KR20200072022A - 사용자 관심정보 제공장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자 관심정보 제공장치 및 방법에 관한 것으로, 차량 단말과 통신을 수행하는 통신부, 각 관심분야별 상황 정보를 저장하는 저장부, 및 상기 차량 단말로부터 관심시점에 연계되는 상황 정보를 수신하면 수신된 상황 정보과 상기 각 관심분야별 상황 정보의 유사도 매칭을 통해 관심분야를 추출하고, 추출된 관심분야를 바탕으로 유사 군집의 관심정보를 제공하는 처리부를 포함한다.

Description

사용자 관심정보 제공장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SERVICING PERSONALIZED INFORMATION BASED ON USER INTEREST}
본 발명은 사용자 관심정보 제공장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 스마트기기의 보급률이 크게 증가함에 따라 인터넷 이용이 용이 해져서 SNS(Social Network Services) 이용자도 크게 증가하였다. SNS에는 개인의 의견과 같은 단문 텍스트에서부터 이미지 및 동영상 등 자연스럽게 개인의 관심사가 표출된다. 따라서, SNS에서 습득할 수 있는 정보를 이용하여 사용자의 성향이나 관심사 등을 판별하여 사용자에게 맞춤 정보를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.
US 20170193533 A1
본 발명은 차량 운행 시 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 사용자가 특정 대상에 관심을 가지는 관심시점을 확인하고 확인된 관심시점에 특정 대상과 관련한 상황 정보를 토대로 관심정보를 생성하여 제공하는 사용자 관심정보 제공장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 관심정보 제공장치는 차량 단말과 통신을 수행하는 통신부, 각 관심분야별 상황 정보를 저장하는 저장부, 및 상기 차량 단말로부터 관심시점에 연계되는 상황 정보를 수신하면 수신된 상황 정보과 상기 각 관심분야별 상황 정보의 유사도 매칭을 통해 관심분야를 추출하고, 추출된 관심분야를 바탕으로 유사 군집의 관심정보를 제공하는 처리부를 포함한다.
상기 차량 단말은 주행 중 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 사용자의 관심을 끄는 관심대상이 나타난 관심시점인지를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 조작 정보는 창문 조작 여부, 차선 이탈 여부, 속도 가감속 여부, 미디어 볼륨 조절 여부 및 시동 오프 여부 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 단말은 사용자의 시선 정보 및 상기 차량 조작 정보를 기반으로 각 상황 정보에 가중치를 부여하고 상기 각 상황 정보의 가중치 총합에 근거하여 상기 각 상황 정보에 대한 사용자의 관심도를 평가하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 단말은 상기 사용자의 관심도에 근거하여 상황 정보를 그룹핑하는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 정보는 상기 사용자의 관심분야를 추출하기 위한 정보로 정의되는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 정보는 미디어 재생 정보, 차량 위치 정보, 관심지역, 영상 정보, 도로 정보, 검색어, 시간 정보 및 주행방향 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 관심정보 제공방법은 차량 단말로부터 관심시점에 연계되는 상황 정보를 수신하는 단계, 상기 수신된 상황 정보과 기저장된 각 관심분야별 상황 정보의 유사도 매칭을 통해 관심분야를 추출하는 단계, 및 상기 추출된 관심분야를 바탕으로 유사 군집의 관심정보를 상기 차량 단말에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 정보를 수신하는 단계는, 상기 차량 단말이 차량 주행 중 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 현시점이 상기 관심시점인지를 확인하는 단계, 상기 차량 단말이 상기 현시점이 상기 관심시점인 경우, 상기 관심시점에 상황 정보를 수집하는 단계, 및 상기 차량 단말이 수집된 상황 정보를 관심정보 제공장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관심시점인지를 확인하는 단계에서, 상기 차량 단말은 주행 중 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 사용자의 관심을 끄는 관심대상이 나타난 관심시점인지를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 조작 정보는 창문 조작 여부, 차선 이탈 여부, 속도 가감속 여부, 미디어 볼륨 조절 여부 및 시동 오프 여부 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 정보를 수집하는 단계에서, 상기 차량 단말은 사용자의 시선 정보 및 상기 차량 조작 정보를 기반으로 각 상황 정보에 가중치를 부여하고 상기 각 상황 정보의 가중치 총합에 근거하여 상기 각 상황 정보에 대한 사용자의 관심도를 평가하는 것을 특징으로 한다.
상기 차량 단말은 상기 사용자의 관심도에 근거하여 상황 정보를 그룹핑하는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 정보는 상기 사용자의 관심분야를 추출하기 위한 정보로 정의되는 것을 특징으로 한다.
상기 상황 정보는 미디어 재생 정보, 차량 위치 정보, 관심지역, 영상 정보, 도로 정보, 검색어, 시간 정보 및 주행방향 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 차량 운행 시 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 사용자가 특정 대상에 관심을 가지는 관심시점을 확인하고 확인된 관심시점에 특정 대상과 관련한 상황 정보를 토대로 관심정보를 생성하여 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 관심정보 제공장치의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 단말을 도시한 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 관심정보 제공 방법을 도시한 흐름도.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관심정보 제공 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 도시한 블록도.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 관심정보 제공장치의(100) 구성도를 도시한다.
도 1을 참조하면, 관심정보 제공장치(100)는 서버 형태로 구현될 수 있으며 차량 단말(200)과 네트워크를 통해 상호 연결될 수 있다. 여기서, 네트워크는 WLAN(Wireless LAN)(WiFi), Wibro(Wireless broadband) 및/또는 Wimax(World Interoperability for Microwave Access) 등의 무선 인터넷망, CDMA(Code Division Multiple Access), GSM(Global System for Mobile communication), LTE(Long Term Evolution) 및/또는 LTE-Advanced 등의 이동통신망, 및/또는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), 이더넷(Ethernet) 및/또는 ISDN(Integrated Services Digital Network) 등의 유선 인터넷망으로 구현될 수 있다.
관심정보 제공장치(100)는 통신부(110), 저장부(120) 및 처리부(130)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 차량 단말(200)과 통신을 수행하게 한다. 통신부(110)는 차량 단말(200)로부터 전송되는 정보를 수신한다. 통신부(110)는 처리부(140)의 지시에 따라 관심정보를 차량 단말(200)로 전송한다.
저장부(120)는 처리부(130)의 동작을 제어하기 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력 데이터를 임시 저장할 수 있다. 저장부(120)는 각 관심분야별 상황 정보를 데이터베이스 형태로 저장할 수 있다. 여기서, 관심분야는 음식점, 여행지, 일몰배경, 일출배경, 산, 강 및 동물 등의 카테고리(대분류)로 구분하고, 각 카테고리는 주요 요리, 주요 관광지, 특정 장소의 배경(예: 태안반도 일몰), 산 이름, 강 이름 및 동물 이름 등의 세부정보(소분류)를 포함할 수 있다.
저장부(120)는 통신부(110)를 통해 수신되는 상황 정보를 저장할 수 있다. 저장부(120)는 유사도 매칭 알고리즘 및 군집화(clustering) 알고리즘 등을 포함할 수 있다. 여기서, 유사도 매칭 알고리즘으로는 유클리디안 거리 (Euclidean distance) 및/또는 K-NN(Nearest Neighbor) 알고리즘 등이 이용될 수 있고, 군집화 알고리즘으로는 K 평균 군집화(K-Means clustering) 알고리즘 및/또는 MIN-HASH 알고리즘 등이 이용될 수 있다.
이러한 저장부(120)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SD 카드(Secure Digital Card), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read Only Memory, ROM), PROM(Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), EPROM(Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 착탈형 디스크 및 웹 스토리지(web storage) 등의 저장매체 중 적어도 하나 이상의 저장매체(기록매체)로 구현될 수 있다.
처리부(130)는 관심정보 제공장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 처리부(130)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), CPU(Central Processing unit), 마이크로 컨트롤러(microcontrollers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나 이상을 이용하여 구현될 수 있다.
처리부(130)는 차량 단말(200)로부터 전송되는 상황 정보를 수신하면, 해당 상황 정보를 분석하여 관심분야를 추출한다. 이때, 처리부(130)는 유사도 매칭 알고리즘을 이용하여 수신된 상황 정보와 저장부(120)에 기저장된 각 관심분야별 상황 정보의 유사도를 확인하고 확인된 유사도에 근거하여 관심분야(카테고리)를 확인할 수 있다. 처리부(130)는 사용자의 관심분야가 확인되면, 수신된 상황 정보를 해당 관심분야에 매칭되는 상황 정보로 저장할 수 있다.
처리부(130)는 관심분야가 동일한 사용자들을 동일한 그룹으로 분류하여 해당 그룹의 특징 정보를 생성한다. 다시 말해서, 처리부(130)는 군집화 알고리즘을 이용하여 관심분야가 유사(동일)한 사용자들을 하나의 그룹으로 그룹화한다.
처리부(130)는 분류된 그룹의 특징 정보에 기반하여 관심정보를 생성한다. 처리부(130)는 각 그룹에 포함되는 사용자들이 관심을 가지는 콘텐츠를 추출하고 추출된 콘텐츠에 대한 정보를 관심정보(추천정보)로 생성한다.
처리부(130)는 생성된 관심정보를 통신부(110)를 통해 차량 단말(200)에 전송할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 단말(200)을 도시한 구성도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 차량 단말(200)은 버스(bus)를 통해 연결되는 통신부(210), 검출부(220), 저장부(230), 사용자 입력부(240), 출력부(250) 및 처리부(260)를 포함한다.
통신부(210)는 네트워크를 통해 관심정보 제공장치(100)와 통신을 수행하게 한다. 통신부(210)는 텔레매틱스, WiFi 및/또는 Wibro 등의 무선 인터넷 기술, CDMA, GSM, LTE 및/또는 LTE-Advanced 등의 이동통신기술 및/또는 차량간 통신(Vehicle to Vehicle, V2V), 차량과 인프라 간 통신(Vehicle to Infrastructure, V2I), 차량과 모바일 기기 간 통신(Vehicle-to-Nomadic Devices, V2N), 및/또는 차량 내 통신(In-Vehicle Network, IVN) 등의 차량 통신(Vehicle to Everything, V2X) 기술 등을 이용할 수 있다.
검출부(220)는 차량에 탑재되는 각종 센서들 및 각종 전자제어장치(Electronic Control Unit, ECU)들을 통해 사용자의 차량 조작 정보 및 상황 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 각종 센서들은 속도 센서, 측위 센서, 이미지 센서(카메라) 및 소리 센서(예: 마이크) 등을 포함할 수 있다. 각종 전자제어장치들은 바디제어장치, 엔진제어장치, 제동제어장치, 조향제어장치, 및 텔레매틱스 단말(Telematics Unit) 등을 포함할 수 있다.
검출부(220)는 IVN을 통해 연결되는 각종 센서들 및 각종 전자제어장치들을 통해 창문 조작 여부, 차선 이탈 여부, 속도 가감속 여부, 미디어 볼륨 조절 여부 및/또는 시동 오프(engine stop) 여부 등의 차량 조작 정보를 검출할 수 있다. 여기서, IVN은 CAN(Controller Area Network), MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크, LIN(Local Interconnect Network), 및/또는 X-by-Wire(Flexray) 등으로 구현된다.
또한, 검출부(220)는 각종 센서들 및 각종 전자제어장치들을 이용하여 미디어 재생 정보, 차량 위치 정보, 관심지역(Point of Interest, POI), 영상 정보, 도로 정보, 검색어, 시간 정보 및 주행방향 등의 상황 정보를 획득할 수 있다. 상황 정보는 사용자의 관심분야를 추출(판단)하기 위해 필요한 정보(변수)로, 관심사와 관련된 정보이다.
저장부(230)는 처리부(260)가 정해진 동작을 수행하도록 프로그래밍된 소프트웨어를 저장할 수 있다. 저장부(230)는 처리부(260)의 입력 및 출력 데이터 및 각종 설정정보 등을 저장할 수 있다. 저장부(230)는 플래시 메모리, 하드디스크, SD 카드, RAM, SRAM, ROM, PROM, EEPROM, EPROM, 레지스터, 착탈형 디스크 및 웹 스토리지 등의 저장매체 중 적어도 하나 이상의 저장매체로 구현될 수 있다.
저장부(230)는 관심시점 판단 알고리즘 및 시선 추적 알고리즘 등을 저장할 수 있다. 저장부(230)는 검출부(220)에 의해 검출되는 정보들을 저장할 수 있다.
사용자 입력부(240)는 사용자 조작에 따른 제어신호를 발생시키는 것으로, 버튼, 키, 터치패드, 키패드 및 터치스크린 등의 입력수단 중 어느 하나 또는 둘 이상의 조합으로 구현된다. 여기서, 제어신호는 도어 잠금 또는 잠금 해제, 트렁크 오픈, 시동, 또는 인터럽트 등을 포함한다.
출력부(250)는 처리부(260)의 동작에 따른 진행상태 및/또는 결과를 시각 정보, 청각 정보 및/또는 촉각 정보 등의 정보 형태로 출력할 수 있다. 출력부(250)는 디스플레이, 오디오 출력모듈 및 촉각정보 출력모듈 등을 포함할 수 있다. 디스플레이는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 디스플레이, 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 투명디스플레이, 헤드업 디스플레이(head-up display, HUD), 터치스크린 및 클러스터(cluster) 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다. 오디오 출력모듈은 저장부(230)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈은 리시버(receiver), 스피커(speaker), 및/또는 버저(buzzer) 등을 포함할 수 있다. 촉각정보 출력모듈은 사용자가 촉각으로 인지할 수 있는 형태의 신호를 출력한다. 예를 들어, 촉각정보 출력모듈은 진동자로 구현되어 진동 세기 및 패턴 등을 제어할 수 있다.
처리부(260)는 차량 단말(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 처리부(260)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), CPU(Central Processing unit), 마이크로 컨트롤러(microcontrollers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나 이상으로 구현될 수 있다.
처리부(260)는 사용자의 차량 조작 정보를 검출한다. 처리부(260)는 검출된 차량 조작 정보를 토대로 사용자의 관심을 끄는 관심사(관심대상)가 발생했는지를 판단할 수 있다. 처리부(260)는 차량 조작 정보를 기반으로 사용자가 특정 대상에 관심을 가지는 시점(관심시점)을 확인할 수 있다.
처리부(260)는 현시점이 관심시점이면 검출부(220)를 통해 상황 정보를 수집한다. 처리부(260)는 상황 정보를 수집할 때 사용자의 차량 조작 정보 및 시선 정보를 토대로 수집되는 각 상황 정보에 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 처리부(260)는 사용자의 차량 조작 정보 및 시선 정보에 기초하여 관심사(예: 배경, POI 등)에 대한 사용자의 관심도를 평가할 수 있다. 이때, 시선 정보는 운전자 모니터링 시스템에 적용되는 카메라를 이용하여 획득될 수 있다.
예컨대, 처리부(260)는 다음 [표 1]에 근거하여 각 상황 정보에 가중치를 부여할 수 있다.
조건 가중치 점수
시선 감지 시선이 머무르는 시간(초) 당 1점
속도 감속 시선 감지 후 감속되는 속도 5km/h 당 1점
차선 변경 관심대상 쪽으로 차선 변경 시 2점
이미지 캡쳐 이미지 캡쳐 시 4점
발화(관심도 표명)예: 멋있다, 맛있겠다 등 관심도 표명하는 발언 시 4점
시동 OFF 3점
창문 오픈(open) 1점
처리부(260)는 각 상황 정보의 가중치 총합에 따라 해당 상황 정보에 대한 사용자의 관심도를 상중하로 구분할 수 있다. 처리부(260)는 상황 정보와 함께 해당 상황 정보에 대한 사용자의 관심도 정보를 관심정보 제공장치(100)로 전송할 수 있다. 처리부(260)는 사용자의 관심도에 따라 상황 정보를 그룹핑하여 저장할 수도 있다. 처리부(260)는 검출부(220)에 의해 검출된 상황 정보(관심대상과 관련된 정보)를 전송한 후 관심정보 제공장치(100)로부터 관심정보를 수신한다. 처리부(260)는 수신된 관심정보를 출력부(250)를 통해 출력한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 관심정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 차량 단말(200)은 차량이 주행하는 동안 사용자의 차량 조작 정보를 검출한다(S110). 차량 단말(200)은 차량에 장착되는 각종 센서, 각종 전자기기 및 각종 전자제어장치 등을 통해 사용자의 차량 조작 정보를 획득할 수 있다.
차량 단말(200)은 차량 조작 정보를 기반으로 관심시점 여부를 판단한다(S120). 차량 단말(200)은 차량 조작 정보를 토대로 사용자가 관심을 가지는 관심대상이 나타났는지를 확인할 수 있다. 예컨대, 차량 단말(200)은 주행 중 좌측 창문이 열리고 차선 이탈 또는 중심이 흔들리며 가속 페달을 밟는 정도가 감소하면 주행 방향을 기준으로 좌측 방향에 사용자가 관심을 가지는 관심대상이 나타난 것으로 판단한다. 즉, 차량 단말(200)는 사용자가 관심을 가지는 관심대상이 나타난 현 시점을 관심시점으로 판단할 수 있다.
차량 단말(200)은 관심시점으로 판단되면, 검출부(220)를 통해 해당 시점의 상황 정보를 수집한다(S130). 차량 단말(200)은 현 시점이 관심시점인 경우, 차량에 장착된 카메라(미도시)를 통해 영상 정보를 획득하고, 측위 센서를 통해 차량 위치 및 현재 시간 등을 확인할 수 있다. 또한, 차량 단말(200)은 측위 센서에 의해 측정된 차량 위치를 저장부(220)에 저장된 지도 정보에 매칭하여 차량이 주행 중인 도로명 및 차량 위치를 기준으로 일정 반경 내 위치하는 POI 정보를 획득할 수 있다. 이때, 차량 단말(200)은 상황 정보 수집 시 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 수집된 상황 정보에 대한 사용자의 관심도(예: 상, 중 또는 하)를 정의할 수 있다.
차량 단말(200)은 수집된 상황 정보를 관심정보 제공장치(100)로 전송한다(S140).
관심정보 제공장치(100)는 차량 단말(200)로부터 상황 정보를 수신하면, 상황 정보를 기반으로 관심분야를 추출한다(S150). 관심정보 제공장치(100)는 유사도 매칭 알고리즘을 이용하여 수신된 상황 정보와 저장부(230)에 저장된 각 관심분야별 상황 정보를 비교하여 수신된 상황 정보에 매칭되는 관심분야를 추출한다. 예컨대, 관심정보 제공장치(100)는 상황 정보로 태안반도, 일몰 영상, 오후 6시, 및 가상현실(Virtual Reality, VR)을 통해 "일몰 아름답네"와 같은 정보를 수신한 경우, 관심분야를 '일몰'로 결정할 수 있다.
관심정보 제공장치(100)는 추출된 관심분야와 유사한 관심분야를 가지는 사용자 그룹을 추출하고 추출된 사용자 그룹의 관심정보를 생성한다(S170). 관심정보 제공장치(100)는 추출된 관심분야가 '일몰'인 경우 해당 관심분야에 관심이 있는 사용자들이 관심을 가지는 관련 정보 예컨대, 차량 위치를 기준으로 일몰을 감상하기 좋은 카페 또는 특정 장소 등을 관심정보로 생성할 수 있다.
관심정보 제공장치(100)는 생성된 관심정보를 차량 단말(200)로 전송할 수 있다(S170). 차량 단말(200)은 관심정보 제공장치(100)로부터 제공받은 관심정보를 출력부(250)에 출력할 수 있다. 예를 들어, 차량 단말(200)은 차량 위치를 기준으로 일정 반경 내 위치하는 일몰을 감상하기 좋은 카페를 추천할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관심정보 제공 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 도시한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 관심정보 제공장치
200: 차량 단말
110, 210: 통신부
120, 230: 저장부
130, 260: 처리부
220: 검출부
240: 사용자 입력부
250: 출력부

Claims (15)

  1. 차량 단말과 통신을 수행하는 통신부,
    각 관심분야별 상황 정보를 저장하는 저장부, 및
    상기 차량 단말로부터 관심시점에 연계되는 상황 정보를 수신하면 수신된 상황 정보과 상기 각 관심분야별 상황 정보의 유사도 매칭을 통해 관심분야를 추출하고, 추출된 관심분야를 바탕으로 유사 군집의 관심정보를 제공하는 처리부를 포함하는 사용자 관심정보 제공장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량 단말은 주행 중 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 사용자의 관심을 끄는 관심대상이 나타난 관심시점인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 차량 조작 정보는 창문 조작 여부, 차선 이탈 여부, 속도 가감속 여부, 미디어 볼륨 조절 여부 및 시동 오프 여부 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 차량 단말은 사용자의 시선 정보 및 상기 차량 조작 정보를 기반으로 각 상황 정보에 가중치를 부여하고 상기 각 상황 정보의 가중치 총합에 근거하여 상기 각 상황 정보에 대한 사용자의 관심도를 평가하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 차량 단말은 상기 사용자의 관심도에 근거하여 상황 정보를 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 상황 정보는 상기 사용자의 관심분야를 추출하기 위한 정보로 정의되는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 상황 정보는 미디어 재생 정보, 차량 위치 정보, 관심지역, 영상 정보, 도로 정보, 검색어, 시간 정보 및 주행방향 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공장치.
  8. 차량 단말로부터 관심시점에 연계되는 상황 정보를 수신하는 단계,
    상기 수신된 상황 정보과 기저장된 각 관심분야별 상황 정보의 유사도 매칭을 통해 관심분야를 추출하는 단계, 및
    상기 추출된 관심분야를 바탕으로 유사 군집의 관심정보를 상기 차량 단말에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 상황 정보를 수신하는 단계는,
    상기 차량 단말이 차량 주행 중 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 현시점이 상기 관심시점인지를 확인하는 단계,
    상기 차량 단말이 상기 현시점이 상기 관심시점인 경우, 상기 관심시점에 상황 정보를 수집하는 단계, 및
    상기 차량 단말이 수집된 상황 정보를 관심정보 제공장치로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 관심시점인지를 확인하는 단계에서,
    상기 차량 단말은 주행 중 사용자의 차량 조작 정보를 토대로 사용자의 관심을 끄는 관심대상이 나타난 관심시점인지를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 차량 조작 정보는 창문 조작 여부, 차선 이탈 여부, 속도 가감속 여부, 미디어 볼륨 조절 여부 및 시동 오프 여부 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 상황 정보를 수집하는 단계에서,
    상기 차량 단말은 사용자의 시선 정보 및 상기 차량 조작 정보를 기반으로 각 상황 정보에 가중치를 부여하고 상기 각 상황 정보의 가중치 총합에 근거하여 상기 각 상황 정보에 대한 사용자의 관심도를 평가하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 차량 단말은 상기 사용자의 관심도에 근거하여 상황 정보를 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 상황 정보는 상기 사용자의 관심분야를 추출하기 위한 정보로 정의되는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 상황 정보는 미디어 재생 정보, 차량 위치 정보, 관심지역, 영상 정보, 도로 정보, 검색어, 시간 정보 및 주행방향 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 관심정보 제공방법.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11423672B2 (en) * 2019-08-02 2022-08-23 Dish Network L.L.C. System and method to detect driver intent and employ safe driving actions

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170193533A1 (en) 2015-12-31 2017-07-06 International Business Machines Corporation Automatic detection of user personality traits based on social media image posts

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008003771A (ja) * 2006-06-21 2008-01-10 Denso Corp 興味情報検索システム、車載器および車外器
JP2010218376A (ja) 2009-03-18 2010-09-30 Nomura Research Institute Ltd ユーザ関心ジャンル分析システム
KR101619537B1 (ko) 2010-08-23 2016-05-12 현대자동차주식회사 자동차용 소셜 네트워킹 서비스 장치 및 방법
WO2013029233A1 (en) * 2011-08-30 2013-03-07 Nokia Corporation Method and apparatus for providing recommendations based on context-aware group modeling
US8855901B2 (en) * 2012-06-25 2014-10-07 Google Inc. Providing route recommendations
US8965624B2 (en) * 2012-08-14 2015-02-24 Ebay Inc. Method and system of vehicle tracking portal
US11493347B2 (en) * 2013-03-12 2022-11-08 Verizon Patent And Licensing Inc. Using historical location data to improve estimates of location
DE102014109079A1 (de) * 2013-06-28 2014-12-31 Harman International Industries, Inc. Vorrichtung und verfahren zur erfassung des interesses eines fahrers an einer werbeanzeige durch die verfolgung der blickrichtung des fahrers
KR102201727B1 (ko) * 2013-08-08 2021-01-12 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법
CN103500219B (zh) * 2013-10-12 2017-08-15 翔傲信息科技(上海)有限公司 一种标签自适应精准匹配的控制方法
KR102050956B1 (ko) * 2013-11-01 2019-12-02 현대엠엔소프트 주식회사 시간대별 내비게이션 사용자 행동패턴 분석을 통한 관심지점(poi)을 강조하는 시스템 및 방법
KR102098370B1 (ko) 2013-11-29 2020-04-07 한국전자통신연구원 소셜 네트워크 서비스 기반 카 쉐어링 서비스 제공 시스템 및 그 방법
US11144959B2 (en) * 2014-12-18 2021-10-12 Google Llc Methods, systems, and media for presenting advertisements relevant to nearby users on a public display device
US20180293303A1 (en) * 2015-05-22 2018-10-11 Pcms Holdings, Inc. Retrieving sensor data based on user interest
KR101683524B1 (ko) 2015-08-12 2016-12-07 현대자동차 주식회사 소셜 네트워크 서비스의 프로필 정보 제공장치 및 그 방법이 구현된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
US20170061482A1 (en) * 2015-08-24 2017-03-02 TCL Research America Inc. Focal-point based recommendation method and system
KR20170105336A (ko) 2016-03-09 2017-09-19 한국전자통신연구원 카풀 중개 서비스 제공장치 및 그 방법
CN107662565A (zh) * 2016-07-29 2018-02-06 长城汽车股份有限公司 车辆的信息获取方法、系统及车辆
US10323954B2 (en) * 2016-08-29 2019-06-18 Telenav, Inc. Navigation system with preference analysis mechanism and method of operation thereof
WO2018217736A1 (en) * 2017-05-22 2018-11-29 Avis Budget Car Rental, LLC Connected driver communications system and platform
KR102387767B1 (ko) * 2017-11-10 2022-04-19 삼성전자주식회사 사용자 관심 정보 생성 장치 및 그 방법
US11068788B2 (en) * 2017-12-03 2021-07-20 Lyft, Inc. Automatic generation of human-understandable geospatial descriptors
US10593118B2 (en) * 2018-05-04 2020-03-17 International Business Machines Corporation Learning opportunity based display generation and presentation

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170193533A1 (en) 2015-12-31 2017-07-06 International Business Machines Corporation Automatic detection of user personality traits based on social media image posts

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