KR102370485B1 - 상담사를 추천하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하여, 미리 정의된 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 통합 상담 데이터 세트를 구성하는 각 데이터는 상담 결과 항목으로서, 상담 결과 만족도, CORE 점수 변화량, PES 점수 변화량, 및 상담 진행 횟수를 포함하고, 상기 상담 결과 항목의 데이터에 기초하여 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정하는 단계; 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값에 기초하여, 상기 서버에 등록된 복수의 상담사들에 대한 내담자 정보의 평점을 나타내는 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 내담자 정보는, 성별 카테고리, 연령대 카테고리, 결혼 상태 카테고리, 및 상담 주제 카테고리로 구분되고, 상기 연령대 카테고리에는 연령대 가중치가 적용되고, 상기 상담 주제 카테고리에는 상담 주제 가중치가 적용되고, 사용자 장치로부터 내담자의 상기 성별 카테고리에 관한 제 1 정보, 상기 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보, 상기 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보, 및 상기 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보를 포함하는 제 1 입력 정보 및 상담사의 희망 성별 및 희망 연령대를 포함하는 제 2 입력 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 상담사 추천 모델의 상기 내담자 정보 중에서, 상기 희망 성별을 갖는 제 1 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 성별 가중치를 적용하고, 상기 희망 연령대를 갖는 제 2 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 연령대 가중치를 적용함으로써, 제 2 상담사 추천 모델을 생성하는 단계; 및 상기 내담자의 상기 제 1 정보, 상기 제 2 정보, 상기 제 3 정보, 및 상기 제 4 정보를 상기 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써 결정된 복수의 추천 상담사들을 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.

Description

상담사를 추천하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR RECOMMENDING COUNSELOR AND METHOD FOR OPERATING THEREOF}

본 출원은 상담사를 추천하기 위한 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

스트레스가 심한 현대인들은 다양한 방식으로 그 스트레스를 해소하고자 하고 있다. 그러나, 스트레스 해소에 유력한 방법은 편안한 대화의 상대를 찾기가 어렵다.

이러한 편안한 대화 상대를 찾는다 하더라도, 자신의 정신 상태에 대한 분석을 받기 어렵고, 정신 병원과 같은 전문 상담기관을 찾아 상담 받는 경우, 주변의 시선이 신경쓰이게 된다.

이에, 현대인들이 편리하게 자신의 스트레스를 풀 수 있고, 편안한 상담을 통해 정신적 힐링을 할 수 있는 방법을 고안할 필요가 있게 되었다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 일 과제는 내담자가 입력한 정보에 따라 내담자에게 적합한 상담사를 자동으로 추천함으로써, 내담자가 편리하게 상담사를 선택하도록 하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공하는 것에 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 다른 과제는 서버에 축적된 내담자의 상담 결과에 관한 빅 데이터를 이용하여, 상담사를 추천하기 위한 추천 모델을 생성함으로써, 내담자의 상담사를 선정하기 위한 부담을 저감하는, 전자 장치 및 동작 방법을 제공하는 것에 있다.

본 출원이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 사용자 장치가 접속되는 경우, 메인 화면으로서 제작된 제 1 페이지를 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하고, 상기 제 1 페이지는 로그인을 위한 그래픽 오브젝트, 파트너 검색 기능을 제공하기 위한 그래픽 오브젝트, 프로젝트 등록 기능을 제공하기 위한 그래픽 오브젝트, 파트너들에 대한 정보를 포함하는 영역을 포함하고, 상기 로그인을 위한 그래픽 오브젝트가 상기 사용자 장치에서 선택된 것에 기반하여 상기 사용자 장치로부터 계정 정보를 수신하고, 수신된 계정 정보에 기반하여 상기 사용자 장치의 인증이 완료되는 경우, 제 2 페이지를 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하고, 상기 제 2 페이지는 상기 사용자 장치와 연관된 프로젝트들에 대한 정보를 포함하고, 상기 파트너 검색 기능을 제공하기 위한 그래픽 오브젝트가 선택되는 경우, 검색 화면으로서 제작된 제 3 페이지를 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하고, 상기 제 3 페이지는 검색어를 입력 받기 위한 텍스트 입력 필드, 및 상기 검색어에 대응하는 복수의 파트너들에 대한 정보가 제공되는 영역을 포함하고, 상기 복수의 파트너들 중에서 제 1 파트너가 선택되는 경우, 상기 제 1 파트너에 대한 정보를 포함하는 제 4 페이지를 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하고, 상기 제 4 페이지는 프로젝트의 등록 및 작업 지시서 작성을 위한 메뉴를 포함하고, 상기 메뉴가 선택되는 경우, 프로젝트와 연관된 업무 종류들 중 일 업무 종류를 선택하기 위한 제 5 페이지, 및 상기 선택된 업무 종류의 프로젝트를 수행하기 위한 업무 단계들을 생성하기 위한 제 6 페이지를 순차적으로 제공하는 단계;를 포함하고, 상기 업무 종류들은 자수, 패턴/샘플, 봉제, 및 나염/전사를 포함하는, 상기 제 5 페이지 및 상기 제 6 페이지를 통해서 등록된 정보를, 상기 제 1 파트너의 전자 장치로 전송하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 통신 회로; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 사용자 장치가 접속되는 경우, 메인 화면으로서 제작된 제 1 페이지를 사용자 장치로 전송하고, 상기 제 1 페이지는 로그인을 위한 그래픽 오브젝트, 파트너 검색 기능을 제공하기 위한 그래픽 오브젝트, 프로젝트 등록 기능을 제공하기 위한 그래픽 오브젝트, 파트너들에 대한 정보를 포함하는 영역을 포함하고, 상기 로그인을 위한 그래픽 오브젝트가 상기 사용자 장치에서 선택된 것에 기반하여 상기 사용자 장치로부터 계정 정보를 수신하고, 수신된 계정 정보에 기반하여 상기 사용자 장치의 인증이 완료되는 경우, 제 2 페이지를 상기 사용자 장치로 전송하고, 상기 제 2 페이지는 상기 사용자 장치와 연관된 프로젝트들에 대한 정보를 포함하고, 상기 파트너 검색 기능을 제공하기 위한 그래픽 오브젝트가 선택되는 경우, 검색 화면으로서 제작된 제 3 페이지를 상기 사용자 장치로 전송하고, 상기 제 3 페이지는 검색어를 입력 받기 위한 텍스트 입력 필드, 및 상기 검색어에 대응하는 복수의 파트너들에 대한 정보가 제공되는 영역을 포함하고, 상기 복수의 파트너들 중에서 제 1 파트너가 선택되는 경우, 상기 제 1 파트너에 대한 정보를 포함하는 제 4 페이지를 상기 사용자 장치로 전송하고, 상기 제 4 페이지는 프로젝트의 등록 및 작업 지시서 작성을 위한 메뉴를 포함하고, 상기 메뉴가 선택되는 경우, 프로젝트와 연관된 업무 종류들 중 일 업무 종류를 선택하기 위한 제 5 페이지, 및 상기 선택된 업무 종류의 프로젝트를 수행하기 위한 업무 단계들을 생성하기 위한 제 6 페이지를 순차적으로 제공하고, 상기 업무 종류들은 자수, 패턴/샘플, 봉제, 및 나염/전사를 포함하는, 상기 제 5 페이지 및 상기 제 6 페이지를 통해서 등록된 정보를, 상기 제 1 파트너의 전자 장치로 전송하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.

