KR20230115177A - Service providing server that provides sentiment analysis service for marketing and the operating method thereof - Google Patents

Service providing server that provides sentiment analysis service for marketing and the operating method thereof Download PDF

Info

Publication number
KR20230115177A
KR20230115177A KR1020220024881A KR20220024881A KR20230115177A KR 20230115177 A KR20230115177 A KR 20230115177A KR 1020220024881 A KR1020220024881 A KR 1020220024881A KR 20220024881 A KR20220024881 A KR 20220024881A KR 20230115177 A KR20230115177 A KR 20230115177A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sentences
emotion
sentence
emotion information
electronic terminal
Prior art date
Application number
KR1020220024881A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
손윤식
장준표
구미송
최선욱
Original Assignee
주식회사 스마트샵코리아
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 스마트샵코리아 filed Critical 주식회사 스마트샵코리아
Publication of KR20230115177A publication Critical patent/KR20230115177A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/30Semantic analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/205Parsing
    • G06F40/216Parsing using statistical methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/237Lexical tools
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/279Recognition of textual entities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F7/00Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
    • G06F7/60Methods or arrangements for performing computations using a digital non-denominational number representation, i.e. number representation without radix; Computing devices using combinations of denominational and non-denominational quantity representations, e.g. using difunction pulse trains, STEELE computers, phase computers
    • G06F7/72Methods or arrangements for performing computations using a digital non-denominational number representation, i.e. number representation without radix; Computing devices using combinations of denominational and non-denominational quantity representations, e.g. using difunction pulse trains, STEELE computers, phase computers using residue arithmetic
    • G06F7/727Modulo N arithmetic, with N being either (2**n)-1,2**n or (2**n)+1, e.g. mod 3, mod 4 or mod 5
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/04Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks
    • H04L63/0428Network architectures or network communication protocols for network security for providing a confidential data exchange among entities communicating through data packet networks wherein the data content is protected, e.g. by encrypting or encapsulating the payload
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/06Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols the encryption apparatus using shift registers or memories for block-wise or stream coding, e.g. DES systems or RC4; Hash functions; Pseudorandom sequence generators
    • H04L9/0643Hash functions, e.g. MD5, SHA, HMAC or f9 MAC
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L9/00Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
    • H04L9/08Key distribution or management, e.g. generation, sharing or updating, of cryptographic keys or passwords
    • H04L9/0861Generation of secret information including derivation or calculation of cryptographic keys or passwords
    • H04L9/0866Generation of secret information including derivation or calculation of cryptographic keys or passwords involving user or device identifiers, e.g. serial number, physical or biometrical information, DNA, hand-signature or measurable physical characteristics

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명은 소정의 서비스에 대한 고객 피드백으로 수집된 문장들에 내포된 감정을 분석하여 이에 대한 분석 결과를 해당 서비스에 대한 사업주에게 제공할 수 있는 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 사업주가 고객 피드백에 대한 감정 분석 결과를 기반으로 서비스 품질을 개선하거나 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원할 수 있다.A service providing server providing emotion analysis service for marketing and an operating method thereof are disclosed. The present invention provides a service providing server that can analyze emotions contained in sentences collected as customer feedback on a given service and provide the analysis result to the business owner of the corresponding service, and its operation method, so that the business owner can Based on the result of sentiment analysis on customer feedback, service quality can be improved or marketing strategy can be established.

Description

마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법{SERVICE PROVIDING SERVER THAT PROVIDES SENTIMENT ANALYSIS SERVICE FOR MARKETING AND THE OPERATING METHOD THEREOF}Service providing server providing sentiment analysis service for marketing and its operating method

본 발명은 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법에 대한 것이다.The present invention relates to a service providing server that provides an emotion analysis service for marketing and a method of operating the same.

최근, 마케팅의 중요성이 증대됨에 따라, 다양한 마케팅 전략이 등장하고 있다.Recently, as the importance of marketing increases, various marketing strategies are appearing.

이러한 마케팅 전략 중 하나로 특정 서비스에 대한 고객들의 피드백을 분석하여 이 피드백을 기반으로 서비스 품질 향상을 도모하는 방식이 각광받고 있다.As one of these marketing strategies, a method of analyzing customers' feedback on a specific service and promoting service quality improvement based on this feedback is drawing attention.

예컨대, 식당의 경우, 해당 식당에 대한 고객들의 평가 정보를 분석하여, 이를 기반으로 메뉴를 개선하는 방식의 전략이 활용될 수 있다.For example, in the case of a restaurant, a strategy of analyzing customers' evaluation information of the corresponding restaurant and improving the menu based on the analysis may be used.

이러한 고객들의 피드백을 분석하기 위해서는 고객들이 피드백으로 남긴 문장을 분석하여, 해당 문장에 포함된 감정이 긍정에 해당되는 감정인지, 부정에 해당되는 감정인지를 판별하는 기법이 도입될 필요가 있다.In order to analyze these customers' feedback, it is necessary to introduce a technique that analyzes the sentences left by customers as feedback and determines whether the emotion contained in the sentence is positive or negative.

따라서, 소정의 서비스에 대한 고객 피드백으로 수집된 문장들에 내포된 감정을 분석하여 이에 대한 분석 결과를 해당 서비스에 대한 사업주에게 제공함으로써, 사업주가 고객 피드백에 대한 감정 분석 결과를 기반으로 서비스 품질을 개선하거나 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원하는 감정 분석 서비스에 대한 연구가 필요하다.Therefore, by analyzing the emotions contained in the sentences collected as customer feedback on a given service and providing the analysis result to the business owner for the corresponding service, the business owner can improve service quality based on the customer feedback analysis result. There is a need for research on sentiment analysis services that can help improve or establish marketing strategies.

본 발명은 소정의 서비스에 대한 고객 피드백으로 수집된 문장들에 내포된 감정을 분석하여 이에 대한 분석 결과를 해당 서비스에 대한 사업주에게 제공할 수 있는 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 사업주가 고객 피드백에 대한 감정 분석 결과를 기반으로 서비스 품질을 개선하거나 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원하고자 한다.The present invention provides a service providing server that can analyze emotions contained in sentences collected as customer feedback on a given service and provide the analysis result to the business owner of the corresponding service, and its operation method, so that the business owner can Based on the results of sentiment analysis on customer feedback, we want to help improve service quality or establish marketing strategies.

