JP2009526302A - デジタルデータに対するタグ付け方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】デジタルデータを管理し、これを共有するための方法及びシステムを提供する。
【解決手段】本発明に係るデジタルデータ管理システムは、デジタルデータの属性及び内容によってデジタルデータの空間、人物、事物及び時間に関する情報を抽出し、これに基づいてデジタルデータに自動的にタグを与えたり、手動的に与えられたデジタルデータのタグをその内容によって空間、人物、事物及び時間のうち、少なくとも一つのカテゴリーに分類することによって、デジタルデータを管理したり、検索キーワードに関連付けられたタグを有するデジタルデータを検索したり、デジタルデータをクラスタ化し、これに基づいてデジタルデータにタグを与えたりする。
【選択図】図２Ｂ

Description

本発明はデジタルデータを管理し、これを共有する技術に関するものである。より詳細には、本発明はデジタルデータに関する情報をタグ（ｔａｇ）の形式を有する情報として抽出し、これらの情報を管理することによってデジタルデータをより自由に且つ有用に共有するための方法及びシステムに関するものである。

最近はデジタルカメラ、カメラ付き移動通信機器、デジタルキャムコーダ及びＭＰ３プレーヤーなどのデジタル機器が広く普及することによって、ユーザーがデジタルデータを生成して共有する量と頻度が大きく増加している。このようなデジタルデータの生成及び共有の拡大は必然的にデータの管理問題を伴う。しかし、通常のデジタルデータの場合、その情報量が膨大であるため、データの分類及び統合などによるデータ管理（検索及び情報抽出など）が容易でない場合がある。

デジタルデータ管理のための一つの従来技術として、タグを使用してデータを分類したり統合したりするなどのデータ管理を遂行する技術が広く知られている。ここで、「タグ」とはデータに対する迅速なアクセスまたは検索のためにデジタルデータに付けられた付加データとして理解すべきである。このようなタグは一連の文字、数字、または文字及び数字の組み合わせからなることが一般的である。

タグを使用してデータを管理することは人間の認識による直観的な分類が可能であるとの点で有用であると知られている。ユーザーが所定の事物に関するデジタルデータを有している場合、ユーザーは当該デジタルデータを認識する際、関連した多様の意味論的な概念を頭の中に浮かび上がらせる。例えば、その事物としてマイケル・クライトンが著作した著名な小説である「ジュラシックパーク」という本を想定する場合、ユーザーはこれに対して、「本」、「科学小説」、「マイケル・クライトン」、「恐竜」などの概念を思い浮かべることができる。または、より個人的な概念である「好きな作家」という考えが浮かぶかも知れず、これとは異なる種類の概念である「紙表紙」、「状態良好」という考えが浮かぶかも知れない。心理学者は、ユーザーが思い浮かべる概念に相違があった場合でも、それぞれの概念の間には相関関係が存在し、これは科学的な研究の対象になり得ると理解している（心理学的な観点での詳細な議論は本発明及び関連技術に関する技術的な内容とはそれほど関係がないので、省略することにする）。ユーザーが特定デジタルデータにこのような概念を記録してタグの全部または一部にすることができる点は自明である。

記録した概念（即ち、タグ付き情報）は事実上現実における人間の認識とそれほど異なるものではない。しかし、このような概念がデジタルデータにタグの形式で与えられる場合、デジタルデータの硬直性（即ち、一旦特定ディレクトリやホルダーに編入されたデジタルデータは他のディレクトリやホルダーには容易に編入できない属性）により、それぞれの概念はそれぞれのディレクトリやホルダーに縛られるので、これ以上前述したような相関関係による分類及び統合の対象になることができなくなる。また、特定ユーザーの特異な趣向によって分類されたデジタルデータは普遍的な概念による分類とは異なることになって、体系的な統合及び管理が難しくなる短所がある。このようなデジタルデータの硬直性は既存のデータ管理システムのうち一つであるウィンドウズ（登録商標）探索器やこれに類似する形態のディレクトリまたはホルダー中心のファイル管理者で主に現れる。例えば、人間は事物を認識することにおいて、「犬」と「動物」を自然に関連した概念として受け入れるが、各々「犬」というタグを含んでいるデジタルデータを「犬」という名称を有するホルダーに格納し、「動物」というタグを含んでいるデジタルデータを「動物」という名称を有するホルダーに格納する場合、両ホルダー間に人為的に関連性を与えないと、このような関連性は全く捉えることができない。

デジタルデータに与えられるタグ情報のこのような制限的な属性を克服し、デジタルデータのタグ情報間に存在する豊富な相関関係（即ち、人間の事物認識における相関関係に類似の相関関係）を捕捉するために最も有用な方法は、いろいろな概念間の相関関係に関する多数のユーザーの共通の認識概念をデジタルデータ管理システムに絶えず提供するものであり得る。このような共通した認識概念の絶えない提供及び、これによるより正確な相関関係の捕捉を保障するための最も良い方法は、最大限多くのユーザーをウェブサイト形態のデジタルデータ管理システムに引き込んでデジタルデータ間により普遍的な相関関係を与えることである。

このような点に着目したデジタルデータ管理システムとしてウェブ基盤システムであるＦｌｉｃｋｒ^ＴＭ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｌｉｃｋｒ．ｃｏｍ）（以下、「フリッカー」）がある。このシステムの検索フィールドに「ａｎｉｍａｌ」という単語を入力すると、このシステムは「ａｎｉｍａｌ」というタグ情報を含んでいる、いろいろな動物のデジタル写真を表示する。勿論、この写真の中には、猫、ペンギン、うさぎのように広く知らされた動物の写真から名前のわからない多様な動物の写真まで、多様な写真があり得る。前述のシステムでは、このような動物写真の集合をクラスタ（ｃｌｕｓｔｅｒ）と命名している。このような動物クラスタには、例えば人間に最も人気がある動物の一つである犬の写真も多数含まれている。

図４に示すように、動物クラスタを提供するフリッカー画面の片側には動物クラスタに関連した概念である「ｄｏｇ」のクラスタに対するリンクを提供する。ここで、このような関連性の捕捉とこれによるリンクの提供は、人為的な関連性付けの産物というより、自然な人間の認識によるものであるという点に注目すべきである。即ち、フリッカーは前述の関連性を個別的に、且つ強制的に与えずフリッカーのユーザーがデジタル写真をフリッカーにアップロードする際に見せる普遍的な傾向、即ち「ａｎｉｍａｌ」というタグ情報と「ｄｏｇ」というタグ情報を共に含むタグを有するデジタル写真が意味のある程度に多く捉えるという点に着目して前述したような関連性を与えている。フリッカーと類似する機能を遂行するウェブサイトとして、ｈｔｔｐ：／／ｄｅｌ．ｉｃｉｏ．ｕｓがある。

一方、図５に示すように、前述したフリッカーとは異なり、ウェブでなくユーザーコンピュータ内だけで運営されるまた他のデジタルデータ管理システムとして、Ｐｉｃａｓａ^ＴＭ（ｈｔｔｐ：／／ｐｉｃａｓａ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ）（以下、「ピカサ」という）がある。デジタルデータ管理におけるピカサの特徴は、写真の見本を用いて一つのデジタル写真を複数のホルダーに入れることができるという点、即ち自由に写真を分類することが可能である点と、コンピュータのハードディスク内に散らされている写真を日別に集めて整理してくれるという点などがある。しかし、ピカサは単純にデジタル写真の一部利用可能な属性（例えば、写真撮影日）を利用してユーザーが写真を整理することを助けるだけであり、前述したような人間の認識に基づいたデジタルデータのタグ情報の関連性捕捉とは何らの関連がない。

