KR20190033821A - Folder Recommending Method and Apparatus Thereof - Google Patents

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KR20190033821A
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KR
South Korea
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file
folder
analysis data
stored
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KR1020170122476A
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Korean (ko)
Inventor
한상욱
김정우
김용태
이지현
김효진
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삼성에스디에스 주식회사
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
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    • GPHYSICS
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    • G06F16/16File or folder operations, e.g. details of user interfaces specifically adapted to file systems
    • G06F17/2755

Abstract

Provided are a folder recommendation method and a folder recommendation device to easily determine a position, where a file is stored, and a file name. An embodiment of the present invention provides the folder recommendation method and folder recommendation device, which analyze the file to be stored and provide a recommendation folder where the file is to be stored. The folder recommendation method comprises the following steps: a file analysis module generating file analysis data based on a file analysis result; and an information processing unit determining the recommendation folder representing a position where the file is to be stored based on a comparison result between the file analysis data and folder analysis data including information on the folder configured in a storage medium on which the file is to be stored.

Description

폴더 추천 방법 및 폴더 추천 장치{Folder Recommending Method and Apparatus Thereof}[0001] Folder Recommending Method and Apparatus [0002]

본 발명은 파일을 저장하는 위치인 폴더를 추천하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 사용자가 파일을 저장함에 있어서 파일을 분석하여 사용자가 파일을 저장하는 위치나 파일명을 용이하게 결정할 수 있도록 파일에 대한 적절한 저장 위치를 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for recommending a folder as a location for storing a file. More particularly, the present invention relates to a method and apparatus for recommending an appropriate storage location for a file so that a user can easily analyze the file and store the file or the file name when the user stores the file.

PC 등의 컴퓨팅 장치가 널리 보급됨에 따라 문서, 메일, 화상 등 다양한 정보들이 컴퓨팅 장치를 이용하여 관리되고 있다. 특히, 기억 장치의 가격이 낮아지고 종이 자원 절감의 필요성이 높아지면서 자료의 전자화가 빠르게 진행되었다. 또한, 정보화 기술의 발달에 따라 관리되는 정보의 양 또한 크게 증가하고 있다. 기업에서는 업무의 효율화를 위해 전자 정보의 효율적인 관리가 필수적이 되었다.[0002] As computing devices such as personal computers (PCs) have become widespread, a variety of information such as documents, mail, images, and the like are managed using a computing device. Especially, as the price of storage devices became lower and the necessity of saving paper resources became higher, the electronicization of data became faster. In addition, the amount of information managed according to the development of information technology is also greatly increasing. In an enterprise, efficient management of electronic information is essential for efficiency of work.

방대한 양의 정보를 효율적으로 관리하기 위해서는 필요한 자료를 사용자가 쉽게 찾을 수 있도록 할 필요가 있다. 따라서, 효율적으로 정보를 저장하고 사용자가 쉽게 찾을 수 있도록 정보를 저장할 필요가 있다.In order to efficiently manage large amounts of information, it is necessary to make it easy for users to find necessary data. Therefore, there is a need to store information so that it can be efficiently stored and easily found by the user.

전자 데이터를 관리하기 위하여 컴퓨팅 장치는 일반적으로 파일의 형태로 정보를 저장한다. 파일의 관리 기술로 디렉토리(directory) 구조가 이용될 수 있다. 디렉토리 구조는 사용자가 디렉토리(폴더(folder)나 카탈로그(catalog)로 언급될 수 있음)를 작성하여 두고 파일을 저장할 때 디렉토리 내에 파일을 저장할 위치와 파일명을 지정한 후 해당 위치에 파일을 저장한다. 사용자는 저장된 파일을 추후에 용이하게 찾을 수 있도록 디렉토리를 작성하고 원하는 파일을 쉽게 탐색할 수 있도록 파일을 분류하여 저장할 디렉토리를 선택해야 한다. 예를 들어, 마이크로소프트사에서 제공하는 Windows OS 상에서는 애플리케이션에서 제공되는 저장 버튼이나 업로드 버튼을 선택하면, 폴더의 위치를 입력하거나 탐색할 수 있고, 파일명을 입력할 수 있는 파일 저장 창이 출력된다. 사용자는 입출력 장치를 이용하여 파일 저장 창에서 직접 폴더를 지정하고, 파일명을 입력한 후 최종 저장 버튼을 선택함으로써 파일을 저장할 수 있다.To manage electronic data, computing devices typically store information in the form of files. A directory structure may be used as a file management technique. The directory structure allows the user to create a directory (which can be referred to as a folder or a catalog), specifies the location and file name where the file should be stored in the directory when the file is saved, and then stores the file in that location. The user must create a directory so that the stored file can be easily found later, and select a directory in which the file is categorized and stored so that the desired file can be easily searched. For example, on the Windows OS provided by Microsoft, if a save button or an upload button provided in an application is selected, a file storage window for inputting or searching for a folder location and inputting a file name is displayed. The user can specify the folder directly in the file storage window using the input / output device, store the file by selecting the final save button after inputting the file name.

그러나 관리가 필요한 파일의 양이 많아질수록 파일을 저장할 폴더의 숫자도 증가하게 된다. 이 경우 사용자는 해당 파일을 저장해야 할 위치를 결정할 때 혼란스러울 수 있다. 또한, 사용자가 저장할 위치를 결정했다 하더라도 기존의 파일 저장 창을 이용하여 파일을 저장할 위치를 입력하기 위해서는 사용자가 여러 가지 입력을 수행해야만 하는 불편함이 있다.However, as the amount of files that need to be managed increases, the number of folders to store files increases. In this case, the user may be confused when deciding where to save the file. Further, even if the user determines the location to store, there is an inconvenience that the user must perform various inputs in order to input the location to store the file using the existing file storage window.

일본특허공개공보 제2012-027525호Japanese Laid-Open Patent Publication No. 2012-027525

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 컴퓨팅 장치가 파일을 저장함에 있어서 사용자가 용이하게 파일을 저장하고 관리할 수 있도록 파일의 저장 위치를 추천하는 폴더 추천 방법 및 폴더 추천 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a folder recommendation method and a folder recommendation device for recommending a storage location of a file so that a user can easily store and manage a file when a computing device stores a file.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The technical objects of the present invention are not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical subjects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 폴더 추천 방법은, 파일 분석 모듈이 파일을 분석한 결과에 기초하여 파일 분석 데이터를 생성하는 단계, 정보 처리부가 상기 파일 분석 데이터와 상기 파일이 저장될 저장 매체에 구성된 폴더에 대한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 비교한 결과에 기초하여 상기 파일을 저장할 위치를 나타내는 추천 폴더를 결정하는 단계 및 상기 결정된 추천 폴더를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a folder recommendation method comprising: generating file analysis data based on a result of analyzing a file by a file analysis module; Determining a recommended folder indicating a location where the file is to be stored based on a result of comparing folder analysis data including information on a folder configured on a storage medium on which the file is to be stored, and outputting the determined recommended folder .

다른 실시 예에 따른 상기 폴더 추천 방법은, 상기 정보 처리부가 상기 추천 폴더를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계 및 정보 처리부 또는 폴더 분석 모듈이 상기 선택된 추천 폴더 및 상기 추천 폴더에 저장된 상기 파일에 대한 정보를 상기 폴더 분석 데이터에 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.The folder recommendation method according to another embodiment is characterized in that the information processing unit receives a user input for selecting the recommend folder, and the information processing unit or the folder analysis module acquires information about the selected recommendation folder and the file stored in the recommended folder To the folder analysis data.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 폴더 분석 데이터는 상기 저장 매체에 구성된 폴더의 폴더명, 상기 파일 분석 모듈이 상기 폴더의 하위에 저장된 파일을 분석한 데이터 및 상기 폴더와 상기 파일을 분석한 데이터 간의 상관관계를 포함할 수 있다.According to another embodiment, the folder analysis data may include a folder name of a folder configured on the storage medium, data obtained by analyzing a file stored in a lower level of the folder by the file analysis module, and data Relationships.

또 다른 실시 예에 따르면, 파일 분석 데이터를 생성하는 단계는 상기 파일의 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트의 형태소를 분석하는 단계, 상기 형태소가 분석된 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트를 단어 및 문장 단위로 나열하는 단계, 상기 나열된 단어 및 문장에 대하여 각 단어 및 각 문장의 출현 빈도 및 출현 위치에 기초하여 포인트를 부여하는 단계를 포함하고, 상기 파일 분석 데이터는 상기 각 단어 및 각 문장에 대해 부여된 포인트에 대한 정보를 포함하며, 상기 정보 처리부는 상기 포인트에 기초하여 상기 추천 폴더를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to yet another embodiment, the step of generating file analysis data comprises the steps of analyzing the file name of the file and the morpheme of the text included in the contents of the file, and analyzing the morpheme file name and the text And assigning a point on the basis of the occurrence frequency and appearance position of each word and each sentence with respect to the listed words and sentences, The information processing unit may include information about a point given to the sentence, and the information processing unit may determine the recommended folder based on the point.

또 다른 실시 예에 따르면, 파일 분석 데이터는 상기 파일의 확장자명, 상기 파일의 작성자, 위치 정보, 상기 파일의 저장일시, 상기 파일에 사용된 언어, 상기 파일에 포함된 이미지, 상기 이미지의 명칭, 상기 이미지의 속성 중 하나 이상을 포함할 수 있다.According to another embodiment, the file analysis data includes at least one of an extension name of the file, an author of the file, position information, a storage date and time of the file, a language used in the file, an image included in the file, And may include one or more of the attributes of the image.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 추천 폴더를 결정하는 단계는 상기 파일 분석 데이터와 상기 폴더 분석 데이터를 비교한 결과, 상기 파일의 구버전 파일이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 구버전 파일이 위치하는 폴더를 상기 추천 폴더로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, the step of determining the recommended folder may further include, when a comparison is made between the file analysis data and the folder analysis data, if it is determined that an older version file exists in the file, And determines the recommended folder as the recommended folder.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 파일 분석 데이터를 생성하는 단계는 상기 파일에 대한 임시 저장 파일이 생성된 경우, 상기 임시 저장 파일을 분석하는 단계, 상기 파일과 상기 임시 저장 파일 사이에 변경 부분을 분석하는 단계 및 상기 임시 저장 파일을 분석한 결과 및 상기 변경 부분을 분석한 결과에 기초하여 상기 파일 분석 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the step of generating the file analysis data may include analyzing the temporary storage file when the temporary storage file for the file is generated, analyzing the changed part between the file and the temporary storage file, And the file analysis data is generated based on a result of analyzing the temporary storage file and a result of analyzing the changed portion.

본 발명의 일 실시예에 따른 폴더 추천 장치는, 파일이 저장될 저장 매체에 구성된 폴더에 대한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 획득하거나 또는 관리하는 폴더 분석 모듈, 파일을 분석한 결과에 기초하여 파일 분석 데이터를 생성하는 파일 분석 모듈, 및 상기 파일 분석 데이터와 상기 폴더 분석 데이터를 비교한 결과에 기초하여 상기 파일을 저장할 위치를 나타내는 추천 폴더를 결정하는 정보 처리부를 포함할 수 있다.A folder recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention includes a folder analysis module for acquiring or managing folder analysis data including information about folders configured in a storage medium on which files are to be stored, A file analysis module for generating analysis data, and an information processing unit for determining a recommend folder indicating a location for storing the file based on a result of comparing the file analysis data and the folder analysis data.

다른 실시 예에 따르면, 상기 폴더 분석 모듈은 상기 추천 폴더가 파일을 저장할 폴더로 선택된 경우, 상기 선택된 추천 폴더 및 상기 추천 폴더에 저장된 상기 파일에 대한 정보를 상기 폴더 분석 데이터에 업데이트하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, when the recommendation folder is selected as a folder for storing a file, the folder analysis module updates information on the selected recommendation folder and the file stored in the recommendation folder to the folder analysis data .

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 폴더 분석 데이터는 상기 저장 매체에 구성된 폴더의 폴더명, 상기 폴더 분석 정보가 상기 폴더의 하위에 저장된 파일을 분석한 데이터 및 상기 폴더와 상기 파일을 분석한 데이터 간의 상관관계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the folder analysis data may include a folder name of a folder configured on the storage medium, data on which the folder analysis information is analyzed in a file stored under the folder, and data on which the folder and the file are analyzed And a relationship between the two.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 폴더 추천 장치는 결정된 추천 폴더를 출력부를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the folder recommendation apparatus may further include an output unit for recommending the determined recommendation folder.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 파일 분석 모듈은 상기 파일의 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트의 형태소를 분석하고, 상기 형태소가 분석된 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트를 단어 및 문장 단위로 나열하며, 상기 나열된 단어 및 문장에 대하여 각 단어 및 각 문장의 출현 빈도 및 출현 위치에 기초하여 포인트를 부여하고, 상기 파일 분석 데이터는 상기 각 단어 및 각 문장에 대해 부여된 포인트에 대한 정보를 포함하며, 상기 정보 처리부는 상기 포인트에 기초하여 상기 추천 폴더를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the file analysis module analyzes the file name of the file and the morpheme of the text included in the contents of the file, and analyzes the file name of the morpheme and the text included in the contents of the file in words and sentences And assigning points to the listed words and sentences based on the appearance frequency and appearance position of each word and each sentence, and the file analysis data includes information about the points assigned to each word and each sentence And the information processing unit determines the recommended folder based on the point.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 파일 분석 데이터는 상기 파일의 확장자명, 상기 파일의 작성자, 위치 정보, 상기 파일의 저장일시, 상기 파일에 사용된 언어, 상기 파일에 포함된 이미지, 상기 이미지의 명칭, 상기 이미지의 속성 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the file analysis data includes at least one of an extension name of the file, an author of the file, position information, a storage date and time of the file, a language used in the file, an image included in the file, , And one or more attributes of the image.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 정보 처리부는 상기 파일 분석 데이터와 상기 폴더 분석 데이터를 비교한 결과, 상기 파일의 구버전 파일이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 구버전 파일이 위치하는 폴더를 상기 추천 폴더로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, when the file analysis data and the folder analysis data are compared with each other, it is determined that an old file exists in the file, And then determining whether or not the result of the determination is positive.

또 다른 실시 예에 따르면, 상기 파일 분석 모듈은 상기 파일에 대한 임시 저장 파일이 생성된 경우 상기 임시 저장 파일을 분석하고, 상기 파일에 대한 저장 요청이 수신된 경우 상기 파일과 상기 임시 저장 파일 사이에 변경 부분을 분석하며, 상기 임시 저장 파일을 분석한 결과 및 상기 변경 부분을 분석한 결과에 기초하여 상기 파일 분석 데이터를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the file analysis module analyzes the temporary storage file when the temporary storage file for the file is generated, and analyzes the temporary storage file when the file storage request is received, And the file analysis data is generated based on a result of analyzing the temporary storage file and a result of analyzing the changed part.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 폴더 추천 장치의 구조를 간단히 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 폴더를 추천하는 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 출력되는 사용자 인터페이스의 일 예를 도시한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 파일 분석 모듈이 파일을 분석하는 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 파일 분석 모듈이 파일명 또는 파일의 내용을 분석하는 프로세스의 일 예를 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 폴더 분석 모듈이 폴더를 분석하는 프로세스를 도시한 순서도이다.
도 7은 로컬 컴퓨팅 장치에서 폴더를 추천하는 실시 예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 파일이 저장된 서버에서 파일을 다른 서버에 저장하는 실시 예를 설명하기 위한 순서도이다.
FIG. 1 is a view showing a structure of a folder recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flow chart illustrating a process for recommending folders in accordance with one embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram illustrating an example of a user interface output according to an embodiment of the present invention.
4 is a flow diagram illustrating a process for a file analysis module to analyze a file in accordance with one embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an example of a process of a file analysis module for analyzing the contents of a file name or a file according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a process of folder analysis by a folder analysis module according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart for explaining an embodiment for recommending a folder in a local computing device.
8 is a flowchart for explaining an embodiment for storing a file on another server in a server where the file is stored.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, .

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise. The terminology used herein is for the purpose of illustrating embodiments and is not intended to be limiting of the present invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. It is noted that the terms "comprises" and / or "comprising" used in the specification are intended to be inclusive in a manner similar to the components, steps, operations, and / Or additions.

본 명세서 전체에서, "폴더"는 파일을 분류하여 저장하기 위한 저장 위치를 의미하며, 본 발명이 특정 운영체제에 대해 한정하여 적용되는 것은 아니다. 여기서, 저장 위치라 함은, 물리적인 위치만을 의미하는 것이 아니며, 파일을 분류하여 저장하고 탐색하기 위한 논리적인 위치의 개념을 포함한다. 또한 "파일을 저장"한다고 함은 파일을 작성하여 저장하는 경우뿐만 아니라, 기존에 존재하는 파일을 다른 파일명으로 저장하는 경우, 로컬에 저장된 파일을 서버에 업로드하는 경우, 한 서버에 존재하는 파일을 다른 서버에 제공하는 경우 등 파일이 저장될 위치를 지정하여 저장하는 모든 경우를 포함할 수 있다.Throughout this specification, "folder" means a storage location for categorizing and storing files, and the present invention is not limited to a specific operating system. Here, the storage location does not only mean a physical location, but also includes a concept of a logical location for classifying, storing, and searching files. In addition, "save file" means not only to create and save a file, but also to save an existing file to a different file name, to upload a locally stored file to the server, Or to specify a location where a file is to be stored, for example, when it is provided to another server.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들을 설명한다.Some embodiments of the present invention will now be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 폴더 추천 장치(100)의 구조를 간단히 도시한 도면이다.1 is a view schematically showing a structure of a folder recommendation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 폴더 추천 장치(100)는 파일을 분석한 결과로서 파일에 관련된 정보를 포함하는 파일 분석 데이터를 생성하는 파일 분석 모듈(110), 폴더를 분석한 결과로서 폴더 및 폴더의 하위에 저장된 파일에 관한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 생성하는 폴더 분석 모듈(120), 파일 분석 데이터 및 폴더 분석 데이터에 기초하여 추천 폴더를 결정하는 정보 처리부(130), 추천 폴더를 출력하는 출력부(140)를 포함할 수 있다. 폴더 추천 장치(100)에 의해 추천된 추천 폴더는 저장부(150)에 대해 설정된 저장 위치를 나타낼 수 있다. 도 1에서 저장부(150)는 폴더 추천 장치(100)와 별개의 구성으로 기재되었으나 이에 한정되지 아니한다. 저장부(150)는 폴더 추천 장치(100)와 동일한 로컬 장치 내에 구비될 수도 있으며, 서버와 같은 형태로 원격지에 위치한 별도의 장치에 구비될 수도 있다.The folder recommendation apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention includes a file analysis module 110 that generates file analysis data including information related to a file as a result of analyzing the file, An information processing unit 130 for determining a recommendation folder based on the file analysis data and the folder analysis data, a recommendation folder outputting unit 130 for outputting a recommendation folder And an output unit 140. The recommended folder recommended by the folder recommendation apparatus 100 may indicate a storage location set for the storage unit 150. [ In FIG. 1, the storage unit 150 is described as being separate from the folder recommendation apparatus 100, but is not limited thereto. The storage unit 150 may be provided in the same local apparatus as the folder recommendation apparatus 100 or may be provided in a separate apparatus located at a remote location in the same form as a server.

