KR20200021843A - 인쇄물 제작 서비스 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 개시는 인쇄물 제작 서비스 제공 방법에 관한 것이다. 인쇄물 제작 서비스 제공 방법은, 사용자 단말기로부터 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지에 대한 다운로드 요청을 수신하는 단계 및 수신한 요청에 응답하여, 사용자 단말기로 샘플 이미지를 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 샘플 이미지는, 수정 가능한 이미지를 포함할 수 있다. 인쇄물 제작 서비스 제공 방법은, 사용자 단말기에 이미지의 수정 권한을 부여하는 단계, 사용자 단말기로부터 수정 완료 요청을 수신하는 경우, 수정된 이미지를 데이터베이스에 저장하는 단계, 사용자 단말기로부터 선택된 제작업체 정보를 수신하는 단계, 이미지 및 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서를 생성하고, 생성된 견적 의뢰서를 사용자 단말기로 제공하는 단계, 견적 의뢰서에 응답하여, 사용자 단말기로부터 견적 의뢰 요청을 수신하는 단계, 견적 의뢰 요청에 응답하여, 견적 의뢰서 및 수정된 이미지를 제작업체 단말기로 제공하는 단계, 제작업체 단말기로부터 견적 의뢰서 및 수정된 이미지에 기초하여 생성된 견적서를 수신하는 단계, 견적서를 사용자 단말기로 제공하고, 견적서에 응답하여 사용자 단말기로부터 발주서 요청을 수신하고 제작업체 단말기로 수신된 발주서 요청을 전달하는 단계, 제작업체 단말기로부터 발주서 요청에 응답하여 생성된 발주서를 사용자 단말기로 제공하는 단계 및 발주서에 응답하여 사용자 단말기로부터 전송 요청을 수신하는 경우, 선택된 제작업체의 단말기로 발주서를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

Description

인쇄물 제작 서비스 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PRINTING SERVICE}

본 개시는 인쇄물을 제작하는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 사용자에게 개별화된 인쇄물 제작 서비스를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

통상적으로, 인쇄물을 제작하거나 인쇄하기 위해서는 인쇄물 제작업체나 인쇄소에 방문하여 제작을 요청해야 한다. 이러한 경우, 제작업체에 직접 방문해야 하기 때문에 그에 따라 상당한 시간이 소요되고 번거로우며, 주문자가 인쇄 작업상황에 대해 실시간으로 확인하기 어렵다.

근래에 들어, ICT의 발달로 인해 이러한 문제점을 해결할 수 있는 인쇄물 제작 서비스가 제공되고 있다. 인쇄물 제작업체의 홈페이지나 온라인 서비스를 통해 입력창의 형태로 제공되는 견적 제안서 상에 주문자가 원하는 인쇄물의 선택사양을 입력하거나, 상담을 의뢰하여 인쇄물 제작업체의 관리자로부터 이에 대한 견적서를 통보받을 수 있다. 나아가, 제공되는 온라인 서비스를 이용하여 주문자가 직접 인쇄물의 구성, 디자인 등을 제작할 수 있다.

온라인 상에서 인쇄물을 제작하는 경우에는, 오프라인에 비해 제작비용에 대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있어 주문자가 직접 비교해보고 제작을 의뢰하는 것이 가능하다. 또한, 업체를 직접 찾아다니는 수고 없이 원하는 인쇄물 제작을 의뢰하거나 인쇄물을 제작할 수 있기 때문에 시간과 장소에 구애되지 않는다는 장점이 있다.

그러나, 이러한 온라인 서비스들의 경우, 시간 및 공간 상의 한계를 극복할 수 있을지라도, 같은 인쇄물 견적을 요청해도 시공업체마다 요구하는 시공비용의 차이가 클 수 있다. 주문자가 직접 인쇄물을 제작하고자 하더라도 원하는 디자인이나 이미지를 얻기 위해서는 상당한 노력과 비용이 필요하며 인쇄물에 대한 작업을 완료하더라도 인쇄소나 인쇄사이트에 직접 인쇄를 요청해야 하는 번거로움이 있다.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 사용자가 입력한 정보에 기초하여 샘플 이미지 및/또는 인쇄물 제작업체에 대한 정보를 제공함으로써, 사용자에게 개별화된 인쇄물 제작 서비스를 제공할 수 있는 인쇄물 제작 서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.

본 개시에 따른 서버에 의해 인쇄물 제작 서비스를 제공하는 방법은, 사용자 단말기로부터 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지에 대한 다운로드 요청을 수신하는 단계, 수신한 요청에 응답하여, 사용자 단말기로 샘플 이미지를 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 샘플 이미지는 수정 가능한 이미지를 포함할 수 있다. 인쇄물 제작 서비스 제공 방법은, 사용자 단말기에 이미지의 수정 권한을 부여하는 단계, 사용자 단말기로부터 수정 완료 요청을 수신하는 경우, 수정된 이미지를 데이터베이스에 저장하는 단계, 사용자 단말기로부터 선택된 제작업체 정보를 수신하는 단계, 이미지 및 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서를 생성하고, 생성된 견적 의뢰서를 사용자 단말기로 제공하는 단계, 견적 의뢰서에 응답하여, 사용자 단말기로부터 견적 의뢰 요청을 수신하는 단계, 견적 의뢰 요청에 응답하여, 견적 의뢰서 및 수정된 이미지를 제작업체 단말기로 제공하는 단계, 제작업체 단말기로부터 견적 의뢰서 및 수정된 이미지에 기초하여 생성된 견적서를 수신하는 단계, 견적서를 사용자 단말기로 제공하고, 견적서에 응답하여 사용자 단말기로부터 발주서 요청을 수신하고 제작업체 단말기로 수신된 발주서 요청을 전달하는 단계, 제작업체 단말기로부터 발주서 요청에 응답하여 생성된 발주서를 사용자 단말기로 제공하는 단계 및 발주서에 응답하여 사용자 단말기로부터 전송 요청을 수신하는 경우, 선택된 제작업체의 단말기로 발주서를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스를 제공하는 시스템은, 사용자 정보 및 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서, 견적서, 및 발주서를 생성하는 문서 생성 모듈, 이미지를 분석하여, 이미지의 속성 정보를 추출하는 이미지 분석 모듈, 추출된 속성 정보에 기초하여 메타 데이터를 생성하고, 메타 데이터를 이미지에 태깅하는 메타데이터 생성 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 메타 데이터는 이미지의 유형, 색상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 인쇄물 제작 서비스를 제공하는 시스템은, 이미지 정보 및 제작업체 정보를 저장하는 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. 여기서, 데이터베이스는, 각 제작업체별 실적 정보, 고객만족도 정보, 거래현황 정보 및 제작업체에 대한 정보가 저장되는 제작업체 DB 및 이미지 정보 및 이미지에 대한 메타 데이터가 저장되는 이미지 DB을 포함할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예들에 따르면, 사용자가 입력한 정보에 기초하여 샘플 이미지 및/또는 인쇄물 제작업체에 대한 정보를 제공함으로써, 인쇄물 제작 서비스에 대한 사용자의 편의성 및 만족도를 높일 수 있으며 사용자에게 개별화된 인쇄물 제작 서비스를 제공할 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템의 상세 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망을 나타낸 구조도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 다운로드 요청을 입력 받는 사용자 인터페이스를 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 개시의 다른 실시예에 따른 다운로드 요청을 입력 받는 사용자 인터페이스를 나타내는 예시도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 견적 의뢰서를 예시한 예시도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 견적서를 예시한 예시도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 발주서를 예시한 예시도이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

본 개시의 실시예들을 상술하기에 앞서, 모듈은 본 개시의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다.

본 개시에서, "사용자 정보"는, 사용자가 사용자 단말기를 통해 입력한 정보를 지칭할 수 있다.

또한, 본 개시에서 "제작업체"는, 설명의 편의를 위하여 제작업체 서버 및/또는 제작업체 단말기를 지칭할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 방법 및 시스템은, 사용자 단말기를 통해 언제 어디서든 사용자에게 인쇄물 제작 서비스를 제공할 수 있다. 사용자는 제공되는 인쇄물 제작 서비스를 이용하여 인쇄물을 손쉽고 편리하게 제작할 수 있으며, 인쇄물 제작 서비스에 대한 종합적인 관리 또한, 편리하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 제공되는 인쇄물 제작 서비스를 통해 의뢰한 견적 의뢰서, 발주서, 발주내역관리, 수주처별 발주현황, 월별 발주현황 및 다운로드한 이미지 등을 실시간으로 확인할 수 있고, 인쇄물 제작에 대한 현재 작업현황 등을 손쉽게 파악할 수 있다. 제작업체(예를 들어, 인쇄소) 또한, 제작업체 단말기를 통해 발급한 견적서, 거래명세서, 발급내역, 거래처별 발급현황 및 월별 거래현황 등을 실시간으로 확인할 수 있으며, 인쇄물 제작 작업현황에 대해 편리하게 파악할 수 있어, 보다 효율적인 작업이 가능하다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템(100)의 개략도이다. 일 실시예에 따르면, 도 1에 도시된 바와 같이, 인쇄물을 제작하는 서비스를 제공하는 시스템(100)은, 하나 이상의 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)로부터 사용자(또는 주문자)가 입력한 정보를 입력 받아 통신 네트워크(120)를 이용하여 서버(130)로 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지에 대한 다운로드를 요청할 수 있다.

서버(130)는, 수신한 다운로드 요청에 응답하여 샘플 이미지 정보를 데이터베이스(132, 134)에서 읽어 올 수 있고, 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)로 샘플 이미지를 제공할 수 있다. 수신한 다운로드 요청은, 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)로부터 사용자가 입력한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 선택한 샘플 이미지 및 사용자 선호 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 사용자 선호 유형은, 예를 들어, 깔끔함, 따뜻함 등 원하는 샘플 이미지에 대한 선호 유형이 될 수 있다.

데이터베이스(132, 134)는, 통신 네트워크(120)를 통해 샘플 이미지에 대한 정보 및/또는 제작업체에 대한 정보를 서버(130) 및/또는 복수의 제작업체(140_1 내지 140_n)로부터 주기적으로 또는 비주기적으로(예를 들어, 실시간으로) 제공받아 저장되거나 업데이트 될 수 있다. 여기서, 제작업체(140_1 내지 140_n)는, 복수의 제작업체 서버 및/또는 제작업체 단말기를 지칭할 수 있다. 도 1에서는 데이터베이스(132, 134)가 서버(130)에 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 구현예에 따라서 데이터베이스(132, 134)가 서버(130) 외부에 별도로 존재하여 통신 네트워크(120)로 연결될 수도 있다. 또한, 데이터베이스(132, 134)는 디스크 드라이브, 자기 디스크, 광 디스크 또는 다른 적절한 기억 장치를 이용하여 구현될 수 있다.

사용자(또는 주문자)는, 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)를 통해 다운받은 샘플 이미지를 수정하여 원하는 디자인의 인쇄물을 제작할 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)는, 사용자로부터 샘플 이미지에 대한 다운로드 요청 정보를 수신할 수 있는 사용자 인터페이스를 구비한 적절한 단말장치일 수 있다. 예를 들어, 데스크 탑, 노트북 등의 일반 PC 및 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants), 이동통신 단말기 등의 모바일 단말기를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 서버(130)와 통신 가능한 전자기기로 폭넓게 해석될 수 있다. 또한, 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)의 입력장치는, 터치 디스플레이, 키보드, 마우스, 터치 펜 또는 스틸러스, 마이크로폰, 동작 인식 센서 등 중의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

