KR101969778B1

KR101969778B1 - 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR101969778B1
Application number: KR1020180001023A
Authority: KR
Inventors: 박종현; 서석찬
Original assignee: (주)스파익스
Priority date: 2018-01-04
Filing date: 2018-01-04
Publication date: 2019-04-17
Also published as: WO2019135614A1

Abstract

본 발명은 각 사용자가 휴대하는 스마트 기기의 위치 및 시간의 빅 데이터를 이용해 사용자의 활동 로그를 수집하고, 이를 분석하여 성별, 직종별, 나이별로 그룹을 나누고 등급을 설정하며, 이러한 등급 값을 이용해 사용자가 속한 그룹의 다른 사람들의 행동 패턴이나 건강 정보, 하루 삶을 그래프가 포함된 통계와 문자 정보로 비교해 볼 수 있고, 활동 분석 결과에 따라 사용자에게 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법이 개시된다.
개시된 사용자 활동 기반 조언 시스템은, 단말기 내부에 설치된 활동 기반 조언 어플리케이션을 통해 기본 정보를 입력받아 회원 가입하고 현재 위치한 곳의 좌표 정보와 시간 정보를 활동기반 조언서버에 전송하는 하나 이상의 사용자 단말기; 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 사용자 별로 수신한 좌표 정보와 시간 정보에 근거해 장소명과 이동거리 및 이동속도를 산출하고, 그에 따른 이동수단을 결정하며, 상기 좌표 및 시간 정보에 따른 장소명과 이동거리 및 이동속도를 분석하여 항목별 점수를 산정하여 등급을 결정하며, 결정된 등급을 상위, 중위, 하위 그룹 중 하나에 배치하며, 각 사용자 단말기로부터 목표 등급을 입력받아 상기 결정된 등급의 목표 도달 여부를 제공하며, 상기 배치된 그룹 내 다른 회원과의 비교 결과를 제공하며, 상기 결정된 등급이 목표 등급에 도달하기 위한 조언을 제공해 주는 활동기반 조언서버; 및 상기 활동분석 조언서버와 연동하고, 상기 결정된 등급에 관한 정보에 근거해 상기 결정된 등급이 목표 등급에 도달하기 위한 조언을 상담자로부터 입력받아 상기 활동기반 조언서버에 전송해 주는 상담 서버를 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 사용자의 위치 정보와 시간 정보에 근거해 활동을 분석하고, 그 활동 분석 결과에 따라 사용자에게 조언해 줄 수 있다.

Description

시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법{Counsel system based on user activity using position and time data, and method thereof}

본 발명은 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 스마트 기기에서 동작하는 앱(App)을 이용해 사용자의 위치와 시간 정보를 가져와 1차 가공하여 위치, 장소, 출발 시간, 도착 시간, 이동 속도, 이동 수단으로 구분하고, 이를 통해 사용자가 집에 있는지, 회사에서 일하고 있는지, 도서관에서 공부하고 있는지 여부 등을 알 수 있고, 하루 이동 거리를 통해 활동성을 예측 할 수 있으며, 자동차, 도보, 자전거 등과 같은 이동 수단을 유추하여 건강 상태, 소모된 칼로리와 같은 건강 정보를 취득하며, 이렇게 취득한 정보를 이용해 수치화 하고, 이를 근거로 등급을 산정하고 개인 목표를 설정하여 목표 도달 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 그룹별 통계를 이용한 빅 데이터 분석을 통해 경쟁 그룹내 다른 사람들이 어떤 하루를 지내고 있는지를 알려주어 개인이 나아갈 바를 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

현재 우리가 살고 있는 사회는 짧은 기간에 많은 성취를 이루어 냈으며, 이러한 성취는 사회적으로 개인적으로 아래와 같은 영향을 끼치게 되었다.

첫째로, 대가족 형태가 사라지고 소가족과 1인 가족 형태가 늘어나게 되었다.

둘째로, 사회 변화가 매우 빠르고 다양해지다 보니 많은 영역이 전문화 되었고, 전문화 된 영역에서 쏟아지는 정보가 너무 많아서 이 모든 것을 소화하는 것이 불가능하게 되었다.

셋째로, 평균 수명이 늘어나게 되면서 우리는 은퇴 이후의 삶에 대해서도 고민을 해야 하고, 이런 고민은 사회에 첫발을 내딛는 순간부터 하지 않으면 곤란을 겪는 상황이 발생하게 되었다.

이러한 결과로 오늘날 우리는 오래 살게 되었고, 삶 속에서 많은 선택과 결정을 해야 하며, 변화의 폭이 빠르고 넓다보니 늘 불확실한 상황에 놓여있게 되었다. 이러한 불확실한 상황에서 개인은 안정적인 선택을 하기 위해 경험 많은 주변 지인이나 통찰력을 가진 사람에게 조언을 듣거나 개인적인 멘토를 찾아 나서기도 한다. 많은 사람들이 깨달음을 줄 수 있는 멘토를 원하지만 현실적으로 10명 중 9명은 멘토가 없으며, 멘토처럼 조언을 해주는 이가 있다고 하더라도 객관적인 역량을 갖추지 못한 경우가 많아 적절한 조언을 받기가 쉽지 않다.

스마트 기기의 발달로 인해 다양한 앱들이 개발되고 있으며, 앱을 통해 사람들은 소통할 수 있고, 적절한 조언을 얻을 수 있게 되었다. 하지만 대부분의 앱들이 커뮤니티 형태로 되어 있고, 개인 정보 보호에 소홀함이 있으며, 나의 상황을 문자로 설명하지 않으면 적절한 도움을 받기 어려우며, 또한 조언자가 내 삶에 녹아든 것처럼 나를 알지 못한다면 조언의 방향이 다를 수도 있다.

한편, 많은 사람들은 자신의 재능을 꽃피우기 위해 노력하지만 중년이 되어서야 그 길이 옳았는지 틀렸는지를 판단하게 된다. 또한 청소년들은 스스로의 재능을 발견하지 못해 방황을 하기도 한다. 자신이 가진 재능을 알기 위해서 많은 것을 경험해야 하고, 꿈을 이루기 위해 노력해야 하며, 적절한 조언을 받아서 나아갈 방향을 결정해야 한다.

하지만 현실은 그렇지 못한 문제점이 있다. 그 이유는 좋은 조언자를 주변에서 구하기 어렵고, 조언자를 얻었다고 해도 내가 가려는 방향에 대한 경험을 가지지 못한 조언자라면 적절한 조언을 얻기 어려우며, 나의 일거수 일투족을 알고 그에 맞는 맞춤형 조언을 하는 조언자도 매우 드물다는 것이다.

한국 공개특허공보 제10-2016-0021834호(공개일 : 2016년02월26일)

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 각 사용자가 휴대하는 스마트 기기의 위치 및 시간의 빅 데이터를 이용해 사용자의 활동 로그를 수집하고, 이를 분석하여 성별, 직종별, 나이별로 그룹을 나누고 등급을 설정하며, 이러한 등급 값을 이용해 사용자가 속한 그룹의 다른 사람들의 행동 패턴이나 건강 정보, 하루 삶을 그래프가 포함된 통계와 문자 정보로 비교해 볼 수 있고, 활동 분석 결과에 따라 사용자에게 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버는, 현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동 기반 조언 서버로서, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장하거나, 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 각 사용자별로 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 저장하는 정보저장 처리기; 상기 각 사용자 별로 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보가 저장되는 개인정보 DB; 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보가 각 사용자 별로 저장되는 로 DB; 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 위치매칭 처리기; 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 이동거리 처리기; 상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 이동속도 처리기; 상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 이동수단 처리기; 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 항목별 점수 처리기; 상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 등급산정 처리기; 상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보가 분석되어 통계화 된 개인 데이터로 저장되는 개인통계 DB; 상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터가 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 저장되는 그룹별 통계DB; 상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치하는 등급배치 처리기; 및 상기 개인통계 DB로부터 사용자별 개인 데이터를 가져오고, 상기 그룹별 통계DB로부터 그룹별 통계 데이터를 가져와 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 조언 제공기를 포함할 수 있다.

또한, 상기 정보저장 처리기를 통해 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공하는 개인 타임라인 모듈; 상기 그룹별 통계DB에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공하는 그룹 타임라인 모듈; 상기 개인정보 DB에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공하는 친구 추가 모듈; 상기 친구 추가 모듈을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 채팅 모듈; 상기 위치매칭 처리기에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 내장소 등록모듈; 상기 개인통계 DB와 상기 그룹별 통계DB로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공하는 건강 관리 모듈; 상기 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공하는 목표 관리 모듈; 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 상기 사용자 단말기에 제공하고, 상기 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장하여 상기 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정하는 오차 보정 처리기; 상기 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공하는 문자변환 처리기; 및 상기 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 상기 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공하는 음성변환 처리기를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 위치매칭 처리기는, 상기 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 상기 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 상기 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공할 수 있다.

또한, 상기 이동거리 처리기는, 상기 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하며, 상기 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출할 수 있다.

또한, 상기 이동속도 처리기는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 상기 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.

또한, 상기 이동수단 처리기는, 상기 이동수단에 대해, 상기 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 상기 산출된 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정할 수 있다.

그리고, 상기 항목별 점수 처리기는, 상기 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하고, 상기 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정하며, 상기 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정하고, 상기 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정하고, 상기 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.

한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법은, 현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법으로서, 정보저장 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 수신하여 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 각 사용자별로 저장하는 단계; 위치매칭 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 단계; 이동거리 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 단계; 이동속도 처리기가, 상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 단계; 이동수단 처리기가, 상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 단계; 항목별 점수 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 단계; 등급산정 처리기가, 상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 단계; 및 조언 제공기가, 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 각 사용자별로 저장하는 단계에서 상기 정보저장 처리기는, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장할 수 있다.

또한, 상기 각 사용자별로 저장하는 단계에서 상기 정보저장 처리기는, 상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 개인통계 DB에 저장하고, 상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터를 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 그룹별 통계DB에 저장할 수 있다.

또한, 상기 항목 별로 점수를 산정하는 단계는, 등급배치 처리기가, 상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치할 수 있다.

또한, 개인 타임라인 모듈에서, 상기 정보저장 처리기를 통해 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공하는 단계; 그룹 타임라인 모듈에서, 상기 그룹별 통계DB에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공하는 단계; 친구 추가 모듈에서, 상기 개인정보 DB에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공하는 단계; 채팅 모듈에서, 상기 친구 추가 모듈을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 단계; 내장소 등록모듈에서, 상기 위치매칭 처리기에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 단계; 건강 관리 모듈에서, 상기 개인통계 DB와 상기 그룹별 통계DB로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공하는 단계; 목표 관리 모듈에서, 상기 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공하는 단계; 오차 보정 처리기에서, 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 상기 사용자 단말기에 제공하고, 상기 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장하여 상기 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정하는 단계; 문자변환 처리기에서, 상기 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공하는 단계; 및 음성변환 처리기에서, 상기 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 상기 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 장소 정보를 제공하는 단계에서 상기 위치매칭 처리기는, 상기 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 상기 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 상기 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공할 수 있다.

또한, 상기 이동 거리를 산정하는 단계에서 상기 이동거리 처리기는, 상기 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하며, 상기 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출할 수 있다.

또한, 상기 이동 속도를 산정하는 단계에서 상기 이동속도 처리기는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 상기 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.

또한, 상기 이동수단을 결정하는 단계에서 상기 이동수단 처리기는, 상기 이동수단에 대해, 상기 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 상기 산출된 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 상기 산출된 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정할 수 있다.

그리고, 상기 항목 별로 점수를 산정하는 단계에서 상기 항목별 점수 처리기는, 상기 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하고, 상기 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정하며, 상기 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정하고, 상기 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정하고, 상기 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.

본 발명의 다른 양상들, 장점들 및 특징들은 다음의 섹션들: 도면의 간단한 설명, 상세한 설명 및 청구범위를 포함하는 전체 출원 명세서에 기재된 내용에 기초하여 보다 명백해질 것이다.

본 발명에 의하면, 사용자가 스마트 기기에서 앱을 구동하여 본인이 학교 또는 직장에 출근하기 위해 버스를 타거나 걷거나 하는 등의 활동, 주말에 친구를 만나기 위해 카페와 같은 장소에 방문하거나 약속 시간을 잡는 것과 같은 활동을 체크하여, 자주 가는 장소, 이동 시간, 이동 거리, 머문 장소와 머문 시간을 분석하여, 본인이 하루를 어떻게 보냈는지 확인할 수 있고, 본인과 비슷한 활동을 한 그룹을 매칭시켜 비교해 볼 수 있으며, 내가 속한 그룹을 기준으로 상위 그룹 또는 하위 그룹의 사람들이 어떤 활동을 하는지 비교해 보고 그 결과에 대해 멘토가 나의 활동을 보고 조언해 줄 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 시간 위치 빅 데이터를 이용해 일 단위로 분석해서 사용자의 장소, 시간, 거리, 속도로 구분하여, 사용자 그리고 특정 그룹 간의 자주 가는 장소와 하루 일하는 시간, 이동 거리, 이동 수단을 유추해 낼 수 있고, 이것을 토대로 사용자 맞춤형 데이터로 가공하고, 그 결과를 스마트 기기로 제공해 언제 어디서나 멘토의 조언 없이 사용자 스스로가 자신의 일과를 체크하고 자기 발전의 계기로 사용할 수 있다는 이점이 있다.

그리고, 다른 그룹과의 비교를 통해 현재 나의 위치를 알아보는 수단으로 이용할 수 있다는 이점이 있다. 이를 통해 멘토의 조언이 필요한 이들에게 빅 데이터 분석을 이용해 적절한 조언을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 활동 기반 조언 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버에 더 포함되는 내부 구성 예를 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 각 사용자 단말기에 제공하는 개인 활동 지수 및 조언 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교하여 조언 데이터를 제공하는 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버와 사용자 단말기 간에 사용자 활동 기반 조언을 위한 정보 처리 과정을 나타낸 흐름도이다.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.

제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.

여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.

"아래", "위" 등의 상대적인 공간을 나타내는 용어는 도면에서 도시된 한 부분의 다른 부분에 대한 관계를 보다 쉽게 설명하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 용어들은 도면에서 의도한 의미와 함께 사용 중인 장치의 다른 의미나 동작을 포함하도록 의도된다. 예를 들면, 도면 중의 장치를 뒤집으면, 다른 부분들의 "아래"에 있는 것으로 설명된 어느 부분들은 다른 부분들의 "위"에 있는 것으로 설명된다. 따라서 "아래"라는 예시적인 용어는 위와 아래 방향을 전부 포함한다. 장치는 90˚ 회전 또는 다른 각도로 회전할 수 있고, 상대적인 공간을 나타내는 용어도 이에 따라서 해석된다.

다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 활동 기반 조언 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 활동 기반 조언 시스템(100)은, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)와, 활동기반 조언서버(120)를 포함한다.

하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)는 단말기 내부에 설치된 활동 기반 조언 어플리케이션을 통해 기본 정보를 입력받아 회원 가입하고, 현재 위치한 곳의 좌표 정보와 시간 정보를 활동기반 조언서버(120)에 전송해 준다. 여기서, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)는 인터넷과 같은 유선 통신망을 이용하는 유선 단말기로 구현할 수 있고, 이동 통신망과 같은 무선 통신망을 이용하는 무선 단말기, 스마트 기기 등으로 구현할 수 있다. 또한 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)는 활동 기반 조언 어플리케이션을 활동기반 조언서버(120)로부터 다운로드 형태로 제공받아 단말기의 내부에 설치하거나, 구글의 플레이 스토어 등 앱 스토어로부터 다운받아 단말기 내부에 설치할 수 있다.

활동기반 조언서버(120)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 사용자 별로 수신한 좌표 정보와 시간 정보에 근거해 장소명과 이동거리 및 이동속도를 산출하고, 그에 따른 이동수단을 결정하며, 좌표 및 시간 정보에 따른 장소명과 이동거리 및 이동속도를 분석하여 항목별 점수를 산정하여 등급을 결정하며, 결정된 등급을 상위, 중위, 하위 그룹 중 하나에 배치하며, 각 사용자 단말기로부터 목표 등급을 입력받아 상기 결정된 등급의 목표 도달 여부를 제공하며, 상기 배치된 그룹 내 다른 회원과의 비교 결과를 제공하며, 결정된 등급이 목표 등급에 도달하기 위한 조언을 제공해 준다.

도 1에서, 도시하지는 않았지만, 실제 상담자가 있는 플랫폼과 연동하는 상담서버(130)를 더 포함할 수 있다. 이때, 상담서버(130)는, 활동기반 조언서버(120)와 연동하고, 활동기반 조언서버(120)에서 사용자 별로 결정된 등급에 관한 정보에 근거해 결정된 등급이 목표 등급에 도달하기 위한 조언을 상담자로부터 입력받아 활동기반 조언서버(100)에 전송해 줄 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 좌표 정보에 따른 지역명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 좌표 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 좌표 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 좌표 정보를 시간의 흐름에 따라 합산하여 이동거리를 산출하고, 각 좌표 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 이동수단의 결정에 대해, 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정할 수 있다.

즉, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정할 수 있다.

그리고, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는, 정보저장 처리기(210), 개인정보 DB(212), 로(Raw) 데이터베이스(DB)(214), 개인통계 DB(216), 그룹별 통계DB(218), 위치매칭 처리기(220), 이동거리 처리기(230), 이동속도 처리기(240), 이동수단 처리기(250), 항목별 점수 처리기(260), 등급산정 처리기(270), 등급배치 처리기(280) 및 조언 제공기(290)를 포함한다.

정보저장 처리기(210)는 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 DB(212)에 저장하거나, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 실시간으로 각 사용자별로 로(Raw) DB(214)에 저장한다.

개인정보 DB(212)는 각 사용자 별로 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보가 저장된다. 즉, 개인정보 DB(212)에는 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장, 디바이스 정보와 같은 개인 정보가 저장될 수 있다.

로(Raw) DB(214)는 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보가 각 사용자 별로 저장된다. 즉, 로 DB(214)에는 회원 가입한 사용자가 위치 기반 정보 제공 동의를 한 상태에서, 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 사용자의 좌표와 해당 시간이 실시간으로 저장될 수 있다.

개인통계 DB(216)는 개인정보 DB(212)에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 로 DB(214)에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보가 분석되어 통계화 된 개인 데이터로 저장되어 있다. 즉, 개인통계 DB(216)는 사용자의 개인정보 DB(212)에 저장된 정보와 좌표-시간 정보를 저장하는 Raw DB(214)에 저장된 정보를 추출해 위치 매칭 처리기(220), 이동거리 처리기(230), 이동속도 처리기(240), 이동수단 처리기(250), 항목별 점수 처리기(260), 등급산정 처리기(270)를 거치며 분석되고 통계화 된 사용자 개인 데이터가 저장될 수 있다.

그룹별 통계DB(218)는 개인통계 DB(216)로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터가 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 저장된다. 즉, 그룹별 통계DB(218)는 개인통계 DB(216)에서 데이터를 추출해 사용자가 열람하기를 원하는 형태, 예를 들어서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급별로 데이터를 구분하고 통계화 된 통계 데이터로 저장될 수 있다.

위치매칭 처리기(220)는 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공한다. 또한, 위치매칭 처리기(220)는, 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공할 수 있다.

또한, 위치매칭 처리기(220)는 사용자의 디바이스를 통해 입력된 좌표를 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공하는데, 하나의 좌표에 대한 장소명이 유일하게 존재하지 않는 경우 가장 많은 사용자가 이용한 장소 순으로 우선 순위를 자동으로 정해서 저장해 주는 처리기이다.

그리고, 위치매칭 처리기(220)는 좌표와 장소명이 불일치하거나, 장소명이 존재하지 않을 경우, 사용자의 직접 입력을 통해 장소명을 처리하게 하는 기능도 포함한다.

이동거리 처리기(230)는 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정할 수 있다. 즉, 이동거리 처리기(230)는, 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식할 수 있다.

또한, 이동거리 처리기(230)는, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식할 수 있다.

또한, 이동거리 처리기(230)는, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식할 수 있다.

즉, 이동거리 처리기(230)는, Raw DB(214)에 저장된 사용자의 좌표 데이터를 이용해 이동한 거리를 계산하는 처리기로서, 사용자의 좌표가 동일하고 시간이 다르다면 멈춘 것으로 간주하는데, 멈춘 경우는 집, 직장, 만남 장소, 학습 장소, 도로 정체, 여가 장소가 될 수 있으며, 이 경우 이동거리는 없는 것으로 처리한다. 그 외에 좌표와 시간이 모두 다르다면 이동 중인 것으로 거리=속력x시간 공식을 이용해 처리하는 처리기이다.

그리고, 이동거리 처리기(230)는, 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출할 수 있다.

도 2에서, 이동속도 처리기(240)는 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하고, 산정된 이동속도를 이동수단 처리기(250)에서 이동수단을 결정하는데 필요한 정보로 제공할 수 있다. 즉, 이동속도 처리기(240)는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 산출된 이동거리를 산출된 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.

이동수단 처리기(250)는 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정할 수 있다. 즉, 이동수단 처리기(250)는, 이동수단에 대해, 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정할 수 있다.

항목별 점수 처리기(260)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공할 수 있다.

또한, 항목별 점수 처리기(260)는 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 아래 표 1에 설정된 점수 테이블을 기준으로 점수를 합산 처리하여 각 사용자의 항목별 점수를 산정할 수 있다. 예를 들면, 항목별 점수 처리기(260)는, 다음 표 1에 나타낸 바와 같이 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정할 수 있다.

점수	학습활동	경제활동	건강활동	자기개발	문화지수	활동지수	이동수단
5	학교	직장	교외/휴양	도서관,학교,직장	종교	이동속도↑거리↑	비행기
4	도서관	근무중 이동	산책	학원	전시,미술	이동속도↑거리↓	자동차↑
3	학원	카페,식당	직장근처걷기	카페	교외	이동속도↓,거리↓	자동차↓
2	카페	쇼핑센터	병원, 약국	집	카페	이동속도↓ 거리↑	자전거
1	집	집	집	기타 장소	집	정지	도보

표 1에서, 피로도는 활동지수 점수와 반대로 책정하며, 이동 효율성은 이동수단의 점수와 동일하며, 이동수단에 따른 건강 지수는 반대로 책정할 수 있다.

또한, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정할 수 있다.

또한, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정할 수 있다.

또한, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정할 수 있다.

그리고, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.

도 2에서, 등급산정 처리기(270)는 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정할 수 있다.

즉, 등급산정 처리기(270)는 사용자가 회원 가입 시 입력한 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장 같은 정보를 기준으로 사용자의 활동 통계 데이터를 수치화하고, 등급을 계산하여 개인통계 DB(216)나 그룹별 통계 DB(218)에 저장하는 것이다.

예를 들면, 등급 산정 처리기(270)는 실시간으로 항목별 점수 처리기(260)에서 제공된 휴식 시간, 여가 시간, 일한 시간, 학습 시간, 이동 시간, 이동 거리, 이동 수단의 정보 별로 데이터를 이용해 백분율로 환산해서 상위 3% 이내이면 A+등급, 상위 6% 이내이면 A0등급, 10% 이내이면 A-등급, 상위 11%~15% 이내이면 B+등급, 상위 16%~25% 이내이면 B0등급, 상위 26%~30% 이내이면 B-등급, 상위 31%~35% 이내이면 C+등급, 상위 35%~40% 이내이면 C0등급, 상위 40%~50% 이내이면 C-등급, 상위 50%~55% 이내이면 D+등급, 상위 56%~60% 이내이면 D0등급, 상위 61%~65% 이내이면 D-등급, 상위 65%~70% 이내이면 E+등급, 상위 71%~75% 이내이면 E0등급, 상위 76%~80% 이내이면 E-등급, 상위 80% 이상이면 모두 F등급으로 처리하는 것이다.

도 2에서, 등급배치 처리기(280)는 등급산정 처리기(270)에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치할 수 있다.

예를 들면, 등급 배치 처리기(280)는 1주일 단위로 등급산정 처리기(270)에서 제공된 각 등급 정보를 활용해 이용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 이용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 적용하는 것이다.

이때, 등급 배치 처리기(280)는 등급이 있는 경우와 없는 경우로 구분해 처리하게 되는데, 등급이 없을 경우 표 2에 나타낸 바와 같이 A,B,C,D,E 등급의 평균값에 해당하는 1인을 무작위로 선택, 총 5명을 추출하여 개인의 활동 데이터와 비교하여 등급을 결정할 수 있다.

등급	등급상세
A	A1
	A2
	A3
B	B1
	B2
	B3
C	C1
	C2
	C3
D	D1
	D2
	D3
E	E1
	E2
	E3

또한 등급 배치 처리기(280)는 개인 등급이 존재할 경우 사용자 그룹에 속한 1인을 무작위로 추출하여 활동 데이터를 비교하여 본인이 우세할 경우 항목별 점수 처리기(260)에서 계산된 값을 점수로 더하고, 불리할 경우 점수값/2 로 계산된 결과 값을 빼서 산정할 수 있다. 그리고 동점일 경우 더하거나 빼는 값은 없다.

도 2에서, 조언 제공기(290)는 개인통계 DB(216)로부터 사용자별 개인 데이터를 가져오고, 그룹별 통계DB(218)로부터 그룹별 통계 데이터를 가져와 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로 제공할 수 있다. 여기서, 상담자는 사용자가 소속(배치)된 그룹 내 다른 사용자이거나, 사용자가 입장한 채팅방의 다른 사용자이거나, 활동기반 조언서버(120)에서 제공하는 전문 상담자이거나, 활동기반 조언서버(120)에서 상담 API 모듈을 통해 제공하는 인공지능(AI) 상담 시스템일 수 있다. 그리고, 상담 API 모듈은 사용자가 조언 결과를 원할 경우에, 실제 상담자가 있는 플랫폼과 연동하여, 상담자에 의해 입력된 조언 데이터를 문자변환 처리기를 통해 문자로 제공하거나, 음성변환 처리기를 통해 음성으로 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버에 더 포함되는 내부 구성 예를 나타낸 블록 구성도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는, 개인 타임라인 모듈(302), 그룹 타임라인 모듈(304), 친구 추가 모듈(306), 채팅 모듈(308), 내장소 등록모듈(310), 건강 관리 모듈(312), 목표 관리 모듈(314), 오차 보정 처리기(316), 문자변환 처리기(318) 및 음성변환 처리기(320)를 더 포함할 수 있다.

개인 타임라인 모듈(302)은 정보저장 처리기(210)를 통해 개인정보 DB(212)에 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 등을 그래프와 타임라인 형태로 제공할 수 있다.

그룹 타임라인 모듈(304)은 그룹별 통계DB(218)에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공할 수 있다.

친구 추가 모듈(306)은 개인정보 DB9212)에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 다른 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공할 수 있다.

채팅 모듈(308)은 친구 추가 모듈(306)을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공할 수 있다.

내장소 등록 모듈(310)은 위치매칭 처리기(220)에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하도록 하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 기능을 제공할 수 있다.

건강 관리 모듈(312)은 개인통계 DB(216)와 그룹별 통계DB(218)로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공할 수 있다.

목표 관리 모듈(314)은 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공할 수 있다.

오차 보정 처리기(316)는 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 다음(daum)이나 네이버(Naver), 구글(Google) 등의 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 사용자 단말기에 제공하고, 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장함으로써 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정할 수 있다.

문자변환 처리기(318)는 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공할 수 있다.

음성변환 처리기(320)는 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버(120)는, 먼저 정보저장 처리기(210)가, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 수신하여 로(Raw) DB(214)에 각 사용자별로 저장한다(S410).

이때, 정보저장 처리기(210)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 각 사용자의 회원 가입 시에 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장할 수 있다.

이어, 위치매칭 처리기(220)는 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공한다(S420).

여기서, 위치매칭 처리기(220)는, 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 각 장소명을 제공할 수 있다.

이어, 이동거리 처리기(230)는 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정한다(S430).

이때, 이동거리 처리기(230)는, 각 사용자 단말기의 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식할 수 있다.

또한, 이동거리 처리기(230)는, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하고, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식할 수 있다.

따라서, 이동거리 처리기(230)는 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출할 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는 다음 표 3에 나타낸 바와 같이 장소 A와 장소 B, 이동 구간 A1, A2, B1, B2에 대해, 한 장소에서 다시말해 좌표가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는 경우를 정지상태로 인식한다.

장소	A	A	A	A1	A2	B	B	B1	B2
좌표	0,0	0,0	0,0	0,1	0,2	0,3	0,4	0,5	0,6
시간	1s	2s	3s	4s	5s	6s	7s	8s	9s
상태	정지	정지	정지 출발시각	이동	이동	정지 도착시간	정지 출발시간	이동	이동

또한, 활동 기반 조언 서버(120)는 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식한다.

그리고, 활동 기반 조언 서버(120)는 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하고, 좌표 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식한다.

이어, 이동속도 처리기(240)는 이동거리 처리기(230)를 통해 처리된 이동거리와, 그 이동 거리에 따른 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정한다(S440).

즉, 이동속도 처리기(240)는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 산출된 이동거리를 산출된 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.

이어, 이동수단 처리기(250)는 이동속도 처리기(240)를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정한다(S450).

즉, 이동수단 처리기(250)는, 이동수단에 대해, 이동속도 처리기(240)를 통해 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정할 수 있다.

또한, 이동수단 처리기(250)는, 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하고, 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 이동수단을 비행기로 결정할 수 있다.

이어, 항목별 점수 처리기(260)는 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정한다(S460).

예를 들면, 항목별 점수 처리기(260)는, 표 1에 나타낸 바와 같이, 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하는 것이다.

또한 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정할 수 있다.

또한 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정할 수 있다.

또한 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정할 수 있다.

이어, 등급산정 처리기(270)는 항목별 점수 처리기(260)를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정한다(S470).

여기서, 등급배치 처리기(480)는 이렇게 등급산정 처리기(270)에서 산정된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치할 수 있다.

또한, 정보저장 처리기(210)는, 개인정보 DB(212)에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 로 DB(214)에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 개인통계 DB(216)에 저장할 수 있다.

그리고, 정보저장 처리기(210)는, 개인통계 DB(216)로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터를 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 그룹별 통계DB(218)에 저장할 수 있다.

이어, 조언 제공기(290)는 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로 제공할 수 있다(S480).

이때, 조언 제공기(290)는 조언 데이터를 문자변환 처리기(318)를 통해 문자로 변환해서 도 5에 도시된 바와 같이 그래프와 기호 등으로 제공하거나, 문자변환 처리기(318)에서 변환된 문자를 음성변환 처리기(320)를 통해 음성으로 변환하거나, 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 각 사용자 단말기에 제공하는 개인 활동 지수 및 조언 데이터의 예를 나타낸 도면이다. 활동기반 조언서버(120)는 도 5에 도시된 바와 같이 각 사용자의 등급(A1)과, 오늘 이동한 거리(D) 12.5 Km, 이동 시간(T) 1시간(h) 30분(m), 이동수단은 걸음과 자동차 등을 제공할 수 있다. 또한, 활동기반 조언서버(120)는 오늘 이동수단의 상세 정보로서, 자동차로 1 시간(h) 동안 12.0 km를 이동했으며, 걸음으로 500m를 30분(m) 동안 이동했음을 안내할 수 있다. 그리고, 활동기반 조언서버(120)는 금일 활동에 대한 조언에 대해, 이동거리와 이동시간, 이동수단을 통한 칼로리 소모량을 텍스트로 제공하거나, 동일 그룹 내 평균 정보에 대해 이동거리와 상위 30%, 이동시간 상위 50%, 도보 상위 60% 등을 제공해 줄 수 있다. 이에 따른 조언으로 하루 이동거리를 줄이고, 도로 수단의 시간을 늘리도록 하는 조언 데이터를 제공할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는 도 6에 도시된 바와 같이 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교하여 제공하고, 그 비교 결과에 따른 조언 데이터를 제공할 수 있다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교하여 조언 데이터를 제공하는 예를 나타낸 도면이다. 즉, 활동기반 조언서버(120)는 도 6에 도시된 바와 같이 사용자의 활동 정보에 대해, A1 등급과, 오늘 이동한 거리(D) 12.5 Km, 이동 시간(T) 1시간(h) 30분(m), 이동수단은 걸음과 자동차 등을 제공하고, 오늘 이동수단의 상세 정보로서, 자동차로 1 시간(h) 동안 12.0 km를 이동했으며, 걸음으로 500m를 30분(m) 동안 이동했음을 제공할 수 있다.

또한, 활동기반 조언서버(120)는 사용자의 활동 정보를 제공하는 동일한 화면 상에서 도 6에 도시된 바와 같이 경쟁자의 활동 정보에 대해, A2 등급과, 오늘 이동한 거리(D) 6.5 km, 이동시간(T) 1시간(h), 이동수단 자동차, 오늘 이동수단의 상세 정보로서, 자동차로 1시간(h) 동안 6.5 Km를 이동했음을 제공할 수 있다.

그리고, 활동기반 조언서버(120)는 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교한 조언 데이터로서, 사용자의 오늘 총 이동거리와 이동시간, 걸음 이동수단에 따른 칼로리 소비량 등을 제공하고, 동일 그룹 내 평균 정보와 비교하여 안내하며, 경쟁자의 정보에 비해 활동력과 건강, 이동거리, 이동시간 등에서 우위에 있다는 정보를 제공할 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는, 도 3에 도시된 바와 같이 개인 타임라인 모듈(302)에서, 정보저장 처리기(210)를 통해 개인정보 DB(212)와 로 DB(214) 및 개인통계 DB(216)에 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공할 수 있다.

또한, 그룹 타임라인 모듈(304)에서, 그룹별 통계DB(218)에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공할 수 있다.

친구 추가 모듈(306)에서, 개인정보 DB(212)에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공할 수 있다.

채팅 모듈(308)에서, 친구 추가 모듈(306)을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 단계;

내장소 등록모듈(310)에서, 위치매칭 처리기(220)에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나 수정 및 삭제가 가능하고, 한 장소에 여러 건의 정보가 표시될 경우에 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 할 수 있다.

건강 관리 모듈(312)에서, 개인통계 DB(216)와 그룹별 통계DB(218)로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공할 수 있다.

여기서, 건강 관리 모듈(312)은 칼로리 소모량에 대해 기본적으로 다음 수학식 1에 따라 Metabolic Equivalent of Task(MET) 계수를 근거로 산출할 수 있다.

즉, MET 계수는 기존에 계산된 부분이 있기 때문에 건강 관리 모듈(312)은 MET를 따로 계산하지는 않고 계산된 MET를 이용해 다음 표 4에 따라 칼로리만 산출한다.

육체적 활동(Physical activity)	MET
가벼운 정도 활동(Light intensity activities)	< 3
수면(sleeping)	0.9
TV 시청(watching television)	1.0
쓰기(writing), 책상 일(desk work), 타이핑(typing)	1.5
걷기(walking), 1.7 mph(2.7 km/h), level ground, strolling, very slow	2.3
걷기(walking), 2.5 mph(4 km/h)	2.9
중간 정도 활동(Moderate intensity activities)	3 to 6
자전거(bicycling), 비유동(stationary), 50 watts, very light effort	3.0
걷기(walking) 3.0 mph (4.8 km/h)	3.3
calisthenics, home exercise, light or moderate effort, general	3.5
walking 3.4 mph (5.5 km/h)	3.6
bicycling, < 10 mph(16km/h), leisure, to work or for pleasure	4.0
bicycling, stationary, 100 watts, light effort	5.5
sexual activity	5.8
활발한 정도 활동(Vigorous intensity activities)	> 6
jogging, general	7.0
calisthenics(e.g. pushups, situps, pullups, jumping, jacks), heavy, vigorous effort	8.0
running jogging, in place	8.0
rope jumping	10.0

예를 들어, 사용자 체중이 70kg이고, 4.8km/h의 속도로 60분간 이동한 사람의 MET값은 표 4에서 제시한 것을 기준으로 3.3을 산출할 수 있다.

체중 1kg당 1분에 산소 3.5ml를 섭취하기 때문에 다음 수학식 2에 따라 48.510 리터(L)의 산소를 소모하게 된다.

산소가 1L당 약 5kcal를 소모하므로, 칼로리 소모량은 다음 수학식 3에 따라 242.55kcal를 소모한 것으로 산출할 수 있다.

본 발명에서는 사용자의 체중을 따로 입력받지 않기 때문에 표준 체중을 기준으로 제시하였으며, 사용자가 본인의 소모 칼로리를 정확하게 알기를 원할 경우 체중만 따로 입력 받아 칼로리 계산을 수행할 수 있다.

또한, 건강 관리 모듈(312)은 사용자의 건강상태에 대해, 먼저 위치 및 시간 정보를 이용해 1 주일 간의 행동 패턴을 인식한다. 일반적으로 보통의 사람들은 대부분 하루 동안 오고 가는 장소와 시간이 패턴화 되어 있다. 하지만 패턴을 벗어나 장소가 일시적으로 변경될 경우는 약속이 있다거나, 외부로 드라이브를 나갔다거나 취미활동을 수행한다던가 하는 걸로 쉽게 추론해 볼 수 있다. 일시적으로 달라지는 위치와 이동 정보는 장소 정보와 시간 그리고 이동 속도를 이용해 추론이 가능하다. 예를 들어서, 판교가 직장이고 집이 서울 종로인 사용자가 이 패턴을 벗어나 퇴근 시간에 판교를 벗어나 양평으로 평균 속도 50km 이상의 속도로 70분에 걸쳐 이동했다면 어떤 일이 일어난 것으로 추론할 수 있다. 그 일은 식사 약속 일 수도 있고, 잠시 바람을 쐬러 나갔을 수도 있고, 누군가를 만나거나 일이 있어서 갔을 수 있다. 어떤 행위에 대한 종류와 상관없이 사용자는 일상의 패턴을 벗어나는 행동을 했다는 것이다. 이것이 1, 2번 정도라면 피로도가 덜 하겠지만 자주 발생할 경우 피로도는 올라갈거라 예상할 수 있다. 또한 사용자가 집에 도착하는 시간을 벗어나 외부에서 활동하고 있다면 이 역시 쉬지 않고 움직이기 때문에 피로도는 올라갈거라 예상할 수 있다. 이러한 것을 근거로 사용자에게 수치화 된 건강 데이터가 아닌 현재의 상태를 텍스트로 알려주고, 무리하지 않도록 유도할 수 있다.

또한, 건강 관리 모듈(312)은 수면 상태의 인식에 대해, 사용자가 수면에 들어간 상태를 정확하게 파악하기는 어렵지만 추론은 가능하다. 예를 들어, 저녁 8시 이후 사용자 단말기(스마트폰)의 위치가 집에서 더 이상 이동하지 않는다면 집에서 쉬고 있는 걸로 판단할 수 있다. 이 상태에서 조도 센서와 자이로 센서를 이용해 수면을 체크하는데, 조도 센서로 측정된 값이 어두운 상태이고, 자이로 센서의 반응이 없는 상태로 1시간 이상 측정되면 취침에 들어간 것으로 판단 할 수 있다.

그리고, 건강 관리 모듈(312)은 사용자가 가입할 때 회원 정보로 생년월일을 입력하는데, 이를 근거로 나이와 동양철학을 접목해 사주를 산출할 수 있다. 이 데이터를 이용해 기본적인 상태를 추론하고, 여기에 더하여 GPS 정보와 가속도 센서를 이용해 활동 강도를 파악해서 기분 정보를 인식할 수 있다. 다만 정확도 부분에서 아주 정확하지 않을 수 있기 때문에 보조 수단으로 생년월일 정보를 이용한 사주 정보를 접목해서 사용자의 기분 정보를 인식할 수 있다.

한편, 목표 관리 모듈(314)에서는, 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공해 줄 수 있다.

그리고, 오차 보정 처리기(316)에서는, 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 다음(daum)이나 네이버(Naver), 구글(google) 등의 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 사용자 단말기에 제공하고, 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장함으로써 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정할 수 있다.

예를 들어, 인구 밀집 지역의 상가 같은 경우는 동일 좌표에 카페, 악세서리점 등 상점이 여러 개인 경우가 있다. 이런 경우 사용자가 어떤 장소를 방문했는지 정확하게 알지 못하기 때문에 네이버, 다음, 구글 등에 등록된 상점 정보를 좌표와 매칭시켜 목록으로 사용자 단말기(110)에 전달하고, 사용자가 정확한 정보 설정을 원할 경우 선택하여 처리하는 것이다.

이때, 활동 기반 조언 서버(120)에서 자동 수집된 정보가 카페라는 장소에 대한 정보인데, 사용자 본인은 동일 좌표에 위치한 악세서리 점을 방문할 수 있다. 데이터의 관점에서 카페나 악세서리 점은 휴식, 친목, 취미 등의 카테고리로 볼 수 있으며, 이는 큰 관점에서 여가의 일부로 볼 수 있기 때문에 자동 수집된 정보와 실제 방문한 장소의 정보가 불일치 하더라도 큰 카테고리 내에서 문제될 수 없다. 다만 사용자 입장에서 본 서비스를 이용하고 정밀하게 사용하길 원할 경우 사용자가 개입해 자동 수집된 장소 정보를 실제 방문한 장소로 해당 정보를 수정할 수 있게 함으로써 신뢰도를 높이는 수단으로 이용할 수 있다. 따라서, 활동 기반 조언 서버(120)에서 자동으로 수집한 정보에 대해 사용자가 활동 정보에 근거해 자신이 원하는 정보로 수정함으로써 밀집된 장소를 쉽게 구별할 수 있다.

전술한 바와 같이, 활동 기반 조언 서버(120)에 수집한 정보에 대해 오차를 보정하면 다음과 같은 잇점이 있다. 가령 직장인의 경우 상가 밀집 지역에서 한식을 먹던, 햄버거를 먹던 그 종류는 크게 중요하지 않을 수 있지만 학생의 경우 상가 밀집 지역에 수학학원, 영어학원, 미술학원 등 다양한 학습 카테고리가 포함된 장소가 있기 때문에, 밀집된 장소를 쉽게 구별할 수 있다.

이를 통해 학생 이용자의 경우 자신과 비교 대상인 사용자와 사용자 그룹이 어떤 학원을 방과 후에 다니게 되는지를 정확하게 알아낼 수 있다. 다시말해 활동을 근거로 통계 작성시 조금 더 세밀하게 통계를 작성할 수 있다는 효과가 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버와 사용자 단말기 간에 사용자 활동 기반 조언을 위한 정보 처리 과정을 나타낸 흐름도이다.

도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자 단말기(110)의 회원가입 여부를 확인하여 회원 가입된 것으로 확인되면(S702-Y), 사용자 단말기(110)로부터 위치와 시간 정보를 전달받는다(S704).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자 단말기(110)로부터 전달받은 위치 정보와 시간 정보를 로 DB(214)에 저장한다(S706).

한편, 활동 기반 조언 서버(120)는 회원 가입이 되지 않은 경우(S702-N), 회원가입 폼을 사용자 단말기(110)로 제공하고(S710), 사용자 단말기(110)로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 사는 곳, 직장 등을 개인 정보로 입력받는다(S712).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 입력받은 개인 정보를 개인정보 DB(212)에 저장함으로써 회원 가입을 완료한다(S714).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 로 DB(214)로부터 정보를 추출하는데(S720), 위치 정보와 시간 정보에 근거해 이동거리를 추출하고(S721), 이를 이용하여 이동거리 분석 및 처리를 수행한다(S722).

또한, 활동 기반 조언 서버(120)는 위치 정보와 시간 정보에 근거해 이동시간을 추출하고(S723), 이동시간 분석 및 처리를 수행한다(S724).

또한, 활동 기반 조언 서버(120)는 위치 정보와 시간 정보에 근거해 좌표를 추출하고(S725), 위치 매칭 처리기(220)를 통해 좌표-장소명 매칭 처리를 수행한다(S726).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 이동거리와 이동시간 및 좌표에 따른 장소명 등을 개인통계 DB(216)에 저장한다(S727).

한편, 활동 기반 조언 서버(120)는 개인등급이 존재하는 경우에(S730-Y), 동일 그룹내 1명 사용자(User)를 매칭시킨다(S731).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 동일 그룹내 매칭된 다른 사용자와 해당 사용자에 대해 24시간 활동 지수를 비교한다(S732).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 동일 그룹내 매칭된 다른 사용자와 해당 사용자에 대해 도 6에 도시된 바와 같이 활동 내용을 분석하고(S733), 항목별 점수 처리기(260)를 통해 각 항목 별로 점수를 환산하며(S734), 등급산정 처리기(270)를 통해 등급을 산정한다(S735).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 등급 결과에 대해 등급배치 처리기(280)를 통해 상위 그룹과 중위 그룹 및 하위 그룹 중 하나에 등급을 배치하는 작업을 수행한다(S736).

이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자에 대해 산정한 등급과, 등급 배치 결과를 그룹별 통계 DB(218)에 저장한다(S737).

