KR100859918B1 - 사용자 피드백을 이용하여 검색된 컨텐츠를 평가하고 평가결과를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따르면, 디지털 컨텐츠를 평가하고 그 결과를 이용하기 위한 방법으로서, 적어도 하나의 키워드를 포함하는 적어도 하나의 키워드 세트와 연관하여 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 사용자 피드백을 수집하는 단계, 상기 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 상기 사용자 피드백을 수치화하는 단계, 및 상기 수치화된 사용자 피드백 정보에 기초하여 평가 결과를 획득하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

또한, 본 발명에 따르면, 연산 장치로서, 다수의 디지털 컨텐츠 각각에 대한 사용자 피드백 정보를 저장하는 사용자 피드백 정보 기억부, 상가 저장된 사용자 피드백 정보에 기초하여 상기 다수의 디지털 컨텐츠 각각에 대한 평가 결과를 연산하는 디지털 컨텐츠 평가 결과 연산부, 상가 연산된 디지털 컨텐츠 평가 결과를 저장하는 디지털 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스, 및 상기 저장된 디지털 컨텐츠 평가 결과에 기초하여 상기 다수의 디지털 컨텐츠 중 적어도 일부에 대한 검색 결과를 제공하는 검색 엔진을 포함하는 장치가 제공된다.

사용자 피드백, 컨텐츠 평가 결과, 미리 보기, 검색 순위, 컨텐츠 클러스터링

Description

사용자 피드백을 이용하여 검색된 컨텐츠를 평가하고 평가 결과를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR EVALUATING SEARCHED CONTENTS BY USING USER FEEDBACK AND PROVIDING SEARCH RESULT BY UTILIZING EVALUATION RESULT}

본 발명은 사용자가 컴퓨터를 사용하여 정보를 검색할 때에, 미리 획득된 사용자 피드백 정보를 이용하여 검색된 컨텐츠를 평가하고, 그 평가 결과를 이용하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

인터넷 등 컴퓨터 통신망을 이용하는 것이 일상생활화되면서 전문가뿐만 아니라 일반인도 컴퓨터 통신망을 통하여 정보를 획득하려는 노력을 다각도로 기울이고 있다. 또한, 많은 컴퓨터 사용자들이 문서, 사진, 동영상, 블로그, 미니 홈페이지, 만화, 지도, 음악, 스킨(skin), 아바타(avatar) 등 각종 디지털 컨텐츠를 작성하여 이를 소정의 컴퓨터의 저장 공간에 저장하게 됨에 따라, 컴퓨터 통신망을 통하여 접근할 수 있는 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 그 결과, 컴퓨터 통신망을 통하여 접근 가능한 정보 중 특히 사용자에게 유용한 정보를 효과적으로 검색하기 위한 기술의 중요성 역시 매우 커지고 있다. 위와 같은 검색 기술 의 중요성은 컴퓨터 통신망에의 접속 없이 사용자의 퍼스널 컴퓨터에서 검색을 수행하는 경우에 있어서도 마찬가지이다.

이에, 사용자가 원하는 정보와 관련된 키워드, 해당 정보를 담고 있는 컨텐츠의 생성 일자 또는 포스팅 일자, 컨텐츠가 속하는 디렉토리나 카테고리 등을 이용하여 사용자가 인터넷에 접속되어 있는 컴퓨터에 저장되어 있는 정보를 검색하기 위한 검색 기술이 폭넓게 활용되고 있다. 특히, 웹 서버에 저장되어 있는 정보는 웹 서버의 종류에 따라 그 양이 매우 방대할 수 있고, 웹 서버의 특징상 사용자가 원할 때에 손쉽게 접근하여 이용할 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 이하에서는 인터넷 검색 기술에 초점을 맞추어 본 발명에 관하여 기재하기로 한다. 그러나, 이러한 본 명세서의 기재가, 본 발명에 따른 검색 기술이 인터넷에 접속하고 있지 않은 퍼스널 컴퓨터에서는 이용될 수 없다는 것을 의미하지 않음은 명백하다.

먼저, 종래의 인터넷 검색 엔진을 통한 인터넷 검색 기술에 관하여 좀 더 상세히 살펴보기로 한다.

우선, 사용자는 웹 브라우저를 통해 인터넷 검색 엔진을 운용하는 서버(예를 들면, 검색 포털 사이트의 서버)에 접속하여 원하는 정보와 관련된 키워드를 검색창에 입력한다. 그러면, 검색 엔진은 인터넷 상의 웹 사이트들을 검색하여 사용자가 입력한 키워드에 해당하는 정보를 포함하는 컨텐츠를 수집하고, 이를 바탕으로 웹 브라우저에 수집된 컨텐츠의 내용의 일부와 해당 컨텐츠의 위치를 가리키는 URL 등을 표시한다. 사용자는 표시된 내용을 참조하여 URL을 선택함으로써 원하는 정보에 접근할 수 있다.

또는, 검색 엔진은, 주기적으로 정보를 수집, 분류하여 색인화해 둔 색인 데이터베이스를 이용하여, 사용자가 웹 브라우저를 통해 검색을 할 때에 보다 신속하게 검색 결과를 제공할 수도 있다.

상기 설명된 바와 같은 검색 엔진을 제공하는 웹 사이트의 예로는 구글(www.google.co,kr), 야후(www.yahoo.com), 네이버(www.naver.com), 다음(www.daum.net), 알타비스타(www.altavista.com) 등이 대표적이다.

가장 전형적인 웹 컨텐츠의 예 중 하나인 문서의 경우를 생각해 보자. 기존의 웹 사이트들은 사용자가 검색창에 소정의 키워드를 입력하면, 그 키워드로 검색된 정보를 갖는 문서에 대하여, 검색된 문서가 속하는 카테고리, 문서를 제공하는 웹 사이트의 명칭, 문서의 제목 등과 함께, 문서의 내용에 대한 간단한 미리 보기(preview), URL, 문서의 용량 및 문서의 포스팅 일자 등을 사용자 컴퓨터의 웹 브라우저를 통하여 제공하여 준다.

이때에, 미리 보기로서는, 해당 문서의 시작 부분으로부터 일정한 분량의 내용이 제공될 수도 있고, 입력된 키워드가 포함되어 있는 부분의 내용이 제공될 수도 있다.

그러나, 이와 같은 종래의 미리 보기의 내용만으로는, 사용자는 검색된 문서가 본인이 원하는 정보를 포함하고 있는지 여부에 대하여 제대로 판단하기 어려울 수 있다. 즉, 위와 같은 종래의 미리 보기를 사용해서는 검색된 문서의 정보적 가치를 제대로 판단하기 어려우므로, 사용자는 결국 일일이 검색 결과에 포함되어 있는 문서의 URL을 선택하여 문서 전체를 자세히 살펴보아야 하는 경우가 비일비재하 다.

또한, 미리 보기로서 어떠한 내용이 제공되는가와는 별개로, 종래의 인터넷 검색 엔진을 사용하는 경우, 검색 결과로서 제공되는 정보의 가치를 덜 고려한 채로 단지 입력된 키워드와의 매칭율 등만을 고려하여 검색 결과 내에서의 컨텐츠의 제공 순위를 결정하였다.

대표적으로, 키워드 출현 빈도수를 체크하는 방법이 있었다. 예를 들어, 해당 문서 내에 입력된 키워드가 몇 번이나 나타나는지를 카운팅하여 단순히 이를 문서가 얼마나 검색자의 검색 의도에 부합하는 것인가를 유추하기 위한 점수를 결정하는 데에 이용하였다. 또는, 좀 더 현명하게, 키워드와 매칭되는 문서 내의 어휘의 위치 등에 따라 차등화하여 문서의 점수를 계산하기도 하였다.

그러나, 위와 같이 키워드와의 매칭율에 기초하여 문서의 점수를 계산하고 이를 바탕으로 검색 결과 내에서의 컨텐츠 제공 순위를 결정하는 것은 비효율적인 측면이 있는 것이 사실이었다. 또한, 문서 외의 컨텐츠에 대하여도 이와 같은 비효율성은 상존하는 문제이다.

본 발명의 목적은 사용자 피드백을 이용하여 컨텐츠의 유용성에 대한 평가를 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 사용자 피드백을 이용하여 수행된 컨텐츠에 대한 평가 결과를 이용하여 효과적인 미리 보기 기능을 제공하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 사용자 피드백을 이용하여 수행된 컨텐츠에 대한 평가 결과를 이용하여 검색 결과 내에서 컨텐츠가 제공되는 순위를 결정하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 검색된 컨텐츠에 대한 사용자의 사용 패턴을 이용함으로써 검색 결과 내에서 보다 정보성 있게 컨텐츠가 제공될 수 있도록 하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다

본 발명의 일 태양에 따르면, 디지털 컨텐츠를 평가하고 그 결과를 이용하기 위한 방법으로서, 적어도 하나의 키워드를 포함하는 적어도 하나의 키워드 세트와 연관하여 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 사용자 피드백을 수집하는 단계, 상기 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 상기 사용자 피드백을 수치화하는 단계, 및 상기 수치화된 사용자 피드백 정보에 기초하여 평가 결과를 획득하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

또한, 본 발명의 다른 태양에 따르면, 연산 장치로서, 다수의 디지털 컨텐츠 각각에 대한 사용자 피드백 정보를 저장하는 사용자 피드백 정보 기억부, 상가 저장된 사용자 피드백 정보에 기초하여 상기 다수의 디지털 컨텐츠 각각에 대한 평가 결과를 연산하는 디지털 컨텐츠 평가 결과 연산부, 상가 연산된 디지털 컨텐츠 평가 결과를 저장하는 디지털 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스, 및 상기 저장된 디지털 컨텐츠 평가 결과에 기초하여 상기 다수의 디지털 컨텐츠 중 적어도 일부에 대한 검색 결과를 제공하는 검색 엔진을 포함하는 장치가 제공된다.

상술한 본 발명의 구성에 따라 다음과 같은 효과가 달성된다.

본 발명에 따르면, 사용자들의 소정 컨텐츠에 대한 조작을 바탕으로 컨텐츠를 평가함으로써 사용자들에 의해 유용하다고 검증된 컨텐츠에 대하여 접근하는 것이 용이하게 된다.

본 발명에 따르면, 종래기술에 의해서는 제공될 수 없던 보다 유용한 미리 보기가 검색 결과 내에서 표시되도록 할 수 있다.

본 발명에 따르면, 종래기술과 구별되는 방식으로 검색 결과 내의 컨텐츠 제공 순위를 결정하여 사용자에게 제공할 수 있다.

본 발명에 따르면, 클러스터링된 컨텐츠를 획득하여 사용자들이 실시간으로 관심을 가질 만한 컨텐츠를 추천 받을 수 있도록 할 수 있다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일 또는 유사한 기능을 지칭한다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하도록 한다.

전체 시스템

도 1은 본 발명에 따른 정보 검색을 수행하기 위한 전체 시스템 구성도이다.

도 1에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명의 전체 시스템은, 인터넷(200)에 접속 가능한 사용자 컴퓨터(100), 사용자에게 정보 검색 서비스를 제공하는 서버(300), 사용자들이 정보 검색을 수행할 때에 획득된 사용자 피드백 정보를 이용하여 생성되고 업데이트되는 컨텐츠 평가 결과를 저장하기 위한 데이터베이 스(310), 및 사용자가 원하는 정보를 제공하는 다수의 웹 서버(400)로 구성될 수 있다.

본 발명의 전체 시스템에 포함되는 사용자 컴퓨터(100)는 서버(300)에 접속하여 정보를 검색하기 위해 사용자가 사용하는 디지털 기기로서, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, PDA(Personal Digital Assistant) 등이 제한 없이 다양하게 사용될 수 있다. 사용자는 사용자 컴퓨터(100)를 이용하여 넷스케이프, 인터넷 익스플로러 등과 같은 웹 브라우저 또는 기타 정보 검색을 가능케 하는 공지의 프로그램을 실행시켜 서버(300)에 접속한 후, 검색을 위한 키워드 등을 입력하고 전송하는 일련의 과정을 통하여 원하는 정보를 서버(300) 또는 웹 서버(400)로부터 제공 받을 수 있다. 바람직하게는, 사용자 컴퓨터(100)에는 서버(300)로부터 본 발명에 따른 사용자 피드백 정보 수집 모듈(미도시됨)이 다운로드되어 실행될 수 있고, 사용자 피드백 정보를 저장하는 로컬 데이터베이스(미도시됨)가 포함될 수 있다. 사용자 컴퓨터(100)에 의해 사용자 피드백 정보가 수집되는 경우, 이는 서버(300)에 포함되는 컨텐츠 평가 모듈에 전송되는 것이 바람직하다.

서버(300)는 정보 검색에 필요한 사용자 인터페이스를 제공하고, 사용자가 송신한 질의를 질의 버퍼(미도시됨)에 저장함으로써, 서버(300)에 포함되는 검색 엔진(미도시됨)이 정보를 검색하고 처리할 수 있도록 하며, 검색 엔진에 의해 구성된, 질의에 대한 검색 결과를 결과 버퍼(미도시됨)에 저장한 후 사용자가 브라우징할 수 있도록 제공할 수 있다. 도 1에서는 서버(300)가 데이터베이스(310)와 접속되어 통신할 수 있는 것으로 도시되었지만, 데이터베이스(310)는 서버(300)에 포함 되어 있을 수도 있다. 물론, 필요에 따라, 검색 엔진 역시 서버(300)가 아닌 다른 컴퓨터에 포함될 수도 있다. 또한, 서버(300)는 사용자 컴퓨터(100)나 웹 서버(400)에 의존하지 않고 서버(300)에 포함되는 사용자 피드백 정보 수집 모듈(미도시됨)을 스스로 구동하여 사용자 피드백 정보를 수집할 수도 있고, 스스로 수집하거나 외부로부터 수신한 사용자 피드백 정보에 기초하여, 서버(300)에 포함되는 컨텐츠 평가 모듈(미도시됨)에 의해 컨텐츠 평가 결과를 생성 또는 업데이트할 수도 있다.

한편, 데이터베이스(310)에는 사용자 피드백 정보에 기초하여 컨텐츠를 평가한 결과가 저장될 수 있다. 이러한 컨텐츠 평가 결과는, 컨텐츠를 식별할 수 있도록 하는 컨텐츠 식별자 및/또는 사용자가 검색에 사용한 하나 이상의 키워드를 포함하는 키워드 세트(keyword set)와 함께 저장될 수 있다. 컨텐츠 평가 결과는 사용자 컴퓨터(100), 서버(300) 및/또는 웹 서버(400)로부터 제공된 사용자 피드백 정보에 기초하여 생성되거나 업데이트되는데, 이러한 컨텐츠 평가 결과의 생성 또는 업데이트는 어디에서나 수행될 수 있지만, 위에서 언급한 바와 같이, 가급적이면 서버(300)에 포함되는 컨텐츠 평가 모듈에 의해 수행되는 것이 좋다. 데이터베이스(310)의 컨텐츠 평가 결과는 필요에 따라 실시간으로 업데이트될 수 있다.

본 발명에 따르면, 웹 서버(400)는 통상의 경우에는 검색 엔진을 통하여 사용자 컴퓨터(100)에 컨텐츠를 제공하는 수동적 역할만을 수행한다. 하지만, 필요에 따라, 웹 서버(400) 역시 사용자 피드백 정보 수집 모듈(미도시됨)과 사용자 피드백 정보를 저장하는 데이터베이스(미도시됨)를 구비하여 사용자 피드백 정보를 수집하고 이를 서버(300)에 전송하여 서버(300)가 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스(310)를 생성 또는 업데이트하도록 할 수 있다.

이상에서, 본 발명의 전체 시스템에 포함되는 기능 모듈에 대하여 언급하였는데, 이들 중 적어도 일부는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 전체 시스템에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.

컨텐츠 평가 결과 데이터베이스의 생성 또는 업데이트 및 검색 결과의 제공

본 발명의 대표적인 실시예에 따르면, 사용자는 컴퓨터 통신망에 연결된 사용자 컴퓨터(100)를 통하여 인터넷(200)에 접속한 후, 웹 브라우저에 검색하고자 하는 키워드를 입력한다. 사용자는 서버(300)로부터 제공된 검색 결과를 검토하던 중 유용하다고 생각하는 컨텐츠에 대하여 여러 유의미한 사용자 조작을 수행하는 경향을 보인다. 이러한 사용자 조작은 사용자 컴퓨터(100)의 사용자 피드백 정보 수집 모듈에 의해 사용자 피드백 정보의 형태로 수집되어 사용자 피드백 정보 데이터베이스에 저장된다. 사용자 컴퓨터(100)에 수집되어 저장된 사용자 피드백 정보는 서버(300)로 실시간으로 또는 간헐적으로 전송되는데 이에 기초하여 서버(300)와 연동하는 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스(310)가 생성되거나 업데이트된다.

또한, 본 발명의 다른 대표적인 실시예에 따르면, 사용자가 검색을 위해 입 력한 키워드를 전송 받은 서버(300)는 검색 엔진을 구동하여 웹 서버(400)로부터 상기 키워드와 연관된 컨텐츠에 관한 정보를 제공 받고, 검색 엔진은 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스(310)를 참조하여 미리 보기나 검색 결과 내에서의 컨텐츠 제공 순위와 같은 검색 결과 구성에 필요한 사항을 결정한다. 바람직하게는, 서버(300)의 검색 엔진은 매우 많은 수의 사용자가 수행한 검색 동안에 획득되는 사용자 피드백 정보를 이용하여 생성되거나 업데이트되는 컨텐츠 평가 결과를 이용하여 검색 결과를 구성한다.

사용자 피드백 정보의 수집 및 활용

이상 설명된 바에 따르면, 사용자 피드백 정보를 수집하여 이를 활용함으로써 컨텐츠에 대한 평가 결과를 도출하고, 이를 이용하여 사용자에게 제공되는 검색 결과를 구성한다는 본 발명의 기술적 사상이 전체적으로 이해될 수 있다. 여기에서는, 사용자 피드백 정보가 어떻게 수집되어 활용될 수 있는지에 관하여 구체적으로 살펴보기로 한다.

모든 사용자들은 검색 시에 사용자 조작이나 무작위를 통하여 은연 중에 피드백을 제공한다(물론 사용자는 의도적으로 피드백을 제공할 수도 있다). 예를 들면, 검색 결과로서 제공된 문서 중 읽을 가치가 높은 문서를 접한 경우, 사용자는 비교적 오랜 시간 동안 문서를 표시하는 윈도우를 활성화시키거나 읽기 좋도록 문서를 표시하는 윈도우를 화면의 최전면에 두게 된다. 또한, 사용자가 가치가 높은 문서를 접하여 그것을 읽게 되면 마우스 클릭, 마우스 드래깅, 마우스 포인터의 이동, 키보드 입력, 단축키 사용, 윈도우 리사이징, 윈도우 이동, 스크롤링 등의 사 용자 조작이 발생할 가능성도 높아지며, 그것이 특히 가치를 갖는 문서인 경우에는 카피, 카피앤드페이스트, 컷, 컷앤드페이스트, 저장, 인쇄 등과 같은 문서의 내용의 전부 또는 일부를 보존하기 위한 조작도 수반될 수 있다.

본 발명에서는 이렇듯 소정의 컨텐츠에 대하여 행해지는 사용자 조작 모두를 포괄하여 사용자 피드백이라고 명명한다(물론, 윈도우를 활성화시켜 일정 시간 이상 동안 그대로 두는 것이나 윈도우를 화면의 최전면에 배치하여 일정 시간 이상 동안 그대로 두는 것과 같은, 일정한 의미를 갖는 사용자 부작위 역시 본 발명에 따르면 사용자 피드백으로 인식되어야 할 것이다). 또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 컨텐츠와 연관되어 배치되어 있는, 특정 기능(예를 들면, 결제 기능)을 수행하는 버튼을 조작하는 것, 사용자가 문서에 대해 댓글을 남기는 것 등도 역시 의미 있는 사용자 피드백으로 분류될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 사용자 피드백은 수치화되어 검색에 사용된 하나 이상의 키워드를 포함하는 키워드 세트 및 검색된 컨텐츠에 연관되어 사용자 피드백 정보 데이터베이스에 저장될 수 있다. 예를 들면, 문서의 경우, 본 발명에 따른 사용자 피드백을 이용하면, 문서와 그 문서가 검색될 때에 사용된 검색어에 대하여 유용성에 관한 점수가 부여될 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 "Patent Law"라는 키워드 세트로 검색을 수행하여 다수의 문서를 발견할 수 있다. 이때에, 사용자 A는 발견된 다수의 문서 중 하나에 대한 URL을 클릭하여 이를 별도의 윈도우에 표시할 수 있다. 사용자 A는 표시된 문서를 읽는 동안에, 예를 들면, 3회의 스크롤링, 1회의 카피앤드페이스트 조작 및 1회의 인쇄 조작을 행할 수 있 다. 이는 사용자 A의 컴퓨터의 사용자 피드백 정보 수집 모듈에 의해 검출되어 사용자 피드백 정보 데이터베이스에 저장될 수 있다. 그런데, 사용자 B가 같은 문서(즉, 같은 URL에 해당하는 문서)에 대하여 사용자 A와 유사하게 2회의 스크롤링, 2회의 카피앤드페이스트 조작 및 1회의 인쇄 조작을 수행하였다고 하면, 이 정보 역시 사용자 B의 컴퓨터에 저장될 수 있다. 이러한 정보들은 실시간으로 또는 간헐적으로 서버(300)에 제공되어 서버(300)의 컨텐츠 평가 모듈에 의해 처리되어 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스에 저장된다. 이때에 저장되는 값은 평균 2.5회의 스크롤링, 평균 1.5회의 카피앤드페이스트 및 평균 1회의 인쇄가 될 것이다. 이러한 컨텐츠 평가 결과는 서버(300)에 의해 점수화되어 컨텐츠 평가 결과 데이터베이스에 포함될 수 있다. 예를 들면, 1회의 스크롤링 조작에 대하여는 1점, 1회의 카피앤드페이스트 조작에 대하여는 10점, 1회의 인쇄 조작에 대하여는 30점의 점수가 부여될 수 있는데, 이 경우 상기 문서의 "Patent Law"라는 키워드 세트에 대한 점수는 47.5점이 된다. 즉, 컨텐츠 평가 결과는 갖가지 사용자 조작과 연관된 평균값 및/또는 합산된 점수일 수 있다. 또한, 컨텐츠 평가 결과가 일부 사용자에 의한 조작에 의해서만 지배적으로 결정되지 않도록 하기 위해 한 명의 사용자가 하나의 컨텐츠의 평가에 기여할 수 있는 점수의 상한이 정해질 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자가 컨텐츠를 나타내는 윈도우를 활성화시켜 둔 채로 일정 시간을 보내거나, 윈도우를 화면의 최전면에 표시한 채로 일정 시간을 보내는 경우를 생각할 수 있다. 이는 유용한 컨텐츠일수록 상대적으로 오랜 시간을 들여 사용자가 읽고 관찰하는 것이 일반적이라는 점에 착안한 것이 다. 예를 들면, 도 2에 도시한 바와 같이, 소정 기준 시간(A)을 경과하면 점수가 부여되고 A-B 기간 동안에는 부여되는 점수가 점증하며, 포화 시간(B)을 경과한 후에는 더 이상 추가 점수가 부여되지 않도록 할 수 있다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 하나의 컨텐츠(예를 들면, 하나의 URL로 특정 가능한 웹 컨텐츠) 내에 포함되어 있는 텍스트의 각 문단, 각 문장, 댓글, 웹 링크, 이미지, 동영상 등 각각의 구성요소에 대하여도 평가 결과를 획득할 수 있다. 예를 들어, 문서의 경우, 공지의 문서 분할 식별 기술이 이용될 수 있다. 이 경우, 앞서 설명한 바와 같이 전체 문서에 대하여 평가 결과를 도출하는 것뿐만 아니라, 문서의 각 분할된 부분(문서의 경우, 전형적으로는, 각 문단)에 대하여 평가 결과가 도출될 수 있다. 이 경우에는, 본 실시예의 특성상 카피, 카피앤드페이스트, 마우스 드래깅 등의 조작이 크게 중시될 수 있다. 또한, 해당 문서 내에서 하나의 문단에 해당하는 부분이 해당 문서를 표시하는 윈도우의 중심을 포함하는 위치에 고정된 채 소정 시간이 경과한 경우에도 해당 부분이 중요한 부분일 가능성이 높다는 점을 유추할 수 있다.

이상에서는, 상기 설명된 여러 실시예에 따라 사용자 피드백 정보를 수집하여 컨텐츠에 대한 평가 결과를 도출하는 것에 관하여 알아 보았다. 물론 상기 설명된 실시예 외에도 사용자 피드백을 분석하여 이를 수치화된 컨텐츠 평가 결과로 이끌어내는 것이라면 어떠한 예라도 본 발명의 범주에 속하는 것임은 분명하다.

아래에서는, 본 발명의 구현을 위하여, 예시적인 컨텐츠 평가 표(컨텐츠 전체에 대한 평가인 경우)를 제시한다.

사용자 조작	마우스 클릭	마우스 드래깅	마우스 포인터의 이동	키보드 입력	단축키 사용	윈도우 리사이징	윈도우 이동	스크롤링
점수	1	1	1	2	5	3	3	1

사용자 조작	카피	카피앤드 페이스트	컷	컷앤드 페이스트	윈도우 활성화*	윈도우를 화면 최전면에 배치*	저장	인쇄
점수	10	10	10	10	(t-5) x0.2	(t-5) x0.2	30	30

* 초 단위로 계산, 단, 300초 이상 경과 시에는 증가하지 않음.

미리 보기

이하에서는, 상기 설명된 평가 결과를 이용하여, 컨텐츠 중에서 실질적으로 중요한 부분（특히, 질의에 사용된 키워드 세트와 연관하여 중요한 부분）을, 검색 결과를 표시할 때에 사용자에게 미리 제시되는 미리 보기로 이용하는 기술에 관하여 살펴보기로 한다.

도 3은 "Ipod Review"라는 키워드 세트를 사용하여 구글 검색을 수행한 경우의 미리 보기의 예를 나타낸다. 종래기술에 따르는 경우, 302의 박스 처리된 부분과 같은 미리 보기만이 제공되었다. 그러나, 해당 미리 보기는 단지 "Ipod Review"라는 키워드 세트에 속하는 영단어를 포함하고 있는 문단일 뿐, 그 정보성이라던지 유용성에 있어서는 부족하다는 점을 알 수 있다. 그러나, 본 발명에 따르는 경우, 302의 웹 링크를 선택할 때에 표시되는 문서인 304에 대한 사용자들의 반복된 카피, 카피앤드페이스트, 마우스 드래깅 등의 조작 수행으로 인해 박스 처 리된 부분이 비록 "Review"라는 단어는 포함하고 있지 않지만 훨씬 더 정보성이 높았음을 쉽사리 파악해낼 수 있다. 따라서, 본 발명에 따르면 306과 같은 미리 보기가 제공될 수 있다.

또한, 하나의 문서 내의 문단이 아니라 문장이 반복적으로 카피, 카피앤드페이스트, 마우스 드래깅된 경우를 생각해 보자. 이 경우, 해당하는 문장이 포함된 문단 전체를 문서의 분할된 부분들 중 가장 점수가 높은 부분으로 인식할 수 있다. 다만, 실제 자주 이용된 것은 문장이기 때문에 미리 보기에서는 해당 문단을 표시하면서 실제로 자주 이용된 문장에 하이라이트를 줄 수도 있다.

이 섹션에서는 웹 문서에서 문단이나 문장에 대하여 여러 사용자가 반복적으로 카피, 카피앤드페이스트, 마우스 드래깅 등의 조작을 수행한 경우를 상정하고 본 발명을 설명하였으나, 본 발명의 범위는 굳이 이에 제한될 필요가 없다는 것은 자명하다. 예를 들면, 검색 결과 내의 미리 보기로서 가장 점수가 높은 부분인 이미지(또는 해당 이미지의 섬네일)가 제시될 수도 있고 문단이나 문장이 아닌 웹 링크가 미리 보기로서 제시될 수도 있다(이 경우에는 마우스 클릭 조작 역시 중시되어야 할 것이다).

컨텐츠 제공 순위의 결정

이하에서는, 상기 설명된 컨텐츠 평가 결과를 이용하여, 실질적으로 유용한 컨텐츠(특히, 질의에 사용된 키워드 세트와 연관하여 유용한 컨텐츠)가 무엇인지를 판별하고 이를 이용하여 검색 결과 내에서 컨텐츠 제공 순위를 결정하는 기술에 관하여 살펴보기로 한다.

먼저, 가장 바람직한 실시예에 따르면, 상기 설명된 본 발명에 따른 컨텐츠 평가 결과의 수치가 높은 것부터 낮은 것의 순으로 검색 결과 내에서의 컨텐츠의 제공 순위를 결정할 수 있다. 이 경우, 검색 결과는 종래의 경우와 마찬가지로 컨텐츠 제목, 웹 링크, 미리 보기, URL, 용량 등을 포함하는 리스트로서 제공될 수 있지만, 종래와는 달리 많은 사용자들의 검토 결과, 해당 키워드 세트에 대하여 유용성이 높은 컨텐츠가 우선시되어 제공될 수 있게 된다.

또한, 다른 실시예에 따르면, 종래기술에 따른 키워드 매칭율을 함께 고려하여 검색 결과 내에서의 컨텐츠 제공 순위를 결정할 수도 있다. 예를 들면, 종래기술에 따른 키워드 매칭율을 고려하여 검색 결과를 제공하되, 컨텐츠 평가 결과를 반영하여 검색된 컨텐츠 중 유용성이 높다고 판단되는 컨텐츠로의 웹 링크 등에 대하여 하이라이트를 줄 수도 있다.

컨텐츠 클러스터링

도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따른 컨텐츠 클러스터링에 기초하여 실시간 검색 도움 서비스를 제공하는 실시예에 관한 도면이다.

상기 설명된 바와 같이, 본 발명에 따르면, 검색 결과에 포함되어 있는 컨텐츠에 대하여 미리 획득된 평가 결과를 이용하여 소정 컨텐츠에 대한 사용자들의 평균적인 평가를 파악할 수 있다. 본 실시예에서는, 위와 같은 개념을 확장하여, 사용자가 1회의 질의에 의해 도출된 검색 결과를 검토하는 도중에 수행한 사용자 조작으로부터 미루어 볼 때에, 검색 결과 내의 아직 검토되지 않은 컨텐츠 중에 사용자가 더 검토할 만한 컨텐츠가 있는지 여부를 실시간으로 표시하여 주는 검색 도움 서비스에 관하여 언급하기로 한다.

도 4a를 보자. 저명 포털 사이트인 구글을 통하여 "좋은노래"라는 키워드를 이용하여 질의하면, 도 4a에서와 같이 a 내지 g의 일곱 가지 컨텐츠가 검색된다. 사용자들은 이러한 a 내지 g의 일곱 가지 컨텐츠에 대하여 각각 검토하게 된다. 사용자들은 각기 원하는 바에 따라 상기 일곱 가지의 컨텐츠에 대하여 차등적인 노력을 기울여 검토하게 된다. 이러한 차등적인 노력은 각각의 사용자의 성별, 연령, 학력, 사용 언어 등에 따라 몇 가지의 패턴으로 나뉘어질 수 있다는 것이 경험적으로 확인된 바 있다.

도 4b의 402를 보면, 사용자 A는 컨텐츠 중 a, c, d, f를 유용하다고 보고 사용자 조작을 행했음을 알 수 있다. 한편, 사용자 B는 이와는 전혀 다르게 컨텐츠 b, c, e를 유용하다고 보았으나, 사용자 C는 사용자 A와 유사하게 컨텐츠 a, c, f, g를 유용하다고 보고 사용자 조작을 행했음을 알 수 있다. 만약, 사용자 A 및 사용자 C와 같은 사용자가 상당수 존재한다면, 검색 결과에 포함되어 있는 컨텐츠 a 및 c에 대하여 관심을 갖는 사용자 D는, 404에서 표시된 바와 같이, 컨텐츠 f에 대하여도 많은 관심을 가질 확률이 높으며, 또한 컨텐츠 d나 g에 대하여도 관심을 가질 확률이 다소 있다고 귀납적으로 판단될 수 있다.

즉, 본 발명에 따르면, 소정의 키워드 세트와 연관하여, 적어도 하나의 컨텐츠 클러스터를 구성할 수 있다. 위에서 든 예에 따르면, "좋은노래"라는 키워드에 따라 검색되는 검색 결과의 컨텐츠 a 내지 g 중 a, c, f는 강한 연관 관계를 갖는 컨텐츠 클러스터로 인식될 수 있으며, a, c, d, f, g는 연관 관계를 갖는 컨텐츠 클러스터로 인식될 수 있는 것이다.

본 발명에 따르면, 위와 같은 컨텐츠 클러스터를 파악함으로써, 예를 들어, 사용자 D가 컨텐츠 a 및 c에 대하여 순차적으로 관심을 갖고 검토한 다음에, 먼저 컨텐츠 f를 검토하도록 한 뒤에, 다시 컨텐츠 d, g를 검토하도록 할 수 있다. 또한, 사용자 D가 본 발명에 따른 검색 도움 서비스를 신뢰한다면, 컨텐츠 e는 검토되지 않을 수도 있을 것이다. 또한, 사용자 D의 이러한 조작을 돕기 위해, 검색 결과 내에서, 컨텐츠 f에 강한 하이라이트를 주고, 컨텐츠 d, g에 약한 하이라이트를 줄 수도 있다.

상기 실시예에서는, 검색 결과 내에서 최초로 관심 있게 검토된 두 컨텐츠에 대한 클러스터링을 바탕으로 하여 연관 컨텐츠를 추천하는 것에 관하여 설명하였지만, 본 발명이 이러한 경우에만 한정될 필요가 없음은 자명한 것이다. 예를 들면, 사용자가 최초로 관심 있게 검토한 세 개의 컨텐츠가 일치하는 경우에만 컨텐츠 클러스터에 따른 연관 컨텐츠 추천이 이루어질 수도 있을 것이다. 또한, 검색 결과에 속하는 컨텐츠의 수에 따라 위와 같은 연관 컨텐츠의 클러스터링을 위한 기준 컨텐츠의 수는 변경될 수도 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 정보 검색을 수행하기 위한 전체 시스템 구성도이다.

도 2는 본 발명에 따라 경과 시간과 컨텐츠에 부여되는 점수의 관계를 예시하는 도면이다.

도 3은 본 발명에 따라 "Ipod Review"라는 키워드 세트를 사용하여 구글 검색을 수행한 경우의 미리 보기의 예를 나타내는 도면이다.

도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따른 컨텐츠 클러스터링에 기초하여 실시간 검색 도움 서비스를 제공하는 실시예에 관한 도면이다.

<주요 도면부호에 관한 간단한 설명>

100: 사용자 컴퓨터

200: 인터넷

300: 서버

310: 데이터베이스

400: 웹 서버

Claims (11)

1. 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 검색 결과를 제공하는 방법으로서,

   사용자에 의해 입력된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 적어도 하나의 키워드 세트와 연관하여 검색되는 다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대한 사용자 피드백을 수집하는 단계 - 상기 사용자 피드백은 상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각의 일부 구성요소인 문단, 문장, 웹 링크, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나에 관하여 수집됨 -,

   상기 사용자 피드백을 수치화하는 단계,

   상기 수치화된 사용자 피드백에 기초하여 상기 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 검색 결과를 구성하는 단계, 및

   상기 구성된 검색 결과를 제공하는 단계

   를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 사용자 피드백은, 사용자의 마우스 클릭, 마우스 드래깅, 마우스 포인터의 이동, 키보드 입력, 단축키 사용, 윈도우 리사이징, 윈도우 이동, 스크롤링, 카피, 카피앤드페이스트, 컷, 컷앤드페이스트, 저장, 및 인쇄 조작 중 적어도 하나인 방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 수치화된 사용자 피드백은, 상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각을 표시한 윈도우가 활성화되어 있던 시간과 사용자 화면의 최전면에 표시되어 있던 시간 중 적어도 하나를 기초로 하여 계산되는 방법.
4. 삭제
5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 구성된 검색 결과는 상기 다수의 디지털 컨텐츠 중 적어도 일부에 대한 미리 보기를 포함하는 방법.
6. 제5항에 있어서,

   상기 수치화된 사용자 피드백은 상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각의 일부 구성요소에 대하여 매겨진 점수이고,

   상기 미리 보기는 상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각의 일부 구성요소 중 상기 점수의 증가에 가장 높은 기여를 한 것을 포함하는 방법.
7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 검색 결과에서, 상기 다수의 디지털 컨텐츠는 리스트의 형태로 제공되고, 그 중 적어도 일부는 각각에 대응되는 수치화된 사용자 피드백에 따라 정렬되는 방법.
8. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 검색 결과에서, 상기 다수의 디지털 컨텐츠는 리스트의 형태로 제공되고, 그 중 적어도 일부는 각각에 대응되는 수치화된 사용자 피드백에 따라 상기 리스트 내에서 차별화되어 표시되는 방법.
9. 제8항에 있어서,

   상기 차별화는, 상기 다수의 디지털 컨텐츠 중, 각각에 대하여 수치화된 사용자 피드백에 따라 클러스터링된 적어도 일부에 대하여 행하여지는 방법.
10. 연산 장치로서,

    다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대한 사용자 피드백을 저장하는 사용자 피드백 기억부,

    상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대한 사용자 피드백을 수치화하는 사용자 피드백 수치화부,

    상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대하여 수치화된 사용자 피드백을 저장하는 수치화된 사용자 피드백 기억부, 및

    상기 저장된 수치화된 사용자 피드백에 기초하여 상기 다수의 디지털 컨텐츠에 대한 검색 결과를 제공하는 검색 엔진

    을 포함하고,

    상기 사용자 피드백은 상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각의 일부 구성요소인 문단, 문장, 웹 링크, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나에 관하여 수집되는 장치.
11. 다수의 디지털 컨텐츠에 대하여 수치화된 사용자 피드백을 저장하는 방법으로서,

    사용자에 의해 입력된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 적어도 하나의 키워드 세트와 연관하여 검색되는 다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대한 사용자 피드백을 수집하는 단계 - 상기 사용자 피드백은 상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각의 일부 구성요소인 문단, 문장, 웹 링크, 이미지, 및 동영상 중 적어도 하나에 관하여 수집됨 -,

    상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대하여 수집된 사용자 피드백을 수치화하는 단계, 및

    상기 다수의 디지털 컨텐츠의 각각에 대하여 수치화된 사용자 피드백을 저장하는 단계

    를 포함하는 방법.

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