KR100469822B1 - 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 지식을 다각도로 평가하고 이를 수치화하여 지식 지수를 생성하고, 지식을 등록한 사용자를 다각도로 평가하고 이를 수치화하여 사용자 지수를 생성하며, 상기 지식 지수 및 상기 사용자 지수가 그 생성 과정에 있어 상호 영향을 미치도록 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템에 관한 것이다.

본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법은 제1 사용자로부터 지식을 입력 받는 단계, 제2 사용자로부터 상기 지식에 대한 평가를 입력 받아 상기 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계, 제3 사용자로부터 상기 지식에 대한 의견을 입력 받아 상기 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성하는 단계, 제4 사용자로부터 상기 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 수신하여 상기 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계, 상기 지식이 상기 제1 사용자에 의해 직접 집필되었는지 여부를 판단하여 상기 지식과 연관된 직접 집필 점수 정보를 생성하는 단계, 상기 지식 평가 점수 정보, 상기 의견 점수 정보, 상기 스크랩 점수 정보, 및 상기 직접 집필 점수 정보를 이용하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성하는 단계, 상기 제1 사용자와 연관된 패널티 정보를 포함하는 데이터베이스를 유지하는 단계, 및 상기 지식 지수 정보 및 상기 패널티 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 지식의 효용성 및 상기 지식을 등록한 사용자의 활동 정도를 다양한 척도로 평가하고 양자간 상호 영향을 미칠 수 있도록 함으로써 진정으로 의미 있는 지식을 선별하고 이를 일반 사용자에게 제공할 수 있는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템이 제공된다.

Description

온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템{METHOD FOR MANAGING ON-LINE KNOWLEDGE COMMUNITY AND SYSTEM FOR ENABLING THE METHOD}

본 발명은 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 지식을 다각도로 평가하고 이를 수치화하여 지식 지수를 생성하고, 지식을 등록한 사용자를 다각도로 평가하고 이를 수치화하여 사용자 지수를 생성하며, 상기 지식 지수 및 상기 사용자 지수가 그 생성 과정에 있어 상호 영향을 미치도록 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템에 관한 것이다.

인터넷 등의 온라인 상에서 사용자들에게 지식을 제공하는 서비스는 일반적으로 이루어지고 있으며, 사용자들은 이러한 공간을 이용하여 질문을 통해 다른 사용자들에게 도움을 요청하고, 그로써 상기 질문에 대한 원하는 답변을 얻을 수 있다.

최근 이러한 형태의 온라인 지식 커뮤니티가 매우 활성화됨에 따라, 사용자에게 제공되는 지식의 양이 기하급수적으로 증가하였고, 그로써 사용자는 이와 같이 방대한 지식 중에서 자신이 얻고자 하는 지식을 신속하게 찾아내지 못하는 일이 빈번히 발생하였다. 또한, 이러한 경우가 자주 발생하게 되면 사용자들의 이용률이 점점 저하될 수밖에 없었다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 지식을 평가하여 점수를 부여하고 그에 따라 지식을 소팅하여 사용자에게 제공하는 방식, 또는 지식 등록자를 평가하여 점수를 부여하고 그에 따라 지식 등록자를 소팅하여 사용자에게 제공하는 방식을 채택하는 온라인 지식 커뮤니티가 현재 인터넷 상에서 운영되고 있다.

그러나, 지식에 대한 평가 점수를 산정하는 인자의 단순함으로 인하여 지식에 대한 평가가 올바르게 이루어지지 않아, 사용자에게 우선 제공되는 높은 평가 순위의 지식이 사용자가 원하는 지식과는 거리가 먼 지식인 경우가 발생하는 등, 사용자가 지식에 대한 평가를 납득할 수 없는 경우가 빈번히 발생하는 문제점이 여전히 존재한다. 마찬가지로, 지식 등록자에 대한 평가 점수를 산정하는 인자의 단순함으로 인하여 지식 등록자에 대한 평가가 올바르게 이루어지지 않아, 높은 평가순위의 지식 등록자가 등록한 지식이 사용자가 원하는 지식과는 거리가 먼 지식인 경우가 발생하는 등, 사용자가 지식 등록자에 대한 평가를 납득할 수 없는 경우가 빈번히 발생하였다.

또한, 종래 기술에 따른 온라인 지식 커뮤니티는 지식에 대한 평가 점수와 지식 등록자에 대한 평가 점수가 별개로 산정되거나 혹은 일방적으로만 영향을 줄 수 있도록 운영되고 있다. 한국특허등록 제 10-0415177 호는 커뮤니티 구성원간에 제공 및 공유되는 창작물과 정보 창작자를 체계적으로 관리, 평가하고, 순위를 산정하여 산정된 순위를 적용하는 정보 공유를 통한 구성원 및 창작물 평가 방법에 대해 개시하고 있다.

상기 구성원 및 창작물 평가 방법은 창작자가 창작한 창작물 및 커뮤니티 내에서의 구성원의 활동을 복수의 정보 이용자 및 복수의 정보 창작자를 포함하는 구성원에 의해서 평가되도록 하고, 상기 평가를 기반으로 순위를 산정하여 상기 순위에 상응하는 혜택을 각 구성원에게 제공하는 방법을 제공한다.

그러나, 상기 구성원 및 창작물 평가 방법도 1) 지식에 대한 평가 점수와 지식 등록자에 대한 평가 점수가 별개로 산정되거나, 2) 지식에 대한 평가 점수만이 지식 등록자에 대한 평가 점수 산정에 영향을 줄 수 있도록 하는 방식을 채택하고 있다. 즉, 좋은 사용자가 다른 사용자가 등록한 지식을 평가하는 경우와 일반 사용자가 상기 지식을 평가하는 경우가 동일하게 취급되어, 평가를 하는 주체의 차이에도 불구하고 지식에 대한 평가 점수는 동일하게 산정된다. 이와 같이, 상기 구성원 및 창작물 평가 방법에는 지식에 대한 평가 점수가 획일적으로 산정되어 진정으로 가치 있는 지식을 발굴해낼 수 없는 문제점이 존재한다.

또한, 상기 구성원 및 창작물 평가 방법은 어느 한 구성원의 등급을 조정하는 방법으로서 다른 구성원으로부터 구성원 등급 조정 아이콘을 선택 받아 조정하는 방식만을 개시하고 있음으로 인하여, 단순히 상기 구성원 등급 조정 아이콘만을 다수 선택 받으면 구성원의 등급이 상승할 수 있고, 이로써 구성원에 대한 평가가 공정하게 이루어지지 않아 진정으로 좋은 사용자가 등록한 지식을 다른 사용자에게 제공할 수 없는 종래 기술의 문제점이 그대로 존재한다.

이에, 지식 및 지식을 등록한 사용자를 다양한 인자를 이용하여 평가하고 지수를 생성하여, 지식 지수와 지식을 등록한 사용자에 대한 사용자 지수가 그 산정 과정에 있어 상호 영향을 미치도록 함으로써, 보다 가치 있는 지식을 효과적으로 발굴해낼 수 있도록 하는 새로운 기술의 출현이 요청되어 왔다.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 지식 지수를 산정함에 있어 다양한 인자를 이용함으로써, 보다 정확한 지식 지수에 따라 지식을 소팅하여 가치 있는 지식을 사용자에게 우선적으로 제공하고, 상기 사용자가 자신이 원하는 지식을 신속하게 찾아낼 수 있도록 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템은 사용자 지수를 산정함에 있어 다양한 인자를 이용함으로써, 보다 정확한 사용자 지수에 따라 지식을 등록한 사용자를 소팅하여 좋은 사용자가 등록한 지식을 다른 사용자에게 우선적으로 제공하고, 상기 다른 사용자가 자신이 원하는 지식을 신속하게 찾아낼 수 있도록 하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템은 지식 지수 및 사용자 지수를 산정함에 있어 양자가 상호 영향을 미치는 재귀적 형태의 산정 방식을 채택함으로써, 좋은 지식을 많이 등록한 사용자에 대한 사용자 지수가 높게 산정되고, 사용자 지수가 높은 사용자로부터 좋은 지식으로 평가된 지식에 대한 지식 지수가 높게 산정될 수 있도록 하여, 보다 정확한 지식 지수 및 사용자 지수를 산정하고 이를 이용하여 진정으로 가치 있는 지식을 발굴하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템은 다양한 인자를 이용하여 보다 정확한 지식 지수 및 사용자 지수를 산정하고, 이에 기초하여 진정으로 가치 있는 지식을 등록한 사용자에게 일정한 혜택을 부여함으로써, 사용자들의 참여를 극대화하고 이로써 온라인 지식 커뮤니티의 활성화를 도모하는 것을 그 목적으로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템의 네트워크 연결을 도시한 도면이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 도시한 흐름도이다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 지식의 직접 집필 여부에 따라 패널티 정보를 갱신하는 과정을 도시한 흐름도이다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 패널티 정보를 포함하는 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 카테고리 전문가 지수 정보를 포함하는 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다.

도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 도시한 흐름도이다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 지수 정보를 포함하는 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 지식 지수 정보를 포함하는 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다.

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템을 도시한 블록도이다.

도 10은 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 수행하는 데 채용될 수 있는 범용 컴퓨터 장치의 내부 블록도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

900 : 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템

901 : 제1 지식 지수 정보 생성 수단 902 : 사용자 지수 정보 생성 수단

903 : 데이터베이스 904 : 평가 입력 수단

905 : 평가 회수 정보 생성 수단

906 : 지식 평가 점수 정보 생성 수단

907 : 제2 지식 지수 정보 생성 수단

상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법은 제1 사용자로부터 지식을 입력 받는 단계, 제2 사용자로부터 상기 지식에 대한 평가를 입력 받아 상기 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계, 제3 사용자로부터 상기 지식에 대한 의견을 입력 받아 상기 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성하는 단계, 제4사용자로부터 상기 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 수신하여 상기 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계, 상기 지식이 상기 제1 사용자에 의해 직접 집필되었는지 여부를 판단하여 상기 지식과 연관된 직접 집필 점수 정보를 생성하는 단계, 상기 지식 평가 점수 정보, 상기 의견 점수 정보, 상기 스크랩 점수 정보, 및 상기 직접 집필 점수 정보를 이용하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성하는 단계, 상기 제1 사용자와 연관된 패널티 정보를 포함하는 데이터베이스를 유지하는 단계, 및 상기 지식 지수 정보 및 상기 패널티 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법은 제1 사용자로부터 입력된 제1 지식에 관한 제1 지식 지수 정보를 생성하는 단계, 상기 제1 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하고, 상기 사용자 지수 정보를 소정의 데이터베이스에 기록하는 단계, 제2 사용자로부터 입력된 제2 지식에 대한 평가를 상기 제1 사용자로부터 입력 받고, 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성하는 단계, 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계, 및 상기 지식 평가 점수 정보를 이용하여 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 상기 단계는 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평가 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하는 단계, 및 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계를포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제1 사용자로부터 입력된 제1 지식에 관한 제1 지식 지수 정보를 생성하는 제1 지식 지수 정보 생성 수단, 상기 제1 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 사용자 지수 정보 생성 수단, 상기 사용자 지수 정보를 기록하는 데이터베이스, 제2 사용자로부터 입력된 제2 지식에 대한 평가를 상기 제1 사용자로부터 입력 받는 평가 입력 수단, 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성하는 평가 회수 정보 생성 수단, 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 지식 평가 점수 정보 생성 수단, 및 상기 지식 평가 점수 정보를 이용하여 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보를 생성하는 제2 지식 지수 정보 생성 수단을 포함하고, 상기 지식 평가 점수 정보 생성 수단은 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평가 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템의 네트워크 연결을 도시한 도면이다. 사용자들은 사용자 단말기(110a 또는 110b)를 이용하여 유무선 통신망을 통해 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템(100)에 접속하여 새로운 지식을 입력하고, 또한 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템(100)에 존재하는 다른 지식에 대한 평가, 의견, 스크랩 요청, 투자 요청 등을 입력한다. 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템(100)은 사용자들의 평가 등을 반영하여 상기 지식에 대한 지식 지수 정보를 생성하고, 상기 지식 지수 정보를 이용하여 상기 지식을 등록한 사용자에 대한 사용자 지수 정보를 생성한다. 한편, 상기 평가 등을 입력한 사용자의 사용자 지수가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평가 등을 반영하여 상기 지식 지수 정보를 생성함에 있어 가중치를 부여한다. 또한, 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템(100)은 사용자로부터 검색 쿼리를 입력 받은 경우, 상기 검색 쿼리에 대응하는 지식을 검색하고 상기 지식 지수 정보에 따라 소팅하여 사용자 단말기(110a 또는 110b)로 전송할 수 있다. 한편, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템(100)이 인터넷 검색 서비스 시스템에 통합되어 운영될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야에서의 당업자에게 있어 자명하다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법은 소정의 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에서 제공된다.

단계(201)에서 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제1 사용자로부터 지식을 입력 받고, 단계(202a)에서 제2 사용자로부터 상기 지식에 대한 평가를 입력 받아, 단계(202b)에서 상기 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계(도시되지 않음)를 더 수행할 수 있고, 이 경우 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 단계(202b)에서 상기 제2 사용자로부터 평가를 입력 받은 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성하고, 상기 총 조회수 정보 대비 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성할 수 있다.

어떤 지식을 평가함에 있어서, 상기 지식에 대한 조회수가 높다는 것이 반드시 상기 지식의 가치가 높다는 것을 의미하지 않을 수 있다. 예를 들어, 어느 지식이 가치 있는 지식이 아님에도 불구하고 상기 온라인 지식 커뮤니티 시스템에 장기간 등록되어 있음으로 인해 조회수가 높은 경우가 있을 수 있다. 또한, 어느 지식이 흥미 위주의 내용 또는 허위 사실을 포함하고 있음으로 인해 대중의 관심을 끌어 조회수가 높은 경우가 있을 수 있다.

또한, 어떤 지식을 평가함에 있어서, 상기 지식에 대한 평가수가 많다는 것이 반드시 상기 지식의 가치가 높다는 것을 의미하지 않을 수 있다. 예를 들어, 어느 지식이 가치 있는 지식이 아님에도 불구하고 상기 온라인 지식 커뮤니티 시스템에 장기간 등록되어 있음으로 인해 또는 부정적인 평가가 많음으로 인해 평가수가 높은 경우가 있을 수 있다.

따라서, 지식의 가치를 정확하게 평가하기 위해서는, 상기 지식에 대해서 사용자들이 어느 정도나 평가하려는 의지를 보였는지를 측정하여 상기 평가에 반영해야 할 필요성이 있다. 본 실시예는 이러한 필요성에 따른 것으로, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 지식에 대한 총 조회수 정보를 생성하고, 상기 총 조회수 정보에 대비한 평가 회수 정보를 측정함으로써, 상기 지식의 가치를 정확하게 측정할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 평가 회수 정보를 생성함에 있어서, 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수만을 카운팅할 수 있다. 예를 들어, 평가 별 점수가 부여되어 있는 경우, 상기 기준은 일정 점수를 의미할 수 있다. 예를 들어, 지식에 대한 평가 점수가 0점 내지 5점으로 정해져 있는 경우, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 평가 회수 정보를 생성함에 있어서, 4점 이상의 평가를 입력 받은 회수만을 카운팅할 수 있다. 또한, 지식에 대한 평가가 "Good", "Bad"로 나누어져 있는 경우, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 평가 회수 정보를 생성함에 있어서, "Good"을 입력 받은 회수만을 카운팅할 수 있다. 지식에 대한 평가수는 많지만 부정적인 평가가 더 많은 경우도 존재할 수 있으므로, 본 실시예에 의하면 총 조회수 정보에 대비한 긍정적인 평가 회수 정보만을 측정하여 보다 정확하게 상기 지식 평가 점수 정보를 생성할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 지식 평가 점수 정보는 "(소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수/총 조회수) + (소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수/지식에 대한 총 평가수)"와 같은 수식에 의해서 생성될 수 있다. 본 실시예에 의하면, 어떤 지식이 좋은 평점을 얼마나 받았는지와 사용자들이 상기 지식에 대하여 얼마나 평가하려는 의지를 보였는지를 동시에 고려하여, 보다 정확한 지식 평가 점수 정보를 생성할 수 있다.

단계(203a)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제3 사용자로부터 상기 지식에 대한 의견을 입력 받아, 단계(203b)에서 상기 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성한다. 여기서, 상기 의견은 상기 지식에 대한 단순한 평가가 아니라, 상기 지식에 대해 동의하거나, 상기 지식에 대해 이의를 제기하거나, 상기 지식을 보충하는 등의 의사 표현 형태를 의미한다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 의견의 종류에 따라 상기 의견 점수 정보를 차등적으로 생성할 수 있는데, 이에 대하여는 후술한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 의견 점수 정보는 "지식에 대한 의견 점수/총 조회수"와 같은 수식에 의하여 생성될 수 있다. 본 실시예에 의하면, 사용자들이 상기 지식에 대하여 얼마나 자신의 의견을 표현하고자 하는 의지를 보였는지를 고려함으로써, 보다 정확한 의견 점수 정보를 생성할 수 있다.

단계(204a에서) 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제4 사용자로부터 상기 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 수신하여, 단계(204b)에서 상기 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성한다. 여기서, 상기 스크랩 요청은 다른 사람이 등록한 지식을 인용하고자 하는 것을 의미하며, 상기 스크랩 요청은 상기 지식이 조회될 때 제공되는 사용자 인터페이스 상의 스크랩 아이콘에 대한 클릭이 사용자 단말기로부터 이루어지는 경우 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에 의해서 수신될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 스크랩 점수 정보는 "지식이 스크랩된 회수/총 조회수"와 같은 수식에 의하여 생성될 수 있다. 본 실시예에 의하면, 사용자들이 상기 지식을 얼마나 인용하고자 하는 의지를 보였는지를 고려함으로써, 보다 정확한 스크랩 점수 정보를 생성할 수 있다.

단계(205)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 지식이 상기 제1 사용자에 의해 직접 집필되었는지 여부를 판단하여 상기 지식과 연관된 직접 집필 점수 정보를 생성한다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 사용자가 지식을 직접 집필한 경우에 한하여 상기 직접 집필 점수 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 직접 집필의 경우 1점을 부여하고, 직접 집필이 아닌 경우 0점을 부여할 수 있다. 사용자가 직접 집필한 지식의 경우, 다른 사람이 작성한 지식을 이용하는 경우에 비해 더 높은 점수를 부여함으로써, 사용자들의 지식 창작 의욕을 높일 수 있고, 이로써 온라인 지식 커뮤니티를 더욱 활성화할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

단계(206)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 지식 평가 점수 정보, 상기 의견 점수 정보, 상기 스크랩 점수 정보, 및 상기 직접 집필 점수 정보를 이용하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 지식 지수 정보는 "(a*지식 평가 점수 정보) + (b*의견 점수 정보) + (c*스크랩 점수 정보) + (d*직접 집필 점수 정보)"와 같은 수식에 의해서 생성될 수 있다. 이 경우, 상기 a 내지 d는 각각 상기 지식 평가 점수 정보, 상기 의견 점수 정보, 상기 스크랩 점수 정보, 및 상기 직접 집필 점수 정보와 연관된 가중치 정보를 의미하고, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 가중치 정보를 상황에 따라 탄력적으로 조정함으로써 각 인자의영향력을 적절히 조정할 수 있다.

한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 지식 지수 정보는 상기 지식에 대한 투자 점수 정보를 더 이용하여 생성될 수 있는데, 이에 대한 자세한 설명은 후술한다.

단계(207)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 사용자와 연관된 패널티 정보를 포함하는 데이터베이스를 유지한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 단계(205)에서 상기 직접 집필 점수 정보를 생성함에 있어서, 지식을 등록한 자가 상기 지식을 직접 집필했다고 주장하는 경우 우선적으로 상기 직접 집필 점수 정보를 생성하고, 추후 확인 절차를 통하여 상기 주장이 부적정한 경우 상기 지식을 등록한 자에게 패널티 정보를 부여할 수 있는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다. 도 3은 본 실시예에 따라 지식의 직접 집필 여부에 따라 패널티 정보를 갱신하는 과정을 도시한 흐름도이다.

단계(301)에서 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 사용자에게 직접 집필 여부를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스는 상기 제1 사용자가 지식을 등록할 시에 상기 제1 사용자에게 제공될 수 있다.

단계(302a)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 사용자 인터페이스를 통하여 상기 제1 사용자에 의해 직접 집필을 선택 받고, 단계(302b)에서 상기 직접 집필 점수 정보를 생성할 수 있다.

단계(303)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 사용자의 상기 선택에 대한 적정성 여부 확인을 소정의 관리자로부터 입력 받고, 단계(304)에서 상기 확인 결과 상기 선택이 부적정한 경우, 상기 패널티 정보를 갱신하여 상기 데이터베이스에 기록할 수 있다. 즉, 소정의 관리자가 제1 사용자에 의하여 입력된 정보에 대하여 패널티를 줄 지 여부를 결정하여 이를 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에 입력한다. 제1 사용자가 악의적으로 잘못된 정보를 기록한 것이 명백하거나, 글의 내용 중에 욕설, 비방, 기타 공서양속에 반하는 내용을 포함하는 경우 상기 사용자에 대하여 패널티를 부여하는 것이다. 본 실시예에 따르면, 악의적인 사용자에 대하여 패널티가 부여되므로, 사용자들이 악의적인 글을 올리지 않도록 유도하는 효과가 있다. 또한, 상기와 같은 글에 대해서 다른 사용자들이 상기 지식과 함께 제공되는 "신고" 버튼을 클릭함으로써, 상기 글(지식)에 대한 신고 정보가 본 발명의 관리자에게 전달되도록 한다. 그러면, 관리자는 상기 지식을 검토하여 패널티 부여 여부를 판단하게 된다. 따라서, 관리자가 판단하여 신고가 된 경우라 하더라도 사용자가 악의가 아닌 실수로 잘못 올린 경우 등에 대해서는 패널티를 부여하지 않는다. 예를 들어, 관리자는 지식을 작성한 사용자에게 소명 기회를 주거나, 지식을 작성한 사용자와 신고한 사용자 사이에 의견을 교환하도록 하고, 그 내용들을 기초로 하여 패널티 부여 여부를 판단할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 상기 지식 지수 정보 생성에 있어 하나의 인자로 활용되는 상기 직접 집필 점수 정보가 후술하는 사용자 지수 정보를 생성하는 데 하나의 인자로 활용되는 상기 패널티 정보의 생성에 영향을 미칠 수 있게 된다. 즉, 지식을 등록한 사용자가 상기 지식에 대한 직접 집필 여부에 관하여 부적정한 주장을 한 경우, 상기 사용자에게 패널티를 적용하여 상기 사용자에 대한 사용자 지수 정보에 악영향이 미칠 수 있도록 하는 것이다. 따라서 본 실시예에 의하면, 지식 지수와 사용자 지수가 별개로 생성되는 것이 아니라, 지식 지수의 생성에 관여하는 인자가 사용자 지수의 생성에 영향을 미칠 수 있게 되어, 지식에 대한 평가와 사용자에 대한 평가가 보다 정확하게 이루어질 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 패널티 정보는 상기 제1 사용자의 로그인 회수에 대비한 패널티 적용 회수에 따라 결정될 수 있는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 사용자에게 소정의 패널티가 적용된 회수를 카운팅하여 총 패널티 회수 정보를 생성하고, 상기 제1 사용자가 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에 로그인한 회수를 카운팅하여 총 로그인 회수 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 상기 패널티 적용 회수는 지식 커뮤니티의 운영자로부터 상기 제1 사용자에게 패널티가 적용된 회수, 상기 제1 사용자가 등록한 의견이 삭제된 회수, 상기 제1 사용자가 등록한 지식이 상기 운영자에 의해서 삭제된 회수 등을 포함할 수 있다.

상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 총 로그인 회수 정보에 대비한 상기 총 패널티 회수 정보를 생성하고, 이를 이용하여 상기 패널티 정보를 생성하며, 상기 생성된 패널티 정보를 상기 데이터베이스에 기록함으로써 단계(207)을수행할 수 있다. 도 4는 상기 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다. 도면 부호(401)에서 보는 것과 같이, 사용자 "B"에 대한 패널티 적용 회수는 "7"이고, 로그인 회수는 "200"이므로, 상기 패널티 정보는 "7/200"와 같이 생성될 수 있다.

패널티 정보를 생성함에 있어서, 단순히 어느 사용자에게 패널티가 적용된 회수만을 이용한다면, 패널티가 자주 적용되지는 않았지만 커뮤니티에 장기간 가입되어 있음으로 인해 높은 패널티 정보가 생성되어, 결과적으로 상기 사용자의 사용자 지수 정보가 낮아지는 불합리한 결과를 초래할 수 있다.

그러나, 본 실시예에 의하면, 단순히 사용자에게 패널티가 적용된 회수만을 이용하여 패널티 정보를 생성하는 것이 아니라, 총 로그인 회수에 대비한 패널티 적용 회수를 이용함으로써, 패널티 적용의 절대 회수가 아닌 패널티 적용의 빈도가 높은 사용자일 수록 사용자 지수 정보가 낮게 생성되어, 보다 정확한 사용자 지수 정보를 얻을 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

단계(208)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 지식 지수 정보 및 상기 패널티 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성한다.

본 발명에 따르면, 상기와 같이 지식 지수 정보가 사용자 지수 정보를 생성하는 하나의 인자로 활용될 수 있다. 즉, 등록한 지식이 좋게 평가되거나, 상기 지식에 대해 많은 의견이 표명되거나, 상기 지식이 많이 인용되거나, 상기 지식이 직접 집필되는 등의 다양한 인자에 의해서 상기 지식 지수 정보뿐만 아니라 상기 지식을 등록한 사용자의 사용자 지수 정보가 상승할 수 있게 되어, 지식에 대한 평가와 사용자에 대한 평가가 유기적으로 변동하게 되고, 이로써 보다 정확한 좋은 지식 및 좋은 사용자를 발굴해낼 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 사용자와 연관된 카테고리 전문가 지수 정보를 포함하는 제2 데이터베이스를 유지하는 단계(도시되지 않음)을 더 수행할 수 있다.

상기 카테고리 전문가 지수 정보는 사용자의 특정 카테고리에서의 활동 지수를 나타내는 것이다. 특정 카테고리와 연관된 답변을 많이 하였다는 것은 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야에 대해서 잘 안다는 것을 의미하고, 답변 채택 수가 높다는 것은 그만큼 다른 사용자들로부터 상기 사용자의 해당 분야에 대한 지식이 평가를 받고 있다는 것을 의미하기 때문에, 일례로 상기 카테고리 전문가 지수 정보는 특정 카테고리에서의 답변 수 및 답변 채택 수에 근거하여 생성될 수 있다. 또한, 상기 카테고리 전문가 지수 정보는 그 외 다양한 방식에 의하여 생성될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 있어 자명하다.

도 5는 상기 제2 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다. 도 5에 도시한 것과 같이 상기 카테고리 전문가 지수 정보는 질문 및 답변 방식의 Q/A 전문가 지수와 일반적인 지식 등록 방식의 오픈 사전 전문가 지수를 합산하여 생성될 수 있다. 한편, 다수의 카테고리에서의 전문가 지수 정보를 합산하여 상기 카테고리 전문가 지수 정보를 생성하는 것도 가능하다.

본 실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 단계(208)에서 적어도 하나 이상의 상기 지식 지수 정보에 대한 평균치 정보를 생성하고, 상기카테고리 전문가 지수 정보와 연관된 카테고리 내 최고 전문가 지수 정보에 대비한 상기 카테고리 전문가 지수 정보의 비율 정보를 생성하며, 상기 평균치 정보, 상기 비율 정보, 및 상기 패널티 정보를 이용하여 상기 사용자 지수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 사용자 지수 정보는 "(a*지식 지수 정보의 평균치 정보) - (b*패널티 정보) + (c*카테고리 전문가 지수 정보/카테고리 내 최고 전문가 지수 정보)"와 같은 수식에 의해서 생성될 수 있다. 이 경우, 상기 a 내지 c는 각각 상기 평균치 정보, 상기 비율 정보, 및 상기 패널티 정보와 연관된 가중치 정보를 의미하고, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 가중치 정보를 상황에 따라 탄력적으로 조정함으로써 각 인자의 영향력을 적절히 조정할 수 있다.

상기와 같이, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 사용자 지수 정보를 생성함에 있어서, 사용자가 다수의 지식을 입력한 경우 상기 지식에 대한 다수의 지식 지수 정보의 평균치 정보를 이용할 수 있다. 이 경우, 상기 지식 지수 정보는 계속해서 변경될 수 있으므로, 상기 평균치 정보 또한 소정의 시간 간격마다 주기적으로 생성되는 것이 바람직하다.

각 카테고리 간 형평성을 위해서 카테고리 별 최고 전문가 지수 정보에 대비한 상기 카테고리 전문가 지수 정보로 생성되는 비율 정보를 이용할 수 있다. 만일, 상기 비율 정보를 이용하지 않는다면, 예를 들어, "자동차 카테고리"에서 사용자 "A"의 전문가 지수 정보는 "100"이고, "일본어 카테고리"에서 사용자 "B"의 전문가 지수 정보는 "25"인 경우, "A"의 사용자 지수 정보가 더 크게 생성될 수 있다. 그러나, 만일 "자동차 카테고리"에서의 최고 전문가 지수 정보는 "10000"이고, "일본어 카테고리"에서의 최고 전문가 지수 정보는 "30"인 경우, 상대적 관점에서 "A"의 전문가 지수 정보는 실제로 크게 높은 것은 아니고, 오히려 "B"의 전문가 지수 정보는 매우 높은 것에 해당하므로, 상기 비율 정보를 이용하여 카테고리 간 차이로 인한 오차를 보정해 줄 필요성이 있고, 본 실시예는 이러한 필요성을 반영한 것이다.

본 실시예에 의하면, 지식 지수 정보뿐만 아니라, 패널티 정보, 카테고리 전문가 지수 정보를 이용하여 사용자 지수 정보를 생성할 수 있어, 보다 정확하게 좋은 사용자를 발굴해낼 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 지식 지수 정보가 사용자 지수 정보의 생성에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 상기 사용자 지수 정보가 높은 사용자로부터 지식에 대한 평가 등을 입력 받는 경우 상기 평가에 가중치를 부여하여, 결과적으로 사용자 지수 정보 또한 지식 지수 정보의 생성에 영향을 줄 수 있도록 하는 재귀적 형태의 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공되는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다. 도 6은 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 도시한 흐름도이다.

단계(601)에서 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제1 사용자로부터 제1 지식을 입력 받고, 단계(602)에서 상기 입력된 제1 지식에 관한 제1 지식 지수 정보를 생성한다.

단계(603)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제1 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하고, 상기 사용자 지수 정보를 소정의 데이터베이스에 기록한다. 도 7은 상기 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다. 도 7에 도시한 것과 같이, 상기 데이터베이스는 사용자에 대한 사용자 지수 정보를 포함하고 있다.

단계(604a)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제2 사용자로부터 제2 지식을 입력 받고, 단계(604b)에서 상기 제2 지식에 대한 평가를 상기 제1 사용자로부터 입력 받아, 단계(604c)에서 상기 평가의 입력 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성한다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 평가 회수 정보를 생성함에 있어서, 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수만을 카운팅할 수 있는 것과 그에 따른 효과는 이미 상술한 바 있으므로, 자세한 설명을 생략한다.

단계(605)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인지 여부를 판단한다. 상기 수치는 온라인 지식 커뮤니티 운영자에 의해 다양하게 결정될 수 있다. 상기 판단 결과, 소정의 수치 이상인 경우, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 단계(606)에서 상기 평가 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하고, 단계(607)에서 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성한다. 한편, 상기 판단 결과, 소정의 수치 미만인 경우, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 가중치 정보를 생성하지 않으며, 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성한다.

단계(608)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 지식 평가 점수 정보를 이용하여 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보를 생성한다.

본 실시예는 사용자 지수 정보가 높은 사용자로부터 지식에 대한 평가를 받은 경우 상기 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보가 높아지도록 하고, 결과적으로 상기 지식에 대한 지식 지수 정보가 높아질 수 있도록 함으로써, 사용자 지수 정보가 지식 지수 정보의 생성에 영향을 미치는 재귀적 형태의 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 구현하기 위한 것이다.

정리하면, 단계(602)에서 상기 제1 지식에 관한 상기 제1 지식 지수 정보가 높게 생성되면, 단계(603)에서 상기 제1 사용자에 관한 상기 사용자 지수 정보도 높게 생성될 것이고, 그에 따라 상기 사용자 지수가 소정의 수치 이상을 기록하면, 상기 제1 사용자가 상기 제2 지식을 평가하는 경우 단계(608)에서 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보가 높게 생성되어, 연쇄적으로 상기 제2 지식을 입력한 상기 제2 사용자에 대한 사용자 지수 정보도 높게 생성될 수 있는 것이다.

상기와 같이 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법에 따르면, 지식에 대한 평가가 사용자에 대한 평가에 영향을 미치고, 연쇄적으로 사용자에 대한 평가가 지식에 대한 평가에 영향을 줄 수 있으며, 결과적으로 사용자에 대한 평가가 다른 사용자에 대한 평가에도 영향을 줄 수 있어, 지식 및 사용자에 대한 평가가 유기적으로 이루어짐으로써, 진정으로 좋은 지식과 좋은 사용자를 발굴할 수 있게 된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 지식 지수 정보와 사용자 지수 정보는 소정의 시간 간격마다 주기적으로 생성될 수 있고, 또한 상기 생성에 있어서 과거의 수치는 고려하지 않고 상기 생성 시점에 있어서의 수치만을 고려하여 생성될 수 있다.

한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 단계(606)에서 상기 가중치 정보를 생성함에 있어서, 상기 사용자 지수 정보가 제1 수치 이상인 경우 제1 가중치 정보를 생성하고, 상기 제2 사용자 지수 정보가 제2 수치 이상 상기 제1 수치 미만인 경우 제2 가중치 정보를 생성하며, 상기 제1 가중치 정보 및 상기 제2 가중치 정보는 상이한 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다. 예를 들어, 상기 제1 수치가 "200", 상기 제2 수치가 "100"인 경우, 상기 사용자 지수 정보가 "500"인 경우 상기 제1 가중치 정보로서 "곱하기 3"을 생성할 수 있고, 상기 사용자 지수 정보가 "150"인 경우 상기 제2 가중치 정보로서 "곱하기 2"를 생성할 수 있다. 본 실시예에 의하면, 사용자 지수 정보에 따라 차등적인 가중치를 부여할 수 있어, 보다 정확하게 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보가 생성될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제2 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계를 더 수행할 수 있고, 이 경우 단계(607)에서 상기 총 조회수 정보 대비 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성할 수 있다.

지식의 가치를 정확하게 평가하기 위해서는, 상기 지식에 대해서 사용자들이 어느 정도나 평가하려는 의지를 보였는지를 측정하여 상기 평가에 반영해야 할 필요성이 있다. 본 실시예는 이러한 필요성에 따른 것으로, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제2 지식에 대한 총 조회수 정보를 생성하고, 상기 총 조회수 정보에 대비한 평가 회수 정보를 측정함으로써, 상기 제2 지식의 가치를 정확하게 측정할 수 있다. 또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 지식 평가 점수 정보는 "(소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수/총 조회수) + (소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수/지식에 대한 총 평가수)"와 같은 수식에 의해서 생성될 수 있다. 본 수식과 그에 따른 효과에 대하여는 본 명세서에서 이미 설명한 바 있으므로, 자세한 설명을 생략한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제2 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계, 상기 제2 지식에 대한 의견을 상기 제1 사용자로부터 입력 받는 단계, 상기 의견에 따른 평점을 합산하여 평점 정보를 생성하는 단계, 및 상기 총 조회수 정보 대비 상기 평점 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성하는 단계를 더 수행하고, 상기 제2 지식 지수 정보는 상기 의견 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다. 여기서, 상기 의견은 상기 지식에 대한 단순한 평가가 아니라, 상기 지식에 대해 동의하거나, 상기 지식에 대해 이의를 제기하거나, 상기 지식을 보충하는 등의 의사 표현 형태를 의미한다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 의견 점수 정보는 "상기 제2 지식에 대한 의견 점수/총 조회수"와 같은 수식에 의하여 생성될 수 있다. 본 실시예에 의하면, 사용자들이 상기 제2 지식에 대하여 얼마나 자신의 의견을 표현하고자 하는 의지를 보였는지를 고려함으로써, 보다 정확한 의견 점수 정보를 생성할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 의견의 종류에 따라 상기 의견 점수 정보를 차등적으로 생성할 수 있는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 평점 정보를 생성함에 있어서, 상기 의견이 상기 제2 지식에 대한 동의 또는 보충 의견인 경우, 상기 평점과 연관된 가중치 정보를 생성하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 평점 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 의견이 상기 제2 지식에 대한 동의 의견인 경우 상기 가중치 정보로서 "곱하기 3"을 생성할 수 있고, 상기 의견이 상기 제2 지식에 대한 보충 의견인 경우 상기 가중치 정보로서 "곱하기 2"를 생성할 수 있다. 동의 의견은 상기 제2 지식에 대하여 가장 긍정적인 의견을 표명한 것이고, 보충 의견은 동의만큼은 아니지만 상기 제2 지식에 대하여 긍정적인 의견의 일종을 표명한 것으로 보아 다른 의견에 비하여 높은 가중치를 부여함으로써, 상기 의견 점수 정보를 보다 정확하게 생성해낼 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 사용자 지수 정보가 높은 사용자로부터 지식에 대한 의견을 입력 받은 경우 상기 지식과 연관된 의견 점수 정보가 높아지도록 하는 재귀적 형태의 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공되는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 평점 정보를 생성함에 있어서, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평점과 연관된 가중치 정보를 생성하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 평점 정보를 생성할 수 있다. 한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 가중치 정보를 생성함에 있어서, 상기 사용자 지수 정보가 제1 수치 이상인 경우 제1 가중치 정보를 생성하고, 상기 제2 사용자 지수 정보가 제2 수치 이상 상기 제1 수치 미만인 경우 제2 가중치 정보를 생성하며, 상기 제1 가중치 정보 및 상기 제2 가중치 정보는 상이한 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법에 따르면, 지식에 대한 의견 입력이 사용자 지수 정보에 영향을 미치고, 연쇄적으로 사용자 지수 정보가 지식 지수 정보에 영향을 줄 수 있어, 지식 및 사용자에 평가가 유기적으로 이루어짐으로써, 진정으로 좋은 지식과 좋은 사용자를 발굴할 수 있게 된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제2 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계, 상기 제2 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 상기 제1 사용자로부터 입력 받고, 상기 입력 회수를 카운팅하여 스크랩 회수 정보를 생성하는 단계, 및 상기 총 조회수 정보 대비 상기 스크랩 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계를 더 수행할 수 있고, 상기 제2 지식 지수 정보는 상기 스크랩 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 스크랩 점수 정보는 "지식이 스크랩된 회수/총 조회수"와 같은 수식에 의하여 생성될 수 있다. 본 실시예에 의하면, 사용자들이 상기 지식을 얼마나 인용하고자 하는 의지를 보였는지를 고려함으로써, 보다 정확한 스크랩 점수 정보를 생성할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 사용자 지수 정보가 높은 사용자로부터 지식에 대한 스크랩 요청을 입력 받은 경우 상기 지식과 연관된 스크랩 점수 정보가 높아지도록 하는 재귀적 형태의 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공되는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 스크랩 점수 정보를 생성함에 있어서, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 스크랩 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 스크랩 점수 정보를 생성할 수 있다. 한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 가중치 정보를 생성함에 있어서, 상기 사용자 지수 정보가 제1 수치 이상인 경우 제1 가중치 정보를 생성하고, 상기 제2 사용자 지수 정보가 제2 수치 이상 상기 제1 수치 미만인 경우 제2 가중치 정보를 생성하며, 상기 제1 가중치 정보 및 상기 제2 가중치 정보는 상이한 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법에 따르면, 지식에 대한 스크랩 요청이 사용자 지수 정보에 영향을 미치고, 연쇄적으로 사용자 지수 정보가지식 지수 정보에 영향을 줄 수 있어, 지식 및 사용자에 평가가 유기적으로 이루어짐으로써, 진정으로 좋은 지식과 좋은 사용자를 발굴할 수 있게 된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제2 지식에 대한 투자 요청을 상기 제1 사용자로부터 입력 받는 단계, 상기 투자 요청에 따른 평점을 합산하여 평점 정보를 생성하는 단계, 상기 제1 사용자로부터 입력된 총 평가 회수를 카운팅하여 총 평가 회수 정보를 생성하는 단계, 및 상기 총 평가 회수 정보 대비 상기 평점 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 투자 점수 정보를 생성하는 단계를 더 수행하고, 상기 제2 지식 지수 정보는 상기 투자 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법이 제공된다.

지식에 대한 투자 요청이라 함은, 사용자가 어느 지식에 대하여 사이버 포인트를 투자하고, 상기 지식에 관한 지식 지수 정보가 상승하면 그 상승한 지식 지수 정보에 비례하여 더 많은 사이버 포인트를 얻을 수 있는 형태의 지식 투자 게임에서 사용될 수 있는 용어이다. 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 사용자로부터 투자 요청이 많은 지식은 그만큼 가치가 높은 것으로 판단하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성할 수 있다. 본 실시예에 의하면, 지식 지수 정보를 생성하는 인자가 추가됨으로 인하여, 좋은 지식을 보다 정확하게 발굴해낼 수 있게 된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 지식 지수 정보에 따라 지식을 소팅하여 사용자에게 제공할 수 있는데, 이하 본 실시예에 대하여 설명한다.

단계(609)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 제2 지식 지수 정보를 상기 제2 지식과 연관하여 제2 데이터베이스에 기록할 수 있다. 도 8은 상기 제2 데이터베이스의 일례를 도시한 도면이다. 도 8에서는 지식을 식별하기 위한 수단으로 지식 식별자(801)를 사용하였다. 도 8에 도시한 것과 같이, 상기 제2 데이터베이스는 지식 식별자와 연관하여 지식 지수 정보를 포함할 수 있다.

단계(610)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 제3 사용자로부터 검색 쿼리를 입력 받고, 단계(611)에서 상기 제2 데이터베이스를 참조하여 상기 검색 쿼리에 대응하는 지식을 검색할 수 있다. 이 경우, 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 검색 쿼리에 대응하는 지식의 지식 식별자를 검색하고, 상기 검색된 지식 식별자와 연관된 지식 지수 정보를 검색하는 방법으로 단계(611)을 수행할 수도 있다.

단계(612)에서 상기 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기 검색된 지식을 상기 제2 지식 지수 정보에 따라 소팅(sorting)하여 검색 결과 목록을 생성하고, 단계(613)에서 상기 검색 결과 목록을 상기 제3 사용자에게 제공할 수 있다.

본 실시예에 의하면, 다양한 인자에 의해서 정확하게 생성된 지식 지수 정보의 오름차순 또는 내림차순으로 지식을 소팅하여 사용자에게 제공할 수 있고, 이로써 상기 사용자는 보다 신속하게 자기가 원하는 지식을 찾아낼 수 있게 된다.

또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램은 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

이하, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에 대하여 설명한다. 도 9는 본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템을 도시한 블록도이다.

본 실시예에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템(900)은 제1 지식 지수 정보 생성 수단(901), 사용자 지수 정보 생성 수단(902), 데이터베이스(903), 평가 입력 수단(904), 평가 회수 정보 생성 수단(905), 지식 평가 점수 정보 생성 수단(906), 및 제2 지식 지수 정보 생성 수단(907)을 포함한다.

제1 지식 지수 정보 생성 수단(901)은 제1 사용자로부터 입력된 제1 지식에 관한 제1 지식 지수 정보를 생성한다.

사용자 지수 정보 생성 수단(902)은 상기 제1 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하고, 데이터베이스(903)는 상기 사용자 지수 정보를 기록한다. 도 7은 데이터베이스(903)의 일례를 도시한 도면이다.

평가 입력 수단(904)은 제2 사용자로부터 입력된 제2 지식에 대한 평가를 상기 제1 사용자로부터 입력 받고, 평가 회수 정보 생성 수단(905)은 상기 평가의 입력 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성한다. 본 발명의 일실시예에 따르면,평가 입력 수단(904)은 상기 평가 회수 정보를 생성함에 있어서, 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수만을 카운팅할 수 있다. 지식에 대한 평가수는 많지만 부정적인 평가가 더 많은 경우도 존재할 수 있으므로, 본 실시예에 의하면 총 조회수 정보에 대비한 긍정적인 평가 회수 정보만을 측정하여 보다 정확하게 상기 지식 평가 점수 정보를 생성할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

지식 평가 점수 정보 생성 수단(906)은 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성한다. 이 경우, 지식 평가 점수 정보 생성 수단(906)은 데이터베이스(903)를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평가 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성한다.

제2 지식 지수 정보 생성 수단(907)은 상기 지식 평가 점수 정보를 이용하여 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보를 생성한다.

본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템은 상기와 같은 실시예들에 의하여 생성된 지식 지수 정보 또는 사용자 지수 정보를 사용자가 활용할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어, 상기 지식 지수 정보 또는 사용자 지수 정보를 각 지식 또는 사용자의 검색 랭킹을 계산함에 있어 하나의 변수로 사용할 수 있고, 상기 지식 지수 정보 또는 상기 사용자 지수 정보에 소정의 값을 곱하여 산출된 값만큼의 사이버 포인트를 상기 사용자에게 제공할 수 있으며, 상기 사용자가 상기 제공된 사이버 포인트를 메일 마일리지, 카페 용량 등으로 환급 받아 사용할 수 있도록 할 수 있다. 이와 같은 다양한 혜택을 사용자에게 부여함으로써, 온라인 지식커뮤니티의 활성화를 도모할 수 있다.

도 10은 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법을 수행하는 데 채용될 수 있는 범용 컴퓨터 장치의 내부 블록도이다.

컴퓨터 장치(1000)는 램(RAM: Random Access Memory)(1020)과 롬(ROM: Read Only Memory)(1030)을 포함하는 주기억장치와 연결되는 하나 이상의 프로세서(1010)를 포함한다. 프로세서(1010)는 중앙처리장치(CPU)로 불리기도 한다. 본 기술분야에서 널리 알려져 있는 바와 같이, 롬(1030)은 데이터(data)와 명령(instruction)을 단방향성으로 CPU에 전송하는 역할을 하며, 램(1020)은 통상적으로 데이터와 명령을 양방향성으로 전송하는 데 사용된다. 램(1020) 및 롬(1030)은 컴퓨터 판독 가능 매체의 어떠한 적절한 형태를 포함할 수 있다. 대용량 기억장치(Mass Storage)(1040)는 양방향성으로 프로세서(1010)와 연결되어 추가적인 데이터 저장 능력을 제공하며, 상기된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 중 어떠한 것일 수 있다. 대용량 기억장치(1040)는 프로그램, 데이터 등을 저장하는데 사용되며, 통상적으로 주기억장치보다 속도가 느린 하드 디스크와 같은 보조기억장치이다. CD 롬(1060)과 같은 특정 대용량 기억장치가 사용될 수도 있다. 프로세서(1010)는 비디오 모니터, 트랙볼, 마우스, 키보드, 마이크로폰, 터치스크린 형 디스플레이, 카드 판독기, 자기 또는 종이 테이프 판독기, 음성 또는 필기 인식기, 조이스틱, 또는 기타 공지된 컴퓨터 입출력장치와 같은 하나 이상의 입출력 인터페이스(1050)와 연결된다. 마지막으로, 프로세서(1010)는 네트워크 인터페이스(1070)를 통하여 유선 또는 무선 통신 네트워크에 연결될 수 있다. 이러한 네트워크 연결을 통하여상기된 방법의 절차를 수행할 수 있다. 상기된 장치 및 도구는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술 분야의 당업자에게 잘 알려져 있다.

상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템에 의하면, 지식 지수를 산정함에 있어 다양한 인자를 이용함으로써, 보다 정확한 지식 지수에 따라 지식을 소팅하여 가치 있는 지식을 사용자에게 우선적으로 제공하고, 상기 사용자가 자신이 원하는 지식을 신속하게 찾아낼 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템에 의하면, 사용자 지수를 산정함에 있어 다양한 인자를 이용함으로써, 보다 정확한 사용자 지수에 따라 지식을 등록한 사용자를 소팅하여 좋은 사용자가 등록한 지식을 다른 사용자에게 우선적으로 제공하고, 상기 다른 사용자가 자신이 원하는 지식을 신속하게 찾아낼 수 있도록 하는 효과를 얻을 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템에 의하면, 지식 지수 및 사용자 지수를 산정함에 있어 양자가 상호 영향을 미치는 재귀적 형태의 산정 방식을 채택함으로써, 좋은 지식을 많이 등록한 사용자에 대한 사용자 지수가 높게 산정되고, 사용자 지수가 높은 사용자로부터 좋은 지식으로 평가된 지식에 대한 지식 지수가 높게 산정될 수 있도록 하여, 보다 정확한 지식 지수 및 사용자 지수를 산정하고 이를 이용하여 진정으로 가치 있는 지식을 발굴하는 효과를 얻을 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법 및 시스템에 의하면, 다양한 인자를 이용하여 보다 정확한 지식 지수 및 사용자 지수를 산정하고, 이에 기초하여 진정으로 가치 있는 지식을 등록한 사용자에게 일정한 혜택을 부여함으로써, 사용자들의 참여를 극대화하고 이로써 온라인 지식 커뮤니티의 활성화를 도모하는 효과를 얻을 수 있다.

Claims (24)

1. 삭제
2. 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법에 있어서,

   제1 사용자로부터 지식을 입력 받는 단계;

   상기 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계;

   제2 사용자로부터 상기 지식에 대한 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성하고, 상기 총 조회수 정보 대비 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계;

   제3 사용자로부터 상기 지식에 대한 의견을 입력 받고, 상기 의견에 따른 평점을 합산하여 평점 정보를 생성하고, 상기 총 조회수 정보 대비 상기 평점 정보를 이용하여 상기 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성하는 단계;

   제4 사용자로부터 상기 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 입력 받고, 상기 입력 회수를 카운팅하여 스크랩 회수 정보를 생성하고, 상기 총 조회수 정보 대비 상기 스크랩 회수 정보를 이용하여 상기 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계;

   상기 지식이 상기 제1 사용자에 의해 직접 집필된 경우, 직접 집필에 따른 소정의 점수를 부여하여 상기 지식과 연관된 직접 집필 점수 정보를 생성하는 단계;

   상기 지식 평가 점수 정보, 상기 의견 점수 정보, 상기 스크랩 점수 정보 및 상기 직접 집필 점수 정보에 대하여 각 가중치를 부여하고 덧셈 연산을 수행하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성하는 단계;

   상기 제1 사용자와 연관된 패널티 정보를 포함하는 데이터베이스를 유지하는 단계; 및

   상기 지식 지수 정보 및 상기 패널티 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
3. 제2항에 있어서,

   상기 직접 집필 점수 정보를 생성하는 상기 단계는,

   상기 제1 사용자에게 직접 집필 여부를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 단계; 및

   상기 사용자 인터페이스를 통하여 상기 제1 사용자에 의해 직접 집필이 선택된 경우 상기 직접 집필 점수 정보를 생성하는 단계

   를 포함하고,

   상기 제1 사용자의 상기 선택에 대한 적정성 여부 확인을 소정의 관리자로부터 입력 받는 단계; 및

   상기 확인 결과 상기 선택이 부적정한 경우, 상기 패널티 정보를 갱신하여 상기 데이터베이스에 기록하는 단계

   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
4. 제2항에 있어서,

   상기 패널티 정보를 포함하는 데이터베이스를 유지하는 상기 단계는,

   상기 제1 사용자에게 소정의 패널티가 적용된 회수를 카운팅하여 총 패널티 회수 정보를 생성하는 단계;

   상기 제1 사용자가 소정의 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에 로그인한 회수를 카운팅하여 총 로그인 회수 정보를 생성하는 단계;

   상기 총 로그인 회수 정보 대비 상기 총 패널티 회수 정보를 이용하여 상기 패널티 정보를 생성하는 단계; 및

   상기 패널티 정보를 상기 데이터베이스에 기록하는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
5. 제2항에 있어서,

   상기 제1 사용자와 연관된 카테고리 전문가 지수 정보를 포함하는 제2 데이터베이스를 유지하는 단계를 더 포함하고,

   상기 사용자 지수 정보를 생성하는 상기 단계는,

   적어도 하나 이상의 상기 지식 지수 정보에 대한 평균치 정보를 생성하는 단계;

   상기 카테고리 전문가 지수 정보와 연관된 카테고리 내 최고 전문가 지수 정보에 대비한 상기 카테고리 전문가 지수 정보의 비율 정보를 생성하는 단계; 및

   상기 평균치 정보, 상기 비율 정보, 및 상기 패널티 정보를 이용하여 상기 사용자 지수 정보를 생성하는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
6. 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법에 있어서,

   제1 사용자로부터 입력된 제1 지식에 관한 제1 지식 지수 정보를 생성하는 단계;

   상기 제1 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하고, 상기 사용자 지수 정보를 소정의 데이터베이스에 기록하는 단계;

   제2 사용자로부터 입력된 제2 지식에 대한 평가를 상기 제1 사용자로부터 입력 받고, 소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성하는 단계;

   상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계; 및

   상기 지식 평가 점수 정보를 이용하여 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수정보를 생성하는 단계를 포함하고,

   상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 상기 단계는,

   상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평가 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하는 단계; 및

   상기 가중치 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
7. 제6항에 있어서,

   상기 제2 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,

   상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 상기 단계는,

   상기 총 조회수 정보 대비 상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
8. 제6항에 있어서,

   상기 제2 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계;

   상기 제2 지식에 대한 의견을 상기 제1 사용자로부터 입력 받는 단계;

   상기 의견에 따른 평점을 합산하여 평점 정보를 생성하는 단계; 및

   상기 총 조회수 정보 대비 상기 평점 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,

   상기 제2 지식 지수 정보는 상기 의견 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
9. 제8항에 있어서,

   상기 평점 정보를 생성하는 상기 단계는,

   상기 의견이 상기 제2 지식에 대한 동의 또는 보충 의견인 경우, 상기 평점과 연관된 가중치 정보를 생성하는 단계; 및

   상기 가중치 정보를 이용하여 상기 평점 정보를 생성하는 단계

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
10. 제8항에 있어서,

    상기 평점 정보를 생성하는 상기 단계는,

    상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평점과 연관된 가중치 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 가중치 정보를 이용하여 상기 평점 정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
11. 제6항에 있어서,

    상기 제2 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계;

    상기 제2 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 상기 제1 사용자로부터 입력 받고, 상기 입력 회수를 카운팅하여 스크랩 회수 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 총 조회수 정보 대비 상기 스크랩 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,

    상기 제2 지식 지수 정보는 상기 스크랩 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
12. 제11항에 있어서,

    상기 스크랩 점수 정보를 생성하는 상기 단계는,

    상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 스크랩 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 가중치 정보를 이용하여 상기 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
13. 제6항 또는 제10항에 있어서,

    상기 가중치 정보를 생성하는 상기 단계는,

    상기 사용자 지수 정보가 제1 수치 이상인 경우 제1 가중치 정보를 생성하고, 상기 제2 사용자 지수 정보가 제2 수치 이상 상기 제1 수치 미만인 경우 제2 가중치 정보를 생성하며, 상기 제1 가중치 정보 및 상기 제2 가중치 정보는 상이한것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
14. 제6항에 있어서,

    상기 제2 지식이 상기 제2 사용자에 의해 직접 집필되었는지 여부를 판단하여 상기 제2 지식과 연관된 직접 집필 점수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,

    상기 제2 지식 지수 정보는 상기 직접 집필 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
15. 제14항에 있어서,

    상기 제2 지식이 상기 제2 사용자에 의해 직접 집필되었는지 여부를 판단하여 상기 제2 지식과 연관된 직접 집필 점수 정보를 생성하는 상기 단계는,

    상기 제2 지식이 상기 제2 사용자에 의해 직접 집필된 것으로 판단된 경우에 한하여 상기 직접 집필 점수 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
16. 제6항에 있어서,

    상기 제2 지식에 대한 투자 요청을 상기 제1 사용자로부터 입력 받는 단계;

    상기 투자 요청에 따른 평점을 합산하여 평점 정보를 생성하는 단계;

    상기 제1 사용자로부터 입력된 총 평가 회수를 카운팅하여 총 평가 회수 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 총 평가 회수 정보 대비 상기 평점 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 투자 점수 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,

    상기 제2 지식 지수 정보는 상기 투자 점수 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
17. 제6항에 있어서,

    상기 제1 사용자에게 소정의 패널티가 적용된 회수를 카운팅하여 총 패널티 회수 정보를 생성하는 단계;

    상기 제1 사용자가 소정의 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템에 로그인한 회수를 카운팅하여 총 로그인 회수 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 총 로그인 회수 정보 대비 상기 총 패널티 회수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자와 연관된 패널티 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고,

    상기 사용자 지수 정보는 상기 패널티 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
18. 제6항에 있어서,

    상기 제1 사용자와 연관된 카테고리 전문가 지수 정보를 생성하는 단계;

    상기 카테고리 전문가 지수 정보와 연관된 카테고리 내 최고 전문가 지수 정보에 대비한 상기 카테고리 전문가 지수 정보의 비율 정보를 생성하는 단계;

    상기 사용자 지수 정보는 상기 비율 정보를 더 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
19. 제6항에 있어서,

    상기 제2 지식 지수 정보를 상기 제2 지식과 연관하여 제2 데이터베이스에 기록하는 단계;

    제3 사용자로부터 검색 쿼리를 입력 받는 단계;

    상기 제2 데이터베이스를 참조하여 상기 검색 쿼리에 대응하는 지식을 검색하는 단계;

    상기 검색된 지식을 상기 제2 지식 지수 정보에 따라 소팅(sorting)하여 검색 결과 목록을 생성하는 단계; 및

    상기 검색 결과 목록을 상기 제3 사용자에게 제공하는 단계

    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
20. 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법에 있어서,

    제1 사용자로부터 지식을 입력 받는 단계;

    상기 지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계;

    제2 사용자로부터 상기 지식에 대한 스크랩(scrap) 요청을 입력 받고, 상기 입력 회수를 카운팅하여 스크랩 회수 정보를 생성하는 단계;

    상기 총 조회수 정보 대비 상기 스크랩 회수 정보를 이용하여 상기 지식과 연관된 스크랩 점수 정보를 생성하는 단계

    상기 스크랩 점수 정보를 이용하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
21. 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법에 있어서,

    지식에 대한 조회수를 카운팅하여 총 조회수 정보를 생성하는 단계;

    사용자로부터 상기 지식에 대한 의견을 입력 받는 단계;

    상기 의견에 따른 평점을 합산하여 평점 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 총 조회수 정보 대비 상기 평점 정보를 이용하여 상기 지식과 연관된 의견 점수 정보를 생성하는 단계;

    상기 의견 점수 정보를 이용하여 상기 지식에 관한 지식 지수 정보를 생성하는 단계를 포함하고,

    상기 평점 정보를 생성하는 상기 단계는,

    상기 의견이 상기 지식에 대한 동의 또는 보충 의견인 경우, 상기 평점과 연관된 가중치 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 가중치 정보를 이용하여 상기 평점 정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
22. 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 방법에 있어서,

    사용자와 연관된 카테고리 전문가 지수 정보를 생성하는 단계;

    상기 카테고리 전문가 지수 정보와 연관된 카테고리 내 최고 전문가 지수 정보에 대비한 상기 카테고리 전문가 지수 정보의 비율 정보를 생성하는 단계; 및

    상기 비율 정보를 이용하여 상기 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 단계

    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 방법.
23. 제2항 내지 제12항 및 제14항 내지 제22항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
24. 온라인상의 지식 커뮤니티(community)를 운영하는 시스템에 있어서,

    제1 사용자로부터 입력된 제1 지식에 관한 제1 지식 지수 정보를 생성하는 제1 지식 지수 정보 생성 수단;

    상기 제1 지식 지수 정보를 이용하여 상기 제1 사용자에 관한 사용자 지수 정보를 생성하는 사용자 지수 정보 생성 수단;

    상기 사용자 지수 정보를 기록하는 데이터베이스;

    제2 사용자로부터 입력된 제2 지식에 대한 평가를 상기 제1 사용자로부터 입력 받는 평가 입력 수단;

    소정 기준 이상의 평가를 입력 받은 회수를 카운팅하여 평가 회수 정보를 생성하는 평가 회수 정보 생성 수단;

    상기 평가 회수 정보를 이용하여 상기 제2 지식과 연관된 지식 평가 점수 정보를 생성하는 지식 평가 점수 정보 생성 수단; 및

    상기 지식 평가 점수 정보를 이용하여 상기 제2 지식에 관한 제2 지식 지수 정보를 생성하는 제2 지식 지수 정보 생성 수단을 포함하고,

    상기 지식 평가 점수 정보 생성 수단은 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 사용자 지수 정보가 소정의 수치 이상인 경우, 상기 평가 회수 정보와 연관된 가중치 정보를 생성하고, 상기 가중치 정보를 이용하여 상기 지식 평가 점수 정보를 생성하는 것

    을 특징으로 하는 온라인 지식 커뮤니티 운영 시스템.