KR20120003362A - 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ｉｐｔｖ 개인별 선호프로그램 추천시스템 - Google Patents

협력적 필터링 알고리즘 기반의 ｉｐｔｖ 개인별 선호프로그램 추천시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IPTV(Internet Protocol Television) 시청자에게 원하는 채널 혹은 프로그램을 추천하는 시스템에 관한 것으로 특히, 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 목적은 개인화된 실시간 추천프로그램목록을 생성하여 이 목록을 TV 화면에 주여주고 이 목록 내에서 프로그램 검색 및 선택을 할 수 있도록 협동 필터링 알고리즘을 기반으로 하여 효율적 방법으로 IPTV 시청자에게 원하는 채널 혹은 프로그램을 추천할 수 있는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템은, 인터넷방식으로 TV용 컨텐츠를 시청자에게 제공하는 IPTV(Internet Protocol Television) 방송 제공업체로서 방송제공 업체;
상기 방송제공 업체로부터의 방송신호와 프로그램 정보를 수신하여 각 데이터베이스에 해당하는 정보를 저장하고 우선순위를 정량적으로 계산하는 추천 알고리즘을 기반으로 계산하여 현재 방영 및 재생되는 프로그램을 중심으로 추천우선순위별로 나열하는 서비스 서버;
상기 서비스 서버로부터 추천목록 정보와 방송신호를 수신하여 네트워크를 통해 전송하는 중계장치; 및
상기 중계장치로부터의 추천목록 정보와 방송신호를 출력하는 TV를 포함하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템을 제시한다.

Description

협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템 {Recommendation System on Personalized Favorite Programs/Channels for Internet Protocol TV users by using Collaborative Filtering Algorithm}
본 발명은 IPTV(Internet Protocol Television) 시청자에게 원하는 채널 혹은 프로그램을 추천하는 시스템에 관한 것으로 특히, 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템에 관한 것이다.
기존의 TV 수신 인프라인 지상파, 케이블, 위성에 IP 기반의 인프라가 추가되면서 이제는 시청자가 선택할 프로그램의 수가 거의 무한대에 이르게 되었다. 따라서 시청자가 원하는 프로그램을 정확히 그리고 빠르게 검색해서 선택하는 것이 시청자에게 매우 중요하면서도 어려운 일이며 이러한 일을 가능하게 해주는 기술이 매우 유용하게 될 것이다. 이는 인터넷에서 구글(Google)과 같은 검색엔진의 유용성 및 가치를 생각해 보면 가히 짐작이 가능하다. 따라서 시청가능 프로그램의 수가 인터넷처럼 무한히 증대되는 TV 시청 영역에서도 구글과 같은 검색도구가 있다면 매우 유용하게 될 것이다. 하지만, 인터넷 사용과 TV 시청은 사람의 기본적 행동 패턴이 다르다는 것을 인식해야 한다. 즉, 인터넷 사용시에는 사용자가 사무실 책상의 PC앞에 앉아서 수그리는 자세(Lean-Forward Position)로 키보드를 사용해서 자신이 검색하고자 하는 찾고자 키 워드를 텍스트로 입력한다. 하지만, TV시청시에는 거실 소파에 앉아서 기대는 자세(Lean-Back Position)로 리모컨을 사용하여 단순 좌우상하로 채널변경을 하면서 원하는 채널을 검색하고 선택한다. 따라서 TV 시청시는 키보드 입력과 같은 표시적(explicit) 방법이 아니라 암묵적(implicit) 방법으로 입력을 하게 된다. 따라서 초기 야후(Yahoo)와 같은 정해진 메뉴에서 프로그램을 검색하고 선택하는 것과 유사한 형태로 계층구조적 메뉴의 내비게이션을 통해서 검색을 수행하고 있다. 하지만, 채널 및 프로그램의 수가 점점 많아지게 되면서 이러한 방법은 인터넷과 같은 롱 테일(Long-Tail) 시장의 출현을 가져오는 원천적 걸림돌이 되고 있다. 즉, 제작된 TV용 프로그램 중 대부분이 시청자들에 의해 선택되지 못하거나 방송도 되지 못한 채 사장되게 된다. 예컨대, 미국의 경우 연간 3천만 시간 분량의 프로그램이 제작되지만 TV 평균 연간 시청시간이 1,6400시간이므로 0.005%의 프로그램만 시청되고 나머지 99.995 %의 프로그램들은 그대로 사장된다. 또한 IPTV의 경우 프로그램 검색시에 직접 보고 선택하려고 한다면 내비게이션 혹은 프로그램 변경시간이 너무 느려서 사실상 검색이 거의 이루어지지 못하고 있는 실정이다.
