KR102396881B1 - 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102396881B1
KR102396881B1 KR1020210108864A KR20210108864A KR102396881B1 KR 102396881 B1 KR102396881 B1 KR 102396881B1 KR 1020210108864 A KR1020210108864 A KR 1020210108864A KR 20210108864 A KR20210108864 A KR 20210108864A KR 102396881 B1 KR102396881 B1 KR 102396881B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
content
narrative
query
elements
user
Prior art date
Application number
KR1020210108864A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102396881B9 (ko
Inventor
이영민
Original Assignee
주식회사 비포플레이
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 주식회사 비포플레이 filed Critical 주식회사 비포플레이
Priority to KR1020210108864A priority Critical patent/KR102396881B1/ko
Priority to US17/536,366 priority patent/US20230053903A1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102396881B1 publication Critical patent/KR102396881B1/ko
Publication of KR102396881B9 publication Critical patent/KR102396881B9/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9532—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9032—Query formulation
    • G06F16/90324—Query formulation using system suggestions
    • G06F16/90328—Query formulation using system suggestions using search space presentation or visualization, e.g. category or range presentation and selection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G06F16/2428—Query predicate definition using graphical user interfaces, including menus and forms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2453—Query optimisation
    • G06F16/24534—Query rewriting; Transformation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24573—Query processing with adaptation to user needs using data annotations, e.g. user-defined metadata
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9038—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G06F40/211—Syntactic parsing, e.g. based on context-free grammar [CFG] or unification grammars
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)

Abstract

본 발명의 일 태양에 따르면, 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법으로서, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받는 단계, 상기 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하는 단계, 및 상기 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 상기 콘텐츠 중에서 상기 검색 쿼리와 매칭되는 상기 타겟 콘텐츠를 특정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

Description

콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR SUPPORTING SEARCH OF CONTENTS}
본 발명은 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
근래에 들어, 사용자가 원하는 콘텐츠가 효율적으로 검색되거나 추천되도록 지원하는 다양한 기술들이 소개된 바 있다.
이에 관한 종래 기술의 일 예로서, 한국공개특허공보 제10-2013-0009360호에 개시된 기술을 예로 들 수 있는데, 이에 따르면, 사용자가 관람한 영화를 선택할 수 있는 제1 메뉴를 표시하는 단계; 상기 제1 메뉴를 통해 선택된 각 영화에 대하여 사용자 선호도를 설정할 수 있는 제2 메뉴를 표시하는 단계; 사용자가 선호하는 영화 장르를 선택할 수 있는 제3 메뉴를 표시하는 단계; 상기 제1 내지 제3 메뉴 중 적어도 하나를 통해 수집한 정보를 포함하는 사용자 정보에 기초하여, 추천할 영화를 검색하는 단계; 및 검색한 영화와 관련된 정보를 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이러한 기술들은 대개 각 콘텐츠에 부여된 태그를 참조하여 특정 콘텐츠를 검색하거나 추천하게 되는데, 위와 같은 종래 기술을 비롯하여 지금까지 소개된 기술에 의하면, 각 콘텐츠에 부여되는 태그가 단어 또는 단어의 단순한 조합 형식으로 되어 있기 때문에 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 검색하거나 추천하기 어렵다는 문제점이 있었다. 예를 들면, 특정 게임 콘텐츠에 '도적'이라는 태그가 부여된 경우에, 사용자가 '도적'이라는 태그를 이용하여 검색을 시도하더라도 그 '도적' 태그만으로는 해당 게임 콘텐츠가 사용자가 도적으로서 플레이하는 게임에 관한 것인지 아니면 사용자가 도적을 잡아들이는 게임에 관한 것인지를 구별할 수 없기 때문에, 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 검색하거나 추천하기가 어려웠다.
이에 본 발명자(들)는, 콘텐츠에 관한 데이터 세트(예를 들면, 태그 등)가 서사적 데이터 세트로 구성되도록 하고 사용자가 이러한 서사적 데이터 세트를 기반으로 콘텐츠를 검색할 수 있도록 지원함으로써 콘텐츠 검색 결과의 정확성을 높이는 기술을 제안하는 바이다.
한국공개특허공보 제10-2013-0009360호 (2013. 1. 23)
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받고, 그 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하고, 그 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 위의 콘텐츠 중에서 위의 검색 쿼리와 매칭되는 위의 타겟 콘텐츠를 특정하는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 콘텐츠에 관한 데이터 세트(예를 들면, 태그 등)가 서사적 데이터 세트로 구성되도록 하고 사용자가 이러한 서사적 데이터 세트를 기반으로 콘텐츠를 검색할 수 있도록 지원함으로써 콘텐츠 검색 결과의 정확성을 높이는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받는 단계, 상기 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하는 단계, 및 상기 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 상기 콘텐츠 중에서 상기 검색 쿼리와 매칭되는 상기 타겟 콘텐츠를 특정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 시스템으로서, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받는 쿼리 요소 입력부, 상기 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하는 검색 쿼리 생성부, 및 상기 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 상기 콘텐츠 중에서 상기 검색 쿼리와 매칭되는 상기 타겟 콘텐츠를 특정하는 콘텐츠 관리부를 포함하는 시스템이 제공된다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.
본 발명에 의하면, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받고, 그 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하고, 그 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 위의 콘텐츠 중에서 위의 검색 쿼리와 매칭되는 위의 타겟 콘텐츠를 특정할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 의하면, 콘텐츠에 관한 데이터 세트(예를 들면, 태그 등)가 서사적 데이터 세트로 구성되도록 하고 사용자가 이러한 서사적 데이터 세트를 기반으로 콘텐츠를 검색할 수 있도록 지원함으로써 콘텐츠 검색 결과의 정확성을 높일 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 검색 지원 시스템의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 콘텐츠를 특정하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 명세서에서 콘텐츠(contents)란, 통신망을 통하여 접근 가능한, 문자, 부호, 음성, 음향, 이미지, 동영상 등으로 이루어지는 디지털 정보 또는 개별 정보 요소를 총칭하는 개념이다. 이러한 콘텐츠는, 예를 들면, 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 링크(예를 들면, 웹 링크) 등의 데이터 또는 이러한 데이터 중 적어도 두 가지의 조합을 포함하여 구성될 수 있다.
한편, 본 명세서에서는, 콘텐츠 검색 지원 서비스에 관한 실시예가 게임 콘텐츠를 검색하는 내용에 주로 초점을 맞추어 설명되지만, 본 발명에서 검색의 대상이 되는 콘텐츠가 게임 콘텐츠에 한정되는 것은 아니며, 영화, 음악 등의 콘텐츠를 포함하는 최광의의 개념으로 이해되어야 한다.
전체 시스템의 구성
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 통신망(100), 콘텐츠 검색 지원 시스템(200) 및 디바이스(300)를 포함할 수 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신망(100)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 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 명세서에서 말하는 통신망(100)은 공지의 인터넷 또는 월드 와이드 웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망(100)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.
예를 들면, 통신망(100)은 무선 데이터 통신망으로서, 와이파이(WiFi) 통신, 와이파이 다이렉트(WiFi-Direct) 통신, 롱텀 에볼루션(LTE; Long Term Evolution) 통신, 5G 통신, 블루투스 통신(저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 통신 포함), 적외선 통신, 초음파 통신 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다. 다른 예를 들면, 통신망(100)은 광 통신망으로서, 라이파이(LiFi; Light Fidelity) 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)은 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받고, 그 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하고, 그 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 위의 콘텐츠 중에서 위의 검색 쿼리와 매칭되는 위의 타겟 콘텐츠를 특정하는 기능을 수행할 수 있다.
본 발명에 따른 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 구성과 기능에 관하여는 이하의 상세한 설명을 통하여 자세하게 알아보기로 한다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(300)는 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)에 접속한 후 통신할 수 있는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 스마트폰, 태블릿, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 글래스, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 디바이스(300)로서 채택될 수 있다.
특히, 디바이스(300)는, 사용자가 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)으로부터 콘텐츠 검색 등의 서비스를 제공받을 수 있도록 지원하는 애플리케이션(미도시됨)을 포함할 수 있다. 이와 같은 애플리케이션은 콘텐츠 검색 지원 시스템(200) 또는 외부의 애플리케이션 배포 서버(미도시됨)로부터 다운로드된 것일 수 있다. 한편, 이러한 애플리케이션의 성격은 후술할 바와 같은 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 쿼리 요소 입력부(210), 검색 쿼리 생성부(220), 콘텐츠 관리부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)와 전반적으로 유사할 수 있다. 여기서, 애플리케이션은 그 적어도 일부가 필요에 따라 그것과 실질적으로 동일하거나 균등한 기능을 수행할 수 있는 하드웨어 장치나 펌웨어 장치로 치환될 수도 있다.
콘텐츠 검색 지원 시스템의 구성
이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 내부 구성과 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)은, 쿼리 요소 입력부(210), 검색 쿼리 생성부(220), 콘텐츠 관리부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)를 포함하여 구성될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 쿼리 요소 입력부(210), 검색 쿼리 생성부(220), 콘텐츠 관리부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)는 그 중 적어도 일부가 외부의 시스템(미도시됨)과 통신하는 프로그램 모듈일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 또는 기타 프로그램 모듈의 형태로 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)에 포함될 수 있고, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈은 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
한편, 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)에 관하여 위와 같이 설명되었으나, 이러한 설명은 예시적인 것이고, 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 구성요소 또는 기능 중 적어도 일부가 필요에 따라 디바이스(300) 또는 서버(미도시됨) 내에서 실현되거나 외부 시스템(미도시됨) 내에 포함될 수도 있음은 당업자에게 자명하다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받는 기능을 수행할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자가 검색하고자 하는 콘텐츠 또는 사용자에게 추천될 콘텐츠, 즉 타겟 콘텐츠에 관하여 해당 사용자로부터 복수의 쿼리 요소를 입력받을 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 타겟 콘텐츠를 특정함에 있어서 검색 쿼리가 참조될 수 있는데, 복수의 쿼리 요소는 이러한 검색 쿼리를 구성하는 복수의 요소를 의미할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 복수의 쿼리 요소는 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 것일 수 있다. 여기서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서사 요소는 각 쿼리 요소 및 후술할 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 포함되는 각 데이터가 가질 수 있거나 각 데이터에 대응될 수 있는 일종의 속성을 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 서사 요소는 육하원칙에 관한 것일 수 있고, 주어, 목적어, 서술어 등의 문장 성분에 관한 것일 수도 있으며, 콘텐츠 내에서의 지위나 의미에 관한 것(예를 들면, 게임 콘텐츠의 경우에, 주인공, 배경 등)일 수도 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 서사 요소는 콘텐츠를 이용하려는 사용자의 상황과 연관되는 것일 수 있고, 타겟 콘텐츠의 내용 자체와 연관되는 것일 수도 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 서사 요소가 위의 설명된 것에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 콘텐츠를 특정하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하여 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠(타겟 콘텐츠를 포함하며 이상 및 이하에서 동일함)가 게임 콘텐츠에 관한 것이고, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소가 타겟 콘텐츠를 이용하려는 사용자의 상황과 연관되는 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자로부터 입력되는 복수의 쿼리 요소 각각은 서로 다른 서사 요소인 '누구와'(310), '언제'(320), '어디서'(330) 및 '어떤 상황'(340)에 대응될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 예를 들면, '친구와'(310), '토요일 밤에'(320), '피시방에서'(330) 및 '심심할 때'(340)를 위의 서사 요소 각각에 대응되는 복수의 쿼리 요소로서 입력받을 수 있다.
계속하여 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위와 같은 경우에 '누구와'(310)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '혼자', '엄마', '아빠', '가족', '남동생', '형', '오빠', '여동생', '누나', '언니', '친구', '남자친구', '여자친구', '남편', '부인', '아들', '딸' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '언제'(320)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '아침 일찍', '점심 먹고', '온종일', '저녁 먹고', '드라마 끝나고', '새벽에', '퇴근하고', '토요일 낮에', '토요일 밤에', '출근 전에', '등교 전에' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '어디서'(330)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '거실에서', '방에서', '자취방에서', '차에서', '비행기에서', '호텔에서', '피시방에서', '룸카페에서', '친척집에서', '길에서', '지하철에서', '회사에서', '미용실에서', '카페에서' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '어떤 상황'(340)이라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '일찍 자야 할 때', '씻기 귀찮을 때', '자면 안 될 때', '술 마시면서', '나가기 싫을 때', '달리고 싶을 때', '공포영화가 보고 싶을 때', '우울할 때', '유럽에 가고 싶을 때', '휴가 중일 때', '비가 많이 올 때', '역사에 대한 관심을 증강시키고 싶을 때' 등이 포함될 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟 콘텐츠를 이용하려는 사용자의 상황과 연관되는 쿼리 요소는 위의 열거된 것에 한정되지 않으며, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
도 4를 참조하여 다른 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠가 게임 콘텐츠에 관한 것이고, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소가 타겟 콘텐츠의 내용 자체와 연관되는 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자로부터 입력되는 복수의 쿼리 요소 각각은 서로 다른 서사 요소인 '누가'(410), '어디서'(420), '어떻게'(430), '무엇을'(440), '하는'(450) 및 '콘텐츠'(460)에 대응될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 예를 들면, '영웅'(410), '전장'(420), '용감한'(430), '군대'(440), '공격'(450) 및 '배틀로열'(460)을 복수의 쿼리 요소로서 입력받을 수 있다.
계속하여 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위와 같은 경우에 '누가'(410)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '외계인', '로봇', '천사', '동물', '궁수', '군대', '우주비행사', '아기', '도적', '초보자', '요리사', 'CIA', '암살자' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '어디서'(420)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '1차 세계 대전', '1990년대', '아프리카', '공항', '버려진', '다른 세계', '종말', '가을', '눈사태', '해변', 'NBA', '학교' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '어떻게'(430)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '터무니없는', '아름다운', '잔인한', '치밀하게', '스토리 분기', '속도감 있는', '애니메이션', '픽셀 그래픽' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '무엇을'(440)이라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '아들의 복수', '자전거 타기', '강령술', '가속도계', '야구', '건물', '동물', '색칠하기', '부패' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '하는'(450)이라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '형제단을 만드는', '목표', '공중전', '오디오 제작', '성장', '약탈', '공격대' 등이 포함될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '콘텐츠'(460)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소에는 '스포츠', '레이싱', '4X', '자동전투', '추론', '술자리 게임', '시뮬레이션', '젤다와 비슷한', '방 탈출', '오픈월드 모험' 등이 포함될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, '언제'라는 서사 요소(예를 들면, 고대, 기원전 1세기 등), '특징'이라는 서사 요소(예를 들면, 풍부한 역사적 스토리 등) 등이 이러한 서사 요소에 더 포함될 수도 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟 콘텐츠의 내용 자체와 연관되는 쿼리 요소는 위의 열거된 것에 한정되지 않으며, 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 범위 내에서 다양하게 변경될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자가 복수의 쿼리 요소를 입력할 수 있도록 하기 위하여 사용자에게 각 쿼리 요소에 관한 정보를 제공할 수 있다. 도 3을 참조하여 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자가 '언제'(320)라는 서사 요소에 대응되는 쿼리 요소를 입력하려는 경우에, 해당 쿼리 요소로서 입력할 수 있는 키워드들의 예를 해당 사용자에게 제공할 수 있다(321).
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자로부터 각각의 쿼리 요소가 입력되는 위치에 따라 그 각각의 쿼리 요소에 대응되는 서사 요소를 결정할 수 있다.
도 4를 참조하여 예를 들면, 콘텐츠가 게임 콘텐츠에 관한 것이고 사용자로부터 '도적'이라는 쿼리 요소가 '누가'(410) 항목의 위치에 입력되는 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, '도적'에 대응되는 서사 요소는 '누가'에 관한 것임을 결정할 수 있다. 다른 예를 들면, 사용자로부터 '도적'이라는 쿼리 요소가 '무엇을'(440) 항목의 위치에 입력되는 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, '도적'에 대응되는 서사 요소는 '무엇을'에 관한 것임을 결정할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자가 원하는 게임 콘텐츠가 도적으로서 플레이하는 게임에 관한 것인지 아니면 사용자가 도적을 잡아들이는 게임에 관한 것인지를 구별할 수 있게 하고, 이를 바탕으로 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)이 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 검색되도록 하거나 추천할 수 있도록 할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자의 선택에 따라 타겟 콘텐츠에 관하여 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 무작위로 입력할 수 있다.
도 3 및 도 4를 참조하여 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 요소 입력부(210)는, 사용자가 '랜덤 선택'(350 및 470)을 선택하는 경우에, 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 무작위로 입력함으로써 독특한 스타일의 콘텐츠가 타겟 콘텐츠로서 특정되도록 할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 쿼리 생성부(220)는, 타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소가 입력되면, 그 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하는 기능을 수행할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 쿼리 생성부(220)는, 위와 같이 입력되는 복수의 쿼리 요소에 기초하여 그 복수의 쿼리 요소가 의미적으로 연결된 상태로 구성되는 검색 쿼리를 생성할 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 쿼리 생성부(220)는, 위의 복수의 쿼리 요소 각각에 대응되는 서사 요소를 참조하여 이러한 검색 쿼리를 하나의 문장으로 생성할 수 있다. 이를 통해, 사용자가 복수의 쿼리 요소를 입력함으로써 검색되는 타겟 콘텐츠가 사용자의 의도에 부합되는 콘텐츠가 되도록 할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 쿼리 생성부(220)에 의하여 생성되는 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 위의 콘텐츠 중에서 위의 검색 쿼리와 매칭되는 타겟 콘텐츠를 특정하는 기능을 수행할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자에 의한 검색의 대상이 되는 콘텐츠는 콘텐츠 관리 서버(미도시됨)에 포함될 수 있는데, 이러한 콘텐츠 각각에는 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트가 연관될 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트는 태그와 같은 형식으로 해당 콘텐츠에 부여될 수 있는 데이터의 집합을 의미할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상술한 바와 같이, 위의 데이터의 집합에 포함되는 데이터 각각에는 적어도 하나의 서사 요소가 대응될 수 있고, 이에 따라 위의 데이터 각각은 서로 의미적으로 연결될 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위의 검색 쿼리와 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 비교함으로써 위의 콘텐츠 중에서 위의 검색 쿼리와 매칭되는 타겟 콘텐츠를 특정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에 포함되는 키워드의 문맥 정보에 기초하여 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에는 해당 콘텐츠에 관하여 웹 상에 게시된 사용자의 글(예를 들면, 블로그 게시글 등), 기사 등이 포함될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에서 키워드를 추출할 수 있고, 해당 키워드의 문맥 정보에 기초하여 해당 키워드에 대응되는 서사 요소를 도출할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 해당 키워드와 그에 대응되는 서사 요소가 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 포함되지 않은 경우에, 해당 키워드와 그에 대응되는 서사 요소를 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 적절히 포함시킴으로써, 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 증강시킬 수 있다. 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 이렇게 증강되는 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 사용자에게 상술한 바와 같은 각 쿼리 요소에 관한 정보로서 제공할 수도 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 해당 키워드와 그에 대응되는 서사 요소가 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 이미 포함된 경우에는, 해당 키워드와 그에 대응되는 서사 요소의 스코어, 등급 등을 높임으로써, 그 서사적 데이터 세트 내에서 해당 키워드와 그에 대응되는 서사 요소가 더 높은 중요도로 취급되도록 할 수 있다.
계속하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 공지의 다양한 자연어 처리 알고리즘을 이용하여 위와 같이 키워드를 도출하고 그에 대응되는 서사 요소를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위와 같이 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에 포함되는 키워드의 문맥 정보에 기초하여 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 생성하기 위하여, 사용자 리뷰에서 해당 키워드의 문맥 정보를 추정하기 위한 데이터를 획득할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 머신 러닝 기반의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 위의 획득되는 데이터를 분석할 수 있고, 그 분석 결과에 기초하여 추정되는 해당 키워드의 문맥 정보를 바탕으로 해당 키워드에 대응되는 서사 요소를 도출할 수 있다. 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 다른 키워드에 대응되는 서사 요소를 도출함에 있어서 위와 같이 도출되는 해당 키워드의 서사 요소를 참조할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위의 문맥 정보 추정 모델은 CNN(Convolution Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), 이들을 결합한 CNN-LSTM 등의 알고리즘에 기초하여 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하여 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠가 게임 콘텐츠인 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 사용자 리뷰에서 키워드의 문맥 정보를 추정하기 위한 데이터로서, 정형 데이터(510) 및 비정형 데이터(520) 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 머신 러닝 기반의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 위와 같이 획득되는 정형 데이터(510) 및 비정형 데이터(520) 중 적어도 하나를 형태소 단위로 분석할 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 이러한 분석에 따라 특정 사용자 리뷰에서 Assassin(511)을 키워드로 추출할 수 있고, 이렇게 추출된 키워드(511)의 유형(예를 들면, 인물, 시간, 장소 등)을 결정할 수 있다.
계속하여 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위의 추출된 키워드(511)가 인물 유형인 경우에, 사용자 리뷰에서 해당 키워드가 나타나는 빈도 등에 기초하여 해당 키워드(511)의 비중을 판단할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 해당 키워드(511)의 비중이 높은 것으로 판단된다면, 위의 사용자 리뷰 등에 기초하여 해당 키워드(511)가 주인공인지 아니면 주인공과 대적하는 악당인지를 판단할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 해당 키워드(511)와 정형 데이터(510) 및/또는 비정형 데이터(520)에 포함되는 다른 데이터(다른 키워드를 포함할 수 있음)와의 문맥상 연관 관계를 판단할 수 있다.
계속하여 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위와 같은 분석과 판단에 기초하여 해당 키워드(511)가 주인공을 의미함을 도출할 수 있고, 이에 따라 해당 키워드(511)에 대응되는 서사 요소를 '누가'(531)로 도출할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위의 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트(530)를 생성함에 있어서, 위와 같이 도출되는 특정 키워드(511)에 대응되는 서사 요소를 참조할 수 있다. 이 경우에는, 키워드(511) Assassin(암살자)가 '누가'(531)라는 서사 요소에 대응되므로(즉, 암살자가 주인공 이므로), '치밀한', '암살', '복수' 등의 관련 단어 또는 키워드가 위의 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트(530)를 생성하는 데에 참조될 수 있다.
다른 예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠가 게임 콘텐츠이고, 해당 게임 콘텐츠에 대하여 "이 게임을 시작한지 40시간이 되어서 엔딩을 봤다. 엔딩씬을 보니 왜 주인공이 암호도 해독하고, 돈을 벌어야 했으며, 사격 훈련을 했는지가 이해되었다. 40시간은 정말 투자할 만하다. 퇴근 후에 하루 2시간씩만 한다면 1달이면 끝낼 수 있는 타이틀이다. 그 2시간은 모든 것을 잊고 집중할 수 있게 해 준다."라는 사용자 리뷰가 작성된 경우를 가정할 수 있다. 이러한 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 머신 러닝 기반의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 위의 사용자 리뷰에서 '짧은 시간 동안 집중할 수 있는 게임', '엔딩이 주는 황홀감' 등을 키워드로서 도출할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 대한 사용자 피드백을 획득할 수 있고, 이러한 사용자 피드백이 해당 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 반영되도록 할 수 있다.
예를 들면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 머신 러닝 기반의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 생성되는 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 사용자에게 제공할 수 있다. 이 경우에, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 위의 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 포함되는 각 서사 요소별로 복수의 키워드를 제공할 수 있고, 사용자가 이에 대하여 해당 콘텐츠에 가장 적합한 키워드를 각 서사 요소별로 투표하도록 할 수 있다. 그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 관리부(230)는, 이러한 투표의 결과가 위의 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 반영되도록 할 수 있고, 이러한 투표의 결과가 위의 문맥 정보 추정 모델의 학습 데이터로서 활용되도록 할 수도 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(240)는 쿼리 요소 입력부(210), 검색 쿼리 생성부(220) 및 콘텐츠 관리부(230)로부터의/로의 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있다.
마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(250)는 쿼리 요소 입력부(210), 검색 쿼리 생성부(220), 콘텐츠 관리부(230) 및 통신부(240) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(250)는 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 외부로부터의/로의 데이터 흐름 또는 콘텐츠 검색 지원 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터 흐름을 제어함으로써, 쿼리 요소 입력부(210), 검색 쿼리 생성부(220), 콘텐츠 관리부(230) 및 통신부(240)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 통신망
200: 콘텐츠 검색 지원 시스템
210: 쿼리 요소 입력부
220: 검색 쿼리 생성부
230: 콘텐츠 관리부
240: 통신부
250: 제어부
300: 디바이스

Claims (19)

  1. 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법으로서,
    타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받는 단계,
    상기 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하는 단계, 및
    상기 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 상기 콘텐츠 중에서 상기 검색 쿼리와 매칭되는 상기 타겟 콘텐츠를 특정하는 단계를 포함하고,
    상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트는 상기 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에 포함되거나 상기 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에서 도출되는 키워드의 문맥 정보에 기초하여 생성되고,
    상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에는 상기 콘텐츠에 관한 복수의 서사 요소 및 상기 복수의 서사 요소 각각과 연관되는 키워드가 포함되고,
    상기 서사 요소에는 육하원칙, 문장 성분 및 콘텐츠 내에서의 지위나 의미 중 적어도 하나가 포함되는
    방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 쿼리 요소는 상기 타겟 콘텐츠를 이용하려는 상기 사용자의 상황과 연관되는
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 쿼리 요소는 상기 타겟 콘텐츠의 내용 자체와 연관되는
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 입력 단계에서, 상기 복수의 쿼리 요소는 상기 사용자의 선택에 따라 무작위로 입력되는
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 생성 단계에서, 상기 검색 쿼리를 하나의 문장으로 생성하는
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 콘텐츠 및 상기 타겟 콘텐츠는 게임 콘텐츠에 관한 것인
    방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트는, 머신 러닝 기반의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여, 상기 사용자 리뷰에서 획득되는 상기 키워드의 문맥 정보를 추정하기 위한 데이터를 분석하고, 상기 분석의 결과에 기초하여 추정되는 상기 키워드의 문맥 정보를 바탕으로 상기 키워드에 대응되는 서사 요소를 도출함으로써 생성되는
    방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 생성된 상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에는, 상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 관하여 획득되는 사용자 피드백이 반영되는
    방법.
  10. 제1항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  11. 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 시스템으로서,
    타겟 콘텐츠에 관하여 사용자로부터 서로 다른 서사 요소에 대응되면서 의미적으로 연결되는 복수의 쿼리 요소를 입력받는 쿼리 요소 입력부,
    상기 복수의 쿼리 요소에 기초하여 검색 쿼리를 생성하는 검색 쿼리 생성부, 및
    상기 검색 쿼리 및 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 참조하여 상기 콘텐츠 중에서 상기 검색 쿼리와 매칭되는 상기 타겟 콘텐츠를 특정하는 콘텐츠 관리부를 포함하고,
    상기 콘텐츠 관리부는, 상기 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에 포함되거나 상기 콘텐츠에 관한 사용자 리뷰에서 도출되는 키워드의 문맥 정보에 기초하여 상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 생성하고,
    상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에는 상기 콘텐츠에 관한 복수의 서사 요소 및 상기 복수의 서사 요소 각각과 연관되는 키워드가 포함되고,
    상기 서사 요소에는 육하원칙, 문장 성분 및 콘텐츠 내에서의 지위나 의미 중 적어도 하나가 포함되는
    시스템.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 쿼리 요소는 상기 타겟 콘텐츠를 이용하려는 상기 사용자의 상황과 연관되는
    시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 쿼리 요소는 상기 타겟 콘텐츠의 내용 자체와 연관되는
    시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 쿼리 요소 입력부는, 상기 사용자의 선택에 따라 상기 복수의 쿼리 요소를 무작위로 입력하는
    시스템.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 검색 쿼리 생성부는, 상기 검색 쿼리를 하나의 문장으로 생성하는
    시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 콘텐츠 및 상기 타겟 콘텐츠는 게임 콘텐츠에 관한 것인
    시스템.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 콘텐츠 관리부는, 머신 러닝 기반의 문맥 정보 추정 모델을 이용하여, 상기 사용자 리뷰에서 획득되는 상기 키워드의 문맥 정보를 추정하기 위한 데이터를 분석하고 상기 분석의 결과에 기초하여 추정되는 상기 키워드의 문맥 정보를 바탕으로 상기 키워드에 대응되는 서사 요소를 도출함으로써 상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트를 생성하는
    시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 콘텐츠 관리부는, 상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 관하여 획득되는 사용자 피드백이 상기 문맥 정보 추정 모델을 이용하여 생성된 상기 콘텐츠에 관한 서사적 데이터 세트에 반영되도록 하는
    시스템.
KR1020210108864A 2021-08-18 2021-08-18 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 KR102396881B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210108864A KR102396881B1 (ko) 2021-08-18 2021-08-18 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US17/536,366 US20230053903A1 (en) 2021-08-18 2021-11-29 Method, system and non-transitory computer-readable recording medium for supporting search of contents

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210108864A KR102396881B1 (ko) 2021-08-18 2021-08-18 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR102396881B1 true KR102396881B1 (ko) 2022-05-12
KR102396881B9 KR102396881B9 (ko) 2022-10-21

Family

ID=81590752

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210108864A KR102396881B1 (ko) 2021-08-18 2021-08-18 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230053903A1 (ko)
KR (1) KR102396881B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080042192A (ko) * 2006-11-09 2008-05-15 주식회사 다나와 가격비교 서비스를 위한 상품정보 제공수단
KR20130009360A (ko) 2011-07-15 2013-01-23 박용구 영화추천 서비스 제공방법 및 그 시스템

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW539974B (en) * 2000-09-29 2003-07-01 Nec Corp Agile information system and management method
AU2005226679A1 (en) * 2004-03-22 2005-10-06 Olcott, Mark D. Animal feeding device and method
US7788086B2 (en) * 2005-03-01 2010-08-31 Microsoft Corporation Method and apparatus for processing sentiment-bearing text
US9129008B1 (en) * 2008-11-10 2015-09-08 Google Inc. Sentiment-based classification of media content
WO2017033220A1 (ja) * 2015-08-21 2017-03-02 株式会社でむこやん 楽曲検索システム、楽曲検索方法、サーバ装置、及びプログラム
US10007693B1 (en) * 2015-08-21 2018-06-26 Amazon Technologies, Inc. Dynamic determination of categorical search results
US10282737B2 (en) * 2015-11-03 2019-05-07 International Business Machines Corporation Analyzing sentiment in product reviews
JP7139157B2 (ja) * 2018-06-04 2022-09-20 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 検索文生成システム、及び検索文生成方法
US11017006B2 (en) * 2019-03-09 2021-05-25 Wipro Limited Method and system for generating review summaries
JPWO2021172473A1 (ko) * 2020-02-26 2021-09-02

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080042192A (ko) * 2006-11-09 2008-05-15 주식회사 다나와 가격비교 서비스를 위한 상품정보 제공수단
KR20130009360A (ko) 2011-07-15 2013-01-23 박용구 영화추천 서비스 제공방법 및 그 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102396881B9 (ko) 2022-10-21
US20230053903A1 (en) 2023-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11093538B2 (en) Disambiguating user intent in conversational interaction system for large corpus information retrieval
US9292603B2 (en) Receipt and processing of user-specified queries
CN109716714B (zh) 使用有作用域的搜索和对话接口的控制系统
US11194796B2 (en) Intuitive voice search
US20230342404A1 (en) Searching social media content
US20220171819A1 (en) Selective presentation of rich experiences in search
US20200186382A1 (en) Optimization of an automation setting through selective feedback
CN105874454A (zh) 用于基于场境信息生成搜索结果的方法、系统和介质
US20130086027A1 (en) Techniques for the receipt and processing of user-specified queries
KR20150018474A (ko) 시맨틱 키워드를 추출하기 위한 방법, 비일시성의 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US20130086025A1 (en) Techniques for receiving and processing one or more user-specified queries
US20130086026A1 (en) Techniques relating to receiving and processing user-specified queries
US10762902B2 (en) Method and apparatus for synthesizing adaptive data visualizations
US20190089765A1 (en) Computer system for network node review for actionable item
US11481558B2 (en) System and method for a scene builder
US10521576B2 (en) Electronic device and working mode selecting method thereof
US20140223466A1 (en) Method and Apparatus for Recommending Video from Video Library
KR102396881B1 (ko) 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR20230063794A (ko) 콘텐츠 검색을 지원하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN114218930A (zh) 一种标题生成方法、装置和用于标题生成的装置
Ilangovan Support Vector Machine based a New Recommendation System for Selecting Movies and Music
US11943510B2 (en) Multimedia playback method, apparatus, terminal, and storage medium
KR102519451B1 (ko) 캐릭터 분석을 통해 배역을 찾는 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품
KR20190011185A (ko) 예약어 시각화 방법 및 장치
CN112839251A (zh) 一种电视及其与用户的交互方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
G170 Re-publication after modification of scope of protection [patent]