KR20130127099A - 욕설 제거 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법은, 사용자 단말로부터 수신되는 단어가 유사 욕설 단어인지 여부를 식별하는 식별 단계; 상기 식별된 유사 욕설 단어를 미리 정의된 욕설 목록에 추가하는 추가 단계; 및 상기 식별된 유사 욕설 단어를 제거하는 제거 단계;를 포함한다.
본 발명을 사용하면, 인터넷 및 게임 매체 등의 온라인 대화에서 욕설을 보다 효과적으로 제거할 수 있다.

Description

욕설 제거 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR REMOVING ABUSIVE WORD}

본 발명의 실시 예는 욕설 제거 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법 및 시스템에 관한 것이다.

도 1은 종래의 온라인 상의 욕설 제거 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 종래의 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법은, 사전에 정의된 욕설 목록(110)과 사용자 대화 스트림(130)을 비교하여 사용자 대화 스트림(130) 상에 일반 욕설 단어가 포함되어 있는지를 식별하고, 식별된 일반 욕설을 제거하거나 특별한 문자(예를 들면, ‘*’)로 치환한다. 여기서, 종래의 욕설 제거 방법에서의 욕설의 식별은, 사용자 대화 스트림(130) 상의 첫 글자부터 시작하여 한 글자씩 욕설 목록(110)의 각 글자와 반복적으로 비교한다.

이러한 종래의 방법은 문제점을 가지고 있다. 사전에 정의된 욕설 목록(110)에 포함된 일반 욕설과 다른 욕설은 추가적으로 처리될 수 없다는 것이다. 또한, 이러한 종래의 방법은 욕설을 이루는 단어에 작은 변화를 주는 경우, 예를 들면 단어 사이에 숫자를 끼워 넣거나 마침표를 넣는 경우에는 변화된 욕설을 제거하거나 치환할 수 없는 여지가 있다.

한국공개특허 제2010-0032472호(공개일: 2010.03.26)

실시 예는 욕설 목록에 포함되지 않은 유사 욕설을 식별하고, 이를 욕설 목록에 추가할 수 있는 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법 및 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법은, 사용자 단말로부터 수신되는 단어가 유사 욕설 단어인지 여부를 식별하는 식별 단계; 상기 식별된 유사 욕설 단어를 미리 정의된 욕설 목록에 추가하는 추가 단계; 및 상기 식별된 유사 욕설 단어를 제거하는 제거 단계;를 포함한다.

본 발명의 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 시스템은, 온라인 대화 상의 욕설 제거 시스템에 있어서, 사용자 단말로부터 단어를 수신하는 수신부; 미리 정의된 욕설 목록을 저장하는 데이터 베이스; 상기 데이터 베이스로부터 상기 욕설 목록을 읽어와 상기 수신되는 단어가 유사 욕설 단어인지 여부를 식별하고, 상기 식별된 유사 욕설 단어를 상기 데이터 베이스에 저장된 욕설 목록에 추가시키는 식별부; 및 상기 식별된 유사 욕설 단어를 제거하는 제거부;를 포함한다.

본 발명에 따른 방법과 시스템을 사용하면, 온라인 대화 상의 사용자들의 대화 내용 중 미리 정의된 욕설 목록에 포함되지 않은 유사 욕설을 자동으로 식별할 수 있고, 식별된 유사 욕설을 상기 욕설 목록에 갱신할 수 있다. 따라서, 각종 새로운 욕설들을 자동으로 체크하여 제거할 수 있다.

도 1은 종래의 온라인 상의 욕설 제거 방법을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 시스템의 블록도.

첨부한 도면을 참조하여, 본 발명의 실시 예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명에서 다양한 변경을 가할 여지가 있으므로, 몇 가지 가정 하에서, 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 형태나 알고리즘에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 2를 참조하면, 실시 예에 따른 욕설 제거 방법은, ‘유사 욕설’을 식별하는 단계(1000), 식별된 유사 욕설을 ‘욕설 목록’에 추가하는 단계(3000) 및 유사 욕설을 제거하는 단계(5000)를 포함할 수 있다.

유사 욕설 식별 단계(1000)는 사용자가 온라인 대화창으로 입력하는 여러 단어들 중 욕설 목록에 포함되어 있지 않은 ‘유사 욕설 단어’를 식별하는 과정이다. 여기서, 유사 욕설이란 욕설 목록에 포함되지 않고 현실에서 욕설로 인식되는 욕설을 의미한다. 그리고, 욕설 목록이란, 도 1에 도시된 바와 같이, ‘일반 욕설 단어’를 저장하고 있는 욕설 목록(110)을 의미할 수 있다.

유사 욕설 단어를 식별하는 방법은 여러 방법이 존재할 수 있다. 이하에서 구체적으로 설명하도록 한다.

첫 번째 방법은, 특정 사용자에 의해서 일반 욕설 단어가 사용되면, 다른 사용자는 유사 욕설 단어를 빈번하게 사용한다는 점을 이용한 방법이다. 구체적인 예를 들면, 아래의 온라인 상의 대화는 A와 B라는 서로 다른 두 명의 사용자의 대화 내용이다.

A: 아놔, 멍청한 색히.

B: 까고 있네. 겜 접어 색햐.

위 대화를 참조하면, A가 먼저 ‘색히’라는 일반 욕설 단어를 사용하자, B는 이어서 ‘색햐’라는 유사 욕설 단어로 답하고 있다. 위 대화에서, A가 언급한 ‘색히’는 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어이고, B가 언급한 ‘색햐’는 욕설 목록에 포함되지 않은 단어인 것으로 가정한다.

B의 ‘색햐’를 유사 욕설로 결정하는 방식은 다음과 같다. A의 ‘색히’는 온라인 대화창에서 제거되어 표시될 것이기 때문에, A는 B의 ‘색햐’를 B의 대화 이후에 사용할 개연성이 높다. 또한, B도 ‘색햐’를 계속해서 사용할 개연성이 높다. 이러한 점을 이용하여, A와 B의 수많은 대화에서 사용된 여러 단어들 중 일반 욕설 단어가 사용된 후, 사용 빈도수가 높은 ‘색햐’를 유사 욕설 단어로 결정할 수 있다. 여기서, 사용 빈도수는 A의 ‘색히’라는 일반 욕설 단어가 사용된 후, A와 B의 대화 중에 ‘색햐’가 적어도 수회에서 수십회 이상 사용되면, 사용 빈도수가 높다고 판단할 수 있다. 사용 빈도수는 온라인 대화창을 운영하는 운영자의 선택에 따라 결정될 수 있다.

두 번째 방법은, 욕설 목록과 비욕설 목록을 이용한 유사 욕설 단어 식별 방법이다. 특정 사용자에 의해서 일반 욕설 단어가 사용되면, 일부 여러 사용자들은 일반 욕설 단어나 유사 욕설 단어를 사용하지 않고, 비욕설 단어를 사용할 수 있다. 여기서, 비욕설 단어란 일반 욕설 단어도 아니고 유사 욕설 단어도 아닌 단어를 의미한다. 이러한 비욕설 단어들의 비욕설 목록을 미리 마련하여 유사 욕설 단어를 식별할 수 있다. 구체적인 예를 들면, 아래의 온라인 상의 대화는 C와 D의 서로 다른 두 명의 사용자의 대화 내용이다.

C: 아놔, 멍청한 색히.

D: 욕하지 맙시다. 아 유치하다.

위 대화를 참조하면, C가 ‘색히’라는 일반 욕설 단어를 사용하자, D는 일반 욕설 단어나 유사 욕설 단어를 사용하지 않고, 비욕설 단어인 ‘욕하지’ 및 ‘유치’로 답하고 있다. 위 대화에서, C가 언급한 ‘색히’는 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어이고, D가 언급한 ‘욕하지’ 및 ‘유치’는 욕설 목록에 포함되지 않은 단어인 것으로 가정한다.

C와 같은 특정 사용자가 일반 욕설 단어를 사용하면, D를 비롯한 많은 사용자들은 ‘욕하지’ 및 ‘유치’와 같은 비욕설 단어를 곧바로 사용할 개연성이 높다. 이러한 점을 이용하여 ‘욕하지’와 ‘유치’와 같은 단어를 리스트화한 ‘비욕설 목록’을 마련한다.

욕설 목록과 비욕설 목록이 마련된 이후, 다른 두 사용자에 의해 아래와 같은 대화가 나타나면, F의 ‘욕하지’와 ‘유치’는 비욕설 목록에 해당하는 단어이므로, E는 F의 대화 전에 욕설 단어를 사용했다는 추론이 가능하므로, E가 언급한 단어들 중 ‘색햐’를 유사 욕설 단어로 결정할 수 있다.

E: 아놔, 멍청한 색햐.

F: 욕하지 맙시다. 아 유치하다.

세 번째 방법은, 특정 사용자가 욕설 목록에 포함된 욕설 단어를 사용하였는데, 그 단어가 제거된 경우, 위 특정 사용자는 자신이 사용한 욕설 단어와 유사한 유사 욕설 단어를 빈번하게 사용한다는 점을 이용한 것이다. 구체적인 예를 들면, 아래의 온라인 상의 대화는 G라는 한 사용자의 대화 내용이다.

G: 멍청한 ** (‘새끼’라는 단어가 욕설 목록에 포함되어 있으므로 **으로 치환됨)

G: 색햐

위 대화를 참조하면, G는 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어인 ‘새끼’를 한 번 입력하였으나, ‘새끼’가 제거되자 이와 유사한 유사 욕설 단어인 ‘색햐’를 입력할 개연성이 높다. 따라서, 특정 사용자가 사용한 일반 욕설 단어가 제거된 후, 다시 특정 사용자가 곧바로 입력하는 단어는 유사 욕설 단어로 결정할 수 있다.

한편, G의 ‘색햐’ 발언 이후에 곧바로 ‘색햐’를 유사 욕설 단어로 결정하지 않고, G의 ‘색햐’ 이후에, ‘색햐’의 사용 빈도수를 확인하여 ‘색햐’를 유사 욕설 단어로 결정할 수도 있다.

앞서 상술한 여러 방법들을 사용하여 유사 욕설 단어를 식별(1000)하고, 식별된 ‘유사 욕설 단어’를 욕설 목록에 추가한다(3000). 욕설 목록으로의 유사 욕설 단어의 추가는 실시간으로 진행될 수도 있고, 일정 시간 간격으로 진행될 수도 있다.

유사 욕설 단어를 욕설 목록에 추가(3000)하고, 식별된 유사 욕설 단어를 제거한다(5000). 유사 욕설 단어의 제거는 유사 욕설 단어를 특정 문자, 예를 들면 ‘*’로 치환할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 온라인 대화 상의 욕설 제거 시스템의 블록도이다.

다른 실시 예에 따른 욕설 제거 시스템은, 수신부(310), 식별부(330) 및 데이터 베이스(350)를 포함할 수 있다.

수신부(310)는 사용자 단말로부터 소정의 데이터를 수신한다. 여기서 수신되는 데이터는 사용자가 자신의 사용자 단말을 사용하여 입력시키는 단어들에 관한 데이터이다.

식별부(330)는 수신부(310)로부터 사용자가 입력시키는 단어들을 제공받고, 제공된 단어들이 유사 욕설 단어인지 여부를 식별한다. 여기서, 식별부(330)는 데이터 베이스(350)에 저장된 욕설 목록 또는 비욕설 목록을 읽어와 입력되는 단어가 유사 욕설 단어인지 여부를 식별할 수 있다.

식별부(330)의 유사 욕설 단어 식별 방법은 앞서 도 2에서 여러 방법들을 설명하였는바, 구체적인 유사 욕설 단어 식별 방법에 대한 설명은 생략하도록 한다.

식별부(330)는 유사 욕설 단어로 식별된 유사 욕설 단어를 데이터 베이스(350)의 욕설 목록에 업데이트되도록 한다.

데이터 베이스(350)는 일반 욕설 단어들이 미리 리스트화된 욕설 목록을 저장한다. 또한, 데이터 베이스(3500는 비욕설 단어들이 미리 리스트화된 비욕설 목록을 저장할 수 있다. 비욕설 목록은 앞서 도 2의 유사 욕설 단어 식별 방법의 여러 방법 중 두 번째 방법을 구현하기 위한 것일 수 있다.

제거부(370)는 앞서 식별된 유사 욕설 단어를 제거한다. 유사 욕설 단어의 제거는 유사 욕설 단어를 특정 문자, 예를 들면 ‘*’로 치환하는 것일 수 있다.

제거부(370)는 식별부(330)의 명령에 의해, 직접 유사 욕설 단어를 제거할 수도 있고, 데이터 베이스(350)로 업데이트된 욕설 목록을 제공받아 유사 욕설 단어를 제거할 수도 있다.

이상에서 실시 예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

온라인 대화가 가능한 여러 가지 프로그램들, 이를테면 온라인 게임 내에서의 욕설은 사용자들 간의 불화를 야기하고, 프로그램 사용자들의 만족도를 반감시킬 수가 있다. 욕설을 제거하기 위해, 욕설 목록을 수동적으로 갱신하는 기존 방법에서 탈피함으로써, 각종 욕설을 효과적으로 차단할 수 있게 되고, 이는 온라인 대화가 가능한 각종 프로그램을 이용하는 사용자들의 만족도가 높아질 수 있다.

310: 수신부
330: 식별부
350: 데이터 베이스
370: 제거부

Claims (10)

1. 온라인 대화 상의 욕설 제거 방법에 있어서,
   사용자 단말로부터 수신되는 단어가 유사 욕설 단어인지 여부를 식별하는 식별 단계;
   상기 식별된 유사 욕설 단어를 미리 정의된 욕설 목록에 추가하는 추가 단계; 및
   상기 식별된 유사 욕설 단어를 제거하는 제거 단계;
   를 포함하는 욕설 제거 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 식별 단계는,
   상기 사용자 단말로부터 수신되는 단어가 상기 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어이면, 상기 사용자 단말을 비롯한 다른 사용자 단말에서 수신되는 단어들 중 사용 빈도수가 높은 단어를 상기 유사 욕설 단어로 결정하는, 욕설 제거 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 식별 단계는,
   상기 사용자 단말로부터 수신된 단어가 미리 정의된 비욕설 목록에 포함된 비욕설 단어이면, 상기 사용자 단말 직전에 다른 사용자 단말로부터 수신된 단어를 상기 유사 욕설 단어로 결정하는, 욕설 제거 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 식별 단계는,
   상기 사용자 단말로부터 수신된 단어가 상기 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어이면, 상기 사용자 단말 직후에 수신되는 단어를 상기 유사 욕설 단어로 결정하는, 욕설 제거 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 제거 단계는,
   상기 식별된 유사 욕설 단어를 특정 문자로 치환하는, 욕설 제거 방법.
6. 온라인 대화 상의 욕설 제거 시스템에 있어서,
   사용자 단말로부터 단어를 수신하는 수신부;
   미리 정의된 욕설 목록을 저장하는 데이터 베이스;
   상기 데이터 베이스로부터 상기 욕설 목록을 읽어와 상기 수신되는 단어가 유사 욕설 단어인지 여부를 식별하고, 상기 식별된 유사 욕설 단어를 상기 데이터 베이스에 저장된 욕설 목록에 추가시키는 식별부; 및
   상기 식별된 유사 욕설 단어를 제거하는 제거부;
   를 포함하는 욕설 제거 시스템.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 식별부는,
   상기 사용자 단말로부터 수신되는 단어가 상기 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어이면, 상기 사용자 단말을 비롯한 다른 사용자 단말에서 수신되는 단어들 중 사용 빈도수가 높은 단어를 상기 유사 욕설 단어로 결정하는, 욕설 제거 시스템.
8. 제 6 항에 있어서,
   상기 데이터 베이스는 미리 정의된 비욕설 목록을 저장하고,
   상기 식별부는, 상기 사용자 단말로부터 수신된 단어가 상기 비욕설 목록에 포함된 비욕설 단어이면, 상기 사용자 단말 직전에 다른 사용자 단말로부터 수신된 단어를 상기 유사 욕설 단어로 결정하는, 욕설 제거 시스템.
9. 제 6 항에 있어서, 상기 식별부는,
   상기 사용자 단말로부터 수신된 단어가 상기 욕설 목록에 포함된 일반 욕설 단어이면, 상기 사용자 단말 직후에 수신되는 단어를 상기 유사 욕설 단어로 결정하는, 욕설 제거 시스템.
10. 제 6 항에 있어서, 상기 제거부는,
    상기 식별된 유사 욕설 단어를 특정 문자로 치환하는, 욕설 제거 시스템.

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