KR20120087303A - 소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법 - Google Patents

소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법 Download PDF

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KR20120087303A
KR20120087303A KR1020100140320A KR20100140320A KR20120087303A KR 20120087303 A KR20120087303 A KR 20120087303A KR 1020100140320 A KR1020100140320 A KR 1020100140320A KR 20100140320 A KR20100140320 A KR 20100140320A KR 20120087303 A KR20120087303 A KR 20120087303A
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Abstract

본 발명은 소셜 에이전트 서비스 시스템 및 방법에 관한 것으로, 소셜 네트워크 서비스 사용자들의 위치 및 상황 기반 행동 패턴 등의 정보를 수집하고 상황정보와 결합하여 행위 추론을 통해 사용자의 행위를 예측하여, 유사한 취향과 생활 패턴을 보이는 사용자들에게 실제 비서와 같이 소셜 에이젼트 서비스를 제공할 수 있는 소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은, 소셜 에이전트 서비스 시스템에 있어서, 각 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 저장하는 컨텍스트 모델 저장 수단; 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 상기 각 사용자의 행동(action)을 저장하는 행위 모델 저장 수단; 소셜 에이전트 클라이언트로부터 로그정보와 개인 프로파일 정보를 수집하기 위한 개인정보 수집부; 현재의 상황정보를 수집하기 위한 상황정보 수집부; 상기 컨텍스트 모델 저장 수단을 바탕으로, 상기 수집된 로그정보와 개인 프로파일 정보와 상황정보를 이용하여 컨텍스트와 신뢰도를 추론하기 위한 사용자 컨텍스트 추론부; 상기 행위 모델 저장 수단을 바탕으로, 상기 추론된 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 다음 행동(action)을 추론하기 위한 행위 추론부; 및 상기 추론된 다음 행동에 의거하여 상기 소셜 에이전트 클라이언트로 맞춤 정보를 제공하기 위한 소셜 추천서비스 제공부를 포함한다.

Description

소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법{SOCIAL AGENT SERVICE SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 소셜 네트워크 서비스 사용자들의 위치 및 상황 기반 행동 패턴 등의 정보를 수집하고 상황정보와 결합하여 행위 추론을 통해 사용자의 행위를 예측하여, 유사한 취향과 생활 패턴을 보이는 사용자들에게 실제 비서와 같이 소셜 에이젼트 서비스를 제공할 수 있는 소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
웹상에서 친구, 선후배, 동료 등 지인과의 인맥 관계를 강화시키고, 또한 새로운 인맥을 쌓으며, 폭넓은 인적 네트워크(인간 관계)를 형성할 수 있도록 해주는 서비스를 '소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)'라고 한다. 즉, 소셜 네트워크 서비스는 인터넷에서 개인의 정보를 공유할 수 있게 하고, 의사 소통을 도와주는 1인 미디어, 1인 커뮤니티라 할 수 있다. 개인의 표현 욕구가 강해지면서 사람들 사이의 사회적 관계를 맺게 하고 친분 관계를 유지시켜 주는 소셜 네트워크 서비스 또한 점점 발달하고 있다.
웹상의 카페, 동호회 등의 커뮤니티 서비스가 특정 주제에 관심을 가진 집단이 그룹화하여 폐쇄적인 서비스를 공유한다면, 소셜 네트워크 서비스는 나 자신, 즉 개인이 중심이 되어 자신의 관심사와 개성을 공유한다는 점에서 차이점이 있다. 초기에는 소셜 네트워크 서비스가 주로 친목 도모, 엔터테인먼트 용도로 활용되었으나, 이후 비즈니스, 각종 정보 공유 등 생산적 용도로 활용하는 경향이 생겨났다. 또한, 인터넷 검색보다 소셜 네트워크 서비스를 통하여 최신 정보를 찾고 이를 활용하는 이들도 많다. 이는 대부분 아는 사람의 아는 사람으로 연결되어 있는 특성상 일반 검색을 통해 찾는 정보보다 친구의 추천으로 공유하는 정보가 신뢰성이 높고 또 간결하게 전달되기 때문이다.
현재는 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스를 이용해 소셜 쇼핑, 커뮤니티 서비스 등 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 사용자가 일일이 해당 서비스에 로그인을 하거나, 메시지를 보내서 참여해야 하고, 정보를 얻기 위해서 해당 사이트를 직접 방문해야 하는 등의 인터페이스에 불편한 점이 있다.
따라서 본 발명은 소셜 네트워크 서비스 사용자들의 위치 및 상황 기반 행동 패턴 등의 정보를 자동으로 수집하고 상황정보와 결합하여 행위 추론을 통해 사용자의 행위를 예측하여, 유사한 취향과 생활 패턴을 보이는 사용자들에게 실제 비서와 같이 소셜 에이젼트 서비스를 제공할 수 있는 소셜 에이전트 서비스 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 시스템은, 소셜 에이전트 서비스 시스템에 있어서, 각 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 저장하는 컨텍스트 모델 저장 수단; 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 상기 각 사용자의 행동(action)을 저장하는 행위 모델 저장 수단; 소셜 에이전트 클라이언트로부터 로그정보와 개인 프로파일 정보를 수집하기 위한 개인정보 수집부; 현재의 상황정보를 수집하기 위한 상황정보 수집부; 상기 컨텍스트 모델 저장 수단을 바탕으로, 상기 수집된 로그정보와 개인 프로파일 정보와 상황정보를 이용하여 컨텍스트와 신뢰도를 추론하기 위한 사용자 컨텍스트 추론부; 상기 행위 모델 저장 수단을 바탕으로, 상기 추론된 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 다음 행동(action)을 추론하기 위한 행위 추론부; 및 상기 추론된 다음 행동에 의거하여 상기 소셜 에이전트 클라이언트로 맞춤 정보를 제공하기 위한 소셜 추천서비스 제공부를 포함한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 소셜 에이전트 서비스 방법에 있어서, a) 각 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 추론하여 저장하는 단계; b) 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 상기 각 사용자의 행동(action)을 규정하여 저장하는 단계; c) 소셜 에이전트 클라이언트로부터 로그정보와 개인 프로파일 정보를 수집하고, 현재의 상황정보를 수집하는 단계; d) 상기 저장된 컨텍스트와 신뢰도를 바탕으로, 상기 수집된 로그정보와 개인 프로파일 정보와 상황정보를 이용하여 컨텍스트와 신뢰도를 추론하는 단계; e) 상기 저장된 행동을 바탕으로, 상기 추론된 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 다음 행동(action)을 추론하는 단계; 및 f) 상기 추론된 다음 행동에 의거하여 상기 소셜 에이전트 클라이언트로 맞춤 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
상기와 같은 본 발명은, 특정한 장소나, 특정 시간과 상황에서 유사한 취향을 보이는 소셜 네트워크 서비스 사용자들이 PC나 모바일 단말 환경에서 이용하는 서비스나 웹, 검색 등에 대해 수집된 모든 데이터를 이용하여 사용자의 현재 컨텍스트를 추론하고 다음 행동을 예측함으로써, 적재 적소에 사용자들에게 적절한 서비스 안내를 하거나, 유용한 정보를 제공할 수 있어, 사용자들이 PC나 모바일 단말기를 통해 개인 비서와 같은 에이젼트 서비스를 받을 수 있도록 한다. 또한, 소셜 네트워크 서비스를 이용하기 위해 자신의 정보를 수작업으로 일일이 입력하거나 로그인하는 불편함이 없이, 오토매틱하게 정보를 수집하고 이를 이용하여 개인 맞춤형 서비스를 추천해 줄 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 소셜 에이전트 서비스 시스템의 일실시예 구성도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 소셜 에이전트 서비스를 위해 사용자 컨텍스트를 추론하는 과정을 보여주는 설명도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 소셜 에이전트 서비스를 위해 신뢰도와 사용자 컨텍스트를 이용하여 행동 추론을 모델링하는 과정을 보여주는 설명도,
도 4는 본 발명에 따른 소셜 에이전트 서비스 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
그리고 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하거나 구비할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명에 따른 소셜 에이전트 서비스 시스템의 일실시예 구성도이다.
본 발명에 따른 소셜 에이전트 서비스를 위해서는, 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 사용자들의 메시지를 전송하거나, 검색서비스를 제공하고, 위치정보 및 어플리케이션 사용정보를 수집할 수 있도록 사용자 단말에 설치되는 소셜 에이젼트 클라이언트(10)가 필요하다.
이를 위해, 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들은 자신의 단말(바람직하게는 모바일 단말)에 소셜 에이젼트 클라이언트(10)를 설치하고, 사용정보 수집 동의를 한다. 그러면, 이 소셜 에이젼트 클라이언트(10)는 사용자가 보내는 메시지나 검색서비스, 어플리케이션 사용정보 등을 포함하는 로그정보와, 위치정보, 일정정보 등을 포함하는 개인 프로파일 정보를 자동으로 수집하여 소셜 에이전트 서버로 전송한다.
소셜 에이전트 서버는 각 사용자로부터 수집된 로그정보 및 개인 프로파일 정보와, 자체적으로 수집된 계절, 날씨, 시간 등의 상황정보를 바탕으로 컨텍스트 모델 및 행위 모델을 구축한다. 즉, 소셜 에이전트 서버는 소셜 에이젼트 클라이언트(10)를 통해 수집되는 정보(로그정보, 개인 프로파일 정보)와 상황정보를 결합하여 의미있는 지식으로 추론하여 사용자의 현재 컨텍스트를 신뢰도와 함께 정의하여 컨텍스트 모델을 구축하고, 행위 추론을 위해서 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 어떤 행동(action)을 취했을 때 사용자가 가장 만족할 수 있을지에 대한 최적의 정책을 수립하여 다음 행위를 예측할 수 있는 행위 모델을 구축해둔다. 즉, 소셜 에이전트 서버는 소셜 네트워크 사용자들의 행동 패턴을 분석하여 사용자 행위를 추론하고, 다음 행위를 예측할 수 있는 행위 모델을 미리 구축한다. 이렇게 수립된 컨텍스트 모델 및 행위 모델을 이용하여 실시간으로 사용자에게 다음 행동을 위한 적절한 서비스나 검색 결과를 추천한다. 즉, 행위 추론 및 예측에 대한 모델이 구축된 후에, 소셜 에이전트 서버는 유사한 상황과 행동패턴을 보이는 사용자들에게 다음 예측되는 행위에 대해 적절한 서비스나 정보를 실시간 푸쉬 메시지를 통해 추천하거나, 검색에 대한 결과를 보내줌으로써, 적재적소에 적절한 서비스나 정보를 제공하는 개인 비서와 같은 역할을 한다.
행위 모델을 구축하는 방법은, 모바일 환경 등 급증하는 다양한 사용자 환경과 상태의 개수가 증가함에 따라 모델을 구축하는데 많은 시간과 계산을 필요로 하여 실시간 서비스를 제공하기에 부적절할 수 있으므로, 최적의 정책을 수립하는데 있어서, 효율적으로 모델을 구축하면서, 사용자의 현재의 상태가 정확히 인식되지 못하는 불확실성을 반영하여야 하며, 개인별로 맞춤형 추천을 할 수 있어야 한다.
컨텍스트 모델 DB(26)는 각 사용자 단말의 소셜 에이젼트 클라이언트(10)를 통해 수집되는 정보(로그정보, 개인 프로파일 정보), 상황 정보를 결합하여 의미 있는 지식으로 추론하여 사용자의 현재 컨텍스트를 신뢰도와 함께 정의한 것이다. 따라서 컨텍스트 모델 DB(26)는 각 사용자의 제1 로그정보와 제1 개인 프로파일 정보, 제1 상황정보를 이용하여 추론된 사용자의 컨텍스트를 신뢰도와 함께 저장한다.
행위 모델 DB(27)는 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 어떤 행동을 취했을 때 사용자가 가장 만족할 수 있을지에 대한 최적의 정책을 수립한 것이다. 따라서 행위 모델 DB(27)는 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 각 사용자의 다양한 환경과 상황에 따라 수립된 행동(action)을 저장한다.
소셜 에이전트 서버는 컨텍스트 모델 DB(26) 및 행위 모델 DB(27)를 이용하여 실시간으로 사용자에게 다음 행동, 즉 적절한 서비스나 검색 결과를 추천한다. 이를 위해 소셜 에이전트 서버는, 임의 사용자의 소셜 에이전트 클라이언트(10)로부터 로그정보(메시지나 검색서비스, 어플리케이션 사용정보 등을 포함)와 개인 프로파일 정보(위치정보, 일정정보 등을 포함)를 수집하는 개인정보 수집부(22)와, 현재의 상황정보(계절, 날씨, 시간, 교통 등)를 수집하는 상황정보 수집부(21)와, 컨텍스트 모델 DB(26)를 바탕으로, 로그정보, 개인 프로파일 정보, 상황정보를 이용하여 해당 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 추론하는 사용자 컨텍스트 추론부(24)와, 행위 모델 DB(27)를 바탕으로, 사용자 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 임의 사용자의 다음 행동(action)을 추론하는 행위 추론부(25)와, 추론된 임의 사용자의 다음 행동에 의거하여 소셜 에이전트 클라이언트(10)로 맞춤 정보를 제공하는 소셜 추천서비스 제공부(23)를 포함한다.
여기서, 맞춤 정보라 함은, 행동 추론을 통해 예측된 임의의 사용자의 다음 행동과 상태에 도달할 수 있도록, 검색결과를 제공하거나, 서비스를 이용할 수 있도록 어플리케이션을 추천하거나, 푸쉬 메시지를 통해 서비스를 추천하는 일체의 행위 등을 말한다.
소셜 에이젼트 클라이언트(10)는 스마트폰 등 모바일 어플리케이션 형태로 설치되어, 실행되면 사용자 단말의 메모리에 상주하면서 사용자가 문자메시지를 보내거나, 웹 검색을 하거나, 특정 어플리케이션을 이용하는 등의 행위를 하면, 메시지나 검색서비스, 어플리케이션 사용정보 등을 포함하는 로그정보와, 위치정보, 해당 사용자의 일정정보 등을 포함하는 개인 프로파일 정보를 소셜 에이전트 서버의 개인정보 수집부(22)로 전송한다. 또한, 소셜 에이전트 클라이언트(10)는 소셜 에이전트 서버의 소셜 추천서비스 제공부(23)로부터 전송되는 맞춤 정보를 문자메시지나, 메일, 검색결과 등으로 디스플레이한다.
개인정보 수집부(22)는 소셜 에이젼트 클라이언트(10)로부터 수집된 사용자의 로그정보를 개인 프로파일 정보와 함께 수집하여 사용자 컨텍스트 추론부(24)로 전달한다.
상황정보 수집부(21)는 계절, 날씨, 시간 등에 대한 일반적인 정보, 위치에 따른 실시간 교통정보 등의 수집 가능한 다양한 상황정보를 수집하여 사용자 로그정보에 부가정보로 함께 저장하여 행위 추론 및 예측을 위한 자료로 제공한다. 상황정보의 유형에 대해서는 행위 추론을 위한 중요한 특성으로 정의되면 추가로 수집하여 추론을 위한 자료로 사용할 수 있다. 예를 들어, 개인정보 수집부(22)에서 각 사용자로부터 수집된 로그정보 및 개인 프로파일 정보에 대응되게 현재의 상황정보, 즉 계절, 날씨, 시간 등에 관한 상황정보를 실시간으로 수집하여 맵핑시킨다.
사용자 컨텍스트 추론부(24)는 개인정보 수집부(22)와 상황정보 수집부(21)에서 수집된 데이터(로그정보, 개인 프로파일 정보, 상황정보)를 이용하여 사용자의 컨텍스트를 추론한다. 사용자의 컨텍스트를 추론하기 위한 구체적인 방법은 다음과 같다. 소셜 네트워크 서비스 사용자들의 서비스 이용 로그정보를 대량으로 수집하고, 수집된 데이터를 그룹화하고, 가중치를 부여한다. 가중치를 부여하는 이유는, 사용자의 적극적인 입력에 의한 데이터는 가장 높은 신뢰도가 있으므로, 가중치를 높게 주고, 그 외 보편적인 상황정보 등은 가중치를 낮게 주어 모든 데이터에 동일한 중요도를 주지 않음으로써, 좀 더 추론의 성능을 높일 수 있다. 이렇게 가중치가 부여된 데이터를 통계적 방법으로 훈련하여 최종적으로 사용자의 컨텍스트를 추론하는 컨텍스트 모델을 구축할 수 있다. 컨텍스트 모델 구축에 사용하는 분류(classification) 방법론은 CRF(Conditional Random Field) 등을 사용할 수 있으며, 이렇게 구축된 컨텍스트 모델을 이용하여 도 2에 도시된 바와 같이, 실시간으로 새로운 사용자에 대한 정보와 가중치를 자료로 하여 사용자 컨텍스트 추론 결과와 신뢰도 값이 산출된다. 모든 사용자 정보 그 자체를 그 상태 그대로 행위 추론 모델 구축에 사용하지 않고, 행위 추론 전 단계에서 미리 정의된 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 추론함으로써 상태(state) 개수를 줄이게 되어 행위 모델의 최적 정책 계산 과정에서 시간과 자원을 낭비하지 않을 수 있으며, 신뢰도 값을 사용함으로써 행위 모델에서 각 상태의 불확실성을 반영함으로써 좀 더 현실 세계에 가깝게 모델링할 수 있다.
행위 추론부(25)에서 이용하는 행위 모델 DB(27)를 구축하는 방법은 다음과 같다. 유한 개수의 상태와 그들 간의 천이 확률로 모델링하고 각 상태에 따라서 미리 학습된 정책에 따라 행동을 취하게 되는 마르코프 의사결정 모델(Markov decision process)은 현재의 상태가 정확히 인식되었다고 가정함으로써 실생활의 불확실성을 반영하지 못하고 있으며, 또한 모바일 환경 등에서 수많은 웹과 서비스 등의 사용자의 상태의 개수가 증가함에 따라 최적 정책을 계산하는데 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 또한, 마르코프 의사결정 모델은 한번 정해진 정책에 의해 모든 사용자에게 동일한 상태에서 동일한 행동을 추천하게 됨으로써 개인화를 요구하는 현재의 서비스에는 적용하기 어렵다.
따라서 본 발명에서는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기와 같은 사용자의 다양한 환경과 상황에 따라 상태(state) 개수가 급격히 증가하는 실세계 환경에서의 상태(state)를 사용자의 컨텍스트(context)와 신뢰도 조합으로 정의하고 각 컨텍스트별로 모델을 구축함으로써, 상태의 개수를 줄여 계산 시간을 줄이고, 불확실성이 존재하는 실세계를 반영하며, 모든 사용자가 항상 같은 응답을 받지 않는 개인화된 서비스 추천이 가능하다.
소셜 추천서비스 제공부(23)는 행동 추천을 통해 예측된 사용자의 다음 행동(action)과 상태(state)로 도달하기 위해, 적절한 검색 결과를 제공하거나, 서비스를 이용할 수 있도록 어플리케이션을 추천하거나, 푸쉬(push) 메시지를 통해 사용자에게 서비스 추천을 하는 등의 어플리케이션을 선택하고 이를 사용자의 단말(소셜 에이젼트 클라이언트)로 제공한다.
도 4는 본 발명에 따른 소셜 에이전트 서비스 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
우선, 각 사용자의 로그정보와 개인 프로파일 정보, 상황정보를 이용하여 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 추론하고 추론 결과를 컨텍스트 모델 DB(26)에 저장하고, 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 각 사용자의 다양한 환경과 상황에 따라 행동(action)을 규정하여 행위 모델 DB(27)에 저장해둔다.
이후, 개인정보 수집부(22)는 임의의 사용자의 소셜 에이전트 클라이언트(10)로부터 로그정보와 개인 프로파일 정보를 수집하고, 상황정보 수집부(21)는 해당 사용자가 처한 현재의 상황정보를 수집한다(401).
다음으로, 컨텍스트 모델 DB(26)를 바탕으로, 사용자 컨텍스트 추론부(24)는 로그정보, 개인 프로파일 정보, 상황정보를 이용하여 해당 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 추론한다(402).
그리고 행위 모델 DB(27)를 바탕으로, 행위 추론부(25)는 사용자 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 해당 사용자의 다음 행동(action)을 추론하고(403), 이를 위해 사용자가 해야 할 최적의 행동 양식을 추출(행동 추천)하여(404) 소셜 에이전트 클라이언트(사용자 단말)로 제공한다(405).
