KR102398757B1 - 공공 빅데이터 정보를 수집 및 분류하여 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 여러 웹사이트에 게시되는 정책 정보들을 수집하여, 사용자가 지정한 조건에 해당하는 정책 정보들을 제공하는 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법은 웹사이트에서 정책 관련 정보를 수집하는 단계와, 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계와, 사용자의 맞춤형 조건을 획득하는 단계와, 상기 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.

Description

공공 빅데이터 정보를 수집 및 분류하여 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치{Method and apparatus for providing platform services to provide customized policy information by collecting and classifying public big data information}

본 발명은 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 자세하게는 중앙/지방 자치단체와 공공기관에서 운영하는 웹사이트 혹은 공공데이터 포털 등에서 웹페이지나, API, 문서파일 등을 통해 제공되는 정책 정보들을 수집하여, 사용자가 지정한 조건에 해당하는 정책 정보들을 제공하는 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 각 부처, 지역, 기관마다 예산과 정책이 증가하고 있는 추세이나, 지역별 미디어가 쇠퇴하고 있을 뿐만 아니라 결혼, 육아, 교육, 취/창업, 임대주택, 대출 등의 정책 홍보처 또한 축소되고 있다.

한편, 정보기술의 혁신에 따라 각국의 정부 및 공공 기관들에서도 정책, 시책에 대한 많은 정보들을 디지털화하고, 중앙/지방 자치단체와 공공기관에서 운영하는 웹사이트 혹은 공공데이터 포털 등에서 웹페이지나, API, 문서파일 등을 통해 정책 정보를 사용자(국민, 기관이나 조직 구성원, 전문가 등)에게 공개하고 있다.

사용자는 자신이 원하는 문서를 얻고자 할 때 관련된 웹사이트에 접속하여 문서를 열람하거나 다양한 검색 엔진을 통해 문서에 접근할 수 있다.

그러나 정책 정보가 각 부처, 지역, 기관별로 나누어져 공개되어 있어 새로운 정책에 대해 모르는 사용자가 다수이며, 사용자가 자신이 원하는 정보를 검색하는 데 또한 불편함이 많은 실정이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 여러 웹사이트에 게시되는 정책 정보들을 수집하여, 사용자가 지정한 조건에 해당하는 정책 정보들을 제공하는 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법은 웹사이트에서 정책 관련 정보를 수집하는 단계와, 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계와, 사용자의 맞춤형 조건을 획득하는 단계와, 상기 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 정책 관련 정보를 수집하는 단계는, 기 설정된 기간마다 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 획득하거나, 지정된 대상 웹사이트에서 업데이트되는 정책 관련 정보를 획득하는 단계를 포함하되, 기 학습된 언어 학습 모델을 이용하여 웹사이트에 게시되는 정보들 중 정책 관련 정보를 판단할 수 있다.

또한, 상기 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계는, 복수의 웹사이트로부터 수집된 동일한 정책 관련 정보에 대해, 기 설정된 기준에 따라 중복을 제거한 하나의 정책 관련 정보를 획득하는 단계와, 상기 정책 관련 정보의 맞춤법을 검사하는 단계와, 상기 정책 관련 정보에 포함된 개인정보를 비식별화하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계는, 수집된 정책 관련 정보를, 정보의 내용에 따라 기 설정되어 있는 기준으로 1차 분류하는 단계와, 1차 분류된 정보를, 정보의 속성에 따라 기 설정되어 있는 기준으로 2차 분류하는 단계와, 검수자로부터 분류된 정책 관련 정보를 검수한 결과를 획득하는 단계와, 검수 결과를 반영한 최종 정책 관련 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 1차 분류하는 단계 및 상기 2차 분류하는 단계 중 적어도 하나의 단계는, 상기 정책 관련 정보가 게시된 웹사이트의 특징을 판단하는 단계와, 상기 정책 관련 정보의 중요 키워드를 추출하는 단계와, 판단된 웹사이트의 특징 및 추출된 중요 키워드를 이용하여 상기 정책 관련 정보를 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 정책 관련 정보가 분류되는 카테고리 별 해당하는 중요 키워드를 학습하는 단계와, 동일한 대상에 대한 다수의 표현을 학습하는 단계와, 학습된 결과를 이용하여 상기 중요 키워드를 포함하는 정책 관련 정보를 대응되는 카테고리로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 사용자로부터 특정 정책 관련 정보에 대한 전문가 상담 요청을 획득하는 단계와, 상기 특정 정책 관련 정보에 대한 전문가를 선정하는 단계와, 선정된 전문가와 상기 사용자를 중개하는 단계를 더 포함하고, 상기 전문가를 선정하는 단계는, 연계되어 있는 전문가들의 일정에 따라 상담이 가능한 전문가를 선정하거나, 전문가의 상담 후기에 따라 전문가를 선정할 수 있다.

또한, 하나 이상의 사용자 개인 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 단계와, 상기 사용자 정보를 기초로 상기 사용자와 관련있는 정책 관련 정보를 추출하는 단계와, 추출된 정책 관련 정보를 상기 사용자에게 추천하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 장치는 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리와, 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 서비스 방법을 수행할 수 있다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명은 여러 웹사이트에 게시되는 정책 정보들을 수집하여 제공함으로써, 여러 웹사이트들에 방문하여 정책 정보들을 일일히 찾아보아야 하는 수고를 줄일 수 있다.

또한, 사용자가 지정한 조건에 해당하는 정책 정보들을 제공함으로써, 사용자와 관련된 정책들을 제공할 수 있다.

또한, 정책 정보에 대해 알지 못해 혜택을 못 받는 경우가 많은데, 정책 정보를 활용하여 혜택을 받을 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 플랫폼 서비스 제공 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 플랫폼 서비스 제공 방법을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 다양한 웹페이지를 통해 정보를 수집하는 것을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수집된 정책 관련 정보를 분류하는 방법을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 수집된 정책 관련 정보를 1차 분류 및 2차 분류하는 방법을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 정책 관련 데이터의 분류별 카테고리를 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 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.

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.

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.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 시스템은 플랫폼 제공 장치(100), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다.

여기서, 도 1에 도시된 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 시스템은 일 실시 예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.

플랫폼 제공 장치(100)는 여러 웹사이트에 게시되는 정책 정보들을 수집할 수 있다. 플랫폼 제공 장치(100)는 수집된 정책 정보들을 기 설정된 기준에 따라 분류하고, 사용자가 사용자 단말(200)을 통해 지정한 정책 정보의 조건에 해당하는 정책 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.

사용자 단말(200)은 네트워크를 통해 플랫폼 제공 장치(100)와 연결될 수 있으며, 플랫폼 제공 장치(100)로부터 각종 서비스 및 플랫폼을 제공받을 수 있다.

사용자 단말(200)은 플랫폼 제공 장치(100)가 제공하는 각종 서비스 및 플랫폼에 관한 어플리케이션을 다운로드, 설치 및 실행함으로써, 어플리케이션을 통해 플랫폼 제공 장치(100)가 제공하는 각종 서비스를 제공받을 수 있다. 이를 위해 사용자 단말(200)은 스마트폰과 같이 어플리케이션의 구동이 가능한 운영체제를 탑재할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)은 어플리케이션의 구동이 가능한 다른 범용적인 장치들이 적용될 수 있다.

다양한 실시 예에서, 사용자 단말(200)은 어플리케이션 외에 웹 기반으로도 서비스를 제공할 수 있으며, 사용자 단말(200)이 서비스를 제공하는 방법은 특정한 형식으로 제한되지 않는다.

외부 서버(300)는 네트워크를 통해 플랫폼 서비스 제공 장치(100)와 연결될 수 있으며, 플랫폼 서비스 제공 장치(100)가 플랫폼 서비스 제공 방법을 수행하기 위한 각종 정보를 저장 및 관리할 수 있다.

또한, 외부 서버(300)는 플랫폼 서비스 제공 장치(100)가 플랫폼 서비스 제공 방법을 수행함에 따라 생성되는 각종 정보 및 데이터를 제공받아 저장할 수 있다. 예를 들어, 외부 서버(300)는 플랫폼 서비스 제공 장치(100) 외부에 별도로 구비되는 저장 서버일 수 있다. 도 2를 참조하여, 플랫폼 서비스 제공 장치(100)의 하드웨어 구성에 대해 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 플랫폼 서비스 제공 장치의 하드웨어 구성도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 플랫폼 서비스 제공 장치 (100)(이하, 컴퓨팅 장치)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.

프로세서(110)는 컴퓨팅 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.

다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

버스(130)는 컴퓨팅 장치(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.

통신 인터페이스(140)는 컴퓨팅 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.

스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.

컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 웹사이트에서 정책 관련 정보를 수집하는 단계와, 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계와, 사용자의 맞춤형 조건을 획득하는 단계와, 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예와 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.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여, 컴퓨팅 장치(100)가 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법에 대해 설명하도록 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 플랫폼 서비스 제공 방법을 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 웹사이트에서 정책 관련 정보를 수집할 수 있다(S100).

웹사이트는 정책 관련 정보가 게시되는 행정안전부, 보건복지부 등의 정책 사이트를 포함할 수 있고, 구글, 네이버 등의 검색 사이트를 포함할 수도 있다. 예컨대, 검색 사이트에는 정책 관련 정보들이 기재될 수 있으므로, 정책 사이트가 아닌 검색 사이트에서도 정책 관련 정보를 수집할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 최근에는 SNS를 통해 정책홍보가 이루어지기도 하므로, 실시 예에 따라 SNS에 업로드된 게시물 혹은 해당 게시물에 포함되어 있는 링크의 웹페이지로부터 정책 정보를 수집할 수도 있다. 또한, 개시된 실시 예에서 '웹사이트' 라고 함은, 공공데이터포털을 통해 제공되는 다양한 API를 포함하는 개념으로 이해되며, 특정한 형태로 제한되지 않는다.

컴퓨팅 장치(100)는 기 설정된 기간마다 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 획득할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치(100)는 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 수집하고, 일정 시간이 지난 후 다시 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 수집할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 기 설정되어 있는 시간마다 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)는 정시마다 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 정시마다 웹사이트들로부터 정보를 수집하는 것으로 기재하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 지정된 대상 웹사이트에서 업데이트되는 정책 관련 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보를 수집할 대상 웹사이트들을 지정하고, 지정된 대상 웹사이트를 모니터링하고 있다가, 새롭게 정책 관련 정보가 업데이트될 시 정책 관련 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 업데이트된 부분을 선택적으로 수집하여 저장할 수 있다. 또한, 기존에 업로드된 정책 관련 정보에 수정이 있는 경우에도, 해당 수정사항을 수집하여 기존 데이터와 함께 저장할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 기 학습된 언어 학습 모델을 이용하여 웹사이트들에 게시되는 다양한 정보들 중 정책 관련 정보를 판단할 수 있다. 언어 학습 모델은 정책 관련 정보에 포함될 수 있는 단어나 문장을 학습한 모델일 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 웹사이트에 게시된 게시물로부터 단어나 문장을 추출하고, 추출된 단어나 문장을 통해 해당 게시물이 정책 관련 게시물인지 판단할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 학습된 단어 또는 문장이 포함된 개수, 비율, 위치 등에 따라 해당 게시물이 정책 관련 게시물인지 판단할 수 있다. 예컨대, 웹사이트에 업로드된 게시물은 취업박람회 개최에 관한 게시물일 수 있고, 언어 학습 모델에는 '취업'이 정책 관련 단어로 학습되어 있을 수 있다. 이런 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 해당 게시물을 정책 관련 정보인 것으로 판단하게 될 수 있다. 이런 경우를 방지하기 위해, 다른 정책 관련 단어나 문장이 추가적으로 포함되어 있을 때 해당 게시물을 정책 관련 정보인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보가 아닌 단어를 포함하고 있을 수 있으며, 해당 단어가 포함된 게시물의 경우 정책 관련 정보가 아닌 것으로 판단하여 수집하지 않을 수 있다.

다른 예로, 컴퓨팅 장치(100)는 공공기관 웹사이트로부터 제공되는 API(예: 공공데이터 API)를 이용하여 정책 정보를 탐색 및 수집할 수 있다. 일 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 API를 통해 수집되는 정보들 중 정책관련 정보를 선별, 분류 및 가공하여 저장할 수 있다.

다른 예로, 컴퓨팅 장치(100)는 API를 이용하여 각 공공기관 웹사이트에 업로드된 정보의 종류를 확인하고, 실제 정보의 수집은 개시된 실시 예에 따른 스크래핑 모듈에 의하여 수행될 수 있다.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 정부에서 제공되는 공공데이터 API를 활용하여 어떠한 정책 데이터를 수집해야 할지를 일부 정의할 수 있다. 구체적으로, API를 참조하면 각 웹사이트에서 어떠한 공공정책에 대한 정보를 얻을 수 있는지를 알 수 있지만, API정보에는 일정, 신청처, 혜택 등을 기재하는 필드가 비어 있거나, 분류가 상이한 경우가 많다. 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 API를 이용하여 각 사이트에 존재하는 정보의 종류를 파악하고, 스크랩핑 모듈이 웹사이트로부터 해당 정보를 탐색하여 수집 및 저장하도록 할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 API로는 공급되지 않는 더욱 다양한 정보들을 수집할 수 있으며, 동시에 누락되는 정보 없이 더 풍부한 정보를 수집할 수 있고, 이를 자체적인 기준에 따라 정확하게 분류하여 제공할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장할 수 있다(S200). 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 웹사이트로부터 수집된 동일한 정책 관련 정보에 대해, 기 설정된 기준에 따라 중복을 제거한 하나의 정책 관련 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 새로운 정책이 실시될 경우, 여러 웹사이트들에 해당 정책 관련 정보에 대한 게시물이 게시될 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 여러 웹사이트들로부터 해당 정책 관련 정보들을 모두 수집하게 되는데, 이로 인해 중복되는 내용의 게시물들이 수집될 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 장치(100)는 중복되는 게시물들 중 하나의 게시물만을 남기고 다른 게시물은 저장하지 않을 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 여러 웹사이트에서 수집된 중복되는 게시물들 중 기 설정된 웹사이트에 게시된 게시물을 하나의 게시물로써 저장할 수 있다. 여기서, 기 설정된 웹사이트는 정책 사이트를 기본으로 할 수 있고, 정책의 분야에 따라 기 설정되는 웹사이트는 상이할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 수집된 정책 관련 정보의 맞춤법을 검사할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 수집된 게시물의 문장 구분 오류, 띄어쓰기 오류 및 오탈자를 검사할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 게시물에서 맞춤법 오류를 발견한 경우, 해당 오류를 임의로 수정하여 저장할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 수집된 정책 관련 정보에 포함된 개인정보를 비식별화할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)는 수집된 게시물에 개인정보가 포함되어 있는 경우, 개인정보를 모자이크 처리하거나, 개인정보를 특수문자(예컨대, '*')로 변환하여 비식별화할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 수집된 정책 관련 정보를 정보의 내용, 정보의 속성에 따라 분류할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보를 분류함에 따라, 각 사용자에게 유용한 정책 정보를 제공할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 정책 정보를 분류하는 과정에서 데이터를 통합하는 기준을 만들기 위해 인공지능 학습 모델을 활용할 수 있다. 예를 들어, 서로 유사한 정책이라 할지라도 부처별, 지역별로 대상자의 분류가 달라지는 등 세부적인 내용은 상이하게 설정될 수 있다. 따라서, 정책의 분류를 기 설정된 특정한 기준에 따라 일률적으로 수행할 경우 서로 유사한 정책이 서로 다른 분류로 구분될 수 있는 문제점이 있다.

따라서, 개시된 실시 예에서는 인공지능 학습에 기반하여 정책을 분류함으로써, 각 정책이 갖는 속성에 따라 정확한 분류를 가능케 하는 기술을 제안한다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 각각의 정책이 갖는 속성 데이터들(예: 대상, 지역, 분야, 성격 등으로 구분된 복수의 데이터들)에 기반하여 각각의 정책 데이터를 분류할 수 있으며, 필요에 따라 1차, 2차 분류 등으로 단계적으로 분류할 수도 있다. 실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 속성 데이터들에 기반한 클러스터링을 수행할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 각각의 속성 데이터의 중요도를 학습할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 각각의 속성 데이터의 중요도에 따라 각 속성 데이터에 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 속성 데이터를 이용하여 클러스터링을 수행하거나, 기 설정된 기준(rule-based)에 따른 분류를 수행할 수 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 속성 혹은 요청사항에 따라 정책정보를 재분류하거나, 선택하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 특정 분야의 정책을 연구하고자 하는 연구자나, 특정 분야의 사업을 수행하는 사업가의 경우 정책의 분야나 성격이 가장 중요할 수 있다. 이에 따라 해당 속성에 가중치를 부여하여 분류를 수행할 수 있다. 다른 예로, 본인이 혜택을 얻을 수 있는 정책을 찾고자 하는 개인의 경우, 정책의 대상이나 지역정보가 더 중요할 수 있다. 이 경우 해당 속성 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 맞춤형 조건을 획득할 수 있다(S300). 사용자는 사용자 단말(200)을 통해 어플리케이션에 접속하여, 원하는 조건을 선택할 수 있다. 예컨대, 원하는 조건은 정책공급처, 대상, 지역, 정책분야, 정책성격 등을 포함할 수 있다. 다른 예로, 사용자는 본인에 대한 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 본인의 나이, 성별, 직업, 거주지역 등 다양한 정보를 입력할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)는 이에 기반하여 적절한 정책을 탐색하여 제공할 수 있다.

이에 따라 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 맞춤형 정책을 제공할 수 있으며, 이 경우 수집된 정책정보 외에도 플랫폼을 통해 제공되는 다양한 정보를 함께 활용할 수 있다.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 설정한 조건에 따라 정책정보를 분류 및 선택하여 제공하되, 각 정책정보를 제공받은 사용자들의 만족도 및 선호도 데이터를 참조하여 정책정보의 분류 및 선택과정을 고도화할 수 있다. 예를 들어, 제공된 정책정보에 대한 사용자들의 만족도가 낮을 경우 만족도를 향상시킬 수 있는 방안을 마련할 수 있으며, 사용자들의 만족도가 낮은 경우 그 이유를 질의하거나 분석하여 개선책을 마련할 수 있다. 예를 들어, 제공된 정책정보의 속성이 사용자의 니즈와 상이하여 만족도가 낮을 경우 추천 알고리즘에 피드백을 제공하여 고도화할 수 있다. 다른 예로, 제공된 정책정보의 속성은 정확했으나 각 정책정보에 대응하는 신청 마감일이 지났거나, 너무 촉박한 정보들이 추천되어 만족도가 낮았을 수 있다. 이 경우, 제공되는 정책정보를 마감일이 많이 남은 순으로 정렬하여 제공할 수도 있다. 마찬가지로, 정책정보의 속성은 정확했지만 혜택의 규모가 부족하여 만족도가 낮을 수 있다. 이 경우 더 높은 혜택을 갖는 정책정보들을 추천할 수 있고, 유사한 피드백이 지속될 경우 사용자에게 원하는 혜택의 규모에 대한 정보나, 마감일에 대한 정보를 미리 입력받아 추천에 활용할 수도 있다.

이외에도, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 맞춤형 공공정책 정보를 제공함에 있어, 사용자가 설정해준 조건 및 이에 따른 맞춤형 정책정보를 제공하는 것에 더해서, 정책이 업데이트된 날짜, 혜택 규모, 신청 마감일, 타 사용자들의 정책 선호도 정보 등을 복합적으로 활용하여 정책 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 정책 정보를 제공함에 있어 각 정책 정보에 대한 사용자들의 선호도를 고려하여, 선호도가 높은 정책 정보를 우선적으로 제공할 수 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 정보의 구체화 정도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제시된 항목들 전부에 답을 하지 않고 그 중 일부에만 응답을 하는 경우가 있을 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 입력된 정보를 통해 검색되는 정책의 수를 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 거주지역으로 '서울'을 입력했을 때 정책정보의 수는 1,000건으로 표시되고, 사용자가 '강남구'를 추가로 입력했을 때 정책정보의 수는 200건으로 표시될 수 있다. 또한, 사용자가 나이를 입력했을 때, 다시 정책정보의 수는 70건으로 표시될 수 있다. 사용자는 여러 정보들을 입력하면서, 입력에 따라 변경되는 정책정보의 수를 실시간으로 확인할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 본인이 찾고자 하는 정책정보를 탐색하기 위한 최적의 정보 조합을 찾을 수 있다. 다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 정보를 입력하는 과정에서 가이드를 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 사용자가 검토하기 적절한 최적의 정책정보 수가 설정될 수 있다. 예를 들어, 검색되는 정책정보 수가 너무 적으면 놓치는 정책정보가 있을 수 있고, 검색되는 정책정보 수가 너무 많으면 일일이 검토하기 어려울 수 있다. 이에 따라, 최적의 정책정보 수는 20개 내지 30개로 설정될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 사용자의 설정에 따라 검색되는 정책정보의 수는 상이하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 최적의 정책정보를 10개 이하로 검색(간편 모드)하여 제공하기를 원할 수도 있고, 최대 100개까지 검색한 뒤 스스로 탐색하고자(상세 모드) 할 수도 있다. 이 경우, 사용자가 설정한 모드에 따라 상이한 정책 검색건수를 타겟으로 할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 입력하는 정보에 따라 예상 검색건수를 도출하고, 이에 따라 그 다음에 추가로 입력할 정보를 추천할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 '서울'을 입력했을 때 해당 시점에 검색되는 정책정보의 수를 계산하고, 그 다음으로 지역구나 동을 입력할 시 검색되는 건 수와, 사용자가 그 외에 나이, 성별, 직업 등을 입력할 때 각각 검색되는 건 수를 미리 계산할 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 장치(100)는 최적의 정책정보 수가 도출되는 정보의 조합을 결정하고, 결정된 조합에 속하는 정보들의 우선순위를 결정하여 우선순위에 따라 다음 정보를 입력하도록 사용자를 가이드할 수 있다.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자들이 입력한 정보의 조합에 따라, 사용자가 원하는 정보를 찾는 데까지 걸리는 시간 및 사용자가 찾아낸 정보를 읽는 시간(예: 페이지 체류시간 혹은 각 페이지에서의 인터렉션 횟수) 등 정보를 수집할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 직접 만족도에 대한 설문정보를 획득할 수도 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 입력한 정보의 종류에 따른 검색결과의 효율성을 도출할 수 있다. 예를 들어, '지역'과 '나이'를 입력하였을 때보다, '지역'과 '직업'을 입력하였을 때 검색결과가 더 좋았다는 정보를 얻을 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 '직업' 정보가 '나이' 정보보다 우선순위에 있다고 판단할 수 있다.

사용자는 정보 입력과정을 통해 검색조건을 결정하고, 컴퓨팅 장치(100)는 결정된 검색조건에 기반하여 주기적으로 해당 사용자에게 정책정보를 제공할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 획득된 사용자의 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 사용자에게 제공할 수 있다(S400). 컴퓨팅 장치(100)는 상기 정보의 내용, 정보의 속성에 따라 분류된 정책 관련 정보를 기초로 사용자의 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 예컨대, 사용자가 임신과 관련된 분야를 맞춤형 조건으로 선택한 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 임신과 관련된 분야로 분류된 정책 관련 정보를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보를 최신순으로 나열하여 사용자 단말(200)로 제공할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 메신저 또는 앱푸시 등을 통해 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 해당 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 어플리케이션에 접속하여 맞춤형 조건을 지정하여 검색 시, 맞춤형 조건에 해당하는 정책 정보를 제공할 수 있으며, 사용자가 맞춤형 조건을 지정하여 저장해놓으면, 맞춤형 조건에 해당하는 정책 정보가 새로 게시될 때마다 앱푸시 또는 메신저 등을 통해 정책 정보를 제공할 수 있다. 이런 경우, 사용자가 어플리케이션에 별도로 접속하여 확인하지 않더라도 원하는 정책 정보를 제공받을 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 일정 주기로 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 사용자에게 전송할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)는 매주 월요일 10시에 정책 정보를 전송하는 것으로 설정되어 있을 수 있으며, 정책 정보를 전송한 후 다음 주기 사이에 수집되는 정책 정보 중 사용자의 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 다음 주기에 한꺼번에 전송할 수 있다.

실시 예에 따라서, 사용자가 설정한 조건과 기 설정된 임계값 이상의 일치도를 갖는 정책이 수집되었을 경우 안내주기와 무관하게 알림을 제공할 수도 있다. 또한, 각 정책과 관련된 일정이 존재하는 경우(예: 신청기한), 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 일정에 대한 알림을 제공하고, 사용자의 선택에 따라 혹은 자동으로 해당 일정을 사용자의 캘린더에 입력할 수 있다.

일 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 캘린더에 입력된 일정을 관리할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 입력된 일정에 대하여, 해당 일정과 관련된 페이지의 링크정보를 해당 일정에 함께 저장할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 캘린더에 기록된 일정정보를 확인하고, 함께 저장된 링크를 클릭하여 해당 정책정보와 관련된 신청 페이지로 이동할 수 있다.

실시 예에 따라서, 특정 정책에 따른 신청(예: 지원사업 등)정보는 정책 공고 후 일정 시간 뒤에 공개될 수 있다. 예를 들어, 특정 지원사업을 진행하기 위한 예산이 편성되었다는 정보, 혹은 해당 지원사업을 시행할 예정이라는 정보가 획득되었을 경우, 여기에는 지원사업과 관련된 구체적인 정보는 마련되지 않을 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 장치(100)는 일정에 등록된 정책정보와 관련된 새로운 정보를 지속적으로 수집 및 업데이트할 수 있으며, 새로운 정보가 수집될 시 이를 일정정보에 업데이트하고, 변동이 생길 시에도 이를 일정정보에 반영할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 해당 일정에 포함된 링크를 선택하는 경우, 해당 일정과 관련된 신청을 수행하는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치는 해당 일정과 관련된 후속 일정들(예: 신청결과 발표일정 및 후속 업무일정 등)을 캘린더에 자동으로 등록할 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 정보를 획득할 수 있다. 사용자 정보는 사용자의 성별, 연령, 관심사, 지역, 취업여부, 결혼여부 등에 대한 정보일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 사용자 정보를 기초로 수집된 정책 관련 정보들 중 사용자와 관련있는 정책 관련 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 20대 초반의 취업준비생인 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 취업과 관련된 정책 정보를 사용자와 관련있는 정책 정보로 추출할 수 있다. 또한, 사용자가 임산부인 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 임신 및 출산에 관련된 정책 정보, 자녀에 관련된 정책 정보 등을 사용자와 관련있는 정책 정보로 추출할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 추출된 정책 관련 정보를 사용자에게 추천할 수 있다. 이런 경우, 상기 기재한 사용자의 맞춤형 조건과 상관없이, 사용자 정보를 기초로 사용자에게 유용할 것으로 판단되는 정책 정보를 추천하는 것일 수 있다.

다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 사전에 기입하여 저장된 정보를 바탕으로, 사용자에게 맞춤형 정책 정보를 추천할 뿐 아니라, 사용자가 원스톱으로 맞춤형 정책을 신청할 수 있도록 하는 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 맞춤형 정책 정보를 제공하며, 사용자가 해당 정책에 대한 신청을 요청(예: '신청'버튼을 선택)하는 경우, 사용자가 사전에 기입해 둔 정보를 바탕으로, 공공정책 신청에 필요한 다양한 정보를 추가로 기입하지 않고 바로 신청할 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 통해, 사용자가 여러 공공정책을 신청할 때마다 번거롭게 동일한 정보를 반복하여 입력하지 않아도 되는 장점이 있다. 실시 예에 따라, 부족한 정보 혹은 불명확한 정보가 있을 경우 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 해당 정보의 입력만을 요청하거나, 공동인증서나 사설인증서 인증이 필요할 경우 인증과정을 요청할 수 있다. 실시 예에 따라서, 공공정책 웹사이트로부터 제공되는 API에 기반하여 인증과정을 간소화할 수 있는 경우, 간소화된 인증을 사전에 요청하는 방식으로 절차를 더욱 간소화할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 공공정책 사이트 ID 및 비밀번호 정보를 저장하여 로그인 과정 또한 간소화할 수도 있다.

사용자 정보를 입력받는 방법은 제한되지 않으나, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자에게 공공정책 신청에 필요한 개인정보를 별도로 입력받을 수도 있고, 사용자가 개시된 실시 예에 따른 서비스를 이용하여 공공정책 신청을 진행하는 경우, 한번 입력한 정보는 자동으로 저장되어 다시 입력하지 않아도 되도록 하는 서비스가 제공될 수도 있다. 개인정보의 보호를 위해 관련 정보는 암호화되어 전송 및 저장될 수 있으며, 실시 예에 따라 개인정보는 사용자 단말에만 저장되도록 구성될 수도 있다. 다양한 실시 예에서, 검증을 위해 서버에는 개인정보의 해시값만이 저장되고, 사용자 단말에서 공공정책 신청을 위해 개인정보가 입력될 경우, 해시값을 비교하여 올바른 개인정보가 입력되었는지 여부를 검증하는 역할만을 수행할 수도 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 사용자로부터 특정 정책 관련 정보에 대한 전문가 상담 혹은 중개 요청을 획득할 수 있다. 예컨대, 컴퓨팅 장치(100)는 전문가 상담 혹은 중개를 요청할 수 있는 인스트럭션을 사용자 단말(200)로 제공할 수 있고, 사용자는 인스트럭션에 따라 정책 관련 정보에 대한 전문가 상담 혹은 중개를 요청할 수 있다. 여기서, 컴퓨팅 장치(100)는 상담이나 중개를 요청할 내용, 상담이나 중개를 요청할 정책의 분야를 기재할 수 있는 인스트럭션을 사용자 단말(200)로 제공할 수 있고, 사용자는 인스트럭션을 따라 문의 내용을 입력할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 사용자로부터 획득된 문의 내용을 반영하여 전문가를 선정할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 연계되어 있는 전문가들 중 해당 정책과 관련된 전문가를 선정할 수 있다. 한편, 해당 정책과 관련된 전문가가 여러명인 경우, 전문가들의 일정에 따라 상담이 가능한 전문가를 선정할 수 있고, 전문가의 상담 내역, 후기, 별점 등에 따라 전문가를 선정할 수도 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 선정된 전문가와 사용자를 중개할 수 있다. 선정된 전문가는 사용자가 문의한 문의 내용에 대한 답변을 입력하여 전송할 수 있고, 사용자 정보를 기초로 별도의 연락을 통해 답변을 전달할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 다양한 웹페이지를 통해 정보를 수집하는 것을 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 웹사이트들로부터 정책 관련 정보들을 수집할 수 있다. 동일한 정책에 대한 정보가 여러 웹사이트들(Web1, Web2, Web3)에 모두 게시될 수 있고, 컴퓨팅 장치(100)는 여러 웹사이트들(Web1, Web2, Web3)에 게시된 동일한 정책에 대한 게시물들(D1, D2, D3)을 모두 수집하게 될 수 있다. 이로 인해, 중복되는 내용의 게시물들(D1, D2, D3)이 수집되게 되므로, 컴퓨팅 장치(100)는 기 설정된 기준에 따라 중복된 내용의 게시물들(D1, D2, D3) 중 하나의 게시물(D1)만을 저장하고, 다른 게시물들(D2, D3)은 제외시킬 수 있다. 여기서, 기 설정된 기준은 기본값으로 설정되어 있는 웹사이트에서 수집된 게시물을 저장하는 것일 수 있고, 기본값은 순위별로 복수의 웹사이트들을 포함할 수 있다. 예컨대, 중복된 게시물들 중 기본값으로 설정된 웹사이트에서 수집된 게시물이 없는 경우 제외시킬 게시물들을 지정할 수 없다. 이에 따라, 기본값을 순위별로 지정하여 1순위 웹사이트에서 수집된 게시물이 없는 경우 2순위 웹사이트에서 수집된 게시물을 저장할 게시물로 결정할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 각 게시물의 일치도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 일치도가 90% 이상일 경우 동일한 정책내용과 관련된 게시물로 판단할 수 있다. 다른 예로, 컴퓨팅 장치(100)는 일치도가 80% 이상 90% 이하일 경우, 각 게시물 간의 차이를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서로 상이한 키워드나 표현, 문장을 도출하고, 도출된 차이점을 분석할 수 있다. 분석 결과, 도출된 차이점에 정책관련 핵심 키워드가 포함되어 있지 않거나, 불용어들로 구성되었을 경우 컴퓨팅 장치(100)는 이를 유사한 정책정보로 판단할 수 있다. 반면, 차이점에 해당하는 키워드가 다른 정책정보와 연관된 핵심 키워드일 경우 서로 상이한 정보로 판단하여 이를 각각 수집할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 서로 다른 키워드 간의 연관성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 기 학습된 자연어 처리 모델을 이용하여 서로 상이한 키워드 간의 관계를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사전적 동의어 외에도 조어나 정책관련 키워드의 경우 표현은 상이하지만, 가리키는 대상은 동일할 수 있다. 예를 들어, 특정 부처 혹은 정책문서에서는 '교통약자'라고 표현하는 키워드가 다른 부처나 정책문서에서는 '교통곤란자', '이동제약자' 등으로 표현될 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 서로 다른 키워드 간 연관성을 분석하여 이를 동일한 대상을 지칭하는 키워드로 판단하고, 게시물 간 유사도를 분석할 때 이에 기초하여 일치율을 판단할 수 있다.

키워드 간의 유사도를 판단하는 방법은 제한되지 않으나, 다양한 정책문서들에 기반하여 학습된 모델을 이용, 동일하거나 유사한 정책문서에서 언급되는 키워드들은 서로 유사한 것으로 판단할 수 있다. 각각의 단어는 벡터 형태로 임베딩될 수 있으며, 각 단어에 해당하는 벡터 간 코사인유사도에 기초하여 유사여부가 판단될 수도 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 각각의 서로 다른 웹사이트를 통해 수집되는 정책정보를 통합하여 분류할 수 있다. 예를 들어, '교통약자'와 관련된 정책을 수집할 경우 제1 웹사이트에서 관련 키워드를 포함하는 정책정보를 수집하고, 또 다른 웹사이트에서는 '교통곤란자', '이동제약자' 등 다른 키워드로 표현된 정책정보 역시 함께 수집하여 분류할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수집된 정책 관련 정보를 분류하는 방법을 도시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 정보의 내용에 따라 정책 관련 정보를 1차 분류할 수 있다(S210). 예컨대, 정보의 내용은 정책공급처, 대상, 지역, 정책분야, 정책성격 등을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 정보의 속성에 따라 정책 관련 정보를 2차 분류할 수 있다(S220). 예컨대, 정보의 내용은 콘텐츠정보, 평가정보, 파생정보, 연관정보, 비교정보 등을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 검수자로부터 분류된 정책 관련 정보를 검수한 결과를 획득할 수 있다(S230). 검수자는 수집된 데이터가 적정한 데이터인지 판단하고, 분류된 데이터가 카테고리별로 정확하게 분류되었는지 판단할 수 있다. 검수를 수행하는 검수자는 다수로 구성될 수 있다. 예컨대, 다수의 검수자는 각각 데이터를 검수하고, 각각이 검수한 결과를 비교하여 다수결에 따라 데이터가 적정한지, 데이터의 카테고리가 적정한지 결정할 수 있다. 검수자는 검수된 결과를 컴퓨팅 장치(100)로 전송할 수 있고, 컴퓨팅 장치(100)는 획득된 검수 결과를 데이터에 반영할 수 있다. 예컨대, 검수 결과, 특정 데이터의 카테고리가 잘못 분류되었을 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 특정 데이터를 적절한 카테고리로 재분류시킬 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않고, 검수자가 임의로 데이터를 수정할 수도 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자로부터 제공된 정책정보가 본인에게 적절하였는지 여부에 대한 피드백을 요청할 수 있다. 이를 통해, 컴퓨팅 장치(100)는 제공된 정책정보가 올바르게 분류되었는지에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이외에도, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 제공된 정보를 조회하였는지 여부, 조회시 체류시간, 스크롤 길이, 정책정보에 포함된 링크의 클릭여부 등에 기초하여 제공된 정책정보 각각의 적절성을 판단할 수 있다. 즉, 사용자가 오래 체류하고 인터렉션을 많이 수행한 정책정보일수록 사용자에게 적합한 정책정보인 것으로 판단할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 검수 결과를 반영한 최종 정책 관련 정보를 저장할 수 있다(S240).

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 수집된 정책 관련 정보를 1차 분류 및 2차 분류하는 방법을 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보가 게시된 웹사이트의 특징을 판단할 수 있다(S211). 예컨대, 정책 관련 정보가 게시된 웹사이트가 보건복지부인 경우 컴퓨팅 장치(100)는 웹사이트의 특징을 의료, 보건, 요양 등의 정책에 대해 게시하는 사이트인 것으로 판단할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보의 중요 키워드를 추출할 수 있다(S212). 컴퓨팅 장치(100)는 정책 관련 정보를 게시할 때 주로 사용되는 키워드를 추출할 수 있다. 이때, 동일한 대상에 대해 게시물들마다 각각 다르게 표현될 수 있다. 예컨대, '교통약자'에 대해 각각에 게시물들에서 '교통곤란자', '이동제약자' 등의 키워드로 표현되어 있을 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 여러 표현으로 사용되는 대상에 대해, 각 표현을 학습할 수 있고, 이에 따라 모두 동일한 대상을 표현하고 있음을 판단하여, 해당하는 카테고리로 해당 게시물을 분류할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 판단된 웹사이트의 특징 및 추출된 중요 키워드를 이용하여 정책 관련 정보를 분류할 수 있다(S213). 컴퓨팅 장치(100)는 추출된 중요 키워드가 해당하는 카테고리로 정책 관련 정보를 분류할 수 있다. 또한, 판단된 웹사이트의 특징을 반영하여 더 정확하게 카테고리 분류가 가능할 수 있다. 예컨대, 중요 키워드가 여러 카테고리에 포함되는 경우 해당 정책 관련 정보의 카테고리를 지정할 수 없을 수 있다. 이런 경우 판단된 웹사이트의 특징을 반영하여 카테고리를 지정할 수 있다. 예컨대, 중요 키워드가 보건, 출산에 대한 카테고리에 모두 포함되는데, 해당 정책 관련 정보가 보건복지부에 게시된 내용인 경우, 해당 정책 관련 정보를 보건 카테고리로 분류할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 포함되는 모든 카테고리에 해당 정책 관련 정보를 분류할 수도 있다.

다양한 실시 예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 분류과정에서 발생하는 데이터를 이용하여 학습을 수행할 수 있으며, 이를 통해 개시된 실시 예에 따른 분류 및 추천방법을 더욱 고도화할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 정책 관련 데이터의 분류별 카테고리를 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 정보의 내용에 따라 정책 관련 정보를 1차 분류할 수 있으며, 정보의 내용은 정책공급처, 대상, 지역, 정책분야, 정책성격 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 정책 관련 정보에서 정책을 주관하는 정책공급처를 언급할 경우 해당하는 정책공급처 카테고리로 분류될 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 정보의 속성에 따라 정책 관련 정보를 2차 분류할 수 있으며, 정보의 내용은 콘텐츠정보, 평가정보, 파생정보, 연관정보, 비교정보 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 정책 관련 정보에서 모집내용 정책 분류 내용이 포함되어 있을 경우 해당하는 콘텐츠 정보 카테고리로 분류될 수 있다.

또한, 정책 관련 정보가 정책 정보 내용을 기초로 새롭게 생성된 내용인 경우 파생정보 카테고리로 분류될 수 있다. 예를 들어, 정책에 대한 반응 및 분석에 대한 정보인 경우 파생정보 카테고리로 분류될 수 있다.

또한, 정책 관련 정보가 정책 정보 내용과 연관된 다른 내용이 포함되어 있을 경우 연관정보 카테고리로 분류될 수 있다. 또한, 정책 관련 정보가 하나의 개상을 다른 대상과 비교하는 내용인 경우 비교정보 카테고리로 분류될 수 있다. 예를 들어, 유사 정책 또는 유사 정책공급처간을 비교하여 평가한 정보인 경우 비교정보 카테고리로 분류될 수 있다.

전술한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따르면, 여러 웹사이트에 게시되는 정책 정보들을 수집하여, 사용자가 지정한 조건에 해당하는 정책 정보들을 제공하는 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법 및 장치를 실현할 수 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 수집된 정책정보들을 클러스터링하여 다양한 군집들을 획득할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 군집화된 결과에 기초하여 각 사용자의 특성과 가장 유사한 속성을 갖는 군집의 정책정보들을 사용자에게 제공할 수 있다. 실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 속성을 클러스터링 공간 상의 일 지점으로 정의하고, 해당 지점으로부터 기 설정된 범위 내에 위치하는 정책정보들을 사용자에게 제공할 수 있다.

실시 예에 따라서, 컴퓨팅 장치는 사용자의 속성이 정의된 지점을 클러스터링 기점에 추가하여 다시 클러스터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 클러스터링 과정에서 복수의 기준점을 마련하고 각각의 기준점과의 거리를 기초로 클러스터링을 수행할 수 있고, 클러스터링 과정에서 군집화를 더 용이하게 하는 지점들을 다시 설정하며 클러스터링을 수행할 수 있다. 이와 마찬가지로, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자의 속성에 해당하는 지점을 클러스터링 기준점에 추가한 뒤, 다시 클러스터링을 수행하여 사용자의 속성에 해당하는 지점과 가장 가까운 군집의 정책정보, 혹은 사용자의 속성에 해당하는 지점으로부터 기 설정된 범위 내에 위치하는 정책정보를 추출하여 사용자에게 제공할 수도 있다.

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.

100: 컴퓨팅 장치
200: 사용자 단말
300: 외부 서버

Claims (10)

1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
   웹사이트에서 정책 관련 정보를 수집하는 단계;
   수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계;
   사용자의 맞춤형 조건을 획득하는 단계; 및
   상기 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하고,
   상기 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계는,
   상기 웹사이트에서 정책 관련 정보를 포함하는 복수의 게시물을 수집하는 단계;
   상기 복수의 게시물 간의 일치도를 판단하는 단계;
   상기 복수의 게시물 간의 일치도가 기 설정된 제1 기준값 이상일 경우, 상기 복수의 게시물이 동일한 정책에 대한 게시물인 것으로 판단하는 단계;
   상기 복수의 게시물 간의 일치도가 기 설정된 제2 기준값 이상이고 상기 제1 기준값 미만일 경우, 상기 복수의 게시물 각각에서 서로 상이한 키워드를 도출하는 단계;
   상기 도출된 키워드가 정책관련 핵심 키워드가 아닌 것으로 판단되는 경우, 상기 복수의 게시물이 동일한 정책에 대한 게시물인 것으로 판단하는 단계;
   상기 도출된 키워드가 정책관련 핵심 키워드로 판단되는 경우, 상기 도출된 키워드 간의 관계를 판단하는 단계; 및
   상기 도출된 키워드가 서로 동일한 대상을 지칭하는 것으로 판단되는 경우, 상기 복수의 게시물이 동일한 정책에 대한 게시물인 것으로 판단하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 맞춤형 조건을 획득하는 단계는,
   상기 사용자로부터 복수의 정보를 입력받는 단계;
   상기 복수의 정보에 따른 예상 검색건수를 도출하는 단계; 및
   상기 예상 검색건수가 상기 사용자의 목표 검색건수보다 클 경우, 상기 사용자에게 추가로 입력할 정보를 추천하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 맞춤형 조건에 해당하는 정책 관련 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계는,
   상기 사용자에게 제공된 정책 관련 정보를 상기 사용자가 조회하였는지 여부, 상기 제공된 정책 관련 정보에 대한 체류시간, 스크롤 길이 및 상기 제공된 정책 관련 정보에 포함된 링크의 클릭여부에 대한 피드백 정보를 획득하는 단계; 및
   상기 획득된 피드백 정보에 기초하여 상기 제공된 정책 관련 정보가 상기 사용자에게 적합한 정책 관련 정보인지 판단하는 단계;
   를 포함하고,
   상기 피드백 정보를 획득하는 단계는,
   상기 사용자가 상기 링크를 클릭하는 경우, 상기 제공된 정책 관련 정보와 관련된 일정 정보를 상기 사용자의 캘린더에 등록하는 단계; 를 포함하는,
   사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 정책 관련 정보를 수집하는 단계는,
   기 설정된 기간마다 웹사이트들로부터 정책 관련 정보를 획득하거나, 지정된 대상 웹사이트에서 업데이트되는 정책 관련 정보를 획득하는 단계;를 포함하되, 기 학습된 언어 학습 모델을 이용하여 웹사이트에 게시되는 정보들 중 정책 관련 정보를 판단하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계는,
   복수의 웹사이트로부터 수집된 동일한 정책 관련 정보에 대해, 기 설정된 기준에 따라 중복을 제거한 하나의 정책 관련 정보를 획득하는 단계;
   상기 정책 관련 정보의 맞춤법을 검사하는 단계; 및
   상기 정책 관련 정보에 포함된 개인정보를 비식별화하는 단계;를 포함하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 수집된 정책 관련 정보를 가공하여 저장하는 단계는,
   수집된 정책 관련 정보를, 정보의 내용에 따라 기 설정되어 있는 기준으로 1차 분류하는 단계;
   1차 분류된 정보를, 정보의 속성에 따라 기 설정되어 있는 기준으로 2차 분류하는 단계;
   검수자로부터 분류된 정책 관련 정보를 검수한 결과를 획득하는 단계; 및
   검수 결과를 반영한 최종 정책 관련 정보를 저장하는 단계;를 포함하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 1차 분류하는 단계 및 상기 2차 분류하는 단계 중 적어도 하나의 단계는,
   상기 정책 관련 정보가 게시된 웹사이트의 특징을 판단하는 단계;
   상기 정책 관련 정보의 중요 키워드를 추출하는 단계; 및
   판단된 웹사이트의 특징 및 추출된 중요 키워드를 이용하여 상기 정책 관련 정보를 분류하는 단계;를 포함하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   정책 관련 정보가 분류되는 카테고리 별 해당하는 중요 키워드를 학습하는 단계;
   동일한 대상에 대한 다수의 표현을 학습하는 단계; 및
   학습된 결과를 이용하여 상기 중요 키워드를 포함하는 정책 관련 정보를 대응되는 카테고리로 분류하는 단계;를 포함하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 사용자로부터 특정 정책 관련 정보에 대한 전문가 상담 요청을 획득하는 단계;
   상기 특정 정책 관련 정보에 대한 전문가를 선정하는 단계; 및
   선정된 전문가와 상기 사용자를 중개하는 단계;를 더 포함하고,
   상기 전문가를 선정하는 단계는,
   연계되어 있는 전문가들의 일정에 따라 상담이 가능한 전문가를 선정하거나, 전문가의 상담 후기에 따라 전문가를 선정하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
8. 제1항에 있어서,
   하나 이상의 사용자 개인 정보를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 단계;
   상기 사용자 정보를 기초로 상기 사용자와 관련있는 정책 관련 정보를 추출하는 단계; 및
   추출된 정책 관련 정보를 상기 사용자에게 추천하는 단계;를 더 포함하는, 사용자 맞춤 정책 정보를 제공하는 플랫폼 서비스 제공 방법.
   
9. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
   상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
   제1항의 방법을 수행하는, 장치.
   
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램.

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