KR20210097692A - 정량화 및 정성화된 감정 데이터에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

사용자의 정량화 및 정성화된 감정 데이터에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 상기 방법은 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하고 수신하는 단계; 바이오리듬 데이터를 분석하고, 감정 점수를 계산하고 모니터링하는 단계; 플랫폼 및 제품에 관한 액션을 수행하도록 잠재적인 사용자에게 추천을 전송하는 단계; 일정 시간 간격 동안 정량화 및 정성화된 감정 데이터를 이용하여 각각의 사용자에 대한 개별 토탈 서브스코어를 계산하는 단계; 각각의 사용자의 추천과 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초하여 서브토탈 스코어를 계산하는 단계; 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산하는 단계; 각각의 사용자에 대한 단일 스코어를 획득하기 위해 개별 서브토탈 스코어와 서브토탈 스코어를 결합하는 단계; 잠재적인 사용자가 플랫폼 및 제품에 관한 액션을 수행할 때 수익을 창출하고 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배하는 단계를 포함한다.

Description

정량화 및 정성화된 감정 데이터에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법
본 발명은 통합 수익 공유 플랫폼에 관한 것이며, 특히 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및/또는 정성화된 감정 데이터에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
전통적으로, 비즈니스의 구전 마케팅/광고는 기존 사용자가 신규 사용자에게 제공한 추천에 기초한다. 또한, 조직은 비즈니스 모델을 사용하여 다른 사용자가 비즈니스의 제품/서비스를 사용하도록 성공적으로 추천한 사용자에게 재정적으로 보상한다. 이러한 비즈니스 모델은 추천 프로그램에 참여하는 조직과 사용자에게 유용하다. 그러나, 대부분의 수익 공유 방법은 추천하는 총 제품 수량 또는 판매수에 기초한다. 또한, 기존 수익 공유 방법은 고객의 실제 요구보다 먼저 절대적인 제품 판매를 우선하고 장려한다. 추가적으로, 기존 수익 공유 시스템 및 방법은 임의의 인센티브 또는 수익을 제공하기 위해 사용자의 감정 상태를 고려하지 않는다. 또한, 기존 시스템 및 방법은 사용자 간에 소극적인 협조를 만들 수 있는 사용자에게 재정적으로 보상한다. 의학 영역의 대부분의 기존 시스템 및 방법은 사용자에게 추천에 대한 재정적인 보상을 하기 위해 디지털 추천 프로그램을 활용하지 않는다.
Aimone 등에 의해 출원된 미국특허번호 US 10,120,413 B2는 사용자에게 대화 형 VR 환경을 제공하기 위해 바이오신호 센서 및 디스플레이를 구비한 입력 장치 및 웨어러블 컴퓨팅 장치를 갖는 훈련 장치를 개시한다. 바이오신호 센서는 사용자로부터 바이오신호 데이터를 수신한다. 바이오신호 센서는 뇌파 센서를 포함한다. VR은 현실 또는 비현실 세계의 장소에서 물리적인 존재를 시뮬레이션하는 환경을 복제, 생성 또는 향상시키는 컴퓨터 시뮬레이션된 경험을 제공할 수 있다. 그러나, Aimone 등의 참조문헌에 개시된 훈련 장치는 다른 사용자가 훈련 장치와 상호작용는 것을 촉구하도록 사용자를 직접적으로 보강하거나 장려하지 않는다.
Coleman 등에 의해 출원된 미국특허번호 US 9,983,670 B2는 BCI를 사용할 수 있도록 사용자가 자신의 뇌파를 제어하는 방법을 학습하게 할 수 있는 훈련 방법을 개시한다. 상기 방법은 BCI 사용에 대한 학습 곡선을 감소시킨다. 상기 방법은 사용자의 BCI 제어 능력에 관계 없이 사용자의 뇌 상태의 특성을 식별하여 사용자의 인지 또는 감정 상태를 결정한다. 그러나, Coleman 등의 참조문헌에 개시된 훈련 방법은 다른 잠재적인 사용자가 상기 개시된 훈련 방법을 채택하도록 권장하거나 보상하지 않기 때문에 효과적이지 않다.
따라서, 사용자가 다른 잠재적인 사용자에게 시스템을 도입하도록 강력하게 장려하는 시스템 및 방법이 필요하다. 상기 시스템이 사용자의 건강과 웰니스를 지원해야 하므로, 강력한 수익 분배 재정 모델에 의해 상기 시스템이 뒷받침되어야 한다. 각각의 사용자에 대해 수집되는 정량화 및 정성화된 감정 데이터에 기초하여 측정되고 보상되는 건전한 행동을 보강할 필요가 있다. 또한, 대응하는 사용자의 정량화 및 정성화된 감정 데이터에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법이 필요하다. 또한, 제품이나 플랫폼으로부터의 사용자의 최적의 경험에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법이 필요하다. 또한, 사용자의 감정 개선, 사용자의 긍정적인 정신 상태, 및 사용자의 감정 스코어에 기초하여 사용자를 장려하기 위한 시스템 및 방법이 필요하다.
따라서, 상기의 관점에서 상술의 결점 및 부적절함을 해결하는 것이 업계에서 오랜 기간 요구되고 있다.
본 출원의 나머지에 부분에 설명되고 도면을 참조하여 설명된 바와 같이, 종래 및 전통적인 접근의 추가 한정 및 단점은 기재된 시스템과 본 개시의 일부 양태의 비교를 통해 당업자에게 명확할 것이다.
도면 중 적어도 하나와 관련하여 도시 및/또는 설명되고, 청구범위에 보다 완전하게 설명된 바와 같이, 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템이 실질적으로 제공된다.
본 발명은 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은 사용자의 신체에 착용되거나, 신체 가까이에 착용되거나, 또는 사용자의 신체(삽입가능)에 배치되도록 구성된 웨어러블 사용자 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 통신 네트워크를 통해 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된 컴퓨팅 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 알고리즘 모듈을 통해 수신된 바이오리듬 데이터를 분석하고 각각의 사용자의 감정 스코어를 계산하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 추적 모듈을 통해 각각의 사용자의 감정 스코어를 모니터링하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 추천 모듈을 통해 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행하도록 복수의 잠재적인 사용자에게 추천을 전송하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 제 1 계산 모듈을 통해 일정 시간 간격 동안 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터를 이용하여 각각의 사용자에 대한 개별 토탈 서브스코어를 계산하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 제 n 계산 모듈을 통해 각각의 사용자의 추천과 각각의 사용자에 대응하는 복수의 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초한 적어도 하나의 서브토탈 스코어 및 복수의 다른 파라미터에 기초한 하나 이상의 서브토탈을 계산하는 단계를 포함한다. 제 n 계산 모듈은 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산한다. 일양태에 있어서, 상기 방법은 각각의 사용자에 접속된 모든 추천된 사용자를 식별하고, 설정된 파라미터에 기초하여 각각에 대한 스코어를 계산한다. 예를 들면, 이것은 복수의 1세대 추천, 복수의 2세대 추천, 복수의 3세대 추천, 및 복수의 n세대 추천을 포함할 수 있다. 관련 추천된 사용자가 식별되면, 식별된 각각의 추천된 사용자에 대한 스코어를 결정하기 위해 다른 계산이 이용될 수 있다. 예를 들면, 3세대 추천은 1세대 추천보다 더 작은 가중치가 곱해질 수 있다. 또한, 제 n 계산 모듈은 사용자의 데이터 또는 액션에 기초하여 다른 유형의 서브토탈 스코어를 계산한다. 상기 방법은 최종 계산 모듈을 통해 각각의 사용자에 대한 단일 스코어를 획득하기 위해 제 1 계산 모듈에 의해 계산된 개별 서브토탈 스코어와 제 n 계산 모듈에 의해 계산된 하나 이상의 서브토탈 스코어를 결합하는 단계를 포함한다. 상기 계산을 수행하기 위해 다양한 작업 순서가 이용될 수 있다. 상기 방법은 잠재적인 사용자가 수익 분배 모듈을 통해 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행할 때 수익을 창출하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 수익 분배 모듈을 통해 복수의 파라미터에 기초하여 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배하는 단계를 포함한다. 파라미터는 사용자의 계산된 감정 데이터 스코어 및 플랫폼 상의 사용자의 네트워크에 존재하는 다른 사용자의 스코어를 포함한 계산 중 적어도 하나를 포함한다.
일양태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치는 사용자의 감정에 관한 하나 이상의 파라미터를 검출하기 위한 다양한 센서를 포함한다.
일양태에 있어서, 추천 모듈은 전송된 추천 및 하나 이상의 수신된 추천의 상태를 사용자가 추적하는 것을 용이하게 한다.
일양태에 있어서, 추천 모듈은 추천과 관련된 사용자가 서로 통신을 확립하는 것을 용이하게 한다.
일양태에 있어서, 복수의 액션은 플랫폼에의 접근 및 제품의 구매를 포함한다.
일양태에 있어서, 잠재적인 사용자는 추천을 클릭함으로써 액션을 수행한다.
본 발명의 다른 양태는 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 웨어러블 사용자 장치 및 컴퓨팅 장치를 포함한다. 웨어러블 사용자 장치는 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하기 위해 사용자의 신체에 착용되도록 구성된다. 컴퓨팅 장치는 통신 네트워크를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하기 위해 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된다. 컴퓨팅 장치는 프로세서, 및 그 프로세서에 통신가능하게 결합된 메모리를 포함한다. 메모리는 알고리즘 모듈, 추적 모듈, 추천 모듈, 제 1 계산 모듈, 제 n 계산 모듈, 최종 계산 모듈, 및 수익 분배 모듈을 포함한다. 알고리즘 모듈은 수신된 바이오리듬 데이터를 분석하고 각각의 사용자의 감정 스코어를 계산한다. 추적 모듈은 각각의 사용자의 감정 스코어를 모니터링한다. 추천 모듈은 사용자가 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행하도록 복수의 잠재적인 사용자에게 추천을 전송할 수 있게 한다. 일실시형태에 있어서, 추천은 이미지, 비디오, QR 코드, 사운드 바이트, ID, 바코드 또는 하이퍼링크 연결 형식으로 있거나 지정된 웹 주소로 전달되는 임의의 다른 포맷으로 인코딩될 수 있는 하이퍼링크와 같은 다양한 포맷으로 전송될 수 있다.
제 1 계산 모듈은 일정 시간 간격 동안 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터를 사용하여 각각의 사용자에 대한 개별 토탈 스코어를 계산한다. 제 n 계산 모듈은 각각의 사용자의 추천과 각각의 사용자에 대응하는 복수의 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초한 적어도 하나의 서브토탈 스코어 및 복수의 다른 파라미터에 기초한 하나 이상의 서브토탈을 계산하다. 제 n 계산 모듈은 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산한다. 최종 계산 모듈은 각각의 사용자에 대한 단일 스코어를 획득하기 위해 제 1 계산 모듈에 의해 계산된 개별 서브토탈 스코어와 제 n 계산 모듈에 의해 계산된 서브토탈 스코어를 결합한다. 이 계산을 수행하기 위해 다양한 작업 순서가 이용될 수 있다. 수익 분배 모듈은 잠재적인 사용자가 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행할 때 수익을 창출한다. 수익 분배 모듈은 복수의 파라미터에 기초하여 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배한다. 파라미터는 사용자의 계산된 감정 데이터 스코어 및 플랫폼 상의 사용자의 네트워크에 존재하는 다른 사용자의 스코어를 포함한 계산을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 추천 및 감정 기반 스코어에 기초하여 투명한 수익 공유 플랫폼을 제공한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 사용자의 의사 결정 능력, 업무 집중, 및 생산성을 향상시킨다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 사용자가 자신의 감정 상태를 주기적으로 모니터링하여 시간 경과에 따라 증가된 수익을 받을 수 있고, 이는 이론적으로 질병 감소와 정신 건강의 향상으로 이어진다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 사용자가 다른 사용자와 긍정적으로 상호작용하도록 하고 사용자의 정신 건강을 향상시켜 스코어를 높이고 추가 수익을 창출하는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 제품 및 플랫폼의 급증에 따라 사용자의 삶을 향상시키고 조직 및 사용자가 돈을 벌 수 있게 한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 플랫폼을 사용하고 홍보하도록 사용자를 장려한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 추천을 전송하는 다양한 방법이 텍스트 메시지(SMS), 소셜 미디어 게시물과 메시지, 및 이미지와 비디오의 임베디드 링크를 포함하지만, 이에 한정되지 않는 것을 포함한다는 것이다.
본 발명의 실시형태예의 다른 특징은 첨부된 도면 및 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 발명의 또 다른 목적 및 이점은 상세한 설명에 따라 당업자에게 용이하게 명확할 것이며, 여기서 본 발명을 실행하기 위해 본원에서 고려되는 최상의 모드의 예로서만 본 발명의 바람직한 실시형태가 도시되고 설명된다. 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 다른 실시형태 및 상이한 실시형타가 가능하며, 그것의 몇 가지 상세는 모두 본 발명으로부터 벗어나는 일 없이 여러 명백한 측면에서 변형될 수 있다. 따라서, 도면 및 그것의 설명은 한정적인 것이 아니라, 본질적으로 예시로서 간주되어야 한다.
도면에 있어서, 유사한 구성요소 및/또는 특징은 동일한 참조 부호를 가질 수 있다. 또한, 동일한 유형의 다양한 구성요소는 유사한 구성요소들 중에서 구별하는 제 2 부호를 가진 참조 부호에 따라 구별될 수 있다. 제 1 참조 부호만이 본 명세서에 사용되는 경우, 상기 설명은 제 2 참조 부호에 관계 없이 동일한 제 1 참조 부호를 가진 유사한 구성요소들 중 임의의 하나에 적용된다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른, 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하는 본 시스템의 블록도를 도시한다
도 2는 본 발명의 다른 실시형태에 따른, 컴퓨팅 장치의 메모리 내의 다양한 모듈의 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하는 방법의 흐름도를 도시한다.
본 개시는 본원에 설명된 상세한 도면 및 설명을 참조하여 가장 잘 이해된다. 도면을 참조하여 다양한 실시형태가 논의된다. 그러나, 상기 방법 및 시스템이 상기 설명된 실시형태를 넘어 확장될 수 있기 때문에, 당업자는 도면과 관련하여 본원에 제공된 상세한 설명이 단지 설명을 위한 것이라는 것을 쉽게 이해할 것이다. 예를 들면, 제시된 교시 및 특정 적용의 요구는 본원에 설명된 임의의 상세의 기능을 구현하기 위한 여러 대안적이고 적합한 접근을 초래할 수 있다. 따라서, 임의의 접근은 하기 실시형태에서 특정 구현 선택을 넘어 확장될 수 있다.
"하나의 실시형태", "적어도 하나의 실시형태", "일실시형태", "하나의 실시예", "일실시예", "예를 들면" 등에 대한 언급은 실시형태(들) 또는 실시예(들)이 특정 특징, 구조, 특성, 속성, 요소, 또는 한정을 포함 할 수 있지만, 모든 실시형태 또는 실시예가 특정 특징, 구조, 특성, 속성, 요소 또는 한정을 반드시 포함하는 것은 아니다. 또한, "일형태에 있어서"라는 문구의 반복적인 사용은 반드시 동일한 실시형태를 지칭하는 것은 아니다.
본 발명의 방법은 선택된 단계 또는 작업을 수동으로, 자동으로 또는 그것의 조합으로 수행하거나 완료함으로써 구현될 수 있다. 용어 "방법"은 본 발명이 속해 있는 기술분야의 실무자에게 공지되거나 그 실무자에 의해 공지의 방식, 수단, 기술 및 절차로부터 쉽게 개발된 방식, 수단, 기술, 및 절차를 포함하지만 이에 한정되지 않는, 주어진 작업을 달성하기 위한 방식, 수단, 기술 및 절차를 포함한다. 청구범위 및 명세서에 제시된 설명, 예시, 방법, 및 재료는 한정적인 것으로 해석되는 것이 아니라 단지 예시적인 것으로 해석되어야 한다. 당업자는 본원에 설명된 기술의 범위 내에서 많은 다른 가능한 변형을 구상할 것이다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시형태에 따른, 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 본 시스템(100)의 블록도를 도시한다. 상기 시스템(100)은 웨어러블 사용자 장치(102), 및 컴퓨팅 장치(104)를 포함한다.
웨어러블 사용자 장치(102)는 사용자(116)의 바이오리듬 데이터를 수집하기 위해 사용자(116)의 신체에 착용되거나, 신체 가까이에 착용되거나, 또는 사용자(116)의 신체(삽입가능)에 배치되도록 구성된다. 웨어러블 사용자 장치(102)의 예는 삽입가능한 무선 센서 장치, 스마트 워치, 스마트 주얼리, 피트니스 트래커, 스마트 의류 등을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 일실시형태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치(102)는 사용자(116)의 감정에 관한 하나 이상의 파라미터를 검출하는 다양한 센서를 포함한다. 일실시형태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치(102)는 바이오리듬 데이터를 수집하기 위해 사용자의 신체 주위에 고정될 수 있는 유연체를 포함할 수 있다. 일실시형태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치(102)는 웨어러블 사용자 장치(102)를 고정하기 위한 고정 메커니즘을 포함할 수 있고, 사용자(116)의 손목 주위에 폐쇄 루프로 있을 수 있다. 웨어러블 사용자 장치(102)는 컴퓨팅 장치(104)와의 통신을 확립하기 위해 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 활용할 수 있다.
컴퓨팅 장치(104)는 통신 네트워크(106)를 통해 사용자(116)의 바이오리듬 데이터를 수신하기 위해 웨어러블 사용자 장치(102)와 통신가능하게 접속된다. 통신 네트워크(106)는 유선 또는 무선 네트워크일 수 있고, 그 예는 인터넷, 근거리 무선 통신망(WLAN), Wi-Fi, 롱 텀 에볼루션(LTE), WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access), 일반 패킷 라디오 서비스(GPRS), 블루투스(BT) 통신 프로토콜, 전송 제어 프로토콜 및 인터넷 프로토콜(TCP/IP), 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP), 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP), 파일 전송 프로토콜(FTP), ZigBee, EDGE, 적외선(IR), Z-Wave, 스레드, 5G, USB, 직렬, RS232, NFC, RFID, WAN, 및/또는 IEEE 802.11, 802.16, 2G, 3G, 4G 셀룰러 통신 프로토콜을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
컴퓨팅 장치(104)의 예는 랩탑, 데스크탑, 스마트폰, 스마트 장치, 스마트 워치, 패블릿, 및 태블릿을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치(104)는 프로세서(108), 그 프로세서에 통신가능하게 접속된 메모리(110), 및 사용자 인터페이스(112)를 포함한다. 컴퓨팅 장치(104)는 데이터베이스(114)와 통신가능하게 결합된다. 데이터베이스(114)는 과거의 감정 데이터 및 추천 데이터를 사용함으로써 본 시스템이 분석을 학습하고 개선할 수 있도록 추가 분석 및 예측에 사용될 수 있는 추천 데이터 및 감정 데이터를 수신, 저장 및 처리한다. 본 발명은 본 시스템(100)이 클라우드 장치에 구현되는 것을 고려하여 설명했지만, 본 시스템(100)은 아마존 일래스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon EC2), 네트워크 서버 등과 같은 다양한 컴퓨팅 시스템에서도 구현될 수 있음이 이해될 수 있다.
