KR20130006730A

KR20130006730A - 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템

Info

Publication number: KR20130006730A
Application number: KR1020110013353A
Authority: KR
Inventors: 강장묵; 김현철; 송은혜
Original assignee: 동국대학교 경주캠퍼스 산학협력단; 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2011-02-15
Filing date: 2011-02-15
Publication date: 2013-01-18

Abstract

본 발명은 관리서버 및 다수의 단말기로 이루어진 시스템으로서 상기 관리서버가 문자 어휘 또는 음성 어휘 중 어느 하나 이상 인식가능 하고 인터넷을 이용할 수 있는 상기 다수의 단말기를 통해 각 단말기 사용자들이 주고 받은 문자 어휘 및 음성 어휘를 수집하여 이를 기초로 하여 각 사용자별로 관심 키워드를 추출하고, 동일한 관심 키워드를 갖는 사용자들을 동일 그룹으로 분류하고, 각 사용자의 단말기가 친구 검색을 할 경우 동일 그룹내 사용자들이 공개를 허용한 사용자 정보들을 검색해 주는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템에 관한 것이다.

Description

단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템{System for recommending friends based on terminal user's tendencies}

본 발명은 관리서버와 문자 어휘 또는 음성 어휘 중 어느 하나 이상 인식가능하고 인터넷을 이용할 수 있는 단말기를 이용한 친구 추천 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 관리서버가 다수의 단말기 사용자들이 단말기를 통해 주고 받은 문자 어휘 및 음성 어휘를 기초로 각 사용자별 관심 키워드를 추출하고, 동일한 관심 키워드를 갖는 사용자들을 동일 그룹으로 분류하고, 각 사용자의 단말기가 친구 검색을 할 경우 동일 그룹내 사용자들이 공개를 허용한 사용자 정보들을 검색해 주는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템에 관한 것이다.

시멘틱 웹(semantic web)이란 현재의 컴퓨터와 같이 사용자가 직접 마우스나 키보드를 이용해 원하는 정보를 찾아 습득하는 웹이 아닌, 컴퓨터가 이해할 수 있는 웹을 말한다. 즉 사람이 읽고 해석하기에 편리하게 설계되어 있는 현재의 웹 대신에 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 새로운 언어로 표현해 기계들끼리 서로 의사소통을 할 수 있는 지능형 웹을 의미한다. 이는 정보자원들 사이에 연결되어 있는 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 언어로 바꾸는 것을 구현원리로 한다. 현재의 웹이 사용자가 이해할 수 있는 자연어로 되어 있는 것과 달리 웹이 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 되어 있다면 컴퓨터가 정보자원의 뜻을 해석하고, 컴퓨터들간에 정보를 주고받으면서 자체적으로 필요한 일을 처리하는 것이 가능해진다. 2004년 현재 시멘틱 웹과 관련된 연구는 RDF(Resource Description Framework)를 기반으로 한 온톨로지 기술과 국제표준화기구(ISO) 중심의 토픽 맵(Topic Map) 기술이 주류를 이루고 있다. 전자는 현재의 웹에 자원(주어)·속성(술어)·속성값(목적어) 등 자원을 기술하는 언어인 메타데이터를 부여해 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술이다. 후자는 ISO의 XML 기반 표준 기술언어인 XTM 언어를 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술로, 지식층과 정보층의 이중 구조를 띤다. 시멘틱 웹이 실현되면 컴퓨터가 자동으로 정보를 처리할 수 있어 정보시스템의 생산성과 효율성이 극대화된다. 자동 전자상거래, 기업의 시스템 통합(SI), 지능형 로봇 시스템, 의료 정보화 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 예상된다.

한편, 웹상에서 친구·선후배·동료 등 지인(知人)과의 인맥 관계를 강화시키고 또 새로운 인맥을 쌓으며 폭넓은 인적 네트워크를 형성할 수 있도록 해주는 서비스를 ‘소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)’라고 한다. 간단히 ‘SNS’라 부르기도 한다. 싸이월드, 트위터, 페이스북 등의 서비스가 대표적인 소셜 네트워크 서비스의 예라고 할 수 있을 것이다. 이러한 웹상의 소셜 네트워크는 기존의 오프라인 상에서는 사회적 환경, 공간적 거리 등에 의해 만날 수 없는 사람들간의 교류가 가능하게 해줌으로써 사회를 열린 사회 즉 개방적인 사회로 만드는데에 큰 역할을 하고 있다.

