KR20150132800A - 단말장치, 클라우드 장치, 단말장치의 구동방법, 클라우드 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 단말장치, 클라우드 장치, 단말장치의 구동방법, 클라우드 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치는 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치와 통신하는 통신 인터페이스부, 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 사용자별로 결정하기 위한 UI(User Interface) 화면을 표시하는 디스플레이부, 및 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 정보가 설정되면, 설정된 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 클라우드 서비스에 이용되는 데이터를 클라우드 장치와 분산 처리하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

단말장치, 클라우드 장치, 단말장치의 구동방법, 클라우드 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체{Terminal, Cloud Apparatus, Driving Method of Terminal, Method for Providing Cloud Service, Computer Readable Recording Medium}

본 발명은 단말장치, 클라우드 장치, 단말장치의 구동방법, 클라우드 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 능동적 추천 앱을 클라우드 서비스를 통해 이용할 때, 사용자마다 개인화된 클라우드 서비스를 제공하고, 또한 개인화된 클라우드 서비스 이용시 적응적으로 자원을 활용할 수 있는 단말장치, 클라우드 장치, 단말장치의 구동방법, 클라우드 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체에 관련된다.

인터넷상의 서버를 통해 데이터의 저장, 네트워크, 컨텐츠 사용 등 다양한 서비스를 이용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 사용자의 중요한 컨텐츠 및 개인 정보 등을 인터넷상의 서버에 저장하여 이용하는 경우가 늘고 있다.

통상적으로 클라우드는 인터넷 환경에서 떠다니는 구름처럼 고정된 하드웨어에 구애받지 않고 소프트웨어 환경을 이용해서 누구나 클라우드 계정을 설정해 놓고 그곳에 자료에 올려두면 어디서나 자료를 쉽게 이용할 수 있는 데이터 저장방식 정도로 이해되고 있다. 그러나, 클라우드의 서비스 종류에는 여러 가지가 있다. 서비스 특징에 따라 SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service), HaaS(Hardware as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service) 등으로 구분될 수 있는데, 제공 업체에 따라 조금씩 차이가 있을 뿐 개념상 동일하다.

SaaS는 애플리케이션을 사용자에게 빌려주는 서비스를 말하고, PaaS는 플랫폼을, HaaS는 특정 하드웨어가 필요한 경우 제공 업체로부터 하드웨어를 서비스받는 것을 말한다. 마지막으로 IaaS는 특히 기업에 많이 사용되는 서비스인데, 서버와 스토리지, 네트워크를 가상화 환경으로 만들어서 필요에 따라 자원을 사용할 수 있게 해주는 서비스를 말한다.

그런데, IT 기기들의 연결성이 높아지면서 이들 기기들이 발생하는 데이터가 폭발적으로 늘고 있는 상황에서 기존의 중앙 집중형 클라우드로만 데이터들을 분석하는 방식은 운영비, 성능, 프라이버시 측면에서 적합하지 않은 문제가 있다. 가령, 종래의 클라우드 서비스 중 하나는 사용자의 행동, 단말의 사용 분석을 통해 필요 시점을 파악하고 서비스와 연계해 주는 역할을 수행하고 있는데, 이러한 서비스의 수행을 위한 분석은 클라우드 기반이 주이며, 이로 인해 과다하게 개인 정보가 노출되어 프라이버시 침해 우려가 발생하고 있다.

또한 기존의 솔루션들은 휴대폰과 같은 단말과 클라우드의 자원 분배가 정적(static)으로 이루어지거나, 단말에서 클라우드 또는 클라우드에서 단말로 단방향으로만 데이터가 오프로드되므로 자원 활용이 적응적이지 않은 문제가 있다. 예를 들어, 개인은 데이터 사용량이 유동적으로 증가할 수 있으며, 다수의 사용자에 대한 서비스 제공을 클라우드 분석에 의존했을 때 추후 IT 환경에서의 머신(Machine) 데이터가 포함되는 경우 시스템의 확장성 이슈가 고려되어야 한다.

따라서 본 발명의 실시예는 가령 능동적 추천 앱을 클라우드 서비스를 통해 이용할 때, 사용자마다 개인화된 클라우드 서비스를 제공하고, 또한 개인화된 클라우드 서비스 이용시 적응적으로 자원을 활용할 수 있는 단말장치, 클라우드 장치, 단말장치의 구동방법, 클라우드 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록매체를 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 실시예에 따른 단말장치는 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치와 통신하는 통신 인터페이스부, 상기 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 사용자별로 결정하기 위한 UI(User Interface) 화면을 표시하는 디스플레이부, 및 상기 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 정보가 설정되면, 상기 설정된 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용되는 데이터를 상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 제어부를 포함한다.

상기 디스플레이부는, 상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보에 대한 공유 여부를 결정하는 UI 화면을 표시하고, 상기 복수의 계층화 정보는, 상기 단말장치에서 수집된 로우(raw) 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함하며, 상기 서비스 제한 레벨 정보는 상기 복수의 계층화 정보 중 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보일 수 있다.

상기 단말장치는 주변에 위치하는 적어도 하나의 이웃 단말장치와 추가로 연동하여 상기 데이터를 분산 처리하며, 상기 디스플레이부는, 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보별로 상기 단말장치, 상기 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정하기 위한 UI 화면을 더 표시할 수 있다.

상기 UI 화면은, 하위 계층에 속하는 상기 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상위 계층에 속하는 데이터의 추출을 위한 데이터 분석가능 주체를 알리는 제1 영역, 상기 결정한 데이터 분석 주체의 분석 작업가능 수준을 알리는 제2 영역, 및 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 다른 계층화 정보의 노출 위험성을 알리는 제3 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 이웃 단말장치에 상기 계층화 정보를 취득하기 위한 프로그램이 없다고 판단될 때, 상기 분산 처리를 위하여 상기 이웃 단말장치로 상기 프로그램을 전송하도록 상기 통신 인터페이스부를 제어할 수 있다.

상기 디스플레이부는, 상기 분산 처리를 위하여 상기 단말장치의 동작 상황 및 네트워크 상황에 대한 조건을 설정하기 위한 UI 화면을 더 표시하며, 상기 제어부는, 상기 설정한 조건에 근거해 상기 분산 처리를 수행할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 데이터를 상기 클라우드 장치로 전송할 때, 프라이버시 보호를 위해 상기 데이터의 일부에 대하여 익명화한(anonymizing) 데이터를 전송할 수 있다.

상기 데이터는 비디오, 오디오 및 텍스트 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 익명화는 대상 객체의 특성을 유지하는 범위에서 이루어질 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치는 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치와 통신하는 통신 인터페이스부, 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 단말장치에서 사용자별로 결정한 서비스 제한 레벨 정보를 수신하여 저장하는 저장부, 및 상기 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용될 데이터를 상기 단말장치와 분산 처리하는 제어부를 포함한다.

상기 서비스 제한 레벨 정보는, 상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중에서 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보이며, 상기 복수의 계층화 정보는, 상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함할 수 있다.

상기 저장부는, 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보별로 상기 단말장치, 상기 단말장치의 주변에 위치한 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정한 정보를 더 저장하며, 상기 데이터 처리부는, 상기 공유 여부에 대한 정보 및 상기 결정한 데이터 분석 주체의 정보에 근거해 상기 분산 처리를 수행할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 구동방법은 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치와 통신하는 단계, 상기 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 사용자별로 결정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계, 및 상기 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 정보가 설정되면, 상기 설정된 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용되는 데이터를 상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계를 포함한다.

상기 UI 화면을 표시하는 단계는, 상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보에 대한 공유 여부를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 복수의 계층화 정보는, 상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함하며, 상기 서비스 제한 레벨 정보는 상기 복수의 계층화 정보 중에서 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보일 수 있다.

상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계는, 상기 단말장치의 주변에 위치하는 적어도 하나의 이웃 단말장치와 상기 데이터를 분산 처리하는 단계를 포함하며, 상기 UI 화면을 표시하는 단계는, 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보별로 상기 단말장치, 상기 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 UI 화면은, 하위 계층에 속하는 상기 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 상위 계층에 속하는 데이터의 추출을 위한 데이터 분석가능 주체를 알리는 제1 영역, 상기 결정한 데이터 분석 주체의 분석 작업가능 수준을 알리는 제2 영역, 및 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 다른 계층화 정보의 노출 위험성을 알리는 제3 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함할 수 있다.

상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계는, 상기 이웃 단말장치에 상기 계층화 정보를 얻기 위한 프로그램이 없다고 판단될 때, 상기 분산 처리를 위하여 상기 이웃 단말장치로 상기 프로그램을 전송하도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 UI 화면을 표시하는 단계는, 상기 분산 처리를 위하여 상기 단말장치의 동작 상황 및 네트워크 상황에 대한 조건을 설정하기 위한 UI 화면을 더 표시하며, 상기 분산 처리하는 단계는, 상기 설정한 조건에 근거해 상기 분산 처리를 수행할 수 있다.

상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계는, 상기 데이터를 상기 클라우드 장치로 전송할 때, 프라이버시 보호를 위해 상기 데이터의 일부에 대하여 익명화한 데이터를 전송할 수 있다.

상기 데이터는 비디오, 오디오 및 텍스트 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 익명화는 대상 객체의 특성을 유지하는 범위에서 이루어질 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 서비스 제공 방법은 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치와 통신하는 단계, 상기 단말장치에서 사용자 별로 결정한 서비스 제한 레벨 정보를 수신하여 저장하는 단계, 및 상기 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용될 데이터를 상기 단말장치와 분산 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 서비스 제한 레벨 정보는, 상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중에서 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보이며, 상기 복수의 계층화 정보는, 상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함할 수 있다.

상기 정보를 저장하는 단계는, 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 단말장치, 상기 단말장치의 주변에 위치한 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정하는 정보를 더 저장하며, 상기 단말장치와 분산 처리하는 단계는, 상기 공유 여부에 대한 정보 및 상기 결정한 데이터 분석 주체의 정보에 근거해 상기 분산 처리를 수행할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록매체는 클라우드 서비스를 이용하는 상기 단말장치의 사용자가 상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중 공유가능한 계층화 정보를 설정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계, 및 상기 설정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 클라우드 서비스에 이용될 데이터의 분석 주체를 설정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계를 실행한다.

상기 UI 화면은, 하위 계층에 속하는 상기 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 상위 계층에 속하는 데이터의 추출을 위한 데이터 분석가능 주체를 알리는 제1 영역, 상기 결정한 데이터 분석 주체의 분석 작업 가능 수준을 알리는 제2 영역, 상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 다른 계층화 정보의 노출 위험성을 알리는 제3 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함할 수 있다.

상기 컴퓨터 판독가능 기록매체는 상기 분산 처리를 위하여 상기 단말장치의 동작 상황 및 네트워크 상황에 대한 조건을 설정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계를 더 실행할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 단말과 클라우드의 유기적인 협력에 의해 자원 활용도, 응답 속도 및 프라이버시 보호도가 향상될 것이다.

도 1A는 본 발명의 제1 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템을 나타내는 도면,
도 1c는 본 발명의 제3 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템을 나타내는 도면,
도 1c는 본 발명의 제3 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템을 나타내는 도면,
도 2a는 도 1a 내지 도 1c에 나타낸 단말장치의 세부 구조를 예시하여 나타낸 블록다이어그램,
도 2b는 도 1a 내지 도 1c에 나타낸 단말장치의 세부 구조에 대한 다른 예시도,
도 3a는 도 1a 내지 도 1c에 도시된 클라우드 장치의 세부 구조를 예시하여 나타낸 블록다이어그램,
도 3b는 도 1a 내지 도 1c에 도시된 클라우드 장치의 세부 구조에 대한 다른 예시도,
도 4는 도 2b에 나타낸 데이터 분석부의 구조를 예시하여 나타낸 도면,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 개인화 서비스 제공 과정을 개략적으로 설명하기 도면,
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 개인화 서비스 제공을 위한 애플리케이션 설치 과정을 설명하기 위한 도면,
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 제한 레벨을 설정하기 위한 정보를 예시하여 나타낸 도면,
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 데이터의 추출을 위한 작업 수행 주체를 알려주는 UI 화면의 예시도,
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 데이터 공유 여부에 따른 분석 작업 수준을 결정하는 UI 화면의 예시도,
도 10은 공유 여부에 따른 개인 정보 노출 위험성을 알리는 UI 화면의 예시도,
도 11은 이웃 단말장치로 공유 여부의 설정이 가능한 UI 화면의 예시도,
도 12a 및 도 12b는 본 발명의 실시예에 따른 개인화 클라우드 서비스에 대한 시나리오,
도 13은 도 1b의 시스템에서 이루어지는 지능형 동작의 예시도,
도 14는 도 1b의 시스템에서 이루어지는 지능형 동작의 다른 예시도,
도 15는 서비스 및 장치의 상황별 분석 작업 분배 조절 기능을 설명하기 위한 도면,
도 16은 도 15의 서비스 및 장치의 상황별 분석 작업 분배 조절과 관련한 시나리오,
도 17a 및 도 17b는 도 15의 서비스 및 장치의 상황 변화에 따른 작업 분배 과정을 설명하기 위한 시나리오,
도 18 및 도 19는 도 15의 서비스 및 장치의 상황 변화에 따른 작업 분배 과정을 설명하기 위한 도면,
도 20은 본 발명의 제1 실시예에 따른 클라우드 서비스 과정을 설명하기 위한 도면,
도 21은 본 발명의 제2 실시예에 따른 클라우드 서비스 과정을 설명하기 위한 도면,
도 22는 본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도,
도 23은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도,
도 24는 본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 화면 표시 방법을 나타내는 흐름도, 그리고
도 25 및 도 26은 단말장치에서 데이터를 클라우드 장치 또는 이웃 단말장치로 전송할 때, 데이터의 일부를 익명화하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.

도 1a는 본 발명의 제1 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1a에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제1 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템(90)은 단말장치(100), 통신망(110) 및 클라우드 장치(120)를 포함한다.

여기서, 단말장치(100)는 유무선 통신을 수행하는 스마트폰 등의 휴대폰, 노트북, 태블릿 PC 및 PDA(Personal Digital Assistants) 등의 모바일 장치, 가령 클라우드 컴퓨팅 환경 하에 적용되는 최소한의 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 가짐으로써 인터넷 접속과 기본적인 연산 기능만을 수행하는 클라우드 단말을 포함하며, TV 또는 셋탑박스와 같은 장치를 더 포함할 수 있다. 단말장치(100)는 음성 및 데이터 통신과 같은 기본적인 통신 서비스 이외에도 멀티미디어 서비스의 이용이 가능하여 동영상이나 이미지와 같은 멀티미디어 컨텐츠를 서비스받을 수 있고, 또 내부의 멀티미디어 컨텐츠를 재생할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 클라우드 장치(120)와 연동 즉 협업하여 개인화된 클라우드 서비스를 제공한다. 여기서 개인화된 클라우드 서비스란 동일한 유형의 클라우드 서비스라 하더라도 사용자마다 다르게 서비스가 이루어질 수 있는 것을 의미한다. 예를 들어, 클라우드 서비스에 이용되는 사용자 관련 데이터를 이용하여 복수의 계층화 정보를 얻을 수 있다고 가정하면, 사용자가 특정 계층화 정보만큼은 외부 즉 클라우드 장치(120)와 공유하지 않기를 원하는 경우, 해당 정보를 얻기 위해 사용될 데이터가 클라우드 장치(120)로 제공되지 않는 것이다. 이러한 과정으로 사용자의 프라이버시가 보호될 수 있다.

이를 위해 단말장치(100)는 자체적으로 가령 저전력의 데이터 분석 모듈(100a)을 탑재하여 클라우드 장치(120)에서 처리되던 빅 데이터(big data) 처리 작업의 일부를 가져와 처리할 수 있다. 이때 일부의 데이터 처리는 외부에서 사용자 정의 데이터에 접근할 수 없도록 세밀한 샌드박싱(sandboxing) 기능이 적용될 수 있다. 즉 단말장치(100)는 데이터를 숨김으로써 클라우드 장치(120)와 같은 분석 주체들로부터 세밀한 개인 정보를 보호할 수 있게 되는 것이다.

또한 단말장치(100)는 클라우드 장치(120)와 함께 자동으로 각기 서로의 자원 사용 현황을 실시간으로 공유하면서 각각 담당할 수 있는 범위 안에서 분석 작업량(workload)을 분배하여 클라우드 장치(120)와 작업량을 유기적으로 나눠가질 수 있도록 협력한다. 여기서, 분석은 배치성 작업뿐만 아니라, 실시간으로 이루어지는 복합적인 이벤트를 분석 처리하는 일련의 작업들을 의미한다. 또한 단말장치(100)는 작업량 분배의 단위 결정 및 분배 스케줄에 대한 정책을 기계학습 기법에 의해 수행할 수 있으며, 자동으로, 그리고 지속적으로 적용하여 습득하고 조정할 수 있다.

나아가, 단말장치(100)는 사용자가 정보 공유의 수준 즉 서비스 제한 레벨을 조절할 수 있는 조절 권한을 갖도록 구성되며, 이를 통해 개인정보 보호 및 작업량 오프로딩을 수행한다. 이때 클라우드 장치(120)의 분석 결과는 단말장치(100)보다 좋을 수 있기 때문에 단말장치(100)는 클라우드 장치(120)와 컴퓨팅 능력(power) 및 자원을 고려한 데이터 분석 및 가공 기능을 제공한다. 즉 정보를 얻기 위한 분석 결과 수준은 컴퓨팅 능력 및 자원에 따라 서로 차등적이다. 예컨대 본 발명의 실시예에 따른 개인화 클라우드 서비스를 위한 정보의 가공 수준은 4 단계로 구분될 수 있다. 1 단계는 측정 센서, 애플리케이션 사용 예(usage) 및 이메일 등과 같은 사이버(cyber) 로그 데이터 자체의 수집 단계이고, 2 단계는 1 단계의 자료를 바탕으로 한 활동 인식 데이터를 얻는 단계이며, 3 단계는 사용자의 활동 및 로그 패턴과 동시 발생(co-occurrence)을 분석하는 단계이고, 4 단계는 사용자 행동 예측 및 서비스 응답 수준을 가공하는 단계에 해당된다. 서비스 개발자는 기존 서비스 애플리케이션 설치시, 사용자에게 가령 기설정 방식으로 차등화된 접근 제어 기능을 제공할 수 있다. 이러한 접근 제어 기능은 사용 중 실시간으로 조정될 수 있다. 물론 각 기기에서 분석 데이터는 샌드박싱과 같은 수단을 통해 보호된다.

뿐만 아니라, 단말장치(100)는 클라우드 서비스를 위한 분산 수행 과정이 자원 제약과 같은 상황으로 인해 수행이 불가능한 경우 이를 사용자에게 알릴 수 있고, 이를 통해 분산 수행을 재구성할 수 있다. 예를 들어, 단말장치(100)는 자원 제약의 상황으로서 네트워크 상황, 또는 단말장치(100)의 배터리 사용 가능량, CPU 사용 가능량 등에 따라 자동 또는 적응적으로 데이터의 분산 처리 동작을 수행할 수 있다. 이와 관련한 자세한 내용은 이후에 좀더 살펴보기로 한다.

통신망(110)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 여기서 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(110)은 이에 한정되는 것이 아니며, 향후 구현될 차세대 이동통신 시스템의 접속망으로서 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망 등에 사용될 수 있을 것이다. 가령, 통신망(110)이 유선 통신망인 경우 통신망(110) 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Station Transmission), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.

통신망(110)은 액세스포인트를 포함할 수 있다. 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 여기서, 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 단말장치(100)를 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 단말장치(100)와 지그비 및 와이파이(Wi-Fi) 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신 모듈을 포함한다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선(IrDA), UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 단말장치(100)로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함될 수 있다.

클라우드 장치(120)는 무형의 형태로 존재하는 소프트웨어 등의 컴퓨팅 자원을 저장하고 관리하는 장치로서, 예컨대 단말장치(100)의 요청이 있는 경우 특정 애플리케이션(또는 프로그램)을 단말장치(100)로 제공함으로써 처리되는 애플리케이션 관련 정보를 제공받아 저장 및 관리하거나, 단말장치(100)의 요청시 내부에서 애플리케이션을 구동한 후 단말장치(100)에서 요청하는 애플리케이션 관련 정보를 처리하고, 처리 결과를 저장 및 관리할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치(120)는 단말장치(100)에서 사용자가 클라우드 서비스를 제한적으로 이용하기 위하여 설정한 개인화 정보 즉 서비스 제한 레벨 정보를 공유하고, 이를 근거로 단말장치(100)에서 제공하는 데이터를 협업하여 처리한다. 다시 말해, 클라우드 장치(120)는 단말장치(100)에서 제공하는 데이터를 분석하여 단말장치(100)의 사용자에 대한 계층적인 정보를 얻을 수 있는데, 이의 과정에서 가령 사용자가 설정한 보안 수준의 개인화 정보에 근거해 특정 계층의 정보만을 얻게 된다. 물론 특정 계층의 정보를 얻기 위한 데이터라 하더라도, 클라우드 장치(120)는 단말장치(100)에서 설정한 데이터 처리 주체, 분석 가능 수준 및 자원 사용 제약 사항 등 다양한 조건에 따라 분석 작업을 수행할 수 있다. 이를 위하여 클라우드 장치(120)는 자체적으로 데이터 처리를 위한 데이터 분석 모듈(120a) 및 분석 협업을 위한 스케줄 정책 등에 관련된 정보가 저장된 메모리(120b)를 포함할 수 있다. 여기서 클라우드 장치(120)의 데이터 분석 모듈(120a)은 단말장치(100)의 데이터 분석 모듈(100a)에 비해 성능이 우수하다.

한편, 클라우드 장치(120)는 가상 편성(Virtual Organization) 기술을 이용해 통신망(110)을 경유하여 클라우드 제공자와 접속하고, 클라우드 제공자가 제공하는 자원(resource)을 등록할 수 있다. 이를 통해 개발자들은 특정 애플리케이션 등을 처음부터 개발하지 않고 서비스 제공자 즉 클라우드 장치(120)에서 제공하는 API(Application Programming Interface)를 통해 신속하게 애플리케이션을 개발할 수 있고, 이때 클라우드 장치(120)에서는 클라우드 제공자를 관리하게 된다. 여기서 API는 운영체제와 응용프로그램 사이의 통신에 사용되는 언어나 메시지 형식을 의미한다.

상기의 구성 결과, 단말장치(100)는 가령 ASR(Acoustic Speech Recognition)과 같은 클라우드 서비스를 통해 특정 결과를 얻고자 할 때, 자신이 보유하고 있는 계층화 정보와 클라우드 장치(120)에서 제공한 계층화 정보를 근거로 사용자가 요청한 결과를 보여줄 수 있을 것이다. 물론 단말장치(100)는 특정 데이터를 분석하여 얻은 계층화 정보가 클라우드 장치(120)에 있는지 알 수 있으므로 클라우드 장치(120)에 이를 요청하여 사용자가 원하는 결과를 보여줄 수 있다.

도 1b는 본 발명의 제2 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1b에 도시된 바와 같이 본 발명의 제2 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템(90')은 단말장치(100-1'), 이웃 단말장치(100-2'), 통신망(110') 및 클라우드 장치(120')를 포함한다.

도 1b의 클라우드 서비스 시스템(90')을 도 1a의 클라우드 컴퓨팅 시스템(90)과 비교하면, 이웃 단말장치(100-2')를 더 포함한다는 점에서 차이가 있다. 여기서, 이웃 단말장치(100-2')는 스마트 폰과 같은 휴대폰 이외에 앞서 언급한 바 있는 가령 와이파이 통신 등을 수행하는 액세스포인트, 나아가 TV 및 셋탑 박스와 같은 다양한 종류의 단말을 포함할 수 있다.

위의 구성에 따라, 단말장치(100-1')는 클라우드 서비스에 이용될 데이터의 분산 처리 주체를 클라우드 장치(120') 이외에 이웃 단말장치(100-2')로 더 지정하여 처리할 수 있다. 이러한 데이터의 분산 처리 과정은 통신망(110')을 경유해 이루어질 수 있으며, 단말장치(100-1')와 이웃 단말장치(100-2')간 다이렉트 통신을 통해 이루어질 수 있을 것이다.

물론 이웃 단말장치(100-2')는 단말장치(100-1')에서 요청한 데이터를 분석하기 위한 엔진 즉 프로그램을 갖는 것이 바람직하지만, 해당 프로그램이 없다고 판단될 때, 단말장치(100-1') 또는 클라우드 장치(120')로부터 해당 프로그램을 제공받아 분석 동작을 수행할 수 있다. 그리고 분석 동작을 통해 얻은 분석 결과, 즉 계층화 정보는 내부 메모리에 저장하거나 이웃 단말장치(100-2') 또는 클라우드 장치(120')로 제공해 줄 수 있다. 이때, 특정 사용자에 대한 해당 계층화 정보가 어디에 저장되어 있는지에 대한 정보는 단말장치(100-1'), 이웃 단말장치(100-2') 및 클라우드 장치(120')가 개인 정보를 침해하지 않는 선에서 서로 공유할 수 있을 것이다.

그 이외에, 도 1b에 도시된 기타 단말장치(100-1'), 통신망(110') 및 클라우드 장치(120')와 관련해서는 도 1a의 단말장치(100), 통신망(110) 및 클라우드 장치(120)와 크게 다르지 않으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

도 1c는 본 발명의 제3 실시예에 따른 클라우드 서비스 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1c의 클라우드 서비스 시스템(90")을 도 1b의 클라우드 컴퓨팅 시스템(90')과 비교해 보면, 도 1b의 이웃 단말장치(100-2')가 웨어러블 장치(100-2")로 구성된다는 점에서 차이가 있다. 여기서, 웨어러블 장치(100-2")는 갤럭시 기어와 같은 컴퓨팅 능력을 갖는 웨어러블 기기가 바람직하지만, 이외에도 통신이 가능하다면 목걸이나 반지와 같은 다양한 장치를 포함할 수 있다.

이의 경우에도 단말장치(100-1")는 클라우드 서비스에 이용될 데이터의 분산 처리 주체를 웨어러블 장치(100-2")로 더 지정하여 처리할 수 있다. 그 이외의 웨어러블 장치(100-2")의 동작은 도 1b의 이웃 단말장치(100-2')와 크게 다르지 않으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

또한 도 1c에 도시된 단말장치(100-1"), 통신망(110") 및 클라우드 장치(120")는 도 1a의 단말장치(100), 통신망(110) 및 클라우드 장치(120)와 크게 다르지 않으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

도 2a는 도 1a 내지 도 1c에 나타낸 단말장치(100, 100-1', 100-1")의 세부 구조를 예시하여 나타낸 블록다이어그램이다.

설명의 편의상 도 2a를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 통신 인터페이스부(200), 제어부(210) 및 디스플레이부(220)의 일부 또는 전부를 포함한다.

여기서, 일부 또는 전부를 포함한다는 것은 통신 인터페이스부(200)와 같은 일부 구성요소가 제어부(210)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 이와 같이 통합되는 경우 통신 인터페이스부(200)와 제어부(210)는 데이터 처리부라 명명될 수 있다. 이하, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명하고자 한다.

통신 인터페이스부(200)는 클라우드 서비스, 나아가 개인화된 클라우드 서비스를 사용자에게 제공하기 위하여 클라우드 장치(120)와 통신을 수행한다. 이를 위하여 통신 인터페이스부(200)는 사용자가 단말장치(100)에서 설정한 클라우드 서비스에 대한 서비스 제한 레벨에 대한 정보(혹은 계층화 정보)를 클라우드 장치(120)로 전송하고, 또한 서비스 제한 레벨에 대한 정보에 근거해 클라우드 서비스를 위해 분석되어야 할 데이터를 클라우드 장치(120)로 전송하게 된다. 이의 과정에서 통신 인터페이스부(200)는 수신된 데이터를 변환하는 등의 동작을 추가로 수행할 수 있다. 가령, 부호화나 복호화와 같은 데이터 처리를 수행할 수 있을 것이다.

제어부(210)는 통신 인터페이스부(200) 및 디스플레이부(220)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 디스플레이부(220)에 표시된 UI 화면을 통해 클라우드 서비스에 대한 서비스 제한 레벨을 설정하는 경우, 이에 관련된 정보를 클라우드 장치(120)로 전송하도록 통신 인터페이스부(200)를 제어할 수 있다. 여기서 서비스 제한 레벨이란 단말장치(100)로부터 제공된 사용자에 관련된 데이터를 이용하여 클라우드 장치(120)에서 복수의 계층화된 계층화 정보를 도출해 낼 수 있는데, 사용자의 프라이버시 보호를 위하여 이를 제한할 수 있는 것을 의미한다. 즉 클라우드 장치(120)가 복수의 계층화 정보 중 특정 계층화 정보에 대하여는 정보를 공유할 수 없도록 단말장치(100)의 사용자가 어느 단계의 계층화 정보까지 공유할 수 있는지를 설정하는 것이다. 이에 따라 특정 계층화 정보를 도출하기 위해 필요한 데이터가 단말장치(100)에서 클라우드 장치(120)로 제공되지 않게 된다.

제어부(210)는 이와 같은 서비스 제한 레벨을 설정하기 위하여 디스플레이부(220)에 UI 화면을 표시하도록 제어함과 동시에, 다양한 정보를 추가로 설정하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 사용자가 복수의 계층화 정보 중 특정 계층화 정보를 도출하기 위하여 해당 계층화 정보에 관련된 데이터를 어디까지 분석할지, 만약 분석 주체가 결정되었다면 분석 수준을 몇 퍼센트(%)로 할지 등 다양한 정보를 설정할 수 있다. 또한 단말장치(100)의 CPU 및 배터리 등과 같은 자원의 가용 능력 및 통신망(110)과 같은 네트워크 상황에 따라 데이터의 분산 처리를 어떻게 수행할지에 대한 다양한 정보도 설정가능하다. 이와 같이 설정된 다양한 정보들은 클라우드 장치(120)와 공유할 수 있다. 기타 자세한 내용은 이후에 좀더 다루기로 한다.

디스플레이부(220)는 사용자의 설정이 필요한 다양한 UI 화면을 표시해 준다. 여기서, 사용자의 설정이 필요한 UI 화면이란 서비스 제한 레벨, 데이터 분석작업 가능 주체, 분석작업 수준 및 작업 분배 제약 사항을 설정하기 위한 화면을 의미한다. 또한 사용자가 UI 화면을 통해 설정한 정보에 근거하여 사용자에게 부가적으로 알릴 필요가 있다고 판단하는 정보를 UI 화면 또는 팝업 창의 형태로 표시해 줄 수 있다. 예를 들어, 사용자가 복수의 계층화 정보 중에서 특정 계층화 정보와 관련해서는 정보가 공유되지 않기를 원하였지만, 이러한 설정 과정이 잘못되었음을 알리거나, 이에 따라 공유하지 않기를 원하였던 특정 계층화 정보가 외부에 공유될 수 있음을 알리는 정보를 표시할 수 있다. 이외에도 디스플레이부(220)는 제어부(210)에서 처리하는 다양한 정보를 표시해 줄 수 있을 것이다.

도 2b는 도 1a 내지 도 1c에 나타낸 단말장치의 세부 구조에 대한 다른 예시도이다.

설명의 편의상 도 2b를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 단말장치(100)는 통신 인터페이스부(200'), 사용자 인터페이스부(210'), 제어부(220'), 데이터 분석부(230') 및 UI 화면 생성부(240')의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 나아가, 단말장치(100)는 촬상부, 음성 인식부, 음성 출력부 등을 더 포함할 수 있다.

여기서, 일부 또는 전부를 포함한다는 것은 사용자 인터페이스부(210')와 같은 일부 구성요소가 생략되거나, UI 화면 생성부(240')와 같은 일부 구성요소가 제어부(220')와 같은 다른 구성요소에 통합 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.

통신 인터페이스부(200')는 도 2a에 도시된 통신 인터페이스부(200)와 마찬가지로, 사용자가 단말장치(100)에서 설정한 서비스 제한 레벨에 따라 서비스 제한 레벨 정보 및 이에 근거하여 클라우드 장치(120)와 협업하여 분산 처리되는 다양한 데이터를 처리할 수 있다.

사용자 인터페이스부(210')는 버튼부 및 디스플레이부를 포함하며, 나아가 센서 등을 구비한 사용자 정보 검출부를 포함할 수 있다. 버튼부 또는 디스플레이부를 통해서는 사용자 명령을 입력받을 수 있으며, 사용자 정보 검출부를 통해서는 단말장치(100)를 사용하는 사용자에 대한 다양한 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 위치 등에 대한 정보를 검출할 수 있을 것이다.

제어부(220')는 단말장치(100) 내에 구성된 통신 인터페이스부(200'), 사용자 인터페이스부(210'), 데이터 분석부(230') 및 UI 화면 생성부(240')의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스부(210')를 통해 사용자 요청이 있을 때, UI 화면 생성부(240')를 제어하여 서비스 제한 레벨을 설정하기 위한 UI 화면을 사용자 인터페이스부(210'), 더 정확하게는 디스플레이부에 표시하도록 제어할 수 있다. 또한 설정한 서비스 제한 레벨 정보를 근거로 처리되는 데이터를 데이터 분석부(230')에 제공하여 계층화 정보를 도출하도록 제어할 수 있다. 제어부(220')와 관련한 기타 자세한 내용은 도 2a의 제어부(220)와 크게 다르지 않으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

데이터 분석부(230')는 자체적으로 구비된 사용자 인터페이스부(210') 내의 다양한 센서 등을 통해 취득되는 데이터를 분석한다. 이의 과정에서 데이터 분석부(230')는 사용자가 설정한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 데이터를 분석한다. 다시 말해, 사용자가 복수의 계층화 정보 중 특정 계층의 계층화 정보는 단말장치(100)에서 도출할 수 있도록 설정한 경우, 데이터 분석부(230')는 해당 계층화 정보에 관련된 데이터만을 분석하는 것이다. 이를 위하여 데이터 분석부(230')는 계층화 정보를 각각 도출하기 위한 분석 엔진 즉 프로그램을 실행시킬 수 있다.

UI 화면 생성부(240')는 UI 화면을 생성하는 부분으로서, 가령 계층화 정보의 공유 여부를 결정하기 위한 UI 화면 등 특정 상황에 매칭되는 다양한 UI 화면을 생성할 수 있다. 여기서 다양한 UI 화면은 서비스 제한 레벨 및 작업 분배 제약 사항을 설정하기 위한 UI 화면 등을 포함한다. 또는 UI 화면 생성부(240')는 생성된 화면에 대한 정보를 기저장하고, 특정 이벤트가 발생할 때, 해당 UI 화면에 대한 정보를 제공하도록 구성되는 것도 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.

그 이외에 촬상부는 가령 카메라를 포함하며, 카메라에 의해 촬영된 사용자의 촬상 데이터는 클라우드 서비스에 이용할 수 있을 것이다. 또한 음성 인식부는 마이크로폰을 포함하며, 음성 데이터 또한 클라우드 서비스에 이용될 수 있다. 음성 출력부는 스피커 등을 포함한다.

도 3a는 도 1a 내지 도 1c에 도시된 클라우드 장치의 세부 구조를 예시하여 나타낸 블록다이어그램이다.

설명의 편의상 도 3a를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치(120)는 통신 인터페이스부(300), 제어부(310) 및 저장부(320)의 일부 또는 전부를 포함한다.

여기서, 일부 또는 전부를 포함한다는 것은 통신 인터페이스부(300)와 같은 일부 구성요소가 제어부(310)와 같은 다른 구성요소에 통합 구성되어 데이터 처리부를 이룰 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.

통신 인터페이스부(300)는 사용자에게 클라우드 서비스를 제공하기 위하여 단말장치(100)와 통신을 수행한다. 이를 위하여, 통신 인터페이스부(300)는 단말장치(100)에서 제공하는 사용자별 서비스 제한 레벨 정보를 수신하여 저장부(320)에 저장하도록 제어부(310)로 전달한다. 또한 통신 인터페이스부(300)는 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 단말장치(100)에서 제공하는 데이터를 수신한다. 이후 통신 인터페이스부(300)는 정보 변환 등의 동작을 수행할 수 있다. 그리고, 통신 인터페이스부(300)는 단말장치(100)로부터 수신된 데이터에 대한 분석 결과로서 특정 계층화 정보가 요청되는 경우 이를 전송할 수 있을 것이다.

제어부(310)는 통신 인터페이스부(300) 및 저장부(320)의 전반적인 동작을 제어하며, 데이터 분석 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 제어부(310)는 통신 인터페이스부(300)에서 제공된 서비스 제한 레벨 정보 등 다양한 정보를 저장부(320)에 저장할 수 있다. 그리고, 분산 데이터 또는 단말장치(100)로부터 로우 로그 데이터가 제공되는 경우, 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거하여 데이터의 분석 동작을 수행할 수 있다. 이를 위하여, 제어부(310)는 내부 메모리에 분석 엔진 즉 프로그램을 저장하고, 또는 저장부(320)에 저장하고 이를 실행시켜 데이터 분석에 따른 임의의 사용자에 대한 계층화 정보를 생성할 수 있다. 생성한 계층화 정보는 이후 단말장치(100)로부터 요청이 있는 경우 제공할 수 있다.

저장부(320)는 데이터 분석 처리에 필요한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 대표적으로 저장부(320)는 제어부(310)에서 제공한 서비스 제한 레벨 정보를 저장하고 제어부(310)의 제어 하에 저장한 정보를 출력할 수 있다. 이외에도 저장부(320)는 제어부(310)에서 처리되는 다양한 정보 및 데이터 처리 결과를 저장한 후 요청이 있을 때 출력할 수 있을 것이다.

도 3b는 도 1a 내지 도 1c에 도시된 클라우드 장치의 세부 구조에 대한 다른 예시도이다.

설명의 편의상 도 3b를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치(120)는 통신 인터페이스부(300'), 제어부(310'), 저장부(320') 및 데이터 분석부(330')의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 여기서, 일부 또는 전부를 포함한다는 것은 앞서서의 의미와 동일하다.

도 3b의 클라우드 장치(120)를 도 3a의 클라우드 장치(120)와 비교해 볼 때, 제어부(310')와 분리된 데이터 분석부(330')를 포함한다는 데에 차이가 있다.

데이터 분석부(330')는 데이터 분석을 위한 분석 엔진을 포함할 수 있으며, 제어부(310')의 제어 하에 제공되는 데이터를 분석할 수 있다. 가령, 단말장치(100)로부터 로우 데이터가 제공된다 하더라도, 단말장치(100)에서 사용자가 설정한 서비스 제한 레벨 정보에 근거하여 특정 계층화 정보를 도출하기 위한 데이터만 분석하는 것도 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.

그 이외에, 도 3b의 통신 인터페이스부(300'), 제어부(310') 및 저장부(320')는 도 3a에 도시된 통신 인터페이스부(300), 제어부(310) 및 저장부(320)의 내용과 크게 다르지 않으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

도 4는 도 2b에 나타낸 데이터 분석부의 구조를 예시하여 나타낸 도면이다.

도 4를 도 2b와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석부(230')는 분석 모듈(400) 및 메모리(410)를 포함할 수 있다.

여기서, 분석 모듈(400)은 클라우드 서비스를 위한 데이터의 일부를 처리하기 위한 부분으로서 칩(CHIP)의 형태로 구성될 수 있다. 분석 모듈(400)은 온/오프라인 동작이 가능하고, 사용자의 관심사, 행동 패턴 분석 및 예측 동작을 수행한다. 다시 말해, 사용자가 설정한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 데이터를 분석하여 사용자에 대한 특정 부분의 계층화 정보를 도출할 수 있다. 즉 단말장치(100의 사용자는 분석 태스크들(tasks)에 대하여 샌드박싱이 가능하기 때문에(도 4의 A), 데이터 숨김을 통한 분석 태스크들로부터 세밀한 개인 정보의 보호가 가능하다고 볼 수 있다(도 4의 B).

메모리(410)는 분석 데이터를 저장하는 부분에 해당된다. 또는 데이터 분석에 따른 계층화 정보를 저장할 수 있다. 나아가, 메모리(410)는 자원 사용 현황 등에 관계된 다양한 정보도 저장할 수 있는데, 이러한 정보는 클라우드 장치(120)와 공유할 수 있다. 또한 메모리(410)는 작업량 분배 단위 결정 및 분배 스케줄 정책을 바탕으로 동적 작업량 오프로딩을 위한 정보를 저장할 수 있으며, 기계 학습을 통한 작업량 분배 단위 결정 및 분배 스케줄 정책을 조정하기 위한 정보를 저장하는 것도 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 개인화 서비스 제공 과정을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100) 및 클라우드 장치(120)는 데이터 분석을 위한 분석 엔진 즉 프로그램들을 포함한다. 여기서, 프로그램은 서로 독립적으로 실행될 수도 있다.

본 발명의 실시예에서는 분석 엔진으로서, 로우 로그 데이터를 처리하는 엔진(500), 사용자 활동을 인식하기 위한 엔진(510), 사용자 패턴을 분석하기 위한 엔진(520) 및 사용자 행동을 예측하고 서비스 응답 수준을 설정하기 위한 엔진(530)을 포함할 수 있다.

단말장치(100)에서 서비스 제한 레벨이 설정되면, 단말장치(100)는 서비스를 위해 설정된 서비스 제한 레벨에 근거해 가공된 수준의 데이터만 클라우드 장치(120)와 공유할 수 있다. 다시 말해, 단말장치(100)는 클라우드 장치(120)에서 특정 엔진을 이용하여 데이터를 분석할 수 있는 데이터만을 제공해 준다고 볼 수 있다.

또한 클라우드 장치(120)의 경우에도 내부 부하가 증가하는 경우 단말장치(100)에 대하여 동적인 가공 수준을 설정할 수 있을 것이다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 개인화 서비스 제공을 위한 애플리케이션 설치 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨, 즉 개인화된 서비스를 이용하기 위하여 애플리케이션의 설치가 필요할 수 있다. 이를 위하여, 도 6의 (a)에서와 같이 단말장치(100)의 화면상에는 권한을 설정하고 개인 정보의 취득에 동의하는지에 대한 화면을 표시할 수 있다. 만약 사용자가 동의하지 않는 경우, 서비스의 사용은 불가하다.

그러나, 도 6의 (a) 과정에서 사용자가 동의하는 경우, 도 6의 (b)에서와 같은 화면이 단말장치(100)에 표시될 수 있다. 이를 통해 애플리케이션의 설치를 위한 권한을 설정할 수 있게 된다.

도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 실시예에 따른 서비스 제한 레벨을 설정하기 위한 정보를 예시하여 나타낸 도면으로, 도 7a는 단계(Tier)별 공유 조절 과정을 나타내는 도면이고, 도 7b는 속성 수준별 조절 과정을 나타내는 도면이며, 도 7c는 브라우저 웹 정보를 나타내는 도면이다.

도 7a 내지 도 7c를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 계층적 프라이버시 데이터 분석 및 설정을 위한 UI 설정이 가능하다. 이를 위하여 단말장치(100)는 도 7a 내지 도 7c에 도시된 바와 같이 다양한 정보를 설정하기 위한 UI 화면을 제공할 수 있다.

예컨대, 단말장치(100)는 도 7a에서와 같이 4 단계에 대한 단계별 공유 조절을 설정할 수 있다. 1 단계(tier 0)는 단말장치(100)에서 수집된 가공되지 않은 정보 자체에 관련되며, 물리적인 센서의 온/오프, 애플리케이션의 사용 정보 등에 대한 데이터를 처리하는 계층이다. 2 단계(tier 1)는 1 단계의 정보를 바탕으로 한 단말장치(100)상에서 발생한 활동 분석에 관련되며 가령 걷기, 출퇴근 및 식사 등에 대한 데이터를 처리하는 계층이다. 3 단계(tier 2)는 2 단계의 정보를 바탕으로 한 사용자의 패턴 분석에 관계되며, 가령 식사에서 운동 및 잠으로 이어지는 패턴에 관련된 데이터를 처리하는 계층이다. 4 단계(tier 3)는 사용자의 활동을 예측하는 것에 관계되며 가령 2시간 뒤에 퇴근, 3시간 뒤에 조깅과 같은 활동을 예측하기 위해 사용되는 계층이다.

또한 단말장치(100)는 개인 정보 전체가 아닌 사용자에게 수준을 결정할 수 있는 UI를 제공하며, 필요에 따라 도 7b 및 도 7c에서와 같이 각 단계 정보의 속성 수준까지 계층화하여 설정할 수 있는 UI를 제공할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따라 데이터의 추출을 위한 작업 수행 주체를 알려주는 UI 화면의 예시도이다.

설명의 편의상 도 8을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 하위 단계에서 사용자가 설정한 공유 여부에 따라 상위 단계에 속하는 데이터의 추출을 위한 작업 수행의 주체를 알려주고 이를 결정할 수 있도록 한다. 여기서, 상위 단계의 데이터는 하위 단계의 데이터를 기반으로 추출된다. 따라서, 도 8에서 볼 때, 활동 인식을 위해서는 로우 로그 데이터가 필요한데, 단말장치(100)가 이를 클라우드 장치(120)와 공유하지 않는다면, 활동 인식의 주체는 단말장치(100)가 될 수밖에 없고, 이를 사용자에게 고지할 수 있다.

패턴 분석 자료를 클라우드 장치(120)와 공유하면 예측 분석 작업은 클라우드 장치(120)에서도 이루어질 수 있고, 이를 사용자에게 고지할 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따라 데이터 공유 여부에 따른 분석 작업 수준을 결정하는 UI 화면의 예시도이다.

설명의 편의상 도 9를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 사용자가 특정 데이터의 공유를 허용한 경우, 분석 작업 가능의 주체의 분석 작업 수준을 설정할 수 있다. 이는 퍼센티지(%)의 형태로 설정할 수 있을 것이다.

도 10은 공유 여부에 따른 개인 정보 노출 위험성을 알리는 UI 화면의 예시도이다.

설명의 편의상 도 10을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 도 10에서와 같이 디폴트(default mode)로 상위 단계의 자료 공유를 불허하였을 때, 하위 단계의 자료 공유를 자동으로 막아놓을 수 있다. 예를 들어, 패턴 정보 공유 불허시, 활동 인식도 자동으로 불허하도록 할 수 있다.

이와 같이 단말장치(100)는 사용자가 특정 단계의 자료 공유 여부를 잘못 설정하였을 때, 하위 단계에서 공유하겠다고 설정한 단계가 불허될 수 있음을 알릴 수 있는 것이다.

한편, 지금까지 도 8 내지 도 10을 참조하여 설명한 바 있는 UI 화면들은 서로 분리되어 독립적인 화면을 구성할 수 있지만, 하나의 UI 화면에서 제1 내지 제3 영역으로 구분되어 구성될 수도 있을 것이다. 따라서 본 발명의 실시예에서는 UI 화면을 어떠한 방식으로 설정하느냐에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

도 11은 이웃 단말장치로 공유 여부의 설정이 가능한 UI 화면의 예시도이다.

설명의 편의상 도 11을 도 1b 및 도 1c와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100-1', 100-1")는 도 11에서와 같이 공유 여부를 허용한 단계에 대하여, 어떠한 이웃 단말장치(100-2') 또는 웨어러블 장치(100-2")와 공유할지에 대한 주체를 설정할 수 있다.

도 12a 및 도 12b는 본 발명의 실시예에 따른 개인화 클라우드 서비스에 대한 시나리오이다.

설명의 편의상 도 12a 및 도 12b를 도 1a와 함께 참조하면, 단말장치(100)의 사용자가 가령 도 12a에서와 같이 "웹 브라이징 기록을 보호받고 싶다"고 설정한 경우, 단말장치(100)는 웹 브라우징 기록 기반 관심사 예측 작업은 외부의 클라우드 장치(120)와 공유하지 않을 수 있다. 다시 말해, 단말장치(100)에서 자체적으로 이에 대한 작업을 수행한다고 볼 수 있다.

반면, 도 12b에서와 같이 사용자가 서울 지역에 한해서는 이동 경로 예측 데이터를 클라우드 장치(120)와 공유할 수 있지만, 수원 지역은 불허한 경우, 서울 지역에 관련된 예측 데이터는 단말장치(100)에서 클라우드 장치(120)로 오프로딩될 수 있을 것이다.

도 13은 도 1b의 시스템에서 이루어지는 지능형 동작의 예시도이다.

도 13을 도 1b와 함께 참조하면, 도 13에 도시된 바와 같이 단말장치(100-1')의 분석 API와 클라우드 장치(120')의 분석 API가 상호 교체 가능할 수 있다. 다만, 사용자에게 제공되는 서비스의 수준은 구성에 따라 달라질 수 있다. 즉 프라이버시와 동작 간의 트레이드오프(trade-off)가 가능할 수 있다. 예를 들어, 서비스의 한 예로서 와이파이 사용 패턴 인식 후 애플리케이션의 사용 예(usage)를 예측할 때 도 13의 동작이 적용될 수도 있을 것이다.

도 14는 도 1b의 시스템에서 이루어지는 지능형 동작의 다른 예시도이다.

도 13을 도 1b와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에서는 실질적으로 데이터 분석 작업을 할 수 있는 엔진 즉 프로그램의 일부를 구비해야만 분배된 작업을 수행하거나 동적인 서비스 기능의 재구성에 참여할 수 있다.

그러나, 도 14에서와 같이 작업 분배를 준비하기 위하여 단말장치(100-1')는 이웃 단말장치(100-2')로 시퀀스 마이닝(Sequence mining) 엔진을 전송할 수 있으며, 이웃 단말장치(100-2)는 클라우드 장치(120)로부터 공조(correlation) 패턴 기반 예측 엔진을 가져오는 것이 얼마든지 가능할 수 있을 것이다.

도 15는 서비스 및 장치의 상황별 분석 작업 분배 조절 기능을 설명하기 위한 도면이다.

설명의 편의상 도 15를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 작업 분배 제약 사항 설정 UI 화면상에서, 도 15에서와 같은 제약 사항들을 설정할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 사용 한계선, 배터리 사용 한계선 및 CPU 사용 한계선, 즉 임계값을 설정할 수 있다. 이와 같이 제약 사항이 설정되어야 단말장치(100)와 클라우드 장치(120) 간 분석 작업의 기준이 마련될 수 있다.

이에 따라 작업 분배 제약 사항은 자동으로 파악될 수 있다. 예를 들어, 하루 네트워크 사용량은 10 Mbyte를 넘지 못하도록 설정한 경우, 이와 관련한 자원 사용 제약 사항들은 자동 파악될 수 있다. 또한, 복수의 제약 사항이 있는 경우, 가령 네트워크, 배터리 및 CPU의 순으로 우선 순위가 설정된 경우, 이러한 자원 사용 제약 사항에 근거에 우선 순위가 자동 파악될 수 있을 것이다.

도 16은 도 15의 서비스 및 장치의 상황별 분석 작업 분배 조절과 관련한 시나리오이다.

설명의 편의상 도 16을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 하루 동안의 조깅 패턴을 분석하는 데에 CPU의 50%가 소요되며, 이때 전력은 100 mJ이 소모됨을 알 수 있고, 반면 조깅 로그를 클라우드 장치(120)로 전송시에는 전력소모가 1000 mJ이 소모됨을 알 수 있다. 따라서, 단말장치(100)는 자체 자원을 이용하여 행동 분석 데이터의 처리가 가능하다고 판단하고, 도 16의 (a)에서와 같이 조깅 패턴 분석 모듈을 액티브 상태로 유지할 수 있다. 즉 해당 모듈을 실행시킬 수 있다.

이러한 과정에서 가령, 도 16의 (b)에서와 같이 검색어 분석 과정도 병행해야 하는 상황이 발생하여 CPU가 부족하다고 판단될 때, 단말장치(100)는 검색 분석 로그 데이터를 클라우드 장치(120)로 전송하여 검색 분석 작업을 오프로딩할 수 있을 것이다.

도 17a 및 도 17b는 도 15의 서비스 및 장치의 상황 변화에 따른 작업 분배 과정을 설명하기 위한 시나리오이다.

설명의 편의상 도 17a 및 도 17b를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 복수의 단말장치(100)들은 네트워크 및 단말장치(100)의 동작 상황에 따라 다양한 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 도 17a의 단말장치 1(device 1)은 배터리 잔여량에 따라 데이터 전송량을 자동으로 조정할 수 있고, 단말장치 2(device 2)는 CPU 활용이 포화 상태인 경우 클라우드 장치(120)로 오프로딩되는 데이터 전송량을 줄일 수 있다. 또한 클라우드 장치(120)의 경우에도 적절한 단말장치(100)를 선택하여 오프로딩 작업을 수행할 수 있다.

이의 과정에서 가령 클라우드 장치(120)의 부하가 감소된 경우, 이때 클라우드 장치(120)의 자원 활용 상태는 단말장치(100)들과 공유할 수 있는데, 이의 경우 도 17b에서와 같이 단말장치(100)들은 클라우드 장치(120)로 오프로딩하는 데이터 전송량을 증가시킬 수 있다.

이와 같이 단말장치(100)와 클라우드 장치(120) 간에는 서비스 및 장치들의 상황 변화에 따라 자동으로, 동적으로 또는 적응적으로 작업 분배가 이루어진다.

도 18 및 도 19는 도 15의 서비스 및 장치의 상황 변화에 따른 작업 분배 과정을 설명하기 위한 도면이다.

설명의 편의상 도 18을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 클라우드 장치(120)의 데이터 분석 처리 능력에 따라 오프로딩되는 데이터의 전송량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 장치(120)에서 분당 10 Mbyte에 해당하는 데이터를 처리할 수 있다면, 단말장치(100)는 분당 1 Mbyte에 해당되는 데이터를 전송할 수 있다.

또한, 도 19를 도 1b와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100-1')의 경우에도 이웃 단말장치(100-2')의 데이터 분석 처리 능력에 따라 오프로딩되는 데이터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 이웃 단말장치(100-2')가 영상 인식 작업을 위하여 영상 자료를 분당 1 Mbyte의 데이터를 수신할 수 있다면 단말장치(100-1')는 이를 고려하여 데이터를 전송할 수 있을 것이다.

도 20은 본 발명의 제1 실시예에 따른 클라우드 서비스 과정을 설명하기 위한 도면이다.

설명의 편의상 도 20을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 단말장치(100)는 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 설정하기 위한 UI 화면을 표시할 수 있다(S2000).

이어 사용자가 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨을 설정하는 경우, 이에 따라 사용자별 개인화 정보, 즉 서비스 제한 레벨 정보가 클라우드 장치(120)로 제공될 수 있다(S2010). 물론 이러한 정보는 데이터의 분산 처리시에 제공되는 것도 얼마든지 가능할 수 있다.

이와 같이 정보가 제공되는 경우, 클라우드 장치(120)는 수신된 사용자별 서비스 제한 레벨 정보를 저장한다(S2020). 실질적으로 클라우드 장치(120)는 복수의 사용자들에 대한 서비스 제한 레벨 정보를 저장할 수 있기 때문에 이러한 사용자별 서비스 제한 레벨은 서로 다르다.

단말장치(100)와 클라우드 장치(120) 간 사용자의 서비스 제한 레벨에 대한 정보가 공유되면, 단말장치(100)와 클라우드 장치(120)는 사용자가 결정한 서비스 제한 레벨 정보에 근거하여 데이터를 분산 처리하게 된다(S2030).

이의 과정에서 단말장치(100)는 분산 처리 수준을 몇 %로 할지 결정할 수 있으며, 그 이외에도 앞서 언급한 다양한 정보를 설정함으로써 데이터 처리가 동적으로 그리고 적응적으로 처리되도록 할 수 있을 것이다.

이후, 단말장치(100)의 사용자가 특정 클라우드 서비스를 이용하고자 할 때, 클라우드 장치(120)는 데이터 분석에 따른 분석 결과 즉 사용자 예측과 같은 계층화 정보가 필요한 경우, 이를 단말장치(100)로 제공하고, 단말장치(100)는 자체적으로 저장한 계층화 정보와 클라우드 장치(120)에서 제공한 계층화 정보를 이용하여 사용자가 원하는 클라우드 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

도 21은 본 발명의 제2 실시예에 따른 클라우드 서비스 과정을 설명하기 위한 도면이다.

설명의 편의상 도 21을 도 1b와 함께 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 단말장치(100-1')는 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨 및 데이터 분석 주체를 설정하기 위한 UI 화면을 표시한다(S2100).

이어 사용자가 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 및 분석 주체를 설정하는 경우, 이에 따라 사용자별 개인화 정보가 이웃 단말장치(100-2') 및 클라우드 장치(120')로 제공된다(S2110). 여기서, 개인화 정보는 서비스 제한 레벨 및 분석 주체에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함한다.

이후 이웃 단말장치(100-2') 및 클라우드 장치(120')는 수신된 서비스 제한 레벨 정보를 저장한다(S2130).

그리고, 이웃 단말장치(100-2') 및 클라우드 장치(120')는 단말장치(100-1')와 함께 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거하여 데이터 분산 처리를 수행한다(S2140). 물론 데이터는 빅 데이터로 전송되는 경우, 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 특정 데이터를 검출해 분석하겠지만, 네트워크의 부하를 고려해 볼 때, 분할되어 제공되는 것이 바람직할 것이다.

특히 데이터가 분할되어 제공되는 경우라 하더라고, 단말장치(100-1)에서는 분석 가능 수준까지 설정되었다면, 이에 대한 정보를 추가로 고려하여 분산 처리 및 분석 작업을 수행할 수 있을 것이다. 이러한 데이터의 분배 및 전송과 관련해서는 다양한 방법이 가능할 수 있기 때문에 더 이상의 설명은 생략한다.

도 22는 본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.

설명의 편의상 도 22를 도 1a 및 도 1b와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치(120)와 통신을 수행한다(S2200). 예를 들어, 단말장치(100)에서 클라우드 서비스를 이용하기 위한 요청이 있는 경우, 이에 대하여 응답할 수 있다.

이어 단말장치(100)는 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 사용자별로 결정하기 위한 UI 화면을 표시한다(S2210).

이의 과정에서, 단말장치(100)는 도면에 도시하지는 않았지만, 서비스 제한 레벨을 결정하는 과정에서, 도 1b에서와 같이 이웃 단말장치(100-2')가 존재하는 경우, 분석 주체 등 다양한 정보를 설정할 수 있다. 이와 관련해서는 앞서 충분히 설명하였으므로 더 이상의 설명은 생략한다.

이와 같이 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 정보가 설정되면, 단말장치(100)는 설정된 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 클라우드 서비스에 이용되는 데이터를 클라우드 장치(120)와 분산 처리하여 데이터를 분석하게 된다(S2220).

이의 과정에서, 이웃 단말장치(100-2')에 대하여 분석 주체가 결정된 경우에는 이웃 단말장치(100-2')와도 분산 처리하여 데이터를 분석할 수 있을 것이다.

도 23은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.

설명의 편의상 도 23을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 장치(120)는 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치(100)와 통신을 수행한다(S2300).

이어 클라우드 장치(120)는 단말장치(100)에서 사용자별로 결정한 서비스 제한 레벨 정보를 수신 및 저장한다(S2310).

이의 과정에서 클라우드 장치(120)는 도면에 도시하지는 않았지만, 서비스 제한 레벨 정보를 저장하고, 도 1b에서와 같이 이웃 단말장치(100-2')가 존재하는 경우, 분석 주체 및 분석 가능 수준 등에 대한 다양한 정보를 설정할 수 있다.

또한 클라우드 장치(120)는 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 클라우드 서비스에 이용될 데이터를 단말장치(100)와 분산 처리한다(S2320). 이때 분산 처리 과정을 통해 클라우드 장치(120)는 데이터 분석 결과를 도출할 수 있다.

이후 클라우드 장치(120)는 단말장치(100)로 클라우드 서비스를 제공하는 과정에서 데이터 분석 결과를 제공할 필요할 있을 때, 해당 결과를 제공할 수 있다.

도 24는 본 발명의 실시예에 따른 단말장치의 화면 표시 방법을 나타내는 흐름도이다.

설명의 편의상 도 24를 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치(100)의 사용자가 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중 공유가능한 계층화 정보를 설정하기 위한 UI 화면을 표시한다(S2400).

이어 단말장치(100)는 설정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 계층화 정보별로 클라우드 서비스의 데이터 분석 주체를 설정하기 위한 UI 화면을 표시할 수 있다(S2410).

또한 단말장치(100)는 데이터 분석 주체를 설정한 경우, 분석 수준을 설정할 수 있으며, 이외에도 사용자의 공유 여부에 따른 위험성을 알리는 다양한 정보를 표시해 줄 수 있다. 이와 관련해서는 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

도 25 및 도 26은 단말장치에서 데이터를 클라우드 장치 또는 이웃 단말장치로 전송할 때, 데이터의 일부를 익명화하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

설명의 편의상 도 25 및 도 26을 도 1a와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 설정된 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 데이터를 가령 클라우드 장치(120)로 전송할 때, 프라이버시 보호를 위해 전송해야 할 데이터의 일부를 추가로 익명화(annomimization)할 수 있다. 여기서, 익명화란 텍스트, 이미지 및 음성 등과 같은 데이터에서 대상 객체의 특성 자체는 보존하는 범위에서 데이터의 일부를 다른 내용으로 변경 또는 합성하는 것을 의미한다.

예를 들어, 도 25의 (a)에서와 같은 텍스트 또는 음성이 계층화 정보의 공유에 따라 클라우드 장치(120)로 전송된다고 할 때, 도 25의 (b)에서와 같이 전체적인 의미는 그대로 전달되면서 데이터의 일부인 대상, 즉 이름, 나이 및 소속 등의 정보가 담긴 "삼성전자"나 "윤한반 책임", "30세"와 같이 프라이버시의 침해가 우려되는 부분에 대하여는 "회사", 윤모 임직원" 및 "30대 후반" 등으로 일반화되어 전송될 수 있다. 즉 해당 용어가 다른 용어로 변경되어 전송될 수 있는 것이다. 다시 말해, 음성은 텍스트와 마찬가지로 "윤한반 책임"에 해당되는 음성을 잘라내고, "윤모 임직원"이란 음성을 삽입하는 방법이 가능할 수 있을 것이다.

또한 도 26의 (a)에서와 같은 이미지의 경우, 얼굴 부위는 도 26의 (b)에서와 같이 이모티콘 이미지 또는 캐리커쳐(caricature)의 얼굴 이미지에 가려 전송될 수 있다. 좀더 구체적으로, 도 26의 (a)에서와 같이 이미지에서 개인 객체를 인식하고, 인식한 개인 객체의 일부, 특히 얼굴에 대하여 도 26의 (b)에서와 추가 이미지를 합성할 수 있다. 물론 이러한 익명화는 객체의 본질에 대한 특성을 잃지 않는 범위에서 모든 로우 데이터에 적용되어 적용될 수 있다.

상기한 내용에 근거해 볼 때, 본 발명의 실시예에 따른 단말장치(100)는 계층화 정보의 공유 여부에 따라 전송해야 할 데이터의 익명화가 추가로 요구되는지 분석(또는 판단)하는 과정을 수행할 수 있고, 나아가 분석 결과에 따라 데이터의 일부를 수정하는 과정을 추가로 수행할 수 있을 것이다. 이와 같은 동작은 가령 도 2b에서 볼 때, 제어부(220') 및 데이터 분석부(230') 등에서 이루어질 수 있다.

한편, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.

여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

100, 100-1', 100-1": 단말장치 100-2': 이웃 단말장치
100-2": 웨어러블 장치 110, 110', 110": 통신망
120, 120', 120": 클라우드 장치 200, 200', 300, 300': 통신 인터페이스부
210, 220', 310, 310': 제어부 210': 사용자 인터페이스부
220: 디스플레이부 230', 330': 데이터 분석부
240': UI 화면 생성부 320, 320': 저장부
400: 분석 모듈 410: 메모리
500: 로우 로그 데이터 엔진 510: 활동 인식 엔진
520: 패턴 분석 엔진 530: 예측 및 서비스 레벨 엔진

Claims (25)

1. 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치에 있어서,
   상기 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치와 통신하는 통신 인터페이스부;
   상기 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 사용자별로 결정하기 위한 UI(User Interface) 화면을 표시하는 디스플레이부; 및
   상기 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 정보가 설정되면, 상기 설정된 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용되는 데이터를 상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 제어부;를
   포함하는 단말장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 디스플레이부는,
   상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보에 대한 공유 여부를 결정하는 UI 화면을 표시하고,
   상기 복수의 계층화 정보는,
   상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함하며,
   상기 서비스 제한 레벨 정보는 상기 복수의 계층화 정보 중 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보인 것을 특징으로 하는 단말장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 단말장치는 주변에 위치하는 적어도 하나의 이웃 단말장치와 추가로 연동하여 상기 데이터를 분산 처리(offloading)하며,
   상기 디스플레이부는,
   상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 단말장치, 상기 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정하기 위한 UI 화면을 더 표시하는 것을 특징으로 하는 단말장치.
4. 제3항에 있어서,
   상기 UI 화면은,
   하위 계층에 속하는 상기 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상위 계층에 속하는 데이터의 추출을 위한 데이터 분석가능 주체를 알리는 제1 영역,
   상기 결정한 데이터 분석 주체의 분석 작업가능 수준을 알리는 제2 영역, 및
   상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 다른 계층화 정보의 노출 위험성을 알리는 제3 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 단말장치.
5. 제3항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 이웃 단말장치에 상기 계층화 정보를 취득하기 위한 프로그램이 없다고 판단될 때, 상기 분산 처리를 위하여 상기 이웃 단말장치로 상기 프로그램을 전송하도록 상기 통신 인터페이스부를 제어하는 것을 특징으로 하는 단말장치.
6. 제2항에 있어서,
   상기 디스플레이부는, 상기 분산 처리를 위하여 상기 단말장치의 동작 상황 및 네트워크 상황에 대한 조건을 설정하기 위한 UI 화면을 더 표시하며,
   상기 제어부는, 상기 설정한 조건에 근거해 상기 분산 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 단말장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 데이터를 상기 클라우드 장치로 전송할 때, 프라이버시 보호를 위해 상기 데이터의 일부에 대하여 익명화한(anonymizing) 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 단말장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 데이터는 비디오, 오디오 및 텍스트 중 적어도 하나를 포함하며,
   상기 익명화는 대상 객체의 특성을 유지하는 범위에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 단말장치.
9. 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치에 있어서,
   상기 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치와 통신하는 통신 인터페이스부;
   상기 통신 인터페이스를 통해 상기 단말장치에서 사용자 별로 결정한 서비스 제한 레벨 정보를 수신하여 저장하는 저장부; 및
   상기 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용될 데이터를 상기 단말장치와 분산 처리하는 제어부;를
   포함하는 클라우드 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 서비스 제한 레벨 정보는,
    상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중에서 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보이며,
    상기 복수의 계층화 정보는,
    상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 장치.
11. 제10항에 있어서,
    상기 저장부는,
    상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 단말장치, 상기 단말장치의 주변에 위치한 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정한 정보를 더 저장하며,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 공유 여부에 대한 정보 및 상기 결정한 데이터 분석 주체의 정보에 근거해 상기 분산 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 클라우드 장치.
12. 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치의 구동방법에 있어서,
    상기 클라우드 서비스를 제공하는 클라우드 장치와 통신하는 단계;
    상기 클라우드 서비스의 서비스 제한 레벨을 사용자별로 결정하기 위한 UI(User Interface) 화면을 표시하는 단계; 및
    상기 UI 화면을 통해 서비스 제한 레벨 정보가 설정되면, 상기 설정된 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용되는 데이터를 상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계;를
    포함하는 단말장치의 구동방법.
13. 제12항에 있어서,
    상기 UI 화면을 표시하는 단계는,
    상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보에 대한 공유 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 계층화 정보는,
    상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함하며,
    상기 서비스 제한 레벨 정보는 상기 복수의 계층화 정보 중에서 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보인 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
14. 제12항에 있어서,
    상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계는,
    상기 단말장치의 주변에 위치하는 적어도 하나의 이웃 단말장치와 상기 데이터를 분산 처리하는 단계를 포함하며,
    상기 UI 화면을 표시하는 단계는,
    상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 단말장치, 상기 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정하는 단계;를
    포함하는 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
15. 제14항에 있어서,
    상기 UI 화면은,
    하위 계층에 속하는 상기 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 상위 계층에 속하는 데이터의 추출을 위한 데이터 분석가능 주체를 알리는 제1 영역,
    상기 결정한 데이터 분석 주체의 분석 작업가능 수준을 알리는 제2 영역, 및
    상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 다른 계층화 정보의 노출 위험성을 알리는 제3 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
16. 제14항에 있어서,
    상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계는,
    상기 이웃 단말장치에 상기 계층화 정보를 얻기 위한 프로그램이 없다고 판단될 때, 상기 분산 처리를 위하여 상기 이웃 단말장치로 상기 프로그램을 전송하도록 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
17. 제12항에 있어서,
    상기 UI 화면을 표시하는 단계는,
    상기 분산 처리를 위하여 상기 단말장치의 동작 상황 및 네트워크 상황에 대한 조건을 설정하기 위한 UI 화면을 더 표시하며,
    상기 분산 처리하는 단계는,
    상기 설정한 조건에 근거해 상기 분산 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
18. 제17항에 있어서,
    상기 클라우드 장치와 분산 처리하는 단계는,
    상기 데이터를 상기 클라우드 장치로 전송할 때, 프라이버시 보호를 위해 상기 데이터의 일부에 대하여 익명화한(anonymizing) 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
19. 제18항에 있어서,
    상기 데이터는 비디오, 오디오 및 텍스트 중 적어도 하나를 포함하며,
    상기 익명화는 대상 객체의 특성을 유지하는 범위에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 단말장치의 구동방법.
20. 클라우드 장치의 클라우드 서비스 제공 방법에 있어서,
    상기 클라우드 서비스를 이용하는 단말장치와 통신하는 단계;
    상기 단말장치에서 사용자 별로 결정한 서비스 제한 레벨 정보를 수신하여 저장하는 단계; 및
    상기 저장한 서비스 제한 레벨 정보에 근거해 상기 클라우드 서비스에 이용될 데이터를 상기 단말장치와 분산 처리하는 단계;를
    포함하는 클라우드 서비스 제공 방법.
21. 제20항에 있어서,
    상기 서비스 제한 레벨 정보는,
    상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중에서 공유 가능하도록 설정된 계층화 정보를 나타내는 정보이며,
    상기 복수의 계층화 정보는,
    상기 단말장치에서 수집된 로우 데이터, 상기 로우 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 분석 데이터, 상기 행동 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 패턴 분석 데이터 및 상기 패턴 분석 데이터에 의해 도출되는 상기 사용자의 행동 예측 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법.
22. 제21항에 있어서,
    상기 정보를 저장하는 단계는,
    상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 단말장치, 상기 단말장치의 주변에 위치한 이웃 단말장치 및 상기 클라우드 장치 중 적어도 하나를 데이터 분석 주체로서 결정하는 정보를 더 저장하며,
    상기 단말장치와 분산 처리하는 단계는,
    상기 공유 여부에 대한 정보 및 상기 결정한 데이터 분석 주체의 정보에 근거해 상기 분산 처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 클라우드 서비스 제공 방법.
23. 단말장치의 화면 표시 방법을 실행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체에 있어서,
    클라우드 서비스를 이용하는 상기 단말장치의 사용자가 상기 클라우드 서비스에 이용되는 계층화된 복수의 계층화 정보 중 공유가능한 계층화 정보를 설정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계; 및
    상기 설정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거해 상기 계층화 정보 별로 상기 클라우드 서비스에 이용될 데이터의 분석 주체를 설정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계;를
    실행하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
24. 제23항에 있어서,
    상기 UI 화면은,
    하위 계층에 속하는 상기 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 상위 계층에 속하는 데이터의 추출을 위한 데이터 분석가능 주체를 알리는 제1 영역,
    상기 결정한 데이터 분석 주체의 분석 작업 가능 수준을 알리는 제2 영역,
    상기 결정한 계층화 정보의 공유 여부에 근거하여 다른 계층화 정보의 노출 위험성을 알리는 제3 영역, 중
    적어도 하나의 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
25. 제23항에 있어서,
    상기 분산 처리를 위하여 상기 단말장치의 동작 상황 및 네트워크 상황에 대한 조건을 설정하기 위한 UI 화면을 표시하는 단계;를 더 실행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.

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