KR101935937B1 - 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101935937B1
KR101935937B1 KR1020170165973A KR20170165973A KR101935937B1 KR 101935937 B1 KR101935937 B1 KR 101935937B1 KR 1020170165973 A KR1020170165973 A KR 1020170165973A KR 20170165973 A KR20170165973 A KR 20170165973A KR 101935937 B1 KR101935937 B1 KR 101935937B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
advertisement
unit
group
users
grouping
Prior art date
Application number
KR1020170165973A
Other languages
English (en)
Inventor
설형수
Original Assignee
설형수
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 설형수 filed Critical 설형수
Priority to KR1020170165973A priority Critical patent/KR101935937B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101935937B1 publication Critical patent/KR101935937B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0269—Targeted advertisements based on user profile or attribute
    • G06Q30/0271—Personalized advertisement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0273—Determination of fees for advertising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0277—Online advertisement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

본 발명은 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하고, 광고의 주제별 키워드 추출 후, 연관성 분석을 통해 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하고, 각 광고 주제별로 오피니언 마이닝에 따른 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 상기 수치화한 호감도에 따라 3차 그룹으로 그룹핑하고, 상기 3차 그룹 사용자들에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공한 후, 해당 사용자의 기여도를 산정하여 리워드(보상)하고, 기설정 간격으로 업데이트되는 소셜미디어 데이터에 따라 상기 사용자들을 재그룹핑함으로써, 변화되는 사용자 그룹 및 사용자 호감도에 따라 맞춤형 광고를 제공하고, 해당 사용자의 기여도에 따라 리워드(보상)함으로써, 광고 효과를 극대화 할 수 있는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법을 제공한다.

Description

오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR PROVIDING ADVERTISEMENT INFORMATION USING OPINION MINING AND A METHOD THEREOF}
본 발명은 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하고, 광고의 주제별 키워드 추출 후, 연관성 분석을 통해 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하고, 각 광고 주제별로 오피니언 마이닝에 따른 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 상기 수치화한 호감도에 따라 3차 그룹으로 그룹핑하고, 상기 3차 그룹 사용자들에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공한 후, 해당 사용자의 기여도를 산정하여 리워드(보상)하고, 기설정 간격으로 업데이트되는 소셜미디어 데이터에 따라 상기 사용자들을 재그룹핑함으로써, 변화되는 사용자 그룹 및 사용자 호감도에 따라 맞춤형 광고를 제공하고, 해당 사용자의 기여도에 따라 리워드(보상)함으로써, 광고 효과를 극대화 할 수 있는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 유무선 네트워크를 통한 인터넷 기술이 발달하면서, 기존의 라디오나 텔레비전 광고와 같은 음성이나 영상매체를 이용한 광고보다 인터넷 매체(Internet Media)를 이용한 광고가 광고주 및 사용자에게 각광을 받고 있다.
이러한 인터넷 매체를 이용한 광고는 사용자의 개인용 데스크 탑이나 노트북뿐만 아니라 휴대가 가능한 모바일 장치로 제공할 수 있다. 초창기 인터넷 매체를 통한 광고는 단순히 해당 광고 페이지를 보여주는 정도였지만, 최근 소셜네트워크서비스(Social Network Service: SNS)를 제공하는 시스템과 프로그램이 등장하면서 이러한 시스템과 프로그램을 중심으로 오프라인(Off-line)에서와 유사한 바이럴 마케팅(Viral Marketing) 방법이 크게 성행하고 있다.
이러한 바이럴 마케팅은 인터넷 사용자가 이메일(E-Mail), 메신저(Messenger) 또는 블로그(Blog)와 같은 전파 가능한 매체를 통해 자발적으로 어떤 기업이나 기업의 제품을 홍보하도록 만드는 마케팅 기법으로서, 컴퓨터 바이러스처럼 확산된다고 해서 이와 같이 바이럴 마케팅이라 불리며, 넓은 범위에서는 입소문 마케팅과 같이 사용되기도 한다.
구체적으로, 이러한 바이럴 마케팅은 기업이 직접 홍보를 하지 않고 소비자를 통해 입에서 입으로 전해지는 광고라는 점에서 일방적으로 소비자에게 전달되는 기존 광고와 다르며, 또한, 광고주의 상품이나 광고를 접한 인터넷 사용자들의 퍼가기 등을 통해서 광고 내용을 서로 전달하면서 자연스럽게 인터넷상에서 화제를 불러일으키는 마케팅 방식을 가지고 있다.
또한, 이러한 바이럴 마케팅은 기존 텔레비전, 영화 등 필름을 이용한 매체광고보다 훨씬 저렴한 비용이 들기 때문에 현재 광고시장에서 사용 빈도가 빠른 속도로 확산되고 있다. 예를 들면, 이러한 바이럴 마케팅은 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter), 카카오스토리(KakaoStory), 블로그, 인스타그램, 네이버 밴드 등과 같은 소셜네트워크 서비스(SNS), 또는 카카오톡(KakaoTalk), 라인(Line) 등과 같은 인터넷에서 사용되는 인스턴트 메신저 서비스(IMS)를 통해서 인터넷 커뮤니티 내에서 더욱 활성화되고 있다.
한편, 일부 바이럴 마케팅을 이용한 광고에서는 제품 정보를 알려 준 사람에게 보상을 주는 인센티브 접근법(리워드 또는 보상 방법)을 사용하기도 하는데, 충성도 높은 사용자들과 어뷰징(Abusing)하는 사용자들을 명확하게 구분하기 어렵기 때문에 실제 충성도 높은 사용자들이 서비스 이용을 기피하는 문제점이 있었다.
여기서, 어뷰징(Abusing)이란 바이럴 마케팅 서비스 제공자의 서비스를 이용함에 있어서 비정상적인 방법으로 바이럴 마케팅 서비스 시스템의 서비스 운영을 방해함으로써 바이럴 마케팅 서비스 제공자, 소문주 및 바이럴 마케팅 서비스 시스템의 다른 사용자에게 피해를 주는 일체의 행위를 말한다.
한편, 전술한 문제점을 해결하기 위한 선행기술로서, 대한민국 등록특허번호 제10-1538278호에는 "바이럴 마케팅 서비스를 제공하는 시스템 및 방법"이 있다.
한편, 모바일 웹 또는 모바일 어플리케이션을 기반으로 한 광고 배너, 팝업 광고, 홍보 동영상, SMS 광고 메시지 등을 이용하는 방식은 전달 매체에서만 차이가 있을 뿐 광고를 시청하는 소비자는 수동적인 입장이라는 한계가 있으며 이러한 한계에 따라 소비자는 광고를 보기가 귀찮고 광고 효과가 충분치 못하다는 단점이 있다.
이러한 일방적인 광고의 폐단을 줄이고자 소비자가 능동적으로 참여할 수 있는 광고 시스템이 도입되었는데, 예를 들면 소비자가 광고를 시청하면 일정한 마일리지 또는 포인트를 부여하여 사용할 수 있게 하는 등의 광고 시스템이 있다.
그러나 이러한 광고 시스템에 있어서도 소비자는 특정한 상품을 구매하려는 경우에만 해당 광고에 관심이 있으며, 일반적인 소비자에게는 광고 효과가 충분치 못하고, 마일리지나 포인트 등을 실제 상품으로 교환하는 절차 등이 번거로운 문제점이 있었다.
모바일 광고 시스템과 관련한 종래 기술의 하나로서, 한국등록특허 제10-1350735호 '단말기를 이용한 모바일 광고 시스템 및 그 광고 방법'은, 모바일 광고 서비스를 원하는 상품이나 매장에 대한 상세 정보 및 상품이나 매장의 이용에 대한 기 설정된 평가 항목에 따른 항목별 평가 결과를 이용하여 상품이나 매장의 광고를 수행하는 기술에 관한 것이다.
그러나 상기 한국등록특허 제10-1350735호는 광고를 원하는 상품의 특성에 따라 광고 대상 상품을 세부적으로 분류하여 소비자가 원하는 광고를 볼 수 있게 하는데 초점을 둔 기술로서, 소비자가 광고를 보게 하기 위한 유인 효과가 충분치 못하다는 문제점은 여전하다.
한편, 리타게팅 광고는 사용자의 행동을 기반으로 광고를 제공한다. 예를 들면, 사용자가 웹사이트에서 본 상품, 사용자가 포털 사이트에서 검색한 내용과 관련된 광고가 사용자에게 제공된다.
