KR20170047966A - 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 관한 것으로, 사용자 단말이 지도 또는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 어플리케이션을 구동하는 단계와, 상기 사용자 단말이 측정부를 이용하여 현재 위치, 온도, 가속도, 평형 상태 및 자계의 세기 중 적어도 하나 이상의 데이터를 측정하는 단계와, 상기 사용자 단말이 서버로 상기 측정된 데이터를 전송함으로써, 상기 서버가 인문학적 요소들을 추출하고 검색하여 제공할 수 있는 키 값을 나타내는 인문학 메타 태그를 선별하도록 유도하는 단계와, 상기 사용자 단말이 상기 서버로부터 상기 선별된 인문학 메타 태그를 수신하는 단계 및 상기 사용자 단말이 상기 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 상기 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하는 단계를 포함하여 구성된다.

Description

인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법{METHOD FOR COMPOSING AUTOMATICALLY TO HUMANITIES DATA}

본 발명은 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 서버에 저장된 인문학 정보를 이용하여 사용자 단말로 구동되는 지도 또는 SNS 어플리케이션에 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 관한 것이다.

통상 우리가 누군가를 알고 있다고 할 때, 주된 정보는 이름, 주소, 연락처, 현직, 경력, 학력, 이메일 등으로부터 시작된다. 그러나 실제로 우리가 잘 안다는 것은 관심사, 친구, 체험, 경험, 가족 등의 이야기일 것이다.

우리가 누군가를 만나 목적을 갖는 경우나 거래를 하거나 특정 비즈니스를 협업하는 경우에는 연락처, 현직, 경력, 학력 등을 통한 형식적인 신뢰를 구축하는 것이 중요하다.

반면, 우리가 누군가를 진정으로 안다고 할 때에는 형식적 관계 이면의 내용적 실체를 파악하고 공유하고자 한다. 이를 위해 우리는 알고 싶은 상대방의 취미, 관심사, 가치관, 문화적 소양 등에 관심을 기울인다. 즉, 정서적 교감을 위한 매개가 필요하다.

지금까지의 소셜 네트워크 서비스는 정서적 교감을 촉매하기 보다는 친구의 친구, 친구가 누구인지, 친구들은 무엇을 하는지 등을 연결하는 매체로 이용되고 있다. 친구라는 사실, 가까운 친구일 수 있다는 발견 등에는 유리하지만 실제 감성을 교류할 수 있는 템플릿을 제공하거나 체험을 교감하는 손쉬운 방법을 자동으로 제공하지는 않는다.

따라서, 소셜 네트워크 서비스는 그 편리함만큼 피로감이 높아진다. 점점 관계의 피로에 쌓인 이용자들은 소셜 네트워크 서비스를 탈퇴하거나 자신의 본모습이 아닌 보여주기 위한 콘텐츠 관리를 하게 된다. 결국 관계기반으로 시작된 소셜 네트워크 서비스는 관계의 피로함으로 인해 한계에 직면하는 문제점이 있다.

이를 개선하기 위해 객관적 사실 기반의 객체를 체험적 주관적 감성적 객체로 자동 전환하는 인문학적 인덱스 생성, 인덱스 자동 구성, 인덱스 추출, 인덱스 큐레이션, 인덱스의 상황 및 문맥에 최적화, 인덱싱에 따른 콘텐츠 배치 순서 및 위치 자동 조정 기능 등에 대한 설계가 요구된다.

대한민국 공개특허공보 제10-2011-0047399호(2011년 05월 09일)

본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 사용자 단말에서 구동되는 지도 어플리케이션에 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 관심 지역으로 배치함으로써, 인문학 정보를 제공하는 것에 그 목적이 있다.

또한 본 발명은, 사용자 단말에서 구동되는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 콘텐츠를 재구성 또는 재활용함으로써, 인문학 정보를 제공하는 것에 그 목적이 있다.

또한 본 발명은, 인문학 인덱싱 값을 추출하는 방법, 인문학 인덱싱으로 유입되는 정보를 큐레이션 하는 방법, 인문학 인덱싱을 바탕으로 자동으로 지도를 구성하는 방법, 인문학 인덱싱을 바탕으로 다음 인문학 정보를 추천하는 방법, 인문학 인덱싱 정보를 자동으로 축적하고 가중치를 부여하는 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 사용자 단말이 지도 또는 SNS 어플리케이션을 구동하는 단계와, 상기 사용자 단말이 측정부를 이용하여 현재 위치, 온도, 가속도, 평형 상태 및 자계의 세기 중 적어도 하나 이상의 데이터를 측정하는 단계와, 상기 사용자 단말이 서버로 상기 측정된 데이터를 전송함으로써, 상기 서버가 인문학적 요소들을 추출하고 검색하여 제공할 수 있는 키 값을 나타내는 인문학 메타 태그를 선별하도록 유도하는 단계와, 상기 사용자 단말이 상기 서버로부터 상기 선별된 인문학 메타 태그를 수신하는 단계 및 상기 사용자 단말이 상기 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 상기 지도 또는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 어플리케이션에 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하는 단계를 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 측정된 데이터는 사용자 주변의 사물 인터넷으로부터 수신되는 측정값을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 인문학 메타 태그는 상기 측정된 데이터를 이용하여 상기 서버의 데이터베이스에 저장된 인문학 정보를 카테고리화하고, 상기 측정된 데이터를 이용하여 사용자 행위에 대한 패턴 정보를 생성하며, 상기 카테고리화 된 인문학 정보와 상기 패턴 정보 및 외부 서비스 정보를 이용하여 인문학 메타 태그를 선별하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 카테고리화 된 인문학 정보는 상기 카테고리화 된 인문학 정보를 시간, 장소 및 사용자 중 어느 하나 이상을 이용하여 세부 카테고리로 분리하고, 상기 세부 카테고리들의 조합을 이용하여 우선순위 또는 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 인문학 메타 태그는 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 상기 카테고리 및 상기 패턴을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 안내하는 단계는 상기 인문학 메타 태그를 상기 지도 어플리케이션의 관심지역(POI)에 배치하거나 상기 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션의 콘텐츠에 재구성 또는 재활용하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 서버가 데이터베이스 내에 인문학 정보를 저장하는 단계와, 상기 서버가 사용자 단말로부터 현재 위치, 온도, 가속도, 평형 상태 및 자계의 세기 중 적어도 하나 이상의 데이터를 수신하는 단계와, 상기 서버가 상기 측정된 데이터를 이용하여 인문학 정보를 카테고리화 하는 단계와, 상기 서버가 상기 측정된 데이터를 이용하여 사용자 행위에 대한 패턴 정보를 생성하는 단계와, 상기 서버가 상기 카테고리화 된 인문학 정보와 상기 패턴 정보 및 외부 서비스 정보를 이용하여 인문학적 요소들을 추출하고 검색하여 제공할 수 있는 키 값을 나타내는 인문학 메타 태그를 선별하는 단계 및 상기 서버가 상기 선별된 인문학 메타 태그를 상기 사용자 단말로 전송함으로써, 상기 사용자 단말이 구동된 지도 또는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 어플리케이션에 상기 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하도록 유도하는 단계를 포함하여 구성된다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 측정된 데이터는 사용자 주변의 사물 인터넷으로부터 수신되는 측정값을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 카테고리화 된 인문학 정보는 상기 카테고리화 된 인문학 정보를 시간, 장소 및 사용자 중 어느 하나 이상을 이용하여 세부 카테고리로 분리하고, 상기 세부 카테고리들의 조합을 이용하여 우선순위 또는 가중치를 부여하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 인문학 메타 태그는 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 상기 카테고리 및 상기 패턴을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 있어서, 상기 안내하도록 유도하는 단계는 상기 사용자 단말에서 구동되는 지도 어플리케이션의 관심지역에 상기 인문학 메타 태그를 배치하거나 상기 사용자 단말에서 구동되는 SNS 어플리케이션의 콘텐츠에 상기 인문학 메타 태그를 이용하여 재구성 또는 재활용하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 의하면, 사용자 단말에서 구동되는 지도 어플리케이션에 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 관심 지역으로 배치함으로써, 인문학 정보를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 의하면, 사용자 단말에서 구동되는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 콘텐츠를 재구성 또는 재활용함으로써, 인문학 정보를 제공할 수 있다.

또한, 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 의하면, 인문학 인덱싱 값을 추출하는 방법, 인문학 인덱싱으로 유입되는 정보를 큐레이션 하는 방법, 인문학 인덱싱을 바탕으로 자동으로 지도를 구성하는 방법, 인문학 인덱싱을 바탕으로 다음 인문학 정보를 추천하는 방법, 인문학 인덱싱 정보를 자동으로 축적하고 가중치를 부여하는 방법을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 장치를 나타내는 전체 구성도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 따른 인문 메타 태그 선별 방법을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 따른 인문정보를 지도에 매핑하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 따른 사용자 단말과 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션 간에 데이터 송수신 방법을 나타내는 블록도이다.
도 7은 기존의 일반적인 지하철 노선도를 나타내는 도면이다.
도 8은 기존의 일반적인 지도 화면을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인문학 콘텐츠가 매핑된 지도 화면을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인문학 정보를 스토리로 구성한 지도 화면을 나타내는 도면이다.
도 11은 기존의 검색 결과에 따라서 업체 정보가 제공된 지도화면을 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인문학 정보가 제공된 지도화면을 나타내는 도면이다.

본 발명은 다양한 변형 및 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명과 함께 구체적인 활용의 예에 대해서 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 장치를 나타내는 전체 구성도이다. 도 1을 참조하면, 사용자 단말(100)은 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션 구동 시 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하며, 측정부(110), 통신부(120), 제어부(130)를 포함하여 구성된다.

측정부(110)는 가속도센서, 자이로스코프, 온도센서, 자기력계, GPS 등을 포함하여 구성되고, 각각의 센서로 가속도, 평형 상태, 온도, 자계 세기, 현재 위치, 미디어 플레이어 기록, 음악 청취 기록, 이용자의 친구 전화번호 리스트, 이메일 리스트 등을 측정하여 제어부(130)로 전송한다. 여기서 측정부(110)에 의해 측정되는 데이터들은 사물 인터넷을 통해서 추가적으로 측정이 가능하며, 구체적인 내용은 도 4와 함께 후술하겠다.

제어부(130)는 측정부(110)로부터 수신한 측정된 데이터를 통신부(120)로 전송하고, 통신부(120)로부터 수신한 인문학 메타 태그를 이용하여 구동 중인 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내한다.

통신부(120)는 서버(200)로 측정된 데이터를 전송하고, 선별된 인문학 메타 태그를 수신하여 제어부(130)로 전송한다.

서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 측정된 데이터를 수신하여 데이터베이스에 저장된 인문학 정보 및 외부 서비스 정보와 결합하여 인문학 메타 태그를 자동으로 추천 또는 선별하고, 선별된 인문학 메타 태그를 다시 사용자 단말(100)로 전송한다.

이상, 전체 구성에 대해서 설명하였다. 다음으로 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 대해서 설명하겠다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 사용자가 사용자 단말(100)을 이용하여 지도 또는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 어플리케이션을 구동시키고(S10), 서버(200)에서는 데이터베이스 내에 인문학 정보가 저장된다(S20).

다음으로 사용자 단말(100)에서는 측정부(110)를 이용하여 데이터를 측정하고(S30), 측정된 데이터를 서버(200)로 전송한다(S40). 여기서 측정된 데이터는 도 1에서 설명한 바와 같이 측정부(110)에서 측정된 가속도, 평형 상태, 온도, 자계 세기, 현재 위치, 미디어 플레이어 기록, 음악 청취 로그 파일, 맥박, 심박도, 걸음 걸이 등에 대한 데이터를 의미한다.

서버(200)는 사용자 단말(100)에서 측정된 데이터와 서버(200)의 데이터베이스에 저장된 인문학 정보를 이용하여 인문학 메타 태그를 자동으로 추천 또는 선별한다(S50). 보다 구체적으로 인문학 메타 태그를 선별하는 방법은 도 3을 참조하여 설명하겠다.

도 3은 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 따른 인문 메타 태그 선별 방법을 나타내는 블록도이다.

먼저 사용자 단말(100)의 측정된 데이터(310)가 서버(200)의 데이터베이스(320)에 저장된 인문학 정보와 결합하여 카테고리화 한다. 이를 통해 카테고리화 된 인문학 정보(330)가 생성된다. 여기서 카테고리화 된 인문학 정보를 시간, 장소 및 사용자 중 어느 하나 이상을 이용하여 세부 카테고리로 분리하고, 분리된 세부 카테고리들의 조합을 이용하여 우선순위 또는 가중치를 부여할 수 있다.

다음으로 측정된 데이터(310)를 수신한 서버(200)는 사용자의 행위에 대한 패턴 정보(340)를 생성한다. 이와 함께 서버(200)는 외부 어플리케이션으로부터 정보를 수신하여 외부 어플리케이션 정보(350)를 생성한다.

상기와 같은 방법의 카테고리화 된 인문학 정보(330)와 패턴 정보(340), 외부 어플리케이션 정보(350) 및 측정된 데이터(310)를 결합하여 최종적으로 인문학 메타 태그를 선별함으로써, 선별된 인문학 메타 태그(360)를 제공할 수 있다. 여기서 선별된 인문학 메타 태그(360)는 서포트 벡터 머신(SVM, 기계학습)을 이용하여 카테고리화 된 인문학 정보(330)와 패턴 정보(340)를 업데이트할 수 있다.

또한 본 발명은 서포트 벡터 머신을 이용한 군집화 방법 외에도 이용자로부터 수집된 센싱값 또는 이용자의 입력값 등을 일정한 유형으로 패턴화하여 이에 따른 다음 인문학 정보를 추천 및 활용이 가능하다.

여기서 서포트 벡터 머신을 이용하여 업데이트하는 방법에 대해서는 도 4와 함께 후술하겠다.

이상으로 서버(200)에서 인문학 메타 태그를 선별하는 방법에 대해서 설명하였다. 다시 도 2로 돌아와 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 대해서 설명하겠다.

서버(200)는 선별된 인문학 메타 태그를 사용자 단말(100)로 다시 전송한다(S60). 선별된 인문학 메타 태그를 수신한 사용자 단말(100)은 구동되고 있던 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 인문학 정보를 안내한다(S70). 여기서 인문학 정보를 안내 시 선별된 인문학 메타 태그를 지도 어플리케이션의 관심지역(POI)에 배치하거나 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션의 콘텐츠에 재구성(인문학 정보를 스토리텔링 형태로 하나의 인문학 정보에서 다른 인문학 정보로 분기 또는 경로를 추천 또는 공유하는 방식) 또는 재활용함으로써, 인문학 정보를 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 제공할 수 있다.

다음으로는 도 1과 도 2에서 설명한 바와 같이 사물 인터넷을 이용하여 데이터를 측정하는 방법과 서포트 벡터 머신을 이용하여 카테고리화 된 인문학 정보와 패턴 정보를 업데이트하는 방법에 대해서 도 4를 참조하여 설명하겠다.

도 4는 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법을 나타내는 블록도이다. 도 4를 참조하면, 미들웨어에서 여러 센싱된 값들을 기계값으로 입력받아 처리하고 있다. 이러한 미들웨어는 표준화를 통해 사물 인터넷의 센싱값을 받아올 수 있다.

여기서 사물인터넷은 다양한 각종 센서들로 구성되어 있으며, 이를 통해 다양한 센싱값들을 받아올 수 있다. 여기서 각종 센서들을 인문학적 가치 필터로 전환하는 과정이 더 필요하며, 이를 해결하기 라우터와 게이트웨이 등을 거쳐 센싱값들을 클라우드 서버에 전송한다.

클라우드 서버는 수신한 센싱값을 분석하여 각각의 인문학적 가치로 전환하고, 전환된 결과값을 미들웨어로 전송하여 사용할 수 있다. 또한, 상기 사물인터넷을 이용하여 센싱한 값들은 클라우드 서버 이외에 외부와 소통하는데 활용할 수 있다.

더불어, 미들웨어는 수신한 센싱값을 바탕으로 자동으로 처리되는 어플리케이션 실행(acting)이 있다. 예를 들면, 스마트폰의 조도값이 어둡게 나타날 경우 자동으로 후레쉬 등의 어플리케이션을 팝업시켜 사용자가 이를 다운로드 받도록 돕는 기능이 탑재될 수 있다. 이 외에도 사용자 단말(100)의 위치값을 받아 자동으로 해당 위치의 관심 인문 정보를 안내할 수 있다. 이러한 방법들은 단순하게 사용자 단말(100)로부터 수신받은 센싱값이다.

다음으로 미들웨어는 서포트 벡터 머신을 이용하여 카테고리화 된 인문학 정보와 패턴 정보를 업데이트할 수 있다.

보다 구체적으로 서포트 벡터 머신은 새로운 그룹을 생성하기 위한 수단으로 변수들을 매핑한다. 상기 매핑 과정을 통해 전에 없던 새로운 그룹을 발견할 수 있다. 예를 들어 센서 중 조도 센서의 값들을 통해 통상 불이 밝음/어두움/주위가 어두움/주위가 밝음/밝아짐/어두워짐 등과 같은 수준의 분류만 가능하였다. 이런 구분은 기존의 경험에서부터 추론된 내용이고 초기화 값이기도 하다. 즉 조도 센서로부터 입력되는 값이 0~1인 경우에는 어둡다, 1~2인 경우에는 보통이다, 2~3인 경우에는 밝다 등과 같은 의미를 부여하는 초기값은 통상적인 경험에 의존한다.

다만 이를 서포터 벡터 머신으로 처리하면, 0~1을 식욕이 없다, 1~2를 식욕이 보통이다, 2~3을 식욕이 왕성하다 등과 같이 빛과 식욕의 상관관계를 유추하거나 자동으로 도출하는데 사용될 수 있다.

이러한 서포트 벡터 머신은 초기 정리되지 않은 입력값들을 명확하게 각 그룹으로 분류하는 즉, 인문한 키워드로 맵핑하고 인문학 정보 중심의 센싱값으로 재구분하는 것이 가능하다.

따라서 미들웨어에서 수신한 각종 센싱 값들을 세포트 벡터 머신을 이용하여 각각의 인문학 정보로 분류하고 이를 사용자 단말(100)로 추천할 수 있다.

이상으로, 사물 인터넷을 이용하여 데이터를 측정하는 방법과 서포트 벡터 머신을 이용하여 카테고리화 된 인문학 정보와 패턴 정보를 업데이트하는 방법과 함께 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 대해서 설명하였다.

다음으로는 도 5를 참조하여 인문정보를 지도에 매핑하는 방법에 대해서 설명하겠다. 도 5는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 따른 인문정보를 지도에 매핑하는 방법을 나타내는 순서도이다.

먼저 인문정보는 역사, 미술, 음악, 소설, 시, 체육, 무용, 공연 등으로 나뉠 수 있다. 이러한 인문정보는 역사라는 커다란 루트(Root) 아래에 궁궐, 조선, 항일 투쟁의 역사와 같이 세부 서브(Sub)가 분기된다. 이 외에도 무용 등 모든 부분이 이와 같이 루트와 서브1, 서브2, 서브3 등으로 구성된다.

또한 문학 중 시나 소설의 경우, 전체 책을 루트로 잡을 경우, 이문열의 '젊은 날의 초상'이라는 루트 A라고 임의로 설정할 수 있다. 이때 루트 A의 하위 서브 a는 소설에서 복수 개의 챕터 중의 하나의 챕터일 수 있다. 이와 더불어 주인공이 동해로 무전여행을 떠나면서 거쳐간 지역 경로(서울-양평-춘천-인제-동해 등)와 같은 특정 지역과 해당 문장(주인공은 동해의 어떤 역 앞 바다에서 그만 펑펑 울어버린 것이다)과 함께 서브 2 등으로 저장할 수 있다.

즉, 기존의 소설 콘텐츠 중 인문학적 요인(장소와 등장인물의 대사, 여행 중이거나 이동하는 주인공의 경로 등)을 미리 작성하거나 기존에 공유된 소설 콘텐츠 중 해당 인문 정보를 따로 발췌하거나 해당 부분에 태그를 걸어 놓는다. 그리고 이를 인문 정보 라이브러리로 구성하여 루트A-서브 (a~z) 식으로 저장하며 서브 a 에는 해당 인문 정보의 속성 값이 저장될 수 있다.

여기서 상기의 속성 값을 소설을 이용하여 예를 들면, 등장 인물의 성명, 등장 인물의 대사, 등장 인물이 방문한 장소, 등장 인물이 방문하고 싶었던 장소, 등장 인물이 방문한 장소들의 경로, 등장 인문과 이야기 별 공간의 값, 당시 공간(장소)의 계절, 장소에서의 사건 등 일수 있다. 이들 정보 중 공간정보에 대해서 예를 들어 춘천 시내의 유명한 닭갈비집이라면 이에 대한 정보에는 특정하는 위도값과 경도값이 존재하지 않는다. 또는 소설 자체가 가공의 장소를 지정할 때도 있다. 분명한 것은 소설에 등장하는 장소는 실재 존재하는 장소이거나 작가가 구성한 가상의 공간이다.

이 경우, 도 5과 같은 방법으로 자동으로 인문정보에 위/경도 등을 매칭시키는 방법을 고안할 수 있다. 먼저 상기 설명한 바와 같이 소설 콘텐츠에서 소설 내용을 분류한다(S510). 분류된 내용으로는 상기 설명한 소설의 인문학적 요인을 의미한다. 본 실시 예에서는 인문학적 요인을 공간정보로 한정하여 설명하겠다.

다음으로 상기 설명한 닭갈비집과 같이 소설에 등장 또는 소개되는 가공의 장소가 실제 존재하는 장소인지 여부를 확인한다(S520). 확인 결과 실제 존재하는 장소인 경우에는 실제 장소와 해당 관심지역, 해당 위도와 경도 및 소설에서의 특징을 결합한다(S530).

상기 설명한 가공의 장소가 실제 존재하는 장소가 아닌 가공의 장소인 경우에는 인터넷을 통해 유사 관심 지역과 위도 및 경도를 결합한다(S540).

이렇게 결합한 내용들은 인문 정보 라이브러리에 저장한다(S550). 이를 통해 지도에서 해당 인문학 정보를 확인할 수 있다.

다음으로는 도 6를 참조하여 사용자 단말에서 구동되는 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션 간에 연결 관계를 설명하겠다.

도 6은 본 발명의 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 따른 사용자 단말과 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션 간에 데이터 송수신 방법을 나타내는 블록도이다.

도 6를 참조하면, 먼저 인문학 정보를 자동으로 구성하는 사용자 단말(100)로는 스마트폰과 웨어러블 디바이스 등을 이용할 수 있다. 이러한 사용자 단말(100)에는 소셜 네트워크 서비스 종류에 해당하는 어플리케이션 A와 지도 종류에 해당하는 어플리케이션 B를 설치할 수 있다. 도 6에서는 어플리케이션 A와 어플리케이션 B가 미리 설치된 상황으로 가정하여 설명하겠다.

사용자 단말(100)은 어플리케이션 A와 어플리케이션 B를 각각 사용하면서 GPS 값 및 여타 미디어 플레이어 값 등을 수신받을 수 있다. 수신받는 값들은 각각의 어플리케이션 종류에 따라 다양한 값이 수신된다.

여기서 인문학 정보가 매핑되는 어플리케이션 B는 구글과 네이버 및 다음 등의 지도 어플리케이션이 있다. 이러한 어플리케이션 B는 API를 이용하여 제3의 위치서비스가 이용할 수 있도록 하고 있다.

따라서, 지도에 표시되는 관심지역이 기존에 저장된 라이브러리에 존재하고 있다. 또한 인문학 정보가 매핑되는 관심지역에 해당하는 키 값을 이용하여 소셜 네트워크 서비스로부터 해당 인덱스를 이용하여 관련 정보를 추출할 수 있다. 이를 추출하는 방법은 크롤링 등의 방법이 있으며, 크롤링된 값에 기존 인문학 정보를 결합하여 라이브러리에 저장한다.

보다 구체적으로 어플리케이션 A와 B는 다음과 네이버 그리고 구글 등으로부터 지도 도면 또는 지도 관련 부가 정보를 API 형태 등으로 제공받고, 동시에 제3의 위치서비스 또는 위치 기반 부가 서비스로부터 관련 정보(GPS값과 관심정보 및 위/경도값)을 제공받을 수 있다. 이렇게 기술된 방법으로 어플리케이션 A와 B는 GPS, 지도, 소셜 네트워크 서비스의 정보(예: 트윗을 보내거나 리트윗한 장소와 내용 정보, 페이스북의 사진을 공유한 장소와 이미지 정보, 인스타그램의 사진 정보와 위도 및 경도 값 등)를 가져다가 결합 정보를 가공한다.

여기서 결합정보로 가공하는 방법은 Mash-up 방식이다. Mash-up 방식은 표준화된 데이터 간의 결합으로 지도 어플리케이션으로부터 받은 지도 정보와 소셜 네트워크 서비스로부터 받은 위/경도값이 포함된 이미지, 동영상, 텍스트 등의 정보를 결합하여 지도 위에 부가적인 정보들을 배치 및 분포시키는 방법이다.

어플리케이션 A와 어플리케이션 B로부터 수집된 정보는 위치기반 인문정보의 스토리텔링 어플리케이션에서 미들웨어 차원에서 처리된다. 여기서 미들웨어란 GPS센서 등 스마트 디바이스의 하드웨어로부터 수신받은 센싱값을 Raw data로 저장하고 이를 소프트웨어인 서비스 어플리케이션과 연결하는 기능을 담당하는 논리적 영역이다.

즉, 인문정보를 재구성하거나 표현하기 위해서는 스마트 디바이스의 위치값, 조명값, 자이로스코프값 등 센싱값을 하드웨어로부터 미들웨어로 불어와야 한다. 본 실시 예에서는 지도 위에 위치값 기반으로 본 서비스가 구성되는 예를 보일 뿐, 자이로스코프의 패턴이나 속도 값과 연결되는 센싱값 역시 미들웨어로 올리고 이에 매칭되는 외부 어플리케이션의 패턴이나 속도값 정보와 결합할 수 있다.

다음으로 미들웨어에서 이용자의 현 위도와 경도값을 중심으로 현재 위치의 외부 어플리케이션 정보를 결합한 후, 이를 다시 인문정보로 필터링한다. 여기서 인문정보를 필터링하거나 결정하는 부분은 인문학자 등의 인문학적 가치에 대한 판단 유무에 결정되나 그 초기값으로 예술, 문화, 공연, 미술, 음악 등과 같은 기존의 카테고리 방식이 적용될 수 있다.

이상으로, 본 발명에 따른 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법에 대해서 설명하였다. 다음으로는 본 발명에 따른 다양한 실시 예들에 대해서 설명하겠다.

먼저 도 7을 참조하여 제 1 실시 예에 대해서 설명하겠다. 도 7은 기존의 일반적인 지하철 노선도를 나타내는 도면이다. 도 7은 지하철에서 누구나 쉽게 발견할 수 있는 지도이다. 단순한 지하철 역에 대한 정보를 제공해주는 수준에서, 최근 우리나라 지하철에는 관광정보, 역사정보 등을 제공하고 있다. 예를 들면 지하철 9호선은 주요 관광 지역을 따로 표시하거나, 1호선은 서울 인근의 산을 소개하고 있다.

이처럼 지하철 역 지도라는 공유된 정보를 가져와서 이에 대한 인문학적 정보를 넣을 수 있다. 예를 들면 경복궁 역에서 '경복궁'은 어떤 역사적 배경을 가지고 있으며, 경복궁 역에 거주하였던 저명한 인사에 대한 숨은 이야기들이 소개될 수 있다. 종로경찰서 자리(안국연 3번 출구)와 창경궁 자리(종로 3가 7번 출구 후 직진 700미터)는 정도전 등이 고려시대의 신하들을 한 자리에 모아 죽인 자리이다.

특히, 정도전의 세 아들 중 두 아들이 종로경찰서 자리에 정도전 집에서 창경궁 자리의 별난이 난 곳으로 이동하면서 아까운 목숨을 잃은 역사의 장소이기도 하다. 이런 두 역을 따로 연결하여 승객 중 고려말기와 조선건국의 역사에 관심을 갖는 사용자, 정씨 중 자신의 선조 이야기에 관심을 갖는 사용자 등에게 자동으로 정보를 제공할 수 있다.

다음으로 제 2 실시 예에 대해서 설명하겠다. 먼저 인문학을 범주화 한 이후, 이를 메타 태그로 삼아 다양한 서비스로 확산시킬 수 있다. 현재 관계 기반 서비스, 상업 관련 커머스, 의료 관련 약품정보, 가사, 업무 등의 카테고리로 분류된 서브시가 제공되고 있다. 이들 서비스와 소통할 때 '인문학' 키워드로 범주화한 카테고리와 기존 서비스로 분류된 범주 간의 매핑이 요구된다.

범주화된 인문학 정보 분류 코드와 기존의 서비스 범주화와의 매핑 및 우선 순위 등에 대한 내용은 표 1과 같다.

서비스	연결된 어플리케이션	자원	가중치	메타 태그	우선순위
Movie	Youtube	Video, id=1	1	Playlist	1
Text	Twitter	Text, id=2	2	Book	2
GPS	Foursquare	Actuator, id=3	1	Behavior	1
Maps	Google Maps	Light, Id=4	0	Behavior	1
Sound	Last fm	Light, Id=4	0	Media List	0
CCTV	N/A	Video, id=6	1	Behavior

표 1은 인문학 정보 분류를 위한 일 실시 예를 나타낸 것으로 이를 일반화하면 인문 정보를 통상적인 초기화 값으로 문학(소설, 시), 예술(그림, 공연, 소리), 비평(심사평, 수상, 비평의 글) 등으로 트리구조화 할 수 있다. 이 값을 초기화된 값, 상수로 표현할 수 있다.

상수로 표현 이후, 현재 이용자가 위치한 곳에 인문 정보 중 자주 거론된 인문값(문학이 빈도와 좋아요 그리고 공유 등의 횟수가 많은 경우에 가중치를 부여)으로 가중치를 주어 문학, 예술, 비평 등의 세부 디렉토리 중 우선순위를 갖는 값을 결정한다.

예를 들어, 이용자가 현재 위치에서 문학 중 소설에 대한 관심을 인문 융합 서비스에 초기값으로 입력하였거나, 입력하지 않은 경우라 할지라도 다른 이용자가 현재 서 있는 종로구 관철동 210-55번지에 대한 소설을 자주 공유했다면 소설을 우선적으로 인문정보로 도출한다. 이와 같은 인문정보의 큐레이션은 외부 API와 인터넷 크롤링으로 인문정보 데이터베이스로부터 추출하게 된다.

또한, 표 1을 참조하면 기본 서비스 종류에 따라 해당 구체적인 어플리케이션 연결이 존재한다. 따라서 사용자가 유튜브를 시청하면 이와 유사한 레버 등을 추천(유사 범주화 처리)할 수 있다.

또한, 해당 어플리케이션(나침반 어플리케이션)과 센서(나침반 센서)가 작동되면 이에 대한 가중치와 해당 메타 값(방위 관련 콘텐츠나 어플리케이션)이 자동으로 추출되어 서버로 전송된다.

사용자가 해당 어플리케이션과 특정 센싱값을 누적해서 사용하거나 특정 장소에서 즐겨 사용할 경우 이에 적합한 인문학 범주와 해당 콘텐츠 및 어플리케이션을 추천할 수 있다.

예를 들어 사용자가 트위터를 신문사 근처에서 자주 사용할 경우 해당 시간 또는 장소에서 트위터 외에 연결된 유사 어플리케이션을 추천한다. 또한 이와 같은 가중치 문맥을 통해 특정 행위(이용자의 특정 행위를 측정한 센싱값)에 대한 섬세한 인문학 범주 등의 추천이 가능하다.

다음으로는 도 8과 도 9를 참조하여 제 3 실시 예에 대해서 설명하겠다. 도 8은 기존의 일반적인 지도 화면을 나타내는 도면이며, 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인문학 콘텐츠가 매핑된 지도 화면을 나타내는 도면이다.

먼저 도 8을 참조하면, 기존의 지도 화면에서는 그 위에 관심지역(POI)을 배치하는 방식이다. 다만, 현재 상용화되어 있는 지도들에서는 인문학적 분류체계로 편집되어 자동으로 구성된 '인문학 지도'는 존재하지 않는다.

따라서, 본 명세서에서 인문학적 가치를 중심으로 인문학 콘텐츠를 도 9와 같이 지도 그림에 매핑할 수 있다. 이를 단순히 화면 위에 사진 이미지를 올려놓은 수준을 뛰어넘어, '옥인동 수성동 계곡', '추사 김정희', '추사 김정희 시대의 역사적 배경' 등을 스토리 형태로 배치하고 구성할 수 있다.

또한, 인문학 정보에 대한 추천, 리뷰, 공유, 댓글, 연결, 소셜 관계 지도 등 상호작용을 통해 평판을 측정할 수 있다. 예를 들면, 안중근 의사가 거사를 성공한 날, 옥중 일기를 쓴 날, 돌아가신 날 등은 '안중근'과 관련된 키워드와 역사 관련 스토리 등으로 네이버, 다음 등 콘텐츠의 조회수, 댓글, 공유 등이 활발하게 일어나는 때이다.

이와 같은 정보의 상호작용을 지도 위에 시각화하여 표현하거나 이용자들의 상호작용에 대한 측량값을 제공할 수 있다. 이처럼, 사용자가 인문학 정보에 대한 별점, 점수, 선호도 여부, 공감 표시 중 적어도 하나에 대하여 사용자 만족도를 표시하여 네트워크를 통해 다른 단말과 공유할 수 있으며, 사용자의 로그 정보를 재가공하여 개발자에게 해당 상호작용이 언제 어디서 어떤 관계로 어떻게 추천되고 설치되었는지를 제공할 수 있다.

다음으로는, 도 10을 참조하여 제 4 실시 예에 대해서 설명하겠다. 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 인문학 정보를 스토리로 구성한 지도 화면을 나타내는 도면이다. 도 10을 참조하면, 지도 어플리케이션에서 '송석원'의 터만을 보여주고 있다. 이 단순한 정보를 지도 위에 관심지역으로 올려놓은 것이 본 발명의 특징이 아니다. 본 발명은 '송석원'이라는 인문학적 가치를 갖는 고유명사를 구글, 네이버, 다음 등의 검색 결과로 표현하거나 검색 키워드가 일년 중 어느 때 빈도가 높은지 등을 빅데이터 처리를 통해 분석할 수 있다.

상기의 분석 결과는 이미지, 동영상, 사운드, 신문 기사, 위치, 시간 태그 등 다양한 형태일 수 있다. 이를 도 9와 같이 송석원 터와 관련 정보를 스토리로 구성할 수 있다. 이때 인문학적 구성을 위한 자동화 탬플릿이 필요하며, 자동화 탬플릿은 도 4를 통해 구성되고 있음을 확인할 수 있다.

마지막으로 도 11 및 12를 이용하여 제 5 실시 예에 대해서 설명하겠다. 도 11은 기존의 검색 결과에 따라서 업체 정보가 제공된 지도화면을 나타내는 도면이며, 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 인문학 정보가 제공된 지도화면을 나타내는 도면이다.

먼저 인문학 정보의 분류에 따라, 미술과 음악 등이 도출될 수 있다. 도 11은 미술 작품에 대한 인문학 지도가 어떻게 개선되고 활용될 수 있는지를 표현하였다. 도 11은 기존 네이버 지도에서 제공하는 관심지역에 대한 정보이다. 이 정보는 단순히 커피빈의 주소, 웹사이트, 전화번호 등의 정보를 제공한다.

반면, 도 11의 커피빈에는 '칸디다 회퍼'의 작품이 원작으로 전시되어 있다. 이는 도 12와 같이 지도 위에 함께 표시하여 인문학 정보를 제공함으로써, 사용자들에게 이 사실을 안내하여 매출이 늘어날 수 있다. 이와 같이 인문학 정보를 제공함으로써 다양한 기대 효과가 창출될 수 있다.

본 명세서에 기재된 본 발명의 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 관한 것이고, 발명의 기술적 사상을 모두 포괄하는 것은 아니므로, 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 따라서 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 권리범위 내에 있게 된다.

100: 사용자 단말 110: 측정부
120: 통신부 130: 제어부
200: 서버 310: 측정된 데이터
320: 데이터베이스 330: 카테고리화 된 인문학 정보
340: 패턴 정보 350: 외부 어플리케이션 정보
360: 선별된 인문학 메타 태그

Claims (11)

1. 사용자 단말이 지도 또는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 어플리케이션을 구동하는 단계;
   상기 사용자 단말이 측정부를 이용하여 현재 위치, 온도, 가속도, 평형 상태 및 자계의 세기 중 적어도 하나 이상의 데이터를 측정하는 단계;
   상기 사용자 단말이 서버로 상기 측정된 데이터를 전송함으로써, 상기 서버가 인문학적 요소들을 추출하고 검색하여 제공할 수 있는 키 값을 나타내는 인문학 메타 태그를 선별하도록 유도하는 단계;
   상기 사용자 단말이 상기 서버로부터 상기 선별된 인문학 메타 태그를 수신하는 단계; 및
   상기 사용자 단말이 상기 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 상기 지도 또는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하는 단계;를 포함하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 측정된 데이터는,
   사용자 주변의 사물 인터넷으로부터 수신되는 측정값을 포함하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 인문학 메타 태그는,
   상기 측정된 데이터를 이용하여 상기 서버의 데이터베이스에 저장된 인문학 정보를 카테고리화하고, 상기 측정된 데이터를 이용하여 사용자 행위에 대한 패턴 정보를 생성하며, 상기 카테고리화 된 인문학 정보와 상기 패턴 정보 및 외부 서비스 정보를 이용하여 인문학 메타 태그를 선별하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 카테고리화 된 인문학 정보는,
   상기 카테고리화 된 인문학 정보를 시간, 장소 및 사용자 중 어느 하나 이상을 이용하여 세부 카테고리로 분리하고, 상기 세부 카테고리들의 조합을 이용하여 우선순위 또는 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 인문학 메타 태그는,
   서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 상기 카테고리 및 상기 패턴을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 안내하는 단계는,
   상기 인문학 메타 태그를 상기 지도 어플리케이션의 관심지역(POI)에 배치하거나 상기 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션의 콘텐츠에 재구성 또는 재활용하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
7. 서버가 데이터베이스 내에 인문학 정보를 저장하는 단계;
   상기 서버가 사용자 단말로부터 현재 위치, 온도, 가속도, 평형 상태 및 자계의 세기 중 적어도 하나 이상의 데이터를 수신하는 단계;
   상기 서버가 상기 측정된 데이터를 이용하여 상기 인문학 정보를 카테고리화 하는 단계;
   상기 서버가 상기 측정된 데이터를 이용하여 사용자 행위에 대한 패턴 정보를 생성하는 단계;
   상기 서버가 상기 카테고리화 된 인문학 정보와 상기 패턴 정보 및 외부 서비스 정보를 이용하여 인문학적 요소들을 추출하고 검색하여 제공할 수 있는 키 값을 나타내는 인문학 메타 태그를 선별하는 단계; 및
   상기 서버가 상기 선별된 인문학 메타 태그를 상기 사용자 단말로 전송함으로써, 상기 사용자 단말이 구동된 지도 또는 소셜 네트워크 서비스(SNS) 어플리케이션에 상기 선별된 인문학 메타 태그를 이용하여 인문학 정보를 부가적 또는 동시에 안내하도록 유도하는 단계;를 포함하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 측정된 데이터는,
   사용자 주변의 사물 인터넷으로부터 수신되는 측정값을 포함하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
9. 제 7 항에 있어서,
   상기 카테고리화 된 인문학 정보는,
   상기 카테고리화 된 인문학 정보를 시간, 장소 및 사용자 중 어느 하나 이상을 이용하여 세부 카테고리로 분리하고, 상기 세부 카테고리들의 조합을 이용하여 우선순위 또는 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
10. 제 7 항에 있어서,
    상기 인문학 메타 태그는,
    서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 상기 카테고리 및 상기 패턴을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.
11. 제 7 항에 있어서,
    상기 안내하도록 유도하는 단계는,
    상기 사용자 단말에서 구동되는 지도 어플리케이션의 관심지역에 상기 인문학 메타 태그를 배치하거나 상기 사용자 단말에서 구동되는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션의 콘텐츠에 상기 인문학 메타 태그를 이용하여 재구성 또는 재활용하는 것을 특징으로 하는 인문학 정보를 자동으로 구성하는 방법.

Images