KR20140083637A - 사용자의 감성에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서버 및 방법 - Google Patents

사용자의 감성에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서버 및 방법 Download PDF

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Abstract

맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서버는 복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집하는 문서 수집부, 수집된 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출하는 감성 표현 추출부, 추출된 감성 표현에 기초하여기 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성하는 콘텐츠 결과 생성부, 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 사용자 결과 생성부, 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함한다.

Description

사용자의 감성에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서버 및 방법{SERVER AND METHOD FOR PROVIDING CONTENTS OF CUSTOMIZED BASED ON USER EMOTION}
사용자의 감성에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서버 및 방법에 관한 것이다.
IPTV, 스마트 TV 등의 양방향 미디어가 많아짐에 따라 VOD의 종류 및 방송 채널의 선택의 폭이 넓어졌다. 하지만, 실제로는 한정된 메뉴 UI 등의 이유로 인해 대부분의 시청자가 소수의 콘텐츠 만을 시청하는 콘텐츠 소비의 편중 현상이 기존의 매스미디어의 그것에 비해 크게 해소되지 않고 있다. 이러한 콘텐츠 소비 편중 현상을 해결하기 위하여 시청률 순위에 따른 추천, 개인의 시청 이력이나 프로파일에 기반하여 시청자가 좋아할만한 콘텐츠 추천 등의 시청자에게 적합한 콘텐츠를 제공하기 위한 다양한 콘텐츠 추천 방법이 등장하고 있다. 콘텐츠를 추천하는 방법과 관련하여 한국공개특허 제2011-0138559호에는 IPTV 블로그 프레임워크와 IPTV 시스템에 대한 구성이 개시되어 있다.
한편, 사용자가 콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보면, 주로 콘텐츠에 대한 감독, 배우 등의 객관적인 정보 및 콘텐츠의 인기도 등의 암묵적인 정보를 확인하며 이에 따라, 개인화된 콘텐츠를 사용자에게 제공하기 위하여 일반적으로 콘텐츠의 메타데이터와 같은 명시적인 정보와 사용자의 이력 정보를 활용하였다. 하지만, 기존의 명시적인 또는 암묵적인 데이터 만으로 콘텐츠를 추천하는 방법만으로는 사용자의 감성 또는 공감을 이끌어내는 콘텐츠를 선택하고, 추천하여 제공하는데 한계점을 갖는다.
웹 상에 표현된 복수 사용자의 감성 정보를 분석하여 사용자에 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 제공하고자 한다. 이슈가 되는 인물, 감성적인 테마를 통해 맞춤형 콘텐츠를 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집하는 문서 수집부, 수집된 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출하는 감성 표현 추출부, 추출된 감성 표현에 기초하여 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성하는 콘텐츠 결과 생성부, 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 사용자 결과 생성부, 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함하는 콘텐츠 제공 서버를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집하는 단계, 수집된 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출하는 단계, 추출된 감성 표현에 기초하여 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성하는 단계, 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 단계, 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 콘텐츠 제공 방법을 제공할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, SNS 등의 웹 상에 표현된 대중의 감성 정보를 분석하여 콘텐츠의 주요 특성으로 활용하고, 이에 기초하여 사용자의 성향을 분석하여 개인화된 검색 및 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이슈가 되는 인물, 감성적인 테마를 이용한 추천을 통해 TV 콘텐츠의 소비를 활성화 할 수 있다. 노출 빈도가 적거나 최신 또는 인기 콘텐츠가 아니라는 이유로 사용자의 시청 빈도가 낮은 콘텐츠를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 콘텐츠 제공 서버의 구성도이다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 분석 결과를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 제공 서버의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 제공하는 방법을 나타내는 동작 흐름도이다
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 제공 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천 또는 검색하여 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 제공 시스템은 콘텐츠 제공 서버(10) 및 단말(20)을 포함한다.
콘텐츠 제공 서버(10) 및 단말(20)은 네트워크를 통해 상호간에 연결될 수 있다. 네트워크는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 유선 또는 무선으로 연결된 연결 구조를 의미하는 것으로, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 이동 통신망(Mobile Radio Communication Network) 등의 네트워크가 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
단말(20)은 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속할 수 있는 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서 휴대용 단말기는 휴대성과 이동성이 보장되는 이동 통신 장치로서, 예를 들면, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
또한, 단말(20)은 방송 영상 및 광고 영상을 표시하는 장치로써, TV 스마트TV, IPTV, PC와 연결된 모니터 및 TV와 연결된 셋탑박스와 같은 방송 영상을 표시할 수 있는 장치를 포함한다. 그리고, 이러한 셋탑박스와 같은 장치는 TV 장치의 내부에 포함될 수 있으며, 외부 장치로서 TV 장치에 연결될 수 있다. 다만, 도 1에 개시된 단말(20)의 종류 및 형태는 설명의 편의를 위해 예시된 것에 불과하므로, 본원에서 이야기하는 단말(20)의 종류 및 형태가 도 1에 도시된 것으로 한정 해석되는 것은 아니다.
콘텐츠 제공 서버(10)는 복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집할 수 있다. 이 때, 문서는 SNS(Social Network Service), 100자 영화평, 댓글 등을 포함하는 마이크로 블로그를 통해 수집될 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 제공 서버(10)는 "넝쿨째 굴러온 당신" 이라는 콘텐츠를 선정하고, "넝쿨째 굴러온 당신"과 관련된 문서 또는 관련된 글을 복수 사용자의 SNS를 통해 수집할 수 있다.
콘텐츠 제공 서버(10)는 수집된 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출할 수 있다. 일 예로, 콘텐츠 제공 서버(10)는 수집된 문서를 분석하여 "탄탄한 스토리", "산만한 스토리", "스토리라인, "스토리", "뛰어난 영상미", "영상미가 뛰어나다" 또는 "느낌이 좋다" 등의 감성 표현을 추출할 수 있다. 이 때, 콘텐츠 제공 서버(10)는 추출된 감성 표현이 긍정적인 표현인지 부정적인 표현인지에 대한 여부를 구분할 수 있다. "탄탄한 스토리" 라는 감성 표현을 추출한 경우 긍정적인 표현으로, "산만한 스토리" 라는 감성 표현을 추출한 경우 부정적인 표현으로 구분할 수 있다.
콘텐츠 제공 서버(10)는 추출된 감성 표현에 기초하여 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 제공 서버(10)는 "넝쿨째 굴러온 당신" 이라는 콘텐츠에 대하여 수집된 문서로부터 추출된 감성 표현에 기초하여 "넝쿨째 굴러온 당신" 콘텐츠에 대한 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. 이 때, 분석 결과는 감동, 캐릭터, 재미, 작품, 이야기 등의 감성 속성에 소정 점수를 부여하여 생성될 수 있고, 분석 결과는 각 속성의 점수가 반영된 소정 도형의 형태로 생성될 수도 있다.
콘텐츠 제공 서버(10)는 사용자가 이용한 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과에 기초하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. 일 예로, 콘텐츠 제공 서버(10)는 드라마 "넝쿨째 굴러온 당신", 영화 "만추" 등 사용자가 일정 기간 동안 이용한 콘텐츠를 식별하고, 사용자가 이용한 각각의 콘텐츠에 대한 감성 분석 결과를 합산하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다.
콘텐츠 제공 서버(10)는 복수의 콘텐츠 감성 분석 결과와 사용자의 감성 분석 결과를 비교하여 복수의 콘텐츠 중 사용자의 감성 분석 결과와 유사한 콘텐츠를 맞춤형 콘텐츠로 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 제공 서버(10)는 사용자의 감성 분석 결과 내의 각 감성 속성과 유사한 점수를 갖는 콘텐츠 또는 콘텐츠의 감성 분석 결과로서 생성된 도형의 형태가 사용자의 감성 분석 결과와 유사한 콘텐츠를 맞춤형 콘텐츠로서 사용자에게 제공할 수 있다.
이와 같은 콘텐츠 제공 서버(10)의 동작에 대해서는 아래에서 자세히 설명된다.
도 2는 도 1에 도시된 콘텐츠 제공 서버의 구성도이다. 도 2를 참조하면 콘텐츠 제공 서버(10)는 문서 수집부(11), 감성 표현 추출부(12), 콘텐츠 결과 생성부(13), 사용자 결과 생성부(14), 콘텐츠 제공부(15), 이슈 인물 선정부(16), 콘텐츠 검색부(17), 콘텐츠 추천부(18) 및 데이터베이스(19)를 포함한다. 다만, 도 2의 콘텐츠 제공 서버(10)는 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 도 2에 도시된 구성 요소들을 기초로 하여 여러 가지 변형이 가능함은 본 발명의 일 실시예에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 콘텐츠 제공 서버(10) 내의 콘텐츠 제공부(15)가 콘텐츠 검색부(17) 및 콘텐츠 추천부(18)의 동작을 더 수행할 수도 있고, 콘텐츠 제공 서버(10)는 복수개의 데이터베이스를 더 포함할 수도 있다.
문서 수집부(11)는 복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집한다. 이 때, 대상 어휘는 복수의 콘텐츠 각각의 제목, 제목의 축약어 및 제목과 관련된 연관어 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있고, 문서 수집부(11)는 SNS 및 댓글을 포함하는 복수 사용자의 마이크로 블로그(Micro Blog)로부터 문서를 수집할 수 있다. 예를 들어, 대상 어휘는 "넝쿨째 굴러온 당신" 이라는 콘텐츠의 제목, "넝쿨당" 이라는 제목의 축약어 및 "주말 드라마" 라는 관련어가 될 수 있고, 문서 수집부(11)는 선정된 대상 어휘를 이용하여, "넝쿨째 굴러온 당신"이라는 콘텐츠와 관련된 문서를 페이스북, 트위터 등의 SNS, 100자 영화평, 댓글 등의 마이크로 블로그로부터 수집할 수 있다. 이슈 인물의 선정을 위해 문서 수집부(11)는 뉴스 사이트를 통해 문서를 수집할 수도 있다. 그리고, 문서 수집부(11)는 수집된 복수의 문서를 데이터베이스(19)에 저장할 수 있다.
감성 표현 추출부(12)는 수집된 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출한다. 이 때, 감성 표현 추출부(12)는 수집된 문서로부터 감성 속성, 감성 속성의 주제 표현어, 감성 표현 및 감성 표현의 긍정 또는 부정을 구분하는 구분자 중 적어도 하나 이상을 추출할 수 있다. 일 예로, 감성 표현 추출부(12)는 스토리, 영상, 연기, 액션 등의 감성 속성, 이야기 전개, 이야기 흐름, 스토리 라인, 화면 등의 감성 속성을 대표하는 주제 표현어 그리고, "진지한 스토리", "스토리가 약하다", "스토리가 지루하다", "영상이 뛰어나다", "영상이 아름답다", "애인과 보기에는 좋지 않다", "자연(제주도)에 대한 영상이 뛰어나다", "탄탄한 스토리", "산만한 스토리" 등의 감성 표현을 추출할 수 있고, 추출된 각각의 감성 표현이 긍정적인 표현인지 부정적인 표현인지에 따라 구분할 수 있다.
감성 표현 추출부(12)는 추출된 감성 표현 중 감성 표현의 출현 빈도가 소정 임계치 이상인 감성 표현을 데이터베이스(19)에 저장시킬 수 있다. 예를 들면, 감성 표현 추출부(12)는 각각의 콘텐츠 별로 수집된 문서에서 감성 속성, 주제 표현어가 출현하는 문장 또는, 감성 표현을 추출한 후 문장의 출현 빈도가 임계치 이상인 문장 또는 감성 표현을 데이터베이스(19)에 저장시킬 수 있다.
감성 표현 추출부(12)는 감성 속성에 해당하는 감성 표현을 추출하기 위해 주제 표현어를 활용할 수 있다. 이 때, 주제 표현어는 수집 문서에서 출현 빈도가 높은 어휘의 목록으로부터 선별될 수 있다.
콘텐츠 결과 생성부(13)는 추출된 감성 표현에 기초하여 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성한다. 예를 들어, 콘텐츠 결과 생성부(13)는 콘텐츠 각각으로부터 수집된 문서로부터 추출된 감성 속성 별 감성 표현의 출현 빈도에 따라 콘텐츠의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. 좀 더 상세히 말하면, 콘텐츠 결과 생성부(13)는 스토리에 해당하는 감성 표현인 "탄탄한 스토리", "진지한 스토리" 또는, 영상에 해당하는 감성 표현인 "자연에 대한 영상이 뛰어나다" 및 "영상이 뛰어나다" 등 수집된 문서에서 감성 표현의 추출 빈도에 따라 스토리 10, 영상 50 등으로 "넝쿨째 굴러온 당신" 콘텐츠에 대한 감성 분석 결과를 생성할 수 있다.
콘텐츠 결과 생성부(13)는 콘텐츠의 감성 분석 결과 내의 감성 속성으로 구분되는 소정 도형의 형태로 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. 도 3a를 통해 예를 들면, 콘텐츠 결과 생성부(13)는 소정 콘텐츠 "Movie A" 에 대하여 감동, 내용, 느낌, 액션, 연기, 영상, 영화, 이야기, 작품, 재미 및 캐릭터로 구성된 감성 속성 각각의 점수를 선으로 연결한 도형의 형태로 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. "Movie A"는 감동, 캐릭터, 내용, 액션, 영상, 영화 및 작품 등에서 높은 점수를 획득했으나, 느낌 및 연기에서 상대적으로 낮은 점수를 획득한 것을 알 수 있다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 감성 분석 결과를 나타내는 도면이다. 다만 도 3a 내지 3c를 통해 설명되는 실시예는 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 이에 한정되어 해석되어서는 안된다.
사용자 결과 생성부(14)는 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성한다. 여기서, 사용자 결과 생성부(14)는 소정 시간 간격 동안의 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 사용자가 이용한 하나 이상의 콘텐츠를 식별할 수 있다. 그리고, 사용자 결과 생성부는 사용자가 이용한 적어도 하나 이상의 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 합산하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다.
예를 들어, 사용자 결과 생성부(14)는 주간, 월간, 6개월 또는 연간 등 일정 시간 간격 동안 사용자가 이용한 콘텐츠의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그를 추출하여 사용자가 접근한 콘텐츠의 목록을 추출하고, 사용자가 접근한 개별 콘텐츠의 감성 분석 결과를 모두 합산하여 스토리에 해당하는 감성 표현인, "탄탄한 스토리", "진지한 스토리" 또는, 영상에 해당하는 "자연에 대한 영상이 뛰어나다", "영상이 뛰어나다" 등의 감성 표현에 대하여 스토리 100, 영상 50 등의 사용자의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다.
사용자 결과 생성부(14)는 사용자의 감성 분석 결과 내의 감성 속성으로 구분되는 소정 도형의 형태로 사용자의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. 도 3b를 통해 예를 들면, 사용자 결과 생성부(14)는 사용자인 "User A"에 대하여 감동, 내용, 느낌, 액션, 연기, 영상, 영화, 이야기, 작품, 재미 및 캐릭터로 구분된 감성 속성의 각각의 점수를 선으로 연결한 도형의 형태로 사용자의 감성 분석 결과를 생성할 수 있다. "User A"는 감동, 내용, 액션, 영상, 영화 및 캐릭터 등에서 높은 점수를 획득했으나, 느낌 및 연기 등에서 상대적으로 낮은 점수를 획득한 것을 알 수 있다.
콘텐츠 제공부(15)는 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공한다. 예를 들어, 콘텐츠 제공부(15)는 사용자의 감성 분석 결과로 생성된 도형의 형태와 유사한 감성 분석 결과를 갖는 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 도 3a 내지 도 3b를 참조하면, "User A"의 감성 분석 결과 및 "Movie A"의 감성 분석 결과가 유사한 형태를 띄는 것을 알 수 있고, 콘텐츠 제공부(15)는 복소의 콘텐츠로부터 선택된 "Movie A" 콘텐츠를 맞춤형 콘텐츠로서 사용자에게 제공할 수 있다. 다른 예에서, 콘텐츠 제공부(15)는 사용자의 감성 분석 결과 및 콘텐츠의 감성 분석 결과에서 감성 속성인 감동 또는 캐릭터의 점수가 유사한 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수도 있다.
이슈 인물 선정부(16)는 수집된 문서로부터 소정 인물에 해당하는 인물명을 추출하고, 수집된 문서에서 인물명이 추출된 횟수를 계산한다. 그리고, 이슈 인물 선정부(16)는 인물명이 추출된 횟수가 소정 시간 간격 동안 급증한 경우 또는, 인물명이 추출된 횟수가 소정 임계치 이상인 경우, 추출된 인물명을 이슈 인물로 선정할 수 있다. 예를 들어, 이슈 인물 선정부(16)는 개체명 인식기를 통해 수집된 문서에서 인물명을 추출하고, 인물명이 추출된 횟수를 일간, 주간 또는 월간 별로 기록하여, 추출된 횟수가 급증한 인물 또는 수집된 문서에서 추출된 횟수가 절대적으로 많은 인물을 이슈 인물로 선정할 수 있다.
콘텐츠 제공부(15)는 이슈 인물 선정부(16)에서 선정된 인물과 관련된 콘텐츠를 사용자에게 추천하여 제공할 수 있다. 도 3c를 통해 예를 들면, 이슈 인물 선정부(16)는 수집된 문서로부터 "이병헌", "이선균" 및 "김기덕"을 이슈 인물로 선정할 수 있고, 콘텐츠 제공부(15)는 "광해 이병헌 특별전", "골든타임 이선균 스페셜", 및 "김기덕의 예술 세계" 등 이슈 인물 선정부(16)에서 선정된 이슈 인물과 관계된 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다.
콘텐츠 검색부(17)는 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 산정된 사용자의 활동 지수에 기초하여 사용자에 대한 맞춤형 콘텐츠 검색 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 검색부(17)는 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 0 내지 100 사이의 활동 지수를 산정하고, 소정 키워드에 대하여 산정된 사용자의 활동 지수와 사용자의 감성 분석 결과를 반영하여 검색 결과를 제공할 수 있다.
콘텐츠 제공부(15)는 콘텐츠 검색부(17)을 통해 검색된 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다. 도 3c를 통해 예를 들면, "사랑" 이라는 키워드에 대하여 콘텐츠를 검색하는 경우, 콘텐츠 검색부(17)는 "사랑"이라는 키워드로 검색된 복수의 콘텐츠 중 영상이 좋은 로맨스 영화 콘텐츠를 검색 결과 상위에 노출할 수 있고, 캐릭터가 재미있는 감동적인 영화 콘텐츠를 검색 결과의 상위에 노출할 수도 있다. 콘텐츠 제공부(15)는 콘텐츠 검색부(17)를 통해 검색된 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다.
콘텐츠 추천부(18)는 사용자의 감성 분석 결과 내의 감성 속성에 대하여 산출된 중요도에 기초하여 사용자의 감성 속성과 유사한 감성 속성을 갖는 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 추천한다. 도 3c를 통해 예를 들면, 콘텐츠 추천부(18)는 "User A"의 감성 분석 결과 내에서 중요도가 높은 스토리 및 영상에 대하여 "스토리가 화려한 영화" 또는 "영상이 아름다운 최근 영화"를 추천할 수 있다.
콘텐츠 추천부(18)는 콘텐츠의 감성 분석 결과 및 콘텐츠의 장르, 제작 연도, 제작 국가, 배우, 감독 및 소재 등을 포함하는 콘텐츠의 메타데이터를 조합하여 콘텐츠를 추천할 수 있다. 도 3c를 통해 예를 들어, 콘텐츠 추천부(18)는 최신 또는 인기있는 콘텐츠의 감성 분석 결과에서 긍정적인 감성 표현의 목록과 콘텐츠의 메타데이터를 추출하고, 이를 조합하여 "탄탄한 스토리를 바탕으로 한 액션 영화", "영상미가 아름다운 2030 로맨스 영화" 또는, "작품성이 뛰어난 재난 영화" 등을 사용자에게 추천할 수 있다. 이 경우, "탄탄한 스토리", "영상미가 아름다운", "작품성이 뛰어난" 등은 콘텐츠의 감성 분석 결과 내의 감성 표현이 되고, "액션", "로맨스", "2030", "재난" 등은 콘텐츠 메타데이터의 장르, 제작 연도, 소재 등이 될 수 있다.
콘텐츠 제공부(15)는 콘텐츠 추천부(18)를 통해 추천된 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공할 수 있다.
데이터베이스(19)는 수집된 문서, 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과 및 사용자의 감성 분석 결과를 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(19)는 수집된 문서 내에서 추출한 감성 표현, 선정된 이슈 인물에 대한 정보를 더 저장할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐츠 제공 서버의 구성도이다. 도 4는 도 2에서 설명된 콘텐츠 제공 서버(10)의 다른 실시예를 나타낸다. 따라서, 도 4에서 설명되지 않은 내용이라고 하더라도, 도 2를 통해 콘텐츠 제공 서버(10)에 대하여 이상에서 설명된 내용을 통해 유추 가능하므로, 도 2에서 설명된 콘텐츠 제공 서버에 대한 설명은 도 4에서 설명되는 콘텐츠 제공 서버(10)에 대해서도 적용된다.
도 4를 참조하면, 콘텐츠 제공 서버(10)는 콘텐츠 데이터베이스로부터 콘텐츠 별 시드(seed) 어휘를 선정하고, 페이스북, 트위터 등의 수집 대상 사이트로부터 선정된 시드 어휘에 대응하는 콘텐츠와 관련된 문서를 수집하고, 수집된 문서를 콘텐츠별 수집 문서 데이터베이스에 저장한다. 이후, 콘텐츠 제공 서버(10)는 뉴스 사이트 등으로부터 문서 정보를 수집하여 최근 이슈가 되는 인물을 분석하여 이슈 인물 데이터베이스에 저장한다. 또는, 콘텐츠 제공 서버(10)는 수집 문서 데이터베이스에 저장된 수집 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성을 분석하고, 출현 빈도가 임계치 이상인 감성 표현은 감성 데이터베이스에 저장하여 감성 표현을 확장할 수도 있다. 그리고, 콘텐츠 제공 서버(10)는 시청 및 검색 로그 데이터베이스를 통해 사용자가 이용한 콘텐츠를 식별하고, 감성 분석 데이터베이스에 저장된 콘텐츠 별 감성 분석 결과 중 사용자가 이용한 콘텐츠의 감성 분석 결과를 합산하여 사용자 개인의 성향을 분석한다. 생성된 사용자 개인의 감성 분석 결과는 개인 성향 분석 데이터베이스에 저장한다.
사용자가 소정 콘텐츠를 검색하는 경우, 개인 성향 분석 데이터베이스에 저장된 개인의 감성 분석 결과에 기초하여 콘텐츠에 대한 감성 기반 개인화 검색 및 감성 기반 개인화 추천을 사용자에게 제공할 수 있고, 감성 분석 데이터베이스에 저장된 콘텐츠의 감성 분석 결과에 기초하여 감성 중심의 테마 추천을 사용자에게 제공할 수 있다. 콘텐츠 제공 서버(10)는 이슈 인물 데이터베이스에 기초하여 이슈 인물을 중심으로 한 콘텐츠 테마 추천을 사용자에게 제공할 수도 있다.
이를 통해, 평소 영상이 좋은 로맨스 즐겨 보거나 영화 또는 잔잔한 피아노곡을 즐겨 듣는 사용자의 감성을 분석하고, 사용자의 감성에 맞는 음악, 영화, 책 또는 뉴스 등의 콘텐츠를 추천하고, 추천된 콘텐츠가 사용자의 감성과 얼마나 일치하는지도 나타낼 수 있다. 또는, 스마트 패드를 통해 영상이 좋은 로맨스 영화나 캐릭터가 재미있는 영화를 즐겨보는 사용자의 감성을 분석하고, 이후 사용자가 "사랑" 이라는 검색어를 통해 콘텐츠를 검색하는 경우, "사랑"으로 검색된 영화 중 사용자의 감성에 맞는 영상이 좋은 로맨스 영화 또는 캐릭터가 재미있는 영화를 검색 결과의 상위에 노출시킬 수도 있다.
또한, 감성 데이터베이스에 저장된 감성 표현을 활용하여 탄탄한 스토리를 바탕으로 한 액션영화, 영상미가 아름다운 로맨스 영화 또는 손발이 오글거리는 로맨스 영화 등을 추천할 수 있고, 이슈 인물 데이터베이스에 기초하여 "이병헌"이 등장하는 영화, "이선균"이 등장하는 드라마, "김기덕"이 감독한 영화 등을 추천할 수도 있다.
다만, 도 4에 도시된 실시예는 본 발명의 일 실시예를 나타내는 것으로, 도 4에 도시된 실시예에 한정되어 해석되는 것은 아니며, 이 밖에 다양한 실시예들이 더 존재할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 제공하는 방법을 나타내는 동작 흐름도이다. 도 5는 도 1에 도시된 콘텐츠 제공 서버(10)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서 이하 생략된 내용이라고 하여도, 도 1 내지 도 2를 통해 콘텐츠 제공 서버(10)에 대하여 이상에서 기술된 내용들은 도 5에서 설명되는 실시예에도 적용된다.
도 5를 참조하면, 콘텐츠 제공 서버(10)는 복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집(S501)한다. 콘텐츠 제공 서버(10)는 수집된 문서로부터 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출(S502)하고, 추출된 감성 표현에 기초하여 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성(S503)한다. 콘텐츠 제공 서버(10)는 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 사용자의 감성 분석 결과를 생성(S504)한다. 그리고, 콘텐츠 제공 서버(10)는 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공(S505)한다.
콘텐츠 제공 서버(10)는 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 산정된 사용자의 활동 지수에 기초하여 사용자에 대한 맞춤형 콘텐츠 검색 결과를 제공할 수 있고, 사용자의 감성 분석 결과 내의 감성 속성에 대하여 상출된 중요도에 기초하여 사용자의 감성 속성과 유사한 감성 속성을 갖는 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 추천할 수 있다. 콘텐츠 제공 서버(10)는 생성된 콘텐츠의 감성 분석 결과 및 생성된 사용자의 감성 분석 결과를 저장할 수도 있다.
도 5을 통해 설명된 실시예에 따른 콘텐츠 제공 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 엑세스 될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 콘텐츠 제공 서버
20: 단말

Claims (17)

  1. 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 서버에 있어서,
    복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 상기 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집하는 문서 수집부;
    상기 수집된 문서로부터 상기 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출하는 감성 표현 추출부;
    상기 추출된 감성 표현에 기초하여 상기 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성하는 콘텐츠 결과 생성부;
    상기 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 사용자 결과 생성부; 및
    상기 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 상기 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 상기 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 상기 사용자에게 제공하는 콘텐츠 제공부를 포함하는 콘텐츠 제공 서버
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집된 문서 정보, 상기 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과 및 상기 사용자의 감성 분석 결과를 저장하는 데이터베이스를 더 포함하는 콘텐츠 제공 서버.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 대상 어휘는 상기 복수의 콘텐츠 각각의 제목, 상기 제목의 축약어 및 상기 제목과 관련된 연관어 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
    상기 문서 수집부는 SNS(Social Network Service) 및 댓글을 포함하는 복수 사용자의 마이크로 블로그(Micro Blog)로부터 상기 문서를 수집하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 감성 표현 추출부는 상기 수집된 문서로부터 감성 속성, 상기 감성 속성의 주제 표현어, 상기 감성 표현 및 상기 감성 표현의 긍정 또는 부정을 구분하는 구분자 중 적어도 하나 이상을 추출하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 감성 표현 추출부는 상기 추출된 감성 표현 중 상기 감성 표현의 출현 빈도가 소정 임계치 이상인 감성 표현을 상기 데이터베이스에 저장시키는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘텐츠 결과 생성부는 상기 콘텐츠의 감성 분석 결과 내의 감성 속성으로 구분되는 소정 도형의 형태로 상기 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성하고,
    상기 사용자 결과 생성부는 상기 사용자의 감성 분석 결과 내의 감성 속성으로 구분되는 소정 도형의 형태로 상기 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 결과 생성부는 상기 소정 시간 간격 동안의 상기 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 상기 사용자가 이용한 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 식별하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 사용자 결과 생성부는 상기 사용자가 이용한 적어도 하나 이상의 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 합산하여 상기 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집된 문서로부터 소정 인물에 해당하는 인물명을 추출하고, 상기 수집된 문서에서 상기 인물명이 추출된 횟수를 계산하는 이슈 인물 선정부를 더 포함하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 이슈 인물 선정부는 상기 인물명이 추출된 횟수가 소정 시간 간격 동안 급증한 경우 또는, 상기 인물명이 추출된 횟수가 소정 임계치 이상인 경우, 상기 인물명을 이슈 인물로 선정하고,
    상기 콘텐츠 제공부는 상기 선정된 이슈 인물과 관련된 맞춤형 콘텐츠를 상기 사용자에게 제공하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 산정된 사용자의 활동 지수에 기초하여 상기 사용자에 대한 맞춤형 콘텐츠 검색 결과를 제공하는 콘텐츠 검색부를 더 포함하고,
    상기 콘텐츠 제공부는 상기 콘텐츠 검색 결과에 기초하여 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 감성 분석 결과 내의 감성 속성에 대하여 산출된 중요도에 기초하여 상기 사용자의 감성 속성과 유사한 감성 속성을 갖는 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 콘텐츠 추천부를 더 포함하고,
    상기 콘텐츠 제공부는 상기 추천된 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 콘텐츠 추천부는 상기 콘텐츠의 감성 분석 결과 및 상기 콘텐츠의 장르, 제작 연도, 제작 국가, 배우, 감독 등을 포함하는 콘텐츠 메타데이터에 기초하여 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 것인, 콘텐츠 제공 서버.
  14. 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 방법에 있어서,
    복수의 콘텐츠 각각을 대표하는 대상 어휘를 선정하고, 선정된 대상 어휘를 이용하여 상기 복수의 콘텐츠 각각과 관련된 적어도 하나 이상의 문서를 수집하는 단계;
    상기 수집된 문서로부터 상기 콘텐츠 각각에 대한 감성 표현을 추출하는 단계;
    상기 추출된 감성 표현에 기초하여 상기 콘텐츠 각각의 감성 분석 결과를 생성하는 단계;
    상기 복수의 콘텐츠 중 사용자가 이용한 적어도 하나의 콘텐츠를 식별하고, 식별된 콘텐츠의 감성 분석 결과를 이용하여 상기 사용자의 감성 분석 결과를 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 콘텐츠의 감성 분석 결과와 상기 사용자의 감성 분석 결과를 비교함으로써, 상기 복수의 콘텐츠로부터 선택된 맞춤형 콘텐츠를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 콘텐츠 제공 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자의 콘텐츠 시청 로그 및 콘텐츠 검색 로그에 기초하여 산정된 사용자의 활동 지수에 기초하여 상기 사용자에 대한 맞춤형 콘텐츠 검색 결과를 제공하는 단계를 더 포함하는 것인, 콘텐츠 제공 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자의 감성 분석 결과 내의 감성 속성에 대하여 산출된 중요도에 기초하여 상기 사용자의 감성 속성과 유사한 감성 속성을 갖는 적어도 하나 이상의 맞춤형 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 단계를 더 포함하는 것인, 콘텐츠 제공 방법.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 수집된 문서 정보, 상기 생성된 콘텐츠의 감성 분석 결과 및 상기 생성된 사용자의 감성 분석 결과를 저장하는 단계를 더 포함하는 것인, 콘텐츠 제공 방법.
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