前述の従来のデータ管理システムはユーザーの多様な欲求を充足させるのに不十分である。例えば、フリッカーの場合、デジタル写真をデータ管理システムにアップロードするユーザーは、アップロード時点にまたはアップロード以前の他の時点にそれぞれの写真に対してタグをいちいち与えなければならない。これはユーザーにあって非常に面倒なことである。また、フリッカーでは、それぞれのタグ情報の属性を全く考慮しないため、タグ情報の量に比べてデジタルデータを十分に有用な形態に分類したり統合したりすることができない。例えば、ユーザーが景福宮（韓国の宮殿）で撮影した写真に「景福宮」という地理的位置を表すタグを付け、他のユーザーが光化門交差点（景福宮近所の地名）で撮影した写真に「光化門」という地理的位置を表すタグを付けても二つの地理的位置が全て単に景福宮または光化門という別個の場所として認識するだけで、実際地理的に非常に近い場所で撮影したものであるとの関連性を思い浮かべる可能性は全くない。このような不利さは、地理的位置に関するタグ情報だけでなく、他のタグ情報においても現れる。ピカサの場合には、前述したように、人間の自然な認識に基づいたデジタルデータの管理という思想からより一層外れている。

したがって、本発明の目的は従来のデジタルデータ管理方法及びシステムとは異なり、ユーザーがより便利にデジタルデータを管理し、他のユーザーと共有できるようなデジタルデータ管理方法及びシステムを提供することにある。

また、本発明の他の目的は従来のデジタルデータ管理方法及びシステムとは異なり、一つのデジタルデータに与えられるマルチタグ情報をより有用な形式でユーザーに提供するデジタルデータ管理方法及びシステムを提供することにある。

前述した本発明の目的を達成し、後述する本発明の特徴的な機能を遂行するための、本発明の特徴的な構成は下記の通りである。

前述の目的を達成するために、本発明の一態様に係るデジタルデータに対するタグ付け方法は、デジタルデータ管理システムでデジタル機器から提供されたデジタルデータに対してタグを与える方法であって、前記デジタルデータの属性及び内容によって前記デジタルデータに自動的にタグを与える段階を含む。

また、本発明の他の態様に係るデジタルデータに対するタグ付けシステムは、デジタル機器で生成されるデジタルデータを管理するためのシステムであって、前記デジタルデータの送受信のための送受信装置、前記デジタルデータの格納及び管理のためのデータベース、及び前記デジタルデータから自動的にタグを抽出し、これを前記デジタルデータに与えるための演算処理部を備えるデータベースエンジンを含む。

さらに、本発明のまた他の態様に係るデジタルデータに対するタグ付け方法は、デジタルデータ管理システム内でデジタル機器から提供されたデジタルデータのタグを管理する方法であって、前記デジタルデータに手動的にタグを与える段階、及び前記手動的に与えられたタグの内容によって前記タグを空間、人物、事物及び時間のうち、少なくとも一つのカテゴリーに自動的に分類する段階を含む。

さらに、本発明のまた他の態様に係るデジタルデータに対するタグ付け方法は、デジタルデータ管理システムでデジタルデータを検索する方法であって、検索のためのキーワードを入力する段階；前記入力されたキーワードと関連性を有するタグを含むデジタルデータを選択する段階；及び前記選択されたデジタルデータを提供する段階を含み、前記関連性は前記デジタルデータ管理システムに含まれる地図情報、人物索引、暦情報、辞書、及び万国製品コード表のうち、少なくとも一つを参照して判断する。

さらに、本発明のまた他の態様に係るデジタルデータに対するタグ付け方法は、デジタルデータ管理システムでデジタル機器から提供された多数のデジタルデータに対してタグを与える方法であって、前記多数のデジタルデータのうち、一つの第１デジタルデータに関連した少なくとも一つの他のデジタルデータを収集する段階；前記第１デジタルデータと前記少なくとも一つの他のデジタルデータを一つのデジタルデータクラスタとしてクラスタ化する段階；及び前記少なくとも一つの他のデジタルデータに前記第１デジタルデータと同一のタグを与える段階を含み、前記第１デジタルデータ及び前記少なくとも一つの他のデジタルデータは時間タグ及び空間タグのうち、少なくとも一つのタグを含み、前記収集段階において、前記第１デジタルデータと前記少なくとも一つの他のデジタルデータと間の関連性は前記時間タグ及び前記空間タグのうち、少なくとも一つのタグを参照して把握する。

本発明はデジタルデータの属性及び内容による空間、人物、事物及び時間に対する自動的なタグ付け、及び／または空間、人物、事物及び時間に対するタグ情報の分類を遂行することによって、ユーザーがより便利にデジタルデータを管理して他のユーザーと共有できるような顕著な効果を達成する。

また、本発明は一つのデジタルデータに対して与えられたいろいろなタグ情報をより有用な形式でユーザーに提供する顕著な効果を達成する。

以下、本発明を実施できる特定実施形態を例示として示す添付図面を参照して本発明について詳細に説明する。後述するこれらの実施形態は当業者が本発明を十分に実施できるように詳細に説明する。本発明の多様な実施形態は互いに異なるが、相互排他的である必要はないと理解しなければならない。例えば、ここに記載されている特定形状、構造及び特性は一実施形態に関連して本発明の精神及び範囲から外れずに他の実施形態として具現することができる。また、ここに開示したそれぞれの実施形態のうち、個別構成要素の位置または配置は本発明の精神及び範囲から外れずに変更できることを理解するべきである。したがって、後述する詳細な説明は限定的な意味で扱うものでなく、本発明の範囲は、適切に説明されるならば、その請求項が主張するものと均等な全ての範囲と共に添付した特許請求範囲によってのみ限定される。

デジタルデータのフロー

図１は本発明によってユーザーがデジタルデータを管理及び共有する場合のデータフローを示す。

図１に示したように、数多くのユーザーが日常生活でデジタル機器を使用してデジタルデータを生成する。図１に示したデータフローＡによれば、生成されたデジタルデータはユーザーのコンピュータまたは他の類似の電子装置を使用して一次的に格納及び管理される。ユーザーのコンピュータなどに格納されたデジタルデータはユーザーの伝送によりウェブサーバー上のデジタルデータプール（ｐｏｏｌ）またはピアツーピア（Ｐｅｅｒ−ｔｏ−Ｐｅｅｒ；Ｐ２Ｐ）通信環境で動作する他のユーザーコンピュータ内のデジタルデータプールに格納されて管理される。

図１に示したデータフローＢによれば、ユーザーがデジタル機器を使用して生成したデジタルデータはデジタル機器に内蔵されたデータ通信モジュールを介して直接デジタルデータプールに伝送することもできる。即ち、ユーザーコンピュータなどに一次的に格納及び管理される段階は省略することもできる。このようなデータフローを可能にするデジタル機器の例としてはウェブ接続機能を含む携帯電話を挙げることができる。

一方、ユーザーにより生成されるデジタルデータの例としては写真ファイル、動画ファイル、短文メッセージサービス（Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ；ＳＭＳ）やマルチメディアメッセージングサービス（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ；ＳＭＳ）でのメッセージ、電話通話記録、電算的に記録される日記やスケジュール、ＭＰ３ファイル、電子メール記録、ウェブログ情報などがあり得る。

デジタルデータ管理システム

本発明に係るデジタルデータ管理システムは、図１に示したようなユーザーコンピュータ、デジタル機器、またはウェブサーバーのうち、いずれかに含まれることができる。また、本発明に係るデジタルデータ管理システムはユーザーコンピュータまたはデジタル機器とウェブサーバーとの間に相互通信するサーバー−クライアントシステムや、ユーザーコンピュータまたはデジタル機器と他のユーザーコンピュータとの間に相互通信するＰ２Ｐシステムで構成することができる。このようなデジタルデータ管理システムは共通的にデジタルデータの送受信のための送受信装置、この送受信装置を通じてデジタルデータを格納して管理するためのデータベース、及びデジタルデータから自動的にタグを抽出し、これをデジタルデータに与えるための演算処理部を備えるデータベースエンジンを含む。

自動タグ付け

図２Ａは本発明の好ましい実施形態に係るデジタルデータに対する自動タグ付け方法に関するフローチャートである。前述したフリッカーなどのように、生成されたデータに対してユーザーがいちいち手動的にタグを与えることは非常に面倒なことである。図２Ａはデジタルデータ管理システムがウェブサーバーまたはＰ２Ｐ通信環境で動作する他のユーザーコンピュータに備えられている場合のフローチャートである。ユーザーがデジタルデータを生成した後（２０２）、これをユーザーコンピュータまたはデジタル機器に内蔵するデータ通信モジュールなどを通じて本発明に係るデジタルデータ管理システムに伝送すると（２０４）、デジタルデータ管理システムは伝送されたデジタルデータの属性及び内容によってタグ生成のための情報を自動的に（言い換えれば、ユーザーのタグ文字列の入力などを必需的に要求することなく）抽出することになる（２０６）。その次に、生成されたタグ情報は人間の認識体系（例えば、人間の代表的な認識体系である６Ｗ１Ｈ）によって自動的に分類して管理することができる（２０８）。

一方、図２Ｂは本発明の他の好ましい実施形態に係るデジタルデータに対する自動タグ付け方法に関するフローチャートである。図２Ｂはデジタルデータ管理システムがデジタル機器またはユーザーコンピュータに備えられている場合のフローチャートである。ユーザーがデジタルデータを生成した後（２２２）、本発明に係るデジタルデータ管理システムでデジタルデータの属性及び内容によってタグ生成のための情報を自動的に抽出することができる（２２４）。その次に、生成されたタグ情報を人間の認識体系によって自動的に分類して管理することができる（２２６）。以後、分類されたタグ付きデジタルデータはより多くの他のユーザーにより共有され、他のユーザーが生成した他のデジタルデータと共に管理できるようにウェブサーバーや他のユーザーコンピュータに伝送されることができる（２２８）。

周知のように、６Ｗ１Ｈは誰が（ｗｈｏ）、いつ（ｗｈｅｎ）、どこで（ｗｈｅｒｅ）、誰に（ｗｈｏｍ）、何を（ｗｈａｔ）、なぜ（ｗｈｙ）、どのように（ｈｏｗ）に関する情報を言う。デジタルデータに自動的に与えられるタグ情報はその生成と共に前述の６Ｗ１Ｈによって分類される。本発明によれば、上の６Ｗ１Ｈのうち、デジタルデータから自動的に抽出される適当な情報に対する好ましい例として、空間（ｓｐａｃｅ）、人物（ｐｅｒｓｏｎ）、事物（ｏｂｊｅｃｔ）、時間（ｔｉｍｅ）などがある。これらの情報はその英単語の頭文字を取って「ＳＰＯＴ」として称することができる。その外に、事件（ｅｖｅｎｔ）などに関する事項も自動的にタグ付け可能な項目になることができる。

本発明に係るこのような自動タグ付けは、一定タグ情報がデジタルデータに対して自動的に与えられるということを意味するだけで、手動タグ付けを排除したりその必要性を否認したりすることを意味するものではない。本発明によれば、従来のシステムと同様に手動的にタグを与えるための全てのユーザーインターフェースを提供することができる。

以下では、本発明でタグ情報を自動的に生成して管理する方法、即ち「ＳＰＯＴ」によってタグ情報を生成して分類する方法について具体的に説明する。

空間タグ（Ｓ）

まず、本発明の一態様によって空間（位置）に関するタグ情報を自動的に生成し、これをデジタルデータに与える方法について説明する。

前述したように、デジタルデータはデジタル機器を使用することによって生成される。このようなデジタル機器はセルラー通信方式で構成される移動通信ネットワークや衛星通信を通した衛星利用測位システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＧＰＳ）に連繋して動作することができる。また、場合によって、デジタル機器は最近導入されているネットワーク補助のＧＰＳ（例えば、米国クアルコム社のｇｐｓＯｎｅ）のように、移動通信ネットワークと位置追跡システムの両方に連繋して動作することができる。

このように移動通信ネットワークや位置追跡システムに連繋して動作するデジタル機器から生成されたデジタルデータに対して空間タグ情報を自動的に生成して与える方法について詳述すると次の通りである。

移動通信ネットワークと連係して空間タグを生成する方法

公知の移動通信の技術的核心は、移動局（デジタル機器のような端末）がその電波を一つの基地局に／から送受信することでなく、所定の間隔を置いて配置された基地局に／から送受信することにある。それぞれの基地局は移動局との交信を担当する地理的領域（即ち、セル）を有し、基地局を配置する際には地理的与件と電波条件を勘案してそれぞれのセル中央に基地局を位置させる。基地局は交換局との情報の交換及び再伝送などが可能に構成される。

本発明の好ましい実施形態によれば、基地局と移動局との間に通信チャンネルが設定される場合、移動局は基地局に対するいろいろな基本情報（例えば、基地局固有番号）を獲得することができる。各基地局の位置は固定されているので、基地局の固有番号は基地局の位置を表す座標や地名などの位置情報と対応することができる。このような基地局の位置情報は基地局自体内に含まれることもできるが、交換局のサーバー内に含まれることもできる。したがって、移動局は基地局の位置情報を初めから、または要請によって入手することができる。このような基地局の位置情報からその基地局の限定されたセル領域内に位置する移動局の位置情報が分かる。移動局は基地局の最大セルの大きさにより限定される領域内に位置していることと認識され、基地局が移動局に対して設定するパイロットチャンネルから検出されるパイロット信号の強さによって最大セルの領域より狭い領域内に位置していると認識することができる。したがって、移動局の位置情報は、時々移動局が位置することのできる地域の範囲に関する情報であり得る。前述したような移動局の位置情報は移動局の時間情報に連繋して移動通信ネットワークを通じて、例えば、移動局や基地局、または交換局のサーバーを通じて、一つのログの形態で獲得することができる。このような位置情報のログ形態の獲得は、移動局や基地局、または交換局のサーバーを通じて直接的に（即ち、移動局や基地局、または交換局のサーバーで直接演算する方式で）または間接的に（即ち、移動通信ネットワーク上の他のノードで生成した情報を呼び出す方式で）遂行することができる。このような位置ログ情報は直ぐに移動局が一定時点にどこに位置していたかに関する有用な情報になる。

したがって、本発明は、デジタル機器（即ち、移動局）により生成されたデジタルデータに含まれている時間情報（後述するように、普遍的にデジタルデータは生成された時点に関する情報を含んでいる）と位置ログを参照することによって、デジタル機器がデジタルデータの生成時点に位置していた所の位置情報を容易に獲得できる点に着目して、このような位置情報をデジタルデータの空間タグ情報として自動的に与えることを提案する。

位置追跡システムと連係して空間タグを生成する方法

最近、公知の位置追跡システムを所定の電子装置の位置決定に使用することが広く知られている。通常、位置追跡システムはＧＰＳ受信機を含んでおり、この受信機はＧＰＳ衛星信号を受信し、受信したその信号を利用してＧＰＳ受信機の位置（即ち、電子装置の位置）を決定する。ＧＰＳ受信機の位置はＧＰＳ受信機から知らされた疑似距離（ｐｓｅｕｄｏ ｒａｎｇｅ）離れている三つまたは四つのＧＰＳ衛星に至る位置関係を利用して三角測量法という公知の概念を適用することによって、決定することができる。したがって、本発明の他の好ましい実施形態によれば、デジタル機器がＧＰＳ受信機を内蔵する場合、前述したようなＧＰＳ技術をデジタル機器内に編入させることによって、デジタルデータが生成された時点で獲得したＧＰＳ受信機の位置情報を利用してデジタルデータに自動的に空間タグ情報を与えることができる。

ネットワーク補助のＧＰＳと連係して空間タグを生成する方法

最近、米国のクアルコム社はｇｐｓＯｎｅという製品を通じて移動通信方式及び衛星通信方式を結合して位置を追跡する技術に関して公開した。この技術の核心は衛星通信だけに依存してＧＰＳ受信機の位置を追跡することでなく、移動通信ネットワークに含まれている基地局と移動局間の交信も位置追跡に利用することにある。例えば、基地局の固定された位置を利用すると、当該移動局の位置に関する地理的情報を獲得できるので、これをＧＰＳ位置追跡結果と結合する場合、より一層正確な位置情報を獲得できる（クアルコム社のウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｄｍａｔｅｃｈ．ｃｏｍで配布する「ｇｐｓＯｎｅ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ」技術説明書の内容を参照）。

本発明の他の好ましい実施形態によれば、ネットワーク補助のＧＰＳ技術を使用してより正確に決定された位置情報を使用することによって、デジタルデータの空間タグ情報を生成し、これをデジタルデータに自動的に与えることが可能である。

勿論、前述した本発明のいろいろな好ましい実施形態の以外にも、空間タグ情報を自動的にデジタルデータに与えるための議論があり得る。例えば、多様なデジタルデータの属性によって、デジタルデータは自体的に空間に関する有用な情報を含むことができる。例えば、これらの情報は、メッセージ及び電話通話記録の場合を想定してみると、それらに関連した交換局に関する情報であり、スケジュールは、待ち合わせの場所に関する情報であり得る。その以外にも、デジタルカメラにより撮影された写真に含まれる道路表示板上の表式のように、後述する文字認識技術により把握することのできる地名に関する情報や、デジタルカメラなどにより撮影された写真に含まれるエッフェル塔のように、後述する形状認識技術により把握することのできる著名なランドマーク（ｌａｎｄｍａｒｋ）に関する情報を抽出し、これに該当する空間タグをデジタルデータに与えることができる。これらの情報は全てデジタルデータの空間タグ情報として分類されて使用されるのに適合する。また、これらの情報のうち少なくとも一部は、自動タグ付けの対象となることができる。

以上では、本発明によって空間タグ情報をデジタルデータに自動的に与えるための技術について説明した。本発明の好ましい実施形態によれば、このような空間タグ情報は指標上で緯度及び経度を表す指標上の特定座標や座標上の範囲の形式で格納されることもでき、緯度及び経度だけでなく海抜高度も含む座標の形式で格納されることもできる。本発明の他の好ましい実施形態によれば、空間タグ情報の意味は指標上の座標だけでなく、本発明に係るデジタルデータ管理システムに含まれる地図情報を参照して当該座標の地名や当該座標に位置する商互または建築物などの名称まで含むことができる。

人物タグ（Ｐ）

本発明の他の態様によれば、本発明に係る自動タグ付けはデジタルデータから認識される人物に関してタグ付けることを含むことができる。

本発明の好ましい実施形態によれば、多様なデジタルデータの属性によって、デジタルデータは自体的に人物に関する有用な情報を含むことができる。例えば、これらの情報は、例えば写真ファイルや動画ファイルの場合には撮影者に関する情報も含み、メッセージ、電話通話記録、及び電子メール記録の場合には発信人や受信人に関する情報も含み、ＭＰ３ファイルの場合には歌手や著作者または他の関連人に関する情報も含み、ウェブログ情報の場合にはユーザーに関する情報も含み、日記の場合には日記の主人公に関する情報も含み、スケジュールの場合には会ったことのある人または会う予定の人に関する情報も含むことができる。これらの情報は全てデジタルデータの人物タグ情報として分類されて使用される。また、これらの情報のうち少なくとも一部は自動タグ付けの対象となることができる。

本発明の他の好ましい実施形態によれば、このような自動タグ付けは従来の効率的な顔認識技術などを利用した人物の識別によって実現することができる。従来の顔認識を利用したデジタルデータの管理に関する代表的な技術として、ヤスヒコ・ナガオカなどにより、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｅｄｉａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆａｃｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」との発明の名称で、２００３年１２月１５日に出願した米国特許出願１０／７３４，２５９号（２００５年５月１９日付で米国公開特許公報２００５−１０５８０６号として公開）に記載された発明内容を参照できる（米国特許出願１０／７３４、２５９号の内容は、その全体を参考に本明細書に併合したことを理解すべきである）。前述した米国特許出願に記載されている顔認識に基づいたデジタル写真整理方法は、多数のデジタル写真から関心の対象になる顔オブジェクトを抽出する段階、多数の写真で顔オブジェクトを切り出して顔オブジェクトなどの孤立した画像を生成する段階、一定基準によって孤立した画像間の類似度を測定する段階、測定した類似度によって配列された顔オブジェクトを表示する段階、及びユーザーの入力を受信して特定分類と顔オブジェクトを関連付ける段階からなる。これに類似する概念のデジタル写真に対する顔認識サービスを提供するウェブサイトとして、例えばｗｗｗ．ｒｉｙａ．ｃｏｍが知られている。

本発明によれば、前述の技術を使用して多数のデジタル写真に含まれた人物を、その顔付きの類似度によって整列及び分類することができ、これによって人物に対する自動タグ付けが可能になる。例えば、既に人物タグ情報として「山本」という名前が入力されている写真が識別された後、顔認識技術によりまた同一人物であると判断される写真が入力されると、これらの写真は全て一括的に「山本」という人物タグ情報を自動的に与える。また、このような人物タグの一括的なタグ付け以前に、本発明に係るデジタルデータ管理システムがユーザーの確認を受けるようにすることも可能であり、このような確認を通じて同一でない人物を同一人物として判断した誤謬が発見される場合、フィードバックを通じて誤謬を減らすこともできる。

事物タグ（Ｏ）

本発明の他の態様によれば、デジタルデータから認識される事物に関する情報を使用してデジタルデータに事物タグ情報を自動的に与えることも可能である。

本発明の好ましい実施形態によれば、人物タグ情報を与える場合と同様に、多様なデジタルデータの属性によって、デジタルデータは自体的に事物に関する有用な情報を含むことができる点に着目して自動タグ付けを具現している。例えば、これらの情報はファイル形式で格納されたデジタルデータのファイル名の全部または一部である場合もあり、電子メール記録や日記の題目欄に記載された情報の全部または一部である場合もあり、より広範囲に、テキスト中心の全てのデジタルデータ（例えば、電子メール記録）に含まれたキーワードである場合もある。これらの情報は全てデジタルデータの事物タグ情報として分類されて使用される。また、これらの情報は自動タグ付けの対象となることができる。ただし、事物の場合には人物とは異なり様々な形状を有するため、単純に画像の分析するだけでは事物に対する適切なタグ情報を抽出することが容易でない。

本発明の他の好ましい実施形態では、このような問題点を解決して事物に対するタグ情報を容易に抽出するために次のような方法を提案する。

画像中の文字を認識して事物タグを生成する方法

従来から、デジタル写真などにおいて画像中の文字を認識する技術は多角度に研究されてきた。これに関連した技術として、ＬＧ電子株式会社により「移動通信端末の文字認識装置と方法」との発明の名称で、２００３年１２月２日出願した韓国特許出願２００３−８６８７５号（２００５年６月８日付で韓国公開特許公報２００５−５３２３６号として公開）に記載された発明を参照できる（韓国特許出願２００３−８６８７５号の内容は、それ全体を参考に本明細書に併合したことを理解すべきである）。これによれば、撮影した画像をフレーム単位で入力を受けてこれに対する拡大及び縮小などの処理を行った後、獲得した文字情報を２進化して処理し、２進化した文字情報を統計的に生成した文字コードデータベースと比較して最適の文字を認識する技術が開示されている。また、ヒューレットパックカードカンパニーにより日本特許出願２０００−２６２０９６号を優先権主張の基礎とし、「文字認識システム」との発明の名称で、２００２年４月３０日出願した韓国特許出願２００２−７００５５８７号（２００２年１０月２６日付で韓国公開特許公報２００２−８１２１０号として公開）に記載された発明を参照できる（韓国特許出願２００２−７００５５８７号の内容は、それ全体を参考に本明細書に併合したことを理解すべきである）。これによれば、文字認識において特徴ベクターを抽出し、これを基準ベクターと比較して、特徴ベクターと基準ベクターに対するユークリッド演算による距離値が最も小さな基準ベクターに対応する文字を認識文字として選択する技術が開示されている。また、日立オムロンターミナルソリューションズ社により日本特許出願２００３−３７９２８８号を優先権主張の基礎として「携帯端末の文字認識における処理対象選択方法及び携帯端末」との発明の名称で、２００４年１１月４日出願した韓国特許出願２００４−８９３７１号（２００５年５月１７日付で韓国公開特許公報２００５−４５８３２号として公開される）に記載された発明を参照できる（韓国特許出願２００４−８９３７１号の内容は、それ全体を参考に本明細書に併合したことを理解すべきである）。これによれば、画像内の文字認識を遂行することにおいて、対象画像の勾配を適切に修正して対象文字行を抽出することで、文字認識の結果を改善する技術が開示されている。

本発明の好ましい一実施形態によれば、これらの技術及び多数の他の文字認識技術を応用してデジタル写真の画像中の文字を認識し、これを一つの有用な事物タグ情報としてデジタルデータに与えることができる。このようなタグはデジタル写真において文字部分が大きい部分を占める場合、特に有用である。このような文字の例としては、商品に付着している商標を挙げることができる。

画像に含まれた形状を認識して事物タグを生成する方法

従来から、画像中に現れる事物の形状を認識するための技術に対する研究は持続的に進行されてきた。これに関連した技術として、松下電器産業株式会社により、日本特許出願１９９４−３３３３号を優先権主張の基礎として「形状検出装置」との発明の名称で、１９９５年１月１４日出願した韓国特許出願１９９５−５６６号（１９９５年８月１８日付で韓国公開特許公報１９９５−２３９６６号として公開）に記載された発明を参照できる（韓国特許出願１９９５−５６６号の内容は、それ全体を参考に本明細書に併合したことを理解すべきである）。これによれば、対象物を撮影し、その画像情報を出力した後、出力した画像情報をデジタル化して画像データとして記憶し、当該画像の概略位置を判定し、画像濃度に基づいて画像のエッジ点を検出し、検出されたエッジ点から輪郭線を導き出す形状検出装置が開示されている。また、同出願人により日本特許出願１９９３−１７４１３４号及び日本特許出願１９９３−１９４３５５号を優先権主張の基礎として、「形状検出方法」との発明の名称で１９９４年７月１４日出願した韓国特許出願１９９４−１６９２７号（１９９５年２月１８日付で韓国公開特許公報１９９５−５０３４号として公開）に記載された発明を参照できる（韓国特許出願１９９４−１６９２７号の内容は、それ全体を参考に本明細書に併合したことを理解すべきである）。これによれば、画像中に検出対象になる対象物以外に、濃度変化が顕著な部分がある場合にも、画像を画素単位に分割した後、部分濃度相関値を計算してより正確な画像中の対象物検出を達成する形状検出方法が開示されている。

本発明の好ましい一実施形態によれば、これらの技術及び多数の他の形状認識技術を応用してデジタル写真の画像中の商標、デザイン、造形物及びその他の事物の形状を認識し、これに関する情報を抽出し、これを一つの有用な事物タグ情報としてデジタルデータに与えることができる。

バーコードを認識して事物タグを生成する方法

当該分野で広く公知された事物認識技術としてはバーコード認識技術がある。バーコードとは、文字や数字または特殊文字を太さの異なる線の組み合わせで表して可視帯域内で光学的に読み取り可能にしたコードである。商品の包装紙に印刷して価格を表したり、本の表紙に印刷して図書管理のための情報を表したり、出退勤カードなどに印刷した時間管理を遂行するなどの多様な用途で使用されている。

本発明の他の好ましい実施形態によれば、デジタル機器は前述したようなバーコード認識を通じて事物タグ情報を自動的に獲得することができる。本発明ではバーコードに現れた太さの異なる線などの組み合わせだけでなく、各線に対応して記されている数字または文字も文字認識技術により同時に認識することによって、特定事物に対する識別の誤謬を減らそうとしている。

ＲＦＩＤを通じて事物タグを生成する方法

事物認識に関する公知の技術としては、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）により事物を認識する技術がある。ＲＦＩＤは主に事物を識別するために電磁気スペクトラム部分の無線周波数内で電磁気または静電気カップリングを利用する技術である。ＲＦＩＤはバーコード認識技術に代わる技術として産業界での使用が順次増加している。ＲＦＩＤの長所は、事物に直接に接触したり可視帯域上で事物をスキャニングしたりする必要がないという点である。ＲＦＩＤシステムは３種類の要素、即ちアンテナ、トランシーバー（ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ）（通常、読取機に統合される。）、及びトランスポンダー（ｔｒａｎｓｐｏｎｄｅｒ）で構成される。ここで、アンテナはトランスポンダーをアクティブにするための信号を伝達するために、無線周波数電波を使用する。トランスポンダーがアクティブになると、トランスポンダーは有していたデータをアンテナに伝送する。このデータは、通常所定の電算処理を遂行する制御ロジックに送られるが、このような処理にはドアを通過する程度の単純なものから、データベースが連動する販売取引行為のような複雑なものに至るまで多様な方式が含まれる。

本発明のまた他の好ましい実施形態によれば、デジタル機器は前述したようなＲＦＩＤシステムのアクティブになったトランスポンダーから事物に関する情報を受け付けて、自動的にこれを事物タグ情報として与えることができる。事物タグとして記録された情報は、ＲＦＩＤシステムから受け付けた元来の情報に比べて、はるかに圧縮的で、且つ直観的な情報である点は前述したものと同様である。

以上では、本発明によって事物タグ情報をデジタルデータに自動的に与えるための技術について説明した。本発明の好ましい実施形態によれば、このような事物タグ情報は一般的に広く認識されている事物の名称として格納することができる。本発明の他の好ましい実施形態によれば、事物タグ情報はＵＰＣ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｃｏｄｅ）またはＥＡＮ（Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ａｒｔｉｃｌｅ Ｎｕｍｂｅｒ）コードのような物品を表すコードの形式で格納されることもできる。

時間タグ（Ｔ）

本発明の他の態様によれば、時間タグをデジタルデータに自動的に与えることができる。

前述したように、時間タグ情報はデジタルデータから最も容易に抽出することができる。例えば、デジタル写真における交換可能なイメージファイルフォーマット（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ；ＥＸＩＦ）やＭＰ３ファイルにおけるＩＤ３タグは既に時間に関する情報を含んでいる。また、ウィンドウズ（登録商標）システムの場合には、いかなる種類のデジタルデータかを問わず、ファイルを生成した日付及び時間を自動的にデジタルデータに与えている。本発明の好ましい実施形態によれば、生成されたデジタルデータは、デジタル機器内のクロックにより、時間情報を以上で例示したように有することになる。このような時間情報は、デジタルデータに時間タグ情報として自動的に与えられることができる。時間タグ情報をデジタルデータから規定した値として自動的に抽出することは、今後の検索目的にあっても有利である。即ち、ユーザーが文字の形式で「２００５年クリスマス」と入力したタグよりは「２００５年１２月２５日１２時００分」と記録したタグが検索にあってより有利である場合もある。なぜなら、正確な日時を表示することによって、一定期間の間に生成されたデジタルデータに対する範囲検索も可能であり、また、２００５年１２月２５日当日にあった事件が多い場合、クリスマス当日の時間の流れによって特定事件に対するアクセスをより正確に遂行することができるためである。勿論、両方の形式を併用することによって、文字列入力または時間範囲検索のどちらも活用することもできる。

タグの修正及び追加

以上では、本発明に係る自動タグ付けについて説明した。前述したように、本発明に係るデジタルデータ管理システムに登録されるデジタルデータは、空間（Ｓ）、人物（Ｐ）、事物（Ｏ）及び時間（Ｔ）に関して分類されたタグ情報を自動的に含むようになる。しかし、このように自動タグ付けにより与えられるタグ情報はいつも不変のものではなく、またユーザーの意思に離れて作成されたまま放置されるものではない。

図３は本発明の一態様に係るデジタルデータ管理システムにおけるタグ入力の順序を示す図面である。図３に示したように、本発明に係るデジタルデータ管理システムは前述したような自動タグ付けを遂行する（３０２）。デジタルデータの種類や品質によって自動につけられるタグの数は、複数存在することもあり、そうでないこともある。例えば、人物の顔を撮影したデジタル写真の場合、本発明に係る顔認識技術を使用して撮影した画像中の人物を認識し、これを既に存在する人物の顔データと比較して自動的に人物タグ情報を獲得することができる。また、デジタル写真を撮影した時点を時間タグ情報として獲得することができる。したがって、このデジタル写真は人物及び時間に関する２種類のタグ情報を自動的に獲得することができる。一方、ユーザーは自動的にタグ付けたタグ情報を手動操作によって修正できると共に、他の望むタグ値を手動的に追加することもできる（３０４）。以後、ユーザーの確認操作によって、自動的にタグ付けした後、ユーザーにより修正及び／または追加されたタグがデジタルデータに最終的に与えられることもできる（３０６）。この場合に、最終的に与えられるタグは本発明における自動的に与えられたタグと一致する形式を有することもできる。

手動的に与えられたタグの自動分類

前述した本発明の一態様によれば、本発明は自動タグ付けに続く手動タグ付けに関して提案している。さらに、本発明の他の態様では、自動タグ付けと関係なく従来のデジタルデータ管理システムで生成されたデジタルデータに対して取りあえず手動的にだけタグ付けする場合も想定している。しかし、本発明では、従来技術とは異なり、手動的にタグ付けした情報に対しても前述したのと同様にＳＰＯＴ（または、ＳＰＯＴ＋Ｅ（事件））による分類を遂行することを提案する。

本発明の好ましい実施形態によれば、ユーザーが「渋谷（日本の東京にある繁華街」という地名をタグテキストで入力すると、本発明のデジタルデータ管理システムは、これを本発明に係るデジタルデータ管理システムに含まれている地図情報を参照して地名として認識した後、これを空間タグとして分類することができる。この場合、このような空間タグをより本質的な値の指標上の座標に置換したり、指標上の座標と前述した地名を併用して表現したりすることができる。自動タグ付けの場合と同様に前述した指標上の座標は、座標の範囲の形式で表現することができる。

また、本発明の他の好ましい実施形態によれば、ユーザーにより手動的に与えられたタグの情報が人物の名前や別名などに関するものであれば、本発明に係るデジタルデータ管理システムに含まれている人物索引を参照し、これを自動的に人物タグ情報として分類させることができるという点にも注目すべきである。この場合の人物タグは、この人物のユーザーＩＤなどを併用して表現することができる。

本発明のまた他の好ましい実施形態によれば、ユーザーにより手動的に与えられたタグの情報が事物の名前に関するものであれば、本発明に係るデジタルデータ管理システムに含まれている辞書や万国製品コード（ＵＰＣなど）を参照し、これを自動的に事物タグ情報として分類させることができる。この場合に事物タグは、それに該当する物品コードの形式やそれ以外の他の形式で自動的に置換されたり、手動的に与えられたタグと併存するように表現されたりすることができる。

本発明のまた他の好ましい実施形態によれば、ユーザーにより手動的に与えられたタグの情報が「クリスマス」のように時間に関するものである場合、本発明に係るデジタルデータ管理システムに含まれている暦及び時刻情報を参照し、これを時間タグ情報として分類することができる。また、分類された時間タグ情報をより正規化した時間情報に自動的に置換したり、このような正規化した時間情報を手動的に与えられたタグと自動的に併存したりするように表現することもできるという点も注目すべきである。また、「１２月２５日」で表現された時間タグを「クリスマス」のようなテキスト形態のタグに置換することもやはり可能である。

これに関連した議論として、本発明ではユーザーが手動的にタグを入力する際に便利に入力できるようなユーザーインターフェースを提供することができる。例えば、時間タグ情報の追加及び修正を便利に遂行できるように、ユーザーコンピュータに地図、暦、または時計形態のグラフィックユーザーインターフェースを提供することができる。この以外にも、既に登録された人物索引や人物写真のリストもユーザーの便宜のために提供することができる。また、ユーザーまたは他のユーザーを含んだユーザーグループにより頻繁に使用されるタグをグラフィックユーザーインターフェースに例示として提供することができる。この時に、ユーザーまたは他のユーザーを含んだユーザーグループによる使用頻度が高いタグであるほど、グラフィックユーザーインターフェース上でより大きく示されるようにすることができる。

クラスタタグ付け

以上では個別的なデジタルデータを効率的に管理して共有するためにタグを与える方法及びシステムについて説明した。これに追加して、本発明の一態様によれば、特有のクラスタ化してタグ付けする方法を提案する。

各デジタル機器のユーザーは自身が望む時間及び場所でデジタルデータを生成することができる。しかし、このようなデジタルデータの生成時間や生成場所などを調べると、実際には非常に不連続的な分布を有する場合が多い。なぜなら、実生活においては、デジタル機器のユーザーがデジタルデータを非常に偏重した時間及び場所だけで生成する傾向を有するためである。例えば、デジタル写真の場合、このような写真はユーザーが活動した場所（例えば、エッフェル塔及びその周辺）でまたはユーザーが活発に活動した時間（例えば、誕生日パーティー時間）に集中的に撮影される傾向がある。したがって、いろいろなデジタルデータに共通する場所や時間帯などを把握することによって、当該デジタルデータを一つのクラスタでまとめて当該デジタルデータの全てに共通するタグを一括的に与えるクラスタタグ付け方式を適用することができる。共通的な場所や時間帯を把握するためには、前述したようにいろいろな方法で獲得した空間タグや時間タグを利用することができる。

以下では、本発明のクラスタタグ付けに関する好ましい実施形態について説明する。

まず、時間タグに基づくクラスタタグ付けが可能である。ユーザーが友人の誕生日パーティーに参加して複数のデジタル写真を撮影する場合を想定してみる。この場合、ユーザーの写真撮影は誕生日パーティー時間に集中することになる。この時間は大慨３−４時間以内であるので、あまり長くない。しかし、ユーザーが同一なデジタル写真機で誕生日パーティー以前に撮った他の写真は友人の誕生日から少なくとも数日以前に撮影した写真である場合もあり、誕生日パーティー以後に撮った写真もやはり友人の誕生日から少なくとも数日以後に撮影した写真である場合もある。このような場合、本発明に係るデジタルデータ管理システムはユーザーの写真機に格納された写真のうち、誕生日パーティー中に撮影した写真だけを自動的にまたは手動的な確認操作により一つのイベントに属する写真としてクラスタ化することができる。この場合、ユーザーが一つの写真に対して「誕生日パーティー」というイベントタグを与えると、同一のクラスタ内の他の写真などにも同一のタグを与えることができる。この以外にも、クラスタ化したデジタルデータのうち一部に対して与えられたタグ（例えば、人物タグまたは空間タグなど）もクラスタ内の他のデジタルデータのタグ情報として利用されることができる。

空間タグに基づくクラスタタグ付けもやはり可能である。例えば、エッフェル塔の近辺で撮影したデジタル写真のうちには、エッフェル塔で撮影した写真、エッフェル塔の形状の含まれた写真またはそうでない写真もあり得る。本発明によれば、前述した移動通信ネットワークなどによる位置情報獲得技術や前述した形状認識技術により、エッフェル塔で撮影した写真またはエッフェル塔の形状の含まれた写真はエッフェル塔に該当する座標情報を空間タグとして含むことができる。一方、エッフェル塔の近辺で撮影した他の写真のうち一部は、たとえエッフェル塔に該当する正確な座標情報を持っていなくても、エッフェル塔の座標と非常に近い所定の座標を空間タグ情報として有する場合もある。勿論、ユーザーのデジタル写真機に格納された写真のうち、他の一部はエッフェル塔の座標とは非常に離れている座標を空間タグ情報として有する場合もある。このような座標情報に対する判断に基づいて、本発明に係るデジタルデータ管理システムは、前述のようにエッフェル塔で撮影した写真、エッフェル塔の形状の含まれた写真及びエッフェル塔の座標に非常に隣接した座標が空間タグとして含まれた写真だけを、エッフェル塔という場所またはエッフェル塔観覧というイベントに関連付けられた写真として知能的に把握し、これを一つのクラスタ内に属するようにすることができる。この場合に、仮にユーザーがクラスタ内の写真のうち一つに対して「エッフェル塔観覧」というイベントタグを与えると、同一のクラスタ内の他の写真などにも同一のタグを与えることができる。勿論、以外にも、クラスタ化したデジタルデータのうち、一部に対して与えられたタグ（例えば、人物タグまたは空間タグなど）はクラスタ内の他のデジタルデータのタグ情報として利用されることができる。

前述したようなクラスタタグ付けは本発明に係る自動または手動タグ付けに追加してより幅広い便宜を提供することができる。

タグ情報の利用

前述したように、本発明によれば、人間の自然な認識に符合するタグをデジタルデータに自動的に与えることができる。また、このようなタグ情報は画期的に自由な検索及びより豊富な関連性の抽出を可能にする。本発明の好ましい実施形態によれば、空間タグが地名、指標上の座標または指標上の座標範囲のうち、いずれか一つ以上になることができるので、地名や座標どちらによっても検索することが可能であり、隣接した地域間の関連性も自然に導出することができる。また、人物間の関連性をより豊富に把握するために人物の別名やユーザーＩＤのような付加的な情報もその検索の対象にすることができる。そして、事物タグとして全世界的に使用される物品コードを格納することができるので、物品間の関連性を導出することが容易になる。また、本発明に係るデジタルデータ管理システムに異種言語間の対応関係を提供できるような辞書が含まれるので、前述の検索及び関連性の範囲を異種言語間に拡大させることができる。時間タグ情報もユーザーにより検索できるような形式で格納されて利用されることができるので、より大きな便宜性を提供することができる。

本発明はデジタルデータの属性及び内容による空間、人物、事物及び時間に対する自動的なタグ付け、及び／または空間、人物、事物及び時間に対するタグ情報の分類を遂行することによって、ユーザーがより便利にデジタルデータを管理して他のユーザーと共有できるとの顕著な効果を達成する。従って、本発明の産業利用性はきわめて高いものといえる。

一方、本明細書内で本発明をいくつかの好ましい実施形態によって記述したが、当業者ならば、添付の特許請求範囲に開示した本発明の範疇及び思想から外れずに、多くの変形及び修正がなされ得ることがわかるはずである。

本発明によってユーザーがデジタルデータを管理及び共有する場合のデータのフローである。 本発明の好ましい実施形態に係るデジタルデータに対する自動タグ付け方法に関するフローチャートである。 本発明の他の好ましい実施形態に係るデジタルデータに対する自動タグ付け方法に関するフローチャートである。 本発明の一態様に係るデジタルデータ管理システムにおけるタグ入力の順序を示す図面である。 従来技術によるデジタルデータ管理システムの例示画面を示す図面である。 従来技術によるデジタルデータファイル管理者の例示画面を示す図面である。

Claims (41)

1. デジタルデータ管理システムでデジタル機器から提供されたデジタルデータに対してタグを与える方法であって、
   前記デジタルデータの属性及び内容によって前記デジタルデータに自動的にタグを与える段階を含むデジタルデータに対するタグ付け方法。
2. 前記自動的にタグを与える段階は、前記デジタルデータから、空間に関する情報、人物に関する情報、事物に関する情報及び時間に関する情報のうち、少なくとも一つの情報を自動的に抽出する段階、及び
   前記抽出された情報をタグ情報として前記デジタルデータに与える段階を含む請求項１に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
3. 前記デジタル機器が基地局及び交換局を含む移動通信ネットワークまたは補助の位置追跡システムに連繋して動作する場合、前記空間に関する情報は前記デジタル機器、前記基地局、及び前記交換局のうち、少なくとも一つを通じて直接または間接的に獲得する位置ログから抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
4. 前記デジタル機器が位置追跡システムに連繋して動作する場合、前記空間に関する情報は前記デジタル機器を通じて獲得する位置ログから抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
5. 前記空間に関する情報は指標座標の形式で前記デジタルデータのタグ情報として与える請求項２ないし４のいずれかに記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
6. 前記空間に関する情報は指標座標及びそれに該当する地名を表す形式で前記デジタルデータのタグ情報として与える請求項２ないし４のいずれかに記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
7. 前記デジタルデータが人物の顔画像を含む場合、前記人物に関する情報は顔認識技術に基づいて抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
8. 前記デジタルデータが事物の画像を含む場合、前記事物に関する情報は前記事物画像中の文字または形状を認識することによって抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
9. 前記デジタルデータが事物のバーコード情報を含む場合、前記事物に関する情報はバーコード内の太さの異なる線などの組み合わせに対する認識により抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
10. 前記デジタルデータが事物のバーコード情報を含む場合、前記事物に関する情報はバーコード内の太さの異なる線などの組み合わせ及び前記組み合わせに対応する数字及び文字に対する認識により抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
11. 前記デジタルデータが事物のＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）情報を含む場合、前記事物に関する情報は前記ＲＦＩＤ情報により抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
12. 前記事物に関する情報はＵＰＣ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｃｏｄｅ）またはＥＡＮ（Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ａｒｔｉｃｌｅ Ｎｕｍｂｅｒ）コードの形式で前記デジタルデータのタグ情報として与える請求項８ないし１１のいずれかに記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
13. 前記時間に関する情報は前記デジタルデータに内在する時間情報から抽出される請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
14. 前記デジタルデータ管理システムであって、
    前記デジタルデータの属性及び内容によって前記デジタルデータに手動的にタグを与える段階をさらに含み、
    前記手動的にタグを与える段階は前記自動的に与えられたタグのうち、少なくとも一つ以上を修正する段階を含む請求項１に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
15. 前記手動的に与えられたタグの形式を前記自動的に与えられたタグの形式と一致させる段階をさらに含む請求項１４に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
16. デジタル機器で生成されるデジタルデータを管理するためのシステムであって、
    前記デジタルデータの送受信のための送受信装置、
    前記デジタルデータの格納及び管理のためのデータベース、及び
    前記デジタルデータから自動的にタグを抽出し、これを前記デジタルデータに与えるための演算処理部を備えるデータベースエンジンを含むデジタルデータに対するタグ付けシステム。
17. 前記演算処理部は前記デジタルデータから空間に関する情報を抽出する空間タグ抽出部、人物に関する情報を抽出する人物タグ抽出部、事物に関する情報を抽出する事物タグ抽出部、及び時間に関する情報を抽出する時間タグ抽出部を含む請求項１６に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
18. 前記空間タグ抽出部は、前記デジタル機器が基地局及び交換局を含む移動通信ネットワークまたは補助の位置追跡システムに連繋して動作する場合、前記空間に関する情報を前記デジタル機器、前記基地局、及び前記交換局のうち、少なくとも一つを通じて直接または間接的に獲得する位置ログから抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
19. 前記空間タグ抽出部は、前記デジタル機器が位置追跡システムに連繋して動作する場合、前記空間に関する情報を前記デジタル機器を通じて獲得する位置ログから抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
20. 前記演算処理部は、前記空間に関する情報を指標座標の形式で前記デジタルデータのタグ情報として与える請求項１７ないし１９のいずれかに記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
21. 前記演算処理部は、前記空間に関する情報を指標座標及びそれに該当する地名を表す形式で前記デジタルデータのタグ情報として与える請求項１７ないし１９のいずれかに記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
22. 前記人物タグ抽出部は、前記デジタルデータが人物の顔画像を含む場合、前記人物に関する情報を顔認識技術に基づいて抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
23. 前記事物タグ抽出部は、前記デジタルデータが事物の画像を含む場合、前記事物に関する情報を前記事物画像中の文字または形状を認識することによって抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
24. 前記事物タグ抽出部は、前記デジタルデータが事物のバーコード情報を含む場合、前記事物に関する情報をバーコード内の太さの異なる線などの組み合わせに対する認識により抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
25. 前記事物タグ抽出部は、前記デジタルデータが事物のバーコード情報を含む場合、前記事物に関する情報をバーコード内の太さの異なる線などの組み合わせ及び前記組み合わせに対応する数字及び文字に対する認識により抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
26. 前記事物タグ抽出部は、前記デジタルデータが事物のＲＦＩＤ情報を含む場合、前記事物に関する情報を前記ＲＦＩＤ情報により抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
27. 前記演算処理部は、前記事物に関する情報をＵＰＣまたはＥＡＮコードの形式で前記デジタルデータのタグ情報として与える請求項２３ないし２６のいずれかに記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
28. 前記時間タグ抽出部は、前記時間に関する情報を前記デジタルデータに内在する時間情報から抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
29. 前記演算処理部は、前記自動的に抽出されて与えられたタグの内容をユーザーの入力によって修正する請求項１６に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
30. 前記演算処理部は前記手動的に与えられたタグの形式を前記自動的に抽出して与えられたタグの形式と一致させる請求項２９に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
31. デジタルデータ管理システム内でデジタル機器から提供されたデジタルデータのタグを管理する方法であって、
    前記デジタルデータに手動的にタグを与える段階、及び
    前記手動的に与えられたタグの内容によって前記タグを空間、人物、事物及び時間のうち、少なくとも一つのカテゴリーに自動的に分類する段階を含むデジタルデータに対するタグ付け方法。
32. 前記分類段階は、前記タグに対して地図情報、人物索引、暦情報、辞書、及び万国製品コード表のうち、少なくとも一つを参照して遂行する請求項３１に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
33. 前記分類によって前記タグの形式を変換する段階をさらに含む請求項３２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
34. 前記タグ形式変換段階は、地図情報、人物索引、暦情報、辞書、及び万国製品コード表のうち、少なくとも一つを参照して遂行する請求項３３に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
35. 請求項３１ないし３４のいずれかに記載の方法を遂行するためのデジタルデータ管理システムであって、
    デジタルデータの送受信のための送受信装置、
    前記デジタルデータの格納及び管理のためのデータベース、及び
    前記デジタルデータに手動的に与えられるタグを自動的に分類するための演算処理部を備えるデータベースエンジンを含み、
    前記演算処理部は地図情報、人物索引、暦情報、辞書、及び万国製品コード表を含むデジタルデータに対するタグ付けシステム。
36. デジタルデータ管理システムでデジタルデータを検索する方法であって、
    検索のためのキーワードを入力する段階；
    前記入力されたキーワードと関連性を有するタグを含むデジタルデータを選択する段階；及び
    前記選択されたデジタルデータを提供する段階を含み、
    前記関連性は前記デジタルデータ管理システムに含まれる地図情報、人物索引、暦情報、辞書、及び万国製品コード表のうち、少なくとも一つを参照して判断するデジタルデータに対するタグ付け方法。
37. 前記デジタルデータが地名に関する画像を含む場合、前記空間に関する情報は前記地名に関する画像中の文字を認識することによって抽出する請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
38. 前記デジタルデータがランドマークに関する画像を含む場合、前記空間に関する情報は前記ランドマークに関する画像中の形状を認識することによって抽出する請求項２に記載のデジタルデータに対するタグ付け方法。
39. 前記空間タグ抽出部は、前記デジタルデータが地名に関する画像を含む場合、前記空間に関する情報を前記地名に関する画像中の文字を認識することによって抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
40. 前記空間タグ抽出部は、前記デジタルデータがランドマークに関する画像を含む場合、前記空間に関する情報を前記ランドマークに関する画像中の形状を認識することによって抽出する請求項１７に記載のデジタルデータに対するタグ付けシステム。
41. デジタルデータ管理システムでデジタル機器から提供された多数のデジタルデータに対してタグを与える方法であって、
    前記多数のデジタルデータのうち、一つの第１デジタルデータに関連した少なくとも一つの他のデジタルデータを収集する段階；
    前記第１デジタルデータと前記少なくとも一つの他のデジタルデータを一つのデジタルデータクラスタとしてクラスタ化する段階；及び
    前記少なくとも一つの他のデジタルデータに前記第１デジタルデータと同一のタグを与える段階を含み、
    前記第１デジタルデータ及び前記少なくとも一つの他のデジタルデータは時間タグ及び空間タグのうち、少なくとも一つのタグを含み、
    前記収集段階において、前記第１デジタルデータと前記少なくとも一つの他のデジタルデータと間の関連性は前記時間タグ及び前記空間タグのうち、少なくとも一つのタグを参照して把握するデジタルデータに対するタグ付け方法。

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