과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 내담자가 입력한 정보에 따라 내담자에게 적합한 상담사를 자동으로 추천함으로써, 내담자가 편리하게 상담사를 선택하도록 할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치 및 그 동작 방법은 서버에 축적된 내담자의 상담 결과에 관한 빅 데이터를 이용하여, 상담사를 추천하기 위한 추천 모델을 생성함으로써, 내담자의 상담사를 선정하기 위한 부담을 저감할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 효과가 상술한 효과로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 출원이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 상담사 관리 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치(120)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 상담사 관리 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a는 본 출원의 일 실시예에 따른 복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는 본 출원의 일 실시예에 따른 정해진 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5c는 본 출원의 일 실시예에 따른 통합 상담 데이터 세트에서 선택된 데이터 항목의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5d는 본 출원의 일 실시예에 따른 선택된 데이터 항목에 관한 데이터 값을 분석한 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 5e는 본 출원의 일 실시예에 따른 상담 결과 항목의 데이터가 속하는 구간 및 상기 구간에 대응하는 스코어를 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5f는 본 출원의 일 실시예에 따른 통합 상담 데이터 세트를 구성하는 각 데이터의 합산 스코어를 산출하고, 상기 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5g는 본 출원의 일 실시예에 따른 통합 상담 데이터 세트의 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5h는 본 출원의 일 실시예에 따른 라벨 값 항목이 새로이 생성된 통합 상담 데이터 세트의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 평점 행렬로부터 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 본 출원의 일 실시예에 따른 제 1 상담사 추천 모델의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 본 출원의 일 실시예에 따른 연령대 가중치 및 상담 주제 가중치가 적용된 제 1 상담사 추천 모델의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 제 1 상담사 추천 모델에 상담사의 희망 성별 가중치 및 희망 연령대 가중치를 적용하여 제 2 상담사 추천 모델을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 복수의 추천 상담사들로서 결정된 경력 상담사 및 신규 상담사의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 상담사 관리 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버의 동작 방법으로서, 복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하여, 미리 정의된 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 통합 상담 데이터 세트를 구성하는 각 데이터는 상담 결과 항목으로서, 상담 결과 만족도, CORE 점수 변화량, PES 점수 변화량, 및 상담 진행 횟수를 포함하고, 상기 상담 결과 항목의 데이터에 기초하여 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정하는 단계; 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값에 기초하여, 상기 서버에 등록된 복수의 상담사들에 대한 내담자 정보의 평점을 나타내는 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 내담자 정보는, 성별 카테고리, 연령대 카테고리, 결혼 상태 카테고리, 및 상담 주제 카테고리로 구분되고, 상기 연령대 카테고리에는 연령대 가중치가 적용되고, 상기 상담 주제 카테고리에는 상담 주제 가중치가 적용되고, 사용자 장치로부터 내담자의 상기 성별 카테고리에 관한 제 1 정보, 상기 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보, 상기 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보, 및 상기 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보를 포함하는 제 1 입력 정보 및 상담사의 희망 성별 및 희망 연령대를 포함하는 제 2 입력 정보를 수신하는 단계; 상기 제 1 상담사 추천 모델의 상기 내담자 정보 중에서, 상기 희망 성별을 갖는 제 1 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 성별 가중치를 적용하고, 상기 희망 연령대를 갖는 제 2 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 연령대 가중치를 적용함으로써, 제 2 상담사 추천 모델을 생성하는 단계; 및 상기 내담자의 상기 제 1 정보, 상기 제 2 정보, 상기 제 3 정보, 및 상기 제 4 정보를 상기 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써 결정된 복수의 추천 상담사들을 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 상담 결과 항목의 데이터 중에서 상기 상담 결과 만족도의 제 1 데이터, 상기 CORE 점수 변화량의 제 2 데이터, 상기 PES 점수 변화량의 제 3 데이터, 및 상기 상담 진행 횟수의 제 4 데이터를 선택하고, 미리 정의된 복수 개의 구간들 중에서 상기 제 1 데이터, 상기 제 2 데이터, 상기 제 3 데이터, 및 상기 제 4 데이터가 각각 속하는 구간을 결정하는 단계; 및 상기 제 1 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 1 스코어, 상기 제 2 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 2 스코어, 상기 제 3 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 3 스코어, 및 상기 제 4 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 4 스코어를 결정하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 제 1 스코어에 제 1 가중치를 적용하고, 상기 제 2 스코어에 제 2 가중치를 적용하고, 상기 제 3 스코어에 제 3 가중치를 적용하고, 상기 제 4 스코어에 제 4 가중치를 적용한 후, 상기 제 1 스코어, 상기 제 2 스코어, 상기 제 3 스코어, 및 상기 제 4 스코어를 합산함으로써, 상기 각 데이터마다 합산 스코어를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 제 1 가중치는 상기 제 3 가중치 보다 크고, 상기 제 3 가중치는 상기 제 2 가중치 보다 크고, 상기 제 2 가중치는 상기 제 4 가중치 보다 크고, 및 상기 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 상기 라벨 값으로 결정하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 각 데이터에서의 상기 상담사에 대한 상기 라벨 값을 상기 내담자 정보의 카테고리 개수로 나눈 값을 상기 상담사에 대한 상기 내담자 정보의 특정 카테고리 내의 특정 항목에 할당하는 단계; 및 상기 특정 항목의 평균 값을 상기 특정 항목의 평점으로 결정함으로써, 상기 복수의 상담사들에 대한 상기 내담자 정보의 평점을 나타내는 평점 행렬을 생성하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 평점 행렬에 특이값 분해(singular value decomposition) 방식에 기반하는 행렬 분해(matrix factorization) 모델을 적용하여, 상기 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 내담자의 상기 제 1 정보, 상기 제 2 정보, 상기 제 3 정보, 및 상기 제 4 정보를 미리 설정된 행렬 포맷을 갖는 입력 행렬로 변환하는 단계; 및 상기 입력 행렬을 상기 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써, 상기 서버에 등록된 상기 복수의 상담사들의 평점을 산출하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 상담사들의 평점을 비교함으로써, 기설정된 추천 인원수 중에서 높은 평점 순서에 따라 제 1 비율만큼의 인원수에 해당하는 경력 상담사를 결정하고, 제 2 비율만큼의 인원수에 해당하는 신규 상담사를 결정하는 단계; 및 상기 경력 상담사 및 상기 신규 상담사를 상기 복수의 추천 상담사들로서 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 통합 상담 데이터 세트에 상담 데이터를 추가하는 단계; 상기 추가된 상담 데이터의 건수가 미리 정해진 건수에 해당하는지를 판단하는 단계; 및 상기 추가된 상담 데이터의 건수가 상기 미리 정해진 건수에 해당하는 경우, 상기 통합 상담 데이터 세트의 기존 상담 데이터 및 상기 추가된 상담 데이터를 이용하여, 상기 제 1 상담사 추천 모델을 업데이트하는 단계;를 포함하는, 동작 방법이 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버로서, 데이터 베이스; 통신 회로; 및 적어도 하나의 프로세서;를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하여, 미리 정의된 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트를 생성하고, 상기 통합 상담 데이터 세트를 구성하는 각 데이터는 상담 결과 항목으로서, 상담 결과 만족도, CORE 점수 변화량, PES 점수 변화량, 및 상담 진행 횟수를 포함하고, 상기 상담 결과 항목의 데이터에 기초하여 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정하고, 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값에 기초하여, 상기 서버에 등록된 복수의 상담사들에 대한 내담자 정보의 평점을 나타내는 제 1 상담사 추천 모델을 생성하고, 상기 내담자 정보는, 성별 카테고리, 연령대 카테고리, 결혼 상태 카테고리, 및 상담 주제 카테고리로 구분되고, 상기 연령대 카테고리에는 연령대 가중치가 적용되고, 상기 상담 주제 카테고리에는 상담 주제 가중치가 적용되고, 사용자 장치로부터 내담자의 상기 성별 카테고리에 관한 제 1 정보, 상기 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보, 상기 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보, 및 상기 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보를 포함하는 제 1 입력 정보 및 상담사의 희망 성별 및 희망 연령대를 포함하는 제 2 입력 정보를 수신하고, 상기 제 1 상담사 추천 모델의 상기 내담자 정보 중에서, 상기 희망 성별을 갖는 제 1 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 성별 가중치를 적용하고, 상기 희망 연령대를 갖는 제 2 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 연령대 가중치를 적용함으로써, 제 2 상담사 추천 모델을 생성하고, 및 상기 내담자의 상기 제 1 정보, 상기 제 2 정보, 상기 제 3 정보, 및 상기 제 4 정보를 상기 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써 결정된 복수의 추천 상담사들을 상기 사용자 장치로 전송하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는: 상기 상담 결과 항목의 데이터 중에서 상기 상담 결과 만족도의 제 1 데이터, 상기 CORE 점수 변화량의 제 2 데이터, 상기 PES 점수 변화량의 제 3 데이터, 및 상기 상담 진행 횟수의 제 4 데이터를 선택하고, 미리 정의된 복수 개의 구간들 중에서 상기 제 1 데이터, 상기 제 2 데이터, 상기 제 3 데이터, 및 상기 제 4 데이터가 각각 속하는 구간을 결정하고, 상기 제 1 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 1 스코어, 상기 제 2 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 2 스코어, 상기 제 3 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 3 스코어, 및 상기 제 4 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 4 스코어를 결정하고, 상기 제 1 스코어에 제 1 가중치를 적용하고, 상기 제 2 스코어에 제 2 가중치를 적용하고, 상기 제 3 스코어에 제 3 가중치를 적용하고, 상기 제 4 스코어에 제 4 가중치를 적용한 후, 상기 제 1 스코어, 상기 제 2 스코어, 상기 제 3 스코어, 및 상기 제 4 스코어를 합산함으로써, 상기 각 데이터마다 합산 스코어를 산출하고, 상기 제 1 가중치는 상기 제 3 가중치 보다 크고, 상기 제 3 가중치는 상기 제 2 가중치 보다 크고, 상기 제 2 가중치는 상기 제 4 가중치 보다 크고, 및 상기 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 상기 라벨 값으로 결정하도록 설정된, 서버가 제공될 수 있다.

