KR20090077659A - Ｉｍｓ 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법 - Google Patents

Ｉｍｓ 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따른, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치는, 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 특성 정보 추출 모듈; 상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 상기 가입자를 클러스터링하는 클러스터링 모듈; 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 개인화 정보 생성 모듈을 포함한다.
IMS, CDE, ICDS, ISMS

Description

ＩＭＳ 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법 {Apparatus, system and method for generating intelligent personalized information in wired/wireless convergence network based on IP multimedia subsystem}
본 발명은 IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 컨텐츠 추천 및 전달에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 지능형 컨텐츠 추천 및 전달 서비스에 가입되어 있는 가입자의 프로파일 정보와 통화 이력 정보 등을 이용하여 가입자를 클러스터링하고 데이터마이닝 모델을 생성하여 온톨로지 기술을 결합함으로써 가입자 개개인의 상황에 적합한 지능형 개인화 정보를 제공할 수 있는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 이동 통신망을 통해 사용자의 이동 단말로 특정 컨텐츠를 다운로드하기 위해서는 사용자가 이동 단말의 특정 버튼을 클릭하여 컨텐츠 플랫폼 서버로 접속하게 된다. 이때, 해당 플랫폼 서버는 모든 사용자들에게 획일화된 사용자 인터페이스(User Interface; 이하, UI라 칭함)를 통하여 획일화된 컨텐츠 리스트 정보를 전송한다. 이러한 방식을 이용하면, 플랫폼 서버는 컨텐츠 사용자와 아 무런 관련이 없는 획일적인 정보를 일방적으로 내려주기 때문에 컨텐츠 사용자의 흥미를 유발시킬 수 없다. 또한, 컨텐츠 사용자의 입장에서는 원치 않는 정보의 다운로드를 통해 불필요한 요금이 지출된다는 문제가 있었다.
이러한 문제를 극복하기 위하여, IMS 기반의 유무선 복합망을 통해 컨텐츠 사용자의 개인 상황에 최적화되고 지능화되고(Intelligent) 개인화된(Personalized) 컨텐츠 및 컨텐츠 서비스를 제공하는 기술이 본 출원인에 의해 출원된 바 있다. 이 기술에 따르면, 컨텐츠 사용자(또는 서비스 가입자)에 관한 프로파일 정보를 추출, 정제, 및 가공하여 동적 정보(상황 인지 정보)를 생성하고, 이를 이용하여 컨텐츠 사용자 개개인의 특성에 맞는 동적 UI를 제공함으로써 사용자가 원하는 개인화된 컨텐츠 리스트나 컨텐츠를 쉽게 제공할 수 있다. 즉, 서버에 접속하는 사용자의 상황에 맞는 상황 인지적(context-aware) 서비스 제공이 가능하며, 기존의 유무선 망에 존재하는 서로 다른 규격의 컨텐츠를 사용자의 환경에 맞게 변환하여 제공함으로써 유무선 컨버전스 서비스도 가능하다.
이러한 개인의 상황에 맞는 상황 인지적 서비스를 제공하기 위해, 이동 통신 서비스의 가입 당시에 작성된 가입자의 프로파일 정보와, 통화 패턴 정보나 부가서비스 활용 정보 등과 같은 이력 정보를 이용하여 가입자 개인에 대한 추가적인 정보나 컨텐츠 제공이 가능하다. 하지만, 이러한 방식은 가입자의 통화 패턴 정보나 부가서비스 활용 정보 등과 같은 이력 정보를 분석하고 가입자 개인의 특성 정보를 추출하는데 많은 비용과 시간과 자료가 요구된다는 문제가 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 가입자의 기본적인 프로파일 정보와, 통화 패턴 정보나 부가서비스 활용 정보 등과 같은 이력 정보를 이용하여 가입자 개개인의 상황에 적합한 지능화된 개인화 정보를 제공할 수 있는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치는, 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 특성 정보 추출 모듈; 상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 상기 가입자를 클러스터링하는 클러스터링 모듈; 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 개인화 정보 생성 모듈을 포함한다.
또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 시스템은, 가입자 정보를 리거시 시스템을 통해 추출하고 가공하는 가입자 정보 수집 서버(SICS); 상기 가공된 정보를 이용하여 상기 가입자에 개별화된 동적 정보를 생성하고 관리하며, 상기 동적 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS); 및 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 상기 가입자에게 개별화된 동적 유저 인터페이스를 이용하여 상기 가입자에게 추천하거나 전달하는 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)를 포함한다.
또한, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법은, 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 특성 정보 추출 단계; 상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 상기 가입자를 클러스터링하는 클러스터링 단계; 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 개인화 정보 생성 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 후술하게 될 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따른, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치, 시스템 및 방법에 의하면, 가입자의 기본적인 프로파일 정보와 이력 정보 등을 이용하여 가입자 개개인의 상황에 적합한 최적의 개인화 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 컨텐츠 추천 및 전달 시스템을 포함하는 IMS 기반의 유무선 복합망 시스템의 구성도이다.
상기 도 1을 참조하면, IMS 기반의 유무선 복합망 시스템은 가입자 단말(110, 120), 이동 통신 시스템(200), IMS망(300), 지능형 컨텐츠 추천 및 전달 시스템(CDE)(400), 인에이블러(Enabler)(500), 리거시 시스템(600), 인터넷 포탈/BcN/All IP 망(700), 인트라 포털 서버(800), 및 CDE 기반 지능형 응용 서버(AS)(900)를 포함하여 구성될 수 있다.
가입자 단말(110, 120)은 IMS 기반의 유무선 복합망 시스템에서의 종단 호스트로서, 이동 단말(110)이거나 웹 기반의 SIP 단말(120)일 수 있다. 물론, 후술하 게 될 무선 접속망(Radio Access Network; RAN)과 무선으로 접속되어 패킷 데이터를 송수신할 수 있는 단말이어야 한다. 이러한 가입자 단말(110, 120)은 사설 IP 주소를 할당받거나 공인 IP 주소를 할당받게 되는데, 만약 사설 IP 주소를 할당받는 경우에는 네트워크 주소 변환기(NAT)(미도시)에 의한 주소 변환 과정이 추가로 요구될 수 있다. NAT는 패킷의 헤더에 포함된 사설 IP 주소 형태의 소스 주소 정보를 공인 IP 주소 형태의 소스 주소 정보로 변환하거나, 공인 IP 주소 형태의 소스 주소 정보를 사설 IP 형태의 소스 주소 정보로 변환하는 기능을 수행하는 장치이다.
이동 통신 시스템(200)을 살펴보면, 기지국(210)과 기지국 제어기(RNC)(220)와 SGSN(230)과 GGSN(240)을 포함할 수 있다.
기지국(210)과 RNC(220)를 포함하는 무선 접속망(Radio Access Network; RAN)은 가입자 단말(110, 120)의 이동성을 보장해 주는 역할을 하며, 핸드오프(Hand-off) 및 무선 자원 관리 기능을 수행한다. 무선 접속망은 교환기(미도시)와 가입자 단말(110, 120) 사이에 존재하는 기지국(RTS; Radio Transceiver Subsystem)(210) 및 기지국 제어기(RNC; Radio Network Controller)(220)에 의해 구현될 수 있으나, 회선 교환기(MSC)(미도시), 방문자 위치 등록기(VLR; Visitor Location Register)(미도시) 및 홈 위치 등록기(HLR; Home Location Register)(미도시) 등을 더 포함하여 구성될 수도 있다.
기지국(210)은 3GPP(3 Generation Partnership Project) 무선 접속 규격에 따르는 가입자 단말과의 무선 접속 종단 기능을 수행하는데, 특히 3 세대 이동 통 신망인 경우에는 Node B가 그 역할을 하며, 상향 링크로는 이동 단말의 물리 계층에서 보내는 정보를 수신하고, 하향 링크로는 이동 단말로 데이터를 송신하여 이동 단말에 대한 접속점(Access Point) 역할을 담당함으로써 음성, 영상 및 데이터 트래픽을 송수신하는 기능을 수행한다. 또한, 셀(Cell) 단위로 배치되어 있고 자신이 관할하는 셀 영역에 존재하는 단말의 위치를 파악하는 위치 등록을 수행하고 단말로 음성 및 데이터 통신을 위한 무선 채널을 할당한다.
기지국 제어기(RNC)(220)는 유무선 채널 관리, 가입자 단말과의 프로토콜 정합, 기지국 간의 프로토콜 정합, 소프트 핸드오프 처리, 코어 네트워크 프로토콜 처리, GPRS(General Packet Radio Service) 접속, 장애 관리, 시스템 로딩 등과 같은 무선 호 처리에 필요한 기능을 담당한다.
이외에도 회선 교환기(MSC)나 방문자 위치 등록기(VLR), 홈 위치 등록기(HLR) 등과 같은 장치가 더 포함될 수 있으나, 본 발명의 실시예와는 직접적인 관련이 없으므로 여기서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.
SGSN(Serving GPRS Support Node; 패킷 교환 지원 노드)(230)은 GPRS 서비스를 위하여 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 기반의 스위치 및 라우팅 접속을 제공하는 하드웨어 구조를 갖추고 있으며, 서비스 지역 내에서 단말과의 패킷 데이터를 전달하는 노드이다. 또한, 패킷 라우팅 및 전송, 이동성 관리, 논리적 링크 관리, 인증 및 요금 부과 등의 기능을 가진다.
GGSN(Gateway GPRS Support Node; 패킷 관문 지원 노드)(240)은 GPRS 기간망과 외부 패킷 데이터 망 간의 접속 기능을 담당하는 노드로서, SGSN(230)으로부터 오는 GPRS 패킷을 적당한 패킷 데이터 프로토콜(PDP) 형식(예; IP.X.25)으로 변환하여 전송하고, 착신 패킷 데이터의 PDP 주소를 수신자의 GSM 주소로 변환하는 기능을 수행한다.
전술한 GGSN(240)과 연동되는 IMS망(300)의 IMS 노드들에 대해 설명하기로 한다. IMS망(300)은 전술한 SGSN(230)과 GGSN(240)을 포함하는 WCDMA망을 기반으로 하여, 홈 가입자 서버(HSS)(310)와 호 세션 제어부(CSCF)(320), 응용 계층 게이트웨이(Application Layer Gateway; ALG)(330), 정책 및 과금 제어부(Policy and Charging Rule Function; PCRF)(340)을 포함할 수 있으며, 그 외에도 인에이블러(500)나 MRF(Media Relay Function; 미도시)를 더 포함할 수 있다.
CSCF(Call Session Control Function)(320)는 가입자 등록, 인증, 서비스 트리거링, 라우팅, 각종 호 제어, 주소 처리(address handling) 등 세션 개시 프로토콜(Session Initiation Protocol; SIP) 기반의 멀티미디어 세션 제어를 위한 기본 기능을 수행할 수 있다. 기능에 따라 구체적으로 분류하면, CSCF(320)는 프록시 CSCF(Proxy-CSCF; P-CSCF), 인터러게이팅 CSCF(Interogating-CSCF; I-CSCF), 및 서빙 CSCF(Serving-CSCF; S-CSCF)를 포함할 수 있다.
P-CSCF는 단말(110, 120)이 IMS망(300)에 접속하는 첫번째 지점이다. 단말(110, 120)로부터 등록 요청 메시지(register request message; REGISTER)가 전송되면, P-CSCF는 이를 I-CSCF로 전달할 수 있다. P-CSCF는 등록 요청 메시지 처리 과정에서 I-CSCF가 할당한 S-CSCF의 주소를 저장해 두었다가 단말(110, 120)로부터 세션 요청 메시지(INVITE request message; INVITE)가 수신되면 이를 S-CSCF 로 포워딩할 수 있다.
I-CSCF는 전체 망 내의 가입자 단말에게 연결하기 위해 인입되는 호에 대한 접점 역할 및 망 내에 로밍한 타망 가입자의 단말과의 접점 역할을 수행한다. I-CSCF는 단말(110, 120)의 사용자, 즉 가입자를 등록하는 과정에서 HSS(310)로부터 이용 가능한 S-CSCF의 주소 리스트를 획득하고, 이를 참조하여 실제 등록을 담당할 S-CSCF를 결정할 수 있다.
S-CSCF는 I-CSCF로부터 등록 요청 메시지가 수신되면 HSS(310)에 가입자를 등록하고, HSS(310)로부터 가입자 프로파일을 획득할 수 있다. S-CSCF는 가입자 프로파일을 이용하여 단말(110, 120)에게 제공될 서비스의 종류를 확인하고, 확인된 서비스를 지원할 인에이블러(Enabler)나 AS(Application Server)에 대한 트리거링(triggering)을 수행할 수 있다. 또한, S-CSCF는 HSS(310)로부터 인증 벡터(Authentication Vector; AV)를 획득하고, 이를 관리할 수 있다. 또한, S-CSCF는 인증 벡터를 이용하여 가입자 인증 작업을 수행할 수 있다.
HSS(Home Subscriber Server)(310)는 가입자의 마스터 데이터베이스로서, 가입자 프로파일, 인증 및 위치 관련 데이터를 저장 및 관리하고, CSCF(320)가 요구하는 정보를 제공할 수 있다. 또한, HSS(310)는 가입자 인증시 필요한 인증 벡터를 생성할 수 있으며, 이 외에도 홈 위치 등록기(Home Location Register; HLR)의 기능을 포함할 수 있다.
응용 계층 게이트웨이(Application Layer Gateway; ALG)(330)는 타망 연동 환경에서 SIP 기반 서비스를 제공하는 경우 발생하는 NAT-Traversal 문제를 해결하 기 위하여 SIP 메시지 내 주소 정보를 변환하여 주는 기능을 제공한다. 즉, ALG(330)는 단말(110, 120)이 전송한 패킷의 페이로드에서 사설 IP 주소 형태의 미디어 수신 정보를 공인 IP 주소 형태의 미디어 수신 정보로 변경시켜 수신측으로 전송하는 역할을 한다.
정책 및 과금 제어부(Policy and Charging Rule Function; PCRF)(340)는 종단 간의 서비스 품질(QoS) 및 서비스 과금 정책을 제어하는 역할을 하는 노드이다.
그 외에도, IMS망(300)은 다자 간의 서비스를 위한 호 제어 기능과 미디어 믹싱을 처리하는 기능과 ALG(330)와의 SIP 시그널링 및 상태 관리 기능을 제공하는 MRF(Multimedia Resource Function)(미도시) 및 인터넷 포털/BcN/All IP 망(700)과 연동하기 위한 전송 게이트웨이(TrGW)(미도시)도 더 포함할 수 있다.
여기서는 IMS망(300)이 홈 가입자 서버(HSS)(310)와 호 세션 제어부(CSCF)(320), 응용 계층 게이트웨이(Application Layer Gateway; ALG)(330), 정책 및 과금 제어부(PCRF)(340)을 하나씩 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 이는 IMS 노드의 기본 구성을 설명하기 위한 것일 뿐, 전술한 IMS망(300)의 구성 요소를 복수로 포함할 수도 있으며, 인에이블러(500)나 전송 게이트웨이(TrGW)(미도시)를 더 포함할 수도 있다.
지능형 컨텐츠 추천 및 전달 시스템(CDE)(400)은 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410), 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)(420), 가입자 정보 수집 서버(SICS)(430), 및 IMS 제어기(IMSC)(440)를 포함하여 구성될 수 있다.
IMS 제어기(IMSC)(440)는 IMS 망(300)의 CSCF(320)에 연동되어 IMS 호 처리 시그널링을 수행하며, 서비스 가입자의 등록 및 로그온 세션을 관리하는 역할을 한다. 또한, 후술하게 될 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410), 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)(420), 및 인에이블러(500)에 연동되어 이들과 IMS 망(300)을 연결시켜 정보를 교환할 수 있게 한다.
가입자 정보 수집 서버(SICS)(430)는 컨텐츠 사용자에 대한 정보를 리거시 시스템(600)을 통해 추출하고 가공함으로써 사용자 정보를 수집하며, 정보 추출의 스케줄을 관리하는 역할을 한다.
여기서, 리거시 시스템(600)의 예로서, 유선 매직엔(610), IPAS(IP Accounting Server)(620), AAA(Authentication, Authorization, and Accounting)(630), SAS(640), JUICE(650), 및 S(L)MSC(660)를 들 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 리거시 시스템(600)으로부터 수집된 정보들은 배치 프로세스(Batch Process) 등과 같은 리모델링 과정을 거쳐 컨텐츠 사용자나 가입자에게 가장 개인화된 정보로 추출되며, 이렇게 추출된 정보는 가입자 정보 수집 서버(SICS)(430)에 저장될 수 있다. 여기서, 배치 프로세스는 수집된 정보들을 컨텐츠 사용자나 가입자에게 제공하기 위해 정보를 추출하는 과정을 의미하는데, 이러한 배치 프로세스 과정은 이미 공지의 기술이므로 여기서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.
지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)(420)는 일반적으로 서비스 가입자별로 개인화된 동적 UI를 저장 및 관리하며, 이러한 동적 UI를 활용하여 지능형 개인화 컨텐츠를 추천하거나 전달하며, 이를 위한 개인화 알림창을 제공할 수 있다. 또한, 인 트라 포털 서버(800)나 CDE 기반 지능형 응용 서버(AS)(900)와 연동하여 직접 컨텐츠를 수집하여 개인화된 동적 정보를 컨텐츠 사용자나 가입자에게 전달할 수 있다. 이를 위하여, 컨텐츠에 대한 메타데이터를 구성하거나 관리하며, 컨텐츠 변환 및 합성 기능을 구비할 수 있다. 또한, 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)(420)는 연동 게이트웨이(미도시)를 통하여 인터넷 포털이나 BcN이나 All IP 망(700)과 연동하여 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)(420)는 가입자 개인별로 개별화된 지능형 개인화 정보, 예를 들어, 해당 가입자의 취미 추정, 가족관계 추정, 개인적 선호 특성 추정 등에 관한 정보를 컨텐츠 사용자나 서비스 가입자에 의해 설정된 동적 UI를 이용하여 추천하거나 전달하는 역할을 한다.
여기서, CDE 기반 지능형 응용 서버(AS)(900)는 전술한 ICDS(420)와 후술할 ISMS(410)와 연동되어 다양한 개인화 서비스를 제공하는 서버로서, 상기 서버(900)가 제공하는 서비스의 예로서, IWSS(Intelligent Web Searching Service; 910), ITGS(Intelligent Tour Guide Service; 920), CSRS(Customized Shopping Recommending Service; 930), 미디어 및 뉴스(940), 지능형 e-커머스(950), 및 지능형 전문가 검색(960) 등을 들 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. IWSS(910)는 지능형 유무선 웹 검색 기능을 제공하는 서비스이며, ITGS(920)는 지능형 여행 가이드 기능을 제공하고, 개인 스케줄 관리, 여행 추천 및 가이드, 모임 장소 추천 등을 제공하는 서비스이며, CSRS(930)는 개인 맞춤형 쇼핑을 제안하거나 기념일 알림, 동영상 관련 개인화 상품 추천 기능을 제공하는 서비스이다.
지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410)는 인트라 포털 서버(800)나 CDE 기반 지능형 응용 서버(AS)(900)와 연동하여 직접 컨텐츠를 수집하거나, 가입자 정보 수집 서버(SICS)(430)에 의해 가공된 정보를 이용하여 컨텐츠 사용자나 가입자에 개별화된 동적 정보를 생성하고 관리하는 역할을 한다. 또한, 상기 동적 정보를 이용하여 가입자 개인의 상황에 맞는 지능형 개인화 컨텐츠나 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 가입자 정보 수집 서버(SICS)(430)에 의해 가공된 정보란 가입자의 정보 및 통화 정보를 포함하는 의미이다.
이러한 지능형 개인화 정보를 생성하는 것과 관련하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410)는, 특성 정보 추출 모듈, 클러스터링 모듈, 사회관계망 모듈, 및 개인화 정보 생성 모듈을 포함할 수 있는 바, 이에 대해서는 도 2를 참조하여 후술하기로 한다.
마지막으로, 인에이블러(500)는 유무선 복합 영상 미디어를 제어하는 역할을 하는 비디오 미디어 제어 인에이블러(Video Media-control Enabler; VME)(510), IMS 기반의 커뮤니티 서비스를 제공하는 공통 플랫폼인 IMS 커뮤니티 인에이블러(IMS Community Enabler; ICE)(520), 및 IMS 망에서 가입자의 상태 정보를 관리하는 프레즌스 서버(Presence Server; PS)(530)를 포함하며, 이들은 모두 IMSC(440)의 제어를 받아 IMS망(300)과 정보를 주고 받을 수 있다.
VME(510)는 차세대 영상 단말을 사용하여 가입자가 언제 어디서나 편리하게 고화질의 영상을 제어할 수 있는 서비스를 제공할 수 있는 IMS 기반의 차세대 영상 원격 제어 기능을 가진 인에이블러이다. 그 예로서, 차세대 영상 단말을 이용하여 캠코더나 애완 동물 제어 로봇과 같은 원격 영상 장비를 모니터링하거나 렌즈의 각도를 조절할 수 있는 기능, 원격 영상 장비에서 제공되는 영상/음성 코덱 및 미디어 가공 처리 기능 등을 제공할 수 있다. 또한, 향후 추가적인 응용 서비스를 위한 공통 플랫폼으로서의 기능을 수행할 수 있다.
ICE(520)는 컨텐츠 사용자나 서비스 가입자가 가입한 특정 커뮤니티에 대한 정보를 단말을 통해 사용자나 가입자에게 제공하며, 상기 커뮤니티에 가입한 타 사용자들에 대한 정보도 IMSC(440)를 통해 IMS망(300)으로 함께 제공할 수 있다. 즉, 사용자나 가입자가 자신의 단말을 통하여 ICDS(420)에 접속하면 커뮤니티 가입자들 사이의 정보를 상호 제공하는 기능을 할 수 있다.
PS(530)는 컨텐츠 사용자나 서비스 가입자의 현재 위치 정보를 수집하고, 수집된 위치 정보를 토대로 사용자나 가입자에게 개인화된 서비스를 제공할 때 상기 수집한 위치 정보를 토대로 제공하는 기능을 할 수 있다.
이제, 도 2 내지 도 5를 참조하여 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410)의 구체적 실시예를 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치의 구성도이며, 도 3은 상기 도 2에서의 특성 정보 추출 모듈의 구성도이며, 도 4는 상기 도 2의 특성 정보 추출을 위한 변수를 생성하는 예시도이며, 도 5는 상기 도 2의 사회관계망을 구축하는 예시도이다.
먼저, 지능형 개인화 정보 생성 장치는 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410)에 포함되는 것으로 도시되고 있는 바, 이하에서는 지능형 개인화 정 보 생성 장치가 가입자 정보 관리 서버(ISMS)(410) 내에서 동작하는 것으로 전제하여 설명하기로 한다.
상기 도 2를 참조하면, 지능형 개인화 정보 생성 장치는 특성 정보 추출 모듈(411), 클러스터링 모듈(412), 사회관계망 모듈(413), 및 개인화 정보 생성 모듈(414)을 포함할 수 있다.
특성 정보 추출 모듈(411)은 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 기능을 수행할 수 있다. 이러한 특성 정보 추출 모듈(411)의 구성을 도 3을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
레거시 이력 정보 분석부(4112)는 IMS 망에서 유무선 통화 이력 정보, 무선 인터넷 이력 정보 및 모바일 구매 이력 정보와 같은 레거시 이력 정보를 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 이러한 레거시 이력 정보의 분석 절차에 대해서 각 이력 정보 별로 살펴 보기로 한다.
먼저, 유무선 통화 이력 정보의 분석을 살펴보면, 가입자가 유선 또는 무선으로 수/발신한 전화 번호를 선별하여 그 중에서 사업자 등록이 된 전화 번호 정보를 추출한다. 이로부터 사업자 등록이 된 전화 번호에 해당하는 상호명과 업종에 대한 정보를 추출하고, 이를 기구축된 특성 정보 분류 모델에 매핑함으로써 가입자의 업종별 선호도를 추출하게 된다.
둘째, 무선 인터넷 이력 정보의 분석을 살펴보면, 가입자가 접속하였던 무선 인터넷의 URL 정보를 이용하여 컨텐트 선호도를 추출하게 된다. 즉, URL이라는 것 은 도메인과 속성 부분으로 나뉘는데, 도메인 부분에서 서비스의 종류를 추출할 수 있으며, 속성 부분에서 서비스 하위의 세부 카테고리 정보를 추출할 수 있다. 또한, 사용자가 특정한 검색어를 사용하여 검색을 수행하는 경우에는 URL에 사용자의 검색어가 포함되게 되는데, 이러한 URL에 포함되는 검색어로부터도 서비스 종류를 추출할 수 있다. 이와 같이, 추출된 서비스 종류에 대한 정보 및 검색어 정보 중 적어도 하나의 정보를 상기 기구축된 특성 정보 분류 모델과 매핑함으로써 컨텐트 선호도를 추출하게 된다.
셋째, 모바일 구매 이력 정보의 분석을 살펴보면, 가입자의 실제 구매 행위에서 발생하는 구매 패턴 정보(할인 내역, 구매 목록 등)로부터 상호명과 업종에 대한 정보를 추출하고, 이를 기구축된 특성 정보 분류 모델에 매핑함으로써 업종별 서비스 선호도를 추출하게 된다.
한편, 가중치 부여부(4114)는 전술한 방식으로 분석된 각각의 이력 정보 별로 가중치를 달리 부여하는 기능을 수행할 수 있다. 지능형 개인화 정보의 기반이 되는 레거시 이력 정보는 각 항목당 가중치를 달리 갖게 되는데, 이는 각 이력 정보마다 실 가입자의 사용에 대한 신뢰도가 다르기 때문에 이를 반영하고자 하는 것이다. 예를 들어, 전술한 세 가지 이력 정보 중에서 모바일 구매 이력 정보의 경우 가입자와 모바일 구매자가 다를 가능성이 상대적으로 높을 수 있다.
지식 기반 추출부(4116)는 전술한 내용에서와 같이 분석된 레거시 이력 정보로부터 추출된 어휘 정보, 예를 들어, 구문 패턴이나 키워드 집합에 대한 정보를 추출하여 구문 패턴 DB나 키워드 집합 DB와 매핑을 함으로써 특성 정보를 추출할 수 있다.
통계 기반 추출부(4118)는 전술한 지식 기반 추출부(4116)에 의한 추출이 실패하는 경우에, 레거시 이력 정보를 벡터화하여 역카테고리 빈도 및 코사인 유사도 등의 유사도 함수와 같은 통계적 함수를 기반으로 특성 정보를 다시 추출하는 기능을 수행할 수 있다. 유사도 함수로 사용될 수 있는 예는 다음과 같다.
[수학식 1]
Figure 112008077366157-PAT00001
여기서, Sim은 유사도 함수를 나타내며, xi와 yi는 유사도 비교의 대상이 되는 항목을 나타낸다.
한편, 지식 기반 추출부(4116)에 의해 특성 정보가 추출되거나 통계 기반 추출부(4118)에 의해 특성 정보가 추출된 후에는, 특성 정보 분류 모델에 저장되거나 상기 특성 정보 분류 모델의 매핑 규칙에 의해 매핑되어 사용자의 개인화된 정보로 생성되게 된다. 이러한 개인화된 정보는 컨텐트 추천에 이용될 수 있도록 숫자화된 선호 지수로 표현될 수 있으며, 추천과 피드백을 통하여 업데이트 하게 되며, 이로써 특성 정보 분류 모델을 계속하여 보강하게 된다.
한편, 도 4를 참조하여 특성 정보 추출을 위한 변수를 생성하는 과정을 살펴보기로 한다.
먼저, 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 이를 합쳐 테이블(310)을 생성하게 된다. 여기서, 가입자 정보란 가입자의 프로파일 정보를 의미하는 것으로서 이름, 주소, 주민등록번호 등과 같은 정보를 예로 들 수 있으며, 통화 정보란 이동 단말을 이용하여 통신한 모든 관련 정보를 의미하는 것으로서, 유무선 음성 통화, 화상 통화, 단문 메시지, 멀티미디어 메시지, 데이터 통신, 이동 단말을 이용한 부가 서비스, 무선 인터넷 사용, 이동 단말을 이용한 온라인 구매 서비스 중 적어도 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 상기 가입자 정보는 20 내지 30 개 정도가 바람직하며, 상기 통화 정보는 40 내지 50 개 정도가 바람직하다.
상기 테이블(310)에서 복수의 발신자와 복수의 수신자 각각에 대해 발신자 정보와 수신자 정보와 통화 정보가 매핑되어 있음을 알 수 있다. 이러한 테이블(310)로부터 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보(변수)를 추출하게 되는데, raw 변수나 파생 변수 등 모두 합쳐 320 여 개 정도의 변수를 추출할 수 있다. 그 후, 데이터 마이닝의 툴(tool)인 필드 선택 노드를 이용하여 가입자의 단말 사용 패턴을 분석하는데 유용한 변수를 선택하기 위한 데이터 분석 및 군집화 작업을 수행하고, 군집화한 자료에 대한 검증을 수행한 후에, 최종적으로 사용할 특성 정보(변수)를 선택하게 된다. 필드 선택 노드는 유사성 상관 관계에 따른 중요도 순서대로 변수를 추출할 수 있으며, 그 결과 특성 정보 추출 테이블(320)을 생성할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따라 최종적으로 선택된 변수의 개수는 가입자 정보와 통화 정보의 양에 따라 조절될 수 있으며, 필드 선택 노드의 선택 기준에 따라서도 조절될 수 있다.
한편, 특성 정보(변수)란 1차 특성 정보와 2차 특성 정보를 모두 포함하는 의미이다. 1차 특성 정보는 가입자의 패턴을 구분하는데 가장 주요한 특성(변수)을 가지는 정보로서, 가입자 정보 및 통화 정보의 결합으로 생성될 수 있는 정보이다. 2차 특성 정보는 상기 1차 특성 정보 간의 상호 복합적 관계를 분석하여 생성되는 정보로서, 가입자의 주통화 지역, 주통화자 연령대, 주통화 시간, 주통화 요일과 같은 파생 변수를 통하여 생성될 수 있다. 또한, 통화 정보는 전술하였듯이, 유무선 음성 통화, 화상 통화, 단문 메시지, 멀티미디어 메시지, 데이터 통신, 이동 단말을 이용한 부가 서비스, 무선 인터넷 사용, 이동 단말을 이용한 온라인 구매 서비스 중 적어도 하나 이상에 대한 정보를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
또한, 특성 정보 추출 모듈(411)은 먼저 가입자 정보와 통화 정보를 검증함으로써 데이터를 정제할 수 있는데, 예를 들어, 가입자의 실제 주소지와 심야 시간대 주통화 지역을 비교하여 가입자의 실제 주소지를 검증하거나, 주 통화 대상자의 연령대를 분석하여 가입자의 연령대를 추정할 수 있다. 또한, 데이터 특성 추출 모듈(411)은 1차 특성 정보 및 2차 특성 정보를 생성하는 특성 정보 생성부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
전술한 과정을 거친 후, 클러스터링 모듈(412)은 추출된 데이터의 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 가입자를 클러스터링할 수 있으며, 또한, 클러스터링된 그룹마다 그 집단의 특성을 개별적으로 부여할 수 있다. 예를 들어, "가입자 1, 가입자 4, 가입자 7, 가입자 13으로 구성된 집단은 매우 내 성적인 성격으로 자신의 영역을 중시하고 사색을 취미로 가지는 집단이다"라는 방식으로 집단의 특성을 부여할 수 있다.
사회관계망 모듈(413)은 클러스터링의 결과에 따라 분류된 가입자에 대하여 각 가입자를 중심으로 하는 사회관계망을 구축하는 기능을 수행할 수 있으며, 또한 사회관계망의 구성 노드의 결합 강도를 이용하여 가입자의 사회관계망을 분석할 수 있다. 도 5에서는 이러한 사회관계망을 구축하여 분석하는 예시가 나타나 있다. 상기 도 5에서, 특성 정보 추출 테이블(320)에 기재되어 있는 정보로부터 신경망 알고리즘과 의사결정 알고리즘을 이용하여 발신자와 수신자 간의 통화 패턴을 분석할 수 있으며, 이로부터 발신자와 수신자 각각의 정보, 이들의 사회적 관계, 및 친밀도 등의 정보를 포함하고 있는 사회관계망 구성 테이블(330)을 생성할 수 있다.
다시, 도 2로 돌아가서, 개인화 정보 생성 모듈(414)은 특성 정보 추출 모듈(411)에 의해 추출된 특성 정보, 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보, 및 사회관계망 모듈(413)에 의해 구축된 사회관계망을 이용하여 해당 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법의 흐름도이다.
먼저, 특성 정보 추출 모듈(411)이 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출한다(S102). 특성 정보를 추출하는 구체적 과정은 전술하였듯이, 유무선 통화 이력 정보, 무선 인터넷 이력 정보 및 모바일 구매 이력 정보 등의 레거시 이력 정보를 분석한 후에, 각각의 이력 정보 별로 가중치를 달리 부여하고, 분석된 레거시 이력 정보에서 추출된 어휘 정보를 기초로 특성 정보를 추출하거나, 또는 통계적 함수를 기반으로 상기 특성 정보를 추출하게 된다. 또한, 가입자 정보와 통화 정보를 검증함으로써 데이터를 정제한 후에, 1차 특성 정보 및 2차 특성 정보를 생성할 수도 있다.
클러스터링 모듈(412)은 상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 가입자를 클러스터링하고, 클러스터링된 그룹마다 특성을 부여한다(S104).
사회관계망 모듈(413)은 클러스터링의 결과에 따라 분류된 가입자에 대한 사회관계망을 구축하고, 사회관계망의 구성 노드의 결합 강도(친밀도)를 이용하여 상기 가입자의 사회관계망을 분석한다(S106).
개인화 정보 생성 모듈(414)은 추출된 특성 정보, 클러스터링된 그룹의 특성 정보, 및 구축된 사회관계망을 이용하여 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성한다(S108).
마지막으로, 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)(420)가, 생성된 지능형 개인화 정보를 가입자에게 개별화된 동적 유저 인터페이스를 통하여 제공한다(S110).
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 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 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 컨텐츠 추천 및 전달 시스템을 포함하는 IMS 기반의 유무선 복합망 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치의 구성도이다.
도 3은 상기 도 2에서의 특성 정보 추출 모듈의 구성도이다.
도 4는 상기 도 2의 특성 정보 추출을 위한 변수를 생성하는 예시도이다.
도 5는 상기 도 2의 사회관계망을 구축하는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법의 흐름도이다.

Claims (20)

  1. 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 특성 정보 추출 모듈;
    상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 상기 가입자를 클러스터링하는 클러스터링 모듈;
    상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 개인화 정보 생성 모듈을 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 클러스터링의 결과에 따라 분류된 가입자에 대한 사회관계망을 구축하는 사회관계망 모듈을 더 포함하며,
    상기 개인화 정보 생성 모듈은 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보 및 상기 사회관계망에 대한 정보를 이용하여 상기 지능형 개인화 정보를 생성하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 특성 정보는,
    상기 가입자 정보 및 상기 통화 정보의 결합으로 생성되는 1차 특성 정보 및 상기 1차 특성 정보 간의 상호 관계를 분석하여 생성되는 2차 특성 정보를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 사회관계망 모듈은,
    상기 사회관계망의 구성 노드의 결합 강도를 이용하여 상기 가입자의 사회관계망을 분석하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 통화 정보는,
    음성 통화, 화상 통화, 단문 메시지, 멀티미디어 메시지, 데이터 통신, 및 이동 단말을 이용한 부가 서비스 중 적어도 하나 이상에 대한 정보를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 특성 정보 추출 모듈은,
    유무선 통화 이력 정보, 무선 인터넷 이력 정보 및 모바일 구매 이력 정보를 분석하는 레거시 이력 정보 분석부;
    상기 각각의 이력 정보 별로 가중치를 달리 부여하는 가중치 부여부;
    상기 분석된 레거시 이력 정보에서 추출된 어휘 정보를 기초로 상기 특성 정 보를 추출하는 지식 기반 추출부;
    상기 지식 기반 추출부에 의한 추출이 실패하는 경우 통계적 함수를 기반으로 상기 특성 정보를 추출하는 통계 기반 추출부를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 레거시 이력 정보 분석부는,
    상기 가입자의 유무선 통화 이력을 통한 수발신 전화 번호 중 사업자 등록이 된 전화 번호의 상호명과 업종에 대한 정보를 추출하고, 상기 추출된 상호명과 업종에 대한 정보를 기구축된 특성 정보 분류 모델에 매핑하여 업종별 선호도를 추출함으로써, 상기 유무선 통화 이력 정보를 분석하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 레거시 이력 정보 분석부는,
    상기 가입자의 무선 인터넷의 URL 정보를 이용하여 서비스의 종류 및 검색어 정보 중 적어도 하나를 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 정보를 기구축된 특성 정보 분류 모델과 매핑하여 컨텐트 선호도를 추출함으로써, 상기 무선 인터넷 이력 정보를 분석하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 레거시 이력 정보 분석부는,
    상기 가입자의 구매 행위에 대한 정보로부터 상호명과 업종에 대한 정보를 추출하고, 상기 추출된 상호명과 업종에 대한 정보를 기구축된 특성 정보 분류 모델에 매핑하여 업종별 서비스 선호도를 추출함으로써, 상기 모바일 구매 이력 정보를 분석하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 장치.
  10. 가입자 별로 지능화되고 개인화된 컨텐츠를 IMS 기반의 유무선 복합망을 통해 제공하는 지능형 컨텐츠 추천 및 전달 시스템에 있어서,
    가입자 정보를 리거시 시스템을 통해 추출하고 가공하는 가입자 정보 수집 서버(SICS);
    상기 가공된 정보를 이용하여 상기 가입자에 개별화된 동적 정보를 생성하고 관리하며, 상기 동적 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS); 및
    상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 상기 가입자에게 개별화된 동적 유저 인터페이스를 이용하여 상기 가입자에게 추천하거나 전달하는 지능형 컨텐츠 전달 서버(ICDS)를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 지능형 가입자 정보 관리 서버 및 상기 지능형 컨텐츠 전달 서버에 각각 연동되어 있으며, IMS 망의 호 세션 제어부에 연동되어 IMS 호 처리 시그널링을 처리하는 IMS 제어기(IMSC)를 더 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 시스템.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)는,
    가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 특성 정보 추출 모듈;
    상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 상기 가입자를 클러스터링하는 클러스터링 모듈;
    상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 개인화 정보 생성 모듈을 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 지능형 가입자 정보 관리 서버(ISMS)는,
    상기 클러스터링의 결과에 따라 분류된 가입자에 대한 사회관계망을 구축하는 사회관계망 모듈을 더 포함하며,
    상기 개인화 정보 생성 모듈은 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보 및 상기 사회관계망에 대한 정보를 이용하여 상기 지능형 개인화 정보를 생성하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 시스템.
  14. 가입자 정보와 통화 정보를 입력받아 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하기 위한 특성 정보를 추출하는 특성 정보 추출 단계;
    상기 추출된 특성 정보에 근거하여 유사한 특성 정보를 가지는 그룹으로 상기 가입자를 클러스터링하는 클러스터링 단계;
    상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보를 이용하여 상기 가입자에 대한 지능형 개인화 정보를 생성하는 개인화 정보 생성 단계를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 클러스터링의 결과에 따라 분류된 가입자에 대한 사회관계망을 구축하는 사회관계망 구축 단계를 더 포함하며,
    상기 개인화 정보 생성 단계는 상기 클러스터링된 그룹의 특성 정보 및 상기 사회관계망에 대한 정보를 이용하여 상기 지능형 개인화 정보를 생성하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 특성 정보는,
    상기 가입자 정보 및 상기 통화 정보의 결합으로 생성되는 1차 특성 정보 및 상기 1차 특성 정보 간의 상호 관계를 분석하여 생성되는 2차 특성 정보를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 사회관계망 구축 단계는,
    상기 사회관계망의 구성 노드의 결합 강도를 이용하여 상기 가입자의 사회관계망을 분석하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 통화 정보는,
    음성 통화, 화상 통화, 단문 메시지, 멀티미디어 메시지, 데이터 통신, 및 이동 단말을 이용한 부가 서비스 중 적어도 하나 이상에 대한 정보를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법.
  19. 제 14 항에 있어서,
    상기 특성 정보 추출 단계는,
    유무선 통화 이력 정보, 무선 인터넷 이력 정보 및 모바일 구매 이력 정보를 분석하는 레거시 이력 정보 분석 단계;
    상기 각각의 이력 정보 별로 가중치를 달리 부여하는 가중치 부여 단계;
    상기 분석된 레거시 이력 정보에서 추출된 어휘 정보를 기초로 상기 특성 정보를 추출하는 지식 기반 추출 단계;
    상기 지식 기반 추출부에 의한 추출이 실패하는 경우 통계적 함수를 기반으로 상기 특성 정보를 추출하는 통계 기반 추출 단계를 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 생성된 지능형 개인화 정보를 상기 가입자에게 개별화된 동적 유저 인터페이스를 통하여 제공하는 단계를 더 포함하는, IMS 기반의 유무선 복합망에서의 지능형 개인화 정보 생성 방법
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