WO2014209004A1 - 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템 및 방법 - Google Patents

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WO2014209004A1
WO2014209004A1 PCT/KR2014/005619 KR2014005619W WO2014209004A1 WO 2014209004 A1 WO2014209004 A1 WO 2014209004A1 KR 2014005619 W KR2014005619 W KR 2014005619W WO 2014209004 A1 WO2014209004 A1 WO 2014209004A1
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PCT/KR2014/005619
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조위덕
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아주대학교산학협력단
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to a technology for managing a lifestyle, which collects big data of an individual's lifelog, collects an activity analysis of an individual through the collected lifelog, and generates a user based on the collected activity analysis.
  • the present invention relates to a technology for managing the health of a user by estimating the behavior of the user and inducing the user's behavior in a desirable direction to improve the quality of life according to the estimated user's behavior.
  • the current IT products and care services (childcare and growth care, care for the elderly, care for the elderly, mental healing care, financial forecast management in a rapidly changing economic situation, etc.) are end users 'humans' and their complex characteristics (social relations). , Psychology, physiology, emotions, etc.) are not easy to understand, express and quantify.
  • Korean Patent Publication No. 2012-0045459 "Life Care Service Provision System” has been proposed.
  • a life care service technology for collecting lifelog information required for checking a user's health status and analyzing lifelog information to provide life care information used to manage a user's lifestyle is disclosed.
  • the present invention relates to a technology for managing a lifestyle, and collects big data of an individual's lifelog, collects an activity analysis of an individual through the collected lifelog, and occurs based on the collected personal activity analysis.
  • a method of managing the health of a user by estimating the user's behavior and inducing the user's behavior in a desirable direction to improve the quality of life according to the estimated user's behavior.
  • the present invention is derived to solve the above problems of the prior art, and an object of the present invention is to provide a lifestyle service design system and method.
  • the present invention relates to a technology for managing a lifestyle, and collects big data of an individual's lifelog, collects an individual's activity analysis through the collected lifelog, and based on the collected individual's activity analysis
  • the purpose of the present invention is to provide a lifestyle service design system and method for managing user's health by estimating possible user's behavior and inducing user's behavior in a desirable direction to improve quality of life according to estimated user's behavior It is done.
  • a lifestyle service design system for collecting a life log; An experience data collection device for analyzing personality tendencies using the collected lifelogs and collecting personalized experience data for each personality tendency; And a service design device for estimating a possible user's behavior based on the experience data and the user's current information, and designing a service according to the estimated user's behavior.
  • the life log is at least one of private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. It may include one.
  • the experience data collection device may include a lifestyle service design system that analyzes the life pattern repeated more than a predetermined number of times from the collected lifelog to collect the activity analysis of the individual.
  • the service design device may be configured to avoid the estimated user's behavior by using the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the user's current information.
  • SNS collected experience data and domain characteristics
  • the service can be designed to motivate a user and to induce the motivated user to avoid the estimated behavior.
  • the service design apparatus may analyze the user's surroundings and design the service to induce a change in the user's behavior through a virtual experience to the user using the analyzed user's surroundings. .
  • the service design apparatus may design the service to provide a service designed to the user according to the analyzed friendly channel by analyzing a friendly channel according to the user's characteristics and the user's feedback.
  • Lifestyle service design method collecting the life log; Analyzing personality tendencies using the collected lifelogs and collecting personalized experience data for each personality tendency; And estimating a user's behavior that can occur based on the collected experience data and the user's current information, and designing a service according to the estimated user's behavior.
  • the life log may include at least one of private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. It may include one.
  • the activity pattern of the individual may be collected by analyzing a living pattern repeated more than a predetermined number of times in the collected lifelog.
  • the method may further include analyzing trajectory data of the user to collect trajectory data and estimating the trajectory of the user from the collected trajectory data.
  • the estimated user behavior is avoided by using the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the current information of the user.
  • SNS collected experience data and domain characteristics
  • the service may be designed to motivate the user so that the user is motivated to avoid the presumed behavior.
  • the designing of the service may include analyzing the surrounding environment of the user and designing the service to induce a change of the user's behavior through a virtual experience to the user using the analyzed surrounding environment of the user. You may.
  • the designing of the service may include designing the service to provide a designed service to the user according to the analyzed friendly channel by analyzing the friendly channel according to the characteristics of the user and the feedback of the user. .
  • the present invention relates to a technology for managing a lifestyle, which collects big data of an individual's lifelog, collects an activity analysis of an individual through the collected lifelog, and generates a user based on the collected activity analysis.
  • the user's health can be managed by estimating the user's behavior and inducing the user's behavior in a desirable direction to improve the quality of life according to the estimated user's behavior.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a lifestyle autonomous care system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a reference modeling apparatus for modeling a generalized lifestyle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of a personalized modeling device for personalized lifestyle modeling according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of managing a lifestyle in a lifestyle autonomous care system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of generating a reference model in a reference modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of generating a personalized lifestyle model in a personalized modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a reference model generated according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a lifestyle service design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 illustrates an example of persuasive design in a lifestyle service design according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example for identifying an implicit motivation and inducing an action in a lifestyle service design according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of a lifestyle service design system according to an embodiment of the present invention.
  • a lifestyle service design system for collecting a life log; An experience data collection device for analyzing personality tendencies using the collected lifelogs and collecting personalized experience data for each personality tendency; And a service design device for estimating a possible user's behavior based on the experience data and the user's current information, and designing a service according to the estimated user's behavior.
  • the life log is at least one of private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. It may include one.
  • the experience data collection device may include a lifestyle service design system that analyzes the life pattern repeated more than a predetermined number of times from the collected lifelog to collect the activity analysis of the individual.
  • the service design device may be configured to avoid the estimated user's behavior by using the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the user's current information.
  • SNS collected experience data and domain characteristics
  • the service can be designed to motivate a user and to induce the motivated user to avoid the estimated behavior.
  • the service design apparatus may analyze the user's surroundings and design the service to induce a change in the user's behavior through a virtual experience to the user using the analyzed user's surroundings. .
  • the service design apparatus may design the service to provide a service designed to the user according to the analyzed friendly channel by analyzing a friendly channel according to the user's characteristics and the user's feedback.
  • Lifestyle service design method collecting the life log; Analyzing personality tendencies using the collected lifelogs and collecting personalized experience data for each personality tendency; And estimating a user's behavior that can occur based on the collected experience data and the user's current information, and designing a service according to the estimated user's behavior.
  • the life log may include at least one of private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. It may include one.
  • the activity pattern of the individual may be collected by analyzing a living pattern repeated more than a predetermined number of times in the collected lifelog.
  • the method may further include analyzing trajectory data of the user to collect trajectory data and estimating the trajectory of the user from the collected trajectory data.
  • the estimated user behavior is avoided by using the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the current information of the user.
  • SNS collected experience data and domain characteristics
  • the service may be designed to motivate the user so that the user is motivated to avoid the presumed behavior.
  • the designing of the service may include analyzing the surrounding environment of the user and designing the service to induce a change of the user's behavior through a virtual experience to the user using the analyzed surrounding environment of the user. You may.
  • the designing of the service may include designing the service to provide a designed service to the user according to the analyzed friendly channel by analyzing the friendly channel according to the characteristics of the user and the feedback of the user. .
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a lifestyle autonomous care system according to an embodiment of the present invention.
  • the lifestyle autonomous care system 100 may include a life log collection device 110, a reference modeling device 120, a personalized modeling device 130, and a service device 140.
  • the life log collection device 110 includes a private data management server 151, a public data management server 152, a personal computer 153, a smart phone 154, smart glasses 155, The life log may be collected by communicating with the smart watch 157, the bicycle 158, the treadmill 159, the car 160, and the like.
  • the life log includes at least one of private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. It may include.
  • the private data may include a schedule, an address book, credit card usage information, medical records, shopping history, call records, text records, bank transaction records, stock transaction records, and various financial transaction records.
  • Public data may include traffic information, weather information, various statistical data, and the like.
  • Personal data can include favorites, search history, social networking service (SNS) conversation history, download history, and blog history.
  • SNS social networking service
  • Anonymous data can be the subject information (trend of public opinion), news, real-time search query ranking, etc., which are issued on SNS.
  • the connected data can be connected to a home or a vehicle, and can be used.
  • a room detection an RFID (personal identification, access record), a digital door lock, a smart home appliance (use information), a home network use record, the Internet Access points, vehicle navigation (movement paths, etc.), black boxes (video, audio records), driving recorders (driving hours, driving patterns, etc.) are possible.
  • the sensor data may be data measured through a dedicated device, an environmental sensor, a smart device, a medical device, a personal exercise device, or a personal activity measuring device.
  • the dedicated device may be a calorie measurement device, posture measurement politics, thermometer, stress measurement politics, oral breath measurement politics, drinking measurement politics, travel distance / speed, GPS-based position measurement politics, apnea measurement politics, snoring measurement politics, etc. Do.
  • Environmental sensors can be temperature sensors, humidity sensors, illuminance sensors, CCTV (distance, public transport, buildings, etc.), carbon dioxide sensors, ozone sensor, carbon monoxide sensor, dust sensor, UV sensor.
  • Smart devices include smart phones, head-mounted displays (such as Google Glass), and smart watches (such as Apple iWatch) .
  • the smart devices allow you to pay bills, use apps, use history, GPS (location), and record your applications. Data such as a video, audio, a photo, and a favorite music can be obtained.
  • the medical device may be an electronic balance, a body fat measuring device, a diabetes measuring device, a heart rate measuring device, a blood pressure measuring device, and the like, and the measured data may be included in the sensor data.
  • the personal exercise device may be an exercise device capable of measuring an exercise amount, such as a treadmill, a bicycle, a sensor that is requested for the sneaker, and the like, and the exercise amount measured from the exercise device may be included in the sensor data.
  • the life log collection device 110 may be configured as a separate device, but may be included in the reference modeling device 120 or the personalized modeling device 130.
  • the reference modeling device 120 receives the lifelog collected from the lifelog collection device 110 and generates a reference model using the collected lifelog.
  • the reference modeling apparatus 120 extracts a behavior sequence from the collected lifelog, analyzes the similarity between the extracted behavior sequences, and generates a reference model by aligning the behavior sequences using a sequence alignment technique. Can be. A more detailed description of the reference modeling device 120 will be described later with reference to FIG. 2.
  • the personalized modeling device 130 receives the lifelog collected from the lifelog collection device 110, analyzes personal tendencies using the collected lifelog, and generates a personalized lifestyle model for each tendency.
  • the personalized modeling device 130 extracts a behavior pattern that is repeated at least a predetermined number of times by individual from the collected lifelogs by using data mining techniques into individual behavior sequences, and activities in individual social networks included in the collected lifelogs. By analyzing the information, we can analyze individual dispositions and connect the behavior sequences of users with similar dispositions to create personalized lifestyle models for each disposition. A more detailed description of the personalized modeling device 130 will be described later with reference to FIG. 3.
  • the reference model generated by the reference modeling device 120 and the personalized lifestyle model generated by the personalized modeling device 130 tend to be more accurate as the lifelogs are accumulated.
  • reference models and personalized lifestyle models evolve over time because they automatically reflect behavior sequences that can change over time.
  • the reference model generated by the reference modeling device 120 in the reference modeling device 120 and the personalized lifestyle model generated by the personalized modeling device 130 are merged into one for service and provided to the service device 140. May be
  • the service device 140 may generate a user's behavior based on the user's current information collected using the reference model received from the reference modeling device 120 and the personalized lifestyle model received from the personalized modeling device 130. To determine whether the estimated user's behavior adversely affects the user's health.
  • the service device 140 may induce the user to avoid the estimated user's behavior.
  • the service device 140 may use a direct method and an indirect method as a method of avoiding the estimated user's behavior.
  • the direct method is a method of transmitting a user's possible behavior to the user so that the user can directly recognize and avoid possible behavior.
  • An indirect method is an unobtrusive technique that instructs a user to do something and avoids the user's action in advance. Thus, in an indirect method, the user may not be aware of possible behavior.
  • the user when the user further has a behavior sequence that makes the user feel better when walking along the flower path, the user may be provided to the user on the work route through the flower path to induce the user's mood to change.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a reference modeling apparatus for modeling a generalized lifestyle according to an embodiment of the present invention.
  • the reference modeling apparatus 120 includes a controller 210, a log collector 212, a behavior sequence acquirer 214, a similarity analyzer 216, a reference model generator 218, and a communicator ( 220 and the storage 230.
  • the communication unit 220 is a communication interface device including a receiver and a transmitter to transmit and receive data by wire or wirelessly.
  • the communicator 220 may communicate with the lifelog collection device 110, the service device 140, and the reference model database 170, and may directly communicate with devices providing the lifelog to receive the lifelog.
  • the storage unit 230 may store an operating system, an application program, and the like for controlling the overall operation of the reference modeling apparatus 120, and may also store the collected lifelog and the generated reference model according to the present invention.
  • the storage unit 230 may be a storage device including a flash memory, a hard disk drive, and the like.
  • the log collection unit 212 may collect the life log or may receive the life log collected by the life log collection device 110 through the communication unit 220.
  • the behavior sequence acquirer 214 extracts a behavior sequence from the collected lifelog.
  • the behavior sequence acquisition unit 214 extracts a behavior sequence having at least one of stimulus thought, cognition, emotion, behavior, and result from the collected lifelog using data mining techniques.
  • the behavior sequence having stimulus thought, cognition, emotion, behavior and result may be expressed as in the example of Table 1 below.
  • the behavior sequence acquirer 214 may extract a behavior sequence from the collected lifelog, but may receive a behavior sequence from a user or an expert (such as a psychologist).
  • the similarity analyzer 216 analyzes the similarity between the behavior sequences obtained through the behavior sequence acquirer 214.
  • the similarity analyzer 216 may evaluate the similarity between extracted behavior sequences using at least one of whether the information is included within a predetermined time and whether the information included in the behavior sequence is the same.
  • the reference model generator 218 generates a reference model by aligning a sequence of actions using a sequence alignment technique.
  • the reference model generator 218 may generate an ontology-type reference model by connecting behavior sequences having high similarity in a tree form using the similarity of the extracted behavior sequences.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a reference model generated according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 illustrates an example in which the behavior sequence of Table 1 is generated as a reference model.
  • the reference model is configured as a tree-shaped ontology model.
  • the sequence alignment technique applied by the reference model generator 218 is a technique mainly used for analyzing the similarity of nucleotide sequences in the field of bioinformatics, and may be modified and applied as shown in Table 2 below.
  • the controller 210 may control the overall operation of the reference modeling device 120.
  • the controller 210 may perform functions of the log collector 212, the behavior sequence acquirer 214, the similarity analyzer 216, and the reference model generator 218.
  • the controller 210, the log collector 212, the behavior sequence acquirer 214, the similarity analyzer 216, and the reference model generator 218 are illustrated separately to describe each function.
  • the controller 210 may include at least one processor configured to perform the functions of the log collector 212, the behavior sequence acquirer 214, the similarity analyzer 216, and the reference model generator 218. It may include.
  • the controller 210 may include at least one configured to perform some of the functions of the log collector 212, the behavior sequence acquirer 214, the similarity analyzer 216, and the reference model generator 218. It may include a processor.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of a personalized modeling device for personalized lifestyle modeling according to an embodiment of the present invention.
  • the personalized modeling device 130 may include a controller 310, a log collector 312, a behavior sequence acquirer 314, a propensity analyzer 316, a lifestyle model generator 318,
  • the communication unit 320 and the storage unit 330 may be included.
  • the communication unit 320 is a communication interface device including a receiver and a transmitter to transmit and receive data by wire or wirelessly.
  • the communicator 320 may communicate with the lifelog collection device 110, the service device 140, and the lifestyle model database 180, and may directly communicate with devices providing the lifelog to receive the lifelog. .
  • the storage unit 330 may store an operating system, an application program, and the like for controlling the overall operation of the personalized modeling device 130, and may also store the collected lifelog and the personalized lifestyle model generated according to the present invention.
  • the storage unit 330 may be a storage device including a flash memory, a hard disk drive, and the like.
  • the log collector 312 may collect a life log or may receive the life log collected by the life log collection device 110 through the communication unit 320.
  • the behavior sequence acquirer 314 extracts individual behavior sequences from the collected lifelogs.
  • the behavior sequence acquirer 314 may search for a behavior pattern that is repeated more than a predetermined number of times in the collected lifelog using a data mining technique and extract the behavior pattern into individual behavior sequences.
  • the behavior sequence acquirer 314 may extract the behavior sequence from the collected lifelog, but may receive the behavior sequence from the user or expert.
  • the propensity analyzer 316 analyzes individual propensities using the collected lifelogs.
  • the propensity analysis unit 316 analyzes individual propensities by grasping individual interests, tastes, eating habits, and activities from individual social networks' activity information included in the collected lifelog.
  • the activity information in the social network may include the number of times of access to the social network, the number of visitors, the number of registered friends, the number of posts, the number of responses, the context analysis of the posted posts.
  • the behavior sequence acquisition unit 314 and the shaping analysis unit 316 may use Hadoop and MapReduce technologies, which are distributed computing technologies, to analyze a large lifelog. That is, the behavior sequence acquisition unit 314 and the shaping analysis unit 316 may store and manage an individual behavior sequence through the Hadoop system, and may distribute the analysis technique through MapReduce.
  • Hadoop and MapReduce technologies which are distributed computing technologies, to analyze a large lifelog. That is, the behavior sequence acquisition unit 314 and the shaping analysis unit 316 may store and manage an individual behavior sequence through the Hadoop system, and may distribute the analysis technique through MapReduce.
  • the lifestyle model generator 318 connects the user's behavior sequences with similar inclinations and generates a personalized lifestyle model for each inclination.
  • the lifestyle model generator 318 analyzes the similarity between behavior sequences of users having similar inclinations and connects the behavior sequences with high similarity in the form of a tree to personalize the ontology-type personalized lifestyle model for each inclination. Can be generated.
  • the individual heuristics that psychology and physiologists have already devised are used to identify each individual's heuristics, and surveys are used to identify individual heuristics. You can check the fitness of the habit model.
  • the relationship between the user's personal lifestyle model and the heuristic can be identified, the fitness of the personal lifestyle model can be judged based on the heuristic (associated with the psychologist and physiologist), and the heuristic can be analyzed to re-adjust the personal lifestyle model. have.
  • the heuristics of individuals are estimated through existing accumulated behavior sequences and personal lifestyle models, and similar behaviors between individual lifestyle models are searched by searching the user's behavior sequences with the same or similar heuristics. It would be desirable to derive patterns and verify the suitability of individual lifestyle models.
  • the controller 310 may control the overall operation of the personalized modeling device 130.
  • the controller 310 may perform functions of the log collector 312, the behavior sequence acquirer 314, the propensity analyzer 316, and the lifestyle model generator 318.
  • the controller 310, the log collector 312, the behavior sequence acquirer 314, the propensity analyzer 316, and the lifestyle model generator 318 are illustrated separately to explain each function.
  • the controller 310 may include at least one processor configured to perform the functions of the log collector 312, the behavior sequence acquirer 314, the propensity analyzer 316, and the lifestyle model generator 318, respectively. It may include.
  • the controller 310 may be configured to perform some of the functions of each of the log collector 312, the behavior sequence acquirer 314, the propensity analyzer 316, and the lifestyle model generator 318. It may include one processor.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of managing a lifestyle in a lifestyle autonomous care system according to an embodiment of the present invention.
  • the lifestyle autonomous care system 100 may include private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and the like.
  • a lifelog including at least one of sensor data is collected (S410).
  • the lifestyle autonomous care system 100 generates a reference model using the collected lifelog (S412). At this time, the lifestyle autonomous care system 100 extracts the behavior sequence from the collected lifelog, analyzes the similarity between the extracted behavior sequences, and aligns the behavior sequence by using a sequence alignment technique to construct a reference model. Can be generated. A more detailed description of generating the reference model will be described later with reference to FIG. 5.
  • the lifestyle autonomous care system 100 analyzes individual propensities using the collected lifelogs and generates a personalized lifestyle model for each propensity (S414).
  • the lifestyle autonomous care system 100 extracts a behavior pattern that is repeated at least a predetermined number of times from the collected lifelog by using a data mining technique as an individual behavior sequence, and includes the individual social network included in the collected lifelog. Analyze personality trends by analyzing activity information in, and create a personalized lifestyle model for each propensity by linking user's behavior sequences with similar tendencies. A more detailed description of creating a personalized lifestyle model will be described later with reference to FIG. 6.
  • the lifestyle autonomous care system 100 estimates possible user behaviors by reflecting current information of the user collected in the reference model and the personalized lifestyle model (S416).
  • the lifestyle autonomous care system 100 checks whether the estimated user's behavior adversely affects the user's health (S418).
  • the lifestyle autonomous care system 100 induces the user to avoid the estimated user's behavior (S420).
  • the lifestyle autonomous care system 100 transmits a user's behavior that may occur to induce the user to avoid the estimated user's behavior, or instructs the user to perform a user's behavior in advance. You can do that.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of generating a reference model in a reference modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the reference modeling device 120 may include private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data.
  • a lifelog including at least one of sensor data is collected.
  • the reference modeling apparatus 120 extracts an action sequence from the collected lifelog.
  • the reference modeling apparatus 120 may extract a behavior sequence having at least one of stimulus thought, cognition, emotion, behavior, and result from the collected lifelog using a data mining technique.
  • the reference modeling apparatus 120 analyzes similarities between the extracted behavior sequences.
  • the reference modeling apparatus 120 may analyze and analyze the similarity between the extracted behavior sequences using at least one of whether the information is included within a predetermined time and information included in the behavior sequences.
  • the reference modeling apparatus 120 generates a reference model by aligning a behavior sequence by using a sequence alignment technique.
  • the reference modeling apparatus 120 may generate an ontology-type reference model by connecting the behavior sequences having a high similarity using a similarity of the extracted behavior sequences in a tree form.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of generating a personalized lifestyle model in a personalized modeling apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the personalized modeling device 130 may include private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensors.
  • a lifelog including at least one of sensor data is collected (S610).
  • the personalized modeling device 130 extracts an individual action sequence from the collected lifelog (S620).
  • the personalized modeling apparatus 130 may extract a behavior pattern that is repeated more than a predetermined number of times from the collected lifelog using the data mining technique as the individual behavior sequence.
  • the personalized modeling device 130 analyzes individual propensity using the collected lifelog (S630).
  • the personalized modeling device 130 may analyze personality tendencies by analyzing activity information in individual social networks included in the collected lifelog.
  • the personalized modeling apparatus 130 generates a personalized lifestyle model for each propensity by connecting behavior sequences of users having similar propensities (S640).
  • the personalized modeling device 130 may analyze similarities between behavior sequences of users having similar inclinations, and generate ontology-type personalized lifestyle models for each propensity by connecting behavior sequences with high similarity in a tree form. .
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a lifestyle service design method according to an embodiment of the present invention.
  • the lifestyle service design method includes at least one of private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. Including the collected (S810), using the collected life log analyzes the individual propensity, and collects personalized experience data for each individual propensity (S820). In this case, in parallel with step S820, the movement path of the user may be analyzed to collect trajectory data, and the movement path of the user may be estimated from the collected trajectory data (S830).
  • the user's behavior may be estimated based on the collected experience data and the user's current information, and the service is designed according to the estimated user's behavior (S840).
  • the user is motivated and motivated to avoid the estimated user's behavior by using the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the user's current information.
  • the service may be designed to induce the received user to avoid the presumed behavior.
  • the service may be designed to analyze the user's surroundings and induce a change in the user's behavior through a virtual experience to the user using the analyzed user's surroundings.
  • the service may be designed to provide a designed service to the user according to the analyzed friendly channel by analyzing a preferred channel according to the characteristics of the user and the feedback of the user. For example, if the user's characteristics are visually impaired, the service designed for the user is most preferred by analyzing the user's favorite channels among various effects such as auditory and tactile effects, rather than visual effects. Can be selected and provided to the user.
  • Another example is music or loved ones who can make the psychological state of the depressed user happy by analyzing the effects that the depressed state may prefer when the psychological state of the user is depressed according to the psychological state of the user. You can also attach effects such as your voice.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of persuasive service design in a lifestyle service design according to an embodiment of the present invention.
  • the service may be designed to analyze the user's surroundings and induce the user's behavior change through a virtual experience using the analyzed user's surroundings. Analysis of the user's surroundings may be collected through information on the public web, public social network information of others, and the like.
  • a health problem occurs due to frequent purchases of hamburgers above a reference value in a hamburger shop that is always on the street
  • the user instead of buying copper wires, users can provide information such as events that allow them to see their favorite hobbies (movies, walks, sports, reading, etc.) and present new ones.
  • the service can be designed to motivate people to move to a new line rather than to a new one. At this time, the motivation may be to induce the user's interest by providing relevant experience information of others or to persuade the user to avoid the burger line with the hamburger shop through the virtual experience regarding the event. have.
  • the new event information around the user's usual moving line may be obtained by analyzing the user's surrounding environment as described above.
  • the weather condition of the user's location information is high discomfort index
  • grasp the user's psychological state if the user has a high discomfort index or unstable psychological state
  • the user may provide information about an ice cream shop located on the same route as the user, or a place where the user's psychological state may be stabilized.
  • FIG. 10 illustrates an example for identifying an implicit motivation and inducing behavior in a lifestyle service design according to an embodiment of the present invention.
  • the user's behavior is estimated based on the collected experience data and the user's current information, and the service is designed according to the estimated user's behavior (S840).
  • the user is motivated and motivated to avoid the estimated user's behavior by using the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the user's current information.
  • the service may be designed to induce the received user to avoid the presumed behavior.
  • a user has a lifestyle that requires interference, such as frequently eating fast food such as a hamburger, even though the user is aware of the risk of obesity through the user's medical diagnosis information.
  • big data information about a user's social network information, a user's purchase pattern, and the like may be collected.
  • users don't particularly prefer certain fast foods (ex. Hamburgers), but they frequently eat hamburgers because there is a hamburger shop on the same route as usual during the evening. If the conclusion is obtained, it is possible to improve the lifestyles simply by encouraging users to change their usual route when they leave work.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of a lifestyle service design system according to an embodiment of the present invention.
  • the lifestyle service design system 1110 may include a life log collection device 1120 for collecting a life log; An experience data collection device (1130) for analyzing personality tendencies using the collected lifelogs and collecting personalized experience data for each personality tendency; And a service design device 1150 for estimating a possible user's behavior based on the experience data and the user's current information, and designing a service according to the estimated user's behavior.
  • the life log collection device 1120 may include private data, public data, personal data, anonymous data, connected data, and sensor data. ) May include at least one.
  • the experience data collection device 1130 may include a lifestyle service design system 1110 which collects an activity analysis of an individual by analyzing a life pattern that is repeated at least a predetermined number of times in the collected lifelog.
  • the movement path estimating apparatus 1140 may analyze the movement path of the user to collect trajectory data, and estimate the movement path of the user from the collected trajectory data.
  • the service design apparatus 1150 may use the collected experience data and domain characteristics (SNS, card payment history, shopping payment history, location information, etc.) of the user's current information to avoid the estimated user's behavior.
  • SNS collected experience data and domain characteristics
  • the service can be designed to motivate the user and to induce the motivated user to avoid the estimated behavior.
  • the service design device 1150 analyzes the surrounding environment of the user and designs the service to induce a change in the user's behavior through a virtual experience to the user using the analyzed surrounding environment of the user. You may.
  • the service design device 1150 may design the service to provide a designed service to the user according to the analyzed friendly channel by analyzing a friendly channel according to the user's characteristics and the feedback of the user. .
  • the lifestyle service design method may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the present invention relates to a technology for managing a lifestyle, which collects big data of an individual's lifelog, collects an activity analysis of an individual through the collected lifelog, and generates a user based on the collected activity analysis.
  • the purpose of the present invention is to provide a lifestyle service design system and method for managing the health of a user by estimating the behavior of the user and inducing the user's behavior in a desirable direction to improve the quality of life according to the estimated user's behavior.

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Abstract

본 발명은 라이프 스타일을 관리하는 기술에 관한 것으로, 개인의 라이프 로그의 빅데이터를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 통하여 개인의 활동분석을 수집하고, 수집된 개인의 활동분석을 기반으로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하여 추정된 사용자의 행동에 따라 삶의 질을 향상시킬 수 있는 바람직한 방향으로 사용자의 행동을 유도하여 사용자의 건강을 관리하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

Description

라이프 스타일 서비스 디자인 시스템 및 방법
본 발명은 라이프 스타일을 관리하는 기술에 관한 것으로, 개인의 라이프 로그의 빅데이터를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 통하여 개인의 활동분석을 수집하고, 수집된 개인의 활동분석을 기반으로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하여 추정된 사용자의 행동에 따라 삶의 질을 향상시킬 수 있는 바람직한 방향으로 사용자의 행동을 유도하여 사용자의 건강을 관리하는 기술에 관한 것이다.
한국은 특히 생활습관병 환자가 가파르게 증가하고 있는데, 단순히 식생활의 서구화, 고령화, 비만인구 증가만으로 설명되지 못하는 대사성질환 유사환자들이 유아 및 청소기부터 나타나고 있다. 이에 대해 의료 약물적 치료로도 해결이 잘 안되고 만성질환으로 발전됨에 따라 국민건강보험의 의료비용이 지속적으로 증가하고 있다. 그 해결책으로써 생활습관의학(lifestyle medicine)이 중요해지고 있으나, 전통적 문진 문서방식, 지속적 치료 효과 및 환자의 체계적 관리와 실질효과의 어려움 등 문제점이 많아 적용하는데 어려움이 있다.
현재의 각종 IT제품과 케어 서비스(어린이보호 및 성장케어, 노약자 보호케어, 일반인들의 정신적 힐링케어, 급변하는 경제상황에서의 재정예측관리 등)들은 최종 사용자인 '인간'과 그 복합적 특성(사회관계, 심리, 생리, 감성 등)에 대한 이해와 표현 및 정량화가 용이하지 않음에 따라 적용 및 고도화에 근본적 한계가 있다.
특히, 라이프 스타일(Lifestyle)로 대변되는 '나'를 결정짓는 요소에 대한 고려가 부족하고, 복합적이고 다양한 특성을 지닌 인간을 특징적으로 표현할 도구나 방식의 어려움에 직면해 있다.
이를 극복하기 위한 방안으로 전세계적으로 라이프 로그(Lifelog) 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있지만, 라이프 로그 수집을 위한 혁신적 디바이스의 부재와 방대한 데이터의 의미적인 분석의 난제를 여전히 해결 못하고 있다.
종래의 라이프 케어 서비스 기술의 한 예로, 한국공개특허 제2012-0045459호 "라이프 케어 서비스 제공 시스템"이 제안되었다. 상기 선행기술에서는 사용자의 건강 상태를 확인하는데 요구되는 라이프로그 정보를 수집하고 라이프 로그 정보를 분석하여, 사용자의 생활 습관을 관리하는데 사용되는 라이프 케어 정보를 제공하는 라이프 케어 서비스 기술이 개시되었다
하지만, 종래의 선행기술은 라이프 로그 정보를 분석하여, 사용자의 생활 습관을 관리하기 위해서는 먼저 생활습관을 설정하는 과정이 필요하고, 특정 상황에 대응되는 룰을 기설정해야만 하였다. 선행기술에서 기설정한 룰들은 개인차가 존재할 수 있으나 고려하고 있지 않으며, 시대흐름에 따라 적절하게 변경되지 못하고 있으며, 룰을 설정하는 방법에 대한 구체적인 기술을 언급하고 있지 않다. 또한, 선행기술은 라이프 로그를 분석함에 있어서도 인간의 다양성을 고려하지 않고 있다.
따라서, 본 발명은 라이프 스타일을 관리하는 기술에 관한 것으로, 개인의 라이프 로그의 빅데이터를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 통하여 개인의 활동분석을 수집하고, 수집된 개인의 활동분석을 기반으로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하여 추정된 사용자의 행동에 따라 삶의 질을 향상시킬 수 있는 바람직한 방향으로 사용자의 행동을 유도하여 사용자의 건강을 관리하는 방법이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하고자 도출된 것으로서, 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
구체적으로, 본 발명은 라이프 스타일을 관리하는 기술에 관한 것으로, 개인의 라이프 로그의 빅데이터를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 통하여 개인의 활동분석을 수집하고, 수집된 개인의 활동분석을 기반으로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하여 추정된 사용자의 행동에 따라 삶의 질을 향상시킬 수 있는 바람직한 방향으로 사용자의 행동을 유도하여 사용자의 건강을 관리하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템은, 라이프 로그를 수집하는 라이프 로그 수집 장치; 상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 경험 데이터 수집 장치; 및 상기 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 서비스 디자인 장치를 포함한다.
이때, 상기 라이프 로그는, 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 경험 데이터 수집 장치는, 상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템을 포함할 수 있다.
이때, 상기 서비스 디자인 장치는, 상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수 있다.
또한, 상기 서비스 디자인 장치는, 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스 디자인 장치는, 사용자의 특징 및 상기 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널을 분석하여 상기 분석된 상기 우호적 채널에 따라 상기 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 방법은, 라이프 로그를 수집하는 단계; 상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 라이프 로그는, 비밀 데이터(private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 경험 데이터를 수집하는 단계는, 상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집할 수도 있다.
이때, 상기 사용자의 이동 경로를 분석하여 궤적 데이터를 수집하고, 수집된 궤적 데이터로부터 상기 사용자의 이동 경로를 추정하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
이때, 상기 서비스를 디자인하는 단계는, 상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스를 디자인하는 단계는, 상기 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스를 디자인하는 단계는, 상기 사용자의 특징 및 상기 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널을 분석하여 상기 분석된 상기 우호적 채널에 따라 상기 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
본 발명은 라이프 스타일을 관리하는 기술에 관한 것으로, 개인의 라이프 로그의 빅데이터를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 통하여 개인의 활동분석을 수집하고, 수집된 개인의 활동분석을 기반으로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하여 추정된 사용자의 행동에 따라 삶의 질을 향상시킬 수 있는 바람직한 방향으로 사용자의 행동을 유도하여 사용자의 건강을 관리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 자율 케어 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 일반화된 라이프 스타일 모델링하는 레퍼런스 모델링 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화된 라이프 스타일 모델링하는 개인화된 모델링 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 자율 케어 시스템에서 라이프 스타일을 관리하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 레퍼런스 모델링 장치에서 레퍼런스 모델을 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화된 모델링 장치에서 개인화된 생활습관 모델을 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 레퍼런스 모델의 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인에서 설득형 디자인의 예를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실이예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인에서 암묵적 동기 파악 및 행동을 유도하기 위한 예를 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템은, 라이프 로그를 수집하는 라이프 로그 수집 장치; 상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 경험 데이터 수집 장치; 및 상기 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 서비스 디자인 장치를 포함한다.
이때, 상기 라이프 로그는, 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 경험 데이터 수집 장치는, 상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템을 포함할 수 있다.
이때, 상기 서비스 디자인 장치는, 상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수 있다.
또한, 상기 서비스 디자인 장치는, 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스 디자인 장치는, 사용자의 특징 및 상기 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널을 분석하여 상기 분석된 상기 우호적 채널에 따라 상기 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 방법은, 라이프 로그를 수집하는 단계; 상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 라이프 로그는, 비밀 데이터(private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이때, 상기 경험 데이터를 수집하는 단계는, 상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집할 수도 있다.
이때, 상기 사용자의 이동 경로를 분석하여 궤적 데이터를 수집하고, 수집된 궤적 데이터로부터 상기 사용자의 이동 경로를 추정하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
이때, 상기 서비스를 디자인하는 단계는, 상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스를 디자인하는 단계는, 상기 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스를 디자인하는 단계는, 상기 사용자의 특징 및 상기 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널을 분석하여 상기 분석된 상기 우호적 채널에 따라 상기 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
상기 목적 외에 본 발명의 다른 목적 및 특징들은 첨부 도면을 참조한 실시 예에 대한 설명을 통하여 명백히 드러나게 될 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 라이프 스타일 자율 케어 시스템 및 방법을 첨부된 도 1 내지 도 7을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 자율 케어 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 라이프 로그 수집 장치(110), 레퍼런스 모델링 장치(120), 개인화된 모델링 장치(130) 및 서비스 장치(140)를 포함할 수 있다.
라이프 로그 수집 장치(110)는 비밀 데이터(Private Data) 관리서버(151), 공개 데이터(Public Data) 관리서버(152), 개인용 컴퓨터(153), 스마트 폰(154), 스마트 안경(155), 스마트 시계(157), 자전거(158), 런닝머신(159), 자동차(160) 등과 통신하여 라이프 로그를 수집할 수 있다.
이때, 라이프 로그는 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 비밀 데이터(Private Data)는 일정, 주소록, 신용카드 사용내용, 의료기록, 쇼핑 내역, 통화기록, 문자 기록, 은행 거래 기록, 주식 거래 기록, 각종 금융 거래 기록 등이 가능하다.
공개 데이터(Public Data)는 교통정보, 날씨정보, 각종 통계 데이터 등이 가능하다.
개인 데이터(Personal Data)는 즐겨 찾기, 검색기록, SNS(Social Networking Service]) 대화 기록, 다운로드 기록, 블로그 기록 등이 가능하다.
익명 데이터(Anonymous Data)는 SNS에서 이슈화되는 주제 정보(여론의 추이), 뉴스, 실시간 검색어 순위 등이 가능하다.
접속 데이터(Connected Data)는 집 또는 차량 등에 접속한 기록 등이 가능하며, 예를 들어 재실감지, RFID(개인식별, 출입기록), 디지털 도어락, 스마트 가전(이용정보), 홈 네트워크 이용기록, 인터넷 이용기록(Access Point), 차량 네비게이션(이동경로 등), 블랙박스(영상, 음성 기록), 운행기록계(운전시간, 운전패턴 등) 등이 가능하다.
센서 데이터(Sensor Data)는 전용 디바이스, 환경 센서, 스마트 장치, 의료기기, 개인운동기기, 개인 활동량 측정 장치 등을 통해 측정된 데이터가 될 수 있다.
여기서, 전용 디바이스는 칼로리 측정 장치, 자세 측정 정치, 체온계, 스트레스 측정 정치, 구강구취 측정 정치, 음주 측정 정치, 이동거리/속도, GPS기반 위치 측정 정치, 무호흡 측정 정치, 코골이 측정 정치 등이 가능하다.
환경 센서는 온도 측정 센서, 습도 측정 센서, 조도 측정 센서, CCTV(거리, 대중교통, 건물 등), 이산화탄소 측정 센서, 오존량 측정 센서, 일산화탄소 측정 센서, 먼지량 측정 센서, 자외선 측정 센서 등이 가능하다.
스마트 장치는 스마트 폰, 헤드 마운트 디스플레이(Google Glass 등), 스마트 시계(Apple iWatch 등)이 있으며, 스마트 장치를 통해서 어플의 결제내역, 주로 사용하는 어플, 어플의 사용내역, GPS(위치), 기록된 영상, 음성, 사진, 선호하는 음악 등의 데이터를 획득할 수 있다.
의료기기는 전자저울, 체지방 측정장치, 당뇨 측정장치, 심박수 측정장치, 혈압 측정장치 등이 가능하며, 측정되는 데이터가 센서 데이터에 포함될 수 있다.
개인운동기기는 런닝머신, 자전거, 운동화에 부탁되는 센서 등과 같이 운동량을 측정할 수 있는 운동기기 등이 가능하며, 운동기기로부터 측정되는 운동량이 센서 데이터에 포함될 수 있다.
한편, 라이프 로그 수집 장치(110)는 별도의 장치로 구성될 수도 있지만, 레퍼런스 모델링 장치(120) 또는 개인화된 모델링 장치(130)에 포함되어 구성될 수도 있다.
레퍼런스 모델링 장치(120)는 라이프 로그 수집 장치(110)로부터 수집된 라이프 로그를 수신하고, 수집된 라이프 로그를 이용하여 레퍼런스 모델을 생성한다.
이때, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 수집된 라이프 로그에서 행동 시퀀스를 추출하고, 추출된 행동 시퀀스 간의 유사도를 분석하고, 시퀀스 정렬(sequence alignment) 기법을 이용하여 행동 시퀀스를 정렬하여 레퍼런스 모델을 생성할 수 있다. 레퍼런스 모델링 장치(120)의 보다 상세한 설명은 이후 도 2를 참조하여 후술한다.
개인화된 모델링 장치(130)는 라이프 로그 수집 장치(110)로부터 수집된 라이프 로그를 수신하고, 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 성향 별로 개인화된 생활습관 모델을 생성한다.
개인화된 모델링 장치(130)는 수집된 라이프 로그에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개인별로 기설정된 횟수 이상 반복되는 행동 패턴을 개인별 행동 시퀀스로 추출하고, 수집된 라이프 로그에 포함된 개인별 소셜 네트워크에서의 활동정보를 분석하여 개인별 성향을 분석하고, 성향이 유사한 사용자의 행동 시퀀스를 연결하여 성향 별로 개인화된 생활습관 모델을 생성할 수 있다. 개인화된 모델링 장치(130)의 보다 상세한 설명은 이후 도 3을 참조하여 후술한다.
레퍼런스 모델링 장치(120)에서 레퍼런스 모델링 장치(120)에서 생성된 레퍼런스 모델과 개인화된 모델링 장치(130)에서 생성된 개인화된 생활습관 모델은 라이프 로그가 많이 쌓이면 쌓일수록 보다 정확해지는 경향을 가진다. 따라서, 레퍼런스 모델과 개인화된 생활습관 모델은 시간이 지나면서 시대에 따라 달라질 수 있는 행동 시퀀스를 자동적으로 반영하기 때문에 시간에 따라 진화되어 간다.
한편, 레퍼런스 모델링 장치(120)에서 레퍼런스 모델링 장치(120)에서 생성된 레퍼런스 모델과 개인화된 모델링 장치(130)에서 생성된 개인화된 생활습관 모델은 서비스를 위해 하나로 융합되어 서비스 장치(140)로 제공될 수도 있다.
서비스 장치(140)는 레퍼런스 모델링 장치(120)로부터 수신하는 레퍼런스 모델과 개인화된 모델링 장치(130)로부터 수신하는 개인화된 생활습관 모델을 이용하여 수집되는 사용자의 현재 정보를 근거로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 추정된 사용자의 행동이 사용자의 건강에 좋지 못한 영향을 주는지 확인한다.
확인결과 추정된 사용자의 행동이 사용자의 건강에 좋지 못한 영향을 주는 경우, 서비스 장치(140)는 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 사용자를 유도할 수 있다. 이때, 서비스 장치(140)는 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 하는 방법으로 직접적인 방법과 간접적인 방법을 사용할 수 있다.
직접적인 방법은 발생 가능한 사용자의 행동을 사용자에게 송신하여 사용자가 발생 가능한 행동을 직접 인지하고 회피할 수 있도록 하는 방법이다.
간접적인 방법은 어너브트루시브(unobtrusive) 기법으로 사용자에게 어떤 행동을 지시하여 사전에 사용자의 행동이 발생하지 않도록 회피시키는 방법이다. 따라서, 간접적인 방법의 경우 사용자는 발생 가능한 행동을 인지하지 못하도록 할 수 있다.
예를 들어, 어떤 사용자의 개인화된 생활습관 모델을 확인해보니 기분이 나쁠 때, 집에 돌아가는 중에 위치한 고기집에서 고기를 폭식하는 행동 시퀀스를 가진고 있는 경우, 사용자의 현재 상태가 기분 나쁜 상태이고, 퇴근 중이고, 현재 사용자의 체중이 비만이면, 사용자에게 고기집이 없는 다른 경로를 추천함으로써 고기를 폭식하는 행동을 회피하도록 유도할 수 있다.
또한, 사용자가 꽃 길을 걸을 때 기분이 좋아지는 행동 시퀀스를 추가로 가지고 있는 경우, 꽃 길을 경유하는 퇴근 경로 사용자에게 제공하여 사용자의 기분이 바뀌도록 유도할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 일반화된 라이프 스타일 모델링하는 레퍼런스 모델링 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 제어부(210), 로그 수집부(212), 행동 시퀀스 획득부(214), 유사도 분석부(216), 레퍼런스 모델 생성부(218), 통신부(220) 및 저장부(230)를 포함할 수 있다.
통신부(220)는 수신기(Receiver)와 송신기(transmitter)를 포함하는 통신 인터페이스 장치로서 유선 또는 무선으로 데이터를 송수신한다. 통신부(220)는 라이프 로그 수집 장치(110), 서비스 장치(140) 및 레퍼런스 모델 데이터베이스(170)와 통신할 수 있고, 라이프 로그를 제공하는 장치들과 직접 통신하여 라이프 로그를 수신할 수도 있다.
저장부(230)는 레퍼런스 모델링 장치(120)의 전반적인 동작을 제어하기 위한 운영체제, 응용 프로그램 등을 저장하고, 또한 본 발명에 따라 수집된 라이프 로그와 생성된 레퍼런스 모델을 저장할 수 있다. 이때, 저장부(230)는 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 등을 포함하는 스토리지 디바이스일 수 있다.
로그 수집부(212)는 라이프 로그를 수집하거나 또는 라이프 로그 수집 장치(110)에서 수집된 라이프 로그를 통신부(220)를 통해 수신할 수도 있다.
행동 시퀀스 획득부(214)는 수집된 라이프 로그에서 행동 시퀀스를 추출한다.
보다 상세히 설명하면, 행동 시퀀스 획득부(214)는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 수집된 라이프 로그에서 자극사상, 인지, 정서, 행동 및 결과 중에서 적어도 하나를 가지는 행동 시퀀스를 추출한다. 이때, 자극사상, 인지, 정서, 행동 및 결과를 가지는 행동 시퀀스는 아래 <표 1>의 예와 같이 표현될 수 있다.
표 1
Figure PCTKR2014005619-appb-T000001
행동 시퀀스 획득부(214)는 수집된 라이프 로그에서 행동 시퀀스를 추출할 수도 있지만, 사용자 또는 전문가(심리학자 등)로부터 행동 시퀀스를 수신할 수도 있다.
유사도 분석부(216)는 행동 시퀀스 획득부(214)를 통해 획득된 행동 시퀀스 간의 유사도를 분석한다.
*보다 상세히 설명하면, 유사도 분석부(216)는 기설정된 시간 내에서 발생되었는지 여부 및 행동 시퀀스에 포함된 정보를 동일 여부 중에서 적어도 하나를 이용하여 추출된 행동 시퀀스 간의 유사도를 평가할 수 있다.
레퍼런스 모델 생성부(218)는 시퀀스 정렬(sequence alignment) 기법을 이용하여 행동 시퀀스를 정렬하여 레퍼런스 모델을 생성한다.
보다 상세히 설명하면, 레퍼런스 모델 생성부(218)는 추출된 행동 시퀀스의 유사도를 이용하여 유사도가 높은 행동 시퀀스를 트리 형태로 연결하여 온톨로지 형태의 레퍼런스 모델을 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 레퍼런스 모델의 예를 도시한 도면이다.
도 7은 상기 <표 1>의 행동 시퀀스를 레퍼런스 모델로 생성한 예로 도 7을 참조하면 레퍼런스 모델은 트리 형태의 온톨로지 모델로 구성됨을 확인할 수 있다.
레퍼런스 모델 생성부(218)에서 적용하는 시퀀스 정렬 기법은 바이오 인포 매틱스 분야에서 염기 서열의 유사도 분석에 주로 사용되는 기법으로 본 발명에서는 아래 <표 2>와 같이 변형하여 적용할 수 있다.
표 2
Figure PCTKR2014005619-appb-T000002
제어부(210)는 레퍼런스 모델링 장치(120)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 그리고, 제어부(210)는 로그 수집부(212), 행동 시퀀스 획득부(214), 유사도 분석부(216) 및 레퍼런스 모델 생성부(218)의 기능을 수행할 수 있다. 제어부(210), 로그 수집부(212), 행동 시퀀스 획득부(214), 유사도 분석부(216) 및 레퍼런스 모델 생성부(218)를 구분하여 도시한 것은 각 기능들을 구별하여 설명하기 위함이다. 따라서 제어부(210)는 로그 수집부(212), 행동 시퀀스 획득부(214), 유사도 분석부(216) 및 레퍼런스 모델 생성부(218) 각각의 기능을 수행하도록 구성된(configured) 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(210)는 로그 수집부(212), 행동 시퀀스 획득부(214), 유사도 분석부(216) 및 레퍼런스 모델 생성부(218) 각각의 기능 중 일부를 수행하도록 구성된(configured) 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화된 라이프 스타일 모델링하는 개인화된 모델링 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 개인화된 모델링 장치(130)는 제어부(310), 로그 수집부(312), 행동 시퀀스 획득부(314), 성향 분석부(316), 생활습관 모델 생성부(318), 통신부(320) 및 저장부(330)를 포함할 수 있다.
통신부(320)는 수신기(Receiver)와 송신기(transmitter)를 포함하는 통신 인터페이스 장치로서 유선 또는 무선으로 데이터를 송수신한다. 통신부(320)는 라이프 로그 수집 장치(110), 서비스 장치(140) 및 생활습관 모델 데이터베이스(180)와 통신할 수 있고, 라이프 로그를 제공하는 장치들과 직접 통신하여 라이프 로그를 수신할 수도 있다.
저장부(330)는 개인화된 모델링 장치(130)의 전반적인 동작을 제어하기 위한 운영체제, 응용 프로그램 등을 저장하고, 또한 본 발명에 따라 수집된 라이프 로그와 생성된 개인화된 생활습관 모델을 저장할 수 있다. 이때, 저장부(330)는 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 등을 포함하는 스토리지 디바이스일 수 있다.
로그 수집부(312)는 라이프 로그를 수집하거나 또는 라이프 로그 수집 장치(110)에서 수집된 라이프 로그를 통신부(320)를 통해 수신할 수도 있다.
행동 시퀀스 획득부(314)는 수집된 라이프 로그에서 개인별 행동 시퀀스를 추출한다. 보다 상세히 설명하면, 행동 시퀀스 획득부(314)는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 수집된 라이프 로그에서 개인별로 기설정된 횟수 이상 반복되는 행동 패턴을 검색하여 개인별 행동 시퀀스로 추출할 수 있다.
한편, 행동 시퀀스 획득부(314)는 수집된 라이프 로그에서 행동 시퀀스를 추출할 수도 있지만, 사용자 또는 전문가로부터 행동 시퀀스를 수신할 수도 있다.
성향 분석부(316)는 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석한다. 보다 상세히 설명하면, 성향 분석부(316)는 수집된 라이프 로그에 포함된 개인별 소셜 네트워크에서의 활동정보에서 각 개인의 관심사, 취향, 식습관, 활동성 등을 파악하여 개인별 성향을 분석한다. 이때, 소셜 네트워크에서의 활동정보는 소셜 네트워크의 접속 횟수, 방문하는 대상, 등록된 친구의 수, 올린 글의 횟수, 답변횟수, 올린 글의 문맥분석 등을 포함할 수 있다.
행동 시퀀스 획득부(314)와 성형 분석부(316)는 대용량의 라이프 로그를 분석하기 위하여 분산 컴퓨팅 기술인 Hadoop, MapReduce 기술을 이용할 수 있다. 즉, 행동 시퀀스 획득부(314)와 성형 분석부(316)는 Hadoop 시스템을 통하여 개인의 행동 시퀀스를 저장 및 관리하고, MapReduce를 통하여 분석 기술을 분산 처리할 수도 있다.
생활습관 모델 생성부(318)는 성향이 유사한 사용자의 행동 시퀀스를 연결하여 성향 별로 개인화된 생활습관 모델을 생성한다.
보다 상세히 설명하면, 생활습관 모델 생성부(318)는 성향이 유사한 사용자의 행동 시퀀스들 간의 유사도를 분석하고, 유사도가 높은 행동 시퀀스를 트리 형태로 연결하여 온톨로지 형태의 개인화된 생활습관 모델을 성향 별로 생성할 수 있다.
한편, 개인이 자신의 결정이나 행동에 대하여 특정한 휴리스틱을 사용하며, 이 휴리스틱을 이용하여 개인 생활습관 모델의 적합성 검증이 필요하다.
개인 생활습관 모델의 적합성 검증은 심리학, 생리학자들이 이미 고안한 개인의 휴리스틱을 사용하여 각 개인의 휴리스틱을 파악하고, 개인의 휴리스틱 파악을 위한 방법으로 설문 조사 등을 이용하여 개인의 휴리스틱과 개인 생활습관 모델의 적합성을 확인할 수 있다.
그리고, 사용자의 개인 생활습관 모델과 휴리스틱간의 연관성을 파악하고, 휴리스틱을 바탕으로 개인 생활습관 모델의 적합성을 판정(심리학, 생리학자와 연계)하고, 휴리스틱을 분석하여 개인 생활습관 모델을 재조정할 수 있다.
하지만, 사용자 또는 전문가의 개입을 최소화하는 방안으로 기존 축적된 행동 시퀀스와 개인 생활습관 모델을 통하여 개인의 휴리스틱을 추정하고, 동일하거나 유사한 휴리스틱을 가진 사용자의 행동 시퀀스를 검색하여 개인 생활습관 모델간의 유사 패턴을 도출하여 개인 생활습관 모델의 적합성 검증하는 방법이 바람직하겠다.
제어부(310)는 개인화된 모델링 장치(130)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 그리고, 제어부(310)는 로그 수집부(312), 행동 시퀀스 획득부(314), 성향 분석부(316) 및 생활습관 모델 생성부(318)의 기능을 수행할 수 있다. 제어부(310), 로그 수집부(312), 행동 시퀀스 획득부(314), 성향 분석부(316) 및 생활습관 모델 생성부(318)를 구분하여 도시한 것은 각 기능들을 구별하여 설명하기 위함이다. 따라서 제어부(310)는 로그 수집부(312), 행동 시퀀스 획득부(314), 성향 분석부(316) 및 생활습관 모델 생성부(318) 각각의 기능을 수행하도록 구성된(configured) 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 또한, 제어부(310)는 로그 수집부(312), 행동 시퀀스 획득부(314), 성향 분석부(316) 및 생활습관 모델 생성부(318) 각각의 기능 중 일부를 수행하도록 구성된(configured) 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
이하, 상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 라이프 스타일 자율 케어 시스템에서 라이프 스타일을 관리하는 방법을 아래에서 도면을 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 자율 케어 시스템에서 라이프 스타일을 관리하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함하는 라이프 로그를 수집한다(S410).
그리고, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 수집된 라이프 로그를 이용하여 레퍼런스 모델을 생성한다(S412). 이때, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 수집된 라이프 로그에서 행동 시퀀스를 추출하고, 추출된 행동 시퀀스 간의 유사도를 분석하고, 시퀀스 정렬(sequence alignment) 기법을 이용하여 행동 시퀀스를 정렬하여 레퍼런스 모델을 생성할 수 있다. 레퍼런스 모델을 생성하는 보다 상세한 설명은 이후 도 5를 참조하여 후술한다.
그리고, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 성향 별로 개인화된 생활습관 모델을 생성한다(S414).
이때, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 수집된 라이프 로그에서 개인별로 기설정된 횟수 이상 반복되는 행동 패턴을 개인별 행동 시퀀스로 추출하고, 수집된 라이프 로그에 포함된 개인별 소셜 네트워크에서의 활동정보를 분석하여 개인별 성향을 분석하고, 성향이 유사한 사용자의 행동 시퀀스를 연결하여 성향 별로 개인화된 생활습관 모델을 생성할 수 있다. 개인화된 생활습관 모델을 생성하는 보다 상세한 설명은 이후 도 6을 참조하여 후술한다.
그리고, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 레퍼런스 모델과 개인화된 생활습관 모델에 수집되는 사용자의 현재 정보를 반영하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정한다(S416).
그리고, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 추정된 사용자의 행동이 사용자의 건강에 좋지 못한 영향을 주는지 확인한다(S418).
S418단계의 확인결과 추정된 사용자의 행동이 사용자의 건강에 좋지 못한 영향을 주는 경우, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 사용자를 유도한다(S420).
이때, 라이프 스타일 자율 케어 시스템(100)은 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 사용자를 유도하기 위해 발생 가능한 사용자의 행동을 사용자에게 송신하거나 또는 사용자에게 어떤 행동을 지시하여 사전에 사용자의 행동이 발생하지 않도록 할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 레퍼런스 모델링 장치에서 레퍼런스 모델을 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함하는 라이프 로그를 수집한다(S510).
그리고, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 수집된 라이프 로그에서 행동 시퀀스를 추출한다(S520). 이때, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 수집된 라이프 로그에서 자극사상, 인지, 정서, 행동 및 결과 중에서 적어도 하나를 가지는 행동 시퀀스를 추출할 수 있다.
그리고, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 추출된 행동 시퀀스 간의 유사도를 분석한다(S530). 이때, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 기설정된 시간 내에서 발생되었는지 여부 및 행동 시퀀스에 포함된 정보를 동일 여부 중에서 적어도 하나를 이용하여 추출된 행동 시퀀스 간의 유사도를 평가하여 분석할 수 있다.
그리고, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 시퀀스 정렬(sequence alignment) 기법을 이용하여 행동 시퀀스를 정렬하여 레퍼런스 모델을 생성한다(S540). 이때, 레퍼런스 모델링 장치(120)는 추출된 행동 시퀀스의 유사도를 이용하여 유사도가 높은 행동 시퀀스를 트리 형태로 연결하여 온톨로지 형태의 레퍼런스 모델을 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인화된 모델링 장치에서 개인화된 생활습관 모델을 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 개인화된 모델링 장치(130)는 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함하는 라이프 로그를 수집한다(S610).
그리고, 개인화된 모델링 장치(130)는 수집된 라이프 로그에서 개인별 행동 시퀀스를 추출한다(S620). 이때, 개인화된 모델링 장치(130)는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 수집된 라이프 로그에서 개인별로 기설정된 횟수 이상 반복되는 행동 패턴을 개인별 행동 시퀀스로 추출할 수 있다.
그리고, 개인화된 모델링 장치(130)는 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석한다(S630). 이때, 개인화된 모델링 장치(130)는 수집된 라이프 로그에 포함된 개인별 소셜 네트워크에서의 활동정보를 분석하여 개인별 성향을 분석할 수 있다.
그리고, 개인화된 모델링 장치(130)는 성향이 유사한 사용자의 행동 시퀀스를 연결하여 성향 별로 개인화된 생활습관 모델을 생성한다(S640). 이때, 개인화된 모델링 장치(130)는 성향이 유사한 사용자의 행동 시퀀스들 간의 유사도를 분석하고, 유사도가 높은 행동 시퀀스를 트리 형태로 연결하여 온톨로지 형태의 개인화된 생활습관 모델을 성향 별로 생성할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 방법을 도시한 흐름도이다.
라이프 스타일 서비스 디자인 방법은, 비밀 데이터(private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함하여 수집하고(S810), 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집한다(S820). 이때, S820단계와 병행하여 사용자의 이동 경로를 분석하여 궤적 데이터를 수집하고, 수집된 궤적 데이터로부터 사용자의 이동 경로를 추정할 수도 있다(S830).
이후, 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인한다(S840). 이때, 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보의 도메인특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보등)을 이용하여 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 사용자에게 동기를 부여하고, 동기를 부여 받은 사용자가 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 사용자의 주변 환경을 이용하여 사용자에게 가상의 경험을 통하여 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 사용자의 특징 및 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널(preferred channel)을 분석하여 분석된 우호적 채널에 따라 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 서비스를 디자인할 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 특징이 앞을 보지 못하는 시각 장애인인 경우, 사용자에게 디자인된 서비스를 시각적 효과가 아닌 청각적 효과 및 촉각적 효과등 다양한 효과들 중에서 사용자가 선호하는 우호적 채널을 분석하여 가장 선호하는 효과를 선택하여 사용자에게 제공할 수 있다.
또 다른 예로는 사용자의 심리 상태에 따라, 사용자의 심리상태가 우울한 상태로 나타날 경우 우울한 상태의 사람들이 가장 선호할 수 있는 효과를 분석하여 우울한 사용자의 심리상태를 행복하게 만들어 줄 수 있는 음악이나 사랑하는 사람의 목소리 같은 효과를 같이 첨부하여 전달할 수도 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인에서 설득형 서비스 디자인의 예를 도시한 도면이다.
사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 사용자의 주변 환경을 이용하여 사용자에게 가상의 경험을 통하여 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 서비스를 디자인할 수도 있다. 사용자의 주변 환경에 대한 분석은 공개된 웹 상의 정보, 타인의 공개된 소셜 네트워크 정보 등을 통하여 수집될 수 있다.
예를 들어, 사용자가 항상 다니는 동선에 있는 햄버거 가게에서 햄버거를 기준치 이상으로 빈번하게 구매하여 건강에 이상이 생길 것으로 판단되는 경우, 사용자가 햄버거를 구매하는 동선을 회피하기 위하여 사용자가 항상 다니는 햄버거를 구매하는 동선 대신에 동선 주변에 사용자가 평소 선호하는 취미생활(영화, 산책, 운동, 독서 등)을 접할 수 있는 이벤트 등의 정보를 제공하여 새로운 동선을 제시함으로써, 사용자가 햄버거 가게가 있는 동선이 아닌 새로운 동선으로 갈 수 있도록 동기를 부여하는 방향으로 서비스가 디자인될 수 있다. 이 때 동기를 부여하는 방식으로는 타인의 관련된 체험 정보를 제공하여 사용자의 흥미를 유발하거나, 또는 사용자에게 상기 이벤트 등에 관한 가상 체험을 통하여 햄버거 가게가 있는 동선을 회피할 수 있도록 설득하여 유도할 수 있다. 사용자의 평소 동선 주변의 새로운 이벤트 정보는 상기와 같이 사용자의 주변 환경에 대한 분석을 통하여 얻을 수 있다.
또한, 사용자의 주변 환경(날씨)에 따라, 사용자의 위치정보에 있는 날씨의 상태가 불쾌지수가 높은 경우, 사용자의 심리상태를 파악하여, 사용자가 불쾌지수가 높아져 있거나, 심리상태가 불안정할 경우, 평소 사용자가 다니는 동선에 위치한 아이스크림 가게나, 사용자의 심리상태를 안정시킬 수 있는 장소에 대한 정보를 제공할 수도 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인에서 암묵적 동기 파악 및 행동을 유도하기 위한 예를 도시한 도면이다.
수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인한다(S840). 이때, 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보의 도메인특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 사용자에게 동기를 부여하고, 동기를 부여 받은 사용자가 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 서비스를 디자인할 수도 있다.
예를 들어, 사용자의 건강 진단 정보를 통하여 사용자에게 비만의 위험이 있다는 사실을 인지하고 있는데도 빈번하게 햄버거 등의 패스트 푸드를 섭취하는 등 간섭이 필요한 라이프스타일을 가지고 있다고 가정한다. 이 때 사용자가 특정 패스트 푸드를 빈번하게 섭취하는 동기 및 원인을 분석하기 위하여 사용자의 소셜 네트워크 정보, 사용자의 구매 패턴 등에 관한 빅데이터 정보를 수집할 수 있다. 이러한 빅데이터 분석을 통하여 사용자가 특별히 특정 패스트 푸드(ex. 햄버거)를 선호하는 것이 아니라 저녁 시간이 가까운 퇴근 시간에 평소에 지나는 동선 상에 마침(우연히) 햄버거가게가 있기 때문에 빈번하게 햄버거를 섭취한다는 결론을 얻은 경우에는, 사용자의 퇴근 시 평소 동선을 변경하도록 유인하는 것만으로도 라이프스타일을 개선할 수 있는 효과가 있다. 다시 말하면, 사용자가 기설정된 횟수 이상으로 지나다니는 동선에 위치하고 있는 햄버거가게 앞을 지나가는 경험 데이터와 사용자의 현재 정보의 도메인특성(햄버거 결제 내역 및 사용자의 위치정보)을 분석하여 사용자의 햄버거 구매를 회피하기 위한 서비스를 디자인하게 된다. 이때, 사용자가 햄버거를 구매하는 행동을 회피하기 위하여, 사용자가 평소 관심이 있는 분야에 대한 정보를 파악하여 사용자에게 햄버거를 구매하려는 의도가 있을 경우, 사용자가 평소 관심이 많은 분야에 대한 정보를 사용자에게 제공하여 동기를 부여하고, 사용자의 라이프스타일의 경로를 추천하여 사용자의 행동 변화를 유도할 수도 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
라이프 스타일 서비스 디자인 시스템(1110)은, 라이프 로그를 수집하는 라이프 로그 수집 장치(1120); 상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 경험 데이터 수집 장치(1130); 및 상기 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 서비스 디자인 장치(1150)를 포함한다.
상기 라이프 로그 수집 장치(1120)는, 비밀 데이터(Private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 경험 데이터 수집 장치(1130)는, 상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템(1110)을 포함할 수 있다. 이때, 경험 데이터 수집 장치(1130)와 병행하여 이동 경로 추정 장치(1140)에서는 사용자의 이동 경로를 분석하여 궤적 데이터를 수집하고, 수집된 궤적 데이터로부터 사용자의 이동 경로를 추정할 수도 있다.
상기 서비스 디자인 장치(1150)는, 상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수 있다.
또한, 상기 서비스 디자인 장치(1150)는, 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
또한, 상기 서비스 디자인 장치(1150)는, 사용자의 특징 및 상기 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널을 분석하여 상기 분석된 상기 우호적 채널에 따라 상기 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 상기 서비스를 디자인할 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 라이프 스타일 서비스 디자인 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
본 발명은 라이프 스타일을 관리하는 기술에 관한 것으로, 개인의 라이프 로그의 빅데이터를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 통하여 개인의 활동분석을 수집하고, 수집된 개인의 활동분석을 기반으로 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하여 추정된 사용자의 행동에 따라 삶의 질을 향상시킬 수 있는 바람직한 방향으로 사용자의 행동을 유도하여 사용자의 건강을 관리하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

Claims (15)

  1. 라이프 로그를 수집하는 라이프 로그 수집 장치;
    상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 경험 데이터 수집 장치; 및
    상기 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 서비스 디자인 장치
    를 포함하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 라이프 로그는,
    비밀 데이터(private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나
    를 포함하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 경험 데이터 수집 장치는,
    상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 이동 경로를 분석하여 궤적 데이터를 수집하고, 수집된 궤적 데이터로부터 상기 사용자의 이동 경로를 추정하는 이동 경로 추정 장치;
    를 더 포함하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 디자인 장치는,
    상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 디자인 장치는,
    상기 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 서비스 디자인 장치는,
    상기 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인하는 라이프 스타일 서비스 디자인 시스템.
  8. 라이프 로그를 수집하는 단계;
    상기 수집된 라이프 로그를 이용하여 개인별 성향을 분석하고, 상기 개인별 성향 별로 개인화된 경험 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 경험 데이터와 사용자의 현재 정보를 기반으로 하여 발생 가능한 사용자의 행동을 추정하고, 상기 추정된 사용자의 행동에 따라 서비스를 디자인하는 단계
    를 포함하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 라이프 로그는,
    비밀 데이터(private Data), 공개 데이터(Public Data), 개인 데이터(Personal Data), 익명 데이터(Anonymous Data), 접속 데이터(Connected Data) 및 센서 데이터(Sensor Data) 중에서 적어도 하나
    를 포함하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 경험 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 경험 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 수집된 라이프 로그에서 기설정된 횟수 이상 반복되는 생활 패턴을 분석하여 개인의 활동분석을 수집하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 서비스를 디자인하는 단계는,
    상기 수집된 경험 데이터와 상기 사용자의 현재 정보의 도메인 특성(SNS, 카드 결제내역, 쇼핑 결제 내역, 위치정보 등)을 이용하여 상기 추정된 사용자의 행동을 회피하도록 상기 사용자에게 동기를 부여하고, 상기 동기를 부여 받은 사용자가 상기 추정된 행동을 회피할 수 있게 유도하도록 상기 서비스를 디자인하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 서비스를 디자인하는 단계는,
    상기 사용자의 주변 환경을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 주변 환경을 이용하여 상기 사용자에게 가상의 경험을 통하여 상기 사용자의 행동의 변화를 유도하도록 상기 서비스를 디자인하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 서비스를 디자인하는 단계는,
    상기 사용자의 특징 및 상기 사용자의 피드백에 따른 우호적 채널을 분석하여 상기 분석된 상기 우호적 채널에 따라 상기 사용자에게 디자인된 서비스를 제공하도록 상기 서비스를 디자인하는 라이프 스타일 서비스 디자인 방법.
  15. 제8항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019512822A (ja) * 2016-03-14 2019-05-16 フヴィ・コグニティヴ・ネットワーク・コーポレーション 暗記および意思決定を強化するための個人的感情ベースのコンピュータ可読認知感覚メモリおよび認知洞察

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10606221B2 (en) 2015-02-11 2020-03-31 International Business Machines Corporation Identifying home automation correlated events and creating portable recipes
US10862927B2 (en) 2017-05-15 2020-12-08 Forcepoint, LLC Dividing events into sessions during adaptive trust profile operations
US10917423B2 (en) 2017-05-15 2021-02-09 Forcepoint, LLC Intelligently differentiating between different types of states and attributes when using an adaptive trust profile
US10447718B2 (en) 2017-05-15 2019-10-15 Forcepoint Llc User profile definition and management
US10623431B2 (en) * 2017-05-15 2020-04-14 Forcepoint Llc Discerning psychological state from correlated user behavior and contextual information
US9882918B1 (en) 2017-05-15 2018-01-30 Forcepoint, LLC User behavior profile in a blockchain
US10999296B2 (en) 2017-05-15 2021-05-04 Forcepoint, LLC Generating adaptive trust profiles using information derived from similarly situated organizations
US10943019B2 (en) 2017-05-15 2021-03-09 Forcepoint, LLC Adaptive trust profile endpoint
US10129269B1 (en) 2017-05-15 2018-11-13 Forcepoint, LLC Managing blockchain access to user profile information
US10999297B2 (en) 2017-05-15 2021-05-04 Forcepoint, LLC Using expected behavior of an entity when prepopulating an adaptive trust profile
WO2019139595A1 (en) * 2018-01-11 2019-07-18 Visa International Service Association Offline authorization of interactions and controlled tasks
KR102013909B1 (ko) * 2018-04-02 2019-08-23 남서울대학교 산학협력단 라이프 로그 스마트 교육 시스템 및 이를 이용한 교육 방법
KR101952705B1 (ko) * 2018-09-05 2019-02-27 에이치아이엘(주) 치매 돌봄 경감을 위한 치매 돌봄 지원 시스템 및 방법
RU2680472C1 (ru) * 2018-10-18 2019-02-21 Пётр Павлович Кузнецов Способ и система улучшения качества жизни пользователя
KR102170718B1 (ko) * 2019-03-05 2020-10-27 재단법인 아산사회복지재단 사용자 특화 하드웨어 플랫폼과 그 동작 방법, 및 사용자 특화 하드웨어 플랫폼 생성 방법
US10853496B2 (en) 2019-04-26 2020-12-01 Forcepoint, LLC Adaptive trust profile behavioral fingerprint
KR102548357B1 (ko) * 2020-09-08 2023-06-28 스왈라비(주) 라이프로그 데이터 기반 인공지능을 이용한 원격 건강 관리 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090027000A (ko) * 2007-09-11 2009-03-16 한국전자통신연구원 상황 인식 시스템 환경에서 발생한 이벤트 로그에 기초하여사용자 행동 패턴을 구축하는 장치 및 방법
KR20100132868A (ko) * 2009-06-10 2010-12-20 삼성전자주식회사 목표 예측 인터페이스 제공 장치 및 그 방법
KR20110000996A (ko) * 2009-06-29 2011-01-06 주식회사 모임 인공지능에 기반한 개인별 맞춤형 컨텐츠 제공 장치 및 방법, 그 기록 매체
KR20120045415A (ko) * 2010-10-29 2012-05-09 삼성에스디에스 주식회사 지능형서비스제공 라이프로깅장치 및 방법
KR101186443B1 (ko) * 2012-04-05 2012-09-27 김기정 맞춤형 콘텐츠 제공 서비스를 위한 사용자 정보 제공 시스템 및 방법

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8374888B2 (en) * 2005-10-28 2013-02-12 Ace Ideas, Llc Behavior monitoring and reinforcement system and method
US7930197B2 (en) * 2006-09-28 2011-04-19 Microsoft Corporation Personal data mining
JP5365199B2 (ja) * 2009-01-06 2013-12-11 ソニー株式会社 ライフスタイルを評価するための方法、情報処理装置及びプログラム
US8666926B1 (en) * 2010-04-19 2014-03-04 Express Scripts, Inc. Methods and systems for improving therapy adherence

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090027000A (ko) * 2007-09-11 2009-03-16 한국전자통신연구원 상황 인식 시스템 환경에서 발생한 이벤트 로그에 기초하여사용자 행동 패턴을 구축하는 장치 및 방법
KR20100132868A (ko) * 2009-06-10 2010-12-20 삼성전자주식회사 목표 예측 인터페이스 제공 장치 및 그 방법
KR20110000996A (ko) * 2009-06-29 2011-01-06 주식회사 모임 인공지능에 기반한 개인별 맞춤형 컨텐츠 제공 장치 및 방법, 그 기록 매체
KR20120045415A (ko) * 2010-10-29 2012-05-09 삼성에스디에스 주식회사 지능형서비스제공 라이프로깅장치 및 방법
KR101186443B1 (ko) * 2012-04-05 2012-09-27 김기정 맞춤형 콘텐츠 제공 서비스를 위한 사용자 정보 제공 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019512822A (ja) * 2016-03-14 2019-05-16 フヴィ・コグニティヴ・ネットワーク・コーポレーション 暗記および意思決定を強化するための個人的感情ベースのコンピュータ可読認知感覚メモリおよび認知洞察

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