KR20200098279A - 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받는 단계, 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출하는 단계 및 상기 산출된 적합도를 기반으로 팀을 형성하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 각 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할들을 수행함에 있어서 객관적으로 가장 적합한 팀원으로 구성된 최적의 팀을 형성할 수 있도록 할 수 있다.

Description

뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법 및 시스템{SYSTEM AND METHOD FOR MAKING TEAM BASED ON BRAIN-COGNITIVE TENDENCY}
본 발명은 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법 및 그를 위한 팀 형성 서버에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 뇌인지성향을 분석하여 그에 따라 팀 내에서 적절한 역할군을 배정하고, 이를 기반으로 팀원들을 매칭하여 팀의 목적에 최적화된 팀원으로 구성된 팀을 형성하는 방법 및 그를 위한 서버에 관한 것이다.
사람들은 커뮤니티, 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)와 같은 온라인 네트워크, 혹은 자신의 지인들로 형성된 오프라인 네트워크를 통해서 창업, 스터디, 여행 등과 같은 다양한 목적을 위한 팀을 형성한다. 이러한 팀을 형성함에 있어서 최적의 팀을 형성하기 위해서는, 각 팀원이 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 다양한 역할을 적절하게 수행할 수 있는 사람들로 구성되어야 할 뿐만 아니라, 각 팀원이 가진 강점을 살리고 약점을 서로 보완해주면서 조화롭게 어울릴 수 있도록 구성되어야 한다. 예를 들어 창업을 위한 팀의 경우, 새로운 아이디어를 기획하는 역할, 기획된 아이디어를 다른 사람 혹은 조직 속에서 확산 시키는 역할, 초기 아이디어를 정교하게 구조화하고 구체적인 솔루션을 내는 역할, 추상적인 아이디어를 현실에 적용하는 역할, 아이디어가 실제 성과로 연결될 수 있도록 실행하는 역할, 아이디어가 가진 문제점 혹은 리스크 요인에 대한 피드백을 할 수 있는 역할 등의 다양한 역할을 수행할 수 있는 사람들로 구성되는 것이 바람직하다.
그러나 종래에는 팀을 형성함에 있어서 각 개인, 특히 팀을 주도적으로 형성하는 사람의 주관 혹은 사람들에 대한 주위의 평가 등 객관적이지 못한 정보에 의존하여 팀원을 구성할 수밖에 없었기 때문에, 최적의 팀을 구성하기가 어려워 초기에 팀이 기대한 목표를 달성하지 못하는 경우도 많은 실정이다. 또한, 팀을 만들고자 하는 사람으로서는 팀의 목적을 달성함에 있어서 어떤 역할을 수행할 수 있는 사람이 필요한지, 그리고 어떤 성향의 사람들로 구성되는 것인지 효율적인지 파악하는 것이 어려울 뿐만 아니라, 더욱이 팀 내에서 자신이 가장 잘 수행할 수 있는 역할을 객관적으로 파악하지 못하는 경우도 적지 않다. 따라서 사람들에 대한 객관적이고 정량적인 데이터를 이용해 특정 목적을 달성하기 위한 최적의 팀을 제공하는 방법과 관련한 기술이 필요한 실정이다.
한편, 뇌인지성향 분석은 선천적 혹은 후천적 환경에 의해 형성된 사람의 뇌 인지 유형을 분석함으로써 각 사람의 뇌가 어떤 타입이고, 어떤 일을 잘 할 수 있으며, 혹은 어떤 사람과 잘 어울릴 수 있는지 등을 정량적으로 분석하는 방법이다. 본 발명은 이러한 뇌인지성향 분석을 이용해 사람들의 뇌인지성향을 분석하고, 그를 기반으로 각 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할들을 수행함에 있어서 객관적으로 가장 적합한 팀원으로 구성된 최적의 팀을 형성할 수 있도록 하는 기술과 관련된 것이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2016-0127178호(2016.10.01)
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 사람들의 뇌인지성향을 분석하고, 그를 기반으로 각 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할들을 수행함에 있어서 객관적으로 가장 적합한 팀원으로 구성된 최적의 팀을 형성할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받는 단계, 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출하는 단계 및 상기 산출된 적합도를 기반으로 팀을 형성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적합도를 산출하는 단계는, 상기 사용자 단말로부터 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 입력받는 단계, 상기 입력받은 사용자 정보 또는 선택 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석하는 단계 및 상기 분석 결과를 기초로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 팀을 형성하는 단계는, 상기 사용자와 다른 사용자의 매칭률을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 팀을 형성하는 단계는, 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군 중 상기 사용자의 적합도가 가장 높은 역할군에 상기 사용자를 배정하는 단계 및 다른 사용자의 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 적합도 및 상기 사용자와의 매칭률을 기반으로 남은 역할군에 다른 사용자를 배정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 사용자 정보는, ID, PW, 이름, 성별, 나이, 학력 및 직업 중 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적합도를 산출하는 단계는, 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 레이더 차트(radar chart) 형식으로 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계 이전에, 사용자로부터 팀의 종류에 대한 선택 정보를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군은, 상기 팀의 종류에 따라 다르게 설정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 남은 역할군에 다른 사용자를 배정하는 단계는, 상기 사용자가 구비한 사용자 단말의 매칭 리스트에 등록된 다른 사용자를 남은 역할군에 배정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계 이후, 상기 사용자의 단말에, 다른 사용자의 단말에 의해 인식 가능한 식별코드를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 다른 사용자의 단말에 의해 상기 식별코드가 인식되면, 상기 사용자의 단말 및 상기 다른 사용자의 단말에 상기 사용자와 상기 다른 사용자의 매칭률을 표시할 수 있다.
한편, 전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템은, 복수개의 사용자 단말 및 상기 복수개의 사용자 단말과 네트워크를 통해 통신하며, 상기 복수개의 사용자 단말로부터 입력받는 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석하고 각 사용자를 기 설정된 하나 이상의 역할군에 배정하여 팀을 형성하는 서버를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 서버는, 네트워크를 통해 복수개의 사용자 단말과 유무선 통신을 수행하는 통신 모듈, 사용자 단말로부터 입력받은 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향 분석을 분석하고, 기 설정된 역할군에 대한 적합도를 산출하는 분석 모듈 및 상기 분석 모듈의 분석 결과를 기반으로 팀을 형성하는 팀 형성 모듈을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 분석 모듈은, 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석 뇌인지성향 분석부, 상기 뇌인지성향 분석부의 분석 결과를 기반으로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 적합도 산출부 및 상기 사용자와 다른 사용자의 뇌인지성향을 기반으로 두 사용자 사이의 매칭률을 산출하는 매칭률 산출부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 서버는, 사용자 단말에 의해 인식 가능한 식별코드를 생성하는 코드 생성 모듈을 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 각 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할들을 수행함에 있어서 객관적으로 가장 적합한 팀원으로 구성된 최적의 팀을 형성할 수 있도록 할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 S220 단계를 보다 구체적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 설문에 대한 선택 정보를 입력하기 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 분석을 위한 분류 테이블을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기 설정된 역할군에 대한 사용자의 적합도를 표시하기 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 7은 S230 단계를 보다 구체적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 팀 형성을 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말에 등록된 매칭 리스트를 표시하기 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말에 식별코드가 표시된 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석 모듈의 구성을 나타낸 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다. 그리고, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에서 기술한 “부”란, 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 팀 형성 시스템은, 서버(10) 그리고 서버(10)와 네트워크를 통해 통신하는 복수개의 사용자 단말(T)로 구성될 수 있다.
사용자 단말(T)은 유선 단말, 예를 들면 PC이거나, 무선 단말, 예를 들면 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북일 수 있으나, 이 외에도 서버(10)와 네트워크를 통해 유무선 통신 가능한 임의의 단말 장치일 수 있다. 사용자 단말(T)은 인터넷 접속 프로토콜인 무선 어플리케이션 프로토콜(wireless application protocol), HTTP 프로토콜을 사용하는 HTML에 기반한 MIE(Microsoft Internet Explorer) 등과 같은 인터넷 접속용 브라우저, 또는 모바일 어플리케이션을 이용하여 네트워크를 통해 팀 형성 서버(10)에 접속 또는 통신할 수 있다.
서버(10)는 복수개의 사용자 단말(T)과 네트워크를 통해 통신하여 사용자 단말(T)로부터 입력 신호를 수신하고, 사용자 단말(T)로 특정 정보를 전송함으로써 사용자 단말(T)을 구비한 사용자에게 후술할 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 제공하기 위한 기능들을 수행할 수 있다.
복수개의 사용자 단말(T)이 각각 서버(10)와 통신하여 특정 정보를 입력하고, 서버(10)는 입력받은 정보를 기반으로 각 사용자의 뇌인지성향을 분석하여 각 사용자들을 팀 내 적절한 역할군에 배정하여 하나 이상의 팀을 형성할 수 있다.
이하 도 2 내지 도 10을 참조하여 상기 팀 형성 시스템을 이용한 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 나타낸 순서도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버(10)에 의해 수행되는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 사용자 단말(T)로부터 사용자 정보를 입력받는 단계(S210), 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S220) 및 상기 산출된 적합도에 따라 팀을 형성하는 단계(S230)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(T)로부터 사용자 정보를 입력받는 단계(S210)에서, 먼저 서버(10)는 사용자 단말(T)에 사용자 정보 입력을 위한 인터페이스를 제공하고, 그에 따라 사용자 단말(T)로부터 사용자 정보를 입력받을 수 있다. 사용자 단말(T)로부터 입력받는 사용자 정보는 예를 들면 ID/PW 와 같이 사용자 개개인마다 달리 부여되는 사용자 고유의 식별정보 및 이름, 성별, 나이, 학력, 직업 등 사용자의 인적사항에 관한 정보를 포함할 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 관리자의 설정에 따라 사용자와 관련한 어떠한 정보도 포함될 수 있음은 물론이다.
기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S220)에서는, 사용자의 뇌인지성향을 분석하고 이를 기반으로 팀 내에서의 각 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출할 수 있다.
도 3은 S220 단계를 보다 구체적으로 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S220)는, 구체적으로 사용자 단말로부터 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 입력받는 단계(S310), 입력받은 사용자 정보 또는 선택 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석하는 단계(S320) 및 분석 결과를 기초로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S330)를 포함할 수 있다.
사용자 단말로부터 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 입력받는 단계(S310)에서, 서버(10)는 사용자 단말(T)에 기 저장된 설문을 표시하여 제공하기 위한 인터페이스를 제공하고, 사용자 단말(T)로부터 제공된 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 입력받을 수 있다.
이 때 사용자 단말(T)에는 서버(10)의 데이터베이스(400)에 기 저장된 설문들 중 일부가 표시될 수 있으며, 사용자는 사용자 단말(T)에 표시되는 설문을 확인한 후, 그에 대한 대답으로서의 선택 정보를 입력할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 설문에 대한 선택 정보를 입력하기 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
S310단계에서 사용자에게 제공되는 설문은 예를 들면 도 4에 도시된 바와 같이 “나는 새로운 아이디어 내는 일을 잘 할 수 있습니다” 또는 “나는 스포츠 트레이너(운동선수 훈련자)가 나의 직업으로 잘 어울릴 것 같습니다”와 같은 설문으로, 사용자는 설문의 내용에 따라 사용자 단말(T)에 표시되는 선택지들 중 하나를 선택하여 선택 정보를 입력할 수 있으며, 서버(10)는 이에 대한 사용자의 선택에 따라 해당 사용자의 뇌인지성향을 분석하고 파악할 수 있다.
여기서 설문에 대한 사용자의 선택 정보라 함은, 도 4를 예로 들면 표시된 “매우 그렇다”, “그런 편이다”, “그렇지 않다”, “매우 그렇지 않다”중 어느 선택지를 선택하였는지에 대한 정보를 의미한다. 도 4에서는 주어진 설문에 대한 선택지로서 “매우 그렇다”, “그런 편이다”, “그렇지 않다”, “매우 그렇지 않다”와 같이 4 단계의 선택지는 예시를 위한 것일 뿐 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 관리자의 선택에 따라 임의의 개수 또는 임의의 내용의 선택지가 주어질 수 있음은 물론이고, 설문의 내용에 따라서 각기 다른 개수 또는 내용의 선택지가 주어질 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 서버(10)는 입력받은 사용자의 인적사항을 포함한 사용자 정보에 따라 다른 설문이 사용자 단말(T)에 표시되도록 할 수 있다. 즉, 사용자의 나이, 성별, 직업 등을 고려하여 적절한 설문을 표시하고 그에 대한 대답을 수집, 분석함으로써 후술할 뇌인지성향 분석부에 의해 사용자의 정확한 뇌인지성향이 파악되도록 있도록 할 수 있다.
설문에 대한 사용자의 선택 정보를 입력받은 이후, 서버(10)는 상기 S310 단계에서 입력받은 선택 정보 또는 S210 단계에서 입력받은 사용자 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석할 수 있다(S320).
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 분석을 위한 분류 테이블을 나타낸 도면이다.
S320 단계에서는, 앞서 S310 단계에서 입력받은 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 기반으로 기 설정된 로직에 따라 도 5의 테이블에 도시된 각 분류 카테고리 별로 사용자의 유형을 분류하고, 이들의 조합에 의해 사용자의 뇌인지성향을 분석할 수 있다.
분류 카테고리는 예를 들면 도 5에서와 같이 선천적 두뇌유형으로서 외부환경으로부터 들어오는 자극을 뇌가 어떻게 느끼고 생각하며 행동하는지를 모델링 한 '뇌인지', 선천적 뇌가 환경에 의해 어떻게 영향을 받았는지를 나타내는 '뇌활성화', 사용자의 리더십 유형을 나타내는 '진취성', 그리고 '사회성', '실천성' 및 '신체 활동성'의 6가지 카테고리를 포함할 수 있고, 각 카테고리는 다시 복수개의 유형을 포함하여 구성될 수 있으며, 서버(10)는 주어진 설문에 대한 사용자의 선택을 기반으로 각 카테고리 내에서 사용자가 어떤 유형에 해당하는지 분류하고, 이들의 조합에 의해 사용자의 뇌인지성향을 분석할 수 있다.
분석 결과를 기초로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S330)에서는, 상기 S320 단계의 뇌인지성향 분석 결과를 기초로 하여, 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출할 수 있다. 즉, 분석된 사용자의 뇌인지성향을 기반으로, 특정 뇌인지성향을 가지는 사용자가 팀 내에서 분류된 각 역할군에 얼마나 적합한지를 정량화하여 산출할 수 있다.
