KR20160078703A

KR20160078703A - 문장 시각화 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20160078703A
Application number: KR1020140188682A
Authority: KR
Inventors: 김현빈; 김기홍; 류성원; 박수란; 이기석
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2014-12-24
Filing date: 2014-12-24
Publication date: 2016-07-05

Abstract

본 발명은 시각화용 온톨로지 및 템플릿을 이용한 문장 시각화에 관한 것이다.
본 발명에 따른 문장 시각화 장치는, 문장에 대한 구문 분석을 수행하여 상기 문장의 시각화에 필요한 핵심어를 추출하고 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 핵심어 추출부; 상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어에 매칭시키는 그래픽 모델 매칭부; 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 그래픽 모델 배치부; 및 상기 그래픽 모델이 배치된 시각화용 템플릿을 이용하여 장면을 생성하는 장면 생성부를 포함한다.

Description

문장 시각화 방법 및 장치{Method and Apparatus for converting text to scene}

본 발명은 문장 시각화에 관한 것으로서, 구체적으로는 시각화용 온톨로지 및 템플릿을 이용한 문장 시각화에 관한 것이다.

시각화 기술(Converting Text to Image, Text-to-Image 또는 Text-to-Scene)은 글로 쓰여진 문장 내용을 그림(이미지, 삽화, 만화 등)으로 자동 생성하는 기술이다. 영상 창작물의 상당수가 시나리오 기반으로 제작되는 것에 착안하여 시나리오를 콘티 수준으로 자동 시각화하고자 하는 아이디어가 최근 세계적으로 관심을 갖기 시작하면서, 다수의 특허 및 논문 등에서 시각화 기술이 제안되고 있다. 그러나, 이제까지 제안된 시각화 기술은 거의 모두 아이디어 수준을 벗어나지 못하고 있다. 시각화 구현에 필요한 구문분석(syntax analysis) 기술이 문장 내용을 시각화에 필요한 만큼 정확히 파악하는 수준으로 아직 구현되지 못하였으며, 정확히 파악된다는 가정하에서도 문장 내에 그림을 그리기에 충분한 정보가 없는 경우가 많다. 예를 들어, '방안에 벽시계가 있다."라는 문장을 그림으로 그릴 경우, 어떤 종류와 크기와 방인지 알 수 없고, 비록 방에 대해서 알았다 하더라도 방안에 시계 위치에 대한 정보가 없어서 방은 그릴 수 있더라도 시계가 걸린 방은 그릴 수 없다.

따라서, 본 발명의 실시예들은 현장에서 활용될 수 있는 시각화 기술을 제안한다.

본 발명의 실시예들은 구문분석을 통해 구조적인 문장 분석이 충분히 이루어지지 않았거나 문장 분석 결과에 그림을 그리기에 충분한 정보가 없다고 하더라도 시각화용 온톨로지(visualization ontology)와 템플릿(template)을 활용하여 자동으로 문장을 시각화할 수 있는 방법 및 장치를 제시한다.

본 발명의 일 측면에 따른 문장 시각화 장치는, 문장에 대한 구문 분석을 수행하여 상기 문장의 시각화에 필요한 핵심어를 추출하고 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 핵심어 추출부; 상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어에 매칭시키는 그래픽 모델 매칭부; 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 그래픽 모델 배치부; 및 상기 그래픽 모델이 배치된 시각화용 템플릿을 이용하여 장면을 생성하는 장면 생성부를 포함한다.

상기 장치는, 시각화용 온톨로지 DB를 더 포함하고, 상기 핵심어 추출부는 상기 시각화용 온톨로지 DB에 근거하여 상기 입력된 문장에 대한 구문 분석 및 핵심어 추출을 수행할 수 있다.

상기 핵심어 추출부는 상기 추출된 핵심어를 객체로서 식별하고 상기 식별된 객체 정보를 상기 핵심어에 태그로 추가할 수 있다.

상기 장치는 복수의 객체들에 대한 그래픽 모델이 저장된 그래픽 모델 DB를 더 포함할 수 있다.

상기 장치는, 복수의 시각화용 템플릿이 저장된 시각화용 템플릿 DB를 더 포함할 수 있다.

상기 그래픽 모델 배치부는 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델이 배치될 템플릿을 상기 핵심어에 추가된 태그에 근거하여 상기 시각화용 템플릿 DB로부터 검색할 수 있다.

상기 그래픽 모델 배치부는 상기 그래픽 모델 데이터를 상기 검색된 템플릿에 스크립트 형태로 기술함으로써 상기 그래픽 모델을 상기 템플릿에 배치할 수 있다.

상기 장치는 사용자로 하여금 상기 장면 생성부에 의해 생성된 장면을 편집할 수 있도록 하기 위한 장면 편집부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 문장 시각화 방법은, 문장에 대한 구문 분석을 수행하여 상기 문장의 시각화에 필요한 핵심어를 추출하는 단계; 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 단계; 상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어와 매칭시키는 단계; 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 단계; 및 상기 그래픽 모델이 배치된 시각화용 템플릿을 이용하여 장면을 생성하는 단계를 포함한다.

상기 핵심어를 추출하는 단계는, 시각화용 온톨로지 DB에 근거하여 상기 문장의 구문 분석을 수행하는 단계; 및 상기 구문 분석 결과로부터 핵심어를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 단계는, 상기 추출된 핵심어를 상기 문장의 시각화를 위한 객체로서 식별하는 단계; 및 상기 식별된 객체 정보를 상기 핵심어에 태그로 추가하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어와 매칭시키는 단계는 그래픽 모델 DB로부터 상기 핵심어에 연관된 그래픽 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 단계는, 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델이 배치될 템플릿을 상기 핵심어에 추가된 태그에 근거하여 시각화용 템플릿 DB로부터 검색하는 단계; 및 상기 검색된 템플릿에 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 스크립트 형태로 기술하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 현장에서 활용 가능한 실질적인 시각화 방법을 제공한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 시각화에 필요한 그래픽 객체에 대한 정보를 사전 구축한 시각화 온톨로지를 활용하여 획득함으로써 문장 기반의 시각화를 실용화 수준에 맞출 수 있다. 또한, 본 발명은 그림을 그리기에 필요한 최소한의 사전 정보를 미리 구축된 시각화용 템플릿을 이용하여 보완함으로써 문장 내에 시각화에 필요한 정보가 충분히 없더라도 현장에서 실질적인 시각화가 가능해진다.

최근 선진국의 영상물 제작이 'Good Story Well Visualized'를 추구하면서 영상물의 대형화, 디지털화, 제작비의 효율적인 집중 투자 등으로 영상물 제작 환경이 세계적으로 선진화 추세에 있다. 이에 따라 시각화 기술은 시나리오 기반으로 이미지 또는 영상을 자동 구현하는 데 일조할 수 있어 향후 영화, 드라마, 게임과 같은 영상물 제작뿐만 아니라 모바일 콘텐츠, 전자출판(E-publishing), 전자책(e-book) 분야로의 고부가가치 및 파급 효과가 기대되는 큰 기술로 활용 효과가 높을 것으로 판단된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 문장 시각화 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명에 이용되는 시각화용 온톨로지의 일 예를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 문장 시각화 방법의 흐름도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 핵심어 추출 과정을 좀더 구체적으로 설명하는 흐름도를 도시한다.
도 5a, 5b 및 5c는 본 발명의 일 실시예에 따라 문장으로부터 장면을 생성하는 과정의 일 예를 도시한다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명을 설명하기에 앞서서, 본 발명의 이해를 돕기 위해, 몇 가지 관련 용어들을 간단히 설명하겠다.

시각화(Converting Text into Image, Text-to-Image, Text-to-Scene): 문장 내용에 맞게 그림(Still Image) 형태의 장면으로 묘사하는 방법

구문분석(Syntax Analysis): 문장을 그것을 이루고 있는 구성 성분으로 분해하여 그들 사이의 관계를 분석하여 문장의 구조를 결정하는 것

온톨로지(Ontology): 단어와 관계들로 구성된 일종의 사전으로서 공유된 개념에 대한 정형화되고 명시적인 정보나 지식의 집합

객체(object): 프로그램 또는 DB 내에서 독립적, 개별적으로 구별되어 처리될 수 있도록 논리적으로 선언된 정보의 집합

XML(eXtensible Markup Language): 인터넷 웹 페이지를 만드는 HTML을 개선하여 만든 언어로 홈페이지 구축, 검색, 웹 페이지의 추가와 작성이 편리해진 사실상의 웹 문서 표준 형식

스크립트(Script): 프로그램 언어 외의 간단한 언어로 작성한 명령어 등을 일컫는 말

그래픽 모델(Graphic Model): 2D/3D로 구성된 그래픽 생성을 위한 실제 데이터

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 문장 시각화 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 도 1은 문장 시각화 장치를 문장 시각화에 필요한 기능적 구성 측면에서 도시한 도면으로서, 도 1에 도시된 문장 시각화 장치는 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어가 조합된 형태로 구현 가능함은 본 기술분야의 당업자에게 자명하다. 예를 들어, 문장 시각화 장치는 프로세서 및 메모리 등을 포함하는 데이터 처리 장치의 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 형태로 구현될 수 있다.

도 1을 참조하면, 문장 시각화 장치(100)는, 핵심어 추출부(110), 시각화용 온톨로지 DB(120), 그래픽 모델 매칭부(130), 그래픽 모델 DB(140), 그래픽 모델 배치부(150), 시각화용 템플릿 DB(160) 및 장면 생성/편집부(170)중 적어도 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.

핵심어 추출부(110)는 입력된 문장에 대한 구문 분석을 수행하여 장면 생성에 필요한 핵심어를 추출하고 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가한다. 일 실시예에서, 한 장면과 연관되는 한 문장 또는 일련의 문장들로부터 여러 개의 핵심어들이 추출될 수 있다.

일 실시예에서, 핵심어 추출부(110)는 시각화용 온톨로지 DB(120)에 저장된 온톨로지에 근거하여 상기 입력된 문장에 대한 구문 분석 및 핵심어 추출을 수행할 수 있다. 핵심어 추출부(110)는 시각화용 온톨로지 DB(120)에 근거하여 상기 추출된 핵심어(들)을, 배경 객체, 인물 객체, 소품 객체, 이벤트 객체 등 문장의 시각화를 위한 객체로서 식별하고 상기 식별된 객체 정보를 상기 핵심어에 태그로 추가할 수 있다.

시각화용 온톨로지 DB(120)는 시각화에 특화된 온톨로지로서, 문장 내용 중에 장면의 시각적 요소가 될 수 있는 단어들을 시각화할 수 있는 객체(예를 들어, 배경, 캐릭터(등장 인물), 소품, 사물, 사건 등)로 정의하고 이들 객체와 객체들간의 관계를 시각화 개념으로 정형화하여 나타낸 정보 집합이 저장된 DB이다. 도 2를 참조하면, 본 발명에 이용되는 시각화용 온톨로지의 일 예가 도시되어 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 온톨로지는 장면(scene)을 구성하는 배경(stage), 캐릭터 및 이벤트 각각에 대한 세부 정보 및 이들간의 관계가 체계적으로 저장되어 있다. 본 발명은 이와 같이 사전 구축된 시각화용 온톨로지를 이용하여 시각화에 필요한 그래픽 객체에 대한 정보를 획득함으로써 문장 기반의 시각화를 실용화 수준에 맞출 수 있다.

그래픽 모델 매칭부(130)는 핵심어(들)에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델(들)을 그래픽 모델 DB(140)로부터 검색하여 상기 핵심어와 매칭시킨다.

그래픽 모델 DB(140)는 다양한 개체들에 대한 그래픽 모델이 저장된 DB이다. 여기서, 그래픽 모델은 2차원 또는 3차원 그래픽 데이터를 의미한다. 사용자의 필요에 따라 그래픽 모델 DB(140)에는 새로운 그래픽 모델 데이터들이 추가될 수 있다.

그래픽 모델 배치부(150)는 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치한다.

일실시예에서, 그래픽 모델 배치부(150)는 핵심어에 매칭된 그래픽 모델이 가장 적합하게 배치될 템플릿을 상기 핵심어에 추가된 태그에 근거하여 시각화용 템플릿 DB(160)로부터 검색할 수 있다. 그래픽 모델 배치부(150)는 핵심어에 매칭된 그래픽 모델 데이터를 상기 검색된 템플릿에 스크립트 형태로 기술함으로써 상기 그래픽 모델을 상기 템플릿에 배치할 수 있다.

시각화용 템플릿 DB(160)은 다양한 그림 생성 정보를 기록하는 시각화용 템플릿이 저장된 DB로서, 예를 들어, 배경 템플릿, 캐릭터 템플릿, 소품 템플릿 등이 저장되어 있다. 일 예에서, 사용자의 필요에 따라, 동작 템플릿, 날씨 템플릿, 사건 템플릿 등 다양한 형태의 시각화용 템플릿들이 시각화용 템플릿 DB(160)에 추가되어 다양한 장면 생성에 활용될 수 있다.

장면 생성/편집부(170)는 핵심어에 매칭된 그래픽 모델(들)이 배치된 복수의 템플릿들을 결합하여 초기 장면을 자동으로 생성할 수 있다. 또한, 장면 생성/편집부(170)는 사용자에게 초기 장면을 수정하거나 편집할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 가상 카메라, 가상 조명 등을 활용하거나 그래픽 툴을 이용하여 초기 장면을 편집할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 문장 시각화 방법의 흐름도를 도시한다.

단계(S310)에서, 입력된 문장에 대한 구문 분석을 수행하여 상기 문장의 시각화에 필요한 핵심어를 추출한다. 한 장면과 연관되는 한 문장 또는 일련의 문장들로부터 여러 개의 핵심어들이 추출될 수 있다. 핵심어 추출 과정은 도 4를 참조하여 후술한다.

단계(S320)에서, 핵심어에 태그를 추가한다. 일 실시예에서, 추출된 핵심어를 장면 생성에 필요한 객체(예를 들어, 배경 객체, 캐릭터 객체, 소품 객체, 이벤트 객체 등)로서 식별하고, 식별된 객체 정보를 상기 핵심어에 태그로 추가한다.

단계(S330)에서, 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어와 매칭시킨다. 일 실시예에서, 다양한 객체들에 대한 그래픽 모델이 저장된 그래픽 모델 DB로부터 상기 핵심어의 태그에 연관된 그래픽 모델을 검색하고, 검색된 그래픽 모델을 상기 핵심어에 매칭시킨다.

단계(S340)에서, 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 그 역할에 따라 시각화용 템플릿중 하나에 배치한다. 일 실시예에서, 핵심어에 매칭된 그래픽 모델이 배치될 템플릿을 상기 핵심어에 추가된 태그에 근거하여 시각화용 템플릿 DB로부터 검색하고, 검색된 템플릿에 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 스크립트 형태로 기술한다.

단계(S350)에서, 그래픽 모델이 배치된 시각화용 템플릿을 이용하여 초기 장면을 자동으로 생성한다. 일 실시예에서, 핵심어들에 매칭된 그래픽 모델들이 배치된 복수의 템플릿들을 결합함으로써 초기 장면을 자동으로 생성할 수 있다.

자동 생성된 초기 장면은 사용자에 의해 그래픽 툴 등 다양한 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 편집될 수 있다

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 핵심어 추출 과정을 좀더 구체적으로 설명하는 흐름도를 도시한다.

도시된 바와 같이, 문장이 입력되면(S410), 형태소 분석을 수행한다(S420).

다음, 형태소 분석 결과에 기반하여 문장 단위로 형태간의 구조적 관계를 분석한다(S430).

다음, 시각화 온톨로지를 이용하여 문장 중의성 및 의미 정보를 분석한다(S440, S450).

최종적으로, 의미 정보 분석 결과에 근거하여 장면 생성에 필요한 시각화용 핵심어를 추출한다(S460).

도 5a, 5b 및 5c는 본 발명의 일 실시예에 따라 문장으로부터 장면을 생성하는 과정의 일 예를 도시한다.

전래 동화 '선녀와 나무꾼'에 관련된 문장들이 입력되면(510), 이들 문장으로부터, 배경에 관련된 핵심어들(예, '어느 날', '다른 날', '깊은 산 속', '산'), 인물에 관련된 핵심어들(예, '나무꾼', '사냥꾼'), 소품에 관련된 핵심어들(예, '지게', '나무'), 사건에 관련된 핵심어들(예, '대화') 등이 추출된다(520).

추출된 핵심어들 각각에는 3D 그래픽 모델이 매칭된다(540).

3D 그래픽 모델과 매칭된 핵심어들은 XML 템플릿의 스크립트 형태로 기술되고(540), 각 역할에 맞는 템플릿에 배치된다(550). 예를 들어, '산'에 관련된 그래픽 모델이 배경 템플릿에 배치되고, '나무꾼' 및 '사냥꾼'에 관련된 그래픽 모델이 인물 템플릿에 배치되고, '지게' 및 '나무'에 관련된 그래픽 모델이 소품 템플릿에 배치된다.

이와 같이, 핵심어들에 매칭된 그래픽 모델들이 배치된 템플릿들이 결합되어 초기 장면이 자동 생성된다(560).

사용자는 자동 생성된 초기 장면을 카메라, 조명 작업, 그래픽 툴 등을 활용하여 편집함으로써 최종 장면을 생성할 수 있다(570).

본 발명의 실시예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 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. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

문장에 대한 구문 분석을 수행하여 상기 문장의 시각화에 필요한 핵심어를 추출하고 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 핵심어 추출부;
상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어에 매칭시키는 그래픽 모델 매칭부;
상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 그래픽 모델 배치부; 및
상기 그래픽 모델이 배치된 시각화용 템플릿을 이용하여 장면을 생성하는 장면 생성부
를 포함하는 문장 시각화 장치.
제1항에 있어서, 시각화용 온톨로지 DB를 더 포함하고, 상기 핵심어 추출부는 상기 시각화용 온톨로지 DB에 근거하여 상기 입력된 문장에 대한 구문 분석 및 핵심어 추출을 수행하는 문장 시각화 장치.
제1항에 있어서, 상기 핵심어 추출부는 상기 추출된 핵심어를 객체로서 식별하고 상기 식별된 객체 정보를 상기 핵심어에 태그로 추가하는 문장 시각화 장치.
제3항에 있어서, 상기 객체는, 배경 객체, 캐릭터 객체, 소품 객체 및 이벤트 객체 중 적어도 하나를 포함하는 문장 시각화 장치.
제1항에 있어서, 복수의 객체들에 대한 그래픽 모델이 저장된 그래픽 모델 DB를 더 포함하는 문장 시각화 장치.
제1항에 있어서, 복수의 시각화용 템플릿이 저장된 시각화용 템플릿 DB를 더 포함하는 문장 시각화 장치.
제6항에 있어서, 상기 그래픽 모델 배치부는 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델이 배치될 템플릿을 상기 핵심어에 추가된 태그에 근거하여 상기 시각화용 템플릿 DB로부터 검색하는 문장 시각화 장치.
제7항에 있어서, 상기 그래픽 모델 배치부는 상기 그래픽 모델 데이터를 상기 검색된 템플릿에 스크립트 형태로 기술함으로써 상기 그래픽 모델을 상기 템플릿에 배치하는 문장 시각화 장치.
제1항에 있어서, 사용자로 하여금 상기 장면 생성부에 의해 생성된 장면을 편집할 수 있도록 하기 위한 장면 편집부를 더 포함하는 문장 시각화 장치.
문장에 대한 구문 분석을 수행하여 상기 문장의 시각화에 필요한 핵심어를 추출하는 단계;
상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 단계;
상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어와 매칭시키는 단계;
상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 단계; 및
상기 그래픽 모델이 배치된 시각화용 템플릿을 이용하여 장면을 생성하는 단계
를 포함하는 문장 시각화 방법.
제10항에 있어서, 상기 핵심어를 추출하는 단계는,
시각화용 온톨로지 DB에 근거하여 상기 문장의 구문 분석을 수행하는 단계; 및
상기 구문 분석 결과로부터 핵심어를 추출하는 단계
를 포함하는 문장 시각화 방법.
제10항에 있어서, 상기 상기 추출된 핵심어에 태그를 추가하는 단계는,
상기 추출된 핵심어를 상기 문장의 시각화를 위한 객체로서 식별하는 단계; 및
상기 식별된 객체 정보를 상기 핵심어에 태그로 추가하는 단계
를 포함하는 문장 시각화 방법.
제10항에 있어서, 상기 핵심어에 추가된 태그에 연관된 그래픽 모델을 상기 핵심어와 매칭시키는 단계는 그래픽 모델 DB로부터 상기 핵심어에 연관된 그래픽 모델을 검색하는 단계를 포함하는 문장 시각화 방법.
제13항에 있어서, 상기 그래픽 모델은 객체의 2차원 또는 3차원 그래픽 데이터인 문장 시각화 방법.
제10항에 있어서, 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 시각화용 템플릿중 하나에 배치하는 단계는,
상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델이 배치될 템플릿을 상기 핵심어에 추가된 태그에 근거하여 시각화용 템플릿 DB로부터 검색하는 단계; 및
상기 검색된 템플릿에 상기 핵심어에 매칭된 그래픽 모델을 스크립트 형태로 기술하는 단계
를 포함하는 문장 시각화 방법.