KR20180060972A - 전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법 Download PDF

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Abstract

전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법이 제공된다. 본 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법은 컨텐츠를 표시하고, 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하며, 컨텐츠의 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하고, 요약 컨텐츠를 컨텐츠 상에 표시한다.
또한, 전자 장치는 컨텐츠를 요약하는 경우, 규칙 기반 또는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 컨텐츠의 내용을 요약할 수 있다. 인공 지능 알고리즘을 이용하여 컨텐츠를 요약하는 경우, 전자 장치는 기계 학습, 신경망 또는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다.

Description

전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법{Electronic apparatus and Method for summarizing a content thereof}
본 개시는 전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 컨텐츠를 요약하여 컨텐츠와 함께 요약 컨텐츠를 제공하는 전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법에 관한 것이다.
또한, 본 개시는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템 및 그 응용에 관한 것이다.
근래에는 수많은 컨텐츠가 쏟아지고 있다. 사용자는 컨텐츠의 수많은 양으로 인해 컨텐츠들의 모든 내용을 일일이 확인할 수 없다. 따라서, 컨텐츠를 요약하여 사용자가 더욱 많은 컨텐츠의 내용을 확인할 필요가 존재한다.
근래에는 수많은 컨텐츠를 더욱 간편하고 빨리 확인하기 위하여, 컨텐츠를 요약하는 다양한 방법이 개발되었다. 다만, 종래의 컨텐츠 요약 방법은 컨텐츠 전체를 요약하거나 사용자가 일일이 컨텐츠 요약 범위를 설정하는 불편함이 존재하였다.
또한, 컨텐츠의 유형에 상관없이 컨텐츠 요약함으로써, 요약 컨텐츠에 대한 가독성이 떨어지는 문제점이 존재하였다.
또한, 근래에는 인간 수준의 지능을 구현하는 인공 지능 시스템이 다양한 분야에서 이용되고 있다. 인공 지능 시스템은 기존의 룰(rule) 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공 지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 룰 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공 지능 시스템으로 대체되고 있다.
인공 지능 기술은 기계학습(예로, 딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.
기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.
인공 지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 개시의 목적은 사용자 입력에 따라 컨텐츠의 요약 범위를 판단하고, 컨텐츠의 유형을 바탕으로 컨텐츠의 요약 범위 내의 내용을 요약하는 전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법은 컨텐츠를 표시하는 단계; 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하는 단계; 상기 컨텐츠의 유형에 따라 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 단계; 및 상기 요약 컨텐츠를 상기 컨텐츠 상에 표시하는 단계;를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 다른 실시예에 따른, 전자 장치는 컨텐츠를 표시하는 디스플레이; 사용자 명령을 입력받는 입력부; 및 상기 입력부를 통해 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하고, 상기 컨텐츠의 유형에 따라 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하며, 상기 요약 컨텐츠를 상기 컨텐츠 상에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는 프로세서;를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 개시의 다른 실시예에 따른, 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법을 실행하기 위한 프로그램이 저장된 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법은, 컨텐츠를 표시하는 단계; 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하는 단계; 상기 컨텐츠의 유형에 따라 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 단계; 및 상기 요약 컨텐츠를 상기 컨텐츠 상에 표시하는 단계;를 포함한다.
상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시예에 따라, 전자 장치는 컨텐츠의 전체 내용을 요약하는 것이 아닌 현재 디스플레이에 표시되지 않은 내용 중 사용자 명령에 대응되는 방향에 존재하는 내용을 요약하여 요약 컨텐츠를 제공할 수 있게 된다. 따라서, 사용자는 더욱 간편하게 현재 표시되지 않은 내용을 확인할 수 있게 된다.
또한, 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위로 컨텐츠를 요약함으로써, 컨텐츠별로 적합한 요약 컨텐츠를 제공받을 수 있게 된다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도,
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도,
도 3 내지 도 4b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 프로세서의 구성을 도시한 블럭도들,
도 5a 내지 도 5c는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자 입력의 위치에 따라 컨텐츠 요약 범위를 선택하는 실시예를 설명하기 위한 도면들,
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 컨텐츠 요약을 위한 방법을 설명하기 위한 도면
도 7a 내지 9b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 요약 컨텐츠를 표시하는 방법을 설명하기 위한 도면들,
도 10A는 본 개시의 일 실시예에 따른, 컨텐츠 요약을 위한 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 10B는 제1 구성 요소가 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약하는 상황을 설명하는 흐름도이다.
도 10C는 제2 구성 요소와 제3 구성 요소가 컨텐츠의 종류에 따라 각각 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약하는 상황을 설명하는 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 다른 실시예에 따른, 전자 장치와 서버의 연동으로 데이터 요약 모델을 이용하여 데이터 요약을 수행하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 본 개시의 바람직한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 항목들 중의 어느 하나의 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시을 제한 및/또는 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 동작, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 동작, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
실시 예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
이하에서는 첨부된 도면을 이용하여 본 개시에 대하여 구체적으로 설명한다. 도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)의 구성을 간략히 도시한 블럭도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 디스플레이부(110), 입력부(120), 프로세서(130)를 포함한다. 이때, 전자 장치(100)는 스마트 폰일 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 태블릿 PC, 노트북 PC, PDA, 스마트 TV, 프로젝션 TV, 키오스크 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
디스플레이부(110)는 영상 데이터를 출력한다. 특히, 디스플레이부(110)는 영상 컨텐츠를 표시할 수 있다. 이때, 영상 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 중 적어도 하나를 통해 구성된 컨텐츠로서, 뉴스 컨텐츠, 이-북 컨텐츠, 쇼핑 컨텐츠등과 같은 다양한 유형의 컨텐츠 중 하나일 수 있다.
입력부(120)는 전자 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 명령을 입력받는다. 특히, 입력부(120)는 디스플레이부(110)에 디스플레이된 컨텐츠를 요약하기 위한 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 이때, 사용자 명령은 디스플레이부(110)의 일 영역을 터치하는 사용자 터치일 수 있다.
프로세서(130)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 특히, 입력부(120)를 통해 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하고, 컨텐츠의 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하며, 요약 컨텐츠를 컨텐츠 상에 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
구체적으로, 디스플레이 화면 중 상하좌우 중 하나의 영역을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 사용자 명령이 입력된 위치에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 화면 중 상단 영역을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130) 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 상단 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 컨텐츠를 분석하여 컨텐츠의 유형을 판단하며, 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위를 기준으로 컨텐츠를 요약할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 텍스트에 포함된 텍스트, 이미지, 동영상 등을 분석하여 컨텐츠의 유형을 분석할 수 있다. 여기서, 요약 단위는 컨텐츠를 요약하기 위한 기준으로서, 단락, 챕터, 페이지, 문서 전체 등이 요약 단위가 될 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 사용자 명령의 유형에 따라 컨텐츠의 요약 단위를 결정하며, 결정된 컨텐츠의 요약 단위를 기준으로 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약할 수 있다. 예를 들어, 사용자 명령이 제1 터치(기설정된 시간 이내의 터치)인 경우, 프로세서(130)는 제1 요약 단위(예를 들어, 단락)를 기준으로 컨텐츠를 요약할 수 있으며, 사용자 명령이 제2 터치(기설정된 시간 초과의 터치)인 경우, 프로세서(130)는 제2 요약 단위(예를 들어, 문서 전체)를 기준으로 컨텐츠를 요약할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 요약 범위 내의 컨텐츠의 내용을 분석하고, 분석된 내용을 바탕으로 요약문을 구성할 주요 텍스트를 추출하며, 추출된 텍스트를 수정하고 배열하여 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 기 저장된 데이터 요약 모델을 바탕으로 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약할 수 있다. 이에 대해서는 도 3 내지 도 4b를 참조하여 더욱 상세히 설명하기로 한다.
