KR20210047020A - Emotional supporting system and method of based on autobiographical memory for old person, and recording medium for storing program thereof - Google Patents

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Abstract

Provided is an autobiographical memory-based emotional support system which evaluates interpersonal characteristics based on the autobiographical memory of the elderly, and forms a group of elderly people with a strong bond according to the result, thereby applying a program for emotional support to each group. The emotional support system determines a class by analyzing autobiographical memory-based information collected from each of a number of elderly people, creates one or more groups of elderly people having the same characteristics based on the determined class, and provides an emotional support program provided from the outside for each group so that the emotional support activity for each group can be performed.

Description

노인을 위한 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템, 정서지원 방법 및 이를 위한 프로그램이 저장된 기록매체{Emotional supporting system and method of based on autobiographical memory for old person, and recording medium for storing program thereof}Emotional supporting system and method of based on autobiographical memory for old person, and recording medium for storing program thereof

본 발명은 노인을 위한 정서지원 시스템에 관한 것으로, 특히 노인의 자서전적 기억(autobiographical memory)을 기반으로 하여 추출된 특성에 따라 유대감이 높은 집단을 구성하여 집단 별 정서지원을 할 수 있는 노인을 위한 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템, 정서지원 방법 및 이를 위한 프로그램이 저장된 기록매체에 관한 것이다. The present invention relates to an emotional support system for the elderly, and in particular, for the elderly who can provide emotional support for each group by forming a group having high bonds according to the characteristics extracted based on the elderly's autobiographical memory. It relates to an autobiographical memory-based emotional support system, an emotional support method, and a recording medium storing a program therefor.

노인 인구 비율의 증가로 인해 독거 노인의 수 역시 해마다 큰 폭으로 증가하고 있다. 이로 인해 고독사나 노년기 우울증 및 노인 자살 등 사회적 관계망으로부터의 소외 및 대인관계의 협소함과 관련된 사회적 문제가 새로이 대두되어 왔다. Due to the increase in the proportion of the elderly population, the number of elderly living alone is also increasing sharply year by year. As a result, social problems related to the alienation from social networks, such as loneliness, depression in old age, and suicide in the elderly, and the narrowness of interpersonal relationships have emerged.

최근 들어, 노인 공동체를 형성하여 사회적 소외로부터 보호하고자 하는 정책이 대두되고 있다. 이러한 대인관계 집단의 형성 및 유지에는 단순히 지리적 근접성이나 유사한 경험의 공유와 함께 다양한 대인관계 촉진 및 악화 요인이 영향을 미치므로, 노인 공동체 유지를 위해서는 노인 개개인의 대인관계 특성을 선행적으로 분석할 필요가 있다.In recent years, policies to protect the elderly from social alienation by forming a community of the elderly have emerged. Since the formation and maintenance of such interpersonal relationship groups are simply influenced by geographical proximity or sharing of similar experiences, as well as various interpersonal relationships promotion and deterioration factors, it is necessary to proactively analyze the characteristics of interpersonal relationships among the elderly in order to maintain the elderly community. There is.

대인관계에 영향을 미치는 많은 요인 중에서도, 개인이 대인관계에 대해 지니고 있는 도식은 대인관계의 시작과 유지 모두에 근본적인 영향을 미치는 요인으로 여겨지고 있다. 대인관계 도식은 개인이 지니고 있는 자기-타인 관계에 대한 일반화된 표상으로, 생애 초기 애착 대상과의 관계를 바탕으로 형성되어 향후 개인이 타인과의 상호작용을 예측하는 틀이 되므로 대인관계 영역에서 개인의 사고, 정서, 행동을 형성하고 규제하는 데 핵심적인 역할을 한다. 따라서 독거 노인의 대인관계 도식에 대한 객관적 평가 도구의 마련은 향후 사회적 집단의 형성 및 유지에 있어 매우 중요한 요인을 평가할 수 있을 뿐 아니라 대인관계를 악화시키는 요인들을 사전에 예방하는 데에도 도움이 된다.Among the many factors influencing interpersonal relationships, the schema that an individual has about interpersonal relationships is considered to be a factor that fundamentally affects both the initiation and maintenance of interpersonal relationships. The interpersonal relationship schema is a generalized representation of an individual's self-to-other relationship. It is formed on the basis of the relationship with the object of attachment in the early stages of life and becomes a framework for predicting future interactions with others. It plays a key role in shaping and regulating our thoughts, emotions, and behavior. Therefore, the provision of an objective evaluation tool for the interpersonal relationship diagram of the elderly living alone can not only evaluate the factors that are very important in the formation and maintenance of social groups in the future, but also help to prevent factors that deteriorate interpersonal relationships in advance.

현재까지 대인관계 도식을 평가하기 위한 많은 측정 도구들이 개발되었다. 그 중, Young Schema Questionnaire(YSQ)는 성격장애를 포함한 다양한 정신과적 질환을 지닌 환자들의 대인관계와 자기상을 포함한 광범위한 부적응적 핵심 도식을 평가하기 위해 가장 흔히 활용되고 있는 자기보고식 척도이다. To date, many measurement tools have been developed for evaluating interpersonal schematics. Among them, the Young Schema Questionnaire (YSQ) is the most commonly used self-report scale to evaluate a wide range of maladaptive core schemas including personal relationships and self-images of patients with various psychiatric disorders including personality disorder.

그러나, YSQ는 정신과 환자들의 도식 치료와 관련된 어린 시절부터 형성된 역기능적이고 경직된 스키마(schema)에 대한 이론에 따라 개발된 것으로 정상인에게 적용하기는 어렵다는 한계점이 있었다. However, YSQ was developed according to the theory of a dysfunctional and rigid schema formed from childhood related to schematization of psychiatric patients, and it had a limitation that it was difficult to apply to normal people.

또한, 대인관계 원형 이론(interpersonal circumplex model; IPC)에 기반하여 Inventory of Interpersonal problem(IIP), Interpersonal Schema Questionnaire(ISQ)가 개발되었다. IIP는 IPC에 근거하여 대인관계에서의 문제를 종합적으로 평가하며 가장 핵심적인 대인관계 문제를 밝히기 위해 구성된 것이다. ISQ는 IPC에 근거하여 중요 타인에 대해 지니고 있는 도식을 특정한 상황에서의 그들의 행동을 예측하기 위하여 구성되었다. 이외에도 IPC에 기반하여 만들어진 다양한 척도들이 연구 및 임상적 목적을 위해 개발되어 활용되고 있다. In addition, the Inventory of Interpersonal Problem (IIP) and Interpersonal Schema Questionnaire (ISQ) were developed based on the interpersonal circumplex model (IPC). The IIP is designed to comprehensively evaluate interpersonal problems based on IPC and to reveal the most important interpersonal problems. The ISQ is structured based on the IPC in order to predict their behavior in a specific situation by using the schematics they have for important others. In addition, various measures based on IPC have been developed and used for research and clinical purposes.