위에서 살펴본 시멘틱 웹의 기술을 결합하여 컴퓨터 등의 단말기를 사용하는 사용자들의 성향을 분석하고, 소셜 네트워크가 가능하도록 해준다면 새로운 온라인 커뮤니티의 형성을 촉진하는 등 그 활용 가치가 클 것으로 기대된다.

본 발명은 관리서버 및 다수의 단말기로 이루어진 시스템으로서 상기 관리서버가 문자 어휘 또는 음성 어휘 중 어느 하나 이상 인식가능 하고 인터넷을 이용할 수 있는 상기 다수의 단말기가 전송한 단말기 사용자들의 송수신 문자 어휘 및 음성 어휘를 기초로 하여 각 사용자별 관심 키워드를 추출하고, 동일한 관심 키워드를 갖는 사용자들을 동일 그룹으로 분류하고, 각 사용자의 단말기가 친구 검색을 할 경우 동일 그룹내 사용자들이 공개를 허용한 사용자 정보들을 검색해 주는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템에 관한 것이다.

전술한 과제의 해결을 위해 본 발명은 관리서버가 자신이 제공하는 애플리케이션 프로그램에 동조화된 다수의 단말기를 통해 각 단말기 사용자들이 주고 받은 음성 어휘 및 문자 어휘를 기초로 상기 사용자들의 성향을 분류하고, 상기 사용자들에게 비슷한 성향의 사용자들을 친구로 추천해 주는 시스템으로서, 상기 다수의 단말기는 상기 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 각 사용자들이 주고 받은 음성 어취 및 문자 어휘가 수반된 메타데이터를 상기 관리서버로 전송하고, 상기 관리서버는 상기 메타데이터를 수신하여 상기 각 사용자별 미가공 DB(Data Base)에 축적한 후, 상기 각 사용자의 사용 어휘에 따른 논리추론을 통해 관심 키워드를 추출·조합하여 각 사용자별 가공DB에 기록하고, 특정 기간마다 갱신하도록 구성되며, 상기 관심 키워드가 동일한 사용자들을 동일 그룹으로 분류하고, 상기 각 사용자들의 단말기가 상기 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 친구 검색을 할 경우 동일 그룹으로 분류된 사용자들이 공개를 허용한 사용자 정보들을 검색해 주는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템을 제공한다.

또한 본 발명은 상기 애플리케이션 프로그램은 친구로 추천된 사용자들간의 온라인 커뮤니티 형성 기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템을 제공한다.

본 발명이 제공하는 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템에 따르면, 단말기의 사용자가 자신의 성향에 기초해 비슷한 성향의 다른 단말기 사용자들을 친구로 추천받을 수 있어 기존의 학연, 지인 위주의 추천방식과 달리 관심사별 소셜 네트워크 형성이 가능해진다. 개방과 공유라는 웹의 발전 방향과도 부합할 것으로 판단되며, 관심 키워드가 지속적으로 갱신되는 바 관심사의 변화에 따라 이에 상응하는 열린 소셜 네트워크의 형성이 가능하도록 도와줄 것이다.

[도 1]은 단말기 사용자 성향에 기초한 친구추천 시스템의 구성도이다.
[도 2]는 각 단말기의 사용자별 미가공 DB(Data Base) 축적 실시예이다.
[도 3]은 각 단말기의 사용자별 관심 키워드를 추출·조합하여 각 사용자별 가공DB에 기록하는 실시예이다.
[도 4]는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구추천 실시예이다.

본 발명은 관리서버 및 다수의 단말기로 이루어진 시스템으로서 상기 관리서버가 자신이 제공하는 애플리케이션 프로그램에 동조화된 상기 다수의 단말기를 통해 각 단말기 사용자들이 주고 받은 음성 어휘 및 문자 어휘를 기초로 상기 사용자들의 성향을 분류하고, 상기 사용자들에게 비슷한 성향의 사용자들을 친구로 추천해 주는 시스템에 관한 것이다. 여기서 단말기는 데스크톱이나 노트북 형태의 PC(Personal Computer), 스마트 패드와 같은 태블릿 PC, 무선인터넷 기능과 애플리케이션 프로그램 구동이 가능한 스마트폰 등이 될 수 있는데, 본 발명에서는 청구항에 기재된 사항을 구현할 수 있는 것이면 단말기의 종류는 문제되지 않는다.

[도 1]에는 본 발명이 제공하는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구추천 시스템의 전체적인 구성이 나타나 있다. 이하에서는 구체적인 실시예를 살펴보며 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

다수의 단말기는 각 사용자가 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 통신망을 통해 글을 올리거나 전화통화를 하거나 문자메세지를 발신하거나 특정 검색어로 정보검색을 실시하거나 했을 경우 그 문자어휘와 음성어휘가 수반된 메타데이터를 관리서버로 전송하고, 상기 관리서버는 상기 메타데이터를 수신하여 상기 각 사용자별 미가공 DB(Data Base)에 축적한다.

