KR20180001155A

KR20180001155A - 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 방법과 이를 위한 자동맞춤 시스템

Info

Publication number: KR20180001155A
Application number: KR1020160079919A
Authority: KR
Inventors: 박민규
Original assignee: (주)휴먼웍스
Priority date: 2016-06-27
Filing date: 2016-06-27
Publication date: 2018-01-04

Abstract

본 발명은 인터넷 또는 이더넷 등의 네트워크 통신망 기반의 온라인 채팅에서 사용자에게 맞는 대화상대를 자동으로 선정해서 연결하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 방법과 이를 위한 자동맞춤 시스템에 관한 것으로, 사용자 단말과 통신하며 웹페이지 출력과 온라인 채팅 중계 프로세스를 실행하는 웹사이트 모듈; 온라인 채팅 중에 채팅분석모듈이 생성한 통합선호데이터를 저장하는 통합DB; 온라인 채팅 중에 입력되는 텍스트를 분석하면서, 채팅분석 알고리즘에 따라 사용자 및 대화상대의 인적사항과, 선호하는 관심요소와, 상기 관심요소별 관심수치를 포함하는 통합선호데이터를 자동 생성하는 채팅분석모듈; 상기 통합DB에서 사용자의 통합선호데이터를 검색하여 매칭 알고리즘에 따라 사용자의 대화상대를 선정하는 매칭모듈; 상기 채팅분석 알고리즘과 매칭 알고리즘을 업데이트하고, 상기 채팅분석모듈과 매칭모듈에 전달하는 알고리즘 모듈;을 포함하는 것이다.

Description

빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 방법과 이를 위한 자동맞춤 시스템{METHOD FOR AUTO-SELECTION OF ON-LINE AI CHATTING PARTNER USING BIG-DATA}

본 발명은 인터넷 또는 이더넷 등의 네트워크 통신망 기반의 온라인 채팅에서 사용자에게 맞는 대화상대를 자동으로 선정하여 연결하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 방법과 이를 위한 자동맞춤 시스템에 관한 것이다.

온라인 채팅은 네트워크 통신망을 통해 대화를 나누는 행위를 뜻하며, 채팅 전용 웹사이트는 물론 각종 메신저 등과 같은 컴퓨터 또는 모바일 설치형 응용프로그램을 통해 실행된다.

그런데 이러한 웹사이트 또는 메신저 등(이하 '채팅수단')은 그 사용을 위해 사용자가 채팅수단의 회원으로 가입해야 하고, 회원가입을 위해서는 사용자 자신의 개인정보를 일일이 입력해야 한다. 또한, 회원가입 후에도 채팅을 즐기기 위해서는 통신수단에 접속하고 로그인 과정을 수행해서 자신이 원하는 대화상대를 검색해야 했다.

결국, 종래 채팅수단은 사용자에게 개인정보의 공개 부담을 주었고, 채팅을 위해서 로그인과 대화상대 검색을 반복해 진행해야 하는 번거로움 또한 있었다.

더욱이 사용자가 직접 대화상대를 검색해야 하는 경우에는 검색을 시점으로 만족하는 대화상대와의 채팅 시점까지 수많은 대화상대 검색을 반복해야 하므로, 온라인 채팅에 적지 않은 시간을 소요하는 불편 또한 있었다.

이외에도, 종래 채팅수단은 사용자가 직접 대화상대를 선택해서 결정해야 하므로, 온라인 채팅의 큰 흥미인 대화상대에 대한 기대감이 온라인 채팅의 즐거움과 호기심 유발을 저해하는 원인이 되었다.

선행기술문헌 1. 특허등록번호 제10-0479195호(2003.03.24 공고)

이에 본 발명은 상기와 같은 문제를 해소하기 위해 발명된 것으로, 온라인 채팅을 위한 회원가입으로 사용자의 개인정보를 공개하지 않아도 사용자 본인에게 맞는 대화상대를 자동으로 검색해 연결할 수 있고, 이러한 대화상대 맞춤이 사용자의 별도 노고 없이도 이루어져서, 대화상대 맞춤에 대한 사용자의 기대와 흥미를 높이고, 자신에게 맞는 대화상대를 기대하며 온라인 채팅을 즐길 수 있게 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 방법과 이를 위한 자동맞춤 시스템의 제공을 해결하고자 하는 과제로 한다.

상기의 과제를 달성하기 위하여 본 발명은,

사용자 단말과 통신하며 웹페이지 출력과 온라인 채팅 중계 프로세스를 실행하는 웹사이트 모듈;

온라인 채팅 중에 채팅분석모듈이 생성한 통합선호데이터를 저장하는 통합DB;

온라인 채팅 중에 입력되는 텍스트를 분석하면서, 채팅분석 알고리즘에 따라 사용자 및 대화상대의 인적사항과, 선호하는 관심요소와, 상기 관심요소별 관심수치를 포함하는 통합선호데이터를 자동 생성하는 채팅분석모듈;

상기 통합DB에서 사용자의 통합선호데이터를 검색하여 매칭 알고리즘에 따라 사용자의 대화상대를 선정하는 매칭모듈; 및

상기 채팅분석 알고리즘과 매칭 알고리즘을 업데이트하고, 상기 채팅분석모듈과 매칭모듈에 전달하는 알고리즘 모듈;

을 포함하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템이다.

상기의 본 발명은, 온라인 채팅을 위한 회원가입으로 사용자의 개인정보를 공개하지 않아도 사용자 본인에게 맞는 대화상대를 자동으로 검색해 연결할 수 있고, 이러한 대화상대 맞춤이 사용자의 별도 노고 없이도 이루어져서, 대화상대 맞춤에 대한 사용자의 기대와 흥미를 높이고, 자신에게 맞는 대화상대를 기대하며 온라인 채팅을 즐길 수 있게 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 자동맞춤 시스템의 제1실시 예를 도시한 블록도이고,
도 2는 본 발명에 따른 자동맞춤 방법의 제1실시 예를 순차 도시한 플로차트이고,
도 3은 본 발명에 따른 채팅 화면의 제1실시 예를 도시한 도면이고,
도 4는 본 발명에 따른 자동맞춤 방법의 제2실시 예를 순차 도시한 플로차트이고,
도 5는 본 발명에 따른 자동맞춤 시스템의 제2실시모습을 도시한 블록도이고,
도 6은 본 발명에 따른 채팅 화면의 제2실시 예를 도시한 도면이고,
도 7은 본 발명에 따른 자동맞춤 시스템의 제3실시모습을 도시한 블록도이고,
도 8은 본 발명에 따른 채팅 화면의 제3실시 예를 도시한 도면이고,
도 9는 본 발명에 따른 채팅 화면의 제4실시 예를 도시한 도면이다.

상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.

이하, 본 발명을 구체적인 내용이 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 자동맞춤 시스템의 제1실시 예를 도시한 블록도이다.

본 실시의 자동맞춤 시스템은 사용자 단말(11, 12, 13)이 온라인에 접속해 통신하는 채팅서버(100)를 포함한다. 채팅서버(100)는 접속된 사용자 단말(11, 12, 13)에서 채팅서비스가 실행되도록 프로세싱한다. 참고로, 채팅서버(100)는 채팅서비스 실행을 위한 설치전용 애플리케이션을 제공할 수도 있고, 별도의 애플리케이션 설치 없이 사용자의 입력정보에 따라 채팅서비스를 실행할 수도 있다.

한편, 사용자 단말(11, 12, 13)은 인터넷 또는 이더넷 등의 통신망을 매개로 채팅서버(100)에 접속 가능한 일반적인 컴퓨터(12, 13) 또는 모바일(11)일 수 있다.

