KR20140127076A - 연관 서비스 추천 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

조합이 용이한 연관 서비스 추천 시스템 및 추천 방법을 제공한다. 본 발명에 따른 연관 서비스 추천 시스템은, 네트워크를 통하여 연관 서비스 추천 요청을 입력받는 연관 서비스 추천 입력부, 네트워크를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석하는 서비스 메타데이터 특성 분석부 및 서비스들에 대한 메타데이터에 대한 분석 결과로부터 선택된 연관 서비스들의 조합 특성을 분석하여, 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 조합 특성 분석부를 포함한다.

Description

연관 서비스 추천 시스템 및 방법{System and method for recommending related service}

본 발명은 연관된 서비스를 추천해주는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로 본 발명은 두 개 이상의 웹 앱(App)과 같은 서비스를 조합하여 기능 확장된 앱을 생성 및 실행할 수 있도록, 조합이 용이한 연관된 서비스를 추천해주는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

본 발명은 지식경제부 산업융합원천기술개발사업의 일환으로 (주)오비고가 주관하고 (주)솔트룩스에서 연구하여 수행된 연구로부터 도출된 것이다.

[연구기간 : 2012.06.01 ~ 2013.05.31, 연구과제명 : 두 개 이상의 웹 앱(App)을 추가 개발없이 즉시 조합하여 기능 확장된 앱을 생성ㅇ실행하는 서비스 지원 소프트웨어 개발, 과제번호 : 100417071]

스마트폰의 등장과 시장 성장은 휴대 단말기 시장이 더 이상 하드웨어 중심이 아닌 소프트웨어 중심으로 변화하고 있다. 휴대 단말기를 포함하는 모바일 인터넷에서 콘텐츠와 서비스에 대한 고객 수요가 증가하면서 하드웨어 중심의 휴대 단말기가 더 이상 소비자들에게 어필하지 못하고 있다.

또한, 소프트웨어 중심으로의 변화는 사업자들에게 콘텐츠, 서비스 및 OS 라이선싱, 광고 등 수익모델의 다양화와 함께 콘텐츠와 서비스를 유통할 수 있는 어플리케이션 생태계의 확장을 일으키고 있다.

하지만, 현재의 어플리케이션 생태계는 소프트웨어 개발자 위주로 흐르고 있어서 시장이 훨씬 더 큰 콘텐츠란 입장에서의 시장은 놓치고 있다. 특히 주요 회사들이 운영하는 앱 스토어들이 다양해지면서 iOS, 안드로이드, 바다 등 다양한 플랫폼이 생기면서 콘텐츠 생산자들은 모든 플랫폼을 지원하기가 점점 더 힘들어 지고 있다.

본 발명의 기술적 과제는 상기한 문제점을 해결하기 위하여 두 개 이상의 웹 앱과 같은 서비스를 조합하여 쉽게 기능 확장된 앱을 생성 및 실행하여, 콘텐츠 생산자들에게 다양한 플랫폼을 쉽게 지원할 수 있도록, 조합이 용이한 연관된 서비스를 추천하는 시스템 및 그 방법을 제공하는 데에 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 조합이 용이한 연관 서비스 추천 시스템 및 추천 방법을 제공한다.

본 발명에 따른 연관 서비스 추천 시스템은, 네트워크를 통하여 연관 서비스 추천 요청을 입력받는 연관 서비스 추천 입력부, 상기 네트워크를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석하는 서비스 메타데이터 특성 분석부 및 상기 서비스들에 대한 상기 메타데이터에 대한 분석 결과로부터 선택된 연관 서비스들의 조합 특성을 분석하여, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 조합 특성 분석부를 포함한다.

상기 조합 특성 분석부는, 선택된 상기 연관 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 비교하여 상기 조합 특성을 분석할 수 있다.

상기 조합 특성 분석부는, 선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 동일하거나, 출력 양식이 서로 동일하거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 동일한 경우에 해당하는 조합 정합성을 검사하고, 선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 출력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 변환 규칙으로 매칭되는 경우에 해당하는 조합 적응성을 검사하며, 상기 조합 특성은 상기 조합 정합성과 조합 적응성을 포함할 수 있다.

상기 서비스는, 모바일 응용 프로그램(모바일 앱) 또는 웹 응용 프로그램(웹 앱)일 수 있다.

상기 연관 서비스 추천 요청은 서비스 명, 키워드, 서비스 카테고리, 또는 서비스 이용 가능 대상일 수 있다.

상기 네트워크를 통하여 수집된 상기 서비스들에 대한 소셜 피드백을 분석하는 소셜 피드백 특성 분석부를 더 포함하며, 상기 조합 특성 분석부는 상기 메타데이터에 대한 분석 결과와 상기 소셜 피드백에 대한 분석 결과를 함께 분석하여 선택된 상기 연관 서비스들의 조합 특성을 분석할 수 있다.

상기 소셜 피드백은, 상기 서비스의 사용자들이 소셜 네트워크에 상기 서비스에 대하여 언급한 정보일 수 있다.

본 발명에 따른 연관 서비스 추천 방법은, 네트워크를 통하여 연관 서비스 추천 요청을 입력받는 단계, 상기 네트워크를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석하는 단계, 상기 서비스들에 대한 상기 메타테이터에 대한 분석 결과로부터 연관 서비스들을 선택하는 단계 및 선택된 상기 연관 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 비교하여, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 단계를 포함한다.

상기 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 단계는, 선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 동일하거나, 출력 양식이 서로 동일하거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 동일한 경우에 해당하는 조합 정합성을 검사하는 단계, 선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 출력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 변환 규칙으로 매칭되는 경우에 해당하는 조합 적응성을 검사하는 단계 및 상기 조합 정합성과 상기 조합 적응성의 검사 결과를 기반으로, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 상기 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 네트워크를 통하여 수집된 상기 서비스들에 대한 소셜 피드백을 분석하는 단계를 더 포함하되, 상기 연관 서비스들을 선택하는 단계는, 상기 메타테이터에 대한 분석 결과와 상기 소셜 피드백의 분석 결과를 함께 분석하여 연관 서비스들을 선택할 수 있다.

본 발명에 따른 연관 서비스 추천 시스템 및 추천 방법은 서비스 개발자, 제공자 또는 유통자가 제공하는 정보, 서비스 사용자의 반응인 소셜 피드백 뿐만 아니라, 서비스 사이의 입력 양식과 출력 양식을 비교 분석하여 조합 가능한 연관 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 2개 이상의 서비스를 조합하여 기능 확장된 앱을 생성 및 실행할 수 있는, 조합이 용이한 연관 서비스를 추천해줄 수 있다.

따라서 연관 서비스 추천 요청을 한 요청자가 이러한 조합이 용이한 연관 서비스를 조합하는 인터페이스(필요에 따라 변환 규칙을 포함)를 구현하여, 별도의 서비스 개발 없이 기능 확장된 앱을 용이하게 생성하는데 도움을 줄 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 구성 및 추천 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 서비스 메타데이터 특성 분석부의 구성 및 메타데이터 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 소셜 피드백 특성 분석부의 구성 및 소셜 피드백 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 조합 특성 분석부의 구성 및 조합 특성 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예의 변형에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 서비스 메타데이터 특성 분석부의 구성 및 메타데이터 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예의 변형에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 소셜 피드백 특성분석부의 구성 및 소셜 피드백 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예의 변형에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 연관 서비스 선택부의 구성 및 연관 서비스 선택 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 구성 및 추천 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 서비스 정보 수집 저장부의 구성 및 서비스 정보 수집 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

이하, 본 발명의 실시 예들에 따른 연관 서비스 추천 시스템 및 추천 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하지만, 본 발명이 하기의 실시 예들에 한정되는 것은 아니며, 해당 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양한 다른 형태로 구현할 수 있을 것이다. 즉, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니된다. 본문에 설명된 실시 예들에 의해 한정되는 것이 아니므로 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구비하다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 것이다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

콘텐츠(contents)란, 사용자가 네트워크를 통해서 접근할 수 있는 각종 정보나 그 내용물을 말하고, 구체적으로 네트워크를 통해서 전달되도록 문자, 부호, 음성, 이미지, 영상 등을 디지털 방식으로 제작해서 처리하거나 유통하는 각종 정보 또는 그 내용물을 통틀어 말한다.

서비스란, 입력을 받아서 출력을 제공해주는 네트워크 환경 또는 모바일 환경에서 구현되는 응용 프로그램(앱)을 의미한다.

웹 앱(App) 또는 웹 애플리케이션(web application)은 인터넷이나 인트라넷을 통해 웹 브라우저에서 이용할 수 있는 응용 소프트웨어를 말한다. 모바일 앱 또는 모바일 응용 프로그램 은 스마트폰과 같은 모바일 기기에서 이용할 수 있는 응용 소프트웨어를 말한다.

연관 서비스란, 웹 또는 모바일 환경에서 지원되는 서비스 또는 응용 프로그램(앱) 중에서 공통점 또는 관련성을 가지는 서비스를 의미한다.

메타데이터란, 서비스를 제공하는 환경(예를 들면, 앱 스토어) 또는 서비스 자체에서 서비스에 대한 서비스 명(제목), 키워드, 서비스 카테고리 또는 서비스 이용 가능 대상 등, 서비스 개발자, 제공자 또는 유통자가 제공하는 서비스에 대한 구조화될 수 있는 정보를 의미한다. 즉, 본 명세서에서 메타데이터란, 이미 구조화된 정보 뿐만 아니라 구조화가 가능한 정보를 모두 포괄할 수 있다.

소셜 피드백이란, 소셜 네트워크 상에서 소셜 네트워크의 사용자가 언급한 정보를 의미하며, 본 명세서에서는 특히 각 서비스에 대하여 사용자가 소셜 네트워크에 언급한 정보를 의미할 수 있다. 소셜 네트워크는, 페이스북, 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스뿐만 아니라, 앱 스토어의 평가(댓글), 블로그, 인터넷 카페(커뮤니티) 등, 네트워크 상의 사용자들이 서로 연결되거나 정보를 교류할 수 있는 공간을 모두 포괄 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 구성 및 추천 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

도 1을 참조하면, 연관 서비스 추천 시스템(1000)은 연관 서비스 추천 입력부(20), 서비스 메타데이터 특성 분석부(100) 및 조합 특성 분석부(400)을 포함한다.

연관 서비스 추천 입력부(20)는 네트워크(1)를 통하여 요청자(10)로부터 연관 서비스 추천 요청을 입력받을 수 있다. 네트워크(1)는 유선, 무선의 인터넷, 유선, 무선의 데이터 통신망, 로컬 랜, 인트라넷 등을 포함할 수 있다. 요청자(10)는 연관 서비스 추천 시스템(1000)의 이용자 또는 관리자 등 직/간접적으로 연관 서비스 추천 시스템(1000)에 접근 권한을 가진 사용자일 수 있다.

상기 연관 서비스 추천 요청은, 서비스 명, 키워드, 서비스 카테고리, 또는 서비스 이용 가능 대상 등일 수 있다. 예를 들어, 상기 연관 서비스 추천 요청이 서비스 명인 경우, 해당 서비스와 연관된 서비스를 추천해달라는 의미이며, 상기 연관 서비스 추천 요청이 키워드, 서비스 카테고리 또는 서비스 이용 가능 대상인 경우에는 해당 키워드, 해당 서비스 카테고리 또는 해당 서비스 이용 가능 대상에 해당하되 서로 연관된 서비스들을 추천해달라는 의미일 수 있다. 서비스 명은, 예를 들면, 서비스의 공식 명칭, 약칭, 분류 번호 등 해당 서비스를 연관 서비스 추천 시스템(1000)이 식별할 수 있는 것들은 모두 해당될 수 있다.

서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 연관 서비스 추천 입력부(20)에 입력된 상기 연관 서비스 추천 요청을 기초로 관련된 서비스에 대한 메타데이터 특성을 분석한다. 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 상기 연관 서비스 추천 요청에 따라 네트워크를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석하거나, 미리 네트워크(1)를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석할 수 있다.

서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 상기 연관 서비스 추천 요청이 입력된 후, 상기 연관 서비스 추천 요청에 기반하여 네트워크를 통하여 서비스들에 대한 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 상기 연관 서비스 추천 요청이 서비스 명인 경우, 해당 서비스 명과 유사한 서비스들, 또는 해당 서비스과 키워드, 서비스 카테고리 또는 서비스 이용 가능 대상이 동일하거나 유사한 서비스들에 대한 정보를 수집한 후, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 수집된 서비스들에 대한 정보를 메타데이터로 분석할 수 있다. 또는 상기 연관 서비스 추천 요청이 키워드, 서비스 카테고리 또는 서비스 이용 가능 대상인 경우, 해당 키워드, 해당 서비스 카테고리 또는 해당 서비스 이용 가능 대상이 동일하거나 유사한 서비스들에 대한 정보를 수집한 후, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 수집된 서비스들에 대한 정보를 메타데이터로 분석할 수 있다. 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)에서 수행된 메타데이터에 대한 분석 결과는 구조화된 정보로 표현될 수 있다.

조합 특성 분석부(400)는 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)에서 수행된 메타데이터에 대한 분석 결과로부터 선택된 연관 서비스들의 조합 특성을 분석하여, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 조합 가능한 연관 서비스를 선택한다. 조합 특성 분석부(400)는 조합 정합성 및 조합 적응성을 포함하는 조합 특성을 분석할 수 있다. 조합 특성 분석부(400)는 선택된 상기 연관 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 비교하여 상기 조합 특성을 분석할 수 있다.

조합 정합성은, 예를 들면 2개의 서비스의 입력 양식이 서로 동일한지 여부, 출력 양식이 서로 동일한지 여부, 또는 2개의 서비스 중 하나의 서비스의 입력 양식과 다른 서비스의 출력 양식이 동일한지 여부를 의미한다.

조합 적응성은, 예를 들면 2개의 서비스의 입력 양식이 완전히 동일하지는 않지만 서로 매칭되는지 여부, 출력 양식이 완전히 동일하지는 않지만 서로 매칭되는지 여부, 또는 2개의 서비스 중 하나의 서비스의 입력 양식과 다른 서비스의 출력 양식이 완전히 동일하지는 않지만 서로 매칭되는지 여부를 의미한다. 여기에서, 입력 양식, 출력 양식, 또는 입력 양식과 출력 양식이 매칭된다는 것은, 변환 규칙에 의하여 동일하도록 할 수 있다는 것을 의미한다.

따라서, 조합 특성 분석부(400)는 다른 서비스(예를 들면, 2개의 앱)의 입력 양식 또는 출력 양식이 동일하거나, 변환 규칙에 의하여 자동으로 변환 가능한지를 분석할 수 있다.

연관 서비스 추천 시스템(1000)은 소셜 피드백 특성 분석부(200)를 더 포함할 수 있다. 소셜 피드백 특성 분석부(200)는 네트워크(1)를 통하여, 수집된 상기 서비스들에 대한 소셜 피드백을 분석할 수 있다. 소셜 피드백 특성 분석부(200)는 수집된 상기 서비스에 대하여 상기 서비스의 사용자들이 소셜 네트워크에 언급한 정보일 수 있다. 소셜 피드백 특성 분석부(200)는 상기 소셜 피드백은 분석하여, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대하여 연관된 서비스를 선택하도록 할 수 있다.

연관 서비스 추천 시스템(1000)은 연관 서비스 선택부(300)를 더 포함할 수 있다. 연관 서비스 선택부(300)는 서비스 메타데이터 특성 분석부(100), 또는 서비스 메타데이터 특성 분석부(100) 및 소셜 피드백 특성 분석부(200)의 분석 결과를 기초로, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대한 연관 서비스를 선택할 수 있다.

즉, 연관 서비스 추천 시스템(1000)은 연관 서비스 추천 입력부(20)를 통하여 상기 연관 서비스 추천 요청을 입력받은 후, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100), 또는 서비스 메타데이터 특성 분석부(100) 및 소셜 피드백 특성 분석부(200)의 분석 결과를 기초로 연관 서비스를 선택한 후, 조합 특성 분석부(400)에서 선택된 상기 연관 서비스 중 조합 가능한 연관 서비스를 선택할 수 있다.

즉, 연관 서비스 추천 시스템(1000)은 단순히 서비스 명, 키워드, 서비스 카테고리 또는 서비스 이용 가능 대상 등에 공통점을 가지는 연관 서비스가 아니라, 입력 양식과 출력 양식이 동일하거나 변환 규칙에 의하여 자동으로 변환 가능하여, 조합 가능한 연관 서비스를 추천할 수 있다.

연관 서비스 추천 출력부(500)는 상기 연관 서비스 추천 요청을 한 요청자(10)에게 조합 특성 분석부(400)에서 추천된 조합 가능한 연관 서비스를 네트워크(1)를 통하여 제공할 수 있다. 따라서 요청자(10)는 조합 가능한 연관 서비스를 기초로, 두 개 이상의 앱(App)과 같은 서비스를 조합하여 기능 확장된 앱을 생성 및 실행할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 서비스 메타데이터 특성 분석부의 구성 및 메타데이터 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

도 2를 참조하면, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 메타데이터 추출부(110), 메타데이터 분석부(120) 및 연관 서비스 탐색부(130)를 포함할 수 있다. 메타데이터 추출부(110)는 네트워크(1)를 통하여 서비스들에 대한 메타데이터를 추출한다. 메타데이터 추출부(110)는 서비스 제공자 또는 유통자가 제공하는 서비스에 대한 정보로, 이미 구조화된 정보를 수집하거나 구조화될 수 있는 정보를 수집하여, 모두 구조화된 메타데이터로 추출할 수 있다.

메타데이터 분석부(120)는 연관 서비스 추천 입력부(20)에 입력된 연관 서비스 추천 요청를 기초로 메타데이터 추출부(110)에서 추출된 구조화된 메타데이터를 비교 분석하여 상기 연관 서비스 추천 요청과 상기 구조화된 메타데이터의 연관성을 분석할 수 있다.

연관 서비스 탐색부(130)는 메타데이터 분석부(120)의 분석 결과를 기초로 상기 연관 서비스 추천 요청과 연관있는 상기 구조화된 메타데이터를 가지는 서비스를 찾아내어 연관 서비스 선택부(300)에 전달할 수 있다.

메타데이터 저장부(140)는 메타데이터 추출부(110)에서 추출된 구조화된 메타데이터를 저장할 수 있다. 메타데이터 분석부(120)는 메타데이터 추출부(110)로부터 직접 구조화된 메타데이터를 받거나, 메타데이터 저장부(140)에 저장된 구조화된 메타데이터를 가져다가 이용할 수 있다. 메타데이터 저장부(140)는 물리적으로 구분되는 저장 장치일 수도 있으나, 하나 또는 복수의 저장 장치를 논리적으로 구분하는 구분 단위일 수도 있다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 소셜 피드백 특성 분석부의 구성 및 소셜 피드백 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

도 3를 참조하면, 소셜 피드백 특성 분석부(200)는 소셜 피드백 수집부(210), 소셜 피드백 분석부(220) 및 소셜 연관 서비스 탐색부(230)를 포함할 수 있다. 소셜 피드백 수집부(210)는 네트워크(1)를 통하여 소셜 피드백을 수집할 수 있다. 소셜 피드백 분석부(220)는 연관 서비스 추천 입력부(20)에 입력된 연관 서비스 추천 요청을 기초로, 소셜 피드백 수집부(210)에서 수집된 소셜 피드백을 비교 분석하여 상기 연관 서비스 추천 요청과 상기 수집된 소셜 피드백의 연관성을 분석할 수 있다.

소셜 연관 서비스 탐색부(230)는 소셜 피드백 분석부(220)의 분석 결과를 기초로 상기 연관 서비스 추천 요청과 연관있는 상기 수집된 소셜 피드백에 해당하는 서비스를 찾아내어 연관 서비스 선택부(300)에 전달할 수 있다.

소셜 피드백 저장부(240)는 소셜 피드백 수집부(210)에서 수집된 소셜 피드백을 저장할 수 있다. 소셜 피드백 분석부(220)는 소셜 피드백 수집부(210)로부터 직접 소셜 피드백을 받거나, 소셜 피드백 저장부(240)에 저장된 소셜 데이터를 가져다가 이용할 수 있다. 소셜 피드백 저장부(240)는 물리적으로 구분되는 저장 장치일 수도 있으나, 하나 또는 복수의 저장 장치를 논리적으로 구분하는 구분 단위일 수도 있다.

즉, 도 2에서 설명한 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)는 서비스 개발자, 제공자 또는 유통자가 제공하는 정보를 토대로 연관 서비스를 선택하나, 소셜 피드백 특성 분석부(200)는 각 서비스의 사용자의 언급 등의 반응을 토대로 연관 서비스를 선택할 수 있다. 따라서, 소셜 피드백 특성 분석부(200)에 의하여 서비스 개발자, 제공자 또는 유통자가 미리 인지하지 못한 각 서비스들 간의 연관성을 추가적으로 분석하여 연관 서비스를 선택할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 조합 특성 분석부의 구성 및 조합 특성 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

도 4를 참조하면, 조합 특성 분석부(400)는 조합 정합성 검사부(410), 조합 적응성 검사부(420) 및 조합 가능 연관 서비스 선택부(430)를 포함한다. 또한 조합 특성 분석부는 조합 특성 추출부(440)와 조합 특성 저장부(450)를 더 포함할 수 있다.

조합 정합성 검사부(410)는, 예를 들면 2개의 서비스의 입력 양식이 서로 동일한지 여부, 출력 양식이 서로 동일한지 여부, 또는 2개의 서비스 중 하나의 서비스의 입력 양식과 다른 서비스의 출력 양식이 동일한지 여부를 검사한다.

조합 적응성 검사부(420)는, 예를 들면 2개의 서비스의 입력 양식이 완전히 동일하지는 않지만 서로 매칭되는지 여부, 출력 양식이 완전히 동일하지는 않지만 서로 매칭되는지 여부, 또는 2개의 서비스 중 하나의 서비스의 입력 양식과 다른 서비스의 출력 양식이 완전히 동일하지는 않지만 서로 매칭되는지 여부를 검사한다. 조합 적응 검사부(420)는 변환 규칙을 저장하는 변환 규칙 저장소(미도시)를 더 포함할 수 있다.

변환 규칙은 예를 들면, 화폐(환율) 변환, 길이/넓이/무게/부피/압력/온도/속도/연비 등의 단위 변환일 수 있다. 또는 변환 규칙은 예를 들면, 전각/반각, 대/소문자, 한자/한글, 히라가나/가타카나(일본어), 간체/번체(중국어)의 문자 변환일 수 있다. 또는 변환 규칙은 동일한 내용에 대한 표현의 차이, 예를 들면, 달(1월, 1月, Jan, January 등) 요일(일요일, 日曜日, 日, 일, Sunday, sun 등)에 대한 변환일 수 있다. 또는 변환 규칙은 동일한 내용에 대한 입력 방식의 차이, 예를 들면, 문자열, 셀렉션 다이얼 로그, 터치 입력 등일 수 있다. 또는 변환 규칙은 주소 표현 방식의 차이, 예를 들면, 법정동/행정동, 지번주소/새주소에 대한 변환일 수 있다.

조합 가능 연관 서비스 선택부(430)는 조합 정합성 검사부(410)와 조합 적응성 검사부(420)의 검사 결과를 기초로 조합 정합성 및/또는 조합 적응성을 가지는 서비스들을 조합 가능 연관 서비스로 선택할 수 있다. 조합 특성 분석부(400)는 연관 서비스 선택부(300)에서 선택된 연관 서비스들에 대하여 조합 정합성과 조합 적응성을 검사하여 조합 가능 연관 서비스를 선택할 수 있다.

또한 조합 특성 분석부(400)는 단순히 문자, 부호와 같은 텍스트에 기반하는 입력 양식과 출력 양식에 대한 조합 특성을 분석하는 것뿐만 아니라, 음성, 이미지, 영상을 포함하는 모든 콘텐츠에 기반하는 입력 양식과 출력 양식에 대한 조합 특성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 서비스가 출력 양식으로 음성을 제공(즉, 음성을 재생)할 때, 다른 서비스가 입력 양식으로 음성을 제공하는 경우(즉, 음성을 입력받는 경우), 두 개의 서비스는 조합 가능 연관 서비스로 선택될 수 있다. 유사하게, 이미지와 이미지, 영상과 영상을 출력 양식과 입력 양식으로 각각 제공하는 두 개의 서비스는 조합 가능 연관 서비스로 선택될 수 있다. 또한 출력 양식으로 음성을 포함하는 영상을 제공하는 서비스와 음성을 입력 양식으로 제공하는 두 개의 서비스도 조합 가능 연관 서비스로 선택될 수 있다.

이 경우, 변환 규칙은 음성 파일 포맷 변환 규칙, 이미지 파일 포맷 변환 규칙 또는 영상 파일 포맷 변환일 수 있다. 따라서 조합 정합성 검사부(410)는 동일한 포맷의 음성/이미지/영상 파일을 각각 출력 양식과 입력 양식으로 제공하는지 여부를 검사하고, 조합 적응성 검사부(420)는 포맷 변환 가능한 음성/이미지/영상 파일을 각각 출력 양식과 입력 양식으로 제공하는지 여부를 검사할 수 있다.

또는 서비스가 출력 양식으로 이미지 또는 영상을 제공하는 경우, 조합 적응성 검사부(420)가 이미지 또는 영상에 포함된 인물/상표/상품/배경 등을 추출하는 변환 규칙을 가지는 경우, 인물/상표/배경 등을 입력 양식으로 가지는 서비스 또한 조합 적응성이 있는 서비스로 선택될 수 있다.

조합 특성 추출부(440)는 네트워크(1)를 통하여, 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 수집/추출하여 조합 특성 저장부(450)에 저장한다. 조합 정합성 검사부(410)와 조합 적응성 검사부(420)는 조합 특성 저장부(450)에 저장된 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 토대로 조합 정합성과 조합 적응성을 검사할 수 있다.

조합 특성 추출부(440)는 도 1에 보인 연관 서비스 추천 입력부(20)에 입력된 상기 연관 서비스 추천 요청을 기초로, 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 수집/추출하거나, 연관 서비스 선택부(300)에서 선택된 연관 서비스들에 대하여 입력 양식과 출력 양식을 수집/추출할 수 있다. 또는 조합 특성 추출부(440)는 미리 네트워크(1)를 통하여 서비스들에 대한 입력 양식과 출력 양식을 수집/추출하여 조합 특성 저장부(450)에 저장할 수 있다.

조합 가능 연관 서비스(430)에서 선택된 조합 가능한 연관 서비스는 연관 서비스 추천 출력부(500)로 제공될 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예의 변형에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 서비스 메타데이터 특성 분석부의 구성 및 메타데이터 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다. 도 2에 보인 서비스 메타데이터 특성 분석부에 관한 설명 중 중복되는 내용은 생략될 수 있다.

도 5를 참조하면, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100a)는 메타데이터 추출부(110), 메타데이터 분석부(120) 및 메타데이터 저장부(140)를 포함할 수 있다.

도 5에 보인 서비스 메타데이터 특성 분석부(100a)는 도 2에 보인 서비스 메타데이터 특성 분석부(100)의 연관 서비스 탐색부(130)를 포함하지 않을 수 있다. 따라서 서비스 메타데이터 특성 분석부(100a)는 메타데이터 분석부(120)의 분석 결과를 바로 연관 서비스 선택부(300a)에 전달할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예의 변형에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 소셜 피드백 특성분석부의 구성 및 소셜 피드백 분석 방법을 설명하기 위한 개략도이다. 도 3에 보인 소셜 피드백 특성 분석부에 관한 설명 중 중복되는 내용은 생략될 수 있다.

도 6을 참조하면, 소셜 피드백 특성 분석부(200a)은 소셜 피드백 수집부(210), 소셜 피드백 분석부(220) 및 소셜 피드백 저장부(240)를 포함할 수 있다.

도 6에 보인 소셜 피드백 특성 분석부(200a)는 도 3에 보인 소셜 피드백 특성 분석부(200)의 소셜 연관 서비스 탐색부(230)를 포함하지 않을 수 있다. 따라서 소셜 피드백 특성 분석부(200a)는 소셜 피드백 분석부(220)의 분석 결과를 바로 연관 서비스 선택부(300a)에 전달할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예의 변형에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 연관 서비스 선택부의 구성 및 연관 서비스 선택 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

도 7을 참조하면, 연관 서비스 선택부(300a)는 서비스 탐색부(310) 및 서비스 선택부(320)를 포함할 수 있다. 서비스 탐색부(310)는 서비스 메타데이터 특성 분석부(100a) 및 소셜 피드백 특성 분석부(200a)의 분석 결과를 제공받아, 도 1에서 설명한 연관 서비스 추천 요청과 연관있는 상기 구조화된 메타데이터를 가지는 서비스 및/또는 상기 연관 서비스 추천 요청과 연관있는 상기 수집된 소셜 피드백에 해당하는 서비스를 찾아낼 수 있다. 서비스 탐색부(310)는 도 2 및 도 3에서 보인 연관 서비스 탐색부(130) 및/또는 소셜 연관 서비스 탐색부(230)의 기능을 수행할 수 있다.

서비스 선택부(320)는 서비스 탐색부(310)에서 찾아낸 상기 연관 서비스 추천 요청과 연관있는 상기 구조화된 메타데이터를 가지는 서비스 및/또는 상기 연관 서비스 추천 요청과 연관있는 상기 수집된 소셜 피드백에 해당하는 서비스를 종합하여 연관 서비스를 선택하여 조합 특성 분석부(400)에 제공할 수 있다. 서비스 선택부(320)는 도 1 내지 도 3에서 보인 연관 서비스 선택부(300)의 기능을 수행할 수 있다.

도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 구성 및 추천 방법을 설명하기 위한 개략도이다. 도 1에 보인 연관 서비스 추천 시스템에 관한 설명 중 중복되는 내용은 생략될 수 있다.

도 8을 참조하면, 연관 서비스 추천 시스템(1000b)은 서비스 정보 수집 저장부(30)를 포함한다. 서비스 정보 수집 저장부(30)에 대한 자세한 설명은 도 9에서 이루어진다. 서비스 정보 수집 저장부(30)는 연관 서비스 추천 입력부(20)에 연관 서비스 추천 요청의 입력과 무관하여, 서비스에 대한 정보를 네트워크(1)를 통하여 수집할 수 있다. 서비스 정보 수집 저장부(30)는 메타데이터를 추출하기 위한 정보, 조합 특성을 추출하기 위한 정보를 네트워크(1)를 통하여 수집하여 저장할 수 있다.

서비스 메타데이터 특성 분석부(100b)는 도 2에 보인 서비스 메타데이터 특성 분석부(100), 도 5에 보인 서비스 메타데이터 특성 분석부(100a)의 메타데이터 추출부(110)와 메타데이터 저장부(140)를 포함하지 않을 수 있으며, 서비스 정보 수집 저장부(30)로부터 수집/추출된 메타데이터와 관련된 정보를 제공받아 메타데이터 분석부(120)에서 분석이 수행될 수 있다.

서비스 메타데이터 특성 분석부(100b)는 연관 서비스 탐색부(130)를 포함하는 것으로 도시하였으나, 도 5에 보인 서비스 메타데이터 특성 분석부(100a)와 유사하게 연관 서비스 탐색부(130)를 포함하지 않을 수 있으며, 이 경우, 연관 서비스 선택부(300)는 도 7에 보인 연관 서비스 선택부(300a)로 대체될 수 있다.

마찬가지로, 소셜 피드백 특성 분석부(200)는 도 6에 보인 소셜 피드백 특성 분석부(200a)로 대체될 수 있다.

조합 특성 분석부(400b)는 도 4에 보인 조합 특성 분석부(400)의 조합 특성 추출부(440)와 조합 특성 저장부(450)를 포함하지 않을 수 있으며, 서비스 정보 수집부(30)로부터 수집/추출된 조합 특성과 관련된 정보를 제공받아 조합 정합성 검사부(410) 및 조합 적응성 검사부(420)에서 조합 정합성 및 조합 적응성에 대한 검사가 수행될 수 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 연관 서비스 추천 시스템의 서비스 정보 수집 저장부의 구성 및 서비스 정보 수집 방법을 설명하기 위한 개략도이다.

도 9를 참조하면, 서비스 정보 수집 저장부(30)는 서비스 정보 수집부(32), 메타데이터 추출부(34) 및 조합 특성 추출부(36)를 포함할 수 있다.

서비스 정보 수집부(32)는 네트워크(1)를 통하여 각종 서비스들에 대한 정보를 수집하거나 수집 및 저장할 수 있다. 서비스 정보 수집부(32)가 수집하는 각종 서비스들에 대한 정보는 서비스들의 구조화된 메타데이터 또는 메타데이터로 구조화될 수 있는 정보 및 서비스들에 대한 소셜 피드백, 또는 서비스들의 목록 등을 모두 포함할 수 있다.

메타데이터 추출부(34)는 도 2 및 도 5의 메타데이터 추출부(110)의 기능을 수행할 수 있다. 조합 특성 추출부(36)는 도 4의 조합 특성 추출부(440)의 기능을 수행할 수 있다. 서비스 정보 수집 저장부(30)는 도 2 및 도 5의 서비스 메타데이터 특성 분석부(100, 100a)와 도 4의 조합 특성 분석부(400)에서 수행하는 메타데이터 추출과 조합 특성 추출을, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100, 100a)와 조합 특성 분석부(400)와 별도로 수행할 수 있다. 즉, 서비스 메타데이터 특성 분석부(100, 100a)와 조합 특성 분석부(400)는 도 1의 연관 서비스 추천 입력부(20)에 입력된 연관 서비스 추천 요청과 연계되어 메타데이터 추출과 조합 특성 추출을 할 수 있으나, 서비스 정보 수집 저장부(30)는 독립적으로 서비스 정보를 수집하여 메타데이터 추출과 조합 특성 추출을 하도록 구성될 수 있다.

본 발명에 따른 연관 서비스 추천 시스템은 서비스 개발자, 제공자 또는 유통자가 제공하는 정보, 서비스 사용자의 반응인 소셜 피드백 뿐만 아니라, 서비스 사이의 입력 양식과 출력 양식을 비교 분석하여 조합 가능한 연관 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 2개 이상의 서비스를 조합하여 기능 확장된 앱을 생성 및 실행할 수 있는, 조합이 용이한 연관 서비스를 추천해줄 수 있다.

예를 들면, 연관 서비스 추천 시스템은 특정 음식에 대한 맛집을 연관 서비스 추천 요청으로 입력하는 경우, 단순히 맛집 이름 또는 주소를 출력 양식으로 제공해주는 서비스(앱)와 맛집 이름 또는 주소를 입력 양식으로 제공하여 지도 또는 길찾기를 제공해주는 서비스(앱)를 조합이 용이한 연관 서비스로 선택하여 추천할 수 있다. 따라서, 연관 서비스 추천 요청을 한 요청자가 이러한 조합이 용이한 연관 서비스를 조합하여 기능 확장된 앱을 생성(즉, 조합이 용이한 연관 서비스를 그대로 사용하면서, 하나의 사용자 인터페이스에서 함께 구현 가능한 앱을 생성)하는데 도움을 줄 수 있다.

또는 연관 서비스 추천 시스템은 콘텐츠 중 음성, 이미지, 영상과 같이 디지털 방식으로 제작해서 처리하거나 유통되는 멀티미디어 정보를 출력 양식으로 제공하는 서비스가 있는 경우, 멀티미디어 정보를 입력 양식으로 사용하는 서비스뿐만 아니라, 출력된 멀티미디어 정보로부터 추출 가능한 인물/상표/상품/배경 등을 입력 양식으로 가지는 서비스 또한 조합 적응성이 있는 연관 서비스로 추천할 수 있다. 또한 영상(CF, TV 프로그램, 영화 등)을 출력 양식으로 제공하는 서비스와 음악을 입력 양식으로 제공하여(입력받아) 음악 제목 및/또는 아티스트 정보를 제공하는 서비스 또한 조합 가능 연관 서비스로 선택될 수 있다. 따라서 연관 서비스 추천 요청을 한 요청자가 이러한 조합이 용이한 연관 서비스에 기반하여 영상을 재생하면 영상에 포함된 음악에 대한 제목 및/또는 아티스트 정보를 제공할 수 있는 기능 확장된 앱을 용이하게 생성할 수 있다.

1 : 네트워크, 10 : 요청자, 20 : 연관 서비스 추천 입력부, 30 : 서비스 정보 수집 저장부, 100, 100a, 100b : 서비스 메타데이터 특성 분석부, 200, 200a : 소셜 피드백 특성 분석부, 300, 300a : 연관 서비스 선택부, 400, 400b : 조합 특성 분석부, 500 : 연관 서비스 추천 출력부, 1000, 1000b : 연관 서비스 추천 시스템

Claims (10)

1. 네트워크를 통하여 연관 서비스 추천 요청을 입력받는 연관 서비스 추천 입력부;
   상기 네트워크를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석하는 서비스 메타데이터 특성 분석부; 및
   상기 서비스들에 대한 상기 메타데이터에 대한 분석 결과로부터 선택된 연관 서비스들의 조합 특성을 분석하여, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 조합 특성 분석부;를 포함하는 연관 서비스 추천 시스템.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 조합 특성 분석부는,
   선택된 상기 연관 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 비교하여 상기 조합 특성을 분석하는 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 시스템
3. 제2 항에 있어서,
   상기 조합 특성 분석부는,
   선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 동일하거나, 출력 양식이 서로 동일하거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 동일한 경우에 해당하는 조합 정합성을 검사하고,
   선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 출력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 변환 규칙으로 매칭되는 경우에 해당하는 조합 적응성을 검사하며,
   상기 조합 특성은 상기 조합 정합성과 조합 적응성을 포함하는 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 시스템.
4. 제1 항에 있어서,
   상기 서비스는, 모바일 응용 프로그램(모바일 앱) 또는 웹 응용 프로그램(웹 앱)인 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 시스템.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 연관 서비스 추천 요청은 서비스 명, 키워드, 서비스 카테고리, 또는 서비스 이용 가능 대상인 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 시스템.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 네트워크를 통하여 수집된 상기 서비스들에 대한 소셜 피드백을 분석하는 소셜 피드백 특성 분석부;를 더 포함하며,
   상기 조합 특성 분석부는, 상기 메타데이터에 대한 분석 결과와 상기 소셜 피드백에 대한 분석 결과를 함께 분석하여 선택된 상기 연관 서비스들의 조합 특성을 분석하는 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 시스템.
7. 제6 항에 있어서,
   상기 소셜 피드백은,
   상기 서비스의 사용자들이, 소셜 네트워크에 상기 서비스에 대하여 언급한 정보인 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 시스템.
8. 네트워크를 통하여 연관 서비스 추천 요청을 입력받는 단계;
   상기 네트워크를 통하여 수집한 서비스들에 대한 메타데이터를 분석하는 단계;
   상기 서비스들에 대한 상기 메타테이터에 대한 분석 결과로부터 연관 서비스들을 선택하는 단계; 및
   선택된 상기 연관 서비스들의 입력 양식과 출력 양식을 비교하여, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 단계;를 포함하는 연관 서비스 추천 방법.
9. 제8 항에 있어서,
   상기 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 단계는,
   선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 동일하거나, 출력 양식이 서로 동일하거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 동일한 경우에 해당하는 조합 정합성을 검사하는 단계;
   선택된 상기 연관 서비스들 중 입력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 출력 양식이 서로 변환 규칙으로 매칭되거나, 또는 입력 양식과 출력 양식이 변환 규칙으로 매칭되는 경우에 해당하는 조합 적응성을 검사하는 단계; 및
   상기 조합 정합성과 상기 조합 적응성의 검사 결과를 기반으로, 상기 연관 서비스 추천 요청에 대응하는 상기 조합 가능한 연관 서비스를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 방법.
10. 제8 항에 있어서,
    상기 네트워크를 통하여 수집된 상기 서비스들에 대한 소셜 피드백을 분석하는 단계를 더 포함하되,
    상기 연관 서비스들을 선택하는 단계는, 상기 메타테이터에 대한 분석 결과와 상기 소셜 피드백의 분석 결과를 함께 분석하여 연관 서비스들을 선택하는 것을 특징으로 하는 연관 서비스 추천 방법.

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