"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し、中性単語に対して呼び出し数と共に中性単語辞典に格納する単語辞典格納モジュールと、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し、変換された前記単語または構文及び前記感性単語辞典に基づいて感性を推論する感性推論モジュールと、前記感性推論モジュールにより感性が推論されない場合、前記中性単語辞典に基づいて該当単語または構文が中性であるかを判断し、中性でない場合に前記感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定し、測定された前記関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に前記該当単語または構文を前記感性単語辞典に追加する単語拡張モジュールと、を含むことを特徴とする、知能型感性単語拡張装置。前記感性推論モジュールは、前記ユーザによりログ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、請求項1に記載の知能型感性単語拡張装置。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、及び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2に記載の知能型感性単語拡張装置。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2に記載の知能型感性単語拡張装置。前記単語拡張モジュールは、前記該当単語または構文に対して中性か否かを判断する中性判断部、及び前記該当単語または構文が中性の場合、前記中性単語辞典でマッチングされる単語または構文の累積呼び出し数を増加させるか、前記該当単語または構文を追加し、累積呼び出し数をカウントする中性単語追加部を含むことを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性単語拡張装置。前記単語拡張モジュールは、一定の周期で前記中性単語辞典に格納された中性単語の累積呼び出し数に基づいて感性単語に変化したか否かを判断する変化有無判断部と、前記変化有無判断部により感性単語に変化されたことと判断される中性単語を前記感性単語辞典に追加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単語拡張装置。前記単語拡張モジュールは、前記該当単語または構文に対して中性か否かを判断する中性判断部と、前記該当単語または構文が中性でない場合、前記感性電子辞典に分類された感性クラスに対する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しきい値を超過する感性クラスを基準に前記該当単語または構文を前記感性単語辞典に追加する感性単語追加部と、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の知能型感性単語拡張装置。前記単語拡張モジュールは、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するウェブ探索部と、前記ウェブサイトから前記該当単語または構文に対するログ情報を獲得するログ情報獲得部とをさらに含み、前記獲得したログ情報に基づいて前記関連性を特定することを特徴とする、請求項7に記載の知能型感性単語拡張装置。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し、中性単語に対して累積呼び出し数と共に中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し、変換された前記単語または構文及び前記感性単語辞典に基づいて感性を推論するステップと、前記感性推論モジュールにより感性が推論されない場合、前記中性単語辞典に基づいて該当単語または構文が中性であるかを判断し、中性でない場合に前記感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定し、測定された前記関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に前記該当単語または構文を前記感性単語辞典に追加するステップと、を含むことを特徴とする、知能型感性単語拡張方法。前記感性を推論するステップは、前記ユーザによりログ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を適用するステップとを含み、適用された前記確率モデルによって感性を推論することを特徴とする、請求項9に記載の知能型感性単語拡張方法。前記確率モデルを適用するステップは、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10に記載の知能型感性単語拡張方法。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10に記載の知能型感性単語拡張方法。前記感性単語辞典に追加するステップは、前記該当単語または構文に対して中性か否かを判断するステップと、前記該当単語または構文が中性の場合、前記中性単語辞典でマッチングされる単語または構文の累積呼び出し数を増加させるか、前記該当単語または構文を追加し、累積呼び出し数をカウントするステップと、を含むことを特徴とする、請求項9に記載の知能型感性単語拡張方法。前記感性単語辞典に追加するステップは、一定の周期で前記中性単語辞典に格納された中性単語の累積呼び出し数に基づいて感性単語に変化したか否かを判断するステップと、前記変化有無判断ステップにより感性単語に変化されたことと判断される中性単語を前記感性単語辞典に追加するステップと、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単語拡張方法。前記感性単語辞典に追加するステップは、前記該当単語または構文に対して中性か否かを判断するステップと、前記該当単語または構文が中性でない場合、前記感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定するステップとを含み、測定された前記関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に前記該当単語または構文を前記感性単語辞典に追加することを特徴とする、請求項9に記載の知能型感性単語拡張方法。前記感性単語辞典に追加するステップは、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するステップと、前記ウェブサイトから前記該当単語または構文に対するログ情報を獲得するステップとをさらに含み、前記獲得したログ情報に基づいて前記関連性を特定することを特徴とする、請求項15に記載の知能型感性単語拡張方法。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できるようにする知能型感性推論装置に対して、知能的に感性単語辞典を拡張させることができるようにする知能型感性単語拡張装置及びその拡張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し、中性単語に対して呼び出し数と共に中性単語辞典に格納する単語辞典格納モジュール、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し、変換された単語または構文及び感性単語辞典に基づいて感性を推論する感性推論モジュール、及び感性推論モジュールにより感性が推論されない場合、中性単語辞典に基づいて該当単語または構文が中性であるかを判断して、中性でない場合に感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定し、測定された関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に該当単語または構文を感性単語辞典に追加する単語拡張モジュールを含むことを特徴とする、知能型感性単語拡張装置を提供する。ここで、感性推論モジュールは、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。一方、単語拡張モジュールは該当単語または構文に対して中性か否かを判断する中性判断部、及び該当単語または構文が中性の場合、中性単語辞典でマッチングされる単語または構文の累積呼び出し数を増加させるか、該当単語または構文を追加し、累積呼び出し数をカウントする中性単語追加部を含むことができる。また、単語拡張モジュールは、一定の周期で中性単語辞典に格納された中性単語の累積呼び出し数に基づいて感性単語に変化したか否かを判断する変化有無判断部、及び変化有無判断部により感性単語に変化されたことと判断される中性単語を感性単語辞典に追加する感性単語追加部をさらに含むことができる。また、単語拡張モジュールは該当単語または構文に対して中性か否かを判断する中性判断部、該当単語または構文が中性でない場合、感性電子辞典に分類された感性クラスに対する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しきい値を超過する感性クラスを基準に該当単語または構文を感性単語辞典に追加する感性単語追加部を含むことができる。また、単語拡張モジュール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するウェブ探索部、及び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ログ情報獲得部をさらに含み、獲得したログ情報に基づいて関連性を特定することができる。また、本発明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し、中性単語に対して累積呼び出し数と共に中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し、変換された単語または構文及び感性単語辞典に基づいて感性を推論するステップ、及び感性推論モジュールにより感性が推論されない場合、中性単語辞典に基づいて該当単語または構文が中性であるかを判断し、中性でない場合に感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定し、測定された関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に該当単語または構文を感性単語辞典に追加するステップを含むことを特徴とする、知能型感性単語拡張方法を提供する。この際、感性を推論するステップは、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を適用するステップを含み、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、確率モデルを適用するステップは、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。また、感性単語辞典に追加するステップは、該当単語または構文に対して中性か否かを判断するステップ、及び該当単語または構文が中性の場合、中性単語辞典でマッチングされる単語または構文の累積呼び出し数を増加させるか、該当単語または構文を追加し、累積呼び出し数をカウントするステップを含むことができる。また、感性単語辞典に追加するステップは、一定の周期で中性単語辞典に格納された中性単語の累積呼び出し数に基づいて、感性単語に変化したか否かを判断するステップ、及び変化有無判断ステップにより感性単語に変化されたことと判断される中性単語を感性単語辞典に追加するステップをさらに含むことができる。また、感性単語辞典に追加するステップは、該当単語または構文に対して中性か否かを判断するステップ、及び該当単語または構文が中性でない場合、感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定するステップを含み、測定された関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に該当単語または構文を感性単語辞典に追加することができる。また、感性単語辞典に追加するステップは、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するステップ、及び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ステップをさらに含み、獲得したログ情報に基づいて関連性を特定することができる。本発明によれば、感性が推論されない感性単語に対して関連性を測定して、それによって感性単語辞典に追加したり、使用により感性単語に変化される中性単語を感性単語辞典に追加することによって、感性単語辞典を持続的に拡張させることができる。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単語拡張装置を概略的に示す図である。図1を参照すると、本実施形態に従う知能型感性単語拡張装置は、単語辞典格納モジュール100、感性推論モジュール300、及び単語拡張モジュール500を含むことができる。単語辞典格納モジュール100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。また、単語辞典格納モジュール100は、中性単語に対して累積呼び出し数と共に中性単語辞典に格納する。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モジュール100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、これに限定されるものではない。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として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、感性強度のうち、少なくとも1つが異なるように推論されるか、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、感性強度のうち、少なくとも1つが変わることがあるが、このように、感性クラス、類似性、肯定または不正、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。感性推論モジュール300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し、変換された単語または構文、及び感性単語辞典に基づいて感性を推論する。単語拡張モジュール500は、感性推論モジュール300により感性が推論されない場合、単語辞典格納モジュール100に格納された中性単語辞典に基づいて該当単語または構文が中性であるかを判断し、中性でない場合に感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定し、測定された関連性がしきい値を超過する感性クラスを基準に該当単語または構文を感性単語辞典に追加する。図3は、図1の感性推論モジュールの構成を概略的に示す図である。図3を参照すると、感性推論モジュール300は、文章変換部310、マッチング確認部320、感性推論部330、感性ログ格納部340、及びログ情報検索部350を含むことができる。ここで、感性推論モジュール300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。文章変換部310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310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320は、文章変換部310により変換された各々の単語及び構文を単語辞典格納モジュール100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320は、文章変換部310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320が重み付け値反映情報を生成した場合、感性推論部330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320は、文章変換部310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330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310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330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>に表すように、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と類似な式に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330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330は、ウェブ検索準備部332及びウェブマイニンググ部334を含む。ウェブ検索準備部332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。ウェブマイニンググ部334は、ウェブ検索準備部332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330は、ウェブマイニンググ部334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、データマイニング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340は、マッチング確認部320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ことができる。即ち、感性ログ格納部340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ことができる。例えば、感性ログ格納部110はマッチング確認部320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4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。ログ情報検索部350は、感性ログ格納部340に格納されたログ情報に対して設定された値以上になるログ情報があるか否かを検索することができる。即ち、ログ情報検索部350は感性ログ格納部340に格納されたログ情報の回数が設定された値以上になったかを検索する。この際、感性推論部330はログ情報検索部350を通じて特定単語または構文が感性ログ格納部340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。図5は、図1の単語拡張モジュールの構成を概略的に示す図である。図5を参照すると、単語拡張モジュール500は、中性判断部510、中性単語追加部520、変化有無判断部530、感性単語追加部540、関連性測定部550、ウェブ探索部560、及びログ情報獲得部570を含むことができる。中性判断部510は、特定単語または構文に対して中性か否かを判断する。ここで、中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、人の名前などが中性の単語として判断できる。この際、単語辞典格納モジュール100は、中性の単語または構文を中性単語辞典に格納し、中性単語追加部520は中性判断部114により中性と判断された単語または構文に対して中性単語辞典でマッチングされる単語または構文の累積呼び出し数を増加させるか、該当単語または構文を中性単語辞典に追加し、累積呼び出し数のカウントを始めることができる。変化有無判断部530は、一定の周期で単語辞典格納モジュール100に格納された中性単語辞典の中性単語の累積呼び出し数に基づいて感性単語に変化したか否かを判断することができる。この際、変化有無判断部530により特定中性単語の累積呼び出し数が設定されたしきい値を超過したことと判断されれば、該当中性単語が感性単語に変化されたことと判断できる。この場合、感性単語追加部540は感性単語に変化されたことと判断された該当中性単語を感性単語辞典に追加することができる。図6は、図5の中性単語追加部による中性単語重複確認の例を示す図である。前述したように、中性単語が新たな感性単語になることができる場合のために、中性単語辞典は中性単語が感性単語と共に使われる頻度数‘累積呼び出し数’ともいうを共に格納して、頻度数が既設定された特定しきい値より大きい場合、追加的に感性単語辞典に格納できるようにする。例えば、わたし、あなた、スーパーマーケットのような単語は私達がよく使用する中性の単語であるが、このような単語は一度ウェブ探索をするようになっても感性値が片方にかたよらないので、特定感性を得られないようになり、このような単語を全て中性辞典に該当単語の頻度数と共に格納するようになる。単語頻度数を格納する理由は、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することによって、一定周期でこれを確認して感性単語への変化を反映するためのものである。図6では、中性単語辞典に格納されている単語であるわたし、あなた、スーパーマーケットにログ分析した時、各々は累積呼び出し数を1ずつ加えてくれて、別途の分析やウェブ探索をしないので、中性単語に対する不要な演算が省略できることが分かる。関連性測定部550は、特定単語または構文が中性でない場合、感性電子辞典に分類された感性クラスに対する関連性を測定することができる。即ち、関連性測定部550は、中性でない単語または構文に対して感性単語辞典に分類された全ての感性クラスに従う関連性を測定することができる。この際、関連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。また、感性単語辞典に該当単語または構文とマッチングされる単語または構文が存在する場合には、該当単語または構文に対して他の全ての感性クラスに従う関連性の測定は省略できる。この場合、感性単語追加部540は特定感性クラスに従う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を感性単語辞典に追加することができる。もし、該当単語または構文に対して既設定されたしきい値を超過する感性クラスが複数個の場合には、関連性の高い順に感性単語辞典に順次に格納されることが好ましい。ウェブ探索部560は、中性判断部510により特定単語または構文が中性でないことと判断された場合、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することができる。この場合、ログ情報獲得部570は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560は該当ウェブサイトから図7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。この際、関連性測定部550はウェブ探索部560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ログ情報が獲得される場合、獲得したログ情報に基づいて該当単語または構文に対する頻度数を測定し、感性クラスに従う関連性を測定することができる。また、感性単語追加部540は、関連性測定部550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。図8は、本発明の実施形態に従う知能型感性単語拡張方法を示すフローチャートである。図1、図3、及び図5を参照して本実施形態に従う知能型感性単語拡張方法を詳細に説明する。感性単語格納モジュール100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し、中性単語に対して累積呼び出し数と共に中性単語辞典に格納するS801。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。また、ステップS801で、感性単語格納モジュール100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には、ユーザ別の感性ログ情報に基づいてユーザ別の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310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S803。即ち、文章変換部310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320は、文章変換部310により変換された各々の単語及び構文を感性単語格納モジュール100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S805。ステップS805で、マッチング確認部320は、文章変換部310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。このようなマッチング確認部320が重み付け値反映情報を生成した場合、感性推論部330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320は文章変換部310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。感性ログ格納部340は、マッチング確認部320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ことができる。即ち、感性ログ格納部340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ことができる。例えば、感性ログ格納部340は、マッチング確認部320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。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330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S807。この際、感性推論部330はログ情報検索部350を通じて該当単語または構文が感性ログ格納部340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。ステップS807で、感性推論部330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。また、感性推論部330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。即ち、感性推論部330はウェブマイニンググ部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。中性判断部510は、特定単語または構文に対して中性か否かを判断するS809。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。該当単語または構文が中性であると判断されれば、中性単語追加部520は中性判断部114により中性と判断された単語または構文に対して中性単語辞典でマッチングされる単語または構文の累積呼び出し数を増加させるか、該当単語または構文を中性単語辞典に追加し、累積呼び出し数のカウントを始めることができるS813。変化有無判断部530は、一定の周期で単語辞典格納モジュール100に格納された中性単語辞典の中性単語の累積呼び出し数に基づいて感性単語に変化したか否かを判断することができるS815。この際、変化有無判断部530により特定中性単語の累積呼び出し数が設定されたしきい値を超過したことと判断されれば、該当中性単語が感性単語に変化されたことと判断できるS817。この場合、感性単語追加部540は感性単語に変化されたことと判断された該当中性単語を感性単語辞典に追加することができるS819。ウェブ探索部560は、中性判断部510により特定単語または構文が中性でないことと判断された場合、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することができるS821。この場合、ログ情報獲得部570は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S823。この際、関連性測定部550はウェブ探索部560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ログ情報が獲得される場合、獲得したログ情報に基づいて該当単語または構文に対する頻度数を測定し、感性クラスに従う関連性を測定することができるS825。また、感性単語追加部540は、関連性測定部550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S827、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S829。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。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10-2010-0106313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10-2011-0110700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。"