KR20100065833A - 컨텐츠 이용정보에 기초한 매치메이킹 시스템과 그 방법 - Google Patents

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Abstract

컨텐츠의 이용정보에 기초하여 구성되는 매치메이킹 시스템과 그 방법이 개시된다. 매치메이킹 방법은 매치메이킹 서버가 사용자의 정보 및 컨텐츠 이용정보를 획득하는 단계; 매치메이킹 서버가 사용자의 컨텐츠 이용정보를 분석하여 컨텐츠 이용성향을 분석하는 단계: 매치메이킹 서버가 사용자의 정보 및 컨텐츠 이용정보 및 이용성향에 기초하여 매칭률을 계산하는 단계; 계산된 매칭률에 따라 사용자에게 매칭상대를 제시해주는 단계; 추천컨텐츠 데이터베이스로부터 매칭된 상대와 함께 이용할 수 있는 컨텐츠를 제시해주는 단계를 포함할 수 있다. 이에 의하여, 컨텐츠를 이용하는 과정에서 서로 관심사가 비슷한 사람들이 서로 연결될 수 있고, 원격지에ㅈ서도 같은 시간에 동일한 컨텐츠를 함께 즐길 수 있다.
컨텐츠, 이용정보, 매치메이킹

Description

컨텐츠 이용정보에 기초한 매치메이킹 시스템과 그 방법{match-making system based on usage records of contents and method thereof}
본 발명은 컨텐츠 이용정보에 기초한 매치메이킹 시스템과 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 컨텐츠 이용정보와 사용자의 정보를 종합하여 매칭률을 계산, 적합한 매칭상대를 추천해주는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
온라인 상에서 자신과 취향이 비슷하거나 혹은 이상형을 찾는 것은 매우 흥미로운 일이다. 온라인 상에서 사용자가 원하는 조건에 맞는 상대를 찾아주는 서비스를 매치메이킹 서비스라고 통칭한다. 매치메이킹은 자신이 만나고 싶어하는 이성 뿐만 아니라 동성, 개인 뿐만 아니라 단체까지 모두 포함한다.
매치메이킹의 현실적 필요와 그 자체가 재미있는 서비스이므로 다양한 시도들이 있어왔다. 일예로, 매치메이킹을 하기 위하여 사용자로부터 원하는 조건을 사전에 입력을 받고, 대상자 군에 속한 사람 혹은 단체의 정보와 비교하여 일치하는 항목이 많은 사람이나 단체를 적합도 순으로 추천해주는 방법이 일반적으로 사용되어 왔다.
그러나 조건의 다양성으로 인해 사용자가 명시적으로 모든 조건을 입력하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라, 사용자 스스로도 미처 인지하지 못하거나 표현하지 못하는 성향이나 취향을 반영하지 못하는 경우도 있다. 예를 들어, 사용자가 특정한 영화를 좋아하는데, 이 영화의 장르가 액션인지 스릴러인지를 구분하지 못해 조건을 입력할 수 없는 경우도 있고, 특정한 영화의 장르자체를 구분하기 어려운 경우도 있다. 또한 자신의 선호를 스스로 명확히 정하거나 파악하지 못하는 경우도 있다.
본 발명은 사용자들의 컨텐츠 이용이 급격히 늘고 있는 트렌드에 부합할 수 있도록 사용자가 만족할 수 있는 보다 정교한 매치메이킹 방법을 제공하는 것이며, 또한 컨텐츠를 이용함에 있어 사용자가 미리 입력한 조건과 컨텐츠를 이용한 정보등을 활용하여 비슷한 취향을 가진 사용자들을 서로 연결하여 줌으로써 컨텐츠 이용의 즐거움과 매치메이킹 서비스의 만족도를 높이기 위함이다.
사용자의 컨텐츠 이용정보 그 자체와, 이용정보를 토대로한 성향분석자료, 사용자의 정보를 기초로 하여 매칭률을 계산하여 매칭상대를 추천한다.
상기과 같이 컨텐츠를 이용함에 있어서의 매치메이킹 요소를 더하여 컨텐츠 이용의 즐거움을 높일 수 있으며, 공통의 관심사를 갖는 타인과 함께 컨텐츠를 이용하는 즐거움도 더할 수 있다.
또한 사용자의 성향과 프로필까지 고려한 매치메이킹 방법을 통하여 원하는 상대를 만날 수 있는 수단으로도 활용이 가능하며, 이때의 만족도도 높일 수 있다. 또한 매칭상대로 추천된 상대와 함께 즐길 수 있는 컨텐츠를 제시할 수 있어 컨텐츠 이용 및 매치메이킹 서비스에서의 사용자 만족도를 극대화 할 수 있으며, 네트워크를 통해 이용하기 때문에 매칭이 된 상대방과 원격지에서 함께 컨텐츠를 즐길 수 있는 이점도 있다.
또한 기존의 유무선 인터넷 서비스는 물론이거니와 새롭게 각광받는 IPTV 서비스에서도 컨텐츠 이용의 재미를 배가함과 동시에 흥미있는 매치메이킹 서비스로 기능할 수 있어 IPTV 서비스의 확산에도 기여할 것으로 기대한다.
본 발명의 일 측면에 따르면 a) 매치메이킹 서버가 사용자 정보 데이터 베이스에서 사용자 정보를 획득하는 단계; b) 상기 매치메이킹 서버가 사용자의 컨텐츠 이용정보 데이터 베이스에서 컨텐츠 이용정보를 획득하는 단계; c) 상기 매치메이킹 서버가 사용자의 컨텐츠 이용정보를 토대로 이용성향을 분석하는 단계; d) 상기 매치메이킹 서버가 사용자의 정보, 컨텐츠 이용정보, 컨텐츠 이용성향에 기초하여 타 사용자와의 매칭률을 계산하는 단계; e) 매칭률의 순위대로 타 사용자를 정렬하고 이 중의 일부 혹은 전체를 사용자에게 제시해주는 단계; f) 사용자 및 사용자에게 제시된 타 사용자가 함께 즐길 수 있는 추천컨텐츠를 제시해주는 단계를 포함할 수 있다.
컨텐츠는 각종 유무선 통신망을 통해 제공되는 디지털 정보나 그 내용을 총칭하는 용어로 사용될 수 있다. 컨텐츠는 뉴스, 게시자의 의견, 블로그 포스팅과 같은 형태일 수 있다. 또한, 온라인 설문조사와 같은 형태에서 설문의 내용도 광의의 컨텐츠에 포함된다. 이러한 컨텐츠는 사용자가 생성한 컨텐츠(UCC, User Created Content) 및 PCC(proteur created contents)의 형태일 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
이하, 본 발명에 따른 컨텐츠 이용정보에 기초하여 구성되는 매치메이킹 시스템과 그 방법의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 이용정보에 기초하여 구성되는 매치메이킹 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 컨텐츠 이용정보에 기초하여 구성되는 매치메이킹 시스템은 사용자 단말기(110), 컨텐츠 서버(120), 매치메이킹 서버(130), 사용자 정보 서버(140)를 포함한다. 각 단말기와 서버들은 네트워크(150)를 통하여 연결될 수 있다. 각 서버(120,130,140)들이 하나 이상의 서버로 통합되어 운용될 수 있음은 자명하지만, 이하에서는 설명상의 편의를 위하여 컨텐츠 서버(120), 신뢰도 평가서버(130), 및 사용자 정보서버(140)가 송수신 기능을 갖춘 독립된 서버로 동작하는 경우에 대하여 설명한다.
사용자 단말기(110)는 컨텐츠 서버(120)에 저장된 컨텐츠를 네트워크(150)를 통해 수신하여 표시한다. 본 발명의 일 실시예에서, 사용자는 사용자 단말기(110)를 통하여 이용할 컨텐츠를 선택할 수 있다. 사용자의 요청은 사용자 단말기(110)를 통해 입력되고 네트워크(150)를 통해 전송되며, 컨텐츠 서버(120)는 사용자가 요청한 컨텐츠를 컨텐츠 데이터베이스(121)로부터 받아 사용자에게 제공한다. 사용자가 요청하여 이용한 컨텐츠는 컨텐츠 이용정보 데이터베이스(142)에 저장된다. 사용자 단말기(110)는 또한 사용자 식별(identification)을 위한 정보의 입력수단 으로 활용된다. PC(personal computer), 휴대폰 또는 PDA(personal digital assistant), IPTV 등과 같이 수신된 컨텐츠를 표시하고 사용자의 정보를 네트워크(150)를 통해 전송할 수 있는 장치라면 아무런 제한없이 사용자 단말기(110)로서 사용될 수 있음은 자명하다. 또한 사용자 단말기(110)는 사용자의 모든 개인정보, 성향정보, 이상형정보, 취향정보 등의 모든 정보를 입력 수단으로도 이용할 수 있으며 이 정보는 사용자 정보 데이터베이스(141)에 저장될 수 있다. 또한 사용자는 사용자 단말기를 활용하여 사용자 정보 데이터베이스(141)에 매치메이킹 서버(130)가 매칭률을 계산할 때, 본인이 중요도를 높이고 싶거나 낮추고 싶은 사항들에 대해 미리 입력을 하여 매치메이킹에서의 만족도를 높일 수 있다.
컨텐츠서버(120)는 사용자 단말기(110)의 요청에 따라 컨텐츠를 해당 사용자 단말기(110)로 제공한다. 컨텐츠 서버는 사용자가 컨텐츠에 대한 평가점수를 입력할 수 있는 수단을 컨텐츠와 함께 제공한다. 이 평가점수는 사용자의 컨텐츠에 대한 취향을 나타내는 정보로서, 컨텐츠 이용정보 데이터 베이스에 (142)에 저장되어 매치메이킹 서버(130)가 매칭률을 계산할 때 활용된다. 컨텐츠서버(120)는 추천 컨텐츠 데이터베이스(122)에 사용자 정보, 컨텐츠 이용정보, 컨텐츠 이용성향 등의 개별정보 혹은 이 정보들의 조합을 토대로 선정되어 사용자에게 추천할만한 컨텐츠 목록을 보유하고, 매치메이킹서버(130)의 요청에 의해 매치메이킹이 완료된 사용자에게 추천될 컨텐츠의 목록을 제공한다. 이때 매치메이킹이 완료되었다는 것은, 서로 다른 둘 이상의 사용자들이 사용자 정보, 컨텐츠 이용정보, 컨텐츠 이용성향 등의 개별정보 혹은 이 정보들의 조합을 토대로 유사성이 있어 하나의 그룹으로 엮여 져 있거나, 매칭률이 계산되어 매칭률이 높은 것으로 판명된 사람들이 사용자에게 제시된 경우를 포함한다. 추천컨텐츠는 컨텐츠서버(120)가 매치메이킹서버(130) 및 사용자정보서버(140)로부터 정보를 받아 선정한다. 추천 컨텐츠는 a) 과거에 매치메이킹이 완료된 다른 그룹이 이용하였던 컨텐츠; b)그룹에 속한 사용자들 각각 개개인에게 적합한 것으로 분석된 여러 컨텐츠들 중에서 공통된 컨텐츠; c) 컨텐츠 데이터베이스(121)에서 유사 카테고리 혹은 유사 주제로 이미 분류된 컨텐츠; 등과 같은 방식으로 결정된 컨텐츠를 포함할 수 있다. 컨텐츠 서버(120)는 매칭이 완료된 사용자들을 대상으로 사용자의 요청이 있을 시 컨텐츠 데이터베이스(121)에 존재하는 컨텐츠를 동시에 다수의 사용자 단말기로 전송할 수 있다. 이 기능을 통하여 사용자들은 매칭이 된 둘 이상의 상대방과 동시에 컨텐츠를 이용할 수 있다. 이는 원격지에서 함께 컨텐츠를 이용할 수 없는 사람들에게도 유용하게 이용될 수 있으며, 매칭이 된 후 함께 컨텐츠를 이용할 수 있도록 만듦으로써 매칭 이후의 상대방과 친분을 더 돈독히 할 수 있는 역할을 한다.
매치메이킹서버(130)는 서로 다른 여러 사용자들 개개인 각각의 사용자정보, 컨텐츠 이용정보, 컨텐츠 이용성향 등에 기초하여 서로 다른 둘 이상의 사용자들간의 매칭률을 계산한다. 매칭률이라 함은 상대적인 수치로 표현될 수 있으며, 일 실시예로서 사용자 A와 사용자 B의 매칭률이 80%이고, 사용자 A와 사용자 C의 매칭률이 50%이면, 사용자 A와 사용자 B의 매칭률이 높아 A와 B는 A와 C에 비해 하나의 그룹으로 묶을 개연성이 상대적으로 높다고 이해될 수 있다.
도 1을 참조하면, 매치메이킹서버(130)는 사용자 정보 획득부(131), 컨텐츠 이용정보 획득부(132), 컨텐츠 이용성향 분석부(133), 매칭율 계산부(134), 매치메이킹 상대 제시부(135), 추천 컨텐츠 제시부(136)를 포함할 수 있다.
사용자 정보 획득부(131)는 사용자 정보 데이터베이스(141)로부터 사용자 정보를 획득한다. 사용자 정보는 사용자가 단말기를 통하여 입력한 모든 정보, 서비스 제공 사업자가 사용자로부터 별도로 수취하여 직접 입력한 모든 정보를 포함하며, 사용자 식별정보(예로서 사용자가 로그인한 아이디 등), 사용자의 신상에 관한 추가적인 정보 등을 모두 포함한다.
컨텐츠 이용정보 획득부(132)는 사용자 정보 서버(140)의 컨텐츠 이용정보 데이터베이스(142)로부터 정보를 획득한다. 컨텐츠 이용정보는 사용자가 이용한 컨텐츠의 목록, 이용한 컨텐츠들이 속한 카테고리나 주제, 이용한 컨텐츠에 대한 사용자의 평가점수 등의 간접정보, 컨텐츠의 이용시간 및 장소 등 컨텐츠 이용과 관련한 사용자의 행동 및 생활습관을 모두 포함한다.
컨텐츠 이용성향 분석부(133)는 컨텐츠 이용정보를 토대로 사용자의 성향을 분석한다. 사용자가 이용한 컨텐츠의 목록, 이용한 컨텐츠들이 속한 카테고리나 주제, 이용한 컨텐츠에 대한 사용자의 평가 등은 사용자들을 그룹으로 나누거나 성향을 분석할 때 활용될 수 있는 주요한 정보이다. 또한 컨텐츠를 이용한 시간 및 장소 등의 정보는 사용자의 행동 및 생활습관을 나타내는 정보이며, 이용행태를 분석하는데 사용될 수 있다. 이러한 이용행태는 매칭률의 계산에 유용하게 이용된다.
매칭률 계산부(134)는 사용자 정보 획득부(131), 컨텐츠 이용정보 획득부(132), 컨텐츠 이용성향 분석부(133)로부터 정보를 취합하여 서로 다른 사용 자간의 유사성 또는 관련성을 계산하고, 유사한 사용자끼리 그룹을 짓거나 사용자 개개인이 가진 성향이나 속성을 다수의 지표로 표현할 때, 각 지표들의 상대적인 높고 낮음을 정하여 매칭률을 계산한다. 특히, 매칭률의 계산시에는 다양한 지표들에 반영되는 개별적인 가중치(또는 중요도)가 중요한데, 이 가중치는 사용자 단말기(110)를 통해 사용자가 사용자정보 데이터베이스(141)에 미리 입력해놓은 기준에 따라 적용하여, 매치메이킹 결과의 만족도를 높일 수 있다.
매치메이킹 상대 제시부(135)는 매칭률 계산부(134)에서 결과값으로 제시되는 서로 다른 사용자간 유사성 및 관련성, 즉 매칭률에 의거, 사용자에게 매칭률이 높은 다른 사용자를 추천해주는 역할을 한다. 매치메이킹 서버(130)는 이 정보를 네트워크(150)를 통해 사용자 단말기(110)로 전송하며, 매치메이킹 서버(130)가 추천한 대상은 사용자 단말기(110) 등에 표시되어 사용자가 볼 수 있도록 구성된다. 사용자는 추천된 대상과 사용자 단말기(110) 및 네트워크(150)를 통해 커뮤니케이션을 할 수 있으며, 함께 동일한 컨텐츠를 이용할 수도 있다. 이 경우, 단일한 장소에 매칭된 사용자들이 함께 있지 않더라도 원격지에 떨어져있는 매칭된 사용자들이 동시에 컨텐츠를 이용할 수 있는 이점이 있다. 제시된 상대의 정보는 다시 사용자 정보서버(140)의 사용자 정보 데이터베이스(141)에 저장되어, 추후 다시 매치메이킹 서비스 이용시 노출여부를 결정할 수 있다. 이로써 같은 사용자가 계속 매칭상대로 제시되는 문제점을 막을 수 있다.
추천 컨텐츠 제시부(136)는 컨텐츠서버(120)의 추천컨텐츠 데이터베이스(122)로부터 매칭된 사용자들이 관람할 컨텐츠 정보를 획득하고, 매치 메이킹서버(130)는 이 컨텐츠 정보를 네트워크(150)를 통해 매칭된 사용자들의 사용자 단말기(110)로 전송한다. 추천컨텐츠 데이터베이스(122)에 저장된 추천 컨텐츠는 a) 과거에 매치메이킹이 완료된 다른 그룹이 이용하였던 컨텐츠; b)그룹에 속한 사용자들 각각 개개인에게 적합한 것으로 분석된 여러 컨텐츠들 중에서 공통된 컨텐츠; c) 컨텐츠 데이터베이스(121)에서 유사 카테고리 혹은 유사 주제로 이미 분류된 컨텐츠; 등과 같은 방식으로 결정된 컨텐츠를 포함할 수 있다. 이로써 매칭된 사용자들은 자신들의 공통된 취향이나 성향에 맞는 추천컨텐츠를 확인할 수 있고 이용할 수 있다. 추천되어 사용자 단말기(110)에 표시된 컨텐츠의 정보는 사용자 정보서버(140)의 컨텐츠 이용정보 데이터베이스(142)에 저장되어, 추후 동일한 컨텐츠가 지속적으로 재추천되어 식상함을 주는 문제점을 막을 수 있다. 이는 사용자가 사용자 정보 데이터베이스(141)에 미리 해당 기능의 이용여부를 미리 결정할 수 있다.
사용자 정보 서버(140)는 사용자 정보 데이터베이스(141)와 컨텐츠 이용정보 데이터베이스(142)를 포함한다. 사용자 정보 서버(140)는 사용자 정보 획득부(131)와 컨텐츠 이용정보 획득부(132)의 요청에 의해 관련된 정보를 전달한다. 이와 같이 사용자 정보 서버(140)는 다른 서버 또는 사용자 단말기(110)와의 데이터의 송수신 기능을 수행할 수 있다.
사용자 정보 데이터베이스(141)는 사용자의 개인정보를 포함한 식별정보, 신상에 관한 정보 등을 모두 포함하여 저장하며, 과거의 매칭상대자 기록 등도 저장한다. 식별정보에는 로그인 정보 또는 사용자 단말기(110)의 식별정보(네트워크 상 의 단말기 IP정보 등)도 포함된다. 사용자 정보 데이터베이스(141)의 정보는 사용자가 사용자 단말기(110)를 통해 입력한 모든 정보, 서비스 사업자가 사용자로부터 미리 제공받은 모든 정보 역시 모두 포함한다.
컨텐츠 이용정보 데이터베이스(142)는 사용자가 이용했던 컨텐츠의 목록, 이용한 컨텐츠들이 속한 카테고리나 주제, 이용한 컨텐츠에 대한 사용자의 평가점수 등의 간접정보, 컨텐츠의 이용시간과 장소 등 컨텐츠 이용과 관련한 사용자의 행동 및 생활습관을 모두 포함한다. 특히 사용자의 평가점수는 컨텐츠에 대한 사용자의 태도나 성향을 분석할 수 있는 자료로서 매칭률 계산시 유용하게 이용될 수 있으며, 컨텐츠의 이용시간이나 장소는 동시에 컨텐츠를 관람할 수 있도록 매칭상대자를 추천해줄 때 중요하게 이용할 수 있다.
네트워크(150)는 유무선 통신망으로서 사용자 단말기(110), 컨텐츠서버(120), 매치메이킹 서버(130), 사용자 정보서버(140)를 연결한다. 각 단말기 및 서버간의 정보교환은 미리 정하여진 통신 규약에 의하여 이루어질 수 있다. 데이터베이스(121,122,141,142)에의 접근은 해당 데이터베이스를 관리하는 서버(120,140)에 정보를 요청하는 형태로 이루어지거나, 해당 데이터베이스에 직접 접근하는 형태로 이루어질 수 있다. 각 서버들 및 사용자 단말기 사이를 연결하는 네트워크가 반드시 하나의 단일 네트워크일 필요는 없다. 또한, 네트워크는 ADSL, VDSL, Wi-Fi, WIBRO 및 HSDPA 등의 기술에 의하여 LAN 및 WAN의 형태로 구성될 수 있고, 보안을 강화하기 위해 VPN 등의 기술이 사용될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 매치메이킹 시스템의 구성도.

Claims (9)

  1. 매치메이킹 서버에 의해 수행되는 매치메이킹 방법에 있어서,
    a) 사용자 정보 데이터베이스로부터 사용자 정보를 획득하는 단계;
    b) 컨텐츠 이용정보 데이터베이스로부터 컨텐츠 이용정보를 획득하는 단계; 및
    c) 상기 사용자 정보 및 컨텐츠 이용정보에 기초하여 매칭율을 계산하는 단계를 포함하는 매치메이킹 방법
  2. 1항에 있어서,
    컨텐츠 이용정보는 사용자가 이용한 컨텐츠의 목록과 이용한 컨텐츠들이 속한 카테고리나 주제를 포함하는 매치메이킹 방법
  3. 1항에 있어서,
    컨텐츠 이용정보는 이용한 컨텐츠에 대한 사용자의 평가점수를 포함하는 매치메이킹 방법
  4. 1항에 있어서,
    컨텐츠 이용정보는 컨텐츠의 이용시간과 장소 등 컨텐츠 이용과 관련한 사용자의 행동 및 생활습관을 포함하는 매치메이킹 방법
  5. 매치메이킹 서버에 의해 수행되는 매치메이킹 방법에 있어서,
    매치메이킹 상대를 제시해주는 단계를 포함하는 매치메이킹 방법
  6. 매치메이킹 서버에 의해 수행되는 매치메이킹 방법에 있어서,
    컨텐츠 서버가 추천 컨텐츠 목록을 선정하여 저장하는 단계를 포함하는 매치메이킹 방법
  7. 매치메이킹 서버에 의해 수행되는 매치메이킹 방법에 있어서,
    매치메이킹 서버가 사용자에게 추천 컨텐츠를 제시하는 단계를 포함하는 매치메이킹 방법
  8. 매치메이킹 서버에 의해 수행되는 매치메이킹 방법에 있어서,
    컨텐츠 서버가 컨텐츠를 매칭을 통해 지정된 다수의 사용자에게 동시에 전송하는 단계를 포함하는 매치메이킹 방법
  9. 제 1항, 제 5항, 제 6항, 제 7항, 제 8항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체
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