"人間の感性を区分した基本感性群と前記基本感性群を区分した細部感性群とを含む感性クラスを用いて、感性単語に対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを含む項目に分類して感性単語辞典に格納する感性単語格納部と、ユーザによりログlogされる文章に対して単語と構文を把握して基本形に変換する文章変換部と、前記変換された単語及び構文のうち、前記感性単語辞典にマッチングされる単語または構文を確認するマッチング確認部と、前記変換された単語及び構文の相互存在Cooccurrenceに基づいて確率モデルProbabilisticmodelを適用し、適用された前記確率モデルによって感性を推論する感性推論部と、を含むことを特徴とする、知能型感性推論装置。前記マッチング確認部により確認された単語または構文に基づいて単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文を含む形態の感性ログを格納する感性ログ格納部をさらに含むことを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。前記ユーザから選択された単語または構文に対する感性類推要請信号を受信する要請信号受信部をさらに含み、前記感性推論部は前記選択された単語または構文に対して感性を推論することを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。単語または構文に対して中立性か否かを判断する中立性判断部と、前記判断された単語または構文が中立性単語または構文でない場合に、前記感性ログ格納部に設定された値以上のログ情報が格納されているかを検索するログ情報検索部と、をさらに含み、前記感性推論部は前記設定された値以上のログ情報が格納された場合に、前記判断された単語または構文に対する感性を推論することを特徴とする、請求項2に記載の知能型感性推論装置。前記感性ログ格納部に設定された値以上のログ情報がない場合、ウェブ探索関数を呼び出して既設定されたウェブを探索するウェブ探索部をさらに含み、前記感性ログ格納部は、前記既設定されたウェブから前記判断された単語または構文に対するログ情報を獲得して格納することを特徴とする、請求項4に記載の知能型感性推論装置。前記判断された単語または構文に対して前記感性推論部により推論された感性の関連性を測定する関連性測定部と、測定された前記関連性が設定されたしきい値を超過する場合、前記判断された単語または構文、前記推論した感性、及び感性指数を前記感性単語辞典に追加して格納する感性単語追加部と、をさらに含むことを特徴とする、請求項5に記載の知能型感性推論装置。前記感性単語格納部は、同じ感性単語に対して複数の感性クラスを分類し、前記分類された各々の感性クラスに対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを分類して前記感性単語辞典に格納することを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。前記確率モデルは、全体コーパスcorpusで特定単語または構文の頻度数を用いて特定感性に属する確率を計算するアルゴリズムであることを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。前記感性単語格納部は、前記ユーザ別にログされる文章の入力時間、場所、天気のうち、少なくとも1つを含む環境情報、ユーザ別の性別、年齢、性格、職業を含むプロファイル情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように推論される場合、該当ユーザ別に感性単語辞典を格納することを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。前記感性推論部は、前記変換された単語及び構文のうち、前記感性単語辞典に存在しない単語と構文をN-グラムNGramに分割または併合した単語集合情報を生成するウェブ検索準備部、前記単語集合情報が含まれた単語と構文をウェブWebで収集するウェブ検索を遂行した収集情報を生成するウェブマイニンググ部を含み、かつ前記収集情報の前記相互存在に基づいて前記確率モデルを適用することを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。前記マッチング確認部は、前記変換された単語及び構文に該当する言語に対する文法の品詞を区分し、前記品詞に従う既設定された重み付け値Weightを前記変換された単語及び構文に与えた重み付け値反映情報を生成し、前記感性推論部は前記重み付け値反映情報の前記相互存在に基づいて前記確率モデルを適用することを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性推論装置。人間の感性を区分した基本感性群と前記基本感性群を区分した細部感性群とを含む感性クラスを用いて、感性単語に対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを含む項目に分類して感性単語辞典に格納するステップと、ユーザによりログlogされる文章に対して単語と構文を把握して基本形に変換するステップと、前記変換された単語及び構文のうち、前記感性単語辞典にマッチングされる単語または構文を確認するステップと、前記変換された単語及び構文の相互存在Cooccurrenceに基づいて確率モデルProbabilisticmodelを適用し、適用された前記確率モデルによって感性を推論するステップと、を含むことを特徴とする、知能型感性推論方法。