그러나, IPC에 기반하여 개발된 IIP 및 ISQ 등은 모두가 지필을 활용한 자기보고식 평가 도구라는 한계점을 지니고 있어 사회적 바람직성의 영향 및 문항 내용의 제한성, 개인이 실제 자신을 잘 파악하고 있는지에 대한 문제가 있었으며, 특히 노인의 연령 증가로 인한 문해력 저하 및 상대적으로 높은 문맹률로 인하여 적절한 응답이 어려운 문제가 있었다. However, IIPs and ISQs developed based on IPC all have limitations in that they are self-reported evaluation tools using paper, so the impact of social desirability and the limitations of the content of the items, and whether individuals actually understand themselves well. There was a problem, and there was a problem in which it was difficult to respond appropriately due to a relatively high literacy rate and a decrease in literacy due to an increase in the elderly's age.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 노인의 자서전적 기억을 기반으로 하여 대인관계와 관련된 특성을 평가하고, 그 결과에 따라 유대감이 높은 노인 집단을 구성하여 집단별로 정서지원을 위한 프로그램을 적용할 수 있는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템 및 이를 이용한 정서지원 방법과 이를 위한 프로그램이 저장된 기록매체를 제공하고자 하는 데 있다. The present invention is to solve the above-described problem, based on the autobiographical memory of the elderly, the characteristics related to interpersonal relationships are evaluated, and according to the result, an elderly group having a high bond is formed, and a program for emotional support is provided for each group. It is intended to provide an applicable autobiographical memory-based emotional support system, an emotional support method using the same, and a recording medium in which a program therefor is stored.

본 발명의 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템은, 다수의 사용자들 각각의 자서전적 기억에 기반하여 정서지원을 위한 프로그램을 제공한다. 이를 위하여 정서지원 시스템은, 다수의 사용자들 각각으로부터 자서전적 기억 기반의 사용자 정보를 수집하는 정보 수집유닛; 상기 사용자 정보를 분석하여 각 사용자의 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 분석유닛; 및 결정된 상기 클래스에 기반하여 다수의 사용자들 중에서 동일 클래스의 사용자 정보를 갖는 사용자로 구성된 하나 이상의 사용자 그룹을 생성하는 그룹 생성유닛을 포함한다.The autobiographical memory-based emotion support system of the present invention provides a program for emotional support based on the autobiographical memory of each of a plurality of users. To this end, the emotion support system includes an information collection unit for collecting user information based on autobiographical memory from each of a plurality of users; An analysis unit that analyzes the user information and determines a class for the user information of each user; And a group creation unit for generating one or more user groups composed of users having user information of the same class among a plurality of users based on the determined class.

이러한 정서지원 시스템은 외부에서 제공된 다수의 정서지원 프로그램을 상기 사용자 그룹 별로 제공하는 것을 특징으로 한다.This emotional support system is characterized in that it provides a plurality of emotional support programs provided from the outside for each user group.

본 발명의 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법은, 다수의 사용자들 각각으로부터 자서전적 기억 기반의 사용자 정보를 수집하는 단계; 수집된 상기 사용자 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 각 사용자의 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 단계; 결정된 각 사용자의 클래스에 기초하여 다수의 사용자들 중에서 동일 클래스로 결정된 사용자 정보를 갖는 사용자로 구성된 하나 이상의 사용자 그룹을 생성하는 단계; 및 상기 사용자 그룹별로 외부에서 제공된 서로 다른 정서지원 프로그램을 제공하는 단계를 포함한다. The method of supporting emotion based on autobiographical memory of the present invention comprises: collecting user information based on autobiographical memory from each of a plurality of users; Analyzing the collected user information and determining a class for the user information of each user according to the analysis result; Creating one or more user groups composed of users having user information determined as the same class among a plurality of users based on the determined class of each user; And providing different emotional support programs provided from the outside for each user group.

본 발명에 따른 노인을 위한 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템 및 정서지원 방법은, 다수의 노인들, 즉 사용자 각각에게서 수집된 자서전적 기억 기반의 사용자 정보를 분석하여 클래스를 결정하고, 결정된 클래스에 기반하여 동일 특성을 갖는 사용자로 구성된 하나 이상의 사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 그리고, 외부에서 제공된 정서지원 프로그램을 그룹별로 제공하여 각 그룹에 대한 정서지원 활동이 이루어지도록 할 수 있다. In the autobiographical memory-based emotion support system and emotional support method for the elderly according to the present invention, a class is determined by analyzing user information based on autobiographical memory collected from a plurality of elderly people, that is, each user, and Based on this, it is possible to create one or more user groups composed of users with the same characteristics. In addition, an emotional support program provided from the outside may be provided for each group so that emotional support activities for each group can be performed.

따라서, 본 발명은 그룹으로 묶인 사용자의 그룹별 집단 응집력을 강화하여 사용자 간 정서교류의 기회를 제공할 수 있으며, 나아가 타 그룹과의 확장된 사회 관계망을 형성하는 것을 가능하게 할 수 있다. Accordingly, the present invention can provide an opportunity for emotional exchange between users by reinforcing group cohesion of users grouped into groups, and further, it is possible to form an extended social network with other groups.

이로 인해, 본 발명은 사회 구성원을 이루는 노인, 특히 독거 노인에 대하여 우울, 고립감 또는 고독사를 미리 예방할 수 있어 독거 노인에 대한 사회적 불평등, 즉 건강 불평등이나 돌봄의 사각지대 발생 등을 해소할 수 있다.For this reason, the present invention can prevent depression, isolation, or lone death for the elderly constituting a society member, especially the elderly living alone, so that social inequality for the elderly living alone, that is, health inequality or the occurrence of blind spots in care, etc. can be solved. .

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자서전적 기억 기반 정서지원 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정서지원 시스템을 이용한 정서지원 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2의 정보별 클래스를 결정하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 도 3의 개인영역 정보를 분석하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 도 3의 사회영역 정보를 분석하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 정서지원 시스템에 의한 정보별 클래스를 결정하는 실시예를 나타내는 도면들이다.
1 is a diagram showing the configuration of an autobiographical memory-based emotional support system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing an emotional support method using an emotional support system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram specifically illustrating a step of determining a class for each information of FIG. 2.
FIG. 4 is a diagram specifically illustrating a step of analyzing personal area information of FIG. 3.
5 is a diagram specifically illustrating a step of analyzing social domain information of FIG. 3.
6A and 6B are diagrams showing an embodiment of determining a class for each information by the emotion support system of the present invention.

이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참고로 그 구성 및 작용을 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings with respect to an embodiment of the present invention will be described the configuration and operation.

도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.It should be noted that the same components among the drawings are denoted by the same reference numerals and reference numerals as much as possible, even if they are indicated on different drawings. In the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.

또한 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자들은 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있으며 본 발명의 범위가 다음에 기술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.In addition, terms or words used in the present specification and claims should not be interpreted in a conventional and dictionary meaning, and that the inventors can appropriately define the concept of terms in order to describe their own invention in the best way. Based on the principle, it should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention, and do not represent all the technical spirit of the present invention, and various equivalents that can replace them at the time of application There may be modifications and examples, and the scope of the present invention is not limited to the following embodiments.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자서전적 기억 기반 정서지원 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram showing the configuration of an autobiographical memory-based emotional support system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 실시예의 정서지원 시스템(100)은 다수의 사용자들(200), 예컨대 다수의 노인들로부터 수집된 정보를 분석하여 유사 특성을 보이는 하나 이상의 사용자 그룹을 생성하고, 생성된 사용자 그룹 각각에 노인의 정서지원을 위한 다양한 프로그램을 제공할 수 있다. Referring to FIG. 1, the emotion support system 100 of the present embodiment analyzes information collected from a plurality of users 200, for example, a plurality of elderly people, to create one or more user groups showing similar characteristics, and the generated Various programs for emotional support of the elderly can be provided to each user group.

이를 위해, 본 실시예의 정서지원 시스템(100)은 정보 수집유닛(110), 정보 분류유닛(120), 분석유닛(130), 그룹 생성유닛(140) 및 프로그램 선택유닛(150)을 포함할 수 있다. 또한, 도면에 도시되지는 않았으나, 정서지원 시스템(100)은 다수의 사용자들(200) 또는 외부 장치, 예컨대 다양한 정서지원 프로그램이 저장된 프로그램 데이터베이스(300)와 통신할 수 있는 통신부(미도시)가 구성될 수 있다. To this end, the emotional support system 100 of the present embodiment may include an information collection unit 110, an information classification unit 120, an analysis unit 130, a group generation unit 140, and a program selection unit 150. have. In addition, although not shown in the drawing, the emotion support system 100 includes a communication unit (not shown) capable of communicating with a plurality of users 200 or an external device, for example, a program database 300 in which various emotion support programs are stored. Can be configured.

정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각에 대한 사용자 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 수집되는 사용자 정보는 각 사용자의 자서전적 기억에 기반한 정보일 수 있다. 정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각에게 제공된 설문의 피드백 답변으로부터 사용자 정보를 수집할 수 있다. The information collection unit 110 may collect user information for each of the plurality of users 200. Here, the collected user information may be information based on the autobiographical memory of each user. The information collection unit 110 may collect user information from a feedback response of a questionnaire provided to each of the plurality of users 200.

예컨대, 본 실시예의 정서지원 시스템(100)은 다수의 사용자들(200) 각각의 컴퓨터 또는 스마트폰 등의 전자기기에 설문을 제공할 수 있다. 정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각이 자신의 전자기기를 통해 입력한 설문에 대한 피드백 답변을 사용자 정보로 수집할 수 있다. For example, the emotion support system 100 of the present embodiment may provide a questionnaire to an electronic device such as a computer or a smart phone of each of the plurality of users 200. The information collection unit 110 may collect, as user information, a feedback response to a questionnaire input by each of the plurality of users 200 through their electronic device.

또한, 본 실시예의 정서지원 시스템(100)은 다수의 사용자들(200) 각각에게 종이 등으로 된 설문을 제공할 수 있다. 정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각이 설문에 수기로 작성한 피드백 답변을 파싱(parsing)하여 사용자 정보를 수집할 수 있다. In addition, the emotion support system 100 of the present embodiment may provide a questionnaire made of paper or the like to each of the plurality of users 200. The information collection unit 110 may collect user information by parsing a feedback answer handwritten by each of the plurality of users 200 to a questionnaire.

여기서, 다수의 사용자들(200) 각각에게 제공되는 설문은 각 사용자의 개인적 및 사회적 정보에 대한 다양한 문의일 수 있다. 이에, 정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각의 피드백 답변으로부터 각 사용자의 개인영역에 대한 정보와 사회영역에 대한 정보를 수집할 수 있다. Here, the questionnaire provided to each of the plurality of users 200 may be various inquiries about personal and social information of each user. Accordingly, the information collection unit 110 may collect information on the personal area and information on the social area of each user from the feedback responses of each of the plurality of users 200.

여기서, 개인영역 정보는 각 사용자의 하나 이상의 인적 관계 및 개인사건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 사회영역 정보는 각 사용자의 정치, 경제, 사회, 문화 등의 분야에 대한 관심도 정보를 포함할 수 있다. Here, the personal area information may include information on one or more personal relationships and personal events of each user. The social domain information may include information on the degree of interest of each user in fields such as politics, economy, society, and culture.

정보 분류유닛(120)은 정보 수집유닛(110)에서 수집된 사용자 정보를 분류할 수 있다. 정보 분류유닛(120)은 수집된 사용자 정보를 개인영역 정보 및 사회영역 정보로 각각 분류할 수 있다. 정보 분류유닛(120)은 분류된 사용자 정보를 분석유닛(130)으로 출력할 수 있다. The information classification unit 120 may classify user information collected by the information collection unit 110. The information classification unit 120 may classify the collected user information into personal area information and social area information, respectively. The information classification unit 120 may output the classified user information to the analysis unit 130.

분석유닛(130)은 정보 분류유닛(120)에서 출력된 분류된 사용자 정보, 즉 사용자의 개인영역 정보와 사회영역 정보 각각을 분석할 수 있다. 분석유닛(130)은 사용자 정보의 분석 결과에 따라 각 정보를 소정의 클래스(class)로 분류하여 결정할 수 있다. The analysis unit 130 may analyze the classified user information output from the information classification unit 120, that is, the personal area information and the social area information of the user, respectively. The analysis unit 130 may classify and determine each information into a predetermined class according to the analysis result of the user information.

분석유닛(130)은 제1분석부(131)와 제2분석부(135)를 포함할 수 있다. 제1분석부(131)는 정보 분류유닛(120)에서 출력된 사용자의 개인영역 정보를 분석할 수 있다. 제2분석부(135)는 정보 분류유닛(120)에서 출력된 사용자의 사회영역 정보를 분석할 수 있다. The analysis unit 130 may include a first analysis unit 131 and a second analysis unit 135. The first analysis unit 131 may analyze the personal area information of the user output from the information classification unit 120. The second analysis unit 135 may analyze the social domain information of the user output from the information classification unit 120.

그룹 생성유닛(140)은 분석유닛(130)에 의해 결정된 사용자 정보의 클래스에 기반하여 다수의 사용자들(200) 중 유사 특성을 갖는 하나 이상의 사용자를 동일 그룹으로 구성하여 하나 이상의 사용자 그룹을 생성할 수 있다. The group creation unit 140 may generate one or more user groups by configuring one or more users having similar characteristics among the plurality of users 200 into the same group based on the class of user information determined by the analysis unit 130. I can.

예컨대, 분석유닛(130)의 제1분석부(131) 및 제2분석부(135) 각각에서는 사용자의 개인영역 정보 및 사회영역 정보를 분석하고, 그 결과에 따라 각 정보에 대한 클래스를 결정할 수 있다. For example, each of the first analysis unit 131 and the second analysis unit 135 of the analysis unit 130 analyzes the user's personal area information and social area information, and determines a class for each information according to the result. have.

그룹 생성유닛(140)은 분석유닛(130)에 의해 결정된 클래스에 기반하여 다수의 사용자들(200) 각각을 유사 특성, 즉 동일 클래스의 사용자끼리 그룹핑(grouping)하여 하나 이상의 사용자 그룹을 생성할 수 있다. The group creation unit 140 may generate one or more user groups by grouping each of the plurality of users 200 with similar characteristics, that is, users of the same class, based on the class determined by the analysis unit 130. have.

예컨대, 분석유닛(130)에 의해 결정되는 사용자의 각 정보에 대한 클래스는 1과 2 중 하나일 수 있다. 또한, 분석유닛(130)은 다수의 사용자들(200) 각각의 사용자 정보에 대하여 2개의 클래스를 결정할 수 있다. 이에, 그룹 생성유닛(140)은 분석유닛(130)에 의해 결정된 클래스를 조합하여 4개의 사용자 그룹을 생성할 수 있다. For example, the class for each information of the user determined by the analysis unit 130 may be one of 1 and 2. In addition, the analysis unit 130 may determine two classes for user information of each of the plurality of users 200. Accordingly, the group generation unit 140 may create four user groups by combining the classes determined by the analysis unit 130.

다시 말해, 그룹 생성유닛(140)은 다수의 사용자들(200) 중에서 분석유닛(130)에 의해 개인영역 정보 및 사회영역 정보가 [1, 1]의 클래스로 결정된 하나 이상의 사용자를 제1사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 또한, 그룹 생성유닛(140)은 다수의 사용자들(200) 중에서 분석유닛(130)에 의해 개인영역 정보 및 사회영역 정보가 [1, 2]의 클래스로 결정된 하나 이상의 사용자를 제2사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 또한, 그룹 생성유닛(140)은 다수의 사용자들(200) 중에서 분석유닛(130)에 의해 개인영역 정보 및 사회영역 정보가 [2, 1]의 클래스로 결정된 하나 이상의 사용자를 제3사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 또한, 그룹 생성유닛(140)은 다수의 사용자들(200) 중에서 분석유닛(130)에 의해 개인영역 정보 및 사회영역 정보가 [2, 2]의 클래스로 결정된 하나 이상의 사용자를 제4사용자 그룹으로 생성할 수 있다. In other words, the group creation unit 140 selects one or more users whose personal area information and social area information are determined by the analysis unit 130 as a class of [1, 1] among the plurality of users 200 as a first user group. Can be created with In addition, the group creation unit 140 selects one or more users whose personal area information and social area information are determined by the analysis unit 130 as a class of [1, 2] among the plurality of users 200 as a second user group. Can be generated. In addition, the group creation unit 140 selects one or more users whose personal area information and social area information are determined by the analysis unit 130 as a class of [2, 1] among the plurality of users 200 as a third user group. Can be generated. In addition, the group creation unit 140 selects one or more users whose personal area information and social area information are determined by the analysis unit 130 as a class of [2, 2] among the plurality of users 200 as a fourth user group. Can be generated.

프로그램 선택유닛(150)은 외부의 데이터베이스(300)로부터 노인의 정서지원을 위한 다양한 프로그램을 제공받을 수 있다. 프로그램 선택유닛(150)은 제공된 프로그램을 그룹 생성유닛(140)에 의해 생성된 다수의 사용자 그룹 각각에 제공할 수 있다. 이때, 프로그램 선택유닛(150)은 각 사용자 그룹마다 서로 다른 정서지원 프로그램을 제공할 수 있다. The program selection unit 150 may receive various programs for emotional support of the elderly from an external database 300. The program selection unit 150 may provide the provided program to each of a plurality of user groups created by the group generating unit 140. In this case, the program selection unit 150 may provide different emotion support programs for each user group.

상술한 바와 같이, 본 실시예의 정서지원 시스템(100)은 다수의 노인들, 즉 사용자들(200) 각각에게 수집된 사용자 정보를 분석하여 정보별 클래스를 결정하고, 결정된 클래스에 기반하여 동일 클래스의 하나 이상의 사용자를 그룹으로 생성할 수 있다. 그리고, 생성된 사용자 그룹 각각에 외부에서 제공된 정서지원 프로그램을 제공할 수 있다. As described above, the emotion support system 100 of the present embodiment analyzes user information collected from a plurality of elderly people, that is, users 200, to determine a class for each information, and based on the determined class, the emotion support system 100 You can create more than one user as a group. In addition, an emotional support program provided from the outside may be provided to each of the generated user groups.

이에, 본 발명의 정서지원 시스템(100)은 다수의 사용자들(200) 중에서 유사한 특성을 갖는 사용자끼리 그룹을 구성함으로써, 그룹 내 사용자 간의 유대감을 높일 수 있다. 또한, 정서지원 시스템(100)은 각 사용자 그룹별 집단 응집력을 강화하는 정서지원 프로그램을 제공함으로써, 그룹 내 사용자 간의 정서교류의 기회를 제공할 수 있고, 나아가 타 그룹과의 확장된 사회 관계망을 형성하는 것을 가능하게 할 수 있다. 이에, 본 발명은 노인, 예컨대 독거 노인의 우울, 고립감 또는 고독사를 미리 예방할 수 있어 독거 노인에 대한 사회적 불평등, 즉 건강 불평등이나 돌봄의 사각지대 발생 등을 예방할 수 있다. Accordingly, the emotion support system 100 of the present invention may increase a sense of bond between users in the group by forming a group between users having similar characteristics among the plurality of users 200. In addition, the emotional support system 100 provides an emotional support program that strengthens group cohesion for each user group, thereby providing an opportunity for emotional exchange between users in the group, and further forming an expanded social network with other groups. Can make it possible to do. Accordingly, the present invention can prevent depression, isolation, or lone death of the elderly, such as the elderly living alone, so that social inequality, that is, health inequality or the occurrence of blind spots of care for the elderly living alone can be prevented.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정서지원 시스템을 이용한 정서지원 방법을 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing an emotional support method using an emotional support system according to an embodiment of the present invention.

도면을 참조하면, 정서지원 시스템(100)의 정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각으로부터 사용자 정보를 수집할 수 있다(S10). Referring to the drawings, the information collection unit 110 of the emotion support system 100 may collect user information from each of a plurality of users 200 (S10).

사용자 정보는 각 사용자의 자서전적 기억 기반의 정보일 수 있다. 예컨대, 정서지원 시스템(100)은 다수의 사용자들(200) 각각에게 다양한 문항이 있는 설문을 제공할 수 있다. 이때, 설문은 사용자의 예전 기억, 즉 사용자의 자서전적 기억을 기반으로 정보를 추출하기 위한 다양한 문항을 포함할 수 있다. The user information may be information based on the autobiographical memory of each user. For example, the emotion support system 100 may provide a questionnaire having various questions to each of the plurality of users 200. In this case, the questionnaire may include various items for extracting information based on the user's previous memory, that is, the user's autobiographical memory.

다수의 사용자들(200) 각각은 설문에 대한 피드백 답변을 정서지원 시스템(100)으로 피드백할 수 있다. 이에, 정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각에게 피드백 된 답변을 사용자 정보로 수집할 수 있다. Each of the plurality of users 200 may feed back a feedback response to the questionnaire to the emotion support system 100. Accordingly, the information collection unit 110 may collect the answers fed back to each of the plurality of users 200 as user information.

정보 수집유닛(110)은 다수의 사용자들(200) 각각의 전자기기를 통해 피드백 된 답변을 사용자 정보로 수집하거나 또는 다수의 사용자들(200) 각각이 수기로 작성한 답변을 파싱하여 사용자 정보를 수집할 수 있다. The information collection unit 110 collects the answers fed back through the electronic devices of each of the plurality of users 200 as user information, or collects user information by parsing the answers written by each of the plurality of users 200 by hand. can do.

