KR20050114576A - Search system and method using a plurality of searching criterion - Google Patents

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KR20050114576A
KR20050114576A KR1020040039950A KR20040039950A KR20050114576A KR 20050114576 A KR20050114576 A KR 20050114576A KR 1020040039950 A KR1020040039950 A KR 1020040039950A KR 20040039950 A KR20040039950 A KR 20040039950A KR 20050114576 A KR20050114576 A KR 20050114576A
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정현주
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Abstract

본 발명은 다수의 검색 기준을 이용한 검색 시스템 및 그 검색 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a search system using a plurality of search criteria and a search method thereof.

본 발명에서는 네트워크를 통하여 사용자 단말기로부터 검색어가 제공되면, 상기 검색어를 토대로 검색을 수행할 검색 대상들을 설정한다. 그리고 각각의 검색 대상에 대하여 서로 다른 검색 기준을 적용하여 검색을 수행하고, 상기 검색 대상별로 검색 결과를 제공한다. In the present invention, when a search word is provided from a user terminal through a network, search targets for searching are set based on the search word. In addition, a search is performed by applying different search criteria to each search target, and a search result is provided for each search target.

이러한 본 발명에 따르면, 보다 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다. According to the present invention, more reliable information can be provided.

Description

다수의 검색 기준을 이용한 검색 시스템 및 그 검색 방법{search system and method using a plurality of searching criterion}Search system and method using a plurality of searching criterion}

본 발명은 검색 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게 말하자면 네트워크를 통하여 제공되는 정보에 대하여 다수의 검색 기준을 이용하여 검색을 수행하는 시스템 및 그 검색 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a search system and a method thereof, and more particularly, to a system for performing a search using a plurality of search criteria for information provided through a network and a search method thereof.

최근에는 인터넷 보급이 급격하게 증가됨에 따라 인터넷이라는 동질의 매체를 통하여 전 세계인을 대상으로 하는 전자 상거래가 이루어지고 있으며, 사용자간의 커뮤니케이션 기능도 점점 발달하여 매우 다양한 형태의 커뮤니케이션이 인터넷을 통하여 이루어지고 있다. Recently, with the rapid increase of the Internet, electronic commerce for the whole world is being made through the same medium of the Internet, and the communication function between users is gradually developed, and various forms of communication are being made through the Internet. .

인터넷을 이용한 가장 기본적인 커뮤니케이션 형태인 전자 우편이나 파일 전송이외에도, 유선 전화를 대신할 수 있는 인터넷 전화가 사용되고 있으며, 인터넷을 이용하여 이동 전화에 단문 메시지를 전송할 수도 있다. 또한, 인터넷을 이용해 다자간 커뮤니케이션인 채팅도 있으며, 채팅의 경우 문자를 이용한 것 뿐 아니라 음성 채팅이나 화상 채팅 등이 인터넷을 통하여 이루어지고 있다. 이외에도, 동일 주제에 대하여 다수의 사용자들이 모여서 자료나, 의견 등을 주고받을 수 있는 커뮤니티가 활성화되고 있다. In addition to e-mail or file transfer, which is the most basic form of communication using the Internet, an Internet phone is used instead of a landline phone, and a short message can be transmitted to a mobile phone using the Internet. In addition, there is also a multi-party chat using the Internet, and in the case of a chat, not only using a text, but also a voice chat or a video chat through the Internet. In addition, a community in which a large number of users gather on the same topic and exchange materials and opinions is being activated.

커뮤니티는 카페, 블로그, 홈페이지, 클럽, 미니홈피 등 다양한 형태로 이루어지며, 각 커뮤니티에는 다양한 컨텐츠들이 게시되어 있다. 일반적으로 카페나 클럽에는 회원으로 가입된 각 사용자들이 각 게시판에 소정 주제에 대한 자료 등의 컨텐츠를 게시하여 서로 커뮤니케이션하며, 블로그, 미니 홈피 등에서는 이를 개설한 사용자가 자신의 의견이나 자료 등을 게시한다. The community consists of various forms such as cafes, blogs, homepages, clubs and mini homepages, and various contents are posted in each community. In general, each user who is registered as a member in a cafe or club posts content on a bulletin board on a bulletin board and communicates with each other.In blogs and mini homepages, the user who opened it posts his or her opinions or materials. do.

종래에는 이러한 커뮤니티에 게시된 컨텐츠를 보거나 제공받고자 하는 경우에는 직접 해당 커뮤니티로 접속한 후 컨텐츠를 찾아야 하는 등의 번거로움이 있었으나, 최근에는 검색 기술의 발달에 의하여 웹 브라우저 상에서 사용자가 찾고자 하는 컨텐츠에 해당하는 소정 검색어를 입력하는 동작만으로, 웹 상의 웹 문서, 뉴스, 이미지, 사전 등의 항목별로 상기 검색어에 대한 컨텐츠 검색이 수행되고, 또한, 카페, 블로그 등의 커뮤니티 중에서 상기 검색어에 해당하는 정보를 가지는 커뮤니티에 대한 검색, 또한, 상기 커뮤니티들에 게시된 컨텐츠(예: 게시물) 중에서 상기 검색어에 해당하는 컨텐츠를 검색하는 과정이 수행된다. 따라서, 사용자는 커뮤니티에 개별적으로 접속하지 않아도 커뮤니티에 게시된 소정 컨텐츠를 검색할 수 있으며, 검색어에 대한 정보를 가지는 커뮤니티를 알 수 있다.Conventionally, in order to view or receive content posted to such a community, there is a hassle of accessing the community and searching for the content. However, recently, due to the development of a search technology, a user can search for content on a web browser. Only by inputting a corresponding search word, a content search for the search word is performed for each item such as a web document, news, image, dictionary, etc. on the web, and information corresponding to the search word is searched for in a community such as a cafe or a blog. A search for a community having a branch, and a process of searching for a content corresponding to the search word among contents (eg, posts) posted in the communities, are performed. Accordingly, the user can search for predetermined content posted in the community without having to access the community individually, and can know the community having information about the search word.

그런데, 종래에는 주로 검색어의 포함 여부에 따라서만 검색이 수행되기 때문에, 커뮤니티에 대한 검색 결과로 제공되는 컨텐츠 중에서는 참조할만한 정보를 포함하지 않는 컨텐츠들이 많다. 즉, 종래에는 커뮤니티에 대한 검색시, 입력된 검색어를 포함하는 커뮤니티를 검색하고, 또한, 커뮤니티의 게시글에 중 상기 검색어를 포함하는 게시글을 검색하며, 또한, 커뮤니티에서 제공되는 다수의 컨텐츠 분류 메뉴 (예를 들어, 게시판 등) 중에서 상기 검색어를 포함하는 분류 메뉴를 검색하는 등, 검색어의 포함 여부에 따라서만 검색이 이루어진다. However, in the related art, since a search is mainly performed only according to whether a search word is included, there are many contents that do not include information for reference among contents provided as a search result for a community. That is, conventionally, when searching for a community, a community including a search term entered is searched, and a post including the search term is searched among posts of the community, and a plurality of content classification menus ( For example, a search is performed only according to whether a search word is included, such as searching a classification menu including the search word among bulletin boards and the like.

이와 같이 종래에는 커뮤니티 검색, 게시글 검색, 분류 메뉴 검색 등등 검색 대상의 특징에 따라 서로 다른 기준의 검색 조건이 요구되는데도 불구하고, 동일한 조건에 따라 검색이 수행되기 때문에 각 검색별로 신뢰성 있는 정보를 가지고 있는 것들을 찾기가 어렵다.As described above, although the search conditions of different criteria are required according to the characteristics of the search target such as community search, post search, classification menu search, etc., since the search is performed according to the same conditions, each search has reliable information. It is hard to find things.

그러므로 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 종래의 단점들을 해결하기 위하여, 검색 대상별로 서로 다른 기준으로 검색을 수행하여, 각 검색 대상별로 신뢰성 있는 검색 결과를 제공하기 위한 것이다. Therefore, the technical problem to be achieved by the present invention is to provide a reliable search results for each search target by performing a search based on different criteria for each search target, in order to solve the conventional disadvantages.

또한, 본 발명의 기술적 과제는 검색 대상별 검색 결과가 배열되는 순서를 변경 가능하도록 하여, 사용자가 입력한 검색어에 대하여 신뢰성 있는 정보를 용이하게 확인할 수 있도록 하는데 있다. In addition, the technical problem of the present invention is to be able to change the order in which the search results for each search target is arranged, so that it is possible to easily check the reliable information about the search word input by the user.

이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 검색 방법은, 네트워크를 통하여 다수의 사용자 단말기에 연결되어, 상기 사용자 단말기로부터 제공되는 검색어에 대한 정보를 검색하는 방법에서, a) 상기 네트워크를 통하여 사용자 단말기로부터 검색어가 제공되면, 상기 검색어를 토대로 검색을 수행할 검색 대상들을 설정하는 단계; b) 상기 검색 대상별로 상기 검색어를 포함하는 정보를 검색하는 단계; c) 상기 검색 대상별로 검색된 정보에 대하여 서로 다른 검색 기준으로 신뢰도를 산출하는 단계; d) 상기 검색어에 따라 검색 대상이 배열되는 순서를 결정하는 단계; 및 e) 상기 배열 순서에 따라 검색 대상들을 배열하고, 상기 검색 대상별 검색된 정보를 상기 측정된 신뢰도에 따라 배열하여 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, a method of searching for information on a search word provided from a user terminal is connected to a plurality of user terminals through a network. If a search term is provided from a user terminal, setting search targets to be searched based on the search term; b) searching for information including the search word for each search target; c) calculating reliability based on different search criteria with respect to the information searched for each search target; d) determining an order in which search targets are arranged according to the search word; And e) arranging search objects according to the arrangement order, and arranging searched information for each search object according to the measured reliability and providing the search results to a user.

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 가장 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention.

본 발명의 실시 예에서는 검색 대상별로 서로 다른 기준에 따라 검색이 수행된다. In an embodiment of the present invention, a search is performed according to different criteria for each search target.

여기서, 검색 대상은 검색이 이루어지는 정보로서, 각각 포함하고 있는 형태에 따라 본 실시 예에서는 유니트(unit), 게시글, 분류 메뉴로 나뉘어지지만, 이러한 것에 한정되지는 않는다. 유니트는 소정 주제에 대한 컨텐츠를 제공하는 카페, 블로그, 토크 광장 등의 커뮤니티를 나타내며, 게시글은 이러한 커뮤니티에 게시되는 컨텐츠이다. 그리고, 분류 메뉴는 커뮤니티내의 서로 다른 주제별 카테고리를 나타내는 것으로, 예를 들어 커뮤니티에서 제공되는 컨텐츠들을 분류시킨 게시판들의 이름일 수 있다. 이외에도 일기장, 포토 앨범 등일 수도 있다.Here, the search target is information to be searched, and is divided into a unit, a post, and a classification menu in the present embodiment according to the form of the search, but is not limited thereto. The unit represents a community such as a cafe, a blog, a talk square, and the like, which provides content on a predetermined topic, and a post is content posted to the community. In addition, the classification menu may indicate different subject categories in the community, and may be, for example, names of bulletin boards that classify contents provided in the community. In addition, it may be a diary or photo album.

본 발명을 이러한 검색 대상의 특징을 고려하여 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위하여, 각 검색 대상별로 서로 다른 검색 기준을 적용한다. 구체적으로, 유니트를 검색하는 경우에는 커뮤니티 사용자 신뢰 지수, 커뮤니티 활동 지수, 커뮤니티 규모 중 적어도 하나의 평가 변수를 고려하는 제1 검색 기준에 따라 검색을 수행하며, 게시글을 검색하는 경우에는 사용자의 특성, 컨텐츠 이용도, 추가 정보 첨부 여부, 컨텐츠의 크기 중 적어도 하나의 평가 변수를 고려하는 제2 검색 기준에 따라 검색을 수행한다. 그리고, 분류 메뉴를 검색하는 경우에는 해당 분류 메뉴 제목의 검색어 포함 여부, 게시글수 중 적어도 하나를 고려하는 제3 검색 기준에 따라 검색을 수행한다.In order to provide reliable information in consideration of the characteristics of the search object, the present invention applies different search criteria to each search object. In detail, when searching for a unit, the search is performed according to a first search criterion that considers at least one evaluation variable among community user confidence index, community activity index, and community size. The search is performed according to a second search criterion that considers at least one evaluation variable among content usage, additional information attached, and size of the content. In addition, when searching a classification menu, a search is performed according to a third search criterion that considers at least one of whether a search word is included in the classification menu title and the number of posts.

특히, 본 발명에서는 각 검색 기준에 따라 검색 대상의 신뢰도를 측정하고, 측정된 신뢰도에 따라 검색 결과를 제공하여, 보다 신뢰성 있는 정보 제공이 이루어지도록 한다.In particular, the present invention measures the reliability of the search object according to each search criterion, and provides a search result according to the measured reliability, thereby providing more reliable information.

먼저, 제1 검색 기준에서 고려되는 평가 변수에 대하여 설명한다. First, evaluation variables considered in the first search criterion will be described.

제1 검색 기준에서 고려되는 커뮤니티 사용자 신뢰 지수는 해당 커뮤니티에 등록된 모든 사용자들의 신뢰 지수의 합으로서, 각각의 신뢰 지수는 해당 사용자가 얼마나 신뢰성 있는 정보들을 제공하는지를 나타내는 것이다. 이러한 사용자의 신뢰 지수는 사용자의 네트워크 활동에 따라 측정될 수 있다. 예를 들어, 네트워크 활동은 지식 공유 서비스 등에서 인터넷을 이용하여 어떤 사용자가 올린 질문에 대하여 답변을 하는 것을 나타낼 수 있으며, 이 경우 사용자의 신뢰 지수는 질문에 대한 답변을 얼마나 많이 하고, 제공한 답변이 얼마나 많이 채택되었는지(답변 채택률) 등에 의하여 산출될 수 있다. 또한, 네트워크 활동은 이러한 지식 공유 서비스에 한정되지 않으며, 네트워크 상에서 정보를 제공하는 모든 활동들을 포함한다. 그리고 사용자의 신뢰 지수는 상기 활동 결과에 의하여 시스템으로부터 제공되는 보상 수단(예를 들어, 마일리지 등)의 합도 포함될 수 있다. The community user trust index considered in the first search criterion is the sum of the trust indices of all users registered in the community, and each trust index indicates how reliable information the user provides. This user's confidence index can be measured according to the user's network activity. For example, network activity may represent the use of the Internet to answer a question posted by a user, such as in a knowledge sharing service, in which case the user's confidence index answers how many questions the user provided, It can be calculated by how much has been adopted (answer adoption rate). In addition, network activity is not limited to this knowledge sharing service, and includes all activities that provide information on the network. The user's confidence index may also include a sum of reward means (eg, mileage, etc.) provided from the system by the result of the activity.

