KR20240089363A

KR20240089363A - 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 기술

Info

Publication number: KR20240089363A
Application number: KR1020247015007A
Authority: KR
Inventors: 브루스 반센; 얀 메이스터
Original assignee: 구글 엘엘씨
Priority date: 2021-12-09
Filing date: 2021-12-09
Publication date: 2024-06-20
Also published as: US20240110806A1; WO2023107108A1

Abstract

컴퓨팅 장치는 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 방법을 구현할 수 있다. 방법은 컴퓨팅 장치의 사용자 및 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 상기 사용자 데이터에 포함된 하나 이상의 사용자 선호도 및 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 단계를 더 포함하고, 시맨틱 매핑과 사용자의 현재 위치에 기초하여 사용자를 위한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정한다. 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에는 하나 이상의 제안된 관심 지점에 대한 순서화된 목록이 포함된다. 방법은 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 컴퓨팅 장치에서의 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 단계를 더 포함한다.

Description

경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 기술

본 발명은 네비게이션 세션에 관한 것으로, 특히 사용자에게 경험-중심 네비게이션 세션을 제공하는 기술에 관한 것이다.

본 명세서에 제공된 배경 설명은 개시 내용의 컨텍스트를 일반적으로 제시하기 위한 것이다. 이 배경 섹션에 설명된 범위 내에서 현재 명명된 발명자의 작업과 출원 당시 선행 기술로 인정되지 않을 수 있는 설명의 양태는, 본 개시 내용에 반하는 선행 기술로서 명시적이거나 묵시적으로 인정되지 않는다.

오늘날 많은 사용자들은 원하는 목적지까지 안내하는 내비게이션 방향(길찾기)을 요청한다. 컴퓨터, 스마트폰, 차량에 내장된 장치 등에서 실행할 수 있는 다양한 소프트웨어 애플리케이션을 사용하여 단계별 내비게이션 명령어를 제공할 수 있다. 많은 시나리오에서 사용자는 이러한 내비게이션 애플리케이션을 활용하여 사용자가 찾을 수 없는 관심 지점(POI)으로 안내할 수 있다. 예를 들어, 새로운 도시를 방문하는 사용자는 여행 중에 방문하고 싶은 특정 POI가 있을 수 있으며, 내비게이션 애플리케이션 중 하나를 활용하여 특정 POI로 안내할 수 있다.

그러나 많은 경우에 사용자는 특정 위치에서 관심을 가질 수 있는 POI를 인식하지 못하거나 이러한 사용자는 특정 기간 동안 일정을 채우기 위해 추가 활동이 필요할 수 있다. 기존 내비게이션 애플리케이션은 "이탈리아 레스토랑" 또는 "내 근처 극장"과 같이 명시적인 POI를 알 수 없는 경우 사용자에게 보다 일반적으로 검색할 수 있는 기회를 제공할 수 있지만, 이러한 서비스에서는 애플리케이션이 의미 있는 추천을 반환하기 위해 사용자가 찾고 있는 것이 무엇인지 이해하고 이를 지정해야 한다. 더욱이, 기존 내비게이션 애플리케이션은 일반적으로 사용자의 검색 및/또는 관심 사항과 관련된 활동에 대한 모든 종류의 일정을 사용자에게 제공하는 수행자/동반자 추천을 제공할 수 없다. 그 결과, 사용자는 자신이 관심을 가질 만한 활동을 스스로 검색해야 하게 되어 불리한 사용자 경험을 창출하고 상당한 시간과 에너지를 소비하게 된다.

따라서, 일반적으로 기존 내비게이션 애플리케이션은 프롬프트 없이 사용자에게 특별히 맞춤화된 POI 추천을 사용자에게 자동으로 제공하지 못하고, 이러한 기존 애플리케이션에 의해 만들어진 추천은 그러한 추천의 전체적인 특성을 고려하지 못한다.

본 개시의 기술을 사용하여, 사용자의 컴퓨팅 장치는 사용자를 여러 관심 지점(POI)으로 원활하게 안내할 수 있는 경험-중심 내비게이션 세션을 자동으로 생성하고 사용자에게 알릴 수 있다. 경험-중심 내비게이션 세션은 일반적으로 사용자가 따라야 할 순차적 내비게이션 방향을 제공함으로써 사전 결정된 및/또는 동적 순서로 하나 이상의 POI로 사용자를 내비게이션할 수 있다. 각각의 경험-중심 내비게이션 세션은 각 사용자에게 완전히 맞춤화되도록 동적으로 생성될 수 있으며, 및/또는 경험-중심 내비게이션 세션은 특정 위치에서 주어진 타임프레임 동안 오픈 아젠다(open agenda)를 가질 수 있다. 어느 경우든, 경험-중심 내비게이션 세션은 현재 기술에 의해 생성된 몇 가지 질문에 사용자가 응답함으로써 생성 및/또는 향상될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 시스템은 직관적인 방식으로 사용자로부터 정보를 얻기 위해 챗봇 인터페이스를 생성 및/또는 활용할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 사용자 입력은 본 개시의 시스템이 경험-중심 내비게이션 세션을 개선하는 방법과 사용자 및 이러한 기술을 활용하는 다른 사용자를 위한 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 추천을 학습할 수 있는 피드백 역할을 할 수 있다.

일반적으로 POI는 랜드마크, 사업장, 거리, 도로, 고속도로, 마을, 대중교통의 중심지, 수역, 쇼핑센터, 백화점, 동네, 건물, 집, 레스토랑 및/또는 다른 적절한 위치 또는 이들의 조합 등이 될 수 있다. 여기에서 언급된 POI는 사용자의 현재 위치(예: 수 마일 이내)에 근접할 수 있으며, 사용자 선호도(예: 선호하는 레스토랑, 주간 활동, 야간 활동 등) 및/또는 임의의 다른 적절한 결정 기준의 결과로 제안된 경험에서 식별되어 사용자에게 출력될 수 있다. 예를 들어, 제안된 경험에는 두 활동에 대한 사용자의 명시적 및/또는 추론된 관심의 결과로 인기 있는 트레일을 따라 하이킹을 하고 이탈리아 레스토랑에서 저녁 식사를 하는 것이 포함될 수 있다.

사용자의 위치 이력은 사용자가 과거에 어떤 POI를 좋아했는지 파악하여 새로운 위치에 대해 유사한 POI를 제안하는 데 사용될 수 있다. 본 개시의 시스템은 미래의 캘린더 이벤트 또는 실시간 GLS 트랙과 같은 신호로부터 사용자가 고향에 있는지 아니면 여행 중인지 추론할 수 있다. 사용자가 여행 중인 경우, 본 개시의 시스템은 여행 목적(예를 들어, 사업/휴가/가족 상봉/등)과 그것이 새로운 목적지인지 또는 이전에 가본 목적지인지 여부를 추가로 고려할 수 있다. 새로운 도시의 경우, 본 개시의 시스템은 파이크 플레이스 마켓(Pike Place Market) 및 시애틀의 스페이스 니들(Space Needle)과 같은 관광 지역을 제안할 수 있다. 그러나, 본 개시의 시스템은 사용자가 이전에 가본 위치에 대해 그러한 관광 지역을 건너뛸 수 있다.

예를 들어, 사용자는 조용한 경험을 선호하거나 매우 붐비고 분주한 일련의 목적지를 선호할 수 있다. 본 개시의 시스템은 각각의 개별 사용자에게 맞춤화된 경험-중심 네비게이션 세션을 생성하기 위해 각각의 개별 POI에 대한 관련 이력 및 실시간 정보에 액세스함으로써 이들 요구 중 임의의 것을 충족할 수 있다.

특정 양태에서, 본 개시의 시스템은 캘린더 애플리케이션과 통합되어 사용자가 계획하고 있는 약속(commitments)을 미리 알 수 있다. 사용자는 특정 날짜에 방문할 목적지를 하나 이상 가질 수 있다. 이 경우, 본 발명의 시스템은 하나 이상의 시간 슬롯을 다른 호환 가능한 목적지로 채워서 경험-중심 네비게이션 세션을 동적으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 낮에는 스키를 타다가 밤에 공연을 관람하며 그 사이에 시간적 여유(gap)가 있을 수 있다. 이러한 갭(gap)을 메우기 위해, 본 개시의 시스템은 사용자 활동의 전반적인 분위기에 일치하고 사용자가 선택한 목적지에 의해 이미 설정된 시간 및 공간 제약에 맞는 레스토랑을 추천할 수 있다.

본 발명의 시스템으로부터 제안된 이러한 캘린더 엔트리는 희미한 색상으로 표시되거나 사용자 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 달리 표시되는 "faux commitments"로 표면화될 수 있다. 이러한 엔트리는 제안에 대한 사용자의 관심에 따라 수락되거나 거부될 수 있으며, 이러한 수락 및/또는 거부는 후속 권장 사항을 개선하기 위해 본 개시의 시스템에 의해 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 최신 캘린더 및 인터페이스 응답 수락/거절/무시(또는 응답 부족) 외에는 사용자 상호 작용이 필요하지 않으므로 사용자는 경험-중심 내비게이션 세션에 수동적으로 소개될 수 있다.

또한 사용자가 수락한 특정 경험-중심 내비게이션 세션에 대해, 본 개시의 시스템은 (사용자 선택에 따라) 경험-중심 내비게이션 세션을 통해 사용자의 진행 상황을 추적하고 사용자의 행동에 기초하여 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 만족도의 다양한 표시를 도출할 수 있다. 예를 들어 사용자가 제안된 경험을 따랐다면, 시스템은 사용자에게 비용, 품질, 엔터테인먼트 가치, 적합성 등과 같은 하나 이상의 차원에 대한 경험-중심 내비게이션 세션을 명시적으로 평가(예: 1에서 10까지)하도록 요청할 수 있다. 본 발명의 시스템은 이러한 순위를 활용하여 좋은 경험-중심 내비게이션 세션을 강조하여 다른 사용자에게 추천할 수 있다.

특정 사례에서, 본 개시 내용의 시스템은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 이상을 방문하지 않는 것, (ii) 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 대신 대체 관심 지점을 방문하거나, (iii) 사용자로부터 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 거부 표시를 수신하는 것을 포함하는, 여러 행동에 기초하여 암시적 만족도 신호를 추론할 수 있다. 본 개시의 시스템은 또한 과거의 "애드 혹(ad hoc)" 경험-중심 내비게이션 세션을 식별하고, 애드 혹 경험-중심 내비게이션 세션이 공식적으로 인식/권장되는 경험-중심 내비게이션 세션이어야 하는지 여부를 결정하기 위해 사용자에게 순위를 매기도록 요청할 수 있다.

또한, 경험-중심 내비게이션 세션의 유형(예: 파티, 휴식, 교육 등)을 다른 사용자가 발견할 수 있도록 경험-중심 내비게이션 세션에 태그가 지정(태깅)될 수 있다. 본 개시의 시스템은 또한 전반적인 인기를 높이기 위해 경험-중심 내비게이션 세션이 소셜 미디어에서 공유되고, 다른 사용자에게 전송되고, 댓글을 달 수 있는 등을 가능하게 할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 상인(merchants)/장소(venues)/등은 경험-중심 내비게이션 세션을 생성하기 위해 협력할 수 있으며, 경험-중심 내비게이션 세션의 일부로 POI를 방문한 결과 일부 할인 및 기타 비용 절감이 포함될 수 있다. 예를 들어, 특정 장소의 티켓에는 사용자가 스캔할 때 다음 정류장에서 3시간 동안 20% 할인을 제공하고, 다음 정류장을 방문하면 POI에서 25% 할인을 받으실 수 있는 특정 "추천" 경험-중심 내비게이션 세션이 포함된 내비게이션 애플리케이션이 열리는 QR 코드가 있을 수 있다.

이러한 방식으로, 본 개시의 양태는 사용자에게 경험-중심 네비게이션 세션을 자동으로 제공함으로써 네비게이션/지도 소프트웨어로부터 잘못된 및/또는 품질이 낮은 추천 문제에 대한 기술적 솔루션을 제공한다. 기존 시스템은 사용자의 요청에 따라 단일 POI에 대한 방향을 제공할 수 있으며 기껏해야 여러 POI 간의 방향을 제공할 수 있지만 일반적으로 그러한 POI가 함께 표시되는 이유를 이해할 수 없다. 결과적으로, 기존 시스템은 표시된 각 POI에 대해 적절한 시간의 예산을 책정할 수 없고, 만일의 경우에 잠재적인 대체 POI를 제안 및/또는 달리 결정할 수 없으며, 일반적으로 입력된 방문 순서를 전체적인 경험으로 처리하는 능력이 부족하다. 결과적으로 기존 시스템에서는 일반적으로 사용자가 POI를 독립적으로 결정하고 내비게이션/매핑 애플리케이션과 여러 번 상호 작용하여 한 POI에서 다음 POI로 가는 길을 수신해야 한다. 대조적으로, 본 발명의 경험-중심 내비게이션 세션은 각 위치에서 즐거운 경험을 보장하는 시간대에 한 관심 지점에서 다른 관심 지점으로 안정적으로 이동할 수 있는 원활한 사용자 경험을 제공함으로써 내비게이션 애플리케이션과의 반복적이고 지루한 상호 작용의 필요성을 제거한다.

본 개시의 기술의 하나의 예시적인 실시예는 경험-중심 네비게이션 세션을 제공하기 위한 방법이다. 방법은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서, 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 단계; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력을 기초로 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 단계; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 단계 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 어포인트먼트(appointment)로서 상기 사용자에게 자동으로 제공하는 단계를 포함한다.

또 다른 예시적인 실시예는 경험-중심 네비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치이다. 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 결합되고, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치로 하여금 동작 세트를 수행하도록 하는 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리를 포함하며, 상기 동작 세트는, 상기 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 동작; 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 동작; 상기 시맨틱 매핑과 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 동작 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치에 대한 알림(notification)으로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 포함한다.

또 다른 예시적 실시예는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작 세트를 수행하게 하여 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 명령어를 저장하는 유형의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체이며, 상기 동작 세트는, 상기 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 동작; 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 동작; 상기 시맨틱 매핑과 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 동작 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치에 대한 알림(notification)으로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 포함한다.

본 개시의 기술의 또 다른 예시적인 실시예는 사용자를 관심 지점으로 안내하기 위한 방법이다. 방법은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서, 컴퓨팅 장치의 사용자 및 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 단계; 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 사용자 선호도 및 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 단계; 그리고 하나 이상의 프로세서에 의해, 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치에 기초하여 사용자에 대한 제안된 내비게이션 세션을 결정하는 단계를 포함하며, 제안된 내비게이션 세션에는 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록이 포함될 수 있다. 방법은 하나 이상의 프로세서에 의해 제안된 내비게이션 세션을 예를 들어 컴퓨팅 장치에서의 어포인트먼트로서 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 제안된 내비게이션 세션의 사용자 선택을 수신하는 단계, 및 제안된 내비게이션 세션의 하나 이상의 제안된 관심 지점으로 사용자를 내비게이션하는(navigating) 단계를 포함할 수 있다.

도 1은 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하는 기술이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템의 블록도이다.
도 2는 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 대응하는 내비게이션 디스플레이와 캘린더 애플리케이션 디스플레이 사이의 예시적인 전환을 도시한다.
도 3은 본 발명의 기술을 사용하여 생성된 어포인트먼트 알림(appointment notification)과 네비게이션 애플리케이션을 사용하는 경험-중심 네비게이션 세션 디스플레이 사이의 예시적인 전환을 도시한다.
도 4a-4c는 경험-중심 내비게이션 세션을 향상 및/또는 조정하기 위해 다양한 사용자 피드백을 요청하는 예시적인 내비게이션 애플리케이션 디스플레이를 도시한다.
도 5는 사용자가 인코딩된 표시를 스캐닝한 결과로서 예시적인 캘린더 애플리케이션 디스플레이를 예시한다.
도 6은 사용자가 인코딩된 표시를 스캐닝한 결과로서 예시적인 내비게이션 애플리케이션 디스플레이를 도시한다.
도 7은 도 1의 컴퓨팅 장치와 같은 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있는 경험-중심 네비게이션 세션을 제공하기 위한 예시적인 방법의 흐름도이다.

개요

본 명세서에서 언급된 바와 같이, "경험"(본 명세서에서 "제안된 경험(suggested experience)" 및 "경험-중심 내비게이션 세션"이라고도 함)은 일반적으로 확장된 내비게이션 세션에 논리적으로 함께 맞는 일련의 POI를 의미할 수 있다. 더 구체적으로, '경험'은 사용자에게 추천되거나 요청될 수 있으며, 각 POI에 대한 길안내는 내비게이션 애플리케이션 단위로 사용자에게 표시될 수 있으며, 사용자는 내비게이션 세션 동안 순서의 일부로 각 POI에 대한 턴-바이-턴 방향(turn-by-turn directions)(턴-바이-턴 길안내)를 받을 수 있다. 예를 들어, 특정 경험은 제1 위치에 대한 턴-바이-턴 방향(턴-바이-턴 길안내)를 포함할 수 있고(내비게이션 애플리케이션은 표시할 수 있음) 사용자는 2시간 동안 제1 위치에 머물 수 있다. 2시간이 지난 후, 내비게이션 애플리케이션은 특정 경험의 일부로 포함된 제2 위치까지의 턴-바이-턴(turn-by-turn) 방향을 표시할 수 있으며, 사용자는 내비게이션 애플리케이션이 사용자에게 잠재적으로 제3 위치로 진행할 것을 제안할 때까지 1시간 동안 제2 위치에 남아 있을 수 있다. 이러한 방식으로, 내비게이션 애플리케이션은 각 POI에 대한 내비게이션 방향을 순차적으로 표시할 수 있으므로 사용자는 사용자의 욕구(예: 밤 외출, 역사 건축물 방문 등)에 호소하기 위한 더 크고 단일한 경험의 일부로서 각 개별 위치로 이동할 수 있다.

일반적으로 말하면, 사용자의 컴퓨팅 장치는 사용자 데이터 및 사용자의 현재 위치에 기초하여 사용자에 대한 적어도 하나의 POI를 포함하는 경험 추천을 생성할 수 있다. 경험 추천은 경험 추천의 일부로 포함된 POI 각각에 대한 내비게이션 명령어를 포함할 수 있으며 사용자가 적절한 시간 간격으로 하나의 POI에서 다음 POI로 이동하라는 알림(및 방향)을 수신하도록 예약될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 새로운 도시에 도착할 수 있고, 본 개시의 기술은 사용자의 데이터 및 새로운 도시에서의 현재 위치에 기초하여 사용자에 대한 적어도 하나의 POI를 각각 포함하는 여러 경험 추천을 자동으로 생성할 수 있다. 사용자의 데이터는 사용자가 고향의 해산물 식당과 재즈 클럽을 자주 방문한다는 것을 나타낼 수 있으므로, 본 발명의 기술은 사용자가 경험할 수 있는 신도시의 해산물 식당과 재즈 클럽을 소개하는 경험 추천을 생성할 수 있다. 이 경험 추천은 사용자 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 어포인트먼트(appointment)로 자동 업로드될 수 있으며, 사용자는 어포인트먼트를 수락하거나 거부하도록 선택할 수 있다. 사용자가 어포인트먼트를 수락하면, 캘린더 애플리케이션은 내비게이션 애플리케이션이 어포인트먼트 당시 사용자의 현재 위치에서 해산물 식당으로 가는 길을 제공하도록 지시하거나 기타 방법으로 실행할 수 있다. 일정 시간 후 및/또는 사용자의 요청 시(예: 식사 후) 내비게이션 애플리케이션은 해산물 레스토랑에서 재즈 클럽으로 가는 길(방향)을 연속적으로 제공할 수 있다. 모든 계획된 POI 및/또는 사용자가 방문하려는 모든 POI를 방문하면 내비게이션 애플리케이션은 사용자의 숙소(예: 사용자의 집, 호텔 등)로 돌아가는 길(방향)을 제공할 수도 있다. 이에 따라, 사용자는 자신의 선호도와 위치에 맞춰 특별히 맞춤화된 경험-중심 내비게이션 세션을 통해 자동으로 원활하게 안내될 수 있다.

따라서, 본 개시의 양태는 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하고, 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 근접도 값을 생성하고, 사용자 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 자동으로 제공함으로써, 분리되고, 제한되고/되거나 부적절한 네비게이션/POI 추천의 문제에 대한 기술적인 해결책을 제공한다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치는 사용자 데이터의 일부로서 포함될 수 있는 사용자 선호도 및 사용자의 위치 이력에 기초하여 시맨틱 매핑을 결정할 수 있다. 또한, 사용자 컴퓨팅 장치는 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치에 기초하여 근접도 값을 생성하기 위해 훈련된 경험 학습 모델을 활용할 수 있으며, 제안된 경험-중심 네비게이션 세션에 대응하는 네비게이션 경로 및 연관된 경로 데이터를 획득하기 위해 원격 네비게이션 서버와 통신할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자 컴퓨팅 장치는 사용자에 의한 후속 검색을 제거함으로써 네트워크 트래픽을 감소시키고 그에 따라 사용 가능한 대역폭을 증가시키는 특별히 맞춤화된 경험을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 본 기술은 내비게이션 애플리케이션을 활용하고 더 광범위하게는 POI로 위치를 이동하는 전반적인 사용자 경험을 향상시킨다. 현재 기술은 사용자의 선호도에 특별히 맞춤화/선별된 경험-중심 내비게이션 세션을 자동으로 결정한다. 이는 여행/사회적 계획에 대한 사용자 만족도를 높이는 보다 사용자 친화적이고 관련성이 높은 경험을 제공하는 데 도움이 되며, 기존 내비게이션 애플리케이션의 분리되고 제한적이며(예: 사용자 프롬프트에 대한 응답으로 단일 위치 추천)/또는 부적절한 내비게이션/POI 권장 사항으로 인해 발생하는 사용자 혼란과 불만을 줄이는 데 도움이 된다. 또한, 각 경험이 안전하고 즐겁도록 연결된 사용자(예: 각 POI를 평가하는 내비게이션 애플리케이션 사용자)의 대규모 그룹에 의해 경험이 선별될 수 있다. 따라서 현재의 기술은 POI에 대한 보다 안전하고 사용자 특정적이며 보다 즐거운 내비게이션 세션을 가능하게 한다.

하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트의 예

먼저 도 1을 참조하면, 본 개시의 기술이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템(100)은 사용자 컴퓨팅 장치(102)를 포함한다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 예를 들어 스마트폰이나 태블릿 컴퓨터와 같은 휴대용 장치일 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 또한 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, PDA(Personal Digital Assistant), 스마트 시계 또는 스마트 안경과 같은 웨어러블 장치 등일 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 차량에 착탈 가능하게 장착될 수 있고, 차량에 내장될 수 있고/있거나 내비게이션 명령을 제공하기 위해 차량의 헤드 유닛과 상호작용할 수 있을 수 있다.

사용자 컴퓨팅 장치(102)는 하나 이상의 프로세서(들)(104) 및 프로세서(들)(104)에서 실행 가능한 기계 판독 가능 명령어를 저장하는 메모리(106)를 포함할 수 있다. 프로세서(들)(104)는 하나 이상의 범용 프로세서(예를 들어, CPU) 및/또는 특수 목적 프로세싱 장치(예를 들어, 그래픽 프로세싱 장치(GPU))를 포함할 수 있다. 메모리(106)는 선택적으로 비일시적 메모리일 수 있고 RAM(Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), 플래시 메모리, 기타 유형의 영구 메모리 등과 같은 하나 또는 여러 개의 적합한 메모리 모듈을 포함할 수 있다. 메모리(106)는 내비게이션 방향을 제공하고(예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치(102)를 통해 방향을 표시하거나 오디오 명령을 방출함으로써), 대화형 디지털 지도를 표시하고, 운전, 도보 또는 기타 내비게이션 방향을 제공하고, 교통, 관심 지점(POI) 및 날씨 정보 등과 같은 다양한 지리적 위치 콘텐츠를 제공하기 위해 라우팅 데이터를 요청 및 수신할 수 있는 내비게이션 애플리케이션(108)을 구현하기 위한 명령어를 저장할 수 있다.

또한, 네비게이션 애플리케이션(108)은 경험-중심 네비게이션 세션을 제공하기 위해 본 개시의 기술을 구현 및/또는 지원하도록 구성된 경험 학습 모델(120)을 포함할 수 있다. 즉, 경험 학습 모델(120)은 시맨틱 매핑과 사용자의 현재 위치에 기초하여 사용자에 대한 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값(proximity values)을 생성할 수 있다. 일부 시나리오에서, 경험 학습 모델(120)은 본 명세서에 추가로 설명되는 바와 같이 복수의 경험에 대응하는 근접도 값을 출력하기 위한 입력으로서 훈련 의미론적 데이터 및 훈련 위치 데이터를 사용하여 훈련된 기계 학습 모델일 수 있다. 또한, 경험 학습 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델일 수 있고, 특정 양태에서는 근접도 값을 생성하기 위해 사용자의 캘린더 데이터를 활용할 수 있다.

도 1은 내비게이션 애플리케이션(108)을 독립형 애플리케이션으로 예시하고 있지만, 내비게이션 애플리케이션(108)의 기능은 사용자 컴퓨팅 장치(102)에서 실행되는 다른 소프트웨어 애플리케이션에 대한 플러그인 또는 확장으로서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)에서 실행되는 웹 브라우저를 통해 액세스 가능한 온라인 서비스의 형태로 제공될 수도 있다. 내비게이션 애플리케이션(108)은 일반적으로 서로 다른 운영 체제에 대해 서로 다른 버전으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치(102)의 제조업체는 Android™ 플랫폼용 내비게이션 애플리케이션(108), iOS™ 플랫폼용 다른 SDK 등을 포함하는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공할 수 있다.

메모리(106)는 또한 임의의 유형의 적합한 모바일 또는 범용 운영 체제일 수 있는 운영 체제(OS)(110)를 저장할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 GPS(Global Positioning System)(112) 또는 다른 적절한 위치 확인 모듈, 네트워크 모듈(114), 지도 데이터 및 방향을 표시하기 위한 사용자 인터페이스(116), 및 입력/출력(I/O) 모듈(118)을 더 포함할 수 있다. 네트워크 모듈(114)은 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크, 또는 설명된 네트워크(144)와 같은 임의의 다른 적합한 네트워크를 통해 통신을 가능하게 하기 위한 인터페이스의 펌웨어와 같은 하나 이상의 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. I/O 모듈(118)은 주변 환경 및/또는 사용자로부터 입력을 수신하고 출력을 제공할 수 있는 I/O 장치를 포함할 수 있다. I/O 모듈(118)은 터치 스크린, 디스플레이, 키보드, 마우스, 버튼, 키, 마이크로폰, 스피커 등을 포함할 수 있다. 다양한 구현에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 도 1에 예시된 것보다 더 적은 수의 컴포넌트를 포함할 수 있거나, 반대로 추가 컴포넌트를 포함할 수 있다.

사용자 컴퓨팅 장치(102)는 네트워크(144)를 통해 네비게이션 서버(150)와 통신할 수 있다. 네트워크(144)는 이더넷 기반 네트워크, 사설 네트워크, 셀룰러 네트워크, LAN(Local Area Network), 및/또는 인터넷과 같은 WAN(Wide Area Network) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 내비게이션 애플리케이션(108)은 내비게이션 서버(150)로부터 지도 데이터, 내비게이션 방향 및 기타 위치 정보 콘텐츠를 수신할 수 있다. 또한, 내비게이션 애플리케이션(108)은 지도, 내비게이션 및 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 로컬로 저장된 지리적 위치가 지정된 콘텐츠에 액세스할 수 있으며, 주기적으로 내비게이션 서버(150)에 액세스하여 로컬 데이터를 업데이트하거나 내비게이션 중에 실시간 교통정보 등과 같은 실시간 정보에 액세스할 수 있다.

특정 양태에서, 네트워크(144)는 단거리 통신에 적합한 임의의 통신 링크를 포함할 수 있으며, 예를 들어 블루투스(Bluetooth™)(예: BLE), 와이파이(Wi-Fi)(예: Wi-Fi Direct), NFC, 초음파 신호 등와 같은 통신 프로토콜을 따를 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 네트워크(144)는 예를 들어 와이파이(Wi-Fi), 셀룰러 통신 링크(예를 들어, 3G, 4G 또는 5G 표준을 준수) 등일 수 있다. 일부 시나리오에서, 네트워크(144)는 유선 연결도 포함할 수 있다.

네비게이션 서버(150)는 하나 이상의 프로세서(들)(152) 및 프로세서(들)(152)에 의해 실행 가능한 컴퓨터 판독 가능 명령어를 저장하는 메모리(153)를 포함한다. 메모리(153)에는 경험 학습 모델(120)과 유사한 경험 학습 모델(154)이 저장될 수 있다. 경험 학습 모델(154)은 서버측에서 경험 학습 모델(120)과 유사한 기능을 지원할 수 있으며, 본 명세서에 설명된 바와 같이 근접도 값의 생성을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 서버(150)에 사용자 데이터 및 사용자의 현재 위치를 제공하고, 경험 학습 모델(154)에 근접도 값을 생성하도록 요청할 수 있다.

일반적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 제안된 경험의 일부로서 포함된 POI 각각에 대한 네비게이션 명령(명령어)을 획득하기 위해 네비게이션 서버(150)와 통신할 수 있다. 네비게이션 서버(150)는 일반적으로 현재 교통 상황, 기상 조건, 사용자 선호도(예: 고속도로 피하기, 좁은 도로 피하기, 유료도로 피하기 등) 및/또는 임의의 다른 적절한 정보에 기초하여 사용자의 현재 위치와 각 POI 사이의 경로를 최적화할 수 있다. 이러한 사용자 선호도 각각은 사용자 컴퓨팅 장치(102) 및/또는 네비게이션 서버(150)에 저장될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 내비게이션 서버(150)가 사용자의 현재 위치에서 POI까지의 경로를 하나 이상 생성한 경우, 서버(150)는 장치(102) 및/또는 사용자에 의한 디스플레이 및/또는 추가 조정을 위해 네트워크(144)에 의해 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 경로(들)를 다시 전송할 수 있다.

물론, 경로 최적화에는 임의 개수의 사용자 선호도, 컨텍스트 표시(contextual indications) 및/또는 임의의 기타 적합한 메트릭이 포함될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 A 지점에서 B 지점으로 이동하려는 경우, A 지점에서 B 지점까지의 제1 경로에는 유료 도로와 여러 개의 사유 도로가 포함되어 있고, 제2 경로에는 공공 도로만 포함되어 있으며, 사용자가 (예를 들어, 내비게이션 애플리케이션(108)을 통해) 비공공 도로를 피하겠다는 선호도를 표현한 경우, 경로는 사용자에게 표시하기 위한 제2 경로와 해당 내비게이션 명령어를 생성하여 최적화된다. 내비게이션 서버(150)는 두 경로를 모두 생성할 수 있고, 또한 기본 경로로 표시된 제2 경로와 보조/대체 경로로 표시된 제1 경로를 고려하기 위해 두 경로를 사용자 컴퓨팅 장치(102)로 보낼 수도 있다. 또한, 사용자 컴퓨팅 장치(102) 및/또는 사용자는 사용 가능한 경로가 예상 도착 시간이 더 빠르고, 메뉴에버(maneuver) 횟수가 적고, 거리가 짧고, 통행료가 덜 필요하고, 교통량이 적고, 관심 지점을 더 많이 통과하는 등에 따라 네비게이션 서버(150)로부터 수신된 특정 네비게이션 경로를 선택할 수 있다.

경험 학습 모델(154)과 경험 학습 모델(120)은 함께 경험-중심 내비게이션 시스템의 컴포넌트로서 동작할 수 있다. 대안적으로, 경험 학습 모델(154)의 전체 기능은 경험 학습 모델(120)에서 구현될 수 있다.

어떠한 경우에도 네비게이션 서버(150)는 다양한 데이터베이스와 통신 가능하게 연결될 수 있으며, 네비게이션 서버(150)는 지도 데이터베이스(155), 교통 데이터베이스(157) 및 관심 지점(POI) 데이터베이스(159)와 같은 네비게이션 관련 데이터를 검색할 수 있다. 지도 데이터베이스(155)는 지도 타일, 시각적 지도, 도로 기하학 데이터, 도로 유형 데이터, 속도 제한 데이터 등과 같은 지도 데이터를 포함할 수 있다. 교통 데이터베이스(157)는 실시간 교통 정보뿐만 아니라 과거 교통 정보도 저장할 수 있다. POI 데이터베이스(159)는 랜드마크 또는 관심 지점에 관한 설명, 위치, 이미지 및 기타 정보를 저장할 수 있다. 도 1은 데이터베이스(155, 157, 159)를 도시하고 있지만, 네비게이션 서버(150)는 추가적인 또는 반대로 더 적은 수의 데이터베이스에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, 네비게이션 서버(150)는 날씨 데이터를 저장하는 데이터베이스와 통신 가능하게 연결될 수 있다.

경험-중심 내비게이션 세션과 관련된 시나리오 중 표시 예

경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 본 개시의 기술은 도 2 내지 도 6에 예시된 디스플레이를 참조하여 아래에서 설명된다. 도 2 내지 도 6에 도시된 바와 같이, 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 의해 수행되는 것으로 설명된 액션은 일부 구현예에서 네비게이션 서버(150)에 의해 수행될 수 있거나 사용자 컴퓨팅 장치(102) 및 네비게이션 서버(150)에 의해 병렬로 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치(102) 및/또는 네비게이션 서버(150)는 경험-중심 내비게이션 세션에 대응하는 근접도 값을 생성하기 위해 경험 학습 모델(120, 154)을 활용할 수 있다.

도 2를 참조하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 네비게이션 애플리케이션(108)을 구현하고 네비게이션 애플리케이션(108)의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)(204)를 디스플레이할 수 있다. 내비게이션 애플리케이션(108)은 또한 사용자 컴퓨팅 장치(102)가 사용자를 위한 제안된 경험을 생성했을 수 있음을 사용자에게 알리는 알림(notification)(206)을 GUI(204) 내의 어딘가에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 익숙하지 않은 도시에서 사용자가 현재 위치하는 곳을 식별하기 위해 내비게이션 애플리케이션(108)을 활용할 수 있고, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 조사할 하나 이상의 제안된 경험을 생성할 수 있다. 내비게이션 애플리케이션(108)이 활성 상태이고, 사용자가 GUI(204)를 보고 있는 동안, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 알림과 상호작용하고 제안된 경험을 검사할 수 있도록 알림(206)을 표시할 수 있다. 그러나, 사용자는 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 저장된 임의의 애플리케이션을 사용하고 있을 수 있고/있거나 현재 컴퓨팅 장치(102)를 전혀 사용하지 않을 수 있다는 점을 이해해야 하며, 장치(102)는 사용자에게 제안된 경험을 통지하기 위해 알림(206)을 사용자에게 푸시할 수 있다(예: 신호음, 진동 등을 통해 알림).

일부 경우에, 도 2에 예시된 바와 같이, 사용자는 알림(206)과 상호작용할 수 있고(예: 탭하기, 클릭하기, 스와이프하기 등), 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 애플리케이션(108)과 캘린더 애플리케이션(202) 사이를 전환할 수 있다. 캘린더 애플리케이션(202)은 일반적으로 사용자가 각각의 어포인트먼트(들)에 의해 표시되는 예정된 활동을 수행, 참석 및/또는 참여하려고 의도하는 대응 시간을 갖는 어포인트먼트를 포함할 수 있다. 캘린더 애플리케이션(202)은 표시된 기간 동안 사용자의 캘린더와 어포인트먼트를 표시하는 GUI(210)를 렌더링할 수 있다. 캘린더 애플리케이션(202)은 예를 들어 특정 달(예를 들어, 도 2에 도시된 11월) 동안 사용자에게 현재 예정된 모든 어포인트먼트를 표시할 수 있으며, 캘린더 애플리케이션(202)은 제안된 경험에 대응하는 GUI(210)의 일부로서 제1 어포인트먼트(212)을 포함할 수 있다.

사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 캘린더 데이터 및/또는 임의의 다른 애플리케이션이나 그 안의 데이터에 액세스하기 위한 사용자 허가를 요청하도록 구성된다. 예를 들어, 사용자가 알림(206)과 상호작용할 때, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 캘린더 애플리케이션/데이터에 대한 액세스를 승인하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 사용자의 승인을 받은 후, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 캘린더 데이터에 액세스하고, 내비게이션 애플리케이션(108)과 캘린더 애플리케이션(202) 사이를 전환(transition)하고, 사용자의 캘린더에 어포인트먼트(예: 제1 어포인트먼트 212)를 배치하고, 및/또는 임의의 다른 적절한 동작 또는 이들의 조합을 진행할 수 있다.

제안된 경험에는 POI, 각 POI로의 방향, 제안된 경험을 수행하는 데 소요된 시간, 각 POI에서 소요된 대략적인 시간 및/또는 기타 적절한 정보 또는 이들의 조합이 포함될 수 있다. 따라서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자에게 알림(206)을 프롬프트할 수 있고, 알림(206)과의 사용자 상호작용을 기다릴 수 있다. 알림(206)과의 사용자 상호작용 수신에 응답하여, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 캘린더에 제1 어포인트먼트(212)을 배치하고 내비게이션 애플리케이션(108)에서 캘린더 애플리케이션(202)으로 전환하여 GUI(210)를 표시할 수 있다. 제1 어포인트먼트(212)는 임시 어포인트먼트(tentative appointment)일 수 있으며, 따라서 사용자는 후속 리마인더, 경고, 및/또는 제1 어포인트먼트(212)에 의해 표시되는 활동에 대응하는 임의의 다른 적절한 기능을 제공하기 위해 캘린더 애플리케이션(202)에 대한 제1 어포인트먼트(212)을 명시적으로 수락해야 할 수 있다. 그러나 특정 양태에서, 캘린더 애플리케이션(202)은 사용자로부터 명시적인 수락을 요구하지 않고 사용자의 캘린더에 제1 어포인트먼트(212)을 배치할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 사용자가 제1 어포인트먼트(212)을 수락하면, 캘린더 애플리케이션(202)은 어포인트먼트가 가까워짐에 따라 후속 리마인더, 경고, 업데이트 및/또는 다른 적절한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 제1 어포인트먼트(212)가 지시하는 시간이 도래하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 제안된 경험의 일부로서 포함된 POI(들)에 대한 턴바이턴(turn-by-turn) 방향을 제공하기 위해 내비게이션 애플리케이션(108)을 자동으로 활성화할 수 있다.

물론, 사용자가 제1 어포인트먼트(212)을 거부하면 캘린더 애플리케이션(202)은 사용자의 캘린더에서 제1 어포인트먼트(212)을 제거할 수 있다. 이 시나리오에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 캘린더 애플리케이션(202)이 서로 다른 POI, 서로 다른 제안된 날짜/시간, 각 POI에 대한 서로 다른 시간 할당 및/또는 이들의 다른 적절한 차이점이나 그 조합을 특징으로 할 수 있는 제2 어포인트먼트(도시되지 않음)을 통해 사용자에게 또 다른 제안된 경험을 제공하게 할 수 있다. 특정 양태에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 알림(206)과의 사용자의 상호작용을 수신하자마자 처음에 사용자에게 다수의 제안된 경험을 제안할 수 있고, 사용자가 선호하는 경험을 결정하기 위해 경험의 선택을 정독하는 것을 허용할 수 있다. 더욱이, 일부 양태들에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 알림(206)과의 사용자 상호작용을 수신하지 않고 사용자의 캘린더 애플리케이션(202)에 경험을 나타내는 임시(tentative) 및/또는 비임시 어포인트먼트(들)을 자동으로 업로드할 수 있다.

예를 들어, 사용자는 주말 동안 낯선 도시를 탐험할 의도로 금요일 오후에 휴가를 위해 낯선 도시에 도착할 수 있다. 사용자는 익숙하지 않은 도시(예를 들어, 공항) 내에서 사용자의 현재 위치를 알기 위해 사용자 컴퓨팅 장치(102)를 열 수 있고 내비게이션 애플리케이션(108)을 열 수도 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 현재 위치를 수신할 수 있고, 현재 위치를 사용자의 위치 이력과 비교하여 사용자가 새로운 위치에 있다고 결정할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 또한 활동/경험과 관련된 사용자 선호도를 식별하기 위해 사용자의 구매 및 위치 이력에 액세스할 수 있다. 더욱이, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 캘린더 애플리케이션(202)에 액세스하고 사용자가 금요일 오후부터 일요일 오후까지 연장되는 휴가 상태에 의해 자신의 휴가를 새로운 위치로 표시했음을 식별할 수 있다.

이러한 위치 데이터, 캘린더 데이터 및 사용자 선호도 데이터를 사용하여, 사용자 컴퓨팅 장치(102)(예를 들어, 경험 학습 모델(120)에 의해 적어도 부분적으로)는 토요일 오후에 사용자에 대한 제안된 경험을 결정할 수 있다. 제안된 경험에는 익숙하지 않은 도시 내의 여러 POI가 포함될 수 있으며, 사용자가 다음 POI로 이동하기 전에 각 POI를 완전히 경험할 수 있도록 각 POI에서 충분한 시간(ample time)을 할당할 수 있다. 특정 POI에 할당된 시간이 경과되면, 내비게이션 애플리케이션(108)은 사용자가 다음 POI로 여행할 것인지 여부를 결정하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있고, 사용자로부터 긍정적인 표시를 수신하는 것에 응답하여, 내비게이션 애플리케이션(108)은 현재 POI로부터 다음 POI까지의 턴바이턴(turn-by-turn) 방향을 자동으로 제공할 수 있다. 사용자가 제안된 경험의 일부로 포함된 일부/모든 POI 방문을 마친 후, 내비게이션 애플리케이션(108)은 또한 사용자를 숙소(예를 들어 호텔, 임대 주택 등)로 다시 데려가기 위한 턴-바이-턴 방향(길 안내)을 제공할 수 있다.

언급한 바와 같이, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 내비게이션 애플리케이션(108)을 보고 있는 동안 및/또는 사용자가 사용자 컴퓨팅 장치(102)를 이용하지 않을 때와 같은 임의의 다른 적절한 시간에 사용자에게 알림(206)을 제공할 수 있다. 도 3은 사용자가 현재 사용자 컴퓨팅 장치(102)를 보고 있는지 및/또는 다른 방식으로 사용하고 있는지 여부에 관계없이 사용자 컴퓨팅 장치(102)가 생성할 수 있는 홈 스크린 GUI(304) 상의 예시적인 어포인트먼트 알림(appointment notification)(302)을 예시한다. 추가적으로, 도 3은 네비게이션 애플리케이션(108)을 사용하여 홈 스크린 GUI(304)와 경험-중심 네비게이션 세션 디스플레이(310) 사이의 전환을 예시한다.

사용자 컴퓨팅 장치(102)는 제안된 경험이 곧 시작될 것이라는 결정에 응답하여 어포인트먼트 알림(302)을 생성할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 이전에 수락되었거나 잠정적으로 제안된 경험에 대해 사용자에게 상기시키고 그리고 제안된 경험이 특정 기간(예: 5분, 15분, 1시간 등) 후에 시작될 것임을 사용자에게 통지하기 위해 어포인트먼트 알림(302)을 홈 스크린 GUI(304)에 푸시할 수 있다. 어포인트먼트 알림(302)은 제안된 경험에 대한 간단한 설명(예: "Fun night in Chicago(시카고에서의 즐거운 밤)")을 포함할 수 있으며, 제안된 경험이 시작될 예정인 날짜/시간을 추가로 표시할 수 있다(예: October 6, 2021). 그러나, 어포인트먼트 알림(302)은 제안된 경험에 포함된 POI, 각 POI에 할당된 시간, 일부/모든 POI에 대한 주소, POI로 가는 방향(길안내) 및/또는 이들의 임의의 적절한 정보 또는 조합을 포함할 수 있다는 점을 이해해야 한다.

일반적으로, 어포인트먼트 알림(302)은 사용자에 대한 리마인더 및 경험-중심 내비게이션 세션을 시작하기 위한 선택 가능한 표시 모두의 역할을 할 수 있다. 이와 같이, 사용자가 어포인트먼트 알림(302)과 상호작용할 때 및/또는 알림(302)에 표시된 시작 시간에 도달할 때, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 홈 스크린 GUI(304)로부터 내비게이션 애플리케이션(108)에 의해 렌더링되는 경험-중심 내비게이션 세션 디스플레이(310)로 전환할 수 있다. 홈 스크린 GUI(304)가 잠겨 있으면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자에게 권한을 부여하고 그 후 GUI(304)에서 경험-중심 내비게이션 세션 디스플레이(310)로 전환하기 위해 액세스 자격 증명(access credentials)을 입력하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있다.

일부 경우에, 사용자 컴퓨팅 장치(102)가 홈 스크린 GUI(304)에서 경험-중심 내비게이션 세션 디스플레이(310)로 전환할 때, 내비게이션 애플리케이션(108)은 디스플레이(310)가 경험-중심 내비게이션 세션의 일부로서 포함된 POI에 대한 턴-바이-턴 내비게이션 방향을 사용자에게 제공하게 할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 시작 위치에서 목적지 위치(예를 들어, 제1 POI)까지 내비게이션 명령어의 제1 세트를 제공하기 위해 내비게이션 애플리케이션(108)을 활용하여 제1 내비게이션 세션을 시작할 수 있다. 내비게이션 명령어의 제1 세트는 제1 경로를 따라 제1 POI에 도달하기 위한 턴-바이-턴 방향을 포함할 수 있다. 제1 내비게이션 세션 중에, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 경험-중심 내비게이션 세션 디스플레이(310)를 통해 사용자 컴퓨팅 장치(102)의 위치를 나타내는 지도, 사용자 컴퓨팅 장치(102)의 헤딩(heading), 예상 도착 시간, 제1 POI까지의 예상 거리, 제1 POI까지의 예상 시간, 현재 내비게이션 방향, 제1 세트의 내비게이션 명령어 중 하나 이상의 향후 내비게이션 방향, 내비게이션 방향을 표시(디스플레이) 또는 조정 등을 변경하기 위해 사용자가 선택할 수 있는 하나 이상의 옵션을 표시할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 또한 내비게이션 명령어의 제1 세트에 대응하는 오디오 명령을 방출할 수 있다.

사용자가 내비게이션 명령어의 제1 세트를 완료한 경우, 사용자는 제1 POI에 도착할 수 있고, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 도착 시간을 기록할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 제1 POI에서 보내는 시간을 추적하고, 제1 POI에 할당된 시간이 경과한 후 사용자에게 제2 POI로 진행하도록 제안할 수 있다. 예를 들어, 제1 POI는 레스토랑일 수 있고, 제2 POI는 영화관일 수 있다. 제안된 경험은 사용자가 레스토랑에서 식사를 즐길 수 있도록 제1 POI에 대해 2시간을 할당할 수 있으며, 그 후 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 영화관으로 이동할 준비가 되었는지 여부를 결정하도록 알림으로 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 사용자로부터 긍정적인 응답을 수신한 후, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 시작 위치(예를 들어, 제1 POI)로부터 목적지 위치(예를 들어, 제2 POI)까지 네비게이션 명령어의 제2 세트를 제공하기 위해 네비게이션 애플리케이션(108)을 활용하여 제2 네비게이션 세션을 시작할 수 있다. 제2 내비게이션 세션은 제1 내비게이션 세션과 유사할 수 있으며, 내비게이션 명령어의 제2 세트는 사용자에게 제2 경로를 따라 제2 POI로 사용자를 안내하는 턴-바이-턴 방향을 제외하고, 내비게이션 명령어의 제1 세트로서 명령어와 상호작용하기 위한 유사한 정보 및 옵션을 제공할 수 있다. 사용자가 제2 POI에 도착하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 도착 시간을 기록할 수 있고, 장치(102)는 제3 POI에 제3 네비게이션 세션, 제4 POI에 제4 네비게이션 세션 등을 제공할 시기 등을 결정하기 위해 앞서 설명된 것과 유사한 분석을 수행할 수 있다.

물론, 사용자가 제1 POI에서 제2 POI로 이동하기 위한 알림을 거부하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 제2 POI로 이동할 준비가 되었다고 나타낼 때까지 제2 내비게이션 세션의 제공을 연기할 수 있다. 예를 들어, 제안된 경험 내 할당된 2시간은 지정된 레스토랑(예: 제1 POI)에서 식사를 제대로 즐기기에는 부족할 수 있다. 결과적으로, 사용자는 레스토랑 도착 후 2시간이 경과한 후에도 제2 POI로 이동할 준비가 되지 않을 수 있다. 사용자는 제2 내비게이션 세션을 시작하라는 알림을 거부하고 제1 POI에서 식사 경험을 계속 즐길 수 있으며 식사가 끝난 후 언제든지 자발적으로 제2 내비게이션 세션을 시작할 수 있다.

일부 양태들에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 제안된 경험의 일부로서 특정 제안된 POI가 사용자에 의해 수락되지 않는 경우 대체 POI들을 제안할 수 있다. 위의 예를 계속하면, 사용자의 제안된 경험의 일부로 포함된 제2 POI에는 특정 시간에 상영되는 특정 영화가 포함될 수 있으며, 사용자는 특정 영화를 상영하기에 충분한 시간을 갖고 제1 POI에서 이동할 수 있다. 그러나, 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 의해 처음에 할당된 것보다 사용자가 레스토랑(제1 POI)에서 식사를 즐기는 데 실질적으로 더 많은 시간이 걸리는 경우, 사용자가 제2 POI로 이동할 준비가 될 때까지 영화는 이미 시작되어 사용자가 극장에 입장하지 못할 수도 있다. 따라서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 업데이트된 일정 내에 맞는 대안적인 제안된 경험을 결정하기 위해 사용자의 선호도 데이터, 현재 위치 및 현재 시간을 분석할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 영화가 시작되었음을 사용자에게 알려서 원래 의도했던 제2 POI(영화관)로 이동하는 것이 즐겁지 않을 수 있고, 장치(102)는 사용자 데이터에 표시된 그들의 선호도에 기초하여 사용자가 시간을 갖고 관심을 가질 수 있는 대체 경험에 대한 알림을 추가로 제공할 수 있다.

사용자 컴퓨팅 장치(102)에 의해 제공되는 업데이트 및 알림(통지)에 대한 더 나은 이해를 제공하기 위해, 도 4a-4c는 경험-중심 내비게이션 세션을 향상 및/또는 조정하기 위해 다양한 사용자 피드백을 요청하는 예시적인 내비게이션 애플리케이션 디스플레이를 도시한다. 앞서 언급한 바와 같이 제안된 경험에는 제안된 경험의 일정(스케줄)에 포함된 각 POI까지의 턴-바이-턴 방향이 포함되어 있으며, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 애플리케이션(108)을 활성화할지 여부를 결정할 때 사용자 입력을 요청하고 사용자에게 방향을 제공할 수 있다. 또한, 사용자 컴퓨팅 장치(102)가 제1 POI에서 제2 POI로 진행하기를 사용자가 원할 수 있다고 결정할 때, 장치(102)는 사용자에게 이를 나타내는 입력을 제공하도록 프롬프트할 수 있다. 따라서, 도 4a에 예시된 바와 같이, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 프롬프트(404)를 사용자에게 제공하기 위해 내비게이션 애플리케이션(108)을 통해 GUI(402)를 렌더링할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 제1 POI에 할당된 시간이 경과했다고 결정할 수 있고, 잠긴 홈 스크린(예를 들어, 홈 스크린 GUI(302))을 통해 사용자에게 프롬프트(404)를 제공할 수 있다.

그럼에도 불구하고, 사용자가 프롬프트(404)를 수신할 때, 사용자는 대화형 버튼(406a, 406b) 중 하나를 누르거나, 클릭하거나, 탭하거나, 스와이프하는 등의 방법으로 프롬프트(404)와 상호작용할 수 있다. 사용자가 예스 대화형 버튼(yes interactive button)(406a)을 선택하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 애플리케이션(108)에 GUI(402)의 제1 POI에서 제2 POI까지의 턴-바이-턴 내비게이션 방향을 생성하고 표시하도록 지시할 수 있다. 사용자가 아니오 대화형 버튼(no interactive button)(406b)을 선택하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 제안된 경험을 진행하는 데 관심이 없는 경우 사용자가 고려할 제2 POI 및/또는 제안된 경험의 나머지 부분을 대체하기 위한 대체 경험 및/또는 POI 제안을 결정할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 박물관을 방문하고, 제안된 경험의 일정에 따라 박물관에 할당된 시간이 끝나면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 점심 식사를 위한 로컬 비스트로(local bistro)일 수 있는 다음 POI로 잠재적으로 진행하도록 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 사용자는 로컬 비스트로에는 관심이 없고 대신 근처 카페에서 간단한 커피를 마시고 싶어할 수도 있다. 사용자는 아니오 대화형 버튼(406b)을 선택하고 근처 카페로 이동할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 현재 근처 카페에 있는지, 사용자가 음식/음료와 관련된 경험을 더 이상 필요로 하지 않을 가능성이 있는지를 결정하기 위해 사용자의 현재 위치를 분석할 수 있다. 결과적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 카페에서 식사한 후 도시의 역사 지구(city historic district)의 도보 여행이나 부티크 쇼핑 장소와 같이 사용자가 관심을 가질 수 있는 대체 활동에 관한 경험을 제안할 수 있다.

사용자가 제안된 경험의 일부를 완료한 경우, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 특정 POI 및/또는 전체 제안된 경험에 대한 관심/만족도 수준을 평가하기 위해 사용자로부터 피드백을 요청할 수 있다. 이 피드백을 사용하여, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 특정 POI가 특정 경험에 포함되어야 하는지 여부 및/또는 어떤 경험이 특정 사용자에게 제안되어야 하는지를 결정함으로써 전반적인 경험을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 도 4b에 도시된 바와 같이, 내비게이션 애플리케이션(108)은 제안된 경험의 일부로서 포함된 적어도 제1 POI 이후의 제2, 제3 및/또는 후속 POI에 대한 방향을 특징으로 하는(featuring) GUI(412)를 표시하도록 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 지시할 수 있다.

사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 애플리케이션(108)으로 하여금 사용자가 방금 경험한 이전 POI에 관한 사용자 피드백을 수집하도록 의도된 프롬프트(414)를 독립적으로 렌더링하게 할 수 있다. 프롬프트(414)는 사용자가 이전 POI에 관한 다양한 형태의 피드백을 제공할 수 있게 하는 4개의 대화형 버튼(414a, 414b, 414c, 414d)을 포함한다. 특히, 좋은 대화형 버튼(good interactive button)(414a)은 사용자가 이전 POI에 대한 긍정적인 리뷰/피드백을 제공할 수 있게 해줄 수 있으며, 오케이 대화형 버튼(okay interactive button)(414b)은 사용자가 이전 POI에 관한 평균 리뷰/피드백을 제공할 수 있도록 할 수 있으며, 나쁜 대화형 버튼(bad interactive button)(414c)은 사용자가 이전 POI에 관한 부정적인 리뷰/피드백을 제공할 수 있게 하고, 추가 피드백 대화형 버튼(additional feedback interactive button)(414d)은 사용자가 이전 POI에 관한 추가 피드백을 제공하도록 할 수 있다.

예를 들어, 사용자는 제안된 경험의 일부로 제1 POI를 방문했지만 그 경험을 즐기지 못할 수 있다. 사용자가 제1 POI를 떠날 때, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 제1 POI에 관한 피드백을 제공할 수 있도록 프롬프트(414)를 사용자에게 제공할 수 있고, 사용자는 나쁜 대화형 버튼(414c)을 선택할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 이 입력을 수신하고, 이를 활용하여 제안된 경험의 일부로서 및/또는 더 일반적으로는 임의의/모든 경험에 대한 권장 POI로서 제1 POI의 포함을 추가로 분석할 수 있다. 추가적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 나쁜 대화형 버튼(414c)의 선택과 관련된 코멘트를 제공할 수 있는 입력 가능한 텍스트 상자를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자에 의해 제공된 임의의 코멘트는 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 의해 수신될 수 있고, 예를 들어 미래의 사용자에게 제1 POI에 관련된 추가 정보를 제공하기 위해 제안된 경험을 미래의 사용자에게 표시하는 데 사용될 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 또한 수신된 임의의 코멘트(익명화 또는 기타)를 제1 POI(예를 들어, 제1 POI와 연관된 컴퓨팅 터미널)로 전달하여, 제1 POI의 직원/관리자/소유자가 코멘트를 읽고, 잠재적으로 응답하고, 이에 따라 그들의 관행을 조정하고/하거나 그 안에 포함된 정보를 해석할 수 있도록 할 수 있다.

또 다른 예로, 사용자는 제안된 경험의 일부로 제1 POI와 제2 POI를 방문할 수 있으며, 사용자는 제2 POI가 제1 POI로 제안되어야 하고, 제1 POI가 제2 POI이어야 한다고 결정할 수 있다. 사용자는 제2 POI를 즐겼을 수 있으므로, 사용자는 좋은 대화형 버튼(414a)과 추가 피드백 대화형 버튼(414d)을 모두 선택하여 그에 대한 코멘트를 남길 수 있다. 사용자가 좋은 대화형 버튼(414a)을 선택하는 것은 제2 POI가 사용자에게 높은 품질의 경험을 제공했음을 나타낼 수 있으며, 사용자는 추가 피드백 대화형 버튼(414d)을 선택한 후 제2 POI와 제1 POI가 역순으로 예약되면 제안된 경험이 전반적으로 향상될 것이라고 설명하는 코멘트를 제공할 수 있다. 따라서, 추가 피드백 대화형 버튼(414d)을 선택한 후 사용자가 제공하는 피드백은 반드시 제2 POI에 대해 유지되지 않을 수도 있으며(예: 전체 경험 카탈로그의 일부로 제2 POI 평가에 영향을 미침), 그러나 제1 POI 및 제2 POI를 포함하는 제안된 경험의 더 최적의 배열을 결정하기 위해 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 의해 사용될 수 있다.

이를 위해 사용자는 POI별 피드백에 추가로 또는 이와 반대로 전반적인 제안된 경험에 관한 피드백을 제공하기를 원할 수 있다. 사용자는 예를 들어 추가 피드백 대화형 버튼(414d)을 사용하여 제안된 경험 중에 그러한 의견을 제공할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 제안된 경험의 일정에 포함된 각 POI를 방문한 후 전체 제안된 경험과 관련된 폭넓은 피드백을 제공할 기회를 사용자에게 제공할 수 있다.

보다 구체적으로, 도 4c에 도시된 바와 같이, 내비게이션 애플리케이션(108)은 제안된 경험의 일부로서 포함된 POI 중 일부/모두 이후에 사용자의 현재 위치를 특징으로 하는 GUI(422)를 표시하도록 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 지시할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 애플리케이션(108)으로 하여금 사용자가 방금 경험한 제안된 경험에 관한 사용자 피드백을 수집하도록 의도된 프롬프트(424)를 독립적으로 렌더링하게 할 수 있다. 프롬프트(424)는 사용자가 제안된 경험에 관한 다양한 형태의 피드백을 제공할 수 있게 하는 4개의 대화형 버튼(424a, 424b, 424c, 424d)을 포함한다. 특히, 좋은 대화형 버튼(424a)을 통해 사용자는 제안된 경험에 대해 긍정적인 리뷰/피드백을 제공할 수 있고, 오케이 대화형 버튼(424b)을 통해 사용자는 제안된 경험에 관한 평균적인 리뷰/피드백을 제공할 수 있고, 나쁜 대화형 버튼(424c)은 사용자가 제안된 경험에 관해 부정적인 리뷰/피드백을 제공할 수 있도록 할 수 있고, 위치별 피드백 대화형 버튼(location-specific feedback interactive button)(424d)은 사용자가 제안된 경험에 관한 위치별 및/또는 다른 추가 피드백을 제공할 수 있게 할 수 있다.

예로서, 사용자는 제안된 경험에 참여할 수 있고, 사용자가 제안된 경험의 일부로서 예정된 활동을 완료한 후, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자의 전반적인 경험에 대한 피드백을 요청하는 프롬프트(424)를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 제안된 경험이 만족스럽다고 느낄 수 있지만, 각 POI에서 충분히 즐거운 경험을 할 수 있도록 각 POI에 할당된 시간이 충분하지 않다고 느낄 수 있다. 따라서 사용자는 오케이 대화형 버튼(424b)을 선택할 수 있다. 오케이 대화형 버튼(424b)의 선택은 사용자가 제안된 경험에 대한 인상에 관해 추가적인 코멘트를 제공하는 것을 가능하게 할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 이러한 코멘트를 저장을 위해 중앙 서버(예를 들어, 네비게이션 서버(150))에 업로드할 수 있다. 댓글과 함께 오케이 대화형 버튼(424b)의 선택은 제안된 경험과 관련된 등급을 업데이트하고 제안된 경험과 관련된 통찰력(insight)을 제안된 경험의 후속 사용자에게 제공하기 위해 중앙 서버에 의해 활용될 수 있다. 그 후, 후속 사용자는 자신의 컴퓨팅 장치에서 제안된 경험을 수신할 수 있고, 시간 할당 부족과 관련된 사용자의 의견을 읽을 수 있으며, 후속 사용자는 나머지 POI에서 더 나은 경험을 잠재적으로 달성하기 위해 제안된 경험 일정에 따라 POI를 제거하기로 결정할 수 있다.

일부 경우에, 사용자가 집 위치(예: 거주하는 도시/타운/마을)에 있거나 컴퓨팅 장치에서 서비스가 비활성화되어 있기 때문에 제안된 경험을 받지 못할 수 있다. 그러나 이러한 경우 사용자는 POI로 이동한 후 다음 POI로 이동하여 경험을 확장하기를 원할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 주말에 자신의 고향 도시에서 점심을 먹으러 나갈 수 있고, 흥미로운 활동에 참여하기 위해 다음 장소로 이동하기를 원할 수 있다. 사용자가 그러한 활동을 검색하는 데 도움을 주기 위해 POI에는 사용자가 POI를 방문한 후 참여하기를 원할 수 있는 후속 활동을 포함하는 제안된 경험을 활성화할 수 있는 스캔 가능한 표시(scannable indicia)가 포함될 수 있다.

이전 예를 계속해서 도 5에 도시된 바와 같이, 자신의 고향 도시에서 점심을 먹으러 나가는 사용자는 레스토랑에서 스캔 가능한 표시(504)(예를 들어, 빠른 응답(QR) 코드)를 찾을 수 있고, 사용자 컴퓨팅 장치(102)로 스캔 가능한 표시(504)의 이미지를 캡처할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 스캔 가능한 표시(504)에 포함된 페이로드(payload)를 디코딩할 수 있으며, 이는 장치(102)에게 캘린더 애플리케이션(202)의 사용자 캘린더(506)에 어포인트먼트(508)을 생성하도록 지시할 수 있다. 어포인트먼트(508)은 사용자가 위치하고 스캔 가능한 표시(504)를 스캔하는 레스토랑과 연관된 제안된 경험일 수 있고/있거나 포함할 수 있다. 예를 들어, 어포인트먼트(508)는 사용자가 표시(504)를 스캔한 직후에 시작하도록 예정될 수 있고, 레스토랑에서 몇 블록 떨어진 곳에 위치한 미술관으로의 예정된 중지(scheduled stop)를 포함할 수 있다. 사용자가 어포인트먼트를 수락하고(508) 예정된 시작 시간이 도래하면, 캘린더 애플리케이션(202)은 내비게이션 애플리케이션(108)에게 아트 갤러리에 대한 턴-바이-턴 방향으로 내비게이션 세션을 시작하도록 지시할 수 있다.

앞선 예에서 제안된 경험을 통해 레스토랑과 미술관을 연관시키는 일의 일환으로, 사용자는 스캔 가능한 표시(스캔 가능한 표식)(504)을 스캔한 결과, 레스토랑과 미술관을 오가는 혜택을 받을 수 있다. 예를 들어, 일부 경우에는 미술관과 레스토랑은 스캔 가능한 표시(504)를 스캔한 결과 제공되는 경험에 참여할 때 고객에게 할인된 가격을 제공하기 위한 상호 합의를 가질 수 있다. 즉, 식당에서 점심을 먹은 사용자는 스캔 가능한 표시(스캔 가능한 표식)(504)를 스캔하고, 그 후 미술관으로 진행하여 레스토랑에서의 사용자의 스캐닝 표시(504)를 나타내는 해당 코드 또는 표시를 생성할 수 있으며 할인된 가격으로 미술관 입장료를 받을 수 있다.

이러한 방식으로, 이러한 경험에 관련된 POI는 관련 시설에서 자신의 시설로 향하는 사용자로부터 더 많은 비즈니스를 받을 수 있으며, 사용자는 일반적으로 흥미롭고 즐거운 경험에 참여하는 것 외에도 이러한 POI를 방문할 수 있는 매력적인 할인 및/또는 기타 제안을 받을 수 있다. 물론 특정 상황에서는 제안된 경험에 포함된 POI가 랜드마크, 역사적인 건물, 공원 및/또는 업체를 직접적으로 포함하지 않는 기타 위치일 수 있다. 이러한 상황에서는 랜드마크 POI에서 비즈니스 POI로의 이동과 관련된 혜택이 한 방향으로만 확장될 수 있다(예: 랜드마크 POI에서 비즈니스 POI로의 이동 할인).

일부 경우에, 사용자가 스캔 가능한 표시(504)를 스캔하고 어포인트먼트(508)가 사용자의 캘린더에 배치되면, 사용자는 어포인트먼트(508)을 수락하거나 거부하도록 선택할 수 있다. 사용자가 어포인트먼트(508)을 거절하면, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 앞서 언급한 바와 같이 대안적인 제안된 경험을 제공할 수 있고/있거나 단순히 사용자의 캘린더에서 어포인트먼트(508)을 제거할 수 있다. 그러나 사용자가 어포인트먼트(508)을 수락하면, 내비게이션 애플리케이션(108)은 예정된 경험 시작 시간에 다음 POI까지의 턴-바이-턴 방향를 표시할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 스캔 가능한 표시(504)를 스캐닝하는 사용자는 내비게이션 애플리케이션(108)으로 하여금 자동으로 열리고 다음 POI에 대한 턴-바이-턴(turn-by-turn) 방향을 제공하게 할 수 있다.

예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 사용자는 사용자 컴퓨팅 장치(102)로 스캔 가능한 표시(602)를 스캔/이미지화할 수 있다. 결과적으로, 스캔 가능한 표시(602)의 페이로드는 내비게이션 애플리케이션(108)이 열리게 하고 다음 POI에 대한 턴-바이-턴 방향을 특징으로 하는 GUI(604)를 자동으로 표시하게 할 수 있다. 사용자가 다음 POI로 이동하는 동안, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자가 사전 계획된 제안된 경험의 일부로서 이전 POI로 이동하지 않음에도 불구하고 도 4b의 프롬프트(414)와 유사하게 사용자가 이전 POI를 검토하도록 피드백 옵션을 표시할 수 있다. 또한, 사용자가 스캔 가능한 표시(602)로부터 경험의 일부로 포함된 각 POI로 이동함에 따라, 장치(102)는 도 4c의 프롬프트(424)와 유사하게, 각각의 POI에 관련된 피드백을 사용자에게 프롬프트할 수 있고, 장치(102)는 또한 전체 경험에 대응하는 피드백을 사용자에게 프롬프트할 수 있다. 이 피드백을 사용하여 개별 POI는 경험의 효율성과 어떤 방식으로든 조정할지 여부(예: 더 수익성 있는 경험을 위해 다른 시설과 제휴)를 평가할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 근접한 다른 디바이스(장치)가 경험에 참여하고 있는지, 그리고 다른 디바이스(다른 장치)로부터 경험을 요청할지 여부를 검출할 수 있다. 예를 들어, 두 사람이 함께 외출하는 동안 사용자의 친구가 제안된 경험을 선택하고 적극적으로 참여할 수 있다. 사용자는 자신의 장치에서 제안된 경험을 보고 싶을 수도 있고, 친구의 장치가 제안된 경험을 사용자의 장치와 공유하도록 요청할 수도 있다. 친구는 사용자의 요청을 수락할 수 있으며, 친구의 장치는 제안된 경험이 포함된 신호를 사용자의 장치로 전송할 수 있다. 그러면 사용자는 알림을 탭하고, 클릭하고, 스와이프하는 등의 방법으로 내비게이션 애플리케이션에서 제안된 경험을 활성화할 수 있고, 그런 다음 사용자의 장치는 턴-바이-턴 방향 안내, 일정(스케줄)에 포함된 POI 목록 및/또는 제안된 경험과 관련된 기타 적절한 정보를 자동으로 표시할 수 있다.

일부 시나리오에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 내비게이션 애플리케이션(108)의 상호 운용성 기능(interoperability feature)이 트리거되는 경우에만 다른 장치로부터의 경험을 발견하려고 시도할 수 있다. 일반적으로 상호 운용성 기능은 사용자가 수동으로 실행하거나 기본 옵션으로 실행될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 제1 장치에 근접한 다른 장치가 다양한 방식으로 경험-중심 네비게이션 세션을 구현하고 있는지 여부를 검출할 수 있다. 일부 구현에서, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 근처 컴퓨팅 장치로부터 통신 링크(예를 들어, 네트워크(144))를 통해 브로드캐스트로 표시를 수신함으로써 근처 컴퓨팅 장치가 경험-중심 내비게이션 세션을 구현하고 있음을 검출할 수 있다. 예를 들어, 근처 컴퓨팅 장치는 근처 컴퓨팅 장치가 현재 경험-중심 내비게이션 세션을 구현하고 있음을 브로드캐스팅할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 경험-중심 내비게이션 세션에 참여하라는 요청을 근처 컴퓨팅 장치에 브로드캐스팅할 수 있으며, 이에 따라 근처 컴퓨팅 장치는 통신 링크를 통해 사용자 컴퓨팅 장치(102)를 발견할 수 있다.

더 구체적인 예로서, 근처의 컴퓨팅 장치는 블루투스(Bluetooth™)와 같은 프로토콜에 따라 사용자가 현재 경험-중심 내비게이션 세션(예를 들어, 검색 가능한 메시지)에 참여하고 있다는 것을 브로드캐스팅할 수 있다. 근처 컴퓨팅 장치는 근처 컴퓨팅 장치의 ID(identity)로 메시지를 인코딩할 수 있고, 메시지는 근처 컴퓨팅 장치가 사용자 컴퓨팅 장치(102)와 경험-중심 내비게이션 세션을 공유할 수 있다는 표시를 포함할 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 프로토콜과 연관된 주파수에서 발견 가능한 장치를 모니터링할 수 있다. 근처 컴퓨팅 장치를 검출한 후, 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 경험-중심 내비게이션 세션을 획득하라는 요청과 함께 사용자 컴퓨팅 장치(102)의 ID를 근처 컴퓨팅 장치에 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 근처 컴퓨팅 장치는 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 액세스를 포함하는 신호를 반환할 수 있으며, 이에 따라 사용자 컴퓨팅 장치(102)는 경험-중심 내비게이션 세션에 액세스할 수 있게 된다.

경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 예제 로직

도 7은 본 개시의 기술에 따라 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도이다. 단지 설명의 편의를 위해, 도 7을 참조하여 본 명세서에서 설명된 "사용자 컴퓨팅 장치"는 사용자 컴퓨팅 장치(102)에 대응할 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

도 7을 참조하면, 방법(700)은 사용자 컴퓨팅 장치(예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치(102))에 의해 구현될 수 있다. 방법(700)은 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되고 사용자 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 프로세서(들)(104))에서 실행 가능한 명령어 세트로 구현될 수 있다.

블록(702)에서, 사용자 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서는 컴퓨팅 장치의 사용자 및 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득할 수 있다. 특정 양태들에서, 사용자 데이터는 (i) 연도별 데이터, (ii) 주별 데이터, 또는 (iii) 일별 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 타이밍 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 데이터는 가을의 한가운데인 금요일 정오에 사용자가 특정 위치에 있음을 나타낼 수 있다. 사용자의 현재 위치에는 도시나 군뿐만 아니라 특정 주소나 대략적인 위치(예: 프랑스 파리 루브르 박물관 근처)도 포함될 수 있다.

블록(704)에서, 사용자 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서는 하나 이상의 사용자 선호도 및 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정할 수 있다. 특정 양태들에서, 하나 이상의 사용자 선호도는 사용자의 구매 이력에 대응하고, 위치 이력은 사용자가 방문한 하나 이상의 위치를 포함한다. 예를 들어, 하나 이상의 사용자 선호도는 사용자가 골동품 가게에서 지속적으로 쇼핑을 한다는 것, 사용자가 인기 있는 관광지를 다양한 장소로 지속적으로 여행한다는 것을 나타낼 수 있다. 결과적으로, 사용자 컴퓨팅 장치는 사용자를 위한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하기 위해 시맨틱 매핑을 활용할 때 사용자의 시맨틱 매핑이 골동품 및 인기 있는 관광 명소에 대응해야 한다고 결정할 수 있다.

더 일반적으로, 시맨틱 매핑을 생성하는 것은 사용자 컴퓨팅 장치 및/또는 다른 적절한 프로세싱 장치가 하나 이상의 사용자 선호도 및 사용자의 위치 이력의 일부로서 포함된 정보를 사용자의 관심 사항을 광범위하게 설명하는 일련의 개념으로 추출(distilling)/축소하는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 하나 이상의 사용자 선호도는 사용자가 예술 작품과 피자를 자주 구매한다는 것과 사용자가 자신의 고향 도시/마을과 다른 다양한 위치에 있는 지역 블루스 바, 미술관, 이탈리안 레스토랑을 방문했다는 것을 나타낼 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서는 예술, 음식 및 음악을 크게 특징으로 하는 시맨틱 매핑을 생성하기 위해 이 일반 정보를 사용할 수 있다. 이들 카테고리 각각에 대해, 시맨틱 매핑은 사용자가 즐기는 특정 유형의 예술 작품(예: 수채화, 유화, 인상파, 추상, 르네상스 시대 등), 사용자가 즐기는 특정 유형의 음식(예: 피자, 이탈리아 요리 등) 및/또는 사용자가 즐기는 특정 유형의 음악(예: 블루스, 팝, R&B, 소울, 클래식 등)을 참조하는 하위 카테고리를 더 포함할 수 있으며, 이러한 정보는 하나 이상의 사용자 선호도 및 사용자의 위치 이력의 일부로 포함된다.

따라서, 시맨틱 매핑을 이용하면, 사용자 컴퓨팅 장치(예를 들어, 경험 학습 모델(120))는 특정 경험이 사용자의 시맨틱 매핑과 갖는 유사성 정도에 기초하여 특정 경험이 사용자의 관심과 얼마나 일치할 수 있는지 결정할 수 있다. 이전 예를 참조하면, 특정 경험에는 피자에 대한 매우 높은 평가를 받은 이탈리아 레스토랑에 들른 후 블루스 음악가에 관한 영화를 보기 위해 지역 영화관에 가는 여행이 포함된다는 것을 나타내는 태그가 포함될 수 있다. 사용자 컴퓨팅 장치는 사용자의 시맨틱 매핑이 음식(특히 이탈리아와 피자) 및 음악(특히 블루스)에 대한 참조를 포함하기 때문에 사용자가 이 경험을 즐길 수 있는지 결정하기 위해 특정 경험을 분석할 수 있다. 영화관에서 상영되는 영화가 팝 뮤지션에 초점을 맞추었다면, 사용자 컴퓨팅 장치는 영화가 사용자의 시맨틱 매핑에도 포함되어 있는 음악과 관련된 태그를 포함할 수 있기 때문에 사용자가 수행에 관심을 가질 수 있는 경험으로 해석할 수 있다(블루스 음악보다 더 넓은 수준에서). 그러나 이 경우 사용자의 시맨틱 매핑이 블루스 음악가 영화와 더 밀접하게 일치하기 때문에 팝 음악가에 대한 영화는 블루스 음악가에 대한 영화보다 낮은 상관값(신뢰도 점수 등)을 받을 수 있다.

선택적 블록(706)에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치에 기초하여 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하기 위해 경험 학습 모델을 활용할 수 있다. 경험 학습 모델은 기계 학습(ML) 모델, 규칙 기반 모델, 및/또는 임의의 다른 적합한 유형의 모델 또는 이들의 조합일 수 있다. 근접도 값(proximity values)은 일반적으로 특정 경험-중심 내비게이션 세션이 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치와 얼마나 밀접하게 연관되어 있는지에 해당할 수 있다.

보다 구체적으로, 경험 학습 모델은 다양한 컨텍스트 파라미터를 활용하여 각 경험-중심 내비게이션 세션을 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치와 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 경험 학습 모델은 (1) 경험이 파리(Paris)에 위치있고, (2) 체험 시간(경험 시간)은 4시간이며, (3) 경험에는 라이브 음악과 역사적인 건축물 투어가 포함됨을 나타내는 경험-중심 내비게이션 세션에서 컨텍스트 파라미터(contextual parameters)를 분석할 수 있다. 또한, 경험 학습 모델은 (1) 사용자가 파리에 위치하고, (2) 사용자가 일반적으로 집에 돌아오기 전에 한 번에 3시간 미만 동안 밖에 머물며, (3) 사용자가 라이브 음악을 거의 듣지 않으며 역사적인 건축물을 둘러본 적이 없음을 나타내는 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치로부터 해당 컨텍스트 파라미터를 분석할 수 있다. 컨텍스트 파라미터는 또한 (4) 경험에 포함된 지역에 해당하는 일기 예보가 POI에서 예정된 시간 동안 비가 내릴 것으로 예측된다는 것과 (5) 현재 두 POI 사이의 내비게이션 경로 일부를 따라 이동하는 여러 차량이 교통량이 많다고 보고하고 있음을 나타낼 수 있다.

이전 예에서, 모델은 컨텍스트 파라미터의 의미를 보다 정확하게 표현하기 위해 컨텍스트 파라미터에 가중치 인자(weighting factors)를 적용할 수 있다. 즉, 모델은 파라미터 (4)와 (5)보다 컨텍스트 파라미터 (1), (2), (3)에 더 큰 가중치를 적용할 수 있으며, 이는 파라미터 (1), (2), (3)은 시맨틱 매핑과 사용자의 현재 위치가 유사한 파라미터를 갖기 때문이다. 또한, POI에서 진행되는 행사가 실내에서 진행되어 비의 영향을 받지 않는 경우, 모델은 경험-중심 내비게이션 세션에 해당하는 결과 근접도 값에 대한 영향을 줄이기 위해 파라미터(4)에 훨씬 더 작은 가중치 인자를 적용할 수 있다. 모델은 사용자가 경험-중심 내비게이션 세션을 수락하지 않을 가능성이 높아짐에 따라 계획된 활동(예: 컨텍스트 파라미터(3))에 대한 일반적인 관심 부족과 함께 확장된 경험(예: 컨텍스트 파라미터(2))에 대한 일반적인 관심 부족을 연관시킬 수 있다. 또한, 모델은 다음 POI에 도달하기 위해 교통량이 많은 이동의 연장된 기간(예를 들어, 컨텍스트 파라미터(5))을 사용자가 경험-중심 내비게이션 세션을 수락하지 않을 가능성이 훨씬 더 높은 것과 연관시킬 수 있다.

전반적으로, 모델은 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 결과 근접도 값에 대한 영향을 감소/증가시키기 위해 컨텍스트 파라미터(1)-(5)의 전부 또는 일부에 가중치를 적용할 수 있다. 그러면 사용자 컴퓨팅 장치는 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하기 위해 경험-중심 내비게이션 세션에 대해 생성된 모든 근접도 값을 평가할 수 있다. 즉, 사용자 컴퓨팅 장치는 제안된 경험-중심 내비게이션 세션이 3시간 이상 지속되지 않는 사용자의 관심 활동(예를 들어, 라이브 음악 또는 역사적 건축물 투어가 아닌)을 포함하는 파리에서의 활동을 포함해야 한다고 결정할 수 있다.

일부 양태에서, 경험 학습 모델은 복수의 경험에 대응하는 근접도 값을 출력하기 위한 입력으로서 훈련 시맨틱 데이터 및 훈련 위치 데이터를 사용하여 훈련된 기계 학습 모델이다. 예를 들어, 경험 학습 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델일 수 있다. 이러한 양태에서, 제1 컴퓨팅 장치는 경험 학습 모델을 훈련하기 위한 기계 학습 엔진을 포함할 수 있고/있거나 사용자 컴퓨팅 장치는 사전 훈련된 경험 학습 모델을 포함할 수 있다. 기계 학습 엔진은 회귀 분석(예를 들어, 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 다항식 회귀), k-최근접 이웃(k-nearest neighbors), 결정 트리(decisions trees), 랜덤 포레스트(random forests), 부스팅(예: 극단적인 그래디언트 부스팅), 신경망, 지원 벡터 머신, 딥러닝, 강화학습, 베이지안 네트워크(Bayesian networks) 등과 같은 다양한 기계 학습 기법을 사용하여 경험 학습 모델을 훈련할 수 있다. 경험 학습 모델은 LSTM 모델과 같은 표준 기술 및/또는 선형 회귀 모델, 로지스틱 회귀 모델, 의사결정 트리, 신경망, 초평면(hyperplane) 및/또는 기타 적합한 기계 학습 모델 및/또는 이들의 모든 조합을 활용할 수 있다.

보다 구체적으로 경험 학습 모델을 훈련시키기 위해서, 기계 학습 엔진은 복수의 사용자에 대응하는 복수 세트의 훈련 시맨틱 데이터 및 훈련 위치 데이터, 및 복수 세트의 훈련 시맨틱 데이터 및 훈련 위치 데이터에 대응하는 복수의 근접도 값을 포함하는 훈련 데이터를 수신할 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 훈련 데이터는 복수의 사용자에 대응하는 복수의 훈련 시맨틱 데이터 및 훈련 위치 데이터 세트와 복수의 근접도 값을 포함하지만, 이는 단지 설명의 편의를 위한 예일 뿐이다. 훈련 데이터는 복수의 사용자(예를 들어, 본 개시의 양태를 활용하는 추가 사용자)에 대응하는 훈련 의미론적 데이터 및 훈련 위치 데이터의 임의 개수의 세트, 및 근접도 값을 포함할 수 있다.

또한 근접도 값을 생성하는 방법은 기계 학습 환경의 컨텍스트에서 설명되었지만, 근접도 값의 생성은 기계 학습 프로세스 없이 발생할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치는 관계형 데이터베이스, 가중치 논리, 경험적 규칙, 문법, 및/또는 임의의 다른 적합한 알고리즘 아키텍처에 기초하여 근접도 값을 결정할 수 있다.

특정 양태들에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 적어도 일부의 완료에 대응하는 사용자 피드백을 하나 이상의 프로세서에서 수신할 수 있다. 또한, 사용자 컴퓨팅 장치는 더 좋고 더 정확한 근접도 값을 제공하기 위해 예를 들어 기계 학습 엔진을 활용하는 하나 이상의 프로세서에 의해 사용자 피드백으로 경험 학습 모델을 훈련할 수 있다.

일부 양태에서, 사용자에 대응하는 사용자 데이터는 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 경험 학습 모델은 시맨틱 매핑, 사용자의 현재 위치 및 사용자의 캘린더 데이터에 기초하여 근접도 값을 생성할 수 있다. 이러한 양태에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공할 수 있다.

블록(708)에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 시맨틱 매핑 및 사용자의 현재 위치에 기초하여 사용자에 대해 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정할 수 있다. 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에는 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록이 포함될 수 있으며, 이를 통해 사용자는 어떤 POI가 포함되어 있는지, 사용자가 거기에 표시된 활동에 방문/참여하는 데 관심이 있는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치는 경험 학습 모델에 의해 생성된 근접도 값을 분석하고, 해당 근접도 값이 가장 높은 경험-중심 내비게이션 세션을 제안된 경험-중심 내비게이션 세션으로 결정할 수 있다.

블록(710)에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 컴퓨팅 장치에서의 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공할 수 있다. 특정 양태에서, 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록 및 (ii) 순서화된 목록의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향을 포함한다. 또한, 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 시작 시간을 포함하며, 사용자 컴퓨팅 장치는 컴퓨팅 장치의 사용자 인터페이스에 의해 하나 이상의 프로세서에서, 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 사용자로부터 수락 표시를 수신할 수 있다. 시작 시간에 도달하면, 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 컴퓨팅 장치의 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 사용자 컴퓨팅 장치는 제1 위치에서 사용자가 스캔한 QR(quick read) 코드를 수신할 수 있다. QR 코드의 수신에 응답하여, 사용자 컴퓨팅 장치는 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정할 수 있고, 순서화된 목록은 (i) 적어도 제2 위치 및 (ii) 제1 위치에서 제2 위치까지의 순차적 내비게이션 방향을 포함할 수 있다.

일부 양태들에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 일부를 완료하지 않은 것에 대응하는 하나 이상의 만족도 표시를 결정할 수 있다. 일반적으로, 하나 이상의 만족도 표시는 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 이상을 방문하지 않는 것, (ii) 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 대신 대체 관심 지점을 방문하는 것, 및/또는 (iii) 사용자로부터 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 거부 표시를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 그러면 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 만족도 표시 각각을 만족도 메트릭 값으로 결합하고, 만족도 메트릭 값을 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 할당할 수 있다.

특정 양태에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 경험 유형을 나타내는 하나 이상의 태그로 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 태깅할 수 있다. 이러한 양태에서, 사용자 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 프로세서에 의해, 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 다른 사용자와 공유하기 위해 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 하나 이상의 태그와 함께 소셜 미디어 플랫폼에 업로드할 수 있다. 예를 들어, 사용자 컴퓨팅 장치는 특정 경험-중심 내비게이션 세션에 "음악(music)" 및 "저렴함(inexpensive)"을 나타내는 태그를 할당할 수 있으며, 특정 경험-중심 내비게이션 세션을 그러한 경험에 관심이 있을 수 있는 소셜 미디어 플랫폼의 사용자와 공유하려는 시도로 특정 경험-중심 내비게이션 세션을 소셜 미디어 플랫폼(예: 페이스북, 트위터, 인스타그램 등)에 업로드할 수 있다.

추가 고려사항

전술한 설명에는 다음과 같은 추가 고려사항이 적용된다. 본 명세서 전반에 걸쳐, 복수의 인스턴스는 하나의 인스턴스로 설명된 컴포넌트, 동작, 구조를 구현할 수 있다. 하나 이상의 방법의 개별 동작이 별도의 동작으로 예시되고 설명되어 있지만, 개별 동작 중 하나 이상이 동시에 수행될 수 있으며 동작이 설명된 순서대로 수행될 필요는 없다. 예시적인 구성에서 별도의 컴포넌트로 제공된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다. 마찬가지로, 단일 컴포넌트로 제공된 구조와 기능은 별도의 컴포넌트로 구현될 수도 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 본 개시의 요지의 범위 내에 속한다.

추가적으로, 특정 실시예는 로직 또는 다수의 컴포넌트, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로 본 명세서에서 설명된다. 모듈은 소프트웨어 모듈(예: 기계 판독 가능 매체에 저장된 코드) 또는 하드웨어 모듈로 구성될 수 있다. 하드웨어 모듈은 특정 동작을 수행할 수 있는 유형의 단위이며 특정 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예: 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 모듈(예: 프로세서 또는 프로세서 그룹)은 본 문서에 설명된 특정 동작을 수행하도록 작동하는 하드웨어 모듈로서 소프트웨어(예: 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 구성될 수 있다.

다양한 실시예에서, 하드웨어 모듈은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 특정 동작을 수행하기 위해 영구적으로 구성되는(예를 들어 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 특수 목적 프로세서로) 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 특정 동작을 수행하기 위해 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성되는 프로그래밍 가능한 논리 또는 회로(예를 들어 범용 프로세서 또는 기타 프로그래밍 가능한 프로세서 내에 포함됨)를 포함할 수 있다. 하드웨어 모듈을 기계적으로, 전용 및 영구적으로 구성된 회로에서, 또는 일시적으로 구성된 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성된)로 구현하기로 한 결정은 비용 및 시간 고려 사항에 따라 결정될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

따라서 하드웨어라는 용어는 특정 방식으로 작동하거나 특정 동작을 수행하도록 물리적으로 구성되거나 영구적으로 구성(예: 하드와이어)되거나 일시적으로 구성(예: 프로그래밍)된 엔티티 등 유형의 엔티티를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용된 "하드웨어 구현 모듈"은 하드웨어 모듈을 의미한다. 하드웨어 모듈이 일시적으로 구성(예: 프로그래밍)되는 실시예를 고려하면, 하드웨어 모듈 각각은 적시에 임의의 한 인스턴스에 구성되거나 인스턴스화될 필요가 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈이 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 프로세서를 포함하는 경우, 범용 프로세서는 서로 다른 시간에 각각 서로 다른 하드웨어 모듈로 구성될 수 있다. 따라서 소프트웨어는 예를 들어 한 시점에서는 특정 하드웨어 모듈을 구성하고 다른 시점에서는 다른 하드웨어 모듈을 구성하도록 프로세서를 구성할 수 있다.

하드웨어 모듈은 다른 하드웨어에 정보를 제공하고 다른 하드웨어로부터 정보를 받을 수 있다. 따라서, 설명된 하드웨어 모듈들은 통신 가능하게 결합된 것으로 간주될 수 있다. 이러한 하드웨어 모듈이 여러 개 동시에 존재하는 경우, 하드웨어 모듈을 연결하는 신호 전송(예: 적절한 회로 및 버스를 통한)을 통해 통신이 달성될 수 있다. 다수의 하드웨어 모듈이 서로 다른 시간에 구성되거나 인스턴스화되는 실시예에서, 이러한 하드웨어 모듈 간의 통신은 예를 들어 다수의 하드웨어 모듈이 액세스하는 메모리 구조에서의 정보 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 모듈은 동작을 수행하고 해당 모듈이 통신 가능하게 연결된 메모리 장치에 해당 동작의 출력을 저장할 수 있다. 그러면 추가 하드웨어 모듈이 나중에 메모리 장치에 액세스하여 저장된 출력을 검색하고 처리할 수 있다. 하드웨어 모듈은 입력 또는 출력 장치와의 통신을 시작할 수도 있으며 리소스(예: 정보 모음)에서 작동할 수 있다.

방법(700, 800)은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되고 컴퓨팅 장치(예를 들어, 본 문서에 설명된 서버 장치, 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 스마트 시계, 모바일 컴퓨팅 장치 또는 기타 클라이언트 컴퓨팅 장치)의 프로세서를 사용하여 실행되는 유형의 컴퓨터 실행 가능 명령어 형태의 하나 이상의 기능 블록, 모듈, 개별 기능 또는 루틴을 포함할 수 있다. 방법(700, 800)은 예를 들어 예시적인 환경의 임의의 백엔드 서버(예를 들어, 지도 데이터 서버, 내비게이션 서버 또는 본 문서에 설명된 다른 유형의 서버 컴퓨팅 장치), 클라이언트 컴퓨팅 장치 모듈의 일부로서, 또는 그러한 환경 외부에 있는 모듈의 일부로서 포함될 수 있다. 설명의 편의를 위해 도면은 다른 도면을 참조하여 설명될 수 있지만, 방법(700, 800)은 다른 객체 및 사용자 인터페이스와 함께 활용될 수 있다. 또한, 위의 설명은 특정 장치(예: 제1 컴퓨팅 장치 또는 제2 컴퓨팅 장치)에 의해 수행되는 방법(700, 800)의 단계를 설명하지만 이는 단지 예시 목적으로만 수행된다. 방법(700, 800)의 블록은 하나 이상의 장치 또는 환경의 다른 부분에 의해 수행될 수 있다.

본 개시의 양태

1. 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법으로서, 방법은, 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서, 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 단계; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력을 기초로 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 단계; 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 단계 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 어포인트먼트(appointment)로서 상기 사용자에게 자동으로 제공하는 단계를 포함한다.

2. 양태 1에 있어서, 상기 방법은, 경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하는 단계를 더 포함한다.

3. 양태 2에 있어서, 상기 사용자에 대응되는 사용자 데이터는 상기 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 상기 방법은, 상기 경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑, 상기 사용자의 현재 위치 및 상기 사용자의 캘린더 데이터에 기초하여 상기 근접도 값을 생성하는 단계; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 단계를 더 포함한다.

4. 양태 2 내지 3 중 어느 한 양태에 있어서, 경험 학습 모델은 훈련 시맨틱 데이터 및 훈련 위치 데이터를 입력으로 사용하여 훈련되어 복수의 경험에 대응하는 근접도 값을 출력하는 기계 학습 모델이다.

5. 양태 4에 있어서, 경험 학습 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다.

6. 양태 2 내지 5 중 어느 하나의 방법에 있어서, 상기 방법은, 상기 하나 이상의 프로세서에서, 상기 제안된 경험-중심 네비게이션 세션의 적어도 일부의 완료에 대응하는 사용자 피드백을 수신하는 단계; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 사용자 피드백을 통해 상기 경험 학습 모델을 훈련시키는 단계를 더 포함한다.

7. 양태 1 내지 6 중 어느 하나의 방법에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 네비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록과 (ii) 상기 순서화된 목록 상의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향을 포함한다.

8. 양태 7에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 네비게이션 세션은 시작 시간을 포함하고, 상기 방법은, 상기 컴퓨팅 장치의 사용자 인터페이스에 의해 하나 이상의 프로세서에서, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 상기 사용자로부터 수락 표시를 수신하는 단계; 그리고 상기 시작 시간에 도달하면, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 컴퓨팅 장치의 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 상기 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내하는 단계를 더 포함한다.

9. 양태 7 내지 8 중 어느 한 양태에 있어서, 상기 방법은, 상기 하나 이상의 프로세서에서, 제1 위치에서 상기 사용자에 의해 스캔된 QR(quick read) 코드를 수신하는 단계; 그리고 상기 QR 코드의 수신에 응답하여, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 순서화된 목록은 (i) 적어도 제2 위치 및 (ii) 제1 위치에서 제2 위치까지의 순차적 내비게이션 방향을 포함한다.

10. 양태 1 내지 9 중 어느 하나에 있어서, 상기 방법은, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 일부를 완료하지 않은 것에 대응하는 하나 이상의 만족도 표시를 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 하나 이상의 만족도 표시에는 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 이상을 방문하지 않는 것, (ii) 상기 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 대신 대체 관심 지점을 방문하는 것, 또는 (iii) 사용자로부터 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 거부 표시를 수신하는 것이 포함된다.

11. 양태 10에 있어서, 상기 방법은, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 만족도 표시 각각을 만족도 메트릭 값으로 결합하는 단계; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 상기 만족도 메트릭 값을 할당하는 단계를 더 포함한다.

12. 양태 1 내지 양태 11 중 어느 하나에 있어서, 상기 하나 이상의 사용자 선호도는 상기 사용자의 구매 이력에 대응하고, 상기 위치 이력은 상기 사용자가 방문한 하나 이상의 위치를 포함한다.

13. 양태 1 내지 양태 12 중 어느 하나의 양태에 있어서, 상기 사용자 데이터는 (i) 연도별 데이터, (ii) 주별 데이터, 또는 (iii) 일별 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 타이밍 데이터를 포함한다.

14. 양태 1 내지 13 중 어느 하나의 방법에 있어서, 상기 방법은, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 경험 유형을 나타내는 하나 이상의 태그를 사용하여 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 태깅(tagging)하는 단계; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 하나 이상의 태그와 함께 소셜 미디어 플랫폼에 업로드하여 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 다른 사용자와 공유하는 단계를 더 포함한다.

15. 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치로서, 장치는, 하나 이상의 프로세서; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 결합되고, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치로 하여금 동작 세트를 수행하도록 하는 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리를 포함하며, 상기 동작 세트는, 상기 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 동작; 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 동작; 상기 시맨틱 매핑과 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 동작 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치에 대한 알림(notification)으로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 포함한다.

16. 양태 15에 있어서, 상기 사용자에 대응하는 사용자 데이터는 상기 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 상기 동작 세트는, 경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하는 동작 -상기 근접도 값은 상기 시맨틱 매핑, 상기 사용자의 현재 위치, 상기 사용자의 캘린더 데이터에 기초함-; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 더 포함한다.

17. 양태 15-16 중 어느 하나에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록, (ii) 상기 순서화된 목록 상의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향, (iii) 시작 시간을 포함하며, 상기 동작 세트는, 사용자 인터페이스에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 상기 사용자로부터 수락 표시를 수신하는 동작; 상기 시작 시간에 도달하면, 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 상기 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내하는 동작을 더 포함한다.

18. 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작 세트를 수행하게 하여 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 명령어를 저장하는 유형의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 동작 세트는, 상기 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 동작; 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 동작; 상기 시맨틱 매핑과 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 동작 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치에 대한 알림(notification)으로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 포함한다.

19. 양태 18에 있어서, 상기 사용자에 대응하는 사용자 데이터는 상기 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 상기 동작 세트는, 경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하는 동작 -상기 근접도 값은 상기 시맨틱 매핑, 상기 사용자의 현재 위치, 상기 사용자의 캘린더 데이터에 기초함-; 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 더 포함한다.

20. 양태 18-19 중 어느 하나에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록, (ii) 상기 순서화된 목록 상의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향, (iii) 시작 시간을 포함하며, 상기 동작 세트는, 사용자 인터페이스에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 상기 사용자로부터 수락 표시를 수신하는 동작; 상기 시작 시간에 도달하면, 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 상기 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내하는 동작을 더 포함한다.

본 명세서에 설명된 예시적인 방법의 다양한 동작은 관련 동작을 수행하도록 일시적으로 구성되거나(예를 들어, 소프트웨어에 의해) 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 또는 영구적으로 구성되든, 이러한 프로세서는 하나 이상의 동작이나 기능을 수행하도록 작동하는 프로세서 구현 모듈을 구성할 수 있다. 본 명세서에서 언급된 모듈은 일부 예시적인 실시예에서 프로세서 구현 모듈을 포함할 수 있다.

마찬가지로, 여기에 설명된 방법 또는 루틴은 적어도 부분적으로 프로세서로 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작 중 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서로 구현된 하드웨어 모듈에 의해 수행될 수 있다. 특정 동작의 성능은 단일 시스템 내에 있을 뿐만 아니라 여러 시스템에 배포된 하나 이상의 프로세서에 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서들은 단일 지리적 영역(예를 들어, 가정 환경, 사무실 환경 또는 서버 팜)에 위치할 수 있는 반면, 다른 실시예에서는 프로세서가 다수의 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.

하나 이상의 프로세서는 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 SaaS로서 관련 동작의 성능을 지원하기 위해 작동할 수도 있다. 예를 들어, 위에 표시된 대로 동작 중 적어도 일부는 컴퓨터 그룹(프로세서를 포함하는 기계의 예)에 의해 수행될 수 있으며, 이러한 동작은 네트워크(예: 인터넷) 및 하나 이상의 적절한 인터페이스(예: API)를 통해 액세스할 수 있다.

또한, 도면은 단지 예시의 목적으로 예시적인 환경의 일부 실시예를 묘사한다. 당업자는 본 명세서에 설명된 구조 및 방법의 대안적인 실시예가 본 명세서에 설명된 원리로부터 벗어나지 않고 채용될 수 있다는 것을 다음의 설명로부터 쉽게 인식할 것이다.

본 개시 내용을 읽으면, 당업자는 여기에 개시된 원리를 통해 지도 디스플레이 애니메이션을 제시하기 위한 추가적인 대안적인 구조적 및 기능적 설계를 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 특정 실시예 및 애플리케이션이 예시되고 설명되었지만, 개시된 실시예는 여기에 개시된 정확한 구성 및 컴포넌트에 제한되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 첨부된 청구범위에 정의된 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본 명세서에 개시된 방법 및 장치의 배열, 작동 및 세부사항에 대해 당업자에게 명백한 다양한 수정, 변경 및 변형이 이루어질 수 있다.

Claims

경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법으로서,
컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서, 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력을 기초로 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 단계 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 어포인트먼트(appointment)로서 상기 사용자에게 자동으로 제공하는 단계를 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은,
경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하는 단계를 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제2항에 있어서, 상기 사용자에 대응되는 사용자 데이터는 상기 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 상기 방법은,
상기 경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑, 상기 사용자의 현재 위치 및 상기 사용자의 캘린더 데이터에 기초하여 상기 근접도 값을 생성하는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 단계를 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제2항에 있어서, 상기 경험 학습 모델은 훈련 시맨틱 데이터 및 훈련 위치 데이터를 입력으로 사용하여 훈련되어 복수의 경험에 대응하는 근접도 값을 출력하는 기계 학습 모델인, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제4항에 있어서, 상기 경험 학습 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델인, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제2항에 있어서, 상기 방법은,
상기 하나 이상의 프로세서에서, 상기 제안된 경험-중심 네비게이션 세션의 적어도 일부의 완료에 대응하는 사용자 피드백을 수신하는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 사용자 피드백을 통해 상기 경험 학습 모델을 훈련시키는 단계를 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제1항에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 네비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록과 (ii) 상기 순서화된 목록 상의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향을 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제7항에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 네비게이션 세션은 시작 시간을 포함하고, 상기 방법은,
상기 컴퓨팅 장치의 사용자 인터페이스에 의해 하나 이상의 프로세서에서, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 상기 사용자로부터 수락 표시를 수신하는 단계; 그리고
상기 시작 시간에 도달하면, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 컴퓨팅 장치의 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 상기 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내하는 단계를 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제7항에 있어서, 상기 방법은,
상기 하나 이상의 프로세서에서, 제1 위치에서 상기 사용자에 의해 스캔된 QR(quick read) 코드를 수신하는 단계; 그리고
상기 QR 코드의 수신에 응답하여, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 순서화된 목록은 (i) 적어도 제2 위치 및 (ii) 제1 위치에서 제2 위치까지의 순차적 내비게이션 방향을 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은,
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 사용자가 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 일부를 완료하지 않은 것에 대응하는 하나 이상의 만족도 표시를 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 하나 이상의 만족도 표시에는 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 이상을 방문하지 않는 것, (ii) 상기 하나 이상의 제안된 관심 지점 중 하나 대신 대체 관심 지점을 방문하는 것, 또는 (iii) 사용자로부터 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 대한 거부 표시를 수신하는 것이 포함되는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제10항에 있어서, 상기 방법은,
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 하나 이상의 만족도 표시 각각을 만족도 메트릭 값으로 결합하는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션에 상기 만족도 메트릭 값을 할당하는 단계를 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 사용자 선호도는 상기 사용자의 구매 이력에 대응하고, 상기 위치 이력은 상기 사용자가 방문한 하나 이상의 위치를 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제1항에 있어서, 상기 사용자 데이터는 (i) 연도별 데이터, (ii) 주별 데이터, 또는 (iii) 일별 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 타이밍 데이터를 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
제1항에 있어서, 상기 방법은,
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 경험 유형을 나타내는 하나 이상의 태그를 사용하여 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 태깅(tagging)하는 단계; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 하나 이상의 태그와 함께 소셜 미디어 플랫폼에 업로드하여 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 다른 사용자와 공유하는 단계를 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치의 방법.
경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치로서,
하나 이상의 프로세서; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 결합되고, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 컴퓨팅 장치로 하여금 동작 세트를 수행하도록 하는 명령어를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리를 포함하며, 상기 동작 세트는,
상기 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 동작;
하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 동작;
상기 시맨틱 매핑과 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 동작 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고
상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치에 대한 알림(notification)으로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치.
제15항에 있어서, 상기 사용자에 대응하는 사용자 데이터는 상기 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 상기 동작 세트는,
경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하는 동작 -상기 근접도 값은 상기 시맨틱 매핑, 상기 사용자의 현재 위치, 상기 사용자의 캘린더 데이터에 기초함-; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치.
제15항에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록, (ii) 상기 순서화된 목록 상의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향, (iii) 시작 시간을 포함하며, 상기 동작 세트는,
사용자 인터페이스에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 상기 사용자로부터 수락 표시를 수신하는 동작;
상기 시작 시간에 도달하면, 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 상기 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내하는 동작을 더 포함하는, 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 컴퓨팅 장치.
하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서로 하여금 동작 세트를 수행하게 하여 경험-중심 내비게이션 세션을 제공하기 위한 명령어를 저장하는 유형의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 동작 세트는,
상기 컴퓨팅 장치의 사용자 및 상기 사용자의 현재 위치에 대응하는 사용자 데이터를 획득하는 동작;
하나 이상의 사용자 선호도 및 상기 사용자 데이터에 포함된 위치 이력에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 시맨틱 매핑을 결정하는 동작;
상기 시맨틱 매핑과 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 결정하는 동작 -상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록을 포함함-; 그리고
상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치에 대한 알림(notification)으로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
제18항에 있어서, 상기 사용자에 대응하는 사용자 데이터는 상기 사용자의 캘린더 데이터를 포함하고, 상기 동작 세트는,
경험 학습 모델에 의해, 상기 시맨틱 매핑 및 상기 사용자의 현재 위치에 기초하여 상기 사용자에 대한 하나 이상의 경험-중심 내비게이션 세션들 중 경험-중심 내비게이션 세션에 각각 대응하는 근접도 값을 생성하는 동작 -상기 근접도 값은 상기 시맨틱 매핑, 상기 사용자의 현재 위치, 상기 사용자의 캘린더 데이터에 기초함-; 그리고
상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션을 상기 컴퓨팅 장치의 캘린더 애플리케이션에 대한 어포인트먼트로서 사용자에게 자동으로 제공하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
제18항에 있어서, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션은 (i) 하나 이상의 제안된 관심 지점의 순서화된 목록, (ii) 상기 순서화된 목록 상의 각 제안된 관심 지점에 대한 순차적 내비게이션 방향, (iii) 시작 시간을 포함하며, 상기 동작 세트는,
사용자 인터페이스에 의해, 상기 제안된 경험-중심 내비게이션 세션의 수락을 확인하기 위해 상기 사용자로부터 수락 표시를 수신하는 동작;
상기 시작 시간에 도달하면, 내비게이션 애플리케이션에 대한 순차적 내비게이션 방향을 자동으로 제공하여 상기 순서화된 목록 상의 하나 이상의 제안된 관심 지점 각각으로 사용자를 안내하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.