본 실시의 채팅서버(100)는, 사용자가 자신의 사용자 단말(11, 12, 13)을 이용해 채팅서버(100)에 접속하면 사용자 단말(11, 12, 13)과의 통신을 위해 각종 웹페이지 정보를 전송해 출력시키고 사용자의 메뉴선택에 따른 후속 프로세스를 실행하며 온라인 채팅 중계 프로세스를 실행하는 웹사이트 모듈(104)과, 사용자 단말(11, 12, 13)의 접속 IP를 확인하는 아이피 확인모듈(105)과, 아이피 확인모듈(105)에서 확인된 사용자 단말(11, 12, 13)들의 IP 정보와 회원으로 가입한 사용자들의 인적사항 등에 관한 개인정보인 기초데이터와 채팅 중에 수집한 선호데이터들이 통합돼 이루어진 빅 데이터 개념의 통합선호데이터를 저장하는 통합DB(108)와, 채팅에서 입력되는 텍스트와 채팅 형태와 채팅시간을 채팅분석 알고리즘에 따라 분석해서 분야별로 관심수치를 부여해 사용자별로 개인선호데이터를 생성하고 개인선호데이터를 조합해서 통계기준에 따라 통합선호데이터로 생성하는 채팅분석모듈(106)과, 매칭 알고리즘에 따라 상기 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터를 분석해서 사용자의 대화상대를 선정하는 매칭모듈(107)과, 통합선호데이터의 변화에 따라 채팅분석 알고리즘과 매칭 알고리즘을 각각 생성 및 업데이트해서 채팅분석모듈(106)과 매칭모듈(107)에 전달하는 알고리즘 모듈(109)을 포함한다.

이와 더불어, 사용자 확인과 접속 이력 확인 및 회원 가입 등을 실행해서 사용자로부터 실제로 확인한 개인정보인 기초데이터를 생성하는 개인확인모듈(101)과, 기초데이터를 저장해 관리하는 개인DB(102)를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 자동맞춤 시스템에 관한 설명은 본 발명에 따른 자동맞춤 방법과 더불어 한다.

참고로, 상기 개인선호데이터는 채팅분석모듈(106)이 사용자의 입력 텍스트와 채팅상태 등을 확인해서 파악한 해당 사용자의 정보이고, 상기 통합선호데이터는 모든 개인선호데이터를 통합 및 분류해서 성별, 거주지역별, 나이별, 직업별 등은 물론 취미, 성향, 성격 등에 따라 선호 경향을 통계치로 정리한 정보이다.

상기 통합선호데이터 생성은 알고리즘 모듈(109)이 생성한 통계기준에 따라 이루어지며, 상기 통계기준은 정치, 사회, 연예 동향 등에 따른 사용자들의 이성관 변화에 맞춰서 관리자가 인위적으로 입력한 기준이거나, 통합선호데이터의 업데이트에 따른 변화량을 기준으로 해서 최적의 통계치가 도출되도록 인공지능적으로 자동 연산해 생성한 기준일 수 있다.

상기 채팅분석 알고리즘은 채팅분석모듈(106)이 사용자의 입력 텍스트를 분석해서 해당 사용자의 특성을 분석하는 기준이고, 알고리즘 모듈(109)이 상기 통계기준을 기초로 해서 생성하는 사용자 파악 솔루션이다. 따라서 채팅분석 알고리즘은 통계 기준에 따라 업데이트된다. 결국, 동일한 텍스트라도 사용자 또는 시대 변화에 따라 다른 분석이 이루어질 수 있다.

상기 매칭 알고리즘은 매칭모듈(107)이 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터 중 선택된 하나 이상을 조합해서 최적의 대화상대를 조합하는 기준이고, 알고리즘 모듈(109)이 상기 통계기준을 기초로 해서 생성하는 매칭 솔루션이다. 따라서 매칭 알고리즘은 통계기준에 따라 업데이트된다.

이상 설명한 내용은 본 실시의 자동맞춤 방법을 설명하면서 다시 한다.

도 2는 본 발명에 따른 자동맞춤 방법의 일실시 예를 순차 도시한 플로차트이고, 도 3은 본 발명에 따른 채팅 화면의 제1실시 예를 도시한 도면이다.

S10; 사이트접속 단계

사용자는 온라인 채팅을 위해서 자신의 사용자 단말(11, 12, 13)을 이용해 인터넷에 접속하고, 채팅서버(100)가 실행하는 채팅 웹사이트에 접속한다.

채팅서버(100)의 웹사이트 모듈(104)은 사용자가 이용할 수 있는 제1,2 웹페이지(31, 32)를 사용자 단말(11, 12, 13)에 전송하고, 사용자는 제1,2 웹페이지(31, 32)에 게시된 메뉴(41, 42, 43, 44, 45, 46)를 클릭해서 온라인 채팅을 위한 후속 절차를 진행한다.

S12; 데이터 생성 단계

사용자가 채팅서버(100) 사이트에 접속해서 채팅을 시도하면, 개인확인모듈(101)과 채팅분석모듈(106)이 수집한 정보들을 기초로 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터를 각각 생성한다.

상기 기초데이터는 개인확인모듈(101)이 채팅서버(100)에 접속한 사용자에게 직접 질의하거나 회원가입 과정에서 확인한 개인정보로, 사용자의 성별, 나이, 주소는 물론 사용자의 성향과 성격 등을 포함할 수 있다. 또한, 회원가입을 통해서 이를 확인할 수도 있다. 그러나 본 실시의 자동맞춤 방법 및 자동맞춤 시스템은 사용자가 부담 갖는 별도의 회원가입 없이도 자신에게 맞는 최적의 대화상대를 자동으로 맞춰주는 채팅서비스를 지향하므로, 개인확인모듈(101)은 별도의 질의를 하지 않거나 최소한의 질의만으로 기초데이터를 수집하여 개인DB(102)에 저장한다.

참고로, 동일한 사용자가 채팅서버(100)에 다시 접속해서 채팅을 시도할 경우, 개인확인모듈(101)의 동일한 질의가 반복되면 오히려 불편을 느끼므로, 개인확인모듈(101)은 사용자 단말(11, 12, 13)에 설치한 쿠키를 확인해서 해당 사용자의 기초데이터를 검색하거나, 아이피 확인모듈(105)을 활용하여 사용자 단말(11, 12, 13)의 IP만으로 사용자를 확인한다.

상기 개인선호데이터는 대화상대 선정 이후 채팅 과정에서 채팅분석모듈(106)이 수집하여 개인DB(102)에 저장한다. 전술한 바와 같이, 상기 개인선호데이터는 채팅분석모듈(106)이 사용자가 입력하는 텍스트를 채팅분석 알고리즘에 따라 분석해 수집하며, 개인DB(102)에 사용자별로 저장된다. 따라서 사용자가 채팅서버(100)와의 접속을 해제한 후 재접속을 할 때, 해당 ID(회원으로 관리되는 경우) 또는 사용자 단말(11, 12, 13)의 IP에 링크된 정보가 있다면, 도 3의 (a)에서와 같이 웹사이트 모듈(104)은 제1 웹페이지(31) 상단에 "[저장된 개인선호데이터가 있습니다. 새로 시작하려면 [새로 시작]버튼을 클릭해 주세요.](미도시함)" 라는 메뉴를 게시한다. 사용자가 계속진행 메뉴를 선택하면 기저장된 개인선호데이터를 활용해서 해당 사용자의 대화상대를 선정하고, 사용자가 제1 웹페이지(31)에 게시된 "[새로 시작](미도시함)" 메뉴를 클릭하면, 개인DB(102)에 기저장된 개인선호데이터는 삭제할 수 있다.

상기 통합선호데이터는 알고리즘 모듈(109)이 제시한 통계기준에 따라 개인선호데이터들을 통합해 분석하여 통합DB(108)에 저장하며, 채팅서버(100)에 접속한 사용자의 기초데이터 또는 개인선호데이터가 부실한 경우에 매칭모듈(107)은 대화상대 조합에서 통합선호데이터의 반영 비율을 최대화한다. 또한, 통합선호데이터는 알고리즘 모듈(109)의 채팅분석 알고리즘 및 매칭 알고리즘과 통계기준 생성에 활용되며, 이를 통해서 알고리즘 모듈(109)을 중추로 하는 채팅서버(100)의 프로세스는 인공지능형으로 자동진화한다.

채팅 중에 수집되는 개인선호데이터 및 통합선호데이터에 관한 설명은 아래에서 좀 더 구체적으로 한다.

S13; 채팅 시도 단계

도 3의 (a)도면에서 보인 바와 같이, 사용자는 웹사이트 모듈(104)이 출력하는 제1 웹페이지(31)의 게시 메뉴 중에서 '대화하기' 메뉴(41)를 선택해 채팅을 시도한다.

웹사이트 모듈(104)은 '대화하기' 메뉴(41) 클릭에 따른 명령을 확인하고, 해당하는 대화창(51)을 출력한다.

S14; 최초 대화상대 선정 단계

채팅서버(100)의 매칭모듈(107)은 대화창(51) 출력과 더불어서 채팅 대화상대를 검색해 선정한다.

매칭모듈(107)의 대화상대 선정은 개인DB(102)에 저장된 해당 사용자의 기초데이터와 개인선호데이터를 기초로 해서 이루어지며, 대화상대 선정의 신뢰성을 높이기 위해서 통합DB(108)의 통합선호데이터를 추가해 활용한다.

참고로, 사용자가 채팅서버(100)에 접속해서 처음으로 채팅을 시도하는 경우엔 아이피 확인모듈(105)에서 확인한 사용자 단말(11, 12, 13)의 IP를 기준으로 대화상대를 선정하거나, 개인확인모듈(101)이 질의로 해당 사용자로부터 직접 수집한 기초데이터를 기준으로 대화상대를 선정할 수 있다.

좀 더 구체적으로 설명하면, 사용자 두 명이 자신의 사용자 단말(11, 12, 13)을 이용해 채팅서버(100)에 접속하여 채팅을 시도하면, 아이피 확인모듈(105)은 상기 사용자 단말(11, 12, 13)의 IP를 확인하고, 매칭모듈(107)은 사용자 단말(11, 12, 13)의 IP를 전달받아 인접지역에 있는 다른 사용자 단말(11, 12, 13)을 검색하며, 개인정보DB(102)에 저장된 해당 사용자의 기초데이터를 확인해서 대화상대를 선정한다. 여기서, 해당 채팅메뉴가 이성과의 채팅이라면, 사용자의 대화상대는 이성으로 검색하고, 친구와의 채팅을 위한 것이라면, 사용자의 대화상대는 이성과 동성에 상관없이 검색할 수 있다.

IP와 데이터들을 이용해서 대화상대를 선정하는 기술은 채팅서버(100)에 접속한 사용자의 첫 번째 대화상대 선정의 일 실시 예이며, 이외에도 매칭모듈(107)은 무작위(랜덤)로 대화상대를 선정할 수도 있고, 채팅서버(100)에 접속하는 사용자의 순서에 따라 진행할 수도 있다.

S15; 최초 채팅분석 단계

사용자가 '대화하기' 메뉴(41)를 클릭하면, 웹사이트 모듈(104)은 도 3의 (b)도면에서 보인 바와 같이, 대화창(51)을 포함하는 제2 웹페이지(32)를 출력시키고, 사용자는 매칭모듈(107)이 선정한 대화상대와 대화창(51)에서 채팅을 진행한다.

사용자는 사용자 단말(11, 12, 13)의 키보드 또는 터치스크린 등을 조작해서 텍스트를 입력하고, 상기 텍스트는 웹사이트 모듈(104)이 수신 및 처리해서 대화상대와의 온라인 채팅을 실행시킨다. 이와 동시에 채팅분석모듈(106)은 사용자가 입력하는 텍스트를 확인 및 분석해서, 사용자들의 나이, 직업, 성격, 이상향, 신뢰도, 진실도 등(이하 '개인선호데이터')을 확인한다.

예를 들어 설명하면, 채팅 중 사용자는 대화상대에 관한 정보를 수집하기 위해 일반적인 질문을 하고, 대화상대는 상기 질문에 답변한다. 따라서 채팅분석모듈(106)은 사용자와 대화상대의 채팅 문구 및 텍스트를 확인해서 사용자와 대화상대를 개인정보를 수집할 수 있다.

좀 더 상세히 설명하면, '순이'라는 사용자가 "나이가 몇 살이니?"라는 문장으로 '철이'라는 사용자에게 질문을 보내면, 채팅분석모듈(106)은 상기 문장에서 "나이"와 "몇 살"에 주목하고, 결국에는 '순이'라는 사용자가 대화상대에게 나이를 묻는 것으로 추정한다. 채팅분석모듈(106)은 '철이'라는 사용자의 다음 입력 텍스트가 상기 질문의 대답일 것으로 추정하고, 입력된 텍스트에서 숫자와 관련한 텍스트를 확인한다. 여기서는 '철이'라는 사용자가 "29"라는 숫자를 입력했고, 채팅분석모듈(106)은 상기 "29"에 주목해 '철이'라는 사용자의 나이를 스물아홉 살로 추정한다. 물론, '철이'라는 사용자는 아라비아 숫자를 대신해 한글 또는 영문으로도 기재할 수 있고, 또는 자신의 띠 및 생년 등으로도 기재할 수 있으므로, 채팅분석모듈(106)은 이를 고려해 프로그래밍될 수 있다.

계속해서 '순이'라는 사용자가 "직업이 뭔데?"라는 문장을 입력하면, 채팅분석모듈(106)은 "직업"과 "뭔데"에 주목하고, 결국에는 '순이'라는 사용자가 대화상대에게 직업을 묻는 것으로 추정한다. 물론, 채팅분석모듈(106)은 '철이'라는 사용자의 다음 입력문장을 확인해서 특정 직업에 대한 텍스트를 검색하고, 이를 통해 '철이'라는 사용자가 현재 "검사"임을 확인할 수 있다.

참고로, 개인정보에 관한 확인은 앞서 예시한 바와 같이 일문일답으로 원활히 이루어질 수도 있지만, 사용자의 질문에 대화상대가 즉답하지 않고 이야기를 돌려 대화를 지연시킬 수도 있다. 따라서, 채팅분석모듈(106)은 이러한 다양한 가능성을 고려해서 프로그램되는 것이 바람직하다.

한편, 도 3(b)에 도시한 바와 같이, 대화상대인 '순이'라는 사용자가 대화창(51)을 나가면, 채팅분석모듈(106)은 '순이'라는 사용자가 대화창(51)을 나가기 직전 대화상대인 '철이'라는 사용자가 입력한 텍스트를 주목한다. 즉, '순이'라는 사용자는 "강남구 역삼동"에 사는 대화상대가 맘에 들지 않았을 가능성이 있는 것이다. 따라서, 채팅분석모듈(106)은 '순이'라는 사용자가 "강남구 역삼동"에 거주하는 사람을 기피하는 것으로 추정한다.

전술한 예시에 따라 수집한 사용자와 대화상대의 개인선호데이터는 개인정보DB(102)에 저장되고, 매칭모듈(107)은 상기 개인선호데이터를 기준으로 사용자의 선호 특성을 확인한다.

이외에도, 채팅분석모듈(106)은 사용자와 대화상대 간의 채팅시간, 입력하는 문장의 길이 등을 확인해서, 대화상대에 대한 사용자의 호감 등을 추정할 수 있다.

