KR20140113389A - 프라이버시 매카니즘을 구비하는 컴퓨팅 시스템 및 그 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예는 컴퓨팅 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템은, 공유 콘텍스트를 결정하도록 구성된 콘텍스트 모듈, 콘텍스트 모듈에 연결되고, 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 공유 콘텍스트에 대한 사용자의 과거 공유 선택, 및 공유 콘텍스트에 대한 개인화 정도에 기초하여, 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션들을 생성하도록 구성되는 옵션 모듈, 및 옵션 모듈에 연결되고, 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하도록 구성되는 프라이버시 선호 모듈을 포함한다.

Description

프라이버시 매카니즘을 구비하는 컴퓨팅 시스템 및 그 동작 방법 {COMPUTING SYSTEM WITH PRIVACY MECHANISM AND METHOD OF OPERATION THEREOF}

본 발명은 컴퓨팅 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 프라이버시를 위한 시스템에 관한 것이다.

현대의 가전 제품과 산업 전자 제품, 특히, 텔레비전, 휴대폰, 휴대용 정보 단말기 (portable digital assistants), 영사기, 및 복합 디바이스들은 현대 생활을 지원하고자 점점 고차원의 기능들을 제공한다. 일상 생활 내에서 이러한 디바이스들의 기능의 폭발적인 증가 및 확산과 더불어, 생성되고, 전송되고, 소비되고, 저장되는 데이터 및 정보 또한 폭발적으로 증가된다.

개인화(Personalization)는, 데이터의 폭발적인 증가에도 불구하고, 올바른 정보를 올바른 사용자에게 전달하기 위한 하나의 메카니즘이다. 사용자가 자신에 대한 정보를 공유함으로써 제공자가 의미있고 맥락과 관련된(contextual) 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 경우, 개인화는 가장 효과적이다. 그러나 개인의 정보를 공유하는 것은 때때로 개인 정보 보호 문제를 불러 일으킨다. 현존하는 개인화 기술에 대해, 개인 정보 보호를 다루는 연구 및 개발은 다양한 방향으로 진행될 수 있다.

따라서, 콘텍스트에 기초한 공유 옵션(sharing options based on context)을 제공하면서 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 상쇄하는 프라이버시 메커니즘을 구비하는 컴퓨팅 시스템에 대한 필요성이 여전히 제기 되고 있다. 소비자의 기대치가 상승하고, 시장에서 의미 있는 상품 차별화의 기회가 감소하는 경향으로 인하여 판매 경쟁으로 인한 압력이 계속하여 증가하고 있다는 점을 고려할 때, 이러한 문제에 대한 해답을 찾는 것은 매우 중요하다. 게다가, 원가를 절감하고, 효율성 및 경쟁력을 향상하고, 경쟁력 압력을 만족하려는 요구는, 이러한 문제점들에 대한 해답을 찾기 위한 중요한 필요성에 긴급함을 더하고 있다.

이러한 문제에 대한 해결 방안은 오랫동안 연구되어 있지만, 이전 선행 연구는 어떠한 해결 방안도 암시하거나 교시하지 않았다. 그러므로 당업자에게 있어서 이 문제에 대한 해결 방안은 명백하지 않다

사용자에게 공유 옵션들(sharing option)을 직접 선택하지 않고, 사용자 정보 공유의 개인화를 자동화하도록 구성된 컴퓨팅 시스템이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨팅 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템은, 공유 콘텍스트를 결정하도록 구성된 콘텍스트 모듈; 상기 콘텍스트 모듈에 연결되고, 상기 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 상기 공유 콘텍스트에 대한 사용자의 과거 공유 선택, 및 상기 공유 콘텍스트에 대한 개인화 정도에 기초하여, 상기 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션들을 생성하도록 구성되는 옵션 모듈; 및 상기 옵션 모듈에 연결되고, 상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하도록 구성되는 프라이버시 선호 모듈을 포함한다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨팅 시스템의 동작 방법에 관한 것이다. 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 방법은: 공유 콘텍스트를 결정하는 단계; 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 공유 콘텍스트의 사용자의 과거의 공유 선택, 공유 콘텍스트의 개인화 정도에 기초하여 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션들을 생성하는 단계; 및 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 특정 실시 예에는 위에서 언급한 구성요소 또는 단계를 대체하여 다른 균등한 단계 또는 구성요소가 포함될 수 있다. 또한 본 발명의 특정 실시 예에는 위에서 언급한 구성요소 또는 단계에 더하여 또 다른 단계 또는 요소가 추가될 수 있다. 단계 또는 구성요소의 대체 또는 추가는 첨부 도면을 참조하여 다음의 상세한 설명을 읽음으로써 당업자에게 명백해질 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 있어서 프라이버시 메커니즘을 구비한 컴퓨팅 시스템이다.
도 2는 공유 콘텍스트에 기초한 공유 세트를 구비한 제 1 디바이스 디스플레이의 예시다.
도 3은 공유 콘텍스트에 기초한 공유 세트를 구비한 제 1 디바이스 디스플레이의 추가적인 예시다.
도 4는 공유 콘텍스트에 기초한 공유 세트를 구비한 제 1 디바이스 디스플레이의 추가적인 예시다.
도 5는 컴퓨팅 시스템의 기능 블록도이다.
도 6은 컴퓨팅 시스템의 제어 흐름도이다.
도 7은 과거 선호선호 모듈의 제어 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 추가적인 실시예에 있어서 컴퓨팅 시스템의 작동 방법의 흐름도이다.

본 발명의 일 실시예는 사용자에게 공유 옵션들(sharing option) 을 직접 선택하는 것을 요구하지 않고, 사용자 정보 공유의 개인화를 자동화하도록 구성된 컴퓨팅 시스템을 제공한다. 컴퓨팅 시스템은 암시되는 사용자의 피드백에 기초하여 공유 콘텍스트(sharing context)에 대한 공유 세트(sharing set)와 공유 옵션들을 업데이트한다. 컴퓨팅 시스템은 공유 콘텍스트에 대한 특정 사용자에 대해 공유 옵션을 개인화 하는 개인화 정도(personalization degree)를 제공한다. 개인화 정도는 일반 대중이나 디폴트 세트(default set)로부터의 편차에 기초하여 조정할 수 있다. 개인화 정도는 디폴트 세트에 대한 디폴트 매치(default match), 공유 세트에 대한 개인화 매치(personalization match), 조정 비율(adjustment rate) 및 그 조합에 기초하여 변형될 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 공유 콘텍스트에 따른 모든 공유 시나리오(sharing scenario)에 대해 공유 옵션의 개인화를 제공하도록 구성된 컴퓨팅 시스템을 제공하고, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 디폴트 공유 옵션들(default sharing option) 을 제공한다. 공유 시나리오들(콘텍스트)과 그에 해당하는(맵핑된) 공유 옵션들은 상이한 시스템 내에서 상이할 수 있다. 각각의 시나리오에서 그/그녀에게 알맞은 공유 옵션을 선택할 때, 서로 다른 개인들은 서로 다른 선호를 가진다. 이러한 개인적 선호(individual preferences)는 성격 특성들에 의해 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 어떤 사용자는 집에 있을 때 매우 조심스럽고 다른 대부분의 사람들보다 훨씬 보수적일 수 있다. 다른 공유 시나리오에서는, 그 사용자는 최대로 공유하고 싶어하고, 다른 사람보다 개방적일 수 있다. 컴퓨팅 시스템은 동적으로, 점진적으로 공유 선호와 같은 개인의 성향을 학습한다.

본 발명의 일 실시예는, 공유 세트 내의 공유 옵션들을 지나치게 개인화하는 것을 없애고, 공유 콘텍스트에 대한 지나치게 제한적인 옵션들의 세트를 회피하도록 구성된 컴퓨팅 시스템을 제공한다. 컴퓨팅 시스템은 시간 주기 동안의 다수의 공유 선택들을 비교하고, 그 공유 선택들을 디폴트 세트, 공유 세트 혹은 두가지 모두와 비교한다. 사용자의 직접적인 공유 선택들은 사용자의 프라이버시 선호도를 정확하게 나타내고, 개인화 스킴은 대부분의 결과 리스트 내에서 적합한 선택들에 높은 순위를 매길 수 있다. 공유 시나리오에 있어서, 개인화 정도를 증가시킴으로써 미래의 공유를 위한 리스트 내에서 보다 개인화된 선택들에 높은 순위를 매기는 것이 바람직할 수 있다. 그러나, 어떤 공유 시나리오에 대해서는 개인화가 항상 효과적인건 아니다. 예를 들어, 어떤 공유 콘텍스트의 공유 선택의 숫자가 작다면, 사용자 자신의 공유 선택은 그를 잘 표현하지 못한다. 너무 높은 개인화 정도는 순위를 매긴 리스트에 영향을 필요 이상으로 줄것이고, 그럴 때는 개인화 정도를 낮추는 것이 바람직하다.

이하의 실시 예는 당업자가 본 발명을 만들고 사용할 수 있도록 충분히 상세하게 설명하고 있다. 다른 실시 예들은 본 개시 내용에 기초하여 명백할 것이며, 그 시스템, 프로세스 또는 기계적 변화가 본 발명의 실시 형태의 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있다.

이하의 설명에서 수많은 특정 세부 사항은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 주어질 것이다. 그러나 본 발명이 이들 특정 세부 사항 없이도 실시 될 수 있음은 자명할 것이다. 본 발명의 실시 예를 모호하게 하는 것을 피하기 위하여, 몇몇 잘 알려진 회로, 시스템 구성 및 공정 단계는 상세하게 개시하지 않는다.

시스템의 실시 예에 관한 도면은 반 도식화(semi-diagrammatic)되어 있고 반드시 비율에 따라 확대 또는 축소되지 않으며, 차원의 일부는 설명의 명확성을 위해 과장하여 표시되었다. 마찬가지로 설명의 편의를 위해 도면의 시점을 일반적으로 비슷한 방향으로 표시하였지만 도면의 묘사는 대부분의 경우 임의적이다. 일반적으로, 본 발명은 임의의 방향으로 동작할 수 있다.

본원에서 언급된 “모듈”은 이 용어가 사용된 문맥에 따라 소프트웨에, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함한다. 예를 들어 소프트웨어는 기계어(machine code), 펌웨어(firmware), 임베디드 코드(embedded code) 그리고 응용 소프트웨어(application software)를 의미할 수 있다. 또한 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 압력 센서, 관성 센서, MEMS, 수동 소자 또는 이들의 조합을 의미할 수 있다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 있어서, 개인 프라이버시 메커니즘을 구비한 컴퓨팅 시스템(100)이 도시된다. 컴퓨팅 시스템(100)은, 클라이언트 또는 서버와 같은 제 2 디바이스(106)와 연결된, 클라이언트 또는 서버와 같은 제 1 디바이스(102)를 포함한다. 제 1 디바이스(102)는 유무선 네트워크와 같은 통신 경로(communication path)(104)를 이용하여 제 2 디바이스(106)와 통신할 수 있다.

제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 혹은 그 조합의 사용자들은 서로 통신을 하거나, 예를 들어, 텍스트, 이미지, 심볼, 위치 정보, 오디오 등을 포함하는 정보에 접근하거나, 그 정보들을 생성할 수 있다. 사용자들은 개인들이 될 수도 있고, 기업들이 될 수도 있다. 정보는 사용자로부터 직접 생성될 수도 있고, 더 많거나 상이한 정보를 만들어내기 위하여 이러한 정보들 상에 수행되는 연산(operation)들로부터 생성될 수 있다.

세상이 연결됨에 따라, 정보 창출, 전송 및 저장이 만연하고 있을 뿐만 아니라, 사용자들이 이러한 모든 정보들을 소비하기를 갈망하고 있다. 그러나, 정보의 순전히 많은 양은 올바른 정보를 올바른 시기에 효율적으로 소비하거나, 효율적으로 공유하는 것을 불가능하게 하고 있다.

개인화는, 정확한 콘텍스트를 위하여, 올바른 정보, 콘텐츠, 서비스들 또는 상품들이 올바른 시기에 올바른 사람에게 공유될 수 있도록 하였다. 개인화가 효과적이거나 또는 가장 효과적일 수 있도록, 이러한 정보, 콘텐츠, 서비스들 또는 상품들의 제공자는, 제공자로부터 정보를 수신하려는 사용자에 관한 정보가 필요하다. 개인화는, 사용자가 유지하길 원하는 프라이버시 정도에 대한 편안한 수준을 지키면서, 사용자가 개인적인 정보를 공유하도록 요구할 수 있다.

이러한 프라이버시에 대한 우려들을 고려하기 위한 공유 설정들은 제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 통신 경로(104), 혹은 그 조합 안에 있을 수 있다. 공유 설정은 제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106)와 통신 경로(104) 사이에서 고려되거나 분배될 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)에 대한 설명으로 돌아와서, 제 1 디바이스(102)는 스마트폰, 휴대폰, 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant), 타블렛 컴퓨터, 노트북 또는 다른 다기능 디스플레이나 엔터테인먼트 디바이스와 같이 다양한 형태의 디바이스가 될 수 있다.

설명을 위해, 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 디바이스(102)를 디스플레이 디바이스로 설명하였지만, 제 1 디바이스(102)는 다른 종류의 디바이스가 될 수 있음은 자명하다. 예를 들어, 제 1 디바이스(102)는 이미지나 멀티미디어 프리젠테이션을 표현하는 디바이스 또한 될 수 있다. 멀티미디어 프리젠테이션은 소리, 이미지나 비디오피드(video feed), 텍스트의 순차적인 스트리밍 혹은 그 조합이 될 수 있다.

제 2 디바이스(106)는 다양한 중앙 연산 장치나 (centralized computing devices) 혹은 분산 연산 장치 (decentralized computing devices) 중 어느 것이라도 될 수 있다. 예를 들어, 제 2 디바이스(106)는 멀티미디어 컴퓨터, 노트북, 데스크탑 컴퓨터, 비디오 게임 콘솔, 그리드 컴퓨팅 자원 (grid computing resources), 가상 컴퓨터 자원 (virtualized computing devices), 클라우드 컴퓨팅 자원 (cloud computing resources), 라우터 (routers), 스위치 (switches), P2P 분할 컴퓨팅 장치 (peer-to-peer computing devices), 미디어 재생 디바이스, DVD 플레이어, 3차원 DVD 플레이어, 녹음 디바이스, 카메라, 비디오 카메라 혹은 그 조합이 될 수 있다. 또 다른 예시에서, 제 2 디바이스(106)는 텔레비전 수신기, 케이블 박스, 위성 수신기 혹은 웹이 가능한 디바이스 같이 방송이나 라이브 스트림 신호를 수신하기 위한 신호 수신장치가 될 수 있다.

제 2 디바이스(106)는 하나의 방 (computer room)안에 집중되거나, 다른 방들을 건너서 분배될 수 있고, 다른 지리적 위치에 분배될 수 도 있으며, 하나의 텔레커뮤티케이션 네트워크(telecommunications network) 안에 통합될 수 도 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)와 통신 하기 위하여 통신 경로(104)에 결합될 수 있다.

설명을 위해, 통신 시스템(100)이 제 2 디바이스(106)를 컴퓨팅 디바이스로 나타내었지만, 제 2 디바이스(106)는 다른 종류의 디바이스가 될 수 있다. 또한, 설명을 위해, 컴퓨팅 시스템(100)은 기본 디바이스(102)와 호스트 디바이스(106)를 통신 경로(104)의 끝 지점 (end point)으로 나타내지만, 네비게이션 시스템(100)이 제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 및 통신 경로(104) 사이에 다른 파티션(partition)을 가질 수 있다. 예를 들어, 제 1 디바이스(102), 제 2 디바이스(106), 또는 그 조합은 통신 경로(104)의 일부분으로서 기능할 수 있다.

통신 경로(104)는 다양한 네트워크 종류와 네트워크 토폴로지를 포괄하거나 나타낼 수 있다. 예를 들어, 통신 경로(104)는 무선 통신, 유선 통신, 광통신, 초음파 혹은 그 조합들을 포함한다. 인공 위성 통신, 셀룰러 통신 (cellular communication), 블루투스 (Bluetooth), 적외선 데이터 협회 표준 (Infrared Data Association standart, IrDA), 와이파이 (wireless fidelity, WiFi), 와이맥스 (worldwide interoperability for microwave acess, WiMAX) 들이 통신 경로(104)에 포함되는 무선 통신의 예시가 될 수 있다. 이더넷 (Ethernet), 디지털 가입자 회선 (digital subscriber line, DSL), FTTH (fiber to the home), POTS (plain old telephone service)들은 통신 경로(104)에 포함되는 유선 통신의 예시가 될 수 있다. 게다가, 통신 경로(104)는 수많은 네트워크 토폴로지 (network topologies)와 장거리를 가로지를 수 있다. 예를 들어, 통신 경로 104는 직접 연결 (direct connection), PAN (personal network), LAN (local area network), MAN (metropolitan area network), WAN (wide area network) 혹은 그 조합들을 포함할 수 있다.

도 2를 참조하면, 공유 콘텍스트(sharing context)(206)에 기초한 공유 옵션들(sharing options)(204)의 공유 세트(sharing set)(202)를 구비한 제 1 디바이스(102)의 디스플레이의 예시가 도시된다. 공유 세트(202)는 공유 콘텍스트(206)에 기초한 공유 옵션들(204)의 하나의 그룹이다. 공유 콘텍스트(206)는 공유되는 콘텐츠(208)(content)에 관련된 정보를 제공한다. 예를 들어, 공유 콘텍스트(206)는 공유 시나리오 내에서 정보를 공유하기 위해, 공유시나리오를 식별할 수 있다. 공유 콘텍스트(206)는 공유 세트(202) 내에서 어떤 공유 옵션들(204)이 실행 가능한지를 결정하는데 도움을 주도록 이용될 수 있다. 콘텐츠(208)는 컴퓨팅 시스템(100)의 사용자(미도시)가 다른 사람과 공유하는 정보다.

도 2는 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)이 구비된 공유 세트(202) 및 공유 카테고리(210)에 대한 콘텐츠(208)에 대한 예시를 제공한다. 도 2는 예를들어 하와이에서 사용자가 휴가중이라는 상기 공유 콘텍스트(206)의 예시를 묘사한다. 공유 콘텍스트(206)는 공유 세트(202)에 대한 공유 카테고리(210)를 결정하는데 이용될 수 있다.

공유 카테고리(210)는 사용자가 다른 사람들과 잠재적으로 공유할 정보의 타입 혹은 분류다. 공유 카테고리(210)는 세부 사항이나 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)의 이용가능한 선택들을 결정할 수 있다.

본 예시에서, 공유 카테고리(210)는 사용자가 휴가에 대해 갖고 있는 감정적 상태나 느낌일 수 있다. 콘텐츠(208)는 텍스트, 이미지, 심볼, 오디오, 비디오 혹은 그 조합에 의해 나타날 수 있다. 여기서, 이러한 공유 카테고리(210)에 대한 콘텐츠(208)는 행복, 슬픔, 웃음, 놀람 혹은 화남과 같은 이모티콘에 의해 나타났다.

본 예시에 더하여, 공유 옵션들(204)은 휴가의 공유 콘텍스트(206) 및 공유 카테고리(210)에 기초할 수 있다. 공유 옵션들(204)은 사용자의 친구나 가족 같은 개인 모임 내의 사람들부터 사용자의 직장과 같이, 회사에 있는 모든 사람들과 공유함으로써 더욱 개방된 공유 정책이나 프라이버시 선호까지 이를 수 있다.

도 2는 또한 공유 옵션들(204) 이외의 다른 옵션들을 기술한다. 컴퓨팅 시스템(100)은 사용자가 추가 옵션들(additional options)(212)을 요구할 수 있도록 기회를 제공할 수 있다. 추가 옵션들(212)은 사용자에게 나타나는, 공유 세트(202)의 일부분인 공유 옵션들(204)과는 상이한 잠재적 공유 옵션들이다. 추가 옵션들(212)은 또 다른 선택을 가능하게 하므로, 사용자는 처음에 나타난 공유 세트(202)의 공유 옵션들(204)의 선택과는 다르게 콘텐츠(208)를 공유할 수 있다. 추가 옵션들(212)은 또한 공유 콘텍스트(206)와 공유 카테고리(210)에 기초할 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 제외들(exception)(214)을 또한 포함할 수 있다. 제외들(214)은 공유 세트(202) 내에서 보여지는 공유 옵션들(204)의 추가적인 변경을 나타낸다. 예를 들어, 휴가 중인 사용자는 그 혹은 그녀의 휴가에 대한 이모티콘을 회사 사람들과 공유할 것을 선택할 수 있지만, “회사”와 관련된 사람들의 그룹 내의 개인들의 리스트를 변경할 것을 선택할 수 있다. 사용자는 콘텐츠(208)를 수신할 개인들을 추가하거나 제거할 수 있다. 제외들(214)을 비롯한 이용가능한 선택들은 또한 공유 콘텍스트(206)와 공유 카테고리(210)에 기초할 수 있다.

