KR20140056637A - 분석 정보 제공 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치 - Google Patents

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KR20140056637A
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Abstract

본 발명은 분석 정보 제공 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치를 개시한다.　 즉, 사용자장치로부터 수신되는 검색 키워드에 대한 분석 결과 요청에 따라 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하며, 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하고, 측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공함으로써, 사용자가 요구하는 정보를 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 하여 사용자의 정보 취득 시간을 단축시킬 수 있으며, 또한 사용자가 요구하는 정보를 보다 객관적이고도 정확하게 전달할 수 있다.

Description

분석 정보 제공 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING ANALYSIS INFORMATION, AND APPARATUS APPLIED TO THE SAME}
본 발명은 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 시각화하여 사용자에게 제공하기 위한 방법에 관한 것이다.
최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 많은 사람들이 웹 상에서 예컨대, 블로그(Blog), 위키(Wiki)와 같은 매체를 통해서 자신의 의견을 표현하고 있는 추세이다.
또한, 특정한 정보의 가치를 평가할 때, 이러한 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견 정보를 참조하고자 하는 수요도 높아지고 있다.
예를 들면, 웹 상에는 상품 리뷰(Review)에서 영화 리뷰까지 다양한 사용자들의 의견이 존재한다.
이러한 각 사용자들의 의견들은 일반 사용자들이 물품을 구매하거나, 영화를 보기 전에 다른 사용자들의 의견을 보고자 하는 경우에도 이용될 수 있으며, 마케팅 담당자나 주식 매매자 등이 각 물품이나 회사에 대한 일반 사용자들의 다양한 의견을 알고자 하는 경우에도 사용될 수 있다.
특히, 일반 사용자들은 특정 물품을 구매하기 전에 다른 사용자들의 평가를 먼저 보고 나서 이런 물품을 구매하려는 경향이 크다.
하지만, 이러한 웹 상에 존재하는 의견들은 개개의 웹사이트들에만 존재하여, 이러한 의견 정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재한다.
이에, 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자에게 용이하게 전달하기 위한 방안이 요구된다.
본 발명은, 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자에게 시각화하여 제공하여, 사용자의 정보 취득 시간을 단축시킴과 아울러 사용자가 요구하는 정보를 객관적이고도 정확하게 전달하도록 하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 분석 정보 제공 시스템은, 검색 키워드를 분석정보제공장치에 전달하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과를 요청하는 사용자장치; 및 상기 사용자장치로부터 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하고, 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 감성표현강도를 측정하며, 측정된 상기 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석정보제공장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 분석정보제공장치는, 사용자장치로부터 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하는 문장구조해석부; 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 감성표현강도측정부; 및 측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석결과제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 주제어는, 상기 검색 키워드를 통해 사용자가 지정한 사용자지정주제어, 및 상기 검색 키워드를 구성하는 적어도 하나를 포함하도록 생성된 자동생성주제어 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 감성표현정보는, 상기 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 감성표현강도측정부는, 상기 주제어에 대한 전체 평가 수 대비 상기 속성별 평가 수의 비율로부터 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하거나, 또는 상기 속성별 평가 내용에 포함된 특정 문장의 포함 여부에 따라 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 분석결과제공부는, 상기 주제어로서 2 이상의 상기 사용자지정주제어가 지정되거나, 또는 상기 사용자지정주제어와 상기 자동생성주제어가 모두 포함되는 경우, 각각의 주제어에 대한 상기 속성별 감성표현강도를 상호 비교 가능하도록 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 웹 기반 문서데이터를 수집하기 위한 문서데이터수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 3 관점에 따른 분석 정보 제공 방법은, 사용자장치가 검색 키워드를 분석정보제공장치에 전달하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과를 요청하는 분석결과요청단계; 상기 분석정보제공장치가 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하는 감성표현정보추출단계; 상기 분석정보제공장치가 상기 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 감성표현강도측정단계; 상기 분석정보제공장치가 측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석결과제공단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 4 관점에 따른 분석정보제공장치의 동작 방법은, 사용자장치로부터 수신되는 검색 키워드에 대한 분석 결과 요청에 따라 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하는 문장구조해석단계; 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 감성표현강도측정단계; 및 측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석결과제공단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 주제어는, 상기 검색 키워드를 통해 사용자가 지정한 사용자지정주제어, 및 상기 검색 키워드를 구성하는 적어도 하나의 문장을 포함하도록 생성한 자동생성주제어 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 감성표현정보는, 상기 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 감성표현강도측정단계는, 상기 주제어에 대한 전체 평가 수 대비 상기 속성별 평가 수의 비율로부터 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하거나, 또는 상기 속성별 평가 내용에 포함된 특정 문장의 포함 여부에 따라 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 분석결과제공단계는, 상기 주제어로서 2 이상의 상기 사용자지정주제어가 지정되거나, 또는 상기 사용자지정주제어와 상기 자동생성주제어가 모두 포함되는 경우, 각각의 주제어에 대한 상기 속성별 감성표현강도를 상호 비교 가능하도록 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 한다.
보다 구체적으로, 상기 웹 기반 문서데이터를 수집하는 문서데이터수집단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에, 본 발명의 분석 정보 제공 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치에 의하면, 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자에게 시각화하여 제공함으로써, 사용자가 요구하는 정보를 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 하여 사용자의 정보 취득 시간을 단축시킬 수 있으며, 또한 사용자가 요구하는 정보를 보다 객관적이고도 정확하게 전달할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 시스템의 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석정보제공장치의 구성도.
도 3 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 결과의 시각화를 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 문장구조해석부의 동작 예를 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 시스템에서의 동작 흐름을 설명하기 위한 개략적인 순서도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석정보제공장치의 동작을 설명하기 위한 개략적인 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 시스템을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 시스템은, 검색 키워드에 대한 분석 결과를 요청하는 사용자장치(100) 및 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과를 시각화하여 사용자장치(100)에 제공하는 분석정보제공장치(200)를 포함하는 구성을 갖는다.
사용자장치(100)는 분석정보제공장치(200)에 검색 키워드를 전달하여 이에 대한 시각화된 분석 결과를 수신하기 위한 사용자 디바이스를 지칭하는 것으로서, 예컨대, 스마트폰, 개인용컴퓨터(PC), 노트북, 테블릿 PC, 등이 해당될 수 있으며, 웹 접속 또는 하드웨어 접속을 통해 상기 분석정보제공장치(200)에 접속 가능한 장치는 모두 포함될 수 있다.
분석정보제공장치(200)는 웹 기반 문서데이터를 수집하여 문서데이터에 포함된 검색 키워드 관련 감성표현정보를 추출하고, 추출된 감성표현정보로부터 측정되는 감성표현강도를 시각화하여 사용자장치(100)에 전달하기 위한 서비스를 지칭한다.
여기서, 전술한 웹 기반 문서데이터는 예컨대, 쇼핑몰 후기, 블로그, 카페, 뉴스 등 다양한 채널에서 수집되는 웹 문서를 지칭하는 것으로, 이러한 웹 문서에는, 각종 온/오프라인 상품 또는 컨텐츠에 대한 평가(긍정/부정), 또는 사용기 등의 감성정보가 포함되게 된다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자장치(100)로부터 전달되는 검색 키워드에 대응하는 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자장치(100)에 전달하도록 구현되고 있다.
하지만, 이러한 웹 상에 존재하는 의견들은 개개의 웹사이트들에만 존재하여, 이러한 의견 정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재한다.
즉, 이러한 모든 웹사이트들을 사용자들이 모두 찾아보기 어려우며 일반 검색으로 다른 사용자들의 의견을 찾고자 하는 경우에는 의견이 있는 웹 문서, 긍정적인 의견이 있는 웹 문서, 부정적인 의견이 있는 웹 문서 등이 혼재하여 효과적으로 다른 사용자들의 의견을 찾아보기 어려운 문제점이 있다.
한편, 최근에는 사용자 의견 추출 기술을 정보 검색에 적용하려는 시도가 진행되고 있으나 아직도 단순히 긍정, 부정 문서를 나누는 수준에만 머무르는 정도이며, 검색 키워드가 등장하는 문서나 문장에서 긍정적/부정적으로 평가된 내용을 기반으로 한 좀더 고차원적인 검색까지 제공해주고 있지 못하고 있는 실정이다.
이에, 본 발명의 일 실시예에서는 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자가 한눈에 검색 및 모니터링할 수 있도록 시각화하여 제공하고자 하며, 이하에서 이를 구체적으로 설명하기로 한다.
사용자장치(100)는 검색 키워드를 분석정보제공장치(200)에 전달하여, 검색 키워드에 대한 분석 결과를 요청한다.
즉, 사용자장치(100)는 사용자로부터 온/오프라인 상품 또는 컨텐츠, 그 밖에 다양한 관심사에 해당하는 문장을 검색 키워드로서 입력받고, 입력된 검색 키워드를 분석정보제공장치(200)에 전달함으로써, 해당 검색 키워드에 대한 분석 결과를 분석정보제공장치(200)에 요청하게 된다.
분석정보제공장치(200)는 사용자장치(100)로부터 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 웹 기반 문서데이터 수집을 위한 주제어를 지정하는 기능을 수행한다.
이때, 분석정보제공장치(200)는 검색 키워드에 포함된 문장 전체에 해당하는 사용자지정주제어를 상기 주제어로서 선정하거나, 또는 검색 키워드에 포함된 전체 문장 중 일부 문장을 기초로 생성한 자동생성주제어를 상기 주제어로서 지정할 수 있다.
또한, 분석정보제공장치(200)는 지정된 주제어를 기반으로 웹 기반 문서데이터를 수집하는 기능을 수행한다.
즉, 분석정보제공장치(200)는 전술한 바와 주제어 선정이 완료되면, 선정된 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장을 키워드로서 웹 검색을 수행하거나, 별도의 데이터베이스에 저장된 웹 기반 문서데이터 중 해당 키워드를 포함하고 있는 문서데이터를 수집하게 된다.
또한, 분석정보제공장치(200)는 수집한 문서데이터로부터 유효한 문서데이터를 선별하는 기능을 수행할 수 있다.
즉, 분석정보제공장치(200)는 주제어 기반의 문서데이터 수집이 완료되면, 수집한 문서데이터 각각에서의 상기 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장의 포함 정도에 따라 분석 결과를 도출하는데 유효한 문서데이터를 선별하게 된다.
또한, 분석정보제공장치(200)는 유효한 문서데이터의 문장구조로부터 감성표현정보를 추출하는 기능을 수행할 수 있다.
즉, 분석정보제공장치(200)는 유효한 문서데이터의 선별이 완료되면, 유효한 문서데이터에 대한 문장구조 해석을 통해 감성패턴을 식별하여 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하게 된다.
여기서, 추출된 감성표현정보에는 예를 들어, 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함될 수 있다.
또한, 분석정보제공장치(200)는 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 감성표현강도를 측정하는 기능을 수행할 수 있다.
즉, 분석정보제공장치(200)는 추출된 상기 감성표현정보로부터 확인되는 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수 및 평가 내용을 기초로 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정한다.
또한, 분석정보제공장치(200)는 측정된 감성표현강도를 시각화하여 사용자장치(100)에 제공하는 기능을 수행할 수 있다.
즉, 분석정보제공장치(200)는 감성표현정보에 기초한 속성별 감성표현강도가 측정되면, 이를 사용자가 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 시각화하여 사용자장치(100)에 제공하게 된다.
이하에서는, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분석정보제공장치(200)의 구성을 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
즉, 분석정보제공장치(200)는 웹 기반 문서데이터를 수집하기 위한 문서데이터수집부(210), 문서데이터로부터 주제어에 대한 감성표현정도를 추출하기 위한 문장구조해석부(220), 감성표현정보를 기초로 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하기 위한 감성표현강도측정부(230), 및 감성표현강도를 시각화하여 사용자장치(100)에 제공하기 위한 분석결과제공부(240)를 포함하는 구성을 갖는다.
여기서, 전술한 문서데이터수집부(210), 문장구조해석부(220), 감성표현강도측정부(230), 및 분석결과제공부(240)를 포함하는 분석정보제공장치(200)의 각 구성은 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.　
문서데이터수집부(210)는 사용자장치(100)로부터 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 웹 기반 문서데이터 수집을 위한 주제어를 지정하는 기능을 수행한다.
즉, 문서데이터수집부(210)는 검색 키워드에 포함된 문장 전체에 해당하는 사용자지정주제어를 상기 주제어로서 선정하거나, 또는 검색 키워드에 포함된 전체 문장 중 일부 문장을 기초로 생성한 자동생성주제어를 상기 주제어로서 지정할 수 있다.
예를 들어, 문서데이터수집부(210)는 검색 키워드로서 '액션 장면이 재미있는 영화'라는 검색 키워드가 전달되는 경우, 검색 키워드에 포함된 문장 전체에 해당하는 사용자지정주제어인 '액션 장면이 재미있는 영화'을 주제어로서 선정하거나, 또는 검색 키워드에 포함된 전체 문장 중 일부 문장에 해당하는 '재미있는 액션 영화'를 자동생성주제어로 생성하여 이를 주제어로서 선정할 수 있다.
이와 관련하여 사용자장치(100)는 사용자로부터 온/오프라인 상품 또는 컨텐츠, 그 밖에 다양한 관심사에 해당하는 문장을 검색 키워드로서 입력받고, 입력된 검색 키워드를 분석정보제공장치(200)에 전달함으로써, 해당 검색 키워드에 대한 분석 결과를 분석정보제공장치(200)에 요청하게 된다.
또한, 문서데이터수집부(210)는 지정된 주제어를 기반으로 웹 기반 문서데이터를 수집하는 기능을 수행한다.
즉, 문서데이터수집부(210)는 전술한 바와 주제어 선정이 완료되면, 선정된 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장을 키워드로서 웹 검색을 수행하거나, 별도의 데이터베이스에 저장된 웹 기반 문서데이터 중 해당 키워드를 포함하고 있는 문서데이터를 수집하게 된다.
문장구조해석부(220)는 수집한 문서데이터로부터 유효한 문서데이터를 선별하는 기능을 수행한다.
즉, 문장구조해석부(220)는 주제어 기반의 문서데이터 수집이 완료되면, 수집한 문서데이터 각각에서의 상기 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장의 포함 정도에 따라 분석 결과를 도출하는데 유효한 문서데이터를 선별하게 된다.
여기서, 유효한 문서데이터를 선별하는 기준의 경우, 예컨대, 원문 링크, 날짜, 제목, 본문, 태그, 카테고리, 썸네일, 이미지, 동영상, 글자수/이미지 개수/동영상 개수 등을 포함하는 수집한 문서데이터의 구성에서, 상기 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장의 출현 빈도 내지는 주제어와 일치하는 전체 문장의 포함 여부로 결정될 수 있다.
또한, 문장구조해석부(220)는 유효한 문서데이터의 문장구조로부터 감성표현정보를 추출하는 기능을 수행한다.
즉, 문장구조해석부(220)는 유효한 문서데이터의 선별이 완료되면, 유효한 문서데이터에 대한 문장구조 해석을 통해 감성패턴을 식별하여 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하게 된다.
이를 위해, 문장구조해석부(220)는 문서데이터에 대해 문장 단위로 분리하고, 분리된 각 문장에 대해 언어처리를 수행하여 언어적인 자질(Feature)들을 추출하는 기능을 수행한다.
이때, 문장구조해석부(220)는 예컨대, 형태소 분석(Morpheme Analyze) 또는 띄어쓰기(Segmentation) 처리, 이외에 자질(또는 색인어) 추출을 위한 조사 처리, 한국어 굴절 처리, 또는 원형 복귀 처리 등의 언어처리를 수행함으로써, 유효한 문서데이터에 대한 언어적인 자질(Feature)들을 추출할 수 있다.
아울러, 문장구조해석부(220)는 추출된 언어적인 자질(Feature)들을 이용하여 주제어에 대해 긍정/부정/중립적인 평가 표현이 존재하는 부분을 확인하여 감성표현정보로서 추출하게 된다.
여기서, 추출된 감성표현정보에는 예를 들어, 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함될 수 있다.
일 실시예로서, 문장구조해석부(220)는 도 4에 도시한 바와 같이 언어처리엔진으로서 동작하여 유효한 문서데이터에 대해 문장분리, 형태소분석, 복합어 인식, 문형분석과 같은 언어처리를 수행할 수 있다.
또한, 문장구조해석부(220)는 감성분석엔진으로서 동작하여 전술한 언어처리 결과와 상품명DB 및 속성-의견표현 감성사전을 이용하여 리뷰 문장내에서 상품명을 추출하고 해당 상품에 대한 구매속성 및 관련 의견표현 후보를 추출하게 된다.
그리고 문장구조해석부(220)는 속성-표현 후보가 추출된 문장의 문형(부정문, 가정문, 전환관계문장 등) 및 추출문맥을 분석하여 실제 사용자의 의견인지 가정상황인지 여부 등을 판단함은 물론 속성에 대한 긍/부정 정도에 따른 의견 값을 할당한다.
아울러, 문장구조해석부(220)는 의견분석 수행결과로 <상품명, 속성, 의견표현, 긍/부정도값>로 구성된 속성별 요약 상품평 분석 리스트를 추출하게 되며, 이때 동일한 속성일지라도 사람에 따라 사용하는 표현 어휘가 다를 수 있으므로, 속성들에 대한 유사/동일 속성 집합을 DB에서 관리하고 각 유사/동일 속성 집합 별로 유사-대표속성을 지정하여 시스템 상으로 관리되도록 한다.
감성표현강도측정부(230)는 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 감성표현강도를 측정하는 기능을 수행한다.
즉, 감성표현강도측정부(230)는 추출된 상기 감성표현정보로부터 확인되는 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수 및 평가 내용을 기초로 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정한다.
예를 들어, 감성표현강도측정부(230)는 주제어에 대한 전체 평가 수 대비 상기 속성별 평가 수의 비율로부터 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하거나, 또는 상기 속성별 평가 내용에 포함된 특정 문장(예: '매우 좋다', '강력 추천한다'-> 강한 긍정: '좋다','쓸만하다','추천한다'-> 긍정; '보통이다' -> 보통; '별로다', '비추천한다' -> 부정; 정말 별로다, '쓸 것이 못된다', '절대 구매하지 마라' -> 강한 부정)의 포함 여부에 따라 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정할 수 있다.
한편, 감성표현강도측정부(230)는 도 4를 참조한 문장구조해석부(220)의 동작과 관련하여 다음과 같은 동작을 수행할 수 있다.
즉, 감성표현강도측정부(230)는 문장구조해석부(220)의 상품에 대한 사용자들의 의견분석 결과로서 출력되는 대표속성-의견표현 별 리스트에 대해, 상품에 따라 각 속성에 대한 구체적 의견표현 및 아래의 [수식 1] 내지 [수식 3]을 통한 긍/부정 의견(-2≤긍/부정도≤2, 음의 값: 부정의견, 양의 값: 긍정의견)수 통계, 및 상품별 평가되는 구매속성의 수상품 카테고리별 사용자들이 빈번하게 사용하는 주요 속성표현 등을 통계 처리한다.
[수식 1]
Figure pat00001
(상품 p에 대한 상품평 집합 Dp에 속하는 상품평(d)의 분석결과 중 속성 Ai에 대한 모든 의견표현(Eij)들의 집합)
[수식 2]
Figure pat00002
(상품 p에 대한 상품평 집합 Dp에 속하는 상품평(d)의 분석결과 중 속성 Ai에 대한 모든 의견표현(Eij) 중 긍정표현(긍/부정도 값: 1, 2) 집합)
[수식 3]
Figure pat00003
(상품 p에 대한 상품평 집합 Dp에 속하는 상품평(d)의 분석결과 중 속성 Ai에 대한 모든 의견표현(Eij) 중 부정표현(긍/부정도 값: -2, -1) 집합)
분석결과제공부(240)는 측정된 감성표현강도를 시각화하여 사용자장치(100)에 제공하는 기능을 수행한다.
즉, 분석결과제공부(240)는 감성표현정보에 기초한 속성별 감성표현강도가 측정되면, 이를 사용자가 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 시각화하여 사용자장치(100)에 제공하게 된다.
이때, 분석결과제공부(240)는 검색 키워드를 기반으로 하나의 주제어가 아닌 2개의 주제어가 선정된 경우, 즉, 상기 주제어로서 2 이상의 사용자지정주제어가 지정되거나, 또는 상기 사용자지정주제어와 상기 자동생성주제어가 모두 포함되는 경우, 각각의 주제어에 대해 측정된 속성별 감성표현강도를 상호 비교 가능하도록 도 3에 도시한 바와 같이 그래프화된 시각화 정보로서 구성하여 사용자장치(100)에 제공하게 된다.
한편, 분석결과제공부(240)는 도 4를 참조한 감성표현강도측정부(230)의 동작과 관련하여 통계처리 결과에 따라 각 상품 카테고리 별로 유사한 속성표현들에 대해서는 대표되는 속성표현들을 지정하고, 대표속성을 중심으로 상품별로 각 속성에 대한 사용자들의 상대적인 긍/부정 평가 비율을 구하여 정규화된 척도로 도식화될 수 있도록 한다.
이와 관련하여, 분석결과제공부(240)는 최소한 n(현재 3)개의 속성에 대해 공통적으로 사용자 리뷰 분석결과를 기반으로 아래 [수식 4]를 통해 속성별 상대적 가치비교가 가능한 유사 상품들을 그룹핑하여 상품평에 기반한 가치 비교가 가능하도록 데이터를 구성할 수 있다.
[수식 4]
Figure pat00004
(상품P에 대해 속성 Ai 관점에서의 상대적 긍정도)
또한, 분석결과제공부(240)는 아래 [수식 5] 및 [수식 6]을 통해 각 개별 상품에 대한 사용자 리뷰 문서별 속성별 긍/부정 분석결과를 종합하여 상품을 추천하는 대표 리뷰 문서와 추천하지 않는 대표리뷰 문서를 추출하여 제공할 수 있다.
[수식 5]
Figure pat00005
(상품추천 대표리뷰 d 선정; 단, Score(AO): 리뷰문서 d에서 속성 A의 긍/부정값 O의 합계)
[수식 6]
Figure pat00006
(상품비추천 대표리뷰 d 선정; 단, Score(AO): 리뷰문서 d에서 속성 A의 긍/부정값 O의 합계)
나아가, 분석결과제공부(240)는 각 상품에 대한 주요 속성별 긍/부정 통계수치와 함께 해당 속성의 긍/부정 별 리뷰문장을 색인하여 속성별 긍정리뷰들과 부정리뷰들을 그룹핑하여 긍/부정 별 리뷰문서 열람이 가능하도록 함으로써, 최종적으로 사용자장치(100)에서 도 5에 도시한 바와 같은 화면을 열람할 수 있도록 한다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 분석 정보 제공 시스템에 따르면, 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자에게 시각화하여 제공함으로써, 사용자가 요구하는 정보를 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 하여 사용자의 정보 취득 시간을 단축시킬 수 있으며, 또한 사용자가 요구하는 정보를 보다 객관적이고도 정확하게 전달할 수 있다. 이와 관련한 일 실시예로서, 가격비교가 가능한 상품을 대상으로 다양한 쇼핑몰/블로그로부터 상품 리뷰를 대량으로 수집하고, 수집된 리뷰 문서들에 대한 텍스트 분석을 통해 소비자들에게 구매 가이드를 제공할 수 있는 상품의 주요 속성 및 속성에 대한 사용자 평을 추출하고 정량화하여 동일 카테고리 내의 타 상품들과의 상대적인 가치비교를 제공, 잠재 구매자들에게 구매가이드를 제공할 수 있다.
이하에서는 도 6 및 도 7을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 방법을 설명하도록 한다. 여기서, 설명의 편의를 위해 전술한 도 1 내지 도 3에 도시된 구성은 해당 참조번호를 언급하여 설명하겠다.
우선, 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 시스템에서의 동작 흐름을 설명하도록 한다.
먼저, 사용자장치(100)는 사용자로부터 온/오프라인 상품 또는 컨텐츠, 그 밖에 다양한 관심사에 해당하는 문장을 검색 키워드로서 입력받고, 입력된 검색 키워드를 분석정보제공장치(200)에 전달함으로써, 해당 검색 키워드에 대한 분석 결과를 분석정보제공장치(200)에 요청하게 된다(S110).
그리고 나서, 분석정보제공장치(200)는 검색 키워드에 포함된 문장 전체에 해당하는 사용자지정주제어를 문서데이터 수집을 위한 주제어로서 선정하거나, 또는 검색 키워드에 포함된 전체 문장 중 일부 문장을 기초로 생성한 자동생성주제어를 상기 주제어로서 선정한다(S120).
그런 다음, 분석정보제공장치(200)는 전술한 바와 주제어 선정이 완료되면, 선정된 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장을 키워드로서 웹 검색을 수행하거나, 별도의 데이터베이스에 저장된 웹 기반 문서데이터 중 해당 키워드를 포함하고 있는 문서데이터를 수집하게 된다(S130).
다음으로, 분석정보제공장치(200)는 주제어 기반의 문서데이터 수집이 완료되면, 수집한 문서데이터 각각에서의 상기 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장의 포함 정도에 따라 분석 결과를 도출하는데 유효한 문서데이터를 선별하게 된다(S140).
그리고 나서, 분석정보제공장치(200)는 유효한 문서데이터의 선별이 완료되면, 유효한 문서데이터에 대한 문장구조 해석을 통해 감성패턴을 식별하여 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하게 된다(S150).
여기서, 추출된 감성표현정보에는 예를 들어, 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함될 수 있다.
또한, 분석정보제공장치(200)는 추출된 상기 감성표현정보로부터 확인되는 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수 및 평가 내용을 기초로 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정한다(S160).
이후, 분석정보제공장치(200)는 감성표현정보에 기초한 속성별 감성표현강도가 측정되면, 이를 사용자가 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 시각화하여 사용자장치(100)에 제공함으로써, 사용자장치(100)로 하여금 검색 키워드에 대한 시각화된 분석 결과를 표시할 수 있도록 한다(S170-S190).
이하에서는 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분석정보제공장치(200)의 동작 방법을 구체적으로 설명하도록 한다.
먼저, 문서데이터수집부(210)는 사용자장치(100)로부터 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 검색 키워드에 포함된 문장 전체에 해당하는 사용자지정주제어를 웹 기반 문서데이터 수집을 위한 상기 주제어로서 선정하거나, 또는 검색 키워드에 포함된 전체 문장 중 일부 문장을 기초로 생성한 자동생성주제어를 상기 주제어로서 지정한다(S210-S220)
예를 들어, 문서데이터수집부(210)는 검색 키워드로서 '액션 장면이 재미있는 영화'라는 검색 키워드가 전달되는 경우, 검색 키워드에 포함된 문장 전체에 해당하는 사용자지정주제어인 '액션 장면이 재미있는 영화'을 주제어로서 선정하거나, 또는 검색 키워드에 포함된 전체 문장 중 일부 문장에 해당하는 '재미있는 액션 영화'를 자동생성주제어로 생성하여 이를 주제어로서 선정할 수 있다.
그리고 나서, 문서데이터수집부(210)는 전술한 바와 주제어 선정이 완료되면, 선정된 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장을 키워드로서 웹 검색을 수행하거나, 별도의 데이터베이스에 저장된 웹 기반 문서데이터 중 해당 키워드를 포함하고 있는 문서데이터를 수집하게 된다(S230).
그런 다음, 문장구조해석부(220)는 주제어 기반의 문서데이터 수집이 완료되면, 수집한 문서데이터 각각에서의 상기 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장의 포함 정도에 따라 분석 결과를 도출하는데 유효한 문서데이터를 선별하게 된다(S240).
여기서, 유효한 문서데이터를 선별하는 기준의 경우, 예컨대, 원문 링크, 날짜, 제목, 본문, 태그, 카테고리, 썸네일, 이미지, 동영상, 글자수/이미지 개수/동영상 개수 등을 포함하는 수집한 문서데이터의 구성에서, 상기 주제어를 구성하는 각각의 단어 또는 문장의 출현 빈도 내지는 주제어와 일치하는 전체 문장의 포함 여부로 결정될 수 있다.
다음으로, 문장구조해석부(220)는 유효한 문서데이터의 선별이 완료되면, 유효한 문서데이터에 대한 문장구조 해석을 통해 감성패턴을 식별하여 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하게 된다(S250-S260).
이를 위해, 문장구조해석부(220)는 문서데이터에 대해 문장 단위로 분리하고, 분리된 각 문장에 대해 언어처리를 수행하여 언어적인 자질(Feature)들을 추출하는 기능을 수행한다.
이때, 문장구조해석부(220)는 예컨대, 형태소 분석(Morpheme Analyze) 또는 띄어쓰기(Segmentation) 처리, 이외에 자질(또는 색인어) 추출을 위한 조사 처리, 한국어 굴절 처리, 또는 원형 복귀 처리 등의 언어처리를 수행함으로써, 유효한 문서데이터에 대한 언어적인 자질(Feature)들을 추출할 수 있다.
아울러, 문장구조해석부(220)는 추출된 언어적인 자질(Feature)들을 이용하여 주제어에 대해 긍정/부정/중립적인 평가 표현이 존재하는 부분을 확인하여 감성표현정보로서 추출하게 된다.
나아가, 감성표현강도측정부(230)는 추출된 상기 감성표현정보로부터 확인되는 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수 및 평가 내용을 기초로 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정한다(S270).
예를 들어, 감성표현강도측정부(230)는 주제어에 대한 전체 평가 수 대비 상기 속성별 평가 수의 비율로부터 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하거나, 또는 상기 속성별 평가 내용에 포함된 특정 문장(예: '매우 좋다', '강력 추천한다'-> 강한 긍정: '좋다','쓸만하다','추천한다'-> 긍정; '보통이다' -> 보통; '별로다', '비추천한다' -> 부정; 정말 별로다, '쓸 것이 못된다', '절대 구매하지 마라' -> 강한 부정)의 포함 여부에 따라 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정할 수 있다.
이후, 분석결과제공부(240)는 감성표현정보에 기초한 속성별 감성표현강도가 측정되면, 이를 사용자가 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 시각화하여 사용자장치(100)에 제공함으로써, 사용자장치(100)로 하여금 검색 키워드에 대한 시각화된 분석 결과를 표시할 수 있도록 한다(S290).
이때, 분석결과제공부(240)는 검색 키워드를 기반으로 하나의 주제어가 아닌 2개의 주제어가 선정된 경우, 즉, 상기 주제어로서 2 이상의 사용자지정주제어가 지정되거나, 또는 상기 사용자지정주제어와 상기 자동생성주제어가 모두 포함되는 경우, 각각의 주제어에 대해 측정된 속성별 감성표현강도를 상호 비교 가능하도록 도 3에 도시한 바와 같이 그래프화된 시각화 정보로서 구성하여 사용자장치(100)에 제공하게 된다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 분석 정보 제공 방법에 따르면, 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자에게 시각화하여 제공함으로써, 사용자가 요구하는 정보를 한눈에 검색 및 모니터링 할 수 있도록 하여 사용자의 정보 취득 시간을 단축시킬 수 있으며, 또한 사용자가 요구하는 정보를 보다 객관적이고도 정확하게 전달할 수 있다. 이와 관련한 일 실시예로서, 가격비교가 가능한 상품을 대상으로 다양한 쇼핑몰/블로그로부터 상품 리뷰를 대량으로 수집하고, 수집된 리뷰 문서들에 대한 텍스트 분석을 통해 소비자들에게 구매 가이드를 제공할 수 있는 상품의 주요 속성 및 속성에 대한 사용자 평을 추출하고 정량화하여 동일 카테고리 내의 타 상품들과의 상대적인 가치비교를 제공, 잠재 구매자들에게 구매가이드를 제공할 수 있다.
한편, 여기에 제시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.　 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 기술적으로 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수 있다.　 예시적인 저장 매체는 프로세서와 연결되며, 그 결과 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독하고 저장 매체로 정보를 기록할 수 있다.　 대안적으로, 저장 매체는 프로세서로 통합될 수 있다.　 프로세서 및 저장 매체는 ASIC 내에 포함될 수 있다.　 ASIC은 사용자사용자장치 내에 포함될 수 있다.　 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자사용자장치 내에 개별적인 컴포넌트들로서 포함될 수 있다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.
본 발명에 따른 분석 정보 제공 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 장치에 따르면, 각종 온/오프라인 상품에 해당하는 사용자 검색 키워드에 대한 웹 상에서의 평가나 의견을 수집 및 분석하여 해당 분석 결과를 사용자에게 시각화하여 제공한다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
100: 사용자장치
200: 분석정보제공장치
210: 문서데이터수집부　　220: 문장구조해석부
230: 감성표현강도측정부　　240: 분석결과제공부

Claims (14)

  1. 검색 키워드를 분석정보제공장치에 전달하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과를 요청하는 사용자장치; 및
    상기 사용자장치로부터 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하고, 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 감성표현강도를 측정하며, 측정된 상기 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석정보제공장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 정보 제공 시스템.
  2. 사용자장치로부터 검색 키워드에 대한 분석 결과가 요청되면, 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하는 문장구조해석부;
    추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 감성표현강도측정부; 및
    측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석결과제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 주제어는,
    상기 검색 키워드를 통해 사용자가 지정한 사용자지정주제어, 및 상기 검색 키워드를 구성하는 적어도 하나를 포함하도록 생성된 자동생성주제어 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 감성표현정보는,
    상기 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 감성표현강도측정부는,
    상기 주제어에 대한 전체 평가 수 대비 상기 속성별 평가 수의 비율로부터 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하거나, 또는 상기 속성별 평가 내용에 포함된 특정 문장의 포함 여부에 따라 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 분석결과제공부는,
    상기 주제어로서 2 이상의 상기 사용자지정주제어가 지정되거나, 또는 상기 사용자지정주제어와 상기 자동생성주제어가 모두 포함되는 경우, 각각의 주제어에 대한 상기 속성별 감성표현강도를 상호 비교 가능하도록 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 웹 기반 문서데이터를 수집하기 위한 문서데이터수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치.
  8. 사용자장치가 검색 키워드를 분석정보제공장치에 전달하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과를 요청하는 분석결과요청단계;
    상기 분석정보제공장치가 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하는 감성표현정보추출단계;
    상기 분석정보제공장치가 상기 추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 감성표현강도측정단계; 및
    상기 분석정보제공장치가 측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석결과제공단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 정보 제공 방법.
  9. 사용자장치로부터 수신되는 검색 키워드에 대한 분석 결과 요청에 따라 웹 기반 문서데이터의 문장구조로부터 감성패턴을 식별하여 상기 검색 키워드에 대응하는 주제어에 대한 감성표현정보를 추출하는 문장구조해석단계;
    추출된 상기 감성표현정보를 기초로 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 감성표현강도측정단계; 및
    측정된 상기 속성별 감성표현강도를 시각화하여 상기 검색 키워드에 대한 분석 결과로서 상기 사용자장치에 제공하는 분석결과제공단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치의 동작 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 주제어는,
    상기 검색 키워드를 통해 사용자가 지정한 사용자지정주제어, 및 상기 검색 키워드를 구성하는 적어도 하나의 문장을 포함하도록 생성한 자동생성주제어 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치의 동작 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 감성표현정보는,
    상기 주제어에 대한 전체 평가 수, 긍정/부정/중립으로 구분되는 속성별 평가 수, 및 상기 속성별 평가 내용 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치의 동작 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 감성표현강도측정단계는,
    상기 주제어에 대한 전체 평가 수 대비 상기 속성별 평가 수의 비율로부터 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하거나, 또는 상기 속성별 평가 내용에 포함된 특정 문장의 포함 여부에 따라 상기 주제어에 대한 속성별 감성표현강도를 측정하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치의 동작 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 분석결과제공단계는,
    상기 주제어로서 2 이상의 상기 사용자지정주제어가 지정되거나, 또는 상기 사용자지정주제어와 상기 자동생성주제어가 모두 포함되는 경우, 각각의 주제어에 대한 상기 속성별 감성표현강도를 상호 비교 가능하도록 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치의 동작 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 웹 기반 문서데이터를 수집하는 문서데이터수집단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분석정보제공장치의 동작 방법.
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