KR102591757B1 - 디지털 참고서를 생산하기 위한 PDF 파일을 Semantic HTML 형태로 변환하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 명세서는 서버가 참고서를 생산하기 위한 PDF(Portable Document Format) 파일을 의미론적(semantic) HTML(Hypertext Markup Language) 형태로 변환하기 위한 방법에 있어서, 상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 문제영역을 추출하기 위한 바운딩(bounding) 박스를 생성하는 단계; 상기 바운딩 박스에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역을 추출하는 단계; 및 상기 상호작용이 요구되는 영역에 근거하여, 상기 의미론적 HTML 파일을 생성하는 단계; 를 포함하며, 상기 의미론적 HTML 파일은 각 요소의 컨텐츠를 의미할 수 있는 식별자를 포함할 수 있다.

Description

디지털 참고서를 생산하기 위한 PDF 파일을 Semantic HTML 형태로 변환하기 위한 방법 및 장치 { METHODS AND DEVICES FOR CONVERTING PDF FILES TO SEMANTIC HTML FORMAT FOR PRODUCING DIGITAL REFERENCE BOOKS }

본 명세서는 참고서를 생산하기 위한 PDF 파일을 Semantic HTML 형태로 변환하기 위한 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.

참고서의 생산을 위해서는 기획, 원고작성, 조판의 절차가 진행되는데 각 절차가 완료된 후, 출력을 위한 참고서의 PDF 파일이 산출된다. 이러한 PDF 파일은 출력을 목적으로 산출된 파일로서, 이를 활용하여서는 디지털 디바이스에서 디지털 컨텐츠를 사용하는데 필요한 저작권 보호, 보안 기능, 풀이 데이터 기록, 다양한 Interaction 구현 등이 불가능하다.

이러한 디지털 디바이스에서 필요한 기능을 구현하기 위해서는 PDF 형태를 직접 사용하는 것이 아닌 어플리케이션 혹은 웹 서비스로의 개발이 필수적이며 이 과정에서 문항 데이터베이스 구축이 필수적으로 요구된다. 이 과정에서 OCR(Optical Character Recognition)등을 이용하여 이미지에서 문자, 그림, 테이블 등을 인식하고 각각 문자는 text string으로, 그림은 이미지 파일로, 테이블은 테이블 형태로 추출이 필요하다. 이후 추출된 데이터를 저장하고, 문자, 그림, 테이블 등을 본래 문항이 가진 스타일 형태로 복원하는 절차를 수행하여 디지털 디바이스에서 각 문항의 의도된 레이아웃을 구현하고, Event를 구현하여 어플리케이션 및 웹 서비스에서 의도된 기능을 구현할 수 있다.

그러나, 위 상술한 OCR에 기반한 추출 및 복원 방법은 추출 과정에서 이미지에서 각 요소를 검출하고, 이를 각각의 형태로 치환하는데 결과에 대해 정확성이 100% 담보되지 않고, 문항 내 추출된 text string에 대해서 질문, 답안, 선택지 등의 맥락에 따라서 별도로 분리하여 저장을 위한 후처리를 진행하여야 한다. 추출된 text를 맥락에 따라서 분리하여 각 Column 별로 저장하는 작업은 시간 및 자원이 과도하게 발생하며, 또한 추출 과정에서 문항의 styling이 유실되어 어플리케이션 및 웹 서비스에서 사용하기 위해서는 문항의 스타일링 복원이 필요하다는 문제점이 있다.

본 명세서의 목적은, 참고서를 생산하기 위한 PDF 파일을 Semantic HTML 형태로 변환하기 위한 방법을 제안한다.

본 명세서가 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하의 명세서의 상세한 설명으로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서의 일 양상은, 서버가 참고서를 생산하기 위한 PDF(Portable Document Format) 파일을 의미론적(semantic) HTML(Hypertext Markup Language) 형태로 변환하기 위한 방법에 있어서, 상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 문제영역을 추출하기 위한 바운딩(bounding) 박스를 생성하는 단계; 상기 바운딩 박스에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역을 추출하는 단계; 및 상기 상호작용이 요구되는 영역에 근거하여, 상기 의미론적 HTML 파일을 생성하는 단계; 를 포함하며, 상기 의미론적 HTML 파일은 각 요소의 컨텐츠를 의미할 수 있는 식별자를 포함할 수 있다.

또한, 상기 상호작용이 요구되는 영역은 상기 문제영역의 질문에 근거하여, 상기 사용자가 답변을 하기 위한 액션이 수행될 수 있는 요소를 포함할 수 있다.

또한, 상기 PDF 파일에 근거하여, 상기 요소의 위치값을 기반으로 하는 tag가 포함된 HTML 형태로 변환하는 단계; 를 더 포함하고, 상기 의미론적 HTML 파일을 생성하는 단계는 상기 위치값에 근거할 수 있다.

또한, 상기 문제영역, 및 상기 상호작용이 요구되는 영역의 의미를 판단하는 단계; 를 더 포함하며, 상기 식별자는 상기 의미에 근거할 수 있다.

또한, 상기 요소는 문제번호, 질문, 이미지, 서브영역, 및 원숫자를 포함할 수 있다.

또한, 상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 해설영역을 추출하는 단계; 상기 해설영역을 문항 별로 분해하는 단계; 및 상기 해설영역과 상기 문제영역을 매핑(mapping)하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

본 명세서의 또 다른 일 양상은 참고서를 생산하기 위한 PDF(Portable Document Format) 파일을 의미론적(semantic) HTML(Hypertext Markup Language) 형태로 변환하기 위한 서버에 있어서, 인공지능 모델이 포함된 메모리; 및 상기 메모리를 기능적으로 제어하는 프로세서; 를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 문제영역을 추출하기 위한 바운딩(bounding) 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역을 추출하며, 상기 상호작용이 요구되는 영역에 근거하여, 상기 의미론적 HTML 파일을 생성하고, 상기 의미론적 HTML 파일은 각 요소의 컨텐츠를 의미할 수 있는 식별자를 포함할 수 있다.

본 명세서의 실시예에 따르면, 참고서를 생산하기 위한 PDF 파일을 Semantic HTML 형태로 변환할 수 있다.

본 명세서에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 명세서와 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 명세서의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
도 3은 본 명세서에 적용될 수 있는 PDF 생성방법의 예시이다.
도 4 및 도 5는 본 명세서가 적용될 수 있는 PDF 파일의 HTML 형태로의 변환에 대한 예시이다.
도 6은 본 명세서가 적용될 수 있는 Semantic Box 모델의 적용 방법이다.
도 7은 본 명세서가 적용될 수 있는 묶음지문의 예시이다.
도 8은 본 명세서가 적용될 수 있는 사용자와의 상호작용 선언의 예시이다.
도 9는 본 명세서가 적용될 수 있는 해설 추출의 예시이다.
도 10은 본 명세서가 적용될 수 있는 해설지의 문항별 분해방법의 예시이다.
도 11은 본 명세서가 적용될 수 있는 구분자 선택의 예시이다.
도 12는 본 명세서가 적용될 수 있는 해설지의 문항 별 분해의 예시이다.
도 13은 본 명세서가 적용될 수 있는 데이터 바인딩의 예시이다.
도 14는 본 명세서가 적용될 수 있는 서버의 일 실시예이다.
도 15는 본 명세서가 적용될 수 있는 의미론적 HTML의 예시이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 명세서의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 명세서와 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.

상기 전자 기기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 센싱부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성요소들은 전자 기기를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 전자 기기는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 기기(100)와 다른 전자 기기(100) 사이, 또는 전자 기기(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.

이러한 무선 통신부(110)는, 방송 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114), 위치정보 모듈(115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

입력부(120)는, 영상 신호 입력을 위한 카메라(121) 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰(microphone, 122), 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(123, 예를 들어, 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등)를 포함할 수 있다. 입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.

센싱부(140)는 전자 기기 내 정보, 전자 기기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(141, proximity sensor), 조도 센서(142, illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 122 참조), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 전자 기기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.

출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(151), 음향 출력부(152), 햅팁 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.

인터페이스부(160)는 전자 기기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 기기(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.

또한, 메모리(170)는 전자 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 전자 기기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 전자 기기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 전자 기기(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 전자 기기(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 전자 기기(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 전자 기기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.

제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 전자 기기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(180)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.

또한, 제어부(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 전자 기기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.

전원공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 전자 기기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.

상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 전자 기기 상에서 구현될 수 있다.

본 명세서에서 전자기기(100)는 서버로 통칭될 수 있으며, 서버는 클라우드 서버를 포함할 수 있다.

도 2는 본 명세서의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.

상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하는 전자 기기 또는 상기 AI 모듈을 포함하는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 도 1에 도시된 전자기기(100)의 적어도 일부의 구성으로 포함되어 AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행하도록 구비될 수도 있다.

상기 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21), 메모리(25) 및/또는 통신부(27)를 포함할 수 있다.

상기 AI 장치(20)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.

AI 프로세서(21)는 메모리(25)에 저장된 프로그램을 이용하여 신경망을 학습할 수 있다. 특히, AI 프로세서(21)는 이미지에서 문제영역 검출, 원숫자(circle number), 문제영역 분해 등 다양한 이미지 분류 작업을 위한 인공지능 모델을 생성할 수 있다. 또한, 인공지능 모델은 Semantic HTML 생성을 위한 Semantic Box Model을 포함할 수 있다.

한편, 전술한 바와 같은 기능을 수행하는 AI 프로세서(21)는 범용 프로세서(예를 들어, CPU)일 수 있으나, 인공지능 학습을 위한 AI 전용 프로세서(예를 들어, GPU, graphics processing unit)일 수 있다.

메모리(25)는 AI 장치(20)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(25)는 비 휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시 메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SDD) 등으로 구현할 수 있다. 메모리(25)는 AI 프로세서(21)에 의해 액세스되며, AI 프로세서(21)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 또한, 메모리(25)는 본 명세서의 일 실시예에 따른 데이터 분류/인식을 위한 학습 알고리즘을 통해 생성된 신경망 모델(예를 들어, 딥 러닝 모델)을 저장할 수 있다.

한편, AI 프로세서(21)는 데이터 분류/인식을 위한 신경망을 학습하는 데이터 학습부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부는 학습에 이용될 학습 데이터를 획득하고, 획득된 학습데이터를 딥러닝 모델에 적용함으로써, 딥러닝 모델을 학습할 수 있다.

통신부(27)는 AI 프로세서(21)에 의한 AI 프로세싱 결과를 외부 전자 기기로 전송할 수 있다.

여기서 외부 전자 기기는 다른 단말, 서버를 포함할 수 있다.

한편, 도 2에 도시된 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21)와 메모리(25), 통신부(27) 등으로 기능적으로 구분하여 설명하였지만, 전술한 구성요소들이 하나의 모듈로 통합되어 AI 모듈 또는 인공지능(AI) 모델로 호칭될 수도 있다.

도 3은 본 명세서에 적용될 수 있는 PDF 생성방법의 예시이다.

도 3을 참조하면, PDF는 생성방법에 따라서, Scanned, 또는 Structured로 구분될 수 있다. Scanned PDF(3010)는 특정 서책을 스캐너를 이용하여 이미지 형태로 스캔한 파일을 의미할 수 있고, Structured PDF(3020)는 컴퓨터 소프트웨어를 이용하여 전자적으로 PDF로 생성된 파일을 의미할 수 있다.

Scanned PDF(3010)와 Structured PDF(3020)의 큰 차이점으로는 페이지의 Element(예를 들어, Text, Image, Table)에 대해서 개별 요소에 대해서 컴퓨터에서 Drag가 가능한지 여부에 있다.

보다 자세하게, Structured PDF(3020)는 각 페이지에서 모든 Element들이 인식가능 한 형태로 구현되어 있어서, HTML 형태로 변환 시 각각 혹은 집합적으로 Class가 부여되어 있어서 특정 class javascript event 구현이 가능하다. 그러나, Scanned PDF(3010)의 경우에는 전체 페이지의 이미지가 하나의 Element로 conversion 되기 때문에 각 이미지에서 interaction이 필요한 부분을 발굴하여 overlay로 javascript event 구현이 필요한 point를 구현하는 작업이 선행되어야 한다.

도 4 및 도 5는 본 명세서가 적용될 수 있는 PDF 파일의 HTML 형태로의 변환에 대한 예시이다.

도 4 및 도 5를 참조하면, 예를 들어, 서버는 Structured PDF(3020)를 HTML 페이지로 변환하기 위해, Structured PDF(3020)에서 Embedded text object, Page Full image file, HTML, CSS, Font, 및 Background vector image 등이 포함된 요소를 추출할 수 있다.

또한, 서버는 Scanned PDF(3010)를 HTML 페이지로 변환하기 위해, OCR을 이용하여, Scanned PDF(3010)를 character 등의 추출이 가능한 형태로 Structure 복원 후, Embedded text object, Page Full image file, HTML, CSS, Font, 및 Background vector image 등이 포함된 요소를 추출할 수 있다.

이후, 서버는 각 HTML 페이지에서 identified element에 대해, class id 값을 부여할 수 있다.

도 5를 참조하면, 서버는 도 4의 PDF 파일을 HTML 형태로 변환할 수 있다.

다만, 이러한 변환된 HTML에 포함된 div의 class id 값은 PDF가 HTML 형태로 변환하는 과정에서 PDF 페이지 내의 상하좌우의 위치정보를 기반으로 생성된 것으로 문항의 영역정보 및 문항 내 구성요소에 대한 정보를 기반으로 생성되지 않아, 실제 디지털 서비스에서 즉시 사용하기 어려운 결과물이다.

보다 자세하게, 이러한 class id는 문제영역을 기반으로 semantic하게 부여된 id 값이 아니므로, 서버가 특정 값을 통해서 문제 단위별로 접근하기는 어렵다.

본 명세서에서 서버는 이러한 위치값 id를 의미단위(예를 들어, 페이지/문제/보기) 단위로 grouping 하기 위해 후술하는 절차를 수행할 수 있다.

도 6은 본 명세서가 적용될 수 있는 Semantic Box 모델의 적용 방법이다.

도 6을 참조하면, 서버는 Semantic Box 모델에 PDF 파일의 각 페이지에 포함된 문제영역의 이미지 파일을 입력할 수 있다.

서버는 Semantic Box 모델을 통해, 각 페이지별 이미지에서 문제영역을 둘러싼 바운딩 박스(bounding box)(6000)를 생성한다. 예를 들어, 서버는 바운딩 박스(6000)를 제외한 나머지 영역에 대해 opencv를 이용하여, 인접한 픽셀끼리의 팽창화를 통해, 다른 문제영역이 존재하는 지 판단할 수 있다.

또한, 서버는 페이지의 가로축의 중간점 x, 좌표(x half)보다, 바운딩 박스(6000)의 최좌측점 x 좌표, (x1) 및 최우측점 x 좌표, (x2)의 값이 더 큰 경우, 페이지의 레이아웃이 2 열인 것으로 판단할 수 있다.

서버는 바운딩 박스(6000)에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역(6100)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버는 바운딩 박스(6000)에서 선택지 영역(6010)을 먼저 추출하고, 선택지 영역(6010)에 포함된 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)을 추출할 수 있다.

이를 통해, 서버는 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)을 선언하고, 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)에서 상호작용 이벤트(6300)를 선언할 수 있다.

예를 들어, 서버는 선택지 영역(6010)에서 원숫자를 검출하므로써, 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)을 선언할 수 있다. 이후, 서버는 각 원숫자에 사용자가 당해 원숫자를 선택할 수 있는 상호작용 이벤트(6300)를 선언할 수 있다.

디지털 디바이스에서 제공될 수 있는 참고서에서 사용자로부터 답안을 입력받을 수 있는, 상호작용이 요구되는 영역(6100)은, 학습자의 지식의 평가나 확인 등의 목적으로 사용될 수 있다. 이를 통해 학습자의 지식의 정도나 수준을 파악할 수 있으며, 강사나 교육기관에서는 학습자의 성취도를 추적하고 관리할 수 있다.

또한, 상호작용이 요구되는 영역(6100)을 통해, 학습자는 직접 참고서를 통해 문제를 풀고 해답을 입력하면서 실제로 학습할 수 있는 기회를 제공받을 수 있다. 이는 학습자의 공부 효율을 높이는데 도움이 될 수 있다.

즉, 상호작용이 요구되는 영역(6100)은 학습자의 지식 평가 및 확인, 학습 효율 향상 등을 위해 필요한 기능이다.

보다 자세하게, 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)은 문제의 질문에 따라, 사용자의 답변을 위한 선택지 요소들이 포함된 영역을 포함할 수 있다.

일 예로서, 서버는 일련의 연속된 원숫자 또는 괄호 숫자가 행의 최좌측에서 검출되고, 그 원숫자 또는 괄호 숫자의 열의 아랫방향으로 증가하는 연속된 원숫자 또는 괄호 숫자가 검출되는 경우, 원숫자 또는 괄호 숫자가 포함된 문장이 있는 영역을 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)으로 추출할 수 있다.

또한, 서버는 각 문장에 각각 'ㄱ. ㄴ. ㄷ.', ‘(ㄱ) (ㄴ) (ㄷ)', '가. 나. 다.' 또는 '(가) (나) (다)'와 같이 일련의 순서적으로 의미있는 문자들의 나열이 검출된 경우, 그 문장들 또는 그 영역을 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)으로 추출할 수 있다.

또한, 서버는 질문영역에서 묶음지문을 검출할 수 있다.

도 7은 본 명세서가 적용될 수 있는 묶음지문의 예시이다.

도 7을 참조하면, 예를 들어, 참고서의 과목이 국어 또는 영어인 경우, 문제영역은 복수 개의 문제를 위한 묶음지문(7000)을 포함할 수 있다. 서버는 묶음지문의 번호(7010)를 검출하면, 그 묶음지문의 번호에 대응되는 문제영역을 Mapping하여 지문과 문항을 의미론적으로 결합하여 사용할 수 있다.

예를 들어, 서버는 묶음지문(7000)의 영역을 검출하고, 이를 1개의 Column으로 병합하여 지문 id를 부여할 수 있다. 이후, 해당 지문 id에 문제영역(예를 들어, 묶음 문제)을 mapping할 수 있다. 이를 통해, 서버는 본래 인쇄를 목적으로 산출되는 PDF 파일의 레이아웃이 아닌, 디지털 디바이스에 최적화된 형태를 제공할 수 있다.

보다 자세하게, 서버는 태블릿 PC에서 나타내는 화면을 이분할하여 좌측에는 병합된 묶음 지문영역을, 우측에는 대응되는 문항들을 디스플레이하여 사용자에게 묶음지문 문항에 대한 가장 효율적인 문제풀이 경험을 제공할 수 있다.

또한, 서버는 묶음지문의 번호(7010)가 1-3인 경우, 해당 묶음지문(7000)과 대응되는 1 내지 3 번 문제영역(6000)을 후술하는 Data binding에서 연결시킬 수 있다.

다시 도 6을 참조하면, Semantic Box 모델은 전술한 동작을 수행하기 위해 학습될 수 있으며, 서버는 바운딩 박스(6000) 및 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)에 대한 위치정보(예를 들어, Location, Size 등)를 획득할 수 있다. 이후, 서버는 PDF를 html로 산출하는 절차를 통해서 산출된 semantic하지 않은 html 파일을 위의 위치정보와 결합하여 각 영역 내 포함된 Div를 semantic한 의미 단위로 wrap 할 수 있다.

도 8은 본 명세서가 적용될 수 있는 사용자와의 상호작용 선언의 예시이다.

도 8을 참조하면, 서버는 참고서의 문제 유형으로서, 객관식, 단답형(8000), 주관식(서술형), 선잇기(8010), 빈칸채우기(8020), 및 O/X(8030)를 선언할 수 있다.

서버는 선언된 문제 유형에 근거하여, 문제영역에 포함된 문항의 유형을 판단할 수 있다. 예를 들어, Semantic Box 모델은 선언된 문제 유형을 판단하도록 학습될 수 있다.

서버는 문항의 유형에 근거하여, 답안이 입력되는 위치 및/또는 사용자와의 상호작용을 선언할 수 있다.

다음의 표 1은 본 명세서가 적용될 수 있는 답안이 입력되는 위치 및 사용자와의 상호작용 선언의 예시이다.

구분	선언
객관식	원숫자에 Event 설정, 또는 Panel 형식의 객관식 답안 선택지를 구현
단답형	문제영역 내에 답안 입력 format 설정(예를 들어, text format)
주관식(서술형)	문제영역 내에 답안 입력 format 설정(예를 들어, text format)
선잇기	Column 별로 특정 row 간에 연결될 수 있도록 특정 점에서의 입력설정, 양 점 간의 matching으로 interaction 구현
빈칸채우기	괄호 ( )에 text data를 입력 받을 수 있도록 위치 설정, 예를 들어, 입력 포맷은 Text format
O/X	괄호 ( )에 text data를 입력 받을 수 있도록 위치 설정, 예를 들어, 입력 포맷은 Boolean format

도 9는 본 명세서가 적용될 수 있는 해설 추출의 예시이다.

참고서의 문항들이 포함된 문제지 페이지는 일반적으로 Two column 형식으로 구성될 수 있다. 또한, 한 페이지 내에서 문항의 수는 4-8 문제를 포함할 수 있다. 또한, 대부분의 문항은 객관식 형태로 이루어지며, 단답형, 주관식 형태의 문항의 빈도는 많지 않다. 따라서, 문제지 페이지에서 중요한 요소는 문제영역으로서, [문제 번호 + 문제 타이틀 + 선택지] 로 구성될 수 있으며, 과목 종류에 무관하게 유사한 형태를 갖을 수 있다.

도 9를 참조하면, 해설지 페이지는 Two column 구조(9010) 또는 Two row 구조(9020), 및 이와 유사한 다양한 형태를 갖을 수 있다.

해설지 페이지는 문제지 페이지와 달리, 공유될 수 있는 기하학적 특징이 적지만 동일 서책에 포함된 해설지의 모든 페이지와 요소들은 같은 레이아웃 디자인과 요소 형태를 갖을 수 있다. 특히, 참고서의 시리즈 별로 특유의 폰트(font), 스타일링(styling), 레이아웃(layout)의 사용빈도가 높을 수 있다.

서버는 해설지 페이지에서 반복적으로 사용되는 폰트, 스타일링, 레이아웃에 근거하여, 해설지 페이지의 데이터를 분류할 수 있다.

도 10은 본 명세서가 적용될 수 있는 해설지의 문항별 분해방법의 예시이다.

도 10을 참조하면, 서버는 해설지의 전체 페이지를 구분선에 근거하여 병합한다(S1010). 예를 들어, 서버는 해설지 페이지가 Two column 구조(9010)를 갖는 경우, 좌/우 영역을 구분하는 중앙 세로선을 구분선으로 하여, 구분선의 좌측 페이지 영역의 하단에 구분선의 우측 페이지 영역을 병합할 수 있다.

만일, 해설지 페이지가 Two row 구조(9020)를 갖는 경우, 상/하 영역을 구분하는 중앙 가로선을 구분선으로 하여, 상단 페이지의 우측에 구분선의 하단 페이지 영역을 병합할 수 있다.

이후, 서버는 전술한 문제영역 추출 방식과 유사하게, 병합된 페이지에서 해설영역을 추출할 수 있다.

서버는 병합된 페이지에서 구분자를 선택한다(S1020). 예를 들어, 구분자는 해설지의 요소에 따라 갖을 수 있는 특유의 폰트, 스타일링, 및 레이아웃등을 포함할 수 있다.

도 11은 본 명세서가 적용될 수 있는 구분자 선택의 예시이다.

도 11을 참조하면, 서버는 병합된 페이지에서 챕터를 구분하기 위한 제1 구분자(1110), 정답세트를 구분하기 위한 제2 구분자(1120), 문제해답을 구분하기 위한 제3 구분자(1130)를 선택할 수 있다.

다시, 도 10을 참조하면, 서버는 구분자의 영역에서 구분자 정보를 획득한다(S1030). 예를 들어, 구분자 정보는 당해 구분자와 관련된 폰트, 스타일링, 및 레이아웃 등의 정보를 포함할 수 있다.

서버는 구분자 정보에 근거하여, 해설지를 문항 별로 분해한다(S1040).

도 12는 본 명세서가 적용될 수 있는 해설지의 문항 별 분해의 예시이다.

도 12를 참조하면, 서버는 제1 구분자(1210)로부터 획득된 구분자 정보에 근거하여, 유사성을 갖는 다른 제1 구분자(1220)을 검출할 수 있다. 이를 위해, 서버는 computer vision 기술을 이용할 수 있다. 서버는 검출된 제1 구분자 들에 근거하여, 해설지를 챕터 별로 분해할 수 있다.

또한, 서버는 제2 구분자 및 제3 구분자 등에 대해서도, 각각의 구분자 정보에 근거하여, 다른 구분자 들을 검출할 수 있고, 이를 통해, 해설지를 문항 별로 분해할 수 있다.

도 13은 본 명세서가 적용될 수 있는 데이터 바인딩의 예시이다.

서버는 전술한 절차들을 통해, 문제영역의 각 문항들을 Semantic HTML 화하고, 이를 이용하여, 각 페이지/문항 단위로 관련된 요소들을 저장하고 사용할 수 있으며, 문항의 유형에 따라, 최적화된 사용자와의 상호작용을 매칭시킬 수 있다.

또한, 서버는 해설지를 문항 별로 분해하여, 문항 별 정답을 알 수 있으며, 각 문항 별 정답이 어떻게 도출되었는지를 나타내는 해설(예를 들어, Text, Image 등)을 문항 단위로 분해할 수 있다.

도 13을 참조하면, 서버는 각 문항과 이에 대응될 수 있는 해설과의 관계성 설정을 위한 데이터 바인딩(binding)을 수행할 수 있다.

예를 들어, 서버는 문제집 페이지의 문제영역에서 검출된 문항 수 및 해설지 페이지의 해설영역에서 검출된 문항 수가 동일한지 검사할 수 있다. 이를 위해, 서버는 해설영역에서 추출되는 해답들을 이용하여, 챕터 별로 포함된 문항 수를 검출하고, 이를 문제영역의 문항 수와 비교할 수 있다.

서버는 문제영역의 문항 수, 해설영역의 문항 수가 동일하다면 Sequential mapping 작업을 수행할 수 있다. 보다 자세하게, 서버는 문제영역의 ID와 해설영역의 ID 사이에 관계성을 부여할 수 있다.

예를 들어, 서버는 추출한 바운딩 박스(6000) 및 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역(6100)에 대한 위치정보에 근거하여, 특정 문제영역 및 이와 매핑되는 해설영역을 특정값을 갖는 id로 Grouping할 수 있다.

이를 통해, 서버는 사용자로부터, 각 문항에 대응되는 정답 정보를 입력받을 수 있고, 각 문항에 대응되는 해답을 매칭할 수 있으며, 자동채점, 해설연동 기능을 구현할 수 있다.

또한, 서버는 묶음지문에 대응하여, 문제영역 및 해설영역에서 추출한 데이터를 binding 할 수 있고, 이에 대한 메타 데이터 정보를 입력할 수 있다. 이를 통해, 서버는 참고서의 정보를 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자로부터 정확한 정보를 수신하고, 데이터 분석 및 활용에 효율적으로 사용할 수 있다.

도 14는 본 명세서가 적용될 수 있는 서버의 일 실시예이다.

도 14를 참조하면, 서버는 참고서의 PDF을 입력받아 각 페이지의 HTML파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 참고서의 각 페이지의 HTML 파일은 PDF를 클래스(Class) 정보에 기반한 격자형 HTML 형식일 수 있다..

보다 자세하게, 이러한 HTML 형태는 격자를 기반으로 생성된 Class를 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버는 전술한 도 4 및/또는 도 5에 따라, 각 요소들의 위치값을 기반으로 하는 tag가 포함된 HTML 형태를 획득할 수 있다.

다만, 이러한 형태는, 사용자가 Web page에서 보는 화면의 구성과 동일한 화면을 나타내지만, 의미론(Semantic)으로 그룹핑이 되어 있지 않아, 채점/해답연결 등의 이벤트 구현이 어렵다는 문제점이 있을 수 있다.

따라서, 본 명세서에서 서버는 참고서의 PDF 파일이 변환된 이미지에서 바운딩 박스 정보를 추출하여, 이를 격자형 HTML 파일과 결합함으로써 의미론적 HTML 파일을 생성할 수 있다.

서버는 참고서 PDF 파일에서 생성된 이미지 파일에 근거하여, 문제영역과 관련된 바운딩 박스를 생성한다(S1410). 예를 들어, 문제영역은 문항의 질문(문제) 및 답변 부분이 포함된 문항을 포함할 수 있다.

서버는 바운딩 박스에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역을 추출한다(S1420). 예를 들어, 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역은 문제영역의 질문에 따라, 사용자가 답변을 하기 위한 액션이 수행될 수 있는 요소를 포함할 수 있다. 또한, 서버는 바운딩 박스 및 사용자와의 상호작용이 요구되는 영역에 대한 위치정보를 획득할 수 있다.

서버는 상호작용이 요구되는 영역에 근거하여, 의미론적(Semantic) HTML 파일을 생성한다(S1430). 예를 들어, 의미론적 HTML 파일은 각 요소의 컨텐츠를 의미할 수 있는, 식별자를 포함할 수 있다. 요소들은 문제번호, 질문 text, 이미지, Sub 질문영역, Sub 영역 및 원숫자 등을 포함할 수 있다.

보다 자세하게, 서버는 선언된 문제 유형에 근거하여, 문제영역에 포함된 문항의 유형을 판단할 수 있다. 서버는 문항의 유형에 근거하여, 답안이 입력되는 위치 및/또는 사용자와의 상호작용을 선언할 수 있다.

서버는 상호작용이 요구되는 영역에 근거하여, 문제영역에 포함된 각 요소들을 분류할 수 있다. 보다 자세하게, 의미론적 HTML 파일에서 상호작용이 요구되는 영역의 콘텐츠(예를 들어, div 요소)들을 나타내는 ID(예를 들어, Class id)는 문제영역 및/또는 사용자와의 상호작용과 관련된 의미를 나타낼 수 있다.

도 15는 본 명세서가 적용될 수 있는 의미론적 HTML의 예시이다.

도 15를 참조하면, 의미론적 HTML 파일에서 상호작용이 요구되는 영역의 콘텐츠들을 나타내는 class id는 사용자와의 상호작용과 관련된 의미를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 첫번째 div의 class id는 답안영역을 의미하고, 두번째 div의 class id는 답안 박스를 의미하며, 세번째 div의 class id는 선택 항목을 의미할 수 있다.

서버는 분류된 요소들에 근거하여, 의미론적 HTML을 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버는 위치정보에 근거하여, 각 요소들의 위치값을 기반으로 하는 tag가 포함된 HTML 형태에 바운딩 박스와 관련된 각 영역들(예를 들어, 상호작용이 요구되는 영역, 문제영역)과 관련된 정보들을 wrap하여, 의미론적 HTML을 생성할 수 있다.

전술한 본 명세서는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.

또한, 이상에서 서비스 및 실시 예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 명세서를 한정하는 것이 아니며, 본 명세서가 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 서비스 및 실시 예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

1. 서버가 참고서를 생산하기 위한 PDF(Portable Document Format) 파일을 의미론적(semantic) HTML(Hypertext Markup Language) 형태로 변환하기 위한 방법에 있어서,
   상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 상기 참고서와 관련된 요소들의 위치값을 기반으로 하는 tag가 포함된 격자형의 HTML 파일을 생성하는 단계;
   상기 이미지 파일에 근거하여, 문제영역을 추출하기 위한 바운딩(bounding) 박스를 생성하는 단계;
   상기 바운딩 박스에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역을 추출하는 단계; 및
   상기 위치값에 근거하여, 상기 격자형의 HTML 파일에서 상기 바운딩 박스, 및 상기 상호작용이 요구되는 영역과 관련된 정보를 의미론적 식별자로 랩(wrap)하여, 상기 의미론적 HTML 파일을 생성하는 단계;
   를 포함하며,
   상기 의미론적 식별자는
   상기 문제영역, 또는 상기 사용자와의 상호작용과 관련된 의미를 나타내는, 변환방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 상호작용이 요구되는 영역은
   상기 문제영역의 질문에 근거하여, 상기 사용자가 답변을 하기 위한 액션(action)이 수행될 수 있는 요소를 포함하는, 변환방법.
   
3. 삭제
4. 제2항에 있어서,
   상기 문제영역, 및 상기 상호작용이 요구되는 영역의 의미를 판단하는 단계;
   를 더 포함하며,
   상기 식별자는 상기 의미에 근거하는, 변환방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 요소는
   문제번호, 질문, 이미지, 서브영역, 및 원숫자를 포함하는, 변환방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 해설영역을 추출하는 단계;
   상기 해설영역을 문항 별로 분해하는 단계; 및
   상기 해설영역과 상기 문제영역을 매핑(mapping)하는 단계;
   를 더 포함하는, 변환방법.
   
7. 참고서를 생산하기 위한 PDF(Portable Document Format) 파일을 의미론적(semantic) HTML(Hypertext Markup Language) 형태로 변환하기 위한 서버에 있어서,
   인공지능 모델이 포함된 메모리; 및
   상기 메모리를 기능적으로 제어하는 프로세서; 를 포함하고,
   상기 프로세서는
   상기 참고서의 이미지 파일에 근거하여, 상기 참고서와 관련된 요소들의 위치값을 기반으로 하는 tag가 포함된 격자형의 HTML 파일을 생성하고,
   상기 이미지 파일에 근거하여, 문제영역을 추출하기 위한 바운딩(bounding) 박스를 생성하며,
   상기 바운딩 박스에 근거하여, 사용자와의 상호작용(interaction)이 요구되는 영역을 추출하고,
   상기 위치값에 근거하여, 상기 격자형의 HTML 파일에서 상기 바운딩 박스, 및 상기 상호작용이 요구되는 영역과 관련된 정보를 의미론적 식별자로 랩(wrap)하여, 상기 의미론적 HTML 파일을 생성하며,
   상기 의미론적 식별자는
   상기 문제영역, 또는 상기 사용자와의 상호작용과 관련된 의미를 나타내는,, 서버.