KR20140094125A - 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법 - Google Patents

디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법 Download PDF

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Abstract

소정의 프로토콜에 따라 다수의 외부 장치와 통신하는 통신부; 사용자로부터 요청 신호를 수신하기 위한 사용자 인터페이스부; 디스플레이부; 상기 통신부를 통해 수신한 컨텐츠를 상기 디스플레이부에 표시할 때, 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 통해 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위한 다수의 센서를 포함하는 센서부; 및 상기 센서부를 통해 수집된 데이터를 다수의 외부 장치 중 어느 하나의 외부 장치로 상기 통신부를 통해 전송하는 동작, 상기 사용자 인터페이스를 통해 미디어(media) 추천 요청 신호를 수신하여 상기 통신부를 통해 외부장치로 전송하는 동작, 그 외부 장치로부터 상기 데이터를 분석한 결과에 따른 추천 정보를 수신하는 동작, 및 수신된 상기 추천 정보를 상기 디스플레이부를 통해 표시하기 위한 동작에 대한 제어 신호를 출력하는 제어부를 포함하여 이루어지는 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법.

Description

디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법{display apparatus and method of providing customer-built information using the apparatus}
본 발명은 디스플레이 장치 및 이를 이용하여 사용자 개인화 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다. 다시 말해, 사용자의 로그(Log) 정보를 수집 및 분석하여 정보의 특징이나 임의의 기준에 따라 추천 정보를 제공하는 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법에 관한 것이다.
다양한 정보에 기반하여 개인화 서비스를 제공하는 기술은 다양한 분야에서 적용되고 있다. 예를 들면 사용자의 구매 패턴에 기반한 컨텐츠 추천시스템과 같은 기술이 있다. 이외에도, 컨텐츠 아이템 사용자의 행동 내역을 학습하여 컨텐츠를 추천하는 기술, TV 시청 사용자에 따라 미디어 리스트를 추천하는 기술, 지역정보와 사용자의 컨텐츠 사용 로그에 기반한 추천 기술, 소셜-네트워크와 프로파일 필터링에 기반한 추천 기술 등 다양한 추천 기술이 제시되어 있다.
그러나, 이러한 종래 추천 기술은 정적인 정보나 단편적인 정보만을 이용하여 추천서비스를 제공한다. 따라서, 그 효과가 제한적이며 개인화 서비스에 활용될 수 있는 사용자의 성향 모델과 같은 정보 모델이 존재하지 않는다.
본 발명은 대화형 서비스 Log(Big-Data)를 수집 및 분석하여 사용자에게 알맞는 컨텐츠를 추천할 수 있는 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 분석된 사용자 성향을 기반으로 개인화 추천서비스를 위한 메타데이터(Metadata)를 제공할 수 있는 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법을 제공하는 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 디스플레이 장치는 소정의 프로토콜에 따라 다수의 외부 장치와 통신하는 통신부; 사용자로부터 요청 신호를 수신하기 위한 사용자 인터페이스부; 디스플레이부; 상기 통신부를 통해 수신한 컨텐츠를 상기 디스플레이부에 표시할 때, 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 통해 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위한 다수의 센서를 포함하는 센서부; 및 상기 센서부를 통해 수집된 데이터를 다수의 외부 장치 중 어느 하나의 외부 장치로 상기 통신부를 통해 전송하는 동작, 상기 사용자 인터페이스를 통해 미디어(media) 추천 요청 신호를 수신하여 상기 통신부를 통해 외부장치로 전송하는 동작, 그 외부 장치로부터 상기 데이터를 분석한 결과에 따른 추천 정보를 수신하는 동작, 및 수신된 상기 추천 정보를 상기 디스플레이부를 통해 표시하기 위한 동작에 대한 제어 신호를 출력하는 제어부를 포함하여 이루어지는 것을 구성의 특징으로 한다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치의 세부적 구성의 특징은 상기 성향 프로파일(Tendency profile)이 기본으로 제공되는 기본 성향 프로파일(Default Tendency Profile)과 사용자 정의형 성향 프로파일(User define Tendency Profile)을 포함하는 점이다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치의 다른 세부적 구성의 특징은 상기 기본 성향 프로파일(Default Tendency Profile)이 사용자의 활동성 프로파일, 사회성 프로파일, 소비성 프로파일 중 적어도 어느 하나의 프로파일을 포함하는 점이다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치의 다른 세부적 구성의 특징은 상기 추천 정보는 사용자의 성향, 유행, 지역 시간, 계절 중 적어도 어느 하나를 고려하여 제공되는 멀티미디어 컨텐츠 목록, 추천된 멀티미디어 컨텐츠 순서를 포함하는 점이다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법은 사용자의 성향 분석에 필요한 데이터를 수집하는 단계; 상기 데이터를 외부 장치로 전송하는 단계; 사용자로부터 미디어(media) 추천 요청 신호를 수신하는 단계; 상기 사용자 미디어(media) 추천 요청 신호를 외부 장치로 전송하는 단계; 상기 외부 장치로부터 상기 분석된 미디어(media) 추천정보를 수신하는 단계; 및 수신한 미디어(media) 추천정보를 표시하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법의 세부적 특징은 사용자의 성향 분석에 필요한 데이터를 수집하는 단계가, 컨텐츠를 상기 디스플레이부에 표시하는 단계; 및 컨텐츠가 디스플레이부를 통해 표시되는 동안 사용자의 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위해 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 추출하는 단계를 포함하여 이루어지는 점이다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법은 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
첫째, 대화형 서비스 로그(Log)에 기반한 추천 시스템이므로 기존의 빈도수 기반의 추천시스템에 비해 더욱 향상된 추천성능을 제공한다.
둘째, 사용자 정의 기반의 사용자 성향 프로파일을 이용하여 선택적인 추천서비스가 가능하다.
셋째, 맞춤형 서비스 개발의 기반 데이터로 제공되므로 추가적인 서비스 개발을 활성화할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 정보를 제공하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 정보 제공 기능을 갖는 디스플레이 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명에 따른 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 정보를 제공하기 위한 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다. 구성을 살펴보면 도시된 바와 같이, 다수의 사용자들의 디스플레이 장치(100-1, 100-2, …, 100-N)가 인터넷을 통해 서버(200)에 연결된 것을 알 수 있다. 상기 서버(200)에는 데이터베이스(210)가 연결된다. 도면상에서 설명을 위해 각 사용자들의 디스플레이 장치를 사용자(100-1, 100-2, …, 100-N)로 나타내기로 한다. 서버(200)는 상기 다수의 사용자들(100-1, 100-2, …, 100-N)로부터 제공되는 로그(log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하여, 데이터베이스(210)에 저장한다. 이후, 임의의 사용자로부터 미디어 추천 요청 신호를 수신하면, 상기 데이터베이스(210)에 저장된 데이터를 분석하여 사용자의 성향에 따른 최적의 미디어 추천 정보를 생성하여, 요청 사용자에게 제공한다.
즉, 인터넷을 통해 접속한 사용자의 대화형 서비스 로그를 수집한다. 수집된 로그(log) 정보와 활동성 프로파일(Tendency-Model Profile)을 기반으로 사용자의 성향을 분석한다. 분석된 사용자 성향을 기반으로 사용자와 컨텐츠 이용 정보를 그룹화한다. 서버는 수신된 요청정보(활동성 프로파일, 사용자 정보)와 군집화된 정보를 기반으로 추천 정보를 제공한다.
한편, 각 사용자는 자신의 디스플레이 장치를 통해 활용될 활동성 프로파일(Profile)을 선택하고, 이를 이용하게 될 미디어 추천 요청 정보를 서버에 요구할 수도 있다. 이때, 복수의 프로파일 (Profile) 선택도 가능하다.
도 2는 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 정보 제공 기능을 갖는 디스플레이 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 본 발명에 따른 디스플레이 장치(100)는, 소정의 프로토콜에 따라 다수의 외부 장치와 통신하는 통신부(110)와, 디스플레이부(120)와, 사용자로부터 요청 신호를 수신하기 위한 사용자 인터페이스(130)부와, 상기 통신부(110)를 통해 수신한 컨텐츠를 상기 디스플레이부(120)에 표시할 때, 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 통해 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위한 다수의 센서를 포함하는 센서부(140); 및 상기 센서부(140)를 통해 수집된 데이터를 다수의 외부 장치 중 어느 하나의 외부 장치(도 1의 서버)로 상기 통신부(110)를 통해 전송하는 동작, 상기 사용자 인터페이스(120)를 통해 미디어(media) 추천 요청 신호를 수신하여 상기 통신부(110)를 통해 외부장치로 전송하는 동작, 그 외부 장치로부터 상기 데이터를 분석한 결과에 따른 추천 정보를 수신하는 동작, 및 수신된 상기 추천 정보를 상기 디스플레이부(120)를 통해 표시하기 위한 동작에 대한 제어 신호를 출력하는 제어부(150)를 포함하여 이루어진다.
본 발명에 따른 디스플레이 장치 및 이를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법의 궁극적 목적은 개인화된 추천서비스이다. 인터넷에 연결 가능한 스마트 TV에서 제공하는 다양한 부가 기능 중, 예를 들어, 사용자 개인의 취향이 반영될 수 있는 마이 컨써트(My concert: 가칭) 서비스를 실행하면 사용자가 좋아하는, 요즘 유행하는, 계절-시간-지역 정보에 기반하는, 사용자와 유사한 사람들이 좋아하는 성향을 모두 고려하여 분석된 개인화 컨텐츠 서비스(예를 들어, 음악이나 뮤직 비디오 등)를 제공받는다.
도 3은 본 발명에 따른 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공 방법의 진행과정을 나타낸 흐름도이다. 각 동작 과정은 디스플레이 장치를 주체로하여 설명하기로 한다.
먼저, 사용자의 조작에 따라 디스플레이 장치(100)는 컨텐츠를 디스플레이부(130)에 표시한다. 컨텐츠가 디스플레이부(130)를 통해 표시되는 동안 제어부(150)는 사용자의 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위해 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 추출한다.
이때, 수집되는 대화형서비스 로그(Log)는 다음과 같다.
즉, 센서부(140)를 통해서 사용자의 행동 정보(A)를 추출한다. 예를 들어, a-1) 사용자 위치, a-2) 사용자 수, a-3) 머리 크기, a-4) 관절 기반 동작 정보 등이 될 수 있다.
아울러, 환경 정보(B)를 추출한다. 예를 들어, b-1) 소음, b-2) 조도, b-3) 지역 및 b-4) 시간 등의 정보가 추출될 수 있다.
한편, 디스플레이 장치를 통해 출력되고 있는 방송 정보(C)가 추출될 수 있다. 예를 들어, c-1) 장르, c-2) 길이, c-3 방영시간 및 c-4) 공중파 또는 케이블 정보 등이 될 수 있다.
더불어, 디스플레이 장치를 통해 출력되고 있는 컨텐츠에 대한 정보(D)도 추출될 수 있는데, 예를 들어, d-1) 장르, d-2) 길이, d-3) 가격, d-4) 출시일 및 d-5) 실행시간 등의 정보가 추출될 수 있다.
이러한 수집 동작은 사용자가 컨텐츠 서비스를 설정한 상태라면 로그(log)될 때마다 별도의 서비스 정지 설정을 하기 전까지 계속하여 이루어진다 (S301).
수집 동작을 마친 후, 상기 제어부(150)는 통신부(110)를 통해 수집된 데이터를 외부 장치 즉, 서버(200)로 전송한다. 이때, 통신부(110)가 서버(200)와 연결되는 방법은 인터넷을 통해 구현될 수 있다. 사용자와 컨텐츠에 대한 정보를 수신한 서버(200)는 그에 연결된 데이터베이스(210)에 해당 사용자 로그(log) 정보를 저장한다. 서버(200)는 이러한 정보를 이용하여 일정 기간이 지나면 사용자의 성향 프로파일(Tendency profile)을 분석할 수 있게 된다 (S302).
디스플레이 사용자는 소정의 메뉴 기능을 사용하여 미디어(media) 추천을 요청하는 신호를 입력할 수 있다. 이러한 요청 신호는 다양한 인터페이스(130)를 통해 수신된다. 예를 들어, 리모컨을 이용한 메뉴 선택의 방법이나 디스플레이 장치에 형성된 조작 버튼을 이용하는 방법 등으로 입력될 수 있다 (S303).
제어부(150)는 인터넷에 연결 가능한 통신부(110)를 이용하여 상기 미디어(media) 추천 요청 신호를 서버(200)로 전송한다 (S304).
서버(200)에서는 데이터베이스(210)에 저장된 정보를 이용하여 데이터 마이닝(data mining)을 수행한다. 데이터 마이닝이란 대규모 데이터에서 가치있는 정보를 추출하는 것을 말하는 것으로, 서버(200)에서는 대화형 서비스 로그(log)를 분석하여, 사용자와 컨텐츠를 군집화하고 이를 기반으로 추천정보를 생성한다. 사용자와 컨텐츠의 성향 분석에는 성향-모델(Tendency Model) 방식이 이용된다.
성향-모델(Tendency Model) 방식은 복수의 T-프로파일(T-Profile)로 정의할 수 있으며, 기본 제공되는 기본 성향 프로파일(Default Tendency- Profile: DT-Profile)과 사용자가 정의할 수 있는 사용자 정의형 프로파일(User define Tendency-Profile: UT-Profile)로 구분한다.
기본 성향 프로파일(DT-Profile)은 활동성, 사회성, 소비성 프로파일이 있으며 이들은 각각 다음의 로그(log)와 연관성이 있다.
1. 활동성
A. 사용자 행동정보
B. 소음
C. 방송정보 (장르)
D. 컨텐츠 정보 (장르)
2. 사회성
A. 사용자 행동정보
B. 지역
C. 시간
D. 방송정보 (장르)
E. 컨텐츠 정보 (장르)
F. 방영시간
G. 출시일
3. 소비성
A. 사용자 행동정보
B. 사용자 수
C. 지역
D. 방송 정보 (장르)
E. 컨텐츠 정보 (장르)
F. 공중파 / 케이블
G. 컨텐츠 가격
H. 출시일
한편, 사용자 정의형 프로파일(UT-Profile)은 사용자가 임의로 정의할 수 있는 프로파일(profile)으로서 특정 성향에 대한 관련 로그(log)를 지정할 수 있다. 이러한 프로파일(profile)과 로그(log)를 기반으로 사용자의 성향을 판단하기 위해 비지도(Unsupervised) 학습기법을 적용하고, 이에 따른 결과는 군집된 사용자의 성향분포가 될 것이다. 비지도(Unsupervised) 학습기법을 적용 시 사용자의 행동정보는 지도(Supervised) 학습기법에 기반한 만족도로 분석되어 나머지 팩터(factor)의 가중치를 결정하는 핵심 팩터(Key factor)로 활용된다.
여기에서, 지도학습(Supervised learning)과 비지도 학습(Unsupervised learning)을 살펴보면, 어떠한 데이터를 넣었을 때 의미가 있는 정보를 얻어낸다는 단순한 의미로 구분한 것이다.
먼저, 지도학습(Supervised learning)은 과거 데이터를 분석하고, 일반화된 법칙을 발견하여, 이를 모형화한 후 예측에 활용하는 것으로서, 이때 일반화된 법칙을 발견하기 위해 결과변수(Target)가 선정되는데 이러한 변수가 선정된 데이터를 지도 데이터(Supervised data)라고 한다.
비지도 학습(Unsupervised learning)에서 입력변수는 가지고 있지만 결과변수(target)을 가지고 있지 않은 경우로, 입력 변수들 사이의 연관성이나 유사성 자체에 의미를 둔다.
한편, 사용자의 만족도는 시청한 방송과 사용한 컨텐츠의 장르, 이용시간, 그리고 사용자 행동정보를 기반하여 극성으로 분석된다. 극성은 로그(log)의 다양성과 그 양(quantity)에 따라 3극성(만족, 보통, 불만족)과 5극성(매우 만족, 만족, 보통, 불만족, 매우 불만족)으로 나뉜다. 이러한 극성분석은 지도학습(Supervised learning) 기법을 적용하므로 기준점이 필요한데, 초기의 기준점은 정량적 기법으로 정의하고, 로그(log)가 수집됨에 따라 보강학습(Reinforce learning)을 통해 보정해 나간다.
서버(200)는 상기 미디어(media) 추천 요청 정보에 대한 분석을 마친 후, 사용자 디스플레이 장치로 상기 분석된 미디어(media) 추천정보를 송신한다 (S305).
제어부(150)는 통신부(110)를 통해 수신한 미디어(media) 추천정보를 디스플레이부(120)를 통해 표시한다. 이때, 표시되는 사항은 사용자의 성향, 유행, 지역, 시간 및 계절을 고려하여 음악 및 동영상으로 구분되는 미디어 정보를 포함한다 (S306).
100: 디스플레이 장치 110: 통신부
120: 디스플레이부 130: 인터페이스부
140: 센서부 150: 제어부
200: 서버 210: 데이터베이스

Claims (9)

  1. 소정의 프로토콜에 따라 다수의 외부 장치와 통신하는 통신부;
    사용자로부터 요청 신호를 수신하기 위한 사용자 인터페이스부;
    디스플레이부;
    상기 통신부를 통해 수신한 컨텐츠를 상기 디스플레이부에 표시할 때, 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 통해 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위한 다수의 센서를 포함하는 센서부; 및
    상기 센서부를 통해 수집된 데이터를 다수의 외부 장치 중 어느 하나의 외부 장치로 상기 통신부를 통해 전송하는 동작, 상기 사용자 인터페이스를 통해 미디어(media) 추천 요청 신호를 수신하여 상기 통신부를 통해 외부장치로 전송하는 동작, 그 외부 장치로부터 상기 데이터를 분석한 결과에 따른 추천 정보를 수신하는 동작, 및 수신된 상기 추천 정보를 상기 디스플레이부를 통해 표시하기 위한 동작에 대한 제어 신호를 출력하는 제어부를 포함하여 이루어지는 디스플레이 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 성향 프로파일(Tendency profile)은 기본으로 제공되는 기본 성향 프로파일(Default Tendency Profile)과 사용자 정의형 성향 프로파일(User Tendency Profile)을 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 기본 성향 프로파일(Default Tendency Profile)은, 사용자의 활동성 프로파일, 사회성 프로파일, 소비성 프로파일 중 적어도 어느 하나의 프로파일을 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추천 정보는 사용자의 성향, 유행, 지역 시간, 계절 중 적어도 어느 하나를 고려하여 제공되는 멀티미디어 컨텐츠 목록, 추천된 멀티미디어 컨텐츠 순서를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치.
  5. 사용자의 성향 분석에 필요한 데이터를 수집하는 단계;
    상기 데이터를 외부 장치로 전송하는 단계;
    사용자로부터 미디어(media) 추천 요청 신호를 수신하는 단계;
    상기 미디어(media) 추천 요청 신호를 외부 장치로 전송하는 단계;
    상기 외부 장치로부터 상기 분석된 미디어(media) 추천정보를 수신하는 단계;
    수신한 미디어(media) 추천정보를 표시하는 단계를 포함하여 이루어지는 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법.
  6. 제5항에 있어서, 사용자의 성향 분석에 필요한 데이터를 수집하는 단계는,
    컨텐츠를 상기 디스플레이부에 표시하는 단계;
    컨텐츠가 디스플레이부를 통해 표시되는 동안 사용자의 로그(Log) 정보 및 성향 프로파일(Tendency profile)을 수집하기 위해 사용자의 행동정보, 컨텐츠 재생 환경정보, 방송 정보, 컨텐츠 정보를 추출하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 성향 프로파일(Tendency profile)은 기본으로 제공되는 기본 성향 프로파일(Default Tendency Profile)과 사용자 정의형 성향 프로파일(User Tendency Profile)을 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 기본 성향 프로파일(Default Tendency Profile)은, 사용자의 활동성 프로파일, 사회성 프로파일, 소비성 프로파일 중 적어도 어느 하나의 프로파일을 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 추천 정보는 사용자의 성향, 유행, 지역 시간, 계절 중 적어도 어느 하나를 고려하여 제공되는 멀티미디어 컨텐츠 목록, 추천된 멀티미디어 컨텐츠 순서를 포함하는 것을 특징으로 하는 디스플레이 장치를 이용한 사용자 맞춤형 정보 제공방법.
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