KR20220007783A - 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템 - Google Patents

속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 성형상품 추천시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 일정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등의 빅데이터에 대해 속성별로 선호도를 판단하도록 하고, 사용자별로 속성별 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 판단하도록 하며, 이에 따라 성형상품을 추천하여 사용자에게 제공하도록 함으로써, 양질의 성형상품을 추천할 수 있도록 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템에 관한 것이다.

Description

속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템 {Recommendation System for Plastic Surgery Service by Using Attribute Information}
본 발명은 성형상품 추천시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 일정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등의 빅데이터에 대해 속성별로 선호도를 판단하도록 하고, 사용자별로 속성별 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 판단하도록 하며, 이에 따라 성형상품을 추천하여 사용자에게 제공하도록 함으로써, 양질의 성형상품을 추천할 수 있도록 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템에 관한 것이다.
과거에 비해 현재는 소득 수준이 높아지고 휴식 및 건강에 대한 관심이 증대됨으로 인해 그에 따른 의료서비스 및 건강증진 활동도 늘어나고 있다. 더불어 외모에 대한 관심이 점점 더 커지고 있다. 이에 따라, 성형의료의 관심과 인기도 같이 증가하고 있다.
하지만, 종래의 성형상품에 대한 정보를 제공하는 시스템은 특정 성형병원에서 제공하는 성형상품을 나열할 뿐, 어떤 성형상품의 선호도가 높으며, 상기 상품을 제공하는 성형병원의 서비스 품질을 확인하기 어렵고, 사용자의 취향에 맞는 성형상품을 제공하기 어렵다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로,
본 발명은 일정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등의 정보를 빅데이터를 통해 속성별 선호도를 판단하도록 하고, 사용자별로 속성별 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 판단하도록 하며, 이에 따라 성형상품을 추천하여 사용자에게 제공하도록 함으로써, 양질의 성형상품을 추천할 수 있도록 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 사용자의 상태에 맞는 유형의 성형상품이 추천되도록 하고, 성형병원 종합지수에 따라 세부구성을 결정하여 패키지 성형상품을 구성하도록 하며, 구매자의 이용 후 선호도를 분석하여 이에 따른 세부구성의 변경이 이루어지도록 함으로써, 사용자에게 최적화된 성형상품의 추천이 가능하도록 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 앞서 본 목적을 달성하기 위해서 다음과 같은 구성을 가진 실시예에 의해서 구현된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템은 특정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등에 관한 빅데이터를 수집하여 각각에 대한 선호도를 분석하고, 선호도에 따라 성형상품을 추천하는 서비스서버; 상기 서비스서버에 접속하여 성형상품에 관한 정보를 수신하는 사용자단말기; 및 상기 수신된 성형상품에 관한 정보를 분산저장하는 분산저장서버를 포함하고, 상기 서비스서버는 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품의 속성별 선호도에 따른 성형속성지수를 이용하여 각 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품에 대한 선호도의 분석이 이루어지도록 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템에 있어서, 상기 서비스서버는 특정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품의 선호도에 관한 정보를 산출하는 성형전문의산출부를 포함하고, 상기 성형전문의산출부는 성형전문의 등의 각 속성에 관한 연관단어정보를 등록하는 성형전문의속성등록모듈과; 온라인 상에서 수집되는 빅데이터에서 각 성형전문의 등에 관한 데이터를 추출하는 데이터추출모듈과; 추출된 데이터에서 각 속성의 연관단어정보와 유사한 단어를 검색하는 유의어검색모듈과; 검색된 유사한 단어에 대한 긍정 내지 부정에 따른 비율에 따라 각 속성에 대한 선호도를 산출하는 성형속성지수산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 앞서 본 실시예와 하기에 설명할 구성과 결합, 사용관계에 의해 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은 일정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등의 빅데이터에 대해 속성별로 선호도를 판단하도록 하고, 사용자별로 속성별 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 판단하도록 하며, 이에 따라 성형상품을 추천하여 사용자에게 제공하도록 함으로써, 양질의 성형상품을 추천할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명은 사용자의 기호에 맞는 유형의 성형상품이 추천되도록 하고, 성형병원 종합지수에 따라 세부구성을 결정하여 패키지 성형상품을 구성하도록 하며, 구매자의 이용 후 선호도를 분석하여 이에 따른 세부구성의 변경이 이루어지도록 함으로써, 사용자에게 최적화된 성형상품의 추천이 가능하도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템의 구성과 사용자지수산출부의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2는 도 1의 상품유형결정모듈의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 도 2의 맞춤구성삽입모듈의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 4은 도 2의 상품최적화모듈의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 5는 도 1의 매체광고부의 구성을 나타내는 블럭도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템의 바람직한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하도록 한다. 명세서 전체에서, 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 의미하고, 또한 명세서에 기재된 "...부", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템을 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명하면, 상기 성형상품 추전시스템은 특정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등에 관한 빅데이터를 수집하여 각각에 대한 선호도를 분석하고, 선호도에 따라 성형상품을 추천하는 서비스서버(1); 및 상기 서비스서버(1)에 접속하여 성형상품에 관한 정보를 수신하는 사용자단말기(3)를 포함한다.
상기 서비스서버(1)는 특정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등(이하 '성형전문의 등'이라 함)에 관한 빅데이터를 수집하여 각각에 대한 선호도를 분석하고, 선호도에 따라 성형상품을 추천하는 구성으로, 특히 성형전문의 등의 다양한 속성에 대한 선호도 정보를 분석하여 구체적이고 정확한 선호도의 분석이 가능하도록 한다. 또한, 상기 서비스서버(1)는 등록된 사용자가 중요시하는 속성에 대해 가중치를 부여하여 성형전문의 등에 대한 선호도를 분석하도록 함으로써, 사용자에 최적화된 선호도를 분석하도록 할 수 있다. 또한, 서비스서버(1)는 사용자의 건강 상태를 분석하여 적합한 유형의 성형상품을 추천할 수 있도록 하며, 성형전문의 등의 선호도 정보, 사용자의 유전자정보 등을 이용하여 성형상품의 세부구성을 설정할 수 있도록 하고, 성형상품 구매자의 후기 등을 분석하여 선호도에 따른 세부구성의 변경이 이루어질 수 있도록 함으로써, 사용자에게 최적화된 성형상품을 추천하도록 할 수 있다. 상기 서비스서버(1)는 사용자등록부(11), 성형정보등록부(12), 성형전문의산출부(13), 통계산정부(14), 매체별산정부(15), 사용자지수산출부(16), 성형상품추천부(17), 매체광고부(18)를 포함할 수 있다.
상기 사용자등록부(11)는 서비스서버(1)에 접속하는 사용자의 정보를 등록하는 구성으로, 사용자의 기본적인 로그인 정보와 함께 사용자의 SNS, 블로그, 카페 등의 계정에 관한 정보를 등록하도록 한다. 또한, 상기 사용자등록부(11)는 사용자의 유전자 정보를 등록할 수 있도록 하여, 유전자 정보에 따른 피부타입, 질병 위험 등을 파악할 수 있도록 하고, 유전자 정보는 별도의 유전자 분석 시스템으로부터 제공받거나 분석된 결과를 제공받아 등록하도록 할 수 있다. 또한, 상기 사용자등록부(11)는 후술할 평가지표산출모듈(171a)에 의해 각 사용자의 건강 상태를 평가하여 저장하도록 할 수 있다.
상기 성형정보등록부(12)는 선호도 분석 및 성형상품의 대상이 되는 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품, 성형상품의 유형, 패키지 성형상품 등의 정보를 등록하는 구성으로, 등록된 정보를 이용하여 빅데이터를 분석하며 성형상품의 추천이 이루어지도록 한다. 여기서 성형상품의 유형은 눈, 코, 턱 등 패키지로 형성되는 성형상품의 분류기준을 말하며, 패키지 성형상품은 각 성형상품의 유형을 구성하는 세부구성들의 묶음을 의미한다.
상기 성형전문의산출부(13)는 일정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등에 관한 선호도 정보를 산출하는 구성으로, 성형전문의 등의 속성별로 선호도를 파악하여 이를 바탕으로 각 성형전문의 등에 대한 전체 선호도가 산출될 수 있도록 한다. 여기서 속성이란 성형전문의 등을 평가할 수 있는 요소들을 말하는 것으로, 예를 들어 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품에 대해 공통적으로는 성형 결과, 예의와 친절, 성형병원특색, 접근성 등의 속성에 대해 평가할 수 있으며, 성형병원에 있어서는 가격, 분위기를, 성형전문의에 대해서는 성형 실력 등을, 시술 및 수술 상품에 대해서는 성형결과의 수준 등을 속성으로 설정하여 성형전문의 등을 평가하도록 할 수 있다. 상기 성형전문의산출부(13)는 각 속성에 대한 연관단어를 속성사전으로 구성하여 저장하고, 온라인 상에서 추출되는 데이터와 속성사전을 비교하여 각 속성에 대한 선호도와 빈도를 산출할 수 있도록 하며, 각 속성의 선호도에 대해 빈도에 따른 가중치를 설정하여 합산하도록 함으로써, 각 성형전문의 등에 대한 종합적인 선호도를 산출할 수 있도록 한다. 이를 위해, 상기 성형전문의산출부(13)는 도 2에 도시된 바와 같이 성형전문의속성등록모듈(131), 데이터추출모듈(132), 유의어검색모듈(133), 성형속성지수산출모듈(134), 빈도산정모듈(135), 성형병원종합지수산출모듈(136)을 포함할 수 있다.
상기 성형전문의속성등록모듈(131)은 성형전문의 등의 각 속성에 대한 연관단어들을 등록하여 저장하는 구성으로, 성형 결과, 예의와 친절, 가격, 분위기 등 각 속성에 대해 평가할 수 있는 단어의 목록을 저장하도록 한다.
상기 데이터추출모듈(132)은 온라인 상에서 일정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품 등에 관련된 데이터를 추출하는 구성으로, 여행 관련 게시판, 블로그, 카페, 포털사이트에서 검색되는 자료 등으로부터 수집된 일정 성형병원과 관련된 자료들을 추출하여 성형전문의속성등록모듈(131)에 의해 등록된 단어들과의 비교가 이루어지도록 한다.
상기 유의어검색모듈(133)은 데이터추출모듈(132)에 의해 추출된 데이터에서 성형전문의속성등록모듈(131)에 의해 등록된 단어와 유사한 단어를 검색하는 구성으로, 데이터의 언어에 관계없이 폭넓은 검색이 가능하도록 하기 위해 영문변환모듈(133a)에 의해 연관단어들을 영문으로 변환하도록 한다. 그리고 유의어확장모듈(133b)에 의해 영문으로 변환된 연관단어들을 유의어 영역으로 확장시키도록 하며, 일 예로 영어의 의미 어휘목록인 Wordnet 데이터베이스를 이용하도록 할 수 있다. 또한, 온라인 상에서 추출된 데이터의 언어도 영문으로 변환하도록 하여 데이터비교모듈(133c)을 통해 영문의 추출된 데이터와 확장된 관광속성사전의 단어들이 비교될 수 있도록 한다. 따라서, 상기 유의어검색모듈(133)은 폭넓은 영문의 의미 어휘목록을 이용하여 관광속성사전의 단어들을 확장시키도록 하고, 온라인 상의 데이터도 그 언어에 상관없이 속성 정보를 추출할 수 있도록 하여, 속성에 대한 더욱 많은 데이터를 확보하도록 할 수 있다.
상기 성형속성지수산출모듈(134)은 유의어검색모듈(133)에 의해 검색된 속성과 연관된 단어들에 대한 긍정 또는 부정의 선호도정보를 추출하여 이를 성형속성지수로 나타내는 구성으로, 감성단어 추출분석, 텍스트 마이닝 등의 기법을 이용하도록 할 수 있다. 감성단어 추출분석이란 인터넷상의 텍스트를 분석하여 텍스트를 작성한 자의 감정, 의견을 추출해내는 기법으로 상세한 내용은 이미 공지된 바와 같으므로 생략하도록 한다. 따라서, 상기 성형속성지수산출모듈(134)은 성형전문의 등의 각 속성에 대한 긍정, 부정의 선호도정보를 합산하여 그 비율을 성형속성지수로 산출하도록 할 수 있으며, 예를 들어 특정 성형전문의의 접근성이 좋은지, 특정 성형병원의 친절도가 좋은지, 특정 성형병원의 뷰티 상품에 대한 품질은 어떤지 등을 빅데이터로부터 추출하도록 할 수 있다. 이때, 성형속성지수는 긍정/(긍정+부정)의 수치로 산출되도록 하여 성형속성지수가 높은 값을 가질수록 높은 선호도를 갖는 것을 의미하도록 할 수 있다.
상기 빈도산정모듈(135)은 성형전문의 등의 속성에 대한 유의어가 검출된 빈도를 산정하는 구성으로, 특정 성형전문의 등에 대해 설정된 속성들에 대해 속성들간의 유의어 검출 비율을 산정하도록 한다.
성형병원종합지수산출모듈(136)은 성형전문의 등에 대한 선호도를 의미하는 성형병원 종합지수를 산출하는 구성으로, 성형속성지수산출모듈(134)에 의해 산출된 성형속성지수와 빈도산정모듈(135)에 의해 산출된 빈도를 이용하여 성형병원 종합지수를 산출하도록 한다. 따라서, 성형병원종합지수산출모듈(136)은 특정 성형전문의 등에 대하여 각 속성의 성형속성지수에 대해 각 속성별 빈도를 가중치로 설정하여 곱하도록 하고, 이를 합산하여 특정 성형전문의에 대한 성형병원 종합지수를 산출하도록 한다. 따라서, 사용자들의 관심이 높은 속성에 대해 가중치를 설정하여 성형속성지수를 다른 속성에 비해 높일 수 있도록 함으로써, 성형전문의 등에 대한 더욱 정확한 선호도 정보가 산출되도록 할 수 있으며, 성형병원 종합지수가 높을수록 사용자들에게 높은 선호도를 갖는 것으로 분석될 수 있다.
상기 통계산정부(14)는 상기 성형전문의산출부(13)에 의해 산출되는 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수 등을 사용자 분류에 따라 구분하여 산출하는 구성으로, 나이, 성별, 국가 등으로 구분하여 특정 나이대, 특정 성별의 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수를 산출하도록 할 수 있다. 통계산정부(14)에 의해 산출된 정보는 사용자지수산출부(16)로 전달되며, 사용자정보에 따라 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수를 변경하도록 할 수 있다.
상기 매체별산정부(15)는 상기 성형전문의산출부(13)에 의해 산출되는 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수를 매체별로 구분하여 산출하는 구성으로, 온라인상의 SNS, 카페, 블로그, 포털사이트, 여행후기게시판 등 각 매체에 따라 각각의 값들을 산출하도록 한다. 매체별산정부(15)에 의해 각 매체별로 산정된 성형병원 종합지수 등은 매체광고부(18)가 성형상품의 광고를 실행할 때 각 성형상품의 선호도가 높은 매체에 광고를 실행할 수 있도록 한다.
상기 사용자지수산출부(16)는 상기 성형전문의산출부(13)에 의해 산출된 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수를 서비스서버(1)에 접속하는 사용자 정보에 따라 최적화하는 구성으로, 등록된 사용자의 계정정보를 이용하여 관심 있는 속성에 대한 빈도를 산출하도록 하고, 이에 따라 성형병원 종합지수를 사용자에 맞도록 수정하도록 할 수 있다. 또한, 상기 통계산정부(14)에 의해 나이, 성별, 국가 등에 따라 산정된 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수를 이용하여 선호도 정보를 수정하도록 할 수도 있다. 상기 사용자지수산출부(16)는 사용자에 의해 작성된 데이터가 일정건수를 초과하는 경우 사용자데이터만으로 성형병원 종합지수를 최적화하도록 할 수 있으며, 일정건수를 초과하지 않는 경우에는 통계산정부(14)에 의해 산정된 결과에 따라 선호도 정보를 변경하도록 할 수 있고, 항상 사용자데이터와 통계데이터를 합산하여 지수를 최적화하도록 구성할 수도 있다. 사용자데이터와 통계데이터를 합산하는 경우에는 통계산정부(14)에 의해 산출된 성형속성지수에 사용자데이터와 통계데이터의 빈도에 대한 평균값을 곱하여 성형병원 종합지수가 산출되도록 할 수 있다. 상기 사용자지수산출부(16)는 사용자데이터추출모듈(161), 속성별빈도산출모듈(162), 지수최적화모듈(163), 통계반영모듈(164)을 포함할 수 있다.
상기 사용자데이터추출모듈(161)은 사용자등록부(11)에 의해 등록된 사용자의 계정에 관한 정보를 이용하여 블로그, 카페, 게시판, 검색기록 등에서 성형전문의 등과 관련된 정보를 추출하는 구성으로, 추출된 데이터에서 관광속성사전의 연관단어와 유사한 단어를 검색할 수 있도록 한다.
상기 속성별빈도산출모듈(162)은 상기 빈도산정모듈(135)과 같이 각 속성에 대한 유의어의 검출빈도를 산정하는 구성으로, 유의어검색모듈(133)과 같은 방식으로 각 속성과 관련된 연관단어와 유사한 단어를 검색하도록 하고, 유사한 단어의 검출 빈도를 산출하도록 한다.
상기 지수최적화모듈(163)은 속성별빈도산출모듈(162)에 의해 산출된 빈도를 이용하여 성형병원 종합지수를 최적화하는 구성으로, 상기 빈도산정모듈(135)에 의해 산정된 빈도와 속성별빈도산출모듈(162)에 의해 산출된 빈도의 평균값을 이용하여 성형병원 종합지수를 산출하도록 한다. 따라서, 지수최적화모듈(163)은 각 속성의 빈도의 평균값을 상기 성형속성지수산출모듈(134)에 의해 산출된 성형속성지수에 각각 곱하여 합산하도록 함으로써, 수정된 성형병원 종합지수를 산출하도록 한다. 따라서, 사용자가 중요시하는 빈도로 각 속성의 성형속성지수에 대한 가중치의 변경이 이루어지도록 함으로써, 사용자에게 최적화된 선호도 정보를 산출하도록 할 수 있다.
상기 통계반영모듈(164)은 사용자 정보에 따라 통계산정부(14)에 의해 산정된 지수를 반영하는 구성으로, 예를 들어 사용자의 나이, 성별, 국적에 따라 성형속성지수, 빈도, 성형병원 종합지수를 변경하도록 할 수 있다. 이때, 통계반영모듈(164)은 사용자의 나이, 성별, 국적에 맞도록 각 속성의 성형속성지수, 빈도의 평균값을 구하고, 이에 따라 성형병원 종합지수의 산정이 이루어지도록 할 수 있다. 또한, 상기 속성별빈도산출모듈(162)에 의해 산출된 빈도와의 평균값을 구하여 사용자의 이력을 반영한 선호도 정보가 산출되도록 할 수도 있다.
상기 성형상품추천부(17)는 성형전문의 등의 선호도 정보에 따라 성형상품을 추천하는 구성으로, 성형전문의산출부(13), 통계산정부(14), 사용자지수산출부(16)에 의해 산출된 성형병원 종합지수에 따라 성형상품을 추천하도록 할 수 있다. 상기 성형상품추천부(17)는 성형전문의산출부(13), 통계산정부(14)에 의해 산정된 성형속성지수와 성형병원 종합지수를 바탕으로 선호도 높은 특정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품을 온라인 상에 추천하도록 할 수 있다. 또한, 상기 성형상품추천부(17)는 서비스서버(1)에 접속하는 사용자 정보(사용자등록부(11)에 의해 등록된 사용자 정보)에 따라 성형병원 종합지수를 수정하여 사용자에 최적화된 선호도에 따라 성형상품을 추천하도록 할 수 있으며, 사용자의 건강 상태에 따라 사용자를 분류하고 사용자에 맞는 성형상품의 유형이 추천되도록 할 수 있다. 이를 위해, 상기 성형상품추천부(17)는 도 4에 도시된 바와 같이 상품유형결정모듈(171), 패키지구성모듈(172), 맞춤구성삽입모듈(173), 상품최적화모듈(174)을 포함할 수 있다.
상기 상품유형결정모듈(171)은 사용자의 건강 상태에 따라 성형상품의 유형을 결정하는 구성으로, 예를 들어 사용자의 건강 상태를 신체적, 사회적, 정신적(지적), 정서적, 직업적 건강으로 나누어 평가하도록 하고, 성형상품의 유형별로 각각의 건강 상태에 상이한 가중치를 부여하여 가장 높은 값을 갖는 유형으로 성형상품의 유형을 선택하도록 한다. 상기 상품유형결정모듈(171)에 의해 성형상품의 유형이 결정되면, 선호도에 따라 세부 구성이 결정되어 패키지 상품을 형성하게 된다.
상기 패키지구성모듈(172)은 상품유형결정모듈(171)에 의해 결정된 성형상품의 유형에 대해 세부구성을 결정하여 패키지 상품을 형성할 수 있도록 하는 구성으로, 일정 성형병원에 대해 유형별 카테고리를 설정하고, 해당 카테고리에 대해 선호도 순으로 세부구성을 결정하여 삽입하도록 한다. 따라서, 성형상품이 양질의 세부구성으로 형성될 수 있으며, 이에 따라 사용자의 만족도를 높이도록 할 수 있다.
상기 맞춤구성삽입모듈(173)은 사용자의 유전자정보에 따른 세부구성을 성형상품에 삽입하는 구성으로, 상기 사용자등록부(11)에 의해 등록되는 유전자 정보의 분석 결과에 따라 이에 맞는 세부구성을 지정하여 삽입하도록 하며, 유전자정보수신모듈(173a), 사용자분류모듈(173b), 맞춤카테고리삽입모듈(173c), 세부구성지정모듈(173d)을 포함할 수 있다.
상기 유전자정보수신모듈(173a)은 사용자등록부(11)에 의해 등록된 사용자의 유전자 정보를 수신하는 구성으로, 이미 분석된 결과를 수신하도록 할 수도 있다.
상기 사용자분류모듈(173b)은 유전자를 분석하여 사용자의 피부 타입, 질병 위험 등을 구분하는 구성으로, 피부노화, 피부탄력, 탈모 등에 대한 정보를 파악하거나 암, 대사증후군, 일반 질환에 대한 위험, 식품에 대한 반응 등에 대한 정보를 파악하도록 한다.
상기 맞춤카테고리삽입모듈(173c)은 사용자분류모듈(173b)에 의해 파악된 사용자 정보에 따라 이에 맞는 맞춤 성형카테고리를 성형상품에 삽입하는 구성으로, 피부상태가 좋지 않은 경우에는 뷰티에 관한 시술 및 수술 상품을 성형카테고리로 삽입하도록 하고, 특정 부위에 대한 시술 및 수술이 필요한 경우에는 특정 부위에 관한 시술 및 수술 상품이 삽입되도록 할 수 있다.
상기 세부구성지정모듈(173d)은 맞춤카테고리삽입모듈(173c)에 의해 삽입된 카테고리에 대해 세부구성을 지정하는 구성으로, 사용자분류모듈(173b)에 의해 분석된 결과에 따라 성형병원 종합지수를 비교하여 선호도 높은 세부구성이 지정되어 삽입될 수 있도록 한다.
상기 상품최적화모듈(174)은 패키지 형태의 성형상품에 대한 구매가 이루어지고 난 후, 구매자의 후기 등을 분석하여 별도의 선호도 정보를 파악하도록 하고, 이에 따라 실제 구매자들의 선호도가 떨어지는 경우에는 해당 구성을 변경하도록 함으로써, 상품에 대한 품질을 지속적으로 유지할 수 있도록 한다. 상기 상품최적화모듈(174)은 도 4에 도시된 바와 같이 구매이력저장모듈(174a), 후기분석모듈(174b), 사용자별지수산출모듈(174c), 지수합산모듈(174d), 구성변경모듈(174e)을 포함할 수 있다.
상기 구매이력저장모듈(174a)은 성형상품을 구매한 사용자의 정보를 저장하는 구성으로, 해당 사용자의 여행 후기 등을 분석하여, 구매한 상품의 세부 구성들에 대한 선호도를 파악할 수 있도록 한다.
상기 후기분석모듈(174b)은 성형상품을 구매한 사용자의 여행 후기 등을 분석하는 구성으로, 사용자등록부(11)에 의해 등록된 사용자의 계정 등을 이용하여 SNS, 블로그, 카페 등을 분석하도록 한다.
상기 사용자별지수산출모듈(174c)은 성형상품의 세부구성에 대한 사용자의 선호 정도를 사용자별지수로 산출하는 구성으로, 성형전문의산출부(13)와 같이 각 세부구성의 속성과 속성별 선호 정도를 통해 사용자별지수를 산출하도록 한다.
상기 지수합산모듈(174d)은 사용자별지수산출모듈(174c)에 의해 산출되는 사용자별지수를 일정기간 동안 합산하는 구성으로, 일정기간 동안 세부구성에 대한 구매자들의 선호 정도를 판단할 수 있도록 한다.
상기 구성변경모듈(174e)은 지수합산모듈(174d)에 의해 합산되는 사용자별지수가 일정값 이하로 내려가는 경우 해당 세부구성을 변경하는 구성으로, 사용자의 선호도가 떨어지는 구성을 선호도가 높은 다른 구성으로 대체하도록 함으로써 성형상품의 품질을 유지할 수 있도록 한다.
상기 매체광고부(18)는 특정 매체에 성형상품의 광고를 실시하는 구성으로, 상기 매체별산정부(15)에 의해 산정되는 매체별 선호도정보에 따라 광고를 실시하도록 하며, 매체지수산출모듈(181)과 광고매체결정모듈(182)을 포함할 수 있다.
상기 매체지수산출모듈(181)은 패키지 형태의 성형상품이 각 매체에 대해 갖는 선호 정도를 의미하는 매체지수를 산출하는 구성으로, 매체지수가 높은 매체에 광고를 실시할 수 있도록 한다. 상기 매체별산정부(15)는 SNS, 블로그, 카페 등의 온라인 매체 각각에 대해 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품 등의 선호도를 구분하여 산정하도록 한다. 따라서, 매체지수산출모듈(181)은 성형상품을 구성하는 세부구성들에 대해 매체별산정부(15)에 산정된 매체별 선호도를 합산할 수 있으며, 이를 매체지수로 산출하도록 한다. 따라서, 매체지수는 해당 성형상품에 대한 각 매체에서의 선호도를 의미하게 되며, 선호도가 높게 분석되는 매체에 성형상품의 광고를 실시할 수 있도록 하여 광고 효과를 극대화할 수 있도록 한다.
상기 광고매체결정모듈(182)은 매체지수산출모듈(181)에 의해 산출된 매체지수에 따라 성형상품의 광고를 실시할 매체를 결정하는 구성으로, 매체지수가 높은 매체에 성형상품의 광고를 실시할 수 있도록 한다.
상기 사용자단말기(3)는 상기 서비스서버(1)와 정보를 교환하는 구성으로 상기 서비스서버(1)에서 생성된 성형상품에 대한 정보를 디스플레이하며, PC, 스마트폰, 태블릿PC 등과 같이 정보의 송수신이 가능하고 정보를 디스플레이할 수 있는 다양한 전자기기가 사용될 수 있다.
본 발명은 커팅부, 제 1 트랜스퍼 및 제 2 트랜스퍼, 콤바인부를 포함할 수 있다.
커팅부는 데이터를 분할하여 복수 개의 조각들을 생성하고, 조각들의 각각에 어드레스를 부여할 수 있다. 여기서, 조각들의 어드레스는 복수 개의 문자 및 숫자의 조합으로 이루어질 수 있다.
또한, 커팅부는 각각의 어드레스를 고려하여 조합 규칙을 생성할 수 있다. 여기서, 조합 규칙은 복수 개의 데이터 조각들을 각각의 어드레스를 바탕으로 하여 분할되기 이전의 데이터로 조합할 수 있도록 하는 규칙을 의미한다.
제 1 트랜스퍼는 복수 개의 데이터 조각들을 임의의 순서로 전송할 수 있다. 여기서, 복수 개의 데이터 조각들은 각각 부여된 어드레스와 함께 전송될 수 있다.
제 2 트랜스퍼는 제 1 트랜스퍼에 의해 전송된 복수 개의 데이터 조각들에 대응되는 조합 규칙을 전송할 수 있다. 여기서, 제 2 트랜스퍼는 제 1 트랜스퍼에 의한 복수 개의 데이터 조각들의 전송에 대하여 시차를 두고 조합 규칙을 전송하는 것이 바람직할 수 있다.
이상 본 명세서에서 설명한 기능적 동작과 본 주제에 관한 실시형태들은 본 명세서에서 개시한 구조들 및 그들의 구조적인 등가물을 포함하여 디지털 전자 회로나 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 혹은 이들 중 하나 이상의 조합에서 구현 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 주제의 실시형태는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위하여 또는 그 동작을 제어하기 위하여 유형의 프로그램 매체 상에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 유형의 프로그램 매체는 전파형 신호이거나 컴퓨터로 판독 가능한 매체일 수 있다. 전파형 신호는 컴퓨터에 의한 실행을 위하여 적절한 수신기 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하기 위하여 생성되는 예컨대 기계가 생성한 전기적, 광학적 혹은 전자기 신호와 같은 인공적으로 생성된 신호이다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조합 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터 또는 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
부가적으로, 본 명세서에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블록도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 구축하는 데에도 사용 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는, 예컨대 범용 및 특수 목적의 마이크로프로세서 양자 및 어떤 종류의 디지털 컴퓨터의 어떠한 하나 이상의 프로세서라도 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기 전용 메모리나 랜덤 액세스 메모리 혹은 양자로부터 명령어와 데이터를 수신할 것이다.
컴퓨터의 핵심적인 요소는 명령어와 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 장치 및 명령을 수행하기 위한 프로세서이다. 또한, 컴퓨터는 일반적으로 예컨대 자기, 자기광학 디스크나 광학 디스크와 같은 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대량 저장 장치로부터 데이터를 수신하거나 그것으로 데이터를 전송하거나 혹은 그러한 동작 둘 다를 수행하기 위하여 동작가능 하도록 결합되거나 이를 포함할 것이다. 그러나, 컴퓨터는 그러한 장치를 가질 필요가 없다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있다는 점을 밝힌다.

Claims (8)

  1. 특정 성형병원의 성형전문의, 병원위치, 시술 및 수술 상품 등에 관한 빅데이터를 수집하여 각각에 대한 선호도를 분석하고, 선호도에 따라 성형상품을 추천하는 서비스서버;
    상기 서비스서버에 접속하여 성형상품에 관한 정보를 수신하는 사용자단말기; 및
    상기 수신된 성형상품에 관한 정보를 분산저장하는 분산저장서버를 포함하고,
    상기 서비스서버는 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품의 속성별 선호도에 따른 성형속성지수를 이용하여 각 성형전문의, 성형병원, 시술 및 수술 상품에 대한 선호도의 분석이 이루어지도록 하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 서비스서버는
    특정 성형병원의 성형전문의, 성형병원위치, 시술 및 수술 상품의 선호도에 관한 정보를 산출하는 성형전문의산출부를 포함하고,
    상기 성형전문의산출부는
    성형전문의 등의 각 속성에 관한 연관단어정보를 등록하는 성형전문의속성등록모듈;
    온라인 상에서 수집되는 빅데이터에서 각 성형전문의 등에 관한 데이터를 추출하는 데이터추출모듈;
    추출된 데이터에서 각 속성의 연관단어정보와 유사한 단어를 검색하는 유의어검색모듈; 및
    검색된 유사한 단어에 대한 긍정 내지 부정에 따른 비율에 따라 각 속성에 대한 선호도를 산출하는 성형속성지수산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 유의어검색모듈은
    성형전문의속성등록모듈에 의해 등록된 연관단어정보를 영문으로 변환하는 영문변환모듈;
    영문으로 변환된 연관단어정보를 유의어 집단으로 확장시키는 유의어확장모듈; 및
    데이터추출모듈에 의해 추출된 데이터를 영문으로 변환하여 유의어확장모듈에 의해 확장된 유의어와 비교하는 데이터비교모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 성형전문의산출부는
    각 속성의 연관단어정보에 대해 상기 유의어검색모듈에 의해 검색되는 유의어의 빈도를 산정하는 빈도산정모듈; 및
    빈도산정모듈에 의해 산정되는 빈도에 따라 각 속성에 가중치를 설정하여 각 성형전문의 등에 대한 선호도를 산출하는 성형병원종합지수산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 서비스서버는
    서비스서버에 접속하는 사용자 정보에 따라 성형병원종합지수산출모듈에 의해 산출된 성형병원 종합지수를 최적화하는 사용자지수산출부를 포함하고,
    상기 사용자지수산출부는,
    사용자의 SNS, 여행 후기, 작성글, 검색기록에 관한 데이터를 추출하는 사용자데이터추출모듈;
    사용자데이터추출모듈에 의해 추출된 데이터를 유의어검색모듈에 의해 검색하여 각 속성에 관한 연관단어정보의 검출 빈도를 산출하는 속성별빈도산출모듈; 및
    속성별빈도산출모듈에 의해 산출된 빈도에 따라 가중치를 갱신하여 성형병원 종합지수를 산출하는 지수최적화모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 서비스서버는
    상기 성형전문의산출부 및 사용자지수산출부에 의해 산출된 선호도 정보에 따라 성형상품을 추천하는 성형상품추천부를 포함하고,
    상기 성형상품추천부는 사용자의 상태에 따라 성형상품의 유형을 결정하는 상품유형결정모듈을 포함하며,
    상기 상품유형결정모듈은,
    사용자에 의해 입력되는 정보에 따라 각 사용자의 신체적, 사회적, 정신적, 정서적, 직업적 건강 상태를 평가하여 지표로 산출하는 평가지표산출모듈;
    성형상품의 유형별로 신체적, 사회적, 정신적, 정서적, 직업적 건강 상태에 대한 가중치를 다르게 설정하는 유형별가중치설정모듈; 및
    설정된 유형별 가중치에 따라 각 건강 상태의 지표를 합산하여 유형지수를 산출하고, 가장 높은 유형지수를 갖는 유형으로 성형상품의 유형을 결정하는 유형지수산출모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 성형상품추천부는
    각 사용자의 유전자 정보에 따라 적합한 세부구성을 삽입하는 맞춤구성삽입모듈을 포함하고,
    상기 맞춤구성삽입모듈은,
    각 사용자의 등록된 유전자 정보를 수신하는 유전자정보수신모듈과, 유전자 정보를 분석하여 사용자의 피부타입, 성형 부작용 위험에 따라 사용자를 분류하는 사용자분류모듈;
    사용자 분류에 따라 적합한 성형상품 카테고리를 성형상품에 삽입하는 맞춤카테고리삽입모듈; 및
    성형병원 종합지수가 높은 순으로 각 카테고리의 세부구성을 지정하는 세부구성지정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 성형상품추천부는
    성형상품을 구매한 사용자의 후기 정보에 따라 세부구성을 변경하는 상품최적화모듈을 포함하고,
    상기 상품최적화모듈은,
    사용자의 구매이력을 저장하는 구매이력저장모듈;
    구매한 사용자의 후기, SNS 등을 분석하는 후기분석모듈;
    후기분석모듈에 의해 구매자별 성형병원 종합지수를 산출하는 사용자별지수산출모듈;
    일정기간 동안 사용자별지수산출모듈에 의해 산출되는 성형병원 종합지수를 합산하는 지수합산모듈; 및
    지수합산모듈에 의해 합산된 성형병원 종합지수가 일정값 이하로 내려가는 경우 해당 세부구성을 선호도가 높은 다른 세부구성으로 변경하는 구성변경모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 속성정보를 이용한 성형상품 추천시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102447647B1 (ko) * 2022-05-20 2022-09-27 주식회사 패스트레인 사용자 추정 유형에 적응적인 썸네일 인스턴스 노출 방법, 및 이를 구현하는 장치

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KR102447647B1 (ko) * 2022-05-20 2022-09-27 주식회사 패스트레인 사용자 추정 유형에 적응적인 썸네일 인스턴스 노출 방법, 및 이를 구현하는 장치

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