KR20090087269A - 컨텍스트 기반 정보 처리 방법 및 장치, 그리고 컴퓨터기록 매체 - Google Patents

컨텍스트 기반 정보 처리 방법 및 장치, 그리고 컴퓨터기록 매체 Download PDF

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KR20090087269A
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Abstract

본 발명은 컨텍스트 기반 정보 처리 방법 및 장치, 그리고 컴퓨터 기록 매체에 관한 것이다. 본 발명에 의한 정보 검색 방법은 a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계; b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; c) 상기 분석 결과를 참조하여 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및 d) 상기 분석 결과를 참조하여 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 개인 정보 처리 장치에 의할 경우 사용자의 개입 없이도 개인 정보 처리 장치는 사용자의 일상 정보를 수집, 분석 및 정리할 수 있으며 더 나아가 정보 검색 기술까지 제공한다. 특히 본 발명의 개인 정보 처리 장치는 개인 컨텍스트는 물론이고 더 나아가 네이버 컨텍스트 및 웹 컨텍스트를 기반으로 한 정보 검색을 가능하게 함으로써 효율적이고 정확한 개인 정보 검색 기능을 제공한다.

Description

컨텍스트 기반 정보 처리 방법 및 장치, 그리고 컴퓨터 기록 매체{Method and apparatus for information processing based on context, and computer readable medium thereof}
본 정보 처리 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 개인 정보를 컨텍스트에 기반하여 검색하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
종래의 개인 정보 수집 및 검색 장치(예: 퍼스널 컴퓨터, PDA 등)는 제한적인 정보 수집 수단, 정보 저장 용량의 한계, 검색 툴(tool)의 부족 등으로 대용량 검색 엔진 등에 비해 효용성이 매우 떨어졌다.
가령 사용자가 PDA를 이용해 정보를 수집하는 방법은 대부분 사용자가 직접 데이터를 입력(active log)해야하는 것이었다(예: 키보드 입력, 촬영 영상 입력, 등). 또한 PDA에 저장되어 있는 정보를 검색하는 방식도 디렉토리 운영 방식 또는 키워드 검색 등 원시적인 형태를 벗어나지 못하고 있다.
그러나 최근 들어 관련 기술의 발달로 인해 개인 정보 수집/검색 장치는 다양하다고 방대한 양의 정보를 저장하기 시작했다. 가령 종래의 직접 입력 방식(active log)에서 벗어나 사용자의 일상에 관한 다양한 정보를 수집하기 위한 자동 정보 수집 장치들(passive log)(예: GPS, clock 등)이 개인 정보 장치와 결합하기 시작했다. 따라서 종래의 검색 툴로는 위와 같은 다양하고 방대한 정보를 신속하고 효율적으로 검색하는데에는 한계가 있다.
종래의 여러 가지 정보 검색 방법 중 유력한 것으로 컨텍스트에 기반한 검색 방법이 있다. 이러한 컨텍스트 기반 검색과 관려된 관한 종래 문헌의 예로는 다음과 같은 것들이 있다. Contextaware computing devices and methods (미국등록특허 7213048), System and method for searching and recommending objects from a categorically organized informationrepository(미국등록특허 7031961), Personal informationdatabase with context-driven informationretrieval(미국출원공개 20070011158).
미국등록특허 7213048는 사용자가 주제와 컨텍스트(context)를 입력하고 관련도(relevance)를 피드백해주면 데이터베이스에서 인기도(popularity), 검출 횟수(frequency), 시간적 근접성(recency) 등을 바탕으로 적절한 정보를 사용자에게 추천하는 방식을 택한다. 이러한 방식은 사용자가 컨텍스트를 직접 제공 해 주고 상용 검색 엔진에서 자신의 알고리즘에 맞추어 정보를 검색하는 시스템으로 사용자 단말기와 검색 서비스 공급자 측이 클라이언트-서버 관계에서 상호 동작해야만 한다.
미국등록특허 7031961는 컨텍스트 소스(context source)로부터 컨텍스트를 제공받고 어플리케이션(application)과 연동하여 동작하는 컨텍스트 서비스 모듈(context service module)이 현재의 컨텍스트를 갱신하거나 컨텍스트에 맞는 정보를 어플리케이션에에 전달하여 주는 방식에 대해 개시하고 있다. 이 특허는 컨텍스트 서비스 모듈의 동작을 구조적인 측면으로만 접근하여 어떻게 하면 컨텍스트 에 최적인 정보를 제공해줄 수 있는지에 대해 구체적인 언급이 없다.
미국출원공개 20070011158는 식별자(identification)을 포함하는 정보 요청(information request)를 전송하면 정보 요청에 포함된 컨텍스트에 맞게 정보를 검출해주는 기술에 관한 것으로 데이터베이스에 링크(link)되어 있는 정보를 스위칭(switching)만을 언급하고 있고 컨텍스트를 이용하는 구체적인 방법 등을 언급하고 있지 않다.
위에서 살펴 본 바와 같이 종래 기술은 개인 정보 수집/검색 장치를 이용해 정보를 검색함에 있어서 효율적이고 정확한 정보 검색 기술에 대해 침묵하고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기 종래 기술의 문제점을 극복하고 효율적이고 정확한 개인 정보 처리 방법 및 장치, 그리고 그 방법을 컴퓨터 상에서 수행하는데 필요한 컴퓨터 프로그램 저장 매체를 제공하는 데 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 정보 검색 방법은
a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계;
c) 상기 분석 결과를 참조하여 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
d) 상기 분석 결과를 참조하여 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 또 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 정보 검색 방법은
a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
c) 만약 상기 단계 b)에서 검출한 정보가 사용자가 검출하고자 하는 정보가 아닌 경우 네이버 컨텍스트 기반 검색 단계 및 개인/네이버 컨텍스트 검색 단계를 중 하나 이상을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 또 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는
a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계;
c) 상기 분석 결과를 참조하여 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
d) 상기 분석 결과를 참조하여 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록하는 것을 특징으로 한다.
상기 또 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는
a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
c) 만약 상기 단계 b)에서 검출한 정보가 사용자가 검출하고자 하는 정보가 아닌 경우 네이버 컨텍스트 기반 검색 단계 및 개인/네이버 컨텍스트 검색 단계를 중 하나 이상을 수행하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록하는 것을 특징으로 한다.
상기 또 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 정보 처리 장치는
개인 정보로부터 개인 컨텍스트를 추출하기 위한 개인 컨텍스트 관리부;
사용자의 질의어로부터 질의어 컨텍스트를 추출하기 위한 컨텍스트 기반 인터페이스; 및
상기 개인 컨텍스트 관리부에 의해 추출된 개인 컨텍스트 및 상기 컨텍스트 기반 인터페이스에 의해 추출된 질의어 컨텍스트를 이용하여 정보를 추출하기 위한 데이터 통합 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 개인 정보 처리 장치에 의할 경우 사용자의 개입 없이도 개인 정보 처리 장치는 사용자의 일상 정보를 수집, 분석 및 정리할 수 있으며 더 나아가 정보 검색 기술까지 제공한다. 특히 본 발명의 개인 정보 처리 장치는 개인 컨텍스트는 물론이고 더 나아가 네이버 컨텍스트 및 웹 컨텍스트를 기반으로 한 정보 검색을 가능하게 함으로써 효율적이고 정확한 개인 정보 검색 기능을 제공한다.
도 1은 본 발명에 의한 정보 처리 시스템을 보여주는 개략도이다. 정보 처리 시스템은 개인 정보 처리 장치(11), 개인 정보 수집부(12), 네이버 그룹(13) 및 웹(14)을 포함한다.
본 발명에 의한 개인 정보 수집부(12)는 개인 정보 처리 장치(11)의 사용자의 일상에 관한 데이터를 수집하기 위한 수단이다. 즉 개인 정보 수집부(12)는 사용자가 일상에서 겪는 행동, 감정, 생각 기타 경험에 관한 다양한 데이터를 수집하 게 된다. 따라서 각종 센서들을 구비하게 되는데 예를 들면 시간 정보를 얻기 위한 클락(clock), 사용자의 이동 위치를 파악하기 GPS(Global Positioning System), 가속도 측정 센서, 맥박 측정 센서, 온도 센서, 전자코, 녹음수단, 음성/언어 인식을 통한 사용자의 감정 기록 수단, 영상 촬영 장치, 카메라 등을 포함할 수 있다.
웹(14)이란 인터넷과 같이 수 많은 서버와 클라이언트를 포함하는 대규모의 네트워크를 의미하는데 특히 소우셜 네트워크 서비스(social network service)를 제공하는 네트워크를 의미한다.
네이버 그룹(13)은 PAN(personal area network)과 같이 웹에 비해 상대적으로 작은 규모를 갖는 네트워크를 의미한다. 네이버 그룹 구성원(보다 정확하게는 네이버 그룹을 구성하는 개개의 장치들을 의미한다)은 서로 공통된 관심사 등을 갖는 자들을 의미한다. 본 발명에 의한 실시예에 따라서는 네이버 그룹(13)의 일부 또는 전부는 상기 웹(14)의 일부분으로 구현될 수 있다.
개인 정보 처리 장치(11)의 구체적인 구성에 대해서는 추후 설명하기로 한다.
도 1에서 개인 정보 수집부(12)는 개인 정보 처리 장치(11)와 물리적으로 독립된 장치로 구현되었지만 본 발명에 의한 다른 실시예에서는 개인 정보 수집부(12)는 개인 정보 처리 장치(11)의 일부분으로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명에 의한 개인 정보 처리 장치(11)의 하드웨어적인 구성을 보여주는 기능 블록도이다.
본 발명에 의한 개인 정보 처리 장치(11)는 개인 정보 저장부(21), 개인 컨 텍스트 관리부(22), 디스플레이(23), 네이버 정보 공유부(24), 데이터 통합 처리부(25), 컨텍스트 기반 인터페이스(26), 웹 정보 공유부(27) 및 사용자 입력부(28)를 포함한다.
본 발명에 의한 개인 정보 처리 장치(11)는 일명 "또 다른 나(another me)" 또는 사용자의 "전자적인 개인 비서(electronic personal assistant)"로 불리 수 있다. 왜냐하면 개인 정보 처리 장치(11)는 사용자와 관련된 모든 정보를 수집, 정리는 물론 검색 기능까지 제공하기 때문이다.
개인 정보 저장부(21)는 개인 정보 수집부(12)에 의해 수집된 일상 데이터를 저장한다. 따라서 개인 정보 저장부(21)는 사용자의 일상 생활, 즉 사용자의 행동, 감정, 상태 등에 관한 각종 데이터(예: 음성 데이터, 영상 데이터, 텍스트 데이터 등)를 저장하게 된다.
개인 컨텍스트 관리부(22)는 개인 정보를 컨텍스트(context)에 기반하여 관리한다. 컨텍스트 관리부(22)는 개인 정보 저장부(21)에 저장된 데이터들을 카테고리 별로 분류하거나 저장된 데이터들로부터 키워드 내지 컨텍스트(이하 개인 컨텍스트라고 칭함)를 추출하여 저장한다.
컨텍스트 기반 인터페이스(26)는 자연어 처리 기능을 갖는 추론 엔진이며 사용자의 질의어(query)를 분석/추론하여 사용자의 의도 또는 핵심을 추론하게 된다. 보다 구체적으로는 컨텍스트 기반 인터페이스(26)는 사용자 입력부(28)를 통해 입력한 질의어(query)를 분석하여 정보 검색에 필요한 질의어 컨텍스트를 추출한다. 이때 컨텍스트 기반 인터페이스(26)는 개인 컨텍스트 관리부(22)에 저장되어 있는 개인 컨텍스트를 참조할 수 있다.
네이버 정보 공유부(24)는 데이터 통합 처리부(25)의 제어 하에 컨텍스트 기반 인터페이스(26)로부터 검색 요청 및 질의어 컨텍스트를 수신하여 네이버 그룹으로 전송하거나 네이버 그룹으로부터 검색 결과를 수신한다. 따라서 네이버 정보 공유부(24)는 네트워크 인터페이스로서의 기능도 갖게 된다.
