KR20240011353A - 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법 및 시스템 - Google Patents

컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법 및 시스템 Download PDF

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KR20240011353A KR1020220088698A KR20220088698A KR20240011353A KR 20240011353 A KR20240011353 A KR 20240011353A KR 1020220088698 A KR1020220088698 A KR 1020220088698A KR 20220088698 A KR20220088698 A KR 20220088698A KR 20240011353 A KR20240011353 A KR 20240011353A
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Abstract

컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법은 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계와, 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계와, 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계와, 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법 및 시스템{Sentiment Analysis and Customized Product Recommendation system and method Based on Color Lighting Usage History}
본 발명은 맞춤형 제품 추천 시스템에 관한 것으로서, 더 상세하게는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법 및 시스템에 관한 것이다.
현대인의 특징적인 정신질환으로 자리 잡은 우울증을 해소하기 위해 심리 치료에 대한 관심이 높아지고 있으며 정서적 안정을 위해 인간의 오감을 활용하는 다양한 기법이 시도되고 있다.
최근 현대인들이 가장 많은 시간을 보내는 실내공간에서 색이 가지는 성질을 통해 정서적 영향을 이끌어 내는 요법인 컬러 테라피에 근거해 조명의 색과 밝기를 사람의 심리상태에 맞게 조정하면서 공간을 변화시키는 감성 조명에 대한 관심이 높아지고 있다.
KR 10-1988433B
본 발명은 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 제안된 것으로, 컬러 조명의 특정 색상이 각각 다른 정서적 영향을 줄 수 있다는 컬러 테라피 개념을 이용해 컬러 조명 사용자가 사용하는 조명의 색상을 통해 역으로 사용자의 정서 상태를 파악하고 사용자의 정서 상태에 긍정적 영향을 줄 수 있는 활동과 제품을 추천하는 방법 및 시스템을 제공한다.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 스마트 컬러조명과, 사용자 단말에 설치되며 무선통신을 통해 상기 스마트 컬러조명을 제어하는 조명 제어앱과, 상기 조명 제어앱에서 조명 색상을 사용한 이력 정보를 데이터베이스에 REST(Representational State Transfer) 통신을 통해 저장하는 클라우드 서버를 포함하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템이 제공된다.
또한, 본 발명은 조명 제어앱에서 감정 분석 또는 맞춤형 추천정보를 상기 클라우드 서버에 요청하면 상기 클라우드 서버는 이를 처리하여 그 결과를 상기 조명 제어앱으로 전송하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 추천을 처리함에 있어서, 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하고, 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하고, 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하고, 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성함에 있어서, 미리 설정된 색상-감정 매칭 데이터를 기반으로 하나의 단일 색상을 긍정(능동)-부정(수동)의 대칭 쌍이 되는 6개의 감정인 기쁨-슬픔, 열정-우울, 분노-두려움에 대해 각 감정 차원의 값으로 변환하고, 분석 기간 내에 사용자가 복수의 조명 색상을 사용했을 경우 각 색상의 사용 시간에 해당 색상의 각 감정 차원 값을 곱하여 합산하고 이를 전체 사용시간으로 나누어 감정 차원 값을 구하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출함에 있어서, 사용자에게 추천할 활동과 제품을 선정하고 각 활동 또는 제품의 효과를 에너지, 회복, 순환, 정화의 4가지 차원 값으로 변환하며, 각 효과 차원 값은 사전학습 언어모델을 이용해 각 활동 또는 제품의 효과를 설명하는 문장과 각 효과 차원간의 유사성을 구해 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출함에 있어서, 사전학습 언어모델을 이용해 긍정적 감정을 고양하고 부정적 감정을 완화하는 감정테라피 요법 문장과 각 효과 차원 간의 유사성을 구해 각 감정과 연관된 효과 차원 값을 결정하고, 이를 바탕으로 도출된 사용자의 감정 차원 중 큰 값을 갖는 감정에 대해 이를 효과차원 값으로 대응시키며, 큰 값을 갖는 감정이 2개 이상 선택될 경우 각 감정의 효과 차원 값의 평균을 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정함에 있어서, 도출된 효과 차원 값 중 큰 값을 갖는 효과에 대해 미리 도출된 활동 및 제품의 효과 차원을 값을 조회하여 큰 값을 가지는 활동 및 제품 순으로 추천 활동 및 제품을 결정하며, 큰 값을 갖는 효과가 2개 이상 선택될 경우 해당 효과에 대해 각각 추천 활동 및 제품을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 클라우드 서버가 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천을 처리함에 있어서, 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계와, 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계와, 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계와, 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계를 포함하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법이 제공된다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계는, 미리 설정된 색상-감정 매칭 데이터를 기반으로 하나의 단일 색상을 긍정(능동)-부정(수동)의 대칭 쌍이 되는 6개의 감정인 기쁨-슬픔, 열정-우울, 분노-두려움에 대해 각 감정 차원의 값으로 변환하고, 분석 기간 내에 사용자가 복수의 조명 색상을 사용했을 경우 각 색상의 사용 시간에 해당 색상의 각 감정 차원 값을 곱하여 합산하고 이를 전체 사용시간으로 나누어 감정 차원 값을 구하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계는, 사용자에게 추천할 활동과 제품을 선정하고 각 활동 또는 제품의 효과를 에너지, 회복, 순환, 정화의 4가지 차원 값으로 변환하며, 각 효과 차원 값은 사전학습 언어모델을 이용해 각 활동 또는 제품의 효과를 설명하는 문장과 각 효과 차원간의 유사성을 구해 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계는, 사전학습 언어모델을 이용해 긍정적 감정을 고양하고 부정적 감정을 완화하는 감정테라피 요법 문장과 각 효과 차원 간의 유사성을 구해 각 감정과 연관된 효과 차원 값을 결정하고, 이를 바탕으로 도출된 사용자의 감정 차원 중 큰 값을 갖는 감정에 대해 이를 효과차원 값으로 대응시키며, 큰 값을 갖는 감정이 2개 이상 선택될 경우 각 감정의 효과 차원 값의 평균을 이용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서 상기 클라우드 서버가 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계는, 도출된 효과 차원 값 중 큰 값을 갖는 효과에 대해 미리 도출된 활동 및 제품의 효과 차원을 값을 조회하여 큰 값을 가지는 활동 및 제품 순으로 추천 활동 및 제품을 결정하며, 큰 값을 갖는 효과가 2개 이상 선택될 경우 해당 효과에 대해 각각 추천 활동 및 제품을 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 다양한 색상의 표현이 가능한 감성 조명의 조명 색상 사용 정보를 분석하여 사용자의 감정 분포를 파악하고 감정 상태에 좋은 영향을 줄 수 있는 제품과 활동을 추천하는 시스템을 제안하였다.
먼저 색상과 감정, 감정과 효과, 제품 및 활동과 효과 간의 연관성을 기존 연구 및 텍스트 마이닝을 통해 분석한 다음 조명 색상 사용 이력으로부터 감정 상태를 도출하고, 해당 감정 상태의 감정 테라피를 위한 효과 정보를 도출한 후, 추천 대상 활동 및 제품의 효과 정보와의 비교를 통해 최적의 추천 대상을 결정하였다. 제안된 알고리즘은 조명 제어 앱과 클라우드 서버를 기반으로 구현하였고 가상 사용 데이터를 통해 동작을 확인하였다.
도 1은 본 발명의 컬러 조명 사용 이력 기반 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템의 구성도.
도 2는 감정분석 및 맞춤형 추천 과정을 나타낸 개념도
도 2a는 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 추천을 수행하는 과정을 나타낸 도면
도 3은 조명 제어 앱을 통한 감정 분석 및 추천 화면의 예시도
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 컬러 조명 사용 이력 기반 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템의 구성도이다.
도 1은 제안하는 컬러 조명 사용 이력 기반 감정 분석 및 맞춤형 추천 시스템의 전체 구조를 보여준다. 사용자는 스마트 컬러 조명에 블루투스 통신으로 연결된 조명 제어 앱을 이용해 조명을 켜고 끄거나 색상을 조정한다. 사용자가 조명 색상을 사용한 이력 정보는 클라우드 서버의 데이터베이스에 REST(Representational State Transfer) 통신을 통해 저장되며 사용자가 조명 제어 앱에서 감정 분석 또는 맞춤형 추천을 서버에 요청하면 서버는 이를 처리하여 그 결과를 앱에 전송하게 된다. 여기에서 조명 제어앱(제어 애플리케이션)은 사용자 단말에 설치되는데, 본 실시예에서 사용자 단말은 스마트폰으로 가정한다.
도 2는 감정분석 및 맞춤형 추천 과정을 나타낸 개념도이고, 도 2a는 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 추천을 수행하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 2 및 도 2a를 참조하면, 전체 과정은 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 감정 상태를 도출하는 단계, 도출된 감정 상태로부터 감정 테라피를 위한 효과 정보를 도출하는 단계, 활동 및 제품 정보로부터 추천에 필요한 효과 정보를 도출하는 단계, 도출된 두 효과 정보를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계를 포함한다.
감정 상태와 효과 정보는 각각 6개와 4개의 차원 값으로 표출된다. 색상 사용 정보로부터 감정 상태를 도출하기 위해 색상-감정 매칭에 관련된 다수의 문헌 정보를 조합하여 사용하였으며, 감정 정보, 활동 및 제품 정보로부터 효과정보를 도출하기 위해 각각 감정을 조절하기 위한 감정 테라피 데이터와 활동 및 제품의 효능 데이터에 대해 텍스트 마이닝을 수행하였다.
즉, 클라우드 서버가 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천을 처리하는 과정은 다음과 같다.
우선, 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계가 처리된다.
다음으로, 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계가 처리된다.
다음으로, 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계가 처리된다.
마지막으로, 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계가 처리된다.
이때, 클라우드 서버가 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계는, 미리 설정된 색상-감정 매칭 데이터를 기반으로 하나의 단일 색상을 긍정(능동)-부정(수동)의 대칭 쌍이 되는 6개의 감정인 기쁨-슬픔, 열정-우울, 분노-두려움에 대해 각 감정 차원의 값으로 변환하고, 분석 기간 내에 사용자가 복수의 조명 색상을 사용했을 경우 각 색상의 사용 시간에 해당 색상의 각 감정 차원 값을 곱하여 합산하고 이를 전체 사용시간으로 나누어 감정 차원 값을 구한다.
또한, 클라우드 서버가 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계는, 사용자에게 추천할 활동과 제품을 선정하고 각 활동 또는 제품의 효과를 에너지, 회복, 순환, 정화의 4가지 차원 값으로 변환하며, 각 효과 차원 값은 사전학습 언어모델을 이용해 각 활동 또는 제품의 효과를 설명하는 문장과 각 효과 차원간의 유사성을 구해 결정한다.
또한, 클라우드 서버가 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계는, 사전학습 언어모델을 이용해 긍정적 감정을 고양하고 부정적 감정을 완화하는 감정테라피 요법 문장과 각 효과 차원 간의 유사성을 구해 각 감정과 연관된 효과 차원 값을 결정하고, 이를 바탕으로 도출된 사용자의 감정 차원 중 큰 값을 갖는 감정에 대해 이를 효과차원 값으로 대응시키며, 큰 값을 갖는 감정이 2개 이상 선택될 경우 각 감정의 효과 차원 값의 평균을 이용한다.
또한, 클라우드 서버가 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계는, 도출된 효과 차원 값 중 큰 값을 갖는 효과에 대해 미리 도출된 활동 및 제품의 효과 차원을 값을 조회하여 큰 값을 가지는 활동 및 제품 순으로 추천 활동 및 제품을 결정하며, 큰 값을 갖는 효과가 2개 이상 선택될 경우 해당 효과에 대해 각각 추천 활동 및 제품을 결정한다.
이하, 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법 및 시스템의 처리과정을 좀 더 상세히 살펴본다.
- 감정 상태 분석
다양한 감정의 관계를 표현하기 위해 Robert Plutchik가 제안한 감정 바퀴(wheel of emotion)가 널리 사용되고 있다. Robert Plutchik의 감정 바퀴에서는 기쁨, 신뢰, 두려움, 놀람, 슬픔, 혐오, 분노, 기대의 8개 감정차원을 사용하고 있는데 본 발명에서는 이를 대칭 쌍이 될 수 있는 6개의 감정, 즉 기쁨-슬픔, 열정-우울, 분노-두려움으로 정리하였다.
사용자가 사용한 색상을 6개의 감정 차원 값으로 변환하기 위해서 기존의 연구된 색상-감정의 연관성 연구 결과를 활용하였다. 가장 기초적인 연구로 N. Kaya와 H. H. Epps는 13개의 색상과 22개의 감정 간의 연관성 정보를 제시하였다. 최근에는 J.M.B. Fugate와 C.L. Franco가 22개 색상과 20개 감정 간의 연관성 정보를 제시하였고, H. Feng 외 2인은 특정색상이 들어갈 때와 제외될 때 감정값에 어떤 영향을 끼치는지를 분석하였다.
본 발명에서는 상술한 종래 연구의 색상-감정 연관 정보를 조합하여 흰색, 빨강, 노랑, 녹색, 파랑, 보라, 주황, 분홍, 갈색의 8가지 기본 색상과 6개의 감정 간의 연관성을 도출하였다. 조명 제어 앱의 색상 피커를 이용해 특정 색상을 선택한 후 밝기, 채도, 색온도 등을 조절할 수 있기 때문에 RGB의 거의 모든 조합으로 조명 색상을 선택할 수 있다.
따라서 색상의 감정 분석을 위해서는 모든 색상에 대해 6개의 감정 차원 값이 도출되어야 한다. 이를 위해 먼저 특정 색상에서 밝기, 채도, 색온도가 변화할 때 각 감정에 어떤 변화가 발생하는를 수식화하고 이 정보를 기반으로 총 43개의 대표 색상에 대해 각 감정과의 연관도를 설정하였다. 이 설정 값의 일부를 표 1에서 볼 수 있다.
<표 1>
<표 2>
마지막으로 RGB의 각 값으로 구성되는 전체 색상에 대해 각 감정을 매칭하기 위해 표 1의 데이터를 기반으로 OLS(Ordinary Least Squares) 회귀 모델을 이용해 보간(interpolation)을 수행하였다. 최종 색상-감정 매칭 정보를 표 2와 같이 순람표(lookup table)로 작성하였는데 빠른 검색을 위해 RGB 각 값의 변경 최소 단위를 5로 설정하였다.
만약 사용자가 특정 기간 내에 여러 색상을 사용하였을 경우, 사용 색상ci의 사용 시간이 ti이고(
Figure pat00003
), 색상 ci의 감정 연관도가
Figure pat00004
라고 할 때 변환 감정 값은
Figure pat00005
이다.
- 효과 정보 도출
각 감정과 제품 및 활동 정보는 4가지 차원의 효과 정보를 변환된다. 먼저 제품 및 활동이 주는 효과를 검토하여 에너지, 회복, 순환, 정화의 4가지 차원으로 정리하였다. 다음으로 각 제품 또는 활동에 대해 각 효과 차원 값을 도출하기 위해 각 효과 차원을 설명한 문장과 제품 및 활동의 일반적인 효과를 설명한 문장 간의 유사도를 계산하였다. 문장 간 유사도 계산을 위해 70GB 분량의 한국어 말뭉치 대상으로 사전 학습된 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델[5]을 사용하였다. 각 문장은 BERT tokenizer를 통해 임베딩되고 문장 간의 유사도는 문장 벡터에 대한 cosine 유사도를 이용하여 계산한다. 마찬가지로 각 감정에 대해서도 긍정적 감정은 고양하고, 부정적 감정은 완화하는 감정 테라피 기법을 문장으로 만들고 이를 각 효과 차원의 문장과 유사도를 계산한다. 표 3은 계산된 각 감정과 효과 차원 간의 유사도를 보여 준다. 이러한 유사도를 기반으로 감정 상태로부터 효과 정보를 도출할 수 있다.
<표 3>
- 활동 및 제품 추천
감정의 효과차원 정보와 활동 및 제품의 효과차원 정보를 매칭하여 감정 상태에 따른 활동 및 제품을 추천한다. 모든 감정과 효과 차원 값을 전부 사용하여 매칭할 경우 평균 효과에 의해 값이 비슷해지는 문제가 발생하므로 각 감정 중 높은 값의 감정 1~2개만 선택하여 사용한다. 두 번째 높은 값 감정의 경우 전체 감정 값 평균과의 차이가 전체 감정 값 표준편차보다 클 때 사용한다. 선택된 감정에 대해 표 3의 유사도를 통해 이를 효과차원 값으로 변환하고 다시 동일한 선택 과정을 통해 1~2개의 효과 차원을 결정한다. 이렇게 결정된 효과 차원에 대해 효과 차원 유사도가 가장 높은 3개의 활동과 제품과 선택하여 추천한다.
<구현 결과>
- 가상 데이터 생성
시스템 구축 단계에서 실제 사용자의 데이터를 얻을 수 없으므로 감정 분석 및 제품 테스트를 위해 특정 분포를 갖는 조명 사용 데이터를 생성하였다. 조명 색상의 선택은 절반은 8개 기본색상을 균등분포로 선택하고 나머지 절반은 가장 많이 사용하는 조명 색상인 흰색, 노란색 계열이 많이 나오도록 조정한 베타 분포에 따라 R, G, B 값을 생성하였다. 조명 사용 시간은 조명을 켠 시각의 평균이 18시가 되도록 조정한 베타 분포를 이용하고 조명을 사용한 시간의 평균이 6시간이 되도록 조정한 베타 분포를 이용하여 데이터를 생성하였다. 한편, 추천 대상 활동으로는 산책, 등산, 샤워 등 10가지를 추천 대상 제품으로는 감, 밤, 미나리 등 40개의 식품을 선택하였다.
- 감정 분석 및 맞춤형 추천 서비스 구현
감정 분석 및 추천 서비스는 조명 제어 앱과 클라우드 기반의 분석 서버로 나누어 구현하였다. 조명 제어 앱 Swift를 이용해 iOS 앱으로 구현하였고, 분석 서버는 Flask-restx를 이용해 앱과 REST 통신을 기반으로 동작하도록 구현하였다.
조명 제어 앱을 통한 감정 분석 및 추천 서비스 절차는 다음과 같다. 먼저 사용자가 분석 대상 조명 사용 기간을 설정하고 감정분석 버튼을 누르면 색상별 사용 이력 및 사용 시간 통계와 함께 하단에 6개의 감정에 대한 감정 상태가 그래프로 표시된다. 다음으로 제품 추천 버튼을 누르면 추천 제품 3개와 추천 활동 3개를 표시하고 각 제품의 효과 차원 정보를 그래프로 표시한다. 도 3은 조명 제어 앱을 통한 감정분석 및 추천 화면 예를 보여준다.
본 발명은 컬러 조명 사용자의 조명 색상 사용 정보를 통해 사용자의 감정 분포를 분석하고 감정 상태에 좋은 영향을 줄 수 있는 제품과 활동을 추천하는 시스템을 제안하였다. 가상 사용 데이터를 생성하여 개발 시스템을 시험한 결과, 분석 대상 사용 기간을 길게 설정할 경우에도 신속한 분석 및 추천이 가능하였다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (12)

  1. 스마트 컬러조명;
    사용자 단말에 설치되며 무선통신을 통해 상기 스마트 컬러조명을 제어하는 조명 제어앱; 및
    상기 조명 제어앱에서 조명 색상을 사용한 이력 정보를 데이터베이스에 REST(Representational State Transfer) 통신을 통해 저장하는 클라우드 서버;
    를 포함하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 조명 제어앱에서 감정 분석 또는 맞춤형 추천정보를 상기 클라우드 서버에 요청하면 상기 클라우드 서버는 이를 처리하여 그 결과를 상기 조명 제어앱으로 전송하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 추천을 처리함에 있어서,
    조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하고,
    활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하고,
    사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하고,
    도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성함에 있어서, 미리 설정된 색상-감정 매칭 데이터를 기반으로 하나의 단일 색상을 긍정(능동)-부정(수동)의 대칭 쌍이 되는 6개의 감정인 기쁨-슬픔, 열정-우울, 분노-두려움에 대해 각 감정 차원의 값으로 변환하고, 분석 기간 내에 사용자가 복수의 조명 색상을 사용했을 경우 각 색상의 사용 시간에 해당 색상의 각 감정 차원 값을 곱하여 합산하고 이를 전체 사용시간으로 나누어 감정 차원 값을 구하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출함에 있어서, 사용자에게 추천할 활동과 제품을 선정하고 각 활동 또는 제품의 효과를 에너지, 회복, 순환, 정화의 4가지 차원 값으로 변환하며, 각 효과 차원 값은 사전학습 언어모델을 이용해 각 활동 또는 제품의 효과를 설명하는 문장과 각 효과 차원간의 유사성을 구해 결정하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출함에 있어서, 사전학습 언어모델을 이용해 긍정적 감정을 고양하고 부정적 감정을 완화하는 감정테라피 요법 문장과 각 효과 차원 간의 유사성을 구해 각 감정과 연관된 효과 차원 값을 결정하고, 이를 바탕으로 도출된 사용자의 감정 차원 중 큰 값을 갖는 감정에 대해 이를 효과차원 값으로 대응시키며, 큰 값을 갖는 감정이 2개 이상 선택될 경우 각 감정의 효과 차원 값의 평균을 이용하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정함에 있어서, 도출된 효과 차원 값 중 큰 값을 갖는 효과에 대해 미리 도출된 활동 및 제품의 효과 차원을 값을 조회하여 큰 값을 가지는 활동 및 제품 순으로 추천 활동 및 제품을 결정하며, 큰 값을 갖는 효과가 2개 이상 선택될 경우 해당 효과에 대해 각각 추천 활동 및 제품을 결정하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천 시스템.
  8. 클라우드 서버가 컬러 조명 사용 이력을 기반으로 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천을 처리함에 있어서,
    조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계;
    활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계;
    사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계; 및
    도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계;
    를 포함하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 조명 색상 사용 이력 데이터로부터 컬러테라피 데이터마이닝을 통해 사용자 감정 차원 데이터를 생성하는 단계는,
    미리 설정된 색상-감정 매칭 데이터를 기반으로 하나의 단일 색상을 긍정(능동)-부정(수동)의 대칭 쌍이 되는 6개의 감정인 기쁨-슬픔, 열정-우울, 분노-두려움에 대해 각 감정 차원의 값으로 변환하고, 분석 기간 내에 사용자가 복수의 조명 색상을 사용했을 경우 각 색상의 사용 시간에 해당 색상의 각 감정 차원 값을 곱하여 합산하고 이를 전체 사용시간으로 나누어 감정 차원 값을 구하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 활동 및 제품 설명 데이터로부터 활동/제품 효과 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계는,
    사용자에게 추천할 활동과 제품을 선정하고 각 활동 또는 제품의 효과를 에너지, 회복, 순환, 정화의 4가지 차원 값으로 변환하며, 각 효과 차원 값은 사전학습 언어모델을 이용해 각 활동 또는 제품의 효과를 설명하는 문장과 각 효과 차원간의 유사성을 구해 결정하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 사용자 감정 차원 데이터로부터 감정 테라피 데이터마이닝을 통해 효과 차원 데이터를 도출하는 단계는,
    사전학습 언어모델을 이용해 긍정적 감정을 고양하고 부정적 감정을 완화하는 감정테라피 요법 문장과 각 효과 차원 간의 유사성을 구해 각 감정과 연관된 효과 차원 값을 결정하고, 이를 바탕으로 도출된 사용자의 감정 차원 중 큰 값을 갖는 감정에 대해 이를 효과차원 값으로 대응시키며, 큰 값을 갖는 감정이 2개 이상 선택될 경우 각 감정의 효과 차원 값의 평균을 이용하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 클라우드 서버가 도출된 두 효과 차원 데이터를 매칭하여 추천 활동 및 제품을 결정하는 단계는,
    도출된 효과 차원 값 중 큰 값을 갖는 효과에 대해 미리 도출된 활동 및 제품의 효과 차원을 값을 조회하여 큰 값을 가지는 활동 및 제품 순으로 추천 활동 및 제품을 결정하며, 큰 값을 갖는 효과가 2개 이상 선택될 경우 해당 효과에 대해 각각 추천 활동 및 제품을 결정하는 것을 특징으로 하는 컬러 조명 사용 이력 기반의 감정 분석 및 맞춤형 제품 추천방법.
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KR101988433B1 (ko) 2018-04-02 2019-06-12 (주)동양전기산업 바이오리듬 제공 앱과 스마트폰을 이용한 감성 조명제어 시스템

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