KR101623523B1 - 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법 - Google Patents

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Abstract

이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법이 제공되며, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장하는 단계, 사용자로부터 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계, 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계, 수신된 선호 이미지에 기반하여 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하는 단계, 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계를 포함한다.

Description

이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법{METHOD FOR IDENTIFYING USER'S NEEDS BASED ON IMAGE WORD INTERPRETATION}
본 발명은 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 관한 것으로, 사용자가 사용하는 단어와, 단어로 연상되는 이미지 간의 오차를 최대한 줄임으로써 사용자가 원하는 이미지를 제공해줄 수 있는 방법에 관한 것이다.
최근 사용자가 원하는 이미지를 검색하기 위한 검색 엔진에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사용자가 원하는 이미지를 검색하는 것 뿐만 아니라, 사용자가 검색하고자 하는 이미지와 사용자의 의도가 충분히 반영되었는지에 대한 오차 조절에 대한 연구도 함께 이루어지고 있다.
사용자의 의도를 반영한 이미지 검색 방법은 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보 이미지 리스트를 자동 생성하는 방법으로 이루어지고 있다. 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2007-0105722호(2007.10.31 공개)에는, 피드백된 이미지 적합성 정보를 이용하여 사용자의 선호도를 반영하는 초기질의 집합을 자동으로 생성하고, 적합성 정보를 바탕으로 사용자 프로파일을 생성한 후, 사용자의 선호도와 유사한 취향을 가지는 이웃 집단을 형성하고, 형성된 이웃 집단이 선호하는 항목을 추천하는 방식으로 이루어지고 있다.
다만, 유사한 취향을 가진 이웃 집단은, 사용자가 원하는 선호도와 다른 선호도를 가질 수 있으므로, 사용자의 니즈를 정확하게 만족시킬 수 없는 것이 현 실정이다. 그리고, 사용하는 단어와, 연상되는 이미지 간의 오차는 개인별로 다르기 때문에, 사용자가 의도하는 이미지와, 사용자가 사용하는 단어 간의 오차를 조율하는 방법도 요구된다.
한국공개특허 제2007-0105722호(2007.10.31 공개)에는 "모바일 웹 기반의 이미지검색을 위한 초기질의 집합의 자동생성방법"이 개시되어 있다.
본 발명의 일 실시예는, 복수의 이미지에 프라임 키워드와 스타일 키워드를 매핑하고, 매핑된 키워드에 대한 설문을 실시하여 신뢰도 및 점수 부여(Rating)를 실시하여 이미지 데이터베이스화를 실시하고, 사용자로부터 의도한 이미지와, 사용자의 사용 단어 간의 오차를 조절하여 사용자의 의도를 파악하고, 사용자의 선호 이미지 선정을 통하여 사용자가 원하는 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 디스플레이하는 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장하는 단계, 사용자로부터 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계, 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계, 수신된 선호 이미지에 기반하여 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하는 단계, 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자가 의도하는 이미지와, 사용자가 사용하는 단어 간의 오차를 최소화하여 사용자의 의도하는 이미지를 사용자에 맞게 제시할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버를 설명하기 위한 구성도이다.
도 3은 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버에서 이미지를 데이터베이스화하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버에서 사용자의 니즈를 파악하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버에서 결과를 디스플레이하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
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.
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 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 시스템을 설명하기 위한 구성도이다. 도 1을 참조하면, 사용자 니즈 파악 시스템(1)은, 사용자 단말(100), 사용자 니즈 파악 서버(300) 및 적어도 하나의 서버(400)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 사용자 니즈 파악 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 네트워크(200)를 통하여 사용자 단말(100)과 사용자 니즈 파악 서버(300)가 연결될 수 있다. 그리고, 사용자 니즈 파악 서버(300)는 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 서버(400)와 연결될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 니즈 파악 방법에 따른 사용자 니즈 파악 서버(300) 및 적어도 하나의 서버(400)는 구성되지 않을 수도 있다. 즉, 사용자 단말(100)에서 사용자 니즈 파악 방법이 수행되는 경우, 사용자 니즈 파악 서버(300) 및 적어도 하나의 서버(400)가 요구되지 않을 수도 있지만, 본 발명에 따른 일 실시예에서는, 사용자 단말(100)에서는 사용자 인터페이스를 통하여 사용자의 선택이 입력되고, 사용자 니즈 파악 서버(300)에서는 적어도 하나의 서버(400)를 통하여 이미지를 수집하여 데이터베이스화하고, 사용자 단말(100)을 통하여 사용자의 선택을 입력받으며, 그 결과를 사용자 단말(100)로 전송한다고 가정하고 설명한다. 다만, 하기의 실시예에 한정되지 않고, 사용자 단말(100)에서 사용자 니즈 파악 서버(300)의 동작을 실시하는 것도 포함한다.
사용자 단말(100)은, 사용자 니즈 파악 서버(300)로부터 테스트 이미지를 수신하고, 수신된 테스트 이미지에 대한 프라임 키워드를 전송하는 단말일 수 있다. 여기서, 프라임 키워드는, 하나의 이미지에 대한 상반된 단어의 쌍으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 모던-클래식(Modern-Classic), 소프트-하드(Soft-Hard), 라이트-헤비(Light-Heavy), 스테틱-다이나믹(Static-Dynamic), 심플-컴플렉스(Simple-Complex), 럭셔리-노멀(Luxury-Normal) 등과 같을 수 있다. 이때, 하나의 이미지는 적어도 하나의 프라임 키워드를 가질 수 있다. 예를 들어, 하나의 이미지는, 모던, 소프트, 헤비, 다이나믹, 컴플렉스, 노멀과 같은 조합의 프라임 키워드가 부여될 수 있다. 그리고, 상반된 단어의 쌍 중에 어느 하나만을 고르는 것이 아니라, 모던 60%, 클래식 40%와 같이 프라임 키워드에 대한 점수가 부여될 수도 있다(Rating). 그리고, 사용자 단말(100)은, 사용자 니즈 파악 서버(300)로부터 카테고리별 이미지를 수신하고, 수신된 카테고리별 이미지 중 선호 이미지를 선택하여 사용자 니즈 파악 서버(300)로 전송하는 단말일 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은, 사용자가 원하는 이미지 단어에 상응하는 타겟 키워드를 사용자 니즈 파악 서버(300)로 전송하고, 자신이 원하는 이미지 단어에 대응하는 타겟 이미지를 디스플레이하는 단말일 수 있다. 여기서, 사용자 단말(100)은, 네트워크(200)를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 이때, 사용자 단말(100)은, 네트워크(200)를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은, 네트워크(200)를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handphone 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), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
사용자 니즈 파악 서버(300)는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 데이터베이스화하는 서버일 수 있다. 여기서, 스타일 키워드는, 시크(Chic), 캐쥬얼(Casual), 네츄럴(Natural), 섹시(Sexy), 로맨틱(Romantic) 등과 같은 키워드일 수 있다. 그리고, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 적어도 하나의 전문가 단말(미도시)로부터 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드에 대한 데이터를 수집할 수 있고, 지정된 키워드의 표준 편차 및 신뢰도를 측정할 수 있다. 이에 따라, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드에 대한 데이터베이스화를 실시할 수 있다. 여기서, 전문가로부터 키워드에 대한 데이터를 수신하는 이유는, 각각의 사람마다 이미지를 보고 떠올리는 이미지 단어는 서로 다를 수 있기 때문이며, 이에 대한 표준 편차 및 신뢰도를 측정함으로써 임의의 이미지를 보고 연상되는 단어를 표준화하는 작업을 거치게 된다. 또한, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 사용자 단말(100)로 테스트 이미지를 전송하고, 이에 대한 프라임 키워드를 수신하게 된다. 이를 통하여, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 사용자가 복수의 이미지에 대하여 연상되는 단어가 어떠한 것인지를 파악할 수 있다. 예를 들어, 화창한 봄날의 사진 이미지가 존재하는데, 이에 대한 데이터베이스화된 프라임 키워드와, 사용자의 프라임 키워드가 다를 경우, 다른 정도에 따라서 사용자가 생각하는 이미지 단어와, 해당 이미지 단어가 반영된 이미지의 오차를 파악할 수 있다. 즉, 사용자가 "모던한 광고"를 원한다고 말하면서, 실제로는 "모던"하기보다는 "클래식"한 이미지를 "모던"하다고 하는 경우가 발생할 수 있기 때문에, 사용자가 연상하는 이미지와, 실제로 사용자가 기재하는 단어 간의 오차를 파악하기 위하여 이미지 테스트를 실시할 수 있다. 또한, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 사용자로부터 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받을 수 있다. 이에 따라, 사용자가 원하는 이미지를 선정하기 위한 입력값을 얻을 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "운동화" 광고를 "다이나믹"한 이미지로 만들고 싶다고 하면, "다이나믹"이 타겟 키워드가 될 수 있다. 그리고 나서, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 적어도 하나의 카테고리에 포함된 복수의 이미지 중 선호 이미지를 선택받을 수 있다. 즉, 사용자로부터 어떠한 분위기의 이미지를 원하는 것인지 1차적으로 키워드를 가지고 파악하고, 해당 키워드에 맞는 이미지 중 어느 이미지를 선호하는지에 대한 선호도를 파악하기 위하여 2차적으로 선호 이미지를 수신할 수 있다. 그리고 나서, 사용자 니즈 파악 서버(300)는 선호 이미지에 매핑된 프라임 키워드의 평균 조합 및 평균 범위를 산출하고, 산출된 조합 및 범위를 벗어나는 이미지는 제거하는 필터링 과정을 거침으로써, 사용자의 니즈를 정확하게 파악할 수 있다. 그리고 나서, 사용자 니즈 파악 서버(300)는 4 가지의 다른 방식으로 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 네트워크(200)를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다.
적어도 하나의 서버(400)는, 사용자 니즈 파악 서버(300)로 복수의 이미지를 전송하는 서버일 수 있다. 이때, 적어도 하나의 서버(400)는, 복수의 이미지를 보낼 때, 해당 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 매핑하여 전송하는 서버일 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버를 설명하기 위한 구성도이고, 도 3은 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버에서 이미지를 데이터베이스화하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버에서 사용자의 니즈를 파악하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 도 1에 도시된 사용자 니즈 파악 서버에서 결과를 디스플레이하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 사용자 니즈 파악 서버(300)는, 저장부(310), 조정부(320), 입력부(330), 수신부(340), 필터부(350), 추출부(360), 디스플레이부(370)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(100)과 연동하여 동작하는 사용자 니즈 파악 서버(300) 또는 사용자 니즈 파악 서버(300)와 연동되어 동작하는 서버(미도시)가 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 애플리케이션, 프로그램, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 프로그램이 사용자 단말(100)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다. 앱(app)은 모바일 콘텐츠를 자유롭게 사고 파는 가상의 장터인 모바일 애플리케이션 마켓에서 다운로드 받아서 설치할 수 있다.
이때, 네트워크(200) 연결은, 사용자 단말(100), 사용자 니즈 파악 서버(300), 적어도 하나의 서버(400) 간 통신이 가능하도록 서로 연결되는 것을 의미하며, 네트워크(200) 연결을 생성하는 것은 사용자 니즈 파악 서버(300)가 네트워크(200)로 연결되어 있는 단말과의 통신을 위해 통신 접점에 통신 객체를 생성하는 것을 의미한다. 사용자 니즈 파악 서버(300)는 통신 객체를 통해 서로 데이터를 교환할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 니즈 파악 방법을 3 개의 단계로 나누어 설명하기로 한다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 니즈 파악 방법은, 이미지 데이터베이스화 단계, 사용자 니즈 파악 단계 및 결과 디스플레이 단계를 포함할 수 있는데, 이미지 데이터베이스화 단계는 도 2 및 도 3을 통하여, 사용자 니즈 파악 단계는 도 2 및 도 4를 통하여, 결과 디스플레이 단계는 도 2 및 도 5를 통하여 설명하기로 한다.
도 2 및 도 3의 (a)를 참조하면, 저장부(310)는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장할 수 있다(S3100, S3200). 여기서, 상술한 프라임 키워드 및 스타일 키워드는 상술한 키워드에 한정되지 않고 변경되거나 추가 또는 삭제될 수도 있다. 또한, 프라임 키워드는, 이미지에 대한 상반된 이미지 단어를 쌍으로 하는 복수의 키워드이고, 스타일 키워드는, 이미지에 대한 스타일을 나타내는 어느 하나의 이미지 단어일 수 있다.
조정부(320)는, 키워드에 대한 신뢰도를 측정하고 평가할 수 있다(S3300). 즉, 조정부(320)는, 설문 집단별로 데이터 가중치를 입력하고 키워드의 가중치 평균 및 표준 편차를 이용하여 신뢰도를 측정할 수 있다. 즉, 조정부(320)는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 복수의 사용자로부터 수집하고, 수신된 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 설문 집단별로 데이터 가중치를 입력하며, 프라임 키워드 및 스타일 키워드의 가중치 평균 및 표준 편차를 이용하여 신뢰도 구간을 파악하고, 신뢰도 구간 외의 프라임 키워드 및 스타일 키워드는 제외하여 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 지정할 수 있고, 프라임 키워드 및 스타일 키워드에 대한 점수를 부여할 수 있다(S3400). 이에 따라, 저장부(310)에 저장되었던 프라임 키워드 및 스타일 키워드에 대한 점수 조정이 가능하고, 이에 따라 조정부(320)는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 재할당할 수 있다(S3500).
또는, 조정부(320)는, 저장된 이미지에 대한 신뢰도를 측정하고 평가할 수 있다. 즉, 조정부(320)는, 설문 집단별로 데이터 가중치를 입력하고 이미지별로 할당된 키워드에 대한 가중치 평균 및 표준 편차를 이용하여 신뢰도를 측정할 수 있다. 즉, 조정부(320)는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 복수의 사용자로부터 수집하고, 설문 집단별 데이터 가중치와 빈도에 따라 프라임 키워드와 스타일 키워드를 할당하고, 이미지 별로 할당된 프라임 키워드 및 스타일 키워드에 대해 복수의 사용자로부터 점수를 수집하고, 이 점수의 평균과 표준 편차를 이용하여 저장된 이미지의 신뢰도 구간을 파악할 수 있다. 이에 따라, 신뢰도 구간 외의 이미지는 저장부(310)에 저장되었던 이미지 데이터에서 제외할 수 있다.
입력부(330)는, 입력된 데이터 가중치에 따른 프라임 키워드 및 스타일 키워드의 점수에 따라, 점수의 일정 오차 범위 내의 연관 이미지를 추출할 수 있다(S3600).
또한, 도 3의 (b)를 참조하면, 프라임 키워드에 대한 6개 축을 볼 수 있는데, 한 쌍의 프라임 키워드 중 어느 하나만을 선택하는 양자 택일 방식이 아니라, 한 쌍의 축에 대한 비율(Rating)로 프라임 키워드에 대한 점수를 부여할 수 있다는 것을 알 수 있다. 이러한 프라임 키워드 축은 조정가능하다.
도 2 및 도 4를 참조하여 사용자의 니즈 파악 단계를 설명한다.
입력부(330)는, 테스트 이미지를 디스플레이하고(S4100), 디스플레이된 테스트 이미지에 대한 프라임 키워드 및 프라임 키워드 점수를 사용자로부터 입력받을 수 있다.(S4200). 여기서, 프라임 키워드 점수는, 예를 들어 이미지에 대한 상반된 이미지의 단어에 대한 퍼센트(%)를 입력받을 수도 있다. 그리고, 테스트 이미지에 기 저장된 프라임 키워드와, 사용자가 입력한 프라임 키워드 간의 오차를 파악하고, 파악된 오차에 따라 프라임 키워드인 이미지에 대한 상반된 이미지 단어를 쌍의 축을 조절할 수 있다(S4330). 이러한 과정을 통하여 사용자가 사용하는 이미지 단어와, 이미지 단어에 연상하는 사용자의 이미지가 어느 정도 일치하는지를 확인할 수 있다.
입력부(330)는, 사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받을 수 있다(S4400). 그리고 나서, 수신부(340)는 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신할 수 있다(S4500).
필터부(350)는, 사용자의 선호 이미지에 기반하여 사용자의 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하기 위한 필터링을 시작할 수 있다. 즉, 필터부(350)는, 적어도 하나의 카테고리에 포함된 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드의 조합에 대한 평균 조합을 산출하고, 평균 조합에 포함된 이미지의 프라임 키워드의 평균 범위를 산출하며, 산출된 평균 범위를 벗어나는 이미지는 제거하고, 제거된 이미지를 제외한 나머지 이미지로부터 기 설정된 수만큼의 이미지를 선택받을 수 있다.
도 2 및 도 5의 (a)를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 결과 디스플레이 단계를 설명하기로 한다.
추출부(360)는, 수신된 선호 이미지에 기반하여 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출할 수 있다(S5100). 여기서, 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지는 4 가지의 방법으로 디스플레이될 수 있는데, 사용자가 요구한 타겟 키워드를 대표 키워드로 가지는 이미지(S5300), 사용자가 원하는 이미지의 스타일 점수가 유사한 이미지(S5400), 사용자가 원하는 이미지의 프라임 점수가 유사한 이미지(S5500)를 디스플레이하는 방식일 수 있다.
디스플레이부(370)는, 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이할 수 있는데, 상술한 4 가지 방법을 이하에서 서술하기로 한다.
예를 들어, 각 카테고리, 예를 들어, 자동차, 패션, 구두, 안경, 가구 등을 포함하는 25 개의 카테고리별로 2 개씩 50개의 이미지를 선택하였고, 선택한 이미지의 프라임 키워드 조합이, 모던(Modern), 하드(Hard), 헤비(Heavy), 스테틱(Static), 심플(Simple), 노멀(Normal)이었고, 이미지에 대한 스타일 키워드가 와일드(Wild) 60%, 영(Young) 30%, 보이시(Boyish) 10%의 비율을 가진다고 가정하자.
이때, (b)를 참조하면, 대표 키워드 디스플레이 방법은, 평균 조합에 매핑된 스타일 키워드 중 가장 많은 비율을 차지하는 스타일 키워드를 추출하고, 추출된 스타일 키워드와 매핑되고, 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 방법으로 이루어진다.
또한, 스타일 점수 유사 디스플레이 방법은, 평균 조합에 매핑된 스타일 키워드의 비율을 계산하고, 스타일 키워드의 비율순으로 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 방법으로 이루어진다. 또는, 평균 조합에 매핑된 스타일 키워드를 추출하고, 추출된 스타일 키워드와 유사한 스타일 키워드를 가지고, 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 방법으로 이루어진다.
마지막으로, 프라임 점수 유사 디스플레이 방법은, 평균 조합에 매핑된 프라임 키워드를 추출하고, 추출된 프라임 키워드의 점수의 기 설정된 일정 범위 내의 프라임 점수를 가지고, 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 방법으로 이루어진다.
이와 같은 도 2 내지 도 5의 사용자 니즈 파악 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 사용자 니즈 파악 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 이하, 도 6을 통해 본원의 일 실시예에 따라 신호가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 6에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 6을 참조하면, 사용자 니즈 파악 서버는, 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장한다(S6100).
그리고 나서, 사용자 니즈 파악 서버는, 사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는다(S6200).
여기서, 사용자 니즈 파악 서버는, 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신한다(S6300).
또한, 사용자 니즈 파악 서버는, 수신된 선호 이미지에 기반하여 상기 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출한다(S6400).
마지막으로, 사용자 니즈 파악 서버는, 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이한다(S6500).
상술한 단계들(S6100~S6500)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S6100~S6500)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 6의 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 5를 통해 먼지 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 6을 통해 설명된 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 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.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
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.
본 발명의 범위는 상기 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.

Claims (10)

  1. 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 있어서,
    복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장하는 단계;
    사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계;
    상기 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계;
    상기 수신된 선호 이미지에 기반하여 상기 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하는 단계;
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계
    를 포함하는, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  2. 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 있어서,
    복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장하는 단계;
    사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계;
    상기 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계;
    상기 수신된 선호 이미지에 기반하여 상기 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하는 단계;
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계를 포함하고,
    상기 프라임 키워드는, 이미지에 대한 상반된 이미지 단어를 쌍으로 하는 복수의 키워드이고,
    상기 스타일 키워드는, 이미지에 대한 스타일을 나타내는 어느 하나의 이미지 단어인 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  3. 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 있어서,
    복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장하는 단계;
    사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계;
    상기 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계;
    상기 수신된 선호 이미지에 기반하여 상기 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하는 단계;
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하는 단계는,
    상기 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 복수의 사용자로부터 수집하는 단계;
    상기 수신된 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 설문 집단별로 데이터 가중치를 입력하는 단계;
    상기 프라임 키워드 및 스타일 키워드의 가중치 평균 및 표준 편차를 이용하여 신뢰도 구간을 파악하는 단계;
    상기 신뢰도 구간 외의 프라임 키워드 및 스타일 키워드는 제외하여 상기 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드 및 스타일 키워드를 지정하는 단계
    를 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하는 단계 이후에,
    상기 입력된 데이터 가중치에 따른 프라임 키워드 및 스타일 키워드의 점수에 따라, 상기 점수의 일정 오차 범위 내의 연관 이미지를 추출하는 단계
    를 더 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계 이전에,
    테스트 이미지를 디스플레이하는 단계;
    상기 디스플레이된 테스트 이미지에 대한 프라임 키워드를 상기 사용자로부터 입력받는 단계;
    상기 테스트 이미지에 기 저장된 프라임 키워드와, 상기 사용자가 입력한 프라임 키워드 간의 오차를 파악하는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  6. 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법에 있어서,
    복수의 이미지에 대한 프라임 키워드(Prime Keyword) 및 스타일 키워드를 지정하여 적어도 하나의 카테고리별로 저장하는 단계;
    사용자로부터 상기 사용자 니즈에 따른 타겟 키워드를 입력받는 단계;
    상기 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계;
    상기 수신된 선호 이미지에 기반하여 상기 타겟 키워드에 대응하는 타겟 이미지를 추출하는 단계;
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 카테고리별 이미지를 디스플레이하고, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 카테고리별로 선호 이미지를 수신하는 단계 이후에,
    상기 적어도 하나의 카테고리에 포함된 복수의 이미지에 대한 프라임 키워드의 조합에 대한 평균 조합을 산출하는 단계;
    상기 평균 조합에 포함된 이미지의 프라임 키워드의 평균 범위를 산출하는 단계;
    상기 산출된 평균 범위를 벗어나는 이미지는 제거하는 단계;
    상기 제거된 이미지를 제외한 나머지 이미지로부터 기 설정된 수만큼의 이미지를 선택받는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계는
    상기 평균 조합에 매핑된 스타일 키워드를 추출하는 단계;
    상기 추출된 스타일 키워드와 유사한 스타일 키워드를 가지고, 상기 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 단계;
    를 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계는,
    상기 평균 조합에 매핑된 스타일 키워드 중 가장 많은 비율을 차지하는 스타일 키워드를 추출하는 단계;
    상기 추출된 스타일 키워드와 매핑되고, 상기 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 단계;
    를 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계는,
    상기 평균 조합에 매핑된 스타일 키워드의 비율을 계산하는 단계;
    상기 스타일 키워드의 비율순으로 상기 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 단계;
    를 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 추출된 타겟 이미지를 적어도 하나의 방법에 기초하여 디스플레이하는 단계는,
    상기 평균 조합에 매핑된 프라임 키워드를 추출하는 단계;
    상기 추출된 프라임 키워드의 점수의 기 설정된 일정 범위 내의 프라임 점수를 가지고, 상기 사용자가 입력한 타겟 키워드에 대응하는 이미지를 추출하는 단계
    를 포함하는 것인, 이미지 단어 해석에 기반한 사용자 니즈 파악 방법.
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