KR20130129725A - 검색 시스템 및 검색 서비스 방법 - Google Patents

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KR20130129725A
KR20130129725A KR1020120053800A KR20120053800A KR20130129725A KR 20130129725 A KR20130129725 A KR 20130129725A KR 1020120053800 A KR1020120053800 A KR 1020120053800A KR 20120053800 A KR20120053800 A KR 20120053800A KR 20130129725 A KR20130129725 A KR 20130129725A
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김태완
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes

Abstract

본 발명에 따른 검색 시스템은 이미지의 메타 특징값 및 이미지 특징값을 기초로 이미지 군집을 생성하는 이미지 군집 생성부, 그리고 사용자 단말로부터 수신한 쿼리에 대하여 상기 이미지 군집을 기초로 검색 결과를 생성하여 제공하는 검색 처리부를 포함한다.

Description

검색 시스템 및 검색 서비스 방법{SEARCH SYSTEM AND METHOD OF SEARCH SERVICE}
본 발명은 검색 시스템 및 검색 서비스 방법에 관한 것이다.
인터넷 사용자는 포털 사이트(portal site) 등에서 관심 있는 업체 등을 검색하고, 검색된 업체의 정보를 제공받을 수 있다. 이때 사용자의 검색은 관심 있는 업체와 관련된 쿼리를 다양하게 입력함으로써 수행될 수 있다. 즉, 사용자가 업체에 관련된 쿼리를 입력하면, 포털 사이트 등은 사용자가 입력한 쿼리와 관련된 검색 결과를 사용자에게 제공한다.
이러한 검색 결과는 텍스트 데이터, 음악 데이터, 이미지 데이터 및 동영상 데이터 등 다양한 데이터를 포함한다. 검색 서비스 제공 사업자는 검색 서비스를 제공하기 위하여 검색 데이터를 획득하여 저장하며, 검색 데이터 중에서 검색 결과 정보를 선택하여 출력 한다.
한편, 검색 결과 중 이미지 데이터는 이미지 주변의 메타 정보, 예를 들어 이미지 제목, 이미지 생성일 및 이미지 사이즈 등을 활용하여 쿼리에 대한 검색 결과로 적절한지가 판단된다. 그러나 검색 결과로서 이미지 데이터는 제공자의 의도에 따라 정확한 메타 정보가 확보되지 않거나 중복된 이미지가 많아 검색 결과로서 적합성이 유지되지 않을 수 있다. 예를 들어 사용자가 특정 이미지를 홍보하기 위하여 실제로 기재한 메타 데이터와 맞지 않는 복수의 이미지를 자신의 블로그 등에 게재하는 경우, 이미지 데이터의 메타 정보만을 기초로 검색 결과를 선정하면 쿼리와 관련도가 낮은 이미지 데이터가 검색 결과로 노출되어 검색 품질이 낮아질 수 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이미지 데이터의 메타 정보뿐만 아니라 이미지 데이터 내용 기술 분석을 통하여 이미지 데이터를 군집화하고, 이를 기초로 쿼리에 대한 검색 결과를 선정함으로써 검색 서비스의 품질을 높이는 것이다.
본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템은 이미지의 메타 특징값 및 이미지 특징값을 기초로 이미지 군집을 생성하는 이미지 군집 생성부, 그리고 사용자 단말로부터 수신한 쿼리에 대하여 상기 이미지 군집을 기초로 검색 결과를 생성하여 제공하는 검색 처리부를 포함한다.
상기 이미지 군집 생성부는, 검색 대상이 되는 복수의 이미지를 수집하는 수집부, 상기 복수의 이미지 각각의 메타 특징값을 추출하는 메타 특징 추출부, 그리고 상기 메타 특징값의 유사도를 기초로 후보 군집을 생성하는 후보 군집 생성부를 포함할 수 있다.
상기 후보 군집에 속하는 이미지 각각의 이미지 특징값을 추출하는 이미지 특징 추출부, 그리고 상기 이미지 특징값의 차이값이 기준 이하인 이미지들을 선으로 연결한 특징 연결도를 생성하는 특징 연결도 생성부를 포함할 수 있다.
상기 후보 군집에 속하는 이미지 중에서 동일한 문서에 포함된 이미지를 선으로 연결한 문서 연결도를 생성하는 문서 연결도 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기 특징 연결도와 상기 문서 연결도를 비교하여 중첩된 선을 제거하여 상기 이미지 군집을 생성하는 최종 군집 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기 메타 특징값은 이미지가 포함된 문서의 제목, 본문, 이미지 생성일 및 이미지가 게재된 웹페이지의 카테고리 중 적어도 하나를 기초로 결정될 수 있다.
상기 메타 특징값은 이미지가 포함된 문서의 제목 및 본문에 기재된 단어의 빈도수를 기초로 결정될 수 있다.
상기 이미지 특징값은 상기 이미지를 복수의 영역으로 나누어 각 영역에 대한 픽셀값의 변화를 수치화한 값을 포함할 수 있다.
상기 이미지 군집에서 대표 이미지를 선정하고, 상기 대표 이미지를 중심으로 나머지 이미지를 계층 분류하는 대표 이미지 트리를 생성하는 대표 이미지 트리 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기 대표 이미지 트리 생성부는 최소비용신장트리(minimum cost spanning tree)를 이용하여 생성된 복수의 트리 중에서 트리를 생성하기까지 비용이 가장 적은 트리를 상기 대표 이미지 트리로 결정할 수 있다.
상기 대표 이미지 트리를 기초로 키워드 트리를 생성하는 키워드 트리 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기 키워드 트리 생성부는 상기 대표 이미지에서 신장되는 연결선 중 동일한 연결선에 연결된 복수의 이미지를 군으로 묶고, 동일한 군에 속하는 이미지의 상기 메타 특징값을 이용하여 상기 키워드 트리를 생성할 수 있다.
상기 검색 처리부는, 상기 사용자 단말로부터 쿼리를 수신하는 쿼리 수신부, 상기 쿼리에 관련된 상기 대표 이미지 트리를 선택하는 대표 이미지 트리 선택부, 그리고 상기 대표 이미지 트리를 기초로 상기 검색 결과를 상기 사용자 단말에게 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.
상기 제공부는, 상기 대표 이미지 트리에 포함된 복수의 이미지를 순차적으로 나열하여 제공할 수 있다.
상기 제공부는, 상기 대표 이미지 트리를 상기 검색 결과로서 제공할 수 있다.
상기 제공부는, 상기 쿼리에 관련된 상기 키워드 트리를 선택하는 키워드 트리 선택부를 더 포함하고, 상기 제공부는 상기 키워드 트리를 이용하여 연관 키워드를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 검색 서비스 방법은 검색 시스템이 검색 서비스를 제공하는 방법으로서, 검색 결과의 대상이 되는 이미지를 수집하는 단계, 상기 수집한 이미지의 메타 특징값을 추출하는 단계, 상기 추출한 메타 특징값의 유사도를 기초로 상기 이미지를 배열하여 후보 군집을 생성하는 단계, 상기 후보 군집에 속하는 이미지에 대하여 이미지 특징값을 추출하는 단계, 상기 이미지 특징값의 차이값이 기준 이하인 이미지들을 선으로 연결하여 특징 연결도를 생성하는 단계, 상기 후보 군집에 속하는 이미지에 대하여 동일한 문서에 포함되어 있는 이미지들을 선으로 연결하여 문서 연결도를 생성하는 단계, 상기 특징 연결도와 상기 문서 연결도를 비교하여 중첩되는 선을 제거한 이미지 군집을 생성하는 단계, 그리고 상기 이미지 군집을 기초로 쿼리에 대한 검색 결과를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 이미지 군집에서 대표 이미지를 선정하고, 상기 대표 이미지를 중심으로 나머지 이미지를 계층 분류하여 대표 이미지 트리를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 검색 결과를 생성하는 단계는, 상기 쿼리에 관련된 대표 이미지 트리를 선택하고 대표 이미지 트리에 포함된 이미지를 상기 사용자 단말에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 대표 이미지에서 신장되는 연결선 중 동일한 연결선에 연결된 복수의 이미지를 군으로 묶고, 동일한 군에 속하는 이미지의 상기 메타 특징값을 이용하여 키워드 트리를 생성할 수 있다.
상기 키워드 트리를 이용하여 연관 키워드를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 한 실시예에 따르면 이미지 데이터의 메타 정보뿐만 아니라 이미지 데이터 내용 기술 분석을 통하여 이미지 데이터를 군집화하고, 이를 기초로 쿼리에 대한 검색 결과를 선정할 수 있다.
또한 검색 결과를 사용자가 직관적으로 인지가 편리하도록 제공하여 검색 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 이미지 군집 생성부를 도시하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 이미지 군집 생성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 이미지 군집 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 대표 이미지 트리 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 키워드 트리 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 키워드 트리 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 검색 처리부를 도시하는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 처리부가 제공하는 화면의 예이다.
도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 처리부가 제공하는 화면의 다른 예이다.
도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 처리부가 제공하는 화면의 다른 예이다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색 서비스 방법을 도시하는 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도면을 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템 및 검색 서비스 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 블록도이다.
검색 시스템(100)은 사용자 단말(200)로부터 쿼리를 수신하여 쿼리에 대한 검색 결과를 생성하여 사용자 단말(200)에게 제공하는 서버로서, 특히 이미지 데이터의 메타 정보뿐만 아니라 이미지 특징값을 기초로 이미지 데이터를 군집화하고, 이미지의 동일 문서 포함 여부를 고려하여 쿼리에 대한 이미지 데이터를 검색 결과로서 제공한다.
여기서 사용자 단말(200)은 광고를 제공받는 사용자가 네트워크를 통하여 검색 시스템(100)에 접속하고 통신하는 장치이며, 예를 들어 컴퓨터, 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 이동 통신 단말기 및 텔레비전(television, TV)등 다양한 통신 장치가 사용될 수 있다.
검색 시스템(100)은 이미지 군집 생성부(110), 대표 이미지 트리 생성부(120), 키워드 트리 생성부(130) 및 검색 처리부(140)를 포함한다.
이미지 군집 생성부(110)는 이미지 데이터의 메타 정보, 이미지 데이터 특징 벡터 및 이미지가 포함된 문서 정보 등을 기초로 이미지 군집을 생성한다. 이에 대하여 도 2 내지 도 4를 참고하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 이미지 군집 생성부를 도시하는 블록도이며, 도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 이미지 군집 생성부의 동작을 설명하기 위한 도면이며, 도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 이미지 군집 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 2를 참고하면, 이미지 군집 생성부(110)는 수집부(111), 메타 특징 추출부(112), 후보 군집 생성부(113), 이미지 특징 추출부(114), 특징 연결도 생성부(115), 문서 연결도 생성부(116) 및 최종 군집 생성부(117)를 포함한다.
수집부(111)는 검색 결과의 대상이 되는 이미지를 수집하여 저장한다.
메타 특징 추출부(112)는 수집된 이미지와 관련된 메타 정보를 추출하고 각 이미지에 대한 메타 특징값을 생성한다. 여기서 메타 정보는 이미지가 포함된 문서의 제목, 본문, 이미지 생성일 및 문서가 게재된 웹페이지의 카테고리 등이 될 수 있다. 또한 메타 특징값은 이미지가 포함된 문서의 제목 및 문서의 본문에 기재된 단어의 빈도수를 기초로 결정될 수 있으며, 이미지의 생성일 및 문서가 게재된 웹페이지의 카테고리를 기초로 가중치를 부여할 수 있다.
후보 군집 생성부(113)는 메타 특징 추출부(112)에서 생성한 메타 특징값에서 특정 단어의 빈도수가 유사한지 여부에 따라 이미지 군집이 될 수 있는 후보 군집을 생성한다.
이미지 특징 추출부(114)는 후보 군집 생성부(113)가 생성한 후보 군집에 포함된 이미지 각각에 대하여 이미지 특징값을 추출한다. 여기서 이미지 특징값은 이미지를 복수의 영역으로 나누어 각 영역에 대한 가로 및 세로 방향 픽셀 값의 변화 정도를 수치화한 값일 수 있다.
특징 연결도 생성부(115)는 후보 군집 생성부(113)가 생성한 후보 군집 내의 이미지에 대하여 이미지 특징값의 거리차에 따라 기준 이하의 거리차인 이미지를 연결하여 특징 연결도를 생성한다. 이러한 특징 연결도가 도 3에 도시되어 있다. 도 3을 참고하면 복수의 이미지가 메타 특징값에 따라 후보 군집을 이루고 있으며, 이미지 특징값이 기준 이하인 이미지들 사이가 선으로 연결되어 있다.
문서 연결도 생성부(116)는 후보 군집을 이루는 이미지들 중에서 동일한 문서에 포함된 이미지를 서로 선으로 연결한 문서 연결도를 생성한다. 이러한 문서 연결도가 도 4에 도시되어 있다. 도 4를 참고하면, 이미지(41, 42, 43, 44, 45)가 후보 군집에 존재하는 경우, 이미지(41, 42)는 문서 1에 포함되고, 이미지(43, 44, 45)는 문서 2에 포함되어 있다. 이 경우 이미지(41, 42)를 서로 연결하고, 이미지(43, 44, 45)를 서로 연결한 문서 연결도(40)가 생성된다.
최종 군집 생성부(117)는 특징 연결도 생성부(115)가 생성한 특징 연결도와 문서 연결도 생성부(116)가 생성한 문서 연결도를 비교하여 연결 선이 중첩하는 경우 연결선을 제거하여 최종적으로 이미지 군집을 생성한다. 즉, 이미지 군집은 메타 특징값이 유사하면서, 이미지 특징값이 유사한 이미지를 연결하고, 이중 동일한 문서에 포함되어 있는 이미지들의 연결을 제외한 것이다. 이로써, 사용자가 특정 이미지를 홍보하기 위하여 중복되는 이미지를 자신의 블로그 등에 반복하여 게재하여 검색 결과의 정확도를 낮추는 경우를 방지할 수 있다.
다시 도 1을 참고하면, 대표 이미지 트리 생성부(120)는 이미지 군집 생성부(110)가 생성한 이미지 군집에 대하여 대표 이미지를 중심으로 하는 트리를 생성한다. 이에 대하여 도 5를 참고하여 상세하게 설명한다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 대표 이미지 트리 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 5를 참고하면, 이미지 군집(51)의 한 예가 도시되어 있다. 이러한 이미지 군집(51)은 앞서 설명한 바와 같이 메타 특징값의 유사도를 기초로 한 후보 군집에 따라 생성되었다. 따라서 이미지 군집(51)에 포함된 복수의 이미지는 메타 특징값의 유사도에 따라 분포되어 있으며 가장 중심에 있는 이미지(53)가 대표 이미지이다. 대표 이미지 트리 생성부(120) 이러한 이미지 군집에서 대표 이미지(53)를 선정하고 대표 이미지(53)를 중심으로 나머지 이미지를 계층 분류하는 대표 이미지 트리(52)를 생성한다. 대표 이미지 트리 생성부(120)는 최소비용신장트리(minimum cost spanning tree)를 통해 생성된 복수의 트리 중에서 트리를 생성하기까지 비용이 가장 적은 트리를 대표 이미지 트리(51)로 결정할 수 있다. 대표 이미지 트리(51)는 대표 이미지(53) 및 대표 이미지(53)에 연결된 복수의 이미지(54, 55, 56)를 포함한다.
다시 도 1을 참고하면, 키워드 트리 생성부(130)는 대표 이미지 트리 생성부(120)가 생성한 대표 이미지 트리를 기초로 키워드 트리를 생성한다. 이에 대하여 도 6 및 도 7을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 6 및 도 7은 각각 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 키워드 트리 생성부의 동작을 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 6을 참고하면, 키워드 트리 생성부(130)는 대표 이미지 트리 생성부(120)에서 생성한 대표 이미지 트리에서 대표 이미지(53)을 제외한 나머지 이미지(54, 55, 56)를 복수의 군으로 묶을 수 있다. 즉 키워드 트리 생성부(130)는 대표 이미지(53)에서 신장되는 동일한 연결선에 연결된 복수의 이미지(54, 55, 56)를 각각 복수의 군으로 묶는다. 그런 후 키워드 트리 생성부(130)는 각 군(54, 55, 56)에 속한 이미지의 메타 특징값을 이용하여 빈번하게 나타나는 키워드를 추출하여 이를 기초로 키워드 트리를 생성한다. 대표 이미지의 키워드는 캡티바로 결정되었으며, 군(54)의 키워드는 캡티바 이미지로 결정되었으며, 군(55)의 키워드는 캡티바 주간사진으로 결정되었으며, 군(56)의 키워드는 캡티바 눈길 주행으로 결정되었다. 이에 따라 키워드 트리 생성부(130)도 7과 같은 키워드 트리를 생성할 수 있다.
다시 도 1을 참고하면 검색 처리부(140)는 사용자 단말(200)로부터 쿼리를 수신하고 대표 이미지 트리 및 키워드 이미지 트리를 이용하여 쿼리에 대한 검색 결과를 사용자 단말(200)에게 제공한다. 이에 대하여 도 8을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 8은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 시스템의 검색 처리부를 도시하는 블록도이다.
도 8을 참고하면, 검색 처리부(140)는 쿼리 수신부(141), 대표 이미지 트리 선택부(142), 키워드 트리 선택부(143) 및 제공부(144)를 포함한다.
쿼리 수신부(141)는 사용자 단말(200)로부터 검색 서비스를 위한 쿼리를 수신한다. 이때 쿼리는 텍스트 또는 이미지일 수 있다. 쿼리 수신부(141)는 쿼리가 텍스트인 경우, 형태소 분석을 수행하여 조사 또는 빈칸을 제거하고 동의어에 대해서는 단일 단어로 치환한 후 최종 쿼리를 생성할 수 있다. 또한 쿼리 수신부(141)는 쿼리가 이미지인 경우에는 이미지를 복수의 영역으로 나누고 각 영역에 대하여 가로 및 세로 방향 픽셀 값의 변화 정도를 수치화하여 이미지 특징값을 생성한다. 만일 쿼리가 텍스트 및 이미지의 혼용인 경우에는 각각에 대하여 앞서 설명한 과정을 수행할 수 있다.
대표 이미지 트리 선택부(142)는 쿼리에 대하여 대표 이미지 트리를 선택한다. 만일 쿼리가 텍스트인 경우에는 복수의 대표 이미지 트리로부터 미리 추출된 메타 특징값을 통해 쿼리와 연관성이 있는 적어도 하나의 대표 이미지 트리를 선택한다. 쿼리가 이미지인 경우에는 대표 이미지 트리에서 미리 정의한 색인을 기초로 쿼리와 연관성이 있는 적어도 하나의 대표 이미지 트리를 선택한다.
키워드 트리 선택부(143)는 키워드 트리를 기초로 쿼리와 관련된 키워드를 선택한다.
제공부(144)는 대표 이미지 트리 선택부(142)가 선택한 대표 이미지 트리에 포함되어 있는 이미지를 쿼리에 대한 검색 결과로서 사용자 단말(200)에게 제공한다. 이에 대하여 도 9 및 도 10을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 9는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 처리부가 제공하는 화면의 예이며, 도 10은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 처리부가 제공하는 화면의 다른 예이다.
사용자 단말(200)이 쿼리로서 "신형에쿠스"를 입력한 경우, 제공부(144)는 "신형에쿠스"와 관련하여 선택된 대표 이미지 트리에 포함되어 있는 복수의 이미지를 도 9와 같이 순서대로 배열하여 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다.
이와는 달리 사용자 단말(200)이 쿼리로서 "쉐보레"를 입력한 경우, 제공부(144)는 도 10과 같이 "쉐보레"와 관련하여 선택된 대표 이미지 트리 자체를 검색 결과로서 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다. 이때, 사용자 단말(200)이 대표 이미지 트리에 포함된 어느 이미지를 선택하는 경우, 선택된 이미지를 중심으로 연장된 이미지 트리를 보여줄 수도 있다.
한편, 제공부(144)는 사용자 단말(200)이 입력한 쿼리에 대하여 키워드 트리 선택부(143)가 선택한 키워드 트리에 포함된 키워드를 사용자 단말(200)에게 제공한다. 이에 대하여 도 11을 참고하여 상세하게 설명한다.
도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 처리부가 제공하는 화면의 다른 예이다.
도 11을 참고하면, 사용자 단말(200)이 쿼리로서 "쉐보레"를 입력한 경우, "쉐보레"에 관련된 키워드 트리가 선택되고, 제공부(144)는 선택된 키워드 트리에 포함된 키워드인 "캡티바 주간사진", "캡티바이미지" 및 "캡티바눈길주행"을 연관 키워드로서 사용자 단말(200)에게 제공할 수 있다.
이와 같이 이미지 데이터의 메타 정보, 이미지 특징값 및 이미지가 속한 문서를 분석하여 이미지 데이터를 군집화하고, 이를 기초로 쿼리에 대한 검색 결과를 선정하면 웹상에서 동일한 문서에 반복되어 포함된 이미지를 제거하여 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 또한 검색 결과를 사용자가 직관적으로 인지가 편리하도록 제공하여 검색 서비스 품질을 향상시킬 수 있으며, 관련 키워드를 효과적으로 선정하여 제공할 수 있다.
이제 도 12를 참고하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색 서비스 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색 서비스 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 12를 참고하면, 검색 시스템(100)은 검색 결과의 대상이 되는 이미지를 수집한다(S111). 그런 후 검색 시스템(100)은 수집한 이미지의 메타 특징값을 추출하여(S112), 메타 특징값의 유사도를 기초로 복수의 이미지를 배열하여 후보 군집을 생성한다(S113).
또한 검색 시스템(100)은 후보 군집에 속한 이미지에 대하여 이미지 특징값을 추출하고(S114), 이미지 특징값의 차이값이 기준 이하인 이미지들을 연결하여 특징 연결도를 생성한다(S115).
한편, 검색 시스템(100)은 후보 군집에 대하여 동일한 문서에 포함되어 있는 이미지를 연결하여 문서 연결도를 생성한다(S116).
그런 후 검색 시스템(100)은 특징 연결도와 문서 연결도를 비교하여 중첩되는 연결선을 제거하여 최종적인 이미지 군집을 생성한다(S117).
이어서 검색 시스템(100)은 생성된 이미지 군집을 기초로 대표 이미지 트리 및 키워드 트리를 생성한다(S118). 즉, 이미지 군집에서 대표 이미지를 선정하고 대표 이미지를 중심으로 나머지 이미지를 계층 분류하는 대표 이미지 트리를 생성한다. 또한 대표 이미지 트리에서 신장되는 동일한 연결선에 연결된 이미지를 각각 복수의 군으로 묶고, 각 군에 속하는 이미지의 메타 특징값을 이용하여 빈번하게 나타나는 키워드를 추출하여 이를 기초로 키워드 트리를 생성한다.
그런 후 검색 시스템(100)은 사용자로부터 쿼리를 수신하고(S119), 쿼리에 대한 대표 이미지 트리 및 키워드 트리를 선택한다(S120). 이어서 검색 시스템(100)은 선택된 대표 이미지 트리를 검색 결과로서 사용자 단말(200)에게 제공하고, 또한 키워드 트리에 속한 키워드를 연관 키워드로 제공한다(S121).
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (21)

  1. 이미지의 메타 특징값 및 이미지 특징값을 기초로 이미지 군집을 생성하는 이미지 군집 생성부, 그리고
    사용자 단말로부터 수신한 쿼리에 대하여 상기 이미지 군집을 기초로 검색 결과를 생성하여 제공하는 검색 처리부
    를 포함하는 검색 시스템.
  2. 제1항에서,
    상기 이미지 군집 생성부는,
    검색 대상이 되는 복수의 이미지를 수집하는 수집부,
    상기 복수의 이미지 각각의 메타 특징값을 추출하는 메타 특징 추출부, 그리고
    상기 메타 특징값의 유사도를 기초로 후보 군집을 생성하는 후보 군집 생성부
    를 포함하는 검색 시스템.
  3. 제2항에서,
    상기 후보 군집에 속하는 이미지 각각의 이미지 특징값을 추출하는 이미지 특징 추출부, 그리고
    상기 이미지 특징값의 차이값이 기준 이하인 이미지들을 선으로 연결한 특징 연결도를 생성하는 특징 연결도 생성부
    를 포함하는 검색 시스템.
  4. 제3항에서,
    상기 후보 군집에 속하는 이미지 중에서 동일한 문서에 포함된 이미지를 선으로 연결한 문서 연결도를 생성하는 문서 연결도 생성부
    를 더 포함하는 검색 시스템.
  5. 제4항에서,
    상기 특징 연결도와 상기 문서 연결도를 비교하여 중첩된 선을 제거하여 상기 이미지 군집을 생성하는 최종 군집 생성부
    를 더 포함하는 검색 시스템.
  6. 제1항에서,
    상기 메타 특징값은 이미지가 포함된 문서의 제목, 본문, 이미지 생성일 및 이미지가 게재된 웹페이지의 카테고리 중 적어도 하나를 기초로 결정되는 검색 시스템.
  7. 제1항에서,
    상기 메타 특징값은 이미지가 포함된 문서의 제목 및 본문에 기재된 단어의 빈도수를 기초로 결정되는 검색 시스템.
  8. 제1항에서,
    상기 이미지 특징값은 상기 이미지를 복수의 영역으로 나누어 각 영역에 대한 픽셀값의 변화를 수치화한 값을 포함하는 검색 시스템.
  9. 제1항에서,
    상기 이미지 군집에서 대표 이미지를 선정하고, 상기 대표 이미지를 중심으로 나머지 이미지를 계층 분류하는 대표 이미지 트리를 생성하는 대표 이미지 트리 생성부
    를 더 포함하는 검색 시스템.
  10. 제9항에서,
    상기 대표 이미지 트리 생성부는 최소비용신장트리(minimum cost spanning tree)를 이용하여 생성된 복수의 트리 중에서 트리를 생성하기까지 비용이 가장 적은 트리를 상기 대표 이미지 트리로 결정하는 검색 시스템.
  11. 제9항에서,
    상기 대표 이미지 트리를 기초로 키워드 트리를 생성하는 키워드 트리 생성부를 더 포함하는 검색 시스템.
  12. 제11항에서,
    상기 키워드 트리 생성부는 상기 대표 이미지에서 신장되는 연결선 중 동일한 연결선에 연결된 복수의 이미지를 군으로 묶고, 동일한 군에 속하는 이미지의 상기 메타 특징값을 이용하여 상기 키워드 트리를 생성하는 검색 시스템.
  13. 제1항에서,
    상기 검색 처리부는,
    상기 사용자 단말로부터 쿼리를 수신하는 쿼리 수신부,
    상기 쿼리에 관련된 상기 대표 이미지 트리를 선택하는 대표 이미지 트리 선택부, 그리고
    상기 대표 이미지 트리를 기초로 상기 검색 결과를 상기 사용자 단말에게 제공하는 제공부
    를 포함하는 검색 시스템.
  14. 제13항에서,
    상기 제공부는,
    상기 대표 이미지 트리에 포함된 복수의 이미지를 순차적으로 나열하여 제공하는 검색 시스템.
  15. 제14항에서,
    상기 제공부는,
    상기 대표 이미지 트리를 상기 검색 결과로서 제공하는 검색 시스템.
  16. 제13항에서,
    상기 제공부는,
    상기 쿼리에 관련된 상기 키워드 트리를 선택하는 키워드 트리 선택부
    를 더 포함하고,
    상기 제공부는 상기 키워드 트리를 이용하여 연관 키워드를 제공하는 검색 시스템.
  17. 검색 시스템이 검색 서비스를 제공하는 방법으로서,
    검색 결과의 대상이 되는 이미지를 수집하는 단계,
    상기 수집한 이미지의 메타 특징값을 추출하는 단계,
    상기 추출한 메타 특징값의 유사도를 기초로 상기 이미지를 배열하여 후보 군집을 생성하는 단계,
    상기 후보 군집에 속하는 이미지에 대하여 이미지 특징값을 추출하는 단계,
    상기 이미지 특징값의 차이값이 기준 이하인 이미지들을 선으로 연결하여 특징 연결도를 생성하는 단계,
    상기 후보 군집에 속하는 이미지에 대하여 동일한 문서에 포함되어 있는 이미지들을 선으로 연결하여 문서 연결도를 생성하는 단계,
    상기 특징 연결도와 상기 문서 연결도를 비교하여 중첩되는 선을 제거한 이미지 군집을 생성하는 단계, 그리고
    상기 이미지 군집을 기초로 쿼리에 대한 검색 결과를 생성하는 단계
    를 포함하는 검색 서비스 방법.
  18. 제17항에서,
    상기 이미지 군집에서 대표 이미지를 선정하고, 상기 대표 이미지를 중심으로 나머지 이미지를 계층 분류하여 대표 이미지 트리를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 검색 서비스 방법.
  19. 제18항에서,
    상기 검색 결과를 생성하는 단계는,
    상기 쿼리에 관련된 대표 이미지 트리를 선택하고 대표 이미지 트리에 포함된 이미지를 상기 사용자 단말에게 제공하는 단계
    를 포함하는 검색 서비스 방법.
  20. 제18항에서,
    상기 대표 이미지에서 신장되는 연결선 중 동일한 연결선에 연결된 복수의 이미지를 군으로 묶고, 동일한 군에 속하는 이미지의 상기 메타 특징값을 이용하여 키워드 트리를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 검색 서비스 방법.
  21. 제20항에서
    상기 키워드 트리를 이용하여 연관 키워드를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 검색 서비스 방법.
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