예를 들어 설명하면, 동일한 대화상대와의 채팅시간이 기준시간을 초과하면, 사용자는 대화상대에게 호감이 있는 것으로 간주한다. 또한, 사용자의 채팅문장 입력 후에 다음 채팅문장을 입력하는 시간 간격이 기준시간을 초과한다면, 사용자는 대화상대에게 호감이 없는 것으로 간주한다. 또한, 채팅분석모듈(106)이 확인한 사용자의 채팅 입력 텍스트가 특정 분야에 속하는 텍스트이고, 이렇게 입력되는 텍스트가 지정횟수를 초과하는 것으로 확인되면, 상기 특정 분야는 사용자가 관심 갖는 분야인 것으로 간주한다. 이렇게 확인한 정보는 사용자의 개인선호데이터로 생성해서 개인DB(102)에 저장한다.

참고로, 채팅분석모듈(106)이 채팅시간으로 대화상대에 대한 호감을 확인하면, 대화상대의 개인정보 등에 관한 기초데이터를 사용자가 선호하는 것으로 간주하고, 해당 관심요소와 관심수치에 관한 개인선호데이터를 생성한다. 참고로, 상기 개인정보는 성별, 직업, 나이, 성격 등의 정보를 포함한다.

또한, 사용자가 대화를 위해 입력한 문장 이후 다음 문장까지의 시간이 기준시간을 초과하면, 사용자는 대화상대와의 채팅 의욕이 없는 것으로 간주할 수 있다. 따라서 사용자는 대화상대의 개인정보에에 호감이 없는 것으로 간주하고, 해당 관심요소와 관심수치에 관한 개인선호데이터를 생성한다. 이때, 상기 개인정보는 전술한 바와 같이 성별, 직업 등의 다양한 요소를 포함한다. 따라서 호감이 있는 대화상대의 개인정보와 호감이 없는 대화상대의 개인정보가 서로 겹치는 요소는 제외하고, 호감이 없는 대화상대에만 있는 개인정보의 요소가 사용자가 호감이 없는 것으로 간주한다.

계속해서, 사용자가 채팅 중에 빈번히 입력하는 텍스트가 '야구', '선수이름', '승패현황' 등의 야구 분야에 경우, 사용자는 야구에 호감이 있는 것으로 간주한다. 이를 위해서 채팅분석모듈(106)의 채팅분석 알고리즘은 분야별 확인을 위해 다양한 텍스트정보를 포함한다. 이렇게 확인된 분야는 사용자가 호감이 있는 것으로 간주하고 해당 관심요소와 관심수치에 관한 개인선호데이터를 생성한다.

한편, 채팅분석모듈(106)은 개인선호데이터의 관심요소와 관심수치를 통계기준에 따라 연산해서 통합선호데이터를 생성하고 통합DB(108)에 저장한다. 통합선호데이터는 사용자별 개인선호데이터와는 다른 일반성을 띠며, 알고리즘 모듈(109)에 따라 이루어지는 매칭모듈(107)의 대화상대 선정 기준이 된다. 이에 대한 구체적인 예시는 아래에서 다시 한다.

채팅분석모듈(106)은 채팅에서 입력되는 텍스트 외에도 입력되는 문체 또한 개인선호데이터 및 통합선호데이터로 관리할 수 있다. 사용자 또는 대화상대가 채팅 중에 입력하는 문체와 주로 사용하는 단어는 그 사람의 사용자 특성에 따라 다르다. 특히 사용자 또는 대화상대가 일부러 다른 문체와 사용단어로 채팅을 하려고 해도 바로 원래의 문체와 사용단어로 복귀할 수밖에 없다. 따라서 상기 문체와 사용단어는 채팅분석모듈(106)이 수집한 통합선호데이터의 신뢰성을 가늠하는 기준 중 하나가 될 수 있다.

참고로 문체와 사용단어에 따른 사용자 특성에 관한 판단 기준은 알고리즘 모듈(109)에서 통합선호데이터로 관리되며, 당시 유행어, 인기 문구, 인기있는 성격, 매칭모듈(107)의 매칭 이력 등에 따라 알고리즘 모듈(109)의 채팅분석 알고리즘 및 대화상대 매칭 알고리즘은 반복적으로 자동 업데이트된다. 또한, 채팅분석모듈(106)이 알고리즘 모듈(109)로부터 채팅분석 알고리즘을 수신해 저장한 것으로 했으나, 채팅분석모듈(106)이 알고리즘 모듈(109)에서 직접 해당 알고리즘을 확인해 채팅분석 프로세스를 진행할 수도 있다. 또한 매칭모듈(107)이 알고리즘 모듈(109)로부터 매칭 알고리즘을 수신해 저장한 것으로 했으나, 매칭모듈(107)이 알고리즘 모듈(109)에서 직접 해당 알고리즘을 확인해 대화상대 선정 프로세스를 진행할 수도 있다.

이상 설명한 본 실시의 채팅 분석 방식을 예를 들어 설명한다.

대화상대 선정을 위한 기준인 통합선호데이터는 학업, 나이, 거주지, 직업, 재산, 취미, 관심 등의 사용자 특성을 예시할 수 있다. 채팅분석모듈(106)은 사용자가 입력한 텍스트를 확인해서 채팅분석 알고리즘에 따라 사용자와 대화상대의 사용자 특성을 확인하고, 더불어 사용자 또는 대화상대가 대화창(51)을 나갔는지, 아니면 계속해서 채팅을 진행하는지도 확인한다. 따라서 이러한 채팅 진행 여부 확인을 통해서, 채팅분석모듈(106)은 서로 대화를 지속하는 사용자와 대화상대 간의 관심 여부를 확인하고 서로에 대한 관심수치를 부여할 수 있다.

예를 들면 이성과 채팅하는 20대의 여성이며 회사원인 A 사용자가 대화상대가 30대의 공무원인 것을 알았지만 채팅을 지속한다면, A 사용자는 공무원인 대화상대에 대해 관심이 있거나 부담을 느끼지 않는 것이다. 따라서 채팅분석모듈(106)은 30대 공무원에 대한 A 사용자의 30대의 나이와 공무원 직업의 관심수치로 각각 '+1점'을 부여한다. 그런데 동일 사용자가 다른 대화상대와의 채팅에서 직업이 군인인 것을 알고 대화창(51)에서 나갔다면, 채팅분석모듈(106)은 공무원 직업에 대한 A 사용자의 관심수치를 '+1점'에서 '+2점'으로 상향하고, 군인 직업에 대한 A 사용자의 관심수치는 '-1점'으로 부여한다. 이는 사용자가 공무원 직업인 대화상대와 군인 직업인 대화상대에 대해 서로 다른 행위를 함으로써, 사용자가 공무원 직업에 대해 호감이 있음을 분명히 했기 때문이다. 이후, A 사용자가 또 다른 대화상대의 채팅에서 직업이 공무원인 것을 알았지만 나이가 40대인 것을 알고 대화창(51)에서 나갔다면, 채팅분석모듈(106)은 40대 나이에 대한 A 사용자의 관심수치를 공무원 직업이라는 관심수치인 '+2점'보다 큰 '-3점'을 부여한다. 이는 채팅분석모듈(106)이 같은 공무원이라도 40대라는데 주목하고 행동했기 때문이다.

이렇게 형성된 A 사용자의 관심수치는 해당 사용자의 개인선호데이터로 해서 개인DB(102)에 저장된다.

계속해서, 채팅분석모듈(106)은 사용자의 개인정보인 성별과 직업 등을 확인해서 성별과 직업별 및 나이별 선호 직업과 나이 등을 통합선호데이터로 생성한다. 채팅분석모듈(106)은 사용자의 회원정보 또는 개인선호데이터에서 사용자의 성별과 나이 및 직업 등을 확인하여, 20대 이상의 여성 회사원이면 40대 미만의 공무원을 선호함을 통합선호데이터로 생성한다. 같은 방식으로, 20대의 여성 학생과 여성 무직 및 여성 공무원 등도 30대 이항의 공무원을 선호하는 것으로 개인선호데이터에서 확인하면, 채팅분석모듈(106)은 직업군에 상관없이 20대 여성이 40대 미만의 공무원을 선호함을 통합선호데이터로 저장한다.

결국, 기존의 개인선호데이터 없이 비회원 여성이 자신이 20대 여성임을 밝히고 이성 채팅을 시도하면, 매칭모듈(107)은 40대 미만이며 공무원 직업의 남성을 검색한다.

같은 방식으로, 30대 남성이며 변호사 직업의 B 사용자가 20대 여성과 30대 여성인 대화상대와의 대화창을 나가지 않고 대화를 지속한 반면, 40대 여성인 대화상대와의 대화창을 나갔다면, 채팅분석모듈(106)은 30대 이하 여성에 대한 B 사용자의 관심수치를 높인다. 그런데 40대 여성임을 알고도 대화상대의 직업이 같은 법조계인 변리사인 것을 알고 대화창을 나가지 않았다면, 채팅분석모듈(106)은 B 사용자가 나이보다 대화상대 여성의 직업군에 더 관심이 있으며, 특히 같은 법조계에서 종사하는 여성을 더 선호하는 것으로 확인한다. 물론, 이러한 선호 경향은 여성의 나이, 직업, 거주지, 학력 등의 각 분야에 관심수치를 매겨 확인하고, 채팅분석모듈(106)은 사용자 관심수치를 개인선호데이터로 개인DB(102)에 저장한다.

한편, 채팅분석모듈(106)은 다양한 사용자들의 개인선호데이터를 알고리즘 모듈(109)이 제공한 통계기준에 따라 각 분야별로 통계치를 낸 통합선호데이터를 생성하고 통합DB(108)에 저장한다. 따라서 매칭모듈(107)은 분야별로 선호 경향을 확인할 수 있고, 최적의 대화상대를 조합할 수 있다. 참고로, 통합선호데이터는 개인선호데이터가 추가되면서 지속적으로 업데이트 되고, 따라서 시대의 변화와 사회 분위기 등에 따라 변화한다.

이상 예시한 개인선호데이터 및 통합선호데이터는 사용자가 대화상대의 사용자 특성 중에서 어떤 점에 관심이 있고 어떤 점에 부담을 느껴 대화창(51)을 나갔는지를 구분해야 한다. 따라서, 본 실시의 채팅분석 알고리즘은 다른 대화상대와의 채팅에서도 반복해서 동일하게 확인하는 사용자 특성으로부터 추정하거나, 채팅 중에 빈번히 확인되는 텍스트의 분야로부터 추정하거나, 해당 텍스트 입력 이후에 채팅 시간의 기준시간 초과 여부로 추정할 수 있다. 또한, 사용자의 관심과 부담 요소는 해당 사용자의 개인선호데이터와, 상기 사용자와 관련한 통합선호데이터를 참고해 확인할 수 있다.

한편, 채팅분석모듈(106)은 별다른 개인선호데이터가 없는 사용자의 성향을 보다 신속히 파악하기 위해서, 상기 사용자와 관련한 통합선호데이터를 확인하고, 사용자들이 입력하는 단어를 분석한다. 이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 현재 학생인 20대 여성의 C 사용자가 입력하는 채팅 문장에서 채팅분석모듈(106)이 '공무원', '5급' 내지 '9급', '관심' 등의 단어를 확인한다. 채팅분석모듈(106)은 C 사용자와 관련한 통합선호데이터에 20대이면서 학생 직업군의 여성은 40대 미만의 공무원 남성을 선호함을 확인했고, 이와 관련해서 통합선호데이터에는 공무원 시험, 선호 학원, 공무원 전문학원 위치, 시험준비 학생 등의 정보가 연계하므로, 채팅분석모듈(106)은 이들을 기초로 해서 C 사용자의 개인선호데이터를 생성한다. 결국, 채팅분석모듈(106)은 C 사용자가 언급한 바 없는 채팅 단어만으로도 다양한 종류의 개인선호데이터를 생성해서, C 사용자에 대한 대화상대를 효과적으로 매칭할 수 있다.

이외에도, 사용자의 채팅 입력 문체로부터 대화상대에 대한 사용자의 선호 성향을 파악할 수 있다. 이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 사용자가 채팅 입력문체로 존칭어를 사용하면, 사용자는 격식을 차리고 상대를 존중하는 타입이거나 대화상대에 호감을 갖는 것이다. 따라서 예의, 반항, 일반으로 구분된 사용자의 성격에서 예의에 '+1'을 하고, 대화상대가 대화창(51)을 닫지 않는다면 대화상대의 대한 관심수치는 '+1'을 한다.

반면에 사용자가 채팅 입력 문체로 비어를 사용하면, 사용자는 격식보다는 자신의 기분이 우선하며 성격이 다소 반항적인 타입이거나 대화상대에 호감을 갖지 않는 것이다. 따라서 예의, 반항, 일반으로 구분된 사용자의 성격에서 반항에 '+1'을 하고, 대화상대가 대화창(51)을 닫는다면 대화상대의 관심수치는 '-1'을 한다.

이상 설명한 방식에 따라 채팅분석모듈(106)은 사용자와 대화상대의 서로에 대한 관심수치를 확인하고, 더불어서 사용자와 대화상대의 개인선호데이터를 각각 확인하여 개인DB(102)에 저장한다. 아울러, 채팅분석모듈(106)은 본 사용자와 대화상대의 개인선호데이터를 통합선호데이터에 부가하여 통합DB(108)에 저장한다.

S16; 채팅 중지 확인단계?

사용자와 대화상대 중 1명 이상이 채팅을 중단하기 위해서 대화창(51)을 나갈 수 있다. 웹사이트 모듈(104)은 사용자와 대화상대의 대화창(51) 닫음을 확인하고 사용자의 다음 절차를 확인한다.

웹사이트 모듈(104)은 사용자가 대화창(51)을 닫고 채팅서버(100)와의 접속을 해제하면, 상기 사용자의 채팅을 종료한다.

반면, 웹사이트 모듈(104)은 사용자가 대화창(51)을 닫고 대화상대 검색을 시도하면, 다른 채팅을 시도하는 것으로 간주하고 후속 절차를 진행한다.

S17; 다른 대화상대 선정 단계

매칭모듈(107)은 이전 채팅분석과 기타 질의정보 등을 통해 생성 및 수집한 개인선호데이터와 통합선호데이터를 토대로 매칭 알고리즘에 따라 대화상대를 선정한다.

대화상대 선정은 현재 채팅을 대기 중인 대기자들 중에서 사용자가 선호하는개인선호데이터의 관심수치에 근접한 대기자를 확인한다.

예를 들어 좀 더 구체적으로 설명한다. D 사용자의 관심수치가 대화상대의 직업은 공무원이 '+4', 법조인이 '+4', 회사원이 '+2', 학생이 '-2', 군인이 '-2', 무직이 '-5', 기타 직업이 '+1'이고, 거주지가 과천이 '+2', 서울이 '+1', 부산이 '-1', 기타 지역은 '0'이고, 자동차 소유는 '+4'이라면, D 사용자의 최적의 대화상대는 공무원 또는 법조인 직업군을 가지며, 과천에 거주하고 자동차를 소유한 자이다. 따라서 매칭모듈(107)은 해당하는 대화상대를 대기자 중에서 검색한다. 한편, 매칭모듈(107)은 선정된 대화상대의 개인선호데이터가 D 사용자의 정보 해당하는지를 확인하고, D 사용자와 대화상대의 매칭을 최종 결정한다. 참고로, 매칭모듈(107)은 D 사용자와 매칭하기 위한 대화상대에 공무원 또는 법조인이 없다면, 차순으로 관심수치가 큰 회사원을 선택할 수 있다.