한편, 전술한 바와 같은 본 발명에 따른 소셜 에이전트 서비스 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 치환, 변형 및 변경이 가능하다.
그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명은 소셜 에이전트 서비스 등에 이용될 수 있다.
21 : 상황정보 수집부 22 : 개인정보 수집부
23 : 소셜 추천서비스 제공부 24 : 사용자 컨텍스트 추론부
25 : 행위 추론부 26 : 컨텍스트 모델 DB
27 : 행위 모델 DB

Claims (7)

  1. 소셜 에이전트 서비스 시스템에 있어서,
    각 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 저장하는 컨텍스트 모델 저장 수단;
    컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 상기 각 사용자의 행동(action)을 저장하는 행위 모델 저장 수단;
    소셜 에이전트 클라이언트로부터 로그정보와 개인 프로파일 정보를 수집하기 위한 개인정보 수집부;
    현재의 상황정보를 수집하기 위한 상황정보 수집부;
    상기 컨텍스트 모델 저장 수단을 바탕으로, 상기 수집된 로그정보와 개인 프로파일 정보와 상황정보를 이용하여 컨텍스트와 신뢰도를 추론하기 위한 사용자 컨텍스트 추론부;
    상기 행위 모델 저장 수단을 바탕으로, 상기 추론된 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 다음 행동(action)을 추론하기 위한 행위 추론부; 및
    상기 추론된 다음 행동에 의거하여 상기 소셜 에이전트 클라이언트로 맞춤 정보를 제공하기 위한 소셜 추천서비스 제공부
    를 포함하는 소셜 에이전트 서비스 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소셜 추천서비스 제공부는, 상기 추론된 다음 행동에 도달할 수 있도록, 검색 결과를 제공하거나, 서비스를 이용할 수 있도록 어플리케이션을 추천하거나, 푸쉬 메시지를 통해 서비스를 추천하는 소셜 에이전트 서비스 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 소셜 에이전트 클라이언트는, 사용자 단말에 설치되어 문자메시지, 검색정보, 어플리케이션 사용정보를 포함하는 로그정보와, 위치정보, 일정정보를 포함하는 개인 프로파일 정보를 자동으로 수집하여 상기 개인정보 수집부로 전달하는 소셜 에이전트 서비스 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 상황정보는, 날씨정보, 계절정보, 시간정보, 및 위치에 따른 교통정보 중 어느 하나 이상을 포함하는 소셜 에이전트 서비스 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨텍스트 모델 저장 수단은,
    상기 각 사용자의 로그정보와 개인 프로파일 정보, 상황정보를 이용하여 추론된 사용자의 컨텍스트를 신뢰도와 함께 저장하는 소셜 에이전트 서비스 시스템.
  6. 소셜 에이전트 서비스 방법에 있어서,
    a) 각 사용자의 컨텍스트와 신뢰도를 추론하여 저장하는 단계;
    b) 컨텍스트와 신뢰도가 조합된 상태별로 상기 각 사용자의 행동(action)을 규정하여 저장하는 단계;
    c) 소셜 에이전트 클라이언트로부터 로그정보와 개인 프로파일 정보를 수집하고, 현재의 상황정보를 수집하는 단계;
    d) 상기 저장된 컨텍스트와 신뢰도를 바탕으로, 상기 수집된 로그정보와 개인 프로파일 정보와 상황정보를 이용하여 컨텍스트와 신뢰도를 추론하는 단계;
    e) 상기 저장된 행동을 바탕으로, 상기 추론된 컨텍스트와 신뢰도의 조합된 상태(state)를 이용하여 다음 행동(action)을 추론하는 단계; 및
    f) 상기 추론된 다음 행동에 의거하여 상기 소셜 에이전트 클라이언트로 맞춤 정보를 제공하는 단계
    를 포함하는 소셜 에이전트 서비스 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계 f)는, 상기 추론된 다음 행동에 도달할 수 있도록, 검색 결과를 제공하거나, 서비스를 이용할 수 있도록 어플리케이션을 추천하거나, 푸쉬 메시지를 통해 서비스를 추천하는 소셜 에이전트 서비스 방법.
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