KR20140090981A - 웰니스 태스크의 생성, 디스플레이, 및 추적 - Google Patents

Abstract

웰니스 태스크(wellness task)의 완료를 용이하게 하는 방법이 개시된다. 사용자의 건강에 관련된 목표가 결정된다. 목표의 달성을 향한 사용자의 진도를 결정하기 위하여 수집될 정보가 식별된다. 사용자에게 정보의 부분을 제공하도록 독려할 특정성의 레벨이 선택된다. 사용자는 그 정보의 부분을 그 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려된다. 목표의 달성을 향한 사용자의 진도는 그 정보의 부분에 기초하여 결정된다.

Description

웰니스 태스크의 생성, 디스플레이, 및 추적{GENERATING, DISPLAYING, AND TRACKING OF WELLNESS TASKS}

관련 출원들

본 출원은 2011 년 9 월 14 일에 출원되며, 발명의 명칭인 "METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING, DISPLAYING, AND TRACKING OF WELLNESS TASKS IN THE COURSE OF AN ELECTRONIC HEALTH PROGRAM"인 미국 가출원 번호 제 61/534,855 호에 대한 우선권을 주장하는데, 이것은 원용에 의해 그 전체로서 본 명세서에 포함된다.

준수하기(compliance)는 거의 모든 현대 건강 또는 웰니스 프로그램의 가장 어려운 문제점들 중 하나이다. 이것은 큰 노력을 요구하는 모든 프로그램 - 특정한 증상에 대한 의약품을 복용하는 것으로부터 훨씬 더 추상적인 웰니스 목표, 예컨대 체중 감량, 근육량 증가, 건강한 생활습관 등까지에서 사실이다. 준수하기는 특정 건강 또는 웰니스 목표를 달성하기 위한 여러 방법들이 존재하는 경우에는 특히 어려우며, 그러므로 이러한 결단력 부족 및 혼동은 준수하기에 있어서 그리고 궁극적인 결과에 있어서 큰 저하를 야기한다. 프로그램은 저널 또는 일기 은유(metaphor)에 초점을 맞출 수도 있다. 이러한 프로그램에서, 사용자는 그가 실세계에서 무엇을 하는지를 단순히 "저널링(journal)"(예를 들어, 쓰기)할 수도 있다. 시스템은 사용자가 기록된 패턴을 검사하는 것을 돕는 그래프 및 차트를 생성하고 제공할 수도 있으며, 그리고 가능하게는 기록된 패턴에 기초하여 행동 변경을 가할 수도 있다. 또는 시스템은 예를 들어, 내과의 또는 물리 치료사를 방문한 이후에 수신할 수도 있는 맞춤 처방과 유사한 "맞춤화된 프로그램"으로서 기능할 수도 있다. 여기에서, 시스템은 사용자에 대한 정보를 수신하고, 이 정보에 기초하여 사용자가 따라할 맞춤 프로그램을 생성하거나 또는 사용자가 맞춤 프로그램들의 세트로부터 맞춤 프로그램을 선택하게 할 수도 있다. 이러한 시스템의 패러다임은 다양한 제한사항들을 가질 수도 있다. 예를 들어, 이러한 시스템은 사용자에게 로봇처럼 느껴지거나 인위적(synthetic)인 것으로 여겨질 수도 있다.

도 1 은 다양한 예시적인 실시예들이 구현될 수도 있는 클라이언트-서버 시스템을 묘사하는 네트워크 다이어그램이다.
도 2 는 개인 트레이너의 추상화를 구현하도록 구성되는, 도 1 의 애플리케이션의 예시적인 모듈을 묘사하는 블록도이다.
도 3 은 사용자의 프로그램에 대한 준수하기를 유지시키는 방법의 일 예시적인 실시예를 묘사하는 흐름도이다.
도 4 는 사용자의 프로그램에 대한 준수하기를 유지시키는 방법(400)의 일 예시적인 실시예를 묘사하는 흐름도이다.
도 5 는 자동적 목표 생성 및 인간-생성 목표 생성에서 클라이언트 및 서버 사이의 예시적인 상호작용을 묘사하는 상호작용 다이어그램이다.
도 6 은 태스크-기초 전자 건강 프로그램을 구현하도록 구성되는, 애플리케이션(120)의 일 예시적인 흐름을 묘사하는 블록도이다.
도 7 은 사용자에게 그의 건강 프로그램에 관련된 정보를 제공하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린샷이다.
도 8 은 사용자에게 그가 먹은 것에 관련된 상세 정보를 제공하도록 독려하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린샷이다.
도 9 는 사용자에게 그가 먹은 것에 관련된 요약 정보를 제공하도록 독려하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린샷이다.
도 10 은 사용자에게 그의 운동 활동에 관련된 정보를 입력하도록 독려하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린샷이다.
도 11 은 운동에 대한 정보를 수집하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린샷이다.
도 12 는 사용자에게 운동 태스크를 제공하고 사용자에게 그가 그 태스크를 완료하였는지 여부를 특정하도록 독려하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린 샷이다.
도 13 은 사용자에게 미니-아티클 태스크(미니-아티클 task)를 제공하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린 샷이다.
도 14 는 사용자에게 태스크를 추후에 수행하게 하도록 독려하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린 샷이다.
도 15 는 사용자가 도 1 의 애플리케이션들에 액세스하는 콘텍스트 외부에 위젯이 디스플레이되는 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린 샷이다.
도 16 은 사용자가 직접적으로 인간 트레이너와 통신하도록 하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린 샷이다.
도 17 은 사용자가 인간 트레이너와 통신하도록 하기 위한 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사하는 스크린 샷이다.
도 18 은 도 1 의 애플리케이션들에 의하여 사용되는 데이터베이스들의 테이블들 간의 예시적인 관련성을 묘사하는 블록도이다.
도 19 는 머신이 본 명세서에서 논의되는 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하기 위한 명령이 실행될 수도 있는 컴퓨터 시스템의 예시적인 형태에서의 머신의 블록도이다.

다음의 설명에서, 설명의 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 본원의 주제의 다양한 실시형태들의 이해를 제공하기 위해 언급된다. 그러나, 다양한 실시예들이 이들 특정 세부사항들 없이 실시될 수도 있다는 것이 당업자에게는 명백할 것이다.

다양한 실시예들에서, 개인 트레이너(또는 코치)의 추상화를 제공하는 방법 및 시스템이 제공되는데, 여기에서 사용자는 사용자가 프로그램에 따른다는 것을 보장하기 위한, 정확한 보강(reinforcement)이 있는 명령들을 정확한 시간에 수신할 수도 있다. 프로그램은 진행 중에 조절될 수도 있다. 결과적으로, 사용자 준수 및 프로그램의 결과적인 성공 모두가 개선될 수도 있다.

다양한 실시예들에서, 웰니스 태스크의 완료를 용이하게 하는 방법 및 시스템이 개시된다. 사용자의 건강에 관련된 목표가 결정된다. 목표의 달성을 향한 사용자의 진도를 결정하기 위하여 수집될 정보가 식별된다. 사용자에게 정보의 부분을 제공하도록 독려할 특정성의 레벨이 선택된다. 사용자는 그 정보의 부분을 그 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려된다. 목표의 달성을 향한 사용자의 진도는 그 정보의 부분에 기초하여 결정된다.

방법 및 다양한 여기에 개시된 실시예들은 하나 이상의 모듈(예를 들어, 하드웨어 모듈 또는 소프트웨어 모듈)을 가지는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수도 있다. 방법 및 다양한 여기에 개시된 실시예들은 프로세서에 의하여 실행되면 프로세서가 방법을 수행하도록 하는 머신-판독가능 매체에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다.

도 1 은 다양한 예시적인 실시예들이 구현될 수도 있는 클라이언트-서버 시스템(100)을 묘사하는 네트워크 다이어그램이다. 네트워크된 시스템(102)은 서버-측 기능성을 네트워크(104)(예를 들어, 인터넷 또는 광역 네트워크(WAN))를 통하여 하나 이상의 클라이언트로 제공한다. 도 1 은, 예를 들어, 웹 클라이언트(106)(예를 들어, 레드몬드, 워싱턴에 위치한 마이크로소프트 코포레이션에 의하여 개발된 인터넷 익스플로러와 같은 브라우저) 및 개별적인 클라이언트 머신(110 및 112) 상에서 실행중인 프로그램 클라이언트(108)(예를 들어, 안드로이드 또는 아이폰 애플리케이션)를 도시한다.

API 서버(114) 및 웹 서버(116)는 하나 이상의 애플리케이션 서버(118)들로 커플링되고 이들로의 각각의 프로그램 및 웹 인터페이스를 제공한다. 애플리케이션 서버(118)는 하나 이상의 애플리케이션(120)을 호스팅한다. 애플리케이션 서버(118)는, 차례대로, 하나 이상의 데이터베이스 또는 NoSQL 또는 비-관계 데이터 스토어(126)로의 액세스를 용이화하는 하나 이상의 데이터베이스 서버(124)에 커플링되는 것으로 도시된다.

도 1 에 도시되는 시스템(100)이 클라이언트-서버 아키텍처를 채용하는 반면에, 다양한 실시예들은 이러한 아키텍처로 절대 제한되는 것이 아니며 예를 들어 분산형, 또는 피어-투-피어, 아키텍처 시스템 내의 애플리케이션을 마찬가지로 용이하게 발견할 수 있다. 다양한 애플리케이션(120)은 또한 독립형 소프트웨어 프로그램으로서 구현될 수도 있으며, 이것들은 네트워킹 성능을 반드시 가져야 하는 것은 아니다. 추가적으로, 비록 도 1 이 머신들(130, 110, 및 112)이 단일 네트워크된 시스템(102)에 커플링되어 있는 것으로 묘사하지만, 머신들(130, 110, 및 112), 및 애플리케이션(128, 106, 및 108)이 다중 네트워크된 시스템으로 커플링될 수도 있다는 것이 당업자에게는 용이하게 명백해질 것이다. 예를 들어, 애플리케이션(128, 106, 및 108)은 다중 지불 프로세서(예를 들어, 비자(Visa), 마스터카드(MasterCard), 및 아메리컨 익스프레스(American Express))와 연관된 다중 지불 애플리케이션에 커플링될 수도 있다.

웹 클라이언트(106)는 웹 서버(116)에 의하여 지원되는 웹 인터페이스를 통하여 애플리케이션(120)에 액세스한다. 이와 유사하게, 프로그램 클라이언트(108)는 API 서버(114)에 의하여 제공된 프로그램 인터페이스를 통하여 애플리케이션(120)에 의하여 제공되는 다양한 서비스 및 기능에 액세스한다. 클라이언트 또는 서버가 실행될 수도 있는 머신의 일 예시적인 아키텍처가 도 19 를 참조하여 설명된다.

다양한 실시예들에서, 웹 서버(116)는 아파치 웹 서버이고 데이터베이스 서버(124)는 mySQL 관련 데이터베이스 관리 시스템(relational database management system; RDMS)이다.

다양한 실시예들에서, 아래에서 좀 더 자세하게 설명되는 바와 같이, 클라이언트는 태스크-기초 사용자 인터페이스를 사용자에게 제공하고, 데이터를 클라이언트 센서를 통하여 묵시적으로 또는 데이터 입력을 통하여 명시적으로 수집하며, 사용자 아티클(user articles), 도전, 및 기타 등등을 제공한다. 몇몇 클라이언트, 예컨대 안드로이드 모바일 폰 상에서 실행 중인 클라이언트는 서버(예를 들어, API 서버(114))가 정보를 클라이언트로 푸시하도록 하는 푸시 기술을 구현할 수도 있다. 이러한 푸시 기술은 하나 이상의 애플리케이션(예를 들어, 애플리케이션(120))에 의하여 사용되어 클라이언트(예를 들어, 클라이언트(128, 106, 또는 108))에게 새롭거나 업데이트된 태스크에 대하여 통보할 수도 있다. 다른 클라이언트에서는, 통지는 메모리-상주 프로그램에 의한 폴링(polling)을 통하여 구현될 수도 있다. 클라이언트는 백업 및 분석 목적을 위하여 수집된 데이터를 서버로 전송할 수도 있다. 서버에서 실행중인 애플리케이션(예를 들어, 애플리케이션(120))은 데이터 분석, 백업, 및 태스크 생성을 핸들링할 수도 있다. 태스크들의 효율적인 보좌된(curated) 세트를 정확한 순서로 사용자 상호작용에 기초하여 생성하는 것은 복잡한 프로세스일 수도 있다.

도 2 는 개인 트레이너의 추상화를 구현하도록 구성되는, 애플리케이션(120)의 예시적인 모듈을 묘사하는 블록도이다.

프리젠테이션 모듈(202)은 사용자에게 일일 태스크들의 세트를 제공한다. 다양한 실시예들에서, 이러한 태스크는 태스크 휠, 예컨대 도 7 에서 묘사되는 태스크 휠 상에 그래픽적으로 표현될 수도 있다.

등급화 모듈(204)은 사용자가 이러한 태스크 각각의 완료를 향해 진도를 나갈 때에 그를 등급매김한다. 등급화 모듈(204)은 휠 상에 각각의 태스크의 상태를 나타낼 수도 있다.

수집 모듈(206)은 사용자에 대한 정보, 예컨대 어떤 목표 또는 목표들(예를 들어, 체중 감량, 등 통증의 감소 등)을 사용자가 획득하려고 하는지에 대한 정보를 수집한다. 이러한 정보는 사용자로부터 수동 또는 자동 저널링을 통하여 명시적으로 또는 묵시적으로 제공된 정보로부터 수집된다. 수집 모듈(206)은 데이터를 시간이 지남에 따라서 사용자로부터 수집할 수도 있고 태스크를 사용자로부터 획득된 데이터에 기초하여 조절한다. 따라서, 프로그램은 프로그램의 시작 시에 사용자로부터 수신된 정보에만 기초하는 것이 아니라, 사용자가 프로그램에 참가할 때 사용자로부터 수신되는 정보에도 역시 기초하여 맞춤화될 수도 있다.

선택 모듈(208)은 사용자에 대한 일일 태스크의 최적의 세트를 코치가 그 사용자에 대하여 수신하는 정보에 기초하여 선택한다. 선택 알고리즘은 태스크의 개수(예를 들어, 하루에 8 개 내지 10 개까지의 태스크)를 사용자가 그 프로그램에 대한 사용자의 준수를 최적화하면서 그의 목표에 도달하도록 할 태스크의 최적의 개수의 결정에 기초하여 제한할 수도 있다. 이러한 결정은 사용자의 목표 및 제안된 태스크를 완료하는 데에 관련한 사용자의 과거 이력에 관련된, 수집 모듈(206)로부터 수신된 정보에 기초할 수도 있다. 선택 알고리즘은 아래에서 더 상세히 설명된다.

통신 모듈(210)은 (예를 들어, 사용자의 개인 트레이너와의 상호작용을 시뮬레이션하기 위하여) 사용자와 통신한다. 예를 들어, 통신 모듈(210)은 태스크의 완료 또는 목표의 달성을 향한 사용자의 진도를 표시하는 메시지를 사용자에게 전송할 수도 있다. 또는 통신 모듈(210)은 선택 모듈(206)에 의한 사용자가 수행할 특정한 태스크의 선택에 대한 하나 이상의 이유를 설명하는 메시지를 전송할 수도 있다. 다양한 실시예들에서, 통신 모듈(210)은 메시지를 사용자에게 자동적으로 (예를 들어, 실제 인간 사람으로부터의 입력을 통합하지 않고) 전송한다. 다른 실시예들에서, 통신 모듈(210)은 실제 인간 사람으로부터의 메시지들을 통합하거나 메시지들을 사용자에게 직접적으로 전송한다.

통신 모듈(210)은 실제 인간 사람으로부터의 얼마나 많은 입력을 통합시킬 지를 다양한 인자들에 기초하여 결정할 수도 있다. 예를 들어, 통신 모듈(210)은 인간 사람으로부터의 입력을 수신하려는 사용자들로부터의 (예를 들어, 요청에 기반하는) 요구를 인간 사람으로부터 이용가능한 이러한 입력의 공급과 균형을 맞출 수도 있다. 다양한 실시예들에서, 통신 모듈(210)은 실제 인간 사람으로부터의 충분한 입력을 사용자와의 통신에 통합시켜, 그 사용자가 이용가능한 인간이 인간 상호작용의 어떤 레벨을 제공하는 능력을 초과하지 않고 사용자 준수를 개선시키기 위하여 필요한 인간 상호작용의 그 레벨을 수신하도록 보장한다. 따라서, 다양한 실시예들에서, 통신 모듈(210)은 통신들이 사용자에게 기계적이거나 탄력적이지 않은 것으로 여겨지지 않을 뿐만 아니라 일정한 인간 상호작용을 요구하지 않는 자동화의 레벨에서 그 사용자와 통신할 수도 있다.

도 3 은 사용자의 프로그램에 대한 준수하기를 유지시키는 방법(300)의 일 예시적인 실시예를 묘사한다. 다양한 실시예들에서, 방법(300)은 애플리케이션(120)에 의하여 구현될 수도 있다. 동작 302 에서, 수집 모듈(206)은 사용자의 목표를 결정하는데, 이 목표는 사용자의 건강에 관련된다. 동작 304 에서, 수집 모듈(206)은 사용자의 목표의 달성을 향한 사용자의 진도를 결정하기 위하여 수집할 정보를 식별한다. 수집 모듈(206)은 데이터를 시간이 지남에 따라서 사용자로부터 수집할 수도 있고, 태스크(예를 들어 선택 모듈(208)에 의하여 선택됨)를 사용자로부터 획득된 데이터에 기초하여 조절한다. 다르게 말하면, 프로그램은 프로그램의 시작 시에 사용자에 대하여 수집된 임의의 데이터에 추가하여, 프로그램의 지속시간 전체에 걸쳐 수집된 데이터에 기초하여 맞춤화될 수도 있다.

선택 모듈(208)은 생성하거나 목적을 향한 경로에 있는 많은(예를 들어 수백 개 또는 수천 개) 상이한 태스크들 중에서 선택할 수도 있다. 그러나, 선택 모듈(208)은 주어진 시간 기간 동안에 사용자에게 그러한 태스크들의 서브세트만을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 선택 모듈(208)은 하루에 8 개 내지 10 개의 태스크들만을 사용자에게 제공할 수도 있다. 선택 모듈(208)은 어떤 태스크들이 그리고 태스크들의 순서가 프로그램에 대한 사용자 준수를 높일 가능성이 가장 높은지에 대한 선택 모듈(208)에 의한 결정에 기초하여, 사용자에게 제공할 태스크들의 시퀀스를 선택하고 결정할 수도 있다.

선택 모듈(208)은 사용자에게 다양한 상이한 태스크를 수행하도록 "요청(asking)"(예를 들어, 사용자 인터페이스를 통하여)하는 데에 있어서 큰 유연성을 가질 수도 있다. 이러한 태스크는 다양한 타입을 가질 수도 있다. 예를 들어, 태스크는 명시적 데이터 수집 태스크, 매뉴얼 저널링 태스크, 자동 추적 태스크, 미니-아티클 읽기 태스크, 미니-도전 태스크, 또는 스케줄링/추후 약속(future commitment) 태스크일 수도 있다. 선택 모듈(208)은 이러한 타입 및 다른 타입의 태스크들을 생성 또는 선택하도록 구성될 수도 있다.

명시적 데이터 수집 태스크: 가장 단순한 태스크 타입 중 하나, 이러한 태스크는 사용자에게 명시적 질문 또는 질문들의 세트를 물어본다. 이것은 외부 툴 또는 센서(예를 들어, 저울 또는 혈당계)로부터의 측정에 대한 질문, 과거의 사용자의 행동에 대한 질문, 어떤 태스크에 대한 사용자 선호사항에 대한 행동, 또는 임의의 다른 일반적 질문일 수 있다. 질문들은 다중 선택 포맷, 자유형식 입력 포맷, 또는 이러한 포맷 또는 다른 것들의 조합을 가질 수도 있다.

매뉴얼 저널링 태스크: 이것은 더 일반적/무지시(undirected) 데이터 수집 매커니즘을 요구한다는 것을 제외하고는 데이터 수집 태스크와 다소 유사하다. 일 예는 사용자에게 그들의 아침, 점심 및 저녁 식사의 완전한 세부사항을 로깅하도록 요청하는 것이다. 이러한 태스크는 사용자로부터의 많은 노력을 요구할 수도 있는데, 이는 많은 정보를 수집할 수도 있고, 정보 중 오직 일부만이 추후에 애플리케이션(120)에 의하여 사용될 수도 있기 때문이다. 사용자에게 모든 것에 대해서 기록(journal)하도록 요구하는 대신에, 선택 모듈(208)은 사용자에게 특정한 경우에만 기록하도록 요구하는 태스크를 선택할 수도 있다. 추가적으로, 선택 모듈(208)은 사용자에게 정보를 다양한 세부사항의 레벨에서 제공하도록 요구하는 태스크를, 예를 들어 애플리케이션(120)이 목표의 달성을 향한 사용자의 진도를 결정하도록 돕는 정보에 기초하여 선택하거나, 또는 사용자의 프로그램에 대한 준수를 유지하는 것과 동시에 그가 그의 목적에 도달하도록 도울 가능성이 가장 높을 추가적 태스크를 선택하는 태스크를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 선택 모듈(208)은 구체적인 저널링을 한 주에 한 번 수행하는 태스크를 선택할 수도 있다. 다른 날에는, 선택 모듈(208)은 구체적 저널링을 사용자 행동(또는 습관) 또는 데이터 또는 변수, 예컨대 수집 모듈(206)에 의하여 묵시적으로 수집된 데이터에 기초하여 추정할 수도 있다.

식사 로깅 태스크가 관련된 개념을 예시하기 위하여 사용될 수도 있다. 선택 모듈(208)은 처음에 선택 모듈(208)이 사용자가 특히 무엇을 먹고 있는지에 대해서 부족한 것에 기초하여 구체적 로깅 레벨을 선택할 수도 있고, 따라서 그 이후에 선택 모듈(208)은 사용자가 감량을 하는 것을 돕기 위한 정확한 음식들을 선택할 수도 있다. 선택 모듈(208)은, 사용자에게 어떤 추천을 할지를 배우기에 겨우 충분한 정도인 한 달에 수 차례의 이러한 구체적 로깅 레벨을 가지는 태스크를 선택할 수도 있다. 도 8 은 수집 모듈(206)이 이러한 상세 정보에 대하여 사용자에게 질문할 수도 있는 데에 사용되는 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사한다.

다른 때에는, 선택 모듈(208)은 덜 구체적인 로깅 레벨을 가지는 태스크를 선택할 수도 있다. 예를 들어, 선택 모듈(208)은 사용자가 그가 섭취하는 아이템들의 대략적 음식 품질을 제공하는 태스크를 선택할 수도 있다. 도 9 는 수집 모듈(206)이 이러한 덜 구체적인 정보에 대하여 사용자에게 질문할 수도 있는 데에 사용되는 일 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사한다. 선택 모듈(208)은 덜 구체적인 저널링의 이러한 타입을 더 빈번하게 선택할 수도 있는데, 이는 이것이 큰 부담 없이 책임감 있는 식사를 독려하기 때문이다. 선택 모듈(208)은 목표의 달성을 향한 사용자의 진도에 관련된 데이터를 사용자에 대하여 수집된 다양한 추가적 정보, 예컨대 사용자의 체중에 기초하여 채워넣을 수도 있다. 예를 들어, 선택 모듈(208)은 사용자의 식단이 변화하지 않았음을 사용자의 체중 잔여 상수에 기초하여 결정할 수도 있다. 또는 선택 모듈(208)은 사용자의 식단이 변화되었음을 사용자의 체중에서의 요동에 기초하여 결정할 수도 있다. 이러한 경우에서, 만일 사용자의 체중이 요동한다면, 선택 모듈(208)은 사용자가 저널링 태스크를 완료하도록 수행하거나 요청되는 빈도를 증가시키도록 더 구체적 저널링 태스크를 선택할 수도 있다.

또한, 운동 로깅 태스크도 운동에 관련된 상이한 세부사항의 레벨을 가지는 저널링 태스크들의 선택을 예시하기 위하여 사용될 수도 있다. 예를 들어, 도 10 은 수집 모듈(206)이 사용자의 운동에 대한 더 구체적이거나 덜 구체적인 정보를 (예를 들어, 수동 로깅을 통하여) 수집할 수도 있는 데에 사용되는 예시적인 사용자 인터페이스를 묘사한다.

자동 추적 태스크: 이러한 태스크는, 사용자가 명시적으로 데이터를 입력하도록 요청하지 않고 그 대신에 사용자와 연관된 디바이스에서 이용가능한 외부 센서 또는 센서들로부터의 측정에 의존한다는 것을 제외하고는 저널링 태스크와 유사하다. 예를 들어, 모바일 폰에서 실행되는 현재 실시예에서, "10 분 동안 걷기" 태스크는 폰의 가속도계 및 GPS 센서를 사용하고 더 양호한 정확도(및 GPS 신호가 손실되는 경우에는 신뢰성)를 위하여 그들의 측정들을 결합한다(도 11 을 참조한다). 만일 운동 타입이 춤추기라면, 폰은 가속도계만을 상이한 모드에서 사용할 수도 있다. 몇몇 자동 추적 태스크는 사용자가 추적을 시작하도록 요구하지도 않으며, 오히려 상시 추적한다 - 이것들은 가장 바람직한 목표들 중 일부이다. 전력 효율적 만보계가 걷기를 계속하여 모니터링하기 위하여 사용될 수도 있다.

미니-아티클 읽기 태스크: 이러한 태스크는 사용자에게 그의 목표를 획득하는 것에 관련된 특정 주제에 대하여 교육한다. 예를 들어, 어떤 사람이 체중을 감량하려고 시도하는 중이라면, 이러한 아티클은 "다이어트 음료의 위험성"에 대한 것일 수 있다. 다양한 실시예들에서, 아티클들은 사용자들의 태스크(예를 들어, 저널링 태스크)에 대한 그들의 피드백에 기초하여 트리거링된다. 미니-아티클 태스크는 사용자에게 몇몇 텍스트 및 "이 아티클을 읽었음" 버튼을 제공한다(도 13 을 참조한다). 다른 실시예들에서, 본 발명은 사용자에게 아티클을 읽은 뒤에 미니-테스트를 제공한다.

미니-도전 태스크: 이러한 태스크는 미니-아티클 태스크와 유사한데, 그 대신에 사용자에게 어떤 액션을 수행하도록 요구한다. 예를 들어, "엘리베이터 대신에 계단을 이용하세요"가 있다(도 12 를 참조한다). 일 실시예에서, 이러한 태스크는 다른 태스크(예를 들어 저널링 또는 명시적 데이터 수집 태스크)에서 제공된 피드백에 기초하여 트리거링된다. 미니-도전 태스크는 사용자에게 도전에 대한 설명 및 "이 태스크를 완료함" 버튼을 제공한다. 다른 실시예들에서, 본 발명은 태스크 완료를 추적할 수 있는 자동화된 추적 능력을 사용한다.

스케줄링/추후 약속 태스크: 이러한 태스크는 사용자에게 장래에 대해 계획하거나 앞으로 특정 목표를 향해 약속하도록 요구한다. "선-약속"은 강력한 행동 변화 기법인데, 이것은 사람들이 태스크가 장래에 멀어 보일 경우 그것에 대해 약속하도록 허용한다(예를 들어, 아침에 일어나는 것이 어려울 것 같다는 것을 알면서도 밤에 일찍 알람 시계를 맞추는 것과 같다).

이러한 태스크의 하나의 예는 "식료품 쇼핑 날"이다. 수집 모듈(206)은 사용자에게 식료품 쇼핑을 하러 어느 날에 갈 수 있을지를 묻고, 이제 대답에 기초하여 선택 모듈(208)이 적절한 날에 "건강식 식료품 쇼핑" 목표를 스케줄링한다.

다른 예는 "운동 스케줄 설정" 목표(도 14 를 참조한다)인데, 이것은 사용자에게 그가 추후에 따를 운동 스케줄에 대하여 약속하도록 요구한다. 스케줄링 이후에, 그리고 사용자가 과거에 약속을 지키는 것이 곤란했다면, 선택 모듈(208)은 다른 약속 목표를 스케줄링하여 그 목표를 추후에 수행하겠다는 그 사람의 자발성을 재확인한다.

다시 도 3 을 참조하면, 동작 306 에서, 선택 모듈(208)은 사용자에게 정보의 부분을 (예를 들어, 수집 모듈(206)을 통하여) 제공하도록 독려하는 특정성의 레벨을 선택한다. 위에서 설명된 바와 같이, 특정성의 레벨은 태스크를 완료하는 것을 향한 사용자의 진도에 관련하여 선택 모듈(208)이 (예를 들어, 추가적 데이터의 암시적 또는 명시적 수집을 통하여) 부족해 하는 정보에 기초할 수도 있다.

동작 308 에서, 수집 모듈(206)은 사용자에게 정보의 부분을 특정성의 그 레벨에서 (예를 들어, 사용자 인터페이스를 통하여) 제공하도록 독려한다.

도 4 는 프로그램에 대한 사용자의 준수를 유지하는 방법(400)의 일 예시적인 실시예를 묘사한다. 동작 402 에서, 선택 모듈(208)은 사용자의 목표에 기초하여 복수 개의 태스크를 생성한다. 동작 404 에서, 통신 모듈(210)은 사용자가 복수 개의 태스크 중 한 태스크를 완료하게 하는 추천을 제공하는데, 이 태스크는 한 타입을 가진다. 동작 406 에서, 선택 모듈(208)은 복수 개의 태스크 중 추가적 태스크를 추가적 타입을 가지는 추가적 태스크에 기초하여 선택한다. 동작 408 에서, 통신 모듈(210)은 사용자가 추가적 태스크를 완료하라는 추천을 제공한다. 이러한 방식으로, 애플리케이션(120)은 사용자가 주어진 시간 기간 내에 수행할 태스크들의 다양한 상이한 타입을 제안할 수도 있으며, 이것은 이제 프로그램에 대한 사용자 준수를 증가시킬 수도 있다.

추가적으로 상이한 태스크 타입을 생성하고 사용자에게 제공하기 위하여, 본 발명은 각각의 태스크를 사용자가 이것을 완료할 때에 점수매긴다. 정확한 점수 매김 방법이 행동 패턴을 만드는 데에 있어서 중요할 수도 있다.

다양한 실시예들에서, 등급화 모듈(204)은 매일 0 으로 리셋되는 최대 100 점 중 한 점수를 사용한다. 사용자가 완료한 각각의 태스크에 대하여, 사용자는 100 점 중 일부를 받는다. 만일 그가 태스크 모두를 완전하게 완료한다면, 사용자는 전체 100 점을 받을 것이다. 각각의 태스크에 할당된 100 점 중 일부는 사용자의 원하는 목표/결과를 달성하는 데에 있어서 이러한 태스크의 중요도를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 만일 사용자의 목표가 체중 감량이라면, 식단에 관련된 목표들이 운동에 관련된 것들보다 전체의 더 큰 백분율을 받을 것이며, 따라서 사용자에게 자신의 식단 태스크를 완료하는 것이 더 중요하다는 직관을 준다.

사용자가 모든 점수를 받는 즉시, 그 날에 대해서 사용자의 일과는 끝날 수도 있고, 이러한 완료 상태가 명확하게 그들에게 표시될 수도 있다. 다르게 말하면, 사용자는 가능한 한 많이 수행하도록 (예를 들어, 가능한 한 많은 또는 운동을 기록하는 것이 가능하다) 독려되지 않고, 단지 태스크들의 특정 세트를 완료하도록 독려될 수도 있다. 이러한 방식으로, 등급화 모듈(204)은 너무 짧은 시간 기간 동안에 너무 많이 함으로써 사용자가 "과다 수행"에 빠질 수도 있다는 것을 고려한다. 그러나, 등급화 모듈(204)은 사용자가 타당한 경계 내에서는 할당된 태스크보다 더 나아가도록 허용할 수도 있다. 구체적으로 설명하면, 등급화 모듈(204)은 사용자가 수행하려고 선택할 수도 있는 추가 태스크에 대하여 추가 크레딧의 20 점을 확보할 수도 있다.

단일 메트릭은 원하는 목표를 획득하기 위하여 사용자들로부터 요구되는 활동의 넓은 스펙트럼 및 단일 메트릭을 달성하는 데에 다른 사람들이 가질 곤란성을 반영하지 못할 수도 있는데, 사용자를(소모된 칼로리와 같은) 특정 단일 메트릭에 따라서 동기부여하는 대신에, 등급화 모듈(204)은 노력의 관점에서 개인들 간에 비견될만한 점수를 만든다.

등급화 모듈(204)은 개개의 일일 점수들을 이들을 합산함으로써 주간 점수 및 총점으로 결합할 수도 있다. 이것은 사용자가 그들의 목표에 대한 장기 진도를 보고 측정하도록 허용하며, 따라서 더 오랫 동안 지속할 간단한 동기로서의 역할을 한다.

등급화 매커니즘을 넘어, 애플리케이션(120)의 다양한 실시예들이 사용자가 할당된 태스크를 완료하도록 독려하는 다양한 다른 매커니즘을 사용한다.

도 15 는 위젯을 포함하는 사용자 인터페이스(1500)의 일 예시적인 실시예의 스크린샷을 묘사한다. 위젯은 사용자가 애플리케이션(120)에 (예를 들어, 모바일 디바이스 상의 클라이언트 애플리케이션을 통하여) 액세스하지 않는 때에도 사용자에게 나타나는 일간 점수의 소형화된 표현이며, 이를 통하여 사용자가 점수를 더 빈번하게 보도록 독려하며, 그 결과 더 준수하도록 개선한다. 이러한 실시예에서, 위젯은 안드로이드 위젯으로서 구현되는데, 하지만 이러한 디스플레이가 사용자에게 소형화된 방법으로 그리고 정상 클라이언트 애플리케이션 외부에서 점수를 보여주기만 한다면, 이것은 아이프레임(iframe) 또는 HTML5 구현형태에서의 RPC의 다른 방법과 같은 임의의 임베딩 기술을 사용하여 구현될 수 있다.

추가적으로, 다양한 실시예들에서, 애플리케이션(120)은 사용자에게 소셜 압력(social pressure)을 주는 상이한 매커니즘을 사용한다. 예를 들어, 통신 모듈(210)은 사용자에게 응원자(또는 "친구")를 지정하도록 할 수도 있는데, 이 사람은 사용자가 완료할 새 태스크를 수신할 때마다, 그리고 사용자가 태스크를 완료할 때마다 통지받는다. 통지의 빈도는 응원자에 의하여 맞춤화될 수 있고, 매시간마다로부터 매월까지의 범위를 가질 수 있다. 친구는 가까운 친구 또는 배우자일 수도 있으며, 이 사람은 (예를 들어, 더 건강에 좋은 음식을 요리하거나 함께 걷기 운동을 하거나 하는 것을 통하여) 프로그램에 대한 심리적 응원 및 실제 응원 모두를 제공할 수 있다.

다른 예로서, 통신 모듈(210)은 애플리케이션(120)을 전자 응원 그룹과 통합시킬 수도 있다. 이러한 전자 응원 그룹은 공통 목표 및 인구통계학적 특징에 기초하여 (예를 들어, 10 내지 20 파운드를 감량하고자 하는 모든 여성 및 40 살 초과의 사람) 그룹에 배치된 사용자들의 소그룹일 수도 있다. 사용자의 허락이 있으면, 이러한 그룹은 또한 특정 사용자의 매일, 매주 및 총점 및 그의 할당되고 완료된 태스크 모두에 액세스할 수도 있다. 이러한 그룹은 준수를 독려하는 추가적 동료 압력(peer pressure)을 제공하고, 그리고 전통적인 응원 그룹이 그러할 것과 같이 개인 경험으로부터의 정보를 제공할 수도 있다. 사용자는 모두 서로 통신하는 그룹 포럼에 액세스한다. 통신 모듈(210)에 의하여 클라이언트 애플리케이션을 통하여 제공된 사용자 인터페이스는 각각의 구성원 옆에 매일, 매주 및 총점을 디스플레이하여, 이러한 점수들이 그 그룹의 구성원들에 대한 "상태 심볼"이 되도록 할 수도 있다.

다양한 실시예들에서, 등급화 모듈(204)은 일 세트의 게임 역학을 통합하여 "장기" 준수를 독려할 수도 있다. 일 실시예에서, 이러한 역학은 각각의 사용자가 레벨 1 에서 시작하고, 각 주 동안 80 점 이상의 평균 일일 점수를 받으면 레벨을 1 만큼 증가시키고, 각 주 마다 50 - 80 의 범위에서 점수를 받으면 레벨은 일정하게 유지되며, 각 주가 50 점 아래의 점수를 가지면 레벨이 1 만큼 떨어지는 레벨 시스템을 포함할 수 있다. 추가적으로, 사용자는 90 점이 넘는 평균 점수를 가지는 매 주마다 "배지" 를 받는다. 배지는 어떠한 경우에도 없어지지 않을 수도 있다. 다른 실시예는 레벨 및 배지를 계산하기 위한 다른 수식을 포함할 수 있다. 레벨 및 배지 모두는 사용자 및 다양한 타입의 응원자들에게 두드러지게 디스플레이된다.

다양한 실시예들에서, 등급화 모듈(204)은 사용자에게 오랜 기간 동안에 태스크에 따라는 것에 대한 보답으로 명시적 보상을 제공함으로써 동기를 개선시킬 수도 있다. 이러한 보상은 태스크의 특정 타입을 만족시키는 데 대하여, 그리고 선결정된 지속기간 동안 태스크의 세트를 달성하는 것(예를 들어, 마지막 5 일 동안 모든 목표를 달성하는 것)에 대하여 후원된 경품(예를 들어, 계속하여 5 개의 태스크들을 실행하는 것에 대해 나이키 신발을 할인해주는 것)을 포함한다. 태스크 기반구조가 탄력적이기 때문에, 등급화 모듈(204)은 광고 파트너에 의하여 요청된 특정한 행동을 하도록 동기부여하고, 이제 사용자가 이러한 행동을 달성하는 것에 대해 보상할 수도 있는데, 이들 모두는 태스크에 대해 따르는 자연적인 콘텍스트에서 이루어진다.

다양한 실시예들에서, 태스크 생성 방법론(예를 들어, 선택 모듈(208)을 통한)은 특정 실시예가 다루려고 시도하는 건강 목표에 기초할 수도 있다. 후속하는 예는 체중 감량 목표에 관련되는데, 하지만 동일한 방법론 및 원리가 다른 목표들에도 적용될 수도 있다.

다양한 실시예들에서, 선택 모듈(208)은 고정된 태스크 및 "스마트" 조건부 태스크의 조합을 사용하여 사용자에 대한 태스크들의 풀 세트를 생성한다. 처음에, 선택 모듈(208)은 사용자에 대한 아무런 정보도 모를 수도 있으며, 따라서 이것은 한 세트의 고정된 램프-업 태스크를 할당하여 기본적인 정보를 사용자로부터 수집(예를 들어, 수집 모듈(206)을 통하여)할 수도 있다. 시스템이 사용자에 대하여 더욱 더 학습함에 따라, 선택 모듈(208)은 스마트 태스크가 고정된 태스크로부터 이어받고 코칭 프로그램의 남은 부분에 거쳐 사용자를 유도하도록 할 수도 있다. "스마트" 태스크는 특정 조건이 참인 경우에만 생성되는 태스크이다. 스마트 태스크의 사소한 예는 이전의 약속 때문에 스케줄링된 태스크이다. 예를 들어, 어떤 사람이 매주 금요일마다 쇼핑을 가도록 약속한다면, 본 발명은 "건강식 식료품 쇼핑" 목표를 매주 금요일마다 생성한다. 스마트 태스크를 생성하기 위하여, 선택 모듈(208)은 한 세트의 스마트 태스크 트리거 동안 반복하고 스마트 태스크가 스케줄링되어야 하는지를 결정할 수도 있다.

초기 부트스트랩 고정된 태스크 시퀀스는 아래에서 설명되는 바와 같은 다양한 태스크들을 포함할 수도 있다. 그러나, 특정 태스크는 크게 변동할 수 있다는 것이 당업자에게는 명백할 것이다.

날 1

1: 코치 소개 아티클을 읽는다(아티클 태스크).

2: 당신에 대한 설문 및 당신의 특정한 웰니스 목표를 작성한다(명시적 데이터 수집 태스크).

3: 저널링을 사용하여 당신의 점심 세부사항을 로깅한다(저널링 태스크, 도 3 을 참조한다).

4: 미니-도전: 오늘은 계단을 이용한다. 만일 어디에도 계단이 없거나 오늘은 너무 늦었다면, 그 대신에 지금 당장 20 번의 점핑 잭(jumping jacks)을 수행한다. (미니-도전 태스크).

날 2

1: 오늘은 5 가지 상이한 굽지 않은 야채를 섭취한다(미니-도전 태스크).

2: 음식 저널링을 사용하여 저녁 세부사항을 로깅한다(저널링 태스크).

3: 최소 운동 베이스라인에 대한 아티클을 읽는다(아티클 태스크).

4: 눔 위젯을 홈 스크린에 설치한다(미니-도전 태스크/동기화).

5: 5-분 걷기를 한다(자동 추적 태스크).

날 3

1: 당신의 식습관에 대한 기본적인 설문을 작성한다(명시적 데이터 수집 태스크).

2: 세부사항 없이 당신의 하루 전체를 로깅한다(저널링 태스크).

3: 당신의 운동 스케줄을 재고려한다(미니-도전 태스크).

4: 당신의 식료품 구입 날짜를 스케줄링한다(추후 약속 태스크).

조건부 태스크 생성("스마트" 태스크)

날 3 이후에, 선택 모듈(208)은 스마트(조건부) 태스크를 사용하기 시작한다. 다른 실시예들에서, 이 시점 이전에 더 긴 고정된 코칭 시퀀스가 존재할 수도 있다.

1) 음식 저널링 스마트 태스크가 사용자에게 상이한 식사에 대한 정보를 제공하도록 독려한다. 특정 식사가 최근 10 년 내에 4 회 미만으로 로깅되었는지를 검사하여, 그렇다면 0.3 의 확률을 가지고, 식사가 로깅되도록 스케줄링한다.

2) 음식 미니-아티클 스마트 태스크가 사용자에게 건강식을 섭취하도록 독려한다. 이것은 마지막 달의 식사 데이터를 검사함으로써 이를 수행하고, 어떤 사람이 섭취한 바 있는 모든 고유한 음식 아이템을 각각의 아이템 중 얼마나 많은 것을 그 사람이 섭취했는지의 카운트를 가지고 수집한다. 그러면 이것은 이 카운트에 기초하여 이를 정렬하고, 목록에 걸쳐서 반복하며, 그 음식에 관련된 아티클을 트리거링한다. 만일 이러한 아티클이 그 사용자에게 이미 보여진 바 있다면, 목록 내의 다음 음식 아이템이 선택된다. 만일 아티클이 발견되면, 이것은 확률 0.8 로써 트리거링된다.

3) 그 사용자가 마지막 3 일의 모든 날에 80 이상의 스코어를 가졌으면 축하 스마트 태스크가 트리거링한다. 만일 이 태스크가 트리거링하면, 이것은 사용자에게 축하하고 그가 프로그램에서 더욱 계속하도록 독려하는 미니-아티클 태스크를 삽입한다. 이러한 태스크는 특정 확률(예를 들어, 0.8)로써 트리거링할 수도 있다.

4) 조사 스마트 태스크는 사용자가 조사들 중 하나를 아직 받지 않았다면 무작위로(예를 들어, 0.1 의 확률로써) 트리거링하는 5 개의 조사들의 세트를 가진다.

5) 도전 스마트 태스크는 각각 무작위로(예를 들어, 확률 0.2 로써) 트리거링하는 한 세트의 미니-도전을 가진다. 다른 실시예에서, 이러한 미니-도전은 조사의 결과를 사용하여 도전들 중 몇 개를 조건부로 트리거링할 수 있다. 미니-도전들 중 몇몇, 예컨대 5 분 동안 걷기는 자동 운동 추적을 수반한다.

위에서 설명된 스마트 태스크들의 세트는 명시적으로 망라적인 것이 아니고, 각각의 목표에 특정하며, 여전히 개선되고 개발되는 중이다.

태스크 생성에서의 자동화된 학습. 태스크-기초 시스템은 태스크 할당에 기초한 효율적 학습 및 후속하는 준수 및 원하는 결과에 대한 진보를 허용한다. 선택 모듈(208)은 보강 학습(reinforcement learning; RL)을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 선택 모듈(208)은 다음 2 주의 기간에 걸친 준수 레벨에 대한 특정 목표 할당의 영향을 계산할 수도 있다. 이것은 글로벌 준수 및 결과 진도에 대한 근사화로서의 역할을 수행한다. 다른 실시예에서, 선택 모듈(208)은 한 세트의 목표(식이 요법(regimen))의 할당의 결과에 대한 영향을 계산할 수도 있다.

다른 예로서, 선택 모듈(208)은 특정한 새 실험적 태스크를 사람의 실험적 그룹에 주입하고, 이제 이러한 태스크의 삽입 영향을 제어 그룹에 대하여 모니터링할 수도 있다.

인간-보조 목표 생성 및 코치 메시징. 선택 모듈(208)은 태스크 생성, 저널링 및 위에서 설명된 바와 같이 효과적인 전자 건강 프로그램의 일부인 추적을 자동화할 수도 있다. 그러나, 본 발명은 또한 다양한 상황, 예컨대 사용자가 추가적인 도움을 요청하거나, 원하는 목표에 도달하기 이전에 슬럼프에 갇히거나, 또는 그렇지 않으면 자동 식이요법에서는 허용되지 않는 기능을 요구하는 경우에 인간 상호작용을 가능하게 할 수도 있다.

통신 모듈(210)은 인간 상호작용을 다양한 형태로, 예컨대 인간 메시징 또는 매뉴얼 태스크 조절로 가능하게 할 수도 있다. 인간 메시징과 관련하여, 통신 모듈(210)은 사용자 및 응원 코칭 인력 모두에게 단문 메시지를 서로 전송하도록 할 수도 있다(도 16 을 참조한다). 메시지는, 예를 들어 사용자가 너무 많은 구조화되지 않고 따라서 처리하기 곤란한 정보를 시스템에 공급하는 것을 막기 위하여, 단문이 되도록(예를 들어, 250 개 미만의 문자) 설계될 수도 있다. 예를 들어, 사용자에 대한 거의 모든 정보는 수집 모듈(206)에 의하여 그 목적만을 위하여 설계된 적합한 명시적 데이터 수집 태스크를 통하여 수집될 수도 있다.

매뉴얼 태스크 조절에 관하여, 선택 모듈(208)은 인간 코칭 인력이 그 사용자가 수신하고 있는 태스크를 조절하도록 할 수도 있다. 이러한 조절은 사용자의 요청에 의하여 트리거링될 수도 있고, 또는 이것은 인간 인력에게 개입하도록 경고하는 자동화된 규칙에 의하여 트리거링될 수도 있다. 예를 들어, 어떤 규칙은 만일 클라이언트가 2 주 연속으로 원하는 결과를 향한 계획된 진도의 50% 미만만을 이룬 경우, 인간 코치들이 경고되어야 한다고 규정할 수도 있다. 그러면 인간 코치는 그 사용자를 위하여 그 날 또는 임의의 장래의 날들에 대해 스케줄링된 목표들 중 임의의 것을 생성, 삭제, 또는 수정할 수 있다.

매뉴얼 태스크 조절 및 인간 메시징은 흔히 서로 합동하여 동작한다. 예를 들어 만일 체중 감량 프로그램의 일부로서, 인간 코치가 어떤 사람이 어떤 야채를 좋아하는지에 대해 알고 싶다면, 그러면 그 코치는 그 명시적 데이터 수집 태스크를 시스템에 (예를 들어, 선택 모듈(208)을 통하여) 삽입하고, 이제 그 사용자에게 왜 그들이 이것을 질문하는지에 대하여 (예를 들어, 통신 모듈(210)을 통하여) 통지할 수도 있다. 이것은 많은 인간 개입을 요구하지 않는 강력한 조합을 생성하는데, 하지만 여전히 인간 관여 및 책임(accountability)이라는 "따뜻한" 감정을 제공한다.

도 5 는 자동(예를 들어, 일일 및 야간) 목표 생성 및 인간-생성 목표 생성에서 클라이언트(예를 들어, 클라이언트(128, 106, 또는 108)) 및 서버(예를 들어, 서버(118)) 사이의 예시적인 상호작용(500)을 묘사한다. 일일 목표 생성을 수행할 때, 클라이언트는 사용자 입력 데이터를 (예를 들어, 서버로부터 수신된 명령에 응답하여 클라이언트에 의하여 제공된 사용자 인터페이스를 통하여) 수집할 수도 있다. 이에 응답하여, 서버는 태스크를 (예를 들어, 선택 모듈(208)을 통하여) 생성할 수도 있다. 이에 응답하여, 클라이언트는 태스크를 디스플레이하고 사용자에게 이 태스크와 상호작용(예를 들어, 그 태스크에 관련된 데이터를 입력)하도록 (예를 들어, 사용자 인터페이스를 통하여) 할 수도 있다. 이에 응답하여, 서버는 사용자를 그들의 입력에 기초하여 (예를 들어, 등급화 모듈(204)을 통하여) 등급화할 수도 있다.

야간 목표 생성에서, 서버는 프로그램을 사용자에 대한 (예를 들어, 수집 모듈(206)을 통하여) 수신된 정보에 기초하여 조절할 수도 있다. 이에 응답하여, 클라이언트는 새로운 태스크를 수신하고 이것을 (예를 들어, 사용자 인터페이스를 통하여) 사용자에게 제공할 수도 있다.

인간-생성 목표를 수행하는 동안, 인간 코치는 애플리케이션(120)에게 입력을 제공하여 (예를 들어, 통신 모듈(210)을 통하여 사용자와 통신함으로써 또는 선택 모듈(208)을 통하여 사용자가 수행할 태스크를 수동으로 제안함으로써) 그렇지 않으면 자동화된 프로세스에 인간 터치를 추가할 수도 있다.

도 6 은 태스크-기초 전자 건강 프로그램을 구현하도록 구성되는, 애플리케이션(120)의 일 예시적인 흐름(600)을 묘사하는 블록도이다. 초기 사용자 데이터 및 목표의 획득이 존재한다. 일일 목표가 생성된다. 사용자는 추가적 데이터를 명시적으로 또는 묵시적으로 입력한다. 사용자는 (예를 들어, 그가 일일 목표를 완료하는 데에 있어서 어떠한가에 따라) 등급화되고, 피드백이 (예를 들어, 사용자의 클라이언트 디바이스에) 디스플레이된다. 전자 건강 프로그램이 명시적으로 또는 묵시적으로 수신된 데이터에 기초하여 그 사용자에 대하여 조절된다. 선택적으로, 조절은 인간(예를 들어, 사용자의 개인 코치)에 의하여 보조된다.

도 7 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(700)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(700)는 사용자에게 그의 건강 프로그램에 관련된 정보, 예컨대 그의 제안된 태스크 및 그의 제안된 태스크 또는 목표의 완료를 향한 그의 진도를 제공한다.

도 8 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(800)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(800)는 사용자에게 그가 섭취한 것에 관련된 상세 정보를 제공하도록 독려한다.

도 9 는 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(900)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(900)는 사용자에게 그가 섭취한 것에 관련된 정보를 사용자 인터페이스(800) 보다 덜 구체적인 형태로 제공하도록 독려한다.

도 10 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1000)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1000)는 사용자에게 그의 운동 활동에 관련된 정보를 제공하도록 독려한다. 사용자 인터페이스(1000)는 사용자에게 매우 상세한 정보 또는 덜 상세한 정보에 대하여 독려하도록 구성될 수도 있다.

도 11 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1100)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1100)는 사용자에 의하여 수행되는 달리기 운동에 대한 정보의 애플리케이션(120)에 의한 묵시적 수집을 묘사한다. 다양한 실시예들에서, 사용자는 달리기 운동에 대한 정보를 명시적으로 입력하도록 독려되지 않을 수도 있다.

도 12 는 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1200)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1200)는 사용자에게 수행할 운동 태스크를 제공하고 사용자가 그가 그 태스크를 완료했는지 여부를 특정하도록 이네이블한다.

도 13 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1300)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스는 사용자에게 수행할 미니-아티클 태스크를 제공하고 사용자가 그가 그 태스크를 완료했는지 여부를 특정하도록 이네이블한다. 태스크는 사용자에게 이전에 제안되었던 추가적 태스크의 타입과 상이한 타입을 가진 태스크에 기초하여 선택 모듈(208)에 의하여 선택될 수도 있다.

도 14 는 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1400)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1400)는 사용자에게 태스크를 추후에 수행하도록 약속하도록 독려한다.

도 15 는 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1500)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1500)는 애플리케이션(120)에 액세스하는 사용자의 콘텍스트 외부에 디스플레이되는 위젯을 포함한다.

도 16 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1600)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1600)는 사용자에게 인간 트레이너와 직접적으로 (예를 들어, 통신 모듈(210)을 통하여) 통신하도록 이네이블한다.

도 17 은 애플리케이션(120)의 (예를 들어, 클라이언트 디바이스에서 실행 중인 클라이언트를 통하여 제공된) 일 예시적인 사용자 인터페이스(1700)의 스크린샷이다. 사용자 인터페이스(1700)는 태스크 또는 목표의 완료를 향한 사용자의 진도를 모니터링할 책임이 있는 인간 트레이너에게 내부 콘솔로서 제공될 수도 있다. 인간 트레이너는 콘솔 내의 정보를 사용하여 직접적으로 사용자와 상호작용(예를 들어, 메시지를 사용자에게 전송하거나 태스크를 사용자에게 제안)할 수도 있다.

도 18 은 애플리케이션들(120)(예를 들어, 데이터베이스126))에 의하여 사용되는 데이터베이스들의 테이블들 간의 예시적인 관련성(1800)을 묘사하는 블록도이다. 테이블은 아티클, 아티클 결과, 음식 엔트리, 목표, 사용자, 및 눔메시지(NoomMessages)(예를 들어, 인간 트레이너와의 상호작용과 함께 또는 이것 없이 사용자 및 애플리케이션(120) 사이에서 통신되는 메시지)를 포함한다.

어떤 실시예는 본 명세서에서 로직 또는 다수 개의 컴포넌트, 모듈, 또는 매커니즘을 포함하고 있는 것으로 설명된다. 모듈은 소프트웨어 모듈(예를 들어, 머신-판독가능 매체 상에 또는 송신 신호 내에 구현된 코드) 또는 하드웨어 모듈을 구성할 수도 있다. 하드웨어 모듈은 어떤 동작들을 수행할 수 있으며 특정 방식으로 구성 또는 구현될 수도 있는 유형의(tangible) 유닛이다. 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 모듈(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서들의 그룹)은 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의하여 본 명세서에서 설명된 바와 같은 어떤 동작들을 수행하도록 동작하는 하드웨어 모듈로서 구성될 수도 있다.

다양한 실시예들에서, 하드웨어 모듈은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 어떤 동작을 수행하도록 영구적으로 구성된 전용 회로부 또는 로직(예를 들어, 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 또는 주문형 집적회로(ASIC)와 같은 특수-목적 프로세서와 같은 것)을 포함할 수도 있다. 하드웨어 모듈은 어떤 동작을 수행하도록 소프트웨어에 의하여 일시적으로 구성되는 프로그래밍가능한 로직 또는 회로부(예를 들어, 범용 프로세서 또는 다른 프로그래밍가능한 프로세서 내에 포함되는 것과 같은)를 더 포함할 수도 있다. 하드웨어 모듈을 기계적으로, 전용 및 영구적으로 구성된 회로부에서 또는 일시적으로 구성된 회로부(예를 들어, 소프트웨어에 의하여 구성된 것)에서 구현하는 결정은 비용 및 시간 고려에 의하여 이루어질 수도 있다는 것이 인정될 것이다.

이에 상응하여, 용어 "하드웨어 모듈"은 유형의(tangible) 엔티티를 망라하는 것으로, 그리고 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 구성되거나(예를 들어, 하드와이어드되거나) 또는 일시적으로 구성되어(예를 들어, 프로그래밍된) 어떤 방식으로 동작하거나 및/또는 본 명세서에서 설명되는 어떤 동작을 수행하는 엔티티라는 것이 이해되어야 한다. 하드웨어 모듈들이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그래밍되는) 실시예를 고려하면, 하드웨어 모듈의 각각은 시간에 있어서 임의의 시점에 구성되거나 인스턴스화될 필요가 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈이 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 프로세서를 포함할 경우, 범용 프로세서는 상이한 시점에서 개별적인 상이한 하드웨어 모듈들로서 구성될 수도 있다. 이에 상응하여 소프트웨어는 예를 들어, 시간의 한 시점에서 특정 하드웨어 모듈을 구성하고, 시간의 상이한 시점에서 상이한 하드웨어 모듈을 구성하도록 프로세서를 구성할 수도 있다.

하드웨어 모듈은 정보를 다른 하드웨어 모듈로 제공하거나 이로부터 정보를 수신할 수 있다. 이에 상응하여, 설명된 하드웨어 모듈은 통신하도록 커플링되는 것으로 간주될 수도 있다. 이러한 하드웨어 모듈들의 다수가 동시에 존재하는 경우에, 통신은 하드웨어 모듈들을 연결하는 신호 송신(예를 들어, 적합한 회로 및 버스를 통한)을 통하여 달성될 수도 있다. 여러 하드웨어 모듈들이 상이한 시점에 구성되거나 인스턴스화되는 실시예들에서, 이러한 하드웨어 모듈들 간의 통신은 예를 들어, 여러 하드웨어 모듈이 액세스하는 메모리 구조 내의 정보의 전달 및 취출을 통하여 달성될 수도 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 모듈은 동작을 수행하고 그 동작의 출력을 이것이 통신하도록 커플링되는 메모리 디바이스 내에 저장할 수도 있다. 그러면, 다른 하드웨어 모듈은 추후에 메모리 디바이스에 액세스하여 저장된 출력을 취출하고 처리할 수도 있다. 또한 하드웨어 모듈은 입력 또는 출력 디바이스와의 통신을 개시할 수도 있고 리소스(예를 들어, 정보의 콜렉션)를 작동시킬 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 예시적인 방법의 다양한 동작들은 적어도 부분적으로, 관련된 동작을 수행하도록 일시적으로 구성되거나 (예를 들어, 소프트웨어에 의하여) 또는 영구적으로 구성된 하나 이상의 프로세서에 의하여 수행될 수도 있다. 일시적으로 또는 영구적으로 구성되는지와 무관하게, 이러한 프로세서는 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 작동하는 프로세서-구현 모듈을 구성할 수도 있다. 본 명세서에서 모듈이라고 불리는 것은, 몇몇 예시적인 실시예에서 프로세서-구현 모듈을 포함한다.

이와 유사하게, 본 명세서에서 설명되는 방법은 적어도 부분적으로 프로세서에 의하여 구현될 수도 있다. 예를 들어, 방법의 동작들 중 적어도 몇몇은 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서-구현 모듈에 의하여 수행될 수도 있다. 동작들 중 어떤 것의 수행은 단일 머신 내에 상주하는 것이 아니라 다수 개의 머신에 걸쳐 배치되는 하나 이상의 프로세서 사이에서 분산될 수도 있다. 몇몇 예시적인 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서들은 단일 위치 내에 (예를 들어, 가정용 환경, 업무 환경 내에서 또는 서버 팜(server farm)으로서) 위치될 수도 있으며, 반면에 다른 실시예들에서 프로세서들은 다수 개의 위치에 분산될 수도 있다.

또한 하나 이상의 프로세서는 관련된 동작의 수행을 "클라우드 컴퓨팅" 환경에서 또는 "서비스로서의 소프트웨어(software as a service; SaaS)"로서 지원하도록 동작할 수도 있다. 예를 들어, 동작들의 적어도 몇몇은 컴퓨터들의 그룹에 의하여(프로세서들을 포함하는 머신의 예로서) 수행될 수도 있는데, 이러한 동작은 네트워크(예를 들어, 네트워크(120))를 통하여 그리고 하나 이상의 적합한 인터페이스(예를 들어, API)를 통하여 액세스가능하다.

예시적인 실시예들은 디지털 전자적 회로부에, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어에, 또는 이들의 조합에 구현될 수도 있다. 예시적인 실시예는, 예를 들어 데이터 프로세스 장치, 예를 들어 프로그래밍가능한 프로세서, 컴퓨터, 또는 다중 컴퓨터에 의한 실행을 위하거나 또는 이것의 동작을 제어하기 위하여, 예를 들어 머신-판독가능 매체에 저장된 정보 캐리어 내에 유형적으로 구현된 컴퓨터 프로그램과 같은 컴퓨터 프로그램 제품을 사용하여 구현될 수도 있다.

컴퓨터 프로그램은 컴파일되거나 해독된 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 임의의 형태로 쓰여질 수 있고, 이것은 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적합한 다른 유닛으로서를 포함하는 임의의 형태로 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 또는 하나의 사이트에 있거나 여러 사이트들에 걸쳐서 분산되고 통신 네트워크에 의하여 상호접속되는 여러 컴퓨터들 상에서 실행되도록 구현될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 동작들은 입력 데이터에서 작동하고 출력을 수집함으로써 기능들을 수행하도록 컴퓨터 프로그램을 실행시키는 하나 이상의 프로그래밍가능한 프로세서에 의하여 수행될 수도 있다. 또한 방법 동작들은 특수 목적 로직 회로부(예를 들어, FPGA 또는 ASIC)에 의하여 수행될 수 있고 그리고 예시적인 실시예의 장치는 이와 같이 구현될 수도 있다.

컴퓨팅 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며 통상적으로 통신 네트워크를 통하여 상호작용한다. 클라이언트 및 서버의 관련성은 개별적인 컴퓨터에서 실행하며 서로 클라이언트-서버 관련성을 가지는 컴퓨터 프로그램에 힘입어 대두한다. 프로그래밍가능한 컴퓨팅 시스템을 구현하는 실시예에서, 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처 모두가 고려될 필요가 있다는 것이 인정될 것이다. 구체적으로 설명하면, 어떤 기능성을 영구적으로 구성된 하드웨어(예를 들어, ASIC)에서, 일시적으로 구성된 하드웨어(예를 들어, 소프트웨어 및 프로그래밍가능한 프로세서의 조합)에서, 또는 영구적으로 및 일시적으로 구성된 하드웨어의 조합에서 구현할 것인지 여부의 선택은 디자인 선택일 수도 있다는 것이 인정될 것이다. 아래에서 다양한 예시적인 실시예에서 구현될 수도 있는 하드웨어(예를 들어, 머신) 및 소프트웨어 아키텍처가 설명된다.

도 19 는 기계가 본 명세서에서 논의되는 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하기 위한 명령이 실행될 수도 있는 컴퓨터 시스템(1900)의 예시적인 형태에서의 기계의 블록도이다. 대안적인 실시예들에서, 머신은 독립형 디바이스로서 작동하거나 또는 다른 머신에 접속(예를 들어, 네트워크) 될 수도 있다. 네트워크된 구현예에서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신의 성능으로서, 또는 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서는 피어 머신으로서 동작할 수도 있다. 머신은 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋-톱 박스(set-top box; STB), 개인용 휴대 단말기(Personal Digital Assistant; PDA), 모바일 폰(예를 들어, 아이폰 또는 안드로이드운영 체제를 실행하는 모바일 폰), 웹 기기, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브릿지, 또는 그 머신에 의하여 취해지는 동작을 특정하는 명령을(순차적으로 또는 다르게) 실행할 수 있는 임의의 머신일 수도 있다. 더 나아가, 비록 단일 머신만이 도시되었지만, "머신"이라는 용어는 명령들의 세트(또는 다중 세트)를 개별적으로 또는 공동으로 실행하여 본 명세서에서 논의되는 방법론 중 임의의 하나 이상을 수행하는 머신의 임의의 콜렉션을 포함하는 것으로 역시 간주되어야 한다.

예시적인 컴퓨터 시스템(1900)은 프로세서(1902)(예를 들어, 중앙 처리 유닛(central processing unit CPU), 그래픽 프로세스 유닛(graphics processing unit; GPU) 또는 이들 모두), 메인 메모리(1904) 및 정적 메모리(1906)를 포함하는데 이들은 버스(1908)를 통하여 서로 통신한다. 컴퓨터 시스템(1900)은 비디오 디스플레이 유닛(1910)(예를 들어, 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD) 또는 음극선관(cathode ray tube; CRT))을 더 포함할 수도 있다. 컴퓨터 시스템(1900)은 영숫자 입력 디바이스(1912)(예를 들어, 키보드), 사용자 인터페이스(user interface; UI) 네비게이션(또는 커서 제어) 디바이스(1914)(예를 들어, 마우스), 디스크 드라이브 유닛(1916), 신호 생성 디바이스(1918)(예를 들어, 스피커) 및 네트워크 인터페이스 디바이스(1920)를 더 포함한다.

디스크 드라이브 유닛(1916)은 여기에서 설명되는 방법론 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현하거나 이에 의하여 이용되는 명령 및 데이터 구조(예를 들어, 소프트웨어)(1924)의 하나 이상의 세트가 저장되는 머신-판독가능 매체(1922)를 포함한다. 또한, 명령(1924)은 메인 메모리(1904) 내에 및/또는 프로세서(1902) 내에 컴퓨터 시스템(1900)에 의한 그것의 실행 도중에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수도 있는데, 메인 메모리(1904) 및 프로세서(1902)도 역시 머신-판독가능 미디어를 구성한다. 또한, 명령(1924)은 정적 메모리(1906) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수도 있다.

머신-판독가능 매체(1922)가 일 예시적인 실시예에서 단일 매체인 것으로 도시된 반면에, "머신-판독가능 매체"라는 용어는 하나 이상의 명령 또는 데이터 구조를 저장하는 단일 매체 또는 다중 미디어(예를 들어, 집중형 또는 분산형 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함할 수도 있다. 또한 "머신-판독가능 매체"라는 용어는 머신에 의한 실행을 위한 명령을 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있고 머신으로 하여금 제공된 실시예들의 방법론 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하는, 또는 이러한 명령들에 의하여 이용되거나 이와 연관되는 데이터 구조를 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있는 임의의 유형의(tangible) 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 이에 상응하여 "머신-판독가능 매체"라는 용어는 고상 메모리, 및 광학적 및 자기적 미디어를 포함하는 것으로 간주되어야 하지만 이들로 제한되는 것은 아니다. 머신-판독가능 미디어의 특정한 예는 일 예로서는 반도체 메모리 디바이스, 예를 들어, 소거가능한 프로그래밍가능한 판독전용 메모리(EPROM), 전기적 소거가능 프로그래밍가능한 판독전용 메모리(EEPROM), 및 플래시 메모리 디바이스를 포함하는 비-휘발성 메모리; 내장 하드 디스크 및 착탈식 디스크와 같은 자기적 디스크; 자기-광학적 디스크; 및 콤팩트 디스크-판독-전용 메모리(CD-ROM) 및 디지털 다기능 디스크(또는 디지털 비디오 디스크) 판독-전용 메모리(DVD-ROM) 디스크를 포함한다.

더 나아가 명령(1924)은 송신 매체를 통하여 통신 네트워크(1926)를 통하여 송신 또는 수신될 수도 있다. 명령(1924)은 네트워크 인터페이스 디바이스(1920) 및 다수 개의 주지된 전송 프로토콜(예를 들어, HTTP) 중 하나를 사용하여 송신될 수도 있다. 통신 네트워크의 예는 LAN, WAN, 인터넷, 모바일 전화기 네트워크, POTS 네트워크, 및 무선 데이터 네트워크(예를 들어, WiFi 및 WiMax 네트워크)를 포함한다. "송신 매체"라는 용어는 머신에 의한 실행을 위한 명령들을 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 무형의 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 하고, 디지털 또는 아날로그 통신 신호 또는 이러한 소프트웨어의 통신을 용이화하는 다른 무형의 미디어를 포함한다. 네트워크(1926)는 네트워크들(120) 중 하나일 수도 있다.

비록 일 실시예가 특정한 예시적인 실시예를 참조하여 설명되어 왔지만, 본 개시물의 더 넓은 범위로부터 벗어나지 않으면서 이러한 실시예에 다양한 수정 및 변경이 가해질 수도 있다는 것이 명백할 것이다. 이에 상응하여, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 및 도면들은 한정적인 의미라기 보다는 예시적인 의미인 것으로 간주되어야 한다. 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면은 한정이 아니라 예로서 기술 요지가 실행될 수도 있는 특정한 실시예를 도시한다. 도시된 실시예는 당업자들이 본 명세서에서 개시된 교시를 실시하도록 하기에 충분히 자세하게 설명된다. 다른 실시예들은 이들로부터 이용되거나 유도될 수도 있음으로서, 구조적 및 논리적 대체 및 변경들이 본 개시물의 범위로부터 벗어나지 않으면서 이루어질 수도 있게 한다. 그러므로, 이러한 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용은 한정적인 의미로 이해되어서는 안되며, 다양한 실시예의 범위는 오직 첨부된 청구항과 이러한 청구항들이 속하는 균등물의 전체 범위에 의해서만 정의된다.

본 발명의 기술 요지의 이러한 실시예들은 본 명세서에서, 개별적으로 및/또는 총괄하여 오직 편의를 위하여 그리고 본 출원의 범위를 두 개 이상이 실제로 개시된다고 하더라도 임의의 단일한 본 발명 또는 진보적 개념으로 자진하여 한정하려는 의도가 없이 "발명" 이라는 용어에 의하여 지칭될 수도 있다. 따라서, 비록 특정한 실시예들이 본 명세서에서 예시되고 설명되었지만, 동일한 목적을 달성하기 위하여 계획된 임의의 배치구성물이 도시된 특정한 실시예에 대하여 대체될 수도 있다는 것이 인정되어야 한다. 본 개시물은 다양한 실시예들의 임의의 그리고 모든 적응 또는 변동을 커버하도록 의도된다. 앞에서 언급한 실시예, 및 본 명세서에서 구체적으로 설명되지 않은 다른 실시예들의 조합은 상기 설명을 재고하면 당업자들에게 명백해질 것이다.

Claims (20)

1. 시스템으로서,
   프로세서-구현 모듈로서:
   사용자의 건강에 관련된 사용자의 목표를 결정하고;
   상기 사용자의 목표의 달성을 향한 상기 사용자의 진도를 결정하기 위하여 수집할 정보를 식별하며;
   사용자에게 상기 정보의 부분을 제공하도록 독려할 특정성의 레벨을 선택하고;
   사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하며; 그리고
   상기 목표의 달성을 향한 상기 사용자의 진도를 상기 정보의 부분에 기초하여 결정하도록 구성되는, 프로세서-구현 모듈을 포함하는, 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 프로세서-구현 모듈은, 상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 주기성을 식별하도록 더욱 구성되고,
   상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 제공하도록 독려하는 것은 상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 상기 주기성에 더욱 기초하는, 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 여기에서 프로세서-구현 모듈은 상기 정보의 추가 부분을 수집하도록 더욱 구성되고,
   상기 특정성의 레벨을 선택하는 것 및 상기 주기성을 식별하는 것 중 적어도 하나는 상기 정보의 추가 부분에 기초하는, 시스템.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 정보의 추가 부분을 수집하는 것은 상기 사용자와 연관된 디바이스의 센서에 의하여 수집된 정보에 액세스하는 것을 포함하는, 시스템.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 센서는 체중 센서이고 상기 정보의 추가 부분은 상기 사용자의 체중인, 시스템.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 프로세서-구현 모듈은:
   상기 사용자의 목표에 기초하여 복수 개의 태스크를 생성하고;
   상기 사용자에게 상기 복수 개의 태스크 중 하나의 태스크를 완료하도록 추천을 제공하되, 상기 태스크는 하나의 타입을 가지며;
   상기 복수 개의 태스크 중 추가적 태스크를 추가적 타입을 가지는 상기 추가적 태스크에 기초하여 선택하고; 그리고
   상기 사용자가 상기 추가적 태스크를 완료하도록 추천을 제공하도록 더욱 구성되는, 시스템.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 타입은 데이터 수집, 매뉴얼 저널링(journaling), 자동 추적(automatic tracking), 미니-아티클 읽기(mini-article reading), 미니-도전 수행(mini-challenge performing), 및 추후 약속(future committing) 중 하나인, 시스템.
8. 방법으로서,
   사용자의 건강에 관련된 사용자의 목표를 결정하는 단계;
   상기 사용자의 목표의 달성을 향한 상기 사용자의 진도를 결정하기 위하여 수집할 정보를 식별하는 단계;
   사용자에게 상기 정보의 부분을 제공하도록 독려할 특정성의 레벨을 선택하는 단계;
   사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 단계; 및
   프로세서를 사용하여, 상기 목표의 달성을 향한 상기 사용자의 진도를 상기 정보의 부분에 기초하여 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 주기성을 식별하는 단계를 더 포함하고,
   상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 제공하도록 독려하는 단계는, 상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 상기 주기성에 더욱 기초하는, 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 정보의 추가 부분을 수집하는 단계를 더 포함하고,
    상기 특정성의 레벨을 선택하는 단계 및 상기 주기성을 식별하는 단계 중 적어도 하나는 상기 정보의 추가 부분에 기초하는, 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 정보의 추가 부분을 수집하는 단계는 상기 사용자와 연관된 디바이스의 센서에 의하여 수집된 정보에 액세스하는 단계를 포함하는, 방법.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 센서는 체중 센서이고 상기 정보의 추가 부분은 상기 사용자의 체중인, 방법.
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 사용자의 목표에 기초하여 복수 개의 태스크를 생성하는 단계;
    상기 사용자에게 상기 복수 개의 태스크 중 하나의 태스크를 완료하도록 추천을 제공하는 단계로서, 상기 태스크는 하나의 타입을 가지는, 단계;
    상기 복수 개의 태스크 중 추가적 태스크를 추가적 타입을 가지는 상기 추가적 태스크에 기초하여 선택하는 단계; 및
    상기 사용자에게 상기 추가적 태스크를 완료하도록 추천을 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법.
14. 제 9 항에 있어서,
    상기 타입은 데이터 수집, 매뉴얼 저널링, 자동 추적, 미니-아티클 읽기, 미니-도전 수행, 및 추후 약속 중 하나인, 방법.
15. 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때 상기 적어도 하나의 프로세서에게 방법을 수행하도록 하는 명령의 세트를 저장하는 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체로서,
    상기 방법은:
    사용자의 건강에 관련된 사용자의 목표를 결정하는 단계;
    상기 사용자의 목표의 달성을 향한 상기 사용자의 진도를 결정하기 위하여 수집할 정보를 식별하는 단계;
    사용자에게 상기 정보의 부분을 제공하도록 독려할 특정성의 레벨을 선택하는 단계;
    사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 단계; 및
    상기 목표의 달성을 향한 상기 사용자의 진도를 상기 정보의 부분에 기초하여 결정하는 단계를 포함하는, 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체.
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 주기성을 식별하는 단계를 더 포함하고,
    상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 제공하도록 독려하는 단계는, 상기 사용자에게 상기 정보의 부분을 상기 특정성의 레벨에서 제공하도록 독려하는 상기 주기성에 더욱 기초하는, 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체.
17. 제 16 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 정보의 추가 부분을 수집하는 단계를 더 포함하고,
    상기 특정성의 레벨을 선택하는 단계 및 상기 주기성을 식별하는 단계 중 적어도 하나는 상기 정보의 추가 부분에 기초하는, 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 정보의 추가 부분을 수집하는 단계는 상기 사용자와 연관된 디바이스의 센서에 의하여 수집된 정보에 액세스하는 단계를 포함하는, 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체.
19. 제 18 항에 있어서,
    상기 센서는 체중 센서이고 상기 정보의 추가 부분은 상기 사용자의 체중인, 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체.
20. 제 15 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 사용자의 목표에 기초하여 복수 개의 태스크를 생성하는 단계;
    상기 사용자에게 상기 복수 개의 태스크 중 하나의 태스크를 완료하도록 추천을 제공하는 단계로서, 상기 태스크는 하나의 타입을 가지는, 단계;
    상기 복수 개의 태스크 중 추가적 태스크를 추가적 타입을 가지는 상기 추가적 태스크에 기초하여 선택하는 단계; 및
    상기 사용자에게 상기 추가적 태스크를 완료하도록 추천을 제공하는 단계를 더 포함하는, 비-일시적 머신 판독가능 저장 매체.

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