KR102603985B1 - 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템 - Google Patents

인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102603985B1
KR102603985B1 KR1020230056686A KR20230056686A KR102603985B1 KR 102603985 B1 KR102603985 B1 KR 102603985B1 KR 1020230056686 A KR1020230056686 A KR 1020230056686A KR 20230056686 A KR20230056686 A KR 20230056686A KR 102603985 B1 KR102603985 B1 KR 102603985B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
seminar
advertisement
text
output
artificial intelligence
Prior art date
Application number
KR1020230056686A
Other languages
English (en)
Inventor
황관중
Original Assignee
주식회사 스윙커뮤니케이션
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 스윙커뮤니케이션 filed Critical 주식회사 스윙커뮤니케이션
Priority to KR1020230056686A priority Critical patent/KR102603985B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102603985B1 publication Critical patent/KR102603985B1/ko

Links

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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0276—Advertisement creation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0475—Generative networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/088—Non-supervised learning, e.g. competitive learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/094—Adversarial learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/0985—Hyperparameter optimisation; Meta-learning; Learning-to-learn
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0277—Online advertisement
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

일실시예에 따르면, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템에 있어서, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하는 서버를 포함하는, 시스템이 제공된다.

Description

인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템{AI-based Seminar Custom Advertisement Production System}
본 발명은 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템을 제공하기 위한 기술에 관한 것이다.
일반적으로 맞춤형 광고물을 제작하기 위해서는 주로 디자이너나 마케팅 전문가들이 광고물의 디자인과 콘텐츠를 결정하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 광고물을 제작하는 사람의 경험과 능력에 따라 광고물의 제작 품질에 큰 차이가 생길 수밖에 없었다.
또한, 광고물은 광고 대상에 따라 매번 새롭게 제작해야 하기 때문에 작업량이 많고 제작 기간이 오래 걸리며 비용이 높은 단점이 있었다. 게다가 광고물 디자이너 또는 마케팅 전문가가 항상 요구되기 때문에 제작의 유연성이 떨어지는 문제점도 있었다.
따라서 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 효율적인 시스템에 대한 요구가 점차 늘어나고 있는 실정이다.
한국공개특허 제10-2009-0108467호 한국등록특허 제10-2479937호 한국등록특허 제10-1172571호 한국등록특허 제10-2212233호
인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템에 있어서, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하는 서버를 포함하는 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.
또한, 상기 서버는, 소정의 검색 포털 사이트의 API를 이용하여, ‘세미나’키워드로 검색한 다수의 이미지 검색 결과를 획득하고, ‘세미나’텍스트와, 일시 형식을 포함하는 이미지를 선별하도록 기학습된 제1 인공지능 모델에, 상기 이미지 검색 결과를 입력하여 제1 출력을 획득하되, 상기 제1 인공지능 모델은, CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 하고, 이미지에서 텍스트 및 텍스트 영역별 위치 정보를 추출하도록 기학습된 제2 인공지능 모델에, 상기 제1 출력을 입력하여 제2 출력을 획득하되, 상기 제2 인공지능 모델은, OCR(Optical Character Recognition) 알고리즘을 기반으로 하고, 제1 출력 및 제2 출력을 데이터셋으로 활용하여, 제3 인공지능 모델을 학습시키되, 상기 제3 인공지능 모델은, GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 기반으로 하고, 입력받은 텍스트를 바탕으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성하고, 입력받은 텍스트를 복수의 텍스트 블록으로 분류하여, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 출력하고, 상기 서버는, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하기 위한 웹사이트를 운용하고, 사용자 단말을 통해 사용자가 웹사이트에 접속되면, 상기 웹사이트에 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 세미나 정보는, 세미나 주제, 개최 시기, 개최 장소를 포함하고, 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하면, 상기 제3 인공지능에 상기 세미나 정보를 입력하여 제3 출력을 획득하고, 상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물을 표시하고, 상기 세미나 광고물의 디자인과 텍스트 블록의 편집을 위한 이미지 및 텍스트 편집 기능을 제공하되, 상기 이미지 및 텍스트 편집 기능은, Fabric.js 라이브러리를 활용하고, 상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하기 위한 인터페이스를 제공하고, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물과, 상기 제1 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시키고, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물이 편집 완료되면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물과, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로 산출한 제2 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시키는 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로, [수학식 1]을 활용하여 제2 평가 점수를 산출하고,
[수학식 1]
상기 score_2는 제2 평가 점수이고, D_c는 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 변경 여부이며, D_sc는 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율이고, D_md는 세미나 광고물의 디자인의 이동 거리이며, T_sd는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록이 이동한 거리의 합이고, T_pc는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록의 변경된 텍스트 속성의 총 개수이고, 상기 D_c는, 상기 사용자 단말을 통해 세미나 광고물 디자인이 변경되면 10의 값, 변경되지 않으면 1의 값을 갖는 시스템을 제공할 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템을 제공함으로써, 세미나 광고물을 대량으로 수집하고 전처리하여 인공지능 모델을 학습시키기 위한 학습데이터를 획득할 수 있고, 사용자에게 입력받는 세미나 정보만으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성할 수 있고, 생성한 새로운 세미나 광고물 디자인에 사용자가 입력한 세미나 정보를 적절한 위치에 배치한 세미나 광고물을 얻을 수 있고, 사용자가 직접 쉽게 편집하도록 도구를 제공할 수 있고, 사용자에게 평가 점수를 획득하여 인공지능 모델의 성능을 더욱 높이도록 학습시킬 수 있고, 사용자가 편집한 세미나 광고물을 바탕으로 평가 점수를 산출하여 인공지능 모델의 성능을 더욱 높이도록 학습시킬 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일실시예에 따르면, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템에 있어서, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하는 서버를 포함하는 시스템이 제공된다.
또한, 상기 서버는, 소정의 검색 포털 사이트의 API를 이용하여, ‘세미나’키워드로 검색한 다수의 이미지 검색 결과를 획득하고, ‘세미나’텍스트와, 일시 형식을 포함하는 이미지를 선별하도록 기학습된 제1 인공지능 모델에, 상기 이미지 검색 결과를 입력하여 제1 출력을 획득하되, 상기 제1 인공지능 모델은, CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 하고, 이미지에서 텍스트 및 텍스트 영역별 위치 정보를 추출하도록 기학습된 제2 인공지능 모델에, 상기 제1 출력을 입력하여 제2 출력을 획득하되, 상기 제2 인공지능 모델은, OCR(Optical Character Recognition) 알고리즘을 기반으로 하고, 제1 출력 및 제2 출력을 데이터셋으로 활용하여, 제3 인공지능 모델을 학습시키되, 상기 제3 인공지능 모델은, GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 기반으로 하고, 입력받은 텍스트를 바탕으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성하고, 입력받은 텍스트를 복수의 텍스트 블록으로 분류하여, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 출력하고, 상기 서버는, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하기 위한 웹사이트를 운용하고, 사용자 단말을 통해 사용자가 웹사이트에 접속되면, 상기 웹사이트에 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 세미나 정보는, 세미나 주제, 개최 시기, 개최 장소를 포함하고, 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하면, 상기 제3 인공지능에 상기 세미나 정보를 입력하여 제3 출력을 획득하고, 상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물을 표시하고, 상기 세미나 광고물의 디자인과 텍스트 블록의 편집을 위한 이미지 및 텍스트 편집 기능을 제공하되, 상기 이미지 및 텍스트 편집 기능은, Fabric.js 라이브러리를 활용하고, 상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하기 위한 인터페이스를 제공하고, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물과, 상기 제1 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시키고, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물이 편집 완료되면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물과, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로 산출한 제2 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시킬 수 있다.
또한, 상기 서버는, 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로, [수학식 1]을 활용하여 제2 평가 점수를 산출하고,
[수학식 1]
상기 score_2는 제2 평가 점수이고, D_c는 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 변경 여부이며, D_sc는 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율이고, D_md는 세미나 광고물의 디자인의 이동 거리이며, T_sd는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록이 이동한 거리의 합이고, T_pc는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록의 변경된 텍스트 속성의 총 개수이고, 상기 D_c는, 상기 사용자 단말을 통해 세미나 광고물 디자인이 변경되면 10의 값, 변경되지 않으면 1의 값을 가질 수 있다.
일실시예에 따르면, 검색 포털 사이트의 API를 이용하여 세미나 광고물을 대량으로 수집하고 전처리하여 인공지능 모델을 학습시키기 위한 학습데이터를 획득할 수 있는 효과가 있다.
또한, 사용자에게 입력받는 세미나 정보만으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성할 수 있다.
그리고 새로운 세미나 광고물 디자인에 사용자가 입력한 세미나 정보를 적절한 위치에 배치한 세미나 광고물을 얻을 수 있다.
또한, 사용자가 직접 손쉽게 편집이 가능한 편집 도구를 제공할 수 있는 효과가 있다.
마지막으로, 사용자에게 직접 제1 평가 점수를 획득하고, 사용자가 편집한 세미나 광고물을 바탕으로 제2 평가 점수를 산출하여 인공지능 모델의 성능을 더욱 높이도록 학습시킬 수 있는 효과가 있다.
한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 2는 일실시예에 따른 인공지능 모델의 학습 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 사용자에게 세미나 맞춤형 광고물을 제공하는 과정 및 평가 점수로 제3 인공지능 모델의 성능을 향상시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 개념도이고, 도 2는 일실시예에 따른 인공지능 모델의 학습 과정을 설명하기 위한 순서도이며, 도 3은 일실시예에 따른 사용자에게 세미나 맞춤형 광고물을 제공하는 과정 및 평가 점수로 제3 인공지능 모델의 성능을 향상시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 일실시예로서, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템은, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하는 서버(100)를 포함할 수 있다. 상기 서버는, 사용자 단말 및 검색 포털 사이트 서버와 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다.
상기 서버는, 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 필요한 하드웨어 리소스 및 소프트웨어를 구비할 수 있다. 또한 상기 서버는 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하는 웹페이지를 운용하고, 상기 웹페이지를 통해 사용자 단말에서 데이터를 제공받거나 사용자 단말이 요구하는 데이터를 제공할 수도 있다.
도 2를 참조하면, 일실시예로서, S201 단계에서 서버는, 소정의 검색 포털 사이트의 API를 이용하여, ‘세미나’키워드로 검색한 다수의 이미지 검색 결과를 획득할 수 있다. 소정의 검색 포털 사이트는, 검색량이 가장 많은 검색 포털 사이트나 ‘세미나’키워드로 검색한 다수의 이미지 검색 결과의 수가 가장 많은 검색 포털 사이트일 수 있다.
또한, S202 단계에서 서버는, ‘세미나’텍스트와, 일시 형식을 포함하는 이미지를 선별하도록 기학습된 제1 인공지능 모델에, 상기 이미지 검색 결과를 입력하여 제1 출력을 획득할 수 있다.
상기 일시 형식은, 일시를 나타내는 형식, 예를 들어 념년 1월 1일 2시’념14:00’념14시 00분’념오후 2시’등 일시를 나타내는 형식들을 일컫는다. 상기 제1 인공지능 모델은 다양한 크기 및 폰트의 ‘세미나’텍스트의 특징을 기학습하고, 다양한 형식의 일시를 나타내는 텍스트의 특징을 기학습할 수 있다.
또한, 소정의 광고물 디자인 회사의 세미나 광고물들을 획득하여 학습 데이터로 활용할 수도 있다. 전문 디자인 회사의 제작물들을 기반으로 더욱 높은 퀄리티의 결과물을 획득할 수도 있을 것이다.
일실시예로서 서버는, 관리자 단말에 제1 출력을 제공하여 관리자가 제1 출력의 퀄리티를 확인할 수 있도록 할 수 있다. 또한, 상기 관리자 단말을 통해 제1 인공지능 모델이 학습할 텍스트가 수정되거나 추가될 수도 있다. 예를 들어, ‘세미나’텍스트와 더불어 ‘일시’‘장소’‘대상’‘문의’등의 텍스트를 더 추가할 수도 있다.
소정의 검색 포털 사이트에서 획득한 대량의 이미지 검색 결과를 상기 제1 인공지능 모델에 입력하면, 세미나 광고물과 연관이 높은 이미지만 걸러낼 수 있다.
또한, 상기 제1 인공지능 모델은, CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 할 수 있다.
