KR20080039578A - 모바일 사용자를 위한 스마트 다이나믹 브라우징 방법 - Google Patents

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KR20080039578A
KR20080039578A KR1020060107028A KR20060107028A KR20080039578A KR 20080039578 A KR20080039578 A KR 20080039578A KR 1020060107028 A KR1020060107028 A KR 1020060107028A KR 20060107028 A KR20060107028 A KR 20060107028A KR 20080039578 A KR20080039578 A KR 20080039578A
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김영주
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Abstract

본 발명은 모바일 기기의 브라우저 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사용자의 기기 사용 정보와 컨텐츠 정보 및 상황 정보를 이용하여 동적으로 컨텐츠 목록을 구성하고 상황에 따라 사용자가 선호할 만한 컨텐츠를 추천함으로써, 사용자가 원하는 컨텐츠를 쉽고 빠르게 찾는 방법을 제공하고 사용자별로 맞춤형 서비스를 이용할 수 있도록 할 수 있는 스마트 다이나믹 브라우징 방법에 관한 것이다.
본 발명의 다이나믹 브라우저 방법은 컨텐츠 데이터를 분류하기 위한 제1 분류 기준이 선택되는 제 1단계; 선택된 상기 제1 분류 기준에 따라 상기 컨텐츠 데이터를 분류하는 제 2단계; 상기 제1 분류 기준에 따라 분류된 상기 컨텐츠 데이터를 제2 분류 기준으로 재분류하는 재분류신호를 입력받는 제 3단계; 및 상기 재분류신호를 입력받지 않으면, 상기 컨텐츠 데이터의 최종 분류 목록을 생성하는 제 4단계를 포함함에 기술적 특징이 있다.
또한 본 발명의 스마트 셔플 및 추천 방법은 사용자의 현재 상황을 나타내는 사용자 상황 정보와 컨텐츠 데이터가 과거 사용된 기록인 사용자 프로파일을 기반으로, 서로 다른 상황 간에 사용자에 의한 상기 컨텐츠 데이터의 사용내역 유사도를 판단하는 상황 연관성을 계산하는 제 1단계; 상기 계산된 상황 연관성과 상기 사용자 프로파일을 기반으로, 사용자에 의한 상기 컨텐츠 데이터의 선호도를 판단하는 컨텐츠 추천도를 계산하는 제 2단계; 상기 계산된 컨텐츠 추천도를 이용하여 상기 컨텐츠 데이터 중 추천 목록을 생성하는 제 3단계; 및 상기 추천 목록 중 사 용자에 의해 사용된 컨텐츠 목록을 기반으로 상기 사용자 프로파일을 갱신하는 제 4단계를 포함함에 기술적 특징이 있다.
따라서, 본 발명의 스마트 다이나믹 브라우징 방법은 사용자의 기기 사용 정보와 컨텐츠 정보 및 상황 정보를 이용하여 동적으로 컨텐츠 목록을 구성함으로써, 사용자가 원하는 컨텐츠를 쉽고 빠르게 찾는 방법을 제공하여 모바일 컨텐츠를 편리하게 이용하도록 할 수 있고, 또한, 상황에 따라 사용자가 선호할 만한 컨텐츠를 추천하는 방법을 제공함으로써, 사용자별로 맞춤형 서비스를 이용할 수 있도록 하는 현저하고도 유리한 효과가 있다.
모바일, 브라우저, 컨텐츠, 연관성.

Description

모바일 사용자를 위한 스마트 다이나믹 브라우징 방법 {Smart Dynamic Browsing Method for a Mobile Devices User}
도 1은 종래 기술에 따른 파워 브라우저의 화면,
도 2는 종래 기술에 따른 iTunes의 재생 목록 구성 화면,
도 3은 종래 기술에 따른 iTunes의 음악 분류 구성 화면,
도 4는 종래 기술에 따른 iTunes의 스마트 재생 화면,
도 5는 본 발명에 따른 스마트 다이나믹 브라우징 방법의 순서도,
도 6은 본 발명에 따른 다이나믹 브라우저 방법의 컨텐츠 분류화면의 일실시예,
도 7은 본 발명에 따른 다이나믹 브라우저 방법의 순서도,
도 8은 본 발명에 따른 스마트 셔플 및 추천 방법의 순서도.
본 발명은 모바일 기기의 브라우저 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 사 용자의 기기 사용 정보와 컨텐츠 정보 및 상황 정보를 이용하여 동적으로 컨텐츠 목록을 구성하고 상황에 따라 사용자가 선호할 만한 컨텐츠를 추천함으로써, 사용자가 원하는 컨텐츠를 쉽고 빠르게 찾는 방법을 제공하고 사용자별로 맞춤형 서비스를 이용할 수 있도록 할 수 있는 스마트 다이나믹 브라우징(Smart Dynamic Browsing)방법에 관한 것이다.
최근 개인용 휴대 멀티미디어 기기의 수요와 시장은 날이 갈수록 커져 가고 있으며 기기들의 컨텐츠(Contents) 보관 용량 또한 커져 가고 있다. 많은 인기를 얻고 있는 PMP(Portable Multimedia Player)의 경우 용량이 작게는 20Gb에서 크게는 60Gb까지 확대되고 있다. 제조업체의 관점에서 이러한 개인용 휴대 멀티미디어 기기들의 저장 용량 대형화는 작은 화면에서 사용자에게 효율적인 브라우징(Browsing)을 제공해주는 방법과 사용자에게 편한 인터페이스(Interface) 및 컨텐츠 검색 방법을 제공하기 위한 연구로 이어지고 있다. 반면 사용자의 관점에서 개인용 휴대 멀티미디어 기기의 사용자들은, 모든 사용자에게 같은 방식으로 제공되는 획일적 브라우징 기법이 아닌 자신에게 맞는 동적인 브라우징 기법을 통해, 자신이 원하는 컨텐츠에 쉽게 접근하길 원하며 또한 자신에게 맞는 컨텐츠를 자동으로 재생해주기를 원한다.
현재 출시된 개인용 휴대 멀티미디어 기기들은 간단한 리스트 기반의 컨텐츠 브라우징 방식을 사용하고 있으며 이는 사용자로 하여금 원하는 컨텐츠를 찾는데 많은 노력과 시간을 할애하도록 하는 불편함을 가지게 한다. 또한, 컨텐츠를 재생하는 데 있어, 모든 컨텐츠를 제목순서와 같은 일련의 순서대로 재생하는 순차재 생, 컨텐츠를 기준이 없는 임의의 순서대로 재생하는 셔플(shuffle)재생과 같은 방법만을 제공하여, 사용자는 원하는 음악을 직접 찾아서 들어야 하는 불편함이 있다. 뿐만 아니라 사용자의 취향을 전혀 반영하지 못하므로 사용자의 상황에 따른 적절한 컨텐츠를 제공하지 못하는 문제점이 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 파워 브라우저의 화면이다. 미국 스탠포드 대학의 파워 브라우저(Power Browser)는 모바일 기기용으로 2000년도에 개발된 컨텐츠 브라우징 기법이다. 파워 브라우저는 웹 기반으로 제공되는 정보를 도 1에서와 같은 트리(Tree) 구조를 이용하여 PDA(Personal Digital Assistants)의 스크린 사이즈에 적합하게 요약하여 전송함으로써 데이터 전송량을 감소시켰다.
도 2는 종래 기술에 따른 iTunes의 재생 목록 구성 화면이다. 애플 컴퓨터사는 사용자의 정보를 이용하여 컨텐츠 브라우징 방식의 변화를 주는 서비스를 구현한 데스크 탑 컴퓨터용 멀티미디어 플레이어인 iTunes를 2001년에 개발하였다. 도 2에서 보는 바와 같이 iTunes의 컨텐츠 재생 부분은 분류에 사용될 카테고리를 사용자가 직접 선택할 수 있도록 구성되어 있다.
도 3은 종래 기술에 따른 iTunes의 음악 분류 구성 화면이다. 도 3과 같이 iTunes에서는 고정된 형태의 컨텐츠 카테고리를 선택하여 웹상에 있는 음악을 분류할 수 있는 브라우징 방식을 제공한다. 하지만 브라우징 방식에 기존의 리스트 방식을 그대로 사용하여 컨텐츠를 브라우징하며 분류 기준의 가장 상위 카테고리 정보로 지정한 컨텐츠의 장르정보를 알지 못하면 원하는 컨텐츠를 검색할 수가 없는 불편함이 있다.
도 4는 종래 기술에 따른 iTunes의 스마트 재생 화면이다. 도 4에 나타난 바와 같이 iTunes는 사용자의 선택에 따라 재생 컨텐츠 목록을 구성할 수 있는 스마트 재생 목록 기법을 지원하지만, 사용자가 모든 규칙을 일일이 정해주어야 하며, 사용자의 감성과 행동 등의 상황 정보를 고려하지 않고 단순한 컨텐츠 정보만을 고려하여 지정된 규칙에 따라 정렬된 목록을 구성하기 때문에 사용자에게 적합한 컨텐츠를 구성하지 못하고 추천할 수 없는 문제점이 있다.
상기와 같이 사용자의 선택에 따른 분류 방법을 제공하거나 좀 더 효율적인 방식으로 브라우징 기법을 제공하기 위한 목적으로 종래에 개발된 방법들은 단순히 컨텐츠의 내용을 요약하여 보여주거나 모바일 기기가 아닌 데스크 탑 컴퓨터를 통해 구성된 데이터를 휴대용 장치에 보내주는 데스크 탑 종속적인 개념의 브라우징 기법들이다. 또한 컨텐츠 선택에 대한 주 영향 요인이라고 할 수 있는 사용자의 기분이나 날씨 등 주변의 상황 정보를 고려하지 않으며, 미리 지정된 컨텐츠와 관련된 몇 개의 특정 정보만을 이용하여 컨텐츠를 분류할 뿐이다.
따라서, 본 발명은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자의 기기 사용 정보와 컨텐츠 정보 및 상황 정보를 이용하여 동적으로 컨텐츠 목록을 구성하고 사용자가 원하는 컨텐츠를 쉽고 빠르게 찾는 방법을 제공함으로써, 사용자로 하여금 모바일 컨텐츠를 편리하게 이용하도록 함에 목적이 있다.
또한, 상황에 따라 사용자가 선호할 만한 컨텐츠를 추천하는 방법을 제공함 으로써, 사용자별로 맞춤형 서비스를 이용할 수 있게 하는 다른 목적이 있다.
본 발명의 목적은 컨텐츠 데이터를 분류하기 위한 제1 분류 기준이 선택되는 제 1단계; 선택된 상기 제1 분류 기준에 따라 상기 컨텐츠 데이터를 분류하는 제 2단계; 상기 제1 분류 기준에 따라 분류된 상기 컨텐츠 데이터를 제2 분류 기준으로 재분류하는 재분류신호를 입력받는 제 3단계; 및 상기 재분류신호를 입력받지 않으면, 상기 컨텐츠 데이터의 최종 분류 목록을 생성하는 제 4단계를 포함하는 다이나믹 브라우저 방법에 의해 달성된다.
본 발명의 다른 목적은 사용자의 현재 상황을 나타내는 사용자 상황 정보와 컨텐츠 데이터가 과거 사용된 기록인 사용자 프로파일을 기반으로, 서로 다른 상황 간에 사용자에 의한 상기 컨텐츠 데이터의 사용내역 유사도를 판단하는 상황 연관성을 계산하는 제 1단계; 상기 계산된 상황 연관성과 상기 사용자 프로파일을 기반으로, 사용자에 의한 상기 컨텐츠 데이터의 선호도를 판단하는 컨텐츠 추천도를 계산하는 제 2단계; 상기 계산된 컨텐츠 추천도를 이용하여 상기 컨텐츠 데이터 중 추천 목록을 생성하는 제 3단계; 및 상기 추천 목록 중 사용자에 의해 사용된 컨텐츠 목록을 기반으로 상기 사용자 프로파일을 갱신하는 제 4단계를 포함하는 스마트 셔플 및 추천 방법에 의해 달성된다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 5는 본 발명에 따른 스마트 다이나믹 브라우징(Smart Dynamic Browsing) 방법의 순서도이다. 본 발명의 스마트 다이나믹 브라우징 방법은 사용자의 선호에 따라 컨텐츠를 동적으로 분류하는 다이나믹 브라우저 방법, 기분이나 주변 상황에 따라 사용자의 컨텐츠 사용 기록을 참고하여 컨텐츠를 분류해주는 스마트 셔플 및 추천 방법의 두 가지 방법으로 이루어지며 기본적인 시스템 순서도는 도 5와 같다.
사용자는 컨텐츠 데이터를 저장하고 있는 시스템에(S510) 다이나믹 브라우저 방법이나 스마트 셔플 및 추천 방법 중 수행 모드를 선택한다(S520).
다이나믹 브라우저 방법의 경우, 사용자가 선호하는 컨텐츠 분류 기준을 입력 받아(S531) 컨텐츠를 다단계로 분류한다(S530). 이에 의해 사용자가 쉽게 원하는 컨텐츠를 찾을 수 있도록 한다.
스마트 셔플 및 추천 방법의 경우, 상황별로 사용자의 컨텐츠 사용 내역을 기록한 사용자 프로파일과(S541) 현재의 사용자 상황 정보를 기준으로(S542), 컨텐 츠를 추천한다(S540).
상기 다이나믹 브라우저 방법과 스마트 셔플 및 추천 방법을 통해 분류되고 추천된 컨텐츠의 목록을 생성하여(S550) 사용자에게 제공하게 된다.
도 5와 같은 본 발명에 따른 스마트 다이나믹 브라우징 방법은 음악, 게임, 영화 및 사진 등과 같은 여러 종류의 멀티미디어 컨텐츠에 대한 보관과 재생이 가능한 PMP, MP3 플레이어(MPEG Audio Layer-3 Player), PDA 및 휴대폰 등의 개인용 휴대 멀티미디어 기기에 적용되는 메뉴 구성 방법 및 컨텐츠 분류 방법에 이용될 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 다이나믹 브라우저 방법의 컨텐츠 분류화면의 일실시예이다. 본 발명의 다이나믹 브라우저 방법에서, 사용자는 컨텐츠의 여러 가지 정보를 기준으로 컨텐츠를 다단계로 분류할 수 있다. 일예로 음악 컨텐츠와 같은 경우 음악의 제목, 장르, 가수, 앨범명 및 재생 빈도수 등이 컨텐츠 분류의 기준이 된다. 이와 같은 기준을 선택하여 컨텐츠를 분류하고 분류된 카테고리별로 또 다른 기준을 선택하여 컨텐츠를 다단계 기준에 의해 분류하는 것이 다이나믹 브라우저 방법이며, 도 6에 다이나믹 브라우저 방법의 일실시예가 나타나 있다.
사용자는 음악 컨텐츠의 최초 분류 기준인 제1 분류 기준을 컨텐츠의 장르(610)로 설정한다. 종래의 컨텐츠 분류 시스템은 여기까지의 분류만이 가능하지만, 본 발명의 따른 다이나믹 브라우저 방법에서는 다단계로 세부 분류가 가능하다. 장르별로 분류된 음악 컨텐츠를 각 장르별로 또 다른 기준으로 분류하여 사용자가 원하는 음악 컨텐츠를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 한다. 도 6에 나타난 본 발명의 일실시예에 따르면 발라드와 댄스로 분류된 음악 컨텐츠를 제2 분류 기준으로 다시 분류하여, 발라드는 가수별로(620), 댄스는 앨범명을(630) 기준으로 분류하였다. 분류가 완료된 컨텐츠 목록은 도 6에 나타난 바와 같이 트리 형태의 인터페이스로 제공된다.
본 발명에 따른 스마트 다이나믹 브라우저 방법에서 컨텐츠의 정보는 음악 컨텐츠 파일의 ID3Tag와 같은 멀티미디어 컨텐츠의 헤더(Header)에 기록된 파일의 세부 정보를 이용한다.
도 7은 본 발명에 따른 다이나믹 브라우저 방법의 순서도이다.
사용자는 컨텐츠 데이터를 분류하는 최초 분류 기준인 제1 분류 기준을 선택한다(S710). 도 6의 일실시예에 따르면 음악 컨텐츠를 분류하기 위해 제1 분류 기준을 장르별로 선택한 것을 알 수 있다.
사용자가 선택한 제1 분류 기준을 바탕으로 컨텐츠 데이터는 카테고리 목록 분류가 된다(S720).
제1 분류 이후에 사용자가 카테고리별로 제2 분류 기준을 선택하면, 사용자가 선택한 기준에 따라 분류된 카테고리별로 다시 재분류가 이루어진다(S730). 도 6의 일실시예에 따르면 발라드는 가수별, 댄스는 앨범명별로 분류되어 장르별로 분류된 음악 컨텐츠의 카테고리별로 재분류된 것을 알 수 있다.
사용자의 분류 선택이 종료되어 더 이상 분류기준을 선택하지 않으면 최종 분류 목록이 생성되어(S740), 다이나믹 브라우저 방법에 의한 컨텐츠의 분류가 완료된다.
도 8은 본 발명에 따른 스마트 셔플 및 추천 방법의 순서도이다.
스마트 셔플 및 추천 방법은 컨텐츠를 추천할 시점의 날씨 정보, 사용자의 감성 정보, 사용자의 행동 정보와 같은 사용자의 상황 정보(S810)와 함께, 사용자가 이전에 컨텐츠를 사용한 기록을 담고 있는 사용자 프로파일(S820)을 참고하여 새로운 컨텐츠를 추천한다. 이와 같은 스마트 셔플 및 추천 방법은 크게 사용자 프로파일 관리(S860), 상황 연관성 계산(S830), 컨텐츠 추천도 계산(S840), 셔플 및 추천 목록(S850)의 네 가지 과정으로 구성된다.
사용자 프로파일 관리(S860)는 사용자가 컨텐츠를 사용함에 따라 동적으로 변화되는 사용자 관심을 반영하도록 컨텐츠를 사용했던 시점의 상황 정보, 사용한 컨텐츠의 세부 정보, 재생 빈도수와 같은 기존의 컨텐츠 사용기록들을 이용하여 사용자 프로파일을 구성한다.
표 1은 본 발명에 따른 스마트 셔플 및 추천 방법에서의 사용자 프로파일 관리(S860)에 따라 사용자 프로파일을 구성한 일실시예이다.
[표 1] 현재 상황이 "기쁨, 화창, 휴식" 일 때 음악 컨텐츠에 대한 사용자 프로파일과 두 가지 상황 벡터.
고유 번호 상황 정보 컨텐츠명 가수명 앨범명 장르명 재생 빈도 벡터구분
기분 날씨 행동
1 기쁨 화창 휴식 오늘도 난 이승철 이승철 5집 댄스 13 현재 상황 벡터
2 기쁨 화창 휴식 되돌아온 이별 김현정 김현정 2집 댄스 9 현재 상황 벡터
3 지루함 화창 휴식 내일을 향해 신성우 신성우 1집 록 8 기존 상황 벡터-1
4 우울함 흐림 휴식 I Belive 이수영 이수영 1집 발라드 15 기존 상황 벡터-2
5 우울함 흐림 휴식 회상 김성호 김성호 1집 발라드 10 기존 상황 벡터-2
… … … … … … … … … …
사용자 프로파일은 스마트 셔플 및 추천을 위하여 현재 상황 벡터(Current Context Vector)와 기존 상황 벡터(Profile Context Vector)의 두 가지 상황 벡터(Context Vector)로 나눈다. 현재 상황 벡터는 사용자 프로파일 중 사용자의 현재 상황과 동일한 상황에 사용했던 컨텐츠에 대한 정보와 사용 빈도수 등으로 이루어진 기록들만을 모아 놓은 데이터이며, 기존 상황 벡터는 현재 상황과 동일하지 않은 다른 상황에 대하여 각 상황별로 사용자가 사용했던 컨텐츠 정보, 사용 빈도수 등으로 이루어진 레코드들만을 모아 놓은 데이터이다. 표 1과 같이, 사용자 프로파일 내용 중 셔플 및 추천 시점의 상황과 동일한 상황에 기록된 사용자 프로파일 내용은 현재 상황 벡터로, 셔플 및 추천 시점의 상황과 다른 상황에 기록된 사용자 프로파일 내용은 각 상황별로 구분하여 기존 상황 벡터로 구성하는 것이다.
사용자 프로파일은 다이나믹 브라우저를 이용하여 분류한 컨텐츠를 사용하거나, 셔플 및 추천에 의해 제공된 컨텐츠를 사용할 때, 또는 직접 컨텐츠를 선택하여 사용하는 등 사용자가 컨텐츠를 사용하는 시점의 사용자의 기분, 날씨, 행동에 관한 상황 정보와 함께 컨텐츠의 정보를 기록하여 관리한다. 스마트 추천 및 셔플 방법에서는 이러한 사용자 프로파일 정보를 이용하여 상황 연관성과 컨텐츠 추천도를 계산하여 사용자에게 셔플 및 추천 목록을 제공한다.
상기와 같은 사용자 프로파일 관리(S860)를 통해 구성한 현재 상황 벡터와 기존 상황 벡터를 이용하여 현재 상황과 기존의 특정 상황 사이의 상황 연관성을 수학식 1과 같이 계산한다(S830).
[수학식 1]
Figure 112006079979630-PAT00001
Wsv : 공통으로 사용했던 현재 상황의 컨텐츠 사용 빈도수
Wpv : 공통으로 사용했던 특정 상황의 컨텐츠 사용 빈도수
W : 비공통으로 사용했던 컨텐츠 사용 빈도수
수학식 1에서 Wsv 는 현재 상황 벡터와 기존의 특정 상황 벡터에 공통으로 속한 컨텐츠의 사용 빈도수 중에서 현재 상황 벡터의 컨텐츠 사용 빈도수이며 값이 클수록 두 상황간의 연관성은 증가하게 된다. 또한 Wpv 는 현재 상황 벡터와 기존의 특정 상황 벡터에 공통으로 속한 컨텐츠의 사용 빈도수 중에서 기존의 특정 상황 벡터의 컨텐츠 사용 빈도수이다. W는 현재 상황 벡터와 기존의 특정 상황 벡터 내에 모두 속하지 않는 컨텐츠의 사용 빈도수 인데, 이는 상황 연관성을 계산하는 두 상황이 아닌 다른 상황에서 해당 컨텐츠가 사용된 모든 빈도수를 합하여 계산한다.
이와 같이 계산되는 상황 연관성(S830)은 사용 빈도수가 큰 공통 컨텐츠가 많을수록 그 값이 크게 계산되며 사용 빈도수가 큰 비 공통 컨텐츠가 많을수록 그 값이 작게 계산된다. 이때, 두 상황에 공통으로 속한 컨텐츠의 사용 빈도수 간의 곱셈에 있어서 기존의 특정 상황 벡터에서의 사용 빈도수가 현재 상황 벡터에서의 사용 빈도수보다 클 경우 이를 값이 작은 사용 빈도수, 즉, 현재 상황 벡터에서의 사용 빈도수로 대체하여 곱셈에 적용한다. 이는 사용자가 현재와 동일한 상황에서 비교적 낮은 관심(예:8회 사용)을 보이는 컨텐츠가 기존의 특정 상황에서 큰 관심(예:15회 사용)을 보이는 경우, 기존 상황 벡터에서의 사용 빈도수를 그대로 적용하는 것이 아니라, 현재 상황 벡터에서의 사용 빈도수와 같은 수준으로 낮추어 적용하기 위함이다. 즉, 계산시 두 상황에 공통으로 속한 컨텐츠의 사용 빈도수간의 곱을 '8*15=120'이 아닌, '8*8=64'로 계산하여 해당 컨텐츠가 현재 상황에 미치는 영향을 기존의 특정 상황에 비해 상대적으로 낮게 평가하는 것이다. 이와 반대의 경우, 즉 기존의 특정 상황 벡터에서의 사용 빈도수가 현재 상황 벡터에서의 사용 빈도수보다 작을 경우, 양쪽의 빈도수를 그대로 곱하여 해당 컨텐츠가 현재 상황에 미치는 영향을 기존의 특정 상황에 비해 상대적으로 높게 평가한다.
상기와 같이 상황 연관성을 계산한 후, 현재의 상황에 사용자가 즐겨 들었거나 선호할 만한 컨텐츠 목록을 구성하기 위해 컨텐츠의 사용 빈도수와, 계산된 상황 연관성을 이용하여 컨텐츠별 추천도를 계산한다(S840). 추천도는 수학식 1을 통해 구해진 상황 연관성을 0~1 사이의 값으로 정규화한 후 컨텐츠 정보의 빈도수를 곱하여 계산하며, 이는 다음의 수학식 2와 같다.
[수학식 2]
Figure 112006079979630-PAT00002
maxa : 각 상황에 대하여 계산된 모든 상황 연관성 값들 중 최대값
mina : 각 상황에 대하여 계산된 모든 상황 연관성 값들 중 최소값
wc : 추천도를 계산할 컨텐츠의 사용 빈도수
수학식 2와 같이 계산된 컨텐츠 추천도는 해당 컨텐츠를 사용자에게 제공하였을 때 사용자가 얼마나 컨텐츠를 선호할지에 대한 정보량이며, 해당 컨텐츠가 속한 기존의 특정 상황과 현재 상황과의 상황 연관성 및 컨텐츠의 사용 빈도수에 비례한다.
이렇게 계산된 컨텐츠 추천도를 이용하여 사용자에게 셔플 및 추천 목록을 구성하여 제공한다(S860). 계산된 컨텐츠 추천도는 사용자가 해당 컨텐츠를 얼마나 선호할지를 나타내는 수치이므로 값이 클수록 사용자는 해당 컨텐츠를 선호할 가능성이 크다고 판단한다. 따라서 각 컨텐츠별로 계산된 추천도의 내림차순으로 컨텐츠를 정렬하여 목록을 구성하며 사용자에게 제공한다. 본 발명에 따른 스마트 셔플 및 추천 기법은 크게 상기와 같이 설명한 사용자 프로파일 관리(S860), 상황 연관성 계산(S830), 컨텐츠 추천도 계산(S840), 셔플 및 추천 목록(S850)의 네 가지 과정으로 이루어진다.
본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양 한 변경과 수정이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명의 다이나믹 브라우징 방법은 사용자의 기기 사용 정보와 컨텐츠 정보 및 상황 정보를 이용하여 동적으로 컨텐츠 목록을 구성함으로써, 사용자가 원하는 컨텐츠를 쉽고 빠르게 찾는 방법을 제공하여 모바일 컨텐츠를 편리하게 이용하도록 할 수 있다.
또한, 본 발명의 스마트 셔플 및 추천 방법은 상황에 따라 사용자가 선호할 만한 컨텐츠를 추천하는 방법을 제공함으로써, 사용자별로 맞춤형 서비스를 이용할 수 있도록 하는 현저하고도 유리한 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 컨텐츠 데이터를 분류하기 위한 제1 분류 기준이 선택되는 제 1단계;
    선택된 상기 제1 분류 기준에 따라 상기 컨텐츠 데이터를 분류하는 제 2단계;
    상기 제1 분류 기준에 따라 분류된 상기 컨텐츠 데이터를 제2 분류 기준으로 재분류하는 재분류신호를 입력받는 제 3단계; 및
    상기 재분류신호를 입력받지 않으면, 상기 컨텐츠 데이터의 최종 분류 목록을 생성하는 제 4단계
    를 포함하는 다이나믹 브라우저 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 재분류신호를 입력받으면, 상기 분류된 컨텐츠 데이터를 상기 제2 분류 기준으로 재분류하는 단계
    를 더 포함하는 다이나믹 브라우저 방법.
  3. 사용자의 현재 상황을 나타내는 사용자 상황 정보와 컨텐츠 데이터가 과거 사용된 기록인 사용자 프로파일을 기반으로, 서로 다른 상황 간에 사용자에 의한 상기 컨텐츠 데이터의 사용내역 유사도를 판단하는 상황 연관성을 계산하는 제 1단계;
    상기 계산된 상황 연관성과 상기 사용자 프로파일을 기반으로, 사용자에 의한 상기 컨텐츠 데이터의 선호도를 판단하는 컨텐츠 추천도를 계산하는 제 2단계;
    상기 계산된 컨텐츠 추천도를 이용하여 상기 컨텐츠 데이터 중 추천 목록을 생성하는 제 3단계; 및
    상기 추천 목록 중 사용자에 의해 사용된 컨텐츠 목록을 기반으로 상기 사용자 프로파일을 갱신하는 제 4단계
    를 포함하는 스마트 셔플 및 추천 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 사용자 상황 정보는 사용자의 기분, 날씨 및 행동에 관한 정보인 스마트 셔플 및 추천 방법.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 사용자 프로파일은,
    사용자의 현재 상황과 동일한 상황에 사용했던 컨텐츠 데이터의 정보와 사용 빈도수를 포함하는 현재 상황 벡터 및
    사용자의 현재 상황과 동일하지 않은 상황에 사용했던 컨텐츠 데이터의 정보 와 사용 빈도수를 포함하는 기존 상황 벡터
    를 포함하는 스마트 셔플 및 추천 방법.
  6. 제 3 항에 있어서, 상기 제 4단계의,
    상기 생성된 추천 목록은 상기 컨텐츠 추천도의 내림차순으로 정렬하는 스마트 셔플 및 추천 방법.
  7. 제 3 항에 있어서, 상기 제 2단계의,
    상기 상황 연관성은,
    하기 수학식을 이용하여 계산하는 스마트 셔플 및 추천 방법.
    [수학식]
    Figure 112006079979630-PAT00003
    [Wsv : 공통으로 사용했던 현재 상황의 컨텐츠 사용 빈도수, Wpv : 공통으로 사용했던 특정 상황의 컨텐츠 사용 빈도수, W : 비공통으로 사용했던 컨텐츠 사용 빈도수]
  8. 제 3 항에 있어서, 상기 제 3단계의,
    상기 컨텐츠 추천도는,
    하기 수학식을 이용하여 계산하는 스마트 셔플 및 추천 방법.
    [수학식]
    Figure 112006079979630-PAT00004
    [maxa : 각 상황에 대하여 계산된 모든 상황 연관성 값들 중 최대값, mina : 각 상황에 대하여 계산된 모든 상황 연관성 값들 중 최소값, wc : 추천도를 계산할 컨텐츠의 사용 빈도수]
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