이어, 수집된 사용자 정보는 정보 분류유닛(120)에 의해 사용자의 개인영역 정보 및 사회영역 정보로 분류될 수 있다. Subsequently, the collected user information may be classified into personal area information and social area information of the user by the information classification unit 120.

개인영역 정보는 각 사용자의 하나 이상의 인적 관계 및 개인사건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 사회영역 정보는 각 사용자의 정치, 경제, 사회, 문화 등의 분야에 대한 관심도 정보를 포함할 수 있다. The personal area information may include information on one or more personal relationships and personal events of each user. The social domain information may include information on the degree of interest of each user in fields such as politics, economy, society, and culture.

계속해서, 정보 분류유닛(120)에서 분류된 사용자 정보는 분석유닛(130)으로 제공되고, 분석유닛(130)은 사용자 정보를 분석하고, 그 결과에 따라 정보의 클래스를 결정할 수 있다(S20).Subsequently, the user information classified by the information classification unit 120 is provided to the analysis unit 130, and the analysis unit 130 analyzes the user information, and may determine a class of information according to the result (S20). .

도 3은 도 2의 정보별 클래스를 결정하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이고, 도 4는 도 3의 개인영역 정보를 분석하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이고, 도 5는 도 3의 사회영역 정보를 분석하는 단계를 구체적으로 나타내는 도면이다. FIG. 3 is a diagram specifically showing a step of determining a class for each information of FIG. 2, FIG. 4 is a diagram specifically showing a step of analyzing personal area information of FIG. 3, and FIG. 5 is a diagram showing the social domain information of FIG. It is a diagram specifically showing the step of analysis.

도 3을 참조하면, 먼저 정보 분류유닛(120)에 의해 사용자 정보가 개인영역 정보 및 사회영역 정보로 분류될 수 있다(S110).Referring to FIG. 3, first, user information may be classified into personal area information and social area information by the information classification unit 120 (S110).

이어, 분석유닛(130)의 제1분석부(131)는 사용자의 개인영역 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 개인영역 정보에 대한 클래스 값을 산출할 수 있다(S120).Subsequently, the first analysis unit 131 of the analysis unit 130 may analyze the personal area information of the user and calculate a class value for the personal area information according to the analysis result (S120).

여기서, 클래스 값은 사용자의 개인영역 정보 각각마다 결정된 대표값에 기반하여 산출될 수 있다. Here, the class value may be calculated based on a representative value determined for each of the user's personal area information.

예컨대, 도 4 및 도 6a를 참조하면, 개인영역 정보는 사용자의 자서전적 기억에 기반하는 인적 관계에 대한 정보 및 개인적 사건에 대한 중요도 정보를 포함할 수 있다. For example, referring to FIGS. 4 and 6A, the personal area information may include information on a personal relationship based on a user's autobiographical memory and information on importance of a personal event.

이에, 제1분석부(131)는 사용자로부터 수집된 개인영역 정보에 대하여 각 문항에 대한 대표값을 결정할 수 있다(S210). 여기서, 대표값은 -1, 0 및 1 중 하나의 값으로 결정될 수 있다. Accordingly, the first analysis unit 131 may determine a representative value for each item with respect to the personal area information collected from the user (S210). Here, the representative value may be determined as one of -1, 0, and 1.

예컨대, 사용자로부터 부모와의 관계 및 형제와의 관계에 대한 답변이 개인영역 정보로 수집되면, 제1분석부(131)는 사용자의 인적 관계에 대한 긍정적, 중립적 및 부정적 상태를 판단할 수 있다. For example, when answers to the relationship with the parent and the sibling are collected from the user as personal area information, the first analysis unit 131 may determine a positive, neutral, and negative state of the user's personal relationship.

이어, 제1분석부(131)는 긍정적 답변에 대해 1의 값을 대표값으로 결정하고, 중립적 답변에 대해 0의 값을 대표값으로 결정하며, 부정적 답변에 대해 -1의 값을 대표값으로 결정할 수 있다. Subsequently, the first analysis unit 131 determines a value of 1 as a representative value for a positive answer, a value of 0 for a neutral answer as a representative value, and a value of -1 for a negative answer as a representative value. You can decide.

또한, 사용자로부터 개인에게 발생된 다수의 사건들에 대한 중요도의 답변이 개인영역 정보로 수집되면, 제1분석부(131)는 사용자의 주요 사건들에 대한 중요도 및 이에 대응되는 감정상태를 판단할 수 있다. In addition, when the response of the importance of a number of events occurring from the user to the individual is collected as personal area information, the first analysis unit 131 can determine the importance of the user's major events and the corresponding emotional state. I can.

이어, 제1분석부(131)는 주요 사건들에 대하여 상대적으로 부정적인 감정상태가 많으면 -1의 값을 대표값으로 결정하고, 상대적으로 긍정적인 감정상태가 많으면 1의 값을 대표값으로 결정할 수 있다. 이때, 제1분석부(131)는 상대적으로 중립적인 감정상태가 많은 경우에도 1의 값을 대표값으로 결정할 수 있다. Subsequently, the first analysis unit 131 may determine a value of -1 as a representative value if there are many relatively negative emotional states for major events, and may determine a value of 1 as a representative value if there are relatively positive emotional states. have. In this case, the first analysis unit 131 may determine a value of 1 as a representative value even when there are many relatively neutral emotional states.

계속해서, 제1분석부(131)는 기 결정된 사용자의 개인영역 정보에 대한 다수의 대표값들에 기반하여 사용자의 개인영역 정보에 대한 클래스 값을 산출할 수 있다(S230). Subsequently, the first analysis unit 131 may calculate a class value for the user's personal area information based on a plurality of representative values for the predetermined user's personal area information (S230).

이때, 제1분석부(131)는 각 대표값에 대응되어 설정된 가중치에 기초하여 소정의 수학식에 따라 개인영역 정보에 대한 클래스 값을 산출할 수 있다. In this case, the first analysis unit 131 may calculate a class value for the personal region information according to a predetermined equation based on a weight set corresponding to each representative value.

다시 도 3을 참조하면, 제1분석부(131)는 산출된 클래스 값에 기초하여 각 사용자의 개인영역 정보에 대한 클래스를 결정할 수 있다(S125). 여기서, 제1분석부(131)는 각 사용자의 개인영역 정보에 대하여 1 또는 2 중 하나로 클래스를 결정할 수 있다. Referring back to FIG. 3, the first analysis unit 131 may determine a class for personal area information of each user based on the calculated class value (S125). Here, the first analysis unit 131 may determine a class of 1 or 2 for each user's personal area information.

도 6a를 참조하면, 제1분석부(131)에서 산출된 제1사용자의 개인영역 정보에 대한 클래스 값이 1보다 큰 값일 수 있다. 이에, 제1분석부(131)는 제1사용자의 개인영역 정보에 대하여 클래스 1을 결정할 수 있다. Referring to FIG. 6A, the class value for the personal area information of the first user calculated by the first analysis unit 131 may be a value greater than 1. Accordingly, the first analysis unit 131 may determine class 1 for the personal area information of the first user.

반면, 제1분석부(131)에서 산출된 제3사용자의 개인영역 정보에 대한 클래스 값이 1보다 작은 값일 수 있다. 이에, 제1분석부(131)는 제3사용자의 개인영역 정보에 대하여 클래스 2를 결정할 수 있다. On the other hand, the class value for the personal area information of the third user calculated by the first analysis unit 131 may be a value less than 1. Accordingly, the first analysis unit 131 may determine class 2 for the personal area information of the third user.

또한, 분석유닛(130)의 제2분석부(135)는 사용자의 사회영역 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 사회영역 정보에 대한 클래스 값을 산출할 수 있다(S130). In addition, the second analysis unit 135 of the analysis unit 130 may analyze the user's social domain information and calculate a class value for the social domain information according to the analysis result (S130).

도 5 및 도 6b를 참조하면, 제2분석부(135)는 사용자로부터 수집된 사회영역 정보에 대하여 대표값을 결정할 수 있다(S310). 여기서, 대표값은 1 및 -1 중 하나의 값으로 결정될 수 있다. 5 and 6B, the second analysis unit 135 may determine a representative value for social domain information collected from a user (S310). Here, the representative value may be determined as one of 1 and -1.

사회영역 정보는 각 사용자의 자서전적 기억에 기반하는 사회 각 분야, 예컨대 정치, 경제, 문화, 사회 등의 분야에 대한 관심도에 따른 정보일 수 있다. 이에, 제2분석부(135)는 각 분야의 사용자 관심도 정도에 따라 각 분야에 대한 대표값을 결정할 수 있다. The social domain information may be information according to a degree of interest in each field of society, such as politics, economy, culture, society, etc. based on the autobiographical memory of each user. Accordingly, the second analysis unit 135 may determine a representative value for each field according to the degree of user interest in each field.

예컨대, 제2분석부(135)는 각 분야에 대한 사용자 관심도가 5 미만의 값이면, -1을 대표값으로 결정할 수 있다. 또한, 제2분석부(135)는 각 분야에 대한 사용자 관심도가 5이상의 값이면, 1을 대표값으로 결정할 수 있다. For example, if the user interest in each field is less than 5, the second analysis unit 135 may determine -1 as the representative value. In addition, the second analysis unit 135 may determine 1 as a representative value if the user interest in each field is a value of 5 or more.

이어, 제2분석부(135)는 결정된 다수의 대표값들에 기반하여 사용자의 사회영역 정보에 대한 클래스 값을 산출할 수 있다(S320). Subsequently, the second analysis unit 135 may calculate a class value for the user's social domain information based on the determined representative values (S320).

이때, 제2분석부(135)는 각 대표값에 대응되어 설정된 가중치에 기초하여 소정의 수학식에 따라 사회영역 정보에 대한 클래스 값을 산출할 수 있다. In this case, the second analysis unit 135 may calculate a class value for social domain information according to a predetermined equation based on a weight set corresponding to each representative value.

계속해서, 도 3에 도시된 바와 같이, 제2분석부(135)는 산출된 사회영역 정보에 대한 클래스 값에 기초하여 각 사용자의 사회영역 정보의 클래스를 결정할 수 있다(S135).Subsequently, as shown in FIG. 3, the second analysis unit 135 may determine the class of the social domain information of each user based on the calculated class value for the social domain information (S135).

도 6b에 도시된 바와 같이, 제2분석부(135)는 각 사용자의 사회영역 정보의 클래스 값 크기에 따라 1 및 2 중 하나의 클래스를 결정할 수 있다. 예컨대, 제2분석부(135)에서 산출된 제1사용자의 사회영역 정보에 대한 클래스 값이 1보다 작으므로, 제2분석부(135)는 제1사용자의 사회영역 정보에 대하여 클래스 2를 결정할 수 있다. 반면, 제2분석부(135)에서 산출된 제2사용자의 사회영역 정보에 대한 클래스 값이 1보다 크므로, 제2분석부(135)는 제2사용자의 사회영역 정보에 대하여 클래스 1을 결정할 수 있다. As shown in FIG. 6B, the second analysis unit 135 may determine one of 1 and 2 according to the class value size of each user's social domain information. For example, since the class value for the social domain information of the first user calculated by the second analysis unit 135 is less than 1, the second analysis unit 135 determines the class 2 for the social domain information of the first user. I can. On the other hand, since the class value for the social domain information of the second user calculated by the second analysis unit 135 is greater than 1, the second analysis unit 135 determines the class 1 for the social domain information of the second user. I can.

다시 도 3을 참조하면, 분석유닛(130)은 제1분석부(131) 및 제2분석부(135) 각각에서 결정된 사용자의 개인영역 정보의 클래스 및 사회영역 정보의 클래스에 기초하여, 각 사용자의 사용자 정보에 대한 클래스를 결정할 수 있다(S140). Referring back to FIG. 3, the analysis unit 130 is based on the class of the user's personal area information and the class of social area information determined by the first analysis unit 131 and the second analysis unit 135, respectively, for each user. A class for user information of may be determined (S140).

예컨대, 도 6a 및 도 6b에 도시된 바와 같이, 제1사용자는 제1분석부(131)에 의해 개인영역 정보가 클래스 1로 결정되고, 제2분석부(135)에 의해 사회영역 정보가 클래스 2로 결정될 수 있다. 이에, 분석유닛(130)은 제1사용자의 사용자 정보에 대하여 클래스 [1, 2]를 결정할 수 있다. For example, as shown in FIGS. 6A and 6B, the first user determines that the personal area information is class 1 by the first analysis unit 131, and the social area information is class by the second analysis unit 135. Can be determined by 2. Accordingly, the analysis unit 130 may determine the class [1, 2] with respect to the user information of the first user.

이와 같이, 분석유닛(130)은 다수의 사용자, 예컨대 제1사용자 내지 제8사용자 각각에 대하여 각 사용자 정보에 대한 클래스를 결정할 수 있다. In this way, the analysis unit 130 may determine a class for each user information for a plurality of users, for example, each of the first to eighth users.

계속해서, 도 2를 참조하면, 그룹 생성유닛(140)은 분석유닛(130)에서 결정된 다수의 사용자들(200) 각각의 클래스에 기반하여 적어도 하나의 사용자가 소속된 다수의 사용자 그룹을 생성할 수 있다(S30). Subsequently, referring to FIG. 2, the group generation unit 140 may generate a plurality of user groups to which at least one user belongs based on the classes of each of the plurality of users 200 determined by the analysis unit 130. Can be (S30).

여기서, 그룹 생성유닛(140)은 다수의 사용자들(200) 중에서 사용자 정보가 동일한 클래스로 결정된 하나 이상의 사용자를 묶어 하나의 그룹을 생성할 수 있다. Here, the group generating unit 140 may create one group by grouping one or more users whose user information is determined to be the same class among the plurality of users 200.

도 6a 및 도 6b를 참조하면, 분석유닛(130)은 제1사용자 내지 제8사용자 각각의 클래스를 결정할 수 있다. 예컨대, 제1사용자는 클래스 [1, 2]로 결정되고, 제2사용자는 클래스 [1, 1]로 결정되고, 제3사용자는 클래스 [2, 1]로 결정되고, 제4사용자는 클래스 [2, 2]로 결정될 수 있다. 또한, 제5사용자는 클래스 [1, 2]로 결정되고, 제6사용자는 클래스 [1, 1]로 결정되고, 제7사용자는 클래스 [1, 1]로 결정되고, 제8사용자는 클래스 [2, 1]로 결정될 수 있다.6A and 6B, the analysis unit 130 may determine a class of each of the first to eighth users. For example, the first user is determined as class [1, 2], the second user is determined as class [1, 1], the third user is determined as class [2, 1], and the fourth user is determined as class [ 2, 2] can be determined. In addition, the fifth user is determined as class [1, 2], the sixth user is determined as class [1, 1], the seventh user is determined as class [1, 1], and the eighth user is determined as class [ 2, 1].

이에, 그룹 생성유닛(140)은 제1사용자 내지 제8사용자 각각의 클래스에 기반하여 동일 클래스를 갖는 하나 이상의 사용자를 묶어 4개의 사용자 그룹을 생성할 수 있다. Accordingly, the group generating unit 140 may generate four user groups by grouping one or more users having the same class based on each class of the first user to the eighth user.

예컨대, 그룹 생성유닛(140)은 클래스 [1, 1]을 갖는 사용자, 즉 제2사용자, 제6사용자 및 제7사용자를 제1사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 또한, 그룹 생성유닛(140)은 클래스 [1, 2]을 갖는 사용자, 즉 제1사용자 및 제5사용자를 제2사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 또한, 그룹 생성유닛(140)은 클래스 [2, 1]을 갖는 사용자, 즉 제3사용자 및 제8사용자를 제3사용자 그룹으로 생성할 수 있다. 그리고, 클래스 [2, 2]를 갖는 제4사용자를 제4사용자 그룹으로 생성할 수 있다. For example, the group generating unit 140 may create a user having a class [1, 1], that is, a second user, a sixth user, and a seventh user as a first user group. In addition, the group generating unit 140 may create a user having a class [1, 2], that is, a first user and a fifth user as a second user group. In addition, the group generating unit 140 may create a user having a class [2, 1], that is, a third user and an eighth user as a third user group. In addition, a fourth user having a class [2, 2] may be created as a fourth user group.

이와 같이, 그룹 생성유닛(140)은 다수의 사용자들(200) 각각에 대하여 분석유닛(130)에 의해 결정된 사용자 정보의 클래스가 동일한 하나 이상의 사용자를 묶어 사용자 그룹을 생성할 수 있다. In this way, the group creation unit 140 may create a user group by grouping one or more users having the same class of user information determined by the analysis unit 130 for each of the plurality of users 200.

그리고, 프로그램 선택유닛(150)은 외부 프로그램 데이터베이스(300)에서 각 사용자 그룹에 최적화된 정서지원 프로그램을 제공받아 사용자 그룹별로 제공할 수 있다(S50). In addition, the program selection unit 150 may receive an emotion support program optimized for each user group from the external program database 300 and provide it for each user group (S50).

상술한 바와 같이, 본 발명은 다수의 사용자들(200) 각각에게서 수집된 사용자 정보를 분석하여 클래스를 결정하고, 다수의 사용자들(200) 중에서 동일한 클래스를 갖는 하나 이상의 사용자를 묶어 사용자 그룹을 생성할 수 있다. 그리고, 외부에서 제공된 정서지원 프로그램을 사용자 그룹별로 제공하여 각 그룹에 대한 정서지원 활동이 이루어지도록 할 수 있다. As described above, the present invention determines a class by analyzing user information collected from each of a plurality of users 200, and creates a user group by grouping one or more users having the same class among the plurality of users 200 can do. In addition, the emotional support program provided from the outside may be provided for each user group so that the emotional support activity for each group can be performed.

따라서, 본 발명은 그룹으로 묶인 사용자의 그룹별 집단 응집력을 강화하여 사용자 간 정서교류의 기회를 제공할 수 있으며, 나아가 타 그룹과의 확장된 사회 관계망을 형성하는 것을 가능하게 할 수 있다. Accordingly, the present invention can provide an opportunity for emotional exchange between users by reinforcing group cohesion of users grouped into groups, and further, it is possible to form an extended social network with other groups.

이로 인해, 본 발명은 사회 구성원을 이루는 노인, 특히 독거 노인에 대하여 우울, 고립감 또는 고독사를 미리 예방할 수 있어 독거 노인에 대한 사회적 불평등, 즉 건강 불평등이나 돌봄의 사각지대 발생 등을 해소할 수 있다. For this reason, the present invention can prevent depression, isolation, or lone death for the elderly constituting a society member, especially the elderly living alone, so that social inequality for the elderly living alone, that is, health inequality or the occurrence of blind spots in care, etc. can be solved. .

한편, 본 발명의 정서지원 시스템(100)은 컴퓨터 또는 서버 등의 장치로 구축될 수 있고, 이를 이용한 정서지원 방법은 정서지원 시스템(100) 내에서 구동되는 프로그램으로 구현되어 기록매체 등에 저장될 수 있다. On the other hand, the emotion support system 100 of the present invention may be constructed as a device such as a computer or a server, and the emotion support method using this may be implemented as a program driven in the emotion support system 100 and stored in a recording medium. have.

프로그램은 컴퓨터나 서버의 프로세서가 실행할 수 있는 다양한 컴퓨터 언어로 코드화 된 코드를 포함할 수 있다. 코드는 탈모 진단방법을 위한 필요한 기능들을 정의하고 있는 함수 등의 코드와 이를 제어할 수 있는 제어코드를 포함할 수 있다. The program may include code coded in various computer languages that can be executed by a processor of a computer or server. The code may include a code such as a function defining necessary functions for the hair loss diagnosis method and a control code capable of controlling the code.

또한, 프로그램이 저장되는 기록매체는 컴퓨터나 서버에 의해 판독이 가능한 매체로 예컨대, ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피디스크, 광디스크, USB 메모리, SD 카드, 마이크로 SD 카드 등이 있으나, 이에 제한되지는 않는다.In addition, the recording medium in which the program is stored is a medium that can be read by a computer or server, for example, ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, USB memory, SD card, micro SD card, etc. It is not limited thereto.

100: 정서지원 시스템 110: 정보 수집유닛
120: 정보 분류유닛 130: 분석유닛
131: 제1분석부 135: 제2분석부
140: 그룹 생성유닛 150: 프로그램 선택유닛
200: 사용자 300: 프로그램 데이터베이스
100: emotional support system 110: information collection unit
120: information classification unit 130: analysis unit
131: first analysis unit 135: second analysis unit
140: group creation unit 150: program selection unit
200: user 300: program database

Claims (14)

다수의 사용자들 각각의 자서전적 기억에 기반하여 정서지원을 위한 프로그램을 제공하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템에 있어서,
다수의 사용자들 각각으로부터 자서전적 기억 기반의 사용자 정보를 수집하는 정보 수집유닛;
상기 사용자 정보를 분석하여 각 사용자의 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 분석유닛; 및
결정된 상기 클래스에 기반하여 다수의 사용자들 중에서 동일 클래스의 사용자 정보를 갖는 사용자로 구성된 하나 이상의 사용자 그룹을 생성하는 그룹 생성유닛을 포함하고,
상기 정서지원 시스템은 외부에서 제공된 다수의 정서지원 프로그램을 상기 사용자 그룹 별로 제공하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템.
In the autobiographical memory-based emotion support system that provides a program for emotional support based on the autobiographical memory of each of a plurality of users,
An information collection unit for collecting user information based on autobiographical memory from each of a plurality of users;
An analysis unit that analyzes the user information and determines a class for the user information of each user; And
And a group creation unit for generating one or more user groups composed of users having user information of the same class among a plurality of users based on the determined class,
The emotional support system is an autobiographical memory-based emotional support system, characterized in that providing a plurality of emotional support programs provided from the outside for each user group.
제1항에 있어서,
상기 정보 수집유닛은,
다수의 사용자들 각각에 제공된 설문에 대하여 사용자의 피드백 답변을 상기 사용자 정보로 수집하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템.
The method of claim 1,
The information collection unit,
An emotional support system based on autobiographical memory, characterized in that the user's feedback response is collected as the user information for a questionnaire provided to each of a plurality of users.
제1항에 있어서,
상기 분석유닛은,
각 사용자의 사용자 정보 중 개인영역 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 개인영역 정보의 클래스를 결정하는 제1분석부; 및
각 사용자의 사용자 정보 중 사회영역 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 사회영역 정보의 클래스를 결정하는 제2분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템.
The method of claim 1,
The analysis unit,
A first analysis unit that analyzes personal area information among user information of each user and determines a class of the personal area information according to the analysis result; And
An autobiographical memory-based emotion support system, comprising: a second analysis unit that analyzes social domain information among user information of each user and determines a class of the social domain information according to the analysis result.
제3항에 있어서,
상기 개인영역 정보의 클래스 및 상기 사회영역 정보의 클래스는 1 및 2 중 하나로 결정되는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템.
The method of claim 3,
The class of the personal domain information and the class of the social domain information are determined to be one of 1 and 2, and the emotion support system based on autobiographical memory.
제1항에 있어서,
수집된 상기 사용자 정보를 개인영역 정보와 사회영역 정보로 분류하는 정보 분류유닛을 더 포함하고,
상기 개인영역 정보는 각 사용자의 하나 이상의 인적 관계에 대한 정보 및 개인 사건에 대한 중요도 정보를 포함하고,
상기 사회영역 정보는 각 사용자의 정치, 경제, 사회 및 문화 분야에 대한 관심도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템.
The method of claim 1,
Further comprising an information classification unit for classifying the collected user information into personal area information and social area information,
The personal area information includes information on one or more personal relationships of each user and importance information on personal events,
The social domain information is an autobiographical memory-based emotional support system, characterized in that it includes information on the degree of interest in each user's political, economic, social and cultural fields.
제1항에 있어서,
외부의 프로그램 데이터베이스에서 상기 다수의 정서지원 프로그램을 제공받아 상기 사용자 그룹 별로 서로 다른 정서지원 프로그램을 제공하는 프로그램 선택유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 시스템.
The method of claim 1,
And a program selection unit that receives the plurality of emotion support programs from an external program database and provides different emotion support programs for each of the user groups.
다수의 사용자들 각각으로부터 자서전적 기억 기반의 사용자 정보를 수집하는 단계;
수집된 상기 사용자 정보를 분석하고, 분석 결과에 따라 각 사용자의 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 단계;
결정된 각 사용자의 클래스에 기초하여 다수의 사용자들 중에서 동일 클래스로 결정된 사용자 정보를 갖는 사용자로 구성된 하나 이상의 사용자 그룹을 생성하는 단계; 및
상기 사용자 그룹별로 외부에서 제공된 서로 다른 정서지원 프로그램을 제공하는 단계를 포함하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
Collecting user information based on autobiographical memory from each of the plurality of users;
Analyzing the collected user information and determining a class for the user information of each user according to the analysis result;
Creating one or more user groups composed of users having user information determined as the same class among a plurality of users based on the determined class of each user; And
Autobiographical memory-based emotion support method comprising the step of providing different emotion support programs provided from the outside for each user group.
제7항에 있어서,
상기 사용자 정보는 각 사용자의 개인영역 정보와 사회영역 정보를 포함하고,
상기 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 단계는,
상기 사용자 정보를 분석하여 하나 이상의 대표값을 결정하는 단계;
하나 이상의 상기 대표값으로부터 클래스 값을 산출하는 단계; 및
상기 클래스 값에 기초하여 상기 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
The method of claim 7,
The user information includes personal area information and social area information of each user,
Determining a class for the user information,
Analyzing the user information to determine one or more representative values;
Calculating a class value from one or more of the representative values; And
And determining a class for the user information based on the class value.
제8항에 있어서,
상기 하나 이상의 대표값을 결정하는 단계는,
상기 개인영역 정보로부터 사용자의 인적 관계를 분석하여 1, 0 및 -1 중 하나로 상기 대표값을 결정하는 단계; 및
상기 개인영역 정보로부터 사용자의 주요 사건에 대한 중요도 및 감정상태를 분석하여 1 및 -1 중 하나로 상기 대표값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
The method of claim 8,
Determining the one or more representative values,
Analyzing a user's personal relationship from the personal area information and determining the representative value as one of 1, 0, and -1; And
And determining the representative value as one of 1 and -1 by analyzing the importance and emotional state of the user's main event from the personal area information.
제9항에 있어서,
상기 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 단계는,
상기 개인영역 정보의 상기 대표값으로부터 산출된 클래스 값이 1보다 크면 상기 개인영역 정보의 클래스를 1로 결정하고, 상기 클래스 값이 1보다 작으면 상기 개인영역 정보의 클래스를 2로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
The method of claim 9,
Determining a class for the user information,
If the class value calculated from the representative value of the personal area information is greater than 1, determining the class of the personal area information as 1, and when the class value is less than 1, determining the class of the personal area information as 2 Autobiographical memory-based emotional support method, characterized in that it comprises.
제8항에 있어서,
상기 하나 이상의 대표값을 결정하는 단계는,
상기 사회영역 정보로부터 사용자의 정치, 경제, 사회 및 문화 분야 각각에 대한 관심도를 분석하여 1 및 -1 중 하나로 상기 대표값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
The method of claim 8,
Determining the one or more representative values,
And determining the representative value as one of 1 and -1 by analyzing the user's interest in each of the political, economic, social and cultural fields from the social domain information. .
제11항에 있어서,
상기 사용자 정보에 대한 클래스를 결정하는 단계는,
상기 사회영역 정보의 상기 대표값으로부터 산출된 클래스 값이 1보다 크면 상기 사회영역 정보의 클래스를 1로 결정하고, 상기 클래스 값이 1보다 작으면 상기 사회영역 정보의 클래스를 2로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
The method of claim 11,
Determining a class for the user information,
If the class value calculated from the representative value of the social domain information is greater than 1, determining the class of the social domain information as 1, and when the class value is less than 1, determining the class of the social domain information as 2 Autobiographical memory-based emotional support method, characterized in that it comprises.
제7항에 있어서,
상기 사용자 정보를 수집하는 단계 후에,
상기 사용자 정보를 개인영역 정보 및 사회영역 정보로 분류하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자서전적 기억 기반의 정서지원 방법.
The method of claim 7,
After the step of collecting the user information,
And classifying the user information into personal domain information and social domain information.
제7항 내지 제13항 중 어느 한 항의 정서지원 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 기록매체.
A recording medium in which a program for performing the emotion support method of any one of claims 7 to 13 is stored.
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