KR20170120362A - 소규모 그룹 강습 예약 방법 및 시스템 - Google Patents
소규모 그룹 강습 예약 방법 및 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20170120362A KR20170120362A KR1020160048733A KR20160048733A KR20170120362A KR 20170120362 A KR20170120362 A KR 20170120362A KR 1020160048733 A KR1020160048733 A KR 1020160048733A KR 20160048733 A KR20160048733 A KR 20160048733A KR 20170120362 A KR20170120362 A KR 20170120362A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- user
- information
- instructor
- schedule
- lecturer
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000012549 training Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 5
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000037237 body shape Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/335—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G06F17/30699—
-
- 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/08—Auctions
-
- 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
- H04W88/02—Terminal devices
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
Abstract
본 발명은 개인화 단말기를 통해 웹페이지 접속 또는 응용프로그램 상에서 강사를 선택하여 소규모 그룹 강습을 예약하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명은 이용자가 예약하고자 하는 강습 스케줄을 입력하는 이용자 단말기와; 상기 이용자 단말기로부터 이용자 입력내용을 수신받아 강습 스케줄을 설정하고 관리하는 관리서버를 포함하여 구성되고: 상기 관리서버는, 각 지점별로 구분되어, 소속 강사들의 정보가 저장되는 강사정보 데이터베이스(DB)와; 소속 강사와 이용자들의 강습 스케줄이 저장되는 스케줄 데이터베이스(DB); 그리고 이용자들의 정보가 저장되는 이용자 데이터베이스(DB)를 포함하여 구성된다. 이와 같은 본 발명에 의하면, 본 발명은 소규모 그룹 트레이닝 스케줄을 사용자가 온라인 상에서 손쉽게 예약하거나 변경할 수 있도록 하여, 수강생 측에서는 수강일정을 탄력적으로 조정할 수 있어 강습을 탄력적이고 유동적으로 활용할 수 있고, 강사 측에서는 그룹 내 참여 인원을 최대한 확보할 수 있으므로, 강습 효율을 최대한 활용할 수 있는 장점이 있다.
Description
본 발명은 소규모 그룹 강습 시 수강자가 강사를 선택하여 강습을 예약하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 개인화 단말기를 통해 웹페이지 접속 또는 응용프로그램 상에서 강사를 선택하여 소규모 그룹 강습을 예약하는 시스템 및 방법에 관한 발명이다.
종래의 강습은 강사가 기설정된 수강 스케줄을 제공하고, 수강자는 원하는 강사와 시간을 선택하여 월별로 정해진 시간에 따라 강습이 이루어지는 것이 대부분이었다.
한편, 대한민국 공개특허 제10-2013-0107630호에서는 수강자의 편의를 위하여, 온라인을 통해 수강 스케줄을 제공받고, 수강을 예약하는 방법에 관한 기술이 개시되어 있다.
그러나 이와 같이 기 설정된 일정에 대하여 수강생이 참여하는 방식은, 운영자 측에서 강사들의 시간배분 및 강습 공간의 효율적 활용면에서는 유리한 측면이 있으나, 수강자는 자신이 희망하는 시간을 반영하여 강습을 진행할 수 없으므로, 이는 수강자의 편의성을 저해하는 문제점이 있었다.
한편, 최근 경제적 환경이 개선되고, 개인 건강관리에 대한 관심이 증가됨에 따라, 강습 효과를 높이기 위하여 소규모 그룹 트레이닝이 널리 확대되고 있고, 이와 같은 소규모 그룹 트레이닝의 경우, 운영자의 운영상의 편성의 뿐만 아니라 수강의 편의성에 대한 요구가 높아지고 있는 실정이다.
이에, 소규모 그룹 트레이닝에 있어, 수강생의 강습 일정의 설정 및 변경 등이 용이하면서도, 강습 스케줄에 차질을 최소화할 수 있는 기술에 대한 요구가 확대되고 있다.
나아가, 수강자의 강사를 선택함에 있어, 수강생에게 적합한 강사를 수강생이 학습 직접 참여하지 않고도 선별할 수 있도록 하여 강습 효율을 향상시킬 수 있는 기술 역시 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명은 소규모 그룹 트레이닝 스케줄을 사용자가 온라인 상에서 손쉽게 예약하거나 변경할 수 있도록 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.
또한, 본 발명은 소규모 그룹 트레이닝 강습 스케줄을 실시간으로 조정할 수 있도록 하여, 트레이너의 교습 집중도를 향상시키고, 교습 효율을 향상시킬 수 있는 개인 강습 예약 시스템 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은 이용자가 예약하고자 하는 강습 스케줄을 입력하는 이용자 단말기와; 상기 이용자 단말기로부터 이용자 입력내용을 수신받아 강습 스케줄을 설정하고 관리하는 관리서버를 포함하여 구성되고: 상기 관리서버는, 각 지점별로 구분되어, 소속 강사들의 정보가 저장되는 강사정보 데이터베이스(DB)와; 소속 강사와 이용자들의 강습 스케줄이 저장되는 스케줄 데이터베이스(DB); 그리고 이용자들의 정보가 저장되는 이용자 데이터베이스(DB)를 포함하여 구성된다.
이때, 상기 관리서버는, 상기 이용자 단말기에 선택된 지점의 강사리스트 및 시간리스트를 제공하고, 상기 이용자단말기로부터 예약시간 및 강사를 선택받아 강습 스케줄을 설정할 수도 있다.
그리고 상기 시간리스트는, 해당 지점의 영업 유무 및 강사의 예약 인원 현황이 반영되어 생성될 수도 있다.
또한, 상기 강사정보 DB에는, 해당 지점에 속한 강사의 이력, 경력 및 전문분야가 저장될 수도 있다.
그리고 상기 이용자 DB에는, 해당 지점에 속한 이용자의 연령정보, 체형정보, 수강경력정보, 수강강사정보 및 수강과목정보가 저장되고; 상기 수강경력정보는 상기 이용자의 해당 지점에 대한 수강기간 및 수강회수가 누적되어 저장된 데이터이고; 상기 수강강사정보는 상기 이용자의 수강강사 및 해당 강사에 대한 수강회수가 누적되어 저장된 데이터이며: 상기 수강과목정보는 상기 이용자의 수강 과목을 저장한 데이터일 수도 있다.
또한, 상기 강사리스트는, 이용자와 강사 사이에 산출된 매칭도에 따라 우선순위를 부여하여 생성될 수도 있다.
그리고 상기 매칭도는, 상기 이용자 데이터베이스에 저장된 이용자의 정보와 강사정보 데이터베이스에 저장된 강사 정보를 대비하여 산출될 수도 있다.
또한, 상기 매칭도는, 상기 관리서버가 상기 이용자의 수강강사정보를 이용하여 최근 강습 강사를 선별하고, 이용자의 수강과목정보와 상기 강사정보 데이터베이스의 전문분야를 매칭하여 산출될 수도 있다.
한편, 상기 매칭도는, 상기 누적률 정보가 반영되어 생성되고: 상기 누적률 정보는, 해당 강사에 대한 이용자들의 누적 강습 진행 회수에 대한 평균 저장값임일 수도 있다.
또한, 상기 매칭도 산출은, (ⅰ) 상기 관리서버가 수강예약을 하려고 하는 이용자의 연령정보와 체형정보를 이용하여, 해당 이용자와 유사도가 높은 상기 지점의 기존 이용자들을 선별하는 단계와; (ⅱ) 상기 관리서버가 선별된 유사 이용자들의 수강강사 정보들을 독출하여, 강습 이력의 누적 횟수에 따라 강사들을 선별하는 단계; 그리고 (ⅲ) 상기 유사 이용자들의 수강과목정보와 상기 강사정보 데이터베이스의 전문분야를 매칭하는 단계를 통해 산출될 수도 있다.
그리고 상기 매칭도는, 상기 제(ⅲ)단계에서 산출된 매칭값에 상기 누적률 정보를 반영하는 단계를 더 포함하여 산출되고: 상기 누적률 정보는, 해당 강사에 대한 이용자들의 누적 강습 진행 회수에 대한 평균 저장값일 수도 있다.
한편, 본 발명은 (A) 이용자가 이용자 단말기를 통해 관리서버에 접속하여 이용지점을 선택하고, 이용자 확인을 수행하는 단계와; (B) 상기 관리서버가 상기 이용자 단말기로 해당 지점의 강사리스트를 제공하고, 이용자로부터 강사를 선택받는 단계와; (C) 상기 관리서버가 선택된 강사의 예약 가능 시간을 상기 이용자 단말기로 제공하고, 이용자로부터 강습 예약 시간을 선택받는 단계; 그리고 (D) 상기 관리서버가 상기 이용자로부터 선택된 강사와 강습시간을 통해 예약 스케줄 및 상기 강사의 강사 스케줄을 갱신하여 저장하는 단계를 포함하여 수행되는 소규모 그룹 강습 예약 방법을 포함한다.
