KR20210098954A - 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20210098954A
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Abstract

복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 상기 방법은 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 단계 및 동기화 모듈을 통해 사용자가 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈을 통해 통신 네트워크를 통한 사용자와의 상호작용을 확립하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 감정 데이터 표시 모듈을 통해 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 피드백 모듈을 통해 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 사용자의 바이오리듬을 변조하는 단계를 포함한다.

Description

사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템 및 방법
본 발명은 사용자의 바이오리듬 동기화에 관한 것이며, 특히 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
기술의 도래와 함께, 사용자의 바이오리듬 데이터를 획득하여 사용자의 신체적 및 정신적 상태를 예측할 수 있는 바이오리듬 시스템 및 방법이 개발되어 오고 있다. 전형적으로, 인간의 바이오리듬 데이터는 그들의 개인 데이터를 이용하여 계산되고, 일반적으로 3가지 사이클로 나타내어지고, 적극적이거나 높은 활동 주기와 소극적이거나 낮은 활동 주기 사이를 오가는 지성적, 감정적 및 육체적 사이클로 나타내어진다.
일반적으로, 사용자 간의 통신은 상황과 컨텍스트에 따라 다르다. 예를 들면, 전화 대화에 있어서 말하는 동안은 시각 정보의 부재가 있다. 전화기의 상대편에 있는 사용자(듣는 사람)는 오랜 기간 동안 사용자(말하는 사람)의 행동의 미묘한 변화를 인지하지 못하거나 인식하지 못할 수 있다. 또한, 사용자는 전화상으로 다른 사용자의 감정(우울감, 스트레스, 행복감 등)을 알아차리지 못하고 이해하지 못할 수 있다. 따라서, 전화 대화는 양방의 사용자가 서로의 감정을 실제로 이해하지 못하는 상황에서 통신하거나 상호작용하는 비효율적인 방법으로 이어질 수 있다. 기존 시스템은 사용자가 사용하는 단어에 부여된 실제 감정을 이해하기 어렵다. 따라서, 대화 중에 사용자의 감정을 정확하게 인지하고 또한 사용자가 서로 이야기할 수 있는 좋은 시간을 결정할 수 있는 효율적인 시스템이 필요하다.
또한, 어떠한 결정적이거나 중요한 대화를 개시하는 데 시간이 적절한지 여부를 결정하기 위해 사용자의 이용성 및/또는 사용자의 정신 상태 또는 감정 상태를 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 사용자는 성가시거나, 침해적이거나 또는 시기 부적절하다고 인식될 가능성이 적은 방식으로 다른 사용자와 대화를 사전에 개시할 수 있다.
본 명세서는 바이오리듬 데이터를 수집하고 네트워크 플랫폼을 통해 사용자 간에 더 공유될 수 있는 사용자의 바이오리듬 데이터를 사용자가 모니터링하는 것을 용이하게 할 수 있는 효율적이고 효과적인 방법이 필요하다는 것을 인식한다.
따라서, 상기의 관점에서 상술의 결점 및 부적절함을 해결하는 것이 업계에서 오랜 기간 요구되고 있다.
본 출원의 나머지에 부분에 설명되고 도면을 참조하여 설명된 바와 같이, 기재된 시스템을 본 개시의 일부 양태와 비교함으로써 종래 및 전통적인 접근의 추가 한정 및 단점이 당업자에게 명백해질 것이다.
도면 중 적어도 하나와 관련하여 도시 및/또는 설명되고, 청구범위에 보다 완전하게 설명된 바와 같이, 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템이 실질적으로 제공된다.
본 발명은 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하는 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 동기화 모듈을 통해 사용자가 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈을 통해 통신 네트워크를 통한 사용자와의 상호작용을 확립하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 감정 데이터 표시 모듈을 통해 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 피드백 모듈을 통해 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 사용자의 바이오리듬을 변조하는 단계를 포함한다.
동기화 모듈은 저장 모듈을 통해 복수의 사용자에 대응하는 웨어러블 사용자 장치에 의해 수집된 사용자의 바이오리듬 데이터를 저장하는 단계로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 상기 방법은 카테고리화 모듈을 통해 저장 모듈에 저장된 바이오리듬 데이터를 각각의 사용자와 관련된 복수의 프로필로 카테고리화하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 계산 모듈을 통해 바이오리듬 데이터를 계산하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 통신 모듈을 통해 네트워크 플랫폼에 계산된 데이터를 전달하는 단계를 포함한다. 네트워크 플랫폼은 사용자가 계산된 데이터 및 네트워크 플랫폼에 접속된 사용자의 프로필에 접근하는 것을 용이하게 한다.
AI 기반 에이전트 모듈은 추적 모듈을 통해 웨어러블 사용자 장치로부터 바이오리듬 데이터를 수신하고, 복수의 사용자의 상호작용을 모니터링하고, 분석을 위해 관련 데이터를 검색하는 단계로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 추적 모듈은 사용자의 텍스트 상호작용 및 오디오 상호작용을 모니터링하기 위해 사용자에 대응하는 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메시징 플랫폼 및 하나 이상의 보이스 플랫폼과 통합된다. 추적 모듈은 훈련 데이터를 생성하기 위해 관련 데이터 및 검색된 파라미터를 처리한다. 상기 방법은 소프트웨어 학습 에이전트 모듈을 통해 복수의 시나리오에서 사용자의 감정 상태를 결정하기 위해 훈련 데이터를 수신하고 처리하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 가상 챗봇 모듈을 통해 소프트웨어 학습 에이전트 모듈로부터 수신되는 학습된 데이터에 기초하여 사용자와의 상호작용을 개시하고 사용자를 지원하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 사용자가 커뮤니티 모듈을 통해 복수의 다른 사용자와 접속하고 상호작용하는 것을 용이하게 하는 단계를 포함한다. 커뮤니티 모듈은 복수의 사용자가 서로 상호작용하고 통신 네트워크를 통해 다른 사용자 간에 감정 상태 및 바이오리듬 데이터를 공유하는 것을 용이하게 한다.
감정 데이터 표시 모듈은 알고리즘 모듈을 통해 하나 이상의 인사이트를 생성하기 위해 바이오리듬 데이터를 분석하고 사용자의 감정 스코어를 계산하는 단계로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 감정 스코어는 상호작용하는 동안의 사용자의 감정 상태를 나타낸다. 상기 방법은 시각화 모듈을 통해 사용자의 특정 시간 동안의 복수의 감정 사이클을 그래픽으로 표현하는 단계를 포함한다. 시각화 모듈은 사용자와 관련된 컴퓨팅 장치에 사용자의 인사이트 및 감정 스코어를 표시한다.
피드백 모듈은 생리학적 데이터 수집 엔진을 통해 사용자의 적어도 하나의 생리학적 속성의 생리학적 데이터를 수집하는 단계로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 상기 방법은 바이오신호 생성 엔진을 통해 생리학적 데이터를 적어도 하나의 바이오신호로 처리하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 피드백 활성화 결정 엔진을 통해 피드백 활성화 조건에 대해 바이오신호를 모니터링하고 측정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 피드백 활성화 조건을 만족하면 피드백 생성 엔진을 통해 피드백을 트리거하는 단계를 포함한다. 피드백 활성화 조건은 측정된 값이 하나 이상의 미리 결정된 임계값보다 클 때 피드백을 트리거한다.
일양태에 있어서, 추적 모듈은 바이오리듬 데이터 및 모니터링 데이터로부터 사용자의 복수의 파라미터를 검색한다. 복수의 파라미터는 사용자의 위치, 사용자의 바이오리듬 데이터, 사용자의 개인적 및 사회적 행동, 상호작용의 환경, 월, 일 및 시간을 포함한다.
