KR20190114916A

KR20190114916A - 전자문서의 관계기반 저작관리방법 및 저작관리시스템

Info

Publication number: KR20190114916A
Application number: KR1020190037510A
Authority: KR
Inventors: 조영화
Original assignee: 조영화
Priority date: 2018-03-30
Filing date: 2019-03-30
Publication date: 2019-10-10
Also published as: KR102322786B1; CN112055866A; US20210124871A1

Abstract

저작문서 작성란에 다양한 형식의 저작내용이 연관관계를 맺도록 형성하고, 연관관계에 입체적인 관계속성을 설정하여 저작내용이 살아 있는 정보로서 저장되고 관리될 수 있는 전자문서의 관계기반 저작관리방법을 개시하나. 이러한 저작관리방법은, 입력장치의 입력키에 의해 컨텐츠의 지정구간을 설정하는 콘텐츠 지정구간 설정단계; 상기 지정구간에 위치한 전자저작물의 콘텐츠를 저작내용으로 수집하는 저작내용 수집단계; 상기 저작내용에 관한 식별정보를 생성하는 식별정보 생성단계; 상기 저작내용이 다른 저작내용과의 연관관계를 수집하는 연관관계 수집단계; 상기 저작내용이 상기 다른 저작내용과의 변화의 성격에 관한 관계속성을 수집하는 관계속성 수집단계; 그리고 상기 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 데이터셋으로 변환하여 RD를 생성하는 RD생성단계;로 이루어진다. 이에 따라 저작자의 사고 변화에 맞춰 새롭게 생성되고 있는 또는 생성된 저작내용이 하나 이상의 다른 저작내용과 방향성 있는 연관관계를 맺으며 상호 연계되고 속성 또한 정의되어 데이터로 관리되면서, 저작자의 저작내용 변화를 손쉽게 파악하고 이해할 수 있으며, 관계속성을 기반으로 저작내용 상호간의 분석, 검증 등을 상시적으로 할 수 있다.

Description

전자문서의 관계기반 저작관리방법 및 저작관리시스템{Method and System for creating and managing the relation based document}

본 발명은 전자문서의 관계기반 저작관리방법과 저작관리시스템에 관한 것으로, 저작문서 작성란에 다양한 형식의 저작내용이 연관관계를 맺도록 형성하고, 연관관계에 입체적인 관계속성을 설정하여 저작내용이 살아 있는 정보로서 저장되고 관리될 수 있는 전자문서의 관계기반 저작관리방법 및 저작관리시스템에 관한 것이다.

일반적으로 워드프로세서(word processor)는 문서를 작성, 편집, 저장 및 인쇄하기 위한 소프트웨어를 말한다. 이러한 워드프로세서는 새 문서를 작성할 때 뿐만 아니라 기존 문서를 불러와 내용을 확인하거나 수정할 때 편리하며, Microsoft Corporation의 'MS 워드'^R, 주식회사 한글과컴퓨터의 '아래아한글'^R이 대표적이다. 이러한 워드프로세서는 텍스트는 물론 이미지나 표를 간단히 삽입하거나 제거 또는 다양한 폰트 지원이나 그래픽 지원, 다단, 다양한 컬러 지원 등으로 널리 사용되고 있으며, 최근 인터넷과 클라우드 서비스의 확산에 따라 웹 오피스로 발전하고 있다. 이에 따라 상기 워드프로세서는 전자문서의 공유와 협업이 요구되며, 문서 작성이나 저장 뿐만 아니라 언제 어디서나 작성내용이 쉽게 접근하고 타인과 공유하거나 여러 사용자(또는 저작자)가 문서를 함께 작성하거나 문서 상호간의 관계나 내용 파악이 용이해야 하는 과제를 안고 있다. 이러한 환경의 변화에 따라 최근 형상관리(configuration management) 기술이 제안되고 있다.

상기 형상관리 기술은, 문서 변경을 관리하는 활동들의 집합으로 버전관리와 버전 제어를 목적으로 하며, 소프트웨어 개발이나 프로젝트 관리 기술을 전자문서에 적용하고자 하는 방안이다. 이러한 형상관리 기술의 문서관리스템은 대한민국 등록특허 제10-1884343호(발명의 명칭:문서 관리 시스템, 방법 및 단말)에서 제시되고 있다. 대한민국 등록특허 제10-188433호는, 문서 항목들의 식별자를 이용하여 문서를 추적하거나 또는 문서관리 요청에 따라 작성권한을 가지는 사용자가 문서 항목의 키워드를 생성하여 문서를 관리하는 문서관리시스템을 제안한다. 상기 문서관리시스템의 경우, 식별자나 키워드 검색으로 문서를 추적하고 관리하므로 편의성이 제고되나, 키워드 검색으로 문서를 출력하기 때문에 키워드가 설정되지 않은 문서는 누락될 수 있으며, 다수 문서 상호간의 내용을 개별적으로 확인하고 파악해야 하기 때문에 유기적인 관계를 파악하기에 한계가 있으며, 또한 별도의 작성 권한을 가진 자에 의해 추적 정보가 생성되고 관리되기 때문에 제한적이고 문서 통합관리에 한계가 있다.

선행기술문헌 1 특허등록번호 제10-1263945호(20130515 공고)

선행기술문헌 2 특허공개번호 제10-2012-0083335호(20120725 공개)

본 발명은 상기와 같은 문제를 해소하기 위해 안출된 것으로, 전자문서의 작성 또는 편집 과정 중에 저작내용 상호간의 방향성있는 연관관계를 맺으며, 해당 연관관계에 입체적 관계속성을 정의하여 체계적인 데이터로 관리함으로써 저작내용 상호간의 유기적인 관계를 통한 모니터링, 분석, 검증 등을 효과적으로 할 수 있는 전자문서의 관계기반 저작관리방법과 이를 실시하기 위한 저작관리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

이와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 일예로서 저작관리방법은, 입력장치의 입력키에 의해 컨텐츠의 지정구간을 설정하는 콘텐츠 지정구간 설정단계; 상기 지정구간에 위치한 전자저작물의 콘텐츠를 저작내용으로 수집하는 저작내용 수집단계; 상기 저작내용에 관한 식별정보를 생성하는 식별정보 생성단계; 상기 저작내용이 다른 저작내용과의 연관관계를 수집하는 연관관계 수집단계; 상기 저작내용이 상기 다른 저작내용과의 변화의 성격에 관한 관계속성을 수집하는 관계속성 수집단계; 그리고 상기 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 데이터셋으로 변환하여 RD를 생성하는 RD생성단계;를 포함한다.

또한, 본 발명의 바람직한 일예로서, 입력장치의 입력에 의하여 컨텐츠를 생성하는 저작모듈; 상기 컨텐츠의 구간을 지정하여 식별정보를 부여하고 저작내용으로 분류하는 RD 정의모듈; 상기 저작내용과 다른 RD 저작내용과의 연관관계를 수집하고, 상기 저작내용과 다른 RD 저작내용과의 변화의 성격에 관한 관계속성을 수집하는 관계설정모듈; 그리고 상기 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 데이터셋으로 변환한 RD를 RD 저장부로 저장하는 데이터처리모듈;을 포함하는 저작관리시스템을 개시한다.

본 발명은 저작자의 사고 변화에 맞춰 새롭게 생성되고 있는 또는 생성된 저작내용이 하나 이상의 다른 저작내용과 방향성 있는 연관관계를 맺으며 상호 연계되고 속성 또한 정의되어 데이터로 관리되면서, 저작자의 저작내용 변화를 손쉽게 파악하고 이해할 수 있으며, 관계속성을 기반으로 저작내용 상호간의 분석, 검증 등을 상시적으로 할 수 있다.

또한, 저작내용의 변화에 따라 해당 전자저작물을 독립된 데이터 파일로 일일이 생성하여 관리하지 않아도 저작내용의 변화를 원천적으로 추적해서 확인, 수정, 보완할 수 있고, 저작내용들 간의 상호 유기적 관계를 기반으로 하여 체계적으로 생성 및 통합 관리할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 저작관리시스템을 개략적으로 도시한 블록이고,
도 2는 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 전자문서 상에서 RD가 생성되는 과정을 도시한 플로우차트이고,
도 3은 본 발명에 따른 일예로서 RD 설정키가 생성된 전자문서 작업창을 도시한 것이고,
도 4는 본 발명에 따른 일예로서 연관관계 수집창과 관계속성 수집창이 팝업된 전자문서 작업창을 도시한 것이고,
도 5는 본 발명에 따른 일예로서 관계속성 추천 여부를 위한 질의창과 관계속성 추천창이 생성된 전자문서 작업창을 도시한 것이고,
도 6은 본 발명에 따른 다른 예로서 콘텐츠가 작성되면서 RD가 생성되는 과정을 도시한 플로우차트이고
도 7은 본 발명에 따른 일실시예로서 저작관리시스템에 의해 생성된 전자문서의 데이터 구조를 도시한 블록도이고,
도 8은 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예로서 저작내용에 대한 ML을 도시한 것이고,
도 9는 본 발명에 따른 바람직한 일 실시 예로서 서버-클라이언트 시스템으로 구성된 저작관리시스템을 도시한 블록도이고,
도 10은 본 발명에 따른 RD를 이용한 저작관리방법을 설명하기 위한 일예로서 RD의 요약정보를 도시한 것이고,
도 11은 노드와 엣지를 이용하여 도 10에 도시된 요약정보를 시각적으로 표현한 다이어그램이고
도 12는 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 저작관리시스템의 관계속성의 검증과정을 설명하기 위한 프로세스를 도시한 플로우차트이고,
도 13은 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 RD간의 관계속성별 저작내용의 테이블을 개략적으로 도시한 것이다.

일반적으로 워드프로세서나 문서관리시스템은 하드웨어(hardware)와 소프트웨어(software) 구성의 조합으로 구현된다. 하드웨어는 중앙처리장치(CPU), 기억장치(memmory unit), 입출력장치(input-output unit), 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), FPGA(field programmmable gate array), PLU(programmable logic unit) 등의 처리장치를 포함하며, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터로 구현된다. 그리고 상기 처리 장치는 운영체제(OS)나 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 애플리케이션을 구동하며, 소프트웨어 실행에 응답하여 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성한다. 이러한 처리장치는 하나가 독립적으로 구성될 수도 있으나 복수개의 처리요소 및/또는 복수 유형의 처리요소를 포함할 수 있다. 또한, 소프트웨어는 운영체제(OS), 입출력 제어프로그램(input-output control program), 응용 프로그램(application program)을 포함하며, 일련의 명령(istruction) 등의 조합으로 처리 장치가 동작하도록 한다. 소프트웨어 및/또는 데이터는 처리 장치에 의하여 물리적 장치나 가상장치, 저장매체, 전송되는 신호 파(signal wave)에 의해 영구적으로 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있으며, 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수 있다. 이와 같은 하드웨어나 소프트웨어에 기반하여 본 발명에 따른 관계기반의 저작관리방법이나 저작관리시스템은 구현가능하며, 설명 및 이해의 편의를 위해 공지된 바의 상기 일반적인 기술은 그 중복을 피하기 위해 자세한 설명은 생략한다.

이하 본 발명에 따른 관계기반의 저작관리방법 및 저작관리시스템을 보다 상세히 설명한다. 본 발명의 설명을 위해 'RD', '저작내용', '식별정보', '연관관계', '관계속성', '데이터셋' 등의 용어를 사용한다. 상기 용어는 본 발명의 특징을 설명하기 위해 도입된 용어이며, 일반적인 용어나 다른 문헌에서 사용하는 용어와 구별되고 명확히 하기 위해 아래와 같이 본 발명에서 사용하는 용어를 정의한다.

상기 'RD'는 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성으로 구성된 데이터셋을 지칭한다. 상기 'RD'는 본 발명의 설명과 이해의 편의를 위해 도입된 용어이며, 다만 일반적으로 웹환경에서 각종 정보 자원들을 기술하는 메타 데이터의 표준을 규정하는 용어로 자원기술(RD:resource description)이 사용되고 있으나, 본 발명의 설명을 위해 사용되는 'RD' 용어와 다르며, 서로 구별되어 이해되고 해석되어야 한다.

상기 '저작내용'은 저작물의 내용을 구성하는 콘텐츠를 의미하며, 여기에는 텍스트, 이미지, 테이블, 비디오, 그래프 등의 각종 콘텐츠가 될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 저작내용은 파일(file)과 같이 특정 포맷 형식의 집단체가 아닌 데이터 자체를 의미한다.

상기 '식별정보'는 저작내용을 서로 식별하기 위한 정보를 의미하며, 여기에는 식별코드인 ID, RD의 제목과 종류, RD 크기 등의 어느 하나 또는 조합일 수 있다.

상기 '연관관계'는 저작내용들 간에 연결 유무를 포함하여 연관되는 관계성(Source 또는 Target)을 의미하며, 하나의 저작내용은 다른 저작내용의 하나 또는 다수와 연관관계를 가질 수 있다.

상기 '관계속성'은 서로 연관관계를 맺은 저작내용 간에 변화의 성격을 의미한다.

상기 '데이터셋'은 저작내용, 식별정보, 연관관계, 관계속성에 관한 데이터 집합을 의미한다.

도 1은 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 저작관리시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 바람직한 일실시예로서 저작관리시스템(1)은, 컴퓨터 시스템의 운영체제에서 동작하는 전자문서 저작부(10), RD 생성부(20), 저장부(30)를 구비한다.

상기 전자문서 저작부(10)는, 저작자(또는 사용자)가 키보드나 마우스 등의 입력장치에 의해 콘텐츠(contents, 이하 설명의 편의를 위해 본 발명에 따른 RD 요소로서 '저작내용'과 구분하여 '콘텐츠'라 한다.), 예컨데 텍스트, 이미지, 테이블, 비디오, 그래프 등의 각종 콘텐츠 생성과 처리를 위한 저작모듈(11)을 포함한다. 여기서, 상기 저작모듈(11)은 일반적인 워드프로세서로 동작하기 위한 것으로 키보드나 마우스 등의 입력에 따른 콘텐츠 생성이나 저장 등에 있어 공지된 워드프로세싱 기술이 적용될 수 있으므로 그 자세한 설명은 생략한다. 다만, 본 발명에 따른 저작관리시스템(1)에 있어서 상기 저작모듈(11)은 RD를 구성하기 위한 저작내용의 생성이나 수집 등에 있어 RD 표식자 지정이나 RD 설정키 생성 및 표시 등과는 공지된 종래 기술과 차이가 있으며, 이에 관해서는 후술한다.

