 있다. 도 19에서는 와치 타입의 웨어러블 장치에서 사용자가 선택한 카테고리에서 다른 군집 예컨대, 다른 성향의 상대방 군집을 열람하는 것이 가능하도록 하는 사용자 인터페이스를 예시하고 있다. 이러한 군집 투어 통해 사용자는 자신뿐만 아니라 다른 사용자 그룹의 정보도 열람할 수 있다.
도 20은 일 실시 예에 따른 군집 정보의 활용 예를 나타낸 예시도(2000)이다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자 요청에 대응하여, 경쟁 상대방들과의 사회 관계망 형성을 위한 1:1 경쟁, 채팅과 같은 기능을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티를 생성하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 도 13a의 커뮤니티 관련 정보를 확인하기 위한 항목(1330)을 사용자가 선택할 경우, 경쟁 상대방들과의 사회 관계망 형성을 위한 1:1 경쟁, 채팅, 커뮤니티 생성과 같은 기능을 제공하는 화면이 표시될 수 있다. 이러한 커뮤니티는 사용자와 유사한 성향을 가지는 상대방들을 기반으로 형성된 것이기 때문에, 사용자는 별도의 가입 절차 없이도 사용자간 사화 관계망 형성을 도모할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하는 동작, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 서버로 요청하는 동작, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 획득하는 동작, 및 상기 획득된 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
그리고 본 명세서와 도면에 발명된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시 예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시 예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시 예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시 예의 범위는 여기에 발명된 실시 예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시 예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시 예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
101: 전자 장치, 120: 프로세서, 130: 메모리, 150: 입력 장치, 160: 표시 장치, 190: 통신 모듈

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    통신 모듈;
    상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서; 및
    상기 통신 모듈 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결되는 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행 시에, 상기 전자 장치가,
    제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여, 외부 서버로 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 전송하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여, 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹을 상기 외부 서버로 요청하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여, 상기 외부 서버로부터 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 이용한 클러스터링을 함으로써 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹에 대한 정보를 획득하고,
    상기 제1 사용자 그룹 내에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하고,
    상기 제1 카테고리와는 다른 제2 카테고리에 대한 선택에 대응하여, 상기 제2 카테고리에 해당하는 제2 사용자 그룹에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제3 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하도록 하는 인스트럭션들을 저장하고,
    상기 제1 카테고리는 상기 제1 사용자와 관련된 둘 이상의 데이터 타입의 결합을 기반으로 하며, 상기 제2 카테고리는 상기 제1 사용자와 관련된 상기 둘 이상의 데이터 타입과는 다른 둘 이상의 데이터 타입의 결합을 기반으로 하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 메모리는 상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션을 저장하도록 구성되고
    상기 인스트럭션들은, 상기 전자 장치가,
    상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션 실행 시, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 상기 전자 장치의 디스플레이 상에 출력하도록 구성된, 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 전자 장치가,
    상기 제1 사용자의 활동에 기반한 어플리케이션의 실행 화면을 표시하고, 상기 실행 화면은 상기 제2 카테고리의 선택을 위한 항목을 포함하며,
    상기 제1 카테고리와는 다른 제2 카테고리의 항목에 대한 선택을 수신하고,
    상기 선택의 수신에 대응하여, 상기 제2 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자 그룹을 획득하고,
    상기 획득된 제2 사용자 그룹 내의 적어도 하나의 제3 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하도록 구성된, 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 전자 장치가,
    상기 수집된 제1 사용자와 관련된 데이터를 각각의 데이터 타입에 대응하여 수치화하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여 상기 데이터 타입별로 수치화된 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 상기 외부 서버로 제공하도록 구성된, 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹은,
    상기 데이터 타입별로 수치화된 상기 제1 사용자와 관련된 데이터 중 상기 제1 카테고리와 연관된 데이터의 적어도 일부에 기반하여 획득된, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서에 작동적으로 연결되는 센서 모듈을 더 포함하고,
    상기 인스트럭션들은, 상기 전자 장치가,
    상기 센서 모듈에 포함된 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하도록 구성된, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 전자 장치가,
    상기 통신 모듈을 이용하여 외부 전자 장치로부터 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 수신하며,
    상기 통신 모듈을 이용하여 상기 외부 전자 장치로 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 정보를 전송하도록 구성된, 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터는,
    복수의 데이터 타입으로 구성되며, 상기 복수의 데이터 타입은 상기 제1 사용자와 관련된 신상 정보, 경쟁 정보, 활동 정보, 환경 정보, 식이 정보, 수면 정보, 서비스 사용, 또는 외부 전자 장치 사용 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
  9. 서버에 있어서,
    통신 모듈;
    프로세서; 및
    상기 통신 모듈 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결되는 메모리를 포함하며,
    상기 메모리는, 실행 시에, 상기 서버가,
    상기 통신 모듈을 이용하여 외부 전자 장치로부터 상기 외부 전자 장치의 제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여 복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹에 대한 요청을 상기 외부 전자 장치로부터 수신하고,
    상기 요청의 수신에 대응하여, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 이용한 클러스터링을 함으로써 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹에 대한 정보를 획득하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여 상기 제1 사용자 그룹 내에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 상기 외부 전자 장치로 제공하고,
    상기 제1 카테고리와는 다른 제2 카테고리에 대한 선택에 대응하여, 상기 제2 카테고리에 해당하는 제2 사용자 그룹에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제3 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장하고,
    상기 제1 카테고리는 상기 제1 사용자와 관련된 둘 이상의 데이터 타입의 결합을 기반으로 하며, 상기 제2 카테고리는 상기 제1 사용자와 관련된 상기 둘 이상의 데이터 타입과는 다른 둘 이상의 데이터 타입의 결합을 기반으로 하는, 서버.
  10. 제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보는,
    상기 외부 전자 장치에서 상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션 실행 시, 상기 외부 전자 장치의 디스플레이 상에 표시되는, 서버.
  11. 제9항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 서버가,
    상기 요청의 수신에 대응하여, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 기초로 한, 상기 복수의 카테고리 각각에 대응하는 사용자 그룹을 획득하고,
    상기 통신 모듈을 이용하여 상기 복수의 카테고리 각각에 대응하는 사용자 그룹을 상기 외부 전자 장치로 제공하도록 구성된, 서버.
  12. 제9항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 서버가,
    상기 제1 카테고리에 대응하는 상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 식별하고,
    상기 식별된 데이터에 대해 특징 추출 모델을 적용하여 군집화하고,
    상기 군집화된 데이터에 적어도 일부 기반하여 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹을 식별하도록 구성된, 서버.
  13. 제12항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 서버가,
    상기 군집화된 데이터에 적어도 일부 기반하여 상기 제1 사용자와의 거리가 가장 가까운 제1 사용자 그룹을 식별하도록 구성된, 서버.
  14. 제12항에 있어서, 상기 특징 추출 모델은,
    PCA(principal component analysis)인, 서버.
  15. 전자 장치에서 추천 서비스를 제공하기 위한 방법에 있어서,
    제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하는 동작;
    외부 서버로 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 전송하는 동작;
    복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹을 상기 외부 서버로 요청하는 동작;
    상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 이용한 클러스터링을 함으로써 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹에 대한 정보를 상기 외부 서버로부터 획득하는 동작;
    상기 제1 사용자 그룹 내에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하는 동작; 및
    상기 제1 카테고리와는 다른 제2 카테고리에 대한 선택에 대응하여, 상기 제2 카테고리에 해당하는 제2 사용자 그룹에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제3 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하는 동작을 포함하고,
    상기 제1 카테고리는 상기 제1 사용자와 관련된 둘 이상의 데이터 타입의 결합을 기반으로 하며, 상기 제2 카테고리는 상기 제1 사용자와 관련된 상기 둘 이상의 데이터 타입과는 다른 둘 이상의 데이터 타입의 결합을 기반으로 하는, 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하는 동작은,
    상기 제1 사용자의 활동을 기반으로 한 어플리케이션 실행 시, 상기 전자 장치의 디스플레이 상에 출력하는 동작을 포함하는, 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 수집된 제1 사용자와 관련된 데이터를 각각의 데이터 타입에 대응하여 수치화하는 동작; 및
    상기 데이터 타입별로 수치화된 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 상기 외부 서버로 제공하는 동작을 더 포함하는, 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹은,
    상기 데이터 타입별로 수치화된 상기 제1 사용자와 관련된 데이터 중 상기 제1 카테고리와 연관된 데이터의 적어도 일부에 기반하여 획득된, 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  19. 제15항에 있어서, 상기 제1 사용자와 관련된 데이터는,
    복수의 데이터 타입으로 구성되며, 상기 복수의 데이터 타입은 상기 제1 사용자와 관련된 신상 정보, 경쟁 정보, 활동 정보, 환경 정보, 식이 정보, 수면 정보, 서비스 사용, 또는 외부 전자 장치 사용 중 적어도 하나를 포함하는, 추천 서비스를 제공하기 위한 방법.
  20. 명령들을 저장하고 있는 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 전자 장치로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은,
    제1 사용자와 관련된 데이터를 수집하는 동작;
    외부 서버로 상기 제1 사용자와 관련된 데이터를 전송하는 동작;
    복수의 카테고리들 중 제1 카테고리에 대응하는 사용자 그룹을 상기 외부 서버로 요청하는 동작;
    상기 제1 사용자와 관련된 데이터의 적어도 일부를 이용한 클러스터링을 함으로써 상기 제1 카테고리에 대응하는 제1 사용자 그룹에 대한 정보를 상기 외부 서버로부터 획득하는 동작;
    상기 제1 사용자 그룹 내에서 상기 제1 사용자의 적어도 하나의 경쟁자인 적어도 하나의 제2 사용자에 대한 물리적 활동 정보를 표시하는 동작; 및
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