KR102323153B1 - Decision support server and method for providing decision support reference based on unconsciouness area of customer - Google Patents

Decision support server and method for providing decision support reference based on unconsciouness area of customer Download PDF

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KR102323153B1
KR102323153B1 KR1020210028080A KR20210028080A KR102323153B1 KR 102323153 B1 KR102323153 B1 KR 102323153B1 KR 1020210028080 A KR1020210028080 A KR 1020210028080A KR 20210028080 A KR20210028080 A KR 20210028080A KR 102323153 B1 KR102323153 B1 KR 102323153B1
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Abstract

Disclosed are a decision support server that provides decision support data on the basis of the unconscious area of a customer, and a decision support method thereof. The decision support server that provides decision support data on the basis of the unconscious area of a customer according to the present invention comprises: a basic information storage unit for storing basic information including the gender, age, residence, occupation, and SNS account for the customer; a related information collection unit for collecting related information about a customer on the basis of the basic information stored in the basic information storage unit; a current location inquiry unit for inquiring the current location of the customer; a domain classification unit for classifying the related information collected by the related information collecting unit into a conscious domain and an unconscious domain; a relevance evaluation unit for evaluating the relevance of the related information classified as an unconscious area by the area classification unit to the current location of the customer inquired by the current location inquiry unit; a related information arranging unit for arranging related information classified into an unconscious area in an order of high relevance to be evaluated; a support request receiving unit for receiving a decision support request from the customer; a keyword generating unit for generating keywords corresponding to the highest priority of the related information arranged by the related information arranging unit in response to the received decision support request to a set ranking; a big data inquiry unit that inquires big data through a network on the basis of the generated keyword; and a support data providing unit that sequentially provides the big data retrieved by the big data inquiry unit as supporting data for the customer's decision-making. The present invention supports customers to make optimal decisions.

Description

고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버 및 그 의사결정 지원방법{DECISION SUPPORT SERVER AND METHOD FOR PROVIDING DECISION SUPPORT REFERENCE BASED ON UNCONSCIOUNESS AREA OF CUSTOMER}DECISION SUPPORT SERVER AND METHOD FOR PROVIDING DECISION SUPPORT REFERENCE BASED ON UNCONSCIOUNESS AREA OF CUSTOMER

본 발명은 의사결정 지원서버 및 그 의사결정 지원방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 고객의 무의식 영역에 존재하는 정보를 분석하고, 분석되는 정보에 기반하여 관련되는 다양한 정보를 고객에게 제공함으로써 고객이 최적의 의사결정을 할 수 있도록 지원하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버 및 그 의사결정 지원방법에 관한 것이다.The present invention relates to a decision support server and a decision support method thereof, and more particularly, by analyzing information existing in the unconscious area of the customer, and providing a variety of related information to the customer based on the analyzed information. It relates to a decision support server that provides decision support data based on a customer's unconscious area, which supports optimal decision making, and a decision support method thereof.

의사결정 지원 시스템은 대량의 데이터를 처리 및 분석하여 의사결정에 필요한 지식을 추출하고 사용자에게 제공하는 시스템으로서, 병원의 의료 진단, 기업의 마케팅 또는 프로젝트 입찰 평가, 은행의 신용대출 가능성 판단 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다.The decision support system is a system that processes and analyzes a large amount of data to extract the knowledge necessary for decision making and provides it to users. being used in the field.

일반적으로, 의사결정 지원 시스템은 고객의 의식 영역에서 이루어진 데이터를 수집하여 분석하며, 분석된 데이터에 기반하여 의사결정에 필요한 자료를 제공한다. 예를 들어, 쇼핑몰의 상품 마케팅을 위한 의사결정 지원 시스템의 경우, 고객이 과거의 일정 기간 동안에 구매한 상품, 고객의 연령, 직업, 습관, 취미 등의 데이터에 기반하여 고객의 구매에 대한 의사결정을 위한 상품 마케팅 자료를 제공하는데, 고객이 과거의 일정 기간 동안에 구매한 상품, 고객의 연령, 직업 등의 데이터는 고객이 의식하는 영역에 존재하는 데이터이다.In general, a decision support system collects and analyzes data made in the customer's consciousness area, and provides data necessary for decision-making based on the analyzed data. For example, in the case of a decision support system for product marketing in a shopping mall, customers make decisions about purchases based on data such as products purchased by customers in the past, age, occupation, habits, hobbies, etc. Data such as products purchased by customers during a certain period in the past, customer's age, and occupation are data that exist in the realm of customer awareness.

그런데, 고객이 상품을 구매할 때에는 미리 구매를 결정하고 찾은 상품, 일정한 주기 별로 구매하는 상품 등만을 구매하는 것이 아니라 상품을 보고 구매욕구가 생겨 상품을 구매하는 경우도 자주 발생한다. However, when a customer purchases a product, it is often the case that the customer purchases the product because he or she has a desire to purchase it, rather than only purchasing the product that he or she has decided to purchase in advance or that is purchased at regular intervals.

이와 같이, 고객이 특정 상품을 보고 구매욕구가 생겨 해당 상품을 구매하는 것은 고객의 무의식 영역에 존재하는 구매욕구에 의한 것이다.As such, when a customer sees a specific product and desires to purchase the product, the purchase of the product is based on the purchase desire existing in the unconscious area of the customer.

그런데, 일반적인 의사결정 지원 시스템은 고객의 의사영역에 존재하는 데이터에 기반하여 의사결정의 자료를 제공할 뿐이며, 고객의 무의식 영역에 존재하는 구매욕구를 분석하고 그에 대응하는 의사결정의 자료를 제공하는 의사결정 지원 시스템은 전무한 실정이다.However, the general decision support system only provides decision-making data based on the data existing in the customer’s decision area, and analyzes the purchase desire existing in the customer’s unconscious area and provides decision-making data corresponding to it. There is no decision support system.

공개특허공보 제10-2020-0121517호 (공개일자: 2020.10.26)Laid-Open Patent Publication No. 10-2020-0121517 (published date: October 26, 2020)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 고객의 무의식 영역에 존재하는 정보를 분석하고, 분석되는 정보에 기반하여 관련되는 다양한 정보를 고객에게 제공함으로써 고객이 최적의 의사결정을 할 수 있도록 지원하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버 및 그 의사결정 지원방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention was devised to solve the above-mentioned problems, and by analyzing information existing in the unconscious area of the customer, and providing various information related to the customer based on the analyzed information, the customer can make an optimal decision. The purpose of the present invention is to provide a decision support server that provides decision support data based on the unconscious area of the customer and a decision support method thereof.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버는, 고객에 대한 성별, 연령, 거주지, 직업, SNS(Social Network Service) 계정을 포함하는 기본정보를 저장하는 기본정보 저장부; 상기 기본정보 저장부에 저장된 기본정보에 기반하여 상기 고객에 대한 관련정보를 수집하는 관련정보 수집부; 상기 고객의 현재위치를 조회하는 현재위치 조회부; 상기 관련정보 수집부에 의해 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 영역 분류부; 상기 영역 분류부에 의해 무의식영역으로 분류되는 관련정보에 대하여, 상기 현재위치 조회부에 의해 조회되는 상기 고객의 현재위치에 대응하는 관련성을 평가하는 관련성 평가부; 상기 관련성 평가부에 의해 평가되는 관련성이 높은 순서로부터 상기 무의식영역으로 분류되는 관련정보를 배열하는 관련정보 배열부; 상기 고객으로부터 의사결정의 지원요청을 수신하는 지원요청 수신부; 상기 지원요청 수신부에 의해 수신되는 의사결정의 지원요청에 대응하여 상기 관련정보 배열부에 의해 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지 대응하는 키워드를 생성하는 키워드 생성부; 상기 키워드 생성부에 의해 생성되는 키워드에 기반하여 네트워크를 통해 빅데이터를 조회하는 빅데이터 조회부; 및 상기 빅데이터 조회부에 의해 조회되는 빅데이터를 순차적으로 상기 고객의 의사결정에 대한 지원자료로 제공하는 지원자료 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, the decision support server that provides decision support data based on the unconscious area of the customer is, Service) a basic information storage unit for storing basic information including an account; a related information collection unit for collecting related information about the customer based on the basic information stored in the basic information storage unit; a current location inquiry unit for inquiring the current location of the customer; a region classification unit for classifying the related information collected by the related information collecting unit into a conscious region and an unconscious region; a relevance evaluation unit for evaluating the relevance of the related information classified as an unconscious area by the area classifying unit to a relevance corresponding to the current location of the customer inquired by the current location inquiry unit; a related information arranging unit for arranging related information classified into the unconscious area in an order of high relevance evaluated by the relevance evaluation unit; a support request receiving unit for receiving a decision support request from the customer; a keyword generation unit for generating keywords corresponding to the highest priority of the related information arranged by the related information arranging unit in response to the decision support request received by the support request receiving unit from the highest priority; a big data inquiry unit for inquiring big data through a network based on the keyword generated by the keyword generating unit; and a support data providing unit that sequentially provides the big data retrieved by the big data inquiry unit as support data for the customer's decision-making.

전술한 의사결정 지원서버는, 상기 관련정보 수집부에 의해 수집되는 관련정보에 대하여, 주체를 분석하는 주체 분석부; 를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 영역 분류부는 상기 주체 분석부에 의해 분석되는 주체에 기반하여 관련정보를 의식영역과 무의식영역으로 분류한다.The above-described decision support server includes: a subject analysis unit for analyzing a subject with respect to the related information collected by the related information collecting unit; may further include. In this case, the domain classification unit classifies the related information into a conscious domain and an unconscious domain based on the subject analyzed by the subject analysis unit.

전술한 의사결정 지원서버는, 상기 관련정보 수집부에 의해 수집되는 관련정보에 대응하여, 상기 고객에 대한 감정상태를 판단하는 감정상태 판단부;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 키워드 생성부는 상기 감정상태 판단부에 의해 판단되는 감정상태에 대응하여 관련정보에 대응하는 키워드를 생성한다.The above-described decision support server, in response to the related information collected by the related information collection unit, the emotional state determining unit for determining the emotional state of the customer; may further include. In this case, the keyword generating unit generates a keyword corresponding to the related information in response to the emotional state determined by the emotional state determining unit.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 의사결정 지원방법은, 의사결정 지원서버에 의해 수행되는 고객의 무의식영역에 기반하여 의사결정을 지원하는 의사결정 지원방법에 있어서, 고객에 대한 성별, 연령, 거주지, 직업, SNS 계정을 포함하는 기본정보를 저장하는 단계; 상기 고객으로부터 의사결정의 지원요청을 수신하는 단계; 상기 저장된 기본정보에 기반하여 상기 고객에 대한 관련정보를 수집하는 단계; 상기 고객의 현재위치를 조회하는 단계; 상기 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 단계; 상기 무의식영역으로 분류되는 관련정보에 대하여, 상기 고객의 현재위치에 대응하는 관련성을 평가하는 단계; 상기 평가되는 관련성이 높은 순서로부터 상기 무의식영역으로 분류되는 관련정보를 배열하는 단계; 상기 고객으로부터 수신되는 의사결정의 지원요청에 대응하여 상기 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지 대응하는 키워드를 생성하는 단계; 상기 생성되는 키워드에 기반하여 네트워크를 통해 빅데이터를 조회하는 단계; 및 상기 조회되는 빅데이터를 순차적으로 상기 고객의 의사결정에 대한 지원자료로 제공하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.A decision support method according to an aspect of the present invention for achieving the above object is a decision support method for supporting decision making based on the unconscious area of the customer performed by the decision support server, Storing basic information including gender, age, place of residence, occupation, and SNS account; receiving a decision support request from the customer; collecting related information about the customer based on the stored basic information; inquiring the current location of the customer; classifying the collected related information into a conscious area and an unconscious area; evaluating the relevance corresponding to the current location of the customer with respect to the related information classified into the unconscious area; arranging the related information classified into the unconscious area in the order of high relevance to be evaluated; generating keywords corresponding to a priority from the highest priority of the arranged related information in response to a decision support request received from the customer; searching for big data through a network based on the generated keyword; and sequentially providing the inquired big data as support data for the customer's decision making; It is characterized in that it includes.

전술한 의사결정 지원방법은, 상기 수집되는 관련정보에 대하여 주체를 분석하는 단계; 및 상기 수집되는 관련정보에 대응하여, 상기 고객에 대한 감정상태를 판단하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 단계는 상기 분석되는 주체에 기반하여 관련정보를 의식영역과 무의식영역으로 분류하고, 상기 키워드를 생성하는 단계는 상기 판단되는 감정상태에 대응하여 관련정보에 대응하는 키워드를 생성한다.The above-described decision support method includes the steps of analyzing a subject with respect to the collected related information; And in response to the collected related information, determining the emotional state of the customer; may further include. In this case, the step of classifying the related information into a conscious domain and an unconscious domain classifies the related information into a conscious domain and an unconscious domain based on the analyzed subject, and the step of generating the keyword corresponds to the determined emotional state to generate a keyword corresponding to the related information.

본 발명에 따르면, 고객의 무의식 영역에 존재하는 정보를 분석하고, 분석되는 정보에 기반하여 관련되는 다양한 정보를 고객에게 제공함으로써 고객이 최적의 의사결정을 할 수 있도록 지원한다.According to the present invention, by analyzing information existing in the unconscious area of the customer, and providing various information related to the analyzed information to the customer, the customer is supported to make an optimal decision.

또한, 본 발명에 따르면, 이전에 제공하였던 의사결정의 지원자료를 학습하고, 지속적으로 무의식 영역의 의사결정 지원자료에 대한 품질을 향상시킬 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, it is possible to learn the previously provided decision support data, and to continuously improve the quality of the decision support data in the unconscious area.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 나타낸, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 특정 지점 A와 고객위치 사이의 거리에 따라 위치점수를 부여하는 예를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원방법을 나타낸 흐름도이다.1 is a diagram schematically illustrating a decision support system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram schematically illustrating the configuration of a decision support server that provides decision support data based on the unconscious area of the customer shown in FIG. 1 .
3 is a diagram illustrating an example of assigning a location score according to a distance between a specific point A and a customer location.
4 is a flowchart illustrating a decision support method according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 기재함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호로 표시한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described with reference to exemplary drawings. In describing the reference numerals for the components of each drawing, the same components are denoted by the same reference numerals as much as possible even if they are displayed on different drawings. In addition, in describing the embodiment of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function interferes with the understanding of the embodiment of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, 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 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속될 수 있지만, 그 구성 요소와 그 다른 구성요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the components of the embodiment of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), (b), etc. may be used. These terms are only for distinguishing the components from other components, and the essence, order, or order of the components are not limited by the terms. When it is described that a component is “connected”, “coupled” or “connected” to another component, the component may be directly connected, coupled, or connected to the other component, but the component and the other component It should be understood that another element may be “connected”, “coupled” or “connected” between elements.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating a decision support system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원 시스템은 고객단말(10), 관리자단말(20) 및 의사결정 지원서버(100)를 포함한다. 이때, 고객단말(10), 관리자단말(20) 및 의사결정 지원서버(100)는 네트워크(30)를 통해 연결될 수 있다. 여기서, 네트워크(30)는 인터넷뿐만 아니라 CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband CDMA). LTE(Long Term Evolution) 등의 이동통신망을 포함하는 광의의 개념으로 정의한다.Referring to FIG. 1 , a decision support system according to an embodiment of the present invention includes a customer terminal 10 , a manager terminal 20 , and a decision support server 100 . In this case, the customer terminal 10 , the manager terminal 20 , and the decision support server 100 may be connected through the network 30 . Here, the network 30 includes not only the Internet, but also Code Division Multiple Access (CDMA), Wideband CDMA (WCDMA). It is defined as a concept in a broad sense including a mobile communication network such as LTE (Long Term Evolution).

고객단말(10)은 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원 서비스를 제공받고자 하는 고객의 단말기로서, 네트워크 통신 기능을 구비한 컴퓨터, 노트북(notebook), 스마트 폰(smart phone) 등의 기기를 포함한다.The customer terminal 10 is a terminal of a customer who wants to receive a decision support service according to an embodiment of the present invention, and includes devices such as a computer, a notebook, and a smart phone having a network communication function. do.

관리자단말(20)은 고객에 대하여 의료진단 서비스를 제공하는 병원, 신용대출 가능성 판단 서비스를 제공하는 은행, 마케팅 서비스를 제공하는 기업 등에 대응하는 관리자의 단말기로서, 의사결정 지원 서비스의 제공 대상이 되는 고객에 대한 고객정보를 저장하고 관리한다. 이때, 고객정보는 고객에 대한 성별, 성명, 연령, 거주지, 직업, 고객이미지, 고객음향, 고객단말정보, SNS(Social Network Service) 계정 등을 기본정보로 포함할 수 있다. 또한, SNS 계정은 고객이 관리하거나 활동하는 블로그(blog), 이메일, 동호회, 트위터(twitter) 등의 다양한 계정을 포함할 수 있다. 여기서, 고객단말정보는 고객에 대응하는 고객단말(10)의 고유 식별정보를 포함한다. 또한, SNS 계정은 고객에 대하여 보다 정확한 의사결정 지원 서비스를 제공하기 위하여, 고객으로부터 열람의 동의를 받은 계정을 포함할 수 있다.The manager terminal 20 is a terminal of a manager corresponding to a hospital providing medical diagnosis service to customers, a bank providing a credit loan possibility determination service, a company providing a marketing service, etc. Store and manage customer information about customers. In this case, the customer information may include the customer's gender, name, age, residence, occupation, customer image, customer sound, customer terminal information, SNS (Social Network Service) account, etc. as basic information. In addition, the SNS account may include various accounts such as blogs, emails, clubs, twitter, etc. managed or operated by the customer. Here, the customer terminal information includes unique identification information of the customer terminal 10 corresponding to the customer. In addition, the SNS account may include an account that has received consent from the customer to view in order to provide a more accurate decision support service to the customer.

의사결정 지원서버(100)는 관리자단말(20)에 의해 관리되는 고객에 대하여, 관리자단말(20)에 대응하는 의사결정 지원 서비스를 지원한다. 이때, 의사결정 지원서버(100)는 도 2에 도시한 바와 같이, 기본정보 저장부(102), 관련정보 수집부(104), 현재위치 조회부(106), 영역 분류부(108), 관련성 평가부(110), 관련정보 배열부(112), 지원요청 수신부(114), 키워드 생성부(116), 빅데이터 조회부(118), 지원자료 제공부(120), 주체 분석부(122) 및 감정상태 판단부(124)를 포함할 수 있다.The decision support server 100 supports a decision support service corresponding to the manager terminal 20 for a customer managed by the manager terminal 20 . At this time, as shown in FIG. 2 , the decision support server 100 includes a basic information storage unit 102 , a related information collection unit 104 , a current location inquiry unit 106 , a region classification unit 108 , and relevance. Evaluation unit 110, related information arranging unit 112, support request receiving unit 114, keyword generating unit 116, big data inquiry unit 118, support data providing unit 120, subject analysis unit 122 and an emotional state determination unit 124 .

기본정보 저장부(102)는 관리자단말(20)로부터 고객정보를 수신하여 저장한다. 이때, 고객정보는 고객에 대한 성별, 연령, 거주지, 직업, 고객이미지, 고객음향, 고객단말정보, SNS(Social Network Service) 계정 등을 기본정보로 포함할 수 있다.The basic information storage unit 102 receives and stores customer information from the manager terminal 20 . In this case, the customer information may include the customer's gender, age, residence, occupation, customer image, customer sound, customer terminal information, SNS (Social Network Service) account, etc. as basic information.

관련정보 수집부(104)는 기본정보 저장부(102)에 저장된 기본정보에 기반하여 고객에 대한 관련정보를 수집한다. 이때, 관련정보 수집부(104)는 기본정보 저장부(102)에 저장된 SNS 계정에 기반하여, 현재의 시간으로부터 설정된 시간 범위 이내에 SNS 계정에 업로드 된 자료정보, SNS 계정에 업로드 된 자료에 대한 타인의 반응정보, 타인의 방문기록에 대한 고객의 댓글 정보, SNS 계정과의 링크를 통해 고객이 방문한 계정의 자료정보 등을 관련정보로 수집할 수 있다. 또한, 관련정보 수집부(104)는 기본정보 저장부(102)에 저장된 고객단말정보에 기반하여, 해당 고객단말정보와 연계된 SNS 계정에 현재의 시간으로부터 설정된 시간 범위 이내에 업로드 된 자료정보, 고객이 방문한 SNS 계정에 업로드 된 자료정보, 고객이 방문한 SNS 계정에 기록된 고객의 방문기록정보 등을 관련정보로 수집할 수도 있다.The related information collection unit 104 collects related information about the customer based on the basic information stored in the basic information storage unit 102 . At this time, the related information collection unit 104 is based on the SNS account stored in the basic information storage unit 102, data information uploaded to the SNS account within a time range set from the current time, and others for the data uploaded to the SNS account. Reaction information of customers, customer comment information on other people's visit records, and data information of accounts visited by customers through links to SNS accounts can be collected as related information. In addition, the related information collection unit 104 is based on the customer terminal information stored in the basic information storage unit 102, data information uploaded within the set time range from the current time to the SNS account linked to the customer terminal information, the customer Data information uploaded to the visited SNS account, the customer's visit record information recorded in the SNS account visited by the customer, etc. may be collected as related information.

현재위치 조회부(106)는 고객의 현재위치를 조회한다. 이때, 현재위치 조회부(106)는 고객단말정보에 기반하여, 고객단말(10)로부터 현재의 위치정보를 수신하거나 고객단말(10)에 대응하는 이동통신사 서버(도시하지 않음)로부터 고객단말(10)의 현재의 위치정보를 수신할 수 있다.The current location inquiry unit 106 inquires the current location of the customer. At this time, the current location inquiry unit 106 receives the current location information from the customer terminal 10 or the customer terminal (not shown) from the mobile communication company server (not shown) corresponding to the customer terminal 10, based on the customer terminal information. 10) of the current location information can be received.

영역 분류부(108)는 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식 영역으로 분류한다. 이때, 영역 분류부(108)는 수집되는 관련정보가 이미지 또는 동영상인 경우, 해당 관련정보에 고객이미지가 포함되어 있는지를 분석하며, 분석되는 결과에 따라 관련정보를 의식 영역 또는 무의식 영역으로 분류할 수 있다. 즉, 영역 분류부(108)는 수집되는 관련정보가 고객이미지가 포함된 이미지 또는 동영상인 경우, 해당 관련정보를 의식 영역으로 분류하며, 수집되는 관련정보가 고객이미지가 포함되지 않은 타인에 대한 이미지 또는 동영상이거나 풍경에 대한 이미지 또는 동영상인 경우, 해당 관련정보를 무의식 영역으로 분류할 수 있다. 또한, 영역 분류부(108)는 수집되는 관련정보가 문장인 경우, 해당 관련정보가 고객에 의해 업로드 된 경우에는 의식 영역으로 분류하며, 타인에 의해 업로드 된 경우 즉, 고객이 타인의 SNS 계정을 방문함으로써 수집된 관련정보인 경우에는 무의식 영역으로 분류할 수 있다.The domain classification unit 108 classifies the related information collected by the related information collection unit 104 into a conscious domain and an unconscious domain. At this time, when the related information to be collected is an image or a video, the domain classification unit 108 analyzes whether the related information includes a customer image, and classifies the related information into a conscious domain or an unconscious domain according to the analysis result. can That is, when the related information to be collected is an image or video including a customer image, the domain classification unit 108 classifies the related information into a conscious domain, and the collected related information is an image of another person not including a customer image. Alternatively, in the case of a moving picture or an image or moving picture of a landscape, the relevant information may be classified as an unconscious area. In addition, when the related information to be collected is a sentence, when the related information is uploaded by the customer, it is classified as a conscious domain, and when it is uploaded by another person, that is, the customer In the case of related information collected by visiting, it can be classified as an unconscious area.

관련성 평가부(110)는 영역 분류부(108)에 의해 무의식영역으로 분류되는 관련정보에 대하여, 현재위치 조회부(106)에 의해 조회되는 고객의 현재위치에 대응하는 관련성을 평가한다. The relevance evaluation unit 110 evaluates the relevance corresponding to the current location of the customer inquired by the current location inquiry unit 106 with respect to the related information classified as an unconscious area by the area classification unit 108 .

이때, 관련성 평가부(110)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 특정 지점과, 고객의 현재위치 사이의 거리에 따라 서로 다른 위치점수를 부여할 수 있다. 예를 들어, 관련성 평가부(110)는 도 3에 도시한 바와 같이, 상품 마케팅을 위한 의사결정 지원 서비스에 가입한 특정 상품의 매장 A의 위치로부터 고객단말(10)의 위치가 가까울수록 높은 위치점수를 부여하며, 특정 지점 A로부터 고객단말(10)의 위치가 멀어질수록 낮은 위치점수를 부여할 수 있다.In this case, the relevance evaluation unit 110 may give different location scores according to the distance between the specific point for providing the decision support service and the customer's current location. For example, the relevance evaluation unit 110, as shown in FIG. 3, the closer the location of the customer terminal 10 from the location of the store A of a specific product subscribed to the decision support service for product marketing, the higher the location. A score is given, and as the position of the customer terminal 10 is further away from the specific point A, a lower position score may be given.

또한, 관련성 평가부(110)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 특정 키워드, 특정 이미지 또는 특정 음향과, 영역 분류부(108)에 의해 무의식 영역으로 분류된 관련정보의 동일 또는 유사한 정도에 따라 서로 다른 유사도 점수를 부여할 수 있다. 이를 위해, 관련성 평가부(110)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 복수의 키워드를 저장하며, 저장된 키워드와 영역 분류부(108)에 의해 무의식 영역으로 분류된 관련정보의 일치 여부, 일치하는 키워드의 개수 등을 판단하여 해당 관련정보에 유사도 점수를 부여할 수 있다. 또한, 관련성 평가부(110)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 특정 이미지 또는 특정 음향을 저장하며, 저장된 특정 이미지 또는 특정 음향과 영역 분류부(108)에 의해 무의식 영역으로 분류된 관련정보의 동일 또는 유사한 정도를 판단하여 해당 관련정보에 유사도 점수를 부여할 수 있다. 여기서, 키워드, 이미지 또는 음향에 대한 동일 또는 유사한 정도의 판단은 공지된 유사여부 판단기술을 이용할 수 있으며, 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition, the relevance evaluation unit 110 mutually depends on the same or similar degree of a specific keyword, a specific image, or a specific sound for provision of a decision support service, and related information classified as an unconscious domain by the domain classifying unit 108 . Other similarity scores may be assigned. To this end, the relevance evaluation unit 110 stores a plurality of keywords for providing a decision support service, and whether the stored keyword matches the related information classified as an unconscious area by the area classification unit 108, and the matching keyword A similarity score can be given to the relevant information by determining the number of In addition, the relevance evaluation unit 110 stores a specific image or a specific sound for providing a decision support service, and the stored specific image or specific sound and the related information classified as an unconscious region by the region classification unit 108 are the same. Alternatively, a similarity score may be assigned to the relevant information by determining the degree of similarity. Here, the determination of the same or similar degree of the keyword, image or sound may use a known similarity determination technique, and detailed description thereof will be omitted.

관련성 평가부(110)는 영역 분류부(108)에 의해 무의식 영역으로 분류된 관련정보에 대하여, 부여된 위치점수 및 부여된 유사도 점수를 승산함으로써, 고객의 현재위치에 대한 관련성을 평가할 수 있다.The relevance evaluation unit 110 may evaluate the relevance to the current location of the customer by multiplying the given location score and the given similarity score with respect to the related information classified as an unconscious domain by the domain classifying unit 108 .

관련정보 배열부(112)는 관련성 평가부(110)에 의해 평가되는 관련성이 높은 순서로부터 무의식영역으로 분류되는 관련정보를 배열한다. 즉, 관련정보 배열부(112)는 영역 분류부(108)에 의해 무의식 영역으로 분류된 각각의 관련정보를 관련성 평가부(110)에 의해 평가된 관련성의 크기에 따라 순차적으로 배열한다.The related information arranging unit 112 arranges related information classified into the unconscious area from the order of high relevance evaluated by the relevance evaluation unit 110 . That is, the related information arranging unit 112 sequentially arranges each related information classified as an unconscious area by the region classifying unit 108 according to the size of the relevance evaluated by the relevance evaluation unit 110 .

지원요청 수신부(114)는 고객으로부터 의사결정의 지원요청을 수신한다. 즉, 지원요청 수신부(114)는 고객단말(10)로부터 의사결정을 위한 지원자료를 제공하여 줄 것을 요청하는 의사결정 지원요청의 신호를 수신한다. 이때, 지원요청 수신부(114)는 고객으로부터 수신되는 의사결정의 지원요청신호의 차수를 카운트 할 수 있다.The support request receiving unit 114 receives a decision support request from the customer. That is, the support request receiving unit 114 receives a signal of a decision support request requesting to provide support data for decision making from the customer terminal 10 . In this case, the support request receiving unit 114 may count the order of the support request signal of the decision received from the customer.

키워드 생성부(116)는 지원요청 수신부(114)에 의해 수신되는 의사결정의 지원요청에 대응하여 관련정보 배열부(112)에 의해 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지 대응하는 키워드를 생성한다. 이때, 무의식 영역으로 분류되는 관련정보가 문장인 경우, 키워드 생성부(116)는 해당 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지의 기 저장된 비교기준의 키워드와 일치하는 키워드를 생성되는 키워드로 가정할 수 있다. 또한, 무의식 영역으로 분류되는 관련정보가 음향, 이미지 또는 동영상인 경우, 키워드 생성부(116)는 해당 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지의 음향, 이미지 또는 동영상에 대응하는 키워드를 생성할 수 있다.The keyword generating unit 116 generates keywords corresponding to the highest priority of the related information arranged by the related information arranging unit 112 in response to the decision support request received by the support request receiving unit 114 from the highest priority to the set rank. do. At this time, when the related information classified as the unconscious area is a sentence, the keyword generating unit 116 may assume that the keyword matching the keyword of the pre-stored comparison standard from the highest priority of the relevant information to the set ranking is the generated keyword. have. In addition, when the related information classified as an unconscious area is a sound, an image, or a video, the keyword generator 116 may generate a keyword corresponding to the sound, image, or video from the highest priority of the relevant information to a set ranking. .

빅데이터 조회부(118)는 키워드 생성부(116)에 의해 생성되는 키워드에 기반하여 네트워크(30)를 통해 빅데이터를 조회한다. 이때, 빅데이터 조회부(118)는 키워드 생성부(116)에 의해 생성되는 키워드에 기반하여 설명문장, 이미지, 동영상 등의 다양한 데이터를 빅데이터로 조회할 수 있다.The big data inquiry unit 118 inquires big data through the network 30 based on the keyword generated by the keyword generation unit 116 . In this case, the big data inquiry unit 118 may inquire various data such as explanatory sentences, images, and videos as big data based on the keywords generated by the keyword generating unit 116 .

지원자료 제공부(120)는 빅데이터 조회부(118)에 의해 조회되는 빅데이터를 순차적으로 고객의 의사결정에 대한 지원자료로 제공한다. 즉, 지원자료 제공부(120)는 빅데이터 조회부(118)에 의해 조회되는 빅데이터를, 관련정보 배열부(112)에 의해 배열되는 관련정보의 배열순서에 따라, 최선순위의 관련정보에 대응하는 빅데이터로부터 순차적으로 고객단말(10)에 제공한다. 이때, 지원자료 제공부(120)는 지원요청 수신부(114)로부터 수신되는 지원요청신호의 차수에 기반하여, 의사결정에 대해 제공되는 지원자료를 학습할 수 있다. 예를 들어, 지원요청 수신부(114)로부터 수신되는 지원요청신호가 2차 이상인 경우, 지원자료 제공부(120)는 이전의 지원요청신호에 대응하는 고객의 위치와 현재의 지원요청신호에 대응하는 고객의 위치의 동일 또는 유사 여부를 판단하며, 그에 따라 이전에 제공하였던 의사결정에 대한 지원자료 중에서 관련정보 수집부(104)에 의해 현재 수집되는 관련정보의 관련성에 따라, 현재의 지원요청신호에 대한 의사결정의 지원자료를 제공할 수 있다.The support data providing unit 120 sequentially provides the big data retrieved by the big data inquiry unit 118 as support data for the customer's decision making. That is, the support data providing unit 120 provides the big data retrieved by the big data inquiry unit 118, according to the arrangement order of the related information arranged by the related information arranging unit 112, to the highest priority related information. It is sequentially provided to the customer terminal 10 from the corresponding big data. In this case, the support data providing unit 120 may learn the support data provided for decision making based on the order of the support request signal received from the support request receiving unit 114 . For example, if the support request signal received from the support request receiving unit 114 is the second or more, the support data providing unit 120 corresponds to the location of the customer corresponding to the previous support request signal and the current support request signal. It is determined whether the location of the customer is the same or similar, and accordingly, according to the relevance of the related information currently collected by the related information collection unit 104 among the support data for decision-making provided previously, the current support request signal is applied. Support data for decision-making can be provided.

이를 통해, 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원서버(100)는 이전에 제공된 의사결정의 지원자료를 학습하며, 지속적으로 의사결정 지원자료의 품질을 향상시킬 수 있게 된다.Through this, the decision support server 100 according to the embodiment of the present invention learns the previously provided decision support data, and can continuously improve the quality of the decision support data.

주체 분석부(122)는 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보에 대하여, 주체를 분석한다. 이때, 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련자료가 문장인 경우, 주체 분석부(122)는 해당 관련자료의 문장의 주체가 고객인지의 여부를 분석할 수 있다. 이 경우, 주체 분석부(122)는 문장의 주어를 분석하며, 분석되는 주어가 고객에 해당하는지의 여부를 판단함으로써 주체를 분석할 수 있다. 또한, 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보가 음향, 이미지 또는 동영상인 경우, 주체 분석부(122)는 해당 관련자료의 음향, 이미지 또는 동영상 내에 고객음향 또는 고객이미지가 포함되어 있는지의 여부를 분석할 수 있다. 이 경우, 주체 분석부(122)는 관련정보의 음향, 이미지 또는 동영상과, 고객음향 또는 고객이미지의 동일 또는 유사여부를 판단함으로써 주체를 분석할 수 있다. 음향, 이미지 또는 동영상에 대한 동일 또는 유사여부의 판단은 공지의 기술을 이용할 수 있으며, 여기서는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 영역 분류부(108)는 주체 분석부(122)에 의해 분석되는 주체에 기반하여, 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보를 의식 영역과 무의식 영역으로 분류할 수 있다. 즉, 영역 분류부(108)는 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보 중 주체가 고객인 관련정보를 의식 영역으로 분류하며, 주체가 고객이 아닌 관련정보를 무의식 영역으로 분류할 수도 있다.The subject analysis unit 122 analyzes the subject with respect to the related information collected by the related information collecting unit 104 . In this case, when the related data collected by the related information collection unit 104 is a sentence, the subject analysis unit 122 may analyze whether the subject of the sentence of the related data is a customer. In this case, the subject analysis unit 122 may analyze the subject by analyzing the subject of the sentence and determining whether the subject to be analyzed corresponds to the customer. In addition, when the related information collected by the related information collection unit 104 is sound, image or video, the subject analysis unit 122 determines whether customer sound or customer image is included in the sound, image or video of the related data. can be analyzed whether In this case, the subject analysis unit 122 may analyze the subject by determining whether the sound, image or video of the related information and the customer sound or customer image are the same or similar. Determination of whether the sound, image, or video is the same or similar may use a known technique, and detailed description thereof will be omitted herein. Also, the domain classification unit 108 may classify the related information collected by the related information collection unit 104 into a conscious domain and an unconscious domain based on the subject analyzed by the subject analysis unit 122 . That is, the domain classification unit 108 classifies the related information in which the subject is the customer among the related information collected by the related information collection unit 104 into the conscious domain, and may classify the related information in which the subject is not the customer into the unconscious domain. have.

감정상태 판단부(124)는 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보에 대응하여, 고객에 대한 감정상태를 판단한다. 이때, 감정상태 판단부(124)는 우울, 분노, 침착, 기쁨 등의 다양한 종류의 기본 감정상태를 분류하며, 분류되는 각각의 기본 감정상태에 대응하는 키워드, 음향 리듬, 이미지, 동영상 등을 저장할 수 있다. 또한, 감정상태 판단부(124)는 관련정보 수집부(104)에 의해 수집되는 관련정보를 기 저장된 기본 감정상태에 대응하는 키워드, 음향 리듬, 이미지, 동영상 등과 비교하며, 동일하거나 가장 유사한 키워드, 음향 리듬, 이미지 또는 동영상에 대응한 기본 감정상태를 고객에 대한 감정상태로 판단할 수 있다. 이 경우, 키워드 생성부(116)는 감정상태 판단부(124)에 의해 판단되는 감정상태에 대응하는 키워드를 생성할 수 있다. 즉, 키워드 생성부(116)는 관련정보 배열부(112)에 의해 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지의 대응하는 키워드로 생성되는 키워드들 중 감정상태 판단부(124)에 의해 판단되는 감정상태에 해당하는 키워드를 선택할 수 있다.The emotional state determining unit 124 determines the emotional state of the customer in response to the related information collected by the related information collecting unit 104 . At this time, the emotional state determination unit 124 classifies various types of basic emotional states such as depression, anger, calmness, and joy, and stores keywords, sound rhythms, images, videos, etc. corresponding to each classified basic emotional state. can In addition, the emotional state determination unit 124 compares the related information collected by the related information collection unit 104 with keywords, sound rhythms, images, videos, etc. corresponding to the pre-stored basic emotional state, and compares the same or most similar keywords; The basic emotional state corresponding to the sound rhythm, image, or video may be determined as the emotional state for the customer. In this case, the keyword generating unit 116 may generate a keyword corresponding to the emotional state determined by the emotional state determining unit 124 . That is, the keyword generation unit 116 is determined by the emotional state determination unit 124 among the keywords generated with the corresponding keywords from the highest priority to the set ranking of the related information arranged by the related information arranging unit 112 . You can select a keyword that corresponds to your emotional state.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원방법을 나타낸 흐름도이다. 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원방법은 도 2에 나타낸 의사결정 지원서버(100)에 의해 수행될 수 있다.4 is a flowchart illustrating a decision support method according to an embodiment of the present invention. The decision support method according to the embodiment of the present invention may be performed by the decision support server 100 shown in FIG. 2 .

도 1 내지 도 4를 참조하면, 의사결정 지원서버(100)는 관리자단말(20)로부터 고객정보를 수신하여 저장한다(S102). 이때, 고객정보는 고객에 대한 성별, 연령, 거주지, 직업, 고객이미지, 고객음향, 고객단말정보, SNS(Social Network Service) 계정 등을 기본정보로 포함할 수 있다.1 to 4, the decision support server 100 receives and stores customer information from the manager terminal 20 (S102). In this case, the customer information may include the customer's gender, age, residence, occupation, customer image, customer sound, customer terminal information, SNS (Social Network Service) account, etc. as basic information.

의사결정 지원서버(100)는 고객으로부터 의사결정의 지원요청을 수신한다(S104). 즉, 의사결정 지원서버(100)는 고객단말(10)로부터 의사결정을 위한 지원자료를 제공하여 줄 것을 요청하는 의사결정 지원요청의 신호를 수신한다. 이때, 의사결정 지원서버(100)는 고객으로부터 수신되는 의사결정의 지원요청신호의 차수를 카운트 할 수 있다.The decision support server 100 receives a decision support request from the customer (S104). That is, the decision support server 100 receives a signal of a decision support request requesting to provide support data for decision making from the customer terminal 10 . In this case, the decision support server 100 may count the order of the decision support request signal received from the customer.

의사결정 지원서버(100)는 저장된 고객에 대한 기본정보에 기반하여 고객에 대한 관련정보를 수집한다(S106). 이때, 의사결정 지원서버(100)는 저장된 SNS 계정에 기반하여, 현재의 시간으로부터 설정된 시간 범위 이내에 SNS 계정에 업로드 된 자료정보, SNS 계정에 업로드 된 자료에 대한 타인의 반응정보, 타인의 방문기록에 대한 고객의 댓글 정보, SNS 계정과의 링크를 통해 고객이 방문한 계정의 자료정보 등을 관련정보로 수집할 수 있다. 또한, 의사결정 지원서버(100)는 저장된 고객단말정보에 기반하여, 해당 고객단말정보와 연계된 SNS 계정에 현재의 시간으로부터 설정된 시간 범위 이내에 업로드 된 자료정보, 고객이 방문한 SNS 계정에 업로드 된 자료정보, 고객이 방문한 SNS 계정에 기록된 고객의 방문기록정보 등을 관련정보로 수집할 수도 있다.The decision support server 100 collects customer-related information based on the stored basic information about the customer (S106). At this time, the decision support server 100 is based on the stored SNS account, the data information uploaded to the SNS account within the time range set from the current time, the reaction information of others to the data uploaded to the SNS account, and the visit record of others It is possible to collect the customer's comment information on the account and the data information of the account visited by the customer through the link with the SNS account as related information. In addition, the decision support server 100 is based on the stored customer terminal information, the data information uploaded to the SNS account linked to the customer terminal information within the time range set from the current time, the data uploaded to the SNS account visited by the customer Information, customer visit history information recorded in the SNS account visited by the customer, etc. may be collected as related information.

의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보에 대하여, 주체를 분석한다(S108). 이때, 수집되는 관련자료가 문장인 경우, 의사결정 지원서버(100)는 해당 관련자료의 문장의 주체가 고객인지의 여부를 분석할 수 있다. 이 경우, 의사결정 지원서버(100)는 문장의 주어를 분석하며, 분석되는 주어가 고객에 해당하는지의 여부를 판단함으로써 주체를 분석할 수 있다. 또한, 수집되는 관련정보가 음향, 이미지 또는 동영상인 경우, 의사결정 지원서버(100)는 해당 관련자료의 음향, 이미지 또는 동영상 내에 고객음향 또는 고객이미지가 포함되어 있는지의 여부를 분석할 수 있다. 이 경우, 의사결정 지원서버(100)는 관련정보의 음향, 이미지 또는 동영상과, 고객음향 또는 고객이미지의 동일 또는 유사여부를 판단함으로써 주체를 분석할 수 있다. 음향, 이미지 또는 동영상에 대한 동일 또는 유사여부의 판단은 공지의 기술을 이용할 수 있으며, 여기서는 그 상세한 설명을 생략한다.The decision support server 100 analyzes the subject of the collected related information (S108). At this time, when the collected related data is a sentence, the decision support server 100 may analyze whether the subject of the sentence of the related data is a customer. In this case, the decision support server 100 may analyze the subject of the sentence and analyze the subject by determining whether the analyzed subject corresponds to the customer. In addition, when the collected related information is sound, image, or video, the decision support server 100 may analyze whether a customer sound or a customer image is included in the sound, image or video of the related data. In this case, the decision support server 100 may analyze the subject by determining whether the sound, image or video of the related information and the customer sound or customer image are the same or similar. Determination of whether the sound, image, or video is the same or similar may use a known technique, and detailed description thereof will be omitted herein.

의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보에 대응하여, 고객에 대한 감정상태를 판단한다(S110). 이때, 의사결정 지원서버(100)는 우울, 분노, 침착, 기쁨 등의 다양한 종류의 기본 감정상태를 분류하며, 분류되는 각각의 기본 감정상태에 대응하는 키워드, 음향 리듬, 이미지, 동영상 등을 저장할 수 있다. 또한, 의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보를 기 저장된 기본 감정상태에 대응하는 키워드, 음향 리듬, 이미지, 동영상 등과 비교하며, 동일하거나 가장 유사한 키워드, 음향 리듬, 이미지 또는 동영상에 대응한 기본 감정상태를 고객에 대한 감정상태로 판단할 수 있다.The decision support server 100 determines the emotional state of the customer in response to the collected related information (S110). At this time, the decision support server 100 classifies various types of basic emotional states such as depression, anger, calmness, and joy, and stores keywords, sound rhythms, images, videos, etc. corresponding to each classified basic emotional state. can In addition, the decision support server 100 compares the collected related information with keywords, sound rhythms, images, videos, etc. corresponding to the pre-stored basic emotional state, and compares the same or most similar keywords, sound rhythms, images, or videos. The basic emotional state may be determined as the emotional state of the customer.

의사결정 지원서버(100)는 고객의 현재위치를 조회한다(S112). 이때, 의사결정 지원서버(100)는 고객단말정보에 기반하여, 고객단말(10)로부터 현재의 위치정보를 수신하거나 고객단말(10)에 대응하는 이동통신사 서버(도시하지 않음)로부터 고객단말(10)의 현재의 위치정보를 수신할 수 있다.The decision support server 100 inquires the current location of the customer (S112). At this time, the decision support server 100 receives the current location information from the customer terminal 10 or receives the current location information from the customer terminal 10 based on the customer terminal information, or from the mobile communication company server (not shown) corresponding to the customer terminal 10 to the customer terminal ( 10) of the current location information can be received.

의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식 영역으로 분류한다(S114). 이때, 의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보가 이미지 또는 동영상인 경우, 해당 관련정보에 고객이미지가 포함되어 있는지를 분석하며, 분석되는 결과에 따라 관련정보를 의식 영역 또는 무의식 영역으로 분류할 수 있다. 즉, 의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보가 고객이미지가 포함된 이미지 또는 동영상인 경우, 해당 관련정보를 의식 영역으로 분류하며, 수집되는 관련정보가 고객이미지가 포함되지 않은 타인에 대한 이미지 또는 동영상이거나 풍경에 대한 이미지 또는 동영상인 경우, 해당 관련정보를 무의식 영역으로 분류할 수 있다. 또한, 의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보가 문장인 경우, 해당 관련정보가 고객에 의해 업로드 된 경우에는 의식 영역으로 분류하며, 타인에 의해 업로드 된 경우 즉, 고객이 타인의 SNS 계정을 방문함으로써 수집된 관련정보인 경우에는 무의식 영역으로 분류할 수 있다. 또한, 의사결정 지원서버(100)는 분석되는 주체에 기반하여, 수집되는 관련정보를 의식 영역과 무의식 영역으로 분류할 수도 있다. 즉, 의사결정 지원서버(100)는 수집되는 관련정보 중 주체가 고객인 관련정보를 의식 영역으로 분류하며, 주체가 고객이 아닌 관련정보를 무의식 영역으로 분류할 수도 있다.The decision support server 100 classifies the collected related information into a conscious area and an unconscious area (S114). At this time, when the related information to be collected is an image or a video, the decision support server 100 analyzes whether the related information includes a customer image, and classifies the related information into a conscious domain or an unconscious domain according to the analysis result. can do. That is, the decision support server 100 categorizes the related information into a conscious area when the collected related information is an image or video containing a customer image, and the collected related information is for others who do not include a customer image. In the case of an image or video or an image or video of a landscape, the relevant information may be classified as an unconscious area. In addition, when the related information to be collected is a sentence, the decision support server 100 classifies it as a conscious area when the related information is uploaded by the customer, and when it is uploaded by another person, that is, when the customer is another person's SNS account In the case of related information collected by visiting In addition, the decision support server 100 may classify the collected related information into a conscious area and an unconscious area based on the subject to be analyzed. That is, the decision support server 100 may classify the related information in which the subject is the customer among the collected related information into the conscious domain, and classify the related information in which the subject is not the customer into the unconscious domain.

의사결정 지원서버(100)는 무의식영역으로 분류되는 관련정보에 대하여, 조회되는 고객의 현재위치에 대응하는 관련성을 평가한다(S116). 이때, 의사결정 지원서버(100)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 특정 지점과, 고객의 현재위치 사이의 거리에 따라 서로 다른 위치점수를 부여할 수 있다. 예를 들어, 의사결정 지원서버(100)는 상품 마케팅을 위한 의사결정 지원 서비스에 가입한 특정 상품의 매장 A의 위치로부터 고객단말(10)의 위치가 가까울수록 높은 위치점수를 부여하며, 특정 지점 A로부터 고객단말(10)의 위치가 멀어질수록 낮은 위치점수를 부여할 수 있다.The decision support server 100 evaluates the relevance corresponding to the current location of the inquired customer with respect to the related information classified into the unconscious area (S116). In this case, the decision support server 100 may give different location points according to the distance between a specific point for providing the decision support service and the current location of the customer. For example, the decision support server 100 gives a higher location score as the location of the customer terminal 10 is closer from the location of the store A of a specific product subscribed to the decision support service for product marketing, and a specific point As the position of the customer terminal 10 is further away from A, a lower position score may be given.

또한, 의사결정 지원서버(100)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 특정 키워드, 특정 이미지 또는 특정 음향과, 무의식 영역으로 분류된 관련정보의 동일 또는 유사한 정도에 따라 서로 다른 유사도 점수를 부여할 수 있다. 이를 위해, 의사결정 지원서버(100)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 복수의 키워드를 저장하며, 저장된 키워드와 무의식 영역으로 분류된 관련정보의 일치 여부, 일치하는 키워드의 개수 등을 판단하여 해당 관련정보에 유사도 점수를 부여할 수 있다. 또한, 의사결정 지원서버(100)는 의사결정 지원 서비스의 제공을 위한 특정 이미지 또는 특정 음향을 저장하며, 저장된 특정 이미지 또는 특정 음향과 무의식 영역으로 분류된 관련정보의 동일 또는 유사한 정도를 판단하여 해당 관련정보에 유사도 점수를 부여할 수 있다. 여기서, 키워드, 이미지 또는 음향에 대한 동일 또는 유사한 정도의 판단은 공지된 유사여부 판단기술을 이용할 수 있으며, 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition, the decision support server 100 may give different similarity scores according to the same or similar degree of a specific keyword, a specific image or a specific sound, and related information classified into an unconscious area for providing a decision support service. have. To this end, the decision support server 100 stores a plurality of keywords for providing the decision support service, and determines whether the stored keyword matches the related information classified into the unconscious area, the number of matching keywords, etc. A similarity score can be given to the related information. In addition, the decision support server 100 stores a specific image or a specific sound for providing a decision support service, and determines the same or similar degree of the stored specific image or specific sound and related information classified into an unconscious area A similarity score can be given to the related information. Here, the determination of the same or similar degree of the keyword, image or sound may use a known similarity determination technique, and detailed description thereof will be omitted.

의사결정 지원서버(100)는 무의식 영역으로 분류된 관련정보에 대하여, 부여된 위치점수 및 부여된 유사도 점수를 승산함으로써, 고객의 현재위치에 대한 관련성을 평가할 수 있다.The decision support server 100 may evaluate the relevance to the customer's current location by multiplying the given location score and the given similarity score with respect to the related information classified into the unconscious area.

의사결정 지원서버(100)는 평가되는 관련성이 높은 순서로부터 무의식영역으로 분류되는 관련정보를 배열한다(S118). 즉, 의사결정 지원서버(100)는 무의식 영역으로 분류된 각각의 관련정보를 평가된 관련성의 크기에 따라 순차적으로 배열한다.The decision support server 100 arranges the related information classified into the unconscious area in the order of high relevance to be evaluated (S118). That is, the decision support server 100 sequentially arranges each related information classified into the unconscious area according to the size of the evaluated relevance.

의사결정 지원서버(100)는 수신되는 의사결정의 지원요청에 대응하여, 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지 대응하는 키워드를 생성한다(S120). 이때, 무의식 영역으로 분류되는 관련정보가 문장인 경우, 의사결정 지원서버(100)는 해당 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지의 기 저장된 비교기준의 키워드와 일치하는 키워드를 생성되는 키워드로 가정할 수 있다. 또한, 무의식 영역으로 분류되는 관련정보가 음향, 이미지 또는 동영상인 경우, 의사결정 지원서버(100)는 해당 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지의 음향, 이미지 또는 동영상에 대응하는 키워드를 생성할 수 있다. 이때, 의사결정 지원서버(100)는 판단되는 감정상태에 대응하는 키워드를 생성할 수 있다. 즉, 의사결정 지원서버(100)는 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지의 대응하는 키워드로 생성되는 키워드들 중 판단되는 감정상태에 해당하는 키워드를 선택할 수 있다.In response to the received decision support request, the decision support server 100 generates keywords corresponding from the highest priority of the arranged related information to the set priority (S120). At this time, when the related information classified into the unconscious area is a sentence, the decision support server 100 assumes that the keyword matching the keyword of the pre-stored comparison standard from the highest priority of the related information to the set ranking is the generated keyword. can In addition, when the related information classified as an unconscious area is a sound, an image, or a video, the decision support server 100 may generate a keyword corresponding to the sound, image or video from the highest priority of the relevant information to the set ranking. have. In this case, the decision support server 100 may generate a keyword corresponding to the determined emotional state. That is, the decision support server 100 may select a keyword corresponding to the determined emotional state from among keywords generated as corresponding keywords from the highest priority of the arranged related information to the set ranking.

의사결정 지원서버(100)는 생성되는 키워드에 기반하여 네트워크(30)를 통해 빅데이터를 조회한다(S122). 이때, 의사결정 지원서버(100)는 생성되는 키워드에 기반하여 설명문장, 이미지, 동영상 등의 다양한 데이터를 빅데이터로 조회할 수 있다.The decision support server 100 inquires big data through the network 30 based on the generated keyword (S122). In this case, the decision support server 100 may inquire various data such as explanatory sentences, images, and videos as big data based on the generated keywords.

의사결정 지원서버(100)는 조회되는 빅데이터를 순차적으로 고객의 의사결정에 대한 지원자료로 제공한다(S124). 즉, 의사결정 지원서버(100)는 조회되는 빅데이터를, 배열되는 관련정보의 배열순서에 따라, 최선순위의 관련정보에 대응하는 빅데이터로부터 순차적으로 고객단말(10)에 제공한다. 이때, 의사결정 지원서버(100)는 고객단말(10)로부터 수신되는 지원요청신호의 차수에 기반하여, 의사결정에 대해 제공되는 지원자료를 학습할 수 있다. 예를 들어, 고객단말(10)로부터 수신되는 지원요청신호가 2차 이상인 경우, 의사결정 지원서버(100)는 이전의 지원요청신호에 대응하는 고객의 위치와 현재의 지원요청신호에 대응하는 고객의 위치의 동일 또는 유사 여부를 판단하며, 그에 따라 이전에 제공하였던 의사결정에 대한 지원자료 중에서 현재 수집되는 관련정보의 관련성에 따라, 현재의 지원요청신호에 대한 의사결정의 지원자료를 제공할 수 있다.The decision support server 100 sequentially provides the inquired big data as support data for the customer's decision making (S124). That is, the decision support server 100 provides the inquired big data to the customer terminal 10 sequentially from the big data corresponding to the highest priority related information according to the arrangement order of the arranged related information. In this case, the decision support server 100 may learn support data provided for decision making based on the order of the support request signal received from the customer terminal 10 . For example, if the support request signal received from the customer terminal 10 is second or more, the decision support server 100 is the customer's location corresponding to the previous support request signal and the customer corresponding to the current support request signal. It determines whether the location of the have.

이를 통해, 본 발명의 실시예에 따른 의사결정 지원서버(100)는 이전에 제공된 의사결정의 지원자료를 학습하며, 지속적으로 의사결정 지원자료의 품질을 향상시킬 수 있게 된다.Through this, the decision support server 100 according to the embodiment of the present invention learns the previously provided decision support data, and can continuously improve the quality of the decision support data.

이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는 다음의 특허청구범위뿐만 아니라 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Although the embodiments according to the present invention have been described above, these are merely exemplary, and those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and equivalent ranges of embodiments are possible therefrom. Accordingly, the protection scope of the present invention should be defined by the following claims as well as their equivalents.

Claims (5)

고객에 대한 성별, 연령, 거주지, 직업, SNS(Social Network Service) 계정을 포함하는 기본정보를 저장하는 기본정보 저장부;
상기 기본정보 저장부에 저장된 기본정보에 기반하여 상기 고객에 대한 관련정보를 수집하는 관련정보 수집부;
상기 고객의 현재위치를 조회하는 현재위치 조회부;
상기 관련정보 수집부에 의해 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 영역 분류부;
상기 영역 분류부에 의해 무의식영역으로 분류되는 관련정보에 대하여, 상기 현재위치 조회부에 의해 조회되는 상기 고객의 현재위치에 대응하는 관련성을 평가하는 관련성 평가부;
상기 관련성 평가부에 의해 평가되는 관련성이 높은 순서로부터 상기 무의식영역으로 분류되는 관련정보를 배열하는 관련정보 배열부;
상기 고객으로부터 의사결정의 지원요청을 수신하는 지원요청 수신부;
상기 지원요청 수신부에 의해 수신되는 의사결정의 지원요청에 대응하여 상기 관련정보 배열부에 의해 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지 대응하는 키워드를 생성하는 키워드 생성부;
상기 키워드 생성부에 의해 생성되는 키워드에 기반하여 네트워크를 통해 빅데이터를 조회하는 빅데이터 조회부; 및
상기 빅데이터 조회부에 의해 조회되는 빅데이터를 순차적으로 상기 고객의 의사결정에 대한 지원자료로 제공하는 지원자료 제공부;
를 포함하며,
상기 영역 분류부는 수집되는 상기 관련정보가 상기 고객에 대응하는 고객이미지가 포함된 이미지 또는 동영상인 경우에 해당 관련정보를 의식 영역으로 분류하고, 수집되는 상기 관련정보가 상기 고객에 대응하는 고객이미지가 포함되지 않은 타인에 대한 이미지 또는 동영상이거나 풍경에 대한 이미지 또는 동영상인 경우에 해당 관련정보를 무의식 영역으로 분류하며, 수집되는 상기 관련정보가 상기 고객에 의해 업로드 된 문장인 경우에 의식 영역으로 분류하고, 수집되는 상기 관련정보가 타인에 의해 업로드 된 문장인 경우에 무의식 영역으로 분류하며,
상기 관련성 평가부는 의사결정 지원 서비스에 대응하는 특정 지점과 상기 고객의 현재위치 사이의 거리에 따라 위치점수를 부여하고, 상기 의사결정 지원 서비스에 대응하는 키워드, 이미지, 음향 중의 적어도 하나와 상기 무의식 영역으로 분류되는 관련정보의 동일 또는 유사한 정도에 따라 유사도 점수를 부여하며, 부여된 상기 위치점수 및 상기 유사도 점수를 승산하여 상기 의사결정 지원 서비스에 대한 상기 무의식 영역으로 분류되는 관련정보의 관련성을 평가하는 것을 특징으로 하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버.a basic information storage unit for storing basic information including gender, age, residence, occupation, and SNS (Social Network Service) account for the customer;
a related information collection unit for collecting related information about the customer based on the basic information stored in the basic information storage unit;
a current location inquiry unit for inquiring the current location of the customer;
a region classification unit for classifying the related information collected by the related information collecting unit into a conscious region and an unconscious region;
a relevance evaluation unit for evaluating the relevance of the related information classified as an unconscious area by the area classifying unit to the current location of the customer inquired by the current location inquiry unit;
a related information arranging unit for arranging related information classified into the unconscious area in an order of high relevance evaluated by the relevance evaluation unit;
a support request receiving unit for receiving a decision support request from the customer;
a keyword generating unit generating keywords corresponding to the highest priority of the related information arranged by the related information arranging unit in response to the decision support request received by the support request receiving unit, from the highest priority to the set priority;
a big data inquiry unit for inquiring big data through a network based on the keyword generated by the keyword generating unit; and
a support data providing unit for sequentially providing the big data retrieved by the big data inquiry unit as support data for the customer's decision-making;
includes,
The area classification unit classifies the related information into a conscious area when the related information to be collected is an image or video including a customer image corresponding to the customer, and the collected related information is a customer image corresponding to the customer. In the case of an image or video of another person not included, or an image or video of a landscape, the relevant information is classified as an unconscious area, and if the related information to be collected is a sentence uploaded by the customer, it is classified as a conscious area, , when the related information to be collected is a sentence uploaded by another person, it is classified as an unconscious area,
The relevance evaluation unit gives a location score according to a distance between a specific point corresponding to the decision support service and the current location of the customer, and at least one of a keyword, an image, and a sound corresponding to the decision support service and the unconscious area A similarity score is given according to the same or similar degree of the related information classified as Decision support server that provides decision support data based on the unconscious area of the customer, characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 관련정보 수집부에 의해 수집되는 관련정보에 대하여, 주체를 분석하는 주체 분석부;
를 더 포함하며,
상기 영역 분류부는 상기 주체 분석부에 의해 분석되는 주체에 기반하여 관련정보를 의식영역과 무의식영역으로 분류하는 것을 특징으로 하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버.According to claim 1,
a subject analysis unit for analyzing a subject with respect to the related information collected by the related information collecting unit;
further comprising,
The area classification unit is a decision support server that provides decision support data based on the unconscious area of the customer, characterized in that the related information is classified into a conscious area and an unconscious area based on the subject analyzed by the subject analysis unit. . 제1항에 있어서,
상기 관련정보 수집부에 의해 수집되는 관련정보에 대응하여, 상기 고객에 대한 감정상태를 판단하는 감정상태 판단부;
를 더 포함하며,
상기 키워드 생성부는 상기 감정상태 판단부에 의해 판단되는 감정상태에 대응하여 관련정보에 대응하는 키워드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정 지원자료를 제공하는 의사결정 지원서버.According to claim 1,
an emotional state determination unit for determining an emotional state for the customer in response to the related information collected by the related information collecting unit;
further comprising,
The keyword generating unit is a decision support server that provides decision support data based on the unconscious area of the customer, characterized in that in response to the emotional state determined by the emotional state determining unit to generate a keyword corresponding to the related information. . 의사결정 지원서버에 의해 수행되는 고객의 무의식영역에 기반하여 의사결정을 지원하는 의사결정 지원방법에 있어서,
고객에 대한 성별, 연령, 거주지, 직업, SNS 계정을 포함하는 기본정보를 저장하는 단계;
상기 고객으로부터 의사결정의 지원요청을 수신하는 단계;
상기 저장된 기본정보에 기반하여 상기 고객에 대한 관련정보를 수집하는 단계;
상기 고객의 현재위치를 조회하는 단계;
상기 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 단계;
상기 무의식영역으로 분류되는 관련정보에 대하여, 상기 고객의 현재위치에 대응하는 관련성을 평가하는 단계;
상기 평가되는 관련성이 높은 순서로부터 상기 무의식영역으로 분류되는 관련정보를 배열하는 단계;
상기 고객으로부터 수신되는 의사결정의 지원요청에 대응하여 상기 배열되는 관련정보의 최선순위부터 설정된 순위까지 대응하는 키워드를 생성하는 단계;
상기 생성되는 키워드에 기반하여 네트워크를 통해 빅데이터를 조회하는 단계; 및
상기 조회되는 빅데이터를 순차적으로 상기 고객의 의사결정에 대한 지원자료로 제공하는 단계;
를 포함하며,
상기 수집되는 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 단계는 수집되는 상기 관련정보가 상기 고객에 대응하는 고객이미지가 포함된 이미지 또는 동영상인 경우에 해당 관련정보를 의식 영역으로 분류하고, 수집되는 상기 관련정보가 상기 고객에 대응하는 고객이미지가 포함되지 않은 타인에 대한 이미지 또는 동영상이거나 풍경에 대한 이미지 또는 동영상인 경우에 해당 관련정보를 무의식 영역으로 분류하며, 수집되는 상기 관련정보가 상기 고객에 의해 업로드 된 문장인 경우에 의식 영역으로 분류하고, 수집되는 상기 관련정보가 타인에 의해 업로드 된 문장인 경우에 무의식 영역으로 분류하며,
상기 관련성을 평가하는 단계는 의사결정 지원 서비스에 대응하는 특정 지점과 상기 고객의 현재위치 사이의 거리에 따라 위치점수를 부여하고, 상기 의사결정 지원 서비스에 대응하는 키워드, 이미지, 음향 중의 적어도 하나와 상기 무의식 영역으로 분류되는 관련정보의 동일 또는 유사한 정도에 따라 유사도 점수를 부여하며, 부여된 상기 위치점수 및 상기 유사도 점수를 승산하여 상기 의사결정 지원 서비스에 대한 상기 무의식 영역으로 분류되는 관련정보의 관련성을 평가하는 것을 특징으로 하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정을 지원하는 의사결정 지원방법.In the decision support method for supporting decision making based on the unconscious area of the customer performed by the decision support server,
Storing basic information including gender, age, residence, occupation, and SNS account for the customer;
receiving a decision support request from the customer;
collecting related information about the customer based on the stored basic information;
inquiring the current location of the customer;
classifying the collected related information into a conscious area and an unconscious area;
evaluating the relevance of the related information classified into the unconscious area corresponding to the current location of the customer;
arranging the related information classified into the unconscious area in the order of high relevance to be evaluated;
generating keywords corresponding to the highest priority of the arranged related information in response to a decision support request received from the customer from the highest priority to a set priority;
searching for big data through a network based on the generated keyword; and
providing the searched big data sequentially as support data for the customer's decision-making;
includes,
In the step of classifying the collected related information into a conscious domain and an unconscious domain, when the collected related information is an image or video including a customer image corresponding to the customer, the related information is classified into a conscious domain and collected When the related information is an image or video of another person that does not include a customer image corresponding to the customer, or an image or video of a landscape, the related information is classified as an unconscious area, and the related information collected is transmitted to the customer. In the case of a sentence uploaded by someone, it is classified as a conscious area, and in the case where the related information to be collected is a sentence uploaded by another person, it is classified as an unconscious area,
In the evaluating the relevance, a location score is given according to a distance between a specific point corresponding to the decision support service and the current location of the customer, and at least one of a keyword, an image, and a sound corresponding to the decision support service A similarity score is given according to the same or similar degree of the related information classified into the unconscious area, and the relevance of the related information classified into the unconscious area to the decision support service is multiplied by the given location score and the similarity score. Decision support method to support decision making based on the unconscious area of the customer, characterized in that the evaluation. 제4항에 있어서,
상기 수집되는 관련정보에 대하여 주체를 분석하는 단계; 및
상기 수집되는 관련정보에 대응하여, 상기 고객에 대한 감정상태를 판단하는 단계;
를 더 포함하며,
상기 관련정보를 의식영역 및 무의식영역으로 분류하는 단계는 상기 분석되는 주체에 기반하여 관련정보를 의식영역과 무의식영역으로 분류하고,
상기 키워드를 생성하는 단계는 상기 판단되는 감정상태에 대응하여 관련정보에 대응하는 키워드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 고객의 무의식 영역에 기반하여 의사결정을 지원하는 의사결정 지원방법.
5. The method of claim 4,
analyzing the subject with respect to the collected related information; and
determining an emotional state for the customer in response to the collected related information;
further comprising,
The step of classifying the related information into a conscious domain and an unconscious domain classifies the related information into a conscious domain and an unconscious domain based on the analyzed subject,
The generating of the keyword comprises generating a keyword corresponding to the related information in response to the determined emotional state.
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