KR20150116677A - 사이트의 대표 이미지 추천 장치 및 방법 - Google Patents

사이트의 대표 이미지 추천 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

사이트의 대표 이미지 추천 장치에 관한 것으로, 일 실시예에 따르면, 사이트의 대표 이미지 추천 장치는 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하여 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의하는 사이트 특성 정의부와 추천 대상 사이트의 대표 특성에 기초하여 그 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 획득하는 대표 이미지 획득부 및 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공하는 대표 이미지 추천부를 포함할 수 있다. 이와 같이, 본 실시예에 따르면 사용자는 제공된 이미지를 디폴트 썸네일로 설정하거나, 게시판 배경 화면 등 자신의 사이트를 상징화하는데 활용함으로써 자신의 사이트의 대표 이미지를 직접 교체해야 하는 번거로움을 최소화할 수 있다.

Description

사이트의 대표 이미지 추천 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECOMMENDING REPRESENTATIVE IMAGE OF SITE}
사이트의 대표 이미지 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사이트에 등록된 다양한 콘텐츠를 프로파일링하고 분석하여 해당 사이트를 대표할 수 있는 대표 이미지를 추천하고, 썸네일 이미지, 페이지 배경 이미지 등으로 활용할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
최근 정보 통신 및 인터넷 기술의 발달로 인하여 인터넷을 기반으로 하여 자신의 관심 사항이나 상품 등을 홍보하고 다른 사용자들과 정보들을 공유하고 있다. 일반적으로, 홈페이지, 블로그, 카페, SNS(Social Networking Service) 등과 같은 개인 사이트는 개인의 일상생활, 관심사, 취미 등을 이야기하고 자신의 생각이나 느낌 등을 웹 페이지로서, 이러한 인터넷 기술의 발달로 사용자들 사이에 급속도로 확산되고 있으며, 이러한 개인 사이트의 등장으로 많은 사람들이 자신의 일상을 온라인에서 여러 사람과 공유하게 되었으며, 오프라인상에서 형성한 인간 관계를 온라인으로 더욱 확대할 수 있게 되었다.
일반적으로 사용자들은 처음에 자신의 사이트를 오픈할 때 그 사이트의 특성을 가장 잘 표현할 수 있는 이미지 등을 사이트의 배경화면이나 썸네일(thumbnail) 형태로 표시하고 있다. 하지만, 개인 사용자들은 자신의 사이트에 적합한 이미지를 주기적으로 변경하고 싶어도 충분한 이미지를 생성하거나 수집하는데 한계가 있고, 이미지를 충분히 수집하는 경우에도 자신의 사이트에 적합한 이미지를 선택하고 선택한 이미지를 수시로 변경하여야 하는 번거로움으로 인하여 최초에 설정해 놓은 이미지를 그대로 사용하는 경우가 대부분이다.
한국공개특허 제10-1999-0084142호, 1999년 12월 06일 공개 (명칭: 홈페이지 화면 이미지 자동 변경 제어방법)
카페, 블로그, SNS 등의 각종 사이트에 등록된 콘텐츠를 분석하여 해당 사이트를 가장 대표할 수 있는 대표 이미지를 추천하는 장치 및 방법을 제공하기 위함이다.
일 양상에 따르면, 사이트의 대표 이미지 추천 장치는 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하여 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의하는 사이트 특성 정의부, 추천 대상 사이트의 대표 특성에 기초하여 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 획득하는 대표 이미지 획득부 및 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공하는 대표 이미지 추천부를 포함할 수 있다.
이때, 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠는 추천 대상 사이트에 등록되거나, 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에 등록된 텍스트 및 이미지 중의 하나 이상을 포함할 수 있다.
사이트 특성 정의부는 각 콘텐츠를 분석하여 각 콘텐츠에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드의 발생 빈도를 산출하는 콘텐츠 분석부를 포함할 수 있다.
사이트 특성 정의부는 추출된 주요 키워드 및 발생 빈도를 이용하여 추천 대상 사이트에 대한 하나 이상의 특성 정보를 생성하는 특성 정보 생성부 및 하나 이상의 특성 정보 중에서 어느 하나의 대표 특성을 결정하는 대표 특성 결정부를 포함할 수 있다.
사이트 특성 정의부는 각 특성 정보를 상기 산출된 발생 빈도에 기초하여 점수로 환산하는 점수 환산부를 더 포함할 수 있고, 대표 특성 결정부는 각 특성 정보에 대해 환산된 점수를 기초로 어느 하나의 특성 정보를 대표 특성으로 결정할 수 있다.
점수 환산부는 각 특성 정보에 포함된 키워드의 발생 빈도에 미리 정의된 환산값을 적용하여 각 특성 정보별로 점수로 환산할 수 있다.
점수 환산부는 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도와 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도에 서로 다른 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 각각의 발생 빈도에 미리 정의된 환산값을 적용하여 각 특성 정보별로 점수로 환산할 수 있다.
점수 환산부는 추천 대상 사이트의 연령 및 성별 중의 하나 이상을 포함하는 사용자 정보를 이용하여 각 특성 정보를 점수로 환산할 수 있다.
점수 환산부는 사용자 정보에 기초하여 미리 정의된 키워드별 가중치를 키워드의 발생 빈도에 반영하여 각 특성 정보별로 점수로 환산할 수 있다.
사이트 대표 이미지 추천 장치는 이미지 정보를 저장하는 이미지 DB를 더 포함할 수 있고, 대표 이미지 획득부는 추천 대상 사이트에 대한 대표 특성이 결정되면, 이미지 DB에서 대표 특성에 대응되는 이미지를 획득할 수 있다.
대표 이미지 추천부는 사용자의 요청에 따라 획득된 대표 이미지를 추천 대상 사이트에 노출할 형식 및 해상도 중의 하나 이상을 결정하고, 그 결정 결과에 따라 대표 이미지를 조절하여 사용자에게 제공할 수 있다.
사이트의 대표 이미지 추천 장치는 추천 대상 사이트에 대하여 추천 주기를 포함하는 추천 기준 정보를 저장하고 있는 기준 정보 DB 및 기준 정보 DB로부터 추천 대상 사이트의 추천 주기 정보를 획득하고, 추천 대상 사이트의 추천 주기에 따라 상기 각 부를 제어하여 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 추천하도록 하는 추천 제어부를 더 포함할 수 있다.
일 양상에 따르면, 사이트의 대표 이미지 추천 방법은 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하는 단계, 분석 결과를 기초로 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의하는 단계, 추천 대상 사이트의 대표 특성에 기초하여 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 획득하는 단계 및 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
콘텐츠를 분석하는 단계는 각 콘텐츠를 분석하여 각 콘텐츠에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드의 발생 빈도를 산출할 수 있다.
사이트 특성을 정의하는 단계는 추출된 주요 키워드 및 발생 빈도를 이용하여 추천 대상 사이트에 대한 하나 이상의 특성 정보를 생성하는 단계 및 하나 이상의 특성 정보 중에서 어느 하나의 대표 특성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
사이트 특성을 정의하는 단계는 생성된 각 특성 정보를 산출된 발생 빈도에 기초하여 점수로 환산하는 단계를 더 포함할 수 있고, 대표 특성을 결정하는 단계는 각 특성 정보에 대해 환산된 점수를 기초로 어느 하나의 특성 정보를 대표 특성으로 결정할 수 있다.
점수로 환산하는 단계는 각 특성 정보에 포함된 키워드의 발생 빈도에 미리 정의된 환산값을 적용하여 각 특성 정보별로 점수로 환산할 수 있다.
점수로 환산하는 단계는 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도와 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도에 서로 다른 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 각각의 발생 빈도에 미리 정의된 환산값을 적용하여 각 특성 정보별로 점수로 환산할 수 있다.
점수로 환산하는 단계는 추천 대상 사이트의 사용자 정보에 따라 미리 정의된 키워드별 가중치를 키워드의 발생 빈도에 반영하여 각 특성 정보별로 점수로 환산할 수 있다.
카페, 블로그, SNS 등의 각종 사이트에 등록된 콘텐츠를 분석하여 해당 사이트를 가장 대표할 수 있는 대표 이미지를 추천할 수 있다.
이를 통하여, 사용자는 제공된 이미지를 디폴트 썸네일로 설정하거나, 게시판 배경 화면 등 자신의 사이트를 상징화하는데 활용함으로써 자신의 사이트의 대표 이미지를 직접 교체해야 하는 번거로움이나 불편을 최소화할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 시스템의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 장치의 블록도이다.
도 3은 도 2의 대표 이미지 추천 장치 중의 사이트 특성 정의부의 상세 블록도이다.
도 4는 도 3의 사이트 특성 정의부 중의 콘텐츠 분석부의 상세 블록도이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 장치의 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 방법의 흐름도이다.
도 7은 도 6의 사이트의 대표 이미지 추천 방법 중의 콘텐츠 분석 및 대표 특성 정의 단계의 상세 흐름도이다.
도 8은 다른 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 방법의 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다.
이하, 도면들을 참조하여 사이트의 대표 이미지 생성 장치 및 방법의 다양한 실시예들을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 사이트의 대표 이미지 추천 시스템(1)은 하나 이상의 사용자 단말(110) 및 대표 이미지 추천 장치(120)를 포함할 수 있다.
각 사용자 단말(110)과 대표 이미지 추천 장치(120)는 도시된 바와 같이 네트워크를 이용하여 서로 간에 연결될 수 있다.
이때, 네트워크는 사용자 단말(110) 및 대표 이미지 추천 장치(120) 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들면, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선 근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다.
사용자는 사용자 단말(110)을 이용하여 자신의 사이트에 접속하고 자신의 사이트에서 다양한 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사이트의 배경화면 이미지 등을 업데이트하거나, 새로운 정보를 업로드하는 등의 사이트 편집 작업을 수행할 수 있다. 이때, 사이트는 홈페이지, 블로그, 카페 및 SNS(Social Networking Service) 등 인터넷을 기반으로 하여 정보를 올리거나 공유하는 모든 웹 페이지를 포함하는 개념으로 그 용어에 제한되는 것이 아니다.
이때, 사용자 단말(110)은 스마트폰, 스마트 패드 등의 모바일 단말 등일 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 또한, 단말 장치(120)는 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), MID(Mobile Internet Device), 데스크톱(Desktop), 태블릿 컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net book), 개인휴대용 정보단말기(Personal Digital Assistant; PDA), 스마트 TV 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기 등을 포함할 수 있다.
사용자 단말(110)은 사용자의 요청에 따라 대표 이미지 추천 서비스 이용에 필요한 사용자 정보나 기본 정보 등을 대표 이미지 추천 장치(200)에 전송하고, 대표 이미지 추천 장치(120)로부터 제공되는 대표 이미지 추천 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
대표 이미지 추천 장치(120)는 사용자의 대표 이미지 추천 서비스 이용 요청이 있으면, 그 사용자의 사이트를 분석하여 그 사이트를 대표하는 이미지를 선택하고, 선택된 대표 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 대표 이미지 추천 장치(120)는 추천 대상인 사용자의 사이트에 포함되어 있는 콘텐츠, 예컨대, 사진이나 동영상 등의 이미지 및 텍스트를 분석하여 추천 대상 사이트의 특성을 정의하고, 그 특성에 따라 적절한 대표 이미지를 선택하여 사용자에게 제공할 수 있다.
대표 이미지 추천 장치(120)는 추가적으로 그 사이트에 포함된 링크 정보를 이용하여, 링크된 다른 사이트의 콘텐츠를 더 분석하여 추천 대상인 사이트의 특성을 정의할 수 있다.
또한, 대표 이미지 추천 장치(120)는 추가적으로 사용자의 정보, 예컨대, 사용자 연령, 성별 등의 정보를 이용하여 추천 대상인 사이트의 특성을 정의할 수 있다.
이와 같이, 사용자의 연령이나 성별 등의 정보를 이용하여 사이트의 특성을 정의함으로써 유사한 콘텐츠를 포함하고 있는 사이트라 하더라도 그 사용자의 연령이나 성별에 따라 서로 다른 특성으로 정의될 수 있고, 이를 기반으로 대표 이미지를 추천함으로써 사용자에게 보다 적합한 대표 이미지를 추천하는 것이 가능하다.
대표 이미지 추천 장치(200)는 선택된 대표 이미지를 사용자의 단말(100)에 전송하여 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 대표 이미지 추천 장치(200)로부터 대표 이미지가 전송되면 사이트에 접속하여 그 사이트의 배경화면이나 썸네일 이미지를 수신한 대표 이미지로 교체할 수 있다.
또는, 대표 이미지 추천 장치(200)가 사용자의 사이트에 대한 대표 이미지가 선택되면, 사용자의 사이트의 배경 화면이나 썸네일 영역의 이미지를 선택된 대표 이미지로 직접 교체하여 사용자에게 대표 이미지를 추천하는 것도 가능하며, 그 방법에 있어서 특별히 제한되는 것은 아니다.
이하, 도 2 내지 도 5를 참조하여, 도 1에 도시된 대표 이미지 추천 장치(120)의 실시예들을 좀 더 상세하게 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 장치의 블록도이다. 도 3은 도 2의 대표 이미지 추천 장치 중의 사이트 특성 정의부의 상세 블록도이다. 도 4는 도 3의 사이트 특성 정의부 중의 콘텐츠 분석부의 상세 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 대표 이미지 추천 장치(200)는 사이트 특성 정의부(210), 대표 이미지 획득부(220), 대표 이미지 추천부(230) 및 이미지 DB(240)를 포함할 수 있다.
사이트 특성 정의부(210)는 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하여 그 추천 대상 사이트 대표 특성을 정의할 수 있다. 이때, 추천 대상 사이트는 사용자의 사이트로서 추천 대상이 되는 사이트를 의미한다. 또한, 여기서 사용되는 사이트는 전술한 바와 같이 홈페이지, 카페, 블로그, SNS(Social Networking Service) 등의 모든 형태의 웹 페이지를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다.
이때, 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠라 함은 그 추천 대상 사이트에 등록되어 있는 각종 텍스트나, 사진이나 동영상 등의 이미지, 링크 정보 등을 포함한다. 또한, 그 링크 정보를 기초로 연결되어 있는 다른 사이트에 등록되어 있는 각종 텍스트나 이미지 등의 정보를 포함할 수 있다.
도 3를 참조하여, 사이트 특성 정의부(210)를 좀 더 구체적으로 설명하면, 도시된 바와 같이 사이트 특성 정의부(210)는 콘텐츠 분석부(211), 특성 정보 생성부(212), 점수 환산부(213) 및 대표 특성 결정부(214)를 포함할 수 있다.
콘텐츠 분석부(211)는 전술한 바와 같이 추천 대상 사이트 또는 그 추천 대상 사이트에 링크되어 있는 다른 사이트들에 등록되어 있는 각종 콘텐츠를 분석한다.
도 4를 참조하면, 콘텐츠 분석부(211)는 키워드 추출부(211a) 및 발생 빈도 산출부(211b)를 포함할 수 있다.
키워드 추출부(211a)는 등록되어 있는 각 콘텐츠, 예컨대, 텍스트나 이미지 등에서 하나 이상의 주요 키워드를 추출할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠가 텍스트인 경우 알려진 형태소 분석 기술 등을 이용하여 텍스트에서 단어들을 분리하고, 추출된 단어들 중에서 주요 키워드를 추출할 수 있다.
발생 빈도 산출부(211b)는 추천 대상 사이트 전체에서 추출된 주요 키워드가 발생한 빈도를 산출할 수 있다.
아래의 표 1은 추천 대상 사이트에 대하여 추출된 주요 키워드 및 발생 빈도를 예시한 것이다.
키워드 발생 빈도
자동차 20
BRD-A 40
BRD-B 25
BRD-C 15
특성 정보 생성부(212)는 추천 대상 사이트에 대하여 추출된 주요 키워드 및 발생 빈도를 이용하여 추천 대상 사이트에 대한 하나 이상의 특성 정보를 생성할 수 있다. 이때, 특성 정보는 추출된 주요 키워드별로 생성될 수 있다. 또한, 사용자의 연령이나 성별 등의 사용자 정보를 더 이용하여 특성 정보를 생성할 수 있다.
아래의 표 2는 추천 대상 사이트에 대해 사용자 정보를 더 이용하여 주요 키워드별로 생성한 특성 정보를 예시한 것이다. 이때, 추천 대상 사이트의 사용자는 30대의 남성으로 가정하였다.
키워드 발생빈도 특성 정보
자동차 20 (자동차, 30대, 남자)
BRD-A 40 (BRD-A, 30대, 남자)
BRD-B 25 (BRD-B, 30대, 남자)
BRD-C 15 (BRD-C, 30대, 남자)
점수 환산부(214)는 추천 대상 사이트에 대하여 표 2와 같이 생성된 하나 이상의 특성 정보를 각각의 대응되는 점수로 환산할 수 있다.
예를 들어, 점수 환산부(214)는 각 특성 정보에 대한 발생 빈도를 그대로 각 특성 정보의 환산 점수로 할 수 있다. 또는, 아래의 표 3에 예시된 바와 같이 발생 빈도를 백분율로 환산하여 그 값을 각 특성 정보의 환산 점수로 할 수 있다.
키워드 발생빈도 특성 정보 환산 점수
자동차 20 (자동차, 30대, 남자) 0.2
BRD-A 40 (BRD-A, 30대, 남자) 0.4
BRD-B 25 (BRD-B, 30대, 남자) 0.25
BRD-C 15 (BRD-C, 30대, 남자) 0.15
한편, 점수 환산부(214)는 각 발생 빈도에 미리 정의된 가중치를 부여하여 각 특성 정보에 대하여 환산 점수를 산출할 수 있다.
일 예로, 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도와 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도에 서로 다른 가중치를 부여하여 점수로 환산할 수 있다. 이때, 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도를 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도보다 상대적으로 큰 가중치를 부여할 수 있다.
표 3을 참조하여 예를 들면, 키워드 "BRD-A"가 링크된 다른 사이트에서 추출된 것으로 가정하고, 추천 대상 사이트와 링크된 사이트에 대해 미리 정의된 가중치가 각각 0.7과 0.3이라 하면, "BRD-A"에 대한 환산 점수는 12(40*0.3)이 되고, "BRD-B"에 대한 환산 점수는 17.5(25*0.7)가 되며, "BRD-C"에 대한 환산 점수는 10.5(15*0.7)가 될 수 있다.
이와 같이, 링크된 다른 사용자가 등록한 콘텐츠보다 사용자가 직접 생성하거나 등록한 콘텐츠에 대하여 더 높은 가중치를 부여하는 경우, 비록 링크된 사이트에서 추출된 키워드에 대한 발생 빈도가 더 높다고 하더라도 실제로 가중치를 적용한 후의 환산 점수는 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드가 더 높게 산출되어 사용자의 관심 사항을 보다 정확하게 반영할 수 있다.
다른 예로, 사용자의 연령이나 성별 정보에 따라 각 키워드에 대해 다른 가중치를 부여하는 것이 가능하다. 즉, 일반적으로 남성과 여성은 관심 사항이 서로 다를 수 있으므로, 사용자가 남성인 경우 일반적인 남성이 선호하는 사항(예: 자동차, 전자 제품 등)에 대한 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여하고, 사용자가 여성인 경우 일반적인 여성이 선호하는 사항(예: 화장품, 가방 등)에 대한 키워드에 좀 더 높은 가중치를 부여할 수 있다. 이를 위해, 대표 이미지 추천 장치(200)는 남성이 선호하는 사항에 대한 키워드와 여성이 선호하는 사항에 대한 키워드를 미리 분류하여 관리할 수 있다.
표 3을 참조하여 예를 들면, 키워드 "BRD-A"가 여성 용품이고, 사용자가 남성이라고 가정하는 경우, 남성이 선호하는 키워드와 여성이 선호하는 키워드에 대해 미리 정의된 가중치가 각각 0.7과 0.3이라 하면, "BRD-A"에 대한 환산 점수는 12(40*0.3)이 되고, "BRD-B"에 대한 환산 점수는 17.5(25*0.7)가 될 수 있다.
이와 같이, 사용자 정보를 기초로 각 키워드에 대하여 서로 다른 가중치를 부여함으로써 사용자의 성별이나 연령에 따라 보다 정확한 관심 사항을 반영할 수있다.
대표 특성 결정부(214)는 이와 같이 사용자의 추천 대상 사이트에 대하여 생성된 하나 이상의 특성 정보 중에서 그 추천 대상 사이트를 대표하는 하나의 특성 정보를 결정할 수 있다. 이때, 대표 특성 결정부(214)는 점수 환산부(213)에 의해 환산된 점수가 가장 큰 특성 정보를 대표 특성 정보로 결정할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 대표 이미지 획득부(220)는 이와 같이 추천 대상 사이트를 대표하는 특성 정보가 결정되면 이미지 DB(240)를 참조하여 그 대표 특성 정보에 대응하는 하나 이상의 대표 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 표 3을 참조하면, 30대 남성인 사용자는 자동차 브랜드 "BRD-A"에 대하여 많은 관심을 가지고 있다고 판단할 수 있고, 이에 따라 대표 이미지 획득부(220)는 아름다운 여성모델이 자동차 "BRD-A" 옆에 서 있는 이미지를 대표 이미지로 획득할 수 있다.
이때, 이미지 DB(240)는 각종 이미지 정보 및 태그 정보를 저장할 수 있으며, 각종 이미지 정보는 특성 정보에 대응하도록 각 특성 정보별로 분류되어 저장될 수 있다.
대표 이미지 추천부(230)는 대표 이미지 획득부(220)에 의해 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지가 획득되면, 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 대표 이미지 추천부(230)는 사용자 정보를 기초로 사용자의 단말에 획득된 대표 이미지를 전송할 수 있다. 사용자는 수신된 대표 이미지를 이용하여 자신의 추천 대상 사이트의 배경화면 이미지나 썸네일 이미지 등을 직접 교체할 수 있다. 또는, 대표 이미지 추천부(230)는 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지가 획득되면 자동으로 사용자의 추천 대상 사이트의 배경화면이나 썸네일 이미지를 교체하는 것도 가능하다.
이때, 대표 이미지 추천부(230)는 사용자의 요청에 따라 썸네일 이미지로 제공하거나 배경화면 이미지로 제공할지 그 형식을 결정하고, 그 결정된 형식에 따라 이미지의 사이즈나 해상도를 조절하고, 조절된 이미지를 제공할 수 있다.
도 5는 다른 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 장치의 블록도이다.
도 5는 도 1의 대표 이미지 추천 장치(120)의 다른 실시예를 도시한 것으로, 도 5를 참조하면, 본 실시예에 따른 대표 이미지 추천 장치(300)는 사이트 특성 정의부(310), 대표 이미지 획득부(320), 대표 이미지 추천부(330), 이미지 DB(340), 기준 정보 DB(350) 및 추천 제어부(360)를 포함할 수 있다.
이때, 본 실시예에 따른 대표 이미지 추천 장치(300)의 각 구성 중에서 도 2의 실시예에 따른 대표 이미지 추천 장치(200)와 동일한 이름을 가진 구성들은 전술한 바와 동일한 기능을 수행하므로, 이하는 중복되지 않은 구성을 중심으로 설명하기로 한다.
기준 정보 DB(350)는 사용자 정보, 대표 이미지 추천 서비스 이용 여부, 추천 서비스 이용 기간, 추천 서비스 중지 기간 및 추천 주기 정보 등을 포함할 수 있다. 이때, 기준 정보는 제공되는 인터페이스를 통하여 사용자가 직접 설정하고 수정할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 추천 서비스를 이용하지 않는 것으로 설정하는 경우, 추천 서비스를 중지할 기간 정보를 추가로 설정할 수 있다. 또는, 추천 서비스를 이용하는 경우 그 이용 기간 및 추천 주기 정보 등을 추가로 설정할 수 있다.
추천 제어부(360)는 기준 정보 DB(350)를 확인하고, 그 결과에 따라 각 부(310,320,330)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 추천 제어부(360)는 대표 이미지 추천 서비스를 이용하는 것으로 설정되어 있는 사용자에 대하여 추천 주기를 확인하고, 추천 주기가 된 사용자의 추천 대상 사이트에 대하여 사이트 특성 정의부(310), 대표 이미지 획득부(320) 및 대표 이미지 추천부(330)로 하여금 대표 이미지를 추천하도록 제어할 수 있다.
사이트 특성 정의부(310)는 추천 제어부(360)의 제어에 따라 전술한 바와 같이 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하여 사이트의 대표 특성을 정의할 수 있다.
대표 이미지 획득부(320)는 추천 제어부(360)의 제어에 따라 사이트 특성 정의부(310)가 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의하면, 그 대표 특성에 대응하는 대표 이미지를 획득할 수 있다.
대표 이미지 추천부(330)는 추천 제어부(360)의 제어에 따라 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지가 획득되면, 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 방법의 흐름도이다. 도 7은 도 6의 사이트의 대표 이미지 추천 방법 중의 콘텐츠 분석 및 대표 특성 정의 단계의 상세 흐름도이다.
도 6 및 도 7은 도 2의 실시예에 따른 대표 이미지 추천 장치(200)에 의해 수행되는 대표 이미지 추천 방법의 일 실시예일 수 있다.
도 6을 참조하면, 대표 이미지 추천 장치(200)는 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하고(단계 510), 그 분석 결과를 이용하여 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의할 수 있다(단계 520).
도 7을 참조하여, 단계 510 및 단계 520을 좀 더 구체적으로 설명하면, 먼저, 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠 예컨대, 추천 대상 사이트에 등록되어 있는 텍스트나 이미지, 또는 추천 대상 사이트에 링크되어 있는 다른 사이트에 등록되어 있는 텍스트나 이미지 등을 분석하여 주요 키워드를 추출할 수 있다(단계 610).
그 다음, 추출된 주요 키워드에 대하여 발생 빈도를 산출할 수 있다(단계 620).
그 다음, 추출된 주요 키워드 및 각 키워드에 대하여 산출된 발생 빈도를 기초로 추천 대상 사이트에 대한 하나 이상의 특성 정보를 생성할 수 있다(단계 630). 이때, 특성 정보는 각 키워드에 대응되도록 각 키워드별로 생성될 수 있다. 또한, 특성 정보는 표 2에 예시된 바와 같이 사용자의 연령이나 성별 정보 등의 사용자 정보를 더 이용하여 생성될 수 있다.
그 다음, 추출된 주요 키워드, 발생 빈도 및 사용자 정보 등을 이용하여 각 특성 정보를 점수로 환산할 수 있다(단계 640).
