KR20200080737A - 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20200080737A
KR20200080737A KR1020180170503A KR20180170503A KR20200080737A KR 20200080737 A KR20200080737 A KR 20200080737A KR 1020180170503 A KR1020180170503 A KR 1020180170503A KR 20180170503 A KR20180170503 A KR 20180170503A KR 20200080737 A KR20200080737 A KR 20200080737A
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Abstract

본 발명은 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 다수의 사용자가 접속하여 이용 가능한 콘텐츠 서비스의 운영을 지원하는 운영 서버가 수행하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법은 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터로부터 사용자 행동 속성을 추출하는 단계, 추출된 사용자 행동 속성의 학습을 통해 사용자 행동 예측 모델을 구축하는 단계 및 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 다중 접속 콘텐츠 서비스 제공 기술 및 운영 예측 기술을 융합시켜 사용자 중심의 콘텐츠 서비스를 실시간으로 제공하면서 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 데이터를 이용하여 향후 최적의 콘텐츠 서비스와 운영 시나리오를 제공할 수 있다.

Description

다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법 및 시스템{Integrated Contents Service Method and System for Multiple Connection}
본 발명은 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다중 접속 콘텐츠 서비스 및 운영 예측 기술이 융합된 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 통신 및 네트워크 기술의 발달에 따라 유무선 통신망을 이용한 다양한 종류의 콘텐츠(Contents) 서비스, 예컨대, 채팅, 동호회, 게임 또는 쇼핑몰 등의 서비스가 제공되고 있으며, 이러한 콘텐츠 서비스들 중에서도 특히, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Services: SNS) 및 게임 서비스 분야는 수요층이 확산되고 다수의 사용자가 동시에 접속할 수 있게 되면서 개발 속도 및 보급 속도가 급격하게 증가하고 있다. 이러한 SNS 및 게임 서비스 분야의 경우, 2015년에는 시장의 규모가 대략 329억 달러 및 90억 달러에서 2017년에는 대략 651억 달러 및 103억 달러로 크게 성장하였다.
하지만, 다중 접속 콘텐츠 서비스의 특성상 로그 데이터의 양이 방대함에도 불구하고, 다중 접속 콘텐츠 서비스를 운영하는 방식은 인력에 의존하여 진행되는 경우가 대부분이다.
종래의 인력에 의존하여 로그 데이터를 분석하고 서비스를 운영하는 방식은 막대한 시간과 비용을 투자해야 하며, 그에 비해 정확성에 대한 신뢰도는 높지 않기 때문에 상당수의 콘텐츠 서비스 운영 기업들이 위험에 그대로 노출되는 문제점이 있었다.
종래와 같이, 다중 접속 콘텐츠 서비스의 분석 및 운영을 위해서는 콘텐츠 서비스의 복잡성에 따라 장시간 학습과 전문 지식이 요구되어야 하고, 자체 인력을 전문화하거나 외부 인력을 스카우트하기 위해서는 고액을 투자해야 하는 문제점이 있었다.
그리고 인력 중심의 운영 방식은 시점, 구간, 보상 등의 선택을 실행하는 과정에서도 오류 가능성이 존재할 수 있는 문제점이 있었다.
이에 다중 접속 콘텐츠 서비스를 이용하는 사용자의 행동 데이터를 학습하여 분석한 결과를 기반으로 수익을 극대화하면서 사용자의 이탈을 방지하기 위한 운영 시나리오를 제시할 필요성이 대두되었다.
한국공개특허공보 제2003-0012270호(공개일: 2003. 02. 12)
따라서 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 다중 접속 콘텐츠 서비스 제공 기술 및 운영 예측 기술을 융합시켜 사용자 중심의 콘텐츠 서비스를 실시간으로 제공하면서 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 데이터를 이용하여 향후 최적의 콘텐츠 서비스와 운영 시나리오를 제공할 수 있는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 명시적으로 언급된 목적 이외에도, 후술하는 본 발명의 구성으로부터 달성될 수 있는 다른 목적도 포함한다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 다수의 사용자가 접속하여 이용 가능한 콘텐츠 서비스의 운영을 지원하는 운영 서버가 수행하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법은 상기 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터로부터 사용자 행동 속성을 추출하는 단계, 상기 추출된 사용자 행동 속성의 학습을 통해 사용자 행동 예측 모델을 구축하는 단계 및 상기 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 콘텐츠 서비스는 사용자의 개인 공간을 제공하고, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 디지털 콘텐츠를 이용하는 서비스, 상기 사용자에 의해 제작되거나 생성된 디지털 콘텐츠를 거래하는 서비스 및 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 서비스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 사용자 행동 속성 추출 단계는 상기 사용자의 개인 공간을 이용한 기록, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 상기 디지털 콘텐츠를 이용한 기록, 상기 디지털 콘텐츠를 거래한 기록 및 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용한 기록 중 적어도 하나의 기록에 대한 로그 데이터를 누적하고, 상기 누적된 로그 데이터를 이용하여 상기 사용자 행동 속성을 추출할 수 있다.
상기 디지털 콘텐츠는 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: SNG)에 기초하여 상기 콘텐츠 서비스 상에서 제공될 수 있다.
상기 운영 시나리오 생성 단계는 상기 콘텐츠 서비스의 수익과 관련되어 상기 디지털 콘텐츠의 구매를 유도하거나 이벤트의 참여를 유도하는 상기 운영 시나리오를 생성할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 다수의 사용자가 접속하여 이용 가능한 콘텐츠 서비스를 제공하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템은 상기 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터로부터 사용자 행동 속성을 추출하는 행동 속성 추출 모듈, 상기 추출된 사용자 행동 속성의 학습을 통해 사용자 행동 예측 모델을 구축하는 행동 모델 구축 모듈 및 상기 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성하는 운영 예측 모듈을 포함하는 운영 서버를 포함한다.
상기 콘텐츠 서비스는 사용자의 개인 공간을 제공하고, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 디지털 콘텐츠를 이용하는 서비스, 상기 사용자에 의해 제작되거나 생성된 디지털 콘텐츠를 거래하는 서비스 및 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 서비스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 행동 속성 추출 모듈은 상기 사용자의 개인 공간을 이용한 기록, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 상기 디지털 콘텐츠를 이용한 기록, 상기 디지털 콘텐츠를 거래한 기록 및 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용한 기록 중 적어도 하나의 기록에 대한 로그 데이터를 누적하고, 상기 누적된 로그 데이터를 이용하여 상기 사용자 행동 속성을 추출할 수 있다.
상기 운영 예측 모듈은 상기 콘텐츠 서비스의 수익과 관련되어 상기 디지털 콘텐츠의 구매를 유도하거나 이벤트의 참여를 유도하는 상기 운영 시나리오를 생성할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법 및 시스템에 따르면, 다중 접속 콘텐츠 서비스 제공 기술 및 운영 예측 기술을 융합시켜 사용자 중심의 콘텐츠 서비스를 실시간으로 제공하면서 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 데이터를 이용하여 향후 최적의 콘텐츠 서비스와 운영 시나리오를 제공할 수 있는 장점이 있다.
이때, 다중 접속 콘텐츠 서비스를 이용하는 다수의 사용자에 의해 발생되는 대량의 데이터를 보다 신속하게 수집하고 처리할 수 있는 시스템을 설계하여 다중 접속 콘텐츠 서비스를 보다 안전하고 원활하게 사용할 수 있도록 하는 장점이 있다.
이와 더불어, 다중 접속 콘텐츠 서비스의 사용자 또는 자원 수요의 변화를 예측하여 경제 시스템의 밸런스 또는 콘텐츠의 수명주기 시뮬레이션 검증 등에 적용 가능한 장점이 있다.
그리고 각 서비스 사용자들이 생산한 디지털 콘텐츠를 자유롭게 유통하여 거래할 수 있는 시스템을 제공하여 MCN(Multi-Channel Network) 수익이 실현 가능하도록 하고, 전 세계 서비스 시장에 진출하여 각 지역 및 나라에 맞는 운영 기법을 확보할 수 있으며, 이에 따른 수출 증대 및 수입 대체 효과를 창출할 수 있다.
이와 같이, 다중 접속 콘텐츠 서비스 제공 기술 및 운영 예측 기술을 융합시켜 사용자의 행동 데이터를 분석하고 향후 사용자의 행동을 예측하여 콘텐츠의 수명 연장 및 수익성 콘텐츠 확대를 유도하는 최적의 운영 시나리오를 생성하기 위한 전략을 제공할 수 있는 장점이 있다.
