KR20110023669A - Goree system - Google Patents

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KR20110023669A
KR20110023669A KR1020090082249A KR20090082249A KR20110023669A KR 20110023669 A KR20110023669 A KR 20110023669A KR 1020090082249 A KR1020090082249 A KR 1020090082249A KR 20090082249 A KR20090082249 A KR 20090082249A KR 20110023669 A KR20110023669 A KR 20110023669A
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조한결
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조한결
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Abstract

PURPOSE: A system for supplying member information is provided to easily analyze website member information and form personal network by simplifying a method in which members are connected. CONSTITUTION: A database maintains member information which a user directly inputs on a website. A business type DB, which is associated with each business type, previously programs about a relation business type. The business type DB automatically generates a business type. Members in the business type DB are arranged in an ascending order of a complementary index.

Description

웹 사이트 회원정보 및 웹에서 회원이 자주 쓰는 단어를 분석하여, 공통점 및 상호협력과 보완을 할 수 있는 회원들 간의 인물정보를 제공하고 서로 연결되는 수단을 제공하는 시스템{Goree System}System that analyzes website member information and words frequently used by members on the web to provide people's information among members who can have commonalities and mutual cooperation and complementation, and provide a means to connect with each other {Goree System}

본 발명은 웹 사이트 회원정보 및 웹에서 회원이 자주 쓰는 단어를 분석하여, 공통점 및 상호협력과 보완 할 수 있는 회원들 간의 인물정보를 제공하고 서로 연결되는 수단을 제공하는 시스템에 관한 것이다. 더욱 자세하게는 사용자가 자신의 회원정보에 입력한 업종을 기준으로 해당 업종에 연관되거나 상호협력 및 보완 할 수 있는 회원들을 분류하고 자동으로 연관되는 회원들 간의 상호협력 및 보완 정도를 수치로 나타내며, 이를 '상호보완지수'라고 표시한다. 다음으로 사용자가 웹 사이트에서 자주 사용하는 단어를 공통으로 사용하는 다른 회원들을 분류하여 공통된 단어가 많을수록 높은 공통지수(%)를 수치로 나타낸 후, 위의 상호보완지수와 합산하여 최종 상호보완지수(%) 및 막대그래프를 보여주므로, 한 눈에 사용자가 자신과 연관이 많은 다른 회원들을 확인 할 수 있고, 이 단계에서 사용자가 원하는 다른 회원을 선택하면, 선택된 회원의 구체적인 정보가 보이고 정보 확인 후, 해당 회원에게 연결되는 다양한 수단을 제공하는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system that analyzes website member information and words frequently used by members on the web to provide commonality, mutual cooperation and complementary person information between members, and a means for connecting each other. In more detail, based on the type of business entered by the user in his / her membership information, the members can be classified into members that can be related to, or cooperated with, and supplemented. 'Mutual complementary index' is indicated. Next, classify other members who commonly use the words that users frequently use on the website.The more common words, the higher the common index (%) is displayed as a numerical value, and the sum of the complementary indexes above is added to the final complementary index ( %) And the bar graph, so that at a glance, the user can identify other members who are highly related to him, and when the user selects another member he wants at this stage, the detailed information of the selected member is shown, and after checking the information, The present invention relates to a system that provides various means for connecting to a member.

[문헌1] 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS), 위키백과(on-line), 2009.6.9 (검색일 : 2009. 7. 23)[Document 1] Social Network Service (SNS), Wikipedia (on-line), 2009.6.9 (search date: July 23, 2009)

[문헌2] 인터넷 검색엔진을 이용한 커스터마이징 분류 사전 구성 시스템 및 방법 (System of making customizing classification dictionaryusing internet search engine and method thereof), 공개특허 10-2004-0041256, 공개일자 2004.5.17[Document 2] System of making customizing classification dictionary using internet search engine and method etc., Publication 10-2004-0041256, Publication date 2004.5.17

본 발명은 목적은 종래의 SNS (Social Networks Service)는 단순히 사용자가 입력한 프로필의 정보를 별도의 노력을 들여서 개별적으로 확인해야 하고, 또 연결을 원하는 회원에게 연결 요청을 할 경우, 상대회원도 동일하게 연결을 요청한 회원의 데이터를 별도의 노력을 들여서 확인해야 하는 문제점이 있었다. 뿐만 아니라 연결요청의 수단이 이메일(E-mail), 쪽지 등으로 한정되어 있으며, 이메일(E-mail) 또는 쪽지 발송 시에도 번거롭게 이메일(E-mail) 서비스나 쪽지 서비스가 가능한 웹 페이지를 개별적으로 찾아서 작성하는 번거로움이 있었다.The object of the present invention is that the conventional SNS (Social Networks Service) simply need to separately check the information of the profile input by the user with a separate effort, and if the other member wants to connect, the other member is also the same There was a problem that the data of the member who requested the connection to make a connection should be checked with a separate effort. In addition, the means of connection request is limited to e-mails and messages, and web pages that can be used for e-mail services or messages are cumbersome even when sending e-mails or messages. There was a hassle to find and write.

본 발명은 상기와 같은 종래의 SNS(Social Networks Service)의 문제점을 해결하는데 있어서 사용자가 직접 입력한 회원정보의 업종 정보를 기준으로, 해당 업종에 연관된 유사 업종과 상호협력 및 보완관계의 업종들을 미리 프로그래밍 하여 자동으로 해당 업종에 대해 연관된 업종이 생성되는 '업종별 연관된 업종 데이터베 이스'를 만들고, 이를 통해서 상호보완지수('%'로 표기)를 산출한다. 그리고 회원정보 데이터에 대한 색인을 데이터베이스에 유지하는 단계, 해당 회원이 웹 사이트에서 가장 많이 사용하는 단어를 색인으로 분류하는 단계를 거쳐 가장 많은 색인이 일치되는 회원들을 자동 분류하여, 이 결과를 해당 사용자가 웹 사이트 접속 시 상호보완지수(%)와 막대그래프로 보여줌으로서, 빠른 시간 내에 자신과 연결될 확률이 높은 다른 회원들을 판단 할 수 있다. 그리고 자신과 연결될 다른 회원의 이름이나 아이디(ID), 막대그래프 위에 마우스 화살표를 올리는 것만으로, 이 회원과 연결될 여러가지 수단을 간단하게 제공하므로, 기존의 복잡하고 번거로운 단계를 최소화한다.The present invention is based on the industry information of the member information directly input by the user in solving the problems of the conventional Social Networks Service (SNS), the similar industries associated with the industry in advance and the industries of mutual cooperation and complementary relationship in advance The program creates a 'related industry database by industry', which automatically generates related industries for the industry, and calculates the complementary index (expressed as '%') through this. Maintaining an index of member information data in the database, and classifying the most frequently used words on the web site into the index, and automatically classifying the members with the most indexes and matching the result to the corresponding user. By displaying the complementary index (%) and histogram when accessing the web site, you can quickly determine other members who are more likely to connect with you. And by simply hovering the mouse arrow over the name, ID, and bar graph of another member to be connected to, it provides simple means to connect with this member, minimizing the complicated and cumbersome steps.

본 발명에 따르면, 종래의 SNS(Social Networks Service)에서 사용자와 상호협력 및 보완할 수 있는 다른 회원을 찾는 단계를 획기적으로 단축할 수 있으므로 많은 시간과 노력을 절약할 수 있다,According to the present invention, it is possible to drastically shorten the step of finding another member that can cooperate and complement with the user in the conventional SNS (Social Networks Service) can save a lot of time and effort,

본 발명에 따르면, 종래에 연결되는 방식이 번거롭고 불편한 단계를 간소화시킴으로서 보다 많은 회원들에게 연결하려는 시도횟수가 늘어나므로 더 많은 사용자간 인맥 형성이 가능하게하는 효과가 있다.According to the present invention, the number of attempts to connect to more members by increasing the number of attempts to connect to more members by simplifying the cumbersome and inconvenient steps of the conventional method has the effect of enabling the formation of more connections between users.

본 발명에 따르면, 더 많은 인맥형성을 원하는 사용자에게 유료 회원등록을 할 경우 보다 높은 상호보완지수('%'로 표기) 및 무료회원과 다른 막대그래프의 고급효과를 넣음으로서 서비스 제공업체에서 부가 수입을 창출 할 수 있다.According to the present invention, the additional income from the service provider by adding a higher complementary index (indicated by '%') and free members and other bar graphs when a paid member registration to a user who wants more network formation Can create.

..

상기의 목적을 달성하기 위해서는 먼저 웹 사이트에서 사용자가 자신의 정보를 입력한 항목 중 '업종'정보를 기준으로, 해당 업종에 연관된 유사 업종과 상호협력 및 보완관계의 업종들을 미리 프로그래밍 하여 자동으로 해당 업종에 대해 연관된 업종이 생성되는 '업종별 연관된 업종 데이터베이스'를 만들고, 이를 통해서 상호보완지수(%로 표기)를 계산할 수 있도록 한다. 다음으로 사용자의 회원정보 중 중요항목에 대한 색인을 데이터베이스에 유지하는 단계, 그 다음으로 해당 회원이 웹 사이트에서 가장 많이 사용하는 단어를 색인으로 분류하는 단계를 거쳐 가장 많은 색인이 일치되는 회원들을 자동 분류하고, 색인이 가장 많이 일치하는 회원부터 일치하는 색인이 낮은 순서대로 순위를 정해서 보여준다. 이 후에, 해당 사용자가 다시 웹 사이트 접속 시 이 결과를 상호 보완 지수(%)와 막대그래프로 보여준다. 이 때, 막대그래프를 나타내는 선정기준은 지역/학교/관심/나이로 항목을 구분하며 일치하는 다른 회원의 아이디(ID), 닉네임이 같이 표시된다. 다음으로, 사용자가 연결을 원하는 다른 회원의 아이디(ID)나 닉네임 또는 막대그래프 위에 마우스 화살표를 올리는 동작만으로 이 회원과 연결할 수 있는 다양한 연결 수단들을 쉽고 간편하게 제공한다. 다양한 연결수단 중 사용자가 원하는 연결 수단을 선택하면 해당 연결 수단관련 웹 페이지가 즉시 생성되어 연결 절차를 진행하게 된다.In order to achieve the above object, first, the user inputs his or her information on the website, and based on the 'industry' information, the similar businesses related to the industry and mutually cooperative and complementary industries are programmed in advance. Create a 'business related industry database by industry' where relevant business is created for the business type, and use it to calculate the complementary index (in%). The next step is to maintain an index of important items in the user's membership information in the database, then classify the most frequently used words on the web site into the index, and then automatically select the members with the most index matches. It sorts and ranks the members with the most indexes in descending order. After that, when the user accesses the website again, the results are displayed as a complementary index (%) and a bar graph. At this time, the selection criteria representing the bar graph are divided into regions / schools / interests / ages, and IDs and nicknames of other members are displayed together. Next, the user simply and easily provides a variety of connection means that can be connected to this member by simply hovering the mouse arrow on another member's ID (ID) or nickname or bar graph. If the user selects a desired connection means among various connection means, a web page related to the connection means is immediately generated to proceed with the connection procedure.

..

Claims (7)

웹 사이트에 사용자가 직접 입력한 회원정보를 유지하는 데이터베이스;A database for maintaining member information directly input by a user on a website; 청구항 1에 있어서 회원정보 중 업종에 연관된 유사업종과 상호협력 및 보완관계의 업종들을 미리 프로그래밍 하여 자동으로 해당 업종에 대해 연관된 업종이 생성되는 '업종별 연관된 업종 데이터베이스';The method of claim 1, wherein the industry associated with the industry in the member information of the industry associated with the industry and mutually cooperative and complementary relations in advance to program the associated industry for the industry is automatically generated 'related industry database by industry'; 청구항 2에 있어서 '업종별 연관된 업종 데이터베이스'로 처리된 전체 회원 중 상호보완지수('%'로 표기)가 높은 순서대로 회원들을 정렬하여 웹 사이트에 표시.The method of claim 2, wherein the members are arranged on the website in order of increasing complementary index (denoted as '%') among all the members treated with the 'business associated with the related industry database'. 웹 사이트에서 사용자가 많이 쓰는 단어를 색인으로 분류 및 등록되는 자동 등록 시스템;An automatic registration system that sorts and registers words frequently used by a user in a website; 청구항 4에 있어서 자동 등록 시스템은 전체 회원들이 웹 사이트에서 가장 많이 쓰는 색인을 순서대로 정렬하고, 각각의 웹 사이트 사용자들 중 공통되는 색인을 사용하는 사용자들을 자동으로 분류하여, 공통 색인을 많이 사용하는 순서대로 데이터를 처리.The system according to claim 4, wherein the automatic registration system sorts the most used indexes on the website in order, and automatically classifies the users using the common index among the users of each website, thereby using the common index. Process the data in order. 청구항 3과 청구항 5에 있어서 '업종별 연관된 업종 데이터베이스'의 결과와 공통 색인을 많이 사용하는 회원들을 순서대로 데이터 처리한 결과를 종합하여, 상호보완지수(%로 표기)와 막대그래프를 웹 페이지로 보여주는 단계.According to claim 3 and 5, the results of data processing of the results of the 'related industry database by industry' and the members who use the common index in order are combined to display the complementary index (in%) and a bar graph on a web page. step. 청구항 6에 있어서 상기 상호보완지수(%로 표기)와 막대그래프로 보여주는 웹 페이지에서 다른 회원의 아이디(ID)와 닉네임 그리고 막대그래프 위에 마우스 화살표를 올리는 행위만으로 자동으로 쪽지보내기/제휴하기/메신저/모임초대/친구초대 등 회원 간 연결할 수 있는 다양한 기능 창을 생성하는 단계.The method of claim 6, the message is automatically sent / affiliated / messenger / by simply hovering the mouse arrow on the ID and nickname of the other member and the bar graph on the web page shown in the complementary index (%) and the bar graph Steps to create various function windows that can be connected between members, such as meeting invites / friend invites.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140037770A (en) 2012-09-19 2014-03-27 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 Apparatus for suppressing frame generation, coating apparatus, and coating method

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KR20140037770A (en) 2012-09-19 2014-03-27 도쿄엘렉트론가부시키가이샤 Apparatus for suppressing frame generation, coating apparatus, and coating method

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