프로세서(108)는 사용자 생성 요청 또는 시스템 생성 요청을 실행하기 위한 프로그램 구성요소를 실행하는 적어도 하나의 데이터 프로세서를 포함할 수 있다. 사용자는 사람, 본 발명에 포함된 것과 같은 장치를 사용하는 사람, 또는 그러한 장치 자체를 포함할 수 있다. 프로세서(108)는 통합 시스템 (버스) 컨트롤러, 메모리 관리 제어 장치, 부동 소수점 장치, 그래픽 처리 장치, 디지털 신호 처리 장치 등과 같은 특수 처리 장치를 포함할 수 있다.
프로세서(108)는 AMD® ATHLON® 마이크로프로세서, DURON® 마이크로프로세서 또는 OPTERON® 마이크로프로세서, ARM 어플리케이션, 임베디드 또는 보안 프로세서, IBM® POWERPC®, INTEL'S CORE® 프로세서, ITANIUM® 프로세서, XEON®프로세서, CELERON® 프로세서 또는 다른 라인의 프로세서 등과 같은 마이크로프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(108)는 메인프레임, 분산형 프로세서, 멀티코어, 병렬, 그리드 또는 디른 아키텍처를 사용하여 구현될 수 있다. 일부 실시형태는 특정 용도 지향 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 등과 같은 임베디드 기술을 활용할 수 있다.
프로세서(108)는 I/O 인터페이스를 통해 하나 이상의 입력/출력(I/O) 장치와 통신하여 처리될 수 있다. I/O 인터페이스는 오디오, 아날로그, 디지털, RCA, 스테레오, IEEE-1394, 직렬 버스, 범용 직렬 버스(USB), 적외선, PS/2, BNC, 코액시얼, 컴포넌트, 컴포지트, 디지털 비주얼 인터페이스(DVI), 고화질 멀티미디어 인터페이스(HDMI), RF 안테나, S-Video, VGA, IEEE 802.n/b/g/n/x, 블루투스, 셀룰러(예를 들면, 코드 분할 다중 접근(CDMA), 고속 패킷 접근(HSPA+), 이동통신 글로벌 시스템(GSM), 롱 텀 에볼루션(LTE), WiMax 등) 등과 같은 통신 프로토콜/방법을 채용할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
메모리(110)는 불휘발성 메모리이거나 휘발성 메모리일 수 있다. 불휘발성 메모리의 예는 플래시 메모리, 읽기 전용 메모리(ROM), 프로그래머블 ROM(PROM), 소거가능한 PROM(EPROM), 및 전기적 EPROM(EEPROM) 메모리를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 휘발성 메모리의 예는 동적 랜덤 접근 메모리(DRAM) 및 정적 랜덤 접근 메모리(SRAM)를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
사용자 인터페이스(112)는 본 시스템의 관리자의 요청에 따라 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터를 제공할 수 있다. 일실시형태에 있어서, 사용자 인터페이스(UI 또는 GUI)(112)는 플랫폼에 접근하고 제품 또는 서비스를 보기 위한 편리한 인터페이스이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시형태에 따른, 컴퓨팅 장치(104)의 메모리(110) 내의 다양한 모듈의 블록도를 도시한다. 도 2는 도 1과 관련하여 설명된다. 메모리(110)는 알고리즘 모듈(202), 추적 모듈(204), 추천 모듈(206), 제 1 계산 모듈(208), 제 n 계산 모듈(210), 최종 계산 모듈(214), 및 수익 분배 모듈(212)을 포함한다. 일실시형태에 있어서, 메모리(110)는 모듈의 기능을 처리하는 클라우드 서버로서 독립적으로 기능할 수 있다.
알고리즘 모듈(202)은 수신된 바이오리듬 데이터를 분석하고 각각의 사용자의 감정 스코어를 계산한다. 추적 모듈(204)은 각각의 사용자의 감정 스코어를 모니터링한다. 일실시형태에 있어서, 알고리즘 모듈(202)은 안드로이드, IOS, 윈도우, 및 리눅스 등과 같은 다양한 운영 체제에서 실행될 수 있는 알고리즘이다.
추천 모듈(206)은 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행하도록 사용자가 복수의 잠재적인 사용자에게 추천을 전송할 수 있게 한다. 일실시형태에 있어서, 추천 모듈은 전송된 추천 및 하나 이상의 수신된 추천의 상태를 사용자가 추적하는 것을 용이하게 한다. 일실시형태에 있어서, 추천은 각각의 잠재적인 사용자에 대해 배타적이다. 일실시형태에 있어서, 추천 모듈(206)은 추천과 관련된 사용자가 서로 통신을 확립하는 것을 용이하게 한다. 일실시형태에 있어서, 액션은 플랫폼에의 접근 및 제품의 구매를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 일실시형태에 있어서, 잠재적인 사용자는 추천을 클릭함으로써 액션을 수행한다.
제 1 계산 모듈(208)은 일정 시간 간격 동안 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터를 사용하여 각각의 사용자에 대한 개별 토탈 서브스코어를 계산한다. 따라서, 일정 시간 간격 동안 정성화된 감정 데이터, 정량화된 감정 데이터 및 다른 건강 데이터를 사용한 각각의 사용자에 대한 개별 토탈 스코어는 제 1 계산 모듈(208)에 의해 계산된다. 시간 간격은 1주일, 1개월 또는 1년일 수 있고, 이러한 토탈 스코어는 주기적으로, 예를 들면 월 단위로 계산될 수 있다.
제 n 계산 모듈(210)은 각각의 사용자의 추천과 각각의 사용자에 대응하는 복수의 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초한 적어도 하나의 서브토탈 스코어 및 복수의 다른 파라미터에 기초한 하나 이상의 서브토탈을 계산한다. 제 n 계산 모듈(210)은 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산한다. 일실시형태에 있어서, 제 n 계산 모듈(210)은 각각의 사용자에 접속된 모든 추천된 사용자를 식별하고, 설정된 파라미터에 기초하여 각각에 대한 스코어를 계산한다. 예를 들면, 이것은 복수의 1세대 추천, 복수의 2세대 추천, 복수의 3세대 추천, 및 복수의 n세대 추천을 포함할 수 있다. 관련 추천된 사용자가 식별되면, 식별된 각각의 추천된 사용자에 대한 스코어를 결정하기 위해 다른 계산이 이용될 수 있다. 예를 들면, 3세대 추천은 1세대 추천보다 더 작은 가중치가 곱해질 수 있다. 또한, 제 n 계산 모듈(210)은 사용자의 데이터 또는 액션에 기초하여 다른 유형의 서브토탈 스코어를 계산한다. 최종 계산 모듈(214)은 각각의 사용자에 대한 단일 스코어를 획득하기 위해 제 1 계산 모듈에 의해 계산된 개별 서브토탈 스코어와 제 n 계산 모듈에 의해 계산된 하나 이상의 서브토탈 스코어를 결합한다. 이 계산을 수행하기 위해 다양한 작업 순서가 이용될 수 있다.
수익 분배 모듈(212)은 사용자 간의 분배를 위해 할당되고 하나 이상의 회사 또는 제 3 자의 수익원으로부터 나올 수익의 풀을 결정한다. 액수는 하나 이상의 수익원으로부터 나오는 일정 부분, 백분율, 또는 일부 계산된 액수이다. 수익 분배 모듈(212)은 상이한 수익원에 대해 다양한 계산 방법 또는 방정식을 사용할 수 있다. 또한, 계산은 특정 기간으로부터의 수익만을 고려한다. 예를 들면, 계산은 매주, 격주, 매월, 또는 분기별로 수행될 수 있다. 이 기간 동안의 합계 수익은 추가 파라미터에 기초하여 적격한 사용자 간에 분할된다.
또한, 수익 분배 모듈(212)은 복수의 파라미터에 기초하여 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배한다. 이는 플랫폼에서 더 잘 수행하는 사용자에게 보상을 제공할 수 있다(개인 스코어가 더 높음). 더 높은 스코어는 더 건강한 생리학적 데이터(일관된 더 건강한 행동과 습관의 결과)를 표시/생성함으로써 달성될 수 있다. 또한, 수익 분배 모듈(212)은 플랫폼에 사용자를 추천한 것에 대해 사용자가 가장 많은 크레딧을 받는 방식으로 보상을 설정할 수 있다. 다운-체인 추천(제 2, 제 3, 제 n 레벨 추천)을 통해 가입한 신규 사용자에게는 더 적은 크레딧이 주어질 수 있다.
도 3은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 방법의 흐름도(300)를 도시한다. 상기 방법은 사용자의 신체에 착용되거나, 신체 가까이에 착용되거나, 또는 사용자의 신체(삽입가능)에 배치되도록 구성된 웨어러블 사용자 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하는 단계(302)를 포함한다. 일실시형태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치는 사용자의 감정에 관한 하나 이상의 파라미터를 검출하기 위한 다양한 센서를 포함한다. 일실시형태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치는 바이오리듬 데이터를 수집하기 위해 사용자의 신체 주위에 고정될 수 있는 유연체를 포함할 수 있다.
상기 방법은 통신 네트워크를 통해 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된 컴퓨팅 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하는 단계(304)를 포함한다. 상기 방법은 알고리즘 모듈을 통해 수신된 바이오리듬 데이터를 분석하고 각각의 사용자의 감정 스코어를 계산하는 단계(306)를 포함한다. 상기 방법은 추적 모듈을 통해 각각의 사용자의 감정 스코어를 모니터링하는 단계(308)를 포함한다.
상기 방법은 추천 모듈을 통해 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행도록 복수의 잠재적인 사용자에게 추천을 전송하는 단계(310)를 포함한다. 일실시형태에 있어서, 추천 모듈은 전송된 추천 및 하나 이상의 수신된 추천의 상태를 사용자가 추적하는 것을 용이하게 한다. 일실시형태에 있어서, 추천은 각각의 잠재적 인 사용자에 대해 배타적이다. 일실시형태에 있어서, 추천 모듈은 추천과 관련된 사용자가 서로 통신을 확립하는 것을 용이하게 한다. 일실시형태에 있어서, 복수의 액션은 플랫폼에의 접근 및 제품의 구매를 포함한다. 일실시형태에 있어서, 잠재적인 사용자는 추천을 클릭함으로써 액션을 수행한다.
상기 방법은 제 1 계산 모듈을 통해 일정 시간 간격 동안 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터를 이용하여 각각의 사용자에 대한 개별 토탈 서브스코어를 계산하는 단계(312)를 포함한다. 상기 방법은 제 n 계산 모듈을 통해 각각의 사용자의 추천과 각각의 사용자에 대응하는 복수의 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초한 적어도 하나의 서브토탈 스코어 및 복수의 다른 파라미터에 기초한 하나 이상의 서브토탈을 계산하는 단계(314)를 포함한다. 제 n 계산 모듈은 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산한다. 일양태에 있어서, 상기 방법은 각각의 사용자에 접속된 모든 추천된 사용자를 식별하고, 설정된 파라미터에 기초하여 각각에 대한 스코어를 계산한다. 예를 들면, 이것은 복수의 1세대 추천, 복수의 2세대 추천, 복수의 3세대 추천, 및 복수의 n세대 추천을 포함할 수 있다. 관련 추천된 사용자가 식별되면, 식별된 각각의 추천된 사용자에 대한 스코어를 결정하기 위해 다른 계산이 이용될 수 있다. 예를 들면, 3세대 추천은 1세대 추천보다 더 작은 가중치가 곱해질 수 있다. 또한, 제 n 계산 모듈은 사용자의 데이터 또는 액션에 기초하여 다른 유형의 서브토탈 스코어를 계산한다. 상기 방법은 최종 계산 모듈을 통해 제 1 계산 모듈에 의해 계산된 개별 서브토탈 스코어와 제 n 계산 모듈에 의해 계산된 하나 이상의 서브토탈 스코어를 결합하는 단계(316)를 포함한다. 이 계산을 수행하기 위해 다양한 작업 순서가 이용될 수 있다.
상기 방법은 잠재적인 사용자가 수익 분배 모듈을 통해 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행할 때 수익을 창출하는 단계(318)를 포함한다. 상기 방법은 수익 분배 모듈을 통해 복수의 파라미터에 기초하여 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배하는 단계(320)를 포함한다. 파라미터는 사용자의 계산된 감정 데이터 스코어, 및 플랫폼 상의 사용자의 네트워크에 존재하는 다른 사용자의 스코어를 포함한 계산 중 적어도 하나를 포함한다.
따라서, 본 시스템 및 방법은 본 웨어러블 사용자 장치의 사용자가 복수의 사전 정의된 파라미터에 기초하여 스스로 수익을 창출할 수 있는 수익 공유 및 보상 기반 플랫폼을 제공한다. 또한, 수익 공유 및 보상 기반 플랫폼은 시스템의 최적 활용을 위해 사용자에게 재정적으로 보상한다.
본 발명의 실시형태가 도시되고 설명되지만, 본 발명은 이들 실시형태에만 한정되지 않는다는 것이 명백해질 것이다. 청구범위에 설명된 바와 같이, 본 발명의 범위로부터 벗어나는 일 없이 다양한 수정, 변경, 변형, 치환 및 등가물이 당업자에게 명확할 것이다.

Claims (12)

  1. 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템으로서,
    상기 시스템은:
    사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하는 웨어러블 사용자 장치; 및
    통신 네트워크를 통해 상기 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하기 위해 상기 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된 컴퓨팅 장치를 포함하고,
    상기 컴퓨팅 장치는:
    프로세서, 및
    상기 프로세서에 통신가능하게 결합되고, 상기 프로세서에 의해 실행된 명령을 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는:
    수신된 바이오리듬 데이터를 분석하고 각각의 사용자의 감정 스코어를 계산하는 알고리즘 모듈;
    각각의 사용자의 감정 스코어를 모니터링하는 추적 모듈;
    상기 사용자가 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행하도록 복수의 잠재적인 사용자에게 하나 이상의 추천을 전송할 수 있게 하는 추천 모듈;
    일정 시간 간격 동안 상기 정량화된 감정 데이터 및 상기 정성화된 감정 데이터를 이용하여 각각의 사용자에 대한 개별 서브토탈 스코어를 계산하는 제 1 계산 모듈;
    각각의 사용자의 추천과 각각의 사용자에 대응하는 복수의 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초한 적어도 하나의 서브토탈 스코어 및 복수의 다른 파라미터에 기초한 하나 이상의 서브토탈을 계산하고, 상기 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산하는 제 n 계산 모듈;
    각각의 사용자에 대한 단일 스코어를 획득하기 위해 상기 제 1 계산 모듈에 의해 계산된 개별 서브토탈 스코어와 상기 제 n 계산 모듈에 의해 계산된 하나 이상의 서브토탈 스코어를 결합하는 최종 계산 모듈; 및
    상기 잠재적인 사용자가 상기 플랫폼 및 상기 제품에 관한 복수의 액션을 수행할 때 수익을 창출하고, 복수의 파라미터에 기초하여 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배하는 수익 분배 모듈을 포함하고,
    상기 파라미터는 상기 사용자의 계산된 감정 데이터 스코어; 및 상기 플랫폼 상의 상기 사용자의 네트워크에 존재하는 다른 사용자의 스코어를 포함한 계산 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 웨어러블 사용자 장치는 상기 사용자의 감정에 관한 하나 이상의 파라미터를 검출하는 복수의 센서를 포함하는, 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 모듈은 전송된 추천 및 하나 이상의 수신된 추천의 상태를 상기 사용자가 추적하는 것을 용이하게 하는, 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 모듈은 상기 추천과 관련된 사용자가 서로 통신을 확립하는 것을 용이하게 하는, 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 액션은 상기 플랫폼에의 접근 및 상기 제품의 구매를 포함하는, 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 잠재적인 사용자는 상기 추천을 클릭함으로써 액션을 수행하는, 시스템.
  7. 대응하는 사용자의 정량화된 감정 데이터 및 정성화된 감정 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 복수의 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 방법으로서,
    상기 방법은:
    웨어러블 사용자 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하는 단계;
    통신 네트워크를 통해 상기 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된 컴퓨팅 장치를 통해 상기 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하는 단계;
    알고리즘 모듈을 통해 상기 수신된 바이오리듬 데이터를 분석하고 각각의 사용자의 감정 스코어를 계산하는 단계;
    추적 모듈을 통해 각각의 사용자의 감정 스코어를 모니터링하는 단계;
    추천 모듈을 통해 플랫폼 및 제품에 관한 복수의 액션을 수행하도록 복수의 잠재적인 사용자에게 하나 이상의 추천을 전송하는 단계;
    제 1 계산 모듈을 통해 일정 시간 간격 동안 상기 정량화된 감정 데이터 및 상기 정성화된 감정 데이터를 이용하여 각각의 사용자에 대한 개별 서브토탈 스코어를 계산하는 단계;
    제 n 계산 모듈을 통해 각각의 사용자의 추천과 각각의 사용자에 대응하는 복수의 관련 추천에 대해 수행된 계산에 기초한 적어도 하나의 서브토탈 스코어 및 복수의 다른 파라미터에 기초한 하나 이상의 서브토탈을 계산하는 단계;
    최종 계산 모듈을 통해 각각의 사용자에 대한 단일 스코어를 획득하기 위해 상기 제 1 계산 모듈에 의해 계산된 개별 서브토탈 스코어와 제 n 계산 모듈에 의해 계산된 하나 이상의 서브토탈 스코어를 결합하는 단계;
    수익 분배 모듈을 통해 상기 잠재적인 사용자가 상기 플랫폼 및 상기 제품에 관한 복수의 액션을 수행할 때 수익을 창출하는 단계; 및
    상기 수익 분배 모듈을 통해 복수의 파라미터에 기초하여 각각의 사용자에게 사전 정의된 금액을 분배하는 단계를 포함하고,
    상기 제 n 계산 모듈은 상기 플랫폼 상의 개별 사용자의 데이터에 기초하여 각각의 사용자에 대한 서브토탈 스코어를 계산하고,
    상기 파라미터는 상기 사용자의 계산된 감정 데이터 스코어; 및 상기 플랫폼 상의 상기 사용자의 네트워크에 존재하는 다른 사용자의 스코어를 포함한 계산 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 웨어러블 사용자 장치는 상기 사용자의 감정에 관한 하나 이상의 파라미터를 검출하는 복수의 센서를 포함하는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 모듈은 전송된 추천 및 하나 이상의 수신된 추천의 상태를 상기 사용자가 추적하는 것을 용이하게 하는, 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 모듈은 상기 추천과 관련된 사용자가 서로 통신을 확립하는 것을 용이하게 하는, 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 액션은 상기 플랫폼에의 접근 및 상기 제품의 구매를 포함하는, 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 잠재적인 사용자는 상기 추천을 클릭함으로써 액션을 수행하는, 방법.
KR1020217011867A 2018-09-21 2019-09-21 정량화 및 정성화된 감정 데이터에 기초하여 사용자 간에 수익을 분배하기 위한 시스템 및 방법 KR20210097692A (ko)

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