KR20120119885A

KR20120119885A - 사용자의 검색 히스토리를 이용한 컨텐츠 분류 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20120119885A
Application number: KR1020120103001A
Authority: KR
Inventors: 조정미; 곽병관; 김정수
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2012-09-17
Filing date: 2012-09-17
Publication date: 2012-10-31

Abstract

본 발명은 사용자의 검색 히스토리를 이용한 컨텐츠 정보 분류 방법을 개시한다. 본 발명의 따른 컨텐츠 정보 분류 방법은 소정의 네트워크를 통해 검색된 적어도 하나의 컨텐츠 정보의 검색과 관련된 정보를 추출하는 단계; 및 상기 단계에서 추출된 정보를 이용하여 상기 컨텐츠 정보를 분류하는 단계를 포함한다.

Description

사용자의 검색 히스토리를 이용한 컨텐츠 분류 방법 및 시스템{Contents classification method and system using personal searching history}

본 발명은 사용자의 검색 히스토리를 이용한 컨텐츠 분류 방법 및 시스템을 개시한다.

모바일 인터넷 환경이 일반화되면서 모바일을 이용하여 웹 검색을 하고, 웹을 통해 모바일 단말에 컨텐츠를 다운로드하는 것이 빈번해지고 있다. 종래의 모바일 정보 검색은, PC를 통한 정보 검색방법과 마찬가지로 웹 검색이 필요할 때마다 직접 웹 싸이트에 접속하는 것이 일반적이었다.

PC의 경우에는 키보드 등 정보 입력 수단이 편리하게 구비되고, 인터넷 사용료, 데이터 사용료에 부담이 없으며, 정보 검색 및 다운로드 속도가 빠르기 때문에, 필요할 때마다 웹 싸이트에 접속하여 정보를 검색하는 것에 불편함이 없었다. 그러나, 모바일을 이용하여 웹 검색을 하는 것은 PC를 이용해 웹 검색하는 것에 비하여 디스플레이와 베터리 전원에 한계가 있었으며, 인터넷 사용이나 데이터의 다운로드에 따른 비용 부담의 문제가 있었다.

웹 정보 검색 방법과 관련된 특허문헌으로서 US6,256,633에는, 직간접적인 피드백을 통해 사용자의 관심 분야를 설정하여, 사용자가 검색을 요청할 경우 사용자의 관심 분야에 맞는 분야 만을 필터링하여 검색 결과로서 사용자에게 제공하는 정보 검색 방법이 개시된 바 있다(도1 참고). 상기 특허는 사용자A, B의 관심분야가 각각 다른 경우로서, 웹 검색을 위한 "processor micro"라는 질의어가 입력될 경우(10) 해당 사용자의 관심 분야(20)에 따른 필터링을 통해 선택된 웹 검색 결과(30)를 사용자에게 제공하는 방식을 개시하고 있다.

US6,564,222는 사용자의 어플리캐이션(application)과 쿼리(query)에 관한 정보를 컨텍스트(context)로 활용하여, 적절한 검색 엔진을 이용하여 웹 검색을 하는 방법을 개시하고 있다(도 2 참고). US6,611,834는 사용자에 의하여 입력된 실행 가능한 코드를 데이터베이스 서버로 전송하고, 상기 코드를 데이터베이스 서버와 클라이언트 사이에서 사용자를 커스터마이즈(customize)하게 하는 미들웨어로 활용하는 정보 검색 방법을 개시하고 있다.

US2005/0203884는 사용자가 직접 관심사를 계층적으로 구성하고, 이로부터 사용자의 필터 벡터를 구성하여 검색된 컨텐츠를 필터링하여, 사용자에게 웹 검색 결과를 제공하는 방법을 개시하고 있다. 도3을 참고하면, 예를 들어 "utah"라는 질의어가 입력될 경우 미리 셋팅된 컨텐츠 분류에 따라 필터링된 웹 검색 결과를 제공하게 된다.

상기 특허 들은 인터넷에 접속하여 정보를 검색하는 것을 기본적인 전제로 하여, PC를 이용한 인터넷 정보 검색의 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 하는 기술로서, 인터넷 사용에 특별한 제약이 없는 범용 PC에 적용될 수 있는 기술이다.

그러나, 모바일이라는 정보 처리 수단은 디스플레이 화면, 베터리 용량, 컴퓨팅 리소스의 등에 제한이 있고, 인터넷 사용과 데이터 다운로드에 따른 비용 부담이 있기 때문에, 인터넷 접속을 기본 전제로 하는 상술한 정보 검색 방법을 그대로 모바일에 적용하는 것은 비효율적이다.

본 발명의 기술적 과제는 디스플레이 화면, 베터리 용량, 컴퓨팅 리소스 제한에 따른 모바일 정보 검색의 불편함과, 인터넷 사용과 데이터 다운로드에 따른 비용 부담의 문제를 경감시킬 수 있는 컨텐츠 분류 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. 또한, 본 발명은 상기 정보 검색 및 분류 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 컨텐츠 분류 방법은 (a) 소정의 네트워크를 통해 검색된 적어도 하나의 컨텐츠 정보의 검색과 관련된 정보를 추출하는 단계; 및 (b) 상기 (a) 단계에서 추출된 정보를 이용하여 상기 컨텐츠 정보를 분류하는 단계를 포함한다.