상기 RD 생성부(20)는, 전자문서 저작부(10)와 연동하여 동작하며, RD 정의모듈(21), 관계설정모듈(22) 및 데이터 처리모듈(23)을 구비한다. 상기 RD 정의모듈(21)은, 후술하는 바의 RD표식자 및 RD설정키에 의해 저작내용이 지정될 경우, 저작내용을 다른 저작내용과 구분하여 RD 요소로 분류하고 식별정보를 수집하며, 상기 관계설정모듈(22)은, 저작내용의 연관관계 및 대상 RD와의 관계속성을 수집한다. 또한, 상기 데이터 처리모듈(23)은 수집된 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 데이터셋으로 하여 RD를 생성하고 RD 저장부(31)에 저장한다.

도 2는 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 전자문서 상에서 RD가 생성되는 과정을 도시한 플로우차트이고, 도 3은 본 발명에 따른 일예로서 RD 설정키가 생성된 전자문서 작업창을 도시한 것이고, 도 4는 본 발명에 따른 일예로서 연관관계 수집창과 관계속성 수집창이 팝업된 전자문서 작업창을 도시한 것이고, 도 5는 본 발명에 따른 일예로서 관계속성 추천 여부를 위한 질의창과 관계속성 추천창이 생성된 전자문서 작업창을 도시한 것이다.

도 1내지 도 5를 참조하면, 저작자는 키보드나 마우스 등의 입력장치에 의해 콘텐츠(C1)를 작성한다(S11). 저작자는 작성 중인 콘텐츠(C1)를 본 발명에 따른 RD의 저작내용(D1)으로 지정하고자 하는 경우(S12), 콘텐츠(C1)의 시점에 RD표식자(q)를 표시하고 종점에 RD설정키를 생성한다(S13). 상기 RD표식자 및 RD설정키의 생성은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 그 일예로는 키보드의 입력 및 마우스 입력에 해당하는 값으로 RD표식자 및 RD설정키를 생성 및 표시할 수 있다. 예컨대, 키보드 입력을 활용하는 경우 RD표식자는 shift+F1으로 시작지점을 표시하고 RD설정키는 shift+F2로 종점위치에 설정키를 생성하고, 마우스 입력을 활용하는 경우 시작위치 클릭으로 RD표식자 표시 및 종점위치 클릭으로 RD설정키를 생성한다.

상기 RD 표식자 및 RD 설정키가 입력될 경우, 저작모듈(11)은 RD 표식자(K1)와 RD 설정키(K2) 사이에 위치한 콘텐츠(C1)에 식별정보(D2)를 부여하고 저작내용(D1)으로 분류하여 수집한다(S14). 여기서, 상기 식별정보(D2)는 독립된 객체로서 저작내용(D1)을 정의하기 위한 것으로, 본 발명의 분야에서 편의에 따라 다양하게 구성할 수 있으며, 그 일예로는 RD표식자와 RD설정키로 저작내용이 생성되는 시간값을 식별정보(D2)에 부여함으로써 고유의 독립된 객체로 할 수 있다. 또한, 상기 식별정보(D2)는 저작자 편의나 검색의 편의를 위해 컴퓨터 ID나 전자문서 문서이름을 조합한 것일 수 있다. 도 3에 도시된 예는 저작내용(D1)의 시점과 종점의 블록지정에 따라 저작내용(D1)이 일반 콘텐츠(C2)와 구별되어 반전된 상태로 표시된 일예이다.

이때, 저작자가 지정한 저작내용(D1)은 RD 속성창(L1) 활성화를 통하여 저작내용(D1)의 식별정보(D2)를 RD 속성창(L1)에 표시한다(S17). 여기서, 상기 RD 속성창(L1)은 저작자에게 연관관계와 관계속성 입력을 위한 인터페이스(B1)를 제공하며, 이를 위해 관계설정모듈(22)은 연관관계 입력부(미도시)와 관계속성 입력부(미도시)를 구비한다. 도 4를 참조하면, 상기 연관관계 입력부는 연관관계 수집창(L2)으로 기능하며, 저작자의 본인 또는 타인의 다른 RD가 지정될 수 있도록 한다. 또한, 상기 관계속성 입력부는 관계속성 수집창(L3)으로 기능하며, 대상 RD와의 관계속성이 지정될 수 있도록 한다.

상기 연관관계 수집창(L2)에 RD(이하, 현재 작업 중인 저작내용(D1)이 연관관계가 있는 것으로 지정된 RD를 설명의 편의를 위해 다른 RD와 구분하여 '대상 RD'라 한다)가 입력될 경우(S18), 관계설정모듈(22)은 현재 작업 중인 저작내용(D1)과 연관관계가 있는 타켓 RD와의 연관관계(D3)로서 정보를 수집한다(S19). 그런데, 상기 대상 RD가 미입력된 경우에는, 관계설정모듈(22)은 미결정된 널 속성(null attribute)의 연관관계와 관계속성으로 정의하고, 데이터 처리모듈(23)은 널 속성의 연관관계와 관계속성, 그리고 저작내용(D1)과 식별정보(D2)를 RD(이하, 현재 작업 중인 저작내용과 관련된 RD를 설명의 편의를 위해 다른 RD와 구분하여 '오리지널 RD'라 한다)로 생성하고 RD 저장부(31)에 저장한다.

상기 연관관계 수집창(L2)과 관계속성 수집창(L3)에 관계속성(D4)이 입력된 경우, 관계설정모듈(22)은 오리지널 RD와 대상 RD와의 연관관계(D3; Source 및 Target)와의 관계속성(D4) 정보를 수집한다(S21). 그리고, 데이터 처리모듈(23)은 저작내용(D1), 식별정보(D2), 연관관계(D3) 및 관계속성(D4)을 하나의 데이터셋으로 하는 오리지널 RD를 생성하고 RD 저장부(31)에 저장한다(S26).

한편, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 연관관계 수집창(L2)에 연관관계(D3)가 입력되었으나 관계속성 수집창(L3)에 관계속성이 미입력된 경우, 데이터 처리모듈(23)은 질의창(L4)을 통해 관계속성 추천 여부를 질의한다(S20). 저작자가 질의창(L4)에서 추천을 선택하면, 관계설정모듈(22)의 관계속성 추천부는 RD 저장부(30)에 저장된 기존의 대상 RD 정보를 호출하여(S22) 대상 RD의 저작내용과 오리지널 RD의 저작내용(D1)을 상호 연계 분석하여 두 RD 저작내용 간의 관계속성을 예측하고 그 결과를 관계속성 추천창(L5)에 출력하여 오리지널 RD와 대상 RD 간의 관계속성을 추천한다(S23). 상기 관계속성 추천부는 작업 중인 저작내용에 적합한 관계속성을 결정할 수 있도록 지원하며, 저작자는 관계속성 추천창(L5)에 제시된 관계속성을 검토하여 오리지널 RD와 대상 RD와의 관계속성을 효율적이고 용이하게 결정할 수 있다.

