KR102589391B1 - 메시지 모니터링 방법 및 장치 - Google Patents

메시지 모니터링 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

메시지 모니터링 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신하는 동작, 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 상기 수신된 메시지에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측하는 동작, 상기 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 동작을 포함한다.

Description

메시지 모니터링 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MONITORING MESSAGE}
개시되는 실시예들은 대화 모니터링 기술과 관련된다.
인터넷의 보급과 컴퓨팅 성능의 획기적인 발전에 따라, 여러 사용자가 동시에 게임에 접속하여 각자 맡은 역할을 수행하며 동시 다발적으로 게임 내 컨텐츠를 향유하는 다중접속 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG; Massively Multi-player Online Role Playing Game)이 게임 장르의 주요한 축을 담당하게 되었다.
이러한 다중접속 온라인 롤플레잉 게임에서, 사용자들은 음성 또는 텍스트를 통한 채팅을 통해 생각을 공유하며 하나의 미션을 수행하기 위해 협력하거나, 특정한 미션을 성취하기 위한 정보의 공유 등 다양한 형태의 채팅 서비스를 통해 게임에 좀 더 몰입할 수 있게 되었다.
그러나, 종래의 채팅 공간에서 비속어 또는 불쾌한 단어를 사용하여 게임 문화를 불건전하게 만드는 일부 사용자에 대해 대화방에서 강제 퇴출 또는 서비스 이용 제한 등의 사후적 제제는 있었다. 그러나, 복수의 사용자들의 대화 속에서 비속어 또는 불쾌한 단어를 미리 예측하여 사전에 방지하는 차원의 연구는 미흡한 부분이 있었다.
개시되는 실시예들은 메시지 모니터링 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
개시되는 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서, 적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신하는 동작, 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 상기 수신된 메시지에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측하는 동작; 상기 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 동작을 포함한다.
상기 수신된 메시지는, 음성 및 텍스트 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 제공하는 동작은, 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 사용자를 식별하는 동작, 및 상기 식별된 사용자에게 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 사전 설정된 경고 대상 단어를 포함하는 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 메시지에 대한 사용자의 입력 시점 상황 별 사전 설정된 가중치 및 상기 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
개시되는 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 장치는 적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신하는 수신부, 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 상기 수신된 메시지에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측하는 메시지 예측부, 및 상기 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 메시지 제공부를 포함한다.
상기 수신된 메시지는, 음성 및 텍스트 중 적어도 하나일 수 있다.
상기 메시지 제공부는, 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 사용자를 식별하고, 상기 사용자에게 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 사전 설정된 경고 대상 단어를 포함하는 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 메시지에 대한 사용자의 입력 시점 상황 별 사전 설정된 가중치 및 상기 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
개시되는 실시예들에 따르면, 비속어 또는 불쾌한 단어를 사용할 것이 미리 예측되는 경우 사전 경고를 제공함으로써, 징계 발생으로 인한 사용자의 접속 및 플레이를 제한하지 않고서도 건전한 채팅 문화를 조성할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 장치의 구성도
도 2 및 3은 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 방법을 예시적으로 설명하기 위한 도면
도 4는 일 실시예에 따른 독백 중인 사용자의 메시지 모니터링 방법을 예시적으로 설명하기 위한 도면
도 5는 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 방법의 순서도
도 6은 일 실시예에 따른 사용자로부터 수신된 입력 메시지 모니터링 방법의 순서도
도 7은 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 구체적인 실시 형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 개시되는 실시예들은 이에 제한되지 않는다.
실시예들을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 개시되는 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 개시되는 실시예들에서의 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. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
이하에서 "게임"이란, 한 명 또는 그 이상의 게이머들이 게이밍 디바이스에 탑재되거나 연결된 입력장치를 이용하여 즐길 수 있는 소프트웨어를 의미한다. 통상 플레이어 캐릭터를 직접 조작하거나, 게임 내 오브젝트의 움직임을 조작하는 등의 방식으로 진행되며, 롤플레잉, 어드벤쳐, 아케이드 등으로 장르가 구분되기도 한다.
이하에서 "게이밍 디바이스"란 게임 소프트웨어를 실행하되 입력장치를 통한 사용자의 입력에 따라 연산을 수행하며, 출력장치를 통해 결과를 출력하는 하드웨어를 의미한다. 예컨대, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 랩탑(Laptop Computer), 게임 콘솔(Game Console), 스마트폰(Smart Phone), 태블릿(Tablet) PC, 스마트 밴드(Smart Band)나 스마트 워치(Smart Watch) 등의 웨어러블 디바이스(Wearable Device)의 형태일 수 있다. 이외에도 상기 정의를 만족하는 하드웨어라면 게이밍 디바이스에 속하는 것으로 해석된다.
