+

KR20140145999A - Equipment and method for providing user's specific big data information in cloud computing environments - Google Patents

Equipment and method for providing user's specific big data information in cloud computing environments Download PDF

Info

Publication number
KR20140145999A
KR20140145999A KR20140071657A KR20140071657A KR20140145999A KR 20140145999 A KR20140145999 A KR 20140145999A KR 20140071657 A KR20140071657 A KR 20140071657A KR 20140071657 A KR20140071657 A KR 20140071657A KR 20140145999 A KR20140145999 A KR 20140145999A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
information
real
time
big data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
KR20140071657A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102088300B1 (en
Inventor
이강찬
인민교
이승윤
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to US14/303,781 priority Critical patent/US20140372361A1/en
Publication of KR20140145999A publication Critical patent/KR20140145999A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102088300B1 publication Critical patent/KR102088300B1/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50Network services
    • H04L67/535Tracking the activity of the user
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/50Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements
    • H04L41/5061Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements characterised by the interaction between service providers and their network customers, e.g. customer relationship management
    • H04L41/5064Customer relationship management
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866Architectures; Arrangements
    • H04L67/30Profiles
    • H04L67/306User profiles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 빅데이터 정보 제공 장치는 인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말이 실시간으로 송수신하는 패킷에 기초하여 얻어진 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 사용자 행위 정보 수집부, 개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하는 사용자 추가 정보 수집부, 사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보를 수집하는 외부 환경 정보 수집부, 수집된 상기 사용자 실시간 행위 정보, 상기 사용자 관련 정보, 및 상기 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하는 빅데이터 추출기 및 상기 빅데이터 추출기에 의하여 추출된 실시간 사용자 빅데이터가 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 상기 사용자와 관련된 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 실시간 분석기를 포함할 수 있다. An apparatus and method for providing big data information based on user real-time behavior are disclosed. The apparatus for providing big data information according to an exemplary embodiment includes a user behavior information collecting unit for collecting user real-time behavior information obtained based on a packet transmitted and received in real time by a user terminal using an Internet service, A real-time user information acquiring unit for acquiring real-time user information, an external environment information collecting unit for collecting external environment information that is external information of the user, A big data extractor for extracting big data, and a real-time analyzer for analyzing cumulative big data accumulated in the real-time user big data extracted by the big data extractor to generate user real-time characteristic information related to the user.

Figure P1020140071657
Figure P1020140071657

Description

클라우드 컴퓨터 환경에서의 사용자 빅데이터 정보 제공 장치 및 방법{Equipment and method for providing user's specific big data information in cloud computing environments}Technical Field [0001] The present invention relates to an apparatus and method for providing user big data information in a cloud computing environment,

본 발명은 빅데이터 활용 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 빅데이터 정보 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a large data utilization system, and more particularly, to an apparatus and method for providing user big data information in a cloud computing environment.

클라우드 컴퓨팅은 사용자들은 물론 사업자들이 네트워크, 서버, 스토리지 등과 같은 다양한 아이티(IT) 자원을 공유할 수 있도록 해준다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 다양한 서비스를 지원하는 요소들을 내포하고 있다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅은 서비스를 위한 소프트웨어(Software as a Service, SaaS), 서비스를 위한 인프라(Infra as a Service, IaaS), 서비스를 위한 플랫폼(Platform as a Service, PaaS), 서비스를 위한 디바이스(Device as a Service, DaaS) 등을 지원하는 요소들을 내포하고 있다. Cloud computing allows operators, as well as users, to share a variety of IT resources, such as networks, servers, and storage. These cloud computing include elements that support various services. For example, cloud computing can be classified as software for a service (SaaS), infrastructure for a service (IaaS), platform for a service (PaaS) (Device as a Service, DaaS).

클라우드 컴퓨팅을 이용하는 사용자는 언제 그리고 어디서나 클라우드 서비스 제공자의 서버 측에서 공유되고 있는 아이티 자원으로부터 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 인터넷 망(온라인)을 통해 이용할 수가 있다. 따라서 클라우드 컴퓨팅을 위해서는 사용자 디바이스가 인터넷을 통해 클라우드 서비스 제공자의 서버에 원활하게 접속할 수 있는 것이 전제된다. 그리고 클라우드 서비스를 이용하는 사용자의 모든 요청들 및 이에 대한 서비스 제공자들의 응답은 인터넷을 통한 사용자 디바이스와 서비스 제공자 사이의 데이터 교환, 즉 패킷 교환을 통해 이루어질 수 있다.Users using cloud computing can use as much computing resources as needed from the Haiti resources shared on the server side of the cloud service provider anytime and anywhere through the Internet (online). Therefore, for cloud computing, it is assumed that the user device can smoothly access the server of the cloud service provider through the Internet. And all of the requests of the user using the cloud service and the responses of the service providers thereto can be made through data exchange, i.e., packet exchange, between the user device and the service provider via the Internet.

한편, 최근에는 빅데이터에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 빅데이터라는 용어는 소정의 기간 동안에 축적된 대용량 데이터로서, 보통의 소프트웨어나 컴퓨팅 시스템으로는 다루기 어려운 수준의 양을 갖는 데이터 집합(data set)에 대하여 주로 적용된다. 빅데이터의 크기와 관련하여 규정된 것은 없지만, 통상 테라바이트 이상이 되며, 엑사바이트 또는 제타바이트의 범위를 가질 수도 있다. 그리고 빅데이터의 종류도 다양한데, 해당 데이터의 종류나 특성, 관련도, 분류 기준 등에 따라서 다양한 유형의 빅데이터가 존재할 수 있다. Meanwhile, in recent years, research and development of big data are actively proceeding. The term big data is a large amount of data accumulated during a predetermined period, and is mainly applied to a data set having a level that can not be handled by ordinary software or a computing system. Although not specified with respect to the size of the big data, it is usually more than terabytes, and may have a range of exabytes or zeta bytes. There are various kinds of big data, and various types of big data may exist depending on the type and characteristics of the data, relevance, classification criteria, and the like.

빅데이터는 인터넷 환경에서 데이터를 수집, 분석하여 새로운 가치를 찾아내는 인터넷 패러다임으로 활용될 수 있다. 즉, 빅데이터에 대한 연구는 결국 대용량 데이터를 수집, 관리, 저장, 검색, 공유, 분석하고 또한 이를 이용하는 기술과 관련된다. 일례로, 한국공개특허 제2013-0077761호, "데이터처리방법, 데이터처리장치, 데이터수집방법, 및 정보제공방법"에는 사용자의 관심 대상에 관한 빅데이터를 처리하는 기술이 개시되어 있다. 그리고 한국공개특허 제2009-0019462호, "데이터 마이닝 기법을 이용한 모바일 데이터 분석 장치 및 그 방법"에는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 다양한 모바일 데이터들, 예컨대 메시지, 통화, 음성 데이터, 개인 데이터, 연락처, 멀티미디어, 인터넷 데이터 등의 상호 연관 관계를 분석하여 각 모바일 기기가 어떠한 작업이나 행동을 했는지를 파악하는 기술이 개시되어 있다. 또한, 한국공개특허 제2014-0005474호, "빅데이터 처리를 위한 애플리케이션 제공 장치 및 제공 방법"에는 정형 데이터, 비정형 데이터를 포함한 빅데이터를 수집하고 분석하여 다수의 테넌트(tenant) 각각에게 개별화된 온라인 서비스를 제공하는 기술이 개시되어 있다.Big Data can be used as an Internet paradigm for collecting and analyzing data in the Internet environment and finding new value. In other words, research on big data is ultimately related to the technology of collecting, managing, storing, searching, sharing, analyzing and using large amounts of data. For example, Korean Patent Laid-Open Publication No. 2013-0077761, entitled " Data Processing Method, Data Processing Apparatus, Data Acquisition Method, and Information Providing Method ", discloses a technique for processing big data related to a user's interest. Korean Patent Publication No. 2009-0019462, entitled " Mobile data analysis apparatus and method using data mining technique ", discloses various mobile data such as a message, a call, voice data, personal data, , Internet data, and the like to analyze what kind of work or action has been performed by each mobile device. Korean Patent Publication No. 2014-0005474 entitled " Application Providing Apparatus and Method for Big Data Processing "collects and analyzes big data including fixed data and unstructured data, and provides a personalized online A technique for providing a service is disclosed.

이러한 선행기술들은 개별적으로 또는 온라인을 통하여 빅데이터를 수집, 관리, 저장, 검색, 공유, 분석하거나 또는 분석된 빅데이터를 활용하여 맞춤형 서비스를 제공하는 기술을 개시하고 있을 뿐이다.
These prior arts only disclose a technology for collecting, managing, storing, searching, sharing, analyzing big data individually or online, or providing personalized service using analyzed big data.

1. 한국공개특허 제2013-0077761호, "데이터처리방법, 데이터처리장치, 데이터수집방법, 및 정보제공방법"1. Korean Patent Publication No. 2013-0077761, "Data Processing Method, Data Processing Device, Data Collection Method, and Information Providing Method" 2. 한국공개특허 제2009-0019462호, "데이터 마이닝 기법을 이용한 모바일 데이터 분석 장치 및 그 방법"2. Korean Patent Publication No. 2009-0019462, " Mobile Data Analysis Device Using Data Mining Technique & 3. 한국공개특허 제2014-0005474호, "빅데이터 처리를 위한 애플리케이션 제공 장치 및 제공 방법"3. Korean Patent Laid-Open Publication No. 2014-0005474, "Application Providing Device and Method for Big Data Processing"

본 발명이 해결하고자 하는 하나의 과제는 클라우드 서비스가 보편화되고 다양한 인터넷 서비스가 필수불가결한 상황에서 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 사용자 빅데이터 정보 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다.One problem to be solved by the present invention is to provide a user big data information providing apparatus and method for providing a customized service to a user in a situation where a cloud service is common and various internet services are indispensable.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 하나의 과제는 온라인 망을 사용하는 사용자의 다양한 정보는 물론 인터넷 서비스를 접근하는 사용자 관련 정보를 수집하고 실시간으로 사용자에게 보다 적합한 내용의 인터넷 서비스를 제공할 수 있는 사용자 빅데이터 정보 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
Another problem to be solved by the present invention is to provide a method and apparatus for collecting user-related information for accessing an Internet service as well as various information of a user using an online network, And to provide a data information providing apparatus and method.

상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치는 인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말이 실시간으로 송수신하는 패킷에 기초하여 얻어진 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 사용자 행위 정보 수집부, 개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하는 사용자 추가 정보 수집부, 사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보를 수집하는 외부 환경 정보 수집부, 수집된 상기 사용자 실시간 행위 정보, 상기 사용자 관련 정보, 및 상기 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하는 빅데이터 추출기 및 상기 빅데이터 추출기에 의하여 추출된 실시간 사용자 빅데이터가 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 상기 사용자와 관련된 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 실시간 분석기를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided an apparatus for providing big data information based on a user real-time action, the apparatus comprising: a user data acquisition unit for collecting user real-time behavior information obtained based on packets transmitted and received in real- A user additional information collecting unit for collecting user related information including personal information, an external environment information collecting unit for collecting external environment information that is external information of the user, the collected user real time behavior information, A big data extractor that extracts real-time user big data using the user-related information and the external environment information, and a user who is related to the user by analyzing cumulative big data accumulated in the real-time user big data extracted by the big data extractor, Generate real-time property information It includes a real-time analyzer.

상기 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 빅데이터 정보 제공 장치는 분산 환경에서 상기 누적 빅데이터를 저장하기 위한 분산 저장기를 더 포함하고, 상기 실시간 분석기는 상기 분산 저장기에 저장된 누적 빅데이터를 분석할 수 있다. 이 경우에, 상기 분산 저장기는 상기 사용자의 과거 행위 정보를 관리하기 위한 사용자 로그 관리부를 포함할 수 있다. 또한, 상기 분산 저장기는 상기 실시간 분석기에 의하여 생성된 사용자 실시간 특성 정보를 추가로 저장하며, 상기 실시간 분석기는 상기 분산 저장기에 저장된 과거의 사용자 실시간 특성 정보도 추가로 이용하여 사용자 실시간 특성 정보를 생성할 수 있다. According to an aspect of the embodiment, the big data information providing apparatus may further include a distributed storage for storing the accumulated big data in a distributed environment, and the real time analyzer may analyze cumulative big data stored in the distributed storage . In this case, the distributed storage may include a user log management unit for managing the past behavior information of the user. The distributed storage further stores user real-time property information generated by the real-time analyzer, and the real-time analyzer further uses user past real-time property information stored in the distributed storage to generate user real- .

상기 실시예의 다른 측면에 의하면, 상기 빅데이터 정보 제공 장치에서 상기 사용자 실시간 행위 정보는 사용자가 접속하는 웹 페이지에 관한 접속 웹 페이지 정보, 접속한 웹 페이지에서 사용자가 이용하는 서비스에 관한 이용 서비스 정보, 및 사용자가 사용하는 어플리케이션에 관한 사용 어플리케이션 정보 중에서 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. According to another aspect of the present invention, in the big data information providing apparatus, the user real-time behavior information includes at least one of access web page information related to a web page accessed by a user, use service information related to a service used by a user in the accessed web page, And may include one or more pieces of information from the application information used by the user.

상기 실시예의 또 다른 측면에 의하면, 상기 빅데이터 정보 제공 장치에서 상기 사용자 실시간 행위 정보를 얻기 위하여 송수신되는 패킷에 대한 분석은 망 사업자 및 상기 빅데이터 정보 제공 장치의 관리자 중에서 적어도 하나가 수행할 수 있다. 이 경우에, 상기 사용자 행위 정보 수집부는 사용자 단말이 송수신하는 패킷을 실시간으로 분석하기 위한 패킷 분석기, 상기 패킷 분석기의 분석 결과를 이용하여 사용자 데이터를 추출하는 사용자 데이터 추출기, 및 상기 사용자 데이터 추출기에서 추출된 사용자 데이터 중에서 상기 사용자 실시간 행위 정보를 추출하는 사용자 행위 추출기를 포함할 수 있다. 그리고 상기 사용자 단말은 자신이 송수신하는 패킷에 대한 실시간 분석을 허용할지를 사용자가 선택할 수 있도록 하기 위한 행위 수집 인에이블러를 포함하고, 상기 사용자 행위 정보 수집부는 상기 행위 수집 인에이블러에 설정된 온/오프 표시에 기초하여 사용자 단말에 대한 실시간 행위 정보 수집이 허용되는지에 대한 정보를 관리하기 위한 행위 수집 권한 관리기를 더 포함할 수 있다. According to another aspect of the present invention, at least one of the network operator and the manager of the big data information providing apparatus analyzes packet transmitted and received in order to obtain the user real-time behavior information in the big data information providing apparatus . In this case, the user behavior information collecting unit may include a packet analyzer for analyzing a packet transmitted and received by the user terminal in real time, a user data extractor for extracting user data using the analysis result of the packet analyzer, And a user action extractor for extracting the user real-time action information from the user data. And the user terminal includes a behavior collection enabler for allowing the user to select whether to permit real-time analysis of packets transmitted and received by the user terminal, and the user behavior information collector includes on / And a behavior collection authority manager for managing information on whether the collection of real-time behavior information for the user terminal is permitted based on the indication.

상기 실시예의 또 다른 측면에 의하면, 상기 빅데이터 정보 제공 장치에서는 빅데이터 시스템 이용자로부터 특정 사용자에 대한 빅데이터 정보의 요청이 있는 경우에, 상기 실시간 분석기는 요청된 사용자에 대한 상기 사용자 실시간 특성 정보를 생성하여 상기 빅데이터 시스템 이용자에게 전달할 수 있다. 이 경우에, 상기 빅데이터 시스템 이용자는 전달받은 사용자 실시간 특성 정보를 이용하여 상기 사용자의 선호도를 관리하는 사용자 선호 관리기를 포함할 수 있다. According to another aspect of the present invention, in the big data information providing apparatus, when there is a request for big data information for a specific user from a big data system user, the real-time analyzer transmits the user real- And transmit it to the big data system user. In this case, the user of the big data system may include a user preference manager for managing the user's preference using the received user real-time property information.

상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예는 인터넷 서비스를 이용하는 사용자의 실시간 행위에 기초하여 빅데이터 정보를 제공하는 방법으로서, 상기 인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말이 실시간으로 송수신하는 패킷에 기초하여 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 단계, 개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하는 단계, 상기 사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보를 수집하는 단계, 수집된 상기 사용자 실시간 행위 정보, 상기 사용자 관련 정보, 및 상기 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하는 단계 및 상기 추출된 실시간 사용자 빅데이터가 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 상기 사용자와 관련된 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method of providing big data information based on a real-time behavior of a user using an Internet service, the method comprising: transmitting, by a user terminal using the Internet service, Collecting user-related information including personal information, collecting external environment information that is external information of the user, collecting the user real-time behavior information, And extracting real-time user big data using the external environment information and analyzing cumulative big data accumulated in the extracted real-time user big data to generate user real-time characteristic information related to the user .

본 발명의 실시예에 의하면, 인터넷 서비스를 이용하는 사용자의 실시간 행위 정보는 물론 외부 환경 정보, 사용자 추가 정보, 및 과거의 누적된 사용자 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 인터넷 서비스를 제공하는 것이 가능하다.
According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a user-tailored Internet service by utilizing external environment information, user addition information, and past accumulated user big data as well as real-time behavior information of a user using the Internet service.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 빅데이터 정보 제공 장치를 포함하는 클라우드 컴퓨터 환경에 기초한 서비스 시스템의 개략적인 구성을 보여 주는 도면이다.
도 2는 도 1의 서비스 시스템에서 사용자 단말의 개략적인 구성을 보여 주는 블록도이다.
도 3은 도 1의 서비스 시스템에서 망 사업자의 개략적인 구성을 보여 주는 블록도이다.
도 4는 사용자 실시간 행위 정보의 수집에 관한 사용자의 허락을 얻는 과정의 일례를 보여 주는 흐름도이다.
도 5a는 도 1에 도시된 서비스 시스템에서 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 빅데이터 정보 제공 장치의 개략적인 구성을 보여 주는 구성도이다.
도 5b는 도 1에 도시된 서비스 시스템에서 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 빅데이터 정보 제공 장치의 개략적인 구성을 보여 주는 구성도이다.
도 6에는 도 1의 빅데이터 정보 제공 장치에 의하여 생성된 사용자 실시간 특성 정보를 이용하기 위한 빅데이터 이용자(400)의 구성이 개략적으로 도시되어 있다.
1 is a diagram showing a schematic configuration of a service system based on a cloud computing environment including a user big data information providing apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a user terminal in the service system of FIG.
3 is a block diagram showing a schematic configuration of a network operator in the service system of FIG.
4 is a flowchart showing an example of a process of obtaining a user's permission regarding collection of user real-time behavior information.
FIG. 5A is a configuration diagram illustrating a schematic configuration of a user Big Data Information Providing apparatus according to an embodiment of the present invention in the service system shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 5B is a configuration diagram showing a schematic configuration of a user Big Data information providing apparatus according to another embodiment of the present invention in the service system shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 6 schematically shows a configuration of a big data user 400 for using user real-time characteristic information generated by the big data information providing apparatus of FIG.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The terms used are terms selected in consideration of the functions in the embodiments, and the meaning of the terms may vary depending on the user, the intention or custom of the operator, and the like. Therefore, the meaning of the terms used in the following embodiments is defined according to the definition when specifically defined in this specification, and unless otherwise defined, it should be interpreted in a sense generally recognized by those skilled in the art.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 빅데이터 정보 제공 장치를 포함하는 클라우드 컴퓨터 환경에 기초한 서비스 시스템의 개략적인 구성을 보여 주는 도면이다. 도 1을 참조하면, 서비스 시스템은 사용자 단말(User Device, 100), 망 사업자 또는 인터넷 서비스 제공자(Internet Service Provider, ISP, 200), 사용자 빅데이터(300, 이하, '빅데이터 정보 제공 장치'라고 한다), 및 빅데이터 이용자(400)를 포함할 수 있다. 그리고 망 사업자(200)를 통해서는 다수의 인터넷 서비스(10)가 제공될 수 있으며, 빅데이터 정보 제공 장치(300)는 사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보(20)를 수집할 수 있다.1 is a diagram showing a schematic configuration of a service system based on a cloud computing environment including a user big data information providing apparatus according to an embodiment of the present invention. 1, a service system includes a user terminal 100, a network operator or an Internet service provider (ISP) 200, user big data 300 (hereinafter, referred to as' ), And a big data user (400). A plurality of Internet services 10 may be provided through the network operator 200 and the big data information providing apparatus 300 may collect external environment information 20 that is information outside the user's behavior.

보다 구체적으로, 도 1에 도시된 서비스 시스템에서 사용자 단말(100)은 망 사업자(200)의 네트워크를 통하여 하나 이상의 인터넷 서비스(10)를 사용한다. 여기서 사용자 단말(100)은 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 인터넷 서비스(10)를 이용하거나 및/또는 클라우드 컴퓨팅을 통하여 다른 인터넷 서비스(10)를 이용할 수도 있다. 이러한 환경에서 빅데이터 정보 제공 장치(300)는 망 사업자(200)를 통하거나 및/또는 자신이 직접 사용자 실시간 행위 정보를 수집할 수 있는데, 사용자 실시간 행위 정보의 수집을 위하여 망 사업자(200) 및/또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)는 인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말(100)이 송수신하는 패킷을 실시간으로 분석할 수도 있다. 또한, 빅데이터 정보 제공 장치(300)는 사용자 단말(100)을 통해 개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하며, 또한 사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보(20)를 수집할 수 있는 데이터베이스(DB)를 구축하고 있거나 및/또는 다른 외부의 서버나 서비스 시스템과 통신하여 외부 환경 정보(20)를 수집할 수도 있다. 이하, 도 1의 서비스 시스템에 포함되는 구성요소들 각각의 구체적인 구성 및 기능에 대하여 상세하게 설명한다.More specifically, in the service system shown in FIG. 1, the user terminal 100 uses one or more Internet services 10 through the network of the network provider 200. Where the user terminal 100 may utilize the Internet service 10 to provide cloud computing and / or other Internet services 10 via cloud computing. In this environment, the big data information providing apparatus 300 may collect user real-time behavior information through the network operator 200 and / or himself / herself. The network operator 200 and / The big data information providing apparatus 300 may analyze packets transmitted and received by the user terminal 100 using the Internet service in real time. The Big Data Information Providing Apparatus 300 collects user related information including personal information through the user terminal 100 and also collects external environment information 20 that is external information of the user DB) and / or may communicate with other external servers or service systems to collect the external environment information 20. Hereinafter, the specific configuration and functions of each component included in the service system of FIG. 1 will be described in detail.

도 2는 도 1의 서비스 시스템에서 사용자 단말(100)의 개략적인 구성을 보여 주는 블록도이다. 사용자 단말(100)은 인터넷 서비스(10)를 사용하는 사용자측의 장치로서, 사용자로부터의 입력을 수신하며 또한 사용자에 대한 출력을 담당한다. 사용자 단말(100)은 사용자 고유 정보는 물론 사용자 단말(100) 자체의 고유 정보를 저장하고 있을 수 있다. 2 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a user terminal 100 in the service system of FIG. The user terminal 100 is a device on the user side using the Internet service 10, and receives input from the user and also takes charge of output to the user. The user terminal 100 may store unique information of the user terminal 100 as well as user-specific information.

도 2를 참조하면, 사용자 단말(100)은 단말 에이전트(110)를 포함하고 있으며, 또한 이 단말 에이전트(110)는 행위 수집 인에이블러(Behavior Collection Enable, 112)를 포함한다. 전술한 바와 같이, 사용자 단말(100)은 망사업자(200)가 제공하는 네트워크를 통해 하나 이상의 인터넷 서비스(10)를 사용할 수 있다(도 1 참조). 사용자 단말(100)이 인터넷 서비스(10)를 사용할 때 망 사업자(200)가 제공하는 네트워크를 통하여 사용자 단말(100), 보다 구체적으로 단말 에이전트(110)는 패킷을 송수신하는데, 송수신되는 패킷을 실시간으로 분석하여 사용자 실시간 행위 정보가 수집될 수 있다. 본 실시예에 의하면, 이러한 실시간 패킷 분석을 통한 사용자 실시간 행위 정보의 수집은 망 사업자(200)에 의하여 수행되어서 수집된 정보가 빅데이터 정보 제공 장치(300)로 전달되거나 및/또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)가 직접 실시간 패킷 분석을 하여 사용자 실시간 행위 정보를 수집할 수도 있다. Referring to FIG. 2, the user terminal 100 includes a terminal agent 110, and the terminal agent 110 includes a behavior collection enabler 112. As described above, the user terminal 100 can use one or more Internet services 10 over the network provided by the network operator 200 (see FIG. 1). When the user terminal 100 uses the Internet service 10, the user terminal 100, more specifically, the terminal agent 110 transmits and receives packets through the network provided by the network provider 200, So that user real-time behavior information can be collected. According to the present embodiment, the collection of the user real-time behavior information through the real-time packet analysis is performed by the network operator 200, and the collected information is transmitted to the big data information providing apparatus 300 and / Device 300 may perform real-time packet analysis to collect user real-time behavior information.

본 실시예에 의하면, 사용자 실시간 행위 정보는 다음과 같은 정보들을 포함할 수 있으며, 이것은 단지 예시적인 것이다.According to the present embodiment, the user real-time behavior information may include the following information, which is merely exemplary.

- 어떤 웹 사이트 및/또는 이 웹 사이트의 어떤 웹 페이지에 접근하는지에 대한 정보- information about which websites and / or which web pages of this website are accessed

- 사용자가 주로 사용하는 서비스의 정보- Information about services that users mainly use

- 사용자가 주로 사용하는 어플리케이션 정보- Application information that the user mainly uses

이러한 사용자 실시간 행위 정보의 수집을 위한 단말 에이전트(110)가 사용자 단말(100)에 설치되어 있을 수 있다. 단말 에이전트(110)는 망 사업자(200) 및/또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)에 의하여 제공되는 어플리케이션 및/또는 기능으로서, 하드웨어로 구현되거나 또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 이러한 단말 에이전트(110)는 망 사업자(200) 및/또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)가 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는데 있어서 필요한 기능, 예컨대 송수신되는 패킷의 전부 또는 바람직하게는 사용자 실시간 행위 정보와 관련된 패킷의 일부를 수집하고 또한 필요한 경우에는 분석하는 것이 가능하도록 할 수 있다.The terminal agent 110 for collecting user real-time behavior information may be installed in the user terminal 100. The terminal agent 110 is an application and / or a function provided by the network operator 200 and / or the big data information providing apparatus 300, and may be implemented in hardware or software. The terminal agent 110 may be configured to perform functions necessary for the network operator 200 and / or the big data information providing apparatus 300 to collect user real-time behavior information, such as all or preferably all of the transmitted and received packets, It may be possible to collect some of the relevant packets and, if necessary, to analyze them.

송수신되는 패킷에 기초하여 사용자 실시간 행위 정보가 수집될 수 있도록, 단말 에이전트(110)는 행위 수집 인에이블러(112)를 포함할 수 있다. 즉, 행위 수집 인에이블러(112)는 사용자 실시간 행위 정보의 수집을 위하여 설치된 단말 에이전트(110) 내의 기능일 수 있다. 예를 들어, 행위 수집 인에이블러(112)는 사용자 실시간 행위 정보(또는 송수신되는 패킷 등)의 수집을 허락하기 위한 온(ON), 허락하지 않는 오프(OFF)의 토글 기능을 제공할 수 있다. 만일, 행위 수집 인에이블러(112)가 온(ON) 상태이면, 사용자 단말(100)이 네트워크를 통하여 이용한 서비스와 관련된 정보는 물론 사용자 단말(100)에서 사용된 어플리케이션과 관련된 정보를 포함하여 사용자의 현재 행위와 관련된 모든 정보가 망 사업자(200) 및/또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)에 의하여 수집될 수 있다. 반면, 행위 수집 인에이블러(112)가 오프(OFF) 상태이면, 사용자 단말(100)에 의해서 일어나는 사용자의 현재 행위와 관련된 모든 정보의 수집이 허용되지 않는다. 이러한 행위 수집 인에이블러(112)의 현재 상태(예컨대, 온 상태인지 오프 상태인지)는 사용자가 임의로 설정될 수 있으며, 이 경우에 설정된 상태는 일시적이거나 또는 영구적일 수도 있다.The terminal agent 110 may include a behavior collection enabler 112 so that user real-time behavior information can be collected based on packets transmitted and received. That is, the action collection enabler 112 may be a function in the terminal agent 110 installed for collecting user real-time behavior information. For example, the action collection enabler 112 may provide an ON (off) toggle function to allow collection of user real-time behavior information (or packets to be transmitted and received, etc.) . If the action collection enabler 112 is in an ON state, the user terminal 100 may include information related to the service used by the user terminal 100, as well as information related to the application used in the user terminal 100, All information related to the current behavior of the network operator 200 and / or the big data information providing apparatus 300 can be collected. On the other hand, if the behavior collection enabler 112 is in an OFF state, collection of all information related to the user's current activity by the user terminal 100 is not allowed. The current state of this action collection enabler 112 (e.g., whether it is on state or off state) may be arbitrarily set by the user, and the state set in this case may be temporary or permanent.

도 3은 도 1의 서비스 시스템에서 망 사업자(200)의 개략적인 구성을 보여 주는 블록도이다. 망 사업자(200)는 인터넷에 접속하는 수단을 제공하는 인터넷 서비스 제공자(ISP)일 수 있다. 그리고 본 실시예의 일 측면에 의하면, 망 사업자(200)는 인터넷 서비스 제공자로서의 기본적인 기능 이외에 사용자 단말(100)이 인터넷을 통해 송수신하는 패킷을 분석하여 사용자 실시간 행위 정보를 수집하고 또한 수집된 정보를 빅데이터 정보 제공 장치(300)로 전달할 수 있다. 하지만, 본 실시예의 다른 측면에 의하면, 망 사업자(200)는 인터넷 서비스 제공자로서의 기본적인 기능만을 제공하고, 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 기능은 후술하는 빅데이터 정보 제공 장치(300)에 의하여 수행될 수도 있다. 이하에서는 전자의 실시예, 즉 망 사업자(200)가 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 기능을 수행하는 경우를 중심으로 설명하지만, 후자의 실시예, 즉 빅데이터 정보 제공 장치(300)가 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 기능을 수행하는 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.3 is a block diagram showing a schematic configuration of a network provider 200 in the service system of FIG. Network provider 200 may be an Internet Service Provider (ISP) that provides a means of accessing the Internet. According to an aspect of the present embodiment, the network operator 200 analyzes packets transmitted and received by the user terminal 100 in addition to basic functions as an Internet service provider, collects user real-time behavior information, To the data information providing apparatus 300. However, according to another aspect of the present embodiment, the network provider 200 provides only the basic functions as an Internet service provider, and the function of collecting user real-time behavior information may be performed by a big data information providing apparatus 300 have. The latter embodiment, that is, the big data information providing apparatus 300 is configured to perform the user real-time behavior information collecting process according to the embodiment of the present invention, The same can be applied to the case of performing the function of collecting information.

도 3에는 사용자 실시간 행위 정보를 수집하기 위한 망 사업자(300)의 구성이 개략적으로 도시되어 있다. 도 3을 참조하면, 망 사업자(300)는 행위 수집 권한 관리기(Subscriber Behavior Authority Manager, 210), 패킷 분석기(Packet Analyzer, 220), 사용자 데이터 추출기(Subscriber Data Extractor, 230), 및 사용자 행위 추출기(Subscriber Behavior Extractor, 240)를 포함한다. 망 사업자(300)는 사용자 단말(100)의 단말 에이전트(110)에 포함되어 있는 행위 수집 인에이블러(112)가 온 상태일 경우(도 2 참조)에 사용자 단말(100)이 송수신하는 패킷을 분석하여 사용자의 행위 정보를 추출할 수 있다. 그리고 망 사업자(200)는 사용자의 허락 하에 사용자 단말(100)에 행위 정보의 수집을 위한 단말 에이전트(110)를 설치할 수도 있다.FIG. 3 schematically shows a configuration of a network provider 300 for collecting user real-time behavior information. 3, the network provider 300 includes a behavior collecting authority manager 210, a packet analyzer 220, a subscriber data extractor 230, and a user behavior extractor Subscriber Behavior Extractor, 240). The network provider 300 transmits a packet transmitted and received by the user terminal 100 when the action collection enabler 112 included in the terminal agent 110 of the user terminal 100 is on And can extract the behavior information of the user. The network operator 200 may install the terminal agent 110 for collecting the action information in the user terminal 100 under the permission of the user.

행위 수집 권한 관리기(210)는 망 사업자(200)가 사용자의 행위를 분석할 권한이 있는지 여부를 판단하여 권한이 있는 경우에만 사용자 행위를 분석하도록 제어한다. 이를 위하여, 행위 수집 권한 관리기(210)는 단말 에이전트(110)의 행위 수집 인에이블러(112)의 상태가 온인지 또는 오프인지를 체크할 수 있다. 만일, 행위 수집 인에이블러(112)가 온 상태인 것으로 판정되면, 행위 수집 권한 관리기(210)는 패킷 분석기(220)가 송수신되는 패킷을 분석하도록 요청 또는 명령할 수 있다. 반면, 행위 수집 인에이블러(112)가 오프 상태인 것으로 판정되면, 행위 수집 권한 관리기(210)는 패킷 분석을 중단하도록 패킷 분석기(220)에게 요청 또는 명령할 있다. 그리고 행위 수집 권한 관리기(210)는 행위 수집 인에이블러(112)가 온/오프되는 시간은 물론 이에 관한 사용자의 설정 변경 등을 기록하여 저장하고 있을 수도 있다.The action collection authority manager 210 determines whether the network operator 200 is authorized to analyze the behavior of the user and controls the analysis of the user behavior only when the network operator 200 is authorized. To this end, the action collection authority manager 210 may check whether the state of the action collection enabler 112 of the terminal agent 110 is on or off. If it is determined that the action collection enabler 112 is on, the action collection authority manager 210 may request or instruct the packet analyzer 220 to analyze the packet to be transmitted and received. On the other hand, if it is determined that the behavior collection enabler 112 is in the off state, the behavior collection authority manager 210 requests or instructs the packet analyzer 220 to suspend packet analysis. The action collection authority manager 210 may record the change of the user's settings related to the time when the action collection enabler 112 is turned on / off, and the like.

패킷 분석기(220)는 행위 수집 권한 관리기(210)의 요청에 따라 사용자 단말(100)에서 발생하는 데이터 패킷을 모니터하고 분석한다. 여기서, 사용자 단말(100)에서 발생하는 데이터 패킷이란 사용자 단말(100)이 망 사업자(200)를 통하여 인터넷 서비스(100)를 이용하면서 송수신하는 데이터 패킷을 가리킨다. 그리고 패킷 분석기(220)는 송수신 패킷을 분석하여 이 중에서 사용자 실시간 행위 정보와 관련된 데이터를 포함하는 패킷만을 선별하는 기능을 수행할 수 있다. 다만, 본 실시예에서 패킷 분석기(220)가 패킷을 분석하는 구체적인 알고리즘이나 분석 방법 등에 대해서 특별한 제한이 없다.The packet analyzer 220 monitors and analyzes data packets generated at the user terminal 100 at the request of the action collection authority manager 210. Here, the data packet generated in the user terminal 100 refers to a data packet transmitted / received by the user terminal 100 while using the Internet service 100 through the network operator 200. The packet analyzer 220 analyzes the transmission / reception packet and performs a function of selecting only packets including data related to user real-time behavior information. However, in the present embodiment, there is no particular limitation on a specific algorithm or analysis method for analyzing a packet by the packet analyzer 220.

사용자 데이터 추출기(230)는 패킷 분석기(220)를 통하여 분석 또는 선별된 데이터 패킷에서 사용자 데이터를 추출하는 기능을 수행한다. 사용자 데이터 추출기(230)는 선별된 패킷에 포함되어 있는 모든 사용자 데이터를 추출하거나 또는 소정의 기준에 기초하여 빅데이터 정보 제공 장치(300)에 필요한 사용자 데이터(즉, 사용자 실시간 행위 정보와 관련된 정보)만을 선별하여 추출할 수도 있다. The user data extractor 230 extracts user data from the analyzed or selected data packet through the packet analyzer 220. The user data extractor 230 extracts all the user data included in the selected packet or extracts user data (i.e., information related to user real-time behavior information) necessary for the big data information providing apparatus 300 based on a predetermined criterion, Can be selected and extracted.

사용자 행위 추출기(240)는 사용자 데이터 추출기(230)가 추출한 사용자 데이터를 이용하여 사용자 행위를 추출한다. 즉, 사용자 행위 추출기(240)는 추출된 사용자 데이터로부터 해당 패킷을 통하여 수행되는 사용자 행위를 지시하는 정보, 즉 사용자 실시간 행위 정보를 생성할 수 있다. 이러한 사용자 실시간 행위 정보는 인터넷 서비스(10, 도 1 참조)를 이용하는 사용자의 행위와 관련된 정보들로서, 그 종류에 특별한 제한이 없다. 예를 들어, 사용자 실시간 행위 정보는 사용자가 접속하는 웹 페이지에 관한 접속 웹 페이지 정보, 접속한 웹 페이지에서 사용자가 이용하는 서비스에 관한 이용 서비스 정보, 및 사용자가 사용하는 어플리케이션에 관한 사용 어플리케이션 정보 중에서 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.The user action extractor 240 extracts a user action using the user data extracted by the user data extractor 230. That is, the user action extractor 240 may generate information indicating the user action performed through the packet, i.e., user real-time behavior information from the extracted user data. This user real-time behavior information is related to the behavior of the user using the Internet service 10 (see FIG. 1), and there is no particular limitation on the kind. For example, the user real-time behavior information includes all of the connected web page information related to the web page to which the user accesses, the utilization service information related to the service used by the user in the accessed web page, and the used application information related to the application used by the user Or portions thereof.

이와 같이, 망 사업자(200)가 송수신되는 패킷으로부터 사용자 실시간 행위 정보를 생성하기 위해서는 사용자 단말(100)을 통하여 사용자에게 이러한 행위 정보 추출의 허락을 얻는 것이 전제될 필요가 있다. 즉, 망 사업자(200)는 소정의 통신 프로토콜에 따라서 사용자 단말(100)과 통신하여 사용자 실시간 행위 정보를 생성하기 위한 송수신 패킷의 수집 및 분석을 수행할 수 있는 허가를 사용자로부터 얻을 필요가 있다. 도 4는 이러한 사용자 실시간 행위 정보의 수집에 관한 사용자의 허락을 얻는 과정의 일례를 보여 주는 흐름도이다.In order to generate the user real-time behavior information from the packets transmitted and received by the network provider 200, it is necessary to obtain the permission of the user to extract the behavior information through the user terminal 100. [ That is, the network operator 200 needs to obtain a permission from the user to perform collection and analysis of transmission / reception packets for communicating with the user terminal 100 in accordance with a predetermined communication protocol to generate user real-time behavior information. FIG. 4 is a flowchart showing an example of a process of obtaining the user's permission regarding the collection of the user's real-time behavior information.

도 4를 참조하면, 사용자가 필요에 의하여 사용자 단말(100)을 사용하기 시작하면, 단말 에이전트(110)는 단말 사용 시작에 관한 정보를 망 사업자(200)에게 전송한다(S31). 예를 들어, 단말 에이전트(110)는 사용자 단말(100)의 시작이 감지되면 행위 수집 인에이블러(112, 도 2 참조)가 온 상태인지 또는 오프 상태인지를 판단하고, 단계 S31에서는 그 판단 결과를 망 사업자(200)에게 전달할 수 있다. 실시예에 따라서는, 단말 에이전트(110)는 행위 수집 인에이블러(112)가 오프 상태인 것으로 판단될 경우에만 해당 사실을 망 사업자(200)에게 알릴 수도 있다. 왜냐하면, 행위 수집 인에이블러(112)가 온 상태인 경우이면, 망 사업자(200)는 송수신되는 패킷 분석에 대한 허락을 이미 사용자로부터 받아둔 것과 같기 때문이다.Referring to FIG. 4, when the user starts using the user terminal 100 as needed, the terminal agent 110 transmits information on the terminal usage start to the network operator 200 (S31). For example, when the start of the user terminal 100 is detected, the terminal agent 110 determines whether the action collection enabler 112 (see FIG. 2) is on or off. In step S31, To the network operator (200). According to an embodiment, the terminal agent 110 may notify the network operator 200 of the fact only when it is determined that the action collection enabler 112 is in an off state. This is because, if the action collection enabler 112 is in the ON state, the network operator 200 is the same as receiving permission from the user for analysis of packets to be transmitted and received.

단계 S31에서 단말 에이전트(110)로부터 단말 사용 시작을 알리는 정보를 수신하거나 또는 행위 수집 인에이블러(112)가 오프 상태라는 정보를 수신하면, 망 사업자(200)는 사용자 행위 수집 허가 요청 신호를 사용자 단말(100)로 보낼 수 있다(S32). 사용자 행위 수집 허가 요청 신호는 사용자 실시간 행위 정보의 수집을 위한 패킷 분석을 허용해달라는 요청이다. 따라서 단계 S32 (및 후속하는 단계 S33)는 단계 S31에서 수신된 메시지에 의하여, 사용자 단말(100)의 행위 수집 인에이블러(112)가 오프 상태라는 것을 알게 된 경우에만 적용될 수 있다.In step S31, when the information indicating the start of terminal use is received from the terminal agent 110 or the information that the action collection enabler 112 is in an off state, the network provider 200 transmits a user action collection permission request signal to the user To the terminal 100 (S32). The user action acquisition permission request signal is a request to allow packet analysis for collection of user real-time behavior information. Therefore, step S32 (and subsequent step S33) can be applied only when the action collection enabler 112 of the user terminal 100 is informed by the message received at step S31 that it is off.

그리고 사용자 단말(100)은 단계 S32에서의 망 사업자(200)로부터의 요청에 응답하여 사용자 행위 수집 허가 신호를 망 사업자(200)에게 전송할 수 있다(S33). 본 단계의 사용자 행위 수집 허가 신호는 사용자의 입력을 받아서 단말 에이전트(110)가 생성하여 전송하거나 또는 미리 설정된 소정의 규칙(예컨대, 허가 여부에 대하여 사용자가 미리 설정한 조건(시간이나 망 사업자의 종류)에 부합하는지 여부 등)에 따라서 생성되어 전송될 수 있다. 그리고 이 때, 사용자 행위 수집 허가 신호에는 소정의 허가 조건(허용 시간이나 허용되는 행위 등)에 대한 정보가 더 포함되어 있을 수도 있다.The user terminal 100 may transmit the user activity collection permission signal to the network operator 200 in response to the request from the network operator 200 in step S32 (S33). The user action collection permission signal in this step is generated by the terminal agent 110 in response to the input of the user, or may be transmitted by a predetermined rule (for example, a condition preliminarily set by the user ), And so on), and transmitted. At this time, the user action collection permission signal may further include information on a predetermined permission condition (allowable time, permitted action, etc.).

이후에는 사용자 단말(100)이 망 사업자(200)를 통하여 하나 이상의 인터넷 서비스를 이용한다(S34). 즉, 사용자가 사용자 단말(100)을 사용하여 인터넷 서비스를 사용한다. 사용자 단말(100)이 인터넷 서비스를 이용하면, 인터넷을 통하여 사용자 단말(100)은 패킷을 송수신하게 된다. 그리고 사용자 단말(100)은 언제든지 사용자 행위 수집에 대한 허가를 종료할 수 있다(S35). 이 때에도, 사용자 단말(100)의 단말 에이전트(110)가 사용자로부터의 입력에 따라서 행위 수집 인에이블러를 오프시키거나 또는 미리 설정된 조건에 부합되는 경우에 행위 수집 인에이블러를 오프시킬 수 있다.Thereafter, the user terminal 100 uses one or more Internet services through the network operator 200 (S34). That is, the user uses the Internet service using the user terminal 100. When the user terminal 100 uses the Internet service, the user terminal 100 transmits and receives packets through the Internet. The user terminal 100 may terminate the permission to collect the user action at any time (S35). At this time, the terminal agent 110 of the user terminal 100 may turn off the action collection enabler according to the input from the user, or turn off the action collection enabler if the predetermined conditions are met.

도 5a는 도 1에 도시된 서비스 시스템에서 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 빅데이터 정보 제공 장치(300)의 개략적인 구성을 보여 주는 구성도이다. 그리고 도 5b는 도 1에 도시된 서비스 시스템에서 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 빅데이터 정보 제공 장치(300')의 개략적인 구성을 보여 주는 구성도이다. 도 5a 및 도 5b를 대비하면, 도 5b의 빅데이터 정보 제공 장치(300')는 사용자 행위 추출을 위한 기능 유닛이 사용자 행위 정보 수집부(310)에 포함되어 있다는 점에서 도 5a의 빅데이터 정보 제공 장치(300)와 차이가 있다. 여기서, 사용자 행위 추출을 위한 기능 유닛은 도 3을 참조하여 설명한 망 사업자(200)의 패킷 분석기(220), 사용자 데이터 추출기(230), 및 사용자 행위 추출기(240)를 포함할 수 있다. 즉, 도 5b에 도시된 실시예에 따른 빅데이터 정보 제공 장치(300'), 즉 빅데이터 정보 제공 장치(300')의 관리자가 사용자 행위 추출을 위한 전술한 망 사업자(200)의 기능의 일부를 수행하며, 이 경우에 망 사업자(200)는 전술한 행위 수집 권한 관리기(210)의 기능 이외에는 기존의 인터넷 서비스 제공자(ISP)로서의 기능과 동일한 기능만을 수행할 수 있다. FIG. 5A is a configuration diagram illustrating a schematic configuration of a user Big Data Information Providing Apparatus 300 according to an embodiment of the present invention in the service system shown in FIG. And FIG. 5B is a configuration diagram showing a schematic configuration of a user big data information providing apparatus 300 'according to another embodiment of the present invention in the service system shown in FIG. In contrast to FIGS. 5A and 5B, the big data information providing apparatus 300 'of FIG. 5B is different from the big data information providing apparatus 300 of FIG. 5A in that a function unit for user action extraction is included in the user behavior information collecting unit 310, Which is different from the providing apparatus 300. Here, the functional unit for user action extraction may include a packet analyzer 220, a user data extractor 230, and a user behavior extractor 240 of the network provider 200 described with reference to FIG. That is, the manager of the big data information providing apparatus 300 ', that is, the manager of the big data information providing apparatus 300' according to the embodiment shown in FIG. 5B extracts a part of the function of the network operator 200 In this case, the network provider 200 can perform only the same function as the existing Internet service provider (ISP) other than the function of the action collection authority manager 210 described above.

빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')는 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 것은 물론 사용자 관련 정보와 외부 환경 정보를 수집하는 기능을 수행한다. 그리고 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')는 사용자의 관련된 모든 과거 로그 정보를 관리하고 있다. 이러한 정보들은 모두 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')에 의하여 소정의 저장부에 저장될 수 있다. 또한, 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')는 저장된 정보들을 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하고 또한 기존의 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 사용자와 관련된 실시간 특성 정보를 생성할 수 있다. 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')에 의하여 생성된 실시간 특성 정보는 빅데이터 시스템 이용자(400, 도 1 참조)에게 전달될 수 있으며, 빅데이터 시스템 이용자(400)는 이러한 특정 사용자와 관련된 실시간 특성 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 인터넷 서비스를 직접 제공하거나 또는 다른 인터넷 사업자가 활용하도록 할 수 있다.The big data information providing apparatuses 300 and 300 'collect user-related real-time behavior information and collect user-related information and external environment information. The big data information providing apparatuses 300 and 300 'manage all past log information related to the user. Such information may be stored in a predetermined storage unit by the big data information providing apparatuses 300 and 300 '. Also, the big data information providing apparatuses 300 and 300 'can extract real-time user big data using the stored information and analyze the existing cumulative big data to generate real-time characteristic information related to the user. The real-time characteristic information generated by the big data information providing device 300 or 300 'may be transmitted to the big data system user 400 (see FIG. 1), and the big data system user 400 may transmit real- Using the characteristic information, the user can provide the user-customized Internet service directly or utilize it by other Internet service providers.

이하, 도 5a 및 도 5b를 참조하여 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')에 관하여 상세히 설명한다. 다만, 도 5b에서 사용자 행위 정보 수집부(310)의 구성 요소들, 즉 패킷 분석기(220), 사용자 데이터 추출기(230), 및 사용자 행위 추출기(240)의 기능은 도 3를 참조하여 전술한 내용이 동일하게 적용될 수 있으므로, 이하에서는 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 도 5a 및 도 5b를 참조하면, 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')는 사용자 행위 정보 수집부(Subscriber Behavior Information Collector, 310), 사용자 추가 정보 수집부(Subscriber Additional Information Collector, 320), 외부 환경 정보 수집부(Environmental Information Collector, 330), 빅데이터 추출기(Big Data Extractor, 340), 및 실시간 분석기(Realtime Analyzer, 350)를 포함한다. 그리고 빅데이터 정보 제공 장치(300, 300')는 분산 저장기(Distributed Storage, 360)를 더 포함할 수 있다. Hereinafter, the big data information providing apparatuses 300 and 300 'will be described in detail with reference to FIGS. 5A and 5B. 5B, the functions of the components of the user behavior information collecting unit 310, that is, the packet analyzer 220, the user data extractor 230, and the user action extractor 240, Can be applied equally to each other, so a detailed description thereof will be omitted. 5A and 5B, the Big Data Information Providers 300 and 300 'include a Subscriber Behavior Information Collector 310, a Subscriber Additional Information Collector 320, An Environmental Information Collector 330, a Big Data Extractor 340, and a Realtime Analyzer 350. The big data information providing apparatuses 300 and 300 'may further include a distributed storage 360.

사용자 행위 정보 수집부(310)는 인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말이 실시간으로 송수신하는 패킷에 기초하여 얻어진 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 기능을 수행한다. 일례로, 사용자 행위 정보 수집부(310)는 송수신되는 패킷을 실시간으로 분석하여 얻어진 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 방식으로 동작할 수 있다. 이 경우에, 사용자 실시간 행위 정보는 도 3의 망 사업자(200), 보다 구체적으로 사업자 행위 추출기(240)에 의하여 추출되거나 및/또는 도 5b의 빅데이터 정보 제공 장치(300')의 사용자 행위 추출기(240)에 의하여 추출될 수 있다. 전자의 경우에 망 사업자(200)는 반드시 하나일 필요는 없으며, 사용자 행위 정보 수집부(310)는 복수의 망 사업자(200)가 추출한 사용자 실시간 행위 정보를 수집할 수도 있다.The user behavior information collecting unit 310 collects user real-time behavior information obtained based on a packet transmitted and received in real time by a user terminal using the Internet service. For example, the user behavior information collecting unit 310 may operate in a manner of collecting user real-time behavior information obtained by analyzing packets transmitted and received in real time. In this case, the user real-time behavior information is extracted by the network operator 200, more specifically, the operator action extractor 240 of FIG. 3 and / or the user action extractor of the big data information providing apparatus 300 ' (240). ≪ / RTI > In the former case, the network operator 200 need not necessarily be one, and the user behavior information collection unit 310 may collect user real-time behavior information extracted by a plurality of network operators 200.

사용자 추가 정보 수집부(320)는 개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하는 기능을 수행한다. 사용자 추가 정보로서의 사용자 관련 정보는 사용자 행위 정보를 제외한 정보를 가리키는데, 일반적으로 정형 또는 반정형 데이터 포맷으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자 추가 정보는 사용자의 나이, 성별, 선호도는 물론 사용자의 위치 정보 등도 포함할 수 있다.The user additional information collection unit 320 collects user related information including personal information. The user-related information as user addition information indicates information excluding user behavior information, and can be generally provided in a fixed or semi-fixed data format. For example, the user addition information may include the user's age, gender, preference as well as the user's location information.

외부 환경 정보 수집부(330)는 사용자의 행위 외적인 정보는 외부 환경 정보(20, 도 1 참조)를 수집하는 기능을 수행한다. 이러한 외부 환경 정보는 모든 외부 정보를 가리키는 것은 아니며, 사용자 외의 사용자 행위에 대한 분석을 위하여 필요한 정보만을 가리킨다. 이러한 외부 환경 정보도 반정형 또는 비정형 데이터 포켓을 가질 수 있다. 예를 들어, 외부 환경 정보는 날씨, 계절, 국가 주요 행사, 휴일 정보 등과 같은 사용자의 행위 외적인 정보를 포함할 수 있다. 그리고 이러한 외부 환경 정보(20)의 소스는 반드시 고정될 필요가 없으며, 추가나 변경, 삭제 등이 가능하다.The external environment information collecting unit 330 performs a function of collecting external environmental information 20 (see FIG. 1). Such external environment information does not refer to all external information but refers only to information necessary for analyzing user behavior other than the user. Such external environment information may also have semi-regular or irregular data pockets. For example, the external environment information may include information outside the user's behavior such as weather, season, national events, holiday information, and the like. The source of the external environment information 20 need not be fixed, and addition, modification, deletion, and the like are possible.

빅데이터 추출기(340)는 사용자 행위 정보 수집부(310)에 의하여 수집된 사용자 실시간 행위 정보, 사용자 추가 정보 수집부(320)에 의하여 수집된 사용자 관련 정보, 및 외부 환경 정보 수집부(330)에 의하여 수집된 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하는 기능을 수행한다. 추출되는 실시간 사용자 빅데이터는 전술한 수집된 정보들의 전부 또는 일부를 활용하여 소정의 알고리즘에 따라서 추출되는 데이터들로서, 현 시점에서의 사용자와 관련된 데이터들의 집합을 가리킨다. 이러한 사용자 빅데이터는 그 내용이나 종류, 포맷 등에 제한이 없으며, 빅데이터 정보 제공 장치(300)를 운영하는 운영자의 정책 등에 따라서 그 범위나 내용이 결정될 수 있다. 또한, 추출되는 실시간 사용자 빅데이터의 포맷에도 특별한 제한이 없으며, 정형, 반정형, 비정형 데이터일 수 있다.The big data extractor 340 extracts user real-time behavior information collected by the user behavior information collection unit 310, user related information collected by the user additional information collection unit 320, And extracts real-time user big data using the collected external environment information. The extracted real-time user big data refers to a set of data related to the user at the present time, which is extracted according to a predetermined algorithm utilizing all or a part of the collected information described above. The user big data is not limited in its content, type, format, etc., and the range and contents of the user big data can be determined according to the policy of the operator who operates the big data information providing apparatus 300 and the like. Also, there is no particular limitation on the format of the real-time user big data to be extracted, and it can be a fixed, semi-fixed, and unstructured data.

빅데이터 추출기(340)에 의하여 추출되는 데이터들은 모두 빅데이터 정보 제공 장치(300), 보다 구체적으로는 후술하는 분산 저장기(360)에 저장되거나 또는 선별된 일부만 분산 저장기(360)에 저장될 수 있다. 이를 위하여 빅데이터 추출기(340)는 다음과 같은 세 가지 모델 중에서 어느 하나의 모델로 동작하거나, 또는 두 가지 모델 또는 세 가지 모델이 모두 독립적으로 동작할 수도 있다.All the data extracted by the big data extractor 340 are stored in the big data information providing apparatus 300, more specifically, in the distributed storage 360 described later, or only a selected portion is stored in the distributed storage 360 . For this, the Big Data Extractor 340 may operate in any one of the following three models, or both models may operate independently.

(모델 1) 추출 후에 저장하지 않는 방법. 이에 의하면, 다양한 데이터 소스로부터 빅데이터를 추출하고 또한 실시간 분석기(350)가 이용하도록 하지만 추출된 데이터를 저장하지 않고 삭제한다. 따라서 이 모델로 동작하는 빅데이터 추출기(340)는 생성된 실시간 사용자 빅데이터를 분산 저장기(360)로 전달할 필요가 없다.(Model 1) The method of not storing after extraction. In this case, the big data is extracted from various data sources and is also used by the real-time analyzer 350, but the extracted data is deleted without being stored. Therefore, the big data extractor 340 operating in this model does not need to transmit the generated real-time user big data to the distributed store 360. [

(모델 2) 추출 후에 일부만 저장하는 방법. 이에 의하면, 다양한 데이터 소스로부터 빅데이터를 추출하고 또한 실시간 분석기(350)가 이용하도록 하지만 추출된 데이터의 일부만을 저장하며 나머지는 삭제한다. 따라서 이 모델로 동작하는 빅데이터 추출기(340)는 생성된 실시간 사용자 빅데이터의 일부만을 분산 저장기(360)로 전달한다.(Model 2) How to save only a part after extraction. According to this, the big data is extracted from various data sources and is also used by the real-time analyzer 350, but only a part of the extracted data is stored and the rest is deleted. Therefore, the big data extractor 340, which operates in this model, transmits only a part of the generated real-time user big data to the distributed storage unit 360.

(모델 3) 추출된 빅데이터를 전부 저장하는 방법. 이에 의하면, 다양한 데이터 소스로부터 빅데이터를 추출하고 또한 실시간 분석기(350)가 이용하도록 할 뿐만 아니라 추출된 데이터의 전부를 저장한다. 따라서 이 모델로 동작하는 빅데이터 추출기(340)는 생성된 실시간 사용자 빅데이터의 전부를 분산 저장기(360)로 전달한다.(Model 3) A method for storing all extracted big data. According to this, not only the big data is extracted from various data sources, but also the real time analyzer 350 uses it, and also stores all of the extracted data. Therefore, the big data extractor 340, which operates in this model, delivers all of the generated real-time user big data to the distributed storage unit 360.

실시간 분석기(350)는 빅데이터 추출기(340)에 의하여 추출된 실시간 사용자 빅데이터가 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 사용자와 관련된 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 기능을 수행한다. 즉, 실시간 분석기(350)는 특정 사용자에 대하여 현 시점에서 획득되는 실시간 사용자 빅데이터는 물론 해당 사용자에 대하여 과거에 획득한 실시간 사용자 빅데이터를 종합적으로 고려하여, 사용자 실시간 특성 정보를 생성한다. 실시간 분석기(350)가 사용자 실시간 특성 정보를 생성함에 있어서 과거에 획득한 데이터와 현재 획득되는 데이터를 어떤 기준으로 활용할지는 역시 빅데이터 정보 제공 장치(300)를 운영하는 운영자의 정책 등에 따라서 달라질 수 있다. The real-time analyzer 350 analyzes the cumulative big data accumulated in the real-time user big data extracted by the big data extractor 340 to generate user real-time characteristic information related to the user. That is, the real-time analyzer 350 generates real-time user characteristic information considering the real-time user big data acquired at the present time for the specific user and the real-time user big data acquired for the user in the past. How the real-time analyzer 350 uses the data obtained in the past and the data currently acquired in generating the user real-time characteristic information may also be changed according to the policy of the operator who operates the big data information providing apparatus 300 .

분산 저장기(360)는 분산 환경에서 실시간 분석기(350)가 생성하는 사용자 실시간 특성 정보를 저장하는 기능을 수행한다. 따라서 분산 저장기(360)에 저장되어 있는 데이터는 실시간 분석기(350)가 현 시점에서 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는데 있어서 활용하기 위하여 분석하는 누적 데이터가 해당된다. 그리고 실시간 분석기(350)에 의하여 생성된 현 시점에서의 사용자 실시간 특성 정보는 다시 이 분산 저장기(360)에 저장될 수 있다. 이를 위하여, 실시간 분석기(350)는 생성된 사용자 실시간 특성 정보를 분산 저장기(360)로 전달할 수 있다.The distributed storage unit 360 stores user real-time property information generated by the real-time analyzer 350 in a distributed environment. Accordingly, the data stored in the distributed storage unit 360 corresponds to the accumulated data analyzed by the real-time analyzer 350 for use in generating the user real-time characteristic information at the present time. The user real-time characteristic information at the present time generated by the real-time analyzer 350 may be stored in the distributed storage 360 again. For this purpose, the real-time analyzer 350 may transmit the generated user real-time property information to the distributed storage 360. [

분산 저장기(360)는 실시간 분석기(350)로부터 전달되는 사용자 실시간 특성 정보, 즉 특정 사용자에 대한 누적 빅데이터를 저장하고 있을 수 있다. 그리고 분산 저장기(360)는 사용자의 과거 행위 정보를 관리하기 위한 사용자 로그 관리기(Subscriber Log Manager, 370)를 더 포함할 수 있다. 사용자의 과거 행위 정보는 예컨대, 최근 사용자가 관심을 많이 가지고 있는 드라마 정보, 특정 제품에 대한 과거의 사용자 선호도와 관련된 정보 등이 될 수 있다. 본 실시예의 일 측면에 의하면, 이러한 사용자의 과거 행위 정보도 분산 저장기(360)의 사용자 로그 관리기(370)에 저장될 수 있으며, 실시간 분석기(350)는 사용자 실시간 특성 정보를 생성함에 있어서 사용자 로그 관리기(370)에 저장되어 있는 정보도 함께 활용할 수 있다.The distributed storage unit 360 may store user real-time property information transmitted from the real-time analyzer 350, that is, cumulative big data for a specific user. The distributed storage unit 360 may further include a subscriber log manager 370 for managing past activity information of the user. The past behavior information of the user can be, for example, drama information that the user has recently been interested in, information related to past user preferences for a specific product, and the like. According to an aspect of the present embodiment, the past behavior information of the user may also be stored in the user log manager 370 of the distributed storage device 360. In generating the user real-time property information, The information stored in the manager 370 can be used together.

도 6에는 빅데이터 정보 제공 장치(300, 도 1 참조)에 의하여 생성된 사용자 실시간 특성 정보를 이용하기 위한 빅데이터 이용자(400)의 구성이 개략적으로 도시되어 있다. 도 6을 참조하면, 빅데이터 이용자(400)는 빅데이터 정보 제공 장치 연결자(Information Provider Connector, 410), 빅데이터 검색부(Big Data Searcher, 420), 인터넷 서비스 연결자(Internet Service Connector, 430), 및 사용자 선호 관리기(Subscriber Preference Manager, 440)를 포함한다. 빅데이터 이용자(400)는 빅데이터 정보 제공 장치(300)로부터 사용자 실시간 특성 정보를 수신하며 또한 이를 다양한 방법으로 활용하는 기능을 수행한다. 본 실시예에서, 빅데이터 이용자(400)가 사용자 실시간 특성 정보를 활용하는 구체적인 방안에 제한이 없으나, 도 6의 구성도는 인터넷 서비스(10, 도 1 참조)에 활용하는 경우일 수 있다.FIG. 6 schematically shows a configuration of a big data user 400 for using user real-time characteristic information generated by the big data information providing apparatus 300 (see FIG. 1). 6, the big data user 400 includes a big data information provider connector 410, a big data searcher 420, an Internet service connector 430, And a Subscriber Preference Manager 440. The big data user 400 receives the user real-time characteristic information from the big data information providing apparatus 300 and uses the same in various ways. In the present embodiment, there is no specific limitation on how the big data user 400 utilizes the user real-time characteristic information, but the configuration diagram of FIG. 6 may be applied to the Internet service 10 (see FIG. 1).

정보 제공 장치 연결자(410)는 사용자 실시간 특성 정보를 제공하는 다른 빅데이터 정보 제공 장치를 연결하는 기능을 수행한다. 이에 의하면, 빅데이터 이용자는 빅데이터 정보 제공 장치(300)를 마치 로컬 시스템처럼 사용할 수 있다. 즉, 빅데이터 이용자는 하나의 빅데이터 정보 제공 장치(300)만 사용하더로도 다른 빅데이터 정보 제공 장치가 제공하는 실시간 사용자 특성 정보를 획득하여 활용하는 것이 가능하다.The information providing device connector 410 functions to connect another big data information providing device that provides user real-time characteristic information. In this case, the big data user can use the big data information providing apparatus 300 as if it is a local system. That is, even though only one big data information providing apparatus 300 is used, the big data user can acquire and utilize real-time user characteristic information provided by another big data information providing apparatus.

빅데이터 검색부(420)는 빅데이터 정보 제공 장치(300)의 실시간 분석기(350) 및 분산 저장기(360)에 연결하여 소정의 빅데이터 질의 언어를 사용하여 빅데이터를 검색할 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 사용될 수 있는 빅데이터 질의 언어에는 특별한 제한이 없지만, 하이브(Hive), 임팔라(Impala), 드레멜(Dremel), 드릴(Drill), 타조(Tajo) 등과 같은 질의 언어들이 사용될 수 있다.The big data search unit 420 is connected to the real-time analyzer 350 and the distributed storage unit 360 of the big data information providing apparatus 300 and has a function of searching for big data using a predetermined big data query language . There is no particular restriction on the big data query language that can be used, but query languages such as Hive, Impala, Dremel, Drill, Tajo, etc. can be used.

그리고 인터넷 서비스 연결자(430)는 사용자에게 제공되고 있는 하나 이상의 인터넷 서비스(10, 도 1 참조)에 실시간으로 사용자의 행위에 따라 사용자의 선호 정보를 전달하는 기능을 수행한다. 즉, 인터넷 서비스 연결자(430)는 빅데이터 정보 제공 장치(300)에 의하여 생성된 실시간 사용자 특성 정보를 활용하고자 하는 인터넷 서비스(10)로 제공할 수 있다. 또한, 사용자 선호 관리기(440)는 사용자 행위 수집 기간 동안의 사용자의 선호와 관련된 정보를 저장 및 관리하여 이를 인터넷 서비스(10)가 이용할 수 있도록 한다.
The Internet service provider 430 performs a function of transferring the user's preference information to one or more Internet services 10 (see FIG. 1) provided to the user according to the user's actions in real time. That is, the Internet service provider 430 may provide the real-time user characteristic information generated by the big data information providing device 300 to the Internet service 10 to utilize. In addition, the user preference manager 440 stores and manages information related to the user's preferences during the user behavior collection period so that the user preference manager 440 can use the information.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 다음과 같은 용도로 실시 형태로 구현될 수 있다. 이하, 도 1을 참조하여 구체적인 구현예에 관하여 설명한다.The embodiments of the present invention described above can be implemented in embodiments in the following applications. Hereinafter, a specific embodiment will be described with reference to Fig.

우선, 망 사업자(200)는 사용자 단말(100)을 통하여 사용자의 실시간 행위 정보는 물론 사용자 추가 정보와 외부 환경 정보를 획득한다. 그리고 빅데이터 추출기는 이러한 정보들로부터 실시간 사용자 빅데이터를 추출하며, 실시간 분석기는 이러한 현재의 실시간 사용자 빅데이터는 물론 누적되어 있는 과거의 실시간 사용자 빅데이터를 함께 분석하여 사용자 실시간 특성 정보를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 사용자 실시간 특성 정보는 빅데이터 이용자(400)에게 전달될 수 있으며, 빅데이터 이용자는 이러한 사용자 실시간 특성 정보는 활용하여 사용자 맞춤형 인터넷 서비스(예컨대, 사용자가 현재 선호할 것으로 예상되는 형태의 광고)를 제공할 수 있다. First, the network operator 200 acquires user's real-time behavior information as well as user addition information and external environment information through the user terminal 100. The Big Data Extractor extracts real-time user Big Data from such information, and the Real-Time Analyzer can analyze real-time user big data accumulated in the past as well as the real-time user Big Data to generate user real- have. The user real-time property information thus generated can be transmitted to the big data user 400, and the big data user can utilize the real-time property information of the user to provide the user-customized Internet service (for example, ). ≪ / RTI >

예를 들어, 빅데이터 정보 제공 장치(300)가 생성한 사용자 실시간 특성 정보는 광고 사업자에게 제공될 수 있으며, 광고 사업자는 이를 이용하여 개인별로 차별화된 광고를 제공할 수 있다. 일례로, 사용자가 영화 관련 정보를 찾고 있을 경우에, 빅데이터 정보 제공 장치(300)에서 생성된 사용자 실시간 특성 정보에 기초하여 광고 사업자는 사용자가 선호하는 영화에 대한 광고는 물론 사용자의 위치 정보에 기초하여 이 영화를 상영하는 영화관 정보를 제공하거나 또는 온라인 영화 콘텐츠 서비스업자 등에 관한 정보를 사용자에게 함께 제공할 수도 있다. For example, the user real-time characteristic information generated by the big data information providing device 300 may be provided to the advertisement business entity, and the advertisement business entity can provide the advertisement differentiated according to the individual. For example, when the user is searching for movie related information, the advertisement provider may notify the user of the favorite movie, as well as the location information of the user, based on the user real-time property information generated by the big data information providing device 300 Or provide information on the online movie content service provider or the like together with the user.

다른 예로, 본 발명의 실시예는 모바일 클라우드 컴퓨팅을 하는 사용자를 위해서 적용될 수 있다. 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 모바일 디바이스 자원을 재사용하게 되는데, 모바일 디바이스 자원은 모바일 디바이스 자원 제공자가 저장하고 있는 콘텐츠, 모바일 다비이스 자원 제공자가 구비하고 있는 기능, 및 모바일 디바이스 자원 제공자에 설치되어 있는 어플리케이션을 포함한다. 이 경우에, 모바일 클라우드 컴퓨팅을 하는 사용자는 언제 어디서나 무슨 액션을 취하고 있는지에 기반하여 모바일 디바이스 자원을 추천하고 또한 관련 정보를 제공할 수 있다. 일예로, 모바일 클라우드 컴퓨팅을 하는 사용자가 스마트 디바이스를 이용하여 사진을 찍으면, 망 사업자(200) 또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)는 사용자의 행위를 수집하고 또한 사용자 관련 정보와 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출할 수 있다. 그리고 망 사업자(200) 또는 빅데이터 정보 제공 장치(300)는 사용자 실시간 특성 정보를 생성하여 빅데이터 이용자(400)에게 제공할 수 있다. 이 때, 빅데이터 이용자(400)는 사용자 실시간 특성 정보에 기초하여 사진 편집 툴(또는 이를 위한 어플리케이션)을 추천하거나 또는 모바일 클라우드 환경에서의 사진 편집 어플리케이션을 추천할 수도 있다.
As another example, embodiments of the present invention may be applied for users who are in mobile cloud computing. In a mobile cloud computing environment, mobile device resources are reused, including mobile device resource provider's stored content, mobile device resource provider's functionality, and mobile device resource provider's installed applications. do. In this case, the user of mobile cloud computing can recommend mobile device resources and provide related information based on what action they are taking anytime and anywhere. For example, when a mobile cloud computing user takes a picture using a smart device, the network operator 200 or the big data information providing device 300 collects the user's behavior and also uses the user-related information and the external environment information Real-time user big data can be extracted. The network operator 200 or the big data information providing device 300 may generate user real-time property information and provide the real-time property information to the big data user 400. At this time, the big data user 400 may recommend a photo editing tool (or an application for it) based on the user real-time property information, or recommend a photo editing application in a mobile cloud environment.

인터넷의 이용 증가 및 스마트폰의 확산은 물론 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 기술의 발전에 따라서 인터넷 서비스를 이용하는 사용자 행위 정보는 실시간으로 분석될 수 있다. 그리고 본 발명에 의하면, 인터넷 서비스를 제공하는 서비스 제공자들은 이러한 분석을 바탕으로 사용자 적합형 콘텐츠 및 광고 등의 서비스가 가능할 수 있다. 이러한 사용자의 행위에 대한 분석은 그 잠재적 가치가 매우 커지고 있으며 향후 아이티(IT) 분야의 새로운 성장 동력이 될 것으로 예측되고 있다. 또한, 모바일 디바이스의 성능도 시간이 지날수록 고속화 및 대용량 추세로 진화하고 있는데, 이러한 고기능 고사양의 디바이스의 사용 시간도 점차 증가함에 따라 이를 활용하는 방법도 다양해질 수 있다. User activity information using Internet service can be analyzed in real time according to the development of cloud computing and big data technology as well as the increase of internet usage and spread of smart phone. According to the present invention, service providers providing Internet services can provide services such as user-friendly contents and advertisements based on the analysis. The analysis of these users' behaviors has become very potent and is expected to become a new growth engine for the IT sector in the future. Also, the performance of a mobile device has evolved to a higher speed and a larger capacity as time passes. As the use time of such a high-function high-density device is gradually increased, a method of using it can also be diversified.

기존에는 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 인터넷 서비스를 제공하는 제공자 내에서만 가능하였던데 반하여, 본 발명의 실시예에 의하면 인터넷 서비스의 제공자들 사이에도 사용자 특성을 분석하여 공유하고 또한 이에 기초하여 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 가능해질 수 있다. 그리고 본 발명의 실시예는 지금까지 사용자 행위 기반으로 제공치 못하였던 모바일 기반 비즈니스 및 광고에 활용될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공 및 광고 등에 활용될 수 있기 때문에, 관련 산업을 발전시킬 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
In the past, provision of a user-customized service was possible only within a provider providing an Internet service, whereas according to an embodiment of the present invention, users' characteristics were also analyzed and shared among providers of the Internet service, Can be provided. The embodiments of the present invention can be applied to mobile-based businesses and advertisements that have not been provided based on user behavior. In addition, since the embodiment of the present invention can be utilized for providing user-customized contents and advertisements, the effect of developing related industries can be expected.

이상의 설명은 본 발명의 실시예에 불과할 뿐, 이 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 발명의 기술 사상은 특허청구범위에 기재된 발명에 의해서만 특정되어야 한다. 따라서 본 발명의 기술 사상을 벗어나지 않는 범위에서 전술한 실시예는 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.The above description is only an example of the present invention, and the technical idea of the present invention should not be interpreted as being limited by this embodiment. The technical idea of the present invention should be specified only by the invention described in the claims. Therefore, it is apparent to those skilled in the art that the above-described embodiments may be modified and embodied in various forms without departing from the technical spirit of the present invention.

Claims (11)

인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말이 실시간으로 송수신하는 패킷에 기초하여 얻어진 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 사용자 행위 정보 수집부;
개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하는 사용자 추가 정보 수집부;
사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보를 수집하는 외부 환경 정보 수집부;
수집된 상기 사용자 실시간 행위 정보, 상기 사용자 관련 정보, 및 상기 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하는 빅데이터 추출기; 및
상기 빅데이터 추출기에 의하여 추출된 실시간 사용자 빅데이터가 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 상기 사용자와 관련된 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 실시간 분석기를 포함하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
A user behavior information collecting unit for collecting user real time behavior information obtained based on a packet transmitted and received in real time by a user terminal using the Internet service;
A user additional information collection unit for collecting user related information including personal information;
An external environment information collecting unit for collecting external environment information that is external information of the user;
A big data extractor for extracting real-time user big data using the collected user real-time behavior information, the user related information, and the external environment information; And
And a real-time analyzer for analyzing cumulative big data accumulated in the real-time user big data extracted by the big data extractor to generate user real-time characteristic information related to the user.
제1항에 있어서,
분산 환경에서 상기 누적 빅데이터를 저장하기 위한 분산 저장기를 더 포함하고,
상기 실시간 분석기는 상기 분산 저장기에 저장된 누적 빅데이터를 분석하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising a distributed store for storing the cumulative big data in a distributed environment,
Wherein the real-time analyzer analyzes cumulative big data stored in the distributed storage.
제2항에 있어서,
상기 분산 저장기는 상기 사용자의 과거 행위 정보를 관리하기 위한 사용자 로그 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the distributed storage includes a user log management unit for managing past behavior information of the user.
제2항에 있어서,
상기 분산 저장기는 상기 실시간 분석기에 의하여 생성된 사용자 실시간 특성 정보를 추가로 저장하며,
상기 실시간 분석기는 상기 분산 저장기에 저장된 과거의 사용자 실시간 특성 정보도 추가로 이용하여 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
3. The method of claim 2,
The distributed storage further stores user real-time property information generated by the real-time analyzer,
Wherein the real-time analyzer further generates user real-time property information by using past user real-time property information stored in the distributed storage.
제1항에 있어서,
상기 사용자 실시간 행위 정보는 사용자가 접속하는 웹 페이지에 관한 접속 웹 페이지 정보, 접속한 웹 페이지에서 사용자가 이용하는 서비스에 관한 이용 서비스 정보, 및 사용자가 사용하는 어플리케이션에 관한 사용 어플리케이션 정보 중에서 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
The method according to claim 1,
The user real-time behavior information includes at least one of accessing web page information related to a web page accessed by a user, utilization service information related to a service used by a user in a connected web page, and used application information related to an application used by the user Based on the user's real-time behavior.
제1항에 있어서,
상기 사용자 실시간 행위 정보를 얻기 위하여 송수신되는 패킷에 대한 분석은 망 사업자 및 상기 빅데이터 정보 제공 장치의 관리자 중에서 적어도 하나가 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
The method according to claim 1,
Wherein at least one of a network operator and an administrator of the big data information providing apparatus analyzes packet transmitted and received in order to obtain the user real-time behavior information.
제6항에 있어서, 상기 사용자 행위 정보 수집부는
사용자 단말이 송수신하는 패킷을 실시간으로 분석하기 위한 패킷 분석기;
상기 패킷 분석기의 분석 결과를 이용하여 사용자 데이터를 추출하는 사용자 데이터 추출기; 및
상기 사용자 데이터 추출기에서 추출된 사용자 데이터 중에서 상기 사용자 실시간 행위 정보를 추출하는 사용자 행위 추출기를 포함하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
7. The apparatus according to claim 6, wherein the user behavior information collecting unit
A packet analyzer for analyzing packets transmitted and received by a user terminal in real time;
A user data extractor for extracting user data using analysis results of the packet analyzer; And
And a user behavior extractor for extracting the user real-time behavior information from the user data extracted by the user data extractor.
제7항에 있어서,
상기 사용자 단말은 자신이 송수신하는 패킷에 대한 실시간 분석을 허용할지를 사용자가 선택할 수 있도록 하기 위한 행위 수집 인에이블러를 포함하고,
상기 사용자 행위 정보 수집부는 상기 행위 수집 인에이블러에 설정된 온/오프 표시에 기초하여 사용자 단말에 대한 실시간 행위 정보 수집이 허용되는지에 대한 정보를 관리하기 위한 행위 수집 권한 관리기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
8. The method of claim 7,
Wherein the user terminal comprises a behavior collection enabler for allowing a user to select whether to allow real-time analysis of packets to be transmitted and received,
The user behavior information collection unit may further include a behavior collection authority manager for managing information on whether real-time behavior information collection for the user terminal is permitted based on on / off indication set in the behavior collection enabler Based on the user's real-time behavior.
제1항에 있어서,
빅데이터 시스템 이용자로부터 특정 사용자에 대한 빅데이터 정보의 요청이 있는 경우에, 상기 실시간 분석기는 요청된 사용자에 대한 상기 사용자 실시간 특성 정보를 생성하여 상기 빅데이터 시스템 이용자에게 전달하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
The method according to claim 1,
When there is a request for big data information for a specific user from a big data system user, the real-time analyzer generates the user real-time characteristic information for the requested user and delivers the user real-time characteristic information to the big data system user. A big data information providing device based on an action.
제9항에 있어서,
상기 빅데이터 시스템 이용자는 전달받은 사용자 실시간 특성 정보를 이용하여 상기 사용자의 선호도를 관리하는 사용자 선호 관리기를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 실시간 행위에 기초한 빅데이터 정보 제공 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the big data system user comprises a user preference manager for managing the user's preference using the received user real-time characteristic information.
인터넷 서비스를 이용하는 사용자의 실시간 행위에 기초하여 빅데이터 정보를 제공하는 방법에 있어서,
상기 인터넷 서비스를 이용하고 있는 사용자 단말이 실시간으로 송수신하는 패킷에 기초하여 사용자 실시간 행위 정보를 수집하는 단계;
개인 정보를 포함하는 사용자 관련 정보를 수집하는 단계;
상기 사용자의 행위 외적인 정보인 외부 환경 정보를 수집하는 단계;
수집된 상기 사용자 실시간 행위 정보, 상기 사용자 관련 정보, 및 상기 외부 환경 정보를 이용하여 실시간 사용자 빅데이터를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 실시간 사용자 빅데이터가 누적된 누적 빅데이터를 분석하여 상기 사용자와 관련된 사용자 실시간 특성 정보를 생성하는 단계를 포함하는 빅데이터 정보 제공 방법.
A method for providing big data information based on a real-time behavior of a user using an Internet service,
Collecting user real-time behavior information based on a packet transmitted and received in real time by a user terminal using the Internet service;
Collecting user-related information including personal information;
Collecting external environment information that is external information of the user;
Extracting real-time user big data using the collected user real-time behavior information, the user-related information, and the external environment information; And
And analyzing cumulative big data accumulated in the extracted real-time user big data to generate user real-time characteristic information related to the user.
KR1020140071657A 2013-06-14 2014-06-12 Equipment and method for providing user's specific big data information in cloud computing environments Expired - Fee Related KR102088300B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/303,781 US20140372361A1 (en) 2013-06-14 2014-06-13 Apparatus and method for providing subscriber big data information in cloud computing environment

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20130068557 2013-06-14
KR1020130068557 2013-06-14

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140145999A true KR20140145999A (en) 2014-12-24
KR102088300B1 KR102088300B1 (en) 2020-04-14

Family

ID=52675516

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140071657A Expired - Fee Related KR102088300B1 (en) 2013-06-14 2014-06-12 Equipment and method for providing user's specific big data information in cloud computing environments

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102088300B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102081205B1 (en) * 2019-06-28 2020-02-25 박완주 System and method for providing customized advertisement based on big data analysis

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090019462A1 (en) 2001-06-29 2009-01-15 Li Zhang Methods and systems for converged service creation and execution environment applications
US20090276377A1 (en) * 2008-04-30 2009-11-05 Cisco Technology, Inc. Network data mining to determine user interest
US20130014144A1 (en) * 2011-07-06 2013-01-10 Manish Bhatia User impression media analytics platform methods
US20130077761A1 (en) 2010-06-03 2013-03-28 Hs Foils Oy Ultra thin radiation window and method for its manufacturing
KR20140005474A (en) 2012-07-04 2014-01-15 한국전자통신연구원 Apparatus and method for providing an application for processing bigdata

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090019462A1 (en) 2001-06-29 2009-01-15 Li Zhang Methods and systems for converged service creation and execution environment applications
US20090276377A1 (en) * 2008-04-30 2009-11-05 Cisco Technology, Inc. Network data mining to determine user interest
US20130077761A1 (en) 2010-06-03 2013-03-28 Hs Foils Oy Ultra thin radiation window and method for its manufacturing
US20130014144A1 (en) * 2011-07-06 2013-01-10 Manish Bhatia User impression media analytics platform methods
KR20140005474A (en) 2012-07-04 2014-01-15 한국전자통신연구원 Apparatus and method for providing an application for processing bigdata

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102081205B1 (en) * 2019-06-28 2020-02-25 박완주 System and method for providing customized advertisement based on big data analysis

Also Published As

Publication number Publication date
KR102088300B1 (en) 2020-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8533293B1 (en) Client side cache management
US9106709B2 (en) Server side mobile audience intelligence creation
US9712457B2 (en) Server directed client originated search aggregator
CN105516821B (en) The method and device of barrage screening
US20120317151A1 (en) Model-Based Method for Managing Information Derived From Network Traffic
AU2012363126B2 (en) Terminal device and user information synchronization method
CN104199863B (en) Lookup method, device and the router of file in storage device
CN102473227B (en) Information management apparatus, information management method, and information management program
WO2017167050A1 (en) Configuration information generation and transmission method, and resource loading method, apparatus and system
WO2011069255A1 (en) A method and system for efficient and exhaustive url categorization
CN107291744A (en) It is determined that and with the method and device of the relationship between application program
US20140096237A1 (en) Information processing system, access right management method, information processing apparatus and control method and control program therefor
JP7048729B2 (en) Optimizing network usage
JP2017220112A (en) Data management system, control method and program
CN102271331B (en) Method and system for detecting reliability of service provider (SP) site
US11310669B2 (en) Systems and methods for intercepting network traffic
CN110929129B (en) Information detection method, equipment and machine-readable storage medium
US20120215793A1 (en) Method and system for matching segment profiles to a device identified by a privacy-compliant identifier
US20140372361A1 (en) Apparatus and method for providing subscriber big data information in cloud computing environment
KR102088300B1 (en) Equipment and method for providing user's specific big data information in cloud computing environments
JP2008108105A (en) Information providing apparatus, information providing method, and information providing program
KR100766567B1 (en) Content update relay system and method for providing content update information to a wireless terminal
US8924546B1 (en) Roaming bandwidth guidance for mobile computing devices
JP2020095434A (en) Communication device, communication method, and communication program
JP6997992B2 (en) Information management equipment, information management methods and programs

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

St.27 status event code: A-0-1-A10-A12-nap-PA0109

PG1501 Laying open of application

St.27 status event code: A-1-1-Q10-Q12-nap-PG1501

PN2301 Change of applicant

St.27 status event code: A-3-3-R10-R13-asn-PN2301

St.27 status event code: A-3-3-R10-R11-asn-PN2301

R17-X000 Change to representative recorded

St.27 status event code: A-3-3-R10-R17-oth-X000

P22-X000 Classification modified

St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000

A201 Request for examination
PA0201 Request for examination

St.27 status event code: A-1-2-D10-D11-exm-PA0201

P22-X000 Classification modified

St.27 status event code: A-2-2-P10-P22-nap-X000

D13-X000 Search requested

St.27 status event code: A-1-2-D10-D13-srh-X000

D14-X000 Search report completed

St.27 status event code: A-1-2-D10-D14-srh-X000

E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

St.27 status event code: A-1-2-D10-D21-exm-PE0902

E13-X000 Pre-grant limitation requested

St.27 status event code: A-2-3-E10-E13-lim-X000

P11-X000 Amendment of application requested

St.27 status event code: A-2-2-P10-P11-nap-X000

P13-X000 Application amended

St.27 status event code: A-2-2-P10-P13-nap-X000

E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

St.27 status event code: A-1-2-D10-D22-exm-PE0701

PR0701 Registration of establishment

St.27 status event code: A-2-4-F10-F11-exm-PR0701

PR1002 Payment of registration fee

St.27 status event code: A-2-2-U10-U11-oth-PR1002

Fee payment year number: 1

PG1601 Publication of registration

St.27 status event code: A-4-4-Q10-Q13-nap-PG1601

PC1903 Unpaid annual fee

St.27 status event code: A-4-4-U10-U13-oth-PC1903

Not in force date: 20230307

Payment event data comment text: Termination Category : DEFAULT_OF_REGISTRATION_FEE

PC1903 Unpaid annual fee

St.27 status event code: N-4-6-H10-H13-oth-PC1903

Ip right cessation event data comment text: Termination Category : DEFAULT_OF_REGISTRATION_FEE

Not in force date: 20230307

点击 这是indexloc提供的php浏览器服务,不要输入任何密码和下载