또한, 요약 컨텐츠가 표시되는 동안 화면 스크롤을 위한 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 컨텐츠 화면을 스크롤하는 동안 사용자 명령에 대응되는 화면 스크롤에 따라 변경된 요약 범위를 가지는 요약 컨텐츠를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 요약 컨텐츠 상에 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠의 사용자 명령이 입력된 부분에 대응되는 영역을 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)의 구성을 상세히 나타내는 블럭도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 디스플레이부(110), 입력부(120), 메모리(140), 통신부(150), 영상 수신부(160), 영상 처리부(170), 오디오 처리부(180), 오디오 출력부(190) 및 프로세서(130)를 포함한다.
디스플레이부(110)는 전자 장치(100)에서 제공하는 각종 영상 컨텐츠, 정보, UI 등을 표시할 수 있다. 특히 디스플레이부(110)는 다양한 영상 컨텐츠(예를 들어, 뉴스 컨텐츠, 이-북 컨텐츠, 블로그 컨텐츠, 쇼핑 컨텐츠등) 중 하나를 표시할 수 있다.
특히, 디스플레이부(110)는 영상 컨텐츠와 함께 사용자 명령에 따라 생성된 요약 컨텐츠를 표시할 수 있다.
입력부(120)는 전자 장치(100)를 조작하는 사용자 명령을 입력하여, 사용자 명령에 대한 정보를 프로세서(130)로 전송할 수 있다. 특히,　입력부(120)는 터치 패널, (디지털) 펜 센서 또는 키를 포함할 수 있다. 터치 패널은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 요약용 쉬트를 포함할 수 있다. 키는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다.
그 밖에 입력부(120)는 키보드, 마우스, 포인팅 디바이스, 사용자 모션 요약 장치 등과 같은 다양한 입력 장치로 구현될 수 있다.
메모리(140)는 전자 장치(100)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(140)는 프로세서(130)에 의해 액세스되며, 프로세서(130)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(140), 프로세서(130) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 전자 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다.
또한, 메모리(140)에는 디스플레이부(130)의 디스플레이 영역에 표시될 각종 화면을 구성하기 위한 프로그램 및 데이터 등이 저장될 수 있다. 또한, 메모리(140)는 본 개시의 일 실시예에 따른, 컨텐츠 요약을 위하여 학습 알고리즘을 통해 생성된 데이터 요약 모델을 저장할 수도 있다.
통신부(150)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(150)는 와이파이칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩, NFC 칩 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(130)는 통신부(150)를 이용하여 외부 서버 또는 각종 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다.
특히, 통신부(150)는 외부 서버로부터 컨텐츠를 생성하기 위한 데이터 요약 모델을 수신할 수 있다.
영상 처리부(160)는 다양한 소스로부터 수신한 영상 데이터에 대한 영상 처리를 수행한다. 영상 처리부(160)는 영상 데이터에 대한 디코딩, 스케일링, 노이즈 필터링, 프레임 레이트 변환, 해상도 변환과 같은 다양한 이미지 처리를 수행할 수 있다.
오디오 처리부(170)는 오디오 데이터에 대한 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 오디오 처리부(170)는 오디오 데이터에 대한 디코딩, 증폭, 노이즈 필터링 등을 수행할 수 있다.
오디오 출력부(180)는 오디오 처리 모듈에서 처리한 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력할 수 있다.
프로세서(130)는 전자 장치(100)의 다양한 구성(예를 들어, 디스플레이부(110), 메모리(140) 및 입력부(120) 등)과 전기적으로 연결되어 전자 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다. 특히, 프로세서(130)는 메모리(140)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
구체적으로, 디스플레이부(110)에 컨텐츠가 표시되는 동안 입력부(120)를 통해 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 컨텐츠 요약 범위를 판단하고, 컨텐츠의 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하며, 요약 컨텐츠를 컨텐츠 상에 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로세서(130)는 학습 알고리즘을 이용하여 생성된 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다. 이에 대해서는 도 3 내지 도 4b를 참조하여 설명하기로 한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 프로세서(130)는 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132)를 포함할 수 있다.
데이터 학습부(131)는 컨텐츠 요약을 위한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(131)는 컨텐츠 요약을 판단하기 위하여 어떤 학습용 요약 데이터를 이용할지, 학습용 요약 데이터를 이용하여 요약 컨텐츠를 어떻게 생성할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(131)는 학습에 이용될 학습용 요약 데이터를 획득하고, 획득된 학습용 요약 데이터를 후술할 데이터 요약 모델에 적용함으로써, 컨텐츠 요약을 위한 기준을 학습할 수 있다.
데이터 학습부(131)는 컨텐츠를 이용하여 데이터 요약 모델을 학습시켜 컨텐츠를 요약하는 데이터 요약 모델을 생성할 수 있다. 이 경우, 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 동영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
데이터 학습부(131)는 학습 데이터로서, 컨텐츠 및 상기 컨텐츠를 요약한 요약 컨텐츠를 이용하여 데이터 요약 모델을 학습시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 요약 모델은 텍스트를 요약하기 위해 설정된 모델일 수 있다. 이 경우, 학습 데이터는 텍스트 및 텍스트의 요약 내용 일 수 있다.
예를 들어, 학습 데이터는"기상청은 이날 중국 중부지방에 위치한 고기압의 가장자리에 들다 남쪽을 지나는 기압골의 영향을 받겠다고 예보했다. 이에 따라 전국이 대체로 흐리고 서울과 경기도를 제외한 전국 대부분 지역에서 낮부터 저녁 사이 가끔 비가 오겠다. 서울과 경기도, 강원영서북부에는 낮 동안 빗방울이 떨어지겠고, 강원영동과 경상동해안은 동풍의 영향으로 흐리고 가끔 비가 내리겠다. 예상 강수량은 강원영동, 전남남해안, 경상도, 울릉도와 독도에 5~40㎜, 강원영서남부, 충청도, 전라도, 제주도에 5㎜ 내외다. 아침 최저 기온은 7~17도, 낮 최고 기온은 13~21도로 북서쪽에서 찬 공기가 유입되면서 이날 낮부터 13일까지 기온이 큰 폭으로 떨어지겠다." 라는 텍스트와 상기 텍스트의 요약 내용일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 요약 내용은 빈도수가 높은 명사, 동사, 형용사를 추출하고 수정하여 생성할 수 있다. 예를 들어, 요약 내용은 빈도수가 높은 "서울", "경기도", "강원", "경상동해안", "비", "기온"등을 이용하여"서울, 경기도, 강원, 경상동해안 비가 내린다. 기온이 떨어진다."일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 요약 모델은 복수 개의 이미지들을 요약하기 위해 설정된 모델일 수 있다. 이 경우, 학습 데이터는 복수 개의 이미지들 및 대표 이미지일 수 있다.
예를 들어, 학습 데이터는 쇼핑몰 웹 페이지에 표시되는 복수 개의 이미지들과 가장 큰 이미지 또는 가장 상단에 표시된 이미지일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 요약 모델은 동영상을 요약하기 위해 설정된 모델일 수 있다. 이 경우, 학습 데이터는 동영상 및 동영상을 요약한 요약 동영상 또는 복수개의 이미지들 일 수 있다.
예를 들어, 학습 데이터는 동영상과 동영상에 포함된 프레임들 중에서 인물이 등장한 프레임, 장소가 변경된 프레임 등을 추출하여 조합한 복수개의 이미지들 또는 동영상일 수 있다.
전술한 텍스트를 요약하기 위해 설정된 데이터 요약 모델, 복수 개의 이미지들을 요약하기 위해 설정된 모델 및 동영상을 요약하기 위해 설정된 데이터 요약 모델은 동일한 인식 모델일 수 있고, 또는 서로 상이한 모델일 수 있다. 또한, 상기 각각의 데이터 인식 모델은 복수의 데이터 인식 모델들로 구성될 수 있다.
데이터 요약부(132)는 요약 데이터에 기초한 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다. 데이터 요약부(132)는 학습된 데이터 요약 모델을 이용하여, 소정의 데이터로부터 컨텐츠를 요약할 수 있다. 데이터 요약부(132)는 학습에 의한 기 설정된 기준에 따라 소정의 인식용 요약 데이터를 획득하고, 획득된 인식용 요약 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 요약 모델을 이용함으로써, 소정의 인식용 요약 데이터에 기초한 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다. 또한, 획득된 인식용 요약 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 요약 모델에 의해 출력된 결과 값은, 데이터 요약 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
데이터 요약부(132)는 컨텐츠를 데이터 요약 모델에 적용하여 요약된 컨텐츠를 추정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 요약부(132)는 컨텐츠를 데이터 요약 모델에 적용하여 인식 데이터를 획득하고, 이를 전자 장치(100)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에게 제공할 수 있다. 프로세서(130)는 획득한 인식 데이터를 요약할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 요약 모델은 텍스트를 요약하기 위해 설정된 모델일 수 있다. 이 경우, 데이터 요약부(132)는 텍스트를 인식 데이터로 하여 데이터 요약 모델에 적용하여 텍스트의 요약 내용을 추정할 수 있다. 예를 들면, 데이터 요약 모델은 텍스트에 포함된 빈도수가 높은 명사, 동사, 형용사 및 이를 포함한 문장을 이용하여 텍스트를 요약할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 요약 모델은 복수 개의 이미지들을 요약하기 위해 설정된 모델일 수 있다. 이 경우, 데이터 요약부(132)는 복수 개의 이미지들을 인식 데이터로 하여 데이터 요약 모델에 적용하여 대표 이미지를 추정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 요약 모델은 동영상을 요약하기 위해 설정된 모델일 수 있다. 이 경우, 데이터 요약부(132)는 동영상을 인식 데이터로 하여 데이터 요약 모델에 적용하여 동영상의 요약 내용을 추정할 수 있다. 예를 들면, 데이터 요약 모델은 동영상에 포함된 프레임들 중에서, 인물이 크게 등장한 프레임, 또는 장면이 변경된 프레임 등을 이용하여 요약 동영상 또는 복수 개의 이미지들을 획득할 수 있다.
데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치(100)에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩은 확률 연산에 특화된 전용 프로세서로서, 기존의 범용 프로세서 보다 병렬처리 성능이 높아 기계 학습과 같은 인공 지능 분야의 연산 작업을 빠르게 처리할 수 있다.
이 경우, 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132)는 하나의 전자 장치(100)에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132) 중 하나는 전자 장치에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(131)가 구축한 모델 정보를 데이터 요약부(132)로 제공할 수도 있고, 데이터 요약부(132)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(131)로 제공될 수도 있다.
한편, 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(131) 및 데이터 요약부(132) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 4a는 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(131)의 블록도이다.
도 4a를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(131)는 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 학습부(131)는 데이터 획득부(131-1) 및 모델 학습부(131-4)를 필수적으로 포함하고, 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3) 및 모델 평가부(131-5) 중 적어도 하나를 선택적으로 더 포함하거나, 모두 포함하지 않을 수 있다.
데이터 획득부(131-1)는 컨텐츠 요약에 필요한 학습용 요약 데이터를 획득할 수 있다. 데이터 획득부(131-1)는 컨텐츠 요약을 위한 학습을 위하여 필요한 학습용 요약 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 데이터 획득부(131-1)는 외부 장치 또는 서버로부터 수신된 영상 컨텐츠를 획득할 수 있다. 획득된 영상 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 단락, 챕터, 페이지에 의해 구분될 수 있다.
전처리부(131-2)는 컨텐츠 요약을 위한 학습에 획득된 학습용 요약 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 학습용 요약 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(131-2)는 후술할 모델 학습부(131-4)가 컨텐츠 요약을 위한 학습을 위하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
예를 들어, 학습용 요약 데이터가 텍스트 데이터인 경우, 전처리부(131-2)는 텍스트 데이터에 대해 문장 분할, 품사 태깅, 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출과 같은 전처리를 수행할 수 있다. 또 다른 예로, 학습용 요약 데이터가 영상 데이터인 경우, 전처리부(131-2)는 영상 데이터에 대해 디코딩, 스케일링, 노이즈 필터링, 해상도 변환 등을 수행하여 동일한 포맷의 이미지 프레임을 만들 수 있다. 그리고, 전처리부(131-2)는 입력된 복수의 이미지 프레임들 각각에 포함된 특정 영역만을 크롭할 수도 있다.
학습 데이터 선택부(131-3)는 전처리된 학습용 요약 데이터 중에서 학습에 필요한 학습용 요약 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 학습용 요약 데이터는 모델 학습부(131-4)에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부(131-3)는 컨텐츠 요약을 위한 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 학습용 요약 데이터 중에서 학습에 필요한 학습용 요약 데이터를 선택할 수 있다. 또한, 학습 데이터 선택부(131-3)는 후술할 모델 학습부(131-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.
이때, 학습 데이터 선택부(131-3)는 입력된 컨텐츠의 유형에 따라 학습용 요약 데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠가 기사 컨텐츠인 경우, 학습 데이터 선택부(131-3)는 기사 컨텐츠에 포함된 광고 데이터를 제외한 나머지 영역에 대한 데이터만을 선택할 수 있다. 다만, 학습 데이터 선택부(131-3)는 전처리된 학습용 요약 데이터 중 일부 학습용 요약 데이터를 선택할 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 전처리된 모든 학습용 요약 데이터를 선택할 수 있다.
또한, 학습 데이터 선택부(131-3)는 사용자 입력에 따라 학습용 요약 데이터를 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력이 제1 터치인 경우, 학습 데이터 선택부(131-3)는 단락을 학습용 요약 데이터로 선택할 수 있고, 사용자 입력이 제2 터치인 경우, 학습 데이터 선택부(131-3)는 문단을 학습용 요약 데이터로 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 학습 데이터 선택부(131-3)는 전처리부(131-2)에 의한 전처리 단계 이전에 학습 데이터를 선택할 수 있음은 물론이다.
모델 학습부(131-4)는 학습 데이터에 기초하여 컨텐츠를 어떻게 요약할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 모델 학습부(131-4)는 컨텐츠 요약을 위하여 어떤 학습 데이터를 이용해야 하는 지에 대한 기준을 학습할 수도 있다.
또한, 모델 학습부(131-4)는 컨텐츠 요약에 이용되는 데이터 요약 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 경우, 데이터 요약 모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 데이터 요약 모델은 기본 학습 데이터(예를 들어, 텍스트 데이터, 이미지 데이터 등)을 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.
