KR102318539B1 - 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR102318539B1 KR1020210012928A KR20210012928A KR102318539B1 KR 102318539 B1 KR102318539 B1 KR 102318539B1 KR 1020210012928 A KR1020210012928 A KR 1020210012928A KR 20210012928 A KR20210012928 A KR 20210012928A KR 102318539 B1 KR102318539 B1 KR 102318539B1
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Abstract

실시예들에 따른 의료인의 매칭 플랫폼 제어 방법은, 사용자의 단말 장치로부터 상기 사용자에 대한 정보 및 매칭 요청(request) 신호를 수신하는 단계; 상기 매칭 요청 신호에 기초하여, 데이터베이스로부터 제 1 의료인에 대한 정보를 도출하는 단계; 상기 제 1 의료인에 대한 정보를 상기 단말 장치로 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치 {METHOD FOR OPERATING MEDICAL PERSONNEL MATCHING PLATFORM AND APPARATUS FOR THE SAME}
본 발명은 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 그 장치에 관한 것이다. 상세하게는 고객과 의료인의 매칭 이력과 매칭 평점(rate)를 기반으로 새로운 고객에 대해 의료인을 추천하기 위한 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 그 장치에 관한 것이다.
일반적으로 전문가나 자신에게 맞는 의료인을 찾는 대다수는 전화 또는 인터넷 검색을 통하여 검색을 한 후 전화를 통하여 상담 및 사건을 신청하게 되는데, 이때 자신에게 맞는 의료인이 제공하는 일방적인 광고나 프로필을 보고 선택하게 되며 사건 의뢰인으로는 이 사건에 적합한 의료인인지 확신이 들지 않는 문제가 있다. 또한, 대부분의 사람들은 자신에게 맞는 의료인에게 상담을 어떻게 신청하는지 그리고 그 비용이 얼마가 들지 알기가 어려워 상담을 주저하게 된다.
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(001) 공개특허공보 제10-2019-0026640호 (2019.03.13) (002) 공개특허공보 제10-2014-0050352호 (2014.04.29) (003) 공개특허공보 제10-2017-0081520호 (2017.07.12)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위해 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법은, 사용자의 단말 장치로부터 상기 사용자에 대한 정보 및 매칭 요청(request) 신호를 수신하는 단계; 상기 매칭 요청 신호에 기초하여, 데이터베이스로부터 제 1 의료인에 대한 정보를 도출하는 단계; 상기 제 1 의료인에 대한 정보를 상기 단말 장치로 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터베이스는 복수의 의료인들에 대한 정보를 포함하는 제 1 스키마(schema), 각 의료인에 대한 적어도 하나의 고객의 평가 정보를 포함하는 제 2 스키마, 고객들에 대한 정보를 포함하는 제 3 스키마를 포함할 수 있고, 제 1 스키마(schema)는 각 의료인에 대한 식별자 정보를 포함하고, 상기 제 2 스키마는 고객에 대한 식별자, 상기 고객이 평가한 의료인에 대한 식별자 및 상기 고객의 상기 의료인에 대한 평점 정보를 포함할 수 있고, 상기 제 3 스키마는 각 고객에 대한 식별자 정보 및 각 고객에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 의료인에 대한 정보를 도출하는 단계는: 상기 제 2 스키마의 고객에 대한 식별자를 상기 제 1 스키마의 의료인에 대한 식별자 정보와 결합하고, 상기 제 2 스키마의 상기 고객이 평가한 의료인에 대한 식별자를 상기 제 3 스키마의 고객에 대한 식별자 정보와 결합하는 단계; 상기 결합하는 단계에 의하여 생성된 결과로부터 후보 의료인을 선택하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 후보 의료인을 선택하는 단계는 각 의료인에 대한 점수(score)를 계산함으로써 선택함으로써 상기 후보 의료인을 선택할 수 있다. 실시예들에 따른 의료인에 대한 점수는 상기 의료인의 평점들의 평균에, 상기 의료인의 위치 및 상기 사용자의 위치의 이격 거리(distance)에 가중치 함수를 적용한 값을 곱함으로써 계산될 수 있다.
실시예들에 따른 상기 가중치 함수는 가우시안 분포(Gaussian Distribution)을 나타내는 함수일 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 이러한 구성으로 인해 사용자들에게 효과적으로 적합한 의료인을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 의료인들의 기존 평점 정보를 이용하여 의료인들을 추천함으로써. 사용자들이 믿고 서비스를 제공받을 수 있도록 한다.
나아가, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 단순히 획일적인 평점 시스템에 국한하지 않고, 고객의 다양한 니즈(needs)에 적합한 의료인을 추천함으로써, 사용자들에게 가장 적합한 의료인을 추천할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들의 예시이다.
도 3a 내지 도 3d는 실시예들에 따른 문진표의 예시이다.
도 4는 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들 및 스키마들을 이용한 의료인 매칭 방법을 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들 및 스키마들을 이용한 의료인 매칭 방법을 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들 및 스키마들을 이용한 의료인 매칭 방법을 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법을 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 서버의 하드웨어 구성도의 예시이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 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 구성 요소를 지칭한다.
이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 시스템을 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 시스템은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)(100)에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼 운용 장치(100)는 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법을 수행한다. 이하에서는 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(100)를 실시예들에 따른 플랫폼 장치 또는 플랫폼 서버로 호칭한다.
플랫폼 장치(100)는 의료인의 단말 장치(101)로부터 의료인에 대한 정보를 수신한다. 의료인에 대한 정보는 예를 들어, 의료인의 의료 분야, 의료인의 개인정보 등을 의미할 수 있다. 플랫폼 장치(100)는 사용자의 단말 장치(102)로부터 사용자에 대한 정보를 수신한다. 사용자에 대한 정보는 예를 들어, 사용자의 개인 정보, 사용자의 건강 상태 등을 의미할 수 있다.
의료인은 예를 들어, 사용자의 질병을 장기적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 주치의를 의미할 수 있다. 의료인은 예를 들어, 사용자의 비만 및/또는 성인병을 치료, 진단 및/또는 관리할 수 있는 주치의를 의미할 수 있다.
플랫폼 장치(100)는 사용자 단말 장치(102)로 사용자에 대한 정보를 수집하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 플랫폼 장치(100)는 예를 들어 사용자의 건강 상태를 수집하기 위해 사용자 단말 장치(102)로 문진표를 제공할 수 있다. 사용자 단말 장치(102)는 플랫폼 장치(100)로부터 제공받은 문진표로부터 사용자의 건강 정보를 결합하여 플랫폼 장치(100)로 전송할 수 있다. 플랫폼 장치(100)는 사용자의 단말 장치(102)로부터 사용자에 대한 건강 정보를 수집 및 파악할 수 있다.
플랫폼 장치(100)는 사용자의 단말 장치(102)로부터 수신한 사용자에 대한 건강 정보에 기초하여, 사용자에게 적합한 의료인을 추천한다. 플랫폼 장치(100)는 사용자에게 적합한 의료인을, 의료인에 대한 정보로부터 추출 및/또는 추천한다.
플랫폼 장치(100)는 의료인들에 대한 정보 및/또는 사용자들에 대한 정보(예를 들어, 사용자들의 건강에 대한 정보 등)를 저장하는 저장부 및/또는 데이터베이스부를 포함할 수 있다. 플랫폼 장치(100)는 저장부 또는 데이터베이스부에 저장된 의료인에 대한 정보 및/또는 사용자들에 대한 정보를 이용하여, 사용자들과 의료인들을 매칭(matching)한다.
플랫폼 장치(100)는 사용자들에게 적합한 의료인을 매칭하기 위하여, 사용자들 및/또는 의료인들의 위치 정보를 수집할 수 있다. 즉, 플랫폼 장치(100)는 사용자들 및/또는 의료인들의 위치 정보를 이용하여, 적합한 의료인들을 사용자들에게 매칭한다.
플랫폼 장치(100)는 사용자들에게, 의료인으로부터 서비스를 제공 받은 다른 사용자들이 남긴 평점(rate)을 이용하여 추천 의료인을 선택한다. 즉, 플랫폼 장치(100)는 사용자들에게 효과적으로 좋은 의료인을 추천하기 위해 사용자 외 해당 의료인으로부터 서비스를 제공 받은 다른 사용자들의 평점에 기반하여 점수(score)를 산정하고, 의료인들의 점수를 이용하여 적합한 의료인을 선정한다.
플랫폼 장치(100)는 사용자의 단말 장치(102)로부터, 매칭 요청(request)를 수신한다. 플랫폼 장치(100)는 매칭 요청을 수신하고 이에 기초하여 실시예들에 따른 데이터베이스부로부터 추천 의료인에 대한 정보를 도출한다. 플랫폼 장치(100)는 추천 의료인에 대한 정보를 사용자의 단말 장치(102)로 전송 및/또는 제공한다.
실시예들에 따른 사용자들 및/또는 의료인들은 각각의 단말 장치(101, 102) 는 예를 들어, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 이러한 구성으로 인해 사용자들에게 효과적으로 적합한 의료인을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 의료인들의 기존 평점 정보를 이용하여 의료인들을 추천함으로써. 사용자들이 믿고 서비스를 제공받을 수 있도록 한다.
도 2는 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들의 예시이다.
도 2에 나타난 실시예들에 따른 스키마(schema)들은 도 1에 나타난 실시예들에 따른 플랫폼 장치(100)에 포함된 데이터베이스(또는 데이터베이스부, 저장부 등)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 플랫폼 장치의 데이터베이스부는 사용자들에 대한 정보를 포함하는 고객 스키마(client schema, 200)를 포함할 수 있다. 고객 스키마(client schema, 200)는 사용자들에 대한 정보를 포함한다.
고객 스키마(200)는 실시예들에 따른 플랫폼 장치가 제공하는 의료인 매칭 플랫폼 서비스에 구독 또는 가입된 고객들에 대한 정보를 포함할 수 있다.
고객 스키마(200)는 예를 들어, 각 고객에 대한 식별자 정보(client_id), 각 고객에 대한 사용자 이름 정보(또는 닉네임 정보)(client_username), 각 고객의 주소(또는 위치) 정보를 포함할 수 있다.
고객 스키마(200)는 각 고객의 건강에 대한 정보(201)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 고객 스키마는 각 고객의 나이에 대한 정보, 각 고객의 키에 대한 정보, 각 고객의 성별에 대한 정보, 각 고객에 대한 목표 체중에 대한 정보, 각 고객에 대한 당뇨병 여부를 나타내는 정보, 각 고객에 대한 고혈압 여부에 대한 정보, 각 고객에 대한 고지혈증 여부를 나타내는 정보, 각 고객에 대한 최고 체중을 나타내는 정보, 각 고객에 대한 최고 체중 나이를 나타내는 정보, 각 고객에 대한 최저 체중을 나타내는 정보, 각 고객에 대한 최저 체중 시 나이에 대한 정보, 각 고객에 대한 최근 1년 내 체중 관리 노력의 유무를 나타내는 정보, 각 고객의 과거 체중관리 시도횟수를 나타내는 정보 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 고객의 건강에 대한 정보(201)는 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼에서 제공하는 문진표에 의해 제공될 수 있다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 고객의 건강에 대한 정보(201)를 이용하여 적합한 의료인을 검색할 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 고객으로부터 고객의 건강에 대한 정보(201)를 수집하고, 해당 고객의 건강에 대한 정보(201)와 유사한 건강에 대한 정보를 가진 다른 고객들을 후보군으로 추출한다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 추출된 후보군의 고객들이 매칭되었던 의료인들을 추출할 수 있다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 추출된 각 의료인의 점수(score)를 산정하여, 높은 점수를 가지는 의료인을 사용자에게 추천할 수 있다.
도 3a 내지 도 3d는 실시예들에 따른 문진표의 예시이다.
또한 도 3a 내지 도 3d는 도 2에 나타난 문진표의 예시를 의미할 수 있다. 문진표는 예를 들어, 사용자(고객)으로부터 사용자에 대한 건강 정보를 수집하기 위한 서식 또는 양식을 의미할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들 및 스키마들을 이용한 의료인 매칭 방법을 나타낸다.
도 4에 나타난 실시예들에 따른 스키마(schema)들은 도 1, 도 2에 나타난 실시예들에 따른 플랫폼 장치(100)에 포함된 데이터베이스(또는 데이터베이스부, 저장부 등)에 포함될 수 있다.
데이터베이스부는 예를 들어, 의료인에 대한 정보를 나타내는 의료인 스키마(medic schema, 401), 고객들이 의료인을 평가한 내역을 나타내는 정보를 포함하는 평가 스키마(evaluation schema, 402) 및/또는 고객(사용자)들에 대한 정보를 포함하는 고객 스키마(client schema, 403)를 포함한다.
의료인 스키마(medic schema, 401)는 각 의료인에 대한 식별 정보(medic_id), 각 의료인에 대한 사용자 이름(username) 정보(medic_username), 각 의료인에 대한 주소(위치)를 나타내는 정보(medic_address) 등을 포함할 수 있다.
고객 스키마(client schema, 403)는 각 고객에 대한 식별 정보(client_id), 각 고객에 대한 사용자 이름(username) 정보(client_username), 각 고객에 대한 주소(위치)를 나타내는 정보(client_address) 등을 포함할 수 있다.
평가 스키마(evaluation schema, 402)는 고객(client)에 대한 식별 정보(client_id), 해당 고객이 평가한 의료인에 대한 식별 정보(medic_id), 해당 고객이 평가한 평점(rates) 정보 및/또는 설명(description) 정보 등을 포함할 수 있다.
평가 스키마(402)의 고객(client)에 대한 식별 정보(client_id)는 고객 스키마(client schema, 403)의 고객에 대한 식별 정보와 동일한 의미(41)를 지닌다. 즉, 평가 스키마(402)와 고객 스키마(client schema, 403)는 고객에 대한 식별 정보를 기준으로 조인(join)될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따른 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는, 평가 스키마(402)와 고객 스키마(client schema, 403)를 조인(join)하여, 특정 의료인이 서비스를 제공했던 고객들에 대한 주소 정보(client_address)를 추출할 수 있다.
평가 스키마(402)의 의료인에 대한 식별 정보(medic_id)는 의료인 스키마(medic schema, 401)의 고객에 대한 식별 정보와 동일한 의미(40)를 지닌다. 즉, 평가 스키마(402)와 의료인 스키마(medic schema, 401)는 의료인에 대한 식별 정보를 기준으로 조인(join)될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따른 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는, 평가 스키마(402)와 의료인 스키마(medic schema, 401)를 조인(join)하여, 특정 고객에게 서비스를 제공한 의료인에 대한 주소 정보(medic_address)를 추출할 수 있다.
실시예들에 따른 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는, 의료인 스키마(medic schema, 401), 평가 스키마(evaluation schema, 402) 및/또는 고객 스키마(client schema, 403)를 조인(join)하여, 특정 고객 또는 해당 고객과 유사한 건강 상태를 가지는 고객들에게 서비스를 제공했던 의료인에 대한 정보를 추출할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 이러한 구성으로 인해 사용자들에게 효과적으로 적합한 의료인을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 의료인들의 기존 평점 정보를 이용하여 의료인들을 추천함으로써. 사용자들이 믿고 서비스를 제공받을 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 조인(join)은 이너 조인(inner join), 아웃터 조인(outer join), 레프트 조인(left join), 라이트 조인(right join)을 의미할 수 있고, 더 나아가 이너 레프트 조인(inner left join), 이너 라이트 조인(inner right join) 등 다양한 조합으로도 해석될 수 있다.
도 5는 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들 및 스키마들을 이용한 의료인 매칭 방법을 나타낸다.
도 5에 나타난 실시예들에 따른 스키마(schema)는 도 1, 도 2, 도 4에 나타난 실시예들에 따른 플랫폼 장치(100)에 포함된 데이터베이스(또는 데이터베이스부, 저장부 등)에 포함될 수 있다.
도 5에 나타난 실시예들에 따른 스키마는 도 4에 나타난 의료인 스키마(medic schema, 401), 평가 스키마(evaluation schema, 402) 및/또는 고객 스키마(client schema, 403)들 중 적어도 둘 이상이 조인되어 생성된 스키마 테이블(결과 테이블)을 의미할 수 있다.
예를 들어, 도 5의 medic_id, client_id 및 rates 열은 도 4의 평가 스키마(402)로부터 비롯된 데이터일 수 있고, medic_address 열은 도 4의 의료인 스키마(401)로부터 비롯된 데이터일 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운영하는 장치는, 도 5에 나타난 바와 같이 평가 스키마(evaluation schema) 및 의료인 스키마(medic schema)를 조인(join)하여, 하나의 테이블 내에 의료인에 대한 식별 정보, 고객에 대한 식별 정보, 평점 정보, 의료인에 대한 주소 정보 및 고객에 대한 건강을 포함하는 결과 테이블을 생성한다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 결과 테이블을 이용하여, 건강 상태에 대한 정보가 유사한 사용자들을 후보 고객군으로 선택(501)할 수 있다. 후보 고객군은 예를 들어, 고객에 대한 건강 정보의 각 세부 정보 중 일부가 오차 범위 또는 필터링 범위(filtering range) 내에 있는 다른 고객들을 탐색함으로써 선택될 수 있다. 고객군을 추출하는 것은 예를 들어, 도 5에 나타난 결과 테이블 내에서, 건강 상태를 나타내는 정보가 특정 조건을 만족하는 고객(행)을 추출하는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 나이의 필터링 범위를 20대로, 키의 필터링 범위를 150~159cm로, 체중의 필터링 범위를 60kg~70kg, 성별의 필터링 범위를 여성으로 설정하여 고객군을 추출할 수 있다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 이러한 고객들에 대하여는, 유사한 고객들로부터 좋은 평가를 받은 의료인을 추천하는 것이 바람직하므로, 위와 같은 조건으로 필터링된 후보 고객군으로부터 평점(rates)를 고려하여 의료인을 추천할 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 나이의 필터링 범위를 50대로, 체중의 필터링 범위를 100kg 이상으로, 성별의 필터링 범위를 남성으로, 당뇨병/고혈압/고지혈증 중 적어도 하나가 True로 설정되는 필터링 조건으로 고객군을 추출할 수 있다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 이러한 성인병이 존재할 가능성이 큰 고객들에 대하여는, 성인병이 존재할 가능성이 큰 유사한 고객들로부터 좋은 평가를 받은 의료인을 추천하는 것이 바람직하므로, 위와 같은 조건으로 필터링된 후보 고객군으로부터 평점(rates)를 고려하여 의료인을 추천할 수 있다.
특정 조건은 예를 들어, 여러 개의 항목들로부터 계산되는 값을 기준으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 조건은 BMI일 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는, 각 고객들에 대하여 체중(kg)에 신장(m 단위)의 제곱을 계산하고, 해당 BMI의 값이 25 이상인 고객(행)들을 후보 고객군으로 추출할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 이러한 구성으로 인해 사용자들에게 효과적으로 적합한 의료인을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 의료인들의 기존 평점 정보를 이용하여 의료인들을 추천함으로써. 사용자들이 믿고 서비스를 제공받을 수 있도록 한다.
나아가, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법 및/또는 장치는, 단순히 획일적인 평점 시스템에 국한하지 않고, 고객의 다양한 니즈(needs)에 적합한 의료인을 추천함으로써, 사용자들에게 가장 적합한 의료인을 추천할 수 있다.
도 6은 실시예들에 따른 데이터베이스 내에 포함된 스키마(schema)들 및 스키마들을 이용한 의료인 매칭 방법을 나타낸다.
도 6에 나타난 실시예들에 따른 동작들은 도 5에 나타난 동작들 이후에 수행될 수 있다. 도 6에 나타난 동작들은 도 1 내지 도 5에 나타난 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)에 의해 수행될 수 있다.
도 6의 600은 실시예들에 따른 결과 테이블을 의미할 수 있다. 결과 테이블은 예를 들어 도 5의 결과 테이블을 의미한다. 600a는 결과 테이블로부터 유사 후보군을 추출한 결과를 나타낸다. 유사 후보군(유사 후보 고객들)은 예를 들어 도 5에 나타난 고객군(후보군)을 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치는 후보 고객들로부터 추천 의료인을 선택(601)한다. 추천 의료인은, 후보 고객들을 나타내는 행(row)의 의료인에 대한 식별 정보(medic_id)에 의해 추출될 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)는 후보 고객들(600a)의 행(row)에 포함된 평점(rates), 의료인에 대한 주소 정보(medic_address)를 기반으로, 추천 의료인을 선택(601)할 수 있다.
추천 의료인(601)을 선택하는 방법은 예를 들어, 의료인에 대한 점수를 계산하고, 계산된 점수의 내림차순의 순서대로 선택할 수 있다. 의료인에 대한 점수는 예를 들어, 의료인에 대한 주소 및 해당 고객에 대한 주소(위치) 정보로부터 이격 거리(distance, Dn)를 계산하고, 이격 거리를 가중치 함수(f(D_n))에 적용되어 나온 결과 값에, 해당 의료인에 대한 평균 평점(R_n)을 곱함으로써 계산될 수 있다. 즉, 의료인에 대한 점수(Score)는 후보 의료인의 평균 평점에, 상기 후보 의료인의 위치 및 상기 사용자의 위치의 이격 거리(distance)에 가중치 함수를 적용한 값을 곱함으로써 계산될 수 있다. 여기서, 가중치 함수는 가우시안 분포(Gaussian Distribution)을 나타내는 함수일 수 있다.
