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참여자의 장치에서 제 1 단어를 디스플레이하는 단계;상기 참여자의 장치에서 상기 참여자에 의해 답변 시간 내에 각각 수신되는 제 2 단어부터 제 n 단어까지의 단어들을 획득하는 단계 - 여기서 n 은 3 이상의 양의 정수임 - ;제 k-1 단어 및 제 k 단어를 포함하고, 상기 참여자가 상기 제 k 단어를 평가하기 위한 제어 인터페이스를 포함하는 그래픽 인터페이스를 상기 참여자의 장치에서 디스플레이하는 단계 - 여기서 k 는 2 부터 상기 n 까지 범위 내의 정수임 - ; 및상기 참여자가 상기 제 1 단어부터 상기 제 n 단어까지의 단어들 중 적어도 하나의 단어를 평가한 결과 정보에 기초하여, 예측되는 상기 참여자의 정서 정보를 제공하는 단계를 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 단어부터 상기 제 n 단어까지의 상기 단어들은, 상기 참여자에 의해 상기 제 1 단어로부터 순차적으로 연상된 단어들인, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제 1 단어를 디스플레이하는 단계, 상기 제 2 단어부터 상기 제 n 단어까지의 상기 단어들을 획득하는 단계, 및 상기 그래픽 인터페이스를 디스플레이하는 단계는, 상기 제 1 단어를 달리 하여 복수회 반복되는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 그래픽 인터페이스는:상기 k 단어가 상기 참여자에게 얼마나 긍정적인지 또는 얼마나 부정적인지를 평가하기 위한 제 1 제어 인터페이스;상기 k 단어가 상기 참여자에게 얼마나 관련되는지를 평가하기 위한 제 2 제어 인터페이스;상기 k 단어가 상기 참여자의 과거 시점, 현재 시점, 또는 미래 시점 중 어느 시점에 더 관련되는 지를 평가하기 위한 제 3 제어 인터페이스;상기 k 단어가 상기 참여자에게 얼마나 생생한 장면을 느끼게 하는지를 평가하기 위한 제 4 인터페이스; 및상기 k 단어가 상기 참여자에게 얼마나 안정감을 주는지 또는 얼마나 위협감을 느끼게 하는지를 평가하기 위한 제 5 제어 인터페이스 중 적어도 하나를 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 결과 정보에 기초하여, 시각화된 상기 참여자의 생각 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 참여자의 장치에서 상기 답변 시간이 카운트되는 그래픽 표현을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 답변 시간 내에 상기 참여자의 단어가 수신되지 않는 경우, 상기 답변 시간을 단축하는 단계를 포함하는, 방법
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제 7 항에 있어서,상기 답변 시간은, 이전 답변 시간에 대한 소정 비율만큼 단축되는, 방법
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제 1 항에 있어서,상기 답변 시간은, 상기 참여자의 장치에서 상기 제 2 단어부터 상기 제 n 단어까지의 상기 단어들을 음성을 통해 획득하는 경우, 상기 참여자의 장치에서 상기 제 2 단어부터 상기 제 n 단어까지의 상기 단어들을 텍스트를 통해 획득하는 경우보다 짧은, 방법
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서버에서 수행되는 방법으로서:참여자의 장치에게 제 1 단어를 전송하는 단계;상기 참여자의 장치로부터, 상기 참여자에 의해 답변 시간 내에 각각 수신되는 제 2 단어부터 제 n 단어까지의 단어들을 획득하는 단계 - 여기서 n 은 3 이상의 양의 정수임 - ;제 k-1 단어 및 제 k 단어를 포함하고, 상기 참여자가 상기 제 k 단어를 평가하기 위한 제어 인터페이스를 포함하는 그래픽 인터페이스를 상기 참여자의 장치에게 제공하는 단계 - 여기서 k 는 2 부터 상기 n 까지 범위 내의 정수임 - ; 및상기 참여자가 상기 제 1 단어부터 상기 제 n 단어까지의 단어들 중 적어도 하나의 단어를 평가한 결과 정보에 기초하여, 상기 참여자의 정서를 예측하는 단계를 포함하는, 방법
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제 10 항에 있어서,상기 결과 정보에 기초하여, 상기 참여자의 생각을 시각화하는 단계를 더 포함하는, 방법
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제 10 항에 있어서,상기 참여자의 생각을 시각화하는 단계는:특정 단어와 다른 단어 간의 연관에 기초하여, 상기 특정 단어에 대응하는 노드 및 상기 다른 단어에 대응하는 노드를 연결하는 선을 시각화하는 단계를 포함하는, 방법
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제 12 항에 있어서,상기 참여자의 생각을 시각화하는 단계는:상기 특정 단어가 상기 다른 단어와 연관되는 정도에 기초하여, 상기 특정 단어에 대응하는 상기 노드의 크기를 결정하는 단계;상기 특정 단어에 대한 정서가 (valence)와 같은 의미평가 결과에 기초하여, 상기 특정 단어에 대응하는 상기 노드의 색상을 결정하는 단계; 및상기 결정된 크기 및 색상에 기초하여, 상호 연결된 노드들을 디스플레이함으로써, 상기 참여자의 생각을 시각화하는 단계를 포함하는, 방법
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제 10 항에 있어서,상기 참여자의 정서를 예측하는 단계는:상기 결과 정보에 기초하여 다이내믹 상태 모델링을 수행함으로써, 상기 참여자의 정서를 예측하는 단계를 포함하고,상기 다이내믹 상태 모델링은 마코브체인 모델링을 포함하는, 방법
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제 10 항에 있어서,상기 참여자의 정서를 예측하는 단계는:상기 결과 정보에 기초하여 다이내믹 상태 모델링을 수행함으로써, 상기 참여자의 정서를 예측하는 단계를 포함하고,상기 다이내믹 상태 모델링은, 단어의미평가 척도들을 축으로 갖는 벡터 공간에서 특정 단어에 대한 평가의 위치 및 상기 위치의 변화를 나타내는 밀도지도 (density map) 에 기초하여 수행되는, 방법
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제 10 항에 있어서,상기 참여자의 정서를 예측하는 단계는:상기 결과 정보에 기초하여 다이내믹 상태 모델링을 수행함으로써 상기 참여자의 고유 특성을 추출하는 단계;상기 고유 특성을 기계학습 알고리즘의 입력으로 제공함으로써, 정서 예측 모델을 생성하는 단계; 및상기 정서 예측 모델에 기초하여, 상기 참여자의 정서를 예측하는 단계를 포함하는, 방법
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제 10항에 있어서,상기 참여자의 정서를 예측하는 단계는:상기 제 1 단어부터 상기 제 n 단어까지의 상기 단어들 중 적어도 2개의 단어들 간의 의미 거리를 계산하는 단계;상기 거리에 기초하여 상기 참여자의 사고 특성을 결정하는 단계; 및상기 사고 특성에 기초하여 상기 참여자의 정서를 예측하는 단계를 포함하는, 방법
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제 10 항에 있어서,상기 참여자가 실제 답변한 답변 시간에 기초하여, 해당하는 단어에 가중치가 적용되는, 방법
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제 1 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항의방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체
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인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하여,제 1 단어를 디스플레이하고,참여자에 의해 답변 시간 내에 각각 수신되는 제 2 단어부터 제 n 단어까지의 단어들을 획득하고 - 여기서 n 은 3 이상의 양의 정수임 - ,제 k-1 단어 및 제 k 단어를 포함하고, 상기 참여자가 상기 제 k 단어를 평가하기 위한 제어 인터페이스를 포함하는 그래픽 인터페이스를 디스플레이하고 - 여기서 k 는 2 부터 상기 n 까지 범위 내의 정수임 - ,상기 참여자가 상기 제 1 단어부터 상기 제 n 단어까지의 단어들 중 적어도 하나의 단어를 평가한 결과 정보에 기초하여, 예측되는 상기 참여자의 정서 정보를 제공하도록 구성된, 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 장치
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인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하여,참여자의 장치에게 제 1 단어를 전송하고,상기 참여자의 장치로부터, 상기 참여자에 의해 답변 시간 내에 각각 수신되는 제 2 단어부터 제 n 단어까지의 단어들을 획득하고 - 여기서 n 은 3 이상의 양의 정수임 - ,제 k-1 단어 및 제 k 단어를 포함하고, 상기 참여자가 상기 제 k 단어을 평가하기 위한 제어 인터페이스를 포함하는 그래픽 인터페이스를 상기 참여자의 장치에게 제공하고 - 여기서 k 는 2 부터 상기 n 까지 범위 내의 정수임 - ,상기 참여자가 상기 제 1 단어부터 상기 제 n 단어까지의 단어들 중 적어도 하나의 단어를 평가한 결과 정보에 기초하여, 상기 참여자의 정서를 예측하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는, 서버
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