KR101738057B1 - 사회감성 네트워크 구축 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 사회감성 네트워크 구축 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 센싱 디바이스, 사용자 단말기, 로깅 서버를 포함하는 사회감성 네트워크 구축 시스템을 이용한 사회감성 네트워크 구축 방법에 있어서, 상기 센싱 디바이스가 사용자의 심장 박동 수치, 움직임에 따른 가속도 수치, 촬영 영상 및 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 센싱 데이터를 획득하는 단계, 상기 사용자 단말기가 상기 사용자의 실시간 위치 정보와 상기 사용자의 웹 사용 정보로부터 개인 감성 데이터를 획득하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 센싱 데이터 및 개인 감성 데이터를 분석하여 상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 동기화 수치와 기 설정된 임계값을 이용하여 사용자들이 소속되는 그룹을 형성하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 아이디(Social ID)를 할당하는 단계, 상기 사용자 단말기가 상기 소셜 아이디를 이용하는 사용자들로부터 상기 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 단계, 그리고 상기 로깅 서버가 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 그룹에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계 를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 사회감성 네트워크를 기반으로 대중 감성, 즉 소비 경향, 정치 성향, 관심 분야 등에 대한 정보를 추출하여 활용할 수 있다. 즉, 개인으로서는 추출된 대중 감성을 통해 기억의 확장 및 간접적 경험할 수 있고, 기업이나 정부로서는 서비스나 정책의 수립을 위한 데이터로 이용할 수 있다.
또한, 라이프로깅이 개인의 생활을 상세히 기록해 나가는 기술인 점을 고려할 때, 소셜 아이디 및 소셜 네트워크 아이디를 이용하여 개인의 익명성이 철저히 보장함으로써, 개인의 프라이버시를 안전하게 보호한다.

Description

사회감성 네트워크 구축 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR BUILDING SOCIAL EMOTION NETWORK AND METHOD THEREOF}

본 발명은 사회감성 네트워크 구축 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 라이프로깅 데이터, 사회 감성 데이터 및 소셜 아이디를 이용한 사회감성 네트워크 구축 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

디지털 기술의 발달이 가속화되고 일상을 기록하고자 하는 소비자들의 욕구가 확대되면서, 라이프로깅(Lifelogging)이 IT업계의 차세대 시장 중 하나로 부상하고 있다. 이미 이전에도 사람들의 일상을 온라인 상에 기록하기 위한 다양한 시도는 많았지만 라이프로깅은 이보다 훨씬 간편한 방식으로 사람들의 일생 생활의 전반에 대한 방대한 데이터를 수집하여 분석할 수 있도록 해 준다는 점에서 큰 의의가 있다.

라이프로깅이 차세대 시장으로 주목받으면서 이에 따른 다양한 라이프로깅 서비스가 개발되고 있다. 사용자의 운동량이나 수면 습관 등을 추적하여 데이터를 수집하여 분석한다거나, 사용자의 일상 생활을 트래킹하여 주요 이벤트를 데이터화하는 등의 다양한 라이프로깅 기술이 개발되고 있다. 이러한 라이프로깅 기술은 개인의 생활을 추적하여 이를 데이터화 함으로써 자아 혁신의 기회로 삼을 수 있다는 점에서는 그 유용성이 인정받고 있다.

하지만 현재의 라이프로깅 기술은 개인의 데이터 관찰 및 분석에만 국한되어 있을 뿐이며, 개인간의 사회적 관계에 대한 고려가 없다. 사람은 사회속에서 집단을 구성하며 살아가는 존재인 점을 고려할 때, 개인들의 라이프로깅 데이터를 이용하여 타인과의 사회적 관계를 분석 제공하는 기술이 제시될 필요가 있다. 또한, 현재의 라이프로깅 기술은 개인 정보가 포함된 아이디 형태로 제공되는바 개인의 익명성을 보장하지 못함으로 인해 프라이버시 침해의 위험성을 가지는 한계점이 존재한다.

본 발명의 배경이 되는 기술은 등록특허 제10-1262922호(2013.05.09공고)에 개시되어 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 라이프로깅 데이터, 사회 감성 데이터 및 소셜 아이디를 이용한 사회감성 네트워크 구축 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.

이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면 센싱 디바이스, 사용자 단말기, 로깅 서버를 포함하는 사회감성 네트워크 구축 시스템을 이용한 사회감성 네트워크 구축 방법에 있어서, 상기 센싱 디바이스가 사용자의 심장 박동 수치, 움직임에 따른 가속도 수치, 촬영 영상 및 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 센싱 데이터를 획득하는 단계, 상기 사용자 단말기가 상기 사용자의 실시간 위치 정보와 상기 사용자의 웹 사용 정보로부터 개인 감성 데이터를 획득하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 센싱 데이터 및 개인 감성 데이터를 분석하여 상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하는 단계, 그리고 상기 로깅 서버가 상기 동기화 수치와 기 설정된 임계값을 이용하여 사용자들이 소속되는 그룹을 형성하는 단계, 상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 아이디(Social ID)를 할당하는 단계, 상기 사용자 단말기가 상기 소셜 아이디를 이용하는 사용자들로부터 상기 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 단계, 그리고 상기 로깅 서버가 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 그룹에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 포함한다.