상기 관계속성 추천부에서 제시된 관계속성을 검토하여 저작자가 관계속성 입력창(L3)에 관계속성을 입력한 경우, 관계설정모듈(22)은 오리지널 RD와 대상 RD의 관계속성(D4)으로 정보를 수집한다(S25). 그리고, 데이터 처리모듈(23)은 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 하나의 데이터셋으로 하는 오리지널 RD로 생성하고 RD 저장부(31)에 저장한다(S26). 그리고, 상기 관계속성 추천부에서 관계속성이 제시되었으나 저작자의 관계속성 입력이 없는 경우, 관계설정모듈(22)은 이전에 수집된 RD 연관관계를 리셋하여 삭제하고 RD 연관관계 지정단계(S18)부터 다시 반복한다.

참고로, 상기 관계속성 추천부는 오리지널 RD와 연관관계를 맺은 대상 RD의 저작내용을 각각 분석하고 최적의 관계속성을 검색하여 그 결과를 관계속성 추천창(L5)에서 수치화된 정확도와 함께 표시한다. RD의 저작내용 분석 및 관계속성 추천은 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 같이 널리 이용되고 있는 딥러닝 알고리즘이 활용될 수 있다.

도 1 내지 도 5를 참조하여 설명된 바와 같이, 저작자는 문서 작성이 진행된 이후에 문서, 문단, 문장 또는 어구나 단어에 본 발명에 따른 RD가 생성되도록 할 수 있다. 그런데, 저작자는 문서작성과 동시에 RD가 생성되도록 하는 것도 문서 작성 및 관리에 편리할 수 있다. 이에 관하여 도 6을 참조하여 설명한다.

도 6은 본 발명에 따른 다른 예로서 콘텐츠가 작성되면서 RD가 생성되는 과정을 도시한 플로우차트이다. 여기서, 도 2를 참조하여 설명되고 도시된 참조부호와 동일한 참조부호는 동일한 결과의 동일한 단계를 의미한다.

도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 다른 예로서 RD 생성 과정은, 도 2를 참조하여 설명되고 도시된 바의 RD 생성 단계와 서로 동일하나, 다만 RD표식자 표시, 콘텐츠 입력 및 RD설정키 생성에 따른 저장내용의 수집에 있어 서로 차이가 있다.

먼저, 입력하고자 하는 콘텐츠를 오리지널 RD로 하고자 할 경우, 저작자는 콘텐츠 입력 전에 입력장치에 의해 RD 표식자(K1; 도 3 참조)를 입력하여 위치 지정을 한다(S131). 상기 표식자(K1)가 입력된 이후 콘텐츠가 작성되고(S132) 입력장치에 의해 RD 설정키(K2; 도 3 참조)를 생성하면(S133), 저작모듈(11)은 RD 표식자(K1)와 RD 설정키(K2) 사이에 위치한 콘텐츠에 식별정보(D2; 도 3 참조)를 부여하고 저작내용(D1; 도 3 참조)으로 분류하여 수집한다(S14). 그리고, 이후의 프로세스는 도 3 내지 도 5를 참조하여 설명되고 도시된 바와 동일한 단계로 RD를 생성하고 저장하며, 이에 설명의 중복을 피하기 위해 그 자세한 설명은 생략한다.

이와 같이, 본 발명에 따른 RD는 사후적으로 생성할 수도 있으나, 저작물 생성단계에서 생성할 수 있는데, 이에 따라 저작자의 사고와 사고의 연결이 그대로 저작내용에 반영되고 표현될 수 있기 때문에 저작내용의 변화 흐름 파악이 용이하고, 나아가 해당 분야의 지식 데이터로서 관리가 가능하며, 전자문서와 저작내용의 저작과 관리가 상시로 상호 연계되는 관리 체계를 구현할 수 있어 유익하다.

도 7은 본 발명에 따른 일실시예로서 저작관리시스템에 의해 생성된 전자문서의 데이터 구조를 도시한 블록도이다.

도 1 및 도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 저작관리시스템(1)에 의해 생성된 그 일예로서 전자문서(100)는 문서속성(110)과 문서 본문(120)으로 구분된다.

상기 문서 속성(110)은 전자문서(100)의 메타정보이며, 문서ID(111), 문서제목(112), 문서저작자(113), 문서 저작일(114)이 포함된다. 상기 문서속성은 저작모듈(11)에 의해 생성되어 데이터 처리모듈(23)에 의해 전자문서 저장부(32)에 저장된다.

상기 문서 본문(120)은 저작자가 작성한 문서의 내용을 구성하는 콘텐츠로 이루어지며, 저작모듈(11)에 의해 생성되어 데이터 처리모듈(23)에 의해 전자문서 저장부(32)에 저장된다. 상기 콘텐츠는 RD로 지정되어 관리되는 저작내용(121a)과 일반 콘텐츠(122)로 구분된다. 여기서, 일반 콘텐츠는 문서본문에서 RD 요소로서 저작내용(121a)을 제외한 일반 콘텐츠(122, 124, 125) 등을 가리킨다. 도시된 예는 2 개의 RD가 전자문서(100)에 생성된 일예이다.

상기 RD는 저작내용(121a), 식별정보(121b), 연관관계(121c) 및 관계속성(121d)으로 이루어진다.

도 2 내지 도 7을 참조하여 설명된 바와 같이, 상기 저작내용(121a)은 RD로 지정된 콘텐츠(C1)이다,

상기 식별정보(121b)는 다른 저작내용과 구분되어 관리될 수 있도록 하기 위한 정보로서, 고유 식별값의 ID(b1)를 가진다. 상기 ID(b1)는 다른 RD와 구별되어 독립의 객체로 정의하기 위한 정보이며, 도 2를 참조하여 앞서 설명된 바와 같이, 저작내용(D1)의 생성 시간에 기초하여 부여할 수 있다. 또한, 상기 ID(b1)는 저작자나 검색의 편의를 위해 저작내용(121a) 생성시간, 컴퓨터 ID , 문서ID(111)를 조합하여 사용될 수 있다.

상기 연관관계(121c)는 저작내용(121a)들간의 연결유무로서 source ID(c1, c2), Target ID(c3)를 포함한다. 상기 Target ID(c3)는 Target RD의 식별정보(121b) 중 ID를 의미한다. 상기 source ID(c1, c2)는 다른 RD(이하, 설명의 편의를 위해 오리지널 RD와 연관관계(121c)가 있는 것으로 지정하고 있는 RD를 'source RD'라 한다.)가 연관관계(121c)가 있는 것으로 지정하는 source RD의 식별정보(121b)이다. 여기서, 상기 ID(b1), source ID(c1, c2) 및 Target ID(c3)는 오리지널 RD의 관점에서 부여된 값이며, 지정 및 피지정의 여부에 따라 달라지는 상대적인 개념으로 이해되어야 하고, 관계속성(121d)을 결정짓는 주요한 요인인 연관관계(121c)의 방향성을 기준으로 source RD와 Target RD가 지정되어야 한다.

상기 관계속성(121d)은 서로 연관관계(121c)를 맺은 저작내용(121a) 간에 변화의 성격을 의미하는 것으로 그 범위나 범주 또는 정의는 다양하게 규정할 수 있다. 이러한 관계속성(121d)은 다양하게 정의할 수 있기 때문에 일의적으로 단정할 수 없으나, 다만 이해의 편의를 위해 4개의 관계속성(121d)을 예시한다. 예컨데, RD 상호간에 저작내용(121a)이 서로 동일한 경우에 제1속성으로 '동일화'라 규정하고, 연관관계(121c)를 맺은 RD의 저작내용(121a)에 추가하여 덧붙인 경우에 제2속성으로 '구체화'라 규정하고, 연관관계(121c)를 맺은 RD의 저작내용(121a) 중의 일부인 경우에 제3속성으로 '부분화'라 규정하고, 연관관계(121c)를 맺은 RD의 저작내용(121a)을 변경 및 추가한 경우에 제4속성으로 '진척화'라 규정할 수 있다.

도 7에 도시된 일예로서 전자문서(100)는 2개의 RD(121, 123)를 가진다. 제1RD(121)는 3개 RD와 연관관계(121c)를 가지며, 이에 따른 각각의 관계속성을 가진다. 여기서, 제2RD(123)는 제1RD(121)로 예시된 바와 같은 자료구조에서 지정이나 피지정에 따라 다양하게 연관관계 및 관계속성을 가질 수 있으며, 도시된 예에서 2개의 RD(121, 123)가 제시되었으나 RD 지정에 따라 다양하게 가감될 수 있다. 그리고, 설명과 이해의 편의를 위해 상술된 바와 같은 4개의 속성('제1속성':'동일화', '제2속성':'구체화', '제3속성':'부분화', '제4속성':'진척화')을 일예로 하여 상기 제1RD(121)의 연관관계(121c)와 관계속성(121d)을 설명한다.

상기 제1RD(121)는 ID(b1)를 가진 오리지널 RD이다, 상기 제1RD는 source ID1(c1)과 source ID2(c2)와 연관관계(121c)를 가지며, 제2속성(d1, d2)을 가진다. 이는 제1RD(121)의 저작내용(121a)이 source ID1(c1)의 저작내용으로부터 구체화되어 제2속성(d1)으로 지정된 예시이며, 또한 제1RD(121)의 저작내용(121a)이 source ID2(c2)의 저작내용으로부터 구체화되어 제2속성(d2)으로 지정된 예시이다. 그리고, 상기 제1RD(121)는 Target ID3(c3)와 연관관계(121c)를 가지며 제4속성(d3)을 가진다. 이는 제1RD(121)의 저작내용(121a)이 내용변경과 추가로 진척화되며 이루어진 Target ID3(c3)와 연관관계(121c)를 가지며 제4속성(d3)으로 지정된 예시이다.

도 8은 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예로서 저작내용에 대한 ML 문서를 도시한 것이다.

도 8을 참조하면, RDML은 전자문서 저작부(10; 도 1 참조)를 통해 디스플레이될 저작내용(D1)의 텍스트별 폰트와 그 크기 및 색상, 저작내용(D1)을 일반 콘텐츠와 시각적으로 구분하고 RD 표식자 및 RD 설정키에 의해 지정된 저작내용을 표현한다.

또한 상기 RDML은 RD의 식별정보(D2)를 표현한다. 본 실시 예의 ML에서 식별정보(D2)는 <text:meta xml:id='RD121'>로 표현되며, 본 발명에 따른 저작관리시스템(1; 도 1 참조)은 해당 RD의 식별정보(D2)를 'RD121'로 식별하고 데이터 형태로 저장, 관리할 수 있다.

도 9는 본 발명에 따른 바람직한 일 실시 예로서 서버-클라이언트 시스템으로 구성된 저작관리시스템을 도시한 블록도이다.

도 9를 참조하면, 본 발명에 따른 서버-클라이어트 시스템은 저작자 클라이언트(C, C'; 이하 'C')와, 관계서버(S) 네트워크 시스템을 구성한다. 여기서, 상기 저작자 클라이언트(C)와 관계서버(S)는 TCP/IP 기반의 HTTP 프로토콜을 이용하여 데이터 통신을 하며, 데이터 양식은 JSON(JavaScript Object Notation) 방식으로 이루어질 수 있다.

관계서버(S)는 하나 이상의 저작자 클라이언트(C)와 데이터 통신을 하면서, 저작자 클라이언트(C)의 RD를 데이터셋 형태로 관리하고, 저작자 클라이언트(C)들 간에 데이터셋 교환을 중계 및 관리한다. 따라서, RD들 간의 관리 체계를 저작자 클라이언트(C)의 범위로 한정하지 않고, 이더넷은 물론 인터넷 등의 글로벌 네트워크로 확대해서 RD 정보를 수집하고 교류하며 효율적으로 관리할 수 있다.

본 발명에 따른 서버-클라이언트 시스템(SC)의 저작자 클라이언트(C)는 저작관리시스템(1; 도 1 참조)을 포함하며, 네트워크 통신을 위한 통신장치와 웹브라우저 등의 통신 프로세스(미도시함)를 더 포함한다.

본 발명에 따른 서버-클라이언트 시스템(SC)의 관계서버(S)는, 저작자 클라이언트(C)가 전송하여 공유된 RD를 저장하는 RD저장부(110)와, RD 저장부(110)에 저장된 데이터를 검색 및 저장하는 RD 검색모듈(140)과, 저작자 클라이언트(C)의 검색신호에 따라 RD 검색모듈(140)의 검색 동작을 제어하고 검색된 RD를 해당하는 저작자 클라이언트(C)에 전송하는 RD관계 처리모듈(160)을 더 포함한다.

결국, 관계서버(S)는, 저작자 클라이언트(C)에서 RD 생성을 위해 연관관계를 맺을 대상 RD를 검색하여 저작자 클라이언트(C)에 전송하고, 저작자 클라이언트(C)에서 생성된 RD를 관계서버(S)의 RD 저장부(110)에 저장해 관리 및 공유한다. 여기서, RD 검색모듈(140)의 RD 검색은 RD의 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 검색조건으로 하여 다양하게 이루어질 수 있다. 또한 RD 검색모듈(140)은 서로 연쇄된 다수의 RD를 검색해서, 수많은 RD 간에 연관 구조를 다차원적으로 시각화할 수 있게 한다.

도 10은 본 발명에 따른 RD를 이용한 저작관리방법을 설명하기 위한 일예로서 RD의 요약정보를 도시한 것이다. 여기서, RD 요약정보는 식별정보, 연관관계, 관계속성을 가진다. Source ID와 Target ID는 피지정 또는 지정에 따른 RD의 연관관계이며, '동일화', '구체화', '부분화' 및 '진척화'은 관계속성이다. 상기 관계속성은 도 5를 참조하여 설명된 관계속성의 예시와 같은 의미이다. 또한, 설명의 편의를 위해 6개 RD 정보를 사용한다. 그리고 설명의 편의를 위해 ID가 RN_001인 RD를 '001_RD', ID가 RN_002인 RD를 '002_RD', ID가 RN_003인 RD를 '003_RD', ID가 RN_004인 RD를 '004_RD', ID가 RN_005인 RD를 '005_RD', ID가 RN_006인 RD를 '006_RD'라 칭한다.

도 11은 노드와 엣지를 이용하여 도 10에 도시된 요약정보를 시각적으로 표현한 다이어그램이다. 여기서, 노드는 그 일예로서 RD의 객체정보를 나타내며, 상기 엣지는 RD 저작내용 상호 간의 흐름정보 및 연관관계를 나타낸다. 상기 노드에 구성된 내용은 해당 RD의 정보로서 ID와 제목이며, 상기 엣지는 관계속성과 화살표에 의해 흐름정보 및 연관관계를 나타낸다. 상기 노드와 엣지로 이루어진 다이어그램은 2차원, 3차원 등 다차원으로 표현되어 다양한 분야에서 자주 활용되고 있다. 본 발명에 따른 저작관리시스템의 경우, 문서 전체, 문단, 문장, 어구 또는 단어 등에 자유롭고 편리하게 RD를 생성하고 데이터화하여 관리할 수 있으므로 본 발명에 따른 RD를 상기 노드/엣지 다이어그램에 적용할 경우, 즉시적이고 효과적으로 분석, 검증 등에 활용할 수 있다.

도 10을 참조하면, 001_RD는 Target ID의 연관관계와 '구체화', '동일화', '구체화', '부분화', '진척화'의 관계속성으로 각각 002_RD, 003_RD, 004_RD, 005_RD, 006_RD와 관련된다. 이는 001_RD의 저작내용에 기초하여 002_RD, 003_RD, 004_RD, 005_RD, 006_RD의 저작내용으로 '구체화', 동일화', '부분화', '진척화'의 성격으로 변화되었음을 의미하며, 이를 시각화하면 도 11에 도시된 바와 같다.

또한, 001_RD는 source ID의 연관관계와 '진척화' 관계속성으로 006_RD와 관련된다. 이는 006_RD의 저작내용에 기초하여 001_RD의 저작내용이 '진척화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11와 같다.

도 10을 참조하면 002_RD는 source ID의 연관관계와 '구체화' 관계속성으로 001_RD와 003_RD와 관련된다. 이는 002_RD의 저작내용이 001_RD와 003_RD의 저작내용에 기초하여 '구체화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 또한, 002_RD는 Target ID의 연관관계와 '동일화' 관계속성으로 004_RD와 관련된다. 이는 002_RD의 저작내용에 기초하여 004_RD의 저작내용이 '동일화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11과 같다.

도 10을 참조하면, 003_RD는 source ID의 연관관계와 '구체화' 관계속성으로 001_RD와 관련된다. 이는 003_RD의 저작내용이 001_RD에 기초하여 '구체화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 또한, 003_RD는 Target ID의 연관관계와 '구체화' 관계속성으로 002_RD, 004_RD와 관련된다. 이는 003_RD의 저작내용에 기초하여 002_RD, 004_RD의 저작내용이 '구체화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11과 같다. 또한, 003_RD는 Target ID의 연관관계와 '부분화' 관계속성으로 005_RD와 관련된다. 이는 003_RD의 저작내용에 기초하여 005_RD의 저작내용이 '부분화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11과 같다.

도 10을 참조하면, 004_RD는 source ID의 연관관계와 '구체화', '동일화', '구체화' 관계속성으로 001_RD, 002_RD, 003_RD와 관련된다. 이는 004_RD의 저작내용이 001_RD, 002_RD, 003_RD의 저작내용에 기초하여 '구체화', '동일화', '구체화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11과 같다.

도 10을 참조하면, 005_RD는 source ID의 연관관계와 '부분화' 관계속성으로 001_RD, 003_RD와 관련된다. 이는 005_RD의 저작내용이 001_RD, 003_RD의 저작내용에 기초하여 '부분화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11과 같다.

도 10을 참조하면, 006_RD는 source ID의 연관관계와 '진척화' 관계속성으로 001_RD와 관련된다. 이는 001_RD의 저작내용이 006_RD의 저작내용에 기초하여 '진척화' 성격으로 변화되었음을 의미한다. 이를 시각화하면 도 11과 같다.

이와 같이, 본 발명에 따라 문서 전체, 문단, 문장, 어구 또는 단어에 대해 각각 RD를 생성하고 이를 데이터화하여 저장하고 관리할 경우, 각각의 저작내용의 변화 흐름을 일목 요연하게 검토/분석이 가능하다. 또한 최근 공유와 협업을 위한 서버-클라이언트 환경에서 프로젝트를 진행할 경우에도 복잡하게 관련된 저작내용을 계층화하거나 세분화함으로써 다수 및/또는 다량의 전자문서의 통합적인 관리가 가능하며, 유연한 문서관리 또는 저작관리를 제공함으로써 작업 환경이 개선되고 경제적인 저작환경을 제공할 수 있다. 이는 개별적인 연구문서, 연구노트 및 연구자에 의한 개별적인 지적 관리에 의존하는 기존 방식과 달리, 연구 진행 과정을 상시로 파악하고 추적이 가능하며, 의미 기반의 상호 연관관계 검토와 검증을 통하여 부분적 또는 전체적으로 검증, 검토 및 수정에 따른 분석을 저작자 또는 조직 간에도 상시 수행될 수 있으므로, 효율적인 프로젝트 진행 및 및 관리를 의미한다. 따라서, 본 발명에 따른 저작관리시스템은 개인 차원의 문서 저작 및 관리가 가능할 뿐만 아니라, 조직 내, 조직 간, 사회 차원의 대규모 업무 등에서도 본 발명에 따른 저작관리시스템을 적용할 수 있어 바람직하다.

한편, 본 발명에 따른 저작관리방법 및 저작관리시스템의 경우, 저작내용이 RD에 의해 상호 유기적으로 관련되어 있기 때문에 저작내용의 추천이나 검증에 효과적이다. 이에 관하여 도 11을 참조하여 설명한다.

도 11을 참조하여 001_RD와 005_RD 검증과정을 살펴본다. 상기 001_RD의 저작내용은 003_RD 저작내용과 '동일화'하고, 005_RD의 저작내용은 003_RD의 저작내용의 '부분화' 성격이므로, 결국 005_RD의 저작내용은 001_RD 저작내용의 '부분화' 성격을 가져야 한다. 그럼에도 불구하고 저작자의 005_RD 생성과정에서 관계속성을 '부분화'가 아닌 기타 다른 관계속성 예컨데 '진척화'나 '구체화' 등을 지정할 경우 이는 불일치에 해당한다. 이 경우 본 발명에 따른 저작관리시스템은 검증결과 '불일치'로 판단하여 저작자에 '부분화' 관계속성을 추천하거나 불일치임을 알려 재검토 및 재설정 할 수 있게 해준다.

다음으로 001_RD와 002_RD 검증과정을 살펴본다. 상기 001_RD의 저작내용은 003_RD 저작내용과 '동일화'하고, 002_RD의 저작내용은 003_RD의 저적내용의 '구체화' 성격이므로, 결국 002_RD의 저작내용은 001_RD 저작내용의 '구체화' 성격을 가져야 한다.

또한, 001_RD와 004_RD 검증과정을 살펴보면, 상기 002_RD의 저작내용은 001_RD 저작내용의 '구체화' 성격이고, 002_RD의 저작내용과 004_RD의 저적내용은 '동일화' 이므로, 결국 004_RD의 저작내용은 001_RD 저작내용의 '구체화' 성격을 가져야 한다.

