KR101720250B1 - 이미지를 추천하는 장치 및 방법 - Google Patents

이미지를 추천하는 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101720250B1
KR101720250B1 KR1020130090317A KR20130090317A KR101720250B1 KR 101720250 B1 KR101720250 B1 KR 101720250B1 KR 1020130090317 A KR1020130090317 A KR 1020130090317A KR 20130090317 A KR20130090317 A KR 20130090317A KR 101720250 B1 KR101720250 B1 KR 101720250B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
keyword
recommendation
user terminal
recommended
Prior art date
Application number
KR1020130090317A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150015062A (ko
Inventor
김병민
권재철
Original Assignee
주식회사 케이티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 케이티 filed Critical 주식회사 케이티
Priority to KR1020130090317A priority Critical patent/KR101720250B1/ko
Publication of KR20150015062A publication Critical patent/KR20150015062A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101720250B1 publication Critical patent/KR101720250B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/53—Querying
    • G06F16/532—Query formulation, e.g. graphical querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/41—Analysis of document content
    • G06V30/416—Extracting the logical structure, e.g. chapters, sections or page numbers; Identifying elements of the document, e.g. authors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

이미지 추천 장치는 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 포함할 수 있다.

Description

이미지를 추천하는 장치 및 방법{APPARATUS FOR RECOMMENDING IMAGE AND METHOD THEREOF}
사용자로부터 수신된 이미지 추천 요청에 따른 이미지를 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 의미한다.
이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
이하에서는 도 1의 이미지 추천 장치(100)의 동작에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
이렇듯, 사용자 단말(200)에서 편집되거나 합성된 이미지는 사용자 단말(200)의 프로필 정보로서 DB(190)에 저장될 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
100: 이미지 추천 장치
200: 사용자 단말
300: 사전 DB
400: 이미지 DB
500: 포털 DB

Claims (22)

  1. 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 포함하되,
    상기 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지는 사용자 단말로부터 입력된 이미지 스타일에 따라서 정렬되는 것인, 이미지 추천 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 추천 요청은 상기 사용자 단말로부터 입력된 텍스트 형식의 쿼리를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
  3. 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.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 추천 요청은 상기 사용자 단말로부터 입력된 이미지 형태의 쿼리를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 키워드 추출부는 입력된 이미지 형태의 쿼리에 포함된 객체를 키워드로서 추출하는 것인, 이미지 추천 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 키워드 추출부는 image segmentation 알고리즘을 이용하여 이미지 형태의 쿼리에 포함된 객체를 추출하는 것인, 이미지 추천 장치.
  7. 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 포함하되,
    상기 이미지 추천 요청은 전자 서적에 포함된 텍스트 정보 또는 이미지 정보를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
  8. 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.
  9. 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 포함하되,
    상기 키워드는 추천될 이미지의 전경, 배경 및 각각에 포함된 객체 중 어느 하나인 것인, 이미지 추천 장치.
  10. 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.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 추천 이미지 리스트는 상기 분석된 키워드간의 관계에 대응하는 추천 이미지군에 대한 추천 이미지 리스트를 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
  12. 삭제
  13. 제 1 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.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 이미지 스타일은 배경, 전경, 사람 및 동물을 포함하는 객체별 스타일을 포함하는 것인, 이미지 추천 장치.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지는 사용자 단말의 프로필 정보에 기초하여 정렬되는 것인, 이미지 추천 장치.
  16. 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;
    상기 검색된 추천 이미지를 포함하는 추천 이미지 리스트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 이미지 리스트 전송부;
    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 포함하되,
    상기 선택된 추천 이미지를 상기 사용자 단말의 프로필 정보로서 DB에 저장하는 것인, 이미지 추천 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 사용자 단말로부터 선택받는 추천 이미지는 상기 사용자 단말로부터 편집된 것인, 이미지 추천 장치.
  18. 삭제
  19. 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 포함하되,
    상기 추천 이미지 리스트에 포함된 추천 이미지는 사용자 단말로부터 입력된 이미지 스타일에 따라서 정렬되는 것인, 이미지 추천 방법.
  20. 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.
  21. 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 포함하되,
    상기 키워드는 추천될 이미지의 전경, 배경 및 각각에 포함된 객체 중 어느 하나인 것인, 이미지 추천 방법.
  22. 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.
KR1020130090317A 2013-07-30 2013-07-30 이미지를 추천하는 장치 및 방법 KR101720250B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130090317A KR101720250B1 (ko) 2013-07-30 2013-07-30 이미지를 추천하는 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130090317A KR101720250B1 (ko) 2013-07-30 2013-07-30 이미지를 추천하는 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150015062A KR20150015062A (ko) 2015-02-10
KR101720250B1 true KR101720250B1 (ko) 2017-03-27

Family

ID=52571659

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130090317A KR101720250B1 (ko) 2013-07-30 2013-07-30 이미지를 추천하는 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101720250B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019066281A1 (ko) * 2017-09-29 2019-04-04 삼성전자주식회사 입력된 정보와 관련된 이미지를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR102480557B1 (ko) * 2022-03-15 2022-12-23 주식회사 플라츠 사용자 입력 키워드 및 인공지능에 기반한 모델링 이미지 추천 모델 생성 장치
WO2023008668A1 (ko) * 2021-07-27 2023-02-02 주식회사 다날엔터테인먼트 이모티콘 생성 장치
JP7465487B2 (ja) 2021-07-27 2024-04-11 ダナル エンターテインメント カンパニー リミテッド エモーティコン生成装置

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105975612A (zh) * 2016-05-18 2016-09-28 北京金山安全软件有限公司 一种图片处理方法、装置及设备
KR101859050B1 (ko) 2016-06-02 2018-05-21 네이버 주식회사 내용 기반의 지도 이미지 탐색 방법 및 시스템
KR101908521B1 (ko) * 2016-11-28 2018-10-16 문경록 서비스 페이지에 콘텐츠를 업로드하는 방법
KR101982081B1 (ko) * 2017-08-17 2019-08-28 한국과학기술원 대응 메시지 추천 시스템
CN110580299B (zh) * 2018-06-08 2023-11-07 北京京东尚科信息技术有限公司 生成对象的推荐语的配图的方法、系统、设备及存储介质
KR102193571B1 (ko) * 2019-03-29 2020-12-22 경북대학교 산학협력단 전자 장치, 이미지 검색 시스템 및 제어 방법
KR102542249B1 (ko) * 2021-06-18 2023-06-13 김수미 전자현수막을 활용한 전자게시대 시스템
KR102459153B1 (ko) * 2022-05-31 2022-10-25 김인호 Nft 확장파일 제공시스템 및 그 동작 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013020480A (ja) * 2011-07-12 2013-01-31 Hitachi Ltd 画像検索システム
WO2013075316A1 (en) * 2011-11-24 2013-05-30 Microsoft Corporation Interactive multi-modal image search

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020027088A (ko) * 2000-10-06 2002-04-13 정우성 구문 분석에 의거한 자연어 처리 기술 및 그 응용

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013020480A (ja) * 2011-07-12 2013-01-31 Hitachi Ltd 画像検索システム
WO2013075316A1 (en) * 2011-11-24 2013-05-30 Microsoft Corporation Interactive multi-modal image search

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019066281A1 (ko) * 2017-09-29 2019-04-04 삼성전자주식회사 입력된 정보와 관련된 이미지를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
US11341595B2 (en) 2017-09-29 2022-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device for providing image related to inputted information, and operating method therefor
WO2023008668A1 (ko) * 2021-07-27 2023-02-02 주식회사 다날엔터테인먼트 이모티콘 생성 장치
JP7465487B2 (ja) 2021-07-27 2024-04-11 ダナル エンターテインメント カンパニー リミテッド エモーティコン生成装置
KR102480557B1 (ko) * 2022-03-15 2022-12-23 주식회사 플라츠 사용자 입력 키워드 및 인공지능에 기반한 모델링 이미지 추천 모델 생성 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150015062A (ko) 2015-02-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101720250B1 (ko) 이미지를 추천하는 장치 및 방법
US10235349B2 (en) Systems and methods for automated content generation
CN108694160B (zh) 文章生成方法、设备及存储介质
US11669224B2 (en) Content management methods for providing automated generation of content suggestions
US11907322B2 (en) Generating app or web pages via extracting interest from images
US20170228459A1 (en) Method and device for mobile searching based on artificial intelligence
KR102119868B1 (ko) 홍보용 미디어 콘텐츠 제작 시스템 및 그 방법
US11423114B2 (en) Content management systems for providing automated generation of content suggestions
US11620351B2 (en) Content management methods for providing automated generation of content summaries
EP3109775A1 (en) Multimedia content providing method and device
US20210141790A1 (en) Content management systems providing automated generation of content summaries
US20180157763A1 (en) System and method for generating an electronic page
US20190179848A1 (en) Method and system for identifying pictures
US20230075403A1 (en) Voice packet recommendation method and apparatus, device and storage medium
WO2015172576A1 (en) Webpage generation method and device
CN109960721A (zh) 基于源内容的多重压缩构造内容
US11899719B2 (en) Systems and methods for determining whether to modify content
US20230119313A1 (en) Voice packet recommendation method and apparatus, device and storage medium
US20190082236A1 (en) Determining Representative Content to be Used in Representing a Video
KR101651963B1 (ko) 시공간 연관 정보 생성 방법, 이를 수행하는 시공간 연관 정보 생성 서버 및 이를 저장하는 기록매체
US20240169000A1 (en) Information processing method and apparatus, device, and medium
KR20220079029A (ko) 문서 기반 멀티 미디어 콘텐츠 자동 제작 서비스 제공 방법
KR20200125413A (ko) 영화 속성 언어 개인화 방법 및 장치
CN109117427B (zh) 一种客户端、服务器、检索方法及其系统
US11501079B1 (en) Personalized content creation using neural networks

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant