KR101068697B1 - 사용자의 내부 태도를 평가하는 방법 및 그 장치 - Google Patents

사용자의 내부 태도를 평가하는 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 특정 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 내부 태도를 평가하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 확장된 상황 정보에 관련된 특정 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형을 이용하여 특정 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 내부 태도를 판단하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 획득한 상황정보와 관련되어 있는 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인들을 추출하여 특정 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 평가함으로써, 사용자의 간접적인 표현만으로도 정확하게 사용자의 내부 태도를 인식할 수 있으며 상황인식서비스에 있어서 사용자에 특화된 서비스를 제공할 수 있다. 또한 본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 정보 온톨로지를 이용하여 추출한 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 이용하여 사례기반 추론방식으로 사용자의 상황 정보를 획득함으로써, 간단하고 정확하게 사용자의 내부 태도를 평가할 수 있다.
상황인지서비스, 내부 태도, 특화 서비스, 온톨로지, 사회심리적 이론 모형

Description

사용자의 내부 태도를 평가하는 방법 및 그 장치{Method for estimating user implicit attitude}
본 발명은 특정 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 내부 태도를 평가하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 확장된 상황 정보에 관련된 특정 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형을 이용하여 특정 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 내부 태도를 판단하는 방법에 관한 것이다.
상황인지서비스란 사용자에게 어떠한 일이 존재하거나 발생하였을 때 발생한 상황 정보를 인식하여 사용자에 따라 특성화된 서비스를 제공하는 것을 의미한다. 개인의 다양한 심리·사고·행동을 고려하지 않는 현재 지식기반 서비스의 획일주의는 점차 새로운 수요 및 수요자 창출의 한계에 봉착하고 있다. 이를 뛰어넘을 새로운 대안으로 사용자의 특성에 따라 차별화된 서비스를 제공하는 상황인지서비스가 부상하고 있다.
상황인지서비스는 크게 상황 정보를 사용자가 일일이 입력한 후에 제공되는 단순 개인화 서비스와 시스템이 상황 정보를 획득한 후에 사용자에게 어떤 행동을 취할 것을 요청하는 수동적인 상황인지 서비스, 그리고 사용자의 승인 없이도 획득된 상황 정보를 바탕으로 서비스를 구동하는 능동적 상황인지 서비스의 세가지로 분류된다 (Barkuus and Dey, 2003).
그러나 현재까지의 상황인지서비스에서 활용하고 있는 상황 정보는 외부적으로 확인 가능한 상황 정보 또는 그러한 상황 정보를 기본으로 추론된 상황 정보들이며 인간 내면의 상황정보를 인식하여 사용자에 서비스를 제공하는 예는 드물다. 아직도 사용자 수용성이 높은 상황 인지 서비스의 실현은 거의 존재하지 않는 실정인데, 그 주된 이유 중 하나는 사용자의 의도라는 가장 중요한 상황 정보를 획득하지 못하고 있는 것이다. 상황인지 서비스의 성공을 위해서는 서비스에 대한 사용자의 만족도를 제고하는 것이 중요하기 때문이다. 특정 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 만족도가 구매 의사결정 이전에 파악되어야 제공하는 서비스 또는 제품을 사용자에 맞게 제공할 수 있다.
일반적으로 사용자는 특정 서비스 또는 제품을 선택하기 전에 그 서비스 또는 제품에 대한 사용의도 여부에 대한 결정을 하게 된다. 그러나 의사결정 이전의 단계는 인간의 내면 상태이며 외부로 나타나지 않는다. 즉, 사용자에게 주어지는 서비스에 대한 정보와 서비스를 받을 당시의 사용자의 상황 정보가 자극으로 사용자에게 주어지면 이를 인지한 사용자가 그 서비스에 대한 태도를 가지게 되고 그 태도는 의사결정이라고 하는 외부 반응으로 나타난다.
태도란 어떤 대상에 대한 개인적 호불호의 선유 경향으로 정의된다. 태도는 내적인 태도와 표면적인 태도로 나뉘어지는데 내적인 태도는 특정 대상에 대한 자극을 받은 후 실제 반응을 보이기까지의 소요 시간 사이에 발생하는 무의식적인 태도이다(Gawronski and LeBel, 2008). 물론 두 가지 태도는 반드시 일치하는 것이 아니다. 그리고 내적인 태도가 결정되었다고 해서 표면적인 태도로 이어지는 것은 아니며 규범이나 경제적 제약 등 일련의 제약에 의하여 내적인 태도는 표면적 태도로 이어지지 않을 수 있다. 그러나 중요한 것은 표면적 태도로 옮기지 않는다고 하더라도 사용자의 내면에는 내적인 태도가 형성되어 있다. 바로 이러한 특성 때문에 기존의 상황인식 방식으로는 사용자의 내부에서 형성된 태도에 대해 인지하기 곤란하며 사용자의 내부 태도에 충실한 서비스를 제공하기 어렵다는 문제점을 가진다.
본 발명은 종래 사용자의 표면적인 나타나는 외부 태도만을 고려하는 상황인지서비스가 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 사용자의 표면적인 태도뿐만 아니라 표현되지 않은 사용자의 내부 태도를 평가하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 획득한 사용자의 상황 정보를 이용하여 사용자의 명시적 표현없이도 사용자의 내부 태도를 평가하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 획득한 상황 정보와 관련한 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인들을 추출하고 추출한 독립 변인들로부터 사용자의 내부 태도를 객관적으로 평가할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
위에서 언급한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 사용자의 정적 정보, 동적 정보를 획득하는 단계(a 단계)와, 획득한 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 정보 온톨로지를 이용하여 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하는 단계(b 단계)와, 사용자의 정적 정보, 동적 정보, 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보로부터 사용자의 상황 정보를 획득하는 단계(c 단계)와, 사용자의 상황 정보에 관계된 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하고 추출한 독립변인 사이의 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계(d 단계) 및 생성한 이산화된 상관 행렬과 독립 변인들에 대한 사용자의 평가값에 기초하여 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 평가하는 단계(e 단계)를 포함한다.
이산화된 상관 행렬을 생성하는 d 단계는 상기 획득한 상황 정보에 관련한 제품 또는 서비스를 서비스/제품 데이터베이스에서 검색하는 단계와, 사회심리적 이론 모형의 메타 정보에 기초하여 검색한 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형을 사회심리적 이론 모형 데이터베이스에서 선택하고 선택한 사회 심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하는 단계와, 추출한 독립 변인을 독립 변인으로 가지는 다른 사회심리적 이론 모형을 검색하고 검색한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하는 단계 및 추출한 독립 변인들 사이의 상관 계수로부터 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 획득한 상황정보와 관련되어 있는 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인들을 추출하여 특정 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 평가함으로써, 사용자의 간접적인 표현만으로도 정확하게 사용자의 내부 태도를 인식할 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 내부 태도를 객관화된 수치로 평가함으로써, 상황인식서비스에 있어서 사용자에 특화된 서비스를 제공할 수 있다.
셋째, 본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법은 정보 온톨로지를 이용하여 추출한 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 이용하여 사례기반 추론방식으로 사용자의 상황 정보를 획득함으로써, 간단하고 정확하게 사용자의 내부 태도를 평가할 수 있다.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자의 내부 태도를 평가하는 시스템에 대한 기능 블록도를 도시하고 있다.
도 1을 참고로 살펴보면, 사용자 정보 획득부(10)를 통해 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득한다. 사용자 정보 획득부(10)는 사용자가 소지하고 있는 단말기로부터 사용자 정보를 획득하거나 또는 사용자 인터페이스를 통해 입력한 사용자 정보를 획득하거나 또는 사용자 또는 사용자 주변에 배치되어 있는 센서 또는 카메라 등을 통해 사용자 정보를 획득한다. 사용자의 정적 정보란 쉽게 변하지 않는 사용자 정보로 사용자의 성별, 주소, 결혼 여부, 취미, 성향, 직업, 직장 등과 같은 정보를 의미하며, 사용자의 동적 정보란 상황에 따라 쉽게 변하는 사용자 정보로 현재 시간, 현재 위치, 현재 행동, 현재의 감정 등과 같은 정보를 의미한다.
사용자 정보 획득부(10)의 일 예로 사용자 또는 사용자 주변에 배치되어 있는 센서로부터 센서 판독기(11)를 통해 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득한다. 센서 판독기(11)는 사용자 또는 사용자 주변에 배치되어 있는 센서에 기저장된 사용자 정보를 수신하거나, 직접 사용자의 위치 정보 또는 사용자의 신체 정보를 획득한다. 사용자 정보 획득부(10)의 다른 예로 사용자가 소지하고 있는 사용자 단말기에 구비되어 있는 RFID으로부터 사용자 정보를 RFID 판독기(13)를 통해 수신한다. 사용자가 소지하고 있는 핸드폰, PDA 등에는 사용자의 정적 정보를 저장하고 있는 RFID가 구비되어 있으며, RFID 판독기를 이용하여 RFID로부터 사용자의 정적 정보를 수신한다. 사용자 정보 획득부(10)의 또 다른 예로 사용자가 위치 하고 있는 지역에 배치되어 있는 카메라와 같은 영상 획득부(15)를 통해 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득한다. 영상 획득부(15)는 입력된 사용자의 영상으로부터 사용자를 식별하거나 사용자의 존재 여부를 파악하거나 사용자의 얼굴 영상으로부터 사용자의 감정 상태에 대한 정보를 획득한다. 이상에서 설명한 센서 판독기(11), RFID 리더기(13), 영상 획득부(15)를 통한 사용자 정보의 획득 방법은 당업자에 널리 공지된 내용으로 자세한 내용은 생략한다. 또한 본 발명이 적용되는 분야에 따라 다양한 사용자 정보 획득 장치가 사용될 수 있다.
사용자 정보 획득부(10)의 온톨로지 정보 획득부(17)는 인터넷 네트워크(20)와 접속되어 정보 온톨로지 서버(미도시)로부터 정보 온톨로지를 수신하고, 수신한 정보 온톨로지를 이용하여 센서 판독기(11), RFID 판독기(13), 영상 획득부(15)에서 획득한 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득한다. 정보 온톨로지란 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 구성하는 각 단어로부터 생성 가능한 의미 정보를 확장하기 위해 사용되는 온톨로지를 의미한다. 예를 들어, 낮/밤, 오전/오후, 요일, 월, 계절, 년도, 휴가, 휴일, 명절 등과 같은 시간 관련 온톨로지, 국가, 도시, 산, 해변, 놀이 공원 등과 같은 장소 관련 온톨로지, 여행, 업무, 출장, 신혼여행, 데이트 등과 같은 상황 관련 온톨로지 등이 정보 온톨로지로 사용된다.
상황 정보 획득부(30)는 사용자 정보 획득부(10)로부터 획득한 사용자의 정적 정보, 동적 정보 또는 정보 온톨로지를 통해 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 이용하여 사례기반 추론방식으로 사용자의 상황 정보를 획득한다. 사례 정 보 데이터베이스(DB)에는 사용자의 정적 정보, 동적 정보, 또는 확장된 사용자 정적 정보와 동적 정보에 대응하는 다양한 사례에 대한 데이터베이스가 저장되어 있다. 상황 정보 획득부(30)는 사용자의 정적 정보, 동적 정보, 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 각각 변수로 하여 사례 데이터베이스 중 가장 근접한 사례를 사용자의 상황으로 판단한다.
내부 태도 판단부(50)는 선택부(52), 독립변인 추출부(53), 상관행렬 생성부(55), 내부 태도 계산부(57) 및 내부 태도 평가부(59)를 구비하고 있다. 내부 태도 판단부(50)는 획득한 사용자의 상황 정보로부터 선택한 사회 심리적 이론 모형과 사용자의 평가값에 기초하여 특정 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 판단한다. 사회심리적 이론 모형이란 특정 대상에 대한 사용자의 내부 심리적 판단을 나타낸 모형으로, 예를 들어 특정 서비스 또는 제품에 대해 소비자는 내부적으로 어떻게 생각하는지, 특정 서비스 또는 제품에 대한 선택 기준은 무엇인지 등에 대한 내용을 설문을 통해 획득하고 이를 모형으로 작성한 것이다.
내부 태도 판단부(50)의 동작을 보다 구체적으로 살펴보면, 선택부(51)는 상품/서비스 DB(60)에서 사용자의 상황 정보와 관련한 상품/서비스를 검색하고, 검색한 상품/서비스에 대한 사회 심리적 이론 모형을 선택한다. 독립 변인 추출부(53)는 선택한 사회심리적 이론 모형에서 관련한 상품/서비스를 종속 변인으로하는 독립변인들을 추출한다. 상관 행렬 생성부(55)는 추출한 모든 독립 변인들 사이의 상관계수로부터 이산화된 상관행령를 생성한다. 내부태도값 계산부(57)는 입력된 사용자 평가값과 생성된 이산화된 상관행렬을 이용하여 특정 서비스 또는 제 품에 대한 사용자의 내부 태도값을 계산한다. 내부태도 평가부(59)는 계산한 내부 태도값을 이용하여 특정 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도가 호감인지 비호감인지를 판단한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 센서, RFID, 카메라 등과 같은 사용자 정보 획득부로부터 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득하고, 획득한 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 정보 온톨로지를 이용하여 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득한다(S1). 획득한 사용자의 정적 정보, 동적 정보로부터 정보 온톨로지를 이용하여 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 획득하는 방법의 일 예를 설명하고 있는 도 3을 살펴보면, 센서, RFID, 카메라 등과 같은 사용자 정보 획득부로부터 가공되지 않은 사용자의 정적 정보와 동적 정보가 입력된다. 예를 들어, 사용자의 정적 정보인 사용자의 이름, 성별, 나이, 결혼 여부, 주소 등과 사용자의 동적 정보인 현재 시간과 위치가 입력된다. 사용자의 현재 주소가 청담동인 경우 정보 온톨로지를 이용하여 사용자의 거주지인 청담동에 기초하여 사용자는 중산층이라는 확장된 정적 정보를 획득한다. 한편, 현재 시간이 2009년 7월 28일이며 현재 위치가 제주도로 판단되는 경우, 현재 시간으로부터 시간 온톨로지를 이용하여 여름이라는 확장된 동적 정보를 획득하며 상황 온톨로지를 이용하여 휴가, 여행이라는 확장된 동적 정보를 획득한다.
다시 도 2를 참고로 살펴보면, 사용자의 정적 정보, 동적 정보 및 확장된 사 용자의 정적 정보와 동적 정보를 이용하여, 사례기반 추론방식으로 사용자의 상황 정보를 획득한다(S2). 사례 데이터베이스에는 사용자의 정적 정보, 동적 정보 및 확장된 사용자의 정적 정보, 동적 정보에 대응하는 다양한 사례들이 저장되어 있으며, 사용자의 정적 정보, 동적 정보 및 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보를 변수로 하여 가장 근접한 상황 정보를 획득한다. 예를 들어, 위에서 사용자의 정적 정보, 동적 정보 및 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 중산층인 김철수라는 사용자는 현재 가족들과 제주도로 여름 휴가 중이라는 상황 정보를 획득한다.
사례기반 추론 방식으로 확장된 사용자의 상황 정보를 획득하는 방법을 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자의 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보와 유사한 사례를 아래의 수학식(1)에 따라 검색한다.
[수학식 1]
Figure 112009021298094-pat00001
여기서 A, B, C,...은 사용자 동적 정보 또는 확장된 사용자 동적 정보를 구성하는 의미 요소들로 벡터로 표현되며, α1,α2,α3,..은 사용자의 동적 정보 또는 확장된 사용자 동적 정보를 구성하는 의미 요소들에 대한 가중치를 나타낸다. 예를 들어 위에서 여름, 제주도, 휴가, 여행과 같은 사용자의 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보로부터 제주도/여름/휴가/여행이라는 사례를 검색한다. 제주도라는 사용자 동적 정보에 대한 가중치를 여름, 휴가, 여행이라는 확장된 동적 정보 보다 더 큰 가중치를 두어 사례를 검색할 수 있다.
한편, 사용자의 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보로부터 검색한 사례 중 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보와 유사한 사례를 아래의 수학식(2)에 따라 검색한다.
[수학식 2]
Figure 112009021298094-pat00002
여기서 a, b, c,...은 사용자 정적 정보 또는 확장된 사용자 정적 정보를 구성하는 의미 요소들로 벡터로 표현되며, β1,β2,β3,..은 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자 정적 정보를 구성하는 의미 요소들에 대한 가중치이다. 바람직하게, 사용자의 정적 정보, 동적 정보, 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보에 해당하는 사례를 보다 빠르게 검색하기 위하여, 사용자의 동적 정보, 확장된 사용자의 동적 정보로부터 검색한 사례를 먼저 검색하고, 검색한 사례에서 사용자의 동적 정보, 확장된 사용자의 동적 정보에 해당하는 사례를 검색한다.
획득한 상황 정보를 구성하는 각 의미와 관련된 서비스 또는 상품을 검색하고, 검색한 서비스 또는 상품에 관련된 사회심리적 이론 모형을 선택한다(S3). 예를 들어, "중산층", "제주도", "여름 휴가", "가족 여행"이라는 각 의미로부터 관련된 서비스 또는 상품을 검색한다. 예를 들어, 중산층 가족이 제주도 여행 중 사용할 수 있는 여행 관련 상품, 즉 식당, 숙소, 렌터카 등을 검색하고, 식당, 숙소, 렌터카를 선택함에 있어 기준이 될 수 있는 사회심리적 이론 모형을 선택한다.
선택한 사회심리적 이론 모형에서 추출한 다양한 독립 변인으로부터 이산화된 상관 행렬을 생성한다(S4). 한편, 추출한 다양한 독립 변인에 대한 사용자 평가값이 입력되면(S5), 입력된 사용자 평가값과 이산화된 상관 행렬로부터 사용자의 내부 태도값을 계산한다(S6). 바람직하게, 추출한 다양한 독립 변인는 사용자에 디스플레이 또는 스피커를 이용하여 출력되며, 사용자는 출력된 독립 변인에 대한 중요도에 따라 평가값을 입력한다.
이산화된 상관 행렬과 사용자의 평가값으로부터 계산한 사용자의 내부 태도값이 임계값(TH)을 초과하는지 여부를 판단하여(S7), 사용자의 내부 태도값이 임계값을 초과하는 경우 사용자는 특정 서비스 또는 제품에 대해 호감적인 내부 태도를 가진다고 판단한다(S8). 그러나 사용자의 내부 태도값이 임계값을 초과하지 않는 경우 사용자는 특정 서비스 또는 제품에 대해 호감을 가지지 않는다고 판단한다(S9).
예를 들어, 숙소에 대한 사회심리적 이론 모형으로부터 콘도, 호텔, 모텔, 펜션 등에 대한 선택 기준이 되는 가격, 편리함, 깨끗함 등과 같은 독립 변인을 추출하고, 추출한 독립변인들 사이의 상관 행렬과 독립변인에 대한 사용자 평가값으로부터 다양한 숙박 시설에 대한 내부 태도를 판단할 수 있으며, 판단한 사용자의 내부 태도로부터 사용자에 적절한 숙박 시설에 대한 정보를 제공할 수 있다. 무작위로 사용자에 특정 서비스 또는 제품에 대한 정보를 제공하는 대신, 사용자의 내부 태도를 고려하여 사용자에 특성화된 특정 서비스 또는 제품을 제공함으로써 사용자는 관심없는 정보로 인한 스트레스를 줄일 수 있으며 이로 인하여 광고 효과를 극대화할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따라 사회심리적 이론 모형을 선택하는 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자의 정적 정보, 동적 정보 및 사용자의 확장된 정적 정보와 동적 정보로부터 사례기반으로 획득한 상황 정보와 관련한 서비스 또는 제품을 검색한다(S21). 서비스/제품 데이터베이스에는 상황 정보에 해당하는 서비스 또는 제품들에 대한 식별자가 저장되어 있으며, 식별자에 의해 획득한 상황 정보에 해당하는 서비스 또는 제품을 검색한다.
검색한 서비스 또는 상품에 관련된 사회심리적 이론 모형을 선택한다(S23). 사회심리적 이론 모형 데이터베이스에는 다양한 사회심리적 이론 모형이 메타 정보 또는 색인어로 식별되어 저장되어 있으며, 각 사회심리적 이론 모형에는 기존에 작성된, 특정 서비스 또는 제품에 대한 소비자의 선택 기준에 대한 다양한 독립 변인들이 기록되어 있다. 선택한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인들을 추출하고(S25), 추출한 독립 변인과 상관 관계를 가지는 다른 사회심리적 이론 모형이 선택되지 않을 때까지 S23 단계와 S25 단계를 반복하며 새로운 사회 심리적 이론 모형을 선택하고, 선택한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출한다(S27).
도 5는 본 발명에 따라 추출한 독립 변인으로부터 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참고로 살펴보면, 복수의 사회심리적 이론 모형으로부터 추출한 독립 변인들과 획득한 상황 정보 사이의 유의성을 판단하고(S31), 추출한 독립 변인들과 획득한 상황 정보 사이에서 서로 유의성이 없는 독립 변인을 삭제한다(S33). 추출한 독립 변인과 획득한 상황 정보 사이의 유의성은 사회심리적 이론 모형의 메타 정보에 기초하여 판단한다. 예를 들어, 선택한 사회심리적 이론 모형의 메타 정보에 기초하여 선택한 사회심리적 이론 모형에서 추출한 독립 변인이 미혼 사용자에만 상관있는 독립 변인인 경우, 선택한 사회심리적 이론 모형의 독립 변인들 중 사용자에 유의하지 않은 독립 변인을 필터링하여 삭제한다.
획득한 상황 정보에 유의하지 않은 독립 변인들을 제거하고, 남겨진 독립 변인들 사이의 상관 계수에 기초하여 상관 행렬을 생성한다(S35). 독립 변인의 상관 계수란 종속 변인과 독립 변인 사이 또는 독립 변인들 사이에 관계 정도를 나타내는 계수로, 사용자의 상황 정보와 관련된 특정 서비스 또는 제품을 종속 변인으로 하였을 때 독립 변인이 종속 변인에 얼마의 값으로 관계를 가지고 있는지 혹은 독립 변인들이 서로 얼마의 값으로 서로 관계를 가지고 있는지 여부를 나타내는 값이다. 독립 변인의 상관 계수는 사회심리적 이론 모형 데이터베이스에 기저장되어 있다. 바람직하게, 상관 행렬은 독립 변인들 사이의 상관 계수로부터 페트리 네트(petri net) 형태로 변환하여 생성한다. 페트리 네트는 1960년대 독일의 카를 페트리(Carl Petri)가 고안한 것으로, 다양한 상황을 모형화하는 데 유용한 수단으로 사용되는 방법으로 이하 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
획득한 상황 정보에 유의한 독립 변인들의 상관 계수로 생성된 상관행렬을 이산화하여 이산화된 상관 행렬을 생성한다(S37). 독립 변인 사이의 상관 계수(ρ)는 아래의 수학식(3)을 이용하여 이산화되며,
[수학식 3]
Figure 112009021298094-pat00003
여기서 ρd는 이산화된 상관 계수이며, θi는 상관 관계에 대한 민감도를 나타내는 임계값이고 i와 j는 각각 독립변인들의 상관 계수로 생성된 상관 행렬의 행과 열을 의미한다. θi의 값이 작을수록 독립 변인들이 종속 변인에 더욱 민감하게 반응한다는 것을 나타내는 것으로, 독립 변인들이 종속 변인, 즉 사용자의 상황 정보에 관련한 서비스 또는 제품에 크게 작용한다는 것을 의미한다.
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자의 내부 태도를 평가하는 시스템에 대한 기능 블록도를 도시하고 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 내부 태도 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 획득한 사용자의 정적 정보, 동적 정보로부터 정보 온톨로지를 이용하여 확장된 사용자의 정적 정보와 동적 정보의 일 예를 도시하고 있다.
도 4는 본 발명에 따라 사회심리적 이론 모형을 선택하는 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따라 추출한 독립 변인으로부터 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 설명>
10: 사용자 정보 획득부 20: 인터넷 네트워크
30: 상황 정보 획득부 40: 사례정보 DB
50: 내부태도 판단부 51: 선택부
53: 독립변인 추출부 55: 상관행렬 생성부
57: 내부태도값 계산부 59: 내부태도 평가부
60: 서비스/제품 DB 70: 사회심리적 이론 모형 DB

Claims (8)

  1. 사용자의 내부 태도 평가 장치에서 상기 사용자의 내부 태도를 평가하는 방법에 있어서,
    (a) 상기 사용자의 내부 태도 평가 장치의 사용자 정보 획득부에서 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하는 단계;
    (b) 상기 사용자의 내부 태도 평가 장치의 온톨로지 정보 획득부에서 상기 획득한 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보로부터 정보 온톨로지를 이용하여 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하는 단계;
    (c) 상기 사용자의 내부 태도 평가 장치의 상황 정보 획득부에서 상기 사용자 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보와 유사한 사례를 상황 정보 데이터베이스에서 검색하고, 상기 검색한 사례 중 상기 사용자 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보와 유사한 사례를 상기 상황 정보 데이터베이스에서 검색하며, 상기 검색한 사례들 중 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보에 가장 유사한 사례를 사용자 상황 정보로 획득하는 단계
    (d) 상기 사용자의 내부 태도 평가 장치의 내부 태도 판단부에서 상기 사용자의 상황 정보에 관계된 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하고, 상기 추출한 독립변인 사이의 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계; 및
    (e) 상기 내부 태도 판단부에서 상기 생성한 이산화된 상관 행렬과 상기 독립 변인들에 대한 사용자의 평가값에 기초하여 상기 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 평가하는 단계를 포함하는 사용자의 내부 태도 평가 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보와 유사한 사례는 아래의 수학식(1)에 의해 검색되며,
    [수학식 1]
    Figure 112011025492097-pat00004
    여기서 A, B, C,...은 사용자 동적 정보 또는 확장된 사용자 동적 정보를 구성하는 의미 요소들을 나타내며, α1,α2,α3,..은 사용자의 동적 정보 또는 확장된 사용자 동적 정보를 구성하는 의미 요소들에 대한 가중치를 나타내고,
    상기 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보와 유사한 사례는 아래의 수학식(2)에 의해 검색되며,
    [수학식 2]
    Figure 112011025492097-pat00005
    여기서 a, b, c,...은 사용자 정적 정보 또는 확장된 사용자 정적 정보를 구성하는 의미 요소들을 나타내며, β1,β2,β3,..은 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자 정적 정보를 구성하는 의미 요소들에 대한 가중치를 나타내는 것을 특징으로 하는 사용자의 내부 태도 평가 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 (d) 단계는 상기 사용자의 내부 태도 평가 장치의 내부 태도 판단부에서
    (d1) 상기 획득한 상황 정보에 관련한 제품 또는 서비스를 서비스/제품 데이터베이스에서 검색하는 단계;
    (d2) 사회심리적 이론 모형의 메타 정보에 기초하여 상기 검색한 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형을 사회심리적 이론 모형 데이터베이스에서 선택하고, 선택한 사회 심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하는 단계;
    (d3) 상기 추출한 독립 변인을 독립 변인으로 가지는 다른 사회심리적 이론 모형을 검색하고, 검색한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하는 단계; 및
    (d4) 상기 추출한 독립 변인들 사이의 상관 계수로부터 이산화된 상관 행렬을 생성하는 단계를 포함하는 사용자의 내부 태도 평가 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 이산화된 상관 행렬은
    상기 추출한 독립 변인 사이의 상관 계수를 페트리 네트(petri net)으로 변환하며,
    상기 독립 변인 사이의 상관 계수(ρ)를 아래의 수학식(3)을 이용하여 이산화하며
    [수학식 3]
    Figure 112011025492097-pat00006
    여기서 ρd는 이산화된 상관 계수이며, θi는 상관 관계에 대한 민감도를 나타내는 임계값이며, i와 j는 각각 상기 독립변인들의 상관 계수로 생성된 상관 행렬의 행과 열을 의미하는 것을 특징으로 하는 사용자의 내부 태도 평가 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 (e) 단계는 상기 내부 태도 판단부에서
    상기 상관 행렬을 구성하는 독립 변인을 디스플레이하는 단계;
    상기 디스플레이된 독립 변인에 대한 사용자의 평가값을 입력받는 단계;
    상기 입력받은 평가값과 상기 이산화된 상관 행렬로부터 사용자 내부 태도 값을 계산하는 단계; 및
    상기 계산한 사용자의 내부 태도값과 평가 임계값을 비교하여 상기 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 평가하는 단계를 포함하는 사용자의 내부 태도 평가 방법.
  8. 사용자의 정적 정보, 동적 정보를 획득하고, 상기 획득한 사용자의 정적 정보와 동적 정보로부터 정보 온톨로지를 이용하여 확장된 사용자의 정적 정보 또는 동적 정보를 획득하는 사용자 정보 획득부;
    상기 사용자 동적 정보 또는 확장된 사용자의 동적 정보와 유사한 사례를 상황 정보 데이터베이스에서 검색하고, 상기 검색한 사례 중 상기 사용자 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보와 유사한 사례를 상기 상황 정보 데이터베이스에서 검색하며, 상기 검색한 사례들 중 사용자의 정적 정보 또는 확장된 사용자의 정적 정보에 가장 유사한 사례를 사용자 상황 정보로 획득하는 상황 정보 획득부; 및
    상기 사용자의 상황 정보에 관계된 서비스 또는 제품에 대한 사회심리적 이론 모형에서 독립 변인을 추출하여 상기 추출한 독립변인 사이의 이산화된 상관 행렬을 생성하고, 상기 생성한 이산화된 상관 행렬과 상기 추출한 독립 변인들에 대한 사용자의 평가값으로부터 상기 서비스 또는 제품에 대한 사용자의 내부 태도를 평가하는 내부 태도 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자의 내부 태도 평가 장치.
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