KR20210147206A - 반려동물 맞춤상품 제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템이 제공되며, 사용자 정보 및 반려동물 정보를 입력 또는 선택하고, 사용자 및 반려동물의 정보에 대응하는 적어도 하나의 상품 데이터를 수신하며, 적어도 하나의 상품 데이터 중 선택된 상품에 대하여 주문 및 결제를 진행하는 사용자 단말 및 반려동물의 신체정보를 포함하는 기본정보를 입력받는 기본정보수집부, 사용자 단말의 사용자가 반려동물에 지출하는 비용을 입력받는 소비지출수집부, 반려동물의 섭취정보 및 행동정보를 포함하는 섭취행동을 입력받는 섭취행동수집부, 반려동물의 건강상태 및 영양상태를 포함하는 건강영양을 입력받는 건강영양수집부, 사용자의 반려동물에 대한 배경지식 및 환경정보를 포함하는 사용자정보를 입력받는 사용자정보수집부, 수집된 기본정보, 소비지출, 섭취행동, 건강영양 및 사용자정보에 대한 응답을 수집 및 분석한 후, 분석 결과에 대응하는 반려동물상품을 추출하여 사용자 단말로 전송하는 결과제공부를 포함하는 문진 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

반려동물 맞춤상품 제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING CHECKUP SERVICE FOR SUPPLYING PET CUSTOMIZED MERCHANDISE}

본 발명은 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 문진표를 통하여 반려동물 및 사용자의 정보를 수집, 분석 및 맞춤형 상품을 제공할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

반려동물 식품의 선택속성(Attribute)이란 의사결정과정에서 정보탐색의 과정에서 수집된 정보를 활용하여 제품이 가지고 있는 유형과 무형의 많은 속성들 중 제품을 선택할 때 중요하게 생각하는 특성을 말하며 이것은 소비자가 인식하는 속성과 그 중요도에 따라 제품 선택이 달라질 수 있다는 사실을 의미한다. 제품의 선택속성은 제품의 맛이나 성분 색깔, 향과 같은 물리적 변화를 일으키는 내재적 속성(Intrinsic attributes)과 속성 자체가 변화해도 물리적인 변화는 일어나지 않는 디자인이나 원산지, 브랜드 등과 같은 외재적 속성(Extrinsic attributes)으로 구분할 수 있다. 이때, 반려동물 시장은 구매자와 사용자가 다른 대표적인 시장으로, 구매자를 실제 결제를 진행하는 지불자로 정의하고, 사용자는 제품을 사용하기만 하는 유저의 개념으로 분리하여 연구를 진행해야 하는 필요성도 제기되고 있다.

이때, 반려동물의 사료를 추천 및 급여하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2020-0029108호(2020년03월18일 공개) 및 한국공개특허 제2020-0038398호(2020년04월13일 공개)에는, 사용자 정보와 반려동물의 개체정보 및 신체정보를 입력받고, 반려동물의 신체정보 및 개체정보에 대응하는 맞춤형 사료의 리스트를 제공하며 반려동물의 특성에 맞는 추천정보를 제공하는 구성과, 회원이 구매한 구매정보를 데이터베이스화하여 반려견의 품종, 나이, 병력별로 추천 사료 데이터를 제공하고, 회원의 사료구매후기를 입력받아 데이터를 보상하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 상술한 구성 중 전자의 구성은, 동일품종동일신체를 가진 반려동물이라고 할지라도 그 기호성이 천차만별이기 때문에 직접 기호성 테스트를 해보지 않는 한 반려동물의 기호를 알아낼 방법은 없다. 또, 후자의 구성을 이용한다고 할지라도 어떠한 사료를 좋아하기 전까지 반려동물을 대상으로 기호성 찾기 실험을 하는 것이기 때문에 막상 구매한 사료는 전부 쓰레기통으로 가는 낭비가 발생한다. 이에 더하여, 상술한 구성은 사람과 사람은 언어를 매개로 하여 소통하지만 사람과 동물간의 의사소통을 정확하게 할 수 있는 기술은 현재로선 불가능하기 때문에, 반려동물 시장의 특성상 반려동물용품 구입은 사용자가 될 수 있는 반려동물의 의견보다는 구매자인 주인의 입장에서 구매의사결정이 이루어지는 경우가 대부분이라는 점을 간과한다. 또한 반려견과 견주의 비만도가 깊은 상관도가 있다는 연구결과에 기반한 양육자의 습관과 성향이 제품 선택에 큰 영향을 주는 요소인 점도 고려하지 않는다. 이에, 반려동물을 정확하게 진단하고 구매자와 사용자가 다른 점을 고려하여 구매의사결정과정을 지원하는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 반려동물의 신체정보와 같은 기본정보 뿐만 아니라, 비만도 및 햇볕을 받는 시간이나 활동성까지 고려하고, 이에 더하여 구매자의 소비지출형태, 구매하는 간식의 종류 및 장난감까지 문진표에 포함시켜 구매자와 사용자가 다른 점을 반영하며, 반려동물의 섭취 및 행동사항, 건강 및 영양 상태와 반려동물이 거주하는 환경과 구매자의 반려동물 양육경험과 같이 반려동물과 구매자의 복합적인 요소들을 기반으로 사료를 추천해줄 수 있고, 선택형 문진표 뿐만 아니라 구매자의 의견이나 성향을 알 수 있는 텍스트를 입력받아 이를 분석함으로써 데이터베이스에 포함되는 파라미터의 종류 및 이를 이용한 추천의 정확도를 제공할 수 있는, 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 사용자 정보 및 반려동물 정보를 입력 또는 선택하고, 사용자 및 반려동물의 정보에 대응하는 적어도 하나의 상품 데이터를 수신하며, 적어도 하나의 상품 데이터 중 선택된 상품에 대하여 주문 및 결제를 진행하는 사용자 단말 및 반려동물의 신체정보를 포함하는 기본정보를 입력받는 기본정보수집부, 사용자 단말의 사용자가 반려동물에 지출하는 비용을 입력받는 소비지출수집부, 반려동물의 섭취정보 및 행동정보를 포함하는 섭취행동을 입력받는 섭취행동수집부, 반려동물의 건강상태 및 영양상태를 포함하는 건강영양을 입력받는 건강영양수집부, 사용자의 반려동물에 대한 배경지식 및 환경정보를 포함하는 사용자정보를 입력받는 사용자정보수집부, 수집된 기본정보, 소비지출, 섭취행동, 건강영양 및 사용자정보에 대한 응답을 수집 및 분석한 후, 분석 결과에 대응하는 반려동물상품을 추출하여 사용자 단말로 전송하는 결과제공부를 포함하는 문진 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 반려동물의 신체정보와 같은 기본정보 뿐만 아니라, 비만도 및 햇볕을 받는 시간이나 활동성까지 고려하고, 이에 더하여 구매자의 소비지출형태, 구매하는 간식의 종류 및 장난감까지 문진표에 포함시켜 구매자와 사용자가 다른 점을 반영하며, 반려동물의 섭취 및 행동사항, 건강 및 영양 상태와 반려동물이 거주하는 환경과 구매자의 반려동물 양육경험과 같이 반려동물과 구매자의 복합적인 요소들을 기반으로 사료를 추천해줄 수 있고, 선택형 문진표 뿐만 아니라 구매자의 의견이나 성향을 알 수 있는 텍스트를 입력받아 이를 분석함으로써 데이터베이스에 포함되는 파라미터의 종류 및 이를 이용한 추천의 정확도를 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 문진 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 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 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 문진 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 전문가 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 문진 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 문진 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 전문가 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 문진 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 반려동물 및 사용자의 정보를 제공하고 이에 맞춤형인 상품을 수신 및 선택하여 결제하는 사용자의 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

문진 서비스 제공 서버(300)는, 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 문진 서비스 제공 서버(300)는, 문진표, 키워드와 태그 및 상품을 매핑하여 데이터베이스화하고, 사용자 단말(100)에서 입력되는 데이터에 대응하는 상품을 추출하여 사용자 단말(100)로 전송하는 서버일 수 있다.

