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맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2014002798
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 맞춤형 방송 시스템에서 수집 및 관리하는 사용자 선호정보를 확장할 수 있는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치 및 방법에 관한 것이다. 이와 같은 본 발명은, 사용자의 시청 패턴을 기반으로 사용자의 선호 정보를 분석하는 단계와; 상기 분석된 사용자 선호 정보를 온톨로지 매핑(Ontology mapping)을 통해 확장하는 단계와; 상기 확장된 개념정보를 기반으로 사용자의 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 단계를 포함하여 이루어짐으로써, 수집되는 사용자 선호 정보를 온톨로지 맵핑을 통해 프로그램 추천에 충분할 만큼 확장하고, 확장된 사용자 선호 정보를 기반으로 신뢰도와 만족도가 높은 맞춤형 서비스를 제공하는 방법을 제안한다.맞춤형 방송 시스템, 선호정보, 온톨로지
Int. CL H04H 60/46 (2011.01) H04N 21/45 (2011.01) H04N 21/25 (2011.01)
CPC H04N 21/4667(2013.01)H04N 21/4667(2013.01)H04N 21/4667(2013.01)H04N 21/4667(2013.01)H04N 21/4667(2013.01)H04N 21/4667(2013.01)
출원번호/일자 1020070087888 (2007.08.30)
출원인 전자부품연구원
등록번호/일자 10-0871873-0000 (2008.11.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20081203) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.08.30)
심사청구항수 26

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신사임 대한민국 서울 은평구
2 이종설 대한민국 경기 용인시 기흥구
3 이석필 대한민국 경기 성남시 분당구
4 임태범 대한민국 경기 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전자부품연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2007.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2007-0634088-99
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.01.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.02.14 수리 (Accepted) 9-1-2008-0008577-30
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0282211-99
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2008.07.25 수리 (Accepted) 1-1-2008-0537262-74
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.07.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0537261-28
7 등록결정서
Decision to grant		 2008.11.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0590690-25
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.04.17 수리 (Accepted) 4-1-2013-0013766-37
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자의 시청 패턴을 기반으로 사용자의 선호 정보를 분석하는 선호정보 분석 수단과;상기 선호정보 분석 수단으로부터 출력되는 사용자 선호 정보를 온톨로지 매핑(Ontology mapping)을 통해 개념화하고, 개념화된 사용자 선호정보의 키워드 정보를 이용하여 상기 사용자 선호 정보를 확장하는 선호정보 확장 수단과;상기 선호정보 확장 수단에 의해 확장된 선호정보의 빈도를 기반으로 사용자의 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 선호 콘텐츠 추천 수단을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
2 2
제 1항에 있어서, 상기 선호정보 분석 수단은사용자별 시청 패턴을 수집하는 패턴 수집 수단과;상기 패턴 수집 수단에 의해 수집된 시청 패턴을 기반으로 선호 패턴과 비선호 패턴의 특성을 결정하는 특성 예측 수단과;상기 특성 예측 수단에서 결정된 특성을 정량화하여 선호 정보의 순위를 결정하는 선호도 예측 수단을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
3 3
제 2항에 있어서, 상기 패턴 수집 수단은사용자 기기들로부터 입력되는 신호로부터 사용자별 시청 패턴을 추출하여 수집하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
4 4
제 2항에 있어서, 상기 특성 예측 수단은상기 패턴 수집 수단에 의해 수집된 시청 패턴의 상호 정보(Mutual Information: MI) 값을 산출한 후 산출된 MI값과 전체 패턴의 평균 상호 정보(MIavg)값을 기준으로 선호 패턴과 비선호 패턴으로 특성을 분류하여 관리하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
5 5
제 4항에 있어서, 상기 특성 예측 수단은상기 MIavg와 0보다 큰 MI값을 갖는 패턴을 선호 패턴으로, 0보다 작은 MI값을 갖는 패턴을 비선호 패턴으로 결정하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
6 6
제 4항에 있어서, 상기 MI 값은하기 [수학식 5]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
7 7
제 2항에 있어서, 상기 선호도 예측 수단은상기 특성 예측 수단에 의해 결정된 선호패턴의 선호도를 점수화하고, 여기에 비선호패턴의 비선호도를 반영하여 사용자별 선호정보를 순위화하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
8 8
제 1항에 있어서, 상기 선호정보 확장 수단은상기 선호정보 분석 수단으로부터 출력되는 상기 사용자 선호정보를 상기 온톨로지 맵핑을 통해 개념화하는 온톨로지 맵핑 수단과;상기 온톨로지 맵핑 수단으로부터 출력되는 상기 개념화된 사용자 선호정보의 키워드 정보를 이용하여 개념 벡터를 추출하는 개념벡터 추출 수단을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
9 9
제 8항에 있어서, 상기 개념벡터 추출 수단은개념벡터 추출을 통해 사용자 선호정보의 키워드 정보를 기본 키워드 벡터(original keyword vector: okv)와 개념 키워드 벡터(concept keyword vector: ckv)로 나누어 관리하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
10 10
제 9항에 있어서, 상기 기본 키워드 벡터 및 개념 키워드 벡터는하기 [수학식 6]에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
11 11
제 1항에 있어서, 상기 선호 콘텐츠 추천 수단은상기 선호정보 확장 수단에 의해 확장된 선호정보와 각 콘텐츠의 메타데이터 정보와의 유사도(similarity: sim)를 점수화 및 순위화하여 사용자가 선호할 것으로 예측되는 콘텐츠들을 추천하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
12 12
제 11항에 있어서, 상기 선호 콘텐츠 추천 수단은상기 선호정보 확장 수단에 의해 확장된 선호정보의 각 요소들의 벡터와 각 콘텐츠의 해당 메타데이터 정보의 벡터를 하기 [수학식 7]의 코사인 유사도 계산에 의해 벡터 유사도를 측정한 후 그 평균 유사도를 점수화하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
13 13
제 12항에 있어서, 상기 점수화는하기 [수학식 8]의 점수(score) 계산에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 장치
14 14
사용자의 시청 패턴을 기반으로 사용자의 선호 정보를 분석하는 단계와;상기 분석된 사용자 선호 정보를 온톨로지 매핑(Ontology mapping)을 통해 개념화하는 단계와;개념화된 사용자 선호정보의 키워드 정보를 이용하여 상기 사용자 선호정보를 확장하는 단계와;상기 확장된 선호정보의 빈도를 기반으로 사용자의 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
15 15
제 14항에 있어서, 상기 분석 단계는사용자별 시청 패턴을 수집하는 단계와;상기 수집된 시청 패턴을 기반으로 선호 패턴과 비선호 패턴의 특성을 결정하는 단계와;상기 결정된 특성을 정량화하여 선호 정보의 순위를 결정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
16 16
제 15항에 있어서, 상기 특성 결정 단계는상기 수집된 시청 패턴의 상호 정보(Mutual Information: MI) 값을 구한 후 이를 전체 패턴의 평균 상호 정보(MIavg)값을 기준으로 선호 패턴과 비선호 패턴으로 특성을 분류하여 관리하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
17 17
제 16항에 있어서, 상기 MIavg와 0보다 큰 MI를 갖는 패턴은 선호 패턴으로 결정되고, 0보다 작은 MI를 갖는 패턴은 비선호 패턴으로 결정되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
18 18
제 16항에 있어서, 상기 MI 값은하기 [수학식 9]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
19 19
제 15항에 있어서, 상기 순위 결정 단계는상기 결정된 선호패턴의 선호도를 점수화하고, 여기에 비선호패턴의 비선호도를 반영하여 사용자별 선호정보를 순위화하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
20 20
제 14항에 있어서, 상기 확장 단계는상기 개념화된 사용자별 선호정보의 키워드 정보를 이용하여 개념 벡터를 추출하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
21 21
제 20항에 있어서, 상기 개념벡터 추출 단계는사용자 선호정보의 키워드 정보를 기본 키워드 벡터(original keyword vector: okv)와 개념 키워드 벡터(concept keyword vector: ckv)로 나누어 관리하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
22 22
제 21항에 있어서, 상기 기본 키워드 벡터 및 개념 키워드 벡터는하기 [수학식 10]에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
23 23
제 14항에 있어서, 상기 추천 단계는상기 확장된 선호정보와 각 콘텐츠의 메타데이터 정보와의 유사도(similarity: sim)를 점수화 및 순위화하여 사용자가 선호할 것으로 예측되는 콘텐츠들을 추천하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
24 24
제 23항에 있어서, 상기 추천 단계는상기 확장된 선호정보의 각 요소들의 벡터와 각 콘텐츠의 해당 메타데이터 정보의 벡터를 하기 [수학식 11]의 코사인 유사도 계산에 의해 벡터 유사도를 측정한 후 그 평균 유사도의 점수화에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
25 25
제 24항에 있어서, 상기 점수화는하기 [수학식 12]의 점수(score) 계산에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 방송 시스템의 선호 정보 관리 방법
26 26
사용자의 시청 패턴을 기반으로 사용자의 선호 정보를 분석하는 단계와;상기 분석된 사용자 선호 정보를 온톨로지 매핑(Ontology mapping)을 통해 개념화하는 단계와;개념화된 사용자 선호 정보의 키워드 정보를 이용하여 상기 사용자 선호 정보를 확장하는 단계와;상기 확장된 선호정보의 빈도를 기반으로 사용자의 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 단계를 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업자원부 전자부품연구원 성장동력 기술개발 사업 지능형 개인 프로파일 처리엔진 개발