KR20140026932A - 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 각 사용자의 구매 성향 분석을 통해 효과적인 쇼핑 정보를 제공할 수 있는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템에 관한 것으로, 특히 사용자와 관련된 정형 데이터 또는 비정형 데이터를 수집하는 사용자 정보 수집 모듈; 상기 사용자 정보 수집 모듈을 통해 수집된 정보를 온톨로지 처리하여 적어도 하나의 상품 태그 및 각각의 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그를 생성하는 온톨로지 모듈; 및 상기 온톨로지 모듈을 통해 생성된 상기 상품 태그를 상기 적어도 하나의 성향 태그와 매핑하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 태그 매칭 저장 모듈을 포함한다.

Description

사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD PROVIDING A SUITED SHOPPING INFORMATION BY ANALYZING THE PROPENSITY OF AN USER}

본 발명은 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 각 사용자의 구매 성향 분석을 통해 효과적인 쇼핑 정보를 제공할 수 있는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.

현대 정보화 사회에서는 각종 정보를 전달하는 매체로서 컴퓨터와 인터넷이 새로운 커뮤니케이션의 필수적인 도구로 등장하였고, 이에 따른 컴퓨터와 인터넷 이용자들은 정보화에 따른 편리함에 상반되는 정보화의 각종 폐해와 역기능 등으로부터 자기보호는 물론 급속한 환경 변화에 따른 발 빠른 적응과 계속적인 새로운 변화를 요구받고 있는 실정이다.

또한, 인터넷은 컴퓨터와 컴퓨터가 연결된 네트워크라는 의미보다는 기업과 개인, 개인과 개인 간의 상호 커뮤니케이션을 실시간으로 가능하게 해 주는 뉴미디어로서의 역할을 하고 있다. 이에 따라서 인터넷상에서의 각종 광고에 대한 관심이 날로 증가하고 있다.

이와 같이 인터넷의 발달로 인해 인터넷을 이용한 전자 상거래도 폭발적으로 증가하고 있는 추세에 있다. 그러나, 인터넷을 통해 제공되는 정보의 양이 기하 급수적으로 늘어남에 따라 사용자는 정보의 탐색, 검색, 비교를 위해 많은 시간과 노력을 소모하여야 하는 문제가 있다. 즉, 정보 과잉의 시대가 도래하여 정보, 서비스, 생산의 과잉으로 인해 소비자는 선택과 의사 결정에 보다 많은 시간을 들여야 한다.

최근에는 소셜 커머스의 발전으로 각종 소셜 커머스 사이트가 생겨나고 있다. 그러나, 이러한 종래의 소셜 커머스는 소셜 네트워크 서비스의 장점을 제대로 활용하지 못하고 있으며 많은 문제점을 안고 있어 기대만큼 활성화되지는 못하고 있는 실정이다.

한편, 소셜 커머스를 이용한 서비스에 관한 기술로서 대한민국공개특허공보 제2012-0033560호 "소셜 커머스 서비스 제공 방법 및 이를 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체(비씨카드(주))"(문헌 1)에는 사용자가 미리 등록한 키워드에 상응하는 상품정보를 모바일 단말을 통해 주기적으로 제공받고, 자신과 유사한 키워드를 등록한 다른 소셜 네트워크 서비스 사용자들에게 상품 구매를 권유하며, 구매한 상품에 대한 평가를 자신의 소셜 네트워크 서비스에 실시간으로 등록하는 소셜 커머스 서비스 제공 방법이 개시된다.

그러나, 이러한 종래의 소셜 커머스를 이용한 전자 상거래 서비스들은 단편적인 정보만을 제공할 뿐 사용자가 원하는 상품의 정보를 종합적이면서 효과적으로 제공하지 못하는 한계가 있다.

따라서, 선택 과잉의 전자 상거래 환경하에서 복잡한 쇼핑활동의 개선을 위한 효과적인 쇼핑 큐레이션 제공 방법의 필요성이 요구되고 있는 실정이다.

[문헌 1] 대한민국공개특허공보 제2012-0033560호 소셜 커머스 서비스 제공 방법 및 이를 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체(비씨카드(주)) 2012.04.09

본 발명의 목적은 각 개인별 관심 상품에 대한 성향을 분석함으로써 개인별 각 관심 상품에 대한 최적화된 큐레이션을 제공할 수 있는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법을 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 회원 가입 시 각종 외부 서버를 통한 개인 활동에 대한 정보로부터 개인 관심 상품별 성향 정보를 수집하고, 수집된 정보를 분석함으로써 개인별 관심 상품에 대한 최적화된 큐레이션을 제공할 수 있는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법을 제공함에 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 수집된 개인별 관심 상품 및 그와 관련된 성향 분석에 따른 최적화된 맞춤형 쇼핑 정보를 제공하고, 이를 이용하여 최적의 전자 상거래에 대한 중개를 제공할 수 있는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법을 제공함에 있다.

상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특유의 효과를 달성하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템은, 사용자와 관련된 정형 데이터 또는 비정형 데이터를 수집하는 사용자 정보 수집 모듈; 상기 사용자 정보 수집 모듈을 통해 수집된 정보를 온톨로지 처리하여 적어도 하나의 상품 태그 및 각각의 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그를 생성하는 온톨로지 모듈; 및 상기 온톨로지 모듈을 통해 생성된 상기 상품 태그를 상기 적어도 하나의 성향 태그와 매핑하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 태그 매칭 저장 모듈을 포함한다.

바람직하게는, 상기 정형 데이터는, 상기 사용자가 회원 가입 시 입력한 개인 프로파일 데이터이다.

바람직하게는, 상기 비정형 데이터는, 상기 사용자가 외부 서버를 통해 활동한 데이터로서, 상기 외부 서버를 통해 수집된 데이터이다.

바람직하게는, 상기 시스템은, 상기 사용자로부터 입력된 정보에 따라 회원 가입 처리를 수행하는 회원 가입 처리 모듈을 더 포함하며, 상기 회원 가입 처리 모듈은 상기 사용자로부터 외부 서버의 계정과 관련된 정보를 입력받음으로써, 상기 외부 서버로부터 상기 사용자의 활동 정보를 수집할 수 있다.

바람직하게는, 상기 온톨로지 모듈은, 질문 내용 문장을 형태소 분석하는 전처리 과정, 비정형 문서를 대상으로 용어를 추출하는 형태소 분석 과정 및 태그 온톨로지를 이용하여 문서에서 출현한 용어를 표준화하는 용어 표준화 과정 중 적어도 어느 하나의 과정을 수행하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법은, 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법에 있어서, 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템에 의해 수행되는 각 단계가, 사용자 정보 수집 모듈에 의해 사용자와 관련된 정형 데이터 또는 비정형 데이터를 수집하는 단계; 온톨로지 모듈에 의해 상기 사용자 정보 수집 모듈을 통해 수집된 정보를 온톨로지 처리하여 적어도 하나의 상품 태그 및 각각의 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그를 생성하는 단계; 및 태그 매칭 저장 모듈에 의해 상기 온톨로지 모듈을 통해 생성된 상기 상품 태그를 상기 적어도 하나의 성향 태그와 매핑하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.

한편, 상기 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법을 제공받기 위한 정보는 서버 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함한다. 그 예로는, 롬(Read Only Memory), 램(Random Access Memory), CD(Compact Disk), DVD(Digital Video Disk)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 케리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한, 이러한 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

상술한 바와 같이, 쇼핑 정보 제공 방법에 있어서 종래의 단순한 관심 상품 정보 제공의 개념을 넘어 본 발명에 따라 각 개인별로 상품과 관련된 성향 정보를 분석함으로써 소비자의 성향에 보다 적합하고 최적화된 상품 정보를 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 회원 가입 시 각 회원이 활동하고 있는 외부 서버의 계정과 연계시키고, 연계된 계정으로부터 활동 정보를 수집하며, 수집된 정보로부터 상품 및 상품과 관련된 성향 정보를 분석함으로써 개인에게 최적화된 상품 정보를 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명에 따른 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템의 개념을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 태그 온톨로지들 간의 매핑 관계를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 구현된 서비스 시스템의 플랫폼을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 소셜 네트워크 기반의 쇼핑 큐레이션 서비스 플랫폼의 개념을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 온톨로지를 이용한 자동 태깅 및 태그 추천 알고리즘을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 절차를 나타내는 도면이다.
도 8 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 세부 서비스 절차를 나타내는 도면이다.
도 11 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따라 구현된 서비스 제공 화면을 나타내는 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

본 발명은 쇼핑 큐레이션의 신뢰도 및 추천 정확도를 높이기 위해 개인 및 상품별 성향 매핑 시스템을 적용하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법을 개시한다.

즉, 본 발명의 실시예에 따라 각 상품에 대한 성향을 온톨로지(ontology) 모델링을 통해 분석하여, 각 상품별 성향(속성)에 대한 태그를 설정하고, 각 개인별로 수집된 정형 또는 비정형 데이터를 이용하여 상기 각 개인별로 각 상품 태그와 성향 태그를 매칭함으로써 사용자에게 최적화된 쇼핑 정보를 제공한다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템의 개념을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 사용자의 활동 정보를 수집하고, 수집된 정보를 통해 사용자별 각 상품의 취향 또는 성향 정보를 분석함으로써 최적화된 쇼핑 정보 및 쇼핑 큐레이션 정보 등을 제공할 수 있다.

예컨대, 본 발명에 따른 시스템을 통해 특정 상품에 대한 질문을 등록하면, 해당 사용자에 대해 분석된 해당 상품에 대한 성향 정보를 통해 관련 태그를 제공하거나 관련 상품에 대한 정보를 제공함으로써 단순 상품 정보가 아닌 사용자에게 최적화된 정보를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 시스템은 상품에 대한 리뷰 정보, 구매 경험 정보, 가격 정보 등을 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 해당 사용자에게 대해 분석된 성향에 해당하는 상품 관련 종합 정보를 수집된 데이터베이스로부터 추출하여 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따라 각종 외부 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service; SNS) 사이트와 연계하여 포스팅된 정보를 통해 시스템에 대한 접속 및 서비스 확장이 가능하게 된다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 태그 온톨로지들 간의 매핑 관계를 나타내는 도면이다. 한편, 본 발명의 실시예에 따른 태그 온톨로지들 간의 매핑 관계를 설명하기에 앞서 먼저 본 발명에 적용되는 온톨로지의 개념을 개략적으로 설명하기로 한다.

온톨로지는 특정한 영역을 표현하는 데이터 모델로서 특정한 영역(Domain)에 속하는 개념과, 개념 사이의 관계를 기술하는 정형(Formal) 어휘의 집합으로 정의된다. 또한, 정형 언어(Formal Language)로 기술된 어휘의 집합인 온톨로지는 추론(Reasoning, Inference)을 하는 데에 사용된다. 한편, 온톨로지 기술은 웹 자원을 효과적으로 관리할 수 있는 정보 검색의 새로운 도구로 사용되어 왔다. 또한, 온톨로지는 자연어의 기계 번역과 인공지능 분야에서 활용되며, 최근에는 특정 분야의 인터넷 자원과 그 사이의 관계를 기술하는 온톨로지를 사용하는 시맨틱 웹과 이것에서 파생된 시맨틱 웹 서비스 등의 핵심 요소로서 주목받고 있다

한편, 본 발명에서는 상기 온톨로지 기술을 적용하여 각 상품에 대한 태그와 각 상품별 성향 태그를 생성한다. 그런 다음, 각 개인별로 수집된 정보를 이용하여 각 개인별 관심 상품에 대한 상품 태그 및 성향 태그를 매핑한다. 즉, 본 발명에서는 개인별 관심 상품에 대한 상품 태그 및 성향 태그 매핑을 위한 기본적인 데이터로서 도 2에 도시된 바와 같이 온톨로지 모델링에 의해 각 상품별로 성향에 대한 태그를 생성하여 관리한다.

즉, 도 2를 참조하면, 각 상품(예컨대, 도 2에서는 카메라)에 대한 태그를 생성하고 도시된 바와 같이 계층적으로 구조화하여 저장한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따라 온톨로지 분석을 통해 각 상품(예컨대, 카메라)과 관련된 적어도 하나의 성향 태그를 생성하고, 이를 데이터베이스에 저장한다.

한편, 도시된 바와 같이, 카메라에 대해서는 가격, 브렌드, 품질, 색감, 렌즈군, 동영상 품질 등에 대한 성향 태그가 생성될 수 있으며, 후술하는 본 발명에서와 같이 특정 사용자에 대해서는 상기 성향 태그들 중 색감, 렌즈군, 동영상 품질에 대한 태그를 상기 카메라의 DSLR 태그와 매핑하여 저장하게 된다.

이와 같이 함으로써, 각 사용자에게 단순히 상품에 대한 정보만을 제공하는 것이 아니라, 본 발명의 실시예에 따라 해당 사용자가 해당 상품에 대해 중점을 두고 있는 성향 또는 속성에 대한 정보를 통해 보다 최적화되고 효과적인 상품 정보를 제공할 수가 있게 된다.

한편, 상기 각 사용자의 상품 태그 및 성향 태그는 후술하는 설명에서와 같이 해당 사용자가 활동한 외부 서버(예컨대, SNS 서버) 등과 연계하여 수집된 정보들로부터 생성할 수 있으며, 본 발명에 따른 시스템 내에서의 활동을 통해 생성된 각종 정보들을 분석하여 생성할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따라 구현된 서비스 시스템의 플랫폼을 나타내는 도면이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따라 각 개인별 쇼핑 상품 및 성향에 대한 태그 매핑 정보를 이용하여 최적화된 쇼핑 정보를 제공하기 위한 플랫폼을 구현할 수 있다.

예컨대, 상기 구현된 플랫폼에서 사용자가 특정 상품에 대한 질문을 등록하면, 다른 사용자들은 상기 질문을 등록한 사용자에 대해 분석된 해당 상품의 성향 정보를 참조하여 답변을 등록하거나, 후술하는 설명에서와 같이 큐레이터에 의해 큐레이션 정보가 등록될 수 있다.

또한, 예컨대, 제1 주제에 대한 정보가 포스팅되면 상기 본 발명에 따라 구현된 서비스 플랫폼을 통해 상기 제1 주제에 대한 답변 및 코멘트들이 포스팅되고, 포스팅된 답변 또는 코멘트로부터 각 성향별 태그에 따라 해당되는 포스팅이 각 사용자에게 제공될 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 소셜 네트워크 기반의 쇼핑 큐레이션 서비스 플랫폼의 개념을 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 쇼핑 큐레이션 서비스 플랫폼은 각 사용자로부터 데이터를 수집하고, 상술한 바와 같이 수집된 정보로부터 해당 사용자에 대한 상품 태그 및 각 상품별 성향 태그를 생성하여 매핑시킨다.

한편, 본 발명에 따른 서비스 플랫폼 사업자는 다른 사업자와 제휴하여 광고를 제공하고 그에 대한 수수료를 제공받을 수 있다. 또한, 상기 서비스 플랫폼은 쇼핑몰과 제휴하여 그에 대한 커미션을 제공받을 수 있다. 따라서, 상기 본 발명의 실시예에 따른 소셜 큐레이션 쇼핑 플랫폼(Social curation Shopping platform)은 사업자 서버 또는 쇼핑몰 서버 등과 연계하여 동작할 수 있다.

즉, 본 발명의 실시예에 따라 상기 소셜 큐레이션 쇼핑 플랫폼에서는 사용자, 소비자, 파워 유저(power user) 등이 각종 소셜 네트워크 서비스 또는 웹 사이트 등에 포스팅한 질문 또는 글을 수집하여 후술하는 방법에 의해 분석하고, 분석 결과로서 관련 상품 태그 및 성향 태그를 매핑하여 저장한 후, 상기 분석된 상품 태그 및 성향 태그에 따라 해당 사용자에게 최적화된 쇼핑 정보를 제공할 수 있다.

이하, 도 5 및 도 6을 참조하여 상기 본 발명의 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템의 세부 구성 및 기능을 상세히 설명하기로 한다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템의 세부 구성을 나타내는 블록도이다. 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템은, 회원 가입 처리 모듈(511), 설문 처리 모듈(512), 외부 SNS 연동 모듈(513), 사용자 정보 수집 모듈(514), 온톨로지 모듈(515), 태그 매칭 저장 모듈(516), 질문 처리 모듈(517), 컨텐츠 추천 모듈(518), 태그 추천 모듈(519), 큐레이션 처리 모듈(520) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 상기 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템은 사용자 정보 데이터베이스(521) 및 컨텐츠 정보 데이터베이스(522) 등을 더 포함할 수 있다.

한편, 상기 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템의 각각의 구성요소들은 기능 및 논리적으로 분리될 수 있음을 나타나기 위해 별도로 도면에 표시한 것이며, 물리적으로 반드시 별도의 구성요소이거나 별도의 코드로 구현되는 것을 의미하는 것은 아니다.

그리고 본 명세서에서 각 기능부(또는 모듈)이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 각 기능부는 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.

또한, 본 명세서에서 데이터베이스라 함은, 각각의 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장하는 소프트웨어 및 하드웨어의 기능적 구조적 결합을 의미할 수 있다. 데이터베이스는 적어도 하나의 테이블로 구현될 수도 있으며, 상기 데이터베이스에 저장된 정보를 검색, 저장, 및 관리하기 위한 별도의 DBMS(Database Management System)을 더 포함할 수도 있다. 또한, 링크드 리스트(linked-list), 트리(Tree), 관계형 데이터베이스 형태 등 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 상기 데이터베이스에 대응되는 정보를 저장할 수 있는 모든 데이터 저장매체 및 데이터 구조를 포함한다.

먼저, 회원 가입 처리 모듈(511)은 사용자가 본 발명에 따른 시스템에 회원으로 가입할 때, 각종 정보를 입력받아 사용자 정보 데이터베이스(521)에 저장하고, 상기 사용자를 회원 가입 처리하는 기능을 수행한다.

이때, 사용자 정보 수집 모듈(514)은 상기 사용자의 회원 가입시 또는 사용자의 정보 입력 또는 변경 시 해당되는 관련 정보를 수집하는 기능을 수행한다. 예컨대, 사용자가 회원 가입 시 입력한 각종 정보들 중에서 상품 정보 및 성향 정보와 관련된 정보들을 사용자 정보 데이터베이스(521)에 저장할 수 있다.

또한, 상기 사용자 정보 수집 모듈(514)은 본 발명의 실시예에 따라 외부 서버로부터 해당 사용자와 관련된 정보를 수집할 수 있다. 예컨대, 사용자는 회원 가입 시 또는 회원 가입 후 자신이 가입된 외부 서비스 계정(예컨대, 외부 SNS 계정(예컨대, 트위터, 페이스북 등))을 입력함으로써 본 발명에 따른 시스템과 연동시킴으로써, 외부 서버로부터 정보를 수집할 수 있다.

즉, 사용자 정보 수집 모듈(514)은 외부 SNS 연동 모듈(513)을 통해 상기 사용자가 입력한 외부 SNS 계정에 대한 SNS 서버로부터 상기 사용자가 상기 SNS 서버를 통해 포스팅한 정보들을 수집하는 기능을 수행한다.

상기 외부 SNS 연동 모듈(513)은 본 발명에 따른 시스템이 외부 SNS 서버 등과 연동하도록 인터페이싱하는 기능을 수행한다. 한편, 본 발명에 따른 시스템은 외부 SNS 서버뿐만 아니라 내 외부의 어떠한 서버와도 연동될 수 있으며, SNS 서버와의 연동은 본 발명의 설명을 위해 예시로 든 것일 뿐 본 발명이 이에 한정되지는 않는다. 즉, 본 발명에 따른 사용자 정보 수집 모듈(514)은 상기 사용자가 가입하여 각종 활동(예컨대, 포스팅, 댓글 입력 등)을 수행한 내외부 서버에 대한 계정을 연동함으로써, 상기 해당 서버로부터 상기 사용자의 각종 활동 정보들을 수집할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따라 설문 처리 모듈(512)에서는 상기 회원 가입한 사용자에게 별도의 형식에 따른 설문을 제공하고, 이에 대한 답변을 입력받음으로써 상품 및 성향 관련 정보를 사용자로부터 직접 수집할 수 있다.

이와 같이, 상기 사용자 정보 수집 모듈(514) 및 설문 처리 모듈(512)을 통해 수집된 정보(예컨대, 사용자가 회원 가입 시 입력한 개인 정보 또는 외부 SNS 연동 모듈(513)을 통해 수집된 외부 SNS에서의 사용자 활동 정보 등)를 온톨로지 모듈(515)로 제공한다.

온톨로지 모듈(515)에서는 상기 사용자 정보 수집 모듈(514)을 통해 수집된 각종 정보들을 온톨로지 모델링하여 상기 해당 사용자에 대한 적어도 하나의 상품을 태그화하고, 상기 각 상품에 대한 적어도 하나의 성향을 태그화한다.

이와 같이 적어도 하나의 각 상품 및 성향에 대해 태그화하면, 태그 매칭 저장 모듈(516)에서는 각 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그를 매칭하여 사용자 정보 데이터베이스(521)에 저장한다. 이에 따라, 사용자 정보 데이터베이스(521)에는 본 발명에 따른 시스템에 회원으로 가입한 각 사용자의 기본 정보가 저장됨과 아울러, 각 사용자에 대해 수집된 정보로부터 생성된 상품 태그 및 각 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그가 매핑되어 저장된다. 상기 온톨로지 모듈(515) 및 태그 매칭 저장 모듈(516)에 의해 태그가 생성되어 매칭되는 구체적인 실시예는 도 6의 설명에서 후술하기로 한다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따라 사용자 정보 데이터베이스(521)에 각 사용자별로 상품 태그와 성향 태그가 매핑되어 저장되면, 사용자의 다양한 활동에 따라 상기 저장된 상품 태그 및 성향 태그를 활용하여 최적의 쇼핑 정보를 제공할 수가 있게 된다.

예컨대, 사용자가 본 발명에 따른 시스템을 통해 쇼핑 관련 질문을 작성하면, 질문 처리 모듈(517)에서는 상기 작성된 질문을 분석하고, 사용자 정보 데이터베이스(521)에 기 저장된 상품 및 성향 관련 정보와 조합하여 해당 상품에 따른 성향을 정확히 분석함으로써 최적화된 정보를 제공할 수 있다.

즉, 상기 질문 처리 모듈(517)에서는 상기 작성된 질문 내용으로부터 상품 및 성향 관련 비정형 데이터를 추출하고, 온톨로지 모듈(515)을 통해 상품과 관련된 성향을 매핑하여 사용자 정보 데이터베이스(521)에 저장한다. 또한, 본 발명의 실시예에 따라 상기 온톨로지 모듈(515)을 통해 추천 태그 및 자동 태깅 데이터를 수신하여 태그 추천 모듈(519)을 통해 사용자에게 상품 및 성향에 대한 태그를 추천한다.

또한, 컨텐츠 추천 모듈(518)을 통해 상기 질문을 작성한 사용자에 대한 상품 및 성향 정보를 확인하여 해당 상품 및 성향에 맞는 상품 관련 컨텐츠를 컨텐츠 정보 데이터베이스(522)를 통해 검색하여 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 큐레이션 처리 모듈(520)을 통해 다른 사용자가 등록한 상기 질문에 대한 답변 정보를 상기 질문을 작성한 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 본 발명의 실시예에 따라 상기 답변 정보를 등록하고자 하는 사용자에게 상기 질문을 작성한 사용자에 대한 상품 및 성향 정보를 제공함으로써 최적의 큐레이션을 제공하도록 할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 온톨로지를 이용한 자동 태깅 및 태그 추천 알고리즘을 나타내는 도면이다. 도 6을 참조하면, 먼저 본 발명의 실시예에 따라 구현된 시스템에서 제공되는 웹페이지를 통해 질문 정보를 입력받으면, 상기 입력된 질문 정보로부터 자동 태깅 정보를 생성하고, 태그 추천 정보를 생성할 수 있다.

보다 구체적으로 설명하면, 질문 내용이 입력되면 전처리 과정을 통해 키워드를 추출한다. 상기 전처리 과정은 적어도 하나의 처리 과정들을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 전처리 과정은 질문 내용 문장을 형태소 분석하여 용어를 결합하고 불용어 사전 데이터베이스를 참조하여 불용어를 처리하는 과정을 포함할 수 있다.

즉, 상기 전처리 과정은 먼저, 형태소 분석 과정을 통해 용어를 추출하고 추출된 용어를 기반으로 의미 있는 복합명사를 찾기 위해 용어 결합과정을 거친다. 상기 형태소 분석과정은 비정형 문서를 대상으로 용어를 추출하는 과정이며, 용어 추출은 공개용 형태소 분석기 등을 이용할 수도 있다. 이때, 추출한 용어의 문서별 구조적인 특징을 가중치로 이용하기 위하여 구조적인 위치 정보를 부여할 수 있으며, 복합명사를 정의하기 위하여 문서에서 용어가 나타난 위치정보를 저장하는 것이 바람직하다.

다음으로 용어 표준화 과정을 수행하며, 태그 온톨로지를 이용하여 문서에서 출현한 용어를 표준화한다. 이때, 동일 의미의 용어가 유의어 그리고 오탈자 등의 여러 형태로 나타나면 용어의 중요도를 낮출 뿐 아니라 검색의 비효율을 가져올 수 있다. 따라서, 태그 온톨로지를 이용하여 용어의 오탈자 및 유사용어 집합을 하나의 대표 용어로 처리하는 것이 바람직하다.

이와 같이 용어 표준화 작업이 완료되면, 자동 태깅 및 태그 추천 절차가 수행될 수 있다. 상기 자동 태깅 및 태그 추천 절차는 기존에 생성된 대량의 문서를 대상으로 태깅하기 위한 방법과 신규 문서를 대상으로 태그를 추천하기 위한 방법으로 구분될 수 있다. 자동 태깅 및 추천 절차에서는 문서에서 문서의 구조적 특징과 태그 온톨로지 매핑 여부를 기반으로 태그 가중치를 계산하고, 이를 이용하여 태깅 및 태그를 추천한다.

자동 태깅 절차는 기생성된 대량의 문서를 대상으로 의미 있는 태그를 효율적으로 부여하기 위한 절차이다. 먼저, 문서에서 추출한 용어 집합을 대상으로 태그 온톨로지를 이용하여 용어 표준화를 거쳐 후보 태그 집합을 구성한다. 이를 기반으로 태그 가중치를 반영한 TWCIDF(Term Weight Characteristic Inverse Document Frequency) 방법 등을 적용하여 문서에 Top-N개의 태그를 부여한다. 상기 TWCIDF 방법은 태그 부여 방법의 실시예로서 본 발명이 이에 한정되지는 않으며, 상기 방법은 문서의 구조별 가중치, 문서의 구조별 태그 출현 빈도수, 태그 온톨로지 매핑 여부에 대한 곱에 대한 합으로 가중치 값을 계산한다.

태그 추천 절차는 신규 문서를 대상으로 사용자에게 태그를 추천하기 위한 절차이다. 즉, 신규 문서에 대해 상술한 바와 같이 전처리 과정, 용어 표준화 과정을 거친 후, 태그 가중치를 반영한다. 신규 문서는 문서가 포함될 분야를 포함하고 있으므로 분야별 가중치를 반영하는 것이 바람직하다. 이때, 분야별 태그 가중치는 각 분야별 문서 수에서 후보 태그가 나타난 문서 수를 나누어서 산출할 수 있다.

또한, 사용자 오픈 태그 사전 페이지를 통해 사용자가 직접 태그 데이터베이스를 추가, 수정, 삭제할 수 있다. 즉, 본 발명에 따라 온톨로지 모델링에 의해 생성된 각 상품별 태그 및 성향 태그는 태그 데이터베이스에 저장되어 관리되며, 상기 저장된 태그 정보는 각 사용자의 관심 상품 태그 및 각 상품별 성향 태그의 매핑에 사용되며, 상술한 바와 같이 사용자가 직접 기본이 되는 태그 정보들을 갱신할 수도 있다.

한편, 상기 온톨로지 모델링을 통한 태그 생성 및 추천 절차 등은 본 발명의 이해를 돕기 위해 하나의 예로서 제시되었다. 따라서, 다른 어떠한 방법으로도 구현하는 것이 가능하며, 본 발명이 상기 도 6의 방법으로 한정되지는 않는다.

이하, 도 7 내지 도 10을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 절차 및 각 세부적인 실시 절차들을 설명한다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 절차를 나타내는 도면이다. 도 7을 참조하면, 사용자는 본 발명에 따른 시스템에 접속하여 회원 가입(S701) 절차를 진행한다. 이때, 본 발명의 실시예에 따라 외부 서버(예컨대, 외부 SNS 서버)와의 연동 정보(예컨대, SNS 계정 등)를 입력(S702)한다. 상기 외부 SNS 서버 연동 계정 입력에 따라 본 발명에 따른 시스템에서는 상기 해당 외부 SNS 서버에 접속하여 상기 사용자가 활동한 각종 정보들을 수집(S703)한다.

상기 수집된 정보들은 본 발명의 실시예에 따라 온톨로지 모델링에 의해 분석된 태그 데이터베이스를 참조하여 분석되고, 상기 분석에 따라 상기 사용자의 상품 태그 및 각 상품 태그에 매핑된 적어도 하나의 성향 태그가 생성되어 데이터베이스에 저장된다. 한편, 상기 사용자가 회원 가입시 입력한 정보(예컨대, 개인 정보, 프로필 정보 등)도 분석되어 상품 태그 및 성향 태그를 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따라 성향 분석을 위한 설문 정보를 추가로 제공할 수 있으며, 사용자가 상기 설문 제공에 대한 답변을 등록하면, 상기 설문에 대한 답변 정보로부터 마찬가지로 상품 태그 및 이에 매핑된 성향 태그를 생성하게 된다.

이와 같이, 각종 정형 데이터 및 비정형 데이터의 분석을 통한 상품 태그 및 성향 태그 생성 절차가 완료되면, 사용자의 각종 활동(S706)(예컨대, 질문 등록, 답변 등록, 컨텐츠 생성, 전자 상거래, 기타 활동 등)에 따른 정보가 온톨로지 분석되어 데이터베이스에 저장되거나, 상기 각 활동에 대해 상기 분석된 태그 정보들이 적용되어 최적의 정보를 사용자에게 제공할 수가 있게 된다.

도 8 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 세부 서비스 절차를 나타내는 도면이다.

도 8을 참조하면, 도 12에 도시된 바와 같이 회원 가입한 사용자가 쇼핑 관련 질문을 작성(S801)하면, 작성된 질문을 온톨로지 모듈에 의해 분석(S802)한다. 그런 다음, 도 6의 설명에서 상술한 바와 같이 분석 결과에 따라 태그 추천을 하거나 자동 태깅 절차를 수행(S803)한다. 이때, 상기 질문에 대한 분석에 따라 생성된 상품 태그 또는 성향 태그는 사용자 데이터베이스에 등록(S804))되어 관리된다.

이와 같이, 질문 등록 절차가 완료(S805)되면, 저장된 태그와 연관된 컨텐츠를 컨텐츠 데이터베이스로부터 추출하여 웹페이지 상에 노출(S806)시킴으로써 사용자에게 최적화된 상품 정보를 제공할 수가 있게 된다.

다음으로 도 9를 참조하면, 상기 도 8에서와 같이 등록된 질문에 대해 다른 사용자가 답변을 등록함으로써 큐레이션을 제공할 수 있다.

따라서, 먼저 큐레이션을 제공할 사용자가 질문을 검색하고, 검색 결과로 관련된 질문이 노출된 것을 확인(S901)한 후, 질문 내용 및 그와 매칭되어 제공되는 상품 태그 및 성향 태그를 확인(S902)한다. 이때, 본 발명의 실시예에 따라 상기 태그와 관련된 자신이 등록한 컨텐츠(예컨대, 리뷰 정보, 가격 정보, 상품 관련 정보 등)을 자동으로 노출시킬 수 있다. 또한, 상기 사용자는 컨텐츠에 대한 답변을 추가하고, 판매 상품을 링크하는 등 큐레이션 내용을 추가함으로써 큐레이션 답변을 등록(S904)한다. 상기 답변 등록에 따라 등록된 정보는 상기 해당 질문자에게 통보(notification)되며, 상기 답변 내용을 수신할 수 있다.

다음으로 도 10을 참조하면, 상기 시스템에 가입한 회원은 상품과 관련된 컨텐츠를 직접 생성할 수 있다. 예컨대, 특정 상품에 대한 리뷰, 구매 정보, 사용기 등의 정보를 등록할 수 있다.

먼저, 상기 컨텐츠를 생성하고자 하는 사용자는 마이보드에 접근(S1001)한 후, 컨텐츠 생성을 시작(S1002)한다. 그런 다음, 컨텐츠 분류를 선택(S1003)하며, 해당 컨텐츠와 관련된 태그(즉, 본 발명의 실시예에 따른 상품 태그 및 성향 태그)를 등록(S1004)한다.

그런 다음, 컨텐츠를 직접 작성하고, 컨텐츠 등록을 완료(S1006)한다. 상기 컨텐츠 등록 완료에 따라 작성된 컨텐츠는 컨텐츠 데이터베이스에 저장된다. 따라서, 상기 등록된 컨텐츠는 상기 함께 등록된 상품 태그 및 성향 태그에 따라, 해당 태그가 검색될 경우, 상기 등록된 해당 컨텐츠가 함께 자동으로 제공될 수 있다.

한편, 상기에서 설명하지는 않았으나, 본 발명에 따른 시스템을 통해 전자 상거래(예컨대, 중개 거래 또는 직접 거래)를 제공하거나, 기타 다른 각종 활동(예컨대, SNS 팔로윙, 피딩, 태그 관리 활동 등) 등을 수행할 수 있다.

도 11 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따라 구현된 쇼핑 큐레이션 서비스 화면을 나타내는 도면이다.

도 11을 참조하면, 먼저 본 발명의 실시예에 따른 시스템을 통해 제공되는 웹페이지에서 질문 입력란에 질문 사항을 입력할 수 있다. 따라서, 도 12에서와 같이 질문 입력란에 "스마트폰을 구입하려고 하는데요. 아이폰4s는 어떤가요? 싸게 구입하는 방법을 알려주세요." 등과 같이 입력하면, 본 발명의 실시예에 따라 상기 입력된 질문을 도 6에서와 같이 분석하여 자동 태깅을 수행하며, 적어도 하나의 태그를 추천한다. 또한, 상기 입력된 질문 내용은 상술한 바와 같이 온톨로지 모듈에 의해 분석되어 해당 사용자의 데이터베이스에 저장될 수 있다.

이에 따라, 도 12에 도시된 바와 같이 스마트폰과 관련된 태그들이 구조화되어 디스플레이되며, 특정 태그를 선택하면 해당 태그와 관련된 상품의 정보가 우측에 디스플레이된다. 또한, 상기 질문 내용 분석을 통해 사용자의 성향 태그를 추출하고 이와 관련된 추천 태그를 제공할 수 있다. 예컨대, 상기 질문에 가격과 관련된 내용이 포함되어 있기 때문에 가격을 성향 태그로 하여 추천할 수 있으며, 사용자가 가격 태그를 선택하면 해당 상품 중에서 가격이 저렴한 상품이 디스플레이될 수 있다.

또한, 도 13을 참조하면 각 사용자별로 자신이 질문한 내용 및 그 결과로 제공되는 태그 정보가 함께 저장될 수 있으며, 사용자가 로그인할 경우 해당 정보를 확인할 수 있다.

아울러, 도 12에서와 같이 사용자가 선택한 태그에 해당하는 상품 정보를 정리하여 보여줄 수도 있으며, 도 13에서와 같이 각 제품에 대한 상세 정보와 수집된 리뷰 정보를 제공할 수도 있다. 또한, 도 13에서와 같이 각 태그에 해당하는 제품의 상세 정보와 함께 각종 통계 정보들이 제공될 수도 있다.

여기에서 다양한 방법들에 관해 설명된 바와 같은 다양한 동작들 및 기능들은 특정 프로세싱 기능부 및/또는 그 안에 구현된 프로세싱 기능부, 및/또는 그 안의 다른 구성요소들과 같은 많은 유형의 기능부들 중 어느 것 내에서 수행될 수 있다. 예를 들면, 그러한 기능부들은 여기에 설명된 바와 같은 다양한 동작들 및 처리들, 또는 여기에 설명된 바와 같은 어느 다른 동작들 및 기능들, 등 또는 그 각 등가물들을 수행하는 것뿐만 아니라 여기에 설명된 바와 같은 그러한 정보들을 생성하고 그러한 동작들, 처리들 등을 수행할 수 있다.

일부 실시예들에서, 그러한 기능부들(동일한 장치 또는 구별된 장치들상에서 구현될 수 있는)은 본 발명의 다양한 측면들에 따른 그러한 처리 및 동작들, 등, 및/또는 여기에 개시된 바와 같은 어느 다른 동작들 및 기능들, 및 그 각 등가물들을 수행할 수 있다. 일부 실시예들에서, 그러한 처리는 제1 장치에서의 제1 기능부, 및 제2 장치 내의 제2 기능부에 의해 함께 수행된다. 다른 실시예들에서, 그러한 프로세싱, 동작들 등은 하나의 특정 장치 내에서 처리부들에 의해 전적으로 수행된다. 심지어 다른 실시예들에서는, 그러한 프로세싱, 동작들이 하나의 단일 디바이스내에서 적어도 제1 기능부 및 제2 기능부를 사용하여 수행된다.

또한 상술한 설명에서, 용어들 '시스템', '장치', '~부'는 단일 프로세싱 디바이스 또는 복수의 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 그러한 프로세싱 디바이스는 마이크로 프로세서, 마이크로 컨트롤러, 디지털 신호 처리기, 마이크로 컴퓨터, 중앙 처리 유닛, 필드 프로그래머블 게이트 어레이, 프로그래머블 로직 디바이스, 스테이트 머신, 로직 회로, 아날로그 회로, 디지털 회로, 및/또는 상기 회로 및/또는 동작 지시들의 하드 코딩에 기반하여 신호들(아날로그 및/또는 디지털)을 조작하는 소정의 디바이스일 수 있다. 상기 프로세싱 모듈, 모듈, 프로세싱 회로, 및/또는 프로세싱 유닛은 단일 메모리 디바이스, 복수의 메모리 디바이스들, 및/또는 상기 프로세싱 모듈, 모듈, 프로세싱 회로, 및/또는 프로세싱 유닛의 내장된 회로일 수 있는 결합된 메모리 및/또는 집적된 메모리 엘리먼트를 가질 수 있다. 그러한, 메모리 디바이스는 읽기 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 정적 메모리, 동적 메모리, 플래시 메모리, 캐시 메모리, 및/또는 디지털 정보를 저장하는 소정의 디바이스일 수 있다. 만약, 상기 프로세싱 모듈, 모듈, 프로세싱 회로, 및/또는 프로세싱 유닛이 하나 이상의 프로세싱 디바이스를 포함한다면, 상기 프로세싱 디바이스들은 집중적으로 위치될 수 있거나(즉, 유선 및/또는 무선 버스 구조를 통해 함께 직접적으로 연결된), 분산되어 위치될 수 있음(예컨대, 근거리 통신망 및/또는 광역 네트워크를 통한 간접적인 연결을 통한 클라우드 컴퓨팅)을 주목하여야 한다. 만약, 상기 프로세싱 모듈, 모듈, 프로세싱 회로, 및/또는 프로세싱 유닛이 정적 머신, 아날로그 회로, 디지털 회로, 및/또는 회로, 저장하는 메모리 및/또는 메모리 구성요소를 통해 하나 이상의 그 기능들을 구현한다면, 그 대응하는 동작 지시들은 상기 정적 머신, 아날로그 회로, 디지털 회로, 및/또는 논리 회로를 포함하는 회로의 내부에 내장되거나 외부에 있을 수 있음을 더 주목하여야 한다. 상기 메모리 엘리먼트는 저장할 수 있으며, 상기 프로세싱 모듈, 모듈, 프로세싱 회로, 및/또는 프로세싱 유닛은 상기 도면들 중 하나 이상에서 나타내는 단계들 및/또는 기능들 중 적어도 일부에 대응하는 하드 코딩된 및/또는 동작 지시들을 실행한다는 것을 여전히 더 주목하여야 한다. 그러한 메모리 디바이스 또는 메모리 엘리먼트는 제조의 부품 내에서 포함될 수 있다.

본 발명은 특정 기능들 및 그의 관계들의 성능을 나타내는 방법 단계들의 목적을 가지고 위에서 설명되었다. 이러한 기능적 구성 요소들 및 방법 단계들의 경계들 및 순서는 설명의 편의를 위해 여기에서 임의로 정의되었다. 상기 특정 기능들 및 관계들이 적절히 수행되는 한 대안적인 경계들 및 순서들이 정의될 수 있다. 임의의 그러한 대안적인 경계들 및 순서들은 그러므로 상기 청구된 발명의 범위 및 사상 내에 있다. 추가로, 이러한 기능적 구성 요소들의 경계들은 설명의 편의를 위해 임의로 정의되었다. 어떠한 중요한 기능들이 적절히 수행되는 한 대안적인 경계들이 정의될 수 있다. 마찬가지로, 흐름도 블록들은 또한 어떠한 중요한 기능성을 나타내기 위해 여기에서 임의로 정의되었을 수 있다. 확장된 사용을 위해, 상기 흐름도 블록 경계들 및 순서는 정의되었을 수 있으며 여전히 어떠한 중요한 기능을 수행한다. 기능적 구성 요소들 및 흐름도 블록들 및 순서들 둘 다의 대안적인 정의들은 그러므로 청구된 본 발명의 범위 및 사상 내에 있다. 당업자는 또한 여기에서의 상기 기능적 구성 요소들 및 다른 도시된 블록들, 모듈들, 및 구성요소들이 도시된 바와 같이 또는 분리된 구성요소들, 반도체 집적 회로(ASIC)들, 적절한 소프트웨어를 실행하는 프로세서들 및 그와 유사한 또는 임의의 조합에 의해 구현될 수 있음을 인지할 것이다.

본 발명은 또한 하나 이상의 실시예들의 용어로, 적어도 부분적으로 설명되었을 수 있다. 본 발명의 실시예는 본 발명, 그 측면, 그 특징, 그 개념, 및/또는 그 예를 나타내기 위해 여기에서 사용된다. 본 발명을 구현하는 장치, 제조의 물건, 머신, 및/또는 프로세스의 물리적인 실시예는 여기에 설명된 하나 이상의 실시예들을 참조하여 설명된 하나 이상의 측면들, 특징들, 개념들, 예들 등을 포함할 수 있다. 더구나, 전체 도면에서, 실시예들은 상기 동일한 또는 상이한 참조 번호들을 사용할 수 있는 상기 동일하게 또는 유사하게 명명된 기능들, 단계들, 모듈들 등을 통합할 수 있으며, 그와 같이, 상기 기능들, 단계들, 모듈들 등은 상기 동일한 또는 유사한 기능들, 단계들, 모듈들 등 또는 다른 것들일 수 있다.

한편, 용어 "~처리부"는 본 발명의 다양한 실시예들의 설명에서 사용된다. 모듈은 하나 이상의 출력 신호들을 생성하기 위해 하나 이상의 입력 신호들의 처리와 같은 하나 이상의 기능들을 수행하기 위해 하드웨어를 통해 구현되는 기능적 블록을 포함한다. 상기 기능적 블록을 구현하는 하드웨어는 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 결합하여 직접 동작할 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같이, 모듈은 자체적으로 모듈인 하나 이상의 서브-모듈들을 포함할 수 있다.

본 발명의 여러가지 기능들 및 특정들의 특별한 조합들이 여기에 분명히 설명된 반면, 이러한 특징들 및 기능들의 다른 조합들이 마찬가지로 가능하다. 본 발명은 여기에 개시된 특정한 예들에 제한되지 않으며, 이러한 다른 조합들을 명백히 통합한다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

511 : 회원 가입 처리 모듈 512 : 설문 처리 모듈
513 : 외부 SNS 연동 모듈 514 : 사용자 정보 수집 모듈
515 : 온톨로지 모듈 516 : 태그 매칭 저장 모듈
517 : 질문 처리 모듈 518 : 컨텐츠 추천 모듈
519 : 태그 추천 모듈 520 : 큐레이션 처리 모듈
521 : 사용자 정보 데이터베이스
522 : 컨텐츠 정보 데이터베이스

Claims (10)

1. 사용자와 관련된 정형 데이터 또는 비정형 데이터를 수집하는 사용자 정보 수집 모듈;
   상기 사용자 정보 수집 모듈을 통해 수집된 정보를 온톨로지 처리하여 적어도 하나의 상품 태그 및 각각의 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그를 생성하는 온톨로지 모듈; 및
   상기 온톨로지 모듈을 통해 생성된 상기 상품 태그를 상기 적어도 하나의 성향 태그와 매핑하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 태그 매칭 저장 모듈; 을 포함하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 정형 데이터는 상기 사용자가 회원 가입 시 입력한 개인 프로파일 데이터인 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 비정형 데이터는 상기 사용자가 외부 서버를 통해 활동한 데이터로서, 상기 외부 서버를 통해 수집된 데이터인 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템.
   
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 시스템은 상기 사용자로부터 입력된 정보에 따라 회원 가입 처리를 수행하는 회원 가입 처리 모듈을 더 포함하며,
   상기 회원 가입 처리 모듈은 상기 사용자로부터 외부 서버의 계정과 관련된 정보를 입력받음으로써, 상기 외부 서버로부터 상기 사용자의 활동 정보를 수집할 수 있는 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템.
   
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 온톨로지 모듈은 질문 내용 문장을 형태소 분석하는 전처리 과정, 비정형 문서를 대상으로 용어를 추출하는 형태소 분석 과정 및 태그 온톨로지를 이용하여 문서에서 출현한 용어를 표준화하는 용어 표준화 과정 중 적어도 어느 하나의 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템.
   
6. 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법에 있어서,
   맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템에 의해 수행되는 각 단계는:
   사용자 정보 수집 모듈에 의해 사용자와 관련된 정형 데이터 또는 비정형 데이터를 수집하는 단계;
   온톨로지 모듈에 의해 상기 사용자 정보 수집 모듈을 통해 수집된 정보를 온톨로지 처리하여 적어도 하나의 상품 태그 및 각각의 상품 태그에 대한 적어도 하나의 성향 태그를 생성하는 단계; 및
   태그 매칭 저장 모듈에 의해 상기 온톨로지 모듈을 통해 생성된 상기 상품 태그를 상기 적어도 하나의 성향 태그와 매핑하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 단계; 를 포함하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법.
   
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 정형 데이터는 상기 사용자가 회원 가입 시 입력한 개인 프로파일 데이터인 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법.
   
8. 청구항 6에 있어서,
   상기 비정형 데이터는 상기 사용자가 외부 서버를 통해 활동한 데이터로서, 상기 외부 서버를 통해 수집된 데이터인 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법.
   
9. 청구항 6에 있어서,
   상기 방법은 상기 사용자로부터 입력된 정보에 따라 회원 가입 처리를 수행하는 단계를 더 포함하며,
   상기 회원 가입 처리 수행 시, 상기 사용자로부터 외부 서버의 계정과 관련된 정보를 입력받음으로써, 상기 외부 서버로부터 상기 사용자의 활동 정보를 수집할 수 있는 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법.
   
10. 청구항 6에 있어서,
    상기 태그를 생성하는 단계는:
    사용자로부터 질문 내용을 입력받는 단계;
    질문 내용 문장을 형태소 분석하는 전처리 단계;
    비정형 문서를 대상으로 용어를 추출하는 형태소 분석 단계; 및
    온톨로지를 이용하여 문서에서 출현한 용어를 표준화하는 용어 표준화 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 방법.

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