일양태에 있어서, 복수의 시나리오는 컨텍스트, 상황 및 환경을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 소프트웨어 학습 에이전트 모듈은 수신된 훈련 데이터에 기초하여 컨텍스트, 상황 및 환경을 지속적으로 학습하고, 학습된 데이터를 데이터베이스에 저장하도록 적응할 수 있다.
일양태에 있어서, 가상 챗봇 모듈은 사용자의 감정 상태를 개선하는 것을 지원하기 위해 사용자와 상호작용한다.
일양태에 있어서, 시각화 모듈은 색상 또는 움직이는 모양을 포함한, 복수의 알파뉴메릭 문자, 복수의 기하학적 형상, 복수의 홀로그램, 및 복수의 심볼 중 적어도 하나를 사용함으로써 2차원(2D) 그래프, 및 3차원(3D) 그래프 중 적어도 하나에 복수의 방식으로 감정 데이터를 표시한다.
본 발명의 또 다른 양태는 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 웨어러블 사용자 장치와 컴퓨팅 장치를 포함한다. 웨어러블 사용자 장치는 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하기 위해 사용자의 신체에 착용되거나, 신체 가까이에 착용되거나, 또는 사용자의 신체(삽입가능)에 배치되도록 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 동기화 모듈, 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈, 감정 데이터 표시 모듈, 및 피드백 모듈을 포함한다.
상기 동기화 모듈은 네트워크 플랫폼을 통해 사용자가 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 한다. 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈은 통신 네트워크를 통한 사용자와의 상호작용을 확립한다. 감정 데이터 표시 모듈은 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시한다. 웨어러블 사용자 장치로 구성된 피드백 모듈은 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 사용자의 바이오리듬을 변조한다.
상기 동기화 모듈은 저장 모듈, 카테고리화 모듈, 계산 모듈, 및 통신 모듈을 포함한다. 저장 모듈은 복수의 사용자에 대응하는 웨어러블 사용자 장치에 의해 수집된 사용자의 바이오리듬 데이터를 저장한다. 카테고리화 모듈은 저장 모듈에 저장된 바이오리듬 데이터를 각각의 사용자와 관련된 복수의 프로필로 카테고리화한다. 계산 모듈은 바이오리듬 데이터를 계산한다. 통신 모듈은 계산된 데이터를 네트워크 플랫폼에 전달한다. 네트워크 플랫폼은 사용자가 계산된 데이터 및 네트워크 플랫폼에 접속된 사용자의 프로필에 사용자가 접근하는 것을 용이하게 한다.
AI 기반 에이전트 모듈은 추적 모듈, 소프트웨어 학습 에이전트 모듈, 가상 챗봇 모듈, 및 커뮤니티 모듈을 포함한다. 추적 모듈은 웨어러블 사용자 장치로부터 바이오리듬 데이터를 수신하고, 복수의 사용자의 상호작용을 모니터링하고, 분석을 위해 관련 데이터를 검색한다. 추적 모듈은 사용자의 텍스트 상호작용 및 오디오 상호작용을 모니터링하기 위해 사용자에 대응하는 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메시징 플랫폼 및 하나 이상의 보이스 플랫폼과 통합된다. 추적 모듈은 훈련 데이터를 생성하기 위해 관련 데이터 및 검색된 파라미터를 처리한다. 소프트웨어 학습 에이전트 모듈은 복수의 시나리오에서 사용자의 감정 상태를 결정하기 위해 훈련 데이터를 수신하고 처리한다. 상기 가상 챗봇 모듈은 소프트웨어 학습 에이전트 모듈로부터 수신되는 학습된 데이터에 기쵸하여 사용자와의 상호작용을 개시하고 사용자를 지원한다. 커뮤니티 모듈은 사용자가 복수의 다른 사용자와 접속하고 상호작용하는 것을 용이하게 한다. 커뮤니티 모듈은 복수의 사용자가 서로 상호작용하고, 통신 네트워크를 통해 다른 사용자 간에 감정 상태 및 바이오리듬 데이터를 공유하는 것을 용이하게 한다.
감정 데이터 표시 모듈은 알고리즘 모듈 및 시각화 모듈을 포함한다. 알고리즘 모듈은 하나 이상의 인사이트를 생성하기 위해 바이오리듬 데이터를 분석하고 사용자의 감정 스코어를 계산한다. 감정 스코어는 상호작용하는 동안의 사용자의 감정 상태를 나타낸다. 시각화 모듈은 사용자에 대한 특정 기간 동안의 복수의 감정 사이클을 그래픽으로 표시한다. 시각화 모듈은 사용자와 관련된 컴퓨팅 장치에사용자의 인사이트 및 감정 스코어를 표시한다.
피드백 모듈은 생리학적 데이터 수집 엔진, 바이오신호 생성 엔진, 피드백 활성화 결정 엔진, 및 피드백 생성 엔진을 포함한다. 생리학적 데이터 수집 엔진은 사용자의 적어도 하나의 생리학적 속성의 생리학적 데이터를 수집한다. 바이오신호 생성 엔진은 생리학적 데이터를 적어도 하나의 바이오신호로 처리한다. 피드백 활성화 결정 엔진은 피드백 활성화 조건에 대해 바이오신호를 모니터링하고 측정한다. 피드백 생성 엔진은 피드백 활성화 조건을 만족하면 피드백을 트리거한다. 피드백 활성화 조건은 측정된 값이 하나 이상의 미리 결정된 임계값보다 클 때 피드백을 트리거한다.
일양태에 있어서, 본 시스템은 사용자의 컴퓨팅 장치 내에 설치된 네이티브 어플리케이션에 사용자가 로그인할 수 있게 한다. 네이티브 어플리케이션은 각각의 사용자와 관련된 프로필에 대응하는 사용자 이름을 표시한다. 또한, 사용자는 동기화 모듈을 통해 프로필 및 바이오리듬 데이터에 접근할 수 있다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 정확하고 효율적인 통신을 위해 서로의 바이오리듬 데이터를 공유하기 위한 복수의 사용자 계정을 동기화하는 멀티싱크를 제공한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 생리학적 변수에 대한 자기 조절 및 동작 제어에 의해 비자발적 또는 무의식적인 생리학적 과정을 제어(증가 또는 감소)한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 사용자가 자신의 감정 데이터를 공유하고 다른 사용자가 이를 시각화하여 그 감정 상태를 개선하고 움직일 수 있는 소셜 플랫폼을 사용자에게 제공한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 바이오리듬 데이터에 기쵸하여 사용자 간의 통신을 개선한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 컴퓨팅 장치가 사용자 간에 다양한 행동을 점진적으로 동기화하는 시각, 청각, 또는 햅틱/촉각 피드백을 제공하기 위해 관련된 동기화 결과를 표시한다는 것이다.
따라서, 본 발명의 하나의 이점은 부정적인 감정 상태를 가진 사용자를 긍정적인 감정 상태를 가진 사용자로 효율적으로 이동시켜 사용자 간에 보다 긍정적인 대화 경험을 제공한다는 것이다.
본 발명의 실시형태의 다른 특징은 첨부된 도면 및 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 발명의 또 다른 목적 및 이점은 상세한 설명에 따라 당업자에게는 쉽게 명백해질 것이며, 여기서 본 발명을 실행하기 위해 본원에서 고려되는 최상의 모드의 예로서만 본 발명의 바람직한 실시형태가 나타내어지고 설명된다. 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 다른 실시형태 및 상이한 실시형타가 가능하며, 그것의 몇 가지 상세는 모두 본 발명으로부터 벗어나는 일 없이 다양한 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, 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 본 시스템의 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른, 본 시스템의 네트워크 구현을 도시한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시형태에 따른, 컴퓨팅 장치의 메모리 내의 다양한 모듈의 블록도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 동기화 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도를 도시한다.
도 7은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 감정 데이터 표시 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도를 도시한다.
도 8은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 피드백 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도를 도시한다.
본 개시는 본원에 기재된 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 포함할 수 있지만, 모든 실시형태 또는 실시예가 특정 특징, 구조, 특성, 속성, 요소 또는 한정을 반드시 포함하는 것은 아니다. 또한, "일실시형태에 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, 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 본 시스템(100)의 블록도를 도시한다. 일실시형태에 있어서, 시스템(100)은 사용자의 개인 데이터, 감정 데이터 또는 본 시스템(100)의 다양한 모듈에 의해 계산된 임의의 다른 스코어 등의 논-바이오리듬(non-biorhythmic) 데이터를 공유할 수 있다. 시스템(100)은 웨어러블 사용자 장치(102), 및 컴퓨팅 장치(104)를 포함한다. 웨어러블 사용자 장치(102)는 사용자(118)의 바이오리듬 데이터를 수집하기 위해 사용자의 신체에 착용되거나, 신체 가까이에 착용되거나, 또는 사용자의 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(118)의 감정에 관한 하나 이상의 파라미터를 감지하기 위한 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(118)의 손목 주위의 폐쇄 루프에 있을 수 있다. 또한, 웨어러블 사용자 장치(102)는 피부에 직접 인쇄되는 온-바디 스티커 또는 3D 인쇄 장치, 또는 접착제로 신체에 배치되는 장치 등의 임의의 웨어러블일 수 있다. 웨어러블 사용자 장치(102)는 컴퓨팅 장치(104)과의 통신을 확립하기 위해 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 활용할 수 있다.
컴퓨팅 장치(104)는 통신 네트워크(106)를 통해 사용자의 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 무선 서비스(GPRS), 블루투수(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, 바디 임플란트, 스마트 글래스 및 태블릿을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치(104)는 프로세서(110), 그 프로세서(110)에 통신가능하게 접속된 메모리(112), 및 사용자 인터페이스(114)를 포함한다. 컴퓨팅 장치(104)는 데이터베이스(114)와 통신가능하게 결합된다. 데이터베이스(116)는 과거의 감정 데이터를 이용함으로써 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 설명되지만, 본 시스템(100)은 아마존 일래스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon EC2), 네트워크 서버 등과 같은 다양한 컴퓨팅 시스템에서도 구현될 수 있음이 이해될 수 있다. 사용자로부터 수집된 데이터는 지속적으로 모니터링되고 서버로 전송되어(편리하고 접속될 때) 저장, 분석 및 모델링된다. 새로운 AI 모델은 서버에서 생성된 후 다양한 간격으로 컴퓨팅 장치에 다운로드된다.
프로세서(110)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(110)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(110)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(110)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(110)는 I/O 인터페이스를 통해 하나 이상의 입력/출력(I/O) 장치와의 통신으로 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(112)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(114)는 본 시스템의 관리자 또는 사용자의 요청에 따라 상기 수집된 데이터, 분석된 데이터 및 공유된 바이오리듬 데이터를 제공할 수 있다. 일실시형태에 있어서, 사용자 인터페이스(UI 또는 GUI)(114)는 플랫폼에 접근하고 제품 또는 서비스를 보기 위한 편리한 인터페이스이다. 바이오리듬 데이터는 심박수, 심박수 변동, 전기 피부 활동(EDA)/갈바닉 피부 반응(GSR), 호흡수, 3D 가속도계 데이터, 및 자이로스코프 데이터, 체온, 맥박수, 호흡수, 심전도 검사(ECG), 피부 온도, 뇌파 전위 기록술(EEG), 전기 안구도 검사(EOG)와 같은 뇌파, 혈압, 수화 레벨 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 바이오리듬 데이터는 수학적 설명이나 알고리즘에 기초하여 신호를 생성하도록 처리될 수 있다. 알고리즘은 소프트웨어를 통해 도입될 수 있다. 데이터가 웨어러블 사용자 장치에서 처리될 가능성이 있다. 또한, 데이터는 실행되기 전에 임시로 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른, 본 시스템의 네트워크 구현(200)을 도시한다. 도 2는 도 1과 관련하여 설명된다. 컴퓨팅 장치(104-1, 104-2, 및 104-N)는 웨어러블 사용자 장치(102-1, 102-2, 및 102-N)와 통신가능하게 접속되어 통신 네트워크(106)를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신한다. 서버(108)는 모니터링된 상호작용 데이터를 저장 및 처리하고, 감정 데이터 및 변조된 바이오리듬 데이터를 결정한다. 컴퓨팅 장치(104) 또는 웨어러블 사용자 장치(102)는 사운드 알림(임의의 유형의 사운드)을 개시할 수 있다. 사용자의 현재 감정 상태 스코어에 기초하여, 하나 이상의 웨어러블 사용자 장치(102)에 의해 다른 사운드가 나와 사용자에게 여러 다른 행동들 중 하나를 행하도록 알릴 것이다. 행동은 하나의 행동에 한정되지 않을 수 있고, 사운드는 복수(다중)의 액션을 신호할 수 있음이 이해될 수 있다. 사운드와 관련된 행동은 사용자가 자신의 행동을 변경하여 사용자가 소망의/사전 설정된 감정 상태에 더 가깝게 이동하거나, 또는 보다 구체적인 바이오리듬을 변경하는 방향으로 이동하는 데 도움이 되어야 한다.
일양태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치(102) 및 컴퓨팅 장치(104)의 네트워크 아키텍처는 하나 이상의 사물 인터넷(IoT) 장치를 포함할 수 있다. 본 개시의 전형적인 네트워크 아키텍처에 있어서, 하나 이상의 IoT 장치를 포함할 수 있는 송신기, 수신기, 및/또는 트랜시버와 같은 복수의 네트워크 장치를 포함할 수 있다.
일양태에 있어서, 웨어러블 사용자 장치(102)는 클라우드 및/또는 클라우드 서버 및 IoT 장치와 직접 상호작용할 수 있다. 수집된 데이터 및/또는 정보는 사용자 모바일 및/또는 휴대용 컴퓨팅 장치에 임의의 공간을 차지하는 일 없이 클라우드 서버에 직접 저장될 수 있다. 모바일 및/또는 휴대용 컴퓨팅 장치는 서버와 직접 상호작용하고, 피드백 활성화를 위해 정보를 수신하여 피드백을 트리거하고 전달할 수 있다. 피드백의 예는 청각 피드백, 햅틱 피드백, 촉각 피드백, 진동 피드백, 또는 1차 웨어러블 장치, 2차 웨어러블 장치, 별도의 컴퓨팅 장치(예를 들면, 모바일), 또는 IoT 장치(컴퓨팅 장치일 수 있거나 아닐 수 있음)로부터의 시각 피드백을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 일실시형태에 있어서, 1차 웨어러블 장치, 2차 웨어러블 장치, 다른/별도의 컴퓨팅 장치, 및/또는 IoT 장치는 시각 피드백, 햅틱 또는 촉각 또는 진동 피드백과 같은 다양한 피드백을 제공할 수 있다. 시각 피드백은 특정 파장광의 펄스 또는 플래시 시퀀스의 형태이거나 또는 다양한 가시 파장(다중 색상)에 걸쳐 있을 수 있다. 라이트 또는 복수의 라이트가 어두워지거나 밝아지거나, 색이 변하거나, 켜지거나 꺼지거나, 또는 플레싱 시퀀스나 이들 조합을 변경하여 변화가 발생했음을 나타낼 수 있다. 햅틱/촉각/또는 진동 피드백을 통해 피부에 대한 진동을 물리적으로 감지하거나, 같은 공간 내 15m 범위에서 진동을 들을 수 있다. 이것은 맥동할 수 있고, 진동 주파수/속도를 변경하거나 진폭을 변경할 수 있다(진동의 강도를 높이거나 낮추기 위해).
본원에 사용된 사용된 바와 같이, IoT 장치는 감지 및/또는 제어 기능뿐만 아니라 WiFi™ 트랜시버 라디오 또는 인터페이스, Bluetooth™ 트랜시버 라디오 또는 인터페이스, Zigbee™ 트랜시버 라디오 또는 인터페이스, 초광대역(UWB) 트랜시버 라디오 또는 인터페이스, WiFi-다이렉트 트랜시버 라디오 또는 인터페이스, Bluetooth™ 저에너지(BLE) 트랜시버 라디오 또는 인터페이스, 및/또는 IoT 장치가 광역 네트워크 및 하나 이상의 다른 장치와 통신하는 것을 허용하는 임의의 다른 무선 네트워크 트랜시버 라디오 또는 인터페이스를 포함하는 장치일 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, IoT 장치는 셀룰러 네트워크 트랜시버 라디오 또는 인터페이스를 포함하지 않으므로, 셀룰러 네트워크와 직접 통신하도록 구성되지 않을 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, IoT 장치는 셀룰러 트랜시버 라디오를 포함할 수 있고, 셀룰러 네트워크 트랜시버 라디오를 사용하여 셀룰러 네트워크와 통신하도록 구성될 수 있다.
사용자는 네트워크에의 접근을 허용하는 네트워크 접속 기능을 가진 임의의 인간 기계 간 인터페이스를 포함할 수 있는 접근 장치를 사용하여 네트워크 장치와 통신할 수 있다. 예를 들면, 접근 장치는 독립형 인터페이스(예를 들면, 휴대전화, 스마트폰, 가정용 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 컴퓨팅 장치, 스마트 워치와 같은 웨어러블 장치, 벽 패널, 키패드 등), 기기 또는 다른 장치에 내장된 인터페이스(예를 들면 텔레비전, 냉장고, 보안 시스템, 게임 콘솔, 브라우저 등), 스피치 또는 제스처 인터페이스(예를 들면, Kinec™ 센서, Wiimote™ 등), IoT 장치 인터페이스(예를 들면, 벽 스위치, 제어 인터페이스, 또는 다른 적절한 인터페이스와 같은 인터넷 접속가능 장치) 등을 포함할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 접근 장치는 셀룰러 또는 다른 광대역 네트워크 트랜시버 라디오 또는 인터페이스를 포함할 수 있고, 셀룰러 또는 광대역 네트워크 트랜시버 라디오를 사용하여 셀룰러 또는 다른 광대역 네트워크와 통신하도록 구성될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 접근 장치는 셀룰러 네트워크 트랜시버 라디오 또는 인터페이스를 포함하지 않을 수 있다.
일실시형태에 있어서, 사용자에게는 시스템의 현재 상태에 대한 정보를 사용자에게 표시하도록 구성된 입력/디스플레이 스크린이 제공될 수 있다. 입력/디스플레이 스크린은 현재 예시의 버튼으로, 입력 장치로부터 입력을 받을 수 있다. 또한, 입력/디스플레이 스크린은 터치 스크린으로 구성될 수 있거나, 터치 또는 햅틱 기반 입력 시스템을 통해 바이탈 또는 바이오신호를 결정하기 위한 입력을 받아들일 수 있다. 입력 버튼 및/또는 스크린은 사용자가, 필요로 되는 사용자 입력에 관하여 시스템으로부터 입력 프롬프트에 응답하는 것을 허용하도록 구성된다.
사용자에 대해 화면에 표시될 수 있는 정보는 예를 들면, 제공된 처리 횟수, 바이오신호값, 바이탈, 배터리 충전 레벨, 및 볼륨 레벨일 수 있다. 입력/디스플레이 스크린은 파형 발생기로서 사용될 수 있거나 또는 별도의 프로세서일 수 있는 프로세서로부터 정보를 가져올 수 있다. 프로세서는 사용자에게 표시하기 위한 이용가능한 정보를 제공하여 사용자가 메뉴 선택을 개시하는 것을 허용한다. 입력/디스플레이 스크린은 배터리의 전력 소모를 최소화하기 위해 액정 디스플레이일 수 있다. 입력/디스플레이 화면 및 입력 버튼은 낮은 조도 레벨에서 시스템을 작동할 수 있는 기능을 사용자에게 제공하기 위해 발광될 수 있다. 입력/디스플레이 스크린을 통해 사용자로부터 정보를 얻을 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시형태에 따른, 컴퓨팅 장치(104)의 메모리(112) 내의 다양한 모듈의 블록도를 도시한다. 도 3은 도 1과 관련하여 설명된다. 메모리(110)는 동기화 모듈(202), 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈(204), 감정 데이터 표시 모듈(206), 및 피드백 모듈(208)을 포함한다.
동기화 모듈(202)은 네트워크 플랫폼을 통해 사용자가 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 한다. 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈(204)은 통신 네트워크를 통해 사용자와의 상호작용을 확립한다. 감정 데이터 표시 모듈(206)은 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시한다. 웨어러블 사용자 장치로 구성된 피드백 모듈(208)은 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 사용자의 바이오리듬을 변조한다.
동기화 모듈(202)은 저장 모듈(210), 카테고리화 모듈(212), 계산 모듈(214), 및 통신 모듈(216)을 포함한다. 저장 모듈(210)은 복수의 사용자에 대응하는 웨어러블 사용자 장치에 의해 수집된 사용자의 바이오리듬 데이터를 저장한다. 카테고리화 모듈(212)은 저장 모듈에 저장된 바이오리듬 데이터를 각각의 사용자와 관련된 복수의 프로필로 카테고리화한다. 계산 모듈(214)은 바이오리듬 데이터를 계산한다. 계산 모듈(214)은 바이오리듬 데이터의 다양한 조합 및 계산에 기초하여 인사이트를 통합한다. 예를 들면, 맥박수가 낮고 호흡이 적고 움직임이 거의 없거나 전혀 없는 것의 조합은 사용자가 수면 중임을 나타낼 수 있다. 통신 모듈(216)은 계산된 데이터를 네트워크 플랫폼에 전달한다. 네트워크 플랫폼은 사용자가 계산된 데이터 및 네트워크 플랫폼에 접속된 사용자의 프로필에 접근하는 것을 용이하게 한다. 그러나, 동기화 모듈(202)은 사용자가 자신의 프라이버시를 보호하기 위해 바이오리듬, 감정, 개인 정보 등에 관련된 데이터를 보호하는 것을 가능하게 한다. 따라서, 사용자는 자신의 데이터를 완전히 제어할 수 있다. 일실시형태에 있어서, 네트워크 플랫폼은 본 시스템의 다양한 목적을 달성하기 위해 활용될 수 있는 네이티브 어플리케이션 또는 소셜 미디어 플랫폼을 포함할 수 있다.