실시 예에 따라서, 폴더 추천 장치(100)는 사용자가 파일을 작성하고 저장하는 로컬 장치에 구비될 수도 있으며, 파일을 저장하는 클라우드 서버와 같이 원격 장치에 별도로 구비될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 로컬 PC에서 파일을 작성하고 저장하는 경우, 폴더 추천 장치(100)는 로컬 PC의 프로세서, 메모리 및 프로그램 모듈의 조합으로 구성될 수 있다. 이 경우, 출력부(140)는 LCD, 터치스크린 디스플레이, PDP 등 추천 폴더에 대한 정보를 영상으로 출력하는 디스플레이 장치의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 출력부(140)는 폴더 추천 장치(100)와 물리적으로 하나의 장치로 구성될 수도 있으나, 폴더 추천 장치(100)와 연결된 별도의 장치로 구성될 수도 있다. 또는, 작성된 파일을 클라우드 서버에 저장하거나, 한 서버에서 다른 서버로 파일을 전송하는 경우, 폴더 추천 장치(100)는 파일이 저장되는 서버 및/또는 공유할 파일을 저장하고 있는 서버에 구비될 수 있다. 이 경우, 출력부(140)는 추천 폴더에 대한 정보를 클라이언트에 전송하기 위한 네트워크 인터페이스의 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 아니한다.According to an embodiment, the folder recommendation apparatus 100 may be provided in a local apparatus in which a user creates and stores a file, and may be separately provided in a remote apparatus such as a cloud server storing a file. For example, when a user creates and stores a file on the local PC, the folder recommendation apparatus 100 may be configured as a combination of a processor, a memory, and a program module of the local PC. In this case, the output unit 140 may be implemented as a display device for outputting information about a recommended folder such as an LCD, a touch screen display, a PDP, etc. as an image. In addition, the output unit 140 may be configured as one device physically with the folder recommendation apparatus 100, but may be configured as a separate apparatus connected to the folder recommendation apparatus 100. [ Alternatively, when the created file is stored in the cloud server or the file is transferred from one server to another server, the folder recommendation apparatus 100 may be provided in a server storing files and / or a server storing files to be shared have. In this case, the output unit 140 may be implemented in the form of a network interface for transmitting information on a recommended folder to a client, but is not limited thereto.

사용자가 파일을 저장하기 위해 저장하고자 하는 파일에 대한 저장 명령을 컴퓨팅 장치에 입력한 경우, 파일 분석 모듈(110)은 저장하고자 하는 파일을 분석한 결과로서 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다. 파일 분석 데이터는 파일을 저장할 위치를 판단하기 위한 기초 데이터로서 파일의 성질이나 내용에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 파일 분석 데이터는 파일명, 파일의 속성, 파일의 타이틀, 작성자 정보, 위치 정보, 파일의 저장 일시, 파일에 사용된 언어, 파일에 포함된 이미지, 이미지의 명칭, 이미지의 속성, 파일의 내용으로부터 추출된 단어 및 문장, 추출된 단어 및 문장에 대해 할당된 포인트 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. When the user inputs a storage command for a file to be stored in the computing device, the file analysis module 110 may generate file analysis data as a result of analyzing the file to be stored. The file analysis data is basic data for determining a location where a file is to be stored, and may include information about the nature and content of the file. For example, the file analysis data includes file name, attribute of a file, title of a file, author information, position information, date and time of storage of a file, language used in a file, image included in a file, name of an image, A word and a sentence extracted from the content of the sentence, an extracted word, and a point allocated to the sentence.

여기서, 파일의 속성이란 파일이 성질을 나타내는 정보를 의미한다. 예를 들어, 파일의 속성은 파일의 포맷, 확장자명, 작성자, 작성지역 또는 작성일시를 포함할 수 있다. 파일의 타이틀은 파일을 분석한 결과 파일의 주제를 나타내는 단어나 문장을 의미할 수 있다. 위치 정보는 파일이 작성된 위치를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 폴더 추천 장치(100)는 파일이 작성된 위치에 기초하여 유사한 위치에서 작성된 파일들을 동일한 폴더에 저장하도록 추천할 수 있다. 파일의 저장 일시는 파일이 저장되거나 사용자가 파일을 저장하고자 시도한 시점을 의미한다. 예를 들면, 폴더 추천 장치(100)는 일정한 기간 동안 저장된 파일, 일정한 주기로 저장된 파일 또는 동일한 요일에 저장된 파일과 같은 기준으로 파일들을 하나의 폴더에 저장하도록 추천할 수 있다. 이미지의 속성이란 jpg, png와 같은 파일 포맷, 이미지의 작성자 또는 이미지로부터 추출된 특징점과 같이 이미지의 성질을 판단할 수 있는 정보를 의미할 수 있다.Here, the attribute of the file means information indicating the property of the file. For example, the attributes of a file may include file format, extension name, author, creation area, or creation date. The title of a file may be a word or a sentence representing the subject of the file as a result of analyzing the file. The location information may include information indicating a location where the file is created. For example, the folder recommendation apparatus 100 may recommend that files created at similar locations based on the location where the files are created are stored in the same folder. The storage date and time of the file means the time when the file is stored or the user attempts to store the file. For example, the folder recommendation apparatus 100 may recommend storing files in one folder on the basis of files stored for a certain period of time, files stored at regular intervals, or files stored on the same day of the week. The attributes of an image may mean information such as a file format such as jpg or png, a creator of the image, or a minutia extracted from the image.

일 실시 예에 따르면, 파일 분석 모듈은 파일에 포함된 텍스트의 형태소를 분석한 결과 텍스트 중에서 파일의 주제를 나타내는 단어나 문장을 추출함으로써 파일의 타이틀을 결정할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 따르면, 파일 분석 모듈(110)은 파일명 또는 파일의 내용에 대해 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing) 기법을 적용하여 형태소 분석을 수행함으로써 단어 및 문장을 추출하고 나열할 수 있다. 또한 파일 분석 모듈(110)은 파일에서 추출된 단어나 문장의 출현 빈도, 형태소 분석에 따른 단어의 성질 및 단어가 사용된 위치 중 하나 이상에 기초하여 단어나 문장에 대해 포인트를 할당할 수 있다. 예를 들어, 파일 분석 모듈(110)은 파일에서 빈번하게 출현하는 단어나 문장일수록 높은 포인트를 할당할 수 있다. 다른 예를 들면, 파일 분석 모듈(110)은 추출된 단어가 명사일 경우 보다 큰 가중치에 기초하여 높은 포인트를 할당할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 파일 분석 모듈(110)은 단어나 문장이 파일명, 파일 내의 타이틀, 목차, 소분류, 머릿글, 바닥글 및 파일 본문 내용 중 어느 위치에 사용되었는지에 따라서 할당할 포인트를 산출하는 가중치를 다르게 결정할 수 있다. 또한, 실시 예에 따라서, 파일이 미리 저장된 장치에 폴더 추천 장치(100)가 적용되는 경우, 파일 분석 모듈(110)은 신규로 저장하고자 하는 파일 뿐만 아니라 미리 저장된 파일에 대해서도 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다.According to one embodiment, the file analysis module analyzes the morpheme of the text included in the file and can determine the title of the file by extracting a word or a sentence representing the subject of the file from the text. In addition, according to one embodiment, the file analysis module 110 extracts and lists words and sentences by performing morphological analysis by applying a natural language processing (NLP) technique to the file name or contents of the file . In addition, the file analysis module 110 may assign a point to a word or a sentence based on at least one of the appearance frequency of the word or sentence extracted from the file, the nature of the word according to morphological analysis, and the position where the word is used. For example, the file analysis module 110 may assign a higher point to a word or sentence that frequently appears in a file. As another example, the file analysis module 110 may assign a higher point based on a larger weight if the extracted word is a noun. In another example, the file analysis module 110 may calculate a weighting value for calculating a point to be allocated, depending on whether a word or a sentence is used in a file name, a title in a file, a table of contents, a small classification, a header, Can be determined differently. In addition, according to the embodiment, when the folder recommendation apparatus 100 is applied to an apparatus in which a file is stored in advance, the file analysis module 110 generates file analysis data for not only a file to be newly stored but also a previously stored file .

다만, 파일 분석 모듈(110)에 의해 분석되는 파일의 내용은 파일을 구성하는 임의의 정보가 될 수 있으며, 분석 대상이 텍스트에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 파일에 이미지가 포함되어 있는 경우, 파일 분석 모듈(110)은 이미지에 대해 이미지 인식 프로세스를 적용함으로써 추출되는 이미지의 특징점 정보를 포함하는 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 이미지의 작성자, 이미지의 확장자 등이 파일 분석 데이터에 포함될 수도 있다.However, the content of the file analyzed by the file analysis module 110 may be arbitrary information constituting the file, and the analysis target is not limited to the text. For example, when an image is included in a file, the file analysis module 110 may generate file analysis data including minutia information of the extracted image by applying an image recognition process to the image. Also, the creator of the image, the extension of the image, and the like may be included in the file analysis data.

일 실시 예에 따르면, 파일 분석 모듈(110)에 의해 생성된 파일 분석 데이터는 데이터베이스(도시되지 않음)에 누적하여 저장될 수 있다. 본 실시 예에 따르면, 폴더 분석 모듈(120)은 데이터베이스(도시되지 않음)에 저장된 파일 분석 데이터에 기초하여 파일이 저장될 저장부(150)에 설정된 폴더에 대한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 생성할 수 있다. 폴더 분석 데이터는, 예를 들어, 폴더의 폴더명, 폴더의 상위 폴더 및 하위 폴더의 폴더명, 폴더의 하위에 저장된 파일에 대한 파일 분석 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the file analysis data generated by the file analysis module 110 may be accumulated and stored in a database (not shown). According to the present embodiment, the folder analysis module 120 generates folder analysis data including information on the folder set in the storage unit 150 where the file is to be stored, based on the file analysis data stored in the database (not shown) can do. The folder analysis data may include, for example, at least one of a folder name of a folder, a folder name of an upper folder and a folder name of a lower folder, and file analysis data of a file stored under the folder.

일 실시 예에 따르면, 폴더 분석 데이터는 사용자가 파일을 저장한 이력에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 출력된 추천 폴더를 선택하여 파일을 저장한 경우, 폴더 분석 모듈은 해당 파일의 파일 분석 데이터에 대한 결과값으로 출력된 추천 폴더가 옳은 결과인 것으로 폴더 분석 데이터에 반영할 수 있다. 또한, 사용자가 출력된 추천 폴더가 아닌 다른 폴더에 파일을 저장한 경우, 해당 파일의 파일 분석 데이터에 대한 결과값으로 출력된 추천 폴더가 옳지 못한 결과이고, 실제 파일이 저장된 폴더가 옳은 결과인 것을 나타내는 정보를 폴더 분석 데이터에 반영할 수 있다.According to one embodiment, the folder analysis data may further include information about the history that the user has stored the file. That is, when the user selects a recommended folder to be outputted and stores the file, the folder analysis module can reflect the folder analysis data as a result that the recommended folder outputted as the result value of the file analysis data of the file is correct. In addition, when a user stores a file in a folder other than the recommended folder to which the user has output the file, the recommended folder output as a result of the file analysis data of the file is incorrect, and the folder in which the actual file is stored is correct The information representing the folder can be reflected in the folder analysis data.

사용자로부터 파일 저장을 요청하는 파일 저장 명령이 입력되면, 정보 처리부(130)는 입력된 파일 저장 명령에 대한 응답으로 저장할 파일을 분석함으로써 생성된 파일 분석 데이터와 폴더 분석 데이터에 기초하여 추천 폴더를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 파일 분석 데이터와 폴더 분석 데이터를 비교하여 저장할 파일에 대한 폴더의 적합도 스코어를 산출할 수 있다. 정보 처리부(130)는 미리 설정된 적합도 산출 알고리즘에 기초하여 적합도 스코어를 산출할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리부(130)는 파일명 및 파일의 내용에 포함된 단어와 폴더의 폴더명 또는 폴더의 하위에 저장된 파일의 파일명 및 파일의 내용에 포함된 단어가 일치하는 경우 해당 폴더의 적합도 스코어를 높게 산출할 수 있다. 또한, 출현 빈도에 기초하여 해당 단어에 할당된 포인트가 높은 단어가 일치할수록 산출되는 적합도 스코어가 높도록 적합도 산출 알고리즘이 설정될 수도 있다.When a file storage command for requesting file storage is input from the user, the information processing unit 130 determines a recommended folder based on the file analysis data and folder analysis data generated by analyzing the file to be stored in response to the input file storage command . According to one embodiment, the information processing unit 130 may compare the file analysis data and the folder analysis data to calculate a fitness score of the folder for the file to be stored. The information processing unit 130 can calculate a fitness score based on a fitness calculation algorithm set in advance. For example, when the file name and the file name of the file stored in the lower part of the folder are identical to the folder name of the folder and the words contained in the contents of the file, the information processing unit 130 stores the fitness score Can be calculated high. In addition, the fitness calculation algorithm may be set so that the fitness score calculated as the words having high points assigned to the word match with each other based on the appearance frequency.

일부 실시 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 신경망 모델을 포함하여 구성될 수도 있다. 이 경우, 정보 처리부(130)는 폴더 분석 데이터를 학습 대상으로 하여 신경망 모델을 트레이닝할 수 있다. 즉, 정보 처리부(130)는 폴더 분석 데이터에 기초하여 각 폴더의 하위에 저장된 파일들을 분석한 파일 분석 데이터에 기초하여 어떠한 폴더에 어떠한 성질을 가지는 파일들이 저장되는지, 폴더를 추천한 결과가 선택되었는지 여부 등을 학습할 수 있다. 정보 처리부(130)는 학습 결과에 기초하여 사용자가 저장하고자 하는 파일 분석 데이터에 대해 가장 적합한 것으로 판단되는 추천 폴더를 결정할 수 있다.According to some embodiments, the information processing unit 130 may be configured to include a neural network model. In this case, the information processing unit 130 can train the neural network model with the folder analysis data as learning targets. That is, based on the file analysis data analyzing the files stored under each folder based on the folder analysis data, the information processing unit 130 determines whether files having certain properties are stored in any folder, whether a folder recommendation result is selected And the like. The information processing unit 130 can determine a recommended folder that is determined to be most suitable for the file analysis data that the user wants to store based on the learning result.

일 실시 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 미리 생성되어 있는 폴더 이외에 새롭게 생성해야 하는 폴더를 추천 폴더로 결정할 수도 있다. 즉, 정보 처리부(130)는 저장할 파일의 파일 분석 데이터에 기초하여 파일에 대한 적절한 폴더의 경로를 결정할 수 있다. 결정된 경로에 대응되는 폴더가 생성되어 있지 않은 경우, 정보 처리부(130)는 결정된 경로의 폴더를 생성하여 파일을 저장하도록 추천할 수 있다.According to one embodiment, the information processing unit 130 may determine, as a recommended folder, a folder to be newly created, in addition to a folder previously created. That is, the information processing unit 130 can determine the path of an appropriate folder for the file based on the file analysis data of the file to be stored. If the folder corresponding to the determined path is not created, the information processing unit 130 may recommend creating a folder of the determined path and storing the file.

다른 일 실시 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 저장하고자 하는 파일을 분석한 결과 생성된 파일 분석 데이터와 폴더 분석 데이터를 비교하여 저장하고자 하는 파일의 구버전 파일이 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다. 저장하고자 하는 파일의 구버전 파일이 존재하는지 여부는 실시 예에 따라 다양하게 판단할 수 있다. 예를 들면, 저장하고자 하는 파일의 파일 분석 데이터와 폴더 분석 데이터에 포함된 파일에 대한 정보 중 파일명 등을 비교하여 속성이 중복되는 정도를 산출하고, 산출된 정도가 임계값 이상인 파일에 대한 정보가 존재하는 경우 정보 처리부(130)는 구버전 파일이 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 출력부(140)는 구버전 파일을 저장하고자 하는 파일로 업데이트할 것인지 여부를 사용자가 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 즉, 출력부(140)는 사용자가 저장할 파일로 구버전 파일을 대체할 것인지 또는 구버전 파일을 유지하고 저장할 파일의 파일명을 변경하여 저장할 것인지 여부를 선택하기 위한 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.According to another embodiment, the information processing unit 130 may compare the file analysis data generated as a result of analyzing the file to be stored with the folder analysis data, and determine whether there is an older version of the file to be stored . Whether or not an old version of a file to be stored exists exists can be judged variously according to the embodiment. For example, the file analysis data of the file to be stored and the file name of the file included in the folder analysis data are compared with each other to calculate the degree of duplication of the attribute, and information about the file whose calculated degree is equal to or higher than the threshold value If so, the information processing unit 130 can determine that the old version file exists. Here, the output unit 140 may output a user interface for the user to select whether or not to update the old version file to a file to be stored. That is, the output unit 140 may output a user interface for selecting whether to replace the old version file with the file to be stored by the user or to store the old version file by changing the file name of the file to be stored.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 폴더를 추천하는 프로세스를 도시한 순서도이다.2 is a flow chart illustrating a process for recommending folders in accordance with one embodiment of the present invention.

일 실시 예에 따르면, 도 2에 도시된 프로세스와는 별도로, 폴더 추천 장치(100)의 폴더 분석 모듈(120)은 파일이 저장될 저장부(150)에 대한 폴더 분석 데이터를 획득하거나 관리할 수 있다. 여기서, 일 실시 예에 따른 폴더 분석 모듈(120)은 저장부(150)에 미리 생성된 폴더와 각 폴더에 저장된 파일들을 분석한 결과로서 생성된 데이터에 기초하여 폴더 분석 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 일 실시 예에 따르면, 폴더 분석 모듈(120)은 폴더의 명칭과 해당 폴더에 저장된 파일들의 파일 분석 데이터를 결합함으로써 폴더 분석 데이터를 생성할 수 있다. 다른 일 실시 예에 따르면, 폴더 분석 데이터는 폴더와 파일을 분석한 데이터 간의 상관관계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상관관계는 파일을 분석한 데이터와 폴더 사이의 관계가 밀접한 정도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자가 직접 해당 폴더를 지정하여 파일을 저장한 경우, 해당 파일의 파일 분석 데이터와 폴더 간에는 관계가 보다 밀접한 것으로 판단할 수 있다. 상관관계는 다양한 기준을 기초로 결정될 수 있다.2, the folder analysis module 120 of the folder recommendation apparatus 100 can acquire or manage folder analysis data for the storage unit 150 where the file is to be stored have. Here, the folder analysis module 120 according to the embodiment may generate folder analysis data based on data generated as a result of analyzing folders previously created in the storage unit 150 and files stored in the respective folders. That is, according to one embodiment, the folder analysis module 120 may generate the folder analysis data by combining the name of the folder and the file analysis data of the files stored in the folder. According to another embodiment, the folder analysis data may further include a correlation between the folder and the analyzed data of the file. Here, the correlation may indicate a degree of close relationship between the data and the folder in which the file is analyzed. For example, when a user directly specifies a corresponding folder and stores the file, it can be determined that the relationship between the file analysis data of the file and the folder is closer. The correlation can be determined based on various criteria.

