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사용자 관련 빅 데이터를 기반으로 판단된 현재 사용자 경험과, 이에 연관된 정보를 토대로 사용자 경험을 예측하는 사용자 경험 예측부;예측된 사용자 경험 정보를 UI(User Interface)로 구성하는 사용자 경험 응용 프레임워크; 및상기 UI를 통해 피드백된 사용자 경험 정보를 토대로 상기 예측된 사용자 경험 정보에 대한 상기 사용자의 긍정 반응 여부를 결정하고, 결정결과 상기 사용자가 긍정 반응을 한 경우, 상기 예측된 사용자 경험 정보를 표출하도록 하는 피드백 사용자 경험 결정부; 및상기 예측된 사용자 경험 정보를 사용자 경험 프레임워크로 전환하는 적응 및 필수 정보 사용자 경험 프레임워크를 포함하고,상기 적응 및 필수 정보 사용자 경험 프레임워크는 상기 사용자 경험 프레임워크를 차량용 사용자 경험 정보 및 서비스용 사용자 경험 정보 중 적어도 하나로 분류하고, 분류된 적어도 하나가 상기 현재 사용자 경험을 판단하는 기준으로 사용되도록 하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 적응 및 필수 정보 사용자 경험 프레임워크는 상기 사용자 경험 프레임워크를 환경, 응용 분야 및 적용 분야 중 적어도 하나에 따라 변형시켜 표출하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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제1항에 있어서,기수집되거나 입력된 차량의 인프라 및 위치 정보, 사용자 상태에 대한 인식 정보, 차량 주행에 따른 패턴 인식 정보, 및 차량 주행 패턴 또는 사용자 행동 패턴 통용 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자에 의해 입력된 정보화 사용자 경험을 분석하여 현재 상기 사용자가 취한 상기 현재 사용자 경험을 판단하는 사용자 경험 판단부를 더 포함하는 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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제1항에 있어서,사용자 관련 댓글, 조회 및 검색 정보가 포함된 SNS 정보를 토대로 상기 사용자가 선호하거나 알고 싶어하는 관심 정보에 대한 사용자 경험이 판단된 SNS 관련 사용자 경험 정보, 사용자 관련 기수집된 사용자 정보를 토대로 상기 사용자의 행동, 습관 및 관심 분야에 대한 특징을 분석한 개인화 사용자 경험 정보, 일반적 상황에 따라 상기 사용자의 심리적, 심미적, 긍정적 및 부정적 영향을 분석한 사용자 경험 정보, 및 일반 상황 또는 특수 상황에서 예측할 수 없는 돌발 상황에 대한 사용자 경험 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 현재 사용자 경험에 연관된 정보를 관리하는 데이터베이스를 더 포함하는 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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제5항에 있어서,상기 사용자 경험 예측부는 상기 긍정 피드백된 사용자 경험 정보가 상기 예측된 사용자 경험 정보와 일치할 경우, 상기 긍정 피드백된 사용자 경험 정보에 긍정 가중치를 부여하고, 긍정 반응에 대한 사용자 경험 결과 데이터가 업데이트 될 수 있도록 가중치가 부여된 상기 긍정 피드백된 사용자 경험 정보를 상기 데이터베이스에 전달하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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제5항에 있어서,상기 피드백 사용자 경험 결정부는 상기 결정결과 상기 사용자가 부정 반응을 한 경우, 부정 피드백된 사용자 경험 정보가 상기 예측된 사용자 경험 정보와 다른 사용자 경험 정보라는 부정 피드백 결과를 실시간 업데이트 되도록 상기 데이터베이스에 전달하고,상기 데이터베이스는 상기 부정 피드백된 사용자 경험 정보를 SNS 관련 사용자 경험 정보, 개인화 사용자 경험 정보, 일반적 상황에 따른 사용자 경험 정보, 돌발 상황에 대한 사용자 경험 정보 중 적어도 하나를 토대로 수집된 사용자 경험 정보와 비교하며 연관된 정보를 구분하고 기록하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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제1항에 있어서,현재 진행하고 있는 행위에 삽입될 경우 상기 사용자가 이를 인지하더라도 하던 동작을 계속할 수 있도록, 상기 예측된 사용자 경험 정보를 상기 사용자의 상황에 따른 인지반응 및 행동에 방해되지 않는 형태의 상기 UI로 구성하는 사용자 경험 적용부를 더 포함하는 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 장치
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사용자 관련 빅 데이터를 기반으로 판단된 현재 사용자 경험과, 이에 연관된 정보를 토대로 사용자 경험을 예측하는 단계;예측된 사용자 경험 정보를 UI(User Interface)로 구성하는 단계;상기 UI를 통해 피드백된 사용자 경험 정보를 토대로 상기 예측된 사용자 경험 정보에 대해 상기 사용자가 긍정 반응을 하였는지 여부를 결정하는 단계; 및결정결과, 상기 사용자가 긍정 반응을 한 경우, 상기 예측된 사용자 경험 정보를 표출하는 단계를 포함하고,상기 표출하는 단계는 상기 예측된 사용자 경험 정보를 사용자 경험 프레임워크로 전환하는 단계를 포함하고,상기 사용자 경험 프레임워크를 차량용 사용자 경험 정보 및 서비스용 사용자 경험 정보 중 적어도 하나로 분류하는 단계를 더 포함하고,상기 예측하는 단계는, 분류된 적어도 하나를 상기 현재 사용자 경험 정보를 판단하는 기준으로 사용하는 단계를 포함하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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제9항에 있어서, 상기 표출하는 단계는,상기 사용자 경험 프레임워크를 환경, 응용 분야 및 적용 분야 중 적어도 하나에 따라 변형시켜 표출하는 단계를 더 포함하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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제9항에 있어서, 상기 예측하는 단계는,기수집되거나 입력된 차량의 인프라 및 위치 정보, 사용자 상태에 대한 인식 정보, 차량 주행에 따른 패턴 인식 정보, 및 차량 주행 패턴 또는 사용자 행동 패턴 통용 정보 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자에 의해 입력된 정보화 사용자 경험을 분석하는 단계; 및분석된 결과를 토대로 현재 상기 사용자가 취한 상기 현재 사용자 경험을 판단하는 단계를 포함하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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제9항에 있어서, 상기 예측하는 단계는,사용자 관련 댓글, 조회 및 검색 정보가 포함된 SNS 정보를 토대로 상기 사용자가 선호하거나 알고 싶어하는 관심 정보에 대한 사용자 경험이 판단된 SNS 관련 사용자 경험 정보, 사용자 관련 기수집된 사용자 정보를 토대로 상기 사용자의 행동, 습관 및 관심 분야에 대한 특징을 분석한 개인화 사용자 경험 정보, 일반적 상황에 따라 상기 사용자의 심리적, 심미적, 긍정적 및 부정적 영향을 분석한 사용자 경험 정보, 및 일반 상황 또는 특수 상황에서 예측할 수 없는 돌발 상황에 대한 사용자 경험 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 현재 사용자 경험에 연관된 정보를 관리하는 단계를 포함하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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제9항에 있어서,상기 결정결과, 상기 사용자가 긍정 반응을 한 경우, 상기 긍정 피드백된 사용자 경험 정보가 상기 예측된 사용자 경험 정보와 일치하면, 상기 긍정 피드백된 사용자 경험 정보에 긍정 가중치를 부여하는 단계;가중치가 부여된 상기 긍정 피드백된 사용자 경험 정보를 긍정 반응에 대한 사용자 경험 결과 데이터로서 업데이트하는 단계를 더 포함하는 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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제9항에 있어서,상기 결정결과, 상기 사용자가 부정 반응을 한 경우, 부정 피드백된 사용자 경험 정보가 상기 예측된 사용자 경험 정보와 다른 사용자 경험 정보라는 부정 피드백 결과를 실시간 업데이트하는 단계; 및상기 부정 피드백된 사용자 경험 정보를 SNS 관련 사용자 경험 정보, 개인화 사용자 경험 정보, 일반적 상황에 따른 사용자 경험 정보, 돌발 상황에 대한 사용자 경험 정보 중 적어도 하나를 토대로 수집된 사용자 경험 정보와 비교하며 연관된 정보를 기록하고 구분하는 단계를 더 포함하는 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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제9항에 있어서, 상기 구성하는 단계는,현재 진행하고 있는 행위에 삽입될 경우 상기 사용자가 이를 인지하더라도 하던 동작을 계속할 수 있도록, 상기 예측된 사용자 경험 정보를 상기 사용자의 상황에 따른 인지반응 및 행동에 방해되지 않는 형태의 상기 UI로 구성하는 단계를 포함하는 것인 빅 데이터 기반 사용자 경험 예측 방법
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