KR20070086804A - 연관된 콘텐트 검색에서 위치 유사 문턱값의 조정 - Google Patents

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KR20070086804A
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Abstract

유사한 콘텐트 아이템 또는 문서의 검색이 그들의 위치 또는 장소에 기초하여 제공된다. 베이스 위치는 예를 들어 GPS 디바이스를 사용하여 결정된다. 예를 들어 데이터베이스에서 하나 이상의 식별된 앵커 문서(들)의 위치는 위치 데이터를 추출함으로써 결정된다. 그 다음 제 1 문턱값이 베이스 위치와 상기 앵커 아이템 위치 사이에서 결정된 기준 거리에 기초하여 설정된다. 후보 문서 아이템 위치가 식별되고 후보 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터가 추출될 수 있다. 베이스 위치와 후보 위치 사이의 거리는 후보 위치로서 결정될 수 있다. 후보 콘텐트 아이템은 제 1 후보 위치 및 제 1 문턱값에 기초한 검색과 유사하게 선택될 수 있다. 기준 거리-결정 입도의 표기는 문턱값 설정을 위해 제공된다.
콘텐트 아이템 검색, 베이스 위치, 기준 거리, 문턱값, 후보 위치

Description

연관된 콘텐트 검색에서 위치 유사 문턱값의 조정{Adaptation of location similarity threshold in associative content retrieval}
본 발명은 콘텐트 검색, 관리 및 제공 분야 및 콘텐트 아이템 유사 문턱값 결정에 관한 것이다. 최근, 개인용 컴퓨터 상의 하드 드라이브들 및 다른 유형의 저장 매체를 포함하는 저장 디바이스 및 데이터베이스들의 저장 용량이 급속히 증가하고 있다. 추정에 의하면 저장 용량은 매년 두 배 가까이 증가하고 네트워크 대역폭 또한 매우 빠르게 증가하고 있다. 결과적으로 저장디바이스들은 사용자 액세스가 쉬워야하는 거대한 양의 콘텐트를 저장한다. 사용자는 본인 소유의 하드 드라이브일지라도 저장디바이스 또는 데이터베이스에 저장된 콘텐트를 부담스러워할 수 있고, 사용자에게 편리한 액세스를 제공하기 위해 관리되고 조직되지 않으면, 인터넷과 같은 네트워크 상에서 이용가능한 콘텐트를 검색할 수 없을 수 있다. 사용자에게 명쾌하게 인덱싱 또는 조직되지 않은 콘텐트는 사용자의 필요가 없는 것으로 고려되어 누락되거나 검색되지 않을 수 있다.
많은 데이터 검색 방법들이 공지되어있다. Farnham 등의 미국 특허출원번호 2003/0158855호는 컴퓨터 파일들 사이에 숫자로 표시되는 유사도가 결정되어, 객체들 또는 메타데이터들 사이에 조합이 동적으로 생성되는 자동 콘텍스트 조합에 대 해 개시하고 있다. Stubler 등의 미국 특허출원번호 2002/0188602호는 획득된 이미지에 대한 메타데이터를 추출함으로써 저장된 이미지와 획득된 이미지의 유사성에 기초하여 획득된 이미지에 대한 캡션 또는 의미 라벨의 생성을 개시하고 있다. Platt의 미국 특허 2003/0221541호는 "원치 않는 시드(seed)" 노래들을 포함하는 몇몇 시드 노래들이 재생리스트 상의 노래들을 생성하는데 이용되는 자동 재생리스트 생성기를 개시한다. Clust의 미국 특허 5,616,876호는 편집자에 의해 이전에 씌여진 각 노래에 대한 "스타일 라벨"에 기초하여 노래들의 제 1 세트와 같은 부가적인 노래들을 선택하는 것을 개시하고 있다. 그러나, 이들 참조 문헌들은 선택하는 또는 거부하는 타겟 아이템들에서 위치 유사성에 대한 문턱값을 설정하는 것을 개시하고 있지 않다. Prince의 미국 특허 출원번호 2002/0099696호는 유사도가 검색될 아이템을 선택하는 데 사용되는 주어진 스코어 및 문턱값인 퍼지 데이터베이스 검색을 개시한다. 그러나, Prince나 다른 참조 문헌들도 베이스 위치에 기초한 문턱값 설정 및 베이스 위치와 식별된 아이템 위치 사이의 거리에 기초한 문턱값 설정을 개시하거나 제안하지 않는다.
물론 사용자가 콘텐트 아이템을 검색할 수 있지만, 위치 유사한 아이템들을 찾는 것은 특히 원하는 아이템들의 콘텐트 유형이 알려지지 않거나 사용자에 의해 특정되지 않는다면, 시간 소모적이고 성가신 일이다. 또한 콘텐트 아이템들이 사용자에 의해 제어되는 저장 디바이스 또는 데이터베이스에 축적되므로 콘텐트 아이템을 검색하는 일은 더 어려워진다.
검색 시스템의 기능을 구현하거나 수행하는 방법, 시스템, 디바이스, 엔진, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체가 제공된다. 선택된 후보 콘텐트 아이템 또는 아이템들은 사용자 또는 데이터베이스에 제공된다. 베이스 위치가 결정된다. 제 1 위치는 제 1 식별된 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 추출함으로써 식별된다. 상기 베이스 위치와 제 1 위치 사이에서 결정된 기준 거리에 기초하여 제 1 문턱값이 설정된다. 후보 위치가 식별되고 후보 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터가 추출된다. 베이스 위치와 상기 제 1 후보 위치 사이의 거리는 후보 거리로서 결정될 수 있다. 후보 콘텐트 아이템은 제 1 후보 거리 및 제 1 문턱값에 기초한 검색에 대해 또는 유사하게 선택될 수 있고 따라서, 선택된 후보 콘텐트에 대한 선택 신호가 출력된다.
또한 상기 기준 거리에 기초하여 제 2 문턱값이 설정될 수 있고, 상기 제 2 문턱값은 상기 제 1 문턱값과 함께 범위를 구성하고 상기 제 1 후보 거리가 상기 범위 내에 있을 경우 후보 콘텐트 아이템이 선택된다.
상기 제 1 위치는 콘텐트 아이템 포착 위치, 콘텐트 아이템 최종 사용위치, 콘텐트 아이템 최대 사용위치를 포함할 수 있다. 상기 위치는 콘텐트 아이템 현재 위치, 콘텐트 아이템 최근 수정 위치, 콘텐트 아이템 생성 위치일 수 있다.
상기 베이스 위치는 제 1 식별된 콘텐트 아이템의 현재 위치, 사용자 집, 사용자 사무실, 사용자 차량 및 사용자 현재 위치일 수 있다.
상기 베이스 위치 및 상기 위치 데이터는 GPS 정보 또는 사용자 엔트리에 기초하여 결정될 수 있다.
또한 부가적으로 식별된 콘텐트 아이템들은 식별될 수 있고, 위치들 및 거리들이 결정되어 제 1 문턱값이 결정된 이들 기준 거리에 기초하여 또한 설정될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 검색 시스템의 개략도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시스템의 동작 흐름도.
이하의 논의 및 전술한 도면들은 발명자들이 최선으로 생각하는 본 발명의 실시예들을 설명하지만, 본 발명의 다양한 수정 및 본 발명이 다른 형태로 구현될 수 있고 본 발명의 사상을 벗어나지 않는 다양한 방법으로 실행될 수 있다는 것이 이해될 것이다. 또한, 설명된 실시예들의 특징들은 생략되거나 다른 실시예들과 선택적으로 또는 전체적으로 결합될 수 있고 또는 본 발명의 사상을 벗어나지 않고 다른 실시예들의 특징들 또는 부분들을 대체하도록 사용될 수 있다. 따라서 도면들 및 상세한 설명은 본 발명의 일측면들의 예시적 설명으로서 고려되고 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 해석되지 않아야한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 검색 시스템(1-11)은 이하에 설명될 몇개의 모듈들을 포함한다. 검색 시스템(1-11)의 모듈들 또는 그 부분들 및/또는 전체로서의 검색시스템은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 전술한 것들의 조합을 포함할 수 있지만 일부 모듈들은 예를 들어, 다른 모듈들이 소프트웨어, 펌웨어 또는 그들의 조합을 포함하는 반면 하드웨어를 포함할 수 있다.
검색 시스템의 모듈들은 모두가 동일한 디바이스에 위치되거나 통합될 필요가 없다는 것을 이해하여야한다. 기존의 디바이스들에 의해 제공된 적절한 모듈들을 피기백 오프(piggy-back off)할 수 있는 분산된 구조가 또한 상기 검색 시스템을 위해 고려될 수 있다.
이하 설명들은 유선 또는 무선 접속을 통해 데이터베이스(1-2)에 접속되거나 데이터베이스(1-2)와 물리적으로 통합된 검색 시스템(1-1)에 관한 것이다. 상기 검색 시스템(1-1)은 또한 GPS 디바이스(도시되지 않음)와 접속되거나 통합될 수 있다. 상기 데이터베이스(1-2)는 개인용 컴퓨터의 하드 드라이브, 개인용 비디오 레코더, 엔터테인먼트 시스템, 전자수첩, 개인용 휴대 디바이스, Jaz 드라이브와 같은 저장 디바이스 상에 구현될 수 있거나 디스크 드라이브와 같은 상용 저장 설비로서 구현될 수 있다. 데이터베이스(1-2)는 몇명 저장 디바이스들을 포함할 수 있고, 상기 디바이스들은 둘 이상의 이러한 디바이스들 상에서 콘텐트 아이템들의 조직 및 그룹화가 가능하도록 접속된다는 것이 이해된다. 데이터베이스는 데이터베이스(1-2)로 로딩되고 그에 의해 검색될 수 있는, CD, DVD, zip 디스크, 플로피 디스크, 데이타 카트리지 등을 포함하는 디스크들과 같은 하나 이상의 저장 매체를 포함하는 것으로 이해된다는 것 또한 이해된다. 그러나, 검색 시스템(1-1)은 또한 LAN, WAN, 인터넷 등과 같은 네트워크(1-9)를 통해 콘텐트를 검색할 수 있다는 것이 이해된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 검색 시스템(1-1)은 콘텐트 아이템으로부터 데이터의 특정 유형들을 수집하는 모듈인 위치 데이터 추출기(1-11)를 포함한다. 상기 콘텐트 아이템은 비디오 또는 비디오 클립, 영화, 사진, 텍스트 파일, 음악 데이터, 오디오 파일 또는 멀티미디어 데이터의 다른 유형, JPEG 파일 또는 XML 데이터일 수 있다. 예를 들어, 비디오는 디지털 비디오 레코더 상에 보여지는 홈 비디오일 수 있고, 영화는 MPEG(MPEG-2, MPEG-3 등을 포함하는)으로 인코딩된 필름과 같은 상업적으로 유통된 필름 데이터일 수 있고, 사진은 디지털 사진 데이터, 일련의 사진들 또는 사진첩일 수 있고, 텍스트 파일은 워드프로세서 파일, 스프레드시트 또는 컴퓨터 코드 파일일 수 있고, 음악 데이터는 MP3 파일 등일 수 있다.
위치 데이터 추출기(1-11)에 의해 추출된 설명 데이터는 메타데이터 또는 콘텐트 아이템에 관한 사용법 데이터와 같은 정보를 포함한다. 이러한 정보는 또한 아이템의 생성 위치, 아이템의 포착 장소, 콘텐트 아이템의 마지막/최초/두번째 등의 재생 및/또는 편집 위치, 및 예를 들어, 상기 아이템은 암스텔담 또는 주어진 주소에서 주로 사용된다거나, 거실 또는 사용자의 집에서 주로 사용된다 등과 같은 가장 많이 사용된 장소와 같은 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 포함할 수 있다. 여기서 사용된 "주로"는 평균 사용 위치, 중간 사용 위치, 사용 위치의 모드 등에 기초할 수 있다. 이러한 사용 히스토리 데이터는 때때로 메타데이터로 알려지고 반대로 메타데이터 유형은 때때로 사용 히스토리 데이터로 생각된다.
여기서 논의되는 위치 정보는 하나 또는 다수의 유사 차원일 수 있거나 유일하게 또는 최고로 가중된 차원일 수 있다. 이러한 인자들에 대한 등급은 애플리케이션 및 사용자의 필요에 따라 가중된다.
아이템에 관한 이러한 설명이 아이템으로부터, 인덱스 또는 데이터베이스 관 리 파일로부터 또는 인터넷(1-9)으로 유선 또는 무선접속을 통해 상기 검색 시스템(1-1)에 접속된 월드와이드웹으로부터와 같은 외부 소스로부터를 포함하는 다양한 방법들로 위치되고 추출될 수 있다는 것이 이해된다.