이하에서 "온라인 게임"이란, 게임의 플레이를 위하여 네트워크를 경유하여야 하는 게임을 의미한다. 통상 원격지의 둘 이상의 게이밍 디바이스가 네트워크를 통해 서로 연결되거나, 서버를 통해 동기화되어 즐기는 게임을 의미한다. 상기의 정의를 만족하는 것이라면 게임을 실행하는 게이밍 디바이스의 형태에 제한을 두지 아니한다. 개인용 컴퓨터나 게임 콘솔에서 실행되는 게임뿐만 아니라, 스마트폰과 같은 모바일에서 실행되는 게임, 또는 서로 다른 복수개의 게이밍 디바이스(서로 다른 종류의 게이밍 디바이스도 포함한다)가 연동되거나 클라우드에서 실행되는 게임 또한 상기 정의를 만족하는 것이라면 온라인 게임에 속하는 것으로 해석된다.
이하에서 "입력 장치(Input Device)"란, 게이밍 디바이스에 데이터를 입력하기 위한 장치를 의미한다. 예컨대, 조이스틱, 마우스, 키보드, 터치스크린, 하드웨어 버튼 또는 스티어링 휠, 악기, 총, 장갑, 발판 등의 형태로 제조된 게임 조작 전용 입력장치를 들 수 있다. 이외에도 게이밍 디바이스에 탑재되거나 연동되는 각종 센서(온도 센서, 적외선 센서, 모션센서, 자이로센서, 가속도 센서, 중력 센서 등)나 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS; Global Positioning System), 실내 위치 확인 시스템(Indoor Positioning System) 등의 위치 확인 수단 또한 입력장치의 일 예로 들 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 장치의 구성도이다.
일 실시예에 따르면, 메시지 모니터링 장치(100)는 예를 들어, 음성 채팅, 문자 채팅 등과 같이 음성 및 텍스트 중 적어도 하나를 이용하여 복수의 사용자 각각으로부터 입력되는 메시지 내용을 모니터링하기 위한 장치일 수 있다.
메시지 모니터링 장치는 예를 들어, 음성 채팅 서비스, 게임 내 채팅 화면 등 게임 내에서 제공되는 인-게임(in-game) 형태로 제공될 수 있다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 장치(100)는 메시지 수신부(110), 메시지 예측부(130) 및 메시지 제공부(150)를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 메시지 수신부(110), 메시지 예측부(130) 및 메시지 제공부(150)는 각각 물리적으로 구분된 하나 이상의 장치를 이용하여 구현되거나, 하나 이상의 하드웨어 프로세서 또는 하나 이상의 하드웨어 프로세서 및 소프트웨어의 결합에 의해 구현될 수 있으며, 도시된 예와 달리 구체적 동작에 있어 명확히 구분되지 않을 수 있다.
메시지 수신부(110)는 적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신한다.
일 실시예에 따르면, 메시지 수신부(110)는 사용자가 사용자 장치를 통하여 입력한 메시지를 수신할 수 있다. 이때, 사용자가 입력한 메시지는 채팅 서버로부터 수신하거나 사용자 장치로부터 수신할 수 있으나, 사용자가 입력한 메시지를 수신할 수 있는 것이라면 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 메시지 수신부(110)는 메시지에 대해 사용자의 입력 시점의 상황이 사전 설정된 상황인지 여부에 기초하여 메시지의 수신 여부를 결정할 수 있다.
이때, 입력 시점의 상황은 사용자가 메시지를 입력한 시점의 게임 플레이 상황을 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자 사이의 대적하여 게임을 수행하는 PVP 상황, 사용자 사이의 서로의 캐릭터를 죽이는 PK 상황, 복수의 사용자가 팀을 이루어 대적하는 혈맹전 상황, 사용자 1:1 대화 채널(예를 들어, 귓속말) 상황 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 일 실시예에 따르면, 메시지 수신부(110)는 사용자 입력 장치를 통해 입력한 메시지에 대해 입력 시점의 상황이 사전 설정된 상황인지 여부에 기초하여 메시지의 수신 여부를 결정하고, 메시지의 수신이 결정된 입력 메시지를 수신할 수 있다.
메시지 예측부(130)는 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 수신된 메시지에 기초하여, 사용자에 의해 입력될 메시지 및 메시지를 입력할 사용자 중 적어도 하나를 예측할 수 있다.
이때, 메시지 예측부(130)는, 수신된 메시지를 입력한 사용자와 상이한 사용자가 메시지를 입력할 것으로 예측할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 수신된 메시지를 입력한 사용자와 동일한 사용자가 메시지를 입력할 것으로 예측할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 수신된 메시지는, 음성 및 텍스트 중 적어도 하나일 수 있다.
한편, 일 실시예에 따르면, 수신된 메시지가 음성인 경우, 메시지 예측부(130)는 수신된 메시지 각각에 대응하는 텍스트를 생성한 후, 각 메시지에 대응하는 텍스트에 기초하여 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측할 수 있다. 이때, 텍스트 변환은 예를 들어, 공지된 STT(Speech to Text) 기술을 이용하여, 사용자의 음성에 대응되는 텍스트 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사전 학습된 예측 모델은, 하나 이상의 경고 대상 단어를 포함하는 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 하나 이상의 경고 대상 단어의 예측 정확도를 높이도록 사전 학습될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사전 학습된 예측 모델은, 메시지에 대한 사용자의 입력 시점 상황 별 사전 설정된 가중치 및 사전 수집된 메시지에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
구체적으로, 메시지 예측부(130)는 예를 들어, PVP 상황, PK 상황, 혈맹전 상황, 사용자 1:1 대화 채널 상황 등을 포함하는 사용자의 입력 시점 상황 각각에 사전 설정된 가중치 정보 및 사전 수집된 메시지에 기초하여 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측할 수 있다. 이때, 메시지 예측부(130)는 사전 설정된 가중치가 높은 상황일수록 입력될 메시지가 경고 대상 단어를 포함할 확률이 높은 것으로 예측할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사전 학습된 예측 모델은, 언어 관련 문제 풀이, 글짓기, 사칙연산, 번역 등의 언어 문제를 해결하고 텍스트를 만들어내는 GPT-3(Generative Pre-Training 3) 모델일 수 있다. 그러나, 사전 학습된 예측 모델은 수신된 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 다음의 메시지를 예측하도록 학습될 수 있는 것이라면 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예에 따라 다양한 기계 학습 기반의 예측 모델이 이용될 수 있다.
이때, 사전 수집된 메시지는 하나 이상의 경고 대상 단어를 포함할 수 있으며, 하나 이상의 경고 대상 단어는 사전 설정될 수 있다. 예를 들어, 경고 대상 단어는 비속어, 욕설, 혐오 표현 등을 포함할 수 있으며 실시예에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 예측부(130)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 예측부(130)는 사전 설정된 경고 대상 단어를 포함하는 것으로 예측된 메시지를 입력할 사용자를 식별할 수 있다.
메시지 제공부(150)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공한다.
일 실시예에 따르면, 메시지 제공부(150)는, 메시지 예측부(130)가 대화에 참여하고 있는 것으로 식별한 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 제공부(150)는, 채팅 서버에 접속 중인 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
한편, 메시지 제공부(150)는 채팅 서버를 통하여 간접적으로 또는 사용자 단말로 직접적으로 사전 설정된 경고 메시지를 포함한 정보를 송신하는 것에 의하여, 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2 및 3은 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 방법을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
한편, 도 2 및 3에서는 예시를 위해 경고 대상 단어가 '멍청이'인 것으로 가정하여 설명하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
구체적으로 도 2는 일 실시예에 따른 대화 중인 복수의 사용자로부터 수신된 메시지에 기초하여, 복수의 사용자 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측하는 방법을 예시하여 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참고하면, 도 2는 대화 중인 복수의 사용자로부터 수신된 메시지(210)(이하, '수신된 메시지'), 수신된 메시지(210)에 기초하여 복수의 사용자 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지 정보(230)(이하, '예측된 메시지 정보')를 포함한다.
수신된 메시지(210)는 사용자 1 및 사용자 2 로부터 수신된 하나 이상의 메시지를 포함할 수 있다.
예측된 메시지 정보(230)는 대화 중인 사용자 1 및 사용자 2 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지를 포함할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에 따르면, 수신된 메시지(210)에 사용자 1의 '몇살이에요?' 및 이에 대한 사용자 2의 '왜 물어보시는데요?'가 포함되어 있는 것으로 가정하면, 메시지 예측부(130)는 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 수신된 메시지(210)에 기초하여 사용자 1에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지 정보(230)를, '친구하려고요'인 것으로 예측할 수 있다.
구체적으로, 도 3은 일 실시예에 따른 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는 경우, 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참고하면, 도 3은 대화 중인 복수의 사용자로부터 수신된 메시지(310)(이하, '수신된 메시지'), 대화 중인 복수의 사용자로부터 수신된 메시지에 기초하여 복수의 사용자 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지 정보(330)(이하, '예측된 메시지 정보') 및 사용자 1의 사용자 장치의 출력 화면(350)을 포함한다.
수신된 메시지(310)는 사용자 1 및 사용자 2 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력된 메시지를 포함할 수 있다.
예측된 메시지 정보(330)는 대화 중인 사용자 1 및 사용자 2 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지를 포함할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에 따르면, 수신된 메시지(310)에 '몇살이에요?', '왜 물어보시는데요?', '그건 내 자유죠' 및 '싫어요'를 포함하는 것으로 가정하면, 메시지 예측부(130)는 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 수신된 메시지(310)에 기초하여 사용자 1 및 2 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지 정보(331)를, '말하는거 보니 멍청이네'인 것으로 예측할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 제공부(150)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
예를 들어, 메시지 제공부(150)는 예측된 메시지 정보(331)에 사전 설정된 경고 대상 단어인, '멍청이'를 포함하는 경우, 예측된 메시지 정보(331)를 입력할 것으로 예측된 사용자 1을 식별하고, 식별된 사용자 1에게 사전 설정된 경고 메시지(351)인, '대화 중 욕설/비매너 언동을 자제해주시기 바랍니다. 욕설/비매너 행위 시 2주간 접속이 제한됩니다'를 제공할 수 있다.
이때, 일 실시예에 따르면, 사전 설정된 경고 메시지(351)는 사용자 1의 사용자 장치의 출력 화면(350)에 표시될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 사전 설정된 경고 메시지(351)는 대화 중인 복수의 사용자의 사용자 장치 각각의 출력 화면에 표시될 수 있다.
구체적으로, 도 4는 일 실시예에 따른 독백 중인 사용자가 입력할 것으로 예측되는 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는 경우, 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 과정을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
한편, 도 4에서는 예시를 위해 경고 대상 단어가 '젠장'인 것으로 가정하여 설명하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
도 4를 참고하면, 도 4는 독백 중인 사용자 1로부터 입력된 메시지(410)(이하, '입력된 메시지'), 독백 중인 사용자 1로부터 입력된 메시지에 기초하여 사용자 1에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지 정보(430)(이하, '예측된 메시지 정보') 및 사용자 1의 사용자 장치의 출력 화면(450)을 포함한다.
입력된 메시지(410)은 사용자 1로부터 입력된 메시지를 포함할 수 있다.
예측된 메시지 정보(430)는 독백 중인 사용자 1에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지를 포함할 수 있다.
예를 들어, 일 실시예에 따르면, 입력된 메시지(410)에 '집행검 +6에서 +7 강화한다', '아 떨려', '이런' 및 '터졌다'를 포함하는 것으로 가정하면, 메시지 예측부(130)는 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 입력된 메시지(410)에 기초하여 사용자 1에 의해 입력될 것으로 예측된 메시지 정보(431)를, '젠장'인 것으로 예측할 수 있다.
이후, 일 실시예에 따르면, 메시지 제공부(150)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
예를 들어, 메시지 제공부(150)는 예측된 메시지 정보(431)가 사전 설정된 경고 대상 단어인 '젠장'을 포함하는 경우, 예측된 메시지 정보(431)를 입력할 것으로 예측된 사용자 1을 식별하고, 식별된 사용자 1에게 사전 설정된 경고 메시지(451)인, '대화 중 욕설/비매너 언동을 자제해주시기 바랍니다. 욕설/비매너 행위 시 2주간 접속이 제한됩니다'를 제공할 수 있다. 이때, 일 실시예에 따르면, 사전 설정된 경고 메시지(451)는 사용자 1의 사용자 장치의 출력 화면(450)에 표시될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 메시지 모니터링 방법의 순서도이다.
도 5에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 메시지 모니터링 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 메시지 모니터링 장치(100)는 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 복수의 사용자 중 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측한다(510).
또한, 메시지 모니터링 장치(100)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공한다(530).
도 6은 일 실시예에 따른 사용자로부터 수신된 입력 메시지 모니터링 하는 방법의 순서도이다.
도 6에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 메시지 모니터링 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 메시지 모니터링 장치(100)는 사용자가 입력한 메시지를 수신한다(610).
일 실시예에 따르면, 메시지 모니터링 장치(100)는 메시지에 대한 입력 시점 상황이 사전 설정된 상황인지 여부에 기초하여 메시지의 수신 여부를 결정할 수 있다.
구체적으로, 일 실시예에 따르면, 메시지 모니터링 장치(100)는 사용자 입력 장치를 통해 입력한 메시지에 대해 예를 들어, PVP 상황, PK 상황, 혈맹전 상황, 사용자 1:1 대화 채널 상황 등을 포함하는 사용자의 입력 시점의 상황에 기초하여 메시지의 수신 여부를 결정하고, 메시지의 수신이 결정된 입력 메시지를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 모니터링 장치(100)는 사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 수신된 메시지에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측한다(620).
이때, 일 실시예에 따르면, 사전 학습된 예측 모델은, 사전 설정된 경고 대상 단어를 포함하는 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 사전 학습된 예측 모델은, 메시지에 대한 사용자의 입력 시점 상황 별 사전 설정된 가중치 및 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 모니터링 장치(100)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부를 결정한다(630).
일 실시예에 따르면, 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있지 않은 것으로 결정된 경우, 메시지 모니터링 장치(100)는 적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메시지 모니터링 장치(100)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공한다(640).
구체적으로, 메시지 모니터링 장치(100)는 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되는 것으로 결정된 경우, 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 도 1에 도시된 메시지 모니터링 장치(100)일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 본 명세서에서 기술한 방법들을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램, 및 상기 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나, 또는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상적으로 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 프로그램의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10: 컴퓨팅 환경
12: 컴퓨팅 장치
14: 프로세서
16: 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18: 통신 버스
20: 프로그램
22: 입출력 인터페이스
24: 입출력 장치
26: 네트워크 통신 인터페이스
100: 메시지 모니터링 장치
110: 메시지 수신부
130: 메시지 예측부
150: 메시지 제공부

Claims (10)

  1. 하나 이상의 프로세서들, 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서,
    적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신하는 동작;
    사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 상기 수신된 메시지에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측하는 동작;
    상기 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 동작을 포함하고,
    상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 사전 설정된 경고 대상 단어를 포함하는 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델인, 메시지 모니터링 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 수신된 메시지는, 음성 및 텍스트 중 적어도 하나인, 메시지 모니터링 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제공하는 동작은, 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 사용자를 식별하는 동작; 및
    상기 식별된 사용자에게 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는, 메시지 모니터링 방법.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 메시지에 대한 사용자의 입력 시점 상황 별 사전 설정된 가중치 및 상기 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델인, 메시지 모니터링 방법.
  6. 적어도 하나의 사용자가 입력한 메시지를 수신하는 수신부;
    사전 학습된 예측 모델을 이용하여, 상기 수신된 메시지에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에 의해 입력될 메시지를 예측하는 메시지 예측부; 및
    상기 예측된 메시지에 사전 설정된 경고 대상 단어가 포함되어 있는지 여부에 기초하여, 적어도 하나의 사용자에게 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는 메시지 제공부를 포함하고,
    상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 사전 설정된 경고 대상 단어를 포함하는 메시지를 포함하는 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델인, 메시지 모니터링 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 수신된 메시지는, 음성 및 텍스트 중 적어도 하나인, 메시지 모니터링 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 메시지 제공부는, 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공할 사용자를 식별하고, 상기 사용자에게 상기 사전 설정된 경고 메시지를 제공하는, 메시지 모니터링 장치.
  9. 삭제
  10. 청구항 6에 있어서,
    상기 사전 학습된 예측 모델은, 상기 메시지에 대한 사용자의 입력 시점 상황 별 사전 설정된 가중치 및 상기 사전 수집된 메시지 데이터에 기초하여 사전 학습된 예측 모델인, 메시지 모니터링 장치.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102283972B1 (ko) * 2017-07-14 2021-08-02 주식회사 하이퍼커넥트 통신 장치, 서버 및 동작 방법
KR20190127308A (ko) * 2018-05-04 2019-11-13 주식회사 엔씨소프트 게임 동작 예측 장치 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101962421B1 (ko) * 2018-09-05 2019-07-17 넷마블 주식회사 채팅 피드백 장치 및 방법과 단말의 동작 방법

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