KR100546074B1 - A stone tender search system - Google Patents

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KR100546074B1 KR1020050004697A KR20050004697A KR100546074B1 KR 100546074 B1 KR100546074 B1 KR 100546074B1 KR 1020050004697 A KR1020050004697 A KR 1020050004697A KR 20050004697 A KR20050004697 A KR 20050004697A KR 100546074 B1 KR100546074 B1 KR 100546074B1
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Abstract

본 발명은 석재입찰검색시스템에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 미리 등록된 주요단어사전에 의해 주요단어마다 가중치를 부여하여 이용자가 원하는 석재입찰관련정보를 보다 용이하게 검색할 수 있도록 하고 이에 대한 결과를 SMS서비스를 통해 이용자에게 정해진 시간에 자동발송하는 석재입찰검색시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a stone bid search system, and more particularly, by weighting each key word by a pre-registered key word dictionary, so that a user can easily search for stone bid related information desired by the user. It relates to a stone bid search system that automatically sends to the user at a predetermined time through the SMS service.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 석재입찰검색시스템은,Stone bidding search system according to the present invention for achieving the above object,

웹상에서 동작하는 자동검색시스템에 있어서,In the automatic search system operating on the web,

석재 입찰에 관련된 사이트의 로그인명, 패스워드, 주소, 사이트의 중요도에 따른 가중치에 관한 정보를 저장하고 관리하는 사이트테이블데이터베이스(125)와;A site table database 125 for storing and managing information on a login name, a password, an address, and weights according to importance of a site related to a stone bid;

상기 사이트테이블데이터베이스로부터 정보를 메모리로 로딩하는 테이블로딩부(120)와;A table loading unit (120) for loading information from the site table database into a memory;

상기 테이블로딩부에 의하여 메모리에 로딩된 테이블에 있는 사이트를 탐색하는 사이트탐색부(105)와;A site search unit (105) for searching a site in a table loaded in a memory by the table loading unit;

상기 사이트탐색부에 의하여 탐색된 사이트의 웹문서를 수집하는 웹문서수집부(110)와;A web document collecting unit 110 for collecting web documents of a site searched by the site searching unit;

상기 수집된 웹문서를 저장하는 미분류웹문서데이터베이스(130)와;An unclassified web document database 130 for storing the collected web documents;

석재와 관련된 주요단어와 각각의 단어의 중요도에 따라 가중치를 부여할 수 있는 주요단어입력부(165)와;A main word input unit 165 capable of giving weights according to the key words related to the stone and the importance of each word;

상기 주요단어입력부를 통하여 입력된 주요단어 및 각각의 주요단어의 중요 도에 따른 가중치를 저장하는 주요단어데이터베이스(170)와;A main word database 170 for storing the main word inputted through the main word input unit and weights according to the importance of each main word;

상기 주요단어데이터베이스로부터 주요단어를 메모리에 로딩하는 주요단어로딩부(175)와;A main wording unit 175 for loading a main word into a memory from the main word database;

상기의 주요단어를 포함하고 있는 사이트를 항상 탐색하여 정의된 수치를 넘는 사이트를 추천하는 사이트추천부(115)와;A site recommendation unit 115 which always searches for a site including the main word and recommends a site exceeding a defined value;

상기 미분류웹문서데이터베이스로부터 웹문서별로 주요단어를 추출하는 웹문서단어추출부(135)와;A web document word extracting unit 135 for extracting a main word for each web document from the unclassified web document database;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 사이트의 웹문서에 따른 단어별로 사이트가중치를 부여하는 사이트가중치부여부(145)와;A site weighting unit 145 for assigning site weighting values for each word according to a web document of a site created by the web document word extracting unit;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 웹문서의 단어별로 주요단어에 따른 가중치를 부여하는 주요단어가중치부여부(150)와;A main word weighting unit (150) for assigning weights according to the main words for each word of the web document created by the web document word extracting unit;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 나타난 횟수에 따른 가중치를 부여하는 빈도수가중치부여부(160)와;A frequency weighting unit (160) for assigning a weight according to the number of times of the words written in the web document word extracting unit according to the number of times shown in the web document;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 존재하는 태그를 분석하여 태그의 중요도에 따른 가중치를 부여하는 태그가중치부여부(155)와;A tag weighting unit 155 for analyzing a tag existing in the web document for each word written by the web document word extracting unit and assigning a weight according to the importance of the tag;

상기의 사이트가중치부여부, 주요단어가중치부여부, 빈도수가중치부여부, 태그가중치부여부에서 부여된 가중치를 웹문서별로 가중치를 계산하는 가중치계산부(180)와;A weight calculator 180 for calculating weights for each web document by weights given by the site weighting unit, the main word weighting unit, the frequency weighting unit, and the tag weighting unit;

상기 가중치계산부에서의 결과에 따라 카테고리를 설정하고 분류웹문서데이터베이스에 저장하는 카테고리설정부(185)와;A category setting unit 185 for setting a category according to the result of the weight calculating unit and storing the category in a classification web document database;

상기 카테고리설정부로부터 분류된 웹문서를 저장하는 분류웹문서데이터베이스(200)와;A classification web document database 200 for storing web documents classified from the category setting unit;

상기 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 사용자가 입력한 검색단어에 해당하는 석재관련된 사이트 및 웹문서를 제시하는 탐색결과제시부(190)와;A search result presentation unit 190 for presenting a stone-related site and a web document corresponding to a search word input by a user from the classified classification web document database;

사용자가 원하는 석재 관련된 단어를 입력할 수 있는 사용자입력부(195)와;A user input unit 195 for inputting a word related to stone desired by a user;

사용자에게 SMS메세지를 전달하기위하여 사용자가 설정한 시간과 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보가 저장되어 있는 타임옵션데이터베이스(205)와;A time option database 205 for storing a time set by the user, a search word related to stone, and user related information for delivering an SMS message to the user;

사용자가 설정한 시간에 사용자에게 해당서비스를 제공하기 위하여 이벤트를 발생시키는 타임트리거부(210)와;A time trigger unit 210 for generating an event to provide a corresponding service to a user at a time set by the user;

상기 타임옵션데이터베이스에서 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보를 메모리에 로딩하는 옵션리딩부(215)와;An option reading unit 215 for loading stone-related search words and user-related information into a memory in the time option database;

상기 옵션리딩부의 옵션에 따라 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 해당 검색어에 관련된 웹문서 정보를 추출하여 SMS 메세지를 작성하는 SMS발생부(220)와;An SMS generating unit 220 for extracting web document information related to the corresponding search word from the classified web document database classified according to the option reading unit to create an SMS message;

상기 SMS발생부의 SMS메세지를 전송하는 SMS전송부(225);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.And an SMS transmission unit 225 for transmitting the SMS message of the SMS generation unit.

본 발명에 의하면, 이용자에게 태그에 의한 주요단어추출과 웹문서상의 문장을 형태소분석을 하여 주요단어추출과 미리 관리자에 의해 등록된 주요단어사전에 의해 부여된 가중치를 참조하여 가중치가 큰 단어를 포함하고 있는 웹문서부터 가중치가 작은 단어를 포함하고 있는 웹문서까지 이용자에게 보여줌으로써, 이용자가 원하는 석재관련정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하며, 이용자가 원하는 석재관련정보에 대한 결과를 SMS서비스를 통해 이용자에게 정해진 시간에 자동발송하여 보다 빠르게 원하는 정보를 확인할 수 있도록 하는 수단을 제공함으로써 이용자들에게 편리성 및 효율성을 제공하는데 있다.According to the present invention, a user extracts a key word by a tag and a sentence on a web document by morphological analysis, and includes a word having a high weight by referring to a key word extraction and weights given by a key word dictionary registered by an administrator in advance. By showing the web document from the web document that contains the word with a small weight to the user, the user can search for the stone-related information that he / she wants more quickly, and the result of the stone-related information that the user wants through the SMS service. It is to provide convenience and efficiency to users by providing a means to check the desired information faster by automatically sending the user at a fixed time.

석재, 입찰, 웹검색, 주요단어, 가중치.Stone, bidding, web search, key words, weights.

Description

석재입찰검색시스템{a Stone Tender Search System} Stone Tender Search System {a Stone Tender Search System}             

도1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 석재입찰검색시스템의 전체 구성도이다.1 is an overall configuration diagram of a stone bid search system according to a preferred embodiment of the present invention.

도2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 석재입찰검색시스템의 사이트테이블을 나타낸 예시도이다.Figure 2 is an exemplary view showing a site table of the stone bid search system according to a preferred embodiment of the present invention.

도3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 석재입찰검색시스템의 주요단어리스트를 나타낸 예시도이다.Figure 3 is an exemplary view showing a list of key words of the stone bid search system according to a preferred embodiment of the present invention.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

100 : 석재입찰검색시스템 105 : 사이트탐색부100: stone bid search system 105: site search unit

110 : 웹문서수집부 115 : 사이트추천부110: Web document collection section 115: Site recommendation section

120 : 테이블로딩부 125 : 사이트테이블데이터베이스 120: table loading unit 125: site table database

130 : 미분류웹문서데이터베이스 135 : 웹문서단어추출부130: Unclassified web document database 135: Web document word extraction unit

145 : 사이트가중치부여부 150 : 주요단어가중치부여부145: site weighted or not 150: key word weighted or not

155 : 태그가중치부여부 160 : 빈도수가중치부여부155: tag weighting 160: frequency weighting

165 : 주요단어입력부 170 : 주요단어데이터베이스165: main word input unit 170: main word database

175 : 주요단어로딩부 180 : 가중치계산부 175: main wording unit 180: weight calculation unit

185 : 카테고리설정부 190 : 탐색결과제시부 185: category setting unit 190: search result presentation unit

195 : 사용자입력부 200 : 분류웹문서데이터베이스 195: user input unit 200: classification web document database

205 : 타임옵션데이터베이스 210 : 타임트리거부 205: time option database 210: time trigger rejection

215 : 옵션리딩부 220 : SMS발생부 215: Option reading unit 220: SMS generation unit

225 : SMS전송부225: SMS transmission unit

본 발명은 석재입찰검색시스템에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 미리 등록된 주요단어사전에 의해 주요단어마다 가중치를 부여하여 이용자가 원하는 석재입찰관련정보를 보다 용이하게 검색할 수 있도록 하고 이에 대한 결과를 SMS서비스를 통해 이용자에게 정해진 시간에 자동발송하는 석재입찰검색시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a stone bid search system, and more particularly, by weighting each key word by a pre-registered key word dictionary, so that a user can easily search for stone bid related information desired by the user. It relates to a stone bid search system that automatically sends to the user at a predetermined time through the SMS service.

일반적으로 검색 시스템은 사용자가 주어진 문제에 관한 정보를 찾아내기 위한 것으로서, 최근에는 정보 제공자가 제공하는 웹문서를 인터넷을 이용하여 시간과 공간에 제약을 거의 받지 않고 제공할 수 있는 다양한 검색 시스템이 개발되어 있다.In general, the search system is for users to find information about a given problem. Recently, various search systems have been developed that can provide web documents provided by information providers using the Internet with almost no time and space constraints. It is.

검색시스템이란 인터넷상에 산재해있는 제반 정보를 미리 수집하여 이를 체계적으로 저장한 후, 이용자가 원하는 정보를 수시로 찾을 수 있도록 해주는 시스 템으로써, 이용자가 다양한 정보검색연산자와 검색식을 사용하여 활용하는 것이다.Search system is a system that collects all the information scattered on the Internet in advance and stores it systematically so that users can find the information they want from time to time. will be.

따라서, 방대한 정보들을 자동적으로 수집함으로 데이터베이스가 매우 큰편이다.Therefore, the database is very large by automatically collecting a large amount of information.

여기에서 웹문서는 텍스트 및 텍스트와 함께 디스플레이되는 이미지 또는 멀티미디어 파일들이 어디에 있는지에 관한 설명이 포함되어 있는, HTML(Hypertext Markup Language) 등으로 표현된 파일이다. 즉, 웹문서는 사용자의 선택에 따라 관련있는 쪽으로 옮겨갈 수 있도록 조직화된 하이퍼텍스트(hypertext)로서, 문서 내의 한 단어나 그림 또는 정보 개체로부터 다른 파일로 선택적으로 연결시키는 링크(link)를 제공한다. Here, the web document is a file expressed in HTML (Hypertext Markup Language) or the like, which contains a description of where the image or multimedia files displayed with the text and the text are located. In other words, a web document is a hypertext organized so that it can be moved to the relevant side according to the user's choice, and provides a link that selectively links from one word, picture, or information object in the document to another file. .

통상적으로 검색 시스템은 크게 세부분으로 나눌 수 있는데, 검색 대상인 웹사이트의 홈페이지를 비롯한 각 웹문서를 보관하고 있는 서버로부터 웹문서를 읽어들인 후 각 웹문서 상의 하이퍼텍스트 링크를 사용하여 다른 웹문서들을 읽어 오는 로봇 에이전트와, 로봇 에이전트가 읽어들인 웹문서에 대해 거대한 색인을 만드는 색인 프로그램과, 사용자의 검색 요구에 따라 색인 내의 내용과 비교한 뒤 검색 결과를 사용자에게 제공하는 검색 프로그램이다.In general, the search system can be divided into three parts. The web document is read from a server that stores each web document, including the homepage of the website to be searched, and the other web documents are read using a hypertext link on each web document. It is a robot agent that reads, an indexing program that creates a huge index for the web documents read by the robot agent, and a search program that compares the contents of the index according to the user's search request and provides the search results to the user.

검색 엔진과 함께 검색 시스템은 주제별로 디렉토리를 분류하고 디렉토리에 대해서도 색인을 만들어 놓음으로써 사용자가 디렉토리 내에서 검색을 하거나 분류된 디렉토리 자체를 지정 탐색하여 원하는 웹 문서를 찾을 수 있게 한다.Search engines, along with search engines, categorize directories by subject and index the directory, allowing users to search within the directory or search the classified directory itself to find the desired web document.

즉, 검색 시스템의 사용자는 원하는 문서를 얻을 때까지 검색 조건으로서 원하는 정보에 관한 수 개의 단어와 디렉토리 또는 웹 문서 검색 표시를 입력하고 검 색 시스템은 관련된 디렉토리 및/또는 웹 문서를 찾아서 표시하는 과정을 사용자가 원하는 웹 문서를 찾을 때까지 반복한다. 또는 분류된 디렉토리를 지정하여 탐색하여 하위 디렉토리 또는 웹문서를 보고 다시 탐색하는 과정을 반복하여 원하는 웹 문서를 얻는다.That is, the user of the search system inputs several words and directories or web document search marks about the desired information as a search condition until the desired document is obtained, and the search system searches for and displays related directories and / or web documents. Repeat until you find the web document you want. Alternatively, the designated web directory can be searched to view subdirectories or web documents and searched again to obtain desired web documents.

그러나, 종래의 검색 시스템이 사용자에게 제공하는 검색 결과는 웹문서에 대하여 주제와 상관없이 나열함으로써 의미가 아닌 형식에 기반한 처리 결과를 보여주며, 디렉토리 검색을 통하여 주제별 결과를 보여주지만 디렉토리 생성은However, the search results provided to the user by the conventional search system list the web documents irrespective of the subject and show processing results based on a non-meaning form, and the directory search results show the results by subject, but the directory is not generated.

자동적인 처리 과정이 아니라 사람의 손에 의하여 수동으로 등록 정리하기 때문에 많은 양의 웹 문서와 자주 변화하는 웹의 특성을 잘 반영하지 못한다.It is not an automatic process, but a manual registration by a human hand, so it does not reflect the characteristics of a large amount of web documents and frequently changing webs.

이처럼 종래의 검색 시스템에서 사용자가 원하는 정보를 찾기 위해서는 주제 구분이 없이 나열된 검색 결과속에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해서는 정리된 결과에서 보다 더 많은 노력과 시간을 소요하게 된다.As described above, in order to find information desired by a user in a conventional search system, it takes more effort and time than in a summarized result to find information desired by the user without searching the subject.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로 Therefore, the present invention has been made to solve the above problems.

이용자에게 태그에 의한 주요단어추출과 웹문서상의 문장을 형태소분석을 하여 주요단어추출과 미리 관리자에 의해 등록된 주요단어사전에 의해 부여된 가중치를 참조하여 가중치가 큰 단어를 포함하고 있는 웹문서부터 가중치가 작은 단어를 포함하고 있는 웹문서까지 이용자에게 보여줌으로써, 이용자가 원하는 석재관련정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하는데 목적이 있다. From the web document that contains the words with high weights by referring to the weights given by the key word extraction and the key word dictionary registered by the administrator in advance by performing the main word extraction by the tag and the sentence on the web document. By showing the web document including the word with a small weight to the user, the purpose is to enable the user to search the stone-related information you want faster.                         

본 발명의 또다른 목적은 이용자가 원하는 석재관련정보에 대한 결과를 SMS서비스를 통해 이용자에게 정해진 시간에 자동발송하여 보다 빠르게 원하는 정보를 확인할 수 있도록 하는데 목적이 있다.
Another object of the present invention is to enable the user to determine the desired information more quickly by automatically sending the result for the stone-related information desired by the user at a predetermined time.

본원 명세서에 있어서, 양호한 실시예 뿐만 아니라, 추가의 목적 및 효과들은 첨부한 도면을 참조하여 이하의 발명의 상세한 설명 및 실시예의 설명을 통해서 보다 명확히 이해할 수 있을 것이다.In the present specification, as well as the preferred embodiment, further objects and effects will be more clearly understood through the following detailed description of the invention and the description of the embodiments with reference to the accompanying drawings.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 석재입찰검색시스템은,Stone bidding search system according to the present invention for achieving the above object,

웹상에서 동작하는 자동검색시스템에 있어서,In the automatic search system operating on the web,

석재 입찰에 관련된 사이트의 로그인명, 패스워드, 주소, 사이트의 중요도에 따른 가중치에 관한 정보를 저장하고 관리하는 사이트테이블데이터베이스(125)와;A site table database 125 for storing and managing information on a login name, a password, an address, and weights according to importance of a site related to a stone bid;

상기 사이트테이블데이터베이스로부터 정보를 메모리로 로딩하는 테이블로딩부(120)와;A table loading unit (120) for loading information from the site table database into a memory;

상기 테이블로딩부에 의하여 메모리에 로딩된 테이블에 있는 사이트를 탐색하는 사이트탐색부(105)와;A site search unit (105) for searching a site in a table loaded in a memory by the table loading unit;

상기 사이트탐색부에 의하여 탐색된 사이트의 웹문서를 수집하는 웹문서수집부(110)와;A web document collecting unit 110 for collecting web documents of a site searched by the site searching unit;

상기 수집된 웹문서를 저장하는 미분류웹문서데이터베이스(130)와;An unclassified web document database 130 for storing the collected web documents;

석재와 관련된 주요단어와 각각의 단어의 중요도에 따라 가중치를 부여할 수 있는 주요단어입력부(165)와;A main word input unit 165 capable of giving weights according to the key words related to the stone and the importance of each word;

상기 주요단어입력부를 통하여 입력된 주요단어 및 각각의 주요단어의 중요도에 따른 가중치를 저장하는 주요단어데이터베이스(170)와;A main word database 170 for storing main words inputted through the main word input unit and weights according to the importance of each main word;

상기 주요단어데이터베이스로부터 주요단어를 메모리에 로딩하는 주요단어로딩부(175)와;A main wording unit 175 for loading a main word into a memory from the main word database;

상기의 주요단어를 포함하고 있는 사이트를 항상 탐색하여 정의된 수치를 넘는 사이트를 추천하는 사이트추천부(115)와;A site recommendation unit 115 which always searches for a site including the main word and recommends a site exceeding a defined value;

상기 미분류웹문서데이터베이스로부터 웹문서별로 주요단어를 추출하는 웹문서단어추출부(135)와;A web document word extracting unit 135 for extracting a main word for each web document from the unclassified web document database;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 사이트의 웹문서에 따른 단어별로 사이트가중치를 부여하는 사이트가중치부여부(145)와;A site weighting unit 145 for assigning site weighting values for each word according to a web document of a site created by the web document word extracting unit;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 웹문서의 단어별로 주요단어에 따른 가중치를 부여하는 주요단어가중치부여부(150)와;A main word weighting unit (150) for assigning weights according to the main words for each word of the web document created by the web document word extracting unit;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 나타난 횟수에 따른 가중치를 부여하는 빈도수가중치부여부(160)와;A frequency weighting unit (160) for assigning a weight according to the number of times of the words written in the web document word extracting unit according to the number of times shown in the web document;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 존재하는 태그를 분석하여 태그의 중요도에 따른 가중치를 부여하는 태그가중치부여부(155)와;A tag weighting unit 155 for analyzing a tag existing in the web document for each word written by the web document word extracting unit and assigning a weight according to the importance of the tag;

상기의 사이트가중치부여부, 주요단어가중치부여부, 빈도수가중치부여부, 태그가중치부여부에서 부여된 가중치를 웹문서별로 가중치를 계산하는 가중치계산부(180)와;A weight calculator 180 for calculating weights for each web document by weights given by the site weighting unit, the main word weighting unit, the frequency weighting unit, and the tag weighting unit;

상기 가중치계산부에서의 결과에 따라 카테고리를 설정하고 분류웹문서데이터베이스에 저장하는 카테고리설정부(185)와;A category setting unit 185 for setting a category according to the result of the weight calculating unit and storing the category in a classification web document database;

상기 카테고리설정부로부터 분류된 웹문서를 저장하는 분류웹문서데이터베이스(200)와;A classification web document database 200 for storing web documents classified from the category setting unit;

상기 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 사용자가 입력한 검색단어에 해당하는 석재관련된 사이트 및 웹문서를 제시하는 탐색결과제시부(190)와;A search result presentation unit 190 for presenting a stone-related site and a web document corresponding to a search word input by a user from the classified classification web document database;

사용자가 원하는 석재 관련된 단어를 입력할 수 있는 사용자입력부(195)와;A user input unit 195 for inputting a word related to stone desired by a user;

사용자에게 SMS메세지를 전달하기위하여 사용자가 설정한 시간과 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보가 저장되어 있는 타임옵션데이터베이스(205)와;A time option database 205 for storing a time set by the user, a search word related to stone, and user related information for delivering an SMS message to the user;

사용자가 설정한 시간에 사용자에게 해당서비스를 제공하기 위하여 이벤트를 발생시키는 타임트리거부(210)와;A time trigger unit 210 for generating an event to provide a corresponding service to a user at a time set by the user;

상기 타임옵션데이터베이스에서 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보를 메모리에 로딩하는 옵션리딩부(215)와;An option reading unit 215 for loading stone-related search words and user-related information into a memory in the time option database;

상기 옵션리딩부의 옵션에 따라 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 해당 검색어에 관련된 웹문서 정보를 추출하여 SMS 메세지를 작성하는 SMS발생부(220)와;An SMS generating unit 220 for extracting web document information related to the corresponding search word from the classified web document database classified according to the option reading unit to create an SMS message;

상기 SMS발생부의 SMS메세지를 전송하는 SMS전송부(225);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.And an SMS transmission unit 225 for transmitting the SMS message of the SMS generation unit.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 석재입찰검색시스템의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the stone bid search system of the present invention.

도1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 석재입찰검색시스템의 전체 구성도이다.1 is an overall configuration diagram of a stone bid search system according to a preferred embodiment of the present invention.

도1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 석재입찰검색시스템은,As shown in Figure 1, the stone bid search system according to the present invention,

웹상에서 동작하는 자동검색시스템에 있어서,In the automatic search system operating on the web,

석재 입찰에 관련된 사이트의 로그인명, 패스워드, 주소, 사이트의 중요도에 따른 가중치에 관한 정보를 저장하고 관리하는 사이트테이블데이터베이스(125)와;A site table database 125 for storing and managing information on a login name, a password, an address, and weights according to importance of a site related to a stone bid;

상기 사이트테이블데이터베이스로부터 정보를 메모리로 로딩하는 테이블로딩부(120)와;A table loading unit (120) for loading information from the site table database into a memory;

상기 테이블로딩부에 의하여 메모리에 로딩된 테이블에 있는 사이트를 탐색하는 사이트탐색부(105)와;A site search unit (105) for searching a site in a table loaded in a memory by the table loading unit;

상기 사이트탐색부에 의하여 탐색된 사이트의 웹문서를 수집하는 웹문서수집부(110)와;A web document collecting unit 110 for collecting web documents of a site searched by the site searching unit;

상기 수집된 웹문서를 저장하는 미분류웹문서데이터베이스(130)와;An unclassified web document database 130 for storing the collected web documents;

석재와 관련된 주요단어와 각각의 단어의 중요도에 따라 가중치를 부여할 수 있는 주요단어입력부(165)와;A main word input unit 165 capable of giving weights according to the key words related to the stone and the importance of each word;

상기 주요단어입력부를 통하여 입력된 주요단어 및 각각의 주요단어의 중요도에 따른 가중치를 저장하는 주요단어데이터베이스(170)와;A main word database 170 for storing main words inputted through the main word input unit and weights according to the importance of each main word;

상기 주요단어데이터베이스로부터 주요단어를 메모리에 로딩하는 주요단어로딩부(175)와;A main wording unit 175 for loading a main word into a memory from the main word database;

상기의 주요단어를 포함하고 있는 사이트를 항상 탐색하여 정의된 수치를 넘 는 사이트를 추천하는 사이트추천부(115)와;A site recommendation unit 115 for always searching a site including the main word and recommending a site exceeding a defined value;

상기 미분류웹문서데이터베이스로부터 웹문서별로 주요단어를 추출하는 웹문서단어추출부(135)와;A web document word extracting unit 135 for extracting a main word for each web document from the unclassified web document database;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 사이트의 웹문서에 따른 단어별로 사이트가중치를 부여하는 사이트가중치부여부(145)와;A site weighting unit 145 for assigning site weighting values for each word according to a web document of a site created by the web document word extracting unit;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 웹문서의 단어별로 주요단어에 따른 가중치를 부여하는 주요단어가중치부여부(150)와;A main word weighting unit (150) for assigning weights according to the main words for each word of the web document created by the web document word extracting unit;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 나타난 횟수에 따른 가중치를 부여하는 빈도수가중치부여부(160)와;A frequency weighting unit (160) for assigning a weight according to the number of times of the words written in the web document word extracting unit according to the number of times shown in the web document;

상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 존재하는 태그를 분석하여 태그의 중요도에 따른 가중치를 부여하는 태그가중치부여부(155)와;A tag weighting unit 155 for analyzing a tag existing in the web document for each word written by the web document word extracting unit and assigning a weight according to the importance of the tag;

상기의 사이트가중치부여부, 주요단어가중치부여부, 빈도수가중치부여부, 태그가중치부여부에서 부여된 가중치를 웹문서별로 가중치를 계산하는 가중치계산부(180)와;A weight calculator 180 for calculating weights for each web document by weights given by the site weighting unit, the main word weighting unit, the frequency weighting unit, and the tag weighting unit;

상기 가중치계산부에서의 결과에 따라 카테고리를 설정하고 분류웹문서데이터베이스에 저장하는 카테고리설정부(185)와;A category setting unit 185 for setting a category according to the result of the weight calculating unit and storing the category in a classification web document database;

상기 카테고리설정부로부터 분류된 웹문서를 저장하는 분류웹문서데이터베이스(200)와;A classification web document database 200 for storing web documents classified from the category setting unit;

상기 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 사용자가 입력한 검색단어에 해당하는 석재관련된 사이트 및 웹문서를 제시하는 탐색결과제시부(190)와;A search result presentation unit 190 for presenting a stone-related site and a web document corresponding to a search word input by a user from the classified classification web document database;

사용자가 원하는 석재 관련된 단어를 입력할 수 있는 사용자입력부(195)와;A user input unit 195 for inputting a word related to stone desired by a user;

사용자에게 SMS메세지를 전달하기위하여 사용자가 설정한 시간과 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보가 저장되어 있는 타임옵션데이터베이스(205)와;A time option database 205 for storing a time set by the user, a search word related to stone, and user related information for delivering an SMS message to the user;

사용자가 설정한 시간에 사용자에게 해당서비스를 제공하기 위하여 이벤트를 발생시키는 타임트리거부(210)와;A time trigger unit 210 for generating an event to provide a corresponding service to a user at a time set by the user;

상기 타임옵션데이터베이스에서 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보를 메모리에 로딩하는 옵션리딩부(215)와;An option reading unit 215 for loading stone-related search words and user-related information into a memory in the time option database;

상기 옵션리딩부의 옵션에 따라 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 해당 검색어에 관련된 웹문서 정보를 추출하여 SMS 메세지를 작성하는 SMS발생부(220)와;An SMS generating unit 220 for extracting web document information related to the corresponding search word from the classified web document database classified according to the option reading unit to create an SMS message;

상기 SMS발생부의 SMS메세지를 전송하는 SMS전송부(225);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.And an SMS transmission unit 225 for transmitting the SMS message of the SMS generation unit.

관리자가 테이블로딩부(120)를 통해 사이트테이블데이터베이스(125)에 석재와 석재입찰에 관련된 사이트의 주소및 로그인명 및 패스워드등과 해당 사이트의 중요도에 따라 가중치를 부여하게 된다.The administrator assigns weights to the site table database 125 through the table loading unit 120 according to the address and login name and password of the site related to the stone and stone bidding, and the importance of the site.

예를 들면, 조달청 사이트는 주소가 www.jodal.go.kr이고 로그인명은 stonebid이며, 패스워드는 bid2005이며, 가중치는 85라고 관리자가 지정하여 사이트테이블을 만들 수 있다.For example, a PPS site can create a site table with an address of www.jodal.go.kr, a login name of stonebid, a password of bid2005, and a weight of 85.

상기에서 사이트의 가중치는 상기 조달청 사이트에서 수집된 모든 문서의 가중치를 결정하게 되는 것이다.The weight of the site is to determine the weight of all documents collected at the PPS site.

사이트테이블의 예가 도2에 도시되어 있다.An example of a site table is shown in FIG.

사이트탐색부(105)는 상기의 사이트 테이블에 존재하는 사이트를 탐색하게 되며, 만일 로그인명과 패스워드가 필요하게 되면 상기 사이트 테이블에 지정된 것으로 로그인을 하게 된다. The site search unit 105 searches for a site existing in the site table, and if a login name and password are required, the site search unit 105 logs in as specified in the site table.

상기의 사이트탐색부(105)에 의하여 사이트를 접근하게 되며 접근한 후에 웹문서수집부(110)를 통하여 사이트의 웹문서를 수집하여 미분류웹문서데이터베이스 (130)에 저장하게된다.The site search unit 105 accesses the site and collects the web documents of the site through the web document collection unit 110 and stores them in the unclassified web document database 130.

예를 들면, 사이트탐색부(105)가 조달청사이트를 접속하고 웹문서수집부(110)에 의하여 조달청사이트에 있는 모든 웹문서를 수집하게 된다. For example, the site search unit 105 accesses the PPS site and collects all web documents in the PPS site by the web document collection unit 110.

이런 식으로 관리자가 미리 등록해놓은 사이트 테이블상의 모든 사이트들의 웹문서가 수집되게 되는 것이다. In this way, the web documents of all sites on the site table registered by the administrator are collected.

한편, 관리자는 석재와 관련된 주요단어를 리스트로 등록하게 되는데, 석재와 관련된 주요단어와 각각의 단어의 중요도에 따라 가중치를 부여할 수 있는 주요단어입력부(165)를 통하여 하게 된다.On the other hand, the administrator is to register the key words related to the stone as a list, through the key word input unit 165 that can be weighted according to the key words related to the stone and the importance of each word.

석재와 관련된 주요단어는 석재 및 석재입찰에 관련된 단어로서 예를들면, Key words related to stone are words related to stone and stone bidding, for example,

석재, 입찰, 광업, 광산, 골재, 화강암, 조경등의 단어에 가중치를 부여하여 등록되게 되며, 이러한 정보는 주요단어데이터베이스(170)에 저장되게 된다.Stones, bidding, mining, mining, aggregate, granite, landscaping, etc. are weighted words, such information is stored in the key word database 170.

상기에서 가중치는 사용자에게 웹문서별로 혹은 사이트별로 검색 결과를 제시할 때, 우선순위를 결정하게 되는 요소이다.The weight is an element that determines the priority when presenting a search result for each web document or site.

이러한 주요단어데이터베이스(170)의 예가 도3에 도시되어 있다.An example of such a key word database 170 is shown in FIG.

상기 주요단어데이터베이스(170)는 주요단어로딩부(175)에 의하여 메모리에 로딩되는데, 로딩된 정보를 통하여 사이트추천부(115)는 인터넷상에서 상기 주요단어를 포함하고 있는 웹문서 및 사이트를 탐색하여 일정수준의 수치가 넘어가는 사이트에 한하여 관리자가 상기 사이트 테이블에 등록할 수 있도록 추천하게 된다.The main word database 170 is loaded into the memory by the main wording unit 175. Through the loaded information, the site recommendation unit 115 searches for a web document and a site including the main word on the Internet. Only sites that exceed a certain level are recommended to be registered by the administrator in the site table.

또한, 웹문서수집부(110)를 통해 수집된 URL중 주요단어를 포함하고 있는 웹문서 및 사이트를 탐색하여 일정수준의 수치가 넘어가는 사이트에 한하여 자동으로 사이트테이블에 등록할 수도 있다.In addition, by searching the web document and the site containing the main words of the URL collected through the web document collection unit 110 may be automatically registered in the site table only for a site that exceeds a certain level.

예를 들면, 상기의 사이트 테이블상에 있지 않은 사이트로서 주소는 www.goljae.co.kr이란 주소를 가지고 있으며 사이트의 웹문서에는 광업, 광산, 현무암등의 단어를 포함하고 있으며 상기 광업이란 단어의 가중치와 광산이란 단어의 가중치, 현무암이라는 가중치를 합하니까 250정도의 수치가 나왔으면, 관리자에게 등록할 수 있도록 리스트를 제시하여 추천하게 된다.For example, a site that is not on the site table above has an address of www.goljae.co.kr, and the web document of the site contains words such as mining, mining, and basalt. Since the weight, the weight of the word mining, and the weight of the basalt add up to about 250, a list is recommended to the administrator for registration.

물론 관리자는 상기의 수치를 미리 정하여 두는데, 예를 들면 250이상의 사이트만 추천하게 하도록 옵션 설정을 미리해야 할 것이다.Of course, the administrator will pre-determine the above numbers, for example, you will need to pre-set options to only recommend sites of 250 or more.

한편 웹문서단어추출부(135)는 상기의 미분류웹문서데이터베이스(130)로부터 상기의 주요단어데이터베이스(170)에 등록된 단어를 기준으로 각 웹문서에 존재하는 단어를 추출하게된다.Meanwhile, the web document word extracting unit 135 extracts a word existing in each web document from the unclassified web document database 130 based on the words registered in the main word database 170.

예를들면, www.goljae.co.kr/stone/price.html이라는 URL을 가진 웹문서가 있다고 가정하면, 그 내용이 "<td>For example, suppose you have a web document with the URL www.goljae.co.kr/stone/price.html, and the content is "<td>

<table width="100%" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" align="center"><table width = "100%" border = "0" cellspacing = "0" cellpadding = "0" align = "center">

<tr><tr>

<td width="6%"><td width = "6%">

<div align="center"><img src="main_img/m_notic_dot.gif" width="6" height="6"></div><div align = "center"> <img src = "main_img / m_notic_dot.gif" width = "6" height = "6"> </ div>

</td></ td>

<td width="94%" height="23"><td width = "94%" height = "23">

<div align="left"><a href="javascript:jf_mainView('133', '54')">광산시추공사 입찰참가자격 등록 폐지<div align = "left"> <a href="javascript:jf_mainView('133', '54')"> Obsolete registration for mining drilling

&lt;2004-12-15&gt;</a></div>&lt; 2004-12-15 &gt; </a> </ div>

</td></ td>

<b> 입찰 </b>      <b> Bidding </ b>

<b> 화강암 </b><b> Granite </ b>

</tr>      </ tr>

</table></ table>

</td></ td>

"라고 하면, "

본 웹문서는 '광산'이라는 단어와 '입찰'이라는 단어 그리고 '등록'이라는 단어 및 '화강암'이라는 단어를 주요단어데이터베이스(170)를 근거로 하여 추출할 수 있게 된다.This web document is able to extract the word 'mine', 'bid' and the word 'registration' and 'granite' based on the main word database 170.

상기 웹문서 즉, www.goljae.co.kr/stone/price.html의 가중치를 계산하면 다음과 같다.The weight of the web document, that is, www.goljae.co.kr/stone/price.html is calculated as follows.

상기 웹문서단어추출부(135)에 의하여 '광산', '입찰','등록', '화강암'이라는 단어를 추출하게되고, 상기 웹문서가 속하는 사이트의 중요도를 상기 사이트테이블을 통하여 알 수가 있는 데 예를 들면 중요도에 따른 가중치가 60이라 한다면 상기 웹문서의 중요도에 따른 점수는 일단 가중치 60이라고 볼 수 있다.The words 'mine', 'bid', 'registration' and 'granite' are extracted by the web document word extracting unit 135, and the importance of the site to which the web document belongs can be known through the site table. For example, if the weight based on importance is 60, the score based on the importance of the web document may be considered as weight 60.

이러한 기능은 사이트가중치부여부(145)에서 행하여지게 된다.This function is performed by the site weighting unit 145.

주요단어가중치부여부(150)에서는 상기 웹문서의 단어들을 주요단어데이터베이스(170)를 근거로 가중치를 더 가산하게 되는데 상기의 예를 따라서 계산하면 '광산'의 단어 가중치가 40이고 '입찰'의 단어 가중치가 50이며, '등록'의 단어 가중치가 45이고 '화강암'의 단어 가중치가 70이라고 가정하게 되면 이에 따라 상기 웹문서의 가중치는 계산이 되게 된다.In the key word weighting unit 150, the weights of the words in the web document are further added based on the key word database 170. According to the above example, the word weight of 'mining' is 40 and the 'bid' If the word weight is 50, the word weight of 'register' is 45 and the word weight of 'granite' is 70, the weight of the web document is calculated accordingly.

빈도수가중치부여부(160)는 상기의 웹문서에서 각 단어의 빈도수에 따라 가중치를 부여하게 되는데, 즉 '입찰'이라는 단어는 빈도수가 두번이므로 상기 단어 가중치에 두배를 하게 되는 것이다.Frequency weighting unit 160 is weighted according to the frequency of each word in the web document, that is, the word 'bid' is to double the word weight because the frequency is twice.

태그가중치부여부(155)는 상기 웹문서의 태그를 분석하여 태그중에 중요한 태그안에 있는 단어에는 가중치를 부여하게 된다. 예를 들면 상기 웹문서에서 볼드체를 나타내는 <b>와 </b>안의 단어에 관하여는 더욱 가중치를 부여하게 된다. 즉 이러한 단어에 관하여서도 두 배 정도를 가중치를 부여한다고 가정하면 '입찰'과 '화강암'에 관하여서는 두 배 정도의 가중치가 부여되는 것이다.The tag weighting unit 155 analyzes the tag of the web document and weights the word in the important tag among the tags. For example, the weights of the words in <b> and </ b> indicating bold in the web document are further weighted. In other words, assuming that the weight is given twice about the word, the weight is about twice the weight on 'bid' and 'granite'.

이러한 가중치들을 종합적으로 가중치계산부(180)에서 계산하여 웹문서의 가중치를 계산하는 것이다. The weights of the web documents are calculated by comprehensively calculating the weights in the weight calculator 180.

상기 예를 든 웹문서를 기준으로 계산해보면 상기 웹문서는 사이트가중치 60이고 각 단어의 가중치가 '광산'은 40이며, '입찰'은 50이나 빈도가 두번이므로 가중치가 100이되며, 또한 중요한 태그안에 있으므로 50이 더 가산되어 150이 된다. Based on the above-mentioned web document, the web document has a site weight of 60, each word has a weight of 'mining' of 40, a 'bid' of 50 or twice, so the weight is 100, and an important tag. Since it is inside, 50 is added to 150.

'등록'의 단어 가중치가 45이고 '화강암'의 단어 가중치가 70인데 '화강암'도 중요 태그 안에 있으므로 140으로 계산이 된다. Since the word weight of 'Registration' is 45 and the word weight of 'Granite' is 70, 'Granite' is also an important tag, so it is calculated as 140.

따라서 상기 웹문서의 중요도에 따른 점수는 가중치가 60+40+150+45+140의 합인 435가 된다. Accordingly, the score according to the importance of the web document is 435, which is a sum of 60 + 40 + 150 + 45 + 140.

웹문서는 카테고리설정부(185)에 의하여 카테고리가 설정되는데 상기의 웹문서를 예를들면 상기 웹문서의 카테고리는 가장 가중치가 높은 단어인 '입찰'의 카테고리에 속하게 되고, 서브 카테고리로서는 두번째 가중치가 높은 단어인 '화강암'이 되게 된다. The category of the web document is set by the category setting unit 185. For example, the category of the web document belongs to the category of 'bidding', which is the highest weight word. It becomes the high word 'granite'.

상기 카테고리설정부(185)는 상기의 분류된 기준에 의하여 미분류웹문서데이테베이스(130)의 내용을 분류웹문서데이터베이스(200)에 인덱싱하여 저장하게 된다.The category setting unit 185 indexes and stores the contents of the unclassified web document database 130 in the classified web document database 200 based on the classified criteria.

상기의 사용자입력부(195)에서는 사용자 검색창 기능을 제공하게된다.The user input unit 195 provides a user search box function.

상기 탐색결과제시부(190)는 사용자가 입력하게 되면 분류웹문서데이터베이스(200)에서 가중치가 높은 순서로 탐색하여 결과를 제시하게 된다.When the user inputs the search result presentation unit 190, the classification web document database 200 searches for the results in the order of the highest weight.

예를들면 사용자가 검색창에서 '석재'라는 단어를 입력하게 되면 석재라는 카테고리를 가진 웹문서 혹은 사이트가 제시되며, 제시되는 순서는 가중치 점수가 가장 높은 웹문서 혹은 그러한 웹문서들의 집합인 사이트 순서대로 제시되게 되는 것이다.For example, if a user enters the word "stone" in the search box, a web document or site with a category of stone is presented, and the order of presentation is the web document with the highest weight score or a site order that is a collection of such web documents. It will be presented as it is.

사용자는 타임옵션데이터베이스(205)에 검색할 단어, 시간, 받고자 하는 제목의 갯수등을 설정할 수 있게 된다.The user can set the time option database 205 to search for words, time, number of titles to be received, and the like.

사용자에게 SMS메세지를 전달하기 위하여 사용자가 설정한 시간과 석재 관련된 검색어및 사용자 관련정보가 저장되어 있는 타임옵션데이터베이스(205)는 예를들면 사용자가 본 발명의 석재입찰검색시스템에 '입찰'이라는 검색 단어를 가지고, 매일 오후 4시에 010-4522-5959로 전송하도록 하는 정보를 저장하고 있다.For example, the time option database 205, which stores the time set by the user and the stone related search word and user related information to deliver the SMS message to the user, for example, the user searches for 'bid' in the stone bid search system of the present invention. Takes a word and stores the information for transmission to 010-4522-5959 at 4 pm every day.

사용자가 설정한 시간에 사용자에게 해당서비스를 제공하기 위하여 이벤트를 발생시키는 타임트리거부(210)는 상기의 예에 따라 매일 오후 4시에 옵션리딩부(215)를 활성화하게 된다. According to the above example, the time trigger unit 210 generating an event to provide a corresponding service to the user at the time set by the user activates the option reading unit 215 at 4 pm every day.

타임옵션데이터베이스(205)에서 석재 관련된 검색어및 사용자 관련 정보를 메모리에 로딩하는 옵션리딩부(215)는 타임트리거부(210)가 실행하게 되며, 예를 들면 매일 오후 4시에 발생하게 되는데, '입찰'이라는 검색어를 가지고 검색한다는 것을 알려주게 된다.In the time option database 205, the option reading unit 215 for loading stone related search terms and user related information into a memory is executed by the time trigger unit 210, for example, at 4 pm every day. Will tell you to search with the term "bid."

상기 옵션리딩부(215)의 옵션에 따라 분류웹문서데이터베이스(200)로부터 해당 검색어에 관련된 웹문서 정보를 추출하여 SMS메세지를 작성하는 SMS발생부(220)는 상기 분류웹문서데이터베이스(200)에서 '입찰'이라는 검색어를 가지고 검색한 결과를 추출하게 되며 SMS메세지로 가공을 하게 된다.According to the option of the option reading unit 215, the SMS generation unit 220 for extracting the web document information related to the search word from the classification web document database 200 to create an SMS message in the classification web document database 200 The search results are extracted using the search term 'bid' and processed into SMS messages.

상기 SMS발생부(220)의 SMS메세지를 전송하는 SMS전송부(225)는 사용자의 단말기에 알맞는 크기의 메세지로 가공하여 전송하게 된다.The SMS transmission unit 225 for transmitting the SMS message of the SMS generator 220 is processed into a message of a size appropriate to the user's terminal and transmitted.

예를 들면 '조달청, 2005년 1월 30일 11시에 석재입찰'이란 내용을 오후 4시에 010-4522-5959로 전송하게 된다. For example, the Public Procurement Service, Stone Bidding on January 30, 2005 at 11:00, will be sent to 010-4522-5959 at 4 pm.

상기와 같이 구성함으로써, 이용자의 연속되는 단어 검색을 지속적으로 자동 체크하여 주요 사이트의 검색의 폭을 넓혀가도록 자동 갱신이 가능하며, 카테고리별 주요단어를 검색할 수 있도록 하여 보다 빠르게 원하는 검색을 제공할 수 있게 된다.By the above configuration, it is possible to automatically update the user's continuous search of words continuously to broaden the search range of the main site, and to search the key words by category to provide the desired search more quickly. It becomes possible.

본 발명은 예시 및 설명의 목적을 위해 개시하고 있지만, 전술한 실시예의 형태로 제한하고자 하는 것은 아니다. 당업자라면 다수의 변형 및 수정이 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 본 발명은 전술한 양호한 실시예에 대하여 본 발명의 최상의 원리를 설명하기 위해 선택 및 개시하고 있지만, 당업자라면 본원 발명의 기술적 사상 및 범위를 이탈함이 없이 다양한 변형 및 수정이 가능함을 이해할 수 있을 것이다.Although the present invention has been disclosed for purposes of illustration and description, it is not intended to be limited to the form of the foregoing embodiment. Those skilled in the art will appreciate that many variations and modifications are possible. While the present invention has been selected and disclosed with respect to the preferred embodiments described above in order to illustrate the best principles of the invention, those skilled in the art will recognize that various modifications and changes can be made without departing from the spirit and scope of the invention. .

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 석재입찰검색시스템은, As described above, the stone bid search system according to the present invention,

이용자에게 태그에 의한 주요단어추출과 웹문서상의 문장을 형태소분석을 하여 주요단어추출과 미리 관리자에 의해 등록된 주요단어사전에 의해 부여된 가중치 를 참조하여 가중치가 큰 단어를 포함하고 있는 웹문서부터 가중치가 작은 단어를 포함하고 있는 웹문서까지 이용자에게 보여줌으로써, 이용자가 원하는 석재관련정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하며, 이용자가 원하는 석재관련정보에 대한 결과를 SMS서비스를 통해 이용자에게 정해진 시간에 자동발송하여 보다 빠르게 원하는 정보를 확인할 수 있도록 하는 수단을 제공함으로써 이용자들에게 편리성 및 효율성을 제공하는데 있다.From the web document that contains the words with high weights by referring to the weights given by the key word extraction and the key word dictionary registered by the administrator in advance by analyzing the main word extraction by the tag and the sentence on the web document. By showing web documents that contain words with small weights, users can search for stone-related information that they want more quickly, and the results of stone-related information that users want can be delivered to users through SMS services. It is to provide convenience and efficiency to users by providing a means to check the desired information faster by sending automatically.

이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구 범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다. Although a preferred embodiment of the present invention has been described in detail above, those skilled in the art to which the present invention pertains may make various changes without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. It will be appreciated that modifications or variations may be made. Therefore, changes of the embodiments of the present invention will not be able to escape the technology of the present invention.

Claims (3)

웹상에서 동작하는 자동검색시스템에 있어서,In the automatic search system operating on the web, 석재 입찰에 관련된 사이트의 로그인명, 패스워드, 주소, 사이트의 중요도에 따른 가중치에 관한 정보를 저장하고 관리하는 사이트테이블데이터베이스(125)와;A site table database 125 for storing and managing information on a login name, a password, an address, and weights according to importance of a site related to a stone bid; 상기 사이트테이블데이터베이스로부터 정보를 메모리로 로딩하는 테이블로딩부(120)와;A table loading unit (120) for loading information from the site table database into a memory; 상기 테이블로딩부에 의하여 메모리에 로딩된 테이블에 있는 사이트를 탐색하는 사이트탐색부(105)와;A site search unit (105) for searching a site in a table loaded in a memory by the table loading unit; 상기 사이트탐색부에 의하여 탐색된 사이트의 웹문서를 수집하는 웹문서수집부(110)와;A web document collecting unit 110 for collecting web documents of a site searched by the site searching unit; 상기 수집된 웹문서를 저장하는 미분류웹문서데이터베이스(130)와;An unclassified web document database 130 for storing the collected web documents; 석재와 관련된 주요단어와 각각의 단어의 중요도에 따라 가중치를 부여할 수 있는 주요단어입력부(165)와;A main word input unit 165 capable of giving weights according to the key words related to the stone and the importance of each word; 상기 주요단어입력부를 통하여 입력된 주요단어 및 각각의 주요단어의 중요도에 따른 가중치를 저장하는 주요단어데이터베이스(170)와;A main word database 170 for storing main words inputted through the main word input unit and weights according to the importance of each main word; 상기 주요단어데이터베이스로부터 주요단어를 메모리에 로딩하는 주요단어로딩부(175)와;A main wording unit 175 for loading a main word into a memory from the main word database; 상기의 주요단어를 포함하고 있는 사이트를 항상 탐색하여 정의된 수치를 넘는 사이트를 추천하며, 상기 웹문서수집부(110)를 통해 수집된 URL중 주요단어를 포함하고 있는 웹문서 및 사이트를 탐색하여 관리자에 의해 미리 설정된 일정수준의 수치가 넘어가는 사이트에 한하여 자동으로 사이트테이블에 등록하는 사이트추천부(115)와;Always search the site containing the above key words and recommend a site that exceeds the defined number, and search the web document and the site containing the main word among the URLs collected through the web document collecting unit 110 A site recommendation unit 115 that automatically registers a site table only with a predetermined level exceeding a predetermined level by an administrator; 상기 미분류웹문서데이터베이스로부터 웹문서별로 주요단어를 추출하는 웹문서단어추출부(135)와;A web document word extracting unit 135 for extracting a main word for each web document from the unclassified web document database; 상기 웹문서단어추출부에서 작성된 사이트의 웹문서에 따른 단어별로 사이트가중치를 부여하는 사이트가중치부여부(145)와;A site weighting unit 145 for assigning site weighting values for each word according to a web document of a site created by the web document word extracting unit; 상기 웹문서단어추출부에서 작성된 웹문서의 단어별로 주요단어에 따른 가중치를 부여하는 주요단어가중치부여부(150)와;A main word weighting unit (150) for assigning weights according to the main words for each word of the web document created by the web document word extracting unit; 상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 나타난 횟수에 따른 가중치를 부여하는 빈도수가중치부여부(160)와;A frequency weighting unit (160) for assigning a weight according to the number of times of the words written in the web document word extracting unit according to the number of times shown in the web document; 상기 웹문서단어추출부에서 작성된 단어별로 웹문서에 존재하는 태그를 분석하여 태그의 중요도에 따른 가중치를 부여하는 태그가중치부여부(155)와;A tag weighting unit 155 for analyzing a tag existing in the web document for each word written by the web document word extracting unit and assigning a weight according to the importance of the tag; 상기의 사이트가중치부여부, 주요단어가중치부여부, 빈도수가중치부여부, 태그가중치부여부에서 부여된 가중치를 웹문서별로 가중치를 계산하는 가중치계산부(180)와;A weight calculator 180 for calculating weights for each web document by weights given by the site weighting unit, the main word weighting unit, the frequency weighting unit, and the tag weighting unit; 상기 가중치계산부에서의 결과에 따라 카테고리를 설정하고 분류된 기준에 의하여 미분류웹문서데이테베이스(130)의 내용을 분류웹문서데이터베이스(200)에 인덱싱하여 저장하는 카테고리설정부(185)와;A category setting unit 185 for setting a category according to the result of the weight calculator and indexing and storing the contents of the unclassified web document database 130 in the classified web document database 200 according to the classified criteria; 상기 카테고리설정부로부터 분류된 웹문서를 저장하는 분류웹문서데이터베이스(200)와;A classification web document database 200 for storing web documents classified from the category setting unit; 상기 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 사용자가 입력한 검색단어에 해당하는 석재관련된 사이트 및 웹문서를 제시하는 탐색결과제시부(190)와;A search result presentation unit 190 for presenting a stone-related site and a web document corresponding to a search word input by a user from the classified classification web document database; 사용자가 원하는 석재 관련된 단어를 입력할 수 있는 사용자입력부(195)와;A user input unit 195 for inputting a word related to stone desired by a user; 사용자에게 SMS메세지를 전달하기위하여 사용자가 설정한 시간과 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보가 저장되어 있는 타임옵션데이터베이스(205)와;A time option database 205 for storing a time set by the user, a search word related to stone, and user related information for delivering an SMS message to the user; 사용자가 설정한 시간에 사용자에게 해당서비스를 제공하기 위하여 이벤트를 발생시키는 타임트리거부(210)와;A time trigger unit 210 for generating an event to provide a corresponding service to a user at a time set by the user; 상기 타임옵션데이터베이스에서 석재관련된 검색어및 사용자 관련정보를 메모리에 로딩하는 옵션리딩부(215)와;An option reading unit 215 for loading stone-related search words and user-related information into a memory in the time option database; 상기 옵션리딩부의 옵션에 따라 분류된 분류웹문서데이터베이스로부터 해당 검색어에 관련된 웹문서 정보를 추출하여 SMS 메세지를 작성하는 SMS발생부(220)와;An SMS generating unit 220 for extracting web document information related to the corresponding search word from the classified web document database classified according to the option reading unit to create an SMS message; 상기 SMS발생부의 SMS메세지를 전송하는 SMS전송부(225);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 석재입찰검색시스템.Stone transmission system search, characterized in that it comprises a; SMS transmission unit for transmitting the SMS message of the SMS generating unit (225). 삭제delete 삭제delete
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