그리고 본 발명은 (a) 이용자가 이용자 단말기를 통해 관리서버에 접속하여 이용지점을 선택하고, 이용자 확인을 수행하는 단계와; (b) 상기 관리서버가 상기 이용자 단말기로 강습 가능 시간리스트를 제공하고, 이용자로부터 강습 예약 시간을 선택받는 단계와; (c) 상기 관리서버가 상기 강습 예약 시간에 강습 가능한 강사리스트를 생성하여 상기 이용자 단말기에게 제공하고, 상기 이용자로부터 강습을 원하는 강사를 선택받는 단계; 그리고 (d) 상기 관리서버가 상기 이용자로부터 선택된 강습 예약 시간과 강사를 통해 예약 스케줄 및 상기 강사의 강사 스케줄을 갱신하여 저장하는 단계를 포함하여 수행되는 소규모 그룹 강습 예약 방법을 포함한다.
위에서 살핀 바와 같은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템 및 방법에서는 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
즉, 본 발명에서는 소규모 그룹 트레이닝 스케줄을 사용자가 온라인 상에서 손쉽게 예약하거나 변경할 수 있도록 하여, 수강생 측에서는 수강일정을 탄력적으로 조정할 수 있어 강습을 탄력적이고 유동적으로 활용할 수 있고, 강사 측에서는 그룹 내 참여 인원을 최대한 확보할 수 있으므로, 강습 효율을 최대한 활용할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 종래기술에 의한 강습 예약 방법의 일 예를 도시한 예시도.
도 2는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템의 구체적인 실시예의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템을 구성하는 이용자 데이터베이스의 일예를 도시한 예시도.
도 4는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법을 구성하는 친구 추천 방법을 도시한 흐름도.
도 6 내지 도 10은 은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법의 구체적인 실행 예를 도시한 예시도.
도 2는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템의 구체적인 실시예의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템을 구성하는 이용자 데이터베이스의 일예를 도시한 예시도.
도 4는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법을 구성하는 친구 추천 방법을 도시한 흐름도.
도 6 내지 도 10은 은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법의 구체적인 실행 예를 도시한 예시도.
본 발명의 구체적인 실시예의 설명에 앞서 먼저, 본 발명의 효과, 특징 및 이를 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예에서 명확해진다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성하여 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능하다.
즉, 도시된 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템 및 방법을 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템의 구체적인 실시예의 구성을 도시한 블록도이고, 도 3은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템을 구성하는 이용자 데이터베이스의 일예를 도시한 예시도이다.
이들 도면에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템은 이용자 단말기와 관리서버를 포함하여 구성된다.
본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 시스템은 다양한 강습 분야 중 개인의 건강 및 체형관리에 관련된 퍼스널 트레이닝 분야에 특화된 시스템으로, 이하에서는 특히 필라테스 강습에 적용된 것을 예로들어 설명한다.
이때, 상기 이용자 단말기는 수강생 개인의 컴퓨터 또는 스마트폰 등의 이용 단말기로, 상기 서버에 접속하여, 강습 스케줄을 예약하는 단말기를 의미한다.
한편, 상기 관리서버는 강습 스케줄을 설정하고, 관리하기 위한 것으로, 이를 위해 강사정보 데이터베이스(DB), 스케줄 데이터베이스(DB) 및 이용자 데이터베이스(DB)를 포함하여 구성된다.
이때, 상기 각각의 데이터 베이스는 교육장(지점) 별로 구분되어 구성된다.
즉, 상기 각각의 데이터베이스는 각 지점 별로 강사, 이용자 및 이들의 스케줄이 구분되어 저장된다.
그리고 상기 강사정보 DB에는 해당 지점에 속한 강사의 이력, 경력 및 전문분야가 저장된다.
또한, 상기 이용자 DB에는 해당 지점에 속한 이용자의 정보가 저장되는데, 구체적으로는 도 3에 도시된 바와 같이, 연령정보, 체형정보, 수강경력정보, 수강강사정보 및 수강과목정보가 저장된다.
여기서, 상기 연령정보 및 체형정보는 이용자(수강자)의 기본 정보로, 이용자 또는 관리자가 입력한 데이터에 의해 구성된다.
그리고 상기 수강경력정보는 상기 이용자의 수강 기간 및 회수 등이 누적되어 저장된 데이터로, 해당 이용자를 해당 강습에 대하여 초급, 중급, 고급 등으로 분류화 하기 위한 데이터이다.
한편, 상기 수강강사정보 상기 이용자가 그동안 수강했던 강사 및 회수가 누적되어 저장된 데이터로, 이를 기반으로 타인에게 적합한 강사를 추천하기 위한 데이터이다.
또한, 상기 수강과목정보는 상기 이용자가 그동안 수강했던 수강의 세부 과목을 저장한 데이터로, 타인에게 적합한 강사를 추천시 이를 기반으로 세부 과정의 적합도를 산출하기 위한 데이터이다.
이하에서는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법의 구체적인 실시예를 도시한 흐름도이고, 도 5는 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법을 구성하는 친구 추천 방법을 도시한 흐름도이며, 도 6 내지 도 10은 은 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법의 구체적인 실행 예를 도시한 예시도이다.
먼저, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법은 이용자가 관리서버에 접속하여 이용지점을 선택하고, 이용자를 확인받는 것으로부터 시작된다(S110, S120).
이때, 상기 이용지점 선택은, 도 6에 도시된 바와 같이, 여러 가맹 체인점 중 이용자가 그룹 강습을 수행하고자 하는 영업점을 선택하는 것이고, 만일 영업점이 하나인 경우, 생략되어 진행될 수 있다.
그리고 상기 이용자 확인은, 도 7에 도시된 바와 같이, 로그인과 같은 과정을 통해 이용자 신원을 확인하는 과정을 말한다.
물론, 상기 이용지점 선택과정과 이용자 확인과정의 순서는 서로 역으로 수행되어도 무방하다.
이후, 이용자는 강사 중심 예약 방식 또는 일정 중심 예약 방식으로 퍼스널 트레이닝 스케줄을 설정한다.
여기서, 상기 강사 중심 예약 방식은, 원하는 강사를 먼저 선택하고 해당 강사의 스케줄에 따라 강습을 예약하는 방식을 말한다.
이를 위해 본 발명에 의한 소규모 그룹 강습 예약 방법은 이용자에게 해당 지점의 강사리스트를 제공하고, 이용자로부터 제공된 리스트로부터 원하는 강사를 선택받는다(S130).
이후, 관리서버는 선택된 강사의 예약 가능 시간을 이용자에게 제공하고, 이용자로부터 상기 예약 가능 시간 중 원하는 강습 시간을 선택받아 강습 시간을 예약한다(S140).
이때, 상기 예약 가능 시간의 제공은 해당 강사의 강습 스케줄 상의 강의 시간에 대한 기예약된 예약 인원의 현황을 반영하여 제공된다.
그리고 상기 관리서버는 제140단계에 의해 예약된 예약 내역을 반영하여 해당 강사의 강사 스케줄을 갱신하여 저장한다(S170).
한편, 상기 일정 중심 예약 방식은, 이용자가 원하는 강습 시간을 선택한 이후, 해당 시간에 강습 가능한 강사 중에서 이용자가 원하는 강사를 선택하여 강습을 예약하는 방식을 말하는 것으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 상기 관리서버는 이용자에게 강습 가능한 시간리스트를 제공하고, 이용자로부터 희망하는 강습시간을 선택받는다(S150).
이때, 상기 시간리스트는 해당 지점의 영업 스케줄을 바탕으로 구성되되, 해당 지점에 소속된 강사의 예약 현황을 반영하여 제공될 수 있다. 예를 들어 상기 시간리스트는 도 8에 도시된 바와 같이, 달력형태로 생성되어 제공되며, 해당 지점의 영업일이 아닌 경우 또는 전체 강사의 모든 강습 시간에 대한 정원이 모두 예약 완료된 경우, 해당 일자를 제외한 형태로 제공될 수 있다.
그리고 상기 이용자는 제공된 시간리스트로부터 희망하는 강습시간을 선택한다.
이후, 상기 관리서버는 도 9에 도시된 바와 같이, 선택된 시간에 강습 가능한 강사리스트를 상기 이용자에게 제공하고, 상기 이용자는 제공된 강사 중 강습을 원하는 강사를 선택한다(S160).
상기 제160단계에 의해 상기 이용자의 예약이 완료되면, 상기 관리서버는 예약 내역을 반영하여 해당 강사의 강사 스케줄을 갱신하여 저장한다(S170).
이후 상기 관리서버는 해당 이용자의 스케줄을 상기 예약 내역을 반영하여 갱신하고, 갱신된 스케줄을 도 10에 도시된 바와 같이, 상기 이용자에게 제공한다(S180).
이때, 상기 관리서버는 갱신된 스케줄과 함께, 이전 스케줄에 대한 강습이력을 함께 제공하여, 이용자가 트레이닝(강습) 참여 정도를 용이하게 파악할 수 있도록 할 수 있다.
이후, 상기 관리서버는 갱신된 스케줄 정보를 강사 단말기 또는 해당 지점의 단말기로 전송하여, 예약 현황을 실시간으로 파악하고, 강습 일정에 차질이 발생하지 않도록 하는 것도 가능하다(S190).
한편, 본 발명에서는 강사리스트를 이용자에게 제공함에 있어, 이용자의 편의를 위한 다양한 기능이 추가적으로 수행될 수 있다.
즉, 제130단계 또는 제160단계를 수행함에 있어, 이용자와 강사를 매칭하여 매칭도가 높은 강사를 이용자에게 우선 추천하는 기능을 더 수행하도록 할 수 있다.
이때, 상기 매칭도는 상기 이용자 데이터베이스에 저장된 이용자의 정보와 강사정보 데이터베이스에 저장된 강사 정보를 대비하여 산출할 수 있다.
이를 위해 상기 이용자 데이터베이스에는 해당 이용자의 연령정보, 체형정보, 수강경력정보, 수강강사정보 및 수강과목정보가 포함되어 저장된다.
그리고 도시되지는 않았으나, 상기 강사정보 데이터베이스에는 상기 강사의 전문분야, 경력정보 및 누적률 정보를 포함하여 구성된다.
여기서, 상기 연령정보 및 체형정보는 이용자(수강자)의 기본 정보로, 이용자 또는 관리자가 입력한 데이터에 의해 구성된다.
그리고 상기 수강경력정보는 상기 이용자의 수강 기간 및 회수 등이 누적되어 저장된 데이터로, 해당 이용자를 해당 강습에 대하여 초급, 중급, 고급 등으로 분류화하기 위한 데이터이다.
한편, 상기 수강강사정보는 상기 이용자가 그동안 수강했던 강사 및 회수가 누적되어 저장된 데이터로, 이를 기반으로 타인에게 적합한 강사를 추천하기 위한 데이터이다.
또한, 상기 수강과목정보는 상기 이용자가 그동안 수강했던 수강의 세부 과목을 저장한 데이터로, 타인에게 적합한 강사를 추천시 이를 기반으로 세부 과정의 적합도를 산출하기 위한 데이터이다.
그리고 상기 강사정보 데이터베이스에 저장된 상기 경력정보는 이용자에게 상기 강사의 기본적인 이력을 제공하기 위한 정보이고, 상기 전문분야는 상기 이용자가 원하는 세부 과목(강습 종목)과 매칭되는 강사를 선택할 수 있도록 하기 위한 정보이다.
또한, 상기 누적률 정보는 해당 강사에 대한 이용자들의 누적 강습 진행 회수에 대한 평균 저장값으로, 이는 동일한 이용자들이 해당 강사에게 얼마나 지속적으로 강습을 받았는지에 대한 지표가 된다.
이에 따른 상기 매칭도 산출의 구체적인 예를 설명하면, 상기 관리서버는 상기 이용자의 수강강사정보를 이용하여 최근 강습 강사를 선별하고, 이용자의 수강과목정보와 상기 강사정보 데이터베이스의 전문분야를 매칭하여 매칭도를 산출한다.
이때, 산출된 매칭도에 상기 누적률 정보를 반영할 수 있다.
즉, 상기 누적률이 높은 경우, 수강생의 만족도가 높은 것으로 평가할 수 있고, 상기 누적률은 만족도와 같은 주관적인 평가내용을 객관적으로 반영할 수 있도록 한다.
한편, 상기 이용자가 신규 이용자인 경우 또는 이용 지점을 변경하여 예약을 진행하는 경우, 친구추천기능을 통해 적합도가 높은 강사를 추천받을 수 있다.
이때, 상기 친구추천기능은 실제 이용자의 지인이 강사를 추천하는 것은 아니고, 상기 관리서버가 상기 이용자와 유사도가 높은 해당 지점의 이용자를 선별하여, 상기 유사도가 높은 이용자의 수강강사정보 및 수강과목정보를 이용하여 매칭도가 높은 강사를 추천하는 것을 말한다.
이에 따라 상기 친구추천 기능을 구체적으로 설명하면, 상기 친구추천기능은 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 관리서버가 수강예약을 하려고 하는 이용자의 연령정보와 체형정보를 이용하여, 해당 이용자와 유사도가 높은 기존 이용자(해당 지점의 기존 수강자)들을 선별하는 것으로부터 시작된다(S210).
다음으로, 상기 관리서버는 유사 이용자들의 수강강사 정보들을 독출하여 강습 이력이 많은 강사들을 선별하고, 유사 이용자들의 수강과목정보와 상기 강사정보 데이터베이스의 전문분야를 매칭하여 매칭도를 산출한다(S220, S230).
여기서도 역시, 산출된 매칭도에 상기 누적률 정보를 반영할 수도 있다.
이후, 상기 관리서버는 예약 이용자에게 산출된 매칭도에 따른 강사 리스트를 생성하여 제공한다(S240).
이와 같은, 강사 추천 방법에 따라 해당 지점에 대한 강습 이력이 전혀 없는 이용자도 해당 지점의 가사들 중 매칭도가 높은 강사를 선별하여 강습을 받을 수 있고, 이에 따라 이용자의 퍼스널 트레이닝에 대한 만족도를 높일 수 있게 된다.
본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.
본 발명은 개인화 단말기를 통해 웹페이지 접속 또는 응용프로그램 상에서 강사를 선택하여 개인 강습을 예약하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 의하면 트레이닝 스케줄을 이용자가 온라인 상에서 손쉽게 예약하거나 변경할 수 있도록 하여, 강사 측에서는 빈 강습시간을 줄여 근무 효율을 향상시킬 수 있고, 수강생 측에서는 수강일정을 탄력적으로 조정할 수 있어, 개인 강습을 탄력적이고 유동적으로 활용할 수 있는 장점이 있다.
100 : 이용자단말기
200 : 관리서버
210 : 강사정보 데이터베이스 220 : 스케줄 데이터베이스
230 : 이용자 데이터베이스
210 : 강사정보 데이터베이스 220 : 스케줄 데이터베이스
230 : 이용자 데이터베이스
Claims (16)
- 이용자가 예약하고자 하는 강습 스케줄을 입력하는 이용자 단말기와;
상기 이용자 단말기로부터 이용자 입력내용을 수신받아 강습 스케줄을 설정하고 관리하는 관리서버를 포함하여 구성되고:
상기 관리서버는, 각 지점별로 구분되어,
소속 강사들의 정보가 저장되는 강사정보 데이터베이스(DB)와;
소속 강사와 이용자들의 강습 스케줄이 저장되는 스케줄 데이터베이스(DB); 그리고
이용자들의 정보가 저장되는 이용자 데이터베이스(DB)를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 관리서버는,
상기 이용자 단말기에 선택된 지점의 강사리스트 및 시간리스트를 제공하고, 상기 이용자단말기로부터 예약시간 및 강사를 선택받아 강습 스케줄을 설정함을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 시간리스트는,
해당 지점의 영업 유무 및 강사의 예약 인원 현황이 반영되어 생성됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 강사정보 DB에는,
해당 지점에 속한 강사의 이력, 경력 및 전문분야가 저장됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 4 항에 있어서,
상기 이용자 DB에는,
해당 지점에 속한 이용자의 연령정보, 체형정보, 수강경력정보, 수강강사정보 및 수강과목정보가 저장되고;
상기 수강경력정보는 상기 이용자의 해당 지점에 대한 수강기간 및 수강회수가 누적되어 저장된 데이터이고;
상기 수강강사정보는 상기 이용자의 수강강사 및 해당 강사에 대한 수강회수가 누적되어 저장된 데이터이며:
상기 수강과목정보는 상기 이용자의 수강 과목을 저장한 데이터임을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 강사리스트는,
이용자와 강사 사이에 산출된 매칭도에 따라 우선순위를 부여하여 생성됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 6 항에 있어서,
상기 매칭도는,
상기 이용자 데이터베이스에 저장된 이용자의 정보와 강사정보 데이터베이스에 저장된 강사 정보를 대비하여 산출됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 7 항에 있어서,
상기 매칭도는,
상기 관리서버가 상기 이용자의 수강강사정보를 이용하여 최근 강습 강사를 선별하고, 이용자의 수강과목정보와 상기 강사정보 데이터베이스의 전문분야를 매칭하여 산출됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- 제 8 항에 있어서,
상기 매칭도는,
상기 누적률 정보가 반영되어 생성되고:
상기 누적률 정보는,
해당 강사에 대한 이용자들의 누적 강습 진행 회수에 대한 평균 저장값임을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 시스템.
- (A) 이용자가 이용자 단말기를 통해 관리서버에 접속하여 이용지점을 선택하고, 이용자 확인을 수행하는 단계와;
(B) 상기 관리서버가 상기 이용자 단말기로 해당 지점의 강사리스트를 제공하고, 이용자로부터 강사를 선택받는 단계와;
(C) 상기 관리서버가 선택된 강사의 예약 가능 시간을 상기 이용자 단말기로 제공하고, 이용자로부터 강습 예약 시간을 선택받는 단계; 그리고
(D) 상기 관리서버가 상기 이용자로부터 선택된 강사와 강습시간을 통해 예약 스케줄 및 상기 강사의 강사 스케줄을 갱신하여 저장하는 단계를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
- (a) 이용자가 이용자 단말기를 통해 관리서버에 접속하여 이용지점을 선택하고, 이용자 확인을 수행하는 단계와;
(b) 상기 관리서버가 상기 이용자 단말기로 강습 가능 시간리스트를 제공하고, 이용자로부터 강습 예약 시간을 선택받는 단계와;
(c) 상기 관리서버가 상기 강습 예약 시간에 강습 가능한 강사리스트를 생성하여 상기 이용자 단말기에게 제공하고, 상기 이용자로부터 강습을 원하는 강사를 선택받는 단계; 그리고
(d) 상기 관리서버가 상기 이용자로부터 선택된 강습 예약 시간과 강사를 통해 예약 스케줄 및 상기 강사의 강사 스케줄을 갱신하여 저장하는 단계를 포함하여 수행됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
- 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
상기 시간리스트는,
해당 지점의 영업 유무 및 강사의 예약 인원 현황이 반영되어 생성됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
- 제 12 항에 있어서,
상기 강사리스트는,
이용자와 강사 사이에 산출된 매칭도에 따라 우선순위를 부여하여 생성됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
- 제 13 항에 있어서,
상기 매칭도는,
상기 이용자 데이터베이스에 저장된 이용자의 정보와 강사정보 데이터베이스에 저장된 강사 정보를 대비하여 산출됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
- 제 14 항에 있어서,
상기 매칭도는,
상기 관리서버가 상기 이용자의 수강강사정보를 이용하여 최근 강습 강사를 선별하고, 이용자의 수강과목정보와 상기 강사정보 데이터베이스의 전문분야를 매칭하여 산출됨을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
- 제 15 항에 있어서,
상기 매칭도는,
상기 누적률 정보가 반영되어 생성되고:
상기 누적률 정보는,
해당 강사에 대한 이용자들의 누적 강습 진행 회수에 대한 평균 저장값임을 특징으로 하는 소규모 그룹 강습 예약 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160048733A KR101874997B1 (ko) | 2016-04-21 | 2016-04-21 | 소규모 그룹 강습 예약 방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160048733A KR101874997B1 (ko) | 2016-04-21 | 2016-04-21 | 소규모 그룹 강습 예약 방법 및 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20170120362A true KR20170120362A (ko) | 2017-10-31 |
| KR101874997B1 KR101874997B1 (ko) | 2018-08-02 |
Family
ID=60301585
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160048733A KR101874997B1 (ko) | 2016-04-21 | 2016-04-21 | 소규모 그룹 강습 예약 방법 및 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101874997B1 (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111932414A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-13 | 泰康保险集团股份有限公司 | 一种培训管理系统及方法、计算机存储介质、电子设备 |
| KR20220061294A (ko) * | 2020-11-05 | 2022-05-13 | 주식회사 내몸랩 | 비대면 실시간 트레이닝 서비스 시스템 및 그 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100030358A (ko) * | 2008-09-10 | 2010-03-18 | (주)스노드롭소프트 | 수강생 주도의 강사 매칭 시스템 |
| KR20100078284A (ko) * | 2008-12-30 | 2010-07-08 | 주식회사 엑센코리아 | 학습 시스템의 수업 일정 관리 방법 및 그 장치 |
| KR20130107630A (ko) | 2012-03-22 | 2013-10-02 | 이이삭 | 어학 수업 예약 방법 및 장치 |
| KR20150057182A (ko) * | 2013-11-18 | 2015-05-28 | 김현수 | 강사를 선택하는 사용자 인터페이스를 제공하는 교육 중개 서비스 방법 및 시스템 |
-
2016
- 2016-04-21 KR KR1020160048733A patent/KR101874997B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100030358A (ko) * | 2008-09-10 | 2010-03-18 | (주)스노드롭소프트 | 수강생 주도의 강사 매칭 시스템 |
| KR20100078284A (ko) * | 2008-12-30 | 2010-07-08 | 주식회사 엑센코리아 | 학습 시스템의 수업 일정 관리 방법 및 그 장치 |
| KR20130107630A (ko) | 2012-03-22 | 2013-10-02 | 이이삭 | 어학 수업 예약 방법 및 장치 |
| KR20150057182A (ko) * | 2013-11-18 | 2015-05-28 | 김현수 | 강사를 선택하는 사용자 인터페이스를 제공하는 교육 중개 서비스 방법 및 시스템 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111932414A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-13 | 泰康保险集团股份有限公司 | 一种培训管理系统及方法、计算机存储介质、电子设备 |
| KR20220061294A (ko) * | 2020-11-05 | 2022-05-13 | 주식회사 내몸랩 | 비대면 실시간 트레이닝 서비스 시스템 및 그 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101874997B1 (ko) | 2018-08-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wiles | Leading curriculum development | |
| Dziuban et al. | Adaptive learning in psychology: Wayfinding in the Digital age. | |
| Makopoulou et al. | Teachers' professional learning in a European learning society: the case of physical education | |
| US20130022953A1 (en) | Method and platform for optimizing learning and learning resource availability | |
| Drew et al. | Undergraduate aspirations: A test of several theories | |
| Pimmel | A practical approach for converting group assignments into team projects | |
| Ryan | The teacher/researcher and the role of pre-understanding: A personal analysis | |
| Kafyulilo et al. | Determinants of the sustainability of teacher design teams as a professional development arrangement for developing technology integration knowledge and skills | |
| KR101874997B1 (ko) | 소규모 그룹 강습 예약 방법 및 시스템 | |
| CN108388994A (zh) | 职业核心素养智能训练系统和方法 | |
| Bosker et al. | Improving the utilisation of management information systems in secondary schools | |
| Chamberlain et al. | Library reorganization, chaos, and using the core competencies as a guide | |
| Kaplowitz | Designing information literacy instruction: The teaching tripod approach | |
| Qiu et al. | Approaches to diversifying the programmer community–the case of the girls coding day | |
| Dlab et al. | Personalizing e-learning 2.0 using recommendations | |
| Reich et al. | Reflected self-image and commitment to a career role | |
| Moley et al. | Advanced research methods training in the UK: Current provision and future strategies | |
| Wooten et al. | Translational science project team managers: qualitative insights and implications from current and previous postdoctoral experiences | |
| Haraldsdóttir | The future of experiential learning within the department of engineering at Reykjavík University | |
| Sola et al. | Implementation of educational management principles to improve teachers’ performance SMKN 6 bone South Sulawesi | |
| Grant et al. | Foundational phases for community development: An expanded conceptual model for community development practice and higher education | |
| Exner | Attracting Millennials in the workplace | |
| Hall | Leader traits and behavior as determinants of leadership effectiveness in a military academy | |
| Kulsharipova | Innovative potential of the youth creative development at the university stage of professional formation | |
| Denning | North Carolina teaching fellows' perceptions of working conditions and concomitant effects on job satisfaction and retention |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |