KR20210079892A

KR20210079892A - 단어들에 기초하여 사용자의 상태를 분석하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20210079892A
Application number: KR1020190172121A
Authority: KR
Inventors: 최형진; 함상근; 장원재; 김상래
Original assignee: 주식회사 엘지유플러스
Priority date: 2019-12-20
Filing date: 2019-12-20
Publication date: 2021-06-30
Anticipated expiration: 2039-12-20
Also published as: KR102338587B1

Abstract

사용자의 상태를 분석하기 위해, 제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말이 수집한 복수의 단어들을 제1 사용자 단말로부터 수신하고, 제1 사용자의 정보 및 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하고, 결과 정보를 제1 사용자와 연관된 제2 사용자의 제2 사용자 단말로 전송한다.

Description

단어들에 기초하여 사용자의 상태를 분석하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ANALYZING A STATE OF A USER BASED ON WORDS}

아래의 실시예들은 사용자의 상태를 분석하는 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자 단말에 의해 획득되는 단어들에 기초하여 사용자의 상태를 분석하는 기술에 관한 것이다.

부모는 자녀가 어떠한 생활을 하고 있는지를 인식해야 할 필요가 있다. 특히, 자녀가 성인이 아닌 경우 부모는 자녀가 안 좋은 상황에 처해있는지를 잘 살펴야한다. 그러나, 부모 및 자녀 간의 대화를 통해 자녀의 상황을 정확하게 알 수 없을 수 있다. 근래에 자녀는 사용하는 사용자 단말을 통해 외부와 소통하기 때문에, 사용자 단말에 기재되는 텍스트 또는 단어들을 수집할 수 있다면, 자녀의 관심사 등을 알아낼 수 있다.

일 실시예는 사용자가 사용한 단어들을 통해 사용자의 상태를 분석하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

일 측면에 따른, 서버에 의해 수행되는, 사용자의 상태를 분석하는 방법은, 제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말이 수집한 복수의 단어들을 상기 제1 사용자 단말로부터 수신하는 단계, 상기 제1 사용자의 정보 및 상기 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 상기 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하는 단계, 및 상기 결과 정보를 상기 제1 사용자와 연관된 제2 사용자의 제2 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

상기 제1 사용자 단말은 상기 제1 사용자 단말에 설치된 키보드 어플리케이션을 통해 상기 복수의 단어들을 수집할 수 있다.

상기 결과 정보를 생성하는 단계는, 상기 복수의 단어들 중 타겟 단어를 결정하는 단계, 및 상기 제1 사용자의 정보에 기초하여 상기 타겟 단어에 대한 상기 제1 사용자의 사용 빈도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 타겟 단어는 미리 설정된 단어일 수 있다.

상기 결과 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 사용자의 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 타겟 그룹이 상기 타겟 단어를 사용하는 참조 빈도를 생성하는 단계, 및 상기 참조 빈도 및 상기 사용 빈도에 기초하여 상기 결과 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 사용자 상태 분석 방법은, 상기 제2 사용자 단말로부터 상기 복수의 단어들 중 타겟 단어에 대한 검색 요청을 수신하는 단계, 및 상기 검색 요청에 대한 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 검색 요청에 대한 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계는, 상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 미리 설정된 웹 싸이트(web site)를 통해 상기 타겟 단어에 대한 상기 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계, 및 상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는 경우, 상기 컨설팅 데이터베이스에 기초하여 구현된 인공지능 챗봇(AI chatbot)를 통해 상기 타겟 단어에 대한 상기 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 사용자 상태 분석 방법은, 상기 결과 정보와 관련되어 상기 제2 사용자 단말로부터 전문가 상담 요청을 수신하는 단계, 상기 전문가 상담 요청에 대한 결제를 진행하는 단계, 및 상기 결제가 진행된 경우, 상기 요청에 기초하여 전문가 상담 일정을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

다른 일 측면에 따른, 서버는, 사용자 단말의 정보를 수신하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말이 수집한 복수의 단어들을 상기 제1 사용자 단말로부터 수신하는 단계, 상기 제1 사용자의 정보 및 상기 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 상기 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하는 단계, 및 상기 결과 정보를 상기 제1 사용자와 연관된 제2 사용자의 제2 사용자 단말로 전송하는 단계를 수행한다.

상기 타겟 단어는 미리 설정된 단어일 수 있다.

상기 프로그램은, 상기 제2 사용자 단말로부터 상기 복수의 단어들 중 타겟 단어에 대한 검색 요청을 수신하는 단계, 및 상기 검색 요청에 대한 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 프로그램은, 상기 결과 정보와 관련되어 상기 제2 사용자 단말로부터 전문가 상담 요청을 수신하는 단계, 상기 전문가 상담 요청에 대한 결제를 진행하는 단계, 및 상기 결제가 진행된 경우, 상기 요청에 기초하여 전문가 상담 일정을 결정하는 단계를 더 수행할 수 있다.

사용자가 사용한 단어들을 통해 사용자의 상태를 분석하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.

도 1은 일 예에 따른 사용자 상태 분석 시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시예 따른 사용자의 상태를 분석하는 서버의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 사용자의 상태를 분석하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 예에 따른 제1 사용자가 사용한 단어들을 수집하는 방법을 나타낸다.
도 5는 일 예에 따른 제1 사용자의 정보 및 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 예에 따른 사용자 단말에 출력되는 결과 정보를 도시한다.
도 7은 일 예에 따른 타겟 단어에 대한 검색 결과를 사용자 단말로 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 일 예에 따른 컨설팅 데이터베이스에 기초하여 타겟 단어에 대한 검색 결과를 사용자 단말로 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 예에 따른 제2 사용자 단말로 전문가 상담을 제공하는 방법의 흐름도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 일 예에 따른 사용자 상태 분석 시스템의 구성도이다.

일 측면에 따른, 사용자의 상태를 분석하는 시스템은 서버(110), 제1 사용자 단말(120) 및 제2 사용자 단말(130)로 구성된다.

제1 사용자 단말(120)는 사용자(121)가 제1 사용자 단말(120)을 사용하면서 제1 사용자 단말(120)에 입력하는 텍스트들 또는 단어들을 수집할 수 있다. 제1 사용자 단말(120)은 수집된 텍스트들 또는 단어들을 서버(110)로 전송한다. 예를 들어, 제1 사용자 단말(120)은 제1 사용자 단말(120)에 설치된 키보드 어플리케이션을 통해 텍스트들을 수집할 수 있다.

서버(110)는 텍스트들에 기초하여 사용자(121)의 상태를 분석하고, 분석된 결과를 제2 사용자 단말(130)로 전송한다.

제2 사용자 단말(130)은 분석된 사용자(121)의 상태를 출력할 수 있다. 제2 사용자 단말(130)의 사용자(131)는 출력된 내용을 통해 사용자(121)의 상태를 인식할 수 있다. 예를 들어, 사용자(131)는 사용자(121)의 부모, 또는 보호자일 수 있다.

아래에서 도 2 내지 도 9를 참조하여 사용자의 상태를 분석하는 방법이 상세히 설명된다.

도 2는 일 실시예 따른 사용자의 상태를 분석하는 서버의 구성도이다.

서버(110)는 통신부(210), 프로세서(220) 및 메모리(230)를 포함한다.

통신부(210)는 프로세서(220) 및 메모리(230)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(210)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.

통신부(210)는 서버(110) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(210)는 서버(110)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(210)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(210)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(220) 및 메모리(230)에 데이터를 전송할 수 있다.

프로세서(220)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 메모리(230)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.

프로세서(220)는 메모리(예를 들어, 메모리(230))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(220)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.

메모리(230)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 프로세서(220)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(230)는 프로그램(또는 어플리케이션, 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 소프트웨어를 갱신할 수 있도록 코딩되어 프로세서(220)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.

일 측면에 따르면, 메모리(230)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.

메모리(230)는 서버(110)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 서버(110)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(220)에 의해 실행된다.

통신부(210), 프로세서(220) 및 메모리(230)에 대해, 아래에서 도 3 내지 도 9를 참조하여 상세히 설명된다.

도 3은 일 실시예에 따른 사용자의 상태를 분석하는 방법의 흐름도이다.

아래의 단계들(310 내지 330)은 도 2를 참조하여 전술된 서버(110)에 의해 수행된다.

단계(310)에서, 서버(110)는 제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말이 수집한 복수의 텍스트 또는 단어들을 제1 사용자 단말로부터 수신한다. 제1 사용자 및 제1 사용자 단말은 도 1을 참조하여 전술된 사용자(121) 및 제1 사용자 단말(120)에 대응한다. 제1 사용자 단말은 제1 사용자 단말에 설치된 키보드 어플리케이션을 통해 복수의 텍스트 또는 단어들을 수집할 수 있다. 예를 들어, 문장의 구 또는 절 내에서 형용사, 명사 및 부사의 품사로 취급될 수 있는 음절들이 단어로서 수집될 수 있다. 수집된 단어들이 의미가 없는 것으로 취급되는 것을 방지하기 위해 데이터 베이스 등에 미리 등록되지 않은 음절인 경우에도 해당 음절들을 단어로서 수집할 수 있다. 다른 예로, 조사의 품사로 취급될 수 있는 음절의 단어들은 수집되지 않을 수 있다.

예를 들어, 제1 사용자 단말은 서버(110) 또는 제2 사용자 단말의 요청 있는 경우, 복수의 텍스트 또는 단어들을 서버(110)로 전송할 수 있다. 다른 예로, 제1 사용자 단말은 주기적으로 복수의 텍스트 또는 단어들을 서버(110)로 전송할 수 있다. 수집되는 단어들에 대해 아래에서 도 4를 참조하여 상세히 설명된다.

일 측면에 따르면, 서버(110)가 제1 사용자 단말로부터 복수의 텍스트 또는 단어들을 수신하기 시작하는 시점은, 제1 사용자가 제1 사용자 단말을 처음 사용하기 시작한 시점(예를 들어, 제1 사용자 단말이 개통된 시점)일 수 있다.

단계(320)에서, 서버(110)는 제1 사용자의 정보 및 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성한다. 결과 정보를 생성하는 방법에 대해, 아래에서 도 5 및 도 6을 참조하여 상세히 설명된다.

단계(330)에서, 서버(110)는 결과 정보를 제1 사용자와 연관된 제2 사용자의 제2 사용자 단말로 전송한다. 제2 사용자는 출력된 결과 정보에 기초하여 제1 사용자의 상태를 인식할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자는 제2 사용자의 자녀일 수 있다. 제2 사용자는 미리 서버(110)에 제1 사용자 단말을 등록시킬 수 있다. 제2 사용자의 자녀들이 복수인 경우, 복수의 제1 사용자 단말들을 서버(110)에 등록시키고, 각각의 제1 사용자 단말을 통해 자녀의 상태를 인식할 수 있다.

일 측면에 따르면, 결과 정보가 제2 사용자 단말로 전송되기 시작하는 시점은 서버(110)에 제1 사용자와 연관된 사용자로서 제2 사용자가 등록된 시점일 수 있다. 서버(110)에 제2 사용자가 등록된 시점이 제1 사용자 단말이 개통된 시점이 늦더라도, 상기의 시점들 사이의 기간 동안 서버(110)는 지속적으로 제1 사용자가 사용하는 복수의 텍스트 또는 단어를 수집하고, 누적된 결과 정보를 제2 사용자가 등록된 시점 이후에 제2 사용자 단말로 전송할 수 있다.

도 4는 일 예에 따른 제1 사용자가 사용한 단어들을 수집하는 방법을 나타낸다.

예를 들어, 제1 사용자는 웹 싸이트의 검색을 위해 키보드 어플리케이션(410)을 통해 단어들을 입력할 수 있다.

다른 예로, 제1 사용자는 채팅 어플리케이션(400) 또는 문자 메시지를 통해 다른 사용자와 커뮤니케이트 할 수 있다. 제1 사용자 단말은 제1 사용자가 입력한 단어들을 수집할 수 있다. 예를 들어, 인공지능(AI)을 통해 입력된 문장들(420 및 430) 내의 특정 단어들 및 이모티콘 등이 수집될 수 있다.

도 5는 일 예에 따른 제1 사용자의 정보 및 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.

일 측면에 따르면, 도 3을 참조하여 전술된 단계(320)는 아래의 단계들(510 내지 540)을 포함할 수 있다.

단계(510)에서, 서버(110)는 복수의 단어들 중 결과를 분석할 타겟 단어를 결정한다. 타겟 단어는 복수의 단어들 중 수집된 순서대로 또는 임의의 순서대로 결정될 수 있다. 타겟 단어는 분석을 위해 사용되는 단어들을 수 있으며, 의미가 있는 단어들 또는 신조어 등일 수 있다. 다른 예로, 타겟 단어는 미리 설정된 비속어를 포함할 수 있다. 타겟 단어를 위한 데이터 베이스는 주기적으로 업데이트될 수 있다.

타겟 단어가 부정적인 의미인지 여부가 함께 타겟 단어와 연관될 수 있다.

단계(520)에서, 서버(110)는 제1 사용자의 정보에 기초하여 타겟 단어들 각각에 대한 제1 사용자의 사용 빈도를 계산한다. 제1 사용자의 정보는 서버(110)에 등록된 제1 사용자의 정보일 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 정보는 제1 사용자의 나이, 학력, 직업, 및 주소를 포함할 수 있다.

사용 빈도는 전체의 문장 또는 단어들 중 타겟 단어가 얼마나 사용되었는지 여부를 나타낼 수 있다. 사용 빈도가 결과 정보로서 제2 사용자 단말로 출력될 수 있다.

제2 사용자 단말로 출력되는 경과 정보에는 타겟 단어들 각각이 부정적인 의미가 있는지 여부도 포함될 수 있다.

일 측면에 따르면, 타겟 단어들 중 사용 빈도가 높은 일부의 타겟 단어들이 선별되고, 선별된 타겟 단어들에 대한 결과 정보가 제2 사용자 단말에 출력될 수 있다. 사용 빈도가 높은 타겟 단어들이 선별됨으로써 제1 사용자의 관심사가 나타날 수 있다. 부정적인 의미의 타겟 단어에 대해서는 별도의 표시가 나타날 수 있다. 별도의 표시에 대한 예로서, 부정적인 의미의 타겟 단어는 다른 타겟 단어와 크기 및 색깔이 상이할 수 있다.

단계(520)가 수행된 후, 단계들(530 및 540)이 추가적으로 수행될 수 있다.

단계(530)에서, 서버(110)는 제1 사용자 정보에 기초하여 제1 사용자의 타겟 그룹이 타겟 단어들 각각을 사용하는 참조 빈도를 생성한다. 예를 들어, 타겟 그룹은 제1 사용자의 또래 그룹일 수 있다. 예를 들어, 참조 빈도는 또래 그룹의 사용자들이 타겟 단어를 사용하는 사용 빈도의 평균일 수 있다.

단계(540)에서, 서버(110)는 참조 빈도 및 사용 빈도에 기초하여 결과 정보를 생성한다. 예를 들어, 결과 정보는 제1 사용자가 타겟 단어를 또래 그룹에 비해 얼마나 더 많이 사용하는지를 나타낼 수 있다.

도 6은 일 예에 따른 사용자 단말에 출력되는 결과 정보를 도시한다.

예를 들어, 결과 정보(600)는 제1 사용자의 주변 상황을 분석한 결과(610)를 포함할 수 있다. 타겟 단어들 중 학교 폭력과 관련된 단어들이 많은 경우 상기 결과(610)가 출력될 수 있다. 추가적으로, 제1 사용자의 상태가 부정적인 경우, 이에 대응하는 이모티콘(612)이 함께 출력될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자의 상태는 안전, 관심, 보통, 주의 및 위험의 5 단계들로 구분될 수 있고, 각각의 단계에 해당하는 이모티콘이 미리 설정될 수 있다. 제1 사용자의 상태에 대한 설명이 함께 출력될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자의 상태에 대한 설명은 한 문장일 수 있다.

다른 예로, 결과 정보(600)는 타겟 단어들이 주요 사용 단어(620)들로서 출력될 수 있다. 타겟 단어들 중 사용 빈도에 기초하여 단어의 크기 및 색깔 중 적어도 하나가 달라질 수 있다. 많이 사용하는 타겟 단어는 상대적으로 크게 또는 눈에 띄는 색깔로 출력될 수 있다. 예를 들어, 주요 사용 단어(620)는 위험 단어를 필수적으로 포함하고, 사용 빈도가 높은 상위 10개의 타겟 단어들이 포함될 수 있다.

또 다른 예로, 결과 정보(600)는 타겟 단어의 사용 빈도 및 참조 빈도 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자의 또래 그룹의 사용 빈도에 기초하여 제1 사용자의 타겟 단어의 사용 빈도(630)가 출력될 수 있다. 다른 예로, 최근에 사용 빈도가 증가하고 있는 타겟 단어에 대해서는 "최근에 갑자기 '힘들다'라는 말을 많이 사용해요"라는 분석 결과가 출력될 수 있다. 또 다른 예로, 많이 사용되는 타겟 단어에 대한 "'돈'이라는 말을 이번달에 지난달보다 20% 더 사용해요"와 같은 시간 구간에 기초하는 분석 결과가 출력될 수 있다.

또 다른 예로, 결과 정보(600)는 타겟 단어들에 기초하여 예측된 제1 사용자의 관심사(640)를 포함할 수 있다. 제1 사용자의 관심사(640)는 서버(110)에 의해 예측될 수 있다. "최근 '방탄'에 관심이 있으신가요?"와 같은 분석 결과로서 관심사가 출력될 수 있다.

도 7은 일 예에 따른 타겟 단어에 대한 검색 결과를 사용자 단말로 제공하는 방법의 흐름도이다.

도 3을 참조하여 전술된 단계(330)가 수행된 후, 아래의 단계들(710 및 720)이 더 수행될 수 있다.

단계(710)에서, 서버(110)는 제2 사용자 단말로부터 타겟 단어에 대한 검색 요청을 수신한다. 예를 들어, 제2 사용자 단말의 제2 사용자는 출력된 타겟 단어들을 터치함으로써 타겟 단어에 대한 검색 요청을 서버(110)로 전송할 수 있다.

단계(720)에서, 서버(110)는 검색 요청에 대한 검색 결과를 제2 사용자 단말로 제공한다. 검색 결과를 제2 사용자 단말로 제공하는 방법에 대해, 아래에서 도 8을 참조하여 상세히 설명된다.

도 8은 일 예에 따른 컨설팅 데이터베이스에 기초하여 타겟 단어에 대한 검색 결과를 사용자 단말로 제공하는 방법의 흐름도이다.

일 측면에 따르면, 도 7을 참조하여 전술된 단계(720)는 아래의 단계들(810 내지 830)을 포함할 수 있다.

단계(810)에서, 서버(110)는 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는지 여부를 결정한다. 컨설팅 데이터베이스는 타겟 단어에 대한 상세한 정보들을 포함할 수 있다.

단계(820)에서, 서버(110)는 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는 경우, 컨설팅 데이터베이스에 기초하여 구현된 인공지능 챗봇(AI chatbot)를 통해 타겟 단어에 대한 검색 결과를 제2 사용자 단말로 제공한다.

단계(830)에서, 서버(110)는 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 미리 설정된 웹 싸이트(web site)를 통해 타겟 단어에 대한 검색 결과를 제2 사용자 단말로 제공한다.

도 9는 일 예에 따른 제2 사용자 단말로 전문가 상담을 제공하는 방법의 흐름도이다.

도 3을 참조하여 전술된 단계(330)가 수행된 후, 아래의 단계들(910 내지 930)이 더 수행될 수 있다.

단계(910)에서, 서버(110)는 결과 정보와 관련되어 제2 사용자 단말로부터 전문가 상담 요청을 수신한다. 예를 들어, 제1 사용자의 상태를 분석한 결과가 부정적인 경우, 제2 사용자는 이와 관련된 문제를 전문가와 상담하기 위한 요청을 제2 사용자 단말을 통해 서버(110)로 전송할 수 있다. 서버(110)는 분석된 상태에 기초하여 제2 사용자에게 전문가 상담을 제안할 수 있다.

단계(920)에서, 서버(110)는 전문가 상담 요청에 대한 결제를 진행한다.

단계(930)에서, 서버(110)는 요청에 기초하여 전문가 상담 일정을 결정한다. 예를 들어, 제2 사용자가 요청한 일정이 가능한지가 결정될 수 있다. 서버(110)는 결정된 상담 일정에 전문가 및 제2 사용자 간의 상담을 제공할 수 있다. 예를 들어, 화상 통화, 음성 통화 및 채팅 등을 제공할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

　이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

110: 서버
120: 제1 사용자 단말
130: 제2 사용자 단말

Claims

서버에 의해 수행되는, 사용자의 상태를 분석하는 방법은,
제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말이 수집한 복수의 단어들을 상기 제1 사용자 단말로부터 수신하는 단계;
상기 제1 사용자의 정보 및 상기 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 상기 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하는 단계; 및
상기 결과 정보를 상기 제1 사용자와 연관된 제2 사용자의 제2 사용자 단말로 전송하는 단계
를 포함하는,
사용자 상태 분석 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 사용자 단말은 상기 제1 사용자 단말에 설치된 키보드 어플리케이션을 통해 상기 복수의 단어들을 수집하는,
사용자 상태 분석 방법.
제1항에 있어서,
상기 결과 정보를 생성하는 단계는,
상기 복수의 단어들 중 타겟 단어를 결정하는 단계; 및
상기 제1 사용자의 정보에 기초하여 상기 타겟 단어에 대한 상기 제1 사용자의 사용 빈도를 계산하는 단계
를 포함하는,
사용자 상태 분석 방법.
제3항에 있어서,
상기 타겟 단어는 미리 설정된 단어인,
사용자 상태 분석 방법.
제3항에 있어서,
상기 결과 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 사용자의 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 타겟 그룹이 상기 타겟 단어를 사용하는 참조 빈도를 생성하는 단계; 및
상기 참조 빈도 및 상기 사용 빈도에 기초하여 상기 결과 정보를 생성하는 단계
를 더 포함하는,
사용자 상태 분석 방법.
제1항에 있어서,
상기 제2 사용자 단말로부터 상기 복수의 단어들 중 타겟 단어에 대한 검색 요청을 수신하는 단계; 및
상기 검색 요청에 대한 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계
를 더 포함하는,
사용자 상태 분석 방법.
제6항에 있어서,
상기 검색 요청에 대한 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계는,
상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는지 여부를 결정하는 단계;
상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 미리 설정된 웹 싸이트(web site)를 통해 상기 타겟 단어에 대한 상기 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계; 및
상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는 경우, 상기 컨설팅 데이터베이스에 기초하여 구현된 인공지능 챗봇(AI chatbot)를 통해 상기 타겟 단어에 대한 상기 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계
를 포함하는,
사용자 상태 분석 방법.
제1항에 있어서,
상기 결과 정보와 관련되어 상기 제2 사용자 단말로부터 전문가 상담 요청을 수신하는 단계;
상기 전문가 상담 요청에 대한 결제를 진행하는 단계; 및
상기 결제가 진행된 경우, 상기 요청에 기초하여 전문가 상담 일정을 결정하는 단계
를 더 포함하는,
사용자 상태 분석 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
서버는,
사용자 단말의 정보를 수신하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
상기 프로그램을 수행하는 프로세서
를 포함하고,
상기 프로그램은,
제1 사용자가 사용하는 제1 사용자 단말이 수집한 복수의 단어들을 상기 제1 사용자 단말로부터 수신하는 단계;
상기 제1 사용자의 정보 및 상기 복수의 단어들에 기초하여 제1 사용자가 상기 제1 사용자 단말을 사용하는 상태를 분석함으로써 결과 정보를 생성하는 단계; 및
상기 결과 정보를 상기 제1 사용자와 연관된 제2 사용자의 제2 사용자 단말로 전송하는 단계
를 수행하는,
서버.
제9항에 있어서,
상기 제1 사용자 단말은 상기 제1 사용자 단말에 설치된 키보드 어플리케이션을 통해 상기 복수의 단어들을 수집하는,
서버.
제9항에 있어서,
상기 결과 정보를 생성하는 단계는,
상기 복수의 단어들 중 타겟 단어를 결정하는 단계; 및
상기 제1 사용자의 정보에 기초하여 상기 타겟 단어에 대한 상기 제1 사용자의 사용 빈도를 계산하는 단계
를 포함하는,
서버.
제12항에 있어서,
상기 타겟 단어는 미리 설정된 단어인,
서버.
제12항에 있어서,
상기 결과 정보를 생성하는 단계는,
상기 제1 사용자의 정보에 기초하여 상기 제1 사용자의 타겟 그룹이 상기 타겟 단어를 사용하는 참조 빈도를 생성하는 단계; 및
상기 참조 빈도 및 상기 사용 빈도에 기초하여 상기 결과 정보를 생성하는 단계
를 더 포함하는,
서버.
제9항에 있어서,
상기 프로그램은,
상기 제2 사용자 단말로부터 상기 복수의 단어들 중 타겟 단어에 대한 검색 요청을 수신하는 단계; 및
상기 검색 요청에 대한 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계
를 더 포함하는,
서버.
제15항에 있어서,
상기 검색 요청에 대한 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계는,
상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는지 여부를 결정하는 단계;
상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 미리 설정된 웹 싸이트(web site)를 통해 상기 타겟 단어에 대한 상기 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계; 및
상기 타겟 단어가 컨설팅 데이터베이스에 존재하는 경우, 상기 컨설팅 데이터베이스에 기초하여 구현된 인공지능 챗봇(AI chatbot)를 통해 상기 타겟 단어에 대한 상기 검색 결과를 상기 제2 사용자 단말로 제공하는 단계
를 포함하는,
서버.
제9항에 있어서,
상기 프로그램은,
상기 결과 정보와 관련되어 상기 제2 사용자 단말로부터 전문가 상담 요청을 수신하는 단계;
상기 전문가 상담 요청에 대한 결제를 진행하는 단계; 및
상기 결제가 진행된 경우, 상기 요청에 기초하여 전문가 상담 일정을 결정하는 단계
를 더 수행하는,
서버.