KR102544204B1 - 전자 장치, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

전자 장치, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 개시의 실시예는 전자 장치가 설치된 애플리케이션을 통해 하나 이상의 알림 신호를 수신하는 단계; 상기 알림 신호들 중에서, 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 및 제1 재미 지수를 외부의 데이터베이스로부터 수신하는 단계; 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제1 반응 속도 레벨을 산출하는 단계; 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제1 반응 적극성 레벨을 산출하는 단계; 상기 제1 유형의 알림 신호의 상기 제1 중요 지수, 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-1 상관 계수, 상기 제1 중요 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-2 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-3 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-4 상관 계수, 및 상기 제1 반응 속도 레벨과 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-5 상관 계수를 산출하는 단계; 및 상기 제1-1 상관 계수, 상기 제1-2 상관 계수, 상기 제1-3 상관 계수, 상기 제1-4 상관 계수, 및 제1-5 상관 계수 중 적어도 하나를 기초로 사용자의 제1 심리 타입 값을 결정하는 단계를 포함하는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법을 개시한다.

Description

전자 장치, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법 및 컴퓨터 프로그램{DEVICE, METHOD, AND COMPUER PROGRAM FOR CLACULATING USER'S PSYCHOLOGICAL STATE VALUE BY ANALYZING A RESPONSE INPUT TO NOTIFICATION SIGNALS}
본 개시의 실시예들은 전자 장치, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
심리학에서는 사람의 심리를 성격 특성의 다섯 가지 주요한 요소인 O(Openness/개방성), C(Conscientiousness/통제성), E(Extraversion/외향성), A(Agreeableness/친밀성), N(Neuroticism/신경성)으로 정의하여 설명한다.
개방성은 상상, 미학, 감성, 아이디어와 관련된 것이고, 통제성은 질서, 책임감, 성취추구, 절제, 숙고와 관련된 것이고, 외향성은 사교성, 자신감, 자극 추구, 긍정적 정서와 관련된 것이고, 친밀성은 정직, 순종, 겸손, 부드러움과 관련된 것이고, 신경성은 불안, 적대감, 우울, 자의식, 충동성, 스트레스 민감성과 관련된 것이다. 사용자의 심리 상태는 심리 분석 상담가에 의해 O, C, E, A, N로 정의될 수 있다.
[선행문헌]
등록특허공보 KR 10-1654551
본 발명의 실시 예는 전자 장치, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
본 개시의 실시예들에 따른 방법은 전자 장치가 설치된 애플리케이션을 통해 하나 이상의 알림 신호를 수신하는 단계; 상기 알림 신호들 중에서, 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 및 제1 재미 지수를 외부의 데이터베이스로부터 수신하는 단계; 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제1 반응 속도 레벨을 산출하고, 상기 사용자의 활동 지표, 애플리케이션에 대한 충성도, 제1 유형의 알림 신호의 활동 지표 중 적어도 하나를 고려하여 상기 제1 반응 속도 레벨을 재 산출하는 단계; 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제1 반응 적극성 레벨을 산출하고, 상기 사용자의 활동 지표, 애플리케이션에 대한 충성도, 제1 유형의 알림 신호의 활동 지표 중 적어도 하나를 고려하여 상기 제1 반응 적극성 레벨을 재 산출하는 단계; 상기 제1 유형의 알림 신호의 상기 제1 중요 지수, 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-1 상관 계수, 상기 제1 중요 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-2 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-3 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-4 상관 계수, 및 상기 제1 반응 속도 레벨과 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-5 상관 계수를 산출하는 단계; 및 상기 제1-1 상관 계수, 상기 제1-2 상관 계수, 상기 제1-3 상관 계수, 상기 제1-4 상관 계수, 및 제1-5 상관 계수 중 적어도 하나를 기초로 사용자의 제1 심리 타입 값을 결정하는 단계를 포함하는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따르면, 상기 알림 신호들 중에서, 제2 유형의 알림 신호의 제2 중요 지수 및 제2 재미 지수를 상기 데이터베이스로부터 수신하는 단계; 상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제2 반응 속도 레벨을 산출하는 단계; 상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제2 반응 적극성 레벨을 산출하는 단계; 상기 제2 유형의 알림 신호의 상기 제2 중요 지수, 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-1 상관 계수, 상기 제2 중요 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-2 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-3 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-4 상관 계수, 및 상기 제2 반응 속도 레벨과 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-5 상관 계수를 산출하는 단계; 상기 제2-1 상관 계수, 상기 제2-2 상관 계수, 상기 제2-3 상관 계수, 상기 제2-4 상관 계수, 상기 제2-5 상관 계수 중 적어도 하나를 기초로 사용자의 제2 심리 타입 값을 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따르면, 상기 제1 심리 타입 값 및 상기 제2 심리 타입 값을 고려하여 사용자의 통합 심리 타입 값을 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 반응 속도 레벨은, 상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들에 대한 확인 입력의 발생 시간을 기초로 수치화 한 값일 수 있다.
상기 제1 반응 속도 레벨은, 상기 알림 신호 수신시의 사용자 여건에 대응하는 가중치를 고려하여 산출되는 값일 수 있다.
상기 제1 반응 속도 레벨은, 상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 읽은 알림 신호의 개수 비율로 설정될 수 있다.
상기 제1 반응 적극성 레벨은, 상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 응답 입력을 수행한 알림 신호의 비율로 설정될 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 전자 장치가 프로세서 및 통신부를 포함하고, 상기 프로세서가 설치된 애플리케이션을 통해 하나 이상의 알림 신호를 수신하고, 상기 알림 신호들 중에서, 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 및 제1 재미 지수를 외부의 데이터베이스로부터 수신하며, 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제1 반응 속도 레벨을 산출하고, 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제1 반응 적극성 레벨을 산출하며, 상기 제1 유형의 알림 신호의 상기 제1 중요 지수, 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-1 상관 계수, 상기 제1 중요 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-2 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-3 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-4 상관 계수, 및 상기 제1 반응 속도 레벨과 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-5 상관 계수를 산출하고, 상기 제1-1 상관 계수, 상기 제1-2 상관 계수, 상기 제1-3 상관 계수, 상기 제1-4 상관 계수, 및 제1-5 상관 계수 중 적어도 하나를 기초로 사용자의 제1 심리 타입 값을 결정할 수 있다.
상기 프로세서가 상기 알림 신호들 중에서, 제2 유형의 알림 신호의 제2 중요 지수 및 제2 재미 지수를 상기 데이터베이스로부터 수신하고, 상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제2 반응 속도 레벨을 산출하며, 상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제2 반응 적극성 레벨을 산출하며, 상기 제2 유형의 알림 신호의 상기 제2 중요 지수, 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-1 상관 계수, 상기 제2 중요 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-2 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-3 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-4 상관 계수, 및 상기 제2 반응 속도 레벨과 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-5 상관 계수를 산출하고, 상기 제2-1 상관 계수, 상기 제2-2 상관 계수, 상기 제2-3 상관 계수, 상기 제2-4 상관 계수, 상기 제2-5 상관 계수 중 적어도 하나를 기초로 사용자의 제2 심리 타입 값을 결정할 수 있다.
상기 프로세서가 상기 제1 심리 타입 값 및 상기 제2 심리 타입 값을 고려하여 사용자의 통합 심리 타입 값을 결정할 수 있다.
상기 제1 반응 속도 레벨은, 상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들에 대한 확인 입력의 발생 시간을 기초로 수치화 한 값일 수 있다.
상기 제1 반응 속도 레벨은, 상기 알림 신호 수신시의 사용자 여건에 대응하는 가중치로 곱하여 산출되는 값일 수 있다.
상기 제1 반응 속도 레벨은, 상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 확인 입력의 알림 신호의 비율로 설정될 수 있다.
상기 제1 반응 적극성 레벨은, 상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 응답 입력을 수행한 알림 신호의 비율로 설정될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 전자 장치, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출할 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 전자 장치(100)의 블록도이다.
도 2는 본 개시의 실시 예들에 따르면, 심리 상태 판별부(110)의 블록도이다.
도 3은 본 개시의 실시예들에 따른 심리 판별 시스템의 도면이다.
도 4는 본 개시의 실시예들에 따른 알림 신호에 대한 사용자의 입력을 기초로 심리 상태를 판별하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 알림 신호들에 대해서 정의된 중요 지수, 재미 지수의 2차원의 데이터의 예시 도면이다.
도 6은 반응 속도 레벨 및 반응 적극성 레벨의 테이블과 알림 신호들에 대해서 수집된 반응 속도 레벨과 반응 적극성 레벨의 테이블의 예시 도면이다.
도 7은 전자 장치(100)에 의해서 산출된 상관 계수들의 테이블의 예시 도면이다.
도 8은 다른 실시예로 산출된 반응 속도 레벨 또는 반응 적극성 레벨의 예시 도면이다.
도 9는 사용자들의 알림 신호들에 대한 반응 입력을 기초로 사용자들의 심리 상태 값들의 예시 도면이다.
이하 첨부된 도면들에 도시된 본 발명에 관한 실시예를 참조하여 본 발명의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 명세서에서 "학습", "러닝" 등의 용어는 인간의 교육 활동과 같은 정신적 작용을 지칭하도록 의도된 것이 아닌 절차에 따른 컴퓨팅(computing)을 통하여 기계 학습(machine learning)을 수행함을 일컫는 용어로 해석한다.
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 전자 장치(100)의 블록도이다.
전자 장치(100)는 심리 상태 판별부(110), 통신부(120), 입출력부(130), 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다.
심리 상태 판별부(110)는 컴퓨터 판독 가능한 매체로 구현되어 하나 이상의 명령어들을 포함하도록 구현될 수 있다. 심리 상태 판별부(110)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device) 일 수 있다. 심리 상태 판별부(110)는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체일 수 있다.
통신부(120)는 네트워크를 통해 외부의 장치와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 장치(100)의 프로세서(140)가 심리 상태 판별부(110)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신부(120)의 제어에 따라 네트워크를 통해 데이터베이스(200) 또는 관리 서버(300)로 전달할 수 있다. 예를 들어 통신부(120)를 통해 수신된 제어 신호나 명령 등은 프로세서(140)나 저장매체, 심리 상태 판별부(110)로 전달될 수 있고, 수신된 영상 이미지 등은 저장매체, 심리 상태 판별부(110)로 저장될 수 있다.
입출력부(130)는 정보를 제공하는 화면을 표시하거나, 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입출력부(130)는 사용자 입력을 수신하는 조작 패널(operation panel) 및 화면을 표시하는 디스플레이 패널(display panel) 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 입력부는 키보드, 물리 버튼, 터치 스크린, 카메라 또는 마이크 등과 같이 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 또한, 출력부는 디스플레이 패널 또는 스피커 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고 입출력부(130)는 다양한 입출력을 지원하는 구성을 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 하나 이상의 프로세서들로 구현되어, 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 저장매체, 통신부(120)에 의해 프로세서(140)에 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(140)는 심리 상태 판별부(110) 또는 저장 매체와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
전자 장치(100)는 추가적으로, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체인 RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 더 포함할 수 있다.
심리 상태 판별부(110)는 사용자 단말기로 수신된 알림 신호를 확인하는 확인 행위, 알림 신호에 응답하는 응답 행위 등을 기초로 사용자의 심리 상태 값을 판별할 수 있다. 심리 상태 판별부(110)는 사용자의 확인 행위 또는 응답 행위의 반응 속도, 반응 적극성을 기초로 사용자의 심리 상태 값을 판별할 수 있다. 심리 상태 판별부(110)는 알림 신호의 중요 지수, 알림 신호의 재미 지수, 확인 행위의 반응 속도, 응답 행위의 반응 적극성 중 적어도 2개의 인자들 사이의 상관 계수들을 기초로 사용자의 심리 상태 값을 판별할 수 있다.
도 2는 본 개시의 실시 예들에 따르면, 심리 상태 판별부(110)의 블록도이다.
심리 상태 판별부(110)는 알림 신호 수신부(111), 알림 유형 판별부(112), 반응 속도 산출부(113), 반응 적극성 산출부(114), 충성도 산출부(115), 반응 유형 판별부(116), 심리 타입 판별부(117)를 포함할 수 있다.
심리 상태 판별부(110)는 사용자로부터의 행위 데이터, 알림 데이터 등을 입력 받아 사용자의 심리 상태 값을 판별할 수 있다. 심리 상태 판별부(110)는 수신한 알림 신호들에 대한 확인 입력, 응답 입력 등을 기초로 사용자의 심리 상태 값을 판별할 수 있다.
심리 상태 판별부(110)는 사용자의 심리 상태를 판별하는 기능, 사용자의 심리 데이터를 공유하는 서비스, 사용자의 심리 상태 값을 저장 또는 공유하는 기능, 사용자의 심리 데이터, 또는 심리 상태 데이터 등을 다른 사용자와 공유하는 기능, 다른 사용자들의 데이터를 검색할 수 있는 기능 등을 수행한다. 이러한 기능들과 관련된 로직은 심리 상태 판별부(110)에 포함되거나, 외부의 관리 서버(300)로부터 수신된 데이터로 처리될 수 있다.
심리 상태 판별부(110)는 서비스를 제공하면서 획득된 사용자의 확인 입력, 응답 입력 등을 기초로 사용자의 심리 상태 값을 추정하여 산출할 수 있다. 여기서, 확인 입력은 전자 장치(100)에 수신된 알림 신호(메시지, 푸쉬 메시지 등)의 내용을 확인하는 사용자 입력을 말할 수 있다.
응답 입력은 전자 장치에 수신된 알림 신호를 확인하여 응답 메시지를 생성하는 사용자 입력을 말할 수 있다.
이때, 심리 상태는 개방성, 통제성, 외향성, 친밀성, 신경성, 지구력 등의 타입 별로 설정될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 타입들로 정의될 수 있다.
알림 신호 수신부(111)는 전자 장치에 설치된 하나 이상의 프로그램, 애플리케이션에 의해 하나 이상의 알림 신호들을 수신할 수 있다. 하나 이상의 알림 신호들은 알림 신호를 전송하도록 구현된 서버로부터 수신될 수 있다. 하나 이상의 알림 신호들은 하나 이상의 서비스 제공 서버로부터 수신할 수 있다.
알림 유형 판별부(112)는 알림 신호가 포함하는 컨텐츠의 종류를 기초로 알림 신호의 유형을 재미 지수, 중요 지수 등으로 결정할 수 있다.
알림 유형 판별부(112)는 각 알림 신호를 중요 지수, 재미 지수의 2차원으로 도식화한 맵을 이용하여 각 알림 신호의 유형을 결정할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, '결제 오류'의 알림 신호는 중요한 정보를 포함하는 알림 신호로 1의 중요 지수로 설정하고, 0.2의 재미 지수로 설정할 수 있다. '할인쿠폰 도착'의 알림 신호는 재미 요소를 포함하는 알림 신호로, 0.9의 재미 지수로 설정할 수 있다. 알림 유형 판별부(112)는 설정된 중요 지수, 재미 지수를 기초로 각 알림 신호의 유형을 결정할 수 있다. 알림 신호가 수신되면, 미리 저장된 테이블 또는 맵을 이용하여 알림 신호의 유형을 결정하고, 미리 정의되지 않은 알림 신호인 경우, 외부의 장치로 알림 신호의 유형을 요청할 수 있다.
알림 유형 판별부(112)는 도 6의 T62와 같이 수신되는 알림 신호들에 대해서 유형 정보를 설정할 수 있다. 알림 신호들은 중요 지수, 재미 지수 등과 같은 지수로 설정될 수 있다. '터치 도착'의 알림 신호는 0.3 중요 지수, 0.9 재미 지수로 정의될 수 있다. '한줄 터치 알림'의 알림 신호는 0.1의 중요 지수, 0.7의 재미 지수로 정의될 수 있다. 여기서, 터치는 내 컨텐츠에 대한 다른 사용자의 코멘트일 수 있다. 내 컨텐츠는 사용자에 의해 입력된 드로잉, 텍스트, 단어 선택 입력 등일 수 있다.
반응 속도 산출부(113)는 알림 신호에 대한 사용자의 확인 입력을 기초로 알림 신호의 반응 속도 레벨을 산출할 수 있다. 반응 속도 산출부(113)는 알림 신호의 수신 시점과 확인 입력의 입력 시점 사이의 시간 차분값을 기초로 알림 신호의 반응 속도 레벨을 산출할 수 있다. 반응 속도 산출부(113)는 하나 이상의 알림 신호의 수신 시점 및 각 알림 신호에 대한 확인 입력의 입력 시점 사이의 시간 차분값을 기초로 알림 신호의 반응 속도 레벨을 각각 산출할 수 있다. 반응 속도 레벨은, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1 과 같이 복수의 구간 별 값으로 정의될 수 있다. 반응 속도 레벨을 결정하는 구간별 범위는 해당 사용자의 반응 속도의 최대값, 최소값, 평균값 등을 기준으로 변경가능하다. 예를 들어, 해당 사용자가 알림 신호가 수신된 이후에, 반응 속도의 평균값이 1시간인 경우에 1시간 이내인 경우에 반응 속도 레벨이 0.8로 설정될 수 있다. 반응 속도의 평균값이 2시간인 사용자에 대해서는, 2시간 이내의 반응 속도 레벨이 0.8로 설정될 수 있다. 확인 입력이 없는 알림 신호의 반응 속도 레벨은 0으로 설정될 수 있다.
반응 속도 레벨을 결정하는 구간별 범위는 확인 입력이 입력되는 평균 반응 시간, 반응 시간의 표준 편차를 이용하여 결정될 수 있다. 반응 속도 레벨을 결정하는 구간별 범위는 해당 사용자의 확인 입력의 반응 시간이 정규 분포 또는 T 분포에서 상위 몇 프로, 퍼센트%에 위치하는지 분석하여 이를 기초로 결정될 수 있다.
반응 속도 레벨 및/또는 반응 적극성 레벨은, 도 6에 도시된 T61과 같이 정의될 수 있다. 예를 들어, 알림 신호가 수신된 이후에, 1시간 이내에 확인 입력이 있는 경우, 반응 속도 레벨은 1이 되고, 12시간 이내에 확인 입력이 있는 경우, 반응 속도 레벨은 0.8이 될 수 있다. 또한, 알림 신호가 수신된 이후에, 1시간 이내에 응답 입력이 있는 경우, 반응 적극성 레벨은 1이 되고, 6시간 이내에 응답 입력이 있는 경우, 반응 적극성 레벨은 0.8이 될 수 있다.
반응 적극성 산출부(114)는 알림 신호에 대한 사용자의 응답 입력을 기초로 알림 신호의 반응 적극성 레벨을 산출할 수 있다. 알림 신호에 대해서 응답 입력이 입력되었는지 여부 또는 응답 입력의 입력된 시점을 기초로 알림 신호의 반응 적극성 레벨을 산출할 수 있다. 반응 적극성 레벨 역시, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1과 같이 복수의 구간 별 값으로 정의될 수 있다. 반응 적극성 레벨을 결정하는 구간별 범위는, 해당 사용자의 반응 적극성의 최대값, 최소값, 평균값 등을 기준으로 변경가능하다. 예를 들어, 해당 사용자가 알림 신호가 수신된 이후에, 응답 입력이 있는 반응 적극성의 평균값이 0.5 시간인 경우에 0.5 시간 이내에 반응 적극성 레벨이 0.8로 설정될 수 있다. 응답 입력이 없는 알림 신호의 반응 적극성 레벨은 0으로 설정될 수 있다. 반응 적극성 레벨을 결정하는 구간별 범위는 응답 입력이 입력되는 평균 반응 시간, 반응 시간의 표준 편차를 이용하여 결정될 수 있다. 반응 적극성 레벨을 결정하는 구간별 범위는 해당 사용자의 반응 시간이 정규 분포 또는 T 분포에서 상위 몇 %에 위치하는지 분석하여 이를 기초로 결정될 수 있다.
반응 보상부(115)는 사용자의 활동 수준, 충성도, 알림 신호의 수신 시의 외부 여건 등을 고려하여 사용자의 반응 속도 레벨을 재 산출할 수 있다. 사용 횟수가 크고, 사용 시간이 긴 활동 수준을 가지는 사용자에 대해서는 반응 속도 레벨의 구간 별 범위는 더 큰 값으로 범위 간격은 더 결정될 수 있다. 활동 수준은 알림 신호를 발생시키는 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 사용자의 사용 태도를 기초로 결정될 수 있다. 사용자의 사용 태도는 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 사용 횟수, 사용 시간을 기초로 결정될 수 있다. 해당 유형으로 분류되는 알림 신호에 대한 사용자의 평소의 충성도를 고려하여 반응 속도 레벨이 변경될 수 있다. 충성도는 해당 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 사용자 태도의 충성 정도를 말하며, 충성도는 사용자의 사용 태도 또는 알림 신호들에 대한 확인 비율, 회신 비율 등으로 결정될 수 있다. 알림 신호의 수신 시의 사용자 여건을 고려하여 반응 속도 레벨이 변경될 수 있다. 알림 신호의 수신 시의 사용자 여건은, 수신 시에 알림 신호에 집중할 수 있는 여건인지를 나타내는 것으로, 알림 신호의 수신 시간 대, 사용자가 다른 활동이 없어 해당 알림 신호에 대해서 확인할 여건이 되는지 여부 등을 포함할 수 있다.
사용자 여건은 알림 신호 수신시의 시간값, 위치값, 전자 장치(100)에 대한 사용자의 사용 활동 등을 고려하여 결정될 수 있다. 시간값은 사용자의 활동으로 대응되어 변환될 수 있다. 예를 들어, 시간값은, 사용자의 수면 시간, 활동 시간, 업무/학업 등의 업무 시간 등으로 변환될 수 있다. 위치값은 사용자의 활동 범위로 대응시켜 변환될 수 있다. 예를 들어, 위치값은 주거지, 회사, 학교 등으로 분류하여 변환될 수 있다. 전자 장치(100)에 대한 사용자의 사용 활동은 시간값, 위치값을 조합하여 결정할 수 있다. 사용자의 사용 활동은 업무 시간이고 회사인 경우에는, 알림 신호를 수신하기 어려운 활동으로 결정할 수 있다. 사용자의 사용 활동은 자유 시간(비업무 시간)이고, 주거지인 경우, 알림 신호를 수신하기 쉬운 활동으로 결정할 수 있다.
반응 보상부(115)는 사용자의 활동 수준, 충성도, 알림 신호의 수신 시의 외부 여건 등을 고려하여 사용자의 반응 적극성 레벨을 재 산출할 수 있다. 사용 횟수가 크고, 사용 시간이 긴 활동 수준을 가지는 사용자에 대해서는 반응 적극성 레벨의 구간 별 범위는 더 큰 값으로 범위 간격은 더 작게 결정될 수 있다. 활동 수준은 알림 신호를 발생시키는 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 사용자의 사용 태도를 기초로 결정될 수 있다. 사용자의 사용 태도는 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 사용 횟수, 사용 시간을 기초로 결정될 수 있다. 해당 유형으로 분류되는 알림 신호에 대한 사용자의 평소의 충성도를 고려하여 반응 속도 레벨이 변경될 수 있다. 충성도는 해당 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 사용자 태도의 충성 정도를 말하며, 충성도는 사용자의 사용 태도 또는 알림 신호들에 대한 확인 비율, 회신 비율 등으로 결정될 수 있다. 알림 신호의 수신 시의 사용자 여건을 고려하여 반응 속도 레벨이 변경될 수 있다. 알림 신호의 수신 시의 사용자 여건은, 수신 시에 알림 신호에 집중할 수 있는 여건인지를 나타내는 것으로, 알림 신호의 수신 시간 대, 사용자가 다른 활동이 없어 해당 알림 신호에 대해서 확인할 여건이 되는지 여부 등을 포함할 수 있다.
반응 보상부(115)는 반응 속도 레벨을 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들에 대한 확인 입력의 발생 시간(또는 입력 시간)을 사용자가 해당 애플리케이션을 실행 시키는 활동 수준 또는 충성도를 더 고려하여 보상할 수 있다. 활동 수준은 접속 빈도와 접속 시간으로 나누어 수치화 한 값일 수 있다.
선택적 실시예에서, 반응 속도 산출부(113)는 반응 속도 레벨을 사용자가 애플리케이션을 실행시켜 활동한 사용자의 활동 지표와 대응되는 가중치로 곱하여 산출되는 값으로 산출할 수 있다. 여기서, 활동 지표는, 사용자의 충성도, 활동 수준, 알림 신호 수신 시의 사용자 여건 등을 고려한 지표일 수 있다.
선택적 실시예에서, 반응 속도 산출부(113)는 반응 속도 레벨을 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 확인 입력이 입력된 알림 신호의 개수 비율로 설정할 수 있다.
선택적 실시예에서, 반응 적극성 산출부(114)는 반응 적극성 레벨을 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 응답 입력을 수행한 알림 신호의 개수 비율로 산출할 수 있다.
반응 보상부(115)는 하나 이상의 알림 신호에 대해서 각 알림 신호에 대한 반응 속도 또는 반응 적극성을 기초로 사용자에 대한 활동 지표를 산출하고 활동 지표로 반응 속도 레벨을 재 산출할 수 있다.
예를 들어, 사용자에 대한 활동 지표는 , 수신된 알림 신호들에 대한 반응 속도 레벨의 평균 및 반응 적극성 레벨의 평균을 기초로 산출할 수 있다. 반응 보상부(115)는 각 유형 별 알림 신호들에 대한 반응 속도 레벨 및/또는 반응 적극성 레벨을 기초로 유형 별 활동 지표를 산출하고, 유형별 활동 지표들을 합산하여 사용자에 대한 활동 지표가 산출될 수 있다. 반응 보상부(115)는 활동 지표를 기초로 해당 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 충성도를 산출할 수 있다.
반응 유형 산출부(116)는 알림 신호들에 대한 반응 유형을 사용자 별로 산출할 수 있다. 사용자의 반응 유형은, 알림 신호들에 늦게 반응하는 제1 반응 유형, 중요 지수가 높은 알림 신호에 좀더 빠르게 반응하는 제2 반응 유형, 재미 지수가 높은 알림 신호에 좀더 빠르게 반응하는 제3 반응 유형, 알림 신호들에 빠르게 반응하는 제4 반응 유형, 알림 신호들에 무반응인 제5 반응 유형 중 하나로, 결정될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 알림 신호들이 수신되면, 각 알림 신호의 유형, 각 알림 신호의 반응 속도 레벨, 각 알림 신호의 반응 적극성 레벨, 각 알림 신호의 충성도를 고려하여 사용자의 심리 상태 값을 산출할 수 있다. 여기서, 반응 속도 레벨 또는 반응 적극성 레벨은 알림 신호에 대한 반응 속도 값, 반응 적극성 값에, 알림 신호의 활동 지표, 사용자에 대한 활동 지표, 사용자의 충성도, 알림 신호 수신시의 사용자 여건 등을 기초로 산출될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 알림 신호들의 중요 지수, 재미 지수, 반응 속도 레벨, 반응 적극성 레벨 중 2개의 인자들의 상관 계수를 고려하여 사용자의 심리 상태 값을 결정할 수 있다. 상관 계수와 심리 상태 값에 포함된 각 인자들 사이의 변환 계수의 테이블(T93, 도 9 참조)을 이용하여 상관 계수들이 사용자의 심리 상태 값으로 변환될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 수신된 알림 신호들의 중요 지수와 알림 신호들의 반응 속도 레벨 사이의 상관 계수를 기초로 사용자의 심리 상태 값 중, 친밀성(A)과 신경성(N)을 결정할 수 있다. 알림 신호들의 중요 지수와 알림 신호들의 반응 속도 레벨 사이의 상관 계수가 높을수록, 사용자의 심리 상태 값 중, 친밀성(A)과 신경성(N)을 높게 결정될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 수신된 알림 신호들의 중요 지수와 알림 신호들의 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수를 기초로 사용자의 심리 상태 값 중, 통제성(C)과 지구력(S)을 결정할 수 있다. 중요 지수와 알림 신호들의 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수가 높을수록, 사용자의 심리 상태 값 중, 통제성(C)과 지구력(S)이 높게 결정될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 수신된 알림 신호들의 재미 지수와 알림 신호들의 반응 속도 레벨 사이의 상관 계수를 기초로 사용자의 심리 상태 값 중 개방성(O)과 외향성(E)을 결정할 수 있다. 재미 지수와 알림 신호들의 반응 속도 레벨 사이의 상관 계수가 높을수록, 사용자의 심리 상태 값 중 개방성(O)과 외향성(E)이 높게 결정될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 수신된 알림 신호들의 재미 지수와 알림 신호들의 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수를 기초로 사용자의 심리 상태 값 중 외향성(E)과 지구력(S)을 결정할 수 있다. 알림 신호들의 재미 지수와 알림 신호들의 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수가 높을수록, 사용자의 심리 상태 값 중 외향성(E)과 지구력(S)이 높게 결정될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 수신된 알림 신호들의 반응 속도 레벨과 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수를 기초로 사용자의 심리 상태 값 중 개방성(O), 외향성(E), 지구력(S)을 결정할 수 있다. 알림 신호들의 반응 속도 레벨과 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수가 높을수록, 사용자의 심리 상태 값 중 개방성(O), 외향성(E), 지구력(S)이 높게 결정될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 수신된 알림 신호들의 중요 지수, 재미 지수, 반응 속도 레벨, 반응 적극성 레벨 중에서, 적어도 2개의 인자들 사이의 하나 이상의 상관 계수를 고려하여 사용자의 심리 상태 값을 결정할 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 사용자의 충성도, 반응 유형을 고려하여 알림 신호들의 중요 지수, 재미 지수, 반응 속도 레벨, 반응 적극성 레벨에 따른 심리 상태 값의 신뢰도를 결정할 수 있다. 사용자의 충성도가 낮거나 반응 유형이 제1 반응 유형, 제4 반응 유형, 제5 반응 유형인 경우에는, 알림 신호들에 대한 반응으로 사용자의 심리 상태 값을 결정할 수 없다. 또한, 심리 상태 산출부(117)는 알림 신호들에 대한 반응으로 사용자의 심리 상태 값을 결정하고, 사용자의 충성도, 반응 유형을 고려하여 해당 심리 상태 값에 대한 신뢰도를 결정할 수 있다. 신뢰도는, 높다 또는 낮다로 설정될 수 있으며, 사용자의 충성도가 낮거나 반응 유형이 제1 반응 유형, 제4 반응 유형, 제5 반응 유형인 경우에 심리 상태 값의 신뢰도가 낮게 설정될 수 있다. 그렇지 않은 경우에 심리 상태 값의 신뢰도가 높게 설정될 수 있다.
선택적 실시예에서, 심리 상태 산출부(117)는 알림 신호의 확인 입력의 시점에 인접한 이전 시점에 전자 장치(100)에 대한 사용 행동이 검출된 경우에는 해당 확인 입력을 배제하고 사용자의 심리 상태 값을 산출할 수 있다.
이때, 심리 상태 값은 개방성, 통제성, 외향성, 친밀성, 신경성, 지구력 등의 타입 별로 설정될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 타입들로 정의될 수 있다.
여기서, 개방성은, 새로운 경험과 지식을 추구하는 성향, 통제성은 정해진 룰과 통제된 환경을 중시하는 성향, 외향성은 외부 환경 및 타인에서 행복을 추구하는 성향, 친화성은 타인에게 동정적이고 사회적 조화를 중시하는 성향, 신경성은 동일한 스트레스 상황에서 부정적 감정을 경험하는 성향, 지구력은 목표 달성을 위한 심리적 내구성을 의미할 수 있다.
심리 상태의 설정은 심리 분석 상담가의 입력에 의할 수 있고, 심리 분석 상담가의 입력이 누적되어 테이블 및/또는 관계식이 생성된 이후에는 이러한 테이블 및/또는 관계식을 이용할 수 있다. 테이블 및/또는 관계식은 다양한 통계 프로그램, 기계 학습 방법, 강화 학습 방법 등에 의해 생성될 수 있다.
이때, 테이블 및/또는 관계식을 생성하는데 이용되는 심리 상태는 하나 이상의 심리 분석 상담가의 단말기로부터 획득될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 방식으로 획득될 수 있다. 다양한 방식으로 획득된 심리 상태를 기초로 심리 상태 - 상관 계수 테이블 또는 심리 상태 - 상관 계수 관계식이 산출될 수 있다.
하나 이상의 심리 분석 상담가의 단말기들로 심리 상태를 요청하는 처리 과정은 심리 상태 판별부(110)에 저장된 데이터를 기초로 실행되거나, 심리 상태 판별부(110)의 요청 신호에 의해 관리 서버(300)에서 처리된 데이터를 수신 받아 수행될 수 있다. 만약, 알림 신호들 및 알림 신호들에 대한 확인 입력, 응답 입력에 대응하는 제1 심리 상태 값가 수신 또는 산출된 경우에는, 심리 상태 산출부(117)는 제1 심리 상태 값을 기초로 알림 신호들의 유형, 알림 신호들에 대한 확인 입력, 응답 입력을 포함하는 데이터를 연계시켜 저장할 수 있다. 이러한 과정을 통해 제1 사용자의 알림 신호에 대한 입력 데이터에 대응하는 심리 상태를 테이블로 생성할 수 있다.
다른 실시예에서, 심리 분석 상담가의 입력은 제2 사용자와 온라인 상담 또는 대면 상담을 통해 입력될 수 있다. 심리 상태 판별부(110)에서 제공하는 온라인 상담 프로그램을 이용하여, 제2 사용자와 심리 분석 상담가 사이에 온라인 대화, 또는 온라인 상담이 이루어지게 되며, 이러한 온라인 대화 및 온라인 대화 중, 사용자의 행위, 입력 등을 기초로 심리 분석 상담가는 단말기에 제2 사용자의 심리 상태를 입력할 수 있다. 제2 심리 상태가 수신 또는 산출된 이후에는, 심리 상태 산출부(116)는 제2 심리 상태를 기초로 제2 심리 상태와 제2 사용자의 알림 신호에 대한 입력 데이터(알림 신호의 중요 지수, 재미 지수, 반응 속도 레벨, 반응 적극성 레벨 등)를 연계시켜 저장한 테이블을 생성할 수 있다. 이러한 테이블는 미리 정해진 구조체로 변환되어 관리 서버(300)로 전송되고 저장될 수 있다.
심리 상태-상관 계수 테이블 또는 심리 상태-상관 계수 관계식은 정해진 로직(logic)으로 생성될 수 있다. 심리 상태 판별부(110) 및 심리 상태 판별부(110)와 네트워크로 연결된 관리 서버(300)는 하나 이상의 심리 분석 상담가들의 입력이 누적되고 누적된 입력들의 용량(크기, 사이즈)이 기 설정된 기준 용량값을 초과하는 경우, 테이블 및/또는 관계식을 생성시키는 알고리즘을 실행하여, 심리 상태-상관 계수 테이블, 심리 상태-상관 계수 관계식을 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 심리 상태-상관 계수 테이블, 심리 상태-상관 계수 관계식을 기초로 심리 상태 판별부(110)에서 사용자의 심리 상태가 산출될 수 있다.
기본 누적 용량 값 이상의 입력 데이터(확인 입력, 응답 입력)가 수집되는 기준 주기 마다 사용자의 심리 상태들이 반복적으로 판별될 수 있다. 이때, 기본 누적 용량은 심리 상태-상관 계수 관계식이 각각 생성되는데 이용된(이용되었던) 데이터의 용량을 기초로 정해질 수 있다. 예를 들어, 100메가 바이트의 입력 데이터로 심리 상태-상관 계수 관계식이 각각 생성된 경우에는, 100메가 바이트의 일정 부분인 예를 들어, 10%인 10메가 바이트의 해당 데이터가 기본 누적 용량 값이 될 수 있다.
다른 실시예에서, 기본 누적 용량 값은 사용자의 접속 횟수, 접속 주기를 기초로 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자는 단위 시간 동안 10회의 알림 신호의 발생(수신)이 이루어지는 경우에는, 제1 사용자의 심리 상태를 재 판별하는 기본 누적 용량 값은 10회의 접속으로 생성된 입력 데이터의 크기로 결정될 수 있다. 제2 사용자가 단위 시간 동안 15회의 알림 신호의 발생(수신)이 이루어지는 경우에는, 제2 사용자의 심리 상태를 재 판별하는 기본 누적 용량 값은 15회의 알림 신호의 발생(수신)으로 생성된 입력 데이터의 크기로 결정될 수 있다.
다른 실시예에서, 심리 상태 판별부(110)는 하나 이상의 전자 장치에 설치되어, 하나 이상의 사용자 각각의 입력 데이터를 수집할 수 있다.
다른 실시예에서, 심리 상태 판별부(110)는 다른 전자 장치에 설치된 심리 상태 판별부와 연계하여 사용자에 의해 선택 입력된 감정어, 사용자에 의해 생성된 드로잉 데이터 등을 공유하는 온라인 공간에 접속하거나, 사용자들 사이의 관계를 맺는 네트워킹 공간에 접속하는 기능 등을 제공할 수 있다.
심리 상태 판별부(110)가 구동되어, 네트워크 망으로 연결된 관리 서버(300)로 접속될 수 있다.
여기서, 하나 이상의 심리 상태 판별부(110)와 연계된 관리 서버(300)는 사용자들의 입력 데이터(알림 신호에 대한 확인 입력, 응답 입력) 등을 수신하여 관리할 수 있다. 관리 서버(300)는 각 사용자에 할당된 개인 공간을 생성하여 개인 공간(area, memory)에서 입력 데이터 등을 저장할 수 있다.
관리 서버(300)는 하나 이상의 사용자들을 포함하는 그룹을 위한 공간을 생성하고, 그룹 내에서의 활동, 행위, 이력, 로그에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 그룹 내에서의 활동에 대한 데이터는 제1 사용자와 제2 사용자 사이의 메시지 내역 또는 메시지의 생성 시점, 제1 사용자에 의해 생성된 게시물 또는 게시물의 생성 시점, 게시물의 공개 여부, 게시물의 공개 시점, 게시물의 수정 시점, 게시물의 수정 여부, 게시물의 수정 횟수, 게시물에 대한 선호 정보 또는 선호 정보의 생성자 정보, 선호 정보의 생성 시점, 선호 정보의 수정 시점, 제1 사용자와 소정의 관계(친구 등)을 가지는 사용자에 대한 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 정보를 더 포함할 수 있다.
도 3은 본 개시의 실시예들에 따른 심리 판별 시스템의 도면이다.
심리 판별 시스템은 사용자들이 소지한 전자 장치들(101, 102, 103, …, 이하 100), 심리 판별을 위한 데이터를 관리하는 데이터 베이스(200), 및 관리 서버(300)를 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 심리 상태 판별부(110)가 설치된 것으로, 사용자에 의해 소지된 것으로, 알림 신호에 대한 사용자의 입력 데이터를 입력할 수 있다. 사용자에 대한 입력 데이터는 전자 장치(100)에 설치된 프로그램을 통해 획득될 수 있다. 입력 데이터는 확인 입력, 응답 입력 등이 있을 수 있으며, 알림 신호에 대응하여 수집될 수 있다. 입력 데이터는 알림 신호를 확인하는 확인 입력의 시점, 응답 입력의 시점을 기초로 반응 속도 레벨, 반응 적극성 레벨 등으로 변환된 것일 수 있다.
입력 데이터는 전자 장치(100)의 메모리에 저장되고, 이후에 데이터베이스(200)로 전달되어 백업(backup)될 수 있다. 알림 신호와 관련된 입력 데이터는 심리 상태 판별부(110)에 대해서 입력된 것일 수 있다.
전자 장치(100)는 생성된 입력 데이터를 데이터베이스(200)로 전송하거나, 관리 서버(300)로 전송할 수 있다. 또한, 관리 서버(300)는 수신된 데이터를 데이터베이스(200)로 전송할 수 있다. 관리 서버(300)는 수신된 데이터를 소정의 규약으로 가공하여 가공 데이터를 생성하고 가공 데이터를 데이터베이스(200)로 전송할 수 있다.
전자 장치(100)에 저장된 심리 상태 판별부(110)는 수신된 알림 신호들에 대한 데이터, 알림 신호들에 대한 사용자의 행동, 또는 입력이 있는 경우에, 사용자의 행동, 또는 입력에 대응하여 알림 신호의 데이터, 입력 데이터를 생성하게 된다. 사용자의 행동, 또는 입력에 대응하여 생성된 데이터는 행위, 또는 입력의 시점의 타임스탬프 값, 및 행위, 또는 입력의 시점의 환경 정보 값 등을 포함할 수 있다. 사용자의 행동, 입력에 대응하여 생성된 데이터는 기 정의된 테이블에 의해 값들로 변환될 수 있다.
관리 서버(300)는 네트워크를 통해 전자 장치(100)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 관리 서버(300)는 사용자의 행동, 입력에 대응하여 생성된 데이터의 변환식을 생성하여, 전자 장치(100)로 배포할 수 있다.
도 4는 본 개시의 실시예들에 따른 알림 신호에 대한 사용자의 입력을 기초로 심리 상태를 판별하는 방법의 흐름도이다.
S110에서는 전자 장치(100)는 설치된 애플리케이션을 통해 하나 이상의 알림 신호를 수신할 수 있다.
S120에서는 전자 장치(100)는 알림 신호들 중에서, 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 및 제1 재미 지수를 외부의 데이터베이스로부터 수신할 수 있다.
S130에서는 전자 장치(100)는 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제1 반응 속도 레벨을 산출할 수 있다. 반응 속도 레벨은 반응 속도 산출부(113)에 의해 산출될 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자의 활동 수준, 활동 지표, 충성도, 알림 신호의 수신 시의 외부 여건 중 적어도 하나를 고려하여 사용자의 반응 속도 레벨을 재 산출할 수 있다. 반응 속도 레벨은 반응 보상부(115)에 의해 재 산출될 수 있다.
S140에서는 전자 장치(100)는 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제1 반응 적극성 레벨을 산출할 수 있다. 반응 적극성 레벨은 반응 적극성 산출부(114)에 의해 산출될 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자의 활동 수준, 활동 지표, 충성도, 알림 신호의 수신 시의 외부 여건 중 적어도 하나를 고려하여 사용자의 반응 적극성 레벨을 재 산출할 수 있다. 반응 적극성 레벨은 반응 보상부(115)에 의해 재 산출될 수 있다. S150에서는 전자 장치(100)는 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-1 상관 계수를 산출하고, 제1 중요 지수와 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-2 상관 계수를 산출하고, 제1 재미 지수와 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-3 상관 계수를 산출하고, 제1 재미 지수와 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-4 상관 계수를 산출하며, 제1 반응 속도 레벨와 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-5 상관 계수를 산출할 수 있다.
S160에서는 전자 장치(100)는 제1-1 상관 계수, 제1-2 상관 계수, 제1-3 상관 계수, 제1-4 상관 계수, 제1-5 상관 계수 중 적어도 하나를 기초로 사용자의 제1 심리 타입 값을 결정할 수 있다.
전자 장치(100)는 제1-1 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 테이블을 기초로, 제1-1 심리 타입 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1-2 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 테이블을 기초로 제1-2 심리 타입 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1-3 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 테이블을 기초로 제1-3 심리 타입 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(100는 제1-4 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 테이블을 기초로 제1-4 심리 타입 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1-5 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 테이블을 기초로 제1-5 심리 타입 값을 결정할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1-1 심리 타입 값, 제1-2 심리 타입 값, 제1-3 심리 타입 값, 제1-4 심리 타입 값, 제1-5 심리 타입 값을 조합하여 제1 심리 타입 값을 결정할 수 있다.
예를 들어, 제1-3 심리 타입 값의 개방성이 높은 것으로 결정되고, 제1-5 심리 타입 값의 개방성이 낮은 것으로 결정된 경우, 제1-3 심리 타입 값의 개방성과 제1-5 심리 타입 값의 개방성의 합산으로 제1 심리 타입 값의 개방성이 결정될 수 있다. 제1-3 상관 계수를 입력으로 하고 제1-3 심리 타입 값을 출력으로 하는 관계식을 기초로 제1-3 심리 타입 값이 산출될 수 있다.
상관 계수와 심리 타입 값 사이의 관계식, 또는 테이블은 하나 이상의 전자 장치들(101, 102, 103, … )을 통해서 획득된 입력 데이터들을 기초로 생성될 수 있다.
상관 계수와 심리 타입 값 사이의 관계식 또는 테이블은 사용자 별로 생성될 수 있으며, 동일한 특징을 가지는 사용자 별로 생성될 수 있다. 동일한 특징은 나이, 성별, 직업, 심리 타입 값 중, 하나의 특징으로 결정될 수 있다.
도 5는 알림 신호들에 대해서 정의된 중요 지수, 재미 지수의 2차원의 데이터의 예시 도면이다.
알림 신호들에 포함된 컨텐츠의 내용을 기준으로 재미 지수 또는 중요 지수를 수치화할 수 있다. 예를 들어, 알림 신호들의 코멘트 알림, 사회적 관계에 대한 알림 신호에 대해서는 재미 지수를 높게 설정하고, 서비스 알림 신호에 대해서는 중요 지수를 높게 설정하며 결제 관련 알림 신호에 대해서는 중요 지수를 높게 설정할 수 있다.
도 5의 2차원 데이터에 도시된 바와 같이, '코멘트 도착'의 알림 신호는 0.3의 중요 지수, 0.9의 재미 지수로 설정될 수 있다. '한줄 코멘트 알림'의 알림 신호는 0.1의 중요 지수, 0.7의 재미 지수로 설정될 수 있다.
'코멘트 배정 알림'의 알림 신호는 0.4의 중요 지수, 0.4의 재미 지수로 설정될 수 있다. '코멘트 지연'의 알림 신호는 0.5의 중요 지수, 0.5의 재미 지수로 설정될 수 있다. '코멘트 요청'의 알림 신호는 0.2의 중요 지수, 0.6의 재미 지수로 설정될 수 있다. '오픈 코멘트'의 알림 신호는 0.3의 중요 지수, 0.7의 재미 지수로 설정될 수 있다. '내 그림 관심 입력'의 알림 신호는 0.1의 중요 지수, 0.8의 재미 지수로 설정될 수 있다. '관심 입력한 미미커 새 그림'의 알림 신호는 0.1의 중요 지수, 0.3의 재미 지수로 설정될 수 있다. '오픈 코멘트 요청'의 알림 신호는 0.6의 중요 지수, 0.6의 재미 지수로 설정될 수 있다. '미미커 한 줄 코멘트 도착'의 알림 신호는 0.1의 중요 지수, 0.4의 재미 지수로 설정될 수 있다. '누군가 내 그림 따라그리기'의 알림 신호는 0.3의 중요 지수, 0.8의 재미 지수로 설정될 수 있다. '할인 쿠폰 도착'의 알림 신호는 0.2의 중요 지수, 0.9의 재미 지수로 설정될 수 있다. '월간 리포트 도착'의 알림 신호는 0.4의 중요 지수, 0.8의 재미 지수로 설정될 수 있다. '문의 접수'의 알림 신호는 0.2의 중요 지수, 0.4의 재미 지수로 설정될 수 있다. '문의 처리 결과'의 알림 신호는 0.6의 중요 지수, 0.4의 재미 지수로 설정될 수 있다. '신고 접수'의 알림 신호는 0.8의 중요 지수, 0.3의 재미 지수로 설정될 수 있다. '회원 등급 현황'의 알림 신호는 0.5의 중요 지수, 0.4의 재미 지수로 설정될 수 있다. '장기 휴면 상태'의 알림 신호는 0.9의 중요 지수, 0.1의 재미 지수로 설정될 수 있다. '타 기기 로그인'의 알림 신호는 0.9의 중요 지수, 0.3의 재미 지수로 설정될 수 있다. '공지 사항'의 알림 신호는 0.7의 중요 지수, 0.1의 재미 지수로 설정될 수 있다. '소프트웨어 업데이트'의 알림 신호는 0.8의 중요 지수, 0.1의 재미 지수로 설정될 수 있다. '결제 일자 안내'의 알림 신호는 0.6의 중요 지수, 0.1의 재미 지수로 설정될 수 있다. '결제 완료'의 알림 신호는 0.5의 중요 지수, 0.2의 재미 지수로 설정될 수 있다. '결제 오류'의 알림 신호는 1.0의 중요 지수, 0.2의 재미 지수로 설정될 수 있다.
여기서, 미미커는 내 드로잉에 코멘트를 추가한 다른 사용자를 말한다. 미미캣은 드로잉을 수행한 사용자 각각을 말한다. 미믹은, 내 드로잉을 주기적으로 구독하거나, 내 드로잉을 따라 그리기하는 다른 사용자의 행위를 말한다.
도 6은 반응 속도 레벨 및 반응 적극성 레벨의 테이블과 알림 신호들에 대해서 수집된 반응 속도 레벨과 반응 적극성 레벨의 테이블의 예시 도면이다.
전자 장치(100)는 사용자의 확인 입력 및 응답 입력의 입력 시점의 시간값(들)을 획득하고 시간값(들) 및 기 저장된 테이블(T61)을 고려하여 반응 속도 레벨 및/또는 반응 적극성 레벨로 변환할 수 있다. 이렇게 변환된 반응 속도 레벨 및/또는 반응 적극성 레벨은 알림 신호 별로 분류된 테이블(T62)로 생성될 수 있다.
도 7은 전자 장치(100)에 의해서 산출된 상관 계수들의 테이블의 예시 도면이다.
전자 장치(100)는 해당 사용자에 대해서 알림 신호들의 중요 지수 및 반응 속도 레벨 사이의 상관 계수(V1), 알림 신호들의 중요 지수 및 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수(V2), 알림 신호들의 재미 지수 및 반응 속도 레벨 사이의 상관 계수(V3), 알림 신호들의 재미 지수 및 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수(V4), 알림 신호들의 반응 속도 레벨 및 반응 적극성 레벨 사이의 상관 계수(V5)를 산출할 수 있다.
도 8은 다른 실시예로 산출된 반응 속도 레벨 또는 반응 적극성 레벨의 예시 도면이다.
반응 속도 산출부(113)는 알림 신호들에 대한 확인 입력의 시간 값을 기준으로 반응 속도 레벨을 산출할 뿐 아니라 알림 신호들 중에서 확인 입력이 입력된 알림 신호들의 개수 및 전체 개수에 대한 비율 정보를 기초로 반응 속도 레벨을 산출할 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 코멘트 도착 알림 신호들의 반응 속도 레벨은 전체 개수인 4에 대한 읽은 개수인 3의 비율 정보인 0.75가 될 수 있다.
반응 적극성 산출부(114)는 알림 신호들에 대한 응답 입력의 시간 값을 기준으로 반응 적극성 레벨을 산출할 뿐 아니라 알림 신호들 중에서 응답 입력이 입력된 알림 신호들의 개수 및 전체 개수(또는 확인한 개수)에 대한 비율 정보를 기초로 반응 적극성 레벨을 산출할 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 코멘트 요청 알림 신호의 반응 적극성 레벨은 확인한 개수인 4에 대한 응답한 2개의 비율 정보인 0.5가 될 수 있다.
도 9는 사용자들의 알림 신호들에 대한 반응 입력을 기초로 사용자들의 심리 상태 값들의 예시 도면이다.
본 개시의 실시예들에 따른 알림 신호들의 유형을 결정하는 중요 지수(a), 재미 지수(b), 반응 속도 레벨(c), 반응 적극성 레벨(d)의 대응 테이블(T91)의 예시 도면이다.
사용자 1 내지 사용자 5에 대해서 산출된 a와 c 사이의 상관 계수들, a와 d 사이의 상관 계수들, b와 c 사이의 상관 계수들, b와 c 사이의 상관 계수들, b와 d 사이의 상관 계수들, c와 d 사이의 상관 계수들의 예시 테이블은 T92를 심리 상태 산출부(117)에 의해 생성될 수 있다.
심리 상태 산출부(117)는 T93의 상관계수와 심리 상태 값 사이의 변환 계수 테이블(T93)을 이용하여 사용자 별 심리 상태 값을 산출할 수 있다. 사용자 별 심리 상태 값은 T94와 같을 수 있다.
사용자 1의 개방성 값은 1.50 이며, 사용자 1의 상관 계수들과 변환 계수의 곱의 합산으로 (0.51) X (0.20) + (0.42) X (0.30) + 0.65 X 0.80 + 0.63 X 0.60 + 0.63 X 0.60 과 같이 산출될 수 있다.
변환 계수는, 사용자와 상관 없이 일정한 값으로 정의될 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 알림 신호의 유형 별, 사용자 별로 각각 다르게 정의될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치가 설치된 애플리케이션을 통해 하나 이상의 알림 신호를 수신하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 알림 신호들 중에서, 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 및 제1 재미 지수를 외부의 데이터베이스로부터 수신하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제1 반응 속도 레벨을 산출하고, 상기 사용자의 활동 지표, 애플리케이션에 대한 충성도, 제1 유형의 알림 신호의 활동 지표 중 적어도 하나를 고려하여 상기 제1 반응 속도 레벨을 재 산출하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제1 반응 적극성 레벨을 산출하고, 상기 사용자의 활동 지표, 애플리케이션에 대한 충성도, 제1 유형의 알림 신호의 활동 지표 중 적어도 하나를 고려하여 상기 제1 반응 적극성 레벨을 재 산출하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제1 유형의 알림 신호의 상기 제1 중요 지수, 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-1 상관 계수, 상기 제1 중요 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-2 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-3 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-4 상관 계수, 및 상기 제1 반응 속도 레벨과 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-5 상관 계수를 산출하는 단계; 및
    상기 전자 장치가, 상기 제1-1 상관 계수, 상기 제1-2 상관 계수, 상기 제1-3 상관 계수, 상기 제1-4 상관 계수, 및 제1-5 상관 계수 중 적어도 하나에 각각의 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 변환 계수를 곱한 값을 고려하여 사용자의 제1 심리 타입 값을 결정하는 단계를 포함하는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전자 장치가, 상기 알림 신호들 중에서, 제2 유형의 알림 신호의 제2 중요 지수 및 제2 재미 지수를 상기 데이터베이스로부터 수신하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제2 반응 속도 레벨을 산출하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제2 반응 적극성 레벨을 산출하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제2 유형의 알림 신호의 상기 제2 중요 지수, 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-1 상관 계수, 상기 제2 중요 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-2 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-3 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-4 상관 계수, 및 상기 제2 반응 속도 레벨과 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-5 상관 계수를 산출하는 단계;
    상기 전자 장치가, 상기 제2-1 상관 계수, 상기 제2-2 상관 계수, 상기 제2-3 상관 계수, 상기 제2-4 상관 계수, 상기 제2-5 상관 계수 중 적어도 하나에 각각의 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 변환 계수를 곱한 값을 고려하여 사용자의 제2 심리 타입 값을 결정하는 단계;를 더 포함하는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 전자 장치가, 상기 제1 심리 타입 값 및 상기 제2 심리 타입 값을 합산하여 사용자의 통합 심리 타입 값을 결정하는 단계;를 더 포함하는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제1 반응 속도 레벨은,
    상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들에 대한 확인 입력의 발생 시간을 기초로 수치화 한 값인, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 반응 속도 레벨은,
    상기 알림 신호 수신시의 사용자 여건에 대응하는 가중치를 고려하여 산출되는 값인, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 반응 속도 레벨은,
    상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 읽은 알림 신호의 개수 비율로 설정되는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 반응 적극성 레벨은,
    상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 응답 입력을 수행한 알림 신호의 비율로 설정되는, 알림 신호들에 대한 반응 입력을 분석하여 사용자의 심리 상태 값을 산출하는 방법.
  8. 컴퓨터를 이용하여 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 프로세서 및 통신부를 포함하고,
    상기 프로세서가
    설치된 애플리케이션을 통해 하나 이상의 알림 신호를 수신하고,
    상기 알림 신호들 중에서, 제1 유형의 알림 신호의 제1 중요 지수, 및 제1 재미 지수를 외부의 데이터베이스로부터 수신하며,
    상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제1 반응 속도 레벨을 산출하고,
    상기 제1 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제1 반응 적극성 레벨을 산출하며,
    상기 제1 유형의 알림 신호의 상기 제1 중요 지수, 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-1 상관 계수, 상기 제1 중요 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-2 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 속도 레벨 사이의 제1-3 상관 계수, 상기 제1 재미 지수와 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-4 상관 계수, 및 상기 제1 반응 속도 레벨과 상기 제1 반응 적극성 레벨 사이의 제1-5 상관 계수를 산출하고,
    상기 제1-1 상관 계수, 상기 제1-2 상관 계수, 상기 제1-3 상관 계수, 상기 제1-4 상관 계수, 및 제1-5 상관 계수 중 적어도 하나에 각각의 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 변환 계수를 곱한 값을 고려하여 사용자의 제1 심리 타입 값을 결정하는, 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서가
    상기 알림 신호들 중에서, 제2 유형의 알림 신호의 제2 중요 지수 및 제2 재미 지수를 상기 데이터베이스로부터 수신하고,
    상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 확인 입력에 대응하여 제2 반응 속도 레벨을 산출하며,
    상기 제2 유형의 알림 신호들에 대한 사용자의 응답 입력에 대응하여 제2 반응 적극성 레벨을 산출하며,
    상기 제2 유형의 알림 신호의 상기 제2 중요 지수, 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-1 상관 계수, 상기 제2 중요 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-2 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 속도 레벨 사이의 제2-3 상관 계수, 상기 제2 재미 지수와 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-4 상관 계수, 및 상기 제2 반응 속도 레벨과 상기 제2 반응 적극성 레벨 사이의 제2-5 상관 계수를 산출하고,
    상기 제2-1 상관 계수, 상기 제2-2 상관 계수, 상기 제2-3 상관 계수, 상기 제2-4 상관 계수, 상기 제2-5 상관 계수 중 적어도 하나에 각각의 상관 계수와 심리 타입 값 사이의 변환 계수를 곱한 값을 고려하여 사용자의 제2 심리 타입 값을 결정하는, 전자 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서가
    상기 제1 심리 타입 값 및 상기 제2 심리 타입 값을 합산하여 사용자의 통합 심리 타입 값을 결정하는, 전자 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제1 반응 속도 레벨은,
    상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들에 대한 확인 입력의 발생 시간을 기초로 수치화 한 값인, 전자 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 제1 반응 속도 레벨은,
    상기 알림 신호 수신시의 사용자 여건에 대응하는 가중치로 곱하여 산출되는 값인, 전자 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 제1 반응 속도 레벨은,
    상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 확인 입력의 알림 신호의 비율로 설정되는, 전자 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 제1 반응 적극성 레벨은,
    상기 제1 유형에 해당하는 하나 이상의 알림 신호들 중에서, 응답 입력을 수행한 알림 신호의 비율로 설정되는, 전자 장치.
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