KR102446504B1 - Online rorschach test system and operation method thereof - Google Patents

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KR102446504B1 KR1020200091529A KR20200091529A KR102446504B1 KR 102446504 B1 KR102446504 B1 KR 102446504B1 KR 1020200091529 A KR1020200091529 A KR 1020200091529A KR 20200091529 A KR20200091529 A KR 20200091529A KR 102446504 B1 KR102446504 B1 KR 102446504B1
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Abstract

본 출원의 일 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템은 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 응답부, 상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고, 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 기초하여, 심리 상태 지수를 연산하는 데이터 처리부 및 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공하는 데이터 관리부를 포함한다. The online Rorschach test system according to an embodiment of the present application includes a response unit that receives response information for an image based on the Rorshaha test, acquires a psychological state through natural language processing for the response information, and writes to each mental state Based on the set numerical data, it includes a data processing unit for calculating the mental state index and a data management unit for providing the examinee interpretation information corresponding to the psychological state index according to preset analysis elements.

Description

온라인 로르샤하 검사 시스템 및 그 동작 방법{ONLINE RORSCHACH TEST SYSTEM AND OPERATION METHOD THEREOF}ONLINE RORSCHACH TEST SYSTEM AND OPERATION METHOD THEREOF

본 출원은 온라인 로르샤하 검사 시스템 및 그 동작 방법에 관한 것이다. The present application relates to an online Rorshaha inspection system and a method of operation thereof.

투사 검사는 애매 모호한 자극에 대해 수검자가 자유롭게 응답한 내용을 바탕으로, 수검자의 스트레스 대처 역량, 정서 및 대인관계 유능성, 긍정적 자기 인식 태도, 지각 및 인지 과정에서의 특징 등 개인의 심리적 특성을 심층적으로 확인할 수 있는 검사이다. Based on the examinee's free responses to ambiguous stimuli, the projection test examines the individual's psychological characteristics in-depth, such as the examinee's ability to cope with stress, emotional and interpersonal competence, positive self-awareness attitude, and characteristics in perception and cognitive processes. It is a test that can be checked with

이러한 투사 검사는 객관식 문항에 자기 보고식으로 응답하는 검사들에 비해 자신을 긍정적으로 보이려는 의도로부터 자유롭다는 강점이 있다. 특히, 투사 검사의 대표적인 방법으로는 로르샤하 검사 관련 소프트웨어(Rorschach® Interpretation Assistance Program: Version 5)를 이용하는 방법이 있다. These projection tests have the advantage of being free from the intention of showing themselves positively compared to those who respond to multiple-choice questions in a self-reported way. In particular, as a representative method of projection inspection, there is a method using Rorschach® Interpretation Assistance Program (Version 5).

그러나, 로르샤하 검사 관련 소프트웨어는 수검자의 언어 반응을 단지 로르샤하 언어로 번안한 후 채점하고, 구조적 요약자료를 산출하는 등 전문가를 위한 보조 도구로만 이용될 뿐이다. However, Rorshaha test-related software is only used as an auxiliary tool for experts, such as translating the examinee's verbal responses into the Rorshaha language, scoring, and calculating structural summaries.

이에, 본 출원에서는 수검자가 온라인으로 로르샤하 검사를 직접 수행하여 해당 검사 결과를 자동으로 제공받을 수 있는 환경을 제공할 수 있는 온라인 로르샤하 검사 시스템을 제공하고자 한다.
(특허문헌 1) KR 10-1554961 B1
Accordingly, in the present application, an object of the present application is to provide an online Rorshaha test system that can provide an environment in which an examinee can directly perform a Rorshaha test online and automatically receive a corresponding test result.
(Patent Document 1) KR 10-1554961 B1

본 출원의 목적은 로르샤하 기반의 투사 검사를 온라인으로 실시하고, 그 검사 결과를 제공할 수 있는 온라인 로르샤하 검사 시스템 및 그 동작 방법을 제공하기 위한 것이다. It is an object of the present application to provide an online Rorschach inspection system capable of performing a Rorschach-based projection inspection online and providing the inspection result, and an operating method thereof.

본 출원의 일 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템은 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 응답부, 상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고, 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 기초하여, 심리 상태 지수를 연산하는 데이터 처리부 및 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공하는 데이터 관리부를 포함한다. The online Rorschach test system according to an embodiment of the present application includes a response unit that receives response information for an image based on a Rorshaha test, acquires a psychological state through natural language processing for the response information, and writes to each mental state Based on the set numerical data, it includes a data processing unit for calculating a mental state index, and a data management unit for providing examinee interpretation information corresponding to the psychological state index according to preset analysis elements.

본 출원의 일 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템의 동작 방법으로서, 응답부가 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 단계, 데이터 처리부가 상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고, 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 기초하여 심리 상태 지수를 연산하는 단계 및 데이터 관리부가 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공하는 단계를 포함한다. A method of operating an online Rorschach test system according to an embodiment of the present application, comprising the steps of: a response unit receiving response information for a Rorschach test-based image; a data processing unit determining a psychological state through natural language processing for the response information Acquiring, calculating a mental state index based on numerical data preset for each psychological state, and providing the examinee interpretation information corresponding to the psychological state index according to the interpretation factors preset by the data management unit. .

본 출원의 다른 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템은 수검자 단말 및 상기 수검자 단말로부터 네트워크를 통해 연결되어 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 제공하는 온라인 로르샤하 검사 서버를 포함하고, 상기 온라인 로르샤하 검사 서버는 상기 수검자 단말로부터 상기 사용자 인터페이스를 통해 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 응답부, 상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고, 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 따라 심리 상태 지수를 연산하는 데이터 처리부 및 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 수검자 단말에 제공하는 데이터 관리부를 포함한다. An online Rorschach examination system according to another embodiment of the present application includes an examinee terminal and an online Rorshaha examination server that is connected from the examinee terminal through a network to provide an image-based user interface, wherein the online Rorschach examination server includes A response unit that receives response information for a Rorshaha test-based image through the user interface from the examinee terminal, acquires a psychological state through natural language processing for the response information, and according to numerical data preset for each psychological state A data processing unit for calculating a mental state index and a data management unit for providing examinee interpretation information corresponding to the psychological state index to the examinee terminal through the user interface according to preset analysis elements.

본 출원의 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템 및 그 동작 방법은 온라인으로 투사 검사를 자동으로 수행할 수 있게 하는 환경을 제공할 수 있는 동시에, 오프라인 검사에 따른 비용과 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다. The on-line Rorschach inspection system and the method of operation thereof according to an embodiment of the present application can provide an environment for automatically performing an online projection inspection, and at the same time can dramatically reduce the cost and time required for an offline inspection. have.

도 1은 본 출원의 실시 예에 따른 온라인 로르샤하 검사 서버에 대한 블록도이다.
도 2a는 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 실시 예이다.
도 2b는 질의 리스트와 답변 리스트에 대한 실시 예이다.
도 2c는 수검자 해석 정보에 대한 실시 예이다.
도 3은 도 1의 응답부의 동작을 구체적으로 나타내는 도이다.
도 4는 도 1의 데이터 처리부의 동작을 구체적으로 나타내는 도이다.
도 5는 도 1의 데이터 관리부를 구체적으로 나타내는 도이다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템에 대한 블록도이다.
도 7은 도 1의 온라인 로르샤하 검사 서버의 동작 프로세스이다.
도 8은 도 3의 응답부의 동작 프로세스이다.
도 9는 도 4의 데이터 처리부의 동작 프로세스이다.
도 10은 도 5의 데이터 관리부의 동작 프로세스이다.
1 is a block diagram of an online Rorshaha test server according to an embodiment of the present application.
2A is an embodiment of an image based on a Rorshaha test.
2B is an embodiment of a question list and an answer list.
Figure 2c is an embodiment of the examinee interpretation information.
FIG. 3 is a diagram specifically illustrating an operation of the response unit of FIG. 1 .
FIG. 4 is a diagram specifically illustrating an operation of the data processing unit of FIG. 1 .
FIG. 5 is a diagram specifically illustrating the data management unit of FIG. 1 .
6 is a block diagram of an online Rorschach test system according to an embodiment of the present application.
7 is an operation process of the online Rorshaha test server of FIG. 1 .
8 is an operation process of the response unit of FIG. 3 .
9 is an operation process of the data processing unit of FIG. 4 .
FIG. 10 is an operation process of the data management unit of FIG. 5 .

이하, 구체적인 실시형태 및 첨부된 도면을 참조하여 본 출원의 실시형태를 설명한다. 그러나, 본 출원의 실시 형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 출원의 범위가 이하 설명하는 실시형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 출원의 실시형태는 통상의 기술자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.Hereinafter, embodiments of the present application will be described with reference to specific embodiments and the accompanying drawings. However, the embodiments of the present application may be modified in various other forms, and the scope of the present application is not limited to the embodiments described below. In addition, the embodiments of the present application are provided in order to more completely explain the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for a clearer description, and elements indicated by the same reference numerals in the drawings are the same elements.

그리고 도면에서 본 출원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하고, 여러 층 및 영역을 명확하게 표현하기 위하여 두께를 확대하여 나타내었으며, 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다. 나아가, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.And in order to clearly explain the present application in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and the thickness is enlarged to clearly express various layers and regions, and components having the same function within the scope of the same idea are referred to as the same. It is explained using symbols. Furthermore, throughout the specification, when a part "includes" a certain element, it means that other elements may be further included, rather than excluding other elements, unless otherwise stated.

도 1은 본 출원의 실시 예에 따른 온라인 로르샤하 검사 서버(10)에 대한 블록도이고, 도 2a는 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 실시 예이고, 도 2b는 질의 리스트와 답변 리스트에 대한 실시 예이며, 도 2c는 수검자 해석 정보에 대한 실시 예이다. 1 is a block diagram of an online Rorshaha test server 10 according to an embodiment of the present application, FIG. 2A is an embodiment of an image based on a Rorshaha test, and FIG. 2B is an implementation of a query list and an answer list This is an example, and FIG. 2c is an embodiment of the examinee's interpretation information.

도 1을 참조하면, 온라인 로르샤하 검사 서버(10)는 응답부(100), 데이터 처리부(200) 및 데이터 관리부(300)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1 , the online Rorshaha test server 10 may include a response unit 100 , a data processing unit 200 , and a data management unit 300 .

먼저, 응답부(100)는 로르샤하 검사 기반의 이미지들에 대한 응답 정보를 응답받을 수 있다.여기서, 로르샤하 검사 기반의 이미지는 기존에 알려진 로르샤하 카드 이미지와 동일한 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로르샤하 검사 기반의 이미지는 기존에 알려진 10장의 로르샤하 카드 이미지와 동일한 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 로르샤하 검사 기반의 이미지는 온라인 로르샤하 시스템을 위하여 제작된 새로운 로르샤하 카드 이미지일 수 있다. 예를 들어, 도 2a에 도시된 바와 같이, 로르샤하 기반의 이미지는 잉크 반점으로 이루어진 이미지일 수 있으며, 기존의 로르샤하 카드 이미지와 상이한 새로운 이미지일 수 있다. First, the response unit 100 may receive response information on the Rorshaha test-based images. Here, the Rorshaha test-based image may include the same image as the previously known Rorshaha card image. For example, the Rorshaha test-based image may include the same image as the previously known 10 Rorshaha card images. Also, the Rorshaha test-based image may be a new Rorshaha card image produced for the online Rorshaha system. For example, as shown in FIG. 2A , the Rorshaha-based image may be an image made of ink spots, and may be a new image different from the existing Rorshaha card image.

또한, 응답 정보는 각 이미지 마다 사용자 인터페이스를 통해 단계별로 선택되는 적어도 하나의 대상 객체, 상기 적어도 하나의 대상 객체와 관련된 특정 영역 정보 및 텍스트 정보를 포함할 수 있다. Also, the response information may include at least one target object selected step by step through the user interface for each image, specific area information related to the at least one target object, and text information.

예를 들면, 도 2b에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 대상 객체는 까마귀 형상 또는 어린 아이 형상을 포함하고, 특정 영역 정보와 텍스트 정보는 적어도 하나의 대상 객체에 대한 질의 리스트, 예컨대, 질문 1 내지 질문 4에 따라 수검자로부터 입력받는 답변 리스트에 대응될 수 있다. 즉, 특정 영역 정보는 답변 리스트중 까마귀 형상을 포함하는 제1 외주선(101)과 어린 아이 형상을 포함하는 제2 외주선(102)을 포함하고, 텍스트 정보는 답변 리스트 중 나머지 텍스트를 포함할 수 있다. For example, as shown in FIG. 2B , the at least one target object includes a crow shape or a child shape, and the specific area information and text information include a list of queries for at least one target object, for example, questions 1 to According to question 4, it may correspond to a list of answers received from the examinee. That is, the specific area information includes a first outline 101 including a crow shape in the answer list and a second outline 102 including a child shape in the answer list, and the text information includes the rest of the text in the answer list. can

이때, 사용자 인터페이스는 인공지능(AI) 기반의 챗봇을 이용하는 플랫폼 서비스로서, 사용자가 음성으로 대화하듯 정보를 주고 받을 수도 있어, 온라인으로 투사 검사를 용이하게 수행할 수 있게 하는 환경을 제공할 수 있다. At this time, the user interface is a platform service using an artificial intelligence (AI)-based chatbot, and the user can exchange information as if talking with voice, thereby providing an environment in which online projection inspection can be easily performed. .

구체적으로, 응답부(100)는 데이터 관리부(300)에 저장된 로르샤하 검사 기반의 이미지들을 제공할 수 있다. 이때, 응답부(100)는 사용자 인터페이스를 통해 단계별로 선택되는 적어도 하나의 대상 객체를 응답받을 수 있다. 그런 다음, 응답부(100)는 상기 적어도 하나의 대상 객체와 관련된 특정 영역 정보 및 텍스트 정보를 응답받을 수 있다. Specifically, the response unit 100 may provide the Rorshaha test-based images stored in the data management unit 300 . In this case, the response unit 100 may receive a response to at least one target object selected step by step through the user interface. Then, the response unit 100 may receive a response with specific area information and text information related to the at least one target object.

다음으로, 데이터 처리부(200)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 응답 정보에 대한 심리 상태를 획득하고, 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 기초하여 심리 상태 지수를 연산할 수 있다. Next, the data processing unit 200 may obtain a mental state for response information through natural language processing (NLP), and calculate a mental state index based on numerical data preset for each psychological state.

이러한 자연어 처리(NLP)는 언어 현상을 기계적으로 분석하여 데이터 처리부(200)가 이해할 수 있는 형태로 만드는 자연 언어, 또는 그러한 형태를 다시 인간이 이해할 수 있는 언어로 표현하는 제반 기술을 일컫으며, 특히, 절을 이루고 있는 구성 성분을 파악하고, 이들 구성 성분들의 위계 관계를 분석하여 구 또는 절의 구조를 결정하는 구문 분석이 가능한 기법을 의미할 수 있다. Such natural language processing (NLP) refers to a natural language that mechanically analyzes a language phenomenon to make it into a form that the data processing unit 200 can understand, or a general technology for expressing such a form in a language that can be understood by humans. , it may refer to a technique capable of syntactic analysis to determine the structure of a phrase or clause by identifying the constituents constituting the clause and analyzing the hierarchical relationship of these constituents.

예를 들면, 심리 상태는 수검자의 응답 정보로부터 번안된 로르샤하 언어로, '대상이 있는 공격적인 반응', '대상이 있는 회피적인 반응' 및 '대상이 없는 방어적인 반응' 등 중 어느 하나이며, 심리 상태 지수는 이러한 반응에 대해 수치화된 데이터일 수 있다. For example, the psychological state is any one of 'aggressive reaction with target', 'evasive reaction with target' and 'defensive reaction without target' in Rorshaha language adapted from the examinee's response information, The mental state index may be quantified data for such a response.

다음으로, 데이터 관리부(300)는 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 해석 요소들은 스트레스 대처 역량 요소, 정서적 역량 요소, 사회적 역량 요소, 긍정적 자기지각 역량 요소 및 인지 역량 요소를 포함할 수 있다. Next, the data management unit 300 may provide the examinee interpretation information corresponding to the psychological state index according to preset interpretation factors. Here, the interpretation factors may include a stress coping competency element, an emotional competency element, a social competency element, a positive self-perceived competency element, and a cognitive competency element.

예를 들면, 수검자 해석 정보는 도 2c에 도시된 바와 같이, 해석 요소 별로 제공되는 각 수검자 해석 정보가 병합된 테이블일 수 있다. For example, the examinee interpretation information may be a table in which each examinee interpretation information provided for each analysis element is merged, as shown in FIG. 2C .

본 출원의 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 서버(10)는 응답부(100), 데이터 처리부(200) 및 데이터 관리부(300)를 통해 온라인으로 투사 검사를 자동으로 수행할 수 있게 하는 환경을 제공할 수 있는 동시에, 오프라인 검사에 따른 비용과 시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다. The online Rorshaha test server 10 according to the embodiment of the present application provides an environment that enables the online projection test to be automatically performed through the response unit 100 , the data processing unit 200 , and the data management unit 300 . At the same time, it is possible to significantly reduce the cost and time required for offline inspection.

이하, 도 3을 참조하여 온라인 로르샤하 검사 서버(10)에 대해 보다 구체적으로 설명될 것이다. Hereinafter, the online Rorshaha test server 10 will be described in more detail with reference to FIG. 3 .

도 3은 도 1의 응답부(100)의 동작을 구체적으로 나타내는 도이다. FIG. 3 is a diagram specifically illustrating the operation of the response unit 100 of FIG. 1 .

도 1과 도 3을 참조하면, 응답부(100)는 제1 및 제2 응답부(110, 120)를 포함할 수 있다. 1 and 3 , the response unit 100 may include first and second response units 110 and 120 .

먼저, 제1 응답부(110)는 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 적어도 하나의 대상 객체에 기초하여, 문장의 형태인 객체 반응 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 대상 객체가 '까마귀, 어린 아이, 공격 및 날아든다' 인 경우, 제1 응답부(110)는 '까마귀가 어린 아이를 공격하려고 날아든다' 인 객체 반응 정보를 생성할 수 있다. First, the first response unit 110 may generate object response information in the form of a sentence based on at least one target object for the Rorshaha test-based image. For example, if the at least one target object is 'a crow, a child, attack, and fly', the first response unit 110 may generate object response information that is 'a crow flies to attack a child'. .

이때, 제1 응답부(110)는 적어도 하나의 대상 객체의 개수에 기초하여, 복수의 이미지들 중 현재 이미지 다음의 이미지를 순차적으로 제공함에 따라 나머지 이미지들에 대한 반응 정보를 순차적으로 응답받을 수 있다. In this case, based on the number of at least one target object, the first response unit 110 may sequentially receive response information for the remaining images by sequentially providing an image following the current image among a plurality of images. have.

구체적으로, 적어도 하나의 대상 객체가 기설정된 개수 구간에 해당하는 경우, 제1 응답부(110)는 나머지 이미지들에 대한 각 적어도 하나의 대상 객체를 순차적으로 선택받을 수 있다. 한편, 적어도 하나의 대상 객체가 기설정된 개수 구간 미만인 경우, 제1 응답부(110)는 적어도 둘 이상의 대상 객체를 선택받도록 응답 대기 시간을 증가시킬 수 있다. Specifically, when at least one target object corresponds to a preset number of sections, the first response unit 110 may sequentially receive at least one target object for the remaining images. Meanwhile, when the at least one target object is less than the preset number of sections, the first response unit 110 may increase the response waiting time to receive selection of at least two target objects.

또한, 적어도 하나의 대상 객체가 기설정된 개수 구간을 초과하는 경우, 제1 응답부(110)는 해당 이미지에 대한 적어도 하나의 대상 객체를 리셋시키고, 나머지 이미지들에 대한 각 적어도 하나의 대상 객체를 순차적으로 선택받을 수 있다. 이때, 제1 응답부(110)는 적어도 하나의 대상 객체가 리셋됨에 따라, 마지막 순서 상에서 상기 이미지에 대한 특정 개수 구간의 대상 객체를 재선택받도록 수검자의 선택 동작을 제한시킬 수 있다. In addition, when the at least one target object exceeds a preset number of sections, the first response unit 110 resets at least one target object for the corresponding image, and sets each at least one target object for the remaining images. They can be selected sequentially. In this case, as at least one target object is reset, the first responder 110 may limit the selection operation of the examinee so that the target object of a specific number of sections for the image is reselected in the last order.

다음으로, 제2 응답부(120)는 기설정된 분석 요소와 객체 반응 정보에 기초하여, 상기 특정 영역 정보와 상기 텍스트 정보를 획득하기 위한 질의 리스트를 생성할 수 있다. Next, the second response unit 120 may generate a query list for acquiring the specific region information and the text information, based on preset analysis elements and object response information.

여기서, 질의 리스트는 적어도 하나의 대상 객체에 관련된 복수의 질의 사항들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 객체 반응 정보가 예컨대, '까마귀가 어린 아이를 공격하려고 날아든다'인 경우, 제2 응답부(120)는 '어디에서 그것을 봤습니까?', '그림의 어떤 특성으로 까마귀가 어린 아이를 공격하려고 날아든다라고 봤나요?', '까마귀가 위에서 날아든다고 했는데 어떤 점에서 그렇게 봤나요?' 및 어린 아이라고 봤는데 어떤 점에서 그렇게 봤나요?' 등과 같은 질의 리스트를 생성할 수 있다. Here, the query list may include a plurality of query items related to at least one target object. For example, if the object response information is, for example, 'a crow flies to attack a young child', the second response unit 120 may display 'Where did you see it?' Did you see that it flew in to attack?' and as a child, in what way?' You can create a list of queries, such as

이때, 기설정된 분석 요소는 적어도 하나의 대상 객체에 대한 형태 요소, 색채나 음영 등의 물리적 특성 요소, 정확성 요소, 내용 범주 요소, 보편성 요소, 관련성 요소 및 특이성 요소들을 포함할 수 있다. In this case, the preset analysis element may include a shape element, a physical property element such as color or shading, an accuracy element, a content category element, a universality element, a relevance element, and a specificity element for at least one target object.

그런 다음, 제2 응답부(120)는 질의 리스트를 제공함에 따라 수검자로부터 입력받는 특정 영역 정보와 텍스트 정보를 응답받아 데이터 처리부(200)로 출력할 수 있다. Then, the second response unit 120 may receive the specific area information and text information input from the examinee as a response and output it to the data processing unit 200 by providing the query list.

도 4는 도 1의 데이터 처리부(200)의 동작을 구체적으로 나타내는 도이다.4 is a diagram specifically illustrating an operation of the data processing unit 200 of FIG. 1 .

도 1과 도 4를 참조하면, 데이터 처리부(200)는 추출부(210), 판단부(220) 및 보정부(230)를 포함할 수 있다. 1 and 4 , the data processing unit 200 may include an extraction unit 210 , a determination unit 220 , and a correction unit 230 .

먼저, 추출부(210)는 텍스트 정보로부터 자연어 처리(NLP)를 통해 형태소 별로 분석하여 적어도 한쌍의 키워드 품사를 추출할 수 있다. First, the extraction unit 210 may extract at least a pair of keywords part-of-speech by analyzing each morpheme from text information through natural language processing (NLP).

다음으로, 판단부(220)는 적어도 한쌍의 키워드 품사에 기초하여 상기 텍스트 정보에 대한 심리 상태를 판단할 수 있다. 예를 들면, 한쌍의 키워드 품사가 '누군가'와 '공격'인 경우, 판단부(220)는 심리 상태를 '대상이 있는 공격적인 반응'으로 판단할 수 있다. Next, the determination unit 220 may determine the psychological state of the text information based on at least one pair of keywords part-of-speech. For example, when the pair of keywords part-of-speech are 'someone' and 'attack', the determination unit 220 may determine the psychological state as 'aggressive reaction with a target'.

다음으로, 연산부(230)는 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 따라 심리 상태 지수를 연산할 수 있다. 예를 들면, 연산부(230)는 판단부(220)를 통해 판단되는 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터를 누적 및 합산하여, 심리 상태 지수를 연산할 수 있다. Next, the calculator 230 may calculate a mental state index according to numerical data preset for each mental state. For example, the calculating unit 230 may calculate a mental state index by accumulating and summing preset numerical data for each mental state determined by the determining unit 220 .

일 실시예에 따른 연산부(230)는 각 심리 상태의 빈도 횟수에 따라 가중되는 가중치에 기초하여, 심리 상태 지수를 보정할 수 있다. 예를 들면, 각 심리 상태의 빈도 횟수가 적어도 2회 이상인 경우, 데이터 처리부(200)는 해당 심리 상태에 적용되는 1.5 비율의 가중치에 기초하여, 심리 상태 지수를 보정할 수 있다. The calculator 230 according to an embodiment may correct the mental state index based on a weight weighted according to the frequency of each mental state. For example, when the frequency of each psychological state is at least two or more, the data processing unit 200 may correct the mental state index based on a weight of 1.5 ratio applied to the corresponding psychological state.

다른 실시예에 따른 연산부(230)는 심리 상태 지수에 기초하여 기수집된 비교군으로부터 비교 심리 상태에 대한 유사도 순위 리스트를 생성하고, 유사도 순위 리스트에 따라 결정되는 가중치를 이용하여 심리 상태 지수를 보정할 수 있다. The calculator 230 according to another embodiment generates a similarity ranking list for a comparative psychological state from a previously collected comparison group based on the mental state index, and corrects the mental state index using a weight determined according to the similarity ranking list. can do.

예를 들면, 제1 심리 상태가 유사도 순위 리스트의 1 순위에 해당하는 경우, 2.0 비율의 가중치를 적용하고, 제2 심리 상태가 유사도 순위 리스트의 2순위에 해당하는 경우, 1.8 비율의 가중치를 적용할 수 있다. 또한, 제3 심리 상태가 유사도 순위 리스트의 5순위 이하인 경우, 1.0 비율의 가중치를 적용할 수 있다. For example, if the first mental state corresponds to the first rank of the similarity ranking list, a weight of 2.0 is applied, and when the second mental state corresponds to the second rank of the similarity ranking list, a weight of 1.8 is applied. can do. In addition, when the third psychological state is less than or equal to the fifth rank in the similarity ranking list, a weight of 1.0 ratio may be applied.

또 다른 실시예에 따른 연산부(230)는 기수집된 비교군으로부터 심리 상태 지수에 대응되는 비교 심리 상태를 추출하고, 비교군 심리 상태의 평균 빈도에 기초하여, 가중치를 조절할 수 있다. The calculator 230 according to another embodiment may extract a comparative psychological state corresponding to the psychological state index from the pre-collected comparison group, and adjust the weight based on the average frequency of the psychological state of the comparison group.

구체적으로, 연산부(230)는 비교군 심리 상태의 평균 빈도와 각 심리 상태의 빈도 횟수 간의 차이에 따라 가감되는 보정 비율을 이용하여, 가중치를 조절할 수 있다. 예를 들면, 비교군 심리 상태의 평균 빈도가 5회 이고, 하나의 심리 상태의 빈도 횟수가 4회 이며, 가중치가 3인 경우, 빈도 차이 1 마다 가감되는 0.1의 보정 비율을 이용하여, 가중치 3을 3.1로 조절할 수 있다. Specifically, the calculator 230 may adjust the weight by using a correction ratio that is added or subtracted according to a difference between the average frequency of the psychological state of the comparison group and the frequency number of each psychological state. For example, if the average frequency of the psychological state of the comparison group is 5, the frequency of one psychological state is 4, and the weight is 3, using a correction ratio of 0.1 added or subtracted for each frequency difference 1, the weight 3 can be adjusted to 3.1.

도 5는 도 1의 데이터 관리부(300)를 구체적으로 나타내는 도이다. FIG. 5 is a diagram specifically illustrating the data management unit 300 of FIG. 1 .

도 1과 도 5를 참조하면, 데이터 관리부(300)는 콘텐츠 제공부(320) 및 빅데이터 관리부(310)를 포함할 수 있다. 1 and 5 , the data management unit 300 may include a content providing unit 320 and a big data management unit 310 .

먼저, 빅데이터 관리부(310)는 콘텐츠 제공부(320)를 통해 출력받는 수검자 해석 정보와 연산부(230)를 통해 출력받는 심리 상태 지수를 수검자별로 분류하고 저장 D/B(400)에 빅데이터로서 저장할 수 있다. First, the big data management unit 310 classifies the examinee interpretation information output through the content providing unit 320 and the psychological state index output through the operation unit 230 for each examinee, and stores it as big data in the D/B 400 . can be saved

이때, 빅데이터 관리부(310)는 저장 D/B(400)에 저장된 빅데이터에 대한 머신 러닝을 통해 학습되는 알고리즘을 이용하여, 수검자 해석 정보에 대해 정교화하는 동작을 수행할 수 있다. In this case, the big data management unit 310 may perform an operation of refining the examinee interpretation information by using an algorithm learned through machine learning on the big data stored in the storage D/B 400 .

다음으로, 콘텐츠 제공부(320)는 빅데이터 관리부(310)를 통해 저장된 빅데이터로부터 기설정된 해석 요소들에 따라 각 해석 정보를 추출할 수 있다. 이때, 콘텐츠 제공부(320)는 각 해석 정보를 병합하여 수검자 해석 정보를 생성할 수 있다. 그런 다음, 콘텐츠 제공부(320)는 수검자 해석 정보를 수검자에게 제공할 수 있다. Next, the content providing unit 320 may extract each analysis information according to preset analysis elements from the big data stored through the big data management unit 310 . In this case, the content providing unit 320 may generate the examinee interpretation information by merging the respective interpretation information. Then, the content providing unit 320 may provide the examinee interpretation information to the examinee.

실시예에 따른 콘텐츠 제공부(320)는 제1 응답부(110)를 통해 사전에 제공되는 개인 키에 대응되는 공개 키를 이용하여, 수검자 해석 정보를 암호화하여 제공할 수 있다. The content providing unit 320 according to the embodiment may use the public key corresponding to the private key provided in advance through the first response unit 110 to encrypt and provide the examinee interpretation information.

실시예에 따른 콘텐츠 제공부(320)는 제2 응답부(120)를 통해 응답받는 콘텐츠 정보로부터 검출되는 언어에 기초하여, 콘텐츠 정보에 대한 번역문을 생성하여 제2 응답부(120)로 피드백 출력할 수 있다. 그런 다음, 콘텐츠 제공부(320)는 수검자 해석 정보를 해당 검출된 언어로 번역하여 제공할 수 있다. The content providing unit 320 according to the embodiment generates a translation of the content information based on the language detected from the content information received through the second response unit 120 and outputs a feedback to the second response unit 120 . can do. Then, the content providing unit 320 may provide the translation of the examinee interpretation information into the detected language.

도 6은 본 출원의 실시예에 따른 온라인 로르샤하 검사 시스템(1000)에 대한 블록도이다. 6 is a block diagram of an online Rorschach test system 1000 according to an embodiment of the present application.

도 6을 참조하면, 온라인 로르샤하 검사 시스템(1000)은 온라인 로르샤하 검사 서버(10) 및 수검자 단말(20)을 포함할 수 있다. 이하, 도 1 내지 도 5에서 설명된 동일한 부재번호의 온라인 로르샤하 검사 서버(10)에 대한 중복된 설명은 생략될 것이다. Referring to FIG. 6 , the online Rorschach test system 1000 may include the online Rorschach test server 10 and the examinee terminal 20 . Hereinafter, the redundant description of the online Rorshaha test server 10 of the same reference number described in FIGS. 1 to 5 will be omitted.

먼저, 복수의 수검자 단말(20_1~20_N)은 네트워크(50)를 통해 온라인 로르샤하 검사 서버(10)에 접속할 수 있다. 예를 들면, 복수의 수검자 단말(20_1~20_N)은 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC, 개인용 컴퓨터, 모니터를 포함하는 터미널 또는 온라인 로르샤하 검사 서버(10)에 접속이 가능한 전용의 단말 중 어느 하나일 수 있다. First, the plurality of examinee terminals 20_1 to 20_N may access the online Rorshaha test server 10 through the network 50 . For example, the plurality of examinee terminals (20_1 to 20_N) is a mobile phone, a smartphone, a tablet PC, a personal computer, a terminal including a monitor, or a dedicated terminal capable of accessing the online Rorshaha test server 10 Any one can

다음으로, 온라인 로르샤하 검사 서버(10)는 네트워크(50)를 통해 접속된 복수의 수검자 단말(20_1~20_N)과 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 통해 통신할 수 있다. Next, the online Rorshaha test server 10 may communicate with a plurality of examinee terminals 20_1 to 20_N connected through the network 50 through an image-based user interface.

구체적으로, 온라인 로르샤하 검사 서버(10)는 네트워크(50)를 통해 접속된 복수의 수검자 단말(20_1~20_N) 중 하나의 수검자 단말(예컨대, 20_1)에 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 통해 로르샤하 검사 기반의 이미지들을 제공할 수 있다.Specifically, the online Rorshaha test server 10 provides a Rorshaha test through an image-based user interface to one examinee terminal (eg, 20_1) among a plurality of examinee terminals 20_1 to 20_N connected through the network 50 . Base images can be provided.

또한, 온라인 로르샤하 검사 서버(10)는 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 통해 입력받는 응답 정보를 하나의 수검자 단말(예컨대, 20_1)로부터 전송받고, 해당 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 통해 수검자 해석 정보를 하나의 수검자 단말(예컨대, 20_1)에 제공할 수 있다. In addition, the online Rorshaha test server 10 receives response information received through an image-based user interface from one examinee terminal (eg, 20_1), and transmits examinee interpretation information through the image-based user interface into one It may be provided to the examinee's terminal (eg, 20_1).

즉, 온라인 로르샤하 검사 서버(10)는 도 1 내지 도 5에서 설명된 응답부(100), 데이터 처리부(200) 및 데이터 관리부(300)를 통해 로르샤하 기반의 온라인 투사 검사를 자동으로 수행할 수 있게 하는 환경을 복수의 수검자 단말(20_1~20_N)에 제공할 수 있다.That is, the online Rorschach inspection server 10 automatically performs the Rorschach-based online projection inspection through the response unit 100, the data processing unit 200, and the data management unit 300 described in FIGS. 1 to 5 . It is possible to provide an environment that enables a plurality of examinee terminals (20_1 to 20_N).

도 7은 도 1의 온라인 로르샤하 검사 서버(10)의 동작 프로세스이다. 7 is an operation process of the online Rorshaha test server 10 of FIG. 1 .

도 1과 도 7을 참조하면, 먼저, S110 단계에서, 응답부(100)는 로르샤하 검사 기반의 이미지들에 대한 응답 정보를 응답받을 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 7 , first, in step S110 , the response unit 100 may receive response information for Rorshaha test-based images.

여기서, 응답 정보는 각 이미지 마다 사용자 인터페이스를 통해 단계별로 선택받는 적어도 하나의 대상 객체와 상기 적어도 하나의 대상 객체와 관련된 특정 영역 정보 및 텍스트 정보를 포함할 수 있다.Here, the response information may include at least one target object selected step by step through a user interface for each image, specific area information related to the at least one target object, and text information.

그런 다음, S120 단계에서, 데이터 처리부(200)는 자연어 처리(NLP)를 통해 응답 정보에 대한 각 심리 상태를 획득하고, 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 따라 심리 상태 지수를 연산할 수 있다. Then, in step S120 , the data processing unit 200 may obtain each psychological state for the response information through natural language processing (NLP), and calculate a mental state index according to numerical data preset for each psychological state.

이후, S130 단계에서,데이터 관리부(300)는 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공할 수 있다. Thereafter, in step S130, the data management unit 300 may provide the examinee interpretation information corresponding to the mental state index according to preset interpretation factors.

도 8은 도 3의 응답부(100)의 동작 프로세스이다. FIG. 8 is an operation process of the response unit 100 of FIG. 3 .

도 3과 도 8을 참조하면, 먼저, S210 단계에서, 제1 응답부(110)는 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 적어도 하나의 대상 객체에 기초하여, 문장의 형태인 객체 반응 정보를 생성할 수 있다. 3 and 8, first, in step S210, the first response unit 110 generates object response information in the form of a sentence based on at least one target object for the Rorshaha test-based image. can

그런 다음, S220 단계에서, 제2 응답부(120)는 기설정된 분석 요소에 기초하여, 특정 영역 정보와 텍스트 정보를 획득하기 위한 질의 리스트를 생성할 수 있다. Then, in step S220 , the second response unit 120 may generate a query list for acquiring specific region information and text information based on a preset analysis element.

이후, S230 단계에서, 제2 응답부(120)는 질의 리스트를 제공함에 따라 수검자로부터 사용자 인터페이스를 통해 입력받는 답변 리스트로부터 특정 영역 정보와 텍스트 정보를 획득하고, 데이터 처리부(200)로 텍스트 정보를 출력할 수 있다. Thereafter, in step S230 , the second response unit 120 obtains specific area information and text information from the answer list received from the examinee through the user interface as the query list is provided, and transmits the text information to the data processing unit 200 . can be printed out.

도 9는 도 4의 데이터 처리부(200)의 동작 프로세스이다. FIG. 9 is an operation process of the data processing unit 200 of FIG. 4 .

도 4와 도 9를 참조하면, S310 단계에서, 추출부(310)는 제2 응답부(120)를 통해 응답받는 텍스트 정보에 대해 자연어 처리를 통해 형태소 별로 분석하여, 적어도 한쌍의 키워드 품사를 추출할 수 있다. 4 and 9 , in step S310 , the extraction unit 310 analyzes the text information received through the second response unit 120 for each morpheme through natural language processing, and extracts at least a pair of keywords part-of-speech. can do.

그런 다음, S320 단계에서, 판단부(320)는 추출부(310)를 통해 추출되는 한쌍의 키워드 품사에 기초하여, 텍스트 정보에 대한 심리 상태를 판단할 수 있다. Then, in step S320 , the determination unit 320 may determine the psychological state of the text information based on the pair of keywords part-of-speech extracted through the extraction unit 310 .

이후, S330 단계에서, 연산부(330)는 복수의 이미지들로부터 판단되는 각 심리 상태에 기설정된 수치 데이터에 따라, 심리 상태 지수를 연산할 수 있다. Thereafter, in step S330 , the calculator 330 may calculate a mental state index according to numerical data preset for each mental state determined from the plurality of images.

도 10은 도 5의 데이터 관리부(300)의 동작 프로세스이다. FIG. 10 is an operation process of the data management unit 300 of FIG. 5 .

도 5와 도 10을 참조하면, S410 단계에서, 빅데이터 관리부(310)는 기설정된 해석 요소들과 수검자 해석 정보를 수검자 별로 분류하여 빅데이터로 관리할 수 있다. 5 and 10 , in step S410 , the big data management unit 310 may classify preset analysis elements and examinee interpretation information for each examinee and manage it as big data.

이때, S420 단계에서, 콘텐츠 제공부(320)는 빅데이터 관리부(310)를 통해 저장된 빅데이터로부터 상기 기설정된 해석 요소들에 따라 각 해석 정보를 추출하고, 각 해석 정보를 병합하여 수검자 해석 정보를 생성할 수 있다.At this time, in step S420, the content providing unit 320 extracts each interpretation information according to the preset analysis elements from the big data stored through the big data management unit 310, and merges each interpretation information to obtain the examinee interpretation information. can create

그런 다음, S430 단계에서, 빅데이터 관리부(310)는 저장 D/B(400)에 저장된 빅데이터에 대한 머신 러닝을 통해 학습되는 알고리즘을 이용하여, 수검자 해석 정보에 대해 정교화하는 동작을 수행할 수 있다. Then, in step S430, the big data management unit 310 can perform an operation of refining the examinee interpretation information by using an algorithm learned through machine learning for the big data stored in the storage D/B 400. have.

이후, S440 단계에서, 콘텐츠 제공부(320)는 빅데이터 관리부(310)를 통해 정교화된 수검자 해석 정보를 사용자 인터페이스를 통해 제공할 수 있다. Thereafter, in step S440 , the content providing unit 320 may provide the sophisticated examinee interpretation information through the big data management unit 310 through the user interface.

본 출원은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 출원의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although the present application has been described with reference to an embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Accordingly, the true technical protection scope of the present application should be determined by the technical spirit of the appended claims.

10: 온라인 로르샤하 검사 서버
100: 응답부
200: 데이터 처리부
300: 데이터 관리부
400: 저장 D/B
1000: 온라인 로르샤하 검사 서버
10: Online Rorshaha Inspection Server
100: response part
200: data processing unit
300: data management unit
400: storage D/B
1000: online rorshaha test server

Claims (20)

로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 응답부;
상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고,
상기 획득된 심리 상태에 대응하는 심리 상태 지수를 출력하는 데이터 처리부; 및
기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공하는 데이터 관리부를 포함하고,
상기 응답 정보에 대한 자연어 처리를 통해 획득되는 복수의 심리 상태들 각각에는 대응하는 수치 데이터가 기설정되어 있고, 상기 데이터 처리부는 상기 복수의 심리 상태들 중 상기 획득된 심리 상태에 대응하는 수치 데이터에 대한 합산을 통하여 상기 심리 상태 지수를 연산하고,
상기 데이터 처리부는 기수집된 비교군으로부터 추출된 상기 심리 상태 지수에 대응되는 비교군 심리 상태의 평균 빈도와 상기 획득된 심리 상태의 빈도 횟수의 차이가 1일 때마다 가감되는 보정 비율을 이용하여, 상기 심리 상태 지수의 연산에 적용되는 가중치를 조절하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
a response unit that receives response information on the Rorshaha test-based image;
Obtaining a psychological state through natural language processing for the response information,
a data processing unit for outputting a mental state index corresponding to the acquired mental state; and
A data management unit for providing examinee interpretation information corresponding to the psychological state index according to preset interpretation factors;
Numerical data corresponding to each of a plurality of psychological states obtained through natural language processing for the response information is preset, and the data processing unit is configured to store numerical data corresponding to the acquired psychological state among the plurality of psychological states. Calculate the mental state index through the summation of
The data processing unit uses a correction ratio that is added or subtracted whenever the difference between the average frequency of the psychological state of the comparison group corresponding to the psychological state index extracted from the pre-collected comparison group and the frequency number of the acquired mental state is 1, An online Rorshaha test system that adjusts a weight applied to the calculation of the mental state index.
제1항에 있어서,
상기 응답 정보는 이미지마다 사용자 인터페이스를 통해 단계별로 선택되는 적어도 하나의 대상 객체, 상기 적어도 하나의 대상 객체와 관련된 특정 영역 정보 및 텍스트 정보를 포함하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
According to claim 1,
The response information includes at least one target object selected step by step through a user interface for each image, specific area information related to the at least one target object, and text information.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제2항에 있어서,
상기 데이터 처리부는 상기 텍스트 정보로부터 상기 자연어 처리를 통해 형태소 별로 분석하여 적어도 한쌍의 키워드 품사를 추출하는 추출부;
상기 한쌍의 키워드 품사에 기초하여 상기 텍스트 정보에 대한 심리 상태를 판단하는 판단부; 및
상기 복수의 심리 상태들 중 상기 판단부에 의하여 판단된 심리 상태에 대응하는 수치 데이터에 대한 합산을 통하여, 상기 심리 상태 지수를 연산하는 연산부를 포함하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
3. The method of claim 2,
The data processing unit may include: an extracting unit configured to extract at least a pair of keywords part-of-speech by analyzing each morpheme through the natural language processing from the text information;
a determination unit for determining a psychological state of the text information based on the pair of keywords part-of-speech; and
and a calculator configured to calculate the mental state index by adding up numerical data corresponding to the mental state determined by the determination unit among the plurality of mental states.
제8항에 있어서,
상기 연산부는 각 심리 상태의 빈도 횟수에 따라 가중되는 가중치에 기초하여, 상기 심리 상태 지수를 보정하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
9. The method of claim 8,
The calculation unit corrects the psychological state index based on a weight weighted according to the number of frequencies of each psychological state, the online Rorshaha test system.
제9항에 있어서,
상기 연산부는 기수집된 비교군으로부터 상기 심리 상태 지수에 대응되는 비교 심리 상태를 추출하고, 상기 비교군 심리 상태의 평균 빈도에 기초하여, 상기 가중치를 조절하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
10. The method of claim 9,
The calculation unit extracts a comparative psychological state corresponding to the psychological state index from the pre-collected comparison group, and adjusts the weight based on the average frequency of the psychological state of the comparison group.
제1항에 있어서,
상기 데이터 관리부는 상기 수검자 해석 정보와 상기 심리 상태 지수를 수검자 별로 분류하여 빅데이터로 저장하는 빅데이터 관리부; 및
상기 빅데이터로부터 기설정된 해석 요소들에 따라 추출되는 각 해석 정보를 병합하여 상기 수검자 해석 정보를 생성하는 콘텐츠 제공부를 포함하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
According to claim 1,
The data management unit includes a big data management unit for classifying the examinee interpretation information and the psychological state index for each examinee and storing them as big data; and
An online Rorshaha examination system comprising a content providing unit for generating the examinee interpretation information by merging each analysis information extracted according to preset analysis elements from the big data.
제11항에 있어서,
상기 빅데이터 관리부는 상기 빅데이터에 대한 머신러닝을 적용하여, 상기 수검자 해석 정보를 정교화하는 동작을 수행하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
12. The method of claim 11,
The online Rorshaha examination system, wherein the big data management unit performs an operation of refining the examinee interpretation information by applying machine learning to the big data.
제11항에 있어서,
상기 콘텐츠 제공부는 상기 응답부를 통해 사전에 제공되는 개인 키에 대응되는 공개 키를 이용하여, 상기 수검자 해석 정보를 암호화하여 제공하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
12. The method of claim 11,
The online Rorshaha examination system, wherein the content providing unit encrypts and provides the examinee interpretation information using a public key corresponding to the private key provided in advance through the response unit.
제11항에 있어서,
상기 콘텐츠 제공부는 제2 응답부를 통해 응답받는 콘텐츠 정보로부터 검출되는 언어에 기초하여, 상기 콘텐츠 정보에 대한 번역문을 생성하여 상기 제2 응답부로 피드백 출력하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
12. The method of claim 11,
The content providing unit generates a translation of the content information based on a language detected from the content information received through the second response unit and outputs a feedback output to the second response unit.
온라인 로르샤하 검사 시스템의 동작 방법으로서,
응답부가 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 단계;
데이터 처리부가 상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고, 상기 획득된 심리 상태에 대응하는 심리 상태 지수를 연산하는 단계; 및
데이터 관리부가 기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 응답 정보에 대한 자연어 처리를 통해 획득되는 복수의 심리 상태들 각각에는 대응하는 수치 데이터가 기설정되어 있고, 상기 데이터 처리부는 상기 복수의 심리 상태들 중 상기 획득된 심리 상태에 대응하는 수치 데이터에 대한 합산을 통하여 상기 심리 상태 지수를 연산하고,
상기 데이터 처리부는 기수집된 비교군으로부터 추출된 상기 심리 상태 지수에 대응되는 비교군 심리 상태의 평균 빈도와 상기 획득된 심리 상태의 빈도 횟수의 차이가 1일 때마다 가감되는 보정 비율을 이용하여, 상기 심리 상태 지수의 연산에 적용되는 가중치를 조절하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템의 동작 방법.
A method of operating an online Rorshaha inspection system, comprising:
receiving, by the response unit, response information on the Rorshaha test-based image;
obtaining, by a data processing unit, a mental state through natural language processing on the response information, and calculating a mental state index corresponding to the acquired mental state; and
Comprising the step of providing the examinee interpretation information corresponding to the psychological state index according to the data management unit preset interpretation elements,
Numerical data corresponding to each of a plurality of psychological states obtained through natural language processing for the response information is preset, and the data processing unit is configured to store numerical data corresponding to the acquired psychological state among the plurality of psychological states. Calculate the mental state index through the summation of
The data processing unit uses a correction ratio that is added or subtracted whenever the difference between the average frequency of the psychological state of the comparison group corresponding to the psychological state index extracted from the pre-collected comparison group and the frequency number of the acquired mental state is 1, A method of operating an online Rorshaha test system for adjusting a weight applied to the calculation of the mental state index.
제15항에 있어서,
상기 응답 정보는 이미지마다 사용자 인터페이스를 통해 단계별로 선택되는 적어도 하나의 대상 객체, 상기 적어도 하나의 대상 객체와 관련된 특정 영역 정보 및 텍스트 정보를 포함하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템의 동작 방법.
16. The method of claim 15,
The method of operating an online Rorshaha inspection system, wherein the response information includes at least one target object selected step by step through a user interface for each image, specific area information related to the at least one target object, and text information.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 수검자 단말; 및
상기 수검자 단말로부터 네트워크를 통해 연결되어 이미지 기반의 사용자 인터페이스를 제공하는 온라인 로르샤하 검사 서버를 포함하고,
상기 온라인 로르샤하 검사 서버는
상기 수검자 단말로부터 상기 사용자 인터페이스를 통해 로르샤하 검사 기반의 이미지에 대한 응답 정보를 응답받는 응답부;
상기 응답 정보에 대해 자연어 처리를 통해 심리 상태를 획득하고, 상기 획득된 심리 상태에 대응하는 심리 상태 지수를 연산하는 데이터 처리부; 및
기설정된 해석 요소들에 따라, 상기 심리 상태 지수에 대응되는 수검자 해석 정보를 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 수검자 단말에 제공하는 데이터 관리부를 포함하고,
상기 응답 정보에 대한 자연어 처리를 통해 획득되는 복수의 심리 상태들 각각에는 대응하는 수치 데이터가 기설정되어 있고, 상기 데이터 처리부는 상기 복수의 심리 상태들 중 상기 획득된 심리 상태에 대응하는 수치 데이터에 대한 합산을 통하여 상기 심리 상태 지수를 연산하고,
상기 데이터 처리부는 기수집된 비교군으로부터 추출된 상기 심리 상태 지수에 대응되는 비교군 심리 상태의 평균 빈도와 상기 획득된 심리 상태의 빈도 횟수의 차이가 1일 때마다 가감되는 보정 비율을 이용하여, 상기 심리 상태 지수의 연산에 적용되는 가중치를 조절하는, 온라인 로르샤하 검사 시스템.
examinee terminal; and
and an online Rorshaha test server that is connected through a network from the examinee terminal and provides an image-based user interface,
The online Rorshaha test server is
a response unit that receives response information for a Rorshaha test-based image from the examinee terminal through the user interface;
a data processing unit for obtaining a mental state through natural language processing on the response information, and calculating a mental state index corresponding to the obtained mental state; and
A data management unit for providing the examinee interpretation information corresponding to the psychological state index to the examinee terminal through the user interface according to preset analysis factors;
Numerical data corresponding to each of a plurality of psychological states obtained through natural language processing for the response information is preset, and the data processing unit is configured to store numerical data corresponding to the acquired psychological state among the plurality of psychological states. Calculate the mental state index through the summation of
The data processing unit uses a correction ratio that is added or subtracted whenever the difference between the average frequency of the psychological state of the comparison group corresponding to the psychological state index extracted from the pre-collected comparison group and the frequency number of the acquired mental state is 1, An online Rorshaha test system that adjusts a weight applied to the calculation of the mental state index.
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