이외에도, 커뮤니티 사용자 신뢰 지수는 다른 사용자들이 컨텐츠를 이용한 정도에 따라 측정되는 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자가 게시한 컨텐츠를 제2 사용자들이 얼마나 스크랩을 하였는지를 나타내는 값(예: 피스크랩수)에 따라 제1 사용자의 신뢰 지수가 측정되고, 이러한 제1 사용자들의 신뢰 지수의 합에 따라 커뮤니티 사용자 신뢰 지수가 산출될 수도 있다.In addition, the community user confidence index may be a value measured according to the degree to which other users used the content. For example, the confidence index of the first user is measured according to a value (eg, the number of scraps) indicating how much the second users scraped the content posted by the first user, and the sum of the confidence indexes of the first users is measured. The community user trust index may also be calculated.

또한, 제1 검색 기준에서 고려되는 커뮤니티 활동 지수는 커뮤니티가 얼마나 많이 컨텐츠를 주고받았는지를 나타내는 것으로, 커뮤니티 구성원들의 활동지수의 합, 방문자수, 관계 형성수 등에 따라 산출될 수 있다. 구성원의 활동지수는 해당 사용자의 커뮤니티 활동에 따라 측정될 수 있다. 예를 들어, 커뮤니티 활동은 커뮤니티에 사용자가 컨텐츠를 게시하는 것을 나타내며, 이 경우 사용자의 활동 지수는 설정된 소정 기간(예를 들어, 현재를 기준으로 한 최근) 내에 새로운 컨텐츠를 얼마나 많이 게시하였는지에 따라 달라질 수 있다. 또한, 커뮤니티 활동 지수는 해당 커뮤니티에 방문한 사용자의 수에 따라 달라질 수 있다. 이것은 커뮤니티의 사용자들이 보다 유용하고 신뢰성 있는 컨텐츠를 많이 제공할수록 상기 사용자가 속한 커뮤니티로 방문하는 다른 사용자들이 증가될 수 있다는 것을 토대로 한 것이다. In addition, the community activity index considered in the first search criterion indicates how much the community has exchanged content, and may be calculated according to the sum of activity indices of the community members, the number of visitors, and the number of relationship formation. The activity index of a member may be measured according to the community activity of the user. For example, community activity refers to a user posting content to a community, in which case the user's activity index depends on how much new content has been posted within a set period of time (for example, current based). Can be. In addition, the community activity index may vary depending on the number of users visiting the community. This is based on the fact that as users of the community provide more useful and reliable contents, other users visiting the community to which the user belongs may increase.

또한, 커뮤니티 활동 지수는 개인 커뮤니티인 경우에는 해당 커뮤니티와 소정 관계를 맺은 다른 커뮤니티의 수에 따라 달라질 수 있다. 일반적으로 블로그와 같은 개인 커뮤니티에서는 "이웃 블로그"와 같이, 소정 블로그(제1 블로그)에 대하여 다른 블로그(제2 블로그)가 이웃이라는 소정 관계를 형성할 수 있다. 이웃 블로그 관계가 형성되면 제2 블로그 상에 제1 블로그로 접속할 수 있는 링크가 표시됨으로써, 제2 블로그로 접속한 사용자들은 별도의 검색 과정 없이도 제1 블로그로 용이하게 접속할 수 있다. 사용자들은 보다 유용하고 신뢰성 있는 블로그와 이웃을 맺으려고 하는 경향이 있으므로, 커뮤니티 활동 지수는 소정 관계를 맺은 다른 커뮤니티의 수(관계 형성수)에 따라 달라질 수 있다. In addition, in the case of a personal community, the community activity index may vary according to the number of other communities having a predetermined relationship with the community. Generally, in a personal community such as a blog, like a "neighbor blog", another blog (second blog) may form a predetermined relationship to a given blog (first blog) as a neighbor. When a neighbor blog relationship is formed, a link for accessing the first blog is displayed on the second blog, so that users connected to the second blog can easily access the first blog without a separate search process. As users tend to engage with more useful and reliable blogs and neighbors, the community activity index may vary depending on the number of other communities (relationships) that have a given relationship.

이와 같이 커뮤니티 활동 지수는 구성원들의 활동 지수의 합, 해당 커뮤니티를 방문한 사용자의 수(방문자수), 관계 형성수 중 적어도 하나의 변수에 따라 달라질 수 있으며, 이러한 것들에 한정되지는 않는다. As such, the community activity index may vary depending on at least one of the sum of the activity index of members, the number of users (visitors), and the number of relationship formations of the community, but is not limited thereto.

또한, 제1 검색 기준에서 고려되는 커뮤니티 규모는 커뮤니티에 등록된 사용자의 수, 커뮤니티에 게시된 컨텐츠의 수 등에 따라 달라질 수 있다. In addition, the size of the community considered in the first search criteria may vary depending on the number of users registered in the community, the number of contents posted in the community, and the like.

본 발명에서는 제1 검색 기준을 고려하여 검색을 수행하는 경우, 위에 기술된 바와 같은 커뮤니티 사용자 신뢰 지수, 커뮤니티 활동 지수, 커뮤니티 규모 중에서 적어도 하나를 고려하여 검색하고 해당 커뮤니티의 신뢰도를 측정한다. 그러나, 커뮤니티 규모만을 토대로 커뮤니티 신뢰도를 측정하지 않는 것이 바람직하며, 커뮤니티 사용자 신뢰 지수, 커뮤니티 활동 지수를 적어도 하나 포함하여 신뢰도를 측정하는 것이 바람직하다. In the present invention, when performing a search in consideration of the first search criteria, the search is performed considering at least one of the community user confidence index, the community activity index, and the community size as described above, and the reliability of the corresponding community is measured. However, it is preferable not to measure community reliability based only on community size, and it is preferable to measure reliability by including at least one community user confidence index and community activity index.

다음은, 제2 검색 기준에서 고려되는 평가 변수에 대하여 설명한다. Next, evaluation parameters considered in the second search criteria will be described.

제2 검색 기준에서 고려되는 컨텐츠를 게시한 사용자의 특성은 연령, 직업, 거주 지역, 신뢰 지수 등을 나타내는 것으로, 소정 연령 이상의 사용자들 또는 전문직 등의 특정 직업에 종사하는 사용자들이 보다 신뢰성 있는 정보를 게시한다는 통계학적인 결과를 토대로 컨텐츠의 신뢰도를 나누기 위한 것이다. 따라서, 사용자의 연령별, 또는 직업별 또는 거주 지역별로 컨텐츠를 분류하고, 분류된 각 컨텐츠들에 포함된 정보의 신뢰성 여부를 평가하고, 평가 결과에 따라 어떤 연령 또는 어떤 직업의 사용자들이 보다 신뢰성 있는 정보를 제공하는지를 결정하는 과정이 사전에 수행되어야 한다. The characteristics of the user who posted the content considered in the second search criterion indicate age, occupation, region of residence, trust index, and the like. The purpose is to share the credibility of the content based on the statistical results of posting. Therefore, the content is classified according to the user's age, occupation or region of residence, and the reliability of the information included in each classified content is evaluated, and information of users of any age or occupation is more reliable according to the evaluation result. The process of deciding whether or not to

사용자의 신뢰 지수는 시스템에서 각 사용자별로 얼마나 신뢰성 있는 정보를 게시하는지를 측정하여 부여한 값이다. 이러한 사용자 신뢰 지수는 다른 사용자들이 컨텐츠를 이용한 정도에 따라 측정되는 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자가 게시한 컨텐츠를 제2 사용자들이 얼마나 스크랩을 하였는지를 나타내는 값(예: 피스크랩수), 또는 제1 사용자의 커뮤니티와 소정 관계를 형성하는 제2 사용자가 얼마나 되는지를 나타내는 값(예: 피이웃수 등) 등을 토대로 하여 제1 사용자의 신뢰도가 측정될 수 있다. 또한 사용자 신뢰 지수는 사용자의 네트워크 활동에 따라 측정되는 값일 수 있다. 예를 들어, 네트워크 활동은 지식 공유 서비스 등에서 인터넷을 이용하여 어떤 사용자가 올린 질문에 대하여 답변을 하는 것을 나타낼 수 있으며, 이 경우 사용자의 신뢰도는 질문에 대한 답변을 얼마나 많이 하고, 제공한 답변이 얼마나 많이 채택되었는지(답변 채택률) 등에 의하여 산출될 수 있다. A user's confidence index is a measure of how reliable the system posts to each user. The user confidence index may be a value measured according to the degree to which other users use the content. For example, a value (eg, number of scraps) indicating how many second users scraped content posted by a first user, or how many second users form a predetermined relationship with a community of the first user. The reliability of the first user may be measured based on the value (eg, neighbor number, etc.). In addition, the user confidence index may be a value measured according to the user's network activity. For example, network activity may represent the use of the Internet to answer a question posted by a user, such as in a knowledge sharing service, in which case the user's credibility is how many answers the question and how much It may be calculated by the fact that it is widely adopted (answer adoption rate).

한편, 제2 검색 기준에서 고려되는 컨텐츠 이용도는 다른 사용자들이 해당 컨텐츠를 얼마나 많이 조회하고 이용하였는지를 나타내는 것이다. 컨텐츠를 얼마나 많이 조회하고 이용하였는지를 측정할 수 있는 변수로는 컨텐츠를 다른 사용자들에게 추천한 횟수(추천수), 컨텐츠에 대하여 다른 사용자들이 답글을 게시한 수(답글 수), 컨텐츠에 대한 다른 사용자들이 덧글을 게시한 수(덧글 수)가 있으며, 컨텐츠가 메일로 보내진 횟수(메일 보내기 횟수), 컨텐츠가 다른 사용자들에게 추천된 횟수(추천수), 컨텐츠가 출력(예를 들어, 프린트 등)된 횟수(출력수) 등이 있다. 여기서, 덧글은 특정 게시글에 대한 답글을 게시물을 보면서 달 수 있는 것을 나타내며, 서비스 업체별로 다양한 이름(예를 들어, 꼬리말, 코멘트, 한줄 답변 등등)으로 불려질 수 있다. 또한, 각 컨텐츠가 사용자에 의하여 스크랩되는 수(이하, "피스크랩수 " 라고 명명함)가 포함될 수도 있다. 네트워크 상에서의 스크랩은 네트워크에 게시된 컨텐츠의 일부 또는 전부를 소정 위치로 제공(복사 등)하는 것을 나타낸다. 이외에도 임의 사용자가 컨텐츠를 클릭하는 것에 의하여 발생될 수 있는 모든 행위들의 수행 횟수가 포함될 수 있다. Meanwhile, the content utilization considered in the second search criterion indicates how many other users have inquired and used the corresponding content. Variables that can measure how many times a user has viewed and used the content include the number of times the user has recommended the content to other users (recommendation), the number of times other users have posted replies to the content (the number of replies), Number of comments posted (number of comments), number of times the content was sent by email (number of emails sent), number of times the content was recommended to other users (recommended), number of times the content was printed (e.g., printed, etc.) (Number of outputs). Here, the comment indicates that the reply to a specific post can be viewed while viewing the post, and may be called by various names (eg, footer, comment, single line answer, etc.) for each service provider. In addition, the number of contents scraped by a user (hereinafter, referred to as "number of scraps") may be included. Scrap on a network represents providing (copying, etc.) some or all of the content posted on the network to a predetermined location. In addition, the number of executions of all actions that may be generated by a user clicking on content may be included.

또한, 제2 검색 기준에서 고려되는 컨텐츠의 추가 정보 첨부 여부는 컨텐츠에 텍스트 정보 이외에 이미지나, 동영상, 오디오 등의 별도 추가 정보가 첨부되어 있는지의 여부를 나타내는 것이다. In addition, whether the additional information of the content considered in the second search criterion is attached indicates whether or not additional information such as an image, a video, and audio is attached to the content in addition to the text information.

또한, 제2 검색 기준에서 고려되는 컨텐츠의 크기는 컨텐츠의 바이트 수 등으로 컨텐츠가 얼마나 많은 정보를 가지고 있는지를 나타낸다. 이것은 일반적으로 컨텐츠의 크기가 클수록 보다 많은 정보가 포함되어 있다는 것을 토대로 한 것이다. In addition, the size of the content considered in the second search criterion indicates how much information the content has, such as the number of bytes of the content. This is based on the fact that the larger the content, the more information it contains.

본 발명에서는 제2 검색 기준을 고려하여 검색을 수행하는 경우, 위에 기술된 바와 같은 사용자의 특성, 컨텐츠 이용도, 추가 정보 첨부 여부, 컨텐츠의 크기 등의 평가 변수 중 적어도 하나를 고려하여 검색을 수행하고 해당 게시글의 신뢰도를 측정한다. In the present invention, when the search is performed in consideration of the second search criteria, the search is performed by considering at least one of evaluation variables such as the characteristics of the user, the degree of use of the content, whether additional information is attached, and the size of the content. And measure the reliability of the post.

한편, 제3 검색 기준에서 고려되는 평가 변수로는 해당 분류 메뉴 제목의 검색어 포함 여부, 게시글수 등이 있으며, 이외에도, 위에 기술된 제2 검색 기준에서 고려되는 평가 변수 중 컨텐츠 이용도 등이 사용될 수 있다. Meanwhile, the evaluation variables considered in the third search criterion may include whether a search word is included in the corresponding classification menu title, the number of posts, and the like. In addition, content utilization among the evaluation variables considered in the second search criterion described above may be used. have.

위에 기술된 각 검색 기준마다의 평가 변수들은 위에 기술된 것에 한정되지는 않는다. The evaluation variables for each search criterion described above are not limited to those described above.

또한, 본 발명은 유니트, 게시글, 분류 메뉴별 검색 대상별로 서로 다른 검색 기준을 적용하지만, 하나의 검색 대상에 대해서도 서로 다른 기준을 적용할 수 있다. 예를 들어, 유니트 검색시 커뮤니티 종류에 따라 제1 검색 기준 또는 제2 검색 기준을 적용할 수 있다. 즉, 카페와 같은 공용 커뮤니티를 검색하는 경우에는 제1 검색 기준에 따라 검색을 수행하고, 블로그와 같은 개인 커뮤니티를 검색하는 경우에는 제2 검색 기준에 따라 검색을 할 수도 있다. In addition, although the present invention applies different search criteria for each search target by unit, post, and classification menu, different criteria may be applied to one search target. For example, when searching for a unit, a first search criterion or a second search criterion may be applied according to a community type. That is, when searching a public community such as a cafe, a search may be performed according to a first search criterion, and when searching a personal community such as a blog, a search may be performed according to a second search criterion.

이러한 평가 변수들에 의하여 검색되는 커뮤니티로는 네트워크 상에서 발생 가능한 모든 형태의 커뮤니티가 포함될 수 있다. 예를 들어, 동일 주제에 대하여 다수의 사용자들이 회원으로 가입하여 자료나 의견을 주고받는 공용 커뮤니티(예를 들어, 카페, 클럽 등), 개인이 관리하고 자신의 자료나 의견 등의 컨텐츠를 게시하는 개인 커뮤니티(블로그, 개인 홈페이지, 미니홈피, 프로필 등)가 포함될 수 있다. Communities searched by these evaluation variables may include all types of communities that can occur on the network. For example, a public community (e.g., cafes, clubs, etc.) where multiple users join as members and exchange materials or opinions on the same topic, and individuals manage and post their own materials or opinions. Personal communities (blogs, personal homepages, mini homepages, profiles, etc.) may be included.

그리고, 본 발명에 따른 컨텐츠는 공용 또는 개인 커뮤니티에 게시되는 게시물이외에도, 네트워크 상에서 제공되는 모든 카테고리(예를 들어, 웹 문서, 뉴스, 사전 등)에 속하는 컨텐츠들도 포함된다. In addition to the posts posted to the public or private community, the content according to the present invention includes contents belonging to all categories (eg, web documents, news, dictionaries, etc.) provided on the network.

다음에는 이러한 특징을 가지는 본 발명에 따른 네트워크를 통한 검색 시스템의 구체적인 구조와 동작에 대하여 설명한다. Next, a detailed structure and operation of a search system through a network according to the present invention having such a feature will be described.

도 1에 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크를 통한 검색 시스템(이하, 검색 시스템이라고 명명함)의 구조가 도시되어 있으며, 도 2 및 도 3에 각 서버의 구체적인 구조가 도시되어 있다. 1 illustrates a structure of a search system (hereinafter, referred to as a search system) through a network according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIGs. 2 and 3 illustrate specific structures of each server.

본 발명의 실시 예에 따른 검색 시스템(100)은 인터넷, 무선 통신망 등을 통하여 사용자들에게 검색 서비스를 제공하기 위한 것으로, 첨부한 도 1에 도시되어 있듯이, 네트워크(200, 전화망, 인터넷, 무선 통신망 등 다양한 형태의 모든 네트워크를 포함)를 통하여 다수의 사용자 단말기(310, 320,330,... 이하 편의를 위하여 "300"으로 총칭함)에 연결되어 있다. Search system 100 according to an embodiment of the present invention is to provide a search service to users through the Internet, wireless communication network, etc., as shown in Figure 1, the network 200, telephone network, Internet, wireless communication network Etc.) and a plurality of user terminals 310, 320, 330, hereinafter referred to collectively as "300" for convenience.

사용자 단말기(300)는 네트워크(200)를 통하여 검색 시스템(100)에 접속할 수 있는 통신 장치이며, 예를 들어, 유선 전화, 이동 통신 단말기, 컴퓨터, 인터넷 접속 가능한 TV 등의 다양한 통신 장치가 사용될 수 있다. 따라서 사용자는 PC 통신, 인터넷, 무선 인터넷, 전화망 등을 이용하여 편리하고 신속하게 검색 시스템(100)에 접속할 수 있다. The user terminal 300 is a communication device that can be connected to the search system 100 through the network 200. For example, various communication devices such as a wired telephone, a mobile communication terminal, a computer, and a TV with Internet access may be used. have. Therefore, the user can access the search system 100 conveniently and quickly by using PC communication, the Internet, the wireless Internet, a telephone network, and the like.

이러한 사용자 단말기(300)에 연결되어 다수의 사용자들에게 검색 서비스를 제공하는 시스템(100)은, 인터페이스 서버(10), 커뮤니티 서버(20), 검색 서버(30)를 포함한다. The system 100 connected to the user terminal 300 and providing a search service to a plurality of users includes an interface server 10, a community server 20, and a search server 30.

인터페이스 서버(10)는 네트워크(200) 특히, 인터넷이나 무선 인터넷 등을 통해 다수의 단말기(300)들이 접속할 수 있도록 한다. 또한, 각 서버(20,30)를 통하여 제공되는 다양한 정보들을 통신 규격에 맞도록 변환 처리하여 다수의 단말기(300)로 제공하거나, 네트워크(200)를 통하여 단말기(300)로부터 전송되는 정보를 수신하여 각 서버(20,30)로 제공하는 기능을 수행하는 일종의 웹(WEB)서버 또는 왑(WAP)서버로 기능한다. The interface server 10 allows a plurality of terminals 300 to be connected through the network 200, in particular, the Internet or the wireless Internet. In addition, a variety of information provided through each server (20, 30) is converted to meet the communication standards provided to a plurality of terminals 300, or receives the information transmitted from the terminal 300 through the network 200 It functions as a kind of web (WEB) server or WAP (WAP) server to perform the function provided to each server (20, 30).

커뮤니티 서버(20)는 커뮤니티 관련 서비스를 제공하는 서버로서, 도 2에 도시되어 있듯이, 공용 커뮤니티를 제공하고 관리하는 제1 커뮤니티 서버(21)와, 개인 커뮤니티를 제공하고 관리하는 제2 커뮤니티 서버(22)로 이루어진다.As shown in FIG. 2, the community server 20 is a server for providing a community-related service. As shown in FIG. 2, the community server 20 provides a first community server 21 for providing and managing a public community, and a second community server for providing and managing a personal community. 22).

각각의 커뮤니티 서버(21,22)는 각 커뮤니티에 대한 정보가 저장되어 있는 데이터베이스들과, 이것에 저장된 정보를 토대로 사용자들간에 커뮤니티를 형성 및 관리하는 처리부를 포함한다. Each community server 21 and 22 includes databases for storing information about each community, and a processing unit for forming and managing communities among users based on the information stored therein.

구체적으로, 제1 커뮤니티 서버(21)는 공용 커뮤니티 형성 및 컨텐츠 관리를 수행하는 제1 처리부(211), 생성된 공용 커뮤니티별로 해당 커뮤니티가 어떠한 특징을 가지는 공용 커뮤니티인지를 나타내는 개략적인 정보가 저장되어 있는 등록 데이터베이스(212), 각 공용 커뮤니티별로 회원으로 가입된 사용자들에 대한 정보가 저장되어 있는 회원 데이터베이스(213), 각 공용 커뮤니티별로 컨텐츠가 저장되어 있는 컨텐츠 데이터베이스(214)를 포함한다.Specifically, the first community server 21 stores the first processing unit 211 that performs public community formation and content management, and the general information indicating what characteristics the corresponding community has for each generated public community is stored. It includes a registration database 212, a member database 213 that stores information about users registered as members for each public community, and a content database 214 that stores content for each public community.

등록 데이터베이스(212)에는 카테고리별로 등록되어 있는 공용 커뮤니티에 대한 개략적인 정보가 저장되어 있다. 예를 들어, 방송, 연예, 경제, 정치 등의 카테고리별로 부여된 카테고리 코드별로, 등록된 공용 커뮤니티의 식별 코드가 대응되어 저장된다. 그리고, 각 공용 커뮤니티 식별 코드에 대하여 공용 커뮤니티 이름, 어떠한 특징을 가지는지에 대한 설명, 공용 커뮤니티 운영자 정보(ID 또는 별명 등), 회원수, 등록일 등의 커뮤니티 정보가 저장되어 있으며, 소정 기간(예:최근)에 해당 커뮤니티에 방문한 방문자 수 등의 정보가 저장되어 있다. The registration database 212 stores rough information about the public community registered by category. For example, the identification code of the registered public community is correspondingly stored for each category code assigned to each category such as broadcasting, entertainment, economy, and politics. For each public community identification code, community information such as a public community name, a description of what characteristics, public community moderator information (such as an ID or nickname), the number of members, and a registration date are stored, and for a predetermined period (for example, Recently, information such as the number of visitors to the community is stored.

회원 데이터베이스(213)에는 등록된 공용 커뮤니티를 각각 구성하는 사용자들에 대한 정보(일명, 회원 정보)가 저장되어 있다. 예를 들어, 공용 커뮤니티 식별 코드에 대응하여 회원으로 가입되어 있는 사용자들의 ID 또는 별명, 또는 패스워드, 연령, 성별, 직업, 메일 주소 등의 회원 정보가 저장되어 있으며, 또한 각 사용자별로 신뢰 지수가 저장되어 있다. The member database 213 stores information (also known as member information) about users constituting each registered public community. For example, IDs or nicknames of users who are registered as members corresponding to the public community identification code, or member information such as password, age, gender, occupation, and e-mail address are stored, and trust index is stored for each user. It is.

컨텐츠 데이터베이스(214)에는 해당 공용 커뮤니티별로 제공되어 있는 컨텐츠에 대한 정보가 저장되어 있다. 예를 들어, 공용 커뮤니티 식별 코드에 대응하여 컨텐츠의 게시물 번호, 컨텐츠 게시자의 ID, 컨텐츠 게시일, 컨텐츠 제목, 컨텐츠 내용 등의 정보가 저장되어 있다. 또한, 각 컨텐츠별로 해당 컨텐츠에 대한 답글 수, 덧글수, 메일로 보내진 횟수, 추천수 등이 저장되어 있다. 또한, 각 공용 커뮤니티별로 소정 기간(예: 최근)에 게시된 컨텐츠 수(이하, 최근 컨텐츠 수라고 명명함)가 저장되어 있다. 이러한 컨텐츠 정보는 각 공용 커뮤니티에 생성되어 있는 분류 메뉴별로 저장될 수 있다. 예를 들어, 소정 공용 커뮤니티의 게시판, 일기장 등의 분류 메뉴별로 위에 기술된 바와 같이, 컨텐츠 정보가 저장된다.The content database 214 stores information about content provided for each public community. For example, information such as a post number of a content, an ID of a content publisher, a content publication date, a content title, and content content corresponding to a public community identification code is stored. In addition, for each content, the number of replies, the number of comments, the number of times sent by mail, the number of recommendations, and the like are stored. In addition, the number of contents (hereinafter, referred to as the number of recent contents) posted in a predetermined period (for example, recently) is stored for each public community. Such content information may be stored for each category menu created in each public community. For example, as described above for each category menu of a bulletin board, diary, etc. of a predetermined public community, content information is stored.

제1 처리부(211)는 이러한 다수의 정보가 저장되어 있는 데이터베이스(212∼214)를 토대로 공용 커뮤니티 형성 및 관리를 수행한다. 구체적으로, 공용 커뮤니티를 형성 및 등록하고, 각 공용 커뮤니티별로 사용자 인증을 수행하며, 또한, 각 공용 커뮤니티별로 컨텐츠 게시 및 관리를 수행한다. 특히, 제1 처리부(211)는 소정 공용 커뮤니티로 접속하는 방문자(해당 커뮤니티의 회원으로 등록되어 있는 사용자를 제외한 접속자들)의 수를 카운트하는 방문자 감시 모듈(2111), 소정 공용 커뮤니티마다 회원으로 등록된 사용자의 컨텐츠 게시를 체크하고 컨텐츠 게시마다 최근 컨텐츠 수를 카운트하는 컨텐츠 게시 감시 모듈(2112)을 포함한다. The first processor 211 performs public community formation and management based on the databases 212 to 214 in which a plurality of pieces of information are stored. Specifically, a public community is formed and registered, user authentication is performed for each public community, and content posting and management is performed for each public community. In particular, the first processing unit 211 is a visitor monitoring module 2111 that counts the number of visitors (except users who are registered as members of the community) to access a predetermined public community, and registers as members for each predetermined public community. And a content posting monitoring module 2112 that checks the content posting of the registered user and counts the number of recent contents for each content posting.

한편, 제2 커뮤니티 서버(22)는 사용자별로 개인 커뮤니티를 제공하고 관리하는 서버로서 예를 들어, "블로그 서버"라고 명명할 수도 있다. 제2 커뮤니티 서버(22)는 도 2에 도시되어 있듯이, 개인 커뮤니티 형성 및 컨텐츠 관리를 수행하는 제2 처리부(221), 등록되어 있는 개인 커뮤니티에 대한 정보가 저장되어 있는 등록 데이터베이스(222), 각 개인 커뮤니티별로 사용자들이 게시한 컨텐츠가 저장되어 있는 컨텐츠 데이터베이스(223)를 포함한다. Meanwhile, the second community server 22 may be referred to as a "blog server" as a server that provides and manages a personal community for each user. As shown in FIG. 2, the second community server 22 may include a second processing unit 221 which performs personal community formation and content management, a registration database 222 that stores information on registered personal communities, and the like. It includes a content database 223 that stores the content posted by users for each individual community.

등록 데이터베이스(222)에는 카테고리별로 등록되어 있는 개인 커뮤니티에 대한 개략적인 정보가 저장되어 있다. 예를 들어, 카테고리별로 등록된 개인 커뮤니티의 식별 코드가 대응되어 저장되고, 각 개인 커뮤니티 식별 코드에 대하여 개인 커뮤니티 이름, 개인 커뮤니티 개설한 사용자의 ID 또는 별명, 상기 사용자의 신뢰 지수, 등록일 등의 커뮤니티 정보가 저장되어 있다. 또한, 각 개인 커뮤니티별로 소정 기간(예:최근)에 해당 커뮤니티에 방문한 방문자 수, 커뮤니티의 관계 형성수 등의 정보가 저장되어 있다. The registration database 222 stores the general information about the personal community registered by category. For example, an identification code of a personal community registered for each category is correspondingly stored, and for each individual community identification code, a community such as a personal community name, an ID or nickname of a user who has established a personal community, a trust index of the user, a registration date, etc. The information is stored. In addition, for each individual community, information such as the number of visitors who visited the corresponding community in a predetermined period (for example, recently) and the number of relationship formation of the community is stored.

컨텐츠 데이터베이스(223)에는 각 개인 커뮤니티별로 제공되어 있는 컨텐츠에 대한 정보가 저장되어 있다. 예를 들어, 개인 커뮤니티 식별 코드에 대응하여 컨텐츠의 게시물 번호, 컨텐츠 게시일, 컨텐츠 제목, 컨텐츠 내용 등의 정보가 저장되어 있다. 또한, 각 컨텐츠별로 해당 컨텐츠에 대한 답글 수, 덧글수, 메일로 보내진 횟수, 그리고 추천수 등이 저장되어 있다. 또한, 각 개인 커뮤니티별로 소정 기간(예: 최근)에 게시된 최근 컨텐츠 수가 저장되어 있으며, 이를 토대로 하여 산출될 수 있는 해당 사용자의 활동 지수 등이 저장되어 있다. 이러한 컨텐츠 정보는 각 개인 커뮤니티에 생성되어 있는 분류 메뉴별로 저장될 수 있다. 예를 들어, 소정 개인 커뮤니티의 일기장, 방명록 등의 분류 메뉴별로 위에 기술된 바와 같이, 컨텐츠 정보가 저장된다.The content database 223 stores information about content provided for each individual community. For example, information such as a post number, a content posting date, a content title, and a content content of the content is stored corresponding to the personal community identification code. In addition, the number of replies, the number of comments, the number of e-mails, and the number of recommendations for the corresponding content are stored for each content. In addition, the number of recent contents posted in a predetermined period (eg, recent) for each individual community is stored, and the activity index of the corresponding user, which can be calculated based on this, is stored. Such content information may be stored for each category menu generated in each individual community. For example, as described above for each category menu such as a diary, a guestbook, and the like of a predetermined personal community, content information is stored.

제2 처리부(221)는 개인 커뮤니티를 형성 및 등록하고, 각 개인 커뮤니티별로 컨텐츠 게시 및 관리를 수행한다. 또한, 제2 처리부(221)는 소정 개인 커뮤니티로 접속하는 방문자(해당 커뮤니티를 개설한 사용자를 제외한 접속자들)의 수를 카운트하는 방문자 감시 모듈(2211), 소정 개인 커뮤니티마다 해당 사용자의 컨텐츠 게시를 체크하고 컨텐츠 게시마다 최근 컨텐츠 수를 카운트하는 컨텐츠 게시 감시 모듈(2212)을 포함한다. 또한, 개인 커뮤니티마다 방문자가 해당 커뮤니티와의 소정 관계 형성을 요청하는 것에 따라 관계 형성수를 카운트하는 관계 형성 감시 모듈(2213)을 더 포함한다. 본 실시 예에서는 개인 커뮤니티를 관리하는 제2 처리부(221)만 관계 형성 감시 모듈을 포함하는 것으로 기술하지만, 이에 한정되지 않고 공용 커뮤니티를 관리하는 제1 처리부(211)도 상기 관계 형성 감시 모듈과 같은 기능을 수행하는 모듈을 추가로 더 포함할 수 있다. The second processing unit 221 forms and registers a personal community, and performs content posting and management for each individual community. In addition, the second processing unit 221 may include a visitor monitoring module 2211 that counts the number of visitors (except users who established the community) accessing a predetermined personal community, and publishes the content of the user for each predetermined personal community. And a content posting monitoring module 2212 that checks and counts the number of recent content for each content posting. In addition, each individual community further includes a relationship formation monitoring module 2213 that counts the number of relationship formation as the visitor requests a predetermined relationship with the community. In the present embodiment, only the second processing unit 221 managing the personal community is described as including a relationship formation monitoring module. However, the present invention is not limited thereto, and the first processing unit 211 managing the public community is also the same as the relationship formation monitoring module. The module may further include a module that performs a function.

한편, 본 실시 예에서는 제1 및 제2 커뮤니티 서버(21,22)에 해당 커뮤니티로의 컨텐츠 게시, 방문자 접속, 관계 형성을 각각 감시하는 모듈을 형성하였으나, 이러한 감시 모듈(2111,2112, 2211,2212,2213)이 커뮤니티 서버(21,22)에 포함되지 않고 별도로 형성될 수도 있다. Meanwhile, in the present embodiment, the first and second community servers 21 and 22 have modules for monitoring content posting, visitor connection, and relationship formation to the corresponding community, respectively. However, such monitoring modules 2111, 2112, 2211, 2212 and 2213 may not be included in the community servers 21 and 22 and may be formed separately.

이러한 구조로 이루어지는 각 처리부(211,221)는 소정 컨텐츠에 대하여 상기 컨텐츠를 게재한 사용자가 아닌 다른 사용자가 답글 또는 덧글을 부가하면, 해당 컨텐츠의 답글 수 또는 덧글수를 증가시킨다. 또한 다른 사용자가 해당 컨텐츠를 다른 사용자에게 추천하면 해당 컨텐츠의 추천수를 증가시킨다. Each of the processing units 211 and 221 having such a structure increases the number of replies or comments of the corresponding content when a user other than the user who posted the content adds a reply or a comment. In addition, when another user recommends the content to another user, the number of recommendations for the content is increased.

또한, 제1 커뮤니티 서버(21)와 제2 커뮤니티 서버(22)는 서로 연동하여 컨텐츠를 공유할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 "컨텐츠 담기" 등과 같은 메뉴를 통하여 공용 커뮤니티에 게재된 컨텐츠를 자신의 개인 커뮤니티로의 게재를 요청할 수 있으며, 이 경우, 제1 커뮤니티 서버(21)의 제1 처리부(211)는 해당 컨텐츠를 복사하여 제2 커뮤니티 서버(22)로 전달하며, 제2 커뮤니티 서버(22)의 제2 처리부(221)는 상기 컨텐츠를 상기 사용자의 개인 커뮤니티에 게재시킨다. 이 때, 상기 컨텐츠를 개인 커뮤니티 상에 게재할 때 상기 컨텐츠에 대한 출처 정보를 노출시킬 수도 있다. In addition, the first community server 21 and the second community server 22 may share content by interworking with each other. For example, the user may request to publish content posted in the public community to his or her personal community through a menu such as "content addition", and in this case, the first processing unit 211 of the first community server 21. ) Copies the corresponding content to the second community server 22, and the second processing unit 221 of the second community server 22 posts the content to the user's personal community. At this time, when the content is posted on a personal community, source information of the content may be exposed.

사용자 단말기(300)로부터 제공되는 검색어에 따라 커뮤니티 검색을 수행하는 검색 서버(30)는 도 3에 도시되어 있듯이, 상기 검색어를 포함하는 커뮤니티를 검색하는 검색부(31), 검색된 커뮤니티의 신뢰도를 측정하는 신뢰도 측정부(32), 상기 검색부 및 신뢰도 측정부의 동작을 제어하는 검색 제어부(33), 상기 측정된 신뢰도에 따라 검색된 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 검색 결과 제공부(34)를 포함한다.As shown in FIG. 3, the search server 30 performing a community search according to a search word provided from the user terminal 300 measures the reliability of the search unit 31 and the searched community. The reliability measuring unit 32, a search control unit 33 for controlling the operation of the search unit and the reliability measuring unit, and a search result providing unit 34 for providing the user with the searched content according to the measured reliability.

검색부(31)는 검색어와 일치되는 정보를 가지고 있는 검색 대상을 검색한다. 즉, 검색부(31)는 검색어와 일치되는 단어를 포함하는 주제를 가지거나 상기 검색어와 일치되는 단어를 포함하는 컨텐츠를 보유하고 있는 커뮤니티를 검색하는 제1 검색부(311), 상기 검색어를 포함하는 게시글을 검색하는 제2 검색부(312), 상기 검색어를 포함하는 제목을 가지거나 게시글을 포함하고 있는 분류 메뉴를 검색하는 제3 검색부(313)를 포함한다. The search unit 31 searches for a search target having information that matches the search word. That is, the search unit 31 may include a first search unit 311 and a search term for searching for a community having a topic including a word that matches a search word or having a content including a word that matches the search word. And a second search unit 312 for searching a post, and a third search unit 313 for searching a classification menu having a title including the search word or a post.

신뢰도 측정부(32)는 상기 검색부에 의하여 검색된 각 검색 대상에 대한 신뢰도를 측정한다. 여기서, 신뢰도 측정부(32)는 제1 검색 기준에 따라 검색 대상에 대한 신뢰도를 측정하는 제1 신뢰도 측정부(321), 제2 검색 기준에 따라 검색 대상에 대한 신뢰도를 측정하는 제2 신뢰도 측정부(322), 제3 검색 기준에 따라 검색 대상에 대한 신뢰도를 측정하는 제3 신뢰도 측정부(323)를 포함한다.The reliability measuring unit 32 measures the reliability of each search target searched by the searching unit. Here, the reliability measurer 32 measures the reliability of the search target based on the first search criterion 321 and the second reliability measure measures the reliability of the search target based on the second search criterion. The unit 322 includes a third reliability measurer 323 that measures the reliability of the search target according to the third search criteria.

도 4에 각 신뢰도 측정부(321∼323)의 구조가 도시되어 있다. 4 shows the structure of each of the reliability measuring units 321 to 323.

제1 신뢰도 측정부(321)는 커뮤니티 사용자 신뢰 지수를 측정하는 신뢰지수 측정 모듈(321a), 커뮤니티 활동 지수를 측정하는 활동 지수 측정 모듈(321b), 커뮤니티 규모를 측정하는 규모 측정 모듈(321c), 각 측정 모듈(321a∼321c)의 결과를 토대로 해당 커뮤니티에 대한 신뢰도를 측정하는 신뢰도 산출 모듈(321d)을 포함한다. The first reliability measurer 321 may include a confidence index measurement module 321a for measuring a community user confidence index, an activity index measurement module 321b for measuring a community activity index, a scale measurement module 321c for measuring a community size, It includes a reliability calculation module 321d for measuring the reliability for the community based on the results of each measurement module (321a to 321c).

또한, 제2 신뢰도 측정부(322)는 컨텐츠를 게시한 사용자의 특성을 측정하는 특성 측정 모듈(322a), 컨텐츠의 이용도를 측정하는 이용도 측정 모듈(322b), 컨텐츠의 추가 정보 첨부 여부를 측정하는 추가 정보 측정 모듈(322c), 컨텐츠의 크기를 측정하는 크기 측정 모듈(322d)을 포함하며, 각 측정 모듈(322a∼322d)의 결과를 토대로 해당 컨텐츠에 대한 신뢰도를 측정하는 신뢰도 산출 모듈(322e)을 포함한다.In addition, the second reliability measurer 322 determines whether the property measurement module 322a measures the characteristics of the user who posted the content, the utilization measurement module 322b that measures the usage of the content, and whether the additional information is attached to the content. The additional information measuring module 322c to measure, and a size measuring module 322d to measure the size of the content, the reliability calculation module for measuring the reliability of the corresponding content based on the results of each measurement module (322a to 322d) ( 322e).

한편, 제3 신뢰도 측정부(323)는 각 분류 메뉴의 게시글수를 측정하는 게시글 측정 모듈(323a), 게시글 측정 결과를 토대로 해당 컨텐츠에 대한 신뢰도를 측정하는 신뢰도 산출 모듈(323b)을 포함한다.The third reliability measurer 323 includes a post measurement module 323a for measuring the number of posts in each category menu, and a reliability calculation module 323b for measuring the reliability of the corresponding content based on the post measurement result.

여기서, 각 신뢰도 측정부(321∼323)의 측정 모듈은 신뢰도를 측정하기 위하여 사용되는 변수에 따라 달라질 수 있다. Here, the measurement modules of the reliability measuring units 321 to 323 may vary according to variables used to measure the reliability.

검색 제어부(33)는 상기 검색부와 신뢰도 측정부를 동작시켜 커뮤니티 검색이 이루어지도록 하며, 특히, 검색 대상에 따라 해당하는 검색부와 신뢰도 측정부를 구동시키며, 또한, 설정된 신뢰도 산출 변수에 따라 각 신뢰도 측정부의 각 측정 모듈을 선택적으로 구동시킨다. 예를 들어, 검색 대상이 유니트인 경우에는 제1 검색부(311) 및 제1 신뢰도 측정부(321)를 구동시키고, 제1 검색 기준으로 고려되는 변수로 위에 예시된 3가지 변수(커뮤니티 사용자 신뢰 지수, 커뮤니티 활동 지수, 커뮤니티 규모)가 모두 설정된 경우에는 제1 신뢰도 측정부(321)의 모든 측정 모듈(321a∼321c)을 구동시킨다. 그러나, 평가 변수로 상기 3가지 변수 중 하나만 설정된 경우에는 해당 측정 모듈만을 구동시켜 신뢰도 측정이 이루어지도록 한다. 이러한 선택적 구동은 모든 검색부 및 신뢰도 측정부에 동일하게 적용된다. The search control unit 33 operates the search unit and the reliability measurement unit to perform community search. In particular, the search control unit 33 drives the corresponding search unit and the reliability measurement unit according to the search target, and measures each reliability according to the set reliability calculation variable. Optionally drive each negative measurement module. For example, when the search target is a unit, the first search unit 311 and the first reliability measurement unit 321 are driven, and the three variables (community user trust) illustrated above as the variables considered as the first search criteria. When all of the indexes, community activity indexes, and community scales are set, all measurement modules 321a to 321c of the first reliability measurer 321 are driven. However, when only one of the three variables is set as the evaluation variable, only the corresponding measurement module is driven to perform the reliability measurement. This selective driving applies equally to all searching and reliability measuring units.

이와 같이 검색된 검색 대상 및 각 검색 대상별 신뢰도 정보는 검색 결과 제공부(34)로 전달된다. In this way, the search target and the reliability information for each search target are transmitted to the search result providing unit 34.

검색 결과 제공부(34)는 상기 검색 제어부(33)로부터 제공되는 검색 대상을 신뢰도에 따라 배열하여 사용자에게 제공한다. 이러한 검색 결과 제공부(34)는 도 3에 도시되어 있듯이, 배열 순서 결정 모듈(341)과, 결과 제공 모듈(342)을 포함한다. The search result providing unit 34 arranges the search targets provided from the search control unit 33 according to the reliability and provides them to the user. As shown in FIG. 3, the search result providing unit 34 includes an arrangement order determination module 341 and a result providing module 342.

배열 순서 결정 모듈(341)은 시스템(100)에서 검색 결과 제공시 정해진 순서에 해당하는 제1 순서 정보, 또는 사용자의 선택에 의하여 정해진 순서에 해당하는 제2 순서 정보, 또는 검색어의 특성에 따라 정해진 순서에 해당하는 제3 순서 정보 중 적어도 하나의 순서 정보를 결과 제공 모듈(342)로 제공한다. 그리고, 결과 제공 모듈(342)은 제공된 순서 정보에 따라 각 검색 대상별 검색 결과를 배열하여 검색 결과 페이지를 생성한 후 이를 사용자 단말기(300)로 제공한다. The arrangement order determination module 341 may determine the first order information corresponding to the order determined when providing the search results in the system 100, the second order information corresponding to the order determined by the user's selection, or the characteristics of the search word. At least one order information of the third order information corresponding to the order is provided to the result providing module 342. The result providing module 342 arranges the search results for each search object according to the provided order information, generates a search result page, and provides the search result page to the user terminal 300.

따라서, 검색 결과 페이지 상에서, 예를 들어, 유니트, 게시글, 분류 메뉴 순서대로 검색 결과가 제공되거나, 또는 게시글, 유니트, 분류 메뉴 순서대로 검색 결과가 제공될 수 있다. Therefore, the search results may be provided on the search result page, for example, in the order of the unit, the post, and the sort menu, or the search results may be provided in the order of the post, the unit and the sort menu.

이 경우, 본 발명의 실시 예에 따르면 각 검색 대상별로 신뢰도가 높은 순서대로 검색 결과가 배열되어 제공되거나, 또는 신뢰도가 소정값 이상인 검색 결과만을 선별되어 제공된다. In this case, according to an embodiment of the present invention, the search results are arranged in order of high reliability for each search target, or only the search results having a reliability higher than or equal to a predetermined value are provided.

한편, 본 발명의 실시 예에서는 제1 및 제2 커뮤니티 서버(21,22)가 하나의 시스템내에서 구현되었으나, 서로 다른 시스템 내에서 개별적으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 제1 시스템이 제1 커뮤니티 서버만을 포함하여 공용 커뮤니티 서비스를 제공하고, 제2 시스템이 제2 커뮤니티 서버만을 포함하여 개인 커뮤니티 서비스를 제공하는 형태로 구현될 수 있다. 또한, 위의 실시 예에서 각 서버(21,22)내의 데이터베이스와 처리부(211,221)가 각각 독립적인 서버로서 구현되어 해당 기능을 처리할 수도 있으며, 각 데이터베이스들이 하나의 서버에 통합될 수도 있다. 그리고, 본 발명에서는 설명의 편의상 데이터베이스를 위에 기술된 바와 같이 분류하였으나, 이것에 한정되지 않는다. Meanwhile, in the embodiment of the present invention, the first and second community servers 21 and 22 are implemented in one system, but may be implemented separately in different systems. For example, the first system may include a first community server to provide a public community service, and the second system may include a second community server to provide a personal community service. In addition, in the above embodiment, the database and the processing units 211 and 221 in each server 21 and 22 may be implemented as independent servers to process corresponding functions, and each database may be integrated into one server. Incidentally, in the present invention, the database is classified as described above for convenience of description, but is not limited thereto.

다음에는 이러한 구조를 토대로 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크를 통한 검색 방법에 대하여 설명한다. Next, a search method through a network according to an embodiment of the present invention will be described based on such a structure.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 검색 방법의 전체 흐름도이다. 5 is a flowchart illustrating a search method according to an embodiment of the present invention.

첨부한 도 5에 도시되어 있듯이, 다수의 사용자들은 자신의 단말기(300)를 사용하여 원하는 컨텐츠를 검색하기 위하여 인터페이스 서버(10)가 제공하는 사용자용 프로그램을 실행시켜 직접 검색 서버(30)에 접속하거나 또는 웹 브라우저를 통해 직접 인터페이스 서버(10)에 접속하여 검색하고자 하는 컨텐츠에 해당하는 검색어를 입력한다. 이 때, 사용자는 인터페이스 서버(10)를 통하여 시스템의 초기 웹 페이지로 접속한 후, 커뮤니티 서비스를 제공하는 소정 웹 페이지로 접속한 다음, 커뮤니티 서비스 웹 페이지 상에서 검색어를 입력할 수도 있다. 예를 들어, 시스템(100)으로 접속한 후 공용 커뮤니티 서비스를 제공하는 페이지로 접속하여 검색어를 입력하거나, 개인 커뮤니티 서비스를 제공하는 페이지로 접속하여 검색어를 입력할 수 있다(S100∼S110). As shown in FIG. 5, a plurality of users directly access the search server 30 by executing a user program provided by the interface server 10 in order to search for desired content using the terminal 300. Or directly access the interface server 10 through a web browser and input a search word corresponding to the content to be searched. In this case, the user may access the initial web page of the system through the interface server 10, access a predetermined web page providing a community service, and then input a search word on the community service web page. For example, after accessing the system 100, a user may input a search word by accessing a page providing a public community service or input a search word by accessing a page providing a personal community service (S100 to S110).

사용자가 입력한 검색어는 검색 서버(30)로 전달되며, 검색 서버(30)는 입력된 검색어를 토대로 커뮤니티 검색을 수행한다. The search word input by the user is transferred to the search server 30, and the search server 30 performs a community search based on the input search word.

먼저, 검색 서버(20)는 입력된 검색어를 포함하는 정보를 검색 대상별로 찾는다(S120).First, the search server 20 searches for information including the input search word for each search target (S120).

구체적으로, 검색 서버(20)는 유니트 중에서 상기 검색어를 포함하는 정보를 가지고 있는 유니트 즉, 커뮤니티를 찾는다. 제1 및/또는 제2 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 검색하여 상기 입력된 검색어와 일치하는 정보를 포함하는 컨텐츠를 가지고 있는 커뮤니티를 검색하고, 또는 각 커뮤니티 서버(21,22)의 등록 데이터베이스(212,222)를 검색하여 커뮤니티에 대한 설명 중 상기 검색어와 일치되는 단어를 포함하는 설명을 가지는 커뮤니티를 찾는다(S130∼S140)). In detail, the search server 20 searches for a unit having information including the search word among the units, that is, a community. Search the content databases 214, 223 of the first and / or second community servers 21, 22 to search for communities with content that includes information that matches the entered search terms, or each community server 21, The registration database 212, 222 of 22) is searched for a community having a description including a word matching the search word among the description of the community (S130 to S140).

다음, 제1 검색 기준에서 고려되도록 설정된 평가 변수에 따라 검색된 커뮤니티들의 신뢰도를 측정한다. 즉, 커뮤니티 사용자 신뢰지수, 커뮤니티 활동지수, 커뮤니티 규모 중 적어도 하나 이상의 평가 변수를 고려하여 커뮤니티의 신뢰도를 산출한다(S150). Next, the reliability of the searched communities is measured according to the evaluation variable set to be considered in the first search criterion. That is, the reliability of the community is calculated in consideration of at least one or more evaluation variables among community user confidence index, community activity index, and community size (S150).

또한, 검색 서버(20)는 게시글 중에서 상기 검색어를 포함하는 정보를 가지고 있는 게시글을 찾는다. 즉, 제1 및 제2 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)에 저장된 게시글들 중에서 상기 입력된 검색어와 일치하는 정보를 포함하는 게시글을 찾는다(S120). 일반적으로 커뮤니티에 게시되는 게시글들은 제목과 내용으로 이루어짐으로서, 여기서 검색 서버(30)는 게시글의 제목과 내용을 각각 참조하여 상기 검색어와 일치되는 정보가 포함되어 있는지를 판단하여 검색을 수행한다(S160∼S170). In addition, the search server 20 finds a post having information including the search word in the post. That is, among the postings stored in the content databases 214 and 223 of the first and second community servers 21 and 22, a posting including information corresponding to the input search word is searched for (S120). In general, the posts posted in the community are composed of a title and content, and the search server 30 determines whether information corresponding to the search word is included by referring to the title and content of the post (S160). S170).

다음, 제2 검색 기준에서 고려하도록 설정된 평가 변수에 따라 검색된 게시글들의 신뢰도를 측정한다. 즉, 사용자의 특성, 컨텐츠 이용도, 추가 정보 첨부 여부, 컨텐츠 크기 등의 평가 변수 중 적어도 하나 이상의 평가 변수를 고려하여 게시글의 신뢰도를 산출한다(S180). Next, the reliability of the searched posts is measured according to the evaluation variable set to be considered in the second search criterion. That is, the reliability of the article is calculated in consideration of at least one or more evaluation variables among the evaluation variables such as the user's characteristics, content usage, additional information attached, content size, etc. (S180).

또한, 검색 서버(20)는 각 커뮤니티의 분류 메뉴 중에서 상기 검색어를 포함하는 정보를 가지고 있는 분류 메뉴를 찾는다(S190). 즉, 제1 및 제2 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)에 저장된 게시글들 중에서 상기 입력된 검색어와 일치하는 정보를 포함하는 게시글을 찾고, 해당 게시글을 게재하고 있는 분류 메뉴를 확인한다. In addition, the search server 20 searches for a classification menu having information including the search word among the classification menus of each community (S190). That is, among the postings stored in the content databases 214 and 223 of the first and second community servers 21 and 22, find a post including information matching the input search word, and check the categorization menu displaying the posting. do.

다음, 제3 검색 기준에서 고려하도록 설정된 평가 변수에 따라 검색된 분류 메뉴의 게시글들의 신뢰도를 측정한다. 즉, 게시글의 수 등의 평가 변수 중 적어도 하나 이상의 평가 변수를 고려하여 분류 메뉴의 신뢰도를 산출한다(S200).Next, the reliability of the posts of the searched classification menu is measured according to the evaluation variable set to be considered in the third search criterion. That is, the reliability of the classification menu is calculated in consideration of at least one or more evaluation variables among the evaluation variables such as the number of posts (S200).

위에 기술된 바와 같이 신뢰도가 산출되면, 산출된 신뢰도에 따라 검색된 커뮤니티를 배열하여 사용자에게 제공한다(S210∼S220), 이 때, 검색 서버(30)는 설정된 검색 배열 순서에 따라 각각의 검색 대상을 배열하고, 각 검색 대상의 검색 결과를 제공한다. 예를 들어, 시스템상에서 배열 순서가 유니트, 게시글, 분류 메뉴 순서대로 정해진 경우, 검색 결과 페이지 상에서는 유니트에 대한 검색 결과가 먼저 표시되고, 이어서 게시글에 대한 검색 결과가 표시되며, 마지막으로 분류 메뉴에 대한 검색 결과가 표시된다. 이러한 검색 결과 배열 순서는 변경 가능하다. 한편, 검색 결과들은 측정된 신뢰도에 따라 순서대로 표시되거나, 또는 신뢰도와 상관없이 무작위로 배열되거나 또는 소정 신뢰도 이상의 신뢰도를 가지는 것들만 선별되어 표시될 수 있다. When the reliability is calculated as described above, the searched community is arranged and provided to the user according to the calculated reliability (S210 to S220). At this time, the search server 30 provides each search target according to the set search arrangement order. Arrange and provide search results for each search target. For example, in the system, if the sort order is set in the order of units, posts, and sorting menus, the search results page displays the search results for the unit first, followed by the search results for the posts, and finally the sorting menu. The search results are displayed. The order of these search results can be changed. On the other hand, the search results may be displayed in order according to the measured reliability, or randomly arranged regardless of the reliability, or only those having a certain reliability or more than a predetermined reliability may be selected and displayed.

이와 같이 수행되는 본 발명의 검색 과정 중, 검색 단계(S120∼S200)에 대하여 보다 구체적으로 설명한다. In the searching process of the present invention performed as described above, the searching steps S120 to S200 will be described in more detail.

도 6은 검색 단계 중 유니트를 검색하는 과정에 대하여 보다 구체적으로 나타낸 흐름도이다. 6 is a flowchart illustrating a process of searching for a unit in a search step in more detail.

첨부한 도 6에 도시되어 있듯이, 검색어가 제공되면, 검색 서버(30)의 검색 제어부(33)는 먼저, 제1 검색부(311)를 구동시켜 검색어에 해당하는 정보를 포함하는 커뮤니티들을 검색한다. 제1 검색부(311)는 위에 기술된 바와 같이, 각 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 검색하여 상기 검색어를 포함하는 컨텐츠들을 가지고 있는 커뮤니티들을 찾는다. 또는 각 커뮤니티 서버(21,22)의 등록 데이터베이스(212,222)를 검색하여 상기 검색어를 포함하는 커뮤니티 설명이나 이름을 가지고 있는 커뮤니티를 찾는다(S300∼S320). 이 때, 상기 검색어와 일치되는 단어를 얼마나 포함하고 있는지를 나타내는 단어 빈도나, 해당 검색어와의 일치도에 따라 커뮤니티를 선택적으로 검색할 수 있다. As shown in FIG. 6, when a search word is provided, the search control unit 33 of the search server 30 first drives the first search unit 311 to search for communities including information corresponding to the search word. . As described above, the first search unit 311 searches the content databases 214 and 223 of each community server 21 and 22 to find communities having contents including the search word. Or search the registration database (212, 222) of each community server (21, 22) to find a community having a community description or name including the search word (S300 ~ S320). At this time, the community may be selectively searched according to the word frequency indicating how many words matched with the search word or the degree of matching with the search word.

이와 같이 입력된 검색어에 해당하는 정보를 가지고 있는 커뮤니티가 검색되면, 상기 검색 제어부(33)는 설정되어 있는 평가 변수에 따라 제1 신뢰도 측정부(321)의 측정 모듈(321a∼321c)을 선택적으로 구동시킨다. 예를 들어, 신뢰도 측정시 고려하여 할 평가 변수로 커뮤니티 사용자 신뢰지수만이 설정된 경우에는 신뢰 지수 측정 모듈(321a)만을 구동시키고, 평가 변수로 커뮤니티 활동 지수만이 설정된 경우에는 활동 지수 측정 모듈(321b)만을 구동시킨다. 이외에도, 둘 이상의 평가 변수가 설정된 경우에는 해당하는 둘 이상의 측정 모듈을 각각 구동시킨다. 이와 같이 둘 이상의 평가 변수가 설정된 경우에는 해당 측정 모듈을 동시에 구동시켜 측정이 수행되도록 하거나 또는 순차적으로 측정 모듈을 구동시켜 순차적인 측정이 수행되도록 한다. When a community having information corresponding to the entered search word is searched, the search control unit 33 selectively selects the measurement modules 321a to 321c of the first reliability measuring unit 321 according to the set evaluation variable. Drive it. For example, when only the community user confidence index is set as an evaluation variable to be considered when measuring reliability, only the reliability index measurement module 321a is driven. When only the community activity index is set as the evaluation variable, the activity index measurement module 321b is used. Drive only). In addition, when two or more evaluation variables are set, each of two or more measurement modules is driven. When two or more evaluation variables are set as described above, the measurement module is simultaneously driven to perform the measurement, or the measurement module is sequentially driven to perform the sequential measurement.

제1 신뢰도 측정부(32)의 각 측정 모듈(321a∼323c)은 해당 평가 변수에 해당하는 값을 구한다. Each measurement module 321a to 323c of the first reliability measurer 32 obtains a value corresponding to the evaluation variable.

구체적으로, 신뢰 지수 측정 모듈(321a)은 검색된 커뮤니티가 공용 커뮤니티인 경우에는 상기 공용 커뮤니티의 ID를 토대로 제1 커뮤니티 서버(21)의 회원 데이터베이스(213)를 검색하여, 상기 공용 커뮤니티에 회원으로 등록되어 있는 각 사용자들의 신뢰 지수를 구한 후, 구해진 각 사용자들의 신뢰 지수를 합하여 커뮤니티 사용자 신뢰 지수를 산출한다. 한편, 검색된 커뮤니티가 개인 커뮤니티인 경우에는 상기 제2 커뮤니티 서버(22)의 등록 데이터베이스(222)를 검색하여, 상기 개인 커뮤니티를 개설한 사용자의 신뢰 지수를 찾아서 커뮤니티 사용자 신뢰 지수로 설정한다(S330∼S350).Specifically, when the searched community is a public community, the confidence index measurement module 321a searches the member database 213 of the first community server 21 based on the ID of the public community, and registers as a member in the public community. After obtaining the confidence indices of each user, the community confidence index is calculated by summing the confidence indices of the obtained users. On the other hand, if the searched community is a personal community, the registration database 222 of the second community server 22 is searched to find a trust index of the user who established the personal community and set as the community user trust index (S330 to S). S350).

활동 지수 측정 모듈(321b)은 검색된 각 커뮤니티별로 최근 컨텐츠수, 최근 방문자수, 관계 형성수 등을 각각 구한 다음, 구해진 값들을 토대로 활동 지수를 측정한다. 예를 들어, 검색된 커뮤니티가 공용 커뮤니티인 경우에는 상기 공용 커뮤니티의 ID를 토대로 제1 커뮤니티 서버(21)의 등록 데이터베이스(212)를 검색하여 최근 방문자수를 구하고, 회원 데이터베이스(213)를 검색하여 커뮤니티 구성원들의 활동지수를 구한 다음, 구해진 구성원들의 활동 지수의 합, 최근 방문자수를 합산하는 등의 연산을 통해 커뮤니티 활동 지수를 산출한다. 또한, 검색된 커뮤니티가 개인 커뮤니티인 경우에는 상기 제2 커뮤니티 서버(22)의 등록 데이터베이스 (222)를 검색하여 최근 방문자수, 관계 형성수를 구하고, 컨텐츠 데이터베이스 (223)를 검색하여 해당 커뮤니티 운영자의 활동 지수를 구한 다음, 구해진 활동 지수, 최근 방문자수, 관계 형성수를 합산하는 등의 연산을 통해 커뮤니티 활동 지수를 산출한다(S360∼S380). The activity index measurement module 321b obtains the number of recent contents, the number of recent visitors, the number of relationship formation, and the like for each searched community, and then measures the activity index based on the obtained values. For example, if the searched community is a public community, search the registration database 212 of the first community server 21 to obtain the number of recent visitors based on the ID of the public community, and search the member database 213 for community members. The activity index is calculated, and then the community activity index is calculated by calculating the sum of the activity indexes of the members and adding the recent visitor numbers. In addition, when the searched community is a personal community, the registration database 222 of the second community server 22 is searched to obtain the number of recent visitors and relationship formation, and the content index 223 is searched for the activity index of the corresponding community operator. Then, the community activity index is calculated by calculating the calculated activity index, the number of recent visitors, the number of relationship formation, and the like (S360 to S380).

규모 측정 모듈(321c)은 검색된 각 커뮤니티별로 해당 커뮤니티 서버의 등록 데이터베이스(212,222) 및 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 검색하여, 해당 커뮤니티의 총 회원수와 총 컨텐츠수를 각각 구한 다음, 구해진 값들을 토대로 커뮤니티 규모를 산출한다(S390∼S410). The scale measurement module 321c searches the registered databases 212 and 222 and the contents database 214 and 223 of each community for each searched community, obtains the total number of members and the total number of contents of the corresponding community, and then scales the community based on the obtained values. Is calculated (S390 to S410).

위에 기술된 바와 같이 제1 신뢰도 측정부(321)의 각 측정 모듈(321a∼321c)에서 측정된 값들은 신뢰도 산출 모듈(321d)로 제공되고, 신뢰도 산출 모듈(321d)은 설정된 평가 변수에 해당하는 값들을 토대로 검색된 커뮤니티의 신뢰도를 각각 산출한다(S420). 즉, 3가지 평가 변수에 따른 커뮤니티 사용자 신뢰 지수, 커뮤니티 활동 지수, 커뮤니티 규모 중 적어도 하나에 해당하는 측정값들을 고려하여 커뮤니티의 신뢰도를 산출한다. 예를 들어, 커뮤니티 사용자 신뢰 지수, 커뮤니티 활동 지수, 커뮤니티 규모에 해당하는 값들을 모두 합산하는 등이 방법을 통해 커뮤니티 신뢰도를 산출한다. As described above, the values measured in the respective measurement modules 321a to 321c of the first reliability measurer 321 are provided to the reliability calculation module 321d, and the reliability calculation module 321d corresponds to the set evaluation variable. The reliability of the searched community is calculated based on the values (S420). That is, the reliability of the community is calculated by considering the measurement values corresponding to at least one of community user confidence index, community activity index, and community size according to three evaluation variables. For example, the community reliability is calculated through the method of summing all values corresponding to the community user confidence index, community activity index, and community size.

위에 기술된 바와 같이, 제1 검색부(311)에 의하여 검색된 커뮤니티에 대한 정보와, 제1 신뢰도 측정부(321)에 의하여 측정된 각 커뮤니티의 신뢰도는 검색 결과 제공부(34)로 전달된다.As described above, the information about the community searched by the first search unit 311 and the reliability of each community measured by the first reliability measurer 321 are transmitted to the search result provider 34.

검색 결과 제공부(34)의 결과 제공 모듈(342)은 검색된 각 커뮤니티의 신뢰도를 토대로 하여, 소정 값 이상의 신뢰도를 가진 커뮤니티만을 선택한 후 이를 토대로 검색 결과 페이지를 생성하여 사용자에게 제공하거나, 또는 신뢰도가 높은 순서대로 커뮤니티를 배열하여 검색 결과 페이지를 생성한 후 이를 사용자에게 제공한다(S430). 또는 검색된 각 커뮤니티를 무작위로 배열하여 검색 결과 페이지를 생성할 수도 있다. 검색 결과 페이지 상에서는 커뮤니티로 바로 접속할 수 있는 링크 정보(예를 들어, 커뮤니티 홈페이지 등)가 해당 커뮤니티의 이름과 연계하여 표시되고, 이외에 커뮤니티에 대한 설명, 운영자 별명(또는 ID), 회원수, 생성일, 커뮤니티가 속하는 디렉토리 등의 정보가 표시될 수 있다. The result providing module 342 of the search result providing unit 34 selects only the communities having a predetermined value or more based on the reliability of each searched community, and then generates a search result page and provides the result to the user, or The community is arranged in a high order to generate a search result page and then provided to the user (S430). Alternatively, each searched community may be randomly arranged to generate a search result page. On the search results page, link information (eg, community homepage, etc.) that provides direct access to the community is displayed in association with the community's name. In addition, the description of the community, moderator nickname (or ID), number of members, creation date, Information such as a directory to which a community belongs may be displayed.

위에 기술된 커뮤니티 검색시, 입력된 검색어에 해당하는 정보를 가지고 있는 컨텐츠가 검색되면, 검색 결과시 위에 기술된 실시 예와 같이 커뮤니티에 대한 정보를 제공하는 것 이외에도, 상기 검색된 컨텐츠에 대한 검색 결과를 제공할 수 있다. 즉, 검색 결과 페이지 상에서 상기 검색된 컨텐츠로 바로 연결될 수 있는 링크 정보들이 컨텐츠 제목을 토대로 하여 표시되고, 각 컨텐츠에 대한 내용 일부, 그리고 해당 컨텐츠가 게시되어 있는 커뮤니티 이름 등이 표시될 수 있다. 이 경우, 컨텐츠 검색 결과 또한 위에 기술된 실시 예에 따라 산출된 각 커뮤니티의 신뢰도에 따라 배열될 수 있으며, 또는 커뮤니티 신뢰도가 설정 값 이상이 되는 커뮤니티에 게시된 컨텐츠들만 선별되어 표시될 수 있다. When searching for the community described above, if content having information corresponding to the input search word is searched, in addition to providing information about the community as shown in the above-described embodiment, the search result for the searched content is displayed. Can provide. That is, link information that can be directly linked to the searched content on the search result page may be displayed based on a content title, a part of the content for each content, and a community name where the content is posted. In this case, the content search result may also be arranged according to the reliability of each community calculated according to the above-described embodiment, or only the content posted in the community whose community reliability is greater than or equal to a set value may be selected and displayed.

다음에는 도 5에 도시된 검색 단계 중 게시글을 검색하는 과정에 대하여 구체적으로 설명한다. Next, a process of searching for a post in the search step shown in FIG. 5 will be described in detail.

도 7에 게시글 검색 과정이 보이 보다 구체적으로 도시되어 있다. 7 shows a post search process in more detail.

첨부한 도 7에 도시되어 있듯이, 검색어가 제공되면, 검색 서버(30)의 검색 제어부(33)는 제2 검색부(312)를 구동시켜 검색어에 해당하는 정보를 포함하는 컨텐츠들을 검색한다. 제2 검색부(312)는 각 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 검색하여 상기 검색어를 포함하는 컨텐츠들을 찾아서 신뢰도 측정부(32)로 전달한다(S500∼S510). 이 때, 상기 검색어와 일치되는 단어를 얼마나 포함하고 있는지를 나타내는 단어 빈도나, 해당 검색어와의 일치도에 따라 컨텐츠를 선택적으로 검색할 수 있다. As shown in FIG. 7, when a search word is provided, the search controller 33 of the search server 30 drives the second search unit 312 to search for contents including information corresponding to the search word. The second search unit 312 searches the content databases 214 and 223 of each community server 21 and 22, finds the contents including the search word, and transfers the contents to the reliability measurer 32 (S500 to S510). At this time, the content may be selectively searched according to the word frequency indicating how many words matching the search word are included or the degree of matching with the search word.

다음, 검색 제어부(33)는 설정된 평가 변수에 따라 제2 신뢰도 측정부(322)의 측정 모듈(322a∼322d)을 선택적으로 구동시킨다(S320). 예를 들어, 검색시 고려하여 할 평가 변수로 사용자 특성만이 설정된 경우에는 특성 측정 모듈(322a)만을 구동시키고, 평가 변수로 컨텐츠 이용도가 설정된 경우에는 이용도 측정 모듈(322b)만을 구동시킨다. 또한, 평가 변수로 추가 정보 첨부 여부가 설정된 경우에는 추가 정보 측정 모듈(322c)만을 구동시키고, 평가 변수로 컨텐츠 크기가 설정된 경우에는 크기 측정 모듈(322d)만을 구동시킨다. 이외에도, 둘 이상의 평가 변수가 설정된 경우에는 해당하는 둘 이상의 모듈을 각각 구동시킨다. 이와 같이 둘 이상의 평가 변수가 설정된 경우에는 해당 모듈을 동시에 구동시켜 검색이 수행되도록 하거나 또는 순차적으로 모듈을 구동시켜 순차적인 검색이 수행되도록 한다. Next, the search controller 33 selectively drives the measurement modules 322a to 322d of the second reliability measurer 322 according to the set evaluation variable (S320). For example, when only the user characteristic is set as an evaluation variable to be considered in search, only the characteristic measurement module 322a is driven, and when the content usage is set as the evaluation variable, only the utilization measurement module 322b is driven. In addition, when the additional information is set as the evaluation variable, only the additional information measuring module 322c is driven. When the content size is set as the evaluation variable, only the size measuring module 322d is driven. In addition, when two or more evaluation variables are set, each of two or more corresponding modules is driven. When two or more evaluation variables are set as described above, a search is performed by simultaneously driving a corresponding module or a sequential search is performed by driving a module sequentially.

제2 신뢰도 측정부(322)의 각 측정 모듈(322a∼322d)은 해당 평가 변수에 대응하는 측정값을 구한다. Each measurement module 322a to 322d of the second reliability measurer 322 obtains a measurement value corresponding to the evaluation variable.

구체적으로, 특성 측정 모듈(322a)은 평가 변수로 사용자의 특성이 설정되고 사용자 특성 중에서도 연령이 설정된 경우, 제2 검색부(312)에 의하여 검색된 컨텐츠들을 게시한 사용자들의 ID를 토대로 회원 데이터베이스(213) 및/ 또는 등록 데이터베이스(222)를 검색하여 사용자들의 나이를 측정한다(S530∼S550). 또한, 사용자 특성 중에서도 직업이 설정된 경우에는 위에 기술된 바와 같이 회원 및/또는 등록 데이터베이스(213, 222)를 검색하여 사용자의 직업을 판단한다. In detail, the characteristic measurement module 322a may use the member database 213 based on the IDs of users who have posted the contents searched by the second search unit 312 when the characteristics of the user are set as the evaluation variables and the age is set among the user characteristics. And / or search the registration database 222 to measure the age of the users (S530 to S550). In addition, if a job is set among the user characteristics, as described above, the member and / or registration databases 213 and 222 may be searched to determine the job of the user.

또한, 사용자 특성 중에서도 사용자 신뢰 지수가 설정된 경우에는 각 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223) 중에서 소정 사용자가 게시한 커컨텐츠를 찾고 각 컨텐츠의 피스크랩수를 토대로 사용자의 신뢰지수를 측정할 수 있다. 또는 각 커뮤니티 서버의 등록 데이터베이스(212,222)로부터 상기 사용자가 가입하거나 개설한 커뮤니티와 소정 관계를 형성하는 다른 사용자의 수 즉, 피이웃수를 측정하고 이를 토대로 사용자의 신뢰지수를 측정할 수 있다. 이외에도 다양한 방법으로 사용자의 신뢰 지수를 측정할 수 있다. In addition, when a user confidence index is set among user characteristics, the content posted by a predetermined user is found in the content databases 214 and 223 of each community server 21 and 22, and the user's confidence index is measured based on the number of scraps of each content. can do. Alternatively, the user's trust index may be measured based on the number of other users, that is, the number of neighbors, formed from the registration databases 212 and 222 of each community server and forming a predetermined relationship with the community to which the user has joined or opened. In addition, the user's confidence index can be measured in various ways.

한편, 평가 변수로 컨텐츠의 이용도가 설정된 경우, 이용도 측정 모듈(322b)은 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 참조하여 검색된 컨텐츠들마다 대응되어 저장되어 있는 답글수 또는/및 댓글수 또는/및 메일로 보내진 횟수 등을 토대로 이용도를 측정한다(S560∼S580). On the other hand, when the utilization of the content is set as an evaluation variable, the utilization measurement module 322b refers to the number of replies and / or comments and / or e-mails corresponding to each of the retrieved contents with reference to the content databases 214 and 223. The utilization is measured based on the number of times sent (S560 to S580).

또한, 평가 변수로 추가 정보 첨부 여부가 설정된 경우에는, 추가 정보 측정모듈(322c)이 각 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 검색하여 상기 검색어를 포함하는 컨텐츠들을 찾고, 찾아진 컨텐츠에 대하여 텍스트 정보 이외에 이미지나, 동영상, 오디오 등의 별도 추가 정보가 첨부되어 있는지를 확인하고, 첨부된 추가 정보의 종류를 판별한다(S590∼S610). In addition, when it is determined whether additional information is attached as an evaluation variable, the additional information measuring module 322c searches the content databases 214 and 223 of each community server 21 and 22 to find contents including the search word, It is checked whether the additional information such as an image, a video, audio, etc. is attached to the content other than the text information, and the type of the attached additional information is determined (S590 to S610).

또한, 평가 변수로 컨텐츠의 크기가 설정된 경우, 크기 측정 모듈(322d)이 각 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 검색하여 상기 검색어를 포함하는 컨텐츠들을 찾고, 찾아진 컨텐츠들의 크기(바이트 수 등)를 측정한다(S620∼S640). In addition, when the size of the content is set as an evaluation variable, the size measurement module 322d searches the content databases 214 and 223 of each community server 21 and 22 to find contents including the search word, and the size of the found contents. (Byte count, etc.) are measured (S620 to S640).

위에 기술된 바와 같이 제2 신뢰도 측정부(322)의 각 측정 모듈(322a∼322d)에서 측정된 값들은 신뢰도 산출 모듈(322e)로 제공되고, 신뢰도 산출 모듈(322e)은 설정된 평가 변수에 해당하는 측정값들을 토대로 검색된 컨텐츠의 신뢰도를 각각 산출한다(S650). 즉, 사용자의 특성, 컨텐츠 이용도, 추가 정보 첨부 여부, 컨텐츠 크기 등의 평가 변수 중 적어도 하나 이상의 평가 변수에 해당하는 측정값을 토대로 컨텐츠의 신뢰도를 산출한다. As described above, the values measured in each of the measurement modules 322a to 322d of the second reliability measurer 322 are provided to the reliability calculation module 322e, and the reliability calculation module 322e corresponds to the set evaluation variable. The reliability of the retrieved content is calculated based on the measured values (S650). That is, the reliability of the content is calculated based on measurement values corresponding to at least one evaluation variable among evaluation variables such as a user's characteristics, content usage, additional information attached, content size, and the like.

신뢰도를 산출하는 방법으로는 다양한 방법들이 사용될 수 있다. 본 실시 예에서는 신뢰도 생성 함수가 설정되어 있으며, 상기 신뢰도 생성 함수는 각 평가 변수별 측정값에 따른 소정의 입력값에 따른 가중치를 토대로 컨텐츠의 신뢰도를 산출한다. 여기서, 신뢰도 생성 함수로 입력되는 입력값은 평가 변수별 측정값일 수도 있으며, 또는 다를 수도 있다. Various methods may be used to calculate the reliability. In the present embodiment, a reliability generation function is set, and the reliability generation function calculates the reliability of the content based on a weight according to a predetermined input value according to the measured value of each evaluation variable. Here, the input value input to the reliability generation function may be a measurement value for each evaluation variable or may be different.

특히, 본 발명의 실시 예에서는 각 평가 변수별로 대표값을 가지는 다수의 설정 범위를 부여하고, 평가 변수별 측정값이 속하는 설정 범위의 대표값을 상기 신뢰도 생성 함수의 입력값으로 설정한다. 예를 들어, 평가 변수가 사용자 특성이고 특히 연령으로 설정되어 있는 경우, 10대인 경우에는 대표값을 "10"으로 부여하고, 20대인 경우에는 대표값을 "50"으로 부여하며, 30대 인 경우에는 대표값을 "100"으로 부여할 수 있다. 이 경우, 측정된 사용자의 연령이 20대에 속하는 경우에는 입력값을 "50"으로 설정한다. In particular, according to an embodiment of the present invention, a plurality of setting ranges having representative values are provided for each evaluation variable, and the representative value of the setting range to which the measured value for each evaluation variable belongs is set as an input value of the reliability generation function. For example, if the evaluation variable is a user characteristic and is specifically set to age, the representative value is "10" in the case of a teenager, the representative value is "50" in the case of a teenager, and in the 30s. The representative value can be given as "100". In this case, when the measured age of the user belongs to the twenties, the input value is set to "50".

한편, 평가 변수가 컨텐츠 크기인 경우에는 컨텐츠의 크기가 설정값 이상이면서 최대 한도내에 해당하는 컨텐츠 중에서 비례적으로 대표값이 부여될 수 있다. 예를 들어, 500바이트가 내용성을 가지고 작성될 수 있는 컨텐츠 크기의 최대 한도라고 설정한 경우, 소정 컨텐츠의 크기가 500바이트이면 가장 높은 대표값을 부여하고, 500바이트보다 커지면 오히려 대표값을 낮게 부여한다. 이것은 너무 많은 양의 컨텐츠는 오히려 불필요한 정보를 더 많이 포함할 수 있는 것을 고려한 것이나, 반드시 이러한 방법에 한정되는 것은 아니다. On the other hand, if the evaluation variable is the content size, the representative value may be proportionally given among the contents corresponding to the maximum limit while the size of the content is greater than or equal to the set value. For example, if 500 bytes is set as the maximum limit of the size of content that can be created with content, the maximum representative value is given when the size of the predetermined content is 500 bytes, and the representative value is lower when it is larger than 500 bytes. Grant. This takes into account that too much content may contain more unnecessary information, but is not necessarily limited to this method.

이와 같이 설정된 평가 변수별 입력값들을 토대로 가중치를 둔 다음, 이를 토대로 신뢰도 생성 함수를 통하여 해당 컨텐츠의 신뢰도를 산출한다. 그러나, 본 발명에 따른 신뢰도 산출 방법은 이에 한정되지 않으며, 예를 들어, 평가 변수별 측정값을 모두 합산하여 신뢰도를 산출하는 등의 다른 방법들도 사용될 수 있다. The weight is based on the input values for each evaluation variable, and the reliability of the corresponding content is calculated based on the reliability generation function. However, the method of calculating reliability according to the present invention is not limited thereto. For example, other methods, such as calculating reliability by summing all the measured values for each evaluation variable, may also be used.

다음, 제2 검색부(312)에 의하여 검색된 컨텐츠와 함께 위에 기술된 바와 같이 제2 신뢰도 측정부(322)에 의하여 측정된 각 컨텐츠의 신뢰도가 검색 결과 제공부(34)로 전달된다. Next, the reliability of each content measured by the second reliability measurer 322 as described above together with the content retrieved by the second searcher 312 is transmitted to the search result provider 34.

검색 결과 제공부(34)는 검색된 각 컨텐츠의 신뢰도를 토대로 하여, 소정값 이상의 신뢰도를 가진 컨텐츠만을 선택한 후 이를 토대로 검색 결과 페이지를 생성하여 사용자에게 제공하거나, 또는 신뢰도가 높은 순서대로 컨텐츠를 배열하여 검색 결과 페이지를 생성한 후 이를 사용자에게 제공한다(S660). 또는 검색된 컨텐츠를 무작위로 배열하여 검색 결과 페이지를 생성할 수 있다. The search result providing unit 34 selects only the content having a predetermined value or more based on the reliability of each searched content and generates a search result page based on this and provides the search result page to the user, or arranges the contents in the order of high reliability. The search result page is generated and then provided to the user (S660). Alternatively, the searched content page may be generated by arranging the searched content randomly.

검색 결과 페이지 상에서는 해당 컨텐츠의 제목, 내용 일부, 작성자, 작성일, 출처 등이 표시될 수 있으며, 또한, 해당 컨텐츠에 이미지 등의 파일이 첨부되어 있는 경우에는 별도의 아이콘 등을 사용하여 파일 첨부 여부를 표시할 수 있다. 또는 각 컨텐츠에 대하여 위에 기술된 바와 같이 산출된 신뢰도가 표시될 수도 있다. 그러므로, 사용자는 검색어를 포함하면서도 가장 신뢰성 있는 컨텐츠들을 용이하게 선별하여 이용할 수 있다. On the search results page, the title, part of the content, author, creation date, source, etc. of the content may be displayed. In addition, if a file such as an image is attached to the content, a separate icon may be used to indicate whether to attach the file. I can display it. Alternatively, the reliability calculated as described above for each content may be displayed. Therefore, the user can easily select and use the most reliable contents including the search word.

한편, 도 5에 도시된 검색 단계 중 분류 메뉴를 검색하는 과정시에도, 위의 유니트, 게시글 검색 과정과 유사하게 검색어에 대한 정보를 제공하는 분류 메뉴들을 찾고, 찾아진 분류 메뉴에 대하여 신뢰도 측정이 수행된다. 즉, 검색 제어부(33)의 제어에 따라 제3 검색부(313)가 구동되어 제1 및 제2 커뮤니티 서버(21,22)의 컨텐츠 데이터베이스(214,223)에 저장된 게시글들 중에서 상기 입력된 검색어와 일치하는 정보를 포함하는 게시글을 찾고, 해당 게시글을 게재하고 있는 분류 메뉴를 찾는다. Meanwhile, even in the process of searching the classification menu in the search step shown in FIG. 5, similar to the above unit and the posting search process, the classification menus providing information on the search word are found, and the reliability classification is found for the found classification menu. Is performed. That is, under the control of the search controller 33, the third search unit 313 is driven to match the input search word among postings stored in the content databases 214 and 223 of the first and second community servers 21 and 22. Find the post that contains the information you are looking for, and find the category menu that contains the post.

다음, 제3 신뢰도 측정부(323)의 게시글 측정 모듈(323a)이 컨텐츠 데이터베이스(214,223)를 토대로 찾아진 각 분류 메뉴들에 게재되어 있는 게시글 수를 확인하고, 이를 토대로 각 분류 메뉴들의 신뢰도를 측정한다. 그리고 검색 결과 제공부(34)가 신뢰도에 따라 검색된 분류 메뉴들을 표시하여 사용자에게 제공한다. Next, the post measurement module 323a of the third reliability measurer 323 checks the number of posts posted in each classified menu based on the content databases 214 and 223, and measures the reliability of each classified menu based on this. do. The search result providing unit 34 displays the classified menus searched according to the reliability and provides the search to the user.

한편, 위에 기술된 게시글 검색 과정에서 검색된 게시글의 신뢰도를 대표값, 입력값 그리고 신뢰도 생성 함수를 이용하여 산출하는 방법을 유니트 및 분류 메뉴 검색시에도 동일하게 적용될 수 있다. 당업자라면 도 7에 도시된 방법을 토대로 유니트 검색시 대표값, 입력값 그리고 신뢰도 생성 함수를 이용하여 커뮤니티의 신뢰도 및 분류 메뉴의 신뢰도를 산출하는 것을 고안할 수 있으므로 여기서는 상세한 설명을 생략한다. Meanwhile, the method of calculating the reliability of the searched post in the above-described post search process using the representative value, the input value, and the reliability generation function may be equally applied to the unit and classification menu searches. A person skilled in the art may devise a method for calculating a reliability of a community and a reliability of a classification menu using a representative value, an input value, and a reliability generation function when searching for a unit based on the method illustrated in FIG.

다음에는 위에 기술된 바와 같이 검색 대상별로 서로 다른 검색 기준에 따라 검색이 수행되고 신뢰도가 부여된 검색 결과들을 배열하는 다른 실시 예에 대하여 설명한다. Next, as described above, another embodiment in which the search is performed according to different search criteria for each search target and the search results given the reliability are arranged.

본 실시 예에서는 검색된 유니트, 게시글, 분류 메뉴들을 시스템에서 설정된 순서대로 배열하여 제공하는 것이 아니라, 입력된 검색어의 특징에 따라 시스템에서 자동적으로 상기 순서를 변경하여 검색 결과를 배열한다. In the present exemplary embodiment, the searched units, the posts, and the classification menus are not arranged in the order set in the system, and the system automatically changes the order according to the input search word to arrange the search results.

도 8에 본 발명의 다른 실시 예에 따른 검색 서버의 추가 구성에 대한 구조가 도시되어 있다. 8 illustrates a structure of an additional configuration of a search server according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따른 검색 서버(30)는 도 8에 도시되어 있듯이, 검색 결과 제공 후 사용자들의 검색 로그 정보를 생성 및 기록하는 검색 로그 처리부(35), 로그 정보가 기록되는 검색 로그 데이터베이스(36)를 포함하며, 또한 검색 로그 데이터베이스(36)에 저장된 로그 정보를 토대로 각 검색어별로 사용자들이 가장 많이 선택한 검색 대상을 분석하고 그 결과를 검색어에 대응하여 저장하는 검색 로그 분석부(37)를 더 포함한다. As illustrated in FIG. 8, the search server 30 according to an embodiment of the present invention may include a search log processing unit 35 for generating and recording search log information of users after providing a search result, and a search log database in which log information is recorded. 36), and further, a search log analysis unit 37 which analyzes a search target selected by the user most by each search term based on the log information stored in the search log database 36 and stores the result corresponding to the search term. Include.

검색 로그 처리부(35)는 검색 결과 페이지 상에서 사용자들이 선택하는 대상이 어떠한 것인지를 분석하고 그 결과를 기록하는 것으로, 구체적으로, 검색 결과 페이지 상에서 제공되는 유니트, 게시글, 분류 메뉴 등의 검색 대상별 검색 결과 중에서 사용자가 어떠한 검색 대상에 대한 검색 결과를 선택하는지를 확인하고, 그 확인된 정보를 상기 입력된 검색어에 대하여 매칭시켜 검색 로그 데이터베이스(36)에 저장한다. 따라서, 검색 로그 데이터베이스(36)에는 검색어에 대응하여 사용자가 검색 결과 페이지 상에서 먼저 선택한 검색 대상에 대한 정보 즉, 검색 로그 정보를 기록한다. 예를 들어, "자동차"라는 검색어에 대응하여 선택된 검색 대상 "유니트" 등을 기록하고, 추가적으로 이를 선택한 사용자 ID 등을 기록한다. The search log processing unit 35 analyzes which object the user selects on the search result page and records the result. Specifically, the search result for each search object such as a unit, a post, and a classification menu provided on the search result page is recorded. The search results of the search results are selected from among the user, and the identified information is matched with the input search word and stored in the search log database 36. Accordingly, the search log database 36 records information about the search target that the user first selected on the search result page corresponding to the search word, that is, search log information. For example, the search target "unit" selected in response to the search word "car" is recorded, and in addition, the selected user ID is recorded.

이후, 검색 로그 분석부(37)는 사용자들의 검색 로그 정보를 토대로 검색어별로 사용자들이 가장 많이 선택한 검색 대상을 분석하고 그 결과를 검색어에 대응하여 저장한다. 따라서, 검색 로그 데이터베이스(36)에는 검색어에 대응하여 검색 로그 분석 결과가 저장된다. 검색 로그 분석 결과는 검색어에 대하여 사용자들이 가장 많이 선택한 검색 대상을 순서대로 나타낸 것으로, 예를 들어, 유니트, 게시글, 분류 메뉴 등의 순서 정보를 나타낸다. 이러한 로그 분석 결과는 검색어별로 다르게 나타날 수 있다. Thereafter, the search log analysis unit 37 analyzes the search object most selected by the users based on the search log information of the users and stores the result corresponding to the search word. Therefore, the search log analysis result is stored in the search log database 36 corresponding to the search word. The search log analysis result shows the search targets most selected by the users in order, and, for example, order information such as a unit, a post, and a classification menu. The log analysis result may be different for each search word.

도 9에 본 발명의 다른 실시 예에 따른 검색 결과 제공 방법이 구체적으로 도시되어 있다. 9 illustrates a search result providing method according to another embodiment of the present invention in detail.

위에 기술된 실시 예와 같이, 검색 대상별로 서로 다른 검색 기준에 따라 검색이 수행되고 신뢰도가 부여되면, 검색 결과 제공부(34)의 배열 순서 결정 모듈(341)은 입력된 검색어를 토대로 검색 로그 데이터베이스(36)를 검색하여, 상기 검색어에 대응되어 있는 로그 분석 결과를 참조한다(S700∼S710). As described above, when a search is performed according to different search criteria for each search target and reliability is granted, the arrangement order determining module 341 of the search result providing unit 34 performs a search log database based on the input search word. (36) is searched and the log analysis result corresponding to the search word is referred to (S700 to S710).

그리고, 로그 분석 결과에 따라 검색 결과를 제공하는 배열 순서를 결정한다(S720). 예를 들어, 입력된 검색어가 "자동차"라고 하자. 현재까지 상기 검색어에 대하여 검색이 수행되어 검색 결과가 사용자에게 제공하였을 때, 사용자들이 먼저 선택하여 검색 결과를 확인한 검색 대상들이 카페나 블로그와 같은 유니트가 가장 많고, 다음으로, 분류 메뉴. 그리고 게시글순으로 이루어졌다면, 이러한 순서에 대한 로그 분석 결과가 검색 로그 데이터베이스(36)에 저장되게 된다. 따라서, 배열 순서 결정 모듈(341)은 이러한 로그 분석 결과에 따라 배열 순서를 유니트, 분류 메뉴, 게시글 순으로 결정하여 결과 제공 모듈(342)로 제공한다.In addition, the arrangement order of providing the search result is determined according to the log analysis result (S720). For example, let's say the search term entered is "car." Until now, when a search is performed on the search word and the search result is provided to the user, the search targets that the user first selects and check the search result have the most units such as a cafe or a blog, and then, the classification menu. And, if the post was made in order, the log analysis result for this order is stored in the search log database 36. Accordingly, the arrangement order determination module 341 determines the arrangement order in order of units, classification menus, and posts according to the log analysis result, and provides the result to the result providing module 342.

배열 순서가 결정되면, 결과 제공 모듈(342)은 검색 대상을 유니트, 분류 메뉴, 게시글 순으로 배열하고, 각각의 검색 대상에 대한 검색 결과들은 위에 기술된 바와 같이 서로 다른 검색 기준으로 측정된 신뢰도에 따라 배열하여, 검색 결과 페이지를 생성한다(S730). Once the arrangement order is determined, the result providing module 342 arranges the search objects in the order of units, classification menus, and posts, and the search results for each search object are based on the reliability measured by different search criteria as described above. Arranged accordingly, a search result page is generated (S730).

한편, 보다 다양한 상태로 검색 결과를 확인할 수 있도록, 검색 결과 제공부(34)의 배열 순서 결정 모듈(341)이 순서를 변경할 수 있는 메뉴를 제공한다. 이에 따라 사용자가 검색 결과 배열 순서 변경을 요청하면(S740), 요청된 사항에 따라 배열 순서를 결정하여 결과 제공 모듈(342)로 제공하고, 결과 제공 모듈(342)은 사용자가 선택한 배열 순서에 따라 검색 대상을 재배열하여 사용자에게 검색 결과를 제공한다. 즉, 유니트, 분류 메뉴, 게시글 순으로 배열된 상태에서 사용자가 게시글, 분류 메뉴, 유니트 순으로의 변경을 요청하면, 검색 결과 페이지 상에서 검색 대상을 게시글, 분류 메뉴, 유니트 순으로 표시하고, 각 검색 대상에 대한 검색 결과를 신뢰도에 따라 배열하여 제공한다(S750). Meanwhile, in order to check the search results in more various states, the arrangement order determining module 341 of the search result providing unit 34 provides a menu for changing the order. Accordingly, when the user requests a search result arrangement order change (S740), the arrangement order is determined and provided to the result providing module 342 according to the request, and the result providing module 342 according to the arrangement order selected by the user Rearrange the search targets to present the search results to the user. In other words, if the user requests to change to post, sort menu, and unit in the order of unit, sort menu, and post, the search target is displayed on the search result page in order of post, sort menu, and unit. The search results for the object are arranged and provided according to the reliability (S750).

이와 같이 생성된 검색 결과 페이지가 사용자에게 제공됨에 따라, 사용자는 검색 결과 페이지 상에서 주로 확인하는 검색 대상 순으로 검색 결과를 확인할 수 있다. As the search result page generated as described above is provided to the user, the user may check the search results in the order of search targets that are mainly checked on the search result page.

한편, 위에 기술된 바와 같이 제공되는 검색 결과 페이지 상에서 사용자가 소정 검색 대상의 검색 결과를 클릭하여 선택하면, 검색 로그 처리부(35)가 사용자가 가장 먼저 선택한 검색 대상을 확인하고 그에 따른 로그 정보를 검색 로그 데이터베이스(36)에 저장한다(S760∼S780). 예를 들어, 검색어에 대응하여 최초로 확인한 검색 대상 예를 들어, 유니트를 저장하고 부가적으로 사용자 ID를 기록한다. On the other hand, if a user clicks on a search result of a predetermined search target and selects the search result on the search result page provided as described above, the search log processing unit 35 checks the search target selected first by the user and searches log information accordingly. Stored in the log database 36 (S760 to S780). For example, a search target, for example, that is first identified in response to a search word is stored, and a unit is additionally recorded.

이러한 검색 로그 정보 기록에 따라, 이후 검색 로그 분석부(37)의 로그 분석이 이루어져 사용자들의 검색 결과를 확인하는 경향이 검색시 반영될 수 있다. According to the recording of the search log information, the log analysis of the search log analysis unit 37 is performed, so that the tendency of checking the search results of the users may be reflected in the search.

한편, 모든 검색어에 대하여 각각 검색 로그 정보를 생성하고 분석하여 로그 분석 결과를 기록할 수도 있으나, 이 경우에는 데이터 처리량이 너무 많고 입력되는 검색어들이 이전에 입력되어 검색 처리된 검색어가 아닐 수도 있으므로, 검색어 카테고리별로 검색 로그 정보를 생성하고 이를 분석할 수 있다. 예를 들어, 검색어를 연예. 사회, 문화, 정치 등의 카테고리(각각의 카테고리에 대해서도 종속적 카테고리를 다수개 나누는 것도 가능함)를 나누고, 카테고리별로 위에 기술된 바와 같이 사용자들이 가장 먼저 확인하는 검색 대상들을 찾아서 로그 정보를 기록하고, 기록된 로그 정보를 분석한다. 그리고 이후 검색시 입력된 검색어가 어떠한 카테고리에 속하는지를 확인하고, 해당 카테고리의 로그 분석 결과에 따라 배열 순서를 결정하여 검색 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. Meanwhile, the log analysis result may be recorded by generating and analyzing search log information for all search terms, but in this case, since the data throughput is too high and the search terms entered may not have been previously entered and processed, Search log information can be generated for each category and analyzed. For example, entertain search terms. Divide categories such as society, culture, and politics (it is also possible to divide multiple subcategories for each category), and find and record log information by finding the search targets that users first identify as described above. Analyzed log information. Afterwards, the search term inputted during the search belongs to a category, and the search order may be determined according to the log analysis result of the corresponding category to provide the search result to the user.

한편, 위에 기술된 실시 예는 검색 대상을 유니트, 게시글, 분류 메뉴로 나누었으나, 본 발명에 따른 검색 대상은 이것에 한정되지 않으며, 웹 상의 웹 문서, 뉴스, 이미지 등의 네트워크 상에서 검색 가능한 모든 대상이 포함될 수 있다. 이러한 각각의 검색 대상에 대하여 검색 기준이 다르게 설정될 수 있으며, 검색 기준은 위에 기술된 제1 내지 제3 검색 기준에 따른 소정 평가 변수를 적어도 하나 이상 사용할 수 있으며, 위에 기술된 것에 한정되지 않는다. Meanwhile, the above-described embodiment divides the search target into a unit, a post, and a classification menu. However, the search target according to the present invention is not limited thereto, and all targets that can be searched on a network such as web documents, news, images, etc. on the web are available. This may be included. The search criteria may be set differently for each of these search targets, and the search criteria may use at least one or more predetermined evaluation variables according to the first to third search criteria described above, but is not limited thereto.

위에 기술된 검색 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장되는 프로그램 형태로 구현될 수 있다. 기록 매체로는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치가 포함될 수 있으며, 예를 들어, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예컨대 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. The retrieval method described above may be implemented in the form of a program stored in a computer-readable recording medium. The recording medium may include any kind of recording device that stores data that can be read by a computer. For example, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, and the like may be used. Included is implemented in the form of).

비록, 본 발명이 가장 실제적이며 바람직한 실시 예를 참조하여 설명되었지만, 본 발명은 상기 개시된 실시 예에 한정되지 않으며, 후술되는 특허청구범위 내에 속하는 다양한 변형 및 등가물들도 포함한다. Although the present invention has been described with reference to the most practical and preferred embodiments, the present invention is not limited to the above disclosed embodiments, but also includes various modifications and equivalents within the scope of the following claims.

이상에서와 같이 본 발명의 실시 예에 따르면, 검색 대상별로 서로 다른 검색 기준에 따라 검색이 이루어짐으로써, 각 검색 대상별로 보다 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다. As described above, according to an embodiment of the present invention, the search is performed according to different search criteria for each search target, thereby providing more reliable information for each search target.

또한, 검색 결과들이 신뢰도에 따라 배열됨으로서, 사용자는 보다 용이하게 신뢰성 있는 컨텐츠를 이용할 수 있다. In addition, the search results are arranged according to the reliability, so that the user can use the reliable content more easily.

또한, 검색 결과 배열 순서들이 변경 가능함으로써, 사용자들은 자신의 취향에 따라 검색 결과를 배열시켜 확인할 수 있다. In addition, since the search result arrangement order can be changed, users can arrange and search the search results according to their own preferences.

또한, 검색어에 따라 검색 대상별 결과들이 사용자들이 주로 확인하는 검색 대상 순서대로 제공됨으로써, 사용자들이 보다 신뢰성 있는 정보를 제공하는 검색 대상을 용이하게 알 수 있다. In addition, the results for each search target are provided in order of search targets checked by the users, according to the search word, so that the users can easily find a search target that provides more reliable information.

그러므로, 사용자는 보다 편리하게 신뢰성 있는 정보를 제공받게 된다. Therefore, the user is provided with reliable information more conveniently.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 네트워크를 통한 검색 시스템의 구조도이다. 1 is a structural diagram of a search system through a network according to an embodiment of the present invention.

도 2 내지 도 4는 도 1에 도시된 검색 시스템을 구성하는 각 서버의 구체적인 구조도이다.2 to 4 are detailed structural diagrams of each server constituting the search system shown in FIG. 1.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 검색 방법의 전체 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a search method according to an embodiment of the present invention.

도 6은 도 5에 도시된 검색 단계 중 유니트 검색 방법에 대한 구체적인 흐름도이다. FIG. 6 is a detailed flowchart of a unit searching method in the searching step shown in FIG. 5.

도 7은 도 5에 도시된 검색 단계 중 게시글 검색 방법에 대한 구체적인 흐름도이다.FIG. 7 is a detailed flowchart illustrating a post search method among the search steps shown in FIG. 5.

도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 검색 서버의 구조도이다. 8 is a structural diagram of a search server according to another embodiment of the present invention.

도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 검색 결과 제공 방법의 흐름도이다. 9 is a flowchart illustrating a search result providing method according to another exemplary embodiment of the present invention.

Claims (1)

네트워크를 통하여 다수의 사용자 단말기에 연결되어, 상기 사용자 단말기로부터 제공되는 검색어에 대한 정보를 검색하는 방법에서,In a method of searching for information on a search word provided from the user terminal connected to a plurality of user terminals through a network, a) 상기 네트워크를 통하여 사용자 단말기로부터 검색어가 제공되면, 상기 검색어를 토대로 검색을 수행할 검색 대상들을 설정하는 단계;a) setting a search target to perform a search based on the search word if a search word is provided from a user terminal through the network; b) 상기 검색 대상별로 상기 검색어를 포함하는 정보를 검색하는 단계; b) searching for information including the search word for each search target; c) 상기 검색 대상별로 검색된 정보에 대하여 서로 다른 검색 기준으로 신뢰도를 산출하는 단계;c) calculating reliability based on different search criteria with respect to the information searched for each search target; d) 상기 검색어에 따라 검색 대상이 배열되는 순서를 결정하는 단계; 및d) determining an order in which search targets are arranged according to the search word; And e) 상기 배열 순서에 따라 검색 대상들을 배열하고, 상기 검색 대상별 검색된 정보를 상기 측정된 신뢰도에 따라 배열하여 사용자에게 제공하는 단계e) arranging search objects according to the arrangement order, and arranging searched information for each search object according to the measured reliability and providing the user with the measured reliability. 를 포함하는 검색 방법.Search method comprising a.
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WO2008150672A1 (en) * 2007-05-31 2008-12-11 Microsoft Corporation Using joint communication and search data

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