KR102135712B1

KR102135712B1 - 주식 기사 생성 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102135712B1
Application number: KR1020170183467A
Authority: KR
Inventors: 안상선
Original assignee: (주)엠로보
Priority date: 2017-12-29
Filing date: 2017-12-29
Publication date: 2020-07-20
Also published as: KR20190081130A

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치는 주식 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 수집된 데이터의 평가 지수를 산출하고, 평가 지수를 기초로 수집된 데이터를 필터링하는 데이터 필터링부 및 필터링된 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성하는 기사 생성부를 포함한다.

Description

주식 기사 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING STOCK ARTICLE}

본 발명은 주식 기사 생성 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 자세하게는 주식 관련 데이터를 수집하여 주식 관련 기사를 생성하는 주식 기사 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.

로봇 저널리즘 기술은 컴퓨터 소프트웨어를 활용하여 자동으로 기사를 생성하는 기술을 의미한다. 최근 언론 매체가 폭발적으로 증가함에 따라 언론사 간의 경쟁이 치열해지면서, 언론사는 보다 신속하면서 정확한 내용을 포함하는 기사를 생성하기 위해 로봇 저널리즘 기술을 적극적으로 활용하는 추세이다.

한편, 주식에 있어서 일반 소액 투자자들은 기업의 정보를 일반적으로 기사를 통해 접한다. 그러나 일반 소액 투자자들은 증권사 또는 전문 투자자에 비해 주식 관련 정보에 접근할 수 있는 기회가 상대적으로 적고, 기업 또는 증권사에서 발행하는 여러 가지 지표들을 상당한 시간이 경과한 후 확인하거나 아예 확인하지 못하는 경우가 대부분이다.

이에 따라, 주식 분야에서도 로봇 저널리즘 기술을 통해 기사를 생성하는 시도가 있으나, 기존 주식 관련 분야에 적용하는 로봇 저널리즘 기술은 기업의 공시를 그대로 옮겨와 배치를 조정하는 수준의 기술이기 때문에, 일반 소액 투자자에게는 위와 같이 생성된 주식 관련 기사에서 어떠한 정보가 신뢰성 있는 정보이거나 또는 중요한 요소로 작용하는 정보인지 판단하는 것이 어려울 수 있다.

본 발명의 실시예에서 해결하고자 하는 과제는 주식 관련 데이터를 수집하고, 수집된 데이터 중 중요도가 높은 데이터를 추출하여 자동으로 기사를 생성하는 기술을 제공하는 것이다.

다만, 본 발명의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 기술적 과제가 도출될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치는 주식 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 상기 수집된 데이터의 평가 지수를 산출하고, 상기 평가 지수를 기초로 상기 수집된 데이터를 필터링하는 데이터 필터링부 및 상기 필터링된 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성하는 기사 생성부를 포함한다.

또한, 상기 데이터 수집부는 정보 제공 서버로부터 제공되는 데이터를 크롤링(crawling) 및 파싱(parsing)하여 주식 관련 데이터를 수집할 수 있다.

또한, 상기 데이터 평가 알고리즘은 상기 수집된 데이터에 포함된 기업의 명성 지수, 상기 수집된 데이터에 포함된 이벤트의 중요도 지수, 상기 수집된 데이터의 시장 파급력 지수 및 상기 수집된 데이터의 테마 지수를 기초로 상기 평가 지수를 산출할 수 있다.

또한, 상기 기업의 명성 지수는 상기 기업의 시가 총액, 상기 기업의 업력 및 상기 기업의 시장에서의 점유율을 기초로 산출될 수 있다.

또한, 상기 이벤트의 중요도 지수는 상기 이벤트가 발생하는 빈도 및 상기 이벤트의 기사화 빈도를 기초로 산출될 수 있다.

또한, 상기 시장 파급력 지수는 상기 수집된 데이터에 대응되는 종목의 주가 변화도 및 상기 수집된 데이터에 대응되는 종목의 거래량 변화도를 기초로 산출될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 방법은 주식 관련 데이터를 수집하는 단계, 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 상기 수집된 데이터의 평가 지수를 산출하고, 상기 평가 지수를 기초로 상기 수집된 데이터를 필터링하는 단계 및 상기 필터링된 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 수집하는 단계는 정보 제공 서버로부터 제공되는 데이터를 크롤링(crawling) 및 파싱(parsing)하여 주식 관련 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 평가 지수를 산출하는 것은 상기 수집된 데이터에 포함된 기업의 명성 지수, 상기 수집된 데이터에 포함된 이벤트의 중요도 지수, 상기 수집된 데이터의 시장 파급력 지수 및 상기 수집된 데이터의 테마 지수를 기초로 산출하는 것일 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 크롤링 및 파싱 기술을 통해 수집한 주식 관련 데이터에 대해 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 중요도가 높은 데이터를 추출하여 신뢰성 높은 주식 관련 기사를 자동으로 생성할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치의 기능 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치가 생성한 기사를 출력하는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치가 생성한 기사를 메일 형식으로 송부하는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 방법의 프로세스를 도시한 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징,　그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.　　그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며,　단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고,　본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며,　본 발명의 범주는 청구항에　의해 정의될 뿐이다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다.　　그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.　　그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도면에 표시되고 아래에 설명되는 기능 블록들은 가능한 구현의 예들일 뿐이다. 다른 구현들에서는 상세한 설명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 기능 블록들이 사용될 수 있다. 또한 본 발명의 하나 이상의 기능 블록이 개별 블록들로 표시되지만, 본 발명의 기능 블록들 중 하나 이상은 동일 기능을 실행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합일 수 있다.

또한 어떤 구성 요소들을 포함한다는 표현은 개방형의 표현으로서 해당 구성 요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성 요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

나아가 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 연결되어 있다거나 접속되어 있다고 언급될 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 한다.

또한 '제1, 제2' 등과 같은 표현은 복수의 구성들을 구분하기 위한 용도로만 사용된 표현으로써, 구성들 사이의 순서나 기타 특징들을 한정하지 않는다.

이하에서는 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 시스템(10)의 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 시스템(10)은 주식 기사 생성 장치(100), 정보 제공 장치(200) 및 주식 기사 출력 장치(300)를 포함할 수 있다.

주식 기사 생성 장치(100)는 로봇 저널리즘 기술을 통해 자동으로 기사를 생성한다. 이때 주식 기사 생성 장치(100)는 정보 제공 장치(200)로부터 기사 생성에 필요한 주식 관련 데이터를 수집하고 수집한 데이터에 대한 중요도를 평가하여, 중요도가 높은 데이터를 기초로 생성한 주식 관련 기사를 주식 기사 출력 장치(300)에 제공할 수 있다.

정보 제공 장치(200)는 주식 관련 기사에 포함될 각종 데이터를 주식 기사 생성 장치(100)에 제공한다. 이때 정보 제공 장치(200)는 언론사 서버, 한국 거래소 공시정보 서버(Korea Investor's Network for Disclosure System, KIND), 금융감독원 기업공시 서버(Data Analysis Retrieval and Transfer System, DART), 크롤링 대상 공공 데이터 DB 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

주식 기사 출력 장치(300)는 주식 기사 생성 장치(100)가 생성한 주식 관련 기사를 사용자에게 출력하는 장치이다. 예를 들어, 주식 기사 출력 장치(300)는 전자 문서를 출력할 수 있는 단말로서 스마트폰, 컴퓨터, 모니터 등을 포함할 수 있거나, 또는 기사를 유체물로 발행하기 위한 장치로서 종이 신문을 발행하는 장치 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

한편, 주식 기사 생성 장치(100), 정보 제공 장치(200) 및 주식 기사 출력 장치(300)는 통신망을 통해 연결될 수 있다. 예를 들어, 통신망은 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network; PAN), 이동 통신망(mobile radio communication network) 등의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치(100)의 기능 블럭도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치(100)는 데이터 수집부(110), 필터링부(120) 및 기사 생성부(130)를 포함한다.

데이터 수집부(110)는 기사 생성에 필요한 주식 관련 데이터를 수집한다. 예를 들어, 데이터 수집부(110)는 통신망을 통해 정보 제공 장치(200)로부터 주식 관련 데이터를 수집할 수 있으며 정보 제공 장치(200)는 가령, 언론사 서버, 한국 거래소 공시정보 서버(Korea Investor's Network for Disclosure System, KIND), 금융감독원 기업공시 서버(Data Analysis Retrieval and Transfer System, DART), 크롤링 대상 공공 데이터 DB 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 한편, 데이터 수집부(110)는 정보 제공 장치(200)와의 통신을 위해 통신 모듈을 구비할 수 있다.

이때 데이터 수집부(110)는 정보 제공 장치(200)로부터 제공되는 데이터를 크롤링(crawling) 및 파싱(parsing)하여 주식 관련 데이터를 수집할 수 있다.

예를 들어, 데이터 수집부(110)는 정보 제공 장치(200)에 저장되어 있는 특정 색인의 문서를 크롤링할 수 있고, 가령 크롤링된 문서가 실적 공시인 경우, 데이터 수집부(110)는 해당 실적 공시에 포함된 매출 영업익, 순익 등의 데이터를 파싱하여 주식 관련 데이터를 수집할 수 있다.

필터링부(120)는 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 데이터 수집부(110)가 수집한 데이터의 평가 지수를 산출하고, 산출된 평가 지수를 기초로 수집된 데이터를 필터링하여, 수집된 데이터 중 중요도가 높은 데이터를 판별할 수 있다.

이를 위해, 필터링부(120)는 아래 수학식 1과 같은 데이터 평가 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터의 평가 지수를 산출할 수 있다.

아래 수학식 1을 참조하면, 필터링부(120)는 수집된 데이터에 포함된 기업의 명성 지수(Fame), 수집된 데이터에 포함된 이벤트의 중요도 지수(Event weight), 수집된 데이터의 시장 파급력 지수(Market Shock) 및 수집된 데이터의 테마 지수(Theme)를 기초로 데이터의 평가 지수(Value)를 산출할 수 있다.

이때 필터링부(120)는 평가 지수(Value)를 산출하기 위한 각 인자(Fame, Event weight, Market Shock, Theme)에 대한 지수를 다양한 방식의 비율로 조합하여 수집된 데이터에 대한 평가 지수(Value)를 산출할 수 있다.

이에, 수집된 데이터의 평가 지수(Value)를 산출하기 위한 각 인자들을 아래 수학식 2 내지 4와 함께 자세히 살펴본다.

우선, 아래 수학식 2를 참조하면, 필터링부(120)는 수집된 데이터에 포함된 기업의 시가 총액(Size), 기업의 업력(History) 및 기업의 시장에서의 점유율(Sector Share)을 기초로 기업의 명성 지수(Fame)를 산출할 수 있다.

이를 위해, 필터링부(120)는 주식 시장에 상장된 모든 기업들에 대하여, 시가총액(Size), 업력(History) 및 시장 점유율(Sector Share) 별로 기업의 순위를 매기거나 이러한 순위가 매겨진 정보를 기초로 각 인자에 대한 지수를 산출할 수 있다.

예를 들어, 필터링부(120)는 기업의 시가총액(Size) 순위, 업력(History) 순위 및 시장 점유율(Sector Share) 순위 중 중간 순위에 위치하는 기업에 100점의 기준값으로 부여하고, 최상 순위의 기업은 200점 및 최하 순위의 기업은 0점이 되도록 설정할 수 있다.

이에 따라, 수집된 데이터에 포함된 기업의 시가 총액(Size), 기업의 업력(History) 및 기업의 시장에서의 점유율(Sector Share)에 대한 지수를 산출하고, 각 인자(Size, History, Sector Share)에 대한 점수를 다양한 방식의 비율로 조합하여 기업의 명성 지수(fame)를 산출할 수 있다.

또한, 아래 수학식 3을 참조하면, 필터링부(120)는 수집된 데이터에 포함된 이벤트가 발생하는 빈도(Event Frequency) 및 이벤트의 기사화 빈도(News Frequency)를 기초로 수집된 데이터에 포함된 이벤트의 중요도 지수(Event Weight)를 산출할 수 있다.

이를 위해, 필터링부(120)는 뉴스 및 기사 등의 매체를 통해 이벤트가 발생하는 빈도(Event Frequency) 및 이벤트의 기사화 빈도(News Frequency)의 순위를 매기거나 이러한 순위가 매겨진 정보를 기초로 수집된 데이터가 포함하는 이벤트의 중요도 지수(Event Weight)를 산출할 수 있다.

예를 들어, 이벤트 순위 중 중간 순위에 위치하는 이벤트에 100점의 기준값을 부여하고, 최상 순위의 이벤트는 200점, 최하 순위의 이벤트는 0점이 되도록 설정할 수 있다.

이에 따라, 수집된 데이터에 포함된 이벤트가 발생하는 빈도(Event Frequency) 및 이벤트의 기사화 빈도(New Frequency)에 대한 지수를 산출하고, 각 인자에 대한 점수(Event Frequency, New Frequency)를 다양한 방식의 비율로 조합하여 이벤트의 중요도 지수(Event Weight)를 산출할 수 있다.

더하여, 아래 수학식 4를 참조하면, 필터링부(120)는 수집된 데이터에 대응되는 종목의 주가 변화도(Price) 및 수집된 데이터에 대응되는 종목의 거래량 변화도(Trades)를 기초로 수집된 데이터의 시장 파급력 지수(Market Shock)를 산출할 수 있다.

이를 위해, 필터링부(120)는 전체 주식 시장 지수인 코스피(kospi), 코스닥(kosdaq) 지수의 변화, 수집된 데이터의 종목 주가의 30일, 60일, 90일 평균치 변화율 중 적어도 하나를 종목의 주가 변화도(Price) 지수로 산출할 수 있고, 전체 주식 시장의 거래량 변화율 및 수집된 데이터의 종목 주가의 거래량 변화율 중 적어도 하나를 종목의 거래량 변화도(Trades) 지수로 산출할 수 있다.

이에 따라, 각 인자에 대한 점수(Price, Trades)를 다양한 방식의 비율로 조합하여 시장 파급력 지수(Market Shock)를 산출할 수 있다.

아울러, 필터링부(120)는 수집된 데이터의 종목이 테마주인지 여부를 통해 테마 지수(Theme)를 산출할 수 있다. 여기서 테마주란, 주식 시장에 영향을 주는 큰 이슈가 생기면서 투자자들의 관심이 집중하여 상승세를 타게 되는 종목군을 말한다. 예를 들어, 겨울철에 방한복을 생산하는 종목, 여름철에 수영복을 생산하는 종목, 선거철에 당선 가능성 있는 후보자의 경제관에 따라 영향을 받는 종목이 테마주에 포함된다. 이에 따라, 필터링부(120)는 해당 종목이 테마주 관련 항목이면 지수 1을 부여하고, 테마주가 아니라면 지수 0을 부여할 수 있다. 이때 필터링부(120)는 거래소의 종목 공시 등을 참조하여 수집된 데이터의 종목이 테마주에 해당하는지 여부를 판별할 수 있다.

기사 생성부(130)는 필터링부(120)가 필터링한 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성할 수 있다. 이하, 도 3 및 도 4와 함께 형성되는 기사의 예시를 설명하지만, 본 발명의 실시예가 이러한 예시에 한정되는 것은 아니며 주어진 정보를 기초로 기사를 생성하는 다양한 방식을 본 발명의 실시예에 적용할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치(100)가 생성한 기사를 출력하는 예시도이다.

도 3을 참조하면, 기사 생성부(130)는 데이터 수집부(110)가 수집한 기업 공시에 대한 데이터 중 필터링부(120)가 필터링한 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성할 수 있다. 이때 기사 생성부(130)는 필터링한 데이터를 기사 형식으로 배열한 후 하이퍼 링크를 생성하여 주식 관련 기사를 인터넷에 업로드할 수 있다. 또는 기사 생성부(130)는 주식 관련 기사를 SNS에 자동으로 게재할 수 있다.

이때 기사 생성부(130)는 기존의 정보와 변경된 정보를 가시화한 그래프 또는 다이어그램을 주식 관련 기사에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 기사 생성부(130)는 특정 기업에 대한 기존의 영업 실적 및 새롭게 공시된 영업 실적을 비교하는 그래프를 생성한 후 주식 관련 기사에 포함시켜 게시할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 장치(100)가 생성한 기사를 메일 형식으로 송부하는 예시도이다.

도 4를 참조하면, 기사 생성부(130)는 생성한 주식 관련 기사를 특정인의 메일 주소로 송부할 수 있다. 이에 따라, 특정 가입자에게 최신 주식 정보를 제공하는 형태의 서비스를 제공할 수 있게 한다.

상술한 실시예에 따르면, 크롤링 및 파싱 기술을 통해 수집한 주식 관련 데이터에 대해 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 중요도가 높은 데이터를 추출하여 신뢰성 높은 주식 관련 기사를 자동으로 생성할 수 있다.

한편 상술한 실시예가 포함하는 데이터 수집부(110), 필터링부(120) 및 기사 생성부(130)는 이들의 기능을 수행하도록 프로그램된 명령어를 포함하는 메모리, 및 이들 명령어를 수행하는 마이크로프로세서를 포함하는 연산 장치에 의해 구현될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주식 기사 생성 방법의 프로세스를 도시한 흐름도이다. 도 5에 따른 주식 기사 생성 방법의 각 단계는 도 1 내지 도 4를 통해 설명된 주식 기사 생성 장치(100)에 의해 수행될 수 있으며, 각 단계를 설명하면 다음과 같다.

우선, 데이터 수집부(110)는 주식 관련 데이터를 수집한다(S510). 다음으로, 필터링부(120)는 기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 수집된 데이터의 평가 지수를 산출하고, 평가 지수를 기초로 수집된 데이터를 필터링한다(S520) 이후, 기사 생성부(130)는 필터링된 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성한다(S530).

한편, 상술한 각 단계의 주체인 구성 요소들이 해당 단계를 실시하기 위한 과정은 도 1 내지 도 4와 함께 설명하였으므로 중복된 설명은 생략한다.

상술한 본 발명의 실시예들은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.

하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.

펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드 등이 기록된 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 또는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.

또한 본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 인코딩 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 인코딩 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방법으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

더불어 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또한 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

10: 주식 기사 생성 시스템
100: 주식 기사 생성 장치
110: 데이터 수집부
120: 필터링부
130: 기사 생성부
200: 정보 제공 장치
300: 주식 기사 출력 장치

Claims

주식 관련 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 상기 수집된 데이터의 평가 지수를 산출하고, 상기 평가 지수를 기초로 상기 수집된 데이터를 필터링하는 데이터 필터링부; 및
상기 필터링된 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성하는 기사 생성부를 포함하고,
상기 데이터 평가 알고리즘은,
상기 수집된 데이터에 포함된 기업의 명성 지수, 상기 수집된 데이터에 포함된 이벤트의 중요도 지수, 상기 수집된 데이터의 시장 파급력 지수 및 상기 수집된 데이터의 테마 지수를 기초로 상기 평가 지수를 산출하며,
상기 시장 파급력 지수는,
상기 수집된 데이터에 대응되는 종목의 주가 변화도 및 상기 수집된 데이터에 대응되는 종목의 거래량 변화도를 기초로 산출되고,
상기 기업의 명성 지수는,
상기 기업의 시가 총액, 상기 기업의 업력 및 상기 기업의 시장에서의 점유율을 기초로 산출되는
주식 기사 생성 장치.
제1항에 있어서,
상기 데이터 수집부는,
정보 제공 서버로부터 제공되는 데이터를 크롤링(crawling) 및 파싱(parsing)하여 주식 관련 데이터를 수집하는
주식 기사 생성 장치.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 이벤트의 중요도 지수는,
상기 이벤트가 발생하는 빈도 및 상기 이벤트의 기사화 빈도를 기초로 산출되는
주식 기사 생성 장치.
삭제
주식 기사 생성 장치에 의해 수행되는 주식 기사 생성 방법에 있어서,
주식 관련 데이터를 수집하는 단계;
기 정의된 데이터 평가 알고리즘을 기초로 상기 수집된 데이터의 평가 지수를 산출하고, 상기 평가 지수를 기초로 상기 수집된 데이터를 필터링하는 단계; 및
상기 필터링된 데이터를 기초로 주식 관련 기사를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 평가 지수는,
상기 수집된 데이터에 포함된 기업의 명성 지수, 상기 수집된 데이터에 포함된 이벤트의 중요도 지수, 상기 수집된 데이터의 시장 파급력 지수 및 상기 수집된 데이터의 테마 지수를 기초로 산출되며,
상기 시장 파급력 지수는,
상기 수집된 데이터에 대응되는 종목의 주가 변화도 및 상기 수집된 데이터에 대응되는 종목의 거래량 변화도를 기초로 산출되고,
상기 기업의 명성 지수는,
상기 기업의 시가 총액, 상기 기업의 업력 및 상기 기업의 시장에서의 점유율을 기초로 산출되는
주식 기사 생성 방법.
제7항에 있어서,
상기 수집하는 단계는,
정보 제공 서버로부터 제공되는 데이터를 크롤링(crawling) 및 파싱(parsing)하여 주식 관련 데이터를 수집하는 단계를 포함하는
주식 기사 생성 방법.
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제7항에 있어서,
상기 이벤트의 중요도 지수는,
상기 이벤트가 발생하는 빈도 및 상기 이벤트의 기사화 빈도를 기초로 산출되는
주식 기사 생성 방법.
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제7항 또는 제8항 또는 제11항 중 어느 한 항의 방법을 프로세서가 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
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