예를 들어, 의료인에 대한 점수(Score(n))는 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112021011931169-pat00001
여기서 n은 의료인을 나타내고, R_n은 해당 의료인의 평점(rate)의 평균을 나타내고, f(D_n)은 다음과 같은 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112021011931169-pat00002
도 6을 참조하면, 검은색 원형 점은 의료인의 위치(602b)를 나타낸다. 검은색 점(602b)은 예를 들어, 도 6의 결과 테이블(600)에서 추출된 후보 고객들에게 서비스를 제공한 의료인들의 위치를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 빨간색 X 표시는 사용자의 위치(602a)를 나타낸다. 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)는 사용자의 위치와 의료인들의 이격 거리(distance, Dn)를 계산한다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)는 다음으로, 각 의료인에 대한 점수(score(n))를 계산(602c)한다.
도 7은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법은 도 1 내지 도 6에 나타난 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 방법은 사용자의 단말 장치로부터 상기 사용자에 대한 정보 및 매칭 요청(request) 신호를 수신하는 단계(S700), 매칭 요청 신호에 기초하여, 데이터베이스로부터 제 1 의료인에 대한 정보를 도출하는 단계(S701), 제 1 의료인에 대한 정보를 상기 단말 장치로 전송(S702)하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 상기 데이터베이스는 복수의 의료인들에 대한 정보를 포함하는 제 1 스키마(schema), 각 의료인에 대한 적어도 하나의 고객의 평가 정보를 포함하는 제 2 스키마, 고객들에 대한 정보를 포함하는 제 3 스키마를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 제 1 스키마(schema)는 각 의료인에 대한 식별자 정보를 포함하고, 상기 제 2 스키마는 고객에 대한 식별자, 상기 고객이 평가한 의료인에 대한 식별자 및 상기 고객의 상기 의료인에 대한 평점 정보를 포함할 수 있고, 상기 제 3 스키마는 각 고객에 대한 식별자 정보 및 각 고객에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버)을 운용하는 서버의 하드웨어 구성도의 예시이다.
도 8을 참조하면, 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버) (100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110); 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 장치(또는 그 서버) (100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 콘텐츠 관리 장치(또는 이를 제공하기 위한 서버) (100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 콘텐츠 관리 장치(또는 이를 제공하기 위한 서버) (100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
서버에 의해 수행되는 실시예들에 따른 의료인의 매칭 플랫폼 제어 방법은, 사용자의 단말 장치로부터 상기 사용자에 대한 정보 및 매칭 요청(request) 신호를 수신하는 단계; 상기 매칭 요청 신호에 기초하여, 데이터베이스로부터 제 1 의료인에 대한 정보를 도출하는 단계; 상기 제 1 의료인에 대한 정보를 상기 단말 장치로 전송하는 단계; 를 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터베이스는 복수의 의료인들에 대한 정보를 포함하는 제 1 스키마(schema), 각 의료인에 대한 적어도 하나의 고객의 평가 정보를 포함하는 제 2 스키마, 고객들에 대한 정보를 포함하는 제 3 스키마를 포함할 수 있고, 제 1 스키마(schema)는 각 의료인에 대한 식별자 정보를 포함하고, 상기 제 2 스키마는 고객에 대한 식별자, 상기 고객이 평가한 의료인에 대한 식별자 및 상기 고객의 상기 의료인에 대한 평점 정보를 포함할 수 있고, 상기 제 3 스키마는 각 고객에 대한 식별자 정보 및 각 고객에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 의료인에 대한 정보를 도출하는 단계는: 상기 제 2 스키마의 고객에 대한 식별자를 상기 제 1 스키마의 의료인에 대한 식별자 정보와 결합하고, 상기 제 2 스키마의 상기 고객이 평가한 의료인에 대한 식별자를 상기 제 3 스키마의 고객에 대한 식별자 정보와 결합하는 단계; 상기 결합하는 단계에 의하여 생성된 결과로부터 후보 의료인을 선택하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 후보 의료인을 선택하는 단계는 각 의료인에 대한 점수(score)를 계산함으로써 선택함으로써 상기 후보 의료인을 선택할 수 있다. 실시예들에 따른 의료인에 대한 점수는 상기 의료인의 평점들의 평균에, 상기 의료인의 위치 및 상기 사용자의 위치의 이격 거리(distance)에 가중치 함수를 적용한 값을 곱함으로써 계산될 수 있다.
실시예들에 따른 상기 가중치 함수는 가우시안 분포(Gaussian Distribution)을 나타내는 함수일 수 있다.
예를 들어, 의료인에 대한 점수(Score(n))는 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112021011931169-pat00003
여기서 n은 의료인을 나타내고, R_n은 해당 의료인의 평점(rate)의 평균을 나타내고, f(D_n)은 다음과 같은 수학식에 의해 계산될 수 있다.
Figure 112021011931169-pat00004
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
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Claims (5)

  1. 의료인의 매칭 플랫폼을 운용하는 서버에 있어서,
    프로세서(processor); 및
    상기 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory); 를 포함하고,
    상기 프로세서는:
    사용자에 대한 정보 및 매칭 요청(request) 신호를 상기 사용자의 단말 장치로부터 수신하고,
    상기 매칭 요청 신호에 기초하여, 복수의 의료인들에 대한 정보를 포함하는 제1 스키마(schema), 상기 복수의 의료인들 각각에 대한 고객들의 평정을 포함하는 제2 스키마, 및 상기 고객들에 대한 정보를 포함하는 제3 스키마를 포함하는 데이터베이스로부터 제1 의료인에 대한 정보를 도출하고,
    상기 제1 의료인에 대한 정보를 상기 단말 장치에게 전송하고,
    상기 제1 스키마(schema)는 상기 복수의 의료인들 각각에 대한 식별자 정보를 포함하고, 상기 제2 스키마는 상기 고객들 각각에 대한 식별자, 상기 고객들 각각이 평가한 의료인에 대한 식별자 및 상기 고객들 각각의 상기 의료인에 대한 평점을 나타내는 정보를 포함하고,
    상기 제3 스키마는 상기 고객들 각각에 대한 식별자 정보 및 상기 고객들 각각에 대한 위치 정보를 포함하고,
    상기 제1 의료인에 대한 정보를 도출하는 것은,
    상기 제2 스키마의 고객에 대한 식별자를 상기 제1 스키마의 의료인에 대한 식별자 정보와 결합하고, 상기 제2 스키마의 상기 고객들 각각이 평가한 의료인에 대한 식별자를 상기 제3 스키마의 고객에 대한 식별자 정보와 결합하는 과정과,
    상기 결합하는 과정에 의하여 생성된 결과로부터 적어도 하나의 후보 의료인들을 선택하는 과정과,
    상기 선택된 적어도 하나의 후보 의료인들 각각에 대하여 점수를 계산함으로써 선택함으로써 추천 의료인을 선택하는 과정을 포함하되,
    상기 점수는 아래의 수학식에 의해 산출되며,
    Figure 112021062781630-pat00016

    Score(n) 은 상기 적어도 하나의 후보 의료인들 중에서 n번째 후보 의료인에 대한 점수이며, Rn 은 상기 n번째 후보 의료인에 대한 평점이며, Dn 은 상기 n번째 후보 의료인의 위치 및 상기 사용자의 위치의 이격 거리(distance)이고, p 는 상기 적어도 하나의 후보 의료인들의 위치들과 상기 사용자의 위치 사이의 이격 거리에 대한 표준 편차를 나타내고,
    상기 프로세서는,
    상기 결합하는 과정에 의하여 생성된 결과에 기반하여, 상기 고객들 중에서, 상기 고객들 각각의 i) 체중과 ii) 키의 제곱에 기반하여 산출되는 BMI(body mass index) 값이 기 설정된 임계치보다 높은 적어도 하나의 고객을 후보 고객군으로 설정하고,
    상기 복수의 의료인들 중에서, 상기 결합하는 과정에 의하여 생성된 결과 내에서 상기 후보 고객군에 상응하는 의료인들을 상기 적어도 하나의 후보 의료인으로 선택하는,
    의료인 매칭 플랫폼을 운용하는 서버.
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