KR20220077790A - A.i 및 빅데이터에 기반한 비대면 온라인 멘토, 멘티 매칭 플랫폼 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템은, 멘티 데이터를 시계열적으로 저장하는 제1 데이터베이스, 상기 제1 데이터베이스 또는 사용자 입력을 통해 대상 멘티를 선정하는 멘티 선정부, 상기 제1 데이터베이스를 통해 상기 대상 멘티와 동일 또는 유사한 멘티가 과거에 있던 제1 멘토을 선정하는 제1 멘토 선정부, 및 상기 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하는 데이터 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하며, 대상 멘티와 동일 또는 유사한 멘티가 과거에 있던 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하여 용이하게 분석할 수 있는 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템 및 매칭방법을 제공한다.

Description

A.I 및 빅데이터에 기반한 비대면 온라인 멘토, 멘티 매칭 플랫폼 시스템{Non-face-to-face online mentor, mentee matching platform system based on A.I. and big data}

본 발명은 A.I 및 빅데이터에 기반한 비대면 온라인 멘토, 멘티 매칭 플랫폼 시스템에 관한 것이다.

코로나 시대의 도래에 따라 학습에 영향을 미치는 수많은 애로사항들이 발생하고 있으며,이로인해 학생들은 많은 학습효율에 대해 어려움을 겪고 있다.

한편, 최근 초고속 인터넷이 급속도로 보급됨에 따라 인터넷은 현대 생활에 없어서는 안될 필수품이 되고 있다.많은 사용자가 인터넷을 통하여 다양한 서비스를 이용하고 있다. 이에 따라수많은 학습서비스로부터입시와 관련된 뉴스 기사가 생성되어 인터넷을 통해 학생들에게 배포되고 있는 상황이며, 소셜네트워크SNS, 블로그 등이 발달되어 기존의 웹서버에 저장되어 있는 정보까지 포함한 많은 양의 데이터들이 생성되어 배포되고 있다.따라서, 이러한 많은 양의 데이터들을 정리하여 학생들의 의 재무상태, 주가, 경영 등을 포괄하는 데이터를 용이하게 분석할 수 있는 시스템 및 방법이 필요한 실정이다.

본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 많은 양의 데이터를 정리하고 멘토과 멘티를 매칭시킴으로써데이터를 용이하게 분석할 수 있는 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템 및 매칭방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템은, 멘티 데이터를 시계열적으로 저장하는 제1 데이터베이스, 상기 제1 데이터베이스 또는 사용자 입력을 통해 대상 멘티

를 선정하는 멘티 선정부, 상기 제1 데이터베이스를 통해 상기 대상 멘티와 동일 또는 유사한 멘티가 과거에 있던 제1 멘토을 선정하는 제1 멘토 선정부, 및 상기 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하는 데이터 추출부를포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 데이터 추출부는 상기 대상 멘티와 동일 또는 유사한 멘티가 있던 당시 상기 제1 멘토의 멘토데이터 변화를 추출할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 제1 데이터베이스는 상기 멘티 데이터를 복수의 멘티군으로 분류하여 저장할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 제2 멘토을 입력받아 선정하는 제2 멘토 선정부를 더 포함할 수 있다., 상기 멘티 선정부는 상기 제2 멘토에 기 설정된 기간 내 발생된 멘티를 대상 이벤트로 선정할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 멘티 선정부가 선정하는 상기 대상 멘티는 상기 제2 멘토에 미발생될 수있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭방법은, 멘티 데이터가 시계열적으로 저장되는 제1 데이터베이스를 준비하는 단계, 상기 제1 데이터베이스 또는 사용자 입력을 통해 대상 멘티를 선정하는 단계, 상기 제1 데이터베이스를 통해 상기 대상 멘티와 동일 또는 유사한 멘티가 과거에 있던 제1 멘토을 선정하는 단계, 및 상기 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하는 단계 이후에, 상기 제1 멘토의 멘토데이터를 통해 제2 멘토의 멘토데이터를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 제2 멘토을 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 제2 멘토을 입력받는 단계는 상기 제1 데이터베이스를 준비하는 단계와 상기대상 멘티를 선정하는 단계 사이에 이루어질 수 있다., 상기 대상 멘티는 상기 제2 멘토에 기 설정된 기간 내 발생된 멘티일 수 있다.이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 실시예들에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템은 제1 데이터베이스를 통해 최근 이슈가 되고 있는 대상 멘티를 선정하고, 이러한 대상 멘티와 동일 또는 유사한 이벤트가 과거에 있던 제1 멘토을 매칭시켜 멘토데이터를 용이하게 분석할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면 사용자가 관심을 갖는 제2 멘토에 대상 멘티가 발생되었을 경우의 멘토데이터변화를, 제1 멘토의 멘토데이터 변화를 통해 추정함으로써, 사용자가 보다 정확한 융자, 투자 활동을 하는데 도움을 줄 수 있다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요

지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템을 나타낸다. 이하, 이를 참조하여 본 실시예에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템에 대해 살펴보기로 한다. 본 실시예에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템은 사용자말기 및 외부 데이터 제공서버와 네트워크로 연결되어, 상호간 데이터를 송수신할 수 있다.

여기서, 네트워크는 예를 들어 유/무선 인터넷망, 공중 전화망PSTN, 이동 통신망, 근거리 통신망LN 등과같은 다양한 네트워크로 구현될 수 있다. 사용자 단말기는 사용자가 네트워크를 통하여 데이터를 송수신할수 있는 다양한 정보통신단말로 구현될 수 있는데, 예를 들어 서버, 컴퓨터, 노트북, 넷북, MP3 플레이어, 스마

트폰, 태블릿, 웨어러블 장치 등을 포함할 수 있다. 또한, 외부 데이터 제공서버는 네트워크를 통해 외부뉴스, 신문, SNS, 멘토의 재무제표 등의 데이터를 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템에제공할 수 있고 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템의 데이터베이스에 이러한 데이터들의 전부 또는 일부, 또는 식별정보 등이 저장될 수 있다.

이하, 이를 참조하여 본 실시예에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템에 대해 더욱구체적으로 살펴보기로 한다.

본 실시예에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템은 예를

들어 서버로 구성되어, 멘티 데이터를 저장하는 제1 데이터베이스, 대상 멘티를 선정하는 멘티 선정, 제1 멘토을 선정하는 제1 멘토 선정부, 및 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하는 데이터 추출부를 포함할 수 있다.

본 발명의 구성요소를 설명함에 앞서, 인공지능이란 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미할 수 있으며, 본 실시예에 따른 인공지능을 활용한 멘토과 멘티상호 매칭시스템의 세부 구성요소 중 적어도 하나는 이러한 인공지능 기능을 포함할 수 있다.

하위 개념의 멘티군을 더 만드는 것도 가능하다 할 것이다. 또한, 머신러닝이나 학습 또는 인공지능 기능을통해 새로운 멘티 데이터가 수집될 때마다 이러한 멘티군을 변경하는 것도 가능하며 새로운 멘티군을 만들어내는 것도 가능할 수 있다. 또한, 인공지능 기능을 이용함으로써 유사한 연관어들은 대표어를 지정하여 저

장할 수도 있다.

이러한 정보 등을 종합하여 최근 뉴스, SNS, 웹페이지 등에서 이슈가 되고 있는 대상 멘토를 선정할 수 있다. 예를 들어 특정 멘티 데이터가최근에 출현 됐을수록, 뉴스 등에 노출된 횟수가 많을수록, 또한 지속적으로 출현되고 있을수록 대상 멘티로선정될 가능성이 높아질 수 있다. 또한, 대상 멘티를 선정할 때 제1 데이터베이스에 저장된 전체기간의멘티 데이터를 이용할 수도 있고 또는 기 설정된 기간 내, 예를 들어 6개월 이내 발생된 멘티 데이터만을이용하는 것도 가능하다. 상기와 같이 기간을 설정해놓는 경우 비교적 최신 이슈를 추출하기 용이할 수 있다.

이러한 대상 멘티는 설정에 따라 1회에 한 개만 선정될 수도 있고 또는 복수 개가 선정될 수도 있다.

다음 두 번째 방식은 멘티 선정부가 사용자의 입력을 받아 대상 멘티를 선정하는 방식이다. 사용자단말기의 화면을 통해 대상 멘티를 입력할 수 있도록 구성하고, 멘티 선정부는 사용자가 입력한것을 대상 멘티로 선정하도록 구성할 수 있다.를 들어 사용자가 사용자 단말기에 "지진"을 입력하면 대상 멘티로 "지진"을 선정하는 방식이다. 앞선 첫 번째 방식의 경우 멘티 선정부가 제1 데이터베이스를 통해 대상 멘티를 선정하므로 그러한 대상 멘티는 현 시점에 발생했거나 또는 과거에 발생한것일 수밖에 없는데, 두 번째 방식의 경우 사용자가 직접 입력하는 방식이므로 발생여부에 무관하게 대상 이벤트가 선정될 수 있다. 예를 들어, "한라산 분화"의 경우 첫 번째 방식으로는 대상 멘티로 선정되기 어려우나,

두 번째 방식으로는 사용자가 입력을 하면 대상 멘티로 선정될 수도 있을 것이다.다음 세 번째 방식은 앞선 두 가지 방식을 융합한 방식이다. 멘티선정부는제1 데이터베이스에 저장된 여러 멘티 데이터를 살펴 이러한 멘티 데이터의 출현 시기 정보, 출현 횟수 정보, 출현 지속성 정보 등을 종합하여 최근 뉴스, SNS, 웹페이지 등에서 이슈가 되고 있는 후보 멘티를 선정할 수 있으며, 이를 사용자 단말기에 표시할 수 있다. 이때, 멘티 선정부는 인공지능

기능을 포함하여 기계적 학습을 통해 사용자들이 더 많은 관심을 가졌던 후보 멘티부터 차례로 사용자 단말기의 화면에 표시하여, 사용자가 대상 멘티를 입력하는데 도움을 줄 수 있다. 사용자는 사용자 단말기

에 표시된 후보 멘티중 마음에 드는 후보를 선택 입력할 수 있으며, 멘티 선정부 선택 입력된 후보 멘티를 대상 멘티로 선정할 수 있다. 세 번째 방식의 경우에도 첫 번째 방식과 동일하게 아직 발생되지 않은 멘티는 대상 멘티로 선정되기 어려우며, 이미 발생되어 제1 데이터베이스에 저장된 멘티가 대상 멘티로 선정될 수 있다.

Claims (1)

1. 멘티 데이터를 시계열적으로 저장하는 제1 데이터베이스;
   상기 제1 데이터베이스를 통해 대상 멘티를 선정하는 멘티 선정부;
   상기 제1 데이터베이스를 통해 제1 멘티, 제2 멘티 또는 제3 멘티가 과거에 있던 제1 멘토을 선정하는 제1 멘토 선정부;
   상기 제1 멘토의 멘토데이터를 추출하는 데이터 추출부; 및상기 제1 멘토의 멘토데이터를 통해 제2 멘토의 멘토데이터를 추정하는 데이터 추정부;
   를 포함하고,상기 제1 데이터베이스는 상기 멘티 데이터를 복수의 멘티군으로 분류하여 저장하되, 상기 멘티군은 복수의 상위 멘티군 및 각각의 상위 멘티군에 포함되는 복수의 하위 멘티군을 포함하며,
   상기 제1 멘티는 상기 대상 멘티와 동일한 멘티이고, 상기 제2 멘티는 상기 대상 멘티가 속한 상기하위 멘티군에 포함된 다른 멘티이며, 상기 제3 멘티는 상기 대상 멘티가 속한 상기 상위 멘티군에속하되 다른 하위 멘티군에 속한 멘티이고,
   상기 제1 멘토 선정부는 상기 제1 멘티가 과거에 있던 멘토을 상기 제2 멘티가 과거에 있던 멘토보다 우선시하고, 상기 제2 멘티가 과거에 있던 멘토을 상기 제3 멘티가 과거에 있던 멘토보다 우선시하여, 상기 제1멘토을 선정하는 인공지능을 활용한 멘토과 멘티 상호 매칭시스템.