KR102641638B1 - Method, device, and system for providing a platform service for writing and managing manuscripts based on a generative artificial intelligence model - Google Patents

Method, device, and system for providing a platform service for writing and managing manuscripts based on a generative artificial intelligence model Download PDF

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KR102641638B1
KR102641638B1 KR1020230166364A KR20230166364A KR102641638B1 KR 102641638 B1 KR102641638 B1 KR 102641638B1 KR 1020230166364 A KR1020230166364 A KR 1020230166364A KR 20230166364 A KR20230166364 A KR 20230166364A KR 102641638 B1 KR102641638 B1 KR 102641638B1
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신정범
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주식회사 위메이크북
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Abstract

일실시예에 따른 장치는 사용자의 단말로부터 작성하고자 하는 원고의 분야를 획득하고, 원고의 주제를 획득하고, 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야 및 원고의 주제를 입력하여 원고 작성을 위한 주요 키워드 및 목차를 획득하고, 주요 키워드 및 목차를 이용하여 원고의 작성 가이드를 생성하고, 작성 가이드를 사용자의 단말로 제공한다.According to one embodiment, the device obtains the field of the manuscript to be written from the user's terminal, obtains the topic of the manuscript, and enters the field of the manuscript and the topic of the manuscript into a generative artificial intelligence model to create key keywords for writing the manuscript. and table of contents are obtained, a writing guide for the manuscript is created using the main keywords and the table of contents, and the writing guide is provided to the user's terminal.

Description

생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 { METHOD, DEVICE, AND SYSTEM FOR PROVIDING A PLATFORM SERVICE FOR WRITING AND MANAGING MANUSCRIPTS BASED ON A GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL }Method, device and system for providing generative artificial intelligence model-based manuscript writing and management platform service { METHOD, DEVICE, AND SYSTEM FOR PROVIDING A PLATFORM SERVICE FOR WRITING AND MANAGING MANUSCRIPTS BASED ON A GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODEL }

아래 실시예들은 생성형 인공지능 모델을 기반으로 원고를 작성하고, 관리하는 플랫폼 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다. The examples below relate to a method of providing a platform service for writing and managing manuscripts based on a generative artificial intelligence model.

많은 산업 분야에서 글쓰기는 중요한 업무 프로세스 중 하나인데, 많은 비즈니스 전문가, 마케터, 작가, 연구원들은 효과적이고 품질 높은 글을 작성하는 데 어려움을 겪고 있다. Writing is an important work process in many industries, but many business professionals, marketers, writers, and researchers struggle to write effective and high-quality articles.

이와 관련하여 글쓰기 시스템이 등장하였지만, 기존의 글쓰기 시스템은 대부분 강의 위주로 구성되어 강의를 수강한 후 전문가의 도움 없이 원고를 작성해야해 실제적인 도움을 받긴 어려움이 있었다.In relation to this, a writing system has emerged, but most of the existing writing systems consist of lectures, so it is difficult to receive practical help as you have to write a manuscript after taking a lecture without the help of an expert.

또한, 글쓰기 초보자의 경우, 글쓰기에 소요되는 시간 및 노력이 필요 이상으로 많이 소요되기 때문에 중도 포기하는 경우가 많고, 원고를 작성하더라도 문맥이 맞지 않는 경우가 많아 오랜 시간이 지나서야 겨우 초안을 완성하는 경우가 많아졌다. In addition, beginners in writing often give up because writing takes more time and effort than necessary, and even if they write a manuscript, it often does not fit the context, so it takes a long time to finally complete the draft. has increased.

따라서, 글쓰기에 대한 진입장벽을 낮출 수 있고, 작업의 효율성을 증가시키기 위한 생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스와 관련된 기술이 요구된다.Therefore, technology related to generative artificial intelligence model-based manuscript writing and management platform services is required to lower the entry barrier to writing and increase work efficiency.

한국등록특허 제 10-1938097호 (2019.01.15. 공고)Korean Patent No. 10-1938097 (announced on January 15, 2019) 한국등록특허 제 10-2193230호 (2020.12.18. 공고)Korean Patent No. 10-2193230 (announced on December 18, 2020) 한국등록특허 제 10-2304679호 (2021.09.24. 공고)Korean Patent No. 10-2304679 (announced on September 24, 2021) 한국등록특허 제 10-2537347호 (2023.06.05. 공고)Korean Patent No. 10-2537347 (announced on 2023.06.05)

실시예들은 생성형 인공지능 모델을 기반으로 사용자가 원고를 편리하게 작성하도록 원고의 작성 가이드를 생성하고자 한다.Embodiments seek to create a guide for writing manuscripts so that users can conveniently write manuscripts based on a generative artificial intelligence model.

실시예들은 사용자가 원고를 기간 내에 작성하도록 관리하고, 원고의 출판을 위한 디자인을 제공하고자 한다.Embodiments are intended to manage a user's writing of a manuscript within a period and provide a design for publication of the manuscript.

실시예들은 사용자가 작성할 원고의 주제를 다양한 방식으로 획득하고자 한다.Embodiments seek to obtain the subject of a manuscript to be written by a user in various ways.

생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법은 사용자의 단말로부터 작성하고자 하는 원고의 분야를 획득하는 단계; 상기 사용자의 단말로부터 수신, 미리 생성된 설문의 답변을 통해 생성 및 생성형 인공지능 모델을 통해 생성 중 적어도 하나의 방식으로 상기 원고의 주제를 획득하는 단계; 상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 분야 및 상기 원고의 주제를 입력하여 상기 원고 작성을 위한 주요 키워드 및 목차를 획득하는 단계; 및 상기 주요 키워드 및 목차를 이용하여 상기 원고의 작성 가이드를 생성하고, 상기 작성 가이드를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 포함한다.A method of providing a generative artificial intelligence model-based manuscript writing and management platform service includes the steps of obtaining the field of the manuscript to be written from the user's terminal; Obtaining the topic of the manuscript in at least one of the following ways: receiving from the user's terminal, generating through answers to a pre-generated questionnaire, and generating through a generative artificial intelligence model; Inputting the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model to obtain key keywords and a table of contents for writing the manuscript; and generating a writing guide for the manuscript using the main keywords and the table of contents, and providing the writing guide to the user's terminal.

생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법은 상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 분야 및 상기 원고의 주제를 입력하여 상기 원고의 분량을 획득하는 단계; 상기 사용자의 단말로부터 마감 기한을 획득하는 단계; 상기 원고의 분량과 상기 마감 기한을 이용하여 상기 원고 작성을 위한 스케줄을 생성하여 상기 사용자의 단말에 제공하는 단계; 상기 스케줄에 따른 원고의 예정 작성 분량과 상기 사용자의 단말에 입력된 원고의 현재 작성 분량을 비교하여 상기 사용자의 단말에 알림을 제공하는 단계; 상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 개인 정보를 획득하는 단계; 및 상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 분야, 상기 원고의 주제, 상기 주요 키워드, 상기 목차, 상기 개인 정보를 입력하여 상기 원고의 출판을 위한 기본 디자인을 획득하는 단계;를 더 포함한다.A method of providing a generative artificial intelligence model-based manuscript writing and management platform service includes the steps of inputting the field of the manuscript and the subject of the manuscript into the generative artificial intelligence model to obtain the volume of the manuscript; Obtaining a deadline from the user's terminal; generating a schedule for writing the manuscript using the amount of the manuscript and the deadline and providing the schedule to the user's terminal; providing a notification to the user's terminal by comparing the scheduled writing amount of the manuscript according to the schedule with the current writing amount of the manuscript input to the user's terminal; Obtaining the user's personal information from the user's terminal; and obtaining a basic design for publication of the manuscript by inputting the field of the manuscript, the topic of the manuscript, the main keywords, the table of contents, and the personal information into the generative artificial intelligence model.

미리 생성된 설문의 답변을 통해 상기 원고의 주제를 획득하는 단계는, 상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 개인 정보를 획득하는 동작, 상기 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제1 주제로 확인하는 동작, 상기 제1 주제에 매칭된 설문인 제1 설문을 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작, 상기 사용자의 단말로부터 상기 제1 설문의 답변을 획득하는 동작, 상기 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제2 주제로 확인하는 동작, 상기 제2 주제에 매칭된 설문인 제2 설문을 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작, 상기 사용자의 단말로부터 상기 제2 설문의 답변을 획득하는 동작, 상기 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제3 주제로 확인하는 동작, 상기 제3 주제에 매칭된 설문인 제3 설문을 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작, 상기 사용자의 단말로부터 상기 제3 설문의 답변을 획득하는 동작, 상기 제1 설문의 답변, 상기 제2 설문의 답변, 및 상기 제3 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수에 비례하여 각 설문에 대응하는 점수를 생성하는 동작, 및 점수가 가장 높은 설문에 매칭된 주제를 상기 원고의 주제로 선정하는 동작을 포함한다.The step of obtaining the topic of the manuscript through answers to a pre-generated questionnaire includes obtaining the user's personal information from the user's terminal, and providing a topic of interest to another user who has the same gender as the user's gender. 1 An operation of confirming a topic, an operation of providing a first survey, which is a survey matched to the first topic, to the user's terminal, an operation of obtaining an answer to the first survey from the user's terminal, the user's age and An operation of confirming a topic that another user of the same age is interested in as a second topic, an operation of providing a second survey that is a survey matching the second topic to the user's terminal, and an operation of providing the second survey to the user's terminal. An operation of obtaining an answer, an operation of confirming a topic of interest to another user having the same occupation as the user as a third topic, and providing a third survey, which is a survey matched to the third topic, to the user's terminal. An operation of obtaining an answer to the third questionnaire from the user's terminal, based on the answer to the first questionnaire, the answer to the second questionnaire, and the answer to the third questionnaire, the amount of answer and the positive keyword It includes an operation of generating a score corresponding to each questionnaire in proportion to the number, and an operation of selecting the topic that matches the questionnaire with the highest score as the topic of the manuscript.

생성형 인공지능 모델을 통해 상기 원고의 주제를 생성하는 단계는, 웹 사이트를 통해 미리 설정된 제1 기간 동안에 업로드된 게시글을 획득하는 동작, 상기 게시글을 기초로, 미리 설정된 제1 목표 개수보다 댓글 수가 많고, 미리 설정된 제2 목표 개수보다 조회 수가 많은 게시글을 인기 게시글로 선정하는 동작, 상기 생성형 인공지능 모델에 상기 인기 게시글을 입력하여 현재 이슈를 획득하는 동작, 및 상기 현재 이슈를 상기 원고의 주제로 선정하는 동작을 포함한다.The step of generating the topic of the manuscript through a generative artificial intelligence model includes obtaining posts uploaded during a first preset period through a website, and based on the posts, the number of comments is greater than the first preset target number. An operation of selecting a post with a larger number of views than a preset second target number as a popular post, an operation of acquiring a current issue by inputting the popular post into the generative artificial intelligence model, and converting the current issue into a topic of the manuscript. It includes the operation of selecting.

생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법은 상기 생성형 인공지능 모델을 통해 본문을 작성하는 단계를 더 포함하고, 상기 생성형 인공지능 모델을 통해 본문을 작성하는 단계는, 상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 주제, 상기 주요 키워드, 상기 목차 중 본문을 작성하고자 하는 목차인 본문 작성 목차를 입력하여 예시 본문을 획득하는 동작, 상기 예시 본문을 제1 색상으로 표시하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작, 상기 사용자의 단말로부터 상기 예시 본문에 대응하는 본문 수정안을 획득하는 동작, 상기 예시 본문과 상기 본문 수정안을 비교하여, 상기 예시 본문과 상기 본문 수정안의 일치도를 생성하는 동작, 상기 일치도가 미리 설정된 제1 비율보다 높은지 여부를 판단하는 동작, 상기 일치도가 상기 제1 비율보다 높다고 판단되면, 상기 본문 수정안을 상기 제1 색상으로 유지하는 동작, 상기 일치도가 상기 제1 비율보다 높지 않다고 판단되면, 상기 일치도가 미리 설정된 제2 비율보다 높은지 여부를 판단하는 동작, 상기 일치도가 상기 제2 비율보다 높다고 판단되면, 상기 본문 수정안을 제2 색상으로 표시하는 동작, 및 상기 일치도가 상기 제2 비율보다 높지 않다고 판단되면, 상기 본문 수정안을 제3 색상으로 표시하는 동작을 포함한다.The method of providing a manuscript writing and management platform service based on a generative artificial intelligence model further includes the step of writing a text through the generative artificial intelligence model, and the step of writing a text through the generative artificial intelligence model includes: An operation of obtaining an example text by inputting the subject of the manuscript, the main keywords, and the table of contents for writing the text, which is the table of contents for which the text is to be written, into the artificial intelligence model, and displaying the example text in a first color so that the user can An operation of providing to a terminal, an operation of obtaining a text amendment corresponding to the example text from the user's terminal, an operation of comparing the example text and the text amendment, and generating a degree of consistency between the example text and the text amendment, An operation of determining whether the degree of agreement is higher than a preset first ratio; If it is determined that the degree of agreement is higher than the first rate, an operation of maintaining the text amendment in the first color; determining that the degree of agreement is not higher than the first rate. If determined, an operation of determining whether the degree of agreement is higher than a preset second rate; if it is determined that the degree of agreement is higher than the second rate, an operation of displaying the text amendment in a second color; and If it is determined that it is not higher than the ratio, an operation of displaying the text amendment in a third color is included.

상기 원고의 분량과 상기 마감 기한을 이용하여 상기 원고 작성을 위한 스케줄을 생성하는 단계는, 상기 사용자의 작성 히스토리를 기초로, 요일 별로 원고를 작성한 평균 시간을 확인하는 동작, 평균 시간이 미리 설정된 기준 시간보다 긴 요일을 집중력 상승 요일로 선정하는 동작, 상기 집중력 상승 요일을 기초로, 시간대 별로 평균 원고 작성량을 확인하고, 시간대 별로 평균 원고의 오류 개수를 확인하는 동작, 평균 원고 작성량이 기준 작성량보다 많고, 오류 개수가 미리 설정된 기준 개수보다 낮은 시간대를 집중력 상승 시간대로 선정하는 동작, 및 상기 선정된 집중력 상승 요일 및 상기 집중력 상승 시간대를 기초로, 스케줄을 생성하는 동작을 포함한다.The step of creating a schedule for writing the manuscript using the amount of the manuscript and the deadline includes the operation of checking the average time for writing the manuscript for each day of the week based on the user's writing history, and the average time is a preset standard. An operation to select a day longer than the time as a day of the week to increase concentration, an operation to check the average amount of manuscript writing by time zone based on the day of the week to increase concentration, an operation to check the number of errors in the average manuscript by time zone, the average amount of manuscript writing is the standard writing amount It includes an operation of selecting a time zone where the number of errors is greater than a preset reference number as the concentration increase time zone, and an operation of generating a schedule based on the selected concentration increase day and the concentration increase time zone.

일실시예에 따른 장치는 하드웨어와 결합되어 상술한 방법들 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 제어될 수 있다.The device according to one embodiment may be combined with hardware and controlled by a computer program stored in a medium to execute any one of the above-described methods.

실시예들은 생성형 인공지능 모델을 기반으로 사용자가 원고를 편리하게 작성하도록 원고의 작성 가이드를 생성할 수 있다.Embodiments may generate a manuscript writing guide based on a generative artificial intelligence model so that users can conveniently write a manuscript.

실시예들은 사용자가 원고를 기간 내에 작성하도록 관리하고, 원고의 출판을 위한 디자인을 제공할 수 있다.Embodiments may manage a user to write a manuscript within a period and provide a design for publication of the manuscript.

실시예들은 사용자가 작성할 원고의 주제를 다양한 방식으로 획득할 수 있다.Embodiments may obtain the topic of a manuscript to be written by a user in various ways.

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.Meanwhile, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 생성형 인공지능 모델을 기반으로 원고의 작성 가이드를 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 원고를 원활하게 작성하도록 관리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 설문의 답변을 통해 원고의 주제를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 생성형 인공지능 모델을 통해 원고의 주제를 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 생성형 인공지능 모델을 이용하여 본문을 작성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 스케줄을 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.
1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
Figure 2 is a flow chart to explain the process of creating a manuscript writing guide based on a generative artificial intelligence model according to an embodiment.
Figure 3 is a flow chart to explain the process of managing to smoothly write a manuscript according to an embodiment.
Figure 4 is a diagram illustrating a process for obtaining the subject of a manuscript through answers to a questionnaire according to an embodiment.
Figure 5 is a flow chart to explain the process of generating the subject of a manuscript through a generative artificial intelligence model according to an embodiment.
Figure 6 is a flowchart explaining the process of writing text using a generative artificial intelligence model according to an embodiment.
Figure 7 is a flowchart explaining the process of creating a schedule according to an embodiment.
Figure 8 is an exemplary diagram of the configuration of a device according to an embodiment.

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.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the attached drawings. However, various changes can be made to the embodiments, so the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all changes, equivalents, or substitutes for the embodiments are included in the scope of rights.

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.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only and may be modified and implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to the specific disclosed form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.

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.Terms such as first or second may be used to describe various components, but these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, a first component may be named a second component, and similarly, the second component may also be named a first component.

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.When a component is referred to as being “connected” to another component, it should be understood that it may be directly connected or connected to the other component, but that other components may exist in between.

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.The terms used in the examples are for descriptive purposes only and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other features. It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the existence or addition of elements, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

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.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as generally understood by a person of ordinary skill in the technical field to which the embodiments belong. Terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and unless explicitly defined in the present application, should not be interpreted in an ideal or excessively formal sense. No.

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.In addition, when describing with reference to the accompanying drawings, identical components will be assigned the same reference numerals regardless of the reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiments, if it is determined that detailed descriptions of related known technologies may unnecessarily obscure the gist of the embodiments, the detailed descriptions are omitted.

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. Embodiments may be implemented in various types of products such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent vehicles, kiosks, and wearable devices.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.Figure 1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 사용자의 단말(100) 및 장치(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a system according to an embodiment may include a user terminal 100 and a device 200 that can communicate with each other through a communication network.

먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.First, a communication network can be configured regardless of the communication mode, such as wired or wireless, and can be implemented in various forms to enable communication between servers and between servers and terminals.

사용자의 단말(100)은 원고를 작성하고자 하는 사용자가 사용하는 단말로, 휴대전화기, 데스크톱 PC, 랩탑 PC, 태블릿 PC, 스마트폰 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지는 않으며, 외부 서버와 연결될 수 있는 다양한 형태의 통신 장치로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 사용자의 단말(100)은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다.The user terminal 100 is a terminal used by a user who wants to write a manuscript, and may be implemented as a mobile phone, desktop PC, laptop PC, tablet PC, smartphone, etc., but is not limited thereto, and may be connected to an external server. It can also be implemented with various types of communication devices. For example, as shown in FIG. 1, the user's terminal 100 may be a smartphone, and may be employed differently depending on the embodiment.

사용자의 단말(100)은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 사용자의 단말(100)은 장치(200)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.The user's terminal 100 may be configured to perform all or part of the calculation function, storage/reference function, input/output function, and control function of a typical computer. The user's terminal 100 may be configured to communicate with the device 200 wired or wirelessly.

사용자의 단말(100)은 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 사이트에 접속되거나, 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 사용자의 단말(100)은 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 장치(200)와 연동될 수 있다.The user's terminal 100 is connected to a website operated by a person or organization that provides services using the device 200, or an application developed and distributed by a person or organization that provides services using the device 200. This can be installed. The user's terminal 100 may be linked to the device 200 through a website or application.

도1 및 이하의 설명에서는, 설명의 편의상, 사용자의 단말(100) 하나만을 도시하고 설명하였으나, 단말들의 수는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 장치(200)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말들의 수는 특별한 제한이 없다.In FIG. 1 and the following description, for convenience of explanation, only the user terminal 100 is shown and described, but the number of terminals may vary depending on the embodiment. As long as the processing capacity of the device 200 allows, the number of terminals is not particularly limited.

장치(200)는 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(200)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(200)는 사용자의 단말(100)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다. The device 200 may be its own server owned by a person or organization that provides services using the device 200, a cloud server, or a p2p (peer-to-peer) set of distributed nodes. It may be possible. The device 200 may be configured to perform all or part of the calculation function, storage/reference function, input/output function, and control function of a typical computer. The device 200 may be configured to communicate with the user's terminal 100 wired or wirelessly.

또한, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델을 구비하거나, 별개의 생성형 인공지능 모델과 유무선으로 통신할 수 있다. 여기서, 생성형 인공지능 모델은 주어진 입력에 대하여 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 유형의 데이터를 생성하는 인공지능 모델로, 생성형 인공지능 모델은 딥러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 하며, 언어 생성 모델과 이미지 생성 모델을 포함할 수 있다. 또한, 생성형 인공지능 모델은 통상적으로 사용되는 생성형 인공지능 모델과 동일한 형태로 구현될 수 있으며, 생성형 인공지능 모델은 Chat GPT 모델과 동일한 형태의 모델일 수 있다.Additionally, the device 200 may be equipped with a generative artificial intelligence model or may communicate with a separate generative artificial intelligence model wired or wirelessly. Here, the generative artificial intelligence model is an artificial intelligence model that generates various types of data such as text, image, and voice for a given input. The generative artificial intelligence model is based on deep learning and natural language processing technology, and is a language generation model. and image generation model. Additionally, the generative artificial intelligence model may be implemented in the same form as a commonly used generative artificial intelligence model, and the generative artificial intelligence model may be a model of the same type as the Chat GPT model.

또한, 장치(200)는 블로그, 카페, 인스타그램, 페이스북, 트위터, 유튜브를 포함하는 SNS 및 기사를 포함하는 웹 페이지를 포함하는 웹사이트와 유무선으로 통신할 수 있으며, 장치(200)는 웹사이트에 접속하여 정보를 획득할 수 있다.Additionally, the device 200 can communicate wired or wirelessly with websites including web pages including articles and SNS including blogs, cafes, Instagram, Facebook, Twitter, and YouTube, and the device 200 You can obtain information by accessing the website.

장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 작성하고자 하는 원고의 분야를 획득하고, 원고의 주제를 획득하고, 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야 및 원고의 주제를 입력하여 원고 작성을 위한 주요 키워드 및 목차를 획득하고, 주요 키워드 및 목차를 이용하여 원고의 작성 가이드를 생성하고, 작성 가이드를 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.The device 200 obtains the field of the manuscript to be written from the user's terminal 100, obtains the topic of the manuscript, and enters the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model to provide the main information for writing the manuscript. Keywords and the table of contents can be obtained, a writing guide for the manuscript can be created using the main keywords and the table of contents, and the writing guide can be provided to the user's terminal 100.

도 2는 일실시예에 따른 생성형 인공지능 모델을 기반으로 원고의 작성 가이드를 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Figure 2 is a flow chart to explain the process of creating a manuscript writing guide based on a generative artificial intelligence model according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 먼저 S201 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 작성하고자 하는 원고의 분야를 획득할 수 있다. 여기서, 원고의 분야는 소설, 자기계발서, 에세이, 매뉴얼, 동화가 포함될 수 있으며, 이 외에 다른 원고의 분야가 더 포함될 수도 있다. Referring to FIG. 2, first, in step S201, the device 200 may obtain the field of the manuscript to be written from the user's terminal 100. Here, the field of the manuscript may include novels, self-help books, essays, manuals, and fairy tales, and other fields of the manuscript may also be included.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 소설, 자기계발서, 에세이, 매뉴얼, 동화 중 사용자가 작성하고자 하는 원고의 분야를 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 may obtain from the user's terminal 100 the field of the manuscript the user wants to write, among novels, self-help books, essays, manuals, and fairy tales.

S202-1 단계, S202-2 단계, S202-3 단계 중 적어도 하나의 단계를 통해, 장치(200)는 원고의 주제를 획득할 수 있다. Through at least one of steps S202-1, S202-2, and S202-3, the device 200 may obtain the subject matter of the manuscript.

S202-1 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 원고의 주제를 수신할 수 있다. 구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자가 작성하고자 하는 원고의 주제를 수신할 수 있다.In step S202-1, the device 200 may receive the subject matter of the manuscript from the user's terminal 100. Specifically, the device 200 may receive the subject of the manuscript the user wants to write from the user's terminal 100.

또한, S202-2 단계에서, 장치(200)는 설문을 사용자의 단말(100)로 제공하고, 설문의 답변을 통해 원고의 주제를 생성할 수 있다. 구체적으로, 장치(200)는 사용자의 관심 주제를 파악할 수 있도록 미리 생성된 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있고, 사용자의 단말(100)로부터 설문에 대한 답변을 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 답변을 통해 사용자의 관심 주제를 파악할 수 있고, 파악된 사용자의 관심 주제를 원고의 주제로 생성할 수 있다. 이와 관련하여 구체적인 설명은 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.Additionally, in step S202-2, the device 200 may provide a questionnaire to the user's terminal 100 and create a topic for the manuscript through the answers to the questionnaire. Specifically, the device 200 can provide a pre-generated survey to the user's terminal 100 to identify the user's topic of interest, and obtain an answer to the survey from the user's terminal 100. Additionally, the device 200 can identify the user's topic of interest through the answer obtained from the user's terminal 100 and create the identified topic of interest of the user as the topic of the manuscript. A detailed description in this regard will be made with reference to FIG. 4 .

또한, S202-3 단계에서, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델을 통해 원고의 주제를 생성할 수 있다. 구체적으로, 장치(200)는 웹 사이트를 통해 최근 인기 있는 게시물을 획득할 수 있고, 획득한 게시물을 생성형 인공지능 모델에 적용하여 최근 이슈를 파악할 수 있다. 또한, 장치(200)는 파악된 최근 이슈를 원고의 주제로 생성할 수 있다. 이와 관련하여 구체적인 설명은 도 5를 참조하여 설명하기로 한다.Additionally, in step S202-3, the device 200 may generate the subject of the manuscript through a generative artificial intelligence model. Specifically, the device 200 can obtain recently popular posts through a website and apply the acquired posts to a generative artificial intelligence model to identify recent issues. Additionally, the device 200 may create the identified recent issue as the topic of the manuscript. A detailed description in this regard will be made with reference to FIG. 5 .

즉, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 원고의 주제를 수신하는 방식, 사용자의 단말(100)로부터 획득한 설문의 답변을 통해 원고의 주제를 생성하는 방식, 생성형 인공지능 모델을 통해 원고의 주제를 생성하는 방식 중 적어도 하나의 방식을 통해 원고의 주제를 획득할 수 있다.That is, the device 200 receives the topic of the manuscript from the user's terminal 100, generates the topic of the manuscript through the answers to the questionnaire obtained from the user's terminal 100, and uses a generative artificial intelligence model. The subject of the manuscript can be obtained through at least one method of generating the subject of the manuscript.

S203 단계에서, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야, 원고의 주제를 입력하여 원고 작성을 위한 주요 키워드 및 목차를 획득할 수 있다.In step S203, the device 200 may input the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model to obtain key keywords and a table of contents for writing the manuscript.

구체적으로, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야, 원고의 주제를 입력하여 원고 작성을 위한 주요 키워드 및 원고를 작성하는데 가이드를 해줄 수 있는 목차를 획득할 수 있다. 여기서, 생성형 인공지능 모델은 주어진 입력에 대하여 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 유형의 데이터를 생성하는 인공지능 모델로, 생성형 인공지능 모델은 딥러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 하며, 언어 생성 모델과 이미지 생성 모델을 포함할 수 있다. 또한, 생성형 인공지능 모델은 장치(200)에 구비되거나, 별개의 인공지능 모델로 장치(200)와 유무선으로 통신할 수 있다. 또한, 생성형 인공지능 모델은 통상적으로 사용되는 생성형 인공지능 모델과 동일한 형태로 구현될 수 있으며, 생성형 인공지능 모델은 ChatGPT 모델과 동일한 형태의 모델일 수 있다.Specifically, the device 200 can input the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model to obtain key keywords for writing the manuscript and a table of contents that can guide the writing of the manuscript. Here, the generative artificial intelligence model is an artificial intelligence model that generates various types of data such as text, image, and voice for a given input. The generative artificial intelligence model is based on deep learning and natural language processing technology, and is a language generation model. and image generation model. Additionally, the generative artificial intelligence model may be provided in the device 200 or may communicate with the device 200 wired or wirelessly as a separate artificial intelligence model. Additionally, the generative artificial intelligence model may be implemented in the same form as a commonly used generative artificial intelligence model, and the generative artificial intelligence model may be a model of the same type as the ChatGPT model.

예를 들어, 원고의 분야로 소설, 원고의 주제로 지구온난화를 획득한 경우, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 '지구 온난화와 관련하여 소설을 작성하고자 할 때 원고 작성을 위한 주요 키워드를 알려 줘.'를 입력할 수 있으며, 생성형 인공지능 모델로부터 '기후 변화', '자연재해', '환경보호 활동가', '미래의 세계', '동물의 멸종과 보전', '재생에너지와 신기술', '난민 문제'를 주요 키워드로 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 '지구 온난화와 관련하여 소설을 작성하고자 할 때 원고 작성을 위한 목차를 알려 줘.'를 입력할 수 있으며, 생성형 인공지능 모델로부터 '제목: "끝나지 않은 여름", 1. 서론(현재의 지구), 2. 인간의 선택(소비와 낭비/생활 방식의 변화), 3. 자연의 저항(자연의 반란/인간과 자연의 조화), 4. 인간 간의 갈등(자원 분배와 이주/정치와 경제의 변화), 5. 희망의 빛(지구를 지키는 용기 있는 이야기들/미래로의 메시지), 6. 결론(끝나지 않은 여름의 의미)'를 목차로 획득할 수 있다.For example, if a novel is acquired as the field of the manuscript and global warming is acquired as the subject of the manuscript, the device 200 provides the generative artificial intelligence model with 'Main keywords for writing a manuscript when writing a novel related to global warming. You can enter 'Tell me.', and from the generative artificial intelligence model, you can select 'climate change', 'natural disaster', 'environmental protection activist', 'world of the future', 'extinction and conservation of animals', and 'renewable energy'. 'and new technology' and 'refugee issue' can be obtained as main keywords. Additionally, the device 200 can input 'Please tell me the table of contents for writing a manuscript when I want to write a novel related to global warming.' into the generative artificial intelligence model, and input 'Title:' from the generative artificial intelligence model. "Never-Ending Summer", 1. Introduction (present-day Earth), 2. Human choice (consumption and waste/change in lifestyle), 3. Nature's resistance (nature's rebellion/harmony between humans and nature), 4. Conflict between humans (resource distribution and migration/changes in politics and economy), 5. Light of hope (courageous stories to protect the earth/message to the future), 6. Conclusion (the meaning of unending summer)' It can be obtained.

S204 단계에서, 장치(200)는 주요 키워드 및 목차를 이용하여 원고의 작성 가이드를 생성하고, 작성 가이드를 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.In step S204, the device 200 may create a writing guide for the manuscript using main keywords and the table of contents, and provide the writing guide to the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델을 통해 획득한 주요 키워드 및 목차를 이용하여 사용자가 쉽게 원고를 작성할 수 있도록 하는 원고의 작성 가이드를 생성할 수 있으며, 생성된 작성 가이드를 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.Specifically, the device 200 can generate a manuscript writing guide that allows users to easily write a manuscript using main keywords and a table of contents obtained through a generative artificial intelligence model, and the generated writing guide can be used by the user. It can be provided through the terminal 100.

이때, 장치(200)는 원고의 작성 가이드를 제공하는 과정에서, 생성형 인공지능 모델을 통해 획득한 목차 및 주요 키워드들 중 해당 목차에 들어갈 수 있는 키워드를 시각적으로 제공할 수 있고, 또한, 장치(200)는 웹 사이트를 통해 주요 키워드와 관련된 배경 지식이 포함된 게시글을 확인할 수 있고, 확인된 게시글의 링크를 주요 키워드와 함께 하이퍼링크 식으로 제공할 수 있다. At this time, in the process of providing a guide for writing a manuscript, the device 200 can visually provide keywords that can be entered in the table of contents and key keywords obtained through a generative artificial intelligence model, and also, the device (200) can check posts containing background knowledge related to main keywords through the website, and provide links to confirmed posts in the form of hyperlinks along with main keywords.

이로 인해, 사용자는 원고 작성에 어려움을 느끼지 않고, 작성 가이드를 통해 원고를 쉽게 작성할 수 있다. 즉, 장치(200)는 원고를 만드는 과정에서 사용자의 편의성 및 접근성을 높일 수 있는 효과가 있다.Because of this, the user does not experience difficulty in writing the manuscript and can easily write the manuscript through the writing guide. In other words, the device 200 has the effect of increasing user convenience and accessibility in the process of creating a manuscript.

도 3은 일실시예에 따른 원고를 원활하게 작성하도록 관리하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Figure 3 is a flow chart to explain the process of managing to smoothly write a manuscript according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야 및 원고의 주제를 입력하여 원고의 분량을 획득할 수 있다.Referring to FIG. 3, first, in step S301, the device 200 may obtain the volume of the manuscript by inputting the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model.

구체적으로, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야 및 원고의 주제를 입력하여 원고의 분량을 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 may obtain the volume of the manuscript by inputting the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model.

예를 들어, 원고의 분야로 소설, 원고의 주제로 지구온난화를 획득한 경우, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 '지구 온난화가 주제인 소설의 평균 원고 분량을 알려 줘.'를 입력할 수 있으며, 생성형 인공지능 모델로부터 '200장'을 원고의 분량으로 획득할 수 있다.For example, if novels are acquired as the field of the manuscript and global warming is obtained as the subject of the manuscript, the device 200 inputs 'Please tell me the average manuscript length of novels with global warming as the topic' into the generative artificial intelligence model. This can be done, and ‘200 pages’ can be obtained as the length of the manuscript from the generative artificial intelligence model.

한편, 장치(200)는 이 과정에서 데이터베이스를 통해 사용자의 작성 히스토리를 획득할 수 있으며, 사용자의 작성 히스토리를 통해 사용자가 이전에 원고를 작성한 횟수를 확인할 수 있다. 또한, 장치(200)는 사용자가 이전에 원고를 작성한 횟수에 비례하여 가중치를 생성할 수 있으며, 생성형 인공지능 모델을 통해 획득한 원고의 분량에 생성된 가중치를 곱하여 원고의 최종 분량을 생성할 수 있다. 즉, 장치(200)는 사용자가 이전에 원고를 작성한 횟수가 많을수록 가중치를 높게 생성하여 원고의 분량을 길게 생성할 수 있고, 사용자가 이전에 원고를 작성한 횟수가 적을수록 가중치를 낮게 생성하여 원고의 분량을 짧게 생성할 수 있다.Meanwhile, the device 200 can obtain the user's writing history through the database during this process, and can check the number of times the user has previously written a manuscript through the user's writing history. In addition, the device 200 can generate a weight in proportion to the number of times the user has previously written a manuscript, and generate the final volume of the manuscript by multiplying the volume of the manuscript obtained through the generative artificial intelligence model by the generated weight. You can. That is, the device 200 generates a higher weight as the number of times the user has previously written a manuscript, thereby generating a longer manuscript, and generates a lower weight as the number of times the user has previously written a manuscript, so that the manuscript can be lengthened. You can create a short amount of time.

S302 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 마감 기한을 획득할 수 있다.In step S302, the device 200 may obtain the deadline from the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 해당 원고를 언제까지 작성할 것인지에 대한 마감 기한을 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 may obtain a deadline for writing the manuscript by when the user's terminal 100 will write the manuscript.

S303 단계에서, 장치(200)는 원고의 분량과 마감 기한을 이용하여 원고 작성을 위한 스케줄을 생성하여 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.In step S303, the device 200 may create a schedule for writing the manuscript using the volume and deadline of the manuscript and provide the schedule to the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 마감 기한을 기초로, 현재 시점과 마감 기한까지의 기간인 작성 기간을 산출할 수 있고, 장치(200)는 원고의 분량을 작성 기간으로 나누어 기간에 따른 분량을 산출할 수 있으며, 기간에 따른 분량을 기초로 스케줄을 생성할 수 있다. 이때, 기간에 따른 분량은 하루에 작성할 분량일 수도 있고, 일주일에 작성할 분량일 수도 있고, 그 외의 기간에 따른 분량일 수도 있다. 예를 들어, 장치(200)는 원고의 분량으로 200장을 획득하고, 현재 시점과 마감 기한까지의 기간인 작성 기간으로 50일이 산출된 경우, 장치(200)는 200장을 50일로 나눈 1일 당 4장을 기간에 따른 분량으로 산출할 수 있고, 1일 당 4장을 기초로 스케줄을 생성할 수 있다.Specifically, the device 200 can calculate the writing period, which is the period between the current point and the deadline, based on the deadline obtained from the user's terminal 100, and the device 200 writes the amount of the manuscript. The volume according to the period can be calculated by dividing it into periods, and a schedule can be created based on the volume according to the period. At this time, the amount according to the period may be the amount to be written per day, the amount to be written per week, or the amount according to other periods. For example, if the device 200 acquires 200 sheets of manuscript and 50 days are calculated as the writing period between the current point and the deadline, the device 200 divides 200 sheets by 50 days and obtains 1 4 sheets per day can be calculated according to the period, and a schedule can be created based on 4 sheets per day.

한편, 장치(200)는 스케줄을 생성하기 위해, 사용자의 단말(100)로부터 목차 중 사용자가 본문쓰기 쉬운 목차를 제1 목차로 획득할 수 있고, 사용자의 단말(100)로부터 목차 중 사용자가 본문쓰기 어려운 목차를 제2 목차로 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 원고 내에 포함된 제1 목차와 제2 목차의 위치를 고려하여 스케줄을 생성할 수 있다. 예를 들어, 장치(200)는 1일 당 4장을 기초로 스케줄을 생성한 경우, 장치(200)는 제1 목차를 작성하는 기간, 제2 목차를 작성하는 기간을 파악하여 제1 목차를 작성하는 기간에는 1일 당 3장을 작성하도록 스케줄을 조정할 수 있고, 제2 목차를 작성하는 기간에는 1일 당 5장을 작성하도록 스케줄을 조정할 수 있다.Meanwhile, in order to create a schedule, the device 200 may obtain a table of contents from the user's terminal 100 that is easy for the user to write the text as the first table of contents, and select the text from the table of contents from the user's terminal 100. You can obtain a table of contents that is difficult to write as a second table of contents. Additionally, the device 200 may create a schedule by considering the positions of the first table of contents and the second table of contents included in the manuscript. For example, when the device 200 creates a schedule based on 4 pages per day, the device 200 determines the period for creating the first table of contents and the period for creating the second table of contents and creates the first table of contents. During the writing period, the schedule can be adjusted to write 3 pages per day, and during the period of writing the second table of contents, the schedule can be adjusted to write 5 pages per day.

또한, 장치(200)는 생성된 스케줄을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.Additionally, the device 200 may provide the generated schedule to the user's terminal 100.

S304 단계에서, 장치(200)는 스케줄에 따른 원고의 예정 작성 분량과 사용자의 단말(100)에 입력된 원고의 현재 작성 분량을 비교하여 사용자의 단말(100)에 알림을 제공할 수 있다.In step S304, the device 200 may provide a notification to the user's terminal 100 by comparing the scheduled writing volume of the manuscript according to the schedule with the current writing volume of the manuscript input to the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 원고의 분량 및 마감 기한을 기초로, 스케줄을 생성할 수 있으며, 장치(200)는 사용자가 원고를 예정대로 작성 중인지 확인하기 위해, 미리 설정된 주기마다 스케줄에 따른 원고의 예정 작성 분량과 사용자의 단말(100)에 입력된 원고의 현재 작성 분량을 비교할 수 있다. 또한, 장치(200)는 비교 결과, 스케줄에 따른 원고의 예정 작성 분량이 원고의 현재 작성 분량보다 많다고 확인되면, 사용자의 단말(100)로 원고 작성을 요청하는 알림을 제공할 수 있다. Specifically, the device 200 may create a schedule based on the amount and deadline of the manuscript, and the device 200 may generate a schedule according to the schedule at preset intervals to check whether the user is writing the manuscript as scheduled. The planned amount of writing can be compared with the current amount of writing of the manuscript entered into the user's terminal 100. Additionally, if, as a result of comparison, it is determined that the scheduled amount of manuscript preparation according to the schedule is greater than the current preparation amount of the manuscript, the device 200 may provide a notification requesting the user's terminal 100 to write the manuscript.

한편, 장치(200)는 비교 결과, 스케줄에 따른 원고의 예정 작성 분량이 원고의 현재 작성 분량보다 많지 않다고 확인되면, 사용자가 원고를 예정대로 작성 중이라고 판단하여 사용자의 단말(100)로 원고 작성을 요청하는 알림을 제공하지 않을 수 있다. Meanwhile, if, as a result of comparison, it is confirmed that the scheduled amount of writing of the manuscript according to the schedule is not more than the current amount of writing of the manuscript, the device 200 determines that the user is writing the manuscript as scheduled and allows the user to write the manuscript using the user's terminal 100. Requested notifications may not be provided.

S305 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 개인 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 사용자의 개인 정보는 사용자의 이름, 사용자의 주소, 사용자의 성별, 사용자의 연령, 사용자의 직업을 포함할 수 있으며, 그 외의 사용자의 선호 색상, 사용자의 선호 디자인이 더 포함될 수 있다.In step S305, the device 200 may obtain the user's personal information from the user's terminal 100. Here, the user's personal information may include the user's name, the user's address, the user's gender, the user's age, the user's occupation, and may further include the user's preferred color and the user's preferred design.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 이름, 사용자의 주소, 사용자의 성별, 사용자의 연령, 사용자의 직업, 사용자의 선호 색상, 사용자의 선호 디자인을 포함하는 사용자의 개인 정보를 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 receives the user's personal information including the user's name, user's address, user's gender, user's age, user's occupation, user's preferred color, and user's preferred design from the user's terminal 100. Information can be obtained.

S306 단계에서, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 분야, 원고의 주제, 주요 키워드, 목차, 개인 정보를 입력하여 원고의 출판을 위한 기본 디자인을 획득할 수 있다.In step S306, the device 200 may obtain a basic design for publication of the manuscript by inputting the field of the manuscript, topic of the manuscript, main keywords, table of contents, and personal information into the generative artificial intelligence model.

구체적으로, 장치(200)는 원고의 분야, 원고의 주제, 주요 키워드, 목차, 사용자의 개인 정보를 생성형 인공지능 모델에 입력할 수 있고, 생성형 인공지능 모델로부터 원고의 출판을 위한 기본 디자인을 획득할 수 있다. Specifically, the device 200 can input the field of the manuscript, the topic of the manuscript, main keywords, table of contents, and the user's personal information into the generative artificial intelligence model, and the basic design for publication of the manuscript from the generative artificial intelligence model. can be obtained.

예를 들어, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 '주요 키워드로 기후 변화, 자연 재해, 미래 세계가 포함되며, 목차로 1. 현재의 지구, 2. 인간의 선택, 3. 자연의 저항, 4. 인간 간의 갈등, 5. 희망의 빛을 포함되는 지구 온난화가 주제인 소설을 파란색을 선호하는 30대 물리학자가 작성하고자 할 때 디자인을 출력해 줘.'를 입력할 수 있으며, 생성형 인공지능 모델로부터 표지 색상, 이미지, 폰트, 글자 크기 등을 포함하는 기본 디자인을 획득할 수 있다.For example, the device 200 includes the generative artificial intelligence model as 'main keywords include climate change, natural disaster, and future world, and the table of contents includes 1. Current Earth, 2. Human Choice, 3. Nature's Resistance. , 4. Conflict between humans, 5. When a physicist in his 30s who prefers blue wants to write a novel with global warming as the theme, including Light of Hope, he can input 'Print the design.' From the intelligent model, the basic design including cover color, image, font, and letter size can be obtained.

이를 통해, 사용자는 원고의 작성 가이드 뿐만 아니라 원고의 기본 디자인도 획득할 수 있고, 기한 내에 원고 작성을 완료하도록 스케줄 관리도 받을 수 있다.Through this, users can obtain not only a guide to writing the manuscript, but also the basic design of the manuscript, and can also receive schedule management to complete the writing of the manuscript within the deadline.

도 4는 일실시예에 따른 설문의 답변을 통해 원고의 주제를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.Figure 4 is a diagram illustrating a process for obtaining the subject of a manuscript through answers to a questionnaire according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 개인 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 사용자의 개인 정보는 사용자의 이름, 사용자의 주소, 사용자의 성별, 사용자의 연령, 사용자의 직업을 포함할 수 있으며, 그 외의 사용자의 선호 색상, 사용자의 선호 디자인이 더 포함될 수 있다.Referring to FIG. 4, first, in step S401, the device 200 may obtain the user's personal information from the user's terminal 100. Here, the user's personal information may include the user's name, the user's address, the user's gender, the user's age, the user's occupation, and may further include the user's preferred color and the user's preferred design.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 이름, 사용자의 주소, 사용자의 성별, 사용자의 연령, 사용자의 직업, 사용자의 선호 색상, 사용자의 선호 디자인을 포함하는 사용자의 개인 정보를 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 receives the user's personal information including the user's name, user's address, user's gender, user's age, user's occupation, user's preferred color, and user's preferred design from the user's terminal 100. Information can be obtained.

S402 단계에서, 장치(200)는 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제1 주제로 파악할 수 있다.In step S402, the device 200 may identify a topic of interest to another user with the same gender as the user as the first topic.

구체적으로, 장치(200)는 사용자가 해당 플랫폼을 통해 원고를 작성하게 되면, 사용자의 개인 정보 및 사용자가 원고를 작성한 이력을 매칭하여 사용자의 작성 히스토리를 생성할 수 있으며, 생성된 사용자의 작성 히스토리를 장치(200)에 구비된 데이터베이스에 저장할 수 있다. Specifically, when the user writes a manuscript through the platform, the device 200 can generate the user's writing history by matching the user's personal information and the user's writing history, and the created user's writing history can be stored in a database provided in the device 200.

즉, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 성별을 획득할 수 있고, 장치(200)에 구비된 데이터베이스를 통해 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자의 작성 히스토리를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 획득한 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자의 작성 히스토리를 기초로, 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자가 원고를 작성할 때 사용한 주제를 확인할 수 있으며, 확인된 주제 중 가장 많이 포함된 주제를 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제인 제1 주제로 파악할 수 있다.In other words, the device 200 can obtain the user's gender from the user's terminal 100, and can obtain the writing history of another user with the same gender as the user through the database provided in the device 200. there is. In addition, the device 200 can check the topics used by other users with the same gender as the user when writing the manuscript, based on the acquired writing history of other users with the same gender as the user's gender, and confirm the topics used when writing the manuscript. The topic that contains the most of the topics can be identified as the first topic, which is a topic of interest to other users with the same gender as the user.

S403 단계에서, 장치(200)는 제1 주제에 매칭된 설문인 제1 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다. 이를 위해, 장치(200)는 주제 - 설문 데이터베이스를 구비하거나 별개의 주제 - 설문 데이터베이스와 유무선으로 통신할 수 있다. 주제 - 설문 데이터베이스에는 해당 주제와 관련된 설문이 저장되어 있을 수 있으며, 이때, 설문은 사용자가 해당 주제에 관심이 있는지 여부를 확인하기 위한 설문일 수 있으며, 주관식 답변을 요구하는 설문일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In step S403, the device 200 may provide a first survey, which is a survey matching the first topic, to the user's terminal 100. To this end, the device 200 may be provided with a subject-survey database or may communicate with a separate subject-survey database wired or wirelessly. Topic - The survey database may store surveys related to the topic. In this case, the survey may be a survey to check whether the user is interested in the topic, and may be a survey that requires a subjective answer. It is not limited.

즉, 장치(200)는 사용자의 성별을 통해 제1 주제가 파악되면, 주제 - 설문 데이터베이스를 통해 제1 주제와 매칭된 설문인 제1 설문을 확인할 수 있으며, 제1 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.That is, when the first topic is identified through the user's gender, the device 200 can check the first survey, which is a survey matched to the first topic, through the topic-survey database, and send the first survey to the user's terminal 100. It can be provided as .

S404 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 제1 설문의 답변을 획득할 수 있다.In step S404, the device 200 may obtain an answer to the first survey from the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 제1 주제에 매칭된 설문인 제1 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있고, 사용자의 단말(100)로부터 제1 설문의 답변을 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 can provide a first survey, which is a survey matching a first topic, to the user's terminal 100 and obtain an answer to the first survey from the user's terminal 100.

S405 단계에서, 장치(200)는 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제2 주제로 파악할 수 있다.In step S405, the device 200 may identify a topic of interest to another user with the same age as the user as the second topic.

구체적으로, 장치(200)는 사용자가 해당 플랫폼을 통해 원고를 작성하게 되면, 사용자의 개인 정보 및 사용자가 원고를 작성한 이력을 매칭하여 사용자의 작성 히스토리를 생성할 수 있으며, 생성된 사용자의 작성 히스토리를 장치(200)에 구비된 데이터베이스에 저장할 수 있다. Specifically, when the user writes a manuscript through the platform, the device 200 can generate the user's writing history by matching the user's personal information and the user's writing history, and the created user's writing history can be stored in a database provided in the device 200.

즉, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 연령을 획득할 수 있고, 장치(200)에 구비된 데이터베이스를 통해 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자의 작성 히스토리를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 획득한 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자의 작성 히스토리를 기초로, 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자가 원고를 작성할 때 사용한 주제를 확인할 수 있으며, 확인된 주제 중 가장 많이 포함된 주제를 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제인 제2 주제로 파악할 수 있다.That is, the device 200 can obtain the user's age from the user's terminal 100, and can obtain the writing history of another user with the same age as the user through the database provided in the device 200. there is. In addition, the device 200 can check the topics used by other users with the same age as the user when writing the manuscript, based on the acquired writing history of other users with the same age as the user's age, and the confirmed topics are used when writing the manuscript. The topic that contains the most of the topics can be identified as the second topic, which is a topic of interest to other users with the same age as the user.

S406 단계에서, 장치(200)는 제2 주제에 매칭된 설문인 제2 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다. 이를 위해, 장치(200)는 주제 - 설문 데이터베이스를 구비하거나 별개의 주제 - 설문 데이터베이스와 유무선으로 통신할 수 있다. 주제 - 설문 데이터베이스에는 해당 주제와 관련된 설문이 저장되어 있을 수 있으며, 이때, 설문은 사용자가 해당 주제에 관심이 있는지 여부를 확인하기 위한 설문일 수 있으며, 주관식 답변을 요구하는 설문일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In step S406, the device 200 may provide a second survey, which is a survey matched to the second topic, to the user's terminal 100. To this end, the device 200 may be provided with a subject-survey database or may communicate with a separate subject-survey database wired or wirelessly. Topic - The survey database may store surveys related to the topic. In this case, the survey may be a survey to check whether the user is interested in the topic, and may be a survey that requires a subjective answer. It is not limited.

즉, 장치(200)는 사용자의 연령을 통해 제2 주제가 파악되면, 주제 - 설문 데이터베이스를 통해 제2 주제와 매칭된 설문인 제2 설문을 확인할 수 있으며, 제2 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.That is, when the second topic is identified through the user's age, the device 200 can check the second survey, which is a survey matched to the second topic, through the topic-survey database, and send the second survey to the user's terminal 100. It can be provided as .

S407 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 제2 설문의 답변을 획득할 수 있다.In step S407, the device 200 may obtain an answer to the second survey from the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 제2 주제에 매칭된 설문인 제2 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있고, 사용자의 단말(100)로부터 제2 설문의 답변을 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 can provide a second survey, which is a survey matched to a second topic, to the user's terminal 100 and obtain an answer to the second survey from the user's terminal 100.

S408 단계에서, 장치(200)는 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제3 주제로 파악할 수 있다.In step S408, the device 200 may identify a topic of interest to another user having the same occupation as the user as a third topic.

구체적으로, 장치(200)는 사용자가 해당 플랫폼을 통해 원고를 작성하게 되면, 사용자의 개인 정보 및 사용자가 원고를 작성한 이력을 매칭하여 사용자의 작성 히스토리를 생성할 수 있으며, 생성된 사용자의 작성 히스토리를 장치(200)에 구비된 데이터베이스에 저장할 수 있다. Specifically, when the user writes a manuscript through the platform, the device 200 can generate the user's writing history by matching the user's personal information and the user's writing history, and the created user's writing history can be stored in a database provided in the device 200.

즉, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 사용자의 직업을 획득할 수 있고, 장치(200)에 구비된 데이터베이스를 통해 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자의 작성 히스토리를 획득할 수 있다. 또한, 장치(200)는 획득한 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자의 작성 히스토리를 기초로, 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자가 원고를 작성할 때 사용한 주제를 확인할 수 있으며, 확인된 주제 중 가장 많이 포함된 주제를 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제인 제3 주제로 파악할 수 있다.That is, the device 200 can obtain the user's occupation from the user's terminal 100, and can obtain the writing history of other users who have the same occupation as the user through the database provided in the device 200. there is. In addition, the device 200 can check the topics used by other users with the same occupation as the user when writing the manuscript, based on the writing history of other users with the same occupation as the acquired user. The topic that contains the most of the topics can be identified as the third topic, which is a topic of interest to other users with the same occupation as the user.

S409 단계에서, 장치(200)는 제3 주제에 매칭된 설문인 제3 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다. 이를 위해, 장치(200)는 주제 - 설문 데이터베이스를 구비하거나 별개의 주제 - 설문 데이터베이스와 유무선으로 통신할 수 있다. 주제 - 설문 데이터베이스에는 해당 주제와 관련된 설문이 저장되어 있을 수 있으며, 이때, 설문은 사용자가 해당 주제에 관심이 있는지 여부를 확인하기 위한 설문일 수 있으며, 주관식 답변을 요구하는 설문일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. In step S409, the device 200 may provide the third survey, which is a survey matching the third topic, to the user's terminal 100. To this end, the device 200 may be provided with a subject-survey database or may communicate with a separate subject-survey database wired or wirelessly. Topic - The survey database may store surveys related to the topic. In this case, the survey may be a survey to check whether the user is interested in the topic, and may be a survey that requires a subjective answer. It is not limited.

즉, 장치(200)는 사용자의 직업을 통해 제3 주제가 파악되면, 주제 - 설문 데이터베이스를 통해 제3 주제와 매칭된 설문인 제3 설문을 확인할 수 있으며, 제3 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.That is, when the third topic is identified through the user's occupation, the device 200 can check the third survey, which is a survey matched to the third topic, through the topic-survey database, and send the third survey to the user's terminal 100. It can be provided as .

S410 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 제3 설문의 답변을 획득할 수 있다.In step S410, the device 200 may obtain an answer to the third questionnaire from the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 제3 주제에 매칭된 설문인 제3 설문을 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있고, 사용자의 단말(100)로부터 제3 설문의 답변을 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 can provide a third survey, which is a survey matched to a third topic, to the user's terminal 100 and obtain an answer to the third survey from the user's terminal 100.

S411 단계에서, 장치(200)는 제1 설문의 답변, 제2 설문의 답변, 및 제3 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수에 비례하여 각 설문에 대응하는 점수를 생성할 수 있다.In step S411, the device 200 generates a score corresponding to each questionnaire in proportion to the amount of answers and the number of positive keywords, based on the answers to the first questionnaire, the answers to the second questionnaire, and the answers to the third questionnaire. You can.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 제1 설문의 답변을 기초로, 답변 분량을 생성할 수 있다. 이때, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 제1 설문의 답변을 기초로, 제1 설문에 대한 답변의 총 글자 수를 확인할 수 있고, 확인된 제1 설문에 대한 답변의 총 글자 수를 제1 설문의 개수로 나눈 값으로 답변 분량을 생성할 수 있다. 또한, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 제1 설문의 답변을 기초로, 긍정 키워드의 개수를 생성할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 설문의 답변을 전처리하는 과정을 수행할 수 있으며, 구체적으로, 장치(200)는 문장을 단어 단위로 분할하고 특수 문자나 불필요한 공백 등을 제거하는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 또한, 장치(200)는 제1 설문의 답변을 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 분석할 수 있다. 자연어 처리 알고리즘은 문장 구조, 어휘 의미, 문맥 등을 파악하여 단어의 긍정적 또는 부정적인 의미를 예측하는 데 활용된다. 또한, 장치(200)는 자연어 처리 알고리즘을 통해 추출된 단어들을 긍정 키워드와 부정 키워드로 분류할 수 있으며, 이때, 긍정 키워드는 긍정적인 의미를 가지고 있는 단어들이 포함되고, 부정 키워드는 부정적인 의미를 가지고 있는 단어들이 포함될 수 있다. 이때, 장치(200)는 이 외에도 자연어 처리 알고리즘을 통해 긍정 키워드와 부정 키워드를 분류 및 확인하기 위해 통상적으로 사용되는 방법을 활용하여 제1 설문의 답변에 포함된 긍정 키워드의 개수를 확인할 수 있다. Specifically, the device 200 may generate the amount of answers based on the answers to the first questionnaire obtained from the user's terminal 100. At this time, the device 200 can check the total number of characters in the answer to the first questionnaire based on the answer to the first questionnaire obtained from the user's terminal 100, and the total number of answers to the confirmed first questionnaire. The answer volume can be created by dividing the number of characters by the number of first questionnaires. Additionally, the device 200 may generate the number of positive keywords based on the answer to the first questionnaire obtained from the user's terminal 100. At this time, the device 200 may perform a preprocessing process for the answers to the first questionnaire. Specifically, the device 200 may perform a preprocessing process of dividing the sentence into words and removing special characters or unnecessary spaces. can do. Additionally, the device 200 may analyze the answers to the first questionnaire using a natural language processing algorithm. Natural language processing algorithms are used to predict the positive or negative meaning of words by understanding sentence structure, vocabulary meaning, and context. Additionally, the device 200 can classify words extracted through a natural language processing algorithm into positive keywords and negative keywords, where positive keywords include words with a positive meaning, and negative keywords include words with a negative meaning. Words may be included. At this time, the device 200 can also check the number of positive keywords included in the answer to the first survey by using a method commonly used to classify and confirm positive and negative keywords through a natural language processing algorithm.

또한, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 제2 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성할 수 있으며, 제2 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하는 과정은 상기의 제1 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하는 과정과 동일한 방식으로 수행될 수 있다.In addition, the device 200 may generate the answer amount and the number of positive keywords based on the answer to the second questionnaire obtained from the user's terminal 100, and based on the answer to the second questionnaire, the answer amount and The process of generating the number of positive keywords can be performed in the same manner as the process of generating the amount of answers and the number of positive keywords based on the answers to the first questionnaire.

또한, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 획득한 제3 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성할 수 있으며, 제3 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하는 과정 또한, 상기의 제1 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하는 과정과 동일한 방식으로 수행될 수 있다.In addition, the device 200 may generate the answer amount and the number of positive keywords based on the answer to the third questionnaire obtained from the user's terminal 100, and based on the answer to the third questionnaire, the answer amount and The process of generating the number of positive keywords can also be performed in the same manner as the process of generating the amount of answers and the number of positive keywords based on the answers to the first questionnaire.

또한, 장치(200)는 제1 설문의 답변을 통한 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하고, 제2 설문의 답변을 통한 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하고, 및 제3 설문의 답변을 통한 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수를 생성하면, 장치(200)는 각 설문의 답변을 통한 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수에 비례하여 각 설문에 대응하는 점수를 생성할 수 있다.In addition, the device 200 generates the amount of answers and the number of positive keywords through the answers to the first questionnaire, generates the amount of answers and the number of positive keywords through the answers to the second questionnaire, and generates the amount of answers and the number of positive keywords through the answers to the third questionnaire. When the amount of answers and the number of positive keywords are generated, the device 200 can generate a score corresponding to each questionnaire in proportion to the amount of answers and the number of positive keywords.

즉, 장치(200)는 답변 분량이 길수록 긍정 키워드의 개수가 많을수록 해당 설문에 대응하는 점수를 높게 생성할 수 있고, 장치(200)는 답변의 분량이 짧을수록 긍정 키워드의 개수가 적을수록 해당 설문에 대응하는 점수를 낮게 생성할 수 있다.In other words, the longer the answer and the larger the number of positive keywords, the device 200 can generate a higher score corresponding to the corresponding survey. The device 200 can generate a higher score corresponding to the corresponding survey as the answer is shorter and the number of positive keywords is smaller. It is possible to generate a low score corresponding to .

즉, 장치(200)는 답변 분량이 미리 설정된 설정 분량보다 긴지 여부를 확인할 수 있고, 긍정 키워드의 개수가 미리 설정된 설정 개수보다 많은지 여부를 확인하여, 답변 분량이 설정 분량보다 길고, 긍정 키워드의 개수가 설정 개수보다 많은 경우, 해당 설문에 대응하는 점수로 점수의 최고 점수를 부여할 수 있고, 답변 분량이 설정 분량보다 길지 않거나, 긍정 키워드의 개수가 설정 개수보다 많지 않을 경우, 해당 설문에 대응하는 점수로 답변 분량과 긍정 키워드의 개수에 비례하여 해당 설문에 대응하는 점수를 부여할 수 있다. 여기서, 점수의 최고 점수는 미리 설정된 점수 값일 수 있으며, 실시 예에 따라 달라질 수 있다.That is, the device 200 can check whether the answer amount is longer than the preset amount and check whether the number of positive keywords is greater than the preset number, so that the answer amount is longer than the set amount and the number of positive keywords is greater than the preset amount. If the number is greater than the set number, the highest score can be given as the score corresponding to the survey, and if the length of the answer is not longer than the set amount or the number of positive keywords is not more than the set number, the score corresponding to the survey can be awarded. A score corresponding to the survey can be given in proportion to the amount of answers and the number of positive keywords. Here, the highest score may be a preset score value and may vary depending on the embodiment.

S412 단계에서, 장치(200)는 점수가 가장 높은 설문에 매칭된 주제를 원고의 주제로 선정할 수 있다.In step S412, the device 200 may select the topic that matches the questionnaire with the highest score as the topic of the manuscript.

구체적으로, 장치(200)는 제1 설문에 대응하는 점수, 제2 설문에 대응하는 점수, 제3 설문에 대응하는 점수를 비교하여, 점수가 가장 높은 설문에 매칭된 주제를 원고의 주제로 선정할 수 있다.Specifically, the device 200 compares the score corresponding to the first questionnaire, the score corresponding to the second questionnaire, and the score corresponding to the third questionnaire, and selects the topic matching the questionnaire with the highest score as the topic of the manuscript. can do.

이로 인해, 장치(200)는 설문을 통해 사용자가 관심 있는 주제를 파악할 수 있고, 해당 주제를 원고의 주제로 선정할 수 있다.Because of this, the device 200 can identify a topic of interest to the user through a survey and select the topic as the topic of the manuscript.

도 5는 일실시예에 따른 생성형 인공지능 모델을 통해 원고의 주제를 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Figure 5 is a flow chart to explain the process of generating the subject of a manuscript through a generative artificial intelligence model according to an embodiment.

도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(200)는 웹 사이트를 통해 제1 기간 동안에 업로드된 게시글을 획득할 수 있다. 여기서, 제1 기간은 현 시점을 기준으로 미리 설정된 기간으로 실시 예에 따라 달라질 수 있다. 게시글은 카페, 블로그, 인스타그램 등의 SNS에 업로드 된 게시물일 수 있으며, 또한, 언론사에 업로드 된 뉴스 기사일 수도 있다Referring to FIG. 5, first, in step S501, the device 200 may obtain posts uploaded during a first period through a website. Here, the first period is a preset period based on the current time and may vary depending on the embodiment. The post may be a post uploaded to SNS such as a cafe, blog, or Instagram, or it may also be a news article uploaded to a media outlet.

구체적으로, 장치(200)는 웹 사이트와 유무선으로 통신할 수 있고, 웹 사이트에 접속할 수 있으며, 웹 사이트를 통해 미리 설정된 제1 기간 동안 업로드 된 게시글을 획득할 수 있다. 이때, 장치(200)는 게시글을 획득하는 과정에서 게시글과 함께 해당 게시글의 댓글 수, 해당 게시글의 조회 수를 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 can communicate with the website wired or wirelessly, access the website, and obtain posts uploaded during a first preset period through the website. At this time, in the process of acquiring a post, the device 200 may obtain the post along with the number of comments on the post and the number of views of the post.

S502 단계에서, 장치(200)는 게시글을 기초로, 제1 목표 개수보다 댓글 수가 많고, 제2 목표 개수보다 조회수가 많은 게시글을 인기 게시글로 선정할 수 있다. 여기서, 제1 목표 개수는 미리 설정된 개수로 실시 예에 따라 달라질 수 있고, 제2 목표 개수는 미리 설정된 개수로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S502, the device 200 may select a post with more comments than the first target number and more views than the second target number as a popular post, based on the posts. Here, the first target number is a preset number and may vary depending on the embodiment, and the second target number is a preset number and may vary depending on the embodiment.

구체적으로, 장치(200)는 웹 사이트를 통해 획득한 게시글을 통해, 해당 게시글의 댓글 수와 제1 목표 개수를 비교하고, 해당 게시글의 조회 수와 제2 목표 개수를 비교할 수 있다. 장치(200)는 비교 결과, 제1 목표 개수보다 댓글 수가 많고, 제2 목표 개수보다 조회수가 많은 게시글을 인기 게시글로 선정할 수 있다.Specifically, the device 200 may compare the number of comments on the post with the first target number, and compare the number of views on the post with the second target number, through posts obtained through a website. As a result of the comparison, the device 200 may select a post with more comments than the first target number and more views than the second target number as a popular post.

S503 단계에서, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 인기 게시글을 입력하여 현재 이슈를 획득할 수 있다.In step S503, the device 200 may obtain current issues by inputting popular posts into the generative artificial intelligence model.

구체적으로, 장치(200)는 인기 게시글을 생성형 인공지능 모델에 입력할 수 있고, 생성형 인공지능 모델로부터 현재 이슈를 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 can input popular posts into a generative artificial intelligence model and obtain current issues from the generative artificial intelligence model.

예를 들어, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 '제1 인기 게시글, 제2 인기 게시글, 제3 인기 게시글, 제4 인기 게시글을 기초로, 가장 많이 포함된 현재 이슈를 알려 줘.'를 입력할 수 있으며, 생성형 인공지능 모델로부터 제1 인기 게시글, 제2 인기 게시글, 제3 인기 게시글, 제4 인기 게시글에 가장 많이 포함된 주제인 현재 이슈를 획득할 수 있다.For example, the device 200 tells the generative artificial intelligence model, 'Based on the first popular post, second most popular post, third most popular post, and fourth most popular post, tell me the most included current issue.' can be entered, and the current issue, which is the topic most included in the 1st popular post, 2nd popular post, 3rd popular post, and 4th popular post, can be obtained from the generative artificial intelligence model.

S504 단계에서, 장치(200)는 현재 이슈를 원고의 주제로 선정할 수 있다.In step S504, the device 200 may select the current issue as the topic of the manuscript.

구체적으로, 장치(200)는 인기 게시글을 생성형 인공지능 모델에 입력하여, 인기 게시글에 가장 많이 포함된 주제인 현재 이슈를 확인할 수 있으며, 현재 이슈를 원고의 주제로 선정할 수 있다.Specifically, the device 200 can input popular posts into a generative artificial intelligence model to check the current issue, which is the topic most included in the popular posts, and select the current issue as the subject of the manuscript.

이로 인해, 장치(200)는 사용자가 어떤 주제로 원고를 써야 할지 모르는 경우, 최근 인기 있는 게시글을 통해 현재 이슈를 파악할 수 있고, 현재 이슈를 원고의 주제로 선정하여 사용자에게 주제를 추천할 수 있다.Because of this, if the user does not know what topic to write a manuscript on, the device 200 can determine the current issue through recent popular posts, select the current issue as the topic of the manuscript, and recommend the topic to the user. .

도 6은 일실시예에 따른 생성형 인공지능 모델을 이용하여 본문을 작성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Figure 6 is a flowchart explaining the process of writing text using a generative artificial intelligence model according to an embodiment.

도 6을 참조하면, 먼저 S601 단계에서, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 주제, 원고의 분야, 주요 키워드, 본문 작성 목차를 입력하여 예시 본문을 획득할 수 있다. 여기서, 본문 작성 목차는 원고에 포함된 목차들 중 사용자가 본문을 작성하고자 하는 목차일 수 있다.Referring to FIG. 6, first, in step S601, the device 200 may obtain an example text by inputting the subject of the manuscript, the field of the manuscript, main keywords, and the table of contents for writing the text into the generative artificial intelligence model. Here, the table of contents for writing the text may be a table of contents for which the user wants to write the text among the tables of contents included in the manuscript.

구체적으로, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 주제, 원고의 분야, 주요 키워드 및 본문 작성 목차를 입력할 수 있고, 생성형 인공지능 모델로부터 예시 본문을 획득할 수 있다. 이때, 본문 작성 목차는 목차 중 사용자가 본문을 작성하고자 하는 목차일 수 있다.Specifically, the device 200 can input the subject of the manuscript, the field of the manuscript, main keywords, and the table of contents for writing the text into the generative artificial intelligence model, and obtain an example text from the generative artificial intelligence model. At this time, the table of contents for writing the text may be the table of contents in which the user wants to write the text.

S602 단계에서, 장치(200)는 예시 본문을 제1 색상으로 표시하여 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.In step S602, the device 200 may display the example text in a first color and provide it to the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 주제, 원고의 분야, 주요 키워드, 본문 작성 목차를 입력하여 예시 본문을 획득할 수 있으며, 획득한 예시 본문을 제1 색상으로 표시하여 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다. Specifically, the device 200 can obtain example text by inputting the subject of the manuscript, the field of the manuscript, main keywords, and the table of contents of the text composition into the generative artificial intelligence model, and display the obtained example text in the first color. It can be provided to the user's terminal 100.

예를 들어, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델에 원고의 주제, 원고의 분야, 주요 키워드, 본문 작성 목차를 입력하여 예시 본문을 획득할 수 있고, 예시 본문을 제1 색상인 빨간색으로 표시하여 사용자의 단말(100)로 제공할 수 있다.For example, the device 200 can obtain an example text by inputting the subject of the manuscript, the field of the manuscript, main keywords, and the table of contents of the text composition into the generative artificial intelligence model, and display the example text in red, the first color. This can be provided to the user's terminal 100.

S603 단계에서, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 예시 본문에 대응하는 본문 수정안을 획득할 수 있다.In step S603, the device 200 may obtain a text correction corresponding to the example text from the user's terminal 100.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 예시 본문에 대응하여 사용자가 보정 및 수정한 본문 수정안을 획득할 수 있다.Specifically, the device 200 may obtain a text amendment corrected and corrected by the user corresponding to the example text from the user's terminal 100.

S604 단계에서, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안을 비교하여 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 생성할 수 있다.In step S604, the device 200 may compare the example text and the text amendment to generate a degree of consistency between the example text and the text amendment.

구체적으로, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안을 비교하여 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 생성할 수 있으며, 이때, 장치(200)는 일치도를 생성하기 위해 코사인 유사도, 유클리드 거리, 자카드 유사도 등 문장 유사도를 확인하여 두 문장 사이의 유사도를 계산하여 일치도를 생성할 수도 있고, 장치(200)는 자연어 처리 모델 및 텍스트 유사성 모델을 활용하여 텍스트 간의 유사성을 평가하여 일치도를 생성할 수도 있고, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 토큰(단어, 구 등)을 비교하여 일치하는 토큰의 비율을 계산하여 일치도를 생성할 수도 있고, 장치(200)는 문장 임베딩을 활용하여 문장을 벡터로 변환하고, 문장 간의 의미적 유사성을 평가형 일치도를 생성할 수도 있다. 한편, 장치(200)는 이 외에도 통상적으로 사용되는 두 텍스트 간의 일치도를 생성하기 위한 방법과 동일한 방법을 수행하여 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 생성할 수 있다.Specifically, the device 200 may compare the example text and the text amendment to generate a degree of correspondence between the example text and the text amendment. At this time, the device 200 may use cosine similarity, Euclidean distance, Jacquard similarity, etc. to generate the degree of correspondence. A match may be generated by checking the sentence similarity and calculating the similarity between two sentences, and the device 200 may generate a match by evaluating the similarity between texts using a natural language processing model and a text similarity model, and the device ( 200) may calculate the ratio of matching tokens by comparing tokens (words, phrases, etc.) of the example text and the text modification to generate a degree of agreement, and the device 200 may utilize sentence embedding to convert the sentence into a vector and , the semantic similarity between sentences can also be evaluated to generate concordance. Meanwhile, the device 200 may also generate the consistency between the example text and the text amendment by performing the same method as the method for generating the consistency between two commonly used texts.

S605 단계에서, 장치(200)는 일치도가 제1 기준 비율보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기준 비율은 미리 설정된 비율로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S605, the device 200 may check whether the degree of agreement is higher than the first reference rate. Here, the first reference ratio is a preset ratio and may vary depending on the embodiment.

S605 단계에서 일치도가 제1 기준 비율보다 높다고 확인되면, S606 단계에서, 장치(200)는 본문 수정안을 제1 색상으로 유지할 수 있다.If the match is confirmed to be higher than the first standard ratio in step S605, the device 200 may maintain the text correction in the first color in step S606.

구체적으로, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 확인한 결과, 예시 본문과 본문 수정안의 일치도가 미리 설정된 제1 기준 비율보다 높다고 확인되면, 사용자가 본문을 거의 수정하지 않았다고 판단하여 본문 수정안을 그대로 제1 색상으로 유지할 수 있다.Specifically, the device 200 determines that the user has hardly modified the text and, if it is determined that the consistency between the example text and the text amendment is higher than the preset first standard ratio as a result of checking the consistency between the example text and the text amendment, makes the text correction. can be maintained as the first color.

예를 들어, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 확인한 결과, 예시 본문과 본문 수정안의 일치도가 95%로, 제1 기준 비율인 90%보다 높다고 확인되면, 본문 수정안을 제1 색상인 빨간색으로 유지할 수 있다.For example, as a result of checking the consistency between the example text and the text amendment, the device 200 determines that the consistency between the example text and the text amendment is 95%, which is higher than the first standard ratio of 90%, and sets the text amendment in the first color. It can be kept in red.

S605 단계에서 일치도가 제1 기준 비율보다 높지 않다고 확인되면, S607 단계에서, 장치(200)는 일치도가 제2 기준 비율보다 높은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기준 비율은 제1 기준 비율보다 낮게 미리 설정된 비율로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.If it is determined in step S605 that the degree of agreement is not higher than the first reference rate, in step S607, the device 200 may check whether the degree of agreement is higher than the second standard rate. Here, the second reference ratio is a preset ratio that is lower than the first reference ratio and may vary depending on the embodiment.

S607 단계에서 일치도가 제2 기준 비율보다 높다고 확인되면, S608 단계에서, 장치(200)는 본문 수정안을 제2 색상으로 표시할 수 있다.If the match is confirmed to be higher than the second standard ratio in step S607, the device 200 may display the text correction in a second color in step S608.

구체적으로, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 확인한 결과, 예시 본문과 본문 수정안의 일치도가 미리 설정된 제1 기준 비율보다 높지 않고 미리 설정된 제2 기준 비율보다 높다고 확인되면, 사용자가 본문을 수정한 것으로 확인되지만 아직도 예시와 일치도가 높다고 판단하여 본문 수정안을 제2 색상으로 표시할 수 있다.Specifically, the device 200 checks the degree of correspondence between the example text and the main text amendment, and if it is determined that the degree of correspondence between the example text and the main text amendment is not higher than the first preset standard ratio and is higher than the preset second standard ratio, the user sends the text has been confirmed to have been modified, but it is judged to still have a high degree of consistency with the example, so the text revisions can be displayed in a second color.

예를 들어, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 확인한 결과, 예시 본문과 본문 수정안의 일치도가 80%로, 제1 기준 비율인 90%보다 낮고 제2 기준 비율인 60%보다 높다고 확인되면, 본문 수정안을 제2 색상인 파란색으로 표시할 수 있다.For example, the device 200 checked the consistency between the example text and the text amendment, and found that the consistency between the example text and the text amendment was 80%, which was lower than the first standard ratio of 90% and higher than the second standard ratio of 60%. Once confirmed, text amendments can be displayed in a secondary color, blue.

S607 단계에서 일치도가 제2 기준 비율보다 높지 않다고 확인되면, S609 단계에서, 장치(200)는 본문 수정안을 제3 색상으로 표시할 수 있다.If it is confirmed in step S607 that the degree of agreement is not higher than the second standard ratio, in step S609, the device 200 may display the text correction in a third color.

구체적으로, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 확인한 결과, 예시 본문과 본문 수정안의 일치도가 미리 설정된 제1 기준 비율 및 미리 설정된 제2 기준 비율보다 높지 않다고 확인되면, 사용자가 본문을 수정하여 예시와 일치도가 낮다고 판단하여 본문 수정안을 제3 색상으로 표시할 수 있다.Specifically, the device 200 checks the degree of correspondence between the example text and the main text amendment, and if it is determined that the degree of correspondence between the example text and the main text amendment is not higher than the preset first standard ratio and the preset second standard ratio, the user can edit the main text. If it is determined that the consistency with the example is low after revision, the text revision can be displayed in a third color.

예를 들어, 장치(200)는 예시 본문과 본문 수정안의 일치도를 확인한 결과, 예시 본문과 본문 수정안의 일치도가 40%로, 제1 기준 비율인 90%, 제2 기준 비율인 60%보다 낮다고 확인되면, 본문 수정안을 제3 색상인 검정색으로 표시할 수 있다.For example, as a result of checking the consistency between the example text and the text amendment, the device 200 confirmed that the consistency between the example text and the text amendment was 40%, which is lower than the first standard ratio of 90% and the second standard ratio of 60%. If so, the text amendments can be displayed in black, a third color.

즉, 장치(200)는 생성형 인공지능 모델을 통해 출력된 예시 본문과 사용자의 수정에 의해 변경된 본문 수정안을 비교하여 변형도를 측정할 수 있고, 측정된 변형도를 색상으로 표현하여 사용자에게 알려줄 수 있다. 이로 인해 사용자는 저작권에 대한 부분을 인지하며 원고를 작성할 수 있는 효과가 있다.That is, the device 200 can measure the degree of deformation by comparing the example text output through the generative artificial intelligence model with the text revision changed by the user's correction, and express the measured degree of deformation in color to inform the user. You can. This has the effect of allowing users to write manuscripts while being aware of copyright issues.

도 7은 일실시예에 따른 스케줄을 생성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Figure 7 is a flowchart explaining the process of creating a schedule according to an embodiment.

도 7을 참조하면, 먼저, S701 단계에서, 장치(200)는 사용자의 작성 히스토리를 기초로, 요일 별로 원고를 작성한 평균 시간을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 7, first, in step S701, the device 200 can check the average time for writing a manuscript for each day of the week based on the user's writing history.

구체적으로, 장치(200)는 사용자가 해당 플랫폼을 통해 원고를 작성하게 되면, 사용자의 개인 정보 및 사용자가 원고를 작성한 이력을 매칭하여 사용자의 작성 히스토리를 생성할 수 있으며, 생성된 사용자의 작성 히스토리를 장치(200)에 구비된 데이터베이스에 저장할 수 있다.Specifically, when the user writes a manuscript through the platform, the device 200 can generate the user's writing history by matching the user's personal information and the user's writing history, and the created user's writing history can be stored in a database provided in the device 200.

즉, 장치(200)는 스케줄을 생성하기 위해 데이터베이스로부터 사용자의 작성 히스토리를 획득할 수 있고, 획득한 사용자의 작성 히스토리를 기초로, 사용자가 원고를 작성한 이력을 확인할 수 있으며, 사용자가 원고를 작성한 시간을 확인하여, 요일 별로 원고를 작성한 평균 시간을 확인할 수 있다.That is, the device 200 can obtain the user's writing history from the database in order to create a schedule, and based on the obtained user's writing history, can check the user's history of writing the manuscript, and determine the history of the user's writing the manuscript. By checking the time, you can check the average time the manuscript was written for each day of the week.

S702 단계에서, 장치(200)는 평균 시간이 기준 시간보다 긴 요일을 집중력 상승 요일로 선정할 수 있다. 여기서, 기준 시간을 미리 설정된 시간으로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S702, the device 200 may select a day of the week in which the average time is longer than the reference time as a day of the week to increase concentration. Here, the reference time is a preset time and may vary depending on the embodiment.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 작성 히스토리를 통해 사용자의 요일 별 원고를 작성한 평균 시간을 확인할 수 있으며, 평균 시간이 미리 설정된 기준 시간보다 긴 요일을 집중력 상승 요일로 선정할 수 있다.Specifically, the device 200 can check the user's average time for writing a manuscript for each day of the week through the user's writing history, and select the day of the week in which the average time is longer than a preset reference time as the day of the week to increase concentration.

예를 들어, 사용자의 작성 히스토리를 통해 월요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 2시간이고, 화요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 1시간이고, 수요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 4시간이고, 목요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 5시간이고, 금요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 1시간이고, 토요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 2시간이고, 일요일에 사용자가 원고를 작성한 평균 시간이 5시간이고 기준 시간이 3시간으로 설정되었을 경우, 장치(200)는 요일 별 원고를 작성한 평균 시간을 확인하여 기준 시간인 3시간보다 긴 수요일, 목요일, 일요일을 집중력 상승 요일로 선정할 수 있다.For example, through the user's writing history, the average time a user wrote a manuscript on Monday was 2 hours, the average time a user wrote a manuscript on Tuesday was 1 hour, and the average time a user wrote a manuscript on Wednesday was 4 hours. The average time a user writes a manuscript on Thursday is 5 hours, the average time a user writes a manuscript on Friday is 1 hour, the average time a user writes a manuscript on Saturday is 2 hours, and the average time a user writes a manuscript on Sunday is 2 hours. If the average writing time is 5 hours and the standard time is set to 3 hours, the device 200 checks the average writing time for each day of the week and selects Wednesday, Thursday, and Sunday, which are longer than the standard time of 3 hours, as days of the week to increase concentration. can do.

S703 단계에서, 장치(200)는 집중력 상승 요일을 기초로, 시간대 별로 평균 원고 작성량 및 평균 원고의 오류 개수를 확인할 수 있다. 여기서, 시간대는 새벽(00시 ~ 04시), 아침(04시 ~ 08시), 오전(08시 ~ 12시), 오후(12시 ~ 16시), 저녁(16시 ~ 20시), 밤(20시 ~ 24시)을 기준으로 생성될 수 있으며, 그 외의 기준으로 생성될 수도 있다.In step S703, the device 200 may check the average amount of manuscript creation and the average number of errors in the manuscript by time zone, based on the day of the week when concentration increases. Here, the time zones are dawn (00:00 - 04:00), morning (04:00 - 08:00), morning (08:00 - 12:00), afternoon (12:00 - 16:00), evening (16:00 - 20:00), and night. It can be created based on (20:00 ~ 24:00), and can also be created based on other standards.

구체적으로, 장치(200)는 사용자의 작성 히스토리를 통해 집중력 상승 요일이 선정되면, 장치(200)는 사용자의 작성 히스토리를 통해 집중력 상승 요일에 대응하여 시간대 별로 원고가 작성된 분량을 확인할 수 있고, 시간대 별로 평균 원고 작성량을 확인할 수 있다.Specifically, when a day of the week to increase concentration is selected through the user's writing history, the device 200 can check the amount of manuscript written by time zone corresponding to the day of the week to increase concentration through the user's writing history, and You can check the average amount of manuscript writing.

또한, 장치(200)는 사용자의 작성 히스토리를 통해 집중력 상승 요일에 대응하여 시간대 별로 원고의 오류 개수를 확인하여 시간대 별로 평균 원고의 오류 개수를 확인할 수 있다. 이때, 장치(200)는 사용자와 사용자의 원고 작성을 관리할 플래너를 매칭할 수 있으며, 플래너는 사용자가 작성한 원고를 확인하여 오탈자 점검, 내용 부족 점검, 스케줄 관리 점검 등을 수행할 수 있다. 즉, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 현재 사용자가 작성한 원고를 실시간으로 획득할 수 있고, 실시간으로 획득한 사용자가 작성한 원고를 플래너의 단말로 제공할 수 있으며, 장치(200)는 플래너의 단말을 통해 사용자가 작성한 원고에 대응하는 오류를 획득할 수 있다. 이를 통해, 장치(200)는 시간대 별로 사용자가 작성한 원고에 대응하여 원고의 오류 개수를 확인할 수 있고, 시간대 별로 평균 원고의 오류 개수를 확인할 수 있다.In addition, the device 200 can check the number of errors in the manuscript by time zone in response to the day of the week when concentration increases through the user's writing history and check the average number of errors in the manuscript by time zone. At this time, the device 200 can match the user with a planner who will manage the user's writing of the manuscript, and the planner can check the manuscript written by the user to check for typos, lack of content, schedule management, etc. That is, the device 200 can acquire the manuscript written by the current user in real time from the user's terminal 100, and provide the manuscript written by the user acquired in real time to the planner's terminal, and the device 200 can Errors corresponding to the manuscript written by the user can be obtained through the planner's terminal. Through this, the device 200 can check the number of errors in the manuscript corresponding to the manuscript written by the user for each time zone and check the average number of errors in the manuscript for each time zone.

S704 단계에서, 장치(200)는 평균 원고 작성량이 기준 작성량보다 많고, 오류 개수가 기준 개수보다 낮은 시간대를 집중력 상승 시간대로 선정할 수 있다. 여기서, 기준 작성량은 미리 설정된 작성량으로 실시 예에 따라 달라질 수 있으며, 기준 개수는 미리 설정된 개수로 실시 예에 따라 달라질 수 있다.In step S704, the device 200 may select a time zone in which the average amount of manuscript writing is greater than the standard writing amount and the number of errors is lower than the standard number as the concentration increase time zone. Here, the standard writing amount is a preset writing amount and may vary depending on the embodiment, and the standard number is a preset number and may vary depending on the embodiment.

구체적으로, 장치(200)는 시간대 별로 확인된 평균 원고 작성량과 미리 설정된 기준 작성량을 비교할 수 있고, 시간대 별로 확인된 평균 원고의 오류 개수와 미리 설정된 기준 개수를 비교할 수 있다. 장치(200)는 비교 결과, 평균 원고 작성량이 미리 설정된 기준 작성량보다 많고, 오류 개수가 미리 설정된 기준 개수보다 낮은 시간대를 집중력 상승 시간대로 선정할 수 있다.Specifically, the device 200 can compare the average manuscript writing amount confirmed by time zone with a preset standard writing amount, and compare the average number of errors in the manuscript confirmed by time zone with a preset standard number. As a result of the comparison, the device 200 may select a time zone in which the average amount of manuscript writing is greater than the preset standard writing amount and the number of errors is lower than the preset standard number as the concentration increase time zone.

S705 단계에서, 장치(200)는 집중력 상승 요일 및 집중력 상승 시간대를 기초로, 스케줄을 생성할 수 있다.In step S705, the device 200 may create a schedule based on the day of the week when concentration increases and the time zone when concentration increases.

구체적으로, 장치(200)는 원고를 작성한 평균 시간을 통해 선정된 집중력 상승 요일과, 평균 원고 작성량과 평균 원고의 오류 개수를 통해 선정된 집중력 상승 시간대를 기초로, 스케줄을 생성할 수 있다.Specifically, the device 200 may generate a schedule based on the concentration increase day selected through the average time for writing a manuscript and the concentration increase time zone selected through the average amount of manuscript writing and the average number of errors in the manuscript.

이로 인해, 장치(200)는 사용자가 원고를 작성할 때 집중력이 높은 시점을 확인하여 해당 시점을 고려하여 스케줄을 생성할 수 있다. 또한, 장치(200)는 집중력이 높은 시점을 확인하는 과정에서 원고 작성 시간 및 원고 작성량만 고려하는 것이 아니라 오류 개수를 추가로 고려하여 사용자가 시간에 쫓겨 원고 작성 시간 및 원고 작성량이 많아진 것인지, 집중이 잘 되어 원고 작성 시간 및 원고 작성량이 많아진 것인지 판단할 수 있다.Because of this, the device 200 can determine the point in time when the user has high concentration when writing a manuscript and create a schedule taking that point in consideration. In addition, in the process of checking when concentration is high, the device 200 not only considers the manuscript writing time and amount of manuscript writing, but also additionally considers the number of errors to determine whether the user is pressed for time and has increased the time and amount of manuscript writing. You can determine whether the time and amount of manuscript writing have increased due to better concentration.

한편, 장치(200)는 사용자와 사용자의 원고를 관리할 수 있는 플래너를 매칭할 수 있으며, 사용자와 플래너가 매칭되면, 장치(200)는 사용자의 단말(100)로부터 작성된 원고를 실시간으로 획득하여, 사용자와 매칭된 플래너의 단말로 제공할 수 있다. Meanwhile, the device 200 can match a user with a planner capable of managing the user's manuscript, and when the user and the planner are matched, the device 200 obtains the written manuscript from the user's terminal 100 in real time and , can be provided through the terminal of the planner matched with the user.

이를 통해, 플래너는 원고의 내용이 부족한지 여부, 원고에 오탈자를 포함한 오류가 있는지 여부, 사용자가 스케줄 내에 원고를 작성하는지 여부를 확인할 수 있고, 확인 결과를 기초로, 사용자의 단말(100)로 내용 보완, 오류 정정, 원고 작성 요청 알림을 제공할 수 있다.Through this, the planner can check whether the content of the manuscript is insufficient, whether there are errors including typos in the manuscript, and whether the user writes the manuscript within the schedule. Based on the confirmation result, the planner can check whether the manuscript is insufficient in content, whether the manuscript contains errors including typos, and, based on the confirmation result, is sent to the user's terminal 100. Notification of content supplementation, error correction, and manuscript writing requests can be provided.

이때, 장치(200)는 사용자와 플래너를 매칭하기 위해, 플래너 데이터베이스를 구비하거나 별개의 플래너 데이터베이스와 유무선으로 통신할 수 있으며, 플래너 데이터베이스에는 플래너와 매칭하여 플래너의 이름, 플래너의 연락처, 플래너의 경력, 플래너의 학력, 플래너의 자격증, 플래너의 일정, 플래너의 플래닝 이력을 포함하는 플래너의 정보가 저장되어 있을 수 있다. At this time, in order to match the user and the planner, the device 200 may be equipped with a planner database or communicate with a separate planner database wired or wirelessly. The planner database may include the planner's name, contact information, and the planner's career by matching the planner. , the planner's information, including the planner's educational background, the planner's qualifications, the planner's schedule, and the planner's planning history, may be stored.

즉, 장치(200)는 플래너 데이터베이스에 저장된 플래너의 일정을 확인하여, 마감 기한 이내에 사용자의 원고를 관리할 수 있는 플래너를 후보 플래너로 선정할 수 있고, 선정된 후보 플래너의 정보를 획득할 수 있다. That is, the device 200 can check the planner's schedule stored in the planner database, select a planner who can manage the user's manuscript within the deadline as a candidate planner, and obtain information on the selected candidate planner. .

또한, 장치(200)는 사용자의 작성 히스토리를 통해 사용자가 이전에 작성한 원고를 확인할 수 있고, 이전에 작성한 원고를 기초로, 플래너에 의해 수정된 사항을 확인할 수 있으며, 플래너에 의해 수정된 사항을 기초로, 내용 부족, 오류 생성, 시간 관리 부족 중 사용자의 약점을 파악할 수 있다. In addition, the device 200 can check the manuscript previously written by the user through the user's writing history, check the changes made by the planner based on the previously written manuscript, and check the changes made by the planner. As a basis, you can identify the user's weaknesses among lack of content, error creation, and poor time management.

또한, 장치(200)는 후보 플래너의 정보를 기초로, 후보 플래너의 경력, 후보 플래너의 학력, 후보 플래너의 자격증, 후보 플래너의 플래닝 이력을 기초로, 내용 보완, 오류 정정, 스케줄 관리 중 적어도 하나를 포함하는 후보 플래너의 강점을 생성할 수 있다.In addition, the device 200 performs at least one of content supplementation, error correction, and schedule management based on the candidate planner's information, the candidate planner's career, the candidate planner's educational background, the candidate planner's qualifications, and the candidate planner's planning history. The strengths of the candidate planner including can be created.

또한, 장치(200)는 사용자의 약점과 후보 플래너의 강점을 비교하여, 사용자의 약점에 대응하는 강점을 갖는 후보 플래너를 사용자의 플래너로 선정할 수 있다.Additionally, the device 200 may compare the user's weaknesses with the candidate planner's strengths and select a candidate planner with strengths corresponding to the user's weaknesses as the user's planner.

도 8은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.Figure 8 is an exemplary diagram of the configuration of a device according to an embodiment.

일실시예에 따른 장치(200)는 프로세서(210) 및 메모리(220)를 포함한다. 프로세서(210)는 도 1 내지 도 7을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 7을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(200)를 이용하는 개인 또는 단체는 도 1 내지 도 7을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.Device 200 according to one embodiment includes a processor 210 and memory 220. The processor 210 may include at least one device described above with reference to FIGS. 1 to 7 or may perform at least one method described above with reference to FIGS. 1 to 7 . An individual or organization using device 200 may provide services related to some or all of the methods described above with reference to FIGS. 1 to 7 .

메모리(220)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(220)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The memory 220 may store information related to the methods described above or store a program in which methods described later are implemented. Memory 220 may be volatile memory or non-volatile memory.

프로세서(210)는 프로그램을 실행하고, 장치(200)를 제어할 수 있다. 프로세서(210)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(220)에 저장될 수 있다. 장치(200)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.The processor 210 can execute programs and control the device 200. The code of the program executed by the processor 210 may be stored in the memory 220. The device 200 is connected to an external device (eg, a personal computer or a network) through an input/output device (not shown) and can exchange data through wired or wireless communication.

장치(200)는 인공신경망을 학습시키거나, 학습된 인공신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(220)는 학습 중인 또는 학습된 인공신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 인공신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공신경망을 학습시키는 장치(200)와 학습된 인공신경망을 이용하는 장치(200)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.The device 200 can be used to train an artificial neural network or use a trained artificial neural network. Memory 220 may include an artificial neural network that is being trained or has been trained. The processor 210 may learn or execute the artificial neural network algorithm stored in the memory 220. The device 200 for training an artificial neural network and the device 200 for using the learned artificial neural network may be the same or may be separate.

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.The embodiments described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, and a field programmable gate (FPGA). It may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as an array, programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For ease of understanding, a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.

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.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes optical media (magneto-optical media) and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.

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.Although the embodiments have been described with limited drawings as described above, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components are used. Alternatively, appropriate results may be achieved even if substituted or substituted by an equivalent.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims also fall within the scope of the following claims.

Claims (3)

장치에 의해 수행되는, 생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법에 있어서,
사용자의 단말로부터 작성하고자 하는 원고의 분야를 획득하는 단계;
상기 사용자의 단말로부터 수신, 미리 생성된 설문의 답변을 통해 생성 및 생성형 인공지능 모델을 통해 생성 중 적어도 하나의 방식으로 상기 원고의 주제를 획득하는 단계;
상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 분야 및 상기 원고의 주제를 입력하여 상기 원고 작성을 위한 주요 키워드 및 목차를 획득하는 단계; 및
상기 주요 키워드 및 목차를 이용하여 상기 원고의 작성 가이드를 생성하고, 상기 작성 가이드를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 포함하고,
미리 생성된 설문의 답변을 통해 상기 원고의 주제를 획득하는 단계는,
상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 개인 정보를 획득하는 동작,
상기 사용자의 성별과 동일한 성별을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제1 주제로 확인하는 동작,
상기 제1 주제에 매칭된 설문인 제1 설문을 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작,
상기 사용자의 단말로부터 상기 제1 설문의 답변을 획득하는 동작,
상기 사용자의 연령과 동일한 연령을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제2 주제로 확인하는 동작,
상기 제2 주제에 매칭된 설문인 제2 설문을 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작,
상기 사용자의 단말로부터 상기 제2 설문의 답변을 획득하는 동작,
상기 사용자의 직업과 동일한 직업을 갖는 타 사용자가 관심 있는 주제를 제3 주제로 확인하는 동작,
상기 제3 주제에 매칭된 설문인 제3 설문을 상기 사용자의 단말로 제공하는 동작,
상기 사용자의 단말로부터 상기 제3 설문의 답변을 획득하는 동작,
상기 제1 설문의 답변, 상기 제2 설문의 답변, 및 상기 제3 설문의 답변을 기초로, 답변 분량 및 긍정 키워드의 개수에 비례하여 각 설문에 대응하는 점수를 생성하는 동작, 및
점수가 가장 높은 설문에 매칭된 주제를 상기 원고의 주제로 선정하는 동작을 포함하고,
생성형 인공지능 모델을 통해 상기 원고의 주제를 생성하는 단계는,
웹 사이트를 통해 미리 설정된 제1 기간 동안에 업로드된 게시글을 획득하는 동작,
상기 게시글을 기초로, 미리 설정된 제1 목표 개수보다 댓글 수가 많고, 미리 설정된 제2 목표 개수보다 조회 수가 많은 게시글을 인기 게시글로 선정하는 동작,
상기 생성형 인공지능 모델에 상기 인기 게시글을 입력하여 현재 이슈를 획득하는 동작, 및
상기 현재 이슈를 상기 원고의 주제로 선정하는 동작을 포함하는,
생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법.
In a method of providing a generative artificial intelligence model-based manuscript writing and management platform service performed by a device,
Obtaining the field of the manuscript to be written from the user's terminal;
Obtaining the topic of the manuscript in at least one of the following ways: receiving from the user's terminal, generating through answers to a pre-generated questionnaire, and generating through a generative artificial intelligence model;
Inputting the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model to obtain key keywords and a table of contents for writing the manuscript; and
Generating a writing guide for the manuscript using the main keywords and the table of contents, and providing the writing guide to the user's terminal,
The step of obtaining the topic of the manuscript through answers to a pre-generated questionnaire is:
An operation of obtaining the user's personal information from the user's terminal,
An operation of identifying a topic of interest to another user having the same gender as the user as the first topic;
An operation of providing a first survey, which is a survey matching the first topic, to the user's terminal;
An operation of obtaining an answer to the first questionnaire from the user's terminal,
An operation of identifying a topic of interest to another user having the same age as the user as a second topic;
An operation of providing a second survey, which is a survey matching the second topic, to the user's terminal;
An operation of obtaining an answer to the second questionnaire from the user's terminal,
An operation of identifying a topic of interest to another user having the same occupation as the user as a third topic;
An operation of providing a third survey, which is a survey matching the third topic, to the user's terminal;
An operation of obtaining an answer to the third questionnaire from the user's terminal,
An operation of generating a score corresponding to each questionnaire in proportion to the amount of answers and the number of positive keywords, based on the answers to the first questionnaire, the answers to the second questionnaire, and the answers to the third questionnaire, and
Including an operation of selecting the topic matched to the questionnaire with the highest score as the topic of the manuscript,
The step of generating the topic of the manuscript through a generative artificial intelligence model is,
Obtaining posts uploaded through a website during a first preset period of time;
An operation of selecting as a popular post a post with more comments than a preset first target number and more views than a preset second target number, based on the above post;
An operation of acquiring current issues by inputting the popular posts into the generative artificial intelligence model, and
Including an operation of selecting the current issue as the subject of the manuscript,
Method of providing manuscript writing and management platform services based on generative artificial intelligence model.
제1항에 있어서,
상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 분야 및 상기 원고의 주제를 입력하여 상기 원고의 분량을 획득하는 단계;
상기 사용자의 단말로부터 마감 기한을 획득하는 단계;
상기 원고의 분량과 상기 마감 기한을 이용하여 상기 원고 작성을 위한 스케줄을 생성하여 상기 사용자의 단말에 제공하는 단계;
상기 스케줄에 따른 원고의 예정 작성 분량과 상기 사용자의 단말에 입력된 원고의 현재 작성 분량을 비교하여 상기 사용자의 단말에 알림을 제공하는 단계;
상기 사용자의 단말로부터 상기 사용자의 개인 정보를 획득하는 단계; 및
상기 생성형 인공지능 모델에 상기 원고의 분야, 상기 원고의 주제, 상기 주요 키워드, 상기 목차, 상기 개인 정보를 입력하여 상기 원고의 출판을 위한 기본 디자인을 획득하는 단계;를 더 포함하는,
생성형 인공지능 모델 기반 원고 작성 및 관리 플랫폼 서비스 제공 방법.
According to paragraph 1,
obtaining the volume of the manuscript by inputting the field of the manuscript and the topic of the manuscript into the generative artificial intelligence model;
Obtaining a deadline from the user's terminal;
generating a schedule for writing the manuscript using the amount of the manuscript and the deadline and providing the schedule to the user's terminal;
providing a notification to the user's terminal by comparing the scheduled writing amount of the manuscript according to the schedule with the current writing amount of the manuscript input to the user's terminal;
Obtaining the user's personal information from the user's terminal; and
Inputting the field of the manuscript, the topic of the manuscript, the main keywords, the table of contents, and the personal information into the generative artificial intelligence model to obtain a basic design for publication of the manuscript; further comprising,
Method of providing manuscript writing and management platform services based on generative artificial intelligence model.
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