KR102500725B1

KR102500725B1 - 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR102500725B1
Application number: KR1020200153607A
Authority: KR
Inventors: 안정우
Original assignee: 주식회사 한글과컴퓨터
Priority date: 2020-11-17
Filing date: 2020-11-17
Publication date: 2023-02-16
Also published as: KR20220067183A

Abstract

주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명은 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 대한 요약문을 생성한 후, 상기 전자 문서의 상기 요약문과 주요 키워드를 화면에 표시함으로써, 상기 사용자가 상기 전자 문서의 요약문을 통해 상기 전자 문서에 포함된 다양한 정보들에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원할 수 있다.

Description

주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC APPARATUS THAT GENERATES A SUMMARY OF AN ELECTRONIC DOCUMENT BASED ON KEY KEYWORDS AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 발명은 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 대한 것이다.

최근, 기업 등에서 전자 문서를 활용한 업무가 증가함에 따라, 사용자의 전자 문서 사용의 편의를 도모할 수 있도록 지원하는 다양한 기술들이 등장하고 있고, 이러한 기술의 발달로 인해 전자 문서 분야에서 인공지능 기술을 도입하거나 다른 서비스와 융합 등과 같은 다양화가 시도되고 있다.

보통, 전자 문서에는 다양한 정보들이 포함되어 있는데, 사용자가 이러한 정보들 중 필요한 정보만 추출해서 활용하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요할 수 있다. 그렇기 때문에, 전자 문서에 포함된 여러 정보를 요약한 요약문을 사용자에게 제공할 수 있다면, 전자 문서에 대한 활용성이 매우 커질 수 있을 것이다.

이와 관련해서, 논문, 학회지, 기술문서, 정책 가이드라인, 사내 규약 문서 등과 같이, 페이지 수가 많고, 포함하고 있는 내용과 정보가 많은 전자 문서에 대해 요약문을 생성하여 제공함으로써, 사용자가 전자 문서의 요약문을 통해 전자 문서의 내용의 의미를 우선 파악하고, 사용자의 목적에 부합하는 전자 문서일 경우, 원본을 다시 찾아보고 읽을 수 있도록 지원할 수 있다.

따라서, 사용자에게 전자 문서의 중요한 내용을 중심으로 요약된 요약문을 제공함으로써, 사용자가 전자 문서의 요약문을 통해 전자 문서에 포함된 다양한 정보들에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원하는 기술에 대한 연구가 필요하다.

본 발명에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법은 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 대한 요약문을 생성한 후, 상기 전자 문서의 상기 요약문과 주요 키워드를 화면에 표시함으로써, 상기 사용자가 상기 전자 문서의 요약문을 통해 상기 전자 문서에 포함된 다양한 정보들에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원하고자 한다.

본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치는 사용자로부터 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트하고, 상기 전체 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 제1 주요 키워드 수를 결정하는 결정부, 상기 제1 주요 키워드 수가 결정되면, 상기 전자 문서에 포함된 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수만큼에 따른 복수의 단어들을 추출하는 단어 추출부, 상기 복수의 단어들이 추출되면, 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 상기 복수의 단어들을 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출하는 문장 추출부, 상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 요약문 생성부 및 상기 요약문이 생성되면, 상기 요약문을 화면 상에 표시하는 표시부를 포함한다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법은 사용자로부터 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트하고, 상기 전체 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 제1 주요 키워드 수를 결정하는 단계, 상기 제1 주요 키워드 수가 결정되면, 상기 전자 문서에 포함된 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수만큼에 따른 복수의 단어들을 추출하는 단계, 상기 복수의 단어들이 추출되면, 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 상기 복수의 단어들을 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출하는 단계, 상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 단계 및 상기 요약문이 생성되면, 상기 요약문을 화면 상에 표시하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치 및 그 동작 방법은 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 대한 요약문을 생성한 후, 상기 전자 문서의 상기 요약문과 주요 키워드를 화면에 표시함으로써, 상기 사용자가 상기 전자 문서의 요약문을 통해 상기 전자 문서에 포함된 다양한 정보들에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.

이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.

본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.

한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 구조를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 전자 장치(110)는 결정부(111), 단어 추출부(112), 문장 추출부(113), 요약문 생성부(114) 및 표시부(115)를 포함한다.

결정부(111)는 사용자로부터 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트하고, 상기 전체 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 제1 주요 키워드 수를 결정한다.

예컨대, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수가 '1000페이지'라고 가정하자. 이때, 상기 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 결정부(111)는 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수인 '1000페이지'를 카운트할 수 있다. 그러고 나서, 결정부(111)는 상기 전체 페이지 수인 '1000페이지'에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수인 '1000페이지'를 입력으로 인가하여, 상기 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 상기 제1 주요 키워드 수를 결정할 수 있다.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 결정부(111)는 상기 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트한 후, 하기의 수학식 1에 따른 상기 산출 함수에 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여, 상기 제1 주요 키워드 수를 결정할 수 있다.

여기서, t는 상기 제1 주요 키워드 수이고, n은 상기 전체 페이지 수이며,

는 사전 설정된 비율로 0초과 1미만의 값을 의미하고,

는 바닥 함수를 의미하며, 상기 바닥 함수는 실수 x가 존재한다고 할 때, x보다 작거나 같으면서 가장 큰 정수를 출력하는 함수이다.

예컨대, 전술한 예와 같이, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수인 n이 '1000페이지'라고 하고, 사전 설정된 비율인

이 '0.5'라고 가정하는 경우, 결정부(111)는 상기 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수인 '1000페이지'를 카운트한 후, 상기의 수학식 1에 따른 상기 산출 함수에 상기 전체 페이지 수인 '1000페이지'를 입력으로 인가하여, 상기 제1 주요 키워드 수인 t를 '19개'로 결정할 수 있다.

만약, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수가 '100페이지'라고 하고, 사전 설정된 비율인

이 '0.5'라고 한다면, 결정부(111)는 상기 제1 주요 키워드 수인 t를 '16개'로 결정할 수 있다.

결국, 본 발명에 따른 전자 장치(100)는 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 연산 값이 산출되도록 설계된 상기 수학식 1과 같은 산출 함수를 기초로 상기 전자 문서의 전체 페이지 수에 대한 주요 키워드 수를 산출함으로써, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수에 맞는 적절한 주요 키워드 수를 결정할 수 있다.

단어 추출부(112)는 상기 제1 주요 키워드 수가 결정되면, 상기 전자 문서에 포함된 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수만큼에 따른 복수의 단어들을 추출한다.

예컨대, 상기 제1 주요 키워드 수가 '19개'로 결정되었고, 상기 전자 문서에 포함된 단어가 '10000개'라고 하는 경우, 단어 추출부(112)는 상기 전자 문서에 포함된 '10000개'의 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수인 '19개'만큼에 따른 '19개'의 단어들을 추출할 수 있다.

문장 추출부(113)는 상기 복수의 단어들이 추출되면, 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 상기 복수의 단어들을 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출한다.

예컨대, 전술한 예와 같이, '19개'의 단어들이 추출되었다고 하는 경우, 문장 추출부(113)는 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 '19개'의 단어들을 하나 이상 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출할 수 있다.

요약문 생성부(114)는 상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성한다.

예컨대, 문장 추출부(113)에서 상기 적어도 하나의 문장으로 '100개'의 문장이 추출되었다고 하는 경우, 요약문 생성부(114)는 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 상기 적어도 하나의 문장인 '100개'의 문장을 순서대로 배치하여 요약문을 생성할 수 있다.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 요약문 생성부(114)는 수식어 저장부(116) 및 생성부(117)를 포함할 수 있다.

수식어 저장부(116)에는 사전 설정된 복수의 수식어들이 저장되어 있다.

여기서, 수식어는 다른 언어표현의 의미를 꾸며주는 기능을 하는 요소를 의미한다. 예컨대, 형용사, 부사 등으로 '바로', '매우', '가장', '과연' 등과 같은 수식어일 수 있다.

생성부(117)는 상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장에서 수식어 저장부(116)에 저장되어 있는 상기 복수의 수식어들과 동일한 수식어를 제거함으로써, 상기 적어도 하나의 문장을 보정한 후, 보정된 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성한다.

예컨대, 상기 적어도 하나의 문장으로 '전투기의 눈이자 핵심이 바로 레이더죠'라는 문장이 추출되었다고 가정하고, 수식어 저장부(116)에는 '바로'라는 수식어가 저장되어 있다고 가정하자. 이때, 생성부(117)는 '전투기의 눈이자 핵심이 바로 레이더죠'라는 문장에서 수식어 저장부(116)에 저장되어 있는 수식어인 '바로'라는 수식어와 동일한 수식어를 제거함으로써, '전투기의 눈이자 핵심이 바로 레이더죠'라는 문장을 '전투기의 눈이자 핵심이 레이더죠'라는 문장으로 보정할 수 있다.

그 이후, 생성부(117)는 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라, 보정된 상기 적어도 하나의 문장인 '전투기의 눈이자 핵심이 레이더죠'라는 문장을 배치하여, 상기 요약문을 생성할 수 있다.

이렇게, 요약문 생성부(114)에 의해 상기 요약문의 생성이 완료되면, 표시부(115)는 상기 요약문을 화면 상에 표시한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 전자 장치(110)는 산출부(118), 특징 벡터 생성부(119), 군집화부(120) 및 주요 키워드 표시부(121)를 더 포함할 수 있다.

산출부(118)는 상기 요약문이 화면 상에 표시되면, 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 등장 빈도수와 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 산출한다.

예컨대, 단어 추출부(112)에서 추출된 복수의 단어들이 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라고 하고, 상기 전자 문서 내에서 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어들 각각의 등장 빈도수가 '20회', '30회', '40회', '50회', '60회', '70회'라고 하는 경우, 산출부(118)는 상기 요약문이 화면 상에 표시되면, 상기 전자 문서 내에서 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어들 각각의 등장 빈도수에 대해 빨강의 등장 빈도수 '20회', 주황의 등장 빈도수 '30회', 노랑의 등장 빈도수 '40회', 초록의 등장 빈도수 '50회', 파랑의 등장 빈도수 '60회', 보라의 등장 빈도수 '70회'로 확인할 수 있다.

그리고, 산출부(118)는 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 산출할 수 있다. 관련해서, '빨강'이라고 하는 단어가 상기 전자 문서에서 '20회' 등장하는데, '10회'는 '11pt'라는 글자 크기를 갖고, 나머지 '10회'는 '13pt'라는 글자 크기를 갖는다고 하는 경우, 산출부(118)는 '빨강'이라고 하는 단어의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 '12pt'로 산출할 수 있다. 이러한 방식으로, 산출부(118)는 '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라고 하는 단어들 각각에 대해서도 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 산출할 수 있다.

만약, '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값이 '12pt', '13pt', '14pt', '15pt', '16pt' '17pt'로 산출되었다고 가정하는 경우, 산출부(118)가 산출한 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 등장 빈도수와 글자 크기의 평균 값은 하기의 표 1과 같이 나타낼 수 있다.

단어	단어의 등장 빈도수	단어의 글자 크기의 평균 값
빨강	20회	12pt
주황	30회	13pt
노랑	40회	14pt
초록	50회	15pt
파랑	60회	16pt
보라	70회	17pt

특징 벡터 생성부(119)는 상기 복수의 단어들 각각에 대해, 상기 등장 빈도수와 상기 평균 값을 성분으로 갖는 2차원 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 생성한다.

관련해서, 앞선 예와 같이, '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어가 추출되었다고 하고, 이때, 상기 전자 문서 내에서 '빨강'이라는 단어의 등장 빈도수가 '20회'이고, 글자 크기의 평균 값이 '12pt'라고 하는 경우, 특징 벡터 생성부(119)는 '빨강'이라는 단어에 대응되는 특징 벡터를 '[20 12]'으로 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 특징 벡터 생성부(119)는 나머지 '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 생성할 수 있다.

군집화부(119)는 상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 기초로 K-평균 군집화(K-means Clustering)를 수행하여, 상기 복수의 단어들을 K개의 그룹으로 군집화한다.

여기서, K-평균 군집화란 벡터의 형태로 구성된 데이터를 K개의 그룹으로 묶는 알고리즘을 의미하는 것으로, 데이터가 속한 그룹의 중심과 각 데이터 간의 거리의 차이가 최소가 되도록 데이터들을 K개의 그룹으로 군집화하는 알고리즘이다.

관련해서, 전술한 예와 같이, '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 6개의 단어가 추출되었다고 하고, K를 '3'이라고 가정하는 경우, 군집화부(120)는 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 6개의 단어들 각각의 특징 벡터를 기초로 K-평균 군집화를 수행하여, '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 6개의 단어들을 3개의 그룹으로 군집화할 수 있다.

이때, 군집화부(120)는 단어의 등장 빈도수와 글자 크기의 평균 값으로 구성된 특징 벡터를 기초로 상기 복수의 단어들을 K개의 그룹으로 군집화하기 때문에, 상기 복수의 단어들은 단어의 등장 빈도수가 많으면서 글자 크기의 평균 값이 높은 그룹, 단어의 등장 빈도수가 중간이면서 글자 크기의 평균 값이 중간인 그룹, 단어의 등장 빈도수가 적으면서 글자 크기의 평균 값이 낮은 그룹 등으로 군집화될 수 있다.

주요 키워드 표시부(121)는 상기 요약문이 표시되는 화면 상의 사전 설정된 제1 영역에 상기 복수의 단어들을 상기 K개의 그룹별로 구분해서 표시함과 동시에, 상기 복수의 단어들이 상기 전자 문서에 대한 주요 키워드임을 알리는 제1 알림 메시지와 상기 K개의 그룹 중 동일 그룹 내에 속하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 알리는 제2 알림 메시지를 생성하여 상기 제1 영역에 표시한다.

예컨대, 전술한 예와 같이, 군집화부(120)가 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라는 6개의 단어들을 3개의 그룹으로 군집화한 결과, '빨강'과 '주황'이라고 하는 단어가 '그룹 1'로 군집화되었고, '노랑'과 '초록'이라고 하는 단어가 '그룹 2'로 군집화되었으며, '파랑'과 '보라'라고 하는 단어가 '그룹 3'으로 군집화되었다고 하는 경우, 주요 키워드 표시부(121)는 상기 요약문이 표시되는 화면 상의 사전 설정된 제1 영역에 상기 복수의 단어들을 상기 3개의 그룹별로 구분해서 표시할 수 있다.

그리고, 주요 키워드 표시부(121)는 '빨강', '주황', '노랑', '초록', '파랑', '보라'라고 하는 단어들이 상기 전자 문서에 대한 주요 키워드임을 알리는 제1 알림 메시지와 상기 3개의 그룹 중 동일 그룹 내에 속하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 알리는 제2 알림 메시지를 생성하여 상기 제1 영역에 표시할 수 있다.

이와 관련해서, 상기 제2 알림 메시지는 상기 3개의 그룹 중 '그룹 1' 내에 속하는 '빨강', '주황'이라고 하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 지시하고, '그룹 2' 내에 속하는 '노랑', '초록'이라고 하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 지시하며, '그룹 3' 내에 속하는 '파랑', '보라'라고 하는 단어가 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 지시하는 정보를 담을 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.

단계(S210)는 사용자로부터 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트하고, 상기 전체 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 제1 주요 키워드 수를 결정한다.

단계(S220)는 상기 제1 주요 키워드 수가 결정되면, 상기 전자 문서에 포함된 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수만큼에 따른 복수의 단어들을 추출한다.

단계(S230)는 상기 복수의 단어들이 추출되면, 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 상기 복수의 단어들을 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출한다.

단계(S240)에서는 상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성한다.

단계(S250)에서는 상기 요약문이 생성되면, 상기 요약문을 화면 상에 표시한다.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S210)에서는 상기 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트한 후 상기 수학식 1에 따른 상기 산출 함수에 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 상기 제1 주요 키워드 수를 결정할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S240)에서는 사전 설정된 복수의 수식어들이 저장되어 있는 수식어 저장부를 유지하는 단계 및 상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장에서 상기 수식어 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 수식어들과 동일한 수식어를 제거함으로써, 상기 적어도 하나의 문장을 보정한 후, 보정된 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 전자 장치의 동작 방법은 상기 요약문이 화면 상에 표시되면, 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 등장 빈도수와 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 산출하는 단계, 상기 복수의 단어들 각각에 대해, 상기 등장 빈도수와 상기 평균 값을 성분으로 갖는 2차원 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 생성하는 단계, 상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 기초로 K-평균 군집화를 수행하여, 상기 복수의 단어들을 K개의 그룹으로 군집화하는 단계 및 상기 요약문이 표시되는 화면 상의 사전 설정된 제1 영역에 상기 복수의 단어들을 상기 K개의 그룹별로 구분해서 표시함과 동시에, 상기 복수의 단어들이 상기 전자 문서에 대한 주요 키워드임을 알리는 제1 알림 메시지와 상기 K개의 그룹 중 동일 그룹 내에 속하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 알리는 제2 알림 메시지를 생성하여 상기 제1 영역에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.

본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

110: 전자 장치 111: 결정부
112: 단어 추출부 113: 문장 추출부
114: 요약문 생성부 115: 표시부
116: 수식어 저장부 117: 생성부
118: 산출부 119: 특징 벡터 생성부
120: 군집화부 121: 주요 키워드 표시부

Claims

주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치에 있어서,
사용자로부터 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트하고, 상기 전체 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 제1 주요 키워드 수를 결정하는 결정부;
상기 제1 주요 키워드 수가 결정되면, 상기 전자 문서에 포함된 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수만큼에 따른 복수의 단어들을 추출하는 단어 추출부;
상기 복수의 단어들이 추출되면, 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 상기 복수의 단어들을 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출하는 문장 추출부;
상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 요약문 생성부; 및
상기 요약문이 생성되면, 상기 요약문을 화면 상에 표시하는 표시부
를 포함하고,
상기 결정부는
상기 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트한 후 하기의 수학식 1에 따른 상기 산출 함수에 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 상기 제1 주요 키워드 수를 결정하는 전자 장치.
[수학식 1]

여기서, t는 상기 제1 주요 키워드 수이고, n은 상기 전체 페이지 수이며,
는 사전 설정된 비율로 0초과 1미만의 값을 의미하고,
는 바닥 함수를 의미함.
삭제
제1항에 있어서,
상기 요약문 생성부는
사전 설정된 복수의 수식어들이 저장되어 있는 수식어 저장부; 및
상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장에서 상기 수식어 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 수식어들과 동일한 수식어를 제거함으로써, 상기 적어도 하나의 문장을 보정한 후, 보정된 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 생성부
를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 요약문이 화면 상에 표시되면, 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 등장 빈도수와 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 산출하는 산출부;
상기 복수의 단어들 각각에 대해, 상기 등장 빈도수와 상기 평균 값을 성분으로 갖는 2차원 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부;
상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 기초로 K-평균 군집화(K-means Clustering)를 수행하여, 상기 복수의 단어들을 K개의 그룹으로 군집화하는 군집화부; 및
상기 요약문이 표시되는 화면 상의 사전 설정된 제1 영역에 상기 복수의 단어들을 상기 K개의 그룹별로 구분해서 표시함과 동시에, 상기 복수의 단어들이 상기 전자 문서에 대한 주요 키워드임을 알리는 제1 알림 메시지와 상기 K개의 그룹 중 동일 그룹 내에 속하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 알리는 제2 알림 메시지를 생성하여 상기 제1 영역에 표시하는 주요 키워드 표시부
를 더 포함하는 전자 장치.
주요 키워드를 기반으로 전자 문서에 대한 요약문을 생성하는 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
사용자로부터 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트하고, 상기 전체 페이지 수에 대해 양의 상관관계를 갖는 주요 키워드 수가 산출되도록 사전 설정된 산출 함수에, 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 요약문에 포함될 문장을 추출하기 위한 제1 주요 키워드 수를 결정하는 단계;
상기 제1 주요 키워드 수가 결정되면, 상기 전자 문서에 포함된 단어들 중 상기 전자 문서 내에서 등장하는 빈도수가 많은 순으로 상기 제1 주요 키워드 수만큼에 따른 복수의 단어들을 추출하는 단계;
상기 복수의 단어들이 추출되면, 상기 전자 문서에 포함된 문장들 중 상기 복수의 단어들을 포함하고 있는 적어도 하나의 문장을 추출하는 단계;
상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 단계; 및
상기 요약문이 생성되면, 상기 요약문을 화면 상에 표시하는 단계
를 포함하고,
상기 결정하는 단계는
상기 사용자로부터 상기 전자 문서에 대한 문서 요약 명령이 인가되면, 상기 전자 문서에 포함된 전체 페이지 수를 카운트한 후 하기의 수학식 1에 따른 상기 산출 함수에 상기 전체 페이지 수를 입력으로 인가하여 상기 제1 주요 키워드 수를 결정하는 전자 장치의 동작 방법.
[수학식 1]

여기서, t는 상기 제1 주요 키워드 수이고, n은 상기 전체 페이지 수이며,
는 사전 설정된 비율로 0초과 1미만의 값을 의미하고,
는 바닥 함수를 의미함.
삭제
제5항에 있어서,
상기 요약문을 생성하는 단계는
사전 설정된 복수의 수식어들이 저장되어 있는 수식어 저장부를 유지하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 문장이 추출되면, 상기 적어도 하나의 문장에서 상기 수식어 저장부에 저장되어 있는 상기 복수의 수식어들과 동일한 수식어를 제거함으로써, 상기 적어도 하나의 문장을 보정한 후, 보정된 상기 적어도 하나의 문장을 상기 전자 문서에서의 배치 순서에 따라 배치하여 상기 요약문을 생성하는 단계
를 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제5항에 있어서,
상기 요약문이 화면 상에 표시되면, 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 등장 빈도수와 상기 복수의 단어들 각각의 상기 전자 문서 내에서의 글자 크기의 평균 값을 산출하는 단계;
상기 복수의 단어들 각각에 대해, 상기 등장 빈도수와 상기 평균 값을 성분으로 갖는 2차원 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 생성하는 단계;
상기 복수의 단어들 각각에 대응되는 특징 벡터를 기초로 K-평균 군집화(K-means Clustering)를 수행하여, 상기 복수의 단어들을 K개의 그룹으로 군집화하는 단계; 및
상기 요약문이 표시되는 화면 상의 사전 설정된 제1 영역에 상기 복수의 단어들을 상기 K개의 그룹별로 구분해서 표시함과 동시에, 상기 복수의 단어들이 상기 전자 문서에 대한 주요 키워드임을 알리는 제1 알림 메시지와 상기 K개의 그룹 중 동일 그룹 내에 속하는 단어들이 서로 유사한 중요도를 갖는 단어임을 알리는 제2 알림 메시지를 생성하여 상기 제1 영역에 표시하는 단계
를 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
제5항, 제7항 또는 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
제5항, 제7항 또는 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.