KR102294573B1 - 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법 및 이를 구현하는 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법 및 이를 구현하는 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 의한 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법은 모바일 디바이스의 컨텍스트 수집부가 모바일 디바이스에서 생성되는 위치 정보 또는 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하는 단계, 모바일 디바이스의 제어부가 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에 출력하는 단계, 및 제어부가 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대해 입력된 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출하는 단계를 포함한다.

Description

응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법 및 이를 구현하는 장치{METHOD OF PREDICTING MENTALITY BY ASSOCIATING RESPONSE DATA AND CONTEXT DATA AND DEVICE IMPLEMENTING THEREOF}

본 발명은 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태 또는 정신 건강을 예측하는 방법 및 이를 구현하는 장치에 관한 것이다.

심리 상태는 다양한 감정들의 집합에 의한 상태를 의미한다. 사람의 심리 상태를 예측하거나 분석하기 위해서는 언어를 통한 분석, 뇌의 활동에 대한 분석, 행동 분석 등이 필요하다.

그러나, 전술한 분석 방식은 사람이 가지는 다양한 개성에 의한 표출을 반영해야 하며 정확도가 높지 않다. 각각이 가지는 다양한 개성에 인하여, 동일한 기준으로 개인의 심리 상태를 파악할 수 없으므로 각 개인의 심리 상태를 최적으로 파악하여 예측하는 새로운 방안이 필요하다. 또한, 이는 사용자의 일상적인 활동 과정에서 예측되는 것이 필요하다.

본 명세서에서는 사용자의 심리 상태를 확인하고 이를 예측하기 위해 모바일 기기와 같이 개인화된 장치를 통하여 정보를 수집하고 이를 사용자에게 적합하게 선택 혹은 변환시켜 사용자의 심리 상태를 예측하는 방법과 이를 구현하는 장치에 대해 살펴본다.

본 발명은 모바일 디바이스가 생성하는 다양한 컨텍스트 데이터에 기반하여 사용자의 심리 상태를 예측할 수 있는 입력 유도 안내 메시지를 출력할 수 있다.

본 발명은 사용자가 입력한 응답 데이터와 컨텍스트 데이터의 연관 계수를 산출할 수 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 여기서 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 의한 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법은 모바일 디바이스의 컨텍스트 수집부가 모바일 디바이스에서 생성되는 위치 정보 또는 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하는 단계, 모바일 디바이스의 제어부가 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에 출력하는 단계, 및 제어부가 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대해 입력된 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 의한 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 모바일 디바이스는 모바일 디바이스에서 생성되는 위치 정보 또는 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하는 컨텍스트 수집부, 입력 유도 안내 메시지를 출력하고 이에 대한 응답 데이터를 수신하는 인터페이스부, 및 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대해 입력된 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출하는 제어부를 포함한다.

본 발명을 구현할 경우, 사용자의 심리 상태를 모바일 디바이스와 같은 사용자 개인의 개인용 통신장치에서 생성되는 컨텍스트 데이터에 기반하여 예측할 수 있다.

본 발명을 구현할 경우, 사용자의 행동에 의해 산출되는 모바일 컨텍스트 데이터를 이용하되 정확도를 높이기 위해 사용자에게 소정의 정보를 입력하는 것을 제공하여 사용자가 입력한 정보와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 사용자의 심리 상태를 예측할 수 있도록 한다.

본 발명이 제공하는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 여기서 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 모바일 디바이스의 구성을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 수집부가 컨텍스트 데이터를 수집하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 입력 유도 안내 메시지가 출력된 형태를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 특성 정보를 수신하여 사용자의 상태를 추정하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 모바일 디바이스가 컨텍스트 데이터와 응답 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 연관 계수를 산출하는 과정을 상세히 보여주는 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

본 발명의 실시예에서는 노트북, 스마트폰, 아이폰과 같은 모바일 혹은 태블릿, 손목 밴드 형과 같은 착용형(웨어러블) 장치 등의 통신 가능한 장치를 통칭하여 모바일 디바이스라고 한다. 모바일 디바이스는 사용자의 일상 활동에서 사용자의 활동에 기반하여 모바일 컨텍스트 정보를 생성할 수 있다. 또한, 모바일 디바이스가 다수 연결된 상태에서 각각 생성한 컨텍스트 데이터를 취합하여 이를 기반으로 사용자의 심리 상태, 예를 들어 정신 건강 상태를 예측할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 모바일 디바이스의 구성을 보여주는 도면이다. 모바일 디바이스를 구성하는 구성요소들은 하드웨어 또는 소프트웨어 등으로 구성될 수 있다.

통신부(110)는 외부에 배치된 다른 모바일 디바이스와 통신하거나 혹은 외부의 서버와 통신을 수행한다.

컨텍스트 수집부(170)는 사용자의 활동 또는 비활동으로 인해 생성된 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하고, 이를 저장부(120)에 저장할 수 있다. 특히, 컨텍스트 수집부(170)는 모바일 디바이스에서 생성되는 위치 정보 또는 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터를 수집할 수 있다.

인터페이스부(130)는 소정의 정보를 출력하며, 사용자의 입력을 수신한다. 특히, 사용자의 활동/비활동으로 인해 생성된 모바일 컨텍스트 데이터가 사용자의 심리 상태와 어떤 연관성을 가지는지 확인하기 위해 제어부(150)가 소정의 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부(130)에 출력할 수 있다. 그리고 인터페이스부(130)에서 사용자가 입력한 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터의 연관성을 누적하여 저장부(120)에 저장하여 각각의 사용자가 가지는 개별적인 심리 상태를 예측할 수 있다. 따라서, 인터페이스부(130)는 입력 유도 안내 메시지를 출력하고 이에 대한 응답 데이터를 수신할 수 있다.

컨텍스트 수집부(170)는 다양한 정보를 취합할 수 있다. 일 실시예로 스마트폰의 음성, 외부 활동이력, SNS(social network service) 활동, 입력하거나 검색, 확인하는 내용(text), 통화기록 등이 컨텍스트 데이터로 수집될 수 있다. 또한, 전술한 정보 외에 제어부(150)는 사용자의 컨텍스트를 추정하여 컨텍스트 데이터를 생성할 수 있다. 컨텍스트의 추정이란 한 사람이 위치한 장소, 시간, 다른 사람을 만난 정보(encounter)를 기준으로 사람이 가진 문맥을 추정하는 기술을 의미한다. 일 실시예로 모바일 디바이스(100)는 사용자가 집에 혼자 있는지 혹은 집에 다른 사람(예를 들어 친구)들과 함께 있는지를 확인할 수 있다.

센싱부(190)는 마이크로폰(microphone), 광센서, 습도 또는 온도 센서, 가속도 센서 등을 포함하며, 외부에서 발생하는 변화를 센싱할 수 있다.

제어부(150) 및 컨텍스트 수집부(170)는 모바일 컨텍스트 데이터는 사용자의 활동 또는 비활동에 기반하여 생성되는 데이터들을 정기적 또는 비정기적(이벤트 기반)으로 수집한 후, 이 데이터들을 정규화하여 소정 단계 별 점수(1~10, 1~100, 0~20)로 표현할 수 있다. 따라서, 제어부(150)는 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대해 입력된 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 수집부(170)가 컨텍스트 데이터를 수집하는 과정을 보여주는 도면이다. 컨텍스트 수집부(170)는 모바일 디바이스(100)의 통신부(110)가 센싱하는 무선 신호들의 종류나 무선 신호의 식별 정보 등을 이용할 수 있다. 또한, 모바일 디바이스(100)의 다양한 센싱부(190)와 통신부(110) 등에서 확인된 정보들이 컨텍스트 수집부(170)에서 컨텍스트로 수집될 수 있다. 보다 상세히 살펴본다.

컨텍스트 수집부(170)는 위치 정보를 컨텍스트로 수집할 수 있다. 위치 정보는 GPS 정보 또는 Wifi, BLE, 블루투스 등에서 산출되는 정보를 포함한다. 위치 정보는 사용자가 집안에 머무르는 상태인지, 이동에 시간을 소요했는지에 대한 정보, 사용자가 이동한 거리, 이동 속도 등을 산출할 수 있다. 또한 전술한 Wifi/BLE/블루투스 등의 신호를 통해 산출 가능한 엔트로피(entrophy), 또는 정규화된 엔트로피, 변동량을 이용하여 위치 정보를 파악할 수 있다.

뿐만 아니라 컨텍스트 수집부(170)는 위치 정보에 기반하여 사용자의 생체 주기에 기반한 이동 정보나 사용자의 위치별 클러스터 정보를 수집할 수 있다.

컨텍스트 수집부(170)가 수집한 위치 정보는 사용자의 현재 위치 정보뿐만 아니라 사용자가 어디에 위치하며 이러한 위치 정보에 연관된 컨텍스트 데이터를 취합하는 것을 포함한다.

또한, 컨텍스트 수집부(170)는 전술한 위치 정보 또는 센싱부(190)의 가속도 센서 등을 이용하여 사용자의 활동 상황, 즉 움직임 정보를 확인하여 컨텍스트로 수집할 수 있다. 가속도 센서는 움직임, 속도, 또는 평균 속도와 속도의 변화량 등에 기반하여 움직임 정보를 생성할 수 있다.

컨텍스트 수집부(170)는 실재적 컨택 정보(physical contact information)에 기반하여 사용자의 컨텍스트 정보를 취합할 수 있다. 이는 통신부(110)가 다른 모바일 디바이스의 지문 정보(예를 들어 블루투스나 BLE, WiFi, NFC 등의 주소)를 취득하여 사용자가 다른 사람들과 같이 있는지 혹은 홀로 있는지 등의 컨텍스트 데이터가 생성되는 것을 의미한다.

또한, 전술한 모바일 디바이스의 지문 정보는 저장부(120) 내에 누적하여 저장할 수 있으므로 반복하여 만나는 사람들의 모바일 디바이스 지문 정보가 컨텍스트 데이터로 저장될 수 있으며, 이를 이용하여 사용자가 지인을 만나는지 아닌지 등에 대한 컨텍스트 데이터가 생성될 수 있다. 뿐만 아니라 사용자가 매우 넓은 공간에서 홀로 있는지, 다양한 사람들과 있는지, 대화를 하는지 등의 컨텍스트 정보를 수집할 수 있다. 이 과정에서 모바일 디바이스의 센싱부(190)의 사운드 센서가 음성이나 대화 내용 또는 주변의 배경음 등을 취득하고 컨텍스트 수집부(170)가 이를 컨텍스트 정보로 변환할 수 있다.

한편, 컨텍스트 수집부(170)는 가상적 컨택 정보(virtual contact information)에 기반하여 사용자의 컨텍스트 정보를 취합할 수 있다. 사용자가 SMS 등을 이용하여 문자를 주고받거나 통화하는 등의 활동을 수행할 때, 사용자의 컨텍스트 데이터가 수집될 수 있다. 또한 특정인과의 통화가 길어지거나 자주 통화하는 정보 또한 컨텍스트 수집부(170)가 컨텍스트 데이터로 수집할 수 있다.

뿐만 아니라, 컨텍스트 수집부(170)는 모바일 디바이스의 부재중 통화 정보, 마지막 통화를 한 시점을 기준으로 하는 시간 정보를 컨텍스트 데이터로 수집할 수 있다. 그리고 SMS와 같은 모바일 디바이스에서 수행되는 타인과의 문자 송수신 정보, 읽지 않은 문자들의 수, 읽지않는 행위의 반복 등도 가상적 컨택 정보가 되며 컨텍스트 수집부(170)가 컨텍스트 데이터로 수집할 수 있다.

특정한 애플리케이션의 사용 정보인 앱 사용 정보, 외부의 소리를 마이크로폰이 센싱하여 분석한 사운드 정보, 와이파이의 식별정보(WiFi SSID)를 이용하는 네트워크 신호 정보 등도 컨텍스트 수집부(170)가 컨텍스트 데이터로 수집하는 항목이다. 이외에도 습도나 온도, 외부광의 세기 등을 센싱한 센싱 정보와, 사용자의 수면 상태에 대한 수면 정보 등도 컨텍스트 수집부(170)가 컨텍스트 데이터로 수집할 수 있다.

도 2에 제시된 컨텍스트 데이터들의 종류는 예시적인 것이며, 본 명세서의 모바일 디바이스는 이를 일부 또는 전부 사용할 수 있다. 또한, 모바일 디바이스가 제공하는 기능에 따라 도 2에 제시되지 않은 다양한 컨텍스트 데이터가 수집될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 의한 제어부가 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에서 출력할 수 있다.

모바일 디바이스의 제어부(150)가 컨텍스트 데이터를 수집한 상태에서 입력 유도 안내 메시지를 생성하여 출력할 수 있다. 또는 모바일 디바이스의 제어부(150)는 컨텍스트 데이터를 수집하는 것과 독립적으로 입력 유도 안내 메시지를 생성하여 출력할 수 있다.

입력 유도 안내 메시지는 정신 질환을 예측하기 위한 것으로, 설문지 형식으로 지표를 수집하는 과정과 방법을 포함할 수 있다. 일 실시예로, 모바일 디바이스의 사용자에게 우울증 등 특정 정신질환에 해당하는 설문 내용을 포함하는 입력 유도 안내 메시지를 모바일 디바이스가 인터페이스부(130)에서 출력할 수 있다. 사용자는 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대한 대답 작성을 수행하여 입력 유도 안내 메시지에 대응하는 응답 데이터를 입력한다.

입력 유도 안내 메시지에 대한 응답 데이터 입력은 정기적으로 수행될 수 있다. 예를 들어 하루에 한 번, 2일에 한 번, 일주일에 한 번 등 일정한 주기를 가지고 수행될 수 있다. 또는 모바일 디바이스의 제어부(150)가 수집한 컨텍스트 데이터에서 산출되는 사용자의 컨텍스트에 따라 부정기적으로 제어부(150)가 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부(140)에 출력하고 이에 대한 응답 데이터를 사용자로부터 입력받아 저장부(120)에 저장할 수 있다.

입력 유도 안내 메시지에 대한 응답으로 입력된 결과, 예를 들어 설문지의 형태로 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대한 작성 결과인 응답 데이터는 정량적인 데이터를 산출할 수 있다. 일 실시예로 각 설문지의 작성 결과인 응답 데이터가 1~10, 0~30 과 같은 점수로 산출될 수 있다.

그리고 각 점수에 대응하는 우울증 또는 특정한 정신 질환의 다양한 단계들(minor, moderate, severe)을 구분하기 위한 컷오프(cutoff) 기준은 미리 설정될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 입력 유도 안내 메시지가 출력된 형태를 보여주는 도면이다.

제어부(150)는 100a와 같이 모바일 디바이스에 제1입력 유도 안내 메시지를 생성 및 출력한다. 제1입력 유도 안내 메시지는 사용자의 현재 마음 상태에 대한 질문을 포함할 수 있다. 그리고 사용자가 입력한 응답 데이터에 대응하여 제어부(150)는 제2입력 유도 안내 메시지를 100b와 같이 생성 및 출력한다. 출력된 입력 유도 안내 메시지는 다양한 설문들로 구성될 수 있으며 이들 설문을 한 페이지에 한 개 혹은 두 개 이상씩 출력할 수 있으며, 출력할 설문은 이전에 사용자가 입력한 응답 데이터에 따라 선택될 수도 있다. 또한, 이와 다른 실시예로, 미리 결정된 입력 유도 안내 메시지들이 사용자가 입력한 응답 데이터와 독립적으로 출력될 수 있다.

사용자가 입력한 응답 데이터가 제어부(150)의 프로세싱에 따라 사용자의 특정한 정신 상태에 대응하는 단계를 지시하는 것으로 수렴된다. 그리고, 도 2에서 살펴본 컨텍스트 데이터에 대해 제어부(150)가 설정한 소정의 점수 혹은 단계를 지시하는 것으로 설정된다. 그 결과 제어부(150)는 컨텍스트 데이터에 의해 산출되는 컨텍스트 지표와 응답 데이터에 의해 산출되는 심리 지표 간의 연관 관계를 분석한다. 이는 상관 계수(예를 들어 선형 상관계수 또는 다른 비선형 상관계수)를 계산하여 -1 이상 1 이하의 값을 가지는 것으로 산출할 수 있다.

산출 결과 1에 가까울수록 선형적 연관도가 크고, 1 일 경우 정확히 일치하는 것으로 제어부(150)가 설정할 수 있다. 산출 결과 0에 가까울수록 연관 관계가 낮으며 0 일 경우 연관관계 없는 것으로 제어부(150)가 설정할 수 있다. 또한, 산출 결과 -1에 가까울수록 역상관인 것, 즉 역의 관계로 높은 것으로 제어부(150)가 설정할 수 있다.

이러한 산출 과정에서 대표 특성(feature)를 추출할 수 있다. 대표 특성이란 도 2의 다양한 컨텍스트 정보들 중에서도 구별되는 특성을 의미한다.

표 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 데이터 별 특성이 되는 요소들을 리스트로 보여준다. 앞서 도 2에서 살펴본 구성요소들이다.

예를 들어, 제어부(150)가 컨텍스트 지표와 심리 지표 사이의 상관 계수가 -1에 가깝거나 1에 가까운, 즉 연관 관계가 높은 컨텍스트 데이터의 종류를 확인할 수 있다.

한편, 이러한 대표 특성을 추출하는 과정에서 제어부(150)는 기본 추정 알고리즘(Inter-Person)을 사용하거나 개인별 추정 알고리즘(Intra-Person)을 사용할 수 있다.

기본 추정 알고리즘은 여러 사람들의 데이터를 기준으로 도 2에 제시된 다양한 종류의 컨텍스트 데이터 소스와 피쳐 목록 내의 피쳐들과 설문 내용을 포함하는 입력 유도 메시지 간의 연관관계를 분석하여 연관성이 높은 특성들의 목록을 가지고 다양한 다변량 선형 회귀(Multivariate Linear Regression) 분석 방법들 중에서 가장 정확도가 높은 회기 분석 방법을 선택하여 정신질환 점수를 추정할 수 있다.

한편, 개인별 추정 알고리즘 (Intra-person 한 사람의 데이터만을 기준으로)은 개인별 데이터에 따른 연관관계가 높은 특성들을 별도로 선정하고 이를 기준으로 개인에 최적화된 다양한 다변량 선형 회귀(multivariate linear regression) 방법들 중에서 가장 정확도가 높은 방법을 사용하여 추정할 수 있다. 일 실시예로 베이지안 다변량 선형 회귀방법(Bayesian multivariate linear regression)을 사용할 수 있다.

다양한 컨텍스트 데이터 중에서 실재적 컨택 정보를 이용하는 실시예를 살펴본다. 실재적 컨택 정보는 태그(tag)를 이용할 수 있다.

태그(Tag)는 사물, 사람, 장소 등을 구분하기 위한 하나의 유니크(unique) 식별자를 가지게 되는데, 이를 TUID(Tag Unique Identifier)라고 한다. 태그는 액티브 태그(Active Tag)와 패시브 태그(Passive Tag) 둘로 구분할 수 있다. 액티브 태그는 정기적으로 자신의 존재를 알리기 위해 무선으로 브로드캐스트 송신하는 기능을 갖는 기기를 구성하는 태그이다. 패시브 태그는 외부의 기기가 요청하에 반응만 하여 　자신의 존재를 알리는 기기를 구성하는 태그이다.

태그는 모바일 태그, 세미 모바일 태그(Semi mobile tag) 등으로 나뉠 수 있다. 모바일 태그의 예로는 휴대폰이 될 수 있다. 세미 모바일 태그는 특정 목적을 위해서 임시로 설치하는 태그로, 집안 환경의 온도, 습도, 조도 등 모니터링 등 특정 목적을 위해서 설치하는 태그를 포함한다.

특정 장소에 고정으로 설치된 태그의 데이터를 받은 기기는 자신의 장소 식별자를 알 수 있으며, 특정 사물에 고정된 태그는 사물의 존재를 알릴 수 있다. 따라서, 한 사람이 다른 사람이 착용한 태그를 수신한 경우 이는 다른 사람과의 접촉(encounter) 정보를 알 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 특성 정보를 수신하여 사용자의 상태를 추정하는 과정을 보여주는 도면이다. 앞서 컨텍스트 데이터를 구성하는 특성 정보로 태그를 이용할 수 있음을 살펴보았다.

통신부는 태그 정보를 수신한다(S11). 일 실시예로 임의의 사람이 태그를 소장할 수 있다. 제어부(150) 및 통신부(110)는 휴대폰 내의 BLE의 특정한 신호(advertisement)를 태그로 이용할 수 있다. 사람들이 휴대폰을 소장하는 경우 전술한 태그를 소장하고 다닌다는 전제에 기반하여 사용자의 특정 위치 또는 만나는 사람들을 확인할 수 있다. 예를 들어 모바일 디바이스의 사용자가 특정 장소에 갈 경우 이 장소에 고정적으로 존재하는 태그(예, WiFi AP, iBeacon)을 통신부(110)가 수신하고(S11), 이를 기반으로 장소 식별자를 제어부(150)가 확인할 수 있다. 제어부는 확인된 장소 식별자 또는 수신된 태그 정보를 저장부(120)에 저장할 수 있다(S12).

또한 타인이 소지한 휴대폰을 통해 S11과 같이 통신부(110)가 수신한 태그 정보를 저장부(120)에 저장한다. 제어부(150)는 저장된 태그 정보들과 수신된 태그 정보를 이용하여 사용자의 상태를 추정할 수 있다(S13). 예를 들어, 모바일 디바이스의 사용자가 특정 사람과의 접촉 빈도, 기간 등의 정보를 알 수 있으며 특정한 위치에 이동하였는지를 확인할 수 있다.

특히, 모바일 디바이스에서 장소를 확인하는 다양한 애플리케이션과 앞서 장소에 고정적으로 존재하는 태그 정보를 이용하여 제어부(150)는 장소의 특성 정보를 확인하여 저장부(120)에 저장할 수 있다. 마찬가지로 특정한 타인의 휴대폰이 가지는 고정된 태그 정보와 SMS, 통화 히스토리, 메신저 상의 컨텐츠("나 도착했어" 또는 "빨리 와" 등과 같이 만남을 예측할 수 있는 문자 내용)를 이용하여 제어부(150)는 모바일 디바이스의 사용자와 타인과의 접촉 빈도나 기간을 산출할 수 있다. 그 결과 제어부(150)는 사용자의 현재 상태를 다음과 같은 예시적 특성 정보로 변환하여 생성할 수 있다.

서로 다른 사람 간의 접촉정보를 통해서 추정할 수 있는 것의 예시적으로 살펴볼 수 있는 특성 정보로는 다음과 같다.

"나는 집에서 혼자 있었다."(집의 WiFi 태그 정보)

"나는 어두운 방에 혼자서 있었다."(광센서의 컨텍스트 데이터를 추가적으로 결합함)

"나는 집에서 친구들과 있었다."(태그 정보를 이용함)

"나는 카페에 혼자 있었다."(카페의 태그 정보를 이용함)

"나는 집에 엄마와 있었다."(태그 정보를 이용함)

이러한 특성 정보를 기준으로 모바일 디바이스의 사용자가 혼자서 집에 있는 빈도, 기간 등을 특성 정보들로 산출하여 전술한 추정 알고리즘 등을 사용하여 정신 질환을 예측하거나 심리 상태를 예측할 수 있다.

도 1 내지 도 4에서 살펴본 바와 같이, 본 명세서의 모바일 디바이스는 다양한 앱들의 동작 상황과 센싱부(190)가 센싱한 정보, 통신부(110)가 수집한 정보 등에 기반하여 음성, 외부 활동이력, SNS 활동, 텍스트(text), 통화기록 등을 활용한 정신질환을 예측할 수 있다. 즉, 개인용 통신 장치를 포함하는 모바일 디바이스에서 사용자의 심리적 이상에 대한 컨텍스트(Context) 정보를 취합하여 해당 사용자의 심리 상태를 예측할 수 있다.

컨텍스트 정보를 생성하는 일 실시예로 실제 사용자가 컨택하는 장소 또는 사람에 대한 정보를 추정할 수 있다. 도 4에 제시된 바와 같이, 사용자가 위치한 장소, 시간, 다른 사람을 만난 정보(encounter)를 기준으로 사람이 가진 컨텍스트를 추정하여, 우울증 등 정신질환 예측 결과에 따른 자가진단 추천 기능을 제공한다. 자가 진단은 외부의 미리 준비된 설문지를 다운로드하여 입력 유도 안내 메시지를 출력하고 사용자가 인터페이스부(130)에서 입력하는 방식을 포함한다. 또한, 설문지의 내용은 사용자의 모바일 디바이스를 통해 누적된 컨텍스트 데이터에서 산출될 수 있는 정보들을 설문지에 미리 답으로 제공하는 방식으로 사용자 편의성을 높일 수 있다.

본 발명의 실시예에 의한 모바일 디바이스(100)는 컨텍스트 데이터를 수집하고 사용자의 심리 상태를 확인할 수 있는 입력 유도 안내 메시지를 생성 및 이에 대한 응답 데이터를 수집하여 컨텍스트 데이터와 응답 데이터 사이의 연관성을 산출할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 모바일 디바이스가 컨텍스트 데이터와 응답 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 과정을 보여주는 도면이다.

먼저, 모바일 디바이스(100)의 컨텍스트 수집부(170)가 모바일 디바이스(100)에서 생성되는 위치 정보 또는 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터를 수집한다(S21).

보다 자세히 살펴보면, 위치 정보의 경우, 특정 장소에 이동한 모바일 디바이스(100)는 이 장소에 고정적으로 존재하여 무선 네트워크가 송신하는 태그 정보(예, WiFi AP, iBeacon)를 통신부(110)가 수신하고, 제어부(150)는 통신부(110)가 수신한 태그 정보를 저장부(120)에 위치 정보로 저장한다.

특정한 공간에 대한 위치 정보는 GPS 정보를 포함할 수 있다. 또는 WiFi 에 포함된 상점의 명칭을 포함할 수 있다. 이외에도 위치 정보가 유지되는 상황에서 카드 결제 정보가 수신될 경우 이 정보를 위치 정보가 포함할 수 있다.

한편, 실재적 컨택 정보의 경우, 다수 외부 사람들이 보유하는 하나 이상의 통신 장치들이 송신하는 태그 정보를 통신부(110)가 수신할 수 있다. 그리고 제어부(150)는 통신부(110)가 수신한 태그 정보를 저장부(120)에 컨택 정보로 저장한다.

태그 정보는 다른 통신 장치들이 송신하는 BLE, 블루투스 등에서 사용하는 패킷이 포함된 태그 정보를 포함할 수 있으며, 1차적으로 제어부(150)는 해당 태그 정보를 컨택 정보로 하여 저장부(120)에 누적하여 저장할 수 있다. 그리고 누적된 정보 및 모바일 디바이스에서 생성된 또다른 모바일 컨텍스트 데이터와 결합하여 해당 태그 정보가 누구인지를 확인할 수 있다.

예를 들어 문자나 메시지를 교환하는 과정에서 상에서 "만나자", "나 도착"과 같이 실재적 만남을 확인할 수 있거나 명함 정보를 입력하거나 또는 모바일 디바이스의 캘린더에 일정 정보가 저장된 경우 이를 통해 제어부(150)는 컨택 정보에 만나는 사람의 이름 또는 연락처 등을 함께 저장할 수 있다.

이후, 모바일 디바이스의 제어부는 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에서 출력한다(S22). 이는 정기적으로 또는 부정기적으로 이루어질 수 있다.

심리 상태를 확인하기 위한 긴 설문지를 포함하는 입력 유도 안내 메시지가 출력되는 것을 일 실시예로 한다. 또한, 컨텍스트 데이터가 생성되면 이에 대응하는 사용자의 심리 상태를 확인하기 위해 간단한 질문이 포함된 입력 유도 안내 메시지가 출력될 수 있다. 예를 들어, 도 3의 100a와 같이 현재 마음의 상태에 대해 사용자가 응답 데이터를 입력하도록 유도하는 안내 메시지를 출력할 수 있다.

제어부(150)는 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대응하여 입력된 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출할 수 있다(S23).

예를 들어, 위치 정보가 수집된 상태에서 제어부(150)는 저장부에 누적된 위치 정보의 방문 시각, 방문 횟수 또는 체류 시간 중 어느 하나 이상과 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출할 수 있다. 방문 시각이 일정하거나, 방문 횟수와 체류시간이 길어지는 것이 확인된 상태에서 사용자가 입력한 응답 데이터가 도 3의 실시예에서 입력된 "외롭다" 혹은 부정적 심리 상태에 대응하는 점수에 해당할 경우, 제어부(150)는 해당 위치 정보와 심리 상태가 부정적 연관 관계를 가지는 것으로 판단하여 연관 계수를 산출할 수 있다. 이는 최초에 연관 계수를 산출한 후, 이후 확인되는 위치 정보와 응답 데이터 사이의 상관 관계에 기반하여 누적하여 연관 계수의 절대값 또는 연관 계수의 값을 높이거나 낮출 수 있다.

만약 사용자가 긍정적인 응답 데이터를 입력한 위치 정보가 누적될 경우, 제어부(150)는 사용자에게 해당 위치로의 방문을 유도하는 입력 유도 안내 메시지를 출력할 수 있다.

또한, 컨택 정보가 수집된 상태에서 제어부(150)는 저장부(120)에 누적된 컨택 정보의 컨택 시각, 컨택 횟수 또는 컨택을 유지한 시간 중 어느 하나 이상과 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출할 수 있다.

예를 들어, 컨택 정보가 수집된 상태에서 제어부(150)는 저장부에 누적된 컨택 시각, 컨택 횟수 또는 컨택을 유지한 시간 중 어느 하나 이상과 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출할 수 있다. 컨택 시각이 일정하거나, 컨택 횟수와 컨택을 유지한 시간 중 어느 하나 이상이 확인된 상태에서 사용자가 입력한 응답 데이터가 도 3의 실시예에서 입력된 "명랑하다" 혹은 긍정적 심리 상태에 대응하는 점수에 해당할 경우, 제어부(150)는 해당 컨택 정보의 사람과 심리 상태가 긍정적 연관 관계를 가지는 것으로 판단하고 연관 계수를 산출할 수 있다. 이는 최초에 연관 계수를 산출한 후, 이후 확인되는 위치 정보와 응답 데이터 사이의 상관 관계에 기반하여 누적하여 연관 계수의 절대값 또는 연관 계수의 값을 높이거나 낮출 수 있다.

만약 사용자가 긍정적인 응답 데이터를 입력한 컨택 정보가 누적될 경우, 제어부(150)는 사용자에게 해당 컨택 정보의 타인과의 만남 혹은 전화 연락을 유도하는 입력 유도 안내 메시지를 출력할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 연관 계수를 산출하는 과정을 상세히 보여주는 도면이다. 모바일 컨텍스트 데이터가 생성되는 주기 또는 생성이 유지된 시간에 대응하여 제어부(150)가 사용자의 심리 상태를 확인할 수 있는 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에 출력한다. 예를 들어, 특정한 위치 정보가 누적하여 저장되거나 특정한 컨택 정보가 누적하여 저장되면, 제어부는 사용자의 심리 상태를 점수로 확인할 수 있는 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에 출력한다. 일 실시예로 "오늘 기분의 상태를 0점에서 5점까지 입력해주세요" 라는 입력 유도 안내 메시지를 출력한다.

그리고 인터페이스부(130)는 이에 대응하여 긍정 또는 부정의 응답 데이터를 입력받는다. 앞서 점수로 입력할 것을 유도하는 메시지의 출력에 대응하여 사용자가 입력한 값이 0에서 5 사이가 된다. 따라서 0이거나 0에 가까운 경우(1 또는 2) 부정, 5이거나 5에 가까운 경우(3 또는 4) 긍정의 응답 데이터가 된다.

제어부(150)는 긍정 또는 부정의 응답 데이터의 크기(0 내지 5와 같은 점수의 크기)에 비례하여 모바일 컨텍스트 데이터와 연관 계수의 값을 증가 또는 감소시킨다(S33).

예를 들어, 위치 정보를 방문하였거나 방문하고 있는 상태로 컨텍스트 데이터가 확인된 경우에 제어부(150)가 "지금 기분의 상태를 0점에서 5점까지 입력해주세요" 라는 입력 유도 안내 메시지를 출력하고, 사용자가 "5"라는 점수를 입력한 경우, 연관 계수는 높은 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 연관 계수가 가질 수 있는 값이 -1 내지 1인 경우, 최초로 연관 계수를 산출할 때에는 긍정적인 관계(1)에 가깝도록 설정된 기준값(예를 들어 0.5)로 산출될 수 있다.

그리고 동일한 위치 정보가 누적하여 수집되고, 이에 대해 응답 데이터가 지속적으로 "5" 또는 "4"와 같이 긍정적인 응답 데이터가 산출될 경우, 제어부(150)는 연관 계수를 0.5에서 0.1과 같이 소정의 크기 단위로 증가시킬 수 있다.

부정적인 응답 데이터가 산출되는 경우에도 마찬가지 방식으로 적용된다. 또한 특정한 사람과 만남으로 인한 컨택 정보 역시 도 6의 프로세스에 따라 연관 계수를 산출할 수 있다.

또한, S33 이후에 연관 계수의 정확도를 판별하거나 심리 상태를 예측하여 이에 대응하는 입력 유도 안내 메시지가 모바일 디바이스(100)에서 출력될 수 있다. 예를 들어, 제어부(150)는 모바일 컨텍스트 데이터의 생성이 증가할 경우, 인터페이스부(130)가 모바일 컨텍스트 데이터와 연관 계수가 높은 입력 유도 안내 메시지를 출력하도록 제어할 수 있다.

예를 들어 특정 위치 정보 또는 특정 컨택 정보에 대응하여 현재 기분에 대해 점수를 부여할 경우 연관 계수의 절대값이 누적적으로 증가하는 경우 이를 확인하거나 심리 상태를 예측하기 위해 대응하는 동일한 입력 유도 안내 메시지를 출력하거나 관련있는 입력 유도 안내 메시지를 생성하여 출력할 수 있다.

정리하면 다음과 같다. 제어부는 다수의 입력 유도 안내 메시지를 미리 저장부(120)에 저장한 상태에서 위치 정보나 컨택 정보 등 모바일 컨텍스트 데이터에 대응하여 입력 유도 안내 메시지를 선택할 수 있다.

입력 유도 안내 메시지는 현재 심리 상태를 정량화하여 사용자가 입력할 수 있도록 하는 메시지를 일 실시예로 한다. "현재 기분 상태를 0~5점 사이의 점수로 입력하시오"와 같은 메시지가 이에 해당하며, 여기에서 입력된 점수는 정량화된 응답 데이터가 된다.

또한, 입력 유도 안내 메시지는 복합적인 질문 단계로 구성되어 입력된 값들을 포괄하여 하나의 응답 데이터를 구성하는 것을 다른 실시예로 한다. 이 경우, 많은 문항의 질문들("현재 기분에 대한 서술어 선택", "최근 만난 사람들의 수", "최근 외부 출입 횟수", "운동 횟수") 등에 대해 사용자가 응답하여 입력한 값들을 취합하여 하나의 응답 데이터가 산출될 수 있다.

산출된 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 이용하여 제어부(150)는 도 5 및 도 6에 제시된 바와 같이 긍정 또는 부정의 연관 계수를 산출할 수 있다.

또한, 본 명세서에서는 전술한 방식과 구분되게 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 누적하여 저장한 후 연관 계수를 산출할 수도 있다.

제어부(150)는 우울증이나 정신 건강을 체크하는 설문지와 같은 형태로 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부(130)에 출력한다. 그리고 인터페이스부는 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대응하는 응답 데이터를 수신한다. 이러한 과정은 매일, 주1회, 혹은 2주에 한 번 정도 이루어질 수 있다. 응답 데이터는 저장부(120)에 누적하여 저장된다. 마찬가지로 모바일 컨텍스트 데이터 역시 수집되면 저장부(120) 내에 누적하여 저장된다. 이 과정에서 제어부(150)는 모바일 컨텍스트 데이터와 응답 데이터를 매핑하여 저장부(120)에 누적하여 저장할 수 있다.

이후, 제어부(150)는 저장부(120)에 충분한 데이터가 누적되면 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출할 수 있다. 즉, 응답 데이터는 일종의 설문지(예: CES-D, PHQ-9등 우울증 설문지)를 수행하여 산출되는 점수를 의미한다. 그리고 이러한 설문 과정은 매일, 주1회, 혹은 2주에 한 번 정도 환자가 설문을 수행하고 이 점수(응답 데이터)와 그 동안의 모바일 컨텍스트 데이터에서 산출된 점수를 별도로 저장할 수 있다. 그리고 두 점수가 맵핑되어 저장된 것을 하나의 샘플 데이터로 하여, 샘플 데이터가 다수 수집되는 경우, 회기 분석에서 그 연관 관계의 함수(예: 선형 회기분석의 경우 1차방정식)를 추정하여 연관 관계를 나타내는 방정식을 산출할 수 있다. 일 실시예로 특정한 위치에 방문한 횟수에 비례하여 우울증에서 긍정적인 응답 데이터로 매칭되도록 하는 방정식을 포함한다.

이후 새로운 데이터가 오면 그 방정식에 해당 독립변수의 값(예: 모바일 컨텍스트 데이터의 점수)을 대응시키면 실제 정신 질환에 대한 설문지(입력 유도 안내 메시지)의 응답 데이터가 없이도 이에 대응하는 정신 상태(예: 설문지 결과 minor, moderate, severe 등)를 추정할 수 있다.

즉, 제어부(150)는 모바일 컨텍스트 데이터가 수집되면, 모바일 컨텍스트 데이터와 높은 연관 관계에 대응하는 응답 데이터에 기반하여 사용자의 상태를 예측하는 예측 데이터를 생성한다. 그리고 이후 모바일 컨텍스트 데이터가 수집되면 이를 기반으로 사용자의 상태를 예측하여 산출하며, 예측 데이터를 생성한다. 생성된 예측 데이터는 사용자의 정신 상태 또는 심리 상태에 적합한 문구나 메시지, 혹은 치료 권유 메시지 등을 포함할 수 있다.

본 명세서의 실시예들은 모바일 디바이스를 이용하여 수집되는 모바일 컨텍스트 데이터와, 사용자로부터 입력 받은 응답 데이터의 연관 관계에 기반하여, 연관 계수 혹은 연관성을 도출하는 함수를 산출하고 이에 기반하여 사용자의 심리 상태, 즉 정신 건강 상태를 예측하여 이에 대응하는 메시지나 우울증과 같은 상태에서 벗어날 수 있는 컨텐츠를 제공하는 것을 포함한다.

예를 들어 모바일 컨텍스트 데이터로 모바일 디바이스를 소지한 사용자가 어디에 위치하는지, 그리고 누구를 만나는지 등의 태그 정보가 수집될 수 있다. 그리고 사용자에게 주기적으로 또는 비주기적으로 설문지 형태의 입력 유도 안내 메시지를 출력하여 사용자의 정신 건강 상태를 확인할 수 있는 응답 데이터를 수집한다. 수집된 응답 데이터가 태그 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터가 일정 기간 동안 일정 횟수 이상 누적되면 제어부(150)는 모바일 컨텍스트 데이터와 응답 데이터를 매핑할 수 있다. 또한, 매핑 과정에서 모바일 컨텍스트 데이터와 응답 데이터 사이의 연관 계수를 산출하여 특정한 모바일 컨텍스트 데이터(특히, 태그 정보)가 수집될 경우 사용자의 심리 상태, 정신 건강 상태를 예측하여 이에 대응하는 컨텐츠를 출력하거나 병원 방문 또는 타인과의 연락 유도와 같은 안내 메시지를 출력할 수 있다.

본 명세서를 적용할 경우 제어부(150) 또는 모바일 디바이스(100)에 설치된 애플리케이션을 이용하여 사용자의 심리 상태 또는 정신 상태를 예측할 수 있다. 특히, 최근 모바일 디바이스(100)는 다양하게 사용자의 상황 정보를 수집할 수 있으므로, 모바일 디바이스(100)에서 수집된 다양한 정보(모바일 컨텍스트 데이터)와 사용자의 심리 또는 정신 상태가 반영된 응답 데이터를 결합할 경우, 개인화된 맞춤 서비스로 사용자의 현재 상태를 예측하고 이에 적합한 컨텐츠를 모바일 디바이스(100)가 제공할 수 있다. 그 결과, 사용자의 정신 질환(우울증, 조울증 등)을 예측하거나 심화되는 정도 혹은 약화되는 정도를 확인하여 사용자가 감정적 혹은 심리적으로 호전될 수 있는 상황과 악화될 수 있는 상황을 모바일 디바이스에서 수집한 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 유추 및 분류할 수 있다.

본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다.

전술된 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 전술된 상세한 설명보다는 후술될 특허청구범위에 의해 나타내어질 것이다. 그리고 이 특허청구범위의 의미 및 범위는 물론, 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변환 및 변형 가능한 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 모바일 디바이스 110: 통신부
120: 저장부 130: 인터페이스부
150: 제어부 170: 컨텍스트 수집부
190: 센싱부

Claims (12)

1. 모바일 디바이스의 센싱부가 가속도 센서를 이용하여 움직임, 속도 또는 속도의 변화량 중 어느 하나를 포함하는 사용자의 움직임 정보를 확인하는 단계;
   상기 모바일 디바이스의 컨텍스트 수집부가 상기 모바일 디바이스에서 생성되는 위치 정보, 상기 움직임 정보 및 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터 및 상기 사용자의 활동 또는 비활동으로 인해 생성된 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하거나 또는 외부의 소리를 마이크로폰이 센싱하여 분석한 사운드 정보와 와이파이의 식별정보(WiFi SSID)를 이용하는 네트워크 신호 정보와 습도나 온도, 외부광의 세기 등을 센싱한 센싱 정보와, 사용자의 수면 상태에 대한 수면 정보 중 어느 하나 이상을 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하는 단계;
   상기 모바일 디바이스의 제어부가 입력 유도 안내 메시지를 인터페이스부에 출력하는 단계; 및
   상기 제어부가 상기 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대해 입력된 응답 데이터와 상기 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   무선 네트워크에서 송신하는 태그 정보를 상기 모바일 디바이스의 통신부가 수신하는 단계;
   상기 제어부는 상기 통신부가 수신한 태그 정보를 저장부에 위치 정보로 저장하는 단계; 및
   상기 제어부는 상기 저장부에 누적된 상기 위치 정보의 방문 시각, 방문 횟수 또는 체류 시간 중 어느 하나 이상과 상기 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   하나 이상의 통신 장치들이 송신하는 태그 정보를 상기 모바일 디바이스의 통신부가 수신하는 단계;
   상기 제어부는 상기 통신부가 수신한 태그 정보를 저장부에 컨택 정보로 저장하는 단계; 및
   상기 제어부는 상기 저장부에 누적된 상기 컨택 정보의 컨택 시각, 컨택 횟수 또는 컨택을 유지한 시간 중 어느 하나 이상과 상기 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어부가 연관 계수를 산출하는 단계는
   상기 모바일 컨텍스트 데이터가 생성되는 주기 또는 생성이 유지된 시간에 대응하여 상기 제어부가 사용자의 심리 상태를 확인할 수 있는 입력 유도 안내 메시지를 상기 인터페이스부에 출력하는 단계;
   상기 인터페이스부가 긍정 또는 부정의 응답 데이터를 입력받는 단계;
   상기 긍정 또는 부정의 응답 데이터의 크기에 비례하여 상기 모바일 컨텍스트 데이터와 연관 계수의 값을 증가 또는 감소시키는 단계를 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 연관 계수의 값을 증가시키는 단계 이후에
   상기 제어부는 상기 모바일 컨텍스트 데이터의 생성이 증가할 경우, 상기 인터페이스부가 상기 모바일 컨텍스트 데이터와 연관 계수가 높은 입력 유도 안내 메시지를 출력하도록 제어하는 단계를 더 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 제어부가 연관 계수를 산출하는 단계는
   상기 제어부가 상기 인터페이스부에 입력 유도 안내 메시지를 출력하는 단계;
   상기 인터페이스부가 상기 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대응하는 응답 데이터를 수신하는 단계;
   상기 모바일 컨텍스트 데이터와 상기 응답 데이터를 매핑하여 저장부에 누적하여 저장하는 단계; 및
   상기 제어부는 상기 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 연관 계수를 산출하는 단계 이후에
   상기 모바일 컨텍스트 데이터가 수집되면, 상기 제어부는 상기 모바일 컨텍스트 데이터와 높은 연관 관계에 대응하는 응답 데이터에 기반하여 사용자의 상태를 예측하는 예측 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 입력 유도 안내 메시지는 설문지 형식으로 지표를 수집하며 상기 설문지의 작성 결과인 응답데이터는 점수로 산출되는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 방법.
   
9. 모바일 디바이스에서 생성되는 위치 정보, 움직임 정보 및 실재적 컨택 정보를 포함하는 모바일 컨텍스트 데이터 및 사용자의 활동 또는 비활동으로 인해 생성된 모바일 컨텍스트 데이터를 수집하거나 또는 외부의 소리를 마이크로폰이 센싱하여 분석한 사운드 정보와 와이파이의 식별정보(WiFi SSID)를 이용하는 네트워크 신호 정보와 습도나 온도, 외부광의 세기 등을 센싱한 센싱 정보와 상기 사용자의 수면 상태에 대한 수면 정보 중 어느 하나 이상을 모바일 컨텍스트 데이터로 수집하는 컨텍스트 수집부;
   입력 유도 안내 메시지를 출력하고 이에 대한 응답 데이터를 수신하는 인터페이스부; 및
   상기 출력된 입력 유도 안내 메시지에 대해 입력된 응답 데이터와 상기 모바일 컨텍스트 데이터 사이의 연관 계수를 산출하는 제어부를 포함하며,
   상기 움직임 정보는 상기 모바일 디바이스의 센싱부가 가속도 센서를 이용하여 움직임, 속도 또는 속도의 변화량 중 어느 하나를 포함하는 상기 사용자의 움직임 정보를 확인하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 모바일 디바이스.
   
10. 제9항에 있어서,
    무선 네트워크에서 송신하는 태그 정보를 수신하는 통신부를 더 포함하며,
    상기 제어부는 상기 통신부가 수신한 태그 정보를 저장부에 위치 정보로 저장하고, 상기 저장부에 누적된 상기 위치 정보의 방문 시각, 방문 횟수 또는 체류 시간 중 어느 하나 이상과 상기 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 모바일 디바이스.
    
11. 제9항에 있어서,
    하나 이상의 통신 장치들이 송신하는 태그 정보를 수신하는 통신부를 더 포함하며,
    상기 제어부는 상기 통신부가 수신한 태그 정보를 저장부에 컨택 정보로 저장하고, 상기 저장부에 누적된 상기 컨택 정보의 컨택 시각, 컨택 횟수 또는 컨택을 유지한 시간 중 어느 하나 이상과 상기 입력된 응답 데이터의 연관 계수를 산출하는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 모바일 디바이스.
    
12. 제9항에 있어서,
    상기 입력 유도 안내 메시지는 설문지 형식으로 지표를 수집하며 상기 설문지의 작성 결과인 응답데이터는 점수로 산출되는, 응답 데이터와 모바일 컨텍스트 데이터를 연관시켜 심리 상태를 예측하는 모바일 디바이스.
    

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