여기서, 문진 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 수의사, 반려동물행동전문가 등 동물전문가의 단말일 수 있다. 이때, 전문가 단말(400)은, 문진 서비스 제공 서버(300)로부터 사용자 단말(100)의 문진표를 수신하고 이를 분석하여 그 결과를 문진 서비스 제공 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 문진 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 문진 서비스 제공 서버(300)는, 기본정보입력부(310), 소비지출입력부(320), 섭취행동입력부(330), 건강영향입력부(340), 사용자정보입력부(350), 결과제공부(360)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 문진 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 전문가 단말(400)로 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 전문가 단말(400)은, 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100) 및 적어도 하나의 전문가 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 기본정보수집부(310)는, 반려동물의 신체정보를 포함하는 기본정보를 입력받을 수 있다. 이때, 기본정보수집부(310)는, 반려동물의 이름, 성별, 생년 또는 개월 수, 종류, 품종, 중성화 유무, 몸무게, 비만도 및 야외활동 빈도를 질문하는 기본정보 문진표를 사용자 단말(100)로 제공하고, 사용자 단말(100)로부터 기본정보 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받을 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따른 문진표의 종류는, 기본정보수집을 포함하여 이하에 후술될 총 5 가지가 존재하고, 각 문진표마다 문항이 존재하는 객관식보기형과, 사용자가 답변을 자유자재로 적는 주관식형이 존재한다. 이때, 각 문항이나 답변에 따른 사료를 추천해주기 위해서는 각 문항의 보기의 키워드나 태그와, 해당 키워드나 태그를 가진 사료나 장난감을 매핑해서 저장하는 데이터베이스화가 먼저 수행될 수 있다. 다만, 주관식형과 같은 경우 각 문장이나 단어에서 키워드나 태그를 추출한 후, 해당 키워드나 태그를 가지거나 이와 유사한 키워드나 태그를 가진 사료나 장난감 등의 상품과 매핑작업이 이루어져야 사용자의 반려동물에게 적합한 사료나 장난감이 추출될 수 있다.

이를 위하여, 주관식형과 같은 문진표의 경우 데이터의 정제 및 분류가 요구된다. 데이터의 정제와 분류를 위해서는 정보자원의 분석이 요구되나, 다양한 반려인이 사용하는 용어가 서로 다르고, 보유하고 있는 배경지식 등이 서로 다름에 따라 각각의 반려인이 기 설정된 태그(선택지)로 자신의 상황이나 정보를 표현할 수 없는 경우가 많다. 이때, 태그가 존재하지 않는 경우, 대부분의 플랫폼에서는 기타 박스(주관식형)를 생성하고, 기타에 자신을 표현할 수 있는 정보를 기재하도록 하는데, 이렇게 기재된 데이터를 태그화하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에서는, 기타 박스에 포함된 단어 및 문장을 벡터 형태로 표현한 후 벡터 형태로 표현된 기타 박스의 단어 및 문장의 클러스터링을 수행하도록 한다. 이때, 클러스터링이란 텍스트 마이닝과 정보검색이론 분야의 연구에서 많이 적용되는 대표적인 비지도학습 방법이며, 군집화 방법에 따라 계층구조 클러스터링(Hierarchical Clustering), 분할구조 클러스터링(Partitional Clustering), 그리고 스펙트럼구조클러스터링(Spectral Clustering)으로 나누어진다.

가장 일반적으로 사용되는 클러스터링 알고리즘은 상향식 계층군집화(Agglomerative hierarchical clustering) 알고리즘과 K-means 알고리즘이 있는데, K-means 알고리즘은 상향식 계층 클러스터링보다 성능은 떨어지지만 효율적인 군집화 알고리즘으로 평가되고 있다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에서는, 군집화 성능보다 효율성에 더 초점을 맞추어 K-means 알고리즘을 군집화 알고리즘으로 적용할 수 있다. 물론, 상향식 계층군집화 알고리즘을 배제하는 것은 아니다. 이때, K-means 알고리즘은, 벡터 공간내의 K개의 중심점을 K개의 클러스터로 표현할 수 있다는 전제를 가지고 수행되며, 일반적으로 각 벡터의 코사인 유사도 산출을 통해 클러스터를 형성한다. K-means 알고리즘은 클러스터를 생성하는 방법에 따라 bisecting, antipole, multipole 등의 다양한 확장 알고리즘을 더 이용할 수 있다.

상술한 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.

첫 번째로, 기타 박스에 기재된 단어 및 문장의 형태소 분석 및 불용어 제거 과정을 진행할 수 있다. 기타 박스에 기재된 단어 및 문장을 가지고 K-means를 수행하기 위해 기타 박스에 기재된 데이터들은 클러스터링 수행에 적합한 형태로 변환되어어야 한다. 이를 위해, 단어 및 문장을 벡터로 변환하는 수치화 작업을 진행한다. 수치화 작업을 위하여 단어 및 문장에 대한 형태소 분석을 실시하며, 그 결과 형태소 하나하나가 한 벡터의 차원을 이루게 된다. 해당 형태소의 포함 여부에 따라 각각의 벡터 요소들은 1 또는 0의 값을 가지게 되며, 이 과정에서 형태소 분석기를 이용할 수 있다.

두 번째는, 태그 풀(Tag Pool)을 생성하는 것이다. 단어 및 문장이 기재된 기타 박스 간의 거리 측정 및 비교 가능한 기준은 벡터 곱을 통해 달성된다. 이를 위해 모든 형태소에 대한 정보를 포함하고 있는 표준벡터에 대한 정의가 필요하며, 이러한 표준벡터로 모든 기타 박스로부터 추출된 태그 풀을 사용할 수 있다. 태그 풀은, 모든 기타 박스에 포함된 단어 및 문장으로부터 추출된 태그들을 중복 없이 모두 담고 있는 풀을 의미한다.

세 번째는, 태그의 계층구조를 제작하는 과정인데, 태그 계층구조는 앞서 제작한 태그 풀을 기반으로 제작된다. 태그 계층구조 생성을 위한 벡터는 태그 풀의 요소를 서로 비교하면서 임의의 태그들이 동일한 태그 풀에 포함된 경우가 몇 번 있는가에 따라 벡터 값을 부여할 수 있다. 예를 들어, 동일한 종류의 강아지를 기르는 반려인이 기타 박스에 입력한 단어 및 문장에서 임의의 두 태그를 동시에 입력한 정도에 따라 벡터값이 부여될 수 있다. 이러한 방식을 따라 산출된 각각의 태그 벡터들은 단위벡터로 변환 후 K-means를 통해 클러스터링 되고, 군집 분석을 통해 유사도가 높은 벡터들끼리 그룹화하여 몇 개의 태그 그룹으로 분류될 수 있다. 그리고 다시 각각의 그룹에 대해 위와 같은 클러스터링 작업을 반복적으로 적용함으로써 전체 태그 집합에 대한 태그 계층구조를 생성할 수 있다.

마지막으로, 태그 벡터를 계산해야 하는데, 마지막으로 태그 벡터를 만드는 과정을 통해 군집화 알고리즘을 수행하기 위한 모든 준비 과정이 끝나게 된다. 이 과정을 통해 각각의 기타 박스가 서로 얼마나 닮은 정보를 가지고 있는지 유추해 볼 수 있는 기준을 마련하게 된다. 이에 더하여, 태그 계층구조를 태그 벡터에 반영하기 위해 계층구조를 바탕으로 계산된 값을 사용할 수 있고, 이때 부여되는 벡터 값은 예를 들어, Leacock-Chodorow Measure를 사용할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. Leacock-Chodorow Measure는 0부터 무한대까지의 값으로 어휘 유사도를 표현하기 때문에, 태그 벡터의 가중치를 업데이트하는 용도로 적용할 수 있다.

이렇게 클러스터링을 위한 모든 준비가 완료되면, 각 기타 박스를 묶는 작업을 통하여 새로운 태그를 도출할 수 있다. 이때, 첫 클러스터링 K값의 결정을 위해, K-means 클러스터링 적용할 때, 군집화 결과 그룹의 개수(K)는 군집화 성능에 중요한 영향을 미친다. 대부분의 경우 K는 정적인 변수로 설정되어 그 개수에 맞추어 클러스터링 결과를 도출하도록 하고 있지만 서로 다른 디자이너 및 공장의 방향성, 특이성으로 인하여 다른 방향의 태그를 가지는 특성을 고려하면 일정한 K값을 정하는 것은 매우 어려운 일이다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법에서는 기타 박스에 포함된 단어 및 문장에 따른 각기 다른 태그에 따라 각기 다른 K값을 설정하는 것도 가능하다. K-means는 최적의 클러스터가 생성될 때까지 반복하여 군집을 재생성한다. 즉, K-means에 의해 일단 클러스터가 생성되면 클러스터된 모든 그룹들에 대하여 중심 값을 다시 계산하고 모든 태그 풀을 대상으로 K개의 클러스터에 순서대로 벡터 곱을 수행한다. 그 후 수행결과 벡터 곱이 가장 컸던 그룹에 다시 그 태그 풀을 배정하며 마지막 태그 풀까지 벡터곱과 배정 과정을 수행한다. 이로 인해 새로운 클러스터링 결과가 산출되면 다시 중심 값을 구하는 과정을 반복 수행하여 최적의 클러스터링 상태를 이루도록 한다. 이때, 종료 시점은, 새롭게 형성된 결과들이 직전의 클러스터링 결과와 비교하였을 때 아무런 변화가 일어나지 않았을 때이다.

초기에는 주관식형으로 답변을 받지만, 이렇게 사용자들의 데이터가 쌓이는 경우, 새로운 보기(선택지, 태그)를 만들어 주관식형을 객관식형으로 만들 수 있게 된다. 만약, 주관식형을 계속적으로 유지한다고 할지라도, 해당 태그를 키워드화하여 [답변-키워드-사료(또는 장난감)]을 매핑시켜 저장할 수도 있고, 또는 사용자의 답변과 상품의 태그나 키워드 간의 유사도를 측정하여 가장 유사한 순서대로 정렬을 한 후 사료를 추천하거나 장난감을 추천할 수도 있다. 만약, 도그박스(DogBox)와 같이 구독(Subscribe)형으로 랜덤으로 선물박스를 정기적으로 배송하는 경우에도, 사용자가 제출한 답변의 키워드가 A,B,C,D 였고, A,B,C,D를 가진 사료나 장난감이 존재한다면, 랜덤이 아니라, 사용자가 제출한 답변에 근거하여 가장 유사한 또는 동일한 키워드를 가지는 장난감이나 사료를 배송해줄 수 있으므로 맞춤형 도그박스를 제공해줄 수 있게 된다. 만약, 동일한 키워드가 없을지라도 A',B',C',D'를 가지는 장난감이나 사료가 존재하고, 그 유사도가 다른 장난감이나 사료가 가지는 키워드와의 유사도보다 크다면, A',B',C',D'의 키워드를 가지는 장난감이나 사료를 제공함으로써, 최대한 반려동물이나 사용자의 취향과 기호에 맞는 장난감이나 사료가 전달될 수 있게 된다.

이때, 각 키워드나 태그 간의 유사도(상품 키워드(OR 태그) vs. 문항 또는 답변 키워드(OR 태그))는, 단어를 벡터로 표현하고 단어 간의 가중치를 유클라디안 거리 및 코사인 유사도로 표현함으로써 다른 단어를 사용했다고 할지라도, 동일한 용어를 지칭하는 경우에는 정(Positive)의 피드백을 제공하도록 할 수 있다. 또, 서술된 사용자 텍스트의 한국어 문장을 형태소 해석하여 단어를 추출하고 단어들의 출현빈도 등을 근거로 자동 피드백을 제공하거나, 형태소 해석의 한계를 극복하기 위하여 단어의 개념 정보를 추출하고 이를 채점에 반영하거나, 단어간의 구문 관계, 의미관계를 반영하는 방법을 이용할 수도 있다. 또한, 답변의 문장에 대한 구문의미분석을 적용하고 그 결과인 구문, 격의미 정보를 활용하거나 구문의미분석의 결과인 구문의미트리를 비교하는 방식, 구문의미트리를 비교하는 비교기를 이용하는 방법 등도 이용될 수 있다. 상술한 방법은 이하의 문진표에서도 동일하게 적용되므로, 이하에서는 상술한 구성을 중복하여 설명하지 않는다.

여기서, 기본정보입력부(310)의 문진표는 이하 표 1과 같을 수 있다. 물론, 실시예에 따라 달라질 수 있고, 달라지는 경우 각 문항의 보기의 키워드와 상품의 키워드의 매핑작업이 추가로 수행될 수 있다. 이때, 보기가 없는 것은 주관식형 문진표이고, 보기가 존재하는 것은 객관식형 문진표이다.

기본정보
반려동물의 이름
성별	남아 또는 여아
생년월or개월
반려동물의 종류	강아지, 고양이, 소동물, 기타, 없음
	1)강아지-소형견 (~7kg미만), 중형견 (7~15kg 이하), 대형견 (15kg 초과) 2) 고양이-단묘종, 장묘종
품종
중성화	유, 무, 모름
몸무게(kg)
비만도	1)매우 마름 (앉으면, 뼈가 앙상하게 두드러져 보이는 정도) 2)마름 (평소에는 보통의 체질로 보이나, 앉거나 누워있을 경우 뼈가 보이는 경우) 3)보통 4)경도 비만 (적당히 살집이 있는 정도) 5)고도 비만 (살로 인해 호흡이나 산책 등 버거운 적이 있었던 경우) 6)초고도 비만 (체중 관리가 필요해 보이거나, 주변에서도 권유하는 경우)
햇빛을 받으며 얼마나 야외 활동을 얼마나 하나요	1)대부분 집에서만 있어요. 2)가끔 산책하는 정도예요. 3)자주 밖에 나가는 편이에요 4)거의 매일 나가야 해요. 5)매우 활동적인 편이라, 주로 밖에서 생활합니다.

소비지출수집부(320)는, 사용자 단말(100)의 사용자가 반려동물에 지출하는 비용을 입력받을 수 있다. 이때, 소비지출수집부(320)는, 사용자가 한달에 반려동물 용품으로 사용하는 총 비용, 반려동물 용품의 종류와 지출비용, 반려동물 용품을 구매하는 구입처, 상품을 구입할 때 중요하게 생각하는 요소, 구매하는 장난감 및 간식의 종류, 사용중인 사료의 브랜드, 향후 사용계획중인 사료의 브랜드 및 사용했던 사료의 브랜드를 질문하는 소비지출 문진표를 사용자 단말(100)로 제공하고, 사용자 단말(100)로부터 소비지출 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받을 수 있다.이때, 간편결제나 신용카드 결제율이 90%를 넘어가면서 한국의 소비 데이터를 쉽게 수집이 가능해졌다. 간편결제의 경우 간편결제와 연결된 이메일이나 문자로 구매한 상품의 정보, 일시, 가격, 브랜드 등의 정보를 수집할 수 있고, 신용카드의 경우에도 사용처 및 가격만 표기되지만, 실제 구매한 사이트가 인터넷일 경우에는, 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 이메일로 구매 결과를 알려주게 되므로, 이 또한 수집이 가능하다. 이에 따라, 소비지출수집부(320)는, 직접 사용자가 입력하는 수동입력도 가능하지만, 사용자 단말(100)에서 이메일이나 쇼핑몰 계정 등을 입력하는 경우, 이를 통하여 자동으로 데이터를 수집할 수도 있다. 이때, 이메일 내에 포함된 결제내역결과를 분석하거나, 쇼핑몰 계정으로 로그인하는 경우, 사용처 및 금액 외에도 어떠한 브랜드나 상품을 샀는지를 파악할 수 있다. 이때, 반려동물, 장난감 등의 키워드나 카테고리를 미리 등록해놓는 경우, 이메일의 결제결과내역을 찾고, 장난감이나 반려동물과 일치하는 키워드가 존재하는 이메일을 추출한 후, 구매금액, 구매시기, 구매브랜드, 종류(사료 또는 장난감 등) 등을 쉽게 추출할 수 있다. 이를 통하여, 상술한 내역들을 자동으로 추출 및 자동기입되도록 설정할 수도 있다. 사실 기록들을 하나하나 찾아보는 것이 여간 귀찮은 것이 아니기 때문에 이를 정확하게 패턴을 분석하기 위해서는 이메일로 온 주문결과내역을 자동으로 확인하는 것이 사용자 입장에서는 가장 용이하다. 따라서, 앞으로 사용예정인 브랜드와 같이 사용자의 내심을 묻는 문진표가 아니라면, 그 외의 문항들은 검색해야 할 키워드를 등록해두고, 이메일로 엑세스한 후 키워드와 일치하는 주문결과내역서를 검출한 후 이의 금액, 시기 등을 추출하여 자동기입되도록 할 수도 있다.

이때, 소비지출수집부(320)의 소비지출 문진표는 이하 표 2와 같을 수 있으나 실시예에 따라 변경가능함은 자명하다 할 것이다.

소비지출
한 달에 반려동물 용품으로 사용하는 비용은 어느 정도입니까?
주로 어디에 사용하는지 구체적으로 기재해 주시기 바랍니다 (구매 관심 분야)	사료, 건강/영양, 의류/하네스, 간식, 장난감/훈련, 위생/배변, 목욕/미용, 기타
기존 반려동물에 관한 용품들은 주로 어디서 구입하십니까?	온라인, 오프라인
상품을 구입할 때, 중요하게 생각하는 것이 있다면?	할인율, 상품의 질, 주변의 평가, 환불 제도, 구매 경험, 업체의 신뢰도, 타인의 구매 횟수, 이벤트
(고양이만 해당사항) 배변 용품은 어떤 제품을 사용하며, 그 이유도 적어 주시기 바랍니다	1)응고형 ( 두부) 2)흡수형 (모래, 펠렛) 3)기타
주로 구매하는 장난감의 종류 (노즈워크 훈련 용품 포함)	1)공, 쥐 인형 등 면과 같은 재질의 천 종류 2)소리 나는 종류 3)던지는 판, 낚시줄 등 물어오는 종류 4)기타
주로 구매하는 간식의 종류	1)껌 2)츄르 3)동결건조 (육포, 말린 생선 등) 4)캔 5)파우치 6)유제품 7)기타
브랜드	하림펫푸드, 로얄캐닌, 네츄럴코어, 건강백서, ANF, 내추럴발란스, 나우프레쉬, 탐사, 도그라인, 지니펫, 인터펫코리아, 뉴트리나울트라, go, 퓨리나, 이즈칸, 더마독, 닥터독, 도그랑, 목우촌, 캣츠랑, 마즈, 이즈칸캣, 위스카스, 사조, 웰츠, 프로베스트, 팬시피스트, 팜스코, 인스팅트, 뉴트리플랜, 캣티즌, 테이스트오브더와일드, 기타 (선택 시, 브랜드명과 사유도 기재 부탁드립니다.) 1)현재 사용 중인 브랜드? 2)향후 사용 계획 중인 브랜드? (왜 사용할 의향이 있는지) 3)사용했던 브랜드? (왜 사용했는지, 어떠한 문제점이 있었는지)

섭취행동수집부(330)는, 반려동물의 섭취정보 및 행동정보를 포함하는 섭취행동을 입력받을 수 있다. 이때, 섭취행동수집부(330)는, 반려동물의 하루 섭취량 및 식습관, 싫어하거나 못먹는 음식이나 간식이 포함된 식품군, 싫어하는 장난감이나 행동정보, 좋아하는 음식이나 간식이 포함된 식품군, 좋아하는 장난감이나 행동정보 및 이상행동정보를 질문하는 섭취행동 문진표를 사용자 단말(100)로 제공하고, 사용자 단말(100)로부터 섭취행동 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받을 수 있다. 이때, 사용자가 집에 하루종일 있거나 반려동물과 함께 하는 시간이 적은 경우에는 반려동물의 일거수일투족을 알기란 어렵다. 이에 따라, 최근 출시된 이동형 촬영장치 및 급식장치 로봇을 이용하되, 이때 촬영되는 영상을 분석하여 행동을 분석하는 방법을 더 부가할 수 있고, 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 고양이나 강아지를 검출하고 추적하여 사용자에게 가시화하면서 섭취행동입력부(330)의 입력값으로 사용하도록 한다.섭취행동수집부(330)는 반려동물의 행동을 분석하기 위하여 신경망 파트, 모듈제어파트, 모니터링 파트로 구성될 수 있다. 신경망 파트에서는 머리(Head), 몸(Body), 꼬리(Tail) 세 부위로 라벨링한 강아지 및 고양이의 데이터 셋을 YOLO를 통해 학습하여 가중치 파일을 얻는다. 모듈제어 파트에서는 라즈베리파이에 파이카메라, 적외선 인체감지센서, 서보모터, 신경망 학습용 외장 그래픽 메모리스틱을 장착하여 이동이 가능한 차량형태의 모듈(이동로봇)을 제작할 수 있다. 라즈베리파이에 YOLO-v3 모델을 이식하고, 얻어진 훈련 가중치 파일을 적용하여 파이카메라로부터 받아온 실시간 영상에서 강아지 또는 고양이의 부위를 검출한다. 검출된 부위를 기반으로 바퀴의 움직임을 제어하도록 설계될 수 있다. 모니터링 파트에서 무선 랜과 SSH을 이용하여 추적 중인 고양이와 실내 상황을 모니터로 전송하여 사용자에게 보여주고, 분석된 결과는 섭취행동입력부(330)로 입력된다.

우선 YOLO를 이용한 훈련모델을 만들기 위해서는, 라벨링 작업이 선행되어야 한다. 데이터셋을 만들기 위해 다양한 각도로 촬영한 고양이 영상 및 강아지 영상에서 예를 들어, 852×480 크기의 고정 이미지 500장을 추출하고, 총 500장의 영상에서 470장을 훈련 데이터셋으로 사용하고 검증 데이터셋 10장, 테스트 데이터셋 20장으로 사용할 수 있으나, 영상이 더 많이 수집되는 경우 상술한 숫자는 증가될 수 있음은 자명하다 할 것이다. AlexeyAB GitHub에서 무료로 배포하고 있는 YOLO라벨링용 오픈소스 툴인 YOLO Mark를 사용하여 강아지와 고양이를 각각 머리, 몸통, 꼬리 세 부위로 나누어 분류한다. 강아지와 고양이는 행동특성이 서로 다르므로, 데이터셋 수집, 라벨링 및 훈련모델생성을 각각 따로 진행하지만, 설명의 편의를 위하여 함께 설명한다. 실시간 영상에 대한 검출율을 높이기 위해 세 분류로 나누어 라벨링할 수 있다. 라벨링이 완료된 데이터셋은 각 이미지마다 인덱스, 클래스 번호, 바운딩 박스(Bounding Box)의 좌표 값 정보가 txt 파일로 저장되며 전체적인 이미지에 대한 리스트 파일도 함께 생성된다.

두 번째로 YOLO를 이용한 학습 및 테스트를 수행한다. YOLO는 CNN 기반의 객체 검출과 인식하는 과정을 하나로 통합한 시스템으로 기존 방식의 딥러닝 알고리즘보다 속도가 빠르며 인식률이 높고 소형 모듈에서 적용이 가능하여 실시간 객체인식에 사용하기 적합하다. 윈도우 기반에서 YOLO를 사용하여 고양이 및 강아지를 각각 따로 학습시키기 위해 C++ 프로그래밍 언어를 기반으로 구현된 YOLO for Windows v2와 라벨링 된 훈련 데이터셋을 이용할 수 있다. YOLO는 기본적으로 리눅스 환경에서 실행할 수 있는 코드를 제공하고 있으나, YOLO for Windows v2 소스코드를 빌드하여 생성된 실행파일을 사용하면 윈도우에서도 YOLO를 이용한 학습이 가능하다. 훈련은 100회마다 갱신된 훈련 가중치 파일을 생성하며, 얻어진 가중치 파일을 검증 데이터셋과 테스트 데이터셋에 적용하면 훈련에 대한 학습 결과를 확인할 수 있다.

세 번째로, 라즈베리파이를 이용한 객체 추적 알고리즘을 설명한다. 우선 ① 반려동물 추적 모듈을 구성하는데, YOLO를 이용하여 생성된 훈련 가중치 파일을 이용하여 실시간으로 강아지 또는 고양이를 검출, 추적하기 위해 라즈베리파이를 사용하며 실시간으로 영상을 받아오기 위해 파이카메라를 장착하였으며 인식률을 높이기 위해 YwRobot사의 적외선 인체감지센서(HC-SR501)를 부착할 수 있다. 적외선 인체감지센서는 20∼60℃내의 생체온도감지 기능과 2∼8m를 감지가 가능한 특성을 가지고 있다. 라즈베리파이에 서보모터와 바퀴를 장착하여 RC카 형태로 모듈을 구성하고 검출 유무에 따라 강아지 또는 고양이를 자동으로 추적할 수 있도록 설계할 수 있다. 라즈베리파이에 YOLO를 적용하고 실시간 영상에서 객체를 검출하게 되면 연산량이 많아지기 때문에 검출성능에 한계를 보인다. 따라서 신경망 프로그래밍 학습용으로 인텔(Intel)사에서 제공하는 Intel Movidius NCS을 장착하여 연산 성능을 높일 수 있다.

② 반려동물 추적 알고리즘을 설명한다. 라즈베리파이의 카메라로부터 실시간 영상이 주어지면, 라즈베리파이 내부에 적용한 YOLO와 가중치 파일을 통해 강아지 또는 고양이를 검출하게 된다. 알고리즘의 구현을 위해 프로그램 언어로 Python을 사용할 수 있고, 영상의 처리를 위해 오픈소스 라이브러리인 OpenCV를 사용할 수 있다. OpenCV에서 제공하는 face_cascade 함수에 훈련 가중치 파일을 적용하여 바운딩 박스를 그려주는 형태로 구현된다. 실시간 영상에서 강아지 또는 고양이가 검출되면 우선순위를 기준으로 서보모터를 제어하여 검출 부위를 따라 다니도록 설계할 수 있다. 우선순위는 머리(0), 몸(1), 꼬리(2) 순으로 설정할 수 있다. 실시간 영상에서 강아지나 고양이가 인식되지 않으면 실내를 돌아다니며 강아지나 고양이를 찾아다니고, 강아지나 고양이를 발견하면 추적하도록 코드를 설계할 수 있다. 또, 인식률을 높이기 위해 인체감지센서를 이용하여 일정 온도와 일정 거리에서 생체반응이 있는 경우, 강아지 또는 고양이로 판단하는 기능도 추가할 수 있다. 강아지나 고양이를 추적하는 동안, 파이카메라로부터 받아오는 영상은 무선 랜과 SSH를 통해 실시간으로 전송할 수 있다.

섭취행동입력부(330)는, 이렇게 모니터링을 한 경우 행동을 분류하고 감정을 분석하기 위하여, 행동선정 및 데이터 수집을 할 수 있다. 초기에는 사람의 관찰과 선정 과정이 요구된다. 관찰을 통하여 복수의 행동 중 가장 많은 빈도 수를 나타내는 12 가지 행동을 선정할 수 있다. 선정된 행동은 예를 들어, Lying, Sitting, Standing, Shivering, Shaking, Barking, Eating, Drinking, Jumping, Slow-walking, Walking, Running일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 질병에 걸린 강아지를 판단하기 위해서는 질병에 걸린 강아지의 영상과 행동분류가 요구될 수 있고, 이를 추가할 수도 있다. 행동을 분류하기 위해서는, 우선 Segmentation Tool을 이용하여 개의 행동을 분류할 수 있고 태깅할 수 있다. 수집된 비디오 영상을 분석하여 선정한 12가지 행동에 맞는 개의 행동과 시작 부분과 끝 부분을 잘라 수동으로 태깅할 수 있다.

행동분류에 대한 정확도를 높이기 위해서는 태깅된 개의 행동데이터를 SVM 알고리즘을 이용하여 분류할 수 있다. 이렇게 분류된 데이터는 5 Fold-verication 방법을 이용하여 기계 학습과 성능 평가에 사용될 수 있다. 전체 데이터를 학습에 이용할 데이터와 테스트에 이용할 데이터로 나누어 복수의 테스트를 진행할 수 있으며, 이에 따른 정확도의 평균값을 구하여 기계 학습 알고리즘에 적용하여 성능을 평가할 수 있다.

감정분류파트는 각종 전문가 단말(400)로부터 초기에 수동으로 개에게 나타나는 감정들을 선정하도록 한다. 선정된 감정은 예를 들어, Pain, Hunger, Fear, Lonely, Enjoy, Comofort로 선정될 수 있으나 증가, 변형 또는 삭제되는 것을 배제하지 않는다. 수의사나 강아지 행동 전문가가 직접 개의 행동을 관찰하고 선정된 12가지 행동과 6가지 감정을 비교하여 어떠한 행동을 할 때 어떠한 감정상태인지를 감정분류 대쉬보드를 이용하여 태깅할 수 있다.

이렇게 인간에 의한 분류 및 정의가 완료된 후에는, 개의 행동 데이터에 따른 개의 감정을 분석 및 예측하도록 인공지능 모델을 구성할 수 있다. 데이터 수집을 통하여 얻은 개의 행동 동영상과, 세그멘테이션 툴을 이용한 수동 태그 그래프, 및 기계학습과 성능평가에 따른 예상 태깅 그래프, 그리고 개의 6가지 감정 그래프로 이루어질 수 있다. 각 행동에 따른 감정들에 대해서는 예측 결과값의 평균값을 구하여 감정 테이블을 작성할 수 있고, 시간축에 다른 행동에 대한 감정을 예측할 수 있게 된다. 이렇게 식별-모니터링-추적-행동인식-감정인식이 완료되면, 이 데이터들을 각 사용자별로 저장하여 섭취행동입력부(330)의 입력 데이터로 이용할 수 있고, 더 나아가 사용자에게 알려줄 수도 있다. 이에 따라, 사용자가 반려동물과 있는 시간이 적어 제대로 파악하지 못했던 행동이나 감정들을 더욱 자세히 파악할 수 있게 하고, 섭취행동입력부(330)에서는 입력 데이터를 자동으로 습득할 수 있게 된다.

이때, 섭취행동입력부(330)의 문진표는 이하 표 3과 같을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고 실시예에 따른 변경이 가능하다 할 것이다.

섭취행동
반려동물의 하루 섭취량과 식습관에 대해 적어주세요.	예시) 1)사료 XX 400g 하루 6번 자동 급식기로 분배 2) 일정한 섭취 시간 간격 없이 오전 7시쯤 500g 자율 급식 중 3) 체중관리를 위해 간식은 일주일에 3번 동결 건조 형태(육포) 급여 4) 사료를 잘 먹지 않아 닭 가슴살과 츄르 형태로 배급
싫어하거나 못 먹는 음식이나 간식 등 식품군이 있다면 무엇입니까?	닭, 오리, 소, 돼지, 양, 칠면조, 사슴, 생선(구체적으로 기재), 곡물, 유제품, 기타, 없음
싫어하는 장난감이나 행동이 있다면 작성해 주시기 바랍니다.
반려동물이 특히 좋아하는 음식이나 간식 등 식품군이 있다면 무엇입니까?
좋아하는 반응을 보인 장난감이나 행동이 있다면 작성해 주시기 바랍니다.
최근 들어 평소와 다른 이상한 행동을 보인 적이 있습니까? 또는 평소에 하는 행동이지만, 보호자가 이상하게 느꼈던 행동이나 습관이 있었다면 무엇입니까?

건강영양수집부(340)는, 반려동물의 건강상태 및 영양상태를 포함하는 건강영양을 입력받을 수 있다. 이때, 건강영양수집부(340)는, 기 설정된 기본예방접종 여부, 반려동물을 데려온 장소, 동물병원에 내원하는 주기, 복용중인 영양제 및 약 정보, 과거 및 현재의 질환정보, 피부, 구강, 소화/장, 혈관/혈액순환, 눈, 두뇌활동, 종합 면역/스트레스, 뼈/관절, 체중관리, 비뇨기 중 적어도 하나의 관리요구 건강습관정보 및 산책이나 운동 후 나타나는 증상정보를 질문하는 건강영양 문진표를 사용자 단말(100)로 제공하고, 사용자 단말(100)로부터 건강영양 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받을 수 있다. 상술한 입력사항들은 반려인(보호자, 사용자)만 아는 정보일 가능성이 크므로 대부분 수동으로 입력을 받아야 한다. 만약, 사용자가 자주가는 동물병원이 있다면 해당 동물병원으로부터 의료기록히스토리를 받아서 첨부하는 것도 가능하다.

건강/영양
기본적인 예방접종은 다 맞았습니까?	1)예 2)아니오 3)모름
반려동물을 어디서 처음 만나셨습니까? 어떻게 분양받으셨습니까? 3번 지인 답변 외의 선택자분은 다다음 질문부터 (병원 주기에 관한) 답변해 주시기 바랍니다.	1)펫샵/분양소 2)유기 동물 보호소 3)지인 -> 바로 다음 질문에 답변해 주시기 바랍니다. 4)길에서 우연히 발견한 후 보호 중 5)기타 (사유)
위의 질문에서 3번 지인의 답변을 고르신 경우에만 답변 부탁드립니다.	부모님과 동생들은 아직도 강아지들과 모두 시골에 있지만, 본인만 직장 생활로 인해 혼자 도시로 나오는 경우가 있습니다. 혼자 타지의 생활이 외로울 것 같아 자취 시 간혹, 한 마리를 데리고 나와 생활하는 경우가 있어 질문합니다. 이 또한, 가볍지 않은 중요한 배경이 될 수 있어 알고 계신다면 가급적 작성 부탁드립니다. 동물도 인간과 마찬가지로 유전, 즉 가족력은 가장 중요한 요소입니다. 반려동물의 가족 및 친척 중에서 앓고 있거나 혹은 건강에 문제가 되었던 사항이나 질병이 있었다면 기재해 주세요.
마지막으로 언제 병원에서 진료를 받았나요?	1)1개월 전 2)1~3 개월 사이 3)3~6개월 사이 4)1년 정도 5)3년 6)5년 7)한 번도 받아본 적이 없다.
병원에 내원한 사유는?
평소 얼마나 주기적으로 병원에 내원합니까?	평소 얼마나 주기적으로 병원에 내원합니까? 1)3개월마다 2)6개월마다 3)1년마다 4)3년마다 5)기타 :
현재 복용 중인 영양제, 약이 있다면 빠짐없이 기재해 주시기 바랍니다.
현재 앓고 있는 질환이 있나요?(유/무, 있다면 질병명 기재)
보호자가 특별히 신경 쓰는 건강 습관	피부, 구강, 소화/장, 혈관/혈액순환, 눈, 두뇌활동, 종합 면역/스트레스, 뼈/관절, 체중관리, 비뇨기 및 기타 사항이 있으실 경우 작성 부탁드립니다.
아직 증상은 없지만, 걱정이 된다. (걱정하는 이유는?)
산책이나 운동 후 나타나는 증상이 있다면?	1)근육통이 자주 발생하는지 단 시간 잘 못 걸을 때도 있다. 2)피로감을 많이 느끼는 편인지 잠을 잔다 3)평소보다 물을 과하게 많이 음용하는 편이다. 4)다른 증상은 없다.

여기서, 보호자가 신경쓰는 건강습관도 선택한 항목에 따라 이하 표 5와 같은 문진표가 주어지게 된다.

보호자가 특별히 신경 쓰는 건강 습관
피부 선택	피부가 건조하여 자주 벗겨지는 편. 각질이 자주 생긴다 여드름 같은 뾰루지가 급격히 많아졌다 피부 염증이 자주 생기는 편이다 계속 어딘가를 긁고 있다 털이 자주 빠지고, 잘 빠진다 윤기가 없고 잘 끊어진다
구강 선택	입안이 자주 헐고 입술이 자주 갈라진다 입 냄새가 심하다 치석 제거가 필요하다 잇몸이 자주 붓고 피가 자주 난다.
소화/장 선택	변비가 있다. 설사와 같이 묽은 변을 자주 보는 편이다. 간혹 무언가를 먹고 얼굴이나 몸이 붉어지거나 소화가 잘 안되는 경우를 보인다.
혈관/혈액순환 선택	상처가 생기면 잘 아물지 않는다 손과 발끝을 만지면 통증을 느낀다 및 소리를 지르거나 운다. 병원 진료 시 혈압이 높다 또는 혈액 수치가 비정상이라는 이야기를 들은 적이 있다.
눈 선택	눈 주변이 떨리는 현상이 있다 눈에 이물감은 없어 보이나, 자주 깜빡이는 증상을 보인다. 눈물이 계속 흐르거나, 눈곱이 자주 낀다. 낯과 밤 상관없이 벽이나 장애물에 자주 부딪힌다. 자꾸 다른 곳을 보는 것 같다. 눈이 하얗게 보인다. 눈이 자주 충혈된다.
두뇌활동 선택	평소 잘 하던 훈련을 요즘 들어 무언가 잘 못하는 것처럼 느껴진다 불안하거나 긴장감을 자주 느낀다 혼자 멍하니 있는 걸 자주 발견한다. 평소와 달리 잘 행동하지 않으려 한다.
종합 면역/스트레스 선택	무기력하고 식욕이 없다 자고 일어나도 계속 존다 신경이 예민해지고, 잠을 너무 많이 자거나 안 잔다. 알레르기 질환이 있다 감기와 같은 감염성 질환에 자주 걸린다
뼈/관절 선택	뼈가 부러져 본 경험이 있다 뼈가 약한 느낌이나 증상이 있다 스테로이드 처방을 한 달 이상 받은 적 있다
체중관리 선택	주변에서 체중관리가 필요하다는 이야기를 했다 요즘 들어 식욕이 왕성해졌다 활동하지 않고, 주로 앉아있거나 누워있는 경우가 많아졌다. 사료보다 간식 의존도가 높아지고 있다 체중으로 인해 산책이나 호흡 등 문제가 있었던 적이 있었다.
비뇨기 선택	평소 물을 자주 음용하지 않는 편이다 간혹 배의 통증을 느끼는 듯한 행동을 한다 요즘 간혹 더 화장실 앞을 왔다 갔다 하는 편이다 최근 혈뇨가 있었다 소변이 예전보다 시원하지 않은 것 같다. 화장실 주변이 소변으로 점점 더러워지는 것 같다.

이때, 각 항목은 진단을 하기 위한 구성요소항목으로, 각 항목을 선택할 때 기 매핑되어 저장된 증상의 조합에 의한 진단명이 존재하고 이는 미리 데이터베이스화될 수 있다. 예를 들어, A,B,C,D 증상을 보이는 경우 진단명이 E라면, 상술한 항목을 선택하는 사용자의 입력에 의해, A,B,C,D 증상이 입력되었다면 진단명을 E로 내리고, 이에 대응하는 사료나 장난감을 고르는 것이다. 물론, A,B,C,D가 존재한다고 하여 모두 E 진단이 아닐 수도 있다. 이를 위하여, 초기에는 수의사, 즉 전문가 단말(400)로부터 문진표를 전송하여 의료자문을 받을 수 있고, 이 데이터가 충분히 누적되어 쌓이는 경우, 선택한 항목과 진단명 간의 관계를 학습할 수 있다. 이후에 질의로 선택한 항목이 입력되는 경우, 진단명을 출력값으로 출력할 수 있고, 오류없이 진행을 할 때까지 반지도 학습으로 인간의 개입이 요구될 수 있다.이를 위하여, 건강영향입력부(340)는, 선택된 항목과 진단명을 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다. 여기서, 인공신경망 딥러닝은, 영상 자료를 분석할 때 유용할 수 있다. 예를 들어, 추간판탈출의 MRI, CT, X-RAY를 학습시키고, 새로운 자문요청이 수신될 때, 해당 자료가 추간판탈출의 식별자를 가지는 정보인지를 확인할 수 있다.

이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다. 또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 문진 서비스에서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수 있다.

또한, 클러스터 분석(Cluster Analysis)은, 비슷한 특성을 가진 객체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 그룹을 발굴하는데 사용될 수 있는데, 예를 들어, 추간판탈출의 그룹이 있을 수 있고, 척추팽윤의 그룹이 있을 수 있다. 이러한 반려동물 그룹을 군집분석을 통하여 분류할 수 있도록 하고, 군집의 특성을 파악하여 이후 신규 진단의료자문이 의뢰된 경우, 신규 진단의료자문의 객체를 분류해낼 수 있다.

사용자정보수집부(350)는, 사용자의 반려동물에 대한 배경지식 및 환경정보를 포함하는 사용자정보를 입력받을 수 있다. 이때, 사용자정보수집부(350)는, 사용자의 이름, 생년월일, 직업, 결혼유무, 문진을 신청한 이유, 반려동물의 양육경험유무, 현재 보유한 반려동물의 종류 및 수, 주거환경정보, 반려동물의 품종에 대한 배경지식유무, 반려동물에 대한 정보습득정보, 반려동물과 함께 있는 시간 및 하는 일, 반려동물과의 미래계획 및 불편사항정보를 질문하는 사용자정보 문진표를 사용자 단말(100)로 제공하고, 사용자 단말(100)로부터 사용자정보 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받을 수 있다. 이때, 사용자의 직업이나 주거환경정보, 결혼정보 등은 2등급 정보로 조합하는 경우 개인을 식별할 수 있는 개인정보정보이다.

등급	분류	개인정보항목	설명
1등급	고유식별정보	주민등록번호, 여권번호, 운전면허번호, 외국인등록번호 *개인정보보호법 제24조 및 동법 시행령 제19조	그 자체로 개인의 식별이 가능하거나 매우 민감한 개인정보 또는 관련 법령에 따라 처리가 엄격하게 제한된 개인정보
	민감정보	사상·신념, 노동조합·정당의 가입·탈퇴, 정치적 견해, 병력, 신체적·정신적 장애, 성적 취향, 유전자검사정보, 범죄경력정보 등 사생활을 현저하게 침해할 수 있는 정보 *개인정보보호법 제23조 및 동법 시행령 제18조
	인증정보	비밀번호, 바이오정보(지문, 홍채, 정맥 등) *개인정보의 안정성 확보조치 기준고시 제7조
	신용정보 금융정보	신용정보, 신용카드번호, 계좌번호 등 *신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 제2조, 제19조 및 동법 시행령 제2조, 제16조, 제21조 등
	위치정보	*위치정보의 보호 및 이동 등에 한 법률 제2조, 제16조 등
2등급	개인식별정보	이름, 주소, 전화번호, 핸드폰번호, 이메일, 생년월일, 성별 등	조합되면 명확히 개인의 식별이 가능한 개인정보
	개인관련정보	학력, 직업, 키, 몸무게, 혼인여부, 가족상황, 취미 등
3등급	자동생성정보	IP정보, MAC정보, 사이트 방문기록, 쿠키 등	개인 식별정보와 조합되면 부가적인 정보를제공하는 간접개인정보
	가공정보	통계성 정보, 가입자 성향 등
	제한적 본인식별정보	회원정보, 사번, 내부용 개인식별정보 등

이에 따라, 사용자정보입력부(350)는, 가명화 처리(Pseudonymizatoin)를 수행할 수 있다. 이때, 사용자정보입력부(350)는, 적어도 하나의 정보가 가명화 처리로 변환되는 값이 유일(Distinguishability)하도록 설정하고, 가명화 처리로 변환된 값으로부터 적어도 하나의 정보인 원본을 유추할 수 없도록 설정할 수 있고, 시스템 상 원본이 존재하지 않기 때문에 고가용성을 갖추도록 설정할 수 있다. 이때, 기 저장된 개인식별정보에 대응하는 적어도 하나의 정보는, 익명화 처리(Anyonymisation)인 데이터 마스킹이 적용된 정보일 수 있다. 이때, 가명화 처리를 하기 위해서는, 즉 익명화 기술(데이터 마스킹)이 가명화 조건까지 충족하기 위해서는, 적어도 하나의 정보가 마스킹으로 변환되는 값이 유일(Distinguishability)하도록 설정되어야 하고, 마스킹으로 변환된 값으로부터 적어도 하나의 정보인 원본을 유추할 수 없도록 설정되어야 하며, 진료기록 데이터 및 자문 데이터에 접근하는 페이지, 프로그램, 및 애플리케이션 중 적어도 하나의 내부에서도 복원되지 않는 동적 데이터 마스킹을 적용하고, 서비스 고가용성을 갖추도록 해야 한다. 가명화 처리는, 휴리스틱 가명화, 암호화 및 교환방법 중 적어도 하나의 방법에 의해 수행될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 가명화 처리는, 총계 처리(Aggregation), 데이터 삭제(Data Reduction), 데이터 범주화(Data Suppression), 및 데이터 마스킹(Data Masking) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합과 함께 복합적으로 또는 단독으로 수행될 수도 있다. 또, 사용자정보입력부(350)에서 사용하는 문진표는 이하 표 7과 같을 수 있다.

사용자정보
보호자의 성함
생년월일
보호자의 직업
현재 미혼 혹은 기혼이십니까? (현재 가족 구성원 파악)
문진을 신청하게 된 이유?
전에 반려동물을 길러본 적이 있었습니까?	유/무, 있었다면 어떤 종을 얼마나 키웠는지
한 마리만 기르고 있습니까? 혹은 타 종의 반려동물들도 함께 생활 중입니까?	있다면, 구체적으로 어떤 종, 몇 마리인지 기재
현재 주거환경에 대해 구체적으로 기재	평수, 방 개수, 화장실, 가구 배치도 등 표현이 어려울 경우, 사진 및 영상을 이메일
보호자는 본인의 반려동물 품종에 대해 얼마나 많이 알고 있다고 생각하십니까?	점수로 표현하셔도 무관합니다. 알고 있는 정보가 있다면 적어 주셔도 됩니다, 없으실 경우 솔직하게 모름이라고 하셔도 상관없습니다
보호자는 평소 반려동물을 위해 어느 정도 노력하고 계십니까?	관련 서적을 읽는다. 전문 애견 카페에서 심리, 상담 및 행동 훈련을 받는다 등
하루 평균같이 있는 시간? 주로 무엇을 하십니까?(주말/평일)
추후 반려동물과의 계획이 있다면?
동물 판매, 용품 유통, 제품 개발 등 평소 불만이 있으셨던 부분이나 가장 시급하게 개선되어야 하는 사항 또는 평소 고민하고 계셨던 부분이 있으신 경우 작성 부탁드립니다

결과제공부(360)는, 수집된 기본정보, 소비지출, 섭취행동, 건강영양 및 사용자정보에 대한 응답을 수집 및 분석한 후, 분석 결과에 대응하는 반려동물상품을 추출하여 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 상술한 바와 같이 초기에는 적어도 하나의 전문가 단말(400)로부터 분석 결과를 수집하지만, 이후 빅데이터가 구축된 이후에는 전문가 단말(400)은 오류를 교정하는 인간의 역할, 즉 반지도 학습을 수행할 수 있어 인간의 개입이 그만큼 적어질 수 있다. 사용자 단말(100)은, 이에 따라 사용자 정보 및 반려동물 정보를 입력 또는 선택하고, 사용자 및 반려동물의 정보에 대응하는 적어도 하나의 상품 데이터를 수신하며, 적어도 하나의 상품 데이터 중 선택된 상품에 대하여 주문 및 결제를 진행할 수 있다.

이하, 상술한 도 2의 문진 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3을 참조하면, (a) 문진 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 문진표와 그의 항목의 보기나 입력될 문장이나 단어의 키워드와 각 상품을 매핑하여 저장하는 데이터베이스화를 수행할 수 있다. 그리고, (b) 문진 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 문진표를 작성하여 데이터를 입력하는 경우, 각 선택항목이나 키워드에 따라 각 상품을 추출해내고, (c) 사용자에게 이를 추천해주거나, 매월 구독형식으로 도그박스를 받는 경우에는 추천한 상품의 리스트를 소포장하여 시식용으로 전송해주고 그 피드백을 받을 수 있다. (d) 또, 문진 서비스 제공 서버(300)는, 전문가 단말(400)로부터 의료자문을 요청하거나 동물행동에 대한 자문을 수집하여 빅데이터 학습에 이용하거나 오류를 교정하는데 이용한다.

도 4a를 참조하면 사람과 동물 간의 교감은 있지만 정확한 의사전달은 불가능하다는 전제 하에 10년을 키워도 잘 모르겠다는 반려인을 위하여, 본 발명의 일 실시예는, 반려인이 원하는 사료가 아닌, 반려동물이 원하는 사료를, 반려인의 소비패턴이나 생활습관 또는 경제사정 등에 기반하여 추출해주고 구독서비스를 하는 경우 이를 매달 또는 소비패턴별로 배송을 해주어 사용자가 신경을 쓰지 않아도 필요한 물품을 받을 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예는, 도 4b와 같이 각계각층의 반려동물 전문가를 자문으로 두고, 이 사람들의 경험을 토대로 문진표를 만들고, 별도의 시설을 가지 않더라도 그 증상이나 상황을 정확히 파악하며 이에 대응하는 상품을 추천해줄 수 있도록 하며, 도 4c와 같이 정기구독을 하는 경우 파악된 증상이나 행동 또는 기호 등에 기반하여 "랜덤"이 아닌 진정한 맞춤형 도그박스를 제공할 수 있으며, 도 4d와 같이 각종 커뮤니티와 상식이나 자주묻는 질문 등에 대한 정보를 제공함으로써 사용자가 진정한 반려동물의 반려인으로 거듭날 수 있도록 한다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 문진 서비스 제공 서버는, 반려동물의 신체정보를 포함하는 기본정보를 입력받고(S5100), 사용자 단말의 사용자가 반려동물에 지출하는 비용을 입력받는다(S5200).

그리고, 문진 서비스 제공 서버는, 반려동물의 섭취정보 및 행동정보를 포함하는 섭취행동을 입력받고(S5300), 반려동물의 건강상태 및 영양상태를 포함하는 건강영양을 입력받는다(S5400).

계속하여, 문진 서비스 제공 서버는, 사용자의 반려동물에 대한 배경지식 및 환경정보를 포함하는 사용자정보를 입력받으며(S5500), 수집된 기본정보, 소비지출, 섭취행동, 건강영양 및 사용자정보에 대한 응답을 수집 및 분석한 후, 분석 결과에 대응하는 반려동물상품을 추출하여 사용자 단말로 전송한다(S5600).

상술한 단계들(S5100~S5600)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5600)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4을 통해 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (6)

1. 사용자 정보 및 반려동물 정보를 입력 또는 선택하고, 사용자 및 반려동물의 정보에 대응하는 적어도 하나의 상품 데이터를 수신하며, 상기 적어도 하나의 상품 데이터 중 선택된 상품에 대하여 주문 및 결제를 진행하는 사용자 단말; 및
   반려동물의 신체정보를 포함하는 기본정보를 입력받는 기본정보수집부, 상기 사용자 단말의 사용자가 반려동물에 지출하는 비용을 입력받는 소비지출수집부, 상기 반려동물의 섭취정보 및 행동정보를 포함하는 섭취행동을 입력받는 섭취행동수집부, 상기 반려동물의 건강상태 및 영양상태를 포함하는 건강영양을 입력받는 건강영양수집부, 상기 사용자의 반려동물에 대한 배경지식 및 환경정보를 포함하는 사용자정보를 입력받는 사용자정보수집부, 상기 수집된 기본정보, 소비지출, 섭취행동, 건강영양 및 사용자정보에 대한 응답을 수집 및 분석한 후, 분석 결과에 대응하는 반려동물상품을 추출하여 상기 사용자 단말로 전송하는 결과제공부를 포함하는 문진 서비스 제공 서버;
   를 포함하는 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 기본정보수집부는,
   상기 반려동물의 이름, 성별, 생년 또는 개월 수, 종류, 품종, 중성화 유무, 몸무게, 비만도 및 야외활동 빈도를 질문하는 기본정보 문진표를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 기본정보 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받는 것을 특징으로 하는 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 소비지출수집부는,
   상기 사용자가 한달에 반려동물 용품으로 사용하는 총 비용, 상기 반려동물 용품의 종류와 지출비용, 반려동물 용품을 구매하는 구입처, 상품을 구입할 때 중요하게 생각하는 요소, 구매하는 장난감 및 간식의 종류, 사용중인 사료의 브랜드, 향후 사용계획중인 사료의 브랜드 및 사용했던 사료의 브랜드를 질문하는 소비지출 문진표를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 소비지출 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받는 것을 특징으로 하는 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 섭취행동수집부는,
   상기 반려동물의 하루 섭취량 및 식습관, 싫어하거나 못먹는 음식이나 간식이 포함된 식품군, 싫어하는 장난감이나 행동정보, 좋아하는 음식이나 간식이 포함된 식품군, 좋아하는 장난감이나 행동정보 및 이상행동정보를 질문하는 섭취행동 문진표를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 섭취행동 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받는 것을 특징으로 하는 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 건강영양수집부는,
   기 설정된 기본예방접종 여부, 상기 반려동물을 데려온 장소, 동물병원에 내원하는 주기, 복용중인 영양제 및 약 정보, 과거 및 현재의 질환정보, 피부, 구강, 소화/장, 혈관/혈액순환, 눈, 두뇌활동, 종합 면역/스트레스, 뼈/관절, 체중관리, 비뇨기 중 적어도 하나의 관리요구 건강습관정보 및 산책이나 운동 후 나타나는 증상정보를 질문하는 건강영양 문진표를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 건강영양 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받는 것을 특징으로 하는 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 사용자정보수집부는,
   상기 사용자의 이름, 생년월일, 직업, 결혼유무, 문진을 신청한 이유, 반려동물의 양육경험유무, 현재 보유한 반려동물의 종류 및 수, 주거환경정보, 반려동물의 품종에 대한 배경지식유무, 반려동물에 대한 정보습득정보, 반려동물과 함께 있는 시간 및 하는 일, 반려동물과의 미래계획 및 불편사항정보를 질문하는 사용자정보 문진표를 상기 사용자 단말로 제공하고, 상기 사용자 단말로부터 사용자정보 문진표에 입력된 텍스트 또는 문항을 선택받는 것을 특징으로 하는 반려동물 맞춤상품제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템.

Images