KR20180052334A - Automatic news text formation method and system based on mobile and web program - Google Patents
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Abstract
Description
그런 일Such a thing
본 발명은 정보통신(IT) 융합기술에 의한 뉴스 자동생산 기술이며, 최근 각광받는 ICT(Information & Communication Technology) 기술에 속한다. 세부적으로는 스마트폰 류를 비롯한 모바일 기기의 센서 데이터 기술, 그리고 발명자가 속한 회사가 독자 개발한 모바일 어플리케이션(이하 어플이라 함) 기술 및 역시 당사가 독자적으로 개발한 웹 서버 상의 편집 프로그램(Contents Management Program, 이하 CMS라 함), 기존의 상용화 된 음향분석 프로그램 등이 연동하여 어플에서 영상 촬영버튼을 원-터치 한 후 키워드만 입력하면 즉시 기본적인 뉴스 텍스트가 서버에서 자동적으로 생성되며, 이를 재검증 한 후 재난 등 사건내용을 담은 콘텐츠를 자동적으로 릴리스 하도록 개발된 프로그램 장치와 그 기술방식에 관한 고안이다.The present invention is an automatic news production technology based on information convergence technology, and belongs to ICT (Information & Communication Technology) technology. In detail, we have developed sensor data technology for mobile devices including smart phones, a mobile application (hereinafter referred to as "application") developed by a company to which the inventor belongs, and an editing program , Hereinafter referred to as CMS), and an existing commercialized sound analysis program are linked to each other, one-touch images are taken from the application, and basic keywords are automatically generated by the server, It is a devising of the program device and its technical method developed to automatically release contents containing contents of the event such as disaster.
재난, 대형사건을 다루는 뉴스 중 최초의 뉴스는 거의 10~20 글자 내외의 제목만 발행되는 속보(Breaking news) 형식으로 뉴스 수용자(독자)에게 전달된다. 이를테면 중국 쓰촨성 베이촨현에서 7.5급 지진 발생과 같은 형식이다. 이 속보는 AP통신, 연합뉴스, 신화통신 등 뉴스통신사가 거의 100% 담당하고 있다. The first news of the news that deals with disasters and big events is delivered to the news audience (the reader) in the form of breaking news, which is only about 10 to 20 letters. For example, a 7.5-magnitude earthquake occurred in Bichuan, Sichuan, China. This news is almost 100% owned by news agencies such as AP, Yonhap News, and Xinhua News Agency.
그리고 1~3문장 분량의 텍스트가 추가된 1보, 이어서 풀-텍스트의 3보 등이 이어진다. 보통 관련 현장사진은 3보 또는 그 이후에 미디어에 등장한다. 여기서 속보와 1보는 매우 중요하며, 해당 뉴스의 고(高)관여도 층을 중심으로 사회적 파장이 크게 번지는 것이 보통이다. Then, one sentence with one to three sentences of text is added, followed by three sentences of full-text. Usually relevant site photos appear on the media after 3 or so. It is very important here that breaking news and news are very important, and it is common that social waves are spread around the high involvement level of the news.
그러나 이 속보는 간혹 대형 오보를 생산함으로써 엄청난 사회적 문제를 일으키기도 한다. 대표적으로 2014년 4월16일 세월호 승객 전원 구조라는 속보와 같은 경우이다. 이 오보는 일반적인 경우와 달리 뉴스통신사가 아닌 모 종편채널에 의해 일어난 것으로 추정되었다. However, this breaking news sometimes causes tremendous social problems by producing large-scale misinterpretations. For example, on April 16, 2014, it is the same as breaking news of the power structure of the passengers. This misinformation was supposed to have been caused by the parental channel rather than the news carrier, unlike the general case.
세월호 사건은 이어 계속 오보를 쏟아냈다. 선내에 시신들이 뒤엉켜 있었다라든가, 구조대 선내 진입과 같은 오보는 사건의 파장을 계속 키워내는 등 언론이 우리 사회에 주어서는 안 될 악영향을 끼친 여론참사로 기록되었다. 정확한 현장사진, 또는 팩트 위주 보도가 없었기에 생긴 파장이다.The Seowall incident continued to be an obsession. Obsessions such as the presence of bodies on the ship or the entry into the rescue boat were recorded as public disasters that adversely affected the media, which should not be given to our society. It is the wavelength that occurred because there was no precise scene photograph or fact-oriented coverage.
이러한 문제들을 기계적이고 논리적으로 해결할 수 있는 방법을 연구하면서 본 발명을 위한 준비작업이 시작되었다. Preparations for the present invention have begun while studying ways to solve these problems mechanically and logically.
현재 인터넷 언론매체 수만 5,800여개가 상회하는 국내 언론환경에서 언론기자들의 인식과 판단에 의해 생성되는 뉴스들의 홍수 속에서 부정확하거나 확인 불가능한 팩트들이 난무함으로써 수많은 오보와 추측보도들이 양산되고 있다. 이는 세계적으로 보면 10만여 개가 넘는 뉴스미디어 홍수 속에서 엄청난 정보의 오류가 인식과 여론의 혼란을 부추기는 결과를 가져온다. 특히 폐쇄적인 사회인 북한에 관한 뉴스에서 전 세계가 겪고 있는 심각한 여론오도 현상이 이를 잘 증명해 주고 있다. 특히 재난 발생 시 이 같은 오보의 문제점들은 국가적 혼란상황을 초래하는 예가 허다하다.In the domestic media environment where the number of internet media is over 5,800, many false reports and speculation reports are mass - producing due to inaccurate or unidentifiable facts in the flood of news generated by the recognition and judgment of journalists. In the world, more than 100,000 news media floods result in huge information errors causing confusion in public awareness and public opinion. In particular, the news about North Korea, which is a closed society, is proving the serious misunderstandings of the world. Especially in the event of a disaster, the problems of such misinformation are the examples that cause the national confusion situation.
스마트 기기들이 발달한 지금, 이 기술기반 위에 진일보한 여러 개의 SW 프로그램이 가세한다면 아주 정확한 팩트만을 담은 간단한 속보성 뉴스문장을 자동 생성하여 수 초 안에 전 세계로 확산함으로써 세상에서 가장 빠르고, 또 매우 정확한 뉴스를 전파할 수 있다는 착상에서 이 기술의 발명은 출발했다.Now that the smart devices have developed, if you add more advanced SW programs to this technology base, you can automatically generate simple news texts with very precise facts and spread them to the world in a few seconds, making it the fastest and most accurate The idea of this technology began with the idea that it could spread the news.
이는 기존 스마트폰 등 모바일 기기가 지닌 센서기술, 그리고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 하여 여기에 본 특허출원 업체(이하 당사라 함)가 특허 개발한 어플리케이션에 내장된 데이터 태깅 기술, 그리고 당사가 개발한 고유한 방식의 CMS가 결합함으로써 뉴스를 구성하는 가장 기본적인 팩트 데이터들을 한글, 또는 영어의 문장구조에 맞게 자동 생성시키는 기술이다. This is based on the sensor technology of mobile devices such as existing smartphones, and AI technology, data tagging technology embedded in applications developed by patent applicants (hereafter referred to as "the Company"), It is the technology to automatically generate the most basic fact data composing the news according to the sentence structure of Hangul or English by combining the developed CMS.
이는 단지 제보사진에 참고적인 데이터들이 실려오는 기술개념과는 확연히 다른 결과를 가져온다. 즉, 1초라도 빨리 정확한 뉴스 텍스트를 언론미디어를 통해 시민들에게 전달해야 하는 재난상황 등에서는 엄청난 피해 예방효과가 있기 때문이다.This results in a distinctly different result from the concept of technology, in which only reference data are included in the reference photographs. In other words, there is a tremendous damage prevention effect in the case of disasters such as the fact that accurate news texts should be delivered to citizens through the media in a matter of seconds.
또한 여기에 이미 보편화한 음향(음파) 분석기술에 의하여 사건 값(사건 키워드)가 올바른 지를 재검증한다. 이는 음향특성을 파장에 따라 분석함으로써 이를 인덱스로 구분할 경우 서버와 동조하여 즉시 사건내용을 뒷받침할 수 있는 데이터로 작동된다. In addition, we revalidate the event value (event keyword) by sound (sound wave) analysis technique which is already common here. It analyzes the acoustic characteristics according to wavelength and divides it into indexes. It works with the server and works with data that can immediately support the case contents.
특히 이 기술이 자동번역 프로그램 등의 일반적인 인공지능 프로그램과 다른 점은 어플리케이션 자체가 언론제보를 위해 특별히 고안된 만큼 뉴스에 필요한 GPS 위치정보, 시각정보, 제보자가 작성한 텍스트 및 키워드, 그리고 맵핑(Mapping)에 의한 랜드마크 인식기능을 총체적으로 결합함으로써 기기와 SW프로그램이 최적화한 상태에서 필요한 결과치(기계적 뉴스 데이터)를 도출한다는 점에 있다. Especially, this technology differs from general artificial intelligence program such as automatic translation program because the application itself is specially designed for reporting the news, as well as GPS position information required for news, visual information, text and keywords created by the informant, and mapping (Mechanical news data) in a state in which the device and the SW program are optimally combined.
따라서 이 발명은 어떤 특정한 장치를 고안함으로써 이루어진 것이 아니라, 최종 목표가 되는 결과물을 도출하기 위하여 간단한 여러 가지의 프로그램들을 고안한 후 이를 체계적으로 결합함으로써 하나의 기술체계를 완성했다는 점에 특징이 있다. Therefore, the present invention is characterized not in that it is made by designing a specific device, but in that a simple technology system is completed by designing various simple programs in order to derive the final goal and combining them systematically.
그렇다면 본 발명은 기존 로봇 저널리즘(Robot journalism)과는 어떻게 다른가?How does this invention differ from conventional robot journalism?
첫째, 우선 이 두 방식은 텍스트를 전달하는 기반과 방향성에서 다르다. 즉, 로봇 저널리즘이 B2C라면 본 발명은 C2B모델이다. 알고리즘의 기반 역시 기존 방식은 DB 혹은 빅데이터인 데 반해 본 기술은 그 알고리즘 기반이 스마트센서와 어플에 있다. 따라서 이는 로봇 저널리즘의 패러다임을 분산형 B2C 시대에서 제보흡수형 C2B시대로 병행해 나갈 수 있다. 따라서 본 발명은 로봇 저널리즘에 포함된다기보다는 상호보완적 기술이다. First, these two methods differ in the base and direction of delivering text. That is, if robot journalism is B2C, the present invention is a C2B model. The algorithm is based on DB or Big data, whereas the algorithm is based on smart sensor and application. Therefore, the paradigm of robot journalism can be concurrently from the distributed B2C era to the informative C2B era. Therefore, the present invention is a complementary technique rather than a multifunctionality included in robot journalism.
둘째, 더 큰 차이는 영역확장 가능성에 있다. 스마트 기반의 이 기술은 기존 기술에 비해 확장가능성이 매우 큰 것이 특징이다. 바로 스마트폰 센서의 발달에 맞추어 어플 또한 진보해 나갈 여지가 풍부하므로 이 양자가 일으킬 시너지 역시 무궁무진하기 때문이다. 즉, 스마트폰 센서종류의 다양화와 맵핑(Mapping)기능, 네트워킹 기술이 발달할수록 뉴스 생성여지가 풍부해지고 정확도 역시 높아질 것이다. 이 기술이 점점 진화할수록 기존 방식의 빅데이터 기반은 이 새로운 방식의 성장에 보완적 환경을 제공할 수도 있다.Second, the bigger difference lies in the possibility of region expansion. This smart-based technology is characterized by a very high scalability compared to existing technologies. This is because there is plenty of room for the application to evolve in line with the development of smartphone sensors. That is, as the diversification of smartphone sensor types, mapping function, and networking technology develops, news generation space will be enriched and accuracy will also increase. As this technology evolves, older data bases may provide a complementary environment for growth in this new way.