본 발명의 일실시예에 따른 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버는 사전 설정된 n(n은 5이상의 자연수임)개의 단어들 - 상기 n개의 단어들 각각에는 사전 설정된 순번이 할당되어 있음 - 이 저장되어 있는 사전 데이터베이스, 긍정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제1 참조 벡터와 부정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제2 참조 벡터가 저장되어 있는 참조 벡터 저장부, 상기 감정 분석 서비스에 가입된 복수의 가맹점주들 중 제1 가맹점주의 제1 전자 단말로부터, 서비스 품질에 대한 고객 피드백으로 사전 수집된 복수의 문장들이 수신되면서, 상기 복수의 문장들에 기초한 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 n개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 n차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성하는 문장 벡터 생성부, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 상기 긍정에 해당되는 감정 정보와 상기 부정에 해당되는 감정 정보 중, 각 문장에 대응되는 문장 벡터와의 코사인 유사도가 더 큰 참조 벡터를 갖는 감정 정보가 어떤 것인지 확인함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정하는 감정 정보 지정부 및 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 상기 제1 전자 단말로 전송하는 감정 정보 전송부를 포함한다.A service providing server providing a sentiment analysis service for marketing according to an embodiment of the present invention has preset n (n is a natural number of 5 or more) words - each of the n words is assigned a preset sequence number. - In this stored dictionary database, a reference in which a preset n-dimensional first reference vector corresponding to positive emotion information and a preset n-dimensional second reference vector corresponding to negative emotion information are stored. A vector storage unit receives a plurality of pre-collected sentences as customer feedback on service quality from a first electronic terminal of a first merchant among a plurality of merchant owners subscribed to the emotion analysis service, and the plurality of sentences When a sentiment analysis request based on the sentiment is received, for each of the plurality of sentences, after counting the frequency of each of the n words in each sentence, the frequency of each of the n words appears, the n words A sentence vector generator for generating a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences by constructing an n-dimensional vector designated as a vector component according to the order assigned to each of the plurality of sentences, for each of the plurality of sentences, Corresponds to each of the plurality of sentences by determining which emotion information has a reference vector having a greater cosine similarity with the sentence vector corresponding to each sentence, among the emotion information corresponding to positive and the emotion information corresponding to the negative. An emotion information specifying unit for designating emotional information to be used, and an emotion information transmission unit for transmitting emotion information corresponding to each of the plurality of sentences to the first electronic terminal when the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated. include

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버의 동작 방법은 사전 설정된 n(n은 5이상의 자연수임)개의 단어들 - 상기 n개의 단어들 각각에는 사전 설정된 순번이 할당되어 있음 - 이 저장되어 있는 사전 데이터베이스를 유지하는 단계, 긍정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제1 참조 벡터와 부정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제2 참조 벡터가 저장되어 있는 참조 벡터 저장부를 유지하는 단계, 상기 감정 분석 서비스에 가입된 복수의 가맹점주들 중 제1 가맹점주의 제1 전자 단말로부터, 서비스 품질에 대한 고객 피드백으로 사전 수집된 복수의 문장들이 수신되면서, 상기 복수의 문장들에 기초한 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 n개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 n차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성하는 단계, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 상기 긍정에 해당되는 감정 정보와 상기 부정에 해당되는 감정 정보 중, 각 문장에 대응되는 문장 벡터와의 코사인 유사도가 더 큰 참조 벡터를 갖는 감정 정보가 어떤 것인지 확인함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정하는 단계 및 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 상기 제1 전자 단말로 전송하는 단계를 포함한다.In addition, a method of operating a service providing server that provides a sentiment analysis service for marketing according to an embodiment of the present invention includes preset n (n is a natural number of 5 or more) words - each of the n words includes a preset number of words. A sequence number is assigned - maintaining a dictionary database in which this is stored, a first reference vector of a preset n dimension corresponding to emotion information corresponding to positive and a preset n dimension corresponding to emotion information corresponding to negative Maintaining a reference vector storage unit in which a second reference vector is stored, a plurality of previously collected customer feedbacks on service quality from a first electronic terminal of a first affiliated store owner among a plurality of affiliated store owners subscribed to the emotion analysis service While sentences of are received, when a request for emotion analysis based on the plurality of sentences is received, for each of the plurality of sentences, after counting the number of times each of the n words appears in each sentence, the n words Generating a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences by configuring an n-dimensional vector in which the frequency of each occurrence of each is designated as a vector component according to the order assigned to each of the n words; For each of a plurality of sentences, among the emotion information corresponding to the positive and the emotion information corresponding to the negative, it is determined which emotion information has a reference vector having a greater cosine similarity with the sentence vector corresponding to each sentence. , the step of designating emotion information corresponding to each of the plurality of sentences, and when the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences to the first electronic terminal It includes sending.

본 발명은 소정의 서비스에 대한 고객 피드백으로 수집된 문장들에 내포된 감정을 분석하여 이에 대한 분석 결과를 해당 서비스에 대한 사업주에게 제공할 수 있는 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법을 제시함으로써, 사업주가 고객 피드백에 대한 감정 분석 결과를 기반으로 서비스 품질을 개선하거나 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원할 수 있다.The present invention provides a service providing server that can analyze emotions contained in sentences collected as customer feedback on a given service and provide the analysis result to the business owner of the corresponding service, and its operation method, so that the business owner can Based on the result of sentiment analysis on customer feedback, service quality can be improved or marketing strategy can be established.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
1 is a diagram showing the structure of a service providing server that provides a sentiment analysis service for marketing according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an operating method of a service providing server providing an emotion analysis service for marketing according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. This description is not intended to limit the present invention to specific embodiments, but should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. While describing each drawing, similar reference numerals have been used for similar components, and unless otherwise defined, all terms used in this specification, including technical or scientific terms, are common knowledge in the art to which the present invention belongs. has the same meaning as commonly understood by the person who has it.

본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다. In this document, when a certain component is said to "include", it means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated. In addition, in various embodiments of the present invention, each component, functional block, or means may be composed of one or more sub-components, and the electrical, electronic, and mechanical functions performed by each component are electronic It may be implemented with various known elements or mechanical elements such as circuits, integrated circuits, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), and may be implemented separately or two or more may be integrated into one.

한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.On the other hand, the blocks of the accompanying block diagram or the steps of the flowchart are computer program instructions that perform designated functions by being loaded into a processor or memory of a device capable of data processing, such as a general-purpose computer, a special purpose computer, a portable notebook computer, and a network computer. can be interpreted as meaning Since these computer program instructions may be stored in a memory included in a computer device or in a computer readable memory, the functions described in blocks of a block diagram or steps of a flowchart are produced as a product containing instruction means for performing them. It could be. Further, each block or each step may represent a module, segment or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical function(s). Also, it should be noted that in some alternative embodiments, functions mentioned in blocks or steps may be executed out of a predetermined order. For example, two blocks or steps shown in succession may be performed substantially simultaneously or in reverse order, and in some cases, some blocks or steps may be omitted.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버의 구조를 도시한 도면이다.1 is a diagram showing the structure of a service providing server that provides a sentiment analysis service for marketing according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 서비스 제공 서버(110)는 사전 데이터베이스(111), 참조 벡터 저장부(112), 문장 벡터 생성부(113), 감정 정보 저장부(114) 및 감정 정보 전송부(115)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the service providing server 110 according to the present invention includes a dictionary database 111, a reference vector storage unit 112, a sentence vector generator 113, an emotion information storage unit 114, and emotion information transmission. Includes section 115.

사전 데이터베이스(111)에는 사전 설정된 n(n은 5이상의 자연수임)개의 단어들(상기 n개의 단어들 각각에는 사전 설정된 순번이 할당되어 있음)이 저장되어 있다.In the dictionary database 111, preset n (n is a natural number equal to or greater than 5) words (each of the n words is assigned a preset order number) are stored.

예컨대, n을 '100'이라고 하는 경우, 사전 데이터베이스에는 하기의 표 1과 같이 100개의 단어들이 저장되어 있을 수 있다.For example, when n is '100', 100 words may be stored in the dictionary database as shown in Table 1 below.

100개의 단어들100 words 각 단어에 할당된 순번The sequence number assigned to each word 단어 1word 1 1One 단어 2word 2 22 단어 3word 3 33 ...... ...... 단어 100word 100 100100

참조 벡터 저장부(112)에는 긍정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제1 참조 벡터와 부정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제2 참조 벡터가 저장되어 있다.The reference vector storage unit 112 stores a preset n-dimensional first reference vector corresponding to positive emotion information and a preset n-dimensional second reference vector corresponding to negative emotion information.

문장 벡터 생성부(113)는 상기 감정 분석 서비스에 가입된 복수의 가맹점주들 중 제1 가맹점주(11)의 제1 전자 단말(10)로부터, 서비스 품질에 대한 고객 피드백으로 사전 수집된 복수의 문장들이 수신되면서, 상기 복수의 문장들에 기초한 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 n개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 n차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성한다.The sentence vector generator 113 generates a plurality of pre-collected customer feedback on service quality from the first electronic terminal 10 of the first affiliated store owner 11 among the plurality of affiliated store owners subscribed to the sentiment analysis service. While sentences are received, if a request for emotion analysis based on the plurality of sentences is received, for each of the plurality of sentences, after counting the frequency of each of the n words in each sentence, the n words A sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences is generated by configuring an n-dimensional vector in which the frequency of each occurrence is designated as a vector component according to the order assigned to each of the n words.

예컨대, n을 '100'이라고 하고, 상기 표 1과 같이, 사전 데이터베이스(111)에 100개의 단어들이 저장되어 있다고 하는 경우, 문장 벡터 생성부(113)는 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 100개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 100개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 100개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 100차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성할 수 있다. For example, if n is '100' and 100 words are stored in the dictionary database 111 as shown in Table 1 above, the sentence vector generator 113 generates each of the plurality of sentences. After counting the frequency of each of the 100 words in the sentence, a 100-dimensional vector designating the frequency of each of the 100 words as a vector component according to the order assigned to each of the 100 words By constructing, it is possible to generate a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences.

관련해서, 상기 복수의 문장들 중 '문장 1'이 존재한다고 하는 경우, 문장 벡터 생성부(113)는 '문장 1'에서 상기 100개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 100개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 100개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 100차원의 벡터를 구성함으로써, '문장 1'에 대응되는 문장 벡터를 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 문장 벡터 생성부(113)는 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 100차원의 문장 벡터를 생성할 수 있다.In this regard, when it is assumed that 'sentence 1' among the plurality of sentences exists, the sentence vector generator 113 counts the frequency of occurrence of each of the 100 words in 'sentence 1' and then generates the 100 words A sentence vector corresponding to 'sentence 1' can be generated by constructing a 100-dimensional vector in which the frequency of occurrence of each of . is designated as a vector component according to the order assigned to each of the 100 words. In this way, the sentence vector generator 113 may generate a 100-dimensional sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 문장 벡터 생성부(113)는 제1 전자 단말(10)로부터 상기 복수의 문장들과 상기 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장으로부터 상기 n개의 단어들에 매칭되지 않는 텍스트를 제거하여 상기 복수의 문장들 각각을 전처리한 후, 전처리된 상기 복수의 문장들로부터 상기 n개의 단어들 각각의 빈도수를 카운트하여 벡터로 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성할 수 있다. 이를 통해, 문장 벡터 생성부(113)는 상기 복수의 문장들 각각에서 불필요한 텍스트를 제거함으로써, 보다 빠르게 상기 n개의 단어들 각각의 빈도수를 카운트할 수 있다.At this time, according to one embodiment of the present invention, when the sentence vector generator 113 receives the plurality of sentences and the emotion analysis request from the first electronic terminal 10, for each of the plurality of sentences, After preprocessing each of the plurality of sentences by removing text that does not match the n words from each sentence, counting the frequency of each of the n words from the plurality of preprocessed sentences and constructing a vector , Sentence vectors corresponding to each of the plurality of sentences may be generated. Through this, the sentence vector generator 113 can more quickly count the frequency of each of the n words by removing unnecessary text from each of the plurality of sentences.

감정 정보 지정부(114)는 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 상기 긍정에 해당되는 감정 정보와 상기 부정에 해당되는 감정 정보 중, 각 문장에 대응되는 문장 벡터와의 코사인 유사도가 더 큰 참조 벡터를 갖는 감정 정보가 어떤 것인지 확인함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정한다.For each of the plurality of sentences, the emotion information specifying unit 114 selects a reference vector having a greater cosine similarity with the sentence vector corresponding to each sentence, among the emotion information corresponding to the positive and the emotion information corresponding to the negative, for each of the plurality of sentences. Emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated by checking which emotion information has .

예컨대, 상기 복수의 문장들 중 '문장 1'이 존재한다고 하는 경우, 감정 정보 지정부(114)는 '문장 1'에 대응되는 문장 벡터와 상기 제1 참조 벡터 간의 코사인 유사도를 연산하고, '문장 1'에 대응되는 문장 벡터와 상기 제2 참조 벡터 간의 코사인 유사도를 연산한 후, 코사인 유사도가 더 크게 연산된 참조 벡터가 어떤 것인지 확인함으로써, 해당 참조 벡터에 대한 감정 정보를 '문장 1'에 대응되는 감정 정보로 지정할 수 있다.For example, when it is assumed that 'sentence 1' exists among the plurality of sentences, the emotion information specifying unit 114 calculates the cosine similarity between the sentence vector corresponding to 'sentence 1' and the first reference vector, and After calculating the cosine similarity between the sentence vector corresponding to 1' and the second reference vector, the emotion information for the corresponding reference vector corresponds to 'sentence 1' by checking which reference vector has a higher cosine similarity. can be specified as emotional information.

관련해서, 상기 제1 참조 벡터와의 코사인 유사도가 상기 제2 참조 벡터와의 코사인 유사도보다 크다고 하는 경우, 감정 정보 지정부(114)은 '문장 1'에 대응되는 감정 정보로 긍정에 해당되는 감정 정보를 지정할 수 있다.In this regard, when it is assumed that the cosine similarity with the first reference vector is greater than the cosine similarity with the second reference vector, the emotion information specifying unit 114 uses emotion information corresponding to 'sentence 1' as emotion corresponding to affirmation. information can be specified.

이러한 방식으로, 감정 정보 지정부(114)는 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정할 수 있다.In this way, the emotion information specifying unit 114 may designate emotion information corresponding to each of the plurality of sentences.

감정 정보 전송부(115)는 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 제1 전자 단말(10)로 전송한다.When the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, the emotion information transmission unit 115 transmits the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences to the first electronic terminal 10 .

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 감정 정보 전송부(115)는 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들과 각 문장에 대응되는 감정 정보를 서로 대응시켜 기록한 감정 분석 테이블을 생성한 후 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 제1 전자 단말(10)로 전송할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, when the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, the emotion information transmission unit 115 maps the plurality of sentences and the emotion information corresponding to each sentence to each other. After generating an emotion analysis table recorded by the user, the emotion analysis table may be encrypted and transmitted to the first electronic terminal 10 .

관련해서, 감정 정보 전송부(115)는 하기의 표 2와 같은 형태로, 상기 복수의 문장들과 각 문장에 대응되는 감정 정보를 서로 대응시켜 기록한 상기 감정 분석 테이블을 생성한 후 이를 암호화하여 제1 전자 단말(10)로 전송할 수 있다.In this regard, the emotion information transmission unit 115 generates the emotion analysis table in which the plurality of sentences and the emotion information corresponding to each sentence are recorded in correspondence with each other in the form shown in Table 2 below, and then encrypts and 1 can be transmitted to the electronic terminal (10).

복수의 문장들plural sentences 감정 정보emotion information 문장 1sentence 1 긍정Positive 문장 2sentence 2 부정denial 문장 3sentence 3 긍정Positive ...... ......

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 감정 정보 전송부(115)는 식별번호 저장부(116), 해시 함수 저장부(117), 암호화 이벤트 발생부(118), 연산부(119) 및 전송 처리부(120)를 포함할 수 있다.At this time, according to an embodiment of the present invention, the emotion information transmission unit 115 includes an identification number storage unit 116, a hash function storage unit 117, an encryption event generation unit 118, a calculation unit 119, and a transmission processing unit. (120).

식별번호 저장부(116)에는 상기 복수의 가맹점주들 각각에 대해서 사전 발급된 t(t는 2이상의 자연수임)자릿수의 서로 다른 식별번호가 저장되어 있다.The identification number storage unit 116 stores different identification numbers of t (t is a natural number equal to or greater than 2) digits previously issued to each of the plurality of affiliated store owners.

예컨대, 식별번호 저장부(116)에는 하기의 표 3과 같이 정보가 저장되어 있을 수 있다.For example, information may be stored in the identification number storage unit 116 as shown in Table 3 below.

복수의 가맹점주들multiple store owners 식별번호identification number 가맹점주 1Franchise Owner 1 123451 2 3 4 5 가맹점주 2franchise owner 2 1459214592 가맹점주 3Franchise Owner 3 2345623456 ...... ......

해시 함수 저장부(117)에는 상기 복수의 가맹점주들 각각의 전자 단말과 사전 공유하고 있는 해시 함수가 저장되어 있다.The hash function storage unit 117 stores a hash function previously shared with electronic terminals of each of the plurality of affiliate store owners.

암호화 이벤트 발생부(118)는 상기 감정 분석 테이블이 생성되면, 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 제1 전자 단말(10)로 전송하기 위한 암호화 이벤트를 발생시킨다.When the emotion analysis table is generated, the encryption event generating unit 118 generates an encryption event to encrypt the emotion analysis table and transmit it to the first electronic terminal 10 .

연산부(119)는 상기 암호화 이벤트가 발생되면, 식별번호 저장부(116)로부터 상기 제1 가맹점주에 대응되는 제1 식별번호를 확인하여, 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로(modulo)-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 식별 코드를 생성하고, t비트의 랜덤 코드를 랜덤하게 생성한 후, 상기 랜덤 코드를 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 해시값을 연산하고, 상기 랜덤 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 연산 코드를 생성한다.When the encryption event occurs, the operation unit 119 checks the first identification number corresponding to the first affiliated store owner from the identification number storage unit 116, and for each of the t numbers constituting the first identification number A t-bit identification code is generated by configuring the resultant value when performing a modulo-2 operation on a bit string, and after randomly generating a t-bit random code, the random code is converted into the hash A hash value is calculated by applying the function as an input, and an exclusive OR operation between the random code and the identification code is performed to generate a t-bit operation code.

관련해서, 제1 가맹점주(11)가 상기 표 1에서의 '가맹점주 2'에 해당됨에 따라, 상기 제1 식별번호가 '14592'라고 하는 경우, 연산부(119)는 상기 제1 식별번호를 구성하는 5개의 숫자들인 '1', '4', '5', '9', '2' 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하여, '1', '0', '1', '1', '0'이라고 하는 결과값을 생성한 후, 이 결과값을 비트열로 구성함으로써, '10110'이라고 하는 5비트의 식별 코드를 생성할 수 있다.In this regard, as the first franchise store owner 11 corresponds to 'affiliate store owner 2' in Table 1, when the first identification number is '14592', the calculation unit 119 calculates the first identification number By performing a modulo-2 operation on each of the five constituting numbers '1', '4', '5', '9', and '2', '1', '0', '1', ' After generating result values such as 1' and '0', a 5-bit identification code of '10110' can be generated by configuring the resulting value as a bit string.

그러고 나서, 연산부(119)는 5비트의 랜덤 코드를 '01110'과 같이 랜덤하게 생성한 후, 상기 랜덤 코드를 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 해시값을 연산하고, 상기 랜덤 코드인 '01110'과 상기 식별 코드인 '10110' 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, 5비트의 연산 코드를 '11000'과 같이 생성할 수 있다.Then, the operation unit 119 randomly generates a 5-bit random code, such as '01110', applies the random code as an input to the hash function to calculate a hash value, and calculates the hash value, '01110' as the random code. A 5-bit operation code such as '11000' may be generated by performing an exclusive logical OR operation between '10110' and the identification code '10110'.

전송 처리부(120)는 상기 해시값으로 상기 감정 분석 테이블을 암호화한 후, 제1 전자 단말(10)로, 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 전송함과 동시에 상기 연산 코드를 전송한다.The transmission processing unit 120 encrypts the emotion analysis table with the hash value, and transmits the encrypted emotion analysis table and the operation code to the first electronic terminal 10 at the same time.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 제1 전자 단말(10)은 메모리 상에 상기 제1 식별번호와 상기 해시 함수를 저장하고 있고, 서비스 제공 서버(110)로부터 상기 암호화된 감정 분석 테이블과 상기 연산 코드가 수신되면, 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 상기 식별 코드를 생성한 후, 상기 연산 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 상기 랜덤 코드를 복원하고, 상기 랜덤 코드가 복원되면, 상기 랜덤 코드를 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 상기 해시값을 연산한 후, 상기 해시값을 기초로 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 복호화하여 화면 상에 표시할 수 있다.At this time, according to one embodiment of the present invention, the first electronic terminal 10 stores the first identification number and the hash function on a memory, and the encrypted emotion analysis table and When the operation code is received, a result value obtained by performing a modulo-2 operation on each of the t numbers constituting the first identification number stored in the memory is configured as a bit string, thereby obtaining t bits After generating the identification code of , the random code of t bits is restored by performing an exclusive OR operation between the operation code and the identification code, and when the random code is restored, storing the random code in the memory After applying the hash function as an input to calculate the hash value, the encrypted emotion analysis table may be decrypted based on the hash value and displayed on the screen.

관련해서, 전술한 예와 같이, 상기 제1 식별번호가 '14592'라고 하고, 상기 연산 코드가 '11000'이라고 하는 경우, 제1 전자 단말(10)은 서비스 제공 서버(110)로부터 상기 암호화된 감정 분석 테이블과 상기 연산 코드인 '11000'이 수신되면, 상기 제1 식별번호를 구성하는 5개의 숫자들인 '1', '4', '5', '9', '2' 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하여, '1', '0', '1', '1', '0'이라고 하는 결과값을 생성한 후, 이 결과값을 비트열로 구성함으로써, '10110'이라고 하는 상기 5비트의 식별 코드를 생성할 수 있다.In relation to this, as in the above-described example, when the first identification number is '14592' and the operation code is '11000', the first electronic terminal 10 receives the encrypted data from the service providing server 110. When the emotion analysis table and the operation code '11000' are received, the module for each of the five numbers '1', '4', '5', '9', and '2' constituting the first identification number By performing row-2 operation, result values such as '1', '0', '1', '1', '0' are generated, and then the result value is configured as a bit string, so that '10110' It is possible to generate the 5-bit identification code.

그러고 나서, 제1 전자 단말(10)은 서비스 제공 서버(110)로부터 수신된 상기 연산 코드인 '11000'과 상기 식별 코드인 '10110' 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, '01110'이라고 하는 상기 5비트의 랜덤 코드를 복원할 수 있다.Then, the first electronic terminal 10 performs an exclusive OR operation between the operation code '11000' and the identification code '10110' received from the service providing server 110, so that the 5 The random code of bits can be restored.

이렇게, 상기 랜덤 코드가 복원되면, 제1 전자 단말(10)은 상기 랜덤 코드를 제1 전자 단말(10)의 메모리 상에 저장되어 있는 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 상기 해시값을 연산한 후, 상기 해시값으로, 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 복호화하여, 이를 화면 상에 표시할 수 있다.In this way, when the random code is restored, the first electronic terminal 10 applies the random code as an input to the hash function stored in the memory of the first electronic terminal 10 to calculate the hash value, and then , the encrypted emotion analysis table can be decrypted with the hash value and displayed on the screen.

이를 통해, 제1 가맹점주(11)는 제1 전자 단말(10)의 화면 상에 표시되는 감정 분석 테이블을 확인함으로써, 고객 피드백에 대한 감정 분석 결과를 확인할 수 있고, 이를 기반으로 서비스 품질을 개선하거나 소정의 고객 마케팅을 수행함으로써, 보다 높은 수익을 창출할 수 있을 것이다.Through this, the first affiliated store owner 11 can confirm the emotion analysis result for customer feedback by checking the emotion analysis table displayed on the screen of the first electronic terminal 10, and improve the service quality based on this Or, by performing a certain customer marketing, you will be able to create higher profits.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버의 동작 방법을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating an operating method of a service providing server providing an emotion analysis service for marketing according to an embodiment of the present invention.

단계(S210)에서는 사전 설정된 n(n은 5이상의 자연수임)개의 단어들(상기 n개의 단어들 각각에는 사전 설정된 순번이 할당되어 있음)이 저장되어 있는 사전 데이터베이스를 유지한다.In step S210, a dictionary database in which n preset (n is a natural number equal to or greater than 5) words (a preset order number is assigned to each of the n words) is stored.

단계(S220)에서는 긍정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제1 참조 벡터와 부정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제2 참조 벡터가 저장되어 있는 참조 벡터 저장부를 유지한다.In step S220, a reference vector storage unit in which a preset n-dimensional first reference vector corresponding to positive emotion information and a preset n-dimensional second reference vector corresponding to negative emotion information are stored. keep

단계(S230)에서는 상기 감정 분석 서비스에 가입된 복수의 가맹점주들 중 제1 가맹점주의 제1 전자 단말로부터, 서비스 품질에 대한 고객 피드백으로 사전 수집된 복수의 문장들이 수신되면서, 상기 복수의 문장들에 기초한 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 n개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 n차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성한다.In step S230, a plurality of sentences pre-collected as customer feedback on service quality are received from a first electronic terminal of a first affiliated store owner among a plurality of affiliated store owners subscribed to the emotion analysis service, and the plurality of sentences When a sentiment analysis request based on is received, for each of the plurality of sentences, after counting the frequency of each of the n words in each sentence, the frequency of each of the n words appears, A sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences is generated by constructing an n-dimensional vector designated as a vector component according to the order assigned to each word.

단계(S240)에서는 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 상기 긍정에 해당되는 감정 정보와 상기 부정에 해당되는 감정 정보 중, 각 문장에 대응되는 문장 벡터와의 코사인 유사도가 더 큰 참조 벡터를 갖는 감정 정보가 어떤 것인지 확인함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정한다.In step S240, for each of the plurality of sentences, among the emotion information corresponding to the positive and the emotion information corresponding to the negative, the emotion having the reference vector having the greater cosine similarity with the sentence vector corresponding to each sentence Emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated by confirming which information is the same.

단계(S250)에서는 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 상기 제1 전자 단말로 전송한다.In step S250, when emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, the emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is transmitted to the first electronic terminal.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S230)에서는 상기 제1 전자 단말로부터 상기 복수의 문장들과 상기 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장으로부터 상기 n개의 단어들에 매칭되지 않는 텍스트를 제거하여 상기 복수의 문장들 각각을 전처리한 후, 전처리된 상기 복수의 문장들로부터 상기 n개의 단어들 각각의 빈도수를 카운트하여 벡터로 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성할 수 있다.At this time, according to one embodiment of the present invention, in step S230, when the plurality of sentences and the emotion analysis request are received from the first electronic terminal, for each of the plurality of sentences, the n After preprocessing each of the plurality of sentences by removing text that does not match the number of words, by counting the frequency of each of the n words from the plurality of preprocessed sentences and constructing a vector, the plurality of sentences Sentence vectors corresponding to each of these can be created.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S250)에서는 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들과 각 문장에 대응되는 감정 정보를 서로 대응시켜 기록한 감정 분석 테이블을 생성한 후 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 상기 제1 전자 단말로 전송할 수 있다.In addition, according to one embodiment of the present invention, in step S250, when emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, the emotion recorded by matching the plurality of sentences and the emotion information corresponding to each sentence to each other. After generating the analysis table, the emotion analysis table may be encrypted and transmitted to the first electronic terminal.

이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S250)에서는 상기 복수의 가맹점주들 각각에 대해서 사전 발급된 t(t는 2이상의 자연수임)자릿수의 서로 다른 식별번호가 저장되어 있는 식별번호 저장부를 유지하는 단계, 상기 복수의 가맹점주들 각각의 전자 단말과 사전 공유하고 있는 해시 함수가 저장되어 있는 해시 함수 저장부를 유지하는 단계, 상기 감정 분석 테이블이 생성되면, 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 상기 제1 전자 단말로 전송하기 위한 암호화 이벤트를 발생시키는 단계, 상기 암호화 이벤트가 발생되면, 상기 식별번호 저장부로부터 상기 제1 가맹점주에 대응되는 제1 식별번호를 확인하여, 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 식별 코드를 생성하고, t비트의 랜덤 코드를 랜덤하게 생성한 후, 상기 랜덤 코드를 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 해시값을 연산하고, 상기 랜덤 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 연산 코드를 생성하는 단계 및 상기 해시값으로 상기 감정 분석 테이블을 암호화한 후, 상기 제1 전자 단말로, 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 전송함과 동시에 상기 연산 코드를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.At this time, according to one embodiment of the present invention, in step S250, an identification number in which different identification numbers of t (t is a natural number of 2 or more) digits pre-issued for each of the plurality of affiliated store owners is stored. maintaining a hash function storage unit in which a hash function pre-shared with electronic terminals of each of the plurality of affiliate store owners is stored; when the emotion analysis table is generated, encrypting the emotion analysis table to Generating an encryption event to be transmitted to a first electronic terminal, when the encryption event occurs, checking a first identification number corresponding to the first affiliated store owner from the identification number storage unit, and obtaining the first identification number A t-bit identification code is generated by configuring the resultant value when the modulo-2 operation is performed on each of the constituting t numbers as a bit string, and a t-bit random code is randomly generated. Generating a t-bit operation code by applying a random code as an input to the hash function, calculating a hash value, and performing an exclusive OR operation between the random code and the identification code, and the sentiment analysis table using the hash value After encrypting, transmitting the operation code to the first electronic terminal at the same time as transmitting the encrypted emotion analysis table.

이때, 상기 제1 전자 단말은 메모리 상에 상기 제1 식별번호와 상기 해시 함수를 저장하고 있고, 상기 서비스 제공 서버로부터 상기 암호화된 감정 분석 테이블과 상기 연산 코드가 수신되면, 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 상기 식별 코드를 생성한 후, 상기 연산 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 상기 랜덤 코드를 복원하고, 상기 랜덤 코드가 복원되면, 상기 랜덤 코드를 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 상기 해시값을 연산한 후, 상기 해시값을 기초로 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 복호화하여 화면 상에 표시할 수 있다.At this time, the first electronic terminal stores the first identification number and the hash function on a memory, and when the encrypted emotion analysis table and the operation code are received from the service providing server, they are stored on the memory After generating the identification code of t bits by configuring the resultant value of performing the modulo-2 operation on each of the t numbers constituting the first identification number as a bit string, the operation code and By performing an exclusive OR operation between the identification codes, the t-bit random code is restored, and when the random code is restored, the random code is applied as an input to the hash function stored in the memory to obtain the hash value After calculating , the encrypted emotion analysis table may be decrypted based on the hash value and displayed on the screen.

이상, 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 제공 서버의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 제공 서버의 동작 방법은 도 1을 이용하여 설명한 서비스 제공 서버(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.In the above, the operating method of the service providing server according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. 2 . Here, since the operation method of the service providing server according to an embodiment of the present invention may correspond to the configuration of the operation of the service providing server 110 described with reference to FIG. 1, a detailed description thereof will be omitted. .

본 발명의 일실시예에 따른 서비스 제공 서버의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.A method of operating a service providing server according to an embodiment of the present invention may be implemented as a computer program stored in a storage medium for execution through a combination with a computer.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 서비스 제공 서버의 동작 방법은 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 광기록 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. In addition, the operating method of the service providing server according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by specific details such as specific components and limited embodiments and drawings, but these are provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. , Those skilled in the art in the field to which the present invention belongs can make various modifications and variations from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and it will be said that not only the claims to be described later, but also all modifications equivalent or equivalent to these claims belong to the scope of the present invention. .

110: 서비스 제공 서버
111: 사전 데이터베이스 112: 참조 벡터 저장부
113: 문장 벡터 생성부 114: 감정 정보 저장부
115: 감정 정보 전송부 116: 식별번호 저장부
117: 해시 함수 저장부 118: 암호화 이벤트 발생부
119: 연산부 120: 전송 처리부
10: 제1 전자 단말
11: 제1 가맹점주
110: service providing server
111: dictionary database 112: reference vector storage unit
113: Sentence vector generation unit 114: Emotion information storage unit
115: emotion information transmission unit 116: identification number storage unit
117: hash function storage unit 118: encryption event generating unit
119: calculation unit 120: transmission processing unit
10: first electronic terminal
11: First affiliate store owner

Claims (10)

마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버에 있어서,
사전 설정된 n(n은 5이상의 자연수임)개의 단어들 - 상기 n개의 단어들 각각에는 사전 설정된 순번이 할당되어 있음 - 이 저장되어 있는 사전 데이터베이스;
긍정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제1 참조 벡터와 부정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제2 참조 벡터가 저장되어 있는 참조 벡터 저장부;
상기 감정 분석 서비스에 가입된 복수의 가맹점주들 중 제1 가맹점주의 제1 전자 단말로부터, 서비스 품질에 대한 고객 피드백으로 사전 수집된 복수의 문장들이 수신되면서, 상기 복수의 문장들에 기초한 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 n개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 n차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성하는 문장 벡터 생성부;
상기 복수의 문장들 각각에 대해, 상기 긍정에 해당되는 감정 정보와 상기 부정에 해당되는 감정 정보 중, 각 문장에 대응되는 문장 벡터와의 코사인 유사도가 더 큰 참조 벡터를 갖는 감정 정보가 어떤 것인지 확인함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정하는 감정 정보 지정부; 및
상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 상기 제1 전자 단말로 전송하는 감정 정보 전송부
를 포함하는 서비스 제공 서버.
In a service providing server that provides a sentiment analysis service for marketing,
a dictionary database in which preset n (n is a natural number of 5 or more) words, each of which is assigned a preset order number;
a reference vector storage unit for storing a preset n-dimensional first reference vector corresponding to positive emotion information and a preset n-dimensional second reference vector corresponding to negative emotion information;
When a plurality of sentences pre-collected as customer feedback on service quality are received from a first electronic terminal of a first affiliated store owner among a plurality of store owners subscribed to the sentiment analysis service, a request for sentiment analysis based on the plurality of sentences is received, for each of the plurality of sentences, after counting the frequency of each of the n words in each sentence, assigning the frequency of each of the n words to each of the n words a sentence vector generation unit configured to construct a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences by constructing an n-dimensional vector specified as a vector component according to the order in which the sentences are written;
For each of the plurality of sentences, among the emotion information corresponding to the positive and the emotion information corresponding to the negative, it is determined which emotion information has a reference vector having a greater cosine similarity with the sentence vector corresponding to each sentence. an emotion information specifying unit that designates emotion information corresponding to each of the plurality of sentences by doing so; and
If emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, an emotion information transmitting unit for transmitting emotion information corresponding to each of the plurality of sentences to the first electronic terminal.
A service providing server including a.
제1항에 있어서,
상기 문장 벡터 생성부는
상기 제1 전자 단말로부터 상기 복수의 문장들과 상기 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장으로부터 상기 n개의 단어들에 매칭되지 않는 텍스트를 제거하여 상기 복수의 문장들 각각을 전처리한 후, 전처리된 상기 복수의 문장들로부터 상기 n개의 단어들 각각의 빈도수를 카운트하여 벡터로 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 서버.
According to claim 1,
The sentence vector generator
When the plurality of sentences and the emotion analysis request are received from the first electronic terminal, for each of the plurality of sentences, text that does not match the n words is removed from each sentence to obtain the plurality of sentences. After preprocessing each sentence, a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences is generated by counting the frequency of each of the n words from the preprocessed plurality of sentences and constructing a vector. server.
제1항에 있어서,
상기 감정 정보 전송부는
상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들과 각 문장에 대응되는 감정 정보를 서로 대응시켜 기록한 감정 분석 테이블을 생성한 후 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 상기 제1 전자 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 서버.
According to claim 1,
The emotion information transmission unit
When emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, an emotion analysis table is generated in which the plurality of sentences and emotion information corresponding to each sentence are recorded in correspondence with each other, and then the emotion analysis table is encrypted to generate the first emotion analysis table. A service providing server characterized in that for transmission to an electronic terminal.
제3항에 있어서,
상기 감정 정보 전송부는
상기 복수의 가맹점주들 각각에 대해서 사전 발급된 t(t는 2이상의 자연수임)자릿수의 서로 다른 식별번호가 저장되어 있는 식별번호 저장부;
상기 복수의 가맹점주들 각각의 전자 단말과 사전 공유하고 있는 해시 함수가 저장되어 있는 해시 함수 저장부;
상기 감정 분석 테이블이 생성되면, 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 상기 제1 전자 단말로 전송하기 위한 암호화 이벤트를 발생시키는 암호화 이벤트 발생부;
상기 암호화 이벤트가 발생되면, 상기 식별번호 저장부로부터 상기 제1 가맹점주에 대응되는 제1 식별번호를 확인하여, 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로(modulo)-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 식별 코드를 생성하고, t비트의 랜덤 코드를 랜덤하게 생성한 후, 상기 랜덤 코드를 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 해시값을 연산하고, 상기 랜덤 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 연산 코드를 생성하는 연산부; 및
상기 해시값으로 상기 감정 분석 테이블을 암호화한 후, 상기 제1 전자 단말로, 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 전송함과 동시에 상기 연산 코드를 전송하는 전송 처리부
를 포함하고,
상기 제1 전자 단말은
메모리 상에 상기 제1 식별번호와 상기 해시 함수를 저장하고 있고, 상기 서비스 제공 서버로부터 상기 암호화된 감정 분석 테이블과 상기 연산 코드가 수신되면, 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 상기 식별 코드를 생성한 후, 상기 연산 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 상기 랜덤 코드를 복원하고, 상기 랜덤 코드가 복원되면, 상기 랜덤 코드를 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 상기 해시값을 연산한 후, 상기 해시값을 기초로 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 복호화하여 화면 상에 표시하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 서버.
According to claim 3,
The emotion information transmission unit
an identification number storage unit in which different identification numbers of t (t is a natural number of 2 or more) previously issued to each of the plurality of affiliated store owners are stored;
a hash function storage unit storing a hash function previously shared with electronic terminals of each of the plurality of affiliate store owners;
When the emotion analysis table is generated, an encryption event generating unit generating an encryption event for encrypting the emotion analysis table and transmitting the encrypted emotion analysis table to the first electronic terminal;
When the encryption event occurs, the first identification number corresponding to the first affiliate store owner is checked from the identification number storage unit, and each of the t numbers constituting the first identification number is modulo- 2 By composing the result value when performing the operation into a bit string, a t-bit identification code is generated, a t-bit random code is randomly generated, and then the random code is applied as an input to the hash function to generate a hash an operation unit generating a t-bit operation code by calculating a value and performing an exclusive OR operation between the random code and the identification code; and
After encrypting the emotion analysis table with the hash value, the transmission processing unit transmits the operation code while transmitting the encrypted emotion analysis table to the first electronic terminal.
including,
The first electronic terminal is
When the first identification number and the hash function are stored in a memory, and the encrypted emotion analysis table and the operation code are received from the service providing server, the first identification number stored in the memory is configured. After generating the identification code of t bits by configuring the resultant value of performing the modulo-2 operation on each of the t numbers as a bit string, an exclusive OR operation between the operation code and the identification code is performed. By performing this, the random code of t bits is restored, and when the random code is restored, the random code is applied as an input to the hash function stored in the memory to calculate the hash value, and then the hash value Service providing server, characterized in that for displaying on the screen by decrypting the encrypted emotion analysis table based on.
마케팅을 위한 감정 분석 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버의 동작 방법에 있어서,
사전 설정된 n(n은 5이상의 자연수임)개의 단어들 - 상기 n개의 단어들 각각에는 사전 설정된 순번이 할당되어 있음 - 이 저장되어 있는 사전 데이터베이스를 유지하는 단계;
긍정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제1 참조 벡터와 부정에 해당되는 감정 정보에 대응되는 사전 설정된 n차원의 제2 참조 벡터가 저장되어 있는 참조 벡터 저장부를 유지하는 단계;
상기 감정 분석 서비스에 가입된 복수의 가맹점주들 중 제1 가맹점주의 제1 전자 단말로부터, 서비스 품질에 대한 고객 피드백으로 사전 수집된 복수의 문장들이 수신되면서, 상기 복수의 문장들에 기초한 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장에서 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를 카운트한 후 상기 n개의 단어들 각각이 등장하는 빈도수를, 상기 n개의 단어들 각각에 할당된 순번에 따라 벡터의 성분으로 지정한 n차원의 벡터를 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성하는 단계;
상기 복수의 문장들 각각에 대해, 상기 긍정에 해당되는 감정 정보와 상기 부정에 해당되는 감정 정보 중, 각 문장에 대응되는 문장 벡터와의 코사인 유사도가 더 큰 참조 벡터를 갖는 감정 정보가 어떤 것인지 확인함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 지정하는 단계; 및
상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보를 상기 제1 전자 단말로 전송하는 단계
를 포함하는 서비스 제공 서버의 동작 방법.
In the operating method of a service providing server providing a sentiment analysis service for marketing,
maintaining a dictionary database in which preset n (n is a natural number of 5 or more) words, each of which is assigned a preset order number;
maintaining a reference vector storage unit storing a preset n-dimensional first reference vector corresponding to positive emotion information and a preset n-dimensional second reference vector corresponding to negative emotion information;
When a plurality of sentences pre-collected as customer feedback on service quality are received from a first electronic terminal of a first affiliated store owner among a plurality of store owners subscribed to the sentiment analysis service, a request for sentiment analysis based on the plurality of sentences is received, for each of the plurality of sentences, after counting the frequency of each of the n words in each sentence, assigning the frequency of each of the n words to each of the n words generating a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences by constructing an n-dimensional vector designated as a vector component according to the order in which the sentences are written;
For each of the plurality of sentences, among the emotion information corresponding to the positive and the emotion information corresponding to the negative, it is determined which emotion information has a reference vector having a greater cosine similarity with the sentence vector corresponding to each sentence. designating emotional information corresponding to each of the plurality of sentences by doing so; and
If emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, transmitting emotion information corresponding to each of the plurality of sentences to the first electronic terminal.
A method of operating a service providing server comprising a.
제5항에 있어서,
상기 문장 벡터를 생성하는 단계는
상기 제1 전자 단말로부터 상기 복수의 문장들과 상기 감정 분석 요청이 수신되면, 상기 복수의 문장들 각각에 대해, 각 문장으로부터 상기 n개의 단어들에 매칭되지 않는 텍스트를 제거하여 상기 복수의 문장들 각각을 전처리한 후, 전처리된 상기 복수의 문장들로부터 상기 n개의 단어들 각각의 빈도수를 카운트하여 벡터로 구성함으로써, 상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 문장 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 서버의 동작 방법.
According to claim 5,
The step of generating the sentence vector is
When the plurality of sentences and the emotion analysis request are received from the first electronic terminal, for each of the plurality of sentences, text that does not match the n words is removed from each sentence to obtain the plurality of sentences. After preprocessing each sentence, a sentence vector corresponding to each of the plurality of sentences is generated by counting the frequency of each of the n words from the preprocessed plurality of sentences and constructing a vector. How the server works.
제5항에 있어서,
상기 제1 전자 단말로 전송하는 단계는
상기 복수의 문장들 각각에 대응되는 감정 정보가 지정되면, 상기 복수의 문장들과 각 문장에 대응되는 감정 정보를 서로 대응시켜 기록한 감정 분석 테이블을 생성한 후 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 상기 제1 전자 단말로 전송하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 서버의 동작 방법.
According to claim 5,
The step of transmitting to the first electronic terminal
When emotion information corresponding to each of the plurality of sentences is designated, an emotion analysis table is generated in which the plurality of sentences and emotion information corresponding to each sentence are recorded in correspondence with each other, and then the emotion analysis table is encrypted to generate the first emotion analysis table. A method of operating a service providing server, characterized in that for transmitting to an electronic terminal.
제7항에 있어서,
상기 제1 전자 단말로 전송하는 단계는
상기 복수의 가맹점주들 각각에 대해서 사전 발급된 t(t는 2이상의 자연수임)자릿수의 서로 다른 식별번호가 저장되어 있는 식별번호 저장부를 유지하는 단계;
상기 복수의 가맹점주들 각각의 전자 단말과 사전 공유하고 있는 해시 함수가 저장되어 있는 해시 함수 저장부를 유지하는 단계;
상기 감정 분석 테이블이 생성되면, 상기 감정 분석 테이블을 암호화하여 상기 제1 전자 단말로 전송하기 위한 암호화 이벤트를 발생시키는 단계;
상기 암호화 이벤트가 발생되면, 상기 식별번호 저장부로부터 상기 제1 가맹점주에 대응되는 제1 식별번호를 확인하여, 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로(modulo)-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 식별 코드를 생성하고, t비트의 랜덤 코드를 랜덤하게 생성한 후, 상기 랜덤 코드를 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 해시값을 연산하고, 상기 랜덤 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 연산 코드를 생성하는 단계; 및
상기 해시값으로 상기 감정 분석 테이블을 암호화한 후, 상기 제1 전자 단말로, 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 전송함과 동시에 상기 연산 코드를 전송하는 단계
를 포함하고,
상기 제1 전자 단말은
메모리 상에 상기 제1 식별번호와 상기 해시 함수를 저장하고 있고, 상기 서비스 제공 서버로부터 상기 암호화된 감정 분석 테이블과 상기 연산 코드가 수신되면, 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 제1 식별번호를 구성하는 t개의 숫자들 각각에 대해 모듈로-2 연산을 수행하였을 때의 결과값을 비트열로 구성함으로써, t비트의 상기 식별 코드를 생성한 후, 상기 연산 코드와 상기 식별 코드 간의 배타적 논리합 연산을 수행함으로써, t비트의 상기 랜덤 코드를 복원하고, 상기 랜덤 코드가 복원되면, 상기 랜덤 코드를 상기 메모리 상에 저장되어 있는 상기 해시 함수에 입력으로 인가하여 상기 해시값을 연산한 후, 상기 해시값을 기초로 상기 암호화된 감정 분석 테이블을 복호화하여 화면 상에 표시하는 것을 특징으로 하는 서비스 제공 서버의 동작 방법.
According to claim 7,
The step of transmitting to the first electronic terminal
maintaining an identification number storage unit in which different identification numbers of t (t is a natural number of 2 or more) previously issued to each of the plurality of affiliated store owners are stored;
maintaining a hash function storage unit in which a hash function previously shared with an electronic terminal of each of the plurality of affiliate store owners is stored;
generating an encryption event for encrypting and transmitting the emotion analysis table to the first electronic terminal when the emotion analysis table is generated;
When the encryption event occurs, the first identification number corresponding to the first affiliate store owner is checked from the identification number storage unit, and each of the t numbers constituting the first identification number is modulo- 2 By composing the result value when performing the operation into a bit string, a t-bit identification code is generated, a t-bit random code is randomly generated, and then the random code is applied as an input to the hash function to generate a hash generating a t-bit operation code by calculating a value and performing an exclusive OR operation between the random code and the identification code; and
After encrypting the emotion analysis table with the hash value, transmitting the encrypted emotion analysis table and simultaneously transmitting the operation code to the first electronic terminal.
including,
The first electronic terminal is
When the first identification number and the hash function are stored in a memory, and the encrypted emotion analysis table and the operation code are received from the service providing server, the first identification number stored in the memory is configured. After generating the identification code of t bits by configuring the resultant value of performing the modulo-2 operation on each of the t numbers as a bit string, an exclusive OR operation between the operation code and the identification code is performed. By performing this, the random code of t bits is restored, and when the random code is restored, the random code is applied as an input to the hash function stored in the memory to calculate the hash value, and then the hash value Method of operating a service providing server, characterized in that for decrypting the encrypted emotion analysis table based on and displaying it on the screen.
제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.A computer-readable recording medium recording a computer program for executing the method of any one of claims 5 to 8 through a combination with a computer. 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a storage medium for executing the method of any one of claims 5 to 8 through a combination with a computer.
KR1020220024881A 2022-01-26 2022-02-25 Service providing server that provides sentiment analysis service for marketing and the operating method thereof KR20230115177A (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20220011319 2022-01-26
KR1020220011319 2022-01-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230115177A true KR20230115177A (en) 2023-08-02

Family

ID=87566794

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220024881A KR20230115177A (en) 2022-01-26 2022-02-25 Service providing server that provides sentiment analysis service for marketing and the operating method thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230115177A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110457912B (en) Data processing method and device and electronic equipment
CN108833361B (en) Identity authentication method and device based on virtual account
US20130339751A1 (en) Method for Querying Data in Privacy Preserving Manner Using Attributes
US11227037B2 (en) Computer system, verification method of confidential information, and computer
JP2014126865A (en) Device and method for encryption processing
US20150172044A1 (en) Order-preserving encryption system, encryption device, decryption device, encryption method, decryption method, and programs thereof
KR20200143197A (en) Data management device that enables distributed encryption management of data based on blockchain and operating method thereof
CN112437060B (en) Data transmission method and device, computer equipment and storage medium
JP5972181B2 (en) Tamper detection device, tamper detection method, and program
CN113055153B (en) Data encryption method, system and medium based on fully homomorphic encryption algorithm
CN111949655A (en) Form display method and device, electronic equipment and medium
KR102602189B1 (en) Document sharing service server for managing document sharing service based on cloud, and the operating method thereof
KR20230115177A (en) Service providing server that provides sentiment analysis service for marketing and the operating method thereof
CN115757535A (en) Data query method, data storage method and device and electronic equipment
CN116664123A (en) Digital wallet design method based on blockchain technology
CN115085897A (en) Data processing method and device for protecting privacy and computer equipment
KR102123435B1 (en) Encryption method for supporting equality query in multi-client environment and apparatus using the same
KR102658134B1 (en) Electronic document management server that performs database processing for electronic document based on identification tag and operating method thereof
KR102545264B1 (en) Web contents crawling apparatus which collects web contents data from the body area on the web page, and the operating method thereof
KR102602174B1 (en) Seal image verification server that can verify whether the seal image inserted as an object in an electronic document is abnormal and operating method thereof
KR20230087127A (en) Survey service server supporting to perform a survey simultaneously in a plurality of languages, and the operating method thereof
KR102526406B1 (en) Access management system apparatus which manages access to the original contents data, which is to be a subject to an nft, and the operating method thereof
KR102417811B1 (en) Document translation service server which provides document translation services with personal information protection function and the operating method thereof
US20240039696A1 (en) Apparatus and method for homomorphic encryption of text data
US20230318824A1 (en) Data sharing system, data sharing method and data sharing program

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application