KR101498375B1 - Method for estimating content considering user value and user profile - Google Patents

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Abstract

본 발명은 콘텐츠 평가 방법에 관한 것으로, 콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자의 호불호 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정을 형성하게 되는 사용자 가치와 사용자 프로파일도 함께 분석함으로써, 콘텐츠에 대한 사용자 평가를 정확하게 다양한 각도에서 수행할 수 있는 콘텐츠 평가 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a content evaluation method, and it is an object of the present invention to provide a content evaluation method and a content evaluation method in which a user evaluates a user value and a user profile that form a user's emotions, The present invention relates to a method for evaluating contents.

Description

사용자 가치와 사용자 프로파일을 고려한 콘텐츠 평가 방법{Method for estimating content considering user value and user profile}[0001] The present invention relates to a content evaluation method and a user evaluation method,

본 발명은 콘텐츠 평가 방법에 관한 것으로, 콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자가 콘텐츠에 대해 느끼는 긍정적/부정적 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정을 형성하게 되는 사용자 가치와 사용자 프로파일도 함께 분석함으로써, 콘텐츠에 대한 사용자 평가를 정확하게 다양한 각도에서 수행할 수 있는 콘텐츠 평가 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a content evaluation method, and more particularly, to a content evaluation method and a content evaluation method, in which not only a positive / negative user feeling of a user who has posted a comment on a content, but also a user value and a user profile, To a content evaluation method capable of accurately performing a content evaluation on various angles.

사이버 공간을 통해 회원들 또는 불특정한 사용자들 사이에 각종 정보를 주고 받을 수 있는 인터넷 웹페이지는 다양한 콘텐츠 유형(홈페이지, 뉴스, 블로그, 마이크로 블로그, 동영상, 지식검색, 카페, 게시판) 들로 나타나고 있다. 통상 인터넷 사용자는 해당 콘텐츠나 해당 콘텐츠에 등장하는 키워드 요소에 대한 사용자의 감정이나 반응을 댓글을 통해 나타낸다. 댓글은 '대답하다', '응수하다'를 뜻하는 영어 단어인 리플(Reple), 리플라이(Reply)를 한국어로 옮긴 것으로서 일반적으로 해당 콘텐츠의 하단에 위치하고 있다.Internet web pages that can exchange information among members or unspecified users through cyber space are represented by various types of contents (homepage, news, blog, microblog, video, knowledge search, cafe, bulletin board) . Typically, Internet users express their feelings and responses about the content or keyword elements appearing in the content through comments. The comments are translated into Korean in the English words "Reply" and "Reply", which are generally located at the bottom of the content.

최근 들어 유투브, 페이스북 등과 같은 소셜 미디어 매체는 가장 빠른 속도로 널리 콘텐츠를 전파하는 매체로 관심을 받고 있는데, 사용자는 다양한 콘텐츠를 소셜 미디어 매체의 웹 페이지에 등록하거나 등록된 콘텐츠에 대해 사용자의 감정이나 반응에 대한 댓글을 게시한다. In recent years, social media such as YouTube and Facebook are attracting attention as a medium for spreading contents at the fastest rate. Users can register various contents on web pages of social media media, Or post comments on the reaction.

이러한 소셜 미디어 매체는 새로운 제품이나 상품에 대한 사용자의 반응을 판단하기 위해 효과적으로 사용되고 있는데, 제품이나 상품을 홍보하기 위하여 광고 등의 콘텐츠를 등록되면 사용자는 등록된 콘텐츠를 열람한 후 댓글을 통해서 콘텐츠에 대한 사용자의 의견이나 피드백을 나타낸다. 이러한 사용자의 의견은 제품에 대한 호불호 평가를 형성하는데 큰 영향을 미치며 따라서 댓글에 반영되는 사용자 의견을 정확하게 파악하는 것이 중요하다.Such a social media medium is effectively used to judge a user's reaction to a new product or product. When a content such as an advertisement is registered in order to promote a product or a product, the user views the registered content, It represents user feedback or feedback. These users' opinions have a great influence on forming a favorable evaluation of the product, so it is important to accurately grasp the opinions reflected in the comments.

이러한 인터넷 웹 페이지의 콘텐츠에 대한 사용자 반응은 주로 콘텐츠에 대해 느끼는 사용자의 감정, 즉 "좋다" 또는 "나쁘다"의 호불호 분석 정도만이 가능하며, 왜 사용자가 콘텐츠에 대해 호불호의 감정을 가지게 되었는지에 대한 원인, 즉 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 형성하게 된 원인인 사용자 가치는 분석하지 못한다는 문제점을 가진다.The user reaction to the content of the Internet web page is mainly the user's feeling of feeling about the content, that is, "good" or "bad", and the reason why the user has the feeling There is a problem that the user value, which is the cause of forming the user's feeling on the content, can not be analyzed.

더욱이 콘텐츠에 대한 사용자 감정 또는 사용자 가치를 가지는 사용자의 프로파일 정보를 획득하기 위해서는 별도로 콘텐츠에 대한 댓글을 게시하는 사용자가 직접 댓글을 입력하기 전에 사용자 프로파일 정보를 인터넷 웹 페이지에 등록하여야 하는데, 사용자 프로파일 정보의 등록 여부가 선택 사항이며 사용자 프로파일 정보를 입력하는 번거로운 절차로 인하여 사용자는 프로파일 정보를 등록하지 않는 경우가 대부분이어서 콘텐츠에 대한 사용자 감정 또는 사용자 가치를 가지는 사용자의 프로파일 정보를 파악하지 못한다는 문제점을 가진다.Further, in order to acquire profile information of a user having a user's emotion or user value for the content, the user who posts a comment on the content separately must register the user profile information on the Internet web page before directly inputting the comment. The user does not register the profile information due to the troublesome procedure of inputting the user profile information. Therefore, the user can not grasp the profile information of the user having the user's feeling or the user's value I have.

즉, 종래 콘텐츠의 평가 방법은 콘텐츠에 대해 댓글을 게재한 사용자의 콘텐츠에 대한 호불호만을 판단할 수 있으며, 콘텐츠에 대해 호불호 태도를 가지는 사용자가 왜 그러한 사용자 감정을 가지게 되었는지 또는 콘텐츠에 대해 호불호 태도를 가지는 사용자는 어떠한 프로파일 정보를 가지는지를 통합하여 판단하지 못한다는 문제점을 가진다.That is, in the conventional content evaluation method, only a favorable response to a content of a user who posted a comment on the content can be determined, and a user who has a favorable attitude toward the content can understand why the user has such a user feeling, There is a problem in that the user having the profile information does not integrally judge which profile information the user has.

본 발명은 위에서 언급한 종래 콘텐츠 판단 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 콘텐츠에 게재된 사용자 댓글을 통해 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정을 형성하게 되는 사용자 가치도 함께 판단할 수 있는 콘텐츠 판단 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the problems of the conventional content determination method described above, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for determining a user value, And to provide a method of judging the contents.

본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정을 가지는 사용자가 가지는 사용자 가치 또는 사용자 프로파일 정보를 분류할 수 있는 콘텐츠 평가 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a content evaluation method capable of classifying a user value or user profile information of a user having the same user emotion for the content.

