KR20200014416A

KR20200014416A - 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용한 추천 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR20200014416A
Application number: KR1020207000401A
Authority: KR
Inventors: 홍석주
Original assignee: 라인 가부시키가이샤
Priority date: 2017-09-22
Filing date: 2017-09-22
Publication date: 2020-02-10
Also published as: JP7345020B2; JP2021503111A; JP7102513B2; KR20220026609A; WO2019059435A1; KR102365967B1; JP2022133400A; KR102489339B1

Abstract

위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용한 추천 기술이 개시된다. 추천 정보 제공 방법은, 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드되고 위치 데이터가 포함된 사진을 수집하는 단계; 상기 위치 데이터를 이용하여 상기 수집된 사진을 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성하는 단계; 및 전자 기기로부터 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 위치 기반 추천 서비스에 대한 요청이 수신되는 경우 상기 전자 기기의 사용자에 의해 특정된 위치를 포함한 지도 화면을 제공하되 상기 지도 화면을 통해 해당 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들을 제공하는 단계를 포함한다.

Description

위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용한 추천 방법 및 그 시스템

아래의 설명은 위치 기반 서비스를 제공하는 기술에 관한 것이다.

위치 기반 컨텐츠 생성을 위한 인프라, 예를 들면 스마트폰(smartphone)이나 GPS(global positioning system) 등이 대중화됨에 따라 위치 기반 서비스 사용이 급증하고 있다.

위치 기반 서비스를 통해 사용자가 이용할 수 있는 컨텐츠의 유형 또한 사진, 음악, 동영상, 게임, 실시간 정보 컨텐츠 등으로 다양하며 점차 그 종류의 다양성이 증가하고 있다.

위치 기반 서비스를 제공하는 기술의 일례로, 한국 등록특허공보 제10-1556559호(등록일 2015년 09월 23일)에는 현재 사용자가 위치해 있는 위치 정보에 근거한 가맹점 정보를 실 시간으로 사용자 단말기에 제공하거나, 해당 가맹점이 고객을 유치하기 위해 제공하는 할인이나 마일리지 이용 등에 대한 정보와 현재 이용객 숫자가 낮은 가맹점 정보를 사용자 단말기에 제공하는 기술이 개시되어 있다.

사용자 간의 소통을 위한 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드된 컨텐츠 중 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 위치 기반의 추천 정보를 제공할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

사용자에 의해 특정된 위치의 지도를 통해 인터넷 커뮤니티에서 사용자와 소정의 관계가 있는 사람들이 실제 업로드한 컨텐츠를 추천할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 추천 정보 제공 방법에 있어서, 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드되고 위치 데이터가 포함된 사진을 수집하는 단계; 상기 위치 데이터를 이용하여 상기 수집된 사진을 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성하는 단계; 및 전자 기기로부터 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 위치 기반 추천 서비스에 대한 요청이 수신되는 경우 상기 전자 기기의 사용자에 의해 특정된 위치를 포함한 지도 화면을 제공하되 상기 지도 화면을 통해 해당 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들을 제공하는 단계를 포함하는 추천 정보 제공 방법을 제공한다.

일 측면에 따르면, 상기 수집하는 단계는, 상기 수집된 사진에 대하여 상기 수집된 사진의 위치 데이터에 대응되는 영역에 할당된 위치 ID를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 구성하는 단계는, 상기 수집된 사진을 상기 수집된 사진의 위치 데이터에 대응되는 영역에 할당된 위치 ID에 대한 사진 그룹으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 지도의 분할된 각 영역에 위치 ID가 할당되고, 상기 구성하는 단계는, 상기 위치 ID 별로 사진 그룹을 구성하되, 상기 위치 ID 별로 해당 위치 ID가 포함된 사진 또는 해당 위치 ID가 할당된 영역의 상기 위치 데이터가 포함된 사진을 위치 ID 별 사진 그룹으로 그룹핑하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 구성하는 단계는, 상기 위치 ID 별 사진 그룹을 이미지 분석을 통해 상기 사진 그룹에 속한 사진의 내용에 따라 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 구성하는 단계는, 상기 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 사진 그룹에 속한 사진에 포함된 속성 정보나 태그 정보를 이용하여 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 상기 사용자가 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 인터넷 커뮤니티의 식별 정보와 상기 인터넷 커뮤니티에서의 상기 사용자의 소셜 네트워크 정보에 기초하여 상기 위치 데이터로 그룹핑된 사진들 중 적어도 일부를 선별하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 상기 사용자가 상기 인터넷 커뮤니티의 특정 대화방을 통해 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우 상기 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들 중에서 상기 대화방에 참여한 사람들에 의해 업로드된 사진을 선별하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 제공하는 단계는, 상기 사용자가 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 대화 상대방을 특정하지 않고 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우, 상기 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들 중에서 상기 인터넷 커뮤니티에서의 상기 사용자의 소셜 네트워크 정보에 따라 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 다른 사용자에 의해 업로드된 사진을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 추천 정보 제공 방법은, 상기 지도 화면에 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹이 존재하는 경우, 상기 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹에 대해 각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 사진 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 하나의 요소에 기초하여 추천 점수를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 추천 점수에 따른 랭킹을 반영하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 산출하는 단계는, 각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 상기 사진의 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 둘 이상의 요소에 대해 각각 가중치를 부여하여 각 사진 그룹에 대한 추천 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 구성하는 단계는, 상기 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 사진 그룹에 속한 사진을 이용하여 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 단계를 포함하고, 상기 추천 정보 제공 방법은, 상기 복수의 카테고리에 대해 각 카테고리 별 사진 그룹의 사진수, 조회수, 사진 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 하나의 요소에 기초하여 카테고리 점수를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 제공하는 단계는, 상기 복수의 카테고리에 대해 카테고리 별 사진 그룹들을 상기 카테고리 점수에 따른 랭킹을 반영하여 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

