KR101247346B1

KR101247346B1 - 사전 검색 서비스 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101247346B1
Application number: KR1020120024305A
Authority: KR
Inventors: 윤기오
Original assignee: 윤기오
Priority date: 2012-03-09
Filing date: 2012-03-09
Publication date: 2013-03-26

Abstract

본 발명은 문장에서 사용된 단어, 고유명사, 복합명사, 전문용어, 이디움 및 구동사 등을 동시에 검색하여 출력하는 사전 검색 서비스 시스템에 관한 것이다. 본 발명은, 한 개 이상의 단어 또는 문장을 입력하기 위한 입력부; 검색 조건을 설정하기 위한 검색 조건 선택부; 단어의 원형과 파생단어들을 포함하는 단어 데이터 베이스; 이디움, 구동사로 통칭되는 숙어와 공백을 포함하는 전문용어 또는 복합명사와 고정형 숙어가 아닌 가변적 변화가 있을 수 있는 숙어를 검색하기 위한 변환숙어를 포함하는 숙어 데이터 베이스; 입력부에 의해 입력된 문장을 개별 문장으로 분리하는 문장 분리부; 문장 분리부에 의해 분리된 개별 문장에서 사용된 단어들을 분리하는 단어 분리부; 검색 조건 선택부를 통하여 입력된 검색 조건을 만족하는 단어를 단어 데이터 베이스에서 검색하는 단어 검색부; 분리된 개별 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 숙어 데이터 베이스에서 검색하는 예비숙어 검색부; 예비숙어 검색부에 의해 검색된 예비숙어 중 문장에서 사용된 숙어를 확인하여 검색하는 숙어 검색부; 검색 조건에 맞게 분리된 문장, 검색된 단어 및 검색된 숙어를 저장하는 문장 저장부, 단어 저장부 및 숙어 저장부; 검색 조건에 따른 검색 결과물을 생성하는 출력 생성부; 및 출력 생성부에 의해 생성된 검색 결과를 출력하는 출력부;를 포함한다.

Description

사전 검색 서비스 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR SEARCHING DICTIONARY}

본 발명은 사전 검색 서비스 시스템에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 문장에서 사용된 단어, 고유명사, 복합명사(compound), 전문용어(terms), 이디움(idiom) 및 구동사(phrase verb) 등을 동시에 검색하여 출력하는 사전 검색 서비스 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적인 사전 검색 서비스 시스템은 한 개의 단어를 입력하여 검색하는 기능을 가진다. 단어는 일련의 철자(spell)로 구성되어 있으며, 또는 하이픈(-)으로 연결되는 형태를 가지는 경우도 있다. 본 발명에서 단어는 구분자(delimiter, 예를 들면 space)로 구분될 수 없으면서 단어를 구성하는 모든 철자가 반드시 연속되고 의미 있는 철자의 집합인 것으로 정의한다. 또한, 숙어는 복수의 단어로 구성되고 구분자로 단어와 단어를 구분할 수 있는 의미 있는 단어의 집합인 것으로 정의한다.

복합명사와 전문용어들은 복수개의 단어로 구성되어 있으며 구분자로 공백(space)을 사용한다. 예를 들면, "Great Wall"과 같이 중국의 만리장성을 뜻하는 고유명사나 복합명사인 "tennis ball" 등이 있다. 일반적인 사전 검색 서비스 시스템에서 고유명사의 처리는 두 개의 단어로 이루어져 있지만 1개의 단어로 간주하고 사전 데이터 베이스를 검색하여 결과를 서비스하고 있으며, 따라서, 사전 데이터 베이스에 저장 관리되지 않는 복합명사는 검색 서비스가 불가능하다.

숙어인 경우는 상황이 다르다. 예를 들면, "bailout of banks - 구제금융"의 경우 일반적인 사전 검색 서비스 시스템은 서비스를 못하고 있으며, 극히 일부의 경우에 "bailout"만 검색하여 서비스하는 경우가 있다.

숙어는 문장 또는 구동사(phrase verb)로 이루어지며, 예를 들면 "I couldn’t agree more" 또는 "I beg your pardon?" 등이 있다. 그러나, 구동사로 불리는 숙어는 구동사의 단어 사이에 구 또는 절이 들어갈 수 있는 등 매우 가변적이다.

예를 들면, "as ~ as possible"과 같이 as와 as 사이에 하나 또는 복수의 단어가 사용될 수 있다. 또한, "as much as possible" 또는 "as many friends as possible"과 같이 문장 상황에 따라서 "~"로 표시되는 대표성을 가진 위치에 추정할 수 없는 개수의 단어가 사용될 수 있다. 또한, "as ~ as possible" 또는 "as A as possible"는 "~", "A"란 형태로 표현될 수 있으며, "A as well as B"와 "as well as"는 같은 의미의 표현이지만 실상에서는 서로 다른 표현으로 사용하기도 한다. 또 다른 숙어의 예로 "put on"은 표현되는 중간에 삽입될 수 없는 고정 형태를 가지지만, 실상에서 put과 on 사이에 임의의 단어가 들어갈 소지(예컨대, "put it on")가 다분히 있다. 그리고, "be used to"와 같은 형태는 be 동사를 사용한다는 의미이지만 문장 속에서 표현될 수 있는 것은 매우 다양하다. 즉, be 동사는 "is, are, will, be, were, was, am" 등이 사용될 수 있고, 단축형으로 "I’m, You’re" 등으로도 표현될 수 있다.

최근 한국의 네이버, 다음, 파란 등과 같은 각종 검색 포털 사이트 뿐만 아니라 캠브리지, 롱맨, 옥스포드, 웹마스터 등 외국의 유명 사전 업체들과 사전 서비스업체들인 딕션너리 닷컴, 앤서, 그리고 워드프로세서 업체인 마이크로소프트, 한글과 컴퓨터, 웹브라우저 업체인 구글도 사전 검색 서비스를 하고 있으며, 최근 판매되고 있는 모바일 기기는 사전 검색 서비스를 기본으로 채택하고 있다.

일반적인 사전 검색 서비스 시스템은 단어를 검색하는 경우 하나의 단어 검색밖에 할 수 없기 때문에, 다수의 단어를 검색할 때 사용자는 각각의 단어를 입력하여 검색하고 사전 검색 서비스 시스템은 그 검색 결과를 제공한다. 일부의 사전 검색 서비스 시스템은 단어와 단어의 공백(space)을 구분자로 사용하여 제한된 몇 개의 복수 단어 서비스를 하고 있다. 예를 들면, "tennis ball"과 "ball tennis"를 검색하면 결과는 "tennis ball"로 동일하다. 그러나, "balls tennis"로 검색하면 결과를 얻을 수 없다.

복합명사의 경우도 역시 각각의 단어로 분리해서 출력하는 형태를 취하고 있다. 즉, 공백을 포함한 단어 검색이 아닌 개별 단어로 인식하여 처리한다. 물론 일반적인 고유명사, 복합명사의 경우는 단어 데이터 베이스에 저장 관리되기 때문에 직접 검색이 가능하다.

그렇지만, 복합명사만 입력되는 것이 아니라 복합명사와 더불어 또 다른 단어가 입력되었을 때는 검색이 불가능하다. 즉, 일반적인 사전 검색 서비스 시스템에서는 복합명사와 또 다른 단어를 구분하지 못하기 때문이다. 예를 들어, "in the Great wall"을 입력하면 고유명사인 "Great wall"은 검색되지 않고 great, wall, in, the만 검색된다. 반면 "Great wall" 또는 "the Great wall"을 검색하면 고유명사인 "Great wall"이 바르게 검색된다.

또한, 일반적인 사전 검색 서비스 시스템은 단어의 원형이 아닌 파생단어 형태로 검색을 실시할 경우, 입력된 단어를 사전 데이터 베이스에서 찾아서 제공하는 절차로 인해 파생 형태를 완전하게 사전 데이터 베이스에 저장 관리하지 않는다면 검색될 수 없는 단점을 가지고 있다.

이러한 이유로 일반적인 사전 검색 서비스 시스템은 복합명사, 전문용어 또는 숙어 형태는 서비스를 하지 못하고 있으며, 특히 다수의 문장을 입력하는 형태의 사전 검색 서비스 시스템은 아직까지 출현되지 않고 있는 실정이다.

사전 검색 서비스가 아닌 워드프로세스의 경우 역시 사전 검색 서비스 시스템과 동일한 형태를 갖고 있기 때문에 숙어에 대한 검색은 제공하지 못하고 있다.

한편, 웹브라우저를 이용한 사전 검색 서비스 시스템의 경우, 대표적인 네이버 및 구글의 사전 검색 서비스는 브라우저상에서 툴바(tool bar)로 검색하는 기능을 제공한다. 즉, 단어 위에 마우스를 올려 놓으면 단어에 대한 의미를 표시한다. 그러나, 이 경우 복합명사 검색 서비스는 불가능하고, 단 하나의 단어 또는 인접한 복합명사에 대한 의미만을 서비스할 뿐이며, 가변적 숙어의 형태는 서비스하지 못한다.

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출한 것으로, 단어 및 숙어의 검색시 한 개 이상의 단어로 구성된 문장 속에 있는 고유명사, 복합명사, 전문용어, 이디움, 구동사 등을 내포하는 의미로 사용되는 숙어를 검색하여 서비스하는 사전 검색 서비스 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은, 문장에서 사용된 숙어뿐만 아니라 단어의 리스트도 함께 제공함으로써 검색에 소요되는 시간을 단축할 수 있고, 사용된 단어 및 숙어의 수준을 제시함으로써 문장의 난이도를 알 수 있으며, 문장에서 사용된 단어 및 숙어가 원형 형태로 출력되어 보다 쉽게 단어 및 숙어의 의미를 파악할 수 있는 사전 검색 서비스 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은, 복수의 문장 구조로 이루어진 단락(paragraph) 형태나 복수의 단락을 포함하는 문서 형태로 입력하여도 각각의 문장으로 분리하여 그 단락이나 문서에 해당되는 단어와 숙어를 검색하며, 출력 형태에 따라서 문장별로 단어와 숙어를 검색할 뿐만 아니라 입력된 문장을 처리한 후 중복된 단어나 숙어를 제외한 결과만을 출력하는 등 다양성을 가진 사전 검색 서비스 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템은, 한 개 이상의 단어 또는 한 개 이상의 문장을 입력하기 위한 입력부; 검색 조건을 설정하기 위한 검색 조건 선택부; 공백을 포함하지 않는 단어의 원형과 파생단어들을 포함하는 단어 데이터 베이스; 이디움(idiom), 구동사(phrase verb)로 통칭되는 숙어와 공백을 포함하는 전문용어, 복합명사와 고정형 숙어가 아닌 가변적 변화가 있을 수 있는 숙어를 검색하기 위한 변환숙어를 포함하는 숙어 데이터 베이스; 상기 입력부에 의해 입력된 복수의 문장을 개별 문장으로 분리하는 문장 분리부; 상기 문장 분리부에 의해 분리된 개별 문장에서 사용된 단어들을 분리하는 단어 분리부; 상기 검색 조건 선택부에서 설정된 검색 조건을 만족하는 단어만을 상기 단어 데이터 베이스에서 검색하는 단어 검색부; 상기 분리된 개별 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 숙어 데이터 베이스에서 검색하는 예비숙어 검색부; 상기 입력부 및 문장 분리부에 의해 입력 및 분리된 문장에서 사용된 숙어의 형태에 따라서 사용된 숙어를 비교하여 검색하는 것으로서, 상기 상기 예비숙어 검색부에 의해 검색된 예비숙어 중 변화가 되지 않는 원형 및 고정형 숙어의 경우 상기 예비숙어와 문장에서 사용된 숙어를 비교하여 동일한 숙어를 검색하고, 문장에서 사용된 숙어가 사제의 변화, 단수, 복수 등에 따라 바뀌는 파생형 단어인 경우 파생형을 원형으로 치환하여 상기 예비숙어와 비교하여 동일한 숙어를 검색하며, 가변적인 단어군을 내포하는 숙어인 경우는 고정적인 단어의 개수(동일수의 조건), 단어의 순서(순서의 조건), 가변적인 단어군을 구성하는 단어의 개수가 상기 검색 조건 내에 있는 단어의 개수 이내에 있는지(거리 허용치의 조건)를 계산하여 상기 예비숙어와 비교하여 상기 세가지 조건을 만족하는 숙어를 검색하는 숙어 검색부; 상기 검색 조건에 맞게 분리된 문장, 검색된 단어 및 검색된 숙어를 각각 저장하는 문장 저장부, 단어 저장부 및 숙어 저장부; 상기 검색 조건에 따른 검색 결과물을 생성하는 출력 생성부; 및 상기 출력 생성부에 의해 생성된 검색 결과를 출력하는 출력부;를 포함한다.

본 발명의 바람직한 실시예에 의하면, 사전 검색 서비스 시스템은, 웹 브라우저나 단말기 등에 따라 상이한 문자코드체계를 단일화하기 위하여 입력된 문자 코드를 아스키(ASCII)로 변환하거나 아스키에서 다른 문자코드 형태로 변환하기 위한 코드 변환부를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명은 검색된 예비숙어 중에서 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어를 포함하는 숙어를 검색하기 위해 변환숙어의 표현으로 변환시키는 숙어 변환부를 더 포함할 수 있다.
여기서, 대표성 단어를 포함하는 숙어란, 단어와 단어 사이에 한 개 이상의 단어나 구 또는 절이 들어갈 수 있는 가변적인 공간(예컨대, "call A by B"나 "achieve one’s goal"과 같은 숙어에서 "A", "B", "one’s"를 말함)을 갖는 숙어로 정의되는 것을; 상기 제한적 대표성 단어를 포함하는 숙어란, "be going to", "be afraid of"와 같은 숙어에서 "be동사"처럼 한정된 단어만 사용할 수 있는 숙어로 정의되는 것을; 그리고, 특수성 단어를 포함하는 숙어란, "by ~ing", "by oneself" 등과 같이 특수한 형태의 단어만 사용할 수 있는 숙어로서 "ing"를 수반하거나 "oneself"와 같이 "self"가 함께 사용되어야 하는 숙어로 정의되는 것을 말한다.
또한, 본 발명은 문장에서 사용된 파생형 단어의 원형을 검색하도록 파생형 단어의 원형을 생성하는 파생 단어부를 더 포함할 수 있다.

삭제

또한, 본 발명은 상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 숙어에서 "achieve one’s goal"과 같은 대표성은 몇 개의 단어를 허용할 것인가를 제한하기 위해 "achieve"와 " goal" 사이의 단어 수(거리)를 계산하는 단어 거리 허용치 계산부를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명은 상기 입력부를 통하여 입력된 검색 문장에 대하여 문장에서 사용된 모든 단어 및 숙어를 검색하여 단어 및 숙어의 알파벳 순서, 단어 및 숙어의 난이도에 기초한 수준, 그리고, 단어와 숙어를 구분하여 사용 및 빈도 통계를 작성하고 저장하는 통계 생성부 및 통계 데이터 베이스; 및 상기 입력부를 통하여 입력된 모든 검색 문장을 문장별로 분리하여 문장의 일련 순서에 따라 단어 및 숙어의 색인 정보를 생성하는 색인 생성부를 더 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 사전 검색 서비스 방법은, a) 사용자가 입력부를 통하여 검색하고자 하는 한 개 이상의 단어 또는 한 개 이상의 문장을 입력하는 단계; b) 사용자가 검색 조건 선택부를 통하여 검색 조건을 설정하는 단계; c) 사용자가 입력한 문장을 문장 분리부에서 개별 문장으로 분리하는 단계; d) 단어 검색부가 상기 검색 조건을 만족하는 단어를 단어 데이터 베이스에서 검색하는 단계; e) 예비숙어 검색부가 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 숙어 데이터 베이스에서 검색하는 단계; f) 입력부 및 문장 분리부에 의해 입력 및 분리된 문장에서 사용된 숙어의 형태에 따라서 사용된 숙어를 비교하여 검색하는 단계로서, 상기 예비숙어 검색부에 의해 검색된 예비숙어 중 변화가 되지 않는 원형 및 고정형 숙어의 경우 상기 예비숙어와 문장에서 사용된 숙어를 비교하여 동일한 숙어를 검색하고, 문장에서 사용된 숙어가 시제의 변화, 단수, 복수 등에 따라 바뀌는 파생형 단어인 경우 파생형을 원형으로 치환하여 상기 예비숙어와 비교하여 동일한 숙어를 검색하고, 가변적인 단어군을 내포하는 숙어인 경우는 고정적인 단어의 개수(동일수의 조건), 단어의 순서(순서의 조건), 가변적인 단어군을 구성하는 단어의 개수가 상기 검색 조건 내에 있는 단어의 개수 이내에 있는지(거리 허용치의 조건)를 계산하여 상기 예비숙어와 비교하여 상기 세가지 조건을 만족하는 숙어를 검색하는 단계; g) 상기 검색 조건에 맞게 분리된 문장, 검색된 단어 및 검색된 숙어를 각각 문장 저장부, 단어 저장부 및 숙어 저장부에 저장하는 단계; 및 h) 출력 생성부에서 상기 검색 조건에 따른 검색 결과물을 생성하여 사용자에게 제공하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 바람직한 실시예에 의하면, 상기 a) 단계에서 입력부는, 검색하고자 하는 한 개 이상의 단어 및 한 개 이상의 문장을 포함하는 페이지별 또는 단락별 문서의 연속적인 입력을 일괄 처리하는 방식을 지원할 수 있다.

또한, 상기 b) 단계는, 입력된 복수의 문장에서 단어 또는 숙어만 검색할 것인지 단어와 숙어를 동시에 검색할 것인지를 설정하는 단계; 검색된 결과물을 문장 단위로 출력할 것인지 또는 입력된 모든 문장에서 사용된 유일한 단어 및 숙어의 결과만을 출력할 것인지를 설정하는 단계; 사용자가 설정한 검색 조건에 따라서 검색된 단어와 숙어의 결과에 대해 출력을 제한하는 조건을 설정하는 단계; 최소 길이 이하의 문장을 배제하거나 검색될 숙어에서 임의의 단어가 삽입될 단어의 수를 선택하는 단계; 및 검색된 숙어가, 단어와 단어 사이에 한 개 이상의 단어나 구 또는 절이 들어갈 수 있는 가변적인 공간(예컨대, "call A by B"나 "achieve one’s goal"과 같은 숙어에서 "A", "B", "one’s"를 말함)을 갖는 숙어로 정의되는 대표성을 가질 경우, 숙어 데이터 베이스에 저장된 원형 숙어와 문장에서 동일하지 않게 사용된 숙어("achieve his great goals")를 함께 출력할 것인지를 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 c) 단계는, 다수의 문장을 입력하는 다중 검색에 있어서 입력되는 문서가 문장별로 구성되어 있지 않은 경우 문장 단위로 구분 및 정렬할 수 있다.

또한, 상기 d) 단계는, 분리된 각 문장에 따라 문장에서 사용된 단어를 기준으로 단어 데이터 베이스에서 단어를 검색하고, 문장에서 사용된 단어에 대해 원형이 아닌 파생형 단어가 사용되었을 경우 원형 단어를 검색할 수 있다.

또한, 상기 d) 단계는, 문장에서 사용된 파생형 단어를 이용하여 단어 데이터 베이스에서 원형을 검색하고, 단어 데이터 베이스에 저장 관리되지 않는 파생형 단어의 경우 원형을 생성할 수 있다.

또한, 상기 e) 단계는, 문장에서 사용된 단어의 중복을 배제하고, 관사, 인칭 대명사, be동사, 접속사, 감탄사 및 전치사 등을 배제하여, 배제한 단어들을 사용한 예비숙어를 숙어 데이터 베이스 또는 사용자 직접 등록 및 관리하는 사용자 정의 숙어 데이터 베이스에서 검색할 수 있다.

또한, 상기 f) 단계는, 1. 동일 수의 조건 - 숙어를 구성하는 기본 단어 수와 예문에서 파생형 단어를 포함하여 사용된 단어의 개수가 일치하는 조건(단, 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어는 1개의 단어로 취급), 2. 순서의 조건 - 모든 숙어는 숙어를 구성하는 단어의 순서가 검색된 문장에서도 동일할 조건, 3. 거리 허용치 조건 - 상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 숙어는 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어가 위치한 곳에서 단어간 거리 허용치 내에 있을 조건,의 3가지 숙어 검색 조건을 만족하는 숙어를 검색할 수 있다. 여기서, 상기 조건 3의 거리 허용치는 사용자가 선택할 수 있다.

또한, 상기 f) 단계는, 검색된 예비숙어 중에서 상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어를 포함하는 숙어("call A by B")를 검색하기 위해 변환숙어의 표현("call % by %")으로 변환시키는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 f) 단계는, 상기 숙어 검색 조건을 일부 만족하지만 원형 및 파생형 단어의 차이(시제의 변화나, 단수 또는 복수형에 의한 차이)로 인해 완전히 일치하지 않는 경우 원형은 파생형 단어로, 파생형 단어는 원형으로 재검색할 수 있다.

또한, 상기 g) 단계는, 한 개 이상의 문장으로 구성된 문서의 입력시 입력된 문서를 문장 단위로 분리한 문장을 저장하고, 검색 조건 및 출력 형태의 선택에 따라 검색된 단어와 숙어를 저장할 수 있다.

또한, 상기 g) 단계는, 검색된 숙어들 중에서 임의의 숙어가 다른 숙어에 포함되는 부숙어(sub idiom)인 경우, 상기 부숙어를 제거할 수 있다.

또한, 상기 h) 단계는, 사용자가 설정한 검색 조건에 따라서 검색된 단어와 숙어의 결과에 대해 출력을 제한하거나, 검색된 단어와 숙어의 난이도(수준)에 따라서 최고수준을 기준으로 임의의 수준 이하의 단어와 숙어를 출력하거나 제거할 수 있다.

또한, 본 발명은 문장에 있는 검색되지 않은 오탈자 단어 또는 단어 데이터 베이스에 저장 관리되지 않는 단어를 별도로 사용자에게 통지하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명은 입력부를 통하여 입력된 검색 문장에 대하여 문장에서 사용된 모든 단어 및 숙어를 검색하여 단어 및 숙어의 알파벳 순서, 단어 및 숙어의 난이도에 기초한 수준, 그리고, 단어와 숙어를 구분하여 사용 및 빈도 통계를 작성하고 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명은 입력부를 통하여 입력된 모든 검색 문장을 문장별로 분리하여 문장의 일련 순서에 따라서 단어 및 숙어의 색인 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은 한 개 이상의 문장으로 구성된 문서를 입력하여 단어 및 숙어를 검색함에 있어서 복수의 문서를 일괄 처리할 때 각각의 문서에서 검색된 단어 및 숙어를 색인화 하는 단계를 더 포함할 수 있다.

삭제

본 발명에 따르면, 사용자가 입력한 한 개 이상의 단어 또는 문장에 대해 각각의 문장 속에 있는 단어, 복합명사, 숙어 등을 동시에 검색해서 출력하기 때문에, 즉 단어 검색시 한 개의 단어만 검색하는 것이 아니라 복수의 문장을 입력하여 문장에서 사용된 단어들과 숙어를 동시에 검색하기 때문에, 검색의 효율성이 높아지고 정보 서비스에 대한 확장성, 적응성을 보장할 수 있는 사전 검색 서비스 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 복수의 문장 구조로 이루어진 단락 형태의 문서를 입력해도 각각의 문장으로 분리하고 거기에 해당되는 단어와 숙어를 처리하며, 출력 형태에 따라서 문장별로 단어와 숙어를 검색할 뿐만 아니라 입력된 문장을 처리한 후 중복되는 단어나 숙어를 제외한 결과만을 출력하는 등의 다양성을 가진 사전 검색 서비스 시스템 및 방법을 제시함으로써, 사용자의 단어 검색 편리성을 제공할 수 있으며, 또한, 복합명사, 전문용어, 특히 숙어 검색 서비스는 종래의 일반적인 사전 검색 서비스보다 확대된 검색 서비스를 제공할 수 있다.

한편, 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템 및 방법은 포털 사이트의 사전 검색 서비스에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 워드프로세서, 웹 브라우저 상에서의 단어 및 숙어 검색이 가능하고 전자 교과서 등 다양한 단말기에서 사용이 가능하며, 특히 모바일 등으로부터 전송된 이미지로부터 검색된 문서 인식을 기반으로도 단어 및 숙어 검색 서비스가 가능하므로 사용자는 언제 어디서나 매우 정확하고 편리하게 단어 및 숙어 검색 서비스를 제공받을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템과 네트워크 간의 연동 관계를 나타낸 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 방법에 대한 플로우 챠트,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 방법 중 숙어를 검색하는 방법에 대한 플로우 챠트,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 방법 중 문장 속에 있는 숙어를 검색하는 방법에 대한 세부적인 플로우 챠트,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 방법 중 문장 속에 있는 숙어를 검색하는 숙어 변환의 예를 나타낸 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 관리 메뉴 중 결과물에 대한 검색 조건을 설정하는 검색 조건 선택부를 예시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 입출력부를 예시한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 결과물 중 하나인 문장당 검색된 단어 및 숙어 표시 화면의 일 예를 나타낸 도면, 그리고,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 결과물 중 하나인 입력된 전체 문장에서 검색된 단어 및 숙어 표시 화면의 일 예를 나타낸 도면이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면에 의거하여 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 실시예들을 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다.

또한, 다르게 정의되지 않는 한 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템과 네트워크 간의 연동 관계를 보여주는 도면이다.

도 1을 참조하면, 사전 검색 서비스 시스템(100)은 입력부(110), 출력부(120), 이미지 처리부(130), 문서 인식부(140), 다중 검색 처리부(150), 단어 및 숙어 데이터 베이스(160) 및 결과 데이터 베이스(170) 등을 포함한다.

상기 사전 검색 서비스 시스템(100)은 단어에 대한 복수개의 사전 데이터를 사전 데이터 베이스(160)에 기록하여 유지하고, 숙어 및 고유명사, 전문용어 사전 데이터를 숙어 데이터 베이스(160)에 기록하여 유지하고 있다. 또한, 도시하지는 않았으나, 사용자에 의해 개인 사전으로 작성하고자 하는 단어 관리 데이터 베이스를 기록 유지할 수도 있다.

상기 입력부(110)를 통해 입력된 하나 이상의 단어 및 문장에 대해 동시에 단어, 숙어를 검색하기 위해 다중 검색 처리부(150)가 각 사전 데이터 베이스(160)에서 입력된 문장에 사용된 단어 또는 숙어를 검색한다. 검색된 단어 및 숙어는 사용자가 선택한 출력 형태에 따라 출력부(120)를 통해 사용자에게 제공된다.

사용자에게 제공하는 검색 서비스 방법으로는 네트워크를 통한 서버 클라이언트 형태(181), 개인 컴퓨터에서 활용 가능한 형태(182), 그리고, 최근 모바일이 활성화 되면서 모바일 또는 모바일 네트워크(183)를 통해서 획득된 이미지를 이미지 처리부(130) 및 문서 인식기(140)를 통하여 작성된 문자 형태를 입력으로 할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템은, 한 개 이상의 단어 또는 문장을 입력하기 위한 입력부(210), 검색 조건을 설정하기 위한 검색 조건 선택부(220), 입력된 문장을 개별 문장으로 분리하는 문장 분리부(241), 상기 문장 분리부(241)에 의해 분리된 개별 문장에서 사용된 단어들을 분리하는 단어 분리부(242), 상기 검색 조건 선택부(220)를 통하여 입력된 검색 조건을 만족하는 단어를 단어 데이터 베이스(281)에서 검색하는 단어 검색부(243), 상기 분리된 개별 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 숙어 데이터 베이스(282)에서 검색하는 예비숙어 검색부(244), 상기 예비숙어 검색부(244)에 의해 검색된 예비숙어 중 문장에서 사용된 숙어를 확인하여 검색하는 숙어 검색부(245), 상기 검색 조건에 맞게 분리된 문장, 검색된 단어 및 검색된 숙어를 각각 저장하는 문장 저장부(251), 단어 저장부(253) 및 숙어 저장부(252), 상기 검색 조건에 따른 검색 결과물을 생성하는 출력 생성부(260) 및 상기 출력 생성부(260)에 의해 생성된 검색 결과를 출력하는 출력부(230)를 포함한다.

상기 입력부(210)의 문장 입력은 한 개 이상의 단어와 하나 또는 복수의 문장으로도 가능하고 문장의 단락(paragraph)으로도 가능하다. 또한, 본 발명에서 개인용 컴퓨터인 경우 페이지별, 단락별 등으로 일괄 처리를 지원한다. 사용자의 편의에 따라 입출력 선택 정보(220)를 바탕으로 문장 속에서 사용된 단어 및 숙어를 검색한 결과물을 저장부(251,252,253)에 저장하고, 사용자 출력 선택에 따라서 검색된 단어 및 숙어를 출력 생성부(260)에서 생성하여 출력부(230)를 통하여 출력한다. 출력 형태는 사용자 조건에 따라서 화면, 파일 또는 파일과 데이터 베이스 등으로 출력될 수 있다.
상기 숙어 검색부(245)는, 자세히 후술되겠지만 간단히 살펴보면 다음과 같은 방법으로 상기 예비숙어 검색부(244)에 의해 검색된 예비숙어 중 문장에서 사용된 숙어를 비교하여 검색한다. 즉, 상기 예비숙어 검색부에 의해 검색된 예비숙어 중 변화가 되지 않는 원형 및 고정형 숙어의 경우, 상기 예비숙어와 문장에서 사용된 숙어를 비교하여 동일한 숙어를 검색하고, 문장에서 사용된 숙어가 시제의 변화, 단수, 복수 등에 따라 바뀌는 파생형 단어인 경우 파생형을 원형으로 치환하여 상기 예비숙어와 비교하여 동일한 숙어를 검색하며, 가변적인 단어군을 내포하는 숙어인 경우는 고정적인 단어의 개수(동일수의 조건), 단어의 순서(순서의 조건), 가변적인 단어군을 구성하는 단어의 개수가 상기 검색 조건 내에 있는 단어의 개수 이내에 있는지(거리 허용치의 조건)를 계산하여 상기 예비숙어와 비교하여 상기 세가지 조건을 만족하는 숙어를 검색한다.

또한, 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템은 웹 브라우저나 단말기 등에 따라 상이한 문자코드체계를 단일화하기 위하여 입력된 문자 코드를 아스키(ASCII)로 변환하거나 아스키에서 다른 문자 코드 형태로 변환하기 위한 코드 변환부(271)를 구비한다.

또한, 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템은 검색된 예비숙어 중에서 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어를 포함하는 숙어를 검색하기 위해 변환숙어의 표현으로 변환시키는 숙어 변환부(272)를 구비한다. 여기서, 상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어(숙어)에 대해서는 자세히 후술된다.

또한, 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템은 문장에서 사용된 파생형 단어의 원형을 검색하도록 파생형 단어의 원형을 생성하는 파생 단어부(273)와, 상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어를 포함하는 숙어에서 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어가 위치한 곳에서 단어간 거리를 계산하는 단어 거리 허용치 계산부(274)를 구비한다.

또한, 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템은, 상기 입력부(210)를 통하여 입력된 검색 문장에 대하여 문장에서 사용된 모든 단어 및 숙어를 검색하여 단어 및 숙어의 알파벳 순서, 단어 및 숙어의 난이도에 기초한 수준, 그리고, 단어와 숙어를 구분하여 사용 및 빈도 통계를 작성하고 저장하는 통계 생성부(292) 및 통계 데이터 베이스(294)와, 상기 입력부(210)를 통하여 입력된 모든 검색 문장을 문장별로 분리하여 문장의 일련 순서에 따라서 단어 및 숙어의 색인 정보를 생성하는 색인 생성부(291)를 포함한다.

또한, 본 발명에서 상기 단어 데이터 베이스(281)는 공백을 포함하지 않는 일반적인 단어의 원형과 파생단어들을 포함하고 있으며, 단어의 수준을 난이도에 따라 세분화(10단계로 세분화)하여 사용자가 선택한 단어 검색 수준에 따라서 해당 단어의 뜻을 제공할 수 있도록 되어 있다.

또한, 본 발명에서 상기 숙어 데이터 베이스(282)는 이디움(idiom), 구동사(phrase)로 통칭되는 숙어와 공백을 포함하는 전문용어, 복합명사와 고정형 숙어가 아닌 가변적 변화가 있을 수 있는 숙어를 검색하기 위한 변환숙어를 포함하고 있으며, 숙어의 수준을 난이도에 따라 세분화(7단계로 세분화)하여 저장하고 있다.
도면에서 미설명 부호 283은 사용자 정의 숙어 데이터 베이스이며, 293은 검색 데이터 베이스이다. 상기 사용자 정의 숙어 데이터 베이스(283)는 숙어를 사용자가 직접 등록 및 관리하는 것으로서, 상기 숙어 데이터 베이스(282)와는 다른 숙어 데이터 베이스이다.

삭제

이하, 도 3을 참조하여 상기에서 언급한 사전 검색 서비스 시스템의 구체적인 설명 및 이를 이용한 사전 검색 서비스 방법에 대하여 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 사전 검색 서비스 방법에 대한 플로우 챠트이다.

먼저, 사용자가 컴퓨터나 모바일 기기 등을 통하여 검색하고자 하는 하나 이상의 단어나 하나 또는 복수의 문장을 입력하고, 출력 형태 및 방법을 선택한다(S310). 그러면 사전 검색 서비스 시스템의 문장 분리부가 입력된 문서를 각각의 완성된 문장으로 분리한다(S320).

입력되는 문장은 보통 마침표로 문장의 끝을 나타내지만 그렇지 않은 경우도 있다. 각 문장은 문장별로 행을 구성하지 않기 때문에 문장별로 분리할 필요가 있다. 문장 줄의 끝의 특수값(LF, linefeed)은 삭제되어 분리된 문장들은 하나의 문장으로 병합되고, 복수의 문장으로 구성된 행은 별도의 문장으로 분리한다.

예를 들어, "Umm... Try it."은 별도의 문장으로 분리한다. "... " 다음에 문장의 시작을 나타내는 대문자로 시작하는 Try가 존재하기 때문에 문장을 분리한다. "Umm... if you it." 이런 예문은 "... " 다음이 소문자이기 때문에 별도의 문장으로 구성하지 않는다. 그러나, "a.m, p.m/P.S. /Mr. Mrs." 등과 같은 경우는 문장의 끝을 나타내는 점이 있어도 각기 다른 문장으로 분리하지 않는다.

한편, 본 발명에서는 웹 브라우저, 단말기 등에 따라 상이한 문자코드체계를 단일화하기 위하여 입력된 문자코드를 아스키(ASCII)로 변환하는 단계를 수행한다(S330). 영어 문자의 경우는 서로 상이한 코드라 할지라도 검색에 있어서 아무런 방해를 받지 않는다. 그러나, 콤마, 따옴표, 인용부호인 경우에는 영향을 받는다. 특히 "can’t"의 경우는 " ’"를 인식하지 못하면 정반대의 뜻을 가질 수 있기 때문에 부호 변환이 필요하다. 여기서, 코드 변환부는 단어 및 숙어 데이터 베이스에 의존한다. 따라서, 이들 데이터 베이스가 UTF 코드를 사용한다면 입력된 문자코드는 UTF 코드로 변환되어야 하고, 아스키 코드를 사용한다면 입력된 문자코드는 아스키 코드로 변환되어야 한다.

문장을 분리하는 주된 이유는 단어와 숙어의 검색 기준을 한 문장으로 하고 문장당 결과물을 출력하기 위함이다. 또한 짧은 문장들 예를 들면, "Umm...,Oh!, Oh! No, OK, Okay, Yes, Yeap." 등과 같은 문장들을 처리하지 않기 위함이다. 이러한 짧은 문장들은 실행 속도를 저하시키는 요인이기 때문에 처리하지 않지만, 문장으로는 구성하므로 문장을 분리하는 것이다. 본 발명에서 문장의 길이는 10자리 이하로 설정하였으나, 이런 최소 자릿수 기준은 사용자 선택으로 할 수 있다.

분리된 각각의 문장을 기반으로 단어를 검색하는 과정의 첫 번째는, 문장에서 사용된 단어들을 구분하는 것이다(S340). 문장은 단어로 구성되며 일반적으로 단어는 구분자에 의해 구분되고, 단어와 단어는 공백(space)으로 구분된다. 그러나, 의문부호, 콤마, 인용부호 등 각종 부호는 단어 검색에서는 제외되고 의미 있는 단어들만 검색하여 단어 데이터 베이스에서 검색한다(S350). 각 단어는 기본형, 파생형, 복수형 등으로 구성될 수 있으며, 문장에서 사용된 단어가 파생형(부사, 형용사, 비교급, 진행형, 과거형, 복수형 등)일 경우 그 원형을 검색한다(S360).

본 발명에서 파생형이란 용어의 의미는, 기본형을 제외한 복수, 과거, 진행, 형용사의 변화 등을 모두 총칭하는 용어로 사용한다. 만약, 단어 데이터 베이스가 모든 파생형 단어를 저장 관리하고 있다면 파생형 단어를 직접 단어 데이터 베이스에서 검색하면 되지만, 단어 데이터 베이스가 모든 단어에 대한 파생형을 갖는다는 것은 현실적으로 어렵다. 예를 들어 불규칙 동사의 경우는 단어 데이터 베이스에 저장 관리된다. 그러나, 규칙 동사의 과거, 현재분사, 진행형 등은 쉽게 생성이 가능하기 때문에, 단어 데이터 베이스에 저장되지 않는다. 즉, "기본동사 + ed", "기본동사 + ing" 등으로 생성이 가능하다. 동사 및 형용사의 변화를 생성하는 것도 몇 개의 규칙에 따르면 만들 수 있다.

본 발명에서 중요한 것은 파생에 관한 단어의 원형을 검색하는 것이다. 그 이유는 숙어 데이터 베이스에 저장 관리되는 숙어들이 대부분 원형으로 저장 관리되기 때문이다. 파생 단어를 사용한 숙어들을 모두 저장 관리 한다면 이러한 과정이 필요하지 않겠지만 파생형 단어를 사용한 숙어 모두를 저장 관리하는 것은 현실적으로 어렵다.

상기와 같은 과정을 거쳐 문장 속에 있는 단어를 검색한 다음, 숙어를 검색한 것인지 판단하여(S370), 숙어를 검색하면 S371 단계를 수행하고, 그렇지 않으면 검색된 단어들을 단어 검색 결과 데이터 베이스에 저장한다(S372).

이후, 출력생성부(260)가 단어 검색 결과 데이터 베이스에 저장된 검색된 단어들을 출력하는데, 이 때, 문장당 결과물을 출력하는 것이 선택되었다면(S380), 문장당 결과물을 출력하고(S381), 그렇지 않다면, 문장이 더 있는지 판단하여(S390), 문장이 더 있으면 단계 S340으로 돌아가고, 없으면 현재 검색된 단어들을 출력한다(S391).

한편, 본 발명에서 검색된 단어들은 원형과 파생형으로 구분된다. 예를 들면 "I went there."는 "I, went, there"와 "went"의 원형인 "go"도 검색한다. 검색된 단어를 사용자에게 보다 효과적으로 제시하기 위하여 원형과 파생형을 동시에 검색한다. 이렇게 함으로써 사용자는 보다 나은 검색 서비스를 받을 수 있다.

검색된 단어를 원형과 파생형으로 구분하는 또 다른 이유는 문장에서 사용된 숙어를 검색하기 위함이다. 즉 숙어 역시 파생형 단어를 사용하기 때문에 문장에서 사용된 숙어와 숙어 데이터 베이스에 저장 관리되는 숙어를 연결하기 위함이다. 숙어의 검색 과정(S370, S371)에 대해서는 도 4 및 5를 참조하여 이후 상세하게 설명된다.

본 발명에서 사용자는 앞서도 설명한 바와 같이, 문장에 있는 단어만 검색할 것인지 아니면 숙어만 검색할 것인지, 단어와 숙어를 동시에 검색할 것인지를 결정할 수 있다. 동시에 문장 단위로 검색할 것인지, 입력된 복수의 문장을 모두 통합해 중복을 제외한 단어 또는 숙어를 검색할 것인지를 결정할 수 있다.

상기 과정은 입력된 문장을 모두 처리할 때까지 계속된다. 모든 문장을 처리하고 난 후, 사용자가 선택한 기준에 따라 단어 및 숙어 검색된 결과를 사용자의 출력 선택 기준에 따라서 사용자에게 제공한다.

도 4는 본 발명에 따른 사전 검색 서비스 방법 중 숙어를 검색하는 과정을 나타낸 도면이다.

복합명사, 전문용어, 숙어의 단어 구분은 일반적으로 공백으로 한다. 이들의 경우는 공백을 포함한 복수개의 단어로 구성되는데, 본 발명은 파생 단어 및 숙어 검색시 검색될 단어와 숙어에 대한 연관어를 동시에 검색한다.

예를 들면, "I get it"과 "I got it"은 같은 의미를 가지지만 시제가 다르다. 또한, "achieve one’s goal"과 "achieve one’s goals"는 서로 같은 의미이지만 복수라는 차이점이 있다. 본 발명에서 숙어의 특성을 분석할 필요가 있다. 특히 숙어는 몇 개의 공백으로 이루어지는 것이 일반적이며, 단어와 단어 사이에 몇 개의 구와 절, 또는 단어가 포함될 수 있는 가변형 구조를 지니고 있다.

또한, 본 발명에서는 대표성과 특수성이라는 용어를 사용한다. 대표성이라 함은 숙어를 구성하는 단어 사이에 어떠한 단어가 들어갈 수 있는 가변형 구조를 가진 숙어에서 "one’s", "something" 등과 같은 임의의 단어가 들어갈 수 있는 가변형 단어의 형태를 말한다. 일반적인 표현으로 "~" 또는 "A","B"의 형태를 취한다. 예를 들면, "so ~ that"에서 "~"의 의미는 한 개 이상의 단어 또는 구, 절이 삽입될 수 있음을 의미하며, "call A by B"와 같이 "A", "B" 형태를 갖는 것을 대표성이라 한다. 숙어는 복수의 대표성을 가질 수 있다. 예를 들어 "neither A nor B"는 A 그리고 B의 두 개의 대표성을 가진 단어들을 가질 수 있다. 본 발명에서는 이러한 것을 대표성을 갖는다고 한다.

대표성의 또 다른 형태인 제한적 대표성이 있다. 제한적 대표성은 "be"동사이다. 예를 들어 be 동사는 "is, was, are, were, be, will" 등이 있다. 조금 더 폭넓게 적용하면 "I’m, You’re" 등 주어와 함께 사용되는 축약형 be 동사도 있다.

그리고 또 다른 형태인 "by ~ing"와 같이 " ~ing"와 같은 진행형과 같은 경우는 대표성이라 하지 않고 특수성을 가지고 있다고 한다. " ~ing"는 "by"와 " ~ing" 사이에 어떤 단어도 삽입을 허용하지 않지만 임의의 단어로 대치될 수 있는 특수성을 가지고 있다. "oneself"의 경우에는 대표성 및 특수성을 가지고 있다. 즉 "self"라는 기본형을 가지면서 동시에 복수를 허용하고 있다(themselves).

도 4에 나타낸 숙어 검색 방법에 대한 구체적인 방법은 다음과 같다.

이미, 도 3에서 한 문장에 있는 모든 단어를 분리하고 그와 상관된 파생 단어들 역시 검색하고 나열했다. 한 문장에서 사용된 단어들이 포함된 숙어를 숙어 데이터 베이스에서 검색한다(S410). 본 발명에서는 이것을 예비숙어라 하며, 예비숙어를 최적화 하기 위하여, 한 문장에서 사용한 모든 단어는 중복을 배제하고, 기본적인 단어인 "I, You" 등도 역시 제외하며, "off, into, out, from" 등의 전치사도 제외한다. 이러한 이유는 숙어는 2개 이상의 단어로 이루어져 있기 때문에 상기 단어를 제외해도 예비숙어 검색에는 지장을 받지 않기 때문이다.

예를 들면, "It seems difficult for him to achieve his goal"의 문장에서 단어 검색 서비스는 각 단어를 공백으로 분리하고, 각 단어를 단어 데이터 베이스에서 검색해 각 단어의 뜻을 사용자에게 제공한다. 그리고 각각 분리된 단어를 이용해서 숙어 데이터 베이스에서 저장 관리되는 예비숙어를 검색한다. 상기 예문에서 효과적인 예비숙어를 검색하기 위하여 "It, for, to, his, him" 등이 포함된 숙어는 검색에서 제외한다.

모든 예비숙어는 사용자의 선택에 의해서 특정수준 이하 또는 이상은 검색하지 않는다(S420). 이 때, 단어와 숙어는 사용자의 수준에 따라서 검색을 제한할 수 있다(도 7 참조). 즉, "be going to"의 경우에 이는 중학교 1학년 정도의 수준이기 때문에 고학력자는 "be going to" 검색 자체가 부담일 수 있다. 단어의 수준은 사용자 수준에 맞추어 설정한다.

예를 들면, "뜻하다, 의미하다"의 의미인 "mean"은 초등학교 정도의 수준에서는 "뜻하다. 의미하다"라는 의미를 제공하지만, 중학교 수준이 되면, "뜻하다, 의미하다"에 추가해 "1. 뜻하다, 의미하다 2. 중간(의), 평균" 뜻을 추가한다. 최종적으로 고등학교 수준이 되면 "mean"의 뜻은 "1. 뜻하다, 의미하다 2. 중간(의), 평균 3. (말,행동) 비열한, 더러운"으로 확대된 뜻을 제공한다. 숙어도 마찬가지로, 예문 검색 및 통계 분석을 통해서 숙어 및 단어의 수준을 설정한다.

일반적으로 단어의 수준 분류를 3단계로 구성해서 사용하고 있다(*,**,***). 본 발명에서는 면밀한 예문 분석과 통계를 통해 숙어는 초, 중학교 3학년, 고등학교 3학년, 대학 등 총 7단계로 구성하고 있으며, 단어의 수준은 보다 세밀하게 10단계로 구성하고 있다. 이는 사용자의 수준에 따라서 적용될 수 있고 사용자 선택 사항이다(도 7 참조).

검색된 모든 예비숙어에 대해 문장 내에서의 사용 여부를 확인하여, 문장에서 사용된 숙어를 검색한다(S430). 검색된 예비숙어가 모두 처리되었으면 종료하고 그렇지 않으면 단계 S420으로 되돌아간다(S440).

도 5는 본 발명에 따른 사전 검색 서비스 방법에서 문장 속에 있는 숙어를 검색하는 세부적인 방법과 흐름을 나타낸 플로우 챠트이다.

숙어 데이터 베이스에서 검색된 예비숙어 및 복합명사, 전문용어들이 문장에서 정확히 사용되고 있는지 확인한다. 만약 모두 사용되었다면 검색 리스트에 포함하고 그렇지 않은 경우는 폐기한다.

본 발명에서 숙어의 검색 조건은 다음과 같은 기준을 만족해야 한다.

1. 동일 수의 조건 - 숙어를 구성하는 기본 단어 수와 예문에서 파생 단어를 포함하여 사용된 단어의 개수가 일치해야 한다(단, 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어는 1개의 단어로 취급한다).

2. 순서의 조건 - 모든 숙어는 숙어를 구성하는 단어의 순서가 검색된 문장에서도 동일해야 한다.

3. 거리 허용치 조건 - 대표성이 사용된 숙어는 대표성 단어가 위치한 곳에서 단어간 거리 허용치 내에 있어야 한다. 제한적 대표성이나 특수성 숙어도 마찬가지이다.

상기 조건을 만족하는 예비숙어만이 검색 대상이 된다.

예를 들면, "achieve one’s goal"는 3개의 단어로 구성되어 있지만, "one’s"는 대표성이기 때문에 "achieve"와 "goal" 사이에 어떠한 단어가 들어오든지 1개의 단어로 인식한다. 한 개 또는 복수개의 단어라도 상관없이 본 발명에서는 1개로 간주한다. "achieve"와 "goal" 두 개의 단어는 필수적으로 사용되어야 하며, "achieve"의 파생 단어인 "achieved, achieving, achieves" 역시 동일한 것으로 간주한다. 또한, "goal" 역시 복수형인 "goals"의 사용을 허용한다. 이런 파생 단어들은 이미 도 3에서 설명되었으므로 생략한다.

예를 들면, "It seems difficult for him to achieve his goal"이라는 예문이 있다. 단어 검색 서비스는 각 단어를 공백으로 분리하고 각 단어를 단어 데이터 베이스에서 검색하여 각 단어의 뜻을 사용자에게 제공한다. 그리고, 각각 분리된 단어를 이용해서 숙어 데이터 베이스에 저장 관리되는 예비숙어를 검색한다. 이 때, 효과적인 예비숙어를 검색하기 위하여 "It, for, to, his, him" 등이 포함된 숙어는 검색에서 제외한다.

검색된 예비숙어 중에 "achieve"와 "goals"가 포함된 예비숙어가 있다. 이 중에서 "achieve one’s goals"이 포함되어 있다. 이 예비숙어는 "achieve" 1개, "one’s" 1개, "goal" 1개 총 3개의 단어로 구성된 숙어이다.

이 중에서 "one’s"는 대표성을 가지고 있는 단어이다. 대표성은 문장에서 몇 개의 단어로 구성되는 것을 허용한다. 예문에서 "his"가 "his great"로 표현되어도 대표성의 단어 개수는 동일하게 1개이다.

예문에서 "achieve" 1개, "one’s" 1개, "goal" 1개 총 3개의 단어가 사용되었기 때문에 검색 대상이 된다. 그러나, 예문이 "It seems difficult for him to achieve his goals"와 같이 변경되어 "goal"의 복수형인 "goals"가 사용되어도 "goal"의 파생이기 때문에 "goal"과 동일하게 처리한다(S560). 즉, 원형인 "goal"을 검색했지만 예문에서는 "goals"이 사용되었기 때문에 일치하지 않는다. 따라서, 단어 검색에서 "goals"는 그의 원형인 "goal"을 파생 단어인 "goals"로 대체해서 재검색하면 "achieve his goals"를 검색할 수 있다.

상기 숙어의 검색조건 1. 동일 수의 조건은

∀i ∈ 0...n-1에 대해

문장에서 사용된 동일한 예비 단어수 =

예비숙어의 단어수

복합명사와 전문용어 그리고 변경되어지지 않은 숙어 및 문장은 별도로 관리하여 검색시간을 효율적으로 관리한다. 예를 들면, "Great Wall"과 같이 중국의 만리장성을 뜻하는 고유명사나 복합명사인 "Defense Secretary" 등이 있다. 즉, 이것들은 변형이 없기 때문에 바로 해당 문장에서 사용 여부만(사용 단어의 수) 확인하여 검색하면 되므로 본 발명의 효율성을 증대시킨다.

그러나, 숙어 검색 조건 중 2번째 조건인 "모든 숙어는 숙어를 구성하는 단어의 순서가 일치해야 한다"를 만족해야 한다. "tennis ball"의 예를 살펴보면, "When I pick up the ball, you play tennis" 예문에서 "ball" 그리고 "tennis"의 순서로 나타나기 때문에 조건 2를 만족하지 못한다. 다른 예로 "by ~ing"는 동사 진행형이 될 수 있는 자리이지만, "~ing by"로 구성된 예문 "We are losing by six runs"은 "by ~ing"과는 상관없는 예문이 된다. 따라서, 숙어에서 사용되는 단어의 순서를 고려해야 한다. 이 문장은 "by"와" ~ing"가 모두 사용되었지만 단어의 순서가 잘못된 예이다. 본 발명에서 조건 2는 예비숙어에서 사용되는 단어를 분리해서 순서대로 적용하기 때문에 조건 2를 자연스럽게 만족한다.

검색 조건 2. 순서의 조건

S = 예비숙어, ∀i ∈ 0...n-1에 대해

Si ∈ S,

Distance (Si, Si+1) = 1

i < i+1

검색 조건 3. 거리 허용치 조건

예비숙어의 대표성 단어(α) =

예비숙어 대표성 단어의 위치부터 문장에서 사용한 단어

α =

Si

(k = 거리 허용치)

예비숙어의 대표성 단어수 = 1

S = 문장 구성 단어, ∀i ∈ 0...n-1에 대해

Si ∈ S,

Distance (Si+k, Si+k+1) ≤ δ

(δ = 거리허용치 = 예비숙어 대표성이 허용하는 단어의 최대수, k = 예비숙어 대표성 위치)

단어 거리 허용치 특정 숙어는 임의의 단어가 중간에 삽입되어 사용될 수 있는 대표성을 가지고 있다. 예를 들면, "as ~ as possible" 이것은 다음과 같은 대표성 숙어이다. 각각의 숙어는 "as"와 "as" 사이에 여러 형태의 단어가 들어간다. 하기의 예에서 "as ~ as"의 사이에 1에서 3개의 단어가 사용되고 있다. 여기서 사용된 단어의 개수를 거리(distance)라고 한다. 거리가 멀면 멀수록 사용될 확률은 점점 희박해 진다. 다음 예는 중학교 영어 교과서에서 사용되는 표현 중 일부를 발췌한 것이다.

as easy as possible

as fast as possible

as human as possible

as impressively as possible

as little as possible

as little fresh water as possible

as long as possible

as loudly as possible

as many books as possible

as many films as possible

as many friends as possible

as many new friends as possible

as many songs as possible

as many things as possible

as many trees as possible

as much as possible

as much light as possible

as quickly as possible

as quiet as possible

as safe as possible

as simple as possible

as soon as possible

as thin as possible

예를 들면, "so that"과 "so ~ that"은 용법과 뜻에서 차이가 있다. "so that"은 중간에 단어의 삽입을 허용하지 않는다. 그러나, "so ~ that"은 중간에 삽입될 수 있는 단어는 구, 절이 들어설 수 있는 다변 구조를 가진다. 그렇지만 "so ~ that"의 용법이 아닌 단순한 "so"는 "so"의 본래 단어로 사용되고 "that"은 "that"으로 사용될 수도 있다. 따라서, "so ~ that"이 원래의 용법으로 사용된 숙어를 검색하기 위해서 "so"와 "that" 사이의 거리를 제한해야 한다.

예를 들면, "They want to open our wallets so that we buy their products."는 "so that"으로 사용된 것이고, "Hanji was so strong that it could stop arrows." 예문은 "so ~ that"으로 사용된 예문이다. 여기에서 "so ~ that" 사이에는 "strong" 하나의 단어만 사용되었다. 그러나, "So these are the basketball moves that you learned today."는 "so ~ that"이 사용되고 있으나, "so ~ that"의 용법은 아니다. "so ~ that" 사이에 5개의 단어가 사용되었는데, 이는 거리 허용치를 4로 했을 경우는 검색되지 않는다.

각 숙어의 허용 거리는 검색 오류를 축소시키면서 빠른 검색을 가능하게 한다. 이런 허용거리는 사용자 선택사항으로 할 수 있다. 통계적 분석방법을 동원해 조사 분석한 바에 따르면, 허용 거리는 4개가 최적이다. 그러나 절이 허용되는 특별 숙어에는 시스템에서 자동적으로 2~3개의 허용거리를 확대할 수 있는 기능을 부여한다. 즉, 거리허용치는 숙어 사용에서 중간에 삽입될 수 있는 단어의 수를 뜻한다. 이것은 사용자 선택 사항으로 한다(도 7 참조).

제한된 대표성을 갖는 be동사를 사용하는 경우에 있어서 "be afraid of"가 있다.

Don't be afraid of me.

Oh, I'm afraid of it.

I'm not afraid of it.

I'm always afraid of it.

be 동사는 "is, was, are, were, be, will" 등이 있다. 또한 be 동사를 포함한 숙어의 반대의 뜻도 함께 검색해 내야 한다. 부정형 숙어의 사용 예를 살펴 보면, "And I'm not afraid of your relatives."에서 be 동사는 주어와 함께 축약형으로도 사용된다. 예를 들면 "I'm, you're, he's" 등과 같이 사용된 경우에도 검색해야 한다. 즉, "I'm, you're, he's" 등과 같은 주어 + 동사의 축약형은 be 동사로 분류하여 검색한다.

상기와 같은 사항을 고려하여 도 5에 나타낸 도면을 참조하여 숙어를 검색하는 세부적인 방법을 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 검색한 후, 이 예비숙어의 단어간 거리 허용치를 계산한다(S510). 그런 다음, 예비 숙어 및 단어가 상기 단계 S510에서 계산한 예비숙어의 단어간 거리 허용치 이내에 존재하는지를 판단하여, 허용치 이내이면 다음 단계로 진행하고, 허용치를 벗어나면 폐기한다(S520).

상기와 같은 단계 S520을 검색된 예비숙어 및 단어에 모두 적용한 다음(S530), 숙어 검색을 수행한다(S540). 여기서, 상기 S530 단계에서 예비숙어 및 단어의 처리가 모두 이루어지지 않았으면 단계 S510으로 되돌아간다.

상기 단계 S540에서 숙어를 검색하였으면, 검색된 결과물을 저장하고(S580), 숙어가 검색되지 않으면, 예비숙어에 파생단어가 존재하는지 판단한다(S550).

상기 단계 S550이 판단결과 파생단어가 존재하지 않으면 종료하고, 파생단어가 존재하면, 파생단어를 원형으로 대치하여 재검색한다(S560).

재검색된 숙어 및 단어가 문장에서 사용되었으면(S570), 결과물을 저장하고(S580), 사용되지 않았으면 단계 S550으로 되돌아간다.

한편, 상기 결과물 저장단계(S580)에서 본 발명은 검색된 숙어들 중에서 임의의 숙어가 다른 숙어에 포함되는 부숙어(sub idiom)인 경우 이 부숙어를 제거한다. 즉 예를 들어, 한 문장에서 "as well as"와 "as well"이 동시에 사용되었다면, 부숙어에 해당하는 "as well"은 제거되고 "as well as"만이 저장된다.

도 6은 본 발명에 따른 사전 검색 서비스 방법 중 문장 속에 있는 숙어를 검색하는 숙어 변환부를 예시하는 도면이다.

본 발명에서는 숙어 변환부를 제시하며, 이 숙어 변환부의 목적은,

1. 다양하게 표현되는 숙어의 형태를 통일시켜 일관성을 유지,

2. 내부적으로 질의형(Query)으로 변환하여 효과적인 검색과 파생 단어를 적용,

3. 대표성 및 특수성 단어의 상징,

에 있다.

예를 들면, "be afraid of"가 기본형이지만 "be not afraid of" 등 중간에 삽입될 수 있는 여지가 있는 숙어에 대해서 작성한다. 숙어 변환부 사용 예에서는 "be % afraid of"로 구성된다. 즉, be 동사를 활용한 단어들 “is, were, was, be, will” 등과 함께 "he's, I'm, you're" 등은 be 동사로 일괄 처리되고, %는 허용 거리 내에 있는 단어들이 포함된다. 나머지 "afraid"와 "of"가 사용된다면, 예문에서 "be afraid of"를 검색할 수 있다.

복합명사나 전문용어, 문장으로 이루어지는 경우와 대표성이 없는 숙어 경우에는 단어 거리 허용치를 적용하지 않고 직접 문장에서 단어존재 여부만 검색하여 실행 속도를 증가시킨다. 숙어와 복합명사나 전문용어들과의 구분은 숙어 변환부 내의 특정 필드에서 기록 관리된다. 변환정보는 숙어 검색시 함께 검색되며, 숙어 데이터 베이스 내에 함께 저장 관리되거나 별도 관리한다.

시제의 변화 동사를 사용하는 구동사 숙어의 경우에는 시제의 변화가 변화무쌍하다. 예를 들면, "She took off the blue silk dress." 에서 "took off"는 "take off"가 원형이다. 따라서 "took"의 원형 "take"와 "off"가 사용된 예비 검색 숙어를 검색하고 시제 변형을 찾아서 "took off"의 숙어를 검색해야 한다. 동사의 시제 변화 동사는 불규칙 동사와 규칙동사가 있다.

불규칙 동사의 경우에는 불규칙 동사 데이터 베이스에서 바로 찾아 사용하면 되지만, 규칙 동사의 경우에는 모든 단어를 데이터 베이스에 넣기에는 다소 부담스럽기도 하지만 규칙에 의해서 생성 및 검색이 가능하다. 규칙동사의 변화를 찾는 것은 일반적 문법 교재에 나와 있는 경우가 대부분이므로 어렵지 않게 생성할 수 있다. 규칙적인 형용사의 변화 역시 어렵지 않게 생성할 수 있다. -er, -est의 변화로 생성 가능하다. 불규칙 형용사의 경우에는 단어 데이터 베이스에서 검색해서 사용할 수 있다.

원형 동사, 명사에서 파생된 단어들은 여러 가지 주의가 필요하다. "Forensic scientists can also advise the accuser or a defendant of a criminal case." 상기 예문은 "accuse A of B"의 형태 숙어이다. 여기서 "accuser"는 "accuse"의 파생이고 중간에 "or a defendant" 역시 일반적 허용거리 4 보다 작은 3 이고 "accuse A of B"의 형태를 가지고 있기 때문에 검색 대상이 된다. 그러나 "accuse A of B" 에서 사용된 "accuse"는 동사이기 때문에 "accuser"는 명사로서 파생으로 간주해서는 안 된다. 따라서 이것은 단어검색 단계에서 검색될 수 없다.

도 7은 본 발명에 의한 사전 검색 서비스 시스템의 관리 메뉴 중 결과물에 대한 검색 조건을 설정하는 검색 조건 선택부를 나타내는 도면이다.

검색한 단어를 문장에서 사용된 단어의 순서로 출력할 것인지 아니면 중복을 제거하고 알파벳순으로 출력할 것인지를 선택하는 사항(710), 문장 속에 있는 단어 또는 숙어만 검색할 것인지 아니면 단어와 숙어를 함께 검색할 것인지를 선택 사항(720), 검색된 단어 및 숙어를 문장당 출력할 것인지 전체 입력된 문장에서 사용된 단어, 숙어를 중복을 배제한 알파벳 순으로 출력할 것인지를 선택하는 사항(730), 숙어 출력할 때 숙어 원형만 출력할 것인지 아니면 원형과 문장에 사용된 숙어와 원형 숙어와 동시에 출력할 것이지 선택하는 사항(740), 검색된 단어 및 숙어를 화면 또는 파일에 출력할 것인지 파일과 검색 데이터베이스에 저장할 것인지를 선택하는 사항(750), 분리된 문장의 최소 길이를 설정하는 사항(760)으로 최소 문장길이 이하의 문장은 숙어로 사용된 문장일 경우에는 직접 숙어 데이터 베이스에서 검색 가능하지만 숙어 데이터베이스에 저장관리 되지 않는 단순 문장일 경우에는 숙어 검색을 적용하지 않는다.

또한 숙어 허용거리 설정 사항은(770)은 숙어에서 사용되는 대표성을 가진 예비숙어 검색단계에서 사용되는 대표성 단어가 위치한 곳에서 다음 단어까지 허용되는 거리로써 사용자에 의해 설정 가능하다. 문장에서 검색된 단어와 숙어는 출력 허용수준에 따라서 제한할 수 있다. 숙어에 대한 제한을 설정하는 사항(780)과 단어에 대한 제한을 설정하는 사항(790)이 있다.

도 8은 본 발명의 사전 검색 서비스 시스템의 입출력부를 나타내는 도면이다.

다중검색을 필요로 하는 문장의 입력을 처리는 부분(820)과 입력된 문장으로부터 단어 및 숙어 검색의 제한을 설정하고 출력 형태를 지정하는 검색 조건 선택부(810)가 마련된다. 또한, 사용자의 검색 선택사항에 따라서 검색된 결과물을 표시하는 출력부(820)가 있다. 그리고, 검색을 시작하는 버튼(840)이 있고, 검색을 종료하는 버튼(850)이 있다.

입력부(820)는 최소 입력된 문장들이 각 문장으로 분리되는 않는 문장들의 집합일 수 있으나, 검색이 종료되면 분리된 문장들로 정리된다. 사용자 개인 컴퓨터상에서 운영할 수 있는 또 다른 기능 중에 하나가 일괄처리다. 하나의 문장 및 복수의 문장을 처리하는 입력부분에서 일괄처리(Batch)를 선택하는 경우에 있어서 입력 파일로 처리할 수 있다.

입력될 파일의 위치정보(폴더)를 선택하면 폴더에 있는 전체 파일에 대해 순차적으로 처리를 할 수 있다. 페이지별, 단원별로 처리가 가능하고 그 위치 정보로는 파일명을 사용한다.

각 파일별로 생성된 단어, 숙어 등은 검색 데이터베이스에 저장되며, 각 파일에 해당하는 단어 숙어 정보는 색인으로 사용할 수 있다. 통계 생성 검색 데이터베이스에 저장된 단어, 숙어 등은 통계정보로 활용된다. 수준별 단어의 사용, 단어의 사용횟수, 단어의 난이도(수준), 각 파일별(페이지 및 단원) 처음 나타난 단어, 숙어 등 검색된 결과물의 통계 정보를 생성한다.

본 발명의 사전 검색 서비스 시스템은 상기와 같은 절차를 활용해 단어 검색 통계시스템으로도 활용할 수 있다.

도 9는 본 발명의 사전 검색 서비스 시스템의 결과물 중 하나인 문장당 단어 및 숙어 검색 화면의 일례를 나타내는 도면이다.

본 발명에서는 입력된 문장들을 각각의 문장으로 분리하는 작업을 거치면서 시작된다. 검색된 결과를 표시하는 방법으로 각 문장별로 일련번호를 부여하여 검색된 단어와 숙어를 표시하며, 단어와 숙어는 분리되어 출력된다.

도 10은 본 발명의 사전 검색 서비스 시스템의 결과물 중 하나인 전체 입력된 문장의 검색된 단어 및 숙어 화면의 일례를 나타내는 도면이다.

하나의 단어만 검색하는 것에서 벗어나 문장으로 입력이 될 경우 문장을 구성한 모든 단어의 결과와 함께 사용된 숙어, 복합명사, 전문용어 등 검색시스템에서 도출된 결과물에 따라서, 단어, 숙어에 대한 뜻, 발음, 사용 용도 등 사전적 정보가 제시되며 동시에 단어, 숙어 등 예문 또한 검색해 사용자에게 제공한다. 중복된 단어나 숙어는 배제하고 출력된다.

이상에서, 본 발명은 예시적인 방법으로 설명되었다. 여기서 사용된 용어들은 설명을 위한 것일 뿐 한정의 의미로 이해되어서는 안될 것이다. 상기 내용에 따라 본 발명의 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 따로 부가 언급하지 않는 한 본 발명은 특허청구범위 내에서 자유로이 실행될 수 있을 것이다.

