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(a) 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하는 단계;
(b) 정보 온톨로지를 이용하여 상기 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 사용자의 확장된 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하는 단계;
(c) 상기 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보, 상기 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보로부터 사용자의 상황 정보를 판단하는 단계;
(d) 상기 사용자 상황 정보에 관련한 제품 또는 서비스를 서비스/제품 데이터베이스에서 검색하고, 상기 검색한 서비스/제품에 대한 사용자의 프라이버시 침해 염려도를 측정하는데 사용하는 사회심리적 이론 모형을 선택하는 단계;
(e) 상기 선택한 사회심리적 이론 모형에서 상기 검색한 서비스/제품에 대한 사용자의 프라이버시 침해 염려도를 종속 변인으로 하는 독립 변인을 추출하고, 상기 추출한 독립 변인 중 상기 사용자 정적 정보, 동적 정보, 확장된 정적 정보 또는 확장된 동적 정보에 유의한 독립 변인을 추출하는 단계;
(f) 상기 유의한 독립 변인 사이의 상관계수로부터 상관 행렬을 생성하고, 상기 상관 행렬을 이산화하여 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계;
(g) 상기 생성한 이산화된 상관 행렬과 상기 유의한 독립 변인들에 대한 사용자의 평가값에 기초하여 사용자의 프라이버시 염려 레벨을 평가하고, 상기 검색한 서비스/제품 중 상기 사용자의 프라이버시 염려 레벨에 상응하는 서비스 또는 제품에 대한 정보를 사용자에 제공하는 단계를 포함하는 프라이버시 염려도를 감안한 광고 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 사용자의 상황 정보는
사례기반추론 방식에 따라 획득하는 것을 특징으로 하는 프라이버시 염려도를 감안한 광고 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (c) 단계는
(c1) 상기 사용자 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보와 유사한 사례를 상황 정보 데이터베이스에서 검색하는 단계;
(c2) 상기 검색한 사례 중 상기 사용자 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보와 유사한 사례를 상기 상황 정보 데이터베이스에서 검색하는 단계; 및
(c3) 상기 검색한 사례들 중 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보에 가장 유사한 사례를 사용자 상황 정보로 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프라이버시 염려도를 감안한 광고 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 (g) 단계는
상기 상황 정보에 관련한 서비스 또는 제품을 검색하기 위한 명령을 외부 서비스 광고서버 또는 제품 광고서버로 송신하는 단계;
상기 검색 명령에 응답하여 상기 상황 정보와 관련한 서비스 또는 제품에 대한 정보를 수신하는 단계;
상기 수신한 서비스 또는 제품 중 상기 판단한 사용자의 프라이버시 염려 레벨에 상응하는 서비스 또는 제품을 추출하는 단계; 및
상기 서비스 또는 제품에 대한 정보를 사용자에 출력하는 단계를 포함하는 프라이버시 염려도를 고려한 광고 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 (g) 단계는
사용자에 출력한 서비스 또는 제품 중 사용자가 실제 선택한 서비스 또는 제품에 대한 프라이버시 염려 레벨을 저장하는 단계를 더 포함하며,
상기 사용자의 프라이버시 염려 레벨은 상기 저장한 프라이버시 염려 레벨을 고려하여 평가하는 것을 특징으로 하는 프라이버시 염려도를 고려한 광고 방법
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사용자 상황 정보와 관련된 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 프라이버시 염려도를 판단하는 프라이버시 염려 판단부; 및
상기 사용자의 상황 정보와 관계된 서비스 또는 제품 중 상기 판단한 사용자의 프라이버시 염려도에 해당하는 서비스 또는 제품만을 추출하여 사용자에게 상기 추출한 서비스 또는 제품의 정보를 제공하는 서비스/제품 광고부를 포함하며,
여기서 상기 프라이버시 염려 판단부는
사용자의 정적 정보, 동적 정보를 획득하는 사용자 정보 획득부;
정보 온톨로지를 이용하여 상기 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보로부터 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하고, 상기 사용자의 정적 정보, 동적 정보 및 상기 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보로부터 사용자의 상황 정보를 판단하는 상황정보 판단부;
상기 사용자 상황 정보에 관련한 제품 또는 서비스를 서비스/제품 데이터베이스에서 검색하고, 상기 검색한 서비스/제품에 대한 사용자의 프라이버시 침해 염려도를 측정하는데 사용하는 사회심리적 이론 모형을 선택하며, 상기 선택한 사회심리적 이론 모형에서 상기 1차 검색한 서비스/제품에 대한 사용자의 프라이버시 침해 염려도를 종속 변인으로 하는 독립 변인을 추출하여 상기 추출한 독립 변인 중 상기 사용자 정적 정보, 동적 정보, 확장된 정적 정보 또는 확장된 동적 정보에 유의한 독립 변인을 추출하고 상기 유의한 독립 변인 사이의 상관계수로부터 상관 행렬을 생성하고, 상기 상관 행렬을 이산화하여 이산화된 상관 행렬을 생성하는 상관 행렬 생성부; 및
상기 생성한 이산화된 상관 행렬과 상기 유의한 독립 변인들에 대한 사용자의 평가값에 기초하여 사용자의 프라이버시 염려 레벨을 평가하는 프라이버시 염려 레벨 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 프라이버시 염려도를 고려한 광고 장치
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