KR101615944B1 - Method for deciding food menu image using text data - Google Patents

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KR101615944B1 KR1020140082978A KR20140082978A KR101615944B1 KR 101615944 B1 KR101615944 B1 KR 101615944B1 KR 1020140082978 A KR1020140082978 A KR 1020140082978A KR 20140082978 A KR20140082978 A KR 20140082978A KR 101615944 B1 KR101615944 B1 KR 101615944B1
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Abstract

텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법은, 음식 메뉴와 연관된 텍스트데이터를 수신하는 단계, 상기 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지를 검색하는 단계 및 시각화된 메뉴이미지 상에서 상기 음식이미지를 상기 음식 메뉴와 대응하도록 배치하여 상기 메뉴이미지를 제공하는 단계를 포함한다.A method of determining a menu image using text is provided. A method of determining a menu image using text according to an embodiment of the present invention includes receiving text data associated with a food menu, retrieving a food image corresponding to the text data, and displaying the food image on a visualized menu image And arranging the menu image to correspond to the food menu to provide the menu image.

Description

텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법 {METHOD FOR DECIDING FOOD MENU IMAGE USING TEXT DATA}[0001] METHOD FOR DECIDING FOOD MENU IMAGE USING TEXT DATA [0002]

본 발명은 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 입력되는 음식 메뉴로 입력되는 텍스트를 이용하여 음식 이미지를 검색하거나 생성하여 메뉴이미지로 표시할 수 있는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method of determining a menu image using text, and more particularly, to a method of searching for or generating a food image using a text input to an input food menu and displaying the menu image.

기숙사, 학교, 군부대, 관공서, 의료기관, 기업 등 다수의 인원이 모여 집단적으로 활동하는 특정한 건물이나 장소에는 일반적으로 급식시설이 구비되어 있다. 급식시설은 원래 비영리 목적으로 지속적으로 특정 다수인에게 음식물을 공급하던 것에서, 환경이나 제도적 변화에 따라, 특히 1990년대에 들어와 위탁급식에 의한 단체급식소 시장 점유율이 급속히 확산되어 가고 있다. Food facilities are generally provided in certain buildings or places where a large number of people, such as dormitories, schools, military units, government offices, medical institutions, and corporations, collectively work together. Foodservice facilities originally supplied food to a certain number of people continuously for nonprofit purposes, and the market share of institutional foodservice stations by consignment meals has been rapidly spreading due to environmental and institutional changes, especially in the 1990s.

이러한 급식은 대상자의 영양 요구에 맞는 양질의 식사를 제공함으로써 급식 만족도를 높이고, 궁극적으로 고객의 정신적, 육체적 건강을 증진시킴으로써 생산성을 높이는 데 그 궁극적 목적이 있다. 이를 위해 전문적인 급식경영이 요구되며, 전문 영양사들은 식단 작성에서 구매, 생산, 위생, 영양, 재무, 서비스, 마케팅 등 급식경영 부문의 전문성을 강화하고 있으며, 이를 통해 고객의 요구를 능가한 급식서비스를 제공하고 있다.These meals are ultimately aimed at increasing the satisfaction of food by providing high-quality meals that meet the nutritional needs of the subjects, and ultimately enhancing productivity by enhancing the mental and physical health of the customers. In order to do this, specialized foodservice management is required. Expert dietitians are strengthening their expertise in foodservice management such as purchasing, production, hygiene, nutrition, finance, service and marketing. .

한편, 급식시설 및 음식점에서 제공되는 음식메뉴를 사용자들에게 공지하기 위하여 음식메뉴를 판서, 인쇄, 간판, 키오스크, 웹페이지 등을 이용하여 이용자에게 제공하며, 당일, 주간, 월간 메뉴와 조리되는 음식의 종류 등을 상세히 기재하여 게시하고 있다. 음식 메뉴는 텍스트로 표시되는 것이 일반적이나, 최근에는 텍스트 뿐 아니라 음식 메뉴에 대한 이미지를 함께 표시하여 사용자들의 직관적인 이해를 돕고 있다.On the other hand, in order to notify the users of the food menu provided at the food facilities and restaurants, the food menu is provided to the user by using the form, print, signboard, kiosk, web page, etc., And details of the types of information are posted. The food menu is usually displayed as text, but recently it displays the image of the food menu as well as the text to help users intuitively understand.

한국등록특허 제10-1259130호Korean Patent No. 10-1259130 한국등록특허 제10-1248757호Korean Patent No. 10-1248757

종래의 급식시설 및 음식점은 음식 메뉴를 주로 텍스트 위주로 제공하고 있어 정보의 전달력이 저하되며, 대중적이지 않은 메뉴를 텍스트로 게시할 경우 해당 메뉴에 대한 직관적인 이해를 하지 못하는 문제점이 있었다.Conventional foodservice facilities and restaurants are mainly provided with text menu for food, which reduces the ability of the information to be transmitted. When a menu which is not popular is posted as text, the menu is not intuitively understood.

또한, 음식 이미지를 메뉴에 포함시켜 제공하는 경우 일반적으로 웹페이지 검색 등을 통하여 획득된 이미지를 사용하게 되어 획일화된 음식 이미지를 사용해야되는 문제점이 있으며, 조리된 음식을 직접 촬영하여 게시하는 경우, 각 메뉴의 이미지를 제작하는 시간적, 비용적인 불편함이 있을 뿐 아니라 메뉴 변경시 즉각적으로 반영할 수 없는 문제점이 있었다.In addition, when a food image is included in a menu, the image obtained through a web page search or the like is generally used. Thus, there is a problem that a uniformized food image must be used. In the case of photographing and posting cooked food directly, There is a time and cost inconvenience of making an image of each menu and there is a problem that it can not be immediately reflected when a menu is changed.

위와 같은 문제점으로부터 안출된 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 사용자로부터 입력된 음식 메뉴와 관련된 텍스트를 분석하여 최적화된 음식이미지를 추출할 수 있는 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법을 제공하고자 하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method of determining a menu image using text that can extract an optimized food image by analyzing text related to a food menu input from a user.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 입력된 텍스트에 대응되는 이미지를 검색하지 못하는 경우, 메뉴를 구성하는 재료 이미지를 수집하고, 수집된 재료 이미지를 조합 또는 합성하여 새로운 음식이미지를 생성하여 메뉴에 표시할 수 있는 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법을 제공하고자 하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for collecting material images constituting a menu when a corresponding image is not searched for an input text, And a method of determining a menu image using text that can be displayed on the menu screen.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 입력된 텍스트와 유사한 의미를 가지는 유사메뉴에 대한 이미지를 검색하여 확장된 음식이미지를 제공할 수 있는 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정방법을 제공하고자 하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a menu image determining method using a text that can provide an expanded food image by searching an image of a similar menu having a similar meaning to the input text.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 음식 메뉴를 나타내는 텍스트에 대응되는 음식이미지를 전자식권, 가상식판 등에 배치하여 정보의 전달력을 향상시키고, 이를 사용자의 모바일 단말기 등으로 전송하여 메뉴정보 획득의 편의성을 향상시킬 수 있는 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정방법을 제공하고자 하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a food image corresponding to a text representing a food menu by arranging an electronic meal or a virtual food to improve the delivery power of the information and transmitting the information to a user's mobile terminal, And to provide a menu image determination method using text that can improve the convenience of acquisition.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical objects of the present invention are not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical subjects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 언급된 기술적 과제들을 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법은, 음식 메뉴와 연관된 텍스트데이터를 수신하는 단계, 상기 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지를 검색하는 단계 및 시각화된 메뉴이미지 상에서 상기 음식이미지를 상기 음식 메뉴와 대응하도록 배치하여 상기 메뉴이미지를 제공하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of determining a menu image using text, the method comprising: receiving text data associated with a food menu; retrieving a food image corresponding to the text data; And arranging the food image on the visualized menu image so as to correspond to the food menu to provide the menu image.

상기 음식이미지를 검색하는 단계는, 상기 텍스트데이터로부터 복수의 서브 텍스트를 추출하는 단계, 상기 복수의 서브 텍스트 각각에 대응되는 복수의 서브 음식이미지를 검색하는 단계 및 상기 복수의 서브 음식이미지를 기초로 상기 음식이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein retrieving the food image comprises: extracting a plurality of sub-texts from the textual data; retrieving a plurality of sub-food images corresponding to each of the plurality of sub-texts; and based on the plurality of sub- And generating the food image.

상기 서브 텍스트를 추출하는 단계는, 소정 기준을 기초로 상기 서브 텍스트에 가중치를 부여하는 단계를 포함하고, 상기 서브 음식이미지를 검색하는 단계는, 검색된 상기 서브 음식이미지에 상기 가중치를 반영하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein extracting the sub-text comprises weighting the sub-text based on a predetermined criterion, wherein the step of retrieving the sub-food image comprises reflecting the weight to the retrieved sub-food image .

상기 음식이미지를 생성하는 단계는, 상기 가중치를 기초로 복수의 상기 서브 음식이미지를 조합하는 단계를 포함할 수 있다.The step of generating the food image may include combining the plurality of sub food images based on the weight.

상기 음식이미지를 검색하는 단계는, 상기 텍스트데이터의 콘텍스트데이터를 결정하는 단계 및 상기 콘텍스트데이터에 대응되는 유사 음식이미지를 검색하는 단계를 포함할 수 있다.The step of retrieving the food image may include determining the context data of the text data and retrieving a similar food image corresponding to the context data.

상기 음식이미지를 전자식권에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.And displaying the food image on the electronic tag.

상기 메뉴이미지는 복수의 구획된 영역을 포함하는 가상의 식판 형상이고, 상기 가상 식판의 상기 복수의 구획된 영역 중 소정 영역에 상기 음식이미지를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.The menu image may further include a virtual plate-like shape including a plurality of divided areas, and displaying the food image in a predetermined one of the plurality of divided areas of the virtual plate.

상기 메뉴이미지를 클라이언트 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.And transmitting the menu image to the client device.

상기 클라이언트 장치로부터 상기 메뉴이미지에 대해 입력된 피드백 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하되, 상기 피드백 데이터는 상기 메뉴이미지에 대한 선택여부를 포함할 수 있다.Further comprising receiving feedback data input to the menu image from the client device, wherein the feedback data may include whether to select the menu image.

음식명과 상기 음식이미지가 매핑된 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 음식이미지를 검색하는 단계는, 상기 텍스트데이터를 기초로 상기 데이터베이스를 조회할 수 있다.And generating a database in which the food name and the food image are mapped, wherein the step of searching for the food image may inquire the database based on the text data.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.According to the present invention as described above, the following various effects are obtained.

첫째, 본 발명의 실시예들에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법은 입력되는 텍스트에 대응되는 음식 이미지를 별도의 검색과정 없이 제공받을 수 있으며, 입력된 텍스트의 콘텍스트데이터에 대응되는 유사 음식 이미지를 이용하여 확장된 음식 이미지를 메뉴에 반영할 수 있다.First, in the method of determining a menu image using text according to embodiments of the present invention, a food image corresponding to an input text can be provided without a separate search process, and a similar food image corresponding to the context data of the input text The expanded food image can be reflected in the menu.

둘째, 본 발명의 실시예들에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법은 텍스트에 대응되는 음식이미지를 검색하지 못하는 경우, 해당 텍스트를 복수의 서브 텍스트로 나누어 각 서브 텍스트에 대응되는 서브 음식이미지, 예를 들어 재료 이미지를 검색하고, 수집된 복수의 서브 음식이미지를 가중치를 기초로 조합하여 새로운 음식이미지를 생성할 수 있다. 따라서, 대중적이지 않은 메뉴에 대한 텍스트를 입력하더라도 이에 대한 음식이미지를 획득할 수 있으며, 이를 이용하여 음식 메뉴 텍스트의 이해를 도울 수 있다.Second, in the method of determining a menu image using text according to embodiments of the present invention, when a food image corresponding to a text can not be retrieved, the method divides the text into a plurality of sub-texts, And combine the plurality of collected sub food images based on the weights to generate a new food image. Therefore, even if a user inputs a text for a non-popular menu, a food image for the menu can be acquired, which can help understand the food menu text.

셋째, 본 발명의 실시예들에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법은 획득한 음식이미지를 전자식권에 표시하거나, 메뉴의 종류에 대응하여 가상식판의 소정 영역에 배치함으로써 정보 전달력을 향상시킬 수 있으며, 시각화된 메뉴이미지를 클라이언트 장치에 전송하여 사용자의 편의성을 증진시킬 수 있다.Thirdly, the method of determining a menu image using text according to embodiments of the present invention can improve the information conveying ability by displaying the acquired food image on the electronic tag or by arranging it in a predetermined area of the virtual plate corresponding to the type of the menu And can transmit the visualized menu image to the client device, thereby improving the user's convenience.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법의 개략적인 흐름을 나타내는 순서도이다.
도 3은 도 1 내지 도 2의 텍스트데이터를 이용하여 음식이미지를 결정하는 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 1의 시스템 내지 도 2의 방법을 이용하여 가상식판에 음식이미지를 표시하는 일 예를 나타내는 도면이다.
1 is a block diagram showing a schematic configuration of a menu image determination method using text according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of determining a menu image using text according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 3 is a diagram showing an example of determining a food image using the text data of FIGS. 1 and 2. FIG.
FIG. 4 is a diagram showing an example of displaying a food image on a virtual plate using the system of FIG. 1 or the method of FIG. 2;

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and the manner of achieving them, will be apparent from and elucidated with reference to the embodiments described hereinafter in conjunction with the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for the purpose of illustrating embodiments and is not intended to be limiting of the present invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. The terms " comprises "and / or" comprising "used in the specification do not exclude the presence or addition of one or more other elements in addition to the stated element.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, a menu image determination method using text according to embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법을 구현하는 구성 요소들간의 관계가 도시된다. Referring to FIG. 1, there is shown a relationship between components implementing a method of determining a menu image using text according to an embodiment of the present invention.

클라이언트 장치(100)는 본 발명에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법이 어플리케이션의 형태 등으로 구현되어 실행될 수 있는 디바이스일 수 있으며, 클라이언트의 입력신호를 기초로 텍스트데이터를 생성하거나 입력된 텍스트데이터를 서버(200)로 전송하거나, 서버(200)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 클라이언트 장치(100)의 구체적인 예로는 스마트폰, PMP, PC, 노트북, 태블릿 PC 등일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 가정용 게임기와 같은 게임 장치를 더 포함할 수 있다.The client device 100 may be a device that can be implemented and implemented in the form of an application and may generate text data based on an input signal of a client or input text data To the server 200, or to receive data from the server 200. [ A specific example of the client device 100 may be a smart phone, a PMP, a PC, a notebook, a tablet PC, and the like, but is not limited thereto and may further include a game device such as a home game machine.

서버(200) 는 클라이언트 장치(100)로부터 텍스트데이터를 수신하고 이를 처리하는 컴퓨팅장치일 수 있다. 서버(200) 는 네트워크를 통해 하나 이상의 디바이스의 접속을 허용하여 데이터를 수신할 수 있다. 네트워크는 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어망일 수도 있고, TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미할 수 있다. The server 200 may be a computing device that receives text data from the client device 100 and processes the text data. The server 200 may receive data by allowing connection of one or more devices via the network. The network may be a wired or wireless Internet, or may be a core network integrated with a wired public network, a wireless mobile communication network, or a portable Internet, or may be a core network including a TCP / IP protocol and various services located thereon, ), Telnet, File Transfer Protocol (FTP), Domain Name System (DNS), Simple Mail Transfer Protocol (SMTP), and the like.

서버(200)는 서비스를 제공하기 위한 서버 외에, 웹서버, 데이터베이스 서버, 스트리밍 서버 등 다양한 서버를 포함할 수 있다. 서버(200)는 복수의 클라이언트 장치(100)로부터 게임 데이터를 더 수신하여 이를 취합하고 처리하여 복수의 클라이언트 장치(100)에 각각 게임 데이터를 더 전송할 수 있다.The server 200 may include various servers such as a web server, a database server, and a streaming server in addition to a server for providing services. The server 200 further receives game data from a plurality of client devices 100, collects and processes the game data, and further transmits the game data to the plurality of client devices 100, respectively.

데이터베이스부(300)는 음식명과 음식이미지가 매핑된 데이터베이스를 생성하여 관리할 수 있으며, 데이터베이스부(300)는 서버(200)에 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 서버(200)와 물리적으로 이격되어 별도의 다른 서버에 포함될 수도 있다.The database unit 300 may generate and manage a database mapped with a food name and a food image. The database unit 300 may be included in the server 200, but is not limited thereto and may be physically separated from the server 200 And may be included in another separate server.

즉, 도 1에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법의 일 예는, 클라이언트가 클라이언트 장치(100)에 음식메뉴와 관련된 텍스트데이터를 입력하여 서버(200)로 전송하면, 서버(200)에 포함되거나 다른 서버에 포함된 데이터베이스부(300)에 저장된 음식이미지를 검색하고, 서버(200)는 검색된 음식이미지를 메뉴이미지에 배치하여 다시 클라이언트 장치(100)로 전송할 수 있다.1, when a client inputs text data related to a food menu to the client device 100 and transmits the text data to the server 200, the client 200 determines whether the menu image is included in the server 200 The server 200 searches the food image stored in the database unit 300 included in another server and the server 200 arranges the retrieved food image on the menu image and transmits the image to the client device 100 again.

몇몇 다른 실시예에서, 클라이언트 장치(100)는 서버(200)의 데이터 처리 기능 일부를 수행할 수 있는 응용프로그램이 설치되어 있으며, 외부 데이터베이스부(300)로부터 검색된 음식 이미지를 클라이언트 장치(100)가 수신하여 메뉴이미지를 생성할 수도 있으며, 데이터베이스부(300)에서 관리하는 복수의 데이터베이스가 응용프로그램 설치시 함께 전송될 수도 있다. 즉, 클라이언트 장치(100)는 별도의 서버(200) 또는 데이터베이스부(300)와의 통신 없이 서버(200)와 데이터베이스(300)의 기능을 모두 수행할 수도 있다.The client device 100 is provided with an application program capable of performing a part of the data processing function of the server 200 and transmits the food image retrieved from the external database unit 300 to the client device 100 And may generate a menu image, and a plurality of databases managed by the database unit 300 may be transmitted together with an application program installed. That is, the client device 100 may perform both the functions of the server 200 and the database 300 without communicating with the separate server 200 or the database unit 300.

도 2를 함께 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법의 개략적인 흐름이 도시된다.Referring to FIG. 2, a schematic flow of a method of determining a menu image using text according to an embodiment of the present invention is shown.

먼저, 음식 메뉴와 연관된 텍스트데이터를 수신할 수 있다(S11). 텍스트데이터는 클라이언트 장치에서 생성될 수 있으며, 생성된 텍스트데이터는 클라이언트 장치(100)와 네트워크로 연결된 서버(200)로 전송될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 클라이언트 장치(100)에 설치된 본 실시예에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법이 구현된 응용프로그램을 이용하여 내부적으로 송수신되어 처리될 수도 있다.First, text data associated with a food menu may be received (S11). The text data may be generated at the client device and the generated text data may be transmitted to the server 200 connected to the client device 100 via a network, And may be transmitted and received internally using an application program in which the menu image determination method using text according to the present invention is implemented.

이어서, 수신된 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지를 검색할 수 있다(S12). 수신된 텍스트데이터를 이용하여 데이터베이스부(300)에서 음식명과 음식이미지가 매핑된 데이터베이스를 조회하여 특정 음식이미지를 추출할 수 있으며, 몇몇 다른 실시예에서 웹페이지 등을 이용하여 검색된 이미지를 이용할 수도 있다. 전술한 바와 같이, 데이터베이스부(300)는 서버(200)에 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 데이터베이스부(300)는 독립된 서버이거나 다른 서버에 포함되어 서버(200)와 물리적으로 이격되어 배치될 수도 있다.Subsequently, a food image corresponding to the received text data can be searched (S12). In the database unit 300, the database in which the food name and the food image are mapped is retrieved by using the received text data to extract a specific food image. In some other embodiments, the retrieved image may be used by using a web page or the like . As described above, the database unit 300 may be included in the server 200, but is not limited thereto. The database unit 300 may be an independent server or may be included in another server and physically separated from the server 200 It is possible.

몇몇 다른 실시예에서, 상기 음식이미지를 검색할 때, 입력된 텍스트데이터 및 텍스트데이터의 콘텍스트데이터를 함께 이용하여 음식이미지를 검색할 수 있다. 콘텍스트데이터는 텍스트데이터의 유사키워드일 수 있으며, 예를 들어 텍스트데이터가 된장찌개인 경우, 된장찌개의 유사 키워드인 된장국을 콘텍스트데이터로 결정할 수 있다. 즉, 결정된 콘텍스트데이터에 대응되는 유사 음식이미지를 추가로 더 검색할 수 있으며, 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지와 콘텍스트데이터에 대응되는 유사 음식이미지를 모두 활용하여 확장된 음식이미지 후보군을 생성할 수 있다.In some other embodiments, when retrieving the food image, the input image data and the context data of the text data may be used together to retrieve the food image. The context data may be a similar keyword of the text data. For example, if the text data is a miso stew, the miso station, which is a similar keyword of the miso stew, may be determined as the context data. That is, the similar food image corresponding to the determined context data can be further retrieved, and the extended food image candidate group can be generated by utilizing both the food image corresponding to the text data and the similar food image corresponding to the context data .

입력된 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지가 존재하는 경우, 시각화된 메뉴이미지 상에 음식이미지를 음식 메뉴 또는 텍스트데이터와 대응하도록 배치하여 메뉴이미지를 제공할 수 있다(S16). 메뉴이미지는 서버(200)의 웹페이지에 게시되거나 클라이언트 장치(100)로 전송될 수 있다. 예를 들어, 메뉴이미지는 가상의 식판 형상일 수 있으며, 각 메뉴에 대응되는 음식이미지가 가상 식판의 정해진 영역에 배치되어 표시될 수 있다. 음식이미지를 포함하는 가상 식판은 웹페이지에 표시되거나 클라이언트 장치(100)로 전송되어 표시될 수 있다.If there is a food image corresponding to the inputted text data, the menu image may be provided by arranging the food image on the visualized menu image so as to correspond to the food menu or the text data (S16). The menu image may be posted on the web page of the server 200 or transmitted to the client device 100. For example, the menu image may be a virtual plate-like shape, and a food image corresponding to each menu may be displayed in a predetermined area of the virtual plate. A virtual plate containing a food image may be displayed on a web page or transmitted to the client device 100 for display.

한편, 입력된 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지가 존재하지 않는 경우, 전술한 바와 같이 텍스트데이터의 콘텍스트데이터, 즉 유사키워드를 이용하여 유사 음식이미지를 검색할 수 있다.On the other hand, when there is no food image corresponding to the input text data, the similar food image can be searched using the context data of the text data, that is, the similar keyword.

또는, 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지가 존재하지 않는 경우, 해당 텍스트데이터를 기초로 복수의 서브 텍스트를 추출할 수 있다(S13). 예를 들어, 텍스트데이터가 "소고기 무국" 인 경우, 서브 텍스트는 "소고기" 와 "무국" 로 추출할 수 있으며, "소고기"에 대응되는 서브 음식이미지와 "무국" 에 대응되는 서브 음식이미지를 검색할 수 있다(S14).Alternatively, when there is no food image corresponding to the text data, a plurality of sub-texts can be extracted based on the text data (S13). For example, if the text data is "beef bureau," the sub-text can be extracted as "beef" and "station", and the sub food image corresponding to "beef" and the sub food image corresponding to " (S14).

서브 텍스트를 추출하는 방법은 데이터베이스부(300)에 저장된 복수의 음식관련 키워드 중 해당 텍스트데이터와 유사하면서 검색 또는 사용 빈도가 높은 순서대로 서브 텍스트를 추출할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 관리자 또는 사용자로부터 사전에 결정된 서브 텍스트 후보군 중에서 서브 텍스트를 추출할 수도 있다. 또는, 텍스트데이터를 음절, 음소, 단어, 형태소에 따라 서브 텍스트를 추출할 수 있으며 입력된 텍스트데이터로부터 사용자가 임의로 서브 텍스트를 추출할 수도 있다.The method of extracting the sub-text may extract sub-texts in a similar order to the corresponding text data among the plurality of food-related keywords stored in the database unit 300, but in a descending order of search or use frequency, but the present invention is not limited thereto, The sub-text may be extracted from the sub-text candidate group determined in advance. Alternatively, the text data may be extracted as syllables according to syllables, phonemes, words, and morphemes, and the user may arbitrarily extract the sub-texts from the input text data.

텍스트데이터로부터 복수의 서브 텍스트를 추출하면(S13), 복수의 서브 텍스트 각각에 대응되는 서브 음식이미지를 검색할 수 있으며(S14), 검색된 복수의 서브 음식이미지를 이용하여 새로운 음식이미지를 생성할 수 있다(S15). 예를 들어, 복수의 서브 음식이미지를 주재료와 부재료로 구분하거나, 서브 음식이미지에 부여된 가중치를 기초로 음식 이미지를 조합하거나 편집할 수 있다.If a plurality of subtrees are extracted from the text data (S13), a sub food image corresponding to each of the plurality of sub texts can be searched (S14), and a new food image can be generated using the searched plurality of sub food images (S15). For example, it is possible to divide a plurality of sub food images into a main ingredient and a sub ingredient, or to combine or edit a food image based on a weight given to a sub food image.

마지막으로, 생성된 음식이미지를 메뉴이미지 배치하여 클라이언트 장치(100) 또는 서버(200)에 표시할 수 있다(S16).Finally, the generated food image may be displayed on the client device 100 or the server 200 by arranging the menu image (S16).

도 3을 참조하면, 도 1 내지 도 2의 텍스트데이터를 이용하여 음식이미지를 결정하는 일 예가 도시된다.Referring to FIG. 3, an example of determining a food image using the text data of FIGS. 1 and 2 is shown.

도시된 바와 같이, 일반적으로 음식 메뉴와 관련된 텍스트데이터는 "시금치 된장국"과 같이 복수의 음식 재료들의 조합으로 구성될 수 있다.As shown, the textual data associated with the food menu in general can consist of a combination of a plurality of food ingredients, such as "spinach miso soup. &Quot;

텍스트데이터(10)가 "시금치 된장국"인 경우, 입력된 텍스트데이터(10)를 이용하여 음식이미지를 검색하고, 해당 텍스트데이터(10)에 대응되는 음식이미지가 데이터베이스 상에 존재하지 않을 경우, 텍스트데이터(10)로부터 서브 텍스트를 추출할 수 있다.If the text data 10 is a "spinach miso station ", the food image is retrieved using the input text data 10, and if the food image corresponding to the text data 10 does not exist in the database, The subtext can be extracted from the data 10.

본 실시예에서, 서브 텍스트는 제1 서브 텍스트(11)인 "시금치"와 제2 서브 텍스트(12)인 "된장국"으로 분할되어 추출될 수 있으며, 전술한 바와 같이 서브 텍스트의 종류는 사전에 결정되거나 텍스트데이터에 따라 임의로 분할될 수 있다.In the present embodiment, the sub-text can be divided and extracted as " spin soup "as the first sub-text 11 and" miso station " as the second sub-text 12, Or may be arbitrarily divided according to the text data.

몇몇 다른 실시예에서, 텍스트데이터의 콘텍스트데이터를 이용하여 유사 음식이미지를 검색하는 방법과 유사하게, 추출된 서브 텍스트의 서브 콘텍스트데이터를 결정하여 서브 유사 음식이미지를 더 검색할 수도 있다. 예를 들어, 제2 서브 텍스트(12)인 "된장국"의 유사 키워드인 "된장찌개"를 제2 서브 콘텍스트데이터를 이용하여 "된장찌개"에 대응되는 서브 유사 음식이미지를 검색할 수 있으며, 검색된 서브 음식이미지와 서브 유사 음식이미지를 포괄하여 본 발명의 실시예들에 따른 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 과정을 수행할 수 있다.In some other embodiments, similar to the method of retrieving a similar food image using the context data of the text data, sub-context data of the extracted sub-text may be determined to further search for the sub-similar food image. For example, the sub-similar food image corresponding to the "miso soup" can be retrieved using the second sub-context data as the similar keyword of the " miso soup station " The menu image determination process using the text according to the embodiments of the present invention including the sub food image and the sub-similar food image can be performed.

제1 서브 텍스트(11) 및 제2 서브 텍스트(12)에 대응되는 제1 서브 음식이미지(21) 및 제2 서브 음식이미지(22)가 검색되면, 이를 이용하여 음식이미지(20)를 생성할 수 있다.When the first sub food image 21 and the second sub food image 22 corresponding to the first sub-text 11 and the second sub-text 12 are retrieved, they are used to generate the food image 20 .

본 실시예에서, 서브 이미지간의 조합 방법은 가중치를 기초로 결정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 사용자 임의로 서브 이미지들을 배치하여 음식이미지(20)를 생성할 수도 있다.In the present embodiment, a method of combining sub images may be determined based on weights, but the present invention is not limited thereto, and the user may arbitrarily place sub images to generate the food image 20. [

예를 들어, 텍스트데이터(10)로부터 제1 서브 텍스트(11)와 제2 서브 텍스트(12)가 추출되면, 서브 텍스트간 가중치를 부여할 수 있으며, 제1 서브 텍스트(11)에 부여되는 제1 가중치와 제2 서브 텍스트(12)에 부여되는 제2 가중치는 제1 서브 이미지(21) 및 제2 서브 이미지(22)에 동일하게 반영할 수 있다.For example, when the first sub-text 11 and the second sub-text 12 are extracted from the text data 10, weights can be assigned between the sub-texts, and a weight given to the first sub- The first weight and the second weight given to the second sub-text 12 may equally be reflected in the first sub-image 21 and the second sub-image 22, respectively.

가중치를 결정하는 방법은 텍스트의 출현빈도수를 기초로 서브 텍스트간 차등하게 부여될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 클라이언트에 의해 가중치가 결정될 수도 있다. 또는, 서브 텍스트에 대응되는 가중치값을 서버에서 미리 설정해 두었다가 해당 서브 텍스트에 대한 가중치를 부여할 수도 있다.The method of determining the weights may be differentiated between the sub-texts based on the appearance frequency of the text, but the present invention is not limited thereto, and the weight may be determined by the client. Alternatively, the weight value corresponding to the sub-text may be preset in the server, and a weight value may be assigned to the sub-text.

이어서, 검색된 복수의 서브 음식이미지를 이용하여 음식이미지를 생성할 수 있으며, 예를 들어 복수의 서브 이미지를 조합하거나 편집하는 방법 등을 이용하여 최초에 텍스트데이터(10)로 검색되지 않은 음식이미지(20)를 생성하여 텍스트데이터(10)와 매칭시킬 수 있다.Then, a food image can be generated using a plurality of searched food images. For example, a food image that is not searched for text data 10 at first (for example, a method of combining or editing a plurality of sub images 20) may be generated and matched with the text data 10.

전술한 바와 같이, 제1 서브 음식이미지(21)와 제2 서브 음식이미지(22)에 부여된 가중치를 기초로 이미지를 조합할 수 있다. 예를 들어, 높은 가중치가 부여된 제2 서브 음식이미지(22)의 크기를 확장하여 하위 레이어에 배치하고, 낮은 가중치가 부여된 제1 서브 음식이미지(21)의 크기를 축소하여 상위 레이어에 배치할 수 있다. 즉, 주재료인 된장국을 기본 배경으로 하여 시금치의 이미지를 된장국 이미지 위에 배치하면 시금치 된장국의 음식이미지가 생성될 수 있다.As described above, the images can be combined based on the weights given to the first sub food image 21 and the second sub food image 22. [ For example, the size of the second sub-food image 22 to which the high weight is assigned is extended to be arranged in the lower layer, the size of the first sub-food image 21 to which the low weight is given is reduced, can do. In other words, when the image of spinach is placed on the miso soup image with the main ingredient, miso soup as a basic background, a food image of the spinach miso soup may be generated.

몇몇 다른 실시예에서 음식이미지를 생성하는 방법으로, 가중치의 구분없이 제1 서브 음식이미지(21)와 제2 서브 음식이미지(22)를 클라이언트의 입력신호에 따라 임의로 편집되어 배치될 수도 있다.In some alternative embodiments, the first sub food image 21 and the second sub food image 22 may be arbitrarily edited and arranged according to the input signal of the client, without distinction of weights, as a method of generating a food image.

생성된 음식이미지(20)는 텍스트데이터(10)와 매칭되어 데이터베이스로 활용될 수 있다.The generated food image 20 may be matched with the text data 10 and used as a database.

도 4를 참조하면, 도 1의 구성 내지 도 2의 방법을 이용하여 가상식판에 음식이미지를 표시하는 일 예를 나타내는 도면이다.Referring to FIG. 4, there is shown an example of displaying a food image on a virtual plate using the configuration of FIG. 1 or the method of FIG.

도시된 바와 같이, 메뉴이미지는 복수의 구획된 영역(31, 32, 33, 34, 35)을 포함하는 가상의 식판(30)형상일 수 있으며, 가상 식판(30)의 구획된 영역 중 소정 영역에 텍스트데이터로부터 검색되거나 생성된 음식이미지가 표시될 수 있다. 복수의 구획된 영역(31, 32, 33, 34, 35) 중 특정 영역은 특정 음식이미지만 배치될 수 있다. 예를 들어, 제1 영역(31)은 밥종류의 음식이미지만 배치될 수 있으며, 밥종류의 음식이미지는 제1 영역(31) 외에 다른 영역에는 배치되지 못하도록 사전에 결정될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 검색되거나 생성된 음식이미지를 클라이언트 또는 서버가 임의로 배치할 수도 있다. The menu image may be in the form of a virtual plate 30 including a plurality of divided areas 31, 32, 33, 34 and 35, A food image retrieved from or generated from the text data may be displayed. Only a specific food image can be placed in a specific area of the plurality of divided areas 31, 32, 33, 34, For example, only the food image of the rice type can be arranged in the first region 31, and the food image of the rice type can be determined in advance so as not to be arranged in the other region other than the first region 31, And the client or the server may arbitrarily arrange the retrieved or generated food image.

이러한 메뉴이미지(30)는 클라이언트 장치, 웹페이지 상에 표시될 수 있다. 또한, 서버는 전송된 메뉴이미지에 대한 피드백데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 메뉴이미지(30)를 클라이언트 장치로 전송하고, 클라이언트 장치로부터 메뉴이미지(30)에 대해 입력된 피드백 데이터를 수신할 수 있다. 피드백 데이터는 메뉴이미지에 대한 선택여부를 포함할 수 있으며, 메뉴이미지를 선택하는 경우, 해당 메뉴이미지에 표시된 음식 메뉴를 신청하거나 수락하는 피드백 데이터를 서버로 전송할 수 있다.This menu image 30 may be displayed on the client device, the web page. In addition, the server may receive feedback data for the transmitted menu image. For example, the menu image 30 may be transmitted to the client device and the feedback data entered for the menu image 30 may be received from the client device. The feedback data may include whether or not to select the menu image. When the menu image is selected, feedback data for requesting or accepting the food menu displayed in the menu image may be transmitted to the server.

몇몇 다른 실시예에서, 클라이언트 장치에 텍스데이터 입력을 위한 인터페이스가 표시될 수 있으며, 이러한 인터페이스가 전술한 가상의 식판(30) 형상일 수 있다. 즉, 클라이언트는 가상 식판(30)의 제1 영역(31)을 선택하여 제1 텍스트데이터를 입력하면 제1 텍스트데이터에 대응되는 제1 음식이미지가 제1 영역(31)에 배치될 수 있다. 또는, 클라이언트 장치에 무작위로 텍스트데이터를 입력하면 클라이언트 장치가 해당 텍스트데이터를 분석하여 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지의 가상 식판(30)상에서의 배치영역을 결정할 수 있다.In some other embodiments, an interface for inputting text data to the client device may be displayed, and such interface may be in the form of the virtual plate 30 described above. That is, when the client selects the first area 31 of the virtual plate 30 and inputs the first text data, the first food image corresponding to the first text data may be placed in the first area 31. [ Alternatively, when randomly inputting text data to the client device, the client device may analyze the text data to determine an arrangement area on the virtual screen 30 of the food image corresponding to the text data.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, You will understand. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

Claims (10)

음식 메뉴와 연관된 텍스트데이터(Textdata)를 기반으로 클라이언트 장치가 음식 메뉴 이미지를 결정하는 방법에 있어서,
상기 클라이언트 장치의 사용자로부터 음식 메뉴와 연관된 텍스트데이터를 입력 받아 상기 입력된 텍스트데이터를 서버로 전송하는 단계;
상기 서버가 미리 정해진 범위의 데이터베이스 내에서 검색한 상기 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지를 상기 서버로부터 수신하는 단계; 및
상기 수신된 음식이미지를 상기 음식 메뉴와 대응되도록 배치하여 시각화 된 메뉴이미지 상에서 상기 음식이미지가 제공되도록 디스플레이하는 단계를 포함하되,
상기 수신하는 단계에서, 상기 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지가 상기 데이터베이스 내에 존재하지 않아 상기 서버에 의한 검색이 실패하는 경우, 상기 텍스트데이터는 상기 서버에 의해 적어도 두 개 이상의 서브텍스트로 구분 되고, 상기 검색은 상기 구분된 두 개 이상의 서브텍스트 각각에 대하여 이루어지며, 상기 구분된 두 개 이상의 서브텍스트 각각에 대한 검색 결과는 상기 서버에 의해 조합되어 상기 텍스트데이터에 대응되는 하나의 음식이미지를 생성하고,
상기 두 개 이상의 서브텍스트로의 구분은 상기 텍스트데이터를 음절, 음소, 단어, 형태소 중 적어도 하나의 미리 정해진 단위에 따라 구분하는 것을 포함하며,
상기 디스플레이하는 단계는 상기 사용자로부터 상기 디스플레이 된 음식이미지에 대한 상기 사용자의 피드백 데이터를 상기 사용자로부터 입력받아 상기 서버로 전송하는 단계를 포함하되, 상기 피드백 데이터는 상기 음식이미지에 표시된 음식 메뉴를 주문하는 지시가 포함된 것을 특징으로 하는, 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법.
A method for a client device to determine a food menu image based on text data (Textdata) associated with a food menu,
Receiving text data associated with a food menu from a user of the client device and transmitting the input text data to a server;
Receiving, by the server, a food image corresponding to the text data retrieved in a database within a predetermined range from the server; And
Arranging the received food image so as to correspond to the food menu to display the food image on the visualized menu image,
Wherein when the search by the server fails because the food image corresponding to the text data does not exist in the database, the text data is divided into at least two sub-texts by the server, Wherein the search is performed for each of the two or more divided sub-texts, and the search result for each of the two or more divided sub-texts is combined by the server to generate one food image corresponding to the text data,
Wherein the division into two or more sub-texts includes dividing the text data according to a predetermined unit of at least one of a syllable, a phoneme, a word, and a morpheme,
Wherein the displaying step comprises receiving from the user the feedback data of the user for the displayed food image and transmitting the feedback data to the server, wherein the feedback data is used to order a food menu displayed on the food image Wherein the instruction includes an instruction to display a menu.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 두 개 이상의 서브 텍스트로의 구분은, 소정 기준을 기초로 상기 서브 텍스트 각각에 가중치를 부여하는 단계를 포함하고,
상기 구분된 두 개 이상의 서브텍스트 각각에 대한 검색은, 상기 구분된 두 개 이상의 서브텍스트 각각에 대한 검색 결과에 상기 가중치를 반영하는 것을 더 포함하는, 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the dividing into the two or more sub-texts includes weighting each of the sub-texts based on a predetermined criterion,
Wherein the searching for each of the two or more sub-texts further comprises reflecting the weighting to search results for each of the two or more sub-texts.
제3항에 있어서,
상기 하나의 음식이미지를 생성하는 것은, 상기 구분된 두 개 이상의 서브텍스트 각각에 대한 검색 결과에 상기 가중치를 반영하여 조합하는 것을 포함하는, 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법.
The method of claim 3,
Wherein generating the one food image comprises combining the weighted results into search results for each of the two or more separate sub-texts.
제1항에 있어서,
상기 서버에 의해 수행되는 음식이미지의 검색은,
상기 텍스트데이터의 콘텍스트데이터를 결정하는 단계; 및
상기 콘텍스트데이터에 대응되는 유사 음식이미지를 검색하는 단계를 더 포함하는, 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the retrieval of the food image performed by the server comprises:
Determining context data of the text data; And
Further comprising retrieving a similar food image corresponding to the context data.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 메뉴이미지는 복수의 구획된 영역을 포함하는 가상의 식판 형상이고, 상기 가상의 식판의 상기 복수의 구획된 영역 중 소정 영역에 상기 음식이미지를 표시하는 것을 포함하는, 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the menu image is a virtual plate shape including a plurality of divided areas and displaying the food image in a predetermined one of the plurality of divided areas of the virtual plate, .
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 텍스트데이터에 대응되는 음식이미지 검색 시 음식명과 상기 음식이미지가 매핑된 데이터베이스가 상기 서버에 의해 생성되고,
상기 서버에 의한 음식이미지의 검색은, 상기 텍스트데이터를 기초로 상기 음식명과 상기 음식이미지가 매핑된 데이터베이스를 조회하는, 텍스트를 이용한 메뉴이미지 결정 방법.
The method according to claim 1,
A database in which a food name and the food image are mapped in a food image search corresponding to the text data is generated by the server,
Wherein the retrieval of the food image by the server inquires a database in which the food name and the food image are mapped based on the text data.
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