특허권

웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 시스템 및 방법

상품번호 2019091607173413
IPC 한국(KO) 등록
출원번호 1020100132344
공개번호 10-2012-0070850
등록번호 1012857210000
출원인 주식회사 케이티
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기술을 매수한 당사자는 거래금액의 전부 혹은 10퍼센트(%)를 당일 본원에 입금하여야 하며, 10% 나머지 잔금은 거래일로부터 2일 이내(거래일 익일)에 납부하여야 합니다. 만약 위 지정 기간내에 매수자가 입금하지 않으면 거래는 무효가 되며, 잔금도 기한내에 입금되지 않으면 매도자로 귀속됩니다. 이는 매도자의 기한의 이익상실을 보장함 입니다.

기술거래의 수수료는 기술의 이전 및 사업화 촉진에 관한 법률 시행규칙 산업통상자원부령 제48호 의거 기술이전 금액의 13퍼센트∼기술이전 금액의 17.5퍼센트로 되어있지만, 본 거래사이트에서는 매도‧매수인 각각 10%로 합니다.
이때 매수인의 매수금액(당사로 입금되는 금액)에서 수수료 각각10% 인 20%를 공제한 후 매도인에게 계좌이체를 하여야 합니다.
또한 권리이전(특허)비용은 기술양수인(매수자)부담이며 그 비용은 별도입니다.

 
본 발명은 콘텐츠의 태그를 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 웹 마이닝을 통하여 수집한 콘텐츠의 정보를 이용하여 콘텐츠의 태그를 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 시스템은 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 매칭되는 하나 이상의 웹 콘텐츠를 수집하는 웹 마이닝 수행부, 미리 구축된 소재 온톨로지 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 소재 정보를 생성하는 소재 정보 생성부, 상기 소재 정보 생성부에 의해 생성된 소재 정보, 미리 구축된 장르 온톨로지, 상기 동영상 콘텐츠의 제작 정보 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 장르 정보를 생성하는 장르 정보 생성부, 미리 구축된 감성 온톨로지 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 감성 정보를 생성하고, 상기 생성한 감성 정보의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성하는 감성 정보 생성부 및 상기 생성된 소재 정보, 장르 정보, 감성 정보 및 벡터 정보를 포함하는 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 태그 정보를 생성하는 콘텐츠 태그 생성부를 포함할 수 있다.

특허청구의 범위
청구항 1
웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 시스템에 있어서,태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 대한 하나 이상의 웹 콘텐츠를 수집하는 웹 마이닝 수행부,미리 구축된 소재 온톨로지 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠의 소재 정보를 생성하는 소재 정보 생성부,상기 소재 정보 생성부에 의해 생성된 소재 정보, 미리 구축된 장르 온톨로지, 상기 동영상 콘텐츠의 제작 정보및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠의 장르 정보를 생성하는 장르 정보 생성부,미리 구축된 감성 온톨로지 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠의 감성 정보를 생성하고, 상기 생성한 감성 정보의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성하는 감성 정보 생성부 및상기 생성된 소재 정보, 장르 정보, 감성 정보 및 벡터 정보를 포함하는 상기 동영상 콘텐츠의 태그 정보를 생성하는 콘텐츠 태그 생성부를 포함하는 콘텐츠 태그 생성 시스템.
청구항 2
제 1 항에 있어서,상기 소재 정보 생성부는,상기 수집된 웹 콘텐츠에 포함된 단어 및 문장에 대하여 수행된 형태소 분석 결과에 기초하여 상기 웹 콘텐츠로부터 명사 및 복합 명사 중 적어도 하나에 대응하는 소재 의미어를 추출하는 소재 의미어 추출부,상기 웹 콘텐츠에서의 상기 추출된 소재 의미어의 출현 빈도(term frequency)에 기초하여 소재에 대응하는 주요어를 선정하는 소재 주요어 선정부 및상기 선정된 주요어에 대응하는 대표 소재 단어를 상기 소재 온톨로지로부터 획득하고, 상기 획득한 대표 소재단어에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠의 소재 정보를 추출하는 소재 정보 추출부를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 시스템.
청구항 3
제 1 항에 있어서,상기 장르 정보 생성부는,상기 수집된 웹 콘텐츠에 포함된 단어 및 문장에 대하여 수행된 형태소 분석 결과에 기초하여 상기 웹 콘텐츠로부터 장르에 대응하는 장르 의미어를 추출하는 장르 의미어 추출부,상기 웹 콘텐츠에서의 상기 추출된 장르 의미어의 출현 빈도(term frequency)에 기초하여 장르에 대응하는 장르주요어를 선정하는 장르 주요어 선정부 및상기 선정된 장르 주요어, 상기 소재 정보 및 상기 동영상 콘텐츠의 배우 정보 및 감독 정보 중 적어도 하나를함하는 제작 정보를 상기 장르 온톨로지에 대응시켜 상기 동영상 콘텐츠에 대응하는 하나 이상의 장르를 추출하는 장르 정보 추출부를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 시스템.
청구항 4
제 3 항에 있어서,상기 장르 정보 추출부는 다중 분류기(Multi-value Classifier)를 이용하여 미리 설정된 수의 장르 정보를 추출하는 것인 콘텐츠 태그 생성 시스템.
청구항 5
제 1 항에 있어서,상기 감성 정보 생성부는,상기 수집된 웹 콘텐츠에 포함된 단어 및 문장에 대하여 수행된 형태소 분석 결과에 기초하여 상기 웹 콘텐츠로부터 형용사 및 부사 중 적어도 하나에 대응하는 감성 의미어를 추출하는 감성 의미어 추출부,상기 웹 콘텐츠에서의 상기 추출된 감성 의미어의 출현 빈도(term frequency)에 기초하여 감성에 대응하는 감성주요어를 선정하는 감성 주요어 선정부,상기 감성 온톨로지에 기초하여 상기 선정된 감성 주요어를 미리 설정된 하나 이상의 감성 분야에 대응시켜 상기 동영상 콘텐츠에 대응하는 감성 정보를 추출하는 감성 정보 추출부 및상기 선정된 감성 주요어에 기초하여 상기 추출된 감성 정보의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성하는 감성 벡터 생성부를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 시스템.
청구항 6
콘텐츠 태그 생성 시스템이 웹 마이닝을 이용하여 콘텐츠 태그를 생성하는 방법에 있어서,
(a) 웹 크롤링(web crawling)을 이용하여 태그 생성 대상 콘텐츠에 대응하는 하나 이상의 웹 콘텐츠를 수집하는단계,
(b) 상기 수집된 웹 콘텐츠로부터 명사 및 복합 명사 중 적어도 하나에 대응하는 소재 키워드를 추출하고, 상기추출된 소재 키워드 및 미리 구축된 소재 온톨로지에 기초하여 소재 정보를 생성하는 단계,
(c) 상기 수집된 웹 콘텐츠로부터 명사 및 복합 명사 중 적어도 하나에 대응하는 장르 키워드를 추출하고, 상기

(b) 단계에서 생성된 소재 정보, 상기 추출된 장르 키워드 및 미리 구축된 장르 온톨로지에 기초하여 장르 정보 생성하는 단계,
(d) 상기 수집된 웹 콘텐츠로부터 형용사 및 부사 중 적어도 하나에 대응하는 감성 키워드를 추출하고, 상기 추출된 감성 키워드, 상기 태그 생성 대상 콘텐츠의 제작 정보 및 미리 구축된 감성 온톨로지에 기초하여 감성 정보를 생성하는 단계 및
(e) 상기 (b) 단계에서 생성된 소재 정보, 상기 (c) 단계에서 생성된 장르 정보 및 상기 (d) 단계에서 생성된감성 정보를 포함하는 상기 태그 생성 대상 콘텐츠의 태그 정보를 생성하는 단계를 포함하는 콘텐츠 태그 생성 방법.
청구항 7
제 6 항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
(b1) 상기 수집된 웹 콘텐츠에 대하여 형태소 분석을 이용하여 소재에 대응하는 하나 이상의 명사 또는 복합 명사 중 적어도 하나를 소재 의미어로 추출하는 단계,
(b2) 상기 웹 콘텐츠에서 상기 추출된 소재 의미어가 출현하는 빈도에 기초하여 상기 추출된 소재 의미어 중에서 소재 주요어를 선정하는 단계 및
(b3) 상기 소재 온톨로지에 기초하여 상기 선정된 소재 주요어에 대응하는 대표 소재 단어를 설정하고, 상기 설정된 대표 소재 단어에 기초하여 상기 태그 생성 대상 콘텐츠의 소재 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 방법.
청구항 8
제 6 항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
(c1) 상기 수집된 웹 콘텐츠에 대하여 형태소 분석을 이용하여 장르에 대응하는 하나 이상의 명사 또는 복합 명사중 적어도 하나를 장르 의미어로 추출하는 단계,
(c2) 상기 웹 콘텐츠에서 상기 추출된 장르 의미어가 출현하는 빈도에 기초하여 상기 추출된 장르 의미어 중에서 장르 주요어를 선정하는 단계 및
(c3) 상기 장르 주요어, 상기 (b) 단계에서 생성된 소재 정보 및 상기 태그 생성 대상 콘텐츠의 제작 정보를 상기 장르 온톨로지에 대응하여 상기 태그 생성 대상 콘텐츠의 하나 이상의 장르 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 방법.
청구항 9
제 8 항에 있어서,상기 (c3) 단계에서, 상기 장르 정보는 미리 설정된 수의 장르를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 방법.
청구항 10
제 6 항에 있어서,상기 (d) 단계는,
(d1) 상기 수집된 웹 콘텐츠에 대하여 형태소 분석을 이용하여 감성에 대응하는 하나 이상의 형용사 또는 부사중 적어도 하나를 감성 의미어로 추출하는 단계,
(d2) 상기 웹 콘텐츠에서 상기 추출된 감성 의미어가 출현하는 빈도에 기초하여 상기 추출된 감성 의미어 중에서 감성 주요어를 선정하는 단계 및
(d3) 상기 감성 온톨로지에 기초하여 상기 선정된 감성 주요어에 대응하는 감성 분야를 추출하고, 상기 감성 분야에 기초하여 상기 태그 생성 대상 콘텐츠의 감성 정보를 생성하는 단계 및
(d4) 상기 선정된 감성 주요어의 크기에 기초하여 상기 추출된 감성 분야의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것인 콘텐츠 태그 생성 방법.
명 세 서
기 술 분 야
본 발명은 콘텐츠의 태그를 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 [0001] 상세하게는, 웹 마이닝을 통하여수집한 콘텐츠의 정보를 이용하여 콘텐츠의 태그를 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
배 경 기 술
[0002] 태그 정보는 동영상 컨텐츠에 부착되어 있으며, 콘텐츠의 내용이 텍스트의 형태로 표현되어 있다. IPTV 서비스는 동영상에 부착된 태그 정보를 이용하여 내용기반 검색 및 추천, 광고 등을 다양한 서비스를 제공할 수 있다.
[0003] 종래의 기술에 따른 동영상 내용을 포함하는 태그 정보는 일반적으로 단순히 관리자의 입력에 의해 생성되거나,포털 사이트 등의 사용자의 협업에 의해 수집되어 생성되었다.
[0004] 그러나 포털 사이트를 통해 태그 생성을 위한 정보가 수집될 수 있는 콘텐츠는 인지도가 높은 영화,다큐멘터리, 드라마 등에 불과하기 때문에, 수십만 개에 해당하는 IPTV에서 제공되는 콘텐츠에 대하여 포털 사이트 등으로부터 사용자의 협업에 의해 정보를 수집하거나, IPTV 서비스의 관리자가 직접 입력하는 것은 불가능에 가깝다.
[0005] 따라서, 종래의 기슬에 따르면, IPTV에 의해 제공되는 콘텐츠의 태그 정보를 생성하지 못하여, 콘텐츠의 태그정보를 이용한 다양한 서비스가 태그 정보의 부족으로 인하여 제공되지 못한다는 문제점이 있었다.
발명의 내용
해결하려는 과제
[0006] 본 발명의 일 실시예는 단순히 포털 사이트의 사용자 또는 IPTV의 관리자에 의해 수작업을 통해 태그를 생성하는 것이 아니라, 웹 마이닝을 통해 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 관련된 정보를 웹 상에서수집하고, 수집한 정보를 미리 구축한 소재 온톨로지, 장르 온톨로지 및 감성 온톨로지에 적용하여, 동영상 콘텐츠에 대한 소재, 장르 및 감성에 매칭되는 정보를 포함하는 태그를 생성하는 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.
과제의 해결 수단
[0007] 상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면은 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 매칭되는 하나 이상의 웹 콘텐츠를 수집하는 웹 마이닝 수행부, 미리 구축된 소재 온톨로지 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 소재 정보를 생성하는 소재 정보생성부, 상기 소재 정보 생성부에 의해 생성된 소재 정보, 미리 구축된 장르 온톨로지, 상기 동영상 콘텐츠의제작 정보 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 장르 정보를 생성하는 장르 정보 생성부, 미리 구축된 감성 온톨로지 및 상기 수집된 하나 이상의 웹 콘텐츠에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 감성 정보를 생성하고, 상기 생성한 감성 정보의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성하는 감성 정보 생성부 및 상기 생성된 소재 정보, 장르 정보, 감성 정보 및 벡터 정보를 포함하는 상기 동영상콘텐츠에 매칭되는 태그 정보를 생성하는 콘텐츠 태그 생성부를 포함하는 웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성시스템을 제공할 수 있다.
[0008] 본 발명의 제 1 측면에서, 상기 소재 정보 생성부는 상기 수집된 웹 콘텐츠에 포함된 단어 및 문장에 대하여 수행된 형태소 분석 결과에 기초하여 상기 웹 콘텐츠로부터 명사 및 복합 명사 등의 의미어를 추출하는 의미어 추출부, 상기 웹 콘텐츠에서의 상기 추출된 의미어의 출현 빈도(term frequency)에 기초하여 주요어를 선정하는주요어 선정부 및 상기 선정된 주요어에 매칭되는 대표 소재 단어를 상기 소재 온톨로지로부터 획득하고, 상기획득한 대표 소재 단어에 기초하여 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 소재 정보를 추출하는 소재 정보 추출부를포함할 수 있다.
[0009] 또한, 본 발명의 제 1 측면에서, 상기 장르 정보 생성부는 상기 수집된 웹 콘텐츠에 포함된 단어 및 문장에 대하여 수행된 형태소 분석 결과에 기초하여 상기 웹 콘텐츠로부터 의미어를 추출하는 의미어 추출부, 상기 웹 콘텐츠에서의 상기 추출된 의미어의 출현 빈도(term frequency)에 기초하여 주요어를 선정하는 주요어 선정부 및상기 선정된 주요어, 상기 소재 정보 및 상기 동영상 콘텐츠의 배우 정보 및 감독 정보에 기초하여 상기 동영상콘텐츠를 상기 장르 온톨로지에 정의된 하나 이상의 장르로 분류하는 장르 정보 추출부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제 1 측면에서, 상기 감성 정보 생성부는 상기 수집된 웹 [0010] 콘텐츠에 포함된 단어 및 문장에 대하여 수행된 형태소 분석 결과에 기초하여 상기 웹 콘텐츠로부터 명사, 복합명사 등의 의미어와 형용사 및 부사를 추출하는 의미어 추출부, 상기 웹 콘텐츠에서의 상기 추출된 의미어의 출현 빈도(term frequency)에 기초하여 주요어를 선정하는 주요어 선정부, 상기 감성 온톨로지에 기초하여 상기 선정된 감성 주요어를 미리 설정된하나 이상의 감성 분야에 매칭시켜 상기 동영상 콘텐츠에 매칭되는 감성 정보를 추출하는 감성 정보 추출부 및상기 선정된 감성 주요어에 기초하여 상기 추출된 감성 정보의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성하는 감성 벡터 생성부를 포함할 수 있다.
[0011] 본 발명의 제 2 측면은 (a) 웹 크롤링(web crawling)을 이용하여 태그 생성 대상 콘텐츠에 매칭되는 하나 이상의 웹 콘텐츠를 수집하는 단계, (b) 상기 수집된 웹 콘텐츠로부터 명사 및 복합 명사로 구성된 키워드를 추출하고, 상기 추출된 키워드 및 미리 구축된 소재 온톨로지에 기초하여 소재 정보를 생성하는 단계, (c) 상기 수집된 웹 콘텐츠로부터 명사 및 복합 명사로 구성된 키워드를 추출하고, 상기 (b) 단계에서 생성된 소재 정보, 상기 추출된 키워드, 컨텐츠의 제작정보 및 미리 구축된 장르 온톨로지에 기초하여 장르 정보를 생성하는 단계,(d) 상기 수집된 웹 콘텐츠로부터 명사, 복합명사, 형용사 및 부사로 구성된 키워드를 추출하고, 상기 추출된키워드와 미리 구축된 감성 온톨로지에 기초하여 감성 정보를 생성하는 단계 및 (e) 상기 (b) 단계에서 생성된소재 정보, 상기 (c) 단계에서 생성된 장르 정보 및 상기 (d) 단계에서 생성된 감성 정보를 포함하는 상기 태그생성 대상 콘텐츠에 매칭되는 태그 정보를 생성하는 단계를 포함하는 콘텐츠 태그 생성 시스템이 웹 마이닝을이용하여 콘텐츠 태그를 생성하는 방법을 제공할 수 있다.
발명의 효과
[0012] 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 웹 콘텐츠로부터 수집한 정보를 이용하여 IPTV 서비스에서 제공되는 동영상 콘텐츠에 대하여 소재, 장르 및 감성의 세 분야에 대한 정보를 포함하는 태그를 생성할 수 있으므로,다수의 콘텐츠에 대하여도 보다 용이하게 태그를 생성할 수 있다.
[0013] 또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 웹 상에서 수집한 웹 콘텐츠에 포함된 키워드 중에서 출현빈도가 높은 키워드와 소재, 감성, 장르 온톨로지를 기반으로 태그를 생성하므로, 해당 동영상 콘텐츠에 정확히매칭되는 내용을 포함하는 태그를 생성할 수 있다.
[0014] 또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 동영상 콘텐츠의 내용을 소재, 장르 및 감성의 세 분야로 구분하여 관련 정보를 추출하여 태그에 포함시키므로, 소재, 장르 및 감성 정보 중에서 제공하고자 하는 서비스의내용에 적합한 정보를 추출할 수 있고, 이를 이용한 서비스, 예를 들어 내용 기반 검색 및 추천, 문맥 기반 광고 등의 서비스의 효과를 극대화시킬 수 있다.
도면의 간단한 설명
[0015] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 시스템의 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소재 정보 생성부의 구성을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장르 정보 생성부의 구성을 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 정보 생성부의 구성을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 방법의 흐름을 도시한 순서도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소재 정보를 생성하는 방법의 흐름을 도시한 순서도,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 장르 정보를 생성하는 방법의 흐름을 도시한 순서도,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 정보를 생성하는 방법의 흐름을 도시한 순서도,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 동영상 콘텐츠의 감성 벡터를 도시한 도면.
발명을 실시하기 위한 구체적인 내용
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 [0016] 지식을 가진 자가 용이하게 실시할수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
[0017] 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
[0018] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
[0019] 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 태그 생성 시스템(10)은 웹 마이닝 수행부(100), 소재 정보 생성부(200),소재 온톨로지 데이터베이스(300), 장르 정보 생성부(400), 장르 온톨로지 데이터베이스(500), 감성 정보 생성부(600), 감성 온톨로지 데이터베이스(700), 콘텐츠 태그 생성부(800) 및 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)를 포함한다.
[0020] 웹 마이닝 수행부(100)는 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 크롤링(web crawling)을 통해 동영상 콘텐츠의 줄거리, 출연 배우, 연출자, 각본 등의 제작 정보, 콘텐츠에 대한 리뷰, 평론 및 이에 대한댓글, 콘텐츠에 대한 웹 게시물에 사용자가 설정한 사용자 태그 등의 정보를 수집한다. 웹 마이닝 수행부(100)는 웹 상에서 콘텐츠에 대하여 수집한 정보를 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장한다.
[0021] 콘텐츠 태그 생성 시스템(10)은 웹 마이닝 수행부(100)에 의해 수집된 정보의 양이 미리 설정된 임계 값 이상인콘텐츠에 대하여만 본 발명의 일 실시예에 따른 태그 생성을 수행할 수도 있다.
[0022] 소재 정보 생성부(200)는 웹 마이닝 수행부(100)에 의해 수집되어 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 정보에 대하여 형태소 분석하여 소재에 관련된 의미어를 추출하고, 추출된 의미어 중에서 웹 상에서 수집한웹 페이지 등의 웹 콘텐츠 내에서의출현 빈도를 기초로 주요 키워드를 선정하며, 미리 구축된 소재 온톨로지 데이터베이스(300)를 이용하여 선정된 키워드에서 소재 정보를 추출한다.
[0023] 소재 정보 생성부(200)에 대하여 도 2을 참조하여 이하에서 상세히 설명한다.
[0024] 소재 온톨로지 데이터베이스(300)는 '스포츠, 축구, 소설 원작' 등 콘텐츠의 내용에 대하여 사용자가 키워드로이용하고 기억하는 단어를 포함하며, 각각의 콘텐츠에 대하여 사용자가 태그에 삽입한 키워드를 분석하여 선정하고, 선정한 키워드에 대하여 한국어 어휘망, 한국어 대사전 등으로부터 유의어 관계, 상하위어 관계 등을 참고하여 각 단어사이의 유의어, 상하위어 정보를 추가하여 구축될 수 있다.
[0025] 장르 정보 생성부(400)는 웹 마이닝 수행부(100)에 의해 수집되어 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 정보에 대하여 형태소 분석하여 장르에 관련된 의미어를 추출하고, 추출된 의미어 중에서 웹 상에서 수집한웹 콘텐츠 내에서의출현 빈도를 기초로 주요 키워드를 선정하며, 선정된 키워드 중에서 미리 구축된 장르 온톨로지 데이터베이스(500), 소재 정보 생성부(200)에 의해 생성된 소재 정보 및 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 콘텐츠의 출연 배우, 감독, 각본 등의 콘텐츠 제작 정보를 이용하여 장르 정보를 추출한다.
[0026] 장르 정보 생성부(400)에 대하여 도 3을 참조하여 이하에서 상세히 설명한다.
[0027] 장르 온톨로지 데이터베이스(500)는 '로맨스, SF, 판타지, 스릴러' 등 콘텐츠의 장르에 대하여 구축된 온톨로지데이터를 포함한다. 장르 온톨로지 데이터베이스(500)는 각 장르 별로 사용자가 유사하게 사용하는 단어들, 예를 들어 '멜로'와 '로맨스', '공상과학'과 'SF', '환타지'와 '판타지' 등을 유사 단어로 매칭하여 포함할 수 있다.
[0028] 감성 정보 생성부(600)는 웹 마이닝 수행부(100)에 의해 수집되어 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 정보에 대하여 형태소 분석하여 명사, 복합명사 뿐만 아니라 감성에 관련된 의미어, 특히 형용사 또는 부사에 의한 의미어를 추출하고, 추출된 의미어 중에서 웹 상에서 수집한 웹 콘텐츠 내에서의출현 빈도를 기초로 주요 키워드를 선정하며, 선정된 키워드 중에서 미리 구축된 감성 온톨로지 데이터베이스(700)를 이용하여 감성정보를 생성한다.
또한, 감성 정보 생성부(600)는 의미어의 출현 빈도 등에 기초하여 감성의 크기를 [0029] 산출하고, 감성의 종류 및 크기를 반영한 감성 벡터를 생성한다.
[0030] 감성 정보 생성부(600)에 대하여 도 4을 참조하여 이하에서 상세히 설명한다.
[0031] 감성 온톨로지 데이터베이스(700)는 사용자가 콘텐츠의 시청 또는 검색 시에 많이 이용되는 감성 어휘를 웹 콘텐츠로부터 획득하고, 획득한 감성 어휘 중에서 대표 감성 분야, 예를 들어 '기쁨', '노여움', '슬픔','즐거움', '놀람', '쓸쓸함', '볼만함', '무서움'에 대하여 매칭하여 포함한다.
[0032] 또한, 감성 온톨로지 데이터베이스(700)는 각각의 감성 어휘에 대하여 각각의 감성 분야의 크기를 -1.0 내지1.0으로 설정하여 저장한다. 예를 들어 단어 '깜놀'에는 감성 '놀람'에 대하여 1.0의 크기가 설정되며, 단어 '추천'에 감성 '볼만함'에 대하여 0.5의 크기가 설졍되고, 단어 '강추'에는 감성 '볼만함'에 대하여 1.0의 크기가 설정될 수 있다.
[0033] 콘텐츠 태그 생성부(800)는 소재 정보 생성부(200), 장르 정보 생성부(500) 및 감성 정보 생성부(700)에 의해생성된 소재 정보, 장르 정보 및 감성 정보를 포함하는 콘텐츠 태그를 생성하고, 생성한 태그를 해당하는 콘텐츠에 매칭시킨다.
[0034] 이처럼 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단순히 콘텐츠 제공자 또는 콘텐츠 관리자에 의해 제공된 정보가 아니라 웹 마이닝을 통해 웹 콘텐츠로부터 데이터를 수집하며, 수집한 데이터로부터 콘텐츠에관련된 소재 정보, 장르 정보 및 감성 정보를 생성하여 태그에 포함시킴으로써, 콘텐츠에 대한 보다 정확하고다양한 내용을 포함하는 태그를 생성할 수 있다.
[0035] 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 소재 정보 생성부의 구성을 도시한 도면이다.
[0036] 본 발명의 일 실시예에 따른 소재 정보 생성부(200)는 형태소 분석부(210), 소재 의미어 추출부(220), 주요어선정부(230) 및 소재 정보 추출부(240)를 포함한다.
[0037] 형태소 분석부(210)는 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 마이닝 수행부(도시 생략)에 의해 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 정보에 대하여 형태소 분석을 수행한다.
[0038] 즉, 형태소 분석부(210)는 웹 마이닝을 통해 웹 게시물 등의 웹 콘텐츠로부터 수집된 동영상 콘텐츠에 대한 사용자 태그, 줄거리, 리뷰에서 사용된 단어 또는 문장에 대하여 형태소 분석을 수행한다.
[0039] 소재 의미어 추출부(220)는 형태소 분석부(210)에 의한 형태소 분석 결과로부터 소재에 일반적으로 사용되는 단어인 명사 및 주요 복합 명사 등의 소재 관련 의미어를 추출한다.
[0040] 주요어 선정부(230)는 소재 의미어 추출부(220)에 의해 추출된 소재 관련 의미어가 웹 마이닝 수행부(도시략)에 의해 동영상 콘텐츠에 관련하여 수집된 웹 콘텐츠에서 출현한 횟수(term frequency)에 기초하여 주요어를 선정한다.
[0041] 즉, 주요어 선정부(230)는 웹 콘텐츠에서 자주 등장하는 소재 관련 의미어의 경우 해당 동영상 콘텐츠에 대하여관련도가 높을 것으로 판단하고, 웹 콘텐츠에서의 출현 횟수에 기초하여 주요어를 선정할 수 있다.
[0042] 소재 정보 추출부(240)는 주요어 선정부(230)에 의해 선정된 주요어에 대하여 미리 구축된 소재 온톨로지 데이터베이스(300)를 적용하여 선정된 주요어에 대한 대표 소재 단어를 추출함으로써 소재 정보를 추출한다.
[0043] 즉, 소재 정보 추출부(240)는 선정된 주요어에 대한 상위어, 하위어 및 유사어 등을 소재 온톨로지 데이터베이스(300)로부터 획득하고, 획득한 상위어, 하위어 및 유사어에 기초하여 선정된 주요어를 대표 소재 단어로 정규한다.
[0044] 예를 들어, 주요어 선정부(230)에 의해 선정된 주요어가 '골', '오프사이드, '슈팅' 등인 경우, 소재 정보 추출부(240)는 소재 온톨로지 데이터베이스(300)에 포함된 정보를 이용하여 해당 주요어를 '축구'의 소재 단어로 정규화하고, '축구'라는 소재 정보를 추출할 수 있다.
[0045] 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장르 정보 생성부의 구성을 도시한 도면이다.
[0046] 본 발명의 일 실시예에 따른 장르 정보 생성부(400)는 형태소 분석부(410), 장르 의미어 추출부(420), 주요어선정부(430) 및 장르 정보 추출부(440)를 포함한다.
태소 분석부(410)는 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 마이닝 [0047] 수행부(도시 생략)에 의해 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 정보에 대하여 형태소 분석을 수행한다.
[0048] 즉, 형태소 분석부(410)는 웹 마이닝을 통해 웹 게시물 등의 웹 콘텐츠로부터 수집된 동영상 콘텐츠에 대한 제작 정보, 예를 들어 출연 배우, 감독에 대한 정보, 사용자 태그, 줄거리, 리뷰에 포함된 단어 또는 문장에 대하여 형태소 분석을 수행한다.
[0049] 장르 의미어 추출부(420)는 형태소 분석부(410)에 의한 형태소 분석 결과로부터 장르에 일반적으로 사용되는 단어인 명사 및 주요 복합 명사 등의 장르 관련 의미어를 추출한다.
[0050] 주요어 선정부(430)는 장르 의미어 추출부(420)에 의해 추출된 장르 관련 의미어가 웹 마이닝 수행부(도시생략)에 의해 동영상 콘텐츠에 관련하여 수집된 웹 콘텐츠에서 출현한 횟수(term frequency)에 기초하여 주요어를 선정한다.
[0051] 장르 정보 추출부(440)는 주요어 선정부(430)에 의해 선정된 주요어, 소재 정보 생성부(200)에 의해 생성된 소재 정보 및 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 출연 배우, 감독 등의 정보를 포함하는 콘텐츠 제작정보에 대하여 미리 구축된 장르 온톨로지 데이터베이스(300)를 적용하여 동영상 콘텐츠의 장르를 추출한다.
[0052] 장르 정보 추출부(440)는 SVM, CRF, Naive Bayesian 분류기 등을 이용하여 동영상 콘텐츠의 장르를 분류할 수있으며, 특히 동일한 입력에 대하여 순서화된 하나 이상의 장르로 분류할 수 있는 다중 분류기(Multi-valuelassifier)를 이용하여 동영상 콘텐츠에 대하여 1 내지 3개의 장르 정보를 추출할 수 있다.
[0053] 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 정보 생성부의 구성을 도시한 도면이다.
[0054] 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 정보 생성부(600)는 형태소 분석부(610), 감성 의미어 추출부(620), 주요어선정부(630), 감성 정보 추출부(640) 및 감성 벡터 생성부(650)를 포함한다.
[0055] 형태소 분석부(610)는 태그를 생성하고자 하는 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 마이닝 수행부(도시 생략)에 의해 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스(900)에 저장된 정보에 대하여 형태소 분석을 수행한다.
[0056] 즉, 형태소 분석부(610)는 웹 마이닝을 통해 웹 게시물 등의 웹 콘텐츠로부터 수집된 줄거리, 리뷰, 평론 등에포함된 단어 또는 문장에 대하여 형태소 분석을 수행한다.
[0057] 감성 의미어 추출부(620)는 형태소 분석부(610)에 의한 형태소 분석 결과로부터 감성에 일반적으로 사용되는 단인 형용사 및 부사 등의 감성 관련 의미어를 추출한다.
[0058] 감성 의미어 추출부(620)는 표준어를 대상으로 하여 감성 관련 의미어를 추출할 뿐만 아니라, 웹 상에서 주로사용되는 감성 관련 의미어, 예를 들어, '깜놀', '강추' 등의 단어를 추출할 수 있다.
[0059] 주요어 선정부(630)는 감성 의미어 추출부(620)에 의해 추출된 장르 관련 의미어가 웹 마이닝 수행부(도시생략)에 의해 동영상 콘텐츠에 관련하여 수집된 웹 콘텐츠에서 출현한 횟수(term frequency)에 기초하여 주요어를 선정한다.
[0060] 감성 정보 추출부(640)는 주요어 선정부(630)에 의해 선정된 주요어에 대하여 미리 구축된 감성 온톨로지 데이터베이스(700)를 적용하여 선정된 주요어를 미리 설정된 감성 분야, 예를 들어 '기쁨', '노여움', '슬픔', '즐거움', '놀람', '쓸쓸함', '볼만함', '무서움'의 감성 분야에 매칭시켜 감성 정보를 추출할 수 있다.
[0061] 감성 벡터 생성부(650)는 선정된 주요어에 대하여 미리 설정된 감성 분야의 크기를 매칭하여 감성 정보 추출부640)에 의해 추출된 감성 정보에 대해 감성 크기가 적용된 감성 벡터를 생성할 수 있다.
[0062] 예를 들어, 감성 정보 추출부(640)에 의해 감성 정보 '볼만함' 및 '놀람'이 추출되고, 선정된 주요어인 '추천' '깜놀'에 대해 각각 '볼만함'의 크기 0.5 및 '놀람'의 크기 1.0이 설정된 경우, 감성 벡터 생성부(650)는 크기가 0.5만큼 적용된 '볼만함'의 감성 벡터 및 크기가 1.0만큼 전용된 '놀람'의 감성 벡터를 생성할 수 있다.
[0063] 따라서, 감성 벡터 생성부(650)는 '기쁨', '노여움', '슬픔', '즐거움', '놀람', '쓸쓸함', '볼만함' 및 '무서움'의 감성 정보에 대하여 크기를 산출하고, 산출한 크기를 이용하여 각각의 감성 정보에 대한 감성 벡터를 생성할 수 있으며, 감성 벡터 생성부(650)에 의해 생성된 감성 벡터는 도 9에 도시된 바와 같이 각각의 감성 분야에 대한 크기를 포함하도록 표현될 수 있다.
[0064] 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 마이닝을 이용한 콘텐츠 태그 생성 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
단계(S110)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 태그 생성 대상인 동영상 콘텐츠의 [0065] 정보를 수신한다. 동영상 콘텐츠의 정보는 동영상 콘텐츠 제작자 또는 공급자로부터 수신할 수 있다.
[0066] 단계(S120)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S110)에서 수신한 동영상 콘텐츠의 정보에 기초하여 웹 마이닝을 수행한다. 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 크롤링(web crawling)을 통해 동영상 콘텐츠의 줄거리, 콘텐츠제작 정보, 콘텐츠에 대한 리뷰, 평론 및 이에 대한 댓글, 콘텐츠에 대한 웹 게시물에 사용자가 설정한 사용자태그 등의 정보를 수집할 수 있다.
[0067] 단계(S130)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S120)에서 웹 마이닝을 통해 수집된 정보 및 미리 구축된 소재 온톨로지, 장르 온톨로지 및 감성 온톨로지를 이용하여 소재 정보, 장르 정보 및 감성 정보를 생성한다.
[0068] 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 마이닝을 통해 수집된 정보에 대하여 형태소 분석 및 의미어 추출을 통하여소재, 장르 및 감성에 매칭되는 키워드를 추출하고, 추출된 키워드 및 소재 온톨로지, 장르 온톨로지 및 감성온톨로지를 이용하여 각각 소재 정보, 장르 정보 및 감성 정보를 생성할 수 있다.
[0069] 소재 정보, 장르 정보 및 감성 정보의 생성 방법에 대하여 도 6 내지 도 8을 참조하여 후술하도록 한다.
[0070] 단계(S140)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S130)에서 생성한 소재 정보, 장르 정보 및 감성 정보를 포함하는 태그를 생성하고, 생성한 태그를 해당하는 동영상 콘텐츠에 매칭시킨다.
[0071] 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 소재 정보를 생성하는 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
[0072] 단계(S210)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 마이닝된 정보에 대해 형태소 분석을수행한다. 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 콘텐츠로부터 수집된 콘텐츠에 대한 줄거리, 리뷰, 사용자 태그등에 포함된 단어 또는 문장에 대해 형태소 분석을 수행한다.
[0073] 단계(S220)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S210)에서 수행된 형태소 분석의 결과로부터 소재 관련 의미를 추출한다. 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S210)에서 수행된 형태소 분석 결과로부터 소재에 주로 사용되는 명사 및 주요 복합 명사 등의 의미어를 추출한다.
[0074] 단계(S230)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 마이닝을 통해 수집한 웹 콘텐츠에서 출현하는 빈도, 즉 횟수에초하여 단계(S210)에서 추출된 의미어 중에서 주요어를 선정한다.
[0075] 전술한 바와 같이, 웹 콘텐츠에서 주로 사용되는 단어일수록 상대적으로 주요한 단어일 가능성이 높으므로, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 콘텐츠에서의 출현 횟수에 기초하여 주요어를 선정할 수 있다.
[0076] 단계(S240)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 미리 구축한 소재 온톨로지를 이용하여 단계(S230)에서 선정한 주요어를 대표 소재 단어로 설정한다.
[0077] 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 소재 온톨로지를 이용하여 주요어의 상위어, 하위어 및 유사어 등의 관계를 분하고, 주요어에 매칭되는 대표 소재 단어를 검색하여 주요어를 대표 소재 단어로 설정하고, 설정한 대표 소재단어를 포함하는 해당 동영상 콘텐츠의 소재 정보를 생성할 수 있다.
[0078] 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 장르 정보를 생성하는 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.

[0079] 단계(S310)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 마이닝된 정보에 대해 형태소 분석을수행한다. 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 콘텐츠로부터 수집된 콘텐츠에 대한 줄거리, 리뷰, 사용자 태그,텐츠 제작 정보 등에 포함된 단어 또는 문장에 대해 형태소 분석을 수행한다.
[0080] 단계(S320)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S310)에서 수행된 형태소 분석의 결과로부터 장르 관련 의미어를 추출한다. 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S310)에서 수행된 형태소 분석 결과로부터 장르에 주로 사용되는 명사 및 주요 복합 명사 등의 의미어를 추출한다.
[0081] 단계(S330)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 마이닝을 통해 수집한 웹 콘텐츠에서 출현하는 빈도, 즉 횟수에기초하여 단계(S320)에서 추출된 의미어 중에서 주요어를 선정한다.
[0082] 단계(S340)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S330)에서 선정된 주요어 및 동영상 콘텐츠의 제작 정보, 예를 들어 콘텐츠의 배우, 감독 등의 정보를 미리 구축된 장르 온톨로지에 적용하여 동영상 콘텐츠의 장르를 추출한다.
[0083] 예를 들어, 콘텐츠의 배우가 '짐캐리'인 경우, 해당 동영상 콘텐츠의 장르는 '코미디'로 분류될 가능성이 높으며, 콘텐츠의 감독이 'M. 나이트 샤말란'인 경우, 해동 동영상 콘텐츠의 장르는 '미스터리'로 분류될 가능성이높다.
콘텐츠 태그 생성 시스템은 다중 분류기(Multi-value Classifier)를 이용하여 [0084] 동영상 콘텐츠에 대하여 1 내지 3개의 장르 정보를 추출할 수 있다.
[0085] 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 정보를 생성하는 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
[0086] 단계(S410)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 동영상 콘텐츠에 대하여 웹 마이닝된 정보에 대해 형태소 분석을수행한다. 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 콘텐츠로부터 수집된 콘텐츠에 대한 줄거리, 리뷰, 평론 등에 포함된 단어 또는 문장에 대해 형태소 분석을 수행한다.
[0087] 단계(S420)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S410)에서 수행된 형태소 분석의 결과로부터 감성 관련 의미어를 추출한다. 즉, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S410)에서 수행된 형태소 분석 결과로부터 감성에 주로 사용되는 형용사 및 부사 등의 의미어를 추출한다.
[0088] 단계(S430)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 웹 마이닝을 통해 수집한 웹 콘텐츠에서 출현하는 빈도, 즉 횟수에
기초하여 단계(S420)에서 추출된 의미어 중에서 주요어를 선정한다.[0089] 단계(S440)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S430)에서 선정된 주요어 중에서 미리 구축된 감성 온톨로지를 이용하여 미리 설정된 감성 분야, '기쁨', '노여움', '슬픔', '즐거움', '놀람', '쓸쓸함', '볼만함', '무서움'의 감성 분야에 매칭되는 감성 어휘를 추출한다.
[0090] 감성 온톨로지는 웹 콘텐츠로부터 획득한 감성 어휘를 미리 설정된 감성 분야에 매칭한 정보를 포함하고있으며, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 이러한 감성 온톨로지를 이용하여 단계(S430)에서 선정된 주요어 중에서 감성 분야에 매칭되는 감성 어휘를 추출할 수 있다.
[0091] 단계(S450)에서, 콘텐츠 태그 생성 시스템은 단계(S440)에서 추출한 감성 어휘를 이용하여 해당 동영상 콘텐츠에 대한 감성 정보를 생성하고, 각각의 감성 어휘에 매칭되어 설정된 감성 분야의 크기를 이용하여 해당 동영상콘텐츠에 대한 감성 분야의 크기를 포함하는 감성 벡터를 생성한다.
[0092] 본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
[0093] 본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

[0094] 전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
[0095] 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
부호의 설명
[0096] 10 : 콘텐츠 태그 생성 시스템 100 : 웹 마이닝 수행부
200 : 소재 정보 생성부 300 : 소재 온톨로지 데이터베이스
400 : 장르 정보 생성부 500 : 장르 온톨로지 데이터베이스
600 : 감성 정보 생성부 700 : 감성 온톨로지 데이터베이스
800 : 콘텐츠 태그 생성부 900 : 콘텐츠 메타데이터 데이터베이스 

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