KR102471343B1 - 사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템 - Google Patents

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Abstract

사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템은, 샘플 이미지를 생성하는 서버, 및 상기 서버와 통신 네트워크로 연결되고, 상기 서버로 인쇄 정보와 텍스트들의 정보가 담긴 텍스트 데이터를 전송하고, 상기 서버로부터 샘플 이미지를 제공받는 사용자 단말기를 포함하되, 상기 인쇄 정보는 인쇄 용지의 크기 정보를 포함하고, 상기 서버는, 자연어 처리를 통해 상기 텍스트 데이터 내 주요 키워드를 추출하고, 상기 텍스트 데이터를 이용해 미리 설정된 마스터 글꼴로부터 보간된 글자 크기를 가진 글꼴을 생성하고, 상기 주요 키워드로 검색되는 소정의 개수의 검색 이미지들의 색상 코드의 평균 값으로 글자 색상을 설정하고, 상기 글자 색상을 가진 글자를 포함할 수 있는 최소 크기의 사각 블록인 글자 블록 내 모든 픽셀의 색상의 평균 값을 이용하여 배경 색상을 결정하되, 상기 주요 키워드는, 상기 텍스트 데이터에 대하여 연관어 분석을 통해 미리 설정된 수학식을 기반으로 추출된다.

Description

사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템{ONLINE PRINT PRODUCTION SYSTEM USING KEYWORD ANALYSIS OF TEXT DATA INPUT FROM USERS}
본 발명은 온라인 기반의 인쇄물 제작 시스템에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템에 관한 것이다.
최근, 인터넷을 기반으로 하여 전자상거래, 전자광고 등 다양한 서비스들이 제공되어 있으며, 예전에는 모든 상거래가 오프라인을 통해 물리적으로 수행되던 것을 인터넷을 통해 손쉽게 서비스 받을 수 있는 인프라가 구축되었다.
캘린더, 카탈로그, 포스터, 팜플렛(리플렛), 전단, 메뉴얼(교재), 사보(월간, 계간 등), 명함, 봉투, 특수 인쇄물 등과 같은 인쇄물을 온라인으로 제작하고자 하는 온라인 인쇄 서비스의 경우, 고객이 인쇄물에 들어갈 내용을 서비스 제공자에게 제공하면, 서비스 제공자가 인쇄물에 들어갈 내용을 기반으로 샘플 시안을 준비하고, 준비된 샘플 시안을 고객이 최종적으로 컨펌(confirm)하는 형태가 일반적이다.
최근에는 고객의 선택권을 충분히 보장하기 위하여 인쇄물에 들어갈 내용뿐만 아니라 인쇄물의 서식이나 디자인을 고객이 사용자 인터페이스를 통해 선택하도록 하는 온라인 인쇄 서비스도 등장하고 있다.
그런데, 고객이 이처럼 인쇄물의 서식이나 디자인을 모두 선택하도록 할 경우, 고객에게 상당한 업무 부담을 지우는 셈이어서 고객의 만족도가 저해되고 양질의 서비스를 제공하기 어려운 부분이 많고, 서비스 제공자가 인쇄물의 서식이나 디자인을 내부적으로 결정하여 고객에게 제공할 경우 투입되는 노동력의 증가에 따른 비용 증가로 인해 경쟁력이 저하되는 문제가 있다.
따라서, 인쇄물의 서식이나 디자인을 선택할 수 있는 권한을 충분히 부여하면서도 적은 노동력으로 고객이 만족할 수 있는 샘플 이미지를 고객에게 제공함으로써 고객의 디자인 선택 부담을 경감하고 비용을 최소화하여 경쟁력을 증가시킬 수 있는 방안이 필요한 실정이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템을 제공하고자 하는 것이다.
본 개시의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템은, 샘플 이미지를 생성하는 서버, 및 상기 서버와 통신 네트워크로 연결되고, 상기 서버로 인쇄 정보와 텍스트들의 정보가 담긴 텍스트 데이터를 전송하고, 상기 서버로부터 샘플 이미지를 제공받는 사용자 단말기를 포함하되, 상기 인쇄 정보는 인쇄 용지의 크기 정보를 포함하고, 상기 서버는, 자연어 처리를 통해 상기 텍스트 데이터 내 주요 키워드를 추출하고, 상기 텍스트 데이터를 이용해 마스터 글꼴로부터 보간된 글자 크기를 가진 글꼴을 생성하고, 상기 주요 키워드로 검색되는 소정의 개수의 이미지의 색상 코드의 평균 값을 이용하여 글자 색상을 설정하고, 상기 글자 색상을 가진 글자를 포함할 수 있는 최소 크기의 사각 블록인 글자 블록 내 모든 픽셀의 색상의 평균 값을 이용하여 배경 색상을 결정한다.
상기 보간된 글자 크기는 상기 마스터 글꼴의 글자 블록에서 너비와 높이를 확대한 글리프를 생성하고, 상기 글리프에 용지 면적 대비 글자 개수의 q 제곱으로 지정되는 가중치 값(상기 q는 상기 가중치 값이 0 초과 2 미만의 실수 값을 가지도록 조절됨)을 곱하여 결정될 수 있다.
상기 서버는, 상기 텍스트들의 경계로부터 소정의 간격의 가진 가상의 블록을 생성하고, 상기 가상의 블록을 기준으로 상기 인쇄 용지의 여백의 크기를 설정할 수 있다.
상기 소정의 간격은 상기 확대한 글리프에 상기 가중치 값의 절대 값을 곱하여 결정될 수 있다.
상기 글자 색상은 상기 소정의 개수의 이미지의 적색의 정도를 나타내는 인자 값, 녹색의 정도를 나타내는 인자 값 및 청색의 정도를 나타내는 인자 값을 개별적으로 평균한 값에 의해 지시되는 색상을 이용하여 결정될 수 있다.
상기 주요 키워드는 복수의 키워드에 대한 연관어들을 검색하고, 상기 복수의 키워드들 중에서 상기 각 키워드 및 상기 각 키워드에 대응하는 연관어들의 개수의 합이 가장 많은 것으로 결정될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자는 기본적인 인쇄 정보 및 인쇄 내용을 가지고서도 샘플 이미지를 제공받을 수 있으므로, 손쉽게 인쇄물을 제작할 수 있고, 서비스 제공자로서도 최소한의 노동력 부담으로 높은 퀄리티의 샘플 이미지를 생성하는 것이 가능하므로 경쟁력이 증가하고 비용이 절감될 수 있다.
실시예들에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 시스템의 전체 구성에 대한 개요도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 시스템이 샘플 이미지를 생성하는 방법을 예시적으로 도시한 흐름도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 사용자로부터 입력받는 인쇄 정보와 텍스트를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 자연어 처리를 통한 텍스트 내용 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 글꼴을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 여백을 조절하는 방법을 설명하기 위한 제1 도면이다.
도 9는 도 8의 A영역을 확대한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 여백을 조절하는 방법을 설명하기 위한 제2 도면이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지에서 텍스트가 비배치되는 영역의 색상을 결정하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 텍스트가 비배치되는 영역의 배경을 결정하는 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일하거나 유사한 참조 부호를 사용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 시스템의 전체 구성에 대한 개요도이다.
인쇄물 제작 시스템은 용자 단말기를 통해 언제 어디서든 사용자에게 인쇄물 제작 서비스를 제공할 수 있다. 사용자는 제공되는 인쇄물 제작 서비스를 이용하여 인쇄물을 손쉽고 편리하게 제작할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 제공되는 인쇄물 제작 서비스를 통해 의뢰한 인쇄물에 대한 예상 결과물을 이미지 등으로 확인할 수 있어, 보다 효율적인 작업이 가능하다.
예를 들어, 인쇄물은 책자, 명함, 상품권, 스티커, 현수막, 캘린더, 카탈로그, 포스터, 팜플렛(리플렛), 전단, 메뉴얼(교재), 사보(월간, 계간 등), 봉투, 특수 인쇄물 등 다양한 형태로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 인쇄물 제작 시스템은 하나 이상의 사용자 단말기(10), 사용자 단말기(10)로부터 사용자(또는 주문자)가 입력한 정보를 입력 받아 통신 네트워크(40)를 이용하여 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지를 생성하는 서버(20), 샘플 이미지를 출력하는 프린팅 기기(30)를 포함할 수 있다.
서버(20)는 수신한 사용자가 입력한 정보(예, 인쇄 정보와 텍스트 데이터)에 응답하여 복수의 알고리즘을 통해 샘플 이미지를 생성하고, 사용자 단말기(10)로 샘플 이미지를 제공할 수 있다. 서버(20)는, 유선 또는 무선 네트워크를 통해 다른 장치와 통신할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit), DSP(digital signal processor) 등 중의 어느 하나를 이용하여 연산 동작을 수행할 수 있는 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기서, 복수의 알고리즘은 사용자 단말기(10)로부터 제공된 인쇄 정보와 텍스트 데이터를 기반으로 최종 인쇄물에 대한 샘플 이미지를 생성하는 알고리즘일 수 있다. 이러한 알고리즘은 일반적인 사용자의 선호 유형들이 반영될 수 있다. 예를 들어, 선호 유형은 인쇄물의 내용에 따라 글꼴, 여백 및 배경에 대한 깔끔함, 따뜻함, 어울림 등에 대한 선호 유형이 될 수 있다.
복수의 사용자에 대한 선호 유형이 주기적으로 또는 비주기적으로(예를 들어, 실시간으로) 서버(20)의 데이터베이스(DB)에 저장되거나 업데이트 될 수 있다. 도 1에서는 데이터베이스(DB)가 서버(20)에 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 실시예에 따라 데이터베이스(DB)가 서버(20) 외부에 별도로 존재하여 통신 네트워크(40)로 연결될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스(DB)는 디스크 드라이브, 자기 디스크, 광 디스크 또는 다른 적절한 기억 장치를 이용하여 구현될 수 있다.
또한, 서버(20)는 사용자 단말로부터 샘플 이미지가 최종 이미지로 선택되는 경우, 통신 네트워크(40)를 통해 최종 이미지 데이터를 프린팅 기기(30)에 전송할 수 있다.
프린팅 기기(30)는 서버(20)로부터 수신한 최종 이미지 데이터를 이용하여 최종 이미지를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프린팅 기기(30)는 잉크젯 프린터, 레이저 프린터, 복합기 또는 3D 프린터 등 다양한 형태로 구현될 수 있다.
사용자는 사용자 단말기(10)에 인쇄 정보와 인쇄물의 내용(예, 텍스트)를 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 사용자 단말기(10)를 통해 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지를 제공받을 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(10)는 사용자로부터 샘플 이미지에 대한 다운로드 요청 정보를 수신할 수 있는 사용자 인터페이스를 구비한 적절한 단말장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말기(10)는 데스크 탑, 노트북 등의 일반 PC 및 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants), 이동통신 단말기 등의 모바일 단말기를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 서버(20)와 통신 가능한 전자기기로 폭넓게 해석될 수 있다. 또한, 사용자 단말기(10)의 입력장치는, 터치 디스플레이, 키보드, 마우스, 터치 펜 또는 스틸러스, 마이크로폰, 동작 인식 센서 등 중의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이상에서 설명한 통신 네트워크(40)는 서버(20)가 사용자 단말기(10)와 통신 가능하도록 구성될 수 있다. 통신 네트워크(40)는, 설치환경에 따라 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크 또는 WLAN(Wireless LAN), Bluetooth 및 지그비(ZigBee) 등과 같은 무선 네트워크로 다양하게 선택되어 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 시스템이 샘플 이미지를 생성하는 방법을 예시적으로 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 인쇄물 제작 시스템이 샘플 이미지를 생성하는 방법은 사용자 단말기(10)로부터 인쇄 정보와 텍스트를 수집하는 단계(S110), 자연어 처리를 통해 텍스트의 주요 내용을 식별하는 단계(S120), 글꼴 조절 단계(S130), 여백 조절 단계(S140) 및 배경 조절 단계(S150)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서, 순서도에 따라 각 단계가 차례로 수행되는 것으로 설명하지만, 발명의 사상을 변경하지 않는 한, 연속하여 수행하는 것으로 도시된 일부 단계들이 동시에 수행되거나, 각 단계의 순서가 변경되거나, 일부 단계가 생략되거나, 또는 각 단계 사이에 다른 단계가 더 포함될 수 있음은 자명하다.
이하의 도면들을 통해 각 단계에 대해 자세히 설명한다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 사용자로부터 입력받는 인쇄 정보와 텍스트를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 인쇄 정보 입력화면의 일 예를 도시했고, 도 4는 수집되는 텍스트의 일 예를 도시했다. 도 4 내지 도 5에서 텍스트는 전래동화 "토끼전"의 일부 내용을 예시로서 도시했다.
도 2 내지 도 4를 참조하면, 인쇄 정보와 텍스트를 수집하는 단계(S110)는 서버(20)가 사용자 단말기(10)로부터 인쇄 정보(101)에 대한 데이터와 텍스트(102)에 대한 데이터를 수집하는 단계에 해당한다. 사용자 단말기(10)는 사용자로부터 인쇄 정보(101)와 텍스트(102)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 인쇄물에 삽입되는 도면, 이미지의 해상도 정보, 컬러 정보, 폰트 정보, 선 정보, 인쇄 용지 크기 정보, 재단선 정보 등을 포함하는 인쇄 정보(101) 및 인쇄물에 삽입되는 텍스트(102)를 사용자 단말기(10)에 입력할 수 있다. 사용자 단말기(10)는 인쇄 정보(101) 및 텍스트(102)에 관한 데이터를 서버(20)에 전송할 수 있다. 도 3 및 도 4에 도시된 인쇄 정보(101) 및 텍스트(102)의 각 내용은 하나의 예에 불과할 뿐, 본 실시예에 이에 제한되는 것은 아니다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 자연어 처리를 통한 텍스트 내용 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 5를 참조하면, 서버(20)는, 수집된 텍스트(102_1)에 대해 자연어 처리를 수행하여 텍스트(102_1)의 주요 내용을 식별할 수 있다(S120). 즉, 서버(20)는 수신한 텍스트(102_1)에 대하여 키워드들(102_1에서 하이라이트 처리된 부분 참조)을 추출하고, 추출된 키워드들을 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)함으로써 어떤 내용을 다루고 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 자연어 처리는, 자연어 처리를 구현할 수 있는 프레임워크(framework) 또는 알고리즘인 파이썬의 NTLK(Python NLTK), 샌포드의 코어NLP(Sanford CoreNLP), 아파치의 오픈NLP(Apache OpenNLP), 마이크로소프트의 튜링 (Turing), 또는 BERT, GPT-2 등을 이용하여 구현될 수 있다.
예시적인 실시예에서, 서버(20)는 수신한 텍스트(102_1)에 대하여 문맥 분석(context analsys) 및/또는 형태소 분석 등을 수행함으로써 텍스트(102)의 주요 내용을 판단할 수 있다. 이러한 판단 방법은 딥러닝(deep learning) 기술이 이용될 수 있다. 서버(20)는 대상 주제를 결정하기 위한 수단으로 미리 구축된 데이터 사전을 이용할 수 있다. 서버(20)는 데이터 사전을 통해 텍스트(102_1)에서 연관어를 판단하고 주요 키워드를 추출할 수 있다.
서버(20)는 텍스트(102_1)에서 연관어 분석을 통해 아래의 [수학식 1]을 통해 주요 키워드(Kmain)를 추출할 수 있다.
Figure 112021055426784-pat00001
여기서, i는 1보다 큰 자연수로서 텍스트(102_1) 내 포함된 키워드들의 개수를 의미한다. Ki에는 텍스트 내에서 i번째 키워드 및 i번째 키워드의 연관어를 통산한 개수이다.
예를 들어, 도면과 같이, 서버(20)는 텍스트(102_1)의 내용 중 데이터 사전을 통해, '남해', '용궁', '해산물', '용왕' 이라는 용어(제1 연관어들)가 '바다'(제1 키워드)에 대한 연관어임을 판단할 수 있다. 서버(20)는 '바다' 및 '바다'에 대한 연관어가 텍스트(102_1) 내 총 8개가 배치되는 것을 판단할 수 있다. 또한, 서버(20)는 텍스트(102_1)의 내용 중 데이터 사전을 통해, '술', '마시며', '약', '먹으면'이라는 용어(제2 연관어들)가 '음식' (제2 키워드)에 대한 연관어임을 판단할 수 있다. 서버(20)는 '음식' 및 '음식'에 대한 연관어가 텍스트(102_1) 내 총 5개가 배치되는 것을 판단할 수 있다.
서버(20)는 [수학식 1]을 통해 텍스트(102_1)에서'바다'가 주요 키워드(Kmain)로 판단하고, '바다'와 관련된 내용이 주요 내용인 것으로 판단할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 글꼴을 조절하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 글자 크기 및 폰트를 조절하는 단계 일부를 도시하고, 도 7은 글자 색상을 결정하는 단계 일부를 도시한다.
도 2, 도 6 및 도 7을 참조하면, 글꼴 조절 단계(S130)는 서버(20)가 텍스트(102)의 글꼴을 조절하는 단계에 해당한다. 예를 들어, 글꼴은 글자 크기, 글자 색상 및 폰트 등을 포함할 수 있다.
서버(20)는 텍스트 데이터를 이용해 굵기 또는 폭넓이, 디자인특징 등을 변화시켜 마스터 글꼴로부터 보간된 새로운 글자 크기(예, 마스터 글꼴의 글자 크기와 다른)를 가진 글꼴을 포함하는 텍스트(102_2)를 생성할 수 있다. 서버(20)는 입력된 텍스트 데이터를 마스터 글꼴로 지정(Small 값으로 지정)하고, Small 값(또는 마스터 글꼴)을 이용해 3개의 글리프(glyph)를 자동으로 생성할 수 있다. 글리프는 글자 하나의 모양에 대한 기본 단위를 의미할 수 있다. 3개의 글리프는 Goal, Wide, Tall을 포함하고, 여기서, Wide는 Small의 가로 확대형, Tall은 Small의 세로 확대형, Goal은 Small의 가로 및 세로 확대형(도 6의 (A)참조) 또는 축소형(도 6의 (B)참조) 글리프이다. 서버(20)는 아래의 [수학식 2]를 이용해 Small 값을 통한 Tall, Wide, Goal 등의 글리프를 생성할 수 있다.
Figure 112021055426784-pat00002
Figure 112021055426784-pat00003
Figure 112021055426784-pat00004
Figure 112021055426784-pat00005
Figure 112021055426784-pat00006
Figure 112021055426784-pat00007
여기서, α는 텍스트(102_1)의 개수와 출력될 용지 크기에 따라 결정되는 가중치 값으로서, 예를 들어
Figure 112021055426784-pat00008
이고, q는 0 초과 2 미만의 실수 값으로 미리 설정될 수 있다. 수학식 2에서 BoundingBox는 Small 값을 포함할 수 있는 최소 크기의 사각 블록인 글자 블록에 해당하며, BoundingBoxWidth와 BoundingBoxHeight는 글자블록의 너비와 높이이고, Small_left_Top_Point는 글자블록의 좌측최상단과 대응하는 좌표일 수 있다. x, y는 각각 글자의 너비 및 높이에 대한 변수로서, 예를 들어, Smallx는 글자블록에 포함된 글자의 너비이고, Smally는 글자블록에 포함된 글자의 높이이며, Widex는 Wide에 따른 글자의 너비이고, Tally는 Tall에 따른 글자의 높이이다.
서버(20)는 텍스트 데이터를 이용해 글자 색상을 조절할 수 있다. 예를 들어, 서버(20)는 주요 키워드를 이용하여 다양한 공개 포털 서버(google, naver 등)에서 이미지 검색을 수행함으로써 검색 이미지를 획득하고, 컴퓨터 비전(computer vision) 기술을 통해 검색 이미지의 색상 코드를 분석하여 글자 색상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(20)는 검색 이미지를 브라우저 상에서 열람하였을 때 HTML 코드 분석을 통해 글자 색상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(20)는 주요 키워드인 '바다'와 관련된 소정의 개수(예, n개, n은 1 이상의 자연수)의 이미지들을 검색하고, 아래의 [수학식 3]을 통해 색상을 결정할 수 있다. 여기서 HTML 코드는 #과 6자리의 숫자로 구성된 코드(#abcdef)(예, #FFFF00은 노랑색을 나타내는 HTML 코드)이다.
Figure 112021055426784-pat00009
수학식 3에서 #abcdef는 특정 색상과 대응하는 HTML 코드이며, #abcdef 중 ab, cd, ef는 각각 00 내지 FF 사이의 16 진수일 수 있다. 예를 들어, ab, cd, ef는 각각 10진법에서의 0 내지 255 사이의 정수를 나타낼 수 있다. #abcdef로 표현되는 HTML 코드에서 ab는 적색의 정도를 나타내는 인자 값이고, cd는 녹색의 정도를 나타내는 인자 값이고, ef는 청색의 정도를 나타내는 인자 값이다. 즉, 서버(20)는, 소정의 개수의 검색 이미지에서 적색의 정도를 나타내는 인자 값, 녹색의 정도를 나타내는 인자 값 및 청색의 정도를 나타내는 인자 값을 개별적으로 연산하고, 적색의 정도를 나타내는 인자값의 평균, 녹색의 정도를 나타내는 인자 값의 평균, 및 청색의 정도를 나타내는 인자값의 평균을 산출할 수 있다.
서버(20)는, 산출된 적색의 정도를 나타내는 인자값의 평균, 녹색의 정도를 나타내는 인자 값의 평균, 및 청색의 정도를 나타내는 인자값의 평균에 의해 지시되는 색상을 색상 반전(예를 들면 흑색을 백색으로 반전하는 것과 같이 보색 반전)시킴으로써, 글꼴의 색상을 결정할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 여백을 조절하는 방법을 설명하기 위한 제1 도면이다. 도 9는 도 8의 A영역을 확대한 도면이다. 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 여백을 조절하는 방법을 설명하기 위한 제2 도면이다.
도 8 및 도 10은 각각 여백 조절 단계(S140) 일부를 도시한다.
도 2 및 도 8 내지 도 10을 참조하면, 여백 조절 단계(S140)는 서버(20)가 용지(200)의 여백의 크기를 조절하는 단계에 해당한다. 일 실시예로, 여백 조절 단계(S140)는 텍스트(102_2)를 블록화 하는 단계 및 블록화된 해당 블록(110)을 기준으로 여백을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
텍스트(102_2)를 블록(110)화 하는 단계는 텍스트(102_2)들의 경계로부터 소정의 간격을 가진 가상의 블록(110)을 생성하는 단계에 해당한다. 만약, 블록화 하는 단계 없이(즉, 소정의 간격이 없는 경우) 여백이 미소하게 설정되는 경우, 프린팅 기기(30)에 따라 용지(200)의 가장자리에 인쇄가 이루어지지 않는 경우가 발생할 수도 있다.
블록(110)은 아래의 [수학식 4]를 통해 설정될 수 있다.
Figure 112021055426784-pat00010
여기서, P1(X)는 텍스트(102_2)들의 경계로부터 수평방향 간격이고, Q1(Y)는 텍스트(102_2)들의 경계로부터 수직방향 간격에 해당하며, Widex와 Tally는 마스터 글꼴을 통해 생성된 3개의 글리프들 중에서 Wide에 따른 글자의 너비와 Tall에 따른 글자의 높이일 수 있다.
생성된 블록(110)은 용지(200) 내에서 아래의 [수학식 5]를 통해 배치될 수 있다.
Figure 112021055426784-pat00011
Figure 112021055426784-pat00012
Figure 112021055426784-pat00013
Figure 112021055426784-pat00014
여기서, P2(X)는 용지(200)의 좌측 변으로부터 블록(110)의 경계까지의 여백이고, P3(X)는 용지(200)의 우측 변으로부터 블록(110)의 경계까지의 여백이고, Q2(Y)는 용지(200)의 상측 변으로부터 블록(110)의 경계까지의 여백이고, Q3(Y)는 용지(200)의 하측 변으로부터 블록(110)의 경계까지의 여백이다. A와 B는 각각 용지(200)의 가로, 세로 사이즈이다. β와 γ는 각각 용지(200)의 글자 크기에 따라 부여된 파라미터 값이다. m은 임의의 수로서 예를 들어, 1.3 내지 1.4 중 임의의 유리수가 선택될 수 있다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지에서 텍스트가 비배치되는 영역의 색상을 결정하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 2, 도 11 및 도 12를 참조하면, 배경 조절 단계(S150)는 서버(20)가 용지(200) 내에서 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역(블록(110)의 내부 및 배경(120))의 색상을 결정하는 단계에 해당한다.
일 실시예로, 서버(20)는 조절된 글자 색상을 기초로 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역의 색상을 조절할 수 있다. 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역의 색상은 글자(글꼴 조절 단계(S130)에서 형성된 보간된 새로운 글자)를 포함할 수 있는 최소 크기의 사각 블록인 글자 블록(130) 및 글자 색상을 기초로 결정될 수 있다. 예를 들어, 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역의 색상은 글자 블록(130) 내 모든 픽셀의 색상의 평균 값을 가지고 결정될 수 있다. 여기서, 글자가 배치되지 않는 픽셀은 백색의 코드(#000000)를 갖는 것으로 정의한다. 즉, 서버(20)는 아래의 [수학식 6]를 통해 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역의 색상을 결정할 수 있다.
Figure 112021055426784-pat00015
여기서, L, M은 각각 글자 블록(130)의 너비, 높이를 나타내고, 글자 블록(130)은 가로와 세로로 i×j(i, j는 1 이상의 자연수)개의 픽셀들을 포함할 때, ab(i,j)는 가로로 i번째 세로로 j번째 픽셀의 적색의 정도를 나타내는 인자 값이고, cd(i,j)는 가로로 i번째 세로로 j번째 픽셀의 녹색의 정도를 나타내는 인자 값이고, ef(i,j)는 가로로 i번째 세로로 j번째 픽셀의 청색의 정도를 나타내는 인자 값이고, gh는 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역에서 적색의 정도를 나타내는 인자 값이고, ij는 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역에서 녹색의 정도를 나타내는 인자값이고, kl은 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역에서 청색의 정도를 나타내는 인자값일 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 샘플 이미지를 생성하는 방법에서 텍스트가 비배치되는 영역의 배경을 결정하는 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 서버(20)는, 용지(200) 내에서 텍스트(102_2)가 비배치되는 영역(배경(120))을 검색 이미지를 이용하여 채울 수 있다.
예를 들어, 서버(20)는, 텍스트(102_2) 내에 포함된 키워드들 중에서 키워드 및 키워드에 대응하는 연관어를 통산한 개수가 미리 설정된 개수 이상인 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들 중에서 객체(object)와 대응하는 키워드들을 선정할 수 있다.
서버(20)는, 선정된 키워드들과 대응하는 객체를 앞선 수학식 1에 따라 선정된 주요 키워드를 이용하여 검색된 복수의 검색 이미지들을 대상으로 검출하고, 검출된 객체의 수가 가장 많은 검색 이미지를 이용해 배경(120)을 채울 수 있다. 이때, 검색 이미지들에서 객체를 검출하는 알고리즘으로는, 인공 신경망(neural network)들 중에서 이미지 인식에 유리한 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)를 이용한 객체 검출 알고리즘이 사용될 수 있는데, 객체 검출 알고리즘의 예를 들면 SSD(W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, and S. E. Reed. SSD: single shot multibox detector. CoRR, abs/1512.02325,2015.) 등이 있다.
예를 들어, 도 13에서와 같이 텍스트(102_2) 내에 포함된 키워드들 중에서 키워드 및 키워드에 대응하는 연관어를 통산한 개수가 미리 설정된 개수 이상인 키워드들 추출하고, 추출된 키워드들 중에서 사물이나 객체와 대응하는 키워드들(예를 들어, 용왕, 신선, 토끼 등)을 선정하고, 선정된 키워드들과 대응하는 객체(용왕, 신선, 토끼)가 가장 많은 검색 이미지를 이용해 배경(120)을 도 13과 같이 채울 수 있다.
한편, 도 13에 따른 실시예와 도 11에 따른 실시예를 결합하여, 서버(20)는, 텍스트(102_2)를 블록화한 블록(110) 내부의 배경 색상을 도 11에 따른 실시예를 이용하여 결정하고, 텍스트(102_2)의 외부 배경(120)을 도13에 따른 실시예를 이용하여 채울 수도 있다.
배경 조절이 완료되면, 서버(20)는, 글꼴, 여백, 배경 등이 조절된 샘플 이미지를 생성하고, 생성된 샘플 이미지를 사용자 단말기(10)에 전송할 수 있다.
이처럼 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(20)는, 사용자 단말기(10)을 통해 제공받은 인쇄 정보 및 텍스트 정보에 따라 글자 크기와 색상, 배경 색상 및 배경 이미지를 동적으로 결정하여 샘플 이미지를 생성하고, 생성된 샘플 이미지를 사용자 단말기(10)에 제공하므로, 사용자로서는 글자부터 배경까지 세세한 내용들을 모두 설정하는 번거로움이 적고 텍스트 내용에 가장 최적화된 샘플 이미지를 받아 일부 수정을 통해 최종 인쇄물을 원격으로 인쇄할 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 기술적 사상에 따른 실시 예들을 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. 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해하여야 한다.
10: 사용자 단말기 20: 서버
30: 프린팅 기기 40: 통신 네트워크
101: 인쇄 정보 102: 텍스트
110: 블록 120: 배경
130: 글자 블록 200: 용지

Claims (1)

  1. 사용자로부터 입력받은 텍스트의 키워드 분석을 이용한 온라인 인쇄물 제작 시스템으로서,
    샘플 이미지를 생성하는 서버; 및
    상기 서버와 통신 네트워크로 연결되고, 상기 서버로 인쇄 정보와 텍스트들의 정보가 담긴 텍스트 데이터를 전송하고, 상기 서버로부터 샘플 이미지를 제공받는 사용자 단말기를 포함하되,
    상기 인쇄 정보는 인쇄 용지의 크기 정보를 포함하고,
    상기 서버는, 자연어 처리를 통해 상기 텍스트 데이터 내 주요 키워드를 추출하고, 상기 텍스트 데이터를 이용해 미리 설정된 마스터 글꼴로부터 보간된 글자 크기를 가진 글꼴을 생성하고, 상기 주요 키워드로 검색되는 소정의 개수의 검색 이미지들의 색상 코드의 평균 값을 이용하여 글자 색상을 설정하고, 상기 글자 색상을 가진 글자를 포함할 수 있는 최소 크기의 사각 블록인 글자 블록 내 모든 픽셀의 색상의 평균 값을 이용하여 배경 색상을 결정하고,
    상기 보간된 글자 크기는,
    상기 마스터 글꼴의 글자 블록에서 너비와 높이를 확대한 글리프를 생성하고, 상기 글리프에 용지 면적 대비 글자 개수의 q 제곱으로 지정되는 가중치 값(상기 q는 상기 가중치 값이 0 초과 2 미만의 실수 값을 가지도록 미리 설정된 상수)을 곱하여 결정되고,
    상기 주요 키워드(Kmain)는, 상기 텍스트 데이터에 대하여 연관어 분석을 통해 하기 수학식을 기반으로 추출되며,
    Figure 112021055426784-pat00016

    상기 수학식에서 i는 1보다 큰 자연수로서 상기 텍스트 데이터 내에 포함된 키워드들의 개수이고, Ki는 상기 텍스트 데이터 내에서 i번째 키워드와 i번째 키워드의 연관어를 통산한 개수인, 인쇄물 제작 시스템.
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