KR20160044278A - Method for making theme of contents, apparatus and system - Google Patents

Abstract

Translated fromKorean

콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법은 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하는 단계, 복수의 속성을 조합하여 후보 테마를 생성하는 단계, 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하는 단계, 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계, 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하는 단계 및, 감성 테마 및 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.A method of generating a theme based on metadata of a content includes the steps of analyzing a plurality of attributes of metadata of the content, generating a candidate theme by combining a plurality of attributes, extracting a content corresponding to each of the plurality of candidate themes, A step of calculating a size of content for each candidate theme, a step of selecting a candidate theme in which the size of the calculated content falls within a predetermined range as an emotion theme, and a step of providing a list of contents corresponding to the emotion theme and emotion theme to the user terminal Step < / RTI >

Description

Translated fromKorean

콘텐츠의 테마를 생성하는 방법, 장치 및 시스템{METHOD FOR MAKING THEME OF CONTENTS, APPARATUS AND SYSTEM}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a method, apparatus,

본 발명은 테마를 생성하는 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method, apparatus and system for creating a theme.

감성 기반 서비스 기술은 ICT(Information & Communication Technology) 서비스에 대한 사용자의 주관적인 가치를 극대화하기 위한 핵심 요소로 부상하고 있다. 이러한, 감성 기반 서비스 기술은 감성 기반 검색, 추천, 큐레이션 등의 다양한 서비스에서 활용되고 있다.Emotion-based service technology is emerging as a key element to maximize user's subjective value of ICT (Information & Communication Technology) service. This emotion - based service technology is utilized in various services such as emotion based search, recommendation, and curation.

한편, 일상 생활에서 사용되는 ICT 제품이 인간의 감성을 자동으로 인지하고, 감성에 대한 정보를 데이터화하고, 사용자의 상황에 맞게 감성 정보를 가공하여, 사용자에게 제공되기 위해서는 콘텐츠와 관련된 풍부한 감성 메타 정보의 구축이 필수적이다.On the other hand, in order for ICT products used in everyday life to automatically recognize human emotions, to digitize information about emotions, to process emotional information according to the user's situation, and to provide the emotional information to users, Is necessary.

종래의 감성 기반 서비스 기술은 콘텐츠에 해당되는 감성 정보를 태깅하거나, 감성 정보에 해당하는 콘텐츠 리스트를 수동으로 편집하는 방식에서 벗어나지 못하고 있다. 이러한 방식은 수많은 콘텐츠에 대한 감성 정보를 구축하는데 많은 리소스와 시간이 소요되며, 특히 빠르게 대량으로 생성되는 신규 콘텐츠의 감성을 실시간으로 분석하는데 한계가 있다.The conventional emotion-based service technology is not deviated from the method of tagging emotional information corresponding to contents or manually editing contents list corresponding to emotional information. This method requires a lot of resources and time for building emotional information about a large number of contents. Especially, there is a limit to analyzing emotion of new contents generated in a large amount in real time in real time.

한국공개특허 제2012-0030789호에는 컨텐츠 자체가 나타내는 감성 정보를 분석 또는 추출하고, 사용자가 소비하고자 하는 환경에 적합한 감성 정보를 보유한 컨텐츠 내용을 사용자에게 제공하는 구성이 개시되어 있다.Korean Laid-Open Patent Application No. 2012-0030789 discloses a configuration for analyzing or extracting emotional information represented by the content itself and providing the content of content having emotional information suitable for an environment the user intends to consume.

콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 복수의 속성을 이용하여 복수의 후보 테마를 생성하고자 한다. 또한, 후보 테마 별 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성테마로 선정하고, 해당 감성 테마를 사용자 단말에게 제공하고자 한다. 또한, 감성 테마와 관련된 콘텐츠의 공통 속성을 분석하고, 공통 속성을 감성 테마에 태깅함으로써, 신규 콘텐츠가 대응하는 감성 테마에 자동으로 매핑되도록 하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.A plurality of candidate themes are created using a plurality of attributes included in the metadata of the contents. In addition, a candidate theme in which the size of contents per candidate theme falls within a predetermined range is selected as the emotional theme, and the emotional theme is provided to the user terminal. In addition, we want to analyze common attributes of content related to emotional theme and tag common attributes to emotional theme so that new content is automatically mapped to the corresponding emotional theme. It is to be understood, however, that the technical scope of the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법은 상기 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하는 단계, 상기 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하는 단계, 상기 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하는 단계, 상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계, 상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하는 단계 및 상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to a first aspect of the present invention, there is provided a theme creation method based on metadata of a content, comprising the steps of: analyzing a plurality of attributes of metadata of the content; Generating a plurality of candidate themes, extracting a content corresponding to each of the plurality of candidate themes, calculating a scale of the content for each of the candidate themes, calculating a size of the calculated content based on a candidate Selecting a theme as the emotion theme, and providing the user terminal with a list of the contents corresponding to the emotion theme and the emotion theme.

또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 장치는 상기 콘텐츠의 메타 데이터를 저장하는 저장소 및 상기 저장소와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛을 포함하고, 상기 프로세싱 유닛은 상기 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하고, 상기 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하고, 상기 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하고, 상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하고, 상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하고, 상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하도록 구성될 수 있다.Further, the theme generation apparatus based on the metadata of the content according to the second aspect of the present invention includes a storage for storing metadata of the content and a processing unit arranged for interfacing with the repository, A plurality of candidate themes are generated by combining the plurality of attributes, a content corresponding to each of the plurality of candidate themes is extracted, a scale of content for each of the candidate themes is calculated, A candidate theme in which the scale of the calculated content falls within a predetermined range is selected as a sensibility theme, and a list of contents corresponding to the sensibility theme and the sensibility theme is provided to the user terminal.

또한, 본 발명의 제 3 측면에 따른 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 제공 시스템은 상기 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하고, 상기 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하고, 상기 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하고, 상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하고, 상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하고, 상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하는 테마 생성 장치 및 상기 테마 생성 장치로부터 상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 수신하는 사용자 단말을 포함할 수 있다.The theme providing system based on the metadata of the content according to the third aspect of the present invention analyzes a plurality of attributes of the metadata of the content, generates a plurality of candidate themes by combining the plurality of attributes, And a candidate theme in which the scale of the calculated content falls within a predetermined range is selected as the emotion theme, and the emotion theme and the emotion theme A theme generating device for providing a list of contents corresponding to a theme to a user terminal, and a user terminal for receiving a list of contents corresponding to the emotion theme and the emotion theme from the theme generating device.

상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.The above-described task solution is merely exemplary and should not be construed as limiting the present invention. In addition to the exemplary embodiments described above, there may be additional embodiments described in the drawings and the detailed description of the invention.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 테마 생성 장치는 콘텐츠의 메타 데이터에 포함된 복수의 속성을 이용하여 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다. 또한, 테마 생성 장치는 후보 테마 별 콘텐츠의 규모가 감성테마를 서비스에 제공하기에 최적이라고 판단되는 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성테마로 선정하고, 해당 감성 테마를 사용자 단말에게 제공할 수 있다. 또한, 테마 생성 장치는 감성 테마와 관련된 콘텐츠의 공통 속성을 분석하고, 공통 속성을 감성 테마에 태깅함으로써, 신규 콘텐츠가 대응하는 감성 테마에 자동으로 매핑될 수 있다. 또한, 테마 생성 장치는 신규 콘텐츠의 감성 정보를 실시간으로 자동 추론함으로써, 사용자의 차별화된 감성적 경험을 제공할 수 있다.According to any of the above-mentioned objects of the present invention, the theme generation apparatus can generate a plurality of candidate themes using a plurality of attributes included in the metadata of the contents. In addition, the theme generation apparatus may select a candidate theme that falls within a predetermined range determined to be optimal for providing the emotional theme to the service, and provide the emotional theme to the user terminal . In addition, the theme generation apparatus can automatically map the new content to the corresponding emotional theme by analyzing the common attribute of the content related to the emotional theme and tagging the common attribute to the emotional theme. In addition, the theme generation apparatus can provide the user with a differentiated emotional experience by automatically inferring the emotion information of the new content in real time.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 테마 생성 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 테마 생성 장치의 세부 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 콘텐츠 속성의 조합 규칙을 나타낸 예시 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법의 일예를 도시한 순서도이다.1 is a configuration diagram of a theme generation system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a detailed configuration diagram of the theme generation apparatus shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram showing a combination rule of content attributes according to an embodiment of the present invention.
4 is an operational flowchart illustrating a theme generation method based on metadata of contents according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an example of a theme generation method based on metadata of contents according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is referred to as being "connected" to another part, it includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another part in between . Also, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without departing from the other elements unless specifically stated otherwise.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.In this specification, the term " part " includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be implemented using two or more hardware, or two or more units may be implemented by one hardware.

본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.In this specification, some of the operations or functions described as being performed by the terminal or the device may be performed in the server connected to the terminal or the device instead. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed on a terminal or device connected to the server.

이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 테마 생성 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a theme generation system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 테마 생성 시스템은 테마 생성 장치(100) 및 사용자 단말(110)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 테마 생성 시스템은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니며, 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 도 1과 다르게 구성될 수도 있다.Referring to FIG. 1, the theme creation system may include atheme creation apparatus 100 and auser terminal 110. However, since the theme generating system of FIG. 1 is only one embodiment of the present invention, the present invention is not limited to FIG. 1 and may be configured differently from FIG. 1 according to various embodiments of the present invention.

테마 생성 장치(100)는 소비자(사용자 단말(110)의 사용자)의 감성 또는 서비스 이용 상황을 고려하여 최적의 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해, 콘텐츠의 감성 정보를 구축할 수 있다. 여기서, 콘텐츠는 예를 들어, 드라마, 뉴스, 영화, 스포츠, 연예오락, 종교, 홈쇼핑, 교육, 음악, 게임, 애니메이션, 다큐 및 취미와 같이 다양한 종류의 컨텐츠를 포함하는 방송 컨텐츠 또는 VOD 컨텐츠일 수 있다.Thetheme generation apparatus 100 can construct emotion information of content in order to provide an optimal customized content in consideration of the emotion of the consumer (the user of the user terminal 110) or the service utilization situation. Here, the contents may be broadcasting contents or VOD contents including various kinds of contents such as drama, news, movies, sports, entertainment, religion, home shopping, education, music, games, animation, have.

구체적으로, 테마 생성 장치(100)는 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하고, 복수의 속성 중 적어도 둘 이상의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다. 여기서, 메타 데이터의 속성에는 예를 들어, 콘텐츠의 카테고리, 장르, 소재, 제작 국가, 개봉년도 등이 포함될 수 있다. 예를 들어, 테마 생성 장치(100)는 카테고리="영화", 소재="고양이", 장르="공포"를 조합하여, "고양이 소재 공포 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다.Specifically, thetheme generation apparatus 100 may analyze a plurality of attributes of the metadata of the content, and may combine at least two of the plurality of attributes to generate a plurality of candidate themes. Here, the attribute of the metadata may include, for example, a category, a genre, a material, a production country, an opening year, etc. of the content. For example, thetheme generation apparatus 100 may generate a candidate theme "cat material horror movie" by combining category = "movie", material = "cat", and genre = "horror".

본 발명의 일 실시 예로, 테마 생성 장치(100)는 복수의 속성에 대한 분석으로부터 유의미한 속성 및 복수의 속성 간의 우선순위를 추출하고, 추출된 유의미한 속성 및 복수의 속성 간의 우선순위에 기초하여, 적어도 둘 이상의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성할 수도 있다.In an embodiment of the present invention, thetheme generation apparatus 100 extracts a meaningful attribute and a priority among a plurality of attributes from analysis of a plurality of attributes, and extracts, based on the extracted significant attribute and the priority among the plurality of attributes, A plurality of candidate themes may be created by combining two or more attributes.

테마 생성 장치(100)는 후보 테마 각각에 대한 콘텐츠의 규모를 산출하고, 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내(예를 들어, 사용자 단말(110)의 한 화면에 복수개의 콘텐츠 포스터를 한번에 확인할 수 있는 범위)에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정할 수 있다. 이 때, 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위를 초과하는 후보 테마의 경우, 해당 후보 테마를 구성하는 속성이 일반적(예를 들어, 영화 장르가 "드라마"인 경우)이거나, 비교적 많은 콘텐츠에 분포되어 있기 때문에, 후보 테마로서의 가치를 떨어뜨릴 수 있다. 반면에, 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 미만인 후보 테마의 경우, 해당 후보 테마를 구성하는 속성이 다양성이나 신선도 측면에서 부족하기 때문에, 후보 테마로서의 매력도를 떨어뜨릴 수 있다.Thetheme generation apparatus 100 calculates the scale of the content for each of the candidate themes and determines whether the size of the calculated content is within a predetermined range (for example, a plurality of content posters are confirmed at one time on one screen of the user terminal 110) Can be selected as the emotion theme. At this time, in the case of a candidate theme in which the scale of the content exceeds a predetermined range, the attribute constituting the candidate theme is general (for example, when the movie genre is "drama") or distributed to a relatively large number of contents Therefore, it can lower the value as a candidate theme. On the other hand, in the case of a candidate theme in which the size of the content is less than a predetermined range, the attributes constituting the candidate theme are insufficient in terms of diversity and freshness.

테마 생성 장치(100)는 임의의 후보 테마와 관련된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어올 때까지, 반복적으로, 해당 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하거나, 해당 후보 테마를 유사한 후보 테마와 통합할 수 있다.Thetheme generation apparatus 100 may repeatedly combine one or more attributes with the candidate theme repeatedly until the size of the content related to the candidate theme falls within a predetermined range or may integrate the candidate theme with a similar candidate theme can do.

테마 생성 장치(100)는 감성 테마 및 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다. 여기서, 콘텐츠의 리스트는 콘텐츠별 시청률에 기초하여 생성된 것일 수 있다. 또한, 콘텐츠의 리스트에는 일정 수준 이상의 시청률을 갖는 콘텐츠가 포함될 수 있다.Thetheme generating apparatus 100 may provide theuser terminal 110 with a list of contents corresponding to emotion theme and emotion theme. Here, the list of contents may be generated on the basis of the content-by-content rating. In addition, the list of contents may include contents having an audience rating higher than a certain level.

사용자 단말(110)은 테마 생성 장치(100)로부터 감성 테마 및 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 수신할 수 있다. 예를 들어, 후보 테마가 "고양이 소재 영화"인 경우, 콘텐츠 리스트는 "고양이 소재 영화"와 관련된 영화 콘텐츠들을 포함할 수 있다.Theuser terminal 110 can receive a list of contents corresponding to the emotion theme and emotion theme from thetheme generation apparatus 100. [ For example, if the candidate theme is "cat material movie ", the content list may include movie content associated with" cat material movie ".

사용자 단말(110)은 유무선 통신이 가능한 단말을 포함할 수 있고, 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자 단말(110)은 다양한 형태의 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(110)은 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속할 수 있는 휴대용 단말일 수 있다. 여기서, 휴대용 단말의 일 예에는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC, 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치가 포함될 수 있다. 또한, 사용자 단말(110)은 IPTV(Internet Protocol Television), 스마트 TV(Smart TV) 및 커넥티드 TV(Connected TV) 중 어느 하나일 수 있다. 다만, 사용자 단말(110)은 도 1에 도시된 형태 또는 앞서 예시된 것들로 한정 해석되는 것은 아니다.Theuser terminal 110 may comprise a terminal capable of wired and wireless communication, and according to various embodiments of the present invention, theuser terminal 110 may be various types of devices. For example, theuser terminal 110 may be a portable terminal capable of connecting to a remote server via a network. Here, as an example of a portable terminal, a portable communication device that is guaranteed to be portable and mobility may be a personal communication system (PCS), a global system for mobile communications (GSM), a personal digital cellular (PDC), a personal handyphone system (PHS) (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication) -2000, CDMA (Code Division Multiple Access) -2000, W-CDMA (W-CDMA), Wibro (Wireless Broadband Internet) , Tablet PCs, and the like, all of which may include handheld based wireless communication devices. Theuser terminal 110 may be any one of an Internet Protocol Television (IPTV), a Smart TV, and a Connected TV. However, theuser terminal 110 is not limited to the form shown in FIG. 1 or the ones illustrated above.

일반적으로, 도 1의 테마 생성 시스템의 각 구성요소들은 네트워크(120)를 통해 연결된다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(network)의 일 예에는 인터넷(Internet), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, LTE(Long Term Evolution), WiFi(Wireless Fidelity), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), WiGig(Wireless Gigabit) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Generally, the components of the theme generation system of FIG. 1 are connected through anetwork 120. A network refers to a connection structure capable of exchanging information between nodes such as terminals and servers. An example of such a network is the Internet, a wireless LAN (Local Area Network), a WAN But are not limited to, Wide Area Network (PAN), Personal Area Network (PAN), 3G, Long Term Evolution (LTE), Wireless Fidelity (WiFi), World Interoperability for Microwave Access (WiMAX) .

이하에서는 도 1의 테마 생성 시스템의 각 구성요소의 동작에 대해 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the operation of each component of the theme generation system of FIG. 1 will be described in more detail.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 테마 생성 장치(100)의 세부 구성도이다.FIG. 2 is a detailed configuration diagram of thetheme generation apparatus 100 shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 테마 생성 장치(100)는 콘텐츠의 메타 데이터에 기초하여 테마를 생성하는 장치로서, 콘텐츠의 메타 데이터를 저장하는 저장소(200) 및, 저장소(200)와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛(210)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, thetheme generation apparatus 100 includes astorage 200 that stores metadata of a content, aprocessing unit 200 that is arranged to interface with thestorage 200,Unit 210, as shown in FIG.

프로세싱 유닛(210)은 콘텐츠 관련 전문가 사이트로부터 전문가 리뷰 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 웹페이지(예를 들어, 포털, 블로그, 지식인 등) 및 소셜 미디어(예를 들어, 트위터, 페이스북 등)로부터 일반인 리뷰 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(210)은 게시판, 댓글 등으로부터 사람의 감정을 나타내는 감성문자(예를 들어, "무서운", "인기있는", "연기가 훌륭한" 등)를 수집할 수 있다.Theprocessing unit 210 may collect expert review data from a content related expert site. Theprocessing unit 210 may also collect general review data from web pages (e.g., portals, blogs, intellectuals, etc.) and social media (e.g., Twitter, Facebook, etc.). For example, theprocessing unit 210 may collect emotional characters (e.g., "scary "," popular ", "good acting ", etc.) representing a person's emotions from bulletin boards,

또한, 프로세싱 유닛(210)은 기제작된 테마(여기서, 테마란 복수개의 콘텐츠 그룹을 감성적인 용어로 표현한 정보)와 관련있는 콘텐츠 정보 및 소셜 감성 정보를 크롤링(crawling)을 통해, 텍스트 형태로 수집하여 가공할 수 있다. 여기서, 크롤링은 웹상에서 분산 저장되어 있는 문서를 수집하고, 수집된 내용을 검색 대상의 색인으로 포함시키는 기술이다. 예를 들어, 기제작된 테마는 "거친 남자의 감성 액션", "사탕보다 달콤한 영화", "비올 때 듣기 좋은 음악, "눈 내리면 생각나는 영화" "직딩 마음 아는 영화" 등이 될 수 있다.In addition, theprocessing unit 210 collects, in a text form, crawling content information and social emotional information related to the created theme (here, the theme is information representing a plurality of content groups in emotional terms) . Here, crawling is a technique of collecting documents that are distributed and stored on the Web, and including the collected contents as an index of the search target. For example, the themes that have been produced can be "Emotional action of a rough man", "Sweet movie than candy", "Good music to listen to during the rain", "Movie to remember when snow falls", "

프로세싱 유닛(210)은 기제작된 테마의 성격을 분석하고, 해당 테마에 속하는 복수의 콘텐츠의 공통적인 속성을 추출할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 추출한 공통적인 속성을 기제작된 테마에 태깅할 수 있다. 예를 들어, 테마가 "거친 남자를 위한 영화"이고, 해당 테마에 속하는 콘텐츠들의 공통적인 속성이 "장르=액션 또는 느와르", "형식=블록버스터"인 경우, 프로세싱 유닛(210)은 "거친 남자를 위한 영화" 테마에, "장르=액션 또는 느와르", "형식=블록버스터"를 태깅할 수 있다. 또한, 복수의 콘텐츠 중, 임의의 콘텐츠 속성에, 추출된 공통적인 속성인 "형식=블록버스터"가 존재하지 않은 경우, 프로세싱 유닛(210)은 해당 임의의 콘텐츠에도 "형식=블록버스터"를 태깅할 수 있다. 이러한 태깅 작업은 후보 테마를 자동으로 생성하고, 콘텐츠의 감성 정보를 구축하는데 활용될 수 있다.Theprocessing unit 210 may analyze the nature of the created theme and extract common attributes of a plurality of contents belonging to the theme. Also, theprocessing unit 210 can tag the extracted common attributes in the created theme. For example, if the theme is " a movie for a rough man ", and the common attribute of the contents belonging to the theme is "genre = action or noir & You can tag "genre = action or noir", "format = blockbuster" in the "movie for" theme. In addition, if there is no common attribute "format = blockbuster" extracted in any content attribute among a plurality of contents, theprocessing unit 210 can also tag the corresponding "format = blockbuster" have. Such a tagging task can be used to automatically generate a candidate theme and build sensibility information of the content.

한편, 프로세싱 유닛(210)은 복수의 테마를 수동적으로 설정하고, 설정된 테마와 연관된 콘텐츠를 수집할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 설정된 테마에, 수집한 콘텐츠를 수동으로 매핑하고, 수집된 콘텐츠 간의 속성을 분석할 수 있다. 이 후, 프로세싱 유닛(210)은 해당 테마 자체에, 콘텐츠의 속성을 태깅하고, 콘텐츠에도, 콘텐츠의 신규 속성을 추가(해당 속성이 없는 경우에 추가)함으로써, 콘텐츠의 속성을 확장 구축할 수 있다.On the other hand, theprocessing unit 210 may manually set a plurality of themes and collect content associated with the set themes. In addition, theprocessing unit 210 may manually map the collected content to a set theme, and analyze the attributes between the collected content. Thereafter, theprocessing unit 210 may tag the attribute of the content in the theme itself, and may additionally construct the attribute of the content by adding (or adding) the new attribute of the content to the content .

예를 들어, 기존 콘텐츠에 "공포, 로맨스" 등의 장르 정보와 "한국" 등의 제작국가만 포함되어 있었다면, 프로세싱 유닛(210)은 "어른들을 위한 감동 영화"라는 수동 테마에 매핑된 복수의 콘텐츠로부터, "스토리" = "감동적인", "추천 연령"="20세이상" 등의 신규 속성을 추출할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 "어른들을 위한 감동 영화"라는 수동 테마에 "카테고리" = "영화", "스토리" = "감동적인", "추천 연령"="20세이상"을 태깅할 수 있다. 나아가, 프로세싱 유닛(210)은 수동 테마에 태깅한 신규 속성을 콘텐츠의 속성에 추가할 수 있다. 즉, 지금까지 콘텐츠에 태깅된 속성이, "카테고리"만 포함되어 있었다면, 프로세싱 유닛(210)은 콘텐츠에도 "스토리" 및 "추천연령"이라는 신규 속성을 추가함으로써, 콘텐츠의 속성을 확장 구축하고 관리할 수 있다. 이러한 과정을 통해, 수동으로 일회성으로 구축했던 "어른들을 위한 감동 영화"라는 테마를 자동테마화할 수 있으며, 자동테마 구성 로직을 구축할 수 있다. 즉, 자동테마를 생성할 때, 콘텐츠에 태깅되어 있는 복수의 속성 중, "카테고리" = "영화", "스토리" = "감동적인", "추천 연령"="20세이상"의 조합을 이용하여, "어른들을 위한 감동 영화"라는 테마를 생성할 수 있으며, 해당 테마와 연관된 복수의 콘텐츠를 자동으로 매핑할 수 있다.For example, if the existing content includes genre information such as "horror, romance" and only a producer country such as "Korea ", then theprocessing unit 210 may generate a " New attributes such as "story" = "moving "," recommended age " Also, theprocessing unit 210 can tag "passion" for "passion for adults", "category" = "movie", "story" = "touching", "recommended age" = " . Further, theprocessing unit 210 may add new attributes tagged to the passive theme to the attributes of the content. That is, if the attribute tagged in the content so far includes only the "category", theprocessing unit 210 adds new attributes "story" and "recommended age" to the content, can do. Through this process, you can automatically create a theme called "Impression Movie for Adults", which was manually constructed one time, and you can build an automatic theme construction logic. That is, when the automatic theme is generated, a combination of "category" = "movie", "story" = "touching", "recommended age" = " , "Animated movies for adults ", and can automatically map a plurality of contents associated with the theme.

프로세싱 유닛(210)은 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성(예를 들어, 콘텐츠의 카테고리, 장르, 소재, 제작 국가, 개봉년도 등)을 분석할 수 있다. 구체적으로, 프로세싱 유닛(210)은 사용자 시청 로그로부터 시청률이 높은 인기 콘텐츠를 추출하고, 추출된 인기 콘텐츠에 태깅되어 있는 메타 데이터를 분석할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 메타 데이터의 분석을 통해, 유의미한 속성의 종류, 키워드군, 복수의 속성 간 우선순위를 파악할 수 있다.Theprocessing unit 210 may analyze a plurality of attributes of the content metadata (e.g., category of content, genre, material, country of manufacture, year of release, etc.). Specifically, theprocessing unit 210 can extract popular content having a high audience rating from the user watching log and analyze the tagged metadata of the extracted popular content. In addition, theprocessing unit 210 can identify the type of the significant attribute, the keyword group, and the priority among the plurality of attributes through the analysis of the metadata.

프로세싱 유닛(210)은 콘텐츠의 메타 데이터를 구성하고 있는 속성으로부터 기본 감성 정보를 추론할 수 있다. 여기서, 기본 감성 정보는 예를 들면, "무서운", "웃긴", "인기있는" 등과 같이 기본적인 콘텐츠의 속성에 의한 정보일 수 있다.Theprocessing unit 210 can infer the basic emotion information from the attributes constituting the metadata of the contents. Here, the basic emotion information may be information based on attributes of basic contents such as "scary "," funny ", "popular ", and the like.

또한, 프로세싱 유닛(210)은 소셜 미디어로부터 수집된 일반 사용자의 리뷰(댓글) 또는 유저 태그로부터 소셜 감성 정보를 추론할 수 있다. 여기서, 소셜 감성 정보는 임의의 콘텐츠에 대하여, 복수의 사람들이 갖는 공통적인 생각(예를 들어, "연기가 훌륭한" 등)에 기반한 감성 정보일 수 있다. 이러한, 소셜 감성 정보는 예를 들어, "잘하는 연기", "명연기 보여준 배우", "신선한 소재", "잔잔한 감동", "화려한 볼거리", "탄탄한 스토리", "아름다운 배경" 등이 될 수 있다.In addition, theprocessing unit 210 may deduce social sensibility information from the general user's comments (or comments) collected from the social media. Here, the social sensitivity information may be emotion information based on a common idea (for example, "smoke is good ", etc.) of a plurality of people for an arbitrary content. Such social sensibility information can be, for example, "acting well", "actor showing a character", "fresh material", "calming touch", "spectacular sight", "solid story", "beautiful background" .

프로세싱 유닛(210)은 복수의 속성 중 적어도 둘 이상의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(210)은 카테고리="영화", 소재="소설원작", 장르="코믹"을 조합하여, "소설원작 소재 코믹 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다. 본 발명의 다른 실시예로, 프로세싱 유닛(210)은 기본 감성 정보 및 소셜 감성 정보에 기초하여, 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다.Theprocessing unit 210 may combine at least two of the plurality of attributes to generate a plurality of candidate themes. For example, theprocessing unit 210 may generate a candidate theme called "novel original comic movie" by combining category = "movie", material = "novel original", and genre = "comic". In another embodiment of the present invention, theprocessing unit 210 may generate a plurality of candidate themes based on the basic emotion information and the social emotion information.

프로세싱 유닛(210)은 수집된 사용자 검색 로그(콘텐츠별 검색 로그)에 기초하여, 복수의 속성(콘텐츠의 메타 데이터의 속성) 중 유의미한 속성을 추출하고, 추출된 속성들을 이용하여 조합 규칙을 생성할 수 있다.Theprocessing unit 210 extracts a significant attribute among a plurality of attributes (attributes of the metadata of the content) based on the collected user search log (content search log), and generates a combination rule using the extracted attributes .

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 콘텐츠 속성의 조합 규칙을 나타낸 예시 도면이다.3 is an exemplary diagram showing a combination rule of content attributes according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 콘텐츠 속성은 콘텐츠의 메타 데이터를 구성하고 있는 구성요소로써, 카테고리, 장르, 소재, 제작국가, 개봉년도, 평점, 소재, 주연, 감독, 영화제 수상년도 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, a content attribute is a component that constitutes metadata of a content, and may include a category, a genre, a material, a production country, an opening year, a rating, a material, a star, a director, .

콘텐츠 속성의 조합 규칙은 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성이 조합된 규칙일 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 속성의 조합 규칙은 "카테고리+장르", "카테고리+장르조합", "카테고리+장르+소재", "카테고리+장르+제작국가", "카테고리+장르+개봉년도", "카테고리+장르+평점", "카테고리+소재", "카테고리+주연", "카테고리+감독", "카테고리+제작국가", "카테고리+제작국가+개봉년도", "카테고리+영화제+수상년도" 등을 포함할 수 있다.The combination rule of the content attribute may be a rule in which a plurality of attributes of the metadata of the content are combined. For example, the combination rule of the content attribute is a combination of "category + genre", "category + genre combination", "category + genre + material", "category + genre + production country" Category + production year + opening year "," category + film year + award year "," category + genre + rating "," category + material "," category + star " And the like.

또한, 콘텐츠 속성의 조합 규칙은 적어도 하나 이상의 속성에, 기본 감성 정보 및/또는 소셜 감성 정보가 결합된 규칙일 수 있다. 예를 들어, "카테고리+장르+소셜감성정보", "카테고리+소재+기본감성정보", "카테고리+기본 감성 정보+제작국가" 등을 포함할 수 있다.Further, the combination rule of the content attribute may be a rule in which the basic emotion information and / or the social emotion information is combined with at least one attribute. For example, it may include "category + genre + social sensitivity information", "category + material + basic emotion information", "category + basic emotion information + production country"

다시 도 2를 참조하면, 프로세싱 유닛(210)은 유의미한 조합 규칙에 기초하여, 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(210)은 카테고리("영화")+장르("로맨스" 및 " 액션")의 조합 규칙으로, "로맨스 액션 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 카테고리("영화")+소재("소설원작")+장르("코믹")의 조합 규칙으로, "소설원작 소재 코믹 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 카테고리("영화")+제작국가("중국")+장르("액션")의 조합 규칙으로, "중국 액션 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 카테고리("영화")+개봉년도("2010년")+평점("9점이상")의 조합 규칙으로, "2010년대 9점 이상 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 카테고리("영화")+감독("임권택")의 조합 규칙으로, "임권택 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 카테고리("영화")+개봉년도("1970~1980")의 조합 규칙으로, "1970년 1980년대 영화"라는 후보 테마를 생성할 수 있다.Referring again to Figure 2, theprocessing unit 210 may generate a plurality of candidate themes based on a meaningful combination rule. For example, theprocessing unit 210 may generate a candidate theme called "romance action movie " with a combination rule of category (" movie ") + genre (" romance "and" action "). Theprocessing unit 210 can create a candidate theme called "novel original comic movie" with a combination rule of category ("movie") + material ("original novel") + genre ("comic"). Theprocessing unit 210 can create a candidate theme called "China Action Movie " in a combination rule of category (" movie ") + production country (" China ") + genre (" action "). Theprocessing unit 210 can create a candidate theme called "Movies in Nine or More Points in 2010 " in the combination rule of category (" movie ") + opening year (" 2010 ") + rating have. Theprocessing unit 210 may create a candidate theme called "Immanent Movie" with a combination rule of category ("movie") + supervision (& Theprocessing unit 210 may generate a candidate theme called "1970's 1980s movie" with a combination rule of category ("movie") + opening year ("1970-1980").

본 발명의 다른 실시 예로, 프로세싱 유닛(210)은 기제작된 테마로부터 해당 테마를 구성하고 있는 속성 태그 및 속성 내용을 분석할 수 있다. 만일, 기제작된 테마로부터 후보 테마의 생성에 사용된 적이 없는 새로운 속성 태그를 발견한 경우, 프로세싱 유닛(210)은 해당 속성 태그를 이용하여 새로운 유의미한 조합 규칙을 생성하고, 생성된 조합 규칙으로 후보 테마를 생성할 수 있다. 예를 들어, 기제작된 테마로부터 새로운 속성 태그="형식"을 발견한 경우, 프로세싱 유닛(210)은 속성="형식"을 기존의 조합규칙에 포함시켜, "카테고리+제작국가+형식" 또는 "카테고리+형식+평점" 등으로 신규 조합 규칙을 생성할 수 있다.In another embodiment of the present invention, theprocessing unit 210 may analyze attribute tags and attribute contents constituting the theme from a previously created theme. If a new attribute tag that has not been used in the generation of the candidate theme is found from the created theme, theprocessing unit 210 generates a new meaningful combination rule using the attribute tag, You can create a theme. For example, if a new attribute tag = "format" is found from a previously created theme, theprocessing unit 210 adds attribute = " New combination rule can be created with "category + format + rating".

또한, 기제작된 테마의 속성 내용이 기존 후보 테마의 생성에 사용된 적이 없었다면, 프로세싱 유닛(210)은 해당 속성 내용을 유의미한 조합 규칙에 적용하여 후보 테마를 생성할 수 있다. 예를 들어, 기제작된 테마의 분석 과정에서 소재="고양이"가 추출된 경우, 프로세싱 유닛(210)은 기존의 조합 규칙에서 속성 내용만을 변경하여, 카테고리("영화")+장르("공포")+소재("고양이")로 구성된 "고양이 소재 공포 영화"라는 신규 후보 테마를 생성할 수 있다.Also, if the attribute content of the created theme has not been used to create the existing candidate theme, theprocessing unit 210 can apply the attribute content to a meaningful combination rule to create a candidate theme. For example, if the material = "cat" is extracted in the analysis process of the created theme, theprocessing unit 210 changes only the attribute content in the existing combination rule, ") + Material (" cat ") to create a new candidate theme called" cat material horror movie ".

프로세싱 유닛(210)은 생성된 후보 테마를 정제할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(210)은 "로맨스 액션 영화" 테마명을 "액션 영화 속 달콤한 로맨스" 테마명으로 정제할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 "소설원작 소재 코믹 영화" 테마명을 "글로는 표현 못할 큰 웃음 빅 재미" 테마명으로 정제할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 "중국 액션 영화" 테마명을 "환상적인 대륙의 액션을 그린 영화" 테마명으로 정제할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 "2010년대 9점 이상 영화" 테마명을 "평점 높아 재미 검증된 최신작" 테마명으로 정제할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 "임권택 영화" 테마명을 "한국 영화계의 거장, 임권택 감독" 테마명으로 정제할 수 있다. 프로세싱 유닛(210)은 ""1970년 1980년대 영화" 테마명을 "7080 감성을 불러일으키는 옛날 영화" 테마명으로 정제할 수 있다.Theprocessing unit 210 may refine the generated candidate theme. For example, theprocessing unit 210 may refine the "Romance Action Movie" theme name to "Sweet Romance in Action Movie" Theprocessing unit 210 can refine the theme name of "Comic Movie Original Comics" to the theme name of " Big Laugh Big Fun " Theprocessing unit 210 can refine the theme name of "China Action Movie" to a theme name "Movie of a fantastic continent action ". Theprocessing unit 210 can refine the theme name of "movie of 9 or more points in 2010" Theprocessing unit 210 can refine the theme name of "Im Kwon Taek film" to the title of "director of Im Kwon Taek director of Korean film industry ". Theprocessing unit 210 can refine the "1970" 1980s movie "theme name to the" 7080 emotional old movie "theme name.

프로세싱 유닛(210)은 사용자 검색 로그 및 사용자 시청 로그에 기초하여, 복수의 속성 간의 연관도 점수를 산출할 수 있다. 이 때, 프로세싱 유닛(210)은 사용자 검색 로그를 통해, 개인별 질의어의 패턴 양상을 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 유닛(210)은 "공포 영화"를 좋아하는 시청자가 "스릴러 영화"도 많이 시청한다는 통계적 수치를 점수화할 수 있다.Theprocessing unit 210 may calculate an association degree score between a plurality of attributes based on the user search log and the user watching log. At this time, theprocessing unit 210 can analyze the pattern of the individual query terms through the user search log. For example, theprocessing unit 210 can score a statistical value that a viewer who likes "horror movies" watches a lot of "thriller movies."

프로세싱 유닛(210)은 복수의 후보 테마 중, 유의미한 후보 테마를 선별하기 위해, 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하고, 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출할 수 있다.Theprocessing unit 210 may extract the content corresponding to each of the plurality of candidate themes and calculate the scale of the content for each candidate theme so as to select a significant candidate theme among the plurality of candidate themes.

프로세싱 유닛(210)은 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위(한번의 페이징만으로 전체 콘텐츠를 확인할 수 있는 규모) 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정할 수 있다.Theprocessing unit 210 may select a candidate theme that falls within a predetermined range (a scale at which the entire contents can be confirmed with only one paging) as the emotional theme.

만일, 프로세싱 유닛(210)은 임의의 후보 테마에 대응하는 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 상한 값(예를 들어, 20개)을 초과하는 경우, 해당 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출할 수 있다. 구체적으로, 프로세싱 유닛(210)은 해당 후보 테마에 포함된 속성과 연관도 점수가 높은 속성을 해당 후보 테마에 하나 이상 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출할 수 있다.If the size of the content corresponding to an arbitrary candidate theme exceeds a predetermined upper limit value (for example, 20), theprocessing unit 210 may further combine one or more attributes in the candidate theme The scale can be cast. Specifically, theprocessing unit 210 may re-scale the content by adding one or more attributes included in the candidate theme and high relevance score to the candidate theme.

만일, 프로세싱 유닛(210)은 임의의 후보 테마에 대응하는 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 하한 값(예를 들어, 10개) 미만인 경우, 해당 후보 테마에 이와 유사한 후보 테마(제 2 후보 테마)를 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출할 수 있다. 구체적으로, 프로세싱 유닛(210)은 해당 후보 테마와 연관도 점수가 높은 후보 테마를 해당 후보 테마에 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출할 수 있다.If the size of the content corresponding to any candidate theme is less than a predetermined lower limit value (for example, 10), theprocessing unit 210 may integrate a similar candidate theme (second candidate theme) in the candidate theme So that the size of the content can be restored. Specifically, theprocessing unit 210 can integrate the candidate theme and the candidate theme having a high relevance score in the candidate theme to re-size the content.

한편, 프로세싱 유닛(210)은 사용자 시청 로그로부터 콘텐츠별 시청률을 분석할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 시청률이 높은 복수의 콘텐츠를 대상으로, 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 생성할 수 있다.On the other hand, theprocessing unit 210 can analyze the audience rating for each content from the user watching log. Also, theprocessing unit 210 can generate a list of contents corresponding to the emotional theme for a plurality of contents having a high audience rating.

본 발명의 다른 실시 예로, 프로세싱 유닛(210)은 감성 테마에 매핑된 콘텐츠의 메타 데이터를 통해, 추후 신규 콘텐츠의 감성 정보를 자동으로 추론할 수 있도록 하는 시맨틱(의미적)한 추론 규칙을 생성할 수 있다. 또한, 프로세싱 유닛(210)은 시맨틱한 추론 규칙에 기초하여, 신규 콘텐츠를 감성 테마에 자동적으로 편성할 수 있다.In another embodiment of the present invention, theprocessing unit 210 generates a semantic reasoning rule for automatically inferring emotional information of a new content later through the meta data of content mapped to the emotional theme . In addition, theprocessing unit 210 may automatically organize new content into emotional themes based on semantic reasoning rules.

프로세싱 유닛(210)은 감성 테마 및 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다.Theprocessing unit 210 may provide theuser terminal 110 with a list of contents corresponding to emotional and emotional themes.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.4 is an operational flowchart illustrating a theme generation method based on metadata of contents according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 단계 S401에서 테마 생성 장치(100)는 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석할 수 있다.Referring to FIG. 4, in step S401, thetheme generation apparatus 100 may analyze a plurality of attributes of metadata of contents.

단계 S402에서 테마 생성 장치(100)는 분석된 복수의 속성 중에서 적어도 둘 이상의 속성을 조합하여, 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다.In step S402, thetheme generation apparatus 100 may generate a plurality of candidate themes by combining at least two attributes among the analyzed plurality of attributes.

단계 S403에서 테마 생성 장치(100)는 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출할 수 있다.In step S403, thetheme generation apparatus 100 may extract a content corresponding to each of a plurality of candidate themes.

단계 S404에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마별 콘텐츠 규모를 산출할 수 있다.In step S404, thetheme generation apparatus 100 may calculate a content scale for each candidate theme.

단계 S405에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마별로 산출된 콘텐츠 규모가 미리 정해진 상한 값(Max_value)을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.In step S405, thetheme generation apparatus 100 may determine whether the content scale calculated for each candidate theme exceeds a predetermined upper limit value (Max_value).

단계 S406에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마별로 산출된 콘텐츠 규모 중, 임의의 후보 테마에 대한 콘텐츠 규모가 상한 값을 초과하는 경우, 해당 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출할 수 있다.In step S406, if the content scale for any candidate theme among the content scales calculated for each candidate theme exceeds the upper limit value, thetheme generation device 100 adds one or more attributes to the candidate theme, Of the property.

단계 S407에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마별로 산출된 콘텐츠 규모가 미리 정해진 하한 값(Min_value) 미만인지 여부를 판단할 수 있다.In step S407, thetheme generation apparatus 100 may determine whether the content scale calculated for each candidate theme is less than a predetermined lower limit value (Min_value).

단계 S408에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마별 콘텐츠 규모가 상한 값 이하인 복수의 후보 테마에서, 임의의 후보 테마에 대한 콘텐츠 규모가 하한 값 미만인 경우, 해당 후보 테마를 유사한 후보 테마와 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출할 수 있다.In step S408, if the content size for any candidate theme is less than the lower limit value in a plurality of candidate themes with a content size of the candidate theme of less than the upper limit value, thetheme generating apparatus 100 integrates the candidate theme with a similar candidate theme The scale can be cast.

단계 S409에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마별 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위(상한 값 이하이면서 하한 값 이상) 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정할 수 있다.In step S409, thetheme generation apparatus 100 can select, as the emotion theme, a candidate theme in which the scale of the content calculated for each candidate theme falls within a predetermined range (lower than or equal to the upper limit value).

단계 S410에서 테마 생성 장치(100)는 선정된 감성 테마 및 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다.In step S410, thetheme generation apparatus 100 may provide theuser terminal 110 with a list of contents corresponding to the selected emotion theme and emotion theme.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법의 일예를 도시한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating an example of a theme generation method based on metadata of contents according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 실시예에 따른 테마 생성 방법은 도 1 내지 도 4에 도시된 실시예에 따른 사용자 단말(110) 및 테마 생성 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 4의 사용자 단말(110) 및 테마 생성 장치(100)에 관하여 기술된 내용은 도 5에 도시된 실시예에 따른 통화 연결 방법에도 적용될 수 있다.The theme generating method according to the embodiment shown in FIG. 5 includes the steps of theuser terminal 110 and thetheme generating apparatus 100 according to the embodiment shown in FIG. 1 to FIG. Therefore, the contents described with respect to theuser terminal 110 and thetheme generation apparatus 100 of FIGS. 1 to 4 may be applied to the call connection method according to the embodiment shown in FIG. 5 even if omitted below.

도 5를 참조하면, 단계 S501에서 테마 생성 장치(100)는 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석할 수 있다.Referring to FIG. 5, in step S501, thetheme generation apparatus 100 may analyze a plurality of attributes of metadata of a content.

단계 S503에서 테마 생성 장치(100)는 단계 S501에서 분석된 복수의 속성 중 적어도 둘 이상의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다.In step S503, thetheme generation apparatus 100 may generate a plurality of candidate themes by combining at least two attributes among the plurality of attributes analyzed in step S501.

단계 S505에서 테마 생성 장치(100)는 단계 S503에서 생성된 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출할 수 있다.In step S505, thetheme generation apparatus 100 may extract a content corresponding to each of the plurality of candidate themes generated in step S503.

단계 S507에서 테마 생성 장치(100)는 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출할 수 있다.In step S507, thetheme generation apparatus 100 may calculate the scale of the content for each candidate theme.

단계 S509에서 테마 생성 장치(100)는 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정할 수 있다.In step S509, thetheme generation apparatus 100 may select a candidate theme whose scale of the calculated content falls within a predetermined range as a sensible theme.

단계 S511에서 테마 생성 장치(100)는 감성 테마 및 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말(110)에게 제공할 수 있다. 여기서, 콘텐츠의 리스트는 콘텐츠별 시청률에 기초하여 생성된 것일 수 있다.In step S511, thetheme generation apparatus 100 may provide theuser terminal 110 with a list of contents corresponding to emotion theme and emotion theme. Here, the list of contents may be generated on the basis of the content-by-content rating.

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S503) 이전에, 콘텐츠에 대한 사용자 검색 로그를 수집하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, the theme generation method may further include a step (not shown) of collecting a user search log for the content before the step S503.

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S503) 이전에, 사용자 검색 로그에 기초하여, 복수의 속성 중 유의미한 조합 규칙을 추출하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, the theme generation method may further include extracting a meaningful combination rule among a plurality of attributes (not shown) before the step S503, based on the user search log.

도 5에는 도시되지 않았으나, 단계 S503에서 테마 생성 장치(100)는 유의미한 조합 규칙에 기초하여, 복수의 후보 테마를 생성할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, in step S503, thetheme generation apparatus 100 may generate a plurality of candidate themes based on a meaningful combination rule.

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S503) 이전에, 사용자 시청 로그에 기초하여, 콘텐츠별 시청률을 분석하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, the theme generation method may further include a step (not shown) of analyzing the audience rating for each content based on the user watching log prior to the step S503.

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S507) 이전에, 사용자 검색 로그 및 사용자 시청 로그에 기초하여, 복수의 속성 간의 연관도 점수를 산출하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, the theme generation method may further include a step (not shown) of calculating an association degree score between a plurality of attributes before the step S507, based on the user search log and the user watching log .

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S507) 이후에, 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 상한 값을 초과하는 경우, 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, if the calculated size of the content exceeds the predetermined upper limit value after step S507, the theme generation method may further include combining at least one attribute in the candidate theme to restore the size of the content May further include a step (not shown).

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S507) 이후에, 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 상한 값을 초과하는 경우, 후보 테마에 포함된 속성과 연관도 점수가 높은 속성을 후보 테마에 하나 이상 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, if the calculated size of the content exceeds the predetermined upper limit value after step S507, the theme generation method may display the attribute having a high relevance score and the attribute included in the candidate theme in the candidate theme (Not shown) of restricting the size of the contents by further combining one or more of them.

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S507) 이후에, 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 하한 값 미만인 경우, 후보 테마를 유사한 후보 테마와 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, the theme generation method may include a step of integrating the candidate theme with a similar candidate theme to output the scale of the contents (Step S507), if the calculated content is smaller than the predetermined lower limit value Time).

도 5에는 도시되지 않았으나, 테마 생성 방법은 단계(S507) 이후에, 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 하한 값 미만인 경우, 후보 테마와 연관도 점수가 높은 후보 테마를 후보 테마에 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계(미도시)를 더 포함할 수 있다.Although not shown in FIG. 5, the theme generation method may include a step of, after step S507, if the calculated content is smaller than a predetermined lower limit value, a candidate theme having a high relevance score and a high relevance score is integrated into a candidate theme, (Not shown) of delivering property.

상술한 설명에서, 단계 S501 내지 S511는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.In the above description, steps S501 to S511 may be further divided into additional steps or combined into fewer steps, according to an embodiment of the present invention. Also, some of the steps may be omitted as necessary, and the order between the steps may be changed.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.One embodiment of the present invention may also be embodied in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as program modules, being executed by a computer. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, the computer-readable medium can include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes any information delivery media, including computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is intended that the present invention covers the modifications and variations of this invention provided they come within the scope of the appended claims and their equivalents. .

100: 테마 생성 장치
110: 사용자 단말100: Theme creation device
110: User terminal

Claims (19)

Translated fromKorean

콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 방법에 있어서,
상기 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하는 단계;
상기 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하는 단계;
상기 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하는 단계;
상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계;
상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하는 단계; 및
상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하는 단계
를 포함하는, 테마 생성 방법.
A method of creating a theme based on metadata of contents,
Analyzing a plurality of attributes of the metadata of the content;
Generating a plurality of candidate themes by combining the plurality of attributes;
Extracting a content corresponding to each of the plurality of candidate themes;
Calculating a size of the content according to the candidate theme;
Selecting a candidate theme in which the scale of the calculated content falls within a predetermined range as an emotional theme; And
Providing a list of contents corresponding to the emotional theme and the emotional theme to a user terminal
/ RTI >
제 1 항에 있어서,
상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계 이후에,
상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 상한 값을 초과하는 경우, 상기 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계
를 더 포함하는, 테마 생성 방법.
The method according to claim 1,
After calculating the scale of the content according to the candidate theme,
If the calculated size of the content exceeds a predetermined upper limit value, combining the one or more attributes with the candidate theme to restore the scale of the content
Further comprising the steps of:
제 1 항에 있어서,
상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계 이후에,
상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 하한 값 미만인 경우, 상기 후보 테마를 유사한 후보 테마와 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계
를 더 포함하는, 테마 생성 방법.
The method according to claim 1,
After calculating the scale of the content according to the candidate theme,
If the size of the calculated content is less than a predetermined lower limit value, integrating the candidate theme with a similar candidate theme,
Further comprising the steps of:
제 1 항에 있어서,
상기 콘텐츠에 대한 사용자 검색 로그를 수집하는 단계; 및
상기 사용자 검색 로그에 기초하여, 상기 복수의 속성 중 유의미한 조합 규칙을 추출하는 단계;
를 더 포함하는, 테마 생성 방법.
The method according to claim 1,
Collecting a user search log for the content; And
Extracting a meaningful combination rule among the plurality of attributes based on the user search log;
Further comprising the steps of:
제 4 항에 있어서,
상기 복수의 후보 테마를 생성하는 단계는
상기 유의미한 조합 규칙에 기초하여, 상기 복수의 후보 테마를 생성하는 것인, 테마 생성 방법.
5. The method of claim 4,
The step of generating the plurality of candidate themes
And generate the plurality of candidate themes based on the significant combination rule.
제 1 항에 있어서,
사용자 시청 로그에 기초하여, 콘텐츠별 시청률을 분석하는 단계를 더 포함하되,
상기 콘텐츠의 리스트는 상기 콘텐츠별 시청률에 기초하여 생성되는 것인, 테마 생성 방법.
The method according to claim 1,
Further comprising analyzing an audience rating for each content based on a user watching log,
And the list of contents is generated based on the content-by-content rating.
제 2 항에 있어서,
상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계 이전에, 사용자 검색 로그 및 사용자 시청 로그에 기초하여, 상기 복수의 속성 간의 연관도 점수를 산출하는 단계를 더 포함하고,
상기 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계는 상기 후보 테마에 포함된 속성과 상기 연관도 점수가 높은 속성을 상기 후보 테마에 하나 이상 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 것인, 테마 생성 방법.
3. The method of claim 2,
Further comprising the step of calculating an association degree score between the plurality of attributes based on a user search log and a user view log prior to the step of calculating the scale of the content for each candidate theme,
Wherein the step of shipment of the scale of the content comprises shipment of the scale of the content by further combining one or more attributes included in the candidate theme and the candidate theme having the high relevance score.
제 3 항에 있어서,
상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하는 단계 이전에, 사용자 검색 로그 및 사용자 시청 로그에 기초하여, 상기 복수의 후보 테마 간의 연관도 점수를 산출하는 단계를 더 포함하고,
상기 콘텐츠의 규모를 재산출하는 단계는 상기 후보 테마와 상기 연관도 점수가 높은 후보 테마를 상기 후보 테마에 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 것인, 테마 생성 방법.
The method of claim 3,
Further comprising the step of calculating an association degree score between the plurality of candidate themes based on the user search log and the user watching log prior to the step of calculating the size of the content according to the candidate theme,
Wherein the step of shipment of the scale of the contents comprises integrating the candidate theme and the candidate theme having a high degree of association score into the candidate theme to ship the scale of the contents.
콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 생성 장치에 있어서,
상기 콘텐츠의 메타 데이터를 저장하는 저장소; 및
상기 저장소와 인터페이싱하도록 정렬된 프로세싱 유닛을 포함하고,
상기 프로세싱 유닛은,
상기 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하고,
상기 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하고,
상기 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하고,
상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하고,
상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하고,
상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하도록 구성되는, 테마 생성 장치.
A theme generation apparatus based on metadata of contents,
A storage for storing metadata of the contents; And
And a processing unit arranged to interface with the repository,
The processing unit comprising:
Analyzing a plurality of attributes of the metadata of the content,
Generating a plurality of candidate themes by combining the plurality of attributes,
Extracting a content corresponding to each of the plurality of candidate themes,
Calculating a scale of the content for each candidate theme,
A candidate theme in which the scale of the calculated content falls within a predetermined range is selected as the emotion theme,
And provide the list of contents corresponding to the emotion theme and the emotion theme to the user terminal.
제 9 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛은
상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 상한 값을 초과하는 경우, 상기 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하도록 구성되는 것인, 테마 생성 장치.
10. The method of claim 9,
The processing unit
And when the scale of the calculated content exceeds a predetermined upper limit value, the size of the content is re-calculated by further combining one or more attributes with the candidate theme.
제 9 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛은
상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 하한 값 미만인 경우, 상기 후보 테마를 유사한 후보 테마와 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하도록 구성되는 것인, 테마 생성 장치.
10. The method of claim 9,
The processing unit
And when the scale of the calculated content is less than a predetermined lower limit value, combining the candidate theme with a similar candidate theme to recalculate the scale of the content.
제 9 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛은
상기 콘텐츠에 대한 사용자 검색 로그를 수집하도록 구성되는 것인, 테마 생성 장치.
10. The method of claim 9,
The processing unit
And to collect a user search log for the content.
제 12 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛은
상기 사용자 검색 로그에 기초하여, 상기 복수의 속성 중 유의미한 조합 규칙을 추출하도록 구성되는 것인, 테마 생성 장치.
13. The method of claim 12,
The processing unit
And extract a meaningful combination rule among the plurality of attributes based on the user search log.
제 13 항에 있어서,
상기 프로세싱 유닛은
상기 유의미한 조합 규칙에 기초하여, 상기 복수의 후보 테마를 생성하도록 구성되는 것인, 테마 생성 장치.
14. The method of claim 13,
The processing unit
And generate the plurality of candidate themes based on the significant combination rule.
콘텐츠의 메타 데이터에 기초한 테마 제공 시스템에 있어서,
상기 콘텐츠의 메타 데이터의 복수의 속성을 분석하고, 상기 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하고, 상기 복수의 후보 테마 각각에 해당하는 콘텐츠를 추출하고, 상기 후보 테마 별 콘텐츠의 규모를 산출하고, 상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 범위 내에 들어오는 후보 테마를 감성 테마로서 선정하고, 상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 사용자 단말로 제공하는 테마 생성 장치; 및
상기 테마 생성 장치로부터 상기 감성 테마 및 상기 감성 테마에 해당하는 콘텐츠의 리스트를 수신하는 사용자 단말
을 포함하는, 테마 제공 시스템.
A system for providing a theme based on metadata of contents,
Extracting a content corresponding to each of the plurality of candidate themes, extracting a content corresponding to each of the plurality of candidate themes, A theme generating device for selecting a candidate theme in which the scale of the calculated content falls within a predetermined range as a sensible theme and providing a list of contents corresponding to the sensible theme and the sensible theme to the user terminal; And
And a list of contents corresponding to the emotional theme and the emotional theme from the theme generation apparatus,
The theme providing system.
제 15 항에 있어서,
상기 테마 생성 장치는 상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 상한 값을 초과하는 경우, 상기 후보 테마에 하나 이상의 속성을 추가로 조합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 것인, 테마 제공 시스템.
16. The method of claim 15,
Wherein the theme generation apparatus re-allocates the scale of the content by further combining one or more attributes with the candidate theme when the calculated size of the content exceeds a predetermined upper limit value.
제 15 항에 있어서,
상기 테마 생성 장치는 상기 산출된 콘텐츠의 규모가 미리 정해진 하한 값 미만인 경우, 상기 후보 테마를 유사한 후보 테마와 통합하여 콘텐츠의 규모를 재산출하는 것인, 테마 제공 시스템.
16. The method of claim 15,
Wherein the theme generation apparatus integrates the candidate theme with a similar candidate theme to rebalance the content if the calculated size of the content is less than a predetermined lower limit value.
제 15 항에 있어서,
상기 테마 생성 장치는 상기 복수의 속성에 대한 분석으로부터 유의미한 속성 및 복수의 속성 간의 우선순위를 추출하는 것인, 테마 제공 시스템.
16. The method of claim 15,
Wherein the theme generation device extracts a meaningful attribute and a priority among a plurality of attributes from analysis of the plurality of attributes.
제 18 항에 있어서,
상기 테마 생성 장치는 상기 추출된 유의미한 속성 및 복수의 속성 간의 우선순위에 기초하여, 복수의 속성을 조합하여 복수의 후보 테마를 생성하는 것인, 테마 제공 시스템.19. The method of claim 18,
Wherein the theme generation apparatus generates a plurality of candidate themes by combining a plurality of attributes based on the extracted significant attribute and the priority among the plurality of attributes.

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