데이터 요약 모델은, 요약 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 요약 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 데이터 요약 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 모의하도록 설계될 수 있다. 데이터 요약 모델은 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하는, 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하도록 각각 연결 관계를 형성할 수 있다. 데이터 요약 모델은, 일 예로, 신경망 모델, 또는 신경망 모델에서 발전한 딥 러닝 모델을 포함할 수 있다. 딥 러닝 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이(또는, 레이어)에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 요약 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에 따르면, 모델 학습부(131-4)는 미리 구축된 데이터 요약 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 요약 모델을 학습할 데이터 요약 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입별로 기분류되어 있을 수 있으며, 데이터 요약 모델은 데이터의 타입별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.
또한, 모델 학습부(131-4)는, 예를 들어, 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient descent)을 포함하는 학습 알고리즘 등을 이용하여 데이터 요약 모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 모델 학습부(131-4)는, 예를 들어, 학습 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning) 을 통하여, 데이터 요약 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(131-4)는, 예를 들어, 별다른 지도없이 컨텐츠 요약을 위해 필요한 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 컨텐츠 요약을 위한 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통하여, 데이터 요약 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(131-4)는, 예를 들어, 학습에 따른 컨텐츠 요약의 결과가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 데이터 요약 모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 데이터 요약 모델이 학습되면, 모델 학습부(131-4)는 학습된 데이터 요약 모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(131-4)는 학습된 데이터 요약 모델을 데이터 요약부(132)를 포함하는 전자 장치(100)의 메모리(140)에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(131-4)는 학습된 데이터 요약 모델을 전자 장치(100)와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.
이 경우, 학습된 데이터 요약 모델이 저장되는 메모리(140)는, 예를 들면, 전자 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 함께 저장할 수도 있다. 또한, 메모리(140)는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수도 있다. 프로그램은, 예를 들면, 커널, 미들웨어, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션") 등을 포함할 수 있다.
모델 평가부(131-5)는 데이터 요약 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 요약 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(131-4)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 데이터 요약 모델을 평가하기 위한 기 설정된 데이터일 수 있다.
예를 들어, 모델 평가부(131-5)는 평가 데이터에 대한 학습된 데이터 요약 모델의 요약 결과 중에서, 요약 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정된 임계치를 초과하는 경우 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다. 예컨대, 소정 기준이 비율 2%로 정의되는 경우, 학습된 데이터 요약 모델이 총 1000개의 평가 데이터 중의 20개를 초과하는 평가 데이터에 대하여 잘못된 요약 결과를 출력하는 경우, 모델 평가부(131-5)는 학습된 데이터 요약 모델이 적합하지 않은 것으로 평가할 수 있다.
한편, 학습된 데이터 요약 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 모델 평가부(131-5)는 각각의 학습된 데이터 요약 모델에 대하여 소정 기준을 만족하는지를 평가하고, 소정 기준을 만족하는 모델을 최종 데이터 요약 모델로서 결정할 수 있다. 이 경우, 소정 기준을 만족하는 모델이 복수 개인 경우, 모델 평가부(131-5)는 평가 점수가 높은 순으로 미리 설정된 어느 하나 또는 소정 개수의 모델을 최종 데이터 요약 모델로서 결정할 수 있다.
한편, 데이터 학습부(131) 내의 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5)는 전자 장치(100)에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5) 중 일부는 전자 장치에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(131-1), 전처리부(131-2), 학습 데이터 선택부(131-3), 모델 학습부(131-4) 및 모델 평가부(131-5) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 4b는 일부 실시예에 따른 데이터 요약부(132)의 블록도이다.
도 4b를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 요약부(132)는 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 요약부(132)는 데이터 획득부(132-1) 및 요약 결과 제공부(132-4)를 필수적으로 포함하고, 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3) 및 모델 갱신부(132-5) 중 적어도 하나를 선택적으로 더 포함하거나, 모두 포함하지 않을 수 있다.
데이터 획득부(132-1)는 컨텐츠 요약에 필요한 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 데이터 획득부(132-1)는 텍스트, 이미지, 동영상 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
전처리부(132-2)는 컨텐츠 요약을 위해 획득된 인식용 요약 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 인식용 요약 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(132-2)는 후술할 요약 결과 제공부(132-4)가 컨텐츠 요약을 위하여 획득된 인식용 요약 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 인식용 요약 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
요약 데이터 선택부(132-3)는 전처리된 인식용 요약 데이터 중에서 컨텐츠 요약에 필요한 인식용 요약 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 인식용 요약 데이터는 요약 결과 제공부(132-4)에게 제공될 수 있다. 요약 데이터 선택부(132-3)는 컨텐츠 요약을 위한 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 인식용 요약 데이터 중에서 일부 또는 전부를 선택할 수 있다. 또한, 요약 데이터 선택부(132-3)는 후술할 모델 학습부(131-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 인식용 요약 데이터를 선택할 수도 있다.
요약 결과 제공부(132-4)는 선택된 인식용 요약 데이터를 데이터 요약 모델에 적용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다. 요약 결과 제공부(132-4)는 데이터의 요약 목적에 따른 요약 결과를 제공할 수 있다. 요약 결과 제공부(132-4)는 요약 데이터 선택부(132-3)에 의해 선택된 인식용 요약 데이터를 입력 값으로 이용함으로써, 선택된 데이터를 데이터 요약 모델에 적용할 수 있다. 또한, 요약 결과는 데이터 요약 모델에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 기사 컨텐츠 및 이-북 컨텐츠의 요약 결과는 텍스트로 제공될 수 있으며, 쇼핑 컨텐츠의 요약 결과는 텍스트 및 영상으로 제공될 수 있다.
모델 갱신부(132-5)는 요약 결과 제공부(132-4)에 의해 제공되는 요약 결과에 대한 평가에 기초하여, 데이터 요약 모델이 갱신되도록 할 수 있다. 예를 들어, 모델 갱신부(132-5)는 요약 결과 제공부(132-4)에 의해 제공되는 요약 결과를 모델 학습부(131-4)에게 제공함으로써, 모델 학습부(131-4)가 데이터 요약 모델을 갱신하도록 할 수 있다.
한편, 데이터 요약부(132) 내의 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5)는 전자 장치(100)에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5) 중 일부는 전자 장치에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(132-1), 전처리부(132-2), 요약 데이터 선택부(132-3), 요약 결과 제공부(132-4) 및 모델 갱신부(132-5) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
상술한 바와 같이, 프로세서(130)는 학습 알고리즘을 이용하여 생성된 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다.
이하에서는 도 5a 내지 도 9b를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따라, 컨텐츠를 요약하는 방법에 대해 설명하기로 한다.
우선, 프로세서(130)는 컨텐츠를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이때, 컨텐츠는 텍스트, 이미지, 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 영상 컨텐츠일 수 있다. 또한, 컨텐츠의 예로는 기사 컨텐츠, 이-북 컨텐츠, 웹 페이지 컨텐츠(예를 들어, 블로그 컨텐츠, 쇼핑 컨텐츠 등)을 포함할 수 있다.
이때, 프로세서(130)는 컨텐츠를 전부 표시하지 않고, 컨텐츠 중 일부를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 사용자 명령에 따라 컨텐츠 요약 모드를 진입할 수 있다. 이때, 컨텐츠 요약 모드라 함은 디스플레이 화면 중 일 영역을 터치하는 사용자 명령에 따라 컨텐츠를 요약할 수 있는 모드이다. 컨텐츠 요약 모드로 전환된 경우, 프로세서(130)는 현재 모드가 컨텐츠 요약 모드임을 나타내는 인디케이터를 출력하도록 디스플레이부(110) 또는 오디오 출력부(180)를 제어할 수 있다. 한편, 컨텐츠 요약 모드는 일 실시예에 불과할 뿐, 컨텐츠 요약 모드에 진입하지 않더라도 별도의 사용자 명령을 통해 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다.
컨텐츠가 표시되는 동안, 프로세서(130)는 입력부(110)를 통해 컨텐츠 요약을 사용자 명령을 입력받을 수 있다. 이때, 사용자 명령은 디스플레이부(110)의 일 영역을 터치하는 사용자 터치일 수 있다. 이때, 사용자 터치는 디스플레이부(110)를 탭하는 탭 터치 입력, 기설정된 시간동안 터치를 유지하는 터치-앤-홀드 입력, 기설정된 시간 내에 두 번 탭하는 더블 터치 입력 등과 같은 다양한 사용자 터치를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 컨텐츠 요약 범위를 판단할 수 있다. 구체적으로, 디스플레이 화면 중 상하좌우 중 하나의 영역을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 현재 디스플레이부(110)에 표시되는 영역을 확인하고, 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 사용자 명령이 입력된 위치에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 5a에 도시된 바와 같이, 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 상단 영역을 터치하는 사용자 명령(505)이 입력되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 상단에 위치하는 영역(510)을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 도 5b에 도시된 바와 같이, 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 하단 영역을 터치하는 사용자 명령(515)이 입력되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 하단에 위치하는 영역(520)을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 도 5c에 도시된 바와 같이, 페이지 단위로 구성된 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 우측을 터치하는 사용자 명령(525)이 입력되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 중 우측에 위치하는 페이지들(530)을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 사용자 명령의 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위의 크기를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 상단에 대한 탭 터치 입력이 감지되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 이 영역 중 현재 표시되는 화면의 상단에 위치하는 단락을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다. 또한, 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 상단에 대한 터치-앤-홀드 입력이 감지되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 현재 표시되는 화면의 상단에 위치하는 영역 전부를 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 컨텐츠의 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약할 수 있다. 우선, 프로세서(130)는 현재 컨텐츠를 분석하여 컨텐츠의 유형을 분석할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 현재 컨텐츠에 포함된 텍스트, 이미지에 대한 분석을 통해 현재 표시되는 컨텐츠의 유형을 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위를 기준으로 컨텐츠를 요약할 수 있다. 이때, 요약 단위는 컨텐츠를 요약하기 위한 기준으로서, 요약 단위별로 컨텐츠 요약이 수행될 수 있다. 이때, 단락, 챕터, 페이지, 문서 전체 등이 요약 단위가 될 수 있다.
일 실시예로, 현재 표시되는 컨텐츠의 유형이 뉴스 컨텐츠, 블로그 컨텐츠인 경우, 프로세서(130)는 요약 단위를 단락으로 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 웹 페이지의 소스 코드의 태그 정보를 분석하여 요약 단위인 단락을 인식할 수 있다. 또한, 현재 표시되는 컨텐츠의 유형이 잡지 컨텐츠, 이-북 컨텐츠인 경우, 프로세서(130)는 요약 단위를 섹션으로 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 서브 타이틀, 볼드(bold)체를 포함하는 문장 등을 포함하여 섹션 단위를 인식할 수 있다. 또한, 현재 표시되는 컨텐츠의 유형이 복수의 페이지를 포함하는 어플리케이션 컨텐츠인 경우, 프로세서(130)는 요약 단위를 페이지로 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 사용자 입력에 따라 상이한 요약 단위를 기준으로 컨텐츠를 요약할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 상단에 대한 탭 터치 입력이 감지되면, 프로세서(130)는 요약 단위를 단락으로 판단할 수 있다. 또한, 컨텐츠의 일부가 표시되는 동안 상단에 대한 터치-앤-홀드 입력이 감지되면, 프로세서(130)는 요약 단위를 상단 영역 전부로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 요약 단위별로 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다. 예를 들어, 요약 범위 내에 3개의 단락이 존재하고, 요약 단위가 단락이면, 프로세서(130)는 3개 단락 각각에 대한 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다. 또한, 요약 범위 내에 3개의 단락이 존재하고, 요약 단위가 영역 전체이면, 프로세서(130)는 3개 단락 모두에 대한 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다.
특히, 텍스트 요약은 도 6에 도시된 바와 같은 분석(analysis)(610), 변환(transformation)(620), 합성(Synthesis)(630)의 3 단계로 진행될 수 있다. 분석(610) 단계에서는 요약 범위 내의 컨텐츠의 내용을 요약 단위 별로 분석할 수 있다. 변환(620) 단계에서는 분석된 내용을 바탕으로 요약문을 구성할 주요 텍스트를 추출할 수 있다. 합성(630) 단계에서는 추출된 텍스트를 수정하고 배열하여 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예로, 프로세서(130)는 도 3 내지 도 4b에서 설명한 학습 알고리즘을 이용하여 생성된 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다. 그러나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 학습 알고리즘을 이용하여 생성된 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약하는 것은 일 실시예예 불과할 뿐, 다른 요약 방법을 통해 컨텐츠를 요약할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 컨텐츠에 포함된 텍스트의 의미 분석을 통해 요약 단위의 핵심 주제를 판단하고, 판단된 핵심 주제에 따라 요약 단위 별로 적어도 하나의 대표 문장을 추출하며, 요약 단위별로 대표 문장을 배열/합성하여 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 프로세서(130)는 컨텐츠의 유형에 따라 일반 사용자를 대상으로 요약하는 포괄적 요약(generic summarization)을 수행할 수 있으며, 특정 사용자의 관심 사항에 맞게 요약하는 질의 기반 요약(query-based summarization)을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠의 형태에 따라 입력 텍스트로부터 의미 있는 문장들을 추출하여 요약하는 추출 요약(extractive summarization)을 수행할 수 있으며, 추출한 문장들을 수정하거나 새로운 문장을 생성하여 요약하는 생성 요약(abstractive summarization)을 수행할 수 있다.
특히, 프로세서(130)는 요약 단위별로 상이한 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다. 구체적으로, 요약 단위가 챕터나 단락인 경우, 프로세서(130)는 도 7a에 도시된 바와 같이, 챕터나 단락 단위로 구성된 요약 컨텐츠(710)를 생성할 수 있으며, 요약 단위가 영역 전체인 경우, 프로세서(130)는 도 7b에 도시된 바와 같이, 챕터나 단락의 구분없이 하나의 요약 컨텐츠(720)를 생성할 수 있다. 이때, 요약 컨텐츠(710,720)는 현재 표시되는 컨텐츠(700)와 상이한 표시 방법으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 요약 컨텐츠(710,720)의 밝기가 현재 표시되는 컨텐츠(700)의 밝기보다 밝을 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 객체를 포함하는 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠의 유형이 뉴스 컨텐츠나 블로그 컨텐츠인 경우, 프로세서(130)는 텍스트로 이루어진 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다. 그러나, 컨텐츠의 유형이 쇼핑 컨텐츠인 경우, 프로세서(130)는 텍스트 및 이미지 중 적어도 하나로 이루어진 요약 컨텐츠를 생성할 수 있다.
컨텐츠 요약이 수행된 경우, 프로세서(130)는 컨텐츠가 표시된 디스플레이 화면 중 사용자 터치가 입력된 위치에 대응되는 영역에 요약 컨텐츠를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠(700)의 일부가 표시되는 동안 디스플레이부(110)의 하단을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 도 7a 또는 도 7b에 도시된 바와 같이, 디스플레이부(110)의 하단에 요약 컨텐츠(710,720)를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠를 통해 상세한 정보를 제공할 수 있다. 구체적으로, 쇼핑 컨텐츠의 일부(800)가 표시되는 동안 상단을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 디스플레이 화면에 표시되지 않은 영역 중 상단 영역의 내용을 요약하여 도 8a에 도시된 바와 같이, 컨텐츠의 일부(800)와 함께 요약 컨텐츠(810)를 함께 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이때, 요약 컨텐츠(810)는 제품에 대한 이미지 및 제품 정보(가격 정보, 상세 정보, 구매처 정보 등)에 대한 텍스트를 포함할 수 있다. 그리고, 도 8a에 도시된 바와 같이, 쇼핑 컨텐츠의 일부(800)와 함께 상단 영역에 대한 요약 컨텐츠(810)를 함께 표시하는 동안 요약 컨텐츠(810)의 일부 이미지를 터치하는 경우, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠(810)가 표시된 영역 상에 확대된 이미지(820)를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 요약 컨텐츠 상에 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠의 사용자 명령이 입력된 부분에 대응되는 영역을 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 구체적으로, 도 9a에 도시된 바와 같이, 컨텐츠의 일부(900) 및 요약 컨텐츠(910)가 표시되는 동안 요약 컨텐츠(910)의 일부(예를 들어, step 2 website address)를 터치하는 사용자 명령이 입력된 경우, 프로세서(130)는 도 9b에 도시된 바와 같이, 현재 표시되는 컨텐츠의 일부가 사용자 명령이 입력된 위치에 대응되는 영역(920)을 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠 역시 요약 범위를 변경하여 새로운 요약 컨텐츠(930)를 생성하여 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 요약 컨텐츠가 표시되는 동안 화면 스크롤을 위한 사용자 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 컨텐츠 화면을 스크롤하는 동안 사용자 명령에 대응되는 화면 스크롤에 따라 변경된 요약 범위를 가지는 요약 컨텐츠를 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 구체적으로, 도 9a에 도시된 바와 같이, 컨텐츠의 일부(900) 및 요약 컨텐츠(910)가 표시되는 동안 페이지를 스크롤을 위한 사용자 명령이 입력된 경우, 프로세서(130)는 도 9b에 도시된 바와 같이, 현재 표시되는 컨텐츠의 일부를 스크롤하여 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 요약 컨텐츠 역시 스크롤을 위한 사용자 명령에 따라 요약 범위를 변경하여 새로운 요약 컨텐츠(930)를 생성하여 표시하도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
도 10A는 본 발명의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
우선, 전자 장치(100)는 컨텐츠를 표시한다(S1010). 이때, 전자 장치(100)는 컨텐츠의 일부 영역만을 표시할 수 있다.
그리고, 전자 장치(100)는 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되었는지 여부를 판단한다(S1020). 이때, 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령은 디스플레이 화면 중 일 영역을 터치하는 사용자 터치일 수 있다.
그리고, 전자 장치(100)는 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 컨텐츠 요약 범위를 판단한다(S1030). 이때, 전자 장치(100)는 현재 디스플레이 화면에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 사용자 명령에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
그리고, 전자 장치(100)는 컨텐츠의 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약한다(S1040). 특히, 전자 장치(100)는 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위를 가지도록 컨텐츠 요약을 수행할 수 있다.
그리고, 전자 장치(100)는 요약 컨텐츠를 컨텐츠 상에 표시한다(S1050).
도 10B 및 도 10C는 일 실시예에 따른 데이터 요약 모델을 이용하는 상황을 설명하는 도면들이다.
도 10B 및 도 10C에서 제1 구성 요소(2001)는 전자 장치(100)이고, 제2 구성 요소(2002)는 데이터 요약 모델이 저장된 서버(1100)가 될 수 있다. 또는, 제1 구성 요소(2001)는 범용 프로세서이고, 제2 구성 요소(2002)는 인공 지능 전용 프로세서가 될 수 있다. 또는, 제1 구성 요소(2001)는 적어도 하나의 어플리케이션이 될 수 있고, 제2 구성 요소(2002)는 운영 체제(operating system, OS)가 될 수 있다.
즉, 제2 구성 요소(2002)는 제1 구성 요소(2001)보다 더 집적화되거나, 전용화되거나, 딜레이(delay)가 작거나, 성능이 우세하거나 또는 많은 리소스를 가진 구성 요소로서, 데이터 요약 모델의 생성, 갱신 또는 적용 시에 요구되는 많은 연산을 제1 구성 요소(2001)보다 신속하고 효과적으로 처리할 수 있는 구성 요소가 될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 구성 요소(2002)와 유사한 기능을 수행하는 제3 구성 요소(2003)가 추가될 수 있다.
이 경우, 제1 구성 요소(2001) 및 제2 구성 요소(2002) 간에 데이터를 송/수신하기 위한 인터페이스가 정의될 수 있다.
예를 들면, 데이터 요약 모델에 적용할 학습용 요약 데이터를 인자 값(또는, 매개 값 또는 전달 값)으로 갖는 API(application program interface)가 정의될 수 있다. API는 어느 하나의 프로토콜(예로, 전자 장치(100)에서 정의된 프로토콜)에서 다른 프로토콜(예를 들면, 서버(1100)에서 정의된 프로토콜)의 어떤 처리를 위해 호출할 수 있는 서브 루틴 또는 함수의 집합으로 정의될 수 있다. 즉, API를 통하여 어느 하나의 프로토콜에서 다른 프로토콜의 동작이 수행될 수 있는 환경이 제공될 수 있다.
도 10B는 제1 구성 요소가 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약하는 상황을 설명하는 흐름도이다.
제1 구성 요소(2001)는 컨텐츠를 표시한다(S2010). 이때, 제1 구성 요소(2001)는 컨텐츠의 일부 영역만을 표시할 수 있다.
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 수신되었는지 여부를 판단한다(S2020). 이때, 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령은 디스플레이 화면 중 일 영역을 터치하는 사용자 터치일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 사용자 명령이 수신된 위치에 따라 컨텐츠 요약 범위를 판단한다(S2030). 이때, 제1 구성 요소(2001)는 현재 디스플레이 화면에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 사용자 명령에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 판단된 요약 범위에 대한 요약을 제2 구성 요소(2002)에게 요청할 수 있다(S2040).
그리고, 제2 구성 요소(2002)는 컨텐츠 유형에 따라 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약한다(S2050). 이때, 제2 구성 요소(2002)는 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위를 가지도록 컨텐츠를 요약할 수 있다.
그리고, 제2 구성 요소(2002)는 요약된 컨텐츠를 제1 구성 요소(2001)로 전송할 수 있다(S2060).
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 수신된 요약된 컨텐츠를 컨텐츠와 함께 표시할 수 있다(S2070).
도 10C는 제2 구성 요소와 제3 구성 요소가 컨텐츠의 종류에 따라 각각 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약하는 상황을 설명하는 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 제1 구성 요소(2001)와 제2 구성 요소(2002)는 전자 장치(100)에 포함된 구성 요소들일 수 있고, 제3 구성 요소(2003)는 전자 장치(100)의 외부에 위치하는 구성 요소일 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
제1 구성 요소(2001)는 컨텐츠를 표시한다(S2110). 이때, 제1 구성 요소(2001)는 컨텐츠의 일부 영역만을 표시할 수 있다.
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 수신되었는지 여부를 판단한다(S2120). 이때, 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령은 디스플레이 화면 중 일 영역을 터치하는 사용자 터치일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 사용자 명령이 수신된 위치에 따라 컨텐츠 요약 범위를 판단한다(S2130). 이때, 제1 구성 요소(2001)는 현재 디스플레이 화면에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 사용자 명령에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단할 수 있다.
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 판단된 요약 범위에 대한 요약을 제2 구성 요소(2002)에게 요청할 수 있다(S2140).
그리고, 제2 구성 요소(2002)는 컨텐츠의 유형이 전자 장치(100)에서 요약이 가능한 유형인지 판단할 수 있다(S2150).
예를 들어, 컨텐츠가 텍스트인 경우, 제2 구성 요소(2002)는 전자 장치(100)에 포함된 텍스트를 요약하도록 설정된 데이터 요약 모델을 이용하여 텍스트를 요약할 수 있다(S2160). 그리고, 제2 구성 요소(2002)는 요약된 컨텐츠를 제1 구성 요소(2001)로 전송할 수 있다(S2170).
예를 들어, 컨텐츠가 동영상인 경우, 제2 구성 요소(2002)는 제3 구성 요소(2003)에게 판단된 요약 범위에 대한 요약을 요청할 수 있다(S2180). 제3 구성 요소(2003)는 동영상을 요약하도록 설정된 데이터 요약 모델을 이용하여 동영상을 요약하여 요약 컨텐츠를 추정할 수 있다(S2190). 이때, 요약 컨텐츠는, 예를 들면, 상기 동영상 중 일부 프레임들을 추출하여 생성한 요약 동영상 또는 복수 개의 이미지들일 수 있다.
그리고, 제3 구성 요소(2003)는 요약된 컨텐츠를 제1 구성 요소(2001)로 전송할 수 있다(S2200).
그리고, 제1 구성 요소(2001)는 수신된 요약 컨텐츠를 컨텐츠와 함께 표시할 수 있다(S2210).
상술한 바와 같은 다양한 실시예에 의해, 사용자는 더욱 직관적이고 편리하게 현재 디스플레이되지 않은 영역에 대한 요약 컨텐츠를 제공받을 수 있게 된다.
한편, 상술한 실시예에서는 전자 장치(100)가 데이터를 학습하고, 데이터를 요약하는 것으로 설명하였으나, 이는 일 실시예에 불과할 뿐, 외부의 서버와 연동하여 데이터를 학습하고 데이터를 요약할 수 있다.
도 11은 일부 실시예에 따른 전자 장치(100) 및 서버(1100)가 서로 연동함으로써 데이터를 학습하고 인식하는 예시를 나타내는 도면이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 근거리 또는 원거리 통신을 이용하여 서버(1100)와 서로 연동할 수 있다. 전자 장치(100)와 서버(1100)가 서로 연동한다는 것은 전자 장치(100)와 서버(1100)가 직접 연결되거나, 또는 다른 구성 요소(예를 들면, AP(Access Point), 허브(Hub), 중계기기, 기지국, 공유기 및 게이트웨이(Gateway) 중 적어도 하나)를 통하여 연결되는 것을 포함할 수 있다.
도 3 참조하면, 서버(1100)는 컨텐츠 요약을 위한 기준을 학습할 수 있으며, 전자 장치(100)는 서버(1100)에 의한 학습 결과에 기초하여 생성된 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠 요약을 수행 할 수 있다.
이 경우, 서버(1100)는 도 3에 도시된 데이터 학습부(131)의 기능을 수행할 수 있다. 서버(1100)의 모델 학습부(1140)는 컨텐츠를 요약하기 위하여 어떤 데이터를 이용할지, 데이터를 이용하여 컨텐츠를 어떻게 요약할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 모델 학습부(1140)는 학습에 이용될 요약 데이터를 획득하고, 획득된 요약 데이터를 후술할 데이터 요약 모델에 적용함으로써, 컨텐츠 요약을 위한 기준을 학습할 수 있다.
예를 들어, 모델 학습부(1140)는 컨텐츠(예를 들면, 텍스트, 이미지, 동영상 등)를 이용하여 데이터 요약 모델을 학습시켜 컨텐츠의 요약 내용을 생성하도록 설정된 데이터 요약 모델을 생성할 수 있다. 생성된 데이터 요약 모델은, 예를 들면, 텍스트를 요약하기 위해 설정된 데이터 요약 모델일 수 있다.
또한, 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(132-4)는 요약 데이터 선택부(132-3)에 의해 선택된 요약 데이터를 서버(1100)에 의해 생성된 데이터 요약 모델에 적용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다. 예를 들어, 요약 결과 제공부(132-4)는 요약 데이터 선택부(132-3)에 의해 선택된 요약 데이터를 서버(1100)에게 전송하고, 서버(1100)가 요약 데이터 선택부(132-3)에 의해 선택된 데이터를 데이터 요약 모델에 적용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다. 또한, 요약 결과 제공부(132-4)는 서버(1100)에 의해 생성된 요약 컨텐츠에 관한 정보를 서버(1100)로부터 수신할 수 있다.
예를 들면, 컨텐츠가 텍스트를 포함하는 경우, 서버(1100)는 텍스트를 텍스트를 요약하도록 설정된 데이터 요약 모델에 적용하여, 텍스트를 요약하여 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(132-4)에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(132-4)는 서버(1100)에 의해 생성된 데이터 요약 모델을 서버(1100)로부터 수신하고, 수신된 데이터 요약 모델을 이용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)의 요약 결과 제공부(132-4)는 요약 데이터 선택부(132-3)에 의해 선택된 요약 데이터를 서버(1100)로부터 수신된 데이터 요약 모델에 적용하여 컨텐츠를 요약할 수 있다.
예를 들면, 컨텐츠가 텍스트를 포함하는 경우, 서버(1100)는 텍스트를 서버(1100)로부터 수신된 텍스트를 요약하도록 설정된 데이터 요약 모델에 적용하여, 텍스트를 요약하여 전자 장치(100)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(130))에 제공할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 요약된 내용이 표시되도록 디스플레이부(예: 도 1의 디스플레이부(110))를 제어할 수 있다.
상기에서 설명된 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기의 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 개시된 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)으로 제공될 수 있다.
컴퓨터 프로그램 제품은 S/W 프로그램, S/W 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체 또는 판매자 및 구매자 간에 거래되는 상품을 포함할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터 프로그램 제품은 전자 장치(100) 또는 전자 장치(100)의 제조사 또는 전자 마켓(예, 구글 플레이 스토어, 앱 스토어)을 통해 전자적으로 배포되는 S/W 프로그램 형태의 상품(예, 다운로더블 앱)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, S/W 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사 또는 전자 마켓의 서버, 또는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.
이상과 같이 본 개시는 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 개시는 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
110: 디스플레이부　　　　　　　　　　　　　　　120: 입력부
130: 프로세서　　　　　　　　　　　　　　　　　　　140: 메모리
150: 통신부　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 160: 영상 처리부
170: 오디오 처리부　　　　　　　　　　　　 　180: 오디오 출력부

Claims (20)

  1. 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법에 있어서,
    컨텐츠를 표시하는 단계;
    컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하는 단계;
    상기 컨텐츠의 유형에 따라 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 단계; 및
    상기 요약 컨텐츠를 상기 표시된 컨텐츠와 함께 표시하는 단계;를 포함하는 컨텐츠 요약 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 디스플레이 화면 중 상하좌우 중 하나의 영역을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 상기 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 상기 사용자 명령이 입력된 위치에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 요약 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠를 분석하여 상기 컨텐츠의 유형을 판단하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 요약하는 단계는,
    상기 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위를 기준으로 컨텐츠를 요약하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 요약 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 명령의 유형에 따라 컨텐츠의 요약 단위를 결정하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 요약하는 단계는,
    상기 결정된 컨텐츠의 요약 단위를 기준으로 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 요약 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 요약 컨텐츠 상에 사용자 명령이 입력되면, 상기 요약 컨텐츠의 상기 사용자 명령이 입력된 부분에 대응되는 영역을 표시하는 단계;를 더 포함하는 컨텐츠 요약 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 요약 컨텐츠가 표시되는 동안 화면 스크롤을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 컨텐츠 화면을 스크롤하는 동안 상기 사용자 명령에 대응되는 화면 스크롤에 따라 변경된 요약 범위를 가지는 요약 컨텐츠를 표시하는 단계;를 더 포함하는 컨텐츠 요약 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 요약하는 단계는,
    학습 알고리즘을 이용하여 생성된 데이터 요약 모델을 바탕으로 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 요약 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 요약하는 단계는,
    상기 요약 범위 내의 컨텐츠의 내용을 분석하는 단계;
    상기 분석된 내용을 바탕으로 요약문을 구성할 주요 텍스트를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 텍스트를 수정하고 배열하여 요약 컨텐츠를 생성하는 단계;를 포함하는 컨텐츠 요약 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠가 복수의 제품을 포함하는 쇼핑 컨텐츠인 경우,
    상기 요약 컨텐츠는 상기 제품에 대한 이미지 및 제품 정보에 대한 텍스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 컨텐츠 요약 방법.
  10. 전자 장치에 있어서,
    컨텐츠를 표시하는 디스플레이부;
    사용자 명령을 입력받는 입력부; 및
    상기 입력부를 통해 컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하고, 상기 컨텐츠의 유형에 따라 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하며, 상기 요약 컨텐츠를 상기 표시된 컨텐츠와 함께 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 프로세서;를 포함하는 전자 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 디스플레이 화면 중 상하좌우 중 하나의 영역을 터치하는 사용자 명령이 입력되면, 상기 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 상기 사용자 명령이 입력된 위치에 대응되는 영역을 컨텐츠 요약 범위로 판단하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 컨텐츠를 분석하여 상기 컨텐츠의 유형을 판단하며, 상기 컨텐츠의 유형에 따라 상이한 요약 단위를 기준으로 컨텐츠를 요약하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자 명령의 유형에 따라 컨텐츠의 요약 단위를 결정하며, 상기 결정된 컨텐츠의 요약 단위를 기준으로 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 요약 컨텐츠 상에 사용자 명령이 입력되면, 상기 요약 컨텐츠의 상기 사용자 명령이 입력된 부분에 대응되는 영역을 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 요약 컨텐츠가 표시되는 동안 화면 스크롤을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 컨텐츠 화면을 스크롤하는 동안 상기 사용자 명령에 대응되는 화면 스크롤에 따라 변경된 요약 범위를 가지는 요약 컨텐츠를 표시하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    학습 알고리즘을 이용하여 생성된 데이터 요약 모델을 저장하는 메모리;를 더 포함하고
    상기 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 데이터 요약 모델을 바탕으로 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 요약 범위 내의 컨텐츠의 내용을 분석하고, 상기 분석된 내용을 바탕으로 요약문을 구성할 주요 텍스트를 추출하며, 상기 추출된 텍스트를 수정하고 배열하여 요약 컨텐츠를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 컨텐츠가 복수의 제품을 포함하는 쇼핑 컨텐츠인 경우,
    상기 요약 컨텐츠는 상기 제품에 대한 이미지 및 제품 정보에 대한 텍스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  19. 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법을 실행하기 위한 프로그램이 저장된 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서,
    상기 전자 장치의 컨텐츠 요약 방법은,
    컨텐츠를 표시하는 단계;
    컨텐츠 요약을 위한 사용자 명령이 입력되면, 상기 사용자 명령이 감지된 위치에 따라 디스플레이 화면상에 표시되지 않은 컨텐츠 영역 중 컨텐츠 요약 범위를 판단하는 단계;
    상기 컨텐츠의 유형에 따라 상기 컨텐츠 요약 범위 내의 컨텐츠를 요약하는 단계; 및
    상기 요약 컨텐츠를 상기 컨텐츠 상에 표시하는 단계; 를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  20. 디스플레이부;
    메모리;
    프로세서; 를 포함하고,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가,
    적어도 하나의 컨텐츠를, 컨텐츠를 요약하도록 설정된 데이터 요약 모델에 적용하여 상기 컨텐츠에 대한 요약 컨텐츠를 추정하고,
    상기 추정된 요약 컨텐츠가 상기 컨텐츠와 함께 표시되도록 상기 디스플레이부를 제어하는 명령어들을 저장하고,
    상기 데이터 요약 모델은 컨텐츠 및 요약 컨텐츠를 학습 데이터로 하여 학습된 모델인 전자 장치.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020101215A1 (ko) * 2018-11-12 2020-05-22 삼성전자 주식회사 전자 펜에 의한 터치 입력을 수신하는 터치 스크린을 포함하는 디바이스 및 그 동작 방법
KR20200072575A (ko) * 2018-11-29 2020-06-23 동국대학교 산학협력단 전자책 서비스 제공 장치 및 방법
KR102311947B1 (ko) * 2021-04-12 2021-10-13 (주)인더스트리미디어 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치
KR20230096164A (ko) 2021-12-22 2023-06-30 한국전자기술연구원 영상 내 정보를 기반으로 영상을 요약하는 영상 요약 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012008970A (ja) * 2010-06-28 2012-01-12 Rakuten Inc 要約情報表示装置、要約情報表示方法、要約情報表示プログラム、要約情報提供装置、要約情報提供プログラム、および、記録媒体
US20150278187A1 (en) * 2012-04-26 2015-10-01 Google Inc. Summary-so-far feature for electronic books
KR20160065670A (ko) * 2014-12-01 2016-06-09 삼성전자주식회사 컨텐트를 제공하는 방법 및 디바이스

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103294706A (zh) * 2012-02-28 2013-09-11 腾讯科技（深圳）有限公司 触摸式终端中的文本搜索方法和装置
WO2013136501A1 (ja) * 2012-03-16 2013-09-19 トヨタ自動車 株式会社 情報提示装置及び提示用情報管理システム
KR101328202B1 (ko) * 2012-12-03 2013-11-20 김정수 제스처 입력을 통한 기능 수행 명령실행 방법 및 장치
KR20140087573A (ko) * 2012-12-31 2014-07-09 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012008970A (ja) * 2010-06-28 2012-01-12 Rakuten Inc 要約情報表示装置、要約情報表示方法、要約情報表示プログラム、要約情報提供装置、要約情報提供プログラム、および、記録媒体
US20150278187A1 (en) * 2012-04-26 2015-10-01 Google Inc. Summary-so-far feature for electronic books
KR20160065670A (ko) * 2014-12-01 2016-06-09 삼성전자주식회사 컨텐트를 제공하는 방법 및 디바이스

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020101215A1 (ko) * 2018-11-12 2020-05-22 삼성전자 주식회사 전자 펜에 의한 터치 입력을 수신하는 터치 스크린을 포함하는 디바이스 및 그 동작 방법
KR20200072575A (ko) * 2018-11-29 2020-06-23 동국대학교 산학협력단 전자책 서비스 제공 장치 및 방법
KR102311947B1 (ko) * 2021-04-12 2021-10-13 (주)인더스트리미디어 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치
KR20230096164A (ko) 2021-12-22 2023-06-30 한국전자기술연구원 영상 내 정보를 기반으로 영상을 요약하는 영상 요약 장치 및 방법

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