KR20150015062A - Apparatus for recommending image and method thereof - Google Patents

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KR20150015062A
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김병민
권재철
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주식회사 케이티
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Abstract

The present invention provides an apparatus for recommending an image according to an image recommendation request received from a user, and a method thereof. An apparatus for recommending an image and a method thereof may include: a request receiving part which receives an image recommendation request from a user terminal; a keyword extraction part which extracts at least one keyword from the received image recommendation request; a keyword relation analysis part which analyzes relation between the extracted keywords; an image searching part which searches a recommended image on the basis of the relation between the extracted keyword and the analyzed keyword; and an image list transmission part which transmits a recommended image list including the searched recommended image to the user terminal.

Description

이미지를 추천하는 장치 및 방법{APPARATUS FOR RECOMMENDING IMAGE AND METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR RECOMMENDING IMAGE AND METHOD THEREOF [0002]

사용자로부터 수신된 이미지 추천 요청에 따른 이미지를 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이다.And an apparatus and method for recommending an image according to an image recommendation request received from a user.

최근 정보 통신 기술의 발전으로 아날로그 형식의 컨텐츠들의 대부분이 디지털 형식의 컨텐츠로 변화하고 있다. 예를 들어, 종래 카세트 테이프나 아날로그 레코드 앨범(LP: long playing)으로 유통되던 음악 컨텐츠는 현재 mp3, wav, flac 등의 확장자를 갖는 디지털 음원으로 CD 또는 인터넷을 통해 유통되고 있다. 또한 VHS(Video Home System), 8mm 테이프 등을 통해 유통되던 비디오 컨텐츠는 현재 avi, mp4, mkv 등의 확장자를 갖는 디지털 비디오 컨텐츠로 CD, DVD, 블루레이, 인터넷 등을 통해 유통되고 있다.With the recent development of information and communication technology, most of the contents of analog format are being changed into contents of digital format. For example, music contents circulated as conventional cassette tapes or analog record albums (LP) are currently being distributed through CD or the Internet as digital sound sources having extensions such as mp3, wav, and flac. In addition, video contents distributed through VHS (Video Home System) and 8mm tape are currently being distributed via CD, DVD, Blu-ray, and Internet as digital video contents with extensions such as avi, mp4, and mkv.

서적의 경우도 예외는 아니다. 실제 종이를 이용하여 인쇄된 출판물로서의 서적은 현재 텍스트 형식의 전자 서적으로도 출시되고 있고, 이러한 전자 서적은 컴퓨터, 스마트 단말, 전자 서적 전용 단말 등을 통해 이용될 수 있다. 이 때, 전자 서적은 서적의 내용으로서의 텍스트 정보를 포함하고, 텍스트 정보 이외에도 서적에 포함된 삽화 등의 이미지 정보, 배경 음악 등의 음원 정보를 더 포함할 수 있다.Books are no exception. Books as printed publications using actual paper are now available as electronic books in the form of text, and such electronic books can be used through computers, smart terminals, terminals dedicated to electronic books, and the like. At this time, the electronic book includes text information as the contents of the book, and may further include sound source information such as image information such as an illustration included in the book, background music, etc. in addition to the text information.

사용자로부터 수신된 이미지 추천 요청에 따른 이미지를 추천하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.And an apparatus and method for recommending an image according to an image recommendation request received from a user. 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 이미지 추천 장치에 있어서, 이미지 추천 요청을 사용자 단말로부터 수신하는 요청 수신부, 상기 수신된 이미지 추천 요청으로부터 적어도 하나 이상의 키워드를 추출하는 키워드 추출부, 상기 추출된 적어도 하나 이상의 키워드간의 관계를 분석하는 키워드 관계 분석부, 상기 추출된 키워드 및 상기 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색하는 이미지 검색부, 및 상기 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 이미지 리스트 전송부를 포함하는 것을 특징으로 한다. As a technical means for achieving the above technical object, there is provided an image recommendation apparatus according to the first aspect of the present invention, comprising: a request receiver for receiving an image recommendation request from a user terminal; An image retrieval unit retrieving a recommendation image based on a relationship between the extracted keyword and the analyzed keyword, and an image retrieval unit retrieving the retrieved recommendation, And an image list transmitting unit for transmitting a recommended image list including an image to the user terminal.

한편, 본 발명의 제 2 측면에 따른 이미지 추천 방법은 이미지 추천 요청을 사용자 단말로부터 수신하는 단계, 상기 수신된 이미지 추천 요청으로부터 적어도 하나 이상의 키워드를 추출하는 단계, 상기 추출된 적어도 하나 이상의 키워드간의 관계를 분석하는 단계, 상기 추출된 키워드 및 상기 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색하는 단계, 및 상기 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a second aspect of the present invention, there is provided an image recommendation method comprising: receiving an image recommendation request from a user terminal; extracting at least one keyword from the received image recommendation request; Searching for a recommended image based on a relationship between the extracted keyword and the analyzed keyword, and transmitting a recommended image list including the searched recommended image to the user terminal. .

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 이미지 추천 장치는 사용자의 이미지 추천 요청에 따른 이미지를 추천해주고, 기존에 존재하는 이미지를 활용하여 사용자 취향에 맞는 새로운 이미지를 새롭게 제작할 수 있다.According to any one of the above-mentioned objects, the image recommendation apparatus recommends an image according to a user's image recommendation request, and can newly produce a new image suited to the user's taste by utilizing an existing image.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이미지 추천 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 이미지 추천 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말로부터 입력된 이미지 형태의 쿼리의 일예이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이미지를 추천하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말의 프로필 정보를 업데이트하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이미지 추천 장치가 이미지를 추천하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.1 is a configuration diagram of an image recommendation system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram of the image recommendation apparatus shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an example of an image type query input from a user terminal according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of recommending an image, in accordance with an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method of updating profile information of a user terminal according to an embodiment of the present invention.
6 is an operational flowchart illustrating a method of recommending an image by an image recommendation apparatus, 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.

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, 이미지 추천 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 이미지 추천 시스템은 이미지 추천 장치(100), 사용자 단말(200), 사전 DB(300), 이미지 DB(400) 및 포털 DB(500)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 이미지 추천 시스템은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.1 is a configuration diagram of an image recommendation system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the image recommendation system may include an image recommendation apparatus 100, a user terminal 200, a dictionary DB 300, an image DB 400, and a portal DB 500. However, since the image recommendation system of FIG. 1 is only an embodiment of the present invention, the present invention is not limited to FIG.

이미지 추천 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 이미지 추천 요청을 수신할 수 있고, 이에 대응하여 적어도 하나 이상의 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다. 이 경우 추천 이미지는 이미지 추천 장치(100)의 DB로부터 검색된 것일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 추천 이미지는 이미지 DB(400) 또는 포털 DB(500)로부터 검색된 것일 수도 있다. The image recommendation apparatus 100 may receive an image recommendation request from the user terminal 200 and may transmit a recommendation image list including at least one recommendation image to the user terminal 200 in response thereto. In this case, the recommendation image may be one retrieved from the DB of the image recommendation apparatus 100, but the present invention is not limited thereto. The recommendation image may be retrieved from the image DB 400 or the portal DB 500.

추천 이미지를 검색하는 일예로서, 이미지 추천 장치(100)는 이미지 추천 요청에 포함된 텍스트 형식의 쿼리 또는 이미지 형식의 쿼리를 분석하여 키워드를 추출하고, 추출된 키워드에 기초하여 추천 이미지를 검색할 수 있다. 이 때, 이미지 추천 장치(100)는 키워드를 추출하기 위해 사전 DB(300)로부터 사전 정보를 수신하여 이용할 수 있다.As an example of searching for a recommended image, the image recommendation apparatus 100 may extract a keyword by analyzing a query in a text format or an image format included in an image recommendation request, and search for a recommended image based on the extracted keyword have. At this time, the image recommendation apparatus 100 may receive and use the dictionary information from the dictionary DB 300 to extract keywords.

또한, 이미지 추천 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지 중 적어도 하나 이상을 선택하는 입력을 받으면, 선택된 이미지를 사용자 단말(200)의 프로필 정보로서 이미지 추천 장치(100)의 DB에 저장할 수 있다.When the image recommendation apparatus 100 receives an input from the user terminal 200 to select at least one of the recommended images included in the recommended image list, the image recommendation apparatus 100 transmits the selected image as the profile information of the user terminal 200 100). ≪ / RTI >

본 발명의 일 실시예에서, 이미지 추천 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지 중 적어도 하나 이상을 선택하여 편집한 이미지를 수신하면, 수신된 편집 이미지를 사용자 단말(200)의 프로필 정보로서 이미지 추천 장치(100)의 DB에 저장할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the image recommendation apparatus 100 selects at least one of the recommended images included in the recommended image list from the user terminal 200 and receives the edited image, As the profile information of the image recommending apparatus 200. [

사용자 단말(200)은 이미지 추천 장치(100)에게 이미지 추천 요청을 전송할 수 있고, 이에 대한 응답으로 적어도 하나 이상의 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 이미지 추천 장치(100)로부터 수신할 수 있다. 나아가, 사용자 단말은 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지들 중 적어도 하나 이상을 선택할 수 있다. 이 때, 추천 받는 이미지는 사용자 단말(200)에서 이용되는 전자 서적에 포함될 이미지일 수 있다. The user terminal 200 may transmit an image recommendation request to the image recommendation apparatus 100 and receive a recommendation image list including at least one recommendation image from the image recommendation apparatus 100 in response thereto. Further, the user terminal can select at least one of the recommended images included in the recommended image list. At this time, the recommended image may be an image to be included in the electronic book used in the user terminal 200.

구체적으로, 사용자는 사용자 단말(200)에서 이용 중인 전자 서적의 현재 페이지에 삽입될 이미지를 이미지 추천 장치(100)에게 요청할 수 있고, 추천되어 선택된 이미지가 현재 페이지에 삽입될 수 있다. 이 때, 삽입되는 이미지는 추천된 이미지 그대로일 수도 있고, 사용자 단말(200)에서 편집된 이미지일 수도 있다.Specifically, the user may request the image recommendation apparatus 100 to insert an image to be inserted into the current page of the electronic book currently being used in the user terminal 200, and a recommended image selected may be inserted into the current page. In this case, the image to be inserted may be a recommended image or an image edited in the user terminal 200.

사용자 단말(200)은 무선 통신이 가능한 모바일 단말을 포함할 수 있고, 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면 사용자 단말(200)은 다양한 형태일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속할 수 있는 TV 장치, 컴퓨터 또는 휴대용 단말일 수 있다. 여기서, TV 장치의 일 예에는 스마트 TV, IPTV 셋톱박스 등이 포함되고, 컴퓨터의 일 예에는 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등이 포함되고, 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.The user terminal 200 may comprise a mobile terminal capable of wireless communication, and the user terminal 200 may be of various forms according to various embodiments of the present invention. For example, the user terminal 200 may be a TV device, a computer, or a portable terminal capable of connecting to a remote server via a network. Here, an example of the TV apparatus includes a smart TV, an IPTV set-top box, and the like. Examples of the computer include a notebook computer, a desktop computer, a laptop computer, One example of the terminal includes a Personal Communication System (PCS), a Global System for Mobile Communications (GSM), a Personal Digital Cellular (PDC), a Personal Handyphone System (PHS) Assistant, IMT (International Mobile Telecommunication) -2000, Code Division Multiple Access (CDMA) -2000, W-Code Division Multiple Access (W-CDMA), Wibro (Wireless Broadband Internet) terminals, smart phones, And the like may be included in the present invention.

사전 DB(300)는 사전 데이터를 저장하고 있는 바, 이미지 추천 장치(100)로부터 사전 데이터의 제공을 요청받으면, 이에 대한 응답으로 사전 데이터를 이미지 추천 장치(100)에게 전송할 수 있다. 여기서 사전 데이터는 이미지 추천 장치(100)에서 키워드를 추출하는데 이용될 수 있다. 사전 DB(300)는 이미지 추천 장치(100)에게 사전 데이터를 전송할 수도 있지만, 이와는 달리, 이미지 추천 장치(100)로부터 텍스트 쿼리를 수신하여 수신된 텍스트 쿼리를 직접 분석함으로써 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 이미지 추천 장치(100)에게 제공할 수 있다. 사전 DB(300)는 이미지 추천 장치(100)와 별도의 장치로서 도 1에 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않고, 이미지 추천 장치(100)의 내부에 구비될 수 있다.Since the dictionary DB 300 stores dictionary data, when the dictionary recommending apparatus 100 is requested to provide the dictionary data, the dictionary DB 300 can transmit the dictionary data to the image recommending apparatus 100 in response to the request. Here, the dictionary data may be used to extract keywords from the image recommendation apparatus 100. The dictionary DB 300 may transmit the dictionary data to the image recommendation apparatus 100. Alternatively, the dictionary DB 300 may extract a keyword by directly receiving the text query from the image recommendation apparatus 100 and directly analyzing the received text query, It is possible to provide the keyword to the image recommendation apparatus 100. The dictionary DB 300 is shown in FIG. 1 as an apparatus separate from the image recommendation apparatus 100, but it is not limited thereto and may be provided inside the image recommendation apparatus 100.

이미지 DB(400)는 복수의 이미지를 저장하고 있는 바, 이미지 추천 장치(100)로부터 키워드를 수신하고, 수신된 키워드에 대응하는 이미지들을 검색하여 이미지 추천 장치(100)에게 제공할 수 있다. 이미지 DB(400)는 이미지 추천 장치(100)와 별도의 장치로 도시되어있는 바, 이미지 추천 장치(100)의 내부에 구비된 DB와는 별도의 장치일 수 있으나 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 이미지 DB(400)는 이미지 추천 장치(100)의 내부에 구비된 장치일 수 있으며, 이 경우 이미지 DB(400)는 이미지 추천 장치(100)의 내부에 구비된 DB와 동일한 장치일 수 있다.Since the image DB 400 stores a plurality of images, the image DB 400 receives keywords from the image recommendation apparatus 100, and searches for images corresponding to the received keywords and provides the images to the image recommendation apparatus 100. The image DB 400 is shown as a separate apparatus from the image recommendation apparatus 100 and may be a separate apparatus from the DB provided in the image recommendation apparatus 100, but is not limited thereto. For example, the image DB 400 may be a device provided inside the image recommending apparatus 100. In this case, the image DB 400 may be the same device as the DB provided in the image recommending apparatus 100 .

포털 DB(500)는 GoogleTM, NaverTM, YahooTM, AOLTM 등의 국내외 포털 검색 서비스(검색 엔진)를 제공하는 서비스 제공자의 서버일 수 있다. 이미지 추천 장치(100)는 이미지 추천 장치(100)의 내부에 구비된 DB 또는 이미지 DB(400)에 저장된 이미지 이외의 더 많은 이미지를 검색하기 위하여 포털 DB(500)에 특정 키워드에 대응하는 이미지 추천을 요청할 수 있다. 이 경우, 포털 DB(500)는 특정 키워드를 검색어로 하여 추천된 이미지들을 이미지 추천 장치(100)에게 전송할 수 있다.The portal DB 500 may be a server of a service provider providing portal search services (search engines) at home and abroad such as Google TM , Naver TM , Yahoo TM , and AOL TM . The image recommendation apparatus 100 requests the portal DB 500 to search for images other than images stored in the DB or the image DB 400 provided in the image recommendation apparatus 100, . In this case, the portal DB 500 can transmit the recommended images to the image recommendation apparatus 100 using a specific keyword as a search term.

이미지 추천 시스템에 포함된 이미지 추천 장치(100), 사용자 단말(200), 사전 DB(300), 이미지 DB(400) 및 포털 DB(500) 각각은 네트워크(미도시)를 통해 연결되어 있을 수 있다. 이 때, 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.The image recommendation apparatus 100, the user terminal 200, the dictionary DB 300, the image DB 400, and the portal DB 500 included in the image recommendation system may be connected through a network (not shown) . In this case, the network means a connection structure in which information can be exchanged between each node such as terminals and servers. An example of such a network is the Internet, a wireless local area network (WLAN) , Wide Area Network (WAN), Personal Area Network (PAN), 3G, Long Term Evolution (LTE), Wireless Fidelity (WiFi), World Interoperability for Microwave Access (WiMAX), and Wireless Gigabit It does not.

사용자 단말(200)에게 이미지를 추천하는 서비스는 사용자 단말(200)에 설치되어있는 애플리케이션을 통해 제공될 수 있다. 여기서 애플리케이션은 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 사용자 단말(200)에서 실행되는 앱(app)을 포함할 수 있다.A service for recommending an image to the user terminal 200 may be provided through an application installed in the user terminal 200. Here, the application refers to an application, and may include, for example, an app that is executed in the user terminal 200.

이하에서는 도 1의 이미지 추천 장치(100)의 동작에 대해 보다 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the operation of the image recommendation apparatus 100 of FIG. 1 will be described in more detail.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 이미지 추천 장치(100)의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 이미지 추천 장치(100)는 요청 수신부(110), 키워드 추출부(120), 키워드 관계 분석부(130), 이미지 검색부(140), 이미지 리스트 전송부(150), 이미지 선택부(160), 이미지 합성부(170), 이미지 제공부(180) 및 DB(190)을 포함할 수 있다. 다만, 도 2에 도시된 이미지 추천 장치(100)는 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 도 2에 도시된 구성요소들을 기초로 하여 여러 가지 변형이 가능하다. 예를 들어, 이미지 추천 장치(100)는 이용자로부터 어떤 명령 내지 정보를 입력받기 위한 유저 인터페이스가 더 포함될 수 있다. 이 경우, 유저 인터페이스는 일반적으로 키보드, 마우스 등과 같은 입력 장치가 될 수도 있으나, 영상 표시 장치에 표현되는 그래픽 유저 인터페이스(GUI, Graphical User interface)가 될 수도 있다.FIG. 2 is a configuration diagram of the image recommendation apparatus 100 shown in FIG. 1 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the image recommendation apparatus 100 includes a request receiving unit 110, a keyword extracting unit 120, a keyword relation analyzing unit 130, an image searching unit 140, an image list transmitting unit 150, A selecting unit 160, an image synthesizing unit 170, an image providing unit 180, and a DB 190. [ However, the image recommending apparatus 100 shown in FIG. 2 is only one embodiment of the present invention, and various modifications are possible based on the components shown in FIG. For example, the image recommendation apparatus 100 may further include a user interface for receiving a command or information from a user. In this case, the user interface may generally be an input device such as a keyboard, a mouse, or the like, but may be a graphical user interface (GUI) represented in an image display device.

요청 수신부(110)는 이미지 추천 요청을 사용자 단말(200)로부터 수신할 수 있다. 여기서 이미지 추천 요청은 사용자 단말(200)로부터 입력된 키워드나 문장으로 구성되는 텍스트 형식의 쿼리 또는 사진이나 그림 등의 이미지 형태의 쿼리를 포함할 수 있다. 구체적으로, 사용자 단말(200)의 사용자는 텍스트 또는 특정 이미지에 대응하는 이미지를 추천받기 위해, 사용자 단말(200)을 통해 해당 텍스트 또는 해당 특정 이미지를 검색 쿼리로서 입력할 수 있다. The request receiving unit 110 may receive an image recommendation request from the user terminal 200. [ Here, the image recommendation request may include a text-formatted query composed of keywords or sentences input from the user terminal 200, or an image-type query such as a photograph or a picture. Specifically, the user of the user terminal 200 may input the text or the specific image as a search query through the user terminal 200 in order to receive the text or the image corresponding to the specific image.

이미지 추천 요청에 포함된 텍스트 형식의 쿼리 또는 이미지 형태의 쿼리는 사용자 단말(200)에서 이용 중인 전자 서적에 포함된 텍스트 정보 또는 이미지 정보일 수 있다. 즉, 사용자는 전자 서적에 기재된 텍스트에 대응하는 이미지를 추천 받기 위해, 해당 텍스트를 복사하여 검색어로서 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 전자 서적에 표시된 이미지 대신에 다른 이미지를 추천 받기 위해, 해당 이미지를 복사하여 검색어로서 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 단말(200)에서 이용 중인 전자 서적의 전체 페이지 중 특정 페이지를 선택하고, 선택된 페이지에 대응하는 텍스트 정보 또는 이미지 정보를 검색어로서 입력할 수 있다.The query in the form of a text or the query in the form of images included in the image recommendation request may be text information or image information included in the electronic book being used in the user terminal 200. That is, the user can copy the text and input it as a search word to receive an image corresponding to the text described in the electronic book. Further, the user can copy the image and input it as a search word to receive another image instead of the image displayed on the electronic book. For example, the user can select a specific page among all the pages of the electronic book being used in the user terminal 200, and input text information or image information corresponding to the selected page as a search word.

키워드 추출부(120)는 이미지 추천 요청으로부터 적어도 하나 이상의 키워드를 추출할 수 있고, 키워드는 추천될 이미지의 전경, 배경 및 각각에 포함된 객체 중 어느 하나일 수 있다. 또한, 키워드 관계 분석부(130)는 키워드 추출부(120)에서 추출된 적어도 하나 이상의 키워드간의 관계를 분석할 수 있다. 이하에서, 키워드 추출부(120) 및 키워드 관계 분석부(130)에서 텍스트 형식의 쿼리와 이미지 형태의 쿼리 각각에 대하여 키워드를 추출하고, 키워드간 관계를 분석하는 방법을, 경우를 나누어 설명하겠다.The keyword extracting unit 120 may extract at least one or more keywords from the image recommendation request, and the keyword may be any of the foreground, background, and objects included in the image to be recommended. The keyword relation analyzing unit 130 may analyze the relationship between at least one or more keywords extracted by the keyword extracting unit 120. Hereinafter, a method of extracting a keyword for each of a text-type query and an image-type query and analyzing a relationship between keywords will be described separately in the keyword extracting unit 120 and the keyword relation analyzing unit 130.

키워드 추출부(120)는 사용자로부터 입력된 텍스트 형식의 쿼리의 구문 분석을 통해 키워드를 추출할 수 있다. 요청 수신부(110)에서 "작은 하마는 작은 장난감 기차를 가지고 있었어요. 그러던 어느 날 작은 까마귀가 날아와 작은 장난감 기차를 훔쳐가 버렸어요!"라는 텍스트 형식의 쿼리를 수신한 경우를 가정한다. 키워드 추출부(120)는 형태소 분석을 통해, 명사형의 키워드(해당 명사를 수식하는 형용사를 포함하는 명사구)를 추출할 수 있다. 이 때 키워드 추출부(120)는 사전 DB(300)와 협업하여 텍스트 형식의 쿼리로부터 키워드를 추출할 수 있다. 추출된 키워드는 '작은 하마', '장난감 기차' 및 '까마귀'일 수 있다. 나아가 키워드 관계 분석부(130)는 텍스트 형식의 쿼리를 이용하여 '까마귀' 키워드의 '장난감 기차' 키워드에 대한 관계를 '훔쳐가 버리는' 관계로 분석할 수 있다. The keyword extracting unit 120 may extract a keyword through a syntax analysis of a text-type query input from a user. It is assumed in the request receiver 110 that a "small hippo had a small toy train, and one day a small crow flies and steals a small toy train!" The keyword extracting unit 120 can extract a keyword of a noun form (a noun phrase including an adjective that expresses the noun) through morphological analysis. At this time, the keyword extracting unit 120 can extract the keyword from the text format query by collaborating with the dictionary DB 300. The extracted keywords may be "small hippopotamus", "toy train" and "crow". Furthermore, the keyword relationship analyzing unit 130 can analyze the relation of 'rave' keyword to 'toy train' keyword by using a text-type query.

키워드 추출부(120) 및 키워드 관계 분석부(130)에서 이미지 형태의 쿼리에 대하여 키워드를 추출하고, 키워드간 관계를 분석하는 방법은 도 3을 참조하여 설명하겠다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말로부터 입력된 이미지 형태의 쿼리의 일예이다.A method of extracting a keyword for an image-type query and analyzing a relationship between keywords in the keyword extracting unit 120 and the keyword relation analyzing unit 130 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is an example of an image type query input from a user terminal according to an embodiment of the present invention.

키워드 추출부(120)는 사용자로부터 입력된 이미지 형태의 쿼리에 포함된 객체를 키워드로서 추출할 수 있다. 여기서, 이미지 형태의 쿼리에 포함된 객체는 해당 이미지 형태의 쿼리에 엣지 필터(edge filter)를 적용함으로써 추출될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추출 방안으로서, 키워드 추출부(120)는 graph-cut 등의 image segmentation 알고리즘을 통해 유사한 특성을 가지는 pixel들을 grouping함으로써 입력된 이미지를 객체 단위로 나눌 수 있다. 여기서, 유사한 특성을 갖는지 여부는 색상이나 밝기, 영역의 균질성 등의 다양한 측면의 확률적인 모델 또는 이들의 조합을 통해 판단될 수 있다. 나아가, 키워드 추출부(120)는 machine learning 알고리즘 및 객체 분류기(classifier)를 통해, 나뉘어진 각 객체 중 원하는 객체를 추출할 수 있다.The keyword extracting unit 120 may extract, as a keyword, an object included in the image type query input from the user. Here, the object included in the image type query can be extracted by applying an edge filter to the query of the image type. As an object extraction method according to an embodiment of the present invention, the keyword extraction unit 120 may divide an input image by object by grouping pixels having similar characteristics through an image segmentation algorithm such as graph-cut. Here, whether or not having similar characteristics can be judged through a stochastic model of various aspects such as hue or brightness, homogeneity of regions, or a combination thereof. Further, the keyword extracting unit 120 may extract a desired object among the divided objects through a machine learning algorithm and an object classifier.

도 3을 참조하면, 키워드 추출부(120)는 '하마(301)', '까마귀(303)' 및 '장난감 기차(305)'를 이미지 쿼리에 포함된 객체 또는 전경에 대한 키워드로서 추출할 수 있고, '들판(307)' 및 '하늘(309)'을 이미지 쿼리에 포함된 배경에 대한 키워드로서 추출할 수 있다. 나아가, 키워드 관계 분석부(130)는 이미지 형식의 쿼리를 이용하여 '하마(301)' 키워드의 '까마귀(303)' 키워드에 대한 관계를 '쳐다보는' 관계로 분석할 수 있고, '까마귀(303)' 키워드의 '장난감 기차(305)' 키워드에 대한 관계를 '들고 날아가는' 관계로 분석할 수 있다.Referring to FIG. 3, the keyword extracting unit 120 extracts 'hippopotamus 301', 'crow 303' and 'toy train 305' as keywords for an object or foreground included in an image query Field 307 'and' sky 309 'as keywords for the background included in the image query. Further, the keyword relation analyzing unit 130 can analyze the relationship of the 'hare (301)' keyword to the 'crow 303' keyword by using a query of the image format, 303) 'keyword and the' toy train 305 'keyword.

다시 도 2를 참조하면, 이미지 검색부(140)는 키워드 추출부(120)에서 추출된 키워드 및 키워드 관계 분석부(130)에서 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색할 수 있다. 이 때, 추천 이미지의 검색 대상은 이미지 추천 장치(100)의 내부에 구비된 DB(190), 이미지 DB(400) 및 포털 DB(500) 중 적어도 하나 이상일 수 있다.Referring back to FIG. 2, the image searching unit 140 may search for a recommended image based on the extracted keyword and the relationship between the keywords analyzed by the keyword relationship analyzing unit 130. At this time, the search target of the recommendation image may be at least one of the DB 190, the image DB 400, and the portal DB 500 provided in the image recommendation apparatus 100.

이미지 리스트 전송부(150)는 이미지 검색부(140)에서 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다. 여기서 추천 이미지 리스트는 추출된 적어도 하나 이상의 키워드 각각에 대응하는 추천 이미지군 각각에 대한 추천 이미지 리스트를 포함할 수 있다. 나아가, 이미지 리스트는 상기 분석된 키워드간의 관계에 대응하는 추천 이미지군에 대한 추천 이미지 리스트를 더 포함할 수 있다.The image list transmission unit 150 may transmit the recommended image list including the recommended images retrieved from the image retrieval unit 140 to the user terminal 200. Here, the recommended image list may include a recommended image list for each of the recommended image groups corresponding to each extracted at least one keyword. Furthermore, the image list may further include a recommended image list for a recommended image group corresponding to the relationship between the analyzed keywords.

앞서 언급한 텍스트 형태의 쿼리를 다시 예로 들어 설명하면, 이미지 리스트 전송부(150)는 '작은 하마'에 대한 추천 이미지 리스트, '장난감 기차'에 대한 추천 이미지 리스트, 및 '까마귀'에 대한 추천 이미지 리스트 각각을 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있고, 나아가 '까마귀가 장난감 기차를 훔쳐가 버리는' 관계에 대한 추천 이미지 리스트를 사용자 단말(200)에게 더 전송할 수 있다.For example, the image list transmission unit 150 transmits a recommendation image list for 'small hippo', a recommended image list for 'toy train', and a recommended image for 'crow' List can be transmitted to the user terminal 200 and further transmitted to the user terminal 200 with a list of recommended images related to 'the crows steal the toy train'.

이 때, 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지들은 사용자 단말(200)의 프로필 정보에 기초하여 정렬된 것일 수 있다. 즉, 이미지 리스트 전송부(150)는 사용자 단말(200) 또는 사용자 단말(200)의 사용자의 계정에 대한 프로필 정보를 이용하여 사용자의 취향에 맞는 추천 이미지들이 상단에 위치하도록 추천 이미지 리스트를 생성하여 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다. 여기서 프로필 정보는 이전에 사용자 단말(200)에게 제공된 추천 이미지 리스트에서 사용자 단말(200)이 선택한 추천 이미지, 사용자 단말(200)이 편집한 이미지, 서비스 가입시 기재한 선호 이미지 스타일 등에 기초하여 생성된 것일 수 있다.At this time, the recommended images included in the recommended image list may be arranged based on the profile information of the user terminal 200. That is, the image list transmission unit 150 generates a recommended image list such that the recommended images matching the user's taste are positioned at the top by using the profile information of the account of the user of the user terminal 200 or the user terminal 200 To the user terminal (200). Here, the profile information may include a recommendation image selected by the user terminal 200, an image edited by the user terminal 200, a favorite image style described at the time of service submission, .

나아가, 사용자 단말(200)에게 제공된 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지들은 다양한 이미지 스타일을 기준으로 정렬될 수 있다. 이 때, 추천 이미지 리스트를 정렬시키는 기준으로서의 다양한 이미지 스타일은 사용자 단말(200)로부터 입력된 것일 수 있다. 이는, 추천 이미지 리스트를 제공하는 유저 인터페이스에 표시된 정렬 버튼을 이용하여 사용자 단말(200)로부터 입력된 것일 수 있고, 사용자 단말(200)로부터 수신된 이미지 추천 요청에 쿼리의 일부로서 입력된 것일 수도 있다.Further, the recommended images included in the recommended image list provided to the user terminal 200 can be sorted based on various image styles. At this time, various image styles as a reference for sorting the recommended image list may be input from the user terminal 200. This may be input from the user terminal 200 using an alignment button displayed on the user interface providing the recommended image list, or entered as part of the query in the image recommendation request received from the user terminal 200 .

이처럼 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지들이 다양한 이미지 스타일을 기준으로 정렬되기 위해서, 각각의 추천 이미지들은 이미지 스타일에 대응하는 태그(tag) 정보를 포함하고 있을 수 있다.In this way, since the recommended images included in the recommended image list are sorted based on various image styles, each recommended image may include tag information corresponding to the image style.

이미지 스타일은 윤곽선으로 이루어진 드로잉 이미지, 단색 채색 이미지, 다색 채색 이미지, 흑백 이미지, 컬러 이미지 등을 포함하는 형태별 스타일; 소설, 동화, 만화, 무협지, 판타지, 매뉴얼, 발표 자료, 이모티콘 등을 포함하는 용도별 스타일; 및 즐거움, 행복, 슬픔, 놀람, 화남, 공포, 일반(neutral) 등을 포함하는 분위기별 스타일을 포함할 수 있고; 배경, 전경, 자연물, 인공물, 사람, 동물, 캐릭터, 야외, 실내 등을 포함하는 객체별 스타일을 더 포함할 수도 있다.An image style is a style-specific style that includes a contour drawing image, a solid color image, a multi-color image, a black and white image, a color image, and the like; Usage style including novel, fairy tale, cartoon, tortoise, fantasy, manual, presentation, emoticon, etc .; And atmosphere-specific styles including pleasure, happiness, sadness, surprise, angry, horror, neutral, and the like; It may further include object-specific styles including background, foreground, natural objects, artifacts, people, animals, characters, outdoor,

본 발명의 일 실시예에서, 이미지 리스트 전송부(150)는 후술할 이미지 합성부(170)에서 합성된 이미지를 사용자 단말(200)에게 추천 이미지로서 더 전송할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the image list transmitting unit 150 may further transmit the image synthesized by the image synthesizing unit 170, which will be described later, to the user terminal 200 as a recommended image.

이미지 선택부(160)는 추천 이미지 리스트 중 적어도 하나 이상의 이미지를 상기 사용자 단말로부터 선택받을 수 있다. 복수의 추천 이미지군에 대한 추천 이미지 리스트가 있는 경우, 추천 이미지군별로 하나의 추천 이미지를 선택할 수도 있고, 복수의 추천 이미지를 선택할 수도 있다. 경우에 따라서, 사용자는 원하는 추천 이미지가 없는 경우, 추천 이미지를 선택하지 않고, 사용자 단말(200)이 보유한 이미지를 직접 입력할 수도 있다.The image selecting unit 160 may select at least one image from the recommended image list from the user terminal. When there is a recommended image list for a plurality of recommended image groups, one recommended image may be selected for each recommended image group, or a plurality of recommended images may be selected. In some cases, the user may directly input an image held by the user terminal 200 without selecting a recommended image if there is no desired recommended image.

이미지 합성부(170)는 사용자 단말(200)로부터 선택된 이미지를 조합하여 하나의 이미지로 합성할 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 추천 이미지 리스트 중 선택된 추천 이미지뿐만 아니라, 사용자 단말(200)로부터 직접 입력된 이미지 역시 이미지 합성부(170)에서의 합성의 대상일 수 있다. 또한, 선택된 추천 이미지는 추천 이미지 리스트로서 사용자 단말(200)에게 제공된 그대로의 상태일 수도 있고, 사용자 단말(200)에서 편집된 상태일 수도 있다. 뿐만 아니라, 이미지 합성 역시 사용자 단말(200)에서 이루어져서 이미지 합성부(170)는 단순히 사용자 단말(200)에서 합성된 이미지를 수신하여 등록하는 게이트웨이의 역할을 할 수도 있다.The image combining unit 170 may combine the images selected from the user terminal 200 into one image. As described above, not only the recommended image selected from the recommended image list, but also the image directly input from the user terminal 200 may also be an object of composition in the image combining unit 170. [ In addition, the selected recommendation image may be a state of being provided to the user terminal 200 as a recommended image list, or may be edited in the user terminal 200. In addition, since the image synthesis is also performed in the user terminal 200, the image synthesis unit 170 may simply serve as a gateway for receiving and registering the synthesized image in the user terminal 200.

이렇듯, 사용자 단말(200)에서 편집되거나 합성된 이미지는 사용자 단말(200)의 프로필 정보로서 DB(190)에 저장될 수 있다.As described above, the edited or synthesized image in the user terminal 200 can be stored in the DB 190 as profile information of the user terminal 200.

본 발명의 일 실시예에서, 이미지 합성부(170)는 이미지 리스트 전송부(150)를 통해 사용자 단말(200)에게 전송할 추천 이미지를 합성할 수 있다. 다시 말해, 이미지 합성부(170)는 추출된 키워드 및 분석된 키워드간의 관계에 입각하여 이미지 검색부(140)에서 검색된 추천 이미지들을 합성할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the image composition unit 170 may synthesize a recommendation image to be transmitted to the user terminal 200 through the image list transmission unit 150. In other words, the image composition unit 170 may synthesize the reference images retrieved from the image retrieval unit 140 based on the relationship between the extracted keywords and the analyzed keywords.

앞서 언급한 텍스트 형태의 쿼리를 다시 예로 들어 설명하면, 이미지 합성부(170)는 '작은 하마'에 대한 추천 이미지, '장난감 기차'에 대한 추천 이미지 및 '까마귀'에 대한 추천 이미지를 '까마귀가 장난감 기차를 훔쳐가 버리는' 관계에 대해 재구성할 수 있다. 이 때, 각각의 합성되는 이미지는 사용자 단말(200)의 프로필 정보에 기초하여 선택된 이미지들의 재구성일 수 있다. For example, the image combining unit 170 may generate a recommendation image for 'small hippopotamus', a recommended image for 'toy train', and a recommended image for 'crow' The toy train will steal 'relationship can be reconstructed. At this time, each synthesized image may be a reconstruction of the selected images based on the profile information of the user terminal 200.

다른 일예로서, 텍스트 형태의 쿼리가 "숲 속에서 커다란 곰과 마주친 나무꾼이 깜짝 놀란 표정을 지었다"인 경우, 키워드 추출부(120)는 '숲', '곰', '나무꾼(사람)' 등의 키워드를 추출하고, 키워드 관계 분석부(130)는 숲을 배경으로 하고 곰과 나무꾼이 마주보는 있다는 객체 간의 관계를 분석할 수 있다. 나아가, 이미지 합성부(170)는 배경이 숲인 삽화 이미지에서 큰 곰과 놀란 표정의 사람 삽화를 마주보게 배치할 수 있다. 이 때, 선택된 이미지들은 각각 숲, 곰, 나무꾼에 대해 검색된 이미지들 중에서 우선순위가 가장 높은 것들일 수 있다.As another example, if the query in the form of a text is "a woodman facing a large bear in a forest made a surprised expression", the keyword extracting unit 120 extracts' forest ',' bear ',' And the keyword relation analyzing unit 130 can analyze the relationship between the object that the bear and the woodcutter are facing with the forest as a background. Furthermore, the image combining unit 170 can arrange a human figure of a surprised expression with a large bear in an illustrated image in which the background is a forest. At this time, the selected images may be those having the highest priority among the images retrieved for the forest, bear, and woodcutter.

이미지 제공부(180)는 이미지 합성부(170)에서 합성된 이미지 또는 사용자 단말(200)에서 합성되어 이미지 합성부(170)에서 등록한 합성된 이미지를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다. 이 때, 합성된 이미지는 사용자 단말(200)에서 이미지 추천 요청을 전송할 당시에 사용자 단말(200)에 표시된 전자 서적의 특정 페이지에 삽입된 이미지로서 적용될 수 있다.The image providing unit 180 may provide the user terminal 200 with the combined image obtained by the image combining unit 170 or the combined image registered by the image combining unit 170 in the user terminal 200. [ At this time, the synthesized image may be applied as an image embedded in a specific page of the electronic book displayed on the user terminal 200 at the time of transmitting the image recommendation request at the user terminal 200.

DB(190)는 데이터를 저장할 수 있다. 이 때, DB에 저장되는 데이터는 이미지 추천 장치(100) 내부의 각 구성요소들 간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함하고, 이미지 추천 장치(100)와 이미지 추천 장치(100) 외부의 구성요소들간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함한다. 예를 들어, DB(190)는 요청 수신부(110)에서 수신하는 이미지 추천 요청에 포함된 다양한 형식의 쿼리를 저장할 수 있다. 또한, DB(190)는 이미지 검색부(140)에서 검색된 추천 이미지들 또는 추천 이미지들에 대한 메타데이터를 저장할 수 있다. 이러한 DB(190)의 일 예에는 이미지 추천 장치(100) 내부 또는 외부에 존재하는 하드디스크드라이브, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리 및 메모리카드 등이 포함된다.The DB 190 may store data. At this time, the data stored in the DB includes data input and output between the respective components in the image recommendation apparatus 100, and data between the image recommendation apparatus 100 and components outside the image recommendation apparatus 100 And includes input and output data. For example, the DB 190 may store various types of queries included in the image recommendation request received by the request receiving unit 110. For example, In addition, the DB 190 may store metadata of the recommended images or the recommended images retrieved from the image retrieval unit 140. [ One example of such a DB 190 includes a hard disk drive, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a flash memory, a memory card, and the like existing inside or outside the image recommending apparatus 100.

당업자라면, 요청 수신부(110), 키워드 추출부(120), 키워드 관계 분석부(130), 이미지 검색부(140), 이미지 리스트 전송부(150), 이미지 선택부(160), 이미지 합성부(170), 이미지 제공부(180) 및 DB(190) 각각이 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.Those skilled in the art will appreciate that the request receiving unit 110, the keyword extracting unit 120, the keyword relation analyzing unit 130, the image searching unit 140, the image list transmitting unit 150, the image selecting unit 160, 170, image providing unit 180, and DB 190 may be separately implemented, or one or more of them may be integrated.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 이미지를 추천하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 4에 도시된 실시예에 따른 이미지를 추천하는 방법은 도 1 내지 도 3에 도시된 실시예에 따른 이미지 추천 장치(100) 및 사용자 단말(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 3의 이미지 추천 장치(100) 및 사용자 단말(200)에 관하여 기술된 내용은 도 4에 도시된 실시예에 따른 이미지를 추천하는 방법에도 적용될 수 있다.4 is a flowchart illustrating a method of recommending an image, in accordance with an embodiment of the present invention. The method for recommending an image according to the embodiment shown in FIG. 4 includes the steps of the image recommending apparatus 100 according to the embodiment shown in FIGS. 1 to 3 and the user terminal 200, which are processed in a time-series manner. Therefore, although omitted in the following description, the description of the image recommending apparatus 100 and the user terminal 200 of FIGS. 1 to 3 may be applied to a method of recommending an image according to the embodiment shown in FIG. 4 .

단계 S401에서 사용자 단말(200)은 사용자로부터 텍스트 쿼리 또는 이미지 쿼리를 입력받을 수 있고, 단계 S403에서 사용자 단말(200)은 단계 S401에서 입력받은 텍스트 쿼리 또는 이미지 쿼리를 이미지 추천 요청에 포함시키고, 해당 이미지 추천 요청을 이미지 추천 장치(100)에게 전송할 수 있다.In step S401, the user terminal 200 may receive a text query or an image query from the user. In step S403, the user terminal 200 may include the text query or image query received in step S401 in the image recommendation request, And transmits the image recommendation request to the image recommendation apparatus 100. [

단계 S405에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S403에서 수신된 이미지 추천 요청에 포함되어 있는 텍스트 쿼리 또는 이미지 쿼리로부터 키워드를 추출할 수 있고, 단계 S407에서 이미지 추천 장치(100)는 추출된 키워드간의 관계를 분석할 수 있다.In step S405, the image recommendation apparatus 100 may extract a keyword from a text query or an image query included in the image recommendation request received in step S403. In step S407, the image recommendation apparatus 100 determines a relationship Can be analyzed.

단계 S409에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S405에서 추출된 키워드 및 단계 S407에서 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색할 수 있다. 나아가, 단계 S411에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S409에서 검색된 추천 이미지를 추천 이미지 리스트에 포함시켜 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다.In step S409, the image recommending apparatus 100 can search for a recommended image based on the relationship between the keyword extracted in step S405 and the keyword analyzed in step S407. Further, in step S411, the image recommending apparatus 100 may transmit the recommendation image retrieved in step S409 to the user terminal 200 by including it in the recommendation image list.

단계 S413에서 사용자 단말(200)은 단계 S411에서 수신된 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지들 중 적어도 하나 이상을 선택할 수 있다. 사용자로부터 추천 이미지를 선택하는 유저 입력이 있은 후, 단계 S415에서 사용자 단말(200)은 단계 S413에서의 추천 이미지 선택 결과를 이미지 추천 장치(100)에게 전송할 수 있다.In step S413, the user terminal 200 may select at least one of the recommended images included in the recommended image list received in step S411. After the user inputs a recommendation image from the user, the user terminal 200 may transmit the recommendation image selection result in step S413 to the image recommendation apparatus 100 in step S415.

단계 S417에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S415에서 수신된 추천 이미지 선택 결과에 기초하여 선택된 추천 이미지들을 합성할 수 있고, 단계 S419에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S417에서 합성된 결과물로서의 이미지를 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다. In step S417, the image recommendation apparatus 100 may synthesize the recommendation images selected based on the recommendation image selection result received in step S415. In step S419, the image recommendation apparatus 100 transmits the image as the synthesized result in step S417 To the user terminal (200).

도 4에는 도시되지 않았으나 이미지 추천 장치(100)는 단계 S413에서의 추천 이미지 선택 결과에 기초하여 사용자 단말(200)의 프로필 정보를 업데이트할 수 있다.Although not shown in FIG. 4, the image recommendation apparatus 100 can update the profile information of the user terminal 200 based on the recommendation image selection result in step S413.

도 4에서 상술한 단계들(S401 내지 S419)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들 간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행될 수도 있다. 또한, 상술한 단계들은 기설정된 시간마다 주기적으로 반복될 수 있고, 유저 입력에 기초하여 다시 수행될 수 있다.The order between steps S401 to S419 described above in Fig. 4 is only an example, but it is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps may be mutually varied, and some of the steps may be executed simultaneously. Further, the above-described steps can be repeated periodically at predetermined time intervals and can be performed again based on the user input.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말(200)의 프로필 정보를 업데이트하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 5에 도시된 실시예에 따른 사용자 단말(200)의 프로필 정보를 업데이트하는 방법은 도 1 내지 도 4에 도시된 실시예에 따른 이미지 추천 장치(100) 및 사용자 단말(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 4의 이미지 추천 장치(100) 및 사용자 단말(200)에 관하여 기술된 내용은 도 4에 도시된 실시예에 따른 사용자 단말(200)의 프로필 정보를 업데이트하는 방법에도 적용될 수 있다.5 is a flowchart illustrating a method of updating profile information of a user terminal 200 according to an embodiment of the present invention. The method for updating the profile information of the user terminal 200 according to the embodiment shown in FIG. 5 is performed in a time-wise manner in the image recommendation apparatus 100 and the user terminal 200 according to the embodiment shown in FIGS. Lt; / RTI > Accordingly, although omitted in the following description, the description of the image recommending apparatus 100 and the user terminal 200 in FIGS. 1 to 4 is not limited to the profile information of the user terminal 200 according to the embodiment shown in FIG. 4 And can also be applied to a method of updating.

단계 S501에서 이미지 추천 장치(100)는 사용자 단말(200)에게 추천 이미지 리스트를 제공할 수 있다. 여기서 단계 S501은 도 4에 도시된 실시예에 따른 이미지를 추천하는 방법의 단계 S411에 대응할 수 있다.In step S501, the image recommendation apparatus 100 may provide the user terminal 200 with a recommended image list. Here, step S501 may correspond to step S411 of the method of recommending an image according to the embodiment shown in Fig.

단계 S503에서 사용자 단말(200)은 단계 S501에서 수신된 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지들 중 적어도 하나 이상을 선택할 수 있다. 나아가, 단계 S505에서 사용자 단말(200)은 단계 S503에서 선택한 추천 이미지에 대해 편집을 가할 수 있다. 이는 추천 이미지 각각에 대한 편집일 수도 있으나, 이에 한하지 않고, 추천 이미지를 합성하는 편집 또는 합성된 추천 이미지들에 대한 편집일 수도 있다.In step S503, the user terminal 200 may select at least one of the recommended images included in the recommended image list received in step S501. Further, in step S505, the user terminal 200 may edit the recommended image selected in step S503. This may be an edit for each of the recommendation images, but it is not limited to this, and may be editing for synthesizing the recommendation image or editing for the synthesized recommendation images.

단계 S507에서 사용자 단말(200)은 단계 S505에서 편집된 추천 이미지를 이미지 추천 장치(100)에게 전송할 수 있다. 이에 따르는, 단계 S509에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S507에서 수신된 편집된 추천 이미지에 기초하여 사용자 단말(200)의 프로필 정보를 업데이트할 수 있다.In step S507, the user terminal 200 may transmit the recommended image edited in step S505 to the image recommendation apparatus 100. [ Accordingly, in step S509, the image recommendation apparatus 100 can update the profile information of the user terminal 200 based on the edited recommendation image received in step S507.

도 5에서 상술한 단계들(S501 내지 S509)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들 간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행될 수도 있다. 또한, 상술한 단계들은 기설정된 시간마다 주기적으로 반복될 수 있고, 유저 입력에 기초하여 다시 수행될 수 있다.The order between steps S501 to S509 described above in Fig. 5 is only an example, but is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps may be mutually varied, and some of the steps may be executed simultaneously. Further, the above-described steps can be repeated periodically at predetermined time intervals and can be performed again based on the user input.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 이미지 추천 장치(100)가 이미지를 추천하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다. 도 6에 도시된 실시예에 따른 컨텐츠를 수신하는 방법은 도 1 내지 도 5에 도시된 실시예에 따른 이미지 추천 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5의 이미지 추천 장치(100)에 관하여 기술된 내용은 도 6에 도시된 실시예에 따른 이미지 추천 장치(100)가 이미지를 추천하는 방법에도 적용될 수 있다.Figure 6 is a flow diagram illustrating a method for recommending an image by an image recommending apparatus 100, in accordance with an embodiment of the present invention. The method for receiving the content according to the embodiment shown in FIG. 6 includes the steps of time-series processing in the image recommending apparatus 100 according to the embodiment shown in FIG. 1 to FIG. 1 to 5 may be applied to a method of recommending an image according to the image recommending apparatus 100 according to the embodiment shown in FIG. 6 have.

단계 S601에서 이미지 추천 장치(100)는 이미지 추천 요청을 사용자 단말(200)로부터 수신할 수 있고, 이 때의 이미지 추천 요청은 텍스트 형식의 쿼리, 이미지 형태의 쿼리, 전자 서적에 포함된 텍스트 정보 또는 전자 서적에 포함된 이미지 정보를 포함할 수 있다.In step S601, the image recommendation apparatus 100 may receive an image recommendation request from the user terminal 200, and the image recommendation request at this time may be a text format query, an image format query, text information included in the electronic book, And may include image information included in the electronic book.

단계 S603에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S601에서 수신된 이미지 추천 요청으로부터 적어도 하나 이상의 키워드를 추출할 수 있다. 이 때, 추출될 키워드는 추천될 이미지의 전경, 배경 및 각각에 포함된 객체 중 어느 하나일 수 있다.In step S603, the image recommending apparatus 100 may extract at least one or more keywords from the image recommendation request received in step S601. In this case, the keyword to be extracted may be any of the foreground, background, and objects included in each image to be recommended.

단계 S605에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S603에서 추출된 적어도 하나 이상의 키워드간의 관계를 분석할 수 있다. 이 때, 추출된 모든 키워드간의 관계를 분석할 수도 있으나, 쿼리에 따라서 가능한 만큼의 키워드간의 관계를 분석할 수도 있다.In step S605, the image recommendation apparatus 100 may analyze the relationship between at least one keyword extracted in step S603. At this time, it is possible to analyze the relationship between all the extracted keywords, but it is also possible to analyze the relationship between the keywords as much as possible according to the query.

단계 S607에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S603에서 추출된 키워드 및 단계 S605에서 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색할 수 있다. 이 때, 추천 이미지 검색의 대상은 이미지 추천 장치(100)의 DB, 이미지 DB(400), 및 포털 DB(500) 중 적어도 하나 이상이 설정될 수 있다.In step S607, the image recommendation apparatus 100 can search for a recommended image based on the relationship between the keyword extracted in step S603 and the keyword analyzed in step S605. At this time, at least one or more of the DB of the image recommendation apparatus 100, the image DB 400, and the portal DB 500 may be set as an object of the recommended image search.

단계 S609에서 이미지 추천 장치(100)는 단계 S607에서 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 사용자 단말(200)에게 전송할 수 있다. 나아가 도 6에는 도시되지 않았으나, 사용자 단말(200)에서의 추천 이미지 선택 결과에 기초하여 이미지 추천 장치(100)는 선택된 추천 이미지를 합성하여 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있고, 추천 이미지 선택 결과에 기초하여 사용자 단말(200)의 프로필 정보를 업데이트할 수도 있다.In step S609, the image recommending apparatus 100 may transmit the recommended image list including the recommended images retrieved in step S607 to the user terminal 200. [ Although not shown in FIG. 6, the image recommendation apparatus 100 may synthesize the selected recommendation images based on the recommendation image selection result in the user terminal 200, and may provide the selected recommendation images to the user terminal 200, The profile information of the user terminal 200 may be updated.

도 6에서 상술한 단계들(S601 내지 S609)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들 간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행될 수도 있다. 또한, 상술한 단계들은 기설정된 시간마다 주기적으로 반복될 수 있고, 유저 입력에 기초하여 다시 수행될 수 있다.The order between steps S601 to S609 described above in Fig. 6 is only an example, but is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps may be mutually varied, and some of the steps may be executed simultaneously. Further, the above-described steps can be repeated periodically at predetermined time intervals and can be performed again based on the user input.

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 may 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: 이미지 추천 장치
200: 사용자 단말
300: 사전 DB
400: 이미지 DB
500: 포털 DB100: Image recommendation device
200: user terminal
300: dictionary DB
400: Image DB
500: Portal DB

Claims (22)

이미지 추천 장치에 있어서,
이미지 추천 요청을 사용자 단말로부터 수신하는 요청 수신부;
상기 수신된 이미지 추천 요청으로부터 적어도 하나 이상의 키워드를 추출하는 키워드 추출부;
상기 추출된 적어도 하나 이상의 키워드간의 관계를 분석하는 키워드 관계 분석부;
상기 추출된 키워드 및 상기 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색하는 이미지 검색부; 및
상기 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 이미지 리스트 전송부를 포함하는 이미지 추천 장치.
An image recommendation apparatus comprising:
A request receiving unit for receiving an image recommendation request from a user terminal;
A keyword extracting unit for extracting at least one or more keywords from the received image recommendation request;
A keyword relation analyzing unit for analyzing a relationship between the extracted at least one keyword;
An image retrieval unit for retrieving a recommendation image based on a relationship between the extracted keyword and the analyzed keyword; And
And an image list transmission unit for transmitting the recommended image list including the searched recommended images to the user terminal.
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 추천 요청은 상기 사용자 단말로부터 입력된 텍스트 형식의 쿼리를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the image recommendation request comprises a textual query entered from the user terminal.
제 2 항에 있어서,
상기 키워드 추출부는 상기 입력된 텍스트 형식의 쿼리의 구문 분석을 통해 상기 적어도 하나 이상의 키워드를 추출하는 것인, 이미지 추천 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the keyword extracting unit extracts the at least one keyword through a syntax analysis of the input text-type query.
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 추천 요청은 상기 사용자 단말로부터 입력된 이미지 형태의 쿼리를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the image recommendation request comprises an image type query entered from the user terminal.
제 4 항에 있어서,
상기 키워드 추출부는 입력된 이미지 형태의 쿼리에 포함된 객체를 키워드로서 추출하는 것인, 이미지 추천 장치.
5. The method of claim 4,
Wherein the keyword extracting unit extracts, as a keyword, an object included in the input image type query.
제 5 항에 있어서,
상기 키워드 추출부는 image segmentation 알고리즘을 이용하여 이미지 형태의 쿼리에 포함된 객체를 추출하는 것인, 이미지 추천 장치.
6. The method of claim 5,
Wherein the keyword extractor extracts an object included in an image-type query using an image segmentation algorithm.
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 추천 요청은 전자 서적에 포함된 텍스트 정보 또는 이미지 정보를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the image recommendation request includes text information or image information included in an electronic book.
제 7 항에 있어서,
상기 이미지 추천 요청은 상기 전자 서적의 전체 페이지 중 상기 사용자 단말로부터 선택된 페이지에 대응하는 텍스트 정보 또는 이미지 정보를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
8. The method of claim 7,
Wherein the image recommendation request includes text information or image information corresponding to a page selected from the user terminal among all pages of the electronic book.
제 1 항에 있어서,
상기 키워드는 추천될 이미지의 전경, 배경 및 각각에 포함된 객체 중 어느 하나인 것인, 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the keyword is one of a foreground, a background, and an object included in each of the images to be recommended.
제 1 항에 있어서,
상기 추천 이미지 리스트는 상기 추출된 적어도 하나 이상의 키워드 각각에 대응하는 추천 이미지군 각각에 대한 추천 이미지 리스트를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the recommendation image list includes a recommended image list for each of the recommended image groups corresponding to each of the extracted at least one keyword.
제 10 항에 있어서,
상기 추천 이미지 리스트는 상기 분석된 키워드간의 관계에 대응하는 추천 이미지군에 대한 추천 이미지 리스트를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
11. The method of claim 10,
Wherein the recommendation image list includes a recommended image list for a recommended image group corresponding to the relationship between the analyzed keywords.
제 1 항에 있어서,
상기 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지는 사용자 단말로부터 입력된 이미지 스타일에 따라서 정렬되는 것인, 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the recommendation image included in the recommendation image list is arranged according to the image style input from the user terminal.
제 12 항에 있어서,
상기 추천 이미지 각각은 이미지 스타일에 대응하는 태그(tag) 정보를 포함하고,
상기 이미지 스타일은 소설, 동화, 만화, 무협지 및 판타지를 포함하는 용도별 스타일 및 즐거움, 슬픔, 놀람 및 화남을 포함하는 분위기별 스타일을 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
13. The method of claim 12,
Wherein each of the recommendation images includes tag information corresponding to an image style,
Wherein the image style includes usage styles including novels, fairy tale, comics, tortoises and fantasies, and atmospheric styles including pleasure, grief, surprise and anger.
제 13 항에 있어서,
상기 이미지 스타일은 배경, 전경, 사람 및 동물을 포함하는 객체별 스타일을 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
14. The method of claim 13,
Wherein the image style includes an object-by-object style including a background, a foreground, a person and an animal.
제 12 항에 있어서,
상기 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지는 사용자 단말의 프로필 정보에 기초하여 정렬되는 것인, 이미지 추천 장치.
13. The method of claim 12,
Wherein the recommendation images included in the recommendation image list are arranged based on profile information of the user terminal.
제 1 항에 있어서,
상기 추천 이미지 리스트 중 적어도 하나 이상의 추천 이미지를 상기 사용자 단말로부터 선택받는 이미지 선택부; 및
상기 선택된 추천 이미지를 조합하여 하나의 이미지로 합성하는 이미지 합성부를 더 포함하는 이미지 추천 장치.
The method according to claim 1,
An image selection unit for selecting at least one recommended image from the recommended image list from the user terminal; And
And an image combining unit for combining the selected recommended images into one image.
제 16 항에 있어서,
상기 사용자 단말로부터 선택받는 추천 이미지는 상기 사용자 단말로부터 편집된 것인, 이미지 추천 장치.
17. The method of claim 16,
And the recommendation image selected from the user terminal is edited from the user terminal.
제 16 항에 있어서,
상기 선택된 추천 이미지를 상기 사용자 단말의 프로필 정보로서 DB에 저장하는 것인, 이미지 추천 장치.
17. The method of claim 16,
And stores the selected recommendation image in the DB as profile information of the user terminal.
이미지 추천 방법에 있어서,
이미지 추천 요청을 사용자 단말로부터 수신하는 단계;
상기 수신된 이미지 추천 요청으로부터 적어도 하나 이상의 키워드를 추출하는 단계;
상기 추출된 적어도 하나 이상의 키워드간의 관계를 분석하는 단계;
상기 추출된 키워드 및 상기 분석된 키워드간의 관계에 기초하여 추천 이미지를 검색하는 단계; 및
상기 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 포함하는 이미지 추천 방법.
In an image recommendation method,
Receiving an image recommendation request from a user terminal;
Extracting at least one keyword from the received image recommendation request;
Analyzing a relationship between the extracted at least one keyword;
Searching for a recommended image based on a relationship between the extracted keyword and the analyzed keyword; And
And transmitting a recommended image list including the searched recommended images to the user terminal.
제 19 항에 있어서,
상기 이미지 추천 요청은 상기 사용자 단말로부터 입력된 텍스트 형식의 쿼리, 이미지 형태의 쿼리, 전자 서적에 포함된 텍스트 정보 또는 전자 서적에 포함된 이미지 정보를 포함하는 것인, 이미지 추천 방법.
20. The method of claim 19,
Wherein the image recommendation request includes a textual query input from the user terminal, an image type query, textual information contained in an electronic book, or image information included in an electronic book.
제 19 항에 있어서,
상기 키워드는 추천될 이미지의 전경, 배경 및 각각에 포함된 객체 중 어느 하나인 것인, 이미지 추천 방법.
20. The method of claim 19,
Wherein the keyword is one of a foreground, a background, and an object included in each of the images to be recommended.
제 19 항에 있어서,
상기 추천 이미지 리스트 중 적어도 하나 이상을 상기 사용자 단말로부터 선택받는 단계; 및
상기 선택된 추천 이미지를 조합하여 하나의 이미지로 합성하는 이미지 단계를 더 포함하는 이미지 추천 방법.20. The method of claim 19,
Selecting at least one of the recommended image lists from the user terminal; And
And combining the selected recommended images into one image.
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