KR20020005147A - 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템 - Google Patents

사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20020005147A
KR20020005147A KR1020000039135A KR20000039135A KR20020005147A KR 20020005147 A KR20020005147 A KR 20020005147A KR 1020000039135 A KR1020000039135 A KR 1020000039135A KR 20000039135 A KR20000039135 A KR 20000039135A KR 20020005147 A KR20020005147 A KR 20020005147A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
information
runtime
personalization
network
Prior art date
Application number
KR1020000039135A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100420486B1 (ko
Inventor
박남진
김상조
최운용
Original Assignee
임갑철
주식회사 라스이십일
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 임갑철, 주식회사 라스이십일 filed Critical 임갑철
Priority to KR10-2000-0039135A priority Critical patent/KR100420486B1/ko
Publication of KR20020005147A publication Critical patent/KR20020005147A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100420486B1 publication Critical patent/KR100420486B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

개시된 내용은 사용자가 회원등록시 입력하는 기본 정보, 관리자가 정의한 규칙에 따른 사용자 등급, 사용자가 이용하는 정보의 패턴을 유추하여 사용자의 초기 접속시 해당 사용자에게 가장 적합한 정보를 제공하도록 하는 것이다.
본 발명은 서버 컴퓨터에서 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터와 복수의 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 서버 컴퓨터의 개인화 엔진에서 네트워크 통신망을 통해 접속된 복수의 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성한 후 데이터베이스로 구축하며, 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 서버 컴퓨터로 통신 접속을 진행한 해당 사용자별로 복수의 카테고리 데이터들을 추출하여 해당 사용자 컴퓨터로 출력한다.
따라서, 본 발명은 규모가 큰 전자상거래 사이트 또는 대규모 정보제공 포탈 사이트 등 개인화 서비스가 꼭 필요한 사이트에서 온라인 상의 개인화된 정보 제공과 개인화된 메일링 서비스, 표적 마케팅, 표적 광고 등의 서비스가 가능함은 물론, 개인화 엔진을 독립적으로 구성함으로써 개인화 서비스를 구현하기 쉬우며, 개인화 엔진을 자바(Java) 기반에서 만들어 어떤 OS(Operating System)에서도 작동이 가능하고 데이터베이스에 대한 접근을 최소화하기 위하여 사용자들의 이벤트 파일과 런타임 사용자 오브젝트를 파일에 저장 관리하도록 설계하여 온라인 상에서 개인화 엔진에 의한 어플리케이션 로직 측의 속도 저하가 거의 없는 효과를 제공한다.

Description

사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템 {System for providing network-based personalization service having a analysis function of user disposition}
본 발명은 네트워크 기반의 개인화(personalization) 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
보다 상세하게는 사용자가 회원등록시 입력하는 기본 정보, 관리자가 정의한 규칙에 따른 사용자 등급, 사용자가 이용하는 정보의 패턴을 유추하여 사용자의 초기 접속시 해당 사용자에게 가장 적합한 정보를 제공하도록 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 인터넷(Internet)은 전세계 어디서나, 누구나 접속하고자 하는 상대편 컴퓨터에 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)라는 공통의 프로토콜을 적용하여 자유롭게 연결하여 사용할 수 있도록 구성된 개방형 네트워크로서, 기본적인 문자정보의 전달은 물론 압축기술의 발전과 더불어 멀티미디어 정보의 전달에 이용되는 등 전자 우편, 파일 전송, WWW(World Wide Web) 등의 다양한 서비스를 이용할 수 있다.
이와 같은 인터넷은 국내를 비롯해 세계적으로 사용이 급격하게 증가되면서기존 산업의 전부분에 걸쳐 효율성과 생산성 제고를 위한 전략적인 도구로서 중요성이 급속히 증대되고 있으며, 인터넷을 통한 새로운 비즈니스 기회가 지속적으로 창출됨은 물론, 그 영역도 확장되고 있는 추세여서 인터넷을 이용한 사업자들도 점차 증가되고 있다.
즉, 인터넷을 통한 비즈니스의 일환으로 인터넷 광고, 인터넷 방송, 온라인 게임, 인터넷 신문/잡지, 검색 서비스, 포탈(portal) 서비스, 전자 상거래 등의 다양한 컨텐츠(contents)를 제공하는 사이트들이 급속히 증가되고 있는 것이다.
이처럼 나날이 늘어가는 정보의 홍수로 인한 사용자들의 정보를 찾는 시간을 절약해 주기 위해 최근에는 사용자가 특정 사이트에 접속을 진행할 때 초기 화면을 사용자의 구미에 맞게 편집할 수 있도록 하는 기능을 비롯해 사용자가 자신의 스타일에 맞는 정보들을 선별하여 볼 수 있도록 하는 맞춤형(customization) 서비스를 제공하는 사이트들의 수가 급증되고 있다.
즉, 컴퓨터 사용자가 특정 사이트에 접속한 후 회원 등록을 수행할 때 자신이 선호하는 화면 형태나 색깔, 또는 관심분야와 같은 정보를 해당 사이트측에 제공하면, 해당 사이트에서 이 정보를 기초로 하여 해당 사용자의 통신 접속시 초기 화면을 사용자가 선택한 형태로 제공하거나 또는 해당 사용자에게 가장 알맞는 정보를 초기 화면상에 제공하는 것이다.
예를 들어, 초기 화면 형태 또는 정보 제공 카테고리(학술정보, 오락/게임, 업무관련, 뉴스, 동호회/채팅, 스포츠/연예 등)를 복수개로 구성하여 데이터베이스로 구축한 맞춤형 서비스를 제공하는 사이트에 접속한 특정 사용자가 회원등록을수행할 때 데이터베이스로 구축되어 있는 초기 화면 형태 또는 복수개의 정보 제공 카테고리들을 선택하면 해당 사이트에서 이를 기초로 데이터베이스로 구축하며, 사용자의 통신 접속이 이루어지는 순간 해당 사용자가 선택한 화면 형태 또는 해당 정보의 카테고리에 속하는 데이터를 취합하여 초기 화면상에 제공한다.
이러한 맞춤형 서비스는 정보 제공을 중심으로 하는 사이트 또는 상품 판매를 목적으로 하는 전자 상거래 사이트 등에 적용되어 활발히 이용되고 있다.
그러나, 상술한 바와 같은 종래의 맞춤형 서비스를 제공하는 사이트들은, 사용자들의 정보이용 빈도 및 시간에 따른 선호도와 관심도, 제품구매 기록 등에 따른 사용자 성향을 유추할 수 있는 기능을 보유하고 있지 못하기 때문에 보다 향상된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 사전에 사용자들이 입력해야 할 항목을 많이 요구하는 경우 사용자들이 불성실하게 자료를 입력하게 되면 해당 사용자에게 정확한 정보를 제공하지 못하게 되는 문제점이 있었다.
또한, 맞춤형 서비스를 제공하는 사이트들은 사용자가 입력한 자료 이외에는 사용자들의 변화해 가는 취향을 미리 예측하지 못하기 때문에 사용자가 변화된 성향과 관련된 자료를 입력할 때까지는 사용자들의 구미에 맞는 정보를 제대로 추천해 주는 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 있었다.
본 발명의 목적은 전술한 문제점을 해결할 수 있도록, 사용자가 회원등록시 입력하는 기본 정보, 관리자가 정의한 규칙에 따른 사용자 등급, 사용자가 이용하는 정보의 패턴을 유추하여 사용자의 초기 접속시 해당 사용자에게 가장 적합한 정보를 제공하도록 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템을 제공하는데 있다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도,
도 2는 도 1의 서버 컴퓨터의 구성을 상세하게 나타낸 블록도,
도 3은 도 2의 개인화 엔진의 구성을 상세하게 나타낸 블록도,
도 4는 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법의 동작 과정을 상세하게 나타낸 순서도,
도 5와 도 6은 도 4의 각 서브루틴의 동작 과정을 상세하게 나타낸 순서도,
도 7은 도 5의 런타임 사용자 오브젝트 생성 루틴의 동작 과정을 상세하게 나타낸 순서도이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 네트워크 통신망 200 : 사용자 컴퓨터
300 : 서버 컴퓨터 310 : 웹 서버
320 : 어플리케이션 로직 330 : 데이터베이스
340 : 개인화 엔진 341 : 에이전트 매니저
342 : 사용자 성향분석 에이전트 343 : 사용자 프로파일 에이전트
344 : 수입 에이전트 345 : 사용자 모델 에이전트
346 : 메일 에이전트 347 : 컨텐트 매니저
348 : 스케쥴러/시간체크부 349 : 데이터베이스부
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템은, 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망과; 네트워크 통신망에 개설된 개인화 서비스를 제공하는 외부와 접속할 수 있도록 통신 환경이 구축되어 있고, 외부와 통신 접속을 진행한 후 개인화 서비스를 제공받기 위해 외부에서 제공되는 소정의 양식 데이터에 따라 사용자가 입력하는 데이터를 외부로 출력하며, 통신 접속을 수행한 외부로부터 특정 사용자의 개인화 서비스 데이터를 입력받아 화면상에 디스플레이하는 복수의 사용자 컴퓨터와; 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 복수의 사용자 컴퓨터를 통해 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 해당 사용자별로 구분하여 데이터베이스로 구축하고, 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하며, 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 카테고리별 데이터를 추출하여 해당 사용자 컴퓨터로 출력하는 서버 컴퓨터를포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
이때, 본 발명의 서버 컴퓨터는, 네트워크 통신망을 통한 복수의 사용자 컴퓨터의 통신 접속을 수행하며, 해당 사용자 컴퓨터로 사용자별 개인화 서비스를 위한 초기화면을 제공하는 웹 서버와; 개인화 서비스를 제공하는 주체로서, 복수의 사용자 컴퓨터를 통한 특정 사용자의 로그인 수행시 이전에 해당 사용자의 개인화 서비스를 위한 런타임 사용자 오브젝트 파일을 외부로부터 제공받아 해당 런타임 사용자 오브젝트를 통해 데이터베이스에 저장된 복수의 카테고리별 데이터를 추출하여 웹 서버를 통해 해당 사용자 컴퓨터로 출력하도록 제어하며, 로그인된 사용자가 로그 아웃할 때까지의 데이터 이용에 관한 이벤트 정보의 갱신, 저장을 제어하는 어플리케이션 로직과; 어플리케이션 로직에서 설정한 복수의 카테고리별 컨텐트들을 저장하고 있으며, 개인화 서비스를 이용하기 위해 복수의 사용자들이 입력하는 기본정보를 해당 사용자별로 구분하여 저장하는 데이터베이스부와; 어플리케이션 로직의 요청에 따라 복수의 사용자들에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석한 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하여 어플리케이션 로직으로 제공하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하며, 로그인된 사용자가 로그 아웃때까지 어플리케이션 로직에서 제공하는 데이터의 이용에 관한 이벤트 정보를 갱신하여 저장하는 개인화 엔진을 포함하여 구성하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법은, (1) 서버 컴퓨터에서 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터와 복수의 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 데이터베이스로 구축하는 과정과; (2) 서버 컴퓨터의 개인화 엔진에서 네트워크 통신망을 통해 접속된 복수의 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하는 과정과; (3) 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하고 데이터베이스로 구축하는 과정과; (4) 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 서버 컴퓨터로 통신 접속을 진행한 해당 사용자별로 복수의 카테고리 데이터들을 추출하여 해당 사용자 컴퓨터로 출력하는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도시된 바와 같이, 네트워크 통신망(100)은 유/무선 인터넷 등의 통신망으로서, 후술되는 복수의 사용자 컴퓨터(200)와 서버 컴퓨터(300) 사이의 통신회선을 연결하여 상호간에 개인화 서비스와 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 한다.
복수의 사용자 컴퓨터(200)는 네트워크 통신망(100)에 개설된 개인화 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터(300)와 접속할 수 있도록 통신 환경이 구축되어 있고, 서버 컴퓨터(200)와 통신 접속을 진행한 후 개인화 서비스를 제공받기 위해 서버 컴퓨터(300)에서 제공되는 소정의 양식 데이터에 따라 사용자가 입력하는 데이터를 서버 컴퓨터(300)로 출력하며, 통신 접속을 수행한 서버 컴퓨터(300)로부터 특정 사용자의 개인화 서비스 데이터를 입력받아 화면상에 디스플레이한다.
서버 컴퓨터(300)는 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터를 데이터베이스로 구축하고 있으며, 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속한 복수의 사용자 컴퓨터(200)를 통해 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 해당 사용자별로 구분하여 데이터베이스로 구축한다.
그리고, 서버 컴퓨터(300)는 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하며, 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 카테고리별 데이터를 추출하여 해당 사용자 컴퓨터(200)로 출력한다.
이때, 서버 컴퓨터(300)는 데이터베이스에 대한 접근을 최소화하기 위해 복수의 사용자들의 이벤트 정보와 런타임 사용자 오브젝트를 파일에 저장, 관리하도록 하며, 이에 따라 온라인 상에서 후술되는 도 2의 어플리케이션 로직(320)의 요청에 신속하게 응답하도록 한다.
또한, 도 2는 상술한 도 1의 서버 컴퓨터(300)의 구성을 상세하게 나타낸 블록도이다.
도시된 바와 같이, 웹 서버(310)는 후술되는 어플리케이션 로직(320)의 제어에 따라 네트워크 통신망(100)을 통한 복수의 사용자 컴퓨터(200)의 통신 접속을 수행하며, 해당 사용자 컴퓨터(200)로 사용자별 개인화 서비스를 위한 초기화면을 제공한다.
어플리케이션(application) 로직(320)은 후술되는 개인화 엔진(340)을 통하여 사용자들에게 개인화된 서비스를 제공하고자 하는 주체로서, 일반적인 비즈니스 로직을 포함하는 웹 사이트이다.
그리고, 어플리케이션 로직(320)은 사용자 컴퓨터(200)를 통한 특정 사용자의 로그인 수행시 이전에 해당 사용자의 개인화 서비스를 위한 런타임 사용자 오브젝트 파일을 후술되는 개인화 엔진(340)을 통해 제공받아 해당 런타임 사용자 오브젝트를 통해 데이터베이스(330)에 저장된 복수의 카테고리별 데이터를 추출하여 웹 서버(310)를 통해 해당 사용자 컴퓨터(200)로 출력하며, 로그인된 사용자가 어플리케이션 로직(320)에서 제공하는 데이터의 이용에 관한 이벤트 정보를 저장하도록 개인화 엔진(340)을 제어함과 동시에 로그 아웃시 후술되는 데이터베이스(330)에 저장되어 있던 해당 사용자별 정보에 로그 아웃될 때까지 이용한 이벤트 정보를 갱신하여 저장하도록 제어한다.
또한, 상술한 어플리케이션 로직(320)은, 후술되는 개인화 엔진(340)에 독립적으로 운영되어, 통신 장애, 시스템 에러 등으로 인하여 개인화 엔진(340)을 통해 개인화 서비스를 제공하지 못하는 경우에도 통신 접속을 수행한 복수의 사용자들에게 개인화 서비스 이외에 일반적인 비즈니스 로직을 계속 제공할 수 있다.
데이터베이스(330)는 어플리케이션 로직(320)에서 설정한 복수의 카테고리별 컨텐트들을 저장하고 있으며, 개인화 서비스를 이용하기 위해 복수의 사용자들이 입력하는 기본정보를 해당 사용자별로 구분하여 저장한다.
개인화 엔진(340)은 네트워크 통신망(100)을 통해 접속된 사용자들에게 개인화 서비스를 제공하기 위한 어플리케이션 로직(320)의 요청에 따라 복수의 사용자들에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석한 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하여 어플리케이션 로직(320)으로 제공하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하며, 로그인된 사용자가 로그 아웃때까지 어플리케이션 로직(320)에서 제공하는 데이터의 이용에 관한 이벤트 정보를 갱신하여 저장한다.
이때, 상술한 개인화 엔진(340)은 규칙기반 필터링(rules-based filtering), 협업 필터링(Collaborative filtering), 그리고 학습 에이전트(Learning agent)의 방법을 모두 사용하여 복수의 사용자들에게 개인화 서비스를 제공한다.
먼저, 규칙기반 필터링은, 각 사용자들에게 개인 신상, 관심 분야, 선호도등에 대한 몇 가지 질문(예를 들어, 우편번호, 사용하는 컴퓨터의 종류, 취미, 어떤특정한 사항에 대한 선호도)을 하고, 해당 사용자가 입력하는 내용을 통해 해당 사용자에 대한 정보들의 프로파일을 생성한 후, 이렇게 수집된 사용자의 심리적 정보와 사용자의 선호도 정보에 알맞은 정보 및 상품을 추천 혹은 제공하는 것이다.
그리고, 상술한 규칙기반 필터링 이외에, 후술되는 도 3의 메일 에이전트(346)에서 수행하는 사용자의 성향분석에서 보는 바와 같이, 사용자들의 기초정보와 사용자의 선호도/관심 표현을 바탕으로 선호도/관심에서 비슷한 패턴을 보이는 사용자들을 같은 등급으로 분류하여 개인화 서비스를 결정하는 협업 필터링을 함께 사용하여 개인화 서비스를 수행한다. 즉, 비슷한 취향을 가진 사용자들에게 서로 아직 구매하지 않은 상품들을 교차 추천하거나 분류된 사용자의 취향이나 생활형태에 따라 관련 상품을 추천하는 형태로 서비스를 제공하는 것이다.
또한, 상술한 바와 같이 사용자들의 자발적인 정보 입력이나 구매를 기준으로 사용자들에 대한 정보나 추천을 제공하는 협업 필터링 이외에, 개인화 엔진(340)은 학습 에이전트 기술을 사용하여 덜 의도적인 방법으로 사용자의 정보를 수집하여 개인화 서비스를 수행한다. 즉, 사용자가 사이트 내에서 어떤 페이지에 오래 머무르는지, 어떤 페이지를 인쇄하는지, 어떤 제품을 구매하는지 등과 같은 사용자들의 행동을 기준으로 사용자의 선호도와 관심을 알아내고 이를 바탕으로 사용자들에게 적절한 내용을 제공하도록 하는 것이다.
그리고, 도 3은 상술한 도 2의 개인화 엔진(340)의 구성을 상세하게 나타낸 블록도이다.
도시된 바와 같이, 에이전트 매니저(341)는 관리자의 조작에 의해 개인화 엔진(340)이 기본적으로 작동하기 위해 필요한 후술되는 에이전트들과 매니저들, 그리고 스케쥴러/시간체크부(348)의 서비스를 시작시키며, 운영프로그램에 따라 후술되는 각 에이전트들과 매니저들, 그리고 스케쥴러/시간체크부(348)의 관리 및 조작을 제어한다.
사용자 성향분석(preference) 에이전트(342)는 서버 컴퓨터(300)로 통신 접속한 사용자들의 성향에 대한 분석을 통하여 각 사용자들에 대한 프로파일을 생성한다. 즉, 사용자의 신상에 관한 기본정보, 앙케이트 등을 통해 사용자가 직접 표시한 선호 경향, 그리고 웹상에서 표현한 행동 등을 매개로 하여 각 사용자들을 표현할 수 있는 특성(Properties) 파일(또는, 런타임 사용자 오브젝트(runtime user object)라고도 함)을 생성하는 것이다.
사용자 프로파일(profile) 에이전트(343)는 어플리케이션 로직(320)의 요청에 의해 사용자의 런타임 사용자 오브젝트(분석을 통하여 생성된 사용자의 특성 파일)와 온라인 상에서 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보를 저장할 수 있는 이벤트 컨텍스트(event context) 객체를 전달하는 역할을 수행한다. 이때, 상술한 사용자 성향분석 에이전트(342)에 의해 생성된 런타임 사용자 오브젝트 파일이 존재하지 않으면 사용자 프로파일 에이전트(343)는 후술되는 데이터베이스부(349)에 접속하여 현재 데이터베이스에 존재하는 해당 사용자의 정보를 이용하여 기본적인 런타임 사용자 오브젝트를 생성하여 전달한다.
수입(import) 에이전트(344)는 사용자의 정보가 데이터베이스에 존재하는 경우 개인화 서비스를 시작하기 전에 이러한 정보를 상술한 데이터베이스(330)에서추출, 가공하여 개인화 엔진(340)이 사용할 수 있는 정보로 다시 만들어준다.
사용자 모델 에이전트(345)는 개인화 엔진(340)에서 규칙기반 필터링을 구현하기 위한 에이전트로서 규칙을 생성, 관리하는 역할을 수행한다. 이 사용자 모델 에이전트(345)에 의해 만들어진 규칙에 의해 사용자들은 여러 등급으로 분류될 수 있다. 또한, 만들어진 규칙을 각 사용자들이 만족하는지는 상술한 사용자 성향분석 에이전트(342)에서 사용자의 런타임 사용자 오브젝트를 생성할 때 분석하며, 이때 해당 사용자가 특정한 규칙을 만족하면 런타임 사용자 오브젝트에 이러한 정보를 저장한다.
메일 에이전트(346)는 각 사용자들에게 개인화된 메일링 서비스를 제공하는 에이전트로서, 사용자 모델 에이전트(345)에서 생성된 특정한 규칙을 만족하는 사용자들을 선정한 후 후술되는 컨텐트 매니저(347)를 이용하여 사용자의 성향과 일치하는 컨텐트들을 조합하여 각 사용자들에게 전달한다.
컨텐트 매니저(347)는 각 사용자들에게 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 사용되는 컨텐트들에 대한 정보를 관리한다.
스케쥴러/시간체크부(348)는 상술한 각 에이전트들이나 매니저들이 일정 시간에 반복적으로 작업을 할 수 있도록 특정한 시간에 이벤트를 발생시키며, 이때 각 에인전트들이나 매니저들은 서비스를 초기화할 때 스케쥴링 되어야 하는 작업들을 사전에 스케줄러에게 알려준다. 그러면 스케쥴러는 시간 체크기를 이용하여 특정한 시간에 각 에이전트들이나 매니저들을 통하여 스케쥴링된 작업을 시작시킨다.
데이터베이스부(349)는 사용자 성향분석 에이전트(342)에서 생성된 각 사용자들의 프로파일은 물론, 각 사용자들의 통계 정보를 저장하고 있다.
다음에는, 이와 같이 구성된 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법의 일 실시예를 도 4 내지 도 7을 참조하여 상세하게 설명한다.
이때, 후술되는 설명에서는 사용자가 서버 컴퓨터(300)에 어떠한 개인화 정보를 기록하지 않은 상태에서 접속을 진행하여 개인화 서비스를 제공받는 것을 가정하여 그 과정을 순서대로 설명하기로 한다.
도 4 내지 도 7은 본 발명에 따른 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도이다.
우선, 서버 컴퓨터(300)에서 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터와, 네트워크 통신망(100)을 통해 서버 컴퓨터(300)로 통신 접속을 수행한 복수의 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 데이터베이스로 구축한다(S100).
이후, 서버 컴퓨터(300)의 개인화 엔진(340)에서 네트워크 통신망(100)을 통해 접속된 복수의 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성한다(S200).
이를 상세하게 설명하면, 서버 컴퓨터(300) 관리자가 에이전트 매니저(341)를 시작하여 개인화 엔진(340)을 구동시킨다(S210). 즉, 에이전트 매니저(341)는어플리케이션 로직(320)과의 통신을 위하여 데몬(Daemon : 어플리케이션 로직(320)으로부터의 연결 요청을 받기 위한 리스너(listener) 역할을 수행) 프로그램을 띄우고 멀티 트래딩(Threading)을 위한 트래드 풀(Thread Pool : 미리 개인화 엔진(340)에서 멀티 트래딩에 사용할 트래드들을 생성해 저장해 놓은 풀)과 개인화 엔진(340) 내부의 에이전트들과 매니저들의 서비스를 시작시키고, 이에 앞서 스케쥴러/시간체크부(348)를 시작한다. 이처럼 에이전트 매니저(341)에 의하여 개인화 엔진(340)은 시작된다.
이와 같이 상술한 단계(S210)를 통해 개인화 엔진(340)이 정상적으로 구동을 시작하면, 어플리케이션 로직(320)으로부터 서버 컴퓨터(300)에 접속한 특정 사용자의 개인화 서비스 요청신호를 입력받는다(S220). 즉, 데몬을 통하여 어플리케이션 로직(320)의 요청을 받을 수 있게 되는 것이다. 이때, 상술한 데몬이 정상적으로 작동하고 있지 않다면 어플리케이션 로직(320)에서 데몬에 대한 소켓 연결이 실패하는 것이기 때문에 어플리케이션 로직(320)에서 적당한 처리를 통하여 개인화 서비스를 배제한 서비스를 수행하게 된다. 즉, 개인화 엔진(340)의 개인화 서비스에 있어 개인화 엔진(340) 내부 문제가 생기거나 서비스 과정에서 예상하지 못한 결과로 인해 개인화 엔진(340)의 서비스를 중단되는 경우에도 어플리케이션 로직(320)에는 영향을 미치지 않아야 한다. 이러한 관점에서 개인화 엔진(340)은 비즈니스 로직이 포함되어 있는 어플리케이션 로직(320)에 대하여 서로 독립적인 시스템으로 설계, 구축되어져 있다.
그리고, 상술한 단계(S220)를 통해 어플리케이션 로직(320)으로부터 요청신호를 입력받은 개인화 엔진(340)의 에이전트 매니저(341)에서는 사용자 프로파일 에이전트(343)를 연결하여 어플리케이션 로직(320)의 요청에 적합한 사용자 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 어플리케이션 로직(320)으로 전달한다(S230). 이때, 데몬으로 들어온 어플리케이션 로직(320)의 요청에 대하여 개인화 엔진(340)은 부하를 줄이기 위하여 트래드 풀을 이용하게 되는데, 데몬은 이러한 요청을 에이전트 매니저(341)에게 전달하고 에이전트 매니저(341)는 요청에 대하여 분석한 후 적당한 처리를 위하여 관련 에이전트들이나 매니저에게 요청을 전달한다. 현재는 어플리케이션 로직(320)에 의한 요청은 사용자 각각에 대한 런타임 사용자 오브젝트와 사용자의 이벤트를 저장할 수 있는 이벤트 컨텍스트에 관한 것 뿐이며, 이 요청은 에이전트 매니저(341)를 통하여 사용자 프로파일 에이전트(343)에게 전달된다. 이에 따라 사용자 프로파일 에이전트(343)는 어플리케이션 로직(320)의 요청에 적합한 사용자 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 에이전트 매니저(341)에게 반환하고, 이러한 객체들은 역으로 데몬을 통하여 어플리케이션 로직(320)으로 전달된다.
이후, 서버 컴퓨터(300)에 접속한 사용자가 어플리케이션 로직(320)에서 세션(session : 컴퓨터 시스템의 사용자가 단말기 앞에 앉아 로그인하여 사용을 시작한 다음 작업을 끝마칠 때까지의 동안 가리키는 말로서, 여기서는 사용자가 웹 사이트에 로그-인해서 로그-오프 때까지를 의미)을 종료하면 이벤트 컨텍스트에 저장되어 있던 사용자의 이벤트 정보를 해당 사용자의 이벤트 파일에 업데이트 한다(S240). 이때, 만약 특정한 사용자 이벤트 파일이 존재하지 않으면, 파일을 생성하여 이벤트 정보를 저장한다.
그리고, 상술한 단계(S240)와 같은 방법으로 얻은 하루동안 어플리케이션 로직(320)에 접속한 사용자들에 대한 이벤트 정보를 바탕으로 하여 해당 사용자별 런타임 사용자 오브젝트를 생성한다(S250).
이때, 상술한 단계(S250)의 사용자 런타임 사용자 오브젝트가 생성되는 과정을 도 7을 참조하여 보다 상세하게 설명하면, 먼저 사용자가 어플리케이션 로직(320)의 세션을 시작할 때 개인화 엔진(340)으로부터 런타임 사용자 오브젝트와 함께 비어있는 이벤트 컨텍스트를 전달 받고, 세션이 유지되는 동안 사용자가 발생시킨 각종 이벤트 정보를 일정한 형태로 이벤트 컨텍스트에 저장한 후(상술한 단계 S230, S240 참조), 사용자가 세션을 종료할 때 이벤트 컨텍스트안의 이벤트 정보를 특정 사용자의 랜덤 엑세스 파일(순차 엑세스의 반대로, 주로 보조 기억장치에서 일정한 크기의 레코드들이 모여 있는 파일에서 특정한 레코드를 위치에 관계없이 임의로 읽거나 쓸 수 있는 파일)에 저장하고, 종료 시간에 따라 사용자의 ID를 특정한 날자별 마크-업(Markup)(예를 들어, 2000년 5월 5일 이면 20000505.*** 형태) 파일에 저장한다(S251).
그리고, 사용자 성향분석 에이전트(342)에서 분석할 날짜에 해당하는 마크-업 파일을 찾아서 접속한 사용자들의 ID를 추출하고(S252), 사용자 ID를 이용하여 랜덤 엑세스 파일에 저장되어 있는 사용자별 이벤트 정보들을 데이터베이스에 저장된 해당 사용자별 정보와 함께 분석하여 런타임 사용자 오브젝트를 생성한다(S253).
이렇게 만들어진 사용자에 대한 런타임 사용자 오브젝트는 어플리케이션 로직(320)은 물론이고 개인화 엔진(340) 내의 서비스에서도 사용자를 판단하는 기본이 된다.
또한, 상술한 이벤트 정보, 런타임 사용자 오브젝트, 그리고 이벤트를 저장하는 파일을 통해 개인화 엔진(340)에서 개인 사용자의 성향 분석을 수행하게 되는데, 이를 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.
먼저, 이벤트 컨텍스트를 통하여 각 사용자의 랜덤 엑세스 파일에 저장되는 사용자의 이벤트 정보는 최대 30개의 세션 동안 일으킨 이벤트 정보이다. 다시 말해 어플리케이션 로직(320)에 31번째 접속을 하게 되면 제일 첫 번째 세션 때 사용자가 발생 시킨 정보는 삭제되고 31번째의 이벤트 정보가 업데이트된다.
이러한 랜덤 엑세스 파일에는 단순한 이벤트 정보 뿐만이 아니라, 사용자 성향분석 에이전트(342)를 통하여 생성되어지는 사용자가 발생시킨 모든 이벤트에 대한 정보, 최근 30개 세션에서 사용자의 카테고리별 만족도 정보, 최근 검색한 키워드 30개에 대한 정보, 30번의 분석을 통하여 나온 만족하는 규칙의 집합 30개 등 4가지의 다양한 정보도 존재한다.
상술한 4가지의 정보중, 사용자가 발생 시킨 모든 이벤트에 대한 정보는 이벤트 컨텍스트를 통하여 들어오는 사용자의 이벤트 정보가 30번의 세션이 지나고 나면 사라지기 때문에 이러한 문제점을 보완하기 위하여 사용자의 모든 이벤트를 계속하여 누적 관리하기 위한 것이며, 최근 30개 세션에서 사용자의 카테고리별 만족도 정보는 관리자에 의해서 만들어진 카테고리에 대하여 사용자가 어떠한 반응을보였는가를 나타내는 정보이다.
이때, 상술한 바와 같은 사용자의 카테고리별 만족도 정보를 얻기 위해서는 각각의 이벤트별 가중치와 시간에 대한 가중치를 설정하여야 한다. 예를 들어, 어떤 주류만을 취급하는 전자 상거래 사이트에서 관리자가 개인화된 서비스를 위하여 소주, 양주, 맥주 그리고 전통주로 카테고리를 분류하고, 사용자 이벤트에 대한 가중치와 이벤트 소요 시간에 대한 가중치를 정한 후, A라는 사용자의 30번 세션 동안의 이벤트 정보의 예를 가정해 본다.
<이벤트에 대한 가중치 및 시간에 대한 가중치>
이벤트타입 이벤트 가중치(0.0~1.0) 시간 가중치(0.0~1.0)
관련 정보 보기 0.1 0.3
관련 정보 올리기 0.3 0
구매 1 0
<A 사용자의 이벤트 정보>
이벤트타입 이벤트 카테고리 시간
관련 정보 보기 소주 40
관련 정보 올리기 양주
구매 소주
관련 정보 보기 맥주 30
관련 정보 올리기 소주
<A 사용자의 각각의 카테고리에 대한 만족도>
소주 = 1 * 1(구매) +0.3 * 1(관련 정보 올리기) +{0.1 * 1(관련 정보 보기) * 0.7(1 - 시간 가중치) +0.1 * 1 * 0.3(시간 가중치) * 40(이벤트 소요 시간) / 35(사용자 평균 이벤트 타임)} = 1.4043
양주 = 0.3 * 1(관련 정보 올리기) = 0.3
맥주 = 0.1 * 1(관련 정보 보기) * 0.7(1 - 시간 가중치) +0.1 * 1 * 0.3(시간 가중치) * 30(이벤트 소요 시간) / 35(사용자 평균 이벤트 타임) = 0.0957
전통주 = 0
이와 같이 상술한 예를 통하여 만들어진 만족도 중에서 전통주를 제외한 나머지의 카테고리에 대한 만족도가 해당 사용자 A의 랜덤 엑세스 파일에 저장된다.
또한, 상술한 사용자가 발생시킨 모든 이벤트에 대한 정보와 최근 30개 세션에서 사용자의 카테고리별 만족도 정보 이외에, 최근 검색한 키워드 30개에 대한 정보는 사용자 성향분석 에이전트(342)에서 사용자가 최근 이용한 검색 키워드 30개에 대한 정보를 저장하고, 저장된 키워드를 통하여 매핑되는 컨텐트가 컨텐트 매니저(347)에 존재하면 개인화 서비스를 통하여 해당 사용자에게 제공할 수 있도록 하는 정보이며, 30번의 분석을 통하여 나온 만족하는 규칙의 집합 30개는 관리자에 의해서 만들어진 규칙중에서 사용자가 만족하는 규칙이 있는지를 저장하고, 사용자가 만족하는 규칙의 변화를 통하여 사용자의 성향 변화를 확인할 수 있도록 하는 정보이다.
이러한 정보 이외에도 사용자 성향분석 에이전트(342)는 하룻동안 어플리케이션 로직(320)에 접근한 전체 사용자들의 새로운 이벤트 정보와 만족하는 규칙에 대한 통계 정보를 데이터베이스에 저장하여 전체 사용자들에 대한 일반적인 성향 분석이 가능하도록 하였다.
이제, 상술한 과정(S200)을 통해 사용자의 성향을 분석한 런타임 사용자 오브젝트를 생성한 이후, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 해당 사용자의 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하고, 데이터베이스로 구축한다(S300). 이러한 런타임 사용자 오브젝트는 사용자 성향분석 에이전트(342)에 의하여 만들어진다.
그리고, 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 서버 컴퓨터(300)로 통신 접속을 진행한 해당 사용자별로 복수의 카테고리 데이터들을 추출하여 해당 사용자 컴퓨터(200)로 출력한다(S400).
이를 상세하게 설명하면, 어플리케이션 로직(320)은 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속을 진행한 사용자가 로그 인을 수행하는지를 판단하고(S410), 로그 인이 수행되면 어플리케이션 로직(320)에서는 개인화 서비스를 위해 개인화 엔진(340)으로 해당 사용자에 대한 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 요청한다(S420).
그리고, 개인화 엔진(340)으로부터 응답된 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 사용자의 세션에 바인딩(binding) 한다(S430).
이후, 어플리케이션 로직(320)은 세션에 바인딩된 런타임 사용자 오브젝트를 참조하여 데이터베이스에 구축된 복수의 카테고리별 데이터를 추출하여 해당 사용자에게 개인화 서비스를 제공한다(S440).
예를 들어, 30대의 미혼인 남자일 경우 어플리케이션 로직(320)에서는 사용자가 로그 오프한 이후에 들어 온 결혼에 관계된 정보를 세션에 바인딩 되어있는 사용자의 런타임 사용자 오브젝트를 참조하여 제공하는 것이다.
그리고, 이번 세션에서 해당 사용자가 발생시킨 이벤트 정보를 이벤트 컨텍스트 객체에 저장하고, 로그 오프, 즉 세션이 종료되면 특정한 파일에 사용자가 발생한 이벤트 정보를 업데이트한다(S450).
이상에서와 같이 본 발명의 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템에 따르면, 개인화 엔진을 기반으로 하여 제공할 수 있는 서비스와 적용 분야를 다양화하기 때문에 사용자들이 원하는 정보에 접근하는 것이 쉽지않는 규모가 큰 전자상거래 사이트 또는 대규모 정보제공 포탈 사이트 등 개인화 서비스가 꼭 필요한 사이트에서 온라인 상의 개인화된 정보 제공과 개인화된 메일링 서비스, 표적 마케팅, 표적 광고 등의 서비스가 가능한 효과가 있다.
또한, 개인화 엔진을 어플리케이션 로직과 독립적으로 구성하여 비즈니스 모델에 영향을 주지 않음은 물론, 어플리케이션 로직에 API를 제공하는 형태가 아니라 개인화 엔진을 통해 각 사용자들의 런타임 사용자 오브젝트를 제공하기 때문에 이미 서비스 중인 사이트에서 개인화 서비스를 제공하고자 할 때 개인화 서비스를 구현하기 쉬운 효과가 있다.
그리고, 다양한 규칙의 설정이 가능하고 이러한 규칙을 기반으로 한 사용자 분류가 용이하며, 개인화 엔진을 자바(Java) 기반에서 만들어 어떤 OS(Operating System)에서도 작동이 가능하고 데이터베이스에 대한 접근을 최소화하기 위하여 사용자들의 이벤트 파일과 런타임 사용자 오브젝트를 파일에 저장 관리하도록 설계되어 있기 때문에 온라인 상에서 개인화 엔진에 의한 어플리케이션 로직 측의 속도 저하가 거의 없는 이점이 있다.
여기에서, 상술한 본 발명에서는 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (13)

  1. 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망;
    상기 네트워크 통신망에 개설된 개인화 서비스를 제공하는 외부와 접속할 수 있도록 통신 환경이 구축되어 있고, 외부와 통신 접속을 진행한 후 개인화 서비스를 제공받기 위해 외부에서 제공되는 소정의 양식 데이터에 따라 사용자가 입력하는 데이터를 외부로 출력하며, 통신 접속을 수행한 외부로부터 특정 사용자의 개인화 서비스 데이터를 입력받아 화면상에 디스플레이하는 복수의 사용자 컴퓨터; 및
    관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 복수의 사용자 컴퓨터를 통해 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 해당 사용자별로 구분하여 데이터베이스로 구축하고, 상기 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하며, 상기 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 카테고리별 데이터를 추출하여 해당 사용자 컴퓨터로 출력하는 서버 컴퓨터를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터는,
    상기 네트워크 통신망을 통한 복수의 사용자 컴퓨터의 통신 접속을 수행하며, 해당 사용자 컴퓨터로 사용자별 개인화 서비스를 위한 초기화면을 제공하는 웹 서버;
    개인화 서비스를 제공하는 주체로서, 상기 복수의 사용자 컴퓨터를 통한 특정 사용자의 로그인 수행시 이전에 해당 사용자의 개인화 서비스를 위한 런타임 사용자 오브젝트 파일을 외부로부터 제공받아 해당 런타임 사용자 오브젝트를 통해 데이터베이스에 저장된 복수의 카테고리별 데이터를 추출하여 상기 웹 서버를 통해 해당 사용자 컴퓨터로 출력하도록 제어하며, 로그인된 사용자가 로그 아웃할 때까지의 데이터 이용에 관한 이벤트 정보의 갱신, 저장을 제어하는 어플리케이션 로직;
    상기 어플리케이션 로직에서 설정한 복수의 카테고리별 컨텐트들을 저장하고 있으며, 개인화 서비스를 이용하기 위해 복수의 사용자들이 입력하는 기본정보를 해당 사용자별로 구분하여 저장하는 데이터베이스부; 및
    상기 어플리케이션 로직의 요청에 따라 복수의 사용자들에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석한 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하여 상기 어플리케이션 로직으로 제공하고, 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하며, 로그인된 사용자가 로그 아웃때까지 상기 어플리케이션 로직에서 제공하는 데이터의 이용에 관한 이벤트 정보를 갱신하여 저장하는 개인화 엔진을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터는,
    데이터베이스에 대한 접근을 최소화하기 위해 복수의 사용자들의 이벤트 정보와 런타임 사용자 오브젝트를 파일에 저장, 관리하도록 함을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 개인화 엔진은,
    관리자의 조작에 의해 개인화 엔진이 기본적으로 작동하기 위해 필요한 각 부분을 동작시키며, 운영프로그램에 따라 상기 각 부분의 관리 및 조작을 제어하는 에이전트 매니저;
    상기 서버 컴퓨터로 통신 접속한 사용자들의 신상에 관한 기본정보, 앙케이트를 통해 사용자가 직접 표시한 선호 경향, 그리고 웹상에서 표현한 행동을 매개로 하여 각 사용자들을 표현할 수 있는 프로파일(런타임 사용자 오브젝트)을 생성하는 사용자 성향분석 에이전트;
    상기 어플리케이션 로직의 요청에 의해 사용자의 런타임 사용자 오브젝트와 온라인 상에서 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보를 저장할 수 있는 이벤트 컨텍스트 객체를 어플리케이션 로직으로 전달하는 사용자 프로파일 에이전트;
    사용자의 정보가 데이터베이스에 존재하는 경우 개인화 서비스를 시작하기 전에 데이터베이스에서 추출, 가공하여 상기 개인화 엔진이 사용할 수 있는 정보로 만들어 주는 수입 에이전트;
    상기 개인화 엔진에서 규칙기반 필터링을 구현하기 위한 에이전트로서 규칙을 생성, 관리하는 역할을 수행하며, 생성된 규칙에 의해 사용자들을 여러 등급으로 분류하는 사용자 모델 에이전트;
    복수의 사용자들에게 개인화 서비스를 제공할 때 사용되는 복수의 컨텐트들에 대한 정보를 관리하는 컨텐트 매니저;
    상기 복수의 에이전트 및 매니저들이 알려준 스케쥴링 작업들의 시간을 체크하여 일정 시간에 반복적으로 작업을 할 수 있도록 특정한 시간에 이벤트를 발생시키는 스케쥴러/시간체크부; 및
    상기 사용자 성향분석 에이전트에서 생성된 복수의 사용자들의 프로파일과 통계 정보를 저장하는 데이터베이스부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    복수의 사용자들에게 개인화된 메일링 서비스를 제공하기 위해 상기 사용자 모델 에이전트에서 생성된 특정한 규칙을 만족하는 사용자들을 선정한 후 상기 컨텐트 매니저를 이용하여 사용자의 성향과 일치하는 컨텐트들을 조합하여 각 사용자들에게 전달하는 메일 에이전트를 더 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서, 상기 사용자 성향분석 에이전트는,
    상기 사용자 모델 에이전트에서 생성된 규칙을 사용자의 런타임 사용자 오브젝트를 생성할 때 각 사용자들이 만족하는지는 분석하며, 분석 결과 해당 사용자가 특정한 규칙을 만족하면 런타임 사용자 오브젝트에 만족도에 따른 정보를 갱신하여 저장함을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서, 상기 사용자 프로파일 에이전트는,
    상기 사용자 성향분석 에이전트에 의해 생성된 런타임 사용자 오브젝트 파일이 존재하지 않으면, 데이터베이스에 존재하는 해당 사용자의 정보를 이용하여 기본적인 런타임 사용자 오브젝트를 생성하여 전달함을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  8. 제 2 항에 있어서, 상기 어플리케이션 로직은,
    상기 개인화 엔진에 독립적으로 운영되며,
    상기 개인화 엔진을 통해 개인화 서비스를 제공하지 못하는 경우 통신 접속을 수행한 복수의 사용자들에게 개인화 서비스 이외에 일반적인 비즈니스 로직을제공할 수 있음을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공 시스템.
  9. (1) 서버 컴퓨터에서 관리자에 의해 구분된 복수의 카테고리별로 웹상에서 새롭게 생성되는 데이터와 복수의 사용자들이 입력하는 개인화 서비스를 위한 데이터를 데이터베이스로 구축하는 과정;
    (2) 서버 컴퓨터의 개인화 엔진에서 네트워크 통신망을 통해 접속된 복수의 사용자에 의해 발생된 이벤트 정보, 카테고리별 만족도, 검색 키워드, 사전에 설정된 규칙을 토대로 해당 사용자의 성향을 분석하여 런타임 사용자 오브젝트 파일을 생성하는 과정;
    (3) 해당 사용자별로 분석된 런타임 사용자 오브젝트 파일에 있는 정보와 데이터베이스에 저장된 해당 사용자의 개인화 서비스 정보를 조합하여 새로운 런타임 사용자 오브젝트를 생성하고 데이터베이스로 구축하는 과정; 및
    (4) 새롭게 생성된 런타임 사용자 오브젝트에 따라 서버 컴퓨터로 통신 접속을 진행한 해당 사용자별로 복수의 카테고리 데이터들을 추출하여 해당 사용자 컴퓨터로 출력하는 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 과정(2)은,
    (2-1) 서버 컴퓨터 관리자가 에이전트 매니저를 시작하여 개인화 엔진을 구동시키는 단계;
    (2-2) 개인화 엔진이 정상적으로 구동을 시작하면, 어플리케이션 로직으로부터 서버 컴퓨터에 접속한 특정 사용자의 개인화 서비스 요청신호를 입력받는 단계;
    (2-3) 어플리케이션 로직의 요청신호를 입력받은 에이전트 매니저에서 사용자 프로파일 에이전트를 연결하여 어플리케이션 로직의 요청에 적합한 사용자 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 어플리케이션 로직으로 전달하는 단계;
    (2-4) 서버 컴퓨터에 접속한 사용자가 어플리케이션 로직에서 세션(서버 컴퓨터로의 로그인에서 로그 아웃까지)을 종료하면 이벤트 컨텍스트에 저장되어 있던 사용자의 이벤트 정보를 해당 사용자 이벤트 파일에 업데이트하는 단계; 및
    (2-5) 어플리케이션 로직에 접속한 사용자들에 대한 이벤트 정보를 바탕으로 하여 해당 사용자별 런타임 사용자 오브젝트를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 단계(2-2)에서 개인화 엔진이 에이전트 매니저에 의하여 정상적으로 구동을 하지 않는 경우,
    어플리케이션 로직에서 개인화 엔진의 구동을 배제하여 개인화 서비스를 제외한 웹서비스를 서버 컴퓨터에 접속한 사용자들에게 제공함을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 단계(2-5)는,
    (2-5-1) 사용자가 세션을 종료할 때 이벤트 컨텍스트안의 이벤트 정보를 특정 사용자의 랜덤 엑세스 파일에 저장하고, 종료 시간에 따라 사용자의 ID를 특정한 날자별 마크-업(Markup) 파일에 저장하는 단계;
    (2-5-2) 사용자 성향분석 에이전트에서 분석할 날짜에 해당하는 마크-업 파일을 찾아서 접속한 사용자들의 ID를 추출하는 단계; 및
    (2-5-3) 사용자 ID를 이용하여 랜덤 엑세스 파일에 저장되어 있는 사용자별 이벤트 정보들을 데이터베이스에 저장된 해당 사용자별 정보와 함께 분석하여 런타임 사용자 오브젝트를 생성하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법.
  13. 제 9 항에 있어서, 상기 과정(4)은,
    (4-1) 어플리케이션 로직으로 통신 접속을 진행한 사용자가 로그 인을 수행하는지를 판단하는 단계;
    (4-2) 어플리케이션 로직에서 개인화 서비스를 위해 개인화 엔진으로 해당 사용자에 대한 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 요청하는 단계;
    (4-3) 개인화 엔진으로부터 응답된 런타임 사용자 오브젝트와 이벤트 컨텍스트 객체를 사용자의 세션에 바인딩하는 단계;
    (4-4) 어플리케이션 로직에서 세션에 바인딩된 런타임 사용자 오브젝트를 참조하여 데이터베이스에 구축된 복수의 카테고리별 데이터를 추출하여 해당 사용자에게 개인화 서비스를 제공하는 단계; 및
    (4-5) 이번 세션에서 해당 사용자가 발생시킨 이벤트 정보를 이벤트 컨텍스트 객체에 저장하고, 세션이 종료되면 특정한 파일에 사용자가 발생한 이벤트 정보를 업데이트하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화 서비스 제공방법.
KR10-2000-0039135A 2000-07-08 2000-07-08 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템 KR100420486B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2000-0039135A KR100420486B1 (ko) 2000-07-08 2000-07-08 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2000-0039135A KR100420486B1 (ko) 2000-07-08 2000-07-08 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20020005147A true KR20020005147A (ko) 2002-01-17
KR100420486B1 KR100420486B1 (ko) 2004-03-02

Family

ID=19676998

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR10-2000-0039135A KR100420486B1 (ko) 2000-07-08 2000-07-08 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100420486B1 (ko)

Cited By (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010025353A (ko) * 2000-12-18 2001-04-06 서순모 전자상거래 시스템의 소비자 행동 특성 분석 장치 및 그방법
KR20010099250A (ko) * 2001-09-15 2001-11-09 이기천 활동정보 제공 시스템 및 활동정보 제공 방법
KR20020007833A (ko) * 2000-07-19 2002-01-29 이장원 전자 메일 광고 제공 시스템 및 그 방법
KR20020009263A (ko) * 2000-07-25 2002-02-01 박규헌 전자상거래에서의 개인 상점 구현방법
KR20020014924A (ko) * 2000-08-19 2002-02-27 김종윤 인터넷을 이용한 광고표시 방법 및 시스템
KR20020018321A (ko) * 2000-09-01 2002-03-08 김종우 인터넷 맞춤형 정보 제공방법 및 시스템
KR20020021604A (ko) * 2000-09-14 2002-03-21 니시무라 준코 추장정보제공방법, 추장정보통신시스템, 추장정보송신장치및 기록매체
KR20020033894A (ko) * 2000-10-30 2002-05-08 김원국 사용자 선호도 분석을 이용한 정보제공 서비스 방법
KR20020034289A (ko) * 2000-10-31 2002-05-09 강창훈 시나리오에 근거하여 게임적 요소를 도입한 포털 서비스시스템 및 그 운영 방법
KR20030079096A (ko) * 2002-04-01 2003-10-10 (주)메타웨이브 회원 검색내역을 이용한 문서 제공시스템 및 그 운영방법
KR20030092565A (ko) * 2002-05-30 2003-12-06 공기중 사용자 등급정보 발생장치 및 그 방법과 사용자 등급 발생웹 브라우저 저장 매체
WO2004036448A1 (en) * 2002-10-15 2004-04-29 Research And Industrial Corporation Group System, method and storage medium for providing a multimedia contents service based on user’s preferences
KR100452962B1 (ko) * 2002-11-25 2004-10-14 박동훈 맞춤화된 이벤트 추천 시스템 및 그 방법
KR100673615B1 (ko) * 2004-12-10 2007-01-24 주식회사 마이엔진 콘텐츠에 사용자 정의항목을 추가할 수 있는 장치, 방법,및 상기 방법을 기록한 기록매체
KR100755745B1 (ko) * 2004-12-16 2007-09-05 주식회사 씨씨미디어 전자상거래를 위한 사이트간 교차판매 장치 및 방법
WO2007126843A1 (en) * 2006-03-29 2007-11-08 Yahoo, Inc. Selecting advertisements to serve using user profiles and advertisement revenue information
KR100776201B1 (ko) 2005-12-10 2007-11-16 주식회사 지에스홈쇼핑 전자상거래를 위한 홈네트워크와 연계된 데이터방송 방법및 그 시스템
KR100824920B1 (ko) * 2006-04-14 2008-04-23 에스케이 텔레콤주식회사 모바일 서비스 시스템 및 그 방법
KR100839535B1 (ko) * 2006-05-29 2008-06-19 주식회사 케이티 다중 사용자 프로파일 기반 상황 적응적 서비스 구현을 위한 추론엔진 및 그 방법
WO2008093989A1 (en) * 2007-01-29 2008-08-07 Samsung Electronics Co, . Ltd. Method and system for facilitating information searching on electronic devices
KR100857816B1 (ko) * 2007-08-06 2008-09-10 주식회사 비티비솔루션 이동 단말기를 이용한 정보 검색자 상호간의 정보 교환시스템 및 그 방법
WO2008121993A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-09 Google Inc. Open profile content identification
WO2008147655A1 (en) * 2007-05-25 2008-12-04 Motorola, Inc. Method and apparatus for generation of a user profile
WO2009011495A2 (en) * 2007-07-16 2009-01-22 Seoung Lan Lee System and method for personalized service
KR100924785B1 (ko) * 2008-01-17 2009-11-03 주식회사 플랜티넷 가입자 ｐｃ에서의 맞춤형 인터넷 정보 제공을 위한 패킷제어 기능과 응용 프로그램 제어 기능을 구현하는 가입자ｐｃ 관리 서비스 제공 시스템 및 가입자 ｐｃ 관리 서비스제공 방법
WO2010036525A3 (en) * 2008-09-26 2010-06-10 Microsoft Corporation Predictive geo-temporal advertisement targeting
US7908561B2 (en) 2006-12-11 2011-03-15 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method of providing web based personalized service
US8195650B2 (en) 2007-02-28 2012-06-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing information using a supplementary device
US8307081B1 (en) 2011-06-27 2012-11-06 Limelight Networks, Inc. Stagnant visitor management for engagement progression on web sites
US8321462B2 (en) 2007-03-30 2012-11-27 Google Inc. Custodian based content identification
US8326964B1 (en) 2011-11-14 2012-12-04 Limelight Networks, Inc. Website data content access progression
US8332414B2 (en) 2008-07-01 2012-12-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for prefetching internet content for video recorders
WO2013002760A1 (en) * 2011-06-27 2013-01-03 Limelight Networks, Inc. Stagnant visitor management for engagement progression on web sites
WO2014047529A1 (en) * 2012-09-23 2014-03-27 Google Inc. User rewards from advertisers for content provided by users of a social networking service
US8732154B2 (en) 2007-02-28 2014-05-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing sponsored information on electronic devices
US8789108B2 (en) 2007-11-20 2014-07-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Personalized video system
WO2014142602A1 (ko) * 2013-03-15 2014-09-18 Ro Young Hee 맞춤형 개인정보 제공 시스템 및 그를 이용한 맞춤형 개인정보 제공방법
US8843467B2 (en) 2007-05-15 2014-09-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing relevant information to a user of a device in a local network
US8863221B2 (en) 2006-03-07 2014-10-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for integrating content and services among multiple networks
WO2014209006A1 (ko) * 2013-06-26 2014-12-31 아주대학교산학협력단 개인화된 라이프 스타일 모델링 장치 및 방법
KR101480411B1 (ko) * 2007-01-29 2015-01-12 삼성전자주식회사 전자 장치 상에서 정보 검색을 용이하게 하는 방법 및 시스템
US8935269B2 (en) 2006-12-04 2015-01-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for contextual search and query refinement on consumer electronics devices
US8938465B2 (en) 2008-09-10 2015-01-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for utilizing packaged content sources to identify and provide information based on contextual information
US9100723B2 (en) 2006-03-07 2015-08-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for managing information on a video recording
WO2015122575A1 (ko) * 2014-02-11 2015-08-20 숭실대학교산학협력단 개인 성향 예측 방법 및 그 장치
US9286385B2 (en) 2007-04-25 2016-03-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing access to information of potential interest to a user
KR20160124886A (ko) * 2014-02-24 2016-10-28 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 개인 데몬의 훈련 가속화
KR20210014908A (ko) * 2019-07-31 2021-02-10 유영록 개인화 맞춤 광고 제공 시스템 및 방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100918167B1 (ko) * 2002-05-21 2009-09-17 주식회사 케이티 사용자 성향 데이터를 이용한 사용자 프로파일 학습 방법
KR101094704B1 (ko) 2010-02-16 2011-12-26 주식회사 누리지미디어 소셜 네트워크 기반 패션 콘텐츠 서비스 시스템
KR101230034B1 (ko) * 2011-08-11 2013-03-15 공미선 취향 아이디 코드의 생성시스템 및 생성방법, 그리고 상품 추천 시스템 및 추천 방법
KR101345119B1 (ko) * 2013-01-30 2014-01-27 공미선 이미지 취향 아이디 코드 생성, 진단 시스템 및 방법, 그리고 정보 제공 시스템 및 정보 제공 방법

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6014638A (en) * 1996-05-29 2000-01-11 America Online, Inc. System for customizing computer displays in accordance with user preferences
JPH10260978A (ja) * 1997-03-18 1998-09-29 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 情報収集方法及び装置
JP2000123027A (ja) * 1998-10-13 2000-04-28 Sony Corp 情報提供システム、サーバ及び情報提供方法
KR20010095616A (ko) * 2000-04-11 2001-11-07 김려성 사용자 취향에 따른 맞춤정보 자동구성 시스템
KR20010097952A (ko) * 2000-04-27 2001-11-08 성규영 감성기반을 이용한 개인 맞춤 서비스 방법
CN113800773B (zh) * 2017-01-26 2023-03-14 巨石集团有限公司 一种高性能玻璃纤维组合物及其玻璃纤维和复合材料

Cited By (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020007833A (ko) * 2000-07-19 2002-01-29 이장원 전자 메일 광고 제공 시스템 및 그 방법
KR20020009263A (ko) * 2000-07-25 2002-02-01 박규헌 전자상거래에서의 개인 상점 구현방법
KR20020014924A (ko) * 2000-08-19 2002-02-27 김종윤 인터넷을 이용한 광고표시 방법 및 시스템
KR20020018321A (ko) * 2000-09-01 2002-03-08 김종우 인터넷 맞춤형 정보 제공방법 및 시스템
KR20020021604A (ko) * 2000-09-14 2002-03-21 니시무라 준코 추장정보제공방법, 추장정보통신시스템, 추장정보송신장치및 기록매체
KR20020033894A (ko) * 2000-10-30 2002-05-08 김원국 사용자 선호도 분석을 이용한 정보제공 서비스 방법
KR20020034289A (ko) * 2000-10-31 2002-05-09 강창훈 시나리오에 근거하여 게임적 요소를 도입한 포털 서비스시스템 및 그 운영 방법
KR20010025353A (ko) * 2000-12-18 2001-04-06 서순모 전자상거래 시스템의 소비자 행동 특성 분석 장치 및 그방법
KR20010099250A (ko) * 2001-09-15 2001-11-09 이기천 활동정보 제공 시스템 및 활동정보 제공 방법
KR20030079096A (ko) * 2002-04-01 2003-10-10 (주)메타웨이브 회원 검색내역을 이용한 문서 제공시스템 및 그 운영방법
KR20030092565A (ko) * 2002-05-30 2003-12-06 공기중 사용자 등급정보 발생장치 및 그 방법과 사용자 등급 발생웹 브라우저 저장 매체
WO2004036448A1 (en) * 2002-10-15 2004-04-29 Research And Industrial Corporation Group System, method and storage medium for providing a multimedia contents service based on user’s preferences
US7657563B2 (en) 2002-10-15 2010-02-02 Research And Industrial Corporation Group System, method and storage medium for providing a multimedia contents service based on user's preferences
KR100452962B1 (ko) * 2002-11-25 2004-10-14 박동훈 맞춤화된 이벤트 추천 시스템 및 그 방법
KR100673615B1 (ko) * 2004-12-10 2007-01-24 주식회사 마이엔진 콘텐츠에 사용자 정의항목을 추가할 수 있는 장치, 방법,및 상기 방법을 기록한 기록매체
KR100755745B1 (ko) * 2004-12-16 2007-09-05 주식회사 씨씨미디어 전자상거래를 위한 사이트간 교차판매 장치 및 방법
KR100776201B1 (ko) 2005-12-10 2007-11-16 주식회사 지에스홈쇼핑 전자상거래를 위한 홈네트워크와 연계된 데이터방송 방법및 그 시스템
US8863221B2 (en) 2006-03-07 2014-10-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for integrating content and services among multiple networks
US9100723B2 (en) 2006-03-07 2015-08-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for managing information on a video recording
WO2007126843A1 (en) * 2006-03-29 2007-11-08 Yahoo, Inc. Selecting advertisements to serve using user profiles and advertisement revenue information
KR100824920B1 (ko) * 2006-04-14 2008-04-23 에스케이 텔레콤주식회사 모바일 서비스 시스템 및 그 방법
KR100839535B1 (ko) * 2006-05-29 2008-06-19 주식회사 케이티 다중 사용자 프로파일 기반 상황 적응적 서비스 구현을 위한 추론엔진 및 그 방법
US8935269B2 (en) 2006-12-04 2015-01-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for contextual search and query refinement on consumer electronics devices
US7908561B2 (en) 2006-12-11 2011-03-15 Electronics And Telecommunications Research Institute Apparatus and method of providing web based personalized service
CN101595481B (zh) * 2007-01-29 2013-11-06 三星电子株式会社 用于在电子装置上促进信息搜索的方法和系统
KR101480411B1 (ko) * 2007-01-29 2015-01-12 삼성전자주식회사 전자 장치 상에서 정보 검색을 용이하게 하는 방법 및 시스템
WO2008093989A1 (en) * 2007-01-29 2008-08-07 Samsung Electronics Co, . Ltd. Method and system for facilitating information searching on electronic devices
US9792353B2 (en) 2007-02-28 2017-10-17 Samsung Electronics Co. Ltd. Method and system for providing sponsored information on electronic devices
US9015189B2 (en) 2007-02-28 2015-04-21 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing information using a supplementary device
US8195650B2 (en) 2007-02-28 2012-06-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing information using a supplementary device
US8732154B2 (en) 2007-02-28 2014-05-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing sponsored information on electronic devices
US7730017B2 (en) 2007-03-30 2010-06-01 Google Inc. Open profile content identification
WO2008121993A1 (en) * 2007-03-30 2008-10-09 Google Inc. Open profile content identification
US8321462B2 (en) 2007-03-30 2012-11-27 Google Inc. Custodian based content identification
US8341169B2 (en) 2007-03-30 2012-12-25 Google Inc. Open profile content identification
US9286385B2 (en) 2007-04-25 2016-03-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing access to information of potential interest to a user
US8843467B2 (en) 2007-05-15 2014-09-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing relevant information to a user of a device in a local network
WO2008147655A1 (en) * 2007-05-25 2008-12-04 Motorola, Inc. Method and apparatus for generation of a user profile
GB2466918A (en) * 2007-07-16 2010-07-14 Bwok Youl Kwak System and method for personalized service
WO2009011495A2 (en) * 2007-07-16 2009-01-22 Seoung Lan Lee System and method for personalized service
WO2009011495A3 (en) * 2007-07-16 2009-03-05 Seoung Lan Lee System and method for personalized service
KR100857816B1 (ko) * 2007-08-06 2008-09-10 주식회사 비티비솔루션 이동 단말기를 이용한 정보 검색자 상호간의 정보 교환시스템 및 그 방법
US8789108B2 (en) 2007-11-20 2014-07-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Personalized video system
KR100924785B1 (ko) * 2008-01-17 2009-11-03 주식회사 플랜티넷 가입자 ｐｃ에서의 맞춤형 인터넷 정보 제공을 위한 패킷제어 기능과 응용 프로그램 제어 기능을 구현하는 가입자ｐｃ 관리 서비스 제공 시스템 및 가입자 ｐｃ 관리 서비스제공 방법
US8332414B2 (en) 2008-07-01 2012-12-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for prefetching internet content for video recorders
US8938465B2 (en) 2008-09-10 2015-01-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for utilizing packaged content sources to identify and provide information based on contextual information
US8060406B2 (en) 2008-09-26 2011-11-15 Microsoft Corporation Predictive geo-temporal advertisement targeting
WO2010036525A3 (en) * 2008-09-26 2010-06-10 Microsoft Corporation Predictive geo-temporal advertisement targeting
US8307081B1 (en) 2011-06-27 2012-11-06 Limelight Networks, Inc. Stagnant visitor management for engagement progression on web sites
US8478868B2 (en) 2011-06-27 2013-07-02 Limelight Networks, Inc. Stagnant visitor management for engagement progression on web sites
WO2013002760A1 (en) * 2011-06-27 2013-01-03 Limelight Networks, Inc. Stagnant visitor management for engagement progression on web sites
US8326964B1 (en) 2011-11-14 2012-12-04 Limelight Networks, Inc. Website data content access progression
WO2014047529A1 (en) * 2012-09-23 2014-03-27 Google Inc. User rewards from advertisers for content provided by users of a social networking service
WO2014142602A1 (ko) * 2013-03-15 2014-09-18 Ro Young Hee 맞춤형 개인정보 제공 시스템 및 그를 이용한 맞춤형 개인정보 제공방법
WO2014209006A1 (ko) * 2013-06-26 2014-12-31 아주대학교산학협력단 개인화된 라이프 스타일 모델링 장치 및 방법
WO2015122575A1 (ko) * 2014-02-11 2015-08-20 숭실대학교산학협력단 개인 성향 예측 방법 및 그 장치
KR20160124886A (ko) * 2014-02-24 2016-10-28 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 개인 데몬의 훈련 가속화
KR20210014908A (ko) * 2019-07-31 2021-02-10 유영록 개인화 맞춤 광고 제공 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR100420486B1 (ko) 2004-03-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100420486B1 (ko) 사용자 성향분석 기능을 갖는 네트워크 기반의 개인화서비스 제공 시스템
US7284008B2 (en) Dynamic document context mark-up technique implemented over a computer network
US7451099B2 (en) Dynamic document context mark-up technique implemented over a computer network
US10078696B1 (en) Relevant social searching and user centric data analysis via user and peer group parameters via a dynamic interface
US8464159B2 (en) Personalized internet interaction
AU2003204104B2 (en) Use of Extensible Markup Language in a System and Method for Influencing a Position on a Search Result List Generated by a Computer Network Search Engine
US20050096997A1 (en) Targeting shoppers in an online shopping environment
US20040205065A1 (en) System for creating and maintaining a database of information utilizing user opinions
US20110060756A1 (en) Method and System To Generate and Deliver Auto-Assembled Presentations Based On Queries Of Multimedia Collections
US20020083179A1 (en) System and method of personalizing communication sessions based on user behavior
US20070100898A1 (en) System for Creating and Maintaining a Database of Information Utilizing User Opinions
KR19990078644A (ko) 다중 추천 에이전트들을 이용하는 추천 시스템
CA2729717A1 (en) Facilitating collaborative searching using semantic contexts associated with information
JP2003525496A (ja) コンピュータネットワーク資源を用いたカスタマイズされた対話
KR20030003396A (ko) 사용자의 분야별 선호 프로파일을 이용한 컨텐츠 추천서비스 방법
US20030131070A1 (en) Customization of information from web sites
Menczer et al. Adaptive assistants for customized e-shopping
US20100153178A1 (en) System for determining the intrinsic value provided to internet users by selected web sites
Kuo et al. Personalization technology application to Internet content provider
JP2002183155A (ja) コミュニケーションシステム、データ収集配信システム、及び、データ収集配信プログラムが格納された記憶媒体
JP2004078689A (ja) 検索システム及び検索プログラム並びに検索方法
EP2120179A1 (en) Method for modelling a user
US8316021B2 (en) Methods and systems for enhanced placement search engine based on user usage
WO2004010265A2 (en) A system for creating and maintaining a database of information utilizing user options
US20240054172A1 (en) Web page providing server

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
J201 Request for trial against refusal decision
AMND Amendment
B701 Decision to grant
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130215

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140217

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150217

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160121

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170217

Year of fee payment: 14

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180220

Year of fee payment: 15

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190214

Year of fee payment: 16