컴퓨터와 결합되어 상기 추천 정보 제공 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

상기 추천 정보 제공 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 추천 정보 제공 시스템에 있어서, 적어도 하나의 프로세서; 및, 상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되고 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 명령을 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드되고 위치 데이터가 포함된 사진을 수집하고, 상기 위치 데이터를 이용하여 상기 수집된 사진을 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성하고, 전자 기기로부터 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 위치 기반 추천 서비스에 대한 요청이 수신되는 경우 상기 전자 기기의 사용자에 의해 특정된 위치를 포함한 지도 화면을 제공하되 상기 지도 화면을 통해 해당 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들을 제공하는 명령을 실행할 때 동작하는, 추천 정보 제공 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자 간의 소통을 위한 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드된 컨텐츠 중 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 효과적으로 위치 기반의 추천 정보를 제공할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에 의해 특정된 위치의 지도를 통해 인터넷 커뮤니티에서 사용자와 소정의 관계가 있는 사람들이 실제 업로드한 컨텐츠를 추천할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 기반 추천 서비스 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서 사진에 위치 ID를 부여하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 데이터가 포함된 사진을 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8 내지 도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 기반 추천 서비스를 요청할 수 있는 화면 예시를 도시한 것이다.
도 10 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 기반 추천 정보를 제공하는 화면 예시를 도시한 것이다.

발명의 실시를 위한 최선의 형태

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 발명의 실시예들은 위치 기반 서비스를 제공하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 위치 기반의 추천 정보를 제공할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 위치 기반의 추천 정보를 제공할 수 있고, 이를 통해 효율성, 실효성, 편의성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 태블릿 PC, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등이 있다. 일례로 제1 전자 기기(110)는 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 일례로, 서버(160)는 네트워크(170)를 통해 접속한 제1 전자 기기(110)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 제1 전자 기기(110)는 서버(160)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다. 또한, 제1 전자 기기(110)가 포함하는 운영체제(Operating System, OS)나 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 상기 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(150)에 접속하여 서버(150)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)가 어플리케이션의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서비스 요청 메시지를 서버(150)로 전송하면, 서버(150)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 제1 전자 기기(110)로 전송할 수 있고, 제1 전자 기기(110)는 어플리케이션의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 컨텐츠를 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 하나의 전자 기기에 대한 예로서 제1 전자 기기(110), 그리고 하나의 서버에 대한 예로서 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

제1 전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 저장장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제나 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 제1 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 제1 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 다른 전자 기기(일례로 제2 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청(일례로 검색 요청)이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 제1 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 제1 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 제1 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 제2 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 입출력 인터페이스(224) 또한 마찬가지로 서버(150)의 프로세서(222)가 메모리(221)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어 서버(150)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 정보를 출력할 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 제1 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 제1 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있음을 알 수 있다.

이하에서는 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 위치 기반의 추천 정보를 제공하는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

본 실시예에 따른 서버(150)에는 컴퓨터로 구현된 추천 정보 제공 시스템이 구성될 수 있다. 서버(150)는 클라이언트(client)인 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)을 대상으로 위치 기반 추천 서비스를 제공하는 것으로, 전자 기기들(110, 120, 130, 140) 상에 설치된 전용 어플리케이션이나 서버(150)와 관련된 웹/모바일 사이트 접속을 통한 서비스 요청에 대응되는 추천 정보를 제공할 수 있다.

도 3을 참조하면, 서버(150)는 위치 기반 추천 서비스를 제공하는 추천 서버 역할을 할 수 있으며, 커뮤니티 서비스를 제공하는 커뮤니티 서버와 하나의 서비스 플랫폼으로 구현되거나, 혹은 별개의 서비스 플랫폼으로 구현된 커뮤니티 서버와 연동하여 커뮤니티 서비스와의 연계를 통해 위치 기반 추천 서비스를 제공할 수 있다.

본 명세서에서 커뮤니티는 사용자 간의 소통을 위한 인터넷 상의 모든 소통 수단을 포괄하여 의미할 수 있으며, 예를 들어 메신저나 SNS(social network service) 등을 포함할 수 있다.

사용자가 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 메시지로 전송하거나 SNS에 등록하는 경우 해당 컨텐츠는 위치 데이터가 제거된 후에 목적지(다른 사용자 혹은 SNS)로 전달될 수 있다. 이때, 서버(150)는 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드되는 컨텐츠로서 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 위치 기반 추천 정보를 구성할 수 있고 이를 위치 기반 추천 서비스를 요청하는 사용자에게 제공할 수 있다.

본 명세서에서 컨텐츠는 인터넷을 통하여 제공되는 모든 정보를 포괄하여 의미할 수 있고, 예를 들어 사진이나 이미지, 동영상, 음성, 문서, 음악 등을 포함할 수 있다. 이하의 구체적인 실시예에서는 사진을 컨텐츠의 대표적인 예로 설명하기로 하나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

서버(150)는 도 5에 따른 추천 정보 제공 방법을 수행하기 위해, 서버(150)의 프로세서(222)는 구성요소로서 도 4에 도시된 바와 같이, 수집부(410), 정보 구성부(420), 랭킹 산출부(430), 및 정보 제공부(440)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(222)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 실시예에 따라 프로세서(222)의 구성요소들은 프로세서(222)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.

이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 5의 추천 정보 제공 방법이 포함하는 단계들(S510 내지 S540)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.

여기서, 프로세서(222)의 구성요소들은 서버(150)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 프로세서(222)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 서버(150)가 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 수집하도록 상술한 명령에 따라 서버(150)를 제어하는 프로세서(222)의 기능적 표현으로서 수집부(410)가 이용될 수 있다.

단계(S510)에서 프로세서(222)는 서버(150)의 제어와 관련된 명령이 로딩된 메모리(221)로부터 필요한 명령을 읽어드릴 수 있다. 이 경우, 상기 읽어드린 명령은 프로세서(222)가 이후 설명될 단계들(S520 내지 S540)을 실행하도록 제어하기 위한 명령을 포함할 수 있다.

단계(S520)에서 수집부(410)는 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)로부터 업로드되는 사진 중 위치 데이터가 포함된 사진을 수집할 수 있다. 수집부(410)는 사용자 간의 소통을 위한 인터넷 커뮤니티, 예를 들어 메신저나 SNS 등에서 사용자들이 위치 데이터가 포함된 사진을 찍어 업로드하면 위치 기반 추천 서비스에서 이용 가능한 컨텐츠로서 해당 사진을 수집할 수 있다. 사전에 위치 공유를 수락한 사용자의 경우 사진 업로드 과정에서 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 위치 데이터를 사진과 함께 수신할 수 있고, 이를 서버(150)와 연계된 데이터베이스 상에 저장함으로써 위치 데이터가 포함된 사진을 수집할 수 있다. 이때, 데이터베이스 상에 저장되는 위치 데이터는 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 GPS 좌표와 같은 구체적인 위치 값일 수 있고, 다른 예로는 구체적인 위치 값을 대신하여 해당 위치 값이 속하는 영역을 나타내는 위치 ID(identity)일 수 있다. 상세하게, 전체 지도를 복수의 영역으로 분할하고 각 분할 영역에 고유한 위치 ID를 할당하는 방식을 활용할 수 있으며, 이때 수집부(410)는 위치 데이터가 포함된 사진을 찍어 업로드한 사용자를 대상으로 전자 기기에서 획득한 구체적인 위치 값을 저장하는 것이 아니라, 어림한 위치 정보로서 해당 위치 값에 대응되는 위치 ID를 저장하는 것이다. 또한, 위치 데이터는 전자 기기에서 GPS 등을 통해 자동 획득한 위치 값일 수도 있고 사용자에 의해 직접 입력된 위치 정보일 수도 있다. 그리고, 수집부(410)는 위치 데이터가 포함된 사진을 수집하는 과정에서 사진과 관련된 정보로서 해당 사진을 올린 사용자의 식별 정보(예컨대, userID)와 커뮤니티 식별 정보를 함께 저장할 수 있다. 이때, 커뮤니티 식별 정보는 사용자가 사진을 전송한 커뮤니티에 대한 정보로서 예를 들어, 메신저의 경우 (개별 또는 그룹) 대화방 ID 등이 커뮤니티 식별 정보에 해당되고, SNS의 경우 해당 커뮤니티 ID 등이 커뮤니티 식별 정보에 해당될 수 있다.

단계(S530)에서 정보 구성부(420)는 데이터베이스 상에 수집된, 위치 데이터가 포함된 사진을 이용하여 위치 기반 추천 정보를 구성할 수 있다. 일례로, 정보 구성부(420)는 수집된 사진을 위치 데이터를 이용하여 그룹핑할 수 있다. 정보 구성부(420)는 위치 ID 별로 사진 그룹을 구성하되, 위치 ID 별로 해당 위치 ID가 저장되거나 해당 위치 ID에 속하는 영역의 위치 값이 저장된 사진을 그룹핑할 수 있다. 그리고, 정보 구성부(420)는 수집된 사진을 AI(artificial intelligence) 등을 이용한 이미지 분석 기술을 통해 사진의 내용에 따라 복수의 카테고리로 그룹핑할 수 있다. 이미지 분석 기술 이외에도 사진에 포함된 속성 정보나 사용자가 직접 입력한 태그(예컨대, 음식 사진의 경우 음식 메뉴명을 입력함) 등을 활용하여 사진을 여러 카테고리로 분류하는 것 또한 가능하다. 예를 들어, 사진을 배경 사진과 음식 사진으로 분류할 수 있고, 음식 사진의 경우 각 메뉴 별로 세분화하여 재분류할 수 있다. 사진 그룹핑을 위한 카테고리는 서비스 유형이나 특성 등에 따라 사전에 정해질 수 있으며, 예를 들어 먹을거리, 볼거리, 놀거리 등 다양한 주제의 테마로 구분될 수 있다. 따라서, 정보 구성부(420)는 위치 데이터가 포함된 사진을 우선적으로 위치 ID 별로 그룹핑할 수 있고, 더 나아가 이미지 분석을 통해 여러 카테고리로 사진을 그룹핑하고 각 카테고리 내에서 일정 범위 이내의 유사도를 가진 동일한 사진끼리 재그룹핑할 수 있다. 이와 같이, 정보 구성부(420)는 수집된 사진을 위치 ID 및/또는 이미지 분석 결과를 기준으로 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성할 수 있다. 정보 구성부(420)는, 수집된 사진을 위치 ID를 기준으로 위치 ID 별 사진 그룹으로 그룹핑하고, 이 위치 ID 별 사진 그룹을 이미지 분석 결과를 기준으로 복수의 카테고리로 재그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성할 수 있다.

단계(S540)에서 정보 제공부(440)는 제1 전자 기기(110)의 사용자로부터 위치 기반 추천 서비스에 대한 요청이 수신되는 경우 사용자에 의해 특정된 위치를 포함하는 지도 화면을 통해 해당 지도에 대응되는 위치 기반 추천 정보를 제공할 수 있다. 사용자에 의해 특정된 위치는 제1 전자 기기(110)로부터 획득한 사용자의 현재 위치 또는 사용자에 의해 직접 선택된 위치를 의미할 수 있다. 정보 제공부(440)는 사용자의 서비스 요청이 수신되면 서비스 요청이 수신된 시점에 사용자에 의해 특정된 위치를 파악하고 해당 위치를 중심으로 하는 지도 화면을 제공할 수 있고, 이때 지도 화면을 통해 해당 지도 내의 위치 ID로 그룹핑된 사진들을 위치 기반 추천 정보로 제공할 수 있다. 사용자의 서비스 요청에는 사용자가 선택한 카테고리에 대한 정보가 포함될 수 있으며, 이때 정보 제공부(440)는 지도 내의 위치 ID로 그룹핑된 사진들 중에서 사용자가 선택한 카테고리로 분류된 사진만을 선별하여 추천할 수 있다. 그리고, 사용자가 특정 커뮤니티에서 위치 기반 추천 서비스를 요청하는 경우, 정보 제공부(440)는 사용자가 위치 기반 추천 서비스를 요청한 커뮤니티의 식별 정보와 해당 커뮤니티에서의 사용자의 소셜 네트워크 정보를 파악하여 지도 내의 위치 ID로 그룹핑된 사진들 중 해당 커뮤니티에 속하는 사람들이 업로드한 사진을 선별하여 위치 기반 추천 정보로 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 메신저의 특정 그룹 대화방에서 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우 해당 그룹 대화방에 참여한 사람들이 올린 사진만을 추천할 수 있고, 사용자가 특정 SNS에서 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우 해당 SNS에서 사용자와 관련된 다른 사용자, 예를 들어 사용자와 소정의 관계(예컨대, 친구, 동료, 가족 등)가 있는 사람들이 업로드한 사진을 추천할 수 있다. 상기한 정보 제공부(440)는 사용자에 의해 특정된 위치의 지도 화면을 통해 해당 위치를 기준으로 일정 거리 내의 각 위치 ID에 대해 그룹핑된 사진들을 제공하되, 사용자가 서비스를 요청한 커뮤니티에서 사용자와 관계가 설정된 사람들(소셜 네트워크 정보에 따라 서비스를 요청한 사용자와 관련된 다른 사용자들)이 올린 사진을 선별하여 추천할 수 있다.

정보 제공부(440)는 위치 기반 추천 정보로 복수 개의 사진 그룹을 제공하는 경우(예를 들어 사용자에 의해 특정된 위치를 포함하는 지도 화면에 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹이 존재하는 경우 또는 특정 위치 ID에 대해 서로 다른 카테고리의 복수 개의 사진 그룹이 존재하는 경우) 추천 점수에 따른 랭킹을 반영할 수 있다. 이때, 랭킹 산출부(430)는 위치 ID 또는 (사진의 이미지 분석 결과와 같이 사진을 이용하여 분류된) 카테고리에 대해 각 사진 그룹 별로 추천 점수 또는 카테고리 점수를 산출하게 되는데, 추천 점수 또는 카테고리 점수는 각 그룹의 사진수, 조회수, 최신성(시간), 인접성(위치) 중 적어도 하나의 요소에 가중치를 부여하여 산출할 수 있다. 해당 사진 그룹에 대해, 사용자들에 의해 업로드된 사진의 개수가 많을수록, 사진의 조회수가 높을수록, 최근에 업로드된 사진일수록(업로드 후 경과된 시간이 짧을수록) 및/또는 위치 ID가 사용자에 의해 특정된 위치와 인접할수록 높은 추천 점수 또는 카테고리 점수가 산출될 수 있다. 상기한 요소 중 조회수와 최신성은 그룹에 속한 사진마다 각각 다를 수 있으므로, 사진 그룹의 조회수는 해당 그룹에 포함된 사진들의 조회수를 평균한 값이나 해당 그룹에 포함된 사진들의 조회수 중 가장 높은 조회수를 이용하고, 사진 그룹의 최신성은 해당 그룹에 포함된 사진들 중 가장 최근에 업로드된 사진의 업로드 시간을 이용하여 판단할 수 있다. 이때, 모든 요소에 일정한 가중치가 부여되는 것은 물론이고, 요소에 따라 가중치가 다르게 적용되는 것 또한 가능하다. 예를 들어 사진수, 조회수, 최신성(시간), 인접성(위치)에 대해 각각 40%, 30%, 20%, 10% 또는 20, 10, 10, 1의 가중치가 적용될 수 있으며 인접성에 대해 다른 요소에 비해 낮은 가중치가 부여될 수 있다. 다른 예로, 사진을 분류하는 기준이 되는 카테고리의 유형이나 특성 등에 따라 요소 별 가중치를 달리 적용할 수 있다. 예를 들어, 음식 사진의 경우 최신성에 가장 높은 비중의 가중치를 부여할 수 있고, 배경 사진의 경우 사진수에 가장 높은 비중의 가중치를 부여할 수 있다. 따라서, 정보 제공부(440)는 사용자에 의해 특정된 위치의 지도 화면을 통해 해당 위치를 기준으로 일정 거리 내의 각 위치 ID 별 사진 그룹을 위치 기반 추천 정보로 제공하되, 랭킹 산출부(430)에서 산출된 랭킹을 반영하여 추천 점수 순으로 사진 그룹을 제공할 수 있다. 정보 제공부(440)는 또한, 위치 ID 별 사진 그룹이 복수의 카테고리로 재그룹핑이 되는 경우, 복수의 카테고리에 대해 카테고리 별 사진 그룹들을 상기 카테고리 점수에 따른 랭킹을 반영하여 카테고리 점수 순으로 사진 그룹을 제공할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서 사진에 위치 ID를 부여하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

제1 전자 기기(110)의 사용자가 메신저나 SNS와 같은 커뮤니티를 통해 위치 데이터가 포함된 사진을 업로드한 경우 수집부(410)는 위치 데이터가 포함된 사진을 위치 기반 추천 서비스에서 이용 가능한 컨텐츠로서 수집한다. 도 6에 도시한 바와 같이, 전체 지도(600)가 일정 크기의 복수의 영역으로 분할되고 각 분할 영역에 위치 ID가 할당되어 있다고 가정한다. 이때, 수집부(410)는 사진을 수집하는 과정에서 사진에 제1 전자 기기(110)의 정확한 위치를 나타내는 GPS 좌표 값(601)이 포함된 경우 GPS 좌표 값(601)을 저장하지 않고 GPS 좌표 값(601)이 속하는 영역(610)에 할당된 위치 ID를 저장할 수 있다.

이러한 것으로만 한정되는 것은 아니며, 사진을 수집하는 과정에서는 사진에 포함된 GPS 좌표 값(601)을 그대로 저장하고 이후 정보 구성부(420)의 그룹핑 과정에서 GPS 좌표 값(601)이 포함된 사진을 해당 GPS 좌표 값(601)이 속하는 영역(610)의 위치 ID에 대한 사진 그룹으로 분류하는 것 또한 가능하다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 데이터가 포함된 사진을 분류하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

정보 구성부(420)는 수집된 사진을 위치 ID와 이미지 분석 결과를 기준으로 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성할 수 있다. 도 7을 참조하면, 정보 구성부(420)는 데이터베이스(151) 상에 수집된 사진을 먼저 위치 ID를 기준으로 그룹핑할 수 있다(예를 들어, 위치1 그룹, 위치2 그룹, ?). 그리고, 정보 구성부(420)는 위치 ID 별 사진 그룹을 각 사진 그룹에 속한 사진을 이용하여 세부 카테고리로 재그룹핑할 수 있다. 이때, 재그룹핑이라 함은 위치 ID 별로 분류된 사진들을 하나 이상의 카테고리 뎁스(depth)로 세분화하여 분류하는 것을 의미하며, 뎁스에 따라 제1 레벨 카테고리, 제2 레벨 카테고리, ?로 구분할 수 있다. 예를 들어, 정보 구성부(420)는, 위치1 그룹(위치ID = '위치1')에 속한 사진의 이미지를 각각 분석하여 배경 사진 그룹(제1 레벨 카테고리 = '배경')과 음식 사진 그룹(제1 레벨 카테고리 = '음식')으로 분류할 수 있고, 음식 사진 그룹에 대해 각 메뉴 별로 세분화하여 재그룹핑할 수 있다(예컨대, 메뉴1 그룹(제2 레벨 카테고리 = '메뉴1'), 메뉴2 그룹(제2 레벨 카테고리 = '메뉴2') 등).

따라서, 정보 구성부(420)는 위치 데이터가 포함된 사진을 기본적으로 위치 ID 별로 분류하여 위치 ID 별 사진 그룹으로 그룹핑할 수 있고, 위치 ID 별 그룹 내에서는 이미지 분석을 통해 사진의 내용에 따라 세부 카테고리로 재그룹핑할 수 있다.

도 8 내지 도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 기반 추천 서비스를 요청할 수 있는 화면 예시를 도시한 것이다.

도 8은 인터넷 커뮤니티 중 하나인 메신저의 대화방 화면(800)을 나타내고 있다. 대화방 화면(800)은 사용자가 상대방과 메시지로 대화를 주고 받거나, 사진, 동영상, 음성 등 다양한 컨텐츠를 주고 받을 수 있는 사용자 인터페이스 화면으로, 상대방이 한 명인 개별 대화방은 물론이고, 복수의 상대방이 참여하는 그룹 대화방일 수 있다. 도 8에 도시한 바와 같이, 대화방 화면(800)에는 사용자가 위치 기반 추천 서비스를 요청하기 위한 추천 메뉴(801)가 포함될 수 있다.

도 9는 메신저의 대화방 목록 화면(900)을 나타내고 있다. 도 9에 도시한 바와 같이, 대화방 목록 화면(900)에는 사용자가 상대방과 메시지나 컨텐츠를 주고 받는 대화방을 정렬한 대화방 목록(910)이 포함될 수 있다. 예를 들어, 대화방 목록(910)은 기존 정렬 기준 중 하나인 메시지 송수신 시간을 기준으로 내림차순으로 정렬될 수 있으며, 다시 말해 사용자가 메시지를 보냈거나 받은 시간이 최근일수록 대화방이 목록 상위에 정렬될 수 있다. 이때, 대화방 목록 화면(900)에는 사용자가 위치 기반 추천 서비스를 요청하기 위한 추천 메뉴(901)가 포함될 수 있다.

대화방 화면(800)이나 대화방 목록 화면(900)에는 사용자가 추천 받고자 하는 정보의 카테고리를 선택할 수 있는 메뉴가 추가로 포함될 수 있다.

도 8과 도 9는 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니며, 구체적인 도시는 생략하였으나, 메신저의 친구 목록을 포함하는 친구 목록 화면이나 SNS와 같은 커뮤니티의 사용자 인터페이스 화면 등을 통해서도 사용자가 위치 기반 추천 서비스에 접근하기 위한 메뉴를 제공할 수 있다.

도 10 내지 도 11은 본 발명의 일실시예에 있어서 위치 기반 추천 정보를 제공하는 화면 예시를 도시한 것이다.

사용자가 대화방 화면(800)이나 대화방 목록 화면(900)에서 추천 메뉴(801, 901)를 조작하는 경우, 도 10에 도시한 바와 같이 사용자에 의해 특정된 위치(1011)를 중심으로 하는 지도 화면(1000)가 표시될 수 있다. 지도 화면(1000)은 사용자의 현재 위치 또는 사용자에 의해 선택된 위치를 나타내는 지도로 구성되는 것이다. 지도 화면(1000)에는 사용자에 의해 특정된 위치(1011)를 기반으로 한 추천 정보(1020)가 노출될 수 있으며, 지도 화면(1000)에 포함된 모든 위치 ID 중 사진 그룹이 존재하는 위치 ID 마다 추천 정보(1020)가 표시될 수 있다. 일례로, 추천 정보(1020)는 사진 그룹에 대한 정보로 해당 그룹에서 임의로 선정된 대표 사진(들)과 해당 그룹으로 분류된 사진의 개수(1021) 중 적어도 하나가 표시될 수 있다.

사용자가 대화 상대방이 특정되어 있는 대화방 화면(800)을 통해 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우 해당 대화방에 참여한 상대방이 업로드한 사진만을 추천 정보(1020)로 제공할 수 있고, 대화 상대방이 특정되지 않은 인터페이스 화면(예컨대, 대화방 목록 화면(900)이나 친구 목록 화면(미도시) 등)이나 커뮤니티 화면에서 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우 해당 커뮤니티 내에서 사용자와 소정의 관계가 있는 모든 사람들(전체 친구)이 업로드한 사진들을 추천 정보(1020)로 제공할 수 있다.

지도 화면(1000)에 포함된 위치 ID 별 사진 그룹이 2 이상 있는 경우, 위치 ID 별 사진 그룹에 대한 추천 점수에 따른 랭킹이 반영되어 추천 정보(1020)로 제공할 수 있다. 이때, 추천 점수는 각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 최신성(시간), 인접성(위치) 중 적어도 하나의 요소에 가중치를 부여하여 산출할 수 있다. 예를 들어, 지도 화면(1000) 내에서, 추천 점수가 높거나 조회수가 많을수록 위치 ID 별 사진 그룹에 대한 추천 정보(1020)를 더 크게 표시할 수 있다.

그리고, 위치 ID 별 사진 그룹이 카테고리로 재분류된 경우 지도 화면(1000) 상에 카테고리 별로 추천 정보(1020)를 표시할 수 있다. 사용자의 서비스 요청 시 카테고리가 선택된 경우 지도 화면(1000) 내의 위치 ID로 그룹핑된 사진들 중에서 사용자가 선택한 카테고리로 분류된 사진만을 추천 정보(1020)로 제공할 수 있다.

도 11을 참조하면, 사용자가 지도 화면(1000)에서 특정 위치 ID의 추천 정보(1020)를 선택하면 해당 위치 ID에 그룹핑된 사진 목록(1110)을 포함한 상세 서비스 화면(1100)이 표시될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 '음식' 카테고리를 선택한 경우 상세 서비스 화면(1100)에는 해당 위치 ID의 사진 그룹 중 '음식'으로 분류된 사진 목록(1110)이 표시될 수 있다. 이때, 사진 목록(1110)은 '음식' 카테고리에 속한 사진들로 이루어진 것으로, 이때 세부 카테고리, 예를 들어 메뉴(메뉴1, 메뉴2, 메뉴3) 별로 그룹핑하여 보여줄 수 있다.

그리고, 사진 목록(1110)은 세부 카테고리 별 사진 그룹에 대하여 카테고리 점수에 따른 랭킹이 반영될 수 있다. 이때, 추천 점수는 각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 최신성(시간), 인접성(위치) 중 적어도 하나의 요소에 가중치를 부여하여 산출할 수 있으며, 예를 들어 사진 목록(1110)은 카테고리 별 사진 그룹의 카테고리 점수가 높은 순으로 정렬되어 표시될 수 있다.

따라서, 사용자는 메신저나 SNS 등의 커뮤니티를 이용하는 환경에서 현재 위치나 직접 선택한 위치의 지도 화면을 통해 어떤 곳이 해당 커뮤니티 상의 지인이나 대화방의 상대방에게 인기가 있는지 확인할 수 있으며, 음식 사진의 경우 어떤 메뉴가 인기 있는지 확인 가능하다.

상기에서는 사진을 예로 하여 설명하였으나, 위치 기반 추천 정보로 제공 가능한 형태의 컨텐츠라면 모두 적용 가능하다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자 간의 소통을 위한 인터넷 커뮤니티를 통해 업로드된 컨텐츠 중 위치 데이터가 포함된 컨텐츠를 이용하여 효과적으로 위치 기반의 추천 정보를 제공할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에 의해 특정된 위치의 지도를 통해 인터넷 커뮤니티에서 사용자와 소정의 관계가 있는 사람들이 실제 업로드한 컨텐츠를 추천할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

발명의 실시를 위한 형태

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

컴퓨터로 구현되는 추천 정보 제공 방법에 있어서,
인터넷 커뮤니티를 통해 업로드되고 위치 데이터가 포함된 사진을 수집하는 단계;
상기 위치 데이터를 이용하여 상기 수집된 사진을 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성하는 단계; 및
전자 기기로부터 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 위치 기반 추천 서비스에 대한 요청이 수신되는 경우 상기 전자 기기의 사용자에 의해 특정된 위치를 포함한 지도 화면을 제공하되 상기 지도 화면을 통해 해당 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들을 제공하는 단계
를 포함하는 추천 정보 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 수집하는 단계는,
상기 수집된 사진에 대하여 상기 수집된 사진의 위치 데이터에 대응되는 영역에 할당된 위치 ID를 저장하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 구성하는 단계는,
상기 수집된 사진을 상기 수집된 사진의 위치 데이터에 대응되는 영역에 할당된 위치 ID에 대한 사진 그룹으로 분류하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제1항에 있어서,
지도의 분할된 각 영역에 위치 ID가 할당되고,
상기 구성하는 단계는,
상기 위치 ID 별로 사진 그룹을 구성하되, 상기 위치 ID 별로 해당 위치 ID가 포함된 사진 또는 해당 위치 ID가 할당된 영역의 상기 위치 데이터가 포함된 사진을 위치 ID 별 사진 그룹으로 그룹핑하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제4항에 있어서,
상기 구성하는 단계는,
상기 위치 ID 별 사진 그룹을 이미지 분석을 통해 상기 사진 그룹에 속한 사진의 내용에 따라 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제4항에 있어서,
상기 구성하는 단계는,
상기 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 사진 그룹에 속한 사진에 포함된 속성 정보나 태그 정보를 이용하여 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 제공하는 단계는,
상기 사용자가 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 인터넷 커뮤니티의 식별 정보와 상기 인터넷 커뮤니티에서의 상기 사용자의 소셜 네트워크 정보에 기초하여 상기 위치 데이터로 그룹핑된 사진들 중 적어도 일부를 선별하여 제공하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제7항에 있어서,
상기 제공하는 단계는,
상기 사용자가 상기 인터넷 커뮤니티의 특정 대화방을 통해 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우 상기 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들 중에서 상기 대화방에 참여한 사람들에 의해 업로드된 사진을 선별하여 제공하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제7항에 있어서,
상기 제공하는 단계는,
상기 사용자가 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 대화 상대방을 특정하지 않고 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 경우, 상기 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들 중에서 상기 인터넷 커뮤니티에서의 상기 사용자의 소셜 네트워크 정보에 따라 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 다른 사용자에 의해 업로드된 사진을 제공하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 추천 정보 제공 방법은,
상기 지도 화면에 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹이 존재하는 경우, 상기 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹에 대해 각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 사진 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 하나의 요소에 기초하여 추천 점수를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 제공하는 단계는,
상기 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 추천 점수에 따른 랭킹을 반영하여 제공하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제10항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 상기 사진의 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 둘 이상의 요소에 대해 각각 가중치를 부여하여 각 사진 그룹에 대한 추천 점수를 산출하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
제10항에 있어서,
상기 구성하는 단계는,
상기 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 사진 그룹에 속한 사진을 이용하여 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 단계를 포함하고,
상기 추천 정보 제공 방법은,
상기 복수의 카테고리에 대해 각 카테고리 별 사진 그룹의 사진수, 조회수, 사진 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 하나의 요소에 기초하여 카테고리 점수를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 제공하는 단계는,
상기 복수의 카테고리에 대해 카테고리 별 사진 그룹들을 상기 카테고리 점수에 따른 랭킹을 반영하여 제공하는 단계를 포함하는, 추천 정보 제공 방법.
컴퓨터와 결합되어 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 추천 정보 제공 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 추천 정보 제공 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
컴퓨터로 구현되는 추천 정보 제공 시스템에 있어서,
적어도 하나의 프로세서; 및,
상기 적어도 하나의 프로세서와 연결되고 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 명령을 포함하는 메모리
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
인터넷 커뮤니티를 통해 업로드되고 위치 데이터가 포함된 사진을 수집하고,
상기 위치 데이터를 이용하여 상기 수집된 사진을 그룹핑함으로써 위치 기반 추천 정보를 구성하고,
전자 기기로부터 상기 인터넷 커뮤니티를 통해 위치 기반 추천 서비스에 대한 요청이 수신되는 경우 상기 전자 기기의 사용자에 의해 특정된 위치를 포함한 지도 화면을 제공하되 상기 지도 화면을 통해 해당 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들을 제공하는 명령을 실행할 때 동작하는, 추천 정보 제공 시스템.
제15항에 있어서,
지도의 분할된 각 영역에 위치 ID가 할당되고,
상기 위치 기반 추천 정보를 구성하는 것은,
상기 위치 ID 별로 사진 그룹을 구성하되, 상기 위치 ID 별로 해당 위치 ID가 포함된 사진 또는 해당 위치 ID가 할당된 영역의 상기 위치 데이터가 포함된 사진을 위치 ID 별 사진 그룹으로 그룹핑하는 것을 포함하는, 추천 정보 제공 시스템.
제16항에 있어서,
상기 위치 기반 추천 정보를 구성하는 것은,
상기 위치 ID 별 사진 그룹을 이미지 분석을 통해 상기 사진 그룹에 속한 사진의 내용에 따라 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 것을 포함하는, 추천 정보 제공 시스템.
제15항에 있어서,
상기 그룹핑된 사진들을 제공하는 것은,
상기 사용자가 상기 위치 기반 추천 서비스를 요청한 인터넷 커뮤니티의 식별 정보와 상기 인터넷 커뮤니티에서의 상기 사용자의 소셜 네트워크 정보에 기초하여 상기 지도 내의 위치 데이터에 대해 그룹핑된 사진들 중에서 상기 인터넷 커뮤니티에서의 상기 사용자의 소셜 네트워크 정보에 따라 상기 사용자와 관련된 적어도 하나의 다른 사용자에 의해 업로드된 사진을 선별하여 제공하는 것을 포함하는, 추천 정보 제공 시스템.
제16항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 지도 화면에 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹이 존재하는 경우, 상기 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹에 대해 각 사진 그룹의 사진수, 조회수, 사진 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 하나의 요소에 기초하여 추천 점수를 산출하는 명령을 실행할 때 또한 동작하고,
상기 그룹핑된 사진들을 제공하는 것은,
상기 복수 개의 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 추천 점수에 따른 랭킹을 반영하여 제공하는 것을 포함하는, 추천 정보 제공 시스템.
제19항에 있어서,
상기 위치 기반 추천 정보를 구성하는 것은,
상기 위치 ID 별 사진 그룹을 상기 사진 그룹에 속한 사진을 이용하여 복수의 카테고리로 재그룹핑하는 것을 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 복수의 카테고리에 대해 각 카테고리 별 사진 그룹의 사진수, 조회수, 사진 업로드 시간에 따른 최신성, 상기 사용자에 의해 특정된 위치와의 인접성 중 적어도 하나의 요소에 기초하여 카테고리 점수를 산출하는 명령을 실행할 때 또한 동작하고,
상기 그룹핑된 사진들을 제공하는 것은,
상기 복수의 카테고리에 대해 카테고리 별 사진 그룹들을 상기 카테고리 점수에 따른 랭킹을 반영하여 제공하는 것을 포함하는, 추천 정보 제공 시스템.