셋째로, 이 뿐아니라 본 발명은 뉴스생성에서 그치지 않고 동일한 사건에 대한 동시다발적인 제보들의 집합체로서 특정 사건의 원인분석을 통해 정보수집, 수사기법, 다큐멘터리 기획 등 다양한 분야로 응용되면서 시장을 확장해 나갈 개연성이 충분하므로 효용성에서도 로봇 저널리즘과는 변별성이 확인된다. Third, the present invention is not limited to news generation, but is a collection of concurrent reports on the same event, which is applied to various fields such as information gathering, investigation techniques, and documentary planning through analyzing the cause of a specific event. There is a good possibility of going out, so it is distinguished from robot journalism in effectiveness.
이러한 점들을 볼 때 본 발명은 기존 로봇 저널리즘과 상호보완적 관계를 이루면서, 한편으로는 이를 한 단계 성숙시킴으로써 보다 다양한 영역으로 시장범주를 확대하는 촉매제가 될 것으로 기대된다.In view of these points, the present invention is expected to become a catalyst for expanding the market category to a wider range of fields by mutually complementary relationship with the existing robot journalism, and by matured to one stage.
나아가서 향후 이 발명은 재난 시 다수의 제보자로부터 전송된 다양한 데이터들의 공통된 정보들을 실시간 분석하여 자동으로 뉴스를 생성하는 이른바 집단지성(Collective intelligence)에 의한 뉴스 자동생성까지 가능한 프로그램으로 진화시켜 나갈 수 있는 잠재력을 내포하고 있다. Further, the present invention can be applied to the potential to evolve the program into a program capable of automatically generating news by collective intelligence, which automatically analyzes the common information of various data transmitted from a large number of informants in a disaster, .
이는 스마트폰 어플의 셔터를 한 번만 터치하면 사건현장 사진과 함께 뉴스의 제목 및 주요 팩트가 뉴스문장으로 생성되어 5초~7초 만에 이 뉴스의 저작권을 실시간 발동하는 사이트(오리진픽스닷컴, www.originpics.com)으로 전송됨으로써 정확한 뉴스의 기계적인 생산이 가능해 지는 프로세스이다.This means that if you touch the shutter of the smartphone application once, the title and main facts of the news together with the scene of the incident are generated as news texts, and the site that activates the copyright of this news in real time within 5 seconds ~ 7 seconds (OriginPix.com, www .originpics.com) to enable the accurate production of the news.
이 기술을 통해 발명자가 해결하고자 하는 가장 중요한 과제는 재난상황에 대처할 수 있는 가장 객관적이고 신속한 보도 및 경보 대응책이다. Through this technology, the most important challenge that the inventor wants to solve is the most objective and expeditious reporting and alarm response to disaster situations.
이 프로세스에서 생성된 재난정보 콘텐츠는 언론미디어 뿐아니라 안전처, 또는 해당 지자체에도 동시에 릴리스 된다. 이는 당사가 고유한 방식으로 고안한 재난현장 생중계 플랫폼을 기반으로 작동된다. 이 플랫폼이 작동하기 위해서는 먼저 테그 되어 온 데이터 중 동일한 GPS좌표에서 일정한 시간대에 서로 다른 제보자로부터 동시다발적으로 제보되어 온 콘텐츠를 재난 가능성이 있는 사건으로 서버가 자동 인식하여 당사 내부에 설치된 미디어 월(Media wall) 모니터에 즉시 노출되면서 편집자들에게 시그널(부저)을 보내게 되고, 편집자들의 모바일 용 CMS를 통해서도 즉시 알려주게 된다. [관련특허 : 제 10-1646733호, 미디어 데이터 분류 방법 및 그 장치]The content of the disaster information generated by this process is simultaneously released to the security media or the local government as well as to the media. It operates based on a disaster scene live-platform that we designed in a unique way. In order for this platform to work, first of all, the contents that have been reported simultaneously from different informants at the same GPS coordinates on the same GPS coordinates are automatically recognized by the server as a disaster event, Media wall monitors are immediately exposed to send editors a signal (buzzer), and editors will be notified immediately via the mobile CMS. [Related Patents: No. 10-1646733, Media Data Classification Method and Apparatus]
그 무엇보다 재난과 사건사고의 속보(Breaking News) 체계에서는 정확하고 신속한 기능이 우선이다. 단 1초라도 먼저, 최대한 정확한 팩트를 전달할 수만 있다면 이는 인류의 커뮤니케이션 체계에 진일보한 기술방식으로 정착할 수 있을 것이다. 그러나 인적인 정보 전달망에 의존하는 현행 속보체계에서 볼 때 재난의 경우 (당사가 최근 3년 간 직접 측정한 바에 따르면) 평균 35분 이상 걸림으로써 재난 대처가 늦어짐에 따라 수많은 인명을 잃게 되는 기존의 문제점이 발견되었다.Above all, the Breaking News system of disasters and accidents is the first and most accurate and fastest function. If only one second can deliver the exact facts as much as possible, it will be a more advanced technique for human communication. However, according to the current breaking news system that relies on the personal information transmission network, in the case of disasters (as measured directly by the company in recent 3 years), it takes more than 35 minutes on average. .
재난 또는 사건이 발생한 초기에는 이 사실 자체를 알리는 것이 급선무이므로, 시간과 장소, 사건내용만이라도 간단하고 신속하며 정확하게 전파함으로써 광속 재난대비 체계를 기반으로 불필요한 인명과 자산을 잃는 일을 최대한 막을 수 있는 시대가 이 기술을 통해 곧 열릴 수 있을 것으로 기대된다.In the early days when a disaster or an incident occurred, it is inevitable to announce this fact, so that it is possible to prevent the loss of unnecessary lives and assets based on the light and speed disaster preparedness system by simply, quickly, Is expected to be available soon with this technology.
또한, 이로 인해 인간이 할 수 있는 판단, 즉, 현장을 직접 보지 못한 언론기자가 취재에 의존하여 부정확한 뉴스를 생산할 수 있는 여지를 원천적으로 해결하고자 하며, 이 경우 수많은 사건 팩트들이 연속적으로 자동 전송되고, 이들이 총체적으로 사건의 객관성을 담보하는 뉴스로 제작될 수 있는 환경을 개척하고자 한다.In addition, it is intended to solve the human judgment, that is, a media reporter who does not see the scene directly, and to relieve the possibility of producing inaccurate news by relying on the coverage. In this case, And to pioneer an environment in which they can be produced as news that assures the objectivity of the event as a whole.
본 발명은 기존 기술의 기반 위에 자체 개발한 뉴스텍스트 자동생성 SW를 추가하고, 이미 동일한 특허출원인이 출원한 BM특허(10-2014-0192564)호 등에서 채택한 스마트폰 센서 데이터 및 영상콘텐츠 메타데이터 태깅방식에 의한 데이터 기술들이 복합적으로 작용하여 새로운 기술영역을 추구한다.The present invention adds a self-developed news text auto-generated SW on the basis of existing technology, and adds smart phone sensor data and image content metadata tagging method adopted in the BM patent (10-2014-0192564) already filed by the same patent applicant Data technologies by a combination of the new technology area pursues.
이 기술이 상용화 될 경우 현재 AP, 로이터, AFP 등 국제 뉴스통신사들이 지배하는 뉴스환경 속에서 이들이 지닌 사건사고 및 재난 속보의 문제점들을 대거 해결할 수 있다.When this technology is commercialized, it can solve many of the problems of accident and disaster reporting in the news environment dominated by international news companies such as AP, Reuters, and AFP.
이들 뉴스통신사들은 정확한 팩트가 확인되기 전에는 뉴스속보(Breaking news)를 발송할 수 없으며, 주로 각 국가의 정부가 발표하는 속보에 의존하고 있다. 한국의 예로 볼 때 재난현장으로부터 제보 된 정보는 내부 보고체계에 의존해 지자체-부처-총리실을 거쳐 경우에 따라 청와대까지 보고된 후 연합뉴스를 통해 속보를 내보낸다. 따라서 이 속보체계는 너무나 느리고, 간혹 심각한 오보를 유발하기도 한다. These news carriers are not able to send breaking news before the exact facts are confirmed, and they are mainly dependent on breaking news from their respective governments. In Korea, for example, the information reported from the disaster site is reported to the Blue House by the local government, ministry, and the prime minister, depending on the internal reporting system. Therefore, this breaking system is too slow, and occasionally leads to serious misinformation.
이 경우 오보는 주로 인적인 네트워크 내부의 판단에 의해 전달되기 때문에 일어난다. 그리고 전파시간의 지연은 전화나 문자메시지, SNS 등을 수단으로 여러 단계를 거쳐 전달되는 것이 원인이다. In this case, misunderstandings occur mainly because they are transmitted by judgments within the human network. And the delay of the propagation time is caused by passing through various stages by phone, text message, SNS, etc.
본 기술은 정확한 데이터를 생성하는 스마트기기의 센서에서 수집된 정보들을 어플이 실시간 수집하여 웹 프로그램 안에서 뉴스문장이 자동 생성되므로 수 초 안에 정확한 정보를 원하는 곳에 전송할 수 있다. 따라서 재난, 사건사고와 같은 현장에서 가장 신속하게 뉴스를 제보, 전파할 수 있어 재난위험을 줄이거나 미연에 예방하고, 전 세계적인 커뮤니케이션 활성화에 크게 기여할 것이다.
The technology collects the information collected from the sensor of the smart device which generates accurate data in real time by the application and automatically generates the news text in the web program, so that the accurate information can be transmitted to the desired place in a few seconds. Therefore, it will be able to promptly report and disseminate the news in the field such as disaster and accidents, thereby preventing or reducing the risk of disaster and contributing greatly to revitalizing communication around the world.
도 1은 자동생성된 오리진픽스닷컴 보도사진 저작권 판매 페이지를 나타낸 도면
도 2는 스마트폰 어플과 웹 CMS에서의 전체적인 프로세스를 나타낸 도면1 is a view showing an automatic generated OriginPix.
2 is a diagram showing an overall process in a smartphone application and a web CMS
이는 기존 스마트폰 등 모바일 기기가 지닌 센서기술, 그리고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 하여 여기에 본 특허출원 업체(이하 당사라 함)가 특허 개발한 어플리케이션에 내장된 데이터 태깅 기술, 그리고 당사가 개발한 고유한 방식의 CMS가 결합함으로써 뉴스를 구성하는 가장 기본적인 팩트 데이터들을 한글, 또는 영어의 문장구조에 맞게 자동 생성시키는 기술이다. This is based on the sensor technology of mobile devices such as existing smartphones, and AI technology, data tagging technology embedded in applications developed by patent applicants (hereafter referred to as "the Company"), It is the technology to automatically generate the most basic fact data composing the news according to the sentence structure of Hangul or English by combining the developed CMS.
이는 단지 제보사진에 참고적인 데이터들이 실려오는 기술개념과는 확연히 다른 결과를 가져온다. 즉, 1초라도 빨리 정확한 뉴스 텍스트를 언론미디어를 통해 시민들에게 전달해야 하는 재난상황 등에서는 엄청난 피해 예방효과가 있기 때문이다.This results in a distinctly different result from the concept of technology, in which only reference data are included in the reference photographs. In other words, there is a tremendous damage prevention effect in the case of disasters such as the fact that accurate news texts should be delivered to citizens through the media in a matter of seconds.
또한 여기에 이미 보편화한 음향(음파) 분석기술에 의하여 사건 값(사건 키워드)가 올바른 지를 재검증한다. 이는 음향특성을 파장에 따라 분석함으로써 이를 인덱스로 구분할 경우 서버와 동조하여 즉시 사건내용을 뒷받침할 수 있는 데이터로 작동된다. In addition, we revalidate the event value (event keyword) by sound (sound wave) analysis technique which is already common here. It analyzes the acoustic characteristics according to wavelength and divides it into indexes. It works with the server and works with data that can immediately support the case contents.
특히 이 기술이 자동번역 프로그램 등의 일반적인 인공지능 프로그램과 다른 점은 어플리케이션 자체가 언론제보를 위해 특별히 고안된 만큼 뉴스에 필요한 GPS 위치정보, 시각정보, 제보자가 작성한 텍스트 및 키워드, 그리고 맵핑(Mapping)에 의한 랜드마크 인식기능을 총체적으로 결합함으로써 기기와 SW프로그램이 최적화한 상태에서 필요한 결과치(기계적 뉴스 데이터)를 도출한다는 점에 있다. Especially, this technology differs from general artificial intelligence program such as automatic translation program because the application itself is specially designed for reporting the news, as well as GPS position information required for news, visual information, text and keywords created by the informant, and mapping (Mechanical news data) in a state in which the device and the SW program are optimally combined.
따라서 이 발명은 어떤 특정한 장치를 고안함으로써 이루어진 것이 아니라, 최종 목표가 되는 결과물을 도출하기 위하여 간단한 여러 가지의 프로그램들을 고안한 후 이를 체계적으로 결합함으로써 하나의 기술체계를 완성했다는 점에 특징이 있다. Therefore, the present invention is characterized not in that it is made by designing a specific device, but in that a simple technology system is completed by designing various simple programs in order to derive the final goal and combining them systematically.
그렇다면 본 발명은 기존 로봇 저널리즘(Robot journalism)과는 어떻게 다른가?How does this invention differ from conventional robot journalism?
첫째, 우선 이 두 방식은 텍스트를 전달하는 기반과 방향성에서 다르다. 즉, 로봇 저널리즘이 B2C라면 본 발명은 C2B모델이다. 알고리즘의 기반 역시 기존 방식은 DB 혹은 빅데이터인 데 반해 본 기술은 그 알고리즘 기반이 스마트센서와 어플에 있다. 따라서 이는 로봇 저널리즘의 패러다임을 분산형 B2C 시대에서 제보흡수형 C2B시대로 병행해 나갈 수 있다. 따라서 본 발명은 로봇 저널리즘에 포함된다기보다는 상호보완적 기술이다. First, these two methods differ in the base and direction of delivering text. That is, if robot journalism is B2C, the present invention is a C2B model. The algorithm is based on DB or Big data, whereas the algorithm is based on smart sensor and application. Therefore, the paradigm of robot journalism can be concurrently from the distributed B2C era to the informative C2B era. Therefore, the present invention is a complementary technique rather than a multifunctionality included in robot journalism.
둘째, 더 큰 차이는 영역확장 가능성에 있다. 스마트 기반의 이 기술은 기존 기술에 비해 확장가능성이 매우 큰 것이 특징이다. 바로 스마트폰 센서의 발달에 맞추어 어플 또한 진보해 나갈 여지가 풍부하므로 이 양자가 일으킬 시너지 역시 무궁무진하기 때문이다. 즉, 스마트폰 센서종류의 다양화와 맵핑(Mapping)기능, 네트워킹 기술이 발달할수록 뉴스 생성여지가 풍부해지고 정확도 역시 높아질 것이다. 이 기술이 점점 진화할수록 기존 방식의 빅데이터 기반은 이 새로운 방식의 성장에 보완적 환경을 제공할 수도 있다.Second, the bigger difference lies in the possibility of region expansion. This smart-based technology is characterized by a very high scalability compared to existing technologies. This is because there is plenty of room for the application to evolve in line with the development of smartphone sensors. That is, as the diversification of smartphone sensor types, mapping function, and networking technology develops, news generation space will be enriched and accuracy will also increase. As this technology evolves, older data bases may provide a complementary environment for growth in this new way.
셋째로, 이 뿐아니라 본 발명은 뉴스생성에서 그치지 않고 동일한 사건에 대한 동시다발적인 제보들의 집합체로서 특정 사건의 원인분석을 통해 정보수집, 수사기법, 다큐멘터리 기획 등 다양한 분야로 응용되면서 시장을 확장해 나갈 개연성이 충분하므로 효용성에서도 로봇 저널리즘과는 변별성이 확인된다. Third, the present invention is not limited to news generation, but is a collection of concurrent reports on the same event, which is applied to various fields such as information gathering, investigation techniques, and documentary planning through analyzing the cause of a specific event. There is a good possibility of going out, so it is distinguished from robot journalism in effectiveness.
이러한 점들을 볼 때 본 발명은 기존 로봇 저널리즘과 상호보완적 관계를 이루면서, 한편으로는 이를 한 단계 성숙시킴으로써 보다 다양한 영역으로 시장범주를 확대하는 촉매제가 될 것으로 기대된다.In view of these points, the present invention is expected to become a catalyst for expanding the market category to a wider range of fields by mutually complementary relationship with the existing robot journalism, and by matured to one stage.
나아가서 향후 이 발명은 재난 시 다수의 제보자로부터 전송된 다양한 데이터들의 공통된 정보들을 실시간 분석하여 자동으로 뉴스를 생성하는 이른바 집단지성(Collective intelligence)에 의한 뉴스 자동생성까지 가능한 프로그램으로 진화시켜 나갈 수 있는 잠재력을 내포하고 있다. Further, the present invention can be applied to the potential to evolve the program into a program capable of automatically generating news by collective intelligence, which automatically analyzes the common information of various data transmitted from a large number of informants in a disaster, .
이는 스마트폰 어플의 셔터를 한 번만 터치하면 사건현장 사진과 함께 뉴스의 제목 및 주요 팩트가 뉴스문장으로 생성되어 5초~7초 만에 이 뉴스의 저작권을 실시간 발동하는 사이트(오리진픽스닷컴, www.originpics.com)으로 전송됨으로써 정확한 뉴스의 기계적인 생산이 가능해 지는 프로세스이다.This means that if you touch the shutter of the smartphone application once, the title and main facts of the news together with the scene of the incident are generated as news texts, and the site that activates the copyright of this news in real time within 5 seconds ~ 7 seconds (OriginPix.com, www .originpics.com) to enable the accurate production of the news.
이 기술을 통해 발명자가 해결하고자 하는 가장 중요한 과제는 재난상황에 대처할 수 있는 가장 객관적이고 신속한 보도 및 경보 대응책이다. Through this technology, the most important challenge that the inventor wants to solve is the most objective and expeditious reporting and alarm response to disaster situations.
이 프로세스에서 생성된 재난정보 콘텐츠는 언론미디어 뿐아니라 안전처, 또는 해당 지자체에도 동시에 릴리스 된다. 이는 당사가 고유한 방식으로 고안한 재난현장 생중계 플랫폼을 기반으로 작동된다. 이 플랫폼이 작동하기 위해서는 먼저 테그 되어 온 데이터 중 동일한 GPS좌표에서 일정한 시간대에 서로 다른 제보자로부터 동시다발적으로 제보되어 온 콘텐츠를 재난 가능성이 있는 사건으로 서버가 자동 인식하여 당사 내부에 설치된 미디어 월(Media wall) 모니터에 즉시 노출되면서 편집자들에게 시그널(부저)을 보내게 되고, 편집자들의 모바일 용 CMS를 통해서도 즉시 알려주게 된다. [관련특허 : 제 10-1646733호, 미디어 데이터 분류 방법 및 그 장치]The content of the disaster information generated by this process is simultaneously released to the security media or the local government as well as to the media. It operates based on a disaster scene live-platform that we designed in a unique way. In order for this platform to work, first of all, the contents that have been reported simultaneously from different informants at the same GPS coordinates on the same GPS coordinates are automatically recognized by the server as a disaster event, Media wall monitors are immediately exposed to send editors a signal (buzzer), and editors will be notified immediately via the mobile CMS. [Related Patents: No. 10-1646733, Media Data Classification Method and Apparatus]
그 무엇보다 재난과 사건사고의 속보(Breaking News) 체계에서는 정확하고 신속한 기능이 우선이다. 단 1초라도 먼저, 최대한 정확한 팩트를 전달할 수만 있다면 이는 인류의 커뮤니케이션 체계에 진일보한 기술방식으로 정착할 수 있을 것이다. 그러나 인적인 정보 전달망에 의존하는 현행 속보체계에서 볼 때 재난의 경우 (당사가 최근 3년 간 직접 측정한 바에 따르면) 평균 35분 이상 걸림으로써 재난 대처가 늦어짐에 따라 수많은 인명을 잃게 되는 기존의 문제점이 발견되었다.Above all, the Breaking News system of disasters and accidents is the first and most accurate and fastest function. If only one second can deliver the exact facts as much as possible, it will be a more advanced technique for human communication. However, according to the current breaking news system that relies on the personal information transmission network, in the case of disasters (as measured directly by the company in recent 3 years), it takes more than 35 minutes on average. .
재난 또는 사건이 발생한 초기에는 이 사실 자체를 알리는 것이 급선무이므로, 시간과 장소, 사건내용만이라도 간단하고 신속하며 정확하게 전파함으로써 광속 재난대비 체계를 기반으로 불필요한 인명과 자산을 잃는 일을 최대한 막을 수 있는 시대가 이 기술을 통해 곧 열릴 수 있을 것으로 기대된다.In the early days when a disaster or an incident occurred, it is inevitable to announce this fact, so that it is possible to prevent the loss of unnecessary lives and assets based on the light and speed disaster preparedness system by simply, quickly, Is expected to be available soon with this technology.
또한, 이로 인해 인간이 할 수 있는 판단, 즉, 현장을 직접 보지 못한 언론기자가 취재에 의존하여 부정확한 뉴스를 생산할 수 있는 여지를 원천적으로 해결하고자 하며, 이 경우 수많은 사건 팩트들이 연속적으로 자동 전송되고, 이들이 총체적으로 사건의 객관성을 담보하는 뉴스로 제작될 수 있는 환경을 개척하고자 한다.In addition, it is intended to solve the human judgment, that is, a media reporter who does not see the scene directly, and to relieve the possibility of producing inaccurate news by relying on the coverage. In this case, And to pioneer an environment in which they can be produced as news that assures the objectivity of the event as a whole.
본 발명은 기존 기술의 기반 위에 자체 개발한 뉴스텍스트 자동생성 SW를 추가하고, 이미 동일한 특허출원인이 출원한 BM특허(10-2014-0192564)호 등에서 채택한 스마트폰 센서 데이터 및 영상콘텐츠 메타데이터 태깅방식에 의한 데이터 기술들이 복합적으로 작용하여 새로운 기술영역을 추구한다.The present invention adds a self-developed news text auto-generated SW on the basis of existing technology, and adds smart phone sensor data and image content metadata tagging method adopted in the BM patent (10-2014-0192564) already filed by the same patent applicant Data technologies by a combination of the new technology area pursues.
본 발명의 프로세스는 스마트폰 어플 안에서 시작된다. The process of the present invention begins within a smartphone application.
<어플의 작용><Function of application>
<단계 1> 어플의 촬영 셔터를 터치한다.<
<단계 2> 촬영된 영상이 업로드 과정 없이 실시간 서버로 전송된다. (원터치=촬영+전송 방식이기 때문에 영상을 위변조, 또는 합성하여 제보할 수 있는 물리적 가능성을 완벽하게 배제한다)<Step 2> The captured image is transmitted to the real-time server without uploading. (It completely excludes the physical possibility of forging or synthesizing images because it is one-touch = shooting + transmission system)
<단계 3> 이 사이에 어플은 다음과 같은 데이터들을 자동 수집하여 동시에 웹 서버로 전송한다. 어플은 셔터링과 동시에 스마트폰 센서, 또는 네이버(또는 구글, 바이두 등) 지도, 촬영된 영상에 포함된 메타데이터 등으로부터 GPS좌표, 시각정보, 행정구역 정보, 온도, 습도, 접사방위각, 고도, 10초 간의 촬영현장 주변음향 등 데이터들이 콘텐츠에 탑재하여 영상과 함께 전송하게 된다. <Step 3> During this time, the application automatically collects the following data and transmits it to the web server at the same time. The application can be used for GPS coordinates, time information, administrative information, temperature, humidity, close-up azimuth, altitude, and altitude from the smartphone sensor or Naver (or Google or Baidu) 10 seconds of data such as sound around the shooting site are loaded on the contents and transmitted together with the image.
<단계 4> 이어 제보자가 사건 키워드 란에서 이미 준비된 사건 값 중 하나를 선택함으로써 제보자의 역할은 여기서 완결된다.<Step 4> The role of the informant is completed here by selecting one of the event values prepared in the event keyword column.
<웹 서버 및 CMS의 작용><Operation of web server and CMS>
<단계 5> 다음 과정은 웹 서버에 탑재된 CMS에서 일어난다. 이 CMS에는 뉴스문장을 구성하는 기본적인 텍스트 자동생성 프로그램이 장착되어 있다. 이를테면 ( )년 ( )월 ( )일, ( )시( )분, ( 국가 ) ( )시 ( )구 ( )동에서 ( )이 발생했다.와 같은 텍스트 프로그램 상에 전송된 데이터들이 이미 예정된 (Blank,빈칸)에 채워짐으로써 텍스트가 완성되는 방식이다. <Step 5> The following procedure occurs in the CMS installed on the Web server. This CMS is equipped with a basic text auto-generation program that composes news texts. For example, data sent on a text program such as (), (), (), (), (), () Blank, blank) to complete the text.
<단계 6> 완성된 텍스트가 웹 페이지에 게시되면서 이와 동시에 GPS 데이터를 지도 상에 표시하게 된다. 이 때 그 지점으로부터 가장 가까운 랜드마크와의 방위 정보를 읽어 두 번째 텍스트를 자동 생성 시킨다. 이 경우 방위 정보는 이미 CMS 프로그램에 설정된 대로 사건이 일어난 지점으로부터 가장 가까운 랜드마크를 읽어 들인다. 랜드마크는 학교, 관공서 및 주요 공공시설, 지하철역, 사거리, 아파트 등 우선순위로 설정된다. 이 중 우선순위에 포함된 랜드마크를 두 개 이하로 마킹(Marking) 한 후 그 방향관계를 해석한 후 두 번째 텍스트가 완성된다.<Step 6> At the same time as the completed text is posted on the web page, the GPS data is displayed on the map. At this time, the second text is automatically generated by reading the azimuth information with the landmark closest to the point. In this case, the azimuth information reads the nearest landmark from the point where the event occurred, as already set in the CMS program. Landmarks are set at a priority, such as schools, government offices, major public facilities, subways, intersections, and apartments. After marking two or less landmarks included in the priority, the second text is completed after the direction relation is analyzed.
<웹 서버의 재검증 SW 장치 음향분석 검증><Web server re-verification SW device sound analysis verification>
여기서 한 가지, 텍스트가 불완전하게 생성 될 개연성의 요소는 사건 값-키워드이다. 만일 재난에 직면하여 다급한 상황에서 제보자가 키워드를 잘못 입력한 가능성이 그것이다. One thing here is that the probability of the text being incompletely generated is the event value-keyword. It is the possibility that the informant entered the wrong keyword in an urgent situation in the face of a disaster.
그렇다면 서버 상에 장착 된 음향분석 SW가 이를 보완 검증한다. 이 기술은 이미 음파 분석을 기반으로 보편화한 방식이다. 이 SW는 제보된 콘텐츠에 태깅되어 온 10초 간의 현장 주변음향을 분석한다. 음파에 따라 파열음/반향음/진동음/충격음 등으로 분류되면 이를 디지털 인덱스화 하여 <1>/<2>/<3>/<4>와 같이 코드를 부여한다. If so, the sound analysis SW installed on the server complements it. This technique is already a universal method based on sound wave analysis. The SW analyzes 10 seconds of on-site ambient sound that has been tagged in the reported content. If the sound is classified as plosive / reflections / reflections / sound / impact sounds, digital indexes are assigned to the codes as <1> / <2> / <3> / <4>.
특히 반향음의 경우는 반향주기(동일한 음파가 반응하는 시간대)에 따라 실내에서 일어난 사건인지, 실외에서 일어난 사건인 지를 곧바로 가려낸다. 이에 따라 인덱스는 <2-1>과 <2-2>로 분류된다. 실내와 실외의 차이는 만일 실내에서 실외에서 일어난 사건을 담은 영상인 경우- 사진을 걸어두고 사진을 촬영하는 팩트 조작의 경우까지 감안할 때 중요한 변별적 요소로 작용한다.Especially, in case of reverberation, it immediately detects whether the event occurs in the room or outdoors according to the echo period (the time period during which the same sound wave responds). Accordingly, the index is classified into <2-1> and <2-2>. The difference between indoor and outdoor is an important differentiating factor when considering the case of the fact that there is an incident occurring outside the room - considering the fact operation of photographing and photographing.
만약 지진이라는 사건 값(키워드)를 보내 온 콘텐츠가 있다고 가정하자. 이 콘텐츠에 태깅 된 음향에서 파열음과 진동음이 감지된다면 이는 서버로부터 곧바로 진실한 데이터로 인식되어 자동 텍스트를 생성한다. 만일 이러한 것이 감지되지 않을 경우에도 즉시 배제되지 않고, 편집자에게 재검증 신호를 보낸다. Suppose that there is content that sends an event value (keyword) called an earthquake. If a plattered tone and a tones are detected in the sound tagged in this content, it is recognized as true data directly from the server and generates automatic text. If this is not detected, it is not immediately excluded, but sends a re-verification signal to the editor.
<웹 서버의 재검증을 위한 푸시/피드백 기능 텍스트 제보자 확인><Push / feedback function for web server revalidation>
이렇게 생성된 텍스트는 편집 규칙에 따라 자구수정을 거치거나 원래 텍스트대로 발행되며, 이는 실시간으로 언론사, 또는 재난 관련부처 종합상황실에 릴리스 되기 전에 팩트 검증과정을 거친다. 만약 서버로부터 한 가지 요소라도 부조화가 일어난 경우, 자동적으로 체크 되어 편집자에게 넘겨져 재검증을 받는다. 이 모든 경우에 자동생성 텍스트는 어플을 통해 제보자에게 전송되어 확인-피드백 절차를 한 번 더 거친다.The generated text is subject to editing rules, or it is published in its original text, which undergoes fact verification before it is released to the press or to the Disaster Relevant Office. If any incompatibility arises from the server, it is automatically checked and handed over to the editor for revalidation. In all of these cases, the auto-generated text is sent to the advertiser via the app and one more pass through the confirm-feedback process.
<기타, 잠재적인 발전가능성의 요소들><Other, Potential Potential Elements>
이러한 방식은 앞으로 더욱 진보할 개연성이 높은 기술적 비전을 내포한다. 만약 미래 모바일 센서기술이 계속 진보하여 스마트폰이 현재의 센서에, 이를테면 방사능 센서, 음향분석 센서, 얼굴인식 센서 등을 장착할 경우 이 기술기반에서 자동으로 생성할 수 있는 텍스트의 양 역시 비례적으로 풍부해 짐으로써 더욱 진화한 뉴스 자동생성 기술로 발전할 개연성이 매우 높다. 스마트폰이 뉴스시장에서 기여하는 바가 단지 모바일 기반 모니터링 단말기 확산에 머물지 않고, 뉴스를 생산하는 분야로 진화해 나갈 수 있다면, 그 시장에서 이 기술이 가지는 의미와 파급력은 매우 크고 절대적일 것으로 확신한다.This approach has a technological vision that is more likely to be advanced in the future. If future mobile sensor technology continues to evolve and smart phones are equipped with current sensors, such as radioactivity sensors, acoustic analysis sensors, face recognition sensors, etc., the amount of text that can automatically be generated by this technology is proportional It is very likely that it will evolve into an automated news generation technology that has become even more evolved as it becomes more abundant. If the smartphone's contribution to the news market is not limited to mobile-based monitoring devices, but can evolve into the field of news production, I believe that the meaning and impact of this technology in that market is very large and absolute.
<웹에 생성되는 실제 텍스트의 예시><Example of actual text generated on the web>
만약 어떤 이용자가 교통사고 현장을 목격하고 촬영셔터를 누른 후 교통사고라는 키워드를 입력했다면 오리진픽스닷컴 보도사진 저작권 판매 페이지에 도 1과 같은 내용이 자동 생성된다. If a user witnesses a traffic accident scene, presses a shutter button, and enters a keyword of a traffic accident, the contents as shown in FIG. 1 are automatically generated on the copyright sale page of OriginPix.com.
따라서 스마트폰 어플과 웹 CMS에는 아래와 같은 장치들이 포함된다. 전체적인 프로세스를 도해하면 도 2와 같다.Therefore, smartphone application and web CMS include the following devices. The overall process is illustrated in Figure 2.
모바일 및 어플로부터 자동 수집된 데이터들이 사건 키워드와 함께 태그 되어 콘텐츠와 함께 전송 되면 서버에서 음향분석 인덱스 값과 재검증하고, 텍스트를 자동 생성하며, 불완전한 경우 제보자에게 자동 전송되어 텍스트 검증을 받은 후 언론미디어, 안전처, 지자체 등에 재난 및 사건사고 정보를 자동적으로 릴리스 한다.
When the data collected automatically from mobile and application are tagged together with the event keyword and transmitted together with the content, the server re-verifies the acoustic analysis index value and generates the text automatically. If incomplete, the text is automatically transmitted to the informant and the text is verified. Automatically releases disaster and incident information such as media, safety agencies, and local governments.
<어플에 포함되는 프로그램 기능 세부요소><Details of program function included in application>
- 스마트폰 센서가 상시 인식하는 센서 데이터를 수집하는 기능- Capture sensor data that smartphone sensor recognizes at all times
- 촬영 영상 콘텐츠에 포함된 메타데이터를 도출하여 태깅 데이터화 하는 기능- Ability to convert tagged data by extracting metadata included in photographed image contents
- 어플 스스로가 따로 데이터를 수집하는 기능- Ability to collect data separately from the application itself
(예: 포털사이트로부터 현 위치의 행정구역명을 수집) (Eg, collecting the administrative area name of the current location from the portal site)
- 사건 값 키워드를 선택하게 하는 요구- a request to select an event value keyword
- 이를 촬영 셔터링과 동시, 또는 0.2초 만에 전송하는 기능 - This function can be used simultaneously with shooting shutter ring or in 0.2 seconds.
- 기타 스마트폰에 도입될 새로운 센서기능이 수집할 수 있는 데이터 태깅- Data tagging that can be collected by new sensor functions to be introduced in other smartphones
<CMS에 장착되는 프로그램 기능 세부요소><Details of program function attached to CMS>
- 어플이 수집한 데이터들 중 텍스트 생성에 필요한 것을 선별, 조합하는 기능- Ability to select and combine the data collected by the application for the text generation
- 데이터들을 크로스-체킹(Cross checking) 하여 재검증하는 기능- Ability to re-verify data by cross-checking
- 음향분석 툴을 이용한 키워드 검증기능- Keyword verification function using sound analysis tool
- 자동 생성 된 텍스트를 제보자에게 푸시 전송하여 확인절차를 거치는 기능 - Ability to push auto-generated text to a spokesperson for verification
본 발명은 다양한 콘텐츠를 이용한 뉴스 자동생성방법에 이용될 수 있다.The present invention can be used in a method for automatically generating news using various contents.
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Cited By (3)
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2016
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