여기서 역할군이라 함은 하나의 팀 내에서 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할을 분류한 것으로, 각 팀은 팀의 성질 또는 목적에 따라 하나 이상의 역할군으로 이루어질 수 있다. 예를 들어 창업을 목적으로 하는 팀의 경우, 새로운 아이디어 또는 컨셉을 제안하는 '창의적인 몽상가', 제안된 아이디어를 다른 사람과 공유하거나 조직 속에서 확산시키는 '열정적인 전파자', 초기 아이디어를 정교하게 구조화하고 문제에 대한 솔루션을 만들어내는 '구조설계자', 추상적인 아이디어가 현실에서 뿌리내릴 수 있도록 하는 '현실적인 상품기획자', 제안되어 구체화된 아이디어를 실제 현실에서 실행하여 구체적인 성과로 연결시키는 '완벽한 실행가' 그리고 아이디어가 가진 문제점 및 미래에 발생할 가능성이 있는 리스크 요인을 판단하는 '냉철한 독설가'의 6가지 역할군으로 이루어질 수 있다. 여기서는 창업을 목적으로 하는 팀을 예시로 가능한 역할군 분류를 설명하였으나, 형성되는 팀의 목적에 따라서 역할군의 종류 또는 분류 개수 또한 얼마든지 달라질 수 있음은 물론이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 기 설정된 역할군에 대한 사용자의 적합도를 표시하기 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6(a), 도 6(b)는 앞서 예시로서 설명한 창업을 목적으로 하는 팀에서 가능한 역할군인 '창의적인 몽상가', '열정적인 전파자', 구조설계자', '현실적인 상품기획자', '완벽한 실행가' 및 '냉철한 독설가'에 해당하는 각 역할군에 대한 사용자의 적합도를 나타낸 것으로, 사용자의 각 역할군에 대한 적합도에 따라서 '매우 안좋다', '안좋다', '보통이다', '좋다', '매우 좋다'와 같은 복수개의 단계로 분류되어 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도는 그 상대적인 값에 따라 도 6(c)에서와 같이 레이더 차트(radar chart) 형식으로 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S220) 이전에 상기 사용자가 만들고자 하는 팀의 종류에 대한 선택 정보를 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다. 사용자는 만들고자 하는 팀의 목적 등에 따라 위에서 예시로 든 창업을 위한 팀뿐만 아니라, 스포츠, 스터디, 또는 여행 등과 같이 다양한 목적에 따른 여러 종류에 팀을 형성하고자 할 수 있는데, 이러한 팀의 종류에 따라서 각 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할군이 달라질 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 있어서 사용자는 기 설정된 하나 이상의 팀의 종류 중 자신이 만들고자 하는 팀의 종류를 선택할 수 있으며, 이 경우 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군은, 팀의 종류에 따라 다르게 설정될 수 있다.
이상 도 3 내지 도 6을 참조하여 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출하는 단계(S220)를 구체적으로 살펴보았으며, 다시 도 2에 대한 설명으로 돌아가 산출된 적합도에 따라 팀을 형성하는 단계(S230)에 대하여 설명한다.
산출된 적합도를 기반으로 팀을 형성하는 단계(S230)에서는, 서버(10)가 상기 S220단계를 통해 산출된 적합도를 기반으로 팀을 형성할 수 있다.
도 7은 S230 단계를 보다 구체적으로 도시한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 팀 형성을 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 팀을 형성하는 단계(S230)에서는 우선 팀의 종류에 따라 기 설정된 하나 이상의 역할 군 중 S220 단계에서 산출한 사용자의 적합도가 가장 높은 역할군에 상기 사용자를 배정할 수 있다(S710). 예를 들어 앞서 도 6(a) 내지 도 6(c)에 도시된 바와 같이 기 설정된 6개의 역할군 '창의적인 몽상가', '열정적인 전파자', 구조설계자', '현실적인 상품기획자', '완벽한 실행가' 및 '냉철한 독설가' 중 사용자가 '창의적인 몽상가'와의 적합도가 가장 높게 산출된 경우, 상기 사용자를 '창의적인 몽상가'의 역할군에 배정한다.
이처럼 팀 내에서 사용자의 역할군을 배정한 이후, 서버(10)는 각 역할군에 대한 다른 사용자의 적합도 및 사용자와 다른 사용자의 매칭률을 기반으로 다른 사용자들을 남은 역할군(열정적인 전파자, 구조설계자, 현실적인 상품기획자, 완벽한 실행가, 냉철한 독설가)에 배정함으로써 각 역할군으로 이루어진 하나의 팀을 형성할 수 있다(S720).
여기서 매칭률은 상기 사용자와 다른 사용자의 뇌인지성향을 기반으로 두 사람이 하나의 팀을 형성하여 업무를 수행하기에 얼마나 적합한지를 수치화, 또는 정량화 하여 나타낸 것으로서, 앞서 적합도는 각각의 사용자가 각 역할군에 해당하는 역할을 수행하기에 얼마나 적합한지에 대한 정도를 나타내는 것이었다면 매칭률은 사용자와 다른 사용자가 팀을 형성함에 있어서 얼마나 잘 어울릴 수 있는지를 정량화하여 나타낸 것이다.
이와 같이 서버(10)는 기 설정된 역할군에 대한 사용자의 적합도, 그리고 상기 역할군에 대한 다른 사용자들의 적합도 및 상기 사용자와의 매칭률을 기반으로 상기 역할군에 적절한 팀원을 배정함으로 사용자를 중심으로 한 최적의 팀을 형성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 팀을 형성하는 단계(S230)에 있어서 서버(10)는 사용자 단말의 매칭 리스트에 등록된 다른 사용자들을 이용해 팀을 형성할 수 있다. 이때 매칭 리스트는 예를 들면 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 통해 사용자와 관계를 형성하고 있는 사람, 또는 사용자 단말에 저장된 주소록에 등록되어 있는 사람 등과 같이 사용자와 일정한 관계를 형성하고 있는 사람들의 리스트로 구성될 수 있으며, 서버(10)는 이와 같이 사용자와 일정한 관계를 형성하고 있는 매칭 리스트에 등록된 사용자들을 이용해 하나의 팀을 형성할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말에 등록된 매칭 리스트를 표시하기 위한 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다. 도 9에 도시된 바와 같이 사용자 단말(T)에 표시되는 매칭 리스트 인터페이스에는, 등록된 다른 사용자들의 정보와 함께 사용자와 상기 다른 사용자들 사이의 매칭률이 함께 표시될 수 있으며, 일 실시 예에 따르면 상기 매칭 리스트는 사용자와의 매칭률이 높은 순서대로 정렬하여 표시될 수 있다.
한편, 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 사용자의 단말에 매칭 리스트 등록을 위한 식별코드를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말에 식별코드가 표시된 인터페이스의 예시를 나타낸 도면이다.
식별코드는 앞서 설명한 소셜 네트워크 서비스(SNS) 또는 주소록을 통해 기 등록되어 있는 사람들 이외에도 다른 사용자를 사용자의 매칭 리스트에 간편하게 등록하기 위한 수단으로 이용될 수 있으며, 다른 사용자의 단말에 의해 인식 가능한 텍스트 또는 이미지를 의미하며 바코드, QR 코드 또는 이와 유사한 방식으로 기 설정된 정보가 저장될 수 있는 임의의 형식의 코드를 모두 포함할 수 있다.
사용자가 구비한 사용자 단말을 이용해 다른 사용자의 단말에 표시된 식별코드를 인식하거나, 혹은 상기 사용자가 구비한 사용자 단말의 식별코드를 다른 사용자의 단말을 이용해 인식하는 경우, 서버(10)는 상기 사용자가 구비한 사용자 단말 및 다른 사용자의 단말에 상기 사용자와 다른 사용자 사이의 매칭률을 표시하고, 이와 동시에 매칭 리스트에 서로를 등록하도록 할 수 있다.
이상 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법에 대하여 살펴보았으며, 이하 이를 수행하기 위한 서버(10)의 구성에 대하여 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버(10)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 서버(10)는 통신 모듈(100), 분석 모듈(200), 팀 형성 모듈(300), 데이터베이스(400) 및 제어부(500)를 포함할 수 있다.
통신 모듈(100)은 네트워크를 통해 복수개의 사용자 단말(T)과 유무선 통신을 수행하여 분석에 필요한 정보를 입력받고, 입력받은 정보를 기반으로 분석 모듈(200)에 의해 수행되는 일련의 분석 결과 및 팀 형성 모듈(300)에 의해 형성된 팀을 사용자 단말(T)로 전송할 수 있다.
