KR20150112351A - 음원 추천 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
사용자의 인텐트(intent)에 기초하여 음원을 추천하는 음원 추천 장치에 관한 것이다. 음원 추천 장치는 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원 정보를 추출하는 음원 정보 추출부와, 추출된 음원 정보를 이용하여 사용자의 인텐트 정보를 생성하는 인텐트 생성부 및 생성된 인텐트 정보를 이용하여 사용자에게 추천 음원을 제공하는 음원 추천부를 포함할 수 있다. 이와 같이, 사용자들의 인텐트를 파악하여 추천 음원을 개인화하여 제공함으로써 사용자들은 자신의 취향에 맞는 추천 음원을 제공받을 수 있다.
Description
음원 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 음원 사용 이력, 음원의 가사 및 악보 정보 등을 기초로 사용자의 인텐트(intent)를 파악하여 사용자의 인텐트에 따라 음원 추천 정보 및 음원 추천 정보에 대한 다양한 음원 추천 사유를 제공하는 기술에 관한 것이다.
정보통신기술이 발달함에 따라 다양한 형태의 멀티미디어 데이터 서비스가 제공되고 있다. 특히, 음악 분야의 경우 휴대폰의 벨소리, 통화대기음 등의 부가음원으로의 사용을 위한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, MP3 플레이어의 광범위한 보급 역시 음원 수요의 증가에 일조하고 있다. 그러나 매일 엄청난 양의 음악이 쏟아져 나오고 있는 현실을 고려할 때 각각의 음원 이용자가 음원 데이터를 자신의 벨소리, 통화대기음 등으로 이용하거나 MP3 플레이어 등에 다운로드 받는데 있어서 자신의 취향에 적합한 음원을 검색하는 것에 어려움이 존재한다.
이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 데이터의 분석을 통해 음악을 분류함으로써 음원 이용자가 보다 쉽게 자신의 취향에 맞는 음악을 선택할 수 있도록 하는 형태의 서비스가 제안된 바 있다. 하지만, 기존의 음악 추천 기술들은 대부분 곡 전체를 분석하는 경우에 발생하는 효율성의 문제로 인해 음원데이터의 일부 구간만을 선택하여 분석하는 기술을 채택하고 있다. 또한, 기존의 음악 추천 기술은 단순히 음원 이용자가 선택한 곡이나 청취한 곡 그 자체를 기초로 음원을 추천함으로써 음원 이용자의 취향에 맞지 않는 음원이 추천되는 경우가 종종 발생하였다.
음원 사용자에 대하여 음원 사용 이력, 음원의 가사 및 악보 정보 등을 이용하여 사용자의 인텐트를 파악하고, 파악된 사용자의 인텐트에 기초하여 추천 음원을 개인화하는 음원 추천 장치 및 방법을 제공하기 위함이다.
또한, 음원 사용자에게 개인화된 음원 추천뿐만 아니라 다양한 기준으로 음원 추천 사유를 제공하는 음원 추천 장치 및 방법을 제공하기 위함이다.
일 양상에 따르면, 음원 추천 장치는 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원의 가사 정보, 코드 정보 및 음정/박자 정보 중의 하나 이상을 포함하는 음원 정보를 추출하는 음원 정보 추출부, 그 추출된 음원 정보를 기초로 사용자의 인텐트 정보를 생성하는 인텐트 생성부 및 인텐트 정보를 이용하여 사용자에게 하나 이상의 추천 음원을 제공하는 음원 추천부를 포함할 수 있다.
또한, 음원 추천 장치는 소정 기간 동안 사용자가 청취한 음원의 곡명 및 각 음원의 청취 횟수 중의 하나 이상을 포함하는 음원 청취 이력 정보를 수집하는 음원 이력 정보 수집부를 더 포함할 수 있다.
음원 정보 추출부는 수집된 음원 청취 이력 정보를 기초로 사용자의 청취 음원 수를 산출하고, 산출된 사용자의 청취 음원 수가 미리 설정된 기준값 보다 작으면 그 사용자에 대하여 하나 이상의 유사 사용자를 추출하고, 추출된 유사 사용자에 대하여 수집된 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원 정보를 추출할 수 있다.
음원 정보 추출부는 사용자가 청취한 음원과 다른 사용자가 청취한 음원의 중복 정도에 기초하여 하나 이상의 유사 사용자를 추출할 수 있다.
이때, 인텐트 정보는 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도 및 아티스트/장르 선호도 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
인텐트 생성부는 가사 정보를 이용하여 사용자가 청취한 음원의 가사에서 하나 이상의 키워드를 추출하는 키워드 추출부를 포함할 수 있다.
인텐트 생성부는 추출된 하나 이상의 키워드 각각에 대하여, 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 제1 빈도 및, 그 사용자가 청취한 음원의 하이라이트 또는 후렴구에 등장하는 제2 빈도 중의 하나 이상을 산출하고, 산출된 제1 빈도 및 제2 빈도 중의 하나 이상을 기초로 가사 선호도를 산출할 수 있다.
가사 선호도 산출부는 추출된 하나 이상의 키워드 각각에 대하여, 산출된 제2 빈도를 기초로 부여할 가중치를 결정하고, 제1 빈도 및 제2 빈도 중의 하나 이상에 결정된 가중치를 부여하여 가사 선호도를 산출할 수 있다.
인텐트 생성부는 전체 음원에 대하여 미리 구축된 주제별 단어 연관 정보를 기초로, 각 주제별로 추출된 하나 이상의 키워드의 발생 빈도를 산출하고, 산출된 주제별 발생 빈도에 기초하여 주제 선호도를 산출하는 주제 선호도 산출부를 포함할 수 있다.
인텐트 생성부는 코드 정보를 기초로 하나 이상의 코드 변화 정보를 추출하는 코드 변화 추출부 및 추출된 각 코드 변화에 대하여 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 빈도를 산출하고, 산출된 코드 변화 빈도를 기초로 코드 변화 선호도를 산출하는 코드 변화 선호도 산출부를 포함할 수 있다.
코드 변화 선호도 산출부는 추출된 하나 이상의 코드 변화 정보 각각에 포함된 코드의 수를 기초로 산출된 각 코드 변화 빈도에 가중치를 부여하여 코드 변화 선호도를 산출할 수 있다.
또한, 인텐트 생성부는 음정/박자 정보를 기초로 하나 이상의 음정/박자 변화 정보를 추출하는 음정/박자 변화 추출부 및 추출된 각 음정/박자 변화에 대하여 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 빈도를 산출하고, 산출된 음정/박자 변화 정보를 기초로 음정/박자 변화 선호도를 산출하는 음정/박자 변화 선호도 산출부를 포함할 수 있다.
음원 추천부는 사용자의 인텐트 정보 및 복수의 사용자 사이의 인텐트 정보의 유사성 중의 하나 이상에 기초하여 전체 음원 중에서 하나 이상의 추천 음원을 결정하는 추천 음원 결정부를 포함할 수 있다.
음원 추천부는 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 결정된 하나 이상의 추천 음원 각각에 대한 노출 순위를 결정하는 노출 순위 결정부 및 결정된 노출 순위에 기초하여 하나 이상의 추천 음원을 정렬하고, 정렬된 추천 음원을 사용자에게 제공하는 추천 음원 제공부를 포함할 수 있다.
음원 추천부는 하나 이상의 추천 음원을 사용자에게 제공할 때, 상기 하나 이상의 추천 음원에 대한 추천 사유를 더 제공하는 추천 사유 제공부를 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 음원 추천 방법은 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원의 가사, 코드 및 음정/박자 중의 하나 이상을 포함하는 음원 정보를 추출하는 단계, 추출된 음원 정보를 기초로 사용자의 인텐트 정보를 생성하는 단계 및 인텐트 정보를 이용하여 사용자에게 하나 이상의 추천 음원을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
인텐트 정보를 생성하는 단계는 추출된 음원 정보를 기초로 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도, 아티스트 선호도 및 장르 선호도 중의 하나 이상을 포함하는 인텐트 정보를 생성할 수 있다.
추천 음원을 제공하는 단계는 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 하나 이상의 추천 음원 각각에 대한 노출 순위를 결정하는 단계, 결정된 노출 순위에 기초하여 하나 이상의 추천 음원을 정렬하는 단계 및 정렬된 추천 음원을 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
추천 음원을 제공하는 단계는 하나 이상의 추천 음원에 대한 추천 사유 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
음원 사용자에 대하여 음원 사용 이력, 음원의 가사 및 악보 정보 등을 이용하여 사용자의 인텐트를 파악하고, 파악된 사용자의 인텐트에 기초하여 추천 음원을 개인화함으로써 사용자는 자신의 취향에 맞는 음원을 추천받을 수 있다.
또한, 음원 사용자에게 개인화된 음원 추천뿐만 아니라 다양한 기준으로 음원 추천 사유를 제공함으로써 추천받은 음원이 추천된 사유를 쉽게 확인할 수 있다.
또한, 분산 처리 시스템을 기반으로 하여 사용자의 인텐트 정보 생성시 필요한 방대한 계산량 및 데이터 저장을 효과적으로 처리할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 음원 추천 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 음원 추천 장치의 블록도이다.
도 3은 도 2의 음원 추천 장치 중의 음원 정보 추출부의 상세 블록도이다.
도 4는 도 2의 음원 추천 장치 중의 인텐트 생성부의 상세 블록도이다.
도 5는 도 2의 음원 추천 장치 중의 음원 추천부의 상세 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 음원 추천 방법의 흐름도이다.
도 7은 도 6의 음원 추천 방법 중의 음원 정보 추출 단계의 상세 흐름도이다.
도 8은 도 6의 음원 추천 방법 중의 인텐트 정보 생성 단계의 일 실시예이다.
도 9는 도 6의 음원 추천 방법 중의 인텐트 정보 생성 단계의 다른 실시예이다.
도 10은 도 6의 음원 추천 방법 중의 추천 음원 제공 단계의 상세 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 음원 추천 장치의 블록도이다.
도 3은 도 2의 음원 추천 장치 중의 음원 정보 추출부의 상세 블록도이다.
도 4는 도 2의 음원 추천 장치 중의 인텐트 생성부의 상세 블록도이다.
도 5는 도 2의 음원 추천 장치 중의 음원 추천부의 상세 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 음원 추천 방법의 흐름도이다.
도 7은 도 6의 음원 추천 방법 중의 음원 정보 추출 단계의 상세 흐름도이다.
도 8은 도 6의 음원 추천 방법 중의 인텐트 정보 생성 단계의 일 실시예이다.
도 9는 도 6의 음원 추천 방법 중의 인텐트 정보 생성 단계의 다른 실시예이다.
도 10은 도 6의 음원 추천 방법 중의 추천 음원 제공 단계의 상세 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다.
이하, 도면들을 참조하여 음원 추천 장치 및 방법의 다양한 실시예들을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 음원 추천 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 음원 추천 시스템(1)은 음원 추천 장치(100) 및 사용자 단말(200)을 포함한다.
도시된 바와 같이, 음원 추천 장치(200)는 사용자 단말(100)과 물리적으로 분리되는 공간상에 위치하는 하드웨어 장치에 구현될 수 있으며, 네트워크를 통하여 상호 간에 연결될 수 있다.
이때, 네트워크는 음원 추천 장치(100) 및 사용자 단말(200) 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들면, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선 근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.
음원 추천 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 사용자의 음원 청취 이력을 수집할 수 있다. 이때, 사용자가 단말(200)에 저장되어 있는 음원을 청취하거나, 음원 제공 사이트에 접속하여 음원을 청취하는 경우, 그 음원 청취 이력을 수집하여 음원 추천 장치에 전송하는 애플리케이션이 사용자 단말(200)에 미리 설치될 수 있다.
또는, 음원 추천 장치(100)는 도시되지는 않았지만 음원 제공 사이트를 운영하는 시스템과 제휴하여 그 시스템으로부터 직접 사용자의 음원 청취 이력 정보를 수집할 수도 있다. 이때, 음원 추천 장치(100)는 그 음원 제공 사이트를 운영하는 시스템에 함께 구현되어 그 음원 제공 사이트에서 음원을 청취하는 사용자의 음원 청취 이력을 직접 수집하는 것도 가능하다.
한편, 음원 추천 장치는 미리 설정된 기간 단위(예: 일 단위, 주 단위, 월 단위, 분기 단위 등)로 사용자의 음원 청취 이력을 수집할 수 있다. 이와 같이, 사용자의 음원 청취 이력을 소정 기간 단위로 수집하여 사용자의 인텐트를 파악함으로써 사용자의 취향 변화를 따라갈 수 있다.
또한, 음원 추천 장치(100)는 사용자의 음원 청취 이력 정보가 수집되면, 그 음원 청취 이력 정보를 이용하여 사용자의 인텐트를 파악할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 어떠한 단어들이 포함되는 곡을 좋아하는지, 어떤 주제의 곡을 좋아하는지, 어떠한 코드 변화의 곡을 선호하는지, 어떠한 음정 변화의 곡을 선호하는지, 어떠한 아티스트나 장르의 곡을 선호하는지 등의 인텐트를 파악할 수 있다.
음원 추천 장치(100)는 이와 같이 사용자의 인텐트가 파악되면, 그 인텐트 정보를 이용하여 추천 가능한 전체 음원 중에서 그 사용자에게 추천할 음원을 결정할 수 있다. 또한, 그 추천 음원을 사용자의 단말(200)에 전송하여 단말(200)의 디스플레이에 출력되도록 하거나, 사용자가 단말(200)을 이용하여 음원 제공 사이트에 접속할 때, 그 음원 제공 사이트에 출력함으로써 사용자에게 추천 음원을 제공할 수 있다.
이때, 음원 추천 장치(100)는 사용자의 인텐트에 따라 추천할 음원의 노출 순서를 결정하고, 결정된 노출 순서에 따라 추천할 음원을 정렬하여 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 실시예에 따르면, 음원 추천 장치(100)는 추천할 음원의 결정 사유를 그 추천 음원의 추천 사유로 하여 사용자에게 제공할 수 있다.
사용자 단말(200)은 네트워크를 통하여 통신망에 접속하여 음원 추천 장치(100)와 연결하여 음원 청취 이력 정보를 음원 추천 장치(100)에 전송하고, 음원 추천 장치(200)로부터 추천 음원을 수신할 수 있다.
여기서, 단말 장치(200)는 음원을 청취할 수 있는 스마트폰, 스마트 패드 등의 모바일 단말 등일 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 또한, 단말 장치(120)는 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), MID(Mobile Internet Device), 데스크톱(Desktop), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net book), 개인휴대용 정보단말기(Personal Digital Assistant; PDA), 스마트 TV 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기 등을 포함할 수 있다.
사용자 단말(200)은 음원 추천 장치(100)로부터 추천 음원이 수신되면 수신된 추천 음원을 디스플레이에 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 음원을 청취하기 위해 단말(200)에 설치된 음원 청취 애플리케이션을 실행시키면, 음원 청취 애플리케이션에 제공된 추천 음원을 노출할 수 있다.
하지만, 추천 음원 제공 방법에 있어서 특별히 한정되지 않으며, 전술한 바와 같이 사용자가 단말(200)을 이용하여 음원 제공 사이트에 접속할 때마다 또는 사용자가 음원 제공 사이트에서 추천 음원을 요청할 때마다 제공받는 것도 가능하며, 그 밖의 다양한 방법에 의해 확장이 가능하다.
이하, 도 2 내지 도 5를 참조하여 일 실시예에 따른 음원 추천 장치(100)를 좀 더 상세하게 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 음원 추천 장치의 블록도이다. 도 3은 도 2의 음원 추천 장치 중의 음원 정보 추출부의 상세 블록도이다. 도 4는 도 2의 음원 추천 장치 중의 인텐트 생성부의 상세 블록도이다. 도 5는 도 2의 음원 추천 장치 중의 음원 추천부의 상세 블록도이다.
도 2를 참조하면, 음원 추천 장치(100)는 음원 이력 정보 수집부(110), 악보 정보 수집부(120), 음원 정보 추출부(130), 인텐트 생성부(140) 및 음원 추천부(150)를 포함할 수 있다.
이때, 음원 추천 장치(100)는 각 구성(110,120,130,140,150) 중의 하나 이상을 분산 처리 시스템을 이용하여 구현함으로써 그 실행 속도를 향상시킬 수 있다. 즉, 음원 추천 장치(100)의 각 구성을 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 분산하여 각 기능을 수행하도록 구현할 수 있다. 또는, 방대한 계산량으로 인하여 높은 컴퓨팅 성능이 요구되는 인텐트 생성부(140)의 구성을 둘 이상의 컴퓨팅 장치에 구현하여 각 컴퓨팅 장치에서 사용자들의 인텐트를 생성하는 기능을 분산하여 처리하도록 구현하는 것도 가능하다.
음원 이력 정보 수집부(110)는 아래의 표 1에 예시된 바와 같이 소정 기간(예: 1 주일) 동안의 사용자의 음원 청취 이력 정보를 수집할 수 있다. 이때, 음원 청취 이력 정보는 소정 기간 동안 사용자가 청취한 음원의 곡명, 각 곡의 청취 횟수 정보, 주요 청취 시간대 등의 정보를 포함할 수 있다.
| 청취 곡명 | 청취 횟수 | 주요 청취 시간대 |
| MUSIC_1 | 3 | 08:00 ~ 09:00 |
| MUSIC_2 | 2 | 08:00 ~ 09:00 |
| MUSIC_3 | 5 | 12:00 ~ 13:00 |
| MUSIC_4 | 4 | 12:00 ~ 13:00 |
| MUSIC_5 | 7 | 19:00 ~ 20:00 |
| MUSIC_6 | 1 | 09:00 ~ 10:00 |
| MUSIC_7 | 2 | 08:00 ~ 09:00 |
| MUSIC_8 | 8 | 19:00 ~ 20:00 |
| MUSIC_9 | 6 | 23:00 ~ 24:00 |
| MUSIC_10 | 5 | 23:00 ~ 24:00 |
음원 이력 정보 수집부(110)는 전술한 바와 같이 접속한 사용자의 단말로부터 음원 청취 이력 정보를 수신하거나, 사용자가 접속한 음원 제공 사이트의 시스템으로부터 사용자의 음원 청취 이력 정보를 수집할 수 있다.
악보 정보 수집부(120)는 사용자 단말, 인터넷 음원 제공 사이트 등의 다양한 소스로부터 음원의 악보 정보를 수집할 수 있다.
음원 정보 추출부(130)는 수집된 음원 청취 이력 정보를 이용하여 사용자가 청취한 음원에 대한 음원 정보를 추출할 수 있다. 이때, 음원 정보는 음원의 가사 정보, 음원의 일정 길이의 마디별 박자/음정 정보, 음원의 코드 정보 및 메타 정보를 포함할 수 있다. 또한, 메타 정보는 아티스트명, 앨범명 및 곡명을 포함할 수 있다.
음원 정보 추출부(130)는 악보 정보가 수집되면 악보 정보를 이용하여 사용자가 청취한 음원에 대한 음원 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 악보 정보에 가사 정보가 포함되어 있는 경우 그 가사 정보를 음원의 가사 정보로 추출할 수 있다. 또한, 음원은 악보에 기반하여 제작되므로 악보에 표기된 음표에 따라 각 마디별로 어떠한 길이의 음표가 사용되었는지, 어떠한 음계의 음표가 사용되었는지를 확인함으로써 음정/박자 정보를 추출할 수 있다. 또한, 음원의 흐름을 음악 산업계에서 표준화된 코드(예: C, G, Dm, G7 등)의 흐름으로 치환하여 코드 정보를 추출할 수 있다.
한편, 음원 정보 추출부(130)는 수집된 악보 정보가 존재하지 않거나 충분하지 않은 경우에는 이미 알려진 다양한 음원 인식 기술을 이용하여 음원 정보를 추출할 수 있다.
도 3을 참조하여 음원 정보 추출부(130)의 일 실시예를 좀 더 상세하게 설명하면, 음원 정보 추출부(130)는 청취 음원수 산출부(131), 추출 대상 결정부(132), 유사 사용자 추출부(133), 메타 정보 추출부(134), 가사 정보 추출부(135), 코드 정보 추출부(136) 및 음정/박자 정보 추출부(137)를 포함할 수 있다.
청취 음원수 산출부(131)는 사용자의 음원 청취 이력 정보를 이용하여 사용자의 청취 음원수를 산출할 수 있다.
예를 들어, 표 1을 참조하면, 청취 음원수 산출부(131)는 사용자가 1 주일 동안 청취한 음원의 총 개수 10을 청취 음원수로 산출할 수 있다. 또는, 음원의 총 개수와 각 음원의 청취 횟수를 더하여 청취 음원수로 산출할 수 있다. 또는, 음원의 총 개수에 각 음원의 청취 횟수에 기초하여 산출되는 가중치를 반영하여 청취 음원수를 결정할 수 있다. 그 밖의 다양한 기준에 따라 청취 음원수를 산출하는 것이 가능하다.
추출 대상 결정부(132)는 이와 같이 산출된 청취 음원수를 기초로 하여 음원 정보의 추출 대상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 산출된 청취 음원수와 미리 설정되어 있는 기준값을 비교하고, 청취 음원수가 미리 설정된 기준값보다 작으면 그 사용자에 대해 수집된 청취 이력이 충분하지 않다고 판단하여 다른 사용자의 음원 청취 이력 정보에서 음원 정보를 추출하는 것으로 결정할 수 있다.
유사 사용자 추출부(133)는 이와 같이 다른 사용자의 음원 청취 이력 정보를 이용하여 음원 정보를 추출하는 것으로 결정되면, 그 사용자에 대하여 하나 이상의 유사 사용자를 추출할 수 있다.
이때, 유사 사용자 추출부(133)는 그 사용자에 대하여 수집된 음원 청취 이력 정보를 기초로 다른 사용자들과의 청취 음원의 중복 정도를 산출하고, 산출된 음원의 중복 정도에 기초하여 청취한 음원의 중복이 높은 사용자들 중에서 미리 설정된 수의 사용자를 유사 사용자로 추출할 수 있다. 이때, 미리 설정된 수는 다른 사용자들에 대하여 수집된 음원 청취 이력 정보의 양을 기초로 전체 시스템의 성능이 감소하지 않도록 결정될 수 있다.
추출 대상 결정부(132)의 비교 결과 청취 음원수가 미리 설정된 기준값보다 작지 않으면 그 사용자에 대해 수집된 음원 청취 이력이 충분하다고 판단하고 그 사용자의 음원 청취 이력 정보에서 음원 정보를 추출하는 것으로 결정할 수 있다.
이와 같이, 추출 대상 결정부(132)에 의해 추출 대상이 결정되면, 메타 정보 추출부(134), 가사 정보 추출부(135), 코드 정보 추출부(136) 및 음정/박자 정보 추출부(137)는 그 결정에 따라 사용자 또는 유사 사용자의 음원 청취 이력 정보를 활용하여, 사용자 또는 유사 사용자가 청취한 각 음원에 대하여 각각 메타 정보, 가사 정보, 코드 정보 및 음정/박자 정보를 추출할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의를 위하여 사용자의 음원 청취 이력 정보를 이용하여 음원 정보를 추출하는 것을 예로 들어 설명한다.
다시 도 2를 참조하면, 인텐트 생성부(140)는 음원 정보 추출부(130)에 의해 음원 정보가 추출되면, 그 음원 정보를 이용하여 사용자의 인텐트 정보를 생성할 수 있다. 이때, 인텐트 정보는 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도 및 아티스트/장르 선호도 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하면, 인텐트 생성부(140)는 키워드 추출부(141), 가사 선호도 산출부(142), 주제 선호도 산출부(143), 코드 변화 추출부(144), 코드 변화 선호도 산출부(145), 음정/박자 변화 추출부(146), 음정/박자 변화 선호도 산출부(147) 및 아티스트/장르 선호도 산출부(148)를 포함할 수 있다.
키워드 추출부(141)는 음원 정보 중의 가사 정보를 이용하여 전체 가사에서 주요 키워드를 추출한다. 이때, 키워드 추출부(141)는 가사를 구성하는 각 단어들에 대하여 형태소 분석을 수행하여 유의미한 단어들을 주요 키워드로 추출할 수 있다.
이때, 키워드 추출부(141)는 형태소 분석을 통하여 추출된 전체 단어들 중에서 불용어 데이터베이스(미도시)에 저장되어 있는 단어들을 제외한 나머지 단어들을 키워드로 추출할 수 있다. 이때, 불용어 데이터베이스(미도시)는 대부분의 음원에서 흔히 사용되어 큰 의미가 없는 것으로 분류된 단어들의 목록을 미리 저장할 수 있다.
가사 선호도 산출부(142)는 주요 키워드가 추출되면, 사용자가 청취한 음원의 전체 가사에 각 키워드가 등장하는 제1 빈도를 산출하고, 산출된 제1 빈도를 이용하여 사용자가 어떠한 단어가 포함된 가사를 선호하는지에 대한 가사 선호도를 산출할 수 있다.
또한, 가사 선호도 산출부(142)는 각 키워드가 사용자가 청취한 음원의 하이라이트나 후렴구에 반복적으로 등장하는 빈도인 제2 빈도를 산출하고, 산출된 제2 빈도를 이용하여 가사 선호도를 산출할 수 있다.
한편, 가사 선호도 산출부(142)는 제1 빈도 및 제2 빈도 중의 어느 하나, 또는 둘 이상을 함께 고려하여 가사 선호도를 산출할 수 있다. 이때, 제2 빈도를 기초로 하여 키워드 각각에 대하여 부여할 가중치를 결정하고, 결정된 가중치를 제1 빈도 또는 제2 빈도에 부여하여 가사 선호도를 산출할 수 있다.
아래의 표 2는 추출된 주요 키워드에 대한 산출된 제1 빈도, 제2 빈도 및 제2 빈도에 의해 결정된 가중치를 예시한 것이다.
| 키워드 | 제1 빈도 | 제2 빈도 | 가중치 |
| 사랑 | 10 | 3 | 0.3 |
| 이별 | 5 | 2 | 0.2 |
| 여행 | 30 | 1 | 0.1 |
| 꿈 | 25 | 4 | 0.4 |
표 2를 참조하면, 일 예로 제1 빈도만을 이용하여 가사 선호도를 산출하는 경우 사용자는 '여행'이 포함된 가사에 대한 선호도가 가장 높다고 산출할 수 있다. 다른 예로, 제1 빈도와 제2 빈도를 모두 이용하는 경우, 예컨대, 제1 빈도와 제2 빈도를 더한 값을 이용하는 경우 마찬가지로 사용자는 '여행'이 포함된 가사의 선호도가 가장 높다고 산출할 수 있다. 또 다른 예로, 제1 빈도에 가중치를 반영하여 가사 선호도를 산출하는 경우, 키워드 '사랑','이별','여행','꿈'에 대한 가사 선호도는 각각 3(10×0.3), 1(5×0.2), 3(30×0.1) 및 10(25×0.4)이 되어, 사용자는 '꿈'이 포함된 가사의 선호도가 가장 높다고 산출할 수 있다.
주제 선호도 산출부(143)는 추천 가능한 전체 음원에 대하여 미리 구축된 주제(theme)별 단어 연관 정보를 기초로 하여 각 주제별로 추출된 키워드의 발생 빈도를 산출하고, 산출된 주제별 발생 빈도에 기초하여 주제 선호도를 산출할 수 있다.
주제별 단어 연관 정보는 보유한 전체 음원에 대하여 미리 구축될 수 있다. 즉, 전체 음원에 대하여 '가을에 듣기 좋은 곡', '영화에서 사용된 음악', '이별할 때 듣기 좋은 곡' 등과 같이 주제를 정하고, 각 주제에 해당하는 음원에서 주로 발생하는 단어를 추출하여 주제와 단어 간의 연관 관계를 미리 구축할 수 있다.
코드 변화 추출부(144)는 추출된 코드 정보를 기초로 코드 변화 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 음원에서 사용되는 코드의 흐름이 C-G-Dm-G7-C-Dm-F로 이루어져 있다면, 아래의 표 3과 같이 길이가 2부터 7까지의 코드 변화 정보를 추출할 수 있다.
| 길이 | 코드 변화 정보 |
| 2 | C-G, G-Dm, Dm-G7, G7-C, C-Dm, Dm-F |
| 3 | C-G-Dm, G-Dm-G7, Dm-G7-C, G7-C-Dm, C-Dm-F' |
| 4 | C-G-Dm-G7, G-Dm-G7-C, Dm-G7-C-Dm, G7-C-Dm-F |
| 5 | C-G-Dm-G7-C, G-Dm-G7-C-Dm, Dm-G7-C-Dm-F |
| 6 | C-G-Dm-G7-C-Dm, G-Dm-G7-C-Dm-F |
| 7 | C-G-Dm-G7-C-Dm-F |
코드 변화 선호도 산출부(145)는 추출된 각 코드 변화에 대하여 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 빈도를 산출하고, 산출된 빈도를 이용하여 사용자가 어떠한 코드의 변화에 선호도가 있는지를 나타내는 코드 변화 선호도를 산출할 수 있다.
이때, 코드 변화 선호도 산출부(145)는 코드 변화의 길이 즉, 추출된 코드 변화에 포함된 코드의 수가 길수록 산출된 빈도에 높은 가중치를 부여하여 코드 변화 선호도를 산출할 수 있다. 일반적으로 코드 변화의 길이가 길면서 음원에 등장하는 빈도가 높을수록 사용자의 선호도가 더 크다고 할 수 있으므로 코드 변화 선호도 산출시 코드 변화의 길이 정보를 반영할 수 있다.
음정/박자 변화 추출부(146)는 추출된 음정/박자 정보를 이용하여 사용자가 청취한 각 음원에 대한 음정/박자 변화 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 음원이 4분 음표로 이루어지고, 음계가 '도레미파솔'로만 구성되어 있다면, 아래의 표 4와 같이 길이가 2부터 5까지의 음정/박자 변화 정보를 추출할 수 있다.
| 길이 | 음정/박자 변화 정보 |
| 2 | 도레, 레미, 미파, 파솔 |
| 3 | 도레미, 레미파, 미파솔 |
| 4 | 도레미파, 레미파솔 |
| 5 | 도레미파솔 |
음정/박자 변화 선호도 산출부(147)는 추출된 각 음정/박자 변화에 대하여 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 빈도를 산출하고, 산출된 빈도를 이용하여 사용자가 어떠한 음정/박자의 변화에 선호도가 있는지를 나타내는 음정/박자 변화 선호도를 산출할 수 있다.
이때, 음정/박자 변화 선호도 산출부(147)는 음정/박자 변화의 길이가 길수록 산출된 빈도에 높은 가중치를 부여하여 음정/박자 변화 선호도를 산출할 수 있다. 일반적으로 음정/박자 변화의 길이가 길면서 음원에 등장하는 빈도가 높을수록 사용자의 선호도가 더 크다고 할 수 있으므로 음정/박자 변화 선호도 산출시 음정/박자 변화의 길이 정보를 반영할 수 있다.
아티스트/장르 선호도 산출부(148)는 사용자의 음원 청취 이력 정보 및 추출된 음원의 메타 정보를 이용하여 사용자가 선호하는 아티스트나 장르에 대한 선호도를 산출할 수 있다. 이때, 사용자가 청취한 음원들 중에서 특정 아티스트나 장르에 대한 곡들이 다른 아티스트나 장르에 대한 곡보다 상대적으로 많다면 그 특정 아티스트나 장르에 대한 선호도가 더 높다고 산출할 수 있다. 이때, 둘 이상의 아티스트나 장르에 대하여 청취한 음원의 수가 동일한 경우 각 아티스트나 장르에 해당하는 곡의 청취 횟수를 고려하여 청취 횟수가 더 많은 아티스트나 장르에 대한 선호도가 더 높다고 산출할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 음원 추천부(150)는 사용자의 인텐트 정보나 복수의 사용자 사이의 인텐트 정보의 유사성에 기초하여 전체 음원 중에서 사용자에게 추천할 하나 이상의 추천 음원을 결정하여 사용자에게 제공할 수 있다.
도 5를 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하면, 음원 추천부(150)는 도시된 바와 같이 추천 음원 결정부(151), 노출 순위 결정부(152), 추천 음원 제공부(153) 및 추천 사유 제공부(154)를 포함할 수 있다.
추천 음원 결정부(151)는 일 예에 따르면, 사용자의 인텐트 정보를 기초로 다양한 기준으로 추천 음원을 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자에 대해 생성된 가사 선호도를 이용하여 전체 음원 중에서 "꿈, 여행 단어가 포함된 곡"을 추천 음원으로 결정하거나, 주제 선호도를 이용하여 "영화에서 사용된 음악"을 추천 음원으로 결정할 수 있다. 또는 코드 변화 선호도를 이용하여 "C-G-Dm-G7의 코드 변화가 포함된 곡"을 추천 음원으로 결정하거나, 음정/박자 선호도를 이용하여 "도레미파의 음정/박자 변화가 포함된 곡"을 추천 음원으로 결정할 수 있다. 마찬가지로, 아티스트/장르 선호도에 기초하여 "홍길동이 작곡한 곡"을 추천 음원으로 결정할 수 있다.
추천 음원 결정부(151)는 다른 예에 따르면, 사용자와 다른 사용자의 인텐트 정보에 기초하여 유사한 사용자를 추출하여, 일반적인 협업 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 음원을 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자들의 가사 선호도에 기초하여 "꿈, 여행 단어가 포함된 곡을 좋아하는 사용자가 좋아하는 곡", 사용자들의 주제 선호도에 기초하여 "이별 주제를 좋아하는 사용자들이 선호하는 곡", 사용자들의 코드 변화 선호도에 기초하여 "C-G-Dm-G7와 유사한 코드 진행을 좋아하는 사용자들이 선호하는 곡", 사용자들의 음정/박자 변화 선호도에 기초하여 "도레미파와 유사한 음정 변화를 좋아하는 사용자들이 선호하는 곡" 등을 추천 음원으로 결정할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 추천 음원 결정부(151)는 사용자의 검색어를 입력받고, 입력된 검색어를 기초로 전체 음원 중에서 일치하는 음원을 획득하여 추천 음원으로 결정할 수 있다.
노출 순위 결정부(152)는 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 결정된 추천 음원의 노출 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 입력한 검색어에 따라 수많은 추천 음원이 결정된 경우, 사용자의 인텐트 정보, 예컨대, 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정 박자 선호도 등을 기초로 추천 음원의 노출 순위를 결정할 수 있다. 이때, 사용자의 인텐트 정보 중의 어느 하나 또는 둘 이상을 조합하여 노출 순위를 결정할 수 있다.
추천 음원 제공부(153)는 사용자에게 추천할 추천 음원이 결정되면, 그 추천 음원을 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 노출 순위 결정부(152)에 의해 각 추천 음원의 노출 순위가 결정되면, 결정 결과에 따라 추천 음원을 정렬하고, 정렬된 추천 음원을 사용자에게 제공할 수 있다.
추천 사유 제공부(154)는 추천 음원이 결정되면, 추천 음원의 결정 이유에 기초하여 추천 사유를 생성하고 이를 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 인텐트에 기반하여 추천 음원을 결정한 경우, "꿈, 여행 단어가 포함된 곡", "여행 주제를 좋아하는 사용자를 위한 곡", "코드 진행이 유사한 곡", "사용자가 좋아하는 곡 A와 음정 변화가 유사한 곡" 등의 추천 사유를 생성하고 이를 제공할 수 있다.
또는 사용자 간의 인텐트의 유사성에 기초하여 추천 음원을 결정한 경우, "꿈, 여행 단어가 포함된 곡을 좋아하는 사용자를 위한 곡", "여행 주제를 좋아하는 사용자들이 선호하는 곡", "유사한 코드 진행을 좋아하는 사용자들이 선호하는 곡", "유사한 음정 변화를 좋아하는 사용자들이 선호하는 곡" 등의 추천 사유를 생성하고 제공할 수 있다.
이와 같이, 추천 사유를 다양화하여 제공함으로써 특정 사용자가 자신이 선호하는 취향 및 그 이유를 자세히 파악할 수 있도록 하고, 이를 통해 추천 음원 제공 서비스의 이용성을 더욱 높일 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 음원 추천 방법의 흐름도이다. 도 7은 도 6의 음원 추천 방법 중의 음원 정보 추출 단계의 상세 흐름도이다. 도 8은 도 6의 음원 추천 방법 중의 인텐트 정보 생성 단계의 일 실시예이다. 도 9는 도 6의 음원 추천 방법 중의 인텐트 정보 생성 단계의 다른 실시예이다. 도 10은 도 6의 음원 추천 방법 중의 추천 음원 제공 단계의 상세 흐름도이다.
도 6 내지 도 10은 도 2 내지 도 5에서 설명한 음원 추천 장치(100)가 수행하는 음원 추천 방법의 일 실시예일 수 있다. 도 2 내지 도 5를 참조하여 상세하게 설명하였으므로, 이하 그 음원 추천 장치(100)가 수행하는 음원 추천 방법에 대해 간단하게 설명하기로 한다.
도 6을 참조하면, 음원 추천 장치(100)는 사용자의 음원 청취 이력 정보를 수집할 수 있다(단계 310). 이때, 사용자의 음원 청취 이력 정보는 미리 설정된 기간 동안 수집될 수 있으며 이를 통해 사용자의 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한, 사용자의 음원 청취 이력 정보는 전술한 바와 같이 소정 기간 동안 청취한 곡명, 각 곡의 청취 횟수 정보 등을 포함할 수 있다.
그 다음, 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원 정보를 추출할 수 있다(단계 320).
도 7을 참조하여, 음원 정보를 추출하는 단계(320)를 좀 더 구체적으로 설명하면, 먼저, 사용자의 음원 청취 이력 정보가 수집되면, 그 음원 청취 이력 정보를 기초로 사용자에 대하여 청취 음원 수를 산출할 수 있다(단계 401). 이때, 청취 음원 수는 앞에서 표 1을 참조하여 자세히 설명한 바와 같이, 사용자가 소정 기간 동안 청취한 음원의 수 및 각 곡의 청취 횟수 중의 하나 이상을 고려하여 산출할 수 있다.
그 다음, 산출된 청취 음원수와 미리 설정되어 있는 기준값을 비교하여 음원 정보 추출 대상을 결정할 수 있다(단계 402). 즉, 비교 결과 청취 음원수가 미리 설정된 기준값보다 작으면 그 사용자에 대해 수집된 청취 이력이 충분하지 않다고 판단하여 다른 사용자의 음원 청취 이력 정보에서 음원 정보를 추출하는 것으로 결정할 수 있다. 만약, 비교 결과 청취 음원수가 미리 설정된 기준값보다 작지 않으면 그 사용자에 대해 수집된 음원 청취 이력이 충분하다고 판단하고 그 사용자의 음원 청취 이력 정보에서 음원 정보를 추출하는 것으로 결정할 수 있다.
그 다음, 사용자의 음원 청취 이력 정보를 이용하여 음원 정보를 추출하는 것으로 결정되면, 그 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원 정보를 추출할 수 있다(단계 403).
만약, 단계 402에서 다른 사용자의 음원 청취 이력 정보를 이용하여 음원 정보를 추출하는 것으로 결정되면, 그 사용자에 대하여 하나 이상의 유사 사용자를 추출할 수 있다(단계 404). 그 사용자에 대하여 수집된 음원 청취 이력 정보를 기초로 다른 사용자들과의 청취 음원의 중복 정도를 산출하고, 산출된 음원의 중복 정도에 기초하여 청취한 음원의 중복이 높은 사용자들 중에서 미리 설정된 수의 사용자를 유사 사용자로 추출할 수 있다.
그 다음, 유사 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 사용자에 대한 음원 정보를 추출할 수 있다(단계 405).
다시 도 6을 참조하면, 그 다음 추출된 음원 정보를 기초로 사용자의 인텐트 정보를 생성할 수 있다(단계 330). 이때, 인텐트 정보는 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도 및 아티스트/장르 선호도 등을 포함할 수 있다.
도 8은 단계 320에서 추출된 음원 정보 중에서 가사 정보를 이용하여 가사 선호도 또는 주제 선호도를 산출하는 일 실시예를 도시한 것이다.
도 8을 참조하면, 먼저, 가사 정보를 이용하여 사용자가 청취한 음원의 전체 가사에서 하나 이상의 키워드를 추출할 수 있다(단계 501).
그 다음, 추출된 키워드가 전체 가사에 등장하는 제1 빈도를 산출하고(단계 502), 제1 빈도를 이용하여 가사 선호도를 산출할 수 있다(단계 507).
이때, 각 키워드에 대하여 소정의 가중치를 부여하여 가사 선호도를 산출할 필요가 있는 경우(단계 503), 각 키워드가 음원의 하이라이트나 후렴구에 등장하는 제2 빈도를 산출하고(단계 504), 산출된 제2 빈도를 기초로 각 키워드에 부여할 가중치를 결정할 수 있다(단계 505). 그 다음, 가중치가 결정되면 미리 설정된 가사 선호도 산출 기준에 따라 가중치를 제1 빈도 또는 제2 빈도에 반영하여 가사 선호도를 산출할 수 있다(단계 506).
그 다음, 추천 가능한 전체 음원에 대하여 미리 구축된 주제별 단어 연관 정보가 존재하는 경우(단계 508), 각 주제별로 각 키워드가 발생하는 빈도를 산출하고(단계 509), 산출된 주제별 발생 빈도에 기초하여 주제 선호도를 산출할 수 있다(단계 510).
도 9는 단계 320에서 추출된 음원 정보 중에서 코드 정보 또는 음정/박자 정보를 이용하여 코드 변화 선호도 또는 음정/박자 변화 선호도를 산출하는 일 실시예를 도시한 것이다.
도 9를 참조하면, 먼저, 음원 정보를 확인하여(단계 601), 음원 정보가 코드 정보이면, 코드 정보를 기초로 위의 표 3에 예시된 바와 같은 코드 변화 정보를 추출할 수 있다(단계 602).
그 다음, 각 코드 변화에 대하여 사용자가 청취한 전체 음원에 등장하는 코드 변화 빈도를 산출하고(단계 603), 산출된 코드 변화 빈도를 기초로 코드 변화 선호도를 산출할 수 있다(단계 604).
단계 601에서 음원 정보 확인 결과 음원 정보가 음정/박자 정보이면, 음정/박자 정보를 기초로 표 4에 예시한 바와 같이 하나 이상의 음정/박자 변화 정보를 추출할 수 있다(단계 605).
그 다음, 각 음정/박자 변화에 대하여 사용자가 청취한 전체 음원에 등장하는 음정/박자 변화의 빈도를 산출하고(단계 606), 산출된 음정/박자 변화 빈도를 이용하여 음정/박자 변화 선호도를 산출할 수 있다(단계 607).
다시 도 6을 참조하면, 그 다음 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 사용자에게 추천 음원을 제공할 수 있다(단계 340).
도 10을 참조하여, 단계 340을 좀 더 구체적으로 설명하면, 먼저, 추천 가능한 전체 음원 중에서 하나 이상의 추천 음원을 결정할 수 있다(단계 701). 이때, 사용자에 대해 생성된 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도, 아티스트/장르 선호도 등을 이용하여 다양한 기준으로 추천 음원을 결정하거나, 사용자가 입력한 검색어를 통하여 일치하는 음원을 추천 음원으로 결정할 수 있다.
그 다음, 추천 음원이 결정되면 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 결정된 추천 음원의 노출 순위를 결정할 수 있다(단계 702). 이때, 사용자에 대해 생성된 인텐트 정보, 예컨대, 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정 박자 선호도 등의 어느 하나 또는 둘 이상을 조합하여 노출 순위를 결정할 수 있다.
그 다음, 노출 순위가 결정되면 노출 순위에 따라 추천 음원을 정렬하고(단계 703), 정렬 결과를 사용자에게 제공할 수 있다(단계 704).
그 다음, 단계 701에서 사용자에게 추천할 추천 음원이 결정되면 추천 음원의 결정 이유에 기초하여 추천 사유를 생성하고 이를 사용자에게 제공할 수 있다(단계 705). 이때, 추천 사유는 추천 음원 제공과 함께 제공되는 것이 가능하다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 모든 형태의 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서와 같이 본 발명은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
본 발명에 따르면 사용자의 음원 사용 이력에 기반하여 사용자에게 적합한 음원 및 추천하는 음원의 추천 사유를 제공하는 기술이 개시된다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 음원 사용 이력으로부터 음원의 가사, 박자, 음정 변화, 코드값 정보 등의 변화를 추출하고, 이를 기반으로 하여 사용자의 인텐트를 파악하여 적절한 음원을 추천하고, 이와 함께 추천 음원에 대한 다양한 추천 사유를 제공함으로써 사용자가 자신의 취향에 맞는 추천 음원을 제공받을 수 있어 그 활용도가 적지 않을 것이다.
1: 음원 추천 시스템
100: 음원 추천 장치
110: 음원 이력 정보 수집부 120: 악보 정보 수집부
130: 음원 정보 추출부 131: 청취 음원수 산출부
132: 추출 대상 결정부 133: 유사 사용자 추출부
134: 메타 정보 추출부 135: 가사 정보 추출부
136: 코드 정보 추출부 137: 음정/박자 정보 추출부
140: 인텐트 생성부 141: 키워드 추출부
142: 가사 선호도 산출부 143: 주제 선호도 산출부
144: 코드 변화 추출부 145: 코드 변화 선호도 산출부
146: 음정/박자 변화 추출부 147: 음정/박자 변화 선호도 산출부
148: 아티스트/장르 선호도 산출부
150: 음원 추천부 151: 추천 음원 결정부
152: 노출 순위 결정부 153: 추천 음원 제공부
154: 추천 사유 제공부
110: 음원 이력 정보 수집부 120: 악보 정보 수집부
130: 음원 정보 추출부 131: 청취 음원수 산출부
132: 추출 대상 결정부 133: 유사 사용자 추출부
134: 메타 정보 추출부 135: 가사 정보 추출부
136: 코드 정보 추출부 137: 음정/박자 정보 추출부
140: 인텐트 생성부 141: 키워드 추출부
142: 가사 선호도 산출부 143: 주제 선호도 산출부
144: 코드 변화 추출부 145: 코드 변화 선호도 산출부
146: 음정/박자 변화 추출부 147: 음정/박자 변화 선호도 산출부
148: 아티스트/장르 선호도 산출부
150: 음원 추천부 151: 추천 음원 결정부
152: 노출 순위 결정부 153: 추천 음원 제공부
154: 추천 사유 제공부
Claims (20)
- 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원의 가사 정보, 코드 정보 및 음정/박자 정보 중의 하나 이상을 포함하는 음원 정보를 추출하는 음원 정보 추출부;
상기 추출된 음원 정보를 기초로 사용자의 인텐트 정보를 생성하는 인텐트 생성부; 및
상기 인텐트 정보를 이용하여 사용자에게 하나 이상의 추천 음원을 제공하는 음원 추천부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제1항에 있어서,
소정 기간 동안 사용자가 청취한 음원의 곡명 및 각 음원의 청취 횟수 중의 하나 이상을 포함하는 음원 청취 이력 정보를 수집하는 음원 이력 정보 수집부를 더 포함하는 음원 추천 장치. - 제2항에 있어서,
상기 음원 정보 추출부는
상기 수집된 음원 청취 이력 정보를 기초로 사용자의 청취 음원 수를 산출하고, 산출된 사용자의 청취 음원 수가 미리 설정된 기준값 보다 작으면 상기 사용자에 대하여 하나 이상의 유사 사용자를 추출하고, 추출된 유사 사용자에 대하여 수집된 음원 청취 이력 정보를 기초로 상기 음원 정보를 추출하는 음원 추천 장치. - 제3항에 있어서,
상기 음원 정보 추출부는
상기 사용자가 청취한 음원과 다른 사용자가 청취한 음원의 중복 정도에 기초하여 상기 하나 이상의 유사 사용자를 추출하는 음원 추천 장치. - 제1항에 있어서,
상기 인텐트 정보는
가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도 및 아티스트/장르 선호도 중의 하나 이상을 포함하는 음원 추천 장치. - 제5항에 있어서,
상기 인텐트 생성부는
상기 가사 정보를 이용하여 사용자가 청취한 음원의 가사에서 하나 이상의 키워드를 추출하는 키워드 추출부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제6항에 있어서,
상기 인텐트 생성부는
상기 추출된 하나 이상의 키워드 각각에 대하여, 상기 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 제1 빈도 및, 상기 사용자가 청취한 음원의 하이라이트 또는 후렴구에 등장하는 제2 빈도 중의 하나 이상을 산출하고, 산출된 제1 빈도 및 제2 빈도 중의 하나 이상을 기초로 가사 선호도를 산출하는 가사 선호도 산출부를 더 포함하는 음원 추천 장치. - 제7항에 있어서,
상기 가사 선호도 산출부는
상기 추출된 하나 이상의 키워드 각각에 대하여, 상기 산출된 제2 빈도를 기초로 부여할 가중치를 결정하고, 상기 제1 빈도 및 제2 빈도 중의 하나 이상에 상기 결정된 가중치를 부여하여 가사 선호도를 산출하는 음원 추천 장치. - 제6항에 있어서,
상기 인텐트 생성부는
전체 음원에 대하여 미리 구축된 주제별 단어 연관 정보를 기초로, 각 주제별로 상기 추출된 하나 이상의 키워드의 발생 빈도를 산출하고, 산출된 주제별 발생 빈도에 기초하여 주제 선호도를 산출하는 주제 선호도 산출부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제5항에 있어서,
상기 인텐트 생성부는
상기 코드 정보를 기초로 하나 이상의 코드 변화 정보를 추출하는 코드 변화 추출부; 및
상기 추출된 각 코드 변화에 대하여 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 빈도를 산출하고, 산출된 코드 변화 빈도를 기초로 코드 변화 선호도를 산출하는 코드 변화 선호도 산출부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제10항에 있어서,
상기 코드 변화 선호도 산출부는
상기 추출된 하나 이상의 코드 변화 정보 각각에 포함된 코드의 수를 기초로 상기 산출된 각 코드 변화 빈도에 가중치를 부여하여 상기 코드 변화 선호도를 산출하는 음원 추천 장치. - 제5항에 있어서,
상기 인텐트 생성부는
상기 음정/박자 정보를 기초로 하나 이상의 음정/박자 변화 정보를 추출하는 음정/박자 변화 추출부; 및
상기 추출된 각 음정/박자 변화에 대하여 사용자가 청취한 음원 전체에 등장하는 빈도를 산출하고, 산출된 음정/박자 변화 정보를 기초로 음정/박자 변화 선호도를 산출하는 음정/박자 변화 선호도 산출부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제1항에 있어서,
상기 음원 추천부는
상기 사용자의 인텐트 정보 및 복수의 사용자 사이의 인텐트 정보의 유사성 중의 하나 이상에 기초하여 전체 음원 중에서 상기 하나 이상의 추천 음원을 결정하는 추천 음원 결정부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제1항에 있어서,
상기 음원 추천부는
상기 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 상기 하나 이상의 추천 음원 각각에 대한 노출 순위를 결정하는 노출 순위 결정부; 및
상기 결정된 노출 순위에 기초하여 하나 이상의 추천 음원을 정렬하고, 정렬된 추천 음원을 사용자에게 제공하는 추천 음원 제공부를 포함하는 음원 추천 장치. - 제1항에 있어서,
상기 음원 추천부는
상기 하나 이상의 추천 음원을 사용자에게 제공할 때, 상기 하나 이상의 추천 음원에 대한 추천 사유를 더 제공하는 추천 사유 제공부를 포함하는 음원 추천 장치. - 사용자의 음원 청취 이력 정보를 기초로 음원의 가사, 코드 및 음정/박자 중의 하나 이상을 포함하는 음원 정보를 추출하는 단계;
상기 추출된 음원 정보를 기초로 사용자의 인텐트 정보를 생성하는 단계; 및
상기 인텐트 정보를 이용하여 사용자에게 하나 이상의 추천 음원을 제공하는 단계를 포함하는 음원 추천 방법. - 제16항에 있어서,
상기 인텐트 정보를 생성하는 단계는
상기 추출된 음원 정보를 기초로 가사 선호도, 주제 선호도, 코드 변화 선호도, 음정/박자 변화 선호도, 아티스트 선호도 및 장르 선호도 중의 하나 이상을 포함하는 인텐트 정보를 생성하는 음원 추천 방법. - 제16항에 있어서,
상기 추천 음원을 제공하는 단계는
상기 사용자의 인텐트 정보를 이용하여 상기 하나 이상의 추천 음원 각각에 대한 노출 순위를 결정하는 단계;
상기 결정된 노출 순위에 기초하여 하나 이상의 추천 음원을 정렬하는 단계; 및
상기 정렬된 추천 음원을 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 음원 추천 방법. - 제18항에 있어서,
상기 추천 음원을 제공하는 단계는
상기 하나 이상의 추천 음원에 대한 추천 사유 제공하는 단계를 더 포함하는 음원 추천 방법. - 제16항 내지 제19항의 콘텐츠 추천 방법 중의 어느 하나를 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220078334A (ko) * | 2020-12-03 | 2022-06-10 | 김지현 | 구독 회원 및 접속자에 기반한 배경음악 음원 추천 시스템 및 방법 |
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2014
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