KR20140028153A - 사용자 선호도 분석 방법 및 그를 위한 디바이스 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자가 디바이스 내 콘텐츠 활용 시 상기 콘텐츠를 이루는 콘텐츠 데이터 중 화면에 현재 표시되는 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 재생 시간을 기반으로 사용자 선호도를 분석할 수 있는 사용자 선호도 분석 방법 및 그를 위한 디바이스에 관한 것으로, 이러한 본 발명은 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법에 있어서, 사용자 입력에 대응하는 콘텐츠 데이터를 표시하는 과정과, 화면을 통해 현재 표시되는 상기 콘텐츠 데이터에 대한 콘텐츠 정보를 기록하는 과정과, 상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자 선호도를 분석하는 과정과, 상기 콘텐츠 데이터에 대한 사용자 선호도 분석결과를 기록하는 과정을 포함한다.

Description

사용자 선호도 분석 방법 및 그를 위한 디바이스{AN ANALYSIS METHOD FOR USER PREFERENCE AND DEVICE THEREFOR}

본 발명은 사용자 선호도 분석 방법 및 그를 위한 디바이스에 관한 것으로, 특히 사용자의 콘텐츠 재생 시간을 고려한 선호도 분석을 통해 각 사용자별로 맞춤형 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있도록 하는 사용자 선호도 분석 방법 및 그를 위한 디바이스에 관한 것이다.

통상적으로, 현재의 모바일 디바이스(mobile device)는 게임, SNS(Social Network Service), 메신저, 이메일, 트위터 등과 같은 모바일 앱, 웹 브라우징, 전자책(eBook) 등의 다양한 콘텐츠를 지원하고 있다. 이러한 모바일 디바이스에서 사용자의 선호도에 따라 적절한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것은 사용자, 서비스 공급자, 그리고 모바일 디바이스 제조사 모두에게 중요한 기능이다. 이를 위하여, 사용자의 콘텐츠 사용 선호도를 분석하여 그에 따른 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 방안이 강구되었다.

종래에서는 사용자의 콘텐츠 선호도를 분석하기 위하여, 사용자가 모바일 디바이스 내 콘텐츠 활용 시 발생하는 다수의 사용자 활동 정보(user activity information)를 기록(logging)하여 활용하고 있다. 이러한 예로서, 사용자의 콘텐츠 저장, 업/다운로드, 이동, 복사, 변경, 클릭(또는 탭), 웹 브라우저 내 URL(Uniform Resource Locator) 접근 정보 등을 활용하는 방식, 웹 브라우저에서 사용자의 키 입력을 활용하는 방식, 콘텐츠 자체(예컨대, 모바일 앱 데이터 등)를 저장하여 사용자가 관심을 둔 콘텐츠 자체에 대한 분석을 수행하는 방식, 그리고 사용자 인터페이스(UI, User Interface) 화면 스크래핑(scraping)을 통해 사용자가 어떤 사용자 인터페이스를 가지고 있고 어떤 모바일 앱을 설치해 두고 있는지를 감지하는 방식 등이 제안되었다.

이러한 종래 방식들에서는, 사용자의 콘텐츠 사용 빈도, 사용 시간, 그리고 콘텐츠 접근 패턴을 추출하고, 이를 기반으로 사용자가 어떤 주제의 콘텐츠를 선호하는가를 분석하여 사용자의 선호도를 파악하고 있다. 그리고 그들의 분석 결과는 사용자의 모바일 디바이스 내에서 지원 가능한 형태의 콘텐츠, 서비스 및 광고 선별에 활용되거나, 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 용도로 활용되고 있다.

그러나 상기한 바와 같은 기존의 사용자 활동 정보 기록(user activity tracking)에 의한 선호도 분석 방식들은, 입도(granularity)의 측면에서 상대적으로 포괄적인 수준(coarse-grained)의 활동 정보만을 입수할 수 있다. 예를 들어, 특정 사용자가 모바일 디바이스를 이용하여 웹 페이지를 브라우징 하고 있다고 가정할 수 있다. 이러한 경우, 모바일 디바이스의 특성 상 화면 크기의 제약으로 인해, 일반적 웹 페이지도 매우 긴 스크롤을 수행해야 한다. 이에, 사용자는 터치 인터페이스로 스위핑(swiping) 또는 스크롤링(scrolling) 업/다운을 통해 자신이 원하는 콘텐츠 데이터 블록에 대해서만 시간을 투자하여 읽고, 나머지의 관심 대상에서 벗어나는 부분은 짧은 시간에 훑어보고(skimming) 넘기는 것이 일반적이다.

따라서 앞서와 같은 종래의 방식들은 전체 웹 콘텐츠를 사용자의 관심 영역으로 간주하게 되어, 다량의 노이즈 콘텐츠(noise contents) 즉, 사용자 관심 대상 밖 콘텐츠의 분석에 오랜 시간과 자원을 투자하게 되는 문제점이 있다. 그리고 노이즈로 인해 사용자별 맞춤형 선호도 분석은 더욱 어려워지고, 노이즈 증폭으로 인해 선호도 분석 결과도 역시 노이즈화 되는 "Garbage In Garbage Out" 현상이 발생하는 문제점이 있다. 결국, 종래의 방식들은 모바일 디바이스의 사용자가 정말로 희망하는 콘텐츠 및 광고의 선별에 어려움이 있으며, 이에 따라 사용자별 맞춤형 콘텐츠 서비스 및 광고 서비스 등의 지원에 어려움이 따르고 있다.

본 발명의 목적은 디바이스에서 사용자가 실제로 관심을 두는 실질적인 콘텐츠 대상을 기반으로 사용자 선호도를 분석하여 사용자별 맞춤형 개인화 서비스를 지원할 수 있는 사용자 선호도 분석 방법 및 그의 디바이스를 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 디바이스의 화면에 현재 표시된 콘텐츠의 재생 시간을 고려하여 사용자의 선호도를 분석할 수 있는 사용자 선호도 분석 방법 및 그의 디바이스를 제공함에 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 작은 화면 크기를 갖는 디바이스의 특성을 고려하여, 화면에 재생(또는 표시)되는 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 화면 내 재생 시간 정보를 기록하여, 사용자가 실제로 브라우징 하는 콘텐츠와 연관된 실질적인 선호도를 분석할 수 있는 사용자 선호도 분석 방법 및 그의 디바이스를 제공함에 있다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법에 있어서, 사용자 입력에 대응하는 콘텐츠 데이터를 표시하는 과정과, 화면을 통해 현재 표시되는 상기 콘텐츠 데이터에 대한 콘텐츠 정보를 기록하는 과정과, 상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자 선호도를 분석하는 과정과, 상기 콘텐츠 데이터에 대한 사용자 선호도 분석결과를 기록하는 과정을 포함한다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법에 있어서, 사용자 입력에 응답하여 디바이스의 화면에 현재 재생된 콘텐츠 데이터에 대한 콘텐츠 정보를 기록하는 과정과, 상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자와 연관된 키워드 및 이미지를 추출하는 과정과, 추출된 키워드 및 이미지를 기반으로 사용자의 키워드별 선호도 및 이미지별 선호도를 분석하는 과정과, 분석된 사용자 선호도를 기록하는 과정을 포함한다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 실시 예에서는, 상기 방법을 프로세서에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함한다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 장치는, 디바이스에 있어서, 콘텐츠의 일부 또는 전부를 표시하는 표시부와, 상기 표시부의 화면 내에 표시된 콘텐츠 데이터의 전환을 위한 사용자 입력을 입력받는 입력 인터페이스부와, 디바이스의 사용자 선호도 분석과 관련된 프로그램을 저장하고, 선호도 분석을 위한 콘텐츠 정보 및 상기 콘텐츠 정보를 기반으로 분석된 선호도를 저장하는 저장부와, 상기 표시부의 화면 내에 표시된 콘텐츠 데이터 및 상기 콘텐츠 데이터가 화면 내에서 재생되는 재생 시간을 계산하여 상기 콘텐츠 정보를 기록하고, 상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 해당 콘텐츠 데이터에 대한 선호도를 산출하는 제어부를 포함한다.

전술한 바와 같은 내용들은 당해 분야 통상의 지식을 가진 자가 후술되는 본 발명의 구체적인 설명으로부터 보다 잘 이해할 수 있도록 하기 위하여 본 발명의 특징들 및 기술적인 장점들을 다소 넓게 약술한 것이다. 이러한 특징들 및 장점들 이외에도 본 발명의 청구범위의 주제를 형성하는 본 발명의 추가적인 특징들 및 장점들이 후술되는 본 발명의 구체적인 설명으로부터 잘 이해될 것이다.

상술한 바와 같이 본 발명에서 제안하는 사용자 선호도 분석 방법 및 그를 위한 디바이스에 따르면, 사용자의 디바이스 내 콘텐츠(예컨대, 모바일 앱, 웹페이지, eBook 등) 활용 시, 사용자가 실제로 이용하고자 하는 화면 내 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 재생 시간(표시 시간)을 바탕으로, 사용자의 선호도를 분석할 수 있다.

본 발명에 따르면, 종래의 사용자 선호도 분석 방식들에 비하여, 사용자가 실제로 관심을 두는 콘텐츠 대상에 대한 활용 정보를 기록하여 사용자 선호도 분석에 적용할 수 있다. 즉, 본 발명에 따르면 작은 화면 크기를 가지는 디바이스의 특성을 고려하여, 화면에 표시되는 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 화면 내 재생(표현) 시간 정보를 기록하고, 이를 기반으로 사용자가 실제로 브라우징 하는 해당 콘텐츠와 연관된 실질적인 선호도 분석을 지원할 수 있다. 이러한 본 발명에 따르면, 사용자별로 보다 정확한 선호도 분석이 가능한 이점이 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 사용자가 관심을 두지 않는 대상 즉, 노이즈 콘텐츠 데이터들을 사용자 선호도 분석 시에 고려 대상에서 제외시킬 수 있다. 따라서 본 발명에 따르면 사용자 선호도 분석 시 불필요한 노이즈를 쉽게 제거할 수 있고, 선호도 분석 시 발생하는 노이즈 증폭(Garbage In Garbage Out) 문제도 완화할 수 있는 이점이 있다.

이러한 본 발명에 따르면 사용자가 실제 사용하고자 하는 콘텐츠에 대한 접근성과 사용성을 향상시킬 수 있는 콘텐츠 서비스, 광고 서비스 등을 지원할 수 있다. 그리고 본 발명은 모든 형태의 모바일 디바이스 및 그에 대응하는 다양한 디바이스들에서 구현될 수 있다. 또한 본 발명에 따르면 모바일 디바이스 사용자의 선호도 분석을 위한 최적의 환경을 구현하여, 사용자, 서비스 공급자, 그리고 모바일 디바이스 제조사의 경쟁력을 향상시키는데 기여할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 디바이스의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 제어부의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 선호도 분석부의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 디바이스에서 콘텐츠를 브라우징 하는 동작의 예시를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 이벤트 자료 구조의 예시를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 디바이스의 콘텐츠 데이터 분석 동작을 도시한 흐름도이다

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면들에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 즉, 하기의 설명에서는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.

제안하는 본 발명은 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법 및 이를 지원하는 장치에 관한 것으로, 본 발명의 실시 예에 따르면, 디바이스의 화면 내 콘텐츠 재생 시간을 고려하여 사용자 선호도를 분석할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자가 디바이스 내 콘텐츠 활용 시, 상기 콘텐츠를 이루는 콘텐츠 데이터 중 화면에 현재 표시되는 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 재생 시간을 기반으로 사용자 선호도를 분석할 수 있다. 이하, 본 발명에서는 모바일 디바이스를 예로 하여 설명하지만, 본 발명이 반드시 모바일 디바이스에 한정되는 것은 아니며, 다른 디바이스(예컨대, 디스플레이 디바이스 등)에도 적용될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.

이러한 본 발명은 작은 화면 크기를 가자는 모바일 디바이스의 특성을 고려하여, 화면에 현재 표시되는 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 화면 내 재생 시간(또는 표시 시간) 정보를 기록하고, 이를 기반으로 사용자가 실제로 브라우징 하는 콘텐츠와 연관된 선호도 분석을 수행할 수 있다. 본 발명에서 상기 콘텐츠는 게임, SNS(Social Network Service), 메신저, 이메일, 트위터(twitter) 등과 같은 모바일 앱, 웹페이지, 전자책(eBook) 등을 포함할 수 있다. 그리고 상기 콘텐츠 데이터는 상기 콘텐츠를 이루는 데이터를 나타내며, 특히 본 발명에서 콘텐츠 데이터는 상기 콘텐츠를 이루는 데이터들 중 화면을 통해 현재 표시되는 데이터를 나타낼 수 있다. 이러한 콘텐츠 데이터는 텍스트 데이터(text data) 및 이미지 데이터(image data) 중 적어도 하나의 데이터를 포함하여 구성될 수 있다.

이와 같이, 본 발명은 모바일 디바이스에서 사용자의 콘텐츠 사용 활동과 연계된 정보를 기록하고, 기록된 정보를 기반으로 사용자 선호도를 분석하는 것에 관한 것으로, 사용자의 입력에 응답하여 모바일 디바이스의 화면에 재생된 콘텐츠 데이터 및 해당 콘텐츠 데이터의 화면 내에서의 재생 시간, 및 그의 재생 시점 정보를 기록하는 구성, 상기 기록된 정보를 기반으로 사용자와 연관된 키워드 및 이미지 종류를 추출하는 구성, 그리고 추출된 키워드 및 이미지 종류를 기반으로 사용자의 키워드 및 이미지 종류별 선호도를 분석하는 구성을 포함하여 이루어질 수 있다.

그리고 본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자 활동과 연계된 정보 기록 시 모바일 디바이스의 화면 내에 재생된 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 기반의 콘텐츠 데이터에 대한 재생 시간 및 재생 시점을 기록하고, 사용자의 키워드 및 이미지 종류별 선호도 분석 시 해당 콘텐츠 데이터에 대한 재생 시간 및 재생 시점을 입력 인자(parameter)로 하여 선호도를 산출하는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명의 실시 예에서는 특정 모바일 앱(예컨대, 트위터)의 콘텐츠를 예시로 하여 설명하지만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명은 모바일 디바이스에서 지원하는 게임, SNS(Social Network Service), 메신저, 이메일, 트위터 등과 같은 모바일 앱, 웹 브라우징, 전자책(eBook) 등의 다양한 콘텐츠에 대해 사용자 선호도를 분석할 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.

그러면 이하에서 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스의 구성 및 운용 제어 방법에 대하여 하기 도면들을 참조하여 살펴보기로 한다. 하지만, 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스의 구성 및 운용 제어 방법이 하기에서 기술하는 내용에 제한되거나 한정되는 것은 아니므로 하기의 실시 예에 의거하여 다양한 실시 예들에 적용할 수 있음에 유의하여야 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.

상기 도 1을 참조하면, 본 발명의 모바일 디바이스는 통신부(100), 입력 인터페이스부(200), 표시부(300), 저장부(400), 그리고 제어부(500)를 포함하여 구성된다. 이 밖에도 상기 모바일 디바이스는 마이크와 스피커를 구비하는 오디오처리부, 디지털 방송(예컨대, DMB(Digital Multimedia Broadcasting)나 DVB(Digital Video Broadcasting)와 같은 이동 방송)의 수신을 위한 디지털 방송 모듈, 피사체의 정적영상 및 동적영상 촬영을 위한 카메라 모듈, 블루투스(BLUETOOTH) 통신, 적외선(IrDA, Infrared Data Association) 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, NFC(Near Field Communication) 등과 같은 근거리 무선통신 기반의 통신 기능을 지원하기 위한 적어도 하나의 근거리 통신 모듈, 그리고 상기와 같은 구성들에 전원 공급을 위한 배터리(battery) 등의 구성을 더 포함할 수 있으나, 그들에 대한 설명과 도시는 생략한다.

상기 통신부(100)는 통신 네트워크를 통해 외부(다른 사용자 디바이스 또는 콘텐츠 서버 등)와의 무선 통신 연결을 지원한다. 상기 통신부(100)는 이동통신 기반의 음성통화, 영상통화, 데이터통화 등의 통신 기능을 지원하는 무선주파수(RF, Radio Frequency) 모듈과 IP(Internet Protocol) 기반의 인터넷 통신 서비스를 지원하는 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 특히, 상기 통신부(100)는 모바일 디바이스를 통해 사용자가 이용하고자 하는 콘텐츠를 콘텐츠 서버 또는 다른 사용자 디바이스와 통신하여 수신할 수 있다.

상기 입력 인터페이스부(200)는 모바일 디바이스가 지원하는 각 기능들의 설정을 위한 입력신호, 각 기능들의 제어와 관련하여 입력되는 입력신호 등을 상기 제어부(500)로 전달한다. 상기 입력 인터페이스부(200)는 상기 모바일 디바이스의 입력신호를 생성하기 위한 입력키(예컨대, 숫자키, 문자키), 기능키, 소프트키 등을 포함한다. 그리고 본 발명에서 상기 표시부(300)가 터치스크린(touchscreen) 기반의 터치 입력 인터페이스를 지원할 시 상기 표시부(300)도 상기 입력 인터페이스부(200)에 포함될 수 있다. 즉, 상기 입력 인터페이스부(200)는 터치패드(touchpad), 터치스크린, 하드웨어(hardware)적인 키 중 어느 하나 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 특히, 상기 입력 인터페이스부(200)는 사용자가 표시부(300)의 화면 내에 표시된 콘텐츠 데이터를 브라우징 할 때, 이에 대한 제어(예컨대, 스위핑(swiping) 또는 스크롤링(scrolling) 등) 입력신호를 발생하여 상기 제어부(500)로 전달할 수 있다.

상기 표시부(300)는 모바일 디바이스의 동작 상태와 관련된 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 표시부(300)는 모바일 디바이스의 홈스크린(home screen), 다양한 리스트 뷰 화면, 콘텐츠들의 실행에 따른 각각의 실행화면을 표시할 수 있다. 특히, 상기 표시부(300)는 상기 제어부(500)의 제어에 따라 지정되는 콘텐츠의 일부 또는 전체를 화면 내에 표시할 수 있다. 그리고 본 발명에서 상기 표시부(300)는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display)가 사용되는 것이 일반적이나, 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기발광다이오드(OLED, Organic LED), 능동형 OLED(AMOLED, Active Matrix OLED) 등과 같은 다른 표시장치가 사용될 수도 있다. 또한 본 발명에서 상기 표시부(300)는 터치 기반의 입력을 지원하는 터치 입력 인터페이스를 구비할 수 있다. 예를 들어, 상기 표시부(300)는 터치스크린(touchscreen) 구성에 의해 터치 기반의 다양한 사용자 입력을 지원하고, 사용자 입력에 따른 입력신호를 생성하여 상기 제어부(500)로 전달할 수 있다.

상기 저장부(400)는 모바일 디바이스에서 실행되고 처리되는 각종 어플리케이션과 데이터를 저장하며, 하나 이상의 비휘발성 메모리와 휘발성 메모리로 구성될 수 있다. 본 발명에서 상기 ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리(flash memory), RAM(Random Access Memory), 내장 하드디스크(HDD, Hard Disk), 외장 하드디스크, 외부 저장매체 등 중 적어도 하나로 구성될 수 있다. 그리고 상기 저장부(400)는 상기 모바일 디바이스의 운영체제, 상기 입력 인터페이스부(200)를 이용한 입력 및 상기 표시부(300)에 의한 표시 제어 동작과 관련된 프로그램과 데이터, 모바일 디바이스의 사용자 선호도 분석과 관련된 프로그램과 데이터 등을 지속적으로 또는 일시적으로 저장할 수 있다.

특히, 상기 저장부(400)는 사용자 활동정보 수집 프로그램, 사용자 인터페이스 처리 프로그램, 사용자 활동정보 기반 선호도 분석 프로그램 등과 같은 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 아울러, 상기 저장부(400)는 선호도 분석을 위한 콘텐츠 정보(예컨대, 텍스트 데이터, 이미지 데이터 및 재생(표시) 시간 정보)를 기록하는 활동정보 데이터베이스(DB, Data Base)(410)와 상기 콘텐츠 정보를 기반으로 분석된 선호도를 기록하는 선호도 DB(430) 등을 포함할 수 있다. 본 발명에서 상기 사용자 활동정보 수집 프로그램은 상기 표시부(300)에 표시된 콘텐츠 데이터에 관련된 콘텐츠 정보를 상기 활동정보 DB(410) 내에 기록할 수 있다. 그리고 상기 활동정보 DB(410)에 기록된 데이터는 상기 사용자 활동정보기반 선호도 분석 프로그램에 의해 사용되며, 그 결과로 사용자의 특정 콘텐츠에 대한 선호도가 산출되어 상기 선호도 DB(430)에 구축될 수 있다.

상기 제어부(500)는 모바일 디바이스의 전반적인 동작을 제어한다. 상기 제어부(500)는 본 발명의 실시 예에 따라 사용자 선호도 분석 기능 운용과 관련된 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어부(500)는 모바일 디바이스의 동작 중 표시부(300)의 화면 내에 표시된 콘텐츠 데이터를 일정 주기에 따라 기록(또는 샘플링)하고, 해당 콘텐츠 데이터의 화면 내 재생 시간을 계산하여 기록할 수 있다. 또한 상기 제어부(500)는 상기 표시부(300)를 통해 콘텐츠 데이터를 표시 중에 상기 입력 인터페이스부(200) 기반으로 사용자 입력이 발생하면, 그에 따른 입력신호를 수신하여 상기 표시부(300)의 화면에 사용자의 입력에 따른 콘텐츠를 표현(예컨대, 브라우징)하는 기능을 제어한다.

특히, 상기 제어부(500)는 본 발명의 실시 예에 따라 상기 표시부(300)에 표시된 콘텐츠 데이터(텍스트 데이터, 이미지 데이터)와 해당 콘텐츠 데이터의 재생 시간을 체크 및 기록할 수 있다. 그리고 상기 제어부(500)는 기록된 콘텐츠 데이터를 기반으로 사용자 활동정보를 분석하고, 분석된 결과를 기반으로 사용자의 특정 콘텐츠에 대한 선호도를 산출할 수 있다. 이와 같이, 상기 제어부(500)는 본 발명의 기능 운용에 대한 전반적인 동작을 제어할 수 있으며, 상기 제어부(500)의 상세 제어 동작에 대해 후술하는 도면들을 참조한 모바일 디바이스의 동작 예시 및 그의 제어 방법에서 설명될 것이다.

그리고 상기 제어부(500)는 상기의 기능 외에 상기 모바일 디바이스의 통상적인 기능과 관련된 각종 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어부(500)는 특정 어플리케이션 실행 시 그의 운용 및 화면 표시를 제어할 수 있다. 또한 제어부(500)는 입력 인터페이스부(200)에서 지원하는 다양한 입력에 대응하는 입력신호를 수신하고 그에 따른 기능 운용을 제어할 수 있다. 또한 제어부(500)는 유선통신 기반 또는 무선통신 기반으로 각종 데이터의 송수신을 제어할 수 있다.

도 2 및 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스의 상세 구성을 도시한 도면들이다. 특히, 상기 도 2는 상기 도 1에 도시된 제어부(500)의 상세 구성을 도시한 도면이고, 도 3은 상기 도 2에 도시된 선호도 분석부(550)의 상세 구성을 도시한 도면이다.

상기 도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 제어부(500)는 상기 도 2에 도시된 바와 같이 사용자의 활동정보 수집을 위한 활동정보 수집부(510), 모바일 디바이스에서 지원하는 사용자 인터페이스의 운용을 위한 사용자 인터페이스 프레임워크(530), 그리고 사용자의 사용 콘텐츠에 대한 선호도를 분석하는 선호도 분석부(550)를 포함하여 구성된다.

그리고 상기 선호도 분석부(550)는 상기 도 3에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 데이터가 텍스트 기반의 텍스트 데이터인 경우 키워드 추출을 위한 자연어 처리부(551), 각 키워드별 재생 시간 값과 현재로부터 재생 시점과의 시간 차이 값을 가중치 요소(weighting factor)로 활용하여 사용자의 각 키워드에 대한 선호도 계산을 위한 키워드별 선호도 분석부(555), 콘텐츠 데이터가 이미지 기반의 이미지 데이터인 경우 이미지를 사전에 정의된 분류표에 따라 분류 작업을 수행하는 이미지 분석부(553), 그리고 분류된 결과에 따른 해당 이미지의 재생 시간 및 시점 정보를 활용하여 사용자의 이미지 분류 대상에 대한 선호도 계산을 위한 이미지 종류별 선호도 분석부(557)를 포함하여 구성된다.

이하에서, 본 발명의 모바일 디바이스에서 상기 도 1 내지 도 3과 같은 구성을 기반으로 사용자 선호도를 분석하는 동작에 대하여 하기 도 4 및 도 5를 참조하여 살펴보기로 한다.

도 4 및 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스에서 사용자 선호도 분석 동작 설명을 위해 도시한 도면들이다. 특히, 상기 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스에서 콘텐츠를 브라우징(또는 스크롤)하는 동작의 예시를 도시한 도면이고, 상기 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 이벤트 자료 구조의 예시를 도시한 도면이다.

상기 도 4를 참조하면, 먼저 참조번호 <401>에 도시된 바와 같이 사용자가 모바일 디바이스를 이용하여 현재 트위터 콘텐츠(600)에서 자신의 타임라인(Timeline)에 올라온 콘텐츠 데이터(예컨대, 트윗 메시지)들을 브라우징 하고 있는 상태를 가정한다. 여기서, 트위터 콘텐츠(600)의 타임라인 특성 상 표시부(300)의 한 화면(310) 내에 모든 트윗 메시지들을 표현할 수 없으며, 실시간으로 새로운 트윗 메시지들이 타임라인에 갱신될 수 있다. 따라서 트위터 콘텐츠(600) 사용자는 참조번호 <403>에 도시된 바와 같이 상하 스크롤(scroll)(또는 상하 스윕(swipe)) 인터페이스를 통하여 사용자 자신이 관심 있는 트윗 메시지를 선별하여 확인할 수 있다.

상기와 같이 사용자 동작이 이루어지는 경우, 모바일 디바이스의 상기 사용자 인터페이스 프레임워크(530)는 상기 입력 인터페이스부(200)에서 전달된 사용자 스크롤 업/다운 입력에 따라 트위터 콘텐츠(600)의 일부(콘텐츠 데이터)를 표시부(300)의 화면에 표현한다. 그리고 스크롤 업/다운, 팝업 등의 화면 전환 애니메이션이 완료되면, 현재 화면(330) 내에 표현되는 콘텐츠 데이터를 상기 활동정보 수집부(510)에 현재 시간 정보와 함께 전달한다.

그러면, 상기 활동정보 수집부(510)는 상기 사용자 인터페이스 프레임워크(530)로부터 콘텐츠 데이터가 전달되면, 상기 콘텐츠 데이터가 전달되는 시점에 새로운 이벤트 자료 구조 및 고유 식별자(ID)를 생성할 수 있다. 그리고 상기 활동정보 수집부(510)는 현 시점에 수집된 콘텐츠 데이터와 시각을 상기 이벤트 자료 구조에 재구성하여 상기 저장부(400)의 활동정보 DB(410)에 기록할 수 있다. 여기서, 상기 이벤트 자료 구조에 대한 예시가 상기 도 5에 나타나 있다. 그리고 상기 활동정보 수집부(510)는 최근에 생성된 이벤트 자료 구조에 기록된 콘텐츠 데이터(이전 콘텐츠 데이터)와 현 시점에 수집된 콘텐츠 데이터(현재 콘텐츠 데이터)를 비교할 수 있다. 이때, 상기 활동정보 수집부(510)는 이전 콘텐츠 데이터와 현재 콘텐츠 데이터의 비교에 의해 중복된 콘텐츠가 존재한다면, 상기 이벤트 자료 구조 내에서 상기 중복된 콘텐츠의 "재생 시간" 필드를 갱신할 수 있다.

한편, 본 발명에서는 앞서와 같이 트위터 콘텐츠(600)를 이용하는 경우를 예시로 하였으나, 이러한 동작은 사용자가 모바일 웹 페이지를 활용하는 경우 등에도 이용될 수 있다. 즉, 사용자가 모바일 웹 페이지를 활용하는 경우, 상기 사용자 인터페이스 프레임워크(530)는 웹 페이지의 브라우저가 현재 화면에 표시한 콘텐츠를 위와 동일한 방법으로 획득하여 상기 활동정보 수집부(510)에 전달할 수 있다.

다음으로, 앞서와 같은 방식으로 사용자 입력이 발생하는 각각의 시점에서 화면 내 표시된 각 콘텐츠 데이터(텍스트 데이터 및 이미지 데이터)의 재생 시간에 대한 기록이 수행될 수 있다. 그리고 콘텐츠 데이터에 대한 기록이 수행되면, 상기 선호도 분석부(550)는 동기 혹은 비동기적으로 상기 활동정보 DB(410)에 기록된 데이터를 바탕으로 다음과 같은 분석 작업을 수행할 수 있다. 이하, 본 발명의 사용자 선호도 분석 동작에 대하여 살펴보기로 한다.

먼저, 콘텐츠 데이터의 타입이 텍스트 데이터인 경우, 즉 상기 활동정보 DB(410)에 기록된 데이터가 텍스트 데이터인 경우, 상기 선호도 분석부(550)는 자연어 처리부(551)를 통해 복수개의 키워드들(Keywords - Named Entity)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 자연어 처리부(551)는 형태소 분석, 유의어 분석, 오탈자 분석, 단어 단위 추출(Tokenizer), 의미 분석 과정 중 적어도 하나를 활용하여 복수개의 키워드들을 추출할 수 있다. 그리고 자연어 처리부(551)는 추출된 키워드들을 상기 선호도 분석부(550)의 키워드별 선호도 분석부(555)로 전달할 수 있다.

상기 키워드별 선호도 분석부(555)는 각 키워드별 재생 시간 값과 현재로부터 재생 시점과의 시간 차이 값을 가중치 요소로 활용하여, 사용자의 각 키워드에 대한 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 키워드별 선호도 분석부(555)는 이동 평균(Moving Average), 신경망(Neural Network), 및 그 외 다양한 여러 가지 방법을 활용하여 선호도를 계산할 수 있다. 일 예시로, 상기 이동 평균 공식을 활용하는 계산 방식을 예로 살펴보면 아래 <수학식 1>과 같이 나타낼 수 있다.

상기 <수학식 1>에서 각 기호 및 함수는 키워드별 선호도 계산에 활용되는 기호 및 함수를 나타내는 것으로, 상기

는 i 번째 키워드를 나타내고, 상기

는 키워드가 등장한 j 번째 텍스트 콘텐츠를 나타내고, 상기

는 현재 시각을 나타내고, 상기

는 j 번째 텍스트 콘텐츠의 재생 시간을 나타내고, 상기

는 j 번째 텍스트 콘텐츠의 가장 최근 재생 시점을 나타내고, 상기

는 이동 평균 가중치(0 ~ 1 사이 값)를 나타내고, 상기

는 현재 시점에서의 키워드에 대한 선호도 평가 결과를 나타낼 수 있다.

다음으로, 콘텐츠 데이터의 타입이 이미지 데이터인 경우, 즉 상기 활동정보 DB(410)에 기록된 데이터가 이미지 데이터인 경우, 상기 선호도 분석부(550)는 이미지 분석부(553)를 통해 해당 이미지 데이터를 사전에 정의된 분류표에 따라 분류작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 이미지 분석부(553)는 템플릿 매칭(Template Matching), 외곽선 검출(Edge-detection), SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), 히스토그램 방법(Gradient Histogram) 등의 다양한 방법을 통해 이미지 데이터의 종류를 판별하여 분류를 수행할 수 있다. 이러한 분류 과정에 의해 분류되는 예시를 살펴보면, 사람 이미지의 경우 남성적인지 혹은 여성적인지를 구분하거나, 또는 사람 이미지의 얼굴을 모바일 디바이스 내의 기존 사진 데이터들과 비교하여 인식하는 것 등을 포함할 수 있다. 그리고 이미지 분석부(553)는 분류된 해당 이미지를 상기 선호도 분석부(550)의 이미지 종류별 선호도 분석부(557)로 전달할 수 있다.

상기 이미지 종류별 선호도 분석부(550)는 분류 결과, 해당 이미지의 재생 시간 및 시점 정보를 활용하여, 사용자의 이미지 분류 대상에 대한 선호도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 이미지 종류별 선호도 분석부(550)는 앞서와 같이 이동 평균, 신경망, 및 그 외 다양한 여러 가지 방법을 활용하여 선호도를 계산할 수 있다.

다음으로, 상기 키워드별 선호도 분석부(555)와 상기 이미지 종류별 선호도 분석부(557)에 의한 사용자 선호도에 대한 분석결과는 상기 저장부(400)의 선호도 DB(430)에 기록될 수 있다. 그리고 상기 선호도 DB(430)에 기록된 사용자의 선호도 분석결과는 사용자의 맞춤형 콘텐츠 및 광고 서비스를 위한 선별 또는 추천에 활용될 수 있다.

한편, 이상에서 나타낸 바와 같은 본 발명의 모바일 디바이스는 본 발명의 기능을 지원하는 모든 정보통신기기, 멀티미디어기기 및 그에 대한 응용기기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 모바일 디바이스는 다양한 통신 시스템에 대응되는 각 통신 프로토콜들(communication protocols)에 의거하여 동작하는 이동통신 단말기를 비롯하여, 태블릿 PC(Personal Computer), 스마트 폰(Smart Phone), PMP(Portable Multimedia Player), 미디어 플레이어(Media Player), 휴대게임단말, 및 PDA(Personal Digital Assistant) 등의 디바이스를 포함할 수 있다. 아울러, 본 발명은 디지털 TV(Digital Television), DS(Digital Signage), LFD(Large Format Display), 랩톱 컴퓨터 등과 같이 다양한 디스플레이 디바이스에 적용되어 운용될 수도 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법을 도시한 흐름도이다.

상기 도 6을 참조하면, 상기 모바일 디바이스의 제어부(500)는 사용자 요청에 따른 콘텐츠 표시를 제어할 수 있다(601단계). 예를 들어, 상기 도 5의 예시와 같이 사용자의 트위터 콘텐츠 이용에 따라 그와 관련된 콘텐츠를 표시부(300)의 화면 내에 표시할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 콘텐츠를 표시하는 중에 사용자 입력을 감지할 수 있다(603단계). 예를 들어, 사용자는 상기 콘텐츠가 표시된 상태에서 입력 인터페이스부(200)를 이용하여 콘텐츠 내 콘텐츠 데이터의 스크롤 제어를 위한 사용자 입력을 발생할 수 있다. 그러면, 상기 제어부(500)는 상기 스크롤 제어에 따른 입력신호를 입력 인터페이스부(200)로부터 상기 스크롤 제어에 따른 입력신호를 전달받고 상기 사용자 입력을 감지할 수 있다. 여기서, 상기 콘텐츠 데이터는 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 중 적어도 하나의 데이터 기반으로 이루어질 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 사용자 입력에 따른 화면 전환 발생을 인지하고(605단계), 표시부(300)를 통해 현재 표시되는 화면 내 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다(607단계). 예를 들어, 사용자의 상기 스크롤 제어에 따라 업 또는 다운되는 콘텐츠 데이터가 표시부(300)의 화면에 나타날 수 있다. 그러면, 제어부(500)는 스크롤 제어에 따른 화면 전환 발생을 인지하고, 상기 스크롤 제어가 멈추는 시점 즉, 화면 전환이 완료되는 시점에서 상기 표시부(300)의 현재 화면 내에 표시되는 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터 획득 시 현재 시간 정보를 함께 획득할 수 있다. 이와 같이, 획득되는 콘텐츠 데이터 및 그에 대한 시간 정보는 상기 제어부(500)의 활동정보 수집부(510)에 전달될 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 획득된 콘텐츠 데이터 및 그에 대한 시간 정보를 기반으로 이벤트 자료 구조를 생성할 수 있다(609단계). 예를 들어, 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터를 획득하는 시점에 새로운 이벤트 자료 구조 및 고유 식별자(ID)를 생성하고, 현 시점에 수집된 콘텐츠 데이터와 시각을 상기 이벤트 자료 구조에 재구성하여 상기 활동정보 DB(410)에 기록할 수 있다. 상기 이벤트 자료 구조의 예시가 상기 도 5에 나타나 있다. 그리고 상기 제어부(500)는 상기 이벤트 자료 구조에서 이전에 기록된 콘텐츠 데이터와 현재 시점에 획득된 콘텐츠 데이터를 비교할 수 있다. 그리고 상기 제어부(500)는 상기 이전 콘텐츠 데이터와 상기 현재 콘텐츠 데이터의 비교에 의해 중복된 콘텐츠의 존재 여부를 판단할 수 있다. 그리고 상기 제어부(500)는 만약 중복된 콘텐츠가 존재하면, 상기 이벤트 자료 구조 내에서 상기 중복된 콘텐츠에 대한 재생 시간 필드를 갱신할 수 있다. 이러한 이벤트 자료 구조 생성은 상기 활동정보 수집부(510)를 통해 이루어질 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 이벤트 자료 구조의 생성을 완료하면 즉, 상기 콘텐츠 데이터에 대한 기록을 수행하면, 상기 콘텐츠 데이터를 기반으로 사용자 선호도에 대한 분석 작업을 수행할 수 있다(611단계). 상기 분석 작업 수행에 대한 상세 동작에 대해서는 후술하는 도 7을 참조하여 살펴보기로 한다. 그리고 이러한 분석 작업은 상기 제어부(500)의 선호도 분석부(555)를 통해 이루어질 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터에 대한 사용자 선호도 분석결과를 선호도 DB(430)에 기록할 수 있다(613단계). 예를 들어, 상기 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터의 텍스트 데이터 및 이미지 데이터에 대해 사용자 선호도를 산출하고, 산출된 결과를 상기 선호도 DB(430)에 기록할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 사용자 입력을 대기할 수 있다(615단계). 예를 들어, 제어부(500)는 앞서와 같이 콘텐츠 데이터를 표시하는 중에 화면 전환을 위한 스크롤 제어 등과 같은 사용자 입력을 대기하고, 만약 사용자 입력이 발생될 시 전술한 과정을 재수행하여 전환된 화면 내의 콘텐츠에 대한 사용자 선호도를 부석할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 디바이스의 콘텐츠 데이터 분석 동작을 도시한 흐름도이다.

상기 도 7을 참조하면, 제어부(500)는 앞서 도 6의 609단계에서와 같이 콘텐츠 데이터에 대한 기록을 수행하면, 상기 콘텐츠 데이터를 판단하여(701단계) 상기 콘텐츠 데이터가 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 중 어떠한 데이터 타입에 속하는지 판단할 수 있다(703단계). 즉, 앞서 설명한 바와 같이 상기 콘텐츠 데이터는 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 중 적어도 하나의 데이터 기반으로 이루어질 수 있다. 따라서 상기 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터가 텍스트 데이터에 해당하는지, 이미지 데이터에 해당하는지 또는 텍스트 및 이미지 데이터에 해당하는지와 같은 콘텐츠 데이터의 타입을 판단할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터의 타입이 텍스트 데이터인 경우(703단계의 YES), 즉 상기 활동정보 DB(410)에 기록된 데이터가 텍스트 데이터에 해당하는 경우, 자연어 처리를 수행할 수 있다(705단계). 예를 들어, 상기 제어부(500)는 상기 선호도 분석부(550)의 자연어 처리부(551)를 통해 상기 텍스트 데이터를 이루는 복수개의 키워드들을 추출할 수 있다. 이때, 상기 제어부(500)는 상기 자연어 처리부(551)를 통해 형태소 분석, 유의어 분석, 오탈자 분석, 단어 단위 추출, 의미 분석 과정 중 적어도 하나를 활용하여 복수개의 키워드들을 추출할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 자연어 처리에 따라 추출된 복수개의 키워드들에 대하여 키워드별 사용자 선호도를 계산할 수 있다(707단계). 예를 들어, 상기 제어부(500)는 상기 선호도 분석부(555)의 키워드별 선호도 분석부(555)를 통해 복수개의 키워드들을 이루는 각 키워드별 재생 시간 값과 현재로부터 재생 시점과의 시간 차이 값을 가중치 요소로 활용하여, 사용자의 각 키워드에 대한 선호도를 계산할 수 있다. 이러한 선호도 계산 방식은 앞서 설명한 바와 같이 이동 평균, 신경망, 및 그 외 다양한 방법을 활용하여 계산할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 콘텐츠 데이터의 타입이 이미지 데이터인 경우(703단계의 NO), 즉 상기 활동정보 DB(410)에 기록된 데이터가 이미지 데이터에 해당하는 경우, 이미지 분석을 수행할 수 있다(709단계). 예를 들어, 상기 제어부(500)는 상기 선호도 분석부(550)의 이미지 분석부(553)를 통해 상기 이미지 데이터를 이루는 적어도 하나의 이미지를 사전에 정의된 분류표에 따라 분류작업을 수행할 수 있다. 이때, 상기 제어부(500)는 상기 이미지 분석부(553)를 통해 템플릿 매칭, 외곽선 검출, SIFT, 히스토그램 방법 등의 다양한 방법을 통해 이미지의 종류를 판별하여 분류할 수 있다. 일 예시로, 상기 제어부(500)는 상기 이미지 분석부(553)를 통해 사람 이미지에 대해 남성적인지 혹은 여성적인지를 구분하거나, 또는 사람 이미지의 얼굴을 모바일 디바이스 내의 기존 사진 데이터들과 비교하여 해당 이미지의 종류를 판별 및 분류할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기 이미지 분석에 따라 분류된 이미지 종류별 사용자 선호도를 계산할 수 있다(711단계). 예를 들어, 상기 제어부(500)는 상기 선호도 분석부(555)의 이미지 종류별 선호도 분석부(557)를 통해 각 이미지별 재생 시간 및 시점 정보를 활용하여, 사용자의 각 이미지에 대한 선호도를 계산할 수 있다. 이러한 선호도 계산 방식은 앞서 설명한 바와 같이 이동 평균, 신경망, 및 그 외 다양한 방법을 활용하여 계산할 수 있다.

한편, 상기 도 7에서는 그의 도시 및 설명은 생략하였으나, 만약 상기 콘테츠 데이터가 텍스트 데이터 및 이미지 데이터를 모두 포함하는 경우 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 각각에 대해 앞서와 같은 분석 작업을 통해 사용자 선호도를 산출할 수 있다.

다음으로, 제어부(500)는 상기와 같이 텍스트 데이터 및 이미지 데이터에 대해 계산된 사용자 선호도를 앞서 설명한 바와 같이 상기 선호도 DB(613)에 기록할 수 있다(613단계).

한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 사용자 선호도 분석 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 한편, 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disc)와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

그리고 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 그리고 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

100: 통신부 200: 입력 인터페이스부
300: 표시부 400: 저장부
410: 활동정보 DB 430: 선호도 DB
500: 제어부
510: 활동정보 수집부 530: 사용자 인터페이스 프레임워크
550: 선호도 분석부
551: 자연어 처리부 555: 키워드별 선호도 분석부
553: 이미지 분석부 557: 이미지 종류별 선호도 분석부
600: 콘텐츠

Claims (17)

1. 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법에 있어서,
   사용자 입력에 대응하는 콘텐츠 데이터를 표시하는 과정과,
   화면을 통해 현재 표시되는 상기 콘텐츠 데이터에 대한 콘텐츠 정보를 기록하는 과정과,
   상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자 선호도를 분석하는 과정과,
   상기 콘텐츠 데이터에 대한 사용자 선호도 분석결과를 기록하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 콘텐츠 정보는
   텍스트 데이터 및 이미지 데이터 중 적어도 하나의 데이터 기반으로 이루어지는 상기 콘텐츠 데이터, 상기 콘텐츠 데이터가 화면에 표시되는 재생 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 콘텐츠 정보를 기록하는 과정은
   상기 콘텐츠 데이터 및 상기 콘텐츠 데이터가 표시되는 재생 시간을 기록하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
4. 제2항에 있어서, 상기 콘텐츠 정보를 기록하는 과정은
   상기 사용자 입력에 대응하여 화면 전환이 완료되는 시점에서 표시되는 상기 콘텐츠 데이터를 수집하고, 상기 콘텐츠 데이터 수집 시 현재 시간 정보를 함께 획득하여 기록하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
5. 제2항에 있어서, 상기 콘텐츠 정보를 기록하는 과정은
   이전에 기록된 콘텐츠 데이터와 현재 시점에 기록된 콘텐츠 데이터의 비교에 의해 중복된 콘텐츠의 존재 여부를 판별하는 과정과,
   중복된 콘텐츠가 존재할 시 상기 중복된 콘텐츠에 대한 재생 시간을 갱신하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 분석하는 과정은
   상기 콘텐츠 데이터에 대한 기록을 수행하면, 기록된 상기 콘텐츠 데이터의 타입을 판단하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 분석하는 과정은
   상기 기록된 콘텐츠 데이터의 타입이 텍스트 데이터인 경우 자연어 처리에 의해 키워드를 추출하는 과정과,
   상기 추출된 키워드에 대하여 키워드별 사용자 선호도를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
8. 제7항에 있어서, 상기 계산하는 과정은
   추출된 키워드별 재생 시간 값과 현재로부터 재생 시점과의 시간 차이 값을 이용하여, 사용자의 키워드에 대한 선호도를 계산하는 과정인 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
9. 제6항에 있어서, 상기 분석하는 과정은
   상기 기록된 콘텐츠 데이터의 타입이 이미지 데이터인 경우 이미지 분석을 통해 이미지를 추출하는 과정과,
   상기 추출된 이미지에 대하여 사전에 정의된 분류표에 따라 분류하는 과정과,
   상기 분류된 이미지에 대하여 이미지 종류별 사용자 선호도를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
10. 제9항에 있어서, 상기 계산하는 과정은
    분류된 이미지별 재생 시간 및 시점 정보를 이용하여, 사용자의 이미지에 대한 선호도를 계산하는 과정인 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
11. 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법에 있어서,
    사용자 입력에 응답하여 디바이스의 화면에 현재 재생된 콘텐츠 데이터에 대한 콘텐츠 정보를 기록하는 과정과,
    상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 사용자와 연관된 키워드 및 이미지를 추출하는 과정과,
    추출된 키워드 및 이미지를 기반으로 사용자의 키워드별 선호도 및 이미지별 선호도를 분석하는 과정과,
    분석된 사용자 선호도를 기록하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
12. 제11항에 있어서, 상기 콘텐츠 정보를 기록하는 과정은
    화면 내에 현재 표시된 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 기반의 상기 콘텐츠 데이터와 상기 콘텐츠 데이터에 대한 재생 시간 및 재생 시점을 기록하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
13. 제11항에 있어서, 상기 분석하는 과정은
    상기 콘텐츠 데이터에 대한 재생 시간 및 재생 시점을 입력 인자(parameter)로 하여 선호도를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스에서 사용자 선호도 분석 방법.
14. 디바이스에 있어서,
    콘텐츠의 일부 또는 전부를 표시하는 표시부와,
    상기 표시부의 화면 내에 표시된 콘텐츠 데이터의 전환을 위한 사용자 입력을 입력받는 입력 인터페이스부와,
    디바이스의 사용자 선호도 분석과 관련된 프로그램을 저장하고, 선호도 분석을 위한 콘텐츠 정보 및 상기 콘텐츠 정보를 기반으로 분석된 선호도를 저장하는 저장부와,
    상기 표시부의 화면 내에 표시된 콘텐츠 데이터 및 상기 콘텐츠 데이터가 화면 내에서 재생되는 재생 시간을 계산하여 상기 콘텐츠 정보를 기록하고, 상기 기록된 콘텐츠 정보를 기반으로 해당 콘텐츠 데이터에 대한 선호도를 산출하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
15. 제14항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 콘텐츠 데이터에 대한 재생 시간 및 재생 시점을 입력 인자(parameter)로 하여 선호도를 산출하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
16. 제15항에 있어서, 상기 제어부는
    사용자의 활동정보 수집을 위한 활동정보 수집부와,
    디바이스에서 지원하는 사용자 인터페이스의 운용을 위한 사용자 인터페이스 프레임워크와,
    사용자의 사용 콘텐츠에 대한 선호도를 분석하는 선호도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
17. 제16항에 있어서, 상기 선호도 분석부는
    콘텐츠 데이터가 텍스트 기반의 텍스트 데이터인 경우 키워드 추출을 위한 자연어 처리부와,
    각 키워드별 재생 시간 값과 현재로부터 재생 시점과의 시간 차이 값을 이용하여 사용자의 각 키워드에 대한 선호도 계산을 위한 키워드별 선호도 분석부와
    콘텐츠 데이터가 이미지 기반의 이미지 데이터인 경우 이미지를 사전에 정의된 분류표에 따라 분류하는 이미지 분석부와,
    분류된 이미지의 재생 시간 및 시점 정보를 이용하여 사용자의 이미지 분류 대상에 대한 선호도 계산을 위한 이미지 종류별 선호도 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스.

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