다만, 폴더 분석 모듈(120)이 폴더 분석 데이터를 생성하는 단계는 폴더를 추천할 때마다 수행되는 것은 아님에 유의한다. 다른 일 실시 예에 따르면, 로컬 장치에 저장된 파일을 외부 장치에 업로드하여 저장하는 경우도 존재할 수 있다. 이 경우, 외부 장치에 대한 폴더 분석 데이터는 외부 장치에 별도로 존재하고, 폴더 추천 장치(100)는 외부 장치로부터 폴더 분석 데이터를 수신함으로써 파일이 저장될 외부 장치에 대한 폴더 분석 데이터를 획득할 수 있다.It should be noted that the step of generating the folder analysis data by the folder analysis module 120 is not performed every time the folder is recommended. According to another embodiment, there may be a case where a file stored in the local device is uploaded to an external device and stored. In this case, the folder analysis data for the external apparatus exists separately in the external apparatus, and the folder recommendation apparatus 100 can acquire the folder analysis data for the external apparatus in which the file is to be stored by receiving the folder analysis data from the external apparatus .

또한, 폴더 분석 모듈(120)은 폴더 분석 데이터를 이미 보유하고 있는 경우에는 폴더 분석 데이터에 대응하는 저장 매체에 파일이 저장될 경우 폴더 분석 데이터를 업데이트하여 관리할 수 있다.The folder analysis module 120 may update and manage the folder analysis data when the file is stored in the storage medium corresponding to the folder analysis data when the folder analysis data already exists.

폴더 분석 모듈(120)이 폴더 분석 데이터를 획득하거나 관리하는 단계는 도 2에 도시된 프로세스와 선후관계가 정해져 있는 것이 아니며, 실시 예에 따라 변경될 수 있다. 즉, 폴더 분석 모듈(120)의 동작은 도 2에 도시된 프로세스의 이전 또는 이후에 수행될 수도 있으며, 도 2에 도시된 프로세스와 병렬적으로 수행될 수도 있다.The step of acquiring or managing the folder analysis data by the folder analysis module 120 is not predetermined with respect to the process shown in FIG. 2, and may be changed according to the embodiment. That is, the operation of the folder analysis module 120 may be performed before or after the process shown in FIG. 2, or may be performed in parallel with the process shown in FIG.

단계 S210에서 폴더 추천 장치(100)의 파일 분석 모듈(110)은 저장할 파일을 분석함으로써 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 파일 분석 데이터는 파일을 저장할 위치를 판단하기 위한 기초 데이터로서 파일의 성질이나 내용에 관한 정보를 포함할 수 있다.In step S210, the file analysis module 110 of the folder recommendation apparatus 100 can generate file analysis data by analyzing a file to be stored. As described above, the file analysis data may include information about the nature and content of the file as basic data for determining a location to store the file.

이후, 단계 S220에서 폴더 추천 장치(100)의 정보 처리부(130)는 폴더 분석 데이터 및 파일 분석 데이터에 기초하여 추천 폴더를 결정할 수 있다. 여기서 추천 폴더는 파일을 저장할 위치(경로)를 의미할 수 있다.Thereafter, in step S220, the information processing unit 130 of the folder recommendation apparatus 100 can determine the recommended folder based on the folder analysis data and the file analysis data. Here, the recommended folder may refer to a location (path) for storing the file.

이후, 단계 S230에서 폴더 추천 장치(100)의 출력부(140)는 S230 단계에서 결정된 추천 폴더를 출력할 수 있다. S220 단계에서 복수개의 추천 폴더가 결정된 경우, 출력부(140)는 복수개의 추천 폴더를 출력할 수 있다. 도 3을 참조하면, 추천 폴더를 출력하는 사용자 인터페이스의 예시가 도시되어 있다. 여기서, 도 3은 일 실시 예를 설명하기 위한 것이며, 본 발명이 도 3에 도시된 예시에 한정되는 것은 아니다.Thereafter, in step S230, the output unit 140 of the folder recommendation apparatus 100 can output the recommended folder determined in step S230. If a plurality of recommended folders are determined in step S220, the output unit 140 may output a plurality of recommended folders. Referring to FIG. 3, an example of a user interface for outputting a recommendation folder is shown. Here, FIG. 3 is for explaining one embodiment, and the present invention is not limited to the example shown in FIG.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 출력되는 사용자 인터페이스의 일 예를 도시한 예시도이다.3 is an exemplary diagram illustrating an example of a user interface output according to an embodiment of the present invention.

사용자가 작성된 파일을 저장하기 위한 저장 버튼이나 업로드 버튼을 선택하면, 폴더 추천 장치(100)의 출력부(140)는 파일을 저장할 위치와 파일명을 지정할 수 있는 파일 저장 인터페이스(310)를 출력할 수 있다. 또한, 출력부(140)는 사용자가 파일 저장 위치를 손쉽게 선택할 수 있도록 하나 이상의 추천 폴더를 포함하는 저장 위치 선택 인터페이스(320)를 출력할 수 있다. 본 예시에 따르면, 저장 위치 선택 인터페이스(320)는 추천 폴더가 기 생성되어 있는 폴더인 기존 폴더 목록(321) 및 추천 폴더가 기 생성되어 있는 폴더 중에 존재하지 않는 신규 폴더 목록(322)을 포함할 수 있다. When the user selects a save button or an upload button for storing the created file, the output unit 140 of the folder recommendation apparatus 100 can output a file storage interface 310 capable of specifying a file storage location and a file name have. In addition, the output unit 140 may output a storage location selection interface 320 including one or more recommended folders so that the user can easily select a file storage location. According to the present example, the storage location selection interface 320 includes an existing folder list 321, which is a folder in which the recommended folder is created, and a new folder list 322, which is not present in the folder where the recommended folder is created .

사용자로부터 출력된 추천 폴더를 선택하는 입력을 수신함으로써, 선택된 추천 폴더에 파일을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자가 기존 폴더 목록(321) 중에 포함된 추천 폴더를 선택하는 사용자 입력이 수신된 경우, 선택된 추천 폴더의 하위에 파일이 저장될 수 있다. 또한, 사용자가 신규 폴더 목록(322)에 포함된 추천 폴더를 선택하는 사용자 입력이 수신된 경우, 신규 폴더가 생성된 후 새롭게 생성된 폴더의 하위에 파일이 저장될 수 있다. 다만, 이는 일 실시예를 설명하기 위한 것이며, 본 발명이 도 3에 도시된 사용자 인터페이스에 한정되는 것은 아니다.By receiving an input for selecting a recommended folder output from the user, the file can be stored in the selected recommended folder. According to one embodiment, when a user receives a user input for selecting a recommended folder included in the existing folder list 321, the file may be stored under the selected recommended folder. In addition, when a user receives a user input for selecting a recommended folder included in the new folder list 322, the file may be stored under the newly created folder after the new folder is created. However, this is for the purpose of illustrating an embodiment, and the present invention is not limited to the user interface shown in FIG.

또한, 일 실시 예에 따르면, 폴더 분석 모듈(120)은 파일이 저장된 경우, 파일이 저장된 폴더에 대한 폴더 분석 데이터를 업데이트할 수 있다. 폴더 분석 데이터가 업데이트됨에 따라서, 파일이 저장된 폴더에 대한 폴더 분석 데이터에 저장된 파일에 대한 파일 분석 데이터가 폴더 분석 데이터에 추가될 수 있다. 파일이 저장된 폴더에 대한 폴더 분석 데이터를 업데이트함으로써, 폴더 추천 장치(100)는 파일을 저장한 결과를 학습할 수 있다.Also, according to one embodiment, the folder analysis module 120 may update folder analysis data for the folder in which the file is stored, if the file is stored. As the folder analysis data is updated, file analysis data for the file stored in the folder analysis data for the folder where the file is stored may be added to the folder analysis data. By updating the folder analysis data on the folder in which the file is stored, the folder recommendation apparatus 100 can learn the result of storing the file.

다른 일 실시 예에 따르면, 폴더 분석 모듈(120)은 사용자가 폴더를 선택함에 따라 파일이 저장된 경우, 사용자의 선택 결과에 대한 정보를 폴더 분석 데이터에 더 추가할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 추천 폴더를 선택함에 따라서 저장된 파일과 유사도가 높은 신규 파일을 저장하고자 할 때 선택되었던 추천 폴더와 다른 폴더가 경합하는 경우, 정보 처리부(130)가 선택되었던 추천 폴더를 우선적으로 추천 폴더로 선택하도록 폴더 분석 데이터에 사용자의 선택 결과에 대한 정보를 추가할 수 있다. 반대로, 사용자가 선택하지 않았던 추천 폴더는 추후 유사한 신규 파일을 저장하고자 하는 경우 선택되었던 추천 폴더에 비해 추천 폴더로 선택될 수 있도록 폴더 분석 데이터를 업데이트할 수 있다. 여기서, 신규 파일이 저장된 파일과 유사한지 여부는 각 파일의 파일 분석 데이터를 비교하여 유사도를 산출함으로써 판단될 수 있다. 이와 같이 사용자의 선택 결과에 대한 정보를 폴더 분석 데이터에 업데이트함으로써 폴더 추천 장치(100)는 파일을 저장한 이력이 누적될수록 사용자의 의도에 보다 적합한 폴더를 추천할 수 있다.According to another embodiment, the folder analysis module 120 may further add information on the result of the user's selection to the folder analysis data when the file is stored as the user selects the folder. For example, when a user selects a recommended folder and a new folder having a high similarity to the stored file is to be stored, if the selected recommended folder conflicts with another folder, the information processing unit 130 preferentially selects the recommended folder Information on the selection result of the user can be added to the folder analysis data so as to select the recommended folder. On the contrary, the recommended folder that the user has not selected can update the folder analysis data so that it can be selected as a recommended folder compared to the recommended folder selected when a similar new file is to be stored later. Whether or not the new file is similar to the stored file can be determined by comparing the file analysis data of each file and calculating the similarity. By thus updating the information on the user's selection result to the folder analysis data, the folder recommendation apparatus 100 can recommend a folder more suitable for the user's intention as the history of storing the file accumulates.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 파일 분석 모듈이 파일을 분석하는 프로세스를 도시한 순서도이다. 특히, 도 4는 로컬 장치에서 파일을 저장하는 실시 예에서 저장될 파일을 분석하는 프로세스를 도시한 순서도이다. 도 4에 도시된 프로세스는 도 2의 단계 S220에 대응될 수 있다.4 is a flow diagram illustrating a process for a file analysis module to analyze a file in accordance with one embodiment of the present invention. In particular, Figure 4 is a flow diagram illustrating a process for analyzing a file to be stored in an embodiment of storing a file in a local device. The process shown in Fig. 4 may correspond to step S220 of Fig.

일 실시 예에 따르면, 단계 S410에서 파일을 생성하기 위한 애플리케이션에 기초하여 저장될 파일이 생성될 수 있다. 여기서, 파일을 생성하기 위한 애플리케이션은, 예를 들어, 워드프로세서나 스프레드시트와 같이 사용자가 전자 문서 등의 내용을 작성하여 파일로 저장할 수 있는 프로그램일 수 있다. 다만, 애플리케이션의 종류는 이에 한정되지 아니하며, 내용을 작성하여 파일을 생성할 수 있는 모든 프로그램이 애플리케이션에 포함될 수 있다.According to one embodiment, in step S410, a file to be stored may be generated based on an application for generating a file. Here, the application for generating a file may be a program, for example, a word processor or a spreadsheet, in which a user can create contents of an electronic document or the like and store the contents as a file. However, the type of application is not limited to this, and any program capable of creating contents and generating a file can be included in the application.

이후, 단계 S420에서 파일 분석 모듈(110)은 저장하고자 하는 파일에 대해 지정된 파일이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 파일명이 존재하는 경우, S421 단계에서 파일 분석 모듈(110)은 참조 파일의 파일명을 분석할 수 있다. 또한, 단계 S430에서, 파일 분석 모듈(110)은 저장하고자 하는 파일에 대하여 분석 가능한 파일 내용이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 파일 분석 모듈(110)은 참조 파일에 대하여 분석 가능한 파일 내용이 존재하는 경우, S431 단계에서 파일의 내용을 분석할 수 있다. 예를 들어, 파일의 내용에 텍스트가 포함되어 있는 경우, 파일 분석 모듈(110)은 파일명과 파일의 내용에 포함된 텍스트에 대한 형태소 분석을 통해 파일명에 포함된 단어, 파일의 내용에 포함된 문서의 타이틀(title), 단어 및 단어별 출현 빈도 등을 획득할 수 있다.Thereafter, in step S420, the file analysis module 110 may determine whether or not the designated file exists in the file to be stored. If the file name exists, the file analysis module 110 can analyze the file name of the reference file in step S421. Also, in step S430, the file analysis module 110 may determine whether or not the file content to be stored exists for the file to be analyzed. The file analysis module 110 may analyze the content of the file in step S431 if the file content to be analyzed exists with respect to the reference file. For example, when the contents of the file include text, the file analysis module 110 analyzes the word contained in the file name, the document included in the contents of the file, A title, a frequency of appearance of each word and a word, and the like can be obtained.

이후, 단계 S440에서 파일 분석 모듈(110)은 S421 단계 및 S431 단계에서 수행된 분석의 결과로 획득된 정보를 포함하는 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다.Thereafter, in step S440, the file analysis module 110 may generate file analysis data including information obtained as a result of the analysis performed in steps S421 and S431.

또한, 도 4에 도시된 프로세스는 미리 저장된 파일이 존재하는 저장부(150)에 대해 폴더 추천 장치(100)가 적용되는 경우에도 유사하게 적용될 수 있다. 이 경우, 단계 S410은 저장부(150)에 저장된 파일들을 탐색하는 단계로 대체될 수 있다. 이후, 파일 분석 모듈(110)은 탐색된 파일들에 대해 단계 S420 내지 단계 S440을 수행함으로써 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다.In addition, the process shown in FIG. 4 can be similarly applied to the case where the folder recommendation apparatus 100 is applied to the storage unit 150 in which the pre-stored file exists. In this case, step S410 may be replaced with a step of searching for files stored in the storage unit 150. [ Thereafter, the file analysis module 110 may generate file analysis data by performing steps S420 to S440 for the searched files.

또한, 서버에 저장하여 웹을 통해 공유되는 파일의 경우에도 도 4에 도시된 바와 같은 프로세스에 기초하여 파일 분석 데이터를 생성하고, 파일 분석 데이터를 이용하여 파일이 저장될 공유 폴더가 추천될 수 있다.Also, in the case of a file stored in the server and shared via the web, file analysis data may be generated based on the process as shown in FIG. 4, and a shared folder in which the file is to be stored using file analysis data may be recommended .

다만, 파일 분석 데이터가 이미 존재하는 경우에는 도 4에 도시된 프로세스 또는 도 2의 단계 S220은 다른 프로세스로 대체될 수도 있다. 예를 들어, 서버에 존재하는 파일을 다운로드하여 저장하는 경우, 서버에 존재하는 파일 분석 모듈에 의해 분석된 파일 분석 데이터가 이미 존재할 수 있다. 이 경우, 도 2에 도시된 단계 S220은 서버에 존재하는 파일 분석 데이터를 수신하여 획득하는 프로세스로 대체될 수 있다. 다른 예를 들면, 로컬 장치에 저장된 파일과 동일한 내용의 파일을 별도로 저장(다른 이름으로 저장하는 경우)하거나 로컬 장치에 저장된 파일을 웹으로 업로드하는 경우 로컬 장치에 저장된 파일에 대해 분석된 파일 분석 데이터가 이미 존재할 수 있다. 이 경우, 도 4에 도시된 프로세스 또는 도 2의 단계 S220는 로컬 장치에 저장된 파일의 파일 분석 데이터를 탐색하는 단계로 대체될 수 있다.However, if the file analysis data already exists, the process shown in Fig. 4 or step S220 of Fig. 2 may be replaced by another process. For example, when a file existing on the server is downloaded and stored, the file analysis data analyzed by the file analysis module existing on the server may already exist. In this case, step S220 shown in FIG. 2 may be replaced with a process of receiving and acquiring file analysis data existing in the server. As another example, if you save a file with the same content as the file stored on the local device (if you save it under a different name), or upload a file stored on a local device to the Web, the file analysis data May already exist. In this case, the process shown in FIG. 4 or step S220 of FIG. 2 may be replaced with a step of searching for file analysis data of a file stored in the local device.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 파일 분석 모듈(110)이 파일명 또는 파일의 내용을 분석하는 프로세스의 일 예를 도시한 순서도이다.FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a process of the file analysis module 110 analyzing the contents of a file name or a file according to an embodiment of the present invention.

일 실시 예에 따르면, 파일 분석 모듈(110)은 파일명 또는 파일의 내용을 분석하기 위해, 단계 S510에서 파일명 또는 파일의 내용에 포함된 텍스트의 형태소를 분석할 수 있다. 여기서, 예를 들면, 형태소를 분석하기 위해 자연어 처리 기법이나 머신 러닝(Machine Learning) 등이 적용될 수 있으나, 이에 한정되지 아니한다.According to one embodiment, the file analysis module 110 may analyze the file name or the morpheme of the text included in the contents of the file in step S510 in order to analyze the contents of the file name or the file. Here, for example, a natural language processing technique or machine learning may be applied to analyze morphemes, but the present invention is not limited thereto.

이후, 단계 S520에서, 파일 분석 모듈(110)은 텍스트를 단어 및 문장 단위로 나열할 수 있다. 이후, 단계 S530에서 파일 분석 모듈(110)은 나열된 단어 및 문장에 대해 단어 및 문장의 출현 빈도, 단어 및 문장이 사용된 위치 등에 기초하여 포인트를 차등적으로 부여할 수 있다.Thereafter, in step S520, the file analysis module 110 may list text in units of words and sentences. Thereafter, in step S530, the file analysis module 110 may assign the points to the listed words and sentences differentially based on the occurrence frequency of the words and sentences, the locations where the words and sentences are used, and the like.

일 실시 예에 따르면, 폴더 분석 모듈(120)은 폴더에 대한 정보 및 폴더의 하위에 저장된 파일에 대한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 생성할 수 있다. 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 폴더 분석 모듈(120)이 폴더를 분석하는 프로세스의 예시를 설명하기 위한 순서도이다.According to one embodiment, the folder analysis module 120 may generate folder analysis data that includes information about folders and information about files stored under the folders. FIG. 6 is a flowchart for illustrating an example of a process in which the folder analysis module 120 analyzes a folder according to an embodiment of the present invention.

먼저, 단계 S610에서, 폴더 분석 모듈(120)은 저장부(150)에 존재하는 폴더 및 폴더의 하위에 저장된 파일을 탐색할 수 있다. 이후, 단계 S620에서, 폴더 분석 모듈(120)은 탐색된 폴더 및 파일을 분석할 수 있다. 예를 들어, 폴더 분석 모듈(120)은 폴더의 폴더명에 대한 형태소 분석을 수행할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 폴더 분석 모듈(120)은 폴더의 상위 폴더의 폴더명을 더 분석할 수 있다. 또한, 탐색된 파일에 대한 분석은 파일 분석 모듈(110)에 의해 생성된 파일 분석 데이터에 기초하여 수행될 수도 있다.First, in step S610, the folder analysis module 120 may search for a file stored in the folder and folder under the folder. Thereafter, in step S620, the folder analysis module 120 may analyze the found folders and files. For example, the folder analysis module 120 may perform morphological analysis on the folder name of the folder. As another example, the folder analysis module 120 may further analyze the folder name of the parent folder of the folder. The analysis of the searched file may also be performed based on the file analysis data generated by the file analysis module 110. [

이후, 단계 S630에서, 폴더 분석 모듈은 단계 S620 단계에서 폴더를 분석한 결과 및 폴더의 하위에 저장된 파일의 파일 분석 데이터에 기초하여 폴더 분석 데이터를 생성할 수 있다. Thereafter, in step S630, the folder analysis module may generate the folder analysis data based on the result of analyzing the folder in step S620 and the file analysis data of the file stored under the folder.

도 7은 로컬 컴퓨팅 장치에서 폴더를 추천하는 실시 예를 설명하기 위한 순서도이다. 특히, 도 7은 도 2의 단계 S210에서 폴더 분석 데이터가 생성된 이후에 로컬 컴퓨팅 장치에서 작성된 내용을 파일로 저장하는 경우에 폴더 추천 장치(100)가 폴더를 추천하는 프로세스를 도시한 순서도이다.7 is a flowchart for explaining an embodiment for recommending a folder in a local computing device. In particular, FIG. 7 is a flowchart showing a process in which the folder recommending apparatus 100 recommends a folder in the case where the content created in the local computing device is stored as a file after the folder analysis data is generated in step S210 of FIG.

단계 S710에서, 로컬 컴퓨팅 장치에서 작성된 내용을 파일로 저장할 것을 요청하는 명령이 수신되었는지 여부를 판단할 수 있다. 파일 저장에 대한 요청이 수신되지 않은 경우, 단계 S712에서 파일 추천 장치(100)의 정보 처리부(130)는 작성된 내용에 대해 임시 저장 파일이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 임시 저장 파일은 사용자에 의해 파일 저장 요청이 수신되지 않은 경우에 작성된 내용을 임시로 저장한 파일을 의미할 수 있다. 임시 저장 파일이 존재하는 경우, 단계 S713에서 파일 추천 장치(100)의 파일 분석 모듈(110)은 정보 처리부(130)의 요청에 따라 임시 저장 파일을 분석할 수 있다. 즉, 임시 저장 파일이 생성된 경우, 파일 분석 모듈(110)은 임시 저장 파일을 분석할 수 있다.In step S710, it may be determined whether an instruction has been received requesting to save the content created in the local computing device to a file. If the request for file storage is not received, the information processing unit 130 of the file recommendation apparatus 100 may determine whether a temporary storage file exists for the created contents in step S712. Here, the temporary storage file may be a file temporarily storing contents created when a file storage request is not received by the user. If the temporary storage file exists, the file analysis module 110 of the file recommendation apparatus 100 can analyze the temporary storage file at the request of the information processing unit 130 in step S713. That is, when the temporary storage file is generated, the file analysis module 110 can analyze the temporary storage file.

단계 S710에서 파일 저장에 대한 요청이 수신된 경우, 파일 분석 모듈(110)은 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다(S720). 단계 S730에서, 임시 저장 파일을 분석한 결과가 존재하는 경우, 파일 분석 모듈(110)은 저장할 파일에 대하여 단계 S713에서 분석되지 않은 부분인 변경 부분이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 저장될 파일에서 단계 S713에서 분석되지 않은 변경 부분이 존재하는 경우, 파일 분석 모듈(110)은 단계 S713에서 분석되지 않은 부분에 한해서만 저장할 파일을 분석할 수 있다. 파일 분석 모듈(110)은 단계 S713에서 임시 저장 파일을 분석한 결과와 변경 부분을 분석한 결과를 결합하여 파일 분석 데이터를 생성할 수 있다.If a request for file storage is received in step S710, the file analysis module 110 may generate file analysis data (S720). If there is a result of analyzing the temporary storage file in step S730, the file analysis module 110 may determine whether there is a changed part, which is an un-analyzed part, in step S713 for the file to be stored. If there is a part of the file to be stored that has not been analyzed in step S713, the file analysis module 110 can analyze the file to be stored only in the part not analyzed in step S713. The file analysis module 110 may generate the file analysis data by combining the result of analyzing the temporary storage file and the analysis result of the changed portion in step S713.

이후, 단계 S730에서 정보 처리부(130)가 파일 분석 데이터 및 폴더 분석 데이터에 기초해 추천 폴더를 결정할 수 있다. 단계 S740에서, 출력부(140)는 결정된 추천 폴더를 출력할 수 있다.Thereafter, in step S730, the information processing unit 130 can determine the recommended folder based on the file analysis data and the folder analysis data. In step S740, the output unit 140 may output the determined recommended folder.

단계 S740 이후에, 폴더를 선택하는 사용자 입력에 따라 파일이 저장된 경우, 단계 S750에서, 폴더 분석 모듈(120)은 파일이 저장된 폴더와 저장된 파일에 대한 정보를 폴더 분석 데이터에 업데이트할 수 있다.If the file is stored according to the user input for selecting the folder after step S740, the folder analysis module 120 may update the folder analysis data with information about the folder in which the file is stored and the stored file, in step S750.

도 8은 파일이 저장된 서버에서 파일을 다른 서버에 저장하는 실시 예를 설명하기 위한 순서도이다. 특히, 도 8은 미리 저장된 파일에 대하여 파일 분석 데이터가 존재하고, 파일이 저장될 장치에 대한 폴더 분석 데이터가 미리 생성되어 있는 경우에 수행되는 프로세스에 관한 순서도이다.8 is a flowchart for explaining an embodiment for storing a file on another server in a server where the file is stored. In particular, FIG. 8 is a flowchart of a process performed when file analysis data exists for a file stored in advance and folder analysis data for a device in which a file is to be stored is generated in advance.

단계 S810에서, 공유될 파일과 파일이 저장될 서버가 결정될 수 있다. 여기서, 공유될 파일과 파일이 저장될 서버는 브라우저 등을 통해 입력된 사용자 입력에 따라서 결정될 수 있다. In step S810, a file to be shared and a server on which the file is to be stored may be determined. Here, the file to be shared and the server in which the file is to be stored may be determined according to a user input inputted through a browser or the like.

이후, 단계 S820에서, 폴더 추천 장치(100)는 파일을 저장할 서버로부터 해당 서버에 대한 폴더 분석 데이터를 수신하고, 파일이 저장된 서버로부터 미리 저장된 파일에 대한 파일 분석 데이터를 수신할 수 있다.Thereafter, in step S820, the folder recommendation apparatus 100 receives the folder analysis data for the server from the server storing the file, and receives the file analysis data on the file stored in advance from the server in which the file is stored.

이후, 폴더 추천 장치(100)는 단계 S830에서 추천 폴더를 결정하고, 단계 S840에서 결정된 추천 폴더를 출력할 수 있다.Subsequently, the folder recommendation apparatus 100 can determine the recommended folder in step S830 and output the recommended folder determined in step S840.

만일, 서버에 저장된 파일을 로컬 장치에 다운로드하는 경우, 단계 S810은 다운로드하여 저장할 파일을 선택하는 단계로 대체될 수 있다. 이 경우, 폴더 추천 장치(100)는 단계 S820에서 서버로부터 파일 분석 데이터를 수신하고, 로컬 장치의 폴더를 분석하여 폴더 분석 데이터를 생성할 수 있다.If the file stored in the server is downloaded to the local device, step S810 may be replaced with a step of selecting a file to be downloaded and stored. In this case, the folder recommendation apparatus 100 may receive the file analysis data from the server in step S820 and analyze the folder of the local device to generate folder analysis data.

또한, 로컬 장치에 미리 저장된 파일을 서버에 업로드하는 경우, 단계 S820에서 폴더 추천 장치(100)는 서버로부터 폴더 분석 데이터를 수신하고, 미리 저장된 파일에 대한 파일 분석 데이터를 탐색하여 획득할 수 있다.When the file stored in the local device is uploaded to the server in step S820, the folder recommendation apparatus 100 receives the folder analysis data from the server and searches for file analysis data on the file stored in advance.

또한, 로컬 장치에 미리 저장된 파일을 다른 이름으로 저장하는 경우, 단계 S820에서 폴더 추천 장치(100)는 미리 저장된 파일의 파일 분석 데이터와 로컬 장치에 대한 폴더 분석 데이터를 획득할 수 있다.In addition, when storing a file pre-stored in the local device under a different name, the folder recommendation apparatus 100 may acquire the file analysis data of the previously stored file and the folder analysis data of the local device in step S820.

지금까지 설명된 본 발명의 실시예에 따른 방법들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현된 컴퓨터프로그램의 실행에 의하여 수행될 수 있다. 상기 컴퓨터프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 제1 컴퓨팅 장치로부터 제2 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 제2 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 제2 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다. 상기 제1 컴퓨팅 장치 및 상기 제2 컴퓨팅 장치는, 서버 장치, 클라우드 서비스를 위한 서버 풀에 속한 물리 서버, 데스크탑 피씨와 같은 고정식 컴퓨팅 장치를 모두 포함한다.The methods according to the embodiments of the present invention described so far can be performed by the execution of a computer program embodied in computer readable code. The computer program may be transmitted from a first computing device to a second computing device via a network, such as the Internet, and installed in the second computing device, thereby enabling it to be used in the second computing device. The first computing device and the second computing device all include a server device, a physical server belonging to a server pool for cloud services, and a fixed computing device such as a desktop PC.

상기 컴퓨터프로그램은 DVD-ROM, 플래시 메모리 장치 등의 기록매체에 저장된 것일 수도 있다.The computer program may be stored in a recording medium such as a DVD-ROM, a flash memory device, or the like.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I can understand that. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

Claims (16)

파일 분석 모듈이 파일을 분석한 결과에 기초하여 파일 분석 데이터를 생성하는 단계; 및
정보 처리부가 상기 파일 분석 데이터와 상기 파일이 저장될 저장 매체에 구성된 폴더에 대한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 비교한 결과에 기초하여 상기 파일을 저장할 위치를 나타내는 추천 폴더를 결정하는 단계;를 포함하는,
폴더 추천 방법.
Generating file analysis data based on a result of the file analysis module analyzing the file; And
And the information processing unit includes a step of determining a recommended folder indicating a location where the file is to be stored based on a result of comparing the file analysis data with folder analysis data including information on a folder configured on the storage medium on which the file is to be stored doing,
How to recommend folders.
제1항에 있어서,
상기 폴더 추천 방법은,
상기 정보 처리부가 상기 추천 폴더를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
상기 선택된 추천 폴더 및 상기 추천 폴더에 저장된 상기 파일에 대한 정보를 상기 폴더 분석 데이터에 업데이트하는 단계;를 더 포함하는,
폴더 추천 방법.
The method according to claim 1,
The folder recommendation method includes:
The information processing unit receiving a user input for selecting the recommended folder; And
And updating the folder analysis data with information on the selected recommendation folder and the file stored in the recommendation folder.
How to recommend folders.
제2항에 있어서,
상기 폴더 분석 데이터는,
상기 저장 매체에 구성된 폴더의 폴더명, 상기 파일 분석 모듈이 상기 폴더의 하위에 저장된 파일을 분석한 데이터 및 상기 폴더와 상기 저장된 파일을 분석한 데이터 간의 상관관계를 포함하는,
폴더 추천 방법.
3. The method of claim 2,
The folder analysis data includes:
A folder name of a folder configured on the storage medium; a file analysis module for analyzing a file stored under the folder; and a correlation between the folder and the analyzed data of the stored file.
How to recommend folders.
제1항에 있어서,
상기 폴더 추천 방법은,
상기 결정된 폴더를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 출력하는 단계;를 더 포함하는,
폴더 추천 방법
The method according to claim 1,
The folder recommendation method includes:
And outputting a user interface capable of selecting the determined folder,
How to recommend folders
제1항에 있어서,
상기 파일 분석 데이터를 생성하는 단계는,
상기 파일의 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트의 형태소를 분석하는 단계;
상기 형태소가 분석된 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트를 단어 및 문장 단위로 나열하는 단계;
상기 나열된 단어 및 문장에 대하여 각 단어 및 각 문장의 출현 빈도 및 출현 위치에 기초하여 포인트를 부여하는 단계;를 포함하고,
상기 파일 분석 데이터는 상기 각 단어 및 각 문장에 대해 부여된 포인트에 대한 정보를 포함하며,
상기 정보 처리부는 상기 포인트에 기초하여 상기 추천 폴더를 결정하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the generating the file analysis data comprises:
Analyzing the morpheme of the file name of the file and the text included in the contents of the file;
Listing the file name of the morpheme analyzed and the text included in the contents of the file in units of words and sentences;
And assigning points to the listed words and sentences based on the appearance frequency and appearance position of each word and each sentence,
Wherein the file analysis data includes information about each word and a point given for each sentence,
And the information processing unit determines the recommended folder based on the point.
How to recommend folders.
제1항에 있어서,
상기 파일 분석 데이터는,
상기 파일의 확장자명, 상기 파일의 작성자, 위치 정보, 상기 파일의 저장일시, 상기 파일에 사용된 언어, 상기 파일에 포함된 이미지, 상기 이미지의 명칭, 상기 이미지의 속성 중 하나 이상을 포함하는,
폴더 추천 방법.
The method according to claim 1,
The file analysis data includes:
Wherein the file name includes at least one of an extension name of the file, an author of the file, location information, a storage date and time of the file, a language used in the file, an image included in the file,
How to recommend folders.
제1항에 있어서,
상기 추천 폴더를 결정하는 단계는,
상기 파일 분석 데이터와 상기 폴더 분석 데이터를 비교한 결과, 상기 파일의 구버전 파일이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 구버전 파일이 위치하는 폴더를 상기 추천 폴더로 결정하는 것을 특징으로 하는,
파일 추천 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of determining the recommended folder comprises:
Wherein the recommendation folder determination unit determines the folder in which the old version file is located as the recommended folder when it is determined that the old version file exists in the file as a result of the comparison between the file analysis data and the folder analysis data.
File recommendation method.
제1항에 있어서,
상기 파일 분석 데이터를 생성하는 단계는,
상기 파일에 대한 임시 저장 파일이 생성된 경우, 상기 임시 저장 파일을 분석하는 단계;
상기 파일과 상기 임시 저장 파일 사이에 변경 부분을 분석하는 단계; 및
상기 임시 저장 파일을 분석한 결과 및 상기 변경 부분을 분석한 결과에 기초하여 상기 파일 분석 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the generating the file analysis data comprises:
Analyzing the temporary storage file when the temporary storage file for the file is generated;
Analyzing the changed portion between the file and the temporary storage file; And
And the file analysis data is generated based on a result of analyzing the temporary storage file and a result of analyzing the changed portion.
How to recommend folders.
파일이 저장될 저장 매체에 구성된 폴더에 대한 정보를 포함하는 폴더 분석 데이터를 획득하거나 또는 관리하는 폴더 분석 모듈;
파일을 분석한 결과에 기초하여 파일 분석 데이터를 생성하는 파일 분석 모듈; 및
상기 파일 분석 데이터와 상기 폴더 분석 데이터를 비교한 결과에 기초하여 상기 파일을 저장할 위치를 나타내는 추천 폴더를 결정하는 정보 처리부;를 포함하는,
폴더 추천 장치.
A folder analysis module for acquiring or managing folder analysis data including information about folders configured on a storage medium on which files are to be stored;
A file analysis module for generating file analysis data based on a result of analyzing the file; And
And an information processing unit for determining a recommended folder indicating a location for storing the file based on a result of comparing the file analysis data and the folder analysis data,
Folder recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 폴더 분석 모듈은,
상기 추천 폴더가 파일을 저장할 폴더로 선택된 경우, 상기 선택된 추천 폴더 및 상기 추천 폴더에 저장된 상기 파일에 대한 정보를 상기 폴더 분석 데이터에 업데이트하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the folder analysis module comprises:
When the recommendation folder is selected as a folder for storing the file, information about the selected recommendation folder and the file stored in the recommendation folder is updated to the folder analysis data.
Folder recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 폴더 분석 데이터는,
상기 저장 매체에 구성된 폴더의 폴더명, 상기 파일 분석 모듈이 상기 폴더의 하위에 저장된 파일을 분석한 데이터 및 상기 폴더와 상기 저장된 파일을 분석한 데이터 간의 상관관계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 장치.
10. The method of claim 9,
The folder analysis data includes:
A folder name of a folder configured on the storage medium; a file analysis module for analyzing a file stored under the folder; and a correlation between the folder and the analyzed data of the stored file.
Folder recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 폴더 추천 장치는,
상기 결정된 추천 폴더를 출력하는 출력부를 더 포함하는,
폴더 추천 장치.
10. The method of claim 9,
The folder recommendation apparatus comprises:
And an output unit for outputting the determined recommended folder,
Folder recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 파일 분석 모듈은,
상기 파일의 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트의 형태소를 분석하고, 상기 형태소가 분석된 파일명 및 상기 파일의 내용에 포함된 텍스트를 단어 및 문장 단위로 나열하며, 상기 나열된 단어 및 문장에 대하여 각 단어 및 각 문장의 출현 빈도 및 출현 위치에 기초하여 포인트를 부여하고,
상기 파일 분석 데이터는 상기 각 단어 및 각 문장에 대해 부여된 포인트에 대한 정보를 포함하며,
상기 정보 처리부는 상기 포인트에 기초하여 상기 추천 폴더를 결정하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the file analysis module comprises:
Analyzing the morpheme of the text included in the file name of the file and the contents of the file, listing the file name of the morpheme analyzed and the text included in the contents of the file in units of words and sentences, A point is given based on the appearance frequency and appearance position of each word and each sentence,
Wherein the file analysis data includes information about each word and a point given for each sentence,
And the information processing unit determines the recommended folder based on the point.
Folder recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 파일 분석 데이터는,
상기 파일의 확장자명, 상기 파일의 작성자, 위치 정보, 상기 파일의 저장일시, 상기 파일에 사용된 언어, 상기 파일에 포함된 이미지, 상기 이미지의 명칭, 상기 이미지의 속성 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 장치.
10. The method of claim 9,
The file analysis data includes:
A name of the image, and an attribute of the image, and the attribute information includes at least one of an extension name of the file, an author of the file, position information, a storage date and time of the file, a language used in the file, Features,
Folder recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 정보 처리부는,
상기 파일 분석 데이터와 상기 폴더 분석 데이터를 비교한 결과, 상기 파일의 구버전 파일이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 구버전 파일이 위치하는 폴더를 상기 추천 폴더로 결정하는 것을 특징으로 하는,
파일 추천 장치.
10. The method of claim 9,
The information processing unit,
Wherein the recommendation folder determination unit determines the folder in which the old version file is located as the recommended folder when it is determined that the old version file exists in the file as a result of the comparison between the file analysis data and the folder analysis data.
File recommendation device.
제9항에 있어서,
상기 파일 분석 모듈은,
상기 파일에 대한 임시 저장 파일이 생성된 경우 상기 임시 저장 파일을 분석하고, 상기 파일에 대한 저장 요청이 수신된 경우 상기 파일과 상기 임시 저장 파일 사이에 변경 부분을 분석하며, 상기 임시 저장 파일을 분석한 결과 및 상기 변경 부분을 분석한 결과에 기초하여 상기 파일 분석 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는,
폴더 추천 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the file analysis module comprises:
Analyzing the temporary storage file when a temporary storage file for the file is generated and analyzing the changed portion between the file and the temporary storage file when a storage request for the file is received; And the file analysis data is generated based on a result of the analysis and the analysis result of the change portion.
Folder recommendation device.
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