상기 센싱 데이터를 획득하는 단계는, 상기 센싱 디바이스가 잡음을 제거하는 전처리 및 기 설정된 기준에 따라 유효 데이터를 선택하는 유효성 검사를 통해 상기 심장 박동 수치, 상기 가속도 수치, 상기 촬영 영상 및 상기 주변 소리를 가공하여 센싱 데이터를 획득할 수 있다.

상기 로깅 서버가 상기 센싱 데이터에 상기 개인 감성 데이터 및 상기 실시간 위치 정보를 태깅하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 사회 감성 데이터는, 심박 지수, 가속도 지수, 소리 지수, 영상 변화 지수 및 개인 감성 지수 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하는 단계는, 상기 로깅 서버가 기 저장된 평균 심장 박동 수치와 상기 심장 박동 수치의 차이를 연산하여 상기 심박 지수를 생성하는 단계, 상기 로깅 서버가 기 저장된 평균 가속도와 상기 움직임에 따른 가속도의 차이를 연산하여 상기 가속도 지수를 생성하는 단계, 상기 로깅 서버가 기 저장된 설정값과 상기 주변 소리의 크기의 차이를 연산하여 상기 소리 지수를 생성하는 단계, 상기 로깅 서버가 기 설정된 시간 동안 상기 영상의 픽셀 변화량을 연산하여 상기 영상 변화 지수를 생성하는 단계, 그리고 상기 로깅 서버가 기 저장된 사회감성 대표 어휘와 상기 개인 감성 데이터의 매칭율을 연산하여 상기 개인 감성 지수를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가하는 단계, 그리고 상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들 중 상기 동기화 수준이 가장 높은 사용자를 상기 그룹의 리더로 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 동기화 수준을 평가하는 단계는, 트롬소 사회지능 모델을 이용하여 사회감성지능을 평가하는 사회감성지능 모델을 이용하여 상기 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가할 수 있다.

상기 로깅 서버가 상기 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하는 단계, 그리고 상기 로깅 서버는 상기 그룹과 타 그룹의 리더간 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 상기 그룹과 상기 타 그룹이 연계된 사회감성 네트워크를 형성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 네트워크 아이디(Social Network ID)를 할당하는 단계, 상기 사용자 단말기가 상기 소셜 네트워크 아이디를 이용하는 사용자들로부터 상기 사회감성 네트워크에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 단계, 그리고 상기 로깅 서버가 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 사회감성 네트워크에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계는, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 상기 사회감성 네트워크의 정보를 분석할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템은 사용자의 심장 박동 수치, 움직임에 따른 가속도 수치, 촬영 영상 및 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 센싱 데이터를 획득하는 센싱 디바이스, 상기 사용자의 실시간 위치 정보와 상기 사용자의 웹 사용 정보로부터 개인 감성 데이터를 획득하고, 소셜 아이디(Social ID)를 이용하는 사용자들로부터 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 사용자 단말기, 상기 센싱 데이터 및 개인 감성 데이터를 분석하여 상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하고, 상기 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하며, 상기 동기화 수치와 기 설정된 임계값을 이용하여 사용자들이 소속되는 상기 그룹을 형성하고, 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 상기 소셜 아이디를 할당하며, 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 그룹에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 로깅 서버를 포함한다.

이와 같이 본 발명에 따르면, 사회감성 네트워크를 기반으로 대중 감성, 즉 소비 경향, 정치 성향, 관심 분야 등에 대한 정보를 추출하여 활용할 수 있다. 즉, 개인으로서는 추출된 대중 감성을 통해 기억의 확장 및 간접적 경험할 수 있고, 개인간의 공감 및 소통의 도구로 이용할 수 있다. 그리고, 기업이나 정부로서는 서비스나 정책의 수립을 위한 데이터로 이용할 수 있다.

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템의 시스템도이다.
도 1b는 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 태깅 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사회 감성 데이터 생성 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 그룹의 리더 선택 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크를 나타낸 예시도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.

먼저, 도 1a 및 도 1b를 통해 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템에 대하여 살펴본다. 도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템의 시스템도이고, 도 1b는 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1a 및 도 1b에서 보는 바와 같이, 센싱 디바이스(100)와 사용자 단말기(200)는 복수로 구성될 수 있으며, 센싱 디바이스(100)는 사용자 단말기(200)와 통신망(400)을 이용하여 통신 연결되고, 사용자 단말기(200)는 로깅 서버(300)와 통신망(400)을 이용하여 통신 연결된다.

먼저, 센싱 디바이스(100)는 사용자가 일상 생활을 하면서 측정된 사용자의 심장 박동수, 사용자의 움직임에 따른 가속도, 사용자의 주변 소리, 사용자의 주변 영상 등을 포함하는 센싱 데이터를 획득한다. 이때, 센싱 디바이스(100)는 심장 박동수 측정 센서, 가속도 센서, 카메라 및 마이크 등을 포함할 수 있으며, 상기 센서 등을 이용하여 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 센싱 디바이스(100)는 전처리 과정과 유효성 검사 과정을 이용하여 센싱 데이터를 가공할 수 있다. 센싱 디바이스(100)는 획득한 센싱 데이터를 사용자 단말기(200)로 전송된다.

다음으로, 사용자 단말기(200)는 개인 아이디(ID)에 등록된 사용자의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS, 이하 SNS 서비스라 한다) 및 웹 컨텐츠(Web Contents)를 웹 크롤링(Web Crawling)하여 개인 감성 데이터를 획득한다. 또한, 사용자 단말기(200)는 위성 항법 장치 시스템(Global Positioning System, GPS, 이하, GPS 시스템이라 한다)을 포함할 수 있으며, GPS 시스템을 이용하여 사용자의 실시간 위치 및 시간 정보를 획득한다. 그러면, 사용자 단말기(200)는 센싱 디바이스(100)로부터 전송받은 센싱 데이터에 사용자의 개인 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 태깅하여 로깅 서버(300)로 전송한다.

다음으로, 로깅 서버(300)는 센싱 데이터 및 개인 감성 데이터를 이용하여 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하고, 사용자와 타 사용자간의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보의 동기화 수치를 연산한다. 이때, 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 높은 경우, 로깅 서버(300)는 사용자와 타 사용자가 소속되는 그룹을 형성하게 되며, 사용자가 소속된 그룹 이외의 다수의 그룹이 생성될 수 있다.

그러면 로깅 서버(300)는 형성된 그룹 내의 사용자들에 대한 동기화 수준을 평가하고, 동기화 수준이 가장 높은 사용자를 그룹의 리더로 선택한다.

다음으로, 로깅 서버(300)는 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하고, 그룹과 타 그룹의 리더간 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 높은 경우 그룹과 타 그룹을 연계시켜 사회감성 네트워크를 형성, 구축한다.

또한, 로깅 서버(300)는 각 그룹에 소속된 사용자들에 소셜 아이디(Social ID) 및 소셜 네트워크 아이디(Social Network ID) 중 적어도 어느 하나를 부여한다. 소셜 아이디 및 소셜 네이트워크 아이디를 부여받은 사용자들은 소셜 아이디 및 소셜 네트워크 아이디를 이용하여 사용자 단말기(200)를 통해 사용자가 소속된 그룹 또는 사회감성 네트워크에 대한 정보 분석 명령을 입력할 수 있다. 그러면 로깅 서버(300)는 정보 분석 명령에 따라 사용자가 소속된 그룹 또는 사회감성 네트워크에 대한 정보를 분석하여 그 결과를 사용자에게 제공하게 된다.

이하에서는 도 2를 통해 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템의 구성에 대하여 살펴본다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 시스템의 구성도이다.

사회감성 네트워크 구축 시스템은 센싱 디바이스(100), 사용자 단말기(200) 및 로깅 서버(300)를 포함하는바, 센싱 디바이스(100)의 구성에 대하여 구체적으로 살펴보면, 도 2에서 보는 바와 같이, 센싱 디바이스(100)는 센싱 데이터 획득부(110) 및 제1 통신부(130)를 포함하며 가공부(120)를 더 포함할 수 있다.

우선, 센싱 데이터 획득부(110)는 생체 기반 데이터 및 환경 컨텍스트 데이터를 포함하는 센싱 데이터를 획득한다. 여기서 생체 기반 데이터는 사용자의 신체를 기반으로 측정된 데이터를 의미하며, 사용자의 심장 박동 수치 및 움직임에 따른 가속도 수치를 포함한다. 그리고 환경 컨텍스트 데이터는 사용자의 주변 환경을 측정한 데이터를 의미하며, 주변 촬영 영상 및 주변 소리를 포함한다.

이때, 센싱 데이터 획득부(110)는 센싱 디바이스(100)에 포함된 심장 박동 측정 센서, 가속도 센서, 카메라 및 마이크를 이용하여 센싱 데이터를 획득하며, 외부 측정기기(예를 들어 스마트폰의 카메라 및 마이크)가 측정한 센싱 데이터를 입력받을 수도 있다.

그리고, 가공부(120)는 획득한 센싱 데이터에 대하여 전처리 및 유효성 검사를 진행할 수 있다. 구체적으로 가공부(120)는 전처리를 통해 센싱 데이터에 포함된 잡음이나 데이터의 빈공간 등을 제거하고, 유효성 검사를 통해 기 설정된 기준에 적합한 데이터인지를 검사하여 기 설정된 기준에 부적합한 데이터의 경우 제거한다.

그러면, 제1 통신부(130)는 센싱 데이터를 사용자 단말기(200)로 전송한다.

다음으로, 사용자 단말기(200)는 도 2에서 보는 바와 같이, 제2 통신부(210), 웹 크롤링부(220), 시간/위치 정보 획득부(230)를 포함하며 태깅부(240) 및 입력부(250)를 더 포함할 수 있다.

우선, 제2 통신부(210)는 센싱 디바이스(100)로부터 센싱 데이터를 전송받는다.

그리고, 웹 크롤링부(220)는 사용자의 웹 컨텐츠 및 SNS를 웹 크롤링하여 개인 감성 데이터를 획득한다. 구체적으로 사용자의 개인 아이디에 등록된 웹 컨텐츠 및 SNS를 검색하여 게재된 게시물 등으로부터 감성 어휘 데이터를 추출한 후, 이를 분석하여 개인 감성 데이터를 획득한다.

그리고 시간/위치 정보 획득부(230)는 사용자 단말기(200)에 포함된 GPS 시스템을 이용하여 사용자의 실시간 위치 정보 및 실시간 시간 정보를 획득한다.

그러면, 태깅부(240)는 센싱 데이터에 개인 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 태깅할 수 있다. 구체적으로, 태깅부(240)는 센싱 데이터의 획득 시간에 대응하여 획득된 개인 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 센싱 데이터에 태깅한다. 이때, 개인 감성 데이터의 획득 시간은 웹 컨텐츠 및 SNS 등에 게시물이 게재된 시간을 의미한다.

그리고, 입력부(250)는 사용자로부터 사회감성 네트워크 또는 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받는다. 이때, 정보 분석 명령은 제2 통신부(210)를 통해 로깅 서버(300)에 전송된다.

다음으로, 로깅 서버(300)는 도 2에서 보는 바와 같이, 제3 통신부(310), 사회감성 데이터 생성부, 동기화 수치 연산부(330) 및 그룹 형성부(340)를 포함하며, 리더 선택부(350), 네트워크 형성부(360), 아이디 할당부(370) 및 분석부(380)를 더 포함할 수 있다.

우선, 제3 통신부(310)는 사용자 단말기(200)로부터 센싱 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 수신한다.

그러면, 사회 감성 데이터 생성부(320)는 센싱 데이터를 분석하여 사회 감성 데이터를 생성한다. 즉, 사회감성 데이터 생성부는 센싱 데이터에 포함된 심장 박동 수치, 가속도 수치, 촬영 영상, 주변 소리 및 개인 감성 데이터를 분석하여 사회감성 데이터를 생성하게 된다. 이때, 사회 감성 데이터는 사용자의 심장 박동 수치를 분석하여 생성된 심박 지수, 움직임에 따른 가속도 수치를 분석하여 생성된 가속도 지수, 주변 소리를 분석하여 생성된 소리 지수 및 촬영 영상을 분석하여 생성된 영상 변화 지수 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 감성 어휘를 분석하여 생성된 개인 감성 지수를 포함한다.

구체적으로 사회 감성 데이터 생성부(320)는 기 저장된 사용자의 평균 심장 박동 수치와 센싱 데이터의 심장 박동 수치의 차이를 연산하여 심박 지수를 생성하며, 기 저장된 평균 가속도와 센싱 데이터의 움직임에 따른 가속도 수치의 차이를 연산하여 가속도 지수를 생성하고, 기 저장된 평균 소리 크기와 센싱 데이터의 소리의 크기 차이를 연산하여 소리 지수를 생성한다. 그리고 사회 감성 데이터 생성부(320)는 기 설정된 시간 구간에서 센싱 데이터의 촬영 영상의 픽셀 변화량을 연산하여 영상 변화 지수를 생성하며, 기 저장된 사회 감성 대표 어휘와 센싱 데이터의 개인 감성 데이터의 매칭율을 연산하여 개인 감성 지수를 생성한다.

그러면, 동기화 수치 연산부(330)는 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산한다. 구체적으로 동기화 수치 연산부(330)는 실시간 시간 정보에 따라 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 매칭율 및 실시간 위치 정보를 통한 위치의 인접 정도를 계산하여 동기화 수치를 연산한다.

다음으로, 그룹 형성부(340)는 동기화 수치를 이용하여 사용자와 타 사용자의 그룹 형성 여부를 판단하게 된다. 구체적으로 그룹 형성부(340)는 기 설정된 임계값과 동기화 수치를 비교한 후, 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 사용자와 타 사용자가 소속되는 그룹을 형성하게 된다.

다음으로, 리더 선택부(350)는 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가하고, 동기화 수준이 가장 높은 사용자를 그룹의 리더로 선출한다. 이때 리더 선택부(350)는 트롬소 사회지능 모델 및 표정인식을 이용하여 사회 감성 지능을 평가하는 사회 감성 지능 모델을 이용하여 사용자들의 동기화 수준을 평가한다.

다음으로, 네트워크 형성부(360)는 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하고, 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 그룹과 타 그룹이 연계된 사회감성 네트워크를 형성한다.

다음으로, 아이디 할당부(370)는 그룹이 형성되는 경우 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 아이디를 할당한다. 또한, 아이디 할당부(370)는 사회감성 네트워크가 형성되는 경우, 사회감성 네트워크에 소속된 사용자에게 소셜 네트워크 아이디를 할당한다.

다음으로, 분석부(380)는 사용자 단말기(200)로부터 입력받은 정보 분석 명령에 대응하여 그룹 또는 사회감성 네트워크에 대한 정보를 분석한다. 이때, 그룹 또는 사회감성 네트워크에 대한 정보 분석 명령은 사용자가 소셜 아이디 또는 소셜 네트워크 아이디를 이용하여 입력할 수 있다. 그리고, 분석 결과는 사용자 단말기(200)로 전송되어 사용자에게 제공되며, 로깅 서버(300)에 저장될 수 있다.

이하에서는 도 3 내지 도 7을 통해 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 방법에 대하여 살펴본다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크 구축 방법의 순서도이다.

먼저, 센싱 디바이스(100)는 실시간으로 센싱 데이터를 획득한다(S310).

이때, 센싱 데이터는 사용자의 심장 박동 수치, 사용자의 움직임에 따른 가속도 수치, 사용자의 움직임에 따른 주변의 촬영 영상 및 사용자 주위의 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하며, 센싱 디바이스(100)에 포함된 심장 박동 측정 센서, 가속도 센서, 카메라 및 마이크를 통해 측정된다. 또한 센싱 데이터는 외부 측정 기기, 예를 들어 스마트폰에 포함된 카메라 및 마이크, 휴대용 심장 박동 측정 기기 등을 통해 측정되어 센싱 디바이스(100)에 입력될 수도 있다.

그리고, 센싱 디바이스(100)는 전처리 및 유효성 검사 과정을 통해 센싱 데이터를 가공할 수 있다. 여기서 전처리 과정은 센싱 데이터에 포함된 잡음(Noisy), 비어있는 부분(incomplete) 및 모순된 부분(inconsistent)을 제거함으로써 센싱 데이터를 가공하는 과정을 말하며, 유효성 검사 과정은 센싱 디바이스(100)가 획득하고자 하는 센싱 데이터가 맞는지를 판단하는 과정으로서, 기 설정된 기준에 부합되지 않는 센싱 데이터를 제거함으로써 센싱 데이터를 가공하는 과정을 말한다.

그러면, 센싱 디바이스(100)는 센싱 데이터(이하, 가공된 센싱 데이터 포함)를 유선 또는 무선 통신을 이용하여 사용자 단말기(200)로 전송한다.

다음으로, 사용자 단말기(200)는 사용자의 실시간 위치 및 시간 정보와 사용자의 웹 사용 정보로부터 개인 감성 데이터를 획득한다(S320). 이때, 사용자의 실시간 위치 및 시간 정보는 사용자 단말기(200)에 포함된 GPS 시스템을 이용하여 획득된다.

그리고, 개인 감성 데이터는 사용자의 개인 아이디에 등록된 웹 컨텐츠나 SNS 등에 게시된 게시물 등을 웹 크롤링하여 감성 어휘를 추출하고 이를 분석함으로써 획득된다. 기본 감성 데이터를 획득하는 과정을 살펴 보면, 예를 들어 사용자 단말기(200)가 사용자의 SNS을 웹 크롤링하여 '쓸쓸하다', '외롭다', '심심하다'는 감성 어휘를 추출한 경우, 사용자 단말기(200)는 '외로움'이라는 개인 감성 데이터를 생성하게 된다.

여기서, 감성 어휘란 '행복', '즐거움', '짜증', '화남', '감동', '지루함' 등의 사람의 감성을 표현하는 단어를 의미하며, 웹 크롤링(Web Crawling)이란 컴퓨터에 분산 저장되어 있는 문서를 수집하여 검색 대상의 색인으로 포함시키는 기술을 의미한다. 그리고 개인 아이디란 사용자의 인식 번호와 같은 역할을 하는 것으로서, 사용자는 개인 아이디를 생성하여 사회감성 네트워크 구축 시스템을 이용할 수 있으며, 웹 컨텐츠나 SNS, 메신저 등을 인증받아 개인 아이디에 등록할 수 있다.

그러면, 사용자 단말기(200)는 센싱 데이터에 개인 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 태깅한다(S330).

구체적으로 사용자 단말기(200)는 센싱 데이터, 개인 감성 데이터, 실시간 위치 및 시간 정보의 획득 시간을 비교하고, 서로 대응되는 획득 시간에 따라 센싱 데이터에 개인 감성 데이터 및 실시간 위치 및 시간 정보를 태깅하게 된다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 태깅 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4에서 보는 바와 같이 사용자 단말기(200)는 센싱 데이터에 포함된 심장 박동 수치, 가속도 수치, 촬영 영상, 주변 소리에 매칭되는 시간에 획득한 개인 감성 데이터, 실시간 위치 및 시간 정보를 태깅하게 된다. 이때 개인 감성 데이터는 매칭되는 시간에 SNS 등을 사용하지 않을 수도 있으므로 태깅되지 않을 수 있다.

개인 감성 데이터 및 실시간 위치 정보가 태깅된 센싱 데이터는 로깅 서버(300)로 전송된다.

로깅 서버(300)는 센싱 데이터 및 센싱 데이터에 태깅된 개인 감성 데이터를 분석하여 사회 감성 데이터를 생성한다(S340). 이때, 사회 감성 데이터는 센싱 데이터를 분석하여 생성한 심박 지수, 가속도 지수, 영상 변화 지수, 소리 지수 그리고 개인 감성 데이터를 분석하여 생성한 개인감성 지수를 포함한다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사회 감성 데이터 생성 과정을 나타낸 순서도로서, 이하에서는 도 5를 통해 사회 감성 데이터 생성 과정을 구체적으로 살펴본다.

도 5에서 나타난 바와 같이, 로깅 서버(300)는 센싱 데이터를 분석한다. 센싱 데이터는 심장 박동 수치, 가속도 수치, 촬영 영상, 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하므로, 도 5를 통해 각각의 정보에 대한 분석 과정을 살펴보도록 한다.

우선, 로깅 서버(300)는 기 저장된 평균 심장 박동 수치와 센싱 데이터의 심장 박동 수치의 차이를 연산하여 심박 지수를 생성한다(S341). 일 실시예로, 기 저장된 평균 심장 박동 수치가 120.5이고, 센싱 데이터의 심장 박동 수치가 129.7이라고 한다면, 로깅 서버(300)는 센싱 데이터의 심장 박동 수치에서 기 저장된 평균 심장 박동 수치를 뺀 9.2를 심박 지수로 생성할 수 있다.

그리고, 로깅 서버(300)는 기 저장된 평균 가속도 수치와 센싱 데이터의 가속도 수치의 차이를 연산하여 가속도 지수를 생성한다(S342). 또한, 로깅 서버(300)는 기 저장된 설정값과 센싱 데이터의 주변 소리의 크기 차이를 연산하여 소리 지수를 생성하고(S343), 로깅 서버(300)는 기 설정된 시간 동안 영상의 픽셀 변화량을 연산하여 영상변화 지수를 생성한다(S344). 그리고, 로깅 서버(300)는 기 저장된 사회감성 대표 어휘와 개인 감성 데이터의 매칭율을 연산하여 개인 감성 지수를 생성한다(S345).

S340단계를 통해 사회 감성 데이터를 생성한 후, 로깅 서버(300)는 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산한다(S350). 예를 들어, 사회 감성 데이터의 경우 각 지수의 매칭율을 이용하여 동기화 수치를 연산할 수 있으며, 실시간 위치 정보의 경우 사용자와 타 사용자 위치의 거리차를 이용하여 동기화 수치를 연산할 수 있다. 만약, 사용자와 타 사용자의 거리차가 5Km인 경우, 거리차가 1Km인 경우보다 동기화 수치가 낮게 연산된다. 여기서, 타 사용자란 사용자 이외의 사회감성 네트워크 구축 시스템을 이용하는 사람들을 의미한다.

그러면, 로깅 서버(300)는 동기화 수치와 기 설정된 임계값을 이용하여 사용자들이 소속되는 그룹을 형성할 수 있다(S360, S370). 구체적으로, 로깅 서버(300)는 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 사용자들이 소속되는 그룹을 형성한다. 여기서 사용자들이란 그룹에 소속되는 사용자 및 타 사용자를 포함한다.

S370 단계에서 사용자들이 소속되는 그룹이 형성되면, 로깅 서버(300)는 그룹에 소속된 사용자에게 소셜 아이디를 할당한다. 여기서, 소셜 아이디는 개인 아이디와는 별개로 해당 그룹에 할당되는 아이디로서, 동일한 그룹에 소속되는 사용자들은 동일한 소셜 아이디를 할당받는다. 그러므로 사용자가 다수의 그룹에 소속된 경우, 각 그룹에 대한 소셜 아이디가 각각 할당된다. 소셜 아이디는 사용자가 임의로 가입할 수 없으며, S360 및 S370의 과정에 의해 그룹이 형성된 경우에만 할당되며, 사용자는 소셜 아이디를 이용하여 해당 그룹에 대한 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있다. 또한, 동일한 그룹에 소속된 사용자는 모두 동일한 아이디를 할당받게 되므로 개인의 익명성 및 개인 정보를 보호할 수 있게 된다.

그리고, 로깅 서버(300)는 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가한다(S390). 로깅 서버(300)는 트롬소 사회지능 모델 및 표정인식을 이용하여 사회감성지능을 평가하는 사회감성지능 모델을 이용하여 사용자들의 동기화 수준을 평가하게 되며, 이때 동기화 수준은 상, 중, 하의 3단계 레벨로 평가될 수 있다.

그러면 로깅 서버(300)는 동기화 수준이 가장 높은 사용자를 그룹의 리더를 선택한다(S400). 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 그룹의 리던 선택 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 예를 들어 도 6에서와 같이 그룹에 4명의 사용자들이 있으며, 동기화 수준은 상, 중, 하의 3단계 레벨이라고 가정한다. 도 6에 나타난 각 사용자들(A, B, C, D)의 동기화 수준을 살펴보면, A는 상상하, B는 상중하, C는 상중하, D는 중중하가 되므로 동기화 수준이 가장 높은 사용자는 A가 되며, 로깅 서버(300)는 A를 그룹의 리더로 선택한다.

다음으로, 로깅 서버(300)는 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산한다(S410). 이때 동기화 수치 연산은 S350 단계와 같은 방식으로 진행된다.

그러면 로깅 서버(300)는 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 그룹과 타 그룹이 연계된 사회 감성 네트워크를 형성한다(S420, S430). 여기서 타 그룹은 사용자의 그룹에 소속된 사용자들을 제외한 사회감성 네트워크 구축 시스템을 이용하는 타 사용자들이 소속된 다수의 그룹들을 의미한다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사회감성 네트워크를 나타낸 예시도로서, 로깅 서버(300)는 생성된 그룹들을 S420 내지 S430단계를 통해 도 7과 같은 형태로 연계시켜 사회감성 네트워크를 구축하며, 각 그룹들은 다수의 사회감성 네트워크를 형성할 수 있다.

다음으로, 로깅 서버(300)는 사회감성 네트워크를 형성한 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 네트워크 아이디를 할당한다(S440). 여기서, 소셜 네트워크 아이디는 개인 아이디 및 소셜 아이디와는 별개로 사회감성 네트워크를 형성한 그룹의 사용자에 할당되는 아이디로서, 동일한 사회감성 네트워크에 소속되는 사용자들은 모두 동일한 소셜 네트워크 아이디를 할당받는다. 그러므로 사용자가 소속된 그룹이 다수의 사회감성 네트워크에 소속된 경우, 각 사회감성 네트워크에 대한 소셜 네트워크 아이디가 각각 할당된다. 소셜 네트워크 아이디 또한 소셜 아이디와 같이 사용자가 임의로 가입할 수 없으며, S420 및 S430의 과정에 의해 사회감성 네트워크가 형성된 경우에만 부여되며, 사용자는 소셜 네트워크 아이디를 이용하여 해당 사회감성 네트워크에 대한 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있다. 또한, 동일한 사회감성 네트워크에 소속된 사용자가 모두 동일한 소셜 네트워크 아이디를 할당받게 되므로 개인의 익명성 및 개인 정보를 보호할 수 있게 된다.

