KR20090017149A - 감정 콘텐츠 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 문장의 내용을 이해하여 내용과 관련한 감정 컨텐츠를 제공하는 감정 콘텐츠 제공 시스템 및 그에서 감정 콘텐츠 제공 방법에 관한 것으로, 온라인 신문기사, 메일 또는 일기 등 텍스트 형태의 콘텐츠의 내용을 텍스트 형태로 저장하고, 저장된 내용을 단어별로 구분하여 각 단락에 감정 레벨(평가)과 관계되는 각 단어를 추출하며, 각 단어와 일치하는 단어에 대하여 저장된 단어 데이터를 찾아 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산한다.

또한, 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 수학식에 의한 실험적, 확률적으로 계산된 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 문장 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산한다.

이에, 본 발명은 온라인 신문기사, 메일 또는 온라인 일기의 내용을 이해하여 내용과 관련한 감정 컨텐츠를 계산된 제2 감정 수치에 따라 다양한 형태의 아바타를 가입자에게 제공하는 효과가 있다.

감정 콘텐츠, 아바타, IPTV, WiBro

Description

감정 콘텐츠 제공 시스템 및 방법{SYSTEM FOR OFFERING IN FEELING CONTENTS AND METHOD}

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인 일기에 따른 감정 평가를 설명하기 위한 도면.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 시스템과 연동되는 IPTV 헤드엔드 시스템과 IPTV 가입자 단말을 설명하기 위한 도면.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템과 연동되는 휴대인터넷(WiBro) 시스템을 설명하기 위한 도면.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법을 설명하기 위한 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

110: 텍스트 콘텐츠 서비스 시스템 120: 콘텐츠 데이터베이스

130: 형태소 분석 모듈 140: 단락별 감정수치 계산 모듈

150: 용어리스트 저장 DB 160: 감정수치 계산 모듈

170: 단락별 가중치 서버 180: 아바타 전송 모듈

190: 콘텐츠 저장 모듈

본 발명은 감정 콘텐츠 제공 시스템 및 그에서 감정 콘텐츠 제공 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 문장의 내용을 이해하여 내용과 관련한 감정 컨텐츠를 제공하는 감정 콘텐츠 제공 시스템 및 그에서 감정 콘텐츠 제공 방법에 관한 것이다.

일반적으로 인간의 동작과 제스처, 음성, 자연어, 입력문장 등에 내재되어 있는 감정을 추출해서, 인간과 동일한 감정을 가진 가상인격체를 구현하는데 사람들은 많은 노력을 해왔다.

상기 가상인격체의 하나인 아바타를 이용해서 감정을 표현하는 종래기술로는 특허 출원 2000-30444호, 특허 출원 2000-72063호가 있다.

상기 특허 출원 2000-30444호는 클라이언트에 의해 소정 자연언어가 입력되는지를 판단하는 단계와; 상기 판단 결과, 소정 자연 언어가 입력되면, 감정 처리 데이터에 기반한 자연 언어를 해석하고, 그 패턴을 분석하는 단계와; 표정 및 립싱크 데이터를 조합하는 단계와; 실시간 렌더링을 수행하여 생성되는 아바타 캐릭터를 디스플레이하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 처리가 가능한 아바타 메이커 구현 방법에 관한 것이다. 상기 출원은 어떠한 방법에 의해서 자연언어의 패턴을 분석하였는지 설명하지 못하고 있으며, 표정 및 립싱크 데이터를 어떻해 조합할 것인가에 대한 구체적인 설명을 제시하고 있지 않다.

또한, 상기 특허 출원 2000-72063호는 샘플링된 다수의 문장에 대해 각 문장이 나타내는 감정 상태를 표시하는 코드를 부여하고, 전체 문장 수에 대해 감정 상태 i로 판별된 문장 수의 비율을 계산하여 각 감정 상태의 선험적 확률을 계산한 표와, 상기 다수의 문장을 띄어쓰기를 단위로 구분되는 어절로 분리한 후 각 어절마다 그 어절이 나타내는 감정 상태를 표시하는 코드를 부여하고, 각 감정 상태별로 해당 감정 상태의 문장에서 나타나는 어절의 종류와 해당 어절이 나타날 확률을 계산한 표를 이용하여, 분석 대상 문장에 대해 각 감정 상태별로 감정 상태 i의 선험적 확률과 해당 문장 내의 단어들이 감정 상태 i에서 나타날 확률을 모두 곱하여 상기 분석 대상 문장의 각 감정 상태별 확률을 계산하여, 각 감정 상태 중 가장 높은 확률을 갖는 감정 상태를 상기 분석 대상 문장의 감정 상태로 결정하는 단계를 포함한다.

상기 출원은 선험적 확률의 방법인 prior-p(class i) = (상태 i로 판별된 문장 수)/(전체 문장 수)의 방법과 그 상태에서 해당 단어가 나타날 확률 p(wj｜Classi)을 표 4에 저장된 값들을 이용하여 상태 i가 나타날 확률 P(class i)의 값을 구함으로써 그 중 가장 높은 확률을 갖는 감정 상태를 분석 대상 문장의 감정 상태로 결정하고 있다.

한편, 특허 출원 2002-72102호에서는 외부로부터 동작데이터를 입력받아 퍼지 추론과 신경망 기법을 이용하여 입력된 동작데이터에 내포된 감정을 분석하고 감정의 강도를 계산하는 방법을 사용한다.

본 발명은 온라인 신문기사, 메일 또는 온라인 일기의 내용을 이해하여 내용과 관련한 감정 컨텐츠를 확률적으로 계산된 가중치 및 여러 감정 레벨에 따라 다양한 형태의 아바타를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템은 텍스트 형식의 콘텐츠 내용을 분석하여 그 콘텐츠의 내용과 관련한 감정 콘텐츠를 제공하는 감정 콘텐츠 제공 시스템으로서, 상기 텍스트 형식의 콘텐츠를 저장하기 위한 콘텐츠 데이터 베이스와; 상기 텍스트 형식의 콘텐츠에 대해 저장된 내용을 단락별로 구분하고, 상기 각 단락을 단어별로 분리하는 형태소 분석모듈과; 감정 레벨과 관계되는 단어 데이터를 수집하고 각 단어 데이터에 대하여 감정값을 정하여 저장하는 용어 리스트 저장 DB와; 상기 형태소 분석모듈에 의해 분리된 각 단어와 상기 용어 리스트 저장 DB에 저장된 단어 데이터를 대비하여 일치하는 단어가 존재하는 경우 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산하는 단락별 감정 수치 계산 모듈과; 상기 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 상기 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산하는 감정 수치계산 모듈을 포함한다.

상기 각 단락에 대한 가중치는 상기 텍스트 형식의 콘텐츠의 종류에 따라 다른 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 단락의 제1 감정 수치는 각 단어의 감정 수치(값)를 더하여 단어 의 개수로 나눌 수 있다.

또한, 본 실시예에서는 표정이 변화되는 다양한 아바타를 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 포함할 때, 상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 아바타를 가입자 단말로 전송하는 아바타 전송모듈을 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 텍스트 형식의 콘텐츠가 일기 경우에 상기 제2 감정 수치에 따라 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 가입자 단말로 전송하는 아바타 전송모듈을 더 포함할 수 있다.

또한, 본 실시예에서는 메일 내용과 조화될 수 있는 배경화면을 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 더 포함할 때, 상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 배경화면을 가입자 단말로 전송하는 아바타 전송모듈을 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법은 텍스트 형식의 콘텐츠의 내용을 분석하여 그 콘텐츠의 감정 컨텐츠를 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 가입자 단말 또는 휴대인터넷 단말로 제공하는 방법으로서, (a) 콘텐츠 데이터 베이스가 상기 텍스트 형식의 콘텐츠를 저장하는 단계와; (b) 형태소 분석모듈이 상기 텍스트 형식의 콘텐츠에 대해 저장된 내용을 단락별로 구분하고, 상기 각 단락을 단어별로 분리하는 단계와; (c) 용어 리스트 저장 DB가 감정 레벨과 관계되는 단어 데이터를 수집하고 각 단어 데이터에 대하여 감정값을 정하여 저장하는 단계와; (d) 단락별 감정 수치 계산 모듈이 상기 형태소 분석모듈에 의해 분리된 각 단어와 상기 용어 리스트 저장 DB에 저장된 단어 데이 터를 대비하여 일치하는 단어가 존재하는 경우 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산하는 단계; 및 (e) 감정 수치계산 모듈이 상기 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 상기 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산하는 단계를 포함한다.

상기 각 단락에 대한 가중치는 상기 텍스트 형식의 콘텐츠의 종류에 따라 다른 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 단락의 제1 감정 수치는 각 단어의 감정 수치(값)를 더하여 단어의 개수로 나눌 수 있다.

또한, 본 실시예에서는 표정이 변화되는 다양한 아바타를 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 포함할 때, (f) 아바타 전송모듈이 상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 아바타를 가입자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 실시예에서는 (g) 아바타 전송모듈이 상기 텍스트 형식의 콘텐츠가 일기 경우에 상기 제2 감정 수치에 따라 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 가입자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 실시예에서는 메일 내용과 조화될 수 있는 배경화면을 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 더 포함할 때, (h) 아바타 전송모듈이 상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 배경화면을 가입자 단말로 전송할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이하의 설명 및 관련되는 도면에서, 동일한 구성요소는 동일한 참조번호로 표시한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템은 온라인 신문기사, 메일 또는 온라인 일기의 내용을 이해하여 내용과 관련한 감정 컨텐츠를 제공하는 시스템으로서, 콘텐츠 데이터 베이스(120), 형태소 분석모듈(130), 용어 리스트 저장 DB(150), 단락별 감정 수치 계산모듈(140), 감정 수치계산 모듈(160), 단락별 가중치 서버(170), 아바타 전송모듈(180), 콘텐츠 저장 모듈(190)을 포함한다.

상기 콘텐츠 데이터 베이스(120)는 온라인 신문기사, 메일 또는 일기 등 텍스트 형태의 콘텐츠를 이용자에게 제공하는 텍스트 콘텐츠 서비스 시스템(110)으로부터 온라인 신문기사, 메일 또는 일기의 내용을 텍스트 형태로 저장한다. 즉, 다음과 같은 온라인 신문기사의 내용을 텍스트 형태로 저장할 수 있다.

「단락1: ○○○○ 5월 영업손실 10억..적자 확대 [이데일리 2007-06-15 09:0

단락2: ○○○○는 지난 5월에 10억700만원의 영업손실을 기록, 3억원의 손실을 기록했던 전년동월에 비해 적자가 확대됐다고 15일 밝혔다.

단락3: 매출액은 지난해 같은 달보다 31% 늘어난 372억1200만원으로 집계됐 다.

단락4: 회사측은 "경쟁 심화로 인한 판가 하락으로 실적이 악화됐다"고 설명했다.」

형태소 분석모듈(130)은 온라인 신문기사, 메일 또는 일기 등의 텍스트 콘텐츠 내용을 단어별로 분리한다.

상기 단락별 감정 수치 계산모듈(140)은 다음으로, 용어 리스트 저장 DB(150)에 저장된 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산한다. 감정 수치의 계산 방법에 대해서는 후술한다.

또한, 상기 단락별 감정 수치 계산모듈(140)은 용어 리스트 저장 DB(150)를 참조하여 각 단락(단락 1, 단락 2, 단락3, 단락4)에서 감정 레벨(평가)와 관계되는 단어를 추출한다. 예를들어, 앞서 설명한 온라인 신문기사에 대하여 각 단락마다 감정 평가와 관계되는 단어들, 예컨대 이하의 밑줄친 단어들을 추출할 수 있다.

「단락1: ○○○○ 5월 영업손실 10억..적자 확대 [이데일리 2007-06-15 09:04]

단락2: ○○○○는 지난 5월에 10억700만원의 영업손실을 기록, 3억원의 손실을 기록했던 전년동월에 비해 적자가 확대됐다고 15일 밝혔다.

단락3: 매출액은 지난해 같은 달보다 31% 늘어난 372억1200만원으로 집계됐다.

단락4: 회사측은 "경쟁 심화로 인한 판가 하락으로 실적이 악화됐다"고 설명했다.」

용어 리스트 저장 DB(150)는 감정 레벨(평가)과 관계되는 단어 데이터를 수집하여 각 단어 데이터에 대하여 감정값을 정하여 저장하는 데이터 베이스이다. 상기 데이터 베이스에 저장된 내용을 이하의 표 1에서와 같이 나타내었다. 여기 표 1은 일부의 단어 데이터만 표기하였다.

즉, 표 1에서와 같이, 감정 레벨(평가)과 관계되는 단어 데이터들에 대하여 감정값을 정할 수 있다. 상기 감정 레벨(평가)은 크게 부정과 중립, 긍정으로 나누어지며, 부정은 "강한 부정", "부정 1", "부정 2", "부정 3"으로 구분되며, 긍정은 "강한 긍정", "긍정 1", "긍정 2", "긍정 3"으로 구분되며, 중립은 긍정도 부정도 아닌 중간의 의미를 갖는다.

따라서, 상기 부정의 강도에 따라 "강한 부정" > "부정 1" > "부정 2" > "부정 3"으로 크기를 가지며, 긍정의 강도에 따라 "강한 긍정" > "긍정 1" > "긍정 2" > "긍정 3"으로 크기를 갖는다. 이때, 각각의 감정 레벨(평가)은 감정 값을 갖는다. 다시 말해 각각의 감정 레벨(평가)와 관계되는 단어 데이터들에 대하여 감정값을 갖는다.

감정레벨	감정값	단어
강한부정	1	영업손실, 적자 확대, 판가 하락, 악화
부정1	2	경쟁 심화
부정2	3	적자, 손실
부정3	4
중립	5	5월, 전년동월, 실적, 매출액, 기술
긍정3	6	상용 서비스, 컨설팅 계약
긍정2	7
긍정1	8	체결, 처음, 개시, 인정
강한긍정	9	수출, 세계 최초, 시장 창출, 시장 확대, 수익 증대

(표 1)

제1 감정 수치는 "영업손실", "적자 확대", "5월", "손실", "전년동월", "적자", "매출액", "경쟁 심화", "판가 하락", "실적", "악화"의 각 단어에 대한 감정 값(수치)을 더하여 단어의 개수로 나눔으로써 획득된다. 즉, 표 1에서와 같이, 중립을 나타내는 "5월"에 대한 감정 값이 5이고, 강한 부정을 나타내는 "영업 손실", "적자 확대"에 대한 감정 값이 1일 때 각각의 감정 값을 먼저 더하여 단락 1에 대한 3개의 단어 개수로 나눈다. 마찬가지로, 단락 2에 대하여 제1 감정 값(수치)을 구할 수 있는데, 이를 계산 식으로 표현하면 다음과 같다.

단락 1(제1 감정 수치) = (5+1+1)/3 = 2.33,

단락 2(제1 감정 수치) = (5+1+3+5+3)/5 = 3.4,

단락 3(제1 감정 수치) = (5)/1 = 5,

단락 4(제1 감정 수치) = (2+1+5+1)/4 = 2.25

상기 감정 수치계산 모듈(160)은 계산된 단락 1, 단락 2, 단락 3 및 단락 4의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 실험적, 확률적으로 계산된 가중치를 곱하여 각 단락가중치의 합으로 나눔으로써, 문장 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산한다.

즉, 온라인 신문기사에 대해 실험적, 확률적으로 계산된 가중치로서, 1.5, 1, 1, 1.3이 각각 단락 1, 2, 3 및 4에 적용된다고 하면, 문장 전체에 대한 제2 감정 수치는 다음과 같이 계산된다.

문장전체(제2 감정 수치) ＝ ((1단락의 제1 감정 수치) × (1 단락 가중치) ＋ (2단락의 제1 감정 수치) × (2 단락 가중치) ＋ (3단락의 제1 감정 수치) × (3 단락 가중치) ＋ (4단락의 제1 감정 수치) × (4 단락 가중치))/ (각 단락 가중 치의 합). 따라서, 위 온라인 신문기사의 경우 문장 전체(제2 감정 수치) = (2.33×1.5 + 3.4×1 + 5×1 + 2.25×1.3)/4.8 = 3.09이다.

상기 감정 수치계산 모듈(160)은 계산된 단락 1과 단락 2의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 실험적, 확률적으로 계산된 가중치를 곱하였는데 실험적, 확률적으로 계산된 가중치는 다음과 같은 방법을 통하여 계산할 수 있다.

예를 들면 온라인 신문기사일 경우, 사건마다 다른 내용을 갖는 제1 온라인 신문 기사, 제2 온라인 신문기사, 제3 온라인 신문기사... 제100 온라인 신문기사와 같이 정해진 수의 온라인 신문기사를 임의로 선택한 후, 각 온라인 신문기사에 대해 다음 수학식 1에 의해 계산된 전체 감정 수치(값)를 사람이 판별한 전체 감정 수치와 비교하여 표준편차가 가장 작을 경우에 형성된 최종 가중치를 온라인 신문기상의 각 단락에 대한 가중치를 정한다.

[수학식 1]

(W_j는 단락에 대한 가중치, N은 각각의 온라인 신문기사에 대한 단락의 수, P_j는 각 단락에 대한 감정 수치(값), K는 각 온라인 신문기사 전체 감정 수치(값).

온라인 신문기사에 대한 단락의 개수가 4개 일 때, 상기 수학식 1의 K= 1/N(W₁P₁ + W₂P₂ + W₃P₃ + W₄P₄ )이다. W₁P₁ + W₂P₂ + W₃P₃ + W₄P₄ 에서, W₁은 제1 단락의 가중치이고, P₁은 제1 단락의 감정 수치(값)이다. 이때, W₁~W₄을 각각 0부터 0.1 단 위로 10.0까지 증가시킨 경우에 발생되는 제1 온라인 기사의 전체 가중치를 사람이 판별한 전체 감정 수치와 비교하여 실질적으로 동일한 값을 갖는 경우의 가중치 조합을 찾는다. 예를 들어, 100개의 온라인 신문기사에 대해 각각 위와 같은 방식으로 가중치 조합을 찾은 후, 표준편차가 가장 작을 경우의 최종 가중치를 최적의 가중치로 선정한다.

이에 따라, 온라인 신문 기사의 유형에 따라 각각의 온라인 신문 기사에 포함된 단락의 위치, 즉 처음 단락, 중간 단락, 마지막 단락 등에 서로 다른 가중치를 확률적, 실험적으로 평가된 최적의 가중치를 적용할 수 있다. 이러한 최적의 가중치를 계산하기까지의 과정은 단락별 가중치 서버(170)에서 수행한다.

이상에서 설명한 긍정적인 온라인 신문기사를 예를 들어 제1 감정 수치와 제2 감정 수치를 계산하는 방법을 설명하면 다음과 같다.

긍정적인 온라인 신문 기사의 예:

「단락1: ○○, 미에 와이브로 수출.. 올 상반기내, 버지니아주에서 시범운영

단락2: ○○는 10일, 미국 라스베가스에서 미국의 무선통신 사업자인 △△△사와 와이브로 서비스 기술 컨설팅 계약을 체결하였다.

단락3: 이번 계약은 올해 8월까지 ○○가 망 설계 와 구축, 필드 테스트를 통한 성능 검증과 최적화를 수행하고, 시범 서비스를 위한 서비스 운용 기술을 △△△사에 전수한다는 것을 내용으로 하고 있다.

단락4: 그간 제조사들 중심으로 와이브로 장비의 해외 수출 사례는 있었으나 통신 사업자가 직접 와이브로 서비스 기술을 해외사업자에게 판매하는 경우는 이번이 처음이다.

단락5: 미국의 △△△사는 올해 상반기 안에 버지니아 주의 리치몬드와 샬롯스빌에서 필드 테스트를 진행한 후 시범 서비스에 들어갈 예정이며, 향후 미국 동부지역에 상용 서비스를 개시할 예정이다.

단락6: ○○ ▽▽연구소장 ◇◇◇ 상무는 “세계 최초로 상용 서비스 중인 와이브로에 대한 ○○의 기술력이 인정되어 해외 사업자와 계약이 체결되었다”라며 “이를 계기로 글로벌 와이브로 시장 창출과 동남아 등 여러 지역에 대한 시장 확대 및 수익 증대에 역량을 강화할 계획이다”라고 말했다.」

상기 긍정적인 온라인 신문기사에서, 단락 1의 "수출" 감정 수치(값)은 9이고, 단락 2의 "컨설팅 계약", "체결" 감정 수치(값)은 각각 6, 8이고, 단락 4의 "수출", "기술", "처음"의 감정 수치(값)은 각각 9, 5, 8이고, 단락 5의 "상용 서비스", "개시"의 감정 수치(값)은 각각 6, 8이고, 단락 6의 "세계 최초", "상용 서비스", "인정", "체결", "시장 창출", "시장 확대", "수익 증대"의 감정 수치(값)은 각각 9, 6, 8, 8, 9, 9, 9이다.

이에 따른 단락 1의 제1 감정 수치(값)은 9/1 = 9이고, 단락 2의 제1 감정 수치(값)은 (6+8)/2 = 7이고, 단락 3의 제1 감정 수치(값)은 5이고(이와 같이, 단락에 용어리스트의 단어가 하나도 포함되지 않을 경우 중립을 나타내는 감정(값)을 갖는다), 단락 4의 제1 감정 수치(값)은 (9+5+8)/3 = 7.33이고, 단락 5의 제1 감정 수치(값)은 (6+8)/2 = 7이고, 단락 6의 제1 감정 수치(값)은 (9+6+8+8+9+9+9)/7 = 8.29이다. 또한, 단락의 수를 고려한 긍정적인 온라인 신문기사일 경우에 수학식 1의 확률적, 실험적으로 계산된 가중치에 의해, 단락 1에 대한 가중치는 1.5이고, 단락 2에 대한 가중치는 0.8이고, 단락 3에 대한 가중치는 0.7이고, 단락 4에 대한 가중치는 0.9이고, 단락 5에 대한 가중치는 1.2이고, 단락 6에 대한 가중치가 1.7이 될 때, 문장 전체에 대한 제2 감정 수치(값)은 1/6.8[9×1.5 + 7×0.8 + 5×0.7 + 7.33×0.9 + 7×1.2 + 8.29×1.7] = 7.6으로 계산된다. 결국, 문장 전체에 대한 긍정적인 온라인 신문기사는 7.6이므로 표 1에서와 같이 높은 긍정에 해당하는 감정 레벨(평가)를 갖는다고 판단할 수 있다.

상기 콘텐츠 저장 모듈(190)은 표정이 변화되는 다양한 아바타를 저장한다. 상기 아바타는 문장 전체에 대한 제2 감정 수치에 의해 결정된 감정 레벨(평가)에 따라 표정이 변화되는 아바타를 감정 콘텐츠 가입자에게 제공할 수 있다. 상기 아바타 전송모듈(180)은 전술한 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈(190)에 저장된 아바타를 IPTV용 가입자 단말이나 휴대인터넷 단말로 전송한다. 여기서, IPTV용 가입자 단말(400)로 전송하는 IPTV 헤드엔드 시스템에 대해서는 이하의 도 3에, 휴대인터넷 단말로 전송하는 휴대인터넷(WiBro) 시스템에 대해서는 이하의 도 4에서 상세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인 일기에 따른 감정 평가를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 실시예에서는 2006/10/01(월요일)부터 2006/10/07일(일요일)까지 기록된 내용에 대하여 감정 평가를 할 수 있다.

즉, 도 1에서와 같은 방법으로 월요일에 쓰여진 일기 내용 중 "기분", "좋았다"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 강한 긍정(기분좋음)에 가까운 감정 값 8 및 9 사이에 형성되고 있다. 또한, 화요일에 쓰여진 일기 내용 중 "놀러갔다"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 중립보다 약간 높은 감정 값 6에 형성되고 있다.

또한, 수요일에 쓰여진 일기 내용 중 "말다툼", "별일"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 부정(기분나쁨)에 가까운 감정 값 2에 형성되고 있다. 또한, 목요일에 쓰여진 일기 내용 중 "주식시장", "완만", "상승"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 중립과 강한 긍정 사이인 감정 값 7.5에 형성되고 있다.

또한, 금요일에 쓰여진 일기 내용 중 "따듯", "기분", "상쾌"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 강한 긍정에 가까운 감정 값 8.5에 형성되고 있다. 또한, 토요일에 쓰여진 일기 내용 중 "싸웠다", "상처"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 강한 부정에 가까운 감정 값 1에 형성되고 있다. 또한, 일요일에 쓰여진 일기 내용 중 "시험", "못 봐", "안좋았다"의 단어는 제2 감정 수치(값) 결과가 부정에 가까운 감정 값 2에 형성되고 있다.

이와 같이 온라인 일기의 내용을 분석하여 제2 감정 수치(값)를 도출함으로써, 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템(100)의 아바타 전송모듈(180)은 온라인 일기를 통해 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 IPTV용 가입자 단말이나 휴대인터넷 단말로 전송할 수 있다.

한편, 콘텐츠 저장 모듈(190)이 메일 내용과 조화될 수 있는 배경화면을 저장하고 있을 때, 아바타 전송모듈(180)은 단락의 제2 감정 수치에 따라 콘텐츠 저 장모듈(190)에 저장된 배경화면을 가입자 단말로 전송할 수도 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 시스템과 연동되는 IPTV 헤드엔드 시스템과 IPTV 가입자 단말을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 시스템과 연동되는 IPTV 헤드엔드 시스템(200)은 프로그램 공급자(PP), 데이터 공급자(DP), 지상파 공급자 또는 IPTV 콘텐츠 제공자(CP) 등, 각 방송 컨텐츠 공급자(미도시)로부터 공급되는 방송 콘텐츠 및, 그 방송 콘텐츠들에 대한 전자 프로그램 가이드(Electronic Program Guide, EPG) 정보를 IPTV 시청자의 가입자 단말(400)로 송출하는 시스템이다. 특히, 상기 IPTV 헤드엔드 시스템(200)은 감정 콘텐츠와 관계되는 감정 콘텐츠 제공 시스템(100)과 연동하여 제2 감정 수치에 따른 표정이 변하는 다양한 아바타를 유니캐스팅 라우팅 프로토콜에 의해 IP 네트워크로 전송할 수 있다.

상기 IP 네트워크는 유니캐스트 또는 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 사용하는 IP 백본 네트워크(IP Backbone), 가입자망(예:Ethernet, xDSL, HFC, FTTC, FTTH), IPTV 가입자 단말(400)로 구성된다.

상기 멀티캐스팅 라우팅 프로토콜은 PIM-SM (Protocol Indentpendent Multicast-Sparse Mode) 프로토콜, DVMRP(Distance Vector Multicast Routing Protocol), MOSPF(Multicast Extensions to OSPF), CBT(Core Based Tree), 및 PIM-DM(Protocol Independent Multicast-Dense Mode) 중 어느 하나의 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 사용할 수 있으나 PIS-SM 프로토콜을 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 PIM-SM 프로토콜은 감정 콘텐츠 제공 시스템(100)과 연동하는 IPTV 헤드엔드 시스템(200)에서 감정 콘텐츠와 관련되는 데이터 정보 및 EPG 정보를 제공할 때, 다수의 IPTV 가입자 단말(400)로 공통으로 제공하도록 한다.

IP 백본 네트워크에는 프리미엄 망(300)과, 그 안의 랑데뷰포인트(Rendezvous Point, RP, 310)와 프리미엄 에지(Premium Edge, PE) 라우터(320)를 포함한 각 라우터, 매트로 스위치(L3 스위치, 330), N-Topia 스위치(L3 스위치, 340)(N-Topia: UTP가 포설된 집단 건물에 설치된 LAN 장비를 통해 초고속인터넷을 이용하는 서비스), 가입자 스위치(L3 스위치, 350)를 포함한다. 상기 Layer 3 네트워크 장비는 각각 PIM-SM 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 사용하고, IPTV 가입자 단말(20) 및 가입자 집선장치(360)는 각각 IGMP(Internet Group Management Protocol), IGMP Snooping 프로토콜을 사용한다. 가입자 집선장치(360)에는 xDSL 집선장치, DSLAM, 또는 FES(Fast Ethernet Switch) 등이 있을 수 있다.

상기 프리미엄 망(300)의 상기 랑데뷰 포인트(310)는 다수의 멀티캐스트 그룹(multicast group)에 대한 PIM Join 리스트와 PIM Prune(해제) 리스트를 관리하는데, 본 발명에서는 감정콘텐츠와 관련된 감정 콘텐츠 채널을 포함한 방송채널이 멀티캐스트 그룹(multicast group)에 해당하므로 다수의 방송채널 별로 Join 리스트 및 Prune 리스트를 관리하게 된다.

IGMP(Internet Group Management Protocol)는 방송채널의 선택/해제를 요청하는 IPTV 가입자 단말(400)과 이 요청을 받아들이는 Layer 3 네트워크 장비(예:가입자 스위치(350))사이에 사용된다.

IGMP Snooping 프로토콜은 채널 선택/해제를 요청하는 가입자의 셋탑 박 스(400b)와 이 요청을 받아들이는 Layer 3 장비(예:가입자 스위치(350) 사이에 위치한 Layer 2 장비(예:가입자 집선장치(360))에서 구동되는 프로토콜로써, IGMP Snooping 프로토콜이 구동된 Layer 2 장비(가입자 집선장치(360))는 IPTV 가입자 단말(400)과 Layer 3 네트워크 장비간 IGMP 송수신 메시지를 인식하여, 채널 요청을 한 가입자의 IPTV 가입자 단말(400)로만 콘텐츠 채널을 포함한 방송채널을 전송한다.

상기 가입자망은 Layer 2 장비(예:가입자 집선장치(360))와 IPTV 가입자 단말(400)간의 망을 말하는 것으로서, 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL. VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coax), FTTH(Fiber To The Home) 구조 중 어느 하나의 토폴리지로 구성될 수 있다.

상기 IPTV 가입자 단말(400)은 셋탑박스(400b, STB)와 상기 셋탑 박스(400b)와 연결된 TV(400a)를 포함한다. 상기 셋탑 박스(400b)는 CPU, 미디어 프로세서, 플래시램(Flash RAM), 이더넷 모듈 등의 STB 하드웨어로 구성된 하드웨어 계층, 디바이스 드라이버와 운영 체제를 포함하는 시스템 소프트웨어 계층, 자바 버추얼 머신(JVM:Java Virtual Machine), JNI(Java Network Interface), ACAP API(ACAP-J, ACAP-X API)(Java TV, Havi UI, JMF, DAVIC, CA Interface), 수신 제한 시스템(CAS:Conditional Access System) 모듈 또는 디지털 저작권 관리(DRM:Digital Rights Management) 인터페이스 모듈, IP 미디어 서비스를 위한 API(Navigator, Audio streaming API, VOD, Flash player, HDS Client, SSO Client), 스트리밍 프로토콜(RTP,RTSP)을 탑재한 미들웨어 계층, MPEG2, MPEG4, MPEG7, H.264, WMV-9, 기타 코덱 등의 다양한 멀티 코덱(Multi Codec)을 지원하며 전자프로그램 가이드(EPG) 클라이언트, 시간이동 방송 서비스 사용을 위한 웹 브라우저 또는 클라이언트를 포함하는 어플리케이션 계층을 포함하여 4계층으로 이루어진다. 또한, 상기 셋탑 박스(400b)는 IPv4 주소 또는 IPv6 주소가 할당된다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템과 연동되는 휴대인터넷(WiBro) 시스템을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템과 연동되는 휴대인터넷(WiBro) 시스템은 2.3GHz 대역을 사용하는 IEEE 802.16 WMAN(Wireless MAN) 기반의 시스템으로서, 무선 구간에서 고속 데이터 전송을 위해 프레임 단위로 데이터를 송수신하고, OFDMA/TDD(Orthonal Frequency Division Multiple Access/Time Division Duplex) 또는 MS-SCDMA 무선 전송 방식을 사용한다. 상기 OFDMA/TDD 방식은 부반송파(subcarrier) 그룹(Group1,Group2, Group3...Group N)으로 구성된 서브 채널 단위(subchannel A, subchannel B, subchannel C.. )로 데이터 송수신이 이루어진다. 이러한 휴대인터넷(WiBro) 시스템은 휴대인터넷 단말기(PSS;Portable Subscriber Station, 33), 휴대인터넷 기지국(RAS;Radio Access Station, RAS, 32), 접속 제어 라우터(ACR;Access Control Router, 31) 및 IP 네트워크와 연결된 감정 콘텐츠 제공 시스템을 포함한다. 여기 감정 콘텐츠 제공 시스템(100)은 도 1에서 설명하였으므로 생략한다.

상기 휴대인터넷 단말기(PSS, 33)는 단말 초기화, 동기화(synchronization), 및 초기 레인징(Ranging) 과정을 수행하여 휴대인터넷 기지국(RAS)과 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA) 방식으로 통신을 수행한다. 상기 휴대인터넷 단말기(PSS, 33)의 단말 동기화 과정은 단말 초기화 과정 후, 기지국(32)으로부터 하향링크 채널을 획득하기 위하여 하향링크 맵(DL-MAP) 및 다운링크 채널 디스립터(DCD;Downlink Channel Descriptor) 메시지를 수신하여 하향링크 파라미터를 획득하고, 상향 링크 채널 디스크립터(UCD;Uplink Channel Descriptor) 및 상향링크 맵(UL-MAP)을 통하여 상향링크 파라미터를 획득하고 시간 동기를 추출하게 되어 상향 링크로 데이터를 전송한다.

상기 휴대인터넷 단말기(33)의 초기 레인징(ranging) 과정은 OFDM 심볼을 샘플링 시간에 맞추는 타이밍 오프셋을 획득하기 위한 과정으로 기지국으로 레인징을 요청하면, 기지국(32)은 레인징 슬롯과 레인징 코드를 알려주는 RNG-RSP 메시지를 브로드캐스팅하고, 상기 휴대인터넷 단말기(33)는 RNG-RSP 메시지로부터 전력, 검출 가능 주파수 등의 정보를 획득한다.

상기 휴대인터넷 기지국(RAS, 32)은 RF 안테나를 통해 무선 신호를 송수신하는 기능, 수신된 패킷 신호의 기저대역 변복조 신호처리 기능, 다수의 단말로 부선 자원을 할당하는 하향링크 패킷 스케쥴링, 상향링크 패킷 스케쥴링, 무선 자원 할당 및 레인징(ranging) 기능, 핸드오버(handover) 제어 기능, 및 접속제어 라우터(ACR) 연결 기능을 제공한다.

상기 접속제어 라우터(ACR, 31)는 휴대인터넷 단말기(PSS, 33)의 고속 이동성 보장을 위한 핸드 오버 제어 기능, 외부 에이전트(FA) 제어 기능, 인증 및 과금 데이터 수집 및 전송, 패킷 라우팅 기능을 제공한다.

이에 따라, IP 네트워크에 접속된 감정 콘텐츠 제공 시스템의 아바타 전송모듈(180)에 의해 제2 감정 수치(값)에 따라 다양한 형태의 아바타를 휴대인터넷 기지국(32) 및 접속 제어 라우터(31)를 통하여 휴대인터넷 단말기(33)로 전송할 수 있게 된다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법은 텍스트 형식의 콘텐츠의 내용을 분석하여 그 콘텐츠의 감정 컨텐츠를 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 가입자 단말 또는 휴대인터넷 단말로 제공하는 방법으로서, (a) 텍스트 형식의 콘텐츠를 저장하는 단계(S500), (b) 텍스트 형식의 콘텐츠에 대해 저장된 내용을 단락별로 구분하고, 각 단락을 단어별로 분리하는 단계(S510), (c) 감정 레벨과 관계되는 단어 데이터를 수집하고 각 단어 데이터에 대하여 감정값을 정하여 저장하는 단계(S520), (d) 분리된 각 단어와 저장된 단어 데이터를 대비하여 일치하는 단어가 존재하는 경우 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산하는 단계(S530), 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 상기 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산하는 단계(S540), (f) 제2 감정 수치에 따라 저장된 아바타를 전송하는 단계(S550), (g) 텍스트 형식의 콘텐츠가 일기 경우에 상기 제2 감정 수치에 따라 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 가입자 단말로 전송하는 단계(S560) 및 (h) 제2 감정 수치에 따라 저 장된 배경화면을 전송하는 단계(S570)을 포함한다.

먼저, 단계 (a)(S500)는 온라인 신문기사, 메일 또는 일기 등 텍스트 형태의 콘텐츠를 이용자에게 제공하는 텍스트 콘텐츠 서비스 시스템(110)으로부터 매일 갱신되는 온라인 신문기사, 메일 및 일기의 내용을 콘텐츠 데이터베이스(120)에서 텍스트 형태로 저장한다. 이후, 단계 (b)(S510)는 형태소 분석모듈(130)이 텍스트 형식의 콘텐츠에 대해 저장된 내용을 단락별로 구분하고, 상기 각 단락을 단어별로 분리한다.

상기 단계 (c)(S520)는 용어 리스트 저장 DB(150)가 감정 레벨과 관계되는 단어 데이터를 수집하고 각 단어 데이터에 대하여 감정 수치(값)을 정하여 저장한다. 이때, 상기 감정 레벨(평가)은 크게 부정과 중립, 긍정으로 나누어지며, 부정은 "강한 부정", "부정 1", "부정 2", "부정 3"으로 구분되며, 긍정은 "강한 긍정", "긍정 1", "긍정 2", "긍정 3"으로 구분되며, 중립은 긍정도 부정도 아닌 것으로 구분한다. 상기 강한 부정은 감정값이 1이고, 부정 1은 감정값이 2이고, 부정 2는 감정값이 3이고, 부정 3은 감정값이 4이며, 중립은 감정값이 5이고, 긍정 3는 감정값이 6이고, 긍정 2은 감정값이 7이고, 긍정 1는 감정값이 8이고, 강한 긍정은 감정값이 9이다. 이러한 감정 레벨과 관계되는 단어 데이터는 표 1에서 일례로 표시하였으며, 이에 따른 일례를 도 1에서 설명하였으므로 생략한다.

이후, 단계 (d)(S530)는 단락별 감정 수치 계산 모듈(140)이 형태소 분석모듈(130)에 의해 분리된 각 단어와 용어 리스트 저장 DB(150)에 저장된 단어 데이터를 대비하여 일치하는 단어가 존재하는 경우 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산한다. 여기서, 제1 감정 수치를 계산하는 방법은 도 1의 실시예를 통하여 설명하였으므로 생략한다.

이후, 단계 (e)(S540)는 감정 수치계산 모듈(160)이 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산한다.

여기서, 가중치는 실험적, 확률적으로 계산한 것으로서, 단락별 가중치 서버(170)에 의해 계산되어 지는데, 전술한 수학식 1의 방법에 의해 계산한다. 보다 자세한 설명은 도 1에서 전술하였으므로 생략한다. 이에 따라, 감정 수치계산 모듈(160)이 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 확률적, 실험적 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나눔으로써 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산할 수 있다. 이때, 제1 감정 수치는 부정적으로 감정 레벨이 낮은 1에서부터 긍정적으로 감정 레벨이 높은 9까지의 감정값을 갖는다. 상기 1의 감정 수치는 강한 부정이며, 5의 감정 수치는 긍정, 부정에 속하지 않는 중립이며, 9의 감정 수치는 강한 긍정을 가리킨다.

한편, 수학식 1에 의해 실험적, 확률적으로 계산된 가중치의 일례를 들면, 온라인 신문 기사인 경우에 실험적, 확률적 가중치는 중간 단락보다 끝 단락이 더 높게 나타날 수 있다. 즉, 온라인 신문기사의 처음 단락의 가중치는 1.5로, 중간 단락의 가중치는 1.2로 나타나며, 끝 단락의 가중치는 2로 나타나므로 중간 단락보다 가중치가 더 높음을 알 수 있다.

또한, 상기 수학식 1에 의해 계산된 결과, 메일의 경우에 가중치는 중간 단 락 및 끝 단락보다 첫 단락에 가중치가 더 낮음을 알 수 있다.

이와 같이 계산된 실험적, 확률적으로 계산된 가중치에 의해 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산할 수 있다. 상기 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산하는 방법은 도 1에서 설명하였으므로 생략한다.

이후, 단계 (f)(S550)는 표정이 변화되는 다양한 아바타를 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈(190)을 포함할 때, 아바타 전송모듈(180)이 전술한 제2 감정 수치에 따라 콘텐츠 저장모듈(190)에 저장된 아바타를 IPTV용 가입자 단말(400)이나 휴대인터넷 단말로 전송할 수 있다. 또한, 단계 (g)(S560)는 아바타 전송모듈(180)이 상기 제2 감정 수치에 따라 온라인 일기에 대해 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 IPTV용 가입자 단말(400)이나 휴대인터넷 단말로 전송할 수도 있다.

또한, 단계 (h)(S570)는 메일 내용과 조화될 수 있는 배경화면을 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈(190)을 포함할 때, 아바타 전송모듈(180)이 단락의 제2 감정 수치에 따라 콘텐츠 저장모듈에 저장된 배경화면을 가입자 단말(400)로 전송할 수도 있다.

이상과 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 감정 콘텐츠를 IPTV 헤드엔드 시스템 또는 휴대인터넷 시스템을 통해 가입자에게 제공하여 수익을 증대시키는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 온라인 신문기사, 메일 또는 온라인 일기의 내용을 이해하여 내용과 관련한 감정 컨텐츠를 확률적으로 계산된 가중치 및 여러 감정 레벨에 따라 다양한 형태의 아바타를 가입자에게 제공하는 효과가 있다.

Claims (12)

1. 텍스트 형식의 콘텐츠 내용을 분석하여 그 콘텐츠의 내용과 관련한 감정 콘텐츠를 제공하는 감정 콘텐츠 제공 시스템으로서,

   상기 텍스트 형식의 콘텐츠를 저장하기 위한 콘텐츠 데이터 베이스;

   상기 텍스트 형식의 콘텐츠에 대해 저장된 내용을 단락별로 구분하고, 상기 각 단락을 단어별로 분리하는 형태소 분석모듈;

   감정 레벨과 관계되는 단어 데이터를 수집하고 각 단어 데이터에 대하여 감정값을 정하여 저장하는 용어 리스트 저장 DB;

   상기 형태소 분석모듈에 의해 분리된 각 단어와 상기 용어 리스트 저장 DB에 저장된 단어 데이터를 대비하여 일치하는 단어가 존재하는 경우 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산하는 단락별 감정 수치 계산 모듈;

   상기 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 상기 텍스트 형식의 콘텐츠 전체에 대한 제2 감정 수치를 계산하는 감정 수치계산 모듈

   을 포함하는 감정 콘텐츠 제공 시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 각 단락에 대한 가중치는 상기 텍스트 형식의 콘텐츠의 종류에 따라 다 른 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템.
3. 제1항에 있어서,

   상기 단락의 제1 감정 수치는

   각 단어의 감정 수치(값)를 더하여 단어의 개수로 나누는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템.
4. 제1항에 있어서,

   표정이 변화되는 다양한 아바타를 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 포함하고,

   상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 아바타를 가입자 단말로 전송하는 아바타 전송모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템.
5. 제2항에 있어서,

   상기 텍스트 형식의 콘텐츠가 일기 경우에 상기 제2 감정 수치에 따라 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 가입자 단말로 전송하는 아바타 전송모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템.
6. 제1항에 있어서,

   메일 내용과 조화될 수 있는 배경화면을 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 더 포함하고,

   상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 배경화면을 가입자 단말로 전송하는 아바타 전송모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템.
7. 텍스트 형식의 콘텐츠의 내용을 분석하여 그 콘텐츠의 감정 컨텐츠를 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 가입자 단말 또는 휴대인터넷 단말로 제공하는 방법으로서,

   (a) 콘텐츠 데이터 베이스가 상기 텍스트 형식의 콘텐츠를 저장하는 단계;

   (b) 형태소 분석모듈이 상기 텍스트 형식의 콘텐츠에 대해 저장된 내용을 단락별로 구분하고, 상기 각 단락을 단어별로 분리하는 단계;

   (c) 용어 리스트 저장 DB가 감정 레벨과 관계되는 단어 데이터를 수집하고 각 단어 데이터에 대하여 감정값을 정하여 저장하는 단계;

   (d) 단락별 감정 수치 계산 모듈이 상기 형태소 분석모듈에 의해 분리된 각 단어와 상기 용어 리스트 저장 DB에 저장된 단어 데이터를 대비하여 일치하는 단어가 존재하는 경우 각 단어에 대한 감정값을 읽어 들어 단락별로 단락의 제1 감정 수치를 계산하는 단계; 및

   (e) 감정 수치계산 모듈이 상기 단락의 제1 감정 수치에 각 단락에 대한 가중치를 곱하여 각 단락의 가중치의 합으로 나누어 상기 텍스트 형식의 콘텐츠 전체 에 대한 제2 감정 수치를 계산하는 단계

   를 포함하는 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법.
8. 제7항에 있어서,

   상기 각 단락에 대한 가중치는 상기 텍스트 형식의 콘텐츠의 종류에 따라 다른 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법.
9. 제7항에 있어서,

   상기 단락의 제1 감정 수치는

   각 단어의 감정 수치(값)를 더하여 단어의 개수로 나누는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법.
10. 제7항에 있어서,

    표정이 변화되는 다양한 아바타를 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 포함할 때,

    (f) 아바타 전송모듈이 상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 아바타를 가입자 단말로 전송하는 단계

    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법.
11. 제8항에 있어서,

    (g) 아바타 전송모듈이 상기 텍스트 형식의 콘텐츠가 일기 경우에 상기 제2 감정 수치에 따라 일주일 간의 감정변화를 그래프로 도시하여 가입자 단말로 전송하는 단계

    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법.
12. 제7항에 있어서,

    메일 내용과 조화될 수 있는 배경화면을 저장하고 있는 콘텐츠 저장 모듈을 더 포함할 때,

    (h) 아바타 전송모듈이 상기 제2 감정 수치에 따라 상기 콘텐츠 저장모듈에 저장된 배경화면을 가입자 단말로 전송하는 단계

    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감정 콘텐츠 제공 시스템에서 감정 콘텐츠 제공방법.

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