본 명세서에 기재된 실시예는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 출원의 일 실시예에 따르면, 사상을 명확히 설명하기 위한 것이므로, 본 출원이 본 명세서에 기재된 실시예에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 출원의 일 실시예에 따르면, 범위는 본 출원의 일 실시예에 따르면, 사상을 벗어나지 아니하는 수정예 또는 변형예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용되는 용어는 본 출원에서의 기능을 고려하여 가능한 현재 널리 사용되고 있는 일반적인 용어를 선택하였으나 이는 본 출원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 다만, 이와 달리 특정한 용어를 임의의 의미로 정의하여 사용하는 경우에는 그 용어의 의미에 관하여 별도로 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다.

본 명세서에 첨부된 도면은 본 출원을 용이하게 설명하기 위한 것으로 도면에 도시된 형상은 본 출원의 일 실시예에 따르면, 이해를 돕기 위하여 필요에 따라 과장되어 표시된 것일 수 있으므로 본 출원이 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.

본 명세서에서 본 출원에 관련된 공지의 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 출원의 일 실시예에 따르면, 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 이에 관한 자세한 설명은 필요에 따라 생략하기로 한다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나,""A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,"및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 본 출원의 일 실시예에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 본 출원의 일 실시예에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

1. 스마트 상담사 관리 시스템

이하에서는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 상담사 관리 시스템에 대해서 설명한다.

본 명세서에서 스마트 상담사 관리 시스템은 내담자(심리적인 문제나 어려움을 혼자 해결하는 데 어려움을 느껴 상담사의 도움을 받아 해결하고자 하는 사람) 및 상담사(내담자의 심리적 문제 해결을 위해 전문적으로 상담을 해주는 사람)의 정보를 관리하고, 내담자가 입력한 정보에 따라서, 상담사를 추천하도록 구현된 시스템으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 스마트 상담사 관리 시스템은 서버로 접속되는 내담자들의 전자 장치로부터 수신되는 정보에 따라서, 경력 상담사 및 신규 상담사를 추천하도록 구현된 추천 모델을 제공할 수 있다.

이하에서는 스마트 상담사 관리 시스템에 대해서 더 구체적으로 설명한다.

2. 스마트 상담사 관리 시스템의 구성

도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 프로젝트 관리 시스템에 포함된 장치들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 스마트 상담사 관리 시스템은 서버(110), 및 전자 장치들(120)를 포함할 수 있다. 다만, 도 1에 도시된 바에 제한되지 않고 스마트 상담사 관리 시스템은 도시된 장치들 보다 더 적은 장치들을 포함하거나, 더 많은 장치들을 포함하도록 구현될 수도 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 관리 서버(management server)(110)는 상담을 완료한 내담자들에 관한 정보 및 상담 서비스를 제공할 수 있는 상담사들에 대한 정보를 축적 및/또는 관리할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)는 내담자와 관련된 기본적인 정보들(예: 아이디(고유 식별 정보), 성별, 연령, 결혼 상태, 상담 주제) 및 상담사와 관련된 기본적인 정보들(예: 아이디(고유 식별 정보), 상담사 급수, 학력, 경력)을 등록할 수 있다. 서버(110)는 클라이언트(예: 내담자)로부터 상담 결과에 대한 평가 정보를 획득하게 되는 경우, 평가 정보를 시각화하여 화면에 표시하고, 상기 평가 정보를 상기 상담사와 연관시켜 등록할 수 있다. 또 예를 들어, 관리 서버(110)는 클라이언트의 계정(예: 아이디 및 비밀 번호)를 기반으로, 클라이언트의 전자 장치(120)가 접속되는 경우 클라이언트를 인증하고, 클라이언트의 전자 장치(120)로부터 클라이언트의 입력을 수신할 수 있도록 구성된 페이지들(예: 내담자와 관련된 정보 및/또는 희망 상담사와 관련된 정보를 입력하기 위한 페이지 등)을 제공할 수 있다. 관리 서버(110)는 상기 클라이언트로 페이지를 제공함에 따라서, 클라이언트가 입력한 정보를 획득하고 이를 축적 및/또는 관리할 수 있다. 관리 서버(110)에서 축적되는 정보들은, 추후 시각화되어 페이지 상에 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 전자 장치(120)는 상기 관리 서버(110)와 통신 가능하며 내담자들(예: 클라이언트들)에 의해 이용 가능한 다양한 종류의 전자 장치를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 개인용 단말들(예: 스마트 폰 등)(121), 고정된 위치에 구비되는 전자 장치들(예: PC 등)(122), 이동 가능한 개인용 노트북(122)을 포함할 수 있다. 한편, 상기 관리 서버(110)는 관리 서버(110)로 접속되는 상기 전자 장치(120)의 종류에 따라서, 서로 다른 페이지를 제공할 수 있다.

한편, 도 1에 도시된 스마트 상담사 관리 시스템에 포함된 장치들에 국한되지 않고, 스마트 상담사 관리 시스템은 더 많은 장치들 또는 더 적은 장치를 포함하도록 구현될 수도 있다.

2.1. 스마트 상담사 관리 시스템의 구성들의 일 예

이하에서는 스마트 상담사 관리 시스템에 포함된 구성들의 동작을 수행하기 위한 구성들의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 스마트 상담사 관리 시스템은 구현 목적에 따라서 시스템 타입(system type) 또는 온 디바이스 타입(on-device type)으로 구현될 수 있으므로, 이에 대해서는 "2.2 목차"에서 후술한다.

2.1.1 관리 서버(110) 및 클라이언트 장치(120)의 구성의 일 예

먼저 이하에서는, 관리 서버(110)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.

도 2는 본 출원의 일 실시예에 따른 관리 서버(110)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 2에 도시된 바에 제한되지 않고, 관리 서버(110)는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성들 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.

먼저, 이하에서는 관리 서버(110)의 구성들에 대해서 설명한다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따르면 관리 서버(110)는 제 1 통신 회로(111), 인터페이스 제공 모듈(113), 및 정보 관리 모듈(114)을 포함하는 제 1 제어 회로(112), 및 제 1 데이터베이스(115)을 포함할 수 있다.

상기 제 1 통신 회로(110)는 외부 장치(예: 클라이언트의 전자 장치(120))와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 1 통신 회로(110)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 클라이언트의 전자 장치(120))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 정보 및/또는 데이터를 교환할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 네트워크는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 제 1 제어 회로(112)는 관리 서버(110)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 1 제어 회로(112)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 관리 서버(110)의 구성 요소들(예: 제 1 통신 회로(111))의 동작을 제어할 수 있다. 제 1 제어 회로(112)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 따라 컴퓨터나 이와 유사한 장치로 구현될 수 있다. 하드웨어적으로 상기 제 1 제어 회로(112)는 전기적인 신호를 처리하여 제어 기능을 수행하는 전자 회로 형태(예: CPU 등)로 제공될 수 있으며, 소프트웨어적으로는 하드웨어적인 상기 제 1 제어 회로(112)를 구동시키는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 이하에서 설명되는 관리 서버(110)의 제 1 제어 회로(112)에 포함되는 모듈들(예: 인터페이스 제공 모듈(113), 및 정보 관리 모듈(114) 등)은 상기 제 1 제어 회로(112)가 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 다시 말해, 상기 모듈들은 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어하기 위한 프로그램, 컴퓨터 판독 가능한 코드, 프로세스 내지는 인스트럭션(instructions)들로 구현되며, 상기 모듈들이 상기 제 1 제어 회로(112)에 의해 실행되는 경우, 상기 제 1 제어 회로(112)가 상기 모듈과 연관된 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 한편, 이하의 설명에서 특별한 언급이 없는 경우에는 관리 서버(110)의 동작은 상기 제 1 제어 회로(112)의 제어에 의해 수행되는 것으로 해석될 수 있다.

상기 제 1 제어 회로(112)는 인터페이스 제공 모듈(113)을 포함하며, 인터페이스 제공 모듈(113)은 서버(110)에 등록된 페이지들(예: 메인 페이지, 로그인 시 제공되는 페이지, 내담자 정보 입력 페이지, 추천 상담사 표시 페이지 등)을 클라이어트의 전자 장치(120)로 제공할 수 있다. 상기 페이지들은 전자적인 페이지로서 특정 기능을 제공하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 내담자 정보 입력 페이지는, 추천 상담사 검색 기능을 위한 정보를 입력 받기 위한 성별 입력 필드, 연령 입력 필드, 결혼 상태 입력 필드, 및 상담 주제 입력 필드를 포함하도록 구현될 수 있다. 그외 페이지들의 구체적인 예에 대해서는, 후술한다. 이때, 상기 페이지들은 접속된 전자 장치(120)의 종류에 따라서 서로 다른 페이지로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상기 페이지들은 특정 기능(예: 검색 기능)을 제공하기 위해 서버(110)로 접속된 전자 장치(120)의 종류가 PC인 경우 제공되는 웹 페이지, 및 전자 장치(120)의 종류가 스마트-폰인 경우 제공되는 모바일 페이지를 포함할 수 있다. 상기 웹 페이지와 상기 모바일 페이지는 동일한 기능(예: 검색 기능)을 제공하도록 유사한 기능의 그래픽 오브젝트로 구성될 수 있으며, 다만 전자 장치(120)의 종류 별로 구비되는 디스플레이의 면적(또는 화면 비율)에 대응하는 면적(또는 화면 비율)을 갖도록 구현될 수 있다.

상기 제 1 제어 회로(112)는 정보 관리 모듈(114)을 포함하며, 정보 관리 모듈(114)은 클라이언트의 전자 장치(120)로부터 수신되는 정보들을 데이터베이스(115)로부터 획득하고, 획득된 정보들을 처리할 수 있다. 예를 들어, 정보 관리 모듈(114)은 클라이언트의 전자 장치(120)로부터 수신되는 정보들(예: 내담자의 성별, 연령, 결혼 상태, 상담 주제 및/또는 희망 상담사의 성별, 연령)을 처리 할 수 있다.

상기 데이터베이스(115)는 상술한 각종 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(115)는 데이터를 임시적으로 또는 반영구적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)의 데이터베이스(115)에는 관리 서버(110)를 구동하기 위한 운용 프로그램(OS: Operating System), 웹 사이트를 호스팅하기 위한 데이터나 프로그램 내지는 어플리케이션(예를 들어, 웹 어플리케이션)에 관한 데이터 등이 저장될 수 있다. 상기 데이터베이스(115)의 예로는 하드 디스크(HDD: Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 플래쉬 메모리(flash memory), 롬(ROM: Read-Only Memory), 램(RAM: Random Access Memory) 등이 있을 수 있다. 이러한 데이터베이스는 내장 타입 또는 탈부착 가능한 타입으로 제공될 수 있다.

2.1.2 전자 장치의 구성의 일 예

이하에서는 전자 장치(120)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.

도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 전자 장치(120)의 구성의 일 예를 나타내는 블록도이다. 한편 도 3에 도시된 바에 제한되지 않고, 전자 장치(120)는 도시된 구성들 보다 더 적은 구성들 또는 더 많은 구성들을 포함할 수 있다.

먼저 이하에서는 전자 장치(120)의 구성들에 대해서 설명한다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따르면 전자 장치(120)는 제 2 통신 회로(121), 제 2 제어 회로(122), 입력 장치(123), 및 디스플레이(124)를 포함할 수 있다.

상기 제 2 통신 회로(121)는 외부 장치(예: 관리 서버(110))와 통신할 수 있다. 예를 들면, 제 2 통신 회로(121)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크에 연결되어 외부 장치(예: 관리 서버(110)))와 통신을 설정하여, 설정된 통신을 통해 정보 및/또는 데이터를 교환할 수 있다. 상기 제 2 통신 회로(121)는 전술한 관리 서버(110)의 제 1 통신 회로(111)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

상기 제 2 제어 회로(122)는 전자 장치(120)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 이를 위해 제 2 제어 회로(122)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 전자 장치(120)의 구성 요소들(예: 제 2 통신 회로(121))의 동작을 제어할 수 있다. 상기 제 2 제어 회로(122)는 전술한 관리 서버(110)의 제 1 제어 회로(112)와 같이 구현될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

상기 입력 장치(123)는 사용자로부터 정보를 입력(예: 관리 서버(110)로부터 제공되는 페이지에 포함된 그래픽 오브젝트를 선택하기 위한 입력)을 수신(또는 획득)할 수 있다. 상기 입력 장치(123)는 사용자 입력을 받거나 또는 사용자에게 정보를 출력하는 각종 인터페이스나 연결 포트 등일 수 있다. 상기 입력 장치(123)는 입력 모듈과 출력 모듈로 구분될 수 있는데, 입력 모듈은 사용자로부터 사용자 입력을 수신한다. 사용자 입력은 키 입력, 터치 입력, 음성 입력을 비롯한 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 이러한 사용자 입력을 받을 수 있는 입력 모듈의 예로는 전통적인 형태의 키패드나 키보드, 마우스는 물론, 사용자의 터치를 감지하는 터치 센서, 음성 신호를 입력받는 마이크, 영상 인식을 통해 제스처 등을 인식하는 카메라, 사용자 접근을 감지하는 조도 센서나 적외선 센서 등으로 구성되는 근접 센서, 가속도 센서나 자이로 센서 등을 통해 사용자 동작을 인식하는 모션 센서 및 그 외의 다양한 형태의 사용자 입력을 감지하거나 입력받는 다양한 형태의 입력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 여기서, 터치 센서는 디스플레이 패널에 부착되는 터치 패널이나 터치 필름을 통해 터치를 감지하는 압전식 또는 정전식 터치 센서, 광학적인 방식에 의해 터치를 감지하는 광학식 터치 센서 등으로 구현될 수 있다. 이 경우, 상기 입력 장치(123)는 후술할 디스플레이(124) 내에 구현되어 사용자의 터치 입력을 수신할 수 있다. 다시 말해, 디스플레이(124)는, 상기 입력 장치(123)로서 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 이외에도 상기 입력 장치(123)는 자체적으로 사용자 입력을 감지하는 장치 대신 사용자 입력을 입력받는 외부의 입력 장치를 연결시키는 입력 인터페이스(USB 포트, PS/2 포트 등)의 형태로 구현될 수도 있다.

상기 디스플레이(124)는 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 디스플레이(124)는, 상권 정보를 시각적으로 구성한 인터페이스 등을 표시할 수 있다.

2.2. 스마트 상담사 관리 시스템의 구현 예

스마트 상담사 관리 시스템은 상술한 바와 같이 시스템 타입 또는 온 디바이스 타입으로 구현될 수 있다.

일 실시예에 따르면 상술한 바와 같이 내담자 및 상담사에 대한 정보를 수집 및/또는 관리하고, 접속되는 전자 장치(120)로 페이지들을 제공하고 제공된 페이지들을 통해서 정보들을 수집 및/또는 관리하는 동작이 관리 서버(110)에서만 수행되는 경우, 스마트 상담사 관리 시스템은 시스템 타입(system type)으로 정의될 수 있다.

또 일 실시예에 따르면, 상술한 구성들이 하나의 물리적 장치에 구현되는 경우, 스마트 상담사 관리 시스템은 온 디바이스 타입(On-device type)으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)의 구성들이 전자 장치(120)에 구현 가능하며, 이 경우 스마트 상담사 관리 시스템은 온 디바이스(On-device)타입으로 정의될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(120)는 인터페이스 제공 모듈(113) 및 정보 관리 모듈(114)을 포함하는 프로그램을 수신하여 설치하며, 상기 프로그램의 실행에 기반하여 자체적으로 프로그램에 등록된 내담자들 및 상담사들에 대한 정보를 제공하고, 등록된 페이지들을 표시하며 표시된 페이지들을 통해서 정보들을 수집 및/또는 관리 동작을 수행할 수 있다.

또 기재된 바에 국한되지 않고, 스마트 상담사 관리 시스템은 시스템 타입과 온 디바이스 타입이 조합되는 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(110)의 적어도 하나의 구성(예: 인터페이스 제공 모듈(113))이 전자 장치(100)에 구현되되 다른 구성(예: 정보 관리 모듈(114) 및 제 1 데이터베이스(115))은 관리 서버(110)에 구현되는 형태는, 하이브리드 타입으로 정의될 수 있다.

3. 스마트 상담사 관리 시스템의 동작

이하에서는 스마트 상담사 관리 시스템을 구성하는 장치들(예: 관리 서버(110), 및 전자 장치(120))의 동작의 다양한 예들에 대해서 설명한다.

3.1. 제 1 실시예 <추천 상담사를 제공하는 동작>

도 4는 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 상담사 관리 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 상담사 관리 시스템의 동작은 도 4에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 본 출원의 일 실시예에 따르면, 도 4에 도시되는 스마트 상담사 관리 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 5a 내지 5d, 도 6, 도 7a 내지 7b, 도 8, 및 도 9를 참조하여 도 4에 대해서 설명한다.

도 5a는 본 출원의 일 실시예에 따른 복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5b는 본 출원의 일 실시예에 따른 정해진 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트의 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5c는 본 출원의 일 실시예에 따른 통합 상담 데이터 세트에서 선택된 데이터 항목의 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5d는 본 출원의 일 실시예에 따른 선택된 데이터 항목에 관한 데이터 값을 분석한 결과를 설명하기 위한 도면이다. 도 5e는 본 출원의 일 실시예에 따른 상담 결과 항목의 데이터가 속하는 구간 및 상기 구간에 대응하는 스코어를 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5f는 본 출원의 일 실시예에 따른 통합 상담 데이터 세트를 구성하는 각 데이터의 합산 스코어를 산출하고, 상기 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5g는 본 출원의 일 실시예에 따른 통합 상담 데이터 세트의 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5h는 본 출원의 일 실시예에 따른 라벨 값 항목이 새로이 생성된 통합 상담 데이터 세트의 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 6은 본 출원의 일 실시예에 따른 평점 행렬로부터 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 7a는 본 출원의 일 실시예에 따른 제 1 상담사 추천 모델의 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 7b는 본 출원의 일 실시예에 따른 연령대 가중치 및 상담 주제 가중치가 적용된 제 1 상담사 추천 모델의 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 제 1 상담사 추천 모델에 상담사의 희망 성별 가중치 및 희망 연령대 가중치를 적용하여 제 2 상담사 추천 모델을 생성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 복수의 추천 상담사들로서 결정된 경력 상담사 및 신규 상담사의 예를 설명하기 위한 도면이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 401 동작에서 복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하여, 미리 정의된 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5a에 도시된 바와 같이 서버(110)는 제 1 데이터 포맷(예: 66개의 데이터 항목)을 갖는 제 1 상담 데이터 세트(501)(예: 6,734개의 상담 건수), 제 2 데이터 포맷(예: 212개의 데이터 항목)을 갖는 제 2 상담 데이터 세트(502)(예: 15,136개의 상담 건수), 및 제 3 데이터 포맷(281개의 데이터 항목)을 갖는 제 3 상담 데이터 세트(503)(예: 22,916개의 상담 건수)를 외부 장치(예: 상담 데이터 관리 서버) 또는 내부 장치(예: 하드 디스크)로부터 획득할 수 있고, 상기 각 상담 데이터 세트에 대한 전처리를 수행하여, 미리 정의된 데이터 포맷(예: 18개의 데이터 항목)을 갖는 통합 상담 데이터 세트(510)(예: 15,159개의 상담 건수)를 생성할 수 있다. 이 때, 서버(110)는 상담 건수에 기초하여 정렬된 복수의 상담 데이터 세트(501, 502, 503)에 대한 데이터 전처리를 수행하면서, 복수의 상담 데이터 세트(501, 502, 503)를 상담 매칭 건수에 기초하여 재정렬하고, 복수의 상담 데이터 세트(501, 502, 503) 모두에 중복되는 데이터 항목 또는 미리 설정된 데이터 항목에 해당하는 데이터들을 선택하고, 상기 선택된 데이터에 결측 값이 존재하는 경우, 상기 결측 값을 미리 설정된 값으로 대체함으로써 통합 상담 데이터 세트(510)를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5b에 도시된 바와 같이 통합 상담 데이터 세트(510)를 구성하는 각 데이터는 내담자 정보 항목으로서, 내담자의 ID, 성별, 연령, 결혼 상태에 해당하는 4개의 데이터 항목을 포함하고, 상담 결과 항목으로서, 사후 만족도, pre_core, post_core, diff_core, pre_pes, post_pes, diff_pes, 상담 회차에 해당하는 8개의 데이터 항목을 포함하고, 상담 주제 항목으로서, 상담 카테고리 및 상담 세부 주제에 해당하는 2개의 데이터 항목을 포함하고, 상담사 정보 항목으로서, 상담사의 ID, 급수, 학력, 경력에 해당하는 4개의 데이터 항목을 포함할 수 있다. 한편, 상담 주제 항목은 내담자 정보 항목에 포함될 수 있다. 사후 만족도는 내담자의 상담 결과 만족도를 나타내고, pre_core 및 post_core는 상담 전/후의 core 점수를 나타내고, diff_core는 CORE 점수 변화량을 나타내고, pre_pes 및 post_pes는 상담 전/후의 PES 점수를 나타내고, diff_pes는 PES 점수 변화량을 나타내고, 상담 회차는 내담자 및 상담사 간의 상담 진행 횟수를 나타낼 수 있다. 한편, core 점수는 마음 건강 점수로서, 내담자의 마음 건강을 관련 설문 항목에 기초하여 평가한 점수를 나타낼 수 있고, pes 점수는 내담자의 관련 설문 항목에 기초하여 평가한 점수를 나타낼 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 402 동작에서 통합 상담 데이터 세트(510)의 상담 결과 항목의 데이터에 기초하여 통합 상담 데이터 세트(510)를 구성하는 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5c에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 통합 상담 데이터 세트(510)의 상담 결과 항목의 데이터 중에서 사후 만족도(511), diff_core(512), diff_pes(513), 및 상담 회차(514)에 관한 데이터를 선택하고, 상기 선택된 데이터를 미리 정의된 4개의 구간으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 도 5d에 도시된 바와 같이 통합 상담 데이터 세트(510)의 상담 결과 만족도(511)에 관한 데이터(예: 4,275건)의 값을 내림 차순으로 정렬한 후, 상기 데이터 값의 평균, 분산, 최소값, 최대값을 결정할 수 있고, 상기 데이터 값을 제 1 구간(예: 25% 이하), 제 2 구간(예: 25% 초과, 50% 이하), 제 3 구간(예: 50% 초과, 75% 이하), 및 제 4 구간(예: 75% 초과)으로 구분하는 제 1 임계값(예: 3.83), 제 2 임계값(예: 4.0), 및 제 3 임계값(예: 5.0)을 산출할 수 있다. 또 예를 들어, 서버(110)는 도 5d에 도시된 바와 같이 통합 상담 데이터 세트(510)의 diff_core(512)에 관한 데이터(예: 3,744건)의 값을 내림차순으로 정렬한 후, 상기 데이터 값의 평균, 분산, 최소값, 최대값을 결정할 수 있고, 상기 데이터 값을 제 1 구간(예: 25% 이하), 제 2 구간(예: 25% 초과, 50% 이하), 제 3 구간(예: 50% 초과, 75% 이하), 및 제 4 구간(예: 75% 초과)으로 구분하는 제 1 임계값(예: -26.0), 제 2 임계값(예: -13.0), 및 제 3 임계값(예: -2.0)을 산출할 수 있다. 또 예를 들어, 서버(110)는 도 5d에 도시된 바와 같이 통합 상담 데이터 세트(510)의 diff_pes(513)에 관한 데이터(예: 1,080건)의 값을 내림차순으로 정렬한 후, 상기 데이터 값의 평균, 분산, 최소값, 최대값을 결정할 수 있고, 상기 데이터 값을 제 1 구간(예: 25% 이하), 제 2 구간(예: 25% 초과, 50% 이하), 제 3 구간(예: 50% 초과, 75% 이하), 및 제 4 구간(예: 75% 초과)으로 구분하는 제 1 임계값(예: 4.0), 제 2 임계값(예: 9.0), 및 제 3 임계값(예: 16.0)을 산출할 수 있다. 또 예를 들어, 서버(110)는 도 5d에 도시된 바와 같이 통합 상담 데이터 세트(510)의 상담 회차(514)에 관한 데이터(예: 15,159건)의 값을 내림차순으로 정렬한 후, 상기 데이터 값의 평균, 분산, 최소값, 최대값을 결정할 수 있고, 상기 데이터 값을 제 1 구간(예: 25% 이하), 제 2 구간(예: 25% 초과, 50% 이하), 제 3 구간(예: 50% 초과, 75% 이하), 및 제 4 구간(예: 75% 초과)으로 구분하는 제 1 임계값(예: 1.0), 제 2 임계값(예: 2.0), 및 제 3 임계값(예: 5.0)을 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5e에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 통합 상담 데이터 세트(510)의 상담 결과 항목의 데이터 중에서 사후 만족도(511)의 제 1 데이터, diff_core(512)의 제 2 데이터, diff_pes(513)의 제 3 데이터, 및 상담 회차(514)의 제 4 데이터를 선택하고, 미리 정의된 4개의 구간들 중에서, 상기 제 1 데이터, 상기 제 2 데이터, 상기 제 3 데이터, 및 상기 제 4 데이터가 각각 속하는 구간을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5e에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 사후 만족도(511)의 제 1 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 1 스코어, diff_core(512)의 제 2 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 2 스코어, diff_pes(513)의 제 3 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 3 스코어, 및 상담 회차(514)의 제 4 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 4 스코어를 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5f에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 상기 제 1 스코어(예: 사후 만족도의 구간 점수)에 제 1 가중치(예: 4점)를 적용하고, 상기 제 2 스코어(예: diff_core의 구간 점수)에 제 2 가중치(예: 2점)를 적용하고, 상기 제 3 스코어(예: diff_pes의 구간 점수)에 제 3 가중치(예: 3점)를 적용하고, 상기 제 4 스코어(예: 상담 회차의 구간 점수)에 제 4 가중치(예: 1점)를 적용한 후, 상기 제 1 스코어, 상기 제 2 스코어, 상기 제 3 스코어, 및 상기 제 4 스코어를 합산함으로써, 상기 통합 상담 데이터 세트(510)를 구성하는 각 데이터마다 합산 스코어를 산출할 수 있다. 이 경우, 제 1 가중치는 제 3 가중치 보다 크고, 상기 제 3 가중치는 상기 제 2 가중치 보다 크고, 상기 제 2 가중치는 상기 제 4 가중치 보다 클 수 있다. 일반적으로, PES 점수 변화량이 CORE 점수 변화량 보다 내담자의 상담 성취도를 더욱 반영하고 있으므로, 전술한 예와 같이 제 3 가중치가 제 2 가중치 보다 더 크게 설정될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 제 2 가중치가 제 3 가중치 보다 더 크게 설정되는 실시예도 가능하다.

일 실시예에서, 도 5f에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 통합 상담 데이터 세트(510)의 각 데이터마다 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 결정할 수 있다. 이 때, 합산 스코어는 구간 별로 분류될 수 있고, 제 1 구간(예: 0점), 제 2 구간(예: 0점 초과, 7.5점 이하), 제 3 구간(예: 7.5점 초과, 15점 이하), 제 4 구간(예: 15점 초과, 22.5점 이하), 및 제 5 구간(예: 22.5점 초과)에 속하는 각 합산 스코어는 0, 1, 2, 3, 4의 라벨 값이 각각 할당될 수 있다.

일 실시예에서, 도 5g에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 통합 상담 데이터 세트(510)의 각 데이터에서의 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값으로 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 도 5h에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 통합 상담 데이터 세트(510)에 라벨 값 항목을 새로이 생성하고, 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 상기 라벨 값 항목의 데이터로서 추가할 수 있다. 상기 각 라벨 값은 후술하는 상담사 추천 모델의 학습 데이터로 이용될 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 403 동작에서 통합 상담 데이터 세트(510)의 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값에 기초하여, 서버(110)에 등록된 복수의 상담사들에 대한 내담자 정보의 평점을 나타내는 제 1 상담사 추천 모델을 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 도 6에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 상담 데이터 세트(510)의 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값에 기초하여, 복수의 상담사들의 식별 정보에 대한 내담자 정보의 평점을 나타내는 평점 행렬(600)(예: A)을 생성할 수 있다. 내담자 정보는 성별 카테고리, 연령대 카테고리, 결혼 상태 카테고리, 및 상담 주제 카테고리로 구분될 수 있다. 예를 들어, 성별 카테고리는 2개의 항목을 포함하고, 연령대 카테고리는 6개의 항목을 포함하고, 결혼 상태 카테고리는 3개의 항목을 포함하고, 및 상담 주제 카테고리는 39개의 항목을 포함하고, 서버(110)에 등록된 복수의 상담사들이 667명인 경우, 평점 행렬(600)은 50행x667열로 구성된 행렬일 수 있다. 각 카테고리에 포함된 각 항목은 도 7a의 제 1 상담사 추천 모델(601)을 참고하도록 한다. 일 실시예에서, 서버(110)는 도 5h에 도시된 바와 같이 통합 상담 데이터 세트(510)의 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 내담자 정보의 카테고리 개수로 나눈 값을 상기 상담사에 대한 내담자 정보의 특정 카테고리 내의 특정 항목에 할당하고, 상기 특정 항목의 평균 값을 상기 특정 항목의 평점으로 결정함으로써, 평점 행렬(600)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 통합 상담 데이터 세트(510) 중에서 1건의 상담 데이터가 내담자 정보로서, 성별 카테고리(예: 남성), 연령대 카테고리(예: 30대), 결혼 상태 카테고리(예: 기혼), 상담 주제 카테고리(예: 자녀)를 나타내고, 상담사 ID(예: 1001) 및 라벨 값(예: 2)을 나타내는 경우, 서버(110)는 상담사 ID(예: 1001)에 대한 라벨 값(예: 2)을 내담자 정보의 카테고리 개수(예: 4개)로 나눈 값(예: 0.5)을 상담사 ID(예: 1001)에 대한 내담자 정보의 각 카테고리 내의 해당 항목(예: 남성 항목(0.5), 30대 항목(0.5), 기혼 항목(0.5), 자녀 항목(0.5))에 각각 할당할 수 있다. 또 예를 들어, 통합 상담 데이터 세트(510) 중에서 1건의 상담 데이터가 내담자 정보로서, 성별 카테고리(예: 남성), 연령대 카테고리(예: 20대), 결혼 상태 카테고리(예: 미혼), 상담 주제 카테고리(예: 자녀)를 나타내고, 상담사 ID(예: 1001) 및 라벨 값(예: 4)을 나타내는 경우, 서버(110)는 상담사 ID(예: 1001)에 대한 라벨 값(예: 4)을 내담자 정보의 카테고리 개수(예: 4개)로 나눈 값(예: 1)을 상담사 ID(예: 1001)에 대한 내담자 정보의 각 카테고리 내의 해당 항목(예: 남성 항목(1), 20대 항목(1), 미혼 항목(1), 자녀 항목(1))에 각각 할당할 수 있다. 이 경우, 서버(110)는 상담사 ID(예: 1001)에 대한 내담자 정보의 남성 항목의 평균 값(예: (0.5+1)/2=0.75)을 상기 남성 항목의 평점으로 결정할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 서버(110)는 상담사 ID(예: 1001)에 대한 내담자 정보의 각 카테고리의 각 항목의 평점을 결정할 수 있고, 다른 상담사들 또한 해당 상담사 ID에 대한 내담자 정보의 각 카테고리의 각 항목의 평점을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 도 6 및 도 7a에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 상기 평점 행렬(600)에 특이값 분해(SVD, singular value decomposition) 방식에 기반하는 행렬 분해(matrix factorization) 모델을 적용하여, 제 1 상담사 추천 모델(601)을 생성할 수 있다. 또 일 실시예에서, 서버(110)는 축소된 특이값 분해(truncated SVD) 방식에 기반하는 행렬 분해 모델을 적용하여, 제 1 상담사 추천 모델(601)을 생성할 수 있다. 한편, 도 7a의 예에서는, 대각원소(특이값)로서 k값을 24로 설정하였지만, 이는 하나의 실시예일 뿐, 이에 한정되지 않고, 최적의 제 1 상담사 추천 모델(601)를 도출하기 위하여 다양한 특이값이 설정될 수 있다.

일 실시예에서, 도 7b에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 제 1 상담사 추천 모델(601)의 연령대 카테고리의 데이터에 연령대 가중치(예: 10%)를 적용하고, 상담 주제 카테고리의 데이터에 상담 주제 가중치(예: 30%)를 적용할 수 있다. 이는, 내담자가 내담자 정보(성별, 연령대, 결혼 상태, 상담 주제) 중에서 상담사 선택에 영향을 많이 미치는 변수일수록 더 큰 가중치를 부여하기 위함이다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 404 동작에서 내담자의 전자 장치(120)로부터 내담자의 성별 카테고리에 관한 제 1 정보, 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보, 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보, 및 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보를 포함하는 제 1 입력 정보 및 상담사의 희망 성별 및 희망 연령대를 포함하는 제 2 입력 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 내담자의 전자 장치(120)로부터 상기 내담자의 성별 카테고리에 관한 제 1 정보(예: 남성), 상기 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보(예: 20대), 상기 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보(예: 미혼), 및 상기 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보(예: 퇴직)를 포함하는 제 1 입력 정보 및 상담사의 희망 성별(예: 남성) 및 희망 연령대(예: 50대)를 포함하는 제 2 입력 정보를 수신할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 405 동작에서 제 1 상담사 추천 모델(601)의 내담자 정보 중에서, 제 2 입력 정보의 희망 성별을 갖는 제 1 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 성별 가중치를 적용하고, 제 2 입력 정보의 희망 연령대를 갖는 제 2 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 연령대 가중치를 적용함으로써, 제 2 상담사 추천 모델을 생성할 수 있다. 이는 내담자가 희망하는 성별 및 연령대를 갖는 상담사에게 가중치를 부여하기 위함이다. 일 실시예에서, 도 8에 도시된 바와 같이, 서버(110)는 제 1 상담사 추천 모델(601)의 내담자 정보 중에서, 제 2 입력 정보의 희망 성별(예: 남성)을 갖는 제 1 상담사들(예: 1000, 1001, 1002)에 대한 내담자 정보(예: 성별, 연령대, 결혼 상태, 및 상담 주제에 관한 모든 데이터)에 희망 성별 가중치(예: 10%)를 적용하고, 제 2 입력 정보의 희망 연령대(예: 50대)를 갖는 제 2 상담사들(예: 1004, 1005, 1006)에 대한 내담자 정보(예: 성별, 연령대, 결혼 상태, 및 상담 주제에 관한 모든 데이터)에 희망 연령대 가중치(예: 10%)를 적용함으로써, 제 2 상담사 추천 모델을 생성할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 406 동작에서 제 1 입력 정보에 포함된 내담자의 성별 카테고리에 관한 제 1 정보, 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보, 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보, 및 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보를 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써 결정된 복수의 추천 상담사들을 내담자의 전자 장치(120)로 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 서버(101)는 제 1 정보, 제 2 정보, 제 3 정보, 및 제 4 정보를 미리 설정된 행렬 포맷(예: 1x50 행렬)을 갖는 입력 행렬로 변환할 수 있고, 상기 입력 행렬을 상기 제 2 상담사 추천 모델(예: 50x667 행렬 모델)에 적용함으로써, 서버(110)에 등록된 복수의 상담사들의 평점을 산출할 수 있다. 일 실시예에서, 도 9에 도시된 바와 같이 서버(101)는 복수의 상담사들의 평점을 비교함으로써, 기설정된 추천 인원수(예: 5명) 중에서 높은 평점 순서에 따라 제 1 비율(예: 80%)만큼의 인원수에 해당하는 경력 상담사를 결정하고, 제 2 비율(예: 20%)만큼의 인원수에 해당하는 신규 상담사를 결정할 수 있다. 이 때, 상담사의 상담 회차가 10회 이하인 경우, 해당 상담사는 신규 상담사로 분류되고, 상담 회차가 10회 초과인 경우, 해당 상담사는 경력 상담사로 분류될 수 있다. 일 실시예에서, 서버(101)는 결정된 경력 상담사 및 결정된 신규 상담사를 복수의 추천 상담사들로서 내담자의 전자 장치(120)로 전송할 수 있다.

3.2 제 2 실시예 <상담사 추천 모델을 업데이트하는 실시예>

전술한 스마트 상담사 관리 시스템의 동작들은 제 2 실시예에 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

도 10은 본 출원의 일 실시예에 따른 스마트 상담사 관리 시스템의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다. 다양한 실시예들에 따르면 스마트 프로젝트 관리 시스템의 동작은 도 10에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 본 출원의 일 실시예에 따르면, 도 10에 도시되는 스마트 상담사 관리 시스템의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 1001 동작에서 통합 상담 데이터 세트(510)에 상담 데이터를 추가할 수 있다. 일 실시예에서, 서버(110)는 (1)새로운 내담자가 서버(110)에 등록된 복수의 기존 상담사들 중 하나와 매칭되거나 (2)새로운 내담자가 복수의 기존 상담사들 이외에 새로이 등록된 상담사와 매칭되거나 (3)기존의 내담자가 복수의 기존 상담사들 중 특정 상담사와 처음으로 매칭되는 방식 등으로 상담 매칭 건수가 1건 추가됨에 따라, 통합 상담 데이터 세트(510)의 포맷으로 내담자 또는 상담사에 의하여 입력된 상담 데이터를 통합 상담 데이터 세트(510)에 추가할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 1002 동작에서 통합 상담 데이터 세트(510)에 추가된 상담 데이터가 미리 정해진 건수에 해당하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 통합 상담 데이터 세트(510)에 추가된 상담 데이터의 건수가 미리 정해진 건수(예: 50건)에 해당하는지를 판단할 수 있다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 서버(110)는 1002 동작에서 추가된 상담 데이터의 건수가 미리 정해진 건수에 해당하는 경우, 통합 상담 데이터 세트(510)의 기존 상담 데이터 및 상기 추가된 상담 데이터를 이용하여, 제 1 상담사 추천 모델(601)을 업데이트할 수 있다. 이 때, 통합 상담 데이터 세트(510)의 기존 상담 데이터 및 상기 추가된 상담 데이터를 이용하여, 제 1 상담사 추천 모델(601)을 업데이트하는 방법은, 도 4의 402 동작 및 403 동작에 설명된 방법을 이용할 수 있다.

Claims (6)

1. 서버의 동작 방법으로서,
   복수의 상담 데이터 세트에 대한 데이터 전처리를 수행하여, 미리 정의된 데이터 포맷을 갖는 통합 상담 데이터 세트를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 통합 상담 데이터 세트를 구성하는 각 데이터는 상담 결과 항목으로서, 상담 결과 만족도, CORE 점수 변화량, PES 점수 변화량, 및 상담 진행 횟수를 포함하고,
   상기 상담 결과 항목의 데이터에 기초하여 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값을 결정하는 단계;
   상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 라벨 값에 기초하여, 상기 서버에 등록된 복수의 상담사들에 대한 내담자 정보의 평점을 나타내는 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 내담자 정보는, 성별 카테고리, 연령대 카테고리, 결혼 상태 카테고리, 및 상담 주제 카테고리로 구분되고, 상기 연령대 카테고리에는 연령대 가중치가 적용되고, 상기 상담 주제 카테고리에는 상담 주제 가중치가 적용되고,
   사용자 장치로부터 내담자의 상기 성별 카테고리에 관한 제 1 정보, 상기 연령대 카테고리에 관한 제 2 정보, 상기 결혼 상태 카테고리에 관한 제 3 정보, 및 상기 상담 주제 카테고리에 관한 제 4 정보를 포함하는 제 1 입력 정보 및 상담사의 희망 성별 및 희망 연령대를 포함하는 제 2 입력 정보를 수신하는 단계;
   상기 제 1 상담사 추천 모델의 상기 내담자 정보 중에서, 상기 희망 성별을 갖는 제 1 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 성별 가중치를 적용하고, 상기 희망 연령대를 갖는 제 2 상담사들에 대한 내담자 정보에 희망 연령대 가중치를 적용함으로써, 제 2 상담사 추천 모델을 생성하는 단계; 및
   상기 내담자의 상기 제 1 정보, 상기 제 2 정보, 상기 제 3 정보, 및 상기 제 4 정보를 상기 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써 결정된 복수의 추천 상담사들을 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 포함하고,
   상기 각 데이터에서의 상기 상담사에 대한 상기 라벨 값을 상기 내담자 정보의 카테고리 개수로 나눈 값을 상기 상담사에 대한 상기 내담자 정보의 특정 카테고리 내의 특정 항목에 할당하는 단계; 및
   상기 특정 항목의 평균 값을 상기 특정 항목의 평점으로 결정함으로써, 상기 복수의 상담사들에 대한 상기 내담자 정보의 평점을 나타내는 평점 행렬을 생성하는 단계;를 포함하고,
   상기 평점 행렬에 특이값 분해(singular value decomposition) 방식에 기반하는 행렬 분해(matrix factorization) 모델을 적용하여, 상기 제 1 상담사 추천 모델을 생성하는 단계;를 포함하고,
   상기 내담자의 상기 제 1 정보, 상기 제 2 정보, 상기 제 3 정보, 및 상기 제 4 정보를 미리 설정된 행렬 포맷을 갖는 입력 행렬로 변환하는 단계; 및
   상기 입력 행렬을 상기 제 2 상담사 추천 모델에 적용함으로써, 상기 서버에 등록된 상기 복수의 상담사들의 평점을 산출하는 단계;를 포함하고,
   상기 복수의 상담사들의 평점을 비교함으로써, 기설정된 추천 인원수 중에서 높은 평점 순서에 따라 제 1 비율만큼의 인원수에 해당하는 경력 상담사를 결정하고, 제 2 비율만큼의 인원수에 해당하는 신규 상담사를 결정하는 단계; 및
   상기 경력 상담사 및 상기 신규 상담사를 상기 복수의 추천 상담사들로서 상기 사용자 장치로 전송하는 단계;를 더 포함하는,
   동작 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 상담 결과 항목의 데이터 중에서 상기 상담 결과 만족도의 제 1 데이터, 상기 CORE 점수 변화량의 제 2 데이터, 상기 PES 점수 변화량의 제 3 데이터, 및 상기 상담 진행 횟수의 제 4 데이터를 선택하고, 미리 정의된 복수 개의 구간들 중에서 상기 제 1 데이터, 상기 제 2 데이터, 상기 제 3 데이터, 및 상기 제 4 데이터가 각각 속하는 구간을 결정하는 단계; 및
   상기 제 1 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 1 스코어, 상기 제 2 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 2 스코어, 상기 제 3 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 3 스코어, 및 상기 제 4 데이터가 속하는 구간에 대응하는 제 4 스코어를 결정하는 단계;를 포함하는,
   동작 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 제 1 스코어에 제 1 가중치를 적용하고, 상기 제 2 스코어에 제 2 가중치를 적용하고, 상기 제 3 스코어에 제 3 가중치를 적용하고, 상기 제 4 스코어에 제 4 가중치를 적용한 후, 상기 제 1 스코어, 상기 제 2 스코어, 상기 제 3 스코어, 및 상기 제 4 스코어를 합산함으로써, 상기 각 데이터마다 합산 스코어를 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 제 1 가중치는 상기 제 3 가중치 보다 크고, 상기 제 3 가중치는 상기 제 2 가중치 보다 크고, 상기 제 2 가중치는 상기 제 4 가중치 보다 크고, 및
   상기 합산 스코어에 대응하는 라벨 값을 상기 각 데이터에서의 상담사에 대한 상기 라벨 값으로 결정하는 단계;를 포함하는,
   동작 방법.
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