| 1 |
1
사용자가 방문하고자 하는 나라 또는 지역에서 찍혀진 디지털 이미지를 추출하는 단계;상기 디지털 이미지에서 사용자의 여행 정보를 갖는 사용자 프로파일들 간의 가중치를 분석하는 단계;사용자가 방문하고자 하는 나라에서 추출된 랜드마크 데이터에서 상기 사용자 프로파일의 가중치에 따라 랜드마크의 우선순위를 선택하는 단계; 및상기 랜드마크를 클러스터링하여 추가된 클러스터 랜드마크를 생성하고, 상기 클러스터 랜드마크를 사용자에게 추천하는 단계;를 포함하고사용자가 방문하고자 하는 나라에서 추출된 랜드마크 데이터에서 상기 사용자 프로파일의 가중치에 따라 랜드마크의 우선순위를 선택하는 단계는 상기 사용자 프로파일에 따른 랜드마크 스코어 벡터에 따라 결정되며, 상기 랜드마크 스코어 벡터는 사용자의 거주지에 따른 랜드마크 스코어 함수, 계절에 따른 랜드마크 스코어 함수 및 시간에 따른 랜드마크 스코어 함수에 사용자 프로파일의 가중치 벡터를 곱연산함으로써 도출되는 랜드마크 추천 기법
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서, 사용자가 방문하고자 하는 나라 또는 지역의 랜드마크를 추출하는 단계는,방문하고자 하는 지역을 소정크기의 섹터들로 나누는 단계와상기 섹터 별로 추출된 디지털 이미지에 대한 빈도를 계산하여 랜드마크 스코어링을 수행하는 단계로 이루어지는 랜드마크 추천 기법
|
| 3 |
3
제 2항에 있어서,상기 랜드마크 스코어링을 수행하는 단계는, 전체 디지털 이미지(photo) 중에서 그 지역(각 섹터, region)에서 찍은 디지털 이미지가 가지는 비중을 나타내는 팩터와 전체 사용자수(user) 중에서 그 지역을 방문한 사용자수의 비율을 나타내는 팩터의 곱으로 수행되는 랜드마크 추천 기법
|
| 4 |
4
제 1항에 있어서, 상기 사용자의 프로파일은 사용자의 거주지 정보, 사용자가 방문하고자 하는계절, 사용자가 방문하고자 하는 시간 정보 중에서 어느 하나 이상을 포함하는 랜드마크 추천 기법
|
| 5 |
5
제 1항에 있어서, 상기 디지털 이미지에서 사용자의 여행 정보를 갖는 사용자 프로파일들 간의 가중치를 분석하는 단계는,상기 디지털 이미지에 의해 도출된 랜드마크 데이터를 임의의 두 그룹으로 나누어 각 그룹의 사용자 프로파일에 따른 유사도를 도출하는 단계와,상기 유사도를 토대로 상기 사용자 프로파일의 우선순위를 설정하는 단계를 포함하는 랜드마크 추천 기법
|
| 6 |
6
삭제
|
| 7 |
7
삭제
|
| 8 |
8
제 1항에 있어서, 상기 랜드마크를 클러스터링하여 추가된 클러스터 랜드마크를 생성하는 단계는, 클러스터 값(CL)에 공집합을 부여한 후, 랜드마크 스코어 값이 결정된 리스트(L)를 정렬하는 단계와, 상기 리스트(L)의 상위 데이터부터 j번째 랜드마크 데이터가 특정 클러스터에 속해있는지 판단하는 단계와, i번째 랜드마크 데이터를 추출하여, j번째의 랜드마크 데이터와 사용자의 프로파일에 대한 유사도가 소정의 임계값 이상을 만족하게 되면, 클러스터 값에 i, j 번째 랜드마크 데이터 값을 포함시키는 단계를 포함하는 랜드마크 추천 기법
|
| 9 |
9
제 8항에 있어서, 상기 j번째 랜드마크 데이터가 특정 클러스터에 포함되어 있는 경우에는 j+1 번째 랜드마크 데이터가 특정 클러스터에 속해있는지 판단하는 단계를 수행하는 랜드마크 추천 기법
|
| 10 |
10
제 1항에 있어서,상기 디지털 이미지는 촬영된 장소, 시간 등의 정보를 포함하는 지오 태그(geo-tag)를 포함하며, 상기 디지털 이미지를 추출하기 위해서 SNS와 연동되는 서버를 데이터 베이스로 구축하는 랜드마크 추천 기법
|