상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 상기 컨텐츠 정보를 분류하는 방법이 컴퓨터에서 실행가능한 명령어로 코팅된 정보가 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.

본 발명에 따르면, 웹 접속을 전제로 하여 정보를 검색하는 종래의 방식과 달리, 과거의 정보 검색에서 발생된 쿼리 정보, 링크 정보 등의 정보를 히스토리 정보로서 별도로 저장하고 이후의 모바일 정보 검색에 히스토리 정보를 다시 활용함으로써, 웹 접속에 따른 모바일 단말의 전력소모를 줄이고, 디스플레이 화면과 컴퓨팅 리소스의 제한에 따른 불편함을 경감할 수 있으며, 웹 접속과 관련된 비용 부담도 경감할 수 있게 된다.

또한, 본 발명에 따르면, 컨텐츠 정보에 비하여 상대적으로 정보의 량이 적고, 정보검색과 관련된 사용자의 기호, 습관이 반영된 쿼리 정보, 링크 정보를 기반으로 정보 검색을 함으로써, 좀더 빠른 정보 검색이 가능하고, 사용자가 원하는 검색 결과를 얻을 수 있다.

본 발명의 컨텐츠 정보 분류 방법은 정보검색과 관련된 히스토리 정보를 활용함으로써, 사용자가 이해하기 쉽고, 논리적인 정보의 분류가 가능하고, 분류된 정보를 기반으로 하여 모바일 정보 검색할 경우, 사용자가 원하는 정보를 보다 빠르고 정확하게 찾을 수 있다.

도1은 종래기술로서 사용자의 관심 분야를 필터링하여 사용자에게 제공하는 정보 검색 방법을 도시한 도면이다.
도2는 종래기술로서 검색 엔진을 선택하기 위한 어플리캐이션과 쿼리 정보의 컨텍스트를 도시한 도면이다.
도3은 종래기술로서 사용자가 자신의 관심을 계층적으로 필터 벡터를 구성하 고, 사용자에게 필터링된 검색 결과만을 보여주는 검색 모습을 도시한 도면이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 정보 검색 방법의 흐름도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 캐쉬를 이용한 모바일 정보 검색 방법의 흐름도이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 캐쉬를 이용한 모바일 정보 검색 방법의 흐름도이다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 정보의 분류 방법의 흐름도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도를 기반으로 한 컨텐츠 정보 분류 방법의 흐름도이다.
도9은 본 발명의 일 실시예에 따라 모바일을 이용하여 정보 검색을 하고, 정보 분류를 하는 모습을 도시한 것이다.
도10는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 정보 검색 시스템의 구성도이다.
도11는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 정보 검색 시스템의 구성도이다.

이하 도면과 실시예를 참조하여, 본 발명에 따른 사용자의 히스토리 정보를 이용한 모바일 정보 검색 방법과, 컨텐츠 정보의 분류 방법, 상기 방법이 컴퓨터 내에서 실행가능한 명령어로 코딩된 컴퓨터에서 판독가능한 기록 매체 및 정보 검색 시스템에 대하여 보다 상세히 설명한다.

도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 정보 검색 방법의 흐름도이다.

도4를 참조하면, 본 실시예에 따른 모바일 정보 검색 방법은, 모바일 단말(미도시 됨)이 사용자의 쿼리 정보를 수신하는 단계(110), 히스토리 DB에서 사용자의 쿼리정보와 관련된 히스토리 정보가 있는지 판단하는 단계(120), 유사한 쿼리정보가 검색된 경우 해당 컨텐츠를 불러오거나(130), 또는 유사한 쿼리 정보가 검색되지 않은 경우 웹에 접속하여 정보 검색을 하는(140) 단계를 포함한다.

110단계에서 모바일 단말은 쿼리 입력부를 통해 사용자의 쿼리 정보를 수신한다. 모바일 단말은 입력키 조작을 통해 문자형태로 입력된 질의어 정보를 쿼리 정보로 수신하거나, 또는 음성 인식이 가능한 모바일 단말은 음성 형태의 질의어 정보를 쿼리 정보로 수신할 수 있다.

본 실시예에서 모바일 단말은 셀룰러폰, PCS, PDA, 노트북 기타 이동환경 속에서 정보 검색이 가능한 통신 시스템 혹은 장치로서, 특히 기존의 검색 이력에 관한 히스토리 정보의 데이터베이스가 구축된다. 히스토리 정보는 네트워크 상에서의 정보 검색에 의하여 이미 발생된 이력을 갖는 정보를 의미한다. 예를 들어, 히스토리 정보는 웹 검색을 통해 모바일에 다운로드된 컨텐츠 정보와 컨텐츠 정보의 검색시 사용된 사용자의 쿼리 정보를 포함한다. 모바일 단말은 검색의 결과로서 컨텐츠 정보를 나중에 호출하기 위해서는, 히스토리 데이터베이스의 구축시 컨텐츠 정보를 쿼리 정보로 인덱싱 처리하거나, 컨텐츠 정보와 쿼리 정보를 매칭시켜 저장할 수 있다.

히스토리 정보는 쿼리 정보 외에도 컨텐츠의 검색시 사용된 링크 정보나, 컨텐츠의 내용 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 컨텐츠의 내용 정보는 웹 페이지 형태의 웹 컨텐츠로부터 추출된 텍스트 정보에서 얻어지는 웹 컨텐츠의 내용에 관한 정보이거나, 텍스트 형태의 웹 컨텐츠로부터 얻어지는 웹 컨텐츠의 내용에 관한 정보이거나, 웹 컨텐츠로부터 추출된 웹 컨텐츠의 내용에 관한 메타 데이터이다.

120단계에서 모바일 단말은 히스토리 정보가 저장된 데이터베이스에서 110단계에서 수신한 사용자의 쿼리 정보와 관련된 정보가 있는지 판단한다. 모바일 단말은 네트워크 상에서의 정보 검색에 앞서, 기존의 검색에 의하여 발생된 히스토리 정보 중 쿼리 정보와 관련된 정보가 있는지 판단한다. 본 단계에서 관련된 정보는 수신된 쿼리 정보와 유사한 쿼리 정보, 또는 상기 유사한 쿼리 정보에 대응되는 쿼리 정보를 포함한다. 쿼리 정보와 관련된 정보는 히스토리 데이터베이스에서 컨텐츠의 내용을 기반으로 한 정보 검색을 통하여 얻을 수도 있다. 그러나, 모바일 단말과 같이 컴퓨팅 리소스(computing resourse)가 제한된 환경을 고려할 때, 내용 기반의 컨텐츠 검색에 앞서 기존에 사용되어 저장된 쿼리 정보, 링크 정보를 대상으로 수신된 쿼리 정보와 유사한 정보를 검색할 필요가 있다.

130단계에서 모바일 단말은 120단계에서 쿼리 정보가 검색된 경우, 120단계에서 검색된 쿼리 정보에 따른 컨텐츠 정보를 히스토리 데이터베이스로 부터 불러온다.

140단계에서 모바일 단말은 120단계를 통해 관련된 쿼리 정보를 검색하지 못한 경우, 웹에 접속하여 정보 검색을 수행한다.

150단계에서 모바일 단말은 130단계와 140단계를 통해 얻어지는 최종 결과물, 즉 컨텐츠 정보 또는 검색 목록을 사용자에게 제공한다.

상기 실시예를 통해 설명되는 본 발명은 모바일이라는 정보 검색 수단이 갖는 특수성을 고려한 것이다. 모바일 정보 검색은 PC에 비하여 사용자가 극히 제한되고, 즉각적인 필요에 따라 요구되는 정보, 예를 들어 날씨정보, 극장정보, 주가정보, 음악검색, 카페 글올리기, 이메일 사용, 인터넷 뱅킹 등 사용자의 관심과 성향이 반영된 정보 검색의 성질을 갖기 때문에, 기존에 한 검색과 유사한 검색을 이후에 다시 하게 되는 경우가 많다.

본 실시예는 기존의 정보 검색에서 사용된 질의어가 재사용될 가능성과, 기존에 검색된 컨텐츠를 재검색할 가능성이 높다는 것을 고려하여, 상기 컨텐츠 정보의 검색에 사용된 쿼리 정보를 히스토리 정보로서 모바일 단말에 저장하고, 이를 이후의 정보 검색에 활용하는 것을 특징으로 한다. 본 발명은 무선 웹 접속에 따른 디스플레이 화면, 베터리 용량의 한계로 인한 웹 정보 검색의 불편함과 무선 웹 접속과 관련된 비용 부담에 따른 문제를 완화시킬 수 있다.

도5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 모바일 정보 검색 방법의 흐름도이다.

210단계에서 모바일 단말은 사용자의 쿼리 정보를 수신한다.

220단계에서 모바일 단말은 쿼리 캐쉬(query cache)에서 사용자의 쿼리 정보와 유사한 쿼리 정보가 있는지 판단한다. 모바일 단말은 물리적인 수단인 캐쉬 메모리를 통하여 쿼리 캐쉬를 구현할 수도 있지만, 소프트웨어적인 방법으로도 쿼리 캐쉬를 구현할 수 있다. 본 실시예에서 상기 쿼리 캐쉬는 컨텐츠 데이터베이스와 함께 히스토리 데이터베이스를 이룬다. 도5에 도시되지 않았지만, 쿼리 캐쉬와 함께 또는 선택적으로 링크 캐쉬도 사용될 수 있다.

본 단계에서 사용자 쿼리 정보와 쿼리 캐쉬에 저장된 쿼리 정보 간의 유사도 판단을 위해, 모바일 단말은 사용자 쿼리 정보와 쿼리 캐쉬에 저장된 정보를 각각 공간 벡터로 변환하고, 상기 공간 벡터 간의 거리 또는 각도를 이용하여 유사도를 계산하여, 상기 계산된 유사도 값과 소정의 유사도 값을 비교하여 유사도를 판단할 수 있다.

상기 유사도 판단은 질의-문서간 유사도 계산에 적용될 수 있는 다양한 모델을 이용하여 판단할 수 있다. 예를 들면, 벡터 스페이스 모델(Vector space model), 확률 모델(Probabilistic model), 확장 불리안 모델(Extended boolean model), 지식 기반 검색 모델(Knowledge-base model)등이 있다. 이러한 모델을 통하여 사용자 쿼리 정보와 쿼리 캐쉬에 저장된 쿼리 정보 간의 유사도 값을 계산하고, 소정의 유사도값 이상인지 여부를 판단하여, 사용자 쿼리 정보와 유사한 쿼리 정보를 검색할 수 있다.

유사도 계산을 위한 벡터 모델의 예로는, 벡터 스페이스 모델으로는, 코사인 계수모델(Cosine coefficient model, 수학식1), 유클리드 거리 모델(Euclidean distance model, 수학식2), 내적 모델(Inner product model, 수학식3) 등이 있으며, 각 모델에서의 수학식은 다음과 같다.

상기 수학식에서 di , dj 는 유사도 판단의 대상이 되는 정보에 가중치를 부여한 벡터로서, 예를 들어 본 발명에서 di 는 쿼리 정보에 가중치를 부여한 벡터(wi1 , wi2 ,… win )이고, dj는 히스토리 정보에 가중치를 부여한 벡터(wj1 , wj2 ,… wjn)이다. 유사도 판단을 하기 이전에, 유사어 셋(synonym set)을 이용하여 유사한 영역에 까지 쿼리를 확장 시킨 후, 유사도를 판단할 수 있다.

230단계에서 모바일 단말은 쿼리 캐쉬에 유사한 쿼리 정보가 존재하는 경우 쿼리 정보에 대응되는 컨텐츠 정보를 불러온다.

240단계에서 모바일 단말은 쿼리 캐쉬에 유사한 쿼리 정보가 존재하지 않는 경우 컨텐츠 정보의 데이터베이스에서 사용자의 쿼리와 유사성있는 컨텐츠 정보를 검색한다. 컨텐츠 정보와 쿼리 정보의 유사도 판단은 앞서 설명한 질의-문서간 유사도 계산에 적용되었던 다양한 모델을 적용할 수 있다.

240단계에서 유사한 컨텐츠 정보가 검색된 경우 모바일 단말은 해당 컨텐츠를 불러오고(241), 유사한 컨텐츠 정보가 검색되지 않은 경우에는 이를 사용자에게 알려준다(242).

250단계에서 모바일 단말은 230, 240단계로 부터 독취된 컨텐츠 정보가 웹 페이지에 대한 정보인지 판단한다. 모바일 단말은 컨텐츠가 웹 페이지일 경우 해당 웹 페이지의 업데이트 여부를 판단하여(251), 웹 페이지가 업데이트 되었음을 사용자에게 알려주거나(252), 웹 페이지가 업데이트 되지 않은 경우에는 230, 240단계로부터 독취된 컨텐츠 정보를 사용자에게 보여준다(253). 모바일 단말은 230, 240단계로부터 독취된 컨텐츠 정보가 웹 페이지가 아닌 경우 예를 들어 텍스트 파일 형태의 정보인 경우 모바일 단말은 이를 사용자에게 보여준다(254).

도6은 본 발명의 또 다른 실시예로서 쿼리 캐쉬를 이용한 모바일 정보 검색 방법의 흐름도이다. 도5에는 웹 접속을 하지 않고 정보 검색을 하는 방법이 도시되어 있지만, 도6에는 웹 접속을 정보 검색의 일 단계로 도입한 점에 차이가 있을 뿐, 검색 단계는 도5와 일치한다.

본 실시예에서 모바일 단말은 240단계에서 유사한 컨텐츠 데이터베이스에 쿼리 정보와 유사한 컨텐츠 정보가 존재하지 않는 것으로 판단될 경우, 웹에 접속하여 정보 검색을 수행한다(242'). 또한, 본 실시예에서는 모바일 단말은 251단계에서 웹 페이지가 업데이트 된 것으로 판단될 때에는 해당 웹 페이지에 접속하여(252'), 접속된 웹 페이지를 사용자에게 제공한다. 상기 262' 272' 단계를 제외하고는 도5와 동일한 방법으로 정보 검색을 한다.

도7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 정보의 분류 방법의 흐름도이다. 본 실시예는 컨텐츠 정보의 검색에 의해 발생된 쿼리 정보를 기준으로 하여 컨텐츠 정보를 분류하는 방법에 관한 것이다.

310단계에서 모바일 단말은 적어도 하나 이상의 웹 컨텐츠를 다운로드 받고, 320단계 내지 322단계에서 쿼리 정보를 추출, 파싱 및 확장하며, 330단계 내지 336단계에서 컨텐츠를 인덱싱한다.

320단계에서 모바일 단말은 웹 컨텐츠의 다운로드와 동시에 또는 다운로드 직후에 쿼리 정보를 추출한다. 모바일 단말은 웹 클라이언트가 웹 서버에 GET/POST method으로 리퀘스트를 요청할 때 쿼리 정보를 추출할 수 있다. 다음은 Base64로 코딩된 URL(Base64-encoded URL)에서 쿼리 정보를 얻는 예로서, "월드컵 시간표"라는 질의어를 네이버 검색창에 입력했을 때의 URL은 다음과 같다.

-URL:http://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&query= %BF%F9%B5%E5%C4%C5+%BD%C3%B0%A3%C7%A5&frm=t1&sm=top_hty

-Action: http://search.naver.com/search.naver

-Parameter type: name = value pairs

-select type: where = nexearch

-input type: query = % BF %F9%B5% E5 % C4 % C5 +% BD % C3 %B0%A3% C7 %A5

-Base64-encoded string of "월드컵 시간표

-hidden input type: frm = t1

-hidden input type: sm = top _ hty

상기 예에서, 웹 클라이언트가 웹 서버에 GET method으로 리퀘스트를 요청할 때, 모바일 단말은 "BF%F9%B5%E5%C4%C5+%BD%C3%B0%A3%C7%A5"로 코딩된 쿼리 정보를 획득할 수 있다.

321단계에서 모바일 단말은 쿼리 정보를 파싱(parsing)한다. 쿼리 파싱은 언어 분석을 통해 쿼리의 의미에 직접적인 영향을 주지 않는 조사/의존 명사/관사/전치사 등 스톱 워드(stop word)의 제거를 의미한다.

322단계에서 모바일 단말은 유사어 셋(synonym set)을 이용하여 쿼리에서 추출된 키워드를 확장한다. 예를 들어, 쿼리 키워드가 [월드컵 경기 시간표]인 경우, 유사어 확장하는 처리를 통해, 모바일 단말은 쿼리 키워드를 [월드컵 경기 대회 시간표 일정 일정표]로 확장할 수 있다.

도7에는 도시되지 않았지만, 본 실시예에서 모바일 단말은 쿼리 정보를 대신하여, 또는 쿼리 정보와 함께 링크 정보를 더 추출할 수 있다. 컨텐츠의 링크가 "http://i-soccer.hani.co.kr/arti/sports/soccer/worldcup2006"인 경우, 링크 정보를 컨텐츠의 다운로드시 추출하고, 링크 파싱에 의해 i-soccer, hani, arti, sports, soccer, worldcup2006 등을 추출할 수 있다. 또한, 모바일 단말은 링크 파싱 시 인터넷 주소와 정보의 경로를 구분하여 웹 컨텐츠를 자동으로 분류할 수 있다. 상기 예에서 "i-soccer.hani.co.kr"는 인터넷 주소로 정보 제공 주체를 나타내고, "arti/sports/soccer/worldcup2006" 는 경로를 나타낸다.

330단계에서 모바일 단말은 웹 컨텐츠 정보가 웹 페이지에 대한 것인지 여부를 판단한다. 웹 페이지로 판단되는 경우에는, 모바일 단말은 웹 페이지를 파싱(331)하고, 텍스트 정보를 추출한다(332). 웹 페이지가 아닌 경우에는 웹 컨텐츠 정보가 텍스트 파일에 대한 것인지 여부를 판단하고(333), 텍스트 파일인 경우 텍스트 정보를 추출하며(334), 텍스트 파일이 아닌 경우에는 메타-데이터를 추출한다(335). 모바일 단말은 상기 332, 334, 335단계에서 추출된 정보를 이용하여 웹 컨텐츠를 인덱싱한다(336).

340단계에서 모바일 단말은 컨텐츠의 파일명을 컨텐츠의 검색시 사용된 쿼리로 변경한다. 파일명이 컨텐츠 검색시 사용된 쿼리 정보로 변경된다면, 이후의 정보 검색시 정보 검색이 용이하기 때문이다.

350단계에서 모바일 단말은 322단계에서 얻어진 쿼리 정보를 이용하여 쿼리 캐쉬를 구축하고, 340단계에서 파일명이 변경된 웹 컨텐츠 파일을 컨텐츠DB로 구축한다.

360단계에서 모바일 단말은 상기 추출된 정보를 이용하여 웹 컨텐츠를 자동으로 분류한다. 모바일 단말은 추출된 쿼리 정보의 유사도를 기준으로 웹 컨텐츠를 분류할 수 있다. 본 단계의 분류에 앞서, 모바일 단말은 분류하고자 하는 컨텐츠 정보에서 추출된 쿼리 정보와 이미 분류되어 저장된 쿼리 정보 사이의 유사도 또는 분류하고자 하는 각각의 컨텐츠 정보 들로부터 추출된 쿼리 정보 사이의 유사도를 계산하고, 상기 계산 결과를 기준으로 쿼리 사이의 유사도가 높은 순서대로 컨텐츠를 그룹화할 수 있다. 해당 컨텐츠를 검색하기 위해 기존에 사용된 바 있는 쿼리와 관련된 키워드는 사용자 측면에서는 해당 컨텐츠를 가장 잘 대표하는 것으로, 이 어휘들을 이용하여 사용자의 성향에 맞는 정보 분류가 가능하다.

도면에 도시되지는 않았지만, 본 실시예에서 모바일 단말은 쿼리 정보 대신 링크 정보를 이용하여 웹 컨텐츠를 분류할 수 있다. 웹 컨텐츠 분류를 위한 링크 정보는 컨텐츠 주체에 대한 링크 정보, 경로에 대한 링크 정보를 포함한다.

컨텐츠 주체에 대한 링크 추출의 예를 들면,

http://www.etnews.co.kr/news/detail.html?id=200607110146에서는 컨텐츠의 주체가 "전자신문(etnews)"이고, http://cafe.naver.com/coffeemaru.cafe?iframe_ url=/ArticleRead.nhn%3Farticleid=2212에서는 컨텐츠의 주체가 "네이버 카페"이다. 모바일 단말은 링크에서 추출한 컨텐츠 주체 정보를 이용하여 "전자신문"의 기사끼리, "네이버 카페"에서 다운로드 받은 컨텐츠끼리 분류할 수 있다. 한편, 링크 정보로부터 추출한 경로는 해당 사이트에서 제공하는 분류 정보이므로, 모바일 단말은 링크 정보가 얼마나 공유되었는지 계산하여 이를 유사도 정보로 이용할 수 있다.

링크 정보로부터 추출되는 컨텐츠의 주체에 대한 정보와 경로에 대한 정보는 서로 분리되는 개념이므로 독립적으로 적용하여 유사도 계산을 할 수 있다. 예를 들어, 모바일 단말은 http://i-soccer.hani.co.kr/arti/sports/soccer/worldcup 2006는 링크 정보로 갖는 컨텐츠는 "한겨레"라는 부류와 "월드컵"이라는 부류로 구분하고 각각의 유사도 판단을 통해 상기 컨텐츠 정보를 분류할 수 있다. 링크 정보와 관련된 키워드는 웹 컨텐츠를 제공하는 웹 사이트에서 이미 객관적으로 분류했던 분류 정보에 해당하므로, 이러한 링크 정보를 이용하여 보다 객관적이고 효율적으로 컨텐츠를 분류할 수 있다.

도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 유사도를 기반으로 한 컨텐츠 정보 분류 방법의 흐름도로서, 쿼리, 링크, 컨텐츠의 유사도 계산을 통해 모바일 단말의 컨텐츠 정보를 자동으로 분류하는 방법을 나타낸 것이다.

410단계에서 모바일 단말은 분류하고자 하는 적어도 하나 이상의 컨텐츠 정보를 컨텐츠 데이터베이스로부터 불러온다. 본 단계의 컨텐츠 정보는 모바일에 다운로드 되는 컨텐츠 정보와, PC 또는 이동성 저장매체로부터 다운로드 되는 컨텐츠 정보를 모두 포함한다.

420단계에서 모바일 단말은 컨텐츠 검색을 위한 쿼리 정보가 쿼리 캐쉬에 존재하는지 여부를 판단한다. 본 실시예에서 모바일 단말은 컨텐츠 정보의 검색시 사용된 쿼리 정보와, 링크 정보가 모두 쿼리 캐쉬의 형태로 취급한다.

430단계에서 모바일 단말은 쿼리 캐쉬에 컨텐츠 검색을 위한 쿼리 정보가 존재할 경우, 쿼리 정보간 유사도를 계산한다.

440단계에서 모바일 단말은 쿼리 캐쉬에 컨텐츠 검색을 위한 쿼리 정보가 존재하지 않을 경우, 컨텐츠 정보의 링크 정보가 존재하는지 여부를 판단한다.

450단계에서 모바일 단말은 링크 정보가 존재할 경우, 링크 정보간 유사도를 계산한다. 링크 정보는 링크 정보에서 얻어진 자료 제공 주체 정보와, 분류 정보로 나누어 유사도를 계산할 수 있다.

460단계에서 모바일 단말은 링크 정보가 존재하지 않을 경우, 컨텐츠간의 유사도를 계산한다. 유사도 계산은 도5에서 설명한 질의-문서간 유사도 계산에 적용되었던 다양한 모델을 이용하여 계산할 수 있다.

470단계에서 모바일 단말은 430, 450, 460의 결과를 이용하여, 유사도 기반으로 문서를 분류한다. 예를 들어, 컨텐츠 Ci , Cj를 자동 분류하기 위한 전체 유사도 계산은 아래와 같다. 아래 수학식4에서

,

는 각 유사도값에 대한 가중치를 나타낸 것이다.

도9는 본 발명의 실시예에 따라 모바일을 이용하여 정보 검색을 하고, 정보 분류를 하는 모습을 도시한 것이다.

음성 웹 검색(510) 서비스를 제공하는 모바일 단말이 "월드컵 경기 시간표"라는 사용자의 쿼리 정보를 수신하면, 정보 검색의 결과가 모바일 단말의 화면 상에 열거되고, 검색 결과 중 하나가 선택된다(520).

모바일 단말은 월드컵 경기 시간표에 대한 웹 페이지를 다운로드시키고(530), 웹 페이지 정보를 검색할 때 사용된 쿼리 정보와 링크 정보는 각각 추출, 파싱처리한다(540). 파싱된 쿼리 정보와 링크 정보는 유사어 셋을 통하여 유사 범위 까지 키워드가 확장된다(541).

상기 과정을 통해 얻어지는 웹 컨텐츠, 쿼리, 링크 정보는 모바일 단말의 히스토리 저장부(550)에 저장된다. 히스토리 저장부는 쿼리 캐쉬(551)와 컨텐츠DB(552)를 포함한다. 웹 컨텐츠 정보는 쿼리, 링크 정보를 분류 기준으로하여 컨텐츠DB(552)에 저장되고, 쿼리, 링크 정보는 쿼리 캐쉬(551)에 저장된다. 쿼리, 링크 정보에 대응되는 컨텐츠DB와 쿼리, 링크 정보는 서로 매칭되어 저장된다.

모바일 단말에 저장된 컨텐츠 정보의 종류가 많을 수록 모바일 단말 내에 저장된 정보가 무엇 인지를 기억하는 것이 어렵다. 사용자가 "월드컵 경기 시간표"와 관련된 정보를 다시 얻고자 하는 경우, 사용자는 이와 관련된 컨텐츠 정보가 모바일 단말 내에 저장되어 있는지 확신하지 못하는 상태에서, 얻고자 하는 정보의 검색을 위한 질의어를 다시 입력하게 된다. 예를 들어 사용자가 모바일 내의 정보 검색 메뉴에서, "월드컵 경기 일정"이라는 쿼리를 입력(560)할 경우, 입력된 쿼리와 유사한 쿼리 또는 링크 정보가 쿼리 캐쉬(551)에 저장되어 있는지 여부를 우선적으로 검색하고(570), 유사한 정보가 검색되었을 경우 이에 대응되는 컨텐츠 정보를 컨텐츠 데이터베이스로부터 불러와 이를 사용자의 모바일 단말에 제공한다(580, 581). 본 실시예의 웹 접속을 하지 않은 상태에서의 웹 정보 검색 방법에 따르면, 웹 접속에 따른 베터리 문제, 디스플레이 문제와 웹 접속에 따른 사용료 부담의 문제를 완화시킬 수 있다.

도10에는 본 발명의 모바일 정보 검색 시스템이 도시되어 있다.

본 실시예에 따른 모바일 정보 검색시스템(600)은 입력부(610), 제어부(620), 히스토리 저장부(630) 및 출력부(640)를 포함한다.

입력부(610)는 정보 검색을 위한 사용자의 쿼리 정보를 수신한다. 입력부는 모바일 단말의 입력키이거나, 음성인식이 지원되는 모바일 단말의 마이크를 포함한다.

제어부(620)는 저장부에서 입력부에서 수신한 입력 정보에 따른 정보 처리를 행하며, 특히 수신된 쿼리 정보와 관련된 정보를 히스토리 저장부에서 검색하고, 검색된 결과에 따라 네트워크와의 선택적인 접속을 통해 입력 정보와 관련된 정보를 검색하는 장치이다.

히스토리 저장부(630)는 소정의 네트워크를 통해 이전의 정보 검색에 의해 발생된 정보, 예를 들어, 모바일에 다운로드된 컨텐츠 정보, 컨텐츠의 정보 검색시 사용된 쿼리 정보, 링크 정보를 저장한다.

출력부(640)는 제어부(620)의 검색 결과에 따른 결과 정보를 사용자에게 제공한다.

도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 정보 검색 시스템의 구성도이다.

도11은 도10의 모바일 정보 검색시스템을 더욱 구체화한 것으로서, 본 실시예에 따른 모바일 정보 검색 시스템은 제1검색부(621), 제2검색부(622), 입력정보 판별부(623), 쿼리 추출부(624), 파싱부(625), 분류부(626), 인덱싱부(627)를 포함하는 제어부(620)와, 쿼리 캐쉬(631)와 컨텐츠 데이터베이스 (632)가 구축된 히스토리 저장부(630)을 더 포함한다.

제1검색부(621)는 입력부(610)로부터 입력 쿼리가 수신될 경우, 히스토리 저장부(630)에서 입력된 쿼리 정보와 유사한 정보가 있는지를 검색하는 처리를 수행한다. 제1검색부(621)의 검색 결과, 유사한 히스토리 정보가 쿼리 캐쉬(631)에서 검색된 경우, 제1검색부(621)는 유사한 히스토리 정보에 따른 컨텐츠 정보를 히스토리 저장부(632)로부터 독취하고, 이를 출력부(640)를 통해 사용자에게 제공한다.

만약, 유사한 정보가 히스토리 저장부(630)에 검색되지 않은 것으로 판단되면, 제1검색부(621)는 네트워크를 통해 정보 검색을 수행하는 제2검색부(622)에 정보 검색요청 신호를 보내고, 제2검색부(622)는 제1검색부(621)로 부터의 검색 요청에 따라 인터넷 상에서 필요한 정보 검색을 수행하고, 그 결과를 제1검색부(621)로 전달하거나, 또는 직접 출력부(640)를 통하여 사용자에게 결과를 제공한다.

입력정보 판별부(623)는 입력부(610)를 통해 수신되는 정보가, 정보 검색 요청에 대한 정보인지 아니면 정보 검색의 결과인 컨텐츠 정보를 모바일 내에 저장해 달라는 요청에 대한 정보인지를 가려, 전자인 경우 제1검색부(621)와 제2검색부(622)에 정보 검색 지령을 전달하고, 후자인 경우에는 웹 컨텐츠의 정보 검색시 사용된 쿼리의 추출에 대한 요청을 추출부(624)에 하고, 웹 컨텐츠를 인덱싱 처리에 대한 요청을 인덱싱부(627)에 한다.

추출부(624)는 입력신호판별부의 요청에 따라 웹 컨텐츠의 다운로드시 쿼리 정보, 링크 정보를 제2검색부로부터 추출하며, 구체적인 추출예는 앞서 설명한 바 있다.

파싱부(625)는 입력신호판별부의 요청에 따라 추출된 쿼리, 링크 정보를 파싱한다. 파싱부는 언어 분석을 통해 쿼리의 의미에 직접적인 영향을 주지 않는 조사 등의 스톱 워드(stop word)를 제거한다. 도면에 도시되지는 않았지만, 파싱부(625)와 분류부(626) 사이에는, 동의어 셋을 이용하여 쿼리를 확장시키는 확장부를 더 구비할 수 있다.

분류부(626)는 쿼리 정보, 링크 정보, 컨텐츠의 내용정보간 유사도를 고려하여 웹 컨텐츠를 분류하며, 유사도를 이용한 컨텐츠 정보의 분류 방법은 앞서 설명한 바 있다.

인덱싱부(627)는 입력정보판별부(623)로부터의 인덱싱 요청을 전달받을 경우, 제2검색부로부터의 웹 컨텐츠를 인덱싱한다. 예를 들어, 웹 컨텐츠로부터 추출된 텍스트 정보 또는 메타 데이터를 이용하여 웹 컨텐츠를 인덱싱하거나, 쿼리 정보, 링크 정보를 이용하여 웹 컨텐츠를 인덱싱 할 수 있다.

기존에는 컨텐츠를 위주로하여 인덱싱(indexing), 리트리벌(retrieval) 하였으나, 본 실시예에 따르면 상대적으로 데이터량이 적은 쿼리 정보, 링크 정보와 같은 히스토리 정보를, 컨텐츠의 인덱싱과 리트리벌에 활용함으로써, 사용자 특성에 부합하고 효율적인 정보의 검색과 분류가 가능하다.

본 실시예에서 히스토리 저장부(630)는 쿼리 정보, 또는 링크 정보가 저장되는 쿼리 캐쉬(631)과 컨텐츠 정보가 저장되는 컨텐츠 DB를 포함한다. 정보의 검색 및 분류시 상기 쿼리 캐쉬에 저장된 쿼리 정보, 또는 링크 정보를 이용하는 것은 컴퓨팅 리소스가 제한된 모바일에 효율적이다.

도면에 도시하지는 않았지만, 본 발명의 또 다른 일 태양으로서, 본 발명은 히스토리를 이용한 모바일 정보 검색 방법 또는 분류 방법이 컴퓨터 내에서 실행가능한 명령어로 코팅된 정보가 기록된 컴퓨터에서 판독가능한 기록 매체를 제공한다.

컴퓨터에서 판독가능한 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있으며, 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 이용한 전송)의 형태로 구현하는 것도 포함한다.

상기 기록 매체를 구현하기 위한 각 기능들을 실현할 수 있는 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트 들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있는 것이다.

이상 도면과 명세서를 통해 최적의 실시예 들이 개시되었다. 상기 실시예에는 특정의 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

310: 웹 컨텐츠 다운로드
320: 쿼리 추출
321: 쿼리 파싱
322: 유사어 셋으로 확장
330: 웹 페이지인가?
331: 웹 페이지 파싱
332: 텍스트 정보 추출
334: 텍스트 정보를 추출
335: 메타-데이타 추출
336: 컨텐츠 인덱싱
340: 컨텐츠 파일명을 쿼리로 변경
350: 쿼리캐쉬와 컨텐츠 DB 구축
360: 컨텐츠 분류

Claims

(a) 소정의 네트워크를 통해 검색된 적어도 하나의 컨텐츠 정보의 검색과 관련된 정보를 추출하는 단계; 및
(b) 상기 (a) 단계에서 추출된 정보를 이용하여 상기 컨텐츠 정보를 분류하는 단계를 포함하는 컨텐츠 정보 분류 방법.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계는 컨텐츠 정보의 검색에 사용된 쿼리 정보, 링크 정보 또는 컨텐츠의 내용정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 정보 분류 방법.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서 추출된 정보를 파싱(parsing)하는 단계를 더 포함하고,
상기 (b) 단계는 상기 파싱된 결과에 기초하여 상기 컨텐츠 정보를 분류하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 정보 분류 방법.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 컨텐츠 정보 각각에서 추출된 관련 정보 간의 유사도를 계산하는 단계를 더 포함하고,
상기 (b) 단계는 상기 계산된 유사도가 소정의 유사도 이상인 컨텐츠 정보를 동일한 그룹으로 분류하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 정보 분류 방법.
제3항에 있어서,
상기 파싱된 결과에 기초하여 상기 (a) 단계에서 추출된 정보로부터 상기 추출된 정보의 의미에 영향을 주지 않는 스톱 워드(stop word)를 제거하는 단계를 더 포함하고,
상기 (b) 단계는 상기 스톱 워드가 제거된 정보를 이용하여 상기 컨텐츠 정보를 분류하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 정보 분류 방법.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 컨텐츠 정보 분류 방법이 컴퓨터에서 실행가능한 명령어로 코팅된 정보가 기록된 컴퓨터에서 판독가능한 기록 매체.