한편, 본 발명의 효과는 상술된 것에 국한되지 않고 후술하는 본 발명의 구성으로부터 도출될 수 있는 다른 효과도 본 발명의 효과에 포함된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템의 네트워크 환경을 보여주는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템의 구성도이다.
도 3은 사용자가 이용할 수 있는 다중 접속 콘텐츠 서비스의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 과정을 보여주는 동작 흐름도이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템의 네트워크 환경을 보여주는 구성도를 나타낸다.
도 1에 도시한 바와 같이, 네트워크 환경은 복수의 사용자 단말(100) 및 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템(200)을 포함하여 구성된다.
사용자 단말(100)은 통신망(10)을 통해 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템(200)과 각종 정보를 교환할 수 있다.
여기서, 통신망(10)은 구내 정보 통신망(Local Area Network: LAN), 도시권 통신망(Metropolitan Area Network: MAN), 광역 통신망(Wide Area Network: WAN), 인터넷(Internet), 3G/4G/5G(generation) 이동통신망, 와이파이(Wi-Fi), WIBRO(Wireless Broadband Internet) 또는 LTE(Long Term Evolution) 등을 포함하는 각종 데이터 통신망을 포함할 수 있고, 유선과 무선을 가리지 않으며 어떠한 통신 방식을 사용하더라도 상관없다.
사용자 단말(100)은 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 스마트폰(Smart Phone), 태블릿(Tablet) PC, 개인 휴대 정보 단말기(PDA: Personal Digital Assistant)나 웹 패드(Web Pad) 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 단말기로 이루어질 수 있다.
사용자 단말(100)은 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템(200)으로부터 다중 접속 콘텐츠 서비스(이하, ‘콘텐츠 서비스’라고 함)를 이용하기 위한 어플리케이션이나 프로그램을 제공 받을 수 있다.
다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템(200)은 통신망(10)을 통해 다수의 사용자가 동시에 접속하여 이용할 수 있는 콘텐츠 서비스를 제공하고, 특히, 콘텐츠 서비스를 이용하면서 콘텐츠 서비스와 관련된 운영 요소에 따라 변화하는 사용자의 행동 패턴을 예상하고, 예상된 결과를 기반으로 콘텐츠 서비스의 운영 결과를 예측할 수 있도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템(200)은 콘텐츠 서비스 서버(210), 데이터베이스(220) 및 운영 서버(230)를 포함할 수 있다.
콘텐츠 서비스 서버(210)는 다수의 사용자가 접속하여 이용 가능한 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있다. 콘텐츠 서비스는 사용자를 중심으로 한 그래픽 기반의 서비스로서, 개인이나 기업 등에서 제작할 수 있으며, 전 세계에 실시간으로 제공할 수 있는 서비스를 말한다.
콘텐츠 서비스 서버(210)는 콘텐츠 제공 모듈(211), SNS 모듈(213) 및 콘텐츠 마켓 모듈(215)을 포함할 수 있다.
콘텐츠 제공 모듈(211)은 콘텐츠 서비스에서 이용 가능한 디지털 콘텐츠를 제공할 수 있다.
보다 자세하게는, 콘텐츠 제공 모듈(211)은 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: SNG)에 기초한 디지털 콘텐츠를 제공할 수 있는데, 소셜 네트워크 게임에 기초한 디지털 콘텐츠는 소셜 네트워크 서비스와 연동하면서 게임 요소가 적용된 콘텐츠를 의미하며, 콘텐츠 서비스에 다양한 게임 요소를 삽입함으로써 콘텐츠 서비스 내에서 서비스 사용자들이 서로 협동하거나 성장 또는 공유 등을 수행할 수 있도록 한다. 또는, 디지털 콘텐츠는 소셜 네트워크 게임뿐만 아니라 다른 게임 콘텐츠에서도 활용 가능하도록 다양한 게임 요소가 삽입되어 구성될 수 있다.
콘텐츠 제공 모듈(211)은 사용자 인터페이스(UI: User Interface) 및 사용자 경험(UX: User Experience)에 기초한 디지털 콘텐츠를 제공할 수 있는데, 이를 위하여 그래픽 기반의 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자가 디지털 콘텐츠를 직접 생성할 수 있도록 하거나, 사용자의 경험에 기초하여 디지털 콘텐츠를 선별적으로 제공할 수 있도록 한다. 예컨대, 콘텐츠 제공 모듈(211)은 서비스 사용자 중 어떠한 사용자가 어떠한 디지털 콘텐츠에서 어떠한 부분을 이용했는지에 대한 사용자 경험 정보를 생성하고, 생성된 사용자 경험 정보에 기초하여 사용자 경험에 대한 통계 데이터를 생성하고 분석하여 사용자 개개인에 맞는 디지털 콘텐츠를 선별적으로 제공함으로써 디지털 콘텐츠에 대한 사용자의 관심도를 높이고 보다 나은 편의성을 제공할 수 있다.
도 3은 사용자가 이용할 수 있는 다중 접속 콘텐츠 서비스의 예시도이다.
도 3을 참조하면, 콘텐츠 제공 모듈(211)은 콘텐츠 서비스에서 사용 가능한 사용자의 개인 공간을 제공하고, 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터를 제공하여 사용자가 개인 블로그 등과 같이 사용자가 관리하고 친구들과 함께 실시간으로 꾸밀 수 있도록 한다. 그리고 콘텐츠 제공 모듈(211)은 사용자의 개인 공간에서 게임 요소와 같은 디지털 콘텐츠를 적재적소에 삽입할 수 있다.
즉, 사용자의 개인 공간에서 홈(Home)은 사용자의 소셜 베이스가 되는 공간으로서, 개인 블로그와 같이 사용자가 게임 캐릭터를 통해 직접 꾸밀 수 있도록 하고, 타운(Town)은 사용자가 친구들과 함께 실시간으로 꾸밀 수 있는 SNS 공간으로서, 타임라인(Timeline)으로 활용될 수도 있다.
SNS 모듈(213)은 콘텐츠 서비스에서 실시간 의사소통 서비스, 정보 공유 서비스 또는 지인 초대 서비스 등과 같은 소셜 네트워크 서비스 기능을 제공할 수 있다.
보다 자세하게는, SNS 모듈(213)은 콘텐츠 서비스에서 가족, 친구 또는 동료 등을 포함한 지인과의 인맥을 강화하고 새로운 인맥을 쌓으면서 폭넓은 인적 네트워크를 형성할 수 있도록 친구 찾기 또는 관심분야 찾기 기능을 제공할 수 있으며, 사용자가 게시한 글이나 사용자가 제작한 디지털 콘텐츠를 전 세계 다수의 서비스 사용자와 공유하면서 소통할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 그리고 SNS 모듈(213)은 타 SNS와 연동할 수 있는데, 타 SNS를 통하여 사용자를 유입할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
콘텐츠 마켓 모듈(215)은 사용자가 제작하거나 생성한 디지털 콘텐츠의 거래를 위하여 사용자를 판매자로 등록하거나 디지털 콘텐츠를 오픈 마켓에 입점하는 등의 다양한 거래 기능을 수행하고, 이를 관리할 수 있도록 구성된다.
즉, 콘텐츠 마켓 모듈(215)은 사용자가 디지털 콘텐츠를 제작하고 직접 판매할 수 있는 오픈 마켓을 제공하여 사용자가 동영상 또는 음악 등과 같은 디지털 콘텐츠를 자유롭게 표현하고 다양한 오브젝트를 구성할 수 있도록 한다.
보다 자세하게는, 콘텐츠 마켓 모듈(215)은 콘텐츠 서비스를 이용하는 사용자에 의해 제작되거나 생성된 디지털 콘텐츠를 수신하고, 수신된 디지털 콘텐츠를 업로드 하여 콘텐츠 서비스를 이용하는 사용자가 직접 판매자가 되어 자신이 제작하거나 생성한 디지털 콘텐츠를 유료 또는 무료로 판매할 수 있도록 하거나, 다른 사용자가 제작하거나 생성한 디지털 콘텐츠를 구입할 수 있도록 하여 온라인상에서 다수의 서비스 사용자 간에 디지털 콘텐츠의 거래를 가능하게 한다. 이때, 콘텐츠 마켓 모듈(215)은 사용자가 디지털 콘텐츠를 직접 제작하거나 생성할 수 있도록 사용자에게 콘텐츠 저작 도구를 제공할 수도 있다.
이와 같이, 콘텐츠 서비스를 이용하는 모든 서비스 사용자는 자신이 제작하거나 생성한 디지털 콘텐츠를 오픈 마켓에 유료 또는 무료로 제공할 수 있으며, 콘텐츠 서비스를 이용하는 사용자는 누구든지 오픈 마켓에서 제공된 디지털 콘텐츠를 구입할 수 있다.
데이터베이스(220)는 콘텐츠 서비스를 이용하는 다수의 서비스 사용자에 대한 정보 및 다수의 서비스 사용자가 콘텐츠 서비스를 이용하면서 발생되는 다양한 데이터를 수집하여 저장할 수 있다. 즉, 데이터베이스(200)는 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 다수의 서비스 사용자에 대한 로그 데이터를 신속하게 수집할 수 있다.
운영 서버(230)는 콘텐츠 서비스와 관련된 운영 요소에 따라 변화하는 사용자의 행동 패턴을 예측하고, 예측된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 콘텐츠 서비스의 운영 결과를 예측할 수 있도록 한다.
이를 위하여 운영 서버(230)는 행동 속성 추출 모듈(231), 행동 모델 구축 모듈(233) 및 운영 예측 모듈(235)을 포함할 수 있다.
행동 속성 추출 모듈(231)은 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터를 분석하여 사용자 행동 속성을 추출할 수 있다. 여기서, 로그 데이터는 사용자가 콘텐츠 서비스를 이용한 기록 정보로서, 콘텐츠 서비스의 이용에 있어 행위가 발생할 때 그 행위의 주체, 행위에 대한 정보 및 부가적인 정보를 포함할 수 있다. 즉, 로그 데이터는 콘텐츠 서비스 로그 파일, 사용자의 행동 지표 및 환경 마이닝 로그 파일을 포함할 수 있으며, 이러한 서비스 로그 파일, 사용자의 행동 지표 및 환경 마이닝 로그 파일은 수집되어 데이터베이스(220)에 저장될 수 있다.
예컨대, 로그 데이터는 사용자의 개인 공간을 이용하거나 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터를 이용한 기록, 디지털 콘텐츠를 제공한 기록, 디지털 콘텐츠의 이용 중 발생되는 기록, SNS 서비스를 이용한 기록 및 사용자에 의해 제작된 디지털 콘텐츠를 판매하거나 구매한 기록 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 이외에 사용자의 로그인, 사용자의 로그아웃 또는 회원 탈퇴 등과 같은 이력에 대한 정보를 포함할 수 있다.
행동 모델 구축 모듈(233)은 추출된 사용자 행동 속성을 학습하여 사용자 행동 예측 모델을 구축할 수 있다. 여기서, 사용자의 행동 속성은 콘텐츠 서비스를 이용하는 사용자의 행동을 나타내는 특징으로서, 예컨대, 사용자가 콘텐츠 서비스를 주로 이용하는 시각이나 총 사용 시간 등을 포함할 수 있다.
보다 자세하게는, 행동 모델 구축 모듈(233)은 로그 데이터에서 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 행동 속성을 생성하고, 이를 기초로 사용자의 행동을 예측할 수 있는데, 콘텐츠 서비스의 수익성과 밀접한 관련이 있는 회원 탈퇴, 디지털 콘텐츠의 구매 발생에 대한 예측을 수행하여 콘텐츠 서비스의 운영 결과를 예상할 수 있도록 한다. 사용자 행동 속성을 학습하는 방법으로는 결정트리, 랜덤 포레스트, SVM, 머신 러닝 또는 딥 러닝 등의 학습 방법을 포함할 수 있다.
운영 예측 모듈(235)은 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성할 수 있다. 예컨대, 운영 예측 모듈(235)은 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 콘텐츠 서비스의 이탈을 방지하면서 수익을 극대화하기 위하여 디지털 콘텐츠의 구매를 유도하거나 이벤트의 참여를 유도하는 운영 시나리오를 생성할 수 있다. 이때, 콘텐츠 서비스의 수익으로는 입점 수수료, 광고 수익, 콘텐츠 판매 수익 등으로 나눌 수 있는데, 입점 수수료는 콘텐츠 서비스에서 서비스 제공자들이 자신만의 특화 서비스를 제공할 수 있는 공간과 다양한 기능을 제공할 수 있는 서비스의 입점 수수료이고, 광고 수익은 개인 및 기업들이 콘텐츠 서비스에서 창출되는 콘텐츠 및 서비스의 광고 수익을 말하고, 콘텐츠 판매 수익은 서비스 제공자가 콘텐츠 서비스 내에서 콘텐츠 판매 및 서비스를 제공하면서 발생되는 매출의 수익을 말한다.
이와 같이, 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 예측된 다음 행동에 대응하면서 콘텐츠 서비스의 수익을 극대화하기 위한 운영 시나리오를 생성하여 사용자에게 최적화된 운영 시나리오를 제공할 수 있다.
이때, 기계화를 통해 사용자의 행동 데이터를 분석하여 운영을 예측하는 방식은 종래의 인력에 의존하는 방식과 비교할 때 운영 사이클의 비용과 시간을 비약적으로 단축할 수 있으며, 인력에 의존한 운영 사이클의 부정확성과 오류 가능성을 기계화 중심의 운영 사이클을 통해 해결할 수 있다.
그리고 각 사용자별 행동 데이터를 이용하여 사용자의 행동 모델을 구축함으로써 사용자별 선호도 및 경향을 분석할 수 있으며, 콘텐츠 서비스의 비즈니스 전력 수립에 필요한 사용자의 요구를 분석하는 것이 가능하다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 과정을 보여주는 동작 흐름도를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터를 수집한다(S400). 여기서, 로그 데이터는 사용자가 콘텐츠 서비스를 이용한 기록 정보로서, 콘텐츠 서비스의 이용에 있어 행위가 발생할 때 그 행위의 주체, 행위에 대한 정보 및 부가적인 정보를 포함할 수 있다.
예컨대, 로그 데이터는 사용자의 개인 공간을 이용한 기록, 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터를 이용한 기록, 디지털 콘텐츠를 제공한 기록, 디지털 콘텐츠의 이용 중 발생되는 기록, SNS 서비스를 이용한 기록 및 사용자에 의해 제작된 디지털 콘텐츠를 판매하거나 구매한 기록 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 이외에 사용자의 로그인, 사용자의 로그아웃 또는 회원 탈퇴 등과 같은 이력에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 수집된 로그 데이터를 이용하여 사용자 행동 속성을 추출할 수 있다(S410). 여기서, 사용자의 행동 속성은 콘텐츠 서비스를 이용하는 사용자의 행동을 나타내는 특징으로서, 예컨대, 사용자가 콘텐츠 서비스를 주로 이용하는 시각이나 총 사용 시간 등을 포함할 수 있다.
그 다음으로, 추출된 사용자 행동 속성의 학습을 통해 사용자 행동 예측 모델을 구축할 수 있다(S420).
보다 자세하게는, 로그 데이터에서 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 행동 속성을 생성하고, 이를 기초로 사용자의 행동을 예측할 수 있는데, 콘텐츠 서비스의 수익성과 밀접한 관련이 있는 회원 탈퇴, 디지털 콘텐츠의 구매 발생에 대한 예측을 수행하여 콘텐츠 서비스의 운영 결과를 예상할 수 있도록 한다. 사용자 행동 속성을 학습하는 방법으로는 결정트리, 랜덤 포레스트, SVM, 머신 러닝 또는 딥 러닝 등의 학습 방법을 포함할 수 있다.
그런 후, 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성할 수 있다(S430).
예컨대, 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 콘텐츠 서비스의 이탈을 방지하면서 수익을 극대화하기 위하여 디지털 콘텐츠의 구매를 유도하거나 이벤트의 참여를 유도하는 운영 시나리오를 생성할 수 있다. 이때, 콘텐츠 서비스의 수익으로는 입점 수수료, 광고 수익, 콘텐츠 판매 수익 등으로 나눌 수 있는데, 입점 수수료는 콘텐츠 서비스에서 서비스 제공자들이 자신만의 특화 서비스를 제공할 수 있는 공간과 다양한 기능을 제공할 수 있는 서비스의 입점 수수료이고, 광고 수익은 개인 및 기업들이 콘텐츠 서비스에서 창출되는 콘텐츠 및 서비스의 광고 수익을 말하고, 콘텐츠 판매 수익은 서비스 제공자가 콘텐츠 서비스 내에서 콘텐츠 판매 및 서비스를 제공하면서 발생되는 매출의 수익을 말한다.
이와 같이, 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 예측된 다음 행동에 대응하면서 콘텐츠 서비스의 수익을 극대화하기 위한 운영 시나리오를 생성하여 사용자에게 최적화된 운영 시나리오를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 앞서 설명한 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 사용자 단말
200: 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템
210: 콘텐츠 서비스 서버
211: 콘텐츠 제공 모듈
213: SNS 모듈
215: 콘텐츠 마켓 모듈
220: 데이터베이스
230: 운영 서버
231: 행동 속성 추출 모듈
233: 행동 모델 구축 모듈
235: 운영 예측 모듈

Claims (9)

  1. 다수의 사용자가 접속하여 이용 가능한 콘텐츠 서비스의 운영을 지원하는 운영 서버가 수행하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법에 있어서,
    상기 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터로부터 사용자 행동 속성을 추출하는 단계;
    상기 추출된 사용자 행동 속성의 학습을 통해 사용자 행동 예측 모델을 구축하는 단계; 및
    상기 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성하는 단계
    를 포함하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법.
  2. 제 1 항에서,
    상기 콘텐츠 서비스는,
    사용자의 개인 공간을 제공하고, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 디지털 콘텐츠를 이용하는 서비스, 상기 사용자에 의해 제작되거나 생성된 디지털 콘텐츠를 거래하는 서비스 및 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 서비스 중 적어도 하나를 포함하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법.
  3. 제 2 항에서,
    상기 사용자 행동 속성 추출 단계는,
    상기 사용자의 개인 공간을 이용한 기록, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 상기 디지털 콘텐츠를 이용한 기록, 상기 디지털 콘텐츠를 거래한 기록 및 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용한 기록 중 적어도 하나의 기록에 대한 로그 데이터를 누적하고, 상기 누적된 로그 데이터를 이용하여 상기 사용자 행동 속성을 추출하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법.
  4. 제 2 항에서,
    상기 디지털 콘텐츠는,
    소셜 네트워크 게임(Social Network Game: SNG)에 기초하여 상기 콘텐츠 서비스 상에서 제공되는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법.
  5. 제 1 항에서,
    상기 운영 시나리오 생성 단계는,
    상기 콘텐츠 서비스의 수익과 관련되어 상기 디지털 콘텐츠의 구매를 유도하거나 이벤트의 참여를 유도하는 상기 운영 시나리오를 생성하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 방법.
  6. 다수의 사용자가 접속하여 이용 가능한 콘텐츠 서비스를 제공하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템에 있어서,
    상기 콘텐츠 서비스의 이용 중 발생되는 로그 데이터로부터 사용자 행동 속성을 추출하는 행동 속성 추출 모듈;
    상기 추출된 사용자 행동 속성의 학습을 통해 사용자 행동 예측 모델을 구축하는 행동 모델 구축 모듈; 및
    상기 구축된 사용자 행동 예측 모델을 이용하여 사용자의 행동 변화를 유도하는 운영 시나리오를 생성하는 운영 예측 모듈을 포함하는 운영 서버
    를 포함하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템.
  7. 제 6 항에서,
    상기 콘텐츠 서비스는,
    사용자의 개인 공간을 제공하고, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 디지털 콘텐츠를 이용하는 서비스, 상기 사용자에 의해 제작되거나 생성된 디지털 콘텐츠를 거래하는 서비스 및 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 서비스 중 적어도 하나를 포함하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템.
  8. 제 7 항에서,
    상기 행동 속성 추출 모듈은,
    상기 사용자의 개인 공간을 이용한 기록, 상기 사용자의 개인 공간에서 가상의 캐릭터 또는 상기 디지털 콘텐츠를 이용한 기록, 상기 디지털 콘텐츠를 거래한 기록 및 상기 소셜 네트워크 서비스를 이용한 기록 중 적어도 하나의 기록에 대한 로그 데이터를 누적하고, 상기 누적된 로그 데이터를 이용하여 상기 사용자 행동 속성을 추출하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템.
  9. 제 6 항에서,
    상기 운영 예측 모듈은,
    상기 콘텐츠 서비스의 수익과 관련되어 상기 디지털 콘텐츠의 구매를 유도하거나 이벤트의 참여를 유도하는 상기 운영 시나리오를 생성하는 다중 접속 통합 콘텐츠 서비스 시스템.
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