분석 모듈(200)은 통신 모듈(100)을 통해 사용자 단말(T)로부터 입력받은 정보를 기반으로 뇌인지성향 분석을 분석하고, 기 설정된 역할군에 대한 적합도를 산출하며, 사용자들 사이의 매칭률을 산출하는 일련의 단계를 수행할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석 모듈(200)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 12를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석 모듈(200)은, 통신 모듈(100)을 통해 사용자 단말(T)로부터 입력받은 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석하는 뇌인지성향 분석부(210), 상기 뇌인지성향 분석부(210)의 분석 결과를 기반으로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 적합도 산출부(220), 그리고 상기 사용자와 다른 사용자의 뇌인지성향을 기반으로 두 사용자 사이의 매칭률을 산출하는 매칭률 산출부(230)를 포함하여 구성될 수 있다. 이러한 뇌인지성향 분석부(210), 적합도 산출부(220) 및 매칭률 산출부(230)가 그 기능을 수행하는 방법에 있어서는 앞서 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 설명함에 있어 상세히 설명하였으므로 여기서는 자세한 설명은 생략하도록 한다.
팀 형성 모듈(300)은 분석 모듈(200)에 의해 산출된 지표를 기반으로 하여 사용자를 중심으로 각 역할군에 팀원을 배정함으로써 팀을 형성할 수 있다.
일 실시 예에 따른 팀 형성 모듈(300)은, 우선 팀의 종류에 따라 기 설정된 하나 이상의 역할군 중 적합도 산출부(220)에 의해 산출된 사용자의 적합도가 가장 높은 역할군에 상기 사용자를 배정하고, 각 역할군에 대한 다른 사용자의 적합도 및 상기 사용자와 다른 사용자의 매칭률을 기반으로 다른 사용자들을 남은 역할군에 배정함으로써 각 역할군으로 이루어진 하나의 팀을 형성할 수 있다. 이러한 팀 형성 모듈(300)이 그 기능을 수행하여 팀을 형성하는 방법에 있어서도 앞서 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 설명함에 있어 상세히 설명하였으므로 여기서는 자세한 설명은 생략하도록 한다.
일 실시 예에 따른 서버(10)는 사용자 단말에 의해 인식 가능한 식별코드를 생성하는 코드 생성 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다. 코드 생성 모듈에 의해 생성되는 식별코드는 사용자 단말의 매칭 리스트에 다른 사용자를 간편하게 등록하기 위한 수단으로 이용되는 것으로, 다른 사용자의 단말에 의해 인식 가능한 텍스트 또는 이미지를 의미하며 바코드, QR 코드 또는 이와 유사한 방식으로 기 설정된 정보가 저장될 수 있는 임의의 형식의 코드를 모두 포함할 수 있으며, 코드 생성 모듈에 의해 생성된 식별코드는 통신 모듈(100)을 통해 사용자 단말로 전송되며 사용자 단말에 구비된 디스플레이 장치에 의해 표시되어 다른 사용자 단말에 의해 인식될 수 있다.
데이터베이스(400)는 서버(10)가 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 수행함에 있어서 필요한 데이터를 저장할 수 있으며, 뇌인지성향 분석을 위해 사용자 단말에 제공되는 설문을 저장하는 설문 DB, 사용자 정보 및 그에 대응되는 뇌인지성향 분석 결과를 저장하는 사용자 정보 DB를 포함할 수 있다.
제어부(500)는 서버(10)의 각 구성요소가 전술한 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 제공하기 위한 기능을 수행하도록 서버(10)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
앞서 살펴본 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법은, 복수개의 사용자 단말 및 서버(10)로 구성된 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템의 각 구성요소의 상호작용에 의해 수행될 수 있으며, 중복 기재를 피하기 위하여 서버(10)의 구성요소를 설명함에 있어서 상세히 기재하지 않았더라도, 서버(10)는 전술한 다양한 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법을 제공하기 위한 기능을 수행할 수 있음은 물론이다.
이상 본 발명의 일 실시 예에 따른 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법 및 이를 위한 시스템에 대하여 살펴보았다. 본 발명에 의하면, 각 팀의 목적을 달성하기 위해 필요한 역할들을 수행함에 있어서 객관적으로 가장 적합한 팀원으로 구성된 최적의 팀을 형성할 수 있도록 할 수 있다.
위에서 설명된 본 발명의 실시 예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 이들에 의하여 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명에 대한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정 및 변경을 가할 수 있을 것이며, 이러한 수정 및 변경은 본 발명의 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
10: 서버
100: 통신 모듈 200: 분석 모듈
210: 뇌인지성향 분석부 220: 적합도 산출부
230: 매칭률 산출부 300: 팀 형성 모듈
400: 데이터베이스 500: 제어부
T: 사용자 단말

Claims (15)

  1. 서버에 의해 수행되는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법에 있어서,
    사용자 단말로부터 사용자 정보를 입력받는 단계;
    기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 적합도를 기반으로 팀을 형성하는 단계;를 포함하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적합도를 산출하는 단계는,
    상기 사용자 단말로부터 설문에 대한 사용자의 선택 정보를 입력받는 단계;
    상기 입력받은 사용자 정보 또는 선택 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석하는 단계; 및
    상기 분석 결과를 기초로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 팀을 형성하는 단계는,
    상기 사용자와 다른 사용자의 매칭률을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 팀을 형성하는 단계는,
    상기 기 설정된 하나 이상의 역할군 중 상기 사용자의 적합도가 가장 높은 역할군에 상기 사용자를 배정하는 단계; 및
    다른 사용자의 상기 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 적합도 및 상기 사용자와의 매칭률을 기반으로 남은 역할군에 다른 사용자를 배정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 정보는,
    ID, PW, 이름, 성별, 나이, 학력 및 직업 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적합도를 산출하는 단계는,
    상기 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 사용자의 적합도를 레이더 차트(radar chart) 형식으로 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계 이전에,
    사용자로부터 팀의 종류에 대한 선택 정보를 입력받는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 기 설정된 하나 이상의 역할군은,
    상기 팀의 종류에 따라 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 남은 역할군에 다른 사용자를 배정하는 단계는,
    상기 사용자가 구비한 사용자 단말의 매칭 리스트에 등록된 다른 사용자를 남은 역할군에 배정하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 적합도를 산출하는 단계 이후,
    상기 사용자의 단말에, 다른 사용자의 단말에 의해 인식 가능한 식별코드를 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 다른 사용자의 단말에 의해 상기 식별코드가 인식되면, 상기 사용자의 단말 및 상기 다른 사용자의 단말에 상기 사용자와 상기 다른 사용자의 매칭률을 표시하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 방법.
  12. 복수개의 사용자 단말; 및
    상기 복수개의 사용자 단말과 네트워크를 통해 통신하며, 상기 복수개의 사용자 단말로부터 입력받는 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석하고 각 사용자를 기 설정된 하나 이상의 역할군에 배정하여 팀을 형성하는 서버;를 포함하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 서버는,
    네트워크를 통해 복수개의 사용자 단말과 유무선 통신을 수행하는 통신 모듈;
    사용자 단말로부터 입력받은 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향 분석을 분석하고, 기 설정된 역할군에 대한 적합도를 산출하는 분석 모듈; 및
    상기 분석 모듈의 분석 결과를 기반으로 팀을 형성하는 팀 형성 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 분석 모듈은,
    설문에 대한 사용자의 선택 정보를 기반으로 사용자의 뇌인지성향을 분석 뇌인지성향 분석부;
    상기 뇌인지성향 분석부의 분석 결과를 기반으로 기 설정된 하나 이상의 역할군에 대한 상기 사용자의 적합도를 산출하는 적합도 산출부; 및
    상기 사용자와 다른 사용자의 뇌인지성향을 기반으로 두 사용자 사이의 매칭률을 산출하는 매칭률 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 서버는,
    사용자 단말에 의해 인식 가능한 식별코드를 생성하는 코드 생성 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌인지성향 기반의 팀 형성 시스템.
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