KR102610280B1 - 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 - Google Patents
알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102610280B1 KR102610280B1 KR1020230103810A KR20230103810A KR102610280B1 KR 102610280 B1 KR102610280 B1 KR 102610280B1 KR 1020230103810 A KR1020230103810 A KR 1020230103810A KR 20230103810 A KR20230103810 A KR 20230103810A KR 102610280 B1 KR102610280 B1 KR 102610280B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- alcohol
- stimulation
- stimulus
- specific user
- detailed
- Prior art date
Links
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 370
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 230000001629 suppression Effects 0.000 title claims abstract description 46
- 230000004936 stimulating effect Effects 0.000 title claims description 8
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims abstract description 340
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 claims abstract description 220
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 198
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 167
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 claims abstract description 152
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 36
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims description 25
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 16
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims description 10
- 230000035622 drinking Effects 0.000 claims description 7
- 230000008685 targeting Effects 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000001339 gustatory effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000036441 nociceptive stimulation Effects 0.000 claims description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 5
- 125000003158 alcohol group Chemical group 0.000 claims description 3
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 claims 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 13
- 208000007848 Alcoholism Diseases 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 201000007930 alcohol dependence Diseases 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 235000019788 craving Nutrition 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000009225 cognitive behavioral therapy Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 206010012335 Dependence Diseases 0.000 description 1
- 208000002193 Pain Diseases 0.000 description 1
- 150000001298 alcohols Chemical class 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 1
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000006996 mental state Effects 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 235000019615 sensations Nutrition 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 208000011117 substance-related disease Diseases 0.000 description 1
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
- A61B5/744—Displaying an avatar, e.g. an animated cartoon character
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
- A61B5/7465—Arrangements for interactive communication between patient and care services, e.g. by using a telephone network
-
- 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
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- 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
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Psychology (AREA)
- Nursing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Machine Translation (AREA)
Abstract
알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치는, 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계 및 (b) 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 획득한 후, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도를, 상기 제1 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소와 함께 데이터베이스에 기록하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
Description
본 발명은 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치에 관한 것이다.
알코올에 대한 갈망은 Papachristou 등의 연구에 따르면 알코올 중독 치료 동안의 높은 수준의 음주 갈망과 낮은 수준의 특정 충동성이 재발 확률을 증가시키고, Schneekloth 등은 PACS(Penn Alcohol Craving Scale)로 입원시와 퇴원시 평가한 음주 갈망의 정도가 향후 알코올 재발에 문제점이 있다고 증명하였다.
이에 입증되고 개발되고 있는 알코올 중독 치료로서 심리적 중재는 약물치료와 더불어 효과적인 핵심 치료 방법으로 자리잡고 있다. 알코올 중독에 근거하여 다양한 심리사회적 치료 기법이 임상에서 적용되어왔으며 이에 대한 효과성 연구 또한 활발히 진행되어 왔다. 여러 중재 기법 중 알코올 중독에 대한 심리적 중재의 효과성을 확인한 최대 규모 통제 실험인 Project Matching Alcoholism Treatments to Client Heterogeneity(이하 Project MATCH)에서 효과성이 분명히 입증된 기법은 동기강화치료, 인지행동치료 등이 있다. 동기강화치료에서는 중독치료 초기에 환자에게서 흔히 관찰되는 치료에 대한 저항감을 줄이고 환자 스스로 치료 동기를 발견하여 자율적으로 치료 작업에 참여하도록 돕는 유연한 기법이고, 인지행동치료에서는 알코올 및 물질 중독에 대한 폭넓은 연구결과를 토대로 문제해결에 초점을 맞추어 치료 효율성을 높이고 재발을 방지하는 구체적 단계를 제시하는 기법이다.
하지만, 이와 같은 치료들은 다소 주먹구구식으로 이루어지고 있고, 환자의 개선 정도에 영향을 미치는 팩터들과 이들의 수치들을 정확히 판단하기 용이하지 않았다는 단점이 있다.
선행기술문헌 - 한국공개특허 KR10-2018-0123458
선행기술문헌 - 한국공개특허 KR10-2018-0123458
본 발명은 상술한 문제점을 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명은 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공함에 있어서, 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 수행하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 알코올 갈망에 대한 개선을 지원하는 최적의 컨텐츠를 선정하도록 학습을 수행함에 있어서, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 상기 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하도록 하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치는, 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계; 및 (b) 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 획득한 후, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도를, 상기 제1 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소와 함께 데이터베이스에 기록하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
일례로서, 상기 (a) 단계 이전에, (a0) 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제1 기간 동안 변하지 않는 고정형 사용자 메타데이터를 포함하는 제1 엘리멘트, (ii) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제2 기간 동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터를 포함하는 제2 엘리멘트, 및 (iii) 상기 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 상기 알코올을 권유하는 상기 알코올 자극 컨텐츠로서 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부에 대한 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 메타데이터를 포함하는 제3 엘리멘트 각각의 값을 변화시키면서 획득되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 (a) 단계에서, 상기 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 상기 제1 수용 입력 및 상기 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도 각각을 획득하고, 상기 제1 반응 억제도 각각을, 상기 알코올 자극 컨텐츠의 대응되는 조합 각각과 함께 상기 데이터베이스에 기록하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
일례로서, 상기 (a) 단계에서, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 알코올 억제 구성요소에 포함된 알코올 억제 세부 구성요소로서 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 변화시키면서, 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 오버레이하여 생성한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대한 자극요소별로, 상기 제2 반응 억제도를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
일례로서, (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 데이터베이스에 기록된 상기 특정 사용자의 상기 제1 반응 억제도, 상기 제2 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도가 제2 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고, 상기 특정 조합에 대한 정보를 참조로 하여, 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계를 더 포함하는 방법을 제공한다.
일례로서, 상기 컴퓨팅 장치는 학습 장치를 포함하고, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 컴퓨팅 장치는, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고, 상기 (b) 단계에서, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 상기 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
일례로서, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 컴퓨팅 장치는, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 세부 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 세부 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 세부 자극요소에 따른 제2 예측 세부 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고, 상기 (b) 단계에서, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 세부 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 세부 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 세부 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 세부 로스를 산출하고, 상기 세부 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
일례로서, (d) 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 특정 사용자에 대한 제2 기간동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터인 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 만족하면서 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도가 제3 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고 상기 특정 조합을 참조로 하여 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 (d) 단계에서, 상기 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각을 제공받는 시점으로부터 기설정된 과거 시간 이내에 획득된 상기 특정 사용자의 복수의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 복수의 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 중 적어도 일부를 분석하고, 상기 특정 사용자의 상기 제1 카테고리별 생체 데이터 및 상기 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 각각이 기설정된 기준으로부터 이격된 이격률을 참조로 하여 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
일례로서, 상기 알코올 억제 구성요소에 포함되는 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 각각은 시각적 자극, 청각적 자극, 후각적 자극, 촉각적 자극, 통각적 자극, 미각적 자극 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소는 마시기 유도, 먹기 유도, 호흡 집중 유도, 신체 움직임 유도, 생각 유도 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법을 제공한다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치에 있어서, 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및 상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, (I) 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스; 및 (II) 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 획득한 후, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도를, 상기 제1 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소와 함께 데이터베이스에 기록하는 프로세스를 수행하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, 상기 프로세서가, 상기 (I) 프로세스 이전에, (I0) (i) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제1 기간 동안 변하지 않는 고정형 사용자 메타데이터를 포함하는 제1 엘리멘트, (ii) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제2 기간 동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터를 포함하는 제2 엘리멘트, 및 (iii) 상기 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 상기 알코올을 권유하는 상기 알코올 자극 컨텐츠로서 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부에 대한 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 메타데이터를 포함하는 제3 엘리멘트 각각의 값을 변화시키면서 획득되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 생성하는 프로세스를 더 수행하고, 상기 (I) 프로세스에서, 상기 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 상기 제1 수용 입력 및 상기 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도 각각을 획득하고, 상기 제1 반응 억제도 각각을, 상기 알코올 자극 컨텐츠의 대응되는 조합 각각과 함께 상기 데이터베이스에 기록하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, 상기 (I) 프로세스에서, 상기 프로세서는, 상기 알코올 억제 구성요소에 포함된 알코올 억제 세부 구성요소로서 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 변화시키면서, 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 오버레이하여 생성한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대한 자극요소별로, 상기 제2 반응 억제도를 산출하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, (III) 상기 프로세서가, 상기 데이터베이스에 기록된 상기 특정 사용자의 상기 제1 반응 억제도, 상기 제2 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도가 제2 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고, 상기 특정 조합에 대한 정보를 참조로 하여, 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 더 수행하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, 상기 프로세서는 학습 장치를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 (I) 프로세스 이전에, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고, 상기 (II) 프로세스에서, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 상기 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, 상기 프로세서는, 상기 (I) 프로세스 이전에, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 세부 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 세부 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 세부 자극요소에 따른 제2 예측 세부 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고, 상기 (II) 프로세스에서, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 세부 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 세부 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 세부 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 세부 로스를 산출하고, 상기 세부 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, 상기 프로세서는, (IV) 상기 특정 사용자에 대한 제2 기간동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터인 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 만족하면서 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도가 제3 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고 상기 특정 조합을 참조로 하여 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 더 수행하고, 상기 (IV) 프로세스에서, 상기 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각을 제공받는 시점으로부터 기설정된 과거 시간 이내에 획득된 상기 특정 사용자의 복수의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 복수의 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 중 적어도 일부를 분석하고, 상기 특정 사용자의 상기 제1 카테고리별 생체 데이터 및 상기 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 각각이 기설정된 기준으로부터 이격된 이격률을 참조로 하여 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 결정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
일례로서, 상기 알코올 억제 구성요소에 포함되는 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 각각은 시각적 자극, 청각적 자극, 후각적 자극, 촉각적 자극, 통각적 자극, 미각적 자극 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소는 마시기 유도, 먹기 유도, 호흡 집중 유도, 신체 움직임 유도, 생각 유도 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치를 제공한다.
본 발명은 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공함에 있어서, 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 수행하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 알코올 갈망에 대한 개선을 지원하는 최적의 컨텐츠를 선정하도록 학습을 수행함에 있어서, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 상기 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하도록 하는 다른 효과가 있다.
본 발명의 실시예의 설명에 이용되기 위하여 첨부된 아래 도면들은 본 발명의 실시예들 중 단지 일부일 뿐이며, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하 "통상의 기술자")에게 있어서는 발명적 작업이 이루어짐 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면들이 얻어질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스에 저장된 복수의 사용자의 알코올 자극 컨텐츠 및 알코올 억제 구성 요소가 오버레이된 조정 알코올 자극 컨텐츠의 알코올에 대한 반응 억제도 및 변화율을 매칭하여 관리하는 상태를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스에 저장된 복수의 사용자별로 제1 엘리멘트 내지 제3 엘리멘트의 정보 각각을 매칭하여 관리하는 상태를 나타내는 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠 및 조정 알코올 자극 컨텐츠를 예시로 나타내는 도면이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스에 저장된 복수의 사용자의 알코올 자극 컨텐츠 및 알코올 억제 구성 요소가 오버레이된 조정 알코올 자극 컨텐츠의 알코올에 대한 반응 억제도 및 변화율을 매칭하여 관리하는 상태를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스에 저장된 복수의 사용자별로 제1 엘리멘트 내지 제3 엘리멘트의 정보 각각을 매칭하여 관리하는 상태를 나타내는 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠 및 조정 알코올 자극 컨텐츠를 예시로 나타내는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.
또한, 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, "포함하다"라는 단어 및 그것의 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다.
더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치(100)는 메모리(101), 프로세서(102)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 추가적으로 디스플레이(103)를 포함할 수도 있으나, 컴퓨팅 장치(100)에 포함되지 않고 별도로 구성될 수도 있을 것이다.
알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치(100)의 메모리(101)는 프로세서(102)에 의해 수행될 인스트럭션들을 저장할 수 있는데, 구체적으로, 인스트럭션들은 컨텐츠를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100)로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하기 위한 목적으로 생성되는 코드로서, 컴퓨터 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장될 수 있다. 인스트럭션들은 본 발명의 명세서에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 프로세스들을 수행할 수 있다.
본 발명에서 컨텐츠란 가상현실로 구현되는 컨텐츠를 상정하여 설명할 것이지만, 이에 한정되는 것이 아님은 물론이라 할 것이다.
그리고, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100)의 프로세서(102)는 MPU(Micro Processing Unit) 또는 CPU(Central Processing Unit), 캐쉬 메모리(Cache Memory), 데이터 버스(Data Bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.
또한, 컨텐츠를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100)는 데이터베이스(110)와 연동될 수 있다. 여기서, 데이터베이스(110)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ReadOnly Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ReadOnly Memory), PROM(Programmable ReadOnly Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않으며 데이터를 저장할 수 있는 모든 매체를 포함할 수 있다. 또한, 데이터베이스(110)는 컨텐츠를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100)와 분리되어 설치되거나, 이와는 달리 컨텐츠를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100)의 내부에 설치되어 데이터를 전송하거나 수신되는 데이터를 기록할 수도 있고, 도시된 바와 달리 둘 이상으로 분리되어 구현될 수도 있으며, 이는 발명의 실시 조건에 따라 달라질 수 있다.
또한, 디스플레이(103)는, 컴퓨팅 장치(100)에 있는 메모리(101) 및 프로세서(102)와 서로 별개의 장치로서 분리되어 있을 수도 있을 것이다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 HMD와 같은 사용자 단말일 수도 있고, 가상현실 서비스를 제공하기 위한 서버일 수도 있다. 후자의 경우에는 서버가 별도의 HMD와 같은 사용자 단말(미도시)과 연동될 수 있다.
이와 같이 구성된 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(100)를 이용한 방법을 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 과정을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 먼저, 컴퓨팅 장치(100)는 소정의 아바타가 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 아바타의 알코올의 권유에 대한 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 알코올에 대한 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 수행(S201)할 수 있다.
여기서, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 각각은 시각적 자극, 청각적 자극, 후각적 자극, 촉각적 자극, 통각적 자극, 미각적 자극 등 중 적어도 일부를 포함할 수 있고, 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 각각은 액체류(가령, 물 또는 음료수) 마시기 유도, 음식 먹기 유도, 호흡 집중 유도, 신체 움직임 유도, 생각 유도 등 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
다음으로, 컴퓨팅 장치(100)는, 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 아바타의 알코올의 권유에 대한 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 획득한 후, 특정 사용자의 알코올에 대한 제2 반응 억제도를, 제1 반응 억제도 및 특정 자극요소와 함께 데이터베이스에 기록하는 프로세스를 수행(S202)할 수 있다.
추가적으로, 알코올 억제 구성요소에 포함된 알코올 억제 세부 구성요소로서 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 변화시키면서, 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 복수의 조합에 따라 선택하고 이를 오버레이하여 생성한 복수의 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대한 자극요소별로, 상기 제2 반응 억제도를 산출하고 이를 기록할 수도 있다.
여기서, 제1 감각 자극요소인 청각, 제2 감각 자극요소인 후각을 동시에 오버레이하여 조정 알코올 자극 컨텐츠를 생성할 수도 있고 둘 중 하나만 오버레이하고, 제1 액션 자극요소인 마시기 유도를 오버레이하여 조정 알코올 자극 컨텐츠를 생성할 수도 있으며, 감각 자극요소 없이 액션 자극요소만을 오버레이하여 조정 알코올 자극 컨텐츠를 생성할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)가, 데이터베이스(110)에 기록된 특정 사용자의 제1 반응 억제도, 제2 반응 억제도 및 특정 자극요소를 참조로 하여, 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 특정 사용자의 알코올에 대한 제2 반응 억제도가 제2 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고, 특정 조합에 대한 정보를 참조로 하여, 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 선정하는 프로세스를 추가적으로 수행할 수 있다.
예를 들어, 알코올 자극 컨텐츠를 수행한 후, 특정 사용자의 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하(가령, 50%이하)인 컨텐츠일 경우, 알코올 억제 구성요소를 복수 또는 단수의 조합으로 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이 할 수 있는데, 상기 알코올 자극 컨텐츠에 제1 감각 자극요소(청각) 및 제1 액션 자극요소(물 마시기)의 조합을 오버레이하여 제공된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 시청하면서 사용자가 입력한 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력으로 산출된 제2 반응 억제도가 제2 임계치(가령, 70%)를 초과하는 경우, 제1 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소의 조합에 대해서는 특정 조합(즉, 유의미한 효과를 달성한 조합 중 하나)으로 결정할 수 있다.
다시 본론으로 돌아와 S201 단계 이전에, 컴퓨팅 장치(100)가, (i) 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제1 기간 동안 변하지 않는 고정형 사용자 메타데이터를 포함하는 제1 엘리멘트, (ii) 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제2 기간 동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터를 포함하는 제2 엘리멘트, 및 (iii) 소정의 아바타가 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠로서 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부에 대한 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 메타데이터를 포함하는 제3 엘리멘트 각각의 값을 변화시키면서 획득되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 조합별로 알코올 자극 컨텐츠를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 S201 단계에서, 조합별로 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 아바타의 알코올의 권유에 대한 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 알코올에 대한 제1 반응 억제도 각각을 획득하고, 제1 반응 억제도 각각을, 알코올 자극 컨텐츠의 대응되는 조합 각각과 함께 데이터베이스(110)에 기록할 수 있다.
여기서, 제1 기간 동안 변하지 않는 고정형 사용자 메타데이터는 장시간(가령, 1년, 10년 등)에 걸친 시간 동안 변하지 않는 메타데이터를 의미하며, 이에 따르면, 제1 엘리멘트에는 나이, 성별 등이 포함될 수 있으며, 경우에 따라 TCI(Temperament and Character Inventory), MMPI(The Minnesota Multiphasic Personality Inventory) 등이 포함될 수도 있을 것이다. 또한, 제2 기간 동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터는 단시간(가령, 1시간, 30분 등)에 걸친 시간 동안 수시로 변하는 메타데이터를 의미하며, 이에 따르면, 제2 엘리멘트에는 생체 데이터(가령, 심박수, 심박변이도, 혈압 등), 디지털 피노타입(가령, SNS, 이메일, 문자 등) 등에서 추출된 사용자의 상태 데이터가 포함될 수 있을 것이다.
또한, 제3 엘리멘트에 포함되는 장소 요소, 시간 요소 및 상대방 요소 중 적어도 일부는 컨텐츠를 구성할 수 있는 요소로서 각각의 속성이 변할 수 있으므로 본 발명에서는 컨텐츠 구성요소 메타데이터로 일컫기로 하고, 여기서, 상대방 요소는 여성일 수도 있고, 남성일 수도 있으며, 고령일 수도 있고, 동년배일수도 있으며, 어린 사람일 수도 있고, 이미 데이터베이스에 저장된 특정 사용자의 지인일 수도 있다. 이는 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들면, 특정 사용자의 제1 엘리멘트에 포함된 나이가 20대이고, 제2 엘리멘트에 포함된 생체 데이터의 심박수가 120인 상태에서, 제3 엘리멘트에 포함된 장소 요소, 시간 요소, 상대방 요소 중 장소 요소를 캠핑장, 회사, 한강, 술집 등으로 장소 요소를 변화시켜 가면서, 상태 요소 반영 조합별로 캠핑장일 때의 특정 사용자의 알코올에 대한 제1 반응 억제도, 회사일 때의 특정 사용자의 알코올에 대한 제1 반응 억제도 등 각각에 대한 제1 반응 억제도를 산출할 수 있다.
여기서, 제2 엘리멘트의 값은 제1 반응 억제도를 산출할 때마다의 특정 사용자의 신체 상태 및/또는 정신 상태에 따라 변할 수 있을 것이다.
또한, 제3 엘리멘트에 대해 추가적으로 설명하자면, 제3 엘리멘트에 포함된 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부를 변화시키면서, 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부로 구성되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠의 세부 요소 반영 조합으로서 복수의 알코올 자극 컨텐츠 세부 요소 반영 컨텐츠별로 특정 사용자의 알코올에 대한 알코올 자극 컨텐츠의 제1 세부 반응 억제도를 추가적으로 산출할 수도 있을 것이다.
예를 들어, 제3 엘리멘트에 포함된 장소 요소가 술집이면서, 시간 요소가 금요일 7시일 경우, 상대방 요소로는 남자 한명, 남자 여러 명, 남·여 모두 등 알코올 자극 컨텐츠의 세부 요소를 변화시켜가면서 복수의 알코올 자극 컨텐츠 세부 요소 반영 컨텐츠별로 제1 세부 반응 억제도를 산출할 수도 있을 것이다.
한편, S201 단계에서 "제1 반응 억제도"를 산출하는 방법의 예로서는, 제1 엘리멘트, 제2 엘리멘트, 및 제3 엘리멘트 각각의 값을 변화시켜가면서 획득되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 조합 각각에 대응되는 알코올 자극 컨텐츠 각각을 특정 사용자에게 제공하는 도중에 특정 사용자로부터 실시간으로 획득한 생체 데이터의 변화 정도를 분석하여 상기 제1 반응 억제도를 산출하는 경우를 상정할 수 있으나, 필요에 따라서는 알코올 자극 컨텐츠를 접하고 있는 특정 사용자의 얼굴의 변화를 영상 센서를 통해 분석하거나 호흡의 변화를 오디오 센서를 통해 분석하거나 특정 사용자에 의해 선택된 입력 데이터(가령, 피드백 데이터)를 획득하는 방법 등을 통해 제1 반응 억제도를 산출하는 경우를 상정할 수도 있을 것이다. 가령, 알코올 자극 컨텐츠를 특정 사용자에게 제공할 때, 카메라와 같은 소정의 센서를 통해 특정 사용자의 표정 정보 및/또는 동공 정보를 획득하거나, 특정 사용자가 입맛을 다시거나 동공이 흔들리는 정보가 획득될 경우, 특정 사용자의 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 산출하는데 있어서, 알코올에 대한 제1 반응 억제도가 낮다고 반영할 수도 있다. 물론, 알코올에 대한 제1 반응 억제도는 낮다, 높다의 개념으로 정해지는 것이 아니라, 상대방으로부터 알코올을 권유 받는 장면에서 특정 사용자의 입꼬리의 변화율, 동공의 움직임 속도 등의 수치에 따라 제1 반응 억제도를 수치화하여 산출할 수도 있을 것이다.
이와 같은 예시들은 제1 반응 억제도 뿐만 아니라 제2 반응 억제도를 산출하는 경우에도 해당될 수 있으나 설명은 생략하도록 한다.
다시 본론으로 돌아와, 컴퓨팅 장치(100)는, 특정 사용자에 대한 제2 기간동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터인 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 참조로 하여, 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 만족하면서 특정 사용자의 알코올에 대한 제2 반응 억제도가 제3 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고 특정 조합을 참조로 하여 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공할 수 있는데, 이는 특정 사용자의 현재의 스트레스 상태(가령, 스트레스 스코어)에 따라 해당 사용자에게 최적의 효과를 보일 것으로 맵핑되어 있는 특정 조합을 결정하고, 이를 바탕으로 특정 사용자에게 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공할 수 있다는 것을 의미한다.
여기서, 특정 사용자의 현재 스트레스 상태를 파악하기 위하여, 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각을 제공받는 시점으로부터 기설정된 과거 시간 이내에 획득된 특정 사용자의 복수의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 복수의 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 중 적어도 일부를 분석하고, 특정 사용자의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 각각이 기설정된 기준으로부터 이격된 이격률을 참조로 하여 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 결정할 수 있다. 가령, 복수의 생체 데이터 중 심박수 데이터가 정상 범위에서 벗어난 이격률이 임계치 이상으로 큰 경우, 이를 참조로 하여 스트레스 스코어를 산정할 수 있을 것이나, 이에 한정되는 것은 아니며, 심박변이도 데이터가 정상 범위에 해당되는 경우, 이와 같은 정상 범위의 데이터 역시 반영하여 스트레스 스코어를 조정할 수도 있을 것이다. 또한, 복수의 디지털 피노타입 데이터 중 인스타그램에 올린 데이터에 평소보다 임계치 이상으로 높은 빈도로 부정적 단어가 등장하는 경우, 이를 참조로 하여 스트레스 스코어를 산정할 수 있을 것이나, 이에 한정되는 것은 아니며, 친구에게 문자를 송신한 데이터에 평소와 유사한 수준으로 긍정적 단어가 등장하거나 평소보다 낮은 수준으로 부정적 단어가 등장하는 경우, 이와 같은 정상 범위의 데이터 역시 반영하여 스트레스 스코어를 조정할 수도 있을 것이다.
한편, 제2 엘리멘트는 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각을 제공 받는 시점으로부터 기설정된 미래 시간 이내에 획득된 특정 사용자의 복수의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 복수의 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 중 적어도 일부를 분석하여 특정 사용자의 스트레스 정도 각각을 획득하고, 스트레스 정도 각각을 상기 제2 엘리멘트의 가변 밸류로 결정할 수도 있다.
또한, 제1 카테고리는 생체 데이터의 카테고리로 심박수, 심박변이도, 혈압, ECG 등을 포함할 수 있고, 제2 카테고리는 디지털 피노타입 데이터의 카테고리로 SNS(가령, 트위터, 페이스북, 라인, 인스타그램 등), 이메일, 문자 등을 포함할 수 있다.
참고로, 제2 엘리멘트를 얻기 위한 소스(source)로서의 생체 데이터는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하기 전에 획득(가령, 컨텐츠를 보기 전부터 스트레스를 많이 받은 상태이거나 기분 좋은 상태 등인 경우와 같이 컨텐츠를 보기 직전 또는 기설정된 시간 구간 이내의 특정 사용자의 사전 상태를 획득)하는 것을 상정할 수 있지만, 이와는 달리 "제1 반응 억제도 및/또는 제2 반응 억제도"를 산출하는 경우에는 알코올 자극 컨텐츠 및/또는 조정 알코올 자극 컨텐츠를 특정 사용자에게 제공하는 도중에 특정 사용자로부터 실시간으로 획득한 생체 데이터의 변화 정도를 분석한다는 점에서 차이가 있다고 할 수 있다.
가령, 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합이 10,000개 있다고 가정할 때, 제2 엘리멘트의 현재 밸류(가령, 특정 사용자의 스트레스 스코어가 100점 만점에 80점)를 만족하면서 특정 사용자의 알코올에 대한 제1 반응 억제도가 소정의 기준(가령, 제1 반응 억제도가 50% 이하인 기준)을 만족하는 알코올 억제 구성요소의 조합에 대한 정보를 결정하는 것을 상정할 수 있다. 구체적으로, 특정 사용자와 동일한 스트레스 스코어를 기록했던 기존 사례(기존의 특정 사용자의 사례 또는 타 사용자의 사례)에 해당되는지 여부를 확인하여 10,000개 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중 100 개를 추려내는 것을 상정할 수 있고, 제1 반응 억제도가 50% 이하인 기준을 적용하여 100 개의 알코올 억제 구성요소의 조합 중 3 개를 추려내는 것을 상정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스에 저장된 복수의 사용자의 알코올 자극 컨텐츠 및 알코올 억제 구성 요소가 오버레이된 조정 알코올 자극 컨텐츠의 알코올에 대한 반응 억제도 및 변화율을 매칭하여 관리하는 상태를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 데이터베이스(110)에는 복수의 사용자별로 복수의 알코올 자극 컨텐츠를 제공한 후, 소정의 사용자 단말로 하여금 각각의 알코올 자극 컨텐츠에 대한 알코올 억제도(즉, 제1 반응 억제도)를 파악하기 위해 사용자로부터 제1 수용 입력 또는 제1 거부 입력을 획득하여 각각의 알코올 자극 컨텐츠의 제1 수용 입력 비율 및/또는 제1 거부 입력 비율 및 각 사용자의 알코올 억제도를 파악하여 저장할 수 있는데, 예를 들어 사용자 1이 알코올 자극 컨텐츠를 시청함에 있어서, 알코올 자극 컨텐츠 내에 소정의 아바타로부터 중간중간에 10회의 알코올 권유 장면이 있다고 가정하자. 이때, 10회 중 9회는 알코올에 대한 수용으로 제1 수용 입력을 선택하였고, 10회 중 1회는 알코올에 대한 절제(거부)를 할 수 있다고 제1 거부 입력을 선택하였다고 하자. 이에 대해 사용자 1의 제1 반응 억제도는 알코올에 대해 억제할 수 있는 정도가 10%로 계산될 수 있고, 이는 기설정된 기준인 제1 임계치 이하(가령, 50% 이하)에 해당된다고 판단될 수 있으므로, 알코올 억제 구성요소를 해당 컨텐츠에 오버레이 할 수 있다.
여기서, 복수의 알코올 억제 구성요소 중 액션 자극요소인 심호흡 하기가 오버레이 되었다고 가정해보자, 심호흡 하기가 오버레이(가령, 심호흡을 유도하는 아바타가 등장하여 심호흡을 소정의 순서/시간/간격대로 유도하는 부가 컨텐츠가 오버레이)된 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대해 사용자 1로부터 알코올에 대한 제2 수용 입력 및/또는 제2 거부 입력을 입력 받게 된다. 예를 들어, 알코올 자극 컨텐츠와 동일하게 같은 알코올 억제 구성요소인 "심호흡 하기"가 오버레이된 조정 알코올 자극 컨텐츠 내에 소정의 아바타로부터 중간중간에 10회의 알코올 권유 장면이 있어 사용자 1로부터 10회 중 2회는 알코올을 섭취하고 싶다는 의미의 제2 수용 입력을 획득하였고, 10회 중 8회는 알코올을 섭취하지 않고 절제(거부)한다는 의미의 제2 거부 입력을 획득하게 되었는데, 제2 반응 억제도는 사용자 1이 "심호흡 하기"를 수행함으로써 알코올에 대한 거부 정도가 증가하게 되어 80%로 높아지게 되었고, 이를 통해 사용자 1의 제1 반응 억제도 대비 제2 반응 억제도의 변화율이 10% 에서 80% 로 70% 만큼 높아 졌음을 알 수 있고, 이렇게 산출된 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대한 정보가 사용자 1에 대응되도록 데이터베이스에 저장될 수 있다.
여기서, 제1 수용 입력과 제1 거부 입력은 제1 수용 입력 또는 제1 거부 입력을 선택하는데 걸리는 시간 및/또는 각각에 대한 입력 횟수를 참조로 하여 산출될 수 있다. 또한, 시계열적 입력 순서들에 있어서 뒤에 입력한 것들에 대해서는 좀더 가중치를 높게 산정할 수도 있을 것이나 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스에 저장된 복수의 사용자별로 제1 엘리멘트 내지 제3 엘리멘트의 정보 각각을 매칭하여 관리하는 상태를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 데이터베이스(110)에는 복수의 사용자별로 나이, 성별, TCI, MMPI, 등의 제1 엘리멘트, 생체 데이터 및/또는 디지털 피노타입 등으로부터 획득된 스트레스 정도에 대한 제2 엘리멘트, 컨텐츠 구성요소로서의 장소, 시간, 상대방 등의 제3 엘리멘트 중 적어도 일부의 다양한 조합에 따른 제1 수용 입력, 제1 거부 입력 및 제1 반응 억제도가 저장될 수 있다. 이는 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4를 참조하여 예시를 들면, 데이터베이스(110)에 저장된 사용자들 중 사용자 1의 제1 엘리멘트에 저장된 정보는 나이는 23세, 성별은 여자, TCI는 HHL-M-LMM 등이 저장되어 있고, 제2 엘리멘트에 포함된 생체 데이터로는 사용자 1로부터 획득된 맥박, SDNN 등과 같은 생체 데이터의 카테고리별로 정상 범위로부터의 이격률(가령, 30%)을 평균 또는 이에 준하는 계산 방법으로 산출하여 저장되어 있으며, 제2 엘리멘트에 포함된 디지털 피노타입 데이터로서의 문자에 포함된 긍정적 단어의 빈도에 대응되는 긍정적 LEVEL은 0.3, SNS에 포함된 부정적 단어의 빈도에 대응되는 부정적 LEVEL은 0.6으로 저장되어 있는 상태를 도시하였다. 이를 통해 제2 엘리멘트의 생체 데이터와 디지털 피노타입을 반영한 사용자 1의 스트레스 지수는 "중"으로 기록될 수 있는데, 이에 한정되는 것은 아니며 100점 만점에 60점과 같이 수치로 기록될 수도 있을 것이다. 또한, 데이터베이스(110)에 저장된 사용자 1의 정보 중 제3 엘리멘트에는 사용자 1에게 제공될 장소 요소, 시간 요소 및 상대방 요소로서 {캠핑장, 11시 PM, 친구들} 등이 있을 수 있다.
여기서, 사용자 1의 스트레스 지수(정도)가 '중'이면서, 알코올 조정 컨텐츠인 {캠핑장, 11시 PM, 친구들} 컨텐츠를 통해 {친구들} 구성요소가 알코올을 권유하는 장면이 10회 있었다고 가정해보자. 사용자 1은 {친구들}의 알코올 권유에 굴복하여 알코올을 섭취하겠다는 수용 입력을 10회 중 9회 선택하였고, 알코올 권유에 굴복하지 않겠다는 거부 입력을 10회 중 1회 선택하였다. 이를 통해 사용자 1의 제1 반응 억제도는 10%로 산출되었고, 제1 반응 억제도는 데이터베이스에 저장될 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 알코올 자극 컨텐츠 및 조정 알코올 자극 컨텐츠를 예시로 나타내는 도면이다.
도 5a는 특정 사용자의 사용자 단말에 디스플레이되어 알코올 자극 컨텐츠에 대한 제3 엘리멘트에 포함된 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소의 조합에 따라 컨텐츠를 제공하여 알코올에 제1 반응 억제도를 판단하는 방법을 일 예시로 나타내는 도면이다.
도 5a를 참조하여 예를 들면, {캠핑장, 11시 PM, 친구들}의 조합으로 특정 사용자에게 알코올 자극 컨텐츠를 제공하였다고 가정하자. {친구들}이 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 장면에서, 특정 사용자가 알코올에 대해 절제(거부) 의사가 있을 경우 제1 거부 입력을 선택할 수 있고, 알코올에 대해 수용 의사가 있을 경우 제1 수용 입력을 선택할 수 있다. 만약, 알코올을 권유하는 장면이 총 10회 있을 경우, 특정 사용자가 알코올을 절제(거부)하고 싶은 마음이 들어 제1 거부 입력을 처음 1회 선택할 수 있지만, 계속되는 친구들의 권유로 인해 알코올을 수용하는 제1 수용 입력을 9회 선택할 수도 있다. 이에, 특정 사용자로부터 선택된 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력을 통해 특정 사용자의 제1 반응 억제도는 10%로 산출될 수 있다.
여기서, 컴퓨팅 장치(100)가, 특정 사용자에게 알코올 자극 컨텐츠를 제공하여, 특정 사용자로 하여금 알코올 자극 컨텐츠 각각에 응답하도록 하되, 특정 사용자로부터 수용 관련 유저인터페이스를 통해 제1 수용 입력이 입력된 횟수, 특정 사용자로부터 알코올에 대한 거부 관련 유저인터페이스를 통해 제1 거부 입력이 입력된 횟수, 제1 수용 입력이 입력되기까지의 걸린 시간이 제1 시간, 및 제1 거부 입력이 입력되기까지의 걸린 시간인 제2 시간 중 적어도 일부를 참조로 하여 제1 반응 억제도를 산출할 수도 있다. 가령, 거부의 의사를 나타내는 제1 거부 입력이 입력된 횟수가 많을수록 알코올 자극 컨텐츠에 대한 제1 반응 억제도를 높게 산정할 수 있을 것이나, 만약 제1 거부 입력을 입력하기까지 걸린 시간이 기설정된 시간 이상 초과한다면 그만큼 거부하는데 고심이 많다는 의미로 나타내므로, 제1 반응 억제도를 조금 낮게 보정하는 등의 산출 방법을 상정할 수도 있을 것이다.
또한, 각각의 장소/시간/상대방의 조합별로 제1 반응 억제도를 산출할 수 있으므로, 사용자별로 취약한 장면과 강인한 장면 등을 구분하고, 이를 이용해 맞춤형 컨텐츠를 제공할 수도 있을 것이다.
상기의 설명은 제1 반응 억제도를 산출하는데 적용될 뿐만 아니라 아래에서 설명할 도 5b의 제2 반응 억제도를 산출하는데 적용되어 산출될 수도 있다.
도 5b는 특정 사용자의 사용자 단말에 디스플레이되어 알코올 억제 구성요소가 포함된 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대하여 특정 사용자의 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 판단하는 방법을 일예시로 나타내는 도면이다.
도 5a 및 도 5b를 참조하여 예를 들면, 특정 사용자가 알코올 자극 컨텐츠인 {캠핑장, 11시 PM, 친구들}를 통해 제1 반응 억제도가 10%로 산출되었다고 가정한 상태에서, 제1 반응 억제도가 제1 임계치(가령, 50%) 이하이므로 알코올 억제 구성요소를 오버레이 하게 되는데, 알코올 억제 구성요소 중 제1 감각 자극요소(501a)인 촉각 감각 자극요소로서 사용자가 손에 잡고 있는 소정의 장치를 통해 뾰족한 자극이 나와 특정 사용자는 따가움을 경험하게 되고, 알코올 억제 구성요소 중 제1 액션 자극요소(501b)인 '생각하기'를 통해 디스플레이된 제시문에 따라 "미래에 건강해진 자신의 모습을 생각(상상)"하게 되며, 특정 사용자는 반복적인 제1 감각 자극 요소(501a) 및 제1 액션 자극요소(501b)를 통하여, 각각에 대해 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력을 선택하게 되고, 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력을 통해 특정 사용자의 제2 반응 억제도가 산출될 수 있다.
여기서는, 501a 및 501b를 동시에 컨텐츠를 수행한다고 설명하였지만, 동시에 할 수도 있고, 둘 중 하나만 수행할 수도 있고, 감각 자극요소 및/또는 액션 자극요소를 추가적으로 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이하여 수행할 수도 있다.
한편, 제2 반응 억제도를 산출함에 있어서, 컴퓨팅 장치(100)는 학습 장치를 포함할 수 있는데, 이 경우, 도 2를 참조로 한 S201 단계 이전에, 컴퓨팅 장치(100)는, (i) 특정 사용자에게 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 특정 사용자로부터 획득된 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 타 사용자로부터 획득된 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 학습 장치로 입력하여 학습을 한 상태일 수 있으며, 학습 장치로 하여금, 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 할 수 있다. 이후, S202 단계에서, 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 특정 사용자의 알코올에 대한 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 컴퓨팅 장치(100)는, 학습 장치로 하여금, 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 과정을 반복하여 학습을 수행할 수 있다.
또한, 경우에 따라서는, 제2 세부 반응 억제도를 산출함에 있어서, 이 경우, 도 2를 참조로 한 S201 단계 이전에, 컴퓨팅 장치(100)는, (i) 특정 사용자에게 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 특정 사용자로부터 획득된 특정 사용자 각각의 학습용 제2 세부 반응 억제도 및 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 타 사용자로부터 획득된 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 세부 반응 억제도 중 적어도 일부를 학습 장치로 입력하여 학습을 수행한 상태일 수 있으며, 학습 장치로 하여금, 특정 사용자를 대상으로 한 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 세부 자극요소에 따른 제2 예측 세부 반응 억제도 각각을 계산하도록 할 수 있다. 이후, S202 단계에서, 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 특정 사용자의 알코올에 대한 제2 세부 반응 억제도 각각이 산출되면, 컴퓨팅 장치(100)는, 학습 장치로 하여금, 제2 세부 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 제2 예측 세부 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 세부 로스를 산출하고, 세부 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 과정을 반복하여 학습을 수행할 수도 있다.
여기서, 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부 자극 요소는 제1 감각 요소가 청각일 경우, 샤우팅 소리, 남자가 책 읽는 소리, 여자가 책 읽는 소리 등으로 나누어 질 수도 있고, 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소는 제1 액션 자극요소가 호흡 집중 유도일 경우, 심호흡을 하는 시간을 10초, 20초, 30초 등으로 변경하는 것을 상정할 수도 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 내용은 특정 사용자가 HMD와 소정의 웨어러블 디바이스를 착용하고, 상기 HMD와 상기 웨어러블 디바이스는 상기 컴퓨팅 장치와 연동되는 것을 특징으로 할 수도 있다.
또한, 이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magnetooptical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
Claims (16)
- 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 방법에 있어서,
(a) 컴퓨팅 장치는, 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계; 및
(b) 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 획득한 후, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도를, 상기 제1 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소와 함께 데이터베이스에 기록하는 단계;
를 포함하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계 이전에,
(a0) 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제1 기간 동안 변하지 않는 고정형 사용자 메타데이터를 포함하는 제1 엘리멘트, (ii) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제2 기간 동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터를 포함하는 제2 엘리멘트, 및 (iii) 상기 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 상기 알코올을 권유하는 상기 알코올 자극 컨텐츠로서 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부에 대한 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 메타데이터를 포함하는 제3 엘리멘트 각각의 값을 변화시키면서 획득되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 (a) 단계에서,
상기 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 상기 제1 수용 입력 및 상기 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도 각각을 획득하고, 상기 제1 반응 억제도 각각을, 상기 알코올 자극 컨텐츠의 대응되는 조합 각각과 함께 상기 데이터베이스에 기록하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 알코올 억제 구성요소에 포함된 알코올 억제 세부 구성요소로서 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 변화시키면서, 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 오버레이하여 생성한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대한 자극요소별로, 상기 제2 반응 억제도를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항에 있어서,
(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 데이터베이스에 기록된 상기 특정 사용자의 상기 제1 반응 억제도, 상기 제2 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도가 제2 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고, 상기 특정 조합에 대한 정보를 참조로 하여, 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계;
를 더 포함하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치는 학습 장치를 포함하고,
상기 (a) 단계 이전에,
상기 컴퓨팅 장치는, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고,
상기 (b) 단계에서,
상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 상기 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 (a) 단계 이전에,
상기 컴퓨팅 장치는, (i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 세부 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 세부 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 세부 자극요소에 따른 제2 예측 세부 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고,
상기 (b) 단계에서,
상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 세부 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 세부 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 세부 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 세부 로스를 산출하고, 상기 세부 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항에 있어서,
(d) 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 특정 사용자에 대한 제2 기간동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터인 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 만족하면서 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도가 제3 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고 상기 특정 조합을 참조로 하여 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 단계를 더 포함하고,
상기 (d) 단계에서,
상기 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각을 제공받는 시점으로부터 기설정된 과거 시간 이내에 획득된 상기 특정 사용자의 복수의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 복수의 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 중 적어도 일부를 분석하고, 상기 특정 사용자의 상기 제1 카테고리별 생체 데이터 및 상기 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 각각이 기설정된 기준으로부터 이격된 이격률을 참조로 하여 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 알코올 억제 구성요소에 포함되는 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 각각은 시각적 자극, 청각적 자극, 후각적 자극, 촉각적 자극, 통각적 자극, 미각적 자극 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소는 마시기 유도, 먹기 유도, 호흡 집중 유도, 신체 움직임 유도, 생각 유도 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여 특정 사용자에게 제공하는 컴퓨팅 장치에 있어서,
인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및
상기 인스트럭션들을 실행하기 위해 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,
상기 프로세서는, (I) 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 알코올을 권유하는 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제1 수용 입력 및 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제1 반응 억제도를 획득한 후, 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도가 제1 임계치 이하인 것으로 판단되면, 알코올 억제 구성요소인 제1 감각 자극요소 내지 제n 감각 자극요소 및 제1 액션 자극요소 내지 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상의 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스; 및 (II) 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 제2 수용 입력 및 제2 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도를 획득한 후, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도를, 상기 제1 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소와 함께 데이터베이스에 기록하는 프로세스를 수행하는 컴퓨팅 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서가,
상기 (I) 프로세스 이전에,
(I0) (i) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제1 기간 동안 변하지 않는 고정형 사용자 메타데이터를 포함하는 제1 엘리멘트, (ii) 상기 특정 사용자에 대한 메타데이터로서, 제2 기간 동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터를 포함하는 제2 엘리멘트, 및 (iii) 상기 소정의 아바타가 상기 특정 사용자에게 상기 알코올을 권유하는 상기 알코올 자극 컨텐츠로서 장소 요소, 시간 요소, 및 상대방 요소 중 적어도 일부에 대한 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 메타데이터를 포함하는 제3 엘리멘트 각각의 값을 변화시키면서 획득되는 복수의 알코올 자극 컨텐츠 구성요소 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 생성하는 프로세스를 더 수행하고,
상기 (I) 프로세스에서,
상기 조합별로 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공하면서, 상기 아바타의 상기 알코올의 권유에 대한 상기 특정 사용자의 상기 제1 수용 입력 및 상기 제1 거부 입력 중 적어도 일부를 참조로 하여 상기 알코올에 대한 상기 제1 반응 억제도 각각을 획득하고, 상기 제1 반응 억제도 각각을, 상기 알코올 자극 컨텐츠의 대응되는 조합 각각과 함께 상기 데이터베이스에 기록하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제9항에 있어서,
상기 (I) 프로세스에서,
상기 프로세서는, 상기 알코올 억제 구성요소에 포함된 알코올 억제 세부 구성요소로서 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 변화시키면서, 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 일부를 오버레이하여 생성한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 대한 자극요소별로, 상기 제2 반응 억제도를 산출하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제9항에 있어서,
(III) 상기 프로세서가, 상기 데이터베이스에 기록된 상기 특정 사용자의 상기 제1 반응 억제도, 상기 제2 반응 억제도 및 상기 특정 자극요소를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도가 제2 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고, 상기 특정 조합에 대한 정보를 참조로 하여, 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 더 수행하는 컴퓨팅 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는 학습 장치를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 (I) 프로세스 이전에,
(i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 자극요소에 따른 제2 예측 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고,
상기 (II) 프로세스에서,
상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 로스를 산출하고, 상기 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제13항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 (I) 프로세스 이전에,
(i) 상기 특정 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제1 반응 억제도 및 상기 특정 사용자와 기설정된 임계치 이상의 유사도를 갖는 타 사용자에게 상기 알코올 자극 컨텐츠를 제공함으로써 획득되는 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제1 반응 억제도 중 적어도 일부, 및 (ii) 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 제1_1 감각 세부자극요소 내지 제1_k1 감각 세부자극요소부터 제n_1 감각 세부자극요소 내지 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 제1_1 액션 세부자극요소 내지 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 제m_1 액션 세부자극요소 내지 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 특정 사용자로부터 획득된 상기 특정 사용자 각각의 학습용 제2 세부 반응 억제도 및 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소의 세부 감각 자극요소인 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 적어도 하나 이상인 학습용 타 특정 세부자극요소를 오버레이하여 생성된 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠를 통해 상기 타 사용자로부터 획득된 상기 타 사용자 각각의 학습용 타 제2 세부 반응 억제도 중 적어도 일부를 상기 학습 장치로 입력하여 학습하고, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 특정 사용자를 대상으로 한 상기 조정 알코올 자극 컨텐츠에 오버레이될 상기 제1_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제1_k1 감각 세부자극요소부터 상기 제n_1 감각 세부자극요소 내지 상기 제n_k2 감각 세부자극요소까지 및 상기 제1_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제1_k3 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_1 액션 세부자극요소 내지 상기 제m_k4 액션 세부자극요소 중 상기 적어도 하나 이상의 특정 세부 자극요소에 따른 제2 예측 세부 반응 억제도 각각을 계산하도록 하고,
상기 (II) 프로세스에서,
상기 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각에 대하여, 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 상기 제2 세부 반응 억제도 각각이 산출되면, 상기 학습 장치로 하여금, 상기 제2 세부 반응 억제도 각각을 정답값으로 하여 상기 제2 예측 세부 반응 억제도 각각과 비교하여 각각의 세부 로스를 산출하고, 상기 세부 로스를 백프로퍼게이션하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
(IV) 상기 특정 사용자에 대한 제2 기간동안 변하는 가변형 사용자 메타데이터인 제2 엘리멘트의 현재 밸류를 참조로 하여, 상기 알코올 억제 구성요소의 복수의 조합 중, 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 만족하면서 상기 특정 사용자의 상기 알코올에 대한 제2 반응 억제도가 제3 임계치를 초과하는 특정 조합에 대한 정보를 결정하고 상기 특정 조합을 참조로 하여 상기 특정 사용자에게 제공될 적어도 하나의 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠를 제공하는 프로세스를 더 수행하고,
상기 (IV) 프로세스에서, 상기 특정 조정 알코올 자극 컨텐츠 각각을 제공받는 시점으로부터 기설정된 과거 시간 이내에 획득된 상기 특정 사용자의 복수의 제1 카테고리별 생체 데이터 및 복수의 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 중 적어도 일부를 분석하고, 상기 특정 사용자의 상기 제1 카테고리별 생체 데이터 및 상기 제2 카테고리별 디지털 피노타입 데이터 각각이 기설정된 기준으로부터 이격된 이격률을 참조로 하여 상기 제2 엘리멘트의 상기 현재 밸류를 결정하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치. - 제9항에 있어서,
상기 알코올 억제 구성요소에 포함되는 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 및 상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소 중 상기 제1 감각 자극요소 내지 상기 제n 감각 자극요소 각각은 시각적 자극, 청각적 자극, 후각적 자극, 촉각적 자극, 통각적 자극, 미각적 자극 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 제1 액션 자극요소 내지 상기 제m 액션 자극요소는 마시기 유도, 먹기 유도, 호흡 집중 유도, 신체 움직임 유도, 생각 유도 중 적어도 일부를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230103810A KR102610280B1 (ko) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230103810A KR102610280B1 (ko) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102610280B1 true KR102610280B1 (ko) | 2023-12-06 |
Family
ID=89163967
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230103810A KR102610280B1 (ko) | 2023-08-08 | 2023-08-08 | 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102610280B1 (ko) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090001472A (ko) * | 2007-04-17 | 2009-01-09 | 사회복지법인 서천재단 | 알코올중독 환자를 위한 맞춤형 가상환경 혐오자극 제공 방법과 시스템 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 수록되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 |
| KR20170114395A (ko) * | 2016-04-04 | 2017-10-16 | 주식회사 메딕션 | 가상현실 영상기술과 체계적 둔감법을 이용한 사고지향적 교육장치 및 그 방법 |
| KR102381972B1 (ko) * | 2021-08-02 | 2022-04-04 | (주) 마인즈에이아이 | 중독성 기호품에 대한 중독자가 중독성 기호품에 대해 적절한 적응성 행동을 수행할 수 있도록 지원하는 방법 및 장치 |
-
2023
- 2023-08-08 KR KR1020230103810A patent/KR102610280B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090001472A (ko) * | 2007-04-17 | 2009-01-09 | 사회복지법인 서천재단 | 알코올중독 환자를 위한 맞춤형 가상환경 혐오자극 제공 방법과 시스템 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 수록되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 |
| KR20170114395A (ko) * | 2016-04-04 | 2017-10-16 | 주식회사 메딕션 | 가상현실 영상기술과 체계적 둔감법을 이용한 사고지향적 교육장치 및 그 방법 |
| KR102381972B1 (ko) * | 2021-08-02 | 2022-04-04 | (주) 마인즈에이아이 | 중독성 기호품에 대한 중독자가 중독성 기호품에 대해 적절한 적응성 행동을 수행할 수 있도록 지원하는 방법 및 장치 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11568364B2 (en) | Computing system implementing morbidity prediction using a correlative health assertion library | |
| Harmon-Jones et al. | An action-based model of cognitive-dissonance processes | |
| Albarracín et al. | The psychology of attitudes, motivation, and persuasion | |
| Bernstein et al. | How to tell if a particular memory is true or false | |
| Michael et al. | Continuous theta-burst stimulation demonstrates a causal role of premotor homunculus in action understanding | |
| Barker | Assessment in psychiatric and mental health nursing: in search of the whole person | |
| US20170103179A1 (en) | System and method for predicting mortality amongst a user base | |
| US20170103469A1 (en) | System and method for using social network content to determine a lifestyle category of users | |
| US20040210661A1 (en) | Systems and methods of profiling, matching and optimizing performance of large networks of individuals | |
| Lee et al. | Sex differences in misperceptions of sexual interest can be explained by sociosexual orientation and men projecting their own interest onto women | |
| Mamassian | Confidence forced-choice and other metaperceptual tasks | |
| US11574714B2 (en) | Remote health assertion verification and mortality prediction system | |
| Wasil et al. | Is there an app for that? A review of popular apps for depression, anxiety, and well-being | |
| US20190311643A1 (en) | Systems and techniques for personalized learning and/or assessment | |
| US20140250043A1 (en) | Method and system for maintaining cognitive abilities | |
| AlSlaity et al. | Mobile applications for health and wellness: a systematic review | |
| Magnavita et al. | Clinical expertise and decision making: An overview of bias in clinical practice. | |
| JP2017188089A (ja) | 行動予測 | |
| US20220130515A1 (en) | Method and system for dynamically generating generalized therapeutic imagery using machine learning models | |
| CN116578731B (zh) | 多媒体信息处理方法、系统、计算机设备和存储介质 | |
| Giannou et al. | Mindfulness in face recognition: Embedding mindfulness instructions in the face‐composite construction process | |
| Riener | New approaches and debates on top-down perceptual processing | |
| Al Jahwari | An Integrative Model of Muslim Students' Religiosity and Travelling Behavior to Gaming Destinations | |
| KR102610280B1 (ko) | 알코올 자극 컨텐츠에 알코올 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 | |
| KR102610283B1 (ko) | 니코틴 자극 컨텐츠에 니코틴 억제 구성요소를 오버레이하여특정 사용자에게 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |