KR20030036500A - A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method - Google Patents

A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method Download PDF

Info

Publication number
KR20030036500A
KR20030036500A KR1020030023078A KR20030023078A KR20030036500A KR 20030036500 A KR20030036500 A KR 20030036500A KR 1020030023078 A KR1020030023078 A KR 1020030023078A KR 20030023078 A KR20030023078 A KR 20030023078A KR 20030036500 A KR20030036500 A KR 20030036500A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
category
question
expert
answer
Prior art date
Application number
KR1020030023078A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR100553943B1 (en
Inventor
최미정
Original Assignee
엔에이치엔(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엔에이치엔(주) filed Critical 엔에이치엔(주)
Priority to KR1020030023078A priority Critical patent/KR100553943B1/en
Publication of KR20030036500A publication Critical patent/KR20030036500A/en
Priority to JP2006500671A priority patent/JP4335251B2/en
Priority to PCT/KR2004/000820 priority patent/WO2004090776A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100553943B1 publication Critical patent/KR100553943B1/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism

Abstract

PURPOSE: A method and a system for electing an expert on the online are provided to activate a question and an answer between online users, and to improve a quality of the contents in the question and the answer. CONSTITUTION: The first user inputs the question(201). A category related to the question is decided(202). The question is provided to a web page(203). The second user inputs the answer(204). An answer number related to the second user corresponding to the category is increased by responding to answer input(205). In case that the first user selects the answer, an answer adoption number related to the second user corresponding to the category is increased(207). A point related to the second user corresponding to the category is calculated on the basis of the evaluation data including the answer number and the answer adoption number(208). In case that the point is above a standard value, the second user is elected as the expert of a field corresponding to the category(210).

Description

온라인 상의 전문가 선출 방법 및 시스템{A METHOD FOR DETERMINING A SPECIALIST IN A FIELD ON-LINE AND A SYSTEM FOR ENABLING THE METHOD}A METHOD FOR DETERMINING A SPECIALIST IN A FIELD ON-LINE AND A SYSTEM FOR ENABLING THE METHOD}

본 발명은 온라인 상의 전문가 선출 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인 상에서 사용자들이 질문 및 상기 질문에 대한 답변을 할 수 있도록 하고, 상기 사용자들 중에서 소정의 기준을 만족시키는 사용자를 상기 질문 또는 상기 답변에 대응하는 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for selecting experts online, and more particularly, to allow users to answer a question and answer the question online, and to satisfy a predetermined criterion among the users. The present invention relates to a method and a system for selecting an expert in a field corresponding to the answer.

인터넷 등의 온라인 상에서 사용자들에게 의사 소통을 할 수 있는 공간을 제공하는 서비스는 일반적으로 이루어지고 있으며, 사용자들은 이러한 공간을 이용하여 친목을 쌓기도 하고, 질문을 통해 다른 사용자들에게 도움을 요청하기도 한다.There is a general service that provides a space for users to communicate online, such as the Internet, and users use these spaces to socialize and ask other users for help by asking questions. do.

이때, 사용자들 사이에 충실한 질문 및 답변이 이루어지는 것이 바람직하겠지만, 어떤 질문에 대해서는 아무런 답변도 없거나 답변이 적합하지 않은 경우, 또는 상기 질문 자체의 질이 떨어지는 경우도 있을 수 있다. 이런 일이 자주 발생하게 되면, 사용자들의 이용률이 점점 저하될 수 밖에 없다.At this time, it is desirable to faithfully answer questions and answers among users, but there may be cases in which there is no answer to a question, an answer is inappropriate, or the quality of the question itself is poor. If this happens frequently, the utilization rate of users will gradually decrease.

이러한 경우, 상기 웹 페이지에서 소정의 서비스를 제공하는 서비스 업체가 사용자들에게 질문이나 답변을 하도록 강제할 수 없고, 질문이나 답변의 내용 자체의 질을 향상시키기 위한 뚜렷한 방법도 없었다. 서비스 업체가 상기 웹 페이지에 사용자들이 올리는 질문이나 답변의 내용 자체를 관리하는 것은 불가능하므로 질문 답변 서비스가 활성화되기 위해서는 사용자들의 자발적인 참여가 가장 우선적으로 이루어져야 한다는 점에서, 사용자들의 자발적인 참여를 유도하기 위한 방안이 필요하다.In such a case, a service provider providing a predetermined service in the web page cannot force users to ask or answer a question, and there is no obvious way to improve the quality of the content of the question or answer itself. Since it is impossible for a service provider to manage the contents of the questions or answers posted by the users on the web page itself, in order for the question answering service to be activated, the voluntary participation of the users should be the first priority. I need a solution.

또한, 온라인 상에서 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색 사이트 등에서 적절한 키워드 등을 입력하고 상기 키워드에 따라 검색된 다수의 정보 중에서 자신이 원하는 종류의 정보를 선택하는 과정을 거치는 것이 일반적이다. 그런데, 인터넷 검색의 경우 인터넷 상의 방대한 정보를 이용할 수 있다는 장점이 있는 반면, 그 정보의 양이 너무 방대하여 원하는 정보를 찾기까지의 과정이 점점 복잡해지고 시간도 오래 걸린다는 단점이 있다.In addition, in order to obtain desired information online, it is common to input a proper keyword or the like on a search site and to select a type of information desired by a user from among a plurality of information searched according to the keyword. By the way, the Internet search has the advantage of using the vast amount of information on the Internet, while the amount of information is so large that the process to find the desired information is complicated and takes a long time.

이러한 문제들을 해소하기 위해, 사용자가 원하는 정보를 질문에 대한 답변의 형식으로 획득할 수 있도록 하는 한편, 상기 질문 및 답변을 활성화시키기 위해사용자들에게 동기를 부여하기 위한 방법이 고안되고 있다.In order to solve these problems, a method has been devised to enable the user to obtain desired information in the form of an answer to a question, while motivating the user to activate the question and the answer.

도 1은 종래기술에 따른 질문 답변 시스템의 네트워크 연결을 도시한 도면이다. 종래기술에 따르면, 일정한 질문이 있는 사용자(질문자)는 자신의 사용자 단말기(101)를 이용하여 인터넷(103)을 통하여 질문 답변 시스템(106)에 접속한다. 그리고, 자신의 질문과 관련된 키워드를 입력하여 지식 데이터베이스(104)를 검색함으로써, 자신의 질문과 유사한 질문 또는 자신의 질문과 연관된 답변이 이미 지식 데이터베이스(104)에 등록되어 있는지를 확인한다. 만일 상기 질문자가 상기 검색을 통하여 자신의 질문에 대한 적절한 답변을 얻지 못하면, 자신의 질문을 질문 답변 시스템(106)에 등록한다. 또한 상기 질문자는 위와 같은 검색을 하지 않고, 바로 자신의 질문을 질문 답변 시스템(106)에 등록할 수 있다.1 is a diagram illustrating a network connection of a question and answer system according to the prior art. According to the prior art, a user (questioner) with a certain question connects to the question and answer system 106 via the Internet 103 using his or her user terminal 101. Then, by searching the knowledge database 104 by entering keywords related to his question, it is checked whether a question similar to his question or an answer associated with his question is already registered in the knowledge database 104. If the questioner does not get a proper answer to his or her question through the search, he or she registers his question in the question answering system 106. In addition, the questioner may register his or her question directly in the question and answer system 106 without performing the above search.

또 다른 사용자(답변자)는 자신의 사용자 단말기(102)를 이용하여 인터넷(103)을 통하여 질문 답변 시스템(106)에 접속한다. 상기 답변자는 질문 답변 시스템(106)을 이용하여 등록되어 있는 질문을 검색하거나 브라우징(browsing)한다. 상기 답변자가 자신이 답변할 수 있는 질문을 발견한 경우, 상기 답변자는 상기 질문에 대한 답변을 등록한다. 뒤에 질문자가 질문 답변 시스템(106)에 다시 접속하여 자신의 질문을 검색해 보면, 자신의 질문에 대한 답변을 볼 수 있다. 종래기술에서는 상기 질문자가 자신의 질문에 대한 복수 개의 답변 중 만족스러운 답변을 하나 선택하도록 하고, 상기 선택된 답변의 답변자에게 사이버 포인트를 지급하는 등의 일정한 보상을 하도록 함으로써, 답변자들의 답변을 유도한다.Another user (answerer) uses her user terminal 102 to access the question answering system 106 via the Internet 103. The answerer uses the question answering system 106 to search or browse the registered questions. If the answerer finds a question that he or she can answer, the answerer registers an answer to the question. Later, when the questioner reconnects to the question answering system 106 and searches for his question, he or she can see the answer to his question. In the prior art, the questioner selects a satisfactory answer among a plurality of answers to his question, and induces a certain reward such as paying a cyber point to the answerer of the selected answer, thereby inducing the answer of the answerer.

그런데 상기 사이버 포인트를 지급하는 것 외에도, 사용자들에게 활발한 질문 및 답변을 유도하는 한편, 소정 분야의 질문에 대해서는 별도의 비용을 지불하지 않고서도 그 분야의 전문가의 답변을 유도하기 위한 방법이 더 요구되고 있다.However, in addition to paying the cyber points, there is a need for a method for inducing active questions and answers to users, and inducing experts' answers in a certain field without paying a separate fee. It is becoming.

본 발명은 상기와 같은 종래기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 온라인 상의 사용자들 사이의 질문 및 답변을 활성화시키고 그 질문 및 답변의 내용의 질을 향상시킬 수 있는 온라인 상의 전문가 선출 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been made to improve the prior art as described above, and provides an online expert selection method and system that can activate the questions and answers between users and improve the quality of the content of the questions and answers. It aims to do it.

또한, 본 발명은 소정의 카테고리에 대응하는 사용자의 질문 또는 답변과 관련하여 소정의 기준에 따라 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가를 선출함으로써 사용자들 사이의 질문 및 답변을 활성화시키고 그 질문 및 답변의 내용의 질을 향상시킬 수 있는 온라인 상의 전문가 선출 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention activates questions and answers among users by selecting experts in the fields corresponding to the categories according to a predetermined criterion in relation to questions or answers of the users corresponding to a predetermined category, It aims to provide a method and system for selecting experts online to improve the quality of content.

또한, 본 발명은 사용자가 소정의 카테고리의 전문가로 선출되는 경우 상기 사용자에게 상기 카테고리 및 상기 사용자와 연관하여 소정의 캐릭터 이미지가 웹 페이지 상에서 표시되도록 함으로써 전문가로 선출되고자 하는 사용자가 질문 및 답변에 활발하게 참여하도록 유도할 수 있는 온라인 상의 전문가 선출 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention, when a user is selected as an expert of a predetermined category, the user who wants to be selected as an expert is actively responded to questions and answers by causing the user to display a predetermined character image on the web page in association with the category and the user. It is an object of the present invention to provide a method and system for selecting experts online that can encourage participation.

또한, 본 발명은 전문가로 선출된 사용자에게 일정한 혜택을 부여함으로써 전문가로 선출되고자 하는 사용자가 질문 및 답변에 활발하게 참여하도록 유도할 수 있는 온라인 상의 전문가 선출 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a method and system for selecting an expert online that can induce a user to be actively selected to participate in questions and answers by giving a certain benefit to the user elected as an expert.

도 1은 종래기술에 따른 질문 답변 시스템의 네트워크 연결을 도시한 도면.1 is a diagram illustrating a network connection of a question and answer system according to the prior art.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 선출 방법을 도시한 흐름도.2 is a flowchart illustrating a method of selecting an expert according to an embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따라 제1 사용자가 질문을 입력하기 위한 화면을 도시한 도면.3 is a diagram illustrating a screen for a first user to input a question according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따라, 제1 사용자로부터 입력된 질문과 관련된 카테고리를 결정하는 과정을 도시한 흐름도.4 is a flowchart illustrating a process of determining a category related to a question input from a first user according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 선출 방법에 있어서 사용되는 데이터베이스에 저장되는 데이터의 일례를 도시한 도면.FIG. 5 illustrates an example of data stored in a database used in an expert selection method according to an embodiment of the present invention. FIG.

도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법을 도시한 흐름도.6 is a flowchart illustrating a method of selecting an expert according to another embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법에 있어서 캐릭터 데이터베이스에 저장되는 캐릭터 이미지의 일례를 도시한 도면.7 is a view showing an example of a character image stored in a character database in the expert selection method according to another embodiment of the present invention.

도 8은 본 발명에 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법에 있어서, 제1 사용자로부터 입력 받은 질문에 대해 다른 사용자들이 상기 질문에 대한 평가를 한 경우 그 결과가 상기 웹 페이지에 표시되는 상태를 도시한 도면.8 illustrates a method of selecting an expert according to another embodiment of the present invention, in which a result is displayed on the web page when other users evaluate the question with respect to a question input from a first user. One drawing.

도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 시스템을 도시한 블록도.9 is a block diagram illustrating an expert election system in accordance with another embodiment of the present invention.

도 10은 본 발명에 따른 전문가 선출 시스템 등을 구성하는 데 채용될 수 있는 범용 컴퓨터 시스템의 내부 블록도.10 is an internal block diagram of a general purpose computer system that may be employed to construct an expert election system or the like in accordance with the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

901데이터베이스901 Database

902포인트 계산부902 points of calculation

903전문가 등급 결정부903 Expert Grading Unit

904캐릭터 데이터베이스904 Character Database

905표시부905 Display

상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 제1 사용자로부터 질문을 입력 받는 단계, 상기 질문과 관련된 카테고리를 결정하는 단계, 상기 질문을 소정의 웹 페이지 상에 제공하는 단계, 제2 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변을 입력 받는 단계, 상기 답변의 입력에 응답하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 답변 수를 증가시키는 단계, 상기 제1 사용자로부터 상기 답변이 선택된 경우 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 답변 채택 수를 증가시키는 단계, 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수를 포함하는 평가 자료에 기초하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출하는 단계 및 상기 포인트에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 상기 제2 사용자를 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출하는 단계를 상기 포인트가 소정의 기준 값 이상인 경우 상기 제2 사용자를 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출하는 단계를 포함하는 온라인 상의 전문가 선출 방법을 제공한다.In order to achieve the above object and solve the problems of the prior art, the present invention comprises the steps of receiving a question from a first user, determining a category associated with the question, providing the question on a predetermined web page, Receiving an answer to the question from a second user, increasing the number of answers associated with the second user corresponding to the category in response to the input of the answer, if the answer is selected from the first user Increasing a number of adopting answers associated with the second user corresponding to a category, and calculating a point associated with the second user corresponding to the category based on evaluation data including the number of answers and the number of adopting answers And the second user satisfying a predetermined criterion based on the points. When the point a step of electing as an expert in the art for the ring less than the predetermined reference value provides a professional method of selecting on-line including the step of electing an expert in the field corresponding to the second user to the said category.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 평가 자료는, 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 연관된 질문이 입력된 횟수인 질문 수, 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 연관된 질문이 입력되고 타 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변이 입력된 경우 소정 기간 내에 상기 제2 사용자로부터 답변의 선택이 입력되지 않은 횟수인 질문 유기 수 및 상기 제2 사용자가 로그인 한 횟수인 서비스 로그인 수 중 어느 하나 이상을 더 포함한다.According to an aspect of the present invention, the evaluation data, the number of questions that is the number of times a question associated with the category is input from the second user, the question associated with the category is input from the second user and the other user for the question If the answer is input, the method further includes any one or more of the question number of questions, which is the number of times the selection of the answer is not input from the second user within a predetermined period, and the number of service logins, which is the number of times the second user logs in.

본 발명의 일측에 따르는 온라인 상의 전문가 선출 방법은 각 카테고리와 연관하여 캐릭터 이미지를 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계, 상기 제2 사용자의 소정의 카테고리에 대응하는 포인트가 상기 기준 값 이상인 경우 상기 캐릭터 데이터베이스 중에서 상기 카테고리에 해당하는 캐릭터 이미지를 검색하는 단계 및 상기 캐릭터 이미지를 상기 제2 사용자와 연관하여 표시하도록 하는 단계를 더 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of selecting an expert on an online basis in which a character image is maintained in a character database in association with each category, when the point corresponding to a predetermined category of the second user is equal to or greater than the reference value. Retrieving a character image corresponding to a category and displaying the character image in association with the second user.

본 발명의 일측에 따르는 온라인 상의 전문가 선출 방법은, 제1 사용자로부터 질문을 입력 받는 단계, 상기 질문을 소정의 웹 페이지 상에 제공하는 단계, 제2 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변을 입력 받는 단계, 상기 답변의 입력에 응답하여 상기 제2 사용자와 연관된 답변 수를 증가시키는 단계, 상기 제1 사용자로부터 상기 답변이 선택된 경우, 상기 제2 사용자와 연관된 답변 채택 수를 증가시키는 단계, 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수를 포함하는 평가 자료에 기초하여 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출하는 단계 및 상기 포인트에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of selecting an expert online, the method comprising: receiving a question from a first user, providing the question on a predetermined web page, receiving an answer to the question from a second user, Increasing the number of answers associated with the second user in response to the input of the answer; if the answer is selected from the first user, increasing the number of adopting answers associated with the second user, the number of answers and the Calculating a point associated with the second user based on the evaluation data including the answer adoption number, and selecting the second user who satisfies a predetermined criterion based on the point as an expert.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 사용자에 대응하는 전문가 등급 레코드를 유지하기 위한 데이터베이스 - 상기 전문가 등급 레코드는 상기 사용자와 연관된 사용자 식별자(user identifier), 카테고리(category), 평가 자료(evaluation data), 포인트(point), 및 전문가 등급(specialist level)을 포함함 -, 상기 평가 자료에 기초하여 소정의 계산 방법에 의하여 상기 포인트를 계산하기 위한 포인트 계산부, 및 상기 포인트에 따라 소정의 전문가 등급 결정 규칙에 의하여 상기 전문가 등급을 결정하기 위한 전문가 등급 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 질문 답변 제공 시스템이 제공된다.According to one aspect of the invention, a database for maintaining an expert rating record corresponding to the user, wherein the expert rating record is a user identifier associated with the user, a category, evaluation data, points point, and a specialist level, a point calculating unit for calculating the point by a predetermined calculation method based on the evaluation data, and a predetermined expert grading rule according to the point. There is provided a question and answer providing system comprising an expert grade determining unit for determining the expert grade.

본 발명의 일측에 따르면, 상기 카테고리 별 상기 전문가 등급에 대응하여 하나 이상의 캐릭터 이미지를 저장하기 위한 캐릭터 데이터베이스, 및 상기 캐릭터 이미지를 상기 제2 사용자 및 상기 카테고리와 연관하여 표시하기 위한 표시부를 더 포함하는 질문 답변 제공 시스템이 제공된다.According to one aspect of the present invention, the character database for storing one or more character images corresponding to the expert rating for each category, and further comprising a display unit for displaying the character image in association with the second user and the category A question answering system is provided.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described an embodiment of the present invention;

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 선출 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 본 발명에 따른 전문가 선출 시스템에 의해 실행된다.2 is a flowchart illustrating a method of selecting an expert according to an embodiment of the present invention. The expert election method according to the present embodiment is executed by the expert election system according to the present invention.

단계(201)에서 전문가 선출 시스템은 제1 사용자로부터 질문을 입력 받는다. 도 3은 상기 제1 사용자가 질문을 입력하는 화면을 도시한 도면이다. 제1 사용자는 질문 제목 창(301)에 질문의 제목을 입력하고, 질문 내용 창(302)에 질문의 내용을 입력한다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 별도로 질문 제목 창을 구별하여 두지 않고, 바로 질문을 입력하는 질문 입력 창을 구비한다. '질문 기간' 버튼(304)은 상기 질문에 대한 답변을 입력 받을 수 있는 기간이다. 상기 질문 기간이 지나면, 그 후 다른 사람이 상기 질문에 대한 답변을 입력할 수 없다. '포인트 걸기' 버튼(305)은 상기 질문에 대한 답변 중 질문자가 선택한 답변의 답변자에게 보상할 포인트에 관한 것이다. 상기 포인트는 실제의 돈일 수도 있고, 또는 사이버 상에서만 교환이 가능한 사이버 포인트일 수도 있다. 상기 포인트를 걸지 않고질문을 할 수도 있다. 질문자가 '확인' 버튼(306)을 클릭하면, 상기 질문이 인터넷을 통하여 전문가 선출 시스템에 전달된다. 제1 사용자는 까다로운 질문이어서 답변하기 용이하지 않은 경우에는 질문기간을 길게 설정하고, 급하게 답변을 얻어야 하는 경우에는 질문기간을 짧게 설정하고 포인트를 많이 걸음으로써 원하는 답변을 용이하게 얻을 수 있다.In step 201, the expert election system receives a question from a first user. 3 is a diagram illustrating a screen in which the first user inputs a question. The first user inputs the title of the question in the question title window 301, and inputs the content of the question in the question content window 302. According to another embodiment of the present invention, a question input window for directly inputting a question is provided without separately distinguishing a question title window. The question period button 304 is a period in which an answer to the question can be input. After the question period has passed, no one else can enter an answer to the question. The 'dial point' button 305 relates to a point to be rewarded to the answerer of the answer selected by the questioner among the answers to the question. The point may be real money or a cyber point that can only be exchanged on the cyber. You can also ask questions without placing the points. When the interrogator clicks on the 'confirm' button 306, the question is transmitted to the expert selection system via the Internet. If the first user is a difficult question and is not easy to answer, a long question period can be set, and if a quick answer is required, the first user can easily obtain a desired answer by setting a short question period and walking a lot of points.

단계(202)에서 상기 질문과 관련된 카테고리가 결정된다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 질문과 관련된 카테고리는 도 3에서 '카테고리 선택' 링크(303)를 이용하여 제1 사용자가 상기 질문과 연관된 카테고리를 선택하도록 함으로써 결정될 수 있다.In step 202 a category associated with the question is determined. According to one embodiment of the invention, the category associated with the question may be determined by having the first user select the category associated with the question using the 'Select Category' link 303 in FIG. 3.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 도 4에서 도시한 바와 같이, 질문과 관련된 카테고리는 형태소 분석 방법을 이용하여 결정될 수 있다. 단계(401)에서 전문가 선출 시스템은 카테고리 및 상기 카테고리와 연관된 하나 이상의 키워드를 카테고리 데이터 베이스에 유지하고, 상기 질문을 형태소 분석하여 키워드를 추출한다(단계 402 및 단계 403).According to another embodiment of the present invention, as shown in FIG. 4, a category related to a question may be determined using a morphological analysis method. In step 401 the expert election system maintains a category and one or more keywords associated with the category in a category database and stems the question to extract keywords (steps 402 and 403).

형태소 분석은 문장을 형태소 별로 분석하는 것을 의미한다. 예를 들어, "커피자판기에서 고급과 일반의 차이는?"이라는 질문이 입력된 경우, 상기 문장은 "커피자판기", "에서", "고급", "과", "일반", "의", "차이", "는", 및 "?"로 형태소 분석된다.Morphological analysis means analyzing sentences by morpheme. For example, if a question is entered, "What is the difference between advanced and general in coffee vending machines?", The sentence is "coffee vending machine", "in", "advanced", "and", "general", "of" , "Difference", "is", and "?"

단계(403)에서는 형태소 분석된 상기 형태소들로부터 키워드를 추출한다. 키워드는 명사 등을 중심으로 하여 선택된다. 상기에서 "커피자판기", "고급", "일반" 및 "차이"가 키워드로 추출된다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 다른 키워드 추출 방법이 채용될 수 있다.In step 403, keywords are extracted from the morphemes analyzed. Keywords are selected around nouns and the like. In the above, "coffee machine", "advanced", "general" and "difference" are extracted as keywords. According to another embodiment of the present invention, another keyword extraction method may be employed.

단계(404)에서는 카테고리 데이터베이스를 이용하여 상기 추출된 키워드와 관련된 카테고리를 식별하고 식별된 카테고리를 상기 질문과 관련된 카테고리로 결정한다. 예를 들어, "커피자판기"와 연관된 카테고리로 "커피"가 카테고리 데이터베이스에 저장되어 있다면, 상기 질문과 관련된 카테고리로 "커피"가 식별된다.In step 404, a category database is used to identify the category associated with the extracted keyword and determine the identified category as the category associated with the question. For example, if "coffee" is stored in the category database as a category associated with "coffee vending machine", "coffee" is identified as the category associated with the question.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 식별된 카테고리를 상기 질문자에게 제공하고, 상기 제1 사용자가 상기 식별된 카테고리를 상기 질문과 관련된 카테고리임을 확인할 수 있도록 할 수 있다. 제1 사용자는 상기 식별된 카테고리를 제공 받아 카테고리를 확인하고, 상기 제공된 카테고리에 대한 선택을 입력한다. 예를 들어, 제1 사용자의 질문과 관련된 카테고리로 복수 개의 카테고리가 식별되었다면, 상기 제1 사용자에게 상기 복수 개의 카테고리를 제공하고, 상기 제1 사용자는 상기 복수 개의 카테고리 중 자신의 질문과 가장 밀접하다고 생각되는 카테고리를 선택하여 입력한다. 그러면 전문가 선출 시스템은 상기 선택이 입력된 카테고리를 상기 질문과 관련된 카테고리로 결정한다. 본 실시예에 따르면, 전문가 선출 시스템이 질문과 관련된 카테고리를 식별하고, 이에 대하여 다시 질문자인 제1 사용자의 확인을 받음으로써, 질문과 관련된 카테고리의 선택이 정확해 지는 것과 동시에 제1 사용자가 편하게 질문과 관련된 카테고리를 선택할 수 있는 장점이 있다.According to another embodiment of the present invention, the identified category may be provided to the questioner, and the first user may be able to confirm that the identified category is a category related to the question. The first user is provided with the identified category, identifies the category, and inputs a selection for the provided category. For example, if a plurality of categories are identified as a category related to a question of a first user, the plurality of categories are provided to the first user, and the first user is most closely related to his or her question among the plurality of categories. Select and enter the category you think. The expert election system then determines the category into which the selection is entered as the category associated with the question. According to the present embodiment, the expert selection system identifies a category related to the question and is again confirmed by the first user who is the questioner, so that the selection of the category related to the question is correct and at the same time the first user is comfortable with the question. The advantage is that you can choose the category associated with.

상기 질문과 관련된 카테고리가 결정되면, 단계(203)에서 전문가 선출 시스템은 상기 질문을 웹 페이지 상에 제공하여, 다른 사용자들에게 그 내용을 볼 수있도록 한다.Once the category associated with the question is determined, in step 203 the expert election system presents the question on a web page to allow other users to view the content.

단계(203)에서 전문가 선출 시스템은 입력된 질문을 웹 페이지 상에 제공한다. 제2 사용자는, 단계(204)에서 상기 질문에 대한 답변을 입력 하고, 전문가 선출 시스템은 단계(205)에서 상기 답변의 입력에 응답하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 답변 수를 증가시킨다.In step 203 the expert election system provides the entered question on a web page. The second user inputs an answer to the question in step 204 and the expert election system increases the number of answers associated with the second user corresponding to the category in response to the input of the answer in step 205. Let's do it.

도 5는 본 실시예에 따른 전문가 선출 방법에 있어서 사용되는 데이터베이스에 저장되는 데이터의 일례를 도시한 도면이다. 사용자 필드에는 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별자(user identifier)가 저장된다. 통상적으로 사용자 식별자로서는 ID가 사용될 수 있다. 도 5에서 ID가 kkue인 사용자(이하 '사용자 kkue')는 '일본 애니메이션', '개', '수학', '지구과학'이라는 카테고리에 관련된 질문이나 답변을 한 바 있다. 상기 제1 사용자가 '수학' 카테고리에 관련되어 한 질문에 대하여 사용자 kkue가 답변을 하는 경우, 상기 '수학' 카테고리에 대응하는 답변 수는 35에서 36으로 증가하게 된다.5 is a diagram showing an example of data stored in a database used in the expert selection method according to the present embodiment. The user field stores a user identifier for identifying a user. Typically, an ID may be used as the user identifier. In FIG. 5, a user whose ID is kkue (hereinafter referred to as 'user kkue') has a question or answer related to the categories of 'Japanese animation', 'dog', 'math', and 'earth science'. When the user kkue answers the question that the first user relates to the 'math' category, the number of answers corresponding to the 'math' category increases from 35 to 36.

단계(206)에서 제1 사용자는 상기 제2 사용자를 포함하는 사용자들로부터 입력된 하나 이상의 답변 중에서 상기 질문에 대한 가장 적절한 답변을 선택할 수 있다. 실시예에 따라서, 제1 사용자가 단계(206)에서 가장 적절한 답변을 선택하지 않는 경우에는, 자신의 질문을 유기한 것으로 보고 도 5에서 도시한 데이터베이스에서, 상기 제1 사용자에 대응하는 '질문 유기수'가 증가하도록 할 수 있다.In step 206, the first user may select the most appropriate answer to the question from one or more answers input from users including the second user. According to an embodiment, when the first user does not select the most appropriate answer in step 206, it is assumed that the question is abandoned, and in the database shown in FIG. 5, the 'question derived number corresponding to the first user' is determined. 'Can be increased.

단계(206)에서 제1 사용자가 상기 제2 사용자의 답변을 선택하는 경우, 단계(207)에서 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 답변 채택 수를 증가시킨다.If the first user selects the second user's answer in step 206, then in step 207 the number of adopting answers associated with the second user corresponding to the category is increased.

단계(208)에서 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수를 포함하는 평가 자료에 기초하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출한다. 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 포인트는 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수의 비율인 답변 채택율을 평가 자료로 하여 산출될 수 있다.In step 208, a point associated with the second user corresponding to the category is calculated based on the evaluation data including the number of answers and the number of adopting answers. According to an embodiment of the present invention, the point may be calculated using an answer adoption rate that is a ratio of the number of answers and the number of answer adoption as an evaluation material.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 답변 수 또는 상기 답변 채택율은 상기 제2 사용자가 상기 카테고리와 관련된 질문에 대해 소정 횟수 이상 답변을 한 경우에만 반영되도록 할 수 있다. 예를 들면, 상기 소정 횟수를 30회로 설정한 경우, 상기 제2 사용자와 연관된 답변 수는 30회부터 평가 자료로서 반영되게 된다. 이러한 구성에 따르면, 상기 제2 사용자가 '수학' 카테고리와 관련된 질문에 대해 답변한 횟수가 1회이고, 상기 답변이 선택된 경우, 답변 채택율은 100%가 되어 평가 자료로서 적당하지 못하게 되는 경우와 같이, 절대적인 답변 수가 적음에도 답변 채택율이 터무니없이 크게 반영되는 것을 방지할 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 소정 횟수는 카테고리 별로 다르게 설정되어, 각 카테고리의 특성을 반영하도록 할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the number of answers or the adoption rate of the answers may be reflected only when the second user answers the question related to the category more than a predetermined number of times. For example, if the predetermined number of times is set to 30 times, the number of answers associated with the second user is reflected as the evaluation data from 30 times. According to such a configuration, when the second user answers the question related to the 'math' category once, and the answer is selected, the answer adoption rate is 100%, which is not suitable as an evaluation material. For example, even if the number of absolute answers is small, the adoption rate of answers can be prevented from being excessively large. According to another embodiment of the present invention, the predetermined number of times may be set differently for each category to reflect the characteristics of each category.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수는 상기 카테고리에 포함되는 하위 카테고리에 해당하는 질문에 대해 사용자로부터 입력된 답변 수 및 답변 책채택 수를 포함할 수 있다. 예를 들면, '자연과학' 카테고리의 하위 카테고리인 '지구과학' 카테고리와 관련된 질문에 대해 2번 답변을 입력 하고, 마찬가지로 자연과학 카테고리의 하위 카테고리인 '화학' 카테고리와 관련된 질문에 대해 3번 답변을 입력한 사용자의 '자연과학' 카테고리에 대응하는 답변 수는 5가 된다. 이때, 답변 수 또는 답변 채택 수를 어느 단계까지의 하위 카테고리에 대해서 적용하는지 여부는 실시예에 따라 상이하며, 바람직하게는 3단계 깊이를 갖는 하위 카테고리에까지 적용할 수 있다.In addition, according to another embodiment of the present invention, the number of answers and the number of adopting the answers may include the number of answers input from the user and the number of answer book selections for a question corresponding to a subcategory included in the category. . For example, type 2 answers to questions related to the category “Earth Science”, a subcategory of the “Natural Sciences” category, and 3 answers to questions related to the “Chemistry” category, a subcategory of the Natural Sciences category. The number of answers corresponding to the user's 'natural science' category is five. In this case, whether the number of answers or the number of answer adoption is applied to a subcategory up to which level is different according to an embodiment, and may be preferably applied to a subcategory having three levels of depth.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 평가 자료는 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 연관된 질문이 입력된 횟수인 질문 수, 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 연관된 질문이 입력되고 타 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변이 입력된 경우 소정 기간 내에 상기 제2 사용자로부터 답변의 선택이 입력되지 않은 횟수인 질문 유기 수, 및 상기 제2 사용자가 로그인 한 횟수인 서비스 로그인 수 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있고, 상기 평가 자료에 기초하여 포인트를 산출할 수 있다.In addition, according to another embodiment of the present invention, the evaluation data is a question number that is the number of times a question associated with the category is input from the second user, a question associated with the category from the second user is input from another user When the answer to the question is input, one or more of the number of questions, which is the number of times the selection of the answer is not input from the second user within a predetermined period of time, and the number of service logins of the number of times the second user logged in to include The point may be calculated based on the evaluation data.

또한 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 포인트는 상술한 각 평가 자료에 소정의 가중치를 주어 산출될 수 있다. 예를 들면, 소정의 카테고리에 각각 연관된 답변 수, 답변 채택율, 질문 수, 질문 유기 수, 서비스 로그인 수를 평가 자료로 하는 경우, 포인트는In addition, according to an embodiment of the present invention, the point may be calculated by giving a predetermined weight to each of the above-mentioned evaluation data. For example, if the evaluation data is the number of answers, the adoption rate, the number of questions, the number of questions asked, and the number of service logins associated with each category,

포인트 = (답변 수)x10 + (답변 채택율)x1000 + (질문 수)x1 + (질문 유기 수)x(-20) + (서비스 로그인 수)x1Points = (number of answers) x10 + (answer adoption rate) x1000 + (number of questions) x1 + (number of questions organic) x (-20) + (number of service logins) x1

과 같은 방식으로서 구해질 수 있다.Can be obtained in the same manner as

각 평가 자료에 부여되는 가중치는 전문가 선출 방법을 이용하여 서비스를 제공하는 서비스 실시자에 의해 적절하게 선택될 수 있다. 도 4에 도시한 데이터베이스에 저장되어 있는 값을 예로 들면, 사용자 kkue와 연관된 '수학' 카테고리에 대응하는 포인트는 691이 된다.The weight assigned to each evaluation data can be appropriately selected by the service provider who provides the service using the expert selection method. Taking the value stored in the database shown in FIG. 4 as an example, the point corresponding to the 'math' category associated with the user kkue is 691.

한편, 도 3에서 설명한 바와 같이, '포인트걸기'(305)를 이용하여 질문을 하는 제1 사용자는 일정한 크기의 포인트를 거는 경우, 제2 사용자의 답변이 채택되면 제1 사용자의 포인트를 상기 크기만큼 감소하고 제2 사용자의 포인트는 상기 크기만큼 증가하도록 하는 포인트 산출 방법을 더 사용할 수 있다.Meanwhile, as described with reference to FIG. 3, when the first user who asks a question using the 'pointing' 305 hangs a point of a certain size, when the answer of the second user is adopted, the size of the first user's point is determined. It is further possible to use a point calculation method that decreases by and the point of the second user increases by the magnitude.

본 발명에서는 포인트를 계산하기 위해, 평가 자료로서 답변 수, 답변 채택 수(또는 답변 채택율), 질문 수, 질문 유기 수, 서비스 로그인 수 등을 채택하고 있으나, 실시예에 따라 상기 평가 자료는 다른 평가 자료가 추가되거나 기존의 평가 자료가 제외되는 등 달라질 수 있다.In the present invention, in order to calculate the points, the number of answers, the number of adopting answers (or the rate of adopting answers), the number of questions, the number of questions asked, the number of service logins, etc. are adopted as the evaluation data. This may vary, such as when data are added or existing evaluation data are excluded.

단계(209)에서 상기 포인트가 소정의 기준 값 이상인 경우, 상기 제2 사용자를 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출한다. 상기 기준 값이 600이라고 하면, '수학' 카테고리에 대응하는 상기 사용자 kkue와 연관된 포인트는 691이므로, 상기 사용자 kkue는 상기 '수학' 분야의 전문가로 선출될 수 있다.In step 209, if the point is equal to or greater than a predetermined reference value, the second user is selected as an expert in a field corresponding to the category. If the reference value is 600, since the point associated with the user kkue corresponding to the 'math' category is 691, the user kkue may be selected as an expert in the field of 'math'.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 카테고리에 대응하는 각 사용자와 연관된 포인트를 기준으로 하여 상기 제2 사용자와 연관된 포인트가 소정의 순위에 해당하는 경우 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 상기 카테고리와 관련하여 질문이나 답변 등을 한 바 있는 사용자에 대해서는 상기 카테고리와 연관된 포인트를 산출할 수 있고, 상기 제2 사용자와 연관된 포인트에 대해 다른 사용자와 연관된 포인트와 비교하여 순위를 매길 수 있게 된다.이 때, 상기 순위가 예를 들면 상위(또는, 실시예에 따라 하위) 10% 이내에 드는 제2 사용자만을 전문가로 선출한다.According to another embodiment of the present invention, if the point associated with the second user corresponds to a predetermined rank based on a point associated with each user corresponding to the category, selecting the second user as an expert It may further include. That is, for a user who has a question or an answer with respect to the category, a point associated with the category may be calculated, and a point associated with the second user may be ranked in comparison with a point associated with another user. At this time, only the second user whose rank is within 10% of the upper (or lower, depending on the embodiment) is elected as an expert.

본 발명에서는 포인트를 계산하기 위해, 평가 자료로서 답변 수, 답변 채택 수(또는 답변 채택율), 질문 수, 질문 유기 수, 서비스 로그인 수 등을 채택하고 있으나, 실시예에 따라 상기 평가 자료는 다른 평가 자료가 추가되거나 기존의 평가 자료가 제외되는 등 달라질 수 있다.In the present invention, in order to calculate the points, the number of answers, the number of adopting answers (or the rate of adopting answers), the number of questions, the number of questions asked, the number of service logins, etc. are adopted as the evaluation data. This may vary, such as when data are added or existing evaluation data are excluded.

특정 카테고리와 연관된 답변을 많이 하였다는 것은 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야에 대해서 잘 안다는 것을 의미하고, 답변 채택 수가 높다는 것은 그 만큼 다른 사용자들로부터 상기 사용자의 해당 분야에 대한 지식이 평가를 받고 있다는 것을 의미하기 때문에 답변 수 및 답변 채택 수는 상기 사용자의 전문성을 평가하기 위한 좋은 평가 자료가 된다. 본 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 상기 질문을 입력한 상기 제1 실시자가 답변을 선택하도록 하는 구성을 하고 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 전문가 선출 시스템은 상기 질문에 대한 답변에 대해 상기 질문을 한 제1 사용자를 제외(또는 포함)한 다수의 사용자들에게 투표하도록 하여 그 투표 결과에 따라 답변을 선택하도록 할 수 있다. 상기 답변 채택 수는 또한, 답변 채택율도 사용자의 해당 분야에 대한 답변 중 다른 사용자에 의하여 채택된 답변의 비율이므로 상기 사용자의 전문성을 평가하기 위한 좋은 자료가 된다.A lot of answers associated with a particular category means that the user knows well about the field that corresponds to that category, and a high number of answers can mean that the user's knowledge of the field is evaluated by other users. The number of answers and the number of answers adopted are good evaluation data for evaluating the user's professionalism. The expert selection method according to the present embodiment is configured such that the first operator who inputs the question selects an answer. According to another embodiment of the present invention, the expert selection system allows a plurality of users excluding (or including) the first user who has asked the question to answer the question and answers according to the result of the vote. Can be selected. The answer adoption number is also a good resource for evaluating the expertise of the user since the answer adoption rate is the ratio of the answer adopted by other users among the answers in the corresponding field of the user.

질문 수는 어떤 사용자가 특정 분야의 질문을 많이 한다면 상기 사용자는 상기 분야와 관련이 높다는 것을 의미하고, 또한 자신의 질문에 대한 답변 중 채택을하지 않고 유기하는 사용자는 어느 정도 상기 분야와 관련성이 적다고 볼 수 있기 때문에 질문 수 및 질문 유기 수도 좋은 평가 자료가 된다. 또한, 사용자가 본 서비스에 로그인 한 회수는 상기 사용자가 본 서비스를 얼마나 많이 사용했는지에 관한 척도이므로, 상기 사용자의 특정 분야에 대한 관련성을 어느 정도 반영한다고 볼 수도 있고, 또한 상기 사용자가 본 서비스를 더욱 더 많이 이용하도록 유도할 수 있는 평가 자료가 된다.The number of questions means that if a user asks a lot of questions in a specific field, the user is highly related to the field, and the user who is dismissed without adopting the answer to his or her question is somewhat unrelated to the field. Because it can be said that the number of questions and the number of questions organically is a good evaluation material. In addition, since the number of times a user logs in to the service is a measure of how much the user has used the service, it can be seen that it reflects the degree of relevance of the user to a specific field. It is an assessment that can lead to more and more use.

상술한 바와 같이 본 실시예에 따른 전문가 선출 방법에 따르면, 카테고리 별로 질문과 답변을 구분하여 평가를 함으로써, 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가를 선출할 수 있다. 또한, 질문 수 및 답변 수를 포인트에 반영하고, 질문에 대한 적절한 답변으로 채택된 답변 수에 대해서는 가중치를 많이 줌으로써, 질문 및 답변 등에 적극적으로 참여하고 양질의 답변을 제공한 사용자를 전문가로 선출할 수 있다.As described above, according to the method of selecting an expert according to the present embodiment, an expert in a field corresponding to the category may be selected by evaluating questions and answers for each category. In addition, by reflecting the number of questions and answers in the points, and by weighting the number of answers adopted as appropriate answers to the questions, the user who actively participates in questions and answers and provided high quality answers can be selected as an expert. Can be.

한편, 전문가로 선출된 제2 사용자에 대해, 상기 전문가 선출 시스템은 상기 제2 사용자에 대한 사용자 정보를 검색하는 경우 상기 제2 사용자가 소정 특정 카테고리에 해당하는 분야의 전문가임을 표시하도록 할 수 있다. 이때, 상기 전문가 선출 시스템은 상기 표시 외에도 상기 제2 사용자의 포인트 및 후술하는 캐릭터 이미지가 함께 표시되도록 할 수 있다.On the other hand, for the second user elected as an expert, the expert selection system may display that the second user is an expert in a certain category, when searching for the user information for the second user. In this case, the expert selection system may display the point of the second user and the character image to be described later in addition to the display.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 제1 사용자로부터 질문뿐만 아니라, 상기 질문과 관련된 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 제2 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별자를 더 입력 받는 단계, 상사기 제2 사용자에게 상기 질문을 제공하는 단계, 상기 제2 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변을 입력 받는 단계, 및 상기 답변을 상기 제1 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 제2 사용자에게 질문을 제공하는 단계는 소정의 전자 우편 서버가 사용될 수 있으며, 상기 제2 사용자가 상기 전문가 선출 시스템에 로그인되어 있는 경우에는 상기 제2 사용자에게 실시간 메시지를 전송하는 메시지 서비스가 사용될 수 있다.According to another embodiment of the present invention, receiving not only a question from the first user but also a user identifier for identifying a second user selected as an expert in a field corresponding to the category related to the question. The method may further include providing the question to a user, receiving an answer to the question from the second user, and providing the answer to the first user. In this case, a step of providing a question to the second user may use a predetermined e-mail server, and when the second user is logged in to the expert selection system, a message service for transmitting a real-time message to the second user. Can be used.

이러한 구성에 따르면, 상기 제1 사용자는 불특정 다수의 사용자에게 답변을 구하기 위한 질문을 입력하는 대신, 상기 질문과 관련된 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 사용자에게만 답변을 구하도록 할 수 있다. 따라서, 일정 기간의 답변 기간을 설정하지 않고 상기 제2 사용자로부터의 답변을 제공 받으면 상기 제1 사용자는 소기의 목적을 달성할 수 있게 되고, 또한 다수의 전문가에 대한 전문가 식별자를 입력한 경우 다수의 전문가들로부터 답변을 제공 받을 수 있게 된다는 장점이 있다.According to this configuration, instead of inputting a question for an answer to an unspecified number of users, the first user may request that only the user selected as an expert in a field corresponding to the category related to the question be answered. Therefore, when the answer from the second user is provided without setting an answer period of a certain period, the first user can achieve the desired purpose, and when the expert identifiers for the plurality of experts are input, The advantage is that you can get answers from experts.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 소정의 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 사용자에 연관하여 상기 카테고리와 관련된 캐릭터 이미지가 상기 웹 페이지 상에 표시되도록 할 수 있다. 도 6은 본 실시예에 따른 전문가 선출 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 도 2에서 도시한 단계(201) 내지 단계(210)에 대응하는 단계를 모두 포함하고 그 구성도 동일하므로, 상기 단계들의 도시는 생략하기로 한다. 도 6에는 추가되는 단계(611)부터 단계 (614)만이 도시되어 있다. 단계(611)에서 전문가 선출 시스템은 각 카테고리와 연관하여 캐릭터 이미지를 캐릭터 데이터베이스에 유지한다. 단계(612)에서 상기 제2 사용자의 소정의 카테고리에 대응하는 포인트가 상기 기준 값 이상인지, 즉 전문가로 선출되는지 여부를 판단한다.The expert selection method according to another embodiment of the present invention may allow a character image related to the category to be displayed on the web page in association with a user selected as an expert in a field corresponding to a predetermined category. 6 is a flowchart illustrating a method of selecting an expert according to the present embodiment. Since the method for selecting an expert according to the present embodiment includes all of the steps corresponding to steps 201 to 210 shown in FIG. 2 and the configuration thereof, the description of the steps will be omitted. 6, only steps 611 through 614 are shown. In step 611 the expert election system maintains a character image in a character database in association with each category. In step 612, it is determined whether a point corresponding to the predetermined category of the second user is equal to or greater than the reference value, that is, selected as an expert.

판단 결과, 상기 제2 사용자의 상기 카테고리에 대응하는 포인트가 상기 기준 값 이상인 경우에는, 단계(613)에서 상기 캐릭터 데이터베이스 중에서 상기 카테고리에 해당하는 캐릭터 이미지를 검색한다. 단계(614)에서는 검색된 캐릭터 이미지를 상기 제2 사용자와 연관하여 표시되도록 한다. 예를 들면, 사용자 정보를 상기 웹 페이지에 표시하는 경우, 사용자의 아이디, 사용자가 입력한 자기 소개 등과 함께 상기 검색된 캐릭터 이미지가 표시되도록 할 수 있다.If it is determined that the point corresponding to the category of the second user is equal to or greater than the reference value, the character image corresponding to the category is retrieved from the character database in step 613. In operation 614, the retrieved character image is displayed in association with the second user. For example, when the user information is displayed on the web page, the searched character image may be displayed together with a user ID, a self-introduction input by the user, and the like.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 카테고리에 대응하는 각 사용자와 연관된 포인트를 기준으로 하여 제2 사용자와 연관된 포인트가 소정의 순위에 해당하는지 여부를 판단하고, 판단 결과 상기 제2 사용자와 연관된 포인트가 상기 순위에 해당하는 경우에만 단계(613) 내지 단계(614)를 수행한다.According to another embodiment of the present invention, based on a point associated with each user corresponding to the category, it is determined whether a point associated with a second user corresponds to a predetermined rank, and as a result of the determination, the point associated with the second user Steps 613 to 614 are performed only if the points correspond to the ranking.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 소정의 저장 장치에 상기 포인트에 따른 하나 이상의 등급을 유지하는 단계가 더 포함될 수 있다. 상기 저장 장치는 도 5에서 설명한 데이터베이스와 물리적으로 동일한 장치로 구현될 수도 있으므로, 본 실시예에서는 상기 포인트에 따른 하나 이상의 등급을 상기 데이터베이스에 유지하는 경우에 대해 설명한다. 예를 들면, 포인트가 0 내지 299인 경우에는 하수, 300 내지 599인 경우에는 평민 등으로 등급을 구분할 수 있다. 따라서, 도 4에 도시한 바와 같이, 사용자 kkue는 '일본 애니메이션' 카테고리의 경우에는 그 등급이 평민에 대응하고, '수학' 카테고리의 경우에는 그 등급이 중수, '지구과학' 카테고리의 경우에는 그 등급이 고수에 대응한다. 본 실시예에서는 상기 등급을 각각 '하수', '평민', '중수', '고수' 및 '신'으로 구분하고 있으나, 이는 예시적인 것이다.According to still another embodiment of the present invention, the method may further include maintaining one or more classes according to the points in a predetermined storage device. Since the storage device may be implemented in the same physical device as the database described with reference to FIG. 5, the present embodiment describes a case in which one or more classes according to the points are maintained in the database. For example, if the point is 0 to 299, the grade may be classified into sewage, and in the case of 300 to 599, common people and the like. Therefore, as shown in FIG. 4, the user kkue has a rating corresponding to common people in the category of 'Japanese animation', and the rating is heavy in the case of the 'math' category, and the rating in the 'earth science' category. Corresponds to this stick. In the present embodiment, the grade is divided into 'sewage', 'common people', 'heavy water', 'coriander' and 'god', respectively, but this is exemplary.

본 실시예에 따르면, 단계(611)은 각 카테고리와 연관하여 하나 이상의 캐릭터 이미지를 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계 및 상기 하나 이상의 캐릭터 이미지에 각각 대응하는 등급을 상기 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계를 포함한다. 도 7은 상기 캐릭터 데이터베이스에 저장되는 캐릭터 이미지의 일례를 도시한 도면이다. 단, 하수 및 고수 등급에 대응하는 캐릭터 이미지의 도시는 생략했다.According to this embodiment, step 611 includes maintaining at least one character image in a character database in association with each category and maintaining a rating in the character database corresponding to each of the at least one character image. 7 is a diagram illustrating an example of a character image stored in the character database. However, the illustration of the character image corresponding to the sewage and coriander grades is omitted.

도 7에서 도시한 바와 같이, '수학'에 대응하는 캐릭터 이미지는 수학과 연관된 주판을, '지구과학'에 대응하는 캐릭터 이미지는 지구본을 포함하도록 구성하는 등, 각 카테고리와 관련하여 캐릭터 이미지를 유지하고 상기 캐릭터 이미지에 대응하는 각 등급을 유지한다. 따라서, 상기 캐릭터 데이터베이스에는 등급 별로 상이할 뿐만 아니라, 같은 등급이라 하더라도 연관된 카테고리 별로 상이한 캐릭터 이미지가 유지된다. 따라서 사용자와 연관된 상기 캐릭터를 참조하면 상기 사용자가 어느 분야에서 어느 정도의 전문가로 평가되고 있는지를 알 수 있다.As shown in FIG. 7, the character image corresponding to 'math' includes abacus associated with mathematics, and the character image corresponding to 'earth science' includes a globe. Maintain each grade corresponding to the character image. Therefore, the character database not only differs for each grade but also maintains a different character image for each associated category even with the same grade. Therefore, referring to the character associated with the user, it is possible to know in what field the expert is evaluated.

또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 캐릭터 이미지는, 대응하는 등급에 따라 상기 캐릭터 이미지를 구성하는 화소(pixel) 수가 상이할 수 있다. 즉, 등급이 높을수록 더 많은 화소 수를 갖는 캐릭터 이미지를 유지함으로써 더욱 미려한 캐릭터 이미지가 상기 제2 사용자와 연관되어 표시되도록 할 수 있한다.In addition, according to another embodiment of the present invention, the one or more character images may have different numbers of pixels constituting the character image according to a corresponding grade. That is, the higher the grade, the more beautiful the character image may be displayed in association with the second user by maintaining the character image having a larger number of pixels.

또한, 단계(613)은 상기 소정의 저장 장치를 참조하여 상기 제2 사용자의 카테고리 별 포인트가 속하는 등급을 판별하는 단계, 및 상기 카테고리 및 상기 등급에 해당하는 캐릭터 이미지를 상기 캐릭터 데이터베이스로부터 검색하는 단계를 포함한다.In addition, the step 613 is a step of determining the grade to which the category-specific point of the second user belongs to the reference to the predetermined storage device, and searching the character image corresponding to the category and the grade from the character database It includes.

예를 들면, 도 4에서 도시한 바와 같이 사용자 kkue는 '수학' 카테고리에 대해서는 포인트가 691이므로 '중수' 등급에 대응하고, 도 7에서 도시한 바와 같이 중수 등급에 대응하고 그 카테고리가 '수학'에 관련된 캐릭터 이미지로서는 타원으로 지시한 캐릭터 이미지가 검색된다. 따라서, 사용자 kkue에 대해서는 상기 웹 페이지 상에서 ID 등과 함께 검색된 캐릭터 이미지가 표시되도록 할 수 있다.For example, as shown in FIG. 4, the user kkue corresponds to the 'heavy water' grade because the point is 691 for the 'math' category, and corresponds to the heavy water grade as shown in FIG. 7, and the category is 'math'. As a character image related to, a character image indicated by an ellipse is retrieved. Accordingly, the searched character image may be displayed on the web page with the ID for the user kkue.

다만, 동일한 사용자가 카테고리 별로 복수의 등급에 해당하여 상기 사용자와 연관된 캐릭터 이미지가 다수 검색되는 경우에는, 가장 높은 등급에 해당하는 캐릭터 이미지 만을 표시하도록 하는 방식, 상기 사용자가 하나 이상의 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 경우에는 전문가 등급에 해당하는 캐릭터 이미지만을 일정한 기간마다 순차적으로 표시되도록 하는 방식, 또는 상기 다수 검색된 캐릭터 이미지 중에서 상기 사용자로부터 선택된 캐릭터 이미지가 대표적인 캐릭터 이미지로 표시되도록 하는 방식 등 다양한 방법이 채택될 수 있을 것이다.However, when a plurality of character images associated with the user are searched for the same user corresponding to a plurality of ratings for each category, a method of displaying only the character image corresponding to the highest rating, a field in which the user corresponds to one or more categories In the case of being selected as an expert, various methods, such as a method of sequentially displaying only character images corresponding to expert ratings at regular intervals, or a method of displaying a character image selected from the user as a representative character image among the plurality of searched character images This could be adopted.

상술한 바와 같이, 전문가로 선출된 사용자와 연관된 캐릭터 이미지가 표시되도록 하고, 나아가 전문가로 선출된 분야에 해당하는 카테고리와 연관된 캐릭터 이미지가 표시되도록 함으로써, 전문가로 선출된 사용자에게 차별적인 서비스를 제공할 수 있다.As described above, a character image associated with a user selected as an expert is displayed, and further, a character image associated with a category corresponding to a field selected as an expert is displayed, thereby providing a differentiated service to a user selected as an expert. Can be.

이 외에도 본 발명에 따른 전문가 선출 방법은 전문가로 선출된 사용자에게 전문가로 선출되지 않은 다른 사용자와 차별적인 서비스를 제공하는 다양한 단계를 더 포함할 수 있다. 이하에서는, 이러한 단계에 대해 설명하기로 한다.In addition, the method of selecting an expert according to the present invention may further include various steps for providing a service differentiated from other users who are not selected as experts to a user who is elected as an expert. In the following, these steps will be described.

본 발명의 일실시예에 따른 전문가 선출 방법은 제2 사용자가 소정의 카테고리에 해당하는 질문에 답변을 한 경우, 상기 제2 사용자의 상기 카테고리에 대응하는 포인트에 기초하여 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인지 여부를 판단하는 단계 및 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인 경우 상기 제2 사용자의 답변이 전문가에 의해 이루어졌음을 소정의 표시 방법에 의하여 표시하도록 하는 단계가 더 포함될 수 있다.In the expert selection method according to an embodiment of the present invention, when the second user answers a question corresponding to a predetermined category, the second user may select the category based on a point corresponding to the category of the second user. Determining whether the expert is an expert in a field corresponding to a; and if the second user is an expert in a category corresponding to the category, displaying the second user's answer by an expert by a predetermined display method. Steps may be further included.

예를 들면, 사용자 kkue가 '수학' 카테고리에 해당하는 질문에 대한 답변을 한 경우에는, 도 5에서 도시한 바와 같이 사용자 kkue는 '수학' 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출되었으므로 사용자 kkue의 답변은 통상의 사용자('수학' 분야의 전문가가 아닌 사용자)와 상이하게 표시될 것이다. 이와 같은 상이한 표시를 확인한 다른 사용자들은 사용자 kkue의 답변은 전문가에 의한 답변이라는 사실을 알 수 있게 되고, 다른 답변보다 먼저 읽거나 다른 답변에 비해 보다 높은 신뢰를 가질 수 있게 되는 등의 효과가 있다.For example, if the user kkue answered a question corresponding to the 'math' category, as shown in FIG. 5, the user kkue was selected as an expert in the field corresponding to the 'math' category, and thus the user kkue's answer. Will be displayed differently than a normal user (a user who is not an expert in the field of 'mathematics'). Other users who have confirmed such a different display may know that the answer of the user kkue is an answer by an expert, and may read before other answers or have a higher trust than other answers.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 사용자들 사이에서 이루어진 소정의 카테고리와 연관된 질문 및 이에 대한 답변에 대해 다른 사용자들이 평가를 할 수 있도록 하고, 평가를 하는 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인 경우에는 전문가인 사용자의 평가에 대해서는 가중치를 부여할 수 있도록 하고 있다.According to another embodiment of the present invention, a method for selecting an expert enables other users to evaluate a question and an answer associated with a predetermined category made among users, and the user who evaluates corresponds to the category. If you are an expert in the field, you can give weights to the evaluation of users who are experts.

상기 전문가 선출 시스템은 제1 사용자로부터의 질문 또는 상기 질문에 대한 제2 사용자로부터의 답변에 대해, 제3 사용자로부터 상기 질문 또는 상기 답변에 대한 평가를 입력 받을 수 있다. 이때, 상기 제3 사용자가 상기 질문 또는 답변과 연관된 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인 경우 상기 질문에 대한 평가 및 상기 답변에 대한 평가 중 적어도 어느 하나에 대하여는 가중치를 부여할 수 있다. 상기 전문가 선출 시스템은 상기 질문에 대한 평가 및 상기 답변에 대한 평가를 표시하도록 할 수 있다.The expert selection system may receive an evaluation of the question or the answer from a third user in response to a question from the first user or an answer from the second user to the question. In this case, when the third user is an expert in a field corresponding to a category associated with the question or the answer, a weight may be assigned to at least one of the evaluation of the question and the evaluation of the answer. The expert selection system may display an evaluation of the question and an evaluation of the answer.

도 8은 제1 사용자로부터 입력 받은 질문에 대해 다른 사용자들이 상기 질문에 대한 평가를 한 경우 그 결과가 상기 웹 페이지에 표시되는 상태를 도시한 도면이다. 도 8에 도시한 경우를 예로 들면, 타원으로 표시한 바와 같이, 다른 사용자들은 제1 사용자의 질문에 대해, 'Good', 또는 'Bad'라는 평가를 할 수 있고 'Good'이라는 평가에 대해서는 +1점, 'Bad'라는 평가에 대해서는 -1점을 부과하여 전체적인 평가 결과를 표시할 수 있다. 이 때, 상기 질문이 '컴퓨터' 카테고리에 해당하는 질문이고, 상기 '컴퓨터' 분야의 전문가로 선출된 사용자가 'Good'이라는 평가를 한 경우에는 '컴퓨터' 분야의 비전문가인 사용자들의 평가와는 달리 +3점이 부과되도록 하는 등 소정의 가중치를 부여할 수 있다. 도 8에서 +13은 상술한 각 사용자들의 평가 결과를 표시한 것이다. 각 실시예에 따라서, 상술한 방법 외의 다양한 평가 방법이 채택될 수도 있다.FIG. 8 is a diagram illustrating a state in which a result is displayed on the web page when other users evaluate the question about a question input from a first user. In the example illustrated in FIG. 8, as indicated by an ellipse, other users may evaluate 'Good' or 'Bad' for the first user's question, and + One point, 'Bad' can be expressed by -1 point for the overall evaluation results. In this case, when the question is a category corresponding to the 'computer' category, and a user selected as an expert in the 'computer' field evaluates to 'good', unlike the evaluation of users who are not experts in the 'computer' field A predetermined weight may be given, such as +3 points to be imposed. In FIG. 8, +13 indicates the evaluation result of each user described above. According to each embodiment, various evaluation methods other than the above-described method may be adopted.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 상기 제2 사용자가 소정의 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 경우, 다른 사용자의 질문 여부에 관계 없이 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 관련된 정보를 입력 받고, 상기 정보를 표시하도록 할 수 있다.According to another exemplary embodiment of the present invention, when the second user is selected as an expert in a field corresponding to a predetermined category, information related to the category from the second user regardless of other user's questions Can be input to display the information.

즉, 상기 제2 사용자에게는 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로서 다른 사용자들에게 필요할 것이라고 여겨지는 정보를 자발적으로 제공할 수 있는 기회를 부여하는 것이다. 전문가인 상기 제2 사용자로부터 입력된 정보는 전문가에 의해 제공된 정보라는 사실과 함께 표시될 수 있다. 따라서, 다른 사용자들은 상기 전문가가 제공한 정보에 대해서는 상기 분야의 비전문가에 의해 제공된 정보에 비해 더욱 신뢰감을 가질 수 있게 된다.That is, the second user is given an opportunity to voluntarily provide information deemed to be necessary for other users as an expert in a field corresponding to the category. Information input from the second user who is an expert may be displayed with the fact that it is information provided by the expert. Thus, other users may have more confidence in the information provided by the expert than the information provided by non-experts in the field.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 전문가 선출 방법은 제2 사용자가 소정의 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 경우, 상기 제2 사용자에게 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가임을 증명하기 위한 전문가 인증서를 온라인으로 제공할 수 있다. 상기 온라인 전문가 인증서를 제공함으로써, 상기 분야의 전문가로 선출된 사용자의 명예를 높일 수 있도록 하고, 상기 사용자에게 지적인 만족감을 줌으로써 사용자들이 더욱 활발한 질문, 답변 또는 평가 활동을 하도록 유도할 수 있다.Expert selection method according to another embodiment of the present invention is an expert certificate for proving that the second user is an expert in the field corresponding to the category when the second user is selected as an expert in the field corresponding to a predetermined category Can be provided online. By providing the online expert certificate, it is possible to raise the honor of a user who is selected as an expert in the field, and to induce users to have more active questions, answers or evaluation activities by giving the intellectual satisfaction to the user.

이하에서는, 상술한 전문가 선출 방법을 실행할 수 있는 전문가 선출 시스템에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, an expert election system capable of executing the above-described expert election method will be described.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 선출 시스템(900)을 도시한 블록도이다. 전문가 선출 시스템(900)은 데이터베이스(901), 포인트 계산부(902) 및전문가 등급 결정부(903)을 포함한다. 전문가 선출 시스템(900)은 통신망을 이용하여 사용자의 질문에 대한 답변을 제공할 수 있으며, 답변 수 등 다양한 평가 자료를 구비하고 상기 평가 자료에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 사용자를 전문가로 선출하도록 구성되어 있다.9 is a block diagram illustrating an expert election system 900 in accordance with one embodiment of the present invention. The expert election system 900 includes a database 901, a point calculator 902, and an expert rating determiner 903. The expert selection system 900 may provide an answer to a user's question by using a communication network, and may select a user who has various evaluation data such as the number of answers and meets a predetermined criterion based on the evaluation data. Consists of.

데이터베이스(901)은 상기 사용자에 대응하는 전문가 등급 레코드를 유지한다. 상기 전문가 등급 레코드는 도 4에서 도시한 바와 같이 구성될 수 있다. 즉, 상기 전문가 등급 레코드는 상기 사용자와 연관되어 사용자를 식별하기 위한 사용자 식별자, 상기 사용자가 한 질문, 답변 또는 평가 등에 연관된 카테고리, 포인트를 산출하기 위한 평가 자료, 포인트, 및 상기 포인트에 기초하여 결정되는 전문가 등급을 포함한다.Database 901 maintains an expert rating record corresponding to the user. The expert grade record may be configured as shown in FIG. That is, the expert grade record is determined based on a user identifier associated with the user to identify the user, a category related to a question, an answer, or an evaluation made by the user, evaluation data for calculating a point, points, and the point. Include expert ratings.

상기 평가 자료는 상기 사용자가 상기 카테고리와 연관된 질문에 답변을 한 횟수인 답변 수 및 상기 사용자의 상기 카테고리와 연관된 질문에 한 답변이 상기 질문의 질문자에 의하여 채택된 횟수인 답변 채택 수 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 상기 평가 자료에는 상기 사용자가 상기 카테고리와 연관된 질문을 한 횟수인 질문 수 등이 추가될 수 있다.The evaluation data may include answer number information, which is a number of times that the user answered a question associated with the category, and answer number information, which is a number of times an answer to a question associated with the category of the user was adopted by the questioner of the question. Can be. According to an embodiment, the number of questions, for example, the number of times the user asks a question associated with the category may be added to the evaluation data.

포인트 계산부(902)는 상기 평가 자료에 기초하여 소정의 계산 방법에 의하여 상기 포인트를 계산한다. 각 평가 자료마다 소정의 가중치를 부여하는 등 다양한 계산 방법이 채택될 수 있다.The point calculator 902 calculates the point by a predetermined calculation method based on the evaluation data. Various calculation methods may be adopted, such as giving a predetermined weight to each evaluation data.

전문가 등급 결정부(903)는 상기 계산된 포인트에 따라 소정의 전문가 등급 결정 규칙에 의하여 상기 전문가 등급을 결정한다. 즉, 상기 포인트가 소정의 기준 값 이상이면 상기 사용자를 상기 카테고리의 전문가로 결정할 수 있다. 또한, 실시예에 따라, 전문가 등급 결정부(903)은 상기 기준 값 이상의 포인트에 대해서도, 세부적인 기준에 의해 하나 이상의 등급을 둘 수도 있다. 즉, 전문가 등급 결정부(903)은 포인트가 600이상이면 전문가로 선출되도록 하고, 특히 포인트가 600 내지 899까지는 중수, 포인트가 900 내지 1199까지는 고수 등으로 전문가 내에서도 등급이 구별되도록 할 수도 있다.The expert rating determiner 903 determines the expert rating according to a predetermined expert rating rule according to the calculated points. That is, if the point is equal to or greater than a predetermined reference value, the user may be determined as an expert of the category. Further, according to an embodiment, the expert grade determiner 903 may place one or more grades based on detailed criteria even for points equal to or greater than the reference value. That is, the expert grade determination unit 903 may be selected as an expert when the point is 600 or more, and in particular, the grade may be distinguished within the expert by heavy water up to 600 to 899, and adherence up to 900 to 1199.

한편, 전문가 선출 시스템(900)은 상술한 전문가 선출 방법에 있어서와 같이 전문가로 선출되는 사용자에게는 비전문가인 사용자와는 다른 서비스를 제공하도록 함으로써, 사용자들이 온라인 상의 질문 및 답변에 적극적으로 참여하도록 할 수도 있다.On the other hand, the expert selection system 900 may allow users to actively participate in online questions and answers by providing a service different from a non-expert user to a user who is selected as an expert as in the above-described method of selecting an expert. have.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 전문가 선출 시스템(900)은 캐릭터 데이터베이스(904) 및 표시부(905)를 더 포함할 수 있다. 캐릭터 데이터베이스(904)는 상기 카테고리 별 상기 전문가 등급에 대응하여 하나 이상의 캐릭터 이미지를 저장하고, 표시부(906)는 상기 캐릭터 이미지가 상기 사용자의 단말기(910)에서 상기 사용자 및 상기 카테고리와 연관하여 표시하도록 한다.According to another embodiment of the present invention, the expert election system 900 may further include a character database 904 and the display unit 905. The character database 904 stores one or more character images corresponding to the expert level for each category, and the display unit 906 displays the character image in association with the user and the category in the terminal 910 of the user. do.

상기 캐릭터 이미지를 상기 카테고리 별 상기 전문가 등급에 대응하여 저장하고, 사용자의 카테고리 별 등급을 판별하여 해당하는 캐릭터 이미지를 표시하도록 하는 구성은, 상술한 전문가 선출 방법에서와 동일하므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.Since the character image is stored in correspondence with the expert rating for each category and the user's category is determined to display the corresponding character image, the detailed description will be omitted. do.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 카테고리 별로 전문가를 결정하지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 복수의 카테고리의 포인트 등에 기초하여 일정한 상위 분야 또는 전체 분야의 전문가를 결정한다.According to still another embodiment of the present invention, the experts of a certain higher or all fields are determined based on points of a plurality of categories and the like within the scope of the technical idea of the present invention without determining the experts for each category.

또한 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 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. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.Embodiments of the invention also include computer-readable media containing program instructions for performing various computer-implemented operations. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The medium or program instructions may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. The medium may be a transmission medium such as an optical or metal wire, a waveguide, or the like including a carrier wave for transmitting a signal specifying a program command, a data structure, or the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

도 10은 본 발명에 따른 전문가 선출 시스템 등을 구성하는 데 채용될 수 있는 범용 컴퓨터 시스템의 내부 블록도이다.10 is an internal block diagram of a general purpose computer system that may be employed to construct an expert election system or the like in accordance with the present invention.

컴퓨터 시스템(1000)은 램(RAM: Random Access Memory)(1002)과 롬(ROM: Read Only Memory)(1003)을 포함하는 주기억장치와 연결되는 하나 이상의프로세서(1001)를 포함한다. 프로세서(1001)는 중앙처리장치(CPU)로 불리기도 한다. 본 기술분야에서 널리 알려져 있는 바와 같이, 롬(1003)은 데이터(data)와 명령(instruction)을 단방향성으로 CPU에 전달하는 역할을 하며, 램(1002)은 통상적으로 데이터와 명령을 양방향성으로 전달하는 데 사용된다. 램(1002) 및 롬(1003)은 컴퓨터 판독 가능 매체의 어떠한 적절한 형태를 포함할 수 있다. 대용량 기억장치(Mass Storage)(1004)는 양방향성으로 프로세서(1001)와 연결되어 추가적인 데이터 저장 능력을 제공하며, 상기된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 중 어떠한 것일 수 있다. 대용량 기억장치(1004)는 프로그램, 데이터 등을 저장하는데 사용되며, 통상적으로 주기억장치보다 속도가 느린 하드디스크와 같은 보조기억장치이다. CD 롬(1006)과 같은 특정 대용량 기억장치가 사용될 수도 있다. 프로세서(1001)는 비디오 모니터, 트랙볼, 마우스, 키보드, 마이크로폰, 터치스크린 형 디스플레이, 카드 판독기, 자기 또는 종이 테이프 판독기, 음성 또는 필기 인식기, 조이스틱, 또는 기타 공지된 컴퓨터 입출력장치와 같은 하나 이상의 입출력 인터페이스(1005)와 연결된다. 마지막으로, 프로세서(1001)는 네트워크 인터페이스(1007)를 통하여 유선 또는 무선 통신 네트워크에 연결될 수 있다. 이러한 네트워크 연결을 통하여 상기된 방법의 절차를 수행할 수 있다. 상기된 장치 및 도구는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술 분야의 당업자에게 잘 알려져 있다.Computer system 1000 includes one or more processors 1001 coupled with a main memory device including random access memory (RAM) 1002 and read only memory (ROM) 1003. The processor 1001 is also called a central processing unit (CPU). As is well known in the art, the ROM 1003 serves to transfer data and instructions to the CPU unidirectionally, and the RAM 1002 typically transfers data and instructions bidirectionally. Used to. RAM 1002 and ROM 1003 may include any suitable form of computer readable media. Mass storage 1004 is bidirectionally coupled to processor 1001 to provide additional data storage capability and may be any of the computer readable recording media described above. The mass storage device 1004 is used to store programs, data, and the like, and is a secondary memory device such as a hard disk which is generally slower than the main memory device. Certain mass storage devices, such as CD ROM 1006, may also be used. The processor 1001 may include one or more input / output interfaces such as video monitors, trackballs, mice, keyboards, microphones, touchscreen displays, card readers, magnetic or paper tape readers, voice or handwriting readers, joysticks, or other known computer input / output devices. Connected to 1005. Finally, the processor 1001 may be connected to a wired or wireless communication network through the network interface 1007. Through this network connection, the procedure of the method described above can be performed. The apparatus and tools described above are well known to those skilled in the computer hardware and software arts.

상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있다.The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention.

본 발명에 따르면, 온라인 상에서 소정의 카테고리에 해당하는 분야의 전문가를 선출할 수 있는 방법 및 시스템이 제공된다. 온라인 상에서 사용자들 사이에서 질문 및 답변 등이 이루어지는 경우, 상기 질문 및 답변이 입력되는 수, 상기 답변이 선택되는 횟수 등 객관적인 평가 자료에 기초하여 상기 질문 및 답변에 해당하는 카테고리 별로 소정의 기준에 따라 전문가를 선출할 수 있게 된다.According to the present invention, there is provided a method and system for selecting an expert in a field online. When a question or an answer is made among users online, according to a predetermined criterion for each category corresponding to the question and answer based on objective evaluation materials such as the number of questions and answers input and the number of times the answer is selected. Elect experts.

또한, 본 발명에 따르면, 온라인 상의 소정의 웹 페이지에서 질문 및 답변을 많이 하고, 특히 양질의 질문 또는 답변을 하는 사용자를 상기 질문 및 답변에 해당하는 카테고리와 관련된 분야의 전문가로 선출하고 상기 사용자가 전문가로 선출되었음을 다양한 방식으로 표시할 수 있도록 함으로써, 사용자들이 질문 및 답변에 활발하게 참여하도록 유도할 수 있는 전문가 선출 방법 및 시스템이 제공된다.In addition, according to the present invention, a user who asks a lot of questions and answers in a predetermined web page online, in particular, a user who has a high quality question or answer is elected as an expert in a field related to the category corresponding to the question and answer, and the user By providing a variety of ways of indicating that an expert has been selected, a method and system for selecting an expert are provided that can encourage users to actively participate in questions and answers.

본 발명에 따른 전문가 선출 방법 및 시스템은 소정의 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 사용자와 연관하여 소정의 캐릭터 이미지가 상기 웹 페이지 상에서 표시되도록 하고, 또한 상기 캐릭터 이미지는 각 카테고리 별로 연관된 캐릭터 이미지를 제공함으로써 상기 캐릭터 이미지가 자신과 연관되어 표시되길 희망하는 사용자들이 질문 및 답변에 활발하게 참여하도록 유도할 수 있다.The expert selection method and system according to the present invention allows a predetermined character image to be displayed on the web page in association with a user selected as an expert in a field corresponding to a predetermined category, and the character image is a character image associated with each category. By providing a user can be encouraged to actively participate in the questions and answers to users who want to display the character image associated with them.

또한, 본 발명에 따르면, 전문가로 선출된 사용자에게는 전문가로 선출되지 않은 사용자와는 차별적인 서비스를 제공함으로써, 상기 서비스를 누리고자 하는 사용자들이 질문 및 답변에 활발하게 참여하도록 유도할 수 있는 전문가 선출 방법 및 시스템이 제공된다.Further, according to the present invention, by providing a service differentiated from a user who is not selected as an expert to a user who is elected as an expert, selecting an expert who can induce users to enjoy the service actively participate in questions and answers Methods and systems are provided.

또한, 본 발명에 따르면, 각 분야에 있어서의 전문적인 지식을 갖고 있는 사용자들을 그 분야의 전문가로 선출하고 다양한 방법으로 상기 사용자가 전문가임을 표시할 수 있도록 하고, 상기 전문가에게 각종 혜택을 제공함으로써, 상기 사용자들의 지식을 알리고자 하는 욕구를 충족시킬 수 있도록 하고, 각 분야에 있어서의 전문적인 지식을 갖고 있는 상기 사용자들의 적극적인 참여를 유도함으로써 소정 분야에서는 전문적인 지식을 갖지 못한 사용자들이 쉽게 원하는 답변을 얻을 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, by selecting a user having a professional knowledge in each field as an expert in the field, to indicate that the user is an expert in various ways, by providing various benefits to the expert, It is possible to satisfy the desire to inform the knowledge of the users, and by inducing the active participation of the users who have expertise in each field by providing a response that users who do not have the specialized knowledge in a certain field easily You can get it.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above-described embodiments, which can be variously modified and modified by those skilled in the art to which the present invention pertains. Modifications are possible. Accordingly, the spirit of the present invention should be understood only by the claims set forth below, and all equivalent or equivalent modifications thereof will belong to the scope of the present invention.

Claims (22)

제1 사용자로부터 질문을 입력 받는 단계;Receiving a question from a first user; 상기 질문과 관련된 카테고리를 결정하는 단계;Determining a category associated with the question; 상기 질문을 소정의 웹 페이지 상에 제공하는 단계;Presenting the question on a predetermined web page; 제2 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변을 입력 받는 단계;Receiving an answer to the question from a second user; 상기 답변의 입력에 응답하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 답변 수를 증가시키는 단계;Increasing the number of answers associated with the second user corresponding to the category in response to the input of the answers; 상기 제1 사용자로부터 상기 답변이 선택된 경우, 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 답변 채택 수를 증가시키는 단계;If the answer is selected from the first user, increasing the number of adopting answers associated with the second user corresponding to the category; 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수를 포함하는 평가 자료에 기초하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출하는 단계; 및Calculating a point associated with the second user corresponding to the category based on evaluation data including the number of answers and the number of adopting answers; And 상기 포인트에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 가 소정의 기준 값 이상인 경우 상기 제2 사용자를 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출하는 단계Electing the second user as an expert in a field corresponding to the category when a value that satisfies a predetermined criterion based on the points is equal to or greater than a predetermined reference value. 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 전문가로 선출하는 단계는,Electing to be an expert, 상기 포인트가 소정의 기준 값 이상인 경우 상기 제2 사용자를 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출하는 단계Electing the second user as an expert in a field corresponding to the category when the point is equal to or greater than a predetermined reference value 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 전문가로 선출하는 단계는,Electing to be an expert, 상기 카테고리에 대응하는 각 사용자와 연관된 포인트를 기준으로 하여 상기 제2 사용자와 연관된 포인트가 상기 카테고리에서 소정의 순위 이상에 해당하는 경우 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계Electing the second user as an expert when a point associated with the second user falls above a predetermined rank in the category based on a point associated with each user corresponding to the category 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 질문과 관련된 카테고리를 결정하는 단계는,Determining a category associated with the question, 상기 제1 사용자로부터 상기 질문과 관련된 카테고리를 입력 받는 단계; 및Receiving a category related to the question from the first user; And 상기 입력된 카테고리를 상기 질문과 관련된 카테고리로 결정하는 단계Determining the input category as a category related to the question 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 질문과 관련된 카테고리를 결정하는 상기 단계는,Determining a category associated with the question, 카테고리 및 상기 카테고리와 연관된 하나 이상의 키워드를 카테고리 데이터베이스에 유지하는 단계;Maintaining a category and one or more keywords associated with the category in a category database; 상기 질문을 형태소 분석하여 키워드를 추출하는 단계;Stemming the question to extract keywords; 상기 카테고리 데이터베이스를 이용하여 상기 추출된 키워드와 연관된 카테고리를 식별하는 단계; 및Identifying a category associated with the extracted keyword using the category database; And 상기 식별된 카테고리를 상기 질문과 관련된 카테고리로 결정하는 단계Determining the identified category as a category associated with the question 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출하는 단계는,Computing a point associated with the second user corresponding to the category, 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수의 비율인 답변 채택율을 계산하는 단계; 및Calculating an answer adoption rate that is a ratio of the number of answers and the number of answer adoptions; And 상기 답변 채택율에 기초하여 상기 포인트를 산출하는 단계Calculating the points based on the answer adoption rate 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서, 상기 평가 자료는,The method of claim 1, wherein the evaluation data, 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 연관된 질문이 입력된 횟수인 질문 수;A number of questions that is a number of times a question associated with the category is input from the second user; 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 연관된 질문이 입력되고 타 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변이 입력된 경우 소정 기간 내에 상기 제2 사용자로부터 답변의 선택이 입력되지 않은 횟수인 질문 유기 수; 및A question incidence number that is a number of times a selection of an answer is not input from the second user within a predetermined period when a question associated with the category is input from the second user and an answer to the question is input from another user; And 상기 제2 사용자가 로그인 한 횟수인 서비스 로그인 수The number of service logins that is the number of times the second user logs in. 중 어느 하나 이상을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.And further comprising any one or more of the above. 제1항 또는 제7항에 있어서,The method according to claim 1 or 7, 상기 평가 자료에 기초하여 상기 카테고리에 대응하는 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출하는 상기 단계는,The step of calculating a point associated with the second user corresponding to the category based on the evaluation data, 상기 평가 자료마다 소정의 가중치를 주어 상기 포인트를 산출하는 단계Calculating the point by giving a predetermined weight for each evaluation data 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 각 카테고리와 연관하여 캐릭터 이미지를 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계;Maintaining a character image in a character database in association with each category; 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 경우, 상기 캐릭터 데이터베이스 중에서 상기 카테고리에 해당하는 캐릭터 이미지를 검색하는 단계; 및Retrieving a character image corresponding to the category from the character database when the second user is selected as an expert in a field corresponding to the category; And 상기 캐릭터 이미지를 상기 제2 사용자와 연관하여 표시하도록 하는 단계Displaying the character image in association with the second user. 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.The method of selecting an expert on-line further comprising a. 제9항에 있어서,The method of claim 9, 소정의 저장 장치에 상기 포인트에 따른 하나 이상의 등급을 유지하는 단계를 더 포함하고;Maintaining at least one rating according to said point in a given storage device; 상기 각 카테고리와 연관하여 캐릭터 이미지를 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계는,Maintaining the character image in the character database in association with each category, 상기 각 카테고리와 연관하여 하나 이상의 캐릭터 이미지를 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계; 및Maintaining at least one character image in a character database in association with each category; And 상기 하나 이상의 캐릭터 이미지에 각각 대응하는 등급을 상기 캐릭터 데이터베이스에 유지하는 단계Maintaining a rating corresponding to each of the one or more character images in the character database; 를 포함하고,Including, 상기 캐릭터 데이터베이스 중에서 상기 카테고리에 해당하는 캐릭터 이미지를 검색하는 단계는,Searching for a character image corresponding to the category in the character database, 상기 소정의 저장 장치를 참조하여 상기 제2 사용자의 카테고리 별 포인트가 속하는 등급을 판별하는 단계; 및Determining a class to which a point for each category of the second user belongs by referring to the predetermined storage device; And 상기 카테고리 및 상기 등급에 해당하는 캐릭터 이미지를 상기 캐릭터 데이터베이스로부터 검색하는 단계Retrieving a character image corresponding to the category and the grade from the character database 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제10항에 있어서,The method of claim 10, 상기 캐릭터 이미지는 대응하는 등급에 따라 상기 캐릭터 이미지를 구성되는 화소(pixel) 수가 상이한 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.And the character image has a different number of pixels constituting the character image according to a corresponding grade. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제2 사용자가 소정의 카테고리에 해당하는 질문에 답변을 한 경우, 상기 제2 사용자의 상기 카테고리에 대응하는 포인트에 기초하여 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인지 여부를 판단하는 단계;In response to the second user answering a question corresponding to a predetermined category, determining whether the second user is an expert in a field corresponding to the category based on a point corresponding to the category of the second user. step; 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인 경우 상기 제2 사용자의 답변이 전문가에 의해 이루어졌음을 소정의 표시 방법에 의하여 표시하도록 하는 단계If the second user is an expert in a field corresponding to the category, displaying the response of the second user by an expert according to a predetermined display method 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.The method of selecting an expert on-line further comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제1 사용자로부터의 상기 질문에 대한 평가를 제3 사용자로부터 입력 받는 단계;Receiving an evaluation of the question from the first user from a third user; 상기 제2 사용자로부터의 상기 답변에 대한 평가를 상기 제3 사용자로부터 입력 받는 단계;Receiving an evaluation of the answer from the second user from the third user; 상기 제3 사용자가 상기 질문과 연관된 카테고리에 해당하는 분야의 전문가인 경우 상기 질문에 대한 평가 및 상기 답변에 대한 평가 중 적어도 어느 하나에 대하여 가중치를 부여하는 단계; 및If the third user is an expert in a field corresponding to a category associated with the question, weighting at least one of an evaluation of the question and an evaluation of the answer; And 상기 질문에 대한 평가 및 상기 답변에 대한 평가를 표시하도록 하는 단계Displaying an evaluation of the question and an evaluation of the answer 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.The method of selecting an expert on-line further comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 경우, 타 사용자의 질문 여부에 관계 없이 상기 제2 사용자로부터 상기 카테고리와 관련된 정보를 입력 받는 단계; 및When the second user is selected as an expert in a field corresponding to the category, receiving information related to the category from the second user regardless of a question of another user; And 상기 정보 및 상기 정보가 전문가에 의해 제공된 사실을 소정의 표시 방법에 따라 표시하도록 하는 단계Causing the information and the fact that the information is provided by an expert to be displayed according to a predetermined display method 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.The method of selecting an expert on-line further comprising a. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 제2 사용자가 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가로 선출된 경우, 상기 제2 사용자에게 상기 카테고리에 해당하는 분야의 전문가임을 증명하기 위한 전문가 인증서를 온라인으로 제공하는 단계If the second user is elected as an expert in a field corresponding to the category, providing the second user with an expert certificate online to prove that the second user is an expert in the field corresponding to the category 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.The method of selecting an expert on-line further comprising a. 제1 사용자로부터 질문을 입력 받는 단계;Receiving a question from a first user; 상기 질문을 소정의 웹 페이지 상에 제공하는 단계;Presenting the question on a predetermined web page; 제2 사용자로부터 상기 질문에 대한 답변을 입력 받는 단계;Receiving an answer to the question from a second user; 상기 답변의 입력에 응답하여 상기 제2 사용자와 연관된 답변 수를 증가시키는 단계;Increasing the number of answers associated with the second user in response to input of the answers; 상기 제1 사용자로부터 상기 답변이 선택된 경우, 상기 제2 사용자와 연관된답변 채택 수를 증가시키는 단계;If the answer is selected from the first user, increasing the number of answer responses associated with the second user; 상기 답변 수 및 상기 답변 채택 수를 포함하는 평가 자료에 기초하여 상기 제2 사용자와 연관된 포인트를 산출하는 단계; 및Calculating a point associated with the second user based on evaluation data including the number of answers and the number of adopting answers; And 상기 포인트에 기초하여 소정의 기준을 만족하는 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계Electing the second user who meets a predetermined criterion based on the points as an expert 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제16항에 있어서,The method of claim 16, 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계는,Selecting the second user as an expert, 상기 포인트가 소정의 기준 값 이상인 경우 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계, 또는Electing the second user as an expert if the point is above a predetermined reference value, or 각 사용자와 연관된 포인트를 기준으로 하여 상기 제2 사용자가 소정의 순위에 해당하는 경우 상기 제2 사용자를 전문가로 선출하는 단계Selecting the second user as an expert when the second user corresponds to a predetermined rank based on a point associated with each user 를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 상의 전문가 선출 방법.Online selection method of experts comprising a. 제1항 내지 제7항 또는 제9항 내지 제17항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the method of any one of claims 1 to 7 or 9 to 17. 통신망을 이용하여 사용자의 질문에 대한 답변을 제공하는 시스템에 있어서,In a system for providing a response to a user's question using a communication network, 상기 사용자에 대응하는 전문가 등급 레코드를 유지하기 위한 데이터베이스-상기 전문가 등급 레코드는A database for maintaining an expert rating record corresponding to the user; 상기 사용자와 연관된 사용자 식별자(user identifier),A user identifier associated with the user, 카테고리(category),Category, 평가 자료(evaluation data),Evaluation data, 포인트(point), 및Points, and 전문가 등급(specialist level)Specialist level 을 포함함 -;Including-; 상기 평가 자료에 기초하여 소정의 계산 방법에 의하여 상기 포인트를 계산하기 위한 포인트 계산부; 및A point calculator for calculating the point by a predetermined calculation method based on the evaluation data; And 상기 포인트에 따라 소정의 전문가 등급 결정 규칙에 의하여 상기 전문가 등급을 결정하기 위한 전문가 등급 결정부Expert rating determiner for determining the expert rating according to a predetermined expert rating rule according to the point 를 포함하는 것을 특징으로 하는 질문 답변 제공 시스템.Question answer providing system comprising a. 제19항에 있어서,The method of claim 19, 상기 평가 자료는,The evaluation data, 상기 사용자가 상기 카테고리와 연관된 질문에 답변을 한 횟수인 답변 수; 및A number of answers, the number of times the user has answered a question associated with the category; And 상기 사용자가 상기 카테고리와 연관된 질문에 한 답변이 상기 질문의 질문자에 의하여 채택된 횟수인 답변 채택 수Answer adoption count, the number of times the user has answered the question associated with the category by the questioner of the question 를 포함하는 것을 특징으로 하는 질문 답변 제공 시스템.Question answer providing system comprising a. 제19항에 있어서,The method of claim 19, 상기 전문가 등급 결정부는 상기 포인트가 소정의 기준 값 이상인 경우, 또는 상기 포인트와 상기 카테고리에 대응하는 다른 사용자와 연관된 포인트와 비교하여 상기 사용자가 소정의 순위에 해당하는 경우, 상기 사용자를 상기 카테고리의 전문가로 결정하는 것을 특징으로 하는 질문 답변 제공 시스템.The expert rating determiner determines the user as an expert in the category when the point is equal to or greater than a predetermined reference value or when the user corresponds to a predetermined rank by comparing the point with a point associated with another user corresponding to the category. Question answer providing system, characterized in that determined by. 제19항에 있어서,The method of claim 19, 상기 카테고리 별 상기 전문가 등급에 대응하여 하나 이상의 캐릭터 이미지를 저장하기 위한 캐릭터 데이터베이스; 및A character database for storing one or more character images corresponding to the expert level for each category; And 상기 캐릭터 이미지를 상기 사용자 및 상기 카테고리와 연관하여 표시하기 위한 표시부A display unit for displaying the character image in association with the user and the category 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 질문 답변 제공 시스템.Question answer providing system, characterized in that it further comprises.
KR1020030023078A 2003-04-11 2003-04-11 A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method KR100553943B1 (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020030023078A KR100553943B1 (en) 2003-04-11 2003-04-11 A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method
JP2006500671A JP4335251B2 (en) 2003-04-11 2004-04-08 Online expert selection methods and systems
PCT/KR2004/000820 WO2004090776A1 (en) 2003-04-11 2004-04-08 A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020030023078A KR100553943B1 (en) 2003-04-11 2003-04-11 A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020040003115A Division KR20040089461A (en) 2004-01-15 2004-01-15 A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20030036500A true KR20030036500A (en) 2003-05-09
KR100553943B1 KR100553943B1 (en) 2006-02-24

Family

ID=29579283

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020030023078A KR100553943B1 (en) 2003-04-11 2003-04-11 A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP4335251B2 (en)
KR (1) KR100553943B1 (en)
WO (1) WO2004090776A1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004102413A1 (en) * 2003-05-13 2004-11-25 Nhn Corporation Method for providing answer for question on the internet
KR100739348B1 (en) * 2006-03-06 2007-07-16 엔에이치엔(주) Method for computing index of expert classified by keyword and system for executing the method
US11159588B2 (en) 2010-12-31 2021-10-26 Quora, Inc. Methods and systems for soliciting an answer to a question

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8751327B2 (en) 2006-03-20 2014-06-10 Amazon Technologies, Inc. Facilitating content generation via messaging system interactions
US8930282B2 (en) 2006-03-20 2015-01-06 Amazon Technologies, Inc. Content generation revenue sharing
JP5292336B2 (en) * 2010-02-19 2013-09-18 日本電信電話株式会社 Knowledge amount estimation device, knowledge amount estimation method, and knowledge amount estimation program for each field of search system users
JP5356286B2 (en) * 2010-03-09 2013-12-04 日本電信電話株式会社 Question recommendation device, method and program
TW201135494A (en) * 2010-04-13 2011-10-16 Fundation Digital Entertainment Co Ltd Method for analyzing, matching and delivering questions of online game
JP5556711B2 (en) 2011-03-18 2014-07-23 富士通株式会社 Category classification processing apparatus, category classification processing method, category classification processing program recording medium, category classification processing system
US8904502B1 (en) 2011-04-04 2014-12-02 Niels T. Koizumi Systems and methods for rating organizations using user defined password gates
US20130066693A1 (en) * 2011-09-14 2013-03-14 Microsoft Corporation Crowd-sourced question and answering
US20160283948A1 (en) * 2013-10-29 2016-09-29 Hewlett Packard Enterprise Development Lp End user trend identification to identify information gaps
JP6785536B2 (en) * 2015-03-31 2020-11-18 Mrt株式会社 Information processing equipment and methods, and programs
WO2019035183A1 (en) * 2017-08-15 2019-02-21 株式会社Maxele Awards management device, awards management system, and awards management method
JP6351885B1 (en) * 2017-08-15 2018-07-04 和豊 渡邊 Privilege management system, privilege management device, and privilege management method
KR101891489B1 (en) * 2017-11-03 2018-08-24 주식회사 머니브레인 Method, computer device and computer readable recording medium for providing natural language conversation by timely providing a interjection response
CN108305057B (en) * 2018-01-22 2021-01-15 平安科技(深圳)有限公司 Device and method for issuing electronic red packet and computer readable storage medium

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010028733A (en) * 1999-09-22 2001-04-06 최태영 System for Receiving Queries and Providing Answers thereto
KR20010103934A (en) * 2000-05-12 2001-11-24 이종구 System for network-based question and response service having a function of search
JP2002230341A (en) * 2001-02-06 2002-08-16 Ntt Docomo Inc Device and method for intermediation

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004102413A1 (en) * 2003-05-13 2004-11-25 Nhn Corporation Method for providing answer for question on the internet
JP2010073217A (en) * 2003-05-13 2010-04-02 Nhn Corp Question and answer service method
KR100739348B1 (en) * 2006-03-06 2007-07-16 엔에이치엔(주) Method for computing index of expert classified by keyword and system for executing the method
WO2007102657A1 (en) * 2006-03-06 2007-09-13 Nhn Corporation Method for computing index of expert classified by keyword and system for executing the method
US9171309B2 (en) 2006-03-06 2015-10-27 Nhn Corporation Method and system for rating expert classified by keyword
US11159588B2 (en) 2010-12-31 2021-10-26 Quora, Inc. Methods and systems for soliciting an answer to a question
US11516264B2 (en) 2010-12-31 2022-11-29 Quora, Inc. Methods and systems for soliciting an answer to a question

Also Published As

Publication number Publication date
KR100553943B1 (en) 2006-02-24
JP2006524370A (en) 2006-10-26
WO2004090776A1 (en) 2004-10-21
JP4335251B2 (en) 2009-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100553943B1 (en) A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method
US11449785B2 (en) Method and system for artificial intelligence learning using messaging service and method and system for relaying answer using artificial intelligence
US7162432B2 (en) System and method for using psychological significance pattern information for matching with target information
US9563720B2 (en) Matching users of a network based on profile data
US7478110B2 (en) Game-powered search engine
WO2016027714A1 (en) Question sentence generation device and computer program
JP2009545076A (en) Method, system and computer readable storage for podcasting and video training in an information retrieval system
Pearson Sources on social media: Information context collapse and volume of content as predictors of source blindness
JP7183600B2 (en) Information processing device, system, method and program
Guasch et al. Effects of the degree of meaning similarity on cross-language semantic priming in highly proficient bilinguals
US11934977B2 (en) Dynamic and continuous onboarding of service providers in an online expert marketplace
Brooks et al. Conceptual modelling and the project process in real simulation projects: a survey of simulation modellers
JP2011227767A (en) Information processor and information processing method
Li et al. Crowdsourced top-k queries by pairwise preference judgments with confidence and budget control
JP5108296B2 (en) Knowledge search device, point update method, and point update program
KR20030040273A (en) Method and system for matching questioner and answerer
JP4891706B2 (en) Personal knowledge disclosure device
Gerhart Generalizing stopping rule research: Development of scales
KR20040089461A (en) A method for determining a specialist in a field on-line and a system for enabling the method
Holz et al. Multiple criteria decision making: facilitating a learning environment
JP2005346171A (en) Recruitment information provision system
JP2002108923A (en) Contents providing method and contents
Denvir What is the net worth? Young people, civil justice and the Internet
US20230090695A1 (en) Systems and methods for the generation and analysis of a user experience score
KR20050103997A (en) Method for managing on-line knowledge community and system for enabling the method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
A107 Divisional application of patent
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
J201 Request for trial against refusal decision
B601 Maintenance of original decision after re-examination before a trial
J301 Trial decision

Free format text: TRIAL DECISION FOR APPEAL AGAINST DECISION TO DECLINE REFUSAL REQUESTED 20040721

Effective date: 20051027

S901 Examination by remand of revocation
E902 Notification of reason for refusal
GRNO Decision to grant (after opposition)
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130111

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131231

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141230

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151223

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170117

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180102

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190102

Year of fee payment: 14

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200102

Year of fee payment: 15