KR101456331B1

KR101456331B1 - 소셜 네트워크 서버 및 이를 이용한 정보 접근 권한 설정 방법

Info

Publication number: KR101456331B1
Application number: KR1020120047435A
Authority: KR
Inventors: 한상용; 김무철; 서지완
Original assignee: 중앙대학교 산학협력단
Priority date: 2012-05-04
Filing date: 2012-05-04
Publication date: 2014-11-14
Anticipated expiration: 2032-05-04
Also published as: KR20130123914A

Abstract

소셜 네트워크 서버 및 이를 이용한 정보 접근 권한 설정 방법이 개시된다. 개시된 소셜 네트워크를 구성하는 사용자들간의 정보 접근 권한 설정방법에 있어서, 상기 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 상기 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출하는 단계; 상기 사용자들간의 연결관계를 이용하여 상기 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출하는 단계; 및 상기 내용 기반 신뢰도 및 상기 연결 기반 신뢰도를 이용하여 상기 사용자들간의 정보 접근 권한을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 사용자들간의 연결관계를 및 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 내용 유사성을 이용하여 정보 접근 권한을 설정함으로써 사용자들의 프라이버시 및 불필요한 정보 유출의 문제를 해결하고 사용자들에게 신뢰적인 서비스를 제공할 수 있다.

Description

소셜 네트워크 서버 및 이를 이용한 정보 접근 권한 설정 방법{SOCIAL NETWORK SERVER AND METHOD FOR CREATING INFORMATION ACCESS AUTHORITY USING THE SAME}

본 발명의 실시예들은 소셜 네트워크 서버 및 이를 이용한 정보 접근 권한 설정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자들간의 연결관계 및 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 내용 유사성을 이용하여 정보 접근 권한을 설정하는 소셜 네트워크 서버에 관한 것이다.

소셜 네트워크(Social Network)는 하나 이상의 상호 의존적인 관계에 의해 구성된 개인 또는 집단 간의 관계로 이루어진 사회적인 구조체로서, 사람 또는 집단을 노드로 표현하며 집단 혹은 노드간의 연결(Relation)로 표현되는 모델이다.

소셜 네트워크(Social Network)는 웹 사이언스의 연구 분야 중 하나로, 웹 상에서 개인 또는 집단이 하나의 노드(node)가 되어 각 노드들 간의 상호의존적인 연결관계(tie)에 의해 만들어지는 사회적 관계 구조를 말한다. 모든 노드들은 네트워크 안에 존재하는 개별적인 주체들이고, 타이(tie)는 각 노드들간의 연결관계를 말한다.

이러한 소셜 네트워크를 기반으로 하는 소셜 미디어들은 근래 들어 사용자 참여와 협동이 강조되는 웹 2.0 의 도래로 말미암아 많은 발전을 이루어왔다. 소셜 미디어란, 다수의 의견, 생각, 경험, 관점 등을 서로 공유하기 위해 사용하는 온라인 툴과 플랫폼을 의미한다.

소셜 미디어를 통해 공유되는 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태를 가지며 블로그, 소셜 네트워크(페이스북, 트위터 등), 인스턴트 메시지 보드, 팟 캐스트, 위키, 사용자 제작 컨텐츠(UCC) 등이 있으며, 이를 통해 공유되는 대상은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태를 가진다.
이와 관련한 선행문헌으로서, 대한민국 공개특허 제2009-0099304호(발명명칭: 사회적인 네트워킹 서비스 기반의 정보 검색 방법) 및 대한민국 공개특허 제2010-0058587호(발명명칭: 네트워크 시스템, 네트워킹 방법 및 장치-판독가능한 매체)가 있다.

이러한 환경하에서, 소셜 네트워크는 정보의 빠른 유통과 공유를 가능하게 하여 많은 이득이 되었으나 인터넷 사용자의 개인 정보나 조직의 비밀 정보가 이를 통하여 침해될 가능성 또한 증대되는 문제점이 발생하였다. 즉 정보 소유자의 정보가 자신의 정보에 접근을 허가해 준 사용자들을 통해 유출될 위험성이 존재하는 것이다. 이에 따라 개인이나 조직의 정보를 타인의 침해로부터 보호하는 정보 보안의 중요성이 대두되고 있다.

상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 사용자들간의 연결관계 및 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 내용 유사성을 이용하여 정보 접근 권한을 설정하는 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 소셜 네트워크를 구성하는 사용자들간의 정보 접근 권한 설정방법에 있어서, 상기 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 상기 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출하는 단계; 상기 사용자들간의 연결관계를 이용하여 상기 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출하는 단계; 및 상기 내용 기반 신뢰도 및 상기 연결 기반 신뢰도를 이용하여 상기 사용자들간의 정보 접근 권한을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서의 정보 접근 권한 설정 방법이 제공된다.

상기 내용 기반 신뢰도를 산출하는 단계는, 상기 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 제목, 내용 등에 포함된 단어별 출현 빈도수를 이용하여 상기 사용자들 각각의 내용 속성 정보를 생성하는 단계; 및 상기 내용 속성 정보간의 내용 유사성을 이용하여 상기 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 연결 기반 신뢰도를 산출하는 단계는, 상기 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계; 상기 사용자 중 어느 하나의 사용자(이하, 기준 사용자)와 간접 연결된 사용자들의 간접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계; 및 상기 직접 연결관계 신뢰도와 상기 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 기준 사용자와 연결관계를 가지는 사용자들에 대한 연결 기반 신뢰도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 직접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계는, 상기 사용자들간의 상호 공유하고 있는 컨텐츠의 수량, 상기 사용자들이 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보 및 상기 사용자들간의 통화 송수신 목록 중 적어도 하나를 이용하여 상기 직접 연결관계 신뢰도를 산출할 수 있다.

상기 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보를 이용하여 산출되는 제1 사용자와 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자가 동일하게 평점을 부여한 컨텐츠의 수, 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자가 동일한 평점을 부여하진 않았지만 동일하게 긍정적 또는 부정적 감정의 평점을 부여한 컨텐츠의 수 및 상기 제1 사용자가 평점을 부여한 컨텐츠의 수 중 적어도 하나를 이용하여 산출될 수 있다.

상기 통화 송수신 목록을 이용하여 산출되는 제1 사용자 및 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 통화 빈도, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 통화 지속 시간 및 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 최근 통화 목록 중 적어도 하나를 이용하여 산출될 수 있다.

상기 간접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계는, 상기 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 연결관계의 수 및 상기 간접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 간접 연결관계 신뢰도를 산출할 수 있다.

상기 정보 접근 권한은 하나 이상의 접근 권한 수준을 포함하며, 상기 하나 이상의 접근 권한 수준에 따라 접근 가능한 정보의 중요도가 달라질 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 소셜 네트워크를 구성하는 사용자들간의 정보 접근 권한을 설정하는 소셜 네트워크 서버에 있어서, 상기 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 상기 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출하는 내용 기반 신뢰도 산출부; 상기 사용자들간의 연결관계를 이용하여 상기 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출하는 연결 기반 신뢰도 산출부; 및 상기 내용 기반 신뢰도 및 상기 연결 기반 신뢰도를 이용하여 상기 사용자간의 정보 접근 권한을 설정하는 접근 권한 설정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서 서버가 제공된다.

본 발명에 따르면, 사용자들간의 연결관계를 및 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 내용 유사성을 이용하여 정보 접근 권한을 설정함으로써 사용자들의 프라이버시 및 불필요한 정보 유출의 문제를 해결하고 사용자들에게 신뢰적인 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 정보 접근 권한 설정 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 DB의 구성을 도시한 블록도이다. 이하 각 구성요소 별로 그 기능을 상술하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자간의 연결관계를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 서버의 상세한 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠의 공유 수량을 통해 산출되는 직접 연결관계 신뢰도를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 신뢰도를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 접근 권한 설정 방법에 대한 전체 과정을 도시한 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 정보 접근 권한 설정 시스템의 구성을 도시한 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 정보 접근 권한 설정 시스템은 소셜 네트워크 서버(100) 및 소셜 네트워크 DB(110)를 포함할 수 있으며, 소셜 네트워크 서버(100)는 네트워크를 통해 복수의 사용자 단말(120)과 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는 인터넷, 전용선을 포함하는 유선 네트워크와 방송망, 위성 통신망과 같은 무선 네트워크를 모두 포함할 수 있다.

소셜 네트워크 DB(110)는 소셜 네트워크에 대한 정보를 저장하며, 소셜 네트워크 서버(100)에서 산출된 사용자들간의 정보 접근 권한을 저장한다.

정보 요청자의 사용자 단말(120)에서 소셜 네트워크를 형성하는 특정 사용자에게 정보를 요청하는 경우 소셜 네트워크 서버(110)는 정보 요청자가 소셜 네트워크 DB(110)에 저장된 정보 요청자와 특정 사용자간의 정보 접근 권한을 참조한다. 소셜 네트워크 서버(110)는 참조된 정보 접근 권한에 따라 정보 요청자에게 소셜 네트워크 DB(110)에 저장되어 있는 특정 사용자가 소유한 컨텐츠 정보를 제공한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 DB의 구성을 도시한 블록도이다. 이하 각 구성요소 별로 그 기능을 상술하기로 한다.

도 2를 참조하면, 소셜 네트워크 DB(110)는 사용자 저장부(210), 연결 관계 저장부(220), 신뢰도 저장부(230) 및 컨텐츠 저장부(240)를 포함할 수 있다.

사용자 저장부(210) 소셜 네트워크를 형성하는 사용자에 대한 ID, 패스워드 등의 정보를 저장한다. 여기서 소셜 네트워크는 블로그(blog), 페이스 북(facebook), 트위터(twitter), UCC 또는 싸이월드 등의 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 사용자는 상기 서비스에 가입한 사용자를 의미할 수 있다.

연결 관계 저장부(220)는 소셜 네트워크를 형성하는 사용자들의 연결 관계에 대한 정보를 저장한다. 소셜 네트워크는 각 사용자가 노드가 되어 각 사용자들의 연결관계로서 형성되는 것으로서 연결관계는 직접 연결, 간접 연결의 형태로 나타낼 수 있다.

본 발명의 일례에 따르면, 연결 관계 저장부(220)를 통해 소셜 네트워크 서버(100)는 사용자들간의 연결관계에 대한 정보를 제공받을 수 있다.

여기서, 사용자들간의 연결관계는 단 방향 또는 양 방향의 두 가지 관계로 설명할 수 있다. 단 방향의 연결관계는 블로그에서의 태깅, 트위터에서의 팔로잉, 싸이월드에서의 일촌관계, 포스트에 대한 댓글, 이메일의 전송 등 정보의 흐름이 한 방향으로 이루어지는 경우 등이다.

양 방향의 연결관계는 컨텐츠의 공동 생성, 다른 사용자가 저작한 컨텐츠에 대한 링크 추가, 동일 컨텐츠의 공유, 동일 컨텐츠에 대한 평점 부여, 사용자간의 통화 송수신 등 사용자간의 관계가 양 방향으로 이루어지는 경우이다. 일례로서, DBLP에서의 논문의 공저관계, 논문의 공동 링크 등이 양 방향의 연결관계를 의미한다.

본 발명에서의 연결관계는 상기에서 설명한 것에 한정되지 않으며 다른 여려 연결관계가 있음은 당업자에게 있어 자명할 것이다.

이하, 도 3을 참조하여 사용자간의 연결관계에 대한 보다 자세한 설명을 하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자간의 연결관계를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면 제1 사용자(301)와 제2 사용자(303)가 적어도 하나 이상의 컨텐츠의 공동 생성 또는 컨텐츠의 공유를 하고 있다면 도 3와 같이 연결관계가 형성되게 되며 제1 사용자(301)와 제2 사용자는(303)는 직접 연결관계를 이루게 된다. 또한 제2 사용자(303)와 제3 사용자(305)간에 연결관계가 형성되는 경우 제1 사용자(301)와 제3 사용자(305)는 간접 연결관계, 제2 사용자(303)와 제3 사용자(305)는 직접 연결관계를 이루게 된다. 이러한 웹 또는 서버 상의 다수의 사용자간의 연결관계를 통해 실질 관계 네트워크가 생성된다.

다시 도 2를 참조하여, 소셜 네트워크 DB(110)에 대해 설명하도록 한다.

신뢰도 저장부(230)는 소셜 네트워크 서버(100)에서 사용자들의 정보 접근 권한 설정을 위해 산출되는 사용자들간의 신뢰도를 저장한다.

여기서, 신뢰도란 사용자들간의 정보 공유의 가능성 또는 사용자 간의 개인적인 신뢰 정도를 의미하는 것으로서 자신의 정보에 접근 권한을 부여할지 여부를 결정하는 척도로 이용될 수도 있다.

컨텐츠 저장부(240)는 소셜 네트워크를 형성하는 사용자들이 보유하고 있는 컨텐츠에 대한 정보를 저장한다. 사용자들간의 정보 접근 권한 있는 경우 컨텐츠 저장부(240)에 저장된 사용자들의 컨텐츠를 서로 공유할 수 있다.

사용자 저장부(210), 연결관계 저장부(220). 신뢰도 저장부(230) 및 컨텐츠 저장부(240)는 새로운 정보가 발생하면 지속적으로 갱신된다. 예를 들어 새로운 신규 사용자의 생성, 사용자 간의 연결관계가 추가, 또는 새로운 컨텐츠가 추가되는 경우 실시간으로 갱신될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 소셜 네트워크 서버의 상세한 구성을 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 사용자들간의 신뢰도를 산출하는 소셜 네트워크 서버(100)는 내용 기반 신뢰도 산출부(410), 연결 기반 신뢰도 산출부(420) 및 접근 권한 설정부(430)를 포함할 수 있다.

내용 기반 신뢰도 산출부(410)는 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출한다.

여기서, 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태를 가질 수 있으며 내용의 유사성 판단 시 텍스트의 경우에는 텍스트의 제목 또는 본문을 통해 내용의 유사성이 판단될 수 있으며 이미지, 오디오 또는 비디오의 경우에는 컨텐츠의 성격(컨텐츠가 이미지, 오디오 또는 비디오 중 어느 하나인지 여부) 및 컨텐츠의 제목을 통해 내용 유사성이 판단될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 내용 기반 신뢰도 산출부(410)는 컨텐츠의 제목 또는 본문에 포함된 여러 단어들의 가중치를 벡터요소로 하는 내용 속성 정보를 생성하고, 내용 속성 정보를 이용하여 내용의 유사성을 판단할 수 있다. 단어의 가중치는 컨텐츠의 제목 또는 본문 내에서 각 단어들이 가지는 중요도를 의미한다.

이러한 단어들의 가중치는 문서 내 단어의 출현 빈도를 이용하는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequent) 가중치를 이용하여 산출될 수 있다. TF-IDF는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떠한 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다.

TF(단어 빈도수, term frequency)는 특정한 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값으로, 이 값이 높을수록 문서에서 중요하다고 생각할 수 있다. 하지만 단어 자체가 문서군 내에서 자주 사용되는 경우, 이것은 그 단어가 흔하게 등장한다는 것을 의미한다. 이것을 DF(문서 빈도수, document frequency)라고 하며, 이 값의 역수를 IDF(inverse document frequency)라고 한다. TF-IDF는 TF와 IDF를 곱한 값이다.

컨텐츠내의 TF-IDF 가중치는 사용자가 지정한 단어 집합의 수만큼 등장하게 되며 단어에 대한 가중치를 벡터요소로 하여 내용 속성 정보를 생성할 수 있다.

이어서, 각각의 사용자의 컨텐츠에 대한 내용 속성 정보를 비교하여 각 사용자간의 유사도를 측정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 내용 유사도를 측정하는 방식으로 코사인 유사도(Cosine similarity) 방식을 이용할 수 있다. 코사인 유사도 방식은 문서를 하나의 벡터로 설정하고 두 개의 벡터가 이루는 각으로 유사도를 판단하는 방법이다.

따라서, 내용 속성 정보는 단어들의 가중치를 이용한 벡터로 표현되므로 코사인 유사도 방식을 이용하여 사용자 간의 내용 유사도를 측정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 내용 기반 신뢰도 산출부(410)는 내용 유사도가 미리 설정된 값 미만인 경우 내용 기반 신뢰도를 -1로 산출하며, 이상인 경우 1로 산출할 수 있다.

이는 하기의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 1]

여기서,

는 사용자 A와 사용자 B간의 내용 기반 신뢰도,

는 사용자 A와 사용자 B간의 내용 유사도, C는 미리 설정된 값을 각각 의미한다.

연결 기반 신뢰도 산출부(420)는 사용자들간의 연결관계를 이용하여 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출할 수 있다.

보다 상세하게, 연결 기반 신뢰도 산출부(420)는 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 산출하고, 사용자 중 어느 하나의 사용자(이하, 기준 사용자)와 간접 연결된 사용자들의 간접 연결관계 신뢰도를 산출한다. 이어서, 직접 연결관계 신뢰도와 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 기준 사용자와 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 연결 기반 신뢰도 산출부(420)는 사용자들간의 상호 공유하고 있는 컨텐츠의 수량, 사용자들이 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보 및 사용자들간의 통화 송수신 목록 중 적어도 하나를 이용하여 직접 연결관계 신뢰도를 산출할 수 있다.

여기서, 사용자들간의 상호 공유하고 있는 컨텐츠의 수량을 통해 산출되는 직접 연결관계의 신뢰도를 설명하기 위해 도 5를 참조하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠의 공유 수량을 통해 산출되는 직접 연결관계 신뢰도를 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면 일례로서 제1 사용자(501)가 제2 사용자(503)와 공유하고 있는 컨텐츠는 3개로서 제1사용자(501)에 대한 제2 사용자의 신뢰도는 3으로 계산될 수 있다. 제2 사용자(503)와 제3 사용자(505)가 공유하고 있는 컨텐츠는 2개로서 제2 사용자에 대한 제3 사용자의 신뢰도는 2로 계산될 수 있다. 따라서, 직접 연결 관계를 가지고 있는 사용자간의 신뢰도는 1 이상의 정수 범위를 가지게 된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 연결 기반 신뢰도 산출부(420)에서 사용자들이 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보를 통해 산출되는 제1 사용자와 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 제1 사용자 및 제2 사용자가 동일하게 평점을 부여한 컨텐츠의 수, 제1 사용자 및 제2 사용자가 동일한 평점을 부여하진 않았지만 동일하게 긍정적 또는 부정적 감정의 평점을 부여한 컨텐츠의 수 및 제1 사용자가 평점을 부여한 컨텐츠의 수 중 적어도 하나를 이용하여 산출될 수 있다.

예를 들어, 컨텐츠에 대해 부여할 수 있는 평점은 하기의 표 1와 같이 분류될 수 있다.

평점	의견	사용자 감성
1	아주 나쁨(Very Bad)	부정적 감정 (Negative Sentiment)
2	나쁨(Bad)	부정적 감정 (Negative Sentiment)
3	보통(Neutral)	중성적 감정 (Neutral Sentiment)
4	좋음(Good)	긍정적 감정 (Positive Sentiment)
5	아주 좋음(Very Good)	긍정적 감정 (Positive Sentiment)

긍정적 평가는 컨텐츠가 사용자의 성향에 부합할 때 내려지는 평가이며, 부정적 평가는 컨텐츠가 사용자의 성향에 반하는 경우 내려지는 평가이다. 또한, 중성적 평가는 사용자의 성향과 컨텐츠가 서로 달라서 감정적 값이 모호한 경우 내려지는 평가이다. 따라서, 감성적 성형의 유사성 분석을 기반으로 하는 사용자간의 관계는 동일 컨텐츠에 대한 평가 결과 및 이에 대한 감정의 선호도로 표현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 평점 정보를 이용하여 산출되는 직접 연결관계 신뢰도는 하기의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

[수학식 2]

여기서,

는 사용자 A와 B간의 직접 연결관계 신뢰도,

는 사용자 A가 평점을 부여한 컨텐츠의 수,

는 사용자 A와 B가 동일하게 평점을 부여한 컨텐츠의 수,

는 사용자 A와 B가 동일하게 긍정적 또는 부정적 감정의 평점을 부여한 컨텐츠의 수를 각각 의미한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 연결 기반 신뢰도 산출부(420)에서 통화 송수신 목록을 이용하여 산출되는 제1 사용자 및 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 제1 사용자와 제2 사용자간의 통화 빈도, 제1 사용자와 제2 사용자간의 통화 지속 시간 및 제1 사용자와 제2 사용자간의 최근 통화 목록 중 적어도 하나를 이용하여 산출될 수 있다.

첫 번째로, 통화 빈도는 사용자간에 발생한 총 통화 수를 의미한다. 즉, 사용자 A와 사용자 B간의 통화 빈도 값이 사용자 A와 사용자 C간의 통화 빈도 값보다 높다면 사용자 A는 사용자 B 보다는 사용자 C를 더 신뢰한다고 판단할 수 있다. 이는 매일 꾸준히 통화하는 사용자의 친구가 오랜 시간을 통화하지만 빈도 수는 적은 동료보다 더 신뢰할 가능성이 높음을 의미한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 통화 빈도를 이용하여 산출된 신뢰도는 하기의 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.

[수학식 3]

여기서,

는 사용자 A와 사용자 B간의 통화 빈도에 따른 신뢰도,

는 사용자 A와 사용자 B간의 통화 빈도수,

는 사용자 A가 모든 사용자들(n명)과 통화한 빈도 수를 각각 의미한다.

두 번째로, 사용자간의 통화 지속 시간을 이용하여 사용자간의 신뢰도를 산출할 수 있다.

사용자 A와 사용자 B와의 통화 지속 시간이 사용자 A와 사용자 C간의 통화 지속 시간보다 길다는 것은 친밀성이 높고 서로 신뢰할 가능성이 더 높음을 의미한다.

통화 지속시간에 따른 사용자들간의 신뢰도는 하기의 수학식 4와 같이 표현할 수 있다.

[수학식 4]

여기서,

는 통화 지속시간에 따른 사용자 A와 사용자 B간의 신뢰도,

는 사용자 A가 사용자 B로의 통화 송신 후의 송신 지속시간,

는 사용자 A가 사용자 B로부터 통화 수신 후의 수신 지속시간,

는 미리 설정된 송신 가중치를 각각 의미한다.

여기서, 송신 지속시간 및 수신 지속 시간은 하기의 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.

[수학식 5]

여기서,

는 사용자 A가 다른 모든 사용자들(n 명)과 통화한 총 통화 시간,

는 사용자 A가 사용자 B에게 송신한 총 통화 시간,

는 사용자 A가 사용자 B 로부터 통화를 수신한 총 통화 시간을 각각 의미한다.

본 발명에서는 송신 가중치(

)를 결정하기 위해 사용자 A가 전화를 송신 혹은 수신한 총 통화시간 대비 송신에 사용된 총 통화시간을 의미하는 송신 비율(

)를 이용할 수 있으며 이는 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.

[수학식 6]

따라서, 송신 비율이 수학식 6에서 나타내는 값의 범위에 따라서 송신 가중치의 값이 결정되게 된다. 다시 말해, 통화 성향을 "송신 중시"(즉, 송신 비율이 0.75 이상인 경우)인 경우 및 "수신 중시"(즉, 송신 비율이 0.25 이하인 경우) 및 보통의 경우로 나누고 그에 따른 송신 가중치 값을 결정하게 된다.

세 번째로, 사용자간의 최근 통화 목록을 이용하여 사용자간의 신뢰도를 산출할 수 있다. 즉, 어제의 통화 상대가 한달 전의 통화 상대보다는 신뢰 정도가 높다고 볼 수 있다. 이는 시간의 흐름에 따른 다양한 변화의 불확실성을 사용자 간의 신뢰 값에 반영한 결과이다. 즉 최근 통화 시점에서 시간이 흐를수록 사용자간의 신뢰도는 불확실성의 증가로 인해 꾸준히 하락한도 볼 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 최신 통화 목록을 이용한 사용자간의 신뢰도는 하기의 수학식 7과 같이 표현할 수 있다.

[수학식 7]

여기서,

는 최신 통화 목록을 이용한 사용자 A와 사용자 B간의 신뢰도, N은 사용자 A의 중복을 제거한 통화 목록에 포함된 사용자의 수,

는 통화 목록에서의 사용자 A와 사용자 B의 통화 랭크를 각각 의미한다.

최종적으로 통화 송수신 목록을 이용하여 산출된 사용자 A와 사용자 B간의 직접 연결관계 신뢰도는 하기의 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 8]

여기서,

이며,

,

는 음이 아닌 정수이다.

연결 기반 신뢰도 산출부(420)는 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 연결관계의 수 및 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 이용하여 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 간접 연결관계 신뢰도를 산출한다.

이는 하기의 수학식 9과 같이 표현할 수 있다.

[수학식 9]

여기서,

은 간접 연결관계 신뢰도, k는 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 연결관계의 수를 각각 의미한다.

수학식 9의 설명을 돕기 위해 이하 도 6을 참조하여 간접 연결관계 신뢰도를 산출하는 방법에 대해 설명하도록 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 신뢰도를 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면 기준 사용자(601)과 사용자 B(602)간의 직접 연결관계 신뢰도는 3.4, 사용자 B(602)와 사용자 C(603)간의 직접 연결관계 신뢰도는 5, 사용자 C(603)와 사용자 D(604)간의 직접 연결관계 신뢰도는 0.6임을 알 수 있다.

기준 사용자(601)과 사용자 C(603)는 간접 연결관계이며 연결관계의 수는 2임으로 수학식 9에 의해 기준 사용자(601)과 사용자 C(603)간의 간접 연결관계 신뢰도는

의 값을 가지게 된다.

기준 사용자(601)와 사용자 D(604)간의 연결관계의 수는 3이며 수학식 9에 의해 기준 사용자(601)과 사용자 D(604)간의 간접 연결관계 신뢰도는

의 값을 가지게 된다.

접근 권한 설정부(530)는 내용 기반 신뢰도 및 연결 기반 신뢰도를 이용하여 사용자간의 정보 접근 권한을 설정한다.

정보 접근 권한 설정은 하기의 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 10]

여기서,

은 사용자 A와 사용자 B간의 정보 접근 권한을 의미한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 정보 접근 권한은 하나 이상의 접근 권한 수준을 포함할 수 있으며, 하나 이상의 접근 권한 수준에 따라 접근 가능한 정보의 중요도가 달라질 수 있다.

예를 들어, 접근 권한 수준은 하기의 표 2와 같이 5단계로 분류될 수 있다.

Value	Meaning	Explanation
Level 0	Distrust	Completely untrustworthy
Level 1	Ignorance	Can't decide
Level 2	Minimal	Lowest trust
Level 3	Average	Mean trustworthiness
Level 4	Good	Trusted by major population
Level 5	Fully Trust	Fully trustworthy

표 1을 참조하면, 접근 권한 수준 6단계 중에서 내용 기반 신뢰도가 (-1)인 경우에는 레벨 0에 해당하며 이러한 경우 사용자 간의 연결 기반 신뢰도와 상관없이 불신(distrust) 상태를 유지하게 된다. 내용 기반 신뢰도가 1인 경우에는 사용자의 내용 연결 기반 신뢰도에 따라 접근 권한 수준이 결정되게 된다.

접근 권한 설정부(530)는 사용자간의 정보 접근 권한 수준을 설정함으로써 조건에 부합하는 사용자들간의 정보 접근 권한을 부여하게 된다. 사용자의 정보 접근성은 정보의 중요도와 빈비례 관계를 나타낼 수 있다. 다시 말해, 정보의 중요도가 증가함에 따라 접근 권한이 거부되는 경우가 증가하고 트랜잭션의 상호작용이 가능한 사용자의 수는 감소하게 된다.

따라서, 본 발명에 따르면, 사용자들간의 연결관계를 통한 신뢰도 및 및 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 내용 유사성 통한 신뢰도를 이용하여 정보 접근 권한을 설정함으로써 사용자들의 프라이버시 및 불필요한 정보 유출의 문제를 해결하고 사용자들에게 신뢰적인 서비스를 제공할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 접근 권한 설정 방법에 대한 전체 과정을 도시한 순서도이다.

먼저, 단계(S700)에서 내용 기반 신뢰도 산출부(410)는 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠들의 내용 유사성을 기반으로 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출한다.

보다 상세하게, 내용 기반 신뢰도 산출부(410)는 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 제목, 내용 등에 포함된 단어 별 출현 빈도수를 이용하여 사용자들 각각의 내용 속성 정보를 생성하고, 내용 속성 정보간의 내용 유사성을 이용하여 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출할 수 있다.

이어서, 단계(S705)에서 연결 기반 신뢰도 산출부(420)는 사용자들의 연결관계를 이용하여 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출한다.

보다 상세하게, 단계(S705)는 기준 사용자와 연결관계를 가지는 사용자들간의 연결 기반 신뢰도를 산출하기 위해 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계, 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 간접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계 및 직접 연결 관계 신뢰도와 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 기준 사용자와 연결관계를 가지는 사용자들에 대한 연결 기반 신뢰도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 연결 기반 신뢰도 산출부(420)는 사용자들간의 상호 공유하고 있는 컨텐츠의 수량, 사용자들이 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보 및 사용자들간의 통화 송수신 목록 중 적어도 하나를 이용하여 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 산출할 수 있다.

마지막으로, 단계(S715)에서 접근 권한 설정부(430)는 내용 기반 신뢰도 및 연결 기반 신뢰도를 이용하여 사용자간의 정보 접근 권한을 설정한다.

지금까지 본 발명에 따른 소셜 신뢰도 모델 생성 방법의 실시예들에 대하여 설명하였고, 앞서 도 4 내지 도6에서 설명한 소셜 네트워크 서버(100)에 관한 구성이 본 실시예에도 그대로 적용이 가능하다. 이에 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

100: 소셜 네트워크 서버 110: 소셜 네트워크 DB
120: 사용자 단말
210: 사용자 저장부 220: 연결관계 저장부
230: 신뢰도 저장부 240: 컨텐츠 저장부
301: 제1 사용자 303: 제2 사용자
305: 제3 사용자
410: 내용 기반 신뢰도 산출부 420: 연결 기반 신뢰도 산출부
430: 접근 권한 설정부
501: 제1 사용자 503: 제2 사용자
505: 제3 사용자
601: 기준 사용자 602: 사용자 B
603: 사용자 C 604: 사용자 D

Claims

소셜 네트워크를 구성하는 사용자들간의 정보 접근 권한 설정방법에 있어서,
상기 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 제목, 내용 중 적어도 하나에 포함된 단어 별 출현 빈도수를 이용하여 상기 사용자들 각각의 내용 속성 정보를 생성하고, 상기 내용 속성 정보간의 내용 유사성을 이용하여 상기 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출하는 단계;
상기 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 산출하고, 상기 사용자 중 어느 하나의 사용자(이하, 기준 사용자)와 간접 연결된 사용자들의 간접 연결관계 신뢰도를 산출하며, 상기 직접 연결관계 신뢰도와 상기 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 기준 사용자와 연결관계를 가지는 사용자들에 대한 연결 기반 신뢰도를 산출하는 단계; 및
상기 내용 기반 신뢰도 및 상기 연결 기반 신뢰도를 이용하여 상기 사용자들간의 정보 접근 권한을 설정하는 단계를 포함하되,
상기 내용 기반 신뢰도를 산출하는 단계는, 상기 사용자들간의 상호 공유하고 있는 컨텐츠의 수량, 상기 사용자들이 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보 및 상기 사용자들간의 통화 송수신 목록 중 적어도 하나를 이용하여 상기 직접 연결관계 신뢰도를 산출하되, 상기 통화 송수신 목록을 이용하여 산출되는 제1 사용자 및 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 통화 빈도, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 통화 지속 시간 및 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 최근 통화 목록 중 적어도 하나를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서의 정보 접근 권한 설정 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 내용 속성 정보는 상기 단어 별 출현 빈도수를 벡터요소로 하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서의 정보 접근 권한 설정 방법.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보를 이용하여 산출되는 제1 사용자와 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자가 동일하게 평점을 부여한 컨텐츠의 수, 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자가 동일한 평점을 부여하진 않았지만 동일하게 긍정적 또는 부정적 감정의 평점을 부여한 컨텐츠의 수 및 상기 제1 사용자가 평점을 부여한 컨텐츠의 수 중 적어도 하나를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서의 정보 접근 권한 설정 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 간접 연결관계 신뢰도를 산출하는 단계는,
상기 기준 사용자와 간접 연결된 사용자들간의 연결관계의 수 및 상기 간접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 간접 연결관계 신뢰도를 산출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서의 정보 접근 권한 설정 방법.
제1항에 있어서,
상기 정보 접근 권한은 하나 이상의 접근 권한 수준을 포함하며, 상기 하나 이상의 접근 권한 수준에 따라 접근 가능한 정보의 중요도가 달라지는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크에서의 정보 접근 권한 설정 방법.
소셜 네트워크를 구성하는 사용자들간의 정보 접근 권한을 설정하는 소셜 네트워크 서버에 있어서,
상기 사용자들이 소유하고 있는 컨텐츠의 제목, 내용 중 적어도 하나에 포함된 단어 별 출현 빈도수를 이용하여 상기 사용자들 각각의 내용 속성 정보를 생성하고, 상기 내용 속성 정보간의 내용 유사성을 이용하여 상기 사용자들간의 내용 기반 신뢰도를 산출하는 내용 기반 신뢰도 산출부;
상기 소셜 네트워크를 통해 직접 연결된 사용자들간의 직접 연결관계 신뢰도를 산출하고, 상기 사용자 중 어느 하나의 사용자(이하, 기준 사용자)와 간접 연결된 사용자들의 간접 연결관계 신뢰도를 산출하며, 상기 직접 연결관계 신뢰도와 상기 간접 연결관계 신뢰도를 이용하여 상기 기준 사용자와 연결관계를 가지는 사용자들에 대한 연결 기반 신뢰도를 산출하는 연결 기반 신뢰도 산출부; 및
상기 내용 기반 신뢰도 및 상기 연결 기반 신뢰도를 이용하여 상기 사용자간의 정보 접근 권한을 설정하는 접근 권한 설정부를 포함하되,
상기 내용 기반 신뢰도 산출부는, 상기 사용자들간의 상호 공유하고 있는 컨텐츠의 수량, 상기 사용자들이 특정 컨텐츠에 부여한 평점 정보 및 상기 사용자들간의 통화 송수신 목록 중 적어도 하나를 이용하여 상기 직접 연결관계 신뢰도를 산출하되, 상기 통화 송수신 목록을 이용하여 산출되는 제1 사용자 및 제2 사용자간의 직접 연결관계 신뢰도는 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 통화 빈도, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 통화 지속 시간 및 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자간의 최근 통화 목록 중 적어도 하나를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서버.
삭제
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제10항에 있어서,
상기 정보 접근 권한은 하나 이상의 접근 권한 수준을 포함하며, 상기 하나 이상의 접근 권한 수준에 따라 접근 가능한 정보의 중요도가 달라지는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 서버.