한편, 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자의 활동 내용을 분석하여 환산한 점수가 99점인지를 판단하여 99점 이상인 경우에(S740-Y), 사용자에 대해 승급을 진행한다(S750).

그러나, 사용자의 점수가 99점 이하인 경우에(S740-N), 동일 그룹 내 1명의 다른 사용자를 매칭시키는 동작을 수행한다(S731).

그리고, 활동 기반 조언 서버(120)는 개인등급의 존재 여부를 판단하는 단계(S730)에서 개인 등급이 존재하지 않는 경우에(S730-N), 그룹 별 총 5명을 추출하고(S760), 24 시간 활동 지수를 비교하는 S732 단계를 복귀해 활동 내용을 분석하는 동작을 다시 수행한다(S733).

따라서, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자의 위치 정보와 시간 정보에 근거해 사용자의 활동 상태를 파악하여 그에 따른 유용한 조언을 해 줄 수 있다.

전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 스마트 기기에서 동작하는 앱(App)을 이용해 사용자의 위치와 시간 정보를 가져와 1차 가공하여 위치, 장소, 출발 시간, 도착 시간, 이동 속도, 이동 수단으로 구분하고, 이를 통해 사용자가 집에 있는지, 회사에서 일하고 있는지, 도서관에서 공부하고 있는지 여부 등을 알 수 있고, 하루 이동 거리를 통해 활동성을 예측 할 수 있으며, 자동차, 도보, 자전거 등과 같은 이동 수단을 유추하여 건강 상태, 소모된 칼로리와 같은 건강 정보를 취득하며, 이렇게 취득한 정보를 이용해 수치화 하고, 이를 근거로 등급을 산정하고 개인 목표를 설정하여 목표 도달 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 그룹별 통계를 이용한 빅 데이터 분석을 통해 경쟁 그룹내 다른 사람들이 어떤 하루를 지내고 있는지를 알려주어 개인이 나아갈 바를 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법을 실현할 수 있다.

본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 사용자 활동 기반 조언 시스템 110, 112, 114 : 사용자 단말기
120 : 활동기반 조언서버 130 : 상담서버
210 : 정보저장 처리기 212 : 개인정보 DB
214 : 로(Raw) DB 216 : 개인통계 DB
218 : 그룹별 통계 DB 220 : 위치매칭 처리기
230 : 이동거리 처리기 240 : 이동속도 처리기
250 : 이동수단 처리기 260 : 항목별 점수 처리기
270 : 등급산정 처리기 280 : 등급배치 처리기
290 : 조언 제공기 302 : 개인 타임라인 모듈
304 : 그룹 타임라인 모듈 306 : 친구 추가 모듈
308 : 채팅 모듈 310 : 내장소 등록모듈
312 : 건강 관리 모듈 314 : 목표 관리 모듈
316 : 오차보정 처리기 318 : 문자변환 처리기
320 : 음성변환 처리기

Claims

현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동 기반 조언 서버로서,
상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장하거나, 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 각 사용자별로 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 저장하는 정보저장 처리기;
상기 각 사용자 별로 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보가 저장되는 개인정보 DB;
상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보가 각 사용자 별로 저장되는 로(Raw) DB;
상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 위치매칭 처리기;
상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 이동거리 처리기;
상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 이동속도 처리기;
상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 이동수단 처리기;
상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 항목별 점수 처리기;
상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 등급산정 처리기;
상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보가 분석되어 통계화 된 개인 데이터로 저장되는 개인통계 DB;
상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터가 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 저장되는 그룹별 통계DB;
상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치하는 등급배치 처리기; 및
상기 개인통계 DB로부터 사용자별 개인 데이터를 가져오고, 상기 그룹별 통계DB로부터 그룹별 통계 데이터를 가져와 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 조언 제공기;
를 포함하는 활동 기반 조언 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 정보저장 처리기를 통해 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공하는 개인 타임라인 모듈;
상기 그룹별 통계DB에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공하는 그룹 타임라인 모듈;
상기 개인정보 DB에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공하는 친구 추가 모듈;
상기 친구 추가 모듈을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 채팅 모듈;
상기 위치매칭 처리기에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 내장소 등록모듈;
상기 개인통계 DB와 상기 그룹별 통계DB로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공하는 건강 관리 모듈;
상기 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공하는 목표 관리 모듈;
상기 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 상기 사용자 단말기에 제공하고, 상기 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장하여 상기 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정하는 오차 보정 처리기;
상기 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공하는 문자변환 처리기; 및
상기 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 상기 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공하는 음성변환 처리기;
를 더 포함하는 활동 기반 조언 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 위치매칭 처리기는, 상기 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 상기 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 상기 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공하는, 활동 기반 조언 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 이동거리 처리기는,
상기 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하며,
상기 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출하는, 활동 기반 조언 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 이동속도 처리기는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 상기 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출하는, 활동 기반 조언 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 이동수단 처리기는, 상기 이동수단에 대해, 상기 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 상기 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정하는, 활동 기반 조언 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 항목별 점수 처리기는,
상기 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하고,
상기 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정하며,
상기 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정하고,
상기 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정하고,
상기 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정하는,
활동 기반 조언 서버.
현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법으로서,
정보저장 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 수신하여 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 각 사용자별로 저장하는 단계;
위치매칭 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 단계;
이동거리 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 단계;
이동속도 처리기가, 상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 단계;
이동수단 처리기가, 상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 단계;
항목별 점수 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 단계;
등급산정 처리기가, 상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 단계; 및
조언 제공기가, 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 단계;
를 포함하는 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 각 사용자별로 저장하는 단계에서 상기 정보저장 처리기는, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 각 사용자별로 저장하는 단계에서 상기 정보저장 처리기는,
상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 개인통계 DB에 저장하고,
상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터를 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 그룹별 통계DB에 저장하는,
활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 항목 별로 점수를 산정하는 단계는,
등급배치 처리기가, 상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치하는,
활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
삭제
제 8 항에 있어서,
상기 장소 정보를 제공하는 단계에서 상기 위치매칭 처리기는, 상기 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 상기 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 상기 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 이동 거리를 산정하는 단계에서 상기 이동거리 처리기는,
상기 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하며,
상기 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출하는,
활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 이동 속도를 산정하는 단계에서 상기 이동속도 처리기는,
각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 상기 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출하는,
활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 이동수단을 결정하는 단계에서 상기 이동수단 처리기는,
상기 이동수단에 대해, 상기 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 상기 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 항목 별로 점수를 산정하는 단계에서 상기 항목별 점수 처리기는,
상기 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하고,
상기 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정하며,
상기 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정하고,
상기 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정하고,
상기 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정하는,
활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.