또한, 003_RD와 004_RD 검증과정을 살펴보면, 상기 002_RD의 저작내용은 003_RD 저작내용의 '구체화' 성격이고, 002_RD의 저작내용과 004_RD의 저적내용은 '동일화' 이므로, 결국 004_RD의 저작내용은 003_RD 저작내용의 '구체화' 성격을 가져야 한다.

그리고, 001_RD와 004_RD 검증과정을 살펴보면, 상기 002_RD의 저작내용은 001_RD 저작내용의 '구체화' 성격이고, 002_RD의 저작내용과 004_RD의 저적내용은 '동일화' 이므로, 결국 004_RD의 저작내용은 003_RD 저작내용의 '구체화' 성격을 가져야 한다.

다음으로 검증 대상의 관계속성이 중첩되어 있는 경우의 검증과정을 살펴본다. 전술한 001_RD와 004_RD 검증과정을 다시 살펴보면, 001_RD와 004_RD의 검증은 001_RD와 003_RD의 루트 뿐만 아니라, 003_RD와 004_RD의 루트를 통해서도 검증이 가능하다.

이와 같이, 본 발명에 따른 저작관리시스템에서 3개의 RD가 연관관계를 가지고 있을 경우, 후술하는 바와 같은 기계학습(machine learing)을 적용하지 않더라도 프로그램에 의해 관계속성의 오류를 용이하게 판정하여 검증하거나 추천할 수 있다. 그리고, RD의 연관관계가 많아질수록 검증 루트는 증가하므로 검증이 검증의 유효성이 커진다. 이에 도 12를 참조하여 설명한다.

도 12는 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 저작관리시스템의 관계속성의 검증과정을 설명하기 위한 프로세스를 도시한 플로우차트이다.

도 11과 도 12를 참조하면, 본 발명에 따른 저작관리시스템은 검증하고자 하는 관계속성을 가진 RD를 선택한다(S210). 본 발명에 따른 저작관리시스템은 저작자가 관계속성을 지정하거나 추천을 하고자 하는 경우, 또는 관계속성의 자동 설정의 경우에 검증이 필요하다. 이를 위해 검증대상 관계속성을 가진 RD(001_RD)를 선택해 추출한다.

해당 RD(001_RD)가 선택된 경우에, 데이터 처리모듈(23; 도 1 참조)은 선택된 RD(001_RD)와 연관관계를 가지는 2개의 RD(002_RD, 003_RD)를 추출하고(S220), 상기 선택한 RD(001_RD)의 폐구간 여부를 판단한다. 이때 선택된 RD(001_RD)와 추출된 2개의 RD(002_RD, 003_RD)가 서로 연관관계를 가지면 폐구간을 형성하는 것으로 판정한다.

상기 선택된 RD(001_RD)가 폐구간에 구성되지 않은 경우에는 검증을 종료하고 후술하는 바의 학습 모델링 방법에 의해 검증한다. 그리고 상기 선택된 RD(001_RD)가 폐구간에 구성되는 경우에는 추출된 2개의 RD(002_RD, 003_RD)에서 연관관계를 추출한다. 또한 상기 선택된 RD(001_RD)의 폐구간에서 관계속성이 '동일화'인 연관관계를 추출한다(S240).

연관관계의 동일 여부는 2개 RD의 방향성을 기준으로 이루어지고, 따라서 001_RD 및 002_RD의 연관관계와 002_RD 및 003_RD의 연관관계가 동일하다.

상기 연관관계들이 동일한 것으로 확인되면(S250), 해당 2개의 RD(001_RD, 003_RD)와 다른 하나의 RD(002_RD)와의 관계속성을 추출한다(S260).

여기서, 관계속성의 하나인 '동일화'은 저작내용의 실체적, 의미적 또는 형태적 동일의 의미를 지칭하는 것은 아니며, 저작내용의 변화 성격으로서 관계속성을 의미한다. 이는 저작내용에 의미적 및/또는 형태적 변화가 미약하여 실질적으로 동일한 범주에 해당하는 것을 '동일화'의 관계속성으로 규정할 경우, 이는 '동일화'의 관계속성을 가지는 것으로 적용할 수 있다.

확인 결과, 각각의 관계속성이 동일하면(S270), 검증 결과는 일치한 것으로 판단하고(S280), 관계속성이 동일하지 않으면 검증결과는 불일치한 것으로 판단한다(S280').

본 실시에서 001_RD 및 002_RD의 관계속성과 002_RD 및 003_RD의 관계속성은 모두 '구체화'로 동일하므로, 폐구간을 이루는 001_RD, 002_RD 및 003_RD의 상호 간에 관계속성은 검증결과가 일치한 것으로 판단한다.

먼저, 기계학습에 대해 살펴본다. 일반적으로 기계학습은 지도학습, 비지도학습, 준지도학습을 포함한다. 군집분석(clustering)으로 대표되는 비지도학습은 학습 레이블(목표값)이나 학습 데이터셋(trainging data)이 필요없으나 준지도학습이나 지도학습은 입력에 맞는 출력을 찾는 학습방법이므로 레이블과 학습 데이터가 필요하다. 상기 지도학습의 예로는 의사결정트리(decision tree), 서포트 벡터 머신(support vector machine), 인공 신경망(artificial neura network) 등이 있으나 최근 XG부스트(XGBoost)나 딥러닝(deep learning)에 대한 관심이 고조되고 있다. 최근 생성적 적대 신경망(GAN : Generative Adversarial Network)이 주목받고 있으나 자연어 처리분야에서는 많은 과제를 남겨놓고 있다. 이와 같은 수많은 학습모델에도 불구하고 정제된 학습데이터는 기계학습에 있어 매우 중요하다.

도 13은 본 발명에 따른 바람직한 일예로서 RD의 관계속성과 저작내용의 테이블을 개략적으로 도시한 것이다. 여기서, 설명과 이해의 편의를 위해 저작내용과 관계속성을 임의로 표기하였다.

도 13을 참조하면, 테이블에는 관계속성이 컬럼명으로 부여되고, 저작내용이 관계속성별로 위치한다. 여기서, 상기 관계속성과 저작내용은 RD 생성시에 저작자에 의해 지정된 데이터이다. 상기 관계속성과 저작내용은 저작자의 사고와 사고의 연결이 그대로 반영되고 표현된 것이라 할 수 있다. 따라서, 상기 테이블의 관계속성과 저작내용은 정제된 학습데이터로 유용하게 사용될 수 있다. 더욱이, RD가 축적됨에 따라 도 12를 참조하여 설명된 바와 같은 검증 프로세스에 의해 저작내용과 관계속성을 검증하고 자료를 분류/정리할 경우, 모델을 학습시킬 수 있는 학습데이터로 유용한 자료를 확보할 수 있다. 이는 기계학습의 분류에 필수적인 정제된 학습데이터의 수집에 수고로움을 피할 수 있음을 의미한다.

또한, 저작자는 직접 지정한 오리지널 RD와 대상 RD 간의 관계속성 이력을 저장 관리하면서 후속 관계속성을 지정하는데 참고할 수 있고, 관계설정모듈(22)은 이렇게 누적된 데이터로부터 해당 저작자의 관계속성 설정 패턴을 파악할 수 있다. 또한 관계설정모듈(22)은 이렇게 파악된 저작자의 설정 패턴에 맞춰서 관계속성을 자동 설정할 수 있다.

그리고, 본 발명에 따른 저작관리시스템에 적용 가능한 기계학습 모델은 다양할 수 있으나, 딥러닝 모델로서 최근 자연어 처리분야에서 텍스트 분류기로 CNN(Convolutional Neural Network)이 널리 이용되고 있으므로 CNN 모델이 바람직하다. 상기 CNN 모델은 구글의 Tensor Flow와 Keras, Apache MXNet, 마이크로소프트의 CNTK, 페이스북의 Caffe 등의 오픈소스 소프트웨어에 의해 구현 가능하다. 즉, CNN모델을 선택하고, 학습 데이터(관계속성, 저작내용)를 배치하고, 모델(CNN)에 학습데이터를 적합시키고, 검증대상 RD을 학습된 모델에 적용시킴으로써, 검증대상의 RD의 저작내용에 대한 관계속성의 예측이 가능하다. 상기 CNN 모델을 이용한 구체적 방법은 본 발명의 분야에서 널리 공지되어 있으므로 이하 그 자세한 설명은 생략한다.

이상과 같이 본 발명에 따른 저작관리방법 및 저작관리시스템에 관하여 보다 상세하게 설명되었으나, 이는 일예들로서 예시되고 설명된 것으로 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상의 범위안에서 자유롭고 다양하게 변경할 수 있음은 자명하다. 따라서 본 발명의 보호범위는 발명의 상세한 설명이나 첨부된 도면에 한정하여 해석되어서는 아니되며 첨부된 특허청구범위에 의하여 정하여야 한다.

Claims

입력장치의 입력키에 의해 컨텐츠의 지정구간을 설정하는 콘텐츠 지정구간 설정단계;
상기 지정구간에 위치한 전자저작물의 콘텐츠를 저작내용으로 수집하는 저작내용 수집단계;
상기 저작내용에 관한 식별정보를 생성하는 식별정보 생성단계;
상기 저작내용이 다른 저작내용과의 연관관계를 수집하는 연관관계 수집단계;
상기 저작내용이 상기 다른 저작내용과의 변화의 성격에 관한 관계속성을 수집하는 관계속성 수집단계; 그리고
상기 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 데이터셋으로 변환하여 RD를 생성하는 RD생성단계;를 포함하는 저작관리방법.
제 1 항에 있어서,
상기 콘텐츠 지정구간 설정단계는,
상기 지정 구간의 시점에 RD 표식자를 표시하는 RD 표식자 표시단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 1 항에 있어서,
상기 콘텐츠 지정구간 설정단계는,
상기 지정 구간의 종점에 RD 설정키를 생성하는 RD 설정키 생성단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 3 항에 있어서,
상기 RD 설정키 생성단계는,
상기 RD 설정키가 선택될 경우, 연관관계 입력부와 관계속성 입력부가 마련된 RD 속성창을 작업창에 활성화하는 RD 속성창 활성화단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 4 항에 있어서,
상기 연관관계 수집단계는, 상기 연관관계 입력부의 입력값을 연관관계로 수집하며; 그리고
상기 관계속성 수집단계는, 상기 관계속성 입력부의 입력값을 관계속성으로 수집하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 5 항에 있어서,
상기 관계속성 수집단계는,
서로 연관관계를 가지고 있는 3개의 RD에서,
상기 3개의 관계속성 중의 2개의 RD간에 동일화 성격의 관계속성을 가질 경우 해당 2개의 RD가 다른 하나의 RD와의 각각의 연관관계가 동일할 경우, 다른 두 개의 관계속성은 같은 성격의 관계속성을 가지는 것으로 검증하는 관계속성 검증단계;를 포함하는 저작관리방법.
제 4 항 내지 제 6 항 중의 어느 하나의 항에 있어서,
상기 연관관계 입력부는, 상기 저작내용이 다른 저작내용으로 변화한 타겟 연관관계, 또는 상기 저작내용이 다른 저작내용으로부터 변화된 소스 연관관계가 입력될 수 있도록 구성되며;
상기 관계속성 입력부는, 상기 저작내용이 다른 저작내용으로 변화한 타겟 관계속성, 또는 상기 저작내용이 다른 저작내용으로부터 변화된 소스 관계속성이 입력될 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 7 항에 있어서,
상기 관계속성 수집단계는,
상기 연관관계 입력부에 입력값이 있는 경우, 상기 연관관계 및 관계속성을 작업창에 출력하여 제시하는 연관관계 및 관계속성 제시단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 8 항에 있어서,
다수개의 노드가 방향을 가진 엣지로 상호 연결된 다이어그램을 생성하는 다이어그램 생성단계;
상기 노드에 식별정보를 표시하고 상기 엣지에 연관관계 및 관계속성을 표시하여 작업창에 시각화하는 시각화단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
제 9 항에 있어서, 상기 관계속성은,
상기 RD의 저작내용이 다른 RD의 저작내용과의 변화 성격이 동일한 관계가 성립할 때 동일화로 정의된 것;
상기 RD의 저작내용이 다른 RD의 저작내용과의 변화 성격이 부가된 관계가 성립할 때 구체화로 정의된 것;
상기 RD의 저작내용이 다른 RD의 저작내용과의 변화 성격이 어느 하나가 다른 하나의 내용에 포함되는 관계가 성립할 때 부분화로 정의된 것;
상기 RD의 저작내용이 다른 RD의 저작내용과의 변화 성격이 변경 및 부가된 관계가 성립할 때 진척화로 정의된 것;중에서 선택된 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리방법.
입력장치의 입력에 의하여 컨텐츠를 생성하는 저작모듈;
상기 컨텐츠의 구간을 지정하여 식별정보를 부여하고 저작내용으로 분류하는 RD 정의모듈;
상기 저작내용과 다른 RD 저작내용과의 연관관계를 수집하고, 상기 저작내용과 다른 RD 저작내용과의 변화의 성격에 관한 관계속성을 수집하는 관계설정모듈; 그리고
상기 저작내용, 식별정보, 연관관계 및 관계속성을 데이터셋으로 변환한 RD를 RD 저장부로 저장하는 데이터처리모듈;을 포함하는 저작관리시스템.
제 11 항에 있어서,
상기 연관관계 및 관계속성이 입력될 수 있도록 상기 저작모듈에 의해 생성되고,
상기 컨텐츠의 지정구간의 종점에 위치하는 RD 설정키;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리시스템.
제 11 항에 있어서,
상기 컨텐츠의 지정구간의 시점에 위치하도록 상기 저작모듈에 의해 작업창에 표시되는 RD 표식자;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리시스템.
제 12 항에 있어서,
상기 연관관계 또는 관계속성이 입력될 수 있도록 하기 위해 상기 RD 설정키에 의해 활성화되는 RD속성창;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 저작관리시스템.
제 14 항에 있어서,
상기 RD 속성창은,
소스 연관관계 또는 타겟 연관관계가 입력될 수 있도록 구분된 연관관계 입력부, 소스 관계속성 또는 타겟 관계속성이 입력될 수 있도록 구분된 연관관계 입력부를 구비하는 것을 특징으로 하는 저작관리시스템.