ＲＳＳ基盤のキーワード抽出装置および方法
【課題】ＲＳＳ情報からキーワードを検出することによって、特定分野におけるイシューのキーワードを容易かつ素早く得るキーワード検出装置および方法を提供する。
【解決手段】キーワード検出装置および方法が開示される。キーワード検出方法は、ＲＳＳ情報を収集して前記ＲＳＳ情報から単語を抽出し、前記単語の重要度を算出し、前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択してもよい。
【解決手段】キーワード検出装置および方法が開示される。キーワード検出方法は、ＲＳＳ情報を収集して前記ＲＳＳ情報から単語を抽出し、前記単語の重要度を算出し、前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択してもよい。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
キーワード抽出装置および方法に関し、ＲＳＳ情報に基づいてキーワードを抽出する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＲＳＳは、コンテンツ配信と収集に関する標準フォーマットで標準化された方式によって自動化された方式であって、様々な位置のニュース、マガジン、ブログのようなコンテンツ内容の収集を可能にする。特に、ＲＳＳは、ユーザの選好度やアプリケーションの目的に応じて希望の主題と関連する最新情報を素早く、かつ簡便に収集できる機能を提供する。ここで、ＲＳＳは情報の更新や配布の目的として主に用いられ、ニュースなどインターネットを介するメディア提供サービスに積極的に活用されている。
【０００３】
一方、インターネットを基盤の広告およびｗｅｂサービスの提供において特定分野におけるイシューのキーワードを素早くかつ簡便に得る技術が求められる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳ情報からキーワードを検出することによって、特定分野におけるイシューのキーワードを容易かつ素早く得るキーワード検出装置および方法を提供する。
【０００５】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳの特性の希望する分野の最新情報を容易かつ素早く得ることによって、ＲＳＳ技術の応用サービスモデルをより拡張するキーワード検出装置および方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置は、ＲＳＳ情報を収集するＲＳＳ収集部と、前記ＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出するキーワード検出部とを含む。
【０００７】
本発明の一側面によると、前記ＲＳＳ収集部は、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信するＲＳＳ情報受信モジュールと、前記ＲＳＳ情報が維持されるデータベースとを含む。
【０００８】
また、本発明の一側面によると、前記ＲＳＳ情報受信モジュールは、予め決められた範囲データに基づいて前記ＲＳＳサーバを決定し、前記ＲＳＳサーバで前記ＲＳＳ情報を要請する。
【０００９】
また、本発明の一側面によると、前記キーワード検出部は、前記ＲＳＳ情報から単語を抽出する単語獲得モジュールと、前記単語の重要度を算出する重要度算出モジュールと、前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するキーワード検出モジュールとを含む。
【００１０】
また、本発明の一側面によると、前記キーワード検出部は、前記ＲＳＳ情報から単位要素を抽出するＲＳＳ解析モジュールをさらに含み、前記単語獲得モジュールは、前記単位要素から前記単位要素を構成する単語を抽出する。
【００１１】
また、本発明の一側面によると、前記単語獲得モジュールは、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって前記単語を抽出する。
【００１２】
また、本発明の一側面によると、前記重要度算出モジュールは、前記単語の出現頻度、希少度、およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として前記単語の重要度を算出する。
【００１３】
また、本発明の一側面によると、前記重要度算出モジュールは、前記単語のＴＦＩＤＦに基づいて前記重要度を算出する。
【００１４】
また、本発明の一側面によると、前記重要度算出モジュールは、前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出し、前記第１単語の文書頻度を算出し、前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出する。
【００１５】
また、本発明の一側面によると、前記キーワード検出モジュールは、前記単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語を前記キーワードに選択する。
【００１６】
また、本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法は、ＲＳＳ情報を収集するステップと、前記ＲＳＳ情報から単語を抽出するステップと、前記単語の重要度を算出するステップと、前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するステップとを含む。
【００１７】
また、本発明の一側面によると、単語の重要度を算出する前記ステップは、前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出するステップと、前記第１単語の文書頻度を算出するステップと、前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出するステップとを含む。
【００１８】
また、本発明の一側面によると、単語からキーワードを選択する前記ステップは、前記第１単語の重要度に基づいて前記第１単語を前記キーワードに選択する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳ情報からキーワードを検出することによって、特定分野におけるイシューのキーワードを容易かつ素早く得ることのできるキーワード検出装置および方法を提供することができる。
【００２０】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳの特性である希望する分野の最新情報を容易かつ素早く得ることによって、ＲＳＳ技術の応用サービスモデルをより拡張できるキーワード検出装置および方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置およびＲＳＳ提供サーバを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法を示す動作フローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態によって単語の重要度を算出するステップを表す動作フローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態によって単語からキーワードを選択するステップを表す動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、添付の図面および添付の図面に記載の内容を参照して本発明の実施形態を詳細に説明するが、本発明が実施形態によって制限されたり限定されることはない。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置およびＲＳＳ提供サーバを示す図である。図１に示されるキーワード検出装置１００は、オンライン上に散在されるＲＳＳ情報をＲＳＳ提供サーバから得て、ＲＳＳ情報のうちのアプリケーションの目的またはユーザの選好度に応じて必要な情報を収集して格納する。また、キーワード検出装置１００は、収集されたＲＳＳ情報から単語を抽出し、抽出した単語別の重要度を算出してキーワードを選択する。
【００２４】
本明細書にて用いられる「ＲＳＳ」用語は「Really Simple Syndication」または「Rich Site Summary」の略称であり、最近のニュースまたはブログのようにコンテンツアップデートが頻繁に起きるインターネットウェブサイトにおいて、アップデート情報を容易にユーザへ提供するため考案されたＸＭＬ（eXtensible Markup Language）基盤のコンテンツ配信規格または標準技術と関連するものである。ここで、ユーザは、ウェブサイトが提供するアドレスを自身のＲＳＳリーダーに登録しておけば、アップデートされた情報を探すためにウェブサイトをいちいち訪ねる必要がなく、ＲＳＳリーダーがウェブサイトからアップデートされた情報を確認してダウンロードすることができる。
【００２５】
また、キーワード検出装置１００は、ＲＳＳ収集部１１０およびキーワード検出部１２０を備える。このとき、ＲＳＳ収集部１１０はＲＳＳ情報を収集し、キーワード検出部１２０はＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出してもよい。
【００２６】
このようなキーワード検出装置１００に対する動作方法は、以下の図２〜図５によって具体的に説明する。
【００２７】
図２は、本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置１００を示すブロック図である。図２に示すように、キーワード検出装置１００は、ＲＳＳ収集部１１０およびキーワード検出部１２０を備える。このとき、ＲＳＳ収集部１１０は、ＲＳＳ情報を収集する。また、図２に示すように、ＲＳＳ収集部１１０は、ＲＳＳ情報受信モジュール１１１およびデータベース１１２を含む。
【００２８】
ＲＳＳ情報受信モジュール１１１は、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信する。また、データベース１１２にはＲＳＳ情報が格納および維持される。このとき、ＲＳＳ情報受信モジュール１１１は、予め決められた範囲データに基づいてＲＳＳサーバを決定し、ＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を要請し、ＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信する。例えば、ＲＳＳ情報受信モジュール１１１は、ユーザの選好度またはアプリケーションの目的に応じて予め決められた範囲のＲＳＳサーバにＲＳＳ情報を要請してこれを受信し、ＲＳＳ情報をデータベース１１２に格納してもよい。
【００２９】
また、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出してもよい。また、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ解析モジュール１２１、単語獲得モジュール１２２、重要度算出モジュール１２３、およびキーワード検出モジュール１２４を含む。
【００３０】
ＲＳＳ解析モジュール１２１は、ＲＳＳ情報から単位要素を抽出する。具体的にＲＳＳ解析モジュール１２１は収集されたＲＳＳ情報を解析し、ＲＳＳ情報を構成する単位要素を抽出してもよい。このとき、単位要素の一例として、ＲＳＳ情報を構成するタイトルおよびディスクリプションを含んでもよい。
【００３１】
単語獲得モジュール１２２は、ＲＳＳ情報から単語を抽出する。このとき、単語獲得モジュール１２２は、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって単語を抽出してもよい。
【００３２】
また、本発明の一実施形態によると、単語獲得モジュール１２２は、単位要素から単位要素を構成する単語を抽出してもよい。例えば、単語獲得モジュール１２２は、単位要素の一例であるタイトルおよびディスクリプションを構成する単語を単位要素から抽出してもよい。
【００３３】
重要度算出モジュール１２３は、単語の重要度を算出し、キーワード検出モジュール１２４は重要度に応じて単語からキーワードを選択する。具体的に、重要度算出モジュール１２３は単語それぞれの重要度を決定し、検出モジュール１２４は単語それぞれの重要度を比較または分析して単語のうちの少なくとも１つのキーワードを決定してもよい。このとき、重要度算出モジュール１２３は、単語の出現頻度、希少度およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として単語の重要度を算出してもよい。
【００３４】
また、本発明の一実施形態によると、重要度算出モジュール１２３は、単語のＴＦＩＤＦ（Term Frequency Inverse Document Frequency）に基づいて重要度を算出してもよい。例えば、重要度算出モジュール１２３は、単語のうちの第１単語の単語頻度（ＴＦ：Term Frequency）を算出し、第１単語の文書頻度（ＤＦ：Document Frequency）を算出し、単語頻度および文書頻度を用いて第１単語の重要度を算出してもよい。このとき、第１単語の重要度は第１単語の単語頻度と第１単語の文書頻度の逆の積であってもよい。さらに、重要度算出モジュール１２３は、単語それぞれの重要度を第１単語のような方式で算出してもよい。
【００３５】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出モジュール１２４は、単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語をキーワードに選択してもよい。
【００３６】
図３は、本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法を示す動作フローチャートである。図３に示すように、キーワード検出方法は、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４から構成される。このとき、ステップＳ３０１はＲＳＳ収集部１１０、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４はキーワード検出部１２０で行われてもよい。
【００３７】
ステップＳ３０１において、ＲＳＳ収集部１１０はＲＳＳ情報を収集する。具体的に、ＲＳＳ収集部１１０は、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信し、ＲＳＳ情報をデータベースに格納および維持する。このとき、ＲＳＳ収集部１１０は、予め決められた範囲データに基づいてＲＳＳサーバを決定し、ＲＳＳサーバにてＲＳＳ情報を要請し、ＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信する。例えば、ＲＳＳ収集部１１０は、ユーザの選好度またはアプリケーションの目的に応じて予め決められた範囲のＲＳＳサーバにＲＳＳ情報を要請し、これを受信してデータベースに格納してもよい。
【００３８】
ステップＳ３０２において、キーワード検出部１２０はＲＳＳ情報から単語を抽出する。このとき、単語獲得モジュール１２２は、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって単語を抽出してもよい。
【００３９】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ情報を解析してＲＳＳ情報から単位要素を抽出し、単位要素から単位要素を構成する単語を抽出してもよい。このとき、単位要素の一例としてＲＳＳ情報を構成するタイトルおよびディスクリプションを含んでもよい。
【００４０】
ステップＳ３０３においてキーワード検出部１２０は単語の重要度を算出し、ステップＳ３０４においてキーワード検出部１２０は重要度に応じて単語からキーワードを選択する。具体的に、キーワード検出部１２０は、単語それぞれの重要度を決定し、単語それぞれの重要度を比較または分析して単語のうちの少なくとも１つのキーワードを決定してもよい。このとき、キーワード検出部１２０は単語の出現頻度、希少度およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として単語の重要度を算出してもよい。
【００４１】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は単語のＴＦＩＤＦに基づいて重要度を算出してもよい。例えば、キーワード検出部１２０は、単語のうちの第１単語の単語頻度を算出し、第１単語の文書頻度を算出し、単語頻度および文書頻度を用いて第１単語の重要度を算出してもよい。このとき、第１単語の重要度は、第１単語の単語頻度と第１単語の文書頻度の逆の積であってもよい。さらに、キーワード検出部１２０は、単語それぞれの重要度を第１単語のような方式で算出してもよい。
【００４２】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語をキーワードに選択してもよい。
【００４３】
図４は、本発明の一実施形態によって単語の重要度を算出するステップＳ３０３を表す動作フローチャートである。図４に示すように、ステップＳ３０３は、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０３により行われる。このとき、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０３はキーワード検出部１２０によって行われてもよい。
【００４４】
ステップＳ４０１において、キーワード検出部１２０は、単語のうちの第１単語の単語頻度を算出する。さらに、キーワード検出部１２０は、式１に基づいて単語それぞれの単語頻度を算出してもよい。このとき、第１単語の単語頻度は、特定の文書内で第１単語の頻度が増加するほど重要度が高まる特性を反映した変数であってもよい。
【００４５】
【数１】
【００４６】
このとき、ｊは文書インデックスを、ｉはｊ番目の文書内における単語インデックスを意味する。また、式１における分母は、文書ｄj内のすべての単語が現れる回数であり、分子ｎi、jは文書ｄjにおいて単語ｔiが現れる回数である。
【００４７】
ステップＳ４０２において、キーワード検出部１２０は第１単語の文書頻度を算出する。さらに、キーワード検出部１２０は、式２に基づいて単語それぞれの文書頻度の逆（ＩＤＦ：Inverse Document Frequency）を算出してもよい。このとき、第１単語の文書頻度の逆は、全体文書上で第１単語の頻度が低いほど重要度が高まる特性を反映した変数であってもよい。
【００４８】
【数２】
【００４９】
このとき、
【００５０】
【数３】
【００５１】
は言語資料内の全体の文書数字であり、
【００５２】
【数４】
【００５３】
は全体文書のうちの単語ｔiが登場する文書の数字である。
【００５４】
ステップＳ４０３において、キーワード検出部１２０は、単語頻度および文書頻度を用いて第１単語の重要度を算出してもよい。例えば、キーワード検出部１２０は、第１単語の単語頻度と第１単語の文書頻度の逆を積算した値を重要度として決定してもよい。さらに、キーワード検出部１２０は、単語それぞれの単語頻度と単語それぞれの文書頻度の逆を積算して単語それぞれの重要度を決定してもよい。
【００５５】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は、単語頻度の値を算出するため獲得したＲＳＳを用いて、獲得した全体文書を対象に単語頻度を算出したり、該当の単語が含まれる文書を対象に単語頻度を算出してもよい。また、文書上のタイトルおよびディスクリプション要素を分離して各単語頻度の算出に用いてもよい。
【００５６】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は、文書頻度の逆の算出のための全体文書の数と単語ｔiが登場する文書の数を得るため、自主的に管理する文書を対象に獲得するか、ウェブ上の文書を収集して算出するか、または特定の単語にマッチングされる文書の数を提供するサービスを介して獲得してもよい。
【００５７】
図５は、本発明の一実施形態によって単語からキーワードを選択するステップＳ３０４を表す動作フローチャートである。図５に示すようにステップＳ３０４は、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２により行われる。このとき、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２はキーワード検出部１２０によって行われる。
【００５８】
ステップＳ５０１においてキーワード検出部１２０は、単語それぞれの基準値が予め決められた基準値以上であるかの有無を判断し、ステップＳ５０１において、単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語をキーワードに選択する。
【００５９】
例えば、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ情報から単語を分離抽出した後、単語のうちの第１単語の重要度を算出し、第１単語の重要度が特定の基準値以上である場合、第１単語をキーワードを選択するためにキーワードリストに追加する作業を行ってもよい。
【００６０】
ただ、本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法は、重要度に基づいて単語からキーワードを選択する様々な実施形態にその権利範囲が及ぶと言えるであろう。例えば、キーワード検出部１２０は、第１単語の重要度が予め算出された検出尺度値の以上または以下になる場合、第１単語をキーワードに決定するか、または単語のうちの相対的に高い重要度を有する単語をキーワードに決定してもよい。また、キーワード検出部１２０は、２以上の検出尺度を複合的に適用して単語からキーワードを決定してもよい。
【００６１】
また、このようなステップＳ３０１〜ステップＳ３０４に対して説明しない事項については、先の図１〜図２によって説明した内容と同一であるか、説明した内容から当業者によって容易に類推できるものであり、以下説明を省略する。
【００６２】
上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態により制限されるものではない。
【符号の説明】
【００６３】
１００：キーワード検出装置
１２０：キーワード検出部
１２３：重要度算出モジュール
【技術分野】
【０００１】
キーワード抽出装置および方法に関し、ＲＳＳ情報に基づいてキーワードを抽出する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＲＳＳは、コンテンツ配信と収集に関する標準フォーマットで標準化された方式によって自動化された方式であって、様々な位置のニュース、マガジン、ブログのようなコンテンツ内容の収集を可能にする。特に、ＲＳＳは、ユーザの選好度やアプリケーションの目的に応じて希望の主題と関連する最新情報を素早く、かつ簡便に収集できる機能を提供する。ここで、ＲＳＳは情報の更新や配布の目的として主に用いられ、ニュースなどインターネットを介するメディア提供サービスに積極的に活用されている。
【０００３】
一方、インターネットを基盤の広告およびｗｅｂサービスの提供において特定分野におけるイシューのキーワードを素早くかつ簡便に得る技術が求められる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳ情報からキーワードを検出することによって、特定分野におけるイシューのキーワードを容易かつ素早く得るキーワード検出装置および方法を提供する。
【０００５】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳの特性の希望する分野の最新情報を容易かつ素早く得ることによって、ＲＳＳ技術の応用サービスモデルをより拡張するキーワード検出装置および方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置は、ＲＳＳ情報を収集するＲＳＳ収集部と、前記ＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出するキーワード検出部とを含む。
【０００７】
本発明の一側面によると、前記ＲＳＳ収集部は、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信するＲＳＳ情報受信モジュールと、前記ＲＳＳ情報が維持されるデータベースとを含む。
【０００８】
また、本発明の一側面によると、前記ＲＳＳ情報受信モジュールは、予め決められた範囲データに基づいて前記ＲＳＳサーバを決定し、前記ＲＳＳサーバで前記ＲＳＳ情報を要請する。
【０００９】
また、本発明の一側面によると、前記キーワード検出部は、前記ＲＳＳ情報から単語を抽出する単語獲得モジュールと、前記単語の重要度を算出する重要度算出モジュールと、前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するキーワード検出モジュールとを含む。
【００１０】
また、本発明の一側面によると、前記キーワード検出部は、前記ＲＳＳ情報から単位要素を抽出するＲＳＳ解析モジュールをさらに含み、前記単語獲得モジュールは、前記単位要素から前記単位要素を構成する単語を抽出する。
【００１１】
また、本発明の一側面によると、前記単語獲得モジュールは、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって前記単語を抽出する。
【００１２】
また、本発明の一側面によると、前記重要度算出モジュールは、前記単語の出現頻度、希少度、およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として前記単語の重要度を算出する。
【００１３】
また、本発明の一側面によると、前記重要度算出モジュールは、前記単語のＴＦＩＤＦに基づいて前記重要度を算出する。
【００１４】
また、本発明の一側面によると、前記重要度算出モジュールは、前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出し、前記第１単語の文書頻度を算出し、前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出する。
【００１５】
また、本発明の一側面によると、前記キーワード検出モジュールは、前記単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語を前記キーワードに選択する。
【００１６】
また、本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法は、ＲＳＳ情報を収集するステップと、前記ＲＳＳ情報から単語を抽出するステップと、前記単語の重要度を算出するステップと、前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するステップとを含む。
【００１７】
また、本発明の一側面によると、単語の重要度を算出する前記ステップは、前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出するステップと、前記第１単語の文書頻度を算出するステップと、前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出するステップとを含む。
【００１８】
また、本発明の一側面によると、単語からキーワードを選択する前記ステップは、前記第１単語の重要度に基づいて前記第１単語を前記キーワードに選択する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳ情報からキーワードを検出することによって、特定分野におけるイシューのキーワードを容易かつ素早く得ることのできるキーワード検出装置および方法を提供することができる。
【００２０】
本発明の一実施形態は、ＲＳＳの特性である希望する分野の最新情報を容易かつ素早く得ることによって、ＲＳＳ技術の応用サービスモデルをより拡張できるキーワード検出装置および方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置およびＲＳＳ提供サーバを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法を示す動作フローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態によって単語の重要度を算出するステップを表す動作フローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態によって単語からキーワードを選択するステップを表す動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、添付の図面および添付の図面に記載の内容を参照して本発明の実施形態を詳細に説明するが、本発明が実施形態によって制限されたり限定されることはない。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置およびＲＳＳ提供サーバを示す図である。図１に示されるキーワード検出装置１００は、オンライン上に散在されるＲＳＳ情報をＲＳＳ提供サーバから得て、ＲＳＳ情報のうちのアプリケーションの目的またはユーザの選好度に応じて必要な情報を収集して格納する。また、キーワード検出装置１００は、収集されたＲＳＳ情報から単語を抽出し、抽出した単語別の重要度を算出してキーワードを選択する。
【００２４】
本明細書にて用いられる「ＲＳＳ」用語は「Really Simple Syndication」または「Rich Site Summary」の略称であり、最近のニュースまたはブログのようにコンテンツアップデートが頻繁に起きるインターネットウェブサイトにおいて、アップデート情報を容易にユーザへ提供するため考案されたＸＭＬ（eXtensible Markup Language）基盤のコンテンツ配信規格または標準技術と関連するものである。ここで、ユーザは、ウェブサイトが提供するアドレスを自身のＲＳＳリーダーに登録しておけば、アップデートされた情報を探すためにウェブサイトをいちいち訪ねる必要がなく、ＲＳＳリーダーがウェブサイトからアップデートされた情報を確認してダウンロードすることができる。
【００２５】
また、キーワード検出装置１００は、ＲＳＳ収集部１１０およびキーワード検出部１２０を備える。このとき、ＲＳＳ収集部１１０はＲＳＳ情報を収集し、キーワード検出部１２０はＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出してもよい。
【００２６】
このようなキーワード検出装置１００に対する動作方法は、以下の図２〜図５によって具体的に説明する。
【００２７】
図２は、本発明の一実施形態に係るキーワード検出装置１００を示すブロック図である。図２に示すように、キーワード検出装置１００は、ＲＳＳ収集部１１０およびキーワード検出部１２０を備える。このとき、ＲＳＳ収集部１１０は、ＲＳＳ情報を収集する。また、図２に示すように、ＲＳＳ収集部１１０は、ＲＳＳ情報受信モジュール１１１およびデータベース１１２を含む。
【００２８】
ＲＳＳ情報受信モジュール１１１は、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信する。また、データベース１１２にはＲＳＳ情報が格納および維持される。このとき、ＲＳＳ情報受信モジュール１１１は、予め決められた範囲データに基づいてＲＳＳサーバを決定し、ＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を要請し、ＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信する。例えば、ＲＳＳ情報受信モジュール１１１は、ユーザの選好度またはアプリケーションの目的に応じて予め決められた範囲のＲＳＳサーバにＲＳＳ情報を要請してこれを受信し、ＲＳＳ情報をデータベース１１２に格納してもよい。
【００２９】
また、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出してもよい。また、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ解析モジュール１２１、単語獲得モジュール１２２、重要度算出モジュール１２３、およびキーワード検出モジュール１２４を含む。
【００３０】
ＲＳＳ解析モジュール１２１は、ＲＳＳ情報から単位要素を抽出する。具体的にＲＳＳ解析モジュール１２１は収集されたＲＳＳ情報を解析し、ＲＳＳ情報を構成する単位要素を抽出してもよい。このとき、単位要素の一例として、ＲＳＳ情報を構成するタイトルおよびディスクリプションを含んでもよい。
【００３１】
単語獲得モジュール１２２は、ＲＳＳ情報から単語を抽出する。このとき、単語獲得モジュール１２２は、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって単語を抽出してもよい。
【００３２】
また、本発明の一実施形態によると、単語獲得モジュール１２２は、単位要素から単位要素を構成する単語を抽出してもよい。例えば、単語獲得モジュール１２２は、単位要素の一例であるタイトルおよびディスクリプションを構成する単語を単位要素から抽出してもよい。
【００３３】
重要度算出モジュール１２３は、単語の重要度を算出し、キーワード検出モジュール１２４は重要度に応じて単語からキーワードを選択する。具体的に、重要度算出モジュール１２３は単語それぞれの重要度を決定し、検出モジュール１２４は単語それぞれの重要度を比較または分析して単語のうちの少なくとも１つのキーワードを決定してもよい。このとき、重要度算出モジュール１２３は、単語の出現頻度、希少度およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として単語の重要度を算出してもよい。
【００３４】
また、本発明の一実施形態によると、重要度算出モジュール１２３は、単語のＴＦＩＤＦ（Term Frequency Inverse Document Frequency）に基づいて重要度を算出してもよい。例えば、重要度算出モジュール１２３は、単語のうちの第１単語の単語頻度（ＴＦ：Term Frequency）を算出し、第１単語の文書頻度（ＤＦ：Document Frequency）を算出し、単語頻度および文書頻度を用いて第１単語の重要度を算出してもよい。このとき、第１単語の重要度は第１単語の単語頻度と第１単語の文書頻度の逆の積であってもよい。さらに、重要度算出モジュール１２３は、単語それぞれの重要度を第１単語のような方式で算出してもよい。
【００３５】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出モジュール１２４は、単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語をキーワードに選択してもよい。
【００３６】
図３は、本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法を示す動作フローチャートである。図３に示すように、キーワード検出方法は、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４から構成される。このとき、ステップＳ３０１はＲＳＳ収集部１１０、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４はキーワード検出部１２０で行われてもよい。
【００３７】
ステップＳ３０１において、ＲＳＳ収集部１１０はＲＳＳ情報を収集する。具体的に、ＲＳＳ収集部１１０は、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信し、ＲＳＳ情報をデータベースに格納および維持する。このとき、ＲＳＳ収集部１１０は、予め決められた範囲データに基づいてＲＳＳサーバを決定し、ＲＳＳサーバにてＲＳＳ情報を要請し、ＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信する。例えば、ＲＳＳ収集部１１０は、ユーザの選好度またはアプリケーションの目的に応じて予め決められた範囲のＲＳＳサーバにＲＳＳ情報を要請し、これを受信してデータベースに格納してもよい。
【００３８】
ステップＳ３０２において、キーワード検出部１２０はＲＳＳ情報から単語を抽出する。このとき、単語獲得モジュール１２２は、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって単語を抽出してもよい。
【００３９】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ情報を解析してＲＳＳ情報から単位要素を抽出し、単位要素から単位要素を構成する単語を抽出してもよい。このとき、単位要素の一例としてＲＳＳ情報を構成するタイトルおよびディスクリプションを含んでもよい。
【００４０】
ステップＳ３０３においてキーワード検出部１２０は単語の重要度を算出し、ステップＳ３０４においてキーワード検出部１２０は重要度に応じて単語からキーワードを選択する。具体的に、キーワード検出部１２０は、単語それぞれの重要度を決定し、単語それぞれの重要度を比較または分析して単語のうちの少なくとも１つのキーワードを決定してもよい。このとき、キーワード検出部１２０は単語の出現頻度、希少度およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として単語の重要度を算出してもよい。
【００４１】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は単語のＴＦＩＤＦに基づいて重要度を算出してもよい。例えば、キーワード検出部１２０は、単語のうちの第１単語の単語頻度を算出し、第１単語の文書頻度を算出し、単語頻度および文書頻度を用いて第１単語の重要度を算出してもよい。このとき、第１単語の重要度は、第１単語の単語頻度と第１単語の文書頻度の逆の積であってもよい。さらに、キーワード検出部１２０は、単語それぞれの重要度を第１単語のような方式で算出してもよい。
【００４２】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語をキーワードに選択してもよい。
【００４３】
図４は、本発明の一実施形態によって単語の重要度を算出するステップＳ３０３を表す動作フローチャートである。図４に示すように、ステップＳ３０３は、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０３により行われる。このとき、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０３はキーワード検出部１２０によって行われてもよい。
【００４４】
ステップＳ４０１において、キーワード検出部１２０は、単語のうちの第１単語の単語頻度を算出する。さらに、キーワード検出部１２０は、式１に基づいて単語それぞれの単語頻度を算出してもよい。このとき、第１単語の単語頻度は、特定の文書内で第１単語の頻度が増加するほど重要度が高まる特性を反映した変数であってもよい。
【００４５】
【数１】
【００４６】
このとき、ｊは文書インデックスを、ｉはｊ番目の文書内における単語インデックスを意味する。また、式１における分母は、文書ｄj内のすべての単語が現れる回数であり、分子ｎi、jは文書ｄjにおいて単語ｔiが現れる回数である。
【００４７】
ステップＳ４０２において、キーワード検出部１２０は第１単語の文書頻度を算出する。さらに、キーワード検出部１２０は、式２に基づいて単語それぞれの文書頻度の逆（ＩＤＦ：Inverse Document Frequency）を算出してもよい。このとき、第１単語の文書頻度の逆は、全体文書上で第１単語の頻度が低いほど重要度が高まる特性を反映した変数であってもよい。
【００４８】
【数２】
【００４９】
このとき、
【００５０】
【数３】
【００５１】
は言語資料内の全体の文書数字であり、
【００５２】
【数４】
【００５３】
は全体文書のうちの単語ｔiが登場する文書の数字である。
【００５４】
ステップＳ４０３において、キーワード検出部１２０は、単語頻度および文書頻度を用いて第１単語の重要度を算出してもよい。例えば、キーワード検出部１２０は、第１単語の単語頻度と第１単語の文書頻度の逆を積算した値を重要度として決定してもよい。さらに、キーワード検出部１２０は、単語それぞれの単語頻度と単語それぞれの文書頻度の逆を積算して単語それぞれの重要度を決定してもよい。
【００５５】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は、単語頻度の値を算出するため獲得したＲＳＳを用いて、獲得した全体文書を対象に単語頻度を算出したり、該当の単語が含まれる文書を対象に単語頻度を算出してもよい。また、文書上のタイトルおよびディスクリプション要素を分離して各単語頻度の算出に用いてもよい。
【００５６】
また、本発明の一実施形態によると、キーワード検出部１２０は、文書頻度の逆の算出のための全体文書の数と単語ｔiが登場する文書の数を得るため、自主的に管理する文書を対象に獲得するか、ウェブ上の文書を収集して算出するか、または特定の単語にマッチングされる文書の数を提供するサービスを介して獲得してもよい。
【００５７】
図５は、本発明の一実施形態によって単語からキーワードを選択するステップＳ３０４を表す動作フローチャートである。図５に示すようにステップＳ３０４は、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２により行われる。このとき、ステップＳ５０１およびステップＳ５０２はキーワード検出部１２０によって行われる。
【００５８】
ステップＳ５０１においてキーワード検出部１２０は、単語それぞれの基準値が予め決められた基準値以上であるかの有無を判断し、ステップＳ５０１において、単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語をキーワードに選択する。
【００５９】
例えば、キーワード検出部１２０は、ＲＳＳ情報から単語を分離抽出した後、単語のうちの第１単語の重要度を算出し、第１単語の重要度が特定の基準値以上である場合、第１単語をキーワードを選択するためにキーワードリストに追加する作業を行ってもよい。
【００６０】
ただ、本発明の一実施形態に係るキーワード検出方法は、重要度に基づいて単語からキーワードを選択する様々な実施形態にその権利範囲が及ぶと言えるであろう。例えば、キーワード検出部１２０は、第１単語の重要度が予め算出された検出尺度値の以上または以下になる場合、第１単語をキーワードに決定するか、または単語のうちの相対的に高い重要度を有する単語をキーワードに決定してもよい。また、キーワード検出部１２０は、２以上の検出尺度を複合的に適用して単語からキーワードを決定してもよい。
【００６１】
また、このようなステップＳ３０１〜ステップＳ３０４に対して説明しない事項については、先の図１〜図２によって説明した内容と同一であるか、説明した内容から当業者によって容易に類推できるものであり、以下説明を省略する。
【００６２】
上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態により制限されるものではない。
【符号の説明】
【００６３】
１００：キーワード検出装置
１２０：キーワード検出部
１２３：重要度算出モジュール
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＲＳＳ情報を収集するＲＳＳ収集部と、
前記ＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出するキーワード検出部と
を含むことを特徴とするキーワード検出装置。
【請求項２】
前記ＲＳＳ収集部は、
複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信するＲＳＳ情報受信モジュールと、
前記ＲＳＳ情報が維持されるデータベースと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のキーワード検出装置。
【請求項３】
前記ＲＳＳ情報受信モジュールは、予め決められた範囲データに基づいて前記ＲＳＳサーバを決定し、前記ＲＳＳサーバで前記ＲＳＳ情報を要請することを特徴とする請求項２に記載のキーワード検出装置。
【請求項４】
前記キーワード検出部は、
前記ＲＳＳ情報から単語を抽出する単語獲得モジュールと、
前記単語の重要度を算出する重要度算出モジュールと、
前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するキーワード検出モジュールと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のキーワード検出装置。
【請求項５】
前記キーワード検出部は、前記ＲＳＳ情報から単位要素を抽出するＲＳＳ解析モジュールをさらに含み、
前記単語獲得モジュールは、前記単位要素から前記単位要素を構成する単語を抽出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項６】
前記単語獲得モジュールは、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって前記単語を抽出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項７】
前記重要度算出モジュールは、前記単語の出現頻度、希少度、およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として前記単語の重要度を算出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項８】
前記重要度算出モジュールは、前記単語のＴＦＩＤＦに基づいて前記重要度を算出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項９】
前記重要度算出モジュールは、前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出し、前記第１単語の文書頻度を算出し、前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項１０】
前記キーワード検出モジュールは、前記単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語を前記キーワードに選択することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項１１】
ＲＳＳ情報を収集するステップと、
前記ＲＳＳ情報から単語を抽出するステップと、
前記単語の重要度を算出するステップと、
前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するステップと
を含むことを特徴とするキーワード検出方法。
【請求項１２】
単語の重要度を算出する前記ステップは、
前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出するステップと、
前記第１単語の文書頻度を算出するステップと、
前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出するステップと
を含むことを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１３】
単語からキーワードを選択する前記ステップは、前記第１単語の重要度に基づいて前記第１単語を前記キーワードに選択することを特徴とする請求項１２に記載のキーワード検出方法。
【請求項１４】
ＲＳＳ情報を収集する前記ステップは、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信し、前記ＲＳＳ情報をデータベースに維持することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１５】
ＲＳＳ情報を収集する前記ステップは、予め決められた範囲データに基づいて前記ＲＳＳサーバを決定し、前記ＲＳＳサーバで前記ＲＳＳ情報を要請することを特徴とする請求項１４に記載のキーワード検出方法。
【請求項１６】
ＲＳＳ情報から単語を抽出する前記ステップは、前記ＲＳＳ情報から単位要素を抽出し、前記単位要素から前記単位要素を構成する単語を抽出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１７】
ＲＳＳ情報から単語を抽出する前記ステップは、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって前記単語を抽出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１８】
単語の重要度を算出する前記ステップは、前記単語の出現頻度、希少度、およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として前記単語の重要度を算出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１９】
単語の重要度を算出する前記ステップは、前記単語のＴＦＩＤＦに基づいて前記重要度を算出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項２０】
単語からキーワードを選択する前記ステップは、前記単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語を前記キーワードに選択することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１】
ＲＳＳ情報を収集するＲＳＳ収集部と、
前記ＲＳＳ情報を分析してキーワードを検出するキーワード検出部と
を含むことを特徴とするキーワード検出装置。
【請求項２】
前記ＲＳＳ収集部は、
複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信するＲＳＳ情報受信モジュールと、
前記ＲＳＳ情報が維持されるデータベースと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のキーワード検出装置。
【請求項３】
前記ＲＳＳ情報受信モジュールは、予め決められた範囲データに基づいて前記ＲＳＳサーバを決定し、前記ＲＳＳサーバで前記ＲＳＳ情報を要請することを特徴とする請求項２に記載のキーワード検出装置。
【請求項４】
前記キーワード検出部は、
前記ＲＳＳ情報から単語を抽出する単語獲得モジュールと、
前記単語の重要度を算出する重要度算出モジュールと、
前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するキーワード検出モジュールと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のキーワード検出装置。
【請求項５】
前記キーワード検出部は、前記ＲＳＳ情報から単位要素を抽出するＲＳＳ解析モジュールをさらに含み、
前記単語獲得モジュールは、前記単位要素から前記単位要素を構成する単語を抽出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項６】
前記単語獲得モジュールは、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって前記単語を抽出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項７】
前記重要度算出モジュールは、前記単語の出現頻度、希少度、およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として前記単語の重要度を算出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項８】
前記重要度算出モジュールは、前記単語のＴＦＩＤＦに基づいて前記重要度を算出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項９】
前記重要度算出モジュールは、前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出し、前記第１単語の文書頻度を算出し、前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項１０】
前記キーワード検出モジュールは、前記単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語を前記キーワードに選択することを特徴とする請求項４に記載のキーワード検出装置。
【請求項１１】
ＲＳＳ情報を収集するステップと、
前記ＲＳＳ情報から単語を抽出するステップと、
前記単語の重要度を算出するステップと、
前記重要度に応じて前記単語からキーワードを選択するステップと
を含むことを特徴とするキーワード検出方法。
【請求項１２】
単語の重要度を算出する前記ステップは、
前記単語のうちの第１単語の単語頻度を算出するステップと、
前記第１単語の文書頻度を算出するステップと、
前記単語頻度および前記文書頻度を用いて前記第１単語の重要度を算出するステップと
を含むことを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１３】
単語からキーワードを選択する前記ステップは、前記第１単語の重要度に基づいて前記第１単語を前記キーワードに選択することを特徴とする請求項１２に記載のキーワード検出方法。
【請求項１４】
ＲＳＳ情報を収集する前記ステップは、複数のＲＳＳサーバからＲＳＳ情報を受信し、前記ＲＳＳ情報をデータベースに維持することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１５】
ＲＳＳ情報を収集する前記ステップは、予め決められた範囲データに基づいて前記ＲＳＳサーバを決定し、前記ＲＳＳサーバで前記ＲＳＳ情報を要請することを特徴とする請求項１４に記載のキーワード検出方法。
【請求項１６】
ＲＳＳ情報から単語を抽出する前記ステップは、前記ＲＳＳ情報から単位要素を抽出し、前記単位要素から前記単位要素を構成する単語を抽出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１７】
ＲＳＳ情報から単語を抽出する前記ステップは、形態素分析アルゴリズムおよび余白分離アルゴリズムのうちの少なくとも１つによって前記単語を抽出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１８】
単語の重要度を算出する前記ステップは、前記単語の出現頻度、希少度、およびユーザ選好度のうちの少なくとも１つを基準として前記単語の重要度を算出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項１９】
単語の重要度を算出する前記ステップは、前記単語のＴＦＩＤＦに基づいて前記重要度を算出することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【請求項２０】
単語からキーワードを選択する前記ステップは、前記単語のうちの基準値以上の重要度を有する単語を前記キーワードに選択することを特徴とする請求項１１に記載のキーワード検出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１１−１２９０８７（Ｐ２０１１−１２９０８７Ａ）
【公開日】平成２３年６月３０日（２０１１．６．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１２２９０５（Ｐ２０１０−１２２９０５）
【出願日】平成２２年５月２８日（２０１０．５．２８）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 発行者 韓國電子通信研究院 刊行物等 ２００９年度大韓電子工学会 定期総会及び秋季学術大会 発行日 ２００９年１１月２８日
【出願人】（５９６１８００７６）韓國電子通信研究院 (733)
【氏名又は名称原語表記】Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ
【住所又は居所原語表記】１６１ Ｋａｊｏｎｇ−ｄｏｎｇ， Ｙｕｓｏｎｇ−ｇｕ， Ｔａｅｊｏｎ ｋｏｒｅａ
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年６月３０日（２０１１．６．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年５月２８日（２０１０．５．２８）
【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第１項適用申請有り 発行者 韓國電子通信研究院 刊行物等 ２００９年度大韓電子工学会 定期総会及び秋季学術大会 発行日 ２００９年１１月２８日
【出願人】（５９６１８００７６）韓國電子通信研究院 (733)
【氏名又は名称原語表記】Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ
【住所又は居所原語表記】１６１ Ｋａｊｏｎｇ−ｄｏｎｇ， Ｙｕｓｏｎｇ−ｇｕ， Ｔａｅｊｏｎ ｋｏｒｅａ
【Ｆターム（参考）】
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