KR102350616B1 - The method and apparatus for matching marry information based on artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 AI 기반 결혼 정보 매칭 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 통해 예측된 회원의 성향 및 선호도를 이용하여, 상대 회원을 매칭하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The following embodiments relate to an AI-based marriage information matching method and apparatus, specifically, using the member's propensity and preference predicted through the member's profile information and social activity information, to a method and device for matching the other member will be.
일반적으로, 결혼 정보 서비스는 사업 주체자가 일정액의 회원비를 가입회원으로부터 징수하고, 가입한 회원 DB를 기반으로 각 사업자별 매칭 기법에 의한 회원간 소개 정보를 제공한다.In general, in the marriage information service, the business entity collects a certain amount of membership fee from the subscribing member, and based on the subscribed member DB, each business operator provides information about the introduction between members by matching technique.
기존 결혼 정보 서비스를 제공하는 사업자들의 운용 형태는 오프라인을 기반으로 한 담당 컨설턴트에 의한 회원제 관리를 소개 정보의 제공을 바탕으로 이루어지며, 이때 결혼 적령기의 고객이 신원 검증에 필요한 제반 서류 예컨대 호적 등본, 재직 증명서, 졸업 증명서 등을 지참하여 결혼 정보 회사를 방문한 후 결혼 정보 회사의 직원(컨설턴트, 커플 매니저, 카운슬러, 사이버 컨설턴트 등)과의 대면 면접 방법에 의해 회원 적합 여부를 결정한다.The operating form of the existing marriage information service providers is based on the provision of information about membership management by the consultant in charge based on offline, and at this time, all documents required for identification verification by customers of marriageable age, such as a copy of family register, After visiting a marriage information company with a certificate of employment or graduation, the eligibility for membership is determined by a face-to-face interview with the marriage information company's staff (consultants, couple managers, counselors, cyber consultants, etc.).
따라서 회원들은 사업자별로 정한 일정액의 회원비를 납부하는 시점부터 서비스를 제공받는다. 상기의 기존 결혼 정보 사업자의 소개 정보 제공을 살펴보면 다음과 같다.Therefore, members receive services from the point of payment of a certain amount of membership fee determined by each business operator. The introduction of information provided by the existing marriage information service providers is as follows.
먼저, 지역별/연령별로 가입회원을 구분하고 이에 따른 담당 컨설턴트를 지정하며, 일정 기간 내 일정 수의 회원을 소개한다. 이때 남녀 회원의 매칭이 이루어지면 담당 컨설턴트는 전화를 통해 해당 회원에게 간단한 상대방의 프로필(이름, 본관, 나이, 직업, 키, 부모 현황 등)을 제공해 남녀 회원 모두가 만남을 수락할 경우 만남의 장소 및 시간 등에 대해 합의된 사항을 전달한다.First, we classify members by region/age, designate a consultant in charge, and introduce a certain number of members within a certain period of time. At this time, if male and female members are matched, the consultant in charge provides the member with a brief profile (name, main building, age, occupation, height, parental status, etc.) and communicate the agreed upon time, etc.
여기서 남녀 회원의 매칭 작업은 회원의 프로필 정보와 같은 제한적인 정보와 담당 컨설턴트의 노하우에 의해 이뤄지므로, 회원이 성향이나 선호도를 반영하는데 한계가 있다. 따라서 담당 컨설턴트의 능력에 따라 회원의 만족도가 달라질 수 있으며, 담당 컨설턴트는 회원들이 만족하는 매칭을 위해 많은 시간을 투여할 수밖에 없다.Here, the matching of male and female members is made by limited information such as member profile information and the know-how of the consultant in charge, so there is a limit in reflecting the member's tendency or preference. Therefore, member satisfaction may vary depending on the consultant's ability, and the consultant in charge has no choice but to dedicate a lot of time to matching the members.
이에 따라 담당 컨설턴트의 업무 투입 시간을 최소화하면서, 회원들의 다양한 정보를 활용하여, 남녀 회원 모두를 만족시키는 매칭을 할 수 있는 솔루션에 대한 니즈가 발생하고 있다.Accordingly, there is a need for a solution that can match both male and female members by using a variety of information from members while minimizing the time required for the consultant's work.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로써, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.Matters described in this background section are prepared to promote understanding of the background of the invention, and may include matters not already known to those of ordinary skill in the art to which this technology belongs.
아래 실시예들은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 이용하여 머신러닝을 통해 회원의 성향 및 선호도를 예측하고, 예측된 회원의 성향 및 선호도 이용하여 상대 회원을 매칭하는 결혼 정보 솔루션을 도출하는 것을 목적으로 한다.The following embodiments have been devised to solve the above-mentioned problems, predicting the member's propensity and preference through machine learning using the member's profile information and social activity information, and using the predicted member's propensity and preference to use the opposite member It aims to derive a marriage information solution that matches
일 실시예가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Problems to be solved by one embodiment are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 목적을 달성하기 위한 일 실시예는 결혼 정보 제공 서버의 동작 방법을 제공한다.One embodiment for achieving the above object provides a method of operation of a marriage information providing server.
일 실시예는 결혼 정보 제공 서버의 동작 방법으로, 사용자 단말 또는 소셜 활동 서버로부터 제 1 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 수신하는 단계; 상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델에 입력하여, 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하는 단계; 상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 선호도 예측 모델에 입력하여, 상기 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 선호도 값을 예측하는 단계; 상기 적어도 하나의 상기 기준에 대한 회원 매칭 좌표를 생성하는 단계; 상기 회원 매칭 좌표를 이용하여, 상기 제 1 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정하는 단계; 및 상기 사용자 단말에 상기 상대 회원의 프로필을 전송하는 단계를 포함한다.One embodiment is a method of operating a server for providing marriage information, comprising: receiving profile information and social activity information of a first member from a user terminal or a social activity server; inputting the profile information and social activity information into a propensity prediction model to predict a propensity value of the first member with respect to at least one criterion; inputting the profile information and social activity information into a preference prediction model to predict a preference value that is a preference preference range of the first member with respect to the at least one criterion; generating member matching coordinates for the at least one criterion; determining a counterpart member to be matched with the first member by using the member matching coordinates; and transmitting the profile of the counterpart member to the user terminal.
일 실시예의 상기 상대 회원 결정 단계는 성향 값이 상기 제 1 회원의 선호도 값에 포함되는 제 2 회원을 상기 상대 회원으로 결정한다.In an embodiment, in the determining of the counterpart member, a second member whose preference value is included in the preference value of the first member is determined as the counterpart member.
일 실시예는 상기 예측된 선호도 값인 제 1 선호도 값을 포함하는 상기 제 1 회원의 제 2 선호도 값을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 상대 회원 결정 단계는 N 단위 시간에 예측된 성향 값이 상기 제 1 회원의 제 2 선호도 값에 포함되고, N-1 단위 시간에서 N 단위 시간으로 변동된 성향 벡터의 방향이 제 1 선호도 값을 향하는 제 3 회원을 상기 상대 회원으로 결정한다.An embodiment may include generating a second preference value of the first member including a first preference value that is the predicted preference value, wherein the determining of the relative member includes the preference value predicted in N unit time. A third member, which is included in the second preference value of the first member, and whose direction of the tendency vector changed from N-1 unit time to N unit time points toward the first preference value, is determined as the counterpart member.
일 실시예의 상기 소셜 활동 정보는 통화 대화 정보, 메시지 대화 정보, SNS 활동 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 통화 대화 정보 또는 상기 메시지 대화 정보를 이용하여, 대화 키워드를 추출하는 단계; 및 상기 SNS 활동 정보를 이용하여, 친밀도를 추출하는 단계를 포함한다.The social activity information of an embodiment includes at least one of call conversation information, message conversation information, and SNS activity information, and extracting a conversation keyword by using the call conversation information or the message conversation information; and extracting intimacy by using the SNS activity information.
상기 성향 값 예측 단계는 상기 대화 키워드 및 상기 친밀도 중 적어도 하나를 상기 성향 예측 모델에 입력하고, 상기 선호도 값 예측 단계는 상기 대화 키워드 및 상기 친밀도 중 적어도 하나를 상기 선호도 예측 모델에 입력한다.In the propensity value prediction step, at least one of the conversation keyword and the intimacy is input to the propensity prediction model, and in the preference value prediction step, at least one of the conversation keyword and the intimacy is input to the preference prediction model.
상기 목적을 달성하기 위한 일 실시예는 결혼 정보 제공 서버의 동작 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록되고, 컴퓨터에 의해 읽혀질 수 있는, 비일시적 기록매체를 제공한다.An embodiment for achieving the above object provides a non-transitory recording medium in which a program for executing a method of operation of a marriage information providing server is recorded, which can be read by a computer.
상기 목적을 달성하기 위한 일 실시예는 결혼 정보 제공 서버에서, 결혼 정보 제공 서버의 동작 방법을 실행시키기 위하여 비일시적 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.An embodiment for achieving the above object provides a computer program recorded in a non-transitory recording medium in order to execute the method of operation of the marriage information providing server in the marriage information providing server.
상기 목적을 달성하기 위한 일 실시예는 회원의 성향과 선호도를 이용하여 회원 간 매칭 서비스를 제공하는 결혼 정보 제공 시스템을 제공한다.An embodiment for achieving the above object provides a marriage information providing system that provides a matching service between members by using the members' tendencies and preferences.
상기 결혼 정보 제공 시스템은, 소셜 활동 정보를 결혼 정보 제공 서버 또는 사용자 단말에 제공하는 소셜 활동 서버; 및 프로필 정보 및 상기 소셜 활동 정보를 이용하여 미리 등록된 회원의 성향 및 선호도를 예측하고 회원간에 매칭을 결정하는 결혼 정보 제공 서버를 포함한다.The marriage information providing system may include: a social activity server providing social activity information to a marriage information providing server or a user terminal; and a marriage information providing server that predicts the pre-registered members' tendencies and preferences by using the profile information and the social activity information, and determines matching between members.
상기 결혼 정보 제공 서버는, 상기 사용자 단말 또는 상기 소셜 활동 서버로부터 제 1 회원의 상기 프로필 정보 및 상기 소셜 활동 정보를 수신하고, 상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델에 입력하여, 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하고, 상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 선호도 예측 모델에 입력하여, 상기 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 선호도 값을 예측하고, 상기 적어도 하나의 상기 기준에 대한 회원 매칭 좌표를 생성하고, 상기 회원 매칭 좌표를 이용하여, 상기 제 1 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정하고, 상기 사용자 단말에 상기 상대 회원의 프로필을 전송한다.The marriage information providing server receives the profile information and the social activity information of the first member from the user terminal or the social activity server, and inputs the profile information and the social activity information into a propensity prediction model to at least one predicting the propensity value of the first member with respect to a criterion, and inputting the profile information and social activity information into a preference prediction model to predict a preference value that is the propensity preference range of the first member with respect to the at least one criterion, , generates member matching coordinates for the at least one criterion, determines a counterpart member to be matched with the first member using the member matching coordinates, and transmits the counterpart member's profile to the user terminal.
일 실시예는 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instuctions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하는, 결혼 정보 제공 서버를 제공한다.One embodiment includes at least one processor; and a memory (memory) for storing instructions instructing the at least one processor to perform at least one operation (operation), providing a marriage information providing server.
상기 적어도 하나의 동작은, 사용자 단말 또는 소셜 활동 서버로부터 제 1 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 수신하는 단계; 기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델에 입력하여, 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하는 단계; 상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 선호도 예측 모델에 입력하여, 상기 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 선호도 값을 예측하는 단계; 상기 적어도 하나의 상기 기준에 대한 회원 매칭 좌표를 생성하는 단계; 상기 회원 매칭 좌표를 이용하여, 상기 제 1 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정하는 단계; 및 상기 사용자 단말에 상기 상대 회원의 프로필을 전송하는 단계를 포함한다.The at least one operation may include: receiving profile information and social activity information of the first member from a user terminal or a social activity server; predicting the propensity value of the first member with respect to at least one criterion by inputting the profile information and social activity information into a propensity prediction model; inputting the profile information and social activity information into a preference prediction model to predict a preference value that is a preference preference range of the first member with respect to the at least one criterion; generating member matching coordinates for the at least one criterion; determining a counterpart member to be matched with the first member by using the member matching coordinates; and transmitting the profile of the counterpart member to the user terminal.
이상에서 설명한 바와 같은 일 실시예들에 따르면, 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 이용하여 예측된 자신의 성향 및 선호도에 근거하여, 회원에게 맞는 최적의 상대 회원을 매칭할 수 있다.According to the exemplary embodiments as described above, it is possible to match an optimal counterpart member suitable for the member based on the member's own disposition and preference predicted using the member's profile information and social activity information.
그리고 일 실예 따르면, 단위 시간 별로 변동되는 회원의 성향 및 선호도를 반영하여, 회원이 원하는 상대 회원을 실시간으로 매칭할 수 있다.And, according to an embodiment, by reflecting the member's tendency and preference, which is changed for each unit time, the member's desired counterpart member may be matched in real time.
또한 일 실 시예에 따르면, 담당 컨설턴트의 업무 투입 시간을 최소화하여, 효율적이고 편리하게 다양한 결혼 정보를 제공할 수 있다.In addition, according to an embodiment, it is possible to provide various marriage information efficiently and conveniently by minimizing the work input time of the consultant in charge.
일 실시예의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of one embodiment are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 일 실시예에 따른 결혼 정보 제공 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 결혼 정보 제공 서버의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 성향 예측 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 선호도 예측 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 음성 대화 정보를 텍스트 정보로 변환하는 방법의 개념도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 대화 키워드 추출 방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 언어 모델의 개념도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 친밀도가 반영된 SNS 인맥 정보를 도시한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 회원 매칭 좌표를 도시한 도면이다.
도 10는 일 실시예에 따른 회원 매칭 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 단위 시간 별 업데이트되는 성향 및 선호도를 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 제 2 선호도를 설명하기 위한 개념도이다.
도 13는 다른 실시예에 따른 회원 매칭 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 사용자 단말의 구성을 도시한 도면이다.
도 15은 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 과정에서 적용될 수 있는 무선 통신 시스템을 나타낸 도면이다.
도 16은 도 15에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국을 나타낸 도면이다.
도 17는 도 15에 따른 무선 통신 시스템에서 단말을 나타낸 도면이다.
도 18은 도 15에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a system for providing marriage information according to an embodiment.
2 is a diagram illustrating a configuration of a marriage information providing server according to an embodiment.
3 is a diagram for describing a propensity prediction model according to an embodiment.
4 is a diagram for describing a preference prediction model according to an embodiment.
5 is a conceptual diagram of a method of converting voice conversation information into text information according to an exemplary embodiment.
6 is a flowchart of a method for extracting conversational keywords according to an embodiment.
7 is a conceptual diagram of a language model according to an embodiment.
8 is a diagram illustrating SNS personal information in which intimacy is reflected according to an embodiment.
9 is a diagram illustrating member matching coordinates according to an embodiment.
10 is a diagram for explaining a member matching method according to an embodiment.
11 is a diagram illustrating tendencies and preferences updated for each unit time according to an embodiment.
12 is a conceptual diagram for explaining a second preference according to an embodiment.
13 is a diagram for explaining a member matching method according to another embodiment.
14 is a diagram illustrating a configuration of a user terminal according to an embodiment.
15 is a diagram illustrating a wireless communication system that can be applied in a communication process according to an embodiment of the present invention.
16 is a diagram illustrating a base station in the wireless communication system of FIG. 15 .
17 is a diagram illustrating a terminal in the wireless communication system of FIG. 15 .
18 is a diagram illustrating a communication interface in the wireless communication system according to FIG. 15 .
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 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully understand the scope of the present invention to those skilled in the art, and the present invention is only defined by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the stated components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various elements, these elements are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the spirit of the present invention.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein will have the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless specifically defined explicitly.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, an embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 일 실시예에 따른 결혼 정보 제공 시스템(10)을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 결혼 정보 제공 시스템(10)은 결혼 정보 제공 서버(100), 사용자 단말(200) 및 소셜 활동 서버(300)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the marriage
결혼 정보 제공 시스템(10) 내에 포함된 다양한 개체들(entities) 간의 통신은 유/무선 네트워크를 통해 수행될 수 있다. 유/무선 네트워크는 표준 통신 기술 및/또는 프로토콜들이 사용될 수 있다.Communication between various entities included in the marriage
결혼 정보 제공 시스템(10) 내 결혼 정보 제공 서버(100), 사용자 단말(200) 및 소셜 활동 서버(300)는 예를 들어, 컴퓨터, UMPC(Ultra Mobile PC), 워크스테이션, 넷북(net-book), PDA(Personal Digital Assistants), 포터블(portable) 컴퓨터, 웹 타블렛(web tablet), 무선 전화기(wireless phone), 모바일 폰(mobile phone), 스마트폰(smart phone), PMP(portable multimedia player) 같은 전자 장치 중 하나로서, 일 실시예와 관련된 어플리케이션의 설치 및 실행이 가능한 모든 전자 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치는 어플리케이션의 제어 하에 예를 들어, 서비스 화면의 구성, 데이터 입력, 데이터 송수신, 데이터 저장 등과 같은 서비스 전반의 동작을 수행할 수 있다.The marriage
결혼 정보 제공 서버(100)는 결혼 정보 서비스의 회원이 사용하는 사용자 단말(200)로부터 프로필 정보를 수신하여 저장할 수 있다. 일 실시예의 프로필 정보는 회원 프로필 및 피드백 정보를 포함할 수 있다.The marriage
회원 프로필은 회원을 표현하는 다양한 데이터로, 일례로 회원의 이름, 나이, 직업, 키, 체형, 사는 지역, 학교, 음주 여부, 부모 현황, 이상형 정보 등을 포함할 수 있으며, 회원은 사용자 단말(200)을 통해 자신의 프로필을 입력할 수 있다.A member profile is a variety of data expressing a member, and for example, the member's name, age, occupation, height, body type, living area, school, drinking status, parental status, ideal type information, etc. may include, and the member is a user terminal ( 200), you can enter your own profile.
피드백 정보는 상대 회원의 프로필에 대한 피드백 데이터로, 회원은 사용자 단말(200)를 통해 제공된 상대 회원의 프로필을 평가하여, 해당 평가 정보를 피드백 정보로 사용자 단말(200)에 입력할 수 있다.The feedback information is feedback data on the counterpart member's profile, and the member may evaluate the counterpart member's profile provided through the
결혼 정보 제공 서버(100)는 사용자 단말(200) 또는 소셜 활동 서버(300)로부터 회원의 소셜 활동 정보를 수신하여, 저장할 수 있다. 일 실시예의 소셜 활동 정보는 회원이 소셜 서비스를 이용하면서 생성된 다양한 데이터로, 회원 간의 음성 대화 정보, 메시지 대화 정보, SNS 활동 정보가 이에 포함될 수 있다.The marriage
여기서 음성 대화 정보는 상대 회원과 통화(여기서 통화는 음성 통화와 영상 통화를 모두 포함한다)를 하면서 생성된 데이터로, 상대 회원과의 통화를 포함하는 음성 파일로 구성될 수 있다.Here, the voice conversation information is data generated while making a call with the other member (here, the call includes both a voice call and a video call), and may be composed of a voice file including a call with the other member.
그리고 메시지 대화 정보는 상대 회원과 인스턴트 메시저를 통해 대화를하면서 생성된 데이터로, 상대 회원과의 메시지 대화를 포함하는 텍스트 파일로 구성될 수 있다.In addition, the message conversation information is data generated while having a conversation with a counterpart member through an instant messager, and may be composed of a text file including a message conversation with the counterpart member.
그리고 SNS 활동 정보는 회원의 SNS 서비스 내 활동 이력에 관한 데이터로, 회원의 SNS 친구 리스트, 회원이 작성한 게시글이나 댓글, 글 작성 횟수, 댓글 작성 횟수, '좋아요'와 같은 피드백 작성 횟수, SNS 활동 시간 등을 포함할 수 있다.And SNS activity information is data about the member's activity history within the SNS service, and the member's SNS friend list, the number of posts or comments written by the member, the number of writings, the number of comments, the number of feedback such as 'likes', and the SNS activity time and the like.
결혼 정보 제공 서버(100)는 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 이용하여, 머신러닝을 통해 회원의 성향 및 선호도를 예측할 수 있다.The marriage
우선 결혼 정보 제공 서버(100)는 관리자로부터 입력된 성향 학습 데이터를 이용하여 성향 예측 모델을 학습할 수 있으며, 선호도 학습 데이터를 이용하여 선호도 예측 모델을 학습할 수 있다.First, the marriage
그리고 결혼 정보 제공 서버(100)는 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 학습된 성향 예측 모델에 입력하여 회원의 예측 성향을 예측할 수 있으며, 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 학습된 선호도 예측 모델에 입력하여 회원의 선호도를 예측할 수 있다.And the marriage
결혼 정보 제공 서버(100)는 성향 예측 모델과 선호도 예측 모델에 입력되는 소셜 활동 정보로, 음성 대화 정보 및 메시지 대화 정보에서 추출된 대화 키워드와 SNS 활동 정보에서 추출된 친밀도를 이용할 수 있다.The marriage
이를 위해 결혼 정보 제공 서버(100)는 음성 대화 정보 및 메시지 대화 정보를 언어 모델에 입력하여 대화 키워드를 추출하고, SNS 활동 정보에서 산출된 연락 빈도, 감정 상태를 이용하여 친밀도를 추출할 수 있다.To this end, the marriage
일 실시예의 예측된 성향은 일 기준에 대해 회원을 표현하는 경향 데이터이다. 여기서 일 기준은 다양한 기준으로 설정될 수 있는데, 일례로 내향적/외향적과 같은 성격 관련 기준일 수 있으며, 감각적/직관적과 같은 정보 수집 관련 기준일 수 있으며, 사고/감정과 같은 의사 결정 관련 기준일 수 있으며, 안정적인 직업에 대한 선호도인 직업 선호 관련 기준일 수 있다.The predicted propensity of one embodiment is trend data representing members with respect to a criterion. Here, one criterion may be set in various criteria, for example, it may be a personality-related criterion such as introvert/extrovert, it may be an information collection-related criterion such as sensory/intuitive, it may be a decision-making-related criterion such as thinking/emotion, It may be a criterion related to job preference that is a preference for a stable job.
결혼 정보 제공 서버(100)는 회원 성향을 복수의 기준으로 예측할 수 있다. 이하 본 명세서에서는 제 1 성향을 성격 관련 기준의 성향으로, 제 2 성향을 의사 결정 관련 기준의 성향으로 기술하도록 하겠다. 다만 결혼 정보 제공 서버(100)는 회원 성향을 제 3 성향, 제 4 성향 등 제 N 성향을 추가적으로 예측할 수 있음은 자명하다 하겠다.The marriage
일 실시예의 예측된 선호도는 일 기준에 대해 회원이 선호하는 상대 회원의 성향 범위 데이터이다. 여기서 선호도는 일 기준에서 일정한 범위로 예측될 수 있다.In one embodiment, the predicted preference is data of the disposition range of the other member preferred by the member with respect to one criterion. Here, the preference may be predicted in a certain range from one criterion.
결혼 정보 제공 서버(100)는 예측된 회원의 성향 및 선호도를 수치화할 수 있다. 결혼 정보 제공 서버(100)는 일례로 최소 값이 -100, 최대 값이 100 내에서 회원의 성향이 어떠한 값을 가지는지 수치화하여 예측할 수 있으며, 회원의 선호도가 어떠한 범위 값을 가지는지 수치화하여 예측할 수 있다.The marriage
결혼 정보 제공 서버(100)는 수치화된 회원의 성향 및 선호도를 이용하여, 회원 매칭 좌표를 생성할 수 있다. 일 실시예의 회원 매칭 좌표는 적어도 하나의 성향을 기준으로 회원의 성향과 선호도를 도시할 수 있는 좌표로, 회원 매칭 좌표에서 회원의 성향은 일 포인트(Point)로, 회원의 성향은 일 범위로 도시될 수 있다.The marriage
결혼 정보 제공 서버(100)는 회원 매칭 좌표 내 도시된 회원의 성향 및 선호도를 이용하여, 타겟 회원과 매칭할 상대 회원을 결정할 수 있다. 결혼 정보 제공 서버(100)는 성향이 타겟 회원의 선호도에 포함되는 상대 회원을 추출하여, 타겟 회원과 상대 회원을 매칭시킬 수 있다.The marriage
결혼 정보 제공 서버(100)는 회원의 성향 및 선호도를 단위 시간 별로 예측할 수 있으며, 단위 시간 별로 예측된 회원의 성향 및 선호도를 회원 매칭 좌표에 업데이트할 수 있다. 결혼 정보 제공 서버(100)는 업데이된 회원 매칭 좌표를 이용하여, 성향이 타겟 회원의 선호도에 포함되는 상대 회원을 추출하여, 타겟 회원과 상대 회원을 매칭시킬 수 있다.The marriage
결혼 정보 제공 서버(100)는 매칭된 상대 회원의 프로필을 타겟 회원의 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다.The marriage
결혼 정보 제공 서버(100)의 자세한 구성과 기능에 대해서는 이하 도 2에서 자세힐 설명하도록 한다.The detailed configuration and functions of the marriage
사용자 단말(200)은 회원으로부터 프로필 정보를 입력받아, 입력된 프로필 정보를 결혼 정보 제공 서버(100)에 전송할 수 있다. 전술한 바와 같이, 일 실시예의 프로피 정보는 회원 프로필 및 피드백 정보를 포함할 수 있다The
사용자 단말(200)은 결혼 정보 제공 서버(100)로부터 수신된 상대 회원의 프로필을 사용자에게 출력할 수 있다.The
사용자 단말(200)은 소셜 활동 정보를 소셜 활동 서버(300)로부터 수신하여, 결혼 정보 제공 서버(100)에 전송할 수 있다.The
사용자 단말(200)의 자세한 구성과 기능에 대해서는 이하 도 16에서 자세힐 설명하도록 한다.A detailed configuration and function of the
소셜 활동 서버(300)는 회원에게 소셜 서비스를 제공하는 서버로, 소셜 활동 서버(300)는 회원의 소셜 활동 정보를 결혼 정보 제공 서버(100) 또는 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.The
소셜 활동 서버(300)는 통화 서버(310), 메신저 서버(320) 및 SNS 서버(330)을 포함하여 구성될 수 있다.The
여기서, 통화 서버(310)는 회원 간에 음성/영상 통화 서비스를 제공하도록 구성된 서버로, 통화 서버(310)는 결혼 정보 제공 서버(100) 또는 사용자 단말(200)에 회원 간의 대화 음성 정보를 제공할 수 있으며, 일례로 통신사(SKT, KT, LGT) 서버가 이에 해당될 수 있다.Here, the
그리고, 메신저 서버(320)는 회원 간에 인스턴트 메시지 서비스를 제공하도록 구성된 서버로, 메신저 서버(320)는 결혼 정보 제공 서버(100) 또는 사용자 단말(200)에 회원 간의 대화 메시지 정보를 제공할 수 있으며, 일례로 카카오톡(KakaoTalk), 라인(Line), 와츠앱(Whatsapp) 서비스 운영 서버가 이에 해당될 수 있다.And, the
그리고, SNS 서버(330)는 회원에게 SNS 서비스를 제공하도록 구성된 서버로, SNS 서버(330) 결혼 정보 제공 서버(100) 또는 사용자 단말(200)에게 회원의 SNS 활동 정보를 제공할 수 있으며, 일례로 인스타그램(Instagram), 페이스북(Facebook), 카카오스토리(KakaoStory) 서비스 운영 서버가 이에 해당될 수 있다.And, the
도 2는 일 실시예에 따른 결혼 정보 제공 서버(100)의 구성을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating the configuration of the marriage
도 2에 도시된 바와 같이, 결혼 정보 제공 서버(100)는 통신부(110), 입력부(120), 출력부(130), 메모리(140), 전원 공급부(150) 및 제어부(160)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2 , the marriage
도 2에 도시된 구성들은 본 발명의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 당업자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어/소프트웨어 구성들이 결혼 정보 제공 서버(100)에 추가로 포함될 수 있다.The configuration shown in FIG. 2 is an exemplary diagram for implementing embodiments of the present invention, and appropriate hardware/software configurations at a level obvious to those skilled in the art may be additionally included in the marriage
통신부(110)는 다양한 통신 방식을 통해 외부의 장치와 통신을 수행할 수 있다. 일례로, 통신부(110)는 외부의 사용자 단말(200) 및 소셜 서버(300)와 통신을 수행하여 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.The
입력부(120)는 결혼 정보 제공 서버(100)의 사용자인 관리자의 다양한 입력을 수신하여 제어부(160)로 전달할 수 있다. 특히, 입력부(120)는 터치 센서, (디지털) 펜 센서, 압력 센서, 키, 또는 마이크를 포함할 수 있다. 터치 센서는, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 마이크는 관리자 음성을 수신하기 위한 구성으로, 결혼 정보 제공 서버(100) 내부에 구비될 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 결혼 정보 제공 서버(100)의 외부에 구비되어 결혼 정보 제공 서버(100)와 전기적으로 연결될 수 있다.The input unit 120 may receive various inputs from an administrator who is a user of the marriage
출력부(130)는 다양한 화면을 제공할 수 있다. 일례로, 출력부(130)는 관리자에게 회원 관련된 정보를 출력할 수 있다.The
메모리(140)는 결혼 정보 제공 서버(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)는 프로세서(또는 제어부(160))가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장할 수 있다. 후술하는 서버(100)의 각종 동작은 상기 적어도 하나의 동작에 포함될 수 있다. 특히, 메모리(140)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(140)는 제어부(160)에 의해 액세스되며, 제어부(160)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 발명에서 메모리라는 용어는 메모리(140), 제어부(160) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 결혼 정보 제공 서버(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(140)에는 출력부(130)의 디스플레이 영역에 표시될 각종 화면을 구성하기 위한 프로그램 및 데이터 등이 저장될 수 있다.The
전원 공급부(150)는 제어부(160)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.The
제어부(160)는 통신부(110), 입력부(120), 출력부(130), 메모리(140) 및 전원 공급부(150)와 전기적으로 연결되어, 결혼 정보 제공 서버(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(160)는 프로세서(processor)로 지칭될 수 있다. 특히, 제어부(160)는 메모리(140)에 저장된 다양한 모듈을 이용하여 결혼 정보 제공 서비스를 제공할 수 있다.The
이하에서 설명되는 결혼 정보 제공 서버(100) 상의 다양한 동작은 제어부(160)의 제어에 의해서 수행될 수 있음은 자명할 것이다.It will be apparent that various operations on the marriage
제어부(160)는 통신부(110)를 제어하여, 결혼 정보 서비스의 회원이 사용하는 사용자 단말(200)로부터 프로필 정보를 수신하여 메모리(140)에 저장할 수 있다.The
전술한 바와 같이, 일 실시예의 프로필 정보는 회원 프로필 및 피드백 정보를 포함할 수 있다. 회원 프로필은 회원을 표현하는 다양한 데이터로, 일례로 회원의 이름, 나이, 직업, 키, 체형, 사는 지역, 학교, 음주 여부, 부모 현황, 이상형 정보 등을 포함할 수 있으며, 회원은 사용자 단말(200)을 통해 자신의 프로필을 입력할 수 있다. 그리고 피드백 정보는 상대 회원의 프로필에 대한 피드백 데이터로, 회원은 사용자 단말(200)를 통해 제공된 상대 회원의 프로필을 평가하여, 해당 평가 정보를 피드백 정보로 사용자 단말(200)에 입력할 수 있다.As described above, the profile information according to an embodiment may include a member profile and feedback information. A member profile is a variety of data expressing a member, and for example, the member's name, age, occupation, height, body type, living area, school, drinking status, parental status, ideal type information, etc. may include, and the member is a user terminal ( 200), you can enter your own profile. In addition, the feedback information is feedback data on the profile of the counterpart member, the member may evaluate the profile of the counterpart member provided through the
제어부(160)는 통신부(110)를 제어하여, 사용자 단말(200) 또는 소셜 활동 서버(300)로부터 회원의 소셜 활동 정보를 수신하여, 메모리(140)에 저장할 수 있다.The
전술한 바와 같이, 일 실시예의 소셜 활동 정보는 회원이 소셜 서비스를 이용하면서 생성된 다양한 데이터로, 회원 간의 음성 대화 정보, 메시지 대화 정보, SNS 활동 정보가 이에 포함될 수 있다. 여기서 음성 대화 정보는 상대 회원과 음성/영상 통화를 하면서 생성된 음성 데이터이며, 메시지 대화 정보는 상대 회원과 인스턴트 메시저를 통해 대화를 하면서 생성된 텍스트 데이터이며, SNS 활동 정보는 SNS 서비스 내 활동 이력에 관한 데이터이다.As described above, social activity information according to an embodiment is various data generated while members use social services, and may include voice conversation information, message conversation information, and SNS activity information between members. Here, the voice conversation information is voice data generated while making an audio/video call with the other member, the message conversation information is text data generated while having a conversation with the other member through an instant messager, and the SNS activity information is the activity history within the SNS service. is data about
제어부(160)는 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 이용하여, 머신러닝을 통해 회원의 성향 및 선호도를 예측할 수 있다.The
우선 제어부(160)는 관리자로부터 입력된 성향 학습 데이터를 이용하여 성향 예측 모델을 학습할 수 있으며, 학습된 성향 예측 모델에 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 입력하여, 회원의 성향을 예측할 수 있다.First, the
도 3은 일 실시예에 따른 성향 예측 모델(162)을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for describing a
도 3를 참조하면, 제어부(160)는 성향 예측 모델 학습부(161) 및 성향 예측 모델(162)을 포함할 수 있다. 성향 예측 모델 학습부(161) 및 성향 예측 모델(162)은 제어부(160)의 기능에 따라 나눠진 구성으로, 제어부(160)에서 해당 기능을 모두 실시 가능함은 자명하다 하겠다.Referring to FIG. 3 , the
일 실시예의 성향 예측 모델(162)로서 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 인공 신경망은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다. An artificial neural network may be used as the
성향 예측 모델(162)은 성향 예측 모델 학습부(161)에 의해서 프로필 정보, 소셜 활동 정보 및 성향 정보를 이용하여 지도 학습될 수 있다. 이때 지도 학습이란, 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주어진 입력값에 따른 출력값을 찾는 학습을 의미하며, 정답을 알고 있는 상태에서 이루어지는 학습을 의미한다. 지도 학습에 주어지는 입력값과 출력값 세트를 훈련 데이터(Training Data)라고 한다. 즉, 상술한 프로필 정보, 소셜 활동 정보는 입력 값, 성향 정보는 출력 값으로서, 성향 예측 모델(162)의 지도 학습을 위한 훈련 데이터로 사용될 수 있다.The
일례로 성향 예측 모델 학습부(161)는, 회원의 프로필 정보 또는 소셜 활동 정보를 고유한 제1 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환하여 입력값을 생성하고, 해당 회원의 성향 정보를 고유한 제2 원-핫 벡터로 변환하여 출력값을 생성한 후, 생성된 입력값과 출력값을 이용해 성향 예측 모델(162)를 지도학습할 수 있다. 여기서, 제1 원-핫 벡터 및 제2 원-핫 벡터는 벡터를 구성하는 성분값들 중 하나가 '1'이고, 나머지 성분값들은 '0'으로 구성되는 벡터일 수 있다.For example, the propensity prediction
일 예시에서, 성향 예측 모델(162)은, 입력값을 입력받고 제1 원-핫 벡터의 성분 갯수에 상응하는 노드들을 갖는 입력층, 입력층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 바이어스(bias)를 더하여 출력하는 하나 이상의 은닉층(hidden layer); 및 은닉층의 출력값 각각에 대하여 연결강도(또는 가중치)를 곱하고, 그 결과를 활성화 함수를 이용하여 출력하는 출력층(output layer)을 포함할 수 있다. 여기서 활성화 함수는 LeRU 함수 또는 Softmax 함수일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 연결강도와 바이어스는 지도 학습에 의해 지속적으로 갱신될 수 있다.In one example, the
구체적으로, 성향 예측 모델(162)은, 주어진 입력값(제1 원-핫 벡터)과 출력값(제2 원-핫 벡터)에 따른 손실 함수(loss function)의 출력값이 최소화되도록 지도학습될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수(H(Y, Y`))는, 다음의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.Specifically, the
수학식 1에서 Ym은 제2 원-핫 벡터의 m번째 성분이고, Y`m은 성향 예측 모델(162)에서 제1 원-핫 벡터를 입력받아 출력된 출력 벡터의 m번째 성분일 수 있다.In
상기 훈련 데이터가 많으면 많을수록 성향 예측 모델(162)에 대해서 더 많은 지도 학습을 수행하여, 성향 예측 모델(162)의 정확도를 높일 수 있다.As the amount of training data increases, more supervised learning is performed on the
성향 예측 모델(162)에는 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 일례로 성향 예측 모델(162)은 Bi-LSTM(Bidirectional LSTM)이나, 콘벌루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network; CNN)로 구현될 수 있다.An artificial neural network may be used for the
그리고 결혼 정보 제공 서버(100)는 관리자로부터 입력된 선호도 학습 데이터를 이용하여 선호도 예측 모델을 학습할 수 있으며, 학습된 선호도 예측 모델에 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 입력하여, 회원의 선호도를 예측할 수 있다.And the marriage
도 4는 일 실시예에 따른 선호도 예측 모델(164)을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining a
도 4를 참조하면, 제어부(160)는 선호도 예측 모델 학습부(163) 및 선호도 예측 모델(164)을 포함할 수 있다. 선호도 예측 모델 학습부(163) 및 선호도 예측 모델(164)은 제어부(160)의 기능에 따라 나눠진 구성으로, 제어부(160)에서 해당 기능을 모두 실시 가능함은 자명하다 하겠다.Referring to FIG. 4 , the
선호도 예측 모델 학습부(163)는 수신된 선호도 학습 데이터를 이용하여, 성향 예측 모델(164)을 학습할 수 있다. 여기서, 선호도 학습 데이터는, 입력값으로 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 갖고, 이에 대응하는 선호도 정보를 출력값으로 갖는 훈련 데이터일 수 있다. The preference prediction
일례로 선호도 예측 모델 학습부(163)는 회원의 프로필 정보, 소셜 활동 정보를 고유한 제1 원-핫 벡터로 변환하여 입력값을 생성하고, 이에 대응하는 선호도 정보를 고유한 제2 원-핫 벡터로 변환하여 출력값을 생성한 후, 생성된 입력값과 출력값을 성향 예측 모델(164)에 지도학습할 수 있다. 여기서, 제1 원-핫 벡터 및 제2 원-핫 벡터는 벡터를 구성하는 성분값들 중 하나가 '1'이고, 나머지 성분값들은 '0'으로 구성되는 벡터일 수 있다.For example, the preference prediction
성향 예측 모델(162)과 마찬가지로, 일 실시예의 선호도 예측 모델(164)에도 인공 신경망(Artifical Neural Netwrok)이 이용될 수 있다. 일례로 선호도 예측 모델(164)은 Bi-LSTM(Bidirectional LSTM)이나, 콘벌루셔널 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network; CNN)로 구현될 수 있다.Like the
성향 예측 모델(164)은 선호도 예측 모델 학습부(163)에 의해서 프로필 정보, 소셜 활동 정보와 대응되는 선호도 정보를 이용하여 지도 학습될 수 있다.The
구체적으로 성향 예측 모델(164)은 성향 예측 모델(162)과 마찬가지로, 주어진 입력값(제1 원-핫 벡터)과 출력값(제2 원-핫 벡터)에 따른 손실 함수(loss function)의 출력값이 최소화되도록 지도학습될 수 있다. 여기서 손실 함수는 수학식 1과 동일할 수 있다.In detail, the
지도학습이 완료된 이후, 제어부(160)는, 학습된 선호도 예측 모델(164)에 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 입력값으로 입력하고, 성향 예측 모델(164)의 출력값으로, 회원의 선호도를 출력할 수 있다.After the supervised learning is completed, the
여기서 제어부(160)는 성향 예측 모델(162)과 선호도 예측 모델(164)에 입력되는 소셜 활동 정보로, 음성 대화 정보 및 메시지 대화 정보에서 추출된 대화 키워드와 SNS 활동 정보에서 추출된 친밀도를 이용할 수 있다.Here, the
이를 위해 제어부(160)는 음성 대화 정보 및 메시지 대화 정보에서 대화 키워드를 추출하고, SNS 활동 정보에서 산출된 연락 빈도, 감정 상태를 이용하여 친밀도를 추출할 수 있다.To this end, the
이하에서는 대화 키워드 및 친밀도를 추출하는 방법에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, a method of extracting conversational keywords and intimacy will be described.
우선 제어부(160)는 음성 파일로 구성된 음성 대화 정보를 텍스트(Text) 정보로 변환할 수 있다. 도 5는 일 실시예에 따른 음성 대화 정보를 텍스트 정보로 변환하는 방법의 개념도이다.First, the
제어부(160)는 음성 인식 모듈(165)을 포함할 수 있으며, 음성 인식 모듈(165)은 음성 대화 정보로부터 복수 명의 화자의 음성 입력이 수신되면, 입력된 음성을 인식하고 텍스트로 전사한 텍스트 정보를 생성할 수 있다.The
더 나아가 음성 인식 모듈(165)가 음성 인식 시 화자를 구분한다면, 도 5에 도시된 바와 같이 텍스트 정보에 전사되는 음성은 화자별로 구분되어 표시될 수 있을 것이다. 음성 대화의 경우, 화자를 구분하는 것이 중요할 수 있기 때문이다.Furthermore, if the voice recognition module 165 identifies a speaker during voice recognition, as shown in FIG. 5 , the voice transcribed into the text information may be displayed separately for each speaker. This is because, in the case of voice conversations, it can be important to distinguish the speaker.
제어부(160)는 메시지 대화 정보를 음성 인식 모듈(165)에서 추출된 텍스트 정보의 양식에 맞게 변환할 수 있다. 즉, 제어부(160)는 음성 대화 정보와 메시지 대화 정보를 동일한 양식의 텍스트 정보로 변환할 수 있다.The
제어부(160)는 음성 대화 정보와 메시지 대화 정보가 변환된 텍스트 정보를 이용하여, 회원 간의 대화 키워드를 추출할 수 있다.The
도 6은 일 실시예에 따른 대화 키워드 추출 방법의 흐름도이다.6 is a flowchart of a method for extracting conversational keywords according to an embodiment.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 대화 키워드 추출 방법은 형태소 분석 단계(S100), 후보 키워드 추출 단계(S110), 필터링 수행 단계(S120), 랭크 산출 단계(S130) 및 대화 키워드 추출 단계(S140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the dialog keyword extraction method according to an embodiment includes a morpheme analysis step (S100), a candidate keyword extraction step (S110), a filtering performing step (S120), a rank calculation step (S130), and a dialog keyword extraction step ( S140) may be included.
우선 형태소 분석 단계(S100)로, 제어부(103)는 대화 키워드를 추출하기 위한 대상인 텍스트 정보의 형태소를 분석한다. 여기서 텍스트 정보는 복수 개의 단어로 구성될 수 있다. 이하, 대화 키워드의 추출 대상이 되는 텍스트 정보를 간편하게 '추출 대상 문서'라고 호칭하기로 한다.First, in the morpheme analysis step ( S100 ), the controller 103 analyzes the morpheme of text information, which is a target for extracting dialogue keywords. Here, the text information may consist of a plurality of words. Hereinafter, text information, which is an extraction target of a conversational keyword, will be simply referred to as an 'extraction target document'.
그리고 후보 키워드 추출 단계(S110)로, 제어부(103)는 소정 형태소 패턴에 해당하는 단어(들)를 키워드 후보로 추출한다. 일례로, 'NNG XSN NNG'이라는 형태소 패턴에 해당하는 단어(들)를 키워드 후보로 추출할 수 있다.Then, in the candidate keyword extraction step ( S110 ), the controller 103 extracts the word(s) corresponding to the predetermined morpheme pattern as keyword candidates. As an example, word(s) corresponding to a morpheme pattern of 'NNG XSN NNG' may be extracted as a keyword candidate.
아래 표 1은 형태소 코드의 일부이다. 즉, 일 실시예에서는 일반적으로 키워드로 사용되는 형태소들의 패턴(들)을 기 저장하고, 해당 형태소 패턴을 갖는 키워드를 후보로 선정하도록 하는 것이다.Table 1 below is a part of the morpheme code. That is, in one embodiment, pattern(s) of morphemes generally used as keywords are previously stored, and a keyword having the corresponding morpheme pattern is selected as a candidate.
그리고 필터링 수행 단계(S120)로, 제어부(160)는 추출된 키워드 후보에 대해 문법성 및 출현 빈도 중 하나 이상을 고려하여 필터링을 수행할 수 있다. 문법성을 고려하여 필터링한다는 것은, 키워드 후보 중에서 문법에 맞지 않는 단어(들)를 제거한다는 의미이다. 출현 빈도란 '추출 대상 문서'에서의 출현 빈도를 의미할 수 있다. 출현 빈도가 높지 않는 단어(들)는, 중요도가 높지 않는 것으로 판단하여, 키워드 후보에서 제거하도록 필터링 될 수 있다.In addition, in the filtering step ( S120 ), the
전술한 필터링은, 키워드 후보로서 적합하지 않는 키워드를 간단한 방법으로 개략적으로 걸러내는 역할을 할 수 있다.The above-described filtering may serve to roughly filter out keywords that are not suitable as keyword candidates in a simple way.
특히 일실시예에 따르면 필터링 단계는 언어 모델(Language Model, LM)을 이용할 수 있다. 언어 모델이란, 연속되는 적어도 두 개의 단어 시퀀스(단어 순서열)에 대한 확률 분포(Probability Distribution)를 의미한다. 즉, 언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스에 확률을 할당하는 모델을 의미한다. 언어 모델은 특정 단어 시퀀스가 사용될 확률을 계산한다.In particular, according to an embodiment, the filtering step may use a Language Model (LM). The language model means a probability distribution for at least two consecutive word sequences (word sequences). In other words, it means a model that assigns probabilities to word sequences to model the phenomenon of language. The language model calculates the probability that a particular sequence of words will be used.
도 7은 일 실시예에 따른 언어 모델의 개념도이다.7 is a conceptual diagram of a language model according to an embodiment.
일실시예에 따라 언어 모델을 적용하는데 있어서, 두 가지 종류의 언어 모델을 조합하여 활용할 수 있다. 두 가지 종류 중 하나는 문법을 고려하는 문법성을 중점적으로 고려하기 위하여 신뢰성이 높은 소스로부터 학습을 수행한 '문법성 언어 모델'이고, 나머지 하나는 '추출 대상 문서' 내의 내용을 반영하기 위한 '정보성 언어 모델'이다.In applying the language model according to an embodiment, two types of language models may be combined and utilized. One of the two types is a 'grammar language model' that learns from a reliable source in order to focus on grammatical characteristics considering grammar, and the other is a 'grammar language model' for reflecting the contents in the 'extraction target document'. informational language model.
'추출 대상 문서'자체의 내용은 음성 입력을 텍스트로 전사한 것일 수 있기 때문에 문법적인 신뢰도는 높지 않을 수 있다. 그렇기 때문에 일실시예에서는, 단어 시퀀스에 대해서 문법성을 분석하기 위하여, '문법성 언어 모델'을 활용하도록 제안한다.Since the content of the 'extraction target document' itself may be a transcription of a voice input into text, the grammatical reliability may not be high. Therefore, in one embodiment, it is proposed to use a 'grammar language model' in order to analyze grammatical properties of a word sequence.
이를 위해서 제어부(160)는, '추출 대상 문서'로부터 ngram(unigram, bigram 등)을 추출하고, 추출된 내용을 기초로 '문법성 언어 모델'을 학습할 수 있다.To this end, the
'정보성 언어 모델(604)'은 '추출 대상 문서' 내에서의 내용을 반영하는 모델이다. 해당 '추출 대상 문서' 내에서 특정 단어 시퀀스가 얼마나 자주 사용되는지에 대한 확률을 계산하기 위함이다. 즉, '정보성 언어 모델'의 분석 소스는 '추출 대상 문서'가 될 것이다.The 'information language model 604' is a model that reflects the contents in the 'extraction target document'. This is to calculate the probability of how often a specific word sequence is used within the corresponding 'extraction target document'. In other words, the analysis source of the 'information language model' will be the 'extraction target document'.
이를 위해서, 제어부(160)는 '추출 대상 문서'로부터 ngram을 추출하고, 이로부터 '정보성 언어 모델'을 학습할 수 있다. 간단하게 '정보성 언어 모델'은, '추출 대상 문서'를 기반으로 학습한 모델을 의미한다.To this end, the
제어부(160)는 '문법성 언어 모델'과 '정보성 언어 모델'을 함께 고려하여 필터링을 수행할 수 있다. 두 종류의 모델을 함께 고려할 경우, 문법성과 출현 빈도를 모두 고려하는 필터링을 수행할 수 있을 것이다. 일실시예에서는 두 종류의 모델을 함께 활용하기 위하여, 'pointwise KL(kullback) divergence'를 활용하도록 제안한다. 하지만 'pointwise KL(kullback) divergence'를 활용하는 것은 하나의 예시일 뿐, 본 발명이 이러한 방법에 한정되는 것은 아니다.The
그리고 랭크 산출 단계(S130)로, 제어부(160)는 필터링된 키워드 후보들 각각에 대해서 랭크를 산출할 수 있다. 여기서 랭크는 '추출 대상 문서' 상에서 해당 키워드가 가지는 가중치(weight)에 기초하여 결정되며, '추출 대상 문서' 상에서 키워드의 중요도를 의미할 수 있을 것이다. 즉, 가중치란 키워드 후보들 간에 상대적인 순위를 결정하기 위한 중요도 점수를 의미한다. 제어부(160)는 다양한 접근 방법으로 산출된 가중치들을 조합하여 종합 가중치를 획득할 수 있다.In addition, in the rank calculation step ( S130 ), the
그리고 대화 키워드 추출 단계(S140)로, 제어부(160)는 산출된 랭크에 기초하여 중요도가 낮은 키워드 후보는 제외하여, 대화 키워드를 추출할 수 있다. 제어부(160)는 최종 선정하고자 하는 키워드의 개수가 N일 때, N*(N-1)의 키워드를 남기고 나머지는 제외시키도록 할 수 있다. 왜냐하면, 남은 키워드 후보에 대해서 의미적 중복을 제거해야 하는데, 의미적 중복을 고려하기 위한 연산량이 많기 때문이다. 즉, 연산량의 효율적인 관리를 위하여, 중요도가 낮은 키워드 후보를 제거시키는 것이다.In addition, in the dialog keyword extraction step ( S140 ), the
이어서 제어부(160)는 남아 있는 키워드 후보들 간의 의미적 중복을 고려하여, 중복된 키워드를 제거할 수 있다. 즉 중복되는 키워드들에 대해서 대화 키워드만을 남기고 제거시키는 것이다.Subsequently, the
이로써, 제어부(160)는 텍스트 정보에서 대화 키워드를 추출할 수 있다.Accordingly, the
그리고 제어부(160)는 소셜 활동 정보를 이용하여, 회원 간의 친밀도를 추출할 수 있다. 이를 위해, 제어부(160)는 SNS 서버(330)로부터 회원과 적어도 하나의 지인의 정보, 게시물을 수집하고, 수집된 게시물을 기초로 연락 빈도, 감정 상태를 분석하여, 친밀도를 추출할 수 있다.In addition, the
제어부(160)는 SNS 서버(330) 상에서 회원의 사용자 단말(200) 고유의 정보를 회원 정보로서 추출하고, 회원과 지인 관계를 형성하고 있는 지인 정보를 추출할 수 있다. 여기서, 회원 정보 및 지인 정보는 회원 및 지인의 사진, 이메일 주소, 소셜 네트워크 서비스 ID, 성별, 취미, 연령, 직업, 직장, 학력, 전화번호, 생년월일 및 주소 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있으며 이에 한정되지 않는다.The
제어부(160)는 특정 기간 내의 회원과 지인 간에 등록된 게시물을 수집할 수 있다. 구체적으로, 제어부(160)는 수집된 회원과 지인의 ID 정보를 기초로, 회원과 지인 간의 게시물을 수집할 수 있다.The
제어부(160)는 특정 기간 내에 회원과 지인 간에 등록된 게시물의 수를 카운팅하고, 카운팅된 수에 따라 회원과 지인 간의 연락 빈도를 산출할 수 있다. 일례로, 제어부(160)는 날짜별로 회원과 지인간에 게시물의 수를 카운팅하고, 특정 기간동안 날짜별로 카운팅된 게시물의 수를 누적하여 회원과 지인 간의 누적 연락 빈도의 수치를 산출할 수 있다. 이때, 누적 연락 빈도가 높을수록 회원과 지인 간의 친밀도가 높은 것으로 설정할 수 있다.The
제어부(160)는 게시물의 내용을 파싱(parsing)하여 형태소를 추출하고, 추출된 형태소를 미리 설정된 기준에 따라 회원과 지인 간의 감정 상태 수치를 산출할 수 있다.The
제어부(160)는 파싱된 형태소가 메모리부(140)에 미리 저장된 감정 상태 데이터베이스에 매칭되는지 판단한다. 여기서 감정 상태 데이터베이스는 단어, 감정 상태 수치 및 감정 상태 항목을 소정의 기준으로 상호 매칭시킨 목록일 수 있다. 예컨대, 감정 상태 데이터베이스는 단어 ‘행복’, 감정 상태 수치 ‘6.08’ 및 희노애락(喜努哀樂)의 4가지 감정 상태 항목 중 ‘희(喜)’를 상호 매칭시킬 수 있다. 즉, 제어부(160)는 파싱된 형태소가 감정 상태 데이터베이스 내의 단어인지 확인하고, 감정 상태 데이터 베이스 내의 단어이면 단어와 매칭되는 감정 상태 수치를 검색하고, 상기 검색된 수치를 해당 감정 상태 항목에 누산시킬 수 있다.The
제어부(160)는 산출된 연락 빈도 및 감정 상태에 따라 회원과 지인의 친밀도를 추출할 수 있다. 제어부(160)는 연락 빈도와 감정 상태의 합으로 친밀도를 계산할 수 있으며, 연락 빈도 또는 감정 상태에 가중치를 주어 친밀도를 계산할 수 있다.The
제어부(160)는 추출된 친밀도를 이용하여, 회원과 지인 간의 인맥 지도를 생성할 수 있다. 친밀도가 높을수록 회원과 지인 간을 연결한 선의 길이를 짧게 설정할 수 있으며, 친밀도가 낮을수록 회원과 지인 간을 연결한 선의 길이를 길게 설정할 수 있다. 즉, 제어부(160)는 산출된 친밀도가 상대적으로 높은 지인을 다른 지인들보다 사용자에게 가까운 위치에 해당 지인을 위치시킬 수 있다.The
도 8은 일 실시예에 따른 친밀도가 반영된 SNS 인맥 정보를 도시한 도면이다.8 is a diagram illustrating SNS personal information in which intimacy is reflected according to an embodiment.
전술한 바와 같이, 일 실시예의 예측된 성향은 일 기준에 대해 회원을 표현하는 경향 데이터이다. 여기서 일 기준은 다양한 기준으로 설정될 수 있는데 일례로 내향적/외향적과 같은 성격 관련 기준일 수 있으며, 감각적/직관적과 같은 정보 수집 관련 기준일 수 있으며, 사고/감정과 같은 의사 결정 관련 기준일 수 있으며, 안정적인 직업에 대한 선호도인 직업 선호 관련 기준일 수 있다.As noted above, the predicted propensity of one embodiment is trend data representing members with respect to a criterion. Here, the work standard may be set in various standards. For example, it may be a personality-related standard such as introvert/extrovert, it may be an information collection-related standard such as sensory/intuitive, it may be a decision-making-related standard such as thinking/emotion, and stable It may be a criterion related to job preference that is a preference for a job.
제어부(160)는 회원 성향을 복수의 기준으로 예측할 수 있다. 일례로, 제어부(160)는 성격 관련 기준의 성향으로 제 1 성향을, 의사 결정 관련 기준의 성향으로 제 2 성향을 예측할 수 있으며, 추가적으로 회원의 제 3 성향, 제 4 성향 등 제 N 성향을 예측할 수 있다.The
그리고 일 실시예의 예측된 선호도는 일 기준에 대해 회원이 선호하는 상대 회원을 표현하는 경향 데이터이다. 여기서 선호도는 일 기준에서 일정한 범위로 예측될 수 있다.In addition, the predicted preference according to an embodiment is trend data representing a member's preference for a member with respect to one criterion. Here, the preference may be predicted in a certain range from one criterion.
제어부(160)는 예측된 회원의 성향 및 선호도를 수치화할 수 있다. 제어부(160)는 일례로 최소 값이 -100, 최대 값이 100 내에서 회원의 성향이 어떠한 값을 가지는지 수치화하여 예측할 수 있으며, 회원의 선호도가 어떠한 범위 값을 가지는지 수치화하여 예측할 수 있다.The
제어부(160)는 수치화된 회원의 성향 및 선호로를 이용하여, 회원 매칭 좌표를 생성할 수 있다. 일 실시예의 회원 매칭 좌표는 적어도 하나의 성향을 기준으로 회원의 성향과 선호도를 도시할 수 있는 좌표로, 회원의 성향은 일 포인트(Point)로, 회원의 성향은 일 범위로 도시될 수 있다.The
도 9는 일 실시예에 따른 회원 매칭 좌표(500)를 도시한 도면이다.9 is a diagram illustrating member matching coordinates 500 according to an embodiment.
도 9에 도시된 회원 매칭 좌표(500)는 제 1 성향(성격 기준) 및 제 2 성향(의사 결정 기준)을 기준으로, 제 1 성향을 X축으로, 제 2 성향을 Y축으로 생성된 2차원 좌표이다.The member matching coordinates 500 shown in FIG. 9 are 2 generated based on the first tendency (personality criterion) and the second tendency (decision making criterion), the first tendency as the X axis, and the second tendency as the Y axis dimensional coordinates.
제어부(160)는 예측된 회원의 성향 및 선호도를 생성된 회원 매칭 좌표(500)에 도시할 수 있다.The
도면에도 보는 바와 같이, 회원 매칭 좌표(500)가 2차원 좌표인 경우, 회원의 성향은 2차원 포인트(Point)로, 회원의 선호도는 중심과 반경을 가지는 2차원 원으로 회원 매칭 좌표(500)에 도시될 수 있다. 도면에는 일 실시예의 선호도가 원으로 도시되어 있으나, 이는 일례에 불과하고 선호도의 예측 값에 따라 다양한 형태로 도시될 수 있다.As shown in the drawing, when the member matching coordinates 500 are two-dimensional coordinates, the member's tendency is a two-dimensional point, and the member's preference is a two-dimensional circle having a center and a radius. can be shown in In the drawings, the preference according to an embodiment is shown as a circle, but this is only an example and may be shown in various forms according to the predicted value of the preference.
제어부(160)는 회원 매칭 좌표(500)를 도면과 같은 2차원 좌표가 아닌 3가지 성향에 따른 3차원 좌표로, N가지 성향에 따른 N차원 좌표로 생성할 수 있으며, 좌표의 기준이되는 성향의 종류는 관리자나 회원의 선택에 의해 결정될 수 있다.The
제어부(160)는 회원 매칭 좌표(500)를 이용하여, 타겟 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정할 수 있다. 구체적으로 제어부(160)는 성향이 타겟 회원의 선호도에 포함되는 회원을 추출하여, 해당 회원을 타겟 회원의 상대 회원으로 결정할 수 있다. 이에 따라, 제어부(160)는 타겟 회원과 상대 회원을 매칭시킬 수 있다.The
도 10은 일 실시예에 따른 회원 매칭 방법을 설명하기 위한 도면이다.10 is a diagram for explaining a member matching method according to an embodiment.
제어부(160)는 회원 매칭 좌표(500)에 모든 회원의 성향을 도시할 수 있다. 그리고 타겟 회원을 매칭시키기 위해, 제어부(160)는 타겟 회원의 선호도를 회원 매칭 좌표(500)에 도시할 수 있다.The
제어부(160)는 성향이 타겟 회원의 선호도에 포함된 회원을 상대 회원으로 결정하고, 타겟 회원과 상대 회원을 매칭시킬 수 있다. 도면에서는 타겟 회원인 회원1의 선호도가 회원 매칭 좌표(500)에 도시되어 있으며, 성향이 타겟 회원의 선호도 범위에 포함된 회원4와 회원6을 상대 회원으로 결정된다. 제어부(160)는 회원1을 회원4와 회원6과 매칭시킬 수 있다.The
제어부(160)는 성향이 타겟 회원의 선호도에 동일하게 포함된다 하더라도, 타겟 회원과 성향 벡터 거리(d, 성향 포인트 간의 거리)가 가까운 상대 회원에 대해 우선순위를 높게 설정할 수 있다.The
도면에서 보면, 제어부(160)는 타겟 회원인 회원1과 성향 벡터 거리(d)가 가까운 회원4에 대해 회원6 보다 우선순위를 높게 설정할 수 있다.Referring to the drawing, the
제어부(160)는 회원의 성향 및 선호도를 단위 시간 별로 예측할 수 있으며, 단위 시간 별로 예측된 회원의 성향 및 선호도를 회원 매칭 좌표(500)에 업데이트할 수 있다. 결혼 정보 제공 서버(100)는 업데이된 회원 매칭 좌표(500)를 이용하여, 성향이 타겟 회원의 선호도에 포함되는 상대 회원을 결정하여, 회원과 상대 회원을 매칭시킬 수 있다.The
도 11은 일 실시예에 따른 단위 시간 별 업데이트되는 성향 및 선호도를 도시한 도면이다.11 is a diagram illustrating tendencies and preferences updated for each unit time according to an embodiment.
제어부(160)는 단위 시간마다 회원의 소셜 활동 정보를 수신하여, 수신된 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델(162)과 선호도 예측 모델(164)에 입력하여, 단위 시간 별로 업데이트된 성향 및 선호도를 계산할 수 있다.The
제어부(160)는 단위 시간 별로 계산된 회원의 성향 및 선호도를 회원 매칭 좌표(500)에 업데이트할 수 있다.The
제어부(160)는 단위 시간을 다양한 시간(일례로, 1시간, 1일, 1주일 등)으로 설정가능하며, 단위 시간을 관리자 또는 회원으로부터 입력받아 설정할 수 있다.The
도면에서 회원1의 성향은 +X축, -Y축으로 변화된 것으로 볼 수 있으며, 선호도의 중심은 -X축, -Y축으로, 반경은 작아지도록 변화된 것을 볼 수 있다.In the drawing, it can be seen that the tendency of
제어부(160)는 변경된 타겟 회원의 성향 및 선호도에 따라, 상대 회원을 결정하고, 결정된 상대 회원을 타겟 회원에게 매칭시킬 수 있다.The
일 실시예의 선호도는 제 1 선호도와 제 2 선호도로 구성될 수 있다. 여기서, 제 1 선호도는 전술한 선호도 예측 모델(164)에서 출력 값으로 도출된 선호 성향의 범위 값이며, 제 2 선호도는 제 1 선호도로부터 생성된 선호 성향의 범위 값이다. 제 2 선호도의 범위는 제 1 선호도의 범위를 포함할 수 있다.The preference according to an embodiment may be composed of a first preference and a second preference. Here, the first preference is a range value of a preference tendency derived as an output value from the above-described
제어부(160)는 선호도 예측 모델(164)로부터 예측된 선호도를 제 1 선호도로 설정하고, 제 1 선호도를 이용하여 제 2 선호도를 생성할 수 있다.The
제어부(160)는 다양한 방법을 이용하여, 제 1 선호도로부터 제 2 선호도를 생성할 수 있다. 일례로, 제어부(160)는 중심은 제 1 선호도와 중심과 동일하고, 반경은 제 1 선호도의 반경 보다 큰 제 2 선호도를 생성할 수 있으며, 중심은 제 1 선호도의 중심에서 회원의 성향 방향으로 n% 이동하고, 반경은 제 1 선호도의 반경에서 k% (n<k) 큰 제 2 선호도를 생성할 수 있다.The
도 12는 일 실시예에 따른 제 2 선호도를 설명하기 위한 개념도이다.12 is a conceptual diagram for explaining a second preference according to an embodiment.
도 12를 참조하면, 회원1의 제 2 선호도는 중심이 제 1 선호도와 동일하고, 반경이 제 1 선호도보다 크게 생성됨을 볼 수 있다. 다만, 제어부(160)는 다양한 방법으로 제 1 선호도를 이용하여 제 2 선호도를 생성할 수 있으므로, 본 발명은 도면 내용에 한정되지 아니하고, 제 1 선호도의 범위를 모두 포함하는 다양한 형태의 제 2 선호도를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 12 , it can be seen that
다른 실시예로, 제어부(160)는 제 1 선호도 및 제 2 선호도를 이용하여, 회원 매칭을 수행할 수 있다.In another embodiment, the
도 13은 다른 실시예에 따른 회원 매칭 방법을 설명하기 위한 도면이다.13 is a diagram for explaining a member matching method according to another embodiment.
도 13을 참조하면, 회원 매칭 좌표(500)에 회원1의 성향, 제 1 선호도, 제 2 선호도가 도시되어 있다. 그리고, 회원 매칭 좌표(500)에는 단위 시간별로 변동되는 다른 회원(회원A, 회원B, 회원C)의 성향이 도시 되어 있다.Referring to FIG. 13 ,
제어부(160)는 N 단위 시간에 변동된 성향이 타겟 회원의 제 2 선호도에 포함되고, N-1 단위 시간에서 N 단위 시간에 변동된 성향 변동 방향(성향 벡터 방향)이 제 1 선호도를 향하는 경우, 해당 회원을 상대 회원으로 설정할 수 있다.When the disposition changed in N unit time is included in the second preference of the target member, and the disposition change direction (propensity vector direction) changed from N-1 unit time to N unit time is toward the first preference , the corresponding member can be set as the other member.
도면에서, 회원A, 회원B는 N 단위 시간 후 성향이 타겟 회원인 회원1의 제 2 선호도에 포함되며, N-1 단위 시간에서 N 단위 시간으로의 성향 이동 방향이 타겟 회원의 제 1 선호도를 향하므로, 회원A와 회원B를 회원1의 상대 회원으로 설정할 수 있다.In the drawing, member A and member B are included in the second preference of
도면에서, 회원C는 N 단위 시간 후 성향이 타겟 회원인 회원1의 제 2 선호도에 포함되나, N-1 단위 시간에서 N 단위 시간으로의 성향 이동 방향이 회원1의 제 1 선호도를 향하지 않으므로, 회원C를 회원1의 상대 회원으로 설정하지 않을 수 있다.In the drawing, member C is included in the second preference of
제어부(160) 통신부(110)를 제어하여, 매칭된 상대 회원의 프로필을 타겟 회원의 사용자 단말(200)에 전송할 수 있다.The
도 14는 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)의 구성을 도시한 도면이다. 이하, 도 14에 도시된 사용자 단말(200)를 구성하는 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.14 is a diagram illustrating a configuration of a
무선 통신부(210)는 사용자 단말(200)와 무선 통신 시스템 사이의 무선 통신 또는 사용자 단말(200)와 사용자 단말(200)가 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 수행하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신부(210)는 방송 수신 모듈(211), 이동통신 모듈(212), 무선 인터넷 모듈(213), 근거리 통신 모듈(214) 및 위치정보 모듈(215) 등을 포함할 수 있다.The
방송 수신 모듈(211)은 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 여기에서, 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 한편, 방송 관련 정보는 이동통신망을 통하여도 제공될 수 있으며, 이러한 경우에는 이동통신 모듈(312)에 의해 수신될 수 있다.The
또한, 이동통신 모듈(212)은 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.In addition, the
무선 인터넷 모듈(213)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 사용자 단말(200)에 내장되거나 외장 될 수 있다.The
근거리 통신 모듈(214)은 근거리 통신을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신 기술로, 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.The short-
또한, 위치정보 모듈(215)은 사용자 단말(200)의 위치를 확인하거나 얻기 위한 모듈이다. 일례로 GPS(Global Position System) 모듈을 들 수 있다. GPS 모듈은 복수 개의 인공위성으로부터 위치 정보를 수신한다. 여기에서, 위치 정보는 위도 및 경도로 표시되는 좌표 정보를 포함할 수 있다.Also, the
한편, A/V(Audio/Video) 입력부(220)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(221)와 마이크(222) 등이 포함될 수 있다. 카메라(221)는 화상 통화 모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리한다. 그리고, 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(251)에 표시될 수 있다.Meanwhile, the A/V (Audio/Video)
카메라(221)에서 처리된 화상 프레임은 메모리(360)에 저장되거나 무선 통신부(210)를 통하여 외부로 전송될 수 있다. 카메라(221)는 사용자 단말(200)의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수도 있다.The image frame processed by the
마이크(222)는 통화모드 또는 녹음모드, 음성인식 모드 등에서 마이크로폰(Microphone)에 의해 외부의 음향 신호를 입력받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 그리고, 처리된 음성 데이터는 통화 모드인 경우 이동통신 모듈(212)을 통하여 이동통신 기지국으로 송신 가능한 형태로 변환되어 출력될 수 있다. 마이크(222)는 외부의 음향 신호를 입력받는 과정에서 발생하는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 구현할 수 있다.The
사용자 입력부(230)는 사용자로부터 입력 동작을 받아들여, 사용자 단말(200)의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다.The
센싱부(240)는 사용자 단말(200)의 위치, 사용자 접촉 유무, 사용자 단말(200)의 방위, 사용자 단말(200)의 가속/감속 등과 같이, 사용자 단말(200)의 현 상태를 감지하여 사용자 단말(200)의 동작을 제어하기 위한 센싱 신호를 발생시킨다.The
인터페이스부(270)는 사용자 단말(200)에 연결되는 모든 외부기기와의 인터페이스 역할을 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 포함될 수 있다.The
출력부(250)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 알람(alarm) 신호의 출력을 위한 것으로, 이에는 디스플레이부(251)와 음향 출력 모듈(252), 알람부(253) 등이 포함될 수 있다.The
디스플레이부(251)는 사용자 단말(200)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 예를 들어, 단말기가 통화 모드인 경우, 통화와 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시한다. 그리고, 사용자 단말(200)가 화상 통화 모드 또는 촬영 모드인 경우, 촬영 또는/및 수신된 영상 또는 UI, GUI를 표시한다.The
한편, 전술한 바와 같이, 디스플레이부(251)와 터치 패드가 상호 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(251)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(251)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(200)의 구현 형태에 따라, 디스플레이부(251)는 2개 이상 존재할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)에 외부 디스플레이부(미도시)와 내부 디스플레이부(미도시)가 동시에 구비될 수 있다.Meanwhile, as described above, when the
음향 출력 모듈(252)은 호 신호 수신, 통화모드 또는 녹음 모드, 음성인식 모드, 방송수신 모드 등에서, 무선 통신부(210)로부터 수신되거나 메모리(260)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력 모듈(352)은 사용자 단말(200)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음 등)과 관련된 음향 신호를 출력한다. 이러한 음향 출력 모듈(252)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.The
알람부(253)는 사용자 단말(200)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 단말기에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력 등이 있다. The
메모리(260)는 제어부(280)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 폰북, 메시지, 정지영상, 동영상 등)의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다.The
메모리(260)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.The
제어부(280)는 통상적으로 단말기의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 음성 통화, 데이터 통신, 화상 통화 등을 위한 관련된 제어 및 처리를 수행한다. 또한, 제어부(280)는 멀티 미디어 재생을 위한 멀티미디어 모듈(281)을 구비할 수도 있다. 멀티미디어 모듈(281)은 제어부(280) 내에 구현될 수도 있고, 제어부(280)와 별도로 구현될 수도 있다.The
제어부(280)는 전술한 결혼 정보 제공 방법을 구현하기 위한 단말기의 다양한 동작을 제어한다.The
전원 공급부(290)는 제어부(280)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다.The
한편, 상술한 결혼 정보 제공 서버(100)의 동작 중 적어도 일부 또는 전부는 사용자 단말(200)에서 구현될 수도 있다. 이때, 사용자 단말(200)에는 결혼 정보 제공 서버(100)와 통신하여 상술한 결혼 정보 제공 서버(100)의 동작을 수행하기 위한 애플리케이션이 미리 설치될 수 있다.Meanwhile, at least some or all of the operations of the above-described marriage
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 통신 과정에서 적용될 수 있는 무선 통신 시스템을 나타낸 도면이다. 도 16은 도 15에 따른 무선 통신 시스템에서 기지국을 나타낸 도면이다. 도 17는 도 15에 따른 무선 통신 시스템에서 단말을 나타낸 도면이다. 도 18은 도 15에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 나타낸 도면이다.15 is a diagram illustrating a wireless communication system that can be applied in a communication process according to an embodiment of the present invention. 16 is a diagram illustrating a base station in the wireless communication system of FIG. 15 . 17 is a diagram illustrating a terminal in the wireless communication system of FIG. 15 . 18 is a diagram illustrating a communication interface in the wireless communication system according to FIG. 15 .
이하에서는 각종 서버들과 단말들 사이의 통신을 지원하는 무선 통신 네트워크 시스템의 일례를 구체적으로 예를 들어 설명한다. 다음 설명에서, 제1 노드(장치)는 앵커/도너 노드 또는 앵커/도너 노드의 CU(centralized unit) 일 수 있고, 제2 노드(장치)는 앵커/도너 노드 또는 릴레이 노드의 DU(distributed unit) 일 수 있다.Hereinafter, an example of a wireless communication network system supporting communication between various servers and terminals will be described in detail as an example. In the following description, a first node (device) may be an anchor/donor node or a centralized unit (CU) of an anchor/donor node, and a second node (device) may be an anchor/donor node or a distributed unit (DU) of a relay node. can be
무선 통신 시스템에서 무선 채널을 사용하는 노드의 일부로 기지국(base station, BS), 단말, 서버 등이 포함될 수 있다.As a part of a node using a radio channel in a wireless communication system, a base station (BS), a terminal, a server, and the like may be included.
기지국은 단말 및 단말에 무선 액세스를 제공하는 네트워크 인프라이다. 기지국은 신호가 전송될 수 있는 거리에 따라 소정의 지리적 영역으로 정의된 커버리지를 갖는다.A base station is a network infrastructure that provides wireless access to terminals and terminals. A base station has coverage defined as a certain geographic area according to the distance over which signals can be transmitted.
기지국은 "기지국"과 마찬가지로 "액세스 포인트(access point, AP)", "이노드비(enodeb, eNB)", "5 세대(5th generation, 5G) 노드", "무선 포인트(wireless point)", "송/수신 포인트(transmission/reception point, TRP)" 지칭될 수 있다.A base station is an "access point (AP)", "enodeb (eNB)", "5th generation (5G) node", "wireless point", " It may be referred to as a "transmission/reception point (TRP)".
기지국, 단말 및 단말은 밀리미터 파(millimeter wave, mmWave) 대역(예: 28GHz, 30GHz, 38GHz, 60GHz)으로 무선 신호를 송수신할 수 있다. 이때, 채널 이득 향상을 위해 기지국, 단말 및 단말은 빔포밍을 수행할 수 있다. 빔포밍은 송신 빔포밍 및 수신 빔포밍을 포함할 수 있다. 즉, 기지국, 단말 및 단말은 송신 신호와 수신 신호에 지향성을 부여할 수 있다. 이를 위해 기지국, 단말 및 단말은 빔 탐색 절차 또는 빔 관리 절차를 통해 서빙 빔을 선택할 수 있다. 그 후, 통신은 서빙 빔을 운반하는 자원과 준 동일위치(quasi co-located) 관계에 있는 자원을 사용하여 수행될 수 있다.The base station, the terminal, and the terminal may transmit and receive radio signals in millimeter wave (mmWave) bands (eg, 28 GHz, 30 GHz, 38 GHz, 60 GHz). In this case, the base station, the terminal, and the terminal may perform beamforming to improve the channel gain. Beamforming may include transmit beamforming and receive beamforming. That is, the base station, the terminal, and the terminal may impart directivity to the transmitted signal and the received signal. To this end, the base station, the terminal, and the terminal may select a serving beam through a beam discovery procedure or a beam management procedure. Thereafter, communication may be performed using a resource that is in a quasi co-located relationship with a resource carrying the serving beam.
첫 번째 안테나 포트 및 두 번째 안테나 포트는 첫 번째 안테나 포트의 심볼이 전달되는 채널의 대규모 속성이 두 번째 안테나 포트의 심볼이 전달되는 채널에서 유추될 수 있는 경우 준 동일위치 위치에 있는 것으로 간주된다. 대규모 속성은 지연 확산, 도플러 확산, 도플러 시프트, 평균 이득, 평균 지연 및 공간 Rx 파라미터 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The first antenna port and the second antenna port are considered quasi-co-located if the large-scale properties of the channel through which the symbol of the first antenna port is carried can be inferred from the channel through which the symbol of the second antenna port is carried. The large-scale attribute may include one or more of delay spread, Doppler spread, Doppler shift, average gain, average delay, and spatial Rx parameters.
이하에서는 상술한 무선 통신 시스템에서 기지국을 예시한다. 이하에서 사용되는 "-모듈(module)", "-부(unit)"또는 "-er"라는 용어는 적어도 하나의 기능 또는 동작을 처리하는 유닛을 의미할 수 있으며, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다.Hereinafter, a base station is exemplified in the above-described wireless communication system. The terms “-module”, “-unit” or “-er” used hereinafter may mean a unit that processes at least one function or operation, and includes hardware, software, or hardware and software. It can be implemented as a combination of
기지국은 무선 통신 인터페이스, 백홀 통신 인터페이스, 저장부(storage unit 및 컨트롤러을 포함할 수 있다.The base station may include a wireless communication interface, a backhaul communication interface, a storage unit and a controller.
무선 통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 무선 통신 인터페이스는 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송에서, 무선 통신 인터페이스은 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시 무선 통신 인터페이스는 베이스 밴드 신호를 복조 및 디코딩하여 수신 비트 스트림을 재구성한다.The wireless communication interface performs a function of transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the wireless communication interface may perform a conversion function between a baseband signal and a bit stream according to a physical layer standard of the system. For example, in data transmission, a wireless communication interface encodes and modulates a stream of transmitted bits to produce complex symbols. In addition, upon data reception, the wireless communication interface demodulates and decodes the baseband signal to reconstruct the received bit stream.
무선 통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 무선 통신 인터페이스은 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 데이터 전송에서, 무선 통신 인터페이스은 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신 시 무선 통신 인터페이스은 베이스 밴드 신호를 복조 및 디코딩하여 수신 비트 스트림을 재구성한다.The wireless communication interface performs a function of transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the wireless communication interface may perform a conversion function between a baseband signal and a bit stream according to a physical layer standard of the system. For example, in data transmission, a wireless communication interface encodes and modulates a stream of transmitted bits to produce complex symbols. In addition, upon data reception, the wireless communication interface demodulates and decodes the baseband signal to reconstruct the received bit stream.
또한, 무선 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 RF(Radio Frequency) 대역 신호로 상향 변환하고, 변환된 신호를 안테나를 통해 전송한 후 안테나를 통해 수신된 RF 대역 신호를 베이스 대역 신호로 하향 변환한다. 이를 위해, 무선 통신 인터페이스은 송신 필터(transmission filter), 수신 필터(reception filter), 증폭기(amplifier), 믹서(mixer), 발진기(oscillator), 디지털-아날로그 컨버터(digital-to-analog convertor, DAC), 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital convertor, ADC) 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 인터페이스는 복수의 송수신 경로를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 인터페이스는 복수의 안테나 요소를 포함하는 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다.In addition, the wireless communication interface up-converts the base band signal into a radio frequency (RF) band signal, transmits the converted signal through the antenna, and then down-converts the RF band signal received through the antenna into a base band signal. To this end, the wireless communication interface includes a transmission filter, a reception filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, a digital-to-analog converter (DAC), It may include an analog-to-digital converter (ADC) and the like. Also, the wireless communication interface may include a plurality of transmission/reception paths. Further, the wireless communication interface may include at least one antenna array including a plurality of antenna elements.
하드웨어 측면에서 무선 통신 인터페이스는 디지털 유닛과 아날로그 유닛을 포함할 수 있고, 아날로그 유닛은 동작 전력, 동작 주파수 등에 따라 복수의 서브 유닛을 포함할 수 있다. 디지털 유닛은 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP))로 구현될 수 있다.In terms of hardware, the wireless communication interface may include a digital unit and an analog unit, and the analog unit may include a plurality of sub-units according to operating power, operating frequency, and the like. The digital unit may be implemented with at least one processor (eg, a digital signal processor (DSP)).
무선 통신 인터페이스는 전술한 바와 같이 신호를 송수신한다. 따라서, 무선 통신 인터페이스는 "송신기(transmitter)", "수신기(receiver)"또는 "트랜시버(transceiver)"로 지칭될 수 있다. 또한, 이하의 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송수신은 전술한 바와 같이 무선 통신 인터페이스에서 수행되는 처리를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.The wireless communication interface transmits and receives signals as described above. Accordingly, a wireless communication interface may be referred to as a "transmitter", "receiver" or "transceiver". In addition, in the following description, transmission/reception performed through a wireless channel may be used to include processing performed in a wireless communication interface as described above.
백홀 통신 인터페이스는 네트워크 내의 다른 노드와 통신을 수행하기위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 백홀 통신 인터페이스는 다른 노드로 전송되는 비트 스트림을 변환하고, 예를 들어, 다른 액세스 노드, 다른 기지국, 상위 노드 또는 기지국으로부터의 코어 네트워크는 물리적 신호로, 다른 노드로부터 수신된 물리적 신호를 비트 스트림으로 변환한다.The backhaul communication interface provides an interface for performing communication with other nodes in the network. That is, the backhaul communication interface converts the bit stream transmitted to another node, for example, another access node, another base station, a higher node or a core network from a base station converts the physical signal received from the other node into a physical signal. Convert to stream.
저장부는 기본 프로그램, 어플리케이션, 기지국의 동작을 위한 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비 휘발성 메모리의 조합을 포함할 수 있다.The storage unit stores data such as basic programs, applications, and setting information for operation of the base station. The storage unit may include a volatile memory, a non-volatile memory, or a combination of a volatile memory and a non-volatile memory.
컨트롤러는 기지국의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 컨트롤러는 무선 통신 인터페이스 또는 백홀 통신 인터페이스를 통해 신호를 송수신한다. 또한 컨트롤러는 저장부에 데이터를 기록하고 기록된 데이터를 읽는다. 컨트롤러는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능을 수행할 수 있다. 다른 구현에 따르면, 프로토콜 스택은 무선 통신 인터페이스에 포함될 수 있다. 이를 위해 컨트롤러는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.The controller controls the overall operation of the base station. For example, the controller transmits and receives signals through a wireless communication interface or a backhaul communication interface. In addition, the controller writes data to the storage and reads the recorded data. The controller can perform the function of the protocol stack required by the communication standard. According to another implementation, the protocol stack may be included in a wireless communication interface. To this end, the controller may include at least one processor.
일 실시 예에 따르면 컨트롤러는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 수행하도록 기지국을 제어할 수 있다.According to an embodiment, the controller may control the base station to perform an operation according to an embodiment of the present invention.
다양한 실시 예에 따르면, 무선 통신 시스템의 도너 노드는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 결합된 트랜시버를 포함하고, 상기 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 상기 도너 노드와 관련된 제1 정보를 포함하는 제1 메시지를 릴레이 노드로 전송하도록 구성되고; 상기 릴레이 노드로부터 상기 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 상기 릴레이 노드와 관련된 제2 정보를 포함하는 제2 메시지를 수신하고; 단말에 대한 데이터를 릴레이 노드로 전송할 수 있다. 데이터는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 복수의 라디오 베어러를 통해 단말로 전송될 수 있다.According to various embodiments, a donor node of a wireless communication system includes at least one processor, a transceiver operatively coupled to the at least one processor, and a plurality of radio bearers for a terminal accessing the relay node. and send to the relay node a first message including first information related to the donor node regarding receive, from the relay node, a second message including second information related to the relay node regarding a plurality of radio bearers for the terminal; Data for the terminal may be transmitted to the relay node. Data may be transmitted to the terminal through a plurality of radio bearers based on the first information and the second information.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 라디오 베어러 중 라디오 베어러는 복수의 라디오 베어러를 통합시킬 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러 및 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정하도록 구성되고; 또는 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러를 결정할 수 있다.According to various embodiments, a radio bearer among a plurality of radio bearers may aggregate a plurality of radio bearers. the at least one processor is further configured to determine a radio bearer for the terminal accessing the relay node and a multiple radio bearer aggregated by the radio bearer; Alternatively, a radio bearer for a terminal accessing the relay node may be determined.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 종류를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 의해 전달된 라디오 베어러에 대한 정보; 도너 노드와 릴레이 노드 사이의 라디오 베어러에 대해 설정된 터널에 대한 정보; 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 도너 노드 측면의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대응하는 표시 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대해 새로운 주소를 라디오 베어러에 할당하도록 릴레이 노드를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러의 데이터를 전송하는 릴레이 노드가 사용할 수 없는 주소 정보 목록; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the first message may include one or more of the following: identification of a terminal accessing the relay node; display information indicating the type of terminal accessing the relay node; information on a radio bearer of a terminal accessing a relay node; information on the radio bearer delivered by the terminal accessing the relay node; information on the tunnel established for the radio bearer between the donor node and the relay node; information on the aggregated multiple radio bearers; radio bearer mapping information; information on the address of the side of the donor node; information on the address of the relay node side; indication information corresponding to a radio bearer of a terminal accessing a relay node; indication information indicating the relay node to allocate a new address to a radio bearer for a terminal accessing the relay node; a list of address information that cannot be used by a relay node that transmits data of a radio bearer of a terminal accessing the relay node; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 의해 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 승인되지 않은 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 부분적으로 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 릴레이 노드가 생성한 릴레이 노드에 접속하는 단말의 구성 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the second message may include one or more of the following: identification of a terminal accessing the relay node; information on the radio bearers accepted by the relay node; information on radio bearers not acknowledged by the relay node; information on radio bearers partially granted by the relay node; radio bearer mapping information; configuration information of a terminal accessing the relay node generated by the relay node; information on the address of the relay node side; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments, the second message may further include information on the integrated multi-radio bearer.
다양한 실시 예에 따르면, 도너 노드는 도너 노드의 중앙 유닛을 포함하고, 릴레이 노드는 도너 노드의 분산 유닛을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the donor node may include a central unit of the donor node, and the relay node may include a distributed unit of the donor node.
다양한 실시 예에 따르면, 무선 통신 시스템의 릴레이 노드는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 결합된 트랜시버를 포함하고, 도너 노드로부터, 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 도너 노드와 관련된 제1 정보를 포함하는 제1 메시지를 수신하도록 구성되고; 단말에 대한 복수의 라디오 베어러에 관한 릴레이 노드와 관련된 제2 정보를 포함하는 제2 메시지를 도너 노드로 전송하고; 도너 노드로부터 단말기에 대한 데이터를 수신할 수 있다. 데이터는 제1 정보 및 제2 정보에 기초하여 복수의 라디오 베어러를 통해 단말로 전송될 수 있다.According to various embodiments, a relay node of a wireless communication system includes at least one processor, a transceiver operatively coupled to the at least one processor, and a plurality of terminals accessing the relay node from a donor node. configured to receive a first message comprising first information related to a donor node regarding a radio bearer of ; transmit a second message including second information related to the relay node regarding the plurality of radio bearers to the terminal to the donor node; It is possible to receive data for the terminal from the donor node. Data may be transmitted to the terminal through a plurality of radio bearers based on the first information and the second information.
다양한 실시 예에 따르면, 복수의 라디오 베어러 중 라디오 베어러는 복수의 라디오 베어러를 통합시킬 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 또한 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대한 라디오 베어러 및 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정하도록 구성되고; 또는 라디오 베어러에 의해 통합된 다중 라디오 베어러를 결정할 수 있다.According to various embodiments, a radio bearer among a plurality of radio bearers may aggregate a plurality of radio bearers. the at least one processor is further configured to determine a radio bearer for the terminal accessing the relay node and a multiple radio bearer aggregated by the radio bearer; Alternatively, multiple radio bearers integrated by the radio bearer may be determined.
다양한 실시 예에 따르면, 제1 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 종류를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 의해 전달된 라디오 베어러에 대한 정보; 도너 노드와 릴레이 노드 사이의 라디오 베어러에 대해 설정된 터널에 대한 정보; 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 도너 노드 측면의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러에 대응하는 표시 정보; 릴레이 노드에 액세스하는 단말에 대해 새로운 주소를 라디오 베어러에 할당하도록 릴레이 노드를 나타내는 표시 정보; 릴레이 노드에 접속하는 단말의 라디오 베어러의 데이터를 전송하는 릴레이 노드가 사용할 수 없는 주소 정보 목록; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the first message may include one or more of the following: identification of a terminal accessing the relay node; display information indicating the type of terminal accessing the relay node; information on a radio bearer of a terminal accessing a relay node; information on the radio bearer delivered by the terminal accessing the relay node; information on the tunnel established for the radio bearer between the donor node and the relay node; information on the aggregated multiple radio bearers; radio bearer mapping information; information on the address of the side of the donor node; information on the address of the relay node side; indication information corresponding to a radio bearer of a terminal accessing a relay node; indication information indicating the relay node to allocate a new address to a radio bearer for a terminal accessing the relay node; a list of address information that cannot be used by a relay node that transmits data of a radio bearer of a terminal accessing the relay node; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 다음 중 하나 이상을 포함할 수 있다: 릴레이 노드에 액세스하는 터미널의 식별; 릴레이 노드에 의해 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 승인되지 않은 라디오 베어러에 대한 정보; 릴레이 노드에 의해 부분적으로 승인된 라디오 베어러에 대한 정보; 라디오 베어러 매핑 정보; 릴레이 노드가 생성한 릴레이 노드에 접속하는 단말의 구성 정보; 릴레이 노드 측의 주소에 대한 정보; 및 보안 구성과 관련된 정보.According to various embodiments, the second message may include one or more of the following: identification of a terminal accessing the relay node; information on the radio bearers accepted by the relay node; information on radio bearers not acknowledged by the relay node; information on radio bearers partially granted by the relay node; radio bearer mapping information; configuration information of a terminal accessing the relay node generated by the relay node; information on the address of the relay node side; and information related to security configuration.
다양한 실시 예에 따르면, 제2 메시지는 통합된 다중 라디오 베어러에 대한 정보를 더 포함할 수 있다.According to various embodiments, the second message may further include information on the integrated multi-radio bearer.
다양한 실시 예에 따르면, 도너 노드는 도너 노드의 중앙 유닛을 포함하고, 릴레이 노드는 도너 노드의 분산 유닛을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the donor node may include a central unit of the donor node, and the relay node may include a distributed unit of the donor node.
이하에서는 상술한 무선 통신 시스템에서 단말의 구성요소를 도시한다. 이하에서는 설명하는 단말의 구성요소는 무선 통신 시스템에서 지원하는 범용적인 단말의 구성요소로서 전술한 내용들에 따른 단말의 구성요소와 병합되거나 통합될 수 있고, 일부 중첩되거나 상충되는 범위에서 앞서 도면을 참조하여 설명한 내용이 우선적용되는 것으로 해석될 수 있다. 이하에서 사용되는 "-모듈", "-유닛"또는 "-er"라는 용어는 적어도 하나의 기능을 처리하는 유닛을 의미할 수 있다.Hereinafter, components of a terminal in the above-described wireless communication system are illustrated. The components of the terminal to be described below are components of a general-purpose terminal supported by the wireless communication system, and may be merged or integrated with the components of the terminal according to the above-described contents, and to the extent that some overlap or conflict, refer to the drawings above. Contents described with reference may be interpreted as having priority. The terms “-module”, “-unit” or “-er” used below may refer to a unit that processes at least one function.
단말은 통신 인터페이스, 저장부 및 컨트롤러를 포함한다.The terminal includes a communication interface, a storage unit and a controller.
통신 인터페이스는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 시스템의 물리 계층 표준에 따라 베이스 밴드 신호와 비트 스트림 간의 변환 기능을 수행한다. 예를 들어, 데이터 전송에서 통신 인터페이스는 전송 비트 스트림을 인코딩 및 변조하여 복합 심볼을 생성한다. 또한, 데이터 수신시 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 복조 및 복호화하여 수신 비트 스트림을 재구성한다. 또한, 통신 인터페이스는 베이스 대역 신호를 RF 대역 신호로 상향 변환하고, 변환된 신호를 안테나를 통해 전송한 후 안테나를 통해 수신된 RF 대역 신호를 기저 대역 신호로 하향 변환한다. 예를 들어, 통신 인터페이스는 송신 필터(transmission filter), 수신 필터(reception filter), 증폭기(amplifier), 믹서(mixer), 발진기(oscillator), 디지털-아날로그 컨버터(digital-to-analog convertor, DAC), 아날로그-디지털 컨버터(analog-to-digital convertor, ADC) 등을 포함할 수 있다.The communication interface performs a function of transmitting and receiving signals through a wireless channel. For example, the communication interface performs a function of converting between a baseband signal and a bit stream according to the physical layer standard of the system. For example, in data transmission, a communication interface encodes and modulates a stream of transport bits to produce complex symbols. In addition, upon data reception, the communication interface demodulates and decodes the baseband signal to reconstruct the received bit stream. In addition, the communication interface up-converts the base band signal into an RF band signal, transmits the converted signal through the antenna, and then down-converts the RF band signal received through the antenna into a base band signal. For example, the communication interface may include a transmission filter, a reception filter, an amplifier, a mixer, an oscillator, and a digital-to-analog converter (DAC). , an analog-to-digital converter (ADC), and the like.
또한, 통신 인터페이스는 복수의 송수신 경로를 포함할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스는 복수의 안테나 요소를 포함하는 적어도 하나의 안테나 어레이를 포함할 수 있다. 하드웨어 측에서 무선 통신 인터페이스는 디지털 회로 및 아날로그 회로(예를 들어, radio frequency integrated circuit, RFIC)를 포함할 수 있다. 디지털 회로는 적어도 하나의 프로세서(예: DSP)로 구현될 수 있다. 통신 인터페이스는 복수의 RF 체인을 포함할 수 있다. 통신 인터페이스는 빔포밍을 수행할 수 있다.Also, the communication interface may include a plurality of transmission/reception paths. Further, the communication interface may include at least one antenna array including a plurality of antenna elements. On the hardware side, the wireless communication interface may include a digital circuit and an analog circuit (eg, a radio frequency integrated circuit, RFIC). The digital circuit may be implemented by at least one processor (eg, DSP). The communication interface may include a plurality of RF chains. The communication interface may perform beamforming.
통신 인터페이스는 전술한 바와 같이 신호를 송수신한다. 따라서, 통신 인터페이스는 "송신기(transmitter)", "수신기(receiver)"또는 "트랜시버(transceiver)"로 지칭될 수 있다. 또한, 이하의 설명에서 무선 채널을 통해 수행되는 송수신은 전술한 바와 같이 통신 인터페이스에서 수행되는 처리를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.The communication interface transmits and receives signals as described above. Accordingly, a communication interface may be referred to as a "transmitter", "receiver" or "transceiver". In addition, in the following description, transmission/reception performed through a wireless channel may be used to include processing performed in a communication interface as described above.
저장부는 단말기의 동작을 위한 기본 프로그램, 어플리케이션, 설정 정보 등의 데이터를 저장한다. 저장부는 휘발성 메모리, 비 휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비 휘발성 메모리의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 저장부는 컨트롤러의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다.The storage unit stores data such as basic programs, applications, and setting information for the operation of the terminal. The storage unit may include a volatile memory, a non-volatile memory, or a combination of a volatile memory and a non-volatile memory. In addition, the storage unit provides the stored data according to the request of the controller.
컨트롤러는 단말의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 컨트롤러는 통신 인터페이스를 통해 신호를 송수신한다. 또한 컨트롤러는 저장부에 데이터를 기록하고 기록된 데이터를 읽는다. 컨트롤러는 통신 규격에서 요구하는 프로토콜 스택의 기능을 수행할 수 있다. 다른 구현에 따르면, 프로토콜 스택은 통신 인터페이스에 포함될 수 있다. 이를 위해, 컨트롤러는 적어도 하나의 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 포함하거나 프로세서의 일부를 재생할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스 또는 컨트롤러의 일부를 통신 프로세서(communication processor, CP)라고 할 수 있다.The controller controls the overall operation of the terminal. For example, the controller sends and receives signals through a communication interface. In addition, the controller writes data to the storage and reads the recorded data. The controller can perform the function of the protocol stack required by the communication standard. According to another implementation, the protocol stack may be included in the communication interface. To this end, the controller may include at least one processor or microprocessor or regenerate a part of the processor. In addition, a part of the communication interface or controller may be referred to as a communication processor (CP).
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 컨트롤러는 본 발명의 실시 예에 따른 동작을 수행하도록 단말을 제어할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the controller may control the terminal to perform the operation according to the embodiment of the present invention.
이하에서는 무선 통신 시스템에서 통신 인터페이스를 예시한다. Hereinafter, a communication interface in a wireless communication system is exemplified.
통신 인터페이스는 인코딩 및 변조 회로, 디지털 빔포밍 회로, 복수의 전송 경로 및 아날로그 빔포밍 회로를 포함한다.The communication interface includes encoding and modulation circuitry, digital beamforming circuitry, a plurality of transmission paths, and analog beamforming circuitry.
인코딩 및 변조 회로는 채널 인코딩을 수행한다. 채널 인코딩을 위해 low-density parity check(LDPC) 코드, 컨볼루션 코드 및 폴라 코드 중 적어도 하나가 사용될 수 있다. 인코딩 및 변조 회로는 성상 매핑(constellation mapping)을 수행함으로써 변조 심볼을 생성한다.The encoding and modulation circuitry performs channel encoding. At least one of a low-density parity check (LDPC) code, a convolutional code, and a polar code may be used for channel encoding. The encoding and modulation circuitry generates modulation symbols by performing constellation mapping.
디지털 빔포밍 회로는 디지털 신호(예를 들어, 변조 심볼)에 대한 빔 형성을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍 회로는 빔포밍 가중 값에 의해 변조 심볼을 다중화한다. 빔포밍 가중치는 신호의 크기 및 문구를 변경하는데 사용될 수 있으며, "프리코딩 매트릭스(precoding matrix)"또는 "프리코더(precoder)"라고 할 수 있다. 디지털 빔포밍 회로는 디지털 빔포밍된 변조 심볼을 복수의 전송 경로로 출력한다. 이때, 다중 안테나 기술(multiple input multiple output, MIMO) 전송 방식에 따라 변조 심볼이 다중화 되거나 동일한 변조 심볼이 복수의 전송 경로에 제공될 수 있다.The digital beamforming circuit performs beamforming on a digital signal (eg, a modulation symbol). To this end, the digital beamforming circuit multiplexes the modulation symbols by the beamforming weight value. The beamforming weight may be used to change the size and phrase of a signal, and may be referred to as a “precoding matrix” or a “precoder”. The digital beamforming circuit outputs digital beamformed modulation symbols to a plurality of transmission paths. In this case, modulation symbols may be multiplexed according to a multiple input multiple output (MIMO) transmission method, or the same modulation symbol may be provided to a plurality of transmission paths.
복수의 전송 경로는 디지털 빔포밍된 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환한다. 이를 위해, 복수의 전송 경로 각각은 인버스 고속 푸리에 변환(inverse fast fourier transform, IFFT) 계산 유닛, 순환 전치(cyclic prefix, CP) 삽입 유닛, DAC 및 상향 변환 유닛을 포함할 수 있다. CP 삽입 부는 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) 방식을 위한 것으로 다른 물리 계층 방식(예: 필터 뱅크 다중 반송파(a filter bank multi-carrier): FBMC) 적용시 생략될 수 있다. 즉, 복수의 전송 경로는 디지털 빔포밍을 통해 생성된 복수의 스트림에 대해 독립적인 신호 처리 프로세스를 제공한다. 그러나, 구현에 따라 복수의 전송 경로의 일부 요소는 공통적으로 사용될 수 있다.The plurality of transmission paths converts the digital beamformed digital signal into an analog signal. To this end, each of the plurality of transmission paths may include an inverse fast Fourier transform (IFFT) calculation unit, a cyclic prefix (CP) insertion unit, a DAC, and an up-conversion unit. The CP insertion unit is for an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) method and may be omitted when other physical layer methods (eg, a filter bank multi-carrier: FBMC) are applied. That is, the plurality of transmission paths provide independent signal processing processes for a plurality of streams generated through digital beamforming. However, depending on the implementation, some elements of a plurality of transmission paths may be used in common.
아날로그 빔포밍 회로는 아날로그 신호에 대한 빔포밍을 수행한다. 이를 위해, 디지털 빔포밍 회로는 빔포밍 가중 값에 의해 아날로그 신호를 다중화한다. 빔포밍된 가중치는 신호의 크기와 문구를 변경하는데 사용된다. 보다 구체적으로, 복수의 전송 경로와 안테나 사이의 연결 구조에 따라, 아날로그 빔포밍 회로는 다양한 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 복수의 전송 경로 각각은 하나의 안테나 어레이에 연결될 수 있다. 다른 예에서, 복수의 전송 경로는 하나의 안테나 어레이에 연결될 수 있다. 또 다른 예에서, 복수의 전송 경로는 하나의 안테나 어레이에 적응적으로 연결될 수 있거나 2개 이상의 안테나 어레이에 연결될 수 있다.The analog beamforming circuit performs beamforming on an analog signal. To this end, the digital beamforming circuit multiplexes the analog signal by the beamforming weight value. Beamformed weights are used to change the size and text of the signal. More specifically, according to a connection structure between the plurality of transmission paths and the antenna, the analog beamforming circuit may be configured in various ways. For example, each of the plurality of transmission paths may be connected to one antenna array. In another example, a plurality of transmission paths may be coupled to one antenna array. In another example, the plurality of transmission paths may be adaptively coupled to one antenna array or may be coupled to two or more antenna arrays.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in relation to an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, as a software module executed by hardware, or by a combination thereof. A software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.As mentioned above, although embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains know that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
Claims (8)
사용자 단말 또는 소셜 활동 서버로부터 제 1 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 수신하는 단계;
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델에 입력하여, 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하는 단계;
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 선호도 예측 모델에 입력하여, 상기 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 제1 선호도를 예측하는 단계;
상기 적어도 하나의 상기 기준에 대한 회원 매칭 좌표를 생성하는 단계;
상기 회원 매칭 좌표를 이용하여, 상기 제 1 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정하는 단계; 및
상기 사용자 단말에 상기 상대 회원의 프로필을 전송하는 단계를 포함하되,
상기 제1 선호도는, 상기 적어도 하나의 기준에 기초하여 상기 제1 회원이 선호하는 상대 회원에 대한 성향의 범위를 나타내고,
상기 회원 매칭 좌표는, 미리 정의된 상기 적어도 하나의 기준에 대응하는 차원을 갖는 좌표계로 구성되며, 상기 회원 매칭 좌표에서 복수의 회원들 각각에 대응하는 성향 좌표들, 상기 성향의 범위에 상응하는 중심과 반경을 갖는 영역으로 표현되는 상기 제1 선호도 및 상기 제1 선호도와 동일한 중심을 갖고 반경이 상기 제1 선호도보다 큰 영역으로 표현되는 제2 선호도가 도시되고,
상기 복수의 회원들 각각에 대응하는 성향 좌표들과 상기 제1 선호도는 단위 시간마다 주기적으로 갱신되며,
상기 상대 회원을 결정하는 단계는,
상기 복수의 회원들 중에서, 상기 제1 선호도의 영역 내에 성향 좌표가 위치하는 회원을 상기 상대 회원으로 결정하고,
상기 복수의 회원들 중에서, 미리 지정된 N 단위 시간에 따른 제1 성향 좌표가 상기 제2 선호도의 영역 내에 포함되고, 상기 N 단위 시간보다 과거에 해당하는 N-1 단위 시간에 따른 제2 성향 좌표에서 상기 제1 성향 좌표로 이동하는 방향이 상기 제1 선호도의 영역을 향하는 회원을 상기 상대 회원으로 결정하고,
상기 상대 회원의 성향 좌표와 상기 제1 회원의 성향 좌표 사이의 성향 벡터 거리가 가까울수록 높은 우선 순위를 상기 상대 회원에 대해 설정하는,
결혼 정보 제공 서버의 동작 방법.As a method of operation of the marriage information providing server,
Receiving profile information and social activity information of the first member from a user terminal or a social activity server;
inputting the profile information and social activity information into a propensity prediction model to predict a propensity value of the first member with respect to at least one criterion;
inputting the profile information and social activity information into a preference prediction model to predict a first preference, which is a preference preference range of the first member with respect to the at least one criterion;
generating member matching coordinates for the at least one criterion;
determining a counterpart member to be matched with the first member by using the member matching coordinates; and
Comprising the step of transmitting the profile of the other member to the user terminal,
The first preference indicates a range of the preference of the first member with respect to the other member based on the at least one criterion,
The member matching coordinates are composed of a coordinate system having a dimension corresponding to the at least one predefined criterion, and in the member matching coordinates, propensity coordinates corresponding to each of a plurality of members, and a center corresponding to the range of the propensity The first preference expressed as an area having a radius of
The propensity coordinates corresponding to each of the plurality of members and the first preference are periodically updated for each unit time,
The step of determining the counterpart member,
determining, among the plurality of members, a member whose propensity coordinates are located within the region of the first preference as the counterpart member;
Among the plurality of members, a first disposition coordinate according to a predetermined N unit time is included in the area of the second preference, and in the second disposition coordinate according to an N-1 unit time corresponding to the past than the N unit time determining, as the counterpart member, a member whose direction of movement in the first orientation coordinates faces the region of the first preference;
Setting a higher priority for the counterpart member as the propensity vector distance between the propensity coordinates of the counterpart member and the propensity coordinates of the first member is closer,
How the marriage information server works.
상기 소셜 활동 정보는
통화 대화 정보, 메시지 대화 정보, SNS 활동 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 수신하는 단계 이후에,
상기 통화 대화 정보 또는 상기 메시지 대화 정보를 이용하여, 대화 키워드를 추출하는 단계; 및
상기 SNS 활동 정보를 이용하여, 친밀도를 추출하는 단계를 더 포함하고,
상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하는 단계는,
상기 대화 키워드 및 상기 친밀도 중 적어도 하나를 상기 성향 예측 모델에 입력하고,
상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 제1 선호도를 예측하는 단계는,
상기 대화 키워드 및 상기 친밀도 중 적어도 하나를 상기 선호도 예측 모델에 입력하는,
결혼 정보 제공 서버의 동작 방법.The method of claim 1,
The social activity information
Containing at least one of call conversation information, message conversation information, and SNS activity information,
After receiving the profile information and social activity information,
extracting a conversation keyword by using the call conversation information or the message conversation information; and
Using the SNS activity information, further comprising the step of extracting intimacy,
The step of predicting the propensity value of the first member,
inputting at least one of the conversation keyword and the intimacy into the propensity prediction model;
Predicting the first preference, which is the preference preference range of the first member, includes:
inputting at least one of the conversation keyword and the intimacy into the preference prediction model,
How the marriage information server works.
상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instuctions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하는, 결혼 정보 제공 서버로서,
상기 적어도 하나의 동작은,
사용자 단말 또는 소셜 활동 서버로부터 제 1 회원의 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 수신하는 단계;
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델에 입력하여, 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하는 단계;
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 선호도 예측 모델에 입력하여, 상기 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 제1 선호도를 예측하는 단계;
상기 적어도 하나의 상기 기준에 대한 회원 매칭 좌표를 생성하는 단계;
상기 회원 매칭 좌표를 이용하여, 상기 제 1 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정하는 단계; 및
상기 사용자 단말에 상기 상대 회원의 프로필을 전송하는 단계를 포함하되,
상기 제1 선호도는, 상기 적어도 하나의 기준에 기초하여 상기 제1 회원이 선호하는 상대 회원에 대한 성향의 범위를 나타내고,
상기 회원 매칭 좌표는, 미리 정의된 상기 적어도 하나의 기준에 대응하는 차원을 갖는 좌표계로 구성되며, 상기 회원 매칭 좌표에서 복수의 회원들 각각에 대응하는 성향 좌표들, 상기 성향의 범위에 상응하는 중심과 반경을 갖는 영역으로 표현되는 상기 제1 선호도 및 상기 제1 선호도와 동일한 중심을 갖고 반경이 상기 제1 선호도보다 큰 영역으로 표현되는 제2 선호도가 도시되고,
상기 복수의 회원들 각각에 대응하는 성향 좌표들과 상기 제1 선호도는 단위 시간마다 주기적으로 갱신되며,
상기 상대 회원을 결정하는 단계는,
상기 복수의 회원들 중에서, 상기 제1 선호도의 영역 내에 성향 좌표가 위치하는 회원을 상기 상대 회원으로 결정하고,
상기 복수의 회원들 중에서, 미리 지정된 N 단위 시간에 따른 제1 성향 좌표가 상기 제2 선호도의 영역 내에 포함되고, 상기 N 단위 시간보다 과거에 해당하는 N-1 단위 시간에 따른 제2 성향 좌표에서 상기 제1 성향 좌표로 이동하는 방향이 상기 제1 선호도의 영역을 향하는 회원을 상기 상대 회원으로 결정하고,
상기 상대 회원의 성향 좌표와 상기 제1 회원의 성향 좌표 사이의 성향 벡터 거리가 가까울수록 높은 우선 순위를 상기 상대 회원에 대해 설정하는, 결혼 정보 제공 서버.at least one processor; and
As a marriage information providing server, comprising a memory (memory) for storing instructions (instructions) instructing the at least one processor to perform at least one operation,
The at least one operation is
Receiving profile information and social activity information of the first member from a user terminal or a social activity server;
inputting the profile information and social activity information into a propensity prediction model to predict a propensity value of the first member with respect to at least one criterion;
inputting the profile information and social activity information into a preference prediction model to predict a first preference, which is a preference preference range of the first member with respect to the at least one criterion;
generating member matching coordinates for the at least one criterion;
determining a counterpart member to be matched with the first member by using the member matching coordinates; and
Comprising the step of transmitting the profile of the other member to the user terminal,
The first preference indicates a range of the preference of the first member with respect to the other member based on the at least one criterion,
The member matching coordinates are composed of a coordinate system having a dimension corresponding to the at least one predefined criterion, and in the member matching coordinates, propensity coordinates corresponding to each of a plurality of members, and a center corresponding to the range of the propensity The first preference expressed as an area having a radius of
The propensity coordinates corresponding to each of the plurality of members and the first preference are periodically updated for each unit time,
The step of determining the counterpart member,
determining, among the plurality of members, a member whose propensity coordinates are located within the region of the first preference as the counterpart member;
Among the plurality of members, a first disposition coordinate according to a predetermined N unit time is included in the area of the second preference, and in the second disposition coordinate according to an N-1 unit time corresponding to the past than the N unit time determining, as the counterpart member, a member whose direction of movement in the first orientation coordinates faces the region of the first preference;
The marriage information providing server, which sets a higher priority for the counterpart member as the propensity vector distance between the propensity coordinates of the counterpart member and the propensity coordinates of the first member is closer.
소셜 활동 정보를 결혼 정보 제공 서버 또는 사용자 단말에 제공하는 소셜 활동 서버; 및
프로필 정보 및 상기 소셜 활동 정보를 이용하여 미리 등록된 회원의 성향 및 선호도를 예측하고 회원간에 매칭을 결정하는 결혼 정보 제공 서버를 포함하고,
상기 결혼 정보 제공 서버는,
상기 사용자 단말 또는 상기 소셜 활동 서버로부터 제 1 회원의 상기 프로필 정보 및 상기 소셜 활동 정보를 수신하고,
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 성향 예측 모델에 입력하여, 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 값을 예측하고,
상기 프로필 정보 및 소셜 활동 정보를 선호도 예측 모델에 입력하여, 상기 적어도 하나의 기준에 대한 상기 제 1 회원의 성향 선호 범위인 제1 선호도를 예측하고,
상기 적어도 하나의 상기 기준에 대한 회원 매칭 좌표를 생성하고,
상기 회원 매칭 좌표를 이용하여, 상기 제 1 회원과 매칭시킬 상대 회원을 결정하고,
상기 사용자 단말에 상기 상대 회원의 프로필을 전송하되,
상기 제1 선호도는, 상기 적어도 하나의 기준에 기초하여 상기 제1 회원이 선호하는 상대 회원에 대한 성향의 범위를 나타내고,
상기 회원 매칭 좌표는, 미리 정의된 상기 적어도 하나의 기준에 대응하는 차원을 갖는 좌표계로 구성되며, 상기 회원 매칭 좌표에서 복수의 회원들 각각에 대응하는 성향 좌표들, 상기 성향의 범위에 상응하는 중심과 반경을 갖는 영역으로 표현되는 상기 제1 선호도 및 상기 제1 선호도와 동일한 중심을 갖고 반경이 상기 제1 선호도보다 큰 영역으로 표현되는 제2 선호도가 도시되고,
상기 복수의 회원들 각각에 대응하는 성향 좌표들과 상기 제1 선호도는 단위 시간마다 주기적으로 갱신되며,
상기 결혼 정보 제공 서버는,
상기 복수의 회원들 중에서, 상기 제1 선호도의 영역 내에 성향 좌표가 위치하는 회원을 상기 상대 회원으로 결정하고,
상기 복수의 회원들 중에서, 미리 지정된 N 단위 시간에 따른 제1 성향 좌표가 상기 제2 선호도의 영역 내에 포함되고, 상기 N 단위 시간보다 과거에 해당하는 N-1 단위 시간에 따른 제2 성향 좌표에서 상기 제1 성향 좌표로 이동하는 방향이 상기 제1 선호도의 영역을 향하는 회원을 상기 상대 회원으로 결정하고,
상기 상대 회원의 성향 좌표와 상기 제1 회원의 성향 좌표 사이의 성향 벡터 거리가 가까울수록 높은 우선 순위를 상기 상대 회원에 대해 설정하는, 결혼 정보 제공 시스템.It is a marriage information providing system that provides matching service between members by using the members’ tendencies and preferences.
a social activity server providing social activity information to a marriage information providing server or a user terminal; and
A marriage information providing server that predicts the pre-registered members' tendencies and preferences using profile information and the social activity information and determines matching between members,
The marriage information providing server,
receiving the profile information and the social activity information of a first member from the user terminal or the social activity server;
inputting the profile information and social activity information into a propensity prediction model to predict the propensity value of the first member with respect to at least one criterion;
inputting the profile information and social activity information into a preference prediction model to predict a first preference that is a preference preference range of the first member with respect to the at least one criterion;
generating member matching coordinates for the at least one criterion;
using the member matching coordinates to determine a counterpart member to be matched with the first member,
Transmitting the profile of the other member to the user terminal,
The first preference indicates a range of the preference of the first member with respect to the other member based on the at least one criterion,
The member matching coordinates are composed of a coordinate system having a dimension corresponding to the at least one predefined criterion, and in the member matching coordinates, propensity coordinates corresponding to each of a plurality of members, and a center corresponding to the range of the propensity The first preference expressed as an area having a radius of
The propensity coordinates corresponding to each of the plurality of members and the first preference are periodically updated for each unit time,
The marriage information providing server,
determining, among the plurality of members, a member whose propensity coordinates are located within the region of the first preference as the counterpart member;
Among the plurality of members, a first disposition coordinate according to a predetermined N unit time is included in the area of the second preference, and in the second disposition coordinate according to an N-1 unit time corresponding to the past than the N unit time determining, as the counterpart member, a member whose direction of movement in the first orientation coordinates faces the region of the first preference;
The marriage information providing system, which sets a higher priority for the counterpart member as the propensity vector distance between the propensity coordinates of the counterpart member and the propensity coordinates of the first member is closer.
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KR102449694B1 (en) * | 2022-05-03 | 2022-09-30 | 신민호 | Method and apparatus for providing meeting matching service based on artificial intelligence |
KR102576191B1 (en) * | 2022-08-19 | 2023-09-07 | 시놀(주) | Method for matching system for senior user |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130082840A (en) * | 2011-12-20 | 2013-07-22 | 신선 | Meta-data collection methods and analysis methods using the same online patrons and propensity analysis device with the metadata |
KR20130084961A (en) * | 2012-01-18 | 2013-07-26 | 길영민 | Wedding information providing system and method thereof |
-
2021
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- 2022-01-07 KR KR1020220002882A patent/KR20220150198A/en unknown
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130082840A (en) * | 2011-12-20 | 2013-07-22 | 신선 | Meta-data collection methods and analysis methods using the same online patrons and propensity analysis device with the metadata |
KR20130084961A (en) * | 2012-01-18 | 2013-07-26 | 길영민 | Wedding information providing system and method thereof |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102449694B1 (en) * | 2022-05-03 | 2022-09-30 | 신민호 | Method and apparatus for providing meeting matching service based on artificial intelligence |
KR102576191B1 (en) * | 2022-08-19 | 2023-09-07 | 시놀(주) | Method for matching system for senior user |
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