그러나 리타겟팅 광고는 사용자가 이미 구매한 상품을 광고로 노출하거나 특정 상품을 반복적으로만 노출함으로써, 제한적인 맞춤형 광고만 제공할 수 있다는 한계가 있다.
한편, SNS 이용자들은 SNS 상에서 자신의 활동 정보 또는 공유하고자 하는 정보와 같은 피드를 통해 서로의 안부를 확인하거나 활동 내역을 공유하며, 때로는 유익한 정보가 담긴 피드를 다른 SNS 이용자들과 공유하고 있다.
SNS 이용자들이 늘어나면서 소셜 네트워크를 활용한 다양한 마케팅 방법들이 나타나고 있다. 이러한 마케팅의 효율성을 높이기 위해서는 소셜 네트워크 이용자들의 계정정보와 함께 계정별 소셜 네트워크 활동에 대한 정확한 정보 수집과 분석이 필요한 실정이다.
한국등록특허 [10-1538278](등록일자: 2015. 07. 14) 한국등록특허 [10-1763895](등록일자: 2017. 07. 26)
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하고, 광고의 주제별 키워드 추출 후, 연관성 분석을 통해 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하고, 각 광고 주제별로 오피니언 마이닝에 따른 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 상기 수치화한 호감도에 따라 3차 그룹으로 그룹핑하고, 상기 3차 그룹 사용자들에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공한 후, 해당 사용자의 기여도를 산정하여 리워드(보상)하고, 기설정 간격으로 업데이트되는 소셜미디어 데이터에 따라 상기 사용자들을 재그룹핑함으로써, 변화되는 사용자 그룹 및 사용자 호감도에 따라 맞춤형 광고를 제공하고, 해당 사용자의 기여도에 따라 리워드(보상)함으로써, 광고 효과를 극대화 할 수 있는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실 시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템은, 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 다단계로 그룹핑하기 위한 그룹핑부(210); 해당 그룹 사용자들에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공하는 광고 제공부(220); 및 해당 사용자의 기여도를 산정하여 상기 기여도에 따라 리워드(보상)하도록 하기 위한 보상부(230)를 포함하고, 상기 그룹핑부(210)는, 상기 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하기 위한 제1 그룹핑부(212); 광고의 주제별 키워드 추출 후, 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터와의 연광성 분석을 통해 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하기 위한 제2 그룹핑부(213); 및 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터에 오피니언 마이닝을 수행하여 상기 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 수치화한 호감도에 따라 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 3차 그룹으로 그룹핑하기 위한 제3 그룹핑부(214)를 포함하고, 상기 광고 제공부(220)는, 온라인 상의 데이터를 수집하는 데이터 수집부(221); 상기 데이터 수집부에서 수집한 데이터를 빅 데이터 분석기법에 따라 분석하기 위한 분석부(222); 상기 분석부의 분석에 따라 분류되는 카테고리에 기반하여 콘텐츠정보를 분류하여 저장하고 있는 콘텐츠정보 저장부(223); 상기 분석부의 분석에 따라 광고 콘텐츠의 공통 특성을 추출하기 위한 특성 추출부(224); 상기 특성 추출부에서 추출한 특성을 반영하여 상기 3차 그룹 사용자들의 호감도에 기반하여 제공할 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화하기 위한 콘텐츠 포맷 패턴화부(225); 및 해당 그룹 사용자들에게 상기 콘텐츠 포맷 패턴화부에서 패턴화한 포맷에 따라 상기 콘텐츠정보 저장부에 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하는 맞춤형 광고를 생성하는 광고 생성부(226)를 포함하고, 상기 보상부(230)는, 해당 사용자의 광고 기여도를 산정하기 위한 기여도 계산부(231); 및 상기 광고 기여도에 따라 해당 사용자에게 리워드(보상)하기 위한 수익 분배부(232)를 포함한다.
또한, 상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 방법은, 광고 생성시 필요한 콘텐츠정보를 카테고리에 따라 분류하여 저장하는 콘텐츠 저장단계(S610); 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하는 1차그룹핑단계(S620); 광고의 주제별 키워드 추출 후, 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터와의 연관성 분석에 따라, 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하는 2차그룹핑단계(S630); 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터에 오피니언 마이닝을 통해 상기 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 수치화한 호감도에 따라 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 3차 그룹으로 그룹핑하기 위한 3차그룹핑단계(S640); 3차 그룹의 사용자들의 호감도에 따라 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 맞추어 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하는 맞춤형 광고를 생성하는 광고생성단계(S650); 해당 그룹 사용자들에게 상기 맞춤형 광고를 제공함에 따라 수익을 얻는 광고제공단계(S660); 해당 사용자의 광고 기여도를 산정하는 기여도계산단계(S670); 및 상기 광고 기여도에 따라 리워드(보상)하는 보상단계(S680)를 포함하고, 상기 콘텐츠 저장단계(S610)는, 온라인 상의 데이터를 수집하는 수집단계(S611); 상기 수집한 데이터를 빅 데이터 분석기법에 따라 분석하는 분석단계(S612); 상기 분석단계에 따라 분류되는 카테고리에 기반하여 콘텐츠정보를 분류하여 저장하는 단계(S613); 상기 분석단계에 따라 광고 콘텐츠의 공통 특성을 추출하는 추출단계(S614); 및 상기 추출한 공통 특성을 반영하여 상기 3차 그룹 사용자들의 호감도에 근거하여 제공할 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화하는 패턴화단계(S615)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 의하면, 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 데이터를 분석하여 사용자들을 다단계로 그룹핑하고, 해당 그룹의 성격에 따라 광고를 제공함으로써, 사용자들의 취향 및 호감도에 따른 맞춤형 광고가 가능한 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 의하면, 4차 산업혁명 시대에 발맞춰 빅 데이터 분석 기법 및 오피니언 마이닝을 이용하여 개인의 취향 및 감성을 분석하여 목표 고객에게 맞춤형 광고를 노출시키고, 개인화된 서비스와 상품을 소개함으로써, 소비자가 들여야 하는 시간, 비용 등을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 의하면, 사용자에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공한 후, 해당 사용자의 광고 기여도를 계산하여 리워드(보상)함으로써, 광고의 효과를 높일 수 있는 효과가 있다.
아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법에 의하면, 기설정 간격으로 업데이트되는 소셜미디어 데이터에 따라 상기 사용자들을 재그룹핑함으로써, 변화되는 사용자 그룹 및 호감도를 분석 및 예측하고, 변화된 사용자의 취향에 맞는 광고를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템이 포함되는 전체 시스템의 일 실시예 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템의 일 실시예 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템에서 사용자 그룹핑 방법에 대한 일 실시예 설명도.
도 4는 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템에서 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 대한 일 실시예 설명도.
도 5는 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템에서 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 대한 다른 실시예 설명도.
도 6은 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법에 대한 일 실시예 흐름도.
도 7은 본 발명에 따른 리워드 계산부 및 수익 분배부에 대한 설명도.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템이 포함되는 전체 시스템의 일 실시예 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명이 적용되는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템이 포함되는 전체 시스템은, 통신 네트워크를 통하여 연결된 광고 정보 제공 시스템(100), 광고주(110), 다수의 사용자 SNS(120, 130), 생성된 맞춤형 광고(140), 사용자 단말(150), 및 집단 지성(160)을 포함한다.
여기서, 통신 네트워크는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 발명에서 말하는 통신 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다.
상기 광고 정보 제공 시스템(100)은 통신 네트워크를 통하여 상기 다수의 사용자 SNS(120, 130)에 접속 가능하고, 광고주(110)와 통신 가능하고, 집단 지성(160)으로부터 광고를 생성하여 제공하는데 필요한 정보들 수신한다. 상기 광고 정보 제공 시스템(100)은 광고대행업체(미도시)의 운영 서버에 포함될 수 있다.
상기 광고 정보 제공 시스템(100)은, 광고주 또는 광고주 단말로부터의 광고 생성 및 제공 요청에 따라, 광고 생성에 필요한 콘텐츠정보를 저장하고, 다단계의 그룹핑을 통해 광고를 수신할 사용자(구독자)를 특정하고, 상기 구독자의 해당하는 그룹 성향에 따라 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화하고, 사용자의 그룹에 따른 패턴화된 포맷을 이용하여 상기 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하여 생성된 맞춤형 광고(140)를 해당 사용자의 사용자 단말(150)로 제공하고, 해당 사용자는 광고 기여도에 따른 리워드(보상)를 받을 수 있다. 또한, 상기 맞춤형 광고(140)에는 집단 지성(160)으로부터 얻은 정보가 부가될 수 있으며, 상기 광고 제공에 따른 수익을 상기 집단 지성(160)에게 분배할 수 있다.
상기 사용자 단말(150)은 일반적으로 통신 네트워크를 통하여 본인이 원하는 정보를 얻고자 검색을 하거나 여러 다양한 활동을 할 수 있도록 하는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 개인용 컴퓨터(예를 들어, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등), 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말(150)로서 채택될 수 있다. 또한, 상기 사용자 단말(150)은 상기 광고 정보 제공 시스템(100)에 의해 생성된 맞춤형 광고(140)를 포함하는 웹페이지에 접속할 수 있고, 상기 집단 지성(160)에 영상 정보, 청각 정보 또는 지식정보를 업로드하고 해당 정보들의 사용에 따라 수익을 얻을 수도 있다.
한편, 상기 광고주(110)는 온라인 또는 오프라인을 통해 상기 광고대행업체에 광고를 의뢰하는 의뢰인 또는 네트워크(온라인)를 통해 광고를 의뢰하는 단말일 수 있다. 도면에서는 광고를 의뢰하는 의뢰인으로 도시하였으나, 광고를 의뢰하는 광고주 단말일 수도 있다. 상기 광고주 단말도 상기 사용자 단말(150)과 마찬가지의 속성을 갖는다.
한편, 일반적으로 집단 지성이란, 인터넷(통신 네트워크)을 통하여 정보와 지식이 생성 및 축적되어 데이터베이스화되거나 아카이브로 만들어진 형태를 말한다. 본 발명에서의 집단 지성(160)이란, 상기 광고대행업체와 계약을 맺고 상기 데이터베이스화된 정보들(영상 정보, 청각 정보, 지식 정보 등)의 사용에 따라 상기 광고대행업체로부터 수익을 분배받는 단체 또는 사업체가 될 수 있다.
상기 집단 지성(160)은 하나의 구성으로 도시하였으나, 별도로 구성되는 다수의 단체 또는 사업체가 될 수도 있다.
상기 영상 정보는, 이미지, 동영상, 폰트, 아이콘, 이모티콘 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 청각 정보는, 배경음악, 특수효과사운드 등을 포함할 수 있다. 상기 지식 정보는, 학술정보(논문) 또는 사전과 같은 전문적 정보를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 광고 정보 제공 시스템의 일 실시예 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 광고 정보 제공 시스템(100)은, 그룹핑부(210), 광고 제공부(220), 및 보상부(230)를 포함한다.
상기 그룹핑부(210)는 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 다단계로 그룹핑한다.
상기 광고 제공부(220)는 해당 그룹 사용자들에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공한다.
상기 보상부(230)는 해당 사용자의 기여도를 산정하여 상기 기여도에 따라 리워드(보상)한다.
상기 그룹핑부(210)는, SNS 데이터 수집부(211), 1차 그룹핑부(212), 2차 그룹핑부(214), 키워드 추출부(215), 연관성 분석부(216), 오피니언 마이닝부(217), 호감도 산출부(218), 키워드 사전(219a), 및 의미 사전(219b)를 포함한다.
상기 SNS 데이터 수집부(211)는 사용자별 SNS 데이터를 수집한다.
SNS에서 정량화할 수 있는 사람들과의 관계나 접속 횟수 등은 정형 데이터이지만, 텍스트나 동영상 등으로 공유하는 내용들은 모두 비정형 데이터이다.
상기 1차 그룹핑부(212)는 상기 SNS 데이터 수집부(211)에서 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑한다.
상기 키워드 추출부(215)는 상기 SNS 데이터 수집부(211)가 수집한 데이터에n-gram 알고리즘을 사용하여 키워드를 추출한다.
n-gram 알고리즘은 통계와 확률을 바탕으로 한 색인 분석 등에 널리 쓰이는 방식으로 초기 검색사이트가 취한 색인 검색 알고리즘의 하나다. 개념이 무척 직관적이고 빠르기 때문에 여러 학문에 적용하기 쉽다. n-gram 알고리즘은 검색시스템에서 키워드 추출 및 악성코드의 API 추출시 사용된다.
n-gram 알고리즘은 n개의 문자열 크기만큼의 창(window)을 만들어 문자열을 왼쪽에서 오른쪽으로 한 단위씩 움직이며 추출되는 시퀀스의 집합의 출현 빈도수를 기록한다. 이때 n은 얼마만큼의 단위로 잘라낼지를 나타내는 지표인데, 이 값이 1이면 unigram, 2이면 bigram, 3이면 trigram이라 부르며, 그 값은 더 커질 수 있다.
예를 들어, "I am a boy" 라는 문장을 문자 단위의 3-gram으로 만든다면, "I m", " am", "am ", "m a", " a ", "a b", " bo", "boy" 로 만들 수 있다. 같은 작업을 단어 단위로도 할 수 있는데, 만약 단어 단위의 2-gram으로 만든다면, "I am", "am a", "a boy" 가 된다. 여기서 띄어쓰기를 포함할지 말지, 단어 단위로 할지 문자 단위로 할지는 설계자가 원하는대로 설정할 수도 있다.
하지만, 문자열의 is와 have와 같이 모든 문서에 공통적으로 자주 나오는 단어라면 중요한 단어로 판단하기가 힘들다. 그래서 해당 문서군을 통째로 검사하여, 해당 단어의 중요도를 낮추고, 문서 내에서 유일하게 많이 나오는 키워드의 중요성을 나타내 주는 기법이 있는데, 그것이 바로 TF-IDF 방법이다.
TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다. 문서의 핵심어를 추출하거나, 검색 엔진에서 검색 결과의 순위를 결정하거나, 문서들 사이의 비슷한 정도를 구하는 등의 용도로 사용할 수 있다.
TF(단어 빈도, term frequency)는 특정한 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값으로, 이 값이 높을수록 문서에서 중요하다고 생각할 수 있다. 하지만 단어 자체가 문서군 내에서 자주 사용되는 경우, 이것은 그 단어가 흔하게 등장한다는 것을 의미한다. 이것을 DF(문서 빈도, document frequency)라고 하며, 이 값의 역수를 IDF(역문서 빈도, inverse document frequency)라고 한다. TF-IDF는 TF와 IDF를 곱한 값이다.
상세하게는, TF는 단어빈도(term frequency)로, 특정 단어가 문서 내에 얼만큼의 빈도로 등장하는지를 나타낸다. 당연히 문서에 자주 등장하는 단어라면 그만큼 중요도가 높다고 예상할 수 있다. DF는 "문서군 내에서 해당 단어가 나타난 문서의 수" 이다. 따라서 각 단어가 그 문서에서 얼마나 나타났는지는 중요하지 않고, 몇 개의 문서에서 나타났는지가 중요하다. 해당 문서군의 기준은 보통 폴더를 기준으로 한다. 본 발명에서, 해당 문서군은 수집된 비정형 데이터 집합이 될 수 있다.
DF 값이 높다는 것은 해당 문서군 내에서 많은 문서에서 등장하는 것이므로, 별로 중요한 단어가 아니라는 것을 나타낸다. 즉 is, have 등과 같이 어느 곳에서나 쓰이는 단어일수록 DF값이 높다.
IDF는 Inverse Document Frequency로 앞서 설명한 DF에 역수를 취한 것이다. DF는 값이 클수록 중요하지 않은 단어를 나타내는 것이다. 이 값을 역수로 취하면(1/DF) DF 값이 클수록 값이 작아지게 되는 것이다. 즉, IDF 값이 클수록 다른 문서에서 잘 등장하는 않는 단어라는 것을 뜻한다. 참고로 DF 값은 굉장히 넓은 범위로 구성되어 있어 보통 log를 취한다. 하지만 이 또한 적용하려는 환경에 맞게 설정할 수 있다.
TF, IDF 및 TF-IDF를 각각 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 1>
Figure 112017121266662-pat00001
<수학식 2>
Figure 112017121266662-pat00002
<수학식 3>
TF-IDF = TF × IDF
즉, 비정형 데이터에 대해서는, n-gram 알고리즘 및 TF-IDF를 사용하여 데이터(문서) 내의 키워드를 추출할 수 있다. 한편, 불용어 수준의 의미 없는 단어는 제거함으로써, 추출한 키워드가 실제 문서(데이터) 내에서 신뢰성 있는 키워드가 되도록 한다.
상기 키워드 사전(219a)은 특정 도메인(여기서는, 광고의 주제 또는 카테고리, 광고 제품)에 따라 추출된 키워드 집합을 저장하고 있다. 편의상, 키워드 사전에서 추출된 키워드의 집합을 제1 집합이라 하기로 한다.
상기 연관성 분석부(216)는, 상기 키워드 사전(219a)에서 얻을 수 있는 광고 주제별 키워드 집합을 제1 집합이라 하고, 상기 키워드 추출부(215)에서 얻은 해당 사용자의 키워드 집합을 제2 집합이라 할 때, 상기 제1 집합과 상기 제2 집합과의 유사도를 계산한다.
예를 들어, 키워드 사전(219a)에서 추출된 광고 주제별 제1 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 A, 상기 키워드 추출부(215)에서 얻은 해당 사용자의 제2 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 B라고 하고, 백터간 유사도를 측정하는 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 적용하여, 하기 <수학식 4>와 같이 두 집합 간의 유사도를 계산할 수 있다.
<수학식 4>
Figure 112017121266662-pat00003
즉, A, B의 벡터값이 각각 주어졌을 때, 코사인 유사도 cos(θ)는 벡터의 스칼라 곱을 그 크기로 나눈 값이다.
상기 2차 그룹핑부(213)는 상기 계산된 유사도가 기설정 값 이상인 경우, 해당 사용자를 해당 광고 주제에 대응하는 그룹으로 그룹핑한다. 여기서, 해당 사용자는 다수의 광고 주제에 대응하는 2차 그룹에 포함될 수 있다.
상기 오피니언 마이닝부(217)는 상기 의미 사전(219b)을 참조하여 상기 SNS 데이터 수집부(211)에서 수집한 데이터 또는 상기 키워드 추출부(215)에서 추출한 키워드를 이용하여 감정평가에 사용하는 단어를 결정한다.　오피니언 마이닝은 흔히 감성분석으로 불려지는 것으로, 텍스트에 나타난 사람들의 의견이나 성향 같은 주관적인 데이터를 분석하는 자연어 처리 기술이다. 단어의 감성점수가 모여 문서의 감성점수가 되고, 이는 글을 쓴 사람의 의견이 긍정인지 부정인지를 판단하는 기준이 된다.
상기 의미 사전(219b)으로는, 감정 또는 평가 어휘(예: 멋지다, 좋다, 나쁘다, 끝내준다)를 포함하는 사전이 있을 수 있고, 특정 도메인(영화, 맛집, 스마트폰, 카메라 등)에 종속적인 (속성, 어휘) 쌍으로 구성된 사전이 있을 수 있다. 도메인별 (속성, 어휘) 사전들간 공통적인 경우와 특화된 경우가 분리될 수 있다. 또한, 상기 의미 사전은 지속적으로 유사어가 추가될 수 있으며, 업데이트될 수 있다.
상기 의미 사전(219b)에 포함된 각 단어에는 극성값이 부여되어 있으며, 극성값은 긍정 점수 및 부정 점수로 표현하되, 각각 0~1 사이의 값을 가진다.
본 발명에서는, 긍정과 부정을 하나의 점수로 나타내기 위해 단어 w 의 긍정 점수와 부정 점수의 차이인 극성값을 하기 <수학식 5> 와 같이 계산한다.
<수학식 5>
polarity(w) = positive(w) - negative (w)
여기서, positive(w)는 단어 w의 긍정 점수이고, negative(w)는 단어 w의 부정 점수이다.
한편, 의미 사전(219b)에 동일한 단어에 대하여 긍정 극성이 높은 의미는 9개, 부정 극성이 높은 의미는 4개, 극성이 동일하거나 없는 의미는 5개가 있을 수 있다.
상기와 같은 경우, 같은 형태의 단어가 가지고 있는 모든 극성 값의 평균을 하기 <수학식 6>과 같이 계산하여 적용할 수 있다.
<수학식 6>
Figure 112017121266662-pat00004
여기서, polarity(wi)는 단어의 전체 의미를 포함하는 집합 set(w)에 포함된 i번째 의미의 극성값이다.
즉, 상기 호감도 산출부(218)는, 상기 <수학식 6>를 이용하여, 광고 주제에 대응하는 데이터(문서)로부터 추출되는 의미 사전(219b)에 포함된 단어들의 극성값의 평균값으로 호감도를 산출할 수 있다.
상기 3차 그룹핑부(214)는, 상기 2차 그룹의 사용자들을 광고 주제별로 계산된 호감도에 따라, 긍정 그룹, 중립 그룹, 및 부정 그룹으로 그룹핑한다.
상기 광고 제공부(220)는, 데이터 수집부(221), 분석부(222), 콘텐츠 저장부(223), 특성 추출부(224), 콘텐츠 포맷 패턴화부(225), 및 광고 생성부(226)를 포함한다.
상기 데이터 수집부(221)는 온라인 상의 데이터를 수집한다. 일예로, 웹 크롤링이라는 기법을 사용하여 웹에서 자동적으로 텍스트를 수집할 수도 있다.
한편, 본 발명에 따른 광고 정보 제공 시스템(100)은, 온라인 상의 콘텐츠정보를 카테고리별로 구분하여 저장하고 있으며, 주기적으로 업데이트되는 별도의 콘텐츠정보 데이터베이스(미도시됨)를 가지고 있을 수도 있다.
상기 분석부(222)는 상기 데이터 수집부(221)에서 수집한 데이터를 빅 데이터 분석기법에 따라 분석한다.
빅 데이터란 기존 데이터의 수집, 저장, 관리, 분석 역량을 넘어서는 데이터 세트를 의미한다. 빅 데이터는 정형화 정도에 따라 정형 데이터, 반정형 데이터, 및 비정형 데이터로 분류될 수 있다.
정형 데이터(structured data)는 고정된 필드에 저장되는 데이터를 말한다. 즉, 일정한 형식을 갖추고 저장되는 데이터를 말한다. 반정형 데이터(semi-structured data)는 고정된 필드에 저장되어 있지는 않지만, 메타데이터나 스키마를 포함하는 데이터를 말한다. 반정형 데이터로는 XML(Extensible Mark-up Language) 및 HTML(Hypertext Mark-up Language)을 예로 들 수 있다. 비정형 데이터(unstructured data)는 고정된 필드에 저장되어 있지 않은 데이터를 말한다. 비정형 데이터로는 텍스트 문서, 이미지 데이터, 동영상 데이터, 및 음성 데이터를 예로 들 수 있다.
상기 분석부(222)는 상술한 바와 같은 빅 데이터를 수집하여, 분석할 수 있다. 빅 데이터 분석 기술로는 텍스트 마이닝(text mining), 평판 분석(opinion mining), 소셜 네트워크 분석, 군집 분석(cluster analysis), 신경망 분석(neural network analysis), 및 마코브 모델(markov model)을 예로 들 수 있으나, 예시된 분석 기술들로 한정되는 것은 아니다.
텍스트 마이닝은 반정형 텍스트 데이터 또는 비정형 텍스트 데이터에서 자연 언어 처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 기술이다. 자연 언어 처리(Natural Language Processing; NLP) 기술은 자연 언어 이해와 자연 언어 생성이 가능하도록 하는 기술이다. 자연 언어란 사람이 의사소통을 하기 위해 사용하는 용어로, 인공 언어(컴퓨터 언어)와 반대되는 개념이다. 자연 언어 이해란 자연 언어를 기계적으로 분석해서 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 말한다. 자연 언어 생성은 컴퓨터가 자연 언어를 출력할 수 있도록 하는 것을 말한다. 자연 언어 처리 기술은 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석, 및 화용 분석으로 이루어진다.
평판 분석은 블로그(blog), 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service; SNS), 위키(Wiki), 손수제작물(UCC), 마이크로 블로그(Micro-Blog) 등과 같은 소셜 미디어(social media)에서 정형 텍스트 및 비정형 텍스트를 수집 및 분석하여, 제품이나 서비스에 대한 평판(예를 들어, 긍정, 부정, 중립)을 판별하는 기술이다.
소셜 네트워크 분석은 소셜 네트워크 연결구조 및 연결강도 등에 기초하여, 사용자의 영향력, 관심사, 및 성향을 분석하고, 추출하는 기술이다. 소셜 네트워크 분석을 수행할 때 활용할 수 있는 정보의 종류는 크게 팔로우(follow), 댓글(reply), 공유(리트윗(retweet, 트위터의 경우) 등으로 구분할 수 있다. 온라인 상에서 특정인과 친구를 맺거나 그의 글을 보고 싶을 때 팔로우를 하게 되고, 댓글을 달거나 공유(리트윗)을 하게 되면 적극적인 상호관계를 의미하게 된다. 이러한 관계들을 분석하여 사용자의 영향력이나 전파력을 평가할 수 있고, 나아가 특정 글들의 확산과정을 추적하거나, 향후 의견들의 확산을 추정해볼 수 있다.