그런데 기존의 TV나 STB/PVR 내에서 방송 수신 또는 네트워크를 통해서 제공되는 방송 정보 혹은 전자프로그램가이드(EPG)는 다양한 형태로 방송 프로그램을 제공한다.
그러나 현재 10,000개가 넘는 다채널 시대에서 방대한 테이블 형태의 전자프로그램가이드(EPG)를 이용하여 시간별 방송정보 화면을 바탕으로 자신이 원하는 프로그램을 선택하여 시청한다는 것이 매우 불편하고 어려운 일이 되었다.
상기 전자프로그램가이드의 가장 대표적인 방법은 채널별/시간대별 테이블 형태의 이차원적으로 제공되거나 현재 방송되는 채널 정보만을 1차원적 나열 형태로 보여주기도 한다.
또한 이러한 EPG 정보를 편집해서 선호 채널을 EPG 형태로 보여주기도 한다. 이는 모두 채널을 기준으로 정해진 순서대로 보여주는 것으로 이 순서를 개인의 선호도에 따라 변경할 수도 있다.
그러나 아직까지 한 시청자 집단에 대한 선호도를 기반으로 다른 시청자의 선호도를 추정하여 추천 목록을 제공하는 기술은 존재하지 않는다.
IPTV는 인터넷방식으로 TV용 컨텐츠를 시청자에게 제공하는 서비스로서 IPTV는 기존의 지상파, 케이블, 위성 TV 서비스 방식과 달리 시청자에게 양방향 서비스를 제공한다. 본 발명과 관련된 분야로는 인터액티브 TV 관련 기술이 있는데 상위 컨텐츠 서비스 플랫폼 기술, 광대역 통신망 기술, 부하 분배 기술, 셋탑박스(STB) 하드웨어 및 소프트웨어 그리고 리모트 컨트롤 기술 분야를 포함한다. 선호프로그램을 추천하는 기술은 협력적 필터링 기술이라 하는데 시청자 혹은 사용자와 프로그램 간의 관련도를 정량화 및 데이터베이스화하여 이로부터 선호도를 계산하는 기술이다.
협력적 필터링(Collaborative Filtering)은 개인화 및 추천 알고리즘에 쓰이는 기술로서 한 시청자 집단의 프로그램에 대한 선호도를 기반으로 다른 시청자의 선호도를 추정하는 기술이다. 이러한 협력적 필터링 기술은 이미 아마존닷컴과 같은 전자상거래 사이트서 상품을 추천하는데 널리 사용되고 있으며, 또한 포털사이트에서 연관검색어 혹은 연관 동영상 등을 추천하는데도 사용되고 있다.
이러한 협력적 필터링(CF) 기법은 메모리기반(Memory-based CF) 기법, 모델 기반(Model-based CF), 그리고 혼합형(Hybrid CF) 혹은 콘텐츠 기반(Contents-based CF) 기법 등이 있다. 일반적으로 메모리기반 기법에서 제일 먼저 계산해야하는 것이 사용자와 사용간, 혹은 아이템과 아이템간의 유사성(Similarity)이다. 이 유사성을 기초로 선호도 영향에 대한 가중치를 계산하고 이러한 가중치에 의해 추천목록이 생성되도록 한다. 여기서 사용되는 대표적 방법이 연관도 기반(Correlation-Based) 유사성 계산방법과 벡터-코사인 기반(Vector Cosine-Based) 유사성 계산방법이다. 이들 방법을 기초로 해당 사용자(active user)의 새로운 아이템(new-item)에 대한 선호도 예측치가 계산되며 이 예측치를 기초로 추천목록이 생성된다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 배경하에서 안출된 것으로 개인화된 실시간 추천프로그램목록을 생성하여 이 목록을 TV 화면에 주여주고 이 목록 내에서 프로그램 검색 및 선택을 할 수 있도록 협동 필터링 알고리즘을 기반으로 하여 효율적 방법으로 IPTV 시청자에게 원하는 채널 혹은 프로그램을 추천할 수 있는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템은, 인터넷방식으로 TV용 컨텐츠를 시청자에게 제공하는 IPTV(Internet Protocol Television) 방송 제공업체로서 방송제공 업체;
상기 방송제공 업체로부터의 방송신호와 프로그램 정보를 수신하여 각 데이터베이스에 해당하는 정보를 저장하고 우선순위를 정량적으로 계산하는 추천 알고리즘을 기반으로 계산하여 현재 방영 및 재생되는 프로그램을 중심으로 추천우선순위별로 나열하는 서비스 서버;
상기 서비스 서버로부터 추천목록 정보와 방송신호를 수신하여 네트워크를 통해 전송하는 중계장치; 및
상기 중계장치로부터의 추천목록 정보와 방송신호를 출력하는 TV를 포함하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템을 제시한다.
본 발명에 의하면 실시간 개인화된 '추천프로그램목록’이 생성되어 무수히 많은 프로그램 중에서 현재 개인적으로 볼만한 프로그램만을 엄선하여 순서대로 보여줄 수 있으므로 상기 목록 내에서 프로그램을 검색하여 선택함으로써 매우 효율적이고 유용한 TV시청을 할 수 있게 된다. 이는 마치 인터넷에서 구글 검색을 하면 첫 검색 페이지에 나오는 10~20개 내외의 컨텐츠에서 대부분 원하는 것을 찾을 수 있는 것과 유사한 것이다. 물론 더 상세한 검색을 원하면 다음 순위의 추천목록을 요청하던지 추천목록 메뉴 밖으로 나가서 계층적 메뉴나 검색창에 텍스트입력을 해서 찾는 기존의 방법을 그대로 유지할 수 있다.
또한 추천목록의 개수가 예를 들면 20개 정도로 제한되어 있다고 하면, 이들 프로그램의 앞 부분(예를 들면 30초 분)을 미리 TV에 다운받아서 프로그램 검색이나 선택시 바로 보여 지도록 할 수 있다. 특히 하이브리드 TV와 같이 Live채널은 기존 방식(지상파, 케이블, 위성 등)으로, VOD 프로그램은 IPTV 방식이 혼합될 경우, 추천목록은 이를 혼합하여 순위대로 나열을 하게 된다. 이때 Live채널에서 다른 VOD 프로그램으로 변경될 때 상당한 지연이 발생하게 되는데, 추천목록 내에서는 VOD 프로그램의 앞 부분이 이미 저장되어 있기 때문에 바로 거침 없이(Seamless) 보여 지게 됨으로써 기존의 채널이 몇 개 안될 때 누워 아무런 신경을 쓰지 않고 리모컨으로 채널을 변경해가면서 이것 저것을 시청하던 경우와 동일하게 편안한 시청이 가능하게 된다.
또한, 협동적 알고리즘에 의해 비인기 니치 채널(niche channel) 혹은 숨어있는 프로그램에 대해서 높은 선호도가 유사 시청자 그룹 내에서 발생할 수가 있어 Long-Tail TV 프로그램 시장이 생성될 수 있다.
또한, 추천목록에 노출되는 것이 마케팅적으로 매우 중요하기 때문에, Google의 AdSense와 같이 유용한 광고 사업모델을 제공하게 된다. 즉, 추천목록 중 일부분을 홈쇼핑 TV와 같이 광고 방송이나 연관 스폰서 프로그램으로 할애하여 중간중간 삽입함으로써 프로그램 변경시 자연스럽게 시청하게 할 수 있는 효과가 있다.
도 1a는 검색 엔진을 이용하여 사용자가 원하는 컨텐츠를 검색하는 것을 개념화한 도면이다.
도 1b는 본 발명에 의한 TV 선호프로그램 추천 과정을 개념화한 도면이다.
도 2는 본 발명의 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템의 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명에 의해 구현되는 추천목록을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 협동적 필터링 알고리즘에 의해 개인화된 추천목록 생성 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 메모리 기반 협동적 필터링을 위한 시청자-프로그램 행렬을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 시청자 유전자코드(Viewer's Gentic Code)를 도시한 도면이다.
이하 본 발명의 일 실시예에 따른 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템을 도면을 참조로 하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 1a는 검색 엔진을 이용하여 사용자가 원하는 콘텐츠를 검색하는 개념화한 도면이고, 도 1b는 본 발명에 의한 TV 선호프로그램 추천 과정을 개념화한 도면이다.
도 1a의 컴퓨터 모니터 화면(20)에서 볼 수 있는 바와 같이 검색 엔진(10)을 통해서 사용자가 책상 PC 앞에 수그리는 자세(Lean-Forward)로 키보드(30)를 통하여 원하는 키 워드를 입력한다. 즉, 사용자가 검색하고자 하는 콘텐츠에 대한 메타데이터를 사용해서 관련 콘텐츠를 검색하는 방법이다.
이와 유사하게 TV 프로그램 검색에 있어서는 도 1b의 TV 화면(50)에서 볼 수 있는 바와 같이 시청자가 소파에 기대는 자세(Lean-Back)로 앉아 리모컨(60)으로 TV 화면을 변경해가면서 원하는 프로그램을 찾는데, 프로그램이 많으면 이 과정이 시간도 많이 소요되고 불편하기 때문에 시청자가 원하는 프로그램을 추천해 주는 기능이 매우 필요하다. 본 발명에서는 이러한 기능을 구글 등의 검색엔진과 같이 여러 사람이 협동해서 뽑아내는 협동 필터링에 의해 추천알고리즘을 만들어 이를 개인화된 추천프로그램목록(40) 형태로 생성하여 시청자에게 제공한다.
도 2는 본 발명의 협력적 필터링 알고리즘 기반의 IPTV 개인별 선호프로그램 추천 시스템의 블록도를 도시한다.
도면에 도시된 바와 같이 본 발명의 시스템은 방송제공 업체(100), 서비스 서버(200), 네트워크(300), STB(400, 400), PVR(Personal Video Recoder; 400'), TV(500, 500, 500), 리모컨(510)으로 구성되고, 상기 서비스 서버(200)는 방송정보 DB(110), 추천프로그램목록 DB(120) 및 기타정보 DB(130)을 포함한다.
상기 방송제공 업체(100)는 인터넷방식으로 TV용 컨텐츠를 시청자에게 제공하는 IPTV 방송 제공업체이지만, 이에 한정되지 않으며 공중파, 케이블 방송, 위성 방송제공업체를 포함할 수도 있다. 서비스 서버(200)는 상기 방송제공 업체(100)로부터의 방송신호와 프로그램 정보를 수신하여 각 데이터베이스에 해당하는 정보를 저장하고 구글의 페이지 랭크(Page Rank)와 같이 우선순위를 정량적으로 계산하는 추천 알고리즘 예를 들면 Aco(특정브랜드명) Rank를 기반으로 계산하여 현재 방영/재생되는 프로그램을 중심으로 추천우선순위별로 나열한다. 상기 STB(400) 및 PVR(400')은 상기 서비스 서버(20)로부터 추천목록 정보와 방송신호를 수신하여 네트워크(300)를 통해 TV(500)에 전송하는 중계장치이다.
상기 서비스 서버(200)는 방송제공 업체(100)로부터 실시간으로 제공받은 채널별 또는 시간대별 프로그램 정보를 저장하는 방송정보 DB(110), 메모리-기반의 알고리즘(Memory-based CF)을 근간으로 하여 시청자와 프로그램과의 관계행렬을 정량화하여 산정하는 협력적 필터링 방식에 의해 실시간으로 개인화된 추천 프로그램목록을 시청자에게 제공하는 추천프로그램목록 생성 DB(120), 및 기타 정보 데이터를 포함하고 있는 기타 정보 DB(130)를 포함한다.
도 3은 본 발명에 의해 구현되는 추천목록을 도시한 도면이다.
상기 추천프로로그램 목록 생성 DB(120)에서 생성되는 추천목록은 제목으로 나열하거나 대표이미지로 나열할 수도 있다. 도 1에 도시된 리모컨(60)의 상하버튼을 사용하여 원하는 프로그램을 선택하도록 하거나, 이 추천목록이 사라지면 그냥 리모콘을 사용해서 상하로 움직이면 기존 TV에서 채널을 변경하듯이 추천된 프로그램 내에서 변경기능을 통하여 선택된 프로그램이 방영/재생되도록 할 수 있다.
도 3에서 보여지는 바와 같이, 추천목록(600)은 현재 방영되는 Live 프로그램뿐 아니라 VOD 프로그램도 통합해서 나열한다. 특히 하이브리드 IPTV, 국내의 SkyQook TV 같이 Live 프로그램과 VOD 프로그램의 수신 방법이 위성과 IP로 다를 수 있겠으나 시청자는 모두 하나의 목록에서 이들 프로그램을 동시에 선택하도록 함으로써 걸림없는(seamless) 통합된 단순한 검색 및 시청이 가능하다. 일반적으로 IP기반의 VOD의 경우 프로그램 재생시간이 라이브에 비해 느리기 때문에, 이점을 해결해야만 된다.
그런데 본 발명에서는 추천프로그램의 앞 부분을 미리 불러와서 TV(500) 혹은 STB(400) 내에 잠시 저장시켜 놓음으로써 프로그램/채널 변경시간(Zapping Time)을 라이브같이 빠르게 할 수 있다. 이는 추천프로그램의 개수가 제한되어 있기 때문에 이러한 기능을 실현할 수 있다. 실제 구현되는 예를 보자. 보통 추천프로그램의 개수를 20개 정도로 가정한다. 그런데 일반적으로 개인이 하루에 TV로 시청하는 프로그램의 평균 숫자는 10개 내외에 불과하므로 추천알고리즘을 적절하게 가동시키면 이 20개 내에서 시청자가 원하는 시청욕구를 다 만족시킬 수 있을 것이다. 이 경우 한 프로그램에 대해서 초기 30초 분량만 미리 불러오면 총 10분 정도의 분량의 동영상 파일이 TV(500) 또는 STB(400)의 임시공간 내에 저장되어 있기 때문에 사실상 네트워크(300) 또는 TV(500)나 STB(400)의 기능에는 아무런 영향을 주지 않을 수 있다. 따라서 프로그램/채널 검색 중에는 VOD 파일의 초기부분이 재생되는데 5~10초 이상을 넘지 않을 것이다. 만일, 한 프로그램의 재생이 15~20초 이상을 넘어가면 이는 이 프로그램을 선택했다고 판단되기 때문에 재생을 하면서 남은 10초 내에 백그라운드에서 바로 추가적 연결을 통해 30초 이후 부분을 지속적으로 이어서 재생하면 된다.
따라서 본 발명은 도 4와 같이 시청자는 아무리 많은 프로그램이 제공되는 현재 TV 서비스 상황에서도, 그 중에 자신이 원하는 프로그램만 필터링해서 실시간으로 추천을 받아서, 마치 과거 채널이 몇 개 안될 때 그냥 빠르게 리모컨으로 채널을 변경해 가면서 편안하게 보던 사용자 경험을 그대로 유지하면서 TV를 시청할 수 있는 획기적인 효과를 가져올 수 있다. 즉, 도 4에서와 같이 마이크, 제시카 그리고 존은 서로 다른 프로그램을 실시간으로 추천받아서 자신이 원하는 프로그램을 선택할 수 있다. 결국 시청자 개개인에 따라 모두 다른 추천목록을 제공할 수 있다. 또한 도 3에서와 같이 스폰서 혹은 광고 프로그램/채널이 추천프로그램 변경시 사이 사이에 삽입될 수 있다. 이는 현재 TV 시청과 같이 주요채널 사이 사이에 홈쇼핑 등의 광고 혹은 스폰서 채널이 삽입되는 것과 같으며, 따라서 추천목록 서비스 제공자에게 새로운 수익모델을 제공해 줄 수 있다. 이 광고 혹은 스폰서 프로그램은 강제적 혹은 선택적으로 제공되며 시청자의 성향에 따라 개인화해서 제공할 수도 있어서 고객기반 타켓 마케팅 기능을 제공할 수 있게 된다.
결국 개인별 선호 프로그램 추천 알고리즘이 얼마나 빠르고 정확하게 추천기능을 하는가에 따라 효과적으로 시청자가 원하는 채널을 볼 수 있는지 여부가 달려있다. 예를 들어, 구글의 검색 엔진처럼 여러 사람이 협력적으로 검색을 하는 이른바 집단지성(Collective Intelligence)의 개념을 도입하여 많은 사람들이 경험해보고 유용하다고 판단 혹은 평가한 컨텐츠가 나에게도 유용할 것이라는 개념을 기반으로 페이지 랭크라는 알고리즘을 만들어 TV프로그램에서도 많은 사람들이 보고 재미있거나 유용하다고 판단하는 프로그램이 나에게도 재미있거나 유용하다는 전제하에서 추천알고리즘이 개발되었다. 현재 아마존 사이트와 같이 전자상거래사이트에서 가장 많이 쓰이는 추천알고리즘은 협동 필터링에 의한 방법이다. 그 개념은 나와 비슷한 물건을 산 사람들이 많이 산 물건이 나에게도 유용할 것이라는데 기반을 두고 있다. 본 발명에서도 이러한 협동 필터링 알고리즘에 기반을 두고 나와 유사한 프로그램을 본 사람들이 현재 보고 있거나 본 프로그램들이 나에도 재미있고 유용할 것이라고 추정한다.
협력적 필터링은 메모리-기반의 알고리즘 (Memory-based CF)을 기초로 하여 시청자와 프로그램과의 관계행렬을 정량화하여 산정하는 방식이다. 특히, 본 발명의 알고리즘에서는 시청자수와 프로그램수의 증가에 따른 추천프로그램목록 DB(220)의 확장성 문제를 시청자의 시청 이력 패턴을 모델링하고, 이 모델링을 기초로 유사성(Similarity)을 계산하여 유사시청자 그룹을 선정한 후, 이 그룹 내에서 추천 알고리즘을 동작시키는 방식으로 모델링 차수를 감소시켜 나가는 방식을 채택하여 해결하고 있다. 또한 시청 이력이 적은 시청자를 대상으로 하는 초기 안정화 문제(Cold Start Problem)를 해결하기 위해 모델-기반의 알고리즘(Model-based CF)에 베이스 이론(Bayesian Theorem) 등을 적용하였다.
이하에서는 본 발명의 협동 필터링 알고리즘이 구현되는 실시 예를 도면을 참조로 하여 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 메모리 기반 협동적 필터링을 위한 시청자-프로그램 행렬을 도시한 도면이다.
도 5에서는 마이크, 제시카 등의 N명의 시청자와 그레이스 아나토미, 아바타 등의 M 프로그램에 대하여 선호도값 v 를 보여주는 행렬을 나타내고 있다. 여기서 vi,j는 i-th 시청자가 j-th 프로그램에 선호도를 의미한다. 본 발명에서 선호도 값은 0에서 10으로 정규화해서 다음과 같이 정의하였다.
즉, v = 5 + 4 x (VT)/100 (10 < VT < 80)
= 0 (VT < 10)
= 10 (VT > 80)
여기서, VT : 시청시간 백분율 [%] 이고, 프로그램이 10% 이하를 보이면 선호도가 없다고 판단하며, 10%가 넘어서면 일단 선호를 한다고 판단하고, 5점에서 시작하며 80% 이상을 보면 선호도가 10으로 정의하였다.
관심 대상 시청자(active user) Ua의 새로운 프로그램 j(예를 들면, 시사프로그램인 '60Minutes')에 대한 선호도 예측치 Pa,j는,
Figure pat00001
로 된다. 여기서, k는 정규화계수, ω(a,i)는 n명의 유사시청자에 대한 가중치를 나타낸다. Va는 선호도이고, V(i,j)는 시청자 Ui가 프로그램 j를 좋아하는 선호도이다.
여기서. 유사시청자 i와의 유사도에 따른 가중치 계산은 다음과 같이 수행한다.
Figure pat00002
여기서 Va,j는 시청가 Ua가 j라는 프로그램을 종아하는 선호도이다.
위의 계산 방법과 같은 방법을 다른 새로운 프로그램에도 적용하여 계산된 모든 값을 비교해서 가장 높은 순서대로 추천목록을 작성하는 것이다. 본 발명에서는 이때 보다 많은 메타데이터를 사용할 수 있으면, 예를 들어 시청자의 나이, 성별, 직업 등과, 또한 프로그램의 장르 등의 데이터를 이용하여 추천목록을 신뢰도를 개선할 수 있도록 하였으며. 또한 구글의 페이지 랭크와 같이 상기 알고리즘을 보다 많은 시청자가 사용함에 따라 학습기능을 이용하여 점점 정확도를 증진시킬 수 있는 체제를 제공하고 있다.
그런데, 여기서 가장 중요한 것은 시청자수가 많아지고 프로그램수가 증가할 때 이를 처리하는 확장성이다. 특히, 이러한 추천목록은 실시간으로 제공되어야 하기 때문에 연산시간의 개선도 매우 중요하다. 따라서, 도 5의 행렬식을 성능이 검증된 규모의 작은 여러 개의 행렬로 분리하는 방법이 확장성을 확보하는데 중요한 관건이 된다. 이를 위해 본 발명에서는 창의적 아이디어의 하나로 시청자의 시청 패턴을 컬러 바코드 (Color Bar Code) 형태의 시청자유전자코드(VGC : Viewer's Genetic Code)로 정의하고, 이에 대한 평균 RGB 값을 2차원 RGB 평면에 매핑시킴으로써 유사시청자 그룹화를 위한 정량적 모델링을 수립하였다. 즉, 본 발명의 시청자유전자코드(Viewer's Gentic Code)를 도시한 도 6에서와 같이 각 프로그램의 장르 등의 메타데이터를 이용하여 프로그램을 색상값(700)으로 정의하고, 각 시청자의 평균 시청 패턴을 주요시청시간대에 대하여 컬러바코드형태(800)의 VGC로 정의하였다. 예를 들면, TV 주요시청시간인 오후 6시부터 12시까지 6시간을 30분간격의 구간으로 나누어서 이 나눈 값을 각 구간의 최근(1달 정도) 시청프로그램의 앞서 정의한 색상값(700)의 평균값으로 나타낸다. 이렇게 만들어진 개인별 컬러바코드를 개인별 시청자유전자코드로 정의하고 색상값과 컬러바코드를 혼합한 평균 색상을 2차원 RGB 평면(900)에 표시하도록 한다. 이렇게 표시된 위치에서 임의의 시청자가 가까우면 가까울수록 유사시청자로 정의하고 멀면 멀수록 유사시청자가 아닌 것으로 정의함으로써 일정 반경 내에 모여있는 유사 시청자 그룹을 정의할 수 있다. 따라서 해당 시청자가 속해 있는 유사시청자 그룹 내에서 협동 필터링 알고리즘을 위한 시청자-프로그램 행렬을 만들면, 그 행렬의 크기는 매우 줄어들게 되는 것이다. 즉, 그 그룹 내의 유사시청자들이 보거나 관심 있는 프로그램만을 포함하기 때문에 상대적으로 시청자수뿐 아니라 관심프로그램 수도 급격히 줄어들게 되는 것이다. 다시 시청자그룹이 증가하면 다시 세분화하면서 마치 세포분열을 하듯이 시청자그룹이 세분화되면서 확장해 나아갈 수 있도록 한다. 이와 같은 VGC의 특성은 마치 유전자와 같이 개인별 시청자의 고유시청특성을 가지게 되며, 시간에 따라 진화하거나 동일 가구 내에서 새로운 TV 시청자가 추가될 때 돌연변이와 같이 급격한 유전자 변이를 일으킴으로써 다른 유사시청자 그룹으로 전이될 수 있는 특성을 지니게 된다. 이는 일단 1차적으로 시청자를 그룹화하는 효율적인 방법으로 색상에 의한 개인화 특성이 나타나기 때문에 개인의 익명화를 통한 개인정보 보호 기능을 제공하여 준다.
본 발명에 의하면, 실시간 개인화된 '추천프로그램목록’이 생성되어 무수히 많은 프로그램 중에서 현재 개인적으로 볼만한 프로그램만을 엄선하여 순서대로 보여줄 수 있으므로 상기 목록 내에서 프로그램을 검색하여 선택함으로써 매우 효율적이고 유용한 TV시청을 할 수 있게 된다. 이는 마치 인터넷에서 Google 검색을 하면 첫 검색 페이지에 나오는 10~20개 내외의 컨텐츠에서 대부분 원하는 것을 찾을 수 있는 것과 유사한 것이다. 물론 더 상세한 검색을 원하면 다음 순위의 추천목록을 요청하던지 추천목록 메뉴 밖으로 나가서 계층적 메뉴나 검색창에 텍스트입력을 해서 찾는 기존의 방법을 그대로 유지할 수 있는 등의 효과를 얻을 수 있다.
지금까지 본 발명의 일 실시 예에 따른 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템을 첨부 도면을 참조로 하여 설명하였으나 이것은 예시 목적이지 이것으로 본 발명을 한정하고자 함은 아니며, 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 이하의 부속청구범위에 의해 정해지며, 본 발명의 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형 형태는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 검색 엔진 20: 컴퓨터 모니터 화면
30: 키보드 40: 추천목록
50: TV 화면 60: 리모컨
100: 방송제공업체 200: 서비스 서버
210: 방송정보 DB 220: 추천프로그램목록 생성 DB
230: 기타정보 DB 300: 네트워크
400: STB 400': PVR
500: TV 600: 추천목록
700: 색상값 800: 컬러바코드형태
900: 2차원 RGB 평면

Claims (10)

  1. 인터넷방식으로 TV용 컨텐츠를 시청자에게 제공하는 IPTV(Internet Protocol Television) 방송 제공업체로서 방송제공 업체;
    상기 방송제공 업체로부터의 방송신호와 프로그램 정보를 수신하여 각 데이터베이스에 해당하는 정보를 저장하고 우선순위를 정량적으로 계산하는 추천 알고리즘을 기반으로 계산하여 현재 방영 및 재생되는 프로그램을 중심으로 추천우선순위별로 나열하는 서비스 서버;
    상기 서비스 서버로부터 추천목록 정보와 방송신호를 수신하여 네트워크를 통해 전송하는 중계장치; 및
    상기 중계장치로부터의 추천목록 정보와 방송신호를 출력하는 TV를 포함하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 서비스 서버는 방송제공 업체로부터 실시간으로 제공받은 채널별 또는 시간대별 프로그램 정보를 저장하는 방송정보 DB;
    메모리-기반의 알고리즘(Memory-based CF)을 근간으로 하여 임의의 시청자와 임의의 프로그램과의 관계행렬을 정량화하여 산정하는 협력적 필터링 방식에 의해 실시간으로 개인화된 추천 프로그램목록을 시청자에게 제공하는 추천프로그램목록 생성 DB; 및
    기타 정보 데이터를 포함하고 있는 기타 정보 DB를 포함하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 추천프로그램목록은 프로그램 랭크(Program Rank)에서 계산된 추천우선순위에 따라 만들어지며, 상기 프로그램 랭크는 여러 시청자가 프로그램을 선호하여 선택하고 시청하는 정보를 바탕으로 협력적 필터링(Collaborative Filtering)을 통한 집단지성(Collective Intelligence)을 기반으로 정해지는 정량화된 순위를 산정하는 알고리즘을 기반으로 하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 추천프로그램목록은 많은 프로그램 중에서 제한된 개수의 상위 프로그램만을 포함하는 목록이며, 상기 알고리즘에서 시청자수와 프로그램수의 증가에 따른 추천프로그램목록 DB의 확장성 문제를 시청자의 시청 이력 패턴을 모델링하고, 이 모델링을 기초로 유사성(Similarity)을 계산하여 유사시청자 그룹을 선정한 후, 이 그룹 내에서 추천 알고리즘을 동작시키는 방식으로 모델링 차수를 감소시켜 나가는 방식을 채택함으로써 해결하고, 또한 시청 이력이 적은 시청자를 대상으로 하는 초기 안정화 문제(Cold Start Problem)를 해결하도록 모델-기반의 알고리즘(Model-based CF)에 베이스 이론(Bayesian Theorem)을 적용한 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 추천프로그램목록의 개수가 제한되어 있으므로 추천된 모든 재생 프로그램의 앞 부분의 일정 분량을 실시간으로 미리 상기 중계장치 또는 TV에 다운받아서 현재 방송중인 프로그램처럼 프로그램 검색 또는 선택시 바로 보여 질 수 있도록 하여 생방송과 재생 프로그램과의 이동을 빠르고 동일하게 하고, 한 재생 프로그램이 선택되면 이 프로그램의 다운 받은 나머지 부분이 재생되는 동안 이 프로그램의 앞 부분의 연결부분이 바로 이어서 재생될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 추천프로그램목록의 추천프로그램은 제목 또는 대표이미지로 나열될 수 있으며, 리모컨의 상하버튼을 사용하여 원하는 프로그램을 선택하도록 하거나, 상기 추천목록이 사라지면 리모콘을 사용해서 상하로 움직이면 추천된 프로그램 내에서 변경기능을 통하여 선택된 프로그램이 방영 및 재생되고, 또한 추천프로그램의 변경시에 스폰서 또는 광고 프로그램 및 채널이 프로그램 변경 사이 사이에 삽입 제공되며, 상기 광고 또는 스폰서 프로그램은 강제적 또는 선택적으로 제공되며 시청자의 성향에 따라 개인화되어 제공될 수 있는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 임의의 시청자와 임의의 프로그램과의 관계행렬에서 정량화된 선호도 v를 계산하는 방법은 다음 식,
    v = 5 + 4 x (VT)/100 (10 < VT < 80)
    = 0 (VT < 10)
    = 10 (VT > 80)(여기서, VT : 시청시간 백분율 [%] 이고, 프로그램이 10% 이하를 보이면 선호도가 없다고 판단하며+, 10%가 넘어서면 일단 선호를 한다고 판단하고, 5점에서 시작하며 80% 이상을 보면 선호도가 10으로 정의함.)에 의하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 임의의 시청자의 수를 n이라 하고, 관심대상 시청자(active user)를 Ua라 하고, 새로운 프로그램을 j라 할 때,
    상기 관심 대상 시청자 Ua의 새로운 프로그램 j에 대한 선호도 예측치 pa ,j 는,
    Figure pat00003
    로 되며(여기서, k는 정규화계수, ω(a,i)는 n명의 유사시청자에 대한 가중치를 나타냄, Va는 선호도이고, V(i,j)는 시청자 Ui가 프로그램 j를 좋아하는 선호도임), ω(a,i)의 계산은 다음 식,
    Figure pat00004

    (여기서 Va,j는 시청가 Ua가 j라는 프로그램을 종아하는 선호도이다.)
    에 의해 구해지는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  9. 청구항 2에 있어서
    상기 임의의 시청자와 임의의 프로그램간의 관계행렬의 성능이 검증된 규모의 작은 여러 개의 유사 시청자 그룹으로 행렬을 분리해나가는 방법으로 확장성을 확보하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 임의의 시청자의 시청 패턴을 컬러 바코드 (Color Bar Code) 형태의 시청자 유전자코드(VGC : Viewer's Genetic Code)로 정의하고, 시청 유전자 코드에 대한 평균 RGB 값을 2차원 RGB 평면에 매핑시킴으로써 유사시청자 그룹화를 위한 정량적 모델링을 수립하고, 각 프로그램의 장르와 같은 메타데이터를 이용하여 프로그램을 색상값으로 정의하고, 각 시청자의 평균 시청 패턴을 주요시청시간대에 대하여 컬러바코드형태의 VGC로 정의하고, 상기와 같이 생성된 개인별 컬러바코드를 개인별 시청자유전자코드로 정의하고 색상값과 컬러바코드를 혼합한 평균 색상을 2차원 RGB 평면에 표시하여 이렇게 표시된 위치에서 임의의 시청자가 가까우면 가까울수록 유사시청자로 정의하고 멀면 멀수록 유사시청자가 아닌 것으로 정의하는 것을 특징으로 하는 협력적 필터링 알고리즘 기반의 ＩＰＴＶ 개인별 선호프로그램 추천시스템.
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