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빅 데이터로부터 평가 대상과 관련된 관련 단어를 추출하고, 추출한 상기 관련 단어로부터 평가 테이블을 생성하며,다수 사용자를 대상으로 상기 평가 대상에 대한 전문가의 평가 정보를 구비하는 사례 테이블과 상기 평가 테이블을 조합하여 상기 평가 대상에 대한 평가 기준 정보를 생성하며,상기 관련 단어는상기 빅 데이터에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어를 구비하는 컨텐츠를 검색하는 단계;검색한 상기 컨텐츠에 존재하는 단어 중 삭제 데이터베이스에 저장되어 있는 삭제 단어를 삭제하여 상기 컨텐츠에 존재하는 단어 중 상기 삭제 단어를 제외한 잔존 단어를 추출하는 단계; 및상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이의 연관 여부를 판단하여 상기 잔존 단어 중에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어에 연관된 단어를 관련 단어로 추출하는 단계를 통해 추출되는 것을 특징으로 하는 평가 기준 정보의 생성 방법
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삭제
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제 1 항에 있어서, 상기 연관 여부를 판단하는 단계는상기 컨텐츠에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어가 포함되어 있는 포함 문장 세트와 상기 컨텐츠에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어가 포함되지 않은 비포함 문장 세트를 랜덤하게 추출하는 단계;상기 포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도와 상기 비포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도를 계산하는 단계; 및상기 포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도와 상기 비포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도에 기초하여 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이의 연관 여부를 판단하는 단계를 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 평가 기준 정보의 생성 방법
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제 3 항에 있어서,상기 포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도와 상기 비포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도의 차이가 빈도 임계값 이상인 경우 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이에 서로 연관이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 평가 기준 정보의 생성 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 연관 여부를 판단하는 단계는상기 빅 데이터에서, 상기 평가 대상에 해당하는 단어와 상기 잔존 단어의 조합으로 이루어진 검색식으로 검색된 조합 컨텐츠의 수와 상기 잔존 단어로 이루어진 검색식으로 검색된 단일 컨텐츠의 수를 비교하는 단계; 및상기 조합 컨텐츠의 수와 상기 단일 컨텐츠의 수의 차이에 기초하여 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이의 연관 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 평가 기준 정보의 생성 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 조합 컨텐츠의 수와 상기 단일 컨텐츠의 수의 차이가 연관 임계값 이하인 경우 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이에 서로 연관이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 평가 기준 정보의 생성 방법
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제 3 항 또는 제 5 항에 있어서, 상기 관련 단어로부터 평가 테이블을 생성하는 단계는상기 관련 단어와 경미 형용사의 조합으로 이루어진 검색식으로 검색된 경미 컨텐츠의 수 및 상기 관련 단어와 심각 형용사의 조합으로 이루어진 검색식으로 검색된 심각 컨텐츠의 수를 비교하는 단계;상기 심각 컨텐츠의 수가 상기 경미 컨텐츠의 수보다 많으며, 상기 경미 컨텐츠의 수와 상기 심각 컨텐츠의 수의 차이가 정도 임계값 이상인 관련 단어를 최종 관련 단어로 추출하는 단계; 및상기 최종 관련 단어와 최종 관련 단어에 해당하는 레벨값으로부터 이루어진 평가 테이블을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 평가 기준 정보의 생성 방법
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빅 데이터에서 평가 대상에 해당하는 단어를 구비하는 컨텐츠를 검색하는 단계와, 검색한 상기 컨텐츠에 존재하는 단어 중 삭제 데이터베이스에 저장되어 있는 삭제 단어를 삭제하여 상기 컨텐츠에 존재하는 단어 중 상기 삭제 단어를 제외한 잔존 단어를 추출하는 단계와, 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이의 연관 여부를 판단하여 상기 잔존 단어 중에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어에 연관된 단어를 관련 단어로 추출하는 단계를 구비하는 관련 단어의 추출 단계;상기 관련 단어로부터 평가 테이블을 생성하는 단계;사용자 주변에 배치되어 있는 환경 센서를 통해 사용자 환경 정보를 획득하는 단계; 및상기 사용자 환경 정보 또는 사용자 상태 정보를 상기 평가 테이블 또는 사례 테이블에 적용하여 상기 사용자 환경 정보가 상기 평가 테이블 또는 상기 사례 테이블에 해당하는지 여부로 사용자가 상기 평가 대상에 해당하는지 평가하는 단계를 포함하며,여기서 사례 테이블은 다수 사용자를 대상으로 상기 평가 대상에 대한 전문가의 평가 정보를 구비하는 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 평가 대상은상기 사용자의 심리적 진단 항목 또는 신체적 진단 항목인 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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삭제
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제 8 항에 있어서, 상기 연관 여부를 판단하는 단계는상기 컨텐츠에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어가 포함되어 있는 포함 문장 세트와 상기 컨텐츠에서 상기 평가 대상에 해당하는 단어가 포함되지 않은 비포함 문장 세트를 랜덤하게 추출하는 단계;상기 포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도와 상기 비포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도를 계산하는 단계; 및상기 포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도와 상기 비포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도에 기초하여 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이의 연관 여부를 판단하는 단계를 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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제 11 항에 있어서,상기 포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도와 상기 비포함 문장 세트에서 상기 잔존 단어의 등장 빈도의 차이가 빈도 임계값 이상인 경우 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이에 서로 연관이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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제 8 항에 있어서, 상기 연관 여부를 판단하는 단계는상기 빅 데이터에서, 상기 평가 대상에 해당하는 단어와 상기 잔존 단어의 조합으로 이루어진 검색식을 이용하여 검색된 조합 컨텐츠의 수와 상기 잔존 단어로 이루어진 검색식을 이용하여 검색된 단일 컨텐츠의 수를 비교하는 단계; 및상기 조합 컨텐츠의 수와 상기 단일 컨텐츠의 수의 차이에 기초하여 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상에 해당하는 단어 사이의 연관 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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제 13 항에 있어서,상기 조합 컨텐츠의 수와 상기 단일 컨텐츠의 수의 차이가 연관 임계값 이하인 경우 상기 잔존 단어와 상기 평가 대상평가 대상는 단어 사이에 서로 연관이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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제 11 항 또는 제 13 항에 있어서, 상기 관련 단어로부터 평가 테이블을 생성하는 단계는상기 관련 단어와 경미 형용사의 조합으로 이루어진 검색식을 이용하여 검색된 경미 컨텐츠의 수 및 상기 관련 단어와 심각 형용사의 조합으로 이루어진 검색식을 이용하여 검색된 심각 컨텐츠의 수를 비교하는 단계;상기 심각 컨텐츠의 수가 상기 경미 컨텐츠의 수보다 많으며, 상기 경미 컨텐츠의 수와 상기 심각 컨텐츠의 수의 차이가 정도 임계값 이상인 관련 단어를 최종 관련 단어로 추출하는 단계; 및상기 최종 관련 단어와 최종 관련 단어에 해당하는 레벨값으로부터 이루어진 평가 테이블을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 상태 평가 방법
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