KR102448468B1 - 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 - Google Patents
간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102448468B1 KR102448468B1 KR1020210170295A KR20210170295A KR102448468B1 KR 102448468 B1 KR102448468 B1 KR 102448468B1 KR 1020210170295 A KR1020210170295 A KR 1020210170295A KR 20210170295 A KR20210170295 A KR 20210170295A KR 102448468 B1 KR102448468 B1 KR 102448468B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- caregiver
- matching rate
- expected
- expected matching
- calculating
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/105—Human resources
- G06Q10/1053—Employment or hiring
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
본 개시는 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 예상 매칭률 표시 방법은, 간병인 매칭 애플리케이션을 이용하는 제1 간병인의 단말에 의해 수행되는 방법에 있어서, 상기 간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고의 자체 정보를 이용하여, 상기 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계, 상기 공고를 게재한 수요자의 선호 정보 및 상기 제1 간병인의 제1 입찰 정보의 대응 관계를 이용하여, 상기 제1 간병인이 상기 공고에 선정될 가능성을 나타내는 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계 및 상기 절대 예상 매칭률과 상기 제1 상대 예상 매칭률을 하나의 화면에 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 개시는 간병인을 구인하는 공고가 실제 매칭으로 전환될 확률을 가리키는 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 공고의 퀄리티를 나타내는 절대 예상 매칭률과 간병인마다 상대적으로 표시되는 상대 예상 매칭률을 하나의 화면에 표시하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
65세 이상 고령인구는 2017년 전체 대한민국 인구의 13.8%에서 빠르게 증가하여, 2025년에는 20%를 초과하고, 2051년에는 40%를 초과할 전망이다. 이처럼 고령화 사회로 진입함에 따라 보호자를 대신하여, 노인(또는 환자)을 간병하는 간병인의 수요 또한 증가할 것으로 예상되고 있다.
이러한 간병인이 제공하는 간병 서비스는, 단발성으로 끝나는 서비스가 아니라 노인(또는 환자)에게 지속적으로 제공하여야 하는 서비스 중 하나이다. 따라서, 보호자는 노인(또는 환자)에게 간병 서비스를 지속적으로 제공하기 위해, 노인(또는 환자)에게 가장 적합한 간병인을 구하려고 한다. 이에 마찬가지로, 간병인 또한 간병 서비스를 지속적으로 제공하기 적합한 노인(또는 환자)를 구하려고 한다.
그러나, 간병 시장은 정보 비대칭이 극대화된 시장인 바, 노인(또는 환자)에 대한 간병인의 선택권이 배제된 채, 일방적으로 매칭되는 경우가 많았다. 또한, 간병인은 간병 서비스를 제공해야하는 입장임에도 불구하고 간병 서비스의 대상이 될 노인(또는 환자)의 정보를 확인하기 어려워, 간병인이 갖는 불편이 극대화되고 있다.
따라서, 간병 시장의 정보 비대칭으로부터 유발되는 문제를 해결하기 위해, 간병인에게 적합한 노인(또는 환자)를 추천하고, 간병인의 간병 서비스 제공 대상에 대한 선택권을 보호할 수 있는 기술이 요구된다.
본 개시의 몇몇 실시예를 통해 해결하고자 하는 기술적 과제는, 선정 가능성이 높은 공고를 간병인에게 추천하는 방법 및 그 방법이 수행되는 장치를 제공하는 것이다.
본 개시의 몇몇 실시예를 통해 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 공고 자체의 퀄리티 검증을 수행할 수 있는 방법 및 그 방법이 수행되는 장치를 제공하는 것이다.
본 개시의 몇몇 실시예를 통해 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 간병인의 스케줄을 용이하게 관리할 수 있는 방법 및 그 방법이 수행되는 장치를 제공하는 것이다.
본 개시의 몇몇 실시예를 통해 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 간병인의 선택권을 보호할 수 있는 방법 및 그 방법이 수행되는 장치를 제공하는 것이다.
본 개시의 몇몇 실시예를 통해 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 간병인이 게재된 공고를 일일이 확인하지 않아도 간병인에게 적합한 공고를 자연스레 식별할 수 있는 방법 및 그 방법이 수행되는 장치를 제공하는 것이다.
본 개시의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법은, 간병인 매칭 애플리케이션을 이용하는 제1 간병인의 단말에 의해 수행되는 방법에 있어서, 상기 간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고의 자체 정보를 이용하여, 상기 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계, 상기 공고를 게재한 수요자의 선호 정보 및 상기 제1 간병인의 제1 입찰 정보의 대응 관계를 이용하여, 상기 제1 간병인이 상기 공고에 선정될 가능성을 나타내는 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계, 및 상기 절대 예상 매칭률과 상기 제1 상대 예상 매칭률을 하나의 화면에 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 자체 정보를 이용하여, 상기 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계는, 상기 수요자의 상기 간병인 매칭 애플리케이션의 이용 시간이 길수록 상기 절대 예상 매칭률을 높게 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 자체 정보를 이용하여, 상기 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계는, 상기 공고에 대응되는 환자의 증상에 기초하여, 상기 공고의 난이도를 산출하는 단계 및 상기 난이도가 높을수록 상기 절대 예상 매칭률을 낮게 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 공고의 난이도를 산출하는 단계는, 상기 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력을 참조하여, 상기 환자의 증상에 기초한 난이도 산출 알고리즘을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 환자의 증상에 기초한 난이도 산출 알고리즘을 업데이트하는 단계는, 상기 매칭 이력에 포함된 제1 증상의 매칭률이 기준치 이상이면 상기 제1 증상에 대응되는 제1 난이도를 하향 조정하고, 상기 매칭 이력에 포함된 제2 증상의 매칭률이 기준치 미만이면 상기 제2 증상에 대응되는 제2 난이도를 상향 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는, 상기 수요자의 선호 정보 및 상기 제1 간병인과 구별되는 제2 간병인의 제2 입찰 정보를 이용하여 산출된 상기 제2 간병인의 제2 상대 예상 매칭률과 상이하게, 상기 제1 간병인의 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는, 상기 제1 입찰 정보가 상기 선호 정보에 대응되지 않으면, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 하한 임계치 이하로 산출하는 단계를 포함하거나 상기 제1 입찰 정보가 상기 선호 정보에 대응되면, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 상한 임계치 이상으로 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는, 상기 제1 간병인의 매칭 이력과 상기 선호 정보의 대응 관계를 이용하여, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 선호 정보는, 상기 수요자의 매칭 이력을 참조하여 동적으로 추출될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 상기 제1 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상이면, 상기 제1 간병인의 스케줄에 상기 공고에 대응되는 간병 스케줄을 추가하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 간병 스케줄을 추가하여 표시하는 단계는, 상기 제1 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상이라도, 상기 제1 간병인의 고정 간병 스케줄과 상기 간병 스케줄이 중첩되면, 상기 간병 스케줄을 하일라이팅하여 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따른 간병인 공고의 예상 매칭률 표시 장치는, 프로세서, 네트워크 인터페이스, 메모리 및 상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고의 자체 정보를 이용하여, 상기 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률을 산출하는 인스트럭션(instruction), 상기 공고를 게재한 수요자의 선호 정보 및 제1 간병인의 제1 입찰 정보를 이용하여, 상기 제1 간병인이 상기 공고에 선정될 가능성을 나타내는 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 인스트럭션 및 상기 절대 예상 매칭률과 상기 제1 상대 예상 매칭률이 상기 제1 간병인의 단말의 하나의 화면에 표시되도록, 표시 정보를 상기 제1 간병인의 단말에 전송하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 예상 매칭률 표시 장치(100)가 적용될 수 있는 예시적인 환경을 도시한다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따라 간병인 매칭 애플리케이션의 간병인 단말에서 수행될 수 있는 예상 매칭률 표시 방법을 나타내는 예시적인 순서도이다.
도 3은 도 2를 참조하여 설명된 절대 예상 매칭률의 산출 동작을 보다 구체적으로 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 공고 리스트를 나타내는 예시적인 순서도이다.
도 5 및 도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 상대 예상 매칭률을 보다 구체적으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 상대 예상 매칭률에 따른 정렬 동작을 보다 구체적으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8 내지 도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 상대 예상 매칭률에 따른 간병인의 스케쥴을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 11은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 장치 및/또는 시스템을 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치를 도시한다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따라 간병인 매칭 애플리케이션의 간병인 단말에서 수행될 수 있는 예상 매칭률 표시 방법을 나타내는 예시적인 순서도이다.
도 3은 도 2를 참조하여 설명된 절대 예상 매칭률의 산출 동작을 보다 구체적으로 설명하기 위한 예시적인 순서도이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 공고 리스트를 나타내는 예시적인 순서도이다.
도 5 및 도 6은 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 상대 예상 매칭률을 보다 구체적으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 상대 예상 매칭률에 따른 정렬 동작을 보다 구체적으로 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8 내지 도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 상대 예상 매칭률에 따른 간병인의 스케쥴을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 11은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 장치 및/또는 시스템을 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치를 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 이하의 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 개시의 기술적 사상을 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시의 기술적 사상은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 명세서에서, "매칭률"은 간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고에서 실제 매칭으로 전환된 비율을 의미할 수 있다. 또한, "예상 매칭률"은 공고가 실제 매칭으로 전환되기 전에 산출된 값으로써, 공고가 실제 매칭으로 전환될 확률을 의미할 수 있다. 여기서, "절대 예상 매칭률"은 공고로부터 추출 가능한 자체 정보를 이용하여 산출된 값으로써, 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 값을 의미할 수 있다. 또한, "상대 예상 매칭률"은 공고를 게재한 수요자의 선호 정보 및 간병인의 입찰 정보의 대응 관계에 기초하여 산출된 값으로써, 간병인이 공고에 선정될 확률을 나타내는 값을 의미할 수 있다. 상술한 용어들에 대한 보다 자세한 설명은, 추후 명세서의 기재를 통해 보다 구체화될 것이다.
이하, 본 개시의 다양한 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.
본 개시의 몇몇 실시예에 따른 예상 매칭률 표시 방법 및 그 방법이 적용된 장치는, 의뢰자(e.g., 수요자)가 공고를 게재(또는 업로드)하고 입찰자(e.g., 간병인)가 입찰을 제안하는 분야에 전부 적용될 수 있다. 여기서, 입찰자가 제공하게 될 상품은 재화(goods)에 한정되는 것은 아니고, 서비스(services)를 포함할 수 있다.
구체적인 예를 들어, 환자가 제공받을 간병 서비스에 대한 공고가 게재되면, 간병인이 입찰을 제안하는 분야에 본 개시가 적용될 수 있다. 다른 예를 들어, 환자가 제공받을 병원 의료 서비스에 대한 공고가 게재되면, 병원이 입찰을 제안하는 분야에 본 개시가 적용될 수도 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여 환자가 제공받을 간병 서비스에 대한 공고에 간병인이 입찰을 제안하는 일례에 따라 설명하기로 한다. 다만, 본 예시에 따라 설명된다고 하더라도, 본 개시의 범위가 후술될 예시들에 한정되는 것은 아님을 유의해야 한다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 예상 매칭률 표시 장치가 적용될 수 있는 예시적인 환경을 도시한다. 도 1에 도시된 예상 매칭률 표시 장치(100) 및 간병인 애플리케이션을 이용하는 사용자들의 단말(200, 300)이 포함된 시스템을 통해, 간병인과 수요자(e.g., 보호자, 환자, 노인 등)에게 다양한 사용자 경험(UX)이 제공될 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수요자는 환자가 제공받을 간병 서비스에 관한 공고를 게재할 수 있다. 또한, 간병인은 게재된 공고들 중 적어도 하나에 입찰을 제안할 수 있다. 이때, 간병인의 단말에는 공고가 실제 매칭으로 전환될 확률을 가리키는 예상 매칭률을 포함하는 다양한 정보가 표시될 수 있다. 또한, 수요자는 공고에 지원(또는 입찰)한 간병인들 중 적어도 한 명을 선택할 수 있다.
이하에서는, 상술한 시스템을 통해 제공되는 다양한 사용자 경험(UX) 중 예상 매칭률 표시 동작과 관련된 도 1에 도시된 구성 요소들의 동작들에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 2개의 단말(200, 300)이 네트워크에 연결된 예를 도시하고 있으나, 이는 이해의 편의를 제공하기 위한 것일 뿐이고, 네트워크에 연결될 수 있는 단말의 개수는 얼마든지 달라질 수 있다.
한편, 도 1은 본 개시의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예를 도시하고 있을 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 이하, 도 1에 도시된 구성 요소들에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
예상 매칭률 표시 장치(100)는 간병인 매칭 애플리케이션의 서버 장치일 수 있다. 이러한 서버 장치는, 상술한 다양한 사용자 경험(UX)을 단말(200, 300)에 제공하기 위해 구현될 수 있으나, 본 개시의 논지를 흐리지 않기 위해 자세한 설명은 생략하기로 한다.
예상 매칭률 표시 장치(100)는 단말(200, 300)이 간병인 매칭 애플리케이션을 사용하는 과정에서 발생되는 다양한 정보를 수집 및 분석할 수 있다. 여기서, 예상 매칭률 표시 장치(100)는 수집 및 분석된 다양한 정보들을 가공할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 예상 매칭률 표시 장치(100)는 수요자 단말로부터 게재된 공고의 자체 정보를 이용하여, 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률을 산출할 수 있다. 또한, 예상 매칭률 표시 장치(100)는 수요자의 선호 정보 및 간병인의 입찰 정보의 대응 관계를 이용하여, 간병인이 공고에 선정될 가능성을 나타내는 상대 예상 매칭률을 산출할 수도 있다. 이렇게 산출된 예상 매칭률이 간병인 단말(200)에 전송됨으로써, 간병인 단말(200)의 화면에 예상 매칭률이 표시된 공고 리스트가 표시될 수 있다.
또한, 예상 매칭률 표시 장치(100)는 간병인 단말(200)을 이용하는 간병인의 스케줄을 저장 및 관리할 수 있다. 이러한 예상 매칭률 표시 장치(100)는 상대 예상 매칭률에 기초하여 간병 스케줄을 추가함으로써, 간병인의 스케줄을 갱신할 수도 있다. 이렇게 관리된 스케줄이 간병인 단말(200)에 전송됨으로써, 간병인 단말(200)의 화면에 스케줄이 표시될 수 있다.
중복된 설명을 배제하기 위해, 예상 매칭률 표시 장치(100)가 수행하는 다양한 동작들에 대해서는 추후 도 2 이하의 도면을 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.
한편, 예상 매칭률 표시 장치(100)는 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 예상 매칭률 표시 장치(100)의 모든 기능은 단일 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다. 다른 예로써, 예상 매칭률 표시 장치(100)의 제1 기능은 제1 컴퓨팅 장치에서 구현되고, 제2 기능은 제2 컴퓨팅 장치에서 구현될 수도 있다. 여기서, 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 다만, 예상 매칭률 표시 장치(100)가 다양한 단말(200, 300)과 연동하여 공고에 대응되는 예상 매칭률을 산출하고, 간병인의 스케줄을 갱신해야 되는 환경이라면, 예상 매칭률 표시 장치(100)는 고성능의 서버급 컴퓨팅 장치로 구현되는 것이 바람직할 수 있다. 컴퓨팅 장치의 일례에 대해서는 도 11을 참조하여 설명하기로 한다.
다음으로, 단말(200, 300)들은 예상 매칭률 표시 장치(100)가 제공하는 간병인 매칭 애플리케이션의 기능들을 제공받을 수 있다. 구체적인 예를 들어, 수요자는 수요자 단말(300)을 통해 간병인을 구인하는 공고를 게재할 수 있고, 간병인은 간병인 단말(200)을 통해 게재된 공고에 입찰할 수 있다. 여기서, 수요자는 수요자 단말(300)을 통해 공고에 입찰한 간병인의 리스트를 확인하고, 어느 하나의 간병인을 선택할 수 있다. 이러한, 간병인 매칭 애플리케이션의 기능을 이용하기 위하여 단말(200, 300)들은 웹 브라우저(Web browser) 또는 전용 애플리케이션이 설치되어 있을 수 있으며, 예를 들어, 단말(200, 300)들 각각은 데스크탑(Desktop), 워크스테이션(Workstation), 랩탑(Laptop), 태블릿(Tablet) 및 스마트폰(Smart Phone) 중 어느 하나가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 이러한 장치의 일례에 대해서는 추후 도 11을 참조하여 설명하기로 한다.
몇몇 실시예에서, 예상 매칭률 표시 장치(100)가 적용된 환경에 포함된 구성 요소들은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.
한편, 도 1에 도시된 환경은 단말(200, 300)이 예상 매칭률 표시 장치(100)를 경유하여 네트워크에 연결된 것을 도시하고 있으나, 본 개시의 범위가 이에 한정되는 것은 아니고, 단말(200, 300)들이 P2P(Peer to Peer)로 연결될 수도 있음을 유의해야 한다.
지금까지 도 1을 참조하여, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 예상 매칭률 표시 장치(100)가 적용될 수 있는 예시적인 환경을 설명하였다. 이하, 도 2 이하의 도면들을 참조하여, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 방법들에 대하여 상세하게 설명하기로 한다.
후술될 방법들의 각 단계는 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 다시 말하면, 방법들의 각 단계는 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 인스트럭션들로 구현될 수 있다. 이러한 방법들에 포함되는 모든 단계는 하나의 물리적인 컴퓨팅 장치에 의하여 실행될 수도 있을 것이나, 방법의 제1 단계들은 제1 컴퓨팅 장치에 의하여 수행되고, 방법의 제2 단계들은 제2 컴퓨팅 장치에 의하여 수행될 수도 있다.
이하 도 2 및 도 3에서는, 방법들의 각 단계가 도 1에 예시된 간병인 단말(200)에 의해 수행되는 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다. 다만, 설명의 편의상, 방법들에 포함되는 각 단계의 동작 주체는 그 기재가 생략될 수도 있다.
도 2를 참조하면 단계 S100에서, 공고의 자체 정보를 이용하여, 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
여기서, 공고는 간병인 매칭 애플리케이션을 이용하는 수요자의 단말로부터 게재된 공고이고, 이러한 공고는 간병인을 구인하기 위한 다양한 정보들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 공고에 대응되는 환자의 인적 사항(e.g., 몸무게, 키, 성별 등), 증상이 공고에 포함될 수 있고, 간병 지역, 간병 기간, 간병 유형 및 간병 비용 등이 공고에 포함될 수도 있다. 또한, 예상 매칭률은 공고가 실제 매칭으로 전환될 가능성을 나타내는 수치일 수 있다. 특히, 절대 예상 매칭률은, 공고에서 추출될 수 있는 자체 정보를 이용하여 산출된 수치로써, 공고의 퀄리티를 나타내는 수치를 의미할 수 있다.
이하에서는, 절대 예상 매칭률의 산출과 관련된 다양한 실시예들을 설명하기로 한다.
단계 S100과 관련하여, 몇몇 실시예에서, 수요자의 간병인 매칭 애플리케이션의 이용 시간이 길수록 절대 예상 매칭률이 높게 산출될 수 있다. 여기서, 간병인 매칭 애플리케이션의 이용 시간은 다양한 방식으로 획득될 수 있다. 예를 들어, 수요자의 이용 시간은, 수요자 단말을 통한 수요자의 간병인 매칭 애플리케이션의 접속 횟수 및 체류 시간 등이 획득될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 공고 게재 횟수 및 매칭 횟수 등을 포함하는 수요자의 매칭 이력이 가공되어 획득될 수도 있다. 본 실시예에 따르면, 간병인 매칭 애플리케이션에 대한 이용 시간이 짧아, 공고가 실제 매칭으로 전환될 확률을 평가하기 어려운 수요자의 공고의 퀄리티가 상대적으로 낮게 평가될 수 있다. 또한, 간병인 매칭 애플리케이션에 대한 이용 시간이 길어, 공고가 실제 매칭으로 전환될 확률이 높은 수요자의 공고의 퀄리티가 상대적으로 높게 평가될 수 있다. 즉, 간병인 매칭 애플리케이션에 대한 충성도가 높은 수요자의 공고의 절대 예상 매칭률이 높게 산출될 수 있다.
단계 S100과 관련하여, 다른 몇몇 실시예에서, 공고에 대응되는 환자의 성별에 기초하여, 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 즉, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 특정 성별의 환자에 대응되는 매칭률이 산출되고, 이렇게 산출된 매칭률의 경향성에 기초하여 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 구체적인 예를 들어, 남자 환자 공고의 매칭률이 60%이고 여자 환자 공고의 매칭률이 80%이면, 이러한 경향성에 기초하여 여자 환자에 대응되는 절대 예상 매칭률이 남자 환자에 대응되는 절대 예상 매칭률보다 높게 산출될 수 있다. 다만, 상술한 예시에 한정되지 않고, 환자의 성별에 기초하여 매칭률의 경향성을 절대 예상 매칭률의 산출에 이용할 수 있다면, 어떠한 방법이라도 본 개시의 범위에 포함될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 확인될 수 있는 경향성에 기초하여, 공고의 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
단계 S100과 관련하여, 또 다른 몇몇 실시예에서, 공고에 대응되는 간병 비용에 기초하여, 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 즉, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 간병 비용에 대응되는 매칭률이 산출되고, 이렇게 산출된 매칭률의 경향성에 기초하여 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 구체적인 예를 들어, 간병 비용이 시간당 10,000원인 공고의 매칭률이 20%, 간병 비용이 시간당 15,000원인 공고의 매칭률이 40%, 간병 비용이 시간당 30,000원인 공고의 매칭률이 95%이면, 이러한 경향성에 기초하여 간병 비용이 높을수록 절대 예상 매칭률이 높게 산출될 수 있다. 다만, 상술한 예시에 한정되지 않고, 간병 비용에 기초하여 매칭률의 경향성을 절대 예상 매칭률의 산출에 이용할 수 있다면, 어떠한 방법이라도 본 개시의 범위에 포함될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 확인될 수 있는 경향성에 기초하여, 공고의 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
단계 S100과 관련하여, 또 다른 몇몇 실시예에서, 공고에 대응되는 간병 지역에 기초하여, 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 즉, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 간병 지역에 대응되는 매칭률이 산출되고, 이렇게 산출된 매칭률의 경향성에 기초하여 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 구체적인 예를 들어, 간병 지역이 서울인 공고의 매칭률이 80%, 간병 지역이 강원인 공고의 매칭률이 30%, 간병 지역이 부산인 공고의 매칭률이 60%이면, 이러한 경향성에 기초하여 단위 면적당 인구가 많은 지역일수록 절대 예상 매칭률이 높게 산출될 수 있다. 다만, 상술한 예시에 한정되지 않고, 간병 지역에 기초하여 매칭률의 경향성을 절대 예상 매칭률의 산출에 이용할 수 있다면, 어떠한 방법이라도 본 개시의 범위에 포함될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 확인될 수 있는 경향성에 기초하여, 공고의 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
단계 S100과 관련하여, 또 다른 몇몇 실시예에서, 공고의 오류 정보에 기초하여, 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 구체적으로, 공고의 자체 정보에 오류 정보가 포함된 경우, 절대 예상 매칭률이 하한 임계치 이하가 되도록 산출될 수 있다. 예를 들어, 환자의 몸무게가 200kg 이상의 경우, 환자의 키가 90cm 이하의 경우, 환자의 나이가 130세 이상의 경우 및 간병 비용이 법정 최저 시급 이하의 경우 등과 같이, 공고의 자체 정보에 명백히 오류 정보가 포함된 경우, 절대 예상 매칭률이 하한 임계치 이하가 되도록 산출될 수 있다. 다만, 상술한 예시에 한정되지 않고, 공고의 오류 정보를 절대 예상 매칭률의 산출에 이용할 수 있다면, 어떠한 방법이라도 본 개시의 범위에 포함될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 공고의 자체 정보에 오류 정보가 포함되어 삭제/수정될 공고의 절대 예상 매칭률이 상대적으로 낮게 산출될 수 있다. 또한, 악의적으로 게재된 공고의 절대 예상 매칭률이 상대적으로 낮게 산출될 수도 있다.
이하, 도 3을 참조하여, 환자의 증상에 기초한 절대 예상 매칭률의 산출 동작을 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3을 참조하면 단계 S110에서, 공고에 대응되는 환자의 증상에 기초하여 공고의 난이도가 산출될 수 있다. 여기서, 환자의 증상은 환자에게 제공이 필요한 간병 서비스(e.g., 석션(suction), 피딩(feeding), 거동 보조 등)의 형태로 공고에 포함될 수 있으며, 질환 명(e.g., 감염성 질환, 수면 장애 질환, 치매 질환 등)의 형태로 공고에 포함될 수도 있다. 또한, 난이도는 간병 서비스의 난이도를 가리키는 수치로 이해될 수 있다.
단계 S110과 관련하여, 몇몇 실시예에서, 환자의 증상이 수치화된 벡터로 변형되고, 벡터의 각 항목에 가중치가 적용되어 난이도가 산출될 수 있다. 구체적으로, 환자의 증상과 관련된 항목이 사전에 결정될 수 있고, 공고마다 대응되는 환자의 증상이 수치화된 벡터로 변형될 수 있다. 예를 들어, 항목이 {감염성 질환, 수면 장애 질환, 피딩 필요}로 결정되고, 환자 A의 증상이 감염성 질환, 수면 장애 질환, 피딩 불필요인 경우, {1, 1, 0}과 같이 변형될 수 있다. 이러한 수치화된 벡터를 이용하여, 각각의 항목에 가중치를 적용함으로써 난이도를 산출할 수 있다. 설명의 편의를 위하여 간단한 예시를 통해 설명하였을 뿐이고, 상술한 예시와 달리 얼마든지 다른 항목 및 얼마든지 다른 항목의 개수가 결정될 수 있다. 또한, 'Yes' or 'No'와 같은 양자 택일 가능한 증상 외에 연속적인 수치로 환자의 증상을 더욱 구체화하여 수치화된 벡터로 변형할 수 있음을 유의해야 한다.
단계 S110과 관련하여, 다른 몇몇 실시예예서, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력을 참조하여, 환자의 증상에 기초한 난이도 산출 알고리즘이 업데이트될 수 있다. 구체적으로, 매칭 이력에 포함된 제1 증상의 매칭률이 기준치 이상이면 제1 증상에 대응되는 제1 난이도가 하향 조정되고, 매칭 이력에 포함된 제2 증상의 매칭률이 기준치 미만이면 제2 증상에 대응되는 제2 난이도가 상향 조정될 수 있다. 이러한 난이도의 조정은, 상술한 항목별 가중치를 조정함으로써, 구현될 수 있다. 예를 들어, 피딩 필요 환자의 매칭률이 기준치 이상이면 피딩 필요 항목에 대응되는 가중치를 하향함으로써, 피딩 필요 환자의 난이도가 하향 조정될 수 있다. 다른 예를 들어, 수면 장애 질환 환자의 매칭률이 기준치 미만이면 수면 장애 질환 항목에 대응되는 가중치를 상향함으로써, 수면 장애 질환 환자의 난이도가 상향 조정될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력으로부터 확인될 수 있는 경향성에 기초하여, 난이도 산출 알고리즘이 업데이트될 수 있다.
지금까지 단계 S100과 관련하여 설명된 본 개시의 다양한 실시예들 중 둘 이상이 참조되어 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 예를 들어, 수요자의 간병인 매칭 애플리케이션의 이용 시간 및 공고의 난이도에 기초하여, 절대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 다만, 본 개시의 범위가 상술한 예시에 한정되는 것은 아니고, 둘 이상의 실시예가 참조되어 절대 예상 매칭률이 산출되면 본 개시의 범위에 포함됨을 유의해야 한다.
다시 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
도 2를 참조하면 단계 S200에서, 공고를 게재한 수요자의 선호 정보와 간병인의 입찰 정보의 대응 관계를 이용하여, 간병인이 공고에 선정될 가능성을 나타내는 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
여기서, 선호 정보는 수요자가 선호하는 정보를 의미할 수 있다. 이러한 선호 정보는 다양한 방식으로 추출될 수 있다. 이하에서는, 선호 정보의 추출과 관련된 다양한 실시예에 대해 설명하기로 한다.
선호 정보와 관련하여, 몇몇 실시예에서, 선호 정보는 수요자의 매칭 이력을 참조하여 동적으로 추출될 수 있다. 예를 들어, 수요자 A의 매칭 이력을 참조하면 수요자 A가 여자 간병인만 선정한 경우, 수요자 A의 선호 정보로 여자 간병인이 추출될 수 있다. 다른 예를 들어, 수요자 B의 매칭 이력을 참조하면 수요자 B가 간병사 자격증 보유 간병인만 선정한 경우, 수요자 B의 선호 정보로 간병사 자격증 보유 간병인이 추출될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 수요자 C의 매칭 이력을 참조하면 수요자 C가 경력 5년 이상의 간병인만 선정한 경우, 수요자 C의 선호 정보로 경력 5년 이상의 간병인이 추출될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 수요자 D의 매칭 이력을 참조하면 수요자 D가 시간당 간병 비용 15,000원 미만의 간병인만 선정한 경우, 수요자 D의 선호 정보로 시간당 간병 비용 15,000원 미만의 간병인이 추출될 수 있다. 상술한 예시들과 같이, 수요자의 매칭 이력을 참조하여 수요자의 선호를 파악할 수 있는 모든 공지된 기술이 본 개시에 적용될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 수요자의 별다른 입력이 없어도 동적으로 수요자의 선호가 파악될 수 있다.
선호 정보와 관련하여, 다른 몇몇 실시예에서, 선호 정보는 수요자의 입력에 기초하여 추출될 수 있다. 구체적으로, 수요자 단말로부터 공고의 게재 시점에, 선호 항목에 대한 수요자의 입력을 추가로 받을 수 있으며, 이러한 선호 항목에 따라 선호 정보가 추출될 수 있다. 선호 항목을 수요자에게 입력 받는 방식은, 예를 들어, 선호 항목 각각에 대응되는 화면에 표시된 버튼을 선택하는 입력(e.g., 클릭, 탭 등) 또는 선호 항목을 텍스트로 받는 입력과 같은 공지된 모든 방식이 적용될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 수요자의 입력에 따라 수요자의 선호가 파악될 수 있다.
선호 정보와 관련하여, 또 다른 몇몇 실시예에서, 선호 정보는 공고 자체 정보로부터 추출될 수 있다. 구체적으로, 공고에 간병과 관련된 유의 사항이 함께 게재된 경우, 유의 사항으로부터 선호 정보가 추출될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 공고에 게재된 유의 사항을 참조하여 수요자의 선호가 파악될 수 있다.
다시 단계 S200에 대하여 구체적으로 설명하기로 한다.
단계 S200과 관련하여, 입찰 정보는 간병인의 입찰과 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 간병인의 인적 사항(e.g., 간병인의 국적, 성별, 나이 등), 간병인의 매칭 이력, 간병인의 경력, 간병인의 보유 자격증, 간병인의 거주 지역, 간병인의 간병 가능 기간, 간병인의 간병 비용 등이 입찰 정보에 포함될 수 있다. 이러한 입찰 정보와 상술한 선호 정보의 대응 관계에 따라 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있으며, 이러한 상대 예상 매칭률은 간병인마다 다르게 산출될 수 있는 상대적인 값임을 이해할 수 있다.
단계 S200과 관련하여, 몇몇 실시예에서, 수요자의 선호 정보 및 제1 간병인과 구별되는 제2 간병인의 제2 입찰 정보를 이용하여 산출된 제2 간병인의 제2 상대 예상 매칭률과 상이하게, 제1 간병인의 제1 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 이와 관련하여 보다 구체적인 설명을 위해, 도 5 및 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.
도 5 및 도 6은 간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고(20, 30)의 일례를 도시한다. 도 5 및 도 6에 도시된 공고(20, 30)는 하나의 수요자에 의해 게재된 동일한 공고이나, 도 5는 제1 간병인의 단말에 표시된 제1 공고(20)의 일례이며, 도 6은 제2 간병인의 단말에 표시된 제2 공고(30)의 일례이다. 구체적으로, 제1 공고(20) 및 제2 공고(30)는 동일한 공고이므로, 공고의 자체 정보로부터 산출된 절대 예상 매칭률(20a, 30a)이 동일할 수 있다. 그러나, 공고(20, 30)의 상대 예상 매칭률(20b, 30b)은 간병인마다 상이하게 산출될 수 있는 값이므로 제1 공고(20)의 제1 상대 예상 매칭률(20b)과 제2 공고(30)의 제2 상대 예상 매칭률(30b)이 상이할 수 있다. 도 5 및 도 6을 참조하여 설명된 실시예에 따르면, 간병인마다 상대적으로 표시될 수 있는 상대 예상 매칭률이 간병인에게 표시됨으로써, 선정 가능성이 높은 공고를 간병인에게 추천할 수 있다. 이때, 간병인은 다수의 공고를 포함하는 공고 리스트를 제공받음으로써 간병 서비스 제공의 선택권을 보호받으면서도, 선정 가능성이 높은 공고를 선택할 수 있다.
단계 S200과 관련하여, 다른 몇몇 실시예에서, 입찰 정보와 선호 정보가 대응되면, 상대 예상 매칭률이 상한 임계치 이상으로 산출될 수 있고, 입찰 정보와 선호 정보가 대응되지 않으면, 상대 예상 매칭률이 하한 임계치 이하로 산출될 수 있다. 예를 들어, 선호 정보가 여자 간병인인 경우, 성별이 남자인 제1 간병인의 상대 예상 매칭률은 하한 임계치 이하로 산출될 수 있고, 성별이 여자인 제2 간병인의 상대 예상 매칭률은 상한 임계치 이상으로 산출될 수 있다. 다른 예를 들어, 선호 정보가 간병사 자격증 보유 간병인인 경우, 간병사 자격증을 보유하지 않은 제3 간병인의 상대 예상 매칭률은 하한 임계치 이하로 산출될 수 있고, 간병사 자격증을 보유한 제4 간병인의 상대 예상 매칭률은 상한 임계치 이상으로 산출될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 선호 정보가 경력 5년 이상 간병인인 경우, 경력 5년 미만인 제5 간병인의 상대 예상 매칭률은 하한 임계치 이하로 산출될 수 있고, 경력 5년 이상인 제6 간병인의 상대 예상 매칭률은 상한 임계치 이상으로 산출될 수 있다.
또한, 복수의 선호 정보와 복수의 입찰 정보의 대응 관계를 이용하여, 상대 예상 매칭률이 산출될 수도 있으며, 이 경우 n개(n은 자연수)의 선호 정보 중 k개(k는 n이하의 자연수) 미만이 대응되면 하한 임계치 이하로 상대 예상 매칭률이 산출되고, k개 이상이 대응되면 상한 임계치 이상으로 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
단계 S200과 관련하여, 또 다른 몇몇 실시예에서, 간병인의 매칭 이력과 선호 정보의 대응관계를 이용하여, 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 예를 들어, 선호 정보가 수면 장애 질환 경험 간병인 경우, 수면 장애 질환 경험 간병인의 상대 예상 매칭률이 상대적으로 높게 산출될 수 있고, 수면 장애 질환 경험 간병인이 아닌 간병인의 상대 예상 매칭률이 상대적으로 낮게 산출될 수 있다.
단계 S200과 관련하여, 또 다른 몇몇 실시예에서, 공고에 대응되는 간병 서비스 제공이 가능한 간병인의 수에 기초하여, 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 여기서, 공고에 대응되는 간병 서비스 제공이 가능한 간병인의 수는 실시간으로 변경될 수 있다. 예를 들어, 간병인 각각의 간병 스케줄에 따라 공고에 대응되는 간병 서비스의 제공이 불가능한 간병인들이 있을 수 있으며, 지리적으로 멀리 위치한 경우 공고에 대응되는 간병 서비스의 제공이 불가능한 간병인들이 있을 수 있다. 이때, 공고에 대응되는 간병 서비스 제공이 가능한 간병인의 수가 많을수록 공고의 경쟁률이 높아지므로 상대 예상 매칭률이 낮게 산출되고, 공고에 대응되는 간병 서비스 제공이 가능한 간병인의 수가 적을수록 상대적으로 공고의 경쟁률이 낮아지므로 상대 예상 매칭률이 상대적으로 높게 산출될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 공고에 실시간으로 간병 서비스가 제공 가능한 간병인의 수가 파악되고, 이를 기초로 간병인이 공고에 선정될 가능성을 나타내는 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다.
지금까지 단계 S200과 관련하여 설명된 본 개시의 다양한 실시예들 중 둘 이상이 참조되어 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 예를 들어, 입찰 정보와 선호 정보의 대응 관계 및 간병 서비스 제공이 가능한 간병인의 수가 함께 고려되어, 상대 예상 매칭률이 산출될 수 있다. 다만, 본 개시의 범위가 상술한 예시에 한정되는 것은 아니고, 둘 이상의 실시예가 참조되어 상대 예상 매칭률이 산출되면 본 개시의 범위에 포함됨을 유의해야 한다.
도 2를 참조하면 단계 S300에서, 절대 예상 매칭률과 상대 예상 매칭률이 하나의 화면에 표시될 수 있다. 이와 관련하여, 도 4 내지 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.
도 4는 간병인 단말의 화면에 제공될 수 있는 간병인 매칭 애플리케이션의 공고 리스트(10)의 일례를 도시한다. 여기서, 공고 리스트에는 도 5 또는 도 6의 공고(20, 30)가 포함될 수 있다. 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 절대 예상 매칭률과 상대 예상 매칭률을 하나의 화면에서 간병인이 확인할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 공고의 퀄리티를 나타내는 절대 예상 매칭률과 공고에 대한 선정 가능성을 나타내는 상대 예상 매칭률이 함께 간병인 단말에 표시됨으로써, 간병인은 스스로에게 적합하면서도 선정 가능성이 높은 공고에 입찰할 수 있다.
단계 S300과 관련하여, 몇몇 실시예에서, 간병인의 정렬 입력에 응답하여, 상대 예상 매칭률의 순서대로 공고 리스트에서 공고가 정렬되어 표시될 수 있다. 이와 관련하여 도 7에 도시된 바와 같이, 공고 리스트(10)에 포함된 정렬 버튼(15)에 대한 간병인의 선택에 응답하여, 상대 예상 매칭률의 크기 순서대로 공고 리스트의 공고가 정렬되어 표시될 수 있다. 도 7에는 정렬 버튼(15)에 대한 선택에 응답하여 공고가 정렬된 일례가 도시되어 있으나, 이와 달리 사전에 정의된 정렬 입력이라면 어떠한 입력이라도 본 개시의 범위에 포함될 수 있다. 또한, 별다른 간병인의 입력이 없더라도 디폴트(default)로 상대 예상 매칭률의 크기에 기초하여 공고가 정렬되어 표시될 수도 있다.
다시 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
도 2를 참조하면 단계 S400에서, 상대 예상 매칭률에 기초하여 간병인의 스케줄에 공고에 대응되는 간병 스케줄이 추가되어 표시될 수 있다. 구체적으로, 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상이면, 공고에 대응되는 간병 스케줄이 간병인의 스케줄에 추가되어 표시될 수 있으며, 여기서, 기준 비율은 실제 구현에 따라서 얼마든지 달라질 수 있다. 이와 관련하여, 도 8 및 도 9를 참조하여 설명하기로 한다.
도 8은 간병인의 스케줄(40)의 일례를 도시한다. 여기서, 간병인의 스케줄(40)에는 고정 간병 스케줄(42)이 포함될 수 있으며, 이러한 고정 간병 스케줄(42)은 선정이 완료되어 간병 서비스 제공 일자의 변경이 불가능한 스케줄을 의미할 수 있다. 이때, 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상인 공고에 대응되는 간병 스케줄(44)이 간병인의 스케줄(40)에 동적으로 표시될 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 고정 간병 스케줄(42)과 간병 스케줄(44)을 구분하여 표시함으로써, 간병인은 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상인 공고에 대응되는 간병 스케줄(44)이 무엇인지 식별할 수 있다. 또한, 도 8에 도시된 간병 스케줄(44)에 실제 입찰을 지원하고 선정이 완료된 경우, 고정 간병 스케줄(42)로 변경 표시될 수 있음을 이해할 수 있다. 즉, 고정된 스케줄(e.g., 고정 간병 스케줄(42))과 유동적 스케줄(e.g., 간병 스케줄(44))을 구분하여 표시함으로써, 간병인의 스케줄 관리를 도울 수 있다.
도 9는 간병인의 스케줄(40)의 다른 일례를 도시한다. 여기서, 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상인 제1 공고에 대응되는 제1 간병 스케줄(44)과 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상인 제2 공고에 대응되는 제2 간병 스케줄(44)이 함께 간병인의 스케줄(40)에 추가되어 표시될 수도 있다.
도 8 및 도 9를 참조하여 설명된 실시예에 따르면, 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상인 공고에 대응되는 간병 스케줄이 간병인의 스케줄에 추가되어 표시됨으로써, 간병인에게 공고가 추천될 수 있다. 즉, 간병인은 스케줄에 표시된 간병 스케줄을 확인하고, 간병 스케줄에 대응되는 공고에 지원 여부를 결정할 수 있다.
단계 S400과 관련하여, 몇몇 실시예에서, 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상이라도, 제1 간병인의 고정 간병 스케줄과 간병 스케줄이 중첩되면, 간병 스케줄이 하일라이팅되어 표시될 수 있다. 여기서, 하일라이팅에는 다양한 방식이 적용될 수 있다. 예를 들어, 간병 스케줄의 색상이 변경되는 경우, 간병 스케줄의 크기가 변경되는 경우를 포함할 수 있으나, 본 예시들에 본 개시의 범위가 한정되지 않음을 유의해야 한다. 이와 관련된 구체적인 설명을 위해, 도 10을 참조하여 설명하기로 한다.
도 10은 간병인의 스케줄(40)의 또 다른 일례를 도시한다. 도 10에 도시된 바와 같이, 상대 예상 매칭률이 기준 비율 이상이라도 고정 간병 스케줄(42)과 중첩된 간병 스케줄(44a)은 간병인의 스케줄(40)에서 하일라이팅되어 표시될 수 있다. 도 8 및 도 9의 간병 스케줄(44)과 비교할 때, 도 10에 도시된 중첩된 간병 스케줄(44a)의 색상이 변경된 것을 확인할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 고정 간병 스케줄(42)과 중첩되는 중첩된 간병 스케줄(44a)이 하일라이팅되어 표시됨으로써, 간병인은 중첩된 간병 스케줄(44a)에 대응되는 공고에 지원하지 않거나 고정 간병 스케줄(42)을 조정할 수 있다.
지금까지 도 2 내지 도 3 및 관련 예시 도면들을 참조하여 본 개시에 따른 다양한 방법들에 대해 설명하였다. 본 실시예들에 따르면, 공고의 퀄리티를 나타내는 절대 예상 매칭률과 간병인의 선정 가능성을 나타내는 상대 예상 매칭률이 공고에 함께 대응되도록 표시됨으로써, 간병인은 스스로에게 적합한 공고에 입찰할 수 있다. 또한, 간병인에게 다수의 공고를 제공함으로써 간병 서비스 제공 대상에 대한 간병인의 선택권을 보호하면서도, 선정 가능성이 높은 공고를 간병인에게 추천할 수 있다. 나아가, 선정 가능성이 높은 공고에 대응되는 간병 스케줄을 간병인의 스케줄에 추가하여 표시함으로써, 간병인은 스케줄을 쉽게 열람하거나 조정할 수 있다.
이하, 도 11을 참조하여 본 개시의 다양한 실시예에 따른 장치(e.g., 예상 매칭률 표시 장치, 간병인 단말, 수요자 단말)를 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치(1500)를 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
컴퓨팅 장치(1500)는 하나 이상의 프로세서(1510), 버스(1550), 통신 인터페이스(1570), 프로세서(1510)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(1591)을 로드(load)하는 메모리(1530)와, 컴퓨터 프로그램(1591)을 저장하는 스토리지(1590)를 포함할 수 있다. 다만, 도 11에는 본 개시의 실시예와 관련 있는 구성 요소들 만이 도시되어 있다. 따라서, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 11에 도시된 구성 요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(1510)는 컴퓨팅 장치(1500)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(1510)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(1510)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(1500)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
메모리(1530)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(1530)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위하여 스토리지(1590)로부터 하나 이상의 프로그램(1591)을 로드 할 수 있다. 메모리(1530)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(1550)는 컴퓨팅 장치(1500)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(1550)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(1570)는 컴퓨팅 장치(1500)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(1570)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(1570)는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
몇몇 실시예들에 따르면, 통신 인터페이스(1570)는 생략될 수도 있다.
스토리지(1590)는 상기 하나 이상의 프로그램(1591)과 각종 데이터를 비임시적으로 저장할 수 있다.
스토리지(1590)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 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(1591)은 메모리(1530)에 로드 될 때 프로세서(1510)로 하여금 본 개시의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(1510)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 방법/동작들을 수행할 수 있다.
지금까지 도 1 내지 도 11을 참조하여 본 개시의 다양한 실시예들 및 그 실시예들에 따른 효과들을 언급하였다. 본 개시의 기술적 사상에 따른 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 명세서의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
지금까지 도 1 내지 도 11을 참조하여 설명된 본 개시의 기술적 사상은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 개시의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 개시의 기술적 사상이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시예들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예들을 설명하였지만, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 본 개시가 다른 구체적인 형태로도 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시에 의해 정의되는 기술적 사상의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (11)
- 간병인 매칭 애플리케이션을 이용하는 제1 간병인의 단말에 의해 수행되는 방법에 있어서,
상기 간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고의 자체 정보를 이용하여, 상기 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계;
상기 공고를 게재한 수요자의 선호 정보 및 상기 제1 간병인의 제1 입찰 정보의 대응 관계를 이용하여, 상기 제1 간병인이 상기 공고에 선정될 가능성을 나타내는 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계; 및
상기 절대 예상 매칭률과 상기 제1 상대 예상 매칭률 모두를 매칭되기 이전인 상기 공고와 함께 표시하는 단계를 포함하되,
상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는,
상기 수요자의 선호 정보 및 상기 제1 간병인과 구별되는 제2 간병인의 제2 입찰 정보를 이용하여 산출된 상기 제2 간병인의 제2 상대 예상 매칭률과 상이하게, 상기 제1 간병인의 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계를 포함하고,
상기 제1 간병인의 절대 예상 매칭률과 상기 제2 간병인의 절대 예상 매칭률은 동일한 것인,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제1항에 있어서,
상기 자체 정보를 이용하여, 상기 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계는,
상기 수요자의 상기 간병인 매칭 애플리케이션의 이용 시간이 길수록 상기 절대 예상 매칭률을 높게 산출하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제1항에 있어서,
상기 자체 정보를 이용하여, 상기 절대 예상 매칭률을 산출하는 단계는,
상기 공고에 대응되는 환자의 증상에 기초하여, 상기 공고의 난이도를 산출하는 단계; 및
상기 난이도가 높을수록 상기 절대 예상 매칭률을 낮게 산출하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제3항에 있어서,
상기 공고의 난이도를 산출하는 단계는,
상기 간병인 매칭 애플리케이션의 매칭 이력을 참조하여, 상기 환자의 증상에 기초한 난이도 산출 알고리즘을 업데이트하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제4항에 있어서,
상기 환자의 증상에 기초한 난이도 산출 알고리즘을 업데이트하는 단계는,
상기 매칭 이력에 포함된 제1 증상의 매칭률이 기준치 이상이면 상기 제1 증상에 대응되는 제1 난이도를 하향 조정하고, 상기 매칭 이력에 포함된 제2 증상의 매칭률이 기준치 미만이면 상기 제2 증상에 대응되는 제2 난이도를 상향 조정하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는,
상기 제1 입찰 정보가 상기 선호 정보에 대응되지 않으면, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 하한 임계치 이하로 산출하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는,
상기 제1 입찰 정보가 상기 선호 정보에 대응되면, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 상한 임계치 이상으로 산출하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계는,
상기 제1 간병인의 매칭 이력과 상기 선호 정보의 대응 관계를 이용하여, 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 단계를 포함하는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 제1항에 있어서,
상기 선호 정보는,
상기 수요자의 매칭 이력을 참조하여 동적으로 추출되는,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 방법. - 프로세서;
네트워크 인터페이스;
메모리; 및
상기 메모리에 로드(load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되,
상기 컴퓨터 프로그램은,
간병인 매칭 애플리케이션에 게재된 공고의 자체 정보를 이용하여, 상기 공고의 퀄리티(quality)를 나타내는 절대 예상 매칭률을 산출하는 인스트럭션(instruction);
상기 공고를 게재한 수요자의 선호 정보 및 제1 간병인의 제1 입찰 정보를 이용하여, 상기 제1 간병인이 상기 공고에 선정될 가능성을 나타내는 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 인스트럭션; 및
상기 절대 예상 매칭률과 상기 제1 상대 예상 매칭률 모두를 매칭되기 이전인 상기 공고와 함께 상기 제1 간병인의 단말의 하나의 화면에 표시되도록, 표시 정보를 상기 제1 간병인의 단말에 전송하는 인스트럭션을 포함하되,
상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 인스트럭션은,
상기 수요자의 선호 정보 및 상기 제1 간병인과 구별되는 제2 간병인의 제2 입찰 정보를 이용하여 산출된 상기 제2 간병인의 제2 상대 예상 매칭률과 상이하게, 상기 제1 간병인의 상기 제1 상대 예상 매칭률을 산출하는 인스트럭션을 포함하고,
상기 제1 간병인의 절대 예상 매칭률과 상기 제2 간병인의 절대 예상 매칭률은 동일한 것인,
간병인 공고의 예상 매칭률 표시 장치.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210170295A KR102448468B1 (ko) | 2021-12-01 | 2021-12-01 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
KR1020220120749A KR20230082558A (ko) | 2021-12-01 | 2022-09-23 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210170295A KR102448468B1 (ko) | 2021-12-01 | 2021-12-01 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220120749A Division KR20230082558A (ko) | 2021-12-01 | 2022-09-23 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102448468B1 true KR102448468B1 (ko) | 2022-09-28 |
Family
ID=83461118
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210170295A KR102448468B1 (ko) | 2021-12-01 | 2021-12-01 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
KR1020220120749A KR20230082558A (ko) | 2021-12-01 | 2022-09-23 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220120749A KR20230082558A (ko) | 2021-12-01 | 2022-09-23 | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (2) | KR102448468B1 (ko) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170067095A (ko) * | 2015-12-07 | 2017-06-15 | 렉스젠(주) | 주차장 교환이용 방법, 이를 이용한 주차관제장치 및 주차장 교환이용 시스템 |
KR20180113728A (ko) | 2017-04-07 | 2018-10-17 | (주)우리에스앤씨 | 의뢰인과 전문가 간의 매칭서비스방법 및 매칭 시스템 |
KR20200078875A (ko) * | 2018-12-24 | 2020-07-02 | 주식회사 에이치엔원 | 간병인 매칭 장치 및 방법 |
JP2020113011A (ja) * | 2019-01-10 | 2020-07-27 | 合同会社みらか中央研究所 | 情報処理方法、プログラムおよび情報処理装置 |
-
2021
- 2021-12-01 KR KR1020210170295A patent/KR102448468B1/ko active IP Right Grant
-
2022
- 2022-09-23 KR KR1020220120749A patent/KR20230082558A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170067095A (ko) * | 2015-12-07 | 2017-06-15 | 렉스젠(주) | 주차장 교환이용 방법, 이를 이용한 주차관제장치 및 주차장 교환이용 시스템 |
KR20180113728A (ko) | 2017-04-07 | 2018-10-17 | (주)우리에스앤씨 | 의뢰인과 전문가 간의 매칭서비스방법 및 매칭 시스템 |
KR20200078875A (ko) * | 2018-12-24 | 2020-07-02 | 주식회사 에이치엔원 | 간병인 매칭 장치 및 방법 |
JP2020113011A (ja) * | 2019-01-10 | 2020-07-27 | 合同会社みらか中央研究所 | 情報処理方法、プログラムおよび情報処理装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20230082558A (ko) | 2023-06-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11600390B2 (en) | Machine learning clinical decision support system for risk categorization | |
Heath et al. | A review of methods for analysis of the expected value of information | |
Kolstad et al. | Quality and consumer decision making in the market for health insurance and health care services | |
Noone et al. | Preretirement planning and well-being in later life: A prospective study | |
Clarke et al. | Systematic review of studies on telemonitoring of patients with congestive heart failure: a meta-analysis | |
De Groot et al. | Choosing between hospitals: the influence of the experiences of other patients | |
KR102298937B1 (ko) | 식습관 관리 시스템 및 그 동작 방법 | |
US20220129734A1 (en) | Forecasting device, method, and program | |
KR20210100282A (ko) | 보험 상품 추천 서비스 제공 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 | |
Ratwani et al. | Barriers to comparing the usability of electronic health records | |
Heath et al. | Estimating the expected value of sample information across different sample sizes using moment matching and nonlinear regression | |
US20180336300A1 (en) | System and method for providing prediction models for predicting changes to placeholder values | |
KR20230079344A (ko) | 간병인 추천 방법 및 그 장치 | |
Brakefield et al. | Association between neighborhood factors and adult obesity in Shelby County, Tennessee: geospatial machine learning approach | |
JP6326538B1 (ja) | 商品またはサービスを顧客に提案するためのコンピュータシステム、方法、およびプログラム | |
KR102448468B1 (ko) | 간병인 공고의 예상 매칭률을 표시하는 방법 및 그 장치 | |
KR20170034836A (ko) | 재무 정보 및 비재무 정보에 기초한 신용 평가 방법과 시스템 및 기록매체 | |
Govorun et al. | Physiological age, health costs, and their interrelation | |
JP7146966B2 (ja) | 情報処理装置、プログラム、および情報処理方法 | |
KR102476436B1 (ko) | 간병인 등급의 산출 방법 및 그 장치 | |
KR102391930B1 (ko) | 의뢰자와 입찰자를 매칭하는 방법 및 그 장치 | |
EP3929857A1 (en) | Information processing device, information processing method, and recording medium | |
KR102534705B1 (ko) | 간병인 매칭 특성을 고려한 간병인 접속 패턴 분류 방법 및 그 장치 | |
KR20200093850A (ko) | 큐레이션 지원 시스템 및 그 동작 방법 | |
KR102384057B1 (ko) | 상품 대금의 분할 결제 방법 및 그 장치 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A107 | Divisional application of patent | ||
GRNT | Written decision to grant |