KR20230043440A - 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법은 (a) 서비스 서버가 제1 사용자 단말로부터 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청을 수신하여 상기 제2 사용자의 모바일 명함을 제1 사용자 단말에게 송신하는 단계, (b) 상기 서비스 서버가 상기 제1 사용자 단말에게 송신한 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보 중, 하나 이상의 정보를 상기 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 수집하는 단계, (c) 상기 서비스 서버가 상기 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 분석하여 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출하는 단계 및 (d) 상기 서비스 서버가 상기 추출한 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 상기 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥으로 출력하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버에 관한 것이다. 보다 자세하게는 모바일 명함 교환을 통해 수집된 데이터를 이용하여 새로운 인맥을 추천 받을 수 있는 인맥 추천 방법 및 제공 서버에 관한 것이다.
업무 또는 그 이외의 모종의 이유로 처음 만난 사람에게 종이 명함을 건네는 행위는 자기 자신뿐만 아니라 자신의 소속을 함께 소개할 수 있는 매우 효과적인 수단이며, 사물 인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 출현함에 따라 기존 종이 명함이 제공하던 모든 기능에 더하여 다양한 부가적인 기능들을 함께 제공함으로써 새로운 가치를 창출할 수 있는 전자적 형태의 모바일(Mobile) 명함이 출현하게 되었다.
모바일 명함이 보유하고 있는 다양한 장점 중, 종이 명함에 비하여 가장 두드러지는 장점은 바로 확장성이다. 확장성은 말 그대로 더 넓게 퍼트릴 수 있는 성질을 의미하는바, 모바일 명함은 지갑에 들어갈 정도의 크기를 갖는 종이 명함의 앞면 또는 뒷면이라는 물리적인 공간을 뛰어넘어, 모바일 명함 서비스를 제공하는 서비스 서버에서 해당 사용자에게 기본적으로 제공하는 저장 공간의 크기만큼, 추가적인 저장 공간이 필요하다면 이에 부합하는 비용을 지불하여 가상의 저장 공간을 자유롭게 확장할 수도 있는바, 해당 저장 공간에 저장하여 모바일 명함을 통해 제공할 수 있는 정보의 종류와 내용에 아무런 제한이 없기 때문에 확장성이 무궁무진하다고 볼 수 있다.
한편, 최근 코로나 19의 발병으로 인해 비대면 생활과 업무 방식이 일상화되면서 모바일 명함의 확장성을 매우 요긴하게 활용할 수 있는바, 직접 대면함이 없이 원격에서 서로의 모바일 명함을 교환할 수 있는 기능이 그것이며, 저장 공간의 용량에 부합하기만 한다면 새로운 모바일 명함을 얼마든지 추가할 수 있을 것이다. 그러나 문제는 대면이라는 과정이 없이 누구의 모바일 명함을 획득할 수 있을 것인지 인바, 모바일 명함 서비스에 가입한 가입자들의 모바일 명함을 랜덤으로 추천하는 방안을 일차적으로 고려해볼 수 있을 것이나, 모바일 명함에는 명함 소유주의 개인 정보가 포함되어 있기에 자신의 모바일 명함이 아무런 연고(緣故)도 없는 제3 자에게 무분별하게 제공되는 경우 의도하지 않은 손해나 불편함을 야기할 수 있으므로 적절하지 않다 할 것이다.
그럼에도 불구하고, 모바일 명함 소유자가 동의하는 등의 일정한 요건 하에 자신의 모바일 명함이 제3 자에게 제공되거나, 제3 자의 모바일 명함이 나에게 제공된다면 비대면 시대에 대면 과정 없이 새로운 인맥을 형성할 수 있게 됨으로써 모바일 명함 소유주에게 실질적인 이익을 줄 수 있을 뿐만 아니라, 모바일 명함 서비스 제공 업체에게 차별화되는 경쟁력으로 작용할 수 있을 것인바, 이와 관련된 새로운 서비스의 개발이 필요한 실정이다. 본 발명은 이에 관한 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 모바일 명함 서비스에 가입한 모바일 명함 소유주가 상대방과 모바일 명함을 교환하는 기본적인 과정을 통해 수집한 데이터를 활용하여 모바일 명함 소유주에게 새로운 인맥을 추천해줄 수 있는 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 모바일 명함 소유주에게 새로운 인맥을 추천해줌에 있어 모바일 명함 소유주와 아무런 관계가 없는 제3 자를 추천해주는 것이 아니라, 모바일 명함 소유주의 생활이나 업무에 실질적인 도움을 줄 수 있는 제3 자를 추천하는 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 모바일 명함 서비스 가입자들에게 새로운 인맥 추천 기능을 제공함으로써 모바일 명함 서비스 제공 업체에게 차별화되는 경쟁력으로 작용할 수 있는 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버를 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법은 (a) 서비스 서버가 제1 사용자 단말로부터 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청을 수신하여 상기 제2 사용자의 모바일 명함을 제1 사용자 단말에게 송신하는 단계, (b) 상기 서비스 서버가 상기 제1 사용자 단말에게 송신한 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보 중, 하나 이상의 정보를 상기 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 수집하는 단계, (c) 상기 서비스 서버가 상기 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 분석하여 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출하는 단계 및 (d) 상기 서비스 서버가 상기 추출한 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 상기 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥으로 출력하는 단계를 포함한다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (b) 단계에서 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보는, 상기 제2 사용자의 모바일 명함이 포함하는 정보 - 상기 제2 사용자가 재직중인 기업명, 상기 기업의 주소, 상기 제2 사용자가 속한 부서명 및 상기 제2 사용자의 직급 중 어느 하나 이상의 정보 -, 상기 제2 사용자가 모바일 명함 서비스에 가입할 때 입력한 정보 - 상기 제2 사용자의 학력, 관심사, 취미 및 자격 사항 중 어느 하나 이상의 정보 - 및 상기 제1 사용자 단말이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보 중 어느 하나 이상의 정보일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 인맥 추천 기준 항목은, 상기 제2 사용자가 재직중인 기업명을 분석하여 동일/유사한 사업을 영위하고 있는 기업명을 산출하는 사업 종류 기준 항목, 상기 제2 사용자가 재직중인 기업의 주소를 분석하여 해당 주소로부터 소정 거리 이내에 위치하는 기업명을 산출하는 주소 기준 항목, 상기 제2 사용자가 속한 부서명을 분석하여 해당 부서와 협업하는 부서명을 산출하는 부서명 기준 항목, 상기 제2 사용자의 학력을 분석하여 동일/유사한 학력을 산출하는 학력 기준 항목, 상기 제2 사용자의 관심사를 분석하여 동일/유사한 관심사를 산출하는 관심사 기준 항목, 상기 제2 사용자의 취미를 분석하여 동일/유사한 취미를 산출하는 취미 기준 항목, 상기 제2 사용자의 자격 사항을 분석하여 동일/유사한 자격 사항을 산출하는 자격 사항 기준 항목 및 상기 제1 사용자 단말이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보를 분석하여 소정 거리 이내에 위치하는 기업명을 산출하는 GPS 기준 항목 중 어느 하나 이상의 항목일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (c) 단계에서 추출한 인맥 추천 기준 항목이 복수 개인 경우, 상기 (d) 단계는, (d-1) 상기 복수 개의 인맥 추천 기준 항목 각각에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 정렬하는 단계, (d-2) 상기 복수 개가 짝수라면 절반 개수 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자만을 산출하고, 상기 복수 개가 홀수라면 절반 개수를 반올림한 개수 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자만을 산출하는 단계 및 (d-3) 상기 (d-2) 단계에서 산출한 하나 이상의 제3 사용자 중, 랜덤으로 추출한 하나 이상의 제3 사용자를 이에 대응되는 인맥 추천 기준 항목과 함께 상기 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥으로 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 (a) 단계 이전에, (A) 상기 서비스 서버가 제1 사용자 단말로부터 신규 인맥 추천 기능 활성화 여부, 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목, 상기 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목 사이에서의 우선순위 중 어느 하나 이상을 선택 받는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 모바일 명함 서비스에 가입한 모바일 명함 소유주가 신규 인맥을 추천 받기 위해 상대방과 모바일 명함을 교환하는 기본적인 과정만 수행하면 충분하며, 이 과정에서 신규 인맥 추천을 위한 인맥 형성 데이터가 자동으로 수집되는바 비대면 시대에 대면 과정 없이 새로운 인맥을 형성할 수 있게 됨으로써 모바일 명함 소유주에게 실질적인 이익을 줄 수 있다는 효과가 있다.
또한, 모바일 명함 소유주에게 새로운 인맥을 추천해줌에 있어 모바일 명함 소유주와 아무런 관계가 없는 제3 자를 추천해주는 것이 아니라, 모바일 명함 소유주가 상대방과 모바일 명함을 교환하는 과정에서 수집된 인맥 형성 데이터를 분석하여 추출된 다양한 인맥 추천 기준을 적용하고, 이에 대응되는 제3 사용자만을 신규 인맥으로 추천하는바, 모바일 명함 소유주의 생활이나 업무에 실질적인 도움을 줄 수 있는 제3 자를 추천할 수 있으며 모바일 명함 서비스 제공 업체에게 차별화되는 경쟁력으로 작용할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 모바일 명함 서비스에 가입하여 사용하면 할수록 모바일 명함 소유주에 대한 인맥 형성 데이터가 빅데이터로 지속적으로 쌓이게 되는바, 신규 인맥 추천의 품질이 나날이 향상될 수 있다는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 서비스 서버가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법의 대표적인 단계를 나타낸 순서도이다.
도 3은 S210 단계에 따라 서비스 서버가 제1 사용자 단말에 제2 사용자인 홍길동의 모바일 명함을 송신하여 출력되는 모습을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4는 서비스 서버가 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 수집하는 모습을 예시적으로 도시이다.
도 5는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 있어서, 추출한 인맥 추천 기준 항목이 복수 개인 경우에 수행되는 S240 단계의 구체적인 모습을 도시한 순서도이다.
도 6은 서비스 서버가 복수 개의 인맥 추천 기준 항목 각각에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 정렬하는 모습을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 7은 도 6에서 2개 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 제3 사용자를 산출하는 모습을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 8 및 도 9는 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥이 인맥 추천 기준 항목과 함께 출력되는 모습을 예시적으로 도시한 도면이며, 보다 구체적으로 도 8은 한 명의 사용자인 최태원이 신규 추천 인맥으로 출력되는 모습을 도시한 도면, 도 9는 복수의 사용자인 김갑수와 최태원이 신규 추천 인맥으로 출력되는 모습을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 제3 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법의 대표적인 단계를 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법의 대표적인 단계를 나타낸 순서도이다.
도 3은 S210 단계에 따라 서비스 서버가 제1 사용자 단말에 제2 사용자인 홍길동의 모바일 명함을 송신하여 출력되는 모습을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4는 서비스 서버가 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 수집하는 모습을 예시적으로 도시이다.
도 5는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 있어서, 추출한 인맥 추천 기준 항목이 복수 개인 경우에 수행되는 S240 단계의 구체적인 모습을 도시한 순서도이다.
도 6은 서비스 서버가 복수 개의 인맥 추천 기준 항목 각각에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 정렬하는 모습을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 7은 도 6에서 2개 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 제3 사용자를 산출하는 모습을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 8 및 도 9는 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥이 인맥 추천 기준 항목과 함께 출력되는 모습을 예시적으로 도시한 도면이며, 보다 구체적으로 도 8은 한 명의 사용자인 최태원이 신규 추천 인맥으로 출력되는 모습을 도시한 도면, 도 9는 복수의 사용자인 김갑수와 최태원이 신규 추천 인맥으로 출력되는 모습을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 제3 실시 예에 따른 일 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법의 대표적인 단계를 나타낸 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않다고 볼 수 있을 것이다.
한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 서비스 서버(100)가 포함하는 전체 구성을 나타낸 도면이다.
그러나 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성이 추가되거나 삭제될 수 있고, 어느 한 구성이 수행하는 역할을 다른 구성이 함께 수행할 수도 있음은 물론이다.
일 실시 예에 따른 서비스 서버(100)는 프로세서(10), 네트워크 인터페이스(20), 메모리(30), 스토리지(40) 및 이들을 연결하는 데이터 버스(50)를 포함할 수 있으며, 인하우스 시스템 및 공간 임대형 시스템 등과 같은 유형의 물리적인 서비스 서버 또는 무형의 클라우드(Cloud) 서비스 서버 등과 같이 실질적인 구현 형태는 어느 것이라도 무방하다.
프로세서(10)는 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(10)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processer Unit), MCU(Micro Controller Unit) 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 형태의 프로세서 중 어느 하나일 수 있다. 아울러, 프로세서(10)는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법을 수행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.
네트워크 인터페이스(20)는 일 실시 예에 따른 서비스 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원하며, 그 밖의 공지의 통신 방식을 지원할 수도 있다. 따라서 네트워크 인터페이스(20)는 그에 따른 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
메모리(30)는 각종 정보, 명령 및/또는 정보를 저장하며, 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법을 수행하기 위해 스토리지(40)로부터 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41)을 로드할 수 있다. 도 1에서는 메모리(30)의 하나로 RAM을 도시하였으나 이와 더불어 다양한 저장 매체를 메모리(30)로 이용할 수 있음은 물론이다.
스토리지(40)는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(41) 및 대용량 네트워크 정보(42)를 비임시적으로 저장할 수 있다. 이러한 스토리지(40)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 널리 알려져 있는 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 중 어느 하나일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(41)은 메모리(30)에 로드되어, 하나 이상의 프로세서(10)가 (AA) 제1 사용자 단말로부터 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청을 수신하여 상기 제2 사용자의 모바일 명함을 제1 사용자 단말에게 송신하는 오퍼레이션, (BB) 상기 제1 사용자 단말에게 송신한 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보 중, 하나 이상의 정보를 상기 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 수집하는 오퍼레이션, (CC) 상기 수집한 인맥 형성 데이터를 분석하여 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출하는 오퍼레이션 및 (DD) 상기 추출한 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 상기 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥으로 출력하는 오퍼레이션을 실행할 수 있다.
이상 간단하게 언급한 컴퓨터 프로그램(41)이 수행하는 오퍼레이션은 컴퓨터 프로그램(41)의 일 기능으로 볼 수 있으며, 보다 자세한 설명은 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 대한 설명에서 후술하도록 한다.
데이터 버스(50)는 이상 설명한 프로세서(10), 네트워크 인터페이스(20), 메모리(30) 및 스토리지(40) 사이의 명령 및/또는 정보의 이동 경로가 된다.
이상 설명한 본 발명의 제1 실시 예에 따른 서비스 서버(100)는 후술할 인맥 형성 데이터를 사용자, 즉 모바일 명함 서비스에 가입한 모바일 명함 소유주 별로 분류하여 내부 저장 공간에 자체적으로 저장하거나, 외부 데이터베이스(미도시)에 전부 송신함으로써 별도로 저장할 수도 있으며, 후자의 경우 데이터의 새로운 유입 또는 유출이 감지되는 즉시 이를 실시간으로 송신하거나 송신 주기를 설정하여 정기적인 송신을 수행할 수도 있다.
이하, 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 대하여 도 2 내지 도 XX를 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법의 대표적인 단계를 나타낸 순서도이다.
그러나 이는 본 발명의 목적을 달성함에 있어서 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가 또는 삭제될 수 있음은 물론이며, 어느 한 단계가 다른 단계에 포함되어 수행될 수도 있다.
우선, 서비스 서버(100)가 제1 사용자 단말(200)로부터 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청을 수신하여 제2 사용자의 모바일 명함을 제1 사용자 단말(200)에게 송신한다(S210).
여기서 제1 사용자는 서비스 서버(100)를 통해 제공하는 모바일 명함 서비스에 가입한 임의의 사용자 중 한 명을 의미하며, 제1 사용자 단말(200)은 제1 사용자가 보유하되, 서비스 서버(100)와 통신 가능한 네트워크 기능이 구비된 단말이라면 어떠한 것이라도 무방한바, 예를 들어 스마트폰, PDP, PMP, 테블릿 PC, 스마트 글래스, 스마트 워치 등이 제1 사용자 단말(200)이 될 수 있으며, 모바일 명함 서비스가 반드시 휴대용 기기 등을 통해서만 제공되는 것은 아니기 때문에 테스크톱 PC도 제1 사용자 단말(200)이 될 수 있으며, 제1 사용자 단말(200)은 가급적 디스플레이부(미도시)를 포함함으로써 후술할 신규 추천 인맥의 출력이 시각적으로 이루어질 수 있도록 함이 바람직하다 할 것이다. 이하, 제1 사용자 단말(200)은 스마트폰이며, 모바일 명함 서비스 전용 어플리케이션이 설치되어 있음을 전제로 하여 설명을 이어가도록 한다.
제2 사용자는 제1 사용자와 연고가 있어 대면 또는 비대면을 통해 모바일 명함을 교환하는 사용자일 수 있고, 아무런 연고가 없더라도 후술할 S240 단계에서 신규 인맥으로 추천되어 모바일 명함을 교환하는 사용자일 수도 있는바, 서비스 서버(100)를 통해 제공하는 모바일 명함 서비스에 가입한 임의의 사용자 중, 제1 사용자를 제외한 한 명이라면 제1 사용자와의 연고 유무 여부는 무방하다 할 것이다.
서비스 서버(100)가 제1 사용자 단말(200)로부터 수신하는 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청은 네트워크를 통해 제1 사용자 단말(200)과 제2 사용자 단말(미도시) 사이에서 이루어지는 모바일 명함 교환에 관한 데이터를 담고 있는바, 서비스 서버(100)가 모바일 명함 교환 신청을 수신함으로 인해 제1 사용자의 모바일 명함이 제2 사용자 단말(미도시)에 송신될 수 있으며, 제2 사용자의 모바일 명함이 제1 사용자 단말(200)에 송신될 수 있다.
한편, 서비스 서버(100)가 제1 사용자 단말(200)로부터 수신하는 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청은 대면 교환의 경우 및 비대면 교환의 경우 모두 포함하며, "교환"이라는 단어를 사용하지만 어느 일방의 모바일 명함을 상대방에게 전달하고, 상대방의 모바일 명함은 전달 받지 않은 경우라 할지라도 서비스 서버(100)는 상대방에 대한 정보를 보유하고 있고, 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법은 상대방에 대한 정보를 활용하기 때문에 이러한 경우 모두를 포함하는 광의의 개념으로 정의하도록 하며, 일방은 제1 사용자, 상대방은 제2 사용자가 될 수 있을 것이다.
한편, 상기와 같은 교환의 개념 정의에 따라 대면 교환은 일방이 NFC(Near Frequency Communication) 모듈, Bluetooth 모듈 등과 같은 근거리 무선 통신 모듈을 통해 상대방에게 모바일 명함을 전달하는 전자적 대면 전달뿐만 아니라, 일방이 상대방으로부터 실물 종이 명함을 수신하고, 이를 OCR(Optical Character Reader) 기능을 통해 서비스 서버(100)에 저장한 경우까지 모두 포함할 수 있으며, 비대면 교환은 일방이 상대방에게 문제 메시지를 통한 전달, 공지된 다양한 메신저 등을 통한 전달, SNS 플랫폼 등을 통한 전달까지 모두 포함할 수 있다 할 것이다.
한편, 모바일 명함의 교환과 관련하여 제2 사용자가 2개 국어 이상의 다국어 모바일 명함을 보유한 사용자인 경우, 서비스 서버(100)는 제1 사용자와 제2 사용자가 사용하는 모바일 명함 서비스 UI/UX의 언어를 비교하여 일치 여부를 판단한 후, 일치한다면 해당 언어의 모바일 명함을 제1 사용자 또는 제2 사용자가 보유한 다국어 모바일 명함에서 가장 위쪽에 출력되게 하고, 일치하지 않는다면 기 설정된 언어의 모바일 명함, 예를 들어 영문 모바일 명함이 제1사용자 또는 제2 사용자가 보유한 다국어 모바일 명함에서 가장 위쪽에 출력되게 할 수 있는바, 사용자의 편의성을 고려하기 위함이다.
제2 사용자의 모바일 명함을 제1 사용자 단말(200)에 송신했다면, 서비스 서버(100)가 제1 사용자 단말(200)에 송신한 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보 중, 하나 이상의 정보를 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 수집한다(S220).
도 3은 S210 단계에 따라 서비스 서버(100)가 제1 사용자 단말(200)에 제2 사용자인 홍길동의 모바일 명함을 송신하여 출력되는 모습을 예시적으로 도시한 도면인바, 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보는 도 3에 예시적으로 출력되고 있는 항목인 제2 사용자가 재직중인 기업명, 기업의 주소, 제2 사용자의 직급 등과 같은 정보뿐만 아니라 제2 사용자가 속한 부서명 등을 포함하는 기업에 관한 정보 그리고 제2 사용자의 학력, 관심사, 취미, 자격 등을 포함하는 제2 사용자가 모바일 명함 서비스에 가입할 때 입력한 정보와 더불어 제1 사용자 단말(200)이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보 중 어느 하나 이상의 정보일 수 있으며, 쉽게 이야기하면 제2 사용자의 모바일 명함과 직접 또는 간접적으로 연계되는 정보라면 어느 것이나 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보가 될 수 있다.
한편, 제2 사용자의 휴대폰 번호, 이메일 주소, 제2 사용자가 재직중인 기업 전화 번호, 팩스 번호 등은 제2 사용자의 모바일 명함과 직접 또는 간접적으로 연계되는 정보이기는 하나, 후술할 인맥 추천 기준 항목과 연관성이 높지 않기 때문에 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보에 포함시키든 아니면 포함시키지 않든 무방하다 할 것이다.
제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터는 상기와 같은 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보 중 어느 하나 이상의 정보를 의미하며, 서비스 서버(100)는 제2 사용자에 대해서도 모바일 명함 서비스를 제공하고 있기 때문에 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보는 제2 사용자의 모바일 명함 서비스 가입 당시부터 보유하고 있다고 할 것이나, S220 단계에서 이들 정보 중 하나 이상의 정보를 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 끌어오는 것으로 볼 수 있다.
도 4는 서비스 서버(100)가 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 수집하는 모습을 예시적으로 도시한바, 서비스 서버(100)의 스토리지(40)에 포함되는 제2 사용자에 관한 정보가 저장되어 있던 영역에서 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보가 제1 사용자에 관한 정보가 저장되어 있던 영역으로 복사되어 저장됨을 확인할 수 있으며, 제1 사용자에 관한 정보가 저장되어 있던 영역에 복사되어 저장된 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보가 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터라 할 것이다.
한편, 제2 사용자에 관한 정보 중 일부만이 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보로서 제1 사용자에 관한 정보가 저장되어 있던 영역으로 복사되어 저장되는바, 이에 해당하지 않는 나머지 일부의 정보는 제2 사용자가 스스로 설정한 외부로 노출되기를 원하지 않는 정보, 예를 들어 제2 사용자의 생년월일, 자택 주소, 자택 전화 번호 등일 수 있으며, 서비스 서버(100) 자체적으로 판단한 보안이 유지되어야 하는 정보, 예를 들어 제2 사용자의 주민번호 등일 수도 있다 할 것인바, 이들 정보 모두 인맥 형성에 영향을 주지 않는 정보로서 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 수집되지 않아도 무방한 정보라 할 것이다.
다시 도 2에 대한 설명으로 돌아가도록 한다.
제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 수집했다면, 서비스 서버(100)가 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 분석하여 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출한다(S230).
여기서 인맥 추천 기준 항목은 제2 사용자가 재직중인 기업명을 분석하여 동일/유사한 사업을 영위하고 있는 기업명을 산출하는 사업 종류 기준 항목, 제2 사용자가 재직중인 기업의 주소를 분석하여 해당 주소로부터 소정 거리 이내에 위치하는 기업명을 산출하는 주소 기준 항목, 제2 사용자가 속한 부서명을 분석하여 해당 부서와 협업하는 부서명을 산출하는 부서명 기준 항목, 제2 사용자의 학력을 분석하여 동일/유사한 학력을 산출하는 학력 기준 항목, 제2 사용자의 관심사를 분석하여 동일/유사한 관심사를 산출하는 관심사 기준 항목, 제2 사용자의 취미를 분석하여 동일/유사한 취미를 산출하는 취미 기준 항목, 제2 사용자의 자격 사항을 분석하여 동일/유사한 자격 사항을 산출하는 자격 사항 기준 항목 및 제1 사용자 단말이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보를 분석하여 소정 거리 이내에 위치하는 기업명을 산출하는 GPS 기준 항목 중 어느 하나 이상의 항목일 수 있으며, S230 단계에서 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목의 추출은 S220 단계에서 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터 중에서 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 데이터의 추출이 함께 수반되는 것으로 볼 수 있다.
예를 들어, 수집한 인맥 형성 데이터의 분석 결과 추출한 인맥 추천 기준 항목이 주소 기준 항목이라면, 주소 기준 항목의 추출과 더불어 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터 중에서 제2 사용자가 재직중인 기업의 주소가 함께 추출된다 할 것이며, 추출한 인맥 추천 기준 항목이 관심사 기준 항목이라면, 관심사 기준 항목의 추출과 더불어 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터 중에서 제2 사용자의 관심사가 함께 추출된다 할 것이고, 추출한 인맥 추천 기준 항목이 GPS 기준 항목이라면, GPS 기준 항목의 추출과 더불어 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터 중에서 제1 사용자 단말(200)이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보가 함께 추출된다 할 것이다.
한편, S230 단계에서 추출하는 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목은 S220 단계에서 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터와 연관되어 있는바, 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터에서 추출할 수 없는 인맥 추천 기준 항목을 추출한다면 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터와 추출한 인맥 추천 기준 항목 모두 무의미한 데이터가 되기 때문이다. 예를 들어, 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터가 제2 사용자가 재직중인 기업의 주소를 포함하고 있지 않음에도 불구하고 인맥 추천 기준 항목으로서 주소 기준 항목이 추천된다면 주소 기준 항목과 함께 추출되는 데이터는 Null일 것이며, 이로 인해 후술할 S240 단계에서 신규 추천 인맥의 출력은 불가능해질 것이다.
이러한 상황이 발생하는 것을 방지하기 위해 서비스 서버(100)는 S220 단계에서 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 S230 단계에서 분석하여 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 실시간으로 추출하는바, 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터의 분석, 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목의 추출 및 이에 대응되는 데이터의 추출로 인해 연산에 소정 시간이 추가적으로 소요될 수 있을 것이긴 하나, 사용자마다 그 종류가 일부 또는 현저하게 상이하게 수집될 수 있는 인맥 형성 데이터에 개별적으로 적용되어 어느 경우에나 인맥 추천 기준 항목의 추출이 가능해지고, 결과적으로 신규 추천 인맥의 출력이 가능해질 수 있다 할 것이다.
한편, 이와 별개로 S210 단계 이전에 제1 사용자 단말(200)로부터 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 선택 받을 수도 있다 할 것이며, 이 경우 S230 단계에서 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출할 필요가 없어지고 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 데이터의 추출만 이루어지면 충분한바, 프로세서(10) 및 메모리(30)에 부하가 적게 걸리게 되고 결과적으로 신규 추천 인맥의 출력이 보다 빠르게 이루어질 수 있다 할 것이나, 서비스 서버(100)는 제1 사용자 단말(200)로부터 선택 받은 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 데이터를 인맥 형성 데이터의 수집 단계에서부터 최대한으로 수집해야 할 것이다.
다시 인맥 추천 기준 항목에 대한 설명으로 돌아가면, 인맥 추천 기준 항목이 사업 종류 기준 항목일 때, 제2 사용자가 재직중인 기업명을 분석하여 해당 기업이 영위하고 있는 사업이 예를 들어 안테나 제조업이라면, 서비스 서버(100)는 안테나 제조업 또는 이와 유사한 사업인 필터 제조업 등을 영위하고 있는 기업명을 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 주소 기준 항목일 때, 서비스 서버(100)는 제2 사용자가 재직중인 기업의 주소를 분석하여 해당 주소로부터 소정 거리, 예를 들어 도보를 통해 손쉽게 이동할 수 있는 약 3 km 이내에 위치한 기업명을 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 부서명 기준 항목일 때, 제2 사용자가 속한 부서명을 분석하여 해당 부서명이 예를 들어 특허팀이라면, 서비스 서버(100)는 특허팀과 협업하는 부서명인 연구소를 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 학력 기준 항목일 때, 제2 사용자의 학력을 분석하여 해당 학력이 예를 들어, 서울대학교 전자공학과라면, 서비스 서버(100)는 이와 동일한 학력인 서울대학교 또는 다른 대학이라 할지라도 유사한 학력인 전자공학과를 학력으로 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 관심사 기준 항목일 때, 제2 사용자의 관심사를 분석하여 해당 관심사가 예를 들어, 주식이라면, 서비스 서버(100)는 이와 동일한 관심사인 주식 또는 유사한 관심사인 전자화폐 등을 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 취미 기준 항목일 때, 제2 사용자의 취미를 분석하여 해당 취미가 예를 들어, 골프라면, 서비스 서버(100)는 이와 동일한 취미인 골프 또는 유사한 취미인 탁구 등을 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 자격 사항 기준 항목일 때, 제2 사용자의 자격 사항을 분석하여 해당 자격 사항이 예를 들어, 변리사라면, 서비스 서버(100)는 이와 동일한 자격 사항인 변리사 또는 유사한 자격 사항인 변호사 등을 산출할 수 있다. 또한, 인맥 추천 기준 항목이 GPS 기준 항목일 때, 제1 사용자 단말(200)이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보를 분석하여 해당 위치로부터 소정 거리, 예를 들어 차를 통해 손쉽게 이동할 수 있는 약 5 km 이내에 위치한 기업명을 산출할 수 있다.
이와 더불어 S230 단계에서 서비스 서버(100)가 추출하는 인맥 추천 기준 항목으로는 제2 사용자가 재직중인 기업명을 분석하여 해당 기업 또는 해당 기업이 영위하고 있는 사업과 가치 사슬(Value Chain)로 연결되어 있는 기업명을 산출하는 가치 사슬 기준 항목, 제2 사용자가 속해있는 채팅방과 동일한 채팅방에 속해있는 자의 기업명, 기업 주소, 부서명, 학력, 관심사, 취미, 자격 사항 등을 산출하는 채팅방 기준 항목을 더 포함할 수 있다. 우선, 가치 사슬 기준 항목부터 설명하도록 한다.
가치 사슬이란 기업 활동에서 부가 가치가 생성되는 과정을 의미하는 경제 용어로서, 특정 기업의 가치 사슬은 해당 분야에 대한 상류(Upstream) 및 하류(Downstream) 가치 사슬에 구현되어 있다. 예를 들어, 특정 기업이 신문 발행업을 영위하고 있다면 뉴스 통신사(콘텐츠 공급), 인쇄소 및 잉크회사(신문 인쇄) 그리고 신문 배달 업체와 상류 및 하류 가치 사슬로 구현되어 있을 것이며, 가치 사슬로 연결된 모든 기업들의 연계 활동을 통해 최종 소비자가 신문을 제공 받을 수 있는 것이다.
그에 따라 가치 사슬 기준 항목을 추출하기 위해서는 서비스 서버(100)가 모든 기업의 가치 사슬과 관련된 데이터 베이스를 기 구축하고 있거나, 적어도 업종을 기준으로 상류 및 하류 가치 사슬 업종에 대한 데이터 베이스를 기 구축하고 있어야 할 것인바, 실시간으로 산출하기에는 연산 과정이 지나치게 복잡하고 가치 사슬로 연결되어 있는 기업 또는 업종이 너무나 다양하기 때문이다.
예를 들어, 제2 사용자가 재직중인 기업명이 AA 자동차라면, 자동차를 제조하기 위한 부품을 제공하는 하청 업체의 기업명 또는 BB 제철 등과 같이 자동차 제조에 활용되는 원재료를 공급하는 업체의 기업명 그리고 완성된 자동차를 판매하는 딜러사의 기업명 등이 가치 사슬로 연결되어 데이터 베이스에 구현됨으로써 각각의 기업의 기업명을 손쉽고 빠르게 산출할 수 있을 것이며, 제2 사용자가 재직중인 기업이 영위하고 있는 업종이 휴대폰 제조업이라면, 휴대폰을 제조하기 위한 안테나를 공급하는 업체의 기업명, 배터리를 공급하는 업체의 기업명, 디스플레이를 공급하는 업체의 기업명, 완성된 휴대폰에 서비스를 공급할 통신사의 기업명 등이 가치 사슬로 연결되어 데이터 베이스에 구현됨으로써 각각의 기업의 기업명을 손쉽고 빠르게 산출할 수 있을 것이다.
한편, 채팅방 기준 항목은 제2 사용자가 모바일 명함 서비스 중, 제2 사용자가 재직중인 기업 자체에 제공되는 기업 서비스를 이용하는 기업에 재직중인 사용자일 경우에만 가능한 인맥 추천 기준 항목인바, 기업 서비스를 통해 제공되는 채팅 서비스를 기준으로 제2 사용자가 속해있는 채팅방과 동일한 채팅방에 속해있는 자의 기업명, 기업 주소, 부서명, 학력, 관심사, 취미, 자격 사항 등을 산출하는 것이며, 생년월일, 자택 주소, 자택 전화, 주민번호 등은 산출할 필요가 없다 할 것이다.
이상 설명한 인맥 추천 기준 항목은 하나 이상만 추출하면 무방하나, 가급적 복수 개 추출함으로써 제1 사용자 단말(200)에 최대한 다양한 사용자가 신규 추천 인맥으로 출력될 수 있도록 함이 바람직한바, 이에 대해서는 후술하도록 한다.
하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출했다면, 서비스 서버(100)가 추출한 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 제1 사용자 단말(200)에 신규 추천 인맥으로 출력한다(S240).
서비스 서버(100)는 모바일 명함 서비스에 가입한 모든 사용자에 관한 정보를 보유하고 있기 때문에 하나의 인맥 추천 기준 항목이 결정되면, 이에 대응되는 제3 사용자를 손쉽게 산출하여 제1 사용자 단말(200)에 신규 추천 인맥으로 출력할 수 있다. 예를 들어, S230 단계에서 추출한 인맥 추천 기준 항목이 학력 기준 항목이며, 이와 함께 추출한 제2 사용자의 학력 데이터가 서울 대학교라면, 서비스 서버(100)는 서울 대학교가 학력으로 기재된 제3 사용자를 산출하여 제1 사용자 단말(200)에 신규 추천 인맥으로 출력할 수 있는 것이다.
그러나 S230 단계에서 추출한 인맥 추천 기준 항목이 복수 개인 경우에는 신규 추천 인맥을 추천함에 있어 일정한 기준이 필요할 것인바, 이하 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 있어서, 추출한 인맥 추천 기준 항목이 복수 개인 경우에 수행되는 S240 단계의 구체적인 모습을 도시한 순서도이다.
그러나 이는 본 발명의 목적을 달성함에 있어서 바람직한 실시 예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가 또는 삭제될 수 있음은 물론이며, 어느 한 단계가 다른 단계에 포함되어 수행될 수도 있다.
한편, 이를 설명하기 위해 S230 단계에서 추출한 인맥 추천 기준 항목이 학력 기준 항목, 관심사 기준 항목, 자격 사항 기준 항목 3개임을 전제로 설정하도록 한다.
우선, 서비스 서버(100)가 복수 개의 인맥 추천 기준 항목 각각에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 정렬한다(S240-1).
도 6을 참조하면 학력 기준 항목인 서울 대학교에 홍길동, 김갑수, 김철민, 차정원, 최태원이, 관심사 기준 항목인 주식에 최태원, 김철민, 박강정, 이호빈, 나천원이, 자격 사항 기준 항목인 변리사에 이호영, 최태원, 김갑수, 오은영, 김민수가 산출되어 가나다 순으로 정렬됨을 확인할 수 있다.
이후, 서비스 서버(100)는 복수 개가 짝수인지 판단하고(S240-2), 판단 결과 복수 개가 짝수라면 절반 개수 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자만을 산출하고(S240-3), 복수 개가 홀수라면 절반 개수를 반올림한 개수 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자만을 산출한다(S240-4).
앞서 본 예시에서는 인맥 추천 기준 항목이 학력 기준 항목, 관심사 기준 항목, 자격 사항 기준 항목 이렇게 3개라 하였으므로, 복수 개는 홀수이며, 홀수인 경우 절반 개수인 1.5를 반올림한 개수인 2 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자, 도 7에 도시된 바와 같이 2개 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 제3 사용자인 김갑수(학력 기준 항목, 자격 사항 기준 항목에 대응), 김철민(학력 기준 항목, 관심사 기준 항목에 대응), 최태원(학력 기준 항목, 관심사 기준 항목, 자격 사항 기준 항목에 대응)를 산출하는 것이다.
마지막으로, 산출한 하나 이상이 제3 사용자 중, 랜덤으로 추출한 하나 이상의 제3 사용자를 이에 대응되는 인맥 추천 기준 항목과 함께 제1 사용자 단말(200)에 신규 추천 인맥으로 출력한다(S240-5).
도 8 및 도 9는 제1 사용자 단말(200)에 신규 추천 인맥이 인맥 추천 기준 항목과 함께 출력되는 모습을 예시적으로 도시한바, 도 7은 한 명의 사용자인 최태원이 신규 추천 인맥으로 출력되는 모습을 도시한 것이며, 도 9는 복수의 사용자인 김갑수와 최태원이 신규 추천 인맥으로 출력되는 모습을 도시한 것이다.
도 8 및 도 9를 참조하면 제1 사용자 단말(200)에 신규 추천 인맥과 더불어 인맥 추가 요청이라는 버튼이 함께 출력되고 있음을 확인할 수 있는바, 신규 추천 인맥으로 제공되는 제3 사용자는 제1 사용자와 아무런 연고가 없는 사용자일 수 있으므로 제3 사용자에게 동의를 요청함으로써 제3 사용자의 동의 하에 제3 사용자의 모바일 명함이 제1 사용자에게 제공될 수 있도록 한 것이다.
지금까지 본 발명의 제2 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 대하여 설명하였다. 본 발명에 따르면, 모바일 명함 서비스에 가입한 모바일 명함 소유주가 신규 인맥을 추천 받기 위해 상대방과 모바일 명함을 교환하는 기본적인 과정만 수행하면 충분하며, 이 과정에서 신규 인맥 추천을 위한 인맥 형성 데이터가 자동으로 수집되는바 비대면 시대에 대면 과정 없이 새로운 인맥을 형성할 수 있게 됨으로써 모바일 명함 소유주에게 실질적인 이익을 줄 수 있다. 또한, 모바일 명함 소유주에게 새로운 인맥을 추천해줌에 있어 모바일 명함 소유주와 아무런 관계가 없는 제3 자를 추천해주는 것이 아니라, 모바일 명함 소유주가 상대방과 모바일 명함을 교환하는 과정에서 수집된 인맥 형성 데이터를 분석하여 추출된 다양한 인맥 추천 기준을 적용하고, 이에 대응되는 제3 사용자만을 신규 인맥으로 추천하는바, 모바일 명함 소유주의 생활이나 업무에 실질적인 도움을 줄 수 있는 제3 자를 추천할 수 있으며 모바일 명함 서비스 제공 업체에게 차별화되는 경쟁력으로 작용할 수 있다. 더 나아가, 모바일 명함 서비스에 가입하여 사용하면 할수록 모바일 명함 소유주에 대한 인맥 형성 데이터가 빅데이터로 지속적으로 쌓이게 되는바, 신규 인맥 추천의 품질이 나날이 향상될 수 있다.
한편, 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터와 관련하여 자신의 생년월일, 자택 주소, 자택 전화 번호, 주민번호 등과 같이 인맥 형성에 영향을 주지 않는 정보를 인맥 형성 데이터로 수집하지 않음과 별개로, 특정 사용자는 신규 인맥을 추천 받고 싶지 않을 수도 있으며, 신규 인맥을 추천 받음에 있어 복수 개의 인맥 추천 기준 항목 사이에서 우선순위를 설정하고 싶을 수도 있다. 이를 반영하여 본 발명의 제 3 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법은 S210 단계 이전에, 서비스 서버(100)가 제1 사용자 단말(200)로부터 신규 인맥 추천 기능 활성화 여부, 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목, 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목 사이에서의 우선순위 중 어느 하나 이상을 선택 받는 단계(S205)를 더 포함할 수 있으며, 이를 도 10에 예시적으로 도시하였다.
이상 설명한 본 발명의 제2 및 제3 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법은 동일한 기술적 특징을 전부 포함하는 본 발명의 제4 실시 예에 따른 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현할 수 있는바, 중복 서술을 방지하기 위해 자세히 설명하지 않겠지만 이상 설명한 본 발명의 제2 및 제3 실시 예에 따른 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법에 적용되는 기술적 특징 모두, 본 발명의 제4 실시 예에 따른 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 동일하게 적용될 수 있음은 물론이다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시 예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시 예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시 예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
100: 서비스 서버
10: 프로세서
20: 네트워크 인터페이스
30: 메모리
40: 스토리지
41: 컴퓨터 프로그램
50: 데이터 버스
200: 제1 사용자 단말
10: 프로세서
20: 네트워크 인터페이스
30: 메모리
40: 스토리지
41: 컴퓨터 프로그램
50: 데이터 버스
200: 제1 사용자 단말
Claims (5)
- (a) 서비스 서버가 제1 사용자 단말로부터 제2 사용자를 대상으로 하는 모바일 명함 교환 신청을 수신하여 상기 제2 사용자의 모바일 명함을 제1 사용자 단말에게 송신하는 단계;
(b) 상기 서비스 서버가 상기 제1 사용자 단말에게 송신한 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보 중, 하나 이상의 정보를 상기 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터로 수집하는 단계;
(c) 상기 서비스 서버가 상기 수집한 제1 사용자에 대한 인맥 형성 데이터를 분석하여 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목을 추출하는 단계; 및
(d) 상기 서비스 서버가 상기 추출한 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 상기 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥으로 출력하는 단계;
를 포함하는 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제2 사용자의 모바일 명함에 관한 정보는,
상기 제2 사용자의 모바일 명함이 포함하는 정보 - 상기 제2 사용자가 재직중인 기업명, 상기 기업의 주소, 상기 제2 사용자가 속한 부서명 및 상기 제2 사용자의 직급 중 어느 하나 이상의 정보 -, 상기 제2 사용자가 모바일 명함 서비스에 가입할 때 입력한 정보 - 상기 제2 사용자의 학력, 관심사, 취미 및 자격 사항 중 어느 하나 이상의 정보 - 및 상기 제1 사용자 단말이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보 중 어느 하나 이상의 정보인,
모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법. - 제2항에 있어서,
상기 인맥 추천 기준 항목은,
상기 제2 사용자가 재직중인 기업명을 분석하여 동일/유사한 사업을 영위하고 있는 기업명을 산출하는 사업 종류 기준 항목, 상기 제2 사용자가 재직중인 기업의 주소를 분석하여 해당 주소로부터 소정 거리 이내에 위치하는 기업명을 산출하는 주소 기준 항목, 상기 제2 사용자가 속한 부서명을 분석하여 해당 부서와 협업하는 부서명을 산출하는 부서명 기준 항목, 상기 제2 사용자의 학력을 분석하여 동일/유사한 학력을 산출하는 학력 기준 항목, 상기 제2 사용자의 관심사를 분석하여 동일/유사한 관심사를 산출하는 관심사 기준 항목, 상기 제2 사용자의 취미를 분석하여 동일/유사한 취미를 산출하는 취미 기준 항목, 상기 제2 사용자의 자격 사항을 분석하여 동일/유사한 자격 사항을 산출하는 자격 사항 기준 항목 및 상기 제1 사용자 단말이 제2 사용자의 모바일 명함을 수신한 장소의 GPS 데이터 정보를 분석하여 소정 거리 이내에 위치하는 기업명을 산출하는 GPS 기준 항목 중 어느 하나 이상의 항목인,
모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 (c) 단계에서 추출한 인맥 추천 기준 항목이 복수 개인 경우, 상기 (d) 단계는,
(d-1) 상기 서비스 서버가 상기 복수 개의 인맥 추천 기준 항목 각각에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자를 산출하여 정렬하는 단계;
(d-2) 상기 서비스 서버가 상기 복수 개가 짝수라면 절반 개수 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자만을 산출하고, 상기 복수 개가 홀수라면 절반 개수를 반올림한 개수 이상의 인맥 추천 기준 항목에 동시에 대응되는 하나 이상의 제3 사용자만을 산출하는 단계; 및
(d-3) 상기 서비스 서버가 상기 (d-2) 단계에서 산출한 하나 이상의 제3 사용자 중, 랜덤으로 추출한 하나 이상의 제3 사용자를 이에 대응되는 인맥 추천 기준 항목과 함께 상기 제1 사용자 단말에 신규 추천 인맥으로 출력하는 단계;
를 포함하는 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법. - 제1항에 있어서,
상기 (a) 단계 이전에,
(A) 상기 서비스 서버가 제1 사용자 단말로부터 신규 인맥 추천 기능 활성화 여부, 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목, 상기 하나 이상의 인맥 추천 기준 항목 사이에서의 우선순위 중 어느 하나 이상을 선택 받는 단계;
를 더 포함하는 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210126307A KR20230043440A (ko) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버 |
| PCT/KR2021/018013 WO2023048340A1 (ko) | 2021-09-24 | 2021-12-01 | 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210126307A KR20230043440A (ko) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230043440A true KR20230043440A (ko) | 2023-03-31 |
Family
ID=85719548
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210126307A KR20230043440A (ko) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 모바일 명함 교환 정보 빅데이터를 이용한 인공지능 인맥 추천 방법 및 제공 서버 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230043440A (ko) |
| WO (1) | WO2023048340A1 (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140135448A (ko) | 2013-05-16 | 2014-11-26 | 이현철 | 모바일명함 서비스 방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20110040335A (ko) * | 2009-10-14 | 2011-04-20 | 주식회사 케이디테크 | 전자 명함을 이용한 인맥 관리 방법 및 시스템 |
| KR101129808B1 (ko) * | 2010-06-29 | 2012-03-26 | 삼성에스디에스 주식회사 | 소셜 네트워크 서비스 제공 서버 및 그의 인맥 추천 방법 |
| KR101174213B1 (ko) * | 2010-09-30 | 2012-08-14 | 엔에이치엔(주) | 인맥에 기초한 검색 결과 제공 시스템 및 방법 |
| KR102036075B1 (ko) * | 2018-10-18 | 2019-10-24 | 주식회사 에스트렐라노바 | 명함 정보 전달 방법 및 그 사용자 단말 |
-
2021
- 2021-09-24 KR KR1020210126307A patent/KR20230043440A/ko not_active Application Discontinuation
- 2021-12-01 WO PCT/KR2021/018013 patent/WO2023048340A1/ko unknown
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140135448A (ko) | 2013-05-16 | 2014-11-26 | 이현철 | 모바일명함 서비스 방법 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023048340A1 (ko) | 2023-03-30 |
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