그리고, 사용자 단말기(200)는 사용자가 소셜 아이디를 이용하여 사회감성 네트워크 또는 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받고, 이를 로깅 서버(300)로 전송한다(S450). 여기서 정보 분석 명령이란 사회감성 네트워크 또는 그룹에 대한 정보, 즉 사회감성 네트워크 또는 그룹에 소속된 사용자들의 소비 경향, 정치 성향, 관심 분야 등에 대한 분석 명령을 의미한다.

그러면, 로깅 서버(300)는 정보 분석 명령에 따라 사회감성 네트워크 또는 그룹을 분석하고 이를 사용자 단말기(200)에 제공한다(S460). 또한 로깅 서버(300)는 분석 결과를 저장할 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 사회감성 네트워크를 기반으로 대중 감성, 즉 소비 경향, 정치 성향, 관심 분야 등에 대한 정보를 추출하여 활용할 수 있다. 즉, 개인으로서는 추출된 대중 감성을 통해 기억의 확장 및 간접적 경험할 수 있고, 개인간의 공감 및 소통의 도구로 이용할 수 있으며, 기업이나 정부로서는 서비스나 정책의 수립을 위한 데이터로 이용할 수 있다.

또한, 라이프로깅이 개인의 생활을 상세히 기록해 나가는 기술인 점을 고려할 때, 소셜 아이디 및 소셜 네트워크 아이디를 이용하여 개인의 익명성이 철저히 보장함으로써, 개인의 프라이버시를 안전하게 보호한다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

100 : 센싱 디바이스 110 : 센싱 데이터 획득부
120 : 가공부 130 : 제1 통신부
200 : 사용자 단말기 210 : 제2 통신부
220 : 웹 크롤링부 230 : 위치 정보 획득부
240 : 태깅부 250 : 입력부
300 : 로깅 서버 310 : 제3 통신부
320 : 사회 감성 데이터 생성부 330 : 동기화 수치 연산부
340 : 그룹 형성부 350 : 리더 선택부
360 : 네트워크 형성부 370 : 아이디 할당부
380 : 분석부 400 : 통신망

Claims (18)

1. 센싱 디바이스, 사용자 단말기, 로깅 서버를 포함하는 사회감성 네트워크 구축 시스템을 이용한 사회감성 네트워크 구축 방법에 있어서,
   상기 센싱 디바이스가 사용자의 심장 박동 수치, 움직임에 따른 가속도 수치, 촬영 영상 및 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 센싱 데이터를 획득하는 단계,
   상기 사용자 단말기가 상기 사용자의 실시간 위치 정보와 상기 사용자의 웹 사용 정보로부터 개인 감성 데이터를 획득하는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 센싱 데이터 및 개인 감성 데이터를 분석하여 상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 동기화 수치와 기 설정된 임계값을 이용하여 사용자들이 소속되는 그룹을 형성하는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 아이디(Social ID)를 할당하는 단계,
   상기 사용자 단말기가 상기 소셜 아이디를 이용하는 사용자들로부터 상기 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 그룹에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가하는 단계, 그리고
   상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들 중 상기 동기화 수준이 가장 높은 사용자를 상기 그룹의 리더로 선택하는 단계,
   상기 로깅 서버가 상기 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하는 단계, 그리고
   상기 로깅 서버는 상기 그룹과 타 그룹의 리더간 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 상기 그룹과 상기 타 그룹이 연계된 사회감성 네트워크를 형성하는 단계를 포함하며,
   상기 사회 감성 데이터는,
   심박 지수, 가속도 지수, 소리 지수, 영상 변화 지수 및 개인 감성 지수 중 적어도 어느 하나를 포함하며,
   상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하는 단계는,
   상기 로깅 서버가 기 저장된 평균 심장 박동 수치와 상기 심장 박동 수치의 차이를 연산하여 상기 심박 지수를 생성하는 단계,
   상기 로깅 서버가 기 저장된 평균 가속도와 상기 움직임에 따른 가속도의 차이를 연산하여 상기 가속도 지수를 생성하는 단계,
   상기 로깅 서버가 기 저장된 설정값과 상기 주변 소리의 크기의 차이를 연산하여 상기 소리 지수를 생성하는 단계,
   상기 로깅 서버가 기 설정된 시간 동안 상기 영상의 픽셀 변화량을 연산하여 상기 영상 변화 지수를 생성하는 단계, 그리고
   상기 로깅 서버가 기 저장된 사회감성 대표 어휘와 상기 개인 감성 데이터의 매칭율을 연산하여 상기 개인 감성 지수를 생성하는 단계를 포함하는 사회감성 네트워크 구축 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 센싱 데이터를 획득하는 단계는,
   상기 센싱 디바이스가 잡음을 제거하는 전처리 및 기 설정된 기준에 따라 유효 데이터를 선택하는 유효성 검사를 통해 상기 심장 박동 수치, 상기 가속도 수치, 상기 촬영 영상 및 상기 주변 소리를 가공하여 센싱 데이터를 획득하는 사회감성 네트워크 구축 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 로깅 서버가 상기 센싱 데이터에 상기 개인 감성 데이터 및 상기 실시간 위치 정보를 태깅하는 단계를 더 포함하는 사회감성 네트워크 구축 방법.
4. 삭제
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,
   상기 동기화 수준을 평가하는 단계는,
   트롬소 사회지능 모델 및 표정인식을 이용하여 사회감성지능을 평가하는 사회감성지능 모델을 이용하여 상기 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가하는 사회감성 네트워크 구축 방법.
7. 삭제
8. 제1항에 있어서,
   상기 로깅 서버가 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 네트워크 아이디(Social Network ID)를 할당하는 단계,
   상기 사용자 단말기가 상기 소셜 네트워크 아이디를 이용하는 사용자들로부터 상기 사회감성 네트워크에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 단계, 그리고
   상기 로깅 서버가 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 사회감성 네트워크에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계를 더 포함하는 사회감성 네트워크 구축 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 단계는,
   데이터 마이닝 기법을 이용하여 상기 사회감성 네트워크의 정보를 분석하는 사회감성 네트워크 구축 방법.
10. 사용자의 심장 박동 수치, 움직임에 따른 가속도 수치, 촬영 영상 및 주변 소리 중 적어도 어느 하나를 포함하는 센싱 데이터를 획득하는 센싱 디바이스,
    상기 사용자의 실시간 위치 정보와 상기 사용자의 웹 사용 정보로부터 개인 감성 데이터를 획득하고, 소셜 아이디(Social ID)를 이용하는 사용자들로부터 그룹에 대한 정보 분석 명령을 입력받는 사용자 단말기, 그리고
    상기 센싱 데이터 및 개인 감성 데이터를 분석하여 상기 사용자의 사회 감성 데이터를 생성하고, 상기 사용자와 타 사용자의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하며, 상기 동기화 수치와 기 설정된 임계값을 이용하여 사용자들이 소속되는 상기 그룹을 형성하고, 상기 그룹에 소속된 사용자들에게 상기 소셜 아이디를 할당하며, 상기 정보 분석 명령에 따라 상기 그룹에 대한 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 로깅 서버를 포함하며,
    상기 사회 감성 데이터는,
    심박 지수, 가속도 지수, 소리 지수, 영상 변화 지수 및 개인 감성 지수 중 적어도 어느 하나를 포함하며,
    상기 로깅 서버는,
    상기 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가하고, 상기 그룹에 소속된 사용자들 중 상기 동기화 수준이 가장 높은 사용자를 상기 그룹의 리더로 선택하고, 상기 그룹의 리더와 타 그룹의 리더의 사회 감성 데이터 및 실시간 위치 정보를 이용하여 동기화 수치를 연산하고, 상기 그룹과 타 그룹의 리더간 동기화 수치가 기 설정된 임계값보다 큰 경우 상기 그룹과 상기 타 그룹이 연계된 사회감성 네트워크를 형성하며,
    기 저장된 평균 심장 박동 수치와 상기 심장 박동 수치의 차이를 연산하여 상기 심박 지수를 생성하고, 기 저장된 평균 가속도와 상기 움직임에 따른 가속도의 차이를 연산하여 상기 가속도 지수를 생성하며, 기 저장된 설정값과 상기 주변 소리의 크기의 차이를 연산하여 상기 소리 지수를 생성하고, 기 설정된 시간 동안 상기 영상의 픽셀 변화량을 연산하여 상기 영상 변화 지수를 생성하며, 기 저장된 사회감성 대표 어휘와 상기 개인 감성 데이터의 매칭율을 연산하여 상기 개인 감성 지수를 생성하는 사회감성 네트워크 구축 시스템.
11. 제10항에 있어서,
    상기 센싱 디바이스는,
    잡음을 제거하는 전처리 및 기 설정된 기준에 따라 유효 데이터를 선택하는 유효성 검사를 통해 상기 심장 박동 수치, 상기 가속도 수치, 상기 촬영 영상 및 상기 주변 소리를 가공하여 센싱 데이터를 획득하는 사회감성 네트워크 구축 시스템.
12. 제10항에 있어서,
    상기 로깅 서버는,
    상기 센싱 데이터에 상기 사용자의 개인 감성 데이터 및 상기 실시간 위치 정보를 태깅하는 사회감성 네트워크 구축 시스템.
13. 삭제
14. 삭제
15. 제10항에 있어서,
    상기 로깅 서버는,
    트롬소 사회지능 모델 및 표정인식을 이용하여 사회감성지능을 평가하는 사회감성지능 모델을 이용하여 상기 그룹에 소속된 사용자들의 동기화 수준을 평가하는 사회감성 네트워크 구축 시스템.
16. 삭제
17. 제10항에 있어서,
    상기 로깅 서버는,
    상기 그룹에 소속된 사용자들에게 소셜 네트워크 아이디(Social Network ID)를 할당하고, 상기 소셜 네트워크 아이디를 이용하는 사용자들로부터 입력된 상기 사회감성 네트워크에 대한 정보 분석 명령에 따라 상기 사회감성 네트워크의 정보를 분석하고, 분석 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하며,
    상기 사용자 단말기는,
    상기 소셜 네트워크 아이디를 이용하는 사용자들로부터 상기 사회감성 네트워크에 대한 정보 분석 명령을 입력받아 상기 로깅 서버로 전송하는 사회감성 네트워크 구축 시스템.
18. 제17항에 있어서,
    상기 로깅 서버는,
    데이터 마이닝 기법을 이용하여 상기 사회감성 네트워크의 정보를 분석하는 사회감성 네트워크 구축 시스템.

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