KR20240062887A - 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 플랫폼 서버, 이를 포함하는 서비스 제공 시스템 및 서비스 제공 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버에 의해 수행되는 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 서비스 제공 방법에 있어서, 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하는 단계; 제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계; 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계; 타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 단계;를 포함한다.

Description

분산된 지식 정보의 싱글 윈도우 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 플랫폼 서버, 이를 포함하는 서비스 제공 시스템 및 서비스 제공 방법{Platform server performing integrated search of distributed knowledge information in a single window and recommendation of knowledge information based on user search pattern, service providing system including the same, and service providing method thereof}

본 발명은 지식 정보의 검색 및 추천을 수행하는 플랫폼 서버, 서비스 제공 시스템 및 서비스 제공 방법에 관한 것이다.

논문, 특허, 기술 보고서 등 여러 형태의 정보(이하, 지식 정보라 한다.)가 다수의 외부 사이트에 분산되어 존재하고, 회사 내부 시스템의 고도화로 제공되는 지식 정보의 종류가 다양해짐에 따라 사용자가 접근 가능한 정보량이 폭발적으로 증가하고 있다.

또한, 과학 기술 발전과 함께 연구 대상 분야가 광범위해짐으로써 동일 지식 정보(Source) 내에서도 사용자 별로 탐색하고자 하는 정보의 종류 및 내용이 상이한 바, 이에 따라 업무 및 연구 진행에 요구되는 양질의 정보를 확보하는 것이 점차 어려워지고 있다.

따라서, 사용자들이 자료 조사 업무를 효율화하고, 개인이 이해한 내용이 조직에 공유될 수 있는 환경을 제공하거나, 주기적이고 지속적으로 신기술을 스크리닝(screening)하고, 사용자 맞춤형 지식 정보를 선별하고 이를 자동으로 제공(feeding)하는 환경이 필요하다.

뿐만 아니라, 지식 정보 중 비정형의 정보 분석을 통해 현재 진행 중인 과제의 예측 기반 연구 수행 및 기술의 중장기 거시적 방향성을 가늠해 볼 수 있는 분석 토대가 필요하다.

본 발명의 목적은 목표로 하는 지식 정보를 다각적으로 탐색하여 사용자 별 맞춤 정보 제공이 가능한 서비스 제공 시스템 및 서비스 제공 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 목적은 비정형 정보를 이용하여 사용자 목적 별 분석 환경 제공이 가능한 서비스 제공 시스템 및 서비스 제공 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버에 의해 수행되는 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 서비스 제공 방법에 있어서, 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하는 단계; 제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계; 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계; 타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 단계;를 포함한다.

상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계는, 상기 관심 지식 정보 내에 포함된 명사구들을 추출하여 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계는, 상기 명사구들 중 추출 횟수가 높은 기 정의된 수의 명사구들을 상기 관심 키워드들로 하는 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계는, 상기 분산된 지식 정보에 포함된 이미지들 및 상기 이미지들과 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출하여 각 이미지에 태깅(tagging)하는 단계; 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드가 태깅된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 상기 제1지식 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계는, 기 정의된 주기마다 상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 검색 이력 상 식별되지 않는 적어도 하나의 지식 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계는, 상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들을 포함하고 있는 적어도 하나의 지식 정보 혹은 상기 제2지식 정보에 포함된 키워드들 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들과 유사한 적어도 하나의 키워드에 관한 리스트를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 서비스 제공 방법은, 상기 제1지식 정보 및 상기 제2지식 정보 중 어느 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 선택된 지식 정보와 유사도가 높은 적어도 하나의 지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 플랫폼 서버에 있어서, 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하고, 제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하고, 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하고, 타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 서버 프로세서를 포함한다.

상기 서버 프로세서는, 상기 관심 지식 정보 내에 포함된 명사구들을 추출하여 상기 키워드 딕셔너리를 구축할 수 있다.

상기 서버 프로세서는, 상기 명사구들 중 추출 횟수가 높은 기 정의된 수의 명사구들을 상기 관심 키워드들로 하는 상기 키워드 딕셔너리를 구축할 수 있다.

상기 서버 프로세서는, 상기 분산된 지식 정보에 포함된 이미지들 및 상기 이미지들과 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출하여 각 이미지에 태깅(tagging)하고, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드가 태깅된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 상기 제1지식 정보를 추출할 수 있다.

상기 서버 프로세서는, 기 정의된 주기마다 상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 검색 이력 상 식별되지 않는 적어도 하나의 지식 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

상기 서버 프로세서는, 상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들을 포함하고 있는 적어도 하나의 지식 정보 혹은 상기 제2지식 정보에 포함된 키워드들 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들과 유사한 적어도 하나의 키워드에 관한 리스트를 제공할 수 있다.

상기 서버 프로세서는, 상기 제1지식 정보 및 상기 제2지식 정보 중 어느 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 선택된 지식 정보와 유사도가 높은 적어도 하나의 제5지식 정보를 추출하여 시각화할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 서비스 제공 시스템에 있어서, 데이터 베이스; 및 상기 데이터 베이스로부터 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하고, 제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하고, 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하고, 타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 플랫폼 서버를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 다각도의 지식 정보 검색을 통해 필요한 지식 정보를 효율적으로 수집할 수 있고, 시장 타당성에 대해 손쉽게 분석하여 연구 과제를 제안할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 원하는 최신 지식 정보를 능동적으로 피딩(feeding)받을 수 있으며, 중장기 과제 전략 운영의 민첩성(agility)을 구비할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 다양한 지식 정보에 인공지능/머신러닝 기술을 접목함으로써, 사용자 별 개인화된 지식 정보의 확보 용이성을 획득함과 동시에 사용자 간 협업 기능 기반으로 전반적인 정보 접근성을 확대하고 연구 문화 선진화를 선도할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 시스템을 도시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 정보를 처리하는 모습을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털(portal)의 제1화면을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제2화면을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제3화면을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제4화면을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털(portal)의 제5화면을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제6화면을 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제7화면을 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제8화면을 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제9화면을 도시한 도면이다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략할 수 있고, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 시스템을 도시한 개략도이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 서비스 제공 시스템(1)(이하 시스템(1)이라 한다.)은 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천 서비스를 제공하는 시스템으로, 플랫폼 서버(100), 데이터 베이스(200), 적어도 하나의 사용자 단말(300)을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)는 사용자의 검색 패턴이나, 관심도, 검색 목적 등을 분석하여 목표로 하는 지식 정보를 다각적으로 탐색하고, 사용자 별 맞춤 지식 정보를 시각화하여 플랫폼(테크 센싱 플랫폼(Tech Sensing Platform)이라고도 한다.)을 통해 제공하는 서버 장치이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 베이스(200)는 지식 정보가 저장된 저장 장치이다. 데이터 베이스(200)는 저장 위치에 따라 외부 데이터 베이스, 내부 데이터 베이스, 그룹 인프라(group infra) 등으로 구현될 수 있으며, 클라우드나 네트워크 기반으로 구현되거나, 하드웨어 기반으로 구현될 수 있다.

데이터 베이스(200)에 저장되는 지식 정보는 논문(연구 논문, 학술 논문, 산업 전문 데이터 베이스 중심의 문헌 등), 특허, 제품 정보(타사/제품 분석을 위한 정보), 업계 동향 보고서, 시장 보고서, 뉴스, 화학식, 국제규격코드, 내부 보고서(연구노트, 결재문서 등 R&D와 연관된 각종 내부 문서 등) 등 앞서 열거된 바에 한정되지 않고 매우 다양할 수 있으며, 정형/비정형 등 그 지식 정보의 형태를 제한하지 않는다.

본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 사용자 단말(300)은 플랫폼 서버(100)에 의해 구현된 지식 정보의 통합 검색 및 추천을 위한 플랫폼 상에 접속하여 제공되는 지식 정보들을 이용할 수 있는 전자장치로써, 컴퓨터, 노트북, 휴대폰 등으로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100), 데이터 베이스(200), 사용자 단말(300)은 네트워크(10)를 통해 통신 연결되어, 플랫폼 서버(100)는 사용자 단말(300)의 검색 요청에 따른 지식 정보를 제공하거나, 인공지능/머신러닝 기반 사용자 검색 패턴 학습 및 관심도 분석을 통한 검색 개인화를 수행하고, 그에 기반하여 지식 정보를 추천할 수 있다.

본 발명에서는 목표로 하는 지식 정보를 다각적으로 탐색하여 사용자 별 맞춤 정보 제공을 수행하고, 비정형 정보를 이용하여 사용자 목적 별 분석 환경을 제공할 수 있는 서비스 제공 시스템 및 서비스 제공 방법을 제안한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)의 구성 및 동작에 대해 보다 구체적으로 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)의 구성을 도시한 블록도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)는 입력부(110), 통신부(120), 표시부(130), 메모리(140) 및 서버 프로세서(150)를 포함한다.

입력부(110)는 플랫폼 서버(100)의 사용자 입력에 대응하여 입력데이터를 발생시킨다. 예를 들어, 사용자 입력은 테크 센싱 플랫폼을 구현하는데 필요한 사용자 입력 등 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하기 위한 사용자 입력인 경우 제한하지 않고 적용 가능하다.

입력부(110)는 적어도 하나의 입력수단을 포함한다. 입력부(110)는 키보드(key board), 키패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치패널(touch panel), 터치 키(touch key), 마우스(mouse), 메뉴 버튼(menu button) 등을 포함할 수 있다.

이때, 사용자 입력은 플랫폼 서버(100)에 구비되는 입력부(110)로부터 수신할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 복수의 사용자 단말(300에 각각 구비되는 입력부로부터 수신하는 입력 신호일 수 있다. 입력 신호는 후술되는 통신부(120)를 통해 수신할 수 있다.

통신부(120)는 네트워크(10)를 통해 필요한 정보나 신호를 수신하기 위해 데이터 베이스(200), 복수의 사용자 단말(300), 외부 서버 등 외부장치와의 통신을 수행한다. 이를 위해, 통신부(120)는 5G(5th generation communication), LTE-A(long term evolution-advanced), LTE(long term evolution), Wi-Fi(wireless fidelity) 등의 무선 통신 혹은 LAN(local area network), WAN(Wide Area Network), 전력선 통신 등의 유선 통신을 수행할 수 있다.

표시부(130)는 플랫폼 서버(100)의 동작에 따른 표시 데이터를 표시한다. 표시부(130)는 서비스를 제공하기 위해 필요한 표시 데이터, 예를 들어, 사용자의 검색 요청에 대응하여 추출된 지식 정보를 나타내는 화면, 사용자들 간 관심 유사도를 비교 분석하여 추천하는 지식 정보를 나타내는 화면 등을 표시할 수 있다.

표시부(130)는 액정 디스플레이(LCD; liquid crystal display), 발광 다이오드(LED; light emitting diode) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED; organic LED) 디스플레이, 마이크로 전자기계 시스템(MEMS; micro electro mechanical systems) 디스플레이 및 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함한다. 표시부(130)는 입력부(110)와 결합되어 터치 스크린(touch screen)으로 구현될 수 있다.

메모리(140)는 플랫폼 서버(100)의 동작 프로그램들을 저장한다. 메모리(140)는 전원의 제공 유무와 무관하게 데이터(정보)를 보존할 수 있는 비휘발성 속성의 스토리지(storage)와, 서버 프로세서(150)에 의해 처리되기 위한 데이터가 로딩되며 전원이 제공되지 않으면 데이터를 보존할 수 없는 휘발성 속성의 메모리(memory)를 포함한다. 스토리지에는 플래시메모리(flash-memory), HDD(hard-disc drive), SSD(solid-state drive) ROM(Read Only Memory) 등이 있으며, 메모리에는 버퍼(buffer), RAM(Random Access Memory) 등이 있다.

메모리(140)는 키워드 딕셔너리를 구축, 지식 정보 추출, 시각화, 정보 분석 등의 과정에서 필요한 연산 프로그램 등을 저장할 수 있다.

서버 프로세서(150)는 프로그램 등 소프트웨어를 실행하여 플랫폼 서버(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버 프로세서(150)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 어플리케이션 프로세서 역할을 수행하는 메인 프로세서와 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함할 수 있다.

서버 프로세서(150)는 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하고, 제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하고, 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하고, 타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화한다.

한편, 서버 프로세서(150)는 상기 동작들을 수행하기 위한 데이터 분석, 처리, 및 결과 정보 생성 중 적어도 일부를 규칙 기반 또는 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘으로서 기계학습, 신경망 네트워크(neural network), 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 수행할 수 있다. 신경망 네트워크의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network)과 같은 모델을 포함할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서비스 제공 방법을 도시한 흐름도이다. 이때, 플랫폼 서버(100)의 동작들은 특별한 언급이 없는 경우를 제외하고는 서버 프로세서(150)에 의해 동작하는 것으로 본다.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하는 단계를 포함한다(S10).

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100)는 통신부(120)를 통해 사용자 단말(300)로부터 검색 요청(신호의 형태로 수신할 수 있다.)을 수신할 수 있으며, 검색 요청은 사용자 단말(300)을 통해 검색을 요청하기 위한 사용자 입력을 수신하는 것에 기초하여 발생할 수 있다.

플랫폼 서버(100)는 검색 요청에 포함된 적어도 하나의 키워드를 기반으로 데이터 베이스(200)를 통해 지식 정보를 추출할 수 있다. 구체적으로, 플랫폼 서버(100)는 클라우드 인프라(예를 들어, AWS(Amazon Web Services) 클라우드 기반 인프라 등)를 통해 데이터 베이스(200)로부터 지식 정보를 수집할 수 있다. 또한, 플랫폼 서버(100)는 수집한 정형/비정형 지식 정보에 대한 데이터 마이닝(Data Mining)/텍스트 마이닝(Text Mining)을 수행하고, 이로부터 많은 메타 정보(Abstract, 저자 등)를 수집할 수 있다.

키워드 딕셔너리를 구축하는 단계는, 수신한 검색 요청들을 기반으로 추출한 지식 정보(이하, 키워드 딕셔너리 구축 과정에서 추출되는 지식 정보를 편의상 관심 지식 정보라 한다.) 내에 포함된 명사구들을 추출하여 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계를 포함한다.

보다 구체적으로, 플랫폼 서버(100)는 사용자 별 검색 요청(쿼리(query))들에 포함된 키워드들을 이용하여 쿼리 집합을 구성한다. 플랫폼 서버(100)는 각 쿼리 집합에 포함된 모든 쿼리를 기반으로 관심 지식 정보를 검색하고, 검색된 관심 지식 정보에 포함된 명사구를 추출한 뒤, 명사구들로 키워드 딕셔너리를 구축한다. 이때, 키워드 딕셔너리는 사용자 별로, 언어 별로 구축될 수 있으며, 언어 별 키워드 딕셔너리를 구축하기 위해 쿼리 집합이나 명사구들은 언어 별로 구성, 추출될 수 있다.