[도 2]에는 각 사용자별 미가공 DB(Data Base) 축적 실시예가 나타나 있다. 만약 갑, 을, 병, 정 4명의 단말기 사용자가 있다고 할 때, 갑이 PC를 통해 취업정보, 삼성, LG, 현대, 모집일정, 전공 등의 문자 어휘를 검색하였고, 을이 PC를 통해 신입사원 모집, LG, 삼성, SK, 영어성적, 면접 등의 문자 어휘를 검색하였고, 병이 스마트폰으로 통화하며 사진에 대해 이야기를 나누면서 사진, 캐논, 카메라, DSLR, 단렌즈, UV필터 등의 음성 어휘를 사용하였고, 정이 태블릿 PC로 채팅을 하며 니콘, 캐논, DSLR, 반사, CPL필터, 삼각대 등의 문자 어휘를 사용하였다면 상기 어휘들을 각 사용자별로 메타DB로서 축적하는 것이다.

상기 관리서버는 상기 각 사용자별 메타DB를 기초로 상기 각 사용자의 사용 어휘에 따른 논리추론을 통해 각 사용자별 관심 키워드를 추출하고 이를 각 사용자별 가공 DB에 저장하며, 상기 관심 키워드를 특정 기간마다 갱신하도록 구성되며, 상기 관심 키워드가 동일한 사용자들을 동일 그룹으로 분류한다. 이를 위해서 데이터베이스 정보의 의미론적 연결을 위한 기술 어휘와 기준의 집합인 메타데이터 온톨로지가 이용 된다.

온톨로지에서 주로 사용하는 언어에는 RDF, OWL, SWRL 등이 있는데, RDF는 XML에서 발전한 형태이며, subject, object, predicate으로 이루어지며, 단순하게 개념 혹은 인스턴스 사이의 관계를 나타낸다. RDF는 일반적으로 복잡한 제약조건이 필요없는 일반 응용을 산정할 경우에 사용하는 언어이고, OWL은 관계들 간의 hierarchy, 관계 인스턴스 내에서의 논리적 제약조건 등을 포함한 언어이다. 정밀하고 논리적인 추론을 필요로 하는 경우에 사용한다. SWRL은 추론을 위한 규칙을 정의하기 위하여 사용한다. 본 발명이 제공하는 단말기 사용자 성향에 따른 친구추천 시스템의 경우에는 메타 데이터를 기초로 논리적인 추론이 필요한 경우가 있으므로 그에 상응하는 언어가 사용되어야 할 것이다.

[도 3]에는 각 단말기의 사용자별 관심 키워드를 추출·조합하여 각 사용자별 가공DB에 기록하는 실시예가 나타나 있다. 상기 [도 2]에 나타난 실시예를 기초로 하여 갑은 PC를 통해 취업정보, 삼성, LG, 현대, 모집일정, 전공 등의 문자 어휘를 검색하였고, 을은 PC를 통해 신입사원 모집, LG, 삼성, SK, 영어성적, 면접 등의 문자 어휘를 검색하였는 바 갑과 을의 경우 관심 키워드로 취업이 추출된다. 한편, 병은 스마트폰으로 통화하며 사진에 대해 이야기를 나누면서 사진, 캐논, 카메라, DSLR, 단렌즈, UV필터 등의 음성 어휘를 사용하였고, 정은 태블릿 PC로 채팅을 하며 니콘, 캐논, DSLR, 반사, CPL필터, 삼각대 등의 문자 어휘를 사용하였으므로 병과 정의 관심 키워드로는 사진이 추출된다. 그리고 결국 동일한 관심 키워드를 갖는 갑과 을이 동일 그룹으로 분류되고, 병과 정이 마찬가지로 동일 그룹으로 분류되는 것이다. 물론 관심키워드는 개인 별로 여러 가지가 있을 수 있으며 각 사용자들은 여러 그룹에 중복되어 분류될 수 있다. 갑, 을, 병, 정이 각자의 단말기를 사용하면서 사용한 어휘에 따라 어떤 키워드에 대해서는 갑과 병, 또 다른 키워드에 대해서는 갑, 을, 병이 동일한 그룹으로 분류되는 등의 형태가 가능한 것이다.

상기 각 사용자들의 단말기가 상기 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 친구 검색을 할 경우 동일한 그룹으로 분류된 사용자들이 공개를 허용한 사용자 정보들을 검색해 준다. [도 4]에 도시된 것과 같이 상기 실시예에서 갑이 상기 애플리케이션 프로그램이 활성모드인 자신의 단말기를 통해 친구 검색을 할 경우 '취업'이라는 키워드와 함께 을이 사전에 공개를 허용한 을에 대한 정보가 검색되며 을을 친구로 추천받게 되는 것이다. 또한 병이 자신의 단말기를 통해 상기 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 친구 검색을 실시할 경우에는 '사진'이라는 관심 키워드와 함께 정이 친구로 추천되게 된다. 본 발명이 제공하는 시스템이 실효성을 거두기 위해서는 각 단말기 사용자들이 자신의 홈페이지나 트위터, 블로그 등 소셜 네트워크 형성이 가능한 정보들을 검색이 가능하도록 공개 설정을 해놓는 것이 필요하다. 상기 각 사용자는 자신의 단말기에서 상기 애플리케이션 프로그램을 실행할 때 자신과 동일 그룹으로 분류된 다른 사용자가 친구 검색시 자신의 어떤 정보를 공개할 것인지를 미리 설정해 놓아야 하는 것이다. 다만 무분별한 개인정보의 노출은 역기능을 초래할 수 있으므로 공개 설정이 되는 정보는 개인의 인적 정보 보다는 온라인상의 공개된 홈페이지, 블로그, 트위터 등이 바람직할 것이다.

한편 상기 애플리케이션 프로그램은 친구로 추천된 사용자들간의 온라인 커뮤니티 형성 기능을 제공할 수도 있다. [도 4]의 실시예와 같이 갑의 친구 검색 결과 을의 기본 정보와 을의 블로그가 검색되면 소셜 네트워크의 형성이 가능해지는데, 더 나아가 갑이 취업 커뮤니티를 개설하면서 을을 구성원으로 초청을 할 수 도 있는 인터페이스를 제공하여 좀 더 적극적이고 실효적인 온라인 네트워크를 구성을 할 수 있도록 도와 주는 것이다. 온라인 커뮤니티는 기존의 포털사이트들이 제공하는 것과 같이 온라인 까페 또는 클럽과 같은 형태가 가능하다.

본 발명이 제공하는 단말기 사용자의 성향에 기초한 친구 추천 시스템의 실효적인 활용을 위해서는 일정 수 이상의 사용자들이 시스템을 이용할 것이 요구되며, 사용자들이 많을 수록 다양한 그룹분류와 그에 따른 소셜 네트워크의 형성이 가능할 것이다.

본 발명은 위에서 언급한 바와 같이 [도 1]의 구성도와 [도 2]내지 [도 4]의 구체적인 실시예를 따라 설명되었으나 본 발명의 요지를 벗어남이 없는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능하며, 다양한 분야에서 응용이 가능하다. 따라서 본 발명의 청구범위는 이건 발명의 진정한 범위 내에 속하는 수정 및 변형을 포함한다.

없음

Claims

관리서버가 자신이 제공하는 애플리케이션 프로그램에 동조화된 다수의 단말기를 통해 각 단말기 사용자들이 주고 받은 음성 어휘 및 문자 어휘를 기초로 상기 사용자들의 성향을 분류하고, 상기 사용자들에게 비슷한 성향의 사용자들을 친구로 추천해 주는 시스템으로서,
상기 다수의 단말기는 상기 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 각 사용자들이 주고 받은 음성 어취 및 문자 어휘가 수반된 메타데이터를 상기 관리서버로 전송하고,
상기 관리서버는 상기 메타데이터를 수신하여 상기 각 사용자별 미가공 DB(Data Base)에 축적한 후, 상기 각 사용자의 사용 어휘에 따른 논리추론을 통해 관심 키워드를 추출·조합하여 각 사용자별 가공DB에 기록하고, 특정 기간마다 갱신하도록 구성되며, 상기 관심 키워드가 동일한 사용자들을 동일 그룹으로 분류하고,
상기 각 사용자들의 단말기가 상기 애플리케이션 프로그램 활성모드에서 친구 검색을 할 경우 동일 그룹으로 분류된 사용자들이 공개를 허용한 사용자 정보들을 검색해 주는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템.
제1항에서,
상기 애플리케이션 프로그램은 친구로 추천된 사용자들간의 온라인 커뮤니티 형성 기능을 제공하는 것을 특징으로 하는 단말기 사용자 성향에 기초한 친구 추천 시스템.