KR101863966B1 - System and Method for Providing Consulting Service - Google Patents
System and Method for Providing Consulting Service Download PDFInfo
- Publication number
- KR101863966B1 KR101863966B1 KR1020110090331A KR20110090331A KR101863966B1 KR 101863966 B1 KR101863966 B1 KR 101863966B1 KR 1020110090331 A KR1020110090331 A KR 1020110090331A KR 20110090331 A KR20110090331 A KR 20110090331A KR 101863966 B1 KR101863966 B1 KR 101863966B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- consulting
- modules
- module
- methodology
- cluster
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 125
- 230000006798 recombination Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005215 recombination Methods 0.000 abstract description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법이 개시된다. 개시된 시스템은 완성된 컨설팅을 제공하기 위한 컨설팅 방법론으로부터 분할되는 컨설팅 모듈들을 독립적으로 저장하는 컨설팅 모듈 데이터베이스; 사용자의 컨설팅 요청 정보에 매칭되는 컨설팅 모듈들을 상기 컨설팅 모듈 데이터베이스로부터 추출하는 매칭 컨설팅 모듈 추출부; 상기 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 컨설팅 모듈들을 그룹핑한 클러스터를 형성하고 상기 클러스터를 연결하며, 연결된 클러스터들에 속한 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론들을 생성하는 컨설팅 방법론 생성부를 포함한다. 개시된 시스템에 의하면, 중소 컨설팅 업체에서도 완성된 컨설팅 방법론의 제공이 가능하도록 컨설팅 방법론을 생성할 수 있는 장점이 있으며, 컨설팅 모듈들의 재조합을 통해 새로운 컨설팅 방법론의 생성이 가능한 장점이 있다.A consulting service provision system and method are disclosed. The disclosed system includes a consulting module database for independently storing consulting modules divided from a consulting methodology for providing a completed consulting; A matching consulting module extracting unit for extracting consulting modules matched with the user's consulting request information from the consulting module database; And a consulting methodology generating unit for forming consulting modules by grouping consulting modules based on input and output information of the extracted consulting modules, connecting the clusters, and assembling consulting modules belonging to connected clusters to generate consulting methodologies . According to the disclosed system, there is an advantage that a consulting methodology can be created so that a small consulting company can provide a completed consulting methodology, and a new consulting methodology can be created through recombination of consulting modules.
Description
본 발명의 실시예들은 컨설팅 서비스에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 융합 기술을 이용한 컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to consulting services, and more particularly, to a system and method for providing consulting services using convergence technology.
경영환경이 급변함에 따라 선진기업을 벤치마킹하고 경영문제 해결을 위한 지식 서비스를 제공하는 컨설팅에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다.As the management environment changes drastically, there is a growing demand for consulting that benchmarking advanced companies and providing knowledge services for solving management problems.
컨설팅(consulting)이란 일정한 자격을 갖춘 전문가가 선진적인 방법론을 활용하여 기업이 당면한 문제를 진단하고 분석하여 기업에 적합한 해결방안을 제시해주는 자문 서비스를 의미한다Consulting refers to consulting services that enable qualified professionals to use the advanced methodology to diagnose and analyze the problems faced by the company and present appropriate solutions for the company
컨설팅 산업은 전문적인 지식과 경험을 제공하는 고도의 지식·정보 집약적 산업이라고 할 수 있다. 따라서 컨설팅 산업에서는 다양한 의사결정문제에 적합한 컨설팅 방법론을 개발, 저장하고 재활용하는 것이 주요한 경쟁 전략이 되고 있다.The consulting industry is a highly knowledge- and information-intensive industry that provides expert knowledge and experience. Therefore, in the consulting industry, developing, storing, and recycling consulting methodologies suitable for various decision-making problems is becoming a major competitive strategy.
충분한 능력의 전문가 풀을 가진 대형 컨설팅 업체는 기업이 직면한 문제에 대해 해결 가능한 ‘컨설팅 방법론’을 제공하는 것이 가능하나 중소 컨설팅 업체들은 규모의 영세성 및 전문성 부족 등으로 인해 경쟁력 있는 고유의 ‘컨설팅 방법론’을 제시하는 것이 실질적으로 어려운 환경에 있다. A large consulting firm with a full pool of competent professionals can provide a 'consulting methodology' that can solve the problems faced by the company, but small and medium-sized consulting companies can not provide a competitive 'consulting methodology 'Is in a substantially difficult environment.
이러한 한계점은 컨설팅 서비스 제공자의 지식 역량 수준 저하로 이어지며 연쇄적으로 시장에서의 경쟁력 또한 저하되고 있는 실정이다. These limitations lead to a decline in the knowledge capacity of consulting service providers, and the competitiveness of the market is also declining.
한편, 지식경영시스템(knowledge management systems, KMS) 분야에 인공지능 기법들을 응용하려는 시도들이 빈번하게 이루어지고 있다. 이러한 인공지능 기법들이 많이 사용되는 원인으로 우선 지식 사용자들이 지식을 검색 및 추출하기 위해 현존하는 모든 지식 자원을 확인하기가 어렵고, 설령 필요한 모든 자원들을 인지하더라도 시간적 제약 등을 이유로 해당 지식으로부터 필요한 지식을 찾아 맞춤화된 지식으로 생성하기란 매우 어렵다는 점을 들 수 있다On the other hand, attempts to apply artificial intelligence techniques to knowledge management systems (KMS) have been made frequently. In order to search and extract knowledge, it is difficult to identify all existing knowledge resources. Even if all the necessary resources are recognized, knowledge required from the knowledge due to time constraints is used. It is very difficult to create with customized knowledge
이렇듯 최근 다양한 인공지능 기법들이 지식경영시스템에 접목되고 있는데, 그 중에서도 사례기반추론은 다른 기법에 비해 비교적 단순하게 맞춤화된 지식을 추출해 내기 때문에 최근 지식경영시스템에 사례기반추론을 도입한 연구가 많이 발표되고 있으며, 컨설팅 산업에서도 이러한 움직임이 많이 나타나고 있다In recent years, various artificial intelligence techniques have been applied to knowledge management systems. Among them, case-based reasoning extracts relatively simple customized knowledge compared to other techniques. Therefore, many studies introducing case-based reasoning into knowledge management system And the consulting industry is showing a lot of such movements
그러나, 지금까지 연구된 사례기반추론기법은 컨설팅이 가지는 특성에 대한 고려가 미흡하였고 사용자의 선호체계를 반영한 결과의 추출이 어려운 문제점이 있었다.However, the case - based reasoning technique studied so far has insufficient consideration of the characteristics of consulting and it is difficult to extract the results reflecting the user 's preference system.
상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 본 발명에서는 중소 컨설팅 업체에서도 완성된 컨설팅 방법론의 제공이 가능하도록 컨설팅 방법론을 생성할 수 있는 컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법을 제안한다. In order to solve the problems of the prior art as described above, the present invention proposes a consulting service providing system and method capable of generating a consulting methodology so that a small consulting company can provide a completed consulting methodology.
또한, 본 발명은 컨설팅 모듈들의 재조합을 통해 새로운 컨설팅 방법론의 생성이 가능한 컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법을 제안한다. Also, the present invention proposes a consulting service providing system and method capable of generating a new consulting methodology through recombination of consulting modules.
아울러, 본 발명은 사례 기반 추론 기법을 적용하여 사용자에게 적합한 컨설팅 방법론을 제공할 수 있는 컨설팅 서비스 제공 시스템 및 방법을 제안한다.In addition, the present invention proposes a consulting service providing system and method that can provide a consulting methodology suitable for a user by applying a case-based reasoning technique.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 완성된 컨설팅을 제공하기 위한 컨설팅 방법론으로부터 분할되는 컨설팅 모듈들을 독립적으로 저장하는 컨설팅 모듈 데이터베이스; 사용자의 컨설팅 요청 정보에 매칭되는 컨설팅 모듈들을 상기 컨설팅 모듈 데이터베이스로부터 추출하는 매칭 컨설팅 모듈 추출부; 상기 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 컨설팅 모듈들을 그룹핑한 클러스터를 형성하고 상기 클러스터를 연결하며, 연결된 클러스터들에 속한 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론들을 생성하는 컨설팅 방법론 생성부를 포함하는 컨설팅 서비스 제공 시스템이 제공된다. According to a preferred embodiment of the present invention, a consulting module database for independently storing consulting modules divided from a consulting methodology for providing a completed consulting; A matching consulting module extracting unit for extracting consulting modules matched with the user's consulting request information from the consulting module database; A consulting methodology generating unit for forming consulting modules by grouping consulting modules based on input and output information of the extracted consulting modules, connecting the clusters, and combining consulting modules belonging to connected clusters to generate consulting methodologies A consulting service provision system is provided.
상기 컨설팅 모듈 데이터베이스에는 상기 컨설팅 모듈들과 관련하여 각 컨설팅 모듈의 목표와 연관된 제1 속성 정보 및 각 컨설팅 모듈의 개별적 속성과 연관된 제2 속성 정보가 함께 저장된다. In the consulting module database, first attribute information associated with a goal of each consulting module and second attribute information associated with an individual attribute of each consulting module are stored together with the consulting modules.
상기 컨설팅 방법론 생성부는 상기 매칭 컨설팅 추출부로부터 추출된 컨설팅 모듈들을 같은 입력 및 출력을 가지는 컨설팅 모듈별로 그룹핑한 대모듈을 형성한다. The consulting methodology generating unit forms a plurality of consulting modules extracted from the matching consulting extracting unit by grouping the consulting modules having the same input and output for each consulting module.
상기 컨설팅 방법론 생성부는 사용자의 컨설팅 목표와 매칭되는 출력을 가지는 대모듈들을 그룹핑하여 제1 클러스터를 형성한다. The consulting methodology generation unit forms a first cluster by grouping the large modules having an output matching the consulting target of the user.
상기 컨설팅 방법론 생성부는 상기 제1 클러스터의 입력들과 매칭되는 출력을 가진 대모듈들로 그룹핑되고 상기 제1 클러스터와 연결되는 제2 클러스터를 형성하고 동일한 방식에 의해 매칭되는 출력을 가진 대모듈이 존재하지 않을 때까지 제N 클러스터를 형성 및 연결한다. Wherein the consulting methodology generator comprises a large module having an output that is grouped into large modules having outputs matching the inputs of the first cluster and forming a second cluster coupled with the first cluster and matched by the same method And forms and connects an Nth cluster until it does not exist.
상기 제1 내지 제N 클러스터로부터 서로 입출력이 연결관계에 있는 대모듈간 연결을 수행하고 연결 관계에 있는 각 대모듈로부터 하나의 컨설팅 모듈을 선택하여 컨설팅 방법론들을 생성한다. Performs consulting methodologies between the first through N-th clusters, and performs consulting between the first and second consulting modules.
상기 컨설팅 제공 시스템은 상기 컨설팅 방법론 생성부에 의해 생성된 컨설팅 방법론들과 상기 사용자의 요청 정보와의 유사도를 연산하는 컨설팅 방법론 추출부를 더 포함할 수 있다. The consulting providing system may further include a consulting methodology extracting unit for calculating the similarity between the consulting methodologies generated by the consulting methodology generating unit and the request information of the user.
상기 사용자의 요청 정보에는 사용자가 원하는 컨설팅에 대한 키워드 정보가 포함되며, 상기 컨설팅 방법론 추출부는 사용자에 의해 가중치가 조정된 상기 키워드 정보에 기초하여 상기 유사도를 연산한다. The request information of the user includes keyword information about a consulting desired by the user, and the consulting methodology extracting unit calculates the similarity based on the keyword information whose weight is adjusted by the user.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 완성된 컨설팅을 제공하기 위한 컨설팅 방법론으로부터 분할되는 컨설팅 모듈들을 독립적으로 저장하는 컨설팅 모듈 데이터베이스; 사용자의 컨설팅 요청 정보에 매칭되는 컨설팅 모듈들을 상기 컨설팅 모듈 데이터베이스로부터 추출하는 매칭 컨설팅 모듈 추출부; 상기 매칭 컨설팅 모듈 추출부에 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 상기 컨설팅 모듈들을 연결함으로써 컨설팅 방법론들을 생성하는 컨설팅 방법론 생성부를 포함하는 컨설팅 서비스 제공 시스템이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a consulting module database for independently storing consulting modules divided from a consulting methodology for providing a completed consulting; A matching consulting module extracting unit for extracting consulting modules matched with the user's consulting request information from the consulting module database; There is provided a consulting service providing system including a consulting methodology generating unit for generating consulting methodologies by connecting the consulting modules based on input and output information of the consulting modules extracted by the matching consulting module extracting unit.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 완성된 컨설팅을 제공하기 위한 컨설팅 방법론으로부터 분할되는 컨설팅 모듈들이 독립적으로 저장된 데이터베이스로부터 사용자의 컨설팅 요청 정보에 매칭되는 컨설팅 모듈들을 추출하는 단계(a); 상기 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 컨설팅 모듈들을 그룹핑한 클러스터를 형성하고 입출력 관계를 이용하여 클러스터를 연결하는 단계(b); 및 상기 연결된 클러스터들에 속한 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론을 생성하는 단계(c)를 포함하는 컨설팅 서비스 제공 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for providing a consulting service, comprising the steps of: (a) extracting consulting modules, which are divided from consulting methodologies for providing a completed consulting, matched to a user's consulting request information from an independently stored database; (B) forming clusters in which consulting modules are grouped based on input and output information of the extracted consulting modules and connecting the clusters using input / output relationships; And (c) combining the consulting modules belonging to the connected clusters to generate a consulting methodology.
본 발명에 의하면, 중소 컨설팅 업체에서도 완성된 컨설팅 방법론의 제공이 가능하도록 컨설팅 방법론을 생성할 수 있는 장점이 있으며, 컨설팅 모듈들의 재조합을 통해 새로운 컨설팅 방법론의 생성이 가능한 장점이 있다.According to the present invention, there is an advantage that a consulting methodology can be created so that a consulting methodology can be provided by a small and medium consulting company, and a new consulting methodology can be created through recombination of consulting modules.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 방법론과 컨설팅 모듈과의 관계를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 제공 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 모둘 데이터베이스의 필드 구성을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 추출된 컨설팅 모듈들을 대모듈 단위로 그룹핑하는 예를 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 컨설팅 목표 정보에 매칭되는 대모듈을 그룹핑하는 일례를 도시한 도면.
도 6은 도 5의 제1 클러스터를 구성하는 대모듈들과 연결되는 대모듈들을 그룹핑하여 제2 클러스터를 형성하는 예를 도시한 도면.
도 7은 클러스터링 과정에서 발생할 수 있는 중복되는 대모듈을 제거하는 일례를 도시한 도면.
도 8은 도 7의 제2 클러스터와 연결되는 제3 클러스터를 형성하는 일례를 도시한 도면.
도 9는 사용자가 입력한 특정 키워드와 생성된 컨설팅 방법론들과의 유사도를 비교한 결과를 표로 도시한 도면.
도 10은 사용자가 ‘대상 규모’에 대한 가중치를 0.25에서 0.6으로 변경하였을 경우의 유사도 연산 결과를 도시한 표로 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 서비스 제공 방법의 전체적인 흐름을 도시한 도면.1 is a diagram illustrating a relationship between a consulting methodology and a consulting module according to an embodiment of the present invention;
2 is a diagram illustrating a configuration of a consulting provision system according to an embodiment of the present invention;
3 is a diagram showing a field configuration of a consulting module database according to an embodiment of the present invention;
FIG. 4 illustrates an example of grouping extracted consulting modules in units of a large module according to an embodiment of the present invention. FIG.
5 illustrates an example of grouping large modules that match consulting target information in accordance with one embodiment of the present invention.
FIG. 6 illustrates an example of forming a second cluster by grouping the major modules connected to the major modules constituting the first cluster of FIG. 5; FIG.
FIG. 7 illustrates an example of removing overlapping large modules that may occur in a clustering process; FIG.
FIG. 8 illustrates an example of forming a third cluster connected to the second cluster of FIG. 7; FIG.
FIG. 9 is a table showing a result of comparing the similarity between the specific keyword inputted by the user and the generated consulting methodologies; FIG.
10 is a table showing a result of similarity calculation when a user changes the weight for 'target scale' from 0.25 to 0.6.
11 is a diagram illustrating a general flow of a consulting service providing method according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. Like reference numerals are used for like elements in describing each drawing.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 구성 및 동작을 설명하기에 앞서 본 명세서에서 사용할 용어에 대해 먼저 정의한다. 본 명세서에서는 ‘컨설팅 방법론’과 ‘컨설팅 모듈’이라는 용어를 사용하게 되며, ‘컨설팅 방법론’은 기업이 당면한 문제를 해결하기 위해 필요한 완전한 컨설팅을 의미하며, ‘컨설팅 모듈’은 컨설팅 방법론을 구성하는 다수의 컨설팅 방법들 중 일부의 컨설팅 방법을 의미하는 것으로서 컨설팅 방법론은 다수의 컨설팅 모듈들로 이루어진다. Before describing the structure and operation of the present invention, the terms used herein will be defined first. In this specification, the terms 'consulting methodology' and 'consulting module' are used. 'Consulting methodology' refers to complete consulting required to solve the problems faced by the corporation, and 'consulting module' The consulting methodology refers to some of the consulting methods of consulting.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 방법론과 컨설팅 모듈과의 관계를 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating a relationship between a consulting methodology and a consulting module according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 컨설팅 방법론(100)은 다수의 컨설팅 모듈들(110, 112, 114, 116, 118)로 이루어지게 되며, 다수의 컨설팅 모듈들(110, 112, 114, 116, 118)은 순차적으로 조합되어 최종적인 컨설팅 방법론(100)이 완성되게 된다. Referring to FIG. 1, a
예를 들어, 기업이 현재 당면한 문제가 중장기 실행 계획의 수립이라고 할 경우 이를 해결하기 위한 완성된 방법론이 컨설팅 방법론(100)이라고 할 수 있으며 중장기 실행 계획 수립을 위해 필요한 세부적인 컨설팅 방법들이 컨설팅 모듈에 해당된다. 일례로, 중장기 실행 계획의 수립을 위해 내부 자원 분석 및 목표 설정이 필요하다면 이를 위한 세부 컨설팅 방법이 컨설팅 모듈에 해당된다. For example, if the current problem facing a company is the establishment of a mid- and long-term execution plan, the completed methodology for solving the problem is the consulting methodology (100). The detailed consulting methods necessary for establishing mid- . For example, the consulting module is a detailed consulting method for analyzing internal resources and setting goals in order to establish mid- and long-term execution plans.
종래기술에서 살펴본 바와 같이, 충분한 능력을 갖춘 전문가 인력풀을 가지는 대형 컨설팅 업체가 아닌 이상 완성된 컨설팅 방법론을 제공하는 것은 중소 컨설팅 업체에게는 매우 어려운 문제이며 본 발명에서는 이러한 중소 컨설팅 업체들도 기업이 당면한 문제를 해결하도록 하는 컨설팅 방법론을 제공할 수 있는 시스템 및 방법이 제공된다. As has been seen in the prior art, providing a completed consulting methodology rather than a large consulting firm having a pool of experts with sufficient ability is a very difficult problem for small and medium consulting companies. In the present invention, these small and medium consulting companies A system and method is provided that can provide a consulting methodology for solving a problem.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 제공 시스템의 구성을 도시한 도면이다. 2 is a diagram illustrating a configuration of a consulting provision system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 제공 시스템은 컨설팅 모듈 데이터베이스(200), 매칭 컨설팅 모듈 추출부(202), 컨설팅 방법론 생성부(204), 컨설팅 방법론 추출부(206) 및 사용자 인터페이스부(208)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the consulting providing system according to an embodiment of the present invention includes a
도 2에 도시된 컨설팅 제공 시스템은 웹과 같은 오픈된 통신망을 통해 사용자가 접근할 수도 있으며, 사설망과 같은 폐쇄된 통신망을 통해 사용자가 접근할 수도 있다. 물론, 단일의 컴퓨팅 장치에 의해 구현될 수도 있을 것이다. The consulting provision system shown in FIG. 2 may be accessed by a user through an open communication network such as the Web, or may be accessed by a user through a closed communication network such as a private network. Of course, it may be implemented by a single computing device.
컨설팅 모듈 데이터베이스(200)에는 컨설팅 방법론을 구성하는 컨설팅 모듈들이 컨설팅 방법론으로부터 분리되어 독립적으로 저장된다. 기존의 컨설팅 제공을 위한 데이터베이스에는 컨설팅 방법론 전체가 하나의 데이터로 저장되는 것이 일반적이었으나, 본 발명의 컨설팅 모듈 데이터베이스(200)에는 컨설팅 방법론을 컨설팅 모듈 단위로 분할하고 분할된 컨설팅 모듈들이 독립적으로 저장된다. 컨설팅 데이터베이스(200)에는 다수의 컨설팅 방법론들로부터 분할된 다수의 컨설팅 모듈들이 저장되는 것이다. In the
컨설팅 방법론으로부터 컨설팅 모듈을 분할하는 작업은 운영자에 의해 수행될 수도 있으며, 각 컨설팅 방법론에 맞도록 만들어진 분할 알고리즘을 통해 자동적으로 수행될 수도 있을 것이다. The task of dividing the consulting module from the consulting methodology may be performed by the operator or may be performed automatically by a partitioning algorithm adapted to each consulting methodology.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 모둘 데이터베이스의 필드 구성을 도시한 도면이다. 3 is a diagram showing a field configuration of a consulting module database according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 모듈 데이터베이스에는 컨설팅 모듈 코드 필드(300), 컨설팅 모듈 데이터 필드(302), 제1 속성 정보 필드(304), 제2 속성 정보 필드(306) 및 입출력 정보 필드(308)가 구비된다. Referring to FIG. 3, a consulting
컨설팅 모듈 코드 필드(300)에는 컨설팅 모듈 데이터베이스(200)에 저장된 각 컨설팅 모듈에 대해 유일하게 부여된 코드 정보가 기록된다. In the consulting
컨설팅 모듈 데이터 필드(302)에는 다수의 컨설팅 방법론들로부터 분할된 컨설팅 모듈 데이터가 저장된다. The consulting module data field 302 stores consulting module data divided from a plurality of consulting methodologies.
컨설팅 방법론으로부터 분할되는 컨설팅 모듈에는 3종류의 부가 정보가 부여되며, 부여된 속성 정보 각각은 제1 속성 정보 필드(304), 제2 속성 정보 필드(306) 및 입출력 정보 필드(308)에 기록된다. Three kinds of additional information are given to the consulting module divided from the consulting methodology, and each of the attribute information given is recorded in the first
제1 속성 정보 필드(304)에는 각 컨설팅 모듈이 가지는 목표에 대한 속성 정보가 기록된다. 일례로, 컨설팅 모듈이 중장기 실행 계획 수립을 위한 컨설팅 방법론에 포함된 것일 경우 제1 속성 정보로 중장기 실행 계획이 설정될 수 있는 것이다. 제1 속성 정보는 당면한 문제 해결을 위한 의사결정문제라고 표현할 수도 있을 것이다. In the first
제2 속성 정보 필드(306)에는 각 컨설팅 모듈이 가지는 세부적이고 개별적인 속성 정보가 기록된다. 제2 속성 정보 필드(306)에 기록되는 제2 속성 정보는 컨설팅 모듈의 최종적인 목적이 아닌 단위 모듈이 가지는 세부적인 속성 정보로서 일례로 컨설팅 모듈의 대상 산업, 대상 규모, 수행 기관과 같은 정보가 제2 속성 정보로 제2 속성 정보 필드(306)에 기록될 수 있다. 추후 설명하겠지만, 제2 속성 정보 필드(306)에 기록된 정보는 최종적으로 적합한 컨설팅 방법론을 추출하는 과정에서 유사도를 판단할 때 이용될 수 있다. In the second
입출력 정보 필드(308)에는 각 컨설팅 모듈의 입력 정보 및 출력 정보가 기록된다. 추후 설명하겠지만, 입출력 정보 필드(308)에 기록되는 입력 및 출력 정보는 모듈간 관계를 정의하고 모듈을 조합하는 과정에 이용된다. In the input /
앞서 설명한 바와 같은 방법으로 컨설팅 모듈 데이터베이스를 이용하여 본 발명의 컨설팅 서비스가 제공되며 사용자로부터 원하는 컨설팅 방법론에 대한 키워드 정보를 입력받고 입력받은 키워드 정보에 상응하는 컨설팅 방법론을 제공하는 서비스가 본 발명의 컨설팅 제공 시스템에 의해 이루어진다. A consulting service database is provided using the consulting module database in the manner as described above, and a service for receiving keyword information on a consulting methodology desired from a user and providing a consulting methodology corresponding to the inputted keyword information is provided in the consulting service of the present invention Delivery system.
사용자 인터페이스부(208)는 사용자의 요청 정보를 입력받는 기능을 하는 모듈이며, 사용자 인터페이스부(208)를 통해 사용자가 원하는 컨설팅 방법론에 대한 키워드 정보가 입력된다. The
사용자는 두 종류의 키워드 정보를 입력하게 되며, 제1 키워드 정보는 컨텐츠 모듈 데이터베이스의 제1 속성 정보에 대응되는 키워드 정보로서 사용자가 원하는 컨설팅의 목표 정보이다. 제2 키워드 정보는 컨텐츠 모듈 데이터베이스의 제2 속성 정보에 대응되는 정보로서 컨설팅의 세부적인 속성 정보가 이에 포함된다. The user inputs two kinds of keyword information, and the first keyword information is target information of the consulting desired by the user as keyword information corresponding to the first attribute information of the content module database. The second keyword information is information corresponding to the second attribute information of the content module database, and includes detailed attribute information of the consulting.
사용자 인터페이스부(208)를 통해 사용자가 원하는 컨설팅 방법론에 대한 키워드가 입력되면, 입력된 키워드를 이용하여 매칭 컨설팅 모듈 추출부(202)에 의해 매칭되는 컨설팅 모듈을 추출하는 작업이 1차적으로 이루어진다. When a keyword of the consulting methodology desired by the user is inputted through the
매칭 컨설팅 모듈 추출부(202)는 사용자로부터 입력된 키워드들 중 컨설팅 목표와 연관된 제1 키워드 정보와 매칭되는 컨설팅 모듈들을 컨설팅 모듈 데이터베이스(200)로부터 추출하는 기능을 한다. The matching consulting
매칭 컨설팅 모듈 추출부(202)는 사용자의 컨설팅 목표와 연관된 키워드 정보와 컨설팅 모듈 데이터베이스(200)의제1 속성 정보를 이용하여 매칭되는 컨설팅 모듈들을 추출한다. 예를 들어, 사용자가 설정한 컨설팅 목표와 연관된 키워드가 “중장기 실행 계획’일 경우 매칭 컨설팅 모듈 추출부(202)는 저장된 다수의 컨설팅 모듈들 중 제1 속성 정보로 “중장기 실행 계획”이 설정된 컨설팅 모듈들을 추출하는 것이다. The matching consulting
매칭 컨설팅 모듈 추출부(202)에 의해 추출된 컨설팅 모듈들은 임시 저장소(미도시)에 저장될 수 있다. The consulting modules extracted by the matching consulting
컨설팅 방법론 생성부(204)는 추출된 컨설팅 모듈들을 이용하여 사용자의 요청 정보에 상응하는 컨설팅 방법론들을 생성하는 기능을 한다. 컨설팅 방법론 생성부(204)는 두 개의 단계에 의해 컨설팅 방법론을 생성한다. The consulting
첫번째 단계는 추출된 컨설팅 모듈들을 소정의 기준에 의해 그룹핑하는 단계이며, 두번째 단계는 그룹핑된 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론을 생성하는 단계이다. The first step is a step of grouping the extracted consulting modules by a predetermined criterion, and the second step is a step of creating a consulting methodology by combining the grouped consulting modules.
컨설팅 방법론 생성부(204)는 추출되어 임시 저장소(미도시)에 저장된 컨설팅 모듈들을 입출력 정보에 기초하여 그룹핑한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 컨설팅 방법론 생성부(204)는 추출된 컨설팅 모듈들 중 입력과 출력이 동일한 컨설팅 모듈들을 그룹핑한다. 이와 같이 입력 및 출력 정보가 동일하여 그룹핑된 컨설팅 모듈들의 집합을 본 명세서에서는 ‘대모듈’로 정의한다. The consulting
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 추출된 컨설팅 모듈들을 대모듈 단위로 그룹핑하는 예를 도시한 도면이다. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of grouping consulting modules extracted according to an embodiment of the present invention on a large-module basis.
도 4에서, 왼쪽의 표는 매칭 컨설팅 모듈 추출부(202)에서 추출된 컨설팅 모듈들의 리스트 정보 및 각 컨설팅 모듈의 입력 및 출력 정보를 표시한 것이며, (b)는 입력 및 출력이 동일한 컨설팅 모듈들을 그룹핑하여 대모듈 단위로 분류한 결과를 도시한 것이다. 4, the table on the left shows the list information of the consulting modules extracted by the matching consulting
도 4를 참조하면, 사용자의 제1 키워드 정보에 매칭되어 추출된 컨설팅 모듈 10개가 리스팅되어 있으며, 각 컨설팅 모듈의 입력 및 출력 정보가 표시되어 있다. 이와 같은 10개의 컨설팅 모듈들을 입력 및 출력이 동일한 컨설팅 모듈별로 그룹핑하여 대모듈을 형성한 예가 오른쪽에 도시되어 있다. Referring to FIG. 4, ten consulting modules extracted and matched to the first keyword information of the user are listed, and input and output information of each consulting module is displayed. On the right side, an example in which ten such consulting modules are grouped by the same consulting module in which input and output are grouped together to form a large module is shown.
도 4에 도시된 바와 같이, 입력 및 출력이 동일한 M_04 컨설팅 모듈 및 M_05 컨설팅 모듈이 하나의 대모듈로 그룹핑되고, M_08, M_07, M_10 컨설팅 모듈이 다른 하나의 대모듈로 그룹핑되며, M_01, M_03 컨설팅 모듈이 또 다른 하나의 대모듈로 그룹핑되고, M_02, M_03 컨설팅 모듈이 또 다른 하나의 대모듈로 그룹핑된다. As shown in FIG. 4, the M_04 consulting module and the M_05 consulting module having the same input and output are grouped into one large module, the M_08, M_07, and M_10 consulting modules are grouped into another large module, and M_01 and M_03 consulting The modules are grouped into another large module, and the M_02 and M_03 consulting modules are grouped into another large module.
앞서 설명한 바와 같이 대모듈 그룹핑이 이루어진 후 대모듈 단위로 컨설팅 모듈을 조합하는 과정이 수행된다. 대모듈 단위의 컨설팅 모듈들의 조합은 각 대모듈의 입력 및 출력 정보를 이용하여 이루어지며 제1 대모듈의 입력과 동일한 출력을 가지는 제2 대모듈을 연결하는 방식으로 이루어진다. After the large module grouping is performed as described above, a process of assembling the consulting modules on a per module basis is performed. The combination of the consulting modules of the major module unit is performed by using the input and output information of each major module and the second major module having the same output as the input of the first module is connected.
대모듈 단위의 컨설팅 모듈들의 조합은 제1 키워드 정보인 컨설팅 목표 정보에 매칭되는 출력을 산출하는 대모듈을 그룹핑하는 작업부터 시작된다. The combination of consulting modules on a large-module basis starts with a task of grouping a large module that calculates output matching the consulting target information, which is the first keyword information.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 컨설팅 목표 정보에 매칭되는 대모듈을 그룹핑하는 일례를 도시한 도면이다. 5 is a diagram illustrating an example of grouping large modules matching consulting target information according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 사용자의 컨설팅 목표 정보가 ‘중장기 실행 계획’ 및 ‘중장기 전략 방향’인 경우가 도시되어 있으며, 출력이 ‘중장기 실행 계획’에 매칭되거나 ‘중장기 전략 방향’에 매칭되는 대모듈들(M1, M2)이 그룹핑된다. Referring to FIG. 5, there is shown a case where the consulting target information of the user is a 'medium and long term execution plan' and a 'medium and long term strategy direction', and the output is matched to a 'medium or long term execution plan' (M1, M2) are grouped.
‘중장기 실행 계획’에 매칭되는 대모듈(M1)은 출력이 ‘중장기 실행 계획/이고 입력이 ‘내부지원 분석 결과’ 또는 ‘중장기 재무 목표’인 대모듈이며, ‘중장기 전략 방향’에 매칭되는 대모듈(M2)은 출력이 ‘중장기 전략 방향’이고 입력이 ‘중장기 재무목표’인 모듈이다. The major module (M1) matched to the 'medium and long term execution plan' is the major module whose output is 'mid / long term execution plan / input' and the input is 'internal support analysis result' or 'mid / long term financial goal' Module (M2) is a module whose output is 'mid-long term strategic direction' and input is 'medium and long term financial goal'.
도 5와 같이 그룹핑되는 대모듈을 본 명세서에서는 클러스터라고 정의하며, 사용자의 컨설팅 목표에 매칭되어 첫번째로 그룹핑되는 대모듈 집합은 제1 클러스터가 된다. 5 is defined as a cluster, and a large-module set that is firstly grouped to match a consulting target of a user becomes a first cluster.
제1 클러스터의 형성이 완료되면, 제1 클러스터에 속한 대모듈들에 입력에 매칭되는 출력을 가진 대모듈들이 그룹핑된다. 즉, 제1 클러스터에 속한 대모듈들의 입력과 동일한 출력을 가진 대모듈들이 그룹핑되는 것이다. Once the formation of the first cluster is complete, the major modules with outputs matched to the inputs to the major modules belonging to the first cluster are grouped. That is, the major modules having the same output as the input of the major modules belonging to the first cluster are grouped.
도 6은 도 5의 제1 클러스터를 구성하는 대모듈들과 연결되는 대모듈들을 그룹핑하여 제2 클러스터를 형성하는 예를 도시한 도면이다. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of forming a second cluster by grouping the major modules connected to the major modules constituting the first cluster of FIG.
도 6을 참조하면, 도 5의 제1 클러스터의 입력인 ‘내부지원 분석결과’및 ‘중장기 재무목표’를 출력으로 가지는 대모듈들(M3, M4)이 그룹핑되며, 그릅핑된 대모듈들(M3, M4)이 제2 클러스터로 설정된다. Referring to FIG. 6, the major modules M3 and M4 having the 'internal support analysis result' and the 'medium and long-term financial goal', which are the inputs of the first cluster in FIG. 5, are grouped, M3, and M4 are set as the second cluster.
제1 클러스터에서, 입력인 ‘중장기 재무목표’가 각각의 대도듈(M1, M2)의 입력으로 설정되어 있어 출력이 ‘중장기 재무목표’인 대모듈(M4)이 중복으로 그룹핑되는 것을 도 6으로부터 확인할 수 있다. In the first cluster, it can be seen from FIG. 6 that the input 'mid / long term financial target' is set as the input of each of the major modules M1 and M2 and the major module M4 whose output is the 'medium and long term financial target' Can be confirmed.
도 7은 클러스터링 과정에서 발생할 수 있는 중복되는 대모듈을 제거하는 일례를 도시한 도면이다. 7 is a diagram illustrating an example of removing overlapping large modules that may occur in the clustering process.
도 7을 참조하면, 중복되는 대모듈인 M4가 제거되어 단일의 M3 및 M4로 제2 클러스터가 이루어지는 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 7, it can be seen that M4, which is a redundant large module, is removed, and a second cluster is formed of a single M3 and M4.
제2 클러스터와 연결되는 제3 클러스터 역시 동일한 방식에 의해 형성될 수 있다. 즉, 제2 클러스터를 형성하는 대모듈들의 입력과 동일한 출력을 가지는 대모듈들이 그룹핑되어 제3 클러스터를 형성하는 것이다. The third cluster connected to the second cluster may also be formed in the same manner. That is, the large modules having the same output as the input of the large modules forming the second cluster are grouped to form the third cluster.
도 8은 도 7의 제2 클러스터와 연결되는 제3 클러스터를 형성하는 일례를 도시한 도면이다. 8 is a view showing an example of forming a third cluster connected to the second cluster of FIG.
도 8을 참조하면, 제2 클러스터의 입력 중 ‘기업내부자료’와 매칭되는 출력을 가지는 대모듈은 존재하지 않고 제2 클러스터의 입력 중 ‘전략방향 Pool’에 매칭되는 대모듈(M5)만이 제3 클러스터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 8, only the large module M5 matching the 'Strategy Direction Pool' among the inputs of the second cluster does not exist and there is no large module having an output matching the 'internal company data' among the inputs of the second cluster 3 clusters are formed.
연속되는 클러스터를 형성하는 작업은 제N 클러스터의 입력에 매칭되는 출력을 가진 대모듈이 더 이상 존재하지 않을 때까지 계속적으로 이루어진다. The task of forming a contiguous cluster continues until there is no longer a major module with an output matching the input of the Nth cluster.
예를 들어, 제N 클러스터에서 클러스터링 작업이 종료될 때 제N 클러스터를 시작 클러스터로 설정하고 제1 클러스터를 종료 클러스터로 설정한다. For example, when the clustering operation is ended in the Nth cluster, the Nth cluster is set as the start cluster and the first cluster is set as the end cluster.
클러스터링 작업이 완료되면, 입출력이 연결 관계에 있는 대모듈들을 연결하며 연결된 각 대모듈에서 하나의 컨설팅 모듈을 선택하고 이를 연결함으로써 컨설팅 방법론이 생성된다. When the clustering operation is completed, the consulting methodology is created by connecting the modules with the input / output connection and selecting one consulting module from each connected module and connecting them.
하나의 대모듈에 다수 개의 컨설팅 모듈들이 포함되어 있으며, 대모듈간의 연결 역시 다수개가 존재하므로 연결된 대모듈에서 하나의 컨설팅 모듈을 선택하는 방식에 의해 다수의 컨설팅 방법론들이 생성될 수 있으며, 선택 가능한 모든 경우의 수에 대해 컨설팅 방법론들이 생성된다. Since a plurality of consulting modules are included in one large module and there are a plurality of connections between the large modules, a plurality of consulting methodologies can be created by selecting one consulting module in the connected large module, Consulting methodologies are created for the number of cases.
컨설팅 방법론 추출부(206)는 컨설팅 방법론 생성부(204)에 의해 생성된 다수의 컨설팅 방법론들과 사용자의 요구 정보와의 유사도를 연산하여 사용자가 원하는 컨설팅 방법론을 추출할 수 있도록 한다. The consulting
컨설팅 방법론 추출부(206)는 컨설팅 모듈 데이터베이스의 제2 속성 정보 및 사용자가 입력한 키워드 정보의 유사도를 비교하여 사용자의 요구에 맞는 컨설팅 방법론들이 추출될 수 있도록 한다. The consulting
일례로, 사용자가 입력하는 키워드 정보는 ‘대상 산업’, ‘과제 규모’, ‘수행 시기’ 및 ‘수행 기관’에 대한 정보일 수 있으며, 각 입력된 정보와 컨설팅 모듈에 대해 설정된 제2 속성 정보의 유사도를 비교하는 작업이 이루어지는 것이다. For example, the keyword information input by the user may be information on the 'target industry', the 'task size', the 'execution timing', and the 'performing agency', and the second attribute information set for the consulting module The degree of similarity is compared.
도 9는 사용자가 입력한 특정 키워드와 생성된 컨설팅 방법론들과의 유사도를 비교한 결과를 표로 도시한 도면이다. FIG. 9 is a table showing a result of comparing the similarity between the specific keyword inputted by the user and the generated consulting methodologies.
도 9를 참조하면, 입력한 키워드인 ‘대상 산업’, ‘대상 규모’, ‘수행 시기’ 및 ‘수행 기관’에 대한 정보들과 생성된 컨설팅 방법론들에 포함된 각 모듈들에 대해 설정된 제2 속성 정보의 유사도를 비교하고 유사도에 따라 리스팅된 결과가 표를 통해 도시되어 있다. Referring to FIG. 9, information on the input keywords 'target industry', 'target scale', 'performance timing', and 'performing agency' and information on the modules included in the generated consulting methodologies The similarity of the attribute information is compared and the results listed according to the degree of similarity are shown in the table.
도 9는 각 키워드에 대해 별도의 가중치를 부여하지 않은 경우의 결과를 표로 나타낸 것이며 사용자는 각 키워드에 대해 가중치를 부여하여 유사도를 비교할 수도 있다. FIG. 9 is a table showing the results obtained when no weight is given to each keyword, and the user may compare the similarity by assigning a weight to each keyword.
위 4개의 키워드에 대해 별도의 가중치 부여가 없다면 각 키워드별로 0.25의 가중치가 설정되나 사용자는 적절한 컨텐츠 방법론 추출을 위해 가중치를 변경할 수 있다. 일례로, ‘대상 규모’가 가장 중요하다고 판단될 경우 사용자는 ‘대상 규모’에 대한 가중치를 0.25에서 0.6으로 높일 수 있다. If there is no weight for each of the above four keywords, a weight of 0.25 is set for each keyword, but the user can change the weight to extract an appropriate content methodology. For example, if the 'target size' is considered to be the most important, the user can increase the weight for the 'target size' from 0.25 to 0.6.
도 10은 사용자가 ‘대상 규모’에 대한 가중치를 0.25에서 0.6으로 변경하였을 경우의 유사도 연산 결과를 도시한 표이다. 10 is a table showing the result of similarity calculation when the user changes the weight for 'target scale' from 0.25 to 0.6.
도 10에 도시된 바와 같이, 도 9의 표와는 유사도가 다르게 계산되어 유사도가 높은 컨설팅 방법론 순위 정보 역시 바뀌게 되며, 사용자는 요청 정보에 합치하는 컨설팅 방법론을 우선적으로 확인할 수 있게 된다. As shown in FIG. 10, the degree of similarity is calculated differently from the table of FIG. 9, and the consulting methodology ranking information having a high degree of similarity is also changed, and the user can preferentially confirm the consulting methodology matching the request information.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨설팅 서비스 제공 방법의 전체적인 흐름을 도시한 도면이다. FIG. 11 is a diagram illustrating an overall flow of a consulting service providing method according to an embodiment of the present invention.
도 11을 참조하면, 우선 컨설팅 방법론으로부터 분할되는 컨설팅 모듈들을 저장하는 컨설팅 모듈 데이터베이스를 구축한다(단계 1100). 각 컨설팅 모듈에는 컨설팅 목표에 대한 제1 속성 정보, 컨설팅이 개별적 속성에 대한 제2 속성 정보 및 컨설팅 모듈의 입출력 정보가 연관된다. Referring to FIG. 11, a consulting module database for storing consulting modules divided from the consulting methodology is constructed (step 1100). Each consulting module is associated with first attribute information on the consulting goal, second attribute information on the individual attribute of the consulting, and input / output information of the consulting module.
사용자로부터 원하는 컨설팅에 대한 요청 정보가 수신되며(단계 1102), 사용자는 키워드를 입력하는 방식으로 원하는 컨설팅에 대한 정보를 제공할 수 있다. Request information about a desired consulting is received from the user (step 1102), and the user can provide information on the desired consulting in a manner of inputting a keyword.
사용자의 요청 정보가 수신되면, 사용자가 입력한 키워드 중 컨설팅 목표에 대한 키워드에 기초하여 컨설팅 목표에 매칭되는 컨설팅 모듈들을 추출한다(단계 1104). When the request information of the user is received, the consulting modules matching the consulting target are extracted based on the keyword of the consulting target among the keywords inputted by the user (step 1104).
컨설팅 모듈들이 추출되면, 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 그룹핑하는 작업을 수행한다(단계 1106). 전술한 바와 같이, 입력 및 출력 정보가 동일한 컨설팅모듈끼리 그룹핑하며, 이와 같이 그룹핑된 컨설팅 모듈들은 대모듈로 정의된다. When the consulting modules are extracted, grouping is performed based on input and output information of the extracted consulting modules (step 1106). As described above, input and output information are grouped into the same consulting modules, and the grouping of consulting modules is defined as a module.
각 대모듈의 입력 및 출력 정보를 이용하여 클러스터를 형성하고, 각 클러스터를 연결하며, 각 클러스터에 포함된 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론들을 생성한다(단계 1108). The input and output information of each module is used to form clusters, each cluster is connected, and the consulting modules included in each cluster are combined to generate consulting methodologies (step 1108).
컨설팅 방법론들이 생성되면, 사용자가 입력한 키워드 정보와의 유사도가 계산되고 유사도 계산을 통해 사용자의 요구 정보에 부합하는 컨설팅 방법론을 추출한다(단계 1110). When the consulting methodologies are generated, the similarity with the keyword information input by the user is calculated and a consulting methodology matching the user's request information is calculated through the similarity calculation (Step 1110).
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and specific embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- And various modifications and changes may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, belong to the scope of the present invention .
Claims (15)
사용자의 컨설팅 요청 정보에 매칭되는 컨설팅 모듈들을 상기 컨설팅 모듈 데이터베이스로부터 추출하는 매칭 컨설팅 모듈 추출부;
상기 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 컨설팅 모듈들을 그룹핑한 클러스터를 형성하고 상기 클러스터를 연결하며, 연결된 클러스터들에 속한 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론들을 생성하는 컨설팅 방법론 생성부를 포함하되,
상기 컨설팅 방법론 생성부는 상기 매칭 컨설팅 추출부로부터 추출된 컨설팅 모듈들을 같은 입력 및 출력을 가지는 컨설팅 모듈별로 그룹핑한 대모듈을 형성하고, 사용자의 컨설팅 목표와 매칭되는 출력을 가지는 대모듈들을 그룹핑하여 제1 클러스터를 형성하며, 상기 제1 클러스터의 입력들과 매칭되는 출력을 가진 대모듈들로 그룹핑되고 상기 제1 클러스터와 연결되는 제2 클러스터를 형성하고 동일한 방식에 의해 매칭되는 출력을 가진 대모듈이 존재하지 않을 때까지 제N 클러스터를 형성 및 연결하며,
상기 제1 내지 제N 클러스터로부터 서로 입출력이 연결관계에 있는 대모듈간 연결을 수행하고 연결 관계에 있는 각 대모듈로부터 하나의 컨설팅 모듈을 선택하여 컨설팅 방법론들을 생성하는 것을 특징으로 하는 컨설팅 서비스 제공 시스템.
A consulting module database for independently storing consulting modules divided from a consulting methodology for providing completed consulting;
A matching consulting module extracting unit for extracting consulting modules matched with the user's consulting request information from the consulting module database;
A consulting methodology generating unit for forming consulting modules by grouping consulting modules based on input and output information of the extracted consulting modules, connecting the clusters, and combining consulting modules belonging to connected clusters to generate consulting methodologies ,
The consulting methodology generating unit forms a consulting module by grouping consulting modules extracted from the matching consulting extracting unit for each consulting module having the same input and output and groups the modules having an output matching the consulting goal of the user, There is a large module that forms a cluster and is grouped into large modules having outputs matching the inputs of the first cluster and forming a second cluster connected to the first cluster and having an output matched in the same way Forming and connecting an Nth cluster until the N < th >
Wherein the consulting service providing system generates the consulting methodologies by performing a connection between the first module and the second module, the modules having input / output connection relationship with each other from the first to the Nth clusters, and selecting one consulting module from each of the modules in the connection relationship, .
상기 컨설팅 모듈 데이터베이스에는 상기 컨설팅 모듈들과 관련하여 각 컨설팅 모듈의 목표와 연관된 제1 속성 정보 및 각 컨설팅 모듈의 개별적 속성과 연관된 제2 속성 정보가 함께 저장되는 것을 특징으로 하는 컨설팅 서비스 제공 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the consulting module database stores together with the consulting modules, first attribute information associated with a goal of each consulting module and second attribute information associated with an individual attribute of each consulting module.
상기 컨설팅 방법론 생성부에 의해 생성된 컨설팅 방법론들과 상기 사용자의 요청 정보와의 유사도를 연산하는 컨설팅 방법론 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컨설팅 서비스 제공 시스템.The method according to claim 1,
Further comprising a consulting methodology extracting unit for calculating a similarity between the consulting methodologies generated by the consulting methodology generating unit and the request information of the user.
상기 사용자의 요청 정보에는 사용자가 원하는 컨설팅에 대한 키워드 정보가 포함되며, 상기 컨설팅 방법론 추출부는 사용자에 의해 가중치가 조정된 상기 키워드 정보에 기초하여 상기 유사도를 연산하는 것을 특징으로 하는 컨설팅 서비스 제공 시스템.
8. The method of claim 7,
Wherein the request information of the user includes keyword information on a consulting desired by the user, and the consulting methodology extracting unit calculates the similarity based on the keyword information whose weight is adjusted by the user.
상기 추출된 컨설팅 모듈들의 입력 및 출력 정보를 기초로 하여 컨설팅 모듈들을 그룹핑한 클러스터를 형성하고 입출력 관계를 이용하여 클러스터를 연결하는 단계(b); 및
상기 연결된 클러스터들에 속한 컨설팅 모듈들을 조합하여 컨설팅 방법론을 생성하는 단계(c)를 포함하되,
상기 단계(b)는 상기 추출된 컨설팅 모듈들을 같은 입력 및 출력을 가지는 컨설팅 모듈별로 그룹핑한 대모듈을 형성하고, 사용자의 컨설팅 목표와 매칭되는 출력을 가지는 대모듈들을 그룹핑하여 제1 클러스터를 형성하며, 상기 제1 클러스터의 입력들과 매칭되는 출력을 가진 대모듈들로 그룹핑되고 상기 제1 클러스터와 연결되는 제2 클러스터를 형성하고 동일한 방식에 의해 매칭되는 출력을 가진 대모듈이 존재하지 않을 때까지 제N 클러스터를 형성 및 연결하며,
상기 단계(c)는 상기 제1 내지 제N 클러스터로부터 서로 입출력이 연결관계에 있는 대모듈간 연결을 수행하고 연결 관계에 있는 각 대모듈로부터 하나의 컨설팅 모듈을 선택하여 컨설팅 방법론들을 생성하는 것을 특징으로 하는 컨설팅 서비스 제공 방법.
(A) extracting consulting modules that are matched to the user's consulting request information from independently stored consulting modules divided from the consulting methodology for providing the completed consulting;
(B) forming clusters in which consulting modules are grouped based on input and output information of the extracted consulting modules and connecting the clusters using input / output relationships; And
(C) combining the consulting modules belonging to the connected clusters to generate a consulting methodology,
In the step (b), the extracted consulting modules are grouped according to consulting modules having the same input and output, and the major modules having outputs matching the user's consulting goals are grouped to form a first cluster A second cluster coupled to the first cluster and grouped into a plurality of modules having outputs matching the inputs of the first cluster, and until there is no larger module having an output matched in the same manner Forming and connecting an Nth cluster,
The step (c) is characterized in that the first through N-th clusters are connected to each other and the consulting methodologies are generated by selecting one consulting module from each of the major modules in the connection relationship To provide consulting services.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020110090331A KR101863966B1 (en) | 2011-09-06 | 2011-09-06 | System and Method for Providing Consulting Service |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020110090331A KR101863966B1 (en) | 2011-09-06 | 2011-09-06 | System and Method for Providing Consulting Service |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20130026886A KR20130026886A (en) | 2013-03-14 |
| KR101863966B1 true KR101863966B1 (en) | 2018-06-05 |
Family
ID=48178021
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020110090331A KR101863966B1 (en) | 2011-09-06 | 2011-09-06 | System and Method for Providing Consulting Service |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101863966B1 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102194325B1 (en) * | 2019-11-20 | 2020-12-22 | 이재영 | Hybrid consultant providing system based on company demand, and method thereof |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100955693B1 (en) * | 2001-11-27 | 2010-05-03 | 강민수 | Method on Advertisement Using Text Content |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010058234A (en) * | 1999-12-27 | 2001-07-05 | 오길록 | Method for web based ERP package selecting methodology |
| KR20030047442A (en) * | 2001-12-10 | 2003-06-18 | 오태동 | Enterprise business process consulting system |
| KR20030058886A (en) * | 2001-12-31 | 2003-07-07 | (주)중소기업전략연구소 | Online besiness consulting system |
| KR100932843B1 (en) * | 2008-01-29 | 2009-12-21 | 엔에이치엔(주) | Method and system for providing clustered search results based on the degree of association between search results and method and system for clustering search results |
-
2011
- 2011-09-06 KR KR1020110090331A patent/KR101863966B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100955693B1 (en) * | 2001-11-27 | 2010-05-03 | 강민수 | Method on Advertisement Using Text Content |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20130026886A (en) | 2013-03-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105787089B (en) | A kind of distribution network planning basic data integrated approach | |
| Jena et al. | Solving a dynamic facility location problem with partial closing and reopening | |
| AU2018260855A1 (en) | Hybrid cloud migration delay risk prediction engine | |
| Lu et al. | Reliability evaluation of generalized phased-mission systems with repairable components | |
| Buijs et al. | Improving business process models using observed behavior | |
| CN108234127A (en) | A kind of Internet of Things method and device based on block chain | |
| Mancini et al. | Anytime system level verification via random exhaustive hardware in the loop simulation | |
| Zhao et al. | Graph-based Preconditioning Conjugate Gradient Algorithm for" N-1" Contingency Analysis | |
| US10140638B2 (en) | Providing information technology resiliency in a cloud-based services marketplace | |
| Budhiputra et al. | Service engineering framework: A simple approach | |
| CN105871998A (en) | Data displaying method and device | |
| US20130268936A1 (en) | Workflow management system and method | |
| Oldewurtel et al. | Adaptively constrained stochastic model predictive control applied to security constrained optimal power flow | |
| Baldacci et al. | Pricing strategies for capacitated ring-star problems based on dynamic programming algorithms | |
| CN101894063B (en) | Method and device for generating test program for verifying function of microprocessor | |
| KR101863966B1 (en) | System and Method for Providing Consulting Service | |
| CN109492055A (en) | A method of power grid big data warehouse is established based on CIM model | |
| CN107871055A (en) | A kind of data analysing method and device | |
| CN109858285A (en) | Processing method, device, equipment and the medium of block chain data | |
| CN117318052A (en) | Reactive power prediction method and device for phase advance test of generator set and computer equipment | |
| Brdjanin et al. | Towards the automated business model-driven conceptual database design | |
| CN112035366A (en) | Test case generation method, device and equipment | |
| US20230252080A1 (en) | Decoupling ontologies in distributed data mesh | |
| Liu et al. | Towards dynamic reconfiguration of composite services via failure estimation of general and domain quality of services | |
| CN104216986B (en) | The device and method of pre-operation raising efficiency data query is carried out with the data update cycle |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |