KR102251588B1 - 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법, 장치, 및 시스템 - Google Patents

설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법, 장치, 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 양태는 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법을 개시하고 있다. 상기 방법은, 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 수집하는 단계(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐), 상기 수집된 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하는 단계 및 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 단계를 포함한다.

Description

설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법, 장치, 및 시스템{METHOD, APPARATUS, AND SYSTEM VISUALIZING CORRELATION LEVEL BETWEEN SETUP FIELDS}
본 발명은 선택 메뉴 간의 연관성을 시각화하는 방법에 관한 것으로, 사용자로 하여금 보다 효율적으로 메뉴를 선택하도록 지원하기 위해 선택 메뉴 간의 연관성을 시각화하는 방법에 관한 것이다.
소프트웨어에는 다양한 설정사항이 존재하고, 과도하게 많은 설정사항은 소프트웨어를 사용하는 사용자 입장에서는 프로그램 사용도 전에 피로감을 느끼게 한다. 이러한 다양한 설정사항 중 일부(예컨대, 사용자 ID, 가일일시, 생년월일 등)는 사용자별로 고유한 값이 있는 경우도 있고, 다른 일부의 경우에는, 대부분 값이 같은 경우도 있다(예컨대, 국가, 사용언어, 이메일 수신 여부 등). 또한, 특별하게 설정할 내용이 없는 경우에는, 대부분 기본값(디폴트 값: default)을 받아들이는 경향이 있다.
이러한 상황에서, 소프트웨어 사용시의 다양한 설정의 선택 중 일부(예컨대, 할인혜택 받기)는 그 선택이 너무나 명확함에도 불구하고, 필요없이 설정을 요구하는 경우가 있고, 이러한 불필요한 설정항목은 사용자 입력의 개수를 증가시켜 소프트웨어의 편리성을 저하시킨다. 특히, 소프트웨어 개발자는 설정항목을 생성한 후에 생성된 설정항목을 다시 검토하는 경우가 거의 없어 생성된 설정항목을 효율적으로 감소시키는 것은 현실적으로 이루어지기 힘든 실정이다. 특히, 쇼핑몰을 운영 및 관리하는 소프트웨어 플랫폼을 지원하는 업체의 개발자는 쇼핑몰을 처음 접하는 사용자의 이해도를 감안하여 설정항목 및 설정값을 생성해야 하는데, 쇼핑몰에서 취급하는 물품, 쇼핑몰의 매출 등 다양한 요소에 의해 쇼핑몰 운영의 설정사항이 많이 바뀌는 실정에 이러한 부분을 고려하여 최초 개발 시점에 설정항목 및 설정값을 적절히 생성하는 것은 거의 불가능에 가깝다고 할 수 있고, 이를 효율적으로 만드는 것은 현실적으로 너무 어려운 문제이다.
추가적으로, 대부분의 사용자들이 설정값으로 사용하는 기본값은 사용자가 가장 많이 사용하는 값이여야 바람직하나, 한번 정해진 기본값이 시간이 많이지나 환경이 변했음에도 변하지 않아 소프트웨어의 설정 효율을 떨어뜨리는 경우가 많다.
또한, 상관성이 있는 설정항목들의 처리가 미비하여 밀접한 관련이 있는 설정항목들이 서로 다른 테이블의 설정항목으로 배치되어 있음으로 인해, 일괄적인 설정의 변경을 어렵게 하는 문제점이 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 양태에 따른 목적은 설정항목을 설계하는 운영자가 설정항목간의 항목연관도를 직관적으로 이해하도록 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양태에 따른 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법은, 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 수집하는 단계(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐), 상기 수집된 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하는 단계 및 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수 개의 설정항목들 각각은 하나의 노드(node)로 오브젝트화하고 그리고 상기 적어도 두 개의 설정항목 간의 항목연관도는 두 노드를 잇는 연결 선으로 오브젝트화할 수 있다.
상기 노드는 설정항목이 속한 설정항목 테이블에 따라 서로 다른 시각적 표현으로 표시될 수 있다.
상기 시각화하는 단계는, 사용자 입력에 의해 특정 설정항목 테이블에 속한 노드들과 그 연결선만 상기 시각화 공간 상에 배치시켜 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 연결 선은 항목연관도의 크기에 따라 서로 다른 시각적 표현으로 표시될 수 있다.
상기 연결 선은 항목연관도의 크기에 따라 굵기가 다르게 표시될 수 있다.
상기 연결 선은 상기 연결 선과 연관된 두 노드들 중 적어도 하나의 색상과 동일한 색상으로 표시될 수 있다.
상기 항목연관도가 임계값보다 작은 설정항목들 및 해당 설정항목들 간의 항목연관도는 상기 시각화 공간 상에 표시하지 않을 수 있다.
상기 노드 주변에, 상기 노드와 관련된 설정항목의 식별자 또는 설정항목의 이름을 오브젝트화하여 표시할 수 있다.
상기 노드와 상기 연결선은 3차원으로 배치될 수 있다.
사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택함에 대응하여, 상기 특정 노드와 상기 특정 노드에 연결된 적어도 하나의 연결선이 식별되도록 시각화할 수 있다.
사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택하여 이동시킴에 대응하여 상기 특정 노드가 이동되어 배치될 수 있다.
사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택하여 이동시킴에 대응하여 상기 특정 노드가 동적으로 움직이도록 시각화할 수 있다.
상기 노드의 크기는, 노드의 엔트로피 값에 비례할 수 있다.
사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택함에 대응하여, 상기 선택된 특정 노드와 연관된 상세 내용이 표시될 수 있다.
상기 항목연관도는 상기 복수 개의 설정항목들에 속한 제 1 설정항목에 대한 선택과 관련된 정보에 대비하여 상기 복수 개의 설정항목에 속한 제 2 설정항목에 대한 선택과 관련된 정보를 추가적으로 인지함에 의해 발생하는 이득을 나타내는 정보 이득(information gain) 값에 의해 산출될 수 있다.
상기 항목연관도는, 상기 복수 개의 설정항목들에 속한 제 1 설정항목의 제 1 엔트로피 값과 상기 복수 개의 설정항목들에 속한 제 2 설정항목의 제 2 엔트로피 값 중 적어도 하나를 산출하여, 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 페어링한 설정항목 쌍의 제 3 엔트로피 값을 산출하고, 상기 제 3 엔트로피 값과, 상기 제 1 엔트로피 및 상기 제 2 엔트로피 중 적어도 하나의 차이 값을 산출하여 생성되는 엔트로피 이득 값을 기반으로 도출될 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양태에 따른 설정항목간의 연관성을 시각화하는 장치는, 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보 및 프로세서(processor)의 동작과 관련된 명령어를 저장하는 메모리(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐) 및 상기 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하고, 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양태에 따른 설정항목간의 연관성을 시각화하는 시스템은, 제 1 쇼핑몰과 관련하여 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부의 설정값을 설정하기 위한 제 1 사용자 인터페이스를 서버로 요청하는 사용자 단말(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐) 및 상기 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하고, 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 서버를 포함할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 양태에 따른 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법은, 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 수집하는 단계(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가지며, 상기 복수 개의 설정항목들은 동일 범주의 설정항목들을 그룹핑한 복수 개의 설정항목 테이블로 구성됨), 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 1 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하는 단계, 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 2 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 2 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하는 단계 및 상기 제 1 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 2 설정항목의 항목 연관도를 산출하여 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 연관시켜 시각화함에 의해, 상기 제 1 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들과 상기 제 2 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들을 연계하여 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 양태에 따른 설정항목간의 연관성을 시각화하는 장치는, 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보 및 프로세서(processor)의 동작과 관련된 명령어를 저장하는 메모리(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가지며, 상기 복수 개의 설정항목들은 동일 범주의 설정항목들을 그룹핑한 복수 개의 설정항목 테이블로 구성됨) 및 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 1 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하고, 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 2 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 2 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하며, 상기 제 1 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 2 설정항목의 항목 연관도를 산출하여 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 연관시켜 시각화함에 의해, 상기 제 1 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들과 상기 제 2 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들을 연계하여 시각화하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 양태에 따른 설정항목간의 연관성을 시각화하는 시스템은, 제 1 쇼핑몰과 관련하여 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부의 설정값을 설정하기 위한 제 1 사용자 인터페이스를 서버로 요청하는 사용자 단말(상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가지며, 상기 복수 개의 설정항목들은 동일 범주의 설정항목들을 그룹핑한 복수 개의 설정항목 테이블로 구성됨) 및 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 1 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하고, 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 2 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 2 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하며, 상기 제 1 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 2 설정항목의 항목 연관도를 산출하여 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 연관시켜 시각화함에 의해, 상기 제 1 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들과 상기 제 2 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들을 연계하여 시각화하는 서버를 포함할 수 있다.
본 발명의 사용자 인터페이스를 조정하는 방법, 장치 및 시스템에 따르면, 사용자의 소프트웨어의 이용시의 다수의 설정항목들에 대한 설정과정을 효율적으로 만들어 소프트웨어의 이용효율, 나아가 쇼핑몰 운영자의 쇼핑몰 운영 효율을 증대시키는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스 조정 방법이 적용되는 시스템을 나타낸 개념도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 집중도를 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도,
도 3은 다수 설정항목의 집중도를 한눈에 볼 수 있도록 요약한 집중도 요약 그래프를 도시한 도면,
도 4는 특정 테이블에 포함된 설정항목의 집중도를 테이블 형태로 요약한 설정항목 요약 테이블을 도시한 도면,
도 5는 도 4의 설정항목 요약 테이블에 포함된 설정항목 각각의 설정값을 상세히 보기 위한 설정항목별 통계 값을 나타낸 도면,
도 6은 집중도 산출을 위해 25개의 쇼핑몰이 6개 설정항목에 대해 설정한 샘플 값을 도시한 테이블,
도 7은 도 6의 실시예에 따라 6개의 설정항목별로 설정값들의 집중도 지표를 산출한 결과를 도시한 테이블,
도 8은 도 7의 결과를 요약한 요약 테이블,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 집중도를 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 다양한 실시예를 예시한 도면,
도 10은 기본설정과 고급설정을 구분하여 사용자 입력에 따라 고급설정을 활성화시키는 사용자 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면,
도 11은 도 10의 사용자 인터페이스에서 설정과 관련된 정보를 주기적으로 획득하여 상위설정값을 변경하는 방법을 설명하기 위한 개념도,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 설정항목간 항목연관도를 기반으로 사용자 인터페이스를 조정하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도,
도 13은 항목 연관도를 산출하기 위한 실시예 두 가지를 나타낸 테이블,
도 14는 도 13의 두 가지 실시예에서의 엔트로피 이득 값 산출방법을 설명하기 위한 테이블,
도 15는 설정항목 테이블 간의 엔트로피 이득 값을 산출하는 방법을 나타낸 흐름도,
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 항목 연관도를 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 실시예를 예시한 도면,
도 17은 설정항목 간의 항목연관도를 이용하여 스타일을 구축하는 방법을 설명하기 위한 개념도,
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 쇼핑몰 특성에 따른 설정값을 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도,
도 19는 도 18의 방법에 따라 매출에 따른 쇼핑몰 특성을 기반으로 특정 설정항목을 분석한 결과를 나타낸 도면,
도 20은 매출 규모와 최대 선택점유율을 갖는 설정값의 점유율을 기반으로 쇼핑몰 특성을 그룹핑하는 방법을 설명하기 위한 그래프,
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따라 제 1 쇼핑몰의 설정항목의 적합성을 판단하는 방법을 나타낸 흐름도,
도 22는 키 질문(key question)의 응답 정보에 따라 적합한 스타일의 설정값을 로딩하는 방법을 나타낸 흐름도,
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따라 항목연관도를 시각화하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도,
도 24는 도 23의 방법에 따라 하나의 테이블 내의 설정항목 간의 항목연관도를 시각화한 모습을 나타낸 도면,
도 25는 도 23의 방법에 따라 복수 개의 테이블의 설정항목의 항목연관도를 시각화한 모습을 나타낸 도면,
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스 조정 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 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.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
사용자 인터페이스 조정 시스템
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스 조정 방법이 적용되는 시스템을 나타낸 개념도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스 조정 시스템은 쇼핑몰을 운영하는 쇼핑몰 운영자의 사용자 단말(110-1~110-N), 네트워크(120) 및 사용자 인터페이스 조정 장치(130)를 포함할 수 있다.
도 1을 참조하면, 쇼핑몰(110-1~110-N)은 인터넷을 통하여 상품 및/또는 서비스을 판매하는 온라인 쇼핑몰을 의미할 수 있다. 쇼핑몰(110-1~110-N)은 인터넷 상의 특정 웹 사이트를 기반으로 동작한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 복수 개의 쇼핑몰(110-1~110-N)은 네트워크(120)를 통해 사용자 인터페이스 조정 장치(130)와 연동한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 사용자 인터페이스 조정 장치(130)는 온라인 쇼핑몰들(110-1~110-N)의 운영 정보 및 상품 정보 등을 관리하는 서버로써 동작할 수 있고, 온라인 쇼핑몰들(110-1~110-N)에 쇼핑몰 운영과 관련된 플랫폼을 제공하여, 운영자가 용이하게 쇼핑몰들(110-1~110-N)을 개설하고 운영할 수 있도록 지원할 수 있다. 그리고, 이러한 과정에서 생겨나는 쇼핑몰의 운영정보, 상품정보, 판매정보, 고객정보 등은 사용자 인터페이스 조정 장치(130)의 내부 스토리지 또는 외부의 대용량 데이터베이스에 저장되어 있을 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자 인터페이스 조정 장치(130)는 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 여기서 말하는 컴퓨터 장치는 서버 급 컴퓨터 단말기로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터 장치는 통상적인 컴퓨터 단말이 가지는 입력 장치, 표시 장치, 네트워킹 장치, 하드디스크, 프로그램을 저장하는 메모리 및 메모리에 저장된 프로그램을 수행시키는 프로세서 등을 구비할 수 있다. 다만, 반드시 서버 급 컴퓨터 단말로 구현되어야 하는 것은 아니다.
쇼핑몰(110-1~110-N)과 연관된 사용자 단말(미도시)은 상기 쇼핑몰(110-1~110-N)의 운영자의 단말기를 포함한다. 단말도 스마트폰, PC 등의 컴퓨팅 디바이스로 구현될 수 있다. 사용자 단말은 상기 쇼핑몰(110-1~110-N)의 상기 특정 웹 사이트에 접속하여 쇼핑몰(110-1~110-N)의 운영과 연관된 신호를 네트워크(120)를 통해 서버(130)로 제공함에 의해 쇼핑몰(110-1~110-N)의 운영을 관리한다.
사용자 단말은 자신의 쇼핑몰(110-1~110-N)의 효율적인 운영을 위해, 사용자 인터페이스 조정 장치(130)의 사용자 인터페이스 조정 알고리즘 및/또는 시각화 알고리즘을 활용할 수 있다. 사용자 단말은 사용자 인터페이스 조정 장치(130)로 사용자 인터페이스의 조정을 요청하는 신호를 제공할 수 있다. 이는, 웹 사이트를 통해 이루어질 수 있다. 쇼핑몰과 관련된 웹 사이트에서 사용자 설정을 불러오면 사용자 인터페이스를 표시해야 하기에 이를 사용자 인터페이스의 요청신호로 해석할 수 있다. 즉, 사용자 설정을 클릭하면, 특정 수집 주기로 수집되는 설정값의 통계를 이용하여 자동으로 조정된 사용자 인터페이스가 사용자 단말로 제공될 수 있다. 사용자 단말에서 생성된, 사용자 인터페이스 요청 신호는 네트워크(120)를 통해 사용자 인터페이스 조정 장치(130)로 전송된다.
사용자 인터페이스 조정 장치(130)는 상기 요청 신호를 수신하여 사용자 인터페이스를 조정한다. 이때, 사용자 인터페이스는 소프트웨어의 다양한 설정항목의 설정값을 선택하는 메뉴 선택을 위한 사용자 인터페이스를 포함한다. 상기 소프트웨어는 쇼핑몰의 운영 및 관리와 관련된 소프트웨어를 포함하고, 사용자 인터페이스는 쇼핑몰의 운영 및 관리와 관련된 설정항목의 설정값을 선택하는 사용자 인터페이스를 포함한다. 여기서, 설정항목이란, 설정값을 선택하기 위한 항목을 의미하고, 설정값은 설정항목에 포함된 값들을 포함한다. 설정항목에는 둘 이상의 설정값이 존재할 수 있고, 소프트웨어에서는 적어도 하나의 설정항목을 설정할 필요가 있을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스는 쇼핑몰과 관련된 소프트웨어에만 적용되어야 하는 것은 아니고, 콘텐츠 저작 소프트웨어, 동영상 랜더링(video rendering) 소프트웨어, 인터넷 설정 소프트웨어 등 설정항목의 설정값을 입력할 수 있는 다양한 소프트웨어에 범용적으로 적용가능하다.
장치(130)는 복수 개의 쇼핑몰들로부터 설정항목의 설정값에 대한 정보를 획득하고, 획득된 설정값 정보를 분석하여 특정 설정항목에서 특정 설정값에 선택이 집중된 정도를 의미하는 집중도를 산출할 수 있다. 또한, 사용자 설정에 포함된 제 1 설정항목과 제 2 설정항목 간의 상관도를 의미하는 항목연관도를 산출하여, 하나의 설정항목의 설정값 설정에 따라 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 받는 다른 설정항목을 연관시키고, 경우에 따라 연관되는 설정항목의 설정값도 연관시킬 수 있다. 또한, 연관되는 설정항목을 그룹핑하여 하나의 스타일로 정의할 수 있다. 그리고는, 상기 그룹핑된 설정항목의 설정값을 다양하게 조합하여 복수 개의 스타일로 정의할 수 있다.
장치(130)는 복수 개의 쇼핑몰들을 쇼핑몰의 특성에 따라 분류하여, 분류된 설정값 정보를 분석함에 의해 특정 쇼핑몰 특성에 대응하는 설정값 정보를 추론할 수 있다. 그리고는, 분석 결과를 이용하여 특정 사용자의 쇼핑몰의 특성에 대응하는 설정값 정보를 획득함에 의해, 해당 쇼핑몰의 특성에 부합하는 설정이 효율적으로 세팅되도록 지원한다.
추가적으로, 장치(130)는 항목연관도를 쇼핑몰 운영자 또는 쇼핑몰 플랫폼을 관리하는 서버 관리자가 직관적으로 이해할 수 있도록 설정항목 및 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화 공간에 배치할 수 있다. 이때, 설정항목은 노드(node)로 항목연관도는 두 노드 사이의 연결선으로 시각화될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자 인터페이스의 조정 및 설정항목 관련 지표의 시각화는 사용자 단말에서 이루어질 수 있다. 사용자 단말은 사용자 인터페이스의 조정 및 설정값과 관련된 지표의 시각화와 관련된 알고리즘을 실행하는 애플리케이션(APP: application)을 서버 장치로부터 다운로드하여 설치할 수 있고, 설치된 애플리케이션을 실행하여 단말의 프로세서에 의해 특정 쇼핑몰의 설정과 관련된 사용자 인터페이스가 조정될 수 있다. 조정된 사용자 인터페이스는 사용자 단말의 디스플레이 수단을 통해 표시될 수 있다.
또는, 사용자 단말 및 쇼핑몰 관리를 위한 서버가 아닌, 사용자 인터페이스 조정에만 특화된 제3의 장치가 쇼핑몰과 관련된 메뉴 선택을 위한 인터페이스를 조정할 수 있다. 예컨대, 쇼핑몰과 관련없이, 일반적인 소프트웨어의 설정도, 다수 사용자로부터의 설정항목에 대한 설정값 정보만 확보된다면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스 조정 방법을 적용하여 향후 설정하게 될 다양한 설정항목에 대한 효율적인 조정이 이루어지도록 할 수 있다.
네트워크(120)는 쇼핑몰(110-1~110-N)과 상품 판매량 예측 장치(130)를 연결하는 망으로써, 유선망 및/또는 무선망(인터넷(internet))을 포함할 수 있다.
이하, 본 명세서 상에서, "사용자 인터페이스 조정 장치", "시각화 장치", "장치", 및/또는 "단말"이라는 용어는 사용자 인터페이스를 조정하는 사용자 단말, 사용자 인터페이스 장치(130), 쇼핑몰 관리를 위한 플랫폼을 제공하는 서버 장치, 및 제3의 장치 중 적어도 하나를 의미할 수 있다.
집중도를 이용한 사용자 인터페이스 조정 방법
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 집중도를 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 장치는 쇼핑몰들로부터 설정항목들에 대한 설정값 정보를 획득한다(S210). 획득되는 설정값 정보는 쇼핑몰들이 특성 설정항목에 대해 특정 설정값으로 설정을 했다는 정보를 포함하며, 이때, 설정항목과 선택된 설정값의 정보뿐만 아니라 설정을 한 쇼핑몰의 특성과 관련된 정보도 함께 수집된다. 예컨대, "XX 쇼핑몰은 '장바구니의 물품 유지 기한'에 대한 설정항목에 대해 '3일', '5일', '7일' 등의 설정값들 중, '3일'의 설정값으로 설정했다"는 정보가 상기 장치로 제공되며, 이때, XX 쇼핑몰의 매출 정보, 취급 품목과 관련된 업종 정보, 연차 정보, 대표자 정보, 사업자 등록번호 정보와 같은 쇼핑몰의 특성을 나타내는 정보도 함께 수집된다.
장치는 수집된 설정값 정보를 분석하여 각 설정항목별 설정값에 대한 집중도를 산출한다(S220). 집중도란, 설정값의 선택이 얼마나 편중되어 있는지를 나타내는 지표이다. 장치는 집중도를 이용하여 편중이 많이 된 설정값을 기본값으로 변경하거나, 필요없는 옵션을 삭제하는 등의 처리를 통해 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 장치는 집중도와 관련하여 복수 개의 지표를 산출할 수 있다. 여기에는, 정보 수집에 참여한 쇼핑몰 중 하나로부터라도 선택을 받은 설정값의 갯수를 나타내는 제 1 집중도 지표가 포함된다. 이는 "카디널리티(cardinality)(또는 "값의 갯수")"라고 불릴 수 있다. 예컨대, 100개의 쇼핑몰이 '장바구니의 물품 유지 기한'과 관련된 설정항목에 대한 설정값을 설정할 때, 다수의 설정값들 중 (1) 74개의 쇼핑몰이 설정값 '3일'을, (2) 26개의 쇼핑몰이 설정값 '5일'을 선택한 경우, 카디널리티 값은 '3일'과 '5일'의 설정값의 갯수를 나타내는 "2개"가 된다.
추가적으로, 장치는 제 2 집중도 지표로써, HHI(Herfindahl-Hirschman Index)를 산출한다. 이는, 시장의 집중도를 파악할 때 사용되는 지표 중 하나로써, 선택 점유율이 높은 상위 N 개 설정값의 제곱의 합을 합의 제곱의 값으로 나눈 값이다. 여기서, 선택 점유율이란 수집된 설정값 정보 중 전체 쇼핑몰 수집에 참여한 쇼핑몰의 수 대비 특정 설정값을 선택한 쇼핑몰의 수를 나타낸 것으로, 특정 설정값의 선택 비율, 또는 선택 빈도를 대표하는 수치이다. 예컨대, "설정값 1"의 선택점유율이 0.6이고, "설정값 2"의 선택점유율이 0.4인 경우, HHI = (0.62+0.42)/(0.6+0.4)2으로 계산하여, 0.52가 된다. HHI 값이 높을수록 특정 설정값에 대한 집중도가 높음을 의미하며, 그 값이 낮을수록 집중도는 낮으나 설정값 간의 선택 점유율 경쟁이 심하다는 것을 의미한다. 본 발명의 실시예에 따르면, N은 3으로 설정하여, 상위 3개의 설정값의 선택점유율을 기반으로 집중도를 산출할 수 있다. 다만, 이는 반드시 3개로 한정되어야 하는 것은 아니고, 상위 1개, 2개, 4개, 5개 등으로 설정하는 것 역시 가능하다. 경우에 따라 제 1 집중도 지표의 값, 즉, 카디널리티 값을 N의 값으로 활용할 수도 있다.
더욱이, 장치는 제 3 집중도 지표로써, 상위 M 개의 선택점유율을 나타내는 TOP 1/TOP 2/TOP 3/.../TOP M 지표를 산출한다. TOP 1 지표는 최상위 선택점유율을 갖는 설정값의 선택점유율을 나타내고, TOP 2는 상위 2개의 선택점유율을 갖는 설정값들의 선택점유율의 합을 나타내며, TOP 3는 상위 3개의 선택점유율을 갖는 설정값들의 선택점유율을 합을 나타낸다. 예컨대, 15개의 설정값 중, "설정값 1"이 0.24, "설정값 4"가 0.5, "설정값 6"이 0.15의 선택점유율을 갖는다고 할 때, TOP 1 지표는 가장 선택점유율이 높은 "설정값 4"의 선택점유율인 0.5가 되고, TOP 2는 상위 2개 선택점유율, 즉, "설정값 4"와 "설정값 1"의 선택점유율의 합인 0.5+0.24 = 0.74가 된다. 같은 방식으로 TOP 3는 0.5+0.24+0.15 = 0.89가 된다. 본 발명의 실시예에 따르면, M의 값은 3으로 결정하는 것이 바람직할 수 있다. 다만, 1, 2, 4, 5, 10 또는 카디널리티 값으로 결정해도 무방하다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 장치는 제 3 집중도 산출시 TOP 2 및 TOP 3 지표는 두 번째 및 세 번째로 높은 선택점유율을 갖는 설정값의 선택점유율을 나타내도록 할 수 있다. 예컨대, "설정값 1"이 0.24, "설정값 4"가 0.5, "설정값 6"이 0.15의 선택점유율을 갖는다고 할 때, TOP 1 지표는 가장 선택점유율이 높은 "설정값 4"의 선택점유율인 0.5가 되고, TOP 2는 "설정값 1"의 선택점유율인 0.24가 된다. 같은 방식으로 TOP 3는 0.15가 될 수 있다.
위의 3개의 집중도 지표 중 적어도 일부를 산출하고 나면, 장치는 산출된 집중도를 이용하여 메뉴 선택을 위한 사용자 인터페이스를 조정한다(S230). 사용자 인터페이스의 조정에는 다양한 조정 동작이 포함될 수 있다. 예컨대, 디폴트 값의 변경, 표시되는 설정값의 조정(특정 설정값의 삭제를 포함함), 기본 설정과 고급 설정으로의 구분 등의 조치을 포함할 수 있다. 예컨대, 장치는 카디널리티 값을 이용하여 선택점유율이 0인 설정값을 해당 설정항목에서 삭제할 수 있다. 응용하여, 선택점유율이 제 1 임계값 이하인 설정값을 삭제하거나 선택시 상대적으로 잘 보이지 않는 설정값의 위치(하단 위치)로 배치할 수 있다. 또한, 선택점유율이 1인 설정값이 있을 경우, 상기 설정값 이외에 다른 설정항목을 삭제하고, 상기 설정값을 디폴트 값으로 변경할 수 있다. 응용하여, 선택점유율이 제 2 임계값 이상인 설정값이 디폴트 값이 되도록 할 수 있고 이에 따라 해당 설정값의 위치가 선택시 상대적으로 잘 ㅂ보이는 위치(상단 위치)로 배치되도록 할 수 있다. 또한, 다른 설정값은 표시하지 않도록 할 수 있다.
경우에 따라, HHI 값을 이용하여, HHI 값이 제 3 임계값 이하인 경우는 집중도가 낮다고 판단하여, 카디널리티 값에 대응하는 설정값들이 모두 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 예컨대, 제 3 임계값이 0.6이며, HHI 값이 0.5이고, 카디널리티 값이 4인 경우, 선택을 하나라도 받은 4개의 설정값을 모두 표시하도록 할 수 있다. 이때, 반드시 4개 설정값을 모두 표시해야만 하는 것은 아니고, 상위 X개의 설정값만이 표시되도록 할 수 있다.
또한, HHI 값이 제 4 임계값보다 큰 경우, 상위 Y 개의 설정값들만 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 또는, 상위 Y개의 설정값이 상대적으로 잘 보이는 위치(상단 위치)에 배치되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 장치는 위의 3개의 집중도 지표를 일괄적으로 산출할 수도 있고, 순차적으로 산출할 수 있다. 특히, 카디널리티 값을 먼저 산출하고, 카디널리티 값이 일정값 이상 되는 경우, HHI 값을 산출할 수 있다. 왜냐하면, 카디널리티 값이 1 또는 2와 같이 매우 작은 값인 경우에는, 집중도가 높을 가능성이 높기에 추가적인 집중도 지표 값의 산출 없이 카디널리티 값에 영향을 미친 설정값들을 모두 표시할 수 있다.
또한, 카디널리티 값이 일정값 이상일 때만 TOP 1, TOP 2 및 TOP 3의 제 3 집중도 지표를 산출할 수 있다.
경우에 따라, 제 1 집중도 지표가 일정값 이상 되면, 제 3 집중도 지표를 산출하고, 제 3 집중도 지표를 임계값과 비교하여 임계값 비교 결과를 기반으로 제 2 집중도 지표 산출 여부를 결정하여 상기 결정에 따라 제 2 집중도 지표를 산출할 수 있다. 또는 제 1 집중도 지표가 일정값 이상일 때, 제 2 집중도 지표를 산출하고, 제 2 집중도 지표를 임계값과 비교하여 임계값 비교 결과를 기반으로 제 3 집중도 지표 산출 여부를 결정하여 상기 결정에 따라 제 3 집중도 지표를 산출할 수 있다.
그리고는, 단계(S230)에서 조정된 사용자 인터페이스를 디스플레이 수단을 통해 표시한다(S240). 이때, 장치와 연결된 디스플레이 수단을 통해 표시할 수도 있고, 장치와 통신하는 다른 단말과 연결된 디스플레이 수단을 통해 상기 사용자 인터페이스가 표시될 수도 있다.
도 3은 다수 설정항목의 집중도를 한눈에 볼 수 있도록 요약한 집중도 요약 그래프를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 장치는 설정항목의 집중도를 직관적으로 이해할 수 있도록 집중도 요약 그래프를 생성할 수 있다. 집중도 요약 그래프는 동일 범주의 설정항목을 모아놓은 설정항목 테이블별로 생성될 수 있다. 설정항목 테이블은 한꺼번에 설정되어야 할 설정항목의 세트(set)로 설정항목의 생성시 세팅되어 있는 것일 수 있다. 예컨대, 에이스카운터(가입 및 서비스)와 관련하여, 1) 에이스 카운터 사용 여부, 2) 에이스카운터 로그저장 스크립트 호출 여부, 및 3) 에이스카운터 계정 코드와 관련된 설정은 에이스 카운터 테이블("ace_counter"로 명명될 수 있음)이라는 하나의 설정항목 테이블에 속한다.
장치는 특정 설정항목 테이블에 속한 설정항목 별로 가장 선택점유율이 높은 설정값의 선택점유율은 제 1 색(예컨대 파란색으로), 두 번째 선택점유율의 설정값의 선택점유율은 제 2 색(예컨대, 초록색), 세번째 선택점유율의 설정값의 선택점유율은 제 3 색(예컨대, 빨간 색)으로 표시되도록 할 수 있다. 기타 값들은 제 4 색(예컨대, 흰 색)으로 표시될 수 있다.
장치는 각 설정항목별로 HHI 값은 상기 집중도 요약 그래프 상에서 점(310)으로 표시할 수 있다. 이러한 집중도 요약 그래프를 설정항목 테이블별로 생성하여 설정항목의 설정값들의 집중도와 관련된 지표를 일목요연하게 파악할 수 있도록 시각화할 수 있다.
도 4는 특정 테이블에 포함된 설정항목의 집중도를 테이블 형태로 요약한 설정항목 요약 테이블을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 장치는 각 설정항목마다 설정항목의 상세내용, 필수항목 여부, 레코드의 수 및 제 1 내지 제 3 집중도 값을 직관적으로 이해할 수 있도록 도 3의 그래프뿐만 아니라 테이블 형태의 설정항목 요약 테이블을 생성할 수 있다. 상기 테이블에서 20, 21, ..., 29와 같은 숫자는 설정항목의 식별번호 인덱스, Field는 설정항목의 식별자, Desc는 설정항목의 내용, Req는 해당 설정항목이 필수 설정항목인지 여부를 나타내고, Def는 해당 설정항목의 디폴트 값이 몇 번째 선택점유율을 갖는 설정값인지를 나타낸다. 1이면 가장 많이 나오는 설정값이라는 것을 의미하고, -1이면 그렇지 않음을 의미한다. Card는 제 1 집중도 지표 값을 나타내고, Rec#는 수집된 데이터 레코드의 갯수를 의미하며, HHI는 제 2 집중도 지표를, 그리고 Top1, Top 2 및 Top 3는 제 3 집중도 지표를 나타낸다.
장치는 상기 설정항목 요약 테이블을 설정항목 테이블 별로 생성하여 표시할 수 있다. 사용자는 상기 설정항목 요약 테이블을 이용하여 특정 설정항목의 집중도를 개략적으로 파악할 수 있다.
이때, 설정항목 요약 테이블에서 특정 설정항목을 선택하면 각각의 설정항목에 대한 상세 분석 내용이 표시된다. 이는 도 5를 통해 상세히 설명한다.
도 5는 도 4의 설정항목 요약 테이블에 포함된 설정항목 각각의 설정값을 상세히 보기 위한 설정항목별 통계 값을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 장치는 설정항목 요약 테이블에 표시된 설정항목이 사용자 입력에 의해 선택될 때 또는 상세 페이지의 표시를 요청받을 때, 장치는 해당 설정항목의 상세 페이지를 생성하여 표시한다. 상세 페이지에는, 해당 설정항목의 선택점유율이 있는 모든 설정값이 표시되며, 해당 설정값의 코드 및 그 내용, 해당 설정값이 디폴트 값인지 여부, 해당 설정값의 선택 빈도 수, 해당 설정값의 선택점유율이 표시된다.
도 5의 첫 번째 설정항목은 "적용가격 표시 사용 여부"에 대한 설정항목으로, 이 설정항목에 대해 모든 쇼핑몰이 "F" 설정값을 선택하였고, 이 값이 디폴트 값으로 설정되어 있음을 알 수 있다. 두 번째 설정항목은 "비회원 회원등급쿠폰 노출설정"인데, 98.12%의 105353의 레코드는 디폴트 값으로 설정된 "F" 설정값을 선택하였고, 1.88%의 2022의 레코드만이 디폴트 값이 아닌, "T" 설정값을 선택한 것을 확인할 수 있다.
이와 같이, 장치는 사용자 설정을 수행하는 사용자 또는 사용자 설정을 관리하는 서버 운영자가 설정항목의 설정값 상세 내용을 보고, 전체 쇼핑몰의 설정 현황을 용이하게 파악할 수 있도록 지원한다.
도 6은 집중도 산출을 위해 25개의 쇼핑몰이 6개 설정항목에 대해 설정한 샘플 값을 도시한 테이블이다.
도 6을 참조하면, 25개의 쇼핑몰은 쇼핑몰 페이지의 사용 언어, 메일 기능 사용 여부, SMS 기능 사용 여부, 카카오톡 발송 여부, 택배사 코드 및 주요품목에 대한 설정항목의 설정값을 선택하여 사용자 설정을 수행한다.
도 7은 도 6의 실시예에 따라 6개의 설정항목별로 설정값들의 집중도 지표를 산출한 결과를 도시한 테이블이다.
도 7을 참조하면, "메일 수신 여부"와 관련하여, Y 값을 선택한 건수는 22건으로 0.88의 비율을 차지하고 있어 카디널리티 값은 2이며, 이때, HHI 지표는 0.7888의 값을 갖는다. TOP 1은 0.88, TOP 2는 1의 값을 가질 수 있다.
"SMS 수신 여부"와 관련하여, Y 값은 10건으로 0.4의 선택점유율을, N 값은 15건으로 0.6의 선택점유율을 기록하고 있어 카디널리티 값은 역시 2의 값을 가지며, HHI 지표는 0.52를, TOP 1과 TOP 2 지표는 각각 0.6과 1의 값을 갖는다.
이와 같이 6개 설정항목에 대해 제 1 내지 제 3 집중도 지표의 값을 산출할 수 있다. 그리고는, 산출된 집중도 지표 값을 정리하면 도 8과 같다.
도 8은 도 7의 결과를 요약한 요약 테이블이다.
도 8을 참조하면, 장치는 도 7의 6개 설정항목에 대한 제 1 내지 제 3 집중도 지표 값의 산출결과를 테이블로 정리할 수 있다. 정리된 테이블에는, 레코드의 수, 카디널리티 값, HHI 지표 값, Top 1 내지 Top 3 지표 값이 표시된다.
장치는, 산출된 제 1 내지 제 3 집중도 지표를 기반으로 사용자 인터페이스를 조정한다. 장치는, 제 3 집중도 지표 및/또는 제 2 집중도 지표(HHI 지표)가 일정 값(예컨대, 0.8) 이상인 건들을 특정 설정값에 집중된 설정항목으로 판단할 수 있다. 이렇게 판단된 설정항목은 설정항목을 제거하도록 고려할 대상으로 선정할 수 있다. 또는, 특정 설정값들만 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다.
또한, TOP 1 내지 TOP 3 지표 값에서 100%의 선택점유율이 달성된 경우, 100%의 선택점유율 달성이 이루어진 상위 1 내지 3개 설정값만 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다.
다만, 제 2 집중도 지표의 값 및/또는 제 3 집중도 지표의 값이 일정 값 이하로 산출된 설정항목에 대해서는, 상위 N개의 값만이 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 이때, N의 값은 "1/HHI 지표의 값"으로 설정될 수 있다. 예컨대, 0.2의 HHI 지표 값을 갖는 설정항목의 경우, 1/0.2를 계산하여 상위 5개의 선택점유율을 갖는 설정값만이 해당 설정항목의 설정값으로 표시되로록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 집중도를 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 다양한 실시예를 예시한 도면이다.
도 9의 (a)를 참조하면, 장치는 특정 설정항목에서, 선택점유율 값이 0이거나 일정값 이하인 설정값은 해당 설정항목에서 표시되지 않도록 삭제할 수 있다.
또한, 도 9의 (b)를 참조하면, 장치는, 제 2 집중도 지표의 값이 일정값 이상이면서 제 3 집중도 지표 중 Top 1의 선택점유율이 일정값 이상인 설정값은 디폴트 값으로 변경한다. 예컨대, HHI 지표가 0.8 이상이면서, Top 1의 선택점유율이 0.8 이상인 설정값은 디폴트 값 변경의 대상이 되도록 한다.
도 9의 (c)를 참조하면, 장치는 제 1 내지 제 3 집중도 지표의 값을 기반으로 설정값의 표시 순서를 조정할 수 있다. 예컨대, 제 1 집중도 지표가 일정값 이하인 경우, 선택점유율이 0이 아닌 모든 설정값이 선택점유율이 높은 순서대로 표시되도록 할 수 있다. 또한, 제 1 집중도 지표가 제 1 임계값 이상이면서 제 2 집중도 및/또는 제 3 집중도 값이 임계값 이상인 경우, 상위 N개의 선택점유율을 갖는 설정값이 상단에 표시되도록 하고, 상위 N개의 설정값을 제외한 나머지 설정값들은 기본적으로 부여받은 순서대로 표시하도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 이때, N은 제 3 집중도 지표를 기반으로 산출된 값일 수 있다. 예컨대, N이 3과 같은 일정한 값 이하이면서, 상위 N 개까지의 설정값들의 선택점유율의 합이 일정 값(예컨대, 0.9) 이상이 되는 값을 찾아 N의 값을 결정할 수 있다. 또는, 앞서 설명한 바와 같이, HHI 지표의 반비례 값일 수 있다.
도 9의 (d)를 참조하면, 장치는 선택되는 설정값의 유형을 변경하는 형태로 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 장치는 기본적으로 설정된 설정값들의 배치를 무시하고, 라디오 박스(radio box) 형태로 설정값을 선택하도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 라디오 박스는 "Top 1", "Top 2", "Top 3", 및 "기타" 중 하나에 대한 선택을 입력받을 수 있도록 구성될 수 있다. "Top 1"은 가장 선택점유율이 높은 설정값으로 설정하거나 또는 해당 설정값만 표시되도록 하는 것이고, "Top 2"는 두 번째로 선택점유율이 높은 설정값으로 설정하거나 또는 첫번째와 두번째로 선택점유율이 높은 설정값들만 표시되도록 하는 것일 수 있다. 장치는 "기타"를 선택했을 때만, Top 1 내지 Top 3에 포함되지 않은 설정값들이 표시되도록 한다.
도 10은 기본설정과 고급설정을 구분하여 사용자 입력에 따라 고급설정을 활성화시키는 사용자 인터페이스를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 장치는 집중도 지표를 이용하여 기본설정으로 설정할 설정항목과 고급설정(추가설정이라고 부를 수 있음)으로 설정할 설정항목을 결정할 수 있다.
장치는, 제 1 집중도 지표를 기반으로, 제 1 집중도 지표가 일정값 이하이면서, 제 2 집중도 지표의 값 및/또는 제 3 집중도 지표의 값이 일정값 이상인 경우는, 일부 설정값에 선택이 편중되어 있다고 볼 수 있다. 예컨대, 항목 A 내지 E의 5개 설정항목에 대해 C, D, E 설정항목은 위와 같이 일부 설정값에 선택이 편중되어 있고, A 및 B 설정항목은 집중도가 낮아 비교적 다양한 설정값으로 선택이 이루어진 경우, 설정항목 A 및 B는 기본설정으로 사용자가 설정하도록 표시하고, 설정항목 C 내지 E는 추가설정으로 구분하여, 사용자가 클릭 등을 통해 활성화한 경우에만 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 즉, 설정항목의 표시 여부를 제 1 내지 제 3 집중도 중 적어도 하나를 이용하여 결정할 수 있다.
도 11은 도 10의 사용자 인터페이스에서 설정과 관련된 정보를 주기적으로 획득하여 상위설정값을 변경하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11을 참조하면, 장치는, 설정값 정보를 기설정된 주기에 따라 수집하여 분석함에 의해 사용자 인터페이스를 주기적으로 변경할 수 있다. 설정값 수집 주기는, 5일, 1주일, 10일, 15일, 20일, 30일, 매달, 매분기 중 적어도 하나가 될 수 있다. 설정값 정보를 수집하는 주기마다 집중도 지표들 중 적어도 하나를 계산하여 상위 설정값을 도출하고, 도출된 상위 설정값이 디폴트 값이 되거나 메뉴의 상단에 배치되도록 사용자 인터페이스를 조정한다.
항목 연관도를 이용한 사용자 인터페이스 조정 방법
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 설정항목간 항목연관도를 기반으로 사용자 인터페이스를 조정하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 장치는 쇼핑몰들로부터 설정항목들에 대한 설정값 정보를 획득한다(S1210). 그리고는, 설정값 정보를 분석하여 설정항목간 항목 연관도를 산출한다(S1220). 항목연관도란 설정항목의 설정값을 설정할 때 연관되어 설정되는 설정간의 상관도를 의미한다. 예컨대, 텍스트의 "글꼴"을 설정하는 사용자는 "글자 크기"도 설정할 가능성이 크다. 따라서, 항목 연관도란 "글꼴"의 설정값과 "글자 크기"의 설정값간의 연관도보다는 "글꼴"이란 설정항목과 "글자크기"란 설정항목간의 연관도를 의미한다. 다만, 경우에 따라 설정항목간 연관도 이상으로 설정항목의 설정값 간의 연관도를 산출하여 사용자 인터페이스의 조정에 사용할 수도 있다.
장치는 산출된 항목 연관도를 임계값과 비교한다(S1230). 이때, 임계값은 기설정된 값일 수 있고, 또는 전체 설정항목 중 적어도 일부에 대해 페어(pair)를 만들어 항목 연관도를 산출한 후, 산출된 항목 연관도의 평균이 임계값이 되도록 할 수 있다. 또는, 산출된 항목 연관도들 중 상위 A%에 해당하는 항목 연관도와 관련된 설정항목의 쌍이 도출되도록 임계값을 결정할 수 있다.
단계(S1230)의 비교 결과를 기반으로 쇼핑몰의 메뉴 선택을 위한 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다(S1240). 예컨대, 항목 연관도가 임계값보다 높게 나온 설정항목의 쌍은 설정 입력시 또는 설정 변경시 함께 표시되거나 또는 순차적으로 표시되도록 할 수 있다. 즉, 한 번의 설정 변경시 함께 변경되어야 할 설정항목을 사용자가 일괄적으로 그리고 효율적으로 변경시킬 수 있도록 사용자 인터페이스를 조정한다.
그리고는, 조정된 사용자 인터페이스를 사용자 단말의 디스플레이 수단을 이용하여 표시한다(S1250).
도 13은 항목 연관도를 산출하기 위한 실시예 두 가지를 나타낸 테이블이다.
도 13을 참조하면, 장치는 "글자글꼴" 설정항목과 "글자크기" 설정항목과 관련된 설정값의 정보를 획득할 수 있다.
도 13의 좌측의 A 실시예에 따르면, 8개의 쇼핑몰 중 A 내지 D의 4개 쇼핑몰이 글꼴은 굴림을 사용하고, E 내지 H의 4개 쇼핑몰이 글꼴은 궁서체를 사용한다. 또한, 글자크기에 있어서 A, C, E, G 쇼핑몰은 12의 글자크기를, B, D, F, H 쇼핑몰은 10의 글자크기를 사용한다.
도 13의 우측의 B 실시예에 따르면, 8개의 쇼핑몰 중 A 내지 D의 4개 쇼핑몰이 글꼴은 굴림을 사용하고, E 내지 H의 4개 쇼핑몰이 글꼴은 궁서체를 사용하는 것은 A 실시예와 동일하나, 글자크기에 있어서 A 내지 D 쇼핑몰이 12의 글자크기를, E 내지 H의 쇼핑몰은 10의 글자크기를 사용한다.
즉, 직관적으로 보더라도, A 실시예는 글꼴과 글자크기간 연관성이 없어 보이나, B 실시예에서는 글꼴과 글자크기가 연관성이 있음을 확인할 수 있다. 다만, 이를 장치가 구분하도록 해야 하기 때문에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 장치는 항목 연관도를 자동으로 산출하기 위한 정보 이득(information gain)을 이용한다. 이는 도 14를 통해 보다 상세히 설명한다.
도 14는 도 13의 두 가지 실시예에서의 엔트로피 이득 값 산출방법을 설명하기 위한 테이블이다.
도 14를 참조하면, 정보 이득이란 제 1 설정항목(예컨대, 글꼴)의 설정값을 인지했을 때, 제 2 설정항목(예컨대, 글자크기)의 설정값을 유추할 수 있는 경우, 제 1 설정항목의 설정값을 알면 제 2 설정항목의 설정값을 알 필요가 없을 수 있다. 즉, 이러한 경우, 제 2 설정항목의 설정값을 추가로 인지하여도 더 생기는 정보가 없다고 볼 수 있다. 이를 정보 이득이 없다고 한다.
이러한 정보 이득은 엔트로피(entropy) 값을 이용하여 산출될 수 있다. 엔트로피는 다음의 수학식으로 정의된다.
Entropy = - sum(p_i * log(p_i))
이는 구분되는 경우의 수가 많을 경우 값이 커지는 경향을 갖는다.
도 13의 A 및 B의 실시예에서, 글꼴과 글자크기를 독립적으로 놓고 엔트로피 값을 산출할 수 있다. 먼저, 글꼴의 경우 굴림의 선택점유율이 1/2, 궁서체도 1/2이다. 이에 따라 엔트로피 값을 산출해 보면, Entropy = -1/2(log(1/2) - 1/2log(1/2) = log(2) = 0.3 이 된다. 글자크기 설정항목에서도, 역시, 12와 10이 각각 절반의 선택점유율을 갖기 때문에, Entropy = 0.3이 된다. 즉, 각각의 설정항목의 엔트로피 값은 0.3이다.
다시 도 14로 돌아가서, 상기 A 실시예에서 글꼴과 글자크기를 함께 고려했을 때, 서로 다른 설정값의 경우의 수를 그룹핑해 보면, 4개의 그룹이 나온다. A와 C 쇼핑몰은 굴림에 12의 글자크기를 갖는 그룹 1이 되고, B와 D 쇼핑몰은 굴림에 글자크기 10을 갖는 그룹 2가 되며, E와 G 쇼핑몰은 궁서체에 12의 글자크기를 갖는 그룹 3이 되고, F와 H 쇼핑몰은 궁서체에 글자크기 10을 갖는 그룹 4가 된다. 즉, A 실시예에서 각 경우의 수는 4개가 되며, 선택점유율 역시 1/4로 동일하기 때문에, Entropy = -1/4(log(1/4) - 1/4log(1/4) = log(4) = 0.60206이 된다. 이때, 엔트로피 이득 값은 0.60206에서 하나의 설정항목의 정보에 대한 엔트로피 값인 0.30103을 뺀 0.30103이 된다. 즉, 추가적인 설정항목의 설정값 정보에 의해 엔트로피 이득이 생긴 셈이 된다.
상기 B 실시예에서는, A 내지 D 쇼핑몰은 굴림과 12의 글자크기를 갖기에 그룹 1로 구분되고, E 내지 H 쇼핑몰은 궁서체와 10의 글자크기를 갖기에 그룹 2로 구분된다. 즉, 구분의 갯수가 2개밖에 되지 않아 앞선 독립적인 엔트로피 이득과 동일하다. 즉, 하나의 설정항목의 엔트로피 값과 두 개의 설정항목의 엔트로피 값의 차이인 엔트로피 이득 값은 0이 된다. 추가적인 설정항목의 설정값 정보에 의해 발생한 이득은 없는 것이다.
결국, 사용자가 두 가지 설정항목을 한꺼번에 변경한다면, 글꼴구분 갯수가 곧 글자크기 구분 갯수가 되므로, B 실시예와 같이, 2개 그룹에서 2개 그룹으로 분류되기 때문에 구분건수가 늘어나지 않게 된다. 반면에 두 가지를 독립적으로 변경한다면, 구분되는 그룹이 증가하게 되고, 분류가 복잡하게 된다. 즉, 엔트로피의 증가가 많으면 항목간 연관성이 없다고 볼 수 있고, 엔트로피 변화가 0이면 분포가 변경되지 않기 때문에, 항목간 연관성이 높다고 볼 수 있다.
장치는, 이러한 두 항목간 엔트로피 이득 값을 이용하여 항목간의 연관성이 높은지 또는 낮은지를 정량적으로 판단할 수 있다. 결국, 엔트로피 이득 및 정보 이득이 높은 설정항목의 쌍은 항목 연관도가 낮다고 볼 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 장치는 엔트로피 이득 값 이외에, 두 설정항목의 설정값을 통해 구분되는 그룹의 카이-스퀘어(Chi-square) 값을 산출하여 적어도 두 설정항목 간의 연관성 또는 독립성 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 장치는 집중도 산출 결과를 이용하여 항목 연관도의 산출 대상을 결정할 수 있다. 예컨대, 집중도가 상대적으로 너무 높거나 상대적으로 너무 낮은 설정항목은 결국 하나의 값으로 통일되거나 너무 많은 값으로 분포되어 있을 가능성이 높기 때문에, 다른 설정항목간의 항목 연관도를 산출할 필요성이 적을 가능성이 높다. 따라서, 임계값을 두어 상위 및 하위의 집중도 구간을 제외하고, 중간 구간의 집중도를 갖는 설정항목들을 항목 연관도 산출의 대상으로 결정하는 것이 바람직하다.
또는, 장치는 설정항목 자체 엔트로피 값을 이용하여 엔트로피 값이 상대적으로 너무 작거나 너무 큰 설정항목은 집중도와 유사한 의미로 판단하여 항목 연관도 산출의 대상에서 제외할 수 있다.
장치는 항목 연관도 산출의 대상을 상기와 같은 방식으로 확정한 후, 산출대상 설정항목 간에 쌍을 형성한 후, 각각의 설정항목 쌍에 대해 정보이득(엔트로피 이득을 통해 산출)을 산출한다. 그리고는, 정보이득이 임계값보다 큰 설정항목의 쌍은 각각 독립 설정항목으로 결정하고, 정보이득이 임계값보다 작은 설정항목의 쌍을 함께 설정되어야 할 연관 설정항목으로 결정한다.
본 발명의 실시예에 있어서, 설정항목의 설정값이 텍스트나 이미지와 같이 데이터 크기가 매우 큰 경우, 데이터의 해쉬(hash) 값을 이용하여 항목 연관도를 산출한다. 경우에 따라, 집중도의 산출시에도 위와 같은 설정값 정보는 해쉬 값으로 변환하여 산출한다.
도 15는 설정항목 테이블 간의 엔트로피 이득 값을 산출하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 15를 참조하면, 장치는 동일 범주의 설정항목의 묶음인 설정항목 테이블별로 엔트로피 이득 값을 산출할 수 있다. 장치는, 먼저 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 엔트로피 이득 값을 산출한다(S1510). 즉, 제 1 설정항목 테이블 내에 제 1 내지 제 3 설정항목이 포함되어 있다고 가정하면, 장치는 제 1 설정항목과 제 2 설정항목의 쌍, 제 1 설정항목과 제 3 설정항목의 쌍, 그리고, 제 2 설정항목과 제 3 설정항목의 쌍을 페어링한 후, 각각의 쌍에 대한 엔트로피 이득 값을 산출한다. 그리고는, 역 엔트로피 이득 값(이는 Exp(-information gain)으로 산출됨)(또는 역 정보이득 값으로 불릴 수 있음)을 계산하여, 상위 Y%에 해당하는 설정항목들을 추출할 수 있다. 또는 임계값 이상의 역 엔트로피 이득 값을 갖는 설정항목의 쌍을 추출한다.
이와 같이 개별 설정항목 테이블 내의 설정항목들간의 항목 연관도를 산출하고 나면, 장치는 서로 다른 설정항목 테이블 내의 설정항목의 쌍을 연관시켜 항목 연관도를 산출한다(S1520). 이때, 설정항목 테이블 내의 설정항목의 쌍을 모두 생성하여 항목 연관도를 산출할 수도 있지만, 너무 많은 설정항목이 존재하는 경우, 개별 설정항목 테이블에서 역 엔트로피 이득 값이 높다고 판단된 설정항목들만을 추출하여 항목 연관도 산출 대상으로 결정할 수 있다. 예컨대, 제 1 설정항목 테이블에서 상위 10%에 해당하는 역 엔트로피 이득 값을 갖는 설정항목 쌍들을 추출하고, 제 2 설정항목 테이블에서도 역시 상위 10%에 해당하는 역 엔트로피 이득 값을 갖는 설정항목 쌍들을 추출한 뒤, 추출된 설정항목들 간에 페어링을 실행하여 생성된 설정항목 쌍들에 대해 항목 연관도를 산출한다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 항목 연관도를 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 실시예를 예시한 도면이다.
도 16을 참조하면, 장치는 항목 연관도가 임계값 보다 높거나 항목 연관도가 상대적으로 높은 설정사항들은 연관되어 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정한다. 또한, 항목 연관도가 높은 설정항목의 설정값들도 연관시킬 수 있다.
장치는, A 설정항목과 B 설정항목의 항목 연관도가 높은 경우, A 항목의 설정값이 변경됨에 대응하여 해당 값과 항목 연관도가 높은 B 항목의 설정값을 변경시킬 수 있다. 이때, A 항목의 제 1 설정값과 B 항목의 제 2 설정값 간의 항목 연관도를 산출하여, A 항목에서 제 1 설정값으로의 설정 변경을 감지하여 B 항목이 표시되도록 사용자 인터페이스를 조정하고, 이때, B 항목의 디폴트 값이 제 2 설정값이 되도록 그 디폴트 값을 변경시킬 수 있다. 또한, A 항목이 B 항목 뿐만 아니라 C 항목과도 항목 연관도가 높은 경우, A 항목의 제 1 설정값으로의 설정 변경에 대응하여, B 항목의 제 2 설정값으로의 변경 및 C 항목의 제 3 설정값으로의 변경이 함께 이루어지도록 할 수 있다.
도 17은 설정항목 간의 항목연관도를 이용하여 스타일을 구축하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 17을 참조하면, 장치는 항목연관도 값을 이용하여 설정값들의 조합을 생성함에 의해 스타일을 구축할 수 있다. 항목연관도가 높은 설정항목 1 내지 설정항목 3을 하나의 스타일 설정항목 그룹으로 정의할 수 있다. 이때, 설정항목 1 내지 설정항목 3의 상세내용을 기반으로 해당 스타일 설정항목 그룹을 식별하기 위한 스타일 그룹 식별명을 부여할 수 있다. 예컨대, 설정항목 1 내지 3이 모두 보안과 관련된 것이라면 보안 스타일이라고 명명할 수 있다.
그리고는, 설정값들의 조합에 따라 해당 스타일 설정항목 그룹의 설정값 조합의 식별자를 부여할 수 있다. 예컨대, 설정항목 1은 설정값 1을, 설정항목 2는 설정값 2를, 설정항목 3은 설정값 1을 가질 경우를 "스타일 1"로 정의하고, 설정항목 1은 설정값 2를, 설정항목 2는 설정값 3을, 설정항목 3은 설정값 2를 가질 경우를 "스타일 2"로 정의할 수 있다. 또는, 상기 스타일 설정항목 그룹의 설정값 조합을 스타일의 내용을 기반으로 "보안 스타일 - 높음", "보안 스타일 - 중간", "보안 스타일 - 낮음" 등으로 정의할 수 있다. 이와 같이, 항목 연관도가 높은 설정항목의 그룹을 스타일 설정항목 그룹으로, 그리고, 해당 그룹의 설정값들의 조합을 스타일 설정값 식별자로 정의하여, 사용자가 해당 설정항목 그룹에 대해 스타일 번호 또는 스타일 내용만 선택하면, 해당 설정항목 그룹의 설정값이 자동으로 설정되도록 할 수 있다.
쇼핑몰 특성에 따른 설정값을 이용한 사용자 인터페이스 조정
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따라 쇼핑몰 특성에 따른 설정값을 이용하여 사용자 인터페이스를 조정하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 18을 참조하면, 장치는 쇼핑몰들로부터 설정항목에 대한 설정값 정보를 획득한다(S1810).
그리고는, 설정값 정보를 쇼핑몰의 특성에 따라 분류한다(S1820). 이때, 분류를 위한 쇼핑몰의 특성을 쇼핑몰의 매출 정도(예컨대, 연 매출 정도), 쇼핑몰의 취급 품목 또는 업종, 쇼핑몰의 연차, 쇼핑몰의 운영자와 관련된 정보로 구분할 수 있다.
장치는 쇼핑몰의 특성에 따라 분류된 설정값 정보를 분석한다(S1830). 분석 내용은 각 설정항목의 집중도, 항목 연관도 분석뿐만 아니라, 해당 항목에서 가장 높은 선택점유율을 갖는 최상위 설정값의 변화, 및 선택 점유율의 변화를 분석한다. 예컨대, 장치는 쇼핑몰의 취급상품 또는 업종이 "의류"인 쇼핑몰들의 설정값 정보를 분류하여 추출한 후, 추출된 설정값 정보를 분석함에 의해 의류 관련 쇼핑몰들의 설정값 특성을 파악할 수 있다. 이는, 사용자가 설정해야 할 대상인 제 1 쇼핑몰이 "의류"를 취급할 때, 해당 업종에 특화된 설정을 달성하는데 활용될 수 있다.
그리고는, 장치는 특정 쇼핑몰인 상기 제 1 쇼핑몰의 특성정보를 획득한다(S1840). 제 1 쇼핑몰은 사용자가 사용자 설정을 수행하는 대상 쇼핑몰일 수 있다. 즉, 사용자 자신이 운영하거나 관련되어 있는 쇼핑몰을 포함한다.
장치는 제 1 쇼핑몰의 특성 정보를 분석하여 상기 제 1 쇼핑몰과 매칭되는 특성을 갖는 쇼핑몰들의 설정값 정보를 기반으로 분석된 분석결과를 이용하여 제 1 쇼핑몰에게 제공되는 사용자 인터페이스를 조정한다(S1850).
이하, 도 18의 방법을 수행하기 위한 보다 구체적인 내용을 도 19 내지 도 22를 들어 설명한다.
도 19는 도 18의 방법에 따라 매출에 따른 쇼핑몰 특성을 기반으로 특정 설정항목을 분석한 결과를 나타낸 도면이다.
도 19를 참조하면, 장치는 쇼핑몰의 매출 특성을 기반으로 설정항목 테이블 내의 설정항목의 설정값을 분석할 수 있다. 장치는 연매출 규모에 따라, 1) 100만원 이하의 쇼핑몰들, 2) 100만원 내지 1000만원의 쇼핑몰들, 3) 1000만원 내지 1억의 쇼핑몰들, 4) 1억 내지 10억의 쇼핑몰들, 5) 10억 내지 100억의 쇼핑몰들, 6)100억 이상의 쇼핑몰로 구분할 수 있다. 이러한 구분은 반드시 위와 동일하게 구분할 필요는 없고, 적절한 기준값을 단수 또는 복수 개 두어 복수의 매출 구간으로 구분하면 된다.
다만, 설정값 분석에 앞서, 1) 100만원 이하의 쇼핑몰들은 실제 운영이 되지 않는 쇼핑몰일 가능성이 있기에, 설정값 분석의 대상에서 제외하는 것이 바람직할 수 있다. 분석 대상의 제외는 앞서 설명한 집중도, 및 항목연관도의 분석 대상에서도 제외되는 것을 포함한다.
장치는 각 설정항목의 설정값 중 가장 높은 선택점유율을 갖는 제 1 설정값(Top 1)이 매출 규모의 증대에 따라 변화했는지 여부를 분석하여 그래프 형태로 시각화할 수 있다. 도 19의 상단의 그래프는, 에이스카운터와 관련된 1번 설정(로그 저장 스크립트 호출여부), 2번 설정(사용 여부) 및 3번 설정(계정 코드 관련)에 있어서, 제 1 설정값이 변화했는지를 보여준다. 3번 설정은 0.5의 비율, 즉, 100만원 내지1000만원 사이의 매출을 갖는 쇼핑몰들과 100억 이상인 쇼핑몰의 제 1 설정값의 비중 변화가 약 50% 정도 일어났음을 알 수 있다. 장치는 이러한 제 1 설정값의 비중 변화를 그 변화가 큰 순서대로 표시한다. 이 값이 클수록 설정이 많이 변한 것을 나타낸다. 2번 항목과 1번 항목은 제 1 설정값의 변화가 약 26% 정도 나타난 것을 확인할 수 있다.
장치는 제 1 설정값의 매출 증대에 따른 변화 그래프를 보여줌으로써 쇼핑몰 운영자가 자신의 매출의 증대에 따라 어느 설정을 변경해야 하는지 인지하도록 지원한다.
그리고, 장치는 설정항목 요약 테이블에서, 각 설정항목 별로 매출 그룹에 따라 설정값의 선택점유율이 어떻게 되는지를 분석하여 표시한다. 도 18을 참조하면, 1번 항목(에이스카운터 로그저장 스크립트 호출여부)을 보면, 1구간 그룹(100만 내지 1000만 매출 쇼핑몰)은 T 값을 98.1%, F 값을 1.9% 선택하고 있음을 알 수 있고, 1구간 그룹(100만 내지 1000만 매출 쇼핑몰)은 T 값을 98.1%, F 값을 1.9% 선택하고 있음을 알 수 있고, 2구간 그룹(1000만 내지 1억 매출 쇼핑몰)은 T 값을 96.3%, F 값을 3.7% 선택하고 있음을 알 수 있다. 이러한 형태로, 마지막 5구간 그룹(100억 이상 매출 쇼핑몰)은 T 값을 72.3%, F 값을 27.7% 선택하고 있음을 알 수 있고, T 값이 제 1 설정값인데, 해당 설정값의 선택비율의 변화가 98.1-72.3으로 약 26%가 됨을 알 수 있다. 장치는 각 매출구간 별로 이러한 Top 1 및 Top 2, 또는 다른 상위 설정값의 선택점유율을 분석하여 시각화함에 의해, 사용자가 운영하는 제 1 쇼핑몰의 매출 구간에 대응하는 쇼핑몰들의 설정값들을 적절히 참조할 수 있도록 지원한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자에게 동일 매출 특성을 갖는 쇼핑몰 설정값으로 설정할지 질의하는 메시지를 사용자 단말로 제공하고, 사용자가 이에 동의한 경우, 사용자의 연 매출 규모를 분석하여 해당 매출규모에 매칭되는 구간의 쇼핑몰들로부터의 설정값 정보를 분석한 결과를 기반으로 설정값을 자동으로 변경하도록 제어할 수 있다. 또는, 분석결과가 디폴트 값이 되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 또는, 대형 몰이 선진 쇼핑몰로써, 다양한 설정항목의 설정을 적절히 고려하여 세팅해 놓았을 것을 기대하여, 대형 몰, 즉, 100억 이상의 매출을 갖는 쇼핑몰들이 설정한 설정값의 선택점유율을 기반으로 가장 높은 선택점유율을 갖는 설정값들의 조합을 분석하여 그 분석결과가 디폴트 값이 되도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 또는, 분석결과를 그대로 복사하여 자동으로 설정이 이루어지도록 할 수 있다. 이러한 방식이 적합한 설정항목으로는, 쇼핑몰의 기술적인 운영과 대응되는, 무통장 입금취소 일자, 장바구니 보관일자, 게시판 세팅, 회원 등록시 필수항목, 배송시 필수 입력 항목 및 보안 관련 설정이 포함될 수 있다.
도 19의 실시예는 매출 특성을 가지고 구간을 나누어 분석하여 분석결과를 시각화하고 사용자 인터페이스에 반영한 것을 설명하였으나, 쇼핑몰의 업종(예컨대, 의류(보다 상세하게는, 스포츠 의류, 정장, 캐쥬얼, 여성 의류, 남성의류 등), 스포츠 용품, 신발, 전자기기, 서적 등)으로 구분하여 구분된 업종의 쇼핑몰 별로 설정값을 분석하여 사용자가 운영하는 제 1 쇼핑몰의 업종과 매칭되는 업종의 쇼핑몰들의 설정값 분석 결과를 시각화하거나 이를 기반으로 사용자 인터페이스를 조정하는 것도 가능하다. 쇼핑몰의 업종뿐만 아니라 쇼핑몰의 연차, 쇼핑몰 대표자의 특성, 스타일 등을 쇼핑몰 구분을 위한 팩터(factor)로 사용할 수도 있다.
도 20은 매출 규모와 최대 선택점유율을 갖는 설정값의 점유율을 기반으로 쇼핑몰 특성을 그룹핑하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 20을 참조하면, 쇼핑몰 특성을 그룹핑함에 있어서, 다양한 추세 그래프의 분석 결과를 활용한다. 장치는 하나의 팩터가 아닌 둘 이상의 팩터에 기반한 추세를 고려할 수 있다. 예컨대, 장치는 매출 규모뿐만 아니라 제 1 설정값의 비율(또는 제 1 설정값의 변경 비율)을 함께 고려하여 쇼핑몰들을 그룹핑한다. 이때, 매출 규모를 통한 구분을 위한 기준값과 제 1 설정값을 통한 구분을 위한 기준값은 기설정되어 있을 수 있다. 또는, 설정항목의 특성에 따라 상기 기준값들 중 적어도 일부는 적절히 조절될 수 있다.
매출 규모가 큰데 제 1 설정값의 비율이 높은 경우에는 추세가 잘 파악되지 않기 때문에, 도 20의 실시예와 같은 그룹핑이 적합하지 않을 수 있다. 따라서, 장치는 매출규모가 큰 것에 반비례하여 제 1 설정값의 비율이 거의 선형적으로 줄어들거나 제 1 설정값의 비율이 임계값보다 낮은 형태를 띄는 설정항목에 대해서만 도 20의 실시예와 같은 그룹핑이 적용되도록 할 수 있다.
도 20의 그래프에서 그룹 1은 매출규모가 일정값 이상 크면서 제 1 설정값의 선택점유율이 매우 낮은 그룹이다. 그룹 2는 매출 규모도 그룹 1과 그룹 3의 사이로 중규모이면서, 제 1 설정값의 선택점유율은 적당히 높은 그룹이다. 그룹 3은 매출 규모도 작고 제 1 설정값의 선택점유율이 상당히 높은, 거의 1에 가까운 그룹이다.
그룹 1의 특성을 보면, 매출규모가 커짐에 따라 설정항목의 다양한 설정값을 골고루 활용하는 양상을 띄는 것을 알 수 있다. 이에 장치는, 그룹 1에 속하는 쇼핑몰에 대해서는, 모든 설정값을 선택할 수 있도록 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다. 그룹 2는 거의 디폴트 값 또는 제 1 설정값을 사용하나 아주 일부의 쇼핑몰들만 다른 값을 사용하는 그룹이다. 따라서, 장치는 그룹 2에 속하는 쇼핑몰에 대해서는, 디폴트 값을 제 1 설정값으로 하여 기본설정을 생성하고, 사용자의 입력이 있을 때만 표시되는 고급설정(추가설정)을 포함하도록 사용자 인터페이스를 조정한다(도 10 참조). 그룹 3에 속하는 쇼핑몰은 소규모이면서 설정값을 변경하지 않는 양상을 띄기 때문에, 해당 설정항목을 설정해야 할 대상에서 제외하는 형태로 사용자 인터페이스를 조정할 수 있다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따라 제 1 쇼핑몰의 설정항목의 적합성을 판단하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 21을 참조하면, 장치는 항목 연관도가 높은 설정항목의 그룹을 스타일로 정의할 수 있다. 여기에, 해당 스타일을 구성하는 설정항목의 설정값의 조합에 따라 특정 스타일의 정도를 나타낸 정도(degree) 정보를 생성할 수 있다. 이는 장치가 특정 설정항목의 설정값의 의미를 분석해 냄으로 인해 달성될 수 있다. 장치는 이와 같은 특정 스타일에 해당하는 설정항목의 설정값의 조합의 의미를 매칭하여, 해당 스타일의 설정값 조합 식별자로 활용가능하다.
이와 같은 방식으로, 장치는 사용자가 운영하는 제 1 쇼핑몰의 스타일 설정항목 그룹 1의 정도 정보를 획득한다(S2110). 예컨대, 제 1 쇼핑몰의 보안과 관련된 설정항목들(보안 스타일 설정항목 그룹)의 설정값들의 분석 결과, 보안 수준이 낮음을 나타내는 것으로 해석되는 경우, 정도 정보로써, "보안 수준 낮음"의 정보를 획득한다.
그리고는, 제 1 쇼핑몰의 특성에 부합하는 쇼핑몰들의 설정항목 그룹 1(예컨대, 보안 스타일 설정항목 그룹)의 정도 정보를 획득한다(S2120). 예컨대, 쇼핑몰의 특성을 매출로 잡은 경우, 제 1 쇼핑몰의 매출 규모와 동일한 구간의 쇼핑몰들의 보안 스타일 설정항목 그룹의 설정값들의 조합을 분석하여 그 정도 정보를 획득한다.
그리고는, 장치는 두 정도 정보를 비교하여(S2130), 안내 메시지를 생성하여 표시할지 결정한다(S2140). 만약, 단계(S2120)에서도 보안 스타일 설정항목 그룹에 대해 "보안 수준 낮음"의 정도 정보가 획득되어 제 1 쇼핑몰의 보안 스타일 설정항목 그룹의 설정값 조합과 동일한 정도 정보와 같다면, 동일 특성의 쇼핑몰과 동떨어진 스타일 설정은 한 것이 아니기 때문에 적절한 설정이라고 판단하여 스타일 설정이 적절하지 않다는 안내 메시지를 생성하지 않을 수 있다. 반면, 단계(S2120)에서 "보안 수준 높음"의 정도 정보가 획득된 경우, 제 1 쇼핑몰의 정도 정보와 다르기 때문에, 장치는 제 1 쇼핑몰과 관련된 단말로 "현재 보안 수준 낮음"과 같은 안내 메시지를 제공할 수 있다. 이때, 동일 특성을 갖는 쇼핑몰들의 보안 스타일 설정값의 정도 정보를 함께 제공하여 그 설정값 조합으로 변경할지 질의할 수 있다. 이러한 설정 유형별 스타일링이 적합한 설정항목 그룹으로는, FTP IP 제한 여부, 보안 관련 설정(예컨대, "높은 보안 - 보통 - 낮은 보안"으로 구분할 수 있음), 게시판 항목(예컨대, "자유로운 글쓰기 - 상품평 위주 글쓰기 - 악플 절대 금지"로 구분할 수 있음)이 있을 수 있다. 위 예시 중에서 보안 관련 항목은 설정값별로 등급화가 가능한 경우, 특정 수준에 안 맞는 항목이 없도록 일괄 변경이 가능하도록 한다. 게시한 항목의 경우, 등급화는 어려울 수 있으나, 대략의 연관성을 존재하기 때문에 이를 이용하여 설정값이 일괄적으로 변경될 수 있도록 한다.
도 22는 키 질문(key question)의 응답 정보에 따라 적합한 스타일의 설정값을 로딩하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 22를 참조하면, 장치는 몇 가지 키 질문을 사용자 단말(쇼핑몰 운영자의 단말)에 표시하고(S2210), 그에 대한 응답 정보를 획득하여(S2220) 쇼핑몰 운영자의 성향을 파악할 수 있다(S2230). 장치는 운영자의 성향을 파악한 후, 해당 성향에 대응하는 설정 값을 로딩하여(S2240) 운영자에게 제공한다. 예컨대, 사업자가 개인인지 법인인지, 국내 위주로 운영할지, 해외 위주로 운영할지, 주요 취급 품목은 어떤 것인지, 타겟 고객층은 누구인지에 대한 질의 등을 하여 그에 대한 응답을 취합하여 운영자의 쇼핑몰 운영 방향 및/또는 성향을 파악할 수 있다. 그리고는, 해당 속성에 맞는 대형 쇼핑몰들의 설정을 디폴트 값으로 설정하여 사용자 인터페이스를 구성할 수 있다.
또한, 도 21의 실시예와 같이, 게시판 운영 스타일, 보안 수준, 신규회원 정보 수준과 관련된 질의를 하고, 그에 대한 응답을 수신하여 운영자의 성향을 파악한 후, 그에 대응하는 스타일 설정값을 도출하여 사용자 인터페이스를 구성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 키 질문 "사업자가 개인인지 법인인지"에 대한 질의에 개인으로 응답한 경우, 개인 사업자인 쇼핑몰들의 설정항목에 대한 설정값 정보만을 수집하여 그에 대한 집중도, 항목연관도 등을 산출한 후, 산출된 값들을 이용하여 앞선 사용자 인터페이스 조정 방법들에 따라 사용자 인터페이스를 적절히 구성할 수 있다. 즉, 키 질의에 대한 응답에 대응하는 쇼핑몰들의 설정값만을 설정값 산출을 위한 수집대상으로 결정할 수 있다.
항목연관도를 시각화하는 방법
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따라 항목연관도를 시각화하는 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 23을 참조하면, 장치는 쇼핑몰들로부터 설정항목에 대한 설정값 정보를 획득한다(S2310). 그리고는, 설정값 정보를 분석하여 설정항목들 간의 항목연관도를 산출한다(S2320). 항목연관도의 산출은 앞선 도 12 내지 도 17의 방법을 이용하여 이루어질 수 있다.
장치는 산출된 항목연관도와 항목연관도와 관련된 설정항목을 오브젝트로 생성하여 미리 생성된 시각화 공간 상에 표시함으로써 시각화할 수 있다(S2330). 장치는 설정항목과 항목 연관도를 도식화함으로써 이를 본 사용자가 항목들 간의 연관성을 용이하게 파악할 수 있도록 한다.
도 24는 도 23의 방법에 따라 하나의 테이블 내의 설정항목 간의 항목연관도를 시각화한 모습을 나타낸 도면이다.
도 24를 참조하면, 장치는 하나의 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 노드(2410-1~2310-4: node)로 오브젝트화한다. 그리고, 두 개의 노드 간의 항목연관도를 두 노드를 잇는 연결 선으로 오브젝트화한다. 이를 시각화 공간 상에 표시한 것을 항목연관도 맵(map)이라 부를 수 있다.
이때, 노드(2410-1~2310-4) 및 연결 선(2420-1~2420-3)는 설정항목 테이블을 식별하기 위해 설정항목 테이블에 대응하는 시각적 표현으로 생성된다. 서로 다른 시각적 표현은 색상, 형상 등이 다른 것을 의미한다. 장치는 상위 C%에 해당하는 항목연관도를 갖는 설정항목 및 그의 항목연관도만 오브젝트화할 수 있다. 이때, C 값은 1, 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50 등이 될 수 있고, 바람직하게는 10 내지 30의 값이 될 수 있다. 또는, 장치는 항목연관도가 일정 임계값보다 낮으면, 해당 항목연관도를 지시하는 선 및 해당 항목연관도와 관련된 설정항목을 지시하는 노드로 오브젝트화하지 않을 수 있다. 즉, 의미없는 항목연관도와 연관된 시각적 표현을 표시하지 않음으로 인해, 과도하게 복잡한 형태의 맵이 생성되는 것을 방지한다. 장치는 노드 주변에 해당 설정항목의 이름, 상세내용, 식별번호, 요약 내용, 설정항목에 포함된 설정값들의 요약 정보 중 적어도 일부를 함께 표시할 수 있다.
항목 연관도를 지시하는 연결 선(2420-1~2420-3)은 항목연관도의 크기에 비례하는 굵기를 가질 수 있다. 또한, 노드(2410-1~2310-4)는 대응하는 설정항목의 엔트로피 값에 대응하는 크기를 가질 수 있다.
도 24의 실시예에서, 노드(2410-1)은 611번 설정항목인 "구매금액 기준"을 지시하고, 노드(2410-2)는 502번 설정항목인 "주문상태 기준"을 의미한다. 그리고, 연결 선(2420-1)은 두 노드(2410-1, 2410-2) 간의 항목 연관도를 의미한다. 또한, 노드(2410-3)은 300번 설정항목 "사용 여부"를 지시하는데, 노드(2410-3)의 크기가 가장 큰 것으로 보아 300번 설정항목의 엔트로피 값이 가장 크다는 것을 지시한다. 즉, 노드의 크기가 클수록 다양한 설정값으로 선택이 이루어진다고 볼 수 있고, 노드가 작을수록 하나의 설정값으로 선택되어짐을 지시한다. 또한, 연결 선(2420-3)이 가장 굵은 연결 선인 것을 보고, 도 24에 도시된 4개의 설정항목 간 항목 연관도 중 노드(2410-2)에 대응하는 502번 설정항목 "주문 상태 기준"과 노드(2410-3)에 대응하는 300번 설정항목 "사용 여부"의 항목 연관도가 다른 설정항목들 간의 항목 연관도보다 높은 것을 파악할 수 있다. 연결 선의 시각적 표현은 연결 선에 연결된 두 노드 중 적어도 하나의 시각적 표현을 따른다.
장치는 특정 노드(2410-1)에 대한 사용자 입력이 있을 때, 해당 노드(2410-1)와 연관된 설정항목 및/또는 해당 설정항목을 포함하는 설정항목 테이블의 설정값 분석 페이지를 연결한다. 설정값 분석 페이지는 집중도 요약 그래프, 설정값 요약 테이블, 각 설정항목별 집중도 상세 페이지, 쇼핑몰 특성별 설정항목 상세 페이지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 장치는 특정 노드를 선택하여 이동시키는 사용자 입력에 의해 선택된 노드가 이동하도록 할 수 있다. 즉, 제 1 지점에 있는 노드를 제 2 지점으로 이동시키면, 그에 따라 노드와 연결선이 이동한다. 제 2 지점으로 이동한 노드는 제 1 지점과의 연장선 상에서 동적으로 움직이도록 시각화될 수 있다.
장치는 2차원 공간 상에서 노드와 노드, 노드와 연결선, 연결선과 연결선이 겹치는 것을 허용할 수 있다. 겹쳐 배치되는 것에 깊이 값을 다르게 부여하여, 노드 및 연결선들을 3차원으로 시각화할 수 있다.
이러한 시각화 방식을 통해, 사용자는 노드(2410-2)와 연관된 502번 설정항목이 다른 설정항목과 항목연관도가 가장 높다는 것을 확인할 수 있다. 사용자는 설정항목들의 비효율성을 수정하고자 할 때, 다른 설정항목과의 연관도가 높은 502번 설정항목의 내용을 우선적으로 고려할 수 있다.
도 25는 도 23의 방법에 따라 복수 개의 테이블의 설정항목의 항목연관도를 시각화한 모습을 나타낸 도면이다.
도 25를 참조하면, 장치는 하나의 설정항목 테이블에 대한 항목연관도의 시각화를 완료하면 그 다음 설정항목 테이블에 대한 항목연관도 시각화를 시작한다. 이러한 방식으로 다수의 설정항목 테이블에 대한 항목연관도 시각화를 수행할 때, 설정항목들 간의 식별이 어려울 수 있다. 이를 방지하기 위해, 장치는 제 1 설정항목 테이블의 설정항목(976, 904)은 제 1 색상의 노드로 생성하고, 제 2 설정항목 테이블의 설정항목(1046)은 제 2 색상의 노드로 생성할 수 있다.
그리고, 장치는 서로 다른 설정항목 테이블의 노드 간의 연결선을 두 노드 중 어느 하나의 색상과 동일하게 시각화할 수 있다. 예컨대, 노드(1052)와 노드(1134) 사이의 연결선은 노드(1052)의 색상과 동일하게 시각화된다. 장치는 연결 선의 시각화를 위해 두 노드 중 하나를 선택해야 할 때, 노드의 엔트로피 값이 더 큰 노드의 색상을 따르도록 할 수 있다.
사용자 인터페이스 조정 장치
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스 조정 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 26에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 판매량 예측 장치는 통신부(2610), 메모리(2620), 프로세서(2630), 입력부(2640) 및 출력부(2650)를 포함할 수 있다.
도 26을 참조하면, 통신부(2610)는 타 장치와의 통신을 위한 구성요소이다. 이는 안테나 또는 통신과 연관된 전자회로, 통신 프로세서로 구현될 수 있다.
메모리(2620)는 프로세서(2630)에서의 작업과 관련된 프로그램 명령어를 저장하고 있는 저장소이다. 메모리(2620)는 사용자 설정의 효율화를 위한 개별 모듈들(집중도 산출 모듈, 항목 연관도 산출 모듈 등) 및 쇼핑몰들의 설정값 정보 등을 저장하고 있을 수 있다.
프로세서(2630)는 메모리(2620)에 저장된 명령어를 기반으로 설정값 정보를 분석하고 분석된 내용을 토대로 사용자 인터페이스 조정을 위한 집중도 및 항목연관도 등을 산출하는 연산 작업을 수행한다.
프로세서(2630)는 기설정된 주기에 따라 쇼핑몰 설정값 정보를 수집하고, 수집된 설정값 정보를 분석하여 집중도를 산출한다. 집중도는 제 1 내지 제 3 집중도 지표를 포함할 수 있다. 또한, 쇼핑몰 설정값 정보를 기반으로 항목 연관도를 산출한다. 프로세서(2630)는 산출된 집중도 및 항목연관도를 이용하여 사용자의 설정값 세팅을 위해 제공되는 사용자 인터페이스를 적절히 조정할 수 있다.
프로세서(2630)는 쇼핑몰의 특성에 따라 설정값 정보를 분류하여 각 설정항목당 가장 많은 선택 점유율을 갖는 제 1 설정값의 변화 비율을 분석하고 이를 시각화하여 사용자 단말로 제공한다. 또한, 사용자가 운영하는 제 1 쇼핑몰의 특성과 대응하는 쇼핑몰들의 설정값 정보를 기반으로 분석된 결과를 기반으로 제 1 쇼핑몰의 설정의 효율화를 위해 사용자 인터페이스를 조정한다. 프로세서(2630)는 설정항목 및 적어도 두 설정항목 간의 항목연관도를 오브젝트로 생성하여 시각화 공간 상에 표시함에 의해 항목 연관도를 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화한다.
입력부(2640)는 사용자 입력을 위한 구성요소로써, 키보드, 마우스, 터치패드 등을 포함할 수 있고, 설정항목의 설정값 선택 등과 같은 사용자 입력을 제공받는다.
출력부(2650)는 화면을 표시하는 디스플레이 수단을 포함한다. 이는 모니터, TV 스크린 등을 포함할 수 있다. 출력부(2650)는 상기 디스플레이 수단을 이용하여 집중도 및 항목 연관도와 관련된 테이블 및 조정된 사용자 인터페이스를 표시하고, 도 24 및 도 25의 항목 연관도의 시각화 그래프를 표시할 수 있다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (22)

  1. 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 수집하는 단계, 상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐;
    상기 수집된 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하는 단계; 및
    상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 단계를 포함하되,
    상기 복수 개의 설정항목들 각각은 하나의 노드(node)로 오브젝트화하고; 그리고
    상기 적어도 두 개의 설정항목 간의 항목연관도는 두 노드를 잇는 연결 선으로 오브젝트화하고,
    사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택함에 대응하여, 상기 특정 노드와 상기 특정 노드에 연결된 적어도 하나의 연결선이 식별되도록 시각화하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 노드는 설정항목이 속한 설정항목 테이블에 따라 서로 다른 시각적 표현으로 표시되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 시각화하는 단계는,
    사용자 입력에 의해 특정 설정항목 테이블에 속한 노드들과 그 연결선만 상기 시각화 공간 상에 배치시켜 시각화하는 단계를 포함하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 연결 선은 항목연관도의 크기에 따라 서로 다른 시각적 표현으로 표시되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 연결 선은 항목연관도의 크기에 따라 굵기가 다르게 표시되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 연결 선은 상기 연결 선과 연관된 두 노드들 중 적어도 하나의 색상과 동일한 색상으로 표시되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 항목연관도가 임계값보다 작은 설정항목들 및 해당 설정항목들 간의 항목연관도는 상기 시각화 공간 상에 표시하지 않는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 노드 주변에, 상기 노드와 관련된 설정항목의 식별자 또는 설정항목의 이름을 오브젝트화하여 표시하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 노드와 상기 연결선은 3차원으로 배치되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  11. 삭제
  12. 제 1 항에 있어서,
    사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택하여 이동시킴에 대응하여 상기 특정 노드가 이동되어 배치되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택하여 이동시킴에 대응하여 상기 특정 노드가 동적으로 움직이도록 시각화하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 노드의 크기는, 노드의 엔트로피 값에 비례하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택함에 대응하여, 상기 선택된 특정 노드와 연관된 상세 내용이 표시되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 항목연관도는 상기 복수 개의 설정항목들에 속한 제 1 설정항목에 대한 선택과 관련된 정보에 대비하여 상기 복수 개의 설정항목에 속한 제 2 설정항목에 대한 선택과 관련된 정보를 추가적으로 인지함에 의해 발생하는 이득을 나타내는 정보 이득(information gain) 값에 의해 산출되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  17. 제 1 항에 있어서,
    상기 항목연관도는, 상기 복수 개의 설정항목들에 속한 제 1 설정항목의 제 1 엔트로피 값과 상기 복수 개의 설정항목들에 속한 제 2 설정항목의 제 2 엔트로피 값 중 적어도 하나를 산출하여, 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 페어링한 설정항목 쌍의 제 3 엔트로피 값을 산출하고, 상기 제 3 엔트로피 값과, 상기 제 1 엔트로피 및 상기 제 2 엔트로피 중 적어도 하나의 차이 값을 산출하여 생성되는 엔트로피 이득 값을 기반으로 도출되는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  18. 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보 및 프로세서(processor)의 동작과 관련된 명령어를 저장하는 메모리, 상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐; 및
    상기 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하고, 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
    상기 복수 개의 설정항목들 각각은 하나의 노드(node)로 오브젝트화하고; 그리고
    상기 적어도 두 개의 설정항목 간의 항목연관도는 두 노드를 잇는 연결 선으로 오브젝트화하고,
    사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택함에 대응하여, 상기 특정 노드와 상기 특정 노드에 연결된 적어도 하나의 연결선이 식별되도록 시각화하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 장치.
  19. 제 1 쇼핑몰과 관련하여 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부의 설정값을 설정하기 위한 제 1 사용자 인터페이스를 서버로 요청하는 사용자 단말, 상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가짐; 및
    상기 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 분석하여 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 산출하고, 상기 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부 및 상기 적어도 두 개의 설정항목들 간의 항목연관도를 오브젝트(object)로 생성하여 시각화공간 상에 배치시킴에 의해, 설정항목 간의 연관성을 시각화하는 서버를 포함하되, 상기 서버는,
    상기 복수 개의 설정항목들 각각은 하나의 노드(node)로 오브젝트화하고; 그리고
    상기 적어도 두 개의 설정항목 간의 항목연관도는 두 노드를 잇는 연결 선으로 오브젝트화하고,
    사용자 입력에 의해 특정 노드를 선택함에 대응하여, 상기 특정 노드와 상기 특정 노드에 연결된 적어도 하나의 연결선이 식별되도록 시각화하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 시스템.
  20. 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보를 수집하는 단계, 상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가지며, 상기 복수 개의 설정항목들은 동일 범주의 설정항목들을 그룹핑한 복수 개의 설정항목 테이블로 구성됨;
    상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 1 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하는 단계;
    상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 2 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 2 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하는 단계; 및
    상기 제 1 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 2 설정항목의 항목 연관도를 산출하여 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 연관시켜 시각화함에 의해, 상기 제 1 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들과 상기 제 2 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들을 연계하여 시각화하는 단계를 포함하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 방법.
  21. 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들에 대한 복수 개의 쇼핑몰들의 설정값 정보 및 프로세서(processor)의 동작과 관련된 명령어를 저장하는 메모리, 상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가지며, 상기 복수 개의 설정항목들은 동일 범주의 설정항목들을 그룹핑한 복수 개의 설정항목 테이블로 구성됨; 및
    상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 1 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하고, 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 2 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 2 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하며, 상기 제 1 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 2 설정항목의 항목 연관도를 산출하여 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 연관시켜 시각화함에 의해, 상기 제 1 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들과 상기 제 2 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들을 연계하여 시각화하는 프로세서를 포함하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 장치.
  22. 제 1 쇼핑몰과 관련하여 쇼핑몰과 연관된 복수 개의 설정항목들 중 적어도 일부의 설정값을 설정하기 위한 제 1 사용자 인터페이스를 서버로 요청하는 사용자 단말, 상기 복수 개의 설정항목들 각각은 적어도 두 개의 설정값을 가지며, 상기 복수 개의 설정항목들은 동일 범주의 설정항목들을 그룹핑한 복수 개의 설정항목 테이블로 구성됨; 및
    상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 1 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 1 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하고, 상기 복수 개의 설정항목 테이블 중 제 2 설정항목 테이블에 속한 설정항목들을 분석하여 상기 제 2 설정항목 테이블 내의 설정항목들 간의 항목 연관도를 산출하여 시각화하며, 상기 제 1 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목 테이블에서 항목 연관도가 상대적으로 높은 제 2 설정항목의 항목 연관도를 산출하여 상기 제 1 설정항목과 상기 제 2 설정항목을 연관시켜 시각화함에 의해, 상기 제 1 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들과 상기 제 2 설정항목 테이블에 속해 시각화된 설정항목들을 연계하여 시각화하는 서버를 포함하는, 설정항목간의 연관성을 시각화하는 시스템.

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