KR20130090612A - 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 소셜 네트워크 서비스 상의 친구 글에 대한 키워드 분석을 통해 사용자 맞춤형의 새로운 위치기반 콘텐츠를 서비스할 수 있는 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법은, 소셜 네트워크 서비스 상에서 사용자의 친구 단말에 의해 게시된 텍스트를 분석하는 단계와, 텍스트 분석에 의해 지역, 거리, 건물, 상호 또는 이들의 조합과 관련된 지역 명사를 수집하는 단계와, 미리 정해진 분류 체계 조회를 통해 기수집된 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 생성하는 단계와, 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성하여 사용자 단말에 제공하는 단계와, 사용자 단말로부터 마인드 맵 상에서의 선택 정보를 입력받는 단계와, 입력된 선택 정보에 대응하는 지역 명사의 인기도를 분석하는 단계와, 분석된 지역 명사의 인기도에 기초하여 적어도 하나의 추천 장소에 대한 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함한다.

Description

소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING LOCATION BASED CONTENTS BY ANALYZING KEYWORDS ON SOCIAL NETWORK SERVICE}
본 발명은 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 소셜 네트워크 서비스 상의 친구 글에 대한 키워드 분석을 통해 사용자 맞춤형의 새로운 위치기반 콘텐츠를 서비스할 수 있는 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.
위치기반 서비스(Location Based Service)는 유무선 통신망이나 GPS 등을 통해 획득한 위치 정보를 바탕으로 여러 가지 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 사용자는 네트워크에 연결된 통신 단말, 컴퓨터 단말 또는 휴대 단말 등을 통해 현재 위치한 장소를 기반으로 각종 교통, 날씨, 상점, 편의시설 등에 관한 정보를 실시간으로 제공받을 수 있다. 최근 들어 스마트폰으로 대표되는 스마트 단말이 급격히 보급되면서 주변정보 서비스, 교통정보 서비스, 위치기반 게임, 안전 및 보안, 추적, 광고, 쿠폰 서비스, 증강현실 등을 활용한 다양한 위치 기반 서비스의 응용 서비스가 활발히 연구 개발되고 있다.
또한, 통신 기술의 발전과 스마트 단말의 확산으로 온라인 상에서 친구, 선후배, 동료 등의 지인들과 서로 소통하고 정보를 교환할 수 있도록 하며 관계를 맺을 수 있도록 관계망을 구축해 주고 이들의 정보 관리를 도와주는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 활발히 보급되고 있다. 더욱이 근래에는 소셜 네트워크 서비스가 일상생활을 넘어 정치, 사회, 경제, 미디어 등 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스로는 싸이월드, 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook), 마이스페이스(Myspace) 등이 있다.
사람들이 많이 방문하는 소셜 네트워크 서비스는 물건이나 서비스를 사고 팔 수 있는 비즈니스의 장을 형성하기에 용이하므로 이러한 소셜 네트워크 서비스와 연계할 수 있는 다양한 비즈니스 방안이 연구 개발되고 있다.
소셜 네트워크 서비스와 연계 가능한 비즈니스 방법 중 하나는 소셜 네트워크 서비스 상에서 광고 콘텐츠를 제공하는 것이다. 일례로, 대한민국 공개특허공보 제10-2011-0032878호에서는 사용자의 키워드에 대응하는 광고 데이터를 데이터베이스에서 검색하여 SNS 프로그램상에 노출하는 SNS 키워드 광고 방법을 개시한다. 이 공보에서는 사용자가 입력한 키워드나 이 키워드의 연관 키워드에 대응하는 광고 데이터를 사용자에게 제공하고, 광고 사용자의 기여도를 분석 및 평가하여 사용자 혜택을 차등적으로 제공하는 것을 개시한다.
또한, 소셜 네트워크 서비스와 연계가능한 비즈니스 방법 중 또 다른 하나는 소셜 네트워크 서비스 상에서 위치기반 서비스가 접목된 콘텐츠(이하, 간단히 "위치기반 콘텐츠"라고 한다)를 제공하는 것이다. 소셜 네트워크 서비스 상에서 위치기반 콘텐츠를 제공하기 위하여 구글, 트위터, 페이스북 등의 업체(포털/SNS/LBS 업체 등)에서는 포스퀘어(Foursquare), 고왈라(Gowalla), 택시 서비스 콜포미(Call4me), 구글 지도 등의 관련 사업을 활발하게 진행하고 있다.
하지만, 그러한 소셜 네트워크 서비스 상에서의 위치기반 콘텐츠 서비스 사업은 주로 단말 사용자의 주변에 있는 친구를 실시간으로 찾아 주는 것과 같이 소셜 네트워크 서비스, 위치 기반 서비스 또는 이들의 단순한 조합만으로 구성된 것으로 구체적인 사업모델을 만들어내기가 어렵기 때문에 경쟁력을 가지지 못하여 산업상 이용하기 어려운 한계가 있다.
아울러, 소셜 네트워크 서비스 상의 많은 정보나 콘텐츠 중에서 자신의 취향에 맞는 새로운 콘텐츠를 접하거나 찾기란 쉽지 않다. 따라서, 여러 SNS 사업자 측에서는 소정의 콘텐츠 목록을 추천하는 기능을 제공하기도 한다. 이를 위해, 일부 SNS 서버에서는 사용자의 이용 패턴을 분석하여 사용자가 자주 즐겨 찾는 콘텐츠와 유사한 형태의 콘텐츠 목록을 사용자에게 추천하도록 동작한다. 이러한 종래 기술의 일례가 대한민국 등록특허공보 제10-1060961호의 오픈형 POI 검색 서비스 시스템 및 방법에 개시되어 있다.
그러나, 이러한 기존의 사용자 패턴 분석을 통한 콘텐츠 목록 제공 방법은 단순히 소셜 네트워크 서비스 상에 존재하는 전체 정보나 콘텐츠 항목에서 각각의 SNS 서버에 미리 저장된 처리 알고리즘에 따라 추출한 정보를 제공하도록 되어 있으므로 검색 결과나 검색 결과의 분석을 통해 얻은 정보 또는 콘텐츠 목록이 사용자와 직접적으로 관련되기 어렵다. 따라서, 전술한 기존의 방법으로는 소셜 네트워크 서비스 상에서 최적의 사용자 맞춤형 위치기반 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 데에는 한계가 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-0699157호(2007.03.21) 대한민국 등록특허공보 제10-1060961호(2011.08.31)
본 발명은 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로, 본 발명의 목적은 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 적합한 위치기반 콘텐츠를 효율적으로 제공할 수 있는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 사용자의 선택 정보나 검색어에 대응하여 소셜 네트워크 서비스에서 친구들이 게시한 오프라인의 장소들 중 인기 있는 장소에 대한 위치 정보를 효과적으로 제공할 수 있는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 소셜 네트워크 서비스에서 친구들이 게시한 오프라인의 장소들에 기초하여 얻은 마인드 맵을 사용자에게 제공하고, 사용자가 선택한 마인드 맵 상의 선택 정보를 사용자의 검색어에 추가하여 검색 결과를 도출함으로써, 친구들에게 인기 있는 장소에 대한 위치 정보를 사용자에게 SNS 맞춤형으로 간편하게 제공할 수 있는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따른 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법은, SNS(Social Network Service) 서버에 연결된 콘텐츠 제공 시스템에서 SNS 서버에서 제공하는 소셜 네트워크 서비스 상의 키워드 분석을 통해 사용자 단말에 위치기반 콘텐츠를 제공하는 방법으로서, 소셜 네트워크 서비스 상에서 사용자의 친구 단말에 의해 게시된 텍스트를 분석하는 제1 단계-여기에서, 상기 친구 단말은 SNS 서버에 사용자와 친구 관계로 등록되어 있는 다른 사용자의 단말을 지칭함-; 상기 텍스트 분석에 의해 지역, 거리, 건물, 상호 또는 이들의 조합과 관련된 지역 명사를 수집하는 제2 단계; 미리 정해진 분류 체계 조회를 통해 상기 수집된 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 생성하는 제3 단계; 상기 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성하여 사용자 단말에 제공하는 제4 단계-여기에서, 마인드 맵은 상기 수집한 지역 명사나 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 미리 정해진 형태로 나열하는 것을 지칭함-; 상기 사용자 단말로부터 마인드 맵 상에서의 선택 정보를 입력받는 제5 단계; 상기 입력된 선택 정보에 대응하는 지역 명사의 인기도를 분석하는 제6 단계; 및 상기 분석된 지역 명사의 인기도에 기초하여 적어도 하나의 추천 장소에 대한 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공하는 제7 단계를 포함한다.
일 실시예에서, SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법은, 상기 제1 단계 전에, 상기 사용자 단말로부터 SNS 상에서 위치기반 콘텐츠를 이용하기 위한 사용자 설정 정보를 수신하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에서, 상기 분류 체계는 상기 카테고리 메뉴와 연동하도록 분류 항목을 지정하고 각 분류 항목에 속하는 세부 항목을 표시하는 것을 특징으로 한다. 상기 분류 체계는 XML(eXtensible Markup Language)로 작성될 수 있다. 그리고, 상기 분류 체계는 온톨로지를 통하여 텍스트 내의 키워드의 형태소 분석과 유사도 검사에서 각 키워드가 사용될 수 있는 범위를 결정하는 것일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제6 단계는 상기 선택 정보에 대응하는 지역 명사를 검색어로 하여 SNS, 인터넷 또는 이들의 조합을 검색한 결과에서 가장 최신의 글, 댓글이 가장 많은 글, 반응 수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 상기 지역 명사에 대한 인기도를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 측면에 따른 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템은, SNS(Social Network Service) 서버에서 제공하는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 상의 키워드 분석을 통해 사용자 단말에 위치기반 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 시스템으로서, 상기 SNS 상에서 어느 사용자에 대한 프로파일 정보와 이 사용자와 친구 관계로 등록되어 있는 다른 사용자(친구)에 대한 프로파일 정보를 저장하는 사용자 프로파일 데이터베이스; 상기 사용자 프로파일 데이터베이스에 획득한 사용자의 친구 정보에 기초하여 친구 단말에 의해 게시되는 텍스트를 분석하고 분석한 결과에서 얻은 키워드의 형태소 분석에 의해 지역 명사를 수집하는 지역 명사 생성 엔진; 상기 키워드의 유사도 검사를 위한 지역 명사 라이브러리 및 상기 수집한 지역 명사를 저장 및 관리하는 지역 명사 데이터베이스; 기저장된 분류 체계의 조회를 통해 상기 수집한 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 생성하는 메뉴 생성부; 상기 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성하고 작성된 마인드 맵을 사용자 단말에 제공하는 마인드 맵 제공부-여기에서, 마인드 맵은 상기 수집한 지역 명사나 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 미리 정해진 형태로 나열하는 것을 지칭함-; 상기 사용자 단말로부터 받은 마인드 맵 상에서의 선택 정보에 대응하는 지역 명사의 인기도를 SNS, 인터넷 또는 이들의 조합에서 분석하는 인기도 분석부; 및 상기 지역 명사의 인기도에 따라 선택되는 적어도 하나의 추천 장소에 대한 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공하는 위치기반 콘텐츠 제공부를 포함한다.
일 실시예에서, SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템은, 상기 사용자 단말로부터 SNS 상에서의 위치기반 콘텐츠 이용 설정에 대한 사용자 설정 정보를 수신하는 사용자 설정 정보 수신부를 더 포함한다.
일 실시예에서, 상기 인기도 분석부는, 상기 선택 정보에 대응하는 지역 명사에 기초하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 게시된 글을 검색하는 SNS 검색부; 및 상기 SNS 검색부의 검색 결과에서 가장 최신의 글, 댓글이 가장 많은 글, 반응수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 상기 지역 명사에 대한 인기도를 결정하는 인기도 결정부를 구비한다.
일 실시예에서, 상기 인기도 분석부는 상기 지역 명사에 기초하여 인터넷에 연결되고 접근 가능한 포털 사이트에 게시된 글을 검색하는 인터넷 검색부를 더 구비한다. 여기에서, 인기도 결정부는 상기 SNS 검색부의 검색 결과와 상기 인터넷 검색부의 검색 결과의 조합에서 가장 최신의 글, 댓글이 가장 많은 글, 반응 수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 상기 지역 명사에 대한 인기도를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 소셜 네트워크 서비스에 적합한 위치기반 콘텐츠를 효율적으로 제공할 수 있는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 사용자의 선택 정보나 검색어에 대응하여 소셜 네트워크 서비스에서 친구들이 게시한 오프라인의 장소들 중 인기 있는 장소에 대한 위치 정보를 사용자에게 효과적으로 알려줄 수 있는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 소셜 네트워크 서비스에서 친구들이 게시한 오프라인의 장소들에 기초하여 얻은 마인드 맵을 사용자에게 제공하고, 사용자가 선택한 마인드 맵 상의 선택 정보를 사용자의 검색어에 추가하여 검색 결과를 도출함으로써, 사용자에게 친구들에게 인기 있는 장소에 대한 위치 정보를 SNS 맞춤형으로 간편하게 제공할 수 있는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템(이하, 간략히 "콘텐츠 제공 시스템"이라 한다)의 개략적인 전체 구성도이다.
도 2는 도 1의 콘텐츠 제공 시스템에 채용가능한 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법(이하, 간략히 "콘텐츠 제공 방법"이라 한다)의 일 실시예에 대한 개략적인 순서도이다.
도 3은 도 2의 콘텐츠 제공 방법에 채용가능한 지역 명사를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2의 콘텐츠 제공 방법에 채용가능한 마인드 맵의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5는 도 2의 콘텐츠 제공 방법을 콘텐츠 제공 시스템상에서 구현한 서비스 절차의 개략적인 흐름도이다.
도 6은 도 1의 콘텐츠 제공 시스템에 채용가능한 콘텐츠 제공 서버의 개략적인 블록도이다.
도 7 내지 도 11은 도 1의 콘텐츠 제공 시스템의 사용자 단말 상에서 구현가능한 위치기반 콘텐츠 제공 서비스의 일 실시예를 설명하기 위한 도면들이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 의한 실시예를 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템(이하, 간략히 "콘텐츠 제공 시스템"이라 한다)의 개략적인 전체 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 콘텐츠 제공 시스템은 네트워크를 통해 연결되는 다수의 사용자 단말(10, 11, 12, 13)에 대하여 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)를 제공하는 SNS 서버(20)와 연동하여 사용자 단말에 대해 친구의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 서버(30)를 포함한다.
콘텐츠 제공 서버(30)는 어느 단말 사용자 예컨대 사용자 단말(10)의 사용자(이하, '주사용자'라고 한다)와 SNS 상에서 친구 관계로 등록되어 있는 다른 사용자 예컨대 사용자 단말(11)의 사용자, 사용자 단말(12)의 사용자 및 사용자 단말(13)의 사용자가 게시한 텍스트를 분석하고 분석 결과로 얻은 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말(10)에 제공한다. 즉, 본 실시예에서 콘텐츠 제공 서버(30)는 소셜 네트워크 분석을 통해 소셜 네트워크 서비스의 사용자에게 맞춤형 위치기반 콘텐츠를 제공한다.
여기에서, 소셜 네트워크(Social Network)란 온라인 상에서 사람이나 조직 혹은 다른 사회적 객체의 집합을 의미한다. 소셜 네트워크 서비스는 소셜 네트워크상에서 사용자가 친구, 선후배, 동료 등의 자신의 지인들과 서로 소통하고 정보를 교환할 수 있도록 하며 관계를 맺을 수 있도록 관계망을 구축해 주고 이들의 정보 관리를 도와주는 서비스를 의미한다. 이러한 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 정치, 경제, 교육, 문화 등의 다양한 분야에까지 확산됨으로써 현대 사회의 주요한 부분으로 자리매김하고 있다. 그리고, 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)은 소셜 네트워크 서비스 상에서 사용자들 간의 관계를 바탕으로 특정한 패턴을 발견하기 위한 것이다. 이러한 소셜 네트워크 분석의 접근 방법 중 하나는 온톨로지(Ontology)를 이용하는 것이다.
온톨로지는 주어진 도메인에 관련된 개념과 이들 상호 간의 관계를 설명하고 명세를 제공하기 위해 사용되는 종래 기술의 한 기법이다. 여기에서, 용어 '도메인'은 예컨대 관계형 데이터베이스에서 테이블의 각 속성이 가질 수 있는 값의 집합을 의미한다.
본 실시예의 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템에서는 위치기반 콘텐츠 또는 지역 명사의 모델링에 온톨로지를 사용하는데 그 이유는, 온톨로지에서의 각 개체와 개체 간의 사회적 관계에 대한 명세를 제공하고자 하는 목적이 지역 명사와 지역 명사 간의 사회적 관계에 대한 명세를 제공하고자 하는 본 발명의 일부 구성의 목적과 부합되기 때문이다. 이러한 온톨로지를 이용하면, 지역 명사들에 대한 양립되거나 일관성 없는 정보의 모델링을 허용하지 않기 때문에 정보의 유효성을 보장할 수 있다. 더욱이, 온톨로지는 적절한 규칙과 추론 메커니즘을 통해 새로운 정보를 추론하여 얻을 수 있도록 한다. 따라서, 이러한 온톨로지를 이용하면, 지역 명사 라이브러리 등에 존재하지 않은 객체(지역 명사) 간의 새로운 관계를 발견해 내는 데 유용하게 이용할 수 있다.
예를 들면, 본 실시예의 콘텐츠 제공 서버(30)는 SNS 상에서 주사용자의 친구들이 게시한 텍스트를 분석하고, 분석 결과로 얻은 키워드의 유사도를 지역 명사 온톨로지 방식으로 검사하여 메뉴 정보를 생성하며, 아울러 각 메뉴 정보와 지역 명사를 맵핑하는 지역 명사 코드 리스트를 생성하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 텍스트 분석은 지역 명사 데이터베이스(34)에 미리 저장되어 있는 지역 명사 라이브러리에 기초하여 수행되고, 수집된 지역 명사의 메뉴(카테고리 메뉴 등)는 지역명사 생성 엔진(33)을 통해 생성된다.
또한, 콘텐츠 제공 서버(30)는 외부의 위치정보 제공 장치(40)와 연결될 수 있다. 위치정보 제공 장치(40)는 콘텐츠 제공 서버(30) 내의 위치정보 제공 모듈과 연동하며 필요한 위치 정보를 콘텐츠 제공 서버(30)에 제공한다. 위치 정보는 특정 지역 명사의 위치 정보를 포함한 지도 데이터이거나 지도 데이터에 대한 링크 정보이거나 지도 데이터 상의 상기한 위치 정보에 대한 링크 정보를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 콘텐츠 제공 시스템에 채용가능한 소셜 네트워크 서비스의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법(이하, 간략히 "콘텐츠 제공 방법"이라 한다)의 일 실시예에 대한 개략적인 순서도이다. 도 3은 도 2의 콘텐츠 제공 방법에 채용가능한 지역 명사를 설명하기 위한 도면이다. 그리고, 도 4는 도 2의 콘텐츠 제공 방법에 채용가능한 마인드 맵의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
우선, 도 2를 참조하면, 본 실시예의 콘텐츠 제공 방법은, 사용자가 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 사용자 등록을 수행하고, 위치기반 콘텐츠와 관련된 설정과 기타 설정을 수행하는 등록 및 설정 단계(S201)를 포함한다.
위치기반 콘텐츠에 대한 이용 설정에 따라 콘텐츠 제공 서버는 SNS 상에서 사용자와 이 사용자와 친구 관계로 등록된 다른 사용자(친구)의 정보를 획득하고, 사용자의 친구들이 SNS 상에 업로드하거나 SNS 상에서 인용하여 게시한 글 또는 텍스트를 분석하여 지역 명사를 수집한다(S202).
여기에서, 친구 관계는 예를 들어 트위터의 사용자와 이 사용자가 팔로잉(following) 하는 다른 사용자와의 관계 또는 이 사용자를 팔로워(follower) 하는 다른 사용자와의 관계를 포함한다. 또 다른 예로써, 친구 관계는 페이스북에서 사용자 및 이 사용자와 친구인 다른 사용자의 관계를 포함하거나, 싸이월드에서 사용자 및 이 사용자와 일촌 관계인 다른 사용자의 관계를 포함한다.
전술한 단계(S202)는 텍스트 분석시 지역 명사 데이터베이스(DB)와의 연동을 통해 지역 명사를 수집하도록 구현될 수 있다. 예컨대, 콘텐츠 제공 서버는 키워드 분석시 기저장되어 있는 지역 명사 라이브러리를 조회하여 키워드로부터 지역 명사를 수집한다. 수집된 지역 명사는 사용자의 위치기반 콘텐츠 관련 계정에 저장될 수 있고, 사용자의 위치기반 콘텐츠 관련 계정은 콘텐츠 제공 시스템에 연결된 소정의 저장장치나 데이터베이스, 웹 상의 클라우드 시스템 등에 의해 제공될 수 있다.
지역 명사는 지역, 거리, 건물, 상호 또는 이들의 조합과 관련된 단어 또는 키워드를 포함한다. 일례로써, 도 3에 도시한 바와 같이, 지역 명사(301)는 한국, 중국, 일본, 부산, 베이징, 부산, 강남역, 한강대교, 광화문, 경복궁, 63빌딩, 교보생명빌딩, 추풍령휴게소, 한강대교, 빕스(VIPS), 롯데리아 등의 지역명, 거리명, 건물명, 회사명, 상점명 등을 포함할 수 있다.
전술한 텍스트 분석이나 키워드 분석은 지역 명사를 추출하기 위한 것으로, 종래 기술의 다양한 텍스트 분석 기법이 이용될 수 있으므로 그에 대한 상세 설명은 생략한다.
다음, 콘텐츠 제공 서버는 수집된 지역 명사에 대한 메뉴를 생성한다(S203). 여기에서, 메뉴는 지역 명사를 분류하는 카테고리 메뉴에 대응한다. 지역 명사에 대한 메뉴를 생성함에 있어서, 콘텐츠 제공 서버는 온톨로지 기법을 이용하여 지역 명사의 유사도를 검사하여 메뉴 정보를 자동 생성할 수 있다. 그리고, 콘텐츠 제공 서버는 생성된 메뉴 정보와 해당 지역 명사를 맵핑하고 맵핑에 관한 지역 명사 코드 리스트를 데이터베이스 등에 저장할 수 있다.
다음, 콘텐츠 제공 서버는 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성하고, 작성된 마인드 맵을 사용자 단말에 제공한다(S204). 마인드 맵은 지역 명사 또는 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 미리 정해진 형태로 나열한 것을 지칭한다.
예를 들면, 도 4에 도시한 바와 같이, 카테고리 메뉴는 의식주 관련 상위클래스(401, 403, 405)와 각 상위클래스에 각각 속하는 복수의 하위클래스(402; 404; 406)를 구비할 수 있다. 상위클래스는 의(依)거리(401), 식(食)거리(403) 및 주(住)거리(405)를 포함하고, 의거리(401)는 입을거리, 신을거리, 꾸밀거리 등의 하위클래스(402)를 구비하고, 식거리(403)는 밥거리, 간식거리, 마실거리 등의 하위클래스(404)를 구비하며, 주거리(405)는 볼거리, 들을거리, 읽을거리, 부를거리, 머물거리, 탈거리 등의 하위클래스(406)를 구비한다. 그리고, 각 하위클래스에는 앞서 분류된 지역 명사들이 세부 항목으로 포함될 수 있다.
이러한 지역 명사나 카테고리 메뉴의 분류 체계는 사용자 친구들의 키워드 정보로부터 수집한 지역 명사나 이 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 온톨로지 기반의 유사도 검사를 통하여 관련 정보를 추출하고 이를 분류체계화 하는 것을 포함한다. 물론, 전술한 온톨로지 기반의 유사도 검사는 상기한 단계(S202)에서 사용자 친구들의 텍스트로부터 얻은 키워드 정보의 유사도를 검사하는 데에도 이용될 수 있다.
전술한 분류 체계에서, 카테고리 메뉴는 하위클래스의 세부 항목으로 포함되어 있는 지역 명사와 연동이 될 수 있도록 구성된다. 예컨대, 콘텐츠 제공 서버는 카테고리 메뉴와 지역 명사를 맵핑(mapping)한 지역 명사 코드 리스트를 구비할 수 있다. 이러한 분류 체계는 각 항목을 대분류(상위클래스에 대응), 중분류(하위클래스에 대응) 및 소분류(세부 항목에 대응)로 나눔으로써 사용자에게 좀더 정확한 정보를 제공할 수 있다. 그리고, 전술한 분류 체계는 소정의 분류 체계 코드나 XML(eXtensible Markup Language)로 작성될 수 있다. 이 경우, 네트워크상에서 분류 체계의 호환성과 이식성을 유지하기가 용이하다. 분류 체계 코드를 이용하면, 온톨로지를 통한 지역 명사의 유사도 검사에게 각각의 지역 명사들이 사용될 수 있는 범위를 용이하게 정할 수 있다. 즉, 분류 체계 코드를 이용하면, 특정 지역 명사가 사용될 수 있는 영역을 정의하고, 시스템에서 학습할 수 있도록 사용자에 의해 수정되고, 입력되는 여러 정보(친구나 사용자의 텍스트 등)를 통해 지역 명사별로 분류체계와의 관계 정보를 재구성할 수 있다.
다음, 콘텐츠 제공 서버는 사용자 단말로부터 마인드 맵 상에서의 선택 정보를 수신한다(S205). 본 단계는 콘텐츠 제공 서버가 사용자에게 제공한 마인드 맵 상의 카테고리 메뉴들에서 사용자가 원하는 카테고리 메뉴에 대한 선택 정보를 수신하기 위한 것이다. 카테고리 메뉴에 대한 선택 정보는 지역 명사 코드 리스트에 의해 적어도 하나의 특정 지역 명사에 링크되어 있으므로, 콘텐츠 제공 서버는 선택 정보에 대응하는 지역 명사를 추출할 수 있다.
다음, 선택 정보에 대응하는 지역 명사의 인기도를 SNS나 인터넷 포털 사이트 등에서 분석한다(S206). 본 단계는 선택 정보에 대응하는 적어도 하나의 지역 명사를 검색어로 하여 SNS에 게시된 글이나 인터넷 포털 사이트에 게시된 글을 검색하여 해당 지역 명사의 인기도를 결정하기 위한 것이다. 본 단계에서 콘텐츠 제공 서버는 SNS 서버의 검색 오픈 API(Application Programming Interface)와 연동하거나 인터넷 포털 사이트의 검색 오픈 API와 연동할 수 있다.
지역 명사의 인기도를 분석할 때, 콘텐츠 제공 서버는 SNS 상에 게시된 사용자의 친구들의 텍스트만을 검색하거나, SNS 상에 게시된 전체 사용자의 텍스트를 검색하거나, 인터넷상의 포털사이트 등에 게시된 텍스트를 검색하고, 미리 정해진 인기도 설정 기준에 따라 지역 명사의 인기도를 결정할 수 있다. 여기에서, 미리 정해진 인기도 설정 기준은, 가장 최신의 글, 조회수가 가장 많은 글, 평가가 가장 많은 글, 평가 점수가 가장 좋은 글, 댓글이 가장 많은 글 등에 대한 순위와 기타 노출 횟수 등을 고려하여 설정될 수 있다.
다음, 콘텐츠 제공 서버는 앞서 분석된 지역 명사의 인기도에 기초하여 추천 지역 명사에 대한 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공한다(S207). 본 단계에서 콘텐츠 제공 서버는 사용자의 선택 정보에 따라 친구들이 방문했거나 방문하고자 하거나 추천하는 장소에 대한 위치 정보를 사용자에게 제공한다. 사용자 단말에 제공되는 위치기반 콘텐츠의 추천 장소에 대한 위치 정보는 SNS 화면의 일부 영역에 출력된 지도상에 표시되거나 별도의 지도 화면상에 출력되거나 또는 멀티미디어 메시지 형태로 사용자의 또 다른 단말인 휴대 단말로 전송될 수 있다.
본 실시예의 콘텐츠 제공 방법을 도 1에 도시한 콘텐츠 제공 시스템에서 구현한 서비스 절차가 도 5에 도시되어 있다.
도 5는 도 2의 콘텐츠 제공 방법을 콘텐츠 제공 시스템상에서 구현한 서비스 절차의 일 실시예에 대한 개략적인 흐름도이다.
도 5를 참조하면, SNS 상에서 사용자의 친구가 자신의 단말(11)에서 SNS 서버(20)로 글 업로드하거나 다른 사람의 글을 인용하여 게시한다(S602). SNS 서버(20)는 친구 글을 저장하고 SNS 상에 게시한다(S604).
다음, SNS 서버(20)와 연동하는 콘텐츠 제공 서버(30)는 SNS 서버(20)에 게시되는 친구 글에 대하여 텍스트 분석(S610) 및 키워드의 형태소 분석(S612)을 통해 지역 명사를 수집한다(S614). 그리고, 콘텐츠 제공 서버(30)는 지역 명사에 대하여 카테고리 메뉴를 생성하고(S616), 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성한다(S618).
다음, 콘텐츠 제공 서버(30)는 작성된 마인드 맵을 사용자 단말(10)에 제공한다(S620). 그리고, 마인드 맵 상의 카테고리 메뉴 중에서 사용자 측에 의해 선택된 메뉴의 선택 정보를 사용자 단말(10)로부터 수신한다(S622, S624).
다음, 콘텐츠 제공 서버(30)는 선택 정보에 대응하는 지역 명사를 추출하고(S626), 추출한 지역 명사에 대한 인기도를 분석한다(S628). 지역 명사의 인기도 분석은 SNS 검색(S628a)이나 웹 검색(S628b)을 통해 얻은 검색 결과를 기반으로 수행된다.
다음, 콘텐츠 제공 서버(30)는 분석된 지역 명사의 인기도에 따라 우선적으로 선택되는 특정 지역 명사의 위치 정보를 획득하고, 획득한 위치 정보를 삽입한 위치기반 콘텐츠를 생성한다(S630). 그리고, 콘텐츠 제공 서버(30)는 위치기반 콘텐츠를 SNS 서버(20)나 사용자 단말(10)에 제공한다(S632). SNS 서버(20)에서는 위치기반 콘텐츠를 사용자의 계정에 설정된 옵션에 따라 사용자의 타임라인에 게시할 수 있고(S634), 사용자 단말(10)에서는 디스플레이 장치의 화면상에 위치기반 콘텐츠를 표시할 수 있다(S636).
도 6은 도 1의 콘텐츠 제공 시스템에 채용가능한 콘텐츠 제공 서버의 개략적인 블록도이다.
도 6을 참조하면, SNS(Social Network Service) 서버에서 제공하는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 상의 키워드 분석을 통해 사용자 단말에 위치기반 콘텐츠를 제공하기 위하여 콘텐츠 제공 서버(30)는, 사용자 프로파일 데이터베이스(31), 사용자설정 정보 수신부(32), 지역 명사 생성 엔진(33), 지역 명사 데이터베이스(34), 메뉴 생성부(35), 마인드맵 제공부(36), 인기도 분석부(37) 및 위치기반 콘텐츠 제공부(38)를 구비한다.
사용자 프로파일 데이터베이스(31)는 SNS 사용자에 대한 프로파일 정보를 저장한다. 본 실시예의 사용자 프로파일 데이터베이스(31)는 사용자의 프로파일 정보를 통해 사용자의 친구에 대한 정보를 획득한다. 또한, 사용자 프로파일 데이터베이스(31)는 SNS 상에 올려지거나 인용되는 친구 글을 검색하고 수집하는 SNS 검색부에 해당 친구의 프로파일 정보를 전달한다.
사용자설정 정보 수신부(32)는 사용자가 SNS 상에서 위치기반 콘텐츠를 이용할 것인지에 대한 사용자 설정 정보를 SNS 서버로부터 획득하거나 사용자 단말로부터 수신한다. 콘텐츠 제공 서버는 사용자설정 정보 수신부(32)에 의해 소정 시간 마다 주기적으로 수신되는 사용자 설정 정보에 따라 사용자 단말로 위치기반 콘텐츠를 제공한다.
지역 명사 생성 엔진(33)은 SNS 상에서의 친구의 텍스트 분석이나 키워드 분석을 통해 입력되는 키워드를 지역 명사 데이터베이스에 저장된 지역 명사 라이브러리와 비교하여 자동으로 지역 명사를 수집하고, 미리 정해진 방식(온톨로지 등)으로 지역 명사를 분류 저장한다. 이때, 각 지역 명사에는 고유의 식별 코드(분류 체계 코드 등)가 부여되고, 각 지역 명사에 부여된 지역 명사 코드 리스트는 데이터베이스나 기타 저장소에 저장 및 관리될 수 있다.
온톨로지(Ontology)는 특정 주제나 분야에 존재하거나 존재가능한 엔티티(지역 명사) 종류의 명세로 상위클래스의 집합과 유형 및 하위 클래스의 집합과 유형의 관계에 기반하여 순위화한 조직화된 관계 유형을 지칭하는 것으로 설명될 수 있고, 본 실시예에서는 지역 명사에 대하여 컴퓨터의 자동 추론과 계산이 가능하도록 명확한 계층 관계를 가지는 지역 명사들의 관계 유형을 지칭하는 것에 대응될 수 있다.
지역 명사 DB(34)는 친구의 텍스트를 분석하여 얻은 키워드, 키워드 분석을 통해 수집되는 지역 명사, 지역 명사를 분류체계화한 카테고리 메뉴, 지역 명사와 카테고리 메뉴의 맵핑을 위한 지역 명사 코드 리스트 등을 저장 및 관리할 수 있다.
메뉴 생성부(35)는 수집된 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 생성한다. 카테고리 메뉴는 온톨로지 방식으로 지역 명사의 유사도를 분석함으로써 생성될 수 있다.
마인드 맵 제공부(36)는 카테고리 메뉴나 지역 명사를 미리 정해진 형태로 나열한 디스플레이 데이터를 사용자 단말에 제공한다. 마인드 맵 제공부(36)는 사용자 단말과 연동하여 사용자 단말로부터 마인드 맵에서 선택되는 선택 정보를 수신할 수 있다.
인기도 분석부(37)는 SNS 검색이나 인터넷 검색에 의해 인기있는 장소로 결정된 해당 지역 명사의 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 측에 제공한다. 인기도 분석부(37)는 일 실시예에서 SNS 검색부, 인터넷 검색부 및 인기도 결정부를 구비하고, 그것들을 통해 SNS 서버의 검색 오픈 API나 인터넷 포털 사이트의 검색 오픈 API와 연동하여 SNS에 게시된 글을 검색하거나 인터넷 포털 사이트에 게시된 글을 검색하고, 검색 결과에 기초하여 지역 명사의 인기도를 결정한다.
앞서 선택된 지역 명사의 인기도를 분석하기 위하여 인터넷 검색을 수행하는 경우, 인기도 분석부(37)는 네트워크를 통해 접근 가능한 웹 서버(인터넷 포털 사이트 등)에서 지역 명사와 연관된 글을 검색하고, 그 검색 결과를 미리 정해진 방식에 따라 SNS 검색 결과와 조합한 후 소정의 인기도 설정 기준에 따라 해당 지역 명사에 대한 인기도를 결정할 수 있다.
한편, 인터넷 검색을 생략하는 경우, 인기도 분석부(37)는 소셜 네트워크 서비스에서만 지역 명사와 연관된 글을 검색하고, 가장 최신의 글, 조회수가 가장 많은 글, 평가 또는 댓글이 가장 많은 글, 긍정이나 부정 등에 대한 반응수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 지역 명사에 대한 인기도를 결정할 수 있다.
지역 명사의 인기도를 결정하는 방법은 전술한 방법 이외에 기존의 다양한 텍스트 분석이나 데이터 마이닝 방법이 이용될 수 있다. 예를 들면, SNS 서버나 인터넷 포털 사이트에서 미리 설정되어 있는 검색 방식에 의해 얻어지는 검색 결과의 순위와 해당 지역 명사의 출현 빈도와의 곱을 상수로 변환하고, 상위 약 20%와 하위 약 20%를 제외한 범위 내에서 상기한 상수 값이 높은 순서대로 지역 명사의 인기도가 높은 것으로 결정할 수 있다. 여기에서, 상위 및 하위 약 20%를 제외한 것은 검색 결과에 너무 많이 등장하거나 너무 적게 등장하여 지역 명사와의 연관성을 구분하고 대표하는데 의미가 적거나 도움이 되지 않는 것들을 배제하기 위한 것이다. 또한, 지역 명사가 속하는 카테고리 메뉴나 그 연관어를 검색 결과에 부여하여 검색 결과(웹 페이지 또는 문헌 등) 간의 평균유사도 차이를 측정하고 측정 결과로 얻은 평균유사도 차이가 일정 기준값 이상일 때 평균유사도 값의 크기에 따라 지역 명사의 인기도를 결정할 수 있다.
위치기반 콘텐츠 제공부(38)는 지역 명사에 대한 인기도 분석 결과에 따라 우선적으로 선택되는 적어도 하나의 지역 명사의 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 생성하고, 생성한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공한다. 위치기반 콘텐츠 제공부(38)는 위치 정보의 제공을 위해 외부의 위치정보 제공장치와 연동할 수 있다.
전술한 실시예에 의하면, 소셜 네트워크 서비스에서 친구들이 게시한 오프라인의 장소들에 기초하여 얻은 마인드 맵을 사용자에게 제공하고, 사용자가 선택한 마인드 맵 상의 선택 정보에 대응하는 지역 명사들의 인기도를 분석하여 추천 장소를 도출함으로써, 사용자에게 친구들에게 인기 있는 장소에 대한 위치 정보를 SNS 맞춤형으로 간편하게 제공할 수 있다.
한편, 전술한 실시예에서는 사용자에게 마인드 맵을 제공하고, 마인드 맵에서 선택되는 사용자의 선택 정보에 따라 친구들이 게시한 지역 명사의 인기도를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 추천 장소 목록을 사용자에게 제공하는 것을 중심으로 설명하였다. 하지만, 본 발명은 그러한 구성으로 한정되지 않고, 사용자의 검색어에서 선택 정보에 대응하는 키워드를 획득하고, 획득한 키워드를 분석하여 그에 대응하는 지역 명사를 추출한 후, 추출한 지역 명사에 대한 인기도를 분석하여 친구들이 게시한 장소들 중 인기있는 장소에 대한 추천 장소 목록을 사용자에게 제공하도록 구현될 수 있다.
도 7 내지 도 11은 도 1의 콘텐츠 제공 시스템의 사용자 단말 상에서 구현가능한 위치기반 콘텐츠 제공 서비스의 일 실시예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 7을 참조하면, 트위터(Twitter) 사용자의 사용자 단말 상에 표시되는 SNS 화면(102)을 보면, 사용자에게는 트위터에서 팔로잉 34명(104), 팔로워 14명(106)으로 총 48명의 친구가 있다. 화면(102)에서 애플, 중국, SK C&C, 아제르바이잔, 서울경찰청, 한국은 지역 명사(110)가 될 수 있다.
다음, 도 8에 도시한 바와 같이, 사용자가 검색창(112)에서 "경복궁"을 검색하면, 트위터 서버는 트위터 서비스 내의 모든 사용자에 대한 글에서 경복궁이란 키워드가 포함되어 있는 글(114)을 검색하여 사용자 단말의 화면(102)에 표시한다. 또한, 트위터 서버는 경복궁을 아이디에 포함하고 있는 인물 검색 결과를 표시하거나 경복궁을 메타데이터에 포함하고 있는 사진 검색 결과를 표시할 수 있다. 이와 같이, 트위터 등의 기존의 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자의 검색어에 대한 검색을 SNS 내의 전체 글에 대하여 수행하므로 사용자가 요구하는 검색 결과나 추천 목록을 제공하기 어렵다. 하지만, 본 실시예에 의하면, 트위터의 친구들이 게시한 글에서 수집한 장소들 중에서 사용자의 검색어에 대응하는 장소를 사용자에게 추천 목록으로 제공할 수 있고, 그것에 의해 사용자에게 트위터나 기타 소셜 네트워크 서비스에 적합한 사용자 중심의 위치기반 콘텐츠를 간편하고 효율적으로 제공할 수 있다.
예를 들면, 도 9에 도시한 바와 같이, 트위터의 사용자 화면(102)에서 위치기반 콘텐츠 이용 설정을 위한 사용자 인터페이스(120)가 온(On)인 상태에서, 사용자가 검색창(122)을 통해 "경복궁 가족 나들이"를 검색하면, 콘텐츠 제공 서버와 연동하는 트위터 서버에서는 사용자의 친구들이 게시한 글에서 "경복궁", "가족" 또는 "나들이"를 포함한 글이나 이들 키워드와 연관된 글을 검색하고, 검색한 글에서 인기있는 친구의 글(126)을 우선적으로 화면에 표시한다. 검색 결과는 가장 최근에 게시된 것이거나 조회수가 가장 많은 것이나 댓글이 가장 많은 것 등의 순으로 표시될 수 있다. 또한, 검색 결과는 도면에 도시하지는 않았지만 사용자가 미리 설정한 우선순위 친구 목록에 따라 해당 친구를 우선적으로 표시하도록 구성될 수 있다.
또한, 도 10에 도시한 바와 같이, "경복궁 가족 나들이"에 대한 사용자 검색시 콘텐츠 제공 서버는 "경복궁"과 "먹거리"를 키워드로 하여 트위터 친구들의 글을 검색하고, 검색한 글 중에서 인기있는 친구의 글(126)을 검색 결과의 상단에 우선적으로 표시할 수 있다. 경복궁과 먹거리의 조합에 대한 검색 결과는 용어 "경복궁"(124)이나 그 연관어를 포함하고 먹거리의 세부 항목(125)이나 그 연관어를 포함하는 트위터 친구들의 글 중 인기 있는 글을 표시하게 된다. 여기에서, 먹거리의 세부 항목(125)은 청국장, 뚝배기, 점심, 맛집, 한정식, 숫불구이, 식사, 삼계탕 등을 포함할 수 있다.
또한, 도 11에 도시한 바와 같이, 콘텐츠 제공 서버는 검색 결과로 얻은 인기 있는 친구의 글에서 수집하여 저장하고 있는 지역 명사의 위치 정보(132)를 위치정보 제공모듈을 통해 획득하고, 획득한 위치 정보를 표시한 위치기반 콘텐츠(130)를 사용자 단말에 제공할 수 있다. 위치기반 콘텐츠(130)는 트위터 상의 친구들이 게시한 글로부터 획득한 장소들 중에서 사용자 검색어에 대응하는 적어도 하나의 인기있는 장소에 대한 위치 정보를 지도상에 표시한 지도 데이터를 포함할 수 있다. 물론, 위치기반 콘텐츠(130)는 해당 장소의 위치 정보 이외에 상호명, 연락처, 홈페이지 등의 상세 정보를 포함하거나 그에 대한 링크 정보를 포함할 수 있다.
한편, 도 9 내지 도 11을 참조한 실시예에서는 사용자의 검색어를 토대로 위치기반 콘텐츠를 제공하는 것을 설명하였지만, 본 발명은 그러한 구성으로 한정되지 않고, 트위터 사용자가 검색창에 검색어를 입력하기 전이나 후에 콘텐츠 제공 서버로부터 앞서 설명한 마인드 맵을 제공받고, 마인드 맵에서 특정 카테고리 메뉴를 선택하면, 콘텐츠 제공 서버는 사용자의 검색어와 선택 정보를 토대로 전술한 위치기반 콘텐츠를 제공하도록 구현될 수 있다.
본 실시예에 의하면, 사용자의 선택 정보나 검색어에 대응하여 소셜 네트워크 서비스에서 친구들이 게시한 오프라인의 장소들 중 인기 있는 장소에 대한 위치 정보를 사용자에게 효과적으로 제공할 수 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스에 적합한 사용자 맞춤형 위치기반 콘텐츠를 간편하게 제공할 수 있다.
이상에서, 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 상기의 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명은 첨부한 특허청구범위 및 도면 등의 전체적인 기재를 참조하여 해석되어야 할 것이며, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
10, 11, 12, 13: 사용자 단말
20: SNS 서버
30: 콘텐츠 제공 서버
40: 위치정보 제공장치

Claims (10)

  1. SNS(Social Network Service) 서버에 연결된 콘텐츠 제공 시스템에서 SNS 서버에서 제공하는 소셜 네트워크 서비스 상의 키워드 분석을 통해 사용자 단말에 위치기반 콘텐츠를 제공하는 방법으로서,
    소셜 네트워크 서비스 상에서 사용자의 친구 단말에 의해 게시된 텍스트를 분석하는 제1 단계-여기에서, 상기 친구 단말은 SNS 서버에 사용자와 친구 관계로 등록되어 있는 다른 사용자의 단말을 지칭함-;
    상기 텍스트 분석에 의해 지역, 거리, 건물, 상호 또는 이들의 조합과 관련된 지역 명사를 수집하는 제2 단계;
    미리 정해진 분류 체계 조회를 통해 상기 수집된 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 생성하는 제3 단계;
    상기 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성하고 작성한 마인드 맵을 사용자 단말에 제공하는 제4 단계-여기에서, 마인드 맵은 상기 수집한 지역 명사나 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 미리 정해진 형태로 나열하는 것을 지칭함-;
    상기 사용자 단말로부터 마인드 맵 상에서의 선택 정보를 입력받는 제5 단계;
    상기 입력된 선택 정보에 대응하는 지역 명사의 인기도를 분석하는 제6 단계; 및
    상기 분석된 지역 명사의 인기도에 기초하여 적어도 하나의 추천 장소에 대한 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공하는 제7 단계
    를 포함하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 단계 전에, 상기 사용자 단말로부터 SNS 상에서 위치기반 콘텐츠를 이용하기 위한 사용자 설정 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분류 체계는 상기 카테고리 메뉴와 연동하도록 분류 항목을 지정하고 각 분류 항목에 속하는 세부 항목을 표시하는 것을 특징으로 하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 분류 체계는 XML(eXtensible Markup Language)로 작성되는 것을 특징으로 하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 분류 체계는 온톨로지를 통하여 텍스트 내의 키워드의 형태소 분석과 유사도 검사에서 각 키워드가 사용될 수 있는 범위를 결정하는 것을 특징으로 하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제6 단계는 상기 선택 정보에 대응하는 지역 명사를 검색어로 하여 SNS, 인터넷 또는 이들의 조합을 검색한 결과에서 가장 최신의 글, 댓글이 가장 많은 글, 반응 수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 상기 지역 명사에 대한 인기도를 결정하는 단계를 포함하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 방법.
  7. SNS(Social Network Service) 서버에서 제공하는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 상의 키워드 분석을 통해 사용자 단말에 위치기반 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 시스템으로서,
    상기 SNS 상에서 어느 사용자에 대한 프로파일 정보와 이 사용자와 친구 관계로 등록되어 있는 다른 사용자(친구)에 대한 프로파일 정보를 저장하는 사용자 프로파일 데이터베이스;
    상기 사용자 프로파일 데이터베이스에 획득한 사용자의 친구 정보에 기초하여 친구 단말에 의해 게시되는 텍스트를 분석하고 분석한 결과에서 얻은 키워드의 형태소 분석에 의해 지역 명사를 수집하는 지역 명사 생성 엔진;
    상기 키워드의 유사도 검사를 위한 지역 명사 라이브러리 및 상기 수집한 지역 명사를 저장 및 관리하는 지역 명사 데이터베이스;
    기저장된 분류 체계의 조회를 통해 상기 수집한 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 생성하는 메뉴 생성부;
    상기 카테고리 메뉴를 이용하여 마인드 맵을 작성하고 작성된 마인드 맵을 사용자 단말에 제공하는 마인드 맵 제공부-여기에서, 마인드 맵은 상기 수집한 지역 명사나 지역 명사에 대한 카테고리 메뉴를 미리 정해진 형태로 나열하는 것을 지칭함-;
    상기 사용자 단말로부터 받은 마인드 맵 상에서의 선택 정보에 대응하는 지역 명사의 인기도를 SNS, 인터넷 또는 이들의 조합에서 분석하는 인기도 분석부; 및
    상기 지역 명사의 인기도에 따라 선택되는 적어도 하나의 추천 장소에 대한 위치 정보를 포함한 위치기반 콘텐츠를 사용자 단말에 제공하는 위치기반 콘텐츠 제공부
    를 포함하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 사용자 단말로부터 SNS 상에서의 위치기반 콘텐츠 이용 설정에 대한 사용자 설정 정보를 수신하는 사용자 설정 정보 수신부를 더 포함하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 인기도 분석부는,
    상기 선택 정보에 대응하는 지역 명사에 기초하여 상기 소셜 네트워크 서비스 상에 게시된 글을 검색하는 SNS 검색부; 및
    상기 SNS 검색부의 검색 결과에서 가장 최신의 글, 댓글이 가장 많은 글, 반응수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 상기 지역 명사에 대한 인기도를 결정하는 인기도 결정부
    를 구비하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인기도 분석부는 상기 지역 명사에 기초하여 인터넷에 연결되고 접근 가능한 포털 사이트에 게시된 글을 검색하는 인터넷 검색부를 더 구비하고,
    상기 인기도 결정부는 상기 SNS 검색부의 검색 결과와 상기 인터넷 검색부의 검색 결과의 조합에서 가장 최신의 글, 댓글이 가장 많은 글, 반응 수가 가장 많은 글 또는 이들의 조합을 기준으로 상기 지역 명사에 대한 인기도를 결정하는 것을 특징으로 하는 SNS의 키워드 분석을 통한 위치기반 콘텐츠 제공 시스템.
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