WO2019135614A1 - 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법 - Google Patents

시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법 Download PDF

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WO2019135614A1
WO2019135614A1 PCT/KR2019/000087 KR2019000087W WO2019135614A1 WO 2019135614 A1 WO2019135614 A1 WO 2019135614A1 KR 2019000087 W KR2019000087 W KR 2019000087W WO 2019135614 A1 WO2019135614 A1 WO 2019135614A1
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PCT/KR2019/000087
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박종현
서석찬
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㈜스파익스
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    • A47C27/005—Mattress or cushion tickings or covers liquid-impermeable
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    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the present invention relates to a user activity-based advice system and method using time position data. More specifically, the present invention relates to a user activity based advice system using time position data, , Departure time, arrival time, moving speed, and moving means.
  • time position data e.g., Departure time
  • arrival time e.g., arrival time
  • moving speed e.g., moving speed
  • the activity-based advice server includes at least one user terminal for providing location information and time information of a current location; And an activity-based advice server for communicating with a counseling server for providing advice input from a counselor through a communication network, the counseling server receiving member information including sex, age, occupation, education, home, and work from the one or more user terminals,
  • An information storage processor for storing the location information of each user terminal and the time information corresponding to each user terminal in a personal database (DB);
  • a personal information DB storing member information including sex, age, occupation, education, home, and work for each user;
  • a DB storing location information of each user terminal and time information according to each user;
  • a location matching processor for providing location information by matching location information of each user terminal with a map API;
  • a movement distance processor for calculating a movement distance using position information of each user terminal and time information according to the position information;
  • a movement speed processor for calculating a movement speed using movement distance and time information processed through the movement distance processor;
  • a moving means processor for
  • Personal data for each user is classified into groups according to gender, age, job type, education level, location, moving distance, A statistical DB for each group stored as statistical statistical data; A rank arrangement processor for calculating an integrated rank of each user on a predetermined period basis by using the rank information of each user provided by the rank calculation processor and arranging all users in rank information classified by sex, ; And obtaining statistical data for each group from the statistical DB for each group and providing the statistical data for each group to the counselor through a consultation API module, receiving counseling data for each user from the counselor, Provide advice provider.
  • One or more user terminals for providing location information and time information of a current location according to embodiments of the present invention; And an activity-based advice method using time position data of an activity-based advice server communicating with a consultation server providing advice inputted from a counselor through a communication network, And storing time information according to each user in a Raw database (DB), a location matching processor matching location information of each user terminal with a map API to provide location information, Calculating a moving distance by using the position information of each of the user terminals and the time information according to the position information; and a moving speed processor calculating a moving speed using the moving distance and the time information processed through the moving distance processor And a moving means processor for moving the moving speed processor
  • a score processor for each item analyzes location information and time information received from the one or more user terminals for each user to determine a resting time, a leisure time, a working time, a learning time, A step of calculating the score for each item including the learning activity, the economic activity, the health activity, the self-development, the culture index, the activity
  • a user when a user operates an app on a smart device to perform activities such as riding or riding on a bus to go to school or work, visiting a place such as a cafe to meet a friend on weekends, You can check activities like this, analyze where you spend your day, analyze your travel time, travel distance, stay and stay time, and compare how you spent a day.
  • I can compare the activities of the people in the parent group or subgroup based on the group to which I belong, and the mentor can advise me on the results of my activities.
  • time, position, distance, and speed are analyzed in units of days using time location big data, It can be used as a personalized data based on this, and the result can be provided as a smart device, so that the user can check his / her own work without any advice from the mentor anywhere and use it as an occasion of self-development.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing the overall configuration of a user activity based advice system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating an internal structure of an activity based advice server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of an internal configuration that is further included in the activity based advice server according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an activity based advice method using time position data of an activity based advice server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a view showing an example of personal activity index and advice data provided to each user terminal in the activity-based advice server according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a view illustrating an example of providing advice data by comparing activity information of a user and activity information of a competitor in an activity-based advice server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an information processing procedure for advice based on user activity between an activity based advice server and a user terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing the overall configuration of a user activity based advice system according to an embodiment of the present invention.
  • a user activity based advice system 100 includes one or more user terminals 110, 112, and 114 and an activity based advice server 120.
  • the one or more user terminals 110, 112, and 114 receive the basic information through the activity-based advice application installed in the terminal, and register and transmit the coordinate information and the time information of the present location to the activity-based advice server 120 Do it.
  • the one or more user terminals 110, 112, and 114 may be implemented as a wired terminal using a wired communication network such as the Internet, or a wireless terminal or a smart device using a wireless communication network such as a mobile communication network.
  • the one or more user terminals 110, 112, and 114 may receive the activity-based advice application as a download form from the activity-based advice server 120 and install it in the terminal, or download the application from the application store such as Google's play store, .
  • the activity-based advice server 120 calculates a place name, a moving distance, and a moving speed, The location name, the moving distance and the moving speed according to the coordinate and time information are analyzed to determine the grade by calculating the score according to the item, and the determined grade is arranged in one of the upper, middle, and lower groups, And provides a comparison result with other members in the placed group, and the determined grade provides advice for reaching the target grade.
  • the consulting server 130 may further include a consulting server 130 interworking with a platform having an actual consultant. At this time, the consultation server 130 interlocks with the activity-based advice server 120, and provides advice for reaching the target grade determined by the activity-based advice server 120 based on the information about the grade determined for each user, Based advice server 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the activity-based advice server 120 includes an application program interface (API) for providing a local name and a map image according to the coordinate information, and stores coordinate information received from the user terminals 110, 112, To provide a name of the place.
  • API application program interface
  • the activity-based advice server 120 sets the state in which the coordinates change with the passage of time, Recognizes that the coordinates are not changed according to the passage of time, and recognizes the state where the coordinates are changed as the start state. It recognizes the stop coordinates and the time data immediately before the point where the coordinates change, It recognizes the last time as the departure time, and recognizes the arrival time as the first of the many times when the coordinates do not change but the time does not change.
  • the activity-based advice server 120 calculates movement distances by summing the coordinate information received from each of the user terminals 110, 112, and 114 according to the flow of time, and adds the time information corresponding to each coordinate information And the moving speed can be calculated by dividing the calculated moving distance by the moving time.
  • the activity-based advice server 120 determines, based on the determination of the moving means, a step if the calculated moving speed is 6 km / h or less and decides running if the moving speed is 12 km / h or less, If the speed of movement is less than 24 km / h, it is determined by bicycle. If the speed of movement is less than 200 km / h per hour, it is decided by car or train. If the speed is less than 360 km / h, Can be determined by airplane if it is more than 400 km / h.
  • the activity-based advice server 120 analyzes the location information and the time information received from the one or more user terminals 110, 112, and 114 for each user to determine a break time, a leisure time, Time, moving time, moving distance, moving means and visiting place.
  • the activity-based advice server 120 can calculate scores for items including learning activity, economic activity, health activity, self-development, culture index, activity index, and moving means for the processed information.
  • the activity-based counseling server 120 has one point when the learning activity is home, economic activity is home, health activity is home, other place is self development, culture index is house, activity index is stopped, Can be calculated.
  • the activity-based advice server (120) may be provided with an activity-based advice server (120), in which a learning activity is a cafe, an economic activity is a shopping center, a health activity is a hospital or a pharmacy, If the vehicle is a bicycle, it can be calculated as 2 points.
  • the activity-based advice server 120 may be configured such that the activity-based advice server 120 has a learning activity such as a cafeteria, an economic activity as a café or a restaurant, a health activity as a walk near the workplace, If the means of transportation is low as an automobile, it can be calculated as three points.
  • the activity-based advice server (120) may be configured to provide the activity-based advice server (120) with the following functions: a learning activity is a library, an economic activity is moving during a shift, a health activity is strolling, If the means of transportation is high as a car, it can be calculated as 4 points.
  • the activity-based advice server 120 may be configured to determine whether or not the activity-based advice server 120 is in a state in which the learning activity is a school, the economic activity is a workplace, the health activity is a suburban or recreation, self development is a library or a school, The distance is high, and if the means of transportation is plane, it can be calculated as 5 points.
  • FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating an internal structure of an activity based advice server according to an embodiment of the present invention.
  • an activity based advice server 120 includes an information storage processor 210, a personal information DB 212, a raw database (DB) 214, A DB 216, a group statistical DB 218, a position matching processor 220, a moving distance processor 230, a moving speed processor 240, a moving means processor 250, an item-specific score processor 260, A rating processor 270, a rating processor 280, and an adviser 290.
  • an information storage processor 210 includes an information storage processor 210, a personal information DB 212, a raw database (DB) 214, A DB 216, a group statistical DB 218, a position matching processor 220, a moving distance processor 230, a moving speed processor 240, a moving means processor 250, an item-specific score processor 260, A rating processor 270, a rating processor 280, and an adviser 290.
  • the information storage processor 210 receives member information including sex, age, occupation, education, home, and work from one or more user terminals 110, 112, and 114 and stores the information in the personal information DB 212 for each user , Stores location information of each user terminal received from one or more user terminals (110, 112, 114) and time information according to the position information in real time in each user Raw DB 214.
  • the personal information DB 212 stores member information including sex, age, occupation, education, home, and workplace for each user. That is, the personal information DB 212 may store personal information such as sex, age, occupation, education, home, workplace, and device information.
  • the Raw DB 214 stores location information of each user terminal and time information according to each user.
  • the coordinates of the user received from each of the user terminals 110, 112, and 114 and the corresponding time can be stored in real time while the registered user agrees to provide the location based information.
  • the personal statistics DB 216 stores the name of each user stored in the personal information DB 212, the name of the place, the travel distance, the travel time, and the travel time acquired using the location information and the time information for each user stored in the log DB 214, The information about the speed, the means of movement, the score for each item, and the grade is analyzed and stored as statistical personal data. That is, the personal statistics DB 216 extracts the information stored in the Raw DB 214 storing the information stored in the user's personal information DB 212 and the coordinate-time information, and outputs the information to the position matching processor 220, the movement distance processor 230 ), The moving speed processor 240, the moving means processor 250, the item-specific scoring processor 260, and the rating processor 270 may be stored.
  • the statistical DB 218 for each group extracts personal data for each user from the personal statistics DB 216 and classifies the personal data for each group.
  • the personal data for each user is classified into groups according to sex, age, occupation, It is stored as statistical statistical data by moving distance, moving means, and grade. That is, the group-specific statistical DB 218 extracts data from the personal statistics DB 216 and stores the data in a form that the user desires to view, for example, by gender, age, job type, The data can be classified by the star and the grade and stored as statistical data.
  • the location matching processor 220 matches the location information of each user terminal with the map API to provide location information.
  • the location matching processor 220 also includes a map application program interface (API) that provides a place name and a map image according to the location information.
  • the location matching processor 220 matches the location information received from each user terminal with the map API, .
  • the location matching processor 220 matches the coordinates input through the user's device with the map API to provide a name of the place. If there is no unique place name for one coordinate, It is a processor that automatically sets and stores the ranking.
  • the position matching processor 220 also includes a function for processing the place name through direct input by the user when the coordinate name and the place name do not match or when the place name does not exist.
  • the movement distance processor 230 can calculate the movement distance using the position information of each user terminal and the time information corresponding thereto. That is, based on the position information and the time information, the movement distance processor 230 recognizes the state in which the coordinates change according to the passage of time and the state in which the coordinates do not change as a stationary state, Can be recognized as a start state.
  • the movement distance processor 230 can recognize the previous stop coordinates and the time data immediately before the point of time when the coordinates change, or the latest time of the stop state before the coordinates change, as the departure time.
  • the movement distance processor 230 can recognize, as the arrival time, the front of the plurality of times at which the coordinates remain unchanged even though the time changes while the coordinates are changed.
  • the movement distance processor 230 can calculate the movement distance by matching the position information with the map API and summing the position information according to each time information.
  • the movement speed processor 240 calculates the movement speed using the movement distance and time information processed through the movement distance processor, and calculates the calculated movement speed using the information necessary for determining the movement means in the movement means processor 250 . That is, the moving speed processor 240 may calculate the moving time by summing the time information corresponding to each position information, and calculate the moving speed by dividing the calculated moving distance by the calculated moving time.
  • the moving means processor 250 can determine the moving means using the moving speed processed through the moving speed processor. That is, the moving means processor 250 determines that the moving means is a step if the calculated moving speed is 6 km / h or less per hour, determines that the moving speed is 12 km / h or less, The speed is determined by bicycle if the speed is less than 24 km / h. If the speed is less than 200 km / h per hour, it is decided by car or train. If the speed is less than 360 km / h, If it is more than km / h, it can be decided by airplane.
  • the item-specific score processor 260 analyzes positional information and time information received from one or more user terminals 110, 112, and 114 for each user, and calculates a break time, a leisure time, a working time, Moving time, moving distance, moving means and visiting place.
  • the item-specific score processor 260 calculates the score table set in Table 1 based on items including learning activities, economic activities, health activities, self-development, culture index, activity index, And the score of each user can be calculated.
  • the score processor 260 for each item can be classified into two categories as shown in the following Table 1: home activity, economic activity home, home health activity, other place for self development, , And one point if the moving means is on foot.
  • the fatigue is set opposite to the activity index score, the movement efficiency is equal to the score of the means of movement, and the health index based on the means of movement is reversed.
  • This cafe can be estimated to be 2 points if the shopping center is economic activity, health is hospital or pharmacy, self-development house, culture index is cafe, activity index is moving speed is low, moving distance is high, and traveling means is bicycle.
  • the item-specific score processor (260) can be classified into the following categories: a learning activity is a school, an economic activity is a cafe or a restaurant, a health activity is a walk near the workplace, , And if the means of movement is low as an automobile, it can be calculated as three points.
  • the item-specific score processor (260) can be classified into a library, an economic activity, a walking activity, a self-development education, a culture index, , And if the moving means is high as a car, it can be calculated as 4 points.
  • the item-specific score processor (260) determines whether the learning activity is a school, an economic activity is a workplace, a health activity is a suburban or a recreation, a self-development is a library or a school, , And if the means of transportation is an airplane, it can be calculated as 5 points.
  • the rating processor 270 can calculate the score according to the calculated percentage, by converting each user's score calculated by the item-specific score processor into a percentage for each item.
  • the rating processor 270 digitizes the activity statistics data of the user on the basis of information such as the sex, age, occupation, education, home, and work entered at the time of user registration, calculates the rating, ) Or the statistical DB 218 for each group.
  • the grading processor 270 calculates a gradation value by using the data for each of the break time, the leisure time, the working time, the learning time, the moving time, the moving distance, A + grade within the top 3%, A0 grade within the top 6%, A- grade within 10%, B + grade within the top 11% ⁇ 15%, B0 grade within the top 16% ⁇ 25% B-grade within 30% ⁇ 30%, C + grade within the upper 31% ⁇ 35%, C0 grade within the top 35 ⁇ 40%, C-grade within the top 40 ⁇ 50% D grades within the upper 61% ⁇ 65%, E + grades within the upper 65 ⁇ 70%, E0 grades within the upper 71 ⁇ 75% If it is within the upper 76% ⁇ 80%, it is treated as E-grade, and if it is higher than 80%, it is treated as F grade.
  • the rank arrangement processor 280 calculates the integrated rank of each user on a predetermined period basis by using the rank information of each user provided by the rank calculation processor 270, and determines the total users by sex, , And grade information classified by educational background.
  • the rank arrangement processor 280 calculates the integration level of users by using the rank information provided by the rank calculation processor 270 in units of one week, and calculates the total users by sex, age, occupation, It applies to classified information.
  • the class placement processor 280 classifies and treats the cases as grades and non-grades. If there is no grade, the grading processor 280 classifies the grades A, B, C, D, , A total of 5 persons can be extracted and compared with individual activity data to determine the grade.
  • the rank arrangement processor 280 randomly extracts one person belonging to the user group and compares the activity data with the activity data. If the person is dominant, the score arrangement processor 260 adds the calculated value to the score, If it is disadvantageous, it can be calculated by subtracting the result value calculated by score value / 2.
  • the advice provider 290 fetches personal data for each user from the personal statistics DB 216, obtains statistical data for each group from the statistical DB 218 for each group And provides advisory data to each user terminal 110, 112, 114 via the consultation API module.
  • the counselor may be a different user in the group to which the user belongs, another user in the chat room entered by the user, a professional counselor provided in the activity-based counseling server 120, or a counselor in the activity-based counseling server 120
  • It may be an artificial intelligence (AI) consulting system provided through an API module.
  • the consultation API module can provide the advice data entered by the consultant in text form through the character conversion processor in cooperation with the platform in which the actual consultant is present when the user wants the advice result, can do.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of an internal configuration that is further included in the activity based advice server according to the embodiment of the present invention.
  • an activity-based advice server 120 includes a personal timeline module 302, a group timeline module 304, a friend add module 306, a chat module 308, A location registration module 310, a health management module 312, a goal management module 314, an error correction processor 316, a character conversion processor 318, and a voice conversion processor 320.
  • the personal timeline module 302 displays the home, work, school, departure time, arrival time, travel time, travel distance, moving means, etc. of each user stored in the personal information DB 212 through the information storage processor 210 And in the form of a timeline.
  • the group time line module 304 analyzes in real time what activity the upper group, the middle group, the lower group, and the user belongs to based on the statistical data for each group stored in the group-specific statistical DB 218, And graphs.
  • the friend adding module 306 adds the user number and the e-mail address based on the personal information DB 9212, and adds another user or another group to the friend list when the friend adding button is pressed through the SNS authentication means, , And can provide graphical or textual analysis of the results of the activity statistics.
  • the chat module 308 can personally chat with the registered friend through the friend adding module 306 and can provide a chat function to chat with the registered group.
  • the location registration module 310 allows the user to directly input a location where the location information is not recognized in the location matching processor 220 or provides a shop information including a shopping mall or a multi use facility as a list, As shown in FIG.
  • the health management module 312 fetches statistical information of the upper group, the middle group, the lower group, and the group to which the user belongs from the personal statistics DB 216 and the group statistical DB 218 to calculate calorie consumption, health status, Health information including information can be provided for each user and for each group.
  • the target management module 314 receives target information including the working time, the moving time, the moving means, and the target class from each of the user terminals 110, 112, and 114 to set a goal, It can be provided as a statistics screen and a notification message.
  • the error correction processor 316 automatically collects shop information registered on a portal site such as Daum, Naver, Google, etc. on the basis of the location information of the user terminal and provides it to the user terminal as a selection list And if one is selected by the user terminal, the selected information is matched to the position information of the user terminal and stored, thereby correcting the error of the automatically collected information.
  • a portal site such as Daum, Naver, Google, etc.
  • the character conversion processor 318 can convert the advice data into a character and provide it.
  • the voice conversion processor 320 can convert the converted character to voice through the character conversion processor, or convert the advice data into voice and provide it.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an activity based advice method using time position data of an activity based advice server according to an embodiment of the present invention.
  • the activity-based advice server 120 firstly stores the location information of each user terminal from one or more user terminals 110, 112, And stores the received time information in the Raw DB 214 for each user (S410).
  • the information storage processor 210 receives member information including sex, age, occupation, education, home, and work at the time of joining each user from one or more user terminals 110, 112 and 114, Can be stored in a personal information database (DB).
  • DB personal information database
  • the location matching processor 220 matches the location information of each user terminal with the map API to provide location information (S420).
  • the location matching processor 220 includes an application program interface (API) that provides a name of a place and a map image according to the location information.
  • API application program interface
  • the location matching processor 220 matches the location information received from each user terminal with the map API, can do.
  • the movement distance processor 230 calculates the movement distance using the position information of each user terminal and the time information corresponding thereto (S430).
  • the movement distance processor 230 recognizes the state in which the coordinates change according to the time, and the state in which the coordinates do not change as a stop state, based on the position information and the time information of each user terminal, It is possible to recognize a state in which the coordinate is changed as a start state.
  • the movement distance processor 230 recognizes the previous stop coordinates and time data immediately before the point of change of the coordinates as the departure time or recognizes the last time of the stop state before the coordinates change as the departure time, It is possible to recognize, as the arrival time, the beginning of the plurality of times when the time passes in the state but the coordinates do not change.
  • the movement distance processor 230 can calculate the movement distance by matching the position information with the map API and summing the position information according to each time information.
  • the activity-based advice server 120 is configured such that the coordinates of the place A, the place B, and the moving sections A1, A2, B1, When time passes, it is recognized as a stop state.
  • the activity-based advice server 120 recognizes the stop coordinates and the time data immediately before the point of time when the coordinates change.
  • the activity-based advice server 120 determines that the coordinates are changed, Recognizes as the arrival time the first of the plurality of times that does not change and recognizes the last time of the stop state before the coordinate change as the departure time.
  • the movement speed processor 240 calculates the movement speed using the movement distance processed through the movement distance processor 230 and the time information according to the movement distance (S440).
  • the moving speed processor 240 may calculate the moving time by summing the time information corresponding to each position information, and calculate the moving speed by dividing the calculated moving distance by the calculated moving time.
  • the moving means processor 250 determines the moving means using the moving speed processed through the moving speed processor 240 (S450).
  • the moving means processor 250 determines that the moving means is a step if the moving speed calculated through the moving speed processor 240 is not more than 6 km / h, and if the moving speed is not more than 12 km / h You can decide to run.
  • the moving means processor 250 determines whether the moving speed is equal to or lower than 24 km / h, determines whether the moving speed is equal to or lower than 200 km / h, and determines the moving speed to be 360 km / h , It is decided by high-speed train. If the moving speed is 400 km / h or more per hour, the moving means can be determined as an airplane.
  • the item-specific score processor 260 analyzes position information and time information received from one or more user terminals 110, 112, and 114 for each user, and calculates a break time, a leisure time, a working time, , Moving time, moving distance, moving means, and visiting place, and the score is calculated for items including learning activity, economic activity, health activity, self-development, culture index, activity index, and moving means for the processed information (S460).
  • the score processor 260 for each item may be classified into two categories: a home activity, an economic activity home, a home activity for health activity, other places for self development, , And if the moving means is on foot, it is calculated as 1 point.
  • the item-specific score processor 260 can be classified into a cafeteria, an activity center, a health center, a hospital or a pharmacy, a self-developed house, a cultural index, a café, If this is a bicycle, it can be calculated as 2 points.
  • the item-specific score processor (260) can be classified into two categories: a learning activity is a cafeteria, an economic activity is a café or a restaurant, a health activity is a walk near the workplace, If the means of transportation are low as an automobile, it can be calculated as three points.
  • the item-specific score processor (260) can be classified into a library, an economic activity, a walking activity, a self-development study, a culture index, If the means of transportation is high as a car, it can be calculated as 4 points.
  • the item-specific score processor (260) determines whether the learning activity is a school, an economic activity is a workplace, a health activity is a suburban or a recreation, a self-development is a library or a school, , And if the means of transportation is an airplane, it can be calculated as 5 points.
  • the rating processor 270 converts the score of each user item calculated by the item-specific score processor 260 into a percentage for each item, and calculates a rating according to the converted percentage (S470).
  • the rank arrangement processor 480 calculates the integrated rank of each user on a predetermined period basis by using the rank information of each user calculated by the rank calculation processor 270, and calculates the rank of each user by sex, age, occupation , And grade information classified by educational background.
  • the information storage processor 210 stores the location information, the moving distance, and the location information acquired using the user information for each user stored in the personal information DB 212 and the location information and time information for each user stored in the log DB 214, The moving time, the moving speed, the moving means, the score per item, and the rating, and stores the personalized statistical data in the personal statistics DB 216.
  • the information storage processor 210 extracts individual data for each user from the personal statistics DB 216 and classifies the individual data into groups, and stores individual data for each user in each group according to gender, age, job type,
  • the statistical data can be stored in the statistical DB 218 according to the group, the statistical data classified by the star, the moving distance, the moving means, and the class.
  • the advice provider 290 analyzes the information on the place name, the travel distance, the travel time, the travel speed, the travel means, the item score, and the rating obtained using the location information and the time information for each user, (Step S480).
  • the advisory data may be provided to the user terminals 110, 112, and 114 from the consultant through the consultation API module.
  • the advice provider 290 converts the advice data into a character through the character conversion processor 318, provides it as a graph and a symbol as shown in FIG. 5, or converts the converted character in the character conversion processor 318 It is possible to convert it into voice through the voice conversion processor 320, or convert the advice data into voice and provide it.
  • 5 is a view showing an example of personal activity index and advice data provided to each user terminal in the activity-based advice server according to the embodiment of the present invention. 5, the activity-based advice server 120 sets the grade A1 of each user, 12.5 Km of the traveled distance D, 1 hour (h) 30 minutes (m) of the travel time T, The means of movement may provide footsteps and automobiles.
  • the activity-based advice server 120 can be informed that today as the detailed information of the moving means, it has moved 12.0 km for one hour (h) by car and moved 500 m for 30 minutes (m) by walking. Then, the activity-based advice server 120 provides advice on today's activities by text as moving distance, moving time, and calorie consumption through the moving means, The top 50% of travel time, the top 60% on foot can be provided. With this advice, it is possible to provide advice data for reducing the travel distance per day and increasing the time of the road means.
  • the activity-based advice server 120 may provide the activity information of the user and the activity information of the competitor as shown in FIG. 6, and provide the advice data according to the comparison result.
  • FIG. 6 is a view illustrating an example of providing advice data by comparing activity information of a user and activity information of a competitor in an activity-based advice server according to an embodiment of the present invention. That is, as shown in FIG.
  • the activity-based advice server 120 searches the activity information of the user for the activity information of A1, 12.5 Km of the distance traveled today, 1 hour (h) of travel time (T) (m), the moving means provides the step and the car, and today, as the detailed information of the moving means, it is moved by 12.0 km for 1 hour (h) by car, and 500 m for 30 minutes (m) can do.
  • the activity-based advice server 120 compares the activity information of the competitor with the A2 grade, the distance D moved to the present day by 6.5 km, (T) 1 hour (h), means of transport
  • the detailed information of the means of transport today can provide that the vehicle has traveled 6.5 Km for one hour (h).
  • the activity-based advice server 120 provides advisory data that compares the activity information of the user with the activity information of the competitor.
  • the activity-based advice server 120 provides the total travel distance and the travel time of the user, the calorie consumption amount according to the step movement means, And provides information that it is superior in terms of activity, health, travel distance, and travel time compared to the competitor's information.
  • the activity-based advice server 120 includes a personal information DB 212 and a DB 214 (personal information DB 212)
  • the group time line module 304 based on the statistical data of each group stored in the statistical DB 218 for each group, it is analyzed in real time whether the upper group, the lower group, the lower group, And can be provided as a timeline and a graph.
  • the friend adding module 306 when a user number and an e-mail address are inputted based on the personal information DB 212 and a friend adding button is pressed through the SNS authenticating means, another user or group is added to the friend list and registered, Provide statistics about activities, and provide graphs or texts of the results of the analysis on activity statistics.
  • chat module 308 Providing, in the chat module 308, a chat function for chatting with a registered friend via the friend adding module 306 and for chatting with the registered group;
  • the user can manually input, modify, and delete a place where the location information is not recognized by the location matching processor 220 in the place registration module 310.
  • Store information including a multi-use facility can be provided as a list so that the user can select the place to register as a place.
  • the health management module 312 obtains statistical information of the upper group, the middle group, the lower group, and the group to which the user belongs from the personal statistics DB 216 and the group statistical DB 218 to calculate calorie consumption, health status, Health information including mood information can be provided for each user and each group.
  • the health management module 312 can basically calculate the calorie consumption based on the Metabolic Equivalence of Task (MET) coefficient according to the following equation (1).
  • the health management module 312 does not calculate the MET separately but calculates the calories according to Table 4 using the calculated MET.
  • the MET value of a person who has a 70 kg body weight and has moved for 60 minutes at a speed of 4.8 km / h can be calculated to be 3.3 based on the values shown in Table 4.
  • At a rate of 1 minute per kg of body weight And consumes 48.510 liters (L) of oxygen according to the following equation (2).
  • the calorie consumption can be calculated by consuming 242.55 kcal according to the following equation (3).
  • the standard weight is provided as a standard. If the user wants to know the consumed calorie accurately, the calorie calculation can be performed by inputting only the weight.
  • the health management module 312 first recognizes the behavior pattern of the user for a week by using position and time information for the health state of the user. Generally, most people have a pattern of time and place to go and go during the day. However, if the place is temporarily changed outside of the pattern, it can be easily deduced that it is a promise, a drive out, or a hobby. Temporarily varying location and movement information can be inferred using location information, time, and speed of movement.
  • the health management module 312 it is difficult for the health management module 312 to accurately grasp the state in which the user has entered the sleeping state, but it is possible to deduce from the recognition of the sleeping state. For example, if the location of a user's terminal (smartphone) is not moving at home after 8 pm, it can be determined that the user is resting at home. In this state, the surface of the water is checked by using the illuminance sensor and the gyro sensor, and it can be judged that the measured value is dark when the gyro sensor is not reacted, and is in the sleep state when measured for 1 hour or more.
  • the health management module 312 inputs the date of birth as the member information when the user subscribes. Based on this, the age can be calculated by combining the age and the oriental philosophy. This data can be used to deduce the basic state, and in addition, GPS information and acceleration sensors can be used to identify activity intensity and identify mood information. However, since it may not be very accurate in the accuracy part, it is possible to recognize the mood information of the user by combining the information of the birthday using the birthday information as an auxiliary means.
  • the target management module 314 receives target information including the working time, the moving time, the moving means, and the target rating from each user terminal, sets the target, Message.
  • the error correction processor 316 automatically collects shop information registered on a portal site such as daum, Naver, google, etc., based on the location information of the user terminal, And if one is selected by the user terminal, the selected information is matched to the position information of the user terminal and stored, thereby correcting the error of the automatically collected information.
  • shop information registered on a portal site such as daum, Naver, google, etc.
  • the store information registered in Naver, Next, Google, etc. is matched with the coordinates and transmitted to the user terminal 110 as a list.
  • the user desires to set the correct information, .
  • the information collected automatically by the activity-based advice server 120 is information about a place called a cafe, and the user himself can visit an accessory point located at the same coordinates. From a data point of view, cafes and accessories can be viewed in categories such as relaxation, friendship, and hobbies, which can be viewed as part of leisure from a big point of view, so even if the information collected automatically matches the information of the actual place visited, It can not be a problem. However, if the user wishes to use the service and use it precisely, it can be used as a means of increasing the reliability by allowing the user to modify the information of the automatically collected place to the actual visited place. Therefore, the user can easily distinguish the concentrated information by automatically modifying the information collected by the activity-based advice server 120 into information desired by the user based on the activity information.
  • the error is corrected for the information collected in the activity-based advice server 120, the following advantages are obtained.
  • the type of eating hamburgers and eating hamburgers in densely populated areas may not be very important, but there are places where various categories of learning such as math school, English school, , It is easy to distinguish dense places.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an information processing procedure for advice based on user activity between an activity based advice server and a user terminal according to an embodiment of the present invention.
  • the activity-based advice server 120 confirms whether or not the user terminal 110 is a member and confirms membership of the user terminal 110 (S702-Y) Time information is received (S704).
  • the activity-based advice server 120 stores location information and time information received from the user terminal 110 in the log DB 214 (S706).
  • the activity-based advice server 120 provides the membership form to the user terminal 110 in step S710. If the user does not have a membership, Education, living place, work place, and the like are input as personal information (S712).
  • the activity-based advice server 120 completes membership registration by storing the received personal information in the personal information DB 212 (S714).
  • the activity-based advice server 120 extracts information from the RO DB 214 (S720), extracts the travel distance based on the location information and the time information (S721), and uses the travel distance analysis and processing (S722).
  • the activity-based advice server 120 extracts the movement time based on the position information and the time information (S723), and performs the movement time analysis and processing (S724).
  • the activity-based advice server 120 extracts coordinates based on the position information and the time information (S725), and performs coordinate-place name matching processing through the position matching processor 220 (S726).
  • the activity-based advice server 120 stores the travel distance, the travel time, and the place name according to the coordinates in the personal statistics DB 216 (S727).
  • the activity-based advice server 120 matches one user in the same group (S731).
  • the activity-based advice server 120 compares the 24-hour activity index with other users matched in the same group to the corresponding user (S732).
  • the activity-based advice server 120 analyzes the activity contents as shown in FIG. 6 for other users matched in the same group and the corresponding user (S733)
  • the score is converted (S734), and the rating is calculated through the rating processor 270 (S735).
  • the activity-based advice server 120 performs a task of assigning a rating to the upper group, the middle group, and the lower group through the class placement processor 280 with respect to the class result (S736).
  • the activity-based advice server 120 stores the grades calculated for the user and the grading result in the statistical DB 218 for each group (S737).
  • the activity-based advice server 120 analyzes the contents of the activity of the user and judges whether the converted score is 99 or not. If it is 99 or more (S740-Y), the user advances the upgrade to S750.
  • the activity-based advice server 120 extracts 5 persons for each group (S760) The operation for returning to step S732 of comparing the time activity index and analyzing the activity contents is performed again (S733).
  • the activity-based advice server 120 can grasp the activity state of the user based on the location information and the time information of the user, and can provide useful advice accordingly.
  • a location and time information of a user is fetched by using an app operating in a smart device, and the first position is processed, and classified into a location, a place, a departure time, an arrival time, Through this, it is possible to know whether the user is at home, working in the company, whether or not they are studying in the library, etc., and can predict the activity through the movement distance per day. Health status and consumed calorie. By using the acquired information, it can be used as a numerical value.
  • the present invention relates to a user activity based advice system using time position data and a method thereof.

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Abstract

본 발명은 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 스마트 기기에서 동작하는 앱(App)을 이용해 사용자의 위치와 시간 정보를 가져와 위치, 장소, 출발 시간, 도착 시간, 이동 속도, 이동 수단으로 구분하고, 이를 통해 사용자가 집에 있는지, 회사에서 일하고 있는지, 도서관에서 공부하고 있는지 여부 등을 알 수 있고, 하루 이동 거리를 통해 활동성을 예측 할 수 있으며, 이동 수단을 유추하여 건강 상태, 건강 정보를 취득하며, 이렇게 취득한 정보를 이용해 수치화 하고, 이를 근거로 등급을 산정하고 개인 목표를 설정하여 목표 도달 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 그룹별 통계를 이용한 빅 데이터 분석을 통해 경쟁 그룹내 다른 사람들이 어떤 하루를 지내고 있는지를 알려주어 개인이 나아갈 바를 조언해 줄 수 있도록 하는 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

Description

시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법
본 발명은 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 스마트 기기에서 동작하는 앱(App)을 이용해 사용자의 위치와 시간 정보를 가져와 1차 가공하여 위치, 장소, 출발 시간, 도착 시간, 이동 속도, 이동 수단으로 구분하고, 이를 통해 사용자가 집에 있는지, 회사에서 일하고 있는지, 도서관에서 공부하고 있는지 여부 등을 알 수 있고, 하루 이동 거리를 통해 활동성을 예측 할 수 있으며, 자동차, 도보, 자전거 등과 같은 이동 수단을 유추하여 건강 상태, 소모된 칼로리와 같은 건강 정보를 취득하며, 이렇게 취득한 정보를 이용해 수치화 하고, 이를 근거로 등급을 산정하고 개인 목표를 설정하여 목표 도달 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 그룹별 통계를 이용한 빅 데이터 분석을 통해 경쟁 그룹내 다른 사람들이 어떤 하루를 지내고 있는지를 알려주어 개인이 나아갈 바를 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
현재 우리가 살고 있는 사회는 짧은 기간에 많은 성취를 이루어 냈으며, 이러한 성취는 사회적으로 개인적으로 아래와 같은 영향을 끼치게 되었다.
첫째로, 대가족 형태가 사라지고 소가족과 1인 가족 형태가 늘어나게 되었다.
둘째로, 사회 변화가 매우 빠르고 다양해지다 보니 많은 영역이 전문화 되었고, 전문화 된 영역에서 쏟아지는 정보가 너무 많아서 이 모든 것을 소화하는 것이 불가능하게 되었다.
셋째로, 평균 수명이 늘어나게 되면서 우리는 은퇴 이후의 삶에 대해서도 고민을 해야 하고, 이런 고민은 사회에 첫발을 내딛는 순간부터 하지 않으면 곤란을 겪는 상황이 발생하게 되었다.
이러한 결과로 오늘날 우리는 오래 살게 되었고, 삶 속에서 많은 선택과 결정을 해야 하며, 변화의 폭이 빠르고 넓다보니 늘 불확실한 상황에 놓여있게 되었다. 이러한 불확실한 상황에서 개인은 안정적인 선택을 하기 위해 경험 많은 주변 지인이나 통찰력을 가진 사람에게 조언을 듣거나 개인적인 멘토를 찾아 나서기도 한다. 많은 사람들이 깨달음을 줄 수 있는 멘토를 원하지만 현실적으로 10명 중 9명은 멘토가 없으며, 멘토처럼 조언을 해주는 이가 있다고 하더라도 객관적인 역량을 갖추지 못한 경우가 많아 적절한 조언을 받기가 쉽지 않다.
스마트 기기의 발달로 인해 다양한 앱들이 개발되고 있으며, 앱을 통해 사람들은 소통할 수 있고, 적절한 조언을 얻을 수 있게 되었다. 하지만 대부분의 앱들이 커뮤니티 형태로 되어 있고, 개인 정보 보호에 소홀함이 있으며, 나의 상황을 문자로 설명하지 않으면 적절한 도움을 받기 어려우며, 또한 조언자가 내 삶에 녹아든 것처럼 나를 알지 못한다면 조언의 방향이 다를 수도 있다.
한편, 많은 사람들은 자신의 재능을 꽃피우기 위해 노력하지만 중년이 되어서야 그 길이 옳았는지 틀렸는지를 판단하게 된다. 또한 청소년들은 스스로의 재능을 발견하지 못해 방황을 하기도 한다. 자신이 가진 재능을 알기 위해서 많은 것을 경험해야 하고, 꿈을 이루기 위해 노력해야 하며, 적절한 조언을 받아서 나아갈 방향을 결정해야 한다.
하지만 현실은 그렇지 못한 문제점이 있다. 그 이유는 좋은 조언자를 주변에서 구하기 어렵고, 조언자를 얻었다고 해도 내가 가려는 방향에 대한 경험을 가지지 못한 조언자라면 적절한 조언을 얻기 어려우며, 나의 일거수 일투족을 알고 그에 맞는 맞춤형 조언을 하는 조언자도 매우 드물다는 것이다.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 각 사용자가 휴대하는 스마트 기기의 위치 및 시간의 빅 데이터를 이용해 사용자의 활동 로그를 수집하고, 이를 분석하여 성별, 직종별, 나이별로 그룹을 나누고 등급을 설정하며, 이러한 등급 값을 이용해 사용자가 속한 그룹의 다른 사람들의 행동 패턴이나 건강 정보, 하루 삶을 그래프가 포함된 통계와 문자 정보로 비교해 볼 수 있고, 활동 분석 결과에 따라 사용자에게 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 실시 예들에 따른 활동 기반 조언 서버는, 현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동 기반 조언 서버로서, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장하거나, 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 각 사용자별로 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 저장하는 정보저장 처리기; 상기 각 사용자 별로 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보가 저장되는 개인정보 DB; 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보가 각 사용자 별로 저장되는 로 DB; 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 위치매칭 처리기; 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 이동거리 처리기; 상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 이동속도 처리기; 상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 이동수단 처리기; 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 항목별 점수 처리기; 상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 등급산정 처리기; 상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보가 분석되어 통계화 된 개인 데이터로 저장되는 개인통계 DB; 상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터가 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 저장되는 그룹별 통계DB; 상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치하는 등급배치 처리기; 및 상기 개인통계 DB로부터 사용자별 개인 데이터를 가져오고, 상기 그룹별 통계DB로부터 그룹별 통계 데이터를 가져와 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 조언 제공기를 포함한다.
본 발명의 실시 예들에 따른 현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법은, 정보저장 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 수신하여 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 각 사용자별로 저장하는 단계, 위치매칭 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 단계, 이동거리 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 단계, 이동속도 처리기가, 상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 단계, 이동수단 처리기가, 상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 단계, 항목별 점수 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 단계, 등급산정 처리기가, 상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 단계 및 조언 제공기가, 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면, 사용자가 스마트 기기에서 앱을 구동하여 본인이 학교 또는 직장에 출근하기 위해 버스를 타거나 걷거나 하는 등의 활동, 주말에 친구를 만나기 위해 카페와 같은 장소에 방문하거나 약속 시간을 잡는 것과 같은 활동을 체크하여, 자주 가는 장소, 이동 시간, 이동 거리, 머문 장소와 머문 시간을 분석하여, 본인이 하루를 어떻게 보냈는지 확인할 수 있고, 본인과 비슷한 활동을 한 그룹을 매칭시켜 비교해 볼 수 있으며, 내가 속한 그룹을 기준으로 상위 그룹 또는 하위 그룹의 사람들이 어떤 활동을 하는지 비교해 보고 그 결과에 대해 멘토가 나의 활동을 보고 조언해 줄 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 시간 위치 빅 데이터를 이용해 일 단위로 분석해서 사용자의 장소, 시간, 거리, 속도로 구분하여, 사용자 그리고 특정 그룹 간의 자주 가는 장소와 하루 일하는 시간, 이동 거리, 이동 수단을 유추해 낼 수 있고, 이것을 토대로 사용자 맞춤형 데이터로 가공하고, 그 결과를 스마트 기기로 제공해 언제 어디서나 멘토의 조언 없이 사용자 스스로가 자신의 일과를 체크하고 자기 발전의 계기로 사용할 수 있다는 이점이 있다.
그리고, 다른 그룹과의 비교를 통해 현재 나의 위치를 알아보는 수단으로 이용할 수 있다는 이점이 있다. 이를 통해 멘토의 조언이 필요한 이들에게 빅 데이터 분석을 이용해 적절한 조언을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 활동 기반 조언 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버에 더 포함되는 내부 구성 예를 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 각 사용자 단말기에 제공하는 개인 활동 지수 및 조언 데이터의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교하여 조언 데이터를 제공하는 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버와 사용자 단말기 간에 사용자 활동 기반 조언을 위한 정보 처리 과정을 나타낸 흐름도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 활동 기반 조언 시스템의 전체적인 구성을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 활동 기반 조언 시스템(100)은, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)와, 활동기반 조언서버(120)를 포함한다.
하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)는 단말기 내부에 설치된 활동 기반 조언 어플리케이션을 통해 기본 정보를 입력받아 회원 가입하고, 현재 위치한 곳의 좌표 정보와 시간 정보를 활동기반 조언서버(120)에 전송해 준다. 여기서, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)는 인터넷과 같은 유선 통신망을 이용하는 유선 단말기로 구현할 수 있고, 이동 통신망과 같은 무선 통신망을 이용하는 무선 단말기, 스마트 기기 등으로 구현할 수 있다. 또한 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)는 활동 기반 조언 어플리케이션을 활동기반 조언서버(120)로부터 다운로드 형태로 제공받아 단말기의 내부에 설치하거나, 구글의 플레이 스토어 등 앱 스토어로부터 다운받아 단말기 내부에 설치할 수 있다.
활동기반 조언서버(120)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 사용자 별로 수신한 좌표 정보와 시간 정보에 근거해 장소명과 이동거리 및 이동속도를 산출하고, 그에 따른 이동수단을 결정하며, 좌표 및 시간 정보에 따른 장소명과 이동거리 및 이동속도를 분석하여 항목별 점수를 산정하여 등급을 결정하며, 결정된 등급을 상위, 중위, 하위 그룹 중 하나에 배치하며, 각 사용자 단말기로부터 목표 등급을 입력받아 상기 결정된 등급의 목표 도달 여부를 제공하며, 상기 배치된 그룹 내 다른 회원과의 비교 결과를 제공하며, 결정된 등급이 목표 등급에 도달하기 위한 조언을 제공해 준다.
도 1에서, 도시하지는 않았지만, 실제 상담자가 있는 플랫폼과 연동하는 상담서버(130)를 더 포함할 수 있다. 이때, 상담서버(130)는, 활동기반 조언서버(120)와 연동하고, 활동기반 조언서버(120)에서 사용자 별로 결정된 등급에 관한 정보에 근거해 결정된 등급이 목표 등급에 도달하기 위한 조언을 상담자로부터 입력받아 활동기반 조언서버(100)에 전송해 줄 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 좌표 정보에 따른 지역명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 좌표 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 좌표 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 좌표 정보를 시간의 흐름에 따라 합산하여 이동거리를 산출하고, 각 좌표 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 이동수단의 결정에 대해, 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정할 수 있다.
즉, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정할 수 있다.
그리고, 활동기반 조언서버(120)는, 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는, 정보저장 처리기(210), 개인정보 DB(212), 로(Raw) 데이터베이스(DB)(214), 개인통계 DB(216), 그룹별 통계DB(218), 위치매칭 처리기(220), 이동거리 처리기(230), 이동속도 처리기(240), 이동수단 처리기(250), 항목별 점수 처리기(260), 등급산정 처리기(270), 등급배치 처리기(280) 및 조언 제공기(290)를 포함한다.
정보저장 처리기(210)는 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 DB(212)에 저장하거나, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신한 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 실시간으로 각 사용자별로 로(Raw) DB(214)에 저장한다.
개인정보 DB(212)는 각 사용자 별로 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보가 저장된다. 즉, 개인정보 DB(212)에는 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장, 디바이스 정보와 같은 개인 정보가 저장될 수 있다.
로(Raw) DB(214)는 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보가 각 사용자 별로 저장된다. 즉, 로 DB(214)에는 회원 가입한 사용자가 위치 기반 정보 제공 동의를 한 상태에서, 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 사용자의 좌표와 해당 시간이 실시간으로 저장될 수 있다.
개인통계 DB(216)는 개인정보 DB(212)에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 로 DB(214)에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보가 분석되어 통계화 된 개인 데이터로 저장되어 있다. 즉, 개인통계 DB(216)는 사용자의 개인정보 DB(212)에 저장된 정보와 좌표-시간 정보를 저장하는 Raw DB(214)에 저장된 정보를 추출해 위치 매칭 처리기(220), 이동거리 처리기(230), 이동속도 처리기(240), 이동수단 처리기(250), 항목별 점수 처리기(260), 등급산정 처리기(270)를 거치며 분석되고 통계화 된 사용자 개인 데이터가 저장될 수 있다.
그룹별 통계DB(218)는 개인통계 DB(216)로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터가 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 저장된다. 즉, 그룹별 통계DB(218)는 개인통계 DB(216)에서 데이터를 추출해 사용자가 열람하기를 원하는 형태, 예를 들어서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급별로 데이터를 구분하고 통계화 된 통계 데이터로 저장될 수 있다.
위치매칭 처리기(220)는 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공한다. 또한, 위치매칭 처리기(220)는, 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공할 수 있다.
또한, 위치매칭 처리기(220)는 사용자의 디바이스를 통해 입력된 좌표를 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공하는데, 하나의 좌표에 대한 장소명이 유일하게 존재하지 않는 경우 가장 많은 사용자가 이용한 장소 순으로 우선 순위를 자동으로 정해서 저장해 주는 처리기이다.
그리고, 위치매칭 처리기(220)는 좌표와 장소명이 불일치하거나, 장소명이 존재하지 않을 경우, 사용자의 직접 입력을 통해 장소명을 처리하게 하는 기능도 포함한다.
이동거리 처리기(230)는 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정할 수 있다. 즉, 이동거리 처리기(230)는, 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식할 수 있다.
또한, 이동거리 처리기(230)는, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식할 수 있다.
또한, 이동거리 처리기(230)는, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식할 수 있다.
즉, 이동거리 처리기(230)는, Raw DB(214)에 저장된 사용자의 좌표 데이터를 이용해 이동한 거리를 계산하는 처리기로서, 사용자의 좌표가 동일하고 시간이 다르다면 멈춘 것으로 간주하는데, 멈춘 경우는 집, 직장, 만남 장소, 학습 장소, 도로 정체, 여가 장소가 될 수 있으며, 이 경우 이동거리는 없는 것으로 처리한다. 그 외에 좌표와 시간이 모두 다르다면 이동 중인 것으로 거리=속력x시간 공식을 이용해 처리하는 처리기이다.
그리고, 이동거리 처리기(230)는, 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출할 수 있다.
도 2에서, 이동속도 처리기(240)는 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하고, 산정된 이동속도를 이동수단 처리기(250)에서 이동수단을 결정하는데 필요한 정보로 제공할 수 있다. 즉, 이동속도 처리기(240)는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 산출된 이동거리를 산출된 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.
이동수단 처리기(250)는 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정할 수 있다. 즉, 이동수단 처리기(250)는, 이동수단에 대해, 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정할 수 있다.
항목별 점수 처리기(260)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공할 수 있다.
*또한, 항목별 점수 처리기(260)는 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 아래 표 1에 설정된 점수 테이블을 기준으로 점수를 합산 처리하여 각 사용자의 항목별 점수를 산정할 수 있다. 예를 들면, 항목별 점수 처리기(260)는, 다음 표 1에 나타낸 바와 같이 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정할 수 있다.
점수 학습활동 경제활동 건강활동 자기개발 문화지수 활동지수 이동수단
5 학교 직장 교외/휴양 도서관,학교,직장 종교 이동속도↑거리↑ 비행기
4 도서관 근무중 이동 산책 학원 전시,미술 이동속도↑거리↓ 자동차↑
3 학원 카페,식당 직장근처걷기 카페 교외 이동속도↓,거리↓ 자동차↓
2 카페 쇼핑센터 병원, 약국 집 카페 이동속도↓ 거리↑ 자전거
1 집 집 집 기타 장소 집 정지 도보
표 1에서, 피로도는 활동지수 점수와 반대로 책정하며, 이동 효율성은 이동수단의 점수와 동일하며, 이동수단에 따른 건강 지수는 반대로 책정할 수 있다.또한, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정할 수 있다.
또한, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정할 수 있다.
또한, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정할 수 있다.
그리고, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.
도 2에서, 등급산정 처리기(270)는 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정할 수 있다.
즉, 등급산정 처리기(270)는 사용자가 회원 가입 시 입력한 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장 같은 정보를 기준으로 사용자의 활동 통계 데이터를 수치화하고, 등급을 계산하여 개인통계 DB(216)나 그룹별 통계 DB(218)에 저장하는 것이다.
예를 들면, 등급 산정 처리기(270)는 실시간으로 항목별 점수 처리기(260)에서 제공된 휴식 시간, 여가 시간, 일한 시간, 학습 시간, 이동 시간, 이동 거리, 이동 수단의 정보 별로 데이터를 이용해 백분율로 환산해서 상위 3% 이내이면 A+등급, 상위 6% 이내이면 A0등급, 10% 이내이면 A-등급, 상위 11%~15% 이내이면 B+등급, 상위 16%~25% 이내이면 B0등급, 상위 26%~30% 이내이면 B-등급, 상위 31%~35% 이내이면 C+등급, 상위 35%~40% 이내이면 C0등급, 상위 40%~50% 이내이면 C-등급, 상위 50%~55% 이내이면 D+등급, 상위 56%~60% 이내이면 D0등급, 상위 61%~65% 이내이면 D-등급, 상위 65%~70% 이내이면 E+등급, 상위 71%~75% 이내이면 E0등급, 상위 76%~80% 이내이면 E-등급, 상위 80% 이상이면 모두 F등급으로 처리하는 것이다.
도 2에서, 등급배치 처리기(280)는 등급산정 처리기(270)에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치할 수 있다.
예를 들면, 등급 배치 처리기(280)는 1주일 단위로 등급산정 처리기(270)에서 제공된 각 등급 정보를 활용해 이용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 이용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 적용하는 것이다.
이때, 등급 배치 처리기(280)는 등급이 있는 경우와 없는 경우로 구분해 처리하게 되는데, 등급이 없을 경우 표 2에 나타낸 바와 같이 A,B,C,D,E 등급의 평균값에 해당하는 1인을 무작위로 선택, 총 5명을 추출하여 개인의 활동 데이터와 비교하여 등급을 결정할 수 있다.
등급 등급상세
A A1
A2
A3
B B1
B2
B3
C C1
C2
C3
D D1
D2
D3
E E1
E2
E3
또한 등급 배치 처리기(280)는 개인 등급이 존재할 경우 사용자 그룹에 속한 1인을 무작위로 추출하여 활동 데이터를 비교하여 본인이 우세할 경우 항목별 점수 처리기(260)에서 계산된 값을 점수로 더하고, 불리할 경우 점수값/2 로 계산된 결과 값을 빼서 산정할 수 있다. 그리고 동점일 경우 더하거나 빼는 값은 없다.도 2에서, 조언 제공기(290)는 개인통계 DB(216)로부터 사용자별 개인 데이터를 가져오고, 그룹별 통계DB(218)로부터 그룹별 통계 데이터를 가져와 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로 제공할 수 있다. 여기서, 상담자는 사용자가 소속(배치)된 그룹 내 다른 사용자이거나, 사용자가 입장한 채팅방의 다른 사용자이거나, 활동기반 조언서버(120)에서 제공하는 전문 상담자이거나, 활동기반 조언서버(120)에서 상담 API 모듈을 통해 제공하는 인공지능(AI) 상담 시스템일 수 있다. 그리고, 상담 API 모듈은 사용자가 조언 결과를 원할 경우에, 실제 상담자가 있는 플랫폼과 연동하여, 상담자에 의해 입력된 조언 데이터를 문자변환 처리기를 통해 문자로 제공하거나, 음성변환 처리기를 통해 음성으로 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버에 더 포함되는 내부 구성 예를 나타낸 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는, 개인 타임라인 모듈(302), 그룹 타임라인 모듈(304), 친구 추가 모듈(306), 채팅 모듈(308), 내장소 등록모듈(310), 건강 관리 모듈(312), 목표 관리 모듈(314), 오차 보정 처리기(316), 문자변환 처리기(318) 및 음성변환 처리기(320)를 더 포함할 수 있다.
개인 타임라인 모듈(302)은 정보저장 처리기(210)를 통해 개인정보 DB(212)에 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 등을 그래프와 타임라인 형태로 제공할 수 있다.
그룹 타임라인 모듈(304)은 그룹별 통계DB(218)에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공할 수 있다.
친구 추가 모듈(306)은 개인정보 DB9212)에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 다른 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공할 수 있다.
채팅 모듈(308)은 친구 추가 모듈(306)을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공할 수 있다.
내장소 등록 모듈(310)은 위치매칭 처리기(220)에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하도록 하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 기능을 제공할 수 있다.
건강 관리 모듈(312)은 개인통계 DB(216)와 그룹별 통계DB(218)로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공할 수 있다.
목표 관리 모듈(314)은 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공할 수 있다.
오차 보정 처리기(316)는 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 다음(daum)이나 네이버(Naver), 구글(Google) 등의 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 사용자 단말기에 제공하고, 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장함으로써 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정할 수 있다.
문자변환 처리기(318)는 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공할 수 있다.
음성변환 처리기(320)는 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버(120)는, 먼저 정보저장 처리기(210)가, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 수신하여 로(Raw) DB(214)에 각 사용자별로 저장한다(S410).
이때, 정보저장 처리기(210)는, 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 각 사용자의 회원 가입 시에 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장할 수 있다.
이어, 위치매칭 처리기(220)는 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공한다(S420).
여기서, 위치매칭 처리기(220)는, 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 각 장소명을 제공할 수 있다.
이어, 이동거리 처리기(230)는 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정한다(S430).
이때, 이동거리 처리기(230)는, 각 사용자 단말기의 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식할 수 있다.
또한, 이동거리 처리기(230)는, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하고, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식할 수 있다.
따라서, 이동거리 처리기(230)는 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는 다음 표 3에 나타낸 바와 같이 장소 A와 장소 B, 이동 구간 A1, A2, B1, B2에 대해, 한 장소에서 다시말해 좌표가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는 경우를 정지상태로 인식한다.
장소 A A A A1 A2 B B B1 B2
좌표 0,0 0,0 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
시간 1s 2s 3s 4s 5s 6s 7s 8s 9s
상태 정지 정지 정지출발시각 이동 이동 정지도착시간 정지출발시간 이동 이동
또한, 활동 기반 조언 서버(120)는 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식한다.그리고, 활동 기반 조언 서버(120)는 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하고, 좌표 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식한다.
이어, 이동속도 처리기(240)는 이동거리 처리기(230)를 통해 처리된 이동거리와, 그 이동 거리에 따른 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정한다(S440).
즉, 이동속도 처리기(240)는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 산출된 이동거리를 산출된 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출할 수 있다.
이어, 이동수단 처리기(250)는 이동속도 처리기(240)를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정한다(S450).
즉, 이동수단 처리기(250)는, 이동수단에 대해, 이동속도 처리기(240)를 통해 산출된 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정할 수 있다.
또한, 이동수단 처리기(250)는, 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하고, 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 이동수단을 비행기로 결정할 수 있다.
이어, 항목별 점수 처리기(260)는 하나 이상의 사용자 단말기(110, 112, 114)로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정한다(S460).
예를 들면, 항목별 점수 처리기(260)는, 표 1에 나타낸 바와 같이, 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하는 것이다.
또한 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정할 수 있다.
또한 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정할 수 있다.
또한 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정할 수 있다.
그리고, 항목별 점수 처리기(260)는 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정할 수 있다.
이어, 등급산정 처리기(270)는 항목별 점수 처리기(260)를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정한다(S470).
여기서, 등급배치 처리기(480)는 이렇게 등급산정 처리기(270)에서 산정된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치할 수 있다.
또한, 정보저장 처리기(210)는, 개인정보 DB(212)에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 로 DB(214)에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 개인통계 DB(216)에 저장할 수 있다.
그리고, 정보저장 처리기(210)는, 개인통계 DB(216)로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터를 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 그룹별 통계DB(218)에 저장할 수 있다.
이어, 조언 제공기(290)는 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 각 사용자 단말기(110, 112, 114)로 제공할 수 있다(S480).
이때, 조언 제공기(290)는 조언 데이터를 문자변환 처리기(318)를 통해 문자로 변환해서 도 5에 도시된 바와 같이 그래프와 기호 등으로 제공하거나, 문자변환 처리기(318)에서 변환된 문자를 음성변환 처리기(320)를 통해 음성으로 변환하거나, 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공할 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 각 사용자 단말기에 제공하는 개인 활동 지수 및 조언 데이터의 예를 나타낸 도면이다. 활동기반 조언서버(120)는 도 5에 도시된 바와 같이 각 사용자의 등급(A1)과, 오늘 이동한 거리(D) 12.5 Km, 이동 시간(T) 1시간(h) 30분(m), 이동수단은 걸음과 자동차 등을 제공할 수 있다. 또한, 활동기반 조언서버(120)는 오늘 이동수단의 상세 정보로서, 자동차로 1 시간(h) 동안 12.0 km를 이동했으며, 걸음으로 500m를 30분(m) 동안 이동했음을 안내할 수 있다. 그리고, 활동기반 조언서버(120)는 금일 활동에 대한 조언에 대해, 이동거리와 이동시간, 이동수단을 통한 칼로리 소모량을 텍스트로 제공하거나, 동일 그룹 내 평균 정보에 대해 이동거리와 상위 30%, 이동시간 상위 50%, 도보 상위 60% 등을 제공해 줄 수 있다. 이에 따른 조언으로 하루 이동거리를 줄이고, 도로 수단의 시간을 늘리도록 하는 조언 데이터를 제공할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는 도 6에 도시된 바와 같이 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교하여 제공하고, 그 비교 결과에 따른 조언 데이터를 제공할 수 있다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 활동기반 조언서버에서 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교하여 조언 데이터를 제공하는 예를 나타낸 도면이다. 즉, 활동기반 조언서버(120)는 도 6에 도시된 바와 같이 사용자의 활동 정보에 대해, A1 등급과, 오늘 이동한 거리(D) 12.5 Km, 이동 시간(T) 1시간(h) 30분(m), 이동수단은 걸음과 자동차 등을 제공하고, 오늘 이동수단의 상세 정보로서, 자동차로 1 시간(h) 동안 12.0 km를 이동했으며, 걸음으로 500m를 30분(m) 동안 이동했음을 제공할 수 있다.
또한, 활동기반 조언서버(120)는 사용자의 활동 정보를 제공하는 동일한 화면 상에서 도 6에 도시된 바와 같이 경쟁자의 활동 정보에 대해, A2 등급과, 오늘 이동한 거리(D) 6.5 km, 이동시간(T) 1시간(h), 이동수단 자동차, 오늘 이동수단의 상세 정보로서, 자동차로 1시간(h) 동안 6.5 Km를 이동했음을 제공할 수 있다.
그리고, 활동기반 조언서버(120)는 사용자의 활동 정보와 경쟁자의 활동 정보를 비교한 조언 데이터로서, 사용자의 오늘 총 이동거리와 이동시간, 걸음 이동수단에 따른 칼로리 소비량 등을 제공하고, 동일 그룹 내 평균 정보와 비교하여 안내하며, 경쟁자의 정보에 비해 활동력과 건강, 이동거리, 이동시간 등에서 우위에 있다는 정보를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는, 도 3에 도시된 바와 같이 개인 타임라인 모듈(302)에서, 정보저장 처리기(210)를 통해 개인정보 DB(212)와 로 DB(214) 및 개인통계 DB(216)에 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공할 수 있다.
또한, 그룹 타임라인 모듈(304)에서, 그룹별 통계DB(218)에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공할 수 있다.
친구 추가 모듈(306)에서, 개인정보 DB(212)에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공할 수 있다.
채팅 모듈(308)에서, 친구 추가 모듈(306)을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 단계;
내장소 등록모듈(310)에서, 위치매칭 처리기(220)에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나 수정 및 삭제가 가능하고, 한 장소에 여러 건의 정보가 표시될 경우에 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 할 수 있다.
건강 관리 모듈(312)에서, 개인통계 DB(216)와 그룹별 통계DB(218)로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공할 수 있다.
여기서, 건강 관리 모듈(312)은 칼로리 소모량에 대해 기본적으로 다음 수학식 1에 따라 Metabolic Equivalent of Task(MET) 계수를 근거로 산출할 수 있다.
Figure PCTKR2019000087-appb-M000001
즉, MET 계수는 기존에 계산된 부분이 있기 때문에 건강 관리 모듈(312)은 MET를 따로 계산하지는 않고 계산된 MET를 이용해 다음 표 4에 따라 칼로리만 산출한다.
육체적 활동(Physical activity) MET
가벼운 정도 활동(Light intensity activities) < 3
수면(sleeping) 0.9
TV 시청(watching television) 1.0
쓰기(writing), 책상 일(desk work), 타이핑(typing) 1.5
걷기(walking), 1.7 mph(2.7 km/h), level ground, strolling, very slow 2.3
걷기(walking), 2.5 mph(4 km/h) 2.9
중간 정도 활동(Moderate intensity activities) 3 to 6
자전거(bicycling), 비유동(stationary), 50 watts, very light effort 3.0
걷기(walking) 3.0 mph (4.8 km/h) 3.3
calisthenics, home exercise, light or moderate effort, general 3.5
walking 3.4 mph (5.5 km/h) 3.6
bicycling, < 10 mph(16km/h), leisure, to work or for pleasure 4.0
bicycling, stationary, 100 watts, light effort 5.5
sexual activity 5.8
활발한 정도 활동(Vigorous intensity activities) > 6
jogging, general 7.0
calisthenics(e.g. pushups, situps, pullups, jumping, jacks), heavy, vigorous effort 8.0
running jogging, in place 8.0
rope jumping 10.0
예를 들어, 사용자 체중이 70kg이고, 4.8km/h의 속도로 60분간 이동한 사람의 MET값은 표 4에서 제시한 것을 기준으로 3.3을 산출할 수 있다.체중 1kg당 1분에 산소 3.5ml를 섭취하기 때문에 다음 수학식 2에 따라 48.510 리터(L)의 산소를 소모하게 된다.
Figure PCTKR2019000087-appb-M000002
산소가 1L당 약 5kcal를 소모하므로, 칼로리 소모량은 다음 수학식 3에 따라 242.55kcal를 소모한 것으로 산출할 수 있다.
Figure PCTKR2019000087-appb-M000003
본 발명에서는 사용자의 체중을 따로 입력받지 않기 때문에 표준 체중을 기준으로 제시하였으며, 사용자가 본인의 소모 칼로리를 정확하게 알기를 원할 경우 체중만 따로 입력 받아 칼로리 계산을 수행할 수 있다.
또한, 건강 관리 모듈(312)은 사용자의 건강상태에 대해, 먼저 위치 및 시간 정보를 이용해 1 주일 간의 행동 패턴을 인식한다. 일반적으로 보통의 사람들은 대부분 하루 동안 오고 가는 장소와 시간이 패턴화 되어 있다. 하지만 패턴을 벗어나 장소가 일시적으로 변경될 경우는 약속이 있다거나, 외부로 드라이브를 나갔다거나 취미활동을 수행한다던가 하는 걸로 쉽게 추론해 볼 수 있다. 일시적으로 달라지는 위치와 이동 정보는 장소 정보와 시간 그리고 이동 속도를 이용해 추론이 가능하다. 예를 들어서, 판교가 직장이고 집이 서울 종로인 사용자가 이 패턴을 벗어나 퇴근 시간에 판교를 벗어나 양평으로 평균 속도 50km 이상의 속도로 70분에 걸쳐 이동했다면 어떤 일이 일어난 것으로 추론할 수 있다. 그 일은 식사 약속 일 수도 있고, 잠시 바람을 쐬러 나갔을 수도 있고, 누군가를 만나거나 일이 있어서 갔을 수 있다. 어떤 행위에 대한 종류와 상관없이 사용자는 일상의 패턴을 벗어나는 행동을 했다는 것이다. 이것이 1, 2번 정도라면 피로도가 덜 하겠지만 자주 발생할 경우 피로도는 올라갈거라 예상할 수 있다. 또한 사용자가 집에 도착하는 시간을 벗어나 외부에서 활동하고 있다면 이 역시 쉬지 않고 움직이기 때문에 피로도는 올라갈거라 예상할 수 있다. 이러한 것을 근거로 사용자에게 수치화 된 건강 데이터가 아닌 현재의 상태를 텍스트로 알려주고, 무리하지 않도록 유도할 수 있다.
또한, 건강 관리 모듈(312)은 수면 상태의 인식에 대해, 사용자가 수면에 들어간 상태를 정확하게 파악하기는 어렵지만 추론은 가능하다. 예를 들어, 저녁 8시 이후 사용자 단말기(스마트폰)의 위치가 집에서 더 이상 이동하지 않는다면 집에서 쉬고 있는 걸로 판단할 수 있다. 이 상태에서 조도 센서와 자이로 센서를 이용해 수면을 체크하는데, 조도 센서로 측정된 값이 어두운 상태이고, 자이로 센서의 반응이 없는 상태로 1시간 이상 측정되면 취침에 들어간 것으로 판단 할 수 있다.
그리고, 건강 관리 모듈(312)은 사용자가 가입할 때 회원 정보로 생년월일을 입력하는데, 이를 근거로 나이와 동양철학을 접목해 사주를 산출할 수 있다. 이 데이터를 이용해 기본적인 상태를 추론하고, 여기에 더하여 GPS 정보와 가속도 센서를 이용해 활동 강도를 파악해서 기분 정보를 인식할 수 있다. 다만 정확도 부분에서 아주 정확하지 않을 수 있기 때문에 보조 수단으로 생년월일 정보를 이용한 사주 정보를 접목해서 사용자의 기분 정보를 인식할 수 있다.
한편, 목표 관리 모듈(314)에서는, 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공해 줄 수 있다.
그리고, 오차 보정 처리기(316)에서는, 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 다음(daum)이나 네이버(Naver), 구글(google) 등의 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 사용자 단말기에 제공하고, 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장함으로써 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정할 수 있다.
예를 들어, 인구 밀집 지역의 상가 같은 경우는 동일 좌표에 카페, 악세서리점 등 상점이 여러 개인 경우가 있다. 이런 경우 사용자가 어떤 장소를 방문했는지 정확하게 알지 못하기 때문에 네이버, 다음, 구글 등에 등록된 상점 정보를 좌표와 매칭시켜 목록으로 사용자 단말기(110)에 전달하고, 사용자가 정확한 정보 설정을 원할 경우 선택하여 처리하는 것이다.
이때, 활동 기반 조언 서버(120)에서 자동 수집된 정보가 카페라는 장소에 대한 정보인데, 사용자 본인은 동일 좌표에 위치한 악세서리 점을 방문할 수 있다. 데이터의 관점에서 카페나 악세서리 점은 휴식, 친목, 취미 등의 카테고리로 볼 수 있으며, 이는 큰 관점에서 여가의 일부로 볼 수 있기 때문에 자동 수집된 정보와 실제 방문한 장소의 정보가 불일치 하더라도 큰 카테고리 내에서 문제될 수 없다. 다만 사용자 입장에서 본 서비스를 이용하고 정밀하게 사용하길 원할 경우 사용자가 개입해 자동 수집된 장소 정보를 실제 방문한 장소로 해당 정보를 수정할 수 있게 함으로써 신뢰도를 높이는 수단으로 이용할 수 있다. 따라서, 활동 기반 조언 서버(120)에서 자동으로 수집한 정보에 대해 사용자가 활동 정보에 근거해 자신이 원하는 정보로 수정함으로써 밀집된 장소를 쉽게 구별할 수 있다.
전술한 바와 같이, 활동 기반 조언 서버(120)에 수집한 정보에 대해 오차를 보정하면 다음과 같은 잇점이 있다. 가령 직장인의 경우 상가 밀집 지역에서 한식을 먹던, 햄버거를 먹던 그 종류는 크게 중요하지 않을 수 있지만 학생의 경우 상가 밀집 지역에 수학학원, 영어학원, 미술학원 등 다양한 학습 카테고리가 포함된 장소가 있기 때문에, 밀집된 장소를 쉽게 구별할 수 있다.
이를 통해 학생 이용자의 경우 자신과 비교 대상인 사용자와 사용자 그룹이 어떤 학원을 방과 후에 다니게 되는지를 정확하게 알아낼 수 있다. 다시말해 활동을 근거로 통계 작성시 조금 더 세밀하게 통계를 작성할 수 있다는 효과가 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 활동 기반 조언 서버와 사용자 단말기 간에 사용자 활동 기반 조언을 위한 정보 처리 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자 단말기(110)의 회원가입 여부를 확인하여 회원 가입된 것으로 확인되면(S702-Y), 사용자 단말기(110)로부터 위치와 시간 정보를 전달받는다(S704).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자 단말기(110)로부터 전달받은 위치 정보와 시간 정보를 로 DB(214)에 저장한다(S706).
한편, 활동 기반 조언 서버(120)는 회원 가입이 되지 않은 경우(S702-N), 회원가입 폼을 사용자 단말기(110)로 제공하고(S710), 사용자 단말기(110)로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 사는 곳, 직장 등을 개인 정보로 입력받는다(S712).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 입력받은 개인 정보를 개인정보 DB(212)에 저장함으로써 회원 가입을 완료한다(S714).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 로 DB(214)로부터 정보를 추출하는데(S720), 위치 정보와 시간 정보에 근거해 이동거리를 추출하고(S721), 이를 이용하여 이동거리 분석 및 처리를 수행한다(S722).
또한, 활동 기반 조언 서버(120)는 위치 정보와 시간 정보에 근거해 이동시간을 추출하고(S723), 이동시간 분석 및 처리를 수행한다(S724).
또한, 활동 기반 조언 서버(120)는 위치 정보와 시간 정보에 근거해 좌표를 추출하고(S725), 위치 매칭 처리기(220)를 통해 좌표-장소명 매칭 처리를 수행한다(S726).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 이동거리와 이동시간 및 좌표에 따른 장소명 등을 개인통계 DB(216)에 저장한다(S727).
한편, 활동 기반 조언 서버(120)는 개인등급이 존재하는 경우에(S730-Y), 동일 그룹내 1명 사용자(User)를 매칭시킨다(S731).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 동일 그룹내 매칭된 다른 사용자와 해당 사용자에 대해 24시간 활동 지수를 비교한다(S732).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 동일 그룹내 매칭된 다른 사용자와 해당 사용자에 대해 도 6에 도시된 바와 같이 활동 내용을 분석하고(S733), 항목별 점수 처리기(260)를 통해 각 항목 별로 점수를 환산하며(S734), 등급산정 처리기(270)를 통해 등급을 산정한다(S735).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 등급 결과에 대해 등급배치 처리기(280)를 통해 상위 그룹과 중위 그룹 및 하위 그룹 중 하나에 등급을 배치하는 작업을 수행한다(S736).
이어, 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자에 대해 산정한 등급과, 등급 배치 결과를 그룹별 통계 DB(218)에 저장한다(S737).
한편, 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자의 활동 내용을 분석하여 환산한 점수가 99점인지를 판단하여 99점 이상인 경우에(S740-Y), 사용자에 대해 승급을 진행한다(S750).
그러나, 사용자의 점수가 99점 이하인 경우에(S740-N), 동일 그룹 내 1명의 다른 사용자를 매칭시키는 동작을 수행한다(S731).
그리고, 활동 기반 조언 서버(120)는 개인등급의 존재 여부를 판단하는 단계(S730)에서 개인 등급이 존재하지 않는 경우에(S730-N), 그룹 별 총 5명을 추출하고(S760), 24 시간 활동 지수를 비교하는 S732 단계를 복귀해 활동 내용을 분석하는 동작을 다시 수행한다(S733).
따라서, 본 발명에 따른 활동 기반 조언 서버(120)는 사용자의 위치 정보와 시간 정보에 근거해 사용자의 활동 상태를 파악하여 그에 따른 유용한 조언을 해 줄 수 있다.
전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 스마트 기기에서 동작하는 앱(App)을 이용해 사용자의 위치와 시간 정보를 가져와 1차 가공하여 위치, 장소, 출발 시간, 도착 시간, 이동 속도, 이동 수단으로 구분하고, 이를 통해 사용자가 집에 있는지, 회사에서 일하고 있는지, 도서관에서 공부하고 있는지 여부 등을 알 수 있고, 하루 이동 거리를 통해 활동성을 예측 할 수 있으며, 자동차, 도보, 자전거 등과 같은 이동 수단을 유추하여 건강 상태, 소모된 칼로리와 같은 건강 정보를 취득하며, 이렇게 취득한 정보를 이용해 수치화 하고, 이를 근거로 등급을 산정하고 개인 목표를 설정하여 목표 도달 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 그룹별 통계를 이용한 빅 데이터 분석을 통해 경쟁 그룹내 다른 사람들이 어떤 하루를 지내고 있는지를 알려주어 개인이 나아갈 바를 조언해 줄 수 있도록 하는, 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 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.
본 발명은 시간 위치 데이터를 이용한 사용자 활동 기반 조언 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

Claims (17)

  1. 현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동 기반 조언 서버로서,
    상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장하거나, 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 각 사용자별로 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 저장하는 정보저장 처리기;
    상기 각 사용자 별로 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보가 저장되는 개인정보 DB;
    상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보가 각 사용자 별로 저장되는 로(Raw) DB;
    상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 위치매칭 처리기;
    상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 이동거리 처리기;
    상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 이동속도 처리기;
    상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 이동수단 처리기;
    상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 항목별 점수 처리기;
    상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 등급산정 처리기;
    상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보가 분석되어 통계화 된 개인 데이터로 저장되는 개인통계 DB;
    상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터가 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 저장되는 그룹별 통계DB;
    상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치하는 등급배치 처리기; 및
    상기 개인통계 DB로부터 사용자별 개인 데이터를 가져오고, 상기 그룹별 통계DB로부터 그룹별 통계 데이터를 가져와 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 조언 제공기;
    를 포함하는 활동 기반 조언 서버.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 정보저장 처리기를 통해 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공하는 개인 타임라인 모듈;
    상기 그룹별 통계DB에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공하는 그룹 타임라인 모듈;
    상기 개인정보 DB에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공하는 친구 추가 모듈;
    상기 친구 추가 모듈을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 채팅 모듈;
    상기 위치매칭 처리기에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 내장소 등록모듈;
    상기 개인통계 DB와 상기 그룹별 통계DB로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공하는 건강 관리 모듈;
    상기 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공하는 목표 관리 모듈;
    상기 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 상기 사용자 단말기에 제공하고, 상기 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장하여 상기 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정하는 오차 보정 처리기;
    상기 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공하는 문자변환 처리기; 및
    상기 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 상기 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공하는 음성변환 처리기;
    를 더 포함하는 활동 기반 조언 서버.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치매칭 처리기는, 상기 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 상기 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 상기 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공하는, 활동 기반 조언 서버.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동거리 처리기는,
    상기 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하며,
    상기 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출하는, 활동 기반 조언 서버.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동속도 처리기는, 각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 상기 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출하는, 활동 기반 조언 서버.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동수단 처리기는, 상기 이동수단에 대해, 상기 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 상기 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정하는, 활동 기반 조언 서버.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 항목별 점수 처리기는,
    상기 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하고,
    상기 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정하며,
    상기 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정하고,
    상기 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정하고,
    상기 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정하는,
    활동 기반 조언 서버.
  8. 현재 위치한 곳의 위치 정보와 시간 정보를 제공하는 하나 이상의 사용자 단말기; 및 상담자로부터 입력받은 조언을 제공해 주는 상담 서버와 통신망을 통해 통신하는 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법으로서,
    정보저장 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 수신하여 로(Raw) 데이터베이스(DB)에 각 사용자별로 저장하는 단계;
    위치매칭 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보를 지도 API와 매칭시켜 장소 정보를 제공하는 단계;
    이동거리 처리기가, 상기 각 사용자 단말기의 위치 정보와 그에 따른 시간 정보를 이용해 이동 거리를 산정하는 단계;
    이동속도 처리기가, 상기 이동거리 처리기를 통해 처리된 이동거리와 시간 정보를 이용해 이동 속도를 산정하는 단계;
    이동수단 처리기가, 상기 이동속도 처리기를 통해 처리된 이동속도를 이용해 이동수단을 결정하는 단계;
    항목별 점수 처리기가, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 수신된 위치 정보와 시간 정보를 각 사용자별로 분석하여, 각 사용자별로 휴식시간, 여가시간, 일한시간, 학습시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단 및 방문장소로 가공하고, 가공된 정보에 대해 학습활동, 경제활동, 건강활동, 자기개발, 문화지수, 활동지수, 이동수단을 포함하는 항목 별로 점수를 산정하는 단계;
    등급산정 처리기가, 상기 항목별 점수 처리기를 통해 산정된 각 사용자의 항목별 점수를 각 항목 별로 백분율로 환산하고, 환산된 백분율에 따라 등급을 산정하는 단계; 및
    조언 제공기가, 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 상담 API 모듈을 통해 상담자에게 제공하고, 상담자로부터 사용자별로 조언 데이터를 입력받아 상기 각 사용자 단말기로 제공하는 단계;
    를 포함하는 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 각 사용자별로 저장하는 단계에서 상기 정보저장 처리기는, 상기 하나 이상의 사용자 단말기로부터 성별, 나이, 직업, 학력, 집, 직장을 포함하는 회원 정보를 입력받아 각 사용자별로 개인정보 데이터베이스(DB)에 저장하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 각 사용자별로 저장하는 단계에서 상기 정보저장 처리기는,
    상기 개인정보 DB에 저장된 각 사용자 별 회원 정보와, 상기 로 DB에 저장된 각 사용자 별 위치 정보와 시간 정보를 이용하여 획득한 장소명, 이동거리, 이동시간, 이동속도, 이동수단, 항목별 점수, 등급에 관한 정보를 분석하여 통계화 된 개인 데이터로 개인통계 DB에 저장하고,
    상기 개인통계 DB로부터 각 사용자 별로 개인 데이터를 추출해 그룹 별로 구분하고, 각 사용자별 개인 데이터를 각 그룹 내에서 성별, 나이별, 직종별, 학력별, 장소별, 이동거리별, 이동수단별, 등급 별로 통계화 된 통계 데이터로 그룹별 통계DB에 저장하는,
    활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 항목 별로 점수를 산정하는 단계는,
    등급배치 처리기가, 상기 등급산정 처리기에서 제공된 각 사용자 별 등급 정보를 활용해 일정 기간 단위로 각 사용자의 통합 등급을 산정하고, 전체 사용자를 성별, 나이별, 직업별, 학력별로 구분한 등급 정보에 배치하는,
    활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    개인 타임라인 모듈에서, 상기 정보저장 처리기를 통해 저장된 각 사용자의 집, 직장, 학교, 출발시간, 도착시간, 이동시간, 이동거리, 이동수단을 그래프와 타임라인 형태로 제공하는 단계;
    그룹 타임라인 모듈에서, 상기 그룹별 통계DB에 저장된 각 그룹별 통계 데이터에 근거해 상위 그룹과 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹이 어떤 활동을 하고 있는지 실시간으로 분석하여 타임라인과 그래프로 제공하는 단계;
    친구 추가 모듈에서, 상기 개인정보 DB에 근거해 사용자 번호와 이메일 주소, SNS 인증 수단을 통해 친구 추가 버튼이 눌려지면 다른 사용자나 그룹을 친구 목록에 추가하여 등록하고, 등록된 친구끼리 활동에 대한 통계를 제공하며, 활동 통계에 대해 분석된 결과를 그래프나 텍스트로 제공하는 단계;
    채팅 모듈에서, 상기 친구 추가 모듈을 통해 등록된 친구와 개인적으로 채팅할 수 있고, 등록된 그룹과 채팅할 수 있도록 채팅 기능을 제공하는 단계;
    내장소 등록모듈에서, 상기 위치매칭 처리기에서 위치 정보가 인식되지 않은 장소를 사용자가 직접 입력하거나, 상가 건물이나 다중 이용 시설을 포함한 상점 정보를 목록으로 제공하여 사용자가 선택해 내 장소로 등록하도록 하는 단계;
    건강 관리 모듈에서, 상기 개인통계 DB와 상기 그룹별 통계DB로부터 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹 및 사용자가 속한 그룹의 통계 정보를 가져와 칼로리 소모량, 건강 상태, 수면 상태, 기분 정보를 포함하는 건강 정보로 각 사용자별 및 각 그룹별로 제공하는 단계;
    목표 관리 모듈에서, 상기 각 사용자 단말기로부터 근무 시간, 이동 시간, 이동 수단, 목표 등급을 포함하는 목표 정보를 입력받아 목표를 설정하고, 일정 기간에 따라 목표 달성 여부를 통계 화면과 알림 메시지로 제공하는 단계;
    오차 보정 처리기에서, 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 근거해 포탈 사이트에 등록된 상점 정보들을 자동으로 수집하여 선택 목록으로 상기 사용자 단말기에 제공하고, 상기 사용자 단말기에 의해 하나가 선택되면, 선택된 정보를 상기 사용자 단말기의 위치 정보에 매칭시켜 저장하여 상기 자동으로 수집된 정보의 오차를 보정하는 단계;
    문자변환 처리기에서, 상기 조언 데이터를 문자로 변환해서 제공하는 단계; 및
    음성변환 처리기에서, 상기 문자변환 처리기를 통해 변환된 문자를 음성으로 변환하거나, 상기 조언 데이터를 음성으로 변환해 제공하는 단계;
    를 더 포함하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 장소 정보를 제공하는 단계에서 상기 위치매칭 처리기는, 상기 위치 정보에 따른 장소명과 지도 이미지를 제공하는 지도 API(Application Program Interface)를 포함하고, 상기 각 사용자 단말기로부터 수신한 위치 정보를 상기 지도 API와 매칭시켜 장소명을 제공하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 이동 거리를 산정하는 단계에서 상기 이동거리 처리기는,
    상기 위치 정보와 시간 정보에 근거해, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하다가 좌표가 변하지 않는 상태를 정지 상태로 인식하고, 시간의 흐름에 따라 좌표가 변하지 않다가 좌표가 변하는 상태를 출발 상태로 인식하며, 좌표가 변하는 시점에서 바로 전 정지 좌표와 시간 데이터를 출발 시간으로 인식하거나 좌표가 변하기 전 정지 상태의 가장 마지막 시간을 출발 시간으로 인식하며, 좌표가 변하다가 변하지 않는 상태에서 시간이 흐르는데 좌표가 변하지 않는 여러 개의 시간 중 가장 앞에 있는 것을 도착 시간으로 인식하며,
    상기 위치 정보를 지도 API와 매칭하여 각 시간 정보에 따른 위치 정보를 합산하여 이동거리를 산출하는,
    활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  15. 제 8 항에 있어서,
    상기 이동 속도를 산정하는 단계에서 상기 이동속도 처리기는,
    각 위치 정보에 대응된 시간 정보를 합산하여 이동시간을 산출하며, 상기 산출된 이동거리를 이동시간으로 나누어 이동속도를 산출하는,
    활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  16. 제 8 항에 있어서,
    상기 이동수단을 결정하는 단계에서 상기 이동수단 처리기는,
    상기 이동수단에 대해, 상기 이동속도가 시속 6 km/h 이하이면 걸음으로 결정하고, 상기 이동속도가 시속 12 km/h 이하이면 달리기로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 24 km/h 이하이면 자전거로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 200 km/h 이하이면 자동차 및 기차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 360 km/h 이하이면 고속열차로 결정하며, 상기 이동속도가 시속 400 km/h 이상이면 비행기로 결정하는, 활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
  17. 제 8 항에 있어서,
    상기 항목 별로 점수를 산정하는 단계에서 상기 항목별 점수 처리기는,
    상기 학습활동이 집, 경제활동이 집, 건강활동이 집, 자기개발이 기타 장소, 문화지수가 집, 활동지수가 정지, 이동수단이 도보이면 1점으로 산정하고,
    상기 학습활동이 카페, 경제활동이 쇼핑센터, 건강활동이 병원이나 약국, 자기개발이 집, 문화지수가 카페, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 높으며, 이동수단이 자전거이면 2점으로 산정하며,
    상기 학습활동이 학원, 경제활동이 카페나 식당, 건강활동이 직장 근처 걷기, 자기개발이 카페, 문화지수가 교외, 활동지수가 이동속도는 낮고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 낮으면 3점으로 산정하고,
    상기 학습활동이 도서관, 경제활동이 근무 중 이동, 건강활동이 산책, 자기개발이 학원, 문화지수가 전시나 미술, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리는 낮으며, 이동수단이 자동차로서 높으면 4점으로 산정하고,
    상기 학습활동이 학교, 경제활동이 직장, 건강활동이 교외나 휴양, 자기개발이 도서관이나 학교, 직장, 문화지수가 종교, 활동지수가 이동속도는 높고 이동거리도 높으며, 이동수단이 비행기이면 5점으로 산정하는,
    활동기반 조언서버의 시간 위치 데이터를 이용한 활동 기반 조언 방법.
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