일실시형태에 있어서, 동기화 모듈(202)은 네트워크 플랫폼을 통해 사용자가 다른 사용자의 감정 데이터에 접근하는 것을 허용한다. 동기화 모듈(202)의 네트워크 플랫폼은 사용자가 친구 요청을 수락/거절하고, 다른 사용자가 그/그녀의 감정 데이터에 접근하는 것을 허용/금지하는 것을 가능하게 하기 위해 개시 및 수락 프로토콜을 사용할 수 있다. 대안적으로, 사용자는 (양방향 또는 단방향) 설정을 켜서 양방의 사용자가 한쪽 또는 서로의 데이터에 대해 무제한 접근을 받는 것을 허용할 수 있다. 프로토콜, 및 동기화의 방향에 관계없이, 최종 이점은 과거의 시간을 볼 수 있는 옵션에 의해 다른 사람의 심리 상태 또는 감정 상태 스코어가 시각화될 것이라는 점이다. 가장 중요한 것은 실시간 데이터가 서로의 장치로부터 그들의 2차 장치(휴대폰)로 스트리밍된다고 가정하면, 사용자는 서로의 실시간 감정 스코어를 볼 수 있을 것이다. 이러한 감정 스코어는 선형으로 분할될 수 있는 영역 또는 2축 배열의 영역을 따라 또는 n차원 행렬에 기초하는 영역으로 분할될 수 있다. 전반적으로, 상기 영역은 제품의 다양한 위치에 있는 사용자에게 전달되는 몇가지 명확한 그라디언트를 따른다. 또한, 두 당사자 간의 동기화 상태는 2개 이상의 동기화된 계정 사이에 평가가 행해지고 인사이트가 얻어지는 것을 허용한다.
추가 실시형태에 있어서, 동기화 모듈(202)은 다중 동기화 모듈을 사용할 수 있다. 다중 동기화 모듈은 2개보다 많은 사용자 계정을 싱크 업(sync up)하는 것을 가능하게 한다. 위치 기반 서비스의 사용은 다중 동기화가 발생할 수 있을 때, 용이한 인식을 가능하게 한다. 동기화 모듈(202)과 관련된 소프트웨어 어플리케이션에서 복수의 장치가 감지되는 경우 또는 컴퓨팅 장치가 서로 짧은 거리 내에 있음을 GPS 서비스가 감지하는 경우, 커뮤니티 모듈에서 이미 서로가 친구로 인정된 사용자는 목록에서 가장 눈에 잘 띄게 표시될 것이다.
다중 동기화 모듈은 진보된 인사이트를 제공하고 많은 그룹 통계를 보여준다. 다중 동기화 모듈의 알림은 그룹 결과의 변경을 포함할 수 있다. 일실시형태에 있어서, 동기화 요인은 누군가에 의한 임의의 소정 시간에 꺼질 수 있다. 다중 동기화 모듈에 있어서, 한 사용자가 동기화 기능을 끄면, 다른 그룹 구성원에 대해 그 기능이 유지될 것이다. 관련된 동기화 결과를 표시하는 2차 컴퓨팅 장치는 호흡수 및 호흡 주기의 측면(두 사람 모두가 흡기의 최고조에 있는지 또는 호기의 최저에 있는지 여부)과 같은 다양한 행동을 점진적으로 동기화하는 시각, 청각 또는 햅틱/촉각 피드백을 제공할 수 있다. 또한, 동기화 기능은 EEG와 같은 뇌파를 포함한 바이오리듬의 모든 조합에 적용된다.
일실시형태에 있어서, 소프트웨어 어플리케이션은 마커의 타깃 포인트를 식별하고, 또는 사용자는 바이오리듬 측정을 위한 목표/타깃 포인트를 상호적으로 또는 개별적으로 선택할 수 있다. 이들 타깃이 식별되면, 다양한 유형의 피드백은 행동 및 바이오리듬을 변경하여 그들을 이 타깃 지점으로 더 가깝게 이동시킬 것이다. 타깃은 정적이거나 동적일 수 있다. 동기화의 목적은 둘 이상의 사용자의 감정 상태를 설 더 가깝게 이동시키되, 긍정적인 방향으로만 이동시키는 것이다. 부정적인 감정 상태에 있는 한 명의 사용자를 긍정적인 감정 상태에 있는 사람과 더 밀접하게 연력하도록 이동시키면면 두 사용자 간에 보다 긍정적인 대화 경험을 얻을 수 있다.
일실시형태에 있어서, 동기화 모듈(202)은 대화를 녹음하기 위한 녹음 모듈을 포함한다. 녹음 모듈은 사용자가 녹음을 켜고 끄는 것을 허용하는 인터페이스를 통해 가상 버튼의 역할을 한다. 그런 다음, 이용가능한 하나의 도구 또는 유사한 도구가 있으면, 2차 컴퓨팅 장치의 마이크로폰을 통해 오디오가 녹음된다. 동기화 모듈(202)은 대화 오디오 웨이브를 전사된 언어로 변환하기 위해 상기 녹음된 오디오 파일에 적용하는 언어 처리 모듈을 포함한다. 전사된 언어는 감정과 내용에 따라 추가 처리되고, 말하는 사람의 감정 스코어의 바이오리듬과 시간적으로 일치한다.
일실시형태에 있어서, 컴퓨팅 장치는 사용자의 2개 이상의 바이오리듬 데이터를 동기화한 후에 코치 역할을 하는 코칭 메커니즘을 제공할 수 있다. 코칭 메커니즘은 2차 사용자, 봇과 같은 컴퓨터화된 스마트 에이전트 또는 양방의 조합으로부터 선택될 수 있고, 치료사, 상담사, 의사, 조력자 또는 중개자의 역할을 한다. 코치는 인구통계학적, 심리적, 계산된 통계 또는 스코어, 사용자에 의해 공유된 다른 데이터, 또는 임의의 사용자에 관한 외부 소스로부터 사용자에 대해 외부에서 가져온 데이터를 포함하지만 이에 한정되지 않는 개인화된 데이터, 사용자의 프로필 보기와 같은 다양한 액션을 수행할 수 있다. 코치는 사용자 간의 동기화를 제어할 수 있고, 그들이 서로 메시징하는 것을 방지할 수 있다.
AI 기반 에이전트 모듈(204)은 추적 모듈(218), 소프트웨어 학습 에이전트 모듈(220), 가상 챗봇 모듈(222), 및 커뮤니티 모듈(224)을 포함한다. 추적 모듈(218)은 웨어러블 사용자 장치로부터 바이오리듬 데이터를 수신하고, 복수의 사용자의 상호작용을 모니터링하고, 분석을 위해 관련 데이터를 검색한다. 추적 모듈(218)은 사용자의 텍스트 상호작용 및 오디오 상호작용을 모니터링하기 위해 사용자에 대응하는 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메시징 플랫폼 및 하나 이상의 보이스 플랫폼과 통합된다. 추적 모듈(218)은 훈련 데이터를 생성하기 위해 관련 데이터 및 검색된 파라미터를 처리한다. 일실시형태에 있어서, 추적 모듈(218)은 바이오리듬 데이터 및 모니터링된 데이터로부터 사용자의 복수의 파라미터를 검색한다. 복수의 파라미터는 사용자의 위치, 사용자의 바이오리듬 데이터, 사용자의 개인적 및 사회적 행동, 상호작용의 환경, 월, 일 및 시간을 포함한다. 일실시형태에 있어서, 복수의 시나리오는 컨텍스트, 상황, 및 환경을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
소프트웨어 학습 에이전트 모듈(220)은 복수의 시나리오에서 사용자의 감정 상태를 결정하기 위해 훈련 데이터를 수신하고 처리한다. 일실시형태에 있어서, 훈련 데이터는 모델링을 돕기 위해 다양한 방식으로 결합되거나 분해되거나 변환될 수 있다. 훈련 데이터는 본 시스템의 목적을 달성하기 위해 사용된 다양한 알고리즘을 훈련하는 데 활용될 수 있다. 훈련 데이터는 입력 데이터 및 대응하는 예상 출력을 포함한다. 훈련 데이터에 기초하여, 알고리즘은 복수의 시나리오에서 사용자의 감정 상태를 학습, 생성, 및 예측하기 위해 뉴럴 네트워크와 같은 다양한 메커니즘을 적용하는 방법을 학습하여, 나중에 새로운 입력 데이터가 제시되었을 때 감정 상태를 정확하게 결정할 수 있다.
소프트웨어 학습 에이전트 모듈(220)은 수신된 훈련 데이터에 기초하여 컨텍스트, 상황 및 환경을 지속적으로 학습하고, 학습된 데이터를 데이터베이스에 저장하도록 적응할 수 있다. 가상 챗봇 모듈(222)은 소프트웨어 학습 에이전트 모듈로부터 수신되는 학습된 데이터에 기초하여 사용자와의 상호작용을 개시하고 사용자를 지원한다. 일실시형태에 있어서, 가상 챗봇 모듈(222)은 사용자의 감정 상태를 개선하는 것을 돕기 위해 사용자와 상호작용한다.
커뮤니티 모듈(224)은 사용자가 복수의 다른 사용자와 접속하고 상호작용하는 것을 용이하게 한다. 커뮤니티 모듈(224)은 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자가 서로 상호작용하고 다른 사용자 간에 감정 상태 및 바이오리듬 데이터를 공유하는 것을 용이하게 한다. 커뮤니티 모듈(224)은 사용자가 기존 친구의 목록을 볼 수 있게 하고, 또한 사용자가 텍스트 기반 이름 검색을 통해 다른 사용자를 검색할 수 있게 한다. 또한, 사용자는 다른 사용자에게 친구 요청을 보낼 수 있다. 다른 사용자는 사용자로부터 친구 요청을 수신하면 알림을 받는다. 사용자는 친구 요청을 수락하거나 거절할 수 있다. 또한, 커뮤니티 모듈(224)은 양방의 사용자가 서로의 감정 상태와 관련된 일반적인 통계에 접근하는 것을 허용한다. 추가적으로, 사용자는 커뮤니티 모듈(224) 내에 통합된 메시징 모듈을 통해 서로 상호작용할 수 있다. 사용자에게는 챗, 전화 통화, 친구 요청 보내기, 연락처에 추가, 동기화 모듈, 다중 동기화, 프로필 정보 보내기 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는 사용자의 프로필과 통신하기 위한 다양한 옵션이 제공된다. 네이티브 어플리케이션은 검색 텍스트 박스 모듈에 개인의 신상 명세를 지정하는 것을 통해 다른 사용자를 검색할 수 있다.
감정 데이터 표시 모듈(206)은 알고리즘 모듈(226), 및 시각화 모듈(228)을 포함한다. 알고리즘 모듈(226)은 하나 이상의 인사이트를 생성하기 위해 바이오리듬 데이터를 분석하고 사용자의 감정 스코어를 계산한다. 감정 스코어는 상호작용하는 동안의 사용자의 감정 상태를 나타낸다. 시각화 모듈(228)은 사용자에 대한 특정 기간 동안의 복수의 감정 사이클을 그래픽으로 표현한다. 시각화 모듈(228)은 사용자와 관련된 컴퓨팅 장치에 사용자의 인사이트 및 감정 스코어를 표시한다. 일실시형태에 있어서, 시각화 모듈(228)은 색상 또는 움직이는 모양을 포함한, 복수의 알파뉴메릭 문자, 복수의 기하학적 형상, 복수의 홀로그램, 및 복수의 심볼 중 적어도 하나를 사용함으로써 2차원(2D) 그래프, 및 3차원(3D) 그래프 중 적어도 하나에 복수의 방식으로 감정 데이터를 표시한다.
피드백 모듈(208)은 생리학적 데이터 수집 엔진(230), 바이오신호 생성 엔진(232), 피드백 활성화 결정 엔진(234) 및 피드백 생성 엔진(236)을 포함한다. 생리학적 데이터 수집 엔진(230)은 사용자의 적어도 하나의 생리학적 속성의 생리학적 데이터를 수집한다. 바이오신호 생성 엔진(232)은 생리학적 데이터를 적어도 하나의 바이오신호로 처리한다. 피드백 활성화 결정 엔진은 피드백 활성화 조건에 대해 바이오신호를 모니터링하고 측정한다. 피드백 생성 엔진(236)은 피드백 활성화 조건을 만족하면 피드백을 트리거한다. 피드백 활성화 조건은 측정된 값이 하나 이상의 미리 결정된 임계값보다 클 때 피드백을 트리거한다.
도 4는 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 방법의 흐름도(400)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(402)를 포함한다. 상기 방법은 통신 네트워크를 통해 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된 컴퓨팅 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하는 단계(404)를 포함한다. 상기 방법은 동기화 모듈을 통해 사용자가 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 하는 단계(406)를 포함한다. 상기 방법은 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈을 통해 통신 네트워크를 통한 사용자와의 상호작용을 확립하는 단계(408)를 포함한다. 상기 방법은 감정 데이터 표시 모듈을 통해 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시하는 단계(410)를 포함한다. 상기 방법은 피드백 모듈을 통해 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 사용자의 바이오리듬을 변조하는 단계(412)를 포함한다.
도 5는 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 동기화 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도(500)를 도시한다. 동기화 모듈은 저장 모듈을 통해 복수의 사용자에 대응하는 웨어러블 사용자 장치에 의해 수집된 사용자의 바이오리듬 데이터를 저장하는 단계(502)로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 상기 방법은 카테고리화 모듈을 통해 저장 모듈에 저장된 바이오리듬 데이터를 각각의 사용자와 관련된 복수의 프로필로 카테고리화하는 단계(504)를 포함한다. 상기 방법은 계산 모듈을 통해 바이오리듬 데이터를 계산하는 단계(506)를 포함한다. 상기 방법은 통신 모듈을 통해 네트워크 플랫폼에 계산된 데이터를 전달하는 단계(508)를 포함한다. 네트워크 플랫폼은 사용자가 계산된 데이터 및 네트워크 플랫폼에 접속된 사용자의 프로필에 접근하는 것을 용이하게 한다.
도 6은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도(600)를 도시한다. AI 기반 에이전트 모듈은 추적 모듈을 통해 웨어러블 사용자 장치로부터 바이오리듬 데이터를 수신하고, 복수의 사용자의 상호작용을 모니터링하고, 분석을 위해 관련 데이터를 검색하는 단계(602)로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 추적 모듈은 사용자의 텍스트 상호작용 및 오디오 상호작용을 모니터링하기 위해 사용자에 대응하는 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메시징 플랫폼 및 하나 이상의 보이스 플랫폼과 통합된다. 추적 모듈은 훈련 데이터를 생성하기 위해 관련 데이터와 및 검색된 파라미터를 처리한다. 일실시형태에 있어서, 추적 모듈은 바이오리듬 데이터 및 모니터링 데이터로부터 사용자의 복수의 파라미터를 검색한다. 복수의 파라미터는 사용자의 위치, 사용자의 바이오리듬 데이터, 사용자의 개인적 및 사회적 행동, 상호작용의 환경, 월, 일, 및 시간을 포함한다. 일실시형태에 있어서, 복수의 시나리오는 컨텍스트, 상황, 및 환경을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 소프트웨어 학습 에이전트 모듈은 수신된 훈련 데이터에 기초하여 컨텍스트, 상황, 및 환경을 지속적으로 학습하고, 학습된 데이터를 데이터베이스에 저장하도록 적응할 수 있다.
상기 방법은 소프트웨어 학습 에이전트 모듈을 통해 복수의 시나리오에서 사용자의 감정 상태를 결정하기 위해 훈련 데이터를 수신하고 처리하는 단계(604)를 포함한다. 상기 방법은 가상 챗봇 모듈을 통해 소프트웨어 학습 에이전트 모듈로부터 수신되는 학습된 데이터에 기초하여 사용자와의 상호작용을 개시하고 사용자를 지원하는 단계(606)를 포함한다. 일실시형태에 있어서, 가상 챗봇 모듈은 사용자의 감정 상태를 개선하는 것을 돕기 위해 사용자와 상호작용한다. 상기 방법은 커뮤니티 모듈을 통해 사용자가 복수의 다른 사용자와 접속하고 상호작용하는 것을 용이하게 하는 단계(608)를 포함한다. 커뮤니티 모듈은 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자가 서로 상호작용하고, 다른 사용자 간에 감정 상태 및 바이오리듬 데이터를 공유하는 것을 용이하게 한다.
도 7은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 감정 데이터 표시 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도(700)를 도시한다. 감정 데이터 표시 모듈은 알고리즘 모듈을 통해 하나 이상의 인사이트를 생성하기 위해 바이오리듬 데이터를 분석하고 사용자의 감정 스코어를 계산하는 단계(702)로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 감정 스코어는 상호작용하는 동안의 사용자의 감정 상태를 나타낸다. 상기 방법은 시각화 모듈을 통해 사용자에 대한 특정 기간 동안의 복수의 감정 사이클을 그래픽으로 표현하는 단계(704)를 포함한다. 시각화 모듈은 사용자와 관련된 컴퓨팅 장치에 사용자의 인사이트 및 감정 스코어를 표시한다. 일실시형태에 있어서, 시각화 모듈은 색상 또는 움직이는 모양을 포함한, 복수의 알파뉴메릭 문자, 복수의 기하학적 형상, 복수의 홀로그램, 및 복수의 심볼 중 적어도 하나를 사용함으로써 2차원(2D) 그래프, 및 3차원(3D) 그래프 중 적어도 하나에 복수의 방식으로 감정 데이터를 표시한다.
도 8은 본 발명의 대안적인 실시형태에 따른, 피드백 모듈에 의해 수행되는 복수의 단계의 흐름도(800)를 도시한다. 피드백 모듈은 생리학적 데이터 수집 엔진을 통해 사용자의 적어도 하나의 생리학적 속성의 생리학적 데이터를 수집하는 단계(802)로 개시하는 복수의 단계를 수행한다. 상기 방법은 바이오신호 생성 엔진을 통해 생리학적 데이터를 적어도 하나의 바이오신호로 처리하는 단계(804)를 포함한다. 상기 방법은 피드백 활성화 결정 엔진을 통해 피드백 활성화 조건에 대해 바이오신호를 모니터링하고 측정하는 단계(806)를 포함한다. 상기 방법은 피드백 활성화 조건을 만족하면 피드백 생성 엔진을 통해 피드백을 트리거하는 단계(808)를 포함한다. 피드백 활성화 조건은 측정된 값이 하나 이상의 미리 결정된 임계값보다 클 때 피드백을 트리거한다.
따라서, 본 시스템 및 방법은 사용자가 다른 사용자의 바이오리듬 데이터를 보는 것을 허용하기 위해 동기화 모듈을 활용하는 네트워크 플랫폼을 제공한다. 본 시스템은 정확하고 효율적인 통신을 위해 서로의 바이오리듬 데이터를 공유하는 복수의 사용자 계정의 동기화를 위해 다중 동기화를 추가로 제공한다. 본 시스템은 생리학적 변수를 통해 자기 조절 및 동작 제어에 의해 비자발적 또는 무의식적인 생리학적 과정을 제어(증가 또는 감소)한다. 본 발명은 사용자가 자신의 감정 데이터를 공유하고 다른 사용자가 이를 시각화하여 그 감정 상태를 개선하고 움직일 수 있는 소셜 플랫폼을 사용자에게 제공한다. 추가적으로, 본 시스템은 바이오리듬 데이터에 기초하여 사용자 간의 통신을 개선한다.
본 발명의 실시형태가 도시되고 설명되지만, 본 발명은 이들 실시형태에만 한정되지 않는 것은 명백할 것이다. 청구범위에 기재된 바와 같이, 본 발명의 범위를 벗어나는 일 없이 다양한 수정, 변경, 변형, 치환 및 등가물이 당업자에게는 명확할 것이다.

Claims (10)

  1. 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 시스템으로서,
    상기 시스템은:
    사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하는 웨어러블 사용자 장치; 및
    상기 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:
    상기 사용자가 상기 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 하는 동기화 모듈;
    상기 통신 네트워크를 통한 상기 사용자와의 상호작용을 확립하는 인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈;
    상기 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시하는 감정 데이터 표시 모듈; 및
    상기 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 상기 사용자의 바이오리듬을 변조하는 상기 웨어러블 사용자 장치로 구성된 피드백 모듈을 포함하고,
    상기 동기화 모듈은:
    상기 복수의 사용자에 대응하는 상기 웨어러블 사용자 장치에 의해 수집된 상기 사용자의 바이오리듬 데이터를 저장하는 저장 모듈;
    상기 저장 모듈에 저장된 상기 바이오리듬 데이터를 각각의 사용자와 관련된 복수의 프로필로 카테고리화하는 카테고리화 모듈;
    상기 바이오리듬 데이터를 계산하는 계산 모듈; 및
    상기 계산된 데이터를 네트워크 플랫폼에 전달하는 통신 모듈을 포함하고,
    상기 네트워크 플랫폼은 상기 사용자가 상기 계산된 데이터 및 상기 네트워크 플랫폼에 접속된 사용자의 프로필에 접근하는 것을 용이하게 하고,
    상기 AI 기반 에이전트 모듈은:
    상기 웨어러블 사용자 장치로부터 바이오리듬 데이터를 수신하고, 복수의 사용자의 상호작용을 모니터링하고, 분석을 위해 관련 데이터를 검색하고, 사용자의 텍스트 상호작용 및 오디오 상호작용을 모니터링하기 위해 상기 사용자에 대응하는 상기 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메시징 플랫폼 및 하나 이상의 보이스 플랫폼과 통합되고, 훈련 데이터를 생성하기 위해 관련 데이터 및 검색된 파라미터를 처리하는 추적 모듈;
    복수의 시나리오에서 상기 사용자의 감정 상태를 결정하기 위해 상기 훈련 데이터를 수신하고 처리하는 소프트웨어 학습 에이전트 모듈;
    상기 소프트웨어 학습 에이전트 모듈로부터 수신되는 학습된 데이터에 기초하여 상기 사용자와의 상호작용을 개시하고 상기 사용자를 지원하는 가상 챗봇 모듈; 및
    상기 사용자가 복수의 다른 사용자와 접속하고 상호작용하는 것을 용이하게 하고, 상기 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자가 서로 상호작용하고 다른 사용자 간에 감정 상태 및 바이오리듬 데이터를 공유하는 것을 용이하게 하는 커뮤니티 모듈을 포함하고,
    상기 감정 데이터 표시 모듈은:
    하나 이상의 인사이트를 생성하기 위해 상기 바이오리듬 데이터를 분석하고 상기 사용자의 감정 스코어를 계산하는 알고리즘 모듈; 및
    상기 사용자에 대한 특정 시간 동안의 복수의 감정 사이클을 그래픽으로 표시하고, 상기 사용자와 관련된 컴퓨팅 장치에 상기 사용자의 인사이트 및 감정 스코어를 표시하는 시각화 모듈을 포함하고,
    상기 감정 스코어는 상호작용 동안의 사용자의 감정 상태를 나타내고,
    상기 피드백 모듈은:
    상기 사용자의 적어도 하나의 생리학적 속성의 생리학적 데이터를 수집하는 생리학적 데이터 수집 엔진;
    상기 생리학적 데이터를 적어도 하나의 바이오신호로 처리하는 바이오신호 생성 엔진;
    피드백 활성화 조건에 대해 상기 바이오신호를 모니터링하고 측정하는 피드백 활성화 결정 엔진; 및
    상기 피드백 활성화 조건을 만족하면 피드백을 트리거하는 피드백 생성 엔진을 포함하고,
    상기 피드백 활성화 조건은 측정된 값이 하나 이상의 미리 결정된 임계값보다 클 때 피드백을 트리거하는, 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 추적 모듈은 상기 바이오리듬 데이터 및 모니터링된 데이터로부터 사용자의 복수의 파라미터를 검색하고, 상기 복수의 파라미터는 사용자의 위치, 사용자의 바이오리듬 데이터, 사용자의 개인적 및 사회적 행동, 및 상호작용의 환경, 월, 일 및 시간을 포함하는, 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 시나리오는 컨텍스트, 상황, 및 환경을 포함하고, 상기 소프트웨어 학습 에이전트 모듈은 수신된 훈련 데이터에 기초하여 컨텍스트, 상황, 및 환경을 지속적으로 학습하고, 학습된 데이터를 데이터베이스에 저장하도록 적응할 수 있는, 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 가상 챗봇 모듈은 상기 사용자의 감정 상태를 개선하는 것을 지원하기 위해 사용자와 상호작용하는, 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 시각화 모듈은 복수의 알파뉴메릭 문자, 복수의 기하학적 형상, 복수의 홀로그램, 및 복수의 심볼 중 적어도 하나를 사용함으로써 2차원(2D) 그래프, 및 3차원(3D) 그래프 중 적어도 하나에 복수의 방식으로 감정 데이터를 표시하는, 시스템.
  6. 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자 간에 바이오리듬 데이터를 수집, 분석 및 공유하기 위한 방법으로서,
    상기 방법은:
    웨어러블 사용자 장치를 통해 사용자의 바이오리듬 데이터를 수집하는 단계;
    상기 통신 네트워크를 통해 상기 웨어러블 사용자 장치와 통신가능하게 접속된 컴퓨팅 장치를 통해 상기 사용자의 바이오리듬 데이터를 수신하는 단계;
    동기화 모듈을 통해 상기 사용자가 상기 바이오리듬 데이터에 접근하는 것을 용이하게 하는 단계;
    인공지능(AI) 기반 에이전트 모듈을 통해 상기 통신 네트워크를 통한 상기 사용자와의 상호작용을 확립하는 단계;
    감정 데이터 표시 모듈을 통해 상기 사용자의 감정 데이터를 실시간으로 분석하고 표시하는 단계; 및
    피드백 모듈을 통해 상기 컴퓨팅 장치로부터 발생된 피드백에 기초하여 상기 사용자의 바이오리듬을 변조하는 단계를 포함하고,
    상기 동기화 모듈은:
    저장 모듈을 통해 상기 복수의 사용자에 대응하는 상기 웨어러블 사용자 장치에 의해 수집된 상기 사용자의 바이오리듬 데이터를 저장하는 단계;
    카테고리화 모듈을 통해 상기 저장 모듈에 저장된 상기 바이오리듬 데이터를 각각의 사용자와 관련된 복수의 프로필로 카테고리화하는 단계;
    계산 모듈을 통해 상기 바이오리듬 데이터를 계산하는 단계; 및
    통신 모듈을 통해 네트워크 플랫폼에 상기 계산된 데이터를 전달하는 단계를 포함하는 복수의 단계를 수행하고,
    상기 네트워크 플랫폼은 상기 사용자가 상기 계산된 데이터 및 상기 네트워크 플랫폼에 접속된 사용자의 프로필에 접근하는 것을 용이하게 하고,
    상기 AI 기반 에이전트 모듈은:
    추적 모듈을 통해 상기 웨어러블 사용자 장치로부터 상기 바이오리듬 데이터를 수신하고, 상기 복수의 사용자의 상호작용을 모니터링하고, 분석을 위해 관련 데이터를 검색하는 단계;
    소프트웨어 학습 에이전트 모듈을 통해 복수의 시나리오에서 상기 사용자의 감정 상태를 결정하기 위해 훈련 데이터를 수신하고 처리하는 단계;
    가상 챗봇 모듈을 통해 상기 소프트웨어 학습 에이전트 모듈로부터 수신되는 학습된 데이터에 기초하여 상기 사용자와의 상호작용을 개시하고 상기 사용자를 지원하는 단계; 및
    커뮤니티 모듈을 통해 상기 사용자가 복수의 다른 사용자와 접속하고 상호작용하는 것을 용이하게 하는 단계를 포함하는 복수의 단계를 수행하고,
    상기 추적 모듈은 상기 사용자의 텍스트 상호작용 및 오디오 상호작용을 모니터링하기 위해 상기 사용자에 대응하는 상기 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 메시징 플랫폼 및 하나 이상의 보이스 플랫폼과 통합되고, 훈련 데이터를 생성하기 위해 관련 데이터 및 검색된 파라미터를 처리하고,
    상기 커뮤니티 모듈은 상기 통신 네트워크를 통해 복수의 사용자가 서로 상호작용하고 다른 사용자 간에 감정 상태 및 바이오리듬 데이터를 공유하는 것을 용이하게 하고,
    상기 감정 데이터 표시 모듈은:
    알고리즘 모듈을 통해 하나 이상의 인사이트를 생성하기 위해 상기 바이오리듬 데이터를 분석하고 상기 사용자의 감정 스코어를 계산하는 단계; 및
    시각화 모듈을 통해 상기 사용자의 특정 시간 동안의 복수의 감정 사이클을 그래픽으로 표현하는 단계를 포함하는 복수의 단계를 수행하고,
    상기 감정 스코어는 상호작용하는 동안의 상기 사용자의 감정 상태를 나타내고,
    상기 시각화 모듈은 상기 사용자와 관련된 상기 컴퓨팅 장치에 상기 사용자의 감정 스코어 및 인사이트를 표시하고,
    상기 피드백 모듈은:
    생리학적 데이터 수집 엔진을 통해 상기 사용자의 적어도 하나의 생리학적 속성의 생리학적 데이터를 수집하는 단계;
    바이오신호 생성 엔진을 통해 상기 생리학적 데이터를 적어도 하나의 바이오신호로 처리하는 단계;
    피드백 활성화 결정 엔진을 통해 피드백 활성화 조건에 대해 상기 바이오신호를 모니터링하고 측정하는 단계; 및
    상기 피드백 활성화 조건을 만족하면 피드백 생성 엔진을 통해 피드백을 트리거하는 단계를 포함하는 복수의 단계를 수행하고,
    상기 피드백 활성화 조건은 측정된 값이 하나 이상의 미리 결정된 임계값보다 클 때 피드백을 트리거하는, 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 추적 모듈은 바이오리듬 데이터 및 모니터링된 데이터로부터 사용자의 복수의 파라미터를 검색하고, 상기 복수의 파라미터는 사용자의 위치, 사용자의 바이오리듬 데이터, 사용자의 개인적 및 사회적 행동, 및 상호작용의 환경, 월, 일, 및 시간을 포함하는, 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 복수의 시나리오는 컨텍스트, 상황, 및 환경을 포함하고, 상기 소프트웨어 학습 에이전트 모듈은 수신된 훈련 데이터에 기초하여 컨텍스트, 상황, 및 환경을 지속적으로 학습하고, 학습된 데이터를 데이터베이스에 저장하는, 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 가상 챗봇 모듈은 상기 사용자의 감정 상태를 개선하는 것을 지원하기 위해 상기 사용자와 상호작용하는, 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 시각화 모듈은 복수의 알파뉴메릭 문자, 복수의 기하학적 형상, 복수의 홀로그램, 및 복수의 심볼 중 적어도 하나를 사용함으로써 2차원(2D) 그래프, 및 3차원(3D) 그래프 중 적어도 하나에 복수의 방식으로 감정 데이터를 표시하는, 방법.
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