KR20120031669A - 핫 토픽 이벤트 추출에 기반한 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공방법 - Google Patents

핫 토픽 이벤트 추출에 기반한 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 소셜 미디어의 메시지 스트림을 이용하여 실시간 이벤트의 하이라이트를 제공할 수 있는 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 발명의 하이라이트 제공 시스템은 소셜 미디어의 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 핫 이벤트 세션 검출부와, 상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 키워드 검출부와, 상기 키워드 검출부에서 검출된 키워드들 간의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하는 핫 이벤트 생성부와 상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트를 기초로 소셜 미디어의 하이라이트를 자연어로 제공하는 하이라이트 제공부를 포함한다.

Description

핫 토픽 이벤트 추출에 기반한 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공방법 {HIGHLIGHT PROVIDING SYSTEM BASED ON HOT TOPIC EVENT EXTRACTION AND HIGHLIGHT SERVICE PROVIDING METHOD USING THE SAME}
본 발명은 소셜 미디어의 메시지를 이용하여 실시간 이벤트의 하이라이트를 제공하는 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공방법에 관한 것이다.
최근 인터넷에서의 인스턴트 채팅(instant chatting) 서비스는 물론 마이크로 블로그(micro blog)와 같은 소셜 미디어가 대중화되어 가고 있다. 사용자들은 이와 같은 다양한 소셜 미디어들을 이용하여 뉴스, 스포츠 경기 등의 실시간 이벤트에 대한 정보를 공유하고 의견을 교환한다. 트위터(twitter)는 마이크로 블로그 서비스의 대표적인 예이며, Ustream과 Afreeca는 인스턴트 채팅 기반 비디오 공유 서비스의 대표적인 예이다.
그러나, 사용자가 소셜 미디어를 이용하는 도중에 잠시 자리를 비운 경우에는 실시간 이벤트에 관한 정보를 놓칠 수 있다. 또한, 사용자가 소셜 미디어를 계속 이용하고 있더라도 특정 채널만으로 이용하는 경우 다른 채널의 실시간 이벤트는 알 수 없게 된다. 예를 들어, 사용자가 인스턴트 채팅 기반 비디오 공유 서비스를 이용하여 야구 경기를 보는 중에 잠시 화장실을 다녀오는 경우 중요한 장면을 놓칠 수 있으며, 현재 보고 있는 야구 경기 외의 다른 구장의 경기의 중요한 장면도 알 수 없게 된다.
현재 제공되고 있는 인스턴트 채팅 기반 비디오 공유 서비스에서도 스포츠 경기의 중요한 장면에 관한 하이라이트를 제공하고 있지만, 경기가 모두 종료된 후에만 이를 이용할 수 있으며, 이 하이라이트 서비스는 서비스 제공자에 의해서 수작업으로 편집되어야만 한다는 점에서 한계가 있었다.
본 발명은 소셜 미디어의 메시지 스트림으로부터 핫 토픽 이벤트를 추출함으로써 자동으로 실시간 이벤트의 하이라이트를 제공하는 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공방법을 제시하고자 한다.
이를 위해 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템은 소셜 미디어의 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 핫 이벤트 세션 검출부와, 상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 키워드 검출부와, 상기 키워드 검출부에서 검출된 키워드들 간의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하는 핫 이벤트 생성부와, 상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트를 기초로 소셜 미디어의 하이라이트를 자연어 형태의 설명과 함께 제공하는 하이라이트 제공부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 실시한 이벤트의 하이라이트 제공 시스템은 소셜 미디어의 메시지 스트림에서 노이즈에 해당하는 미리 설정된 조건을 만족하는 메시지를 필터링하고, 노이즈가 제거된 메시지 스트림을 상기 핫 이벤트 세션 검출부로 제공하는 노이즈 필터부를 더 포함할 수 있다.
이때, 미리 설정된 조건은 메시지가 데이터베이스에 미리 저장된 노이즈 메시지에 해당하는 경우이거나, 메시지의 발생빈도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우일 수 있다.
상기 핫 이벤트 세션 검출부는 상기 메시지 스트림에서 메시지의 발생 개수가 발생된 메시지의 평균 개수를 기초로 결정되는 설정값보다 큰 구간에서, 시간당 발생되는 메시지의 발생 개수에 대한 그래디언트(gradient) 값의 부호가 바뀌는 지점을 기준으로 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간을 핫 이벤트 세션으로 검출할 수 있다.
이때, 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간은 그래디언트의 절대값이 미리 설정된 임계값 이상인 구간일 수 있다.
상기 키워드 검출부는 상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션의 메시지의 이항 분포를 분석함으로써 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출할 수 있다.
상기 의미 관계를 동작 관계, 순서 관계, 문맥 관계 중 어느 하나일 수 있다.
상기 하이라이트 제공부는 상기 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 하이라이트 제공부는 상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트를 자연어로 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 하이라이트 제공부는 상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법은 소셜 미디어의 메시지 스트림을 수신하는 단계와, 상기 수신된 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 단계와, 상기 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 단계와, 상기 검출된 키워드들 간의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하는 단계와, 상기 생성된 핫 이벤트를 기초로 소셜 미디어의 하이라이트를 자연어로 제공하는 단계를 포함한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법은 상기 수신된 메시지 스트림에서 노이즈에 해당하는 미리 설정된 조건을 만족하는 메시지를 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 미리 설정된 조건은 메시지가 데이터베이스에 미리 저장된 노이즈 메시지에 해당하는 경우이거나, 메시지의 사용빈도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우일 수 있다.
상기 수신된 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 단계는, 상기 메시지 스트림에서 메시지의 발생 개수가 발생된 메시지의 평균 개수를 기초로 결정되는 설정값보다 큰 구간에서, 시간당 발생되는 메시지의 발생 개수에 대한 그래디언트(gradient) 값의 부호가 바뀌는 지점을 기준으로 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간을 핫 이벤트 세션으로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간은 그래디언트 절대값이 미리 설정된 임계값 이상인 구간일 수 있다.
또한, 상기 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 단계는, 상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션의 메시지의 이항 분포를 분석함으로써 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 의미 관계를 동작 관계, 순서 관계, 문맥 관계 중 어느 하나일 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법은 상기 핫 이벤트 발생 시간에 대응하는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법은 상기 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트를 자연어로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공 방법은 별도의 편집 작업 없이 자동으로 실시간 이벤트의 하이라이트를 자연어 및 비디오 정보로 제공할 수 있다.
또한, 이를 이용하여 관련성 있는 과거의 핫 이벤트도 사용자에게 제공할 수 있게 됨으로써 사용자에게 좀 더 편리한 이용 환경을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 일반적인 구동 화면을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 핫 이벤트 세션 검출부가 핫 이벤트 세션을 검출하는 방법을 설명하는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 하이라이트 제공 화면을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 실시한 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 플래쉬백 기능의 실행 화면을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법의 개략적인 순서도이다.
이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다. 그러나, 첨부 도면 및 이하의 설명은 본 발명에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 하이라이트 서비스 제공방법의 가능한 일실시예에 불과하며, 본 발명의 기술적 사상은 이 내용에 의해 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시한 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공방법은 위에서 언급한 소셜 미디어의 메시지 스트림이 매 순간 순간의 핫 이벤트(Hot Event)를 검출하는데 중요한 소스가 될 수 있다는 것에 착안되어 시작되었다. 이때, 본 명세서에서 언급되는 '핫 이벤트'라 함은 사용자들이 소셜 미디어(Social Media)를 이용하고 있는 중에 사용자의 관심도가 높아지는 상황을 의미한다. 예를 들어, 사용자가 인스턴트 채팅 기반 비디오 공유 서비스를 이용하여 야구 경기를 시청하고 있는 경우에 '안타', '홈런' 등과 같은 중요한 상황이 바로 '핫 이벤트'에 해당한다. 이러한 핫 이벤트가 발생하게 되면 순간적으로 소셜 미디어에서 발생되는 메시지의 개수가 갑자기 증가하게 된다. 또한, 이때 발생되는 메시지들 중에는 이러한 현재 핫 이벤트를 설명할 수 있는 키워드들이 포함되게 된다. 본 발명에서는 이러한 점을 기초로 실시간 이벤트의 하이라이트를 제공하는 시스템 및 서비스 제공방법에 대하여 이하 자세히 설명하기로 한다. 편의상, 이하의 설명은 인스턴트 채팅 기반 비디오 공유 서비스인 소셜 미디어를 이용하여 야구 경기를 시청하는 상황을 기초로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 개략적인 구성도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)은 노이즈 필터부(12)와, 핫 이벤트 세션 검출부(14)와, 키워드 검출부(15)와,핫 이벤트 생성부(16)와, 하이라이트 제공부(18)를 포함하여 구성된다.
노이즈 필터부(12)는 소셜 미디어의 메시지 스트림에서 노이즈 메시지를 필터링하여, 노이즈가 제거된 메시지 스트림을 핫 이벤트 세션 검출부(14)로 전송하는 역할을 한다. 즉, 소셜 미디어에서 발생되는 메시지 스트림에는 핫 이벤트와 관련 없는 노이즈 메시지가 많이 포함되어 있기 때문에 이를 제거함으로써 실시한 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)의 효율을 높이기 위함이다.
즉, 노이즈 필터부(12)는 메시지 스트림에서 노이즈에 해당하는 미리 설정된 조건을 만족하는 메시지를 필터링하고, 노이즈가 제거된 메시지 스트림을 핫 이벤트 세션 검출부(14)로 제공할 수 있다. 이때, 미리 설정된 조건은 메시지가 데이터베이스에 미리 저장된 노이즈 메시지에 해당하는 경우이거나, 메시지의 발생 빈도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우일 수 있다. 이렇게 하는 이유는 소셜 미디어에서 제공되는 미디어의 특성과 관련하여 예상되는 노이즈 메시지를 데이터베이스와 할 수 있으며, 발생 빈도가 과도한 메시지의 경우 의미 없는 데이터일 확률이 크기 때문이다. 아래의 표 1에 노이즈 메시지의 타입의 예가 분류되어 있다.
Figure pat00001
표 1을 참조하면, 노이즈 메시지의 타입으로 '기대', '응원', '기타'가 나타나 있다. '기대'는 사용자가 야구 경기에서 다음 일어날 이벤트에 대한 기대를 표현하는 것으로서 '기아가 이번 이닝이 점수를 낼꺼야!' 같은 메시지가 그 예가 될 수 있다. '응원'은 특정 선수 또는 팀에 대한 사용자의 응원을 표현하는 것으로서 '이대호가 이번에 홈런을 쳐야해'와 같은 메시지가 그 예가 될 수 있다. '기타'는 그 외의 의미없는 메시지나, 특정 단어의 과도한 반복, 이해할 수 없는 너무 짧은 표현 등이 이에 해당한다. 물론, 표 1에서 설명한 것은 노이즈 메시지 타입의 일 예를 설명한 것에 불과하며, 그 외에 다른 많은 노이즈 타입이 있을 수 있다.
노이즈 메시지의 필터링을 위해서 SVMs(Support Vector Machines) 분류기를 이용할 수도 있다. 이 SVMs 분류기를 이용하는 경우에는 트레인(train)하여 획득한 포지티브(positive) 세트 및 네거티브(negative) 세트 중에서 오직 포지티스 메시지 세트만을 핫 이벤트 검출에 이용하도록 할 수 있다.
이때, 노이즈 필터부(12)는 시스템 설계에 따라서는 생략될 수도 있음은 물론이다.
핫 이벤트 세션 검출부(14)는 노이즈 필터부(12)에서 노이즈가 제거된 메시지 스트림을 수신하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션(session)을 검출하는 역할을 한다. 이때, 핫 이벤트 세션 검출부(14)는 메시지 스트림에서 메시지의 발생 개수가 총 발생된 메시지의 평균 개수를 기초로 결정되는 설정값보다 큰 구간에서, 시간당 발생되는 메시지의 발생 개수에 대한 그래디언트(gradient) 값의 부호가 바뀌는 지점을 기준으로 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간을 한 이벤트 세션으로 검출할 수 있다. 핫 이벤트 세션 검출부(14)의 자세한 동작에 관해서는 도 3을 참조하셔 상세히 후술하기로 한다.
키워드 검출부(15)는 핫 이벤트 세션 검출부(14)에서 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 역할을 한다. 이때, 키워드 검출부(15)는 핫 이벤트 세션 검출부(14)에서 검출된 핫 이벤트 세션의 메시지의 이항 분포(binomial distribution)을 분석함으로써 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출할 수 있다. NW를 하나의 핫 이벤트 세션 윈도우 w에서의 키워드의 개수로, nfw를 하나의 핫 이벤트 세션 윈도우 w에서 나타나는 f의 빈도수로 설정한다. 그러면, 아래와 같은 수식이 유도된다.
Figure pat00002
식 (1)에서 볼 수 있듯이, 이행 분포의 누적 분포 함수(cumulative distribution function)을 사용하여 pb(w,f;pe)를 계산할 수 있다. 또한, 식 (2)의 p(k;NW;pe)는 그것의 확률 질량 함수(probability mass function)이며, 기대 확률 pe는 식 (3)에 의해서 계산된다. 기대 확률은 전체 핫 이벤트 세션 윈도우의 메시지 빈도의 평균을 나타낸다. L은 핫 이벤트 세션 윈도우의 개수을 의미한다. 확률이 핫 이벤트 세션의 버스티 특성(bursty feature)을 나타내는지를 알아내기 위해서 최종적으로 누적 분포 함수 pb(w,f;pe) 가 사용된다. 그 값이 특정 임계값보다 크면, 그 분포는 비정상적인 것으로 간주할 수 있다.
핫 이벤트 생성부(16)는 키워드 검출부(15)에서 검출된 키워드들 간의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하는 역할을 한다. 이때, 의미 관계(semantic relation)를 동작 관계(do-Action), 순서 관계(next-event-of), 문맥 관계(contextually-related-to) 중 어느 하나일 수 있다. 의미 관계에 대하여 표 2을 참조하여 상세히 설명한다.
Figure pat00003
표 2를 참조하면, '동작 관계'의 경우 키워드가 엔티티(entity) 타입이 동작과 선수 또는 팀인 경우가 조합되는 경우에 적용될 수 있다. 즉, 키워드 A는 엔티티 타입이 동작이고, 키워드 B가 엔티티 타입이 선수 또는 팀인 경우에는 '<키워드 B>가 <키워드 A> 동작을 한다'라는 핫 이벤트를 생성하게 된다.
'순서 관계'의 경우 키워드의 엔티티 타입이 모두 동작인 경우에 적용될 수 있다. 즉, 키워드 A와 키워드 B의 엔티티 타입이 모두 동작인 경우에 키워드 A의 발생시간(time-stamp를 이용함)이 키워드 B의 발생시간보다 빠를 경우에는 '<키워드 A> 동작 후 <키워드 B> 동작이 발생하였다'라는 핫 이벤트를 생성하게 된다.
'문맥 관계'의 경우 키워드의 엔티티 타입에 관계 없이 위 두가지 경우에 해당되지 않는 경우에 미리 저장된 데이터베이스와의 비교를 통해 <키워드 A>와 <키워드 B> 사이의 문맥 관계를 토대로 이벤트를 생성하게 된다. 이에 대한 자세한 예는 표 3 및 표 4를 참조하여 후술하기로 한다.
하이라이트 제공부(18)는 핫 이벤트 생성부(16)에서 생성된 핫 이벤트를 기초로 소셜 미디어의 하이라이트를 자연어로 제공하는 역할을 한다. 또한, 하이라이트 제공부(18)는 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 함께 제공할 수도 있다.
도 2는 본 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 일반적인 구동 화면을 나타내는 도면이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 핫 이벤트 세션 검출부가 핫 이벤트 세션을 검출하는 방법을 설명하는 그래프이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)은 좌측에 현재 경기중인 야구 경기의 비디오 정보를 제공하고 있으며, 우측에는 인스턴트 채팅 서비스를 제공하고 있다. 좌측 비디오 정보에는 안타가 발생하여 주자가 주루에 진입한 경우의 긴박한 상황을 묘사하고 있다. 이때, 우측의 채팅 창에는 소셜 미디어 이용자들의 현재 핫 이벤트에 관한 메시지들이 보이고 있다. 본 발명의 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)은 이러한 소셜 미디어의 메시지 스트림을 이용하여 위에서 언급한 것과 같은 방식으로 핫 이벤트를 생성하여 하이라이트를 제공할 수 있다. 이때, 핫 이벤트 세션 검출부(14)의 동작을 도 3을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 3의 그래프는 소셜 미디어에서 발생하는 시간에 따른 메시지의 개수를 나타낸다. 도 3에서 볼 수 있듯이, '최희섭 홈런', '안치홍 적시타', '박정권 홈런'과 같은 핫 이벤트가 발생하는 경우 메시지의 개수가 갑자기 크게 증가하였음을 알 수 있다. 이러한 메시지의 개수의 피크(peak) 지점을 기준으로 핫 이벤트 세션 윈도우(w)를 설정할 수 있다. 이때, 본 명세서에서 '핫 이벤트 세션 윈도우'란 전체 시간 구간 중에서 핫 이벤트가 발생하는 구간을 의미하는 것으로 이 핫 이벤트 세션에서 키워드가 추출되고 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트가 생성되게 된다.
이러한 핫 이벤트 세션을 찾기 위해서 다음과 같은 알고리즘이 사용된다.
<알고리즘>
Figure pat00004
이 알고리즘은 메시지의 피크 지점을 찾기 위함을 목적으로 한다. 더욱 자세하게는 메시지의 발생 개수의 평균과 그래디언트(gradient)가 사용되게 된다. 위 알고리즘에서 C는 메시지의 세트를 나타내며, 각 C에 포함된 각 구성요소는 1분 동안에 생성되는 소셜 미디어 스트림의 개수를 의미한다. u()와 σ()는 평균(average)과 표준 편차(standard deviation)을 불러오는 함수이다. 피크 지점을 찾기 위해서 세트 C에서 글로벌(global) 최대값을 찾아야 한다.
도 3에서 볼 수 있듯이, 각 최대값은 그래프에서 기울기 즉 그래디언트 값이 양의 값에서 음의 값으로 변화하는 부분에 해당한다. 하지만, 이러한 피크 값들은 매우 많으므로, 신뢰성 있는 키워드를 찾기 위해서는 단위 시간에 일정한 개수 이상의 메시지가 발생되는 지점만을 찾아야 할 필요가 있다. 이 임계값은 설계 사양에 따라서 가변적으로 설정될 수 있으나, 총 시간에 대한 메시지 개수의 평균값을 기초로 하여 그 값에 일정한 값을 가감하여 결정될 수 있다.
도 3에서는 250 이상의 메시지 개수가 발생되는 시점을 조건으로 설정하였다. 따라서, 메시지의 개수가 250 이상이고 그래디언트 값의 부호가 변화하는 피크 지점은 시간 t1, t2, t3 세 지점임을 알 수 있다. 하지만, 이 세 지점을 기준으로 핫 이벤트 세션을 정하는 작업도 여전히 남아 있다. 이때, 피크 발생 지점을 기준으로 일정 시간 전후를 구간으로 설정할 수도 있지만 이 경우 데이터의 신뢰성이 떨어지므로, 다음과 같은 방법을 사용하는 것이 더욱 바람직하다.
즉, 핫 이벤트가 발생하는 경우 메시지가 순간적으로 급격하게 증가하므로 미리 설정된 기울기 값 이상을 갖는 지점까지는 핫 이벤트 세션의 구간으로 설정하는 것이다. 도 3을 참조하면, 이러한 방식으로 핫 이벤트 세션 A, B, C 구간이 검출된 것을 확인할 수 있다. 이렇게 핫 이벤트 세션이 검출되면 위에서 설명한 바와 같이 키워드를 검출하고, 이 키워드들의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 자동으로 생성할 수 있게 된다.
실제 야구 경기를 바탕으로 실험한 결과를 표 3 및 표 4를 참조하여 예를 들면 다음과 같다.
Figure pat00005
Figure pat00006
표 3에서 'L'은 LG를 'K'는 KIA를, 'D'는 두산을 'S'는 SK를, 'H'는 한화를 각각 의미한다. 표 3에서 각 날짜별 특정 팀에 대한 총 메시지의 개수, 버스티 특성을 포함하는 핫 이벤트 세션의 개수, 버스티 특성의 개수(즉, 키워드의 개수), 동작의 개수, 선수 또는 침의 개수, 관계의 개수가 표시되어 있다.
표 4에는 특히, 2009년 10월 23일에 열린 SK와 KIA간의 경기 중에서 검출된 주요 핫 이벤트 세션을 나타내고 있다. 표 4를 참조하면, 각 핫 이벤트 세션이 시작되는 시간, 버스티 특성(즉, 키워드), 의미 관계가 나타나 있다. 예를 들어 20시 42분 52초에는 키워드로 '병살', '차일목', '파이팅'이 검출되었으며, 동작 관계정보에 의해서 '차일목이 병살 당했다'라는 핫 이벤트가 검출되었음을 알 수 있다. 의미 관계의 경우 관련 데이터베이스가 마련되면 그에 대응하는 핫 이벤트 정보를 제공할 수 있다. 실험 결과 동작 관계와 선후 관계의 경우 매우 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.
이하 도 4 및 도 5를 참조하여, 본 발명의 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)의 구동 예를 설명한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 하이라이트 제공 화면을 나타내는 도면이며, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 실시한 이벤트의 하이라이트 제공 시스템의 플래쉬백 기능의 실행 화면을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)의 좌측 인터페이스에는 검출된 핫 이벤트 정보가 자연어로 제공되고 있다. 이때 사용자가 이 핫 이벤트 정보 중 하나를 선택한 경우의 그 핫 이벤트 정보에 대응되는 비디오 정보가 우측의 인터페이스에서 재생되고 있다. 이것은 검출된 핫 이벤트 정보에는 핫 이벤트 발생 시간 정보가 같이 포함되어 있기 때문에 이 시간 정보를 이용하여 소셜 미디어 또는 야구 경기의 소스가 되는 미디어로부터 해당 시간에 해당하는 비디오 정보를 불러와 재생함으로써 쉽게 가능하다.
도 5는 더 나아가 현재 검출된 핫 이벤트 정보와 관련된 과거의 핫 이벤트 정보를 제공하는 플래쉬백(Flashback) 기능도 가능함을 보여주고 있다. 즉, 현재 이대호가 타석에 들어와서 대기중이거나, 이미 홈런을 친 경우에 이대호의 과거 경기의 홈런 장면을 사용자에게 제공할 수 있다. 이는 핫 이벤트 정보가 데이터베이스화되어 저장되고, 이 저장된 핫 이벤트 정보를 불러옴으로써 가능하다. 이때, 비디오 정보는 이 핫 이벤트 정보와 함께 데이터베이스화되어 저장될 수도 있으며, 핫 이벤트 정보를 불러올 경우에 포함된 시간 정보를 이용하여 해당 시간에 해당하는 비디오 정보를 실시간으로 스트리밍 함으로써 재생될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법의 개략적인 순서도이다.
본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)은 인스턴트 채팅 기반 비디오 공유 서비스가 될 수 있다. 사용자가 이 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)으로 야구 경기와 같은 실시간 이벤트를 시청하면서 메시지를 공유하게 되면, 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템(10)은 이 메시지 스트림을 수신하게 된다(100). 이 수신된 메시지 스트림은 노이즈 필터부(12)에 의해서 노이즈가 필터링 되고(102), 노이즈가 제거된 메시지 스트림은 핫 이벤트 세션 검출부(14)로 전송된다.
핫 이벤트 세션 검출부(14)는 이 메시지 스트림을 수신하여 메시지의 피크 발생 지점을 위와 같은 방법으로 찾아 핫 이벤트 발생 구간인 핫 이벤트 세션을 검출한다(104). 키워드 검출부(15)는 이 검출된 핫 이벤트 세션에서 이항 분포를 분석하여 버스티 특성(bursty feature)이 되는 키워드를 검출한다(106). 핫 이벤트 생성부(16)는 이 검출된 키워드를 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하고(108), 하이라이트 제공부(18)는 이 생성된 각각의 핫 이벤트를 이용하여 실시간 이벤트의 하이라이트를 제공한다(110).
이와 같은 방법으로 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템 및 이를 이용한 하이라이트 서비스 제공 방법은 실시간으로 별도의 작업 없이 자동으로 하이라이트를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.
10 : 하이라이트 제공 시스템 12 : 노이즈 필터부
14 : 핫 이벤트 세션 검출부 16 : 핫 이벤트 생성부
18 : 하이라이트 제공부

Claims (20)

  1. 소셜 미디어의 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 핫 이벤트 세션 검출부;
    상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 키워드 검출부;
    상기 키워드 검출부에서 검출된 키워드들 간의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하는 핫 이벤트 생성부; 및
    상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트를 기초로 소셜 미디어의 하이라이트를 자연어로 제공하는 하이라이트 제공부를 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    소셜 미디어의 메시지 스트림에서 노이즈에 해당하는 미리 설정된 조건을 만족하는 메시지를 필터링하고, 노이즈가 제거된 메시지 스트림을 상기 핫 이벤트 세션 검출부로 제공하는 노이즈 필터부를 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 미리 설정된 조건은 메시지가 데이터베이스에 미리 저장된 노이즈 메시지에 해당하는 경우이거나, 메시지의 발생 빈도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우인 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 핫 이벤트 세션 검출부는 상기 메시지 스트림에서 메시지의 발생 개수가 발생된 메시지의 평균 개수를 기초로 결정되는 설정값보다 큰 구간에서, 시간당 발생되는 메시지의 발생 개수에 대한 그래디언트(gradient) 값의 부호가 바뀌는 지점을 기준으로 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간을 핫 이벤트 세션으로 검출하는 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간은 그래디언트의 절대값이 미리 설정된 임계값 이상인 구간인 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 키워드 검출부는 상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션의 메시지의 이항 분포를 분석함으로써 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 의미 관계는 동작 관계, 순서 관계, 문맥 관계 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 하이라이트 제공부는 상기 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 것을 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 하이라이트 제공부는 상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트를 자연어로 제공하는 것을 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 하이라이트 제공부는 상기 핫 이벤트 생성부에서 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 것을 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 제공 시스템.
  11. 소셜 미디어의 메시지 스트림을 수신하는 단계;
    상기 수신된 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 단계;
    상기 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 단계;
    상기 검출된 키워드들 간의 의미 관계를 이용하여 핫 이벤트를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 핫 이벤트를 기초로 소셜 미디어의 하이라이트를 자연어로 제공하는 단계를 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 수신된 메시지 스트림에서 노이즈에 해당하는 미리 설정된 조건을 만족하는 메시지를 필터링하는 단계를 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 미리 설정된 조건은 메시지가 데이터베이스에 미리 저장된 노이즈 메시지에 해당하는 경우이거나, 메시지의 발생 빈도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우인 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 수신된 메시지 스트림을 이용하여 핫 이벤트가 발생하는 구간인 핫 이벤트 세션을 검출하는 단계는,
    상기 메시지 스트림에서 메시지의 발생 개수가 발생된 메시지의 평균 개수를 기초로 결정되는 설정값보다 큰 구간에서, 시간당 발생되는 메시지의 발생 개수에 대한 그래디언트(gradient) 값의 부호가 바뀌는 지점을 기준으로 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간을 핫 이벤트 세션으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 좌측 및 우측의 미리 설정된 구간은 그래디언트의 절대값이 미리 설정된 임계값 이상인 구간인 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 검출된 핫 이벤트 세션에서 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 단계는,
    상기 핫 이벤트 세션 검출부에서 검출된 핫 이벤트 세션의 메시지의 이항 분포를 분석함으로써 핫 이벤트와 관련한 키워드를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 의미 관계는 동작 관계, 순서 관계, 문맥 관계 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 핫 이벤트 발생 시간에 대응하는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 것을 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트를 자연어로 제공하는 단계를 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 생성된 핫 이벤트와 유사한 과거의 핫 이벤트의 발생 시간에 대응되는 소셜 미디어의 비디오 정보를 제공하는 것을 더 포함하는 실시간 이벤트의 하이라이트 서비스 제공방법.
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