CNN 알고리즘은, 이미지 인식 및 분류에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘로서, 입력 이미지에서 특징(feature)을 추출하는 과정과 이것을 바탕으로 이미지를 분류하는 과정을 갖는다. CNN 알고리즘은 '세미나‘텍스트와 일시 형식을 포함하는 이미지를 선별하기 위해 '세미나‘텍스트와 일시 형식의 특징을 추출할 수 있다. 이것을 위해 일반적으로는 여러 계층으로 구성된 CNN 네트워크를 사용할 것이다. CNN 네트워크는 입력 이미지를 작은 필터로 구성된 층으로 보내고, 이어서 필터 크기를 점점 늘려가며 이미지에서 특징을 추출한다. 마지막으로, 추출된 특징을 바탕으로 이미지를 분류하는 출력층을 추가하여 최종적으로 '세미나' 텍스트와 일시 형식을 포함하는 이미지를 선별할 수 있다.
또한, 일실시예로서 S203 단계에서 서버는, 이미지에서 텍스트 및 텍스트 영역별 위치 정보를 추출하도록 기학습된 제2 인공지능 모델에, 상기 ‘세미나’텍스트와 일시 형식을 포함하는 이미지만 선별한 제1 출력을 입력하여, 제2 출력을 획득할 수 있다.
또한, 상기 제2 인공지능 모델은, OCR(Optical Character Recognition) 알고리즘을 기반으로 할 수 있다. OCR 알고리즘은, 이미지에서 텍스트를 인식하고 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트 형식으로 변환하는 기술로서, 제2 인공지능 모델은 OCR 알고리즘을 기반으로 하여 입력 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고, 각 텍스트 영역의 위치 정보를 추출할 수 있다.
OCR 알고리즘은 입력 이미지를 이진화하고 노이즈를 제거하여 이미지의 질을 개선하고, 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고, 텍스트들을 인식하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 텍스트 형식으로 변환한 다음, 인식된 텍스트들을 정확한 위치에 매핑하고, 필요한 경우 인식된 텍스트를 보정하여 최종 결과를 생성할 수도 있다.
제2 인공지능 모델은 입력 이미지에서 텍스트 영역을 식별하기 위해 OCR 알고리즘을 사용하고, 이를 통해 각 텍스트 영역의 위치 정보를 추출할 수 있다.
일실시예로서 S204 단계에서 서버는, 제1 출력 및 제2 출력을 데이터셋으로 활용하여, 제3 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.
상기 제3 인공지능 모델은, GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 기반으로 할 수 있다.
또한, 상기 제3 인공지능 모델은, 입력받은 텍스트를 바탕으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성하고, 입력받은 텍스트를 복수의 텍스트 블록으로 분류하여, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 출력할 수 있다.
상기 제3 인공지능 모델에서 GAN 알고리즘은, 새로운 이미지나 디자인을 생성하는 생성 모델 역할을 한다. GAN 알고리즘은 입력받은 텍스트를 이용하여 새로운 이미지나 디자인을 생성하고, 이 이미지나 디자인에서 각 텍스트 블록의 위치를 찾아내기 위해 이미지에서 특정 패턴이나 특징을 찾아내는 기술을 이용할 수 있다. 이러한 과정으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성하고, 입력받은 텍스트를 각 텍스트 블록으로 분류하여, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 출력할 수 있다.
일실시예로서 S205 단계에서 서버는, 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하기 위한 웹사이트를 운용할 수 있다.
또한, S206 단계에서 서버는, 사용자 단말을 통해 사용자가 웹사이트에 접속되면, 상기 웹사이트에 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다.
상기 세미나 정보는, 세미나 주제, 개최 시기, 개최 장소를 포함할 수 있고, 세미나 목적, 주최자, 주최업체, 문의처, 세미나 대상, 세미나 프로그램 안내, 신청기간, 신청방법, 비용 등을 더 포함할 수도 있다.
세미나 정보는, 사용자 단말을 통해 세미나 주제, 개최 시기, 개최 장소 등 정보의 내용에 따라 구분하여 입력받을 수 있다. 또한, 구분하여 입력받은 텍스트들을 각각 하나의 텍스트 블록에 포함시켜 생성할 수 있다.
도 3을 참조하면, 일실시예로서, S301 단계에서 서버는, 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하면, 상기 제3 인공지능에 상기 세미나 정보를 입력하여 제3 출력을 획득할 수 있다.
제3 출력은, 입력받은 텍스트를 바탕으로 생성한 새로운 세미나 광고물 디자인과, 입력받은 텍스트를 복수의 텍스트 블록으로 분류하고, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 포함할 수 있다.
일실시예로서 S302 단계에서 서버는, 상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물을 표시할 수 있다. 상기 제3 출력에 포함되는, 입력받은 텍스트를 바탕으로 생성한 새로운 세미나 광고물 디자인과, 입력받은 텍스트를 복수의 텍스트 블록으로 분류하고, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 바탕으로, 생성한 세미나 광고물 디자인을 가장 아래 레이아웃으로 두고, 사용자가 입력한 텍스트를 바탕으로 생성된 복수 개의 텍스트 블록이, 상기 위치 정보에 따라 적절한 위치에 배치될 수 있다.
또한, 상기 세미나 광고물의 디자인과 텍스트 블록의 편집을 위한 이미지 및 텍스트 편집 기능을 제공할 수 있다. 상기 이미지 및 텍스트 편집 기능은, Fabric.js 라이브러리를 활용하여 웹사이트를 통해 사용자 단말에서 이용할 수 있도록 한다.
사용자는 새로 생성한 세미나 광고물 디자인의 크기 변경과, 기울기 변경, 디자인 자체의 변경, 색감 변경 등의 편집 기능을 수행할 수 있다. 또한 텍스트 블록의 위치를 옮기거나 텍스트를 편집하거나 텍스트의 속성을 변경할 수도 있다.
제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 맞춤형 광고물을, 웹페이지를 통해 사용자에게 제공하고, 별도의 편집 프로그램의 설치 없이 웹페이지 상에서 사용자가 사용자 단말을 통해 쉽게 수정할 수 있도록 하여 편의성을 높일 수 있다.
일실시예로서 S303 단계에서 서버는, 상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다.
상기 제1 평가 점수는 10점 만점인 것이 바람직하다. 사용자의 입력 편의를 위하여 슬라이드바 형태의 점수 입력 인터페이스를 활용할 수도 있다. 사용자는 슬라이드바를 좌우로 드래그 앤 드롭하여 제1 평가 점수를 조절할 수 있다.
일실시예로서 S304 단계에서 서버는, 상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물과, 상기 제1 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시킬 수 있다.
제3 인공지능 모델은 생성된 출력물의 퀄리티를 향상시키기 위하여 사용자의 평가 점수를 활용하여 재학습시킬 수 있다.
일실시예로서 S305 단계에서 서버는, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 편집이 완료되면, 편집이 완료된 세미나 광고물을 바탕으로 제2 평가 점수를 산출할 수 있다.
서버는, 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로, [수학식 1]을 활용하여 제2 평가 점수를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
상기 score_2는 제2 평가 점수이고, D_c는 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 변경 여부이며, D_sc는 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율이고, D_md는 세미나 광고물의 디자인의 이동 거리이며, T_sd는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록이 이동한 거리의 합이고, T_pc는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록의 변경된 텍스트 속성의 총 개수일 수 있다.
또한, 상기 D_c는, 상기 사용자 단말을 통해 세미나 광고물 디자인이 변경되면 10의 값, 변경되지 않으면 1의 값을 가질 수 있다.
텍스트 속성에는 텍스트의 크기, 폰트, 색상 등이 포함될 수 있다.
사용자 단말을 통해 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인이 변경되었는지의 여부(D_c), 사용자 단말을 통해 세미나 광고물의 디자인의 크기가 변경된 비율(D_sc), 사용자 단말을 통해 세미나 광고물의 디자인이 이동된 거리(D_md), 사용자 단말을 통해 세미나 광고물 내의 복수의 텍스트 블록이 이동한 거리의 총 합(T_sd), 사용자 단말을 통해 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록의 변경된 텍스트 속성의 총 개수(T_pc)의 값은 커질수록 제2 평가 점수(score_2)의 값은 작아질 수 있다.
사용자가 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물을 덜 수정할수록 퀄리티가 높은 세미나 광고물을 출력한 것으로 판단할 수 있다.
일실시예로서 S306 단계에서 서버는, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물과, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로 산출한 제2 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시킬 수 있다.
일실시예로서, 상기 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율(D_sc)는, [수학식 2]를 이용하여 산출할 수도 있다.
[수학식 2]
D_sc는 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율이고, S_o는 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 크기이며, S_m은 사용자 단말을 통해 변경된 세미나 광고물의 디자인의 크기일 수 있다.
제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 크기(S_o)와, 사용자 단말을 통해 변경된 세미나 광고물의 디자인의 크기(S_m) 사이의 차이가 클수록 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율(D_sc)의 값이 커지므로, 제2 평가 점수(score_2)도 낮아질 수 있다. 사용자가, 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 크기를 많이 변경했다면 S_o와 S_m의 차이가 크다는 것과 같으므로, 결국 제2 평가 점수도 낮아질 것이다.
상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템을 제공함으로써, 세미나 광고물을 대량으로 수집하고 전처리하여 인공지능 모델을 학습시키기 위한 학습데이터를 획득할 수 있고, 사용자에게 입력받는 세미나 정보만으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성할 수 있고, 생성한 새로운 세미나 광고물 디자인에 사용자가 입력한 세미나 정보를 적절한 위치에 배치한 세미나 광고물을 얻을 수 있고, 사용자가 직접 쉽게 편집하도록 도구를 제공할 수 있고, 사용자에게 평가 점수를 획득하여 인공지능 모델의 성능을 더욱 높이도록 학습시킬 수 있고, 사용자가 편집한 세미나 광고물을 바탕으로 평가 점수를 산출하여 인공지능 모델의 성능을 더욱 높이도록 학습시킬 수 있는 효과가 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
100 : 서버

Claims (3)

  1. 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템에 있어서,
    인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하는 서버를 포함하고,
    상기 서버는,
    소정의 검색 포털 사이트의 API를 이용하여, ‘세미나’키워드로 검색한 다수의 이미지 검색 결과를 획득하고,
    ‘세미나’텍스트와, 일시 형식을 포함하는 이미지를 선별하도록 기학습된 제1 인공지능 모델에, 상기 이미지 검색 결과를 입력하여 제1 출력을 획득하되, 상기 제1 인공지능 모델은, CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 하고,
    이미지에서 텍스트 및 텍스트 영역별 위치 정보를 추출하도록 기학습된 제2 인공지능 모델에, 상기 제1 출력을 입력하여 제2 출력을 획득하되, 상기 제2 인공지능 모델은, OCR(Optical Character Recognition) 알고리즘을 기반으로 하고,
    제1 출력 및 제2 출력을 데이터셋으로 활용하여, 제3 인공지능 모델을 학습시키되, 상기 제3 인공지능 모델은, GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 기반으로 하고, 입력받은 텍스트를 바탕으로 새로운 세미나 광고물 디자인을 생성하고, 입력받은 텍스트를 복수의 텍스트 블록으로 분류하여, 각 텍스트 블록의 위치 정보를 출력하고,
    상기 서버는,
    인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물을 제작하기 위한 웹사이트를 운용하고,
    사용자 단말을 통해 사용자가 웹사이트에 접속되면, 상기 웹사이트에 상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하기 위한 인터페이스를 제공하되, 상기 세미나 정보는, 세미나 주제, 개최 시기, 개최 장소를 포함하고,
    상기 사용자 단말을 통해 세미나 정보를 획득하면, 상기 제3 인공지능에 상기 세미나 정보를 입력하여 제3 출력을 획득하고,
    상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물을 표시하고, 상기 세미나 광고물의 디자인과 텍스트 블록의 편집을 위한 이미지 및 텍스트 편집 기능을 제공하되, 상기 이미지 및 텍스트 편집 기능은, Fabric.js 라이브러리를 활용하고,
    상기 웹사이트를 통해, 상기 사용자 단말에 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하기 위한 인터페이스를 제공하고,
    상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 제1 평가 점수를 획득하면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물과, 상기 제1 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시키고,
    상기 사용자 단말을 통해, 상기 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물이 편집 완료되면, 상기 제3 인공지능 모델에, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물과, 상기 사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로 산출한 제2 평가 점수를 데이터 셋으로 입력하여 재학습시키고,
    사용자 단말을 통해 편집 완료된 세미나 광고물을 바탕으로, [수학식 1]을 활용하여 제2 평가 점수를 산출하고,
    [수학식 1]

    상기 score_2는 제2 평가 점수이고, D_c는 제3 출력을 바탕으로 생성된 세미나 광고물의 디자인의 변경 여부이며, D_sc는 세미나 광고물의 디자인의 크기 변경 비율이고, D_md는 세미나 광고물의 디자인의 이동 거리이며, T_sd는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록이 이동한 거리의 합이고, T_pc는 세미나 광고물 내의 모든 텍스트 블록의 변경된 텍스트 속성의 총 개수이고,
    상기 D_c는,
    상기 사용자 단말을 통해 세미나 광고물 디자인이 변경되면 10의 값, 변경되지 않으면 1의 값을 가지는, 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
KR1020230056686A 2023-04-28 2023-04-28 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템 KR102603985B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230056686A KR102603985B1 (ko) 2023-04-28 2023-04-28 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230056686A KR102603985B1 (ko) 2023-04-28 2023-04-28 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102603985B1 true KR102603985B1 (ko) 2023-11-21

Family

ID=88981804

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230056686A KR102603985B1 (ko) 2023-04-28 2023-04-28 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102603985B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102667591B1 (ko) 2024-02-06 2024-05-22 주식회사 로켓샐러드 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000007063A (ko) * 1999-11-23 2000-02-07 송유철 광고게임의 제작및 광고방법
KR20090020141A (ko) * 2007-08-22 2009-02-26 정치영 광고 주제 전개에 따른 창작 광고 완성 메니징 서비스 제공시스템 및 그 제공 방법
KR20090108467A (ko) 2008-04-11 2009-10-15 김재훈 웹 세미나 광고 시스템
KR101172571B1 (ko) 2008-08-11 2012-08-08 리서치 인 모션 리미티드 광고 애플리케이션에 가입 필터를 매핑하는 방법 및 시스템
KR20140130047A (ko) * 2013-04-29 2014-11-07 야후! 인크. 제안된 온라인 광고를 기존의 광고 창작물로부터 생성하기 위한 시스템 및 방법
KR101781046B1 (ko) * 2016-03-02 2017-09-25 주식회사 나인커뮤니케이션 시나리오를 이용한 동적 광고 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램
KR102118042B1 (ko) * 2019-01-17 2020-06-02 주식회사 아드리엘 인공 지능 기반의 광고 디자인 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
KR20200078260A (ko) * 2018-12-22 2020-07-01 김태원 4막24블록 스토리디자인을 통한 스토리구성 방법 및 이를 이용한 마케팅방법
JP2020126566A (ja) * 2019-02-06 2020-08-20 株式会社フロムスクラッチ マーケティング装置、マーケティングシステム、マーケティング方法及びマーケティングプログラム
KR102212233B1 (ko) 2020-11-30 2021-02-03 채정익 빅데이터를 분석하여 광고를 추천하는 서버
KR20210066206A (ko) * 2019-11-28 2021-06-07 광운대학교 산학협력단 딥러닝을 이용한 맞춤형 광고 제작 장치
KR102410260B1 (ko) * 2022-03-07 2022-06-22 와이에스에이 주식회사 인공지능 기반 광고 콘텐츠 자동 생성 및 확인 방법, 장치 및 시스템
KR102479937B1 (ko) 2021-12-08 2022-12-20 박한식 광고 중개 시스템
KR102495599B1 (ko) * 2021-10-20 2023-02-06 금정현 인공지능을 활용한 광고 컨텐츠의 스토리 보드를 생성하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000007063A (ko) * 1999-11-23 2000-02-07 송유철 광고게임의 제작및 광고방법
KR20090020141A (ko) * 2007-08-22 2009-02-26 정치영 광고 주제 전개에 따른 창작 광고 완성 메니징 서비스 제공시스템 및 그 제공 방법
KR20090108467A (ko) 2008-04-11 2009-10-15 김재훈 웹 세미나 광고 시스템
KR101172571B1 (ko) 2008-08-11 2012-08-08 리서치 인 모션 리미티드 광고 애플리케이션에 가입 필터를 매핑하는 방법 및 시스템
KR20140130047A (ko) * 2013-04-29 2014-11-07 야후! 인크. 제안된 온라인 광고를 기존의 광고 창작물로부터 생성하기 위한 시스템 및 방법
KR101781046B1 (ko) * 2016-03-02 2017-09-25 주식회사 나인커뮤니케이션 시나리오를 이용한 동적 광고 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램
KR20200078260A (ko) * 2018-12-22 2020-07-01 김태원 4막24블록 스토리디자인을 통한 스토리구성 방법 및 이를 이용한 마케팅방법
KR102118042B1 (ko) * 2019-01-17 2020-06-02 주식회사 아드리엘 인공 지능 기반의 광고 디자인 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
JP2020126566A (ja) * 2019-02-06 2020-08-20 株式会社フロムスクラッチ マーケティング装置、マーケティングシステム、マーケティング方法及びマーケティングプログラム
KR20210066206A (ko) * 2019-11-28 2021-06-07 광운대학교 산학협력단 딥러닝을 이용한 맞춤형 광고 제작 장치
KR102212233B1 (ko) 2020-11-30 2021-02-03 채정익 빅데이터를 분석하여 광고를 추천하는 서버
KR102495599B1 (ko) * 2021-10-20 2023-02-06 금정현 인공지능을 활용한 광고 컨텐츠의 스토리 보드를 생성하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체
KR102479937B1 (ko) 2021-12-08 2022-12-20 박한식 광고 중개 시스템
KR102410260B1 (ko) * 2022-03-07 2022-06-22 와이에스에이 주식회사 인공지능 기반 광고 콘텐츠 자동 생성 및 확인 방법, 장치 및 시스템

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
스토리헬퍼 홈페이지, "스토리헬퍼 이용가이드" (2013.12.31.) <URL: http://www.storyhelper.co.kr/story/user_guide.php> 1부.* *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102667591B1 (ko) 2024-02-06 2024-05-22 주식회사 로켓샐러드 빅데이터 기반의 개인 맞춤형 광고 콘텐츠 생성 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. Visual sentiment prediction based on automatic discovery of affective regions
AU2019369301B2 (en) Refinement of machine learning engines for automatically generating component-based user interfaces
US10963694B2 (en) Duplicate user interface design identification
US10657162B2 (en) Method and system for visualizing documents
US20200133643A1 (en) Automatic Identification of Types of User Interface Components
US20200133444A1 (en) Automatic Grouping of User Interface Elements into Components
US10762678B2 (en) Representing an immersive content feed using extended reality based on relevancy
CN107430604A (zh) 图像内容的语义表示
US20210027514A1 (en) Method and system for creating animal type avatar using human face
EP3996055A1 (en) Machine learning techniques for extracting floorplan elements from architectural drawings
CN109271539A (zh) 一种基于深度学习的图像自动标注方法及装置
JP7451015B2 (ja) オブジェクト検出のための訓練データの生成
US20220114326A1 (en) Automatic generation of layout variations based on visual flow
CN111078881B (zh) 细粒度情感分析方法、系统、电子设备和存储介质
KR102401114B1 (ko) UX-bit를 이용한 가치망을 포함하는 자동 디자인 생성 인공신경망 장치 및 방법
JP7287699B2 (ja) 機械学習を通じての学習モデルを使った情報提供方法および装置
Zhao et al. Unsupervised video summarization via clustering validity index
KR20180060972A (ko) 전자 장치 및 이의 컨텐츠 요약 방법
US11423206B2 (en) Text style and emphasis suggestions
KR102603985B1 (ko) 인공지능에 기반한 세미나 맞춤형 광고물 제작 시스템
CN115546465A (zh) 一种用于定位界面上元素位置的方法、介质及电子设备
US20220327312A1 (en) Automatic image annotations
JP5413156B2 (ja) 画像処理プログラム及び画像処理装置
US10783398B1 (en) Image editor including localized editing based on generative adversarial networks
US10956765B2 (en) Information processing device and information processing method

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant