KR20160002688A - 분산형 클라우드 서비스 시스템 및 그의 사용 방법들 - Google Patents

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KR20160002688A
KR20160002688A KR1020157023532A KR20157023532A KR20160002688A KR 20160002688 A KR20160002688 A KR 20160002688A KR 1020157023532 A KR1020157023532 A KR 1020157023532A KR 20157023532 A KR20157023532 A KR 20157023532A KR 20160002688 A KR20160002688 A KR 20160002688A
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오피40 홀딩스, 인코포레이티드
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Abstract

본 명세서에는 명령들이 여행 이벤트와 같은 이벤트에 대한 다차원 값 모델을 생성할 수 있게 구성된 소프트웨어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공된다. 모든 소스들로부터의 이벤트들에 관련된 실행 정보가 소스에 따라 저장되고 범주화될 때, 이벤트의 값 차원 및 값 기술이 확립되어 초기 다차원 값 모델을 생성하기 위해 사용된다. 이벤트가 여행 이벤트인 경우, 초기 모델은 사용자-선택된 여행 이벤트들에 따라 업데이트되고 업데이트된 모델에 기초하여 여행에 대한 추천이 사용자에게 이루어진다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 분산형 인터넷 서비스 시스템과 통합하는 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템 및 특히 e-상거래 트랜잭션 동안 사용자 경험을 개선하기 위한 클라우드 컴퓨팅 방법들이 제공된다. 비-일시적 저장 매체는 방법들을 실행하기 위한 프로세서-실행 가능한 명령들을 유형으로 저장한다.

Description

분산형 클라우드 서비스 시스템 및 그의 사용 방법들{DISTRIBUTED CLOUD SERVICES AND USES THEREOF}
관련 출원들에 대한 교차-참조
본 국제 출원은, 2013년 2월 13일에 출원되고 현재는 포기된 미국 가출원 제61/764,143호의 37 C.F.R. §119(e) 하의 우선권의 이점을 주장하며, 그 전체 내용은 본 명세서에 참조로 포함된다.
기술 분야
본 발명은 일반적으로 분산형 인터넷 서비스 및 미들웨어, 클라우드 컴퓨팅 서비스들 및 컴퓨터 모델들, 및 온라인 상거래 시스템들을 향상시키기 위한 이들의 통합 분야들에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 운송 및 관광 산업과 같은, 실시간 e-상거래 시스템의 사용자 경험을 개선하는 것에 관련된 컴퓨터 시스템들, 플랫폼들, 모델들 및 방법들에 관한 것이다.
인터넷은 애플리케이션 및 정보 서비스들의 전달을 위한 지반을 단단히 다져왔다. 결과적으로, 온라인 애플리케이션/정보 제공자들, 통상적인 애플리케이션 서비스 제공자들(ASPs: application service providers), 네트워크 서비스 제공자들, 컨텐트/애플리케이션 전달 네트워크(CDN/ADN) 제공자들 및 내장된 지능형 서비스 기능들을 사용하는 기기 OEM들을 포함하는 서비스 제공자들은, 시장 점유율을 증가시키기 위해 그들의 제품을 차별화하기 위한 방식들을 끊임없이 찾고 있다. 비교적 새로운 클라우드 컴퓨팅 기술은, 통상적으로 그들 자신의 컴퓨팅 설비들로 구현되는 전사적 애플리케이션 시스템의 많은 서브-시스템들이 "가상화(virtualization)" 기술을 통해 중앙 집중식 컴퓨팅 설비 내에 물리적으로 위치되도록 할 수 있게 하고, 따라서 별도의 컴퓨팅 설비를 각각 사용하는 것보다 엄청난 양의 연산력을 절감한다.
현재의 호스트-중심 다층 클라이언트-서버 서비스 모델에서, 서버들의 농장으로 구성되는 클라우드 센터를 사용함에도, 인터넷 애플리케이션은 통상적으로 애플리케이션-호스팅 서버와 인터넷을 통한 사용자의 브라우저 클라이언트 사이의 상호작용들의 시퀀스를 통해 서비스된다. 호스팅 서버 또는 서버 농장은 일반적으로 임의의 주어진 시간에서 인터넷을 통해 어디든지 다수의 브라우저 클라이언트로부터의 다양한 요청들을 서비스한다. 상호작용들의 시퀀스 전송이 서버와 임의의 특정 브라우저 클라이언트 사이의 전체 네트워크 경로에 걸친 실시간 성능에 전적으로 의존하고, 성능이 흔히 서버, 클라이언트 및 네트워크 통신사들이 제어할 수 있는 것을 넘어서는 요인들, 예를 들면 데이터 트래픽, 무선 네트워크 가용성 및 대역폭에 의해 영향을 받기 때문에, 서비스 제공자가 품질 및 신뢰도 보장을 최종 사용자들에게 제공하는 것은 불가능하다. 오늘날의 모바일 애플리케이션들의 대부분은 범용 브라우저 대신 특정 클라이언트 소프트웨어에 의존하고, 또한 유사한 제한을 공유한다.
예를 들면, 철도 e-티켓 애플리케이션 시스템은 철도 여객들 및 철도 운영자들을 서비스하기 위한 모든 e-티켓 관련 기능들을 제공하기 위해 사용된다. 철도 e-티켓은 일반적으로 복잡한 시스템이며, 부분적으로는 기능들이 복잡하기 때문이고, 부분적으로는 시스템의 물리적 구현이 많은 역, 매표소 또는 창구 및 터미널, 웹사이트, 및 제어 센터 및 운영자 사무소 등을 연결하는 광역 네트워크를 통한 통합을 필요로 하는 다수의 서브-시스템들을 관련시키기 때문이다. 네트워크 커버리지를 필요로 하는 넓은 지리적 영역과, 실시간 성능, 책임, 유지보수성(maintainability), 확장성, 보안, 및 전체 시스템에 대한 빈번한 기능 업그레이드를 위한 유연성을 충족시키기 위한 요건들은, 특히 철도 네트워크가 수천 수만 이상의 평방 마일의 지리적 영역을 커버하고 수많은 시장을 서비스할 때 극히 도전적이다. 평균적으로 수백만 개의 철도 티켓들이 많은 판매 채널들을 통해 매일 판매되고, 1년 중 여러 피크의 시간 기간들에는 양이 2배가 된다.
다른 예에서, e-여행 애플리케이션들에 대해, 정보의 바다로부터 최상의 매칭을 찾는 것은 대체로 일반 검색 엔진에 의해, 예를 들면 www.google.com에서 또는 www.travelocity.com와 같은 가상 검색 엔진에 의해 다루어지며, 이 경우, 여행자는 원하는 목적지, 및/또는 주어진 파라미터 세트를 입력하고, 검색 엔진은 웹으로부터 이용 가능한 최상의 매칭을 찾거나 추천한다. 여행자가 지난번에 검색한 것을 기억하는 것, 및 여행자의 검색 컨텐트에 기초하여, 관련 정보를 추천하는 것 등과 같은 이러한 검색 엔진 방식에서 다양한 모델들이 사용되었다. 검색 엔진 방식이 정보 범위를 크게 확장하고 관광 산업으로부터 아무도 여행자가 좋아하는 것을 스스로, 언제 어디서나 찾을 수 없을 때, 제한들이 존재한다. 타겟 목적지를 실제로 이해하고 최상의 매칭을 찾기 위해 인터넷으로부터의 모든 정보를 다루는데에는 막대한 노력과 시간이 요구된다. 또한, 매칭 과정의 속도를 높이기 위해, 여행 이벤트의 기술이 간단한 파라미터 세트를 사용하여 점점 더 정규화되어, 원래 정교한 이벤트를 상품화한다. 이것은 "전문적인" 여행 중계 방식에 비해 매칭을 덜 중요하게 하고 훨씬 더 시간 소모적이게 한다.
따라서, 범용 전사적 애플리케이션 시스템의 설계 및 구현을 위한 클라우드 컴퓨팅 기술, 다층 클라이언트/서버 기술들, 이층 브라우저/서버 기술을 통합하는 분산형 인터넷 서비스 모델들을 제공하는데 있어서 본 기술분야에서 개선이 필요하다. 특히, 실시간 대량의 고객 질의들 및 트랜잭션들 하에서 안정한 시스템 성능을 제공하는 분산형 클라우드 서비스 시스템 및 모델에 있어서 종래 기술은 부족하다. 본 발명은 본 기술 분야의 이러한 오래된 필요성 및 갈망을 수행한다.
본 발명은, 실행시 적어도 하나의 메모리, 프로세서 및 네트워크 접속을 구비한 적어도 하나의 컴퓨터를 사용하는, 이벤트에 대한 다차원 값 모델을 생성하기 위한 소프트웨어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에 관한 것이다. 소프트웨어는 명령들이 a) 모든 이용 가능한 소스들로부터 관심있는 하나 이상의 이벤트들에 관한 정보를 수신하고, b) 관련된 이벤트 및 정보를 미가공 정보 라이브러리(raw information library)에 저장 및 범주화하고, c) 이벤트의 값 차원 및 값 기술을 확립하고, d) 값 차원 및 값 기술로부터 이벤트에 대한 초기 다차원 값 모델을 생성할 수 있게 구성된다.
본 발명은 관련된 컴퓨터 판독 가능한 매체에 관한 것으로서, 또한, 명령들이 실시간으로 e) 사용자에 의해 선택된 이벤트들을 수신하고, f) 다차원 값 모델에서 사용자-선택된 이벤트의 값 차원 및 값 기술을 수정하고, g) 사용자의 선택에 기초하여 수정된 다차원 값 모델을 최상의 여행 추천으로서 사용자에게 제공할 수 있게 구성된다.
본 발명은 다른 관련된 컴퓨터 판독 가능한 매체에 관한 것으로서, 이벤트는 여행 이벤트이고 컴퓨터 판독 가능한 매체는 또한, 명령들이 실시간으로 e) 사용자에 의해 선택된 이벤트들을 수신하고, f) 다차원 값 모델에서 사용자-선택된 이벤트의 값 차원 및 값 기술을 수정하고, g) 사용자의 선택에 기초하여 사용자에게 수정된 다차원 값 모델을 최상의 여행 추천으로서 제공할 수 있게 구성된다.
본 발명은 또한 본 명세서에 기술된 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에서 유형으로 구현된 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.
본 발명은 또한 적어도 프로세서, 메모리 및 네트워크 접속을 구비한 전자 기기 상에서 실시간 여행 계획하기 위한 사용자-구현 방법에 관한 것이다. 이 방법은 a) 선택된 관심있는 여행 지역에 대한 하나 이상의 여행 이벤트들을 전자 기기에 입력하는 단계, b) 선택된 여행 이벤트들 및 지역에 기초하여 여행 이벤트의 초기 다차원 값 모델을 업데이트하는 단계; 및 c) 업데이트된 다차원 값 모델에 기초하여 관심있는 지역으로의 여행을 위한 최상의 추천을 실시간으로 출력하는 단계를 포함한다. 본 발명은 하나 이상의 추가의 또는 수정된 여행 이벤트들을 입력하는 단계 및 업데이트된 다차원 값 모델에 기초하여, 상술된 단계 b) 및 단계 c)를 반복하는 단계를 더 포함하는 관련 방법에 관한 것이다.
본 발명은 또한, 적어도 하나의 프로세서, 프로세서와 통신하는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 네트워크 접속을 포함하는 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템에 관한 것으로서, 상기 메모리는 명령들을 유형으로 저장하고, 상기 프로세서에 의해 실행될 때: a) 네트워크 접속을 통해 입력을 수신하도록 구성되고; 분산형 인터넷 서비스(DIS: Distributed Internet Services) 시스템을 통해, b) 중앙 클라우드 서버에 위치되는 입력을 프로세스하도록 구성된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 선택된 클라이언트층 상의 타겟에 분산하고; c) 분산된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 타겟에 배치하고; d) 클라이언트층 상의 임의의 데이터를 중앙 서버와 동기화하도록 구성된다. 본 발명은 부가의 명령들이 타겟에서 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들로 입력을 프로세스하여 출력을 생성하고 이 출력을 네트워크 접속을 통해 전송하도록 구성되는 관련된 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 또한 본 명세서에 기술된 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템을 활용하는 e-상거래 트랜잭션 동안 사용자 경험을 개선하기 위한 방법에 관한 것이다.
본 발명은 또한 실시간 클라우드 컴퓨팅 방법에 관한 것이다. 이 방법은 네트워크 접속을 통해 중앙 클라우드 서버에 접속되는 적어도 메모리, 프로세서 및 스크린을 구비한 전자 기기로부터 입력을 수신하는 단계를 포함한다. 입력을 프로세스하도록 구성되고 중앙 클라우드 서버 상에 저장된 애플리케이션 또는 컴포넌트들은 분산형 인터넷 서비스 시스템을 통해 전자 기기에 분산되어 배치된다. 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들은 입력을 프로세스하도록 실행되고, 프로세스된 입력에 기초한 응답은 전자 기기 상에 실시간으로 디스플레이된다.
본 발명은 또한 본 명세서에 기술된 방법들을 수행하기 위해 프로세서-실행 가능한 명령들을 유형으로 저장하는 비-일시적 저장 매체에 관한 것이다.
본 발명의 다른 및 부가의 양태들, 특징들 및 이점들은 본 발명의 현재 양호한 실시예들의 다음 기술로부터 명백해질 것이다. 이들 실시예들은 개시하기 위한 목적으로 제공된다.
본 발명의 상술된 특징들, 이점들 및 목적들뿐만 아니라, 명백해지게 될 다른 것들이 달성되고 상세히 이해될 수 있도록 하기 위해, 상기에 간략히 요약된 본 발명은 첨부된 도면에 예시되는 특정 실시예들을 참조하여 더욱 특정하게 기술될 수 있다. 이들 도면들은 명세서의 일부를 구성한다. 그러나, 첨부된 도면들은 본 발명의 양호한 실시예를 예시하므로, 그 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안됨을 유념한다.
도 1a 내지 도 1c는 다층 클라이언트/서버 시스템을 통한 철도 e-티켓에 대한 질의 프로세스(도 1a), 예약 프로세스(도 1b) 및 탑승 프로세스(도 1c)를 도시한 흐름도이다.
도 2a 및 도 2b는 2층 브라우저/서버 시스템을 통한 철도 e-티켓의 질의 프로세스(도 2a) 및 예약 프로세스(도 2b)를 도시한 흐름도이다.
도 3a 내지 도 3c는 분산형 클라우드 서비스 시스템을 통한 철도 e-티켓에 대한 질의 프로세스(도 3a), 예약 프로세스(도 3b) 및 탑승 프로세스(도 3c)를 도시한 흐름도이다.
도 4는 다차원 값 모델을 생성하기 위한 흐름도이다.
도 5a 내지 도 5j는 사용자는 MyTripService들과 상호작용할 수 있는 방법을 예시하는 웹페이지의 스크린샷이다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 청구항들 및/또는 명세서에서 용어 "포함"과 함께 사용될 때의 부정관사("a" 또는 "an")는 "하나"를 의미할 수 있지만, 이것은 "하나 이상", "적어도 하나", 및 "하나 또는 하나보다 많은"의 의미와 일치한다. 본 발명의 일부 실시예들은 본 발명의 하나 이상의 요소들, 방법 단계들, 및/또는 방법들로 이루어질 수 있거나 또는 필수적으로 이루어질 수 있다. 본 명세서에 기술된 임의의 방법은 본 명세서에 기술된 임의의 다른 방법에 관해 구현될 수 있음을 고려한다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 본 개시내용은 "및/또는"과 대안들만을 나타내는 정의를 뒷받침하지만, 청구항들에서의 용어 "또는"은 대안들만을 나타내거나 대안들이 서로 배타적인 것으로 명시적으로 표시되지 않는 한, "및/또는"을 의미하는데 사용된다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "컴퓨터"는 일반적으로: 프로세서, 메모리, 예를 들면 본 기술분야에 알려진 바와 같은 하드 드라이브, 디스크 드라이브 또는 플래시 드라이브 또는 메모리 스틱, 또는 기타 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체들 또는 비-일시적 저장 기기와 같은 적어도 하나의 정보 저장/검색 장치, 예를 들면, 키보드, 마우스, 포인트 및 터치 기기, 터치 스크린, 또는 마이크로폰과 같은 적어도 하나의 입력 장치; 및 잘-알려진 컴퓨터 스크린과 같은 디스플레이 구조를 포함한다. 또한, 컴퓨터는 유선 또는 무선 접속과 같은 하나 이상의 네트워크 접속을 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 또는 컴퓨터 시스템은 거의 상기에 나열된 것을 포함할 수 있고 본 기술분야에 잘 알려진 바와 같이, 다른 전자 매체들 또는 전자 기기들을 포함하고, 예를 들면, 태블릿 컴퓨터들 또는 스마트 기기들을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어, "클라우드" 또는 "클라우드 컴퓨팅"은 모든 컴퓨팅 리소스들이 공유되는 중앙 집중식 및 가상화된 컴퓨터 설비를 나타낸다. 이것은 더 애플리케이션 시스템 또는 서브-시스템에 대한 특정 기계를 지칭할 수 없으며, 이들이 모두 "클라우드"에 있기 때문이다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "분산형 인터넷 서비스 시스템"은 인터넷 애플리케이션들이 다양한 컴퓨팅 환경에서 수행하도록 변환하는 분산형 인터넷 서비스 플랫폼을 나타낸다. DIS 시스템은 컨텐트, 데이터 및 논리를 포함하는 인터넷 애플리케이션을, 컴포넌트 분산 서버/자산 분산 서버를 통해, 어떤 적절한 범위에 및 네트워크에 걸친 임의 수의 및 임의 종류의 기기에 분산한다. DIS를 통해, 인터넷 애플리케이션들은 각각의 사용자 요구에 기초한 서비스들과 함께 중앙 호스팅 및 관리될 수 있으며, 사용자 기기에서 또는 근처의 위치들에서 그대로 유지하면서 국부적으로 캐싱 및 실행될 수 있다. 임의의 웹-가능 컴퓨팅 기기는 분산형 인터넷 서비스들을 즐기고 수행하도록 DIS-가능해지기 위해 DIS 소프트웨어로 업그레이드될 수 있다. 분산형 인터넷 서비스 시스템은 미국 특허 제7,136,857호, 제7,150,015호, 제7,181,731호, 제7,209,921호, 제7,430,610호, 제7,685,183호, 제7,685,577호, 제7,752,214호, 제8,326,883호, 제8,386,525호, 제8,443,035호, 제8,458,142호, 제8,458,222호, 제8,473,468호, 제8,527,545호, 및 제8,650,226호와 미국 특허 공개 제20120005205호 및 제20130091252호의 특허군 중 임의의 하나에 전적으로 기술되며, 이들 모두는 즉시 출원될 때 문헌 [OP40, Holdings, Inc.]에 의해 공동 소유되고, 이들 모두는 본 명세서에 참조로 포함된다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "여행 이벤트"는 어떤 레스토랑에 돌아가 먹을 장소, 어떤 호텔, 여인숙, 아침을 제공하는 숙박시설 등에 돌아가 머무를 장소, 다양한 개최지에 돌아가 즐길 장소, 명승지, 여행지 등에 돌아가 볼 것과 같은 활동 질의들의 카테고리를 나타내지만, 이에 제한되지 않는다. 어떤 운송이 이용 가능한지 또는 어떤 여행 패키지들이 이용 가능한지와 같은 다른 질의들이 여행 이벤트로서 다루어질 수 있다. 용어 "여행 이벤트"는 또한 회의 또는 컨벤션 개최지들에 돌아가 만날 장소와 같은 사업 지향 질의들을 나타낼 수 있다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "다차원 값 모델(MDV 모델)"은 각각의 차원이 독립된 부분을 표현하는 모델을 나타내고 차원의 수치 컨텐트는 그 부분의 양자화 값을 표현한다. 일반적으로, 수치 값이 클수록, 그 부분의 값은 높아진다. 모든 차원들의 컨텐트는 표현의 용이성을 위해 정규화된다.
본 발명의 일 실시예에서, 이벤트에 대한 다차원 값 모델을 생성하기 위한 소프트웨어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 실행시 적어도 메모리, 프로세서 및 네트워크 접속을 구비한 적어도 하나의 컴퓨터를 사용하여, 명령들이 a) 모든 이용 가능한 소스들로부터 관심있는 하나 이상의 이벤트들에 관한 정보를 수신하고, b) 관련된 이벤트 및 정보를 미가공 정보 라이브러리에 저장 및 범주화하고, c) 이벤트의 값 차원 및 값 기술을 확립하고, d) 값 차원 및 값 기술로부터 이벤트에 대한 초기 다차원 값 모델을 생성할 수 있게 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공된다.
이 실시예에 부가적으로, 컴퓨터 판독 가능한 매체는 명령들이 상술된 단계 a) 내지 단계 d)의 반복을 통해 다차원 값 모델을 업데이트할 수 있게 구성된다. 다른 부가의 실시예에서, 이벤트는 여행 이벤트이고, 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 명령들이 실시간으로 e) 사용자에 의해 선택된 이벤트들을 수신하고; f) 다차원 값 모델에서 사용자-선택된 이벤트의 값 차원 및 값 기술을 수정하고; g) 사용자의 선택들에 기초하여 수정된 다차원 값 모델을 최상의 여행 추천으로서 사용자에게 제공할 수 있게 구성된다. 또한, 컴퓨터 판독 가능한 매체는 명령들이 사용자-선택된 이벤트 및 관련 정보를, 단계 f) 전에, 초기 다차원 모델에서 발견되지 않는 경우, 미가공 정보 라이브러리에 추가할 수 있게 구성된다. 또한, 컴퓨터 판독 가능한 매체는 명령들이 추가의 이벤트 선택시 상술된 단계 e) 내지 단계 g)를 반복할 수 있게 구성된다.
모든 실시예들의 일 양태에서, 단계 c)를 할 수 있게 하는 명령은 이벤트의 값 차원들의 초기 세트를 확립하기 위해 미리-정의된 사전에 기초하여 정보의 각각의 항목을 분석하고; 미리-정의된 텍스트-값 매칭 테이블을 통해 값 기술을 수치 값으로 변환하고; 미리 정의된 가중-값 테이블을 통해 정보의 각각의 항목에 대한 가중치를 값 기술 및 값 차원에 추가하도록 구성될 수 있다. 다른 양태에서는 단계 d)가 정보의 각각의 항목에 대한 수치 값과 가중치를 곱하도록 구성될 수 있다. 모든 실시예들 및 양태들에서, 이벤트에 관련된 정보의 각각의 항목은 소스에 의해 범주화될 수 있다.
본 발명의 관련된 실시예에서, 상술된 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에서 유형으로 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다.
본 발명의 다른 실시예에서, 적어도 프로세서, 메모리 및 네트워크 접속을 구비한 전자 기기 상에서 실시간 여행 계획하기 위한 사용자-구현 방법으로서, a) 선택된 관심있는 여행 지역에 대한 하나 이상의 여행 이벤트들을 전자 기기에 입력하는 단계, b) 선택된 여행 이벤트들 및 지역에 기초하여 여행 이벤트의 초기 다차원 값 모델을 업데이트하는 단계; 및 c) 업데이트된 다차원 값 모델에 기초하여 관심있는 지역으로의 여행을 위한 최상의 추천을 실시간으로 출력하는 단계를 포함하는, 사용자-구현 방법이 제공된다.
다른 실시예에서 사용자-구현 방법은 하나 이상의 추가의 또는 수정된 여행 이벤트들을 입력하는 단계 및 업데이트된 다차원 값 모델에 기초하여, 상술된 단계 b) 및 단계 c)를 반복하는 단계를 포함한다. 두 실시예들에서, 초기 다차원 값 모델은 여행 이벤트를 포함하는 정보의 각각의 항목에 대한 가중된 값들을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 적어도 하나의 프로세서, 프로세서와 통신하는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 네트워크 접속을 포함하는 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템에 관한 것으로서, 상기 메모리는 명령들을 유형으로 저장하고, 프로세서에 의해 실행될 때: a) 네트워크 접속을 통해 입력을 수신하도록 구성되고; 분산형 인터넷 서비스(IDS) 시스템을 통해, b) 중앙 클라우드 서버에 위치되는 입력을 프로세스하도록 구성된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 선택된 클라이언트층 상의 타겟에 분산하고; c) 분산된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 타겟에 배치하고; d) 클라이언트 층 상의 임의의 데이터를 중앙 서버와 동기화하도록 구성되는, 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템이 제공된다.
이 실시예에 부가적으로, 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템은, 타겟에서 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들로 입력을 프로세스하여 출력을 생성하고; 출력을 네트워크 접속을 통해 전송하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령들을 포함한다. 두 실시예들에서, 입력은 e-상거래 트랜잭션을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, e-상거래 트랜잭션 동안 사용자 경험을 개선하기 위한 방법으로서, 상술된 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템을 포함하는 중앙 클라우드 서버에 네트워킹된 e-상거래 시스템에 대한 입력으로서 사용자 질의를 수신하는 단계; 중앙 서버로부터 분산형 인터넷 서비스 시스템을 통해 e-상거래 시스템 상의 로컬 서버에 분산 및 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들로 질의를 프로세스하는 단계; 및 실시간으로 질의에 대한 응답을 사용자에게 디스플레이하여, 사용자에 대한 경험을 개선하는 단계를 포함하는, 사용자 경험 개선 방법이 제공된다. 이 실시예에서, e-상거래 트랜잭션은 티켓 구매, 여행 계획, 은행업무 또는 구매들을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 실시간 클라우드 컴퓨팅 방법으로서, 네트워크 접속을 통해 중앙 클라우드 서버에 접속되는 적어도 메모리, 프로세서 및 스크린을 구비한 전자 기기로부터 입력을 수신하는 단계; 입력을 프로세스하도록 구성되고 중앙 클라우드 서버 상에 저장된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 분산형 인터넷 서비스 시스템을 통해 전자 기기에 분산하는 단계; 분산된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 배치하는 단계; 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 실행하여 입력을 프로세스하는 단계; 및 프로세스된 입력에 기초한 응답은 전자 기기 상에 실시간으로 디스플레이하는 단계를 포함하는, 클라우드 컴퓨팅 방법이 제공된다. 이 실시예에서, 입력은 e-상거래 트랜잭션을 포함할 수 있다. e-상거래 트랜잭션의 대표 예들은 티켓 구매, 여행 계획, 은행업무, 또는 구매들이다.
또 다른 실시예에서, 전자 기기의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 전자 기기가 상술된 방법을 수행하게 하는 명령들이 유형으로 저장된 비-일시적 저장 매체가 제공된다.
본 명세서에는 전사적 애플리케이션 시스템들의 설계 및 구현에 활용되는 분산형 클라우드 서비스 시스템, 컴퓨터 시스템들, 플랫폼들, 모델들, 및 상기한 것을 포함하는 애플리케이션들 및 그 사용 방법들이 제공된다. 이러한 시스템들의 대표 예는 백화점 체인점들과 같은 소매 시스템들, 철도 e-티켓 시스템들과 같은 티켓팅 시스템들과 같은 금융 시스템들, 전기업 인적 자원 애플리케이션 시스템들(corporate-wide Human Resource application systems)과 같은 지점 체인들 및 웹-기반 시스템들을 가진 은행들, 온라인 뱅킹 시스템들, 카탈로그-기반 쇼핑, 및 예를 들면 사용자-구현된 맞춤형 여행 계획 시스템과 같은 여행 계획 시스템들이지만, 이에 제한되지 않는다.
이들 시스템들, 컴퓨터 시스템들, 애플리케이션들, 및 방법들에서, 분산형 인터넷 서비스 시스템 기술은 원래, 원래 중앙 서버-위치된 논리 및 데이터를 선택적으로 분산함으로써 및 분산층들과 중앙층 사이의 동기화를 지원함으로써, 중앙에 위치된 컴퓨팅 리소스들을 가상화하는 것에 기초하는 기존의 클라우드 컴퓨팅 기술, DIS층들에 기초하는 다층 클라이언트/서버 기술, 및 브라우저/서버 기술의 이점들을 통합한다. 분산형 클라우드 서비스 시스템은 예를 들면 에지 서버들, 최종-사용자 PC들, 랩탑들, 패드들 및 스마트 폰들까지 임의 종류의 전자 기기 상에서 활용 가능하지만, 이에 제한되지 않는다.
특정 실시예에서, 분산형 클라우드 서비스 시스템 또는 플랫폼은 대량의 고객 질의들 및 트랜잭션들 하에서 철도 e-티켓팅 서비스를 위한 안정한 시스템 성능을 제공한다. DCS 시스템은 광역 네트워크에 걸쳐 전체 시스템 내의 수행 동안 실시간 성능 및 데이터 무결성을 유지하도록 구성된다. 또한, DCS 플랫폼은 여전히 전체 시스템에 걸쳐 기능 업그레이드의 유연성을 제공한다.
다른 특정 실시예에서, 본 발명은, 여행 이벤트를 더욱 정확하게 기술하는 MyTripService (MTS)로 칭해지는 사용자-구현된 맞춤형 여행 계획을 위한 다차원 값 모델을 제공한다. MDV는 여행자의 욕구를 반영하기 위해 유사한 모델을 확립 및 증대하기 위한 선택 프로세스를 활용하고, 여행 이벤트들의 모델들과 여행자의 욕구 사이의 매칭에 기초하여 다수의 옵션들 중에서 최상의 선택들을 추천한다. 다차원 값 모델은 최상의 매칭을 찾기 위한 수고 및 시간을 크게 감소시킨다. 여행 이벤트들의 정보량이 증가하고 시장이 끊임없이 변화하면서, 다차원 값 모델은 백엔드 데이터 프로세스 및 이벤트 준비를 통해, 여행자의 MDV 모델을 부가로 업데이트하는 내내 최상의 매칭된 이벤트를 신속하게 찾고, 여행자에게 추천하고, 선택된 여행 이벤트 선택의 공식 웹사이트에 상호 도달할 수 있다.
분산형 인터넷 서비스 시스템
기술적으로, DIS 기술은 호스팅 서버의 컴퓨팅 환경들과 임의의 타겟 기기 사이의 차들에 기초하여 전체 인터넷 애플리케이션 또는 그 일부를 변환하고, 변환된 애플리케이션을 유선 또는 무선 네트워크에 걸친 타겟 기기 상에 주도적으로 분산, 배치, 동기화하고, 분산된 애플리케이션의 전체 라이프 사이클을 관리한다. 분산형 미들웨어 플랫폼으로서 DIS는 애플리케이션이 가능한 최대 범위까지, 네트워크에 걸쳐 다층 방식으로 실행할 수 있게 하고 이를 최종 사용자에게 가능한 근접하게 한다. 이와 같이, 인터넷 애플리케이션이 중앙으로 설계, 배치, 호스트 및 관리되도록 허용하지만, 최종-사용자의 기기들까지 유선 및 무선으로 네트워크에 걸친 품질-보증된 서비스들을 통해 대량 분산 방식으로 실행되도록 허용한다.
DIS 플랫폼으로, 모든 요소, 즉, 컨텐트, 논리 및 데이터를 포함하는 애플리케이션의 디지털 자산 또는 자산은 개별적이지만 균일하게 다루어진다. 먼저, 애플리케이션은 DIS 유틸리티 툴들의 도움으로 분석되어, 애플리케이션과 연관된 모든 디지털 자산의 원래 호스팅 환경, 즉 소스로부터 식별된다. 그 후에 그것의 분산에 필요한 모든 필요한 특징들 및 서비스 정책들을 기술하는 패키징 프로파일이 각각의 자산에 대해 생성된다. 그 프로파일에 기초하여, 각각의 자산이 획득되고, 패키징되어 중립 형태로 변환되고, 버전-제어되고, DIS 리포지토리 내에 저장된다. 애플리케이션은 이렇게 "가상화된다".
다음, 지정된 서비스 요건들에 기초하여, 각각의 패키징된 자산은 다시 타겟 컴퓨팅 환경으로 변환되고, 컴포넌트 분산 서버/자산 분산 서버를 통해 타겟 기기 상에 분산되어 배치된다. 그 점에서, 분산된 애플리케이션은 사용할 준비가 된다. 한편, DIS는 애플리케이션 서비스 정책들에 의해 정의된 요건에 기초하여 어느 방향이든 분산된 자산 버전을 소스 환경의 버전과 동기시킨다.
분산, 동기화, 배치 및 퍼징(purging)은 애플리케이션의 무결성에 대한 요건들, 애플리케이션에서의 보안 및 연관된 역할뿐만 아니라 네트워크 컴퓨팅 리소스들의 최적의 사용에 기초하여 각각의 특정 자산에 대한 서비스 정책 및 임의의 지정된 스케줄로 행해질 수 있다. 예를 들면, 그것은 최종 사용자 기기에 분산되는 디지털 자산들의 양 및 타입을 그 기기의 특징들, 애플리케이션 및 네트워크 경로에 기초하여 조정할 수 있다. 타겟 기기, 즉 타겟에서, DIS는 각각의 분산된 자산의 사용을 관리한다. 피드백은 타겟-서비스된 애플리케이션들의 사용에 관한 소중한 정보를 제공할 수 있다.
DIS 플랫폼은 애플리케이션 자산 프로파일들에 정의된 미리-결정된 요건들에 기초하여 각각의 애플리케이션을 서비스한다. 프로파일은 각각의 자산, 그 연관성, 다양한 애플리케이션들과의 그룹화 및 역할들, 뿐만 아니라 각각의 자산의 라이프 사이클의 모든 단계에 대한 서비스들 및 정책들의 요구 레벨을 기술한다. 프로파일은 실시간으로 업데이트될 수 있어서, 서비스 제공자들이 고객들의 요구들을 최상으로 서비스하도록 전체 네트워크 컴퓨팅 리소스들을 레버리징하도록 허용한다. DIS 플랫폼 소프트웨어는 네트워크의 다양한 층들에 상주하고, 그 자신의 가상 전용 네트워크 프로토콜들을 사용하여 자신들 간에 통신하고, 확장성을 위해 캐스케이딩될 수 있다. 따라서, DIS 플랫폼의 모든 서비스 기능들은 네트워크에 걸친 컴퓨팅 리소스들을 활용하여 분산되고 강건한 방식(distributed and robust fashion)으로 네트워크의 다양한 노드들에서 실행된다.
후술되는 바와 같이, 본 발명은 다수의 이점 및 사용을 제공하지만, 이러한 이점들 및 사용들은 이러한 기술에 의해 제한되지 않는다. 본 발명의 실시예들은 도면(들)을 참조하여 더욱 양호하게 예시되지만, 이러한 참조는 본 발명을 어떠한 방식으로도 제한하는 것을 의미하지 않는다. 본 명세서에 상세히 기술된 실시예들 및 변형들은 첨부된 청구항들 및 그 등가물들에 의해 해석되어야 한다.
도 1a 내지 도 1c는 다층 클라이언트/서버 시스템을 통한 철도 e-티켓을 획득하는 흐름도의 단계들을 도시한다. 다층 클라이언트/서버 시스템은, 전체 시스템(일반적으로 기업의 내부 네트워크 내에서 구현될 수 있는)에 걸쳐 데이터 무결성, 보안 등을 유지하면서 고객 트랜잭션이 발생하는 브랜치 위치들의 각각에서 고성능 요건을 충족하는데 사용될 수 있지만, 시스템은 그 시스템 기능들이 네트워크에 걸친 다층 서브-시스템에 걸쳐 완성되어야 하기 때문에, 일반적으로 설계 및 구현하는데 긴 시간이 걸린다. 또한, 일단 그것이 구현되면, 그것은 많은 서브시스템들의 변화들을 수반하기 때문에 그 기능을 업그레이드 또는 수정하는 것은 더 큰 수고가 필요하다.
철도 e-티켓을 획득 및 사용하는 프로세스(100)는 일반적으로 질의, 예약 및 탑승의 단계들을 포함한다. 도 1a에서, 철도 e-티켓에 관해 질의할 때, 단계(110)에서 사용자(105)는 적어도 출발지 및 원하는 목적지 및 날짜를 포함하는 파라미터들을 입력하기 위해 시스템 단말기에 액세스한다. 단계(115)에서 로컬 서버층에서의 애플리케이션은 파라미터들을 수신하고 단계(125)에서 로컬 서버에 대해 미리-결정되고 로컬 서버층에 미리-저장되는 재고 할당량(inventory quota; 120)으로부터 재고 정보, 가격 및 특정 스케줄을 검색한다. 로컬 애플리케이션은 단계(130)에서 답신(reply)을 컴파일하고, 티켓을 예약하기 위한 정보를 시스템 단말기(110) 상에 실시간으로 보장된 성능으로 디스플레이함으로써 단계(135)에서 사용자에 응답한다. 그러나, 클라이언트/서버 시스템에서, 로컬 서버는 전체 시스템에 대한 데이터가 아니라, 미리-할당된 재고 할당량(120)을 가질 뿐이지만, 로컬 서버는 보장된 응답 시간 및 애플리케이션 성능을 제공한다.
티켓을 예약하기 위한 도 1b에서, 단계(140)에서 사용자(105)는 시스템 단말기 상으로 티켓 예약 정보를 제시한다. 단계(145)에서 로컬 서버는 시스템 단말기로부터 예약 정보를 수신하고 단계(150)에서 로컬 애플리케이션은 주문을 프로세스한다. 단계(155)에서 예약이 성공적이면, 단계(160)에서 확인서가 사용자에게 전송되고, 시스템 단말기(140)에 디스플레이된다. 단계(155)에서 티켓이 예약되지 않으면, 단계(165)에서 사용자에게 통보되고, 그에 따라 단계(110)에서 사용자가 다른 질의를 할 수 있거나 시스템을 종료한다.
도 1c에서, 기차를 탑승하기 위해, 단계(170)에서 e-티켓이 개찰구 조작자 또는 기계 판독기에 넘겨진다. 티켓은 자기 띠를 포함할 수 있거나, 바코드가 있는 종이일 수 있거나 또는 RFID-기반 카드 또는 종이일 수 있다. 탑승 제어 시스템은 티켓 상에 인코딩된 데이터를 수신하고 이를 로컬 서버 상에 미리-저장된 것과 비교한다. BCS 시스템이 티켓을 통과시키면, 단계(180)에서 사용자는 기차에 탑승한다. BCS 시스템이 인코딩된 티켓 데이터를 미리-저장된 정보와 매칭할 수 없으면, 단계(185)에서 티켓은 실패하고 사용자는 기차에 탑승할 수 없다. 티켓 데이터가 BCS 시스템의 로컬 서버에 이미 미리-저장되기 때문에, 응답은 실시간이다.
도 2a 및 도 2b는 2층 브라우저/서버 시스템을 통해 철도 e-티켓을 획득하는 흐름도의 단계들을 도시한다. 이 시스템은 인터넷-기반 상거래로 인해 전사적 시스템들에서 활용될 수 있다. 브라우저/서버 시스템은 인터넷-기반 상거래의 고속 성장 및 업그레이드를 충족할 수 있고, 시스템 기능들의 변경과의 유연성을 가지고, 모든 애플리케이션 및 데이터가 중앙 시스템에 주로 상주하기 때문에 데이터 무결성을 유지한다. 고객은 어디든 어느 때라도 인터넷에 걸친 시스템에 액세스하기 위해 브라우저를 사용한다. 그러나 브라우저/서버 시스템을 사용하여 구현되는 시스템은 고객 종단에 보장된 성능을 제공할 수 없다. 인터넷 환경은, 실시간 트래픽량, 서버 부하들, 즉 임의의 주어진 시간에 서버에 대한 요청들의 수, DDoS 공격과 같은 인터넷을 통한 보안, 등의 특히 무선 네트워크 환경에서, 단일 강도, 즉 "접속"에 관해, 기업에 의해서도 고객에 의해서도 제어할 수 없다.
브라우저/서버 시스템을 통해 철도 e-티켓을 획득하는 프로세스(200)는 일반적으로 질의 및 예약의 단계들을 포함한다. 도 2a에서, 철도 e-티켓에 관해 질의할 때, 사용자(105)는, 단계(210)에서 중앙 서버 상의 철도 e-티켓 중앙 애플리케이션 시스템의 웹사이트에 액세스하고 단계(215)에서 적어도 출발지 및 원하는 목적지 및 날짜를 포함하는 파라미터들을 입력하기 위해 브라우저를 사용한다. 단계(220)에서 파라미터들은 중앙 애플리케이션 시스템에 의해 컴파일되고 단계(225)에서 인터넷을 통해 사용자에게 답신이 전송된다.
그러나, 브라우저/서버 시스템은 브라우저가 애플리케이션 능력을 거의 가지지 않으므로 중앙 서버에 심하게 의존한다. 전체 인터넷 환경의 제어할 수 없는 특성으로 인해, 로컬 서버가 클라이언트/서버 환경에 있을 수 있으므로, 중앙 서버는 보장된 애플리케이션 성능 및 사용자 경험들을 제공할 수 없다.
티켓을 예약하기 위한 도 2b에서, 사용자(105)는, 단계(210)에서 웹사이트에 액세스하고 단계(230)에서 예약 주문 정보를 제시하기 위해 브라우저를 사용한다. 중앙 서버는 단계(235)에서 주문을 프로세스하고 단계(240)에서 사용자에 응답한다. 단계(240)에서 예약이 성공적이면, 단계(245)에서 확인서가 사용자에게 전송되고 브라우저(210)에 열린 웹사이트에 디스플레이된다. 단계(240)에서 티켓이 예약되지 않으면, 단계(250)에서 사용자에게 통보되고, 그에 따라 단계(210)에서 사용자는 다른 질의를 할 수 있거나 시스템을 종료한다.
일반적으로, 브라우저/서버 시스템은 서버가 국부적으로 위치되어 다층 클라이언트/서버 기술과 유사하게 되지 않는 한, 광역 네트워크에 걸쳐 예측할 수 없는 응답 시간을 고려할 때 탑승 제어 기능에 대해 사용되지 않는다.
도 3a 내지 도 3c는 분산형 클라우드 서비스 시스템을 통해 철도 e-티켓을 획득하는 흐름도의 단계들을 도시한다. 철도 e-티켓을 획득 및 사용하는 프로세스(300)는 일반적으로 질의, 예약, 및 탑승의 단계들을 포함한다. 도 3a에서, 철도 e-티켓에 관해 질의할 때, 단계(310)에서 사용자(105)는 시스템 단말기에 액세스하여 적어도 출발지, 목적지 및 날짜를 입력한다. 시스템 단말기와 동일한 근거리 네트워크에 있는 클라이언트 DIS(CDIS)층 또는 에지 DIS(EDIS)층에서 분산형 인터넷 서비스 시스템의 컴포넌트 분산 서버/자산 분산 서버 시스템을 통해 분산된 애플리케이션은 단계(315a 또는 315b)에서 각각 파라미터들을 수신하고 단계(320)에서 미리-분산되고 CDS/ADS 시스템에 관해 기술된 바와 같이 중앙 클라우드 서버와 동기화되는 특정 스케줄, 가격 및 재고 정보를 검색한다. 애플리케이션은 또한, 필요한 경우, 단계(325)에서 광역 네트워크에 걸친 중앙 서버로부터 직접 매우 소량의 정보를 요청한다. 로컬 애플리케이션은 단계(330)에서 답신을 컴파일하고, 광역 네트워크가 완전히 사용 불가능하지 않는 한, 대부분의 경우에서 티켓을 예약하기 위한 정보를 시스템 단말기(310) 상에 실시간으로 보장된 성능으로 디스플레이함으로써 단계(335)에서 사용자에게 응답한다.
로컬 DIS층은 분산형 클라우드 서비스를 통해 중앙 클라우드 서버와 동기화되는 데이터를 유지한다. 요청된 기차가 몇 개의 이용 가능한 티켓만을 가지는 것과 같은 특정 조건들 하에서, 로컬층은 매우 소량의 데이터를 가진 요청들을 중앙 서버에 직접 전송해야 할 것이다. 분산형 클라우드 서비스들은 일반적으로 고속이고(제어 불가능한 인터넷 환경을 통하더라도), 따라서 대부분의 경우에서, 보장된 응답 시간 및 애플리케이션 성능을 제공하는 것이 가능할 수 있다.
티켓을 예약하기 위한 도 3b에서, 사용자(105)는 단계(340)에서 사용자 단말기 상으로 티켓 예약 정보를 제시한다. 로컬 애플리케이션은 단계(345)에서 주문을 프로세스하고, 특정 조건들 하에서 매우 소량의 정보를 중앙 클라우드 서버에 직접 전송해야만 하기 때문에, 단계(350)에서 대부분의 경우에서 실시간으로 사용자에게 응답한다. 단계(355)에서, 예약이 성공적이면, 확인서가 시스템 단말기(340)에 디스플레이되고 예약 정보가 DIS층 상에 저장된다. 단계(360)에서 티켓이 예약되지 않으면, 사용자에게 통보되고 그에 따라 단계(310)에서 사용자는 다른 질의를 할 수 있거나 시스템을 종료한다. 예약 주문은 "분산형 클라우드 서비스들"에 의해 중앙 클라우드 서버와 동기되는 시스템 데이터에 기초한다. 애플리케이션 성능은 대부분의 경우들에서 보장된다.
도 3c에서, 기차를 탑승하기 위해, 단계(365)에서 e-티켓이 개찰구 조작자 또는 기계 판독기에 넘겨진다. 티켓은 자기 띠를 포함할 수 있거나, 바코드가 있는 종이일 수 있거나 또는 RFID-기반 카드 또는 종이일 수 있다. 탑승 제어 시스템은 단계(370)에서 티켓 상에 인코딩된 데이터를 수신하고 단계(375)에서 이를 로컬 DIS층 상에 미리-저장된 것과 비교한다. 단계(380)에서 BCS 시스템이 티켓을 통과시키면, 단계(385)에서 사용자는 기차에 탑승한다. BCS 시스템이 인코딩된 티켓 데이터를 미리-저장된 정보와 매칭할 수 없으면, 단계(390)에서 티켓은 실패하고 사용자는 기차에 탑승할 수 없다. 티켓 데이터가 "분산형 클라우드 서비스"에 의해 BCS 시스템의 로컬 DIS층에 이미 미리-저장되기 때문에, 응답은 실시간이다.
도 4는 사용자에 대한 다차원 값 모델을 생성하는 단계들을 도시한다.
단계(410)에서 여행 이벤트들이 수집된다. 각각의 여행 지역에 대해, 먼저 온라인 및 오프라인의 모든 가능한 소스들로부터 상기에 정의된 모든 여행 이벤트들을 찾는다. 이벤트들의 목록은 정보 수집 단계 동안 더 나중에 증대될 수 있다.
단계(420)에서 여행 이벤트들에 관한 정보가 수집된다. 각각의 여행 이벤트에 대해, 임의의 및 모든 소스들로부터의 모든 가능한 관련 정보가 발견된다. 이벤트에 관련된 전체 문장 및 단락들을 수집한다. 모든 수집을 이벤트들에 의해 미가공 정보 라이브러리에 넣는다. 더 많은 이벤트들이 이 프로세스를 통해 발견되면, 이벤트 목록이 증대되고, 이 단계는 반복된다. 이벤트에 관한 정보는 수집되는 장소에 의존하여 본 명세서에 정의된 소스에 의해 범주화된다.
단계(430)에서, 값 차원 및 값 기술이 확립된다. 미리-정의된 사전을 사용하여, 이벤트 정보의 각각의 엔트리가 분석되어 이벤트의 값 차원의 초기 세트를 확립한다. 사전은 "값 차원" 및 "값 기술"에 정의된 단어들만을 포함한다. 예를 들면, 호텔에 관해 수집된 정보 엔트리는 "방은 매우 깨끗하지만, 침대는 나에게 너무 딱딱하다"일 수 있다. 여기서 "방"은 사전에서 값 차원으로서 발견되고, 따라서 "매우" 및 "깨끗한(clean)"이 "값 기술"로서 사전에 있지만 "방"이 이전에 정의되어 있지 않았으면, "방"은 MDV 모델에 대한 새로운 차원으로서 추출된다. 또한, "매우 깨끗한"이 형용사를 더 정의하기 위해 부사로서 문장에 나타나기 때문에, "매우 깨끗한"은 주어진 값 차원 "방"에 대한 값 기술로서 추출된다. 이 정보 엔트리로부터, "방"은 "값 차원"으로서 추출되고 대응하는 "매우 깨끗한"은 "값 기술"로서 추출된다. 유사하게, "침대"는 "값 차원"으로서 추출되고 "너무 딱딱한"은 "값 기술"로서 추출된다. 사전에 없는 새로운 단어가 발견되어 사전에 추가하기로 결정될 때마다 사전은 수동으로 계속 증대된다.
발견된 모든 값 차원들(이들은 동일하게 가중되지 않을 수 있음)과 호텔에 대한 다수의 차원 값 모델의 예는 하기를 포함한다:
1) 위치 18) 냉장고
2) 방 19) 스위트룸 전망
3) 건축 양식 20) 침구
4) 보도(Walkway) 21) 구두닦기
5) 로비 22) 아침식사
6) 로비의 가구 23) 회의실
7) 버스 24) 씨푸드 레스토랑의 요리사
8) 택시 25) 엘리베이터
9) 2층 이탈리안 레스토랑 26) 방 가구 스타일
10) 체육관 27) 자전거
11) 수영장 28) 공항까지의 교통
12) 온수 욕조(Hot tub) 29) 주차장
13) 안내 데스크 30) 주차 또는 세탁 서비스
14) 룸 서비스 31) 쇼핑
15) 스위트룸 32) 애완동물 데려오기
16) 침실 33) 홍보 업그레이드 또는 가격 할인
17) 베개(pillow)
단계(440)에서, 값 기술이 양자화된다. 부단계(442)에서, 미리-정의된 텍스트-값 매칭 테이블이 사용되어, 값 차원 "방"에 대해 "매우 깨끗한"을 "0.95"로 변환하고 다른 값 차원 "침대"에 대해 "너무 딱딱한"을 "0.5"로 변환하는 것과 같이, "값 기술"에 발견되는 텍스트를 수치 값으로 변환한다. 부단계(444)에서, 미리-정의된 가중-값 테이블이 사용되어 값 차원 및 값 기술 둘다에 대해 정보에 대한 가중치를 추가한다. 예를 들면, 상기 정보 엔트리는 0.9의 가중치를 가진 "인기있는 소스"의 소스로부터 나온다.
단계(450)에서, 이벤트에 대한 MVD 모델이 확립되고 업데이트된다. 단계(430) 및 단계(440)로부터의 결과들을 활용하면, 주어진 이벤트에 대한 MVD는 다음과 같이 각각의 값 차원에 대한 값과 가중치를 곱함으로써 확립된다:
...
Dimension = "room": value = 0.9*0.95=0.855
Dimension = "bed" : value =0.9*0.5=0.45
...
값 차원에 대한 더 많은 값 기술들이 발견될 때, 이들은 하나의 값으로 가중치와 평균된다. 이벤트들의 각각의 카테고리에 대한 MDV 모델의 차원들은 이용 가능한 정보로부터 발견된 MDV 모델의 최대 차원들로서 정의된다.
단계(460)에서, MVD 모델은 사용자(여행자)에 대해 확립된다. 이벤트들의 각각의 카테고리에 대한 여행자에 대한 MVD 모델이 각각의 차원에 대한 최상의 값을 가진 이벤트 모델과 동일한 차원들로서 초기에 설정되는 경우에 초기 모델이 셋업된다. 초기에 추천된 이벤트로부터 여행자의 선택 프로세스의 각각의 단계에서, 여행자의 모델의 대응하는 이벤트에 대한 값이 그의 선택에 기초하여 수정된다. 여행자의 선호를 보여주는 하나 이상의 선택들 후에, 각각의 차원에 대한 값은 이 여행자의 MDV 모델에 대해 설정된다.
단계(470)에서, MDV 모델은 이벤트들에 대해 업데이트된다. 시스템은 정보를 끊임없이 수집할 것이고 각각의 이벤트에 대한 MDV 모델을 업데이트할 것이다.
단계(480)에서, MDV 모델은 여행자에 대해 업데이트된다. 여행자가 이벤트 추천을 요청하고 추천된 이벤트쪽으로 선택하거나 변경할 때마다, 자신의 MDV 모델이 업데이트된다. 특정 조건들에 기초하여, "당신의 여행 목적은 무엇입니까?"와 같은 특정 질문에 대한 여행자의 대답을 예로 들면, 이 여행자에 대한 MDV 모델은 예를 들면 "사업을 위한 여행" 또는 "휴가를 위한 여행"에 그 조건을 대응시키기 위해 라벨을 붙여 저장될 수 있다. 모델에 상이한 라벨이 붙여지게 할 수 있는 조건들의 다른 대표 예들은 "겨울 여행", "여름 여행", "35세의 여행", 및 "52세의 여행", " 가족 동반" 및 "단독 여행"을 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 여행자의 MDV 모델은 또한 "콘서트" 이벤트 후와 같은 순서 가중치(sequencing weight)의 조건으로 업데이트될 수 있고, "BBQ 레스토랑"에 대한 그의 순서 값은 "씨푸드 레스토랑"에 대한 순서 값보다 훨씬 더 낮아진다. 개인의 선호들은 복잡해질 수 있고, 따라서, 여행자의 MDV 모델은 더 많은 피드백이 여행자로부터 수집되고 자신의 MDV 모델의 더 많은 카테고리들이 확립될 수 있으므로, 더 많은 조건들을 개발할 것이다. 이것은 제한이 없을 수 있다.
단계(490)에서, 실시간으로 신속히 최상의 매칭이 발견된다. 단계(410), 단계(420), 단계(430), 단계(440) 및 단계(450)가 끊임없이 행해지면, 각각 및 모든 여행 이벤트들의 객관적인 표현은 더욱 완전해지고 통용하게 된다. 여행자가 특정한 원하는 것들을 표현할 때마다, 여행 이벤트 또는 여행 이벤트들의 시퀀스는 신속하게 발견될 수 있고 주어진 조건들 하에서 여행자의 MDV 모델과 이벤트(들)의 모델들의 매칭 정도에 기초하여 여행자에게 추천된다. 예를 들면, 주어진 조건들 하에서 과거에, 주말 여행 동안, 예를 들면 여행자는 공항으로의 접근이 용이한 역사적 장소에서 좋은 이탈리안 레스토랑이 딸린 호텔을 선호한다. 또한, 여행지는 일반적으로 자신의 개인적 휴가시, 체육관 이용 가능성에 관해 별로 신경쓰지 않고 자신의 개를 데리고 다니는 것을 좋아한다. 따라서 호텔 이벤트들은 이러한 다수의 값 모델의 값들에의 매칭에 기초하여 검색되고 최상의 매칭 이벤트가 신속하게 추천된다.
단계(500)에서, 사용자가 매칭에 만족한다면, 사용자는 호텔, 공항 등을 예약하는 것을 진행한다. 사용자가 만족하지 않으면, 사용자는 단계(505)에서 더 많은 또는 상이한 조건들로 검색을 개선할 수 있다.
도 5a 내지 도 5j는, 사용자에 대한 최상의 추천을 위해 다차원 값 매칭을 활용하는 MyTripService 맞춤형 여행 계획 애플리케이션의 부분들을 예시하는 웹페이지들의 개별 스크린샷들(500a-j)이다. 도 5a는 다양한 부분들을 보여주는 홈페이지(500a)이다. 상호작용 스크린은 현재 위치(502)를 식별하고 504에서 사용자가 여행하기를 원하는 장소에 대한 엔트리를 가능하게 한다. 웹페이지는 또한 "여행 기간은 ?"(506), "인원 수는 ?"(508), "예산 계획"(510), "여행 계획 도우미"(512), 및 "다시 시작"(514)에 대한 엔트리/선택을 위한 기능들을 위해 구성된다. 페이지는 516으로 표현된 복수의 애니메이션 버블들을 디스플레이하며, 이들은 하단에서 상단으로 끊임없이 흐르면서, 해변, BBQ, 캠프, 특정 도시 또는 장소명과 같은 여행을 위한 발상들로 사용자에게 촉구하지만, 상기한 발상들에 제한되지 않는다. 버블의 크기, 이동 속도, 출현 빈도, 및/또는 위치는 사용자에게 관심있을 가능성에 의해 결정된다. 사용자는 여행에 대한 관심과 매칭하는 임의의 버블을 터치할 수 있고 하나 이상의 버블을 선택할 수 있다. 웹페이지는 또한 518에 광고들 및 홍보들을 디스플레이할 수 있다. 도 5b에서, 웹페이지(500b)는 이제 504에서 사용자가 해변을 선택했고 506에서 계획된 여행 일자를 선택하였음을 보여주며, 이것은 520에서 드롭-다운 캘린더 상에 디스플레이된다.
도 5c에서, 웹페이지(500c)는 522에 디스플레이된 여행 파라미터들, 즉 해변, 2명, 계획된 예산 등을 포함하는 여행 파라미터들에 기초하여 여행에 대한 최상의 추천을 디스플레이한다. 추천된 여행 스케줄은 524에 디스플레이되고, 추천된 "여행 이벤트"로 구성된다. 페이지는 5개의 탭들, 운송(526a), 식사(526b), 관광(526c), 놀이 또는 오락(526d), 및 숙소(526e)를 포함한다. 숙소 탭이 클릭되고 호텔들과 여행자 사이의 값 행렬들의 최상의 매칭에 기초하여 호텔들이 528에 추천된다. 페이지는 또한 사용자가 526e의 목록에서 선택할 때 추천된 호텔들 중 하나에 대한 상세한 정보를 530에 디스플레이한다. 사용자는 추천을 업데이트하거나 변경하기 위해 버튼들을 눈금자들 양단을 슬라이딩함으로써 532에서 주요 값 차원들을 수정할 수 있다.
도 5d에서, 탭 식사(526b)가 웹페이지(500d)에서 선택되고, 여행자와 레스토랑들 사이의 값 행렬들의 최상의 매칭에 기초하여 3개의 레스토랑이 534에 추천된다. 레스토랑들 중 하나에 관한 상세한 정보는 536에 디스플레이된다. 탭(526b)에 대한 드롭-다운시, 예약 시간이 538에서 선택된다. 숙소에서와 같이, 사용자는 선택을 수정할 수 있다.
도 5e에서, 웹페이지(500e)는 사용자가 디스플레이된 지도(542) 상에서 상세한 운송 계획을 입력할 수 있도록 아이콘(540)이 선택되는 것을 보여준다. 지도에서 원하는 위치, 예를 들면 베이징 도시를 터치함으로써 시작 장소(544)가 선택된다. 지도는 나라 전체에서 상세한 도로까지, 3개의 선택, 즉 도시, 지역, 및 도로 내에서 비례 축적될 수 있다. 버튼(546)은, 선택되면, 시작 장소를 확인한다.
도 5f에서, 웹페이지(500f) 상에서 시작 장소(544)가 546에서 확인되었으면, 지도 데이터베이스(550a)로부터 가장 근접한 도로 주소(548)가 얻어진다. 도 5g에서, 웹페이지(500g) 상에서 목적지(552)가 지도(542) 상에서 선택되고 버튼(546)으로 확인된다. 도 5h에서, 웹페이지(500h) 상에서 목적지(552)가 546에서 확인되었으면, 지도 데이터베이스(550b)로부터 주소(554)가 얻어진다. 도 5i에서, 웹페이지(500i)는 지도(542) 상의 목적지(552), 550a 및 550b에서 시작 위치 주소 및 목적지 주소를 각각 보여준다. 여행 날짜들은 506에서 드롭-다운시 보인다.
도 5j에서 웹페이지(500j) 상에서 탭 운송(526a)이 선택되고 운송 계획들이 추천된다. 시간 및 비용을 포함하여 시작 장소에서 목적지까지 차량에 의해, 비행기에 의해, 철도에 의해 공공 운송과 같은 모드들에 대한 추천들이 이루어지도록, 552의 출발지에서 목적지까지(door-to-door)의 운송 계획이 선택될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 시작 장소에서 공공 운송을 통해 공항까지 및 공항에서 목적지까지의 시간 및 비용을 입수할 수 있다. 이러한 후자의 경우, 공항에서 목적지까지 이동하는데 택시만 추천될 수도 있다. 선택된 운송 계획에 대한 총 시간 및 비용은 556에 디스플레이된다. 선택된 추천된 주요 운송 모드에 대한 상세한 정보가 558에 디스플레이된다. 시작 위치 및 목적지를 포함한 추천된 여행 스케줄(524)도 또한 디스플레이된다.
다차원 값 모델에 대한 데이터 구조 설계 문서
다음의 테이블들은 MDV 모델을 기술한다.
Ⅰ. 이벤트 값 테이블들
[표 Ⅰa] 이벤트 값 테이블 도입
Figure pct00001
[표 Ⅰb] SQL문 이벤트 관련 값 테이블
alter table MTS_INCIDENT_VALUE
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_INCIDENT_VALUE
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_INCIDENT_VALUE;
========================================================
-- Table: MTS_INCIDENT_VALUE
========================================================
create table MTS_INCIDENT_VALUE (
"v_id" BIGINT not null,
"v_incident_id" BIGINT,
"v_dimensions_id" INT,
"v_dimensions_value" FLOAT(2,2),
"v_create_time" DATE,
"v_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("v_id")
);
테이블 MTS_INCIDENT_VALUE에 관한 코멘트는;
이벤트 값 테이블 - 다수의 차원들에 대응하는 이벤트
alter table MTS_INCIDENT_VALUE
add constraint "F_Refere" foreign key ("v_incident_id")
references MTS_INCIDENT ("i_id")
on delete restrict;
alter table MTS_INCIDENT_VALUE
add constraint "F_Refere" foreign key ("v_dimensions_id")
references MTS_SYSTEM_DIMENSIONS ("d_id")
on delete restrict;
[표 Ⅰc] 필드 이벤트 연관된 값 테이블
Figure pct00002

Ⅱ. 이벤트 매칭 동작 흐름 차트
[표 Ⅱa] 이벤트 매칭 동작 차트 도입
Figure pct00003

[표 Ⅱb] 이벤트 매칭 관련 동작 절차들 테이블 sql문
drop table MTS_SYSTEM_INCIDENT_METCH_PROCESS;
===========================================================
-- Table: MTS_SYSTEM_INCIDENT_METCH_PROCESS
========================================================
create table MTS_SYSTEM_INCIDENT_METCH_PROCESS (
"p_id" INT not null,
"p_process_id" INT,
"p_name" VARCHAR(32),
constraint "P_Key_1" primary key ("p_id")
);
테이블 MTS_SYSTEM_INCIDENT_METCH_PROCESS에 관한 코멘트는:
'이벤트 매칭 동작 흐름 차트 - 각 단계에 대한 고정 프로세스에는 사용자 매칭 프로세스를 기록하기 위해 번호가 붙는다'
[표 Ⅱc] 관련 필드의 이벤트 매칭 동작 흐름 차트
Figure pct00004

Ⅲ. 이벤트 정보 테이블들
[표 Ⅲa] 기본 정보 테이블 이벤트에 대한 도입
Figure pct00005

[표 Ⅲb] 기본 정보 관련 SQL문 이벤트 테이블
alter table MTS_INCIDENT_INFO
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_INCIDENT_INFO;
--==========================================================
-- Table: MTS_INCIDENT_INFO
--==========================================================
create table MTS_INCIDENT_INFO (
"i_id" BIGINT not null,
"i_incident_id" BIGINT,
"i_name" VARCHAR(16),
"i_value" VARCHAR(21812),
"i_desc" VARCHAR(128),
constraint "P_Key_1" primary key ("i_id")
);
테이블 MTS_INCIDENT_INFO에 관한 코멘트는:
이벤트 정보 테이블 - 키-값 형태를 사용하여, 상이한 필드들의 상이한 이벤트들을 분류해야 됨
alter table MTS_INCIDENT_INFO
add constraint "F_Refere" foreign key ("i_incident_id")
references MTS_INCIDENT ("i_id")
on delete restrict;
[표 Ⅲc] 기본 정보 테이블의 이벤트-관련 필드들
Figure pct00006

Ⅳ. 테이블 포맷에서 값 모델
[표 Ⅳa] 값 모델 포맷 테이블들 도입
Figure pct00007

[표 Ⅳb] 테이블 포맷에서의 SQL문 관련 값 모델
drop table MTS_SYSTEM_MODLE_FORMAT;
==============================================================
-- Table: MTS_SYSTEM_MODLE_FORMAT
-==============================================================
create table MTS_SYSTEM_MODLE_FORMAT (
"f_id" INT not null,
"f_format" INT,
"f_name" VARCHAR(32),
"f_state" INT,
"f_create_time" DATE,
"f_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("f_id")
);
테이블 MTS_SYSTEM_MODLE_FORMAT에 관한 코멘트는: '값 모델 디스플레이 포맷 테이블'
[표 Ⅳc] 테이블 포맷에서의 관련 필드 값 모델
Figure pct00008

V. 값 행렬 키워드 테이블
[표 Va] 키워드 테이블 값에 대한 도입
Figure pct00009

[표 Vb] SQL문 관련 키워드 값 행렬 테이블
alter table MTS_SYSTEM_KEYWORD
drop foreign key F_MTS_FK;
drop table MTS_SYSTEM_KEYWORD;
==============================================================
-- Table: MTS_SYSTEM_KEYWORD
-==============================================================
create table MTS_SYSTEM_KEYWORD (
"k_id" INT not null,
"k_keyword" VARCHAR(64),
"k_weight" FLOAT(1,2),
"k_flag" INT,
"k_dimensions_id" INT,
"k_create_time" DATE,
"k_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("k_id")
);
테이블 MTS_SYSTEM_KEYWORD에 관한 코멘트는 '값 행렬 시스템-레벨 키워드 테이블';
alter table MTS_SYSTEM_KEYWORD
add constraint F_MTS_FK foreign key ("k_dimensions_id")
references MTS_SYSTEM_DIMENSIONS ("d_id")
on delete restrict;
[표 Vc] 관련 필드 값 행렬 키워드 테이블
Figure pct00010

Ⅵ. 값 차원 테이블
[표 Ⅵa] 값 차원 테이블 도입
Figure pct00011

[표 Ⅵb] 값의 차원 테이블 SQL문에 관련
alter table MTS_INCIDENT_VALUE
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_SYSTEM_DIMENSIONS
drop foreign key F_MTS_FK;
alter table MTS_SYSTEM_KEYWORD
drop foreign key F_MTS_FK;
alter table MTS_USER_RESULT
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_SYSTEM_DIMENSIONS;
==========================================================
-- Table: MTS_SYSTEM_DIMENSIONS
==========================================================
create table MTS_SYSTEM_DIMENSIONS (
"d_id" INT not null,
"d_name" VARCHAR(16),
"d_parent_id" int,
"d_weight" FLOAT(2,2),
"d_incident_type" INT,
"d_create_time" DATE,
"d_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("d_id")
);
테이블 MTS_SYSTEM_DIMENSIONS에 관한 코멘트는: '값 시스템-레벨 차원 테이블'; alter table MTS_SYSTEM_DIMENSIONS
add constraint F_MTS_FK foreign key ("d_incident_type")
references MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE ("t_id")
on delete restrict;
[표 VIc] 관련 분야 값 차원 테이블
Figure pct00012

Ⅶ. 사전 유지 기록 형태
[표 Ⅶa] 사전 유지 기록 형태에 관해
Figure pct00013

[표 Ⅶb] 사전 테이블 SQL문에 관련된 기록들의 유지
alter table MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD;
=========================================================
-- Table: MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD
=========================================================
create table MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD (
"r_id" INT not null,
"r_incident_id" INT,
"r_version" VARCHAR(5),
"r_creat_time" DATE,
"r_update_time" DATE,
"r_user" INT,
"r_info" VARCHAR(256),
constraint "P_Key_1" primary key ("r_id")
);
테이블 MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD에 관한 코멘트는 '사전 유지 기록 형태' alter table MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD
add constraint "F_Refere" foreign key ("r_incident_id")
references MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE ("t_id")
on delete restrict;
[표 Ⅶc] 사전 테이블 유지 기록 관련 필드들
Figure pct00014

Ⅷ. 추천된 태그 테이블
[표 Ⅷa] 추천된 라벨 테이블 도입
Figure pct00015

[표 Ⅷb] 관련 SQL문 추천된 라벨 시트
alter table MTS_USER_RECOMMEND
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_INCIDENT_RECOMMEND_LABEL;
==============================================================
-- Table: MTS_INCIDENT_RECOMMEND_LABEL
==============================================================
create table MTS_INCIDENT_RECOMMEND_LABEL (
"l_id" INT not null,
"l_name" VARCHAR(32),
"l_state" INT,
"l_relation" VARCHAR(256),
"l_synonymous" VARCHAR(256),
constraint "P_Key_1" primary key ("l_id")
);
테이블 MTS_INCIDENT_RECOMMEND_LABEL에 관한 코멘트는 '검색에 의한 추천된 라벨 테이블 - 이벤트들 사이의 관계 -, 이벤트 로그 테이블 유지 동작';
[표 Ⅷc] 관련 필드들 추천된 라벨 시트
Figure pct00016

Ⅸ. 검색 기록 형태
[표 Ⅸa] 검색 기록 시트 도입
Figure pct00017

[표 Ⅸb] 검색 기록 관련 테이블에 대한 SQL문
drop table MTS_INCIDENT_SEARCH;
--=========================================================
-- Table: MTS_INCIDENT_SEARCH
--=========================================================
create table MTS_INCIDENT_SEARCH (
"s_id" INT not null,
"s_keyword" VARCHAR(32),
"s_time" DATE,
"s_user_id" INT,
"s_state" INT,
constraint "P_Key_1" primary key ("s_id")
);
테이블 MTS_INCIDENT_SEARCH에 관한 코멘트는 '검색 기록 형태 - 통계 및 사용자 추천들에 대해';
[표 Ⅸc] 검색 기록 관련 필드 테이블
Figure pct00018

X. 여행 이벤트 타입
[표 Xa] 여행 이벤트 타입 기술
Figure pct00019

[표 Xb] 여행-관련 이벤트 타입 SQL문
alter table MTS_INCIDENT
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_SYSTEM_DICTIONARY_RECORD
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_SYSTEM_DIMENSIONS
drop foreign key F_MTS_FK;
alter table MTS_USER_RESULT
drop foreign key "F_Refere";
alter table USER_MATCH_RECORD
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE;
--==============================================================
-- Table: MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE
--==============================================================
create table MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE (
"t_id" INT not null,
"t_name" VARCHAR(32),
"t_parent_id" INT,
"t_create_time" DATE,
"t_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("t_id")
);
테이블 MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE에 대한 코멘트는 '여행 시스템-레벨 이벤트 타입 테이블';
[표 Xc] 이벤트-관련 필드 트립의 타입
Figure pct00020

XI. 여행 이벤트 테이블
[표 XIa] 여행 이벤트 테이블 도입
Figure pct00021

[표 XIb] 여행-관련 이벤트 테이블 SQL문
alter table MTS_INCIDENT
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_INCIDENT_INFO
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_INCIDENT_VALUE
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_USER_OPERATION_INCIDENT
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_INCIDENT;
==============================================================
-- Table: MTS_INCIDENT
==============================================================
create table MTS_INCIDENT (
"i_id" BIGINT not null,
"i_name" VARCHAR(128),
"i_area" VARCHAR(16),
"i_type_id" INT,
"i_state" INT,
"i_format_id" INT,
"i_label" VARCHAR(256),
"i_create_time" DATE,
"i_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("i_id")
);
테이블 MTS_INCIDENT에 관한 코멘트는 '여행 이벤트 테이블';
alter table MTS_INCIDENT
add constraint "F_Refere" foreign key ("i_type_id")
references MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE ("t_id")
on delete restrict;
[표 XIc] 관련 필드 트립 이벤트 테이블
Figure pct00022

XII. 사용자 이력 테이블 값 결과들
[표 XIIa] 사용자 프로파일 값 결과 이력
Figure pct00023

[표 XIIb] 값들의 사용자 이력 테이블의 결과들에 관련된 SQL문
drop table MTS_USER_RESULT_HOSTORY;
--==============================================================
-- Table: MTS_USER_RESULT_HOSTORY
--==============================================================
create table MTS_USER_RESULT_HOSTORY (
"r_id" INT not null,
"r_user_id" INT,
"r_incident_id" INT,
"r_influence_id" INT,
"r_dimensions_id" INT,
"r_dimensions_value" FLOAT(2,2),
"r_create_time" DATE,
"r_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("r_id")
);
테이블 MTS_USER_RESULT_HOSTORY에 관한 코멘트는 '사용자 테이블 값 결과 이력 - 사용자 지향의 변경들을 기록하는 이력';
[표 XIIc] 값 결과들의 관련된 필드 사용자 이력 테이블
Figure pct00024

XIII. 사용자 값 지향 결과 테이블
[표 XIIIa] 사용자 프로파일 값 결과 테이블
Figure pct00025

[표 XIIIb] 사용자 테이블 값들의 결과들에 관련된 Sql문
alter table MTS_USER_RESULT
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_USER_RESULT
drop foreign key "F_Refere";
alter table MTS_USER_RESULT
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_USER_RESULT;
=========================================================
-- Table: MTS_USER_RESULT
-=========================================================
create table MTS_USER_RESULT (
"r_id" INT not null,
"r_user_id" INT,
"r_incident_id" INT,
"r_influence_id" INT,
"r_dimensions_id" INT,
"r_dimensions_value" FLOAT(2,2),
"r_create_time" DATE,
"r_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("r_id")
);
테이블 MTS_USER_RESULT에 관한 코멘트는 '사용자 값 결과 테이블';
alter table MTS_USER_RESULT
add constraint "F_Refere" foreign key ("r_influence_id")
references MTS_USER_INFLUENCE ("i_id")
on delete restrict;
alter table MTS_USER_RESULT
add constraint "F_Refere" foreign key ("r_incident_id")
references MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE ("t_id")
on delete restrict;
alter table MTS_USER_RESULT
add constraint "F_Refere" foreign key ("r_dimentsions_id")
references MTS_SYSTEM_DIMENSIONS ("d_id")
on delete restrict;
[표 XIIIc] 사용자 관련 필드 값 결과 테이블
Figure pct00026

XIV. 사용자 값 영향 파라미터 테이블
[표 XIVa] 사용자 값 영향 파라미터 테이블 도입
Figure pct00027

[표 XIVb] 고객 값 파라미터 테이블에 관련된 SQL문 영향
alter table MTS_USER_RESULT
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_USER_INFLUENCE;
=========================================================
-- Table: MTS_USER_INFLUENCE
=========================================================
create table MTS_USER_INFLUENCE (
"i_id" INT not null,
"i_factor" VARCHAR(16),
"i_state" INT,
"i_create_time" DATE,
"i_update_time" DATE,
constraint "P_Key_1" primary key ("i_id")
);
테이블 MTS_USER_INFLUENCE에 관한 코멘트는 '사용자 값 영향 파라미터 테이블'
[표 XIVc] 사용자 값 영향 파라미터 테이블 관련 필드들
Figure pct00028

XV. 사용자 매칭 프로세스 기록 시트
[표 XVa] 사용자 매칭 프로세스 기록 시트 도입
Figure pct00029

[표 XVb] SQL문 관련 기록 사용자 테이블 매칭 프로세스
alter table USER_MATCH_RECORD
drop foreign key "F_Refere";
drop table USER_MATCH_RECORD;
=========================================================
-- Table: USER_MATCH_RECORD
=========================================================
create table USER_MATCH_RECORD (
"m_id" INT not null,
"m_user_id" INT,
"m_type_id" INT,
"m_choice_time" DATE,
"m_choice_area" VARCHAR(16),
"m_choice_form" INT,
"m_choice_dimentsions" VARCHAR(512),
"m_record_time" DATE,
"m_operation_process" VARCHAR(1024),
"m_state" INT,
constraint "P_Key_1" primary key ("m_id")
);
테이블 USER_MATCH_RECORD에 관한 코멘트는: '사용자 매칭 프로세스 기록 시트'
alter table USER_MATCH_RECORD
add constraint "F_Refere" foreign key ("m_type_id")
references MTS_SYSTEM_INCIDENT_TYPE ("t_id")
on delete restrict;
[표 XVc] 사용자 매칭 프로세스 기록 관련 필드 테이블

XVI. 사용자 추천 형태
[표 XVIa] 사용자 매칭 프로세스 기록 시트 도입
Figure pct00031

[표 XVIb] 관련 SQL문 사용자 추천 테이블들
alter table MTS_USER_RECOMMEND
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_USER_RECOMMEND;
--=========================================================
-- Table: MTS_USER_RECOMMEND
--=========================================================
create table MTS_USER_RECOMMEND (
"r_id" INT not null,
"r_user_id" INT,
"r_label_id" INT,
"r_weight" FLOAT(1,2),
constraint "P_Key_1" primary key ("r_id")
);
테이블 MTS_USER_RECOMMEND에 관한 코멘트는: '사용자 추천 형태'
alter table MTS_USER_RECOMMEND
add constraint "F_Refere" foreign key ("r_label_id")
references MTS_INCIDENT_RECOMMEND_LABEL ("l_id")
on delete restrict;
[표 XVIc] 사용자 추천 테이블 관련 필드들
Figure pct00032

XVII. 사용자 동작 이벤트 로그 테이블
[표 XVIIa] 사용자 작동 이벤트 로그 테이블에 대한 도입
Figure pct00033

[표 XVIIb] 사용자 작동들의 이벤트 로그 테이블에 관련된 SQL문
alter table MTS_USER_OPERATION_INCIDENT
drop foreign key "F_Refere";
drop table MTS_USER_OPERATION_INCIDENT;
--==============================================================
-- Table: MTS_USER_OPERATION_INCIDENT
--==============================================================
create table MTS_USER_OPERATION_INCIDENT (
"o_id" INT not null,
"o_user_id" INT,
"o_incident_id" INT,
"o_info" VARCHAR(128),
"o_time" DATE,
"o_state INT,
constraint "P_Key_1" primary key ("o_id")
);
테이블 MTS_USER_OPERATION_INCIDENT에 관한 코멘트는 '사용자 동작 이벤트 로그 테이블'
alter table MTS_USER_OPERATION_INCIDENT
add constraint "F_Refere" foreign key ("o_incident_id")
references MTS_INCIDENT ("i_id")
on delete restrict;
[표 XVIIc] 필드 이벤트 기록 사용자 작동 관련 테이블
Figure pct00034
본 발명은 언급된 결말들 및 이점들뿐만 아니라 본 명세서에 내재하는 결말들 및 이점들을 얻는데 매우 적합하다. 상기에 개시된 특정 실시예들은 예시하기 위한 것일 뿐이므로, 본 발명은 본 명세서의 개시내용들의 이점을 가진 본 기술 분야의 기술자에게 명백한 상이하지만 등가의 방식들로 수정되고 실시될 수 있다. 또한, 하기의 청구항들에 기술된 것 외에는 본 명세서에 도시된 구성 또는 설계의 세부사항들에 제한하려는 의도가 없다. 따라서, 상기에 개시된 특정 예시 실시예들은 변경되거나 수정될 수 있고 모든 이러한 변형들은 본 발명의 사상 및 범주 내에 있는 것으로 고려되는 것이 명백하다. 또한, 청구항들에서의 용어들은 특허권자에 의해 달리 명시적이고 분명하게 정의되지 않는 한, 평범한 보통의 의미를 가진다.

Claims (21)

  1. 이벤트에 대한 다차원 값 모델(multidimensional value model)을 생성하기 위한 소프트웨어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 실행시 적어도 메모리, 프로세서 및 네트워크 접속을 구비한 적어도 하나의 컴퓨터를 사용하여, 명령들이:
    a) 모든 이용 가능한 소스들로부터 관심있는 하나 이상의 이벤트들에 관한 정보를 수신하고;
    b) 관련된 상기 이벤트 및 정보를 미가공 정보 라이브러리(raw information library)에 저장 및 범주화하고;
    c) 상기 이벤트의 값 차원(value dimension) 및 값 기술(value description)을 확립하고;
    d) 상기 값 차원 및 상기 값 기술로부터 상기 이벤트에 대한 초기 다차원 값 모델을 생성할 수 있게 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  2. 제 1 항에 있어서,
    명령들은 또한, 단계 a) 내지 단계 d)의 반복을 통해 상기 다차원 값 모델을 업데이트할 수 있게 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 이벤트는 여행 이벤트이고, 상기 컴퓨터 판독 가능한 매체는, 명령들이 실시간으로:
    e) 사용자에 의해 선택된 이벤트들을 수신하고;
    f) 상기 다차원 값 모델에서 상기 사용자-선택된 이벤트의 상기 값 차원 및 값 기술을 수정하고;
    g) 상기 사용자의 선택들에 기초하여 상기 수정된 다차원 값 모델을 최상의 여행 추천으로서 상기 사용자에게 제공할 수 있게 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  4. 제 3 항에 있어서,
    또한, 명령들이 상기 사용자-선택된 이벤트 및 관련 정보를, 단계 f) 전에, 상기 초기 다차원 모델에서 발견되지 않는 경우, 상기 미가공 정보 라이브러리에 추가할 수 있게 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  5. 제 3 항에 있어서,
    명령들은 또한, 추가의 이벤트 선택시 단계 e) 내지 단계 g)를 반복할 수 있게 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 이벤트에 관련된 정보의 각각의 항목이 상기 소스에 의해 범주화되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  7. 제 1 항에 있어서,
    단계 c)를 할 수 있게 하는 상기 명령은:
    미리-정의된 사전(dictionary)에 기초하여 정보의 각각의 항목을 분석하여 이벤트의 값 차원들의 초기 세트를 확립하고;
    미리-정의된 텍스트-값 매칭 테이블을 통해 상기 값 기술을 수치 값으로 변환하고;
    미리 정의된 가중-값 테이블을 통해 정보의 각각의 항목에 대한 가중치를 상기 값 기술 및 상기 값 차원에 추가하도록 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  8. 제 1 항에 있어서,
    단계 d)를 할 수 있게 하는 상기 명령은:
    정보의 각각의 항목에 대해 가중치를 수치 값과 곱하도록 구성되는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  9. 제 1 항의 상기 비-일시적 컴퓨터 판독 가능한 매체에서 유형으로 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품.
  10. 적어도 프로세서, 메모리 및 네트워크 접속을 구비한 전자 기기 상에서 실시간 여행 계획하기 위한 사용자-구현 방법에 있어서:
    a) 선택된 관심있는 여행 지역에 대한 하나 이상의 여행 이벤트들을 상기 전자 기기에 입력하는 단계;
    b) 상기 선택된 여행 이벤트들 및 지역에 기초하여 상기 여행 이벤트의 초기 다차원 값 모델을 업데이트하는 단계; 및
    c) 상기 업데이트된 다차원 값 모델에 기초하여 상기 관심있는 지역으로의 여행을 위한 최상의 추천을 실시간으로 출력하는 단계를 포함하는, 사용자-구현 방법
  11. 제 10 항에 있어서,
    하나 이상의 추가의 또는 수정된 여행 이벤트들을 입력하는 단계; 및
    상기 업데이트된 다차원 값 모델에 기초하여 단계 b) 및 단계 c)를 반복하는 단계를 더 포함하는, 사용자-구현 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 초기 다차원 값 모델은 상기 여행 이벤트를 포함하는 정보의 각각의 항목에 대한 가중된 값들을 포함하는, 사용자-구현 방법.
  13. 적어도 하나의 프로세서, 상기 프로세서와 통신하는 적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 네트워크 접속을 포함하는 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템으로서, 상기 메모리는 명령들을 유형으로 저장하고, 상기 프로세서에 의해 실행될 때:
    a) 상기 네트워크 접속을 통해 입력을 수신하도록 구성되고;
    분산형 인터넷 서비스(DIS: Distributed Internet Services) 시스템을 통해:
    b) 중앙 클라우드 서버에 위치되는 상기 입력을 프로세스하도록 구성된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 선택된 클라이언트층 상의 타겟에 분산하고;
    c) 상기 분산된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 상기 타겟에 배치하고;
    d) 상기 클라이언트 층 상의 임의의 데이터를 상기 중앙 서버와 동기화하도록 구성되는, 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 타겟에서 상기 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들로 상기 입력을 프로세스하여 출력을 생성하고;
    상기 출력을 상기 네트워크 접속을 통해 전송하기 위한 다른 프로세서 실행 가능한 명령들을 포함하는, 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 입력은 e-상거래 트랜잭션(e-commerce transaction)을 포함하는, 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템.
  16. e-상거래 트랜잭션 동안 사용자 경험을 개선하기 위한 방법에 있어서:
    제 13 항의 상기 분산형 클라우드 컴퓨터 시스템을 포함하는 중앙 클라우드 서버에 네트워킹된 e-상거래 시스템에 대한 입력으로서 사용자 질의를 수신하는 단계;
    상기 중앙 서버로부터 상기 분산형 인터넷 서비스 시스템을 통해 상기 e-상거래 시스템 상의 로컬 서버에 분산되고 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들로 상기 질의를 프로세스하는 단계; 및
    상기 사용자에 대한 상기 질의에 대한 응답을 실시간으로 디스플레이하여, 상기 사용자에 대한 경험을 개선하는 단계를 포함하는, 사용자 경험을 개선하기 위한 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 e-상거래 트랜잭션은 티켓 구매, 여행 계획, 은행업무(banking), 또는 구매들을 포함하는, 사용자 경험을 개선하기 위한 방법.
  18. 실시간 클라우드 계산 방법에 있어서:
    네트워크 접속을 통해 중앙 클라우드 서버에 접속되는 적어도 메모리, 프로세서 및 스크린을 구비한 전자 기기로부터 입력을 수신하는 단계;
    상기 중앙 클라우드 서버에 저장된 상기 입력을 프로세스하도록 구성된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 분산형 인터넷 서비스 시스템을 통해 상기 전자 기기에 분산하는 단계;
    상기 분산된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 배치하는 단계;
    상기 배치된 애플리케이션 또는 컴포넌트들을 실행하여 상기 입력을 프로세스하는 단계; 및
    상기 전자 기기 상의 상기 프로세스된 입력에 기초하여 응답을 실시간으로 디스플레이하는 단계를 포함하는, 실시간 클라우드 계산 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 입력은 e-상거래 트랜잭션을 포함하는, 실시간 클라우드 계산 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 e-상거래 트랜잭션은 티켓 구매, 여행 계획, 은행업무, 또는 구매들을 포함하는, 실시간 클라우드 계산 방법.
  21. 명령들이 유형으로 저장된(tangibly stored) 비-일시적 저장 매체로서, 상기 명령들은 전자 기기의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때 상기 전자 기기로 하여금 제 18 항의 상기 방법을 수행할 수 있게 하는, 비-일시적 저장 매체.
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