Claims

한 개 이상의 단어 또는 한 개 이상의 문장을 입력하기 위한 입력부;
검색 조건을 설정하기 위한 검색 조건 선택부;
공백을 포함하지 않는 단어의 원형과 파생단어들을 포함하는 단어 데이터 베이스;
이디움(idiom), 구동사(phrase verb)로 통칭되는 숙어와 공백을 포함하는 전문용어, 복합명사와 고정형 숙어가 아닌 가변적 변화가 있을 수 있는 숙어를 검색하기 위한 변환숙어를 포함하는 숙어 데이터 베이스;
상기 입력부에 의해 입력된 복수의 문장을 개별 문장으로 분리하는 문장 분리부;
상기 문장 분리부에 의해 분리된 개별 문장에서 사용된 단어들을 분리하는 단어 분리부;
상기 검색 조건 선택부에서 설정된 검색 조건을 만족하는 단어만을 상기 단어 데이터 베이스에서 검색하는 단어 검색부;
상기 분리된 개별 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 상기 숙어 데이터 베이스에서 검색하는 예비숙어 검색부;
상기 입력부 및 문장 분리부에 의해 입력 및 분리된 문장에서 사용된 숙어의 형태에 따라서 사용된 숙어를 비교하여 검색하는 것으로서, 상기 예비숙어 검색부에 의해 검색된 예비숙어 중 변화가 되지 않는 원형 및 고정형 숙어의 경우 상기 예비숙어와 문장에서 사용된 숙어를 비교하여 동일한 숙어를 검색하고, 문장에서 사용된 숙어가 시제의 변화나, 단수 또는 복수형에 따라 바뀌는 파생형 단어인 경우 파생형을 원형으로 치환하여 상기 예비숙어와 비교하여 동일한 숙어를 검색하며, 가변적인 단어군을 내포하는 숙어인 경우는 그 숙어의 고정적인 단어의 개수, 단어의 순서, 가변적인 단어군을 구성하는 단어의 개수가 상기 검색 조건 내에 있는 단어의 개수 이내에 있는지를 계산하여 상기 예비숙어와 비교하여 상기 세가지 조건을 만족하는 숙어를 검색하는 숙어 검색부;
상기 검색 조건에 맞게 분리된 문장, 검색된 단어 및 검색된 숙어를 저장하는 문장 저장부, 단어 저장부 및 숙어 저장부;
상기 검색 조건에 따른 검색 결과물을 생성하는 출력 생성부; 및
상기 출력 생성부에 의해 생성된 검색 결과를 출력하는 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 시스템.
제1항에 있어서,
웹 브라우저나 단말기 등에 따라 상이한 문자코드체계를 단일화하기 위하여 입력된 문자 코드를 아스키(ASCII)로 변환하거나 아스키에서 다른 문자코드 형태로 변환하기 위한 코드 변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 시스템.
제1항에 있어서,
검색된 예비숙어 중에서 단어와 단어 사이에 한 개 이상의 단어나 구 또는 절이 들어갈 수 있는 가변적인 공간(예컨대, "call A by B"나 "achieve one’s goal"과 같은 숙어에서 "A", "B", "one’s"를 말함)을 갖는 숙어로 정의되는 대표성 숙어, "be going to", "be afraid of"와 같은 숙어에서 "be동사"처럼 한정된 단어만 사용할 수 있는 숙어로 정의되는 제한적 대표성 숙어, 그리고, "by ~ing", "by oneself" 등과 같이 특수한 형태의 단어만 사용할 수 있는 숙어로서 "ing"를 수반하거나 "oneself"와 같이 "self"가 함께 사용되어야 하는 숙어로 정의되는 특수성 숙어를 검색하기 위해 변환숙어의 표현으로 변환시키는 숙어 변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 시스템.
제1항에 있어서,
문장에서 사용된 파생형 단어의 원형을 검색하도록 파생형 단어의 원형을 생성하는 파생 단어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 시스템.
제3항에 있어서,
상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 숙어에서 "achieve one’s goal"과 같은 대표성은 몇 개의 단어를 허용할 것인가를 제한하기 위해 "achieve"와 " goal" 사이의 단어 수를 계산하는 단어 거리 허용치 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 시스템.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 입력부를 통하여 입력된 검색 문장에 대하여 문장에서 사용된 모든 단어 및 숙어를 검색하여 단어 및 숙어의 알파벳 순서, 단어 및 숙어의 난이도에 기초한 수준, 그리고, 단어와 숙어를 구분하여 사용 및 빈도 통계를 작성하고 저장하는 통계 생성부 및 통계 데이터 베이스; 및
상기 입력부를 통하여 입력된 모든 검색 문장을 문장별로 분리하여 문장의 일련 순서에 따라서 단어 및 숙어의 색인 정보를 생성하는 색인 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 시스템.
a) 사용자가 입력부를 통하여 검색하고자 하는 한 개 이상의 단어 또는 한 개 이상의 문장을 입력하는 단계;
b) 사용자가 검색 조건 선택부를 통하여 검색 조건을 설정하는 단계;
c) 사용자가 입력한 문장을 문장 분리부에서 개별 문장으로 분리하는 단계;
d) 단어 검색부가 상기 검색 조건을 만족하는 단어를 단어 데이터 베이스에서 검색하는 단계;
e) 예비숙어 검색부가 문장에서 사용되었을 것으로 예상되는 예비숙어를 숙어 데이터 베이스에서 검색하는 단계;
f) 입력부 및 문장 분리부에 의해 입력 및 분리된 문장에서 사용된 숙어의 형태에 따라서 사용된 숙어를 비교하여 검색하는 단계로서, 상기 예비숙어 검색부에 의해 검색된 예비숙어 중 변화가 되지 않는 원형 및 고정형 숙어의 경우 상기 예비숙어와 문장에서 사용된 숙어를 비교하여 동일한 숙어를 검색하고, 문장에서 사용된 숙어가 시제의 변화나, 단수 또는 복수형에 따라 바뀌는 파생형 단어인 경우 파생형을 원형으로 치환하여 상기 예비숙어와 비교하여 동일한 숙어를 검색하며, 가변적인 단어군을 내포하는 숙어인 경우는 그 숙어의 고정적인 단어의 개수, 단어의 순서, 가변적인 단어군을 구성하는 단어의 개수가 상기 검색 조건 내에 있는 단어의 개수 이내에 있는지를 계산하여 상기 예비숙어와 비교하여 상기 세가지 조건을 만족하는 숙어를 검색하는 단계;
g) 상기 검색 조건에 맞게 분리된 문장, 검색된 단어 및 검색된 숙어를 각각 문장 저장부, 단어 저장부 및 숙어 저장부에 저장하는 단계; 및
h) 출력 생성부에서 상기 검색 조건에 따른 검색 결과물을 생성하여 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
상기 a) 단계에서, 상기 입력부가 검색하고자 하는 한 개 이상의 단어 또는 한 개 이상의 문장을 포함하는 페이지별 또는 단원별 문서의 연속적인 입력을 일괄 처리하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 b) 단계는,
입력된 복수의 문장에서 단어 또는 숙어만 검색할 것인지 단어와 숙어를 동시에 검색할 것인지를 설정하는 단계;
검색된 결과물을 문장 단위로 출력할 것인지 또는 입력된 모든 문장에서 사용된 유일한(unique) 단어 및 숙어의 결과만을 출력할 것인지를 설정하는 단계;
사용자가 설정한 검색 조건에 따라서 검색된 단어와 숙어의 결과에 대해 출력을 제한하는 조건을 설정하는 단계;
최소 길이 이하의 문장을 배제하거나 검색될 숙어에서 임의의 단어가 삽입될 단어의 수를 설정하는 단계; 및
검색된 숙어가, 단어와 단어 사이에 한 개 이상의 단어나 구 또는 절이 들어갈 수 있는 가변적인 공간(예컨대, "call A by B"나 "achieve one’s goal"과 같은 숙어에서 "A", "B", "one’s"를 말함)을 갖는 숙어로 정의되는 대표성을 가질 경우, 숙어 데이터 베이스에 저장된 원형 숙어와 문장에서 동일하지 않게 사용된 숙어("achieve his great goals")를 함께 출력할 것인지를 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
상기 c) 단계는, 다수의 문장을 입력하는 다중 검색에 있어서 입력되는 문서가 문장별로 구성되어 있지 않은 경우 문장 단위로 구분 및 정렬하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
웹 브라우저, 단말기 등에 따라 상이한 문자코드체계를 단일화 하기 위하여 입력된 문자 코드를 코드 변환부에서 아스키로 변환하거나 또는 아스키를 다른 문자코드 형태로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 d) 단계는,
분리된 각 문장에 따라 문장에서 사용된 단어를 기준으로 단어 데이터 베이스에서 단어를 검색하고, 문장에서 사용된 단어에 대해 원형이 아닌 파생형 단어가 사용되었을 경우 원형 단어를 검색하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 d) 단계는,
문장에서 사용된 파생형 단어를 이용하여 단어 데이터 베이스에서 원형을 검색하고, 단어 데이터 베이스에 저장 관리되지 않는 파생형 단어의 경우 원형을 생성하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 e) 단계는,
문장에서 사용된 단어의 중복을 배제하고, 관사, 인칭 대명사, be동사, 접속사, 감탄사 및 전치사를 배제하여, 배제한 단어들을 사용한 예비숙어를 숙어 데이터 베이스 또는 사용자가 직접 등록 및 관리하는 사용자 정의 숙어 데이터 베이스에서 검색하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 f) 단계는,
1. 동일 수의 조건 - 숙어를 구성하는 기본 단어 수와 예문에서 파생형 단어를 포함하여 사용된 단어의 개수가 일치할 조건(단, 단어와 단어 사이에 한 개 이상의 단어나 구 또는 절이 들어갈 수 있는 가변적인 공간(예컨대, "call A by B"나 "achieve one’s goal"과 같은 숙어에서 "A", "B", "one’s"를 말함)을 갖는 숙어로 정의되는 대표성 숙어, "be going to", "be afraid of"와 같은 숙어에서 "be동사"처럼 한정된 단어만 사용할 수 있는 숙어로 정의되는 제한적 대표성 숙어, 그리고, "by ~ing", "by oneself" 등과 같이 특수한 형태의 단어만 사용할 수 있는 숙어로서 "ing"를 수반하거나 "oneself"와 같이 "self"가 함께 사용되어야 하는 숙어로 정의되는 특수성 숙어에서의 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어는 1개의 단어로 취급),
2. 순서의 조건 - 모든 숙어는 숙어를 구성하는 단어의 순서가 검색된 문장에서도 동일할 조건,
3. 거리 허용치 조건 - 상기 대표성 숙어, 제한적 대표성 숙어 및 특수성 숙어는 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어가 위치한 곳에서 단어간 거리 허용치 내에 있을 조건, 의 3가지 숙어 검색 조건을 만족하는 숙어를 검색하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제15항에 있어서,
상기 조건 3의 거리 허용치는 사용자가 설정하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제15항에 있어서, 상기 f) 단계는,
숙어 변환부가, 검색된 예비숙어 중에서 상기 대표성, 제한적 대표성 및 특수성 단어를 포함하는 숙어("call A by B")를 검색하기 위해 변환숙어의 표현("call % by %")으로 변환시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제15항에 있어서, 상기 f) 단계는,
상기 숙어 검색 조건을 일부 만족하지만 원형 및 파생형 단어의 차이(시제의 변화나, 단수 또는 복수형에 의한 차이)로 인해 완전히 일치하지 않는 경우 원형은 파생형 단어로, 파생형 단어는 원형으로 재검색하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 g) 단계는,
한 개 이상의 문장으로 구성된 문서의 입력시 입력된 문서를 문장 단위로 분리한 문장을 저장하고, 검색 조건 및 출력 형태의 선택에 따라 검색된 단어와 숙어를 저장하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제19항에 있어서, 상기 g) 단계는,
검색된 숙어들 중에서 임의의 숙어가 다른 숙어에 포함되는 부숙어(sub idiom)인 경우, 상기 부숙어를 제거하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서, 상기 h) 단계는,
사용자가 설정한 검색 조건에 따라서 검색된 단어와 숙어의 결과에 대해 출력을 제한하거나, 검색된 단어와 숙어의 난이도에 기초한 최고수준을 기준으로 임의의 수준 이하의 단어와 숙어를 출력하거나 제거하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
문장에 있는 검색되지 않은 오탈자 단어 또는 단어 데이터 베이스에 저장 관리되지 않는 단어를 별도로 사용자에게 통지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
상기 입력부를 통하여 입력된 검색 문장에 대하여 문장에서 사용된 모든 단어 및 숙어를 검색하여 단어의 숙어의 알파벳 순서, 단어 및 숙어의 난이도에 기초한 수준, 그리고, 단어와 숙어를 구분하여 사용 및 빈도 통계를 작성하고 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
상기 입력부를 통하여 입력된 모든 검색 문장을 문장별로 분리하여 문장의 일련 순서에 따라서 단어 및 숙어의 색인 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.
제7항에 있어서,
한 개 이상의 문장으로 구성된 문서를 입력하여 단어 및 숙어를 검색함에 있어서 복수의 문서를 일괄 처리할 때 각각의 문서에서 검색된 단어 및 숙어를 색인화 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사전 검색 서비스 방법.