前記確認された単語または構文に基づいて、単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文を含む形態の感性ログを格納するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。前記ユーザから選択された単語または構文に対する感性類推要請信号を受信するステップをさらに含み、前記感性を推論するステップは前記選択された単語または構文に対して感性を推論することを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。単語または構文に対して中立性か否かを判断するステップと、前記判断された単語または構文が中立性単語または構文でない場合に、前記感性ログに設定された値以上のログ情報が格納されているかを検索するステップと、をさらに含み、前記感性を推論するステップは、前記設定された値以上のログ情報が格納された場合に、前記判断された単語または構文に対する感性を推論することを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。前記感性ログに設定された値以上のログ情報がない場合、ウェブ探索関数を呼び出して既設定されたウェブを探索するステップと、前記既設定されたウェブから前記判断された単語または構文に対するログ情報を獲得して感性情報に格納するステップと、をさらに含むことを特徴とする、請求項15に記載の知能型感性推論方法。前記判断された単語または構文に対して前記感性推論部により推論された感性の関連性を測定するステップと、測定された前記関連性が設定されたしきい値を超過する場合、前記判断された単語または構文、前記推論した感性、及び感性指数を前記感性単語辞典に追加して格納するステップと、をさらに含むことを特徴とする、請求項16に記載の知能型感性推論方法。前記感性単語辞典に格納するステップは、同じ感性単語に対して複数の感性クラスを分類し、前記分類された各々の感性クラスに対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを分類して前記感性単語辞典に格納することを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。前記確率モデルは、全体コーパスcorpusで特定単語または構文の頻度数を用いて特定感性に属する確率を計算するアルゴリズムであることを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。前記感性単語辞典に格納するステップは、前記ユーザ別にログされる文章の入力時間、場所、天気のうち、少なくとも1つを含む環境情報、ユーザ別の性別、年齢、性格、職業を含むプロファイル情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように設定される場合、該当ユーザ別に感性単語辞典を格納することを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。前記感性を推論するステップは、前記変換された単語及び構文のうち、前記感性単語辞典に存在しない単語と構文をN-グラムNGramに分割または併合した単語集合情報を生成するウェブ検索準備ステップと、前記単語集合情報が含まれた単語と構文をウェブWebで収集するウェブ検索を遂行した収集情報を生成するウェブマイニンググステップとを含み、かつ、前記収集情報の前記相互存在に基づいて前記確率モデルを適用することを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。前記マッチングされる単語または構文を確認するステップは、前記変換された単語及び構文に該当する言語に対する文法の品詞を区分し、前記品詞に従う既設定された重み付け値Weightを前記変換された単語及び構文に与えた重み付け値反映情報を生成し、かつ前記感性を推論するステップで前記重み付け値反映情報の前記相互存在に基づいて前記確率モデルを適用することを特徴とする、請求項12に記載の知能型感性推論方法。本発明は前述した問題点を解決するために案出されたものであって、確率モデル方法を用いてユーザの感性状態を推論し、推論された結果によって適応的に感性を表出することができる知能型感性推論装置及びその推論方法を提供することをその目的とする。前述した目的を達成するために、本発明の一態様によれば、人間の感性を区分した基本感性群と基本感性群を区分した細部感性群とを含む感性クラスを用いて、感性単語に対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを含む項目に分類して感性単語辞典に格納する感性単語格納部、ユーザによりログlogされる文章に対して単語と構文を把握して基本形に変換する文章変換部、変換された単語及び構文のうち、感性単語辞典にマッチングされる単語または構文を確認するマッチング確認部、及び変換された単語及び構文の相互存在Cooccurrenceに基づいて確率モデルProbabilisticmodelを適用し、適用された確率モデルによって感性を推論する感性推論部を含むことを特徴とする、知能型感性推論装置を提供する。また、知能型感性推論装置は、マッチング確認部により確認された単語または構文に基づいて、単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文を含む形態の感性ログを格納する感性ログ格納部をさらに含むことができる。また、知能型感性推論装置は、ユーザから選択された単語または構文に対する感性類推要請信号を受信する要請信号受信部をさらに含み、感性推論部は選択された単語または構文に対して感性を推論することができる。また、知能型感性推論装置は単語または構文に対して中立性か否かを判断する中立性判断部、及び判断された単語または構文が中立性単語または構文でない場合に、感性ログ格納部に設定された値以上のログ情報が格納されているかを検索するログ情報検索部をさらに含み、感性推論部は設定された値以上のログ情報が格納された場合に、判断された単語または構文に対する感性を推論することができる。また、知能型感性推論装置は、感性ログ格納部に設定された値以上のログ情報がない場合、ウェブ探索関数を呼び出して既設定されたウェブを探索するウェブ探索部をさらに含み、感性ログ格納部は既設定されたウェブから判断された単語または構文に対するログ情報を獲得して格納することができる。また、知能型感性推論装置は、判断された単語または構文に対して感性推論部により推論された感性の関連性を測定する関連性測定部、及び測定された関連性が設定されたしきい値を超過する場合、判断された単語または構文、推論した感性、及び感性指数を感性単語辞典に追加して格納する感性単語追加部をさらに含むことができる。また、感性単語格納部は、同じ感性単語に対して複数の感性クラスを分類し、分類された各々の感性クラスに対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを分類して感性単語辞典に格納することができる。また、確率モデルは全体コーパスcorpusで特定単語または構文の頻度数を用いて特定感性に属する確率を計算するアルゴリズムである。また、感性単語格納部は、ユーザ別にログされる文章の入力時間、場所、天気のうち、少なくとも1つを含む環境情報、ユーザ別性別、年齢、性格、職業を含むプロファイル情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように推論される場合、該当ユーザ別に感性単語辞典を格納することができる。また、感性推論部は、変換された単語及び構文のうち、感性単語辞典に存在しない単語と構文をN-グラムNGramに分割または併合した単語集合情報を生成するウェブ検索準備部、及び単語集合情報が含まれた単語と構文をウェブWebで収集するウェブ検索を遂行した収集情報を生成するウェブマイニング部を含み、かつ収集情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。また、マッチング確認部は、変換された単語及び構文に該当する言語に対する文法の品詞を区分し、品詞に従う既設定された重み付け値Weightを変換された単語及び構文に与えた重み付け値反映情報を生成し、感性推論部は重み付け値反映情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。本実施形態の他の態様によれば、人間の感性を区分した基本感性群と基本感性群を区分した細部感性群とを含む感性クラスを用いて感性単語に対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを含む項目に分類して感性単語辞典に格納するステップ、ユーザによりログlogされる文章に対して単語と構文を把握して基本形に変換するステップ、変換された単語及び構文のうち、感性単語辞典にマッチングされる単語または構文を確認するステップ、及び変換された単語及び構文の相互存在Cooccurrenceに基づいて確率モデルProbabilisticmodelを適用し、適用された確率モデルによって感性を推論するステップを含むことを特徴とする、知能型感性推論方法を提供する。また、知能型感性推論方法は、確認された単語または構文に基づいて、単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文を含む形態の感性ログを格納するステップをさらに含むことができる。また、知能型感性推論方法は、ユーザから選択された単語または構文に対する感性類推要請信号を受信するステップをさらに含み、感性を推論するステップは選択された単語または構文に対して感性を推論することができる。また、知能型感性推論方法は、単語または構文に対して中立性か否かを判断するステップ、及び判断された単語または構文が中立性単語または構文でない場合に、感性ログに設定された値以上のログ情報が格納されているかを検索するステップをさらに含み、感性を推論するステップは設定された値以上のログ情報が格納された場合に、判断された単語または構文に対する感性を推論することができる。また、知能型感性推論方法は、感性ログに設定された値以上のログ情報がない場合、ウェブ探索関数を呼び出して既設定されたウェブを探索するステップ、及び既設定されたウェブから判断された単語または構文に対するログ情報を獲得して感性情報に格納するステップをさらに含むことができる。また、知能型感性推論方法は、判断された単語または構文に対して感性推論部により推論された感性の関連性を測定するステップ、及び測定された関連性が設定されたしきい値を超過する場合、判断された単語または構文、推論した感性、及び感性指数を感性単語辞典に追加して格納するステップをさらに含むことができる。