또한, 매칭모듈(107)은 사용자의 개인선호데이터를 매칭의 메인 기준으로 하나, 사용자와 다른 사용자(대화상대)의 개인선호데이터를 맞추는데 한계가 있다. 따라서 매칭모듈(107)은 통합선호데이터를 통합DB(106)에서 검색하여 매칭의 서브 기준으로 활용한다.

이외에도 본 실시의 매칭모듈(107)은 사용자와 사용자(대화상대) 간의 매칭을 위해서, 대화상대 후보의 개인정보 및 개인선호데이터에서 확인할 수 있는 사용자의 관심요소의 관심수치를 모두 합산해서 가장 큰 합을 갖는 상대를 대화상대로 선정할 수 있다. 일 예를 들어 좀 더 구체적으로 설명하면, 공무원이고 부산에 거주하는 A 대화상대와 군인이고 과천에 거주하며 자동차를 소유한 B 대화상대가 있다면, 매칭모듈(107)은 D 사용자의 관심수치를 기준으로 해서 A 대화상대는 +4(공무원)와 -1(부산 거주)을 합산해서 총합이 +3임을 확인하고, B 대화상대는 -2(군인)와 +2(과천 거주)와 +4(자동차 소유)를 합산해서 총합이 +4임을 확인해서, 사용자를 B 대화상대와 매칭한다. 즉, 매칭모듈(107)은 B 대화상대의 직업이 D 사용자가 호감을 갖지 않는 군인임에도 불구하고 서로 매칭시키는 것이다.

그런데 사용자와 대화상대 간에 이루어지는 채팅 내용은 사용자가 정말로 선호하는 내용보다는 시간과 상황과 대화상대에 따라 달라지거나 특정 분야로 집중할 수 있다. 따라서 매칭모듈(107)의 매칭 알고리즘은 사용자 정보를 기초로 통합선호데이터를 확인해서 해당 사용자 그룹이 선호하는 관심요소를 순위화한다. 참고로, 매칭 알고리즘은 관심요소를 개인정보와 개인선호데이터에 따라 다양하게 순위화해 기준정보로 관리한다. 관심요소의 순위화는 사회분위기의 변화 등에 따라 갱신한다.

관심요소별 가중치 부여에 대해 예를 들어 좀 더 구체적으로 설명하면, 매칭 알고리즘은 관심수치 생성을 위해 채팅분석 알고리즘이 분류한 관심요소인 거주지역, 나이, 직업, 차량소유 여부, 학력, 재산, 외모(키, 몸무계 등) 등에, 사용자의 연령대와 성별 등의 개인정보인 사용자 정보와 개인선호데이터를 기준으로 상기 기준정보에 따라 관심요소별 관심 비중을 생성해 적용한다. 즉, 사용자가 20대의 여성이라면, 매칭모듈(107)은 매칭 알고리즘에 따라 해당 사용자의 관심 비중이 직업, 재산, 나이, 거주지역, 외모, 학력, 차량소유 여부 순으로 되어서, 관심요소별 관심수치에 대한 가중치로 각각 1.6, 1.5, 1.4, 1.3, 1.2, 1.1, 1.0을 적용하는 것이다. 이러한 가중치는 관심요소별 관심수치에 곱셈으로 적용되어 해당 관심수치의 크기가 증가하거나 줄어들게 되므로, 관심수치의 총합산 방식에서도 보다 신뢰도 있는 매칭을 이룰 수 있다.

한편, 본 실시의 자동맞춤 시스템 및 자동맞춤 방법은 일정주기 또는 업데이트 지시에 따라 알고리즘 모듈(109)이 채팅분석 알고리즘과 매칭 알고리즘을 업데이트한다.

전술한 바와 같이, 사용자 매칭을 위한 통합선호데이터 처리 방식은 다양할 수 있고, 통합선호데이터 처리 방식에 따라 선정되는 대화상대에 변화가 있을 수 있다. 또한, 시대 변화에 따라 관심요소의 분류 기준과 비중적용 방식이 변화할 수 있다. 이러한 변화에 맞춰서, 해당 알고리즘은 지속적으로 수정되어야 한다.

이를 위해 본 실시의 알고리즘 모듈(109)은 이러한 변화에 맞춰 채팅분석 알고리즘과 매칭 알고리즘을 업데이트하고, 알고리즘에 업데이트가 완료하면 채팅분석 알고리즘은 채팅분석모듈(106)에 전달하고, 매칭 알고리즘은 매칭모듈(107)에 전달한다.

참고로, 알고리즘 모듈(109)은 전술한 바와 같이 채팅분석모듈(106)의 채팅분석과 채팅선호데이터 및 통합선호데이터를 생성하기 위한 채팅분석 알고리즘과 통계기준을 각각 생성하고, 매칭모듈(107)의 사용자 매칭을 위한 매칭 알고리즘을 생성한다.

여기서 상기 통계기준은 사용자의 나이, 직업, 거주지, 학력, 소유자동차, 취미, 성격, 재산, 이상형 등에 대한 관심요소 결정과, 관심요소 간에 관계 여부에 대한 결정 기준과, 관심수치 연산 방식에 대한 결정 기준과, 개인선호데이터의 통합 대상 여부 결정 기준 등을 포함한다. 알고리즘 모듈(109)은 이러한 통계기준을 지속적으로 업데이트하므로, 시대 변화에 따라 통계 방식이 다양할 수 있다.

상기 채팅분석 알고리즘은 채팅분석 모듈(106)이 사용자가 입력한 문장에서 특정 텍스트를 수집하는 기준과, 상기 특정 텍스트의 입력 시점을 확인하는 기준과, 대화상대에 대한 사용자의 선호 여부 결정 기준과, 사용자의 관심요소를 결정하는 기준과, 관심요소별 관심수치의 연산 여부 결정 기준과, 채팅 이력 확인 기준과, 사용자별 신뢰지수 확인 기준 등을 포함한다.

상기 매칭 알고리즘은 관심요소 간의 관계 확인 기준과, 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터의 반영 비율에 대한 기준과, 사용자 간 채팅 여부에 따른 조합 결정 기준 등을 포함한다.

알고리즘 모듈(109)은 통계기준, 채팅분석 알고리즘 및 매칭 알고리즘을 매칭 성공률에 따라 자동으로 조정하며, 이를 통해서 사용자의 채팅 만족도를 높인다.

S18; 다른 채팅분석 단계

사용자와 대화상대의 통합선호데이터는 최초 채팅분석 단계(S15)에서 이미 구체적으로 설명한 바 있으므로, 여기서는 그 설명을 생략한다.

도 4는 본 발명에 따른 자동맞춤 방법의 제2실시 예를 순차 도시한 플로차트이다.

S11; 로그인 확인 단계

본 실시의 개인확인모듈(101)은 가입 사용자를 확인해서 로그인하는 절차를 수행한다. 이를 위해서 사용자는 채팅서버(100)에 회원가입을 진행하고, 이를 위해서 자신의 회원정보를 입력한다. 상기 회원정보는 개인정보이며 개인DB(102)에 저장되어서 기초데이터로 활용된다.

회원정보는 사용자의 성별, 거주지, 직업, 학력 등에 대한 정보를 포함할 수 있고, 이러한 정보는 질의정보와 같이 수집할 수 있다.

계속해서, 개인확인모듈(101)은 일반적인 상기 회원가입 절차를 진행하고, 로그인을 위한 ID/PW를 생성한다(S11a).

한편, 이미 회원인 사용자가 채팅을 위해 채팅서버(100)에 접속해서 로그인 절차를 시도하면, 웹사이트 모듈(104)은 로그인을 시도하는 사용자에게 ID/PW를 질의하고, 사용자는 자신의 ID/PW를 입력해서 로그인한다. 참고로, 사용자가 자신의 ID/PW를 상실한 경우, 자신의 본인인증으로 ID/PW를 대신할 수 있고, 개인확인모듈(101)은 사용자의 모바일(20) 등으로 인증번호를 발신해서 사용자의 본인인증을 할 수 있다. 본인인증은 이미 공지된 기술이므로, 여기서는 그 설명을 생략한다.

본 실시의 자동맞춤 방법에서 최초 대화상대 선정 단계(S14)와 다른 대화상대 선정 단계(S17)는 매칭모듈(102)이 개인DB(102)에서 해당 회원정보 및 개인선호데이터를 검색하고, 통합DB(108)의 해당 통합선호데이터 및 질의정보와 함께 대화상대 선정을 진행할 수 있다.

도 5는 본 발명에 따른 자동맞춤 시스템의 제2실시모습을 도시한 블록도이고, 도 6은 본 발명에 따른 채팅 화면의 제2실시 예를 도시한 도면이다.

본 실시의 채팅서버(100')는 비회원인 사용자도 자신의 실제 회원정보를 정확히 밝히도록 유도해서, 채팅 환경을 개선할 수 있고, 사용자들의 채팅 신뢰도를 높일 수 있다.

이를 위해 채팅서버(100')는 신뢰지수 관리모듈(111)을 더 포함한다.

신뢰지수 관리모듈(111)은 채팅분석모듈(106)과 통신하면서 사용자의 개인정보 등에 대한 정보인 인적정보의 변경횟수를 확인하여 사용자별 신뢰지수를 생성한다. 본 실시의 신뢰지수는 대화상대 변경 횟수 대비 해당 사용자의 인적정보 변경 횟수를 기준으로 이루어진다. 예를 들어 설명하면, 사용자가 4인의 대화상대와 1:1 채팅을 했는데, 대화상대 변경시 인적정보를 3회 이상 변경했다면, 해당 사용자의 신뢰지수는 25%가 된다. 참고로, 사용자가 입력하는 수많은 인적정보에서 1건이라도 변경이 있었다면 사용자의 인적정보는 변경이 있었던 것으로 보고 신뢰지수 생성에 적용할 수 있다.

신뢰지수 관리모듈(111)은 전술한 예시에 따라 생성한 신뢰지수를 기초데이터로 해서 개인DB(102)에 저장한다. 따라서, 웹사이트 모듈(104)은 대화상대 선정시에 개인DB(102)를 검색해서 사용자에게 대화상대의 신뢰지수 레이어(52)에 신뢰지수를 게시한다. 결국, 사용자는 채팅을 위해 선정된 대화상대의 신뢰지수를 확인해서, 대화상대에 대한 신뢰 여부를 결정할 수 있다.

이외에도, 사용자가 인터넷 대화를 위해 채팅서버(100')에 접속하면, 신뢰지수 관리모듈(111)은 사용자에게 기본 신뢰지수인 100점을 부여하고, 대화상대에 상관없이 항상 동일한 개인정보를 입력하면 신뢰지수에 가산점을 부여하며, 변경된 개인정보를 입력하면 신뢰지수에 감점을 부여해서 개인DB(102)에 저장할 수 있다.

한편, 본 실시의 신뢰지수 관리모듈(111)은 사용자가 입력하는 개인정보에 관한 사실 여부 확인을 위해서, 해당 개인정보를 입력한 사용자에게 퀴즈로서 질의할 수 있다.

예를 들어 설명하면, 도 6에서 보인 바와 같이 '철이'라는 사용자가 자신의 직업으로 '검사'를 입력한다. 채팅분석모듈(106)은 '순이'라는 대화상대의 입력 텍스트에서 '직업'과 '뭔데' 텍스트를 확인해서 직업에 대한 개인정보 질문임을 확인하고, '철이'는 답변으로 '검사'를 답변 텍스트로 입력한 것을 확인한다. 채팅분석모듈(106)은 생성한 통합선호데이터가 확인이 필요한 텍스트인 것으로 확인되면, 해당 텍스트인 '검사'를 신뢰지수 관리모듈(111)에 전달한다. 계속해서, 신뢰지수 관리모듈(111)은 채팅분석모듈(106)로부터 받은 검사(답변 텍스트)를 퀴즈DB(110)에서 검색하여 해당하는 퀴즈정보를 검색한다. 계속해서, 신뢰지수 관리모듈(111)은 퀴즈DB(110)에서 검색한 퀴즈정보를 채팅분석모듈(106)을 통해 웹사이트 모듈(104)로 전송하여, '철이'라는 사용자의 제2 웹페이지(32)에 퀴즈창(53)으로 출력한다.

'철이'라는 사용자는 채팅 중에 퀴즈창(53)으로 답변정보를 입력하면, 신뢰지수 관리모듈(111)은 채팅분석모듈(106)을 통해 상기 답변정보를 확인해서 정답 여부가 판정한다. 물론, 상기 답변정보가 정답이면 신뢰지수 관리모듈(111)은 신뢰지수에 가산점을 부여하고, 오답이면 감점을 부여해서 해당 사용자의 신뢰지수를 정정한다.

참고로, 상기 퀴즈정보는 주관식 또는 객관식일 수 있는데, 사용자가 채팅에 집중할 수 있도록 퀴즈정보는 객관식인 것이 바람직하다.

도 7은 본 발명에 따른 자동맞춤 시스템의 제3실시모습을 도시한 블록도이고, 도 8은 본 발명에 따른 채팅 화면의 제3실시 예를 도시한 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 채팅 화면의 제4실시 예를 도시한 도면이다.

본 실시의 자동맞춤 시스템은 매칭모듈(107)이 조합한 최적의 사용자들이 갖는 공통 관심사로 지속적인 대화분위기를 유지하면서 서로에게 호감을 유지하며 대화를 지속하게 할 수 있는 채팅소재 검색모듈(112)을 더 포함한다.

채팅소재 검색모듈(112)은 매칭모듈(107)이 사용자의 대화상대를 선정하면, 개인DB(102)와 통합DB(108)를 검색해서 해당 사용자들의 개인정보와 개인선호데이터와 통합선호데이터를 검색하고, 검색한 데이터에서 기준치 이상의 관심수치를 갖는 관심요소 중 동일한 관심요소에 관한 정보가 상기 사용자들의 대화창(51)에 출력되도록 웹페이지 모듈(104)을 제어한다.

채팅소재 검색모듈(112)은 개인DB(102)와 통합DB(108)를 검색해서, 매칭모듈(107)이 서로의 채팅 상대로 조합한 사용자들의 개인정보와 개인선호데이터와 통합선호데이터를 검색하고, 검색한 정보들을 기초로 해서 공통으로 선호하는 채팅소재를 제2 웹페이지(32)에 게시한다.

일 예를 들어 이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 채팅소재 검색모듈(112)은 매칭모듈(107)이 조합한 '순이'와 '철이'의 관심요소에서 관심수치가 가장 높은 관심요소를 확인한다. 이렇게 확인한 관심요소가 '야구'와 '자동차'인 것을 확인하면, 채팅소재 검색모듈(112)은 소재데이터 DB(미도시함)를 검색해서 '야구'와 '자동차' 등에 관한 최신 소식 등을 웹사이트 모듈(104)과의 연동을 통해 제2 웹페이지(32)의 채팅소재 레이어(61)에 하나 이상 게시한다. 결국, 채팅소재 검색모듈(112)은 채팅 상대로 조합된 해당 사용자들이 채팅소재 레이어(61)의 채팅소재를 보면서 서로가 관심을 가지며 대화를 나누고, 지속적인 채팅 관계를 유지할 수 있다. 더 나아가, 사용자들의 관심요소가 영화 또는 음악 등인 경우, 채팅소재 레이어(61)는 채팅소재 레이어(61)에 새로 개봉한 영화 또는 개봉 예정인 영화는 물론 새로 발표된 노래 또는 다운로드 횟수가 많은 유명 노래 등을 게시하고, 사용자는 해당 채팅 소재 레이어(61)를 클릭 해서 영화예매 또는 음악파일 다운로드 등의 작업을 병행하게 할 수 있다.

이를 위해서 채팅소재 검색모듈(112)은 포털사이트 등의 데이터DB(30)와 연계해 정보를 수신할 수도 있고, 영화예매 또는 음악 다운로드 등의 전용 웹사이트와 연계해 통신할 수도 있다.

이외에도, 채팅소재 검색모듈(112)은 채팅 상대로 조합된 사용자들의 관심요소 또는 기타 대화정보들을 확인해서, 상기 사용자들이 다녀온 경험이 있는 여행지 등의 사진을 대화창(51)의 배경사진으로 출력하거나, 상기 사용자들이 주로 즐기는 장르의 음악을 배경음으로 출력해서, 해당 대화창(51)에 대한 친근감을 느끼며 대화상대에 대한 심리적 호감을 갖도록 유도할 수도 있다.

결국, 사용자는 대화상대와의 채팅을 즐기면서 서로에 대한 유대감과 친밀감을 느끼고, 이를 통해서 대화상대 자동 조합에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.

이외에도 채팅소재 검색모듈(112)은 도 9에서 보인 바와 같이, 채팅 중인 사용자에게 대화상대가 선호하는 관심요소를 검색해서, '순이는 탤런트 송중기를 좋아해요' 등의 제안문구로 대화창(51)에 출력할 수 있다. 물론, 이를 수신한 '철이'는 송중기가 최근에 출연한 드라마, 영화, 광고 등을 검색해서 '순이'에게 대화 소재를 제시하고, 이를 통해서 '순이'는 이를 토대로 '철이'와 지속적인 대화를 유지하면서 서로에게 관심을 유도한다. 이때, 상기 제안문구는 사용자 일방에게만 출력되어서, 대화상대는 상기 제안문구의 출력을 모르도록 할 수 있다.

본 실시에서 채팅소재 검색모듈(112)은 상기 제안문구를 특별한 조건 없이 임의로 출력할 수 있으나, 사용자들의 텍스트 입력이 일정시간 이상 이루어지지 않고 있거나 사용자 일방만이 텍스트를 입력할 때, 새로운 관심소재를 제시하기 위해서 제안문구를 출력할 수 있다.

이외에도 채팅소재 검색모듈(112)은 사용자가 바로 클릭할 수 있는 위치에 도움 레이어(62)를 출력하고, 도움 레이어(62)에 하나 이상의 하트 아이콘(621)을 출력한다. 사용자는 관심이 가는 대화상대와의 채팅을 원활히 풀어가기 위해서 하트 아이콘(621)을 클릭하고, 채팅소재 검색모듈(112)은 상기 제안문구를 출력한다.

이때, 하트 아이콘(621)은 무료로 제공할 수도 있지만, 유료로 제공해서 수입을 창출할 수 있다.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예들을 참조해 설명했지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims

사용자 단말과 통신하며 웹페이지 출력과 온라인 채팅 중계 프로세스를 실행하는 웹사이트 모듈;
온라인 채팅 중에 생성된 통합선호데이터를 저장하는 통합DB;
온라인 채팅 중에 생성된 개인선호데이터를 저장하는 개인DB;
온라인 채팅 중에 입력되는 텍스트를 분석하여 채팅분석 알고리즘에 따라 사용자의 기초데이터 및 관심요소를 확인하고, 상기 개인정보 및 관심요소별 관심수치를 연산해서 해당 사용자들의 개인선호데이터를 생성하며, 사용자들의 개인선호데이터를 통계기준에 따라 관심요소별로 통계해서 통합선호데이터로 생성하는 채팅분석모듈; 및
매칭 알고리즘에 따라 해당 사용자의 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터 중 선택된 하나 이상을 조합하고 해당 관심요소의 관심수치를 연산해 확인한 다른 사용자를 대화상대로 선정하는 매칭모듈;
을 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 개인선호데이터의 통합에 따른 통합선호데이터의 변화를 확인해서 통계기준과 채팅분석 알고리즘과 매칭 알고리즘을 생성하고 업데이트하는 알고리즘 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항에 있어서, 상기 채팅분석 알고리즘은
사용자 간에 채팅시간이 기준시간을 초과하면, 사용자들이 서로에게 호감인 것으로 간주하여, 대화상대의 개인정보를 사용자의 관심요소로 해서 관심수치를 연산하고, 상기 관심요소와 관심수치를 개인선호데이터로 생성하며;
다음 문장의 입력시간이 기준시간을 초과하면, 사용자 간에 비호감인 것으로 간주하여, 상기 대화상대의 개인정보를 관심요소로 해서 관심수치를 연산하고, 상기 관심요소와 관심수치를 개인선호데이터로 생성하며;
특정 분야에 속하는 텍스트들의 입력 횟수가 지정횟수를 초과하면, 사용자가 상기 특정 분야에 관심이 있는 것으로 간주하고, 상기 특정 분야를 관심요소로 해서 관심수치를 연산하며, 상기 관심요소와 관심수치를 개인선호데이터로 생성하는 것;
을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항에 있어서, 상기 매칭 알고리즘은
상기 개인선호데이터의 관심요소별 관심수치를 연산해서 사용자들의 대화상대를 선정하되, 상기 연산 대상 관심수치의 관심요소는 대화상대 후보의 개인정보인 기초데이터와 개인선호데이터에서 확인가능 것으로 하고, 기초데이터와 개인선호데이터를 기준으로 순위화한 기준정보에 따라 해당 사용자들의 관심요소를 순위화하여 관심수치별로 가중치를 부여해 합산하며, 총합이 가장 큰 대화상대 후보를 대화상대로 선정하는 것;
을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 개인선호데이터의 변화 횟수에 따라 해당 사용자의 신뢰지수를 조정하는 신뢰지수 관리모듈을 더 포함하는 것;
을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 채팅분석모듈은, 채팅 텍스트를 분석해서 사용자에 대한 기초데이터 질문임을 확인하면, 사용자의 답변 텍스트를 신뢰지수 관리모듈로 전달하고, 상기 웹사이트 모듈이 출력한 퀴즈창에 답변정보를 확인하며;
답변 텍스트별 퀴즈정보를 저장하는 퀴즈DB;
상기 답변 텍스트를 키워드로 해서 퀴즈DB에서 해당 퀴즈정보를 검색한 후 웹사이트 모듈이 퀴즈창으로 출력되게 하고, 상기 채팅분석모듈이 확인한 퀴즈창에 답변정보의 정답 여부를 판정하며, 상기 답변정보가 정답이면 사용자의 신뢰지수에 가산점을 부여하고 오답이면 감점을 부여해서 신뢰지수를 업데이트하는 신뢰지수 관리모듈;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 매칭모듈이 사용자의 대화상대를 선정하면, 상기 개인DB와 통합DB를 검색해서 해당 사용자들의 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터를 검색하고, 검색한 데이터에서 기준치 이상의 관심수치를 갖는 관심요소 중 동일한 관심요소에 관한 정보가 상기 사용자들의 대화창에 출력되도록 하는 채팅소재 검색모듈;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.
제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 매칭모듈이 사용자의 대화상대를 선정하면, 상기 개인DB와 통합DB를 검색해서 해당 사용자들의 기초데이터와 개인선호데이터와 통합선호데이터를 각각 검색하고, 사용자들 중 하나인 대화상대의 데이터에서 기준치 이상의 관심수치를 갖는 관심요소를 다른 사용자 일방의 대화창에 제안문구로 출력되도록 하는 채팅소재 검색모듈;
을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅 데이터를 이용한 인공지능의 온라인 채팅 대화상대 자동맞춤 시스템.