KR20140031452A - 디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20140031452A KR1020120095957A KR20120095957A KR20140031452A KR 20140031452 A KR20140031452 A KR 20140031452A KR 1020120095957 A KR1020120095957 A KR 1020120095957A KR 20120095957 A KR20120095957 A KR 20120095957A KR 20140031452 A KR20140031452 A KR 20140031452A
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Abstract

디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템 및 방법이 제공된다. 제 1 디바이스가 그룹에 대한 부가 정보를 수신하는 방법은, 제1 디바이스가 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 단계; 상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보를 서버에게 제공하는 단계; 및 상기 서버로부터 상기 공통 관심 정보에 관한 부가 정보를 수신하는 단계;를 포함한다.

Description

디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING ADDITIONAL INFORMATION TO GROUP OF DEVICES}
본 발명은 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여 형성되는 그룹에 대하여 부가 정보를 제공할 수 있는, 부가 정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 네트워크 기술의 발달로 인하여, 디바이스의 사용자는 디바이스를 통하여 다른 사용자의 디바이스와 다양한 정보를 송수신할 수 있게 되었다. 또한, 사용자는 디바이스를 통하여 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보와 같은 다양한 부가 정보를 제공받을 수 있다.
그러나, 다양한 부가 정보가 무분별하게 디바이스에게 제공되는 문제가 있으며, 복수의 디바이스가 부가 정보를 함께 공유하기 힘든 문제점이 있었다. 디바이스의 사용자들은 유사한 성향의 다른 사용자들과 함께 정보를 공유하기를 원하며, 부가 정보를 제공하는 서버는 복수의 디바이스에게 적합한 부가 정보를 효과적으로 제공할 필요가 있다.
본 발명의 일 실시예는, 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여 획득되는 공통 관심 정보를 이용하여 디바이스의 그룹을 형성하고, 형성된 그룹에 대하여 소정의 부가 정보를 제공할 수 있는, 디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면은, 제1 디바이스가 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 단계; 상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보를 서버에게 제공하는 단계; 및 상기 서버로부터 상기 공통 관심 정보에 관한 부가 정보를 수신하는 단계;를 포함하는, 제 1 디바이스가 그룹에 대한 부가 정보를 수신하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 부가 정보는, 상기 서버로부터, 상기 형성된 그룹에 포함된 상기 제 2 디바이스에게 제공될 수 있다.
또한, 상기 사용자 관심 정보를 수신하는 단계는, 근접 통신을 통하여 상기 제 2 디바이스로부터 상기 사용자 관심 정보를 수신할 수 있다.
또한, 상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그룹을 형성하는 단계는, 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 형성된 그룹의 서브 그룹을 형성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 공통 관심 정보를 획득하는 단계는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 형성할 수 있다.
또한, 상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 부가 정보는 상기 공통 관심 정보에 기초하여 결정된 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그룹에 관한 정보는 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함하며, 상기 부가 정보는, 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별될 수 있다.
또한, 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수치 이상이면, 상기 부가 정보에는 소정의 쿠폰 정보가 포함될 수 있다.
또한, 제 3 디바이스로부터 사용자 관심 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보, 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보, 및 상기 제 3 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 갱신하는 단계; 상기 갱신된 공통 관심 정보에 기초하여, 상기 형성된 그룹을 갱신하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 2 측면은, 제 1 디바이스로부터 공통 관심 정보 및 상기 제 1 디바이스에 의해 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 상기 공통 관심 정보 및 상기 그룹 정보에 기초하여 부가 정보를 결정하는 단계; 및 상기 부가 정보를 상기 제 1 디바이스에게 제공하는 단계;를 포함하며, 상기 공통 관심 정보는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스에 의해 획득되며, 상기 그룹은 상기 공통 관심 정보에 기초하여 상기 제 1 디바이스에 의해 형성되는 것인, 서버가 그룹에 대한 부가 정보를 제공하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 부가 정보를 상기 형성된 그룹에 포함된 상기 제 2 디바이스에게 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 관심 정보는, 근접 통신을 통하여 상기 제 2 디바이스로부터 상기 제 1 디바이스에게 제공될 수 있다.
또한, 상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 형성된 그룹의 서브 그룹이 상기 제 1 디바이스에 의해 형성될 수 있다.
또한, 상기 공통 관심 정보는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 제 1 디바이스에 의해 획득될 수 있다.
또한, 상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 부가 정보는 상기 공통 관심 정보에 기초하여 결정된 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그룹 정보는 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함하며, 상기 부가 정보는, 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별될 수 있다.
또한, 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수치 이상이면, 상기 부가 정보에는 소정의 쿠폰 정보가 포함될 수 있다.
또한, 본 발명의 제 3 측면은, 제1 디바이스 및 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 단계; 상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보에 기초하여, 상기 부가 정보를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 부가 정보를 상기 제 1 디바이스 및 상기 제 2 디바이스에게 제공하는 단계;를 포함하는, 서버가 디바이스의 그룹에 대한 부가 정보를 제공하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그룹을 형성하는 단계는, 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 형성된 그룹의 서브 그룹을 형성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 공통 관심 정보를 획득하는 단계는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 형성할 수 있다.
또한, 상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 부가 정보는 상기 공통 관심 정보에 기초하여 결정된 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 그룹에 관한 정보는 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함하며, 상기 부가 정보는, 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별될 수 있다.
또한, 상기 서버에게 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수치 이상이면, 상기 부가 정보에는 소정의 쿠폰 정보가 포함될 수 있다.
또한, 제 3 디바이스로부터 사용자 관심 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보, 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보, 및 상기 제 3 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 갱신하는 단계; 상기 갱신된 공통 관심 정보에 기초하여, 상기 형성된 그룹을 갱신하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 4 측면은, 다른 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 관심 정보 수신부; 상기 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 다른 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 디바이스의 사용자와 상기 다른 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 공통 관심 정보 획득부; 상기 디바이스 및 상기 다른 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 그룹 형성부; 상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보를 서버에게 제공하는 정보 제공부; 및 상기 서버로부터 상기 공통 관심 정보에 관한 부가 정보를 수신하는 부가 정보 수신부;를 포함하는, 서버로부터 그룹에 대한 부가 정보를 수신하는 디바이스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 5 측면은, 제 1 디바이스로부터 공통 관심 정보를 수신하는 공통 관심 정보 획득부; 상기 제 1 디바이스에 의해 형성된 그룹에 관한 그룹 정보 및 상기 수신된 상기 공통 관심 정보에 기초하여 부가 정보를 결정하는 부가 정보 결정부; 및 상기 부가 정보를 상기 제 1 디바이스에게 제공하는 부가 정보 제공부;를 포함하며, 상기 공통 관심 정보는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스에 의해 획득되며, 상기 그룹은 상기 공통 관심 정보에 기초하여 상기 제 1 디바이스에 의해 형성되는 것인, 그룹에 관한 부가 정보를 제공하는 서버를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 6 측면은, 제1 디바이스 및 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 관심 정보 수신부; 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 공통 관심 정보 획득부; 상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 그룹 형성부; 상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보에 기초하여, 상기 부가 정보를 결정하는 부가 정보 결정부; 및 상기 결정된 부가 정보를 상기 제 1 디바이스 및 상기 제 2 디바이스에게 제공하는 부가 정보 제공부;를 포함하는, 그룹에 관한 부가 정보를 제공하는 서버를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 7 측면은, 상기 제 1 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 8 측면은, 제 2 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 9 측면은, 제 3 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템의 전체 개요도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 디바이스에 대한 부가 정보 제공 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110)가 서버(200)로부터 제공되는 광고 정보를 수신함에 따라 서버(200)가 디바이스 그룹에 관한 부가 정보를 제 1 디바이스(110)에게 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)가 그룹을 형성하는 방법의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)가 부가 정보를 결정하는 방법의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)에서 사용자 관심 정보를 생성하기 위하여 디스플레이되는 사용자 인터페이스의 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110)의 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)의 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템의 전체 개요도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 시스템은, 복수의 디바이스들(100)과 서버(200)를 포함한다. 부가 정보 제공 시스템에서 복수의 디바이스들(100) 중에서 일부의 디바이스들이 서로 그룹을 형성하고, 서버(200)는 형성된 그룹에 대한 부가 정보를 생성하여 그룹에 속한 디바이스들에게 소정의 부가 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 디바이스들(110 ~170) 중에서 디바이스(110), 디바이스(120) 및 디바이스(140)가 서로 그룹을 형성하고, 디바이스(150), 디바이스(160) 및 디바이스(170)이 서로 그룹을 형성할 수 있다.
디바이스들(110~170) 각각의 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보가 생성될 수 있으며, 공통 관심 정보에 기초하여 그룹이 형성될 수 있다. 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심사를 판단하는데 이용되는 정보로서, 예를 들어, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 공통 관심 정보는, 사용자 관심 정보 간의 유사도에 기초하여 생성될 수 있다.
서버(200)는 공통 관심 정보에 기초하여, 소정의 그룹에 대한 부가 정보를 결정하고, 그룹에 속한 디바이스들의 개수에 따라 차별화된 부가 정보를 제공할 수 있다. 부가 정보는, 예를 들어, 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 서버(200)는 부가 정보를 제공받은 디바이스들로부터 피드백 정보를 수신하고, 피드백 정보를 저장할 수 있다. 또한, 서버(200)에 저장된 피드백 정보는 공통 관심 정보를 생성하고 그룹을 형성하는데 이용될 수 있다. 피드백 정보는 부가 정보에 대한 사용자의 평가, 및 부가 정보를 이용한 디바이스의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
디바이스들(100)은 서로 근접 통신을 통하여 정보를 송수신할 수 있으나 이에 제한되지 않는다. 디바이스들(100)의 일부 또는 전부는 다른 통신 방법을 통하여 서로 정보를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(110), 디바이스(120), 및 디바이스(130) 중에서 디바이스(110) 및 디바이스(120)는 근접 통신을 통하여 서로 연결되고, 디바이스(130)는 소정의 웹 서버를 통하여 디바이스(110) 및 디바이스(120)와 연결될 수 있다.
또한, 디바이스들(100)은, 스마트폰, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, GPS(global positioning system) 장치, 랩톱, 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스 그룹에 대한 부가 정보 제공 방법의 흐름도이다. 도 2에서는, 제 1 디바이스(110)가 다른 디바이스들(120, 130)로부터 사용자 관심 정보를 수집하고, 공통 관심 정보를 획득하고, 그룹을 형성할 수 있다.
단계 S200에서 제 1 디바이스(110)는 제 2 디바이스(120)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는, 예를 들어, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 2 디바이스(120)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 2 디바이스(120)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(120)의 화면에는 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스가 디스플레이될 수 있으며, 사용자의 선택 입력에 따라 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
또한, 제 2 디바이스(120)는 제 2 디바이스(120)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(120)는 콘텐트의 이용 이력, 애플리케이션의 이용 이력 및 통화 이력을 저장할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 제 2 디바이스(120)로부터 근접 통신을 통하여 사용자 관심 정보를 수신할 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않으며, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)가 소정의 서버에 함께 접속하고, 제 1 디바이스(110)는 접속된 서버를 통하여 제 2 디바이스(120)로부터 사용자 관심 정보를 수신할 수도 있다. 이 경우, 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)는 소정의 마커(예를 들어, 바코드, QR 코드)를 이용하여 소정의 서버에 접속할 수 있다. 또한, 제 2 디바이스(120)는 제 1 디바이스(110)에게 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보를 수신할 수 있는 링크 주소를 제공할 수도 있다.
단계 S202에서 제 1 디바이스(110)는 제 3 디바이스(130)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 3 디바이스(130)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 3 디바이스(130)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 또한, 제 3 디바이스(130)는 제 3 디바이스(130)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 제 3 디바이스(130)로부터 근접 통신을 통하여 사용자 관심 정보를 수신할 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않으며, 제 1 디바이스(110)와 제 3 디바이스(130)가 소정의 서버에 함께 접속하고, 제 1 디바이스(110)는 접속된 서버를 통하여 제 3 디바이스(130)로부터 사용자 관심 정보를 수신할 수도 있다. 또한, 제 3 디바이스(130)는 제 1 디바이스(110)에게 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보를 수신할 수 있는 링크 주소를 제공할 수도 있다.
단계 S204에서 제 1 디바이스(110)는 수신된 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보를 획득한다. 제 1 디바이스(110)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 제 1 디바이스(110)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보를 비교할 수 있으며, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 동일 또는 유사한 항목에 대한 정보를 추출하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업, 성별 및 지역이 공통되는 경우에, 직업, 성별 및 지역에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보 및 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업 및 나이가 공통되는 경우에, 직업 및 나이에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업이 공통되는 경우에, 직업에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
상기에서는, 제 1 디바이스(110)가 2개의 디바이스에 대한 사용자 관심 정보를 이용하여 공통 관심 정보를 생성하는 것으로 설명하였지만, 이에 제한되지 않으며, 3개 이상의 디바이스의 사용자 관심 정보를 이용하여 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 제 1 디바이스(110)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보를, 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 분석함으로써 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
단계 S206에서 제 1 디바이스(110)는 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성한다. 제 1 디바이스(110)는 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘3’이고, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘2’이고, 제 2 디바이스(120)와 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘1’인 경우에, 제 1 디바이스(110)는 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)를 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다.
그러나, 이에 제한되지 않으며, 제 1 디바이스(110)는 다양한 알고리즘을 이용하여 디바이스들(100)에 대한 그룹을 형성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 형성된 그룹을 갱신할 수 있다. 구체적으로, 제 1 디바이스(110)는 제 4 디바이스(140)로부터 사용자 관심 정보를 수신하고, 제 4 디바이스(140)와 다른 디바이스들에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제 4 디바이스(140)의 사용자 관심 정보가 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 유사한 경우에, 제 1 디바이스(110)는 제 4 디바이스(140)를 형성된 그룹에 포함시킬 수 있다.
단계 S208에서 제 1 디바이스(110)는 서버(200)에게 공통 관심 정보 및 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 제공한다. 제 1 디바이스(110)는 형성된 그룹에 포함된 디바이스와 관련된 공통 관심 정보를 서버(200)에게 제공할 수 있다. 또한, 제 1 디바이스(110)는 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 생성하고, 생성된 그룹 정보를 서버(200)에게 제공할 수 있다. 그룹 정보는, 예를 들어, 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 그룹 정보는 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S210에서 서버(200)는 수신된 공통 관심 정보 및 그룹 정보에 기초하여, 부가 정보를 결정한다. 서버(200)는 수신된 공통 관심 정보 및 그룹 정보에 대응되는 부가 정보를 결정할 수 있다. 부가 정보는, 예를 들어 광고 정보, 쿠폰 정보, 및 지역 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 서버(200)는 부가 정보를 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별할 수 있다. 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에 소정의 쿠폰 정보를 부가 정보에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 그룹에 포함된 디바이스의 수가 ‘3’ 이상인 경우에, 소정의 상품에 대한 ‘2 + 1 쿠폰’을 부가 정보에 포함시킬 수 있다.
단계 S212에서 서버(200)는 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공한다. 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스들에게 부가 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 그룹에 제 2 디바이스(120)가 포함된 경우에, 서버(200)는 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공할 수 있다.
단계 S214에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)에게 부가 정보를 제공한다. 그룹에 제 1 디바이스(110)가 포함된 경우에, 서버(200)는 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공할 수 있다.
단계 S216에서 제 1 디바이스(110)는 서버(200)에게 피드백 정보를 제공한다. 피드백 정보는, 부가 정보에 대하여 피드백되는 정보를 말하며, 예를 들어, 부가 정보에 대한 제 1 디바이스(110)의 사용자의 평가, 및 부가 정보를 기초한 제 1 디바이스(110)의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S218에서 제 2 디바이스(120)는 서버(200)에게 피드백 정보를 제공한다. 피드백 정보는, 예를 들어, 부가 정보에 대한 제 2 디바이스(120)의 사용자의 평가, 및 부가 정보를 기초한 제 2 디바이스(120)의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S220에서 서버(200)는 수신된 피드백 정보를 저장한다. 서버(200)에 저장된 피드백 정보는 제 1 디바이스(110) 및 서버(200) 중 적어도 하나가 공통 관심 정보를 획득하거나 그룹을 형성하는데 이용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 디바이스에 대한 부가 정보 제공 방법의 흐름도이다. 도 3에서는 서버(200)가 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
단계 S300에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는, 예를 들어, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 1 디바이스(110)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 1 디바이스(110)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 화면에는 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스가 디스플레이될 수 있으며, 사용자의 선택 입력에 따라 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
또한, 제 1 디바이스(110)는 제 1 디바이스(110)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는 콘텐트의 이용 이력, 애플리케이션의 이용 이력 및 통화 이력을 저장할 수 있다.
단계 S302에서 서버(200)는 제 2 디바이스(120)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 2 디바이스(120)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 2 디바이스(120)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 또한, 제 2 디바이스(120)는 제 2 디바이스(120)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
단계 S304에서 서버(200)는 제 3 디바이스(130)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 3 디바이스(130)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 3 디바이스(130)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 또한, 제 3 디바이스(130)는 제 3 디바이스(130)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
단계 S306에서 서버(200)는 수신된 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보를 획득한다. 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보 및 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보를 비교할 수 있으며, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 동일 또는 유사한 항목에 대한 정보를 추출하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업, 성별 및 지역이 공통되는 경우에, 서버(200)는 직업, 성별 및 지역에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업 및 나이가 공통되는 경우에, 서버(200)는 직업 및 나이에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 서버(200)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업이 공통되는 경우에, 서버(200)는 직업에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
상기에서는, 서버(200)가 2개의 디바이스에 대한 사용자 관심 정보를 이용하여 공통 관심 정보를 생성하는 것으로 설명하였지만, 이에 제한되지 않으며, 3개 이상의 디바이스의 사용자 관심 정보를 이용하여 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다.
또한, 서버(200)는 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보를, 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 분석함으로써 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
단계 S308에서 서버(200)는 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성한다. 서버(200)는 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘3’이고, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘2’이고, 제 2 디바이스(120)와 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘1’인 경우에, 서버(200)는 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)를 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다.
그러나, 이에 제한되지 않으며, 서버(200)는 다양한 알고리즘을 이용하여 디바이스들(100)에 대한 그룹을 형성할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 서버(200)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다.
또한, 서버(200)는 형성된 그룹을 갱신할 수 있다. 구체적으로, 서버(200)는 제 4 디바이스(140)로부터 사용자 관심 정보를 수신하고, 제 4 디바이스(140)와 다른 디바이스들에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제 4 디바이스(140)의 사용자 관심 정보가 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 유사한 경우에, 서버(200)는 제 4 디바이스(140)를 그룹에 포함시킬 수 있다.
단계 S310에서 서버(200)는 공통 관심 정보 및 형성된 그룹에 관한 그룹 정보에 기초하여, 부가 정보를 결정한다. 서버(200)는 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 생성하고, 공통 관심 정보 및 그룹 정보에 대응되는 부가 정보를 결정할 수 있다 그룹 정보는, 예를 들어, 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 그룹 정보는 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 서버(200)는 부가 정보를 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별할 수 있다. 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에 소정의 쿠폰 정보를 부가 정보에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 그룹에 포함된 디바이스의 수가 ‘3’ 이상인 경우에, 소정의 상품에 대한 ‘2 + 1 쿠폰’을 부가 정보에 포함시킬 수 있다.
단계 S312에서 서버(200)는 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공한다. 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스들에게 부가 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 그룹에 제 2 디바이스(120)가 포함된 경우에, 서버(200)는 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공할 수 있다.
단계 S314에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)에게 부가 정보를 제공한다. 그룹에 제 1 디바이스(110)가 포함된 경우에, 서버(200)는 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공할 수 있다.
단계 S316에서 제 1 디바이스(110)는 서버(200)에게 피드백 정보를 제공한다. 피드백 정보는, 부가 정보에 대하여 피드백되는 정보를 말하며, 예를 들어, 부가 정보에 대한 제 1 디바이스(110)의 사용자의 평가, 및 부가 정보를 기초한 제 1 디바이스(110)의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S318에서 제 2 디바이스(120)는 서버(200)에게 피드백 정보를 제공한다. 피드백 정보는, 예를 들어, 부가 정보에 대한 제 2 디바이스(120)의 사용자의 평가, 및 부가 정보를 기초한 제 2 디바이스(120)의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S320에서 서버(200)는 수신된 피드백 정보를 저장한다. 서버(200)에 저장된 피드백 정보는 제 1 디바이스(110) 및 서버(200) 중 적어도 하나가 공통 관심 정보를 획득하거나 그룹을 형성하는데 이용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110)가 서버(200)로부터 제공되는 광고 정보를 수신함에 따라 서버(200)가 디바이스 그룹에 관한 부가 정보를 제 1 디바이스(110)에게 제공하는 방법의 흐름도이다.
단계 S400에서 서버(200)는 제 2 디바이스(120)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 2 디바이스(120)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 2 디바이스(120)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 또한, 제 2 디바이스(120)는 제 2 디바이스(120)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
단계 S402에서 서버(200)는 제 3 디바이스(130)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 3 디바이스(130)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 3 디바이스(130)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 또한, 제 3 디바이스(130)는 제 3 디바이스(130)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
단계 S404에서 서버(200)는 수신된 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보를 획득한다. 서버(200)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보, 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 서버(200)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보, 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보를 비교할 수 있으며, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보, 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 동일 또는 유사한 항목에 대한 정보를 추출하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
단계 S406에서 서버(200)는 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성한다. 서버(200)는 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 서버(200)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다.
단계 S408에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 사용자 관심 정보는 사용자 입력에 기초하여 제 1 디바이스(110)에서 생성될 수 있다. 이 경우, 제 1 디바이스(110)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다. 또한, 제 1 디바이스(110)는 제 1 디바이스(110)의 동작에 관한 이력을 저장함으로써 사용자 관심 정보를 생성할 수 있다.
단계 S410에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)에게 소정의 광고 정보를 제공한다. 서버(200)는 제 1 디바이스(110)로부터 수신된 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보에 기초하여 소정의 광고 정보를 제 1 디바이스(110)에게 제공할 수 있다. 또한, 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 디바이스 정보에 기초하여 소정의 광고 정보를 제 1 디바이스(110)에게 제공할 수도 있다. 이 경우, 디바이스 정보는, 디바이스의 종류, SSID 등에 관한 정보로서, 제 1 디바이스(110)로부터 서버(200)에게 미리 제공될 수 있다.
단계 S412에서 제 1 디바이스(110)는 서버(200)로부터 수신된 광고 정보를 출력하며, 단계 S414에서 제 1 디바이스(110)는 광고 정보가 출력되었음을 서버(200)에게 알린다.
단계 S416에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)를 소정의 그룹에 포함시킨다. 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보 및 단계 S406에서 형성된 그룹의 공통 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스를 그룹에 가입시킬 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보 및 그룹의 공통 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 제 1 디바이스(110)를 그룹에 포함시킬 수 가입시킬 수 있다.
단계 S418에서 서버(200)는 단계 S406에서 형성된 그룹의 서브 그룹을 형성한다. 제 1 디바이스(110)가 단계 S406에서 형성된 그룹에 포함됨에 따라, 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 크다면, 서버(200)는 제 1 디바이스(110)가 포함된 그룹의 서브 그룹을 형성할 수 있다. 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스들 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 서브 그룹에 포함시킬 수 있다.
단계 S420에서 서버(200)는 제 1 디바이스(110)에게 부가 정보를 제공한다. 서버(200)는, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 그룹의 공통 관심 정보, 및 그룹에 관한 그룹 정보 중 적어도 하나에 기초하여 생성할 수 있다. 서버(200)는 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 생성하고, 공통 관심 정보 및 그룹 정보에 대응되는 부가 정보를 결정할 수 있다. 그룹 정보는, 예를 들어, 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 그룹 정보는 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 서버(200)는 부가 정보를 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별할 수 있다. 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에 소정의 쿠폰 정보를 부가 정보에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 그룹에 포함된 디바이스의 수가 ‘3’ 이상인 경우에, 소정의 상품에 대한 ‘2 + 1 쿠폰’을 부가 정보에 포함시킬 수 있다. 또한 서버(200)는 생성된 부가 정보를 제 1 디바이스(110)에게 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)가 그룹을 형성하는 방법의 일례를 도시한 도면이다.
단계 S400에서 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 단계 S206 또는 단계 S308에서 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 큰지를 판단한다. 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 그룹 정보에 기초하여 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 큰지를 판단할 수 있다.
디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 크다면, 단계 S402에서 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 형성된 그룹의 서브 그룹을 형성한다. 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 그룹에 포함된 디바이스들 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 서브 그룹에 포함시킬 수 있다.
그러나, 이에 제한되지 않으며, 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 다양한 알고리즘을 이용하여 서브 그룹을 형성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 서브 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 서브 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 형성된 서브 그룹을 갱신할 수 있다. 그룹에 새로운 디바이스가 포함되는 경우에, 제 1 디바이스(110) 또는 서버(200)는 새로운 디바이스를 소정의 서브 그룹에 포함시킬 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)가 부가 정보를 결정하는 방법의 일례를 도시한 도면이다.
단계 S500에서 서버(200)는 단계 S206 또는 단계 S308에서 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 큰지를 판단한다. 서버(200)는 그룹 정보에 기초하여 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 큰지를 판단할 수 있다.
디바이스의 개수가 기 설정된 수보다 크다면, 단계 S502에서 서버(200)는 부가 정보에 소정의 쿠폰 정보를 포함시킨다. 예를 들어, 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 ‘3’이상인 경우에 “2+1 쿠폰”을 부가 정보에 포함시킬 수 있다. “2+1 쿠폰”은 사용자가 2개의 물건을 구입하는 경우에, 사용자가 추가적으로 1개의 물건을 무료로 획득할 수 있도록 하는 쿠폰을 의미한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)에서 사용자 관심 정보를 생성하기 위하여 디스플레이되는 사용자 인터페이스의 일례를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스는 사용자의 관심 분야를 선택하기 위한 목록과 사용자의 선호 사이트를 선택하기 위한 목록을 포함할 수 있다. 사용자의 관심 분야를 선택하기 위한 목록 및 사용자의 선호 사이트를 선택하기 위한 목록은, 디바이스를 이용하는 사용자의 사용 이력에 기초하여 결정되고 추천될 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 사용자가 자주 이용하는 웹 사이트 정보를 획득할 수 있다. 또한, 디바이스는 획득된 웹 사이트의 속성에 기초하여, 사용자의 관심 분야를 선택하기 위한 목록과 사용자의 선호 사이트를 선택하기 위한 목록을 생성할 수 있다.
사용자가 사용자의 관심 분야를 선택하기 위한 목록에서 소정의 항목을 선택하면, 디바이스는 사용자 관심 정보에 선택된 관심 분야에 관한 정보를 포함시킬 수 있다. 또한, 사용자가 사용자의 선호 사이트를 선택하기 위한 목록에서 소정의 항목을 선택하면, 디바이스는 사용자 관심 정보에 사용자의 선호 사이트에 관한 정보를 포함시킬 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110)의 블록도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 디바이스(110)는 관심 정보 획득부(111), 공통 관심 정보 획득부(112), 그룹 형성부(113), 정보 제공부(114), 부가 정보 수신부(115), 피드백 정보 생성부(116), DB(117), 송수신부(118) 및 제어부(119)를 포함한다.
관심 정보 획득부(111)는 다른 디바이스로부터 사용자 관심 정보를 획득한다. 관심 정보 획득부(111)는 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)로부터 사용자 관심 정보를 수신할 수 있다. 사용자 관심 정보는, 예를 들어, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 관심 정보 획득부(111)는 제 1 디바이스(110)의 관심 정보를 생성할 수 있다. 이 경우, 제 1 디바이스(110)의 화면에는 사용자 관심 정보를 생성하기 위한 사용자 인터페이스가 표시될 수 있으며, 사용자 인터페이스를 통한 사용자 입력에 기초하여 소정의 사용자 관심 정보가 형성될 수 있다.
공통 관심 정보 획득부(112)는 수신된 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보를 획득한다. 공통 관심 정보 획득부(112)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 공통 관심 정보 획득부(112)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보를 비교할 수 있으며, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 동일 또는 유사한 항목에 대한 정보를 추출하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업, 성별 및 지역이 공통되는 경우에, 공통 관심 정보 획득부(112)는 직업, 성별 및 지역에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 공통 관심 정보 획득부(112)는 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보 및 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업 및 나이가 공통되는 경우에, 공통 관심 정보 획득부(112)는 직업 및 나이에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 공통 관심 정보 획득부(112)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업이 공통되는 경우에, 직업에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
그러나, 이에 제한되지 않으며, 공통 관심 정보 획득부(112)는 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 공통 관심 정보 획득부(112)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보를, 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 분석함으로써 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 공통 관심 정보 획득부(112)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 공통 관심 정보 획득부(112)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
그룹 형성부(113)는 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성한다. 그룹 형성부(113)는 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘3’이고, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘2’이고, 제 2 디바이스(120)와 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘1’인 경우에, 그룹 형성부(113)는 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)를 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다.
그러나, 이에 제한되지 않으며, 그룹 형성부(113)다양한 알고리즘을 이용하여 디바이스들(100)에 대한 그룹을 형성할 수 있다. 예를 들어, 그룹 형성부(113)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 그룹 형성부(113)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다.
또한, 그룹 형성부(113)는 형성된 그룹을 갱신할 수 있다. 구체적으로, 관심 정보 획득부(111)는 제 4 디바이스(140)로부터 사용자 관심 정보를 수신하고, 공통 관심 정보 획득부(112)는 제 4 디바이스(140)와 다른 디바이스들에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제 4 디바이스(140)의 사용자 관심 정보가 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 유사한 경우에, 그룹 형성부(113)는 제 4 디바이스(140)를 형성된 그룹에 포함시킬 수 있다.
정보 제공부(114)는 서버(200)에게 공통 관심 정보 및 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 제공한다. 정보 제공부(114)는 형성된 그룹에 포함된 디바이스와 관련된 공통 관심 정보를 서버(200)에게 제공할 수 있다. 또한, 정보 제공부(114)는 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 생성하고, 생성된 그룹 정보를 서버(200)에게 제공할 수 있다. 그룹 정보는, 예를 들어, 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 그룹 정보는 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 정보 제공부(114)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보를 서버(200)에게 제공할 수 있다. 이 경우, 서버(200)가 공통 관심 정보를 생성하고, 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 정보 제공부(114)는 후술할 피드백 정보를 서버(200)에게 제공할 수 있다.
부가 정보 수신부(115)는 서버(200)로부터 부가 정보를 수신한다. 서버(200)는 공통 관심 정보 및 그룹 정보에 기초하여, 부가 정보를 결정할 수 있으며, 부가 정보 수신부(115)는 서버(200)에 의해 결정된 부가 정보를 서버(200)로부터 수신할 수 있다. 부가 정보는, 예를 들어 광고 정보, 쿠폰 정보, 및 지역 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
피드백 정보 생성부(116)는 수신된 부가 정보에 대한 피드백 정보를 생성한다. 피드백 정보 생성부(116)는 사용자 입력에 기초하여 피드백 정보를 생성할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 피드백 정보는, 부가 정보에 대하여 피드백되는 정보를 말하며, 예를 들어, 부가 정보에 대한 제 1 디바이스(110)의 사용자의 평가, 및 부가 정보를 기초한 제 1 디바이스(110)의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
DB(117)는 제 1 디바이스(110)가 다른 디바이스와 그룹을 형성하고, 서버(200)로부터 소정의 부가 정보를 수신할 수 있도록, 각종의 정보를 저장한다. DB(117)는 사용자 관심 정보, 공통 관심 정보 및 그룹 정보를 저장할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
송수신부(118)는 제 1 디바이스(110)가 다른 디바이스와 그룹을 형성하고, 서버(200)로부터 소정의 부가 정보를 수신할 수 있도록, 각종의 정보를 다른 디바이스 및 서버(200)와 송수신한다.
제어부(119)는 제 1 디바이스(110)의 전체 동작을 제어하며, 제 1 디바이스(110)가 다른 디바이스와 그룹을 형성하고, 서버(200)로부터 소정의 부가 정보를 수신할 수 있도록, 관심 정보 획득부(111), 공통 관심 정보 획득부(112), 그룹 형성부(113), 정보 제공부(114), 부가 정보 수신부(115), 피드백 정보 생성부(116), DB(117) 및 송수신부(118)를 제어한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)의 블록도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(200)는 관심 정보 수신부(210), 공통 관심 정보 획득부(220), 그룹 형성부(230), 부가 정보 결정부(240), 부가 정보 제공부(250), 피드백 정보 수신부(260), DB(270), 송수신부(280), 및 제어부(290)를 포함한다.
관심 정보 수신부(210)는 디바이스들(100)로부터 사용자 관심 정보를 수신한다. 관심 정보 수신부(210)는 제 1 디바이스(110), 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)로부터 사용자 관심 정보를 수신할 수 있다. 사용자 관심 정보는, 예를 들어, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
공통 관심 정보 획득부(220)는 수신된 사용자 관심 정보에 기초하여 공통 관심 정보를 획득한다. 공통 관심 정보 획득부(220)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 공통 관심 정보 획득부(220)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보 및 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보를 비교할 수 있으며, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 동일 또는 유사한 항목에 대한 정보를 추출하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업, 성별 및 지역이 공통되는 경우에, 공통 관심 정보 획득부(220)는 직업, 성별 및 지역에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 공통 관심 정보 획득부(220)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 1 디바이스(110) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업 및 나이가 공통되는 경우에, 공통 관심 정보 획득부(220)는 직업 및 나이에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
또한, 공통 관심 정보 획득부(220)는 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 기초하여, 제 2 디바이스(120) 및 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보에 포함된 항목 중에서 직업이 공통되는 경우에, 공통 관심 정보 획득부(220)는 직업에 관한 정보를 공통 관심 정보로 생성할 수 있다.
상기에서는, 공통 관심 정보 획득부(220)가 2개의 디바이스에 대한 사용자 관심 정보를 이용하여 공통 관심 정보를 생성하는 것으로 설명하였지만, 이에 제한되지 않으며, 3개 이상의 디바이스의 사용자 관심 정보를 이용하여 공통 관심 정보를 생성할 수도 있다.
공통 관심 정보 획득부(220)는 제 1 디바이스(110)에서 생성된 공통 관심 정보를 수신할 수도 있다.
또한, 서버(200)는 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 서버(200)는 제 1 디바이스(110)의 사용자 관심 정보, 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보 및 제 3 디바이스(130)의 사용자 관심 정보를, 다양한 종류의 알고리즘을 통하여 분석함으로써 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 제 1 디바이스(110)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 공통 관심 정보를 획득할 수 있다.
그룹 형성부(230)는 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성한다. 그룹 형성부(230)는 디바이스들(100) 간의 공통 관심 정보에 기초하여, 공통 관심 정보에 포함된 항목의 개수가 기 설정된 개수 이상인 디바이스들을 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘3’이고, 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘2’이고, 제 2 디바이스(120)와 제 3 디바이스(130)에 대한 공통 관심 정보에 포함된 항목의 수가 ‘1’인 경우에, 그룹 형성부(230)는 제 1 디바이스(110)와 제 2 디바이스(120)를 하나의 그룹에 포함시킬 수 있다.
그러나, 이에 제한되지 않으며, 그룹 형성부(230)는 다양한 알고리즘을 이용하여 디바이스들(100)에 대한 그룹을 형성할 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는, “K-means Clustering”, “Multi-Gaussian with Expectation-Maximization”과 같은 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다. 또한, 예를 들어, 서버(200)는, “naive Bayesian”, “support vector machine”과 같은 분류 알고리즘(Classification Algorithm)을 이용하여 그룹을 형성할 수 있다.
또한, 그룹 형성부(230)는 형성된 그룹을 갱신할 수 있다. 구체적으로, 그룹 형성부(230)는 제 4 디바이스(140)로부터 사용자 관심 정보를 수신하고, 제 4 디바이스(140)와 다른 디바이스들에 대한 공통 관심 정보를 생성할 수 있다. 또한, 제 4 디바이스(140)의 사용자 관심 정보가 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)의 사용자 관심 정보와 유사한 경우에, 그룹 형성부(230)는 제 4 디바이스(140)를 그룹에 포함시킬 수 있다.
부가 정보 결정부(240)는 공통 관심 정보 및 형성된 그룹에 관한 그룹 정보에 기초하여, 부가 정보를 결정한다. 부가 정보 결정부(240)는 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 생성하고, 공통 관심 정보 및 그룹 정보에 대응되는 부가 정보를 결정할 수 있다 그룹 정보는, 예를 들어, 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 그룹 정보는 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 부가 정보 결정부(240)는 부가 정보를 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별할 수 있다. 부가 정보 결정부(240)는 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에 소정의 쿠폰 정보를 부가 정보에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 그룹에 포함된 디바이스의 수가 ‘3’ 이상인 경우에, 소정의 상품에 대한 ‘2 + 1 쿠폰’을 부가 정보에 포함시킬 수 있다.
부가 정보 결정부(240)는 제 1 디바이스(110)로부터 그룹 정보를 수신하고, 수신된 그룹 정보를 이용하여 부가 정보를 결정할 수도 있다.
부가 정보 제공부(250)는 그룹에 속한 디바이스에게 부가 정보를 제공한다. 따라서, 그룹에 속한 제 1 디바이스(110) 및 제 2 디바이스(120)에게 부가 정보를 제공할 수 있다
피드백 정보 수신부(260)는 그룹에 속한 디바이스로부터 피드백 정보를 수신한다. 피드백 정보는, 부가 정보에 대하여 피드백되는 정보를 말하며, 예를 들어, 부가 정보에 대한 제 1 디바이스(110)의 사용자의 평가, 및 부가 정보를 기초한 제 1 디바이스(110)의 동작에 관한 정보를 포함할 수 있다.
DB(270)는 서버(200)가 디바이스들(100)의 사용자 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하고 부가 정보를 생성할 수 있도록, 각종의 정보를 저장한다.
송수신부(280)는, 서버(200)가 디바이스들(100)의 사용자 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하고 부가 정보를 생성할 수 있도록, 각종의 정보를 디바이스들(100)과 송수신한다.
제어부(290)는 서버(200) 전체의 동작을 제어하며, 서버(200)가 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하고 부가 정보를 생성할 수 있도록, 관심 정보 수신부(210), 공통 관심 정보 획득부(220), 그룹 형성부(230), 부가 정보 결정부(240), 부가 정보 제공부(250), 피드백 정보 수신부(260), DB(270) 및 송수신부(280)를 제어한다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (43)

  1. 제1 디바이스가 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 단계;
    상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보를 서버에게 제공하는 단계; 및
    상기 서버로부터 상기 공통 관심 정보에 관한 부가 정보를 수신하는 단계;
    를 포함하는, 제 1 디바이스가 그룹에 대한 부가 정보를 수신하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 부가 정보는, 상기 서버로부터, 상기 형성된 그룹에 포함된 상기 제 2 디바이스에게 제공되는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 관심 정보를 수신하는 단계는, 근접 통신을 통하여 상기 제 2 디바이스로부터 상기 사용자 관심 정보를 수신하는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 그룹을 형성하는 단계는,
    상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 형성된 그룹의 서브 그룹을 형성하는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 공통 관심 정보를 획득하는 단계는,
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 형성하는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 부가 정보는 상기 공통 관심 정보에 기초하여 결정된 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 그룹에 관한 정보는 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함하며,
    상기 부가 정보는, 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별되는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수치 이상이면, 상기 부가 정보에는 소정의 쿠폰 정보가 포함되는 것인, 부가 정보 수신 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    제 3 디바이스로부터 사용자 관심 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보, 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보, 및 상기 제 3 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 갱신하는 단계;
    상기 갱신된 공통 관심 정보에 기초하여, 상기 형성된 그룹을 갱신하는 단계;
    를 더 포함하는, 부가 정보 수신 방법.
  12. 제 1 디바이스로부터 공통 관심 정보 및 상기 제 1 디바이스에 의해 형성된 그룹에 관한 그룹 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 상기 공통 관심 정보 및 상기 그룹 정보에 기초하여 부가 정보를 결정하는 단계; 및
    상기 부가 정보를 상기 제 1 디바이스에게 제공하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 공통 관심 정보는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스에 의해 획득되며,
    상기 그룹은 상기 공통 관심 정보에 기초하여 상기 제 1 디바이스에 의해 형성되는 것인, 서버가 그룹에 대한 부가 정보를 제공하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 부가 정보를 상기 형성된 그룹에 포함된 상기 제 2 디바이스에게 제공하는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 사용자 관심 정보는, 근접 통신을 통하여 상기 제 2 디바이스로부터 상기 제 1 디바이스에게 제공된 것인, 부가 정보 제공 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 형성된 그룹의 서브 그룹이 상기 제 1 디바이스에 의해 형성되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 공통 관심 정보는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 제 1 디바이스에 의해 획득되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 부가 정보는 상기 공통 관심 정보에 기초하여 결정된 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  20. 제 12 항에 있어서,
    상기 그룹 정보는 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함하며,
    상기 부가 정보는, 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수치 이상이면, 상기 부가 정보에는 소정의 쿠폰 정보가 포함되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  22. 제1 디바이스 및 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 단계;
    상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보에 기초하여, 상기 부가 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 부가 정보를 상기 제 1 디바이스 및 상기 제 2 디바이스에게 제공하는 단계;
    를 포함하는, 서버가 디바이스의 그룹에 대한 부가 정보를 제공하는 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  24. 제 22 항에 있어서,
    상기 그룹을 형성하는 단계는,
    상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 형성된 그룹의 서브 그룹을 형성하는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  25. 제 22 항에 있어서,
    상기 공통 관심 정보를 획득하는 단계는,
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 형성하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  26. 제 22 항에 있어서,
    상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  27. 제 22 항에 있어서,
    상기 부가 정보는 상기 공통 관심 정보에 기초하여 결정된 광고 정보, 쿠폰 정보, 지역 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  28. 제 1 항에 있어서,
    상기 그룹에 관한 정보는 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 대한 정보를 포함하며,
    상기 부가 정보는, 상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수에 따라 구별되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  29. 제 28 항에 있어서,
    상기 서버에게 상기 형성된 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 수치 이상이면, 상기 부가 정보에는 소정의 쿠폰 정보가 포함되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  30. 제 22 항에 있어서,
    제 3 디바이스로부터 사용자 관심 정보를 수신하는 단계;
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보, 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보, 및 상기 제 3 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 공통 관심 정보를 갱신하는 단계;
    상기 갱신된 공통 관심 정보에 기초하여, 상기 형성된 그룹을 갱신하는 단계;
    를 더 포함하는, 부가 정보 제공 방법.
  31. 서버로부터 그룹에 대한 부가 정보를 수신하는 디바이스에 있어서,
    다른 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 관심 정보 수신부;
    상기 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 다른 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 디바이스의 사용자와 상기 다른 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 공통 관심 정보 획득부;
    상기 디바이스 및 상기 다른 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 그룹 형성부;
    상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보를 서버에게 제공하는 정보 제공부; 및
    상기 서버로부터 상기 공통 관심 정보에 관한 부가 정보를 수신하는 부가 정보 수신부;
    를 포함하는, 디바이스.
  32. 제 1 디바이스로부터 공통 관심 정보를 수신하는 공통 관심 정보 획득부;
    상기 제 1 디바이스에 의해 형성된 그룹에 관한 그룹 정보 및 상기 수신된 상기 공통 관심 정보에 기초하여 부가 정보를 결정하는 부가 정보 결정부; 및
    상기 부가 정보를 상기 제 1 디바이스에게 제공하는 부가 정보 제공부;
    를 포함하며,
    상기 공통 관심 정보는, 상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스에 의해 획득되며,
    상기 그룹은 상기 공통 관심 정보에 기초하여 상기 제 1 디바이스에 의해 형성되는 것인, 그룹에 관한 부가 정보를 제공하는 서버.
  33. 제1 디바이스 및 제2 디바이스로부터 소정의 사용자 관심 정보를 수신하는 관심 정보 수신부;
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 제 2 디바이스의 사용자 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스의 사용자와 상기 제 2 디바이스의 사용자의 공통 관심 정보를 획득하는 공통 관심 정보 획득부;
    상기 제1 및 제2 디바이스의 공통 관심 정보에 기초하여 그룹을 형성하는 그룹 형성부;
    상기 획득된 공통 관심 정보 및 상기 형성된 그룹에 관한 정보에 기초하여, 상기 부가 정보를 결정하는 부가 정보 결정부; 및
    상기 결정된 부가 정보를 상기 제 1 디바이스 및 상기 제 2 디바이스에게 제공하는 부가 정보 제공부;
    를 포함하는, 그룹에 관한 부가 정보를 제공하는 서버.
  34. 제 1 디바이스에게 소정의 광고 정보를 제공하는 단계; 및
    상기 광고 정보가 상기 제 1 디바이스에서 출력됨에 따라, 상기 제 1 디바이스를 소정의 디바이스 그룹에 포함시키는 단계; 및
    상기 그룹에 관련된 부가 정보를 상기 제 1 디바이스에게 제공하는 단계;
    를 포함하는, 서버가 그룹에 대한 부가 정보를 제공하는 방법.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보를 상기 제 1 디바이스로부터 수신하는 단계;
    를 더 포함하며,
    상기 제 1 디바이스를 상기 그룹에 포함시키는 단계는, 상기 수신된 사용자 관심 정보 및 상기 그룹의 공통 관심 정보에 기초하여, 상기 제 1 디바이스를 상기 그룹에 가입시키는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 부가 정보는, 상기 수신된 사용자 관심 정보, 상기 그룹의 공통 관심 정보, 상기 그룹에 관한 정보 중 적어도 하나에 기초하여 생성되는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  37. 제 35 항에 있어서,
    상기 제 1 디바이스를 상기 그룹에 포함시키는 단계는,
    상기 제 1 디바이스의 사용자 관심 정보 및 상기 그룹의 공통 관심 정보에 포함된 항목들 간의 유사도에 기초하여, 상기 제 1 디바이스를 상기 그룹에 포함시키는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  38. 제 36 항에 있어서,
    상기 그룹에 관한 정보는, 상기 형성된 그룹을 대표하는 나이, 직업, 주요 관심사 및 지역에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  39. 제 35항에 있어서,
    상기 사용자 관심 정보는, 사용자의 관심 분야, 성별, 나이, 직업, 취미, 관계, 지역, 콘텐트 이용 이력, 애플리케이션 이용 이력, 통화 이용 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  40. 제 34 항에 있어서,
    상기 그룹에 포함된 디바이스의 개수가 기 설정된 개수 이상인 경우에, 상기 그룹의 서브 그룹을 형성하는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 부가 정보 제공 방법.
  41. 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  42. 제 12 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  43. 제 22 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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