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 콘텐츠에 대해 댓글을 게재한 사용자가 다른 콘텐츠에 대해 게재한 댓글 또는 사용자가 등록한 개인 콘텐츠에 기초하여 인터넷 웹 페이지에 분산된 사용자의 다른 댓글 또는 개인 콘텐츠에 기초하여 정확하게 사용자 가치 또는 사용자 프로파일 정보를 분석하여 콘텐츠를 평가할 수 있는 콘텐츠 평가 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and system for providing a content based on other comments or personal content of a user distributed on an internet web page based on a comment posted by a user who posted a comment on the content, And to provide a content evaluation method capable of accurately evaluating contents by analyzing user values or user profile information.

본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 인터넷 웹페이지의 콘텐츠에 게재된 사용자의 댓글을 수집하는 수집부와, 댓글에서 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하고 감정 관련 언어에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 감정 판단부와, 댓글에서 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하고 가치 관련 언어에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 가치 판단부와, 댓글의 프로파일 관련 언어를 추출하고 프로파일 관련 언어 또는 댓글의 패턴 기초하여 콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자 프로파일 정보를 판단하는 프로파일 판단부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a content evaluation method comprising: a collection unit for collecting comments of a user displayed on a content of an Internet web page; An emotion judgment unit for judging a user emotion for a content based on a language, a value related language for forming a user emotion for a content in a comment, and judging a user value as a cause of forming a user emotion based on a value related language And a profile determination unit for extracting a language related to the profile of the comment and determining user profile information that has posted a comment on the content based on the profile related language or a pattern of the comment.

바람직하게, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 장치는 사용자 감정에 기초하여 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정별로 사용자 가치를 분류하는 분류부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서 분류부는 사용자 감정에 기초하여 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정 및 동일한 사용자 가치별로 사용자 프로파일을 분류하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the content evaluation apparatus according to the present invention further comprises a classification unit for classifying the user value for the same user emotion for the content based on the user's emotion. Wherein the classifier classifies the user profile for the same user emotion and the same user value for the content based on the user's emotions.

본 발명에 따른 감정 판단부는 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하는 감정 언어 추출부와, 감정 관련 언어와 감정 관련 언어에 매칭되는 사용자 감정에 대한 감정값을 구비하는 감정 모델부와, 감정 모델부의 감정값에 기초하여 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨을 계산하는 감정 레벨 계산부와, 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 사용자 감정 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The emotion determination unit according to the present invention includes an emotion language extraction unit that extracts a user's emotion related language for a content included in a comment by parsing a comment, an emotion value extraction unit for extracting an emotion value related to a user emotion matching the emotion- An emotion model calculator for calculating an affirmation level or an unfavorable user emotion level for the content based on the emotion value of the emotion model unit; And a user emotion judgment unit for judging whether or not the user has a feeling.

본 발명에 따른 가치 판단부는 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는, 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하는 가치 언어 추출부와, 가치 관련 언어와 가치 관련 언어에 매칭되는 사용자 가치에 대한 가치값을 구비하는 가치 모델부와, 가치 모델부의 가치값에 기초하여 사용자에 대한 가치별 사용자 가치 레벨을 계산하는 가치 레벨 계산부와, 사용자 가치 레벨에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 사용자 가치 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The value judging unit according to the present invention includes a value language extracting unit for extracting a value related language for forming a user's feeling on a content included in a comment by parsing a comment, A value model calculating unit for calculating a user value level for each user based on the value of the value model unit; And a user value determining unit for determining a user value.

여기서 사용자 가치는 효용적 가치, 쾌락적 가치, 윤리적 가치 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다.Here, the user value is characterized by being at least one of utility value, hedonic value, and ethical value.

바람직하게, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 장치는 인터넷 웹페이지에 분산되어 있는, 댓글을 게재한 사용자의 다른 댓글 또는 사용자의 개인 콘텐츠를 검색하는 검색부를 더 포함하며, 가치 판단부는 콘텐츠에 대한 댓글, 다른 댓글, 개인 콘텐츠로부터 사용자 가치를 판단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the content evaluation apparatus according to the present invention further includes a search unit for searching for another comment of a user who has posted a comment or personal content of a user, which is distributed on an Internet web page, Comments, and personal contents.

본 발명에 따른 사용자 프로파일 판단부는 콘텐츠의 구분 식별자 또는 색인어에 기초하여 콘텐츠의 특성을 판단하는 콘텐츠 특성 판단부와, 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 프로파일 관련 언어를 추출하는 프로파일 언어 추출부와, 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 사용자 프로파일에 대한 프로파일 모델 데이터베이스를 구비하는 프로파일 모델부와, 프로파일 모델 데이터베이스에서 사용자의 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 판단하는 모델 판단부와, 콘텐츠 특성, 프로파일 관련 언어 및 판단한 프로파일 모델에 기초하여 사용자의 프로파일 정보를 판단하는 프로파일 정보 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 한다.The user profile determination unit according to the present invention includes a content characteristic determination unit that determines a characteristic of a content based on a content identifier or an index word, a profile language extraction unit that extracts a profile related language included in a comment by parsing the comment, A model determination unit for determining a profile model matched to a pattern or characteristic of a user's comment in the profile model database; And a profile information determination unit for determining profile information of the user based on the profile related language and the determined profile model.

여기서 사용자 프로파일 판단부는 콘텐츠에 대한 댓글, 다른 댓글, 개인 콘텐츠로부터 프로파일 정보를 판단하는 것을 특징으로 한다.Here, the user profile determination unit may determine profile information from a comment on the content, another comment, and personal content.

한편, 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 인터넷 웹페이지의 콘텐츠에 게재된 사용자의 댓글을 수집하는 단계와, 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 단계와, 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 단계와, 댓글에 포함되어 있는 사용자의 프로파일 관련 언어 또는 댓글의 패턴 기초하여 콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자 프로파일 정보를 판단하는 단계와, 사용자 감정에 기초하여 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정별로 사용자 가치 또는 사용자 프로파일을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for evaluating a content, the method comprising: collecting comments of a user on a content of an Internet web page; Determining a user's emotional state based on a value-related language for forming a user's emotional state with respect to the content included in the comment; Determining a user profile information that has posted a comment on the content based on a pattern of a user's profile-related language or comment; and classifying the user value or user profile for the same user emotion based on the user's emotions .

바람직하게, 본 발명에 따른 컨텐츠 평가 방법은 사용자 감정에 기초하여 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정 및 동일한 사용자 가치별로 사용자 프로파일을 분류하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the content evaluation method according to the present invention is characterized by classifying the user profile for the same user emotion and the same user value for the content based on the user's emotion.

본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법에서 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 단계는 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하는 단계와, 추출한 감정 관련 언어에 매칭되는 감정 모델에 기초하여 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨을 계산하는 단계와, 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The step of judging the user's emotions for the content in the content evaluation method according to the present invention includes the steps of: extracting a user's emotion related language for the content included in the comment by parsing the comment; Calculating a positive or negative user emotion level for the content based on the model; and determining the user emotion for the content based on the positive or negative user emotion level.

본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법에서 사용자 가치를 판단하는 단계는 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는, 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하는 단계와, 추출한 가치 관련 언어에 매칭되는 가치 모델에 기초하여 사용자의 가치별 사용자 가치 레벨을 계산하는 가치 레벨 계산부와, 사용자 가치 레벨에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The step of determining the user value in the content evaluation method according to the present invention includes the steps of: extracting a value related language that forms a user's feeling on the content included in the comment by parsing the comment; A value level calculating unit for calculating a user value level for each user based on the value model, and a user value determining unit for determining a user value which is a cause of forming a user's emotion based on the user value level.

본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법에서 사용자 프로파일을 판단하는 단계는 콘텐츠의 구분 식별자 또는 색인어에 기초하여 콘텐츠의 특성을 판단하는 단계와, 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 프로파일 관련 언어를 추출하는 단계와, 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 사용자 프로파일에 대한 프로파일 모델 데이터베이스를 구비하는 프로파일 모델부에서 사용자의 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 판단하는 단계와, 콘텐츠 특성, 프로파일 관련 언어 및 프로파일 모델에 기초하여 사용자의 프로파일 정보를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The step of judging the user profile in the content evaluation method according to the present invention includes the steps of judging the characteristics of the content on the basis of the content identifier or the index word, extracting the profile related language included in the comment by parsing the comment Determining a profile model matching a pattern or a characteristic of a user's comment in a profile model unit having a profile model database for a user profile matched with a pattern or characteristic of a comment; And determining the profile information of the user based on the model.

바람직하게, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 인터넷 웹페이지에 분산되어 있는, 댓글을 게재한 사용자의 다른 댓글 또는 사용자의 개인 콘텐츠를 검색하는 단계를 더 포함하며, 콘텐츠에 대한 댓글, 다른 댓글, 개인 콘텐츠로부터 사용자 가치를 판단하거나 사용자 프로파일 정보를 판단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the content evaluation method further includes searching for another comment or user's personal content of the user who has distributed the comment distributed on the Internet web page, And judges the user value from the contents or judges the user profile information.

본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 종래 콘텐츠 평가 방법과 비교하여 다음과 같은 다양한 효과들을 가진다.The content evaluation method according to the present invention has various effects as compared with the conventional content evaluation method as follows.

첫째, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 콘텐츠에 게재된 사용자 댓글을 통해 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정을 형성하게 되는 사용자 가치도 함께 판단함으로써, 보다 정확하게 콘텐츠에 대한 사용자의 반응을 평가할 수 있다.First, the contents evaluation method according to the present invention can evaluate the user's reaction to the contents more accurately by judging not only the user's emotions but also the user's values that form the user's emotions through the user's comments posted on the contents.

둘째, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 비정형화된 무수한 콘텐츠 댓글 정보로부터 콘텐츠에 대한 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정을 분석하는데 필요한 사용자 가치 또는 사용자 프로파일도 판단할 수 있다.Second, the content evaluation method according to the present invention can judge not only the user's emotions but also user values or user profiles necessary for analyzing the user's emotions from the informal contents comment information.

셋째, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정을 가지는 사용자가 어떠한 사용자 가치 또는 사용자 프로파일 정보를 가지는지 사용자 감정별로 분류할 수 있다.Third, the content evaluation method according to the present invention can classify, by user emotion, what user value or user profile information a user having the same user emotion with respect to the content has.

넷째, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 인터넷 웹 페이지에 분산된, 콘텐츠에 대해 댓글을 게재한 사용자가 다른 콘텐츠에 대해 게재한 댓글 또는 사용자가 등록한 개인 콘텐츠도 검색하여 사용자 가치 또는 사용자 프로파일을 평가함으로써, 별도의 사용자 가치 또는 프로파일 정보의 등록 없이도 정확하게 사용자 가치 또는 사용자 프로파일 정보를 분석할 수 있다.Fourth, in the content evaluation method according to the present invention, a comment distributed by a user who has posted a comment on a content, distributed to an Internet web page, or a personal content registered by a user is also searched to evaluate a user value or a user profile , It is possible to analyze user value or user profile information accurately without registration of separate user value or profile information.

도 1은 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 시스템을 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 감정 판단부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 가치 판단부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 프로파일 판단부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.
도 6은 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 사용자 감정, 사용자 가치 및 사용자 프로파일 사이의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 기준 감정 관련 언어의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.1 is a functional block diagram illustrating a content evaluation system according to the present invention.
2 is a functional block diagram for explaining a content evaluation apparatus according to the present invention.
3 is a functional block diagram illustrating an example of the emotion determination unit according to the present invention.
4 is a functional block diagram illustrating an example of a value determination unit according to the present invention.
5 is a functional block diagram illustrating an example of a profile determination unit according to the present invention.
6 is a flowchart for explaining a content evaluation method according to the present invention.
7 is a diagram for explaining a relationship between a user's emotion, a user value, and a user profile.
8 is a diagram for explaining an example of a reference emotion related language according to the present invention.

이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
Hereinafter, a content evaluation method according to the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 시스템을 설명하기 위한 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram illustrating a content evaluation system according to the present invention.

도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 네트워크(200)에는 사용자 단말기(300), 다양한 콘텐츠가 등록 저장되어 있으며 사용자 단말기(300)로부터 요청이 있는 경우 등록 저장되어 있는 콘텐츠를 사용자 단말기(300)로 제공하는 콘텐츠 제공 서버(400) 및 콘텐츠 제공 서버(400)에서 사용자 단말기(300)로 제공한 콘텐츠에 대한 사용자의 댓글에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정, 사용자 가치 및 사용자 프로파일 정보를 생성하여 콘텐츠에 대한 평가를 수행하는 콘텐츠 평가 장치(100)가 접속되어 있다.More specifically, referring to FIG. 1, the user terminal 300 and various contents are registered and stored in the network 200, and when a request is received from the user terminal 300, contents registered and stored are transmitted to the user terminal 300 User value and user profile information for the content based on the user's comment on the content provided by the content providing server 400 and the content providing server 400 provided to the user terminal 300, And a content evaluation apparatus 100 for performing evaluation on the content.

여기서 네트워크(200)는 유선 또는 무선 네트워크로 콘텐츠 제공 서버(400)에 저장되어 있는 콘텐츠를 사용자 단말기(300)로 제공하거나 사용자 단말기(300)에서 콘텐츠 제공 서버(400)에 콘텐츠를 등록하기 위하여 콘텐츠 데이터를 송수신할 수 있는 다양한 네트워크가 사용될 수 있다.Herein, the network 200 may provide a content stored in the content providing server 400 to the user terminal 300 through a wired or wireless network, or may be provided to the content providing server 400, Various networks capable of transmitting and receiving data can be used.

도 1에서 사용자 단말기(300)는 1개로 표시되어 있으나 네트워크(200)를 통해 콘텐츠 제공 서버(400)에 다수의 사용자 단말기들이 접속될 수 있다. 여기서 사용자 단말기는 콘텐츠 제공 서버(400)에 새로운 제품에 대한 광고, 홍보 콘텐츠를 등록하거나 새로운 문화 콘텐츠를 등록할 수 있는 사용자 단말기와 콘텐츠 제공 서버에 등록된 콘텐츠를 제공받아 감상할 수 있는 사용자 단말기를 모두 포함한다. 사용자는 사용자 단말기(300)를 통해 사용자가 원하는 콘텐츠를 콘텐츠 제공 서버(400)에 등록 저장하거나 다른 사용자가 콘텐츠 제공 서버(400)에 등록 저장한 콘텐츠를 콘텐츠 제공 서버(400)로부터 제공받아 열람할 수 있다. 사용자는 콘텐츠 제공 서버(400)가 제공하는 웹 페이지에 콘텐츠에 대한 사용자 평가를 게재할 수 있다.1, a plurality of user terminals 300 may be connected to the content providing server 400 through the network 200. However, Here, the user terminal may include a user terminal capable of registering an advertisement, a publicity content for a new product, or registering a new cultural content in the content providing server 400 and a user terminal capable of receiving and appreciating contents registered in the content providing server All included. The user registers the content desired by the user in the content providing server 400 or saves the content registered and stored in the content providing server 400 by another user from the content providing server 400 through the user terminal 300 . The user can place a user evaluation of the content on a web page provided by the content providing server 400. [

콘텐츠 평가 장치(100)는 콘텐츠 제공 서버(400)가 제공하는 특정 콘텐츠에 대한 사용자의 댓글을 수집하고 수집한 사용자 댓글에 기초하여 사용자가 특정 콘텐츠에 긍정적 또는 부정적인지, 즉 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 평가할 뿐만 아니라 콘텐츠에 대한 긍정적 또는 부정적 사용자 감정을 가지는 사용자가 어떠한 사용자 가치로 인하여 콘텐츠에 대해 긍정적 또는 부정적 사용자 감정을 가지는지 평가한다. 또한 사용자가 가지는 사용자 가치는 어떠한 프로파일 정보를 가지는 사용자인지 함께 평가한다. 또한, 콘텐츠 평가 장치(100)는 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정을 가지는 사용자의 사용자 가치별 또는 사용자 프로파일별로 콘텐츠 평가 정보를 분류하여 콘텐츠에 대한 단순한 호불호, 즉 긍정적 또는 부정적 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정에 따른 사용자 가치 또는 사용자 프로파일도 함께 평가할 수 있다.
The content evaluation apparatus 100 collects a user's comment on a specific content provided by the content providing server 400 and determines whether the user is positive or negative for the specific content based on the collected user comment, Evaluates whether a user having a positive or negative user feeling for the content has a positive or negative user feeling for the content due to any user value. Also, the user value of the user is evaluated together with the user who has the profile information. In addition, the content evaluation apparatus 100 classifies the content evaluation information by user value or user profile of the user having the same user feeling on the content, and classifies the content evaluation information according to the user's emotions User values or user profiles can also be evaluated together.

도 2는 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.2 is a functional block diagram for explaining a content evaluation apparatus according to the present invention.

도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 수집부(110)는 콘텐츠 제공 서버가 제공하는 인터넷 웹페이지의 콘텐츠에 게재된 사용자의 댓글을 수집한다. 감정 판단부(120)는 수집한 댓글에서 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하며 감정 관련 언어에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하고, 가치 판단부(130)는 수집한 댓글에서 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하고 가치 관련 언어에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하며, 프로파일 판단부(140)는 수집한 댓글의 프로파일 관련 언어를 추출하고 프로파일 관련 언어, 콘텐츠 특성 또는 댓글의 패턴에 기초하여 콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자 프로파일 정보를 판단한다.2, the collecting unit 110 collects user's comments displayed on the contents of the Internet web page provided by the contents providing server. The emotion determination unit 120 extracts the user's emotion related language for the content from the collected comments and determines the user emotion for the content based on the emotion related language, and the value determination unit 130 determines Related language that forms the user's feelings and determines the user's value as a cause of forming the user's feelings based on the value-related language. The profile determination unit 140 extracts a profile-related language of the collected comments, Determines the user profile information that posted the comment on the content based on the language, the content attribute, or the pattern of the comment.

콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자의 콘텐츠에 대한 사용자 감정, 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치 및 사용자 프로파일 정보를 데이터베이스(150)에 저장한다.User feelings about the content of the user who posted the comment on the content, user value and user profile information that are the cause of forming the user's feelings are stored in the database 150.

여기서 사용자 감정이란 콘텐츠를 열람, 감상 후 사용자가 콘텐츠에 대해 느끼는 감정으로 대표적으로 콘텐츠에 대해 긍정적인지 또는 부정적인지를 의미한다. 본 발명이 적용되는 분야에 따라 콘텐츠에 대한 다양한 사용자 감정이 사용될 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다.Here, the user's emotion refers to the feeling that the user feels about the content after viewing and listening to the content, which is typically positive or negative for the content. Various user emotions for content may be used depending on the field to which the present invention is applied, and this is within the scope of the present invention.

여기서 사용자 가치란 콘텐츠에 대해 긍적적 또는 부정적 사용자 감정을 가지는 경우 사용자가 콘텐츠에 대해 왜 그러한 사용자 감정이 형성되었는지 사용자 감정을 형성하게 된 원인이 되는 가치로, 본 발명에서 사용자 가치는 효용적 가치, 쾌락적 가치, 윤리적 가치가 사용되는데, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 다양한 사용자 가치가 사용될 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다. 효용적 가치란 사용자가 콘텐츠에 대해 긍적적 또는 부정적 감정을 가지게 된 원인이 효용성에 기인한 것이며, 쾌락적 가치란 사용자가 콘텐츠에 대해 긍정적 또는 부정적 감정을 가지게 된 원인이 즐거움, 즉 쾌락성에 기인한 것이며, 윤리적 가치란 사용자가 콘텐츠에 대해 긍정적 또는 부정적 감정을 가지게 된 원인이 윤리성에 기인한 것이다.Herein, the user value is a value that causes the user to form a user's emotional feeling on the content when the user has a positive or negative user's feel for the content. In the present invention, A hedonic value, and an ethical value are used. Various user values may be used depending on the field to which the present invention is applied, and it is within the scope of the present invention. The utility value means that the cause of the user having positive or negative feelings about the content is due to the utility, and the hedonic value is the reason that the user has positive or negative feeling about the content is the pleasure, And ethical value is caused by ethics that causes users to have positive or negative feelings about contents.

예를 들어, 효용적 가치란 콘텐츠를 통해 소개하는 제품이 가격이 적절한지, 성능이 우수한지, 수명이 긴지 등에 기인하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정이 형성되며, 쾌락적 가치란 콘텐츠를 통해 소개하는 제품이 재미있는지, 유쾌한지, 스트레스를 주는지 등에 기인하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정이 형성되며, 윤리적 가치란 교육에 도움을 주는지, 폭력성을 유발하는지 등에 기인하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정이 형성된다.For example, utility value means user's feeling about contents is formed due to appropriate price, proper performance, and long life span of products introduced through content, and hedonic value is a product introduced through contents User feelings about contents are formed due to being interesting, pleasant or stressful, and user's feelings about contents are formed due to whether ethical value helps education or causes violence.

분류부(160)는 데이터베이스(150)에 저장되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자 감정, 사용자 가치 및 사용자 프로파일 정보에 기초하여 사용자 감정별 사용자 가치로 분류하거나 사용자 감정별 사용자 가치와 사용자 프로파일 정보로 분류한다. 예를 들어, 콘텐츠에 대해 긍정적 감정을 가지는 사용자들을 사용자 가치로 분류하거나 또는 콘텐츠에 대해 부정적 감정을 가지는 사용자들을 사용자 가치와 사용자 프로파일로 분류한다.The classification unit 160 classifies the user value into user values according to user's feelings or user values and user profile information according to user's feelings based on the user's feelings, user values, and user profile information about the contents stored in the database 150. For example, users who have positive feelings about the content are classified as user values or users having negative feelings about the content are classified as user values and user profiles.

바람직하게, 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법은 검색부(170)를 더 포함하는데, 검색부(170)는 콘텐츠 제공 서버가 제공하는 인터넷 웹페이지에 분산되어 있는, 댓글을 게재한 사용자의 다른 댓글 또는 사용자가 콘텐츠 제공 서버에 등록 저장한 개인 콘텐츠를 검색한다. 이러한 경우 수집부(110)는 검색한 다른 댓글 또는 개인 콘텐츠를 수집하는데, 가치 판단부(130)는 콘텐츠에 대한 댓글, 다른 댓글, 개인 콘텐츠로부터 사용자 가치를 판단하며, 사용자 프로파일 판단부(140)는 콘텐츠에 대한 댓글, 다른 댓글, 개인 콘텐츠로부터 프로파일 정보를 판단한다.
Preferably, the content evaluation method according to the present invention further includes a search unit 170. The search unit 170 may search for another comment of a user who has distributed the comment distributed on the Internet web page provided by the content providing server, The user searches the personal content registered and stored in the content providing server. In this case, the collection unit 110 collects other searched comments or personal contents. The value determination unit 130 determines the user's value from the comment, other comments, and personal contents of the content, Determines the profile information from comments on the content, other comments, and personal content.

도 3은 본 발명에 따른 감정 판단부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.3 is a functional block diagram illustrating an example of the emotion determination unit according to the present invention.

도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 감정 언어 추출부(121)는 콘텐츠에 대해 사용자가 게재한 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출한다. 감정 언어 추출부(121)는 댓글을 단어 단위, 어절단위 등으로 분류하고 댓글에서 사용자 감정을 나타내는 감정 관련 언어를 추출한다. 여기서 감정 관련 언어를 추출하는데 사용되는 기준 감정 관련 언어는 이하 설명하는 감정 모델부(125)에 저장되어 있으며 감정 언어 추출부(121)는 댓글 중에서 감정 모델부(125)에 저장되어 있는 기준 감정 관련 언어와 일치하는 감정 관련 언어를 추출한다. 한편, 감정 모델부(125)는 기준 감정 관련 언어 및 각 기준 감정 관련 언어에 매핑되는 사용자 감정에 대한 감정값이 저장되어 있다.3, the emotional language extracting unit 121 parses the comments posted by the user on the content to extract the user's emotional language related to the content included in the comment. The emotion-language extracting unit 121 classifies the comments into words or units, and extracts an emotion-related language representing the user's emotions in the comments. Here, the reference emotion related language used for extracting the emotion related language is stored in the emotion model unit 125 described below, and the emotional language extraction unit 121 extracts the reference emotion related data stored in the emotion model unit 125 Extracts emotion related language that matches the language. Meanwhile, the emotion modeling unit 125 stores emotion values for a user emotion that is mapped to a reference emotion related language and each reference emotion related language.

감정 레벨 계산부(123)는 추출한 감정 관련 언어와 감정 모델부(125)에서 판단한 감정 관련 언어의 감정값에 기초하여 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨을 계산한다.The emotion level calculation unit 123 calculates an affirmative or negative user emotion level for the content based on the extracted emotion related language and the emotion value of the emotion related language judged by the emotion model unit 125. [

사용자 감정 판단부(127)는 계산한 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단한다.
The user's emotion determination unit 127 determines the user's emotion for the content based on the calculated user's affirmative or negative user's emotion level.

도 4는 본 발명에 따른 가치 판단부의 일 예를 설명하기 위한 기능 블록도이다.4 is a functional block diagram for explaining an example of a value judging unit according to the present invention.

도 4를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 가치 언어 추출부(131)는 콘텐츠에 대해 사용자가 게재한 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는, 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출한다. 가치 언어 추출부(131)는 댓글을 단어 단위, 어절단위 등으로 분류하고 댓글에서 사용자 가치를 나타내는 가치 관련 언어를 추출한다. 여기서 가치 관련 언어를 추출하는데 사용되는 기준 가치 관련 언어는 이하 설명하는 가치 모델부(135)에 저장되어 있으며 가치 언어 추출부(131)는 댓글 중에서 가치 모델부(135)에 저장되어 있는 기준 가치 관련 언어와 일치하는 가치 관련 언어를 추출한다. 한편, 가치 모델부(135)는 기준 가치 관련 언어 및 각 기준 가치 관련 언어에 매핑되는 사용자 가치에 대한 가치값이 저장되어 있다.4, the value language extracting unit 131 extracts a value related language for forming a user's feeling on the content, which is included in the comment, by parsing the comment posted by the user on the content . The value language extracting unit 131 classifies comments into words or units, and extracts a value-related language representing a user's value in a comment. Here, the reference value related language used for extracting the value related language is stored in the value model unit 135 described below, and the value language extracting unit 131 extracts a reference value related value stored in the value model unit 135 Extract value-related languages that match the language. On the other hand, the value model unit 135 stores the value of the user value mapped to the reference value related language and each reference value related language.

가치 레벨 계산부(133)는 추출한 가치 관련 언어와 가치 모델부(125)에서 판단한 가치 관련 언어의 가치값에 기초하여 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정을 형성하는 사용자 가치 레벨을 계산한다.The value level calculation unit 133 calculates a user value level that forms an affirmative or negative user feeling for the content based on the extracted value related language and the value value of the value related language judged by the value model unit 125. [

사용자 가치 판단부(137)는 계산한 사용자 가치 레벨에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단한다.
The user value determination unit 137 determines a user value that is a cause of forming a user's feeling on the content based on the calculated user value level.

도 5는 본 발명에 따른 프로파일 판단부의 일 예를 설명하기 위한 기능 블록도이다.5 is a functional block diagram for explaining an example of a profile determination unit according to the present invention.

도 5를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 콘텐츠 특성 판단부(143)는 사용자가 댓글을 게재한 콘텐츠 또는 사용자가 등록한 개인 컨텐츠의 구분 식별자 또는 색인어에 기초하여 콘텐츠의 특성을 판단한다.5, the content characteristic determination unit 143 determines the characteristics of the content based on the content of the user's comment or the content identifier or index word of the personal content registered by the user.

프로파일 언어 추출부(141)는 콘텐츠에 대해 사용자가 게재한 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 프로파일 관련 언어를 추출한다. 프로파일 언어 추출부(141)는 댓글을 단어 단위, 어절단위 등으로 분류하고 댓글에서 사용자 프로파일을 나타내는 프로파일 관련 언어를 추출한다. 여기서 프로파일 관련 언어는 사용자의 나이, 성별, 직업, 취미, 소득수준 등의 사용자 상황을 직/간접적으로 나타내는 언어로 프로파일 언어 추출부(141)는 댓글 중에서 프로파일 관련 언어를 추출한다.The profile language extracting unit 141 parses the comments posted by the user on the content and extracts the profile related language included in the comment. The profile language extracting unit 141 classifies comments into words or phrases, and extracts a profile-related language representing a user profile in a comment. Here, the profile language extracting unit 141 extracts the profile related language from the comments in the profile related language, which is a language that directly / indirectly indicates the user status such as the user's age, sex, occupation, hobby, income level and the like.

한편, 프로파일 모델 판단부(145)는 콘텐츠 특성 판단부(141)에서 판단한 콘텐츠의 특성 또는 댓글의 패턴에 매칭되는 프로파일 모델을 프로파일 모델부(147)에서 판단하고, 프로파일 정보 판단부(149)는 콘텐츠 특성, 프로파일 관련 언어 및 프로파일 모델에 기초하여 사용자의 프로파일 정보를 판단한다.
On the other hand, the profile model determination unit 145 determines the profile model matched to the characteristics of the content or the comment pattern determined by the content characteristic determination unit 141 in the profile model unit 147, and the profile information determination unit 149 The profile information of the user is determined based on the content characteristic, the profile related language, and the profile model.

도 6은 본 발명에 따른 콘텐츠 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.6 is a flowchart for explaining a content evaluation method according to the present invention.

도 6을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 인터넷 웹페이지의 콘텐츠에 게재된 사용자의 댓글을 수집한다(S110). 댓글을 게재한 사용자가 다른 콘텐츠에 게재한 다른 댓글 또는 사용자가 인터넷 웹페이지에 등록한 사용자의 개인 콘텐츠가 존재하는지 판단하여(S120), 다른 댓글 또는 개인 콘텐츠가 존재하는 경우 댓글 또는 개인 콘텐츠의 식별자 또는 색인어를 수집한다.More specifically, referring to FIG. 6, the user's comment posted on the content of the Internet web page is collected (S110). (S120). If the comment or the personal content exists, the comment or the identifier of the personal content or the content of the user's personal content Collect the index words.

콘텐츠에 게재한 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어에 기초하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단한다(S130). 보다 구체적으로 살펴보면, 콘텐츠에 대해 사용자가 게재한 댓글을 구문 분석하여 댓글에 포함되어 있는 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하고 감정 관련 언어에 기초하여 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨을 계산하여 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단한다. The user's emotion for the content is determined based on the language of the user's emotion related to the content included in the comment placed on the content (S130). More specifically, a comment related to a content is parsed by a user to extract a language related to the user's emotion related to the content included in the comment, and a positive or negative user emotion level And judges the user's feeling on the content.

사용자 감정을 판단하는 방법의 일 예로 긍정적 기준 감정 관련 언어와 부정적 기준 감정 관련 언어가 구분되어 감정 모델부에 저장되어 있으며 각 긍정적 기준 감정 관련 언어와 각 부정적 기준 감정 관련 언어에 감정값이 매칭되어 저장되어 있다. 추출한 감정 관련 언어가 감정 모델부에 저장되어 있는 기준 감정 관련 언어와 동일한 경우 감정 관련 언어의 감정값을 추출한 감정 관련 언어에 할당한다. 바람직하게, 감정 모델부에는 유사한 사용자 감정을 나타내는 단어들이 단어 그룹을 이루며 단어 그룹에 감정값이 매칭되어 있다. 추출한 모든 감정 관련 언어를 긍정적 감정과 부정적 감정으로 구분하여 각각 긍정적 감정에 대한 감정값의 합산과 부정적 감정에 대한 감정값의 합산으로 사용자 감정을 판단하거나 긍정적 감정과 부정적 감정의 구분없이 추출한 모든 감정 관련 언어의 감정값을 합산하여 합산한 감정값이 양인지 또는 음인지에 따라 사용자 감정을 판단한다. 바람직하게, 감정 관련 언어에 정도를 나타내는 부사가 추가되는 경우 감정값에 부사에 매칭된는 가중치를 부여하여 사용자 감정 레벨을 계산할 수 있다. 도 8은 본 발명에 따른 기준 감정 관련 언어의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.As an example of a method of judging user's emotions, the positive reference emotion related language and the negative reference emotion related language are classified and stored in the emotion model unit. Emotion values are matched to each positive reference emotion related language and each negative reference emotion related language . If the extracted emotion related language is the same as the reference emotion related language stored in the emotion model unit, the emotion value of the emotion related language is assigned to the extracted emotion related language. Preferably, the emotion model unit includes words representing similar user emotions, and emotion values are matched to word groups. All extracted emotion related languages are divided into positive emotions and negative emotions. The emotions are summed up to positive emotions and summed emotional values for negative emotions. The emotion value of the language is summed and the user's emotion is judged according to whether the summed value is positive or negative. Preferably, when an adverb representing the degree is added to the emotion-related language, a weight value matched to the adverb may be added to the emotion value to calculate the user's emotion level. 8 is a diagram for explaining an example of a reference emotion related language according to the present invention.

다시 도 6을 참고로 살펴보면, 댓글, 다른 댓글 또는 개인 콘텐츠에 포함되어 있는, 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단한다(S140). 보다 구체적으로 살펴보면, 수집한 댓글 또는 다른 댓글을 구문 분석하여 댓글 또는 다른 댓글에 포함되어 있는, 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하고, 추출한 가치 관련 언어에 매칭되는 가치값으로부터 계산한 사용자 가치 레벨에 기초하여 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단한다. Referring again to FIG. 6, a user value, which is a cause of forming a user's emotion, is determined based on a value-related language that forms a user's emotion with respect to the content, which is included in a comment, another comment, or personal content (S140). More specifically, it parses collected comments or other comments to extract a value-related language, which is contained in a comment or other comment, that forms a user's feelings about the content, and calculates from the value value matching the extracted value-related language And determines a user value that is a cause of forming a user's emotion based on a user value level.

사용자 가치를 판단하는 방법의 일 예로 효용적 가치, 쾌락적 가치 및 윤리적 가치를 나타내는 언어들이 가치 모델부에 저장되어 구분되어 저장되어 있으며, 가치 모델부에는 각 가치별 기준 가치 관련 언어에 가치값이 매칭되어 저장되어 있다. 추출한 가치 관련 언어가 가치 모델부에 저장되어 있는 기준 가치 관련 언어와 동일한 경우 기준 가치 관련 언어의 가치값을 추출한 가치 관련 언어에 할당한다. 바람직하게, 가치 모델부에는 유사한 사용자 가치를 나타내는 단어들이 단어 그룹을 이루며 단어 그룹에 가치값이 매칭되어 있다. 추출한 모든 가치 관련 언어를 각 가치별로 즉 효용적 가치, 쾌락적 가치 및 윤리적 가치로 구분하여 각 가치에 대한 가치값을 합산하여 사용자 감정을 형성하는 사용자 가치를 계산한다.As an example of a method of judging user value, languages representing utility value, hedonic value and ethical value are stored and stored in the value model department. In the value model part, And are stored in a matching manner. If the extracted value related language is the same as the reference value related language stored in the value model unit, the value of the reference value related language is assigned to the extracted value related language. Preferably, in the value model portion, words representing similar user values are formed of word groups, and value values are matched to word groups. We divide all extracted value related languages into each value, that is, utility value, hedonic value and ethical value, and sum up the value of each value to calculate the user value that forms the user 's emotion.

다시 도 6을 참고로 살펴보면, 댓글에 포함되어 있는 사용자의 프로파일 관련 언어, 댓글의 특성, 사용자가 등록한 개인 콘텐츠의 특성에 기초하여 콘텐츠에 댓글을 게재한 사용자 프로파일 정보를 판단한다(S160). 보다 구체적으로 살펴보면, 콘텐츠의 구분 식별자 또는 색인어에 기초하여 콘텐츠의 특성을 판단한다. 여기서 콘텐츠의 구분 식별자는 콘텐츠의 내용을 구분할 수 있는 식별자로 사용자가 열람한 콘텐츠의 카테고리(즉, 운동, 자동차, 식사, 여행 등)가 구분 식별자로 사용될 수 있다. 색인어는 콘텐츠의 특성을 나타낼 수 있는 단어를 의미한다. 이러한 콘텐츠의 특성에 기초하여 사용자가 좋아하는 운동, 성별, 음식, 여행지 등의 사용자 프로파일 정보를 유추하여 파악할 수 있다. Referring again to FIG. 6, in step S160, the user profile information that has posted a comment on the content is determined based on the user's profile-related language, the characteristics of the comment, and the characteristics of the personal content registered by the user. More specifically, characteristics of the content are determined based on the content identifier or the index word. Here, the category identifier of the content is an identifier that can identify the content of the content, and the category of the content (i.e., exercise, car, meal, travel, etc.) that the user has viewed can be used as the category identifier. An index word refers to a word that can represent the characteristics of the content. Based on the characteristics of the contents, the user profile information such as the user's favorite exercise, sex, food, travel destination can be guessed and grasped.

한편 사용자가 열람한 콘텐츠에 게재한 댓글 또는 다른 콘텐츠에 사용자가 게재한 다른 댓글을 구문 분석하여 댓글 또는 다른 댓글에 포함되어 있는 프로파일 관련 언어를 추출한다. 기준 프로파일 관련 언어는 프로파일 모델부에 저장되어 있으며 기준 프로파일 관련 언어와 일치하는 프로파일 관련 언어를 추출한다. On the other hand, the user interprets the comment displayed on the content viewed by the user or another comment displayed by the user on the other content to extract the profile-related language contained in the comment or other comment. The reference profile related language is extracted from the profile related language stored in the profile model unit and coinciding with the reference profile related language.

댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 구비하는 프로파일 모델부에서 사용자의 댓글 또는 다른 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 판단하고, 콘텐츠 특성, 프로파일 관련 언어 및 프로파일 모델에 기초하여 사용자의 프로파일 정보를 판단한다. 예를 들어, 댓글의 길이에 따라 댓글을 단문, 중문, 단문으로 구분하고 댓글 중 이모티콘의 사용 여부에 기초하여 댓글 특성을 판단한다. 프로파일 모델의 예로 부정적인 감정을 나타내는 댓글을 단문으로 작성하는 경우 남을 배려하지 않은 성향이 강하고, 이모티콘을 많이 사용할수록 여성적이라는 연구 결과에 기초하여 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 생성할 수 있으며, 사용자가 게재한 댓글 또는 다른 댓글과 매핑되는 프로파일 모델을 판단하여 사용자의 프로파일을 유추할 수 있다.A profile model unit having a profile model matched with a pattern or characteristic of a comment determines a profile model matched to a pattern or characteristic of a user's comment or other comment, And determines profile information. For example, the comment is divided into short, middle, and short sentences according to the length of the comment, and the comment characteristic is determined based on whether or not the emoticon is used in the comment. As an example of a profile model, it is possible to generate a profile model that matches a pattern or characteristic of a comment based on a research result that a negative emotional comment is shortened, , A profile model that is mapped to a comment posted by a user or other comment, and can infer the profile of the user.

사용자 감정에 기초하여 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정별로 사용자 가치 또는 사용자 프로파일을 분류한다(S160).
And classifies the user value or the user profile for the same user emotion based on the user's feeling (S160).

도 7에 도시되어 있는 것과 같이, 사용자가 특정 컨텐츠에 대해 가지는 사용자 감정은 사용자가 무엇을 중시하는지, 즉 사용자가 가지는 가치에 의해 결정되며, 사용자 가치는 사용자 프로파일에 의해 결정됨을 연구결과 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과에 기초하여 사용자가 콘텐츠에 게재한 댓글을 통해 사용자가 콘텐츠에 대해 긍정적인지 또는 부정적인지의 사용자 감정뿐만 아니라 사용자 감정을 형성하는 사용자 가치는 물론 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 가지는 사용자들이 어떠한 사용자 가치를 가지고 어떠한 프로파일 정보를 가지는 사용자인지를 통합하여 판단할 수 있다.
As shown in FIG. 7, it can be confirmed from the study that the user's feeling that the user has about the specific content is determined by what the user places emphasis on, i.e., the value possessed by the user, and the user's value is determined by the user profile . Based on the results of such research, it is possible to determine not only the user's feeling that the user is positive or negative about the content, but also the user value that forms the user's feelings, It is possible to collectively judge which user has profile information and value.

한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.The above-described embodiments of the present invention can be embodied in a general-purpose digital computer that can be embodied as a program that can be executed by a computer and operates the program using a computer-readable recording medium.

상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 전기 또는 자기식 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
The computer-readable recording medium may be an electrically or magnetic storage medium such as a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc., an optical reading medium such as a CD-ROM or a DVD and a carrier wave, , Transmission over the Internet).

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

100: 콘텐츠 평가 장치
200: 네트워크
300: 사용자 단말기
400: 콘텐츠 제공 장치
110: 수집부
120: 감정 판단부
130: 가치 판단부
140: 프로파일 판단부
150: 데이터베이스
160: 분류부
170: 검색부100: Content evaluation device
200: Network
300: User terminal
400: Content providing device
110: collecting section
120:
130:
140:
150: Database
160:
170:

Claims (16)

인터넷 웹페이지 상의 콘텐츠에 게재된 사용자의 댓글을 수집하는 수집부;
상기 댓글에서 상기 콘텐츠에 대한 사용자의 호불호 감정을 나타내는 감정 관련 언어를 추출하고, 상기 감정 관련 언어에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 감정 판단부; 및
상기 댓글에서 상기 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하고, 상기 가치 관련 언어에 기초하여 상기 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 가치 판단부; 및
상기 콘텐츠의 구분 식별자 또는 색인어에 기초하여 상기 콘텐츠의 특성을 판단하는 콘텐츠 특성 판단부와, 상기 댓글을 구문 분석하여 상기 댓글에 포함되어 있는 프로파일 관련 언어를 추출하는 프로파일 언어 추출부와, 댓글의 길이를 기준으로 구분되는 댓글의 패턴 또는 댓글 중 이모티콘의 사용 여부에 따른 댓글의 특성에 매칭되는 사용자 프로파일에 대한 프로파일 모델 데이터베이스를 구비하는 프로파일 모델부와, 상기 프로파일 모델 데이터베이스에서 상기 사용자의 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 판단하고 상기 콘텐츠 특성, 상기 프로파일 관련 언어 및 상기 프로파일 모델에 기초하여 상기 사용자의 프로파일 정보를 판단하는 프로파일 정보 판단부를 구비하는 프로파일 판단부; 및
상기 사용자 감정에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 동일한 사용자 감정별로 사용자 가치 또는 사용자 프로파일을 분류하는 분류부를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 장치.A collection unit for collecting comments of a user displayed on contents on an Internet web page;
An emotion determining unit for extracting an emotion related language representing a user's favorable emotion for the content in the comment and determining a user emotion for the content based on the emotion related language; And
A value judging unit for extracting a value related language that forms a user emotion for the content in the comment and for judging a user value which is a cause of forming the user emotion based on the value related language; And
A profile language extracting unit for extracting a profile related language included in the comment by parsing the comment; and a profile language extracting unit for extracting a profile related language included in the comment, And a profile model database for a user profile matched with a characteristic of a comment according to whether or not an emoticon is used among the comments or the comments classified on the basis of the pattern or comment of the user, A profile determination unit for determining a profile model matched with the characteristics and determining profile information of the user based on the content characteristic, the profile related language, and the profile model; And
And a classifying unit for classifying a user value or a user profile for each of the same user emotions for the content based on the user's emotions. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 감정 판단부는
상기 댓글을 구문 분석하여 상기 댓글에 포함되어 있는 상기 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하는 감정 언어 추출부;
감정 관련 언어와 감정 관련 언어에 매칭되는 사용자 감정에 대한 감정값을 구비하는 감정 모델부;
상기 감정 모델부의 감정값에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨을 계산하는 감정 레벨 계산부; 및
상기 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 사용자 감정 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 장치.The method according to claim 1, wherein the emotion determination unit
An emotional language extracting unit for parsing the comment to extract a user's emotion related language for the content included in the comment;
An emotion model unit having an emotion related language and an emotion value for a user emotion matched with the emotion related language;
An emotion level calculation unit for calculating an affirmative or negative user emotion level for the content based on the emotion value of the emotion model unit; And
And a user emotion determination unit for determining a user emotion for the content based on the positive or negative user emotion level. 제 5 항에 있어서, 상기 가치 판단부는
상기 댓글을 구문 분석하여 상기 댓글에 포함되어 있는, 상기 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하는 가치 언어 추출부;
가치 관련 언어와 가치 관련 언어에 매칭되는 사용자 가치에 대한 가치값을 구비하는 가치 모델부;
상기 가치 모델부의 가치값에 기초하여 상기 사용자에 대한 가치별 사용자 가치 레벨을 계산하는 가치 레벨 계산부; 및
상기 사용자 가치 레벨에 기초하여 상기 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 사용자 가치 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 장치.6. The apparatus of claim 5, wherein the value judging unit
A value language extracting unit parsing the comment to extract a value-related language included in the comment, the value-related language forming a user's feeling for the content;
A value model unit having a value related value and a value value for a user value matching the value related language;
A value level calculating unit for calculating a user value level for each user based on the value of the value model unit; And
And a user value determining unit for determining a user value that is a cause of forming the user's emotion based on the user value level. 제 6 항에 있어서,
상기 사용자 가치는 효용적 가치, 쾌락적 가치, 윤리적 가치 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 장치.The method according to claim 6,
Wherein the user value is at least one of utility value, hedonic value, and ethical value. 제 6 항에 있어서, 상기 콘텐츠 평가 장치는
상기 인터넷 웹페이지 상에 분산되어 있는, 상기 댓글을 게재한 상기 사용자의 다른 댓글 또는 상기 사용자의 개인 콘텐츠를 검색하는 검색부를 더 포함하며,
상기 가치 판단부는 상기 콘텐츠에 대한 댓글, 상기 다른 댓글, 상기 개인 콘텐츠로부터 상기 사용자 가치를 판단하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 장치.7. The content evaluation apparatus according to claim 6,
Further comprising a searching unit for searching for another comment of the user who posted the comment or personal contents of the user distributed on the Internet web page,
Wherein the value judging unit judges the user value from a comment on the content, the other comment, and the personal content. 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 사용자 프로파일 판단부는
상기 콘텐츠에 대한 댓글, 다른 댓글, 개인 콘텐츠로부터 상기 프로파일 정보를 판단하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 장치.The apparatus of claim 1, wherein the user profile determination unit
Judges the profile information from a comment on the content, another comment, and personal content. 수집부에서 인터넷 웹페이지 상의 콘텐츠에 게재된 사용자의 댓글을 수집하는 단계;
감정 판단부에서 상기 댓글에 포함되어 있는 상기 콘텐츠에 대한 사용자의 호불호 감정을 나타내는 감정 관련 언어에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 단계;
가치 판단부에서 상기 댓글에 포함되어 있는 상기 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어에 기초하여 상기 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 단계;
프로파일 판단부에서 상기 콘텐츠의 구분 식별자 또는 색인어에 기초하여 상기 콘텐츠의 특성을 판단하는 단계;
상기 프로파일 판단부에서 상기 댓글을 구문 분석하여 상기 댓글에 포함되어 있는 프로파일 관련 언어를 추출하는 단계;
상기 프로파일 판단부에서 상기 댓글의 길이를 기준으로 구분되는 댓글의 패턴 또는 상기 댓글 중 이모티콘의 사용 여부에 따른 댓글의 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 구비하는 프로파일 모델 데이터베이스에서 상기 사용자 댓글의 패턴 또는 특성에 매칭되는 프로파일 모델을 판단하는 단계;
상기 프로파일 판단부에서 상기 콘텐츠 특성, 상기 프로파일 관련 언어 및 상기 프로파일 모델에 기초하여 상기 사용자의 프로파일 정보를 판단하는 단계; 및
분류부에서 상기 사용자 감정에 기초하여 상기 콘텐츠에 대해 동일한 사용자 감정별로 상기 사용자 가치 또는 상기 사용자 프로파일을 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 평가 방법.Collecting a comment of the user displayed on the content on the Internet web page in the collecting unit;
Determining a user's emotion for the content based on an emotion related language representing a user's favorable emotion for the content included in the comment in the emotion determination unit;
Determining a user value that is a cause of forming the user emotion based on a value related language forming a user emotion with respect to the content included in the comment in the value judging unit;
Determining a characteristic of the content based on the content identifier or the index word in the profile determination unit;
Parsing the comment by the profile determination unit and extracting a profile related language included in the comment;
And a profile model matching the characteristics of the comment based on the comment length or the use of the emoticon in the comment by the profile determination unit, Determining a matching profile model;
Determining the profile information of the user based on the content characteristic, the profile related language, and the profile model in the profile determination unit; And
And classifying the user value or the user profile for the same user emotion based on the user emotion in the classifying unit. 삭제delete 제 11 항에 있어서, 상기 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 단계는
상기 댓글을 구문 분석하여 상기 댓글에 포함되어 있는 상기 콘텐츠에 대한 사용자의 감정 관련 언어를 추출하는 단계;
추출한 감정 관련 언어에 매칭되어 있는 감정값에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨을 계산하는 단계; 및
상기 긍정 또는 부정의 사용자 감정 레벨에 기초하여 상기 콘텐츠에 대한 사용자 감정을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 방법.12. The method of claim 11, wherein determining a user emotion for the content comprises:
Analyzing the comment to extract a user's emotion related language for the content included in the comment;
Calculating affirmative or negative user emotion levels for the content based on emotion values matched to the extracted emotion related language; And
And judging a user's feeling on the content based on the positive or negative user's emotional level. 제 13 항에 있어서, 상기 사용자 가치를 판단하는 단계는
상기 댓글을 구문 분석하여 상기 댓글에 포함되어 있는, 상기 콘텐츠에 대해 사용자 감정을 형성하는 가치 관련 언어를 추출하는 단계;
상기 추출한 가치 관련 언어에 매칭되는 가치 모델에 기초하여 상기 사용자의 가치별 사용자 가치 레벨을 계산하는 가치 레벨 계산부; 및
상기 사용자 가치 레벨에 기초하여 상기 사용자 감정을 형성하는 원인인 사용자 가치를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 방법.14. The method of claim 13, wherein determining the user value comprises:
Parsing the comment to extract a value-related language contained in the comment, the value-related language forming a user's feel for the content;
A value level calculation unit for calculating a user value level of each user based on a value model matched with the extracted value related language; And
And determining a user value that is a cause of forming the user emotion based on the user value level. 삭제delete 제 11 항, 제13항, 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 콘텐츠 평가 방법은
상기 인터넷 웹페이지 상에 분산되어 있는, 상기 댓글을 게재한 상기 사용자의 다른 댓글 또는 상기 사용자의 개인 콘텐츠를 검색하는 단계를 더 포함하며,
상기 콘텐츠에 대한 댓글, 상기 다른 댓글, 상기 개인 콘텐츠로부터 상기 사용자 가치를 판단하거나 상기 사용자 프로파일 정보를 판단하는 것을 특징으로 하는 콘텐츠 평가 방법.The content evaluation method according to any one of claims 11, 13, and 14,
Further comprising searching for another comment of the user who posted the comment or personal content of the user distributed on the Internet web page,
Determining the user value from the comment on the content, the other comment, and the personal content, or determining the user profile information.
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