군집 분석은 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사한 특성을 가진 군을 발굴하는 기술이다.
상기 콘텐츠 저장부(223)는 상기 분석부(222)의 분석에 따라 분류되는 광고 카테고리에 기반하여 콘텐츠정보를 분류하여 저장한다.
본 발명에서, 콘텐츠정보란, 사용자가 네트워크를 통해서 접근할 수 있는 각종 정보나 그 내용물을 말하나, 본 명세서에서는 특별히 언급하지 않는 경우, 영상, 음악 등 예를 들면, 디지털 방식으로 제작해서 인터넷 네트워크 환경을 통하여 제공될 수 있는 멀티미디어 정보를 의미한다.
상기 특성 추출부(224)는 광고 콘텐츠의 공통 특성을 추출한다.
예를 들어, 카테고리의 콘텐츠 비율, 키워드의 종류(개수), 횟수, 위치 및 분산도와 이미지의 개수, 위치 및 분산도와 영상의 개수, 위치 및 분산도 같은 특성을 추출할 수 있다.
상기 콘텐츠 포맷 패턴화부(225)는 상기 특성 추출부(224)에서 추출한 특성을 반영하여 3차 그룹 사용자들의 호감도에 기반하여 제공할 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화한다.
상기 특성 추출부(224)에서 추출한 공통 특성을 기반으로, 예를 들어, 키워드의 종류, 출현 빈도, 및 위치, 포함될 이미지의 개수 및 위치, 영상의 개수 및 위치가 표시된 형식으로 결정될 수 있다. 광고 콘텐츠 포맷은 도 4 및 5를 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
상기 광고 생성부(226)는 해당 그룹 사용자들에게 상기 패턴화된 콘텐츠 포맷에 맞추어 상기 콘텐츠정보 저장부(223)에 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하여 맞춤형 광고를 생성한다.
상기 3차 그룹은, 의미 사전(291b)을 이용하여 계산한 호감도 수치에 따라, 긍정 그룹, 중립 그룹, 부정 그룹으로 그룹핑되는데, 상기 광고 제공부(220)는, 상기 긍정 그룹에 포함된 사용자들에게는 기설정 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 패시브 맞춤형 광고를 제공하고, 상기 중립 그룹에 포함된 사용자들에게는 상기 기설정 개수보다 많은 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 액티브 맞춤형 광고를 제공하고, 상기 부정 그룹에 포함된 사용자에게는 맞춤형 광고를 제공하지 않는 것을 특징으로 한다.
상기 패시브 맞춤형 광고는, 광고(이미지 또는 동영상), 효과, 객관적 설명, 적당량의 이모티콘 및 이미지 사용, 구매 또는 체험 주소 링크 등의 콘텐츠 정보를 포함할 수 있으며, 상기 액티브 맞춤형 광고는 관련 동영상, 관련 이미지, 구매 또는 체험 주소, 효과, 긍정 후기, 다량의 이모티콘 및 이미지 사용, 광고 (이미지 또는 동영상) 등의 콘텐츠 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 광고 생성부(226)는 상기 콘텐츠정보 저장부(223)에 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보에, 외부의 집단 지성으로부터 얻은 정보를 부가하여 맞춤형 광고를 생성할 수도 있다.
상기 보상부(230)는 기여도 계산부(231), 및 수익 분배부(232)를 포함한다.
상기 기여도 계산부(231)는 해당 사용자의 광고 기여도를 산정하고, 상기 수익 분배부(232)는 상기 광고 기여도에 따라 해당 사용자에게 리워드(보상)한다.
한편, 상기 수익 분배부(232)는 외부의 집단 지성으로부터 얻은 정보를 부가하여 맞춤형 광고를 생성한 경우에, 상기 맞춤형 광고를 이용한 마케팅 활동을 통해 상기 광고주로부터 얻은 수익 금액의 일부를 상기 집단 지성(160)에게 분배할 수 있다.
상기 SNS 데이터 수집부(211), 1차 그룹핑부(212), 2차 그룹핑부(214), 키워드 추출부(215), 연관성 분석부(216), 오피니언 마이닝부(217), 호감도 산출부(218), 키워드 사전(219a), 및 의미 사전(219b), 데이터 수집부(221), 분석부(222), 콘텐츠 저장부(223), 콘텐츠 포맷 패턴화부(225), 광고 생성부(226), 기여도 계산부(231) 및 수익 분배부(232)는 그 중 적어도 일부가 상기 광고 정보 제공 시스템(100)과 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 상기 광고 정보 제공 시스템(100)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 상기 광고 정보 제공 시스템(100)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 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.
도 3은 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템에서 사용자 그룹핑 방법에 대한 일 실시예 설명도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 다단계로 사용자를 그룹핑하는데 있어서, 3단계로 그룹핑하였다.
1차 그룹핑(301)은, 성별, 연령별로 사용자를 구분할 수 있다.
남자와 여자로 나눌 수 있으며, 각 남자와 여자에 대하여, 10대, 20대, 30대, 40대, 50대, 및 60대 이상으로 나눌 수 있다.
2차 그룹핑(302)은, 광고 주제별로 사용자를 구분할 수 있다.
예를 들어, 광고 주제는 가전,통신, 푸드, 게임, 여행, 영화, 리빙, 등을 포함할 수 있다. 한편, 상기 광고 주제의 소 항목으로도 상세히 나뉠 수도 있다. 예를 들어, 광고 주제가 영화인 경우, 멜로, 액션, 공포, 뮤지컬 등을 포함하는 영화 장르로 구분이 가능할 수도 있다.
3차 그룹핑(303)은, 해당 광고 주제에 대한 호감도에 따라 사용자를 구분할 수 있다.
예를 들어, 호감도는 긍정, 중립, 부정을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템에서 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 대한 일 실시예 설명도이다.
본 발명에서는, 생성되는 맞춤형 광고가 블로그(Blog)에서의 페이지와 같이 1 페이지인 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 블로그 포스트 페이지에서, 광고에 해당하는 주제 가지는 제목(401)이 있고, 위에서부터 아래로 그리고 왼쪽에서부터 오른쪽으로의 순서대로, 2번 중복된 키워드1(402), 이미지1(403), 이미지1 설명(404), 아이콘1(405), 영상1 설명(406), 영상1(407), 주제 관련 설명(408), 키워드2(409), 아이콘2(410), 광고(이미지 또는 동영상)(411), 광고 설명(412), 광고 제품의 효과(413), 광고 제품의 구매 또는 체험 사이트 주소(하이퍼링크)(414), 광고 제품의 사용자 후기(415), 및 3번 중복된 키워드3(416)이 위치될 수 있다. 아이콘2(401)과 광고(411) 사이에는 다수의 광고와 관련된 콘텐츠정보가 포함될 수 있다.
또한, 각 설명 파트에서 사용될 폰트의 서체, 크기, 굵기, 및 색상까지도 기설정되어 광고가 생성될 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 시스템에서 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 대한 다른 실시예 설명도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 블로그 포스트 페이지에서, 광고에 해당하는 주제 가지는 제목(501)이 있고, 위에서부터 아래로 그리고 왼쪽에서부터 오른쪽으로의 순서대로, 키워드4(502), 이미지2(503), 이미지2 설명(504), 주제 관련 설명(505),광고 설명(506), 이모티콘1(507), 광고(이미지 또는 동영상)(508), 광고 제품의 효과(509), 광고 제품의 구매 또는 체험 사이트 주소(하이퍼링크)(510), 광고 제품의 간략한 사용자 후기(511), 및 2번 중복된 키워드5(512)가 위치될 수 있다.
도 4 및 도 5를 비교하면, 광고 내용 및 전달성에 있어서, 도 4가 도 5보다 더 적극적이라는 것을 알 수 있다. 예를 들어, 도 4의 광고 콘텐츠 패턴을 이용하여 중립 그룹에 대응하여 공격적인 마케팅을 할 수 있으며, 도 5의 광고 콘텐츠 패턴을 이용하여 긍정 그룹에 대응하여 소극적인 마케팅을 할 수 있다. 물론, 긍정 그룹의 사용자들에게도 공격적인 마케팅을 할 수 있지만, 너무 과한 것은 모자란 것만 못하기 때문에 본 발명에서는 이에 대하여 차별화한다.
도 6은 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법에 대한 일 실시예 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법은, 먼저, 온라인 상의 콘텐츠정보를 분석하여 광고 생성시 필요한 콘텐츠정보를 콘텐츠정보 저장부(223)에 카테고리별로 구분하여 저장한다(S610).
상기 저장단계(S610)의 상세 단계는 다음과 같다.
온라인 상의 데이터를 수집하고(S611), 상기 수집한 데이터를 빅 데이터 분석기법에 따라 분석한다(S612).
상기 분석단계(S612)에 따라 분류되는 카테고리에 기반하여 콘텐츠정보를 분류하여 저장하고(S613), 상기 분석단계(S612)에 따라 광고 콘텐츠의 공통 특성을 추출한다(S614).
예를 들어, 카테고리의 콘텐츠 비율, 키워드의 종류(개수), 횟수, 위치 및 분산도, 이미지의 개수, 위치 및 분산도, 영상의 개수, 위치 및 분산도와 같은 특성을 추출할 수 있다.
상기 추출한 공통 특성을 반영하여 상기 3차 그룹 사용자들의 호감도에 근거하여 제공할 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화한다(S615).
상기 광고 콘텐츠 포맷은, 예를 들어, 광고 주제와 관련된 키워드의 종류, 출현 빈도수 및 위치, 포함될 이미지의 개수 및 위치, 영상의 개수 및 위치가 표시된 형식으로 결정될 수 있다.
본 발명에 따른 광고 정보 제공 시스템(100)은, 온라인 상의 콘텐츠정보를 카테고리별로 구분하여 저장하고 있으며, 주기적으로 업데이트되는 별도의 콘텐츠정보 데이터베이스(미도시됨)를 가지고 있을 수도 있다.
한편, 본 발명에 따른 광고 정보 제공 시스템(100)은, 광고 주제별로 다수의 키워드 집합을 저장하고 있는 키워드 사전(219a) 및 사람의 감정(성향)을 평가할 수 있는 단어와 해당 단어의 의미 사전(219b)을 구비한다.
소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑한다(S620).
이후, 광고의 주제별 키워드 추출 후, 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터와의 연관성 분석에 따라, 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑한다(S630).
여기서, 광고의 주제별 키워드는 상기 키워드 사전(219a)에 저장되어 있으며, 사용자 키워드는 n-gram 알고리즘 및 TF-IDF를 사용하여 추출할 수 있다.
그리고, 상기 키워드 사전(219a)에서 추출된 광고 주제별 제1 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 A, 상기 키워드 추출부(215)에서 얻은 해당 사용자의 제2 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 B라고 하고, 백터간 유사도를 측정하는 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 적용하여, 하기 <수학식 7>과 같이 두 집합 간의 유사도를 계산할 수 있다.
<수학식 7>
Figure 112017121266662-pat00005
이후, 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터에 오피니언 마이닝을 통해 상기 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 수치화한 호감도에 따라 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 3차 그룹으로 그룹핑한다(S640).
여기서, 호감도는 의미 사전(219b)에 포함된 각 단어에는 극성값이 부여되어 있으며, 극성값은 긍정 점수 및 부정 점수를 포함한다.
호감도 계산은 하기 <수학식 8>을 이용하여 수행될 수 있다.
<수학식 8>
Figure 112017121266662-pat00006
여기서, polarity(wi)는 단어의 전체 의미를 포함하는 집합 set(w)에 포함된 i번째 의미의 극성값이다. 즉, 상기 호감도는, 상기 <수학식 8>을 이용하여, 광고 주제에 대응하는 데이터(문서)로부터 추출되는 의미 사전(219b)에 포함된 단어들의 극성값의 평균값으로 호감도를 산출할 수 있다.
이후, 3차 그룹의 사용자들의 호감도에 따라 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 맞추어 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하는 맞춤형 광고를 생성한다(S650).
상기 3차 그룹은, 의미 사전(291b)을 이용하여 계산한 호감도 수치에 따라, 긍정 그룹, 중립 그룹, 부정 그룹으로 그룹핑되는데, 상기 광고 제공단계(S660)에서는, 상기 긍정 그룹에 포함된 사용자들에게는 기설정 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 패시브 맞춤형 광고를 제공하고, 상기 중립 그룹에 포함된 사용자들에게는 상기 기설정 개수보다 많은 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 액티브 맞춤형 광고를 제공하고, 상기 부정 그룹에 포함된 사용자에게는 맞춤형 광고를 제공하지 않는 것을 특징으로 한다.
상기 패시브 맞춤형 광고는, 광고(이미지 또는 동영상), 효과, 객관적 설명, 적당량의 이모티콘 및 이미지 사용, 구매 또는 체험 주소 링크 등의 콘텐츠 정보를 포함할 수 있으며, 상기 액티브 맞춤형 광고는 관련 동영상, 관련 이미지, 구매 또는 체험 주소, 효과, 긍정 후기, 다량의 이모티콘 및 이미지 사용, 광고 (이미지 또는 동영상) 등의 콘텐츠 정보를 포함할 수 있다.
이후, 해당 그룹 사용자들에게 상기 맞춤형 광고를 제공함에 따라 수익을 얻는다(S660).
이후, 해당 사용자의 광고 기여도를 계산한다(S670).
상기 광고 기여도에 따라 리워드(보상)한다(S680).
상기 광고 기여도 계산단계(S670) 및 리워드 단계(S680)에 대해서는 도 7을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
추가적으로, 기설정 간격으로 업데이트되는 소셜 미디어 서비스(SNS) 데이터에 따라 상기 사용자들을 재그룹핑할 수 있다(S690).
한편, 외부의 집단 지성으로부터 얻은 정보를 부가하여 맞춤형 광고를 생성한 경우, 상기 광고주로부터 얻은 수익 금액의 일부를 상기 집단 지성에게 분배할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 리워드 계산부 및 수익 분배부에 대한 설명도이다.
이하, 광고 기여도 계산단계(S670) 및 리워드 단계(S680)에 대해서 상세히 설명하기로 한다.
리워드 단계(S680)를 설명하기 전에, 광고대행업체는 여러 가지 광고료 계산 방법에 의해 광고 수익(710)을 얻을 수 있다.
먼저, 광고 정보 제공 시스템(100)을 보유한 광고대행업체는 온라인 또는 오프라인으로 광고주(110)와 광고 계약을 체결할 수 있다.
광고 계약 단계에서, 맞춤형 광고 생성에 따른 광고료는 회당 가격이 아니라 일정 기간 동안 기 설정된 개수의 맞춤형 광고를 생성하는데 정액의 광고수익1이 책정될 수도 있다.
한편, 광고 계약 단계에서, 맞춤형 광고 개수에 따른 광고수익2를 책정할 수 있다. 맞춤형 광고의 생성 개수가 기설정된 횟수 미만인 경우가, 상기 기설정된 개수 이상인 경우 보다, 회당 광고료가 더 비싸게 책정될 수 있다.
일예로 다음 <표 1>과 같이, 맞춤형 광고의 생성 개수가 100번까지는 개당 광고료가 100원으로 책정될 수 있으나, 맞춤형 광고의 생성 개수가 100번이 넘으면, 개당 광고료가 70원으로 책정될 수 있다.
웹페이지 생성 개수 개수당 단가 광고료 수익
100번 미만까지 100원 개수 × 100원
100번 이상 70원 개수 × 70원
한편, 웹상에서 광고주 공개경쟁 경매를 통해 결정되는 광고수익3이 책정될 수도 있다.
기여도 계산단계(S670)에서의 기여도(720) 계산은, 광고 공유 횟수와 가중치1을 곱하여 기여도1을 산정하고, 다른 종류의 SNS로 공유한 횟수와 가중치2를 곱하여 기여도2를 산정하고, 광고 시청 횟수와 가중치3을 곱하여 기여도3을 산정하고, 본인의 구매 횟수와 가중치4를 곱하여 기여도4를 산정하고, 공유 후 타인이 구매한 횟수와 가중치5를 곱하여 기여도5를 산정할 수 있다.
그리고, 최종 광고 기여도는 다음 <수학식 9>를 이용하여 계산된다.
<수학식 9>
광고 기여도 = 기여도1 + 기여도2 + 기여도3 + 기여도4 + 기여도5
그리고, 리워드(보상)은 하기 <수학식 10>을 이용하여 계산된다.
<수학식 10>
리워드(보상)= 기여도 x 리워드 단가
한편, 추가적으로 집단 지성(160)에게 분배되는 수익 계산법(730)은, 집단 지성(160)에 포함된 정보를 사용하는 기간에 따른 정액으로 수익1을 산정할 수 있다.
한편, 정보의 사용 횟수 및 횟수당 분배 금액을 곱하여 수익2를 산정할 수 있다.
한편, 정보의 사용 횟수, 광고 수익 금액 및 기설정된 분배비율을 곱하여 수익3을 산정할 수 있다.
횟수당 분배 금액 및 기설정된 분배비율은, 집단 지성(160)과 광고대행업체간의 계약에 따라 달라질 수 있으며, 각 정보에 대하여 다른 수익 계산법이 적용될 수 있다.
한편, 광고대행업체는 수익1, 수익2 또는 수익3을 누적하여 기설정된 금액 이상이 되는 경우에만 집단 지성(160)에게 지불할 수도 있다.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 따른 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법에 대하여 설명하였지만, 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 및 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램 역시 구현 가능함은 물론이다.
즉, 상술한 오피니언 마이닝을 이용한 광고 제공 방법은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써, 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공될 수도 있음을 당업자들이 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 다시 말해, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.
100: 광고 정보 제공 시스템 110: 광고주
120: 사용자1 SNS 130: 사용자m SNS
140: 맞춤형 광고 150: 사용자 단말
160: 집단 지성 160a: 영상정보 저장부
160b: 청각정보 저장부 160c: 지식정보 저장부
210: 그룹핑부
211: SNS 데이터 수집부 212: 1차 그룹핑부
213: 2차 그룹핑부 214: 3차 그룹핑부
215: 키워드 추출부 216: 연관성 분석부
217: 오피니언 마이닝부 218: 호감도 산출부
219a: 키워드 사전 219b: 의미 사전
220: 광고 제공부
221: 데이터 수집부 222: 분석부
223: 콘텐츠정보 저장부 224: 특성 추출부
225: 포맷 패턴화부 226: 광고 생성부
230: 보상부
231: 기여도 계산부 232: 수익 분배부

Claims (5)

  1. 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템에 있어서,
    소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 다단계로 그룹핑하기 위한 그룹핑부(210);
    해당 그룹 사용자들에게 맞춤형 광고를 생성하여 제공하는 광고 제공부(220); 및
    해당 사용자의 기여도를 산정하여 상기 기여도에 따라 리워드(보상)하도록 하기 위한 보상부(230)
    를 포함하고,
    상기 그룹핑부(210)는,
    상기 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하기 위한 제1 그룹핑부(212);
    광고의 주제별 키워드 추출 후, 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터와의 연관성 분석을 통해 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하기 위한 제2 그룹핑부(213); 및
    각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터에 오피니언 마이닝을 수행하여 상기 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 수치화한 호감도에 따라 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 3차 그룹으로 그룹핑하기 위한 제3 그룹핑부(214)
    를 포함하고,
    상기 그룹핑부(210)는,
    기설정 간격으로 업데이트되는 소셜 미디어 서비스(SNS) 데이터에 따라 상기 사용자들을 다단계로 재그룹핑하는 것을 특징으로 하고,
    상기 광고 제공부(220)는,
    온라인 상의 데이터를 수집하는 데이터 수집부(221);
    상기 데이터 수집부에서 수집한 데이터를 빅 데이터 분석기법에 따라 분석하기 위한 분석부(222);
    상기 분석부의 분석에 따라 분류되는 카테고리에 기반하여 콘텐츠정보를 분류하여 저장하고 있는 콘텐츠정보 저장부(223);
    상기 분석부의 분석에 따라 광고 콘텐츠의 공통 특성을 추출하기 위한 특성 추출부(224);
    상기 특성 추출부에서 추출한 특성을 반영하여 상기 3차 그룹 사용자들의 호감도에 기반하여 제공할 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화하기 위한 콘텐츠 포맷 패턴화부(225); 및
    해당 그룹 사용자들에게 상기 콘텐츠 포맷 패턴화부에서 패턴화한 포맷에 따라 상기 콘텐츠정보 저장부에 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하는 맞춤형 광고를 생성하는 광고 생성부(226)
    를 포함하고,
    상기 보상부(230)는,
    해당 사용자의 광고 기여도를 산정하기 위한 기여도 계산부(231); 및
    상기 광고 기여도에 따라 해당 사용자에게 리워드(보상)하기 위한 수익 분배부(232)
    를 포함하고,
    상기 2차 그룹은,
    키워드 사전(219a)에서 추출된 광고 주제별 제1 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 A, 키워드 추출부(215)에서 얻은 해당 사용자의 제2 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 B라고 하고, 백터간 유사도를 측정하는 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 적용하여, 하기 <수학식 11>과 같이 두 집합 간의 유사도를 계산하여 연관성 분석을 수행하여 광고의 주제별로 그룹핑되는 것을 특징으로 하고,
    <수학식 11>
    Figure 112018077774678-pat00014

    상기 3차 그룹은,
    의미 사전을 이용하여 계산한 호감도 수치에 따라, 긍정 그룹, 중립 그룹, 부정 그룹으로 그룹핑되는 것을 특징으로 하고,
    상기 의미 사전에 포함된 각 단어에는 극성값이 부여되어 있으며, 극성값은 긍정 점수 및 부정 점수로 표현되고, 각각 0 내지 1 사이의 값을 가지는 것을 특징으로 하며,
    상기 호감도는,
    하기 <수학식 12>를 이용하여 상기 의미 사전에 포함된 같은 형태의 단어가 가지고 있는 모든 극성값의 평균값으로 산출하는 것을 특징으로 하고,
    <수학식 12>
    Figure 112018077774678-pat00015

    (여기서, polarity(w)는 단어 w의 호감도, polarity(wi)는 단어의 전체 의미를 포함하는 집합 set(w)에 포함된 i번째 의미의 극성값)
    상기 광고 제공부(220)는,
    상기 긍정 그룹에 포함된 사용자들에게는 기설정 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 패시브 맞춤형 광고를 제공하고,
    상기 중립 그룹에 포함된 사용자들에게는 상기 기설정 개수보다 많은 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 액티브 맞춤형 광고를 제공하고, 상기 부정 그룹에 포함된 사용자에게는 맞춤형 광고를 제공하지 않는 것을 특징으로 하는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 제1항의 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템에서의, 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 방법에 있어서,
    광고 제공부(220)에서 광고 생성시 필요한 콘텐츠정보를 카테고리에 따라 분류하여 저장하는 콘텐츠 저장단계(S610);
    제1 그룹핑부(212)가 소셜 미디어 서비스(SNS)로부터 수집되는 정보를 통해 사용자들을 성별 및 연령별로 1차 그룹으로 그룹핑하는 1차그룹핑단계(S620);
    제2 그룹핑부(213)가 광고의 주제별 키워드 추출 후, 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터와의 연관성 분석에 따라, 상기 1차 그룹 내의 사용자들을 2차 그룹으로 그룹핑하는 2차그룹핑단계(S630);
    제3 그룹핑부(214)가 각 사용자의 SNS로부터 얻은 데이터에 오피니언 마이닝을 통해 상기 사용자의 호감도를 수치화하고, 상기 수치화한 호감도에 따라 상기 2차 그룹 내의 사용자들을 3차 그룹으로 그룹핑하기 위한 3차그룹핑단계(S640);
    상기 광고 제공부(220)가 3차 그룹의 사용자들의 호감도에 따라 패턴화된 광고 콘텐츠 포맷에 맞추어 저장된 콘텐츠정보 및 광고 정보를 포함하는 맞춤형 광고를 생성하는 광고생성단계(S650);
    해당 그룹 사용자들에게 상기 맞춤형 광고를 제공함에 따라 수익이 발생하는 광고제공단계(S660);
    기여도 계산부(231)가 해당 사용자의 광고 기여도를 산정하는 기여도계산단계(S670);
    수익 분배부(232)가 상기 광고 기여도에 따라 리워드(보상)하는 보상단계(S680); 및
    기설정 간격으로 업데이트되는 소셜 미디어 서비스(SNS) 데이터에 따라 상기 사용자들을 다단계로 재그룹핑하는 재그룹핑단계(S690)
    를 포함하고,
    상기 콘텐츠 저장단계(S610)는,
    데이터 수집부(221)가 온라인 상의 데이터를 수집하는 수집단계(S611);
    분석부(222)가 상기 수집한 데이터를 빅 데이터 분석기법에 따라 분석하는 분석단계(S612);
    콘텐츠정보 저장부(223)가 상기 분석단계에 따라 분류되는 카테고리에 기반하여 콘텐츠정보를 분류하여 저장하는 단계(S613);
    특성 추출부(224)가 상기 분석단계에 따라 광고 콘텐츠의 공통 특성을 추출하는 추출단계(S614); 및
    콘텐츠 포맷 패턴화부(225)가 상기 추출한 공통 특성을 반영하여 상기 3차 그룹 사용자들의 호감도에 근거하여 제공할 광고 콘텐츠의 포맷을 패턴화하는 패턴화단계(S615)
    를 포함하고,
    상기 2차그룹핑단계(S630)는,
    키워드 사전(219a)에서 추출된 광고 주제별 제1 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 A, 키워드 추출부(215)에서 얻은 해당 사용자의 제2 키워드 집합에 대한 TF-IDF 값을 벡터 B라고 하고, 백터간 유사도를 측정하는 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 적용하여, 하기 <수학식 13>과 같이 두 집합 간의 유사도를 계산하여 연관성 분석을 수행하여 광고의 주제별로 그룹핑되는 것을 특징으로 하고,
    <수학식 13>
    Figure 112018077774678-pat00016

    상기 3차 그룹핑단계(640)는,
    의미 사전을 이용하여 계산한 호감도 수치에 따라, 긍정 그룹, 중립 그룹, 및 부정 그룹으로 그룹핑되는 것을 특징으로 하고,
    상기 의미 사전에 포함된 각 단어에는 극성값이 부여되어 있으며, 극성값은 긍정 점수 및 부정 점수로 표현되고, 각각 0 내지 1 사이의 값을 가지는 것을 특징으로 하며,
    하기 <수학식 14>를 이용하여 상기 의미 사전에 포함된 같은 형태의 단어가 가지고 있는 모든 극성값의 평균값으로 산출하는 것을 특징으로 하고,
    <수학식 14>
    Figure 112018077774678-pat00017

    (여기서, polarity(w)는 단어 w의 호감도, polarity(wi)는 단어의 전체 의미를 포함하는 집합 set(w)에 포함된 i번째 의미의 극성값)
    상기 광고제공단계(S660)는,
    상기 긍정 그룹에 포함된 사용자들에게는 기설정 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 패시브 맞춤형 광고를 제공하고,
    상기 중립 그룹에 포함된 사용자들에게는 상기 기설정 개수보다 많은 개수의 광고 관련 콘텐츠정보가 포함된 포맷을 가진 액티브 맞춤형 광고를 제공하고,
    상기 부정 그룹에 포함된 사용자에게는 맞춤형 광고를 제공하지 않는 것을 특징으로 하는 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
KR1020170165973A 2017-12-05 2017-12-05 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법 KR101935937B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170165973A KR101935937B1 (ko) 2017-12-05 2017-12-05 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170165973A KR101935937B1 (ko) 2017-12-05 2017-12-05 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101935937B1 true KR101935937B1 (ko) 2019-01-07

Family

ID=65016838

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170165973A KR101935937B1 (ko) 2017-12-05 2017-12-05 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101935937B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111062824A (zh) * 2019-12-04 2020-04-24 腾讯科技（深圳）有限公司 群组成员处理方法、装置、计算机设备及存储介质
KR102274430B1 (ko) * 2020-11-16 2021-07-06 전관영 소셜 네트워크를 이용한 광고 게시글 전파 장치 및 이를 포함하는 시스템
KR102327383B1 (ko) * 2021-06-11 2021-11-17 주식회사 프레시앤텍 소셜 빅데이터를 활용한 콘텐츠 마케팅 효과 분석 시스템
KR102559946B1 (ko) * 2023-03-20 2023-07-26 그린브릭스컴퍼니 주식회사 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템
KR102574857B1 (ko) * 2023-03-29 2023-09-07 그린브릭스컴퍼니 주식회사 광고 콘텐츠 및 랜딩 페이지 자동 생성 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130232012A1 (en) 2012-03-02 2013-09-05 Rong Yan Targeting advertisements to groups of social networking system users
KR101639056B1 (ko) * 2015-04-09 2016-07-12 하재원 Sns 어플리케이션 운영 관리 방법
KR101712291B1 (ko) * 2015-12-14 2017-03-13 강원대학교산학협력단 오피니언 마이닝을 기반으로 한 사용자 맞춤형 명소 정보 추천 시스템 및 구동 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130232012A1 (en) 2012-03-02 2013-09-05 Rong Yan Targeting advertisements to groups of social networking system users
KR101639056B1 (ko) * 2015-04-09 2016-07-12 하재원 Sns 어플리케이션 운영 관리 방법
KR101712291B1 (ko) * 2015-12-14 2017-03-13 강원대학교산학협력단 오피니언 마이닝을 기반으로 한 사용자 맞춤형 명소 정보 추천 시스템 및 구동 방법

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111062824A (zh) * 2019-12-04 2020-04-24 腾讯科技（深圳）有限公司 群组成员处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111062824B (zh) * 2019-12-04 2023-08-18 腾讯科技（深圳）有限公司 群组成员处理方法、装置、计算机设备及存储介质
KR102274430B1 (ko) * 2020-11-16 2021-07-06 전관영 소셜 네트워크를 이용한 광고 게시글 전파 장치 및 이를 포함하는 시스템
KR102327383B1 (ko) * 2021-06-11 2021-11-17 주식회사 프레시앤텍 소셜 빅데이터를 활용한 콘텐츠 마케팅 효과 분석 시스템
KR102559946B1 (ko) * 2023-03-20 2023-07-26 그린브릭스컴퍼니 주식회사 빅데이터 기반 시간별 광고 정보 표출 시스템
KR102574847B1 (ko) * 2023-03-20 2023-09-06 그린브릭스컴퍼니 주식회사 메인 배너광고 데이터 제공 시스템
KR102574852B1 (ko) * 2023-03-20 2023-09-06 그린브릭스컴퍼니 주식회사 광고 데이터 수집 및 검색 시스템
KR102574857B1 (ko) * 2023-03-29 2023-09-07 그린브릭스컴퍼니 주식회사 광고 콘텐츠 및 랜딩 페이지 자동 생성 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Deng et al. Smart generation system of personalized advertising copy and its application to advertising practice and research
Rambocas et al. Online sentiment analysis in marketing research: a review
KR101935937B1 (ko) 오피니언 마이닝을 이용한 광고 정보 제공 시스템 및 그 방법
KR101888919B1 (ko) 사용자 영향력 기반의 광고 마케팅 방법 및 그를 위한 장치
Mostafa More than words: Social networks’ text mining for consumer brand sentiments
US20210019339A1 (en) Machine learning classifier for content analysis
Kang et al. based measurement of customer satisfaction in mobile service: Sentiment analysis and VIKOR approach
Efron Information search and retrieval in microblogs
US8862591B2 (en) System and method for evaluating sentiment
US8306962B1 (en) Generating targeted paid search campaigns
US20140108143A1 (en) Social content distribution network
Jang et al. Deep sentiment analysis: Mining the causality between personality-value-attitude for analyzing business ads in social media
US20150089409A1 (en) System and method for managing opinion networks with interactive opinion flows
Chen et al. The determinants of online customer ratings: a combined domain ontology and topic text analytics approach
US11423439B2 (en) Expert search thread invitation engine
KR101566616B1 (ko) 빅데이터 처리를 통한 광고의사결정시스템 및 방법
US9672269B2 (en) Method and system for automatically identifying related content to an electronic text
US20140025496A1 (en) Social content distribution network
Mostafa An emotional polarity analysis of consumers’ airline service tweets
Saran et al. Crossing the chasm between green corporate image and green corporate identity: a text mining, social media-based case study on automakers
Han et al. Sentiment analysis on social media using morphological sentence pattern model
Oh et al. Asymmetric effect of feature level sentiment on product rating: an application of bigram natural language processing (NLP) analysis
US20150186932A1 (en) Systems and methods for a unified audience targeting solution
Nguyen et al. Analysing online customer experience in hotel sector using dynamic topic modelling and net promoter score
KR101652433B1 (ko) Sns 문서에서 추출된 토픽을 기반으로 파악된 감정에 따른 개인화 광고 제공 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant