KR20090121068A - 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 방법및 장치 - Google Patents

디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 방법및 장치 Download PDF

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Abstract

디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법은 데이터베이스로부터 얻은 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 사용자가 선호하는 프로그램을 선정하는 제 1 단계 및 상기 프로그램에 대한 정보를 단말로 전송하는 제 2 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 디지털 방송 시스템에서 사용자가 선호하는 정보와 비선호하는 정보를 모두 이용하여 사용자의 기호를 충분히 만족시키는 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치를 얻을 수 있다.

Description

디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치{A METHOD AND DEVICE FOR RECOMMENDING USER PREFERENCE PROGRAMS IN A DIGITAL BROADCASTING SYSTEM}
본 발명은 디지털 방송 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 디지털 방송 시스템이 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 디지털 방송에서는 수십 내지 수백 개의 채널을 이용하여 방송 프로그램을 송신한다. 이로 인하여, 사용자는 채널 선택에 어려움을 겪을 수 있다. 즉, 사용자는 몇 번 채널에서 어떤 프로그램이 방송되는지 알 수 없기 때문에 시청하고자 하는 프로그램을 찾기 위해 수십 내지 수백 개나 되는 채널들을 일일이 선택해 봐야 하는 불편함이 있다.
한편, 대부분의 사용자는 자신의 기호에 맞는 프로그램을 주로 시청하는 경향이 있다. 따라서, 사용자가 원하는 프로그램을 선별, 검색하고 추천해 줄 수 있는 기술이 필요하다.
기존의 사용자 선호 프로그램 추출 방법에 따르면 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 시청 시간 및 사용자가 입력하는 검색어 등을 이용하여 사용자 선 호 키워드를 선정하고, 상기 사용자 선호 키워드와 관련이 있는 모든 프로그램을 사용자 선호 프로그램으로 추출한다.
상기 방법에 따르면 추출된 프로그램은 사용자가 좋아하지 않거나, 싫어하는 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 이와 같은 사용자 비선호 정보가 포함되어 있는 프로그램과 사용자 비선호 정보가 포함되어 있지 않은 프로그램 사이의 사용자 선호 순위를 차별화할 수 있는 방법이 없다. 따라서, 기존의 방법에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 방법은 사용자의 기호를 충분히 만족시키지 못하는 문제가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 디지털 방송 시스템에서 사용자의 기호를 충분히 만족시키는 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 양태에 따른 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법은 데이터베이스로부터 얻은 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 사용자가 선호하는 프로그램을 선정하는 제 1 단계 및 상기 프로그램에 대한 정보를 단말로 전송하는 제 2 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 양태에 따른 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 장치는 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 포함하는 데이터베이스, 상기 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 메타데이터로부터 프로그램을 검색하는 프로그램 검색부 및 상기 프로그램 검색부에 의하여 검색된 프로그램에 대한 사용자의 선호 순위를 판단하는 선호 순위 판단부를 포함한다.
본 발명에 따르면, 디지털 방송 시스템에서 사용자가 선호하는 정보와 비선호하는 정보를 모두 이용하여 사용자의 기호를 충분히 만족시키는 사용자 선호 프로그램 추천 방법 및 장치를 얻을 수 있다.
이하, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이하에 설명할 본 발명의 바람직한 실시예에서는 내용의 명료성을 위하여 특정한 기술 용어를 사용한다. 하지만 본 발명은 그 선택된 특정 용어에 한정되지는 않으며, 각각의 특정 용어가 유사한 목적을 달성하기 위하여 유사한 방식으로 동작하는 모든 기술 동의어를 포함함을 미리 밝혀둔다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 시스템의 전체적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 1에서 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 시스템은(100)은 입력 장치(110), 추천 장치(120), 메타데이터 서버(130) 및 출력장치(140)를 포함한다.
입력 장치(110)는 사용자로부터 각종 정보를 수신한다. 예컨대, 사용자는 시청하고자하는 프로그램 장르, 시청 시간, 출연자 등에 대한 정보를 입력 장치에 입력할 수 있다. 입력 장치(110)는 사용자로부터 수신한 상기 정보를 추천 장치(120)에 제공한다. 예컨대, 입력 장치는 텔레비젼 리모트콘트롤, 컴퓨터 키보드 등일 수 있다.
추천 장치(120)는 상기 입력 장치(110)로부터 수신한 정보와 메타데이터 서버(130)로부터 수신한 정보를 이용하여 사용자 선호 프로그램을 선정하고, 선정된 사용자 선호 프로그램의 선호 순위를 판단하며, 이에 대한 정보를 출력 장치(140)에 알려준다. 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 장치에 대한 자세한 사항은 후술한 다.
메타데이터 서버(130)는 다양한 컨텐츠 정보인 메타데이터를 추천 장치(120)에 제공한다. 여기서, 메타데이터는 데이터를 설명하는 데이터를 의미한다. 즉, 비디오, 오디오 및 텍스트와 같은 실제 데이터가 아닌, 직접 또는 간접적으로 연관된 정보를 제공하는 데이터이다. 예를 들어, 메타데이터는 방송 시간, 출연진 정보, 제작진 정보, 시놉시스(Synopsis), 키워드, 장르, 채널 정보, 등급 정보와 같은 방송 프로그램의 상세 정보를 포함할 수 있다.
출력 장치(140)는 상기 추천 장치(120)로부터 수신한 사용자 선호 프로그램정보를 디스플레이한다. 출력 장치는 사용자 선호 프로그램을 선호 순위 순서대로 리스트 형식으로 출력할 수 있고, 상기 프로그램에 대한 시놉시스, 출연진, 제작진 등과 같은 다양한 상세 정보를 함께 출력할 수 있다. 예컨대, 출력 장치는 텔레비젼 또는 컴퓨터 등의 방송 단말 및 상기 단말의 모니터 등일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 장치(120)는 데이터베이스(121), 분석부(122), 검색부(123) 및 선호 순위 판단부(124)를 포함한다.
데이터베이스(121)는 사용자가 입력한 정보를 모두 저장한 사용자 히스토리, 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 포함할 수 있다. 사용자 히스토리, 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터는 상기 데이터베이스(121) 내에 각각 분류되어 저장될 수 있다. 데이터베이스(121)는 사용자 히스토리를 분석부(122)에 제공한다.
분석부(122)는 상기 데이터베이스(121)로부터 얻은 사용자 히스토리로부터 사용자의 프로그램 시청 유형을 분석한다. 예컨대, 분석부는 사용자가 주로 시청하는 프로그램의 장르, 프로그램 시청 시간, 빨리감기와 되감기 버튼 조작 여부 등을 이용하여 사용자가 어떠한 장르를 선호하는지, 사용자가 언제 주로 프로그램을 시청하는지와 사용자가 어떠한 배우를 좋아하는지에 대하여 분석한다. 또한, 분석부(122)는 상기 분석에 따라 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다. 예컨대, 특정한 기사의 뉴스를 자주 시청한다면 그 기사의 주제는 사용자 선호 데이터에 포함되고, 드라마의 특정한 배우가 나오는 장면에서 빨리감기를 반복한다면 그 배우의 이름은 사용자 비선호 데이터에 포함된다. 상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터는 데이터베이스(121)로 보낸다.
검색부(123)는 데이터베이스(121)로부터 얻은 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 이용하여 메타데이터로부터 사용자가 선호하는 프로그램을 검색한다. 검색부(123)는 제 1 검색부(123-1)와 제 2 검색부(123-2)를 포함할 수 있다. 먼저, 제 1 검색부(123-1)는 데이터베이스(121)로부터 제공받은 사용자 선호 데이터와 메타데이터 서버로부터 제공받은 메타데이터를 이용하여 사용자 선호 프로그램을 검색한다. 사용자 선호 데이터에 포함되는 키워드와 메타데이터에 포함되는 키워드가 일치하는 경우, 사용자 선호 프로그램으로 할 수 있다. 다음으로, 제 2 검색부(123-2)는 상기 사용자 선호 프로그램 가운데 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램을 검색한다. 데이터베이스(121)로부터 제공받은 사용자 비선호 데이터에 포함되는 키워드와 상기 사용자 선호 프로그램에 대한 정보에 포함되는 키워드가 일치하는 경우, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램으로 할 수 있다. 검색부(123)는 검색된 프로그램 정보를 선호 순위 판단부(124)에 제공한다.
선호 순위 판단부(124)는 검색부(123)로부터 얻은 프로그램 정보를 이용하여 사용자의 프로그램 선호 순위를 판단한다. 여기서, 선호 순위는 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 출연 배우에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간, 프로그램에 대한 사용자의 인터렉션(예를 들어, 저장, 빨리감기, 되감기, 멈춤, 요약보기 등)을 통계적으로 분석하여 알 수 있다. 예컨대, 사용자가 드라마를 시청하는 빈도가 뉴스를 시청하는 빈도보다 높다면, 드라마의 선호 순위는 뉴스의 선호 순위보다 높게 설정된다.
선호 순위 판단부(124)는 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램에 대한 선호 순위를 사용자 비선호 정보를 가지지 않는 프로그램에 대한 선호 순위보다 낮게 설정할 수 있다. 예컨대, 사용자가 주로 오후 9시에 방영하는 드라마를 시청하는 경우, 동시에 방영되는 다수 개의 드라마는 동일한 선호 순위를 가질 수 있다. 여기서, 사용자 비선호 데이터에 포함된 배우가 출연하는 드라마의 선호 순위는 다른 드라마에 비하여 수 등급 아래로 설정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 방법을 나타 낸 순서도이다.
먼저, 데이터베이스에 저장된 사용자 히스토리를 이용하여 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다(S100). 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 시청 시간, 출연진, 제작진, 사용자의 저장, 빨리감기 및 되감기 등의 버튼 조작 여부 등에 대한 정보를 이용하여 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다. 예컨대, 사용자가 특정한 기사의 뉴스를 자주 시청한다면 그 기사의 주제는 사용자 선호 데이터에 포함되고, 드라마의 특정한 배우가 나오는 장면에서 빨리감기를 반복한다면 그 배우의 이름은 사용자 비선호 데이터에 포함된다.
상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 이용하여 프로그램을 검색한다(S110). 먼저, 사용자 선호 프로그램을 메타데이터로부터 검색한다. 사용자 선호 데이터에 포함된 키워드와 메타데이터에 포함된 키워드를 비교하여 유사도가 높은 프로그램을 사용자 선호 프로그램으로 할 수 있다. 다음으로, 상기 사용자 선호 프로그램 가운데 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램을 검색한다. 사용자 비선호 데이터에 포함된 키워드와 상기 사용자 선호 프로그램에 대한 데이터에 포함된 키워드가 일치하는 경우, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램으로 할 수 있다.
검색된 프로그램에 대한 사용자 선호 순위를 판단한다(S120). 여기서, 선호 순위는 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 출연 배우에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간, 프로그램에 대한 사용자의 인터렉션(예를 들어, 저장, 빨리감기, 되감기, 멈춤, 요약보기 등)을 통계적으로 분석하여 판단할 수 있다. 예컨대, 사용자 가 드라마를 시청하는 빈도가 뉴스를 시청하는 빈도보다 높다면, 드라마의 선호 순위는 뉴스의 선호 순위보다 높게 설정된다.
또한, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램의 사용자 선호 순위는 사용자 비선호 정보를 가지지 않는 프로그램의 사용자 선호 순위보다 낮게 설정할 수 있다. 예컨대, 사용자가 주로 오후 9시에 방영하는 드라마를 시청하는 경우, 동시에 방영되는 다수 개의 드라마는 동일한 선호 순위를 가질 수 있다. 여기서, 사용자 비선호 데이터에 포함된 배우가 출연하는 드라마는 다른 드라마에 비하여 선호 순위가 수 등급 아래로 설정될 수 있다.
또한, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램은 사용자 선호 프로그램 목록에서 삭제할 수 있다. 예컨대, 사용자가 주로 오후 9시에 방영하는 드라마를 시청하는 경우, 동시에 방영되는 다수 개의 드라마는 동일한 선호 순위를 가질 수 있다. 여기서, 사용자 비선호 데이터에 포함된 배우가 출연하는 드라마를 사용자 선호 프로그램 목록에서 삭제할 수 있다.
선호 순위에 따라 프로그램 리스트를 작성한다(S130). 여기서, 사용자 선호 순위가 임계치보다 낮은 프로그램은 프로그램 리스트 작성 대상에서 제외할 수 있다. 예컨대, 프로그램 리스트 내에서 하위 20% 이하의 선호 순위를 가지는 프로그램은 프로그램 리스트에서 삭제할 수 있다. 선호 순위에 따라 작성된 프로그램 리스트는 프로그램 명칭뿐만 아니라, 방영 시간, 시놉시스 및 출연진 등 다양한 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램의 사용자 선호 순 위가 낮게 설정되어, 상기 프로그램 정보가 프로그램 리스트의 하단에 위치하거나, 프로그램 리스트에 나타나지 않게 된다. 따라서, 사용자의 기호에 맞는 프로그램 추천 리스트를 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천에 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 적용하는 방법을 나타내는 순서도이다.
사용자 입력 정보를 수신한다(S200). 여기서, 사용자 입력 정보는 선호 프로그램 추천 요청, 선호 순위에 따른 프로그램 리스트 출력 요청, 시청을 희망하는 프로그램에 대한 정보 등을 포함할 수 있다.
사용자는 사용자 히스토리로부터 사용자의 시청 유형을 분석한다(S210). 사용자 입력 정보가 저장된 사용자 히스토리를 이용하여 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르 및 시청 시간 등을 분석한다.
사용자의 시청 유형을 분석한 결과를 이용하여, 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출한다(S220). 예컨대, 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르 및 사용자가 주로 시청하는 프로그램에 출연한 배우의 이름 등은 사용자 선호 데이터가 되고, 사용자가 빨리감기 버튼을 자주 작동한 프로그램 정보는 사용자 비선호 데이터가 될 수 있다.
상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 데이터베이스에 저장한다(S230). 데이터베이스 업데이트 회수가 증가할수록 통계적으로 더욱 정확한 데이터베이스가 구축될 수 있다.
데이터베이스에 저장된 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 이용하여 프로그램을 검색하고, 상기 프로그램에 대한 사용자 선호 순위를 판단한다(S240). 사용자 선호 순위는 사용자가 주로 시청하는 프로그램 장르, 출연 배우에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간, 프로그램에 대한 사용자의 인터렉션(예를 들어, 저장, 빨리감기, 되감기, 멈춤, 요약보기 등)을 통계적으로 분석하여 판단할 수 있다. 또한, 사용자 비선호 정보를 가지는 프로그램의 경우 선호 순위가 후순위로 조정될 수 있다.
본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로 프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구 범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는, 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 시스템의 전체적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 선호 프로그램 추천에 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 적용하는 방법을 나타내는 순서도이다.

Claims (10)

  1. 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램을 추천하는 방법에 있어서,
    데이터베이스로부터 얻은 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 사용자가 선호하는 프로그램을 선정하는 제 1 단계; 및
    상기 프로그램에 대한 정보를 단말로 전송하는 제 2 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는
    상기 사용자 선호 데이터와 연관되는 프로그램을 메타데이터로부터 검색하는 단계;
    검색된 프로그램 가운데 상기 사용자 비선호 데이터와 연관되는 프로그램에 대한 사용자 선호 순위를 낮게 설정하는 단계; 및
    사용자 선호 순위에 따라 프로그램 리스트를 작성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 프로그램 리스트를 작성하는 단계는 사용자 선호 순위가 임계치 이하인 프로그램을 제외하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는
    상기 사용자 선호 데이터와 연관되는 프로그램을 메타데이터로부터 검색하는 단계; 및 검색된 프로그램 가운데 상기 사용자 비선호 데이터와 연관되는 프로그램을 제외하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계 이전에
    사용자 히스토리로부터 사용자 시청 유형을 분석하여 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 추출하고, 상기 사용자 선호 데이터와 사용자 비선호 데이터를 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 방법.
  6. 디지털 방송 시스템에서 사용자 선호 프로그램 추천 장치에 있어서,
    사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 포함하는 데이터베이스;
    상기 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 이용하여 메타데이터로부터 프로그램을 검색하는 프로그램 검색부; 및
    상기 프로그램 검색부에 의하여 검색된 프로그램에 대한 사용자의 선호 순위를 판단하는 선호 순위 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 프로그램 검색부는
    상기 사용자 선호 데이터와 연관되는 프로그램을 메타데이터로부터 검색하는 제 1 검색부; 및
    상기 제 1 검색부에 의하여 검색된 프로그램 가운데 사용자 비선호 데이터와 연관되는 프로그램을 검색하는 제 2 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 선호도 판단부는 상기 제 2 검색부에 의하여 검색된 프로그램의 사용자 선호 순위를 낮게 설정하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로그램 추천 장치는 사용자의 프로그램 시청 유형을 분석하여 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 추출하는 분석부를 더 포함하고, 상기 분석부는 상기 사용자 선호 데이터 및 사용자 비선호 데이터를 상기 데이터베이스에 제공하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 프로그램 추천 장치는 상기 선호 순위 판단부에 의하여 판단된 프로그램의 사용자 선호 순위에 따라 프로그램 리스트를 작성하는 리스트 작성부를 더 포함하고, 상기 리스트 작성부는 프로그램의 사용자 선호 순위가 임계치 이하인 경우 상기 프로그램을 리스트에서 제외하는 것을 특징으로 하는 프로그램 추천 장치.
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