KR20140065384A

KR20140065384A - 주관성 분석을 이용한 사용자 분류와 그에 따른 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20140065384A
Application number: KR1020140056052A
Authority: KR
Inventors: 이정우
Original assignee: 이정우
Priority date: 2014-05-11
Filing date: 2014-05-11
Publication date: 2014-05-29
Also published as: KR101579376B1

Abstract

본 발명은 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
더욱 상세하게는, 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 심리학적 및 통계학적 방법론인 Q 방법론(Q Methodology)에 기초한 주관성 검사를 이용하여 사용자를 그의 장소 선택에 관한 주관성에 따라 분류하며, 사용자의 분류된 주관성을 기준으로 하여 사용자가 선호할 것으로 예상되는 장소를 사용자에게 추천하는 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 장소 추천 시스템 및 방법은 사용자의 선호나 취향을 정확히 파악하여 개인화된 추천 장소를 정확하고도 신속하게 제공할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템은 사용자 프로필 정보와 사용자 상황 정보를 계속적으로 수집하고 그 수집한 정보에 따라 판단함으로써 개인화된 추천 장소를 계속 정확하게 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템은 사용자가 복잡한 과정을 거칠 필요 없이 용이하게 사용할 수 있다. 이에 더하여, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템 및 방법은 분석하고자 하는 장소를 사용자의 취향이나 선호에 따라 용이하게 분류할 수 있게 하므로 다양한 데이터베이스의 구축이나 통계 자료의 제공을 가능케 하는 효과가 있다.

Description

주관성 분석을 이용한 사용자 분류와 그에 따른 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법{Personalized place recommendation system and method by using subjectivity analysis for user classification}

본 발명은 음식점이나 여행지, 숙박업소와 같은 장소를 사용자에게 맞게 추천해 주는 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.

더욱 상세하게는, 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 심리학적 및 통계학적 방법론인 Q 방법론(Q Methodology)에 기초한 주관성 검사를 이용하여 사용자를 그의 장소 선택에 관한 주관성에 따라 분류하며, 사용자의 분류된 주관성을 기준으로 하여 사용자가 선호할 것으로 예상되는 장소를 사용자에게 추천하는 장소 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.

인터넷과 스마트폰을 비롯한 정보통신 기술의 급격한 발전으로 인하여 웹 서비스는 물론 스마트폰 애플리케이션 서비스에 이르기까지 수많은 다양한 서비스들이 생겨났는데, 음식점이나 여행지, 숙박업소와 같이 사용자가 방문하고자 하는 장소의 데이터베이스를 구축하여 검색할 수 있게 해 주는 서비스들 역시 생겨났다.

그러나 대부분의 서비스들은 사용자가 입력한 키워드나, 위치와 같은 상황 정보에 일치하는 검색결과로써 사용자에게 장소의 목록을 제공하고 있거나, 그저 많이 조회된 장소를 우선적으로 보여주거나, 다른 사용자들이 매긴 평가의 평균값이 높은 장소를 우선적으로 보여주는 단순한 목록 제공 방법에 그치고 있다.

따라서 사용자는 주어진 목록에 있는 장소가 정말로 자신이 선호하는 장소인지 알고 싶다면 추가적으로 별도의 검색 작업을 함으로써 해당 장소에 관한 추가적인 정보를 얻어야만 한다. 결론적으로, 기존의 방법들은 사람마다의 취향이 각기 다름에도 불구하고 이를 고려하지 못하여, 사용자에게 장소를 제시함에 있어 사용자의 개인적인 취향에 따른 선호도가 전혀 고려되지 못하고 있으며 현재 소비자들의 다양한 취향에 따라 각각의 수요가 존재하고 있는 시장의 동향에도 부합하지 못하고 있다고 할 것이다.

이와 같은 기존의 검색 및 목록 제공 서비스의 단점을 보완하기 위하여 몇몇 서비스 업체들은 개인화된 추천 기법을 사용하여 사용자에게 장소의 목록을 제공한다. 사용자에게 추천 장소의 목록을 제공함으로써 편리하게 사용자가 원하는 장소를 찾게 하는 것이다.

현재 개인화된 추천 기법을 사용하여 사용자에게 추천 목록을 제공하는 방법으로는 아마존(Amazon)에서 사용하고 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 같이 어떤 특정한 대상을 공통적으로 높게 평가하는 기록을 남긴 사용자들을 찾아내고 그들과 유사한 경향의 평가 기록을 가진 사용자에게 그 특정한 대상을 추천하는 방법이 있다.

그리고 구글(Google)이 문서 검색 결과에서 비슷한 검색 결과를 보여줄 때 사용하고 있는 내용 필터링(Content Filtering)과 같이 해당 정보가 담고 있는 내용과 공통되는 내용을 많이 담고 있는 다른 정보를 추천하는 방법도 있다.

또한, 예를 들어 남성이 여성에게 선물을 주는 기념일인 이른바 화이트데이 전날에 선물을 검색하고 있는 남성 사용자에게는 꽃이나 보석류, 과자류를 추천하라는 미리 규칙을 만드는 식으로 사용자의 상황 정보(Context Information)를 활용하여 추천 정보를 제공하는 방법도 있다.

이 외에도 소셜 네트워킹 서비스(Social Networking Service)를 활용하여 사용자의 소셜 네트워킹 서비스 상의 지인이 선호하는 것을 사용자에게도 추천하는 방법 등이 있다.

그러나, 이러한 방법들은 그저 사용자의 기록 패턴을 분석하거나 상황 정보와 같이 미리 만들어진 규칙을 사용하는 데 머무르기에 패턴을 파악하기에는 남긴 기록의 수가 부족한 사용자에 대해서는 유의미한 추천이 불가능하거나, 사용자 수 및 평가 항목과 기록의 수가 많아질수록 서비스가 감당해야 할 계산의 양 역시 지나치게 많아지는 등, 결국 개인화된 추천 서비스에 있어 핵심적인 요소인 심리학적으로 유의미하면서도 정확한 사용자 개인의 취향과 선호를 파악하는 것을 온전히 이루기에는 부족하다는 문제점이 있다.

본 발명은 전술한 종래의 추천 방법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자가 어떠한 장소에 대하여 가지는 취향이나 선호와 같은 심리적 주관성 요인을 정확히 파악하고 그에 따라 개인화된 장소 추천을 제공함으로써 종래의 추천 방법들이 가지는 문제점을 극복하고, 파악된 취향이나 선호와 같은 심리적 주관성 요인을 바탕으로 해당 사용자가 가장 선호할 것으로 기대되는 장소를 우선적으로 추천하는 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.

이에 더하여, 본 발명은 사용자들의 심리적 주관성 요인에 따른 유형 파악에 걸리는 시간을 감소시키고 사용자 및 장소의 심리적 주관성 요인에 따른 유형별 분류가 용이해지는 장소 추천 시스템 및 방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다.

또 이에 더하여, 본 발명은 사용자가 입력한 검색 키워드나 사용자의 상황 정보 및 사용자의 주관성 검사 결과에 따라 해당 사용자가 가장 선호할 것으로 기대되는 장소를 우선적으로 추천하는 개인화된 장소 추천 시스템 및 방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다.

상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 장소 추천 시스템은 사용자 정보 데이터베이스로부터 기저장된 사용자 주관성 정보를 수집하는 사용자 주관성 정보 수집부와, 기저장된 사용자 주관성 정보가 존재하지 아니하는 경우 사용자의 주관성을 분석하기 위하여 주관성 분석 심리 검사를 위한 설문을 생성하는 사용자 주관성 정보 검사부와, 생성된 사용자 주관성 분석 심리 검사 설문에 대하여 사용자로부터 선택지를 입력받아 계량화하는 사용자 주관성 정보 입력부와, 사용자 주관성 정보 입력부에서 계량화된 사용자 주관성 분석 심리 검사 설문의 결과 값으로부터 사용자의 주관성 분석에 따른 유형 분류를 계산하고 이를 사용자 정보 데이터베이스에 입력하는 사용자 주관성 정보 관리부와, 사용자의 장소에 대한 평가를 선택지로 입력받아 계량화하는 장소 주관성 정보 입력부와, 장소 주관성 정보 입력부에서 입력된 계량화된 점수를 사용자의 주관성 정보와 대응시켜 장소 정보 데이터베이스에 입력하는 장소 주관성 정보 관리부와, 사용자가 장소의 목록을 요청할 때에 사용자의 상황 정보와 요청하는 검색 키워드, 사용자 프로필 정보 및 사용자 주관성 정보를 수집하는 목록 주관성 추천 수집부와, 목록 주관성 추천 수집부에서 수집된 정보와 기저장된 장소 정보 데이터베이스의 사용자 주관성 정보에 따른 평가 정보를 이용하여 각 장소마다 해당 사용자와 주관성 유형이 가장 비슷하거나 같은 사용자들이 매긴 각 장소의 평가 점수를 주관성 유형의 유사함의 정도와 평가 점수의 높음을 종합적으로 고려하여 추천 지수를 계산하고 추천 지수가 높은 장소의 목록을 생성하는 목록 주관성 추천 판단부와, 목록 주관성 추천 판단부에서 생성된 추천 장소 목록과 장소의 추천 지수를 장소의 프로필 정보와 함께 사용자에게 제공하는 목록 주관성 추천 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 특징에 따른 장소 추천 시스템에서 사용자 프로필 정보는 사용자의 연령대, 성별 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다. 한편, 사용자 상황 정보는 GPS에 의한 혹은 사용자가 직접 입력한 사용자 위치 정보, 현재 시간 정보, 현재 날씨 정보, 사용자가 찾고자 하는 장소에 관하여 직접 입력한 장소의 종류, 장소를 찾으려는 목적, 지출하고자 하는 금액의 정도 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 장소 추천 방법은 사용자의 주관성을 평가하는 방법에 있어서, Q 방법론에 기반하여 도출된 장소에 관한 선호나 취향의 유형을 평가할 수 있도록 의도적으로 만들어진 심리 검사 설문들에 대한 사용자의 응답을 계량화하여 전술한 유형 평가 기준에 따라 사용자의 선호나 취향의 유형을 분류함으로써 사용자의 주관성을 평가하는 방법을 포함한다.

나아가서, 전술한 방법에 의하면 사용자들을 각자의 장소에 대한 선호나 취향과 같은 주관성이 유사하거나 같은 사용자들끼리로 분류할 수 있게 된다.

상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 장소 추천 방법은 사용자에게 추천하는 장소의 목록을 도출하기 위한 방법에 있어서, 전술한 사용자의 주관성을 평가하는 방법에 따른 해당 사용자의 주관성 평가 결과와 아주 유사하거나 같은 주관성 정보를 가진 사용자들이 매긴 평가 점수가 높은 장소들의 목록을 도출하는 방법을 포함한다.

보다 구체적으로, 사용자 주관성 정보 검사부는 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 수에 맞추어 필요한 수만큼의 설문을 기저장된 심리 검사를 위한 설문 데이터베이스로부터 추출하는 설문 생성부와, 설문 생성부에서 생성된 설문들을 해당 설문이 평가하고자 하는 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형별로 분류하고 설문의 순서에 무작위성을 부여하는 설문 제공부를 포함한다.

사용자 주관성 정보 입력부는 각 설문에 관한 사용자가 선택한 응답을 입력받는 설문 선택부와, 각 설문에 관해 사용자에 의하여 선택된 응답을 취합하고 계산 가능한 수치로 계량화하는 선택 계산부를 포함한다.

사용자 주관성 정보 관리부는 사용자 주관성 정보 입력부에서 계량화된 수치와 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 판단 기준이 되는 수치를 비교하여 계산하는 사용자 유형 일치도 계산부와, 각 사용자 주관성 유형별로 도출된 일치도 가운데 가장 높은 일치도를 보인 유형을 사용자가 속한 주관성 유형으로 도출하는 사용자 유형 판단부와, 사용자가 속한 주관성 유형 및 사용자가 각 사용자 주관성 유형별로 보인 일치도를 사용자 정보 데이터베이스에 입력하는 사용자 유형 저장부를 포함한다.

또한, 본 발명의 특징에 따른 장소 추천 시스템은 주기적으로 또는 사용자 프로필 정보, 장소 프로필 정보, 사용자의 장소에 대한 평가가 변경될 때마다 사용자 주관성 정보를 갱신하는 갱신 제어부를 더 포함한다.

여기서 장소 프로필 정보는 주소, 위도 및 경도, 업종에 따른 분류, 통상의 이용자가 지출하리라 기대되는 금액의 정도, 통상의 이용자가 가진 방문의 목적이다.

보다 구체적으로, 장소 주관성 정보 입력부는 사용자가 장소에 대한 평가를 여러 선택지 가운데에서 택일하는 점수 선택부와, 점수 선택부에서 선택된 평가를 점수화하기 위하여 수치로 바꾸어 장소 주관성 정보 관리부로 입력하는 점수 입력부를 포함한다.

장소 주관성 정보 관리부는 장소 주관성 정보 입력부에서 입력된 장소에 대한 평가 점수와 더불어 사용자 정보 데이터베이스에서 사용자의 주관성 정보를 수집하는 장소 주관성 수집부와, 사용자의 주관성 정보와 평가 점수를 대응시켜 장소 정보 데이터베이스에 입력하는 장소 주관성 저장부를 포함한다.

목록 주관성 추천 판단부는 목록 주관성 추천 수집부에서 수집된 정보로부터 사용자에게 제공할 장소의 목록을 장소 정보 데이터베이스에서 필요한 범위만 추출하는 장소 목록 추출부와, 장소 목록 추출부에서 생성된 목록의 각 장소에 대하여 사용자와 주관성 유형이 가장 비슷하거나 같은 사용자들이 매긴 각 장소의 평가 점수를 사용자 주관성 유형의 유사함의 정도와 평가 점수의 높음을 종합적으로 고려하여 추천 지수를 계산하는 추천 지수 계산부와, 추천 지수 계산부의 결과를 바탕으로 추천 지수가 높은 장소의 목록을 생성하는 추천 목록 생성부를 포함한다.

본 발명에 따른 장소 추천 시스템 및 방법에 의하면, 사용자의 선호나 취향을 주관성 검사에 따라 판단함으로써 사용자의 선호나 취향을 정확히 파악하고 그 파악된 선호나 취향에 따라 사용자에게 개인화된 추천 장소를 정확하고도 신속하게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템은 사용자 프로필 정보와 사용자 상황 정보를 계속적으로 수집하고 그 수집한 정보에 따라 판단함으로써 개인화된 추천 장소를 계속 정확하게 제공할 수 있다.

뿐만 아니라, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템은 사용자 프로필 정보와 사용자 상황 정보가 새롭게 수집될 때마다 이미 저장된 사용자의 주관성 정보를 이용하여 판단함으로써 사용자는 복잡한 과정을 거칠 필요 없이 용이하게 장소 추천 시스템을 사용할 수 있다.

이에 더하여, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템 및 방법은 분석하고자 하는 장소를 장소에 대한 사용자의 취향이나 선호에 따라 용이하게 분류할 수 있게 하므로 다양한 데이터베이스의 구축이나 통계 자료의 제공을 가능케 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 장소 추천 시스템에 관한 기능 블록도이다.
도 2는 상기 장소 추천 시스템의 사용자 주관성 정보부의 기능 블록도이다.
도 3은 상기 장소 추천 시스템의 장소 주관성 정보부의 기능 블록도이다.
도 4는 상기 장소 추천 시스템의 목록 주관성 추천부의 기능 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 장소 추천 시스템에서 사용자의 주관성을 평가하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 설문 생성부의 일 예를 도시하고 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 장소 주관성 정보 입력부의 일 예를 도시하고 있다.
도 8는 본 발명의 실시예에 따른 장소 추천 시스템에서 사용자에게 추천하는 장소의 목록을 도출하는 방법에 관한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 유형 일치도 계산부의 일 예를 도시하고 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 유형 판단부의 일 예를 도시하고 있다.

이하에서는 본 발명에 따른 장소 추천 시스템 및 방법을 첨부된 도면을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 장소 추천 시스템에 관한 기능 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 장소 추천 시스템은 서버(1)와 데이터베이스(2)를 포함한다.

상기 서버(1)는 사용자 주관성 정보부(11)와, 장소 주관성 정보부(12)와, 목록 주관성 추천부(13)와, 갱신 제어부(14)를 포함한다.

상기 데이터베이스(2)는 사용자 프로필 정보, 사용자 주관성 정보, 장소 프로필 정보, 장소 평가 정보, 사용자 주관성 분석을 위한 심리 검사 설문을 저장하고, 상기 서버(1)로 저장되어 있는 상기 항목들을 제공한다.

상기 사용자 주관성 정보부(11)는 시스템을 처음 이용하는 사용자로 하여금 주관성 평가를 위한 심리 검사를 실시하게 하고 그 결과로부터 사용자의 주관성 정보를 도출하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 역할을 수행한다.

상기 장소 주관성 정보부(12)는 전술한 사용자 주관성 정보부를 거친 사용자가 개별 장소에 관한 평가를 입력하고 그 평가를 계량화한 값과 더불어 그 평가를 남긴 사용자의 주관성 정보를 장소 정보 데이터베이스에 저장하는 역할을 수행한다.

상기 목록 주관성 추천부(13)는 전술한 사용자 주관성 정보부를 거친 사용자가 추천하는 장소의 목록을 요청할 때에, 해당 사용자의 주관성 유형 정보와 장소마다 기저장된 사용자 주관성 정보에 따른 평가 정보를 이용하여 각 장소마다 해당 사용자와 주관성 유형이 가장 비슷하거나 같은 사용자들, 즉 같은 유형으로 분류할 수 있는 사용자들이 매긴 각 장소의 평가 점수를 그 평가를 남긴 사용자와 추천을 요청한 사용자의 주관성 유형의 유사함의 정도와 그 평가 점수의 높음을 종합적으로 고려하여 추천 지수를 계산하고 그에 따라 추천 장소의 목록을 도출하는 역할을 수행한다.

상기 갱신 제어부(14)는 주기적으로 또는 사용자 프로필 정보, 장소 프로필 정보, 사용자의 장소에 대한 평가가 변경될 때마다 사용자 주관성 정보를 갱신하여 바람직한 추천 결과가 도출되도록 하는 역할을 수행한다.

도 2는 상기 장소 추천 시스템의 사용자 주관성 정보부(11)의 기능 블록도이다.

보다 구체적으로, 상기 사용자 주관성 정보부(11)는 도 2를 참조하여 상세하게 설명하고자 한다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 주관성 정보부(11)는 사용자 주관성 정보 수집부(111)와, 사용자 주관성 정보 검사부(112)와, 사용자 주관성 정보 입력부(113)와, 사용자 주관성 정보 관리부(114)를 포함한다.

상기 사용자 주관성 정보 수집부(111)는 사용자 정보 데이터베이스로부터 사용자의 기저장된 주관성 정보를 수집하고, 기저장된 주관성 정보가 없다면 사용자 주관성 정보 검사부(112)의 설문 생성부(1121)로 연결한다.

상기 사용자 주관성 정보 검사부(112)는 설문 생성부(1121)와, 설문 제공부(1122)를 포함한다.

상기 설문 생성부(1121)는 나타날 수 있는 사용자 주관성 유형의 판단 기준이 되는 차원의 수에 따라 사용자 주관성 유형을 판단하기에 필요한 최소한 수 이상의 기저장된 설문을 심리 검사를 위한 설문 데이터베이스로부터 추출한다(S110). 보다 구체적으로, 각 설문은 1개의 질문지와 최소 2개의 응답지로 구성된다.

나타날 수 있는 사용자 주관성 유형의 차원은 Q 방법론에 의한 Q 요인 분석의 결과에 따라 결정된다. Q 요인 분석은 사람들 간의 어떠한 유사성을 찾거나 사람들을 공통점을 바탕으로 어떠한 유형으로 나누어 보는 방법으로, 이를 통하여 본 발명을 이용하여 추천하고자 하는 장소의 특성에 맞게 사람들이 그 장소에 관한 선호나 취향을 어떠한 기준을 가지고 판단하는지를 알 수 있다. 따라서 사용자 주관성 유형의 차원들에 대한 판단 결과를 종합하여 판단함으로써 사용자 주관성 유형을 결정할 수 있다.

보다 구체적으로, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 설문의 질문지는 사용자의 응답지 선택에 의하여 전술한 사용자 주관성 유형의 차원에서 사용자가 어떠한 성향에 해당하는지를 파악할 수 있는 내용을 담고 있으며, 상기 설문의 응답지는 그 응답지가 속한 설문의 질문지가 평가하고자 하는 의도의 사용자 주관성 유형에 대하여 최소한 2개 이상의 상반되는 혹은 완전히 별개인 성향의 내용을 담고 있어, 효과적으로 최소한의 설문만으로 사용자의 주관성을 신속하고 정확하게 파악할 수 있다.

상기 설문 제공부(1122)는 설문 생성부에서 생성된 설문들을 해당 설문이 평가하고자 하는 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 차원에 따라 순서를 정하여 출력한다(S120). 그리고 만일 하나의 차원을 평가하기 위한 설문이 다수 존재한다면 그 설문들끼리는 설문의 출력 순서에 무작위성을 부여한다. 이러한 출력 순서는 바람직한 심리 검사 설문의 응답을 얻기 위해서이다.

상기 사용자 주관성 정보 입력부(113)는 설문 선택부(1131)와, 선택 계산부(1132)를 포함한다.

상기 설문 선택부(1131)는 각 설문에 관해 사용자가 선택한 응답을 입력받는 역할을 수행한다.

상기 선택 계산부(1132)는 각 설문에 관해 해당 설문이 평가하고자 하는 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 차원에 따라 사용자에 의하여 선택된 응답을 취합하고 계산 가능한 수치로 계량화하는 역할을 수행한다(S130).

상기 사용자 주관성 정보 관리부(114)는 사용자 유형 일치도 계산부(1141)와, 사용자 유형 판단부(1142)와, 사용자 유형 저장부(1143)를 포함한다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 유형 일치도 계산부의 일 예를 도시하고 있다.

상기 사용자 유형 일치도 계산부(1141)는 사용자 주관성 정보 입력부의 선택 계산부의 결과로 얻어진 수치와 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 차원이 가지고 있는 해당 차원에서의 결과 값을 결정하는 판단 기준이 되는 수치를 비교하여 계산하는 역할을 수행한다(S140).

보다 구체적으로, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 장소 추천 시스템에서 3개의 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 차원이 있다고 하였을 때의 상기 사용자 유형 일치도 계산부의 판단 기준의 일 예를 도시하고 있다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 유형 판단부의 일 예를 도시하고 있다.

상기 사용자 유형 판단부(1142)는 사용자 유형 일치도 계산부에서의 계산 결과와 사용자 주관성 유형의 판단 기준의 각 사용자 주관성 유형 차원의 판단 결과 및 그 기준값 간의 유사함의 정도를 비교하여 가장 유사하면서도 또한 그 유사함의 정도가 해당 사용자를 해당 주관성 유형으로 분류했을 때 바람직한 결과를 얻을 수 있으리라 기대되는 최소한의 신뢰 수준을 만족시켰을 때, 해당 유형을 사용자가 속한 주관성 유형으로 도출하는 역할을 수행한다(S150). 만일 그러한 하나의 주관성 유형을 결과로서 도출하지 못하였다면 다시 설문을 생성하여 전술한 과정을 반복한다(S160).

보다 구체적으로, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 장소 추천 시스템에서 3개의 Q 방법론에 의하여 도출된 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 차원이 있다고 하였을 때의 사용자 유형 판단부의 판단 기준의 일 예를 도시하고 있다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 장소 추천 방법에 있어서 사용자를 그 주관성 정보에 따라 유형을 판단하는 방법은 장소에 관한 선호나 취향의 유형을 평가할 수 있도록 의도적으로 만들어진 심리 검사 설문들에 대한 사용자의 응답을 계량화하여 얻어진 수치와 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 차원이 가지고 있는 해당 차원에서의 결과 값을 결정하는 판단 기준이 되는 수치를 비교하여 그 유사함의 정도가 가장 유사하면서도 또한 그 유사함의 정도가 해당 사용자를 해당 주관성 유형으로 분류했을 때 바람직한 결과를 얻을 수 있으리라 기대되는 최소한의 신뢰 수준을 만족시켰을 때 해당 유형을 사용자가 속한 주관성 유형으로 판단하는 과정을 포함한다.

상기 사용자 유형 저장부(1143)는 사용자 유형 판단부의 결과로 얻어진 사용자가 속한 주관성 유형 및 사용자가 각 사용자 주관성 유형별로 보인 유사함의 정도를 사용자 정보 데이터베이스에 입력하는 역할을 수행한다.

도 3은 상기 장소 추천 시스템의 장소 주관성 정보부(12)의 기능 블록도이다.

보다 구체적으로, 상기 장소 주관성 정보부(12)는 도 3을 참조하여 상세하게 설명하고자 한다.

도 3에 도시된 바와 같이, 상기 장소 주관성 정보부(12)는 장소 주관성 정보 입력부(121)와, 장소 주관성 정보 관리부(122)를 포함한다.

상기 장소 주관성 입력부(121)는 점수 선택부(1211)와, 점수 입력부(1212)를 포함한다.

상기 점수 선택부(1211)는 사용자가 장소에 대한 평가로서 점수화할 수 있는 여러 선택지 가운데 하나를 사용자가 고르게 하는 역할을 수행한다.

상기 점수 입력부(1212)는 점수 선택부에서 선택된 응답을 점수로서 계산할 수 있도록 수치화하여 그 값을 장소 주관성 정보 관리부로 입력하는 역할을 수행한다.

상기 장소 주관성 정보 관리부(122)는 장소 주관성 수집부(1221)와 장소 주관성 저장부(1222)을 포함한다.

상기 장소 주관성 수집부(1221)는 점수 입력부에서 입력된 점수 평가를 한 사용자의 주관성 정보를 사용자 정보 데이터베이스에서 수집하고 위 점수와 사용자 주관성 정보를 장소 주관성 저장부로 입력하는 역할을 수행한다.

상기 장소 주관성 저장부(1222)는 장소 주관성 수집부에서 입력된 정보들을 대응시켜 장소 정보 데이터베이스에 입력함으로써 어떠한 주관성 유형의 사용자가 어떠한 평가를 내렸는지를 파악할 수 있게 주관성 유형과 평가를 대응시켜 저장하는 역할을 수행한다.

도 4는 상기 장소 추천 시스템의 목록 주관성 추천부(13)의 기능 블록도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 상기 목록 주관성 추천부(13)는 목록 주관성 추천 수집부(131)와, 목록 주관성 추천 판단부(132)와, 목록 주관성 추천 제공부(133)를 포함한다.

상기 목록 주관성 추천 수집부(131)은 사용자가 추천 장소의 목록을 요청할 때에, 추천을 하기 위한 기반이 되는 정보로서 사용자의 상황 정보, 사용자가 요청하는 검색 질의 키워드, 사용자의 프로필 정보 및 사용자의 주관성 정보를 수집하는 역할을 수행한다(S210).

보다 구체적으로, 전술한 사용자의 프로필 정보는 사용자의 연령대, 성별 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다. 한편, 전술한 사용자의 상황 정보는 GPS에 의한 혹은 사용자가 직접 입력한 사용자 위치 정보, 현재 시간 정보, 현재 날씨 정보, 사용자가 찾고자 하는 장소에 관하여 직접 입력한 장소의 종류, 장소를 찾으려는 목적, 지출하고자 하는 금액의 정도 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다. 사용자가 요청하는 검색 질의 키워드는 사용자가 찾고자 하는 장소의 이름이나 찾고자 하는 장소가 위치한 지역명의 일부 혹은 전체를 입력한 값을 포함한다.

상기 목록 주관성 추천 판단부(132)는 장소 목록 추출부(1321)와, 추천 지수 계산부(1322)와, 추천 목록 생성부(1323)를 포함한다.

상기 장소 목록 추출부(1321)는 목록 주관성 추천 수집부에서 수집된 정보에 해당하는 장소의 목록을 장소 정보 데이터베이스에서 추출하여, 이후의 추천 지수 계산부에서 추천 지수를 계산할 필요가 있는 장소의 범위를 특정하는 역할을 수행한다(S220).

상기 추천 지수 계산부(1322)는 장소 목록 추출부에서 생성된 목록의 각 장소에 대하여 추천 지수를 계산하는 역할을 수행한다(S230). 보다 구체적으로, 추천 지수의 계산은 추천 목록을 요청한 사용자와 주관성 유형이 가장 비슷하거나 같아 추천 목록을 요청한 사용자와 하나의 주관성 유형 그룹으로 분류할 수 있는 다른 사용자들이 매긴 기저장된 각 장소의 평가 점수의 평균값을 구하고, 사용자 주관성 유형의 유사함의 정도 및 그 평가 점수 평균값의 높음을 종합적으로 고려하여 계산함으로써 유형 그룹의 신뢰성과 장소에 대한 사용자의 만족 가능성을 추천 지수의 결정 요인으로 포함한다.

보다 구체적으로, 본 발명에 따른 장소 추천 방법에 있어서 장소에 대하여 추천 지수를 계산하는 방법은 사용자를 그 주관성 정보에 따라 유형을 판단하는 과정에서의 장소의 추천을 요청한 사용자의 사용자 주관성 유형의 차원을 판단하기 위한 응답 수치와 사용자를 그 주관성 정보에 따라 유형을 판단하는 과정에서의 장소의 추천을 요청한 사용자와 하나의 주관성 유형으로 분류할 수 있으면서 해당 장소에 평가를 남긴 다른 모든 사용자들의 사용자 주관성 유형의 차원을 판단하기 위한 응답 수치를 비교하여 그 유사함의 정도가 높음과 상기 사용자를 그 주관성 정보에 따라 유형을 판단하는 과정에 의하여 판단된 사용자 주관성 유형이 장소의 추천을 요청한 사용자와 하나의 주관성 유형으로 분류할 수 있으면서 해당 장소에 평가를 남긴 다른 모든 사용자들이 평가한 기저장된 해당 장소의 평가 점수가 높음을 종합적으로 고려하여 계산하는 과정을 포함한다.

상기 추천 목록 생성부(1323)는 추천 지수 계산부의 결과를 바탕으로 추천 지수가 높은 장소의 목록을 생성하는 역할을 수행한다(S240).

상기 목록 주관성 추천 제공부(133)는 추천 목록 생성부에서 생성된 목록상의 각 장소를 그 추천 지수 및 프로필 정보와 함께 사용자에게 추천 지수가 높은 순부터 목록의 형태로 제공하는 역할을 수행한다(S250). 나아가서, 상기 목록 주관성 추천 제공부는 추천 지수의 내림차순이나 평가 횟수의 내림차순과 같이, 사용자가 원하는대로 장소의 목록을 출력하는 순서를 바꿀 수 있는 기능을 포함한다.

바람직한 실시예에 따른 본 발명의 장소 추천 시스템 및 방법은 사용자의 선호나 취향에 따른 장소 추천이 가능할 수 있다.

이에 더하여, 바람직한 실시예에 따른 본 발명의 장소 추천 시스템 및 방법은 각 장소를 사람의 선호나 취향에 따라 분류할 수 있되 이를 사람이 직접 분류하는 것이 아니라 시스템 및 방법을 통하여 분류함이 가능함으로써 각 장소의 선호나 취향 유형별 분류가 신속하고 용이해진다는 장점이 있다.

또한, 본 발명의 장소 추천 시스템은 사용자의 현재 위치나 시간, 장소를 찾는 목적 등의 상황 정보를 고려함으로써 사용자의 상황에 가장 알맞은 장소를 추천할 수 있다는 장점이 있다.

이상으로 본 발명에 따른 장소 추천 시스템 및 방법에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 한정적인 것이 아닌 예시적인 것에 불과하며, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 특허청구의 범위의 의미 및 그와의 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

1: 서버 2: 데이터베이스
11: 사용자 주관성 정보부 12: 장소 주관성 정보부
13: 목록 주관성 추천부 14: 갱신 제어부
111: 사용자 주관성 정보 수집부 112: 사용자 주관성 정보 검사부
113: 사용자 주관성 정보 입력부 114: 사용자 주관성 정보 관리부
121: 장소 주관성 정보 입력부 122: 장소 주관성 정보 관리부
131: 목록 주관성 정보 수집부 132: 목록 주관성 추천 판단부
133: 목록 주관성 추천 제공부 1121: 설문 생성부
1122: 설문 제공부 1131: 설문 선택부
1132: 선택 계산부 1141: 사용자 유형 일치도 계산부
1142: 사용자 유형 판단부 1143: 사용자 유형 저장부
1211: 점수 선택부 1212: 점수 입력부
1221: 장소 주관성 수집부 1222: 장소 주관성 저장부
1321: 장소 목록 추출부 1322: 추천 지수 계산부
1323: 추천 목록 생성부

Claims

사용자에게 주관성 평가를 위한 심리 검사를 실시하게 하고 그 결과로부터 사용자의 주관성 정보를 도출하여 사용자 정보 데이터베이스에 저장하는 사용자 주관성 정보부와;
사용자가 개별 장소에 관한 평가를 입력하면 그 평가를 계량화한 값과 더불어 해당 사용자의 주관성 정보를 장소 정보 데이터베이스에 저장하는 장소 주관성 정보부와;
사용자가 추천하는 장소의 목록을 요청할 때에, 해당 사용자의 주관성 유형 정보, 사용자 프로필 정보, 질의한 검색 키워드 및 사용자 상황 정보와 각 장소마다 기저장된 평가자 주관성 정보 및 평가 점수 정보를 이용하여 각 장소마다 해당 사용자와 주관성 유형이 가장 비슷하거나 같아 하나의 유형으로 분류할 수 있는 모든 사용자들이 저장한 각 장소의 평가 점수를 이용하여 해당 사용자와 평가자들 간의 주관성 유형의 유사함의 정도와 그 평가 점수의 높음의 정도를 함께 고려하여 해당 사용자에게 추천할 수 있는 각 장소들의 추천 지수를 계산하고 그에 따라 추천 장소의 목록을 도출하는 목록 주관성 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 1항에 있어서, 상기 사용자 주관성 정보부는,
사용자 정보 데이터베이스로부터 기저장된 사용자 주관성 정보를 수집하는 사용자 주관성 정보 수집부와;
사용자의 주관성을 분석하기 위하여 주관성 분석 심리 검사를 위한 설문을 생성하는 사용자 주관성 정보 검사부와;
생성된 사용자 주관성 분석 심리 검사 설문에 대하여 사용자로부터 선택지를 입력받아 계량화하는 사용자 주관성 정보 입력부와;
사용자 주관성 정보 입력부에서 계량화된 사용자 주관성 분석 심리 검사 설문의 결과 값으로부터 사용자의 주관성 분석에 따른 유형 분류를 계산하고 전술한 설문의 결과 값과 유형 분류의 계산 결과를 사용자 정보 데이터베이스에 입력하는 사용자 주관성 정보 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 1항에 있어서, 상기 장소 주관성 정보부는,
사용자의 장소에 대한 평가를 선택지로 입력받아 계량화하는 장소 주관성 정보 입력부와;
장소 주관성 정보 입력부에서 입력된 계량화된 점수를 사용자의 주관성 정보와 대응시켜 장소 정보 데이터베이스에 입력하는 장소 주관성 정보 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 1항에 있어서, 상기 목록 주관성 추천부는,
사용자가 추천하는 장소의 목록을 요청할 때에 사용자의 상황 정보와 질의한 검색 키워드, 사용자 프로필 정보 및 사용자 주관성 정보를 수집하는 목록 주관성 추천 수집부와;
목록 주관성 추천 수집부에서 수집된 정보와 기저장된 장소 정보 데이터베이스의 평가자 주관성 정보 및 그에 따른 평가 점수 정보를 이용하여 사용자의 상황 정보, 질의한 검색 키워드 및 사용자 프로필 정보에 따라 해당 사용자에게 추천할 수 있는 장소의 목록을 추출하여 그 각 장소에 대하여 추천을 요청한 사용자와 주관성 유형이 가장 비슷하거나 같아 하나의 유형으로 분류할 수 있는 모든 사용자들이 매긴 각 장소의 평가 점수를 이용하여 추천을 요청한 사용자와 평가자들 간의 주관성 유형의 유사함의 정도와 각 평가 점수의 높음의 정도를 종합적으로 고려하여 추천 지수를 계산하고 추천 지수의 내림차순으로 장소의 목록을 생성하는 목록 주관성 추천 판단부와;
목록 주관성 추천 판단부에서 생성된 추천 장소들의 목록과 각 장소의 추천 지수를 장소의 프로필 정보와 함께 사용자에게 제공하는 목록 주관성 추천 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 1항에 있어서, 상기 장소 추천 시스템은,
주기적으로 또는 사용자 프로필 정보, 장소 프로필 정보, 사용자의 장소에 대한 평가가 변경될 때마다 사용자 주관성 정보를 갱신하여 바람직한 추천 결과가 도출되도록 하는 갱신 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 2항에 있어서, 상기 사용자 주관성 정보 관리부는,
상기 사용자 주관성 정보 입력부의 선택 계산부의 결과로 얻어진 수치와 장소에 따른 사용자 주관성 유형의 판단 기준이 되는 수치를 비교하여 계산하는 사용자 유형 일치도 계산부와;
상기 사용자 유형 일치도 계산부에서의 계산 결과와 사용자 주관성 유형의 판단 기준을 비교하여 계산하여 사용자가 속한 주관성 유형을 도출하는 사용자 유형 판단부와;
사용자가 속한 주관성 유형 및 상기 사용자 유형 일치도 계산부에서의 계산 결과를 사용자 정보 데이터베이스에 입력하는 사용자 유형 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 3항에 있어서, 상기 장소 주관성 정보 관리부는,
사용자의 주관성 정보 및 사용자의 장소에 대한 평가 점수를 수집하고 이를 장소 주관성 저장부로 입력하는 장소 주관성 수집부와;
평가자의 주관성 유형과 평가자의 평가 점수를 서로 대응시켜 장소 정보 데이터베이스에 저장하는 장소 주관성 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
제 4항에 있어서, 상기 목록 주관성 추천 판단부는,
상기 목록 주관성 추천 수집부에서 수집된 정보에 해당하는 장소의 목록을 장소 정보 데이터베이스에서 추출하는 장소 목록 추출부와;
상기 장소 목록 추출부의 목록의 각 장소마다 사용자에 대한 추천 지수를 계산하는 추천 지수 계산부와;
추천 지수의 내림차순으로 장소의 목록을 생성하는 추천 목록 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 시스템.
사용자를 그 주관성 정보에 따라 유형을 판단하는 과정은,
장소에 관한 선호나 취향의 유형을 평가할 수 있도록 만들어진 심리 검사 설문을 수행하는 과정과,
사용자의 설문에 대한 응답과 사용자 주관성 유형의 판단 기준을 비교하여 가장 기준에 부합하는 사용자 주관성 유형을 판단하는 과정과,
판단된 사용자 주관성 유형이 최소한의 신뢰 수준을 만족시키는 것인지 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 방법.
장소에 대하여 추천 지수를 계산하는 과정은,
사용자와 하나의 주관성 유형으로 분류할 수 있는 평가자들이 장소에 대하여 평가한 점수를 구하는 과정과,
사용자와 하나의 주관성 유형으로 분류할 수 있는 평가자들과 사용자 간의 주관성의 유사함의 정도를 비교하는 과정과,
상기 평가 점수 및 유사함의 정도를 종합적으로 고려하여 추천 지수를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 장소 추천 방법.