웹 정보 공유부(27)는 데이터 통합 처리부(25)의 제어 하에 컨텍스트 기반 인터페이스(26)로부터 검색 요청 및 질의어 컨텍스트를 수신하여 웹으로 전송하거나 웹으로부터 검색 결과를 수신한다. 따라서 웹 정보 공유부(27)는 네트워크 인터페이스으로서의 기능도 갖게 된다.
데이터 통합 처리부(25)는 인공지능 프로세서로서 컨텍스트 기반 인터페이스(26)를 도와 질의어로부터 질의어 컨텍스트를 추출한다. 또한 네이버 그룹의 네이버 텍스트 기반 검색을 돕기 위해 컨텍스트 기반 인터페이스(26)와 네이버 정보 공유부(24)의 상호 작용을 제어/중재한다. 또한 웹 컨텍스트 기반 검색을 돕기 위해 컨텍스트 기반 인터페이스(26)와 웹 정보 공유부(27)와의 상호 작용을 제어한다.
도 3은 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 구체적인 동작을 보여주는 흐름도이다.
첫 단계 31은 개인 컨텍스트(my context)를 생성하는 단계이다. 개인 컨텍스트 관리부(22)는 개인 정보 저장부에 저장된 데이터들을 카테고리 별로 분류하거나 저장된 데이터들로부터 키워드 내지 컨텍스트(이하 개인 컨텍스트라고 한다)를 추 출하여 저장한다.
다음 단계는 질의어(query)을 입력하고 분석하는 단계(단계 32)이다. 먼저 사용자는 검색하고자 하는 질의어를 사용자 입력수단을 통해 컨텍스트 기반 인터페이스(26)에 입력한다. 질의어는 하나 이상의 단어이거나 문장이 될 수 있다.
컨텍스트 기반 인터페이스(26)는 입력된 질의어를 분석하여 정보 검색에 필요한 질의어 컨텍스트를 추출한다. 질의어 컨텍스트를 추출함에 있어 컨텍스트 기반 인터페이스(26)는 개인 컨텍스트 관리부에 저장되어 있는 개인 컨텍스트를 참조할 수 있다.
단계 33은 개인 컨텍스트 기반 검색 단계이다. 데이터 통합 처리부(25)는 단계 32에서 획득한 질의어 컨텍스트와 개인 컨텍스트 관리부에 저장된 개인 컨텍스트를 상호 비교하여 적절한 개인 컨텍스트를 선택한다. 그 다음 선택된 개인 컨텍스트를 가지고 개인 정보 저장부를 검색하여 질의어에 대응하는 정보를 검출(retrieve)한다.
단계 34는 네이버 컨텍스트 기반 검색 단계이다. 데이터 통합 처리부(25)는 컨텍스트 기반 인터페이스(26)로부터 획득한 질의어 컨텍스트를 네이버 정보 공유부(24)로 전송한다. 네이버 정보 공유부(24)는 정보 검색 요청과 함께 질의어 컨텍스트를 네이버 그룹으로 전송한다. 네이버 그룹의 구성원은 수신한 질의어 컨텍스트를 이용해 네이버 컨텍스트를 선택한다. 그런 후 선택된 네이버 컨텍스트를 이용하여 네이버 그룹 구성원 자신이 갖는 정보들로부터 적절한 정보를 검출하여 개인 정보 처리 장치(11)로 전송한다.
단계 34를 수행하기 위해서는 미리 네이버 그룹의 구성원을 결정하는 과정이 필요하다. 네이버 그룹은 네트워크에 접속한 장치들 중에서 선택된 일부 장치들에 의해 구성된다. 네이버 그룹은 질의어의 내용이 무엇이냐에 따라 다르게 결정될 수 있다. 가령 질의어가 미국 드라마에 관한 것인 경우에는 미국 드라마를 자주 시청하거나 미국 드라마에 대해 자주 인터넷 검색을 하는 자들을 네이버 그룹 구성원으로 결정하게 된다.
단계 35는 웹 컨텍스트 기반 검색 단계이다. 웹 정보 공유부(27)는 컨텍스트 기반 인터페이스(26)로부터 수신한 질의어 컨텍스트를 정보 검색 요청과 함께 웹으로 전송한다. 웹을 구성하는 장치들(예: 홈 서버)은 수신한 질의어 컨텍스트를 이용해 웹 컨텍스트를 선택한다. 그런 후 웹 장치들은 선택된 웹 컨텍스트를 이용하여 자신이 갖는 정보들로부터 적절한 정보를 검출하여 개인 정보 처리 장치(11)로 전송한다.
단계 36은 단계 33 내지 35에서 검출된 정보는 디스플레이(23) 또는 스피커 등을 통해 사용자에게 출력된다.
이하, 구체적인 질의어를 가지고 도 3의 방법을 설명하기로 한다.
먼저 사용자가 "최근의 박찬호의 경기력은 어떠한가?"라는 질의어를 입력하였다고 가정하자(단계 32). 컨텍스트 기반 인터페이스(26)는 상기 질의어를 자연어 처리하여 컨텍스트를 추출한다. 가령 "최근"이란 단어를 기초로 3일 이내라는 컨텍스트를 추출하고, "박찬호"란 이름으로부터 "박찬호" 및 "야구 선수"를 추출하고 경기력이란 단어로부터 "방어률"을 추출한다(단계 32). 데이터 통합 처리부(25)는 이렇게 추출된 질의어 컨텍스트를 이용해 개인 컨텍스트 관리부(22)에 저장된 개인 컨텍스트와 비교하여 적절한 개인 컨텍스트를 선택한다. 데이터 통합 처리부(25)는 이 선택된 개인 컨텍스트를 이용해 저장부로부터 대응하는 정보를 검색한다. 가령 사용자가 3일 이내에 박찬호 경기를 관람한 적이 있거나, 이와 관련하여 인터넷을 서핑(surfing)한 적이 있다면 이에 대해 정보가 정보가 저장되어 있을 테니 데이터 통합 처리부(25)는 이 정보를 추출할 것이다(단계 33).
도 4는 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다.
도 4의 정보 처리 방법을 구성하는 단계들(단계 41 내지 45 및 단계 47)은 도 3의 정보 처리 방법(단계 31 내지 36)을 구성하는 단계들과 대부분 동일하다. 다만 도 4의 정보 처리 방법은 도 3에 비해 검색 결과를 팩토리얼 매쉬-업(factorial mash-up)(단계 46)하는 것을 더 포함한다. 매쉬-업(mash-up)이란 검출된 정보를 편집하는 과정으로서 가령 단계 43에서 검색된 결과(A)와 단계 44에서 검색된 결과(B)를 합치거나 중복된 정보를 삭제하거나 상호 비교하여 정보를 수정하는 것을 의미한다. 팩토리얼 매쉬-업이란 2 이상의 검색 결과들의 가능한 모든 조합들에 대해 매쉬-업을 수행하는 것이다. 가령 단계 45에서의 검색 결과를 C라고 할 때 A, B, C, AB, BC, CA 및 ABC에 대하여 각각 매쉬-업을 하는 것을 의미한다.
도 5는 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다. 도 5의 실시예를 구성하는 단계들은 도 3의 실시예를 구성하는 단계들과 일부 일치하므로 이하에서는 도 3과의 차이점을 중심으로 도 5의 실시예를 설명하기 로 한다.
단계 54는 단계 53에서 수행된 개인 컨텍스트 기반 검색 결과가 만족스러운지 여부를 결정한다. 데이터 통합 처리부(25)는 개인 컨텍스트 기반 검색 결과가 양적인 측면과 질적인 측면에서 미리 정해진 기준에 부합하는지 판단한다. 가령 검출된 정보의 양이 미리 정해진 임계값(예:50)에 미치지 못할 경우에는 검색 결과는 만족스럽지 않은 것으로 판단할 수 있다.
단계 55는 네이버 컨텍스트 기반 검색 또는 개인/네이버 컨텍스트 기반 검색을 함께 수행하는 단계이다. 만약 개인 컨텍스트 기반 검색 결과(단계 53)가 만족스럽지 않을 경우 데이터 통합 처리부(25)는 네이버 그룹에게 정보 검색 요청을 한 후 그 결과인 네이버 컨텍스트 기반 검색 결과를 수신하게 된다(단계 34와 동일). 실시예에 따라서는 데이터 통합 처리부(25)는 상기 개인 컨텍스트 기반 검색 결과와 네이버 컨텍스트 기반 검색 결과를 비교 분석하여 보다 적절한 정보만을 선택할 수 있다. 이를 개인/네이버 컨텍스트 기반 검색이라 한다.
데이터 통합 처리부(25)는 다시 단계 55에서 검색된 결과의 만족 여부를 판단한다(단계 56).
만약 단계 56에서의 검색 결과가 만족스럽지 못한 경우 웹 컨텍스트 기반 검색, 개인/웹 컨텍스트 기반 검색 또는 개인/네이버/웹 컨텍스트 검색이 수행된다(단계 57). 여기서의 웹 컨텍스트 기반 검색은 도 3의 웹 컨텍스트 기반 검색(단계 35)과 동일하다. 개인/웹 컨텍스트 기반 검색은 개인 컨텍스트 기반 검색 결과 및 웹 컨텍스트 기반 검색 결과를 비교/분석하여 적절한 정보만을 선택하는 것을 의미 한다. 개인/네이버/웹 컨텍스트 검색은 개인 컨텍스트 기반 검색 결과, 네이버 컨텍스트 기반 검색 결과 및 웹 컨텍스트 기반 검색 결과를 모두 비교/분석하여 적절한 정보만을 선택하는 것을 의미한다.
도 6는 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다. 도 6의 실시예를 구성하는 단계들은 도 5의 실시예를 구성하는 단계들과 대부분 일치하므로 이하에서는 도 5과의 차이점을 중심으로 도 6의 실시예를 설명하기로 한다.
도 6의 정보 처리 방법은 도 5에 비해 검색 결과를 사용자에게 출력하는 단계(단계 54 및 57)를 더 포함한다.
데이터 통합 처리부(25)가 디스플레이를 통해 검색 결과를 사용자에게 출력(단계 54 또는 57)한다.
단계 55 또는 58에서 사용자는 그 검색 결과를 살펴 본 후 검색 결과가 만족스러운 경우 절차를 종료할 것이지만 검색 결과가 만족스럽지 않을 경우 추가 검색(단계 56 또는 59)을 하게 된다.
이상 도 3 내지 도 6에 의한 정보 검색 방법을 구성하는 단계들은 도 3 내지 도 7에서 정해진 순서에 구속되지 아니한다. 즉 본 발명에 의한 다른 실시예에서는 도 3 내지 도 7의 단계들은 그 수행 순서를 달리할 수 있다.
본 발명에 의한 개인 정보 처리 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류 의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 의한 정보 처리 시스템을 보여주는 개략도이다.
도 2는 본 발명에 의한 개인 정보 처리 장치의 하드웨어적인 구성을 보여주는 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 구체적인 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다.
도 6는 본 발명에 의한 정보 처리 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다.

Claims (25)

  1. a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
    b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계;
    c) 상기 분석 결과를 참조하여 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
    d) 상기 분석 결과를 참조하여 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 정보 검색 방법은 개인 컨텍스트를 생성하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계는 질의어로부터 질의어 컨텍스트를 추출하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 질의어 컨텍스트를 추출하는 단계는 개인 컨텍스트를 참조하여 질의어 컨텍스트를 추출하는 정보 검색 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 정보 검색 방법은 단계 b) 내지 d)에서 검출된 정보 를 팩토리얼 매쉬-업하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 c) 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계는
    질의어 컨텍스트를 네이버 그룹으로 전송하는 단계; 및
    네이버 그룹으로부터 검색 결과를 수신하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 c) 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계는
    상기 질의어 컨텍스트를 이용하여 네이버 컨텍스트를 선택하는 단계; 및
    상기 네이버 컨텍스트를 이용하여 정보 검색을 하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 c) 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계는 미리 네이버 그룹의 구성원을 결정하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 d) 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계는
    웹으로 질의어 컨텍스트를 전송하는 단계; 및
    웹으로부터 검색 결과를 수신하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 d) 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계는
    상기 질의어 컨텍스트를 이용하여 웹 컨텍스트를 선택하는 단계; 및
    상기 웹 컨텍스트를 이용하여 정보 검색을 하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  11. a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
    b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
    c) 만약 상기 단계 b)에서 검출한 정보가 사용자가 검출하고자 하는 정보가 아닌 경우 네이버 컨텍스트 기반 검색 단계 및 개인/네이버 컨텍스트 검색 단계를 중 하나 이상을 수행하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 정보 검색 방법은 만약 상기 단계 c)에서 검출한 정보가 사용자가 검출하고자 하는 정보가 아닌 경우 웹 컨텍스트 기반 검색, 개인/웹 컨텍스트 기반 검색 및 개인/네이버/웹 컨텍스트 기반 검색 중 하나 이상을 수행하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  13. 제 11항에 있어서, 상기 정보 검색 방법은 개인 컨텍스트를 생성하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 정보 검색 방법은 상기 단계 b) 내지 d) 중 하나 이상의 단계에서 검출된 정보가 질의어에 부합하는 정보인지 판단하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  15. 제 11항에 있어서, 상기 정보 검색 방법은 상기 단계 b) 내지 d) 중 하나 이상의 단계에서 검출된 정보가 질의어에 부합하는 정보인지 사용자가 판단하는 단계를 더 포함하는 정보 검색 방법.
  16. a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
    b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계;
    c) 상기 분석 결과를 참조하여 네이버 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
    d) 상기 분석 결과를 참조하여 웹 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  17. a) 사용자가 입력한 질의어를 분석하는 단계;
    b) 상기 분석 결과를 참조하여 개인 컨텍스트에 기반하여 정보를 검색하는 단계; 및
    c) 만약 상기 단계 b)에서 검출한 정보가 사용자가 검출하고자 하는 정보가 아닌 경우 네이버 컨텍스트 기반 검색 단계 및 개인/네이버 컨텍스트 검색 단계를 중 하나 이상을 수행하는 단계를 포함하는 정보 검색 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  18. 개인 정보로부터 개인 컨텍스트를 추출하기 위한 개인 컨텍스트 관리부;
    사용자의 질의어로부터 질의어 컨텍스트를 추출하기 위한 컨텍스트 기반 인터페이스; 및
    상기 개인 컨텍스트 관리부에 의해 추출된 개인 컨텍스트 및 상기 컨텍스트 기반 인터페이스에 의해 추출된 질의어 컨텍스트를 이용하여 정보를 추출하기 위한 데이터 통합 처리부를 포함하는 정보 처리 장치.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 정보 처리 장치는 네이버 컨텍스트 기반 검색을 위한 네이버 정보 공유부를 더 포함하는 정보 처리 장치.
  20. 제 19항에 있어서, 상기 네이버 정보 공유부는 정보 검색 요청과 질의어 컨텍스트를 네이버 그룹으로 전송하는 정보 처리 장치.
  21. 제 18항에 있어서, 상기 정보 처리 장치는 웹 컨텍스트 기반 검색을 위한 웹 정보 공유부를 더 포함하는 정보 처리 장치.
  22. 제 21항에 있어서, 상기 웹 정보 공유부는 정보 검색 요청과 질의어 컨텍스트를 웹으로 전송하는 정보 처리 장치.
  23. 제 18항에 있어서, 상기 컨텍스트 기반 인터페이스는 자연어 처리 기능을 갖는 추론 엔진인 정보 처리 장치.
  24. 제 18항에 있어서, 상기 정보 처리 장치는 개인 정보를 저장하기 위한 개인 정보 저장부를 더 포함하는 정보 처리 장치.
  25. 제 18항에 있어서, 상기 정보 처리 장치는 사용자의 일상 정보를 수집하기 위한 개인 정보 수집부를 더 포함하는 정보 처리 장치.
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