KR101163010B1 - 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치 및 그 방법 - Google Patents

콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정　기술에 관한 것으로, 온라인 광고 서비스를 위해 콘텐츠의 문맥을 파악하여 감성 정보(affective information)와 의도(intend)를 인지하고, 이에 따라 해당 광고를 필터링 하거나 대체 광고를 선정하는 것으로서, 특정 대상 객체에 해당하는 콘텐츠 수집, 콘텐츠 내 감성 주체 파악, 감성 정보 인지, 콘텐츠 작성 의도 분석, 감성 및 의도 정보 기반 광고 선정, 대상 객체 감성 트랜드(trend) 분석 과정을 통해 기존 문맥 광고 기술이 부정적인 의도의 콘텐츠에도 내용과 관련된 광고를 송출하는 단점을 보완, 감성에 따라 광고를 필터링하고 의도에 적합한 대체 광고를 선별적으로 추천하거나 특정 광고주에 대한 콘텐츠 여론(예, 호불호 기사) 추이를 파악하여 제공하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 콘텐츠의 감성분석을 통하여 콘텐츠에 해당하는 광고의 노출 효과를 극대화하고 향후 대응 방향을 수립하는데 참고 자료로 활용함으로써 최종적으로 광고주의 만족도를 향상시킬 수 있다.
온라인 광고, 감성 정보, 광고 필터링, 대체 광고, 여론 분석

Description

콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR ONLINE ADVERTISEMENT SELECTING BASED ON CONTENT AFFECTIVE AND INTEND ANALYSIS AND METHOD THEREOF}
본 발명은 온라인 광고 서비스 기술에 관한 것으로서, 특히 온라인 광고 서비스를 제공하기 위해 콘텐츠의 감성 및 의도 정보를 인지하여, 이에 따라 해당 광고를 필터링 하거나 대체 광고를 선정하는데 적합한 콘텐츠 감성 기반의 온라인 광고 선정 및 여론분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부 및 정보통신연구진흥원의 IT신성장동력핵심기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2008-S-020-01, 과제명: 웹 QA 기술개발].
요즘 들어 온라인 광고 서비스를 수행하기 위해 사용되는 맞춤 광고 추천 기술에 대해서는 많은 연구가 이루어지고 있다.
종래의 맞춤 광고 방식에 대해 살펴보면, 점수 분포에 따른 광고리스트의 생 성 방식은, 다양한 점수를 이용하여 광고정보와 콘텐츠 페이지와의 관련성을 판단하고, 관련성 높은 광고정보를 이용하여 광고리스트를 작성하는 것으로서, 콘텍스트 광고를 위해 추출되는 광고 정보의 결정 및 리스트 내 광고정보 위치 결정이 다양한 점수들을 고려하여 수행되도록 함으로써, 콘텐츠 페이지의 콘텐츠 내용에 최적화하는 광고정보를 검색하고 광고리스트를 작성하는 방식이다.
또한, 다른 방식으로는 웹사이트의 다중 페이지에 1개 이상의 광고를 자동으로 삽입하는 것으로서, 웹사이트 소유자가 웹페이지의 내용과 모순되지 않는 상업용 광고를 웹사이트에 자동으로 제공할 수 있도록 한다. 이때, 적합광고의 선택은 미리 정의된 분야 및 키워드를 이용해서 광고와 웹페이지를 분류함으로써 이루어진다. 웹사이트 소유주는 선택적으로 자신의 분야를 선정할 수 있고, 광고주는 자신의 광고가 관련된다고 생각되는 분야를 스스로 선정할 수 있다.
상기한 바와 같이 동작하는 종래 기술에 의한 온라인 광고 서비스 제공 방식에 있어서는, 웹 페이지에 적합한 광고를 선택하기 위해서 단순히 키워드 및 분야정보만을 이용함으로써, 적합 광고의 적합도가 떨어진다는 단점이 있고, 웹 페이지에 내용과 관련된 광고를 무조건 내보냄으로써 광고주에 부정적인 내용의 콘텐츠에도 광고를 내보내게 될 수 있는 문제점이 있었다.
이에 본 발명은, 온라인 광고 서비스의 제공을 위해 콘텐츠의 감성 및 의도 정보를 인지하여 콘텐츠와 함께 사용자에게 보여지는 광고를 필터링 하거나 대체 광고를 자동으로 선정할 수 있는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치 및 그 방법을 제공한다.
또한 본 발명은, 온라인 광고 서비스의 제공을 위해 광고 대상 객체에 해당하는 콘텐츠 수집, 수집된 콘텐츠의 내용을 분석하여 감성 정보를 파악하고, 콘텐츠 작성 의도를 인지 한 후, 광고 대상 객체에 대한 콘텐츠의 여론 트랜드를 분석하여, 분석된 여론 조사 결과를 제공할 수 있는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치 및 그 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예 장치는, 콘텐츠에 대한 문맥을 분석하는 문맥 분석부와, 문맥 분석된 결과를 이용하여 광고 데이터베이스(DB)에서 상기 콘텐츠에 해당하는 광고를 선정하는 문맥 맞춤 광고 선정부와, 상기 문맥 분석된 결과를 토대로 상기 콘텐츠에 다양하게 기술되어 있는 감성 객체와 감성정보를 분석하는 감성 정보 분석부와, 상기 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 의도 파악부와, 분석된 문맥 결과, 감성 결과 및 작성 의도에 따라 상기 콘텐츠에 선정된 광고를 제외하거나, 대체 광고를 선정하는 광고 선정부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예 방법은, 콘텐츠에 대한 문맥을 분석하는 과정과, 문맥 분석된 결과를 이용하여 광고 데이터베이스(DB)에서 상기 콘텐츠의 문맥에 부합되는 광고를 선정하는 과정과, 상기 문맥 분석된 결과를 토대로 상기 콘텐츠에 다양 하게 기술되어 있는 감성 객체와 감성정보를 분석하는 과정과, 상기 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 과정과, 분석된 문맥 결과, 감성 결과 및 작성 의도에 따라 상기 콘텐츠에 선정된 광고를 제외하거나, 대체 광고를 선정하는 과정을 포함한다.
본 발명에 있어서, 개시되는 발명 중 대표적인 것에 의하여 얻어지는 효과를 간단히 설명하면 다음과 같다.
본 발명은, 온라인 광고 서비스에 있어서 기존 문맥 맞춤 광고 시스템이 콘텐츠의 의미적 내용만을 파악하여 광고를 선택하던 방법에서 탈피하여, 광고의 대상이 되는 객체가 출현한 콘텐츠를 선별하여 수집하고, 콘텐츠 내용에 감성 주체를 파악, 감성 정보의 인지 및 콘텐츠 작성 의도를 파악, 대상 객체 트랜드 분석 과정을 통해 부정적인 내용의 기사에는 대상 광고를 필터링하거나 다른 대체 광고를 선택하여 맞춤 광고 결과로 추천하고, 특정 광고 대상 객체에 대한 여론 추이 분석 결과를 제공함으로써, 해당 광고 노출 효과를 극대화하고 향후 대응 방향을 수립하는데 참고 자료로 활용함으로써 최종적으로 광고주(광고를 발주하는 사업자)의 만족도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명은 온라인 광고 서비스의 제공을 위해 콘텐츠의 감성 및 의도 정보를 인지하여 콘텐츠와 함께 사용자에게 보여지는 광고를 필터링 하거나 대체 광고를 자동으로 선정하는 것으로서, 광고 대상 객체에 해당하는 콘텐츠 수집, 수집된 콘텐츠의 내용을 분석하여 감성 정보를 파악하고, 콘텐츠 작성 의도를 인지 한 후, 광고 대상 객체에 대한 콘텐츠의 여론 트랜드를 분석하여, 부정적인 내용인 경우 대상 객체의 광고를 필터링하거나 의도에 적합한 다른 대체 광고를 선별하여 추천함으로써 광고 노출 효과를 극대화 시킬 수 있는 기술에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 콘텐츠 감성 및 의도 분석에 기반한 온라인 광고 선정 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 온라인 광고 선정 장치(100)는, 문맥분석부(102), 객체 콘텐츠 수집부(104), 문맥 맞춤광고 추천부(106), 감성정보 분석부(108), 의도 파악부(110), 광고 선정 전략 수립부(112), 광고 선별부(116), 트랜드 분석부(114)와 데이터베이스부(도시하지 않음)를 포함하며, 여기서 데이터베이스부는 광고 언어자원 DB(150), 광고 DB(152), 감성 규칙 DB(154), 감성 학습 DB(152), 의도 학습 DB(152)를 포함한다.
구체적으로 온라인 광고 선정 장치(100)는 특정 포털사이트 또는 웹사이트와 IPTV 등의 실시간 방송에서 사용될 수 있으며, 또는 웹사이트 내에서 검색 범위를 설정하여 설정된 범위 내의 모든 콘텐츠를 검색하여 검색된 콘텐츠에 대한 분석을 수행하게 된다.
문맥 분석부(102)에서는 온라인 광고 선정 장치(100)를 통해 검색되거나, 입력된 다양한 미디어(신문기사, 블로그, 상품리뷰 등과 같은 텍스트 미디어 뿐 아니라 사용자 제작 콘텐츠(UCC:User Created Contents), 동영상 등과 같은 멀티미디어로서, 사용자가 설정한 웹사이트와 실시간 방송 및 분석이 필요한 웹사이트와 실시간 방송을 포함하는 온라인 상의 모든 콘텐츠가 될 수 있다.)에서 가치있는 콘텐츠를 정제한 후, 즉, 문맥 분석이 가능한 콘텐츠 형태로 변환한 후, 광고에 사용되는 언어들을 기 설정하여 저장해둔 광고언어자원 DB(150)를 참조하여 고차원 언어처리, 광고범주분류, 광고 키워드 분석 등의 문맥 분석을 수행한다.
문맥 분석부(102)를 통해 분석된 결과는 문맥 맞춤 광고 추천부(106)로 전달되며, 문맥 맞춤 광고 추천부(106)에서는 주어진 콘텐츠의 문맥에 가장 적합한 광고를 광고 DB(152)로부터 선택한다. 다만, 이때 선택된 광고들은 콘텐츠의 의도와는 상관없이 추출된 결과로 광고 노출 효과를 감소시키는 광고들이 포함될 수 있다.
이후 문맥 맞춤 광고 분석부(106)에서 분석된 결과를 바탕으로 감성정보 분석부(108)에서는 콘텐츠가 지닌 감성을 인지 할 수 있도록 단어와 단어별 연관관계 등을 토대로 감성 여부가 구별되어 있는 감성 학습 데이터 DB(156)를 활용해 콘텐츠에 출현한 다양한 감성 객체를 선정, 해당 객체에 대한 감성 정보를 자동으로 인지한다. 이때 응용에 따라 운영자가 임시적으로 정한 감성 규칙 DB(154)를 참조하여 유행에 민감하거나 신규로 급조된 감성 정보를 반영할 수 있으며, 여기서, 감성 학습 데이터 DB(156) 및 감성 규칙 DB(154)는 구현방식에 따라 하나의 감성 DB로 구현될 수 있다.
구체적으로 감성정보 분석부(108)에서는 사용자가 기 설정한 감성 규칙 DB(154)에 의해 대상 감성 객체 및 감성 정보를 파악하고, 감성 학습 데이터 DB(156)를 활용하여 콘텐츠 내에 기술된 다양한 객체들 중 감성 정보의 주체가 되며, 광고와 관련성이 높은 객체를 감지하여 추출하고, 추출된 감성 객체가 해당 콘텐츠에서 갖는 중요도(impact)를 순위화한다. 즉, 하나의 콘텐츠에 여러 감성이 포함될 수 있으므로, 문맥에 나타난 감성 단서를 분석한 후, 중요도에 따라 순위를 달리하여 최종적으로 감성 객체별 감성 결과를 리스트로 출력하고, 이때, 콘텐츠 별 제1순위의 감성이 대표 감성으로 설정될 수 있다.
그리고 의도 파악부(110)에서는 해당 콘텐츠가 특정 객체에 대한 어떤 의도로 작성되었는지(예컨대, 비판, 비교, 동의(찬성), 홍보(선전) 등과 같은 의도 중에서 적어도 어느 하나를 포함한다)를 파악하기 위해 단어와 단어 별 연관관계 등을 토대로 의도 여부가 판단되어 있는 의도 학습 DB(158)를 활용하여 콘텐츠가 작성된 의도를 파악할 수 있다.
즉, 의도 파악부(110)에서는 콘텐츠 작성 의도(writing intend)와, 콘텐츠를 읽게 되는 독자의 의도(reading intent)를 판단하고, 콘텐츠를 읽은 독자의 다음 행동 등을 예측(pretend)하는 것이다.
이에 광고 선정 전략 수립부(112)에서는 문맥 분석 결과와, 감성정보 분석부(108)와 의도 파악부(110)로부터 출력된 감성 정보와 의도 파악 결과 정보를 바탕으로 부정적인 내용의 기사에는 대상 광고를 필터링하여 기존에 설정된 광고를 제공하지 않거나, 부정적인 기사에 대응할 수 있는 다른 대체 광고를 선택하는 등 광고 선별 전략을 수립하게 된다.
즉, 광고 범주와, 광고 핵심어 리스트를 포함하는 문맥분석결과와, 감성 객체와 감성 정보 리스트를 포함하는 감성 정보 분석 결과와, 논평, 정보전달, 비판, 비교, 동의(찬성), 홍보(선전) 등의 결과를 도출하는 의도 분석 결과를 토대로, 기존에 문맥 맞춤 광고 추천부(106)를 통해 선정된 광고 리스트의 유지, 필터링 제외, 또는 선정된 광고의 대체를 수행하게 된다.
이는 감성 분석 및 의도 파악을 통해 광고에 저해될 만한 콘텐츠 내용이 없는 경우 선정된 광고 리스트를 그대로 유지하는 것이며, 불만요소 및 단점, 불편한 점 등 콘텐츠 분석 시 광고에 저해되는 요소가 결과로 도출된 경우는 기 선정된 광고 리스트 중 저해되는 광고를 선택하여 제외하거나, 순위별 필터링을 통해 선정 광고 리스트 콘텐츠에 삽입할만한 광고인지 여부를 판단하여 판단결과 리스트를 출력하게 된다.
그러나, 선정 광고 리스트 중에서 특정 콘텐츠에 삽입할만한 광고가 없는 경우에는, 경쟁사의 광고 또는 대체 콘텐츠의 의도에 적합한 광고를 선정하여 이를 리스트로 출력하게 된다.
이후, 광고 선별부(116)에서는 광고 선정 전략 수립부(112)에서 대상 콘텐츠의 문맥, 감성, 의도 등 다차원 정보를 바탕으로 수립된 결과를 토대로 광고DB(152)에 포함된 광고들 중에서 최적의 광고를 선정하게 된다. 이때, 하나 이상의 광고가 추천되는 경우에는 기 설정된 순서(콘텐츠의 중요도, 콘텐츠 생성일시, 단어 별 설정 순위 중 어느 하나)로 광고를 리스트화 하여 출력하게 된다. 여기서, 광고 선정 전략 수립부(112)와 광고 선별부(116)는 구현 방식에 따라 광고 선정 전략 수립 및 광고 선정을 동시에 수행하는 하나의 광고 선정부가 될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인 광고 선정 장치의 동작 절차를 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 200단계에서 문맥 분석부(102)는 입력된 각각의 콘텐츠에 대한 문맥 분석을 수행하여, 202단계에서 문맥 맞춤 광고 추천부(106)에서는 분석된 콘텐츠의 문맥에 가장 적합한 광고를 광고 DB(152)에서 검색하여 존재한다면, 206단계로 진행한다. 그러나, 분석된 콘텐츠의 문맥에 적합한 광고가 없는 경우에는 해당 문맥과 관련된 유사 광고를 선정하고, 206단계에서 해당 문맥에 관련된 광고를 추천 즉, 광고를 선정하여 출력하게 되며, 하나 이상의 광고가 선정된 경우에는 선정된 광고 리스트를 출력한다.
이때, 선정되는 광고 리스트는 순위별로 제공될 수 있는데, 이는 광고 언어 자원 DB(150)에 순위화되어 저장된 특정 객체별, 단어별 정보를 토대로, 광고 DB(152)에는 광고 단가별, 광고 중요도 별 등으로 순위화된 정보를 제공하게 된다.
이후 208단계에서는 문맥 맞춤 결과를 토대로 감성 정보 분석부(108)와 의도 파악부(110)를 통하여 콘텐츠에 대상 객체 및 감성 정보를 파악하고 주체가 되는 객체를 분석하여 해당 콘텐츠에 대한 감성 분석 결과 리스트를 출력한다. 또한, 콘텐츠에 대한 작성 및 추후 행동 의도를 파악하여 의도 파악 결과 리스트를 출력하게 된다.
이후, 210단계에서는 감성 분석 결과 리스트 및 의도 파악 결과 리스트를 토대로 최종 광고 선정을 위해 전략을 수립하게 된다. 이에 광고 선별부(116)에서는 212단계에서 최종적으로 수립된 전략을 토대로 선정된 광고의 변경이 필요한 경우에는 216단계로 진행하여 해당 광고를 필터링하여 제외하고, 콘텐츠 의도에 적합한 대체 광고 및 경쟁사의 광고를 선정하여 리스트로 출력하게 되나, 212단계에서 선정된 광고가 적합한 것으로 판단된 경우에는 214단계로 진행하여 기존에 선정된 광고를 리스트로 출력하게 된다.
도 3과 4는 도식된 감성 및 의도 분석 기반 광고 선별 장치를 활용하여 신문 기사 미디어에 온라인 광고를 제시한 실시 예를 보이는 것으로, 두 문서 모두 "식품>축산품>닭고기"와 관련된 신문 기사이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 콘텐츠 문맥에 맞춘 광고 추천 방식을 도시한 도면으로서, "삼계탕 + α" 제목의 신문기사로 여름 보양식인 삼계탕의 장점을 홍보하며, 변형된 삼계탕을 소개하는 글로서 분석결과는 다음과 같으며, 이와 같은 다차원 분석 결과를 바탕으로 광고 DB에서 선택된 최종 광고 리스트는 참조번호 300과 같다.
이에 참조번호 300에는 기사에 열거된 회사 또는 제품광고를 삽입하도록 결정한다.
1) 문맥 분석부(102)에서의 문맥분석결과
- 광고범주: 식품>축산품>닭고기
- 광고핵심어: 삼계탕, 닭고기, 닭 육수, 전복대계탕, 해계탕, 롯데마트, ..
2) 감성 정보 분석부(108)에서의 감성정보분석결과
- 삼계탕-긍정 (단서: 몸에 좋은 음식)
- 보양식-긍정 (단서: 소비자 손길이 늘고 있는 실정이다)
- 롯데마트-긍정 (단서: 매출이 급상승했다)
- 육계-부정적 (살코기가 조금 퍽퍽하다)
- 토종닭-긍정 (육질이 쫄깃하다)
3) 의도 파악부(110)에서의 의도분석결과
- 정보 전달
- 홍 보
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 특정 광고를 필터링하는 방식을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, "서울마저---AI 쇼크로 닭고기 소비 뚝"이라는 제목의 신문기사로 '조류독감(AI)'으로 인해 급격히 변화된 닭고기 시장의 동향을 분석한 내용이다. 분석결과는 다음과 같으며 감성 정보 분석 결과 광고의 주된 대상이 되는 '닭고기'와 닭고기를 파는 '할인점'에 대해 부정적인 기사로 판단되었으므로 광고 를 필터링하게 된다.
즉, 이러한 기사에서는 부정적인 기사 내용을 포함하고 있으며, "AI", "침체", "부진" 등의 단어를 포함하고 있으므로, 치킨, 닭, 대형 마트 관련 광고를 필터링하여 삽입되지 않도록 하고, 광고를 삽입하지 않거나, 혹은 특정 부정적인 단어에 대한 대응 광고가 있는 경우 예컨대, AI 관련 안심 광고 등으로 대체하도록 한다.
1) 문맥 분석부(102)에서의 문맥분석결과
- 광고범주: 식품>축산품>닭고기
- 광고핵심어: AI, 계육, 치킨, 닭고기, 대형마트
2) 감성 정보 분석부(108)에서의 감성정보분석결과
- 닭고기-부정 (단서: 소비가 급격히 줄어들고 있다)
- 대형마트-부정 (단서: 매출 감소)
- 치킨 업게-부정 (단서: 고사 직전)
3) 의도 파악부(110)에서의 의도분석결과
- 정보 전달
- 피해 분석
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 광고 선정 방식을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 웹사이트에 개제될 콘텐츠 중 "한나라당, '돈봉투' 시의원들 징계는 안하고 법률지원 대책회의"라는 제목의 신문기사에 대해 광고 필터링 이 외에도 다른 대체 광고를 선별하여 제공함으로써, 광고 효과를 극대화하기 위한 예를 나타낸다.
본 신문기사에 대해 문맥 맞춤 광고 추천부(106)에서는 광고 리스트(400)와 같이 '한나라당'과 '서울특별시의회' 광고를 선택하게 된다. 그러나, 감성 정보 분석부(108)를 통해 분석된 결과, 기사의 내용이 특정 정당의 비리를 폭로하는 것으로, 해당 정당(여기서는 '한나라당')과 비리가 일어난 기관(여기서는 '서울시의회')에게는 부정적인 기사인 반면, 해당 정당과 경쟁 관계에 있는 정당에게는 유리한 정보의 기사가 된다. 따라서 광고 선정 전략 수립부(112)에서는 문맥 맞춤 광고 추천부(106)를 통해 선정된 광고 리스트(400)에서 '한나라당'과 '서울특별시의회' 광고 대신 '민주당' 혹은 '자유선진당'과 같은 경쟁 정당으로 대체해야 한다는 전략을 수립하고, 광고 선별부(116)에서는 문맥 맞춤 광고 추천부(106)를 통해 결정된 광고가 포함된 최종 광고 리스트(402)를 노출하게 된다.
한편, 온라인 광고 선정 장치(100)는 온라인 맞춤 광고 서비스 외에도 특정 대상에 대한 여론 분석에도 활용될 수 있다.
이는 온라인 광고 선정 장치(100)의 객체 콘텐츠 수집부(104)와 문맥 분석부(102)를 통해 분석된 콘텐츠들 중 광고의 대상 혹은 여론분석을 하기 위한 타겟(target) 객체에 관련된 콘텐츠만 추려낼 수 있다.
선별된 콘텐츠의 감성 정보 분석부(108)와 의도 파악부(110)의 수행 결과를 바탕으로 트랜드 분석부(114)에서는 특정 객체의 여론 추이를 분석할 수 있는데, 예를 들면, '특정 기업에 대한 호/불호 기사'나 '버블세탁기의 선호도' 등의 정보 를 분석할 수 있다.
이에 대해서는 도 6을 통해 구체적으로 설명하도록 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 광고 객체에 대한 여론 트랜드 분석 절차를 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 감성 및 의도 분석 기반 온라인 광고 선정 장치(100)를 활용하여 특정 광고 대상이 되는 타겟 객체(예컨대, 새로 출시된 가전제품 "버블세탁기")에 대한 여론 추이를 분석한 결과를 나타내는 것으로, 이를 위해 문맥 분석부(102)에서는 600단계에서 각 콘텐츠에 대한 문맥 분석을 수행하고, 객체 콘텐츠 수집부(104)에서는 602단계에서 문맥 분석부(102)를 통해 분석된 문맥 정보를 이용하여 특정 객체와 관련된 콘텐츠별로 관련 콘텐츠를 분리하여 수집하고, 수집된 콘텐츠를 저장해 두도록 한다. 다만, 반드시 관련 콘텐츠별로 분리하여 수집되는 것은 아니며, 구현 방식에 따라 기능상 관련 특정 객체와 관련된 콘텐츠만 뽑아 감성, 트랜드 분석에 입력으로 활용할 수도 있다.
이후 604단계에서 사용자 또는 운용자에 의해 타겟 객체가 선정된 경우, 즉, 대상 콘텐츠 중 "버블세탁기"와 관련된 콘텐츠를 선정하여 객체 콘텐츠 수집부(104)에 저장된 콘텐츠 중 "버블세탁기"와 관련된 의견을 포함하는 콘텐츠만 추출하여 606단계에서 감성 정보 분석부(108)를 통해 타겟 객체에 대한 감성정보를 분석하고, 608단계에서는 의도 파악부(610)를 통해 타겟 객체의 콘텐츠에 대한 의도 파악을 수행하여 다차원 문맥 분석 결과로서, 여론 분석 결과를 제공하게 된다. 이후에는 이러한 다차원 문맥 분석 결과를 바탕으로 610단계에서는 트랜드 분석 부(114)를 통하여 해당 타켓 객체에 대한 찬/반, 호불호, 장/단점 등의 의견을 종합 수렴하는 트랜드 분석을 수행하여 최종적으로 612단계를 통해 수치화된 여론 분석 결과를 출력하게 된다.
이때, 트랜드 분석부(114)에서는 감성별 의도별 문맥 분석을 통하여 선정된 콘텐츠의 개시일자를 통해 콘텐츠 생성시점에 따라 최근 시점에 생성된 콘텐츠에 대한 의견이 상위에 위치하도록 콘텐츠 재 순위화를 수행하고, 콘텐츠 내에서 특정 객체에 대한 장점/단점, 찬/반, 호/불호, 선호 기능, 편리한 점 및 불편한 점, 등을 추출할 수 있으며, 이를 토대로 의견별로 수치화된 평점을 제공함으로써, 사용자에게 좀 더 정확한 정보를 제공할 수 있는 트랜드 분석 및 여론 분석을 수행하는 것이다.
예를 들어, 어느 특정 객체에 대해 장점과 단점에 대한 평점을 수치화하는 경우로서, 장점이 7가지이며, 단점이 3가지 의견으로 제시된 경우, 평점은 10점 만점에 7.0, 별 등급은 5개 만점에 3.5개가 될 수 있다.
이러한, 여론 분석 결과의 예로서, 하기 (표 1)과 같이 나타낼 수 있다.
버블세탁기
분석기간 : 2008.1.1 ~ 2008.6.31
평점 : 6.8
장점 : 깨끗하다. 조용합니다. 눈으로 보여요...
단점 : 오래 걸려요, 작동법이 어려워요...
상기 (표 1)과 같은 결과는 광고주에게 전달함으로써, 향후 "버블세탁기" 광고주가 제품 개발 혹은 소비자 대응 방향을 수립하는 의사결정의 참고 자료로 활용할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 온라인 광고 서비스의 제공을 위해 콘텐츠의 감성 및 의도 정보를 인지하여 콘텐츠와 함께 사용자에게 보여지는 광고를 필터링 하거나 대체 광고를 자동으로 선정하는 것으로서, 광고 대상 객체에 해당하는 콘텐츠 수집, 수집된 콘텐츠의 내용을 분석하여 감성 정보를 파악하고, 콘텐츠 작성 의도를 인지 한 후, 광고 대상 객체에 대한 콘텐츠의 여론 트랜드를 분석하여, 부정적인 내용인 경우 대상 객체의 광고를 필터링하거나 의도에 적합한 다른 대체 광고를 선별하여 추천함으로써 광고 노출 효과를 극대화시킬 수 있다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 콘텐츠 감성 및 의도 분석에 기반한 온라인 광고 선정 장치의 구조를 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인 광고 선정 장치의 동작 절차를 도시한 흐름도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 콘텐츠 문맥에 맞춘 광고 추천 방식을 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 특정 광고를 필터링하는 방식을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 광고 선정 방식을 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 광고 객체에 대한 여론 트랜드 분석 절차를 도시한 흐름도.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명 >
100 : 온라인 광고 선정 장치 102 : 문맥 분석부
104 : 객체 콘텐츠 수집부 106 : 문맥 맞춤 광고 추천부
108 : 감성 정보 분석부 110 : 의도 파악부
112 : 광고 선정 전략 수립부 114 : 트랜드 분석부
116 : 광고 선별부 150 : 광고 언어 자원 DB
152 : 광고 DB 154 : 감성 규칙 DB
156 : 감성 학습 DB 158 : 의도 학습 DB

Claims (20)

  1. 콘텐츠에 대한 문맥을 분석하는 문맥 분석부와,
    문맥 분석된 결과를 이용하여 광고 데이터베이스(DB)에서 상기 콘텐츠의 문맥에 부합되는 광고를 선정하는 문맥 맞춤 광고 선정부와,
    상기 문맥 분석된 결과를 토대로 상기 콘텐츠에 다양하게 기술되어 있는 감성 객체와 감성정보를 분석하는 감성 정보 분석부와,
    상기 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 의도 파악부와,
    분석된 문맥 결과 및 감성 결과, 파악된 작성 의도에 따라 상기 콘텐츠에 선정된 광고를 제외하거나, 대체 광고를 선정하는 광고 선정부
    를 포함하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 문맥 분석부는,
    상기 콘텐츠를 문맥 분석이 가능한 형태로 변환한 후, 광고에 사용되는 언어들을 저장해둔 광고 언어자원 DB를 참조하여 광고 범주 및 키워드 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 감성 정보 분석부는,
    단어와 단어별 연관관계를 토대로 감성여부가 구별되어 있는 감성 DB를 통해 감성 정보를 파악하고, 콘텐츠 내에 기술된 다양한 객체들 중 감성 정보의 주체가 되며 광고와 관련성이 높은 객체를 감지하여 추출하고,
    추출된 감성 객체가 해당 콘텐츠에서 갖는 중요도를 순위화하고,
    상기 감성 객체의 감성 결과를 파악하기 위해 문맥에 나타난 감성 단서를 분석하고, 분석된 감성 단서를 토대로 감성 객체 별 감성 결과를 판단하여 추출하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 의도 파악부는,
    단어와 단어 별 연관관계를 토대로 의도 여부가 판단된 의도 학습 DB를 이용하여 콘텐츠 작성 의도와, 콘텐츠를 읽는 독자의 의도와 콘텐츠를 읽은 독자의 다음 행동을 예측하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 분석된 문맥 결과는,
    광고의 범주 및 광고 핵심어에 대한 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 분석된 감성 결과는,
    인지된 감성 객체와, 문맥에 나타난 감성 정보 또는 감성 단서에 대한 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 분석된 작성 의도는,
    논평, 정보전달, 비판, 비교, 동의, 홍보 중 어느 하나에 대한 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 광고 선정부는,
    상기 분석된 감성 결과 및 작성 의도에 따라 복수의 광고를 포함하는 광고 DB를 참조하여 선정한 광고의 경쟁 광고 또는 대체될 수 있는 광고를 출력하고, 출력된 광고를 상기 광고 DB에 순위화된 순서대로 리스트로 출력하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 온라인 광고 선정 장치는,
    특정 광고 대상에 대한 여론 추이를 파악하기 위해 특정 객체에 관련된 콘텐츠만을 수집하는 콘텐츠 수집부와,
    상기 감성 트랜드 및 콘텐츠 작성 의도에 따라 여론 분석 결과 의견 및 각 의견별로 수치화된 평점을 출력하는 트랜드 분석부
    를 더 포함하고
    상기 감성 정보 분석부는 상기 수집된 콘텐츠에 대해 기 설정된 감성 단어를 포함하는 감성 DB 를 토대로 감성 트랜드를 분석하고,
    상기 의도 파악부는 상기 수집된 콘텐츠의 작성 의도에 포함될 수 있는 의도 단어를 포함하는 의도 DB를 토대로 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 콘텐츠는,
    텍스트 미디어 및 동영상 미디어를 포함하는 멀티디미어 정보인 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 장치.
  11. 문맥 분석부에서 콘텐츠에 대한 문맥을 분석하는 과정과,
    광고 선정부에서 문맥 분석된 결과를 이용하여 광고 데이터베이스(DB)에서 상기 콘텐츠의 문맥에 부합되는 광고를 선정하는 과정과,
    감성 정보 분석부에서 상기 문맥 분석된 결과를 토대로 상기 콘텐츠에 다양하게 기술되어 있는 감성 객체와 감성정보를 분석하는 과정과,
    의도 파악부에서 상기 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 과정과,
    광고 선정부에서 분석된 문맥 결과, 감성 결과 및 작성 의도에 따라 상기 콘텐츠에 선정된 광고를 제외하거나, 대체 광고를 선정하는 과정
    을 포함하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 대한 문맥을 분석하는 과정은,
    상기 콘텐츠를 문맥 분석이 가능한 형태로 변환한 후, 광고에 사용되는 언어들을 저장해둔 광고 언어자원 DB를 참조하여 광고 범주 및 키워드 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 감성 객체와 감성정보를 분석하는 과정은,
    단어와 단어별 연관관계를 토대로 감성여부가 구별되어 있는 감성 DB를 통해 감성 정보를 파악하고, 콘텐츠 내에 기술된 다양한 객체들 중 감성 정보의 주체가 되며 광고와 관련성이 높은 객체를 감지하여 추출하는 감성 객체 선정 과정과,
    추출된 감성 객체가 해당 콘텐츠에서 갖는 중요도를 순위화하는 과정과,
    상기 감성 객체의 감성 결과를 파악하기 위해 문맥에 나타난 감성 단서를 분석하는 과정과,
    분석된 감성 단서를 토대로 감성 객체 별 감성 결과를 판단하여 추출하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 과정은,
    단어와 단어 별 연관관계를 토대로 의도 여부가 판단된 의도 학습 DB를 이용하여 콘텐츠 작성 의도와, 콘텐츠를 읽는 독자의 의도와 콘텐츠를 읽은 독자의 다음 행동을 예측하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  15. 제 11항에 있어서,
    상기 분석된 문맥 결과는,
    광고의 범주 및 광고 핵심어에 대한 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 분석된 감성 결과는,
    인지된 감성 객체와, 문맥에 나타난 감성 정보 또는 감성 단서에 대한 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  17. 제 11항에 있어서,
    상기 분석된 작성 의도는,
    논평, 정보전달, 비판, 비교, 동의, 홍보 중 어느 하나 에 대한 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  18. 제 11항에 있어서,
    상기 대체 광고를 선정하는 과정은,
    상기 분석된 감성 결과 및 작성 의도에 따라 복수의 광고를 포함하는 광고 DB를 참조하여 선정한 광고의 경쟁 광고 또는 대체될 수 있는 광고를 출력하는 과정과,
    출력된 광고를 상기 광고 DB에 순위화된 순서대로 리스트로 출력하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  19. 제 11항에 있어서,
    상기 온라인 광고 선정 방법은,
    특정 광고 대상에 대한 여론 추이를 파악하기 위해 특정 객체에 관련된 콘텐 츠만을 수집하는 과정과,
    상기 수집된 콘텐츠에 대해 기 설정된 감성 단어를 포함하는 감성 DB 를 토대로 감성 트랜드를 분석하는 과정과,
    상기 수집된 콘텐츠의 작성 의도에 포함될 수 있는 의도 단어를 포함하는 의도 DB를 토대로 콘텐츠의 작성 의도를 파악하는 과정과,
    상기 감성 트랜드 및 콘텐츠 작성 의도에 따라 여론 분석 결과 의견 및 각 의견별로 수치화된 평점을 출력하는 과정
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
  20. 제 11항에 있어서,
    상기 콘텐츠는,
    텍스트 미디어 및 동영상 미디어를 포함하는 멀티디미어 정보인 것을 특징으로 하는 콘텐츠 감성 및 의도 분석 기반의 온라인 광고 선정 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220163613A (ko) 2021-06-03 2022-12-12 차준호 빅데이터를 이용한 광고 영상 및 스틸컷 제공 시스템과 그 방법

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120109754A1 (en) * 2010-11-03 2012-05-03 Microsoft Corporation Sponsored multi-media blogging
US20130346188A1 (en) * 2011-03-15 2013-12-26 Martin B. SCHOLZ Estimating Costs of behavioral Targeting
US8719277B2 (en) 2011-08-08 2014-05-06 Google Inc. Sentimental information associated with an object within a media
US20130066716A1 (en) * 2011-09-12 2013-03-14 Founton Technologies, Ltd. Sentiment-targeting for online advertisement
KR101322650B1 (ko) * 2012-02-06 2013-10-28 주식회사 비엔알아이 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체
KR20130104171A (ko) * 2012-03-13 2013-09-25 주식회사 이루온 감성 기반 광고 시스템 및 방법
KR101448228B1 (ko) * 2013-02-12 2014-10-10 이주양 소셜 데이터 분석 장치 및 방법
US20140282655A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Jason Shay Roberts System and method for targeted mobile ad delivery based on consumer TV programming viewing habits
US9426538B2 (en) * 2013-11-20 2016-08-23 At&T Intellectual Property I, Lp Method and apparatus for presenting advertising in content having an emotional context
US10402886B2 (en) * 2014-06-23 2019-09-03 Rakuten, Inc. Information processing device, information processing method, program, and storage medium
KR102181896B1 (ko) * 2014-07-02 2020-11-23 삼성전자 주식회사 전자 장치에서 컨텐츠를 제공하기 위한 방법 및 시스템
US10241994B2 (en) 2014-07-02 2019-03-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method for providing content on electronic device
KR20160012264A (ko) * 2014-07-23 2016-02-03 단국대학교 산학협력단 콘텐츠 분석 장치 및 방법
US20160110778A1 (en) * 2014-10-17 2016-04-21 International Business Machines Corporation Conditional analysis of business reviews
US20170017998A1 (en) * 2015-07-17 2017-01-19 Adobe Systems Incorporated Determining context and mindset of users
US9854326B1 (en) * 2015-09-09 2017-12-26 Sorenson Media, Inc. Creating and fulfilling dynamic advertisement replacement inventory
US20170091838A1 (en) 2015-09-30 2017-03-30 International Business Machines Corporation Product recommendation using sentiment and semantic analysis
US10650417B2 (en) * 2015-10-29 2020-05-12 International Business Machines Corporation Social media messaging management for brand integrity
WO2017213278A1 (ko) * 2016-06-09 2017-12-14 주식회사 비엔알아이 분석 대상의 속성 분석 시스템 및 방법 그리고, 방법에 대한 컴퓨터프로그램을 저장한 기록 매체
CN106682063B (zh) * 2016-10-20 2018-04-03 北京跃盟科技有限公司 一种广告信息推送方法、装置以及系统
CN107239489A (zh) * 2017-04-21 2017-10-10 南京理工大学 基于soar模型的突发事件中网络舆情的预测与仿真方法
KR102398683B1 (ko) * 2017-08-22 2022-05-17 한국과학기술원 패러프레이징을 이용한 감정 사전 구축 및 이를 이용한 텍스트 상의 감정 구조 인식 시스템 및 방법
CN110795554B (zh) * 2019-10-29 2022-07-26 北京字节跳动网络技术有限公司 目标信息分析方法、装置、设备及存储介质
US11194971B1 (en) 2020-03-05 2021-12-07 Alexander Dobranic Vision-based text sentiment analysis and recommendation system
CN113094475B (zh) * 2021-06-08 2021-09-21 成都晓多科技有限公司 一种基于上下文注意流的对话意图识别系统及方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080243820A1 (en) 2007-03-27 2008-10-02 Walter Chang Semantic analysis documents to rank terms

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006039566A2 (en) * 2004-09-30 2006-04-13 Intelliseek, Inc. Topical sentiments in electronically stored communications
US20100138451A1 (en) * 2006-04-03 2010-06-03 Assaf Henkin Techniques for facilitating on-line contextual analysis and advertising
US20080147487A1 (en) * 2006-10-06 2008-06-19 Technorati Inc. Methods and apparatus for conversational advertising

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080243820A1 (en) 2007-03-27 2008-10-02 Walter Chang Semantic analysis documents to rank terms

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220163613A (ko) 2021-06-03 2022-12-12 차준호 빅데이터를 이용한 광고 영상 및 스틸컷 제공 시스템과 그 방법

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