KR20040012660A - 실시간 정보수집 맞춤형 정보제공을 위한 지능형 에이전트 및 그 방법 - Google Patents

실시간 정보수집 맞춤형 정보제공을 위한 지능형 에이전트 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 네트워크 상으로부터 실시간 업데이트 되는 정보를 선택적으로 수집하여 개인의 성향에 따른 최적화된 정보를 제공하기 위한 지능형 에이전트 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명은 크게 정보수집을 위한 지능형 에이전트와 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 데이터 마이닝, 사용자 모델링, 관심도학습, PIMS(개인정보관리시스템)등의 모듈로 구성된다.
본 발명의 방법에 따르면 개인별 성향에 따른 최적화된 정보 제공을 위하여 명시적 사용자 모델링과정을 통해 개인관련정보 및 필요로 하는 정보를 입력 받아 최초의 회원프로파일을 생성한다. 여기에 최적의 회원프로파일선정을 위한 회원성향타당성평가를 실시하여 나온 결과값을 통하여 이를 최초프로파일과 매칭시켜 초기프로파일을 선정한다. 그리고 정보수집을 위한 지능형 에이전트를 통하여 해당 정보를 포함하는 페이지의 문서를 실시간 체크하여 업데이트 된 데이터를 불필요한 소스나 테그를 제거하여 정보를 수집하며, 수집된 데이터베이스를 지능형 에이전트상에서 데이터웨어 하우징과 데이터 마이닝을 통한 최적화된 정보를 회원 프로파일에 따라 결과를 PIMS에 제공한다. 또한 제공된 정보 및 기타정보에 대한 관심도와 개인일정에 따른 정보충성도 등을 수치화하며, 암시적 사용자 모델링 과정을 통해 회원별 성향을 분석하여 최적화된 회원별 프로파일을 수정 및 유지한다.

Description

실시간 정보수집 맞춤형 정보제공을 위한 지능형 에이전트 및 그 방법 {Collection of data Realtime information Fitting goods information intellectual Agent and Process}
본 발명은 실시간 정보수집 및 맞춤형 정보제공을 위한 지능형 에이전트 및 그 방법으로서 보다 상세하게는 인터넷상에서 정보제공서버들로부터 필요로 하는 정보를 실시간으로 수집하여 데이터를 최적화시켜 개인별 성향에 따른 맞춤정보를 제공하는 시스템에 관한 것이다.
최근 인터넷의 확산으로 인하여 인터넷을 통한 다양한 정보가 증가하고 있을뿐 아니라 무분별한 정보 때문에 사용자가 필요로 하는 정보를 찾기 위해 많은 시간과 비용을 투자하게 되었으나, 개인에게 최적화된 정보를 제공 받기 힘들었다. 이를 보안하기 위해 최근에 검색로봇 등을 이용한 개인별 프리미엄 맞춤정보서비스가 제공되고 있으나 이는 회원 개개인별 성향에 대한 객관적인 분석이나 일방적인 프로파일설정으로 정확한 요구분석이 이루어지지 않으며, 또한 인터넷 상에서 무분별한 HTML 파일을 수집한 후 이를 다시 정리하여 제공하는 방법을 사용하여 불필요한 다수의 정보를 먼저 수집하여 수집한 정보를 사용자가 원하는 정보로 다시 정리하기 때문에 시스템상의 과부하 및 정보의 정확성이 떨어졌으며, 시간이 많이 걸렸다.
이에 본 발명은 상기의 사정을 감안하여 창안된 것으로서, 지능형 에이전트의 구현으로 필요로 하는 정보의 정확한 수집 및 데이터웨어하우징과 데이터마이닝을 통한 최적화된 맞춤정보를, 객관적인 회원별 프로파일설정 및 지속적인 암시적사용자 모델링으로 PIMS를 통해 정보를 제공하는 시스템 및 그 방법을 위한 것이다.
도1은 실시간 정보수집 및 맞춤형 정보제공을 위한 지능형 에이전트 시스템이고, 네트웍을 통하여 특정서버에 접속하여 지능형에이전트를 통한 정보수집을 하는 과정으로서 시스템 전체 흐름도이고,
도2는 지능형 에이전트의 내부 프로세서를 세부적으로 표현한 도면이다
도3은 에이전트내 정보수집과정에서 레퍼(wrapper)를 통해 정보수집하고자 하는 규칙과 틀을 선정하여 HTML파서과정으로 데이터를 인덱싱하는 도면을 나타낸것이다.
도4는 본 발명의 정보수집에 HTML문서상의 노드를 나타낸 도면이며,
도5는 HTML문서상에서 도3의 프로세서를 실시하는 과정이다.
도6은 지능형 에이전트를 통한 데이터수집 및 개인별 성향에 따른 회원별 맞춤형정보제공 및 그에 따른 실제적인 프로세서를 구현한 도면이다.
도7은 회원별 최적화된 맞춤정보를 제공하기 위한 사용자의 성향분석과 회원프로파일 업데이트 및 에이전트 관심도 학습을 나타낸 도면
본 발명을 첨부한 도면에 의거하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도1은 도시한 바와 같이 실시간 정보수집 및 맞춤형 정보제공을 위한 지능형 에이전트 시스템이고, 사용자가 제공하는 특정서버에 접속하는 과정에서의 네트워크(100), 맞춤형 정보제공을 위한 중앙서버(50)을 바탕으로 정보수집 규칙 및 에이전트설정(30)에 따라 네트워크 상에서 지능형 에이전트(20)가 특정서버(10)를 실시간으로 감시하여 업데이트되는 정보를 래퍼(22)를 통해 기준을 설정하여 HTML 파서(23)를 이용하여 저장하며, 이를 데이터웨어하우징과 데이터마이닝을 통해 최적화시켜 데이터베이스(40)시킨다. 사용자는 어플리케이션PC의 클라이언트소프트웨어(60), 웹페이지(70), 모바일(60)을 바탕으로 네트웍을 통해 중앙서버에 접속하며, 사용자 모델링을 통해 선정된 회원 프로파일과 매칭시켜 정보를 제공한다.
도2는 도1에 있어서 중앙서버(50)내에 지능형 에이전트의 정보수집방법을 개략적으로 설명하기 위한 프로세서로서 우선 정보수집 규칙 및 에이전트 설정(30)에 따라 필요한 정보들을 브라우징부(21)에서 네트워크(100)를 통하여 실시간으로 감시를 한다. 업데이트 된 데이터를 감지시 브라우징부(21)에서 업데이트된 데이터를 로딩시켜 래퍼(22)를 통해 HTML파서(23)가 실제 데이터 수집을 하기 위해서 틀을 잡아주며, 이때 HTML파서(23)는 정보수집규칙에 의거하여 데이터를 추출한다.추출된 데이터는 DB 인터페이스(25)상에서 정보를 유지하며, 관련성 여부 및 정보의 충성도 여부에 따라 최적화된 정보를 제공하기 위하여 데이터 웨어하우징(26)을 통하여 데이터를 효율적으로 분석/분류하며, 데이터마이닝(27)을 통한 정보들간의 패턴이나 관련성여부등에 따라 정보를 데이터베이스(40) 시킨다. 이때 정보는 일정한 규칙을 갖으며, 정보의 규칙에 따라서 시대적 흐름이나 마케팅전략등의 CRM 프로세서를 유지 관리 한다.
도3은 래퍼(22)에서 데이터 수집을 위한 기반을 마련하면 HTML 파서(23)은 먼저 문서의 노드구조를 먼저 분석하고 필요로 하는 데이터 구간추출(231)하며, 컨텐츠를 제외한 테그 제거(232)를 실시하여 1단계 데이터의 유용정보만 추출합니다. 1단계에서는 추출한 정보에서 테그만을 제거한 데이터로서 불필요한 정보가 포함되어 있는데 이때 불필요정보제거(234)프로세싱을 통하여 필요 없는 정보를 제거하며 이를 데이터 인덱싱(235)를 통하여 관련 분야 /컨텐츠/기관별 분류를 실시합니다.
도4는 도3에 있어서 구간추출(231)을 위하여 문서상의 노드구조를 파악하기 위해 노드분석을 해놓은 트리구조이다. 우선 노드1(테그이름 HTML) 최상위 노드부터 부모노드와 자식노드를 분석하여 데이터 추출을 위한 구간을 설정하기 위해 문서내에서 데이터가 속해있는 노드(테그이름 TABLE)를 찾아내고, 필요정보 여부를 메타검색형식으로 정보를 체크한 후에 필요 정보로 판별되면 관련 노드를 추출한다. 이때 노드부분은 HTML 테그의 기본 명령어를 기반으로 < > </>를 중심으로 노드를 구분한다.
도5는 도3과 도4에서 보여준 HTML문서상의 테그를 통한 노드분석과 분석된데이터를 바탕으로 정보가 포함된 구간추출(231), 테그제거(232), 불필요정보제고(234)를 보여주기 위한 화면이다.
도6은 사용자가 맞춤형 정보를 PIMS(S240)를 통해 제공받기 위한 과정과 이에 대한 최적화된 데이터 수집을 위한 지능형 에이전트(20)의 프로세싱과정을 나타낸 도면으로서 1단계 회원가입(S100)을 통하여 개인의 신상정보(S110)를 입력한후 이에 대한 최초 회원프로파일(S120)이 생성된다. 이때 회원은 회원성향타당성평가(S130)를 실시한 결과와 최초 회원프로파일을 매칭프로세서로서 개인에게 최적화된 스타일을 명시적 사용자 모델링을 통하여 초기 회원프로파일(S140)을 선정한다. 이때 미리 구현된 지능형 에이전트가 실행(S150)되며, 회원 프로파일에 의하여 해당정보문서 및 정보수집규칙(S160)을 입력하며, 이미 구동된 지능형 에이전트나 사용자에 맞게 실행된 에이전트가 특정서버(10)를 실시간으로 데이터 엡데이트를 체크(S170)하며, 이때 업데이트 데이트 감지시 래퍼(22)와 와 HTML 파서를 실행(S180)하여 데이터를 수집한다. 정보가 수집되면 데이터인덱스를 통하여 데이터 웨어하우징(S190)을 실시하며, 관련분야별 수집된 데이터를 데이터마이닝(S200)을 통하여 최적화된 데이터와 패턴등을 분석하여 이를 회원별 프로파일에 따라 제공(S23)한다. 또한 이들 정보를 개인정보관리시스템(PIMS)(S240)에 제공하여 개인일정에 따른 각종정보제공 및 일정관리를 구현한다. 제공된 정보를 바탕으로 제공된 정보를 이용하였는지 여부(S250)에 따라 제공정보의 정확성 검토(S290) 및 정보의 유용성 및 관심도분석(S260)을 실시하여 데이터의 정확성과 신속성 그리고 관심분야의 정보를제공한다. 또한 관심도 분석을 통하여 유용여부를 분석하여 유용하지 않을 시에는 도7과 같이 에이전트 회원별 관심도학습적응(S270)을 실시하여 회원의 관심분야의 수정 및 회원별 프로파일을 수정/ 관심도를 업데이트(S280)시켜 최적에 데이터를 항상 제공한다. 또한 데이터마이닝을 통해 제공된 정보는 동시에 데이터베이스화시키며 이들 정보는 관련 성향을 가진 회원들에게 제공한다.
도 7은 도6에 있어서 회원별 관심분야에 따른 정확한 정보를 제공하기 위해 암시적 사용자모델링 과정을 위해 에이전트가 회원에 따른 관심도를 학습하는 프로세서(S270)이다. 먼저 기존 제공된 정보에 대한 산호도나 학습정도를 평가(S272)한다. 이 평가를 바탕으로 회원별 관심에 따른 분야별 각종정보를 제공(S273)하며, 제공된 정보에 대한 관심도 및 정보 충성도를 수치화 하여 정렬(S274)한다. 이때 분야별 정보제공에 따른 수치(S273)와 관심정도에 따른수치(S274)을 바탕으로 사용자 패턴을 분석하여 사용자 패턴을 분석(S275)하여 수정된 선호도와 사용자 패턴분석을 바탕을 개인별 최적화 정보를 제공하기 위해 지능형 에이전트가 학습을 실시(S276)한다. 이를 바탕으로 회원의 정보에 대한 패턴 및 정보충성도등을 통해 암시적 사용자모델링 과정으로 개인별 성향을 분석하며 회원의 프로파일을 수정/유지하며 실시간으로 정보제공에 대한 선호도를 업데이트(S277)시킨다.
상술바와 같이 본 발명의 실시로서 지능형 에이전트를 통한 네트워크상의 모든정보를 실시간으로 업데이트하여 데이터 웨어하우징과 데이터 마이닝을 통한 최적의 데이터를 자신의 일정에 맞게 제공받을 수 있는 시스템으로서 개인별 명시적/암시적 모델링을 통하여 프로파일을 실시간으로 업데이트시켜 개인의 패턴에 따른 모든 정보를 정확하고 신속하게 제공받을수 있다.
또한 발명의 실시로 개인별 프로파일을 통한 성향분석, 데이터마이닝을 통한 CRM시스템 도입으로 관련 기업들의 고객관리 및 관련 시장의 마케팅 정보수단을 활용 회원별 다각화된 패턴에 따른 각종 서비스가 가능하다.

Claims (7)

  1. 지능형 에이전트를 통한 회원별 맞춤정보를 제공함에 있어서 제공자가 운영하는 특정서버에 회원데이터를 수집후에 미리정해놓은기법(회원성향타당성평가)를 통하여 회원데이터와 미리정해놓은기법을 매칭시스템을 통해 회원프로파일(성향)을 분류한다. 분류된 회원 성향에 따라 기존의 지능형 에이전트가 실행되며, 실행된 에이전트는 데이터의 업데이트정보를 실시간으로 감시하여 이벤트 발생시 정보를 스스로 수집한다. 수집된 정보는 회원별로 최적화시켜 개인정보관리시스템(PIMS)를 통해 제공한다. 에이전트는 회원에게 제공되는 정보등의 이용패턴이나 관심도/충성도에 따라 관심도 학습을 실행하며, 이는 회원별 성향에 관심도가 업데이트 되는 각 단계
  2. 제 1항에 있어서 네트워크를 통해 공급되는 필요한 정보를 수집하는 방법에 있어서 래퍼(wrapper)를 이용한 HTML 파서를 위해 데이터의 틀을 잡아주는 과정 제 1단계:
    HTML 파서에서 문서상의 테그를 분석하여 노드의 트리구조내 정보가 포함된 노드를 찾아 정보구간을 추출하는 과정 제 2단계:
    추출한 정보에서 데이터와 <A>의 링크를 제외한 테그제거하는 과정과 규칙내 포함되는 데이터를 제외한 불필요 데이터를 제거하는 과정 제 3단계:
    위 3단계의 데이터 인덱싱 과정과 정보를 수집하는 방법
  3. 제 1항과 제 2항에 있어서 지능형 에이전트 내에서 수집된 인덱싱된 데이터를 개인별 성향에 따른 최적화 상태로 제공하기 위해 데이터웨어하우징을 통한 과거데이터와 현재데이트의 분류과정과 이들 데이터의 데이터마이닝을 통하여 정보의 패턴분석과 요구, 마케팅, 사용자 성향에 따른 분석된 결과에 회원별 맞춤정보를 PIMS를 통해 제공되는 과정
  4. 제 1항에 있어서 에이전트 회원별 관심도 학습과정에서 학습은 기존에게 분야별 회원에게 제공된 정보의 평가를 시작으로 회원이 입력한 관심분야에 따른 각종 정보를 제공한다. 제공된 정보 내에서 회원이 이용한 정보와 이용하지 않는 정보를 비교 분석하여 이용여부을 기준으로 수치상으로 나타내며, (이용한 정보의 수치/총 제공된 정보의 수치를 바탕)*학습률+기존에 분야별 제공된 정보의 평가를 바탕으로 에이전트가 학습을 통해 새로운 회원관심도를 도출해 내며, 이를 기준으로 회원의 프로파일의 업데이트 및 성향을 수정하는 과정
  5. 제 3항에 있어서 데이터베이스내에 수집된 모든 정보는 데이터마이닝과 리포팅을 통한 관련기관정보, 시대현황, 패턴분석, 마케팅등 다양한 부분에 통계학적 분석이 베이스된 정보이므로 이들 정보의 분석데이터를 바탕으로 CRM 시스템 구현 및 관련정보의 피드백 리서치(Feedback Research)을 통한 정보제공서비스
  6. 제 2항에 있어서 문서상의 HTML코드를 통한 파싱트리를 구현하며, 제공자가 입력한 규칙에 따라 관련정보를 추출할 때 부모노드와 자식노드간의 정보의 상관관계분석 및 이에 따른 정보수집 과정, 또한 자식노드의 데이터 에러시 부모노드의 데이터 수집여부 판단하는 과정
  7. 제 1항에 있어서 지능형 에이전트는 네트워크를 통하여 관련정보의 서버페이지를 참조하여 관련 정보를 수집하며, 웹서버는 물론 각 서버별 컨트롤 클래스 삽입으로 다양한 환경의 데이터베이스의 규칙정보를 로딩하며, 또한 HTML뿐만 아니라 XML등 언어환경의 데이터등도 상기 파싱트리를 이용하여 데이터를 규칙적으로 저장하는 시스템
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