KR101322650B1 - System and method for analyzing attribute of object and media that can record computer program sources for method the same - Google Patents

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Abstract

본 발명은 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체에 관한 것으로, 단어 또는 이미지 형태로 제공되는 평가 대상에 대한 속성을 평가하는 다수의 패널 단말기와, 상기 대상에 대한 속성 평가를 위한 속성 분석 단어를 제공하고, 패널의 평가 결과에 따라 대상에 대한 속성을 분석하는 속성 분석 서버 및 분석된 대상에 대한 속성 평가 결과를 확인하는 클라이언트 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체를 제공한다. The present invention relates to a system and method for analyzing an attribute of an object to be analyzed, and to a recording medium storing a computer program for the method, comprising: a plurality of panel terminals for evaluating attributes for an object to be evaluated provided in the form of words or images; Providing an attribute analysis word for the attribute evaluation for the property, characterized in that it comprises a property analysis server for analyzing the property of the object according to the evaluation result of the panel and a client terminal for checking the property evaluation result for the analyzed object A system and method for analyzing attributes of an object to be analyzed and a recording medium storing a computer program for the method are provided.

Description

분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING ATTRIBUTE OF OBJECT AND MEDIA THAT CAN RECORD COMPUTER PROGRAM SOURCES FOR METHOD THE SAME}SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING ATTRIBUTE OF OBJECT AND MEDIA THAT CAN RECORD COMPUTER PROGRAM SOURCES FOR METHOD THE SAME}

본 발명은 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체에 관한 것으로, 단어 또는 이미지에 대한 속성을 다차원적으로 분석하여 소비자가 느끼는 대상의 속성별 이미지를 파악할 수 있는 분석 대상에 대한 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체에 관한 것이다.
The present invention relates to a system and method for analyzing an attribute of an object to be analyzed, and a recording medium storing a computer program for the method. The present invention relates to a property of a word or an image in a multi-dimensional manner, so that an image for each attribute of an object felt by a consumer can be identified. The present invention relates to an attribute analysis system and method for an analysis target, and a recording medium storing a computer program for the method.

현대사회의 기업은 서로 자사상품의 경쟁력을 확보하기 위하여 여러 전략을 펼치고 있다. 특히, 광고 마케팅 전략은 소비자에게 상품에 대한 속성 이미지를 알리는데 포커스를 두고 있다. 최근에는 이러한 광고 마케팅을 통해 소비자의 정신적 및 심리적 욕구에 맞는 제품임을 알리고 있고, 이에 맞는 광고 모델을 선정하고자 한다. Companies in modern society are implementing various strategies to secure the competitiveness of their products. In particular, the advertising marketing strategy focuses on informing the consumer of the attribute image of the product. Recently, through advertising marketing, it is known that it is a product that meets the mental and psychological needs of consumers.

이를 감성 마케팅이라 지칭하고 있으며, 이러한 감성 마케팅의 경우 소비자의 정신적 및 심리적 욕구에 맞는 분석을 실시하고, 인간의 감성을 파악하여 정량 및 정성적으로 측정하여야 한다. 또한, 측정된 결과를 과학적으로 분석 평가하여 감성공학 측정 대상에 응용할 수 있게 된다. This is called emotional marketing, and in the case of such emotional marketing, an analysis should be conducted in accordance with the mental and psychological needs of consumers, and the human emotion should be quantitatively and qualitatively measured. In addition, the measured results can be scientifically analyzed and applied to the object of emotional engineering measurement.

현대의 소비경향은 실제로 상품의 1차적인 물리적, 물질적인 만족뿐만 아니라 소비자가 상품을 소비하고 사용함으로써 느끼게 되는 인간의 정서와 만족감, 감성까지 생각하는 경향으로 바뀌어 가고 있는 실정이다. 이에 따라, 미국이나 일본을 비롯한 유럽 선진국에서는 다양한 방법으로 감성공학에 관련된 연구가 진행되어 오고 있으며, 한국의 대기업들도 감성설계를 위한 감성공학 연구조직을 설치하고 장기적인 전망으로 감성측정을 기술을 개발해 오고 있다. The trend of modern consumption is not only changing the primary physical and material satisfaction of products but also the tendency to think about the emotions, satisfaction, and emotions that consumers feel by consuming and using products. Accordingly, researches related to emotional engineering have been conducted in various ways in developed countries such as the United States and Japan, and large Korean companies have also set up an emotional engineering research organization for emotional design, and have developed technology for emotional measurement in the long term. Coming.

이러한 감성 측정 즉, 소비자가 느끼는 제품의 속성 이미지를 찾기 위해서는 기존의 직접적이고 표면적인 문답 형식의 설문 응답방식으로는 그 한계가 있다.
In order to find such a measure of emotion, that is, an attribute image of a product that a consumer feels, there is a limit to the existing direct and surface question-and-answer form of question and answer.

본 발명의 목적은 이러한 문제점을 해소하기 위해 참여자에게 대상이 품고 있는 속성 정도를 평가하게 하여 대상의 속성을 구체화할 수 있는 솔루션을 제공하하여 마케팅 전략을 도출할 수 있는 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체를 제공한다. An object of the present invention is to analyze the property of the analysis target to derive a marketing strategy by providing a solution that allows the participant to evaluate the degree of the attributes of the target in order to solve this problem, and to derive marketing strategies and A method and a recording medium storing a computer program for the method are provided.

또한, 본 발명의 목적은 속성 점수와 응답시간을 통해 대상과 속성의 연결에 대한 명확성도 측정할 수 있는 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체를 제공한다. It is also an object of the present invention to provide an attribute analysis system and method for analyzing an object to measure the clarity of the connection between the object and the property through the attribute score and response time, and a recording medium storing a computer program for the method. .

또한, 본 발명의 목적은 대상에 대한 속성의 정보와 유사한 타 대상(예를 들어 연예인 또는 동물)을 추출하여 매체 광고등에 대한 인사이트를 도출할 수 있는 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체를 제공한다.
In addition, an object of the present invention is an attribute analysis system and method and method for analyzing an object that can derive insights on media advertisements by extracting other objects (eg entertainers or animals) similar to the information on the property of the object. A recording medium storing a computer program is provided.

본 발명에 따른 단어 또는 이미지 형태로 제공되는 평가 대상에 대한 속성을 평가하는 다수의 패널 단말기와, 상기 대상에 대한 속성 평가를 위한 속성 분석 단어를 제공하고, 패널의 평가 결과에 따라 대상에 대한 속성을 분석하는 속성 분석 서버 및 분석된 대상에 대한 속성 평가 결과를 확인하는 클라이언트 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템을 제공한다. Providing a plurality of panel terminals for evaluating attributes for the evaluation target provided in the form of words or images according to the present invention, and attribute analysis words for evaluating the attributes of the target, and the attributes for the target according to the evaluation result of the panel. It provides a property analysis system of the analysis target, characterized in that it comprises a property analysis server for analyzing the and a client terminal for checking the property evaluation results for the analyzed object.

상기 속성 분석 서버는, 속성 분석 단어쌍이 저장된 단어 저장부와, 대상 정보와 속성 분석 단어쌍 정보를 패널 단말기에 제공하는 단어 제공부와, 패널 단말기를 통한 사용자의 평가(판단) 결과 및 응답 시간 정보를 제공받아 저장하는 평가 결과 수신부와, 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 속성 및 감성을 분석하는 속성 분석부와, 대상들에 대한 속성 결과를 저장하는 속성 데이터 베이스와, 클라이언트 단말기의 요청을 처리하는 요청 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다. The attribute analysis server may include a word storage unit storing attribute analysis word pairs, a word providing unit providing object information and attribute analysis word pair information to a panel terminal, and a user evaluation (decision) result and response time information through the panel terminal. An evaluation result receiving unit for receiving and storing the property, an attribute analysis unit for analyzing the attributes and emotions of the object using the evaluation result, an attribute database for storing the attribute results for the object, and processing the request of the client terminal And a request processing unit.

상기 단어 저장부는 54개의 속성 분석 단어쌍을 저장하고, 상기 속성 분석부는 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 1차 속성을 분석하고, 1차 분석 결과를 이용하여 45개의 2차 속성을 도출하여, 99개의 차원의 분석을 진행하는 것을 특징으로 한다. The word storage unit stores 54 attribute analysis word pairs, the attribute analysis unit analyzes the primary attributes of the object using the evaluation result, and derives 45 secondary attributes using the primary analysis result, 99 Characteristic analysis is performed.

상기 2차 속성은 요소들의 속성 점수의 합 나누기 요소의 개수인 것을 특징으로 한다. The secondary attribute is characterized in that the sum of the attribute score of the elements divided by the number of elements.

상기 속성 분석 서버는 사용자의 응답시간 정보를 이용하여 속성 연결에 대한 명확성을 측정하는 타임 추가부와, 상기 속성 데이터 베이스 내에서 일 대상과 유사한 속성을 갖는 타 대상을 추출하여 제공하는 대상 비교부와, 패널 단말기의 사용자에게 보상을 수행하는 보상부를 포함하는 것을 특징으로 한다. The attribute analysis server may further include: a time adder configured to measure clarity of the attribute connection by using response time information of the user; and an object comparator configured to extract and provide another object having an attribute similar to one object in the attribute database; And a compensation unit configured to compensate the user of the panel terminal.

상기 보상부는 속성 점수를 타 응답자와 비교하여 점수가 유사할 수록 높은 보상을 실시하는 것을 특징으로 한다. The compensation unit compares the attribute score with other respondents and performs a higher reward as the score is similar.

또한, 본 발명에 따른 평가자에게 속성 분석 단어 정보와 분석을 위한 대상 정보를 제공하는 단계와, 평가자에 의해 대상에 대한 속성 분석 단어의 평가 결과와 입력 시간 정보를 제공받는 단계와, 상기 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 1차 및 2차 속성을 분석하는 단계와, 분석된 대상에 대한 속성 정보를 저장하되, 기 저장된 정보에 추가 저장하는 단계 및 상기 대상에 대한 속성 정보를 클라이언트에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 방법을 제공한다. In addition, providing the evaluator according to the present invention the attribute analysis word information and the target information for analysis, receiving the evaluation result and input time information of the attribute analysis word for the object by the evaluator, and the evaluation result Analyzing primary and secondary attributes of the target object, storing attribute information about the analyzed target object, additionally storing the stored attribute information in the previously stored information, and providing attribute information of the target object to the client. It provides a property analysis method of the analysis target, characterized in that it comprises.

상기 속성을 분석하는 단계는, 입력된 평가 결과를 이용하여 54개의 1차 속성을 분석하고, 1차 속성 분석 결과를 이용하여 45개의 2차 속성을 분석하는 것을 특징으로 한다. The analyzing of the attributes may include analyzing 54 primary attributes using the input evaluation result and analyzing 45 secondary attributes using the primary attribute analysis result.

또한, 본 발명에 따른 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 분석 대상의 속성 분석 방법에 의한 컴퓨터프로그램을 저장한 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체를 제공한다.
A computer program stored in the computer program for the property analysis method of the analysis object characterized by storing a computer program according to the property analysis method of the analysis object according to any one of claims 1 to 7. Provide the medium.

이와 같이 하여 본 발명은 참여자에게 대상이 품고 있는 속성 정도를 평가하게 하여 대상의 속성을 구체화할 수 있는 솔루션을 제공하하여 마케팅 전략을 도출할 수 있다. In this manner, the present invention can derive a marketing strategy by providing a solution that allows the participants to evaluate the degree of the attributes of the object to embody the object's attributes.

또한, 속성 점수와 응답시간을 통해 대상과 속성의 연결에 대한 명확성도 측정할 수 있다. Attribute scores and response times can also measure the clarity of linking objects to attributes.

또한, 대상에 대한 속성의 정보와 유사한 타 대상(예를 들어 연예인 또는 동물)을 추출하여 매체 광고등에 대한 인사이트를 도출할 수 있다. In addition, it is possible to derive insight into media advertisements by extracting other objects (for example, entertainers or animals) similar to the information on the attributes of the objects.

또한, 정형화된 질문지가 사전에 제작되고, 데이터베이스화되어 저장되어 있기 때문에 종단 비교가 가능하다.
In addition, because the standardized questionnaire is prepared in advance, databased and stored, longitudinal comparison is possible.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 대상의 속성 분석 시스템의 블록도.
도 2는 일 실시예에 따른 속성 분석 서버의 블록도.
도 3은 일 실시예에 따른 속성 분석 서버의 대상에 대한 속성 분석을 위해 제공되는 화면.
도 4는 일 실시예에 따른 속성 분석 결과를 설명하기 위한 도면.
도 5는 일 실시예에 따른 분석 대상의 속성 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도.
1 is a block diagram of an attribute analysis system of an analysis target according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of an attribution analysis server according to an embodiment.
3 is a screen provided for attribute analysis of a target of an attribute analysis server according to an embodiment.
4 illustrates an attribute analysis result according to an exemplary embodiment.
5 is a flowchart illustrating an attribute analysis method of an analysis target, according to an exemplary embodiment.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. It will be apparent to those skilled in the art that the present invention may be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, It is provided to let you know. Wherein like reference numerals refer to like elements throughout.

본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석 되어야 할 것이다. 이러한 이유로 본 발명의 단어 또는 이미지의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체의 구성부들의 구성은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.
It is to be clarified that the division of components in this specification is merely a division by main function which each component is responsible for. That is, two or more constituent parts to be described below may be combined into one constituent part, or one constituent part may be divided into two or more functions according to functions that are more subdivided. In addition, each of the constituent units described below may additionally perform some or all of the functions of other constituent units in addition to the main functions of the constituent units themselves, and that some of the main functions, And may be carried out in a dedicated manner. Accordingly, the presence or absence of each component described in this specification should be interpreted as a function. For this reason, it is evident that the configuration of the system and method for attribute analysis of words or images of the present invention and the components of the recording medium storing the computer program for the method may be different to the extent that the object of the present invention can be achieved. Reveal.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 대상의 속성 분석 시스템의 블록도이다. 도 2는 일 실시예에 따른 속성 분석 서버의 블록도이다. 도 3은 일 실시예에 따른 속성 분석 서버의 대상에 대한 속성 분석을 위해 제공되는 화면이다. 도 4는 일 실시예에 따른 속성 분석 결과를 설명하기 위한 도면이다. 1 is a block diagram of an attribute analysis system of an analysis target according to an embodiment of the present invention. 2 is a block diagram of an attribute analysis server according to an exemplary embodiment. 3 is a screen provided for attribute analysis of a target of an attribute analysis server, according to an exemplary embodiment. 4 is a diagram for describing a result of attribute analysis, according to an exemplary embodiment.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이 본 실시예에 따른 속성 분석 시스템은 네트웍을 통해 단어 또는 이미지 형태로 제공된 대상에 대한 속성을 평가하는 다수의 패널 단말기(100)와, 상기 대상에 대한 속성 평가를 위한 속성 분석 단어를 제공하고, 패널의 평가 결과에 따라 대상에 대한 속성을 분석하는 속성 분석 서버(200)와, 분석된 대상에 대한 속성 평가 결과를 확인하는 클라이언트 단말기(300)를 포함한다. As shown in FIG. 1 and FIG. 2, the attribute analysis system according to the present embodiment includes a plurality of panel terminals 100 for evaluating attributes of an object provided in the form of a word or an image through a network, and an attribute evaluation of the object. Providing an attribute analysis word for, the attribute analysis server 200 for analyzing the attribute of the object according to the evaluation result of the panel, and a client terminal 300 for checking the attribute evaluation result for the analyzed object.

상기 패널 단말기(100)는 유무선 네트웍을 통해 제공된 대상에 대한 속성 분석 단어쌍을 사용자에게 제공한다. 그리고 사용자에 의해 평가된 대상에 대한 속성 평가 결과를 속성 분석 서버(200)에 제공한다. The panel terminal 100 provides a user with an attribute analysis word pair for an object provided through a wired or wireless network. Then, the attribute evaluation result for the object evaluated by the user is provided to the attribute analysis server 200.

이러한 패널 단말기(100)로 유무선 통신이 가능한 다양한 형태의 단말이 사용될 수 있다. 예를 들어 PC, 노트북, 모바일 단말기(스마트폰, PDA 등) 등이 사용될 수 있다. Various types of terminals capable of wired and wireless communication may be used as the panel terminal 100. For example, a PC, a notebook, a mobile terminal (smartphone, PDA, etc.) may be used.

속성 분석 서버(200)는 도 2에 도시된 바와 같이 속성 분석 단어쌍과 2차 속성 요소 정보가 저장된 단어 저장부(210)와, 대상 정보와 속성 분석 단어쌍 정보를 패널 단말기에 제공하는 단어 제공부(220)와, 패널 단말기를 통한 사용자의 평가(판단) 결과 및 응답 시간 정보를 제공받아 저장하는 평가 결과 수신부(230)와, 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 속성 및 감성을 분석하는 속성 분석부(240)와, 사용자의 응답시간 정보를 이용하여 속성 연결에 대한 명확성을 측정하는 타임 추가부(250)와, 대상들에 대한 속성 결과를 저장하는 속성 데이터 베이스(260)와, 상기 속성 데이터 베이스(260) 내에서 일 대상과 유사한 속성을 갖는 타 대상을 추출하여 제공하는 대상 비교부(270)와, 패널 단말기의 사용자에게 보상을 수행하는 보상부(280) 및 클라이언트 단말기의 요청을 처리하는 요청 처리부(290)를 구비한다. As shown in FIG. 2, the attribute analysis server 200 may include a word storage unit 210 in which attribute analysis word pairs and secondary attribute element information are stored, and a word system for providing target information and attribute analysis word pair information to a panel terminal. Study 220, an evaluation result receiving unit 230 that receives and stores the evaluation (determination) result and response time information of the user through the panel terminal, and an attribute analysis analyzing the attributes and emotions of the object using the evaluation result The unit 240, a time adder 250 for measuring clarity of the attribute connection using the response time information of the user, an attribute database 260 for storing attribute results for objects, and the attribute data An object comparator 270 that extracts and provides another object having attributes similar to one object in the base 260, a compensator 280 that compensates a user of the panel terminal, and a request of a client terminal The request processing unit 290 for processing.

본 실시예의 속성 분석 서버(200)는 네트워크를 통해 접속된 패널 단말기(100)의 사용자에게 대상에 대한 속성 분석 단어를 제공하여, 대상에 대한 속성을 평가하고, 그 평가 결과를 이용하여 마케팅 전략을 도출할 수 있도록 한다. The attribute analysis server 200 according to the present embodiment provides an attribute analysis word for an object to a user of the panel terminal 100 connected through a network, evaluates the attribute for the object, and uses the evaluation result to calculate a marketing strategy. To be able to derive.

이때, 상기 대상으로는 제품(생산품), 브랜드, 멀티미디어 작품(영화 등), 문학 작품, 사람, 동물, 디자인을 포함할 수 있다. 물론 이외에 단어 또는 영상 이미지 등으로 표시 가능한 다양한 유무형의 사물이 대상으로 선정될 수 있다. In this case, the object may include a product (product), a brand, a multimedia work (movie, etc.), a literary work, a person, an animal, a design. Of course, a variety of tangible and intangible objects that can be displayed as words or video images may be selected as objects.

상기 단어 저장부(210)는 대상에 대한 속성을 평가 분석할 수 있는 속성 분석 단어를 저장한다. 바람직하게는 본 실시예에 의해 저장되는 단어는 약 50개의 속성을 각각 지닌 단어들인 것이 효과적이다. The word storage unit 210 stores attribute analysis words for evaluating and analyzing the attributes of the object. Preferably, the words stored by the present embodiment are effectively words having about 50 attributes each.

바람직하게는 본 실시예에서는 54개의 속성 분석 단어를 구비하는 것이 효과적이다. Preferably, in this embodiment, it is effective to have 54 attribute analysis words.

여기서, 54개의 속성 분석단어는 하기 표 1과 같다. Here, 54 attribute analysis words are shown in Table 1 below.

남성적이다/여성적이다Masculine / feminine 고급스럽다/
저급하다
Luxurious /
Low
신뢰한다/
불신한다
Trust
Distrust
단기적이다/
장기적이다
Short term /
Long-term
거칠다/
부드럽다
crudity/
soft
건조하다/
습하다
dry/
humid
감성적이다/이성적이다Emotional / reasonable 우수하다/
열등하다
great/
Inferior
똑똑하다/
멍청하다
Smart/
stupid
상승하다/
하락하다
increase/
Fall
딱딱하다/
물렁하다
It is hard/
Soften
밝다/
어둡다
bright/
dark
기능적이다/심미적이다Functional / aesthetic 동적이다/
정적이다
Dynamic /
Is static
구체적이다/
추상적이다
Specific
Abstract
사랑스럽다/
실망스럽다
lovely/
I'm disappointed.
아프다/
편하다
pain/
comfortable
가깝다/
멀다
close/
far
희다/
검다
White /
Black
긍정적이다/
부정적이다
Positive/
Negative
동사이다/
명사이다
Is a verb
Be a noun
공포를 느낀다/ 행복하다I feel fear / happy 짜다/
싱겁다
salty/
Fresh
살아있다/
죽어있다
live/
Dead
평범하다/
특이하다
normal/
Unusual
크다/
작다
Big/
small
모호하다/
분명하다
Ambiguous /
Obvious
과대평가/
과소평가
Overestimation /
Underestimation
달다/
쓰다
Sweet/
write
한국적/
이국적
Korean /
Exotic
최신식이다/구식이다It is up-to-date / old-fashioned 불안하다/
안정적이다
Unstable/
Stable
풍부하다/
부족하다
Abundant /
Lack
상대적이다/
절대적이다
Relative /
Absolute
맵다/
느끼하다
spicy/
greasy
관심있다/
관심없다
Interested/
be not interested in
선하다/
악하다
Good /
Evil
기쁘다/
슬프다
happy/
sad
만족스럽다/
불만족스럽다
Satisfied /
Dissatisfied
발생하다/
소멸하다
to occur/
Extinguish
시끄럽다/
조용하다
noisy/
its sillent
좋아한다/
싫어한다
Likes/
Dislike
(나와)유관하다/무관하다(Me) relevant / not relevant (내가)잘안다
/잘모른다
I know well
/I do not know
질적이다/
양적이다
Qualitative /
Quantitative
분노하다/
안심하다
Anger /
Rest assured
높다/
낮다
high/
low
아름답다/
추하다
beautiful/
Ugly
강하다/
약하다
strong/
weak
독립적이다/
연합적이다
Independent /
Associated
단순하다/
복잡하다
simple/
Complex
뜨겁다/
차갑다
hot/
cold
고소하다/
퀴퀴하다
Sue/
Squeak
능숙하다/
서툴다
skillful/
Poor

단어 제공부(220)는 대상 관련 정보와 속성 분석 단어를 순차적으로 패널 단말기(100)에 제공한다. 도 3에 도시된 바와 같이 대상 관련 정보로는 대상의 명칭을 나타내는 단어이거나, 대상을 나타내는 이미지 사진일 수 있다. 물론 이에 한정되지 않고, 평가받을 대상을 표현할 수 있는 모든 것이 가능하다. The word provider 220 sequentially provides the object related information and the attribute analysis word to the panel terminal 100. As shown in FIG. 3, the object related information may be a word indicating a name of the object or an image photograph indicating the object. Of course, the present invention is not limited thereto, and everything that can express the object to be evaluated is possible.

그리고, 단어 제공부(220)는 속성 분석 단어를 제공하되, 속성 분석 단어에 대한 평가값을 얻을 수 있도록 해당 단어에 대한 평가 점수 정보도 함께 제공한다. 이때, 평가 점수 정보는 제공되는 두 단어(즉, 단어쌍)에 대한 평가자(사용자)의 느낌을 백분율(%)로 표시된 값일 수 있다. 물론 이에 한정되지 않고, 1 내지 100점을 매길 수 있는 점수로 표기될 수 있다. 또한, -100 내지 100 까지 표현이 가능할 수도 있다. In addition, the word provider 220 provides an attribute analysis word, and also provides evaluation score information on the word to obtain an evaluation value for the attribute analysis word. At this time, the evaluation score information may be a value expressed as a percentage (%) of the feeling of the evaluator (user) for the two words (ie, word pairs) provided. Of course, the present invention is not limited thereto and may be expressed as a score capable of scoring 1 to 100 points. In addition, it may be possible to represent up to -100 to 100.

평가 결과 수신부(230)는 평가자에 의해 평가된 대상에 대한 평가 결과를 수신 받아 저장한다. The evaluation result receiving unit 230 receives and stores the evaluation result for the object evaluated by the evaluator.

이때, 도 3에서와 같이 거미에 대한 평가자의 속성 평가 결과는 아름답다보다 추하다는 개념이 71%더 가깝다. 이때, 제공되는 값은 아름답다는 29% 정보이고, 추하다는 71% 정보가 제공될 수 있다. 물론 이때 제공되는 정보는 다양한 형태의 값으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 아름답다는 -100이고, 추하다는 +71일 수 있다. At this time, 71% closer to the concept that the property evaluation result of the evaluator for the spider is more beautiful than that shown in FIG. In this case, the provided value is 29% information that is beautiful, and 71% information that is ugly may be provided. Of course, the information provided at this time may be represented by various types of values. For example, beautiful can be -100 and ugly can be +71.

이와 같은 정보가 평가 결과 수신부(230)에 수신되고, 별도의 저장 수단에 저장된다. 물론 앞서 언급한 단어 제공부(220)에서 제공하는 평가 점수 정보에 따라 다양한 형태의 평가 결과가 제공될 수 있다. 이때, 54개의 평가 결과를 제공받고, 이를 저장한다. 물론 상기 54개의 평가 결과는 디폴트로 고객의 요구에 따라 평가 결과가 줄어들거나 늘어날 수 있다. 이때, 평가 결과의 확장은 추가적인 속성 분석 단어의 제공을 통해 확보할 수 있다. Such information is received by the evaluation result receiver 230 and stored in a separate storage means. Of course, various types of evaluation results may be provided according to evaluation score information provided by the word provider 220 mentioned above. In this case, 54 evaluation results are provided and stored. Of course, the 54 evaluation results may be reduced or increased according to the customer's request by default. At this time, the expansion of the evaluation result can be secured by providing additional attribute analysis words.

여기서, 상기 평가 결과 수신부(230)는 일 평가 화면에 대한 응답시간 정보 또한, 제공받는다. 예를 들어, 도 3이 제공된 이후, 해당 대상(거미)에 대한 평가를 완료한 시점까지 걸리는 시간 정보를 제공받는다. 이때, 시간 정보는 밀리초 단위 시간 정보를 제공받는 것이 바람직하다. Here, the evaluation result receiver 230 is also provided with response time information on the one evaluation screen. For example, after FIG. 3 is provided, time information required to complete the evaluation of the target (spider) is provided. In this case, the time information is preferably provided with time information in milliseconds.

속성 분석부(240)는 평가 결과에 따른 54개의 차원에 대한 1차 평가를 진행하고, 이 1차 평가의 결과를 이용하여 약 45개의 2차 속성을 도출한다. 이를 통해 총 99개의 차원의 분석을 진행한다. The attribute analyzer 240 performs the first evaluation on 54 dimensions according to the evaluation result, and derives about 45 secondary attributes using the result of the first evaluation. Through this, a total of 99 dimensions are analyzed.

45개의 2차 속성은 하기 표2와 같다The 45 secondary attributes are shown in Table 2 below.

Figure 112012009686545-pat00001
Figure 112012009686545-pat00001

Figure 112012009686545-pat00002
Figure 112012009686545-pat00002

속성 분석부(240)는 평가 결과 수신부(230)를 통해 저장된 평가 결과를 종합하여 대상에 대한 2차 속성을 분석한다. The attribute analyzer 240 analyzes the secondary attributes of the object by combining the evaluation results stored through the evaluation result receiver 230.

이는 대상에 대한 속성 점수를 통해 새로운 속성에 대한 점수화가 가능하다. 즉, 글로벌 경쟁력, 잠재적 경쟁력, SWOT 분석등의 새로운 속성에 대한 점수화가 가능하다. 예를 들어, 시장성이라는 속성은 평가되지 않지만, 최신의, 우수한 또는 신뢰로운 등과 같은 속성 점수에 대한 종합을 통해 새로운 속성 평가가 가능하다. It is possible to score new attributes through attribute scores for the target. In other words, it is possible to score new attributes such as global competitiveness, potential competitiveness, and SWOT analysis. For example, the marketability attribute is not evaluated, but new attribute assessments are possible through synthesis of attribute scores such as current, superior or reliable.

2차 속성의 경우 요소들의 속성 점수의 합/요소의 개수를 이용하여 도출한다. 응답시간도 속성점수를 응답시간으로만 변경하여 동일하게 산출되고, 동일속성이 중복되는 것은 가중치를 부여한다. In the case of secondary attributes, it is derived using the sum of the attribute scores of the elements / number of elements. The response time is also calculated equally by changing the attribute score only to the response time, and overlapping attributes are weighted.

속성 분석부(240)는 99개의 속성에 대한 점수를 평가하고, 그 점수 결과를 클라이언트 단말기에 제공할 수 있다. 또한, 속성 분석부(240)는 다수의 평가자(사용자)에 의한 평가 결과를 저장하고, 평균 값을 산정하여 저장할 수 있다. 이때, 사용자의 개인 정보에 따라 분석결과를 산출할 수도 있다. 이와 같이 산정된 속성 평가 결과는 속성 데이터 베이스(260)에 저장된다. The attribute analyzer 240 may evaluate scores for 99 attributes and provide the score results to the client terminal. In addition, the attribute analyzer 240 may store evaluation results by a plurality of evaluators (users) and calculate and store an average value. In this case, the analysis result may be calculated according to the user's personal information. The attribute evaluation result calculated in this way is stored in the attribute database 260.

즉, 2차 속성은 1차 속성들의 조합을 통해 산출한다. 예를들어, '시장성'이라는 속성의 경우 조사 참여자가 평가하는 속성은 아니지만, 조사 참여자가 평가하는 속성에 해당하는 '최신의', '유관한', '우수한' 및 '신뢰로운' 등의 속성에 대한 점수를 통해 추가적으로 산출된다. 1차 속성은 소비자가 직관적으로 판단할 수 있는 더 이상 쪼개지지 않는 것이고, 2차 속성은 1차 속성의 여러 항목을 조합하여 결정되는 속성이다. That is, the secondary attribute is calculated through the combination of the primary attributes. For example, the attribute 'Marketability' is not an attribute evaluated by a survey participant, but an attribute such as 'latest', 'relevant', 'excellent' and 'trusted' that corresponds to an attribute evaluated by a survey participant. It is further calculated through the score for. The primary attribute is no longer broken by the consumer intuitively, and the secondary attribute is an attribute determined by combining several items of the primary attribute.

그리고, 각 대상에 대하여 평가한 속성을 수치로 전환하고, 이를 도 4a에 도시된 바와 같이 그래프 형태로 제공할 수 있다. 이를 통해 단어의 속성 뿐만 아니라 판단의 기준, 혹은 가치관의 정도 또한 측정이 가능하다.In addition, the attributes evaluated for each object may be converted into numerical values, and may be provided in a graph form as shown in FIG. 4A. In this way, not only the attributes of words but also the standard of judgment or value can be measured.

또한, 도 4b에 도시된 바와 같이 각 대상에 대한 속성을 감성 이미지로 나타낼 수 있고, 이를 별도의 척도로 나타낼 수 있다. 물론, 이에 한정되지 않고, 대상에 대한 모든 속성을 응답시간과 속성 점수를 2차원 차트로 다양한 형태의 이미지를 나타낼 수 있다. In addition, as shown in FIG. 4B, an attribute of each object may be represented as an emotion image, and this may be represented on a separate scale. Of course, the present invention is not limited thereto, and various attributes of the object may be represented in a two-dimensional chart with response time and attribute scores.

본 실시예에서는 상술한 바와 같은 조사를 통해 평가자들이 미처 의식적으로 인지하지 못하는 심층 심리까지도 파악할 수 있다.In this embodiment, through the above-described investigation, even the in-depth psychology that the evaluators may not perceive consciously can be grasped.

이는 속성 점수 및 응답 시간의 결과를 통해 소비자의 심층심리 파악이 가능하다. 그리고, 본 시스템의 경우 빠른 판단을 유도한다. 이를 통해 직관적, 심층적인 응답을 얻을 수 있다. 물론 빠른 판단을 유도하지만, 무성의하게 답변하지 않도록 속성 점수를 타 응답자들과 비교하여 점수가 유사할 경우 높은 포인트를 부여한다. 그리고, 반응 시간은 대상과 속성의 연결 명확성에 따라 결정된다. 이는 자율적 통제가 어려운 부분이기 때문에 심층적인 심리에 대한 파악이 가능하다. 이는 질문이 단순하고, 같은 형식이 반복되기 때문에 질문의 의도를 예상할 수 없어 조사의 신뢰성을 높일 수 있다. It is possible to grasp the in-depth psychology of consumers through the result of attribute score and response time. And, in the case of this system, a quick judgment is induced. This provides an intuitive, in-depth response. Of course, it induces quick judgment, but compares attribute scores with other respondents so that they do not answer silently, and gives high points when scores are similar. The reaction time is then determined by the clarity of the connection between the object and the property. This is a difficult part of autonomous control, so it is possible to understand in-depth psychology. This can increase the credibility of the survey because the question is simple and the same form is repeated and the intention of the question cannot be predicted.

본 실시예에서는 타임 추가부(250)를 두어 사용자의 응답시간 정보를 이용하여 대상과 속성 간의 연결에 대한 명확성을 측정할 수 있다. In this embodiment, the time adder 250 may be provided to measure the clarity of the connection between the object and the attribute by using the response time information of the user.

본 실시예에서는 속성 점수가 평가 대상이 속성을 지닌 강도를 의미하고, 반응 시간(응답시간)은 대상과 속성 간의 연결 명확성을 의미한다. In the present embodiment, the attribute score refers to the strength of the evaluation target, and the response time (response time) refers to the clarity of the connection between the target and the attribute.

즉, 조사 참여자가 '김일성'이라는 대상에 대해 '여성스러운-남성스러운'에 대한 평가를 하는 과정에서 '남성스러운'에 90점을 주었는데, 이를 판단하기 위해 3초 이상을 생각했다면, 이는 김정일이 '남성스러운'에 대한 높은 속성 점수를 갖고 있기는 하지만, 이 점수를 부여하는 과정에서 고민하는 시간이 길었기 때문에, 대상과 속성과의 연결 명확성은 낮다고 판단한다. 하지만, '김일성'에 대한 '착한-사악한'에 대한 평가를 하는 과정에서 '사악한'에 70점의 점수를 주고, 이를 판단하기 위해 1초 미만으로 생각했다면, 이는 김정일이 '사악한'이라는 속성에 대한 '남성스러운'보다는 낮은 속성 점수를 갖지만, 이에 대한 판단은 별다른 고민이 필요없는 것으로 매우 높은 연결 명확성을 갖는다. In other words, when a survey participant gave a 90-point mark to 'male' in the process of evaluating 'feminine-male' for the subject 'Kim Il-sung', if Kim thought about three seconds or more to determine this, Although he has a high attribute score for 'male', he thinks the connection clarity between objects and attributes is low because of the lengthy time spent in assigning this score. However, in the process of evaluating 'good-evil' for 'Kim Il-sung', if you gave 70 points to 'evil' and thought it to be less than 1 second to judge this, this means that Kim Jong-il's attribute of 'evil' It has a lower attribute score than 'male', but the judgment on this does not require much concern and has a very high connection clarity.

그리고, 응답 시간이 0.1초 내지 1초 이내의 경우, 평가자가 대상에 대하여 인지하고 있는 속성이 확고함으로 인정하여 평가 점수에 6 내지 10%의 가중치를 부여하는 것이 가능하다. 또한, 1초에서 3초 이내인 경우에는 약 1 내지 5%의 가중치를 부여한다. 또한, 3초 이상인 경우에는 가중치를 부여하지 않을 수 있다. And when the response time is within 0.1 second to 1 second, it is possible to recognize that the attribute recognized by the evaluator is firm and weight the evaluation score to 6 to 10%. In addition, in the case of 1 second to less than 3 seconds, a weight of about 1 to 5% is given. In addition, in the case of 3 seconds or more, the weight may not be given.

물론, 반응 시간은 대상과 속성간의 연결 명확성이라는 다른 차원의 수치이기 때문에 속성 점수와 통합하지 않는 것이 바람직하다. 물론, 반응 시간이 높게 나온 경우, 참여자들이 평가에 고민을 많이 한 것으로, 따라서, 대상과 속성 간의 연결 명확성이 낮아, 대상과 속성에 대한 평가에 대한 수정이 마케팅적으로 가능할 수 있다. Of course, the response time is a different dimension of the link clarity between the object and the property, so it is not desirable to integrate it with the property score. Of course, when the response time is high, the participants have a lot of worries about the evaluation, and therefore, the connection between the object and the property is low, and the modification of the evaluation of the object and the property may be possible in marketing.

이와 같이 가중치가 부여된 속성 결과를 이용하여 앞서 언급한, 새로운 속성 평가, 그래프 형태의 변환 및 감성 이미지로 변환 및 저장한다. 이때, 가중치가 부여된 속성 분석 결과는 속성 데이터 베이스(260)에 저장된다. In this way, the weighted attribute results are used to convert and store the new attribute evaluation, graph form transformation, and emotional image. At this time, the weighted attribute analysis result is stored in the attribute database 260.

또는 기 저장된 속성 데이터 베이스(260)의 값에 신규 분석된 결과값을 추가할 수 있다. 이를 통해 단일 대상에 대한 다수의 누적 조사 및 분석이 가능하게 되어 대상에 대한 속성 이미지를 정확하게 파악할 수 있는 장점이 있다. Alternatively, a newly analyzed result value may be added to a value of the previously stored attribute database 260. This enables multiple cumulative investigations and analysis of a single object, which has the advantage of accurately identifying the attribute image of the object.

물론 본 실시예는 이에 한정되지 않고, 상기 응답 시간에 따라 마이너스 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어 응답시간이 30초가 넘어가는 경우 사용자가 해당 대상에 대한 속성을 정확히 인지하지 못하는 것으로 판단하여 -1 내지 -5%의 가중치를 부여할 수도 있다. Of course, this embodiment is not limited to this, and may be given a negative weight according to the response time. For example, if the response time is more than 30 seconds, the user may determine that the attribute for the target is not accurately recognized and may give a weight of -1 to -5%.

본 실시예의 속성 분석 서버(200)는 대상 비교부(270)를 구비한다. 이를 통해 클라이언트 단말기에서 자신의 분석 의뢰한 대상의 속성과 유사한 속성을 갖는 연예인 또는 동식물을 제공할 수 있다. 대상 비교부(270)는 대상의 속성 분석 결과 또는 대상에 대한 감성 이미지 값이 유사한 대상을 선정한다. 바람직하게는 다수의 대상간을 분석하여 요청 대상의 속성 분석 결과 값이 10% 내에서 유사한 대상을 선정한다.The attribute analysis server 200 of the present embodiment includes a target comparator 270. Through this, the client terminal may provide an entertainer or a plant or animal having an attribute similar to that of the subject of his / her request for analysis. The object comparator 270 selects an object having a similar property analysis result or an emotional image value for the object. Preferably, a plurality of objects are analyzed to select similar objects within 10% of the attribute analysis result value of the request object.

즉, 대상에 대한 속성의 정도를 속성 데이터베이스(260)에 저장된 속성 정보와 비교하여 닮은 대상을 추출할 수 있다. That is, a similar object may be extracted by comparing the degree of the attribute of the object with the attribute information stored in the attribute database 260.

또한, 본 실시예에서는 보상부(280)를 두어 패널 단말기(100)에 접속된 평가자의 평가 결과에 따른 보상을 하여주어 평가자의 참여도를 향상시킬 수 있다. In addition, in the present exemplary embodiment, the compensation unit 280 may be provided to compensate for the evaluation result of the evaluator connected to the panel terminal 100, thereby improving participation of the evaluator.

보상부(280)는 평가자의 속성 평가 결과와 기 평가된 속성 평가 결과를 비교하여 유사할 경우 더 높은 리워드를 제공한다. The compensator 280 compares the evaluator's attribute evaluation result with the previously evaluated attribute evaluation result and provides a higher reward if similar.

리워드 계산법은 하기와 같다. The reward calculation method is as follows.

워드 A와 속성 B에 대한 A-B 점수의 평균이 N일 경우, If the average of the A-B scores for word A and property B is N,

'1>' N의 상, 중, 하 여부, '1>' N is upper, middle, lower,

N과 입력점수가 0~48, 49~52, 53~100의 구간에 있음이 일치하는 경우 : 2점 부여If N and input score are in the range of 0 ~ 48, 49 ~ 52, 53 ~ 100, match: 2 points

'2>' N과의 차이Difference from '2>' N

(입력값-N)의 절대값이 5보다 작은 경우 : 2If the absolute value of (Input-N) is less than 5: 2

(입력값-N)의 절대값이 20보다 작은 경우 : 1If the absolute value of (Input-N) is less than 20: 1

(입력값-N)의 절대값이 20보다 큰 경우 : 0If the absolute value of (Input-N) is greater than 20: 0

획득점수는 '1>의 점수' + '2>의 점수'Score obtained is '1> score' + '2> score'

이에 따른 점수표는 하기와 같다. The scorecard according to this is as follows.

4점 : EXC, 3점 : GOOD, 2점 : NORMAL, 1점 : BAD, 0점 : POOR
4 points: EXC, 3 points: GOOD, 2 points: NORMAL, 1 point: BAD, 0 points: POOR

상기와 같은 리워드 점수를 통해 보상을 실시할 수도 있다. 이때, 상기 리워드는, 현금일 수 있고, 현금에 해당하는 포인트 또는 상품일 수 있다. 이때, 제 3 리워드는 기본 리워드이고, 제 2 리워드는 제 3 리워드보다는 금액이 크고, 제 1 리워드는 제 2 리워드 보다 금액이 큰 것이 바람직하다. 이때, 제 2 리워드는 제 3 리워드 보다 5 내지 20% 많은 보상이 주어지고, 제 1 리워드는 제 2 리워드 보다 5 내지 20% 많은 보상이 주어지는 것이 바람직하다. Compensation may be performed through the reward points as described above. In this case, the reward may be cash and may be points or products corresponding to cash. In this case, it is preferable that the third reward is a basic reward, the second reward is larger than the third reward, and the first reward is larger than the second reward. In this case, the second reward may be given 5 to 20% more reward than the third reward, and the first reward may be given 5 to 20% more reward than the second reward.

본 실시예에서는 상기 속성 분석 서버(200)에 대상에 대한 속성 분석의 의뢰하고, 그 결과를 제공받는 클라이언트 단말기(300)를 구비한다. In this embodiment, the attribute analysis server 200 is provided with a client terminal 300 for requesting an attribute analysis of a target and receiving the result.

본 시스템은 대상에 대한 속성의 정보와 유사한 타 대상(예를 들어 연예인 또는 동물)을 추출하여 매체 광고등에 대한 인사이트를 도출할 수 있다. 또한, 정형화된 질문지가 사전에 제작되고, 데이터베이스화되어 저장되어 있기 때문에 종단 비교가 가능하다. The system may extract other objects (eg, entertainers or animals) similar to the information on the attributes of the objects to derive insights about media advertisements. In addition, because the standardized questionnaire is prepared in advance, databased and stored, longitudinal comparison is possible.

하기에서는 본 실시예에 따른 대상의 속성 분석 방법에 관해 설명한다. Hereinafter, a method of analyzing an attribute of an object according to an exemplary embodiment will be described.

도 5는 일 실시예에 따른 분석 대상의 속성 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 5 is a flowchart illustrating a method of analyzing an attribute of an analysis target, according to an exemplary embodiment.

도 5에 도시된 바와 같이 본 실시예에 따른 대상의 속성 분석 방법은 먼저, 클라이언트는 자신의 단말을 통해 속성 분석을 원하는 대상 정보를 속성 분석 서버에 제공한다. 이어서, 속성 분석 서버는 상기 대상에 대한 속성 분석을 진행한다.As shown in FIG. 5, in the method for analyzing an attribute of an object according to the present embodiment, first, a client provides target attribute information for attribute analysis to its attribute analysis server through its terminal. Subsequently, the attribute analysis server performs attribute analysis on the object.

평가자가 자신의 패널 단말기를 통해 속성 분석 서버에 접속한다. 이때, 별도의 로그인 단계를 거칠 수도 있다. The evaluator accesses the attribution analysis server through his panel terminal. In this case, a separate login step may be performed.

이어서, 속성 분석 서버는 분석을 위한 대상 정보와, 속성 분석 단어 정보를 패널 단말기에 제공한다(S110). Subsequently, the attribute analysis server provides the target information for analysis and the attribute analysis word information to the panel terminal (S110).

이때, 상기 속성 분석 단어는 약 54개의 속성 단어를 포함한다. In this case, the attribute analysis word includes about 54 attribute words.

이어서, 패널 단말기를 통해 제공된 대상 정보에 대하여 평가자가 느끼고 인지하고 있는 속성에 해당하는 단어의 평가 결과 정보와 해당 평가 결과를 얻기까지의 입력 시간 정보를 속성 분석 서버에 제공한다(S120). Subsequently, the evaluation result information of the word corresponding to the attribute felt and recognized by the evaluator with respect to the target information provided through the panel terminal and input time information until obtaining the evaluation result are provided to the attribute analysis server (S120).

이어서, 속성 분석 서버는 제공된 평가 결과 정보를 1차 속성으로 저장하고, 1차 속성을 이용하여 2차 속성을 산출하여 대상에 대한 속성을 분석한다(S130). 즉, 먼저, 입력된 결과를 이용하여 1차 속성을 분석하고, 1차 속성을 이용하여 2차 속성을 분석한다. Subsequently, the attribute analysis server stores the provided evaluation result information as the primary attribute, calculates the secondary attribute using the primary attribute, and analyzes the attribute for the object (S130). That is, first, the primary attribute is analyzed using the input result, and the secondary attribute is analyzed using the primary attribute.

이어서, 상기 결과를 저장한다. 이때, 기 저장된 정보가 있는 경우 해당 정보에 결과 정보가 추가 저장된다. 여기서, 상기 정보들을 그 평균 값이 저장되는 것이 바람직하다. The result is then stored. In this case, if there is previously stored information, the result information is additionally stored in the corresponding information. Here, the average value of the above information is preferably stored.

이어서, 평가자의 평가에 대하여 보상을 실시하되, 평가자의 평가 결과가 대상에 대한 속성 평균 값에 근접할 수록 상기 보상금을 높이 책정하여 보상한다(S140). Subsequently, the reward of the evaluator is compensated, and as the evaluation result of the evaluator is closer to the attribute average value for the object, the reward is set higher and compensated (S140).

이어서, 상기 대상에 대한 속성 평균 정보를 클라이언트에 제공한다(S150). Subsequently, attribute average information about the target is provided to the client (S150).

이어서, 클라이언트로부터 대상과 유사한 속성을 갖는 연예인 또는 동식물 정보의 요청이 있는지 판단한다. 판단 결과 요청이 있는 경우, 대상의 속성과 유사한 범위의 연예인 및 동식물 리스트를 제공한다(S160). Then, it is determined whether there is a request for entertainer or flora and fauna information having a property similar to the object from the client. If there is a request as a result of the determination, a list of entertainers and animals and plants in a range similar to that of the target property is provided (S160).

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명은 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention.

100 : 패널 단말기 200 : 속성 분석 서버
210 : 단어 저장부 220 : 단어 제공부
230 : 평가 결과 수신부 240 : 속성 분석부
250 : 타임 추가부 260 : 속성 데이터베이스
270 : 대상 비교부 280 : 보상부
290 : 요청 처리부 300 : 클라이언트 단말기
100: terminal panel 200: property analysis server
210: word storage unit 220: word provider
230: evaluation result receiver 240: attribute analysis unit
250: time addition unit 260: attribute database
270: target comparison unit 280: compensation unit
290: request processing unit 300: client terminal

Claims (9)

단어 또는 이미지 형태로 제공되는 평가 대상에 대한 속성을 평가하는 다수의 패널 단말기;
상기 대상에 대한 속성 평가를 위한 속성 분석 단어를 제공하고, 패널의 평가 결과에 따라 대상에 대한 속성을 분석하는 속성 분석 서버; 및
분석된 대상에 대한 속성 평가 결과를 확인하는 클라이언트 단말기를 포함하며, 상기 속성 분석 서버는,
속성 분석 단어쌍이 저장된 단어 저장부와, 대상 정보와 속성 분석 단어쌍 정보를 패널 단말기에 제공하는 단어 제공부와, 패널 단말기를 통한 사용자의 평가(판단) 결과 및 응답 시간 정보를 제공받아 저장하는 평가 결과 수신부와, 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 속성 및 감성을 분석하는 속성 분석부와, 대상들에 대한 속성 결과를 저장하는 속성 데이터 베이스와, 클라이언트 단말기의 요청을 처리하는 요청 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템.
A plurality of panel terminals evaluating attributes of the evaluation target provided in the form of words or images;
An attribute analysis server for providing an attribute analysis word for attribute evaluation of the object and analyzing the attribute for the object according to the evaluation result of the panel; And
And a client terminal for checking an attribute evaluation result for the analyzed object, wherein the attribute analysis server includes:
A word storage unit storing attribute analysis word pairs, a word providing unit providing target information and attribute analysis word pair information to a panel terminal, and an evaluation for receiving and storing a user's evaluation (decision) result and response time information through the panel terminal And a result receiver, an attribute analyzer for analyzing the attributes and emotions of the object using the evaluation result, an attribute database for storing the attribute results for the objects, and a request processor for processing a request of the client terminal. Characteristic analysis system of the object to be characterized.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 단어 저장부는 54개의 속성 분석 단어쌍을 저장하고,
상기 속성 분석부는 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 1차 속성을 분석하고, 1차 분석 결과를 이용하여 45개의 2차 속성을 도출하여,
99개의 차원의 분석을 진행하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템.
The method of claim 1,
The word storage unit stores 54 attribute analysis word pairs,
The attribute analyzer analyzes the primary attributes of the object using the evaluation results, and derives 45 secondary attributes using the primary analysis results.
An attribute analysis system for analysis, characterized in that the analysis of 99 dimensions.
제3항에 있어서,
상기 2차 속성은 요소들의 속성 점수의 합을 요소들의 개수로 나눈 값을 이용하여 도출하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템.
The method of claim 3,
The secondary attribute is the attribute analysis system of the analysis object, characterized in that derived by using a value obtained by dividing the sum of the attribute score of the elements by the number of elements.
제1항에 있어서,
상기 속성 분석 서버는 사용자의 응답시간 정보를 이용하여 속성 연결에 대한 명확성을 측정하는 타임 추가부와, 상기 속성 데이터 베이스 내에서 임의의 대상과 유사한 속성을 갖는 타 대상을 추출하여 제공하는 대상 비교부와, 패널 단말기의 사용자에게 보상을 수행하는 보상부를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템.
The method of claim 1,
The attribute analysis server may further include a time adder configured to measure clarity of the attribute connection using the response time information of the user, and a target comparator configured to extract and provide another object having an attribute similar to any object in the attribute database. And a compensation unit configured to compensate the user of the panel terminal.
제5항에 있어서,
상기 보상부는 속성 점수를 타 응답자와 비교하여 점수가 유사할 수록 높은 보상을 실시하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 시스템.
The method of claim 5,
And the compensation unit compares the attribute score with other respondents and performs a higher reward as the score is similar.
속성 분석 서버가 평가자에게 속성 분석 단어 정보와 분석을 위한 대상 정보를 패널 단말기로 제공하는 단계;
상기 속성 분석 서버가 평가자에 의해 대상에 대한 속성 분석 단어의 평가 결과와 입력 시간 정보를 상기 패널 단말기로부터 제공받는 단계;
상기 속성 분석 서버가 상기 평가 결과를 이용하여 대상에 대한 1차 및 2차 속성을 분석하는 단계;
상기 속성 분석 서버가 분석된 대상에 대한 속성 정보를 저장하되, 기 저장된 정보에 추가 저장하는 단계; 및
상기 속성 분석 서버가 상기 대상에 대한 속성 정보를 클라이언트에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 방법.
Providing, by the attribute analysis server, the panel terminal with attribute analysis word information and target information for analysis to the evaluator;
Receiving, by the attribute analysis server, an evaluation result of the attribute analysis word and input time information from the panel terminal by an evaluator;
Analyzing, by the attribute analysis server, primary and secondary attributes of an object using the evaluation result;
Storing, by the attribute analysis server, attribute information of the analyzed object, and additionally storing the attribute information in pre-stored information; And
And providing, by the attribute analysis server, attribute information about the object to a client.
제7항에 있어서, 상기 1차 및 2차 속성을 분석하는 단계는,
상기 평가 결과를 이용하여 54개의 1차 속성을 분석하고, 1차 속성 분석 결과를 이용하여 45개의 2차 속성을 분석하는 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 방법.
The method of claim 7, wherein analyzing the primary and secondary attributes,
54 primary attributes are analyzed using the evaluation result, and 45 secondary attributes are analyzed using the primary attribute analysis result.
제7항 또는 제8항에 기재된 분석 대상의 속성 분석 방법에 의한 컴퓨터프로그램을 저장한 것을 특징으로 하는 분석 대상의 속성 분석 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체.
A computer program according to claim 7 or 8, wherein the computer program is stored according to the property analysis method of the analysis object.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017213278A1 (en) * 2016-06-09 2017-12-14 주식회사 비엔알아이 Attribute analysis system and method for analysis target, and recording medium having, stored thereon, computer program for method

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090010957A (en) * 2006-03-14 2009-01-30 스페리칼 다이나믹스, 인크. System for and method for psychological assessment
KR20100068531A (en) * 2008-12-15 2010-06-24 한국전자통신연구원 Apparatus for online advertisement selecting based on content affective and intend analysis and method thereof
KR20100098014A (en) * 2009-02-27 2010-09-06 에스케이 텔레콤주식회사 Apparatus for analyzing public opinion and method for rating of public opinion through document analysis
KR20110016593A (en) * 2009-08-12 2011-02-18 주식회사 나스미디어 A method for analyzing reactions of advertizing object using internet

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090010957A (en) * 2006-03-14 2009-01-30 스페리칼 다이나믹스, 인크. System for and method for psychological assessment
KR20100068531A (en) * 2008-12-15 2010-06-24 한국전자통신연구원 Apparatus for online advertisement selecting based on content affective and intend analysis and method thereof
KR20100098014A (en) * 2009-02-27 2010-09-06 에스케이 텔레콤주식회사 Apparatus for analyzing public opinion and method for rating of public opinion through document analysis
KR20110016593A (en) * 2009-08-12 2011-02-18 주식회사 나스미디어 A method for analyzing reactions of advertizing object using internet

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017213278A1 (en) * 2016-06-09 2017-12-14 주식회사 비엔알아이 Attribute analysis system and method for analysis target, and recording medium having, stored thereon, computer program for method

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