상기 식별된 콘텐트 아이템은 다양한 방법들 중 하나로 식별될 수 있다. 사용자는 때때로 "후보 콘텐트 아이템들"이라고 불리는 다른 아이템들이 검색되는지에 기초하여 아이템을 지정할 수 있다. 대안적으로, 새롭게 추가되거나 생성된 콘텐트 아이템은 다른 아이템들이 검색되는지에 기초하여 식별된 콘텐트 아이템으로서 자동으로 지정될 수 있다.
베이스 위치는 베이스 위치 결정기(1-13)에 의해 결정된다. 이러한 베이스 위치는 예를 들어, 제 1 식별된 콘텐트 아이템의 현재 위치, 사용자의 집, 사무실 또는 차의 위치 또는 사용자의 현재 위치, 사용자가 자주 방문하는 위치 또는 최근에 방문한 위치일 수 있다. 베이스 위치는 사용자의 존재가 가장 많이 검출되거나 자주 검출된 위치(또는 평균, 중간 또는 검출된 장소의 모드에 기초하여 가장 많이 검출된 위치)이거나 다소의 관련있는 최근의 시간 기간동안 사용자가 대부분의 시간을 보내는 장소일 수 있다. 사용자가 휴대용 디바이스 또는 노트북 컴퓨터를 사용한다면 상기 베이스 위치는 상기 휴대용 디바이스 또는 노트북 컴퓨터가 자주(또는 주로) 존재하거나 최근에 방문한 위치일 수 있다. 이러한 휴대용 디바이스 또는 노트북 컴퓨터 존재는 또한 관련 최근 시간 기간에 기초하여 베이스 위치로서 결정될 수 있다. 또한, 상기 베이스 위치는 상기 검색 시스템(1-1)의 위치일 수 있다. 이러한 베이스 위치는 사용자에 의해 입력되거나 설정될 수 있고 미리 프로그램되 고, 제 1 식별된 콘텐트 아이템의 메타 데이터 또는 시스템이 액세스하는 다른 문서들로부터 결정될 있고 GPS 디바이스를 통해 수신된 GPS 데이터를 참고로 결정되거나 인터넷 또는 다른 네트워크로부터 결정되거나 상기한 것들의 조합에 의해 결정될 수 있다.
위치 데이터 추출기(1-11)는 또한 식별된 콘텐트 아이템 또는 아이템들의 위치를 결정하고 식별된 콘텐트 아이템(들)의 위치와 상기 베이스 위치 사이의 거리를 결정한다. 이 거리는 때때로 제 1 기준 거리로 불린다. 상기 위치는 콘텐트 아이템과 연관된 메타 데이터, GPS 데이터, 데이터베이스 인덱스를 참조하거나 예를 들어 월드와이드웹을 포함하는 네트워크(1-9)를 참고하거나 사용자 입력을 요청함으로써 또는 상기한 것들의 조합으로 결정될 수 있다. 상기 거리는 표를 참고하거나 GPS 정보에 기초한 계산에 의해서 사용자 입력을 요청하거나 상기한 것들의 조합에 의해 결정될 수 있다.
문턱값 설정기(1-14)는 후보 콘텐트 아이템들이 선택되기 위해 만족해야하는 문턱값 또는 범위를 설정한다. 문턱값 또는 범위는 상기 제 1 기준 거리에 기초하여 문턱값 설정기(1-14)에 의해 설정된다. 예를 들어, 제 1 기준 거리가 이웃한 도시간의 거리이면 문턱값은 그 거리에 가까운 거리가 될 수 있다.
후보 콘텐트 아이템 식별기(1-12)는 데이터베이스, 네트워크 접속 상의 또는 이들 메타 데이터 또는 다른 정보에 관해 유사한 다른 소스들로부터 및/또는 베이스 위치로부터 베이스 위치로 제 1 식별된 콘텐트 아이템의 거리에 기초하여 후보 콘텐트 아이템들을 식별한다.
제어기(1-15)는 검색 시스템(1-1)의 모든 기능을 조정하고 일반적으로 사용자 인터페이스(1-1), 데이터베이스(1-2), 서버(1-9) 및 외부와 상호작용하고 시스템 설정들을 처리한다.
선택기(1-16)은 자격있는 후보 콘텐트 아이템들을 선택하고 결과 출력(1-17)은 선택된 및/또는 거절된 후보 콘텐트 아이템들에 대한 결과 신호를 제공한다. 결과 출력(1-17)은 다른 디바이스들과 인터페이스하고 사용자(도시되지 않음)와의 인터페이스를 포함하는 외부와 통신한다. 특정 검색 결과 출력(1-17)에서 상기 검색 시스템(1-1)에 의해 검색된 콘텐트 아이템들의 사용자 인터페이스에 관해 시그널한다. 사용자 인터페이스(1-3)은 별도의 디바이스이거나 개인용 컴퓨터 또는 개인용 비디오 레코더 또는 하나 이상의 저장장치 또는 열거되지 않은 디바이스들과 같은 다른 디바이스 또는 시스템과 통합될 수 있다.
부가적으로 이용가능한 식별된 콘텐트 아이템들이 있을 수 있다. 따라서, 위치 데이터 추출 및 거리 결정 프로세스는 이용가능한 식별된 콘텐트 아이템들의 임의의 수 1-N에 대해 반복될 수 있다. N은 1 이상의 양의 정수이다. 그 다음, 후보 콘텐트 아이템선택은 모든 이러한 기준 거리들의 평균에 기초하여 수행된다.
본 발명의 실시예의 동작이 도 1, 2를 참조로 설명된다. 상술한 바와 같이 제 1 콘텐트 아이템은 도 1에 도시된 바와 같이 사용자 인터페이스(1-3)을 통해 사용자에 의해 또는 예를 들면, 새롭게 추가된 콘텐트 아이템 또는 데이터베이스(1-2)에서 독립된 콘텐트 아이템의 검출에 의해 시스템에 의해 자동으로 식별된다.
S1에서, 베이스 위치 결정기(1-13)는 상술한 바와 같이 베이스 위치를 결정 한다. 검색 시스템(1-1)의 위치 데이터 추출기(1-11)는 도 2의 S2에 나타낸 바와 같이 식별된 제 1 콘텐트 아이템에 대한 제 1 위치 데이터를 추출한다. S2에서, 부가적인 식별된 콘텐트 아이템들은 예를 들어 사용자 또는 시스템이 검색될 타겟 문서들에 기초하여 몇몇 "앵커" 문서들을 지정하면, 유사하게 처리될 수 있다.
S3에서, 기준 거리가 상기 베이스 위치 및 상기 식별된 콘텐트 아이템 사이의 거리를 결정하는 것에 의해, 각 식별된 콘텐트 아이템에 대해 결정된다. S4에서, 이러한 기준 거리들은 평균 기준거리에 도달하도록 평균될 수 있다. 여기 사용된 바와 같이, 평균은 산술 평균, 식, 중간값 등의 계산에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 상기 값들의 단순한 합은 상기 선택된 값들의 합성을 제공하기 위해 적절하게 선택된 통계적 함수로서 사용될 수 있다.
S5에서, 문턱값 또는 범위가 기준 거리(들) 또는 평균 기준 거리에 기초하여 설정된다. 예를 들어, 문턱값은 1 또는 0의 값이 베이스 위치와 제 1 식별된 콘텐트 아이템 사이의 최소의 거리를 나타내는 반면, 9 또는 10의 값이 먼 거리를 나타내도록 할당될 수 있다. 대안적으로, 1 내지 10의 값을 사용하는 대신 문턱값들은 예를 들어, "동일 위치", "매우 가까운 위치" 또는 "가까운 위치", "먼" 또는 "매우 먼" 또는 그러한 명칭들을 나타낼 수 있다. 이러한 값들에 대한 다양한 다른 방식들이 본 발명의 사상을 벗어나지 않고 사용될 수 있다는 것이 이해된다.
또한, 제 2 문턱값이 유사하게 선택된다. 따라서, 상기 제 1 문턱값은 최대 거리를 나타내는 반면, 제 2 문턱값은 최소 거리를 나타내고 따라서 문턱값들이 같이 범위를 구성할 수 있다. 후보 아이템들은 그들의 거리(베이스 위치와 후보 콘텐 트 아이템 위치 사이의 거리)가 상기 범위에서 멀어지는 경우에만 선택된다.
S6에서, 도 1의 후보 콘텐트 아이템 식별기(1-12)는 데이터베이스(1-2)의 후보 콘텐트 아이템을 식별하고 위치 데이터 추출기(1-11; 도 2)은 각각의 후보 콘텐트 아이템의 위치 데이터를 추출한다. 그 후 후보 콘텐트 아이템에 대한 거리 결정 프로세스는 S7에서 수행된다. 부가적으로 식별된 콘텐트 아이템들이 또한 이용가능하고 위치 데이터 추출 및 거리 값 결정 프로세스가 1-M 개의 후보 콘텐트 아이템들에 대해 계속된다.
S8에서, 후보 콘텐트 아이템의 거리가 선택기(1-16)에 의해 문턱값 또는 범위와 비교된다. 거리가 문턱값 이하이거나 범위 내에 있을 때 그 값이 선택된다.
예를 들어, 베이스 위치가 뉴욕의 번지수로 결정되면, 뉴욕과 제 1 식별된 콘텐트 아이템이 가든 시티, 롱 아일랜드, 뉴욕으로 결정되고, 두 도시 간의 거리를 나타내는 X 마일의 거리가 제 1 기준 거리이다. 이 X 마일 거리에 기초하거나 1-N 개의 식별된 콘텐트 아이템들로부터 결정된 기준 거리들의 평균에 기초하여 문턱 거리가 예를 들어 "30마일" 또는 "같은 장소", "가까운", "4"(4는 0-9로부터 할당된 정수, 여기서 0은 실질적으로 같은 위치를 의미하고 9는 매우 먼 거리를 의미함) 와 같이 설정된다. 그 후, 후보 콘텐트 아이템의 거리가 이 문턱값과 비교되고 베이스 위치로부터 후보 콘텐트 아이템의 거리가 30마일 이내, "같은 장소", "가까운" 또는 거리 랭킹 "4" 문턱값인 경우, 후보 아이템이 S8에서 선택된다.
본 발명의 일측면에 따르면, 문턱값은 베이스 위치로부터 멀리 떨어진 위치보다 베이스 위치에 지리적으로 가까운 위치에 대한 거리 입도가 높도록 설정된다. 따라서, 예를 들어, 베이스 위치로부터 거리가 1 내지 10의 스케일에 랭크되면, 베이스 위치로부터 거리가 증가함에 따라 더 긴 거리가 스케일의 더 작은 등급들로 둘러싸이게된다. 따라서, 기준 거리(베이스 위치와 식별된 문서 또는 콘텐트 아이템 사이의 거리)가 1마일이면, 후보 거리가 베이스로부터 30마일이라면 제 1 후보 콘텐트 아이템은 유사하지 않은 것으로 판단된다. 그러나, 기준 거리가 100마일이면, 제 2 후보 거리가 베이스로부터 600마일이라도 제 2 후보 문서가 유사한 것으로 판단된다. 이러한 문턱값 설정은 사람들이 종종 똑같이 먼 가까운 위치보다 덜 중요한 더 먼 위치들 사이의 거리 차이(관련 현재 베이스 위치로부터 이동하는 더 먼 거리, 유사성 결정 항목에서 덜 중요한)가 다른 아이템들의 위치 사이의 거리라는 직관적으로 생각한다는 아이디어에 기초한다. 이러한 문턱값 설정은 때때로 본 원에서 기준 거리-결정 입도 문턱값 설정으로 고려된다.
논의된 바와 같이, 범위가 S5에서 문턱값 설정기(1-14)에 의해, 식별된 콘텐트 아이템 거리 값들의 세트의 범위에 기초한 최대 및 최소 문턱값을 이용하여 생성된다. 따라서, 단 하나의 식별된 콘텐트 아이템, 최대 문턱값 및 최소 문턱값으로 상술된 예를 이용하면 설명된 바와같이 예를 들어, "다른 도시", "적어도 5마일", "매우 가까움", 거리 랭킹 2가 된다. 그 다음 선택된 콘텐트 아이템들에 대한 범위는 문턱값 설정/범위들의 시스템에 따라 "다른 도시, 같은 장소 거리", "5-30마일", "매우 가까운 거리" 또는 "2-4"가 사용될 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 다수의 베이스 위치들, 예를 들어 동작 베이스 위치, 휴가 베이스 위치 및 집 베이스 위치들이 사용될 수 있고, 기준 거리-결정 입도는 각 베이스 위치에 개별적으로 적용된다. 따라서, 입도 레벨은 베이스 위치 1(후보 문서 위치에서 더 멀리 떨어진, 더 큰 거리가 유사하게 고려될 수 있음)로부터 거리로 감소하고 유사하게 베이스 위치 2로부터 거리로 감소한다. 이 아이디어는 예를 들어, 제 2 위치에서 상당한 휴식시간이나 일하는 시간을 소비하는 사람에 대해 제 2 베이스 위치에 더 가까운 거리 차이가 더 먼 것보다 문제될 수 있고 따라서 더 높은 입도가 사용되어야 한다는 것이다.
이러한 제 2, 제 3, L번째(L은 3보다 큰 정수) 등의 베이스 위치는 사용자에 의해 설정되거나 예를 들면, 상술된 베이스 위치 결정 방법에 따라 시스템에 의해 결정된다. 따라서, 예를 들면, 상기 시스템은 시스템이 사용자 출현이 빈번하다고(GPS 데이터, 휴대 디바이스 등의 출현에 기초하여) 결정한 위치를 제 2 베이스 위치로서 설정하거나 사용자와 연관된 다수 또는 상당한 비율의 문서들(예를 들어, 사용자 컴퓨터, 데이터베이스, 휴대 디바이스 등에 존재하는 문서들)이 베이스 위치와 다른 특정 위치에 콘텐트 아이템 위치(예를 들면, 기준 또는 최종 사용 날짜/시간 등)를 갖는다고 결정할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 검색된 콘텐트 아이템은 사용자 선택된 콘텐트 아이템의 콘텐트 유형과 다른 콘텐트 아이템일 수 있다. 예를 들어, 사용자 선택된 콘텐트 아이템이 음악 파일 또는 MP3 유형이면 검색된 콘텐트 아이템은 사진 데이터 유형의 콘텐트일 수 있다. 이러한 방법으로, 예를 들어 특정 장르의 사진들이 위치 유사성에 기초하여 사용자 선택된 음악과 매치하도록 검색될 수 있다.
이(또는 이들) 선택된 후보 콘텐트 아이템(들)은 S9에서 사용자 또는 사용자 인터페이스(1-3)에 제공된다. 대안적으로(또는 부가적으로), 후보 콘텐트 아이템이 거부되면 신호가 제공될 수 있다. 신호는 데이터베이스에 선택된 호보 아이템을 검색하도록하는 데이터베이스(1-2)에 직접 제공되거나 사용자 인터페이스(1-3)에 제공될 수 있다. 통지는 검색가능한 콘텐트 아이템을 사용자(도시되지 않음)에게 통지하기 위해 사용자 인터페이스(1-3)에 제공될 수 있다. 통지는 검색될 콘텐트 아이템의 ID(identification), 콘텐트 아이템의 설명, URL 또는 콘텐트 아이템으로의 링크, 콘텐트 아이템 전체 또는 일부의 검색 또는 전술한 것들의 조합으로 구성된다. 상기 시스템은 또한 데이터베이스를 조직하기 위해 선택된 검색된 아이템과 앵커 아이템을 그룹화하는데 사용될 수 있다. S10에서, 프로세스가 종료한다.
전술한 설명에 제공된 본 발명의 실시예들은 단순히 설명적인 예이다. 그러나 본 발명의 범위가 청구항들에 규정된 것으로 이해된다.

Claims (18)

  1. 콘텐트 아이템을 검색하는 방법으로서:
    베이스 위치를 결정하는 단계(S1);
    제 1 식별된 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 제 1 위치로서 추출하는 단계(S2);
    상기 베이스 위치와 상기 제 1 위치 사이에서 결정된(S3) 기준 거리에 기초하여 제 1 문턱값을 설정하는 단계(S5);
    제1 후보 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 제 1 후보 위치로서 추출하는 단계(S6) 및 상기 베이스 위치와 상기 제 1 후보 위치 사이의 거리를 제 1 후보 거리로서 결정하는 단계(S7);
    상기 제 1 후보 거리 및 상기 제 1 문턱값에 기초하여 상기 제 1 후보 콘텐트 아이템을 선택하는 단계(S8); 및
    상기 제 1 후보 위치가 선택될 때, 상기 제 1 후보 콘텐트 아이템에 대한 선택 신호를 출력하는 단계(S9)를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 거리에 기초하여 제 2 문턱값을 설정하는 단계로서, 상기 제 2 문턱값은 제 1 문턱값과 함께 범위를 구성하는, 상기 제 2 문턱값 설정 단계를 포함하고,
    상기 제 1 후보 거리가 상기 범위 내에 있을 때 상기 제 1 후보 콘텐트 아이템을 선택하는 단계를 더 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 문턱값은 기준 거리-결정 입도에 기초하여 설정되는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 1 후보 위치 중 적어도 하나는 콘텐트 아이템 포착 위치, 콘텐트 아이템 최종 사용 위치 및 콘텐트 아이템 최대 사용 위치 중 적어도 하나를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 1 후보 위치 중 적어도 하나는 콘텐트 아이템 현재 위치, 콘텐트 아이템 최근 변경 위치 및 콘텐트 아이템 생성 위치 중 적어도 하나를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 베이스 위치는 상기 제 1 식별 콘텐트 아이템의 현재 위치, 빈번하게 방문된 위치, 사용자에 의해 최근에 방문된 위치 및 사용자가 가장 많은 위치 중 하나인, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 베이스 위치는 사용자 집, 사용자 사무실, 사용자 차량 및 사용자 현재 위치 중 하나인, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 베이스 위치 및 상기 위치 데이터 중 적어도 하나는 GPS 정보에 기초하여 결정되는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    제 2 식별된 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 제 2 위치로서 추출하는 단계(S2); 및
    상기 베이스 위치와 상기 제 2 위치 사이의 거리로서 결정된 제 2 기준 거리에 또한 기초하여 상기 제 1 문턱값을 설정하는 단계를 더 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 방법.
  10. 콘텐트 아이템 검색 시스템으로서:
    베이스 위치를 결정하도록 구성된 베이스 위치 추출기(1-13);
    제 1 식별된 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 제 1 위치로서 추출하고, 상기 베이스 위치와 상기 제 1 위치 사이에서 결정된 거리를 기준 거리로서 결정하도록 구성된 위치 데이터 추출기(1-11);
    상기 베이스 위치와 상기 제 1 위치 사이 거리로서 결정된 기준 거리에 기초하여 제 1 문턱값을 설정하도록 구성된 문턱값 설정기(1-14);
    제 1 후보 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 제 1 후보 위치로서 추출하고, 상기 베이스 위치와 상기 제 1 후보 위치 사이의 거리를 제 1 후보 거리로서 결정하도록 구성된 상기 위치 데이터 추출기(1-11);
    상기 제 1 후보 거리와 상기 제 1 문턱값에 기초하여 상기 제 1 후보 콘텐트 아이템을 선택하도록 구성된 선택기(1-16); 및
    상기 제 1 후보 위치가 선택될 때, 상기 제 1 후보 콘텐트 아이템에 대한 선택 신호를 출력하도록 구성된 결과 출력부(1-17)를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 기준 거리에 기초하여 제 2 문턱값을 설정하는 상기 문턱값 설정기(1-14)로서, 상기 제 2 문턱값은 제 1 문턱값과 함께 범위를 구성하는 상기 문턱값 설정기를 더 포함하며, 상기 선택기는 상기 제 1 후보 거리가 상기 범위 내에 있을 때 제 1 콘텐트 아이템을 선택하는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 문턱값은 기준 거리-결정 입도에 기초하는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 1 후보 위치 중 적어도 하나는 콘텐트 아이템 포착 위치, 콘텐트 아이템 최종 사용 위치 및 콘텐트 아이템 최대 사용 위치 중 적어도 하나를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 위치 및 상기 제 1 후보 위치 중 적어도 하나는 콘텐트 아이템 현재 위치, 콘텐트 아이템 최근 변경 위치 및 콘텐트 아이템 생성 위치 중 적어도 하나를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 베이스 위치는 제 1 식별 콘텐트 아이템의 현재 위치, 빈번하게 방문된 위치, 사용자에 의해 최근에 방문된 위치 및 사용자가 가장 많은 위치 중 하나인, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 베이스 위치는 사용자 집, 사용자 사무실, 사용자 차량 및 사용자 현재 위치 중 하나인, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 베이스 위치 및 상기 위치 데이터 중 적어도 하나는 GPS 정보에 기초하여 결정되는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
  18. 제 10 항에 있어서,
    제 2 식별된 콘텐트 아이템에 대한 위치 데이터를 제 2 위치로서 추출하도록 구성된 상기 위치 데이터 추출기(1-11); 및
    상기 베이스 위치와 상기 제 2 위치 사이의 거리로서 결정된 제 2 기준 거리에 또한 기초하여 제 1 문턱값을 설정하도록 구성된 상기 문턱값 설정기(1-14)를 포함하는, 콘텐트 아이템 검색 시스템.
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