KR101346283B1 - 어플리케이션 평가 서버와 이를 이용한 어플리케이션 평가 방법 - Google Patents

어플리케이션 평가 서버와 이를 이용한 어플리케이션 평가 방법 Download PDF

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김혜연
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Abstract

어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법은 복수의 상대 가중치 데이터 세트들에 기초하여 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계, 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 단계, 및 상기 절대 가중치 데이터 세트와 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여 최종 평가 점수를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

어플리케이션 평가 서버와 이를 이용한 어플리케이션 평가 방법 {APPLICATION EVALUATION SERVER AND APPLICATION EVALUATION METHOD USING THE SAME}
본 발명의 개념에 따른 실시 예는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법에 관한 것으로, 특히 상대 가중치 데이터 세트들과 상대 평가 점수 데이터 세트들을 이용하여 어플리케이션을 평가할 수 있는 방법과 이를 수행할 수 있는 어플리케이션 평가 서버에 관한 것이다.
어플리케이션(application)은 어플리케이션 프로그램(application program), 즉 응용 프로그램의 줄임 말이다. 어플리케이션은 사용자 또는 다른 어플리케이션에 대해 특정한 기능을 직접 수행하도록 설계된다.
어플리케이션의 예로는 데이터베이스 프로그램(database program), 웹브라우저(web browser), 이미지 편집 프로그램, 모바일 장치용 어플리케이션, 및 통신 프로그램 등이 있다.
최근 전자 기기들이 모바일화됨에 따라, 모바일 장치용 어플리케이션들이 많이 개발되고 있다. 모바일 장치용 어플리케이션들은 음악 및 동영상 재생을 위한 어플리케이션, 소셜 네트워크 기반(social networks based) 어플리케이션, 금융거래용 어플리케이션 등의 다양한 용도와 형태로 제공되고 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 상대 가중치 데이터 세트들과 상대 평가 점수 데이터 세트들을 이용하여 어플리케이션을 평가할 수 있는 방법과 이를 수행할 수 있는 어플리케이션 평가 서버를 제공하는 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법은, 어플리케이션 평가 서버가, 각각이 복수의 어플리케이션들을 평가하기 위한 평가 항목들 상호 간의 상대적인 가중치를 나타내는 복수의 상대 가중치 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 가중치 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 절대적인 가중치를 나타내는 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계, 상기 어플리케이션 평가 서버가, 상기 평가 항목들 각각에 대해서 상기 복수의 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내는 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 절대적인 평가를 나타내는 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 단계, 및 상기 어플리케이션 평가 서버가, 상기 절대 가중치 데이터 세트와 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 상대 가중치 데이터 세트들, 상기 절대 가중치 데이터 세트들, 상기 상대 평가 점수 데이터 세트들, 및 상기 절대 평가 점수 데이터 세트들 각각은 행렬 형태일 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계는 상기 상대 가중치 데이터 세트를 포함하는 행렬을 제곱하는 단계 및 제곱한 행렬의 각 행의 원소들을 합산하여 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 가중치 데이터 세트를 정규화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 정규화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계는, 상기 입력된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균을 계산하고, 계산된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균에 기초하여 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 단계는, 상기 입력된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균을 계산하고, 계산된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균에 기초하여 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 구할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 평가 항목들은, 고객 흡인력 항목, 비즈니스(business) 항목, 콘텐츠(contents) 항목, 기술성 항목, 및 디자인(design) 항목을 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 상기 최종 평가 점수에 기초하여 평가 순위를 산정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 서버는 각각이 복수의 어플리케이션들을 평가하기 위한 평가 항목들 상호 간의 상대적인 가중치를 나타내는 복수의 상대 가중치 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 가중치 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 절대적인 가중치를 나타내는 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈, 상기 평가 항목들 각각에 대해서 상기 복수의 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내는 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 절대적인 평가를 나타내는 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈 및 상기 절대 가중치 데이터 세트와 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수를 계산하는 최종 평가 점수 계산 모듈을 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 상대 가중치 데이터 세트들, 상기 절대 가중치 데이터 세트들, 상기 상대 평가 점수 데이터 세트들, 및 상기 절대 평가 점수 데이터 세트들 각각은 행렬 형태일 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈은, 상기 상대 가중치 데이터 세트를 포함하는 행렬을 제곱하고, 제곱한 행렬의 각 행의 원소들을 합산하여 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈은, 상기 절대 가중치 데이터 세트를 정규화할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈은, 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 정규화할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 평가 항목들은, 고객 흡인력 항목, 비즈니스(business) 항목, 콘텐츠(contents) 항목, 기술성 항목, 및 디자인(design) 항목을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법과 장치는 상대 가중치 데이터 세트들과 상대 평가 점수 데이터 세트들을 이용하여 어플리케이션을 평가할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법과 장치는 평가 항목간의 상대적인 중요도와 평가 대상이 되는 어플리케이션들 간의 상대적인 평가를 어플리케이션을 평가에 반영할 수 있는 효과가 있다.