한편, 플랫폼 서버(100)는 명사구들 중 추출 횟수가 높은 기 정의된 수의 명사구들을 관심 키워드들로 설정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100)는 추후 사용자의 검색 요청들을 추가로 수신함에 따라 구축된 사용자 별 키워드 딕셔너리, 사용자 별 관심 키워드들을 지속적으로 업데이트할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계를 포함한다(S20).

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100)는 사용자 별 검색 이력 및 사용자 별 관심도 분석 결과에 따라 검색 결과를 개인화할 수 있다. 이때, 플랫폼 서버(100)는 사용자 별 관심 키워드들에 기초하여 관심도 분석 결과를 식별할 수 있고, 관심도 분석 결과에 따라 사용자 별 키워드 딕셔너리를 업데이트할 수 있다. 이때, 플랫폼 서버(100)는 입력부(110) 또는 사용자 단말(300)을 통해 수신하는 사용자 입력을 통해 키워드 딕셔너리에 포함되는 관심 키워드들을 등록, 수정, 삭제 등의 기능을 추가로 제공할 수 있다.

또한, 추출되는 제1지식 정보의 경우, 문서에만 한정되지 않으며, 이미지도 포함될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 추출된 제1지식 정보를 시각화하는 경우, 검색 포털(portal) 상에 구현될 수 있으며, 이에 대한 예시는 도 5 내지 도 8에 도시되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계를 포함한다(S30).

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100)는 제1사용자와 다른 사용자의 구축된 키워드 딕셔너리를 기반으로 사용자간 관심 키워드 유사도(사용자 간의 유사도라고도 한다.)를 식별할 수 있다. 구체적으로, 유사도 측정을 위해 키워드 딕셔너리에서 추출할 명사구 개수를 지정하고, 각 키워드 딕셔너리에서 지정된 개수만큼의 명사구를 추출한다. 이때, 언어 별로 키워드 딕셔너리가 구축된 경우, 언어 별로 명사구를 추출한다. 추출된 명사구 중 두 사용자 간 겹치는 명사구 개수를 확인하여 사용자 간의 유사도를 확인한다. 언어 별로 명사구를 추출한 경우, 유사도 또한 언어 별로 도출될 것이다.

상기 설명한 내용은 다음 수학식 1에 의해 수식화될 수 있다.

최종적으로, 언어 별로 도출된 유사도 중 가장 높은 값을 두 사용자 간의 유사도로 식별한다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 유사도들의 평균값을 이용하거나, 한국어 유사도를 중심으로 유사도를 식별하는 등 다양하게 설정될 수 있다.

플랫폼 서버(100)는 사용자 간 유사도를 이용하여 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 사용자(제2사용자라 한다.)를 도출한다. 이때, 제2사용자는 제1사용자와 식별한 유사도가 기 정의된 유사도 값을 초과하는 사용자이거나, 혹은 제1사용자와 식별한 유사도가 높은 순으로 기 정의된 수의 사용자로 결정될 수 있으며, 이 외에도 유사도를 이용하여 다양한 방법으로 선정될 수 있다.

플랫폼 서버(100)는 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출할 수 있으며, 검색 이력은 제2사용자의 검색 요청들, 제2사용자의 검색 요청에 따라 제공된 지식 정보, 제2사용자가 열람한 지식 정보, 제2사용자가 북마크(bookmark)하거나, 코멘트를 남기는 등 검색 포탈을 이용한 모든 이력을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 추출된 제2지식 정보를 이용하여 시각화하는 경우, 검색 포털 상에 구현하거나, 제2지식 정보를 사용자에게 제공하는 등 그 시각화 방법이 다양하게 구현될 수 있다. 이때, 검색 포털 상에 구현되는 예시는 도 5 내지 도 8을 통해 확인할 수 있다.

한편, 추출된 제2지식 정보를 사용자에게 제공하는 경우, 예를 들어, 플랫폼 서버(100)는 기 정의된 주기마다 제2지식 정보 중 제1사용자의 검색 이력 상 식별되지 않는 적어도 하나의 지식 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 플랫폼 서버(100)는 식별한 지식 정보를 사용자의 메일 주소로 전송하거나, 사용자 단말(300)을 통해 접속한 플랫폼 상에 알림, 쪽지 등으로 전송할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 타사와 관련하여 마련된 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 단계를 포함한다(S40).

분석 대상이 되는 제3지식 정보는 정형/비정형의 지식 정보를 제한하지 않으며, 목적별 분석 환경은 경쟁사를 포함하는 타사의 관련 제품의 물성 비교 분석, 관련 특허 키워드 분석, 관련 연구원 분석, 관련 뉴스 키워드 분석 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 경우, 분석 포털(portal) 상에 구현될 수 있으며, 이에 대한 예시는 도 9 내지 도 13에 도시되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100)는 S20 내지 S40 단계에서 각각 제1지식 정보, 제2지식 정보 및 목적별 분석 환경을 제공할 수 있으며, 각 단계들은 순서에 구애받지 않고 병렬적으로 수행될 수 있다. 혹은 각 단계에서 설명된 바와 같이, 사용자의 검색 요청을 수신하거나, 기 정의된 주기가 도래하거나, 분석 포털 혹은 검색 포털에 접속하는 사용자 입력을 수신하는 등 해당 상황에서 서비스가 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 다각도의 지식 정보 검색을 통해 필요한 지식 정보를 효율적으로 수집할 수 있고, 시장 타당성에 대해 손쉽게 분석하여 연구 과제를 제안할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 원하는 최신 지식 정보를 능동적으로 피딩(feeding)받을 수 있으며, 중장기 과제 전략 운영의 민첩성(agility)을 구비할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 정보를 처리하는 모습을 도시한 도면이다.

앞서 서술한 바와 같이, 지식 정보는 논문, 특허, 시장 정보, 제품 정보, 내부 자료, 사용자 관련 정보(사용자 기본 정보, 사용자 활동 정보, 사용자 관심 키워드 등) 등을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼 서버(100)는 이를 인공지능/머신러닝 기술과 접목하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다.

이하, 지식 정보를 각 인공지능/머신러닝 기술에 기초하여 설계된 모델을 이용하여 제공 가능한 서비스에 대해 설명한다. 이때, 지식 정보 및 모델들은 적어도 하나 이상의 조합으로 이용될 수 있다.

먼저, 일 예로, 플랫폼 서버(100)는 사용자 기본 정보(연구 분야, 소속, 연령대, 성별 등을 포함할 수 있다.), 사용자 활동 정보(검색 요청 등 검색 이력을 포함할 수 있다.)를 이용하여 개별화된 프로파일링(Individual Profiling) 모델을 통해 사용자 별 관심 키워드를 식별하고, 월/분기 등 주기별 키워드 업데이트 등을 수행할 수 있다. 또한, 플랫폼 서버(100)는 이를 기반으로 신규 수집된 지식 정보를 사용자의 관심 키워드 기반으로 피딩할 수 있다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 사용자 관심 키워드를 이용하여 유사도 분석(Similarity Analysis) 모델을 통해 유사도 분석을 위한 사용자 별 관심 키워드를 추출할 수 있고, 해당 사용자와 관심도가 유사한 기 정의된 수의 다른 사용자를 식별할 수 있다. 플랫폼 서버(100)는 관심도가 유사한 다른 사용자들의 검색 이력을 기초로 해당 사용자의 검색 이력 상 식별되지 않는 적어도 하나의 지식 정보를 식별하여 해당 사용자에게 피딩할 수 있으며, 관련 사용자들 간 검색 빈도수가 높은 키워드 순으로 인기 검색어 리스트, 검색 빈도수가 높은 지식 정보 순으로 인기 지식 정보 리스트 등을 제공할 수 있다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 특허, 논문 등 지식 정보를 클러스터링(Document Clustering) 모델을 이용하여 등고선 맵 등으로 시각화할 수 있다. 등고선 맵에 대한 구체적인 예는 도 13에 도시되어 있는 바, 도 13을 참조하여 설명한다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 논문과 특허 등 지식 정보의 키워드 추출(Keyword Extraction), 이미지 크롭핑(Image Cropping) 모델을 이용하여, 분산된 지식 정보 내 포함된 이미지들 및 각 이미지와 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출(crop)하고, 추출된 키워드를 각 이미지에 태깅(tagging)할 수 있다.

이는, 추후 플랫폼 서버(100)가 검색 요청 수신 시, 검색 요청에 포함된 키워드가 태깅된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 지식 정보를 추출하여 제공하는데 이용될 수 있다. 이에 대한 구체적인 예는 도 8에 도시되어 있는 바, 도 8을 참조하여 설명한다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 논문, 특허 등 지식 정보를 이용하여 유사도 분석(Similarity Analysis) 모델을 통해 지식 정보간 유사도 분석을 수행할 수 있다. 특정 지식 정보를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 선택된 지식 정보와 유사도가 높은 적어도 하나의 지식 정보(제5지식 정보라 한다.)를 추출하여 제공할 수 있다. 이때, 지식 정보 간 유사도 분석은 코사인 유사도 분석 방법에 기초하여 수행될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이때, 지식 정보 간 유사도 분석에 따른 정보 제공은, 검색 포털 상에서 검색용으로 제공될 수 있고, 분석 포털 상에서 동향 분석용으로 제공될 수 있으며, 포털 특성에 따라 시각화 구현 예가 상이할 수 있다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 논문, 특허 등 지식 정보를 이용하여 키워드 빈도수(Keyword Frequency) 모델을 통해, 지식 정보 내 키워드 빈도수를 추출하고, 키워드 동향 분석을 위한 불용어 처리 등 전처리 단계를 수행할 수 있다. 또한, 플랫폼 서버(100)는 키워드 동향을 오름차순, 내림차순, 최신순 등 다양하게 제공할 수 있으며, 나아가 타사 특허 내 키워드 빈도수 등을 제공할 수 있다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 시장 정보(뉴스 등) 등 지식 정보를 이용하여 키워드 추출(Keyword Extraction) 모델을 통해 시장 정보의 주요 내용을 추출할 수 있다. 이때, 플랫폼 서버(100)는 주요 내용을 문장 단위로 추출하거나, 문장 단위로 요약할 수 있으며, 시장 정보의 문서 형식에 따라 키워드 추출을 수행하기 위해 OCR(optical character recognition) 기술을 이용할 수 있다.

다른 예로, 플랫폼 서버(100)는 뉴스 등 시장 정보를 이용하여 키워드 분류(Keyword Classification) 모델을 통해 타사별 제품과 연계된 키워드, 주요 문장 등을 추출하여 시각화할 수 있다.

이 외에도, 지식 정보의 종류 및 구현 가능한 모델의 종류에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있으며, 상기 나열한 예에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 다양한 지식 정보에 인공지능/머신러닝 기술을 접목함으로써, 사용자 별 개인화된 지식 정보의 확보 용이성을 획득함과 동시에 사용자 간 협업 기능 기반으로 전반적인 정보 접근성을 확대하고 연구 문화 선진화를 선도할 수 있다.

이하, 도 5 내지 도 13에서 본 발명의 검색 포털 및 분석 포털의 시각화 모습을 도시한다. 다만, 이는 구현예에 지나지 않으며, 시각화 모습의 디자인, 구성, 내용 등을 변형 할 수 있음은 당연하다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제1화면을 도시한 도면이다. 도 5의 제1화면(500)은 검색창(510), 최근 검색어 리스트(520), 인기 검색어 리스트(530)를 포함한다.

플랫폼 서버(100)는 사용자 단말(300)을 통해 검색 요청을 수신하는 경우, 검색 요청에 포함된 키워드 및 해당 사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 검색 요청에 대응하는 지식 정보를 추출한다. 이때, 플랫폼 서버(100)는 사용자 단말(300)을 통해 검색창(510)에 검색어(예: 키워드, 저자, 제목 등) 및 검색 버튼을 입력하는 사용자 입력을 수신하는 것에 기초하여 검색 요청을 수신할 수 있다.

플랫폼 서버(100)는 사용자의 검색 이력을 이용하여 최근 검색어 리스트(520)를 표시할 수 있고, 최근 검색어 리스트(520)는 지속적으로 업데이트될 수 있다.

플랫폼 서버(100)는, 앞서 도 3의 S30과 관련하여 서술한 바와 같이, 사용자 간 유사도를 이용하여 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자(비슷한 연구원)의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화 할 수 있다.

구체적으로, 플랫폼 서버(100)는 제2지식 정보 중 제1사용자의 관심 키워드들을 포함하고 있는 적어도 하나의 지식 정보 혹은 제2지식 정보에 포함된 키워드들 중 제1사용자의 관심 키워드들과 유사한 적어도 하나의 키워드에 관한 리스트를 제공할 수 있다.

도 5를 참조하면, 플랫폼 서버(100)는 비슷한 연구원들, 혹은 연구소 전체에서 검색한 키워드를 인기 검색어 리스트(530)로 시각화할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제2화면을 도시한 도면이다.

도 6의 제2화면(600)은 지식 정보 종류 별 검색 탭(610), 검색 결과(620), 검색 필터(630) 등을 포함한다.

검색 탭(610)은 통합 검색 탭, 논문 탭, 특허 탭, 시장 정보 탭, 보고서 탭, 물질 탭, 내부자료 탭, 연구노트 탭, 이미지 탭과 같이 지식 정보 종류별로 구현될 수 있으며, 이에 한정되지 않고, 다른 탭이 추가되거나 2이상의 탭이 통합되는 등 다양하게 구현될 수 잇다.

제2화면(600)은 그 중 논문 탭으로 "polymer"에 대한 검색 요청을 기반으로 검색 결과(620)를 도시한다. 검색 결과는 검색 요청을 기반으로 추출된 지식 정보 들을 연관도 높은 순으로 나열할 수 있으며, 이 외에도 지식 정보의 최신순, 좋아요순(사용자 선호도 순), 조회순으로 나열될 수 있다. 이때, 검색 결과(620)에는 검색된 키워드가 하이라이트 표시될 수 있고, 사용자들은 사용자 단말(300)을 통해 검색 결과(620) 내 리스트된 문헌들을 공유하거나, 북마크 하거나, 좋아요 표시를 할 수 있고, 검색 결과(620) 중 어느 하나를 선택하여 구체적인 내용을 확인할 수 있다. 구체적인 내용을 확인하는 화면은 도 7에 도시된다.

검색 필터(630)는 추출된 지식 정보들을 다시 필터링할 수 있도록, 발행년도, 저널명, 저자명, 연구기관 등의 필터 항목을 포함한다. 또한, 검색 필터(630)의 동향분석 아이콘을 누르는 사용자 입력을 수신하면 해당 검색 요청으로 추출된 지식 정보 간의 동향을 분석할 수 있다. 동향 분석에 관하여는 이하 분석 포털의 화면을 통해 설명한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제3화면을 도시한 도면이다.

도 7의 제3화면(700)은 특정 논문의 내용(710) 및 특정 논문과 유사한 논문(720)을 포함한다.

특정 논문의 내용(710)은 논문 제목, 저자 정보, 저널명 등 서지사항과, 논문의 초록(Abstract), 논문에 포함된 이미지 등 내용을 포함할 수 있다. 이를 위해, 플랫폼 서버(100)는 지식 정보 내의 내용을 추출하여 분석 및 요약할 수 있다. 이는 실시간으로 처리되어 분석 및 요약될 수 있지만, 기 수행되어 메모리(140) 내 구축된 후 호출될 수 있다. 사용자들은 사용자 단말(300)을 통해 검색 결과(620) 내 문헌들을 공유하거나, 북마크 하거나, 좋아요 표시를 할 수 있다.

플랫폼 서버(100)는 해당 논문을 인용하는 논문과, 해당 논문이 인용하는 논문을 식별하여 리스트화할 수 있으며, "Citation" 아이콘을 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 이를 표시할 수 있다. 이는, 논문 뿐 아니라 특허에도 적용이 가능하다.

유사한 논문(720)의 경우, 해당 논문과 연관성 있는 논문을 추출하여 리스트화한 것으로, 플랫폼 서버(100)는 지식 정보 내의 키워드, 해당 논문을 열람한 사용자들의 키워드 딕셔너리, 검색 이력 등을 통해 유사한 논문을 식별할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 포털의 제4화면을 도시한 도면이다.

도 8의 제4화면(800)은 검색 요청에 기초하여 추출한 지식 정보 중 이미지 검색 결과(810)를 포함한다.

앞서 서술한 바와 같이, 플랫폼 서버(100)는 지식 정보에 포함된 이미지들 및 이미지들과 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출하여 각 이미지에 태깅하고, 검색 요청에 포함된 키워드가 태깅된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 지식 정보를 추출하여 시각화할 수 있다.

이를 위해, 플랫폼 서버(100)는 머신러닝 기반 키워드 추출(Keyword Extraction), 이미지 크롭핑(Image Cropping) 모델을 이용하여, 분산된 지식 정보 내 포함된 비정형 이미지들 및 각 이미지와 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출(crop)하고, 추출된 키워드를 각 이미지에 태깅(tagging)할 수 있다. 플랫폼 서버(100)는 분산된 지식 정보에 포함된 비정형 이미지들에 키워드를 태깅하여 메모리(140)에 비정형 이미지 데이터 베이스를 구축할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털(portal)의 제5화면을 도시한 도면이다.

도 9의 제5화면(900)은 제품 군에 대한 제조사(타사) 간 관련 제품, 관련 특허, 관련 연구원, 관련 뉴스들의 현황을 나타내는 테이블(910), 분석 탭(920), 제품 분석 내용(930)을 포함한다.

분석 탭(920)은 제품 분석 탭, 특허 분석 탭, 연구원 분석 탭, 뉴스 분석 탭을 포함한다. 이하, 도 9 내지 도 13을 통해 각 탭에 대해 설명한다.

제품 분석 내용(930)은 제품의 선택된 물성을 비교한 그래프, 제품별 물성들을 비교한 테이블 형식으로 시각화될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제6화면을 도시한 도면이다.

도 10의 제6화면(1000)은 도 9의 제5화면(900)의 분석 탭(920)에서 특허 분석 탭을 선택한 경우 특허 분석 내용(1010)을 도시한다.

특허 분석 내용(1010)으로는 타사의 특허에 포함된 키워드들을 추출 및 분석하여 주요 키워드들을 키워드 클라우드나, Top10 키워드 트렌드, 키워드 순위 등 다양한 방법으로 표시할 수 있으며, 이때 주요 키워드를 언어 별로 나타낼 수 있다. 또한, 타사의 특허들을 관련 정보들을 포함하도록 테이블화하여 표시할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제7화면을 도시한 도면이다.

도 11의 제7화면(1100)은 도 9의 제5화면(900)의 분석 탭(920)에서 연구원 분석 탭을 선택한 경우 연구원 분석 내용(1110)을 도시한다.

연구원 분석 내용(1110)에는 타사 연구원들의 소속이나, 연구원들이 발명자로 기재된 특허, 논문 등의 지식 정보를 테이블화하여 표시할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제8화면을 도시한 도면이다.

도 12의 제8화면(1200)은 도 9의 제5화면(900)의 분석 탭(920)에서 뉴스 분석 탭을 선택한 경우 뉴스 분석 내용(1210)을 도시한다.

뉴스 분석 내용(1210)에는 타사와 관련된 뉴스 등 시장 정보를 통해 키워드를 추출 및 분석하여 키워드 circle이나, Top10 키워드 트렌드, 키워드 순위 등 다양한 방법으로 표시할 수 있으며, 이때 주요 키워드를 언어 별로 나타낼 수 있다. 또한, 타사의 시장 정보들과 관련된 정보들을 포함하도록 테이블화하여 표시할 수 있다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 포털의 제9화면을 도시한 도면이다.

도 13의 제9화면(1300)은 특허, 논문 등 지식 정보를 클러스터링한 등고선 맵을 도시한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 플랫폼 서버(100)는 특허, 논문 등 지식 정보를 클러스터링(Document Clustering) 모델을 이용하여 클러스터링 하고, 이를 등고선 맵으로 시각화할 수 있다.

플랫폼 서버(100)는 지식 정보들을 K-means 벡터, 코사인 유사도 등 유사도 알고리즘을 이용하여 복수의 군집으로 클러스터링할 수 있다. 구체적으로, 플랫폼 서버(100)는 클러스터링 된 군집별 문헌 수, 군집 별 센터 좌표, 주요 키워드, 지식 정보 별 좌표 등을 이용하여 도 13에 도시된 바와 같이 지식 정보들을 클러스터링할 수 있다.

1: 서비스 제공 시스템
100: 플랫폼 서버
110: 입력부
120: 통신부
130: 표시부
140: 메모리
150: 서버 프로세서
200: 데이터 베이스
300: 사용자 단말

Claims (15)

1. 플랫폼 서버에 의해 수행되는 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 서비스 제공 방법에 있어서,
   사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하는 단계;
   제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계;
   상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계;
   타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 단계;를 포함하는 서비스 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계는,
   상기 관심 지식 정보 내에 포함된 명사구들을 추출하여 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계를 포함하는 서비스 제공 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계는,
   상기 명사구들 중 추출 횟수가 높은 기 정의된 수의 명사구들을 상기 관심 키워드들로 하는 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 단계를 포함하는 서비스 제공 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제1지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계는,
   상기 분산된 지식 정보에 포함된 이미지들 및 상기 이미지들과 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출하여 각 이미지에 태깅(tagging)하는 단계;
   상기 제1검색 요청에 포함된 키워드가 태깅된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 상기 제1지식 정보를 추출하는 단계를 포함하는 서비스 제공 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계는,
   기 정의된 주기마다 상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 검색 이력 상 식별되지 않는 적어도 하나의 지식 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 서비스 제공 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 제2지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계는,
   상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들을 포함하고 있는 적어도 하나의 지식 정보 혹은 상기 제2지식 정보에 포함된 키워드들 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들과 유사한 적어도 하나의 키워드에 관한 리스트를 제공하는 단계를 포함하는 서비스 제공 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 제1지식 정보 및 상기 제2지식 정보 중 어느 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 선택된 지식 정보와 유사도가 높은 적어도 하나의 제5지식 정보를 추출하여 시각화하는 단계를 더 포함하는 서비스 제공 방법.
8. 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 플랫폼 서버에 있어서,
   사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하고,
   제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하고,
   상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하고,
   타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 서버 프로세서를 포함하는 플랫폼 서버.
9. 제8항에 있어서,
   상기 서버 프로세서는,
   상기 관심 지식 정보 내에 포함된 명사구들을 추출하여 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 플랫폼 서버.
10. 제9항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 명사구들 중 추출 횟수가 높은 기 정의된 수의 명사구들을 상기 관심 키워드들로 하는 상기 키워드 딕셔너리를 구축하는 플랫폼 서버.
11. 제8항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 분산된 지식 정보에 포함된 이미지들 및 상기 이미지들과 관련된 적어도 하나의 키워드를 추출하여 각 이미지에 태깅(tagging)하고,
    상기 제1검색 요청에 포함된 키워드가 태깅된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 상기 제1지식 정보를 추출하는 플랫폼 서버.
12. 제8항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    기 정의된 주기마다 상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 검색 이력 상 식별되지 않는 적어도 하나의 지식 정보를 사용자에게 제공하는 플랫폼 서버.
13. 제8항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 제2지식 정보 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들을 포함하고 있는 적어도 하나의 지식 정보 혹은 상기 제2지식 정보에 포함된 키워드들 중 상기 제1사용자의 관심 키워드들과 유사한 적어도 하나의 키워드에 관한 리스트를 제공하는 플랫폼 서버.
14. 제8항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 제1지식 정보 및 상기 제2지식 정보 중 어느 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 경우, 선택된 지식 정보와 유사도가 높은 적어도 하나의 제5지식 정보를 추출하여 시각화하는 플랫폼 서버.
15. 분산된 지식 정보의 싱글 윈도우(single window) 내 통합 검색 및 사용자 검색 패턴 기반 지식 정보의 추천을 수행하는 서비스 제공 시스템에 있어서,
    데이터 베이스; 및
    상기 데이터 베이스로부터 사용자 별 검색 요청들을 기반으로 추출한 관심 지식 정보를 이용하여 사용자 별 관심 키워드들을 포함하는 키워드 딕셔너리(keyword dictionary)를 구축하고,
    제1사용자의 제1검색 요청을 수신하는 경우, 상기 제1검색 요청에 포함된 키워드 및 상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리를 이용하여 상기 제1검색 요청에 대응하는 제1지식 정보를 추출하여 시각화하고,
    상기 제1사용자의 키워드 딕셔너리에 포함된 관심 키워드들과 유사한 관심 키워드들을 가지는 적어도 하나의 제2사용자의 검색 이력을 이용하여 제2지식 정보를 추출하여 시각화하고,
    타사와 관련하여 마련된 비정형 제3지식 정보를 분석하여 사용자의 목적별 분석 환경을 시각화하는 플랫폼 서버를 포함하는 서비스 제공 시스템.