예를 들어, 정보 공유 시스템에 있어서, 공유 컨텍스트(206)는 공유 시나리오가 될 수 있다. 또한, 공유 컨텍스트(206)는, 사용자가 공유 정보를 어떻게 평가하는지 및 공유 옵션들(204) 간의 공유 세트(202) 내에서 공유 옵션들(204)을 결정하는 것을 도울 수 있다. 예를 들어, 사용자가 공유되는 정보에 대하여 당황감을 느꼈을 때, 실행 가능한 공유 옵션들(204)은 “가족과 공유(sharing with family members); 가족 및 친한 친구들과 공유(sharing with family member and a circle of close social friends); 모든 사람들로부터 개인 정보 보호하기(keep private from all social contacts); 공유 시스템을 완전히 차단하기(turn off the sharing system completely)”가 될 수 있다.

또 다른 예의 정보 공유 시스템에 있어서, 공유 시나리오로서의 공유 콘텍스트(206), 및 공유 콘텍스트(206)에 대해 실행가능한 공유 옵션들(204)은 현재 시간 및/또는 현재 위치와 같은 맥락적인 요소들(contextual factors)이 될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 낮 동안 직장에 있는 경우, 직장에서의 공유 콘텍스트(206)는 실행가능할 수 있는 공유 옵션들(204)을 결정하는데 도움을 줄 수 있고, 공유 옵션들(204)은 “가족과 공유하기; 가족 및 친한 친구와 공유하기; 매니저/동료들과 공유하기”가 될 수 있다. 사용자가 저녁에 바에 있는 경우, 실행가능할 수 있는 공유 옵션(204)은 “가족과 공유하기; 특정 친구들과 공유하기; 근처에 있는 사람과 공유하기”가 될 수 있다.

도 3을 참조하면, 공유 콘텍스트(206)에 기초한 공유 옵션들(204)의 공유 세트(202)가 구비된 제 1 디바이스(102) 디스플레이의 또 다른 예시가 도시된다. 도 3은 사용자에 관한 업데이트들의 제공 혹은 사용자의 직장 생활에 관한 보다 구체적인 예시들로서 공유 콘텍스트(206)의 예시를 기술하고 있다. 본 예시의 콘텐츠(208)는 사용자의 삶의 어떤 측면들 또는 주제들 상의 사용자의 선택에 관한 업데이트들을 포함할 수 있다.

도 3은 그 혹은 그녀의 직장 생활 및 개인적 생활을 둘러싼 콘텐츠(208)에 대한 예시들을 보여준다. 콘텐츠(208)는 그녀의 직장 상사에 관한 사용자의 실제 의견이나 프로젝트의 진행 상황에 관한 업데이트를 포함할 수 있다. 도 2의 설명과 유사하게, 공유 옵션들(204)은 공유 콘텍스트(206)에 기초할 수 있다. 공유 세트(202) 내에서 공유 옵션들(204)의 조합뿐만 아니라 개별 공유 옵션들(204)의 세부 사항들이나 선택들의 종류는 공유 콘텍스트(206)에 기초할 수 있다. 본 예시에 있어서, 공유 콘텍스트(206)는 직장 생활에 관한 것이다.

공유 카테고리(210)는 이러한 종류의 공유 콘텍스트(206)에 대해서 꽤 넓게 분포할 수 있기 때문에, 콘텐츠(208)는 공유 콘텍스트(206)의 일부가 될 수 있고, 사용자에게 나타나는 공유 세트(202) 내에서 이용가능한 공유 옵션들(204)을 결정하는데 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 그녀의 직장 상사에 관한 짜증을 표현하는 콘텐츠(208)는 그 직장 상사가 포함된 모든 그룹 또는 그 직장상사와 가까운 모두를 배제하는 공유 옵션(204)를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 유사하게, 그녀의 프로젝트 진행 상황에 관한 업데이트를 나타내는 콘텐츠(208)는 회사 내부의 사람들이나, 그러한 업데이트를 받기에 적합한 비밀 유지 의무가 있는 관계자들은 포함하지만 일반 대중이나 친구 혹은 가족들에게는 보내지 않기 위한 공유 옵션들(204)을 포함하기 위해 사용될 수 있다.

도 2와 같이, 도 3 내의 예시는 또한 만약 공유 세트(202)내에 처음에 제공된 공유 옵션들(204)이 부적합하거나 부적절하다면 추가 옵션들(212)을 제공할 수 있다. 본 예시는 또한, 공유 세트(202) 내의 하나 이상의 공유 옵션들(204)에 대해 공유할 그룹 내의 구성원들을 변경하도록 허용하는 제외들(214)을 제공한다.

이제 도 4를 참고하면, 공유 콘텍스트(206)에 기초한 공유 옵션(204)의 공유 세트(202)와 함께 제 1 디바이스(102) 디스플레이의 또 다른 예시가 나타나 있다. 도 3과 유사하게, 도 4의 예시는 사용자와 관련된 업데이트를 제공하지만, 좀 더 좁은 분야에 관한 공유 콘텍스트(206)를 묘사한다. 본 예시의 콘텐츠(208)은 사용자의 건강 정보에 관한 업데이트를 포함한다.

도 4는, 그녀의 의학적 치료 및 상태와 관련된 콘텐츠(208)에 대한 예들을 제공한다. 콘텐츠(208)는 사용자의 의학적 치료, 치료 이력, 또는 상태에 관한 다양한 정보를 포함할 수 있다. 콘텐츠(208)는 그녀의 최근 건강 검진, 에피소드(known allegories) 및 투약 목록에 관한 업데이트를 또한 포함할 수 있다.

도 2, 및 도 3에 대한 상세한 설명과 유사하게, 공유 옵션들(204)은 공유 콘텍스트(206)에 기초할 수 있다. 공유 세트(202) 내에서 공유 옵션들(204)의 조합뿐만 아니라 공유 옵션들(204) 각각에 대한 선택들의 세부 사항 및 종류(type)는 공유 콘텍스트(206)에 기초할 수 있다. 콘텐츠(208)는 공유 콘텍스트(206)의 일부가 될 수 있고, 사용자에게 보여지는 공유 세트(202) 내에서 이용가능한 공유 옵션들(204)을 결정하는데 이용될 수 있다.

예를 들어, 사용자의 최근 의학적 검진의 콘텐츠(208)는 사용자의 개인적 또는 직업적 모임의 다른 사람들을 포함하는 공유 세트(202)에 대한 공유 옵션들(204)을 결정하는데 사용될 수 있다. 전형적으로, 공유 옵션들(204)은 친구 및 가족과 같은 사용자의 개인적 모임에 있는 사람들과의 공유하기를 포함할 수 있다. 공유 옵션들(204)은 또한 사용자의 의학적 검진의 공유 콘텍스트(206)와 관계된 사람들과 공유하기를 포함할 수 있고, 사용자의 다른 의사나 약사들과 공유하기를 포함할 수 있 있다. 공유 옵션들(204)은 사용자의 과거 공유 선택(user’s past sharing selection)(402)를 포함할 수 있다. 과거 공유 선택(402)이란, 같은 종류의 공유 콘텍스트(206) 또는 콘텐츠(208)에 대한 예전의 혹은 과거의 공유에 기초하여 그룹들 또는 멤버들을 선출하는 것을 의미한다. 공유 옵션(204)은 또한 특정 성별에 더욱 연관된 의학적 상태들 또는 건강 상태에 기초하여, 공유하기를 특정 성별에게만 제한할 수 있다.

도 2, 도 3과 같이, 도 4의 예시는 또한 공유 세트(202) 내에서 최초에 제공된 공유 옵션들(204)이 부적절하거나 부적합하다면, 추가 옵션들(212)을 제공할 수 있다. 본 예시는 또한 공유 세트(202) 내의 하나 이상의 공유 옵션들(204)에 대해 공유하기 위해 그룹 내의 멤버들의 변경을 가능하게 하는 제외들(214)을 제공할 수 있다. 추가 옵션들(212), 제외들(214), 또는 그 조합은 사용자의 과거 공유 선택(402)에 대한 세부 사항을 결정하는데 사용될 수 있다.

도 5를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(100)의 이상적인 블록도가 도시된다. 컴퓨터 시스템(100)은 제 1 디바이스(102), 통신 경로(104) 그리고 제 2 디바이스(106)를 포함할 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 제 2 디바이스(106)로 통신 경로(104)를 통해 제 1 디바이스 전송(508) 내의 정보를 전송할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)로 통신 경로(104)를 통해 제 2 디바이스 전송(510) 내의 정보를 보낼 수 있다.

설명의 목적으로 컴퓨팅 시스템(100)은 클라이언트 장치인 제 1 디바이스(102)를 구비하여 도시되었지만, 컴퓨팅 시스템(100)은 다른 형태의 디바이스로써 제 1 디바이스(102)를 가질 수 있다. 예를 들어 제 1 디바이스(102)는 디스플레이 인터페이스를 갖고 있는 서버가 될 수 있다.

또한 설명의 목적으로 컴퓨팅 시스템(100)은 서버인 제 2 디바이스(102)를 구비하여 도시되었지만, 컴퓨팅 시스템(100)은 다른 형태의 디바이스로써 제 2 디바이스(104)를 가질 수 있다. 예를 들어 제 2 디바이스(102)는 클라이언트 디바이스가 될 수 있다.

제 1 디바이스(102)는 제 1 제어 유닛(512), 제 1 저장 유닛(514), 제 1 통신 유닛(516) 및 제 1 사용자 인터페이스(518)룰 포함할 수 있다. 제 1 제어 유닛 (512)은 컴퓨터 시스템(100)에 지능을 제공하기 위하여 제 1 소프트웨어(526)를 실행할 수 있다.

제 1 제어 유닛(512)은 다수의 다른 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어 제 1 제어 유닛(512)은 프로세서, ASIC(an application specific integrated circuit0, 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서, 하드웨어 제어 로직, 하드웨어 유한 상태 기계(FSM), 디지털 신호 프로세서(DSP) 또는 이들의 조합일 수 있다. 제 1 제어 유닛(512)은 제 1 디바이스(102) 내부 및 외부의 다른 기능 유닛들과 통신할 수 잇다. 외부 소스와 외부 목적지란 제 1 디바이스 외부의 소스 및 목적지를 의미한다.

제 1 저장 유닛(514)은 제 1 소프트웨어(526)를 저장 할 수 있다. 제 1 저장 유닛(514)은 도 6의 응용 코드(the application code)(604), 도 6의 계측 코드(the instrumentation code)(606), 도 6의 레포트(602) 또는 이들의 조합과 같은 관련 정보를 저장할 수 있다.

제 1 저장 유닛(514)은 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리, 내부 메모리, 외부 메모리, 또는 이들의 조합일 수 있다. 예를 들어 제 1 저장 유닛(514)은 비 휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM), 플래시 메모리, 디스크 저장 장치와 같은 비 휘발성 저장 장치 또는 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)와 같은 휘발성 저장 장치일 수 있다. 제 1 저장 유닛(514)는 제 1 디바이스(102)의 내부 또는 외부의 다른 기능 유닛들과 통신할 수 있다.

제 1 통신 유닛(516)은 제 1 디바이스(102)로 또는 제 1 디바이스로부터 외부 통신이 가능하도록 할 수 있다. 예를 들어, 제 1 통신 유닛(516)은 제 1 디바이스(102)가 도 1의 제 2 디바이스(106), 주변 장치 또는 데스크탑 컴퓨터와 같은 부가기기 및 통신 경로 (104)와 통신하는 것을 허용한다.

제 1 통신 유닛(516)은 제 1 디바이스(102)가 통신 경로(104)의 끝지점 또는 터미널 유닛(terminal unit)으로 제한되지 않고 통신 경로(104)의 일부로서 기능할 수 있도록 하는 통신 허브로서 기능할 수 있다. 제 1 통신 유닛(516)은 통신 경로(104)와 상호 작용할 수 있도록 전자회로 또는 안테나와 같은 능동 및 수동 소자를 포함할 수 있다. 제 1 통신 유닛(516)은 제 1 디바이스(102) 내부 및 외부의 다른 기능 유닛들과 통신할 수 있다.

제 1 사용자 인터페이스(518)는 사용자가(미도시) 제 1 디바이스(102)와 접속하고 상호작용하도록 할 수 있다. 제 1 사용자 인터페이스(518)는 입력 장치와 출력 장치를 포함할 수 있다. 제 1 사용자 인터페이스(518)의 입력 장치의 예시들은 데이터와 통신 입력들을 제공하기 위한 키패드, 터치 패드, 소프트 키, 키보드, 마이크로폰, 원격 신호를 받기 위한 적외선 센서 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.

제 1 사용자 인터페이스(518)는 제 1 디스플레이 인터페이스(530)를 포함할 수 있다. 제 1 디스플레이 인터페이스(530)는 디스플레이, 영사기, 비디오 스크린, 스피커 또는 이들의 조합일 수 있다.

제 1 제어 유닛(512)는 컴퓨터 시스템(100)에 의하여 생성되는 정보를 표시하도록 제 1 사용자 인터페이스(518)를 구동할 수 있다. 또한 제 1 제어 유닛 (512)는 컴퓨터 시스템 100의 다른 기능을 위하여 제 1 소프트웨어(526)를 실행할 수 있다. 제 1 제어 유닛(512)은 제 1 통신 유닛(516)을 통해 통신 경로(104)와 상호작용하기 위하여 제 1 소프트웨어(526)을 실행할 수 있다.

제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)가 포함된 다양한 실시예에서 본 발명의 일실시예를 구현하기 위하여 최적화될 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102)와 비교하여 추가적이고 더높은 프로세싱 능력을 제공할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 2 제어 유닛(534), 제 2 통신 유닛(536) 및 제 2 사용자 인터페이스(538)를 포함할 수 있다.

제 2 사용자 인터페이스(538)는 사용자(미도시)가 제 2 디바이스(106)와 접속하고 상호 작용하도록 할 수 있다. 제 2 사용자 인터페이스(538)는 입력 장치와 출력 장치를 포함할 수 있다. 제 2 사용자 인터페이스(538)의 입력 장치의 예시들은 데이터와 통신 입력을 제공하기 위한 키패드, 터치 패드, 소프트 키, 키보드, 마이크로폰 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 제 2 사용자 인터페이스(538)의 출력 장치의 예는 제 2 디스플레이 인터페이스 (540)를 포함할 수 있다. 제 2 디스플레이 인터페이스(540)는 디스플레이, 프로젝터, 비디오 스크린, 스피커, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.

제 2 제어 유닛(534)는 컴퓨팅 시스템(100) 내의 제 2 디바이스(106)에 지능을 제공하기 위하여 제 2 소프트웨어(542)를 실행할 수 있다. 제 2 소프트웨어(542)는 제 1 소프트웨어(526)와 함께 작동할 수 있다. 제 2 제어 유닛(534)는 제 1 제어 유닛(512)과 비교하여 추가 성능을 제공할 수 있다.

제 2 제어 유닛(534)은 정보를 표시하기 위하여 제 2 사용자 인터페이스(538)를 동작할 수 있다. 또한 제 2 제어 유닛(534)은 통신 경로(104)를 통해 제 1 디바이스(102)와 통신하기 위하여 제 2 통신 유닛(536)를 실행하는 것을 포함하여, 컴퓨팅 시스템(100)의 다른 기능을 위하여 제 2 소프트웨어(542)를 실행할 수 있다.

제 2 제어 유닛(534)은 다수의 다른 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제 2 제어 유닛(534)은 프로세서, 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서, 하드웨어 제어 로직, 하드웨어 유한 상태 기계 (FSM), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 또는 이들의 조합일 수 있다. 제 2 제어 유닛(534)는 제 2 디바이스(106)의 내부 및 외부의 다른 기능 유닛들과 통신할 수 있다.

제 2 저장 유닛(546)은 제 2 소프트웨어(542)를 저장할 수 있다. 제 2 저장 유닛(546)은 도 6에서 논의되었던 정보를 표현하는 데이터와 같은 정보를 또한 저장할 수 있다. 제 2 저장 유닛(546)은 제 1 저장 유닛(514)을 보충할 수 있도록, 제 1 저장 유닛(514)에 추가적인 저장 용량을 제공할 수 있을 정도의 크기가 될 수 있다.

설명을 위하여 제 2 저장 유닛(546)은 단일 소자로서 표현하였지만, 제 2 저장 유닛(546)은 저장 소자들의 분배 형태가 될 수 있다. 또한, 설명을 위하여 컴퓨팅 시스템(100)은 단일 계층 저장 시스템인 제 2 저장 유닛을 구비하여 도시되었지만, 컴퓨팅 시스템(100)은 다른 구조의 제 2 저장 유닛(546)을 가질 수 있다. 예를 들어, 제 2 저장 유닛(546)은 캐쉬 메모리, 메인 메모리, 회전 담체(rotating media), 오프라인 저장 장치와 같은 메모리 계층 시스템을 형성하는 서로 다른 저장 기술로 형성될 수 있다.

제 2 저장 유닛(546)은 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리, 내부 메모리, 외부 메모리 또는 이들의 조합일 수 있다. 예를 들어 제 2 저장 유닛(546)은 비 휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM), 플래시 메모리, 디스크 저장 장치 등의 비 휘발성 저장매체 또는 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)와 같은 휘발성 저장 장치가 될 수 있다. 제 2 저장 유닛(546)은 제 2 디바이스(106)의 내부 및 외부의 다른 기능 유닛들과 통신할 수 있다.

제 2 통신 유닛(536)은 제 2 디바이스(106)로 또는 제 2 디바이스(106)으로부터 외부 통신을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 제 2 통신 유닛(536)은 제 2 디바이스(106)가 통신 경로(104)를 통해 제 1 디바이스(102)와 통신이 가능하게 할 수 있다.

또한, 제 2 통신 유닛(536)은 제 2 디바이스(106)가 통신 경로(104)의 끝지점 또는 터미널 유닛(terminal unit)으로 제한되지 않고 통신 경로(104)의 일부로서 기능할 수 있도록 하는 통신 허브로서 기능할 수 있다. 제 2 통신 유닛(536)은 통신 경로(104)와 상호 작용할 수 있도록 전자회로 또는 안테나와 같은 능동 및 수동 소자를 포함할 수 있다. 제 2 통신 유닛(536)은 제 2 디바이스(106)의 내부 및 외부의 다른 기능 유닛들과 통신할 수 있다.

제 1 디바이스 전송(508)에 있어서, 제 1 통신 유닛(516)은 정보를 제 2 디바이스(106)로 전달하기 위하여 통신 경로(104)와 결합할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 2 전송 유닛(536) 내의 정보를 통신 경로(104)의 제 1 디바이스 전송(508)으로부터 수신할 수 있다.

제 2 디바이스 전송(510)에 있어서, 제 2 통신 유닛(536)은 정보를 1 디바이스(102)에 전달하기 위하여 통신 경로(104)와 결합할 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 제 1 전송 유닛(516) 내의 정보를 제 통신 경로(104)의 제 2 디바이스 전송(510)으로부터 수신할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 제 1 제어 유닛(512), 제 2 제어 유닛(534), 또는 이들의 조합에 의해 실행될 수 있다. 설명의 목적으로, 제 2 디바이스(106)는 제 2 사용자 인터페이스(538), 제 2 저장 유닛(546), 제 2 제어 유닛(534) 및 제 2 통신 유닛(536)을 가진 파티션(partition)으로 도시되었으나, 제 2 디바이스(106)는 상이한 파티션을 가질 수 있다. 예를 들어, 제 2 소프트웨어(542)는 그 기능의 일부 또는 전부가 제 2 제어 유닛(534) 및 제 2 통신 유닛(536) 내에 있을 수 있도록 분배될 수 있다. 또한 제 2 디바이스(106)는 명확성을 위해 도면 5에 도시되지 않은 다른 기능 유닛을 포함할 수 있다.

제 1 디바이스(102) 내의 기능 유닛들은 다른 기능 유닛들과는 개별적 및 독립적으로 작업을 수행할 수 있다. 제 1 디바이스(102)는 제 2 디바이스(106) 및 통신 경로(104)로부터 개별적 및 독립적으로 작동할 수 있다.

제 2 디바이스(106) 내의 기능 유닛들은 다른 기능 유닛들과는 개별적 및 독립적으로 작업을 수행할 수 있다. 제 2 디바이스(106)는 제 1 디바이스(102) 및 통신 경로(104)로부터 개별적 및 독립적으로 작동할 수 있다.

설명의 목적으로, 컴퓨터 시스템 100을 제 1 디바이스 102와 제 2 디바이스 106의 동작으로 설명되었다. 제 1 디바이스 102 및 제 2 디바이스는 컴퓨터 시스템(100)의 어떤 다른 모듈들이나 기능들을 실행할 수 있음은 자명하다.

도 6을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(100)의 제어 흐름도가 도시되어있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 콘텍스트 모듈(602), 옵션 모듈(604), 프라이버시 선호 모듈(606) 및 디스플레이 모듈(608)을 포함할 수 있다.

본원에서 기술되는 모듈들은 도면들에 나타나거나 설명된 다른 모듈들과 결합되어 잇다. 모듈들은 중간에 있는 모듈들을 없이 직접 통신을 통하여 서로 결합될 수 있다. 모듈들은 중간에 능동 회로, 모듈 또는 그 조합에 의해 간접적으로 서로 결합될 수 있다. 모듈들은 또한, 중간에 있는 능동 회로, 모듈들 또는 그 조합을 이용한 간접 통신을 통하여 서로 결합될 수 있다. 도시되거나 설명된 것처럼, 모듈들은 하나에서 다른 것으로 진행될 수 있다. 제어 흐름도는 하나의 모듈로부터 직선형(linear fashion)으로 진행될 수 있고, 되돌아가기(loop-backs), 반복들(iterations), 피드백(feedback) 혹은 그 조합을 포함할 수 있다.

콘텍스트 모듈(602)은 도 2의 공유 콘텍스트(206)를 결정하도록 구성된다. 콘텍스트 모듈(602)은 또한, 공유 콘텍스트(206)에 대한 콘텍스트 변화(context change)(610)를 검출하도록 구성된다.

콘텍스트 모듈(602)은 다양한 방식으로 공유 콘텍스트(206)를 결정한다. 예를 들어, 콘텍스트 모듈(602)은 사용자의 입력 또는 도 2의 공유 카테고리(210)에 대한 과거 이력, 도 2의 콘텐츠(208) 혹은 그 조합에 기초하여 공유 콘텍스트(206)를 결정할 수 있다. 콘텍스트 모듈(602)은 또한, 도 1의 제 1 디바이스(102)의 사용자에 대한 현재 환경(current environment)(612)에 기초하여 공유 콘텍스트(206)를 결정할 수 있다. 현재 환경(612)은 정보를 공유하는 동안 사용자에 대한 주위 환경 상태(the environmental condition)와 관련된다.

예를 들어, 현재 환경(612)은 직업적 설정(professional setting) 또는 개인적 설정(personal setting)과 같은 위치의 종류를 포함할 수 있다. 현재 환경(612)은 또한, 근무시간이나 근무일과 같은 요일 또는 주(day or week)의 시간에 관련될 수 있다. 현재 환경(612)은 또한, 휴가중, 파티에서, 바에서, 혹은 전문적인 컨퍼런스에서와 같이 사용자의 공유에 대한 활동들의 종류를 포함할 수 있다.

콘텍스트 모듈(602)은 공유 콘텍스트(206)를 결정하기 위해 콘텐츠(208)를 사용할 수 있다. 콘텐츠(208)에 대한 정보의 종류는 도2, 도3, 도4 내에서 기술된 예시들과 같이, 직업적인 환경(professional nature)이나 개인적인 환경(personal nature)의 공유를 결정하는데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 현재 환경(612)이 파티에서 혹은 바에서라면, 콘텍스트 모듈(602)은 사용자의 물리적 위치인 사용자의 위치(user’s location)(614) 근처에 있는 사람들을 포함하도록 공유 콘텍스트(206)를 결정할 수 있다.

예시들로 앞서서 설명되었듯이, 공유 콘텍스트(206)를 결정하는 요소들은 공유 콘텐츠(208)을 공유하기 위한 민감함의 종류(type) 또는 사용자의 프라이버시 선호(616)를 결정하는데 사용될 수 있다. 사용자의 프라이버시 선호(616)는 도 2의 공유 세트(202)에 대한 공유 옵션들(204)을 결정하기 위하여, 사람들이나 그룹, 그룹들 또는 그룹들의 조합의 구성원들의 종류(type)를 추정하거나 결정하는데 사용될 수 있다. 사용자의 프라이버시 선호(616)는 또한, 공유 대상의 근접도(a sharing target’s proximity)(618)를 결정하는데 사용될 수 있다. 공유 대상의 근접도(618)란 사용자의 위치(614)에 대한 물리적인 가까움이나, 콘텐츠(208)를 공유하는 동안 사용자가 참석하려는 이벤트에 대한 물리적 가까움을 의미한다.

콘텍스트 변화(610)를 검출하는 콘텍스트 모듈(602)로 돌아와서, 콘텍스트 모듈(602)은 다양한 방법으로 콘텍스트 변화를 검출하는 기능을 수행한다. 콘텍스트 변화(610)는 공유 콘텍스트(206) 내에서의 변화(change), 이동(shift), 또는 변경(modification)이다.

콘텍스트 변화(610)는 다양한 방식으로 검출될 수 있다. 예를 들어, 현재 환경(612) 내의 변화는 콘텍스트 변경(610)을 야기할 수 있다. 물리적 위치 또는 위치 종류 내의 변화는 콘텍스트 변화(610)를 검출하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 콘텍스트 변화(610)는 사용자가 퇴근하고 친구 집에 파티를 하러 가거나 친구들과 술을 마시러 바에 갈 때 탐지될 수 있다. 컨텍스트 변화(610)는 도 2, 도 3, 및 도 4 간의 상이한 컨텍스트로서 공유 카테고리(210) 상에서 검출되거나, 예시로서 도 2, 도 3, 및 도 4에 도시될 수 있다. 콘텍스트 변화(610)는 사용자에 의해 입력된 콘텐츠(208)가 그룹의 맴버, 그룹들의 종류, 모임의 종류(전문적 혹은 개인적), 또는 그 조합을 변경할 수 있는 경우 검출될 수 있다. 콘텍스트 변화(610)는 또한 사용자의 도 2의 추가 옵션들, 도 2의 제외들(214), 혹은 그 조합의 선택에 의해 검출될 수 있다. 제어 흐름은 콘텍스트 모듈(602)에서 옵션 모듈(604)로 진행된다.

옵션 모듈(604)로 돌아와서, 옵션 모듈(604)은 처음에 보여지는 공유 세트(202)와 공유 옵션들(204)을 생성하도록 구성된다. 옵션 모듈(604)은 또한, 콘텍스트 변화(610)에 대해 디폴트 세트(620)를 변경하도록 구성된다. 도2, 도3, 도4 내에서 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)의 예시들이 도시되고 설명된다.

옵션 모듈(604)은 다양한 방법으로 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 옵션 모듈(604)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 디폴트 세트(620), 공유 콘텍스트(206)에 대한 도 4의 사용자의 과거 공유 선택(402) 및 공유 콘텍스트(206)에 대한 개인화 정도(personalization degree)(622)에 기초하여 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)를 생성할 수 있다. 옵션 모듈(604)은 콘텍스트 디폴트 모듈(context default module)(624), 과거 공유 모듈(past sharing module)(626) 및 디폴트 공유 모듈(default sharing module)(628)을 포함할 수 있다.

콘텍스트 디폴트 모듈(624)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 디폴트 옵션들(630)을 선택하거나, 디폴트 세트(620)의 디폴트 옵션들(630)의 순위를 매기거나 (rank the default options in the defualit set), 디폴트 옵션들(630)로부터 최우선 순위의 공유 옵션들(204)을 가진 디폴트 세트(620)을 제공하거나, 또는 그 조합을 수행하도록 구성된다.

콘텍스트 디폴트 모듈(624))은 처음 시작하는 상황(cold-start situation)을 다루기 위해서, 디폴트 세트(620)에 대한 디폴트 옵션들(630)로써 다른 사람들의 공유 결정들을 검색하고 선택할 수 있다. 디폴트 세트(620), 디폴트 옵션(630), 또는 그 조합은 도 1의 제 2 디바이스(106) 또는 클라우드로부터 검색될 수 있다.

디폴트 옵션들(630)의 디폴트 세트(620)는 컴퓨팅 시스템(100)에 대한 현재 사용자로부터 유래될 수 있다. 예를 들어, 공유 콘텍스트(206)에 대한 각각의 공유 시나리오에 대해, 디폴트 세트(620)는 현재 사용자들에게 가장 많이 선택되는 디폴트 옵션(630)들인, 가장 인기가 많은 최우선순위의 디폴트 옵션들을 포함한다. 디폴트 세트(620), 디폴트 옵션들(630), 또는 그 조합들은 디폴트 세트(620)에 대한 디폴트 점수(a default score)(632) 혹은 개별 디폴트 옵션들(630)에 대한 디폴트 점수(632)에 기초하여 선택될 수 있다. 디폴트 점수(632)는 정규화된 값(a normalized value)이 될 수 있다. 예를 들어, 디폴트 점수(632)는 공유 콘텍스트(206)에 따른 해당 공유 시나리오에 대하여 옵션 “x”를 선택하는 시스템 내의 사용자들을 보고하는 존재의 비율로 구체화 될 수 있다. 더 많은 사람들이 “x”를 선택할수록, 디폴트 점수(632)에 대한 값은 높아진다. 콘텍스트 디폴트 모듈(624)은 디폴트 점수(632)에 기초하여 디폴트 세트(620)에 대한 디폴트 옵션들(630)의 순위를 매길 수 있다. 디폴트 점수(632)는 또한, 공유 콘텍스트(206)와 관련하여 디폴트 옵션들(630), 디폴트 세트(620) 또는 그 조합의 타당성을 나타낼 수 있다.

제어 흐름은 콘텍스트 디폴트 모듈(624)에서 과거 공유 모듈(626)로 진행된다. 과거 공유 모듈(626)은 해당 공유 콘텍스트(206), 공유 카테고리(210), 콘텐츠(208) 또는 그 조합에 대한 과거의 공유 이력 또는 사용자의 과거 공유 선택(402)의 존부를 결정 할 수 있다. 만약 공유 콘텍스트(206)에 대한 사용자의 과거 공유 선택(402)이 존재한다면, 제어 흐름은 콘텐스트 디폴트 모듈(624)에서 프라이버시 선호 모듈(606)로 진행되고, 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)을 포함하는 공유 세트(202)를 계속하여 생성한다. 만약 사용자의 과거 공유 선택(402)이 존재하지 않는다면, 콘텍스트 디폴트 모듈(624)은, 앞서 설명한대로 순위가 매겨진 디폴트 옵션들(630)을 디폴트 세트(620)에게 제공한다. 디폴트 세트는 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 콘텐츠(208)를 공유하는 처음 시작하는 시나리오(cold-start scenario) 혹은 첫 사용(first time usage)을 다루기 위한 것이다.

프라이버시 선호 모듈(606)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)에 기초한 사용자의 프라이버시 선호(616)를 추정하도록 구성된다. 프라이버시 선호 모듈(606)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 세트(202)와 공유 옵션들(204)을 생성하기 위하여, 사용자의 과거 공유 선택(402), 디폴트 옵션들(630)을 이용한 디폴트 세트(620) 혹은 그 조합을 이용할 수 있다. 프라이버시 선호 모듈(606)은 과거 선호 모듈(past preference module)(634), 옵션 점수 모듈(option score module)(636), 및 정렬 모듈(sort module)(638)을 포함할 수 있다.

과거 선호 모듈(634)은 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)의 정확성을 결정하도록 구성된다. 정확성은 공유 세트(202)를 이용한 사용자의 프라이버시 선호(616)의 추정이 얼마나 잘되었는지를 결정하는데 이용된다. 과거 선호 모듈(634)은 또한, 공유 세트(202) 내에서 개인화의 정도의 정확성 (accuracy of the amount of personalization)을 판단하도록 구성된다.

과거 선호 모듈(634)은 공유 세트(202)에 대한 개인화 정도(622)를 계산할 수 있다. 과거 선호 모듈(634)은 처음 시작하는 시나리오 내의 공유 옵션들(204)인 디폴트 옵션들(630)에 대한 디폴트 점수(632)에 기초하여 우선순위 점수(a prioirity score)(640)를 계산할 수 있다. 과거 선호 모듈(634)은 또한, 공유 옵션들(204)에 대한 사용자의 매칭 점수(user’s matching score)(642)에 기초하여 우선순위 점수(640)를 계산할 수 있다. 사용자의 매칭 점수(642)는 공유 콘텍스트(206)에 대한 해당 공유 시나리오에 대해서 오직 현재 이용자로부터 해당 옵션 “x”에 대한 선택의 비율로 구체화 될 수 있다. 개별 공유 옵션들(204)에 대한 우선순위 점수(640)는 어떤 공유 옵션들(204)이 공유 세트(202)의 일부가 될지를 결정하기 위하여 개별 공유 옵션들(204)의 순위를 매기는 것을 가능하게 한다.

과거 선호 모듈(634)은 도 7 내에서 더욱 설명될 것이다. 제어 흐름은 과거 선호 모듈(634)에서 옵션 점수 모듈(636)로 진행된다.

옵션 점수 모듈(636)은 개별 공유 옵션(204)에 대해 우선순위 점수(640)를 계산하도록 구성된다. 옵션 점수 모듈(636)은 또한, 공유 옵션에 대한 디폴트 점수(632), 개별 공유 옵션들(204)에 대한 사용자의 매칭 점수(642) 및 개인화 정도(622)에 기초하여 공유 콘텍스트(206)에 대한 우선순위 점수(640)를 계산하도록 구성된다. 예를 들어, 우선순위 점수(640)는 [수학식 1]에 표현된 함수로 산출될 수 있다.

상기 변수 “p”는 공유 콘텍스트(206)에 따른 해당 공유 시나리오에 대하여 해당 사용자에 대한 “개인화 정도(personalization degree)”이다.

개인화 정도(622)는 [0:1] 안의 값으로 초기화 될 수 있고(예를 들어 0.5), 공유 콘텍스트(206)에 따른 해당 공유 시나리오에 대해 현재 개인화 정도가 사용자에게 적합한지 아닌지에 따라서 시간이 지나며 조절될 수 있다. 상이한 사용자들이 결국 상이한 개인화 정도(622)를 가질 수 있을 뿐 아니라, 똑같은 사용자도 상이한 공유 시나리오에 대해 상이한 개인화 정도(622)에 대한 값들을 가질 수 있다. 더 높은 개인화 정도(622)에 대한 값은 사용자 자신의 현재 공유 선택이나 사용자의 과거 공유 선택(402)에 더 큰 영향을 미칠 수 있다. 제어 흐름은 옵션 점수 모듈(636)에서 정렬 모듈(sort module)(638)로 진행된다.

정렬 모듈(638)은 공유 세트(202) 내의 공유 옵션들(204)에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호(616)를 추정하도록 구성된다. 정렬 모듈(638)은 또한, 공유 세트(202)를 생성하고, 각각의 공유 옵션들(204)에 대한 우선순위 점수(640)를 이용해 순위가 매겨진 공유 옵션들(204)을 공유 세트(202)에게 제공하도록 구성된다. 공유 세트(202) 안의 공유 옵션들(204)은 최우선순위의 이용 가능한 옵션들이 될 수 있다. 제어 흐름은 정렬 모듈(638)에서 디스플레이 모듈(608)로 진행된다.

디스플레이 모듈(608)은 사용자에게 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)를 보여줄 수 있다. 공유 세트(202)의 예시들은 도 2, 도 3, 및 도 4 내에서 볼 수 있다. 공유 세트(202)는 처음 시작하는 상황에 대해 디폴트 옵션들(630)을 이용한 디폴트 세트(620)가 될 수 있다. 공유 세트(202)는 또한 사용자의 과거 공유 선택(402)에 기초할 수 있다. 공유 세트(202)는 사용자의 과거 공유 선택(402)에 기초하여 공유 옵션들(204)뿐만 아니라 디폴트 옵션들(630)의 조합이 될 수 있다.

컴퓨팅 시스템(100)은 예시와 같이 모듈의 기능들 또는 순서를 이용하여 설명되었다. 컴퓨팅 시스템(100)은 모듈을 다르게 분할하거나 모듈들을 다르게 정렬 할 수 있다. 예를 들어, 도 6은 과거 선호 모듈(634)로부터 옵션 점수 모듈(636)로 흐름이 이어지도록 도시하지만, 개인화 정도(622)와 그 업데이트는 디스플레이 모듈(608) 이후에 생성될 수 있다.

본 출원에서 설명된 모듈들은 도 5의 제 1 제어 유닛(512) 또는 도 5의 제 2 제어 유닛(534) 내부의 하드웨어 구현, 하드웨어 회로, 하드웨어 가속기일 수 있다. 모듈은 또한 제 1 디바이스(102) 또는 제 2 디바이스(106)의 내부, 혹은 외부 각각의 하드웨어 구현, 하드웨어 회로 혹은 하드웨어 가속기일 수 있다.

본 출원에 설명된 모듈은 비일시적인 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 저장될 수 있다. 도 5의 제 1 저장 유닛(514), 도 5의 제 2 저장 유닛(546), 또는 그 조합은 비일시적인 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체를 나타낼 수 있다. 제 1 저장 유닛(514), 제 2 저장 유닛(546), 또는 그 조합이나 그 일부는 도 5의 제 1 디바이스(102) 또는 도 5의 제 2 디바이스(106)로부터 분리 가능할 수 있다. 비일시적인 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예시들은 비휘발성 메모리카드 또는 메모리스틱, 외부 하드디스크 드라이브, 카세트 테이프, 혹은 광학 디스크가 될 수 있다.

도 7을 참조하면, 과거 선호 모듈(634)의 제어 흐름도가 도시 되어있다. 과거 선호 모듈(634)은 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)의 정확성을 결정하도록 구성된다. 상기 정확성은 사용자의 공유 세트(202)를 이용한 프라이버시 선호(616)의 추정이 얼마나 잘되었는지를 결정하는데 사용될 수 있다. 과거 선호 모듈(634)은 또한, 공유 세트(202) 내에서 개인화 정도의 정확성(accuracy of the amount of personalization)을 결정하도록 구성된다. 과거 선호 모듈(634)은 선택 모듈(selection module)(702), 디폴트 매치 모듈(default match module)(704), 개인화 매치 모듈(personal match module)(706), 비교 모듈(compare module)(708), 개인화 모듈(personalization module)(710)을 포함할 수 있다.

선택 모듈(702)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)로부터 도 4의 사용자의 과거 공유 선택(402)을 수신하도록 구성된다. 선택 모듈(702)은 또한 시간 주기(time period)(702) 동안 사용자의 과거 공유 선택(402)을 수신하도록 구성된다. 선택 모듈(702)은 제 2 디바이스(106)나 클라우드로부터 사용자의 과거 공유 선택(402)을 검색할 수 있다. 시간 주기(712)는 공유 콘텍스트(206)에 대한 디폴트 세트(620)와 디폴트 옵션들(630)을 이용한 첫 사용에 기초할 수 있다. 사용자의 과거 공유 선택(402)은 또한, 공유 세트(202), 도 2의 추가 옵션들(212), 제외들(214) 또는 그 조합으로부터의 선택들을 포함할 수 있다. 제어 흐름은 선택 모듈(702)에서 디폴트 매치 모듈(704)로 진행될 수 있다.

디폴트 매치 모듈(704)은 디폴트 세트(620)로부터 사용자의 과거 공유 선택(402)의 편차(deviation)(714)를 결정하도록 구성된다. 디폴트 매치 모듈(704)은 또한 디폴트 세트(620)를 이용한 사용자의 과거 공유 선택(402)의 디폴트 매치(716)를 계산하도록 구성된다. 보다 구체적인 예로서, 디폴트 매치(716)는 디폴트 옵션들(630)로부터의 사용자의 과거 공유 선택(602)과 디폴트 세트(620)의 디폴트 옵션들(630)이 얼마나 많이 관련되는지를 측정하는데 도움이 되는 지표이다. 상기 편차(714)는 사용자의 선택들이 공유 세트(202)와 공유 옵션들(204)의 순서와 얼마나 맞지 않는지에 대한 지표이다. 편차(714)는 디폴트 매치(716), 개인화 매치(personalization match)(718) 또는 그 조합에 기초할 수 있다.

과거 선호 모듈은 현재의 개인화 정도(622)의 현재 값을 이용한 개인화의 효율성을 추정하는데 도움이 될 수 있다. 디폴트 매치(716)는 개인화 정도(622)를 조절하는데 사용될 수 있다.

S를 공유 사용자 “u”에 의한 시간 주기(712)동안 선택한 공유 세트(202) 및 공유 옵션(204)로부터의 공유 선택들의 세트라고 하자. S에 포함되는 공유 선택들은, 원본 세트, 혹은 디폴트 옵션들(630)에 대해 순위가 매겨진 리스트들의 디폴트 세트(620)와 비교되는 콘텍스트(206)에 대한 특정 공유 시나리오에 대한 것이다. 예를 들어, S = {1, 2, 1, 4, 3, 2, 1, -1}는, 공유 시나리오의 일 예에 있어서 디폴트 추천 순위 리스트(default recommended ranked list) 내의 옵션 1이 사용자에 의해 실질적으로 선택되고, 공유 시나리오의 다른 일 예에 있어서, 우선 순위가 가장 높은 옵션 1은 선택되지 않았고, 대신에 디폴트 세트(620) 내의 옵션 2가 사용자에 의해 실질적으로 선택된 것 등을 의미한다. -1 이라는 선택은 디폴트 세트(620) 내의 어떠한 디폴트 옵션들(630)도 사용자에 의해 선택되지 않았고, 사용자는 다른 옵션을 선택했다는 것을 의미한다. 이 다른 옵션들은 공유 콘텍스트(206)에 대한 추가 옵션들(212), 제외들(214), 또는 그 조합이 될 수 있다.

디폴트 매치(716)은 디폴트 세트(620)의 디폴트 옵션(630)으로 나타난 디폴트 추천 리스트와 사용자의 실제 선택 리스트 사이의 점수로, 예시와 같은 [수학식 2]로 계산될 수 있다.

만약, 디폴트 세트(620)에서 추천 옵션이 사용자에 의해 선택된다면 ri =1 이고, 그렇지 않은 경우 ri = 0 다.

i=[1,n] 이며, n은 S 내에서 선택들의 번호이다(the number of selections).

S는, 공유 콘텍스트(206)에 대한 개인화를 시도하기 위한 충분한 수의 선택들이 있을때까지 개인화 정도(622)가 완화될 수 있음을 나타내는 디폴트 세트(620)로부터의 사용자에 의한 하나 이상의 선택의 세트임에 주목할 필요가 있다. 제어 흐름은 디폴트 매치 모듈(704)에서 개인화 매치 모듈(706)로 진행된다.

개인화 매치 모듈(706)은 공유 세트(202), 공유 옵션들(204)의 순서 또는 그 조합으로부터 사용자의 과거 공유 선택(402)에 대한 개인화 매치(personalization match)(718)를 계산하도록 구성된다. 개인화 매치 모듈(706)은 공유 세트(202)와 상이한 사용자의 과거 공유 선택을 검출하도록 또한 구성된다. 추가 선택들(212), 예외들(214) 혹은 그 조합의 선택이 상이한 예이다. 디폴트 매치(716)와 유사하게, 개인화 매치(718)는 개인화 정도(622)를 조절하는데 사용될 수 있다.

S에 대해서와 동일하게, L을 사용자 “u”에 의한 시간 주기(712)동안 공유 선택들의 세트라고 하자. L에 포함되는 공유 선택들은, [수학식 1]을 이용하여 계산된 우선순위 점수(640)에 기초하여 개인화되어 순위가 매겨진 공유 세트(202)내의 공유 옵션들(204)의 리스트와 비교되는 동일한 공유 시퀀스에 대한 것이다. 예를 들어, L={1,2,1,2,1,1}이라 하자. 개인화 매치(718)는 디폴트 매치(716)와 유사한 방식으로 계산될 수 있으며, 예를 들어, [수학식 3]을 이용하여 계산될 수 있다.

만약, 공유 세트(202) 내의 추천 옵션이 사용자에 의해 선택된다면 ri = 1 이고, 그렇지 않은 경우 ri = 0 다.

i=[1,n] 이며, n은 L에서 선택된 번호이다(the number of selections).

순위가 더 높은 옵션이 선택되면(즉, 공유 인스턴스에 대한 S 혹은 L 내의 더 작은 양수 번호(the smaller positive number)), 상기 옵션은 디폴트 매치(716) 또는 개인화 매치(718)에 대한 값에 더 많이 기여하게 되며, 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 세트(202)에 대한 추천의 정확성이 더 높다는 것을 의미힌다. 제어 흐름은 개인화 매치 모듈(706)에서 비교 모듈(compare module)(708)로 진행된다.

비교 모듈(708)은 디폴트 매치(716)와 개인화 매치(718)에 기초한 개인화 정도(622)에 대한 조정 비율(702)을 생성하도록 구성된다. 비교 모듈(708)은 디폴트 매치(716)의 값과 개인화 매치(718)의 값을 비교한다. 만약 개인화 매치(718)가 디폴트 매치(716)보다 높다면, 개인화 정도(622)는 증가할 수 있다. 개인화 정도(622)는 디폴트 세트(620)와 디폴트 옵션들(630)로부터 개인화 정도(622)에 대한 조정 비율(720)을 증가시킴으로서 증가될 수 있다.

편차(714)는 디폴트 매치(716), 개인화 매치(718) 혹은 그 조합에 대한 상호간의 값일 수 있다. 디폴트 세트(620)가 공유 세트(202)로써 선택될 때, 편차(714)는 디폴트 매치(716)에 대한 상호간의 값일 수 있다. 공유 세트(202)가 사용자의 과거 공유 선택(402)에 기초하고, 디폴트 세트(602)에 단독으로 기초하지 않는 다면, 편차(714)는 개인화 매치(718)에 대한 상호 값일 수 있다. 제어 흐름은 비교 모듈(708)에서 개인화 모듈(710)로 진행된다.

개인화 모듈(710)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 편차(714), 조정 비율(720) 또는 그 조합에 기초하여 개인화 정도(622)를 조정하도록 구성된다. 예를 들어, p0를 공유 콘텍스트(206)에 대한 특정 공유 시나리오에 대해 사용자 “u”의 개인화 정도(622)의 현재 값이라고 하자. 개인화 정도(622)에 대한 새로운 값은 예시와 같이 [수학식 4] 또는 [수학식 5]를 이용해 새로운 값 p1으로 계산될 수 있다.

[수학식 4]는 개인화 매치(L) < 디폴트 매치(S) 일때 사용된다.

[수학식 5]는 개인화 매치(L) > 디폴트 매치(S) 일때 사용된다.

[수학식 4] 및 [수학식 5]에 대하여, 알파(alpha)는 조정 속도를 제어하는 실수 파라미터(a real number parameter)이다.

또한, [수학식 4] 및 [수학식 5]에 대하여, 베타(beta)는 조정 비율(720)이 될 수 있고, 예시와 같이 [수학식 6]을 이용해 산출될 수 있다.

개인화 매치(L)와 디폴트 매치(S)의 차이가 클수록, 개인화 정도(622)는 더 큰 베타 때문에 더 빠르게 조정된다.

본원에서 설명된 모듈들은 도 5의 제 1 소프트웨어(526), 도 5의 제 2 소프트웨어(542) 또는 그 조합의 일부가 될 수 있다. 이 모듈들은 또한, 도 5의 제 1 저장 유닛(514), 도 5의 제 2 저장 유닛(546) 혹은 그 조합 안에 저장될 수 있다. 제 1 제어 유닛(512), 제 2 제어 유닛(534), 또는 그 조합은 컴퓨팅 시스템(100)을 동작하기 위하여 이 모듈들을 실행할 수 있다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 추가적인 일실시예로서 컴퓨팅 시스템(100)의 동작의 방법의 제어 흐름도(flow chart of a method of operation of a computing system)가 도시되어있다. 상기 컴퓨팅 시스템의 동작 방법(800)은: 블락 802 안에서 공유 콘텍스트를 결정하는 단계; 블락 804 안에서 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 공유 콘텍스트에 대한 사용자의 과거 공유 선택, 공유 콘텍스트에 대한 개인화 정도에 기초하여 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션을 생성하는 단계; 및 블락 806 안에서 공유 옵션에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계를 포함한다.

컴퓨팅 시스템(100)은 더욱 동적인 케이스-바이-케이스 접근 안에서 도 2의 공유 옵션들(204)을 추천한다. 컴퓨팅 시스템(100)은 정적 정책 프로파일(static policy profile)보다는 도 2의 공유 콘텍스트(206)에 기초한 동적이고 상황적인 공유(dynamic and situational sharing)이다. 컴퓨팅 시스템(100)은 또한, 처음 시작하는 상황을 다루기 위한 공유 옵션들(204)을 이용한 공유 세트(202)에 대해 도 2의 디폴트 옵션들(630)을 이용한 디폴트 세트(620)인 다른 사람들의 공유 결정들을 이용할 수 있다. 또한, 개인 사용자에게 그/그녀의 필요들에 맞추어 디폴트 설정을 변경하도록 개별 사용자에게 요구하지 않고, 컴퓨팅 시스템(100)이 공유 콘텍스트에 대한 상이한 공유 시나리오 하에서 사용자의 프라이버시 선호(616)를 자동으로 학습하고, 개인 사용자의 필요들에 맞는 공유 옵션들(204)을 제공한다.

컴퓨팅 시스템(100)은, 사용자가 수동으로 공유 옵션들(204)을 라벨링할 것을 요구하지 않으면서, 자동화된 개인화(automated personalization)를 제공할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 암시되는 사용자의 피드백에 기초하여 공유 콘텍스트(206)에 대한 공유 세트(202)와 공유 옵션들(204)을 업데이트한다. 컴퓨팅 시스템(100)은 공유 콘텍스트(206)에 대한 특정 사용자에 대해 공유 옵션들(204)의 개인화에 대한 도 6의 개인화 정도(622)를 제공한다. 개인화 정도(622)는 일반 대중 또는 디폴트 세트(620)로부터 도 6의 편차(714)에 기초하여 조정될 수 있다. 개인화 정도(622)는 디폴트 세트(620)에 대한 도 7의 디폴트 매치(716), 공유 세트(202)에 대한 도 7의 개인화 매치(718), 도 7의 조정 비율(720) 또는 그 조합에 기초하여 조정된다.

컴퓨팅 시스템(100)은 공유 콘텍스트(206)에 따른 모든 공유 시나리오에 대해 개인화된 공유 옵션을 제공하고, 컴퓨팅 시스템(100)은 하나 이상의 디폴트 공유 옵션을 제공한다. 공유 시나리오(콘텍스트)와 그에 해당되는(맵핑된) 공유 옵션은 상이한 시스템에서 상이할 수 있다. 각각의 시나리오 안에서 그/그녀에게 알맞은 공유 옵션을 선택할 때, 상이한 개인들은 상이한 선호들을 가진다. 이러한 개인적 선호들(individual preferences)은 성격 특성들에 의해 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 어떤 사용자는 집에 있을 때 매우 조심스럽고 다른 대부분의 사람들보다 훨씬 보수적일 수 있다. 다른 공유 시나리오에서는, 그 사용자는 최대로 공유하고 싶어하고, 다른 사람보다 개방적일 수 있다. 컴퓨팅 시스템(100)은 동적 및 점진적으로 공유 선호와 같은 개별 사용자들을 파악한다.

컴퓨팅 시스템(100)은 공유 세트(202) 내에서 공유 옵션들(204)을 지나치게 개인화하는 것을 없애고, 공유 콘텍스트(206)에 대한 지나치게 제한적인 옵션들의 세트를 회피한다. 컴퓨팅 시스템(100)은 시간 주기(712) 동안의 다수의 공유 선택들을 비교하고, 그 공유 선택들을 디폴트 세트(620), 공유 세트(202) 혹은 두가지 모두와 비교한다. 사용자의 직접적인 공유 선택들은 사용자의 프라이버시 선호도(616)를 정확하게 나타내고, 개인화 스킴은 대부분의 결과 리스트 내에서 적합한 선택들에 높은 순위를 매길 수 있다. 공유 시나리오에 있어서, 개인화 정도(622)를 증가시킴으로써 미래의 공유를 위한 리스트 내에서 보다 개인화된 선택들에 높은 순위를 매기는 것이 바람직할 수 있다. 그러나, 어떤 공유 시나리오에 대해서는 개인화가 항상 효과적인건 아니다. 예를 들어, 어떤 공유 콘텍스트의 공유 선택의 숫자가 작다면, 사용자 자신의 공유 선택은 그를 잘 표현하지 못한다. 너무 높은 개인화 정도는 순위를 매긴 리스트에 영향을 필요 이상으로 줄것이고, 그럴 때는 개인화 정도를 낮추는 것이 바람직하다.

도 6의 우선순위 점수(640), 개인화 정도(622), 디폴트 매치(716), 개인화 매치(718)로부터 물리적 변환은 사용자의 선택의 결정이나 도 6의 사용자의 과거 공유 선택(402)과 같이 물리 세계에서의 변동을 초래한다. 물리 세계에서의 변동은 사용자에게 보여지는 공유 세트(202)의 효율성을 증대시키기 위해 공유 콘텍스트(206), 개인화 정도(622) 및 사용자의 프라이버시 선호(616)에 대해 변화를 초래한다.

방법, 프로세스, 장치, 제품 및 시스템의 결과는 간단하고, 비용적으로 효과적이고, 복잡하지 않고, 굉장히 다용도이고, 정확하고, 그리고 효과적이며, 이미 알려진 구성요소를 적용함으로써 즉시 이용할 수 있고 효율적이고, 그리고 경제적인 제조, 응용 및 활용을 구현할 수 있다. 본 발명의 또 다른 중요한 측면은 비용 절감, 시스템 단순화, 및 성능 증가의 역사적 추세를 가치있게 지지하고 제공한다는 것이다.

이러한 그리고 또 다른 본 발명의 실시예에서 볼 수 있는 가치있는 측면들은 적어도 다음 단계에 대해 결과적으로 추가적인 기술적 상징이 될 것이라는 것이다.

본 발명은 특정한 최상의 일실시예와 관련하여 설명되었지만, 수많은 대체들, 변형들 및 수정들이 전술한 설명에 비추어 당업자에게 명백할 것이다. 즉, 청구범위 내에 이러한 모든 대체들, 변형들 및 수정들을 포함하도록 해석한다. 명세서에 설명된 모든 내용 및 도면에서 도시된 모든 내용은 예시적이고 비제한적인 의미로 해석해야 한다.

Claims (21)

1. 공유 콘텍스트를 결정하도록 구성된 콘텍스트 모듈;
   상기 콘텍스트 모듈에 연결되고, 상기 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 상기 공유 콘텍스트에 대한 사용자의 과거 공유 선택, 및 상기 공유 콘텍스트에 대한 개인화 정도에 기초하여, 상기 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션들을 생성하도록 구성되는 옵션 모듈; 및
   상기 옵션 모듈에 연결되고, 상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하도록 구성되는 프라이버시 선호 모듈을 포함하는 컴퓨팅 시스템.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 프라이버시 선호 모듈은,
   상기 옵션 모듈에 연결되고, 상기 공유 콘텍스트에 대한 상기 공유 옵션들을 이용한 공유 세트로부터 상기 사용자의 과거 공유 선택을 수신하도록 구성되는 선택 모듈;
   상기 선택 모듈에 연결되고, 상기 디폴트 세트로부터의 상기 사용자의 과거 공유 선택의 편차를 결정하도록 구성되는 디폴트 매치 모듈; 및
   상기 디폴트 매치 모듈에 연결되고, 상기 공유 콘텍스트에 대한 상기 편차에 기초하여 상기 개인화 정도를 조정하도록 구성되는 개인화 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 프라이버시 선호 모듈은,
   상기 공유 옵션들에 대한 우선순위 점수를 계산하도록 구성되는 옵션 점수 모듈; 및
   상기 옵션 모듈에 연결되고, 상기 우선순위 점수를 이용하여 순위가 매겨진 상기 공유 옵션들을 공유 세트에게 제공하는 정렬 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템
4. 제 1항에 있어서,
   상기 콘텍스트 모듈은 상기 공유 콘텍스트에 대한 콘텍스트 변화를 검출하도록 구성되고,
   상기 옵션 모듈은 상기 콘텍스트 변화에 대해서 상기 디폴트 세트를 변경하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
5. 제 1항에 있어서,
   상기 프라이버시 선호 모듈은:
   공유 세트에게 상기 공유 옵션들을 제공하는 정렬 모듈;
   상기 옵션 모듈에 연결되고, 시간 주기 동안 상기 사용자의 과거 공유 선택을 수신하도록 구성되는, 선택 모듈;
   상기 선택 모듈에 연결되고, 상기 디폴트 세트를 이용한 상기 사용자의 과거 공유 선택에 대한 디폴트 매치를 계산하도록 구성되는 디폴트 매치 모듈;
   상기 디폴트 매치 모듈에 연결되고, 상기 공유 세트를 이용한 상기 사용자의 과거 공유 선택의 개인화 매치를 계산하도록 구성되는 개인화 매치 모듈;
   상기 개인화 모듈에 연결되고, 상기 디폴트 매치 및 상기 개인화 매치에 기초하여 상기 개인화 정도에 대한 조정 비율을 생성하도록 구성되는 비교 모듈; 및
   상기 비교 모듈에 연결되고, 상기 조정 비율에 기초하여 상기 개인화 정도를 조정하도록 구성되는 개인화 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
6. 제 1항에 있어서,
   상기 프라이버시 선호 모듈은,
   공유 세트에게 상기 공유 옵션들을 제공하도록 구성되는 정렬 모듈; 및
   상기 공유 세트와는 상이한 사용자의 과거 공유 선택을 검출하도록 구성되는 개인화 매치 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
7. 제 1항에 있어서,
   상기 옵션 모듈은, 콘텍스트 디폴트 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하고,
   상기 콘텍스트 디폴트 모듈은,
   상기 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 옵션들을 선택하고;
   상기 디폴트 세트 내의 상기 디폴트 옵션들의 순위를 매기고;
   상기 디폴트 옵션들로부터 최상위 순위의 공유 옵션들을 갖는 상기 디폴트 세트를 제공하도록 구성되는 컴퓨팅 시스템.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 콘텍스트 모듈은 현재 환경에 기초하여 상기 공유 콘텍스트를 결정하도록 구성되고,
   상기 옵션 모듈은 사용자의 위치에 대한 공유 대상의 근접도에 기초하여 상기 공유 콘텍스트에 대한 상기 공유 옵션들을 생성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
9. 제 1항에 있어서,
   상기 프라이버시 선호 모듈은,
   상기 공유 옵션들에 대한 디폴트 매치 점수, 상기 공유 옵션들에 대한 사용자의 매치 점수, 및 상기 개인화 정도에 기초하여, 상기 공유 옵션들 및 상기 공유 콘텍스트에 대한 우선순위 점수를 계산하도록 구성되는 옵션 스코어 모듈; 및
   상기 옵션 스코어 모듈에 연결되고, 상기 우선순위 점수에 기초하여 순위가 매겨진 상기 공유 옵션들을 공유 세트에게 제공하도록 구성되는 정렬 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
10. 제 1항에 있어서,
    상기 콘텍스트 모듈은 사용자의 위치, 현재 시간, 현재 환경 또는 그 조합에 기초하여 상기 공유 콘텍스트를 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 시스템.
11. 공유 콘텍스트를 결정하는 단계;
    상기 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 상기 공유 콘텍스트의 사용자의 과거 공유 선택, 및 상기 공유 콘텍스트에 대한 개인화 정도에 기초하여 상기 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션들을 생성하는 단계; 및
    상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 시스템의 동작 방법.
12. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계는,
    상기 공유 콘텍스트에 대한 상기 공유 옵션들을 이용한 공유 세트로부터 상기 사용자의 과거 공유 선택을 수신하는 단계;
    상기 디폴트 세트로부터 상기 사용자의 과거 공유 선택의 편차를 결정하는 단계; 및
    상기 공유 콘텍스트에 대한 편차에 기초하여 상기 개인화 정도를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계는,
    상기 공유 옵션들에 대한 우선순위 점수를 계산하는 단계; 및
    상기 우선순위 점수를 이용하여 순위가 매겨진 상기 공유 옵션들을 이용한 공유 세트를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 콘텍스트를 결정하는 단계는,
    상기 공유 콘텍스트에 대한 콘텍스트 변화를 검출하는 단계; 및
    상기 콘텍스트 변화에 대해서 디폴트 세트를 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
15. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 옵션들에 기초하여 상기 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계는,
    공유 세트에게 상기 공유 옵션들을 제공하는 단계;
    시간 주기 동안 상기 사용자의 과거 공유 선택을 받는 단계;
    상기 디폴트 세트를 이용한 상기 사용자의 과거 공유 선택에 대한 디폴트 매치를 계산하는 단계;
    상기 공유 세트에 대한 상기 사용자의 과거 공유 선택에 대한 개인화 매치를 계산하는 단계;
    상기 디폴트 매치 및 상기 개인화 매치에 기초하여 상기 개인화 정도에 대한 조정 비율을 생성하는 단계; 및
    상기 조정 비율에 기초하여 상기 개인화 정도를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
16. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 옵션들에 기초하여 상기 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계는,
    공유 세트에게 상기 공유 옵션들을 제공하는 단계; 및
    상기 공유 세트와는 상이한 상기 사용자의 과거 공유 선택을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
17. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계는,
    상기 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 옵션들을 선택하는 단계;
    상기 디폴트 세트 내의 상기 디폴트 옵션들의 순위를 매기는 단계; 및
    상기 디폴트 옵션들로부터 최상위 순위의 공유 옵션들을 갖는 디폴트 세트를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
18. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 콘텍스트를 결정하는 단계는 현재 환경에 기초하여 상기 공유 콘텍스트를 결정하는 단계를 포함하고;
    상기 공유 콘텍스트에 대한 상기 공유 옵션들을 생성하는 단계는 사용자의 위치에 대한 공유 대상의 근접도에 기초하여 상기 공유 옵션들을 생성하는 것을 특징으로 하는 방법.
19. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 옵션들에 기초하여 상기 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계는:
    상기 공유 옵션들에 대한 디폴트 매치 점수, 상기 공유 옵션들에 대한 사용자의 매치 점수 및 상기 개인화 정도에 기초하여, 공유 옵션들과 공유 콘텍스트에 대한 우선순위 점수를 계산하는 단계; 및
    상기 우선순위 점수에 기초하여 순위기 매겨진 상기 공유 옵션들을 공유 세트에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
20. 제 11항에 있어서,
    상기 공유 콘텍스트를 결정하는 단계는 사용자의 위치, 현재 시간, 현재 환경 또는 그 조합에 기초하여 상기 공유 콘텍스트를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
21. 공유 콘텍스트를 결정하는 단계;
    상기 공유 콘텍스트에 대한 디폴트 세트, 상기 공유 콘텍스트의 사용자의 과거 공유 선택, 및 상기 공유 콘텍스트에 대한 개인화 정도에 기초하여 상기 공유 콘텍스트에 대한 공유 옵션들을 생성하는 단계; 및
    상기 공유 옵션들에 기초하여 사용자의 프라이버시 선호를 추정하는 단계를 포함하는 컴퓨팅 시스템의 동작 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체

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