KR20210027853A - News data analysis system for non-experts, and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 뉴스 맞춤 추천을 통해서 개개인 맞춤 추천을 통해서 사용자의 선호를 잘 파악하고, 양질의 뉴스 기사를 추천해 이용자 편의를 추구할 수 있고, 공공성이 희박할 수 있는 포털과 다르게 뉴스의 공익성을 살릴 수 있을 뿐만 아니라, 추천 사이트이기에 한 가지의 사건(사례)에 여러 가지 관점(시각)에서 볼 수 있기에 뉴스에 대해 좀 더 객관적으로 바라볼 수 있도록 하기 위한 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a news data analysis system and method for non-professionals. More specifically, through personalized news recommendations, the user's preferences are well grasped through personalized recommendations, and high-quality news articles are recommended to improve user convenience. Unlike portals that can be pursued and have poor publicity, not only can the public interest of the news be saved, but since it is a recommended site, it is possible to see one incident (case) from various perspectives (views), so you can learn more about the news. It relates to a news data analysis system and a method for non-experts to be able to see objectively.
오늘날 인터넷의 활성화로 인해 가입자는 인터넷을 통해 실시간으로 뉴스를 확인하고 있으며, 특히 스마트폰과 같은 이동통신단말기를 이용하여 이동 중에도 인터넷 뉴스를 제공받고 있다.Today, due to the revitalization of the Internet, subscribers are checking the news in real time through the Internet, and in particular, Internet news is being provided while on the move using a mobile communication terminal such as a smartphone.
그러나 인터넷 뉴스를 구독하기 위해서는 사용자가 인터넷 매체에 접속한 후 자신이 원하는 주제의 뉴스를 직접 검색해야 하므로 바쁜 현대인으로 하여금 뉴스를 검색하기 위한 시간을 투자하게 하는 문제점이 있다.However, in order to subscribe to Internet news, a user must directly search for the news of a subject he or she wants after accessing the Internet media, so there is a problem in that busy modern people invest time to search for news.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 뉴스 맞춤 추천을 통해서 개개인 맞춤 추천을 통해서 사용자의 선호를 잘 파악하고, 양질의 뉴스 기사를 추천해 이용자 편의를 추구할 수 있고, 공공성이 희박할 수 있는 포털과 다르게 뉴스의 공익성을 살릴 수 있을 뿐만 아니라, 추천 사이트이기에 한 가지의 사건(사례)에 여러 가지 관점(시각)에서 볼 수 있기에 뉴스에 대해 좀 더 객관적으로 바라볼 수 있도록 하기 위한 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention is to solve the above problems, through personalized news recommendations, through personalized recommendations, users' preferences can be well grasped, high-quality news articles can be recommended to pursue user convenience, and publicity can be scarce. Unlike other portals, not only can you make use of the public interest of news, but since it is a recommended site, you can see a single incident (case) from various perspectives (views), so it is possible to look at the news more objectively by non-professionals. It is to provide a news data analysis system and method for the same.
또한, 본 발명은 기존의 맞춤 검색에 더해 크롤링을 통해 데이터를 추출하고 키워드 간의 연관성을 분석 가능하게 하고, 과거 뉴스들의 흐름을 통해 향후 이슈화될 키워드를 예측 가능하도록 하며, 관련 지식이나 기술 및 시간이 부족한 비전문가들이 필요로 하는 데이터 분석 기술을 제공하도록 하기 위한 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, in addition to the existing customized search, the present invention extracts data through crawling and makes it possible to analyze the association between keywords, and enables prediction of keywords that will be issues in the future through the flow of past news. It is to provide a news data analysis system and method for non-professionals in order to provide the data analysis technology required by insufficient non-experts.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법은, 뉴스 데이터 분석 서버(300)가 사용자 스마트 디바이스(100)에 의해 웹브라우저를 이용한 각종 뉴스 제공 서버(500)로의 액세스를 통한 검색 데이터를 사용자 스마트 디바이스(100)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하여 데이터베이스(330)에 저장하는 제 1 단계; 및 뉴스 데이터 분석 서버(300)가 데이터베이스(330)에 저장된 검색 데이터를 데이터 마이닝(data mining : 데이터를 목적에 맞게 정제)을 통해 시각화를 수행하여 각 키워드별 빈도 그래프로 표현시, 각 기사 키워드와 검색 키워드 중 유사성을 갖는 그룹끼리 묶고, 각 키워드 그룹의 빈도수를 추출하는 제 2 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, in the news data analysis method for non-professionals according to an embodiment of the present invention, the news
이때, 뉴스 데이터 분석 서버(300)가, 상기 제 2 단계에 의해 분석된 키워드 그룹 중 미리 설정된 빈도수 이상의 키워드 그룹을 추출한 뒤, 추출된 키워드 그룹을 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 액세스하여 빅데이터 서버(400)에 의한 각 추출된 키워드 그룹과 각 키워드 그룹에 속한 키워드들 간의 연관성 분석에 따라 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 수신하는 제 3 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.At this time, the news
또한, 상기 제 3 단계 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)가 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 제공받은 뒤, 데이터베이스(330)에 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 저장하는 제 4 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, after the third step, after the news
또한, 상기 제 4 단계 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)가 사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우, 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 웹브라우저로부터 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)를 수신하는 제 5 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, after the fourth step, when the news
또한, 상기 제 5 단계 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)가 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 매칭되는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 데이터베이스(330)로부터 추출한 뒤, 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송하는 제 6 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, after the fifth step, after the news
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템은, 사용자 스마트 디바이스(100); 및 사용자 스마트 디바이스(100)에 의해 웹브라우저를 이용한 각종 뉴스 제공 서버(500)로의 액세스를 통한 검색 데이터를 사용자 스마트 디바이스(100)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하여 데이터베이스(330)에 저장하고, 데이터베이스(330)에 저장된 검색 데이터를 데이터 마이닝(data mining : 데이터를 목적에 맞게 정제)을 통해 시각화를 수행하여 각 키워드별 빈도 그래프로 표현시, 각 기사 키워드와 검색 키워드 중 유사성을 갖는 그룹끼리 묶고, 각 키워드 그룹의 빈도수를 추출하는 뉴스 데이터 분석 서버(300); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a news data analysis system for non-professionals according to an embodiment of the present invention includes a user
이때, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는, 분석된 키워드 그룹 중 미리 설정된 빈도수 이상의 키워드 그룹을 추출한 뒤, 추출된 키워드 그룹을 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 액세스하여 빅데이터 서버(400)에 의한 각 추출된 키워드 그룹과 각 키워드 그룹에 속한 키워드들 간의 연관성 분석에 따라 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 수신하는 것을 특징으로 한다.At this time, the news
또한, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는, 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 제공받은 뒤, 데이터베이스(330)에 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 저장하는 것을 특징으로 한다.In addition, the news
또한, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는, 사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우, 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 웹브라우저로부터 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)를 수신하는 것을 특징으로 한다.In addition, the news
또한, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는, 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 매칭되는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 데이터베이스(330)로부터 추출한 뒤, 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송하는 것을 특징으로 한다.In addition, the news
본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템 및 그 방법은, 뉴스 맞춤 추천을 통해서 개개인 맞춤 추천을 통해서 사용자의 선호를 잘 파악하고, 양질의 뉴스 기사를 추천해 이용자 편의를 추구할 수 있고, 공공성이 희박할 수 있는 포털과 다르게 뉴스의 공익성을 살릴 수 있을 뿐만 아니라, 추천 사이트이기에 한 가지의 사건(사례)에 여러 가지 관점(시각)에서 볼 수 있기에 뉴스에 대해 좀 더 객관적으로 바라볼 수 있도록 하는 효과를 제공한다. The news data analysis system and its method for non-professionals according to an embodiment of the present invention can better grasp the user's preferences through personalized recommendations through personalized news recommendations, and seek user convenience by recommending high-quality news articles. Unlike portals where publicity may be scarce, not only can you save the public interest of news, but also because it is a recommended site, you can see one incident (case) from various perspectives (views), so you want to be more objective about the news. It provides an effect to make it visible.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템 및 그 방법은, 기존의 맞춤 검색에 더해 크롤링을 통해 데이터를 추출하고 키워드 간의 연관성을 분석 가능하게 하고, 과거 뉴스들의 흐름을 통해 향후 이슈화될 키워드를 예측 가능하도록 하며, 관련 지식이나 기술 및 시간이 부족한 비전문가들이 필요로 하는 데이터 분석 기술을 제공할 수 있는 효과가 있다. In addition, the news data analysis system and method for non-professionals according to another embodiment of the present invention extract data through crawling in addition to existing customized search, enable correlation between keywords to be analyzed, and analyze the flow of past news. Through this, it is possible to predict keywords that will become issues in the future, and has the effect of providing the data analysis skills required by non-professionals who lack related knowledge, skills, and time.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1) 중 뉴스 데이터 분석 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1)에 의해 수행되는 뉴스 데이터 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법을 나타내는 흐름도이다. 1 is a diagram showing a news
2 is a block diagram showing the components of the news
3 and 4 are diagrams for explaining a news data analysis process performed by the news
5 is a flowchart illustrating a news data analysis method for non-experts according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Hereinafter, a detailed description of a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.In the present specification, when one component'transmits' data or a signal to another component, the component can directly transmit the data or signal to the other component, and through at least one other component It means that data or signals can be transmitted to other components.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1)은 복수의 사용자 스마트 디바이스(100)로 이루어진 사용자 스마트 디바이스 그룹(100g), 네트워크(200), 뉴스 데이터 분석 서버(300), 빅데이터 서버(400), 복수의 뉴스 제공 서버(500)로 이루어진 뉴스 제공 서버 그룹(500g)을 포함함으로써, 뉴스 데이터 분석 서버(300)에 의해 데이터 처리가 서툰 비전문가가 운영하는 각 사용자 스마트 디바이스(100)에서 제공되는 검색 데이터를 시각화하고, 시각화된 키워드 간의 연관성을 분석하고, 분석에 따라 맞춤형 뉴스 데이터를 분석하여 제공함으로써, 비전문가의 뉴스 검색의 편의성 측면을 향상시킬 수 있다. 1 is a diagram showing a news
네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(200)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 복수의 사용자 스마트 디바이스(100)로 이루어진 사용자 스마트 디바이스 그룹(100g), 뉴스 데이터 분석 서버(300), 빅데이터 서버(400), 복수의 뉴스 제공 서버(500)로 이루어진 뉴스 제공 서버 그룹(500g), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다. The
뉴스 제공 서버 그룹(500g)을 이루는 각 복수의 뉴스 제공 서버(500)는 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 인터넷 기사, 그리고 각 인터넷 기사에 대해 설정된 태그 정보를 제공할 수 있다. Each of the plurality of news providing servers 500 forming the news providing server group 500g may provide Internet articles and tag information set for each Internet article to the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1) 중 뉴스 데이터 분석 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템(1)에 의해 수행되는 뉴스 데이터 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다. 2 is a block diagram showing the components of the news
도 2를 참조하면, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the news
제어부(320)는 데이터 수집 모듈(321), 데이터 마이닝 모듈(322), 연관성 제공 모듈(323), 뉴스 데이터 제공 모듈(324)을 포함할 수 있다. The control unit 320 may include a
데이터 수집 모듈(321)은 사용자 스마트 디바이스(100)에 의해 웹브라우저를 이용한 각종 뉴스 제공 서버(500)로의 액세스를 통한 검색 데이터를 사용자 스마트 디바이스(100)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.The
여기서, 데이터 수집 모듈(321)은 스마트 디바이스(100)에 의해 제공되는 각 URL 정보를 이용해 URL 정보에 포함되는 인터넷 기사에 대해서 크롤링(crawling: 웹 페이지를 그대로 가져와 거기서 데이터를 추출해 내는 행위) 수행에 따라 각 인터넷 기사의 기사 키워드 추출에 따른 "기사 키워드"와, 스마트 디바이스(100)에 의해 인터넷 기사 검색시 사용된 "검색 키워드"를 하나의 단위 유닛으로 검색 데이터를 생성하여 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.Here, the
데이터 마이닝 모듈(322)은 데이터베이스(330)에 저장된 검색 데이터를 데이터 마이닝(data mining : 데이터를 목적에 맞게 정제)을 통해 시각화를 수행할 수 있다.The data mining module 322 may visualize the search data stored in the database 330 through data mining.
보다 구체적으로 데이터 마이닝 모듈(322)은 시각화를 통해 도 3a 내지 도 3e와 같이 각 키워드별 막대 그래프, 단어 구름, SNA, 버블차트, 박스 플롯(box plot), 파이 그래프(pie graph) 등으로 표현한 뒤, 각 기사 키워드와 검색 키워드 중 유사성을 갖는 그룹끼리 묶고, 각 키워드 그룹간의 빈도수를 추출할 수 있다.More specifically, the data mining module 322 is expressed as a bar graph, word cloud, SNA, bubble chart, box plot, pie graph, etc. for each keyword as shown in FIGS. 3A to 3E through visualization. After that, groups having similarity among each article keyword and search keyword are grouped together, and the frequency number between each keyword group can be extracted.
여기서 기사 키워드와 검색 키워드 간의 유사성은, 빅데이터 서버(400) 상의 전자 사전상의 동일어, 유사어 검색을 통해 수행하거나, 단어에 포함된 단어간의 띄어쓰기차이, 빅데이터 서버(400) 상의 외국어의 유사 발음 사전 검색을 통해 수행될 수 있다. Here, the similarity between the article keyword and the search keyword is performed through a search for the same word or similar word in the electronic dictionary on the
연관성 제공 모듈(323)은 데이터 마이닝 모듈(322)에 의해 분석된 키워드 그룹 중 미리 설정된 빈도수 이상의 키워드 그룹을 추출한 뒤, 추출된 키워드 그룹을 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 액세스하여 각 추출된 키워드 그룹과 각 키워드 그룹에 속한 키워드들 간의 연관성 분석에 따라 연관 키워드를 반환받을 수 있다.The
즉, 빅데이터 서버(400)는 각 키워드 그룹 간의 연관성 분석시, 각 URL 정보에 포함되는 인터넷 기사를 제공한 인터넷 기자가 태그 정보로 제공한 단어에 해당하는 키워드 그룹에 대해서는 성공 키워드 그룹으로 설정하고, 각 URL 정보에 포함되는 인터넷 기사를 제공한 인터넷 기자가 태그 정보로 제공한 단어에 해당하는 않는 키워드 그룹에 대해서는 실패 키워드 그룹으로 설정할 수 있다.That is, when analyzing the association between each keyword group, the
또한, 빅데이터 서버(400)는 성공 키워드 그룹에 속한 각 키워드 간의 연관성 분석시, 각 URL 정보에 포함되는 인터넷 기사에서 보다 많은 횟수로 언급된 키워드를 연관 키워드로 추출할 수 있다.In addition, the
뉴스 데이터 제공 모듈(324)은 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 제공받은 뒤, 데이터베이스(330)에 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 저장할 수 있다.The news
이후, 뉴스 데이터 제공 모듈(324)은 사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우, 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤,웹브라우저로부터 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)를 수신하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.Thereafter, the news
이에 따라, 뉴스 데이터 제공 모듈(324)은 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 매칭되는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 데이터베이스(330)로부터 추출한 뒤, 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.Accordingly, the news
본 발명의 다른 실시예로, 뉴스 데이터 제공 모듈(324)은 사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 저장된 복수의 연관 키워드 중 하나에 대한 사용자 스마트 디바이스(100)에 대한 선택 요청을 전송한 뒤, 선택된 연관 키워드를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.In another embodiment of the present invention, the news
이에 따라, 빅데이터 서버(400)는 AI 기반으로 빅데이터 서버(400)에 저장된 인터넷 기사 중 인터넷 기사를 제공한 인터넷 기자가 태그 정보로 제공한 단어와 각 연관 키워드가 매칭되고, 각 연관 키워드가 인터넷 기사에 미리 설정된 횟수 이상 있는 인터넷 기사를 추출하여, 각 추출된 인터넷 기사를 네트워크(200)를 통해 뉴스 데이터 분석 서버(300), 보다 구체적으로는 뉴스 데이터 제공 모듈(324)로 제공할 수 있다.Accordingly, the
보다 구체적으로, 빅데이터 서버(400)는 각 연관 키워드와 태그 정보 간의 매칭 여부를 머신러닝 및 딥러닝 기반으로 수행할 수 있으며 머신러닝 알고리즘을 활용시 분산 저장된 태그 정보를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 연관 키워드와 매칭 여부를 분석할 수 있다. 보다 구체적으로, 빅데이터 서버(400)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다. More specifically, the
빅데이터 서버(400)는 분산 저장된 태그 정보를 분석하여 그 분석한 결과로 각 분산 저장된 태그 정보와 연관 키워드 간의 적어도 하나 이상의 문자 매칭을 추출하고 추출된 문자 정보를 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 매칭 여부를 판단할 수 있다.The
즉, 빅데이터 서버(400)는 매칭 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다. That is, the
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.The decision tree classification algorithm is a method of learning in a tree structure to derive results, so that results can be easily interpreted and understood, data processing speed is fast, and rules can be derived based on a search tree. RF can be applied as a way to improve the low classification accuracy of DT. The random forest classification algorithm slaughters the result of learning a plurality of DTs in an ensemble. Although it is difficult to understand the result than DT, the result accuracy may be higher than that of DT. SVM can be applied as a way to improve overfitting that can occur through DT or RF learning. The SVM classification algorithm classifies data belonging to different classifications on a plane-based basis, and generally has high accuracy and may structurally have low sensitivity to overfitting.
또한, 빅데이터 서버(400)는 각 연관 키워드와 태그 정보 간의 매칭 여부를 머신러닝 방식으로 학습한 뒤, 정제된 데이터를 활용해 딥러닝을 수행할 수 있다. 여기서 딥러닝 방식은 빅데이터 서버(400)에 의한 각 연관 키워드와 태그 정보 간의 매칭 여부를 분석하여 형성된 패턴 데이터별 반복 작업시 하나의 전체 프로세스에 소요되는 시간인 사이클 타임(Cycle time)과, 각 매칭 여부 판단 시간의 최대 시간인 택트 타임(Tact time)의 감소를 최소화하는 방식으로 각 각 연관 키워드와 태그 정보를 포함하는 문자에 대한 딥러닝 알고리즘 프로그램의 변환 및 적용에 따라 수행될 수 있다.In addition, the
최종적으로, 뉴스 데이터 제공 모듈(324)은 빅데이터 서버(400)로부터 제공된 각 인터넷 기사를 도 4와 같이 각 인터넷 기사의 제목을 포함하는 유저인터페이스(User Interface, "UI") 화면으로 생성한 뒤, 네트워크(200)를 통해 사용자 스마트 디바이스(100)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.Finally, the news
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 사용자 스마트 디바이스(100)에 의해 웹브라우저를 이용한 각종 뉴스 제공 서버(500)로의 액세스를 통한 검색 데이터를 사용자 스마트 디바이스(100)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하여 데이터베이스(330)에 저장한다(S11).5 is a flowchart illustrating a news data analysis method for non-experts according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, the news
단계(S11) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 데이터베이스(330)에 저장된 검색 데이터를 데이터 마이닝(data mining : 데이터를 목적에 맞게 정제)을 통해 시각화를 수행하여 각 키워드별 빈도 그래프로 표현시, 각 기사 키워드와 검색 키워드 중 유사성을 갖는 그룹끼리 묶고, 각 키워드 그룹의 빈도수를 추출한다(S12).After step S11, the news
단계(S12) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 단계(S12)에 의해 분석된 키워드 그룹 중 미리 설정된 빈도수 이상의 키워드 그룹을 추출한 뒤, 추출된 키워드 그룹을 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 액세스하여 각 추출된 키워드 그룹과 각 키워드 그룹에 속한 키워드들 간의 연관성 분석에 따라 연관 키워드를 수신한다(S13).After the step (S12), the news
단계(S13) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 제공받은 뒤, 데이터베이스(330)에 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 저장한다(S14).After step (S13), the news
단계(S14) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우, 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 웹브라우저로부터 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)를 수신한다(S15).After step (S14), the news
단계(S15) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 매칭되는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 데이터베이스(330)로부터 추출한 뒤, 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송한다(S16).After step (S15), the news
단계(S17) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 AI 기반의 연관 뉴스 데이터 추출된 따라 추출된 각 추출된 인터넷 기사를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로부터 수신한다(S17).After the step (S17), the news
단계(S17) 이후, 뉴스 데이터 분석 서버(300)는 빅데이터 서버(400)로부터 제공된 각 인터넷 기사를 각 인터넷 기사의 제목을 포함하는 유저인터페이스(User Interface, "UI") 화면으로 생성한 뒤, 네트워크(200)를 통해 사용자 스마트 디바이스(100)로 전송한다(S18). After step (S17), the news
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.The present invention can also be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage devices, and are implemented in the form of carrier waves (for example, transmission through the Internet). Includes things.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.In addition, the computer-readable recording medium is distributed over a computer system connected through a network, so that computer-readable codes can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention belongs.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, in the present specification and drawings, a preferred embodiment of the present invention has been disclosed, and although specific terms are used, this is only used in a general meaning to easily explain the technical content of the present invention and to aid understanding of the invention. , It is not intended to limit the scope of the present invention. In addition to the embodiments disclosed herein, it is obvious to those of ordinary skill in the art that other modified examples based on the technical idea of the present invention can be implemented.
1 : 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템
100 : 사용자 스마트 디바이스
100g : 사용자 스마트 디바이스 그룹
200 : 네트워크
300 : 뉴스 데이터 분석 서버
310 : 송수신부
320 : 제어부
321 : 데이터 수집 모듈
322 : 데이터 마이닝 모듈
323 : 연관성 제공 모듈
324 : 뉴스 데이터 제공 모듈
330 : 데이터베이스
400 : 빅데이터 서버
500 : 뉴스 제공 서버1: News data analysis system for non-professionals
100: User smart device
100g: User smart device group
200: network
300: news data analysis server
310: transmitting and receiving unit
320: control unit
321: data acquisition module
322: data mining module
323: Association providing module
324: news data provision module
330: database
400: Big data server
500: News provision server
Claims (10)
뉴스 데이터 분석 서버(300)가 데이터베이스(330)에 저장된 검색 데이터를 데이터 마이닝(data mining : 데이터를 목적에 맞게 정제)을 통해 시각화를 수행하여 각 키워드별 빈도 그래프로 표현시, 각 기사 키워드와 검색 키워드 중 유사성을 갖는 그룹끼리 묶고, 각 키워드 그룹의 빈도수를 추출하는 제 2 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법.
The news data analysis server 300 receives the search data through the network 200 from the user smart device 100 through the access to the various news providing server 500 using a web browser by the user smart device 100 to receive a database A first step of storing at 330; And
When the news data analysis server 300 visualizes the search data stored in the database 330 through data mining and expresses it as a frequency graph for each keyword, it searches for each article keyword A second step of grouping groups having similarity among keywords and extracting a frequency of each keyword group; News data analysis method for non-professionals comprising a.
상기 제 2 단계에 의해 분석된 키워드 그룹 중 미리 설정된 빈도수 이상의 키워드 그룹을 추출한 뒤, 추출된 키워드 그룹을 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 액세스하여 빅데이터 서버(400)에 의한 각 추출된 키워드 그룹과 각 키워드 그룹에 속한 키워드들 간의 연관성 분석에 따라 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 수신하는 제 3 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법.
The method according to claim 1, the news data analysis server 300,
After extracting a keyword group having a preset frequency or more among the keyword groups analyzed by the second step, the extracted keyword group is accessed to the big data server 400 through the network 200, and each A third step of receiving a related keyword from the big data server 400 according to a correlation analysis between the extracted keyword group and keywords belonging to each keyword group; News data analysis method for non-professionals, characterized in that it further comprises.
뉴스 데이터 분석 서버(300)가 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 제공받은 뒤, 데이터베이스(330)에 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 저장하는 제 4 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법.
The method according to claim 2, after the third step,
A fourth step in which the news data analysis server 300 receives at least one or more related keywords from the big data server 400 and then stores it in the database 330 together with the terminal identification number (IMEI) of the user's smart device 100 ; News data analysis method for non-professionals, characterized in that it further comprises.
뉴스 데이터 분석 서버(300)가 사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우, 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 웹브라우저로부터 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)를 수신하는 제 5 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법.
The method according to claim 3, after the fourth step,
When the news data analysis server 300 has a request to execute the web browser on the user smart device 100, a transmission/reception unit to allow access through the automatic network 200 by the web browser of the user smart device 100 A fifth step of receiving a terminal identification number (IMEI) of the user's smart device 100 from a web browser after controlling 310; News data analysis method for non-professionals, characterized in that it further comprises.
뉴스 데이터 분석 서버(300)가 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 매칭되는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 데이터베이스(330)로부터 추출한 뒤, 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송하는 제 6 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 방법.
The method according to claim 4, after the fifth step,
After the news data analysis server 300 extracts at least one related keyword matching the terminal identification number (IMEI) of the user smart device 100 from the database 330, the big data server 400 through the network 200 A sixth step of transmitting a request for extracting related news data to; News data analysis method for non-professionals, characterized in that it further comprises.
사용자 스마트 디바이스(100)에 의해 웹브라우저를 이용한 각종 뉴스 제공 서버(500)로의 액세스를 통한 검색 데이터를 사용자 스마트 디바이스(100)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하여 데이터베이스(330)에 저장하고, 데이터베이스(330)에 저장된 검색 데이터를 데이터 마이닝(data mining : 데이터를 목적에 맞게 정제)을 통해 시각화를 수행하여 각 키워드별 빈도 그래프로 표현시, 각 기사 키워드와 검색 키워드 중 유사성을 갖는 그룹끼리 묶고, 각 키워드 그룹의 빈도수를 추출하는 뉴스 데이터 분석 서버(300); 를 포함하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템.
User smart device 100; And
The user's smart device 100 receives search data through access to the various news providing server 500 using a web browser through the network 200 from the user's smart device 100 and stores it in the database 330, and the database When the search data stored in (330) is visualized through data mining and expressed as a frequency graph for each keyword, groups having similarity among the article keywords and search keywords are grouped together, A news data analysis server 300 for extracting the frequency of each keyword group; News data analysis system for non-professionals comprising a.
분석된 키워드 그룹 중 미리 설정된 빈도수 이상의 키워드 그룹을 추출한 뒤, 추출된 키워드 그룹을 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 액세스하여 빅데이터 서버(400)에 의한 각 추출된 키워드 그룹과 각 키워드 그룹에 속한 키워드들 간의 연관성 분석에 따라 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 수신하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템.
The method according to claim 6, the news data analysis server 300,
After extracting a keyword group having a preset frequency or more among the analyzed keyword groups, the extracted keyword group is accessed to the big data server 400 through the network 200, and each extracted keyword group and each extracted keyword group by the big data server 400 are accessed. A news data analysis system for non-professionals, characterized in that the related keywords are received from the big data server 400 according to correlation analysis between keywords belonging to the keyword group.
적어도 하나 이상의 연관 키워드를 빅데이터 서버(400)로부터 제공받은 뒤, 데이터베이스(330)에 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 저장하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템.
The method of claim 7, wherein the news data analysis server 300,
News data analysis system for non-professionals, characterized in that after receiving at least one or more related keywords from the big data server 400 and storing them together with the terminal identification number (IMEI) of the user's smart device 100 in the database 330 .
사용자 스마트 디바이스(100) 상에서 웹브라우저에 대한 실행 요청이 있는 경우, 사용자 스마트 디바이스(100)의 웹브라우저에 의한 자동적인 네트워크(200)를 통한 액세스를 허여하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 웹브라우저로부터 사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)를 수신하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템.
The method according to claim 8, the news data analysis server 300,
When there is a request to execute the web browser on the user smart device 100, after controlling the transmission/reception unit 310 to allow access through the network 200 automatically by the web browser of the user smart device 100, A news data analysis system for non-professionals, characterized in that receiving a terminal identification number (IMEI) of the user's smart device 100 from a web browser.
사용자 스마트 디바이스(100)의 단말식별번호(IMEI)와 매칭되는 적어도 하나 이상의 연관 키워드를 데이터베이스(330)로부터 추출한 뒤, 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로 연관 뉴스 데이터 추출 요청을 전송하는 것을 특징으로 하는 비전문가를 위한 뉴스 데이터 분석 시스템.
The method according to claim 9, the news data analysis server 300,
After extracting at least one related keyword matching the terminal identification number (IMEI) of the user's smart device 100 from the database 330, and transmitting a request for extracting related news data to the big data server 400 through the network 200 News data analysis system for non-professionals, characterized in that to.
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E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |