KR20160051983A - 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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KR20160051983A
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 차량의 음악 추천 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 소셜 데이터(social data)를 기반으로 운전자의 상황에 따른 음악을 추천할 수 있는 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
이를 위해, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 음악 추천 시스템은 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 데이터 분석부, 상기 키워드 별로 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 음악 관리부, 및 상기 매칭 테이블에서 운전자의 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하고, 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 음악 추천부를 포함할 수 있다.

Description

차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법{MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM FOR VEHICLE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 차량의 음악 추천 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 소셜 데이터(social data)를 기반으로 운전자의 상황에 따른 음악을 추천할 수 있는 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 생활 수준의 향상에 따라 차량 문화가 일상화되면서, 여행과 같은 장거리 운전이나 교통 체증 등으로 인하여 승객이 차량의 실내에서 머무르는 시간이 점점 늘고 있다. 이에 따라 차량의 실내에는 장시간 동안 자동차의 실내에 머무르는 승객의 편의를 위한 각종 편의 시설이 설치되어 있다.
이러한 편의 시설들 중 대표적인 것으로는 라디오, 카세트 플레이어, 컴팩트 디스크 등의 카오디오 장치를 들 수 있다. 운전자는 카오디오 장치를 이용하여 음악이나 라디오를 청취할 수 있다.
그리고 카오디오 장치는 휴대용 카세트, CD 플레이어, MP3 플레이어, 이동 통신 장치 등의 휴대용 오디오 장치를 연결하기 위한 외부음성 단자를 구비하고 있다. 차량은 외부음성 단자 또는 근거리 무선 통신을 통해 휴대용 오디오 장치를 카오디오 장치에 연결하며, 휴대용 오디오 장치로부터 음악을 제공받아 스피커를 통해 출력한다.
즉, 운전자가 사전에 원하는 음악을 휴대용 오디오 장치에 저장해두면 차량은 카오디오 장치를 통해 순차적으로 음악을 재생한다. 또한, 차량은 휴대용 오디오 장치의 음악 관련 어플리케이션에 설정된 음악 리스트가 카오디오 장치를 통해 순차적으로 재생될 수도 있다.
종래의 경우에는 운전자가 주행 상황에 따라 음악을 듣고 싶으면 휴대용 오디오 장치를 직접 조작해야 가능하였으므로 운전자의 시선을 빼앗기 때문에 안전 운전에 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 이에 따라, 종래의 경우에는 차량에서 현재 주행 상황과 어울리고, 운전자가 좋아하는 음악을 청취할 수 없었다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
공개특허공보 제10-2014-0053434호(2014.05.08.) 등록특허공보 제10-1143508호(2012.04.30.)
본 발명의 실시 예는 블로그, SNS, 웹 페이지 등에서 수집한 복수의 음악을 기반으로 날씨, 계절, 도로 타입, 교통 상황, 시간 등을 고려하여 운전자에게 음악을 추천할 수 있는 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법을 제공한다.
그리고, 본 발명의 실시 예는 소셜 데이터를 기반으로 적어도 하나의 음악을 수집하여 키워드에 매칭하고, 매칭한 키워드를 이용하여 운전자의 상황에 따른 적어도 하나의 음악을 추출하여 운전자에게 제공할 수 있는 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에서는 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 데이터 분석부; 상기 키워드 별로 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 음악 관리부; 및 상기 매칭 테이블에서 운전자의 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하고, 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 음악 추천부를 포함하는 차량의 음악 추천 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 상기 음악 관리부는 미리 저장된 매칭 테이블에 상기 데이터 분석부에서 분석한 음악 메타 데이터가 존재하는지를 판단하고, 상기 매칭 테이블에 상기 음악 메타 데이터가 존재하면 상기 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 데이터 분석부에서 분석한 키워드가 동일한지 판단해서 동일하면 상기 음악 메타 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 상기 데이터 분석부는 상기 복수의 음악 관련 데이터 각각의 텍스트를 분석하여 상황 관련 텍스트 또는 감정 관련 텍스트를 추출하고, 상기 상황 관련 텍스트 또는 상기 감정 관련 텍스트를 기반으로 키워드를 확인할 수 있다.
또한, 차량의 음악 추천 시스템은 상기 운전자로부터 음악 추천을 요청받으면 상기 주행 상태 데이터를 검출하는 데이터 검출부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 주행 상태 데이터는 날씨 상태 데이터, 시간 데이터, 교통 상황 데이터, 도로 타입 데이터, 계절 데이터, 운전자 감정 데이터 및 차량 모드 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 음악 메타 데이터는 음악 식별 데이터, 저장 위치 데이터, 곡명, 장르, 가수 이름, 앨범 데이터 및 가사 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그리고 본 발명의 다른 실시 예에서는 (a) 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 단계; (c) 상기 키워드 별로 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 단계; (d) 상기 매칭 테이블에서 운전자의 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하는 단계; 및 (e) 상기 매칭 테이블에서 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 단계를 포함하는 차량의 음악 추천 방법을 제공할 수 있다.
그리고 본 발명의 다른 실시 예에서는 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 단계; 상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 단계; 상기 키워드에 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 단계; 운전자로부터 음악 추천 요청을 입력받는 단계; 상기 음악 추천 요청을 입력받은 시점의 주행 상태 데이터를 검출하는 단계; 상기 매칭 테이블에서 상기 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하는 단계; 상기 매칭 테이블에서 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 단계; 및 상기 추천 리스트를 재생하는 단계를 포함하는 차량의 음악 추천 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 블로그, SNS, 웹 페이지 등에서 수집한 복수의 음악을 기반으로 날씨, 계절, 도로 타입, 교통 상황, 시간 등을 고려하여 운전자에게 음악을 추천할 수 있으므로 운전자는 다양한 음악을 즐길 수 있다.
또한, 운전자가 주행 중 별도로 휴대용 오디오 장치를 조작하지 않아도 주행 상황에 따른 음악을 청취할 수 있으므로 안전하게 운전할 수 있다.
그 외에 본 발명의 실시 예로 인해 얻을 수 있거나 예측되는 효과에 대해서는 본 발명의 실시 예에 대한 상세한 설명에서 직접적 또는 암시적으로 개시하도록 한다. 즉 본 발명의 실시 예에 따라 예측되는 다양한 효과에 대해서는 후술될 상세한 설명 내에서 개시될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 음악 추천 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 음악 콘텐츠를 관리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 리스트를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.
이하 첨부된 도면과 설명을 참조하여 본 발명에 따른 차량의 음악 추천 시스템 및 그 방법의 실시 예에 대한 동작 원리를 상세히 설명한다. 다만, 하기에 도시되는 도면과 후술되는 상세한 설명은 본 발명의 특징을 효과적으로 설명하기 위한 여러 가지 실시 예들 중에서 바람직한 하나의 실시 예에 관한 것이다. 따라서, 본 발명이 하기의 도면과 설명에만 한정되어서는 아니 될 것이다.
또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 발명에서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
또한, 이하 실시 예는 본 발명의 핵심적인 기술적 특징을 효율적으로 설명하기 위해 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 명백하게 이해할 수 있도록 용어를 적절하게 변형, 또는 통합, 또는 분리하여 사용할 것이나, 이에 의해 본 발명이 한정되는 것은 결코 아니다.
이하, 본 발명의 일 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 음악 추천 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 데이터 수집부(120), 데이터 분석부(130), 음악 관리부(140), 저장부(150), 데이터 검출부(160), 음악 추천부(170) 및 스피커(180)를 포함한다.
데이터 수집부(120)는 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집한다.
이때, 소셜 네트워크는 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook) 등과 같은 SNS(Social Networking Service), 각종 음악 사이트, 블로그(Blog) 등과 같은 웹 사이트(Web site) 등 중 어느 하나일 수 있다.
소셜 데이터는 소셜 네트워크에 저장된 동영상, 텍스트, 음성, 음악 콘텐츠, 사진, 이미지 중 어느 하나일 수도 있다.
음악 관련 데이터는 음악 콘텐츠 뿐만 아니라, 블로그 및 SNS 사용자가 작성한 텍스트, 뮤직 비디오 등 음악과 관련된 데이터를 나타낼 수 있다.
데이터 분석부(130)는 음악 관련 데이터를 기반으로 키워드를 확인한다.
다시 말하면, 데이터 분석부(130)는 음악 관련 데이터의 텍스트를 분석하여 상황 관련 텍스트, 감정 관련 텍스트를 추출한다. 이때, 상황 관련 텍스트는 차량 및 주행할 때 발생할 수 있는 상황과 관련된 단어 또는 문장을 나타내며, 예를 들어, 드라이브할 때 듣는 음악, 차 막힐 때 듣는 음악, 고속도로에서 듣는 음악 등으로 표현될 수 있다. 감정 관련 텍스트는 운전자의 감정과 관련된 단어 또는 문장을 나타내며, 예를 들어, 우울할 때 듣는 음악, 이별 후 듣는 음악, 아플 때 듣는 음악, 눈물이 나는 음악 등으로 표현될 수 있다.
데이터 분석부(130)는 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트를 기반으로 키워드를 확인한다. 즉, 데이터 분석부(130)는 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트를 확인하고, 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트를 대표로 표현할 수 있는 키워드를
또한, 데이터 분석부(130)는 음악 관련 데이터를 기반으로 음악 메타 데이터를 확인한다. 이때, 음악 메타 데이터는 음악 식별 데이터, 저장 위치 데이터, 곡명, 장르, 가수 이름, 앨범 데이터 및 가사 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
음악 식별 데이터는 음악 콘텐츠를 식별할 수 있는 데이터를 나타낼 수 있다. 저장 위치 데이터는 음악 콘텐츠를 재생할 수 있는 위치에 대한 데이터이며, URL(Uniform Resource Locator)일 수 있다. 그리고 앨범 데이터는 음악 콘텐츠가 포함된 앨범에 대한 데이터를 나타내고, 앨범 발표 날짜, 앨범 제목, 앨범 타이틀 곡 등을 포함할 수 있다.
음악 관리부(140)는 키워드 별로 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하여 관리한다. 구체적으로, 음악 관리부(140)는 데이터 분석부(130)로부터 음악 관련 데이터에서 분석한 키워드 및 음악 메타 데이터를 제공받는다. 음악 관리부(140)는 키워드에 음악 메타 데이터를 매칭하는 작업을 수행하기 이전에 저장부(150)에 저장된 매칭 테이블에 음악 메타 데이터가 존재하는지를 판단한다. 음악 관리부(140)는 저장부(150)에 저장된 매칭 테이블에 음악 메타 데이터가 존재하면 매칭 테이블에 저장된 음악 메타 데이터에 가중치를 부여한다.
그리고 음악 관리부(140)는 저장부(150)에 저장된 매칭 테이블에 음악 메타 데이터가 존재하지 않으면 키워드에 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성한다. 음악 관리부(140)는 생성한 매칭 테이블을 저장부(150)에 저장하도록 저장부(150)를 제어할 수 있다.
저장부(150)는 차량의 음악 추천 시스템(100)에서 생성한 데이터 및 음악 추천을 위해 필요한 데이터를 저장한다. 즉, 저장부(150)는 음악 관리부(140)의 제어하에 키워드 별로 매칭 테이블을 저장할 수 있다. 저장부(150)는 데이터 수집부(120)에서 수집한 음악 관련 데이터를 저장할 수 있다.
데이터 검출부(160)는 주행 상태 데이터를 검출한다. 다시 말하면, 데이터 검출부(160)는 운전자가 음악 추천을 요청하면 요청한 시점의 주행 상태 데이터를 검출한다.
여기서, 주행 상태 데이터는 차량이 주행하고 있는 상황에 대한 데이터를 나타낸다. 예를 들어, 주행 상태 데이터는 날씨 상태 데이터, 시간 데이터, 교통 상황 데이터, 도로 타입 데이터, 계절 데이터, 운전자 감정 데이터 및 차량 모드 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 날씨 데이터는 차량이 주행할 때의 날씨를 나타내며, 비, 눈, 맑음 등으로 나타낼 수 있다. 시간 데이터는 차량이 주행할 때의 시간을 나타내며, 출근 시간, 퇴근 시간 등으로 나타낼 수도 있고, 오전 7시, 오후 2시 등과 같이 정확한 시간을 나타낼 수도 있다. 교통 상황 데이터는 차량이 주행하고 있는 교통에 대한 상황을 나타내며, 정체, 원할, 보통 등으로 나타낼 수 있다. 도로 타입 데이터는 차량이 주행하고 있는 도로의 종류를 나타내며, 고속도로, 일반도로, 국도 등으로 나타낼 수 있다. 계절 데이터는 차량이 주행하고 있는 계절에 대한 데이터이며, 봄, 여름, 가을, 겨울 등으로 나타낼 수 있다. 운전자 감정 데이터는 운전자의 감정을 나타내며, 슬픔, 기쁨 등으로 나타낼 수 있다. 차량 모드 데이터는 차량의 주행 모드에 대한 데이터이며, 스포츠 모드, 일반 모드 등으로 나타낼 수 있다.
음악 추천부(170)는 운전자가 음악 추천을 요청하면, 운전자의 주행 상태 정보를 기반으로 음악 리스트를 생성한다. 구체적으로, 운전자가 음악 추천 요청을 입력하면, 음악 추천부(170)는 매칭 테이블에서 운전자의 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인한다. 음악 추천부(170)는 매칭 테이블에서 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성한다. 그리고 음악 추천부(170)는 생성한 추천 리스트를 스피커(180)를 통해 출력할 수 있도록 스피커(180)를 제어한다.
스피커(180)는 음악 콘텐츠를 출력한다. 즉, 스피커(180)는 음악 추천부(170)에서 생성한 추천 리스트에 포함된 적어도 하나의 음악 콘텐츠를 출력한다.
앞서, 도 1을 참조하여 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 음악 추천 시스템(100)의 각 구성 요소들은 통합되거나 또는 세분화될 수 있는 바, 해당 명칭에 구애받지 아니하고, 상술한 기능을 수행하는 구성 요소는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 음악 추천 시스템(100)의 구성이 될 수 있음을 명확히 한다. 이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 음악 추천 방법을 설명함에 있어서, 각 단계의 주체는 해당 구성 요소가 아닌 차량의 음악 추천 시스템(100)을 주체로 하여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 음악 콘텐츠를 관리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2를 참조하면, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 소셜 네트워크에 포함된 소셜 데이터 중 음악 관련 데이터를 수집한다(S210). 이때, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 소셜 네트워크에 포함된 소셜 데이터 중 음악 관련 데이터를 크롤링(crawling) 기술을 활용하여 수집할 수 있다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 단계 S210에서 수집한 복수의 음악 관련 데이터 각각의 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인한다(S215). 구체적으로, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 사전에 비슷한 뜻을 가지는 복수의 텍스트를 대표로 표현할 수 있는 키워드를 설정한다. 예를 들어, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 슬픈, 이별, 우울 등과 같은 텍스트에 대해서는 슬픔이라는 키워드를 설정할 수 있다.
그리고, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 복수의 음악 관련 데이터 각각의 텍스트를 분석하여 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트 중 적어도 하나를 추출한다. 그리고 차량의 음악 추천 시스템(100)은 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트 중 적어도 하나를 기반으로 키워드를 확인한다.
예를 들어, 음악 관련 데이터가 "이별 음악 추천 원티드의 아니라고"이면, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 음악 관련 데이터에서 감정 관련 텍스트인 "이별"을 추출하고, 음악 메타 데이터인 "원티드의 아니라고"를 추출할 수 있다. 그리고 차량의 음악 추천 시스템(100)은 감정 관련 텍스트인 "이별"을 기반으로 키워드인 "슬픔"을 확인할 수 있다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 미리 저장된 매칭 테이블에 단계 S215에서 확인한 음악 메타 데이터가 존재하는지를 판단한다(S220).
한편, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 미리 저장된 매칭 테이블에 음악 메타 데이터가 존재하지 않으면 키워드에 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성한다(S225).
차량의 음악 추천 시스템(100)은 미리 저장된 매칭 테이블에 음악 메타 데이터가 존재하면 미리 저장된 매칭 테이블에서 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 단계 S215에서 확인한 키워드와 동일한지를 판단한다(S230).
차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에서 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 음악 관련 데이터의 키워드와 동일하면 음악 메타 데이터에 가중치를 부여한다(S235).
차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에서 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 음악 관련 데이터의 키워드와 동일하지 않으면 음악 메타 데이터에 단계 S215에서 확인한 키워드를 추가한다(S240).
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 추천 리스트를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 운전자로부터 음악 추천을 요청받는다(S310).
차량의 음악 추천 시스템(100)은 운전자의 상황 또는 감정에 맞는 음악을 추천해주기 위해 주행 상태 정보를 검출한다(S315). 즉, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 운전자로부터 음악 추천을 요청하는 시점에 차량이 주행할 때의 상태를 나타내는 날씨 상태 데이터, 시간 데이터, 교통 상황 데이터, 도로 타입 데이터, 계절 데이터, 운전자 감정 데이터 및 차량 모드 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 주행 상태 정보를 검출한다. 예를 들어, 와이퍼가 작동하고 있고 온도가 0이하이면 차량의 음악 추천 시스템(100)은 날씨 상태 데이터를 눈이라고 검출할 수 있다. 또한, 차량의 가속도 또는 속도가 기준 속도 미만이면 차량의 음악 추천 시스템(100)은 교통 상황 데이터를 정체라고 검출할 수 있다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에서 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인한다(S320). 즉, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에 저장된 복수의 키워드 중 주행 상태 데이터에 연관된 키워드를 확인한다. 예를 들어, 주행 상태 데이터에 고속도로라는 도로 타입 데이터가 포함되어 있으면, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에 저장된 드라이브, 눈, 슬픔 등의 복수의 키워드 중 주행 상태 데이터와 연관된 드라이브라는 키워드를 확인할 수 있다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에서 단계 S320에서 확인한 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 추출한다(S325). 예를 들어, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에서 키워드인 드라이브에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 추출한다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 매칭 테이블에서 음악 메타 데이터의 가중치를 확인한다(S330).
차량의 음악 추천 시스템(100)은 가중치가 높은 음악 메타 데이터를 기준으로 추천 리스트를 생성한다(S335). 즉, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 음악 메타 데이터의 가중치를 기준으로 가중치가 높은 순으로 음악 메타 데이터를 정렬하고, 설정 개수만큼의 음악 메타 데이터를 추출하여 추천 리스트를 생성한다. 여기서, 설정 개수는 추천 리스트에 포함될 음악 메타 데이터의 개수를 나타내며, 운전자에 의해 설정되거나, 차량의 음악 추천 시스템(100)을 관리하는 관리자에 의해 설정될 수도 있다.
차량의 음악 추천 시스템(100)은 단계 S335에서 생성한 추천 리스트를 재생한다(S340). 예를 들어, 추천 리스트에 음악을 재생할 수 있는 음악 콘텐츠가 포함되어 있으면, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 추천 리스트에 포함된 음악 콘텐츠를 재생할 수 있다. 한편, 추천 리스트에 음악 콘텐츠가 저장되어 있는 저장 위치 정보가 포함되어 있으면, 차량의 음악 추천 시스템(100)은 저장 위치 정보를 기반으로 음악 콘텐츠를 재생할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
50: 소셜 네트워크
100: 차량의 음악 추천 시스템
120: 데이터 수집부
130: 데이터 분석부
140: 음악 관리부
150: 저장부
160: 데이터 검출부
170: 음악 추천부
180: 스피커

Claims (17)

  1. 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 데이터 분석부;
    상기 키워드 별로 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 음악 관리부; 및
    상기 매칭 테이블에서 운전자의 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하고, 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 음악 추천부;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 음악 관리부는
    미리 저장된 매칭 테이블에 상기 데이터 분석부에서 분석한 음악 메타 데이터가 존재하는지를 판단하고, 상기 매칭 테이블에 상기 음악 메타 데이터가 존재하면 상기 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 데이터 분석부에서 분석한 키워드가 동일한지 판단해서 동일하면 상기 음악 메타 데이터에 가중치를 부여하는 차량의 음악 추천 시스템.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는
    상기 복수의 음악 관련 데이터 각각의 텍스트를 분석하여 상황 관련 텍스트 또는 감정 관련 텍스트를 추출하고, 상기 상황 관련 텍스트 또는 상기 감정 관련 텍스트를 기반으로 키워드를 확인하는 차량의 음악 추천 시스템.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 운전자로부터 음악 추천을 요청받으면 상기 주행 상태 데이터를 검출하는 데이터 검출부를 더 포함하는 차량의 음악 추천 시스템.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 주행 상태 데이터는 날씨 상태 데이터, 시간 데이터, 교통 상황 데이터, 도로 타입 데이터, 계절 데이터, 운전자 감정 데이터 및 차량 모드 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 음악 추천 시스템.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 음악 메타 데이터는 음악 식별 데이터, 저장 위치 데이터, 곡명, 장르, 가수 이름, 앨범 데이터 및 가사 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 음악 추천 시스템.
  7. (a) 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 단계;
    (b) 상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 단계;
    (c) 상기 키워드 별로 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 단계;
    (d) 상기 매칭 테이블에서 운전자의 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하는 단계; 및
    (e) 상기 매칭 테이블에서 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    미리 저장된 매칭 테이블에 상기 (b) 단계에서 분석한 음악 메타 데이터가 존재하는지를 판단하는 단계;
    상기 미리 저장된 매칭 테이블에 상기 (b) 단계에서 분석한 음악 메타 데이터가 존재하면 상기 미리 저장된 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 (b) 단계에서 분석한 키워드가 동일한지를 판단하는 단계; 및
    상기 미리 저장된 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 (b) 단계에서 분석한 키워드가 동일하면 상기 미리 저장된 매칭 테이블에 저장된 음악 메타 데이터에 가중치를 부여하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    상기 미리 저장된 매칭 테이블에 상기 (b) 단계에서 분석한 음악 메타 데이터가 존재하지 않으면 상기 키워드에 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 단계를 더 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    상기 미리 저장된 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 (b) 단계에서 분석한 키워드가 동일하지 않으면 상기 음악 메타 데이터에 상기 음악 관련 데이터를 분석한 키워드를 추가하는 단계를 더 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  11. 제7 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는
    상기 복수의 음악 관련 데이터 각각의 텍스트를 분석하여 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트 중 적어도 하나를 추출하는 단계; 및
    상기 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트 중 적어도 하나를 기반으로 상기 키워드를 확인하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  12. 제7 항에 있어서,
    상기 주행 상태 데이터는 날씨 상태 데이터, 시간 데이터, 교통 상황 데이터, 도로 타입 데이터, 계절 데이터, 운전자 감정 데이터 및 차량 모드 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  13. 제7 항에 있어서,
    상기 음악 메타 데이터는 음악 식별 데이터, 저장 위치 데이터, 곡명, 장르, 가수 이름, 앨범 데이터 및 가사 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  14. 소셜 네트워크에 저장된 소셜 데이터 중 복수의 음악 관련 데이터를 수집하는 단계;
    상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 단계;
    상기 키워드에 상기 음악 메타 데이터를 매칭하여 매칭 테이블을 생성하는 단계;
    운전자로부터 음악 추천 요청을 입력받는 단계;
    상기 음악 추천 요청을 입력받은 시점의 주행 상태 데이터를 검출하는 단계;
    상기 매칭 테이블에서 상기 주행 상태 데이터에 따른 키워드를 확인하는 단계;
    상기 매칭 테이블에서 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 이용하여 추천 리스트를 생성하는 단계; 및
    상기 추천 리스트를 재생하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 복수의 음악 관련 데이터 각각을 분석하여 키워드 및 음악 메타 데이터를 확인하는 단계는
    상기 복수의 음악 관련 데이터 각각의 텍스트를 분석하여 상황 관련 텍스트 및 감정 관련 텍스트 중 적어도 하나를 추출하는 단계; 및
    상기 상황 관련 텍스트 및 상기 감정 관련 텍스트 중 적어도 하나를 기반으로 상기 키워드를 확인하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  16. 제14 항에 있어서,
    상기 매칭 테이블을 생성하는 단계는
    미리 저장된 매칭 테이블에 상기 음악 관련 데이터를 분석한 음악 메타 데이터가 존재하는지를 판단하는 단계;
    상기 미리 저장된 매칭 테이블에 상기 음악 관련 데이터를 분석한 음악 메타 데이터가 존재하면 상기 미리 저장된 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 음악 관련 데이터를 분석한 키워드가 동일한지를 판단하는 단계; 및
    상기 미리 저장된 매칭 테이블에서 상기 음악 메타 데이터에 매칭된 키워드와 상기 음악 관련 데이터를 분석한 키워드가 동일하면 상기 미리 저장된 매칭 테이블에 저장된 음악 메타 데이터에 가중치를 부여하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 추천 리스트를 생성하는 단계는
    상기 매칭 테이블에서 상기 키워드에 매칭된 적어도 하나의 음악 메타 데이터를 추출하는 단계;
    상기 매칭 테이블에서 추출한 적어도 하나의 음악 메타 데이터에 대한 가중치를 확인하는 단계; 및
    상기 가중치가 높은 순으로 설정 개수만큼의 음악 메타 데이터를 포함하는 추천 리스트를 생성하는 단계;
    를 포함하는 차량의 음악 추천 방법.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107256239A (zh) * 2017-05-23 2017-10-17 努比亚技术有限公司 一种推荐候选词的方法及装置
KR20190033719A (ko) * 2017-09-22 2019-04-01 정우주 개인방송 컨텐츠 추천방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112417204B (zh) * 2020-12-16 2024-02-13 吉林大学 一种基于实时路况的音乐推荐系统

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7075000B2 (en) * 2000-06-29 2006-07-11 Musicgenome.Com Inc. System and method for prediction of musical preferences
JP2002114107A (ja) * 2000-10-10 2002-04-16 Nissan Motor Co Ltd オーディオ装置及び音楽提供方法
US6941324B2 (en) * 2002-03-21 2005-09-06 Microsoft Corporation Methods and systems for processing playlists
EP1492020A4 (en) * 2002-03-29 2005-09-21 Sony Corp INFORMATION SEARCH SYSTEM, INFORMATION PROCESSING DEVICE AND METHOD AND INFORMATION SEARCH AND METHOD
JP2004194108A (ja) * 2002-12-12 2004-07-08 Sony Corp 情報処理装置および情報処理方法、記録媒体、並びにプログラム
US7317386B2 (en) * 2004-03-11 2008-01-08 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Method and apparatus for the output of music information to an operator
JP4752623B2 (ja) * 2005-06-16 2011-08-17 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP4894026B2 (ja) * 2006-10-05 2012-03-07 独立行政法人産業技術総合研究所 音楽アーティスト検索装置及び方法
KR100921584B1 (ko) * 2006-12-06 2009-10-14 야마하 가부시키가이샤 탑재식 음악 재생 장치 및 음악 정보 분배 시스템
US7917493B2 (en) * 2007-04-19 2011-03-29 Retrevo Inc. Indexing and searching product identifiers
US20090163183A1 (en) * 2007-10-04 2009-06-25 O'donoghue Hugh Recommendation generation systems, apparatus and methods
US8352479B2 (en) * 2007-12-10 2013-01-08 At&T Intellectual Property I, L.P. Systems,methods and computer products for content-derived metadata
US8805854B2 (en) * 2009-06-23 2014-08-12 Gracenote, Inc. Methods and apparatus for determining a mood profile associated with media data
US8655464B2 (en) * 2009-06-09 2014-02-18 Microsoft Corporation Adaptive playlist onboard a vehicle
US20110040707A1 (en) * 2009-08-12 2011-02-17 Ford Global Technologies, Llc Intelligent music selection in vehicles
US8914829B2 (en) * 2009-09-14 2014-12-16 At&T Intellectual Property I, Lp System and method of proactively recording to a digital video recorder for data analysis
US20110154399A1 (en) * 2009-12-22 2011-06-23 Verizon Patent And Licensing, Inc. Content recommendation engine
WO2012173670A1 (en) * 2011-06-13 2012-12-20 United Video Properties, Inc. Systems and methods for providing media recommendations
US20130030645A1 (en) * 2011-07-28 2013-01-31 Panasonic Corporation Auto-control of vehicle infotainment system based on extracted characteristics of car occupants
FR2979030B1 (fr) * 2011-08-11 2013-08-02 Renault Sa Procede d'assistance d'un utilisateur d'un vehicule automobile, systeme multimedia et vehicule automobile

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107256239A (zh) * 2017-05-23 2017-10-17 努比亚技术有限公司 一种推荐候选词的方法及装置
CN107256239B (zh) * 2017-05-23 2021-03-26 努比亚技术有限公司 一种推荐候选词的方法及装置
KR20190033719A (ko) * 2017-09-22 2019-04-01 정우주 개인방송 컨텐츠 추천방법

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