また、感性単語辞典に格納するステップは、同じ感性単語に対して複数の感性クラスを分類し、分類された各々の感性クラスに対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを分類して感性単語辞典に格納することができる。また、確率モデルは、全体コーパスcorpusで特定単語または構文の頻度数を用いて特定感性に属する確率を計算するアルゴリズムである。また、感性単語辞典に格納するステップは、ユーザ別にログされる文章の入力時間、場所、天気のうち、少なくとも1つを含む環境情報、ユーザ別性別、年齢、性格、職業を含むプロファイル情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように設定される場合、該当ユーザ別に感性単語辞典を格納することができる。また、感性を推論するステップは、変換された単語及び構文のうち、感性単語辞典に存在しない単語と構文をN-グラムNGramに分割または併合した単語集合情報を生成するウェブ検索準備ステップ、及び単語集合情報が含まれた単語と構文をウェブWebで収集するウェブ検索を遂行した収集情報を生成するウェブマイニングステップを含み、かつ収集情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。また、マッチングされる単語または構文を確認するステップは、変換された単語及び構文に該当する言語に対する文法の品詞を区分し、品詞に従う既設定された重み付け値Weightを変換された単語及び構文に与えた重み付け値反映情報を生成し、かつ感性を推論するステップで重み付け値反映情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。本実施形態によれば、確率モデル方法を用いてユーザの感性状態を推論し、推論された結果によって対応する感性を自動に表出できるようにすることで、経験的に取得される感性情報によってユーザの感性を適応的に表現することが可能になる。また、本実施形態によれば、場所、天気、時間などのようなユーザの周辺環境を考慮して、それによって、感性強度、肯定または不正か否かなどを異なるようにすることで、周辺環境に従う適応的な感性表現ができるようになる。以下、本発明の一部の実施形態を添付した図面を参照しつつ詳細に説明する。各図面の構成要素に参照符号を付加するに当たって、同一な構成要素に対してはたとえ他の図面上に表示されても、できる限り同一な符号を有するようにしていることに留意しなければならない。また、本発明を説明するに当たって、関連した公知構成または機能に対する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にすることができると判断される場合にはその詳細な説明は省略する。また、本発明の構成要素を説明するに当たって、第1、第2、A、B、a、bなどの用語を使用することができる。このような用語はその構成要素を他の構成要素と区別するためのものであり、その用語により当該構成要素の本質や回順序または順序などが限定されない。どの構成要素が他の構成要素に連結、結合、または接続されると記載された場合、その構成要素はその他の構成要素に直接的に連結、または接続できるが、各構成要素の間に更に他の構成要素が連結、結合、または接続されることもできると理解されるべきである。図1は、本発明の実施形態に従う知能型感性推論装置を概略的に示す図である。図1を参照すると、本実施形態に従う感性推論装置100は、感性単語格納部102、文章変換部104、マッチング確認部106、感性推論部107、感性ログ格納部110、要請信号受信部112、中立性判断部114、ログ情報検索部116、ウェブ探索部118、関連性測定部120、及び感性単語追加部122を含むことができる。ここで、知能型感性推論装置100は、ユーザにより入力される文章に基づいて感性を推論することと説明するが、本実施形態は文章の他にもユーザにより入力される音声に基づいて感性を推論することもできる。この場合、ユーザの音声に対する音色、音トーンなどに基づいて感性を推論することができ、音色または音トーンを分類する方法は、公知の技術に従うので、これに対する説明は省略する。感性単語格納部102は、人間の感性を区分した基本感性群と基本感性群を区分した細部感性群とを含む感性クラスを用いて、感性単語に対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを含む項目に分類して感性単語辞典に格納する。ここで、基本感性群は約8個の群で形成されることができ、細部感性群は約33個の群で形成されることができるが、必ずこれに限定されるものではない。また、基本感性群と細部感性群との組み合わせられた合成感性群を形成することもできる。このような、基本感性群、細部感性群、及び細部感性群は感性クラスに含まれ、感性クラスは感性モジュールに適用できる。感性は刺激や刺激の変化を感じる性質であって、驚き、恐怖、嫌悪、怒り、喜び、幸福、悲しみなどのような心理的な要因により左右される。ところが、同じ刺激に対しても個人毎に感じる感性が異なることがあり、感性の強度も異なることがある。このような性質を勘案して感性単語格納部102は、幸せだ、恥ずかしい、虚しいなどのような感性単語に対して各々の感性クラスを分類し、分類された感性クラスに対する類似性、肯定または不正度、感性強度などを分類して感性単語辞典に格納する。ここで、感性クラスは、満足、懐かしさ、幸福などのような人間の内的感情状態を分類したものであって、本実施形態では全体を約77個の感性クラスに分類し、そのうち、該当単語が属する感性クラスをマッチングさせることができる。ここで、感性クラスの個数は分類可能な感性の種類の例示であるだけであり、これに限定するものではない。類似性は、該当単語と感性クラスの内の項目間の類似度を表すものであって、一定の範囲内の数値として表現することができる。肯定または不正度は、該当単語の属性が肯定的な感性なのか、または否定的な感性なのかを表す程度であって、0を基準に一定の範囲内の負の数または正の数で表現することができる。感性強度は該当単語の属性のうち、感性に対する強さを表し、一定の範囲内の数値として表現することができる。図2は、本発明の実施形態に従う感性単語辞典の例を示す図であって、ここでは、類似性は0乃至10の範囲内の数値として表現し、肯定または不正度は0、1または-1として表現し、感性強度は0乃至10の数値として表現した。しかしながら、このような数値は図示した範囲に限定されるものでなく、多様な変形が可能である。例えば、肯定または不正度は-1乃至1の範囲内で0.1単位の数値として表現されることができ、類似性や感性強度も0乃至1の範囲内で0.1単位の数値として表現されることもできる。また、図2のくすぐったい、温かい、じんとくるなどのように感性単語格納部102は、同じ感性単語に対して複数の感性クラスを分類することができ、この場合、分類された各々の感性クラスに対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを分類して感性単語辞典に格納することができる。また、同じ感性単語といっても、ユーザ別にログされる文章の入力時間、場所、天気のうち、少なくとも1つを含む環境情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度が変わるか、ユーザ別の性別、年齢、性格、職業を含むプロファイル情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度が変わることがあるが、感性単語格納部102は、ユーザ別環境情報及びプロファイル情報を考慮して、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように推論される場合には、ユーザ別感性ログ情報に基づいてユーザ別感性単語辞典を設定して格納することもできる。文章変換部104は、ユーザによりログlogされる文章に対して単語と構文を把握して基本形に変換する。即ち、文章変換部104は、ユーザによりログされる文章に対して一次的に複数の単語に分節した後、基本形に変換することができ、分節された単語のうち、慣用的に使われる単語と単語との組み合わせを通じて構文を把握した後、基本形に変換することができる。マッチング確認部106は、文章変換部104により変換された各々の単語及び構文を感性単語格納部102に格納された感性単語辞典と比較してマッチングされる単語または構文を確認する。一方、マッチング確認部106は、文章変換部104により変換された単語及び構文に該当する言語に対する文法の品詞を区分し、品詞に従う既設定された重み付け値Weightを変換された単語及び構文に与えた重み付け値反映情報を生成する。マッチング確認部106が重み付け値反映情報を生成した場合、感性推論部107は、重み付け値反映情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。即ち、マッチング確認部106は文章変換部104により変換された単語及び構文で各品詞の役割を確認し、該当役割に従う重み付け値を与えることができる。ここで、重み付け値は経験的数値としても表現できる。感性推論部107は、変換された単語及び構文の相互存在Cooccurrenceに基づいて確率モデルProbabilisticmodelを適用し、適用された確率モデルによって感性を推論することができる。例えば、文章変換部104により基本形に変換された単語のうち、‘胸が一杯だ’という単語が感性単語辞典の‘感動’の感性クラスとマッチングされると仮定すれば、感性推論部107は‘胸が一杯だ’という単語と基本形に変換された他の単語または構文の組み合わせに基づいて確率モデルを適用し、適用された確率モデルによって感性を推論することができる。ここで、確率モデルは全体コーパスcorpusで特定単語または構文の頻度数を用いて特定感性に属する確率を計算するアルゴリズムであって、これに基づいて新たな単語が特定感性に属する確率を計算することができる。例えば、<数式1>に表したように、コーパス内で新たな単語Wの全体頻度数に対するコーパス内の文章で、新たな単語Wと特定感性Cが組み合わせにより使われた頻度数を計算して新たな単語に対する感性類似度を類推することができる。また、単語類似度Cooccurrencesimilarityを求めるために、PMIPointwiseMutualInformationを用いることができる。この際、PMIは<数式2>のように計算できる。PMIと類似の式にDice係数DiceW,Cを用いることもできる。感性類似度を類推する計算式は提示された式に限定されるものではなく、多様な変形が可能である。感性推論部107はこのような方式により<単語単語>、<単語構文>及び<構文構文>に対する感性を推論した後、推論した各々の感性を組み合わせて文章全体に対する感性を推論することもできる。一方、感性推論部107は、ウェブ検索準備部108及びウェブマイニング部109を含む。