또한, 복수의 상대 가중치 입력 단말기들과 복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들로부터 입력을 받은 데이터 세트들의 평균을 이용함으로써 평가 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 시스템의 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 어플리케이션 평가 서버의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 방법에 사용되는 상대 가중치 데이터 세트의 일 예이다.
도 4는 도 3에 도시된 상대 가중치 데이터 세트를 제곱하여 생성된 데이터 세트이다.
도 5는 도 4의 데이터 세트를 이용하여 생성된 절대 가중치 데이터 세트의 일 예이다.
도 6은 도 5에 도시된 절대 가중치 데이터 세트를 정규화한 일 예이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비즈니스 항목에 대한 상대 평가 점수 데이터 세트의 일 예이다.
도 8은 도 7에 도시된 상대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여 생성된 비즈니스 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트이다.
도 9는 콘텐츠 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트이다.
도 10은 디자인 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트이다.
도 11은 최종 평가 점수를 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법의 플로우차트이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1구성 요소는 제2구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2구성 요소는 제1구성 요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 나타낸다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 명세서에서 모듈(module)이라 함은 본 발명의 실시 예에 따른 방법을 수행하기 위한 하드웨어 또는 상기 하드웨어를 구동할 수 있는 소프트웨어의 기능적 또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.
따라서 상기 모듈은 프로그램 코드와 상기 프로그램 코드를 수행할 수 있는 하드웨어 리소스(resource)의 논리적 단위 또는 집합을 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 어플리케이션 평가 시스템(application evaluation system; 10)은 복수의 상대 가중치 입력 단말기들(100-1 내지 100-N; N은 자연수), 복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들(200-1 내지 200-M; M은 자연수), 어플리케이션 평가 서버(300), 및 서비스 수요자 단말기(400)를 포함할 수 있다.
복수의 상대 가중치 입력 단말기들(100-1 내지 100-N) 각각은 어플리케이션들을 평가하는 데에 사용되는 상대 가중치 데이터 세트들 각각을 입력하기 위한 단말기를 폭넓게 의미할 수 있다.
본 명세서에서 '데이터 세트(data set)'라 함은 다양한 형태의 데이터 집합을 폭넓게 의미할 수 있다.
상기 상대 가중치 데이터 세트들 각각은 어플리케이션들을 평가하기 위한 평가 항목들 상호 간의 상대적인 가중치를 나타내는 데이터의 집합을 의미할 수 있다. 상대 가중치 데이터 세트는 도 3을 참조하여 상세히 설명된다.
복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들(200-1 내지 200-M) 각각은 평가 항목들 각각에 대해서, 상대 평가 점수 데이터 세트들 각각을 입력하기 위한 단말기를 폭넓게 의미할 수 있다.
상기 상대 평가 점수 데이터 세트들 각각은 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내는 데이터의 집합을 의미할 수 있다. 상대 평가 점수 데이터 세트는 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
실시 예에 따라, 복수의 상대 가중치 입력 단말기들(100-1 내지 100-N) 각각과 복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들(200-1 내지 200-M) 각각은 PC(personal computer), 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿 (tablet) PC, PDA (personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), PMP (portable multimedia player), 모바일 인터넷 장치(mobile internet device(MID)), 또는 e-북(e-book) 등으로 구현될 수 있다.
어플리케이션 평가 서버(300)는 복수의 상대 가중치 입력 단말기들(100-1 내지 100-N)로부터 입력된 상대 가중치 데이터 세트들과 복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들(200-1 내지 200-M)로부터 입력된 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 어플리케이션들을 평가할 수 있다.
어플리케이션 평가 서버(300)가 어플리케이션들을 평가하는 구체적인 동작은 도 2 내지 도 12를 참조하여 상세히 설명된다.
어플리케이션 평가 서버(300)는 어플리케이션들에 대한 평가 결과를 서비스 수요자 단말기(400)로 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 어플리케이션 평가 서버(300)는 어플리케이션들에 대한 평가 결과를 이용하여 상기 어플리케이션들의 평가 순위를 산정하고, 산정된 평가 순위를 서비스 수요자 단말기(400)로 전송할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 어플리케이션 평가 서버의 블록도이다.
도 1과 도 2를 참조하면, 어플리케이션 평가 서버(300)는 상대 가중치 데이터 세트 평균 계산 모듈(310), 상대 평가 점수 데이터 세트 평균 계산 모듈(320), 데이터베이스(database; 330), 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340), 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350), 및 최종 평가 점수 계산 모듈(360)을 포함할 수 있다.
상대 가중치 데이터 세트 평균 계산 모듈(310), 상대 평가 점수 데이터 세트 평균 계산 모듈(320), 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340), 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350), 및 최종 평가 점수 계산 모듈(360) 각각은 기능적으로 논리적으로 분리될 수 있음을 나타내는 것이며, 반드시 구성들 각각이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것은 아니다.
상대 가중치 데이터 세트 평균 계산 모듈(310)은 복수의 상대 가중치 입력 단말기들(100-1 내지 100-N)로부터 입력된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균을 계산할 수 있다. 계산된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균은 데이터 베이스(330)로 전송되어 저장될 수 있다.
상대 평가 점수 데이터 세트 평균 계산 모듈(320)은 복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들(200-1 내지 200-M)로부터 입력된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균을 계산할 수 있다. 계산된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균은 데이터 베이스(330)로 전송되어 저장될 수 있다.
데이터 베이스(330)는 상대 가중치 데이터 세트 평균 계산 모듈(310), 상대 평가 점수 데이터 세트 평균 계산 모듈(320), 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340), 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)에 의해 처리된 데이터 세트들을 저장할 수 있다.
데이터 베이스(330)는 어플리케이션 평가 서버(300)의 어플리케이션 평가 동작에 필요한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.
절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)은 데이터 베이스(330)에 저장된 상대 가중치 데이터 세트들의 평균을 이용하여 절대 가중치 데이터 세트를 계산할 수 있다.
실시 예에 따라, 상대 가중치 데이터 세트들의 평균은 상대 가중치 데이터 세트 평균 계산 모듈(310)로부터 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)로 직접 전송될 수도 있다.
절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)은 데이터 베이스(330)에 저장된 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균을 이용하여 절대 평가 점수 데이터 세트를 계산할 수 있다.
실시 예에 따라, 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균은 상대 평가 점수 데이터 세트 평균 계산 모듈(320)로부터 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)로 직접 전송될 수도 있다.
최종 평가 점수 계산 모듈(360)은 데이터 베이스(330)에 저장된 절대 가중치 데이터 세트와 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여, 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수를 계산할 수 있다. 상기 계산된 최종 평가 점수는 서비스 수요자 단말기(400)로 전송될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 방법에 사용되는 상대 가중치 데이터 세트의 일 예이다.
도 3을 참조하면, 비즈니스(business) 항목, 콘텐츠(contents) 항목, 및 디자인(design) 항목의 3가지 평가 항목에 대한 상대 가중치 데이터 세트(RWM)의 일 실시 예가 도시되어 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상대 가중치 데이터 세트(RWM)은 행렬 형태일 수 있다.
도 3에 도시된 비즈니스 항목, 콘텐츠 항목, 및 디자인 항목은 평가 항목의 일 실시 예를 나타낼 뿐, 본 발명의 기술적 범위는 이에 한정되지 않는다.
실시 예에 따라, 평가 항목들은 고객 흡인력(attraction) 항목, 비즈니스 (business) 항목, 콘텐츠(contents) 항목, 디자인(design) 항목, 및 기술성 (engineering) 항목을 포함할 수도 있다.
고객 흡인력 항목은 해당 어플리케이션이 고객에게 얼마나 호감을 얻고 있는지, 예컨대 다른 어플리케이션들과의 차별성, 고객의 사용 편의성, 및 어플리케이션의 독창성 등의 측면에서 평가될 수 있다.
비즈니스 항목은 어플리케이션의 핵심적인 기능이 잘 구현되어 있는지, 예컨대 정보 조회의 편의성, 주요 기능의 편리성, 및 개별 고객에 대한 서비스의 편의성 등의 측면에서 평가될 수 있다.
콘텐츠 항목은 해당 어플리케이션이 다양하고 차별화 된 콘텐츠를 가지고 있는지, 예컨대 상기 어플리케이션이 제공하는 콘텐츠의 다양성, 상기 콘텐츠에 대한 보안, 및 부가 콘텐츠의 다양성 등의 측면에서 평가될 수 있다.
디자인 항목은 해당 어플리케이션의 디자인이 완성도가 높은지, 예컨대 디자인의 일관성, 디자인의 효율성, 및 디자인의 독창성 등의 측면에서 평가될 수 있다.
기술성 항목은 해당 어플리케이션에 사용된 기술의 진보성 및 상기 어플리케이션에 대한 접근성 등의 측면에서 평가될 수 있다.
상대 가중치 데이터 세트(RWM)의 첫 번째 행은 비즈니스 항목에 대한 상기 3가지 평가 항목의 상대적인 가중치를 나타낸다. 이 경우, 비즈니스 항목은 콘텐츠 항목와 비교할 때 콘텐츠 항목의 0.5배에 상응하는 중요도(즉, 가중치)를 가지고, 디자인 항목과 비교할 때 디자인 항목의 3배에 상응하는 가중치를 가지는 것을 의미할 수 있다.
상대 가중치 데이터 세트(RWM)의 두 번째 행은 콘텐츠 항목에 대한 상기 3가지 평가 항목의 상대적인 가중치를 나타내고, 상대 가중치 데이터 세트(RWM)의 세 번째 행은 디자인 항목에 대한 상기 3가지 평가 항목의 상대적인 가중치를 나타낸다.
첫 번째 행을 참조하면, 비즈니스 항목을 기준으로 할 때 콘텐츠 항목은 디자인 항목의 6배의 가중치를 가지지만, 두 번째 행을 참조하면, 콘텐츠 항목을 기준으로 할 때 콘텐츠 항목은 디자인 항목의 4배의 가중치를 가진다. 즉, 상대 가중치 데이터 세트(RWM)는 비교 대상에 따라 서로 달라질 수 있는 평가 항목들 간의 상대적인 가중치를 나타낸다.
실시 예에 따라, 상대 가중치 데이터 세트(RWM)는 도 2의 복수의 상대 가중치 입력 단말기들(100-1 내지 100-N)로부터 입력된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균에 해당할 수 있다. 즉, 상대 가중치 데이터 세트(RWM)는 상대 가중치 데이터 세트 평균 계산 모듈(310)에 의해 계산된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균일 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 상대 가중치 데이터 세트를 제곱하여 생성된 데이터 세트이다.
도 2 내지 도 4를 참조하면, 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)은 절대 가중치 데이터 세트를 구하기 위해서 상대 가중치 데이터 세트(RWM)를 제곱할 수 있다.
제곱한 상대 가중치 데이터 세트(RWM2)는 도 4에 도시되어 있다.
도 5는 도 4의 데이터 세트를 이용하여 생성된 절대 가중치 데이터 세트의 일 예이다.
도 2 내지 도 5를 참조하면, 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)은 제곱한 상대 가중치 데이터 세트(RWM2)의 각 행의 원소들을 더하여 절대 가중치 데이터 세트(AWM)를 구할 수 있다.
예컨대, 절대 가중치 데이터 세트(AWM)의 첫 번째 행의 원소는 제곱한 상대 가중치 데이터 세트(RWM2)의 각 행의 원소들(3.0000, 1.7500, 및 8.0000)의 합(12.7500)으로 구해질 수 있다.
같은 방식으로 절대 가중치 데이터 세트(AWM)의 나머지 행들 각각의 원소가 구해질 수 있다.
도 6은 도 5에 도시된 절대 가중치 데이터 세트를 정규화한 일 예이다.
도 2 내지 도 6을 참조하면, 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)은 도 5에서 구해진 절대 가중치 데이터 세트(AWM)를 정규화할 수 있다.
즉, 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)은 절대 가중치 데이터 세트(AWM)의 원소들(12.7500, 22.3332, 및 4.8333)의 합이 1이 되도록, 절대 가중치 데이터 세트(AWM)를 정규화할 수 있다.
예컨대, 정규화된 절대 가중치 데이터 세트(NAWM)는 절대 가중치 데이터 세트(AWM)의 원소들(12.7500, 22.3332, 및 4.8333) 각각을 절대 가중치 데이터 세트(AWM)의 원소들의 합(39.9165)으로 나눔으로써 구해질 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비즈니스 항목에 대한 상대 평가 점수 데이터 세트의 일 예이다.
도 7은 도 3에 예시된 평가 항목들(비즈니스 항목, 콘텐츠 항목, 및 디자인 항목) 중에서 비즈니스 항목에 대해서 어플리케이션들(A앱, B앱, C앱, 및 D앱)의 상대적인 평가 나타내는 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)를 나타낸다. 도 7에 도시된 바와 같이, 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)는 행렬 형태일 수 있다.
상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)의 첫 번째 행은 A앱에 대한 상기 4가지 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타낸다. 이 경우, A앱은 B앱과 비교할 때 0.5배에 상응하는 평가를 받았고, A앱은 C앱과 비교할 때 4배에 상응하는 평가를 받았으며, A앱은 D앱과 비교할 때 0.1667배에 상응하는 평가를 받은 것을 의미할 수 있다.
상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)의 두 번째 행은 B앱에 대한 상기 4가지 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내고, 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)의 세 번째 행은 C앱에 대한 상기 4가지 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내고, 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)의 네 번째 행은 D앱에 대한 상기 4가지 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타낸다.
첫 번째 행을 참조하면 A앱을 기준으로 할 때 B앱은 C앱의 16배에 상응하는 평가를 받았지만, 두 번째 행을 참조하면, B앱을 기준으로 할 때 B앱은 C앱의 4배에 상응하는 평가를 받았다. 즉, 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)는 비교 대상에 따라 서로 달라질 수 있는 어플리케이션들 간의 상대적인 평가 점수를 나타낸다.
실시 예에 따라, 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)는 도 2의 복수의 상대 평가 점수 입력 단말기들(200-1 내지 200-M)로부터 입력된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균에 해당할 수 있다. 즉, 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)는 상대 평가 점수 데이터 세트 평균 계산 모듈(320)에 의해 계산된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균일 수 있다.
도 8은 도 7에 도시된 상대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여 생성된 비즈니스 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트이다.
도 2, 도 7, 및 도 8을 참조하면, 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)은 상대 평가 점수 데이터 세트(RPM-B)에 기초하여 비즈니스 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트(NAPM-B)를 구할 수 있다.
절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)이 비즈니스 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트(NAPM-B)를 구하는 과정은, 도 3 내지 도 6에서 설명된 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)이 정규화된 절대 가중치 데이터 세트(NAWM)를 구하는 과정과 실질적으로 동일하다.
도 9는 콘텐츠 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트이다. 도 10은 디자인 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트이다.
도 2, 도 7 내지 도 10을 참조하면, 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)는 도 8의 비즈니스 항목에 대한 비즈니스 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트(NAPM-B)와 같은 방식으로, 콘텐츠 항목에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트(NAPM-C)와 디자인 항목에 대한 정규화된 점수 데이터 세트(NAPM-D)를 구할 수 있다.
도 11은 최종 평가 점수를 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2와 도 11을 참조하면, 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트(NAPM)는 도 8 내지 도 10에 도시된 평가 항목들(비즈니스 항목, 콘텐츠 항목, 및 디자인 항목)에 대한 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트들(NAPM-B, NAPM-C, 및 NAPM-D)을 조합하여 구해질 수 있다.
최종 평가 점수 계산 모듈(360)은 정규화된 절대 평가 점수 데이터 세트(NAPM)와 정규화된 절대 가중치 데이터 세트(NAWM)를 이용하여 각 어플리케이션(A앱, B앱, C앱, 및 D앱)에 대한 최종 점수 데이터 세트(FPM)를 구할 수 있다.
최종 점수 데이터 세트(FPM)의 첫 번째 행의 원소(0.3060)는 A앱의 최종 평가 점수를 나타내고, 두 번째 행의 원소(0.2720)는 B앱의 최종 평가 점수를 나타내고, 세 번째 행의 원소(0.0940)는 C앱의 최종 평가 점수를 나타내고, 네 번째 행의 원소(0.3280)는 D앱의 최종 평가 점수를 나타낼 수 있다.
실시 예에 따라, 최종 평가 점수 계산 모듈(360)은 최종 점수 데이터 세트(FPM)를 이용하여 각 어플리케이션(A앱, B앱, C앱, 및 D앱)의 평가 순위를 산정할 수 있다. 예컨대, 최종 평가 점수 계산 모듈(360)은 최종 평가 점수에 따라, D앱을 1위로 산정하고, A앱을 2위로 산정하고, B앱을 3위로 산정하고, C앱을 4위로 산정할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법의 플로우차트이다.
도 2 내지 도 12를 참조하면, 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈(340)은 복수의 상대 가중치 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 가중치 데이터 세트들에 기초하여 절대 가중치 데이터 세트를 구할 수 있다(S10).
절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈(350)은 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 절대 평가 점수 데이터 세트를 구할 수 있다(S20).
최종 평가 점수 계산 모듈(360)은 상기 절대 가중치 데이터 세트와 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여, 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수를 계산할 수 있다(S30).
계산된 최종 평가 점수는 서비스 수요자 단말기(400)로 전송될 수 있다. 실시 예에 따라, 최종 평가 점수 계산 모듈(360)은 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수에 기초하여, 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 평가 순위를 산정하고 산정된 평가 순위를 서비스 수요자 단말기(400)로 전송할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 어플리케이션 평가 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 프로그램 코드로 작성되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 상기 프로그램은 본 명세서에서 설명된 모듈로 구현될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10 : 어플리케이션 평가 시스템
100-1 내지 100-N : 상대 가중치 입력 단말기
200-1 내지 200-M : 상대 평가 점수 입력 단말기
300 : 어플리케이션 평가 서버
400 : 서비스 수요자 단말기

Claims (14)

  1. 어플리케이션 평가 서버가, 각각이 복수의 어플리케이션들을 평가하기 위한 평가 항목들 상호 간의 상대적인 가중치를 나타내는 복수의 상대 가중치 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 가중치 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 절대적인 가중치를 나타내는 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계;
    상기 어플리케이션 평가 서버가, 상기 평가 항목들 각각에 대해서 상기 복수의 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내는 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 절대적인 평가를 나타내는 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 단계; 및
    상기 어플리케이션 평가 서버가, 상기 절대 가중치 데이터 세트와 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수를 계산하는 단계를 포함하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상대 가중치 데이터 세트들, 상기 절대 가중치 데이터 세트들, 상기 상대 평가 점수 데이터 세트들, 및 상기 절대 평가 점수 데이터 세트들 각각은 행렬 형태인 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계는,
    상기 상대 가중치 데이터 세트를 포함하는 행렬을 제곱하는 단계; 및
    제곱한 행렬의 각 행의 원소들을 합산하여 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계를 포함하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 절대 가중치 데이터 세트를 정규화하는 단계; 및
    상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 정규화하는 단계를 더 포함하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 단계는,
    상기 입력된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균을 계산하고, 계산된 복수의 상대 가중치 데이터 세트들의 평균에 기초하여 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 단계는,
    상기 입력된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균을 계산하고, 계산된 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들의 평균에 기초하여 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 평가 항목들은,
    고객 흡인력 항목, 비즈니스(business) 항목, 콘텐츠(contents) 항목, 기술성 항목, 및 디자인(design) 항목을 포함하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 상기 최종 평가 점수에 기초하여 평가 순위를 산정하는 단계를 더 포함하는 어플리케이션 평가 서버를 이용한 어플리케이션 평가 방법.
  9. 제1항에 기재된 어플리케이션 평가 방법을 수행할 수 있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 기록한 기록 매체.
  10. 각각이 복수의 어플리케이션들을 평가하기 위한 평가 항목들 상호 간의 상대적인 가중치를 나타내는 복수의 상대 가중치 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 가중치 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 절대적인 가중치를 나타내는 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈;
    상기 평가 항목들 각각에 대해서 상기 복수의 어플리케이션들의 상대적인 평가를 나타내는 복수의 상대 평가 점수 데이터 세트들을 입력받고, 입력된 상대 평가 점수 데이터 세트들에 기초하여 상기 평가 항목들 각각에 대한 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 절대적인 평가를 나타내는 절대 평가 점수 데이터 세트를 구하는 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈; 및
    상기 절대 가중치 데이터 세트와 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 이용하여, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 최종 평가 점수를 계산하는 최종 평가 점수 계산 모듈을 포함하는 어플리케이션 평가 서버.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 상대 가중치 데이터 세트들, 상기 절대 가중치 데이터 세트들, 상기 상대 평가 점수 데이터 세트들, 및 상기 절대 평가 점수 데이터 세트들 각각은 행렬 형태인 어플리케이션 평가 서버.
  12. 제11항에 있어서, 상기 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈은,
    상기 상대 가중치 데이터 세트를 포함하는 행렬을 제곱하고, 제곱한 행렬의 각 행의 원소들을 합산하여 상기 절대 가중치 데이터 세트를 구하는 어플리케이션 평가 서버.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 절대 평가 점수 데이터 세트 계산 모듈은 상기 절대 평가 점수 데이터 세트를 정규화하고,
    상기 절대 가중치 데이터 세트 계산 모듈은 상기 절대 가중치 데이터 세트를 정규화하는 어플리케이션 평가 서버.
  14. 제10항에 있어서, 상기 평가 항목들은,
    고객 흡인력 항목, 비즈니스(business) 항목, 콘텐츠(contents) 항목, 기술성 항목, 및 디자인(design) 항목을 포함하는 어플리케이션 평가 서버.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060063181A (ko) * 2004-12-07 2006-06-12 (주)아이마켓코리아 공급사 선정을 위한 평가 자료 제공 방법 및 시스템
KR20070030900A (ko) * 2004-06-15 2007-03-16 잔센파마슈티카엔.브이. 약학 제품을 평가하기 위한 장치 및 방법
KR20100085403A (ko) * 2009-01-20 2010-07-29 주식회사 아이토비 디지털 콘텐츠 가중치 적용 방법 및 시스템
KR20130089961A (ko) * 2012-01-18 2013-08-13 이봉호 사용자 행위를 기반으로 한 콘텐츠 목록 표시 제어 시스템 및 그 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070030900A (ko) * 2004-06-15 2007-03-16 잔센파마슈티카엔.브이. 약학 제품을 평가하기 위한 장치 및 방법
KR20060063181A (ko) * 2004-12-07 2006-06-12 (주)아이마켓코리아 공급사 선정을 위한 평가 자료 제공 방법 및 시스템
KR20100085403A (ko) * 2009-01-20 2010-07-29 주식회사 아이토비 디지털 콘텐츠 가중치 적용 방법 및 시스템
KR20130089961A (ko) * 2012-01-18 2013-08-13 이봉호 사용자 행위를 기반으로 한 콘텐츠 목록 표시 제어 시스템 및 그 방법

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