KR20110127029A - 사용자 사용 언어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법 - Google Patents

사용자 사용 언어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20110127029A
KR20110127029A KR1020100046641A KR20100046641A KR20110127029A KR 20110127029 A KR20110127029 A KR 20110127029A KR 1020100046641 A KR1020100046641 A KR 1020100046641A KR 20100046641 A KR20100046641 A KR 20100046641A KR 20110127029 A KR20110127029 A KR 20110127029A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
emotional
state
subjective
verb
Prior art date
Application number
KR1020100046641A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101148164B1 (ko
Inventor
권오병
Original Assignee
경희대학교 산학협력단
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 경희대학교 산학협력단 filed Critical 경희대학교 산학협력단
Priority to KR1020100046641A priority Critical patent/KR101148164B1/ko
Publication of KR20110127029A publication Critical patent/KR20110127029A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101148164B1 publication Critical patent/KR101148164B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06Q50/60—

Abstract

본 발명은 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자의 사용 언어를 파싱하여 사용자의 감정 동사 또는 감정 부사를 판단하고, 판단한 사용자 감정 동사 또는 감정 부사로부터 사용자의 주관적 웰빙상태를 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 사용자의 사용 언어를 이용하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단함으로써, 용이하고 편리하게 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단할 수 있다. 또한 본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 사용자의 사용언어로부터 실시간으로 사용자의 주관적 웰빙값을 계산함으로써, 정확하게 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단할 수 있다.

Description

사용자 사용 언어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법{Method for estimating degree of subjective well-being based on language of user}
본 발명은 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 사용자의 사용 언어를 분석하여 사용자의 사용 언어 중 사용자의 감정 동사 또는 감정 부사를 판단하고, 판단한 사용자 감정 동사 또는 감정 부사로부터 사용자의 주관적 웰빙상태를 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 방법에 관한 것이다.
사용자에게 가치있는 서비스란 서비스를 통해서 사용자의 만족도가 증가하는 것이지만 궁극적으로 사용자의 행복 내지는 웰빙 상태를 유지 혹은 증진시켜주는 것이다. 동일한 서비스라도 사용자가 느끼는 서비스에 대한 만족도는 사용자마다 차이나는 것이어서, 서비스를 통해 느끼는 사용자의 웰빙 상태란 주관적이고 인지적인 요소로 받아들여지므로 주관적 웰빙 (Subjectiuve Well-Being, SWB)으로 호칭된다. 만약 가치 있는 서비스가 사용자의 주관적 웰빙 상태를 증진시키는 것이라면 성공적인 서비스 제공을 위해서 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하는 것이 매우 중요하다.
종래 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하기 위해 심리학에서 가장 보편적으로 사용되는 방법 중 하나는 자가 측정 방법(self-report measure)이다. 자가 측정 방법은 사용자의 주관적 웰빙 상태와 관련된 여러 항목에 대해 사용자 스스로 답변하게 한 후, 각 항목들로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정한다. 그러나 자가 측정 방법은 사용자에게 실시간으로 상황인식 서비스를 제공하기에 다음과 같은 문제점이 있다.
첫째, 자가 측정 방법은 사용자의 삶 전체에 걸친 웰빙 상태를 측정하는 것이므로 실시간으로 변화하는 개별적인 사용자 상황에 적용하기 곤란하다. 둘째, 개별적인 사용자 상황에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태는 시간에 종속적이므로 정확한 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하기 위해서는 일정 시간 간격으로 변화하는 사용자의 주관적 웰빙 상태를 종합하여야 하는데, 자가 측정 방법으로는 일정 시간 간격으로 변화하는 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하기 불편하다는 문제점을 가진다. 즉, 자가 측정 방법은 설문지 형식이기 때문에 일정 시간 간격으로 사용자의 주관적 웰빙 상태를 파악하기 위해 매 번마다 수십 개의 항목에 대해서 답변을 해야지만 정확한 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정할 수 있다는 불편함이 있다.
한편 종래 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하기 위한 다른 방법 중 하나는 의학적인 방법이 사용되고 있다. 의학적인 방법은 사용자의 얼굴 안색, 혀의 색깔, 심장 박동과 같은 신체 정보를 센서들을 통해 감지하고, 감지한 사용자의 신체 정보로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하는 것이다. 그러나 의학적인 방법은 사용자의 신체 정보를 감지하기 위하여 사용자의 몸에 항상 센서들을 부착하고 있어야 하기 때문에 일상적인 생활속에서 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하기 곤란하다는 문제점을 가진다.
본 발명은 위에서 언급한 종래 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법이 가지는 문제점을 극복하기 위한 것으로 본 발명이 이루고자 하는 목적은 사용자의 사용 언어로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 사용자의 사용 언어 중 감정 동사와 감정 부사로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 정확하게 측정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 사용자의 사용 언어로부터 사용자의 주관적 웰빙값을 계산하고 계산한 사용자의 주관적 웰빙값으로부터 실시간으로 사용자의 주관적 웰빙 상태를 측정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법은 사용자가 사용하는 단어를 파싱하는 단계와, 파싱한 단어와 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정 단어를 비교하여 파싱한 단어 중 사용자의 감정 상태를 나타내는 감정 동사를 검색하는 단계와, 파싱한 단어 중 사용자의 감정 상태를 나타내는 감정 동사의 감정 레벨을 판단하는 단계와, 판단한 감정 동사의 감정 레벨에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙값을 계산하는 단계를 포함한다.
바람직하게 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법은 파싱한 단어와 감정 부사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정부사를 비교하여 파싱한 단어 중 감정 부사를 검색하는 단계와, 파싱한 단어 중 감정 부사의 감정 레벨을 판단하는 단계를 더 포함하며, 여기서 사용자의 주관적 웰빙값은 감정 동사와 감정 부사에 기초하여 판단되는 것을 특징으로 한다.
사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법은 사용자의 생활 수준, 취업 상태, 나이 중 적어도 어느 하나의 사용자 정보를 판단하는 단계를 더 포함하며, 여기서 사용자의 주관적 웰빙값은 감정 동사, 감정 부사 및 사용자 정보에 기초하여 판단되는 것을 특징으로 한다.
사용자의 감정 상태는 부정적인 감정 상태를 기준으로 하며, 감정 동사와 감정 부사는 각각 계층화된 레벨로 그룹화되어 있는 것을 특징으로 한다.
사용자의 주관적 웰빙 상태는 사용자의 웰빙값의 증감에 의해 판단되거나 주기적으로 반복하여 측정한 사용자의 주관적 웰빙값의 평균값으로부터 판단되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 종래 방법과 비교하여 다음과 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 사용자의 사용 언어를 이용하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단함으로써, 용이하고 편리하게 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단할 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 사용자가 사용하는 감정 동사와 감정 부사를 계층화 레벨화된 감정동사 및 감정 부사 데이터베이스와 비교하여 사용자의 주관적 웰빙값을 계산함으로써, 정확하게 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단할 수 있다.
셋째, 본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 사용자의 사용언어로부터 실시간으로 사용자의 주관적 웰빙값을 계산함으로써, 시간에 종속하여 변화하는 사용자의 주관적 웰빙 상태를 정확하게 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 장치를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정 동사와 감정 레벨의 일 예를 도시하고 있다.
도 6은 감정 부사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정 부사와 정도 레벨의 일 예를 도시하고 있다.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 장치를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참고로 살펴보면, 사용 언어 획득부(10)는 사용자가 사용하는 언어를 획득하는 수단으로, 음성 통화를 통해 사용자 사용 언어를 획득하는 경우 마이크가 사용될 수 있으며, 채팅 또는 이메일과 같이 텍스트 형식으로 사용자 사용 언어를 획득하는 경우 사용자가 송신하고자 하는 텍스트 데이터를 입력하기 위한 사용자 인터페이스가 사용될 수 있다. 바람직하게 사용 언어 획득부(10)는 사용자가 사용하는 사용자 단말기에 배치되어 있는 것을 특징으로 하며, 여기서 사용자 단말기란 핸드폰, PDA, 개인용 컴퓨터 등과 같이 사용자가 상대방과 문자 또는 음성을 송수신할 수 있는 통신 단말기를 의미한다.
단어 분석부(20)는 획득한 사용자 사용 단어를 분석하여 사용자 사용 언어 중 의미 단어를 분류한다. 음성 통화를 통해 사용자 사용 언어를 획득하는 경우, 단어 분석부(20)는 사용 언어 획득부(10)를 통해 입력되는 아날로그의 사용자 음성 신호를 디지털로 변환하고 변환한 디지털 음성 신호에서 휴지 구간을 판단한다. 판단한 휴지 구간에 기초하여 사용자 사용 언어 중 의미 단어를 분류한다. 한편, 텍스트 형식으로 사용자 사용 언어를 획득하는 경우, 일렬의 문자열에서 띄어쓰기에 기초하여 사용자 사용 언어 중 의미 단어를 분류한다.
감정 동사 검색부(30)는 분류한 의미 단어를 감정 동사 데이터베이스(40)와 비교하여 분류한 의미 단어에서 감정 동사를 검색하며, 감정 부사 검색부(50)는 분류한 의미 단어를 감정 부사 데이터베이스(60)와 비교하여 분류한 의미 단어에서 감정 부사를 검색한다. 바람직하게, 감정 동사 검색부(30)와 감정 부사 검색부(50)는 일체로 제작될 수 있으며, 감정 동사 데이터베이스(40)와 감정 부사 데이터베이스(60)는 일체로 제작될 수 있다. 감정 동사 검색부(30)와 감정 부사 검색부(50)가 일체로 제작되고 감정 동사 데이터베이스(40)와 감정 부사 데이터베이스(60)가 각각 일체로 제작되는 경우, 분류한 의미 단어를 동시에 감정 동사 데이터베이스(40)와 감정 부사 데이터베이스(60)와 비교하여 분류한 의미 단어 중 감정 동사와 감정 부사를 함께 검색한다.
여기서 감정 동사란 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하기 위해 필요한 사용자의 감정 상태를 나타내는 동사를 의미하며, 감정 부사란 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하기 위해 필요한 사용자의 감정 정도를 나타내는 부사를 의미한다. 예를 들어, 감정 동사는 사용자의 긍정적인 감정 상태 또는 사용자의 부정적인 감정 상태를 나타내는 동사를 의미하며, 감정 부사는 사용자의 긍정적인 감정의 정도를 나타내는 부사 또는 사용자의 부정적인 감정의 정도를 나타내는 부사를 의미한다.
웰빙값 계산부(70)는 검색한 감정 동사의 감정 레벨과 검색한 감정 부사의 정도 레벨 및 사용자 정보 데이터베이스(80)에 저장되어 있는 사용자 정보에 기초하여 현재 상태의 사용자 주관적 웰빙값을 계산한다. 웰빙 상태 판단부(90)는 계산한 사용자 주관적 웰빙값으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단한다. 바람직하게, 웰빙 상태 판단부(90)는 일정 시간 간격으로 주기적으로 계산한 사용자 주관적 웰빙값의 평균값에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하거나 일정 시간 간격으로 계산한 사용자 주관적 웰빙값의 증감값에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자가 사용하는 언어를 획득하고(S1) 획득한 사용자의 사용 언어를 분석하여 사용자 사용 단어를 의미 단어로 분류한다(S3).
사용자 사용 단어 중 의미 단어를 감정 동사 데이터베이스와 비교하여 사용자 사용 단어 중 감정 동사 데이터베이스에 존재하는 감정 동사를 검색한다(S5). 음성 통화시 입력되는 사용자 사용 언어로부터 분류한 의미 단어로부터 감정 동사를 검색하는 경우, 휴지구간 단위로 구분된 음성 신호의 특징 벡터를 추출하고 추출한 특징 벡터를 N개의 코드 벡터와 비교하여 가장 근접한 코드 벡터 값으로 양자화한다. 양자화한 음성 신호의 특징 벡터들과 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 있는 기준 패턴의 유사도를 측정하여 기준 패턴과 일치하는 음성 신호를 감정 동사 데이터베이스에 존재하는 감정 단어로 검색한다. 양자화된 입력 음성 신호의 특징 벡터들과 생성된 기준 패턴의 유사도를 측정하기 위하여, 동적 프로그래밍(Dynamic)을 이용한 패턴 정합(Pattern Matching) 방식, 히든 마르코드 모델(Hiddern Markov Model, HMM)과 같은 통계적인 모델링 방법을 이용한 패턴 정합 방식, 인간 두뇌의 패턴 정합 능력을 적용하여 패턴 정합을 수행하는 신경 회로망(Neutral Network) 방식, 사람들이 음성에서 배운 규칙을 기계에 적용하여 패턴 정합을 수행하는 지식기반 시스템(Knowledge Based System) 방식 등이 사용되며, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 다양한 패턴 정합 방식이 사용될 수 있다.
한편, 문자 채팅 또는 이메일과 같이 텍스트 형식으로 입력되는 사용자 사용 언어로부터 분류한 의미 단어로부터 감정 동사를 검색하는 경우, 띄어쓰기에 기초하여 분류한 의미 단어를 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 있는 의미 단어들과 비교하여 분류한 의미 단어 중 감정 동사 데이터베이스에 존재하는 감정 동사를 검색한다.
사용자 사용 언어로부터 분류한 의미 단어로부터 감정 동사를 검색한 경우, 검색한 감정 동사의 감정 레벨을 판단한다(S7). 바람직하게, 감정 동사 데이터베이스에는 각 감정 동사에 해당하는 감정 레벨이 저장되어 있다. 각 감정 동사의 감정 레벨은 각 감정 동사의 감정 크기에 따라 개별적으로 설정되거나 감정 크기를 상/중/하로 구분하여 그룹으로 레벨 값이 설정될 수 있다.
검색한 감정 동사의 감정 레벨에 기초하여 아래의 수학식(1)과 같이 사용자의 주관적 웰빙값(DoWB)을 계산하고(S8), 계산한 사용자의 주관적 웰빙값으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태(SoWB)를 판단한다(S9).
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서 v1, v2, v3...는 각각 일정 시간 간격 동안 획득한 사용자 사용 언어에서 검색한 감정 동사의 감정 레벨이며, f1(v) 함수는 검색한 감정 동사의 감정 레벨의 평균값을 의미한다.
바람직하게, 일정 시간 간격으로 주기적으로 계산한 사용자의 주관적 웰빙값의 평균값으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하거나 일정 시간 간격으로 계산한 사용자의 주관적 웰빙값의 증감에 따라 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참고로 설명하는 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 정확한 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하기 위해 사용자 사용 언어 중 감정 동사와 감정 부사에 기초하여 판단한다. 이하 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법의 설명 중 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법 설명과 반복되는 부분은 생략한다.
도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자가 사용하는 언어를 획득하고(S11) 획득한 사용자의 사용 언어를 분석하여 사용자 사용 단어를 의미 단어로 분류한다(S12). 사용자 사용 단어 중 의미 단어를 감정 동사 데이터베이스와 비교하여 사용자 사용 단어 중 감정 동사 데이터베이스에 존재하는 감정 동사를 검색하고(S13), 검색한 감정 동사의 감정 레벨을 판단한다(S14).
한편, 사용자 사용 단어 중 의미 단어를 감정 부사 데이터베이스와 비교하여 사용자 사용 단어 중 감정 부사 데이터베이스에 존재하는 감정 부사를 검색하고(S15), 검색한 감정 부사의 정도 레벨을 판단한다(S16). 바람직하게, 감정 부사 데이터베이스에는 각 감정 부사에 해당하는 정도 레벨이 저장되어 있다. 각 감정 부사의 정도 레벨은 각 감정 부사의 정도에 따라 개별적으로 설정되거나 상/중/하로 구분하여 그룹으로 레벨 값이 설정될 수 있다. 감정 부사를 검색하는 단계와 감정 부사의 정도 레벨을 판단하는 단계는 감정 동사를 검색하는 단계와 감정 동사의 감정 레벨을 판단하는 단계와 동일한 방식으로 이루어지며 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
검색한 감정 동사의 감정 레벨과 감정 부사의 정도 레벨에 기초하여 아래의 수학식(2)과 같이 사용자의 주관적 웰빙값(DoWB)을 계산하고(S18), 계산한 사용자의 주관적 웰빙값으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단한다(S19).
[수학식 2]
Figure pat00002
여기서 a1, a2, a3,...는 일정 시간 간격 동안 획득한 사용자 사용 언어에서 검색한 감정 동사를 수식하는 감정 부사의 정도 레벨 값이며 f2(a, f1(v)) 함수는 검색한 감정 동사와 감정 부사의 곱의 평균값을 의미한다. 검색한 감정 동사를 수식하는 감정 부사가 존재하지 않는 경우 감정 부사의 정도 레벨 값은 1로 설정한다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참고로 설명하는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법은 보다 정확한 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하기 위해 사용자 사용 언어 중 감정 동사와 감정 부사뿐만 아니라 사용자 정보에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단한다. 이하 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법의 설명 중 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예 또는 다른 실시예에 따른 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 방법 설명과 반복되는 부분은 생략한다.
도 4를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자가 사용하는 언어를 획득하고(S21) 획득한 사용자의 사용 언어를 분석하여 사용자 사용 단어를 의미 단어로 분류한다(S22). 사용자 사용 단어 중 의미 단어를 감정 동사 데이터베이스와 비교하여 사용자 사용 단어 중 감정 동사 데이터베이스에 존재하는 감정 동사를 검색하고(S23), 검색한 감정 동사의 감정 레벨을 판단한다(S24).
한편, 사용자 사용 단어 중 의미 단어를 감정 부사 데이터베이스와 비교하여 사용자 사용 단어 중 감정 부사 데이터베이스에 존재하는 감정 부사를 검색하고(S25), 검색한 감정 부사의 정도 레벨을 판단한다(S26).
사용자 정보 데이터베이스에 기저장되어 있는 사용자 정보를 추출하고(S27), 검색한 감정 동사의 감정 레벨과 감정 부사의 정도 레벨 및 추출한 사용자 정보에 기초하여 아래의 수학식(3)과 같이 사용자의 주관적 웰빙값(DoWB)을 계산한다(S28). 사용자 정보란 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하는데 필요한 사용자의 인구동태적 정보로 사용자의 소득, 취업 상태, 연령를 의미한다.
[수학식 3]
Figure pat00003
여기서 u1, u2, u3,...u3는 사용자 정보이며 f3(u, f2(a, f1(v))) 함수는 f2(a, f1(v))함수값과 각 사용자 정보에 매핑되어 있는 가중치를 더하거나 곱하여 이루어지는 함수로 사용자의 주관적 웰빙값을 계산하는 다양한 함수가 사용될 수 있다. 계산한 사용자의 주관적 웰빙값으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단한다(S29).
도 5는 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정 동사와 감정 레벨의 일 예를 도시하고 있다.
도 5를 참고로 살펴보면, 감정 동사 데이터베이스에는 "분노"에 해당하는 감정 동사의 텍스트 데이터가 저장되어 있거나, "분노"에 해당하는 감정 동사의 음성 신호 기준패턴이 저장되어 있으며, "분노"에 해당하는 각 감정 동사의 감정 레벨값이 개별적으로 저장되어 있다.
본 발명이 적용되는 분야에 따라 분노 1개의 감정으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단할 수 있지만, 분노 이외에 슬픈, 기쁨 등 다양한 감정 동사가 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 분노의 감정으로부터 판단한 사용자의 주관적 웰빙 상태와 슬픈 또는 기쁨으로부터 판단한 사용자의 주관적 웰빙 상태를 종합하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단할 수 있다.
도 6은 감정 부사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정 부사와 정도 레벨의 일 예를 도시하고 있다.
도 6을 참고로 살펴보면, 감정 부사 데이터베이스에는 감정 부사의 텍스트 데이터가 저장되어 있거나 감정 부사의 음성 신호 기준패턴이 저장되어 있다. 감정 부사는 4개의 그룹으로 그룹화되어 각 그룹에 따라 감정 동사의 정도 레벨을 다르게 설정하였다.
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10: 사용 언어 획득부 20: 단어 분석부
30: 감정동사 검색부 40: 감정동사 데이터베이스
50: 감정부사 검색부 60: 감정부사 데이터베이스
70: 웰빙값 계산부 80: 사용자 정보 데이터베이스
90: 웰빙 상태 판단부

Claims (9)

  1. 사용자가 사용하는 단어를 분석하는 단계;
    상기 분석한 단어와 감정 동사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정 단어를 비교하여 상기 분석한 단어 중 사용자의 감정 상태를 나타내는 감정 동사를 검색하는 단계;
    상기 분석한 단어 중 사용자의 감정 상태를 나타내는 감정 동사의 감정 레벨을 판단하는 단계;
    상기 판단한 감정 동사의 감정 레벨에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙값을 계산하는 단계; 및
    상기 계산한 사용자의 주관적 웰빙값으로부터 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하는 단계를 포함하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법은
    상기 분석한 단어와 감정 부사 데이터베이스에 저장되어 있는 감정부사를 비교하여 상기 분석한 단어 중 감정 부사를 검색하는 단계; 및
    상기 분석한 단어 중 감정 부사의 감정 레벨을 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 사용자의 주관적 웰빙값은 상기 감정 동사와 감정 부사에 기초하여 계산되는 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법은
    사용자의 생활 수준, 취업 상태, 나이 중 적어도 어느 하나의 사용자 정보를 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 사용자의 주관적 웰빙값은 상기 감정 동사, 감정 부사 및 사용자 정보에 기초하여 계산되는 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 사용자의 감정 상태는
    부정적인 감정 상태인 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 감정 동사와 감정 부사는 각각 계층화된 레벨로 그룹화되어 있는 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  6. 제 3 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사용자가 사용하는 언어는
    음성 통화, 이메일 또는 문자 채팅 중 어느 하나에 의해 획득되는 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 사용자의 주관적 웰빙 상태는
    주기적으로 계산한 상기 사용자의 주관적 웰빙값의 평균값 또는 증감값에 의해 판단되는 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 사용자의 주관적 웰빙 상태와 사용자의 주관적 웰빙값은 각각 아래의 수학식(1)과 수학식(2)에 의해 판단되며,
    [수학식 1]
    Figure pat00004

    [수학식 2]
    Figure pat00005

    여기서 u1, u2, ....un은 사용자 정보를 의미하며, a는 사용자의 감정 부사, v는 사용자의 감정 동사를 의미하며, f1(v)는 사용자의 감정 동사에 기초한 사용자의 주관적 웰빙값 함수, f2(a, f1(v))는 사용자 감정 동사와 감정 부사에 기초한 사용자 주관적 웰빙값 함수를 의미하는 것을 특징으로 하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 측정 방법.
  9. 음성 데이터 또는 텍스트 데이터 형식으로 입력되는 사용자 사용 언어를 획득하는 사용자 언어 획득부;
    상기 획득한 사용자 사용 언어에서 의미 단어를 분석하는 단어 분석부;
    사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하기 위해 필요한 사용자의 감정 상태를 나타내는 감정 동사와, 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하기 위해 필요한 사용자의 감정 정도를 나타내는 감정 부사와, 사용자 정보를 저장하고 있는 데이터베이스;
    상기 분석한 의미 단어를 데이터베이스의 감정 동사와 비교하여 상기 분석한 의미 단어 중 감정 동사를 검색하는 감정 동사 검색부;
    상기 분석한 의미 단어를 데이터베이스의 감정 부사와 비교하여 상기 분석한 의미 단어 중 감정 부사를 검색하는 감정 부사 검색부;
    상기 검색한 감정 동사, 감정 부사 및 사용자 정보에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙값을 계산하는 웰빙값 계산부; 및
    주기적으로 계산한 상기 사용자의 주관적 웰빙값의 평균값 또는 증감값에 기초하여 사용자의 주관적 웰빙 상태를 판단하는 웰빙 상태 판단부를 구비하는 사용자의 주관적 웰빙 상태의 판단 장치.
KR1020100046641A 2010-05-18 2010-05-18 사용자 사용 단어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법 KR101148164B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100046641A KR101148164B1 (ko) 2010-05-18 2010-05-18 사용자 사용 단어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100046641A KR101148164B1 (ko) 2010-05-18 2010-05-18 사용자 사용 단어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110127029A true KR20110127029A (ko) 2011-11-24
KR101148164B1 KR101148164B1 (ko) 2012-05-23

Family

ID=45395884

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100046641A KR101148164B1 (ko) 2010-05-18 2010-05-18 사용자 사용 단어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101148164B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015005662A1 (en) * 2013-07-12 2015-01-15 Mezzomedia Co., Ltd. Method for analyzing emotional index of text and computer-readable recording medium
KR101498375B1 (ko) * 2013-08-09 2015-03-13 경희대학교 산학협력단 사용자 가치와 사용자 프로파일을 고려한 콘텐츠 평가 방법
WO2018084379A1 (ko) * 2016-11-03 2018-05-11 세종대학교산학협력단 발화자에 대한 신뢰도 측정 장치 및 방법
JP2020067854A (ja) * 2018-10-25 2020-04-30 マツダ株式会社 仮想通貨管理装置及び仮想通貨管理方法
SE2051358A1 (en) * 2020-11-20 2022-05-21 Worddiagnostics Ab System for determining a representation of a subjective state of an individual, use thereof and a computer program product

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100583174B1 (ko) * 2004-06-24 2006-05-25 김기형 어휘의 난이도 정보와 시소러스를 활용한 도서지수 부여시스템
KR100919912B1 (ko) * 2005-04-05 2009-10-06 에이아이 리미티드 의미론적 지식의 평가, 교육, 및 습득을 위한 시스템 및방법
KR20080086791A (ko) * 2007-03-23 2008-09-26 엘지전자 주식회사 음성 기반 감정 인식 시스템
KR20100024223A (ko) * 2008-08-25 2010-03-05 (주) 아이보린 온라인을 이용한 작문학습시스템과 이를 포함하는 프랜차이즈 운영시스템 및 그 방법

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015005662A1 (en) * 2013-07-12 2015-01-15 Mezzomedia Co., Ltd. Method for analyzing emotional index of text and computer-readable recording medium
KR101498375B1 (ko) * 2013-08-09 2015-03-13 경희대학교 산학협력단 사용자 가치와 사용자 프로파일을 고려한 콘텐츠 평가 방법
WO2018084379A1 (ko) * 2016-11-03 2018-05-11 세종대학교산학협력단 발화자에 대한 신뢰도 측정 장치 및 방법
JP2020067854A (ja) * 2018-10-25 2020-04-30 マツダ株式会社 仮想通貨管理装置及び仮想通貨管理方法
WO2020085125A1 (ja) * 2018-10-25 2020-04-30 マツダ株式会社 仮想通貨管理装置及び仮想通貨管理方法
SE2051358A1 (en) * 2020-11-20 2022-05-21 Worddiagnostics Ab System for determining a representation of a subjective state of an individual, use thereof and a computer program product

Also Published As

Publication number Publication date
KR101148164B1 (ko) 2012-05-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102222451B1 (ko) 텍스트 기반 사용자심리상태예측 및 콘텐츠추천 장치 및 그 방법
KR101334196B1 (ko) 지능형 감성 추론장치 및 그 추론방법
US20120053929A1 (en) Method and mobile device for awareness of language ability
KR101148164B1 (ko) 사용자 사용 단어에 기반한 사용자의 주관적 웰빙 상태 판단 방법
WO2018168369A1 (ja) 機械学習装置および機械学習プログラム
JP2024020321A (ja) 精神・神経系疾患を推定する装置
CN112259106A (zh) 声纹识别方法、装置、存储介质及计算机设备
CN111008272A (zh) 基于知识图谱的问答方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110085211A (zh) 语音识别交互方法、装置、计算机设备和存储介质
JP7132090B2 (ja) 対話システム、対話装置、対話方法、及びプログラム
Callan et al. Self-organizing map for the classification of normal and disordered female voices
CN116343824B (zh) 口才表达能力的全面评估与解决方法、系统、装置及介质
KR101834008B1 (ko) 음성 데이터 기반 신용평가 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램
CN113243918B (zh) 基于多模态隐匿信息测试的风险检测方法及装置
Deb et al. Classification of speech under stress using harmonic peak to energy ratio
Kazinczi et al. Automatic detection of voice disorders
Sandulescu et al. Mobile app for stress monitoring using voice features
CN111933107A (zh) 语音识别方法、装置、存储介质和处理器
KR101564176B1 (ko) 감정 인식 시스템 및 그 제어 방법
WO2023112384A1 (ja) 計算機システム及び情動推定方法
Jahnavi et al. A vital neurodegenerative disorder detection using speech cues
JP7307507B2 (ja) 病態解析システム、病態解析装置、病態解析方法、及び病態解析プログラム
KR20130032998A (ko) 이동 단말기와 주변기기를 이용한 사용자의 감성인지 시스템
Kim et al. A study on the Recommendation of Contents using Speech Emotion Information and Emotion Collaborative Filtering
CN112562736A (zh) 一种语音数据集质量评估方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150421

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160511

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170328

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180702

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190408

Year of fee payment: 8