ウェブ検索準備部108は、変換された単語及び構文のうち、感性単語辞典に存在しない単語と構文をN-グラムNGramに分割または併合した単語集合情報を生成する。ウェブマイニング部109は、ウェブ検索準備部108の単語集合情報が含まれた単語と構文をウェブWebで収集するウェブ検索を遂行した収集情報を生成する。即ち、感性推論部107は、ウェブマイニング部109による収集情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。ここで、N-グラムはバイグラムBigram、モノグラムMonogram、及びトライグラムTrigramのうち、少なくとも1つ以上を含む。即ち、N-グラムとは、言語モデル推定時、N個の単語対からなる単語列をいい、モノグラムは1つの単語対からなる単語列をいい、バイグラムは2つの単語対からなる単語列をいい、トライグラムは3個の単語からなる単語列をいう。一方、ウェブマイニングとは、ウェブ資源から意味のあるパターン、プロファイル、趨勢などを発見するために、データマイニン技術多いデータのうち、隠されてある有用な相関関係を発見して実行可能な情報を抽出し、意思決定に用いる過程をいう。このようなウェブマイニングの活用分野には、情報フィルタリング、競争者技術開発監視、利用度分析のためのウェブアクセスログのマイニング、ブラウジング顧客のウェブでの移動経路探索サポートなどがありえる。感性ログ格納部110は、マッチング確認部106により確認された単語または構文に基づいて、単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文を含む形態の感性ログを格納する。即ち、感性ログ格納部110は新たな単語に対する感性類推のために、ユーザによりログされる文章を意味のある単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文の組み合わせにより格納する。例えば、感性ログ格納部110は、マッチング確認部106により愛という感性を有することと確認された愛するという基本形の単語を、文章内の感性のない単語である完所及び友人と各々結合して<完所-愛する>、<友人-愛する>の2つの感性ログを生成して格納することができる。この際、感性ログは図3に示すように、時間情報を共に格納することができる。この際、感性ログ情報と共に格納される情報は時間情報に限定されず、天気情報、ユーザの位置情報などが共に格納されることもできる。要請信号受信部112は、ユーザから選択された単語または構文に対する感性類推要請信号を受信することができる。即ち、ユーザはログした文章のうちの特定単語または構文に対して感性類推を要請することができ、要請信号受信部112をそれに対する感性類推要請信号を受信する。この場合、感性推論部107は、要請信号受信部112を通じて受信された感性類推要請信号に対応してユーザにより選択された単語または構文に対してのみ感性を推論することができる。中立性判断部114は、単語または構文に対して中立性か否かを判断する。ここで、中立性は単語または構文に対する感性が存在しないことを意味する。一般的に、子犬、机などのような動物や事物の名称、わたし、あなた、私たちなどのような呼称語、人の名前などが中立性の単語として判断できる。この際、中性の単語または構文を辞典に格納する中性単語辞典が別に設けられることができ、この場合、中立性判断部114は中立と判断された単語または構文に対して全体コーパス内での頻度数を測定し、該当単語または構文と共に中性単語辞典に追加することができる。ログ情報検索部116は、中立性判断部114により該当単語または構文が中立性でないことと判断された場合、感性ログ格納部110に設定された値以上のログ情報が格納されているかを検索する。即ち、ログ情報検索部116は該当単語または構文が中立性でない場合に、感性ログ格納部110に該当単語または構文が設定された回数以上に格納されているかを検索する。この際、感性推論部107はログ情報検索部116を通じて該当単語または構文が感性ログ格納部110に設定された回数以上に格納された場合のみに該当単語または構文と組み合わせられた構文または文章に対して感性を推論するように具現できる。もし、ログ情報検索部116により該当単語または構文が感性ログ格納部110に設定された回数未満に格納されたことと判断された場合、感性推論部107は該当単語または構文に対する感性推論のための充分のログ情報がないことと判断することができる。この場合、ウェブ探索部118はウェブ探索関数を呼び出して既設定されたウェブサイトを探索し、そのウェブサイトから該当単語または構文に対するログ情報を獲得することができる。例えば、ブブゼラという単語に対してウェブサイトを探索する場合、ウェブ探索部118は該当ウェブサイトから図4に示すように、<ブブゼラ、苛立つ>、<ブブゼラ、苦しい>などのようなログ情報を獲得することができる。獲得したログ情報は感性ログ格納部110に格納できる。関連性測定部120は、ウェブ探索部118によりウェブサイトから探索されたログ情報に基づいて該当単語または構文に対する感性が推論される場合、感性推論部107により推論された感性と該当単語または構文に対する関連性を測定する。このような感性は前述した確率モデルに基づいて確率を計算することによって測定できる。感性単語追加部122は、関連性測定部120により測定された関連性が既設定されたしきい値を超過する場合、該当単語または構文、推論した感性、及び感性指数を感性単語辞典に追加して格納することができる。例えば、前述した3個の確率モデルを使用して確率を計算することにより関連性を測定する場合、そのうちのいずれか1つの確率モデルにより計算された値が既設定されたしきい値を超過すれば、該当単語または構文、推論した感性、及び感性指数を感性単語辞典に追加して格納することができる。図5は、本発明の実施形態に従う知能型感性推論方法を示すフローチャートである。図1及び図5を参照して本実施形態に従う知能型感性推論方法を詳細に説明する。感性単語格納部102は、人間の感性を区分した基本感性群と基本感性群を区分した細部感性群とを含む感性クラスを用いて、感性単語に対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを含む項目に分類して感性単語辞典に格納するS501。この際、感性単語格納部102は同じ感性単語に対して複数の感性クラスを分類することができ、この場合、分類された各々の感性クラスに対して、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つを分類して感性単語辞典に格納することができる。また、ユーザ別にログされる文章の入力時間、場所、天気のうち、少なくとも1つを含む環境情報、ユーザ別の年齢、性別、性格、職業を含むプロファイル情報によって、感性クラス、類似性、肯定または不正度、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように推論される場合には、ユーザ別感性ログ情報に基づいてユーザ別感性単語辞典を設定して格納することもできる。文章変換部104は、ユーザによりログlogされる文章に対して単語と構文を把握して基本形に変換するS503。即ち、文章変換部104は、ユーザによりログされる文章に対して一時的に複数の単語に分節した後、基本形に変換することができ、分節された単語のうち、慣用的に使われる単語と単語との組み合わせを通じて構文を把握した後、基本形に変換することができる。マッチング確認部106は、文章変換部104により変換された各々の単語及び構文を感性単語格納部102に格納された感性単語辞典と比較してマッチングされる単語または構文を確認するS505。一方、ステップS505で、マッチング確認部106は文章変換部104により変換された単語及び構文に該当する言語に対する文法の品詞を区分し、品詞に従う既設定された重み付け値を変換された単語及び構文に与えた重み付け値反映情報を生成することができる。即ち、マッチング確認部106が重み付け値反映情報を生成した場合、感性推論部107は重み付け値反映情報の相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。ここで、重み付け値は経験的数値としても表現できる。感性ログ格納部110は、マッチング確認部106により確認された単語または構文に基づいて、単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文を含む形態の感性ログを格納するS507。即ち、感性ログ格納部110は新たな単語に対する感性類推のためにユーザによりログされる文章を意味のある単語及び単語、単語及び構文、構文及び構文の組み合わせにより格納する。例えば、感性ログ格納部110はマッチング確認部106により愛という感性を有することと確認された愛するという基本形の単語を、文章内の感性のない単語である完所及び友人と各々結合して<完所-愛する>、<友人-愛する>の2つの感性ログを生成して格納することができる。この際、感性ログは図3に示すように、時間情報を共に格納することができる。この際、感性ログ情報と共に格納される情報は時間情報に限定されず、天気情報、ユーザの位置情報などが共に格納されることもできる。要請信号受信部112は、ユーザから選択された単語または構文に対する感性類推要請信号を受信することができるS509。即ち、ユーザはログした文章のうちの特定単語または構文に対して感性類推を要請することができ、要請信号受信部112をそれに対する感性類推要請信号を受信することができる。中立性判断部114は、単語または構文に対して中立性か否かを判断するS511。ここで、中立性は単語または構文に対する感性が存在しないことを意味する。一般的に、子犬、机などのような動物や事物の名称、わたし、あなた、私たちなどのような呼称語、人の名前などが中立性の単語として判断できる。ログ情報検索部116は、中立性判断部114により該当単語または構文が中立性でないことと判断された場合S513、感性ログ格納部110に設定された値以上のログ情報が格納されているかを検索するS515。即ち、ログ情報検索部116は該当単語または構文が中立性でない場合に、感性ログ格納部110に該当単語または構文が設定された回数以上に格納されているかを検索する。感性ログに設定された値以上のログ情報が格納された場合、感性推論部107は、変換された単語及び構文の相互存在Cooccurrenceに基づいて確率モデルProbabilisticmodelを適用し、適用された確率モデルによって感性を推論することができるS517。この際、感性推論部107は要請信号受信部112を通じて受信された感性類推要請信号に対応してユーザにより選択された単語または構文に対してのみ感性を推論することができる。また、感性推論部107は、ログ情報検索部116を通じて該当単語または構文が感性ログ格納部110に設定された回数以上に格納された場合のみに該当単語または構文と組み合わせられた構文または文章に対して感性を推論するように具現できる。一方、ステップS517で、感性推論部107は備えられたウェブ検索準備部108を用いて変換された単語及び構文のうち、感性単語辞典に存在しない単語と構文をN-グラムNGramに分割または併合した単語集合情報を生成することができる。また、感性推論部107は備えられたウェブマイニンググ部109を用いてウェブ検索準備部108の単語集合情報が含まれた単語と構文をウェブWebで収集するウェブ検索を遂行した収集情報を生成することができる。即ち、ウェブマイニンググ部109による収集情報が生成された場合、感性推論部107は相互存在に基づいて確率モデルを適用することができる。感性ログに設定された値未満のログ情報が格納された場合、ウェブ探索部118は、ウェブ探索関数を呼び出して既設定されたウェブサイトを探索しS519、そのウェブサイトから該当単語または構文に対するログ情報を獲得することができるS521。関連性測定部120は、ウェブ探索部118によりウェブサイトから探索されたログ情報に基づいて該当単語または構文に対する感性が推論される場合、感性推論部107により推論された感性と該当単語または構文に対する関連性を測定するS523。このような感性は前述した確率モデルに基づいて確率を計算することによって測定できる。感性単語追加部122は、関連性測定部120により測定された関連性が既設定されたしきい値を超過する場合S525、該当単語または構文、推論した感性、及び感性指数を感性単語辞典に追加して格納することができるS527。例えば、前述した3個の確率モデルを使用して確率を計算することによって関連性を測定する場合、そのうちのいずれか1つの確率モデルにより計算された値が既設定されたしきい値を超過すれば、該当単語または構文、推論した感性、及び感性指数を感性単語辞典に追加して格納することができる。一方、中立性判断部114により該当単語または構文が中立の場合には、該当単語または構文の頻度数を測定して該当単語または構文と共に中性単語辞典に追加することができるS529。単語頻度数を共に格納する理由は、既存の中立単語の意味が変わって感性を有するようになる場合を考慮したものであって、一定周期で頻度数を確認して感性単語への変化を反映することができる。以上、本発明の実施形態を構成する全ての構成要素が1つに結合されるか、結合されて動作することと説明されたが、本発明が必ずこのような実施形態に限定されるものではない。即ち、本発明の目的範囲内であれば、その全ての構成要素が1つ以上に選択的に結合して動作することもできる。また、その全ての構成要素が各々1つの独立的なハードウェアで具現されることができるが、各構成要素のその一部または全部が選択的に組み合わせて1つまたは複数個のハードウェアで組み合わせた一部または全部の機能を遂行するプログラムモジュールを有するコンピュータプログラムとして具現されることもできる。そのコンピュータプログラムを構成するコード及びコードセグメントは本発明の技術分野の当業者により容易に推論できるものである。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータが読取可能な格納媒体ComputerReadableMediaに格納されてコンピュータにより読取され、実行されることによって、本発明の実施形態を具現することができる。コンピュータプログラムの格納媒体としては、磁気記録媒体、光記録媒体、キャリアウェーブ媒体などが含まれることができる。また、以上で記載された含む、構成する、または有するなどの用語は、特別に反対になる記載がない限り、該当構成要素が内在できることを意味するものであるので、他の構成要素を除外するのでなく、他の構成要素を更に含むことができることと解釈されるべきである。技術的または科学的な用語を含んだ全ての用語は、異に定義されない限り、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者により一般的に理解されることと同一な意味を有する。事前に定義された用語のように、一般的に使われる用語は関連技術の文脈上の意味と一致するものと解釈されるべきであり、本発明で明らかに定義しない限り、理想的であるとか、過度に形式的な意味として解釈されない。以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したことに過ぎないものであって、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で多様な修正及び変形が可能である。したがって、本発明に開示された実施形態は本発明の技術思想を限定するためのものではなく、説明するためのものであり、このような実施形態により本発明の技術思想の範囲が限定されるのではない。本発明の保護範囲は請求範囲により解釈されなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。本特許出願は2010年10月28日付で韓国に出願した特許出願番号第10-2010-0106308号、及び2011年10月27日付で韓国に出願した特許出願番号第10-2011-0110687号に対して米国特許法119a条35U.S.A§119aによって優先権を主張すれば、その全ての内容は参考文献として本特許出願に併合される。併せて、本特許出願は、米国以外の国家に対しても上記と同一な理由により優先権を主張すれば、その全ての内容は参考文献として本特許出願に併合される。"