앞에서 자세히 설명한 바와 같이, 각 키워드에 대하여 산출된 발생 빈도를 대응되는 특성 정보의 점수로 환산할 수 있다. 또는 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드와 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대한 발생 빈도에 각각 서로 다른 가중치를 부여하여 각 특성 정보에 대한 점수를 환산할 수 있다. 이때, 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대한 발생 빈도의 가중치를 추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대한 발생 빈도의 가중치보다 상대적으로 적게 부여하여 점수로 환산할 수 있다. 또는 사용자의 성별이나 연령에 따라, 남성이나 여성이 선호하는 사항에 대한 키워드, 연령대에 따라 선호하는 사항에 대한 키워드에 사용자의 성별이나 연령에 따라 각각 다른 가중치를 부여하여, 사용자의 연령이나 성별이 반영된 환산 점수를 산출할 수 있다.
그 다음, 각 특성 정보에 대하여 환산된 점수를 기초로 대표 특성을 결정할 수 있다(단계 650). 이때, 환산된 점수가 가장 높은 특성 정보를 그 추천 대상 사이트의 대표 특성으로 결정할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 추천 대상 사이트에 대한 대표 특성이 결정되면, 그 대표 특성에 대응하는 대표 이미지를 이미지 DB로부터 획득할 수 있다(단계 530). 이때, 이미지 DB는 특성 정보별로 분류된 각종 이미지 및 태그 정보를 저장할 수 있다.
그 다음, 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다(단계 540). 이때, 대표 이미지 추천 장치(200)는 사용자의 단말에 획득된 대표 이미지를 전송하거나, 사용자의 추천 대상 사이트의 배경 화면이나 썸네일 이미지 등을 자동으로 교체하는 방식으로 사용자에게 대표 이미지를 추천할 수 있다.
도 8은 다른 실시예에 따른 사이트의 대표 이미지 추천 방법의 흐름도이다.
도 8은 도 5의 실시예에 따른 대표 이미지 추천 장치(300)가 수행하는 대표 이미지 추천 방법의 일 실시예일 수 있다.
도 8을 참조하면, 대표 이미지 추천 장치(300)는 기준 정보 DB로부터 추천 대상 사이트의 기준 정보를 확인할 수 있다(단계 710). 이때, 기준 정보는 대표 이미지 추천 서비스 이용 여부, 추천 서비스 이용 기간, 추천 서비스 중지 기간 및 추천 주기 등의 정보를 포함할 수 있다.
그 다음, 추천 대상 사이트에 대항 추천 서비스 이용 여부를 확인하고(단계 720). 확인 결과 추천 서비스를 이용하는 것으로 설정되어 있으면, 추천 주기를 확인하여 추천 주기가 되었는지를 판단할 수 있다(단계 730). 이때, 확인 결과 추천 서비스를 이용하지 않는 것으로 설정되어 있으면, 추천 서비스를 종료한다. 또한, 추천 주기가 되었는지를 판단하는 단계에서 추천 대상 사이트에 대하여 추천 주기가 되지 않았으면 대기한다.
그 다음, 단계 730에서 판단한 결과 그 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지의 추천 주기가 되었으면 그 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하고(단계 740), 분석 결과를 기초로 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의할 수 있다(단계 750). 이때, 콘텐츠 분석 단계(740) 및 대표 특성 정의 단계(750)는 도 7을 참조하여 앞에서 자세히 설명한 바와 같다.
그 다음, 추천 대상 사이트에 대한 대표 특성이 정의되면(단계 750), 정의된 대표 특성에 기초하여 대표 이미지를 획득할 수 있다(단계 760).
그 다음, 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다(단계 770).
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용가능한 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 모든 형태의 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 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서와 같이 본 발명은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
본 발명에 따르면 카페, 블로그, SNS 등의 사이트의 대표 이미지를 추천하는 기술이 개시된다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 카페, 블로그, SNS 등의 각종 사이트에 등록된 콘텐츠를 분석하여 해당 사이트를 가장 대표할 수 있는 대표 이미지를 추천함으로써, 이를 썸네일 이미지, 페이지 배경 이미지 등으로 이용할 수 있어 그 활용도가 적지 않을 것이다.
1: 사이트의 대표 이미지 추천 시스템 100: 사용자 단말
120, 200, 300: 대표 이미지 추천 장치 210, 310: 사이트 특성 정의부
211: 콘텐츠 분석부 211a: 키워드 추출부
211b: 발생 빈도 산출부 212: 특성 정보 생성부
213: 점수 환산부 214: 대표 특성 결정부
220, 320: 대표 이미지 획득부 230, 330: 대표 이미지 추천부
240, 340: 이미지 DB 350: 기준 정보 DB
360: 추천 제어부

Claims (18)

  1. 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하여 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의하는 사이트 특성 정의부;
    상기 추천 대상 사이트의 대표 특성에 기초하여 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 획득하는 대표 이미지 획득부; 및
    상기 획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공하는 대표 이미지 추천부를 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠는
    추천 대상 사이트에 등록되거나, 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에 등록된 텍스트 및 이미지 중의 하나 이상을 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사이트 특성 정의부는
    각 콘텐츠를 분석하여 각 콘텐츠에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드의 발생 빈도를 산출하는 콘텐츠 분석부를 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 사이트 특성 정의부는
    상기 추출된 주요 키워드 및 발생 빈도를 이용하여 추천 대상 사이트에 대한 하나 이상의 특성 정보를 생성하는 특성 정보 생성부; 및
    상기 하나 이상의 특성 정보 중에서 어느 하나의 대표 특성을 결정하는 대표 특성 결정부를 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사이트 특성 정의부는
    상기 각 특성 정보를 상기 산출된 발생 빈도에 기초하여 점수로 환산하는 점수 환산부를 더 포함하고,
    상기 대표 특성 결정부는
    상기 각 특성 정보에 대해 환산된 점수를 기초로 어느 하나의 특성 정보를 대표 특성으로 결정하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 점수 환산부는
    추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도와 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도에 서로 다른 가중치를 적용하여 각 특성 정보별로 점수로 환산하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 점수 환산부는
    상기 추천 대상 사이트의 연령 및 성별 중의 하나 이상을 포함하는 사용자 정보를 이용하여 각 특성 정보를 점수로 환산하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 점수 환산부는
    상기 사용자 정보에 기초하여 미리 정의된 키워드별 가중치를 상기 키워드의 발생 빈도에 반영하여 각 특성 정보별로 점수로 환산하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    이미지 정보를 저장하는 이미지 DB를 더 포함하고,
    상기 대표 이미지 획득부는
    상기 추천 대상 사이트에 대한 대표 특성이 결정되면, 이미지 DB에서 대표 특성에 대응되는 이미지를 획득하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 대표 이미지 추천부는
    사용자의 요청에 따라 상기 획득된 대표 이미지를 추천 대상 사이트에 노출할 형식 및 해상도 중의 하나 이상을 결정하고, 그 결정 결과에 따라 대표 이미지를 조절하여 사용자에게 제공하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    추천 대상 사이트에 대하여 추천 주기를 포함하는 추천 기준 정보를 저장하고 있는 기준 정보 DB; 및
    기준 정보 DB로부터 추천 대상 사이트의 추천 주기 정보를 획득하고, 추천 대상 사이트의 추천 주기에 따라 상기 각 부를 제어하여 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 추천하도록 하는 추천 제어부를 더 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 장치.
  12. 추천 대상 사이트와 관련된 콘텐츠를 분석하는 단계;
    상기 분석 결과를 기초로 추천 대상 사이트의 대표 특성을 정의하는 단계;
    추천 대상 사이트의 대표 특성에 기초하여 추천 대상 사이트에 대한 대표 이미지를 획득하는 단계; 및
    획득된 대표 이미지를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 콘텐츠를 분석하는 단계는
    각 콘텐츠를 분석하여 각 콘텐츠에서 주요 키워드를 추출하고, 추출된 주요 키워드의 발생 빈도를 산출하는 사이트의 대표 이미지 추천 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 사이트 특성을 정의하는 단계는
    상기 추출된 주요 키워드 및 발생 빈도를 이용하여 추천 대상 사이트에 대한 하나 이상의 특성 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 특성 정보 중에서 어느 하나의 대표 특성을 결정하는 단계를 포함하는 사이트의 대표 이미지 추천 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 사이트 특성을 정의하는 단계는
    상기 각 특성 정보를 상기 산출된 발생 빈도에 기초하여 점수로 환산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 대표 특성을 결정하는 단계는
    상기 각 특성 정보에 대해 환산된 점수를 기초로 어느 하나의 특성 정보를 대표 특성으로 결정하는 사이트의 대표 이미지 추천 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 점수로 환산하는 단계는
    추천 대상 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도와 추천 대상 사이트에 링크된 다른 사이트에서 추출된 키워드에 대해 산출된 발생 빈도에 서로 다른 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 각각의 발생 빈도에 미리 정의된 환산값을 적용하여 각 특성 정보별로 점수로 환산하는 사이트의 대표 이미지 추천 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 점수로 환산하는 단계는
    상기 추천 대상 사이트의 사용자 정보에 따라 미리 정의된 키워드별 가중치를 상기 키워드의 발생 빈도에 반영하여 각 특성 정보별로 점수로 환산하는 사이트의 대표 이미지 추천 방법.
  18. 제12항 내지 제17항 중의 어느 하나의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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