KR102583123B1 - 선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법, 장치 및 프로그램 - Google Patents

선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법, 장치 및 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 다양한 실시예에 따른 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법이 개시된다. 상기 방법은: 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지를 수신하는 단계; 상기 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정하는 단계; 및 상기 노출 모드에 기초하여 상기 아티스트의 단말에 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키거나 또는 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법, 장치 및 프로그램{METHOD, APPARATUS AND PROGRAM FOR CONTROLLING EXPOSURE OF MASS TRAFFIC MESSAGES BASED ON SCREENING MODE}
본 발명은 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것으로서, 구체적으로 아티스트의 팬들이 아티스트에게 전송하는 대량의 메시지의 노출을 제어하는 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.
스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라 언제 어디서나 인터넷에 접속할 수 있는 환경이 제공되고 있다.
이러한 환경에 따라 스마트폰의 사용자들은 통화나 문자 메시지 전송과 같은 이전의 휴대전화의 기본적인 기능뿐만 아니라, 다양한 애플리케이션을 설치하여 다양한 기능을 이용하고 있다.
스마트폰의 다양한 기능 중 사용자들끼리 대화가 가능한 메신저 애플리케이션은 필수 앱으로 자리잡고 있다. 이러한 메신저 애플리케이션은 사람들이 서로 의사소통 하거나 정보를 공유하는 새로운 수단으로 빠르게 자리 잡고 있으며, 현재도 매일 수백만 명의 사람들이 메신저 애플리케이션을 일상적으로 이용하고 있다.
한편, 아티스트의 팬들은 이러한 메신저 애플리케이션을 통해 언제 어디서나 자신이 좋아하는 아티스트와 소통하고자 하는 니즈가 존재한다. 이에 따라, 최근 아티스트와 팬 간의 소통이 가능한 시스템이 개발되고 있으나 아직 상용화된 서비스는 없는 실정이다. 또한, 종래의 서비스는 일대다 형식으로 일방적인 소통만을 제공하여 아티스트와 팬들의 소통에서 친밀한 소통방식을 제공하기엔 제한적이었다. 또한, 종래에 일대다 형식으로 일방적인 소통을 제공하는 서비스는 아티스트가 다수의 팬들로부터 대량으로 수신되는 메시지를 읽기 어려운 상황이 발생되어 원활한 소통에 문제가 있었다.
따라서, 아티스트와 팬 간의 친밀하고 원활한 대화 기능을 제공하는 메신저 애플리케이션에 대한 수요가 당업계에 존재한다. 이와 관련하여 대한민국 공개특허공보 제10-2009-0033746호는 유명인과 팬 간의 커뮤니케이션 방법 및 시스템, 그리고 이에 적용되는 서버를 개시한다.
본 발명은 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법, 장치 및 프로그램을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법이 개시된다. 상기 방법은: 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지를 수신하는 단계; 상기 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정하는 단계; 및 상기 노출 모드에 기초하여 상기 아티스트의 단말에 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키거나 또는 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정하는 단계는, 상기 복수의 메시지가 기 설정된 시간 단위 마다 수신되는 개수에 기초하여 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키는 전체 노출 모드 및 상기 복수의 메시지의 일부를 노출시키는 일부 노출 모드 중 어느 하나의 노출 모드를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 복수의 메시지가 기 설정된 시간 단위 마다 수신되는 개수에 기초하여 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키는 전체 노출 모드 및 상기 복수의 메시지의 일부를 노출시키는 일부 노출 모드 중 어느 하나의 노출 모드를 결정하는 단계는, 상기 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 미만으로 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 노출 모드를 상기 전체 노출 모드로 결정하고, 상기 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 이상 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 노출 모드를 일부 노출 모드로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 이상 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 노출 모드를 일부 노출 모드로 결정하는 단계는, 상기 제1 값 이상, 제2 값 미만으로 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 복수의 메시지 중 제1 개수만큼 메시지를 노출하는 제1 노출 모드로 결정하고, 상기 제2 값 이상으로 상기 메시지가 수신되는 경우 복수의 메시지 중 제2 개수만큼 메시지를 노출하는 제2 노출 모드로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정하는 단계는, 상기 아티스트가 실시간으로 발화하는 메시지 및 상기 아티스트가 실시간으로 입력하는 메시지를 인식하는 단계; 상기 발화 내용 및 상기 채팅 내용에 기초하여, 상기 아티스트가 제공하는 콘텐츠 타입을 결정하는 단계; 및 상기 콘텐츠 타입 및 상기 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 상기 노출 모드를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계는, 상기 아티스트의 정보 및 실시간 상황 정보에 기초하여, 선별 모드를 결정하는 단계; 및 상기 선별 모드에 대응하여 선별된 메시지를 상기 아티스트의 단말에서 노출시키는 단계;를 포함하고, 상기 선별 모드는, 기 설정된 시간 단위 마다 수신된 순서대로 메시지를 선별하는 선착순 모드, 기 설정된 시간 단위 마다 수신된 메시지 중 적어도 하나를 임의로 선별하는 무작위 모드 및 메시지에 포함된 내용을 분석하여 적합도를 산출하고, 적합도가 기 설정된 수준 이상인 메시지를 선별하는 적합도 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 아티스트의 정보 및 실시간 상황 정보에 기초하여, 선별 모드를 결정하는 단계는, 상기 아티스트 분야에 대응하는 제1 선별 모드, 상기 아티스트가 이전에 선택한 선별 모드에 대응하는 제2 선별 모드, 상기 아티스트가 실시간으로 진행하는 콘텐츠에 대응하는 제3 선별 모드 중 적어도 하나로 결정하는 단계;를 포함하고, 상기 아티스트 정보는, 기 설정된 상기 아티스트 분야 및 상기 아티스트가 이전에 선택한 선별 모드를 포함하고, 상기 실시간 상황 정보는, 상기 아티스트가 실시간으로 진행하는 상기 콘텐츠에 대한 정보를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계는, 복수의 키워드 단어를 결정하는 단계; 상기 복수의 키워드 단어 중 적어도 하나의 키워드 단어를 포함하는 메시지를 필터링하는 단계; 상기 필터링된 메시지 중 메시지에 서로 다른 키워드 단어를 많이 포함하는 순서에 따라 제1 가중치를 차등 부여하는 단계; 상기 필터링된 메시지 중 메시지에 맞춤법 오류가 없는 순서에 따라 제2 가중치를 차등 부여하는 단계; 및 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치의 합산 값이 기 설정된 값 이상인 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 상기 아티스트의 단말에 노출시키는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 복수의 키워드 단어를 결정하는 단계는, 기 설정된 시간 단위 마다 상기 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 단어들을 추출하고, 상기 복수의 단어들 중 기 설정된 횟수 이상 출현하는 상기 복수의 키워드 단어를 인식하는 단계; 및 웹 크롤러를 이용하여 상기 아티스트와 관련된 텍스트를 수집하고, 상기 수집된 텍스트 중 기 설정된 횟수 이상 출현하는 상기 복수의 키워드 단어를 인식하는 단계;중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계는, 대화의 연속성을 유지하기 위해 상기 아티스트의 단말에서 이전에 노출된 제1 메시지를 전송한 단말에서 새롭게 전송된 제2 메시지를 선별하는 단계; 및 상기 제2 메시지를 상기 아티스트의 단말에서 노출시키는 단계;를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계는, 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 형태소를 인식하는 단계; 상기 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 형태소가 기 설정된 개수 이상 상호 중복되는 메시지들을 복수의 유사 메시지로 분류하는 단계; 상기 복수의 유사 메시지 중 어느 하나인 제1 메시지를 선별하는 단계; 및 상기 제1 메시지에 태그 정보를 부여하여, 상기 아티스트의 단말에 노출시키는 단계;를 포함하고, 상기 태그 정보는, 상기 복수의 유사 메시지로 분류된 메시지의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
대안적인 실시예에서, 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계는, 상기 아티스트가 실시간으로 발화하는 메시지 및 상기 아티스트가 실시간으로 입력하는 메시지를 인식하는 단계; 상기 발화 내용 및 상기 채팅 내용에 기초하여, 상기 아티스트가 제공하는 콘텐츠 타입을 결정하는 단계; 및 상기 콘텐츠 타입에 대응하는 선별 모드를 이용하여 상기 복수의 메시지 중 적어도 하나의 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 상기 아티스트의 단말에 노출시키는 단계;를 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 장치가 개시된다. 상기 장치는: 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상술한 방법들을 수행할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상술한 방법들을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램이 개시된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은 메신저 애플리케이션과 관련된 다양한 기능을 제공하여, 아티스트와 팬 간의 친밀하고 원활한 커뮤니케이션 방식을 제공할 수 있다.
구체적으로, 본 발명은 아티스트가 불특정 다수인 자신의 팬들과 소통할 때, 팬들이 아티스트에게 전송하는 메시지의 개수에 따라 아티스트에게 노출되는 메시지의 양을 조절하여, 아티스트에게 팬들이 보낸 대량의 메시지에 대한 가독성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명은 아티스트가 다수의 팬들과 소통할 때, 아티스트가 팬들에게 제공하는 콘텐츠의 타입에 따라 팬들의 메시지를 아티스트에게 노출하는 방식을 변경하여, 아티스트와 팬의 커뮤니케이션을 환경을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 다양한 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 다양한 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 10 내지 도 16은 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 발명내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 서버(100), 제1 단말(200) 및 제2 단말(300)을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 단말(200)은 아티스트의 단말이고, 제2 단말(300)은 아티스트의 팬인 사용자의 단말일 수 있다.
도 1에 도시된 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
일 실시예에서, 서버(100)는 아티스트와 아티스트의 팬 간의 개인화 메시징 서비스를 제공할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 아티스트의 제1 단말(200)로부터 팬에게 전송하기 위한 제1 메시지를 수신할 수 있다. 또한, 서버(100)는 아티스트의 팬으로 등록된 제2 단말(300)에서 입력된 사용자의 개인 정보에 기초하여 사용자의 애칭을 결정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 제1 메시지를 분석하여, 사용자의 애칭이 삽입된 제2 메시지를 생성할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 제2 메시지를 제2 단말(300)로 전송할 수 있다.
즉, 서버(100)는 아티스트가 불특정 다수의 팬에게 전송하기 위한 제1 메시지를 전송한 경우, 제1 메시지를 아티스트의 팬 각각에게 대응하는 제2 메시지로 변환한 후, 아티스트의 팬 각각의 단말로 전송할 수 있다.
따라서, 본 발명의 서버(100)는 아티스트와 팬 사이에서 보다 친밀한 소통이 가능한 개인화 메시징 서비스를 제공할 수 있다.
이하, 서버(100)가 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 일례는 도 3 내지 도 9를 참조하여 후술한다.
일 실시예에서, 서버(100)는 아티스트와 아티스트의 팬 간의 실시간 소통 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 서버(100)는 아티스트의 다수의 팬으로부터 수신되는 대량 트래픽 메시지의 노출을 제어할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지를 수신할 수 있다. 또한, 서버(100)는 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 노출 모드에 기초하여 아티스트의 제1 단말(200)에 복수의 메시지를 모두 노출시키거나 또는 아티스트의 제1 단말(200)에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시킬 수 있다.
따라서, 본 발명의 서버(100)는 아티스트와 팬 사이에서 보다 원활한 소통이 가능한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 서비스를 제공할 수 있다.
이하, 서버(100)가 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 서비스를 제공하는 방법의 일례에 대한 설명은 도 11 내지 도 16을 참조하여 후술한다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 웹(Web) 또는 애플리케이션(Application) 기반의 서비스를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
서버(100)는 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 디바이스 및 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하, 서버(100)의 하드웨어 구성에 대한 설명은 도 2를 참조하여 후술한다.
한편, 제1 단말(200) 및 제2 단말(300) 각각은 네트워크(400)를 통해 서버(100)와 연결될 수 있으며, 서버(100)에서 제공하는 개인화 메시징 서비스 또는 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 단말일 수 있다.
구체적으로, 제1 단말(200)은 팬들에게 개인화 메시지를 전송하고자 하는 아티스트의 단말일 수 있다. 또한, 제1 단말(200)은 다수의 팬들과 실시간으로 소통하거나, 다수의 팬들에게 실시간 콘텐츠를 제공하고자 하는 아티스트의 단말일 수 있다.
그리고, 제2 단말(300)은 아티스트의 팬인 사용자의 단말일 수 있다. 아티스트의 팬인 사용자는 단말을 이용해 아티스트로부터 메시지를 수신하거나, 아티스트에게 메시지를 전송할 수 있다.
여기서, 제1 단말(200) 및 제2 단말(300) 각각은 예를 들어, 다양한 형태의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 자세히 예를 들어, 제1 단말(200) 및 제2 단말(300) 각각은 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북과 같은 다양한 단말 장치를 의미할 수 있다.
제1 단말(200) 및 제2 단말(300) 각각은 단말의 적어도 일부분에 디스플레이를 포함하며, 서버(100)로부터 제공되는 애플리케이션 혹은 확장 프로그램 기반의 서비스 구동을 위한 운영체제를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 단말(200) 및 제2 단말(300) 각각은 스마트폰(Smart-phone)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 제1 단말(200) 및 제2 단말(300) 각각은, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), 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) 단말, 스마트 패드(Smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
네트워크(400)는 컴퓨팅 장치, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(110)는 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 서버(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 발명의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(130)는 서버(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(140)는 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.
스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 서버(100)를 통해 본 발명의 실시예에 따른 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 개시된 실시예에 따른 분석을 수행하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.
스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드 될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 신경망 모델의 학습과 관련된 다양한 작업과 관련된 다양한 방법들을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.
도 3 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 개인화 메시징 서비스를 제공할 수 있다.
도 3을 참조하면, 서버(100)는 아티스트의 제1 단말(200)로부터 팬에게 전송하기 위한 제1 메시지를 수신할 수 있다(S110).
여기서, 제1 메시지는 완성 문장 또는 미완성 문장이 포함될 수 있다. 예를 들어, 제1 메시지는 주어 및 서술어가 모두 포함된 완성 문장일 수 있다. 또한, 제1 메시지는 주어가 없는 미완성 문장일 수 있다.
서버(100)는 아티스트의 팬으로 등록된 제2 단말(300)에서 입력된 사용자의 개인 정보에 기초하여 사용자의 애칭을 결정할 수 있다(S120).
구체적으로, 서버(100)는 사용자의 개인 정보에 포함된 사용자의 닉네임을 사용자의 애칭으로 결정할 수 있다.
추가적인 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 개인 정보에 사용자의 닉네임이 포함되지 않은 경우, 사용자의 개인 정보에 포함된 사용자의 이름을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 본 발명의 서비스에 등록된 사용자들 중 사용자와 동일한 이름을 가진 다른 사용자가 가장 많이 사용하는 닉네임을 인식할 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 다른 사용자의 닉네임을 상기 닉네임이 포함되지 않은 사용자의 애칭으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 닉네임이 등록되지 않은 사용자의 이름이 '호영'인 경우, '호영'이라는 이름을 가진 다른 사용자들이 가장 많이 사용하는 닉네임이 무엇인지 인식할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 '호영'이라는 이름을 가진 다른 사용자들이 '호이'라는 닉네임을 가장 많이 사용하는 것으로 인식한 경우, 닉네임이 등록되지 않고 '호영'이라는 이름을 가진 사용자의 애칭을 '호이'로 결정할 수 있다.
다른 추가적인 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 개인 정보에 사용자의 닉네임이 포함되지 않은 경우, 사용자의 개인 정보에 포함된 사용자의 이름을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 웹 크롤러를 이용하여, 사용자와 동일한 이름을 가진 다른 사용자가 가장 많이 사용하는 닉네임을 인식할 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 다른 사용자의 닉네임을 상기 닉네임이 포함되지 않은 사용자의 애칭으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 웹 크롤러를 이용하여 사용자의 애칭을 결정하는 경우, 이름과 닉네임이 모두 공개된 온라인 커뮤니티, 블로그 또는 다양한 웹 사이트 등으로부터 이름과 닉네임을 맵핑하여 수집할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 사용자와 동일한 이름을 가진 다른 사용자가 가장 많이 사용하는 닉네임을 사용자의 애칭으로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 애칭을 결정한 경우, 애칭의 마지막 글자에 기초하여 애칭에 연결시킬 조사를 결정할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 후술될 단계(S130)에서, 애칭에 조사가 연결된 어절이 삽입된 제2 메시지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 애칭의 마지막 글자에 받침이 포함된 경우, 애칭에 연결시킬 조사를 '아'로 결정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 애칭의 마지막 글자에 받침이 포함되지 않은 경우, 애칭에 연결시킬 조사를 '야'로 결정할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 애칭의 마지막 글자에 받침이 포함되지 않은 '호이'가 애칭으로 결정된 경우, 애칭에 연결시킬 조사를 '야'로 결정할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 '호이야'를 제2 메시지에 포함시킬 수 있다.
추가적인 실시예에서, 도 4를 참조하면, 서버(100)는 아티스트의 제1 나이 및 아티스트의 팬으로 등록된 사용자의 제2 나이를 인식할 수 있다(S121). 그리고, 서버(100)는 제1 나이 및 제2 나이의 차이가 존재하는 경우, 제1 나이 및 제2 나이의 차이 값, 아티스트의 성별 및 사용자의 성별에 기초하여 호칭어를 결정할 수 있다(S122). 여기서, 호칭어는 예를 들어, 형, 오빠, 누나, 언니 및 동생 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 서버(100)는 아티스트의 제1 나이가 팬의 제2 나이보다 적고, 아티스트의 성별 및 사용자의 성별이 다른 경우, 오빠 또는 누나 중 어느 하나를 호칭어로 결정할 수 있다.
다른 예를 들어, 서버(100)는 아티스트의 제1 나이가 팬의 제2 나이보다 적고, 아티스트의 성별 및 사용자의 성별이 동일한 경우, 형 또는 언니 중 어느 하나를 호칭어로 결정할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 서버(100)는 아티스트의 제1 나이가 팬의 제2 나이보다 많은 경우, 동생을 호칭어로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 호칭어를 결정한 경우, 호칭어의 마지막 글자에 기초하여 애칭에 연결시킬 조사를 결정할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 후술될 단계(S130)에서, 애칭에 호칭어와 조사가 연결된 어절이 삽입된 제2 메시지를 생성할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 서버(100)는 제1 메시지를 분석하여, 사용자의 애칭이 삽입된 제2 메시지를 생성할 수 있다(S130). 그리고, 서버(100)는 제2 메시지를 제2 단말(300)로 전송할 수 있다(S140).
일 실시예에서, 서버(100)는 제1 메시지를 분석하여 애칭 자리를 결정하고, 결정된 애칭 자리에 단계(S120)에서 결정된 애칭을 삽입하여 제2 메시지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 도 5를 참조하면, 서버(100)는 제1 메시지에 기초하여, 애칭 자리를 결정할 수 있다(S131A). 그리고, 서버(100)는 애칭 자리에 사용자의 애칭을 삽입하여 제2 메시지를 생성할 수 있다(S132A).
서버(100)가 애칭 자리를 결정하는 일례로, 서버(100)는 제1 메시지에 포함된 어절을 추출할 수 있다. 또한, 서버(100)는 어절의 성분을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 어절의 성분 중 특정 성분에 대응하는 특정 어절과 가장 인접한 자리를 애칭 자리로 결정할 수 있다.
여기서, 애칭 자리를 결정하기 위해 이용되는 특정 성분은 아티스트의 채팅 히스토리에 기초하여 결정될 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 아티스트가 이용하는 메신저 애플리케이션으로부터 아티스트의 채팅 히스토리를 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는 채팅 히스토리에 포함된 문장들 각각의 애칭 자리를 인식할 수 있다. 또한, 서버(100)는 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 성분을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 성분 중 동일한 횟수가 가장 많은 특정 성분을 인식할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 채팅 히스토리에 포함된 문장들 각각에서 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 성분 중 동일한 횟수가 가장 많은 특정 성분이 서술어라고 인식한 경우, 서술어의 앞 또는 서술어의 뒤를 애칭 자리로 인식할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 예를 들어, 서버(100)는 채팅 히스토리에 포함된 문장들 각각에서 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 성분 중 동일한 횟수가 가장 많은 특정 성분이 종결어미라고 인식한 경우, 종결어미의 뒤를 애칭 자리로 인식할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
추가적인 실시예에서, 서버(100)는 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 성분을 인식할 때, 애칭이 상기 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 앞에 위치하는지 또는 상기 애칭 자리와 가장 인접한 어절의 뒤에 위치하는지에 대한 정보 추가적으로 인식하여, 아티스트가 작성한 문장의 스타일과 보다 유사해지도록 애칭 자리를 결정할 수 있다.
서버(100)가 애칭 자리를 결정하는 다른 일례로, 서버(100)는 애칭 자리를 결정하는 경우, 제1 메시지에 포함된 적어도 하나의 문장을 추출할 수 있다. 또한, 서버(100)는 문장에 포함된 복수의 어절의 성분 순서를 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 성분 순서를 사전 학습된 신경망 모델에 입력하여, 신경망 모델로부터 애칭 자리를 획득할 수 있다.
여기서, 애칭 자리를 결정하기 위해 이용되는 신경망 모델은 아티스트의 채팅 히스토리에 기초하여 학습될 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 아티스트가 이용하는 메신저 애플리케이션으로부터 아티스트의 채팅 히스토리를 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는 채팅 히스토리에서 복수의 문장을 추출할 수 있다. 또한, 서버(100)는 복수의 문장 각각에 포함된 어절의 성분 순서와 복수의 문장 각각에 포함된 애칭 자리를 라벨링하여 학습 데이터를 생성할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 학습 데이터를 이용하여 애칭 자리를 출력하도록 신경망 모델을 학습시킬 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 제2 메시지를 생성할 때, 사용자의 기념일을 이용할 수 있다.
구체적으로, 도 6을 참조하면, 서버(100)는 사용자의 개인 정보에 기초하여, 사용자의 기념일을 인식할 수 있다(S131B).
예를 들어, 서버(100)는 사용자의 개인 정보에 기초하여, 사용자의 생일, 사용자가 팬으로 가입한 날짜와 관련된 기념일을 인식할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
서버(100)는 제1 메시지를 평서문, 의문문, 명령문, 청유문 및 감탄문 중 어느 하나의 타입으로 분류할 수 있다(S132B).
구체적으로, 서버(100)는 제1 메시지에 포함된 문장이 타입을 인식할 수 없는 중의적인 표현인 경우, 제1 메시지를 평서문, 의문문, 명령문, 청유문 및 감탄문 중 어느 하나의 타입으로 분류할 수 있다.
좀더 구체적으로, 서버(100)는 제1 메시지에 포함된 문장을 구성하는 단어 및 어절의 순서를 기초로 제1 메시지를 평서문, 의문문, 명령문, 청유문 및 감탄문 중 어느 하나의 타입으로 분류할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 "생일 축하"라는 문장이 포함된 제1 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)로부터 수신한 경우, '생일' 및 '축하'를 기초로 두 단어가 포함되어 자주 사용되는 청유문 타입으로 분류할 수 있다.
서버(100)는 현재 시간, 현재 날짜, 사용자의 기념일 및 타입 중 적어도 하나에 기초하여, 제2 메시지를 생성할 수 있다(S133B).
예를 들어, 서버(100)는 현재 날짜와 사용자의 생일 날짜를 비교하여, 제2 메시지를 생성할 수 있다.
자세히 예를 들어, 서버(100)는 현재 날짜와 사용자의 생일 날짜가 일치하는 경우, "생일 축하해!"가 포함된 제2 메시지를 생성할 수 있다. 또한, 서버(100)는 현재 날짜가 사용자의 생일 날짜보다 빠른 경우, "생일에는 뭐 할 거야?"가 포함된 제2 메시지를 생성할 수 있다. 또한, 서버(100)는 현재 날짜가 사용자의 생일 날짜보다 느린 경우, "생일에는 뭐 했어?"가 포함된 제2 메시지를 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 서버(100)는 "밥 먹었어?"라는 문장이 포함된 제1 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)로부터 수신한 경우, 현재 시간에 기초하여, 제2 메시지를 생성할 수 있다.
자세히 예를 들어, 서버(100)는 현재 시간이 점심 시간(예를 들어, 11시 내지 14시)에 포함된 경우, "점심은 뭐 먹어?"가 포함된 제2 메시지를 생성할 수 있다. 또한, 서버(100)는 현재 시간이 점심 시간이 지난 경우, "점심 잘 먹었어?"가 포함된 제2 메시지를 생성할 수 있다. 또한, 서버(100)는 현재 시간이 점심 시간 이전인 경우, "점심 뭐 먹을 거야?"가 포함된 제2 메시지를 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 다양한 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 제2 메시지를 생성할 때, 사용자의 리액션을 기초로 제1 메시지에 포함된 문장을 재구성할 수 있다.
도 7을 참조하면, 서버(100)는 제2 단말(300)로 이전에 전송된 메시지와 관련된 리액션 정보를 획득할 수 있다(S210). 여기서, 리액션 정보는 긍정 타입 리액션, 중립 타입 리액션, 부정 타입 리액션 및 리액션 속도 중 적어도 하나와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 리액션 정보에 포함된 각 타입은, 각 타입에 대응하여 기 설정된 키워드 및 이모티콘에 기초하여 결정될 수 있다.
서버(100)는 리액션 정보에 기초하여, 사용자의 선호 어절 순서를 인식할 수 있다(S220).
구체적으로, 서버(100)는 제2 단말(300)로 이전에 전송된 메시지 중 긍정 타입 리액션을 받은 메시지를 필터링할 수 있다. 또한, 서버(100)는 필터링된 메시지에 포함된 문장들의 어절 순서를 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 어절 순서 중 기 설정된 횟수 이상 중복되는 어절 순서를 선호 어절 순서로 인식할 수 있다.
추가적인 실시예에서, 서버(100)는 사용자의 선호 어절 순서의 정확도를 높이기 위해 기 설정된 횟수 이상 중복되는 어절 순서 중 리액션 속도가 기 설정된 속도보다 빠른 어절 순서를 추가적으로 필터링하여, 선호 어절 순서를 인식할 수 있다.
서버(100)는 사용자의 선호 어절 순서를 인식한 경우, 선호 어절 순서를 기초로 제1 메시지에 포함된 적어도 하나의 문장을 재구성할 수 있다(S230). 여기서, 사용자의 선호 어절 순서를 기초로 재구성된 문장은 제2 메시지에 포함될 수 있다.
예를 들어, 사용자의 선호 어절 순서가 주어절, 목적절 및 서술절 순서인 경우, 서버(100)는 제1 메시지에 포함된 각 어절을 인식하고, 주어절, 목적절 및 서술절 순서대로 어절을 추출하여 문장을 재구성할 수 있다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화 메시징 서비스를 제공하는 방법의 다양한 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 아티스트의 팬인 사용자는 자신이 좋아하는 아티스트에게 메시지를 전송할 수 있다.
도 8을 참조하면, 제1 팬 사용자 단말(201) 및 제2 팬 사용자 단말(202) 각각은 메시지를 전송할 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 제1 팬 사용자 단말(201) 및 제2 팬 사용자 단말(202) 각각으로부터 메시지를 수신할 수 있다.
서버(100)는 팬 사용자 단말로부터 수신된 메시지를 가장 최근 저장된 아티스트 메시지에 태깅할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 팬 닉네임 정보를 팬 사용자 단말로부터 수신된 메시지에 추가할 수 있다. 여기서, 가장 최근 저장된 아티스트 메시지 및 팬 닉네임 정보 각각은 서버(100)의 메모리(120)에 저장되어 있을 수 있다.
서버(100)는 팬 사용자 단말로부터 수신된 메시지에 가장 최근 저장된 아티스트 메시지를 태깅하고, 팬 닉네임 정보를 추가한 후, 아티스트의 제2 단말(300)로 전송할 수 있다.
이 경우, 아티스트의 제1 단말(200)은 채팅방에 팬 사용자 단말로부터 수신된 메시지에 대한 알림을 노출하고, 상기 메시지를 표시할 수 있다.
구체적으로, 도 9를 참조하면, 아티스트의 제2 단말(300)은 채팅방 화면(20)을 출력할 수 있다. 채팅방 화면(20)은 가장 최근에 팬에게 전송한 메시지(11)와 가장 최근에 팬에게 전송한 메시지(11)에 대한 답장 보기 버튼(12)을 포함할 수 있다.
아티스트의 제2 단말(300)은 답장 보기 버튼(12)에 대한 선택 입력이 수신된 경우, 답장 보기 화면(20)을 출력할 수 있다. 답장 보기 화면(20)은 아티스트가 가장 최근에 팬에게 전송한 메시지(21)와 가장 최근에 팬에게 전송한 메시지(21)에 대한 답장 리스트(22)를 포함할 수 있다. 여기서, 답장 리스트(22)에는 서버(100)가 팬 사용자 단말로부터 수신된 메시지에 가장 최근 저장된 아티스트 메시지를 태깅하고, 팬 닉네임 정보를 추가한 정보들이 포함될 수 있다. 예를 들어, 답장 리스트(22)에는 가장 최근 저장된 아티스트 메시지인 'ㅎㅎㅎ 안녕하세요'와 팬 닉네임 정보인 '펜닉네임1' 및 'Youu'가 포함될 수 있다.
즉, 아티스트는 본 발명의 개인화 메시징 서비스를 통해 다수의 팬에게 메시지를 전송할 수 있다. 그리고, 상기 아티스트의 다수의 팬들은 아티스트의 메시지에 대해 답장을 보낼 수 있다. 이 경우, 아티스트는 자신이 팬에게 전송한 메시지에 대응하는 답장을 모아볼 수 있다.
도 10 내지 도 16은 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 아티스트와 아티스트의 팬 간의 실시간 소통 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 서버(100)는 아티스트의 다수의 팬으로부터 수신되는 대량 트래픽 메시지의 노출을 제어할 수 있다.
도 10을 참조하면, 서버(100)는 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지를 수신할 수 있다(S310). 여기서, 복수의 메시지는 아티스트의 팬인 복수의 사용자 각각의 단말에서 서버(100)로 전송될 수 있다.
서버(100)는 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정할 수 있다(S320).
일 실시예에서, 서버(100)는 복수의 메시지가 기 설정된 시간 단위 마다 수신되는 개수에 기초하여 복수의 메시지를 모두 노출시키는 전체 노출 모드 및 복수의 메시지의 일부를 노출시키는 일부 노출 모드 중 어느 하나의 노출 모드를 결정할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 미만으로 메시지가 수신되는 경우 노출 모드를 전체 노출 모드로 결정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 이상 메시지가 수신되는 경우 노출 모드를 일부 노출 모드로 결정할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위인 1초 마다 제1 값인 10개 미만의 개수로 메시지가 수신되는 경우, 노출 모드를 전체 노출 모드로 결정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위인 1초 마다 제1 값인 10개 이상의 개수로 메시지가 수신되는 경우, 노출 모드를 일부 노출 모드로 결정할 수 있다.
서버(100)가 노출 모드를 일부 노출 모드로 결정하는 경우, 제1 값 이상, 제2 값 미만으로 메시지가 수신되는 경우 복수의 메시지 중 제1 개수만큼 메시지를 노출하는 제1 노출 모드로 결정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 제2 값 이상으로 메시지가 수신되는 경우 복수의 메시지 중 제2 개수만큼 메시지를 노출하는 제2 노출 모드로 결정할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위인 1초 마다 제1 값인 10개 이상, 제2 값인 20개 미만의 개수로 메시지가 수신되는 경우, 제1 개수인 10개의 메시지를 노출하는 제1 노출 모드로 결정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위인 1초 마다 제2 값인 20개 이상의 개수로 메시지가 수신되는 경우, 제2 개수인 20개의 메시지를 노출하는 제2 노출 모드로 결정할 수 있다.
따라서, 본 발명의 서버(100)는 메시지의 개수에 따라 아티스트의 제1 단말(200)에 노출되는 메시지의 개수를 조절하여 보다 원활한 의사소통 기능을 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 아티스트가 실시간으로 진행하는 소통의 콘텐츠를 기초로 노출 모드를 결정할 수 있다.
구체적으로, 도 11을 참조하면, 서버(100)는 아티스트가 실시간으로 발화하는 메시지 및 아티스트가 실시간으로 입력하는 메시지를 인식할 수 있다(S321). 또한, 서버(100)는 발화 내용 및 채팅 내용에 기초하여, 아티스트가 제공하는 콘텐츠 타입을 결정할 수 있다(S322). 그리고, 서버(100)는 콘텐츠 타입 및 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정할 수 있다(S323).
본 발명에서, 콘텐츠 타입은 예를 들어, 느린 콘텐츠 타입, 빠른 콘텐츠 타입, 음악 콘텐츠 타입 및 소통 콘텐츠 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 각 콘텐츠 타입 별로 노출 모드가 맵핑되어 서버(100)의 메모리(120)에 저장되어 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 서버(100)는 아티스트가 실시간으로 발화하는 메시지 및 아티스트가 실시간으로 입력하는 메시지에 포함된 단어 및 입력 속도에 기초하여 콘텐츠 타입을 결정할 수 있다. 자세히 예를 들어, 단어 및 입력 속도 각각에 대응하는 콘텐츠 타입 테이블이 서버(100)의 메모리(120)에 저장되어 있고, 서버(100)는 콘텐츠 타입 테이블에서 인식한 단어 및 입력 속도에 대응하는 콘텐츠 타입을 탐색할 수 있다.
그리고, 서버(100)는 결정된 콘텐츠 타입에 대응하는 노출 모드를 인식할 수 있다. 추가적인 실시예에서, 서버(100)는 결정된 콘텐츠 타입에 대응하는 노출 모드로 메시지를 노출시키되, 복수의 메시지의 트래픽에 기초하여 노출시키는 메시지의 개수를 제어할 수 있다.
다시 도 10을 참조하면, 서버(100)는 노출 모드를 결정한 경우, 노출 모드에 대응하여 아티스트의 제1 단말(200)에 메시지를 노출시킬 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 노출 모드에 기초하여 아티스트의 제1 단말(200)에 복수의 메시지를 모두 노출시키거나 또는, 아티스트의 제1 단말(200)에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다(S330).
단계(S330)에서 서버(100)가 메시지를 선별하는 일례로, 아티스트의 정보 및 실시간 상황 정보를 이용하여 메시지를 선별할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
도 12를 참조하면, 서버(100)는 아티스트의 정보 및 실시간 상황 정보에 기초하여, 선별 모드를 결정할 수 있다(S331A). 그리고, 서버(100)는 선별 모드에 대응하여 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에서 노출시킬 수 있다(S332A).
본 발명에서 선별 모드는 기 설정된 시간 단위 마다 수신된 순서대로 메시지를 선별하는 선착순 모드, 기 설정된 시간 단위에 수신된 메시지 중 적어도 하나를 임의로 선별하는 무작위 모드 및 메시지에 포함된 내용을 분석하여 적합도를 산출하고, 적합도가 기 설정된 수준 이상인 메시지를 선별하는 적합도 모드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
서버(100)는 선별 모드를 결정하는 경우, 아티스트 분야에 대응하는 제1 선별 모드, 아티스트가 이전에 선택한 선별 모드에 대응하는 제2 선별 모드, 아티스트가 실시간으로 진행하는 콘텐츠에 대응하는 제3 선별 모드 중 적어도 하나로 결정할 수 있다. 여기서, 아티스트 정보는 기 설정된 상기 아티스트 분야 및 아티스트가 이전에 선택한 선별 모드를 포함할 수 있다. 또한, 실시간 상황 정보는 아티스트가 실시간으로 진행하는 상기 콘텐츠에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 제1 선별 모드, 제2 선별 모드 및 제3 선별 모드 중 어느 하나를 선택 가능한 팝업 화면을 아티스트의 제1 단말(200)에 출력하고, 선택 입력에 기초하여 선별 모드를 결정할 수 있다.
다른 예를 들어, 서버(100)는 제1 선별 모드, 제2 선별 모드 및 제3 선별 모드 각각을 기 설정된 시간 간격으로 변경할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 현재 선별 모드를 고정하게 하는 버튼을 아티스트의 제1 단말(200)에 표시할 수 있다.
즉, 본 발명의 서버(100)는 다양한 선별 모드를 순환 제공하고, 그 중 아티스트의 마음에 드는 선별 모드를 직접 선택 가능한 기능을 제공할 수 있다.
단계(S330)에서 서버(100)가 메시지를 선별하는 다른 일례로, 복수의 키워드 단어를 이용하여 메시지를 선별할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
도 13을 참조하면, 서버(100)는 복수의 키워드 단어를 결정할 수 있다(S331B).
예를 들어, 서버(100)는 기 설정된 시간 단위 마다 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 단어들을 추출하고, 복수의 단어들 중 기 설정된 횟수 이상 출현하는 복수의 키워드 단어를 인식할 수 있다.
다른 예를 들어, 서버(100)는 웹 크롤러를 이용하여 아티스트와 관련된 텍스트를 수집하고, 수집된 텍스트 중 기 설정된 횟수 이상 출현하는 복수의 키워드 단어를 인식할 수 있다.
서버(100)는 복수의 키워드 단어를 인식한 경우, 복수의 키워드 단어 중 적어도 하나의 키워드 단어를 포함하는 메시지를 필터링할 수 있다(S332B).
서버(100)는 필터링된 메시지 중 메시지에 서로 다른 키워드 단어를 많이 포함하는 순서에 따라 제1 가중치를 차등 부여할 수 있다(S333B).
예를 들어, 복수의 키워드 단어가 A, B, C로 인식된 경우, 키워드 단어 A만 포함하는 메시지는 제1 가중치를 1점으로 부여하고, 키워드 단어 A 및 B를 포함하는 메시지는 제1 가중치를 2점으로 부여하고, 키워드 단어 A, B 및 C를 모두 포함하는 메시지는 제1 가중치를 3점으로 부여할 수 있다.
서버(100)는 필터링된 메시지 중 메시지에 맞춤법 오류가 없는 순서에 따라 제2 가중치를 차등 부여할 수 있다(S334B).
예를 들어, 맞춤법 오류가 없는 메시지는 제2 가중치를 3점으로 부여하고, 맞춤법 오류를 1개 포함하는 메시지는 제2 가중치를 2점으로 부여하고, 맞춤법 오류를 2개 포함하는 메시지는 제2 가중치를 1점으로 부여하고, 맞춤법 오류를 3개 이상 포함하는 메 시지는 제2 가중치를 0점으로 부여할 수 있다.
서버(100)는 필터링, 제1 가중치 부여 및 제2 가중치 부여 작업을 완료한 후, 제1 가중치 및 제2 가중치의 합산 값이 기 설정된 값 이상인 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다(S335B).
추가적인 실시예에서, 서버(100)는 아티스트에게 수신되는 메시지의 트래픽에 기초하여, 가중치 합산 값과 관련된 기준 값을 조정할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 1초 마다 수신되는 메시지의 양이 10개 미만인 경우, 제1 가중치 및 제2 가중치의 합산 값이 1점 이상인 메시지를 선별하여 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다. 한편, 서버(100)는 1초 마다 수신되는 메시지의 양이 10개 초과인 경우, 제1 가중치 및 제2 가중치의 합산 값이 3점 이상인 메시지를 선별하여 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
단계(S330)에서 서버(100)가 메시지를 선별하는 또 다른 일례로, 대화의 연속성을 고려하여 메시지를 선별할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
도 14를 참조하면, 대화의 연속성을 유지하기 위해 아티스트의 제1 단말(200)에서 이전에 노출된 제1 메시지를 전송한 단말에서 새롭게 전송된 제2 메시지를 선별할 수 있다(S331C). 그리고, 서버(100)는 제2 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에서 노출시킬 수 있다(S332C).
구체적으로, 서버(100)는 아티스트의 제1 단말(200)에서 노출된 메시지의 발신자를 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 제1 단말(200)에서 메시지가 노출된 시점부터 기 설정된 시간(예를 들어, 5분) 내에 동일한 발신자가 전송하는 다음 메시지를 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 동일한 발신자가 전송하는 다음 메시지를 선별하여 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
단계(S330)에서 서버(100)가 메시지를 선별하는 또 다른 일례로, 복수의 유사 메시지를 이용하여 메시지를 선별할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
도 15를 참조하면, 서버(100)는 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 형태소를 인식할 수 있다(S331D).
서버(100)는 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 형태소가 기 설정된 개수 이상 상호 중복되는 메시지들을 복수의 유사 메시지로 분류할 수 있다(S332D). 예를 들어, 서버(100)는 형태소 A, B, C를 모두 포함하는 복수의 메시지들을 복수의 유사 메시지로 분류할 수 있다.
서버(100)는 복수의 유사 메시지 중 어느 하나인 제1 메시지를 선별할 수 있다(S333D). 예를 들어, 서버(100)는 복수의 유사 메시지 중 키워드 단어를 가장 많이 포함하고 있는 메시지를 제1 메시지로 선별할 수 있다.
서버(100)는 제1 메시지에 태그 정보를 부여하여, 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다(S334D). 여기서, 태그 정보는 복수의 유사 메시지로 분류된 메시지의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
즉, 서버(100)는 제1 메시지와 유사한 메시지의 개수에 대한 정보와 함께 제1 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다. 이 경우, 아티스트는 해당 메시지를 몇 명이 전송했는지 직관적으로 인식할 수 있다.
단계(S330)에서 서버(100)가 메시지를 선별하는 또 다른 일례로, 실시간 콘텐츠 타입을 이용하여 메시지를 선별할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
도 16을 참조하면, 서버(100)는 아티스트가 실시간으로 발화하는 메시지 및 상기 아티스트가 실시간으로 입력하는 메시지를 인식할 수 있다(S331E).
서버(100)는 발화 내용 및 채팅 내용에 기초하여, 아티스트가 제공하는 콘텐츠 타입을 결정할 수 있다(S332E).
서버(100)는 콘텐츠 타입에 대응하는 선별 모드를 이용하여 복수의 메시지 중 적어도 하나의 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 상기 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다(S333E). 여기서, 콘텐츠 타입은 예를 들어, 느린 콘텐츠 타입, 빠른 콘텐츠 타입, 음악 콘텐츠 타입 및 소통 콘텐츠 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 각 콘텐츠 타입 별로 선별 모드가 맵핑되어 서버(100)의 메모리(120)에 저장되어 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 서버(100)는 아티스트가 실시간으로 발화하는 메시지 및 아티스트가 실시간으로 입력하는 메시지에 포함된 단어 및 입력 속도에 기초하여 콘텐츠 타입을 결정할 수 있다. 자세히 예를 들어, 단어 및 입력 속도 각각에 대응하는 콘텐츠 타입 테이블이 서버(100)의 메모리(120)에 저장되어 있고, 서버(100)는 콘텐츠 타입 테이블에서 인식한 단어 및 입력 속도에 대응하는 콘텐츠 타입을 탐색할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 탐색된 콘텐츠 타입에 대응하는 선별 모드로 선별된 메시지를 아티스트의 제1 단말(200)에 노출시킬 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 서버(100)는 다양한 방식으로 메시지를 선별하여, 다양한 상황 별로 적절한 메시지를 선별하여 노출시킴으로써, 원활한 소통 기능을 제공할 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (7)

  1. 서버에 포함된 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    아티스트에게 전송되는 복수의 메시지를 수신하는 단계;
    상기 복수의 메시지의 트래픽을 이용하여 노출 모드를 결정하는 단계;
    상기 아티스트의 정보 및 실시간 상황 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 선별 모드를 결정하는 단계; 및
    상기 노출 모드 및 상기 선별 모드에 기초하여 상기 아티스트의 단말에 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키거나 또는 상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계;
    를 포함하고,
    상기 아티스트의 단말에서 노출시킬 메시지를 선별하고, 선별된 메시지를 노출시키는 단계는,
    복수의 키워드 단어를 결정하는 단계;
    상기 복수의 키워드 단어 중 적어도 하나의 키워드 단어를 포함하는 메시지를 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 메시지 중 메시지에 서로 다른 키워드 단어를 많이 포함하는 순서에 따라 제1 가중치를 차등 부여하는 단계;
    상기 필터링된 메시지 중 메시지에 맞춤법 오류가 없는 순서에 따라 제2 가중치를 차등 부여하는 단계; 및
    기 설정된 시간 마다 수신되는 상기 복수의 메시지의 트래픽이 기 설정된 크기 미만인 경우 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치의 합산 값이 제1 값 이상인 메시지를 선별하여 상기 아티스트의 단말에 노출시키고, 기 설정된 시간 마다 수신되는 상기 복수의 메시지의 트래픽이 기 설정된 크기를 초과하는 경우 상기 합산 값이 제2 값 이상인 메시지를 선별하여 상기 아티스트의 단말에 노출시키는 단계;
    를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 아티스트의 단말로부터 팬에게 전송하기 위한 제1 메시지를 수신하는 단계;
    상기 팬에게 이전에 전송된 메시지와 관련된 리액션 정보를 획득하는 단계;
    상기 리액션 정보에 기초하여, 상기 제1 메시지에 포함된 적어도 하나의 문장을 재구성하는 단계; 및
    재구성한 메시지를 상기 아티스트의 팬으로 등록된 단말로 전송하는 단계;
    를 더 포함하는,
    선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 선별 모드를 결정하는 단계는,
    상기 아티스트의 분야에 대응하는 제1 선별 모드, 상기 아티스트가 이전에 선택한 선별 모드에 대응하는 제2 선별 모드, 상기 아티스트가 실시간으로 진행하는 콘텐츠에 대응하는 제3 선별 모드 중 적어도 하나로 결정하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 아티스트의 정보는 기 설정된 상기 아티스트의 분야 및 상기 아티스트가 이전에 선택한 선별 모드를 포함하고,
    상기 실시간 상황 정보는 상기 아티스트가 실시간으로 진행하는 상기 콘텐츠에 대한 정보를 포함하고,
    상기 선별 모드는,
    기 설정된 시간 단위 마다 수신된 순서대로 메시지를 선별하는 선착순 모드, 기 설정된 시간 단위 마다 수신된 메시지 중 적어도 하나를 임의로 선별하는 무작위 모드 및 메시지에 포함된 내용을 분석하여 적합도를 산출하고, 적합도가 기 설정된 수준 이상인 메시지를 선별하는 적합도 모드 중 적어도 하나를 포함하는,
    선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 노출 모드를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 메시지가 기 설정된 시간 단위 마다 수신되는 개수에 기초하여 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키는 전체 노출 모드 및 상기 복수의 메시지의 일부를 노출시키는 일부 노출 모드 중 어느 하나의 노출 모드를 결정하는 단계;
    를 포함하는,
    선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 복수의 메시지가 기 설정된 시간 단위 마다 수신되는 개수에 기초하여 상기 복수의 메시지를 모두 노출시키는 전체 노출 모드 및 상기 복수의 메시지의 일부를 노출시키는 일부 노출 모드 중 어느 하나의 노출 모드를 결정하는 단계는,
    상기 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 미만으로 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 노출 모드를 상기 전체 노출 모드로 결정하고, 상기 기 설정된 시간 단위 마다 제1 값 이상 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 노출 모드를 일부 노출 모드로 결정하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 일부 노출 모드는,
    상기 제1 값 이상, 제2 값 미만으로 상기 메시지가 수신되는 경우 상기 복수의 메시지 중 제1 개수만큼 메시지를 노출하는 제1 노출 모드; 및 상기 제2 값 이상으로 상기 메시지가 수신되는 경우 복수의 메시지 중 제2 개수만큼 메시지를 노출하는 제2 노출 모드; 중 적어도 하나를 포함하는,
    선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 키워드 단어를 결정하는 단계는,
    기 설정된 시간 단위 마다 상기 아티스트에게 전송되는 복수의 메시지 각각에 포함된 복수의 단어들을 추출하고, 상기 복수의 단어들 중 기 설정된 횟수 이상 출현하는 상기 복수의 키워드 단어를 인식하는 단계; 및
    웹 크롤러를 이용하여 상기 아티스트와 관련된 텍스트를 수집하고, 상기 수집된 텍스트 중 기 설정된 횟수 이상 출현하는 상기 복수의 키워드 단어를 인식하는 단계;
    중 적어도 하나를 포함하는,
    선별 모드에 기반한 대량 트래픽 메시지의 노출 제어 방법.
  6. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를
    포함하고,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    제1 항의 방법을 수행하는, 장치.
  7. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출 가능한 비 일시적 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
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