제작한 인쇄물을 인쇄하기 위해 사용자(또는 주문자)는 사용자 단말기(110_1 내지 110_n)를 통하여 원하는 제작업체(예를 들어, 인쇄소)를 선택할 수 있고, 선택한 제작업체(140_1 내지 140_n)에 견적 의뢰서를 요청할 수 있다. 서버(130)는 샘플 이미지 및 선택한 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서를 생성할 수 있고, 제작업체 단말기(140_1 내지 140_n)로 제공할 수 있다. 또한, 서버(130)는, 견적서 및 발주서를 생성하여 사용자나 제작업체(140_1 내지 140_n)로 제공할 수 있다. 여기서, 서버(130)는, 유선 또는 무선 네트워크를 통해 다른 장치와 통신할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit), DSP(digital signal processor) 등 중의 어느 하나를 이용하여 연산 동작을 수행할 수 있는 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이상에서 설명한, 통신 네트워크(120)는 서버(130)가 복수의 사용자 단말기(110_1 내지 110_n) 및/또는 제작업체(140_1 내지 140_n)와 통신 가능하도록 구성될 수 있다. 통신 네트워크(120)는, 설치환경에 따라 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크 또는 WLAN(Wireless LAN), Bluetooth 및 지그비(ZigBee) 등과 같은 무선 네트워크로 다양하게 선택되어 구성될 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템(200)의 상세 구성을 나타내는 블록도이다. 이하에서는, 본 개시의 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템(200)의 구성요소들에 대하여 좀 더 상세히 설명한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템(200)은, 사용자 단말기(110_1) 및 서버(130)를 포함할 수 있으며, 서버(130)는, 통신 모듈(210), 프로세서(220) 및 데이터베이스(230)를 포함하도록 구성될 수 있다. 여기서, 프로세서(220)는, 문서 생성 모듈(222), 이미지 분석 모듈(224), 메타 데이터 생성 모듈(226) 및 학습 모듈(228)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 기본적인 산술, 로직 및 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템(200)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다.

도 2에 도시된 인쇄물 제작 제공 시스템(200)은, 도 1에 도시된 인쇄물 제작 제공 시스템(100)의 기능 또는 구성요소들을 포함할 수 있다. 또한, 인쇄물 제작 제공 시스템(200)의 기능 또는 구성요소들 중에서, 앞서 상술한 도 1에서 설명된 것과 동일한 부재번호 또는 명칭을 갖는 구성요소들에 대해서는, 반복을 피하기 위해 상세한 설명을 생략할 수 있으며, 변경 또는 추가적인 부분만 설명할 수 있다.

데이터베이스(230)는, 각 제작업체별 실적 정보, 고객만족도 정보, 거래현황 정보 및 제작업체에 대한 정보가 저장되는 제작업체 DB(132) 및 샘플 이미지 정보 및 샘플 이미지에 대한 메타 데이터가 저장되는 이미지 DB(134)를 포함할 수 있다. 여기서, 제작업체 DB(132) 및 이미지 DB(134)는, 예를 들어, 통신 모듈(210)을 통해, 서버(130) 및/또는 복수의 제작업체(예를 들어, 제작업체 서버)(140_1 내지 140_n)로부터 주기적으로 또는 비주기적으로(예를 들어, 실시간으로) 샘플 이미지 정보 및/또는 제작업체 정보의 업데이트 정보를 제공받아 저장할 수 있다.

이와 같이, 제작업체 DB(132)는, 제작업체와 관련된 정보가 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 제작업체 DB(132)는, 상호명, 연락처, 주소 등 각 제작업체별 관련된 정보, 각 제작업체별 인쇄물의 종류에 따른 실적 정보 및 제작된 인쇄물에 대한 고객만족도 정보 등이 제작업체별로 정렬되어 저장될 수 있다.

샘플 이미지에 대한 정보는, 샘플 이미지의 속성정보 별로 이미지 DB(134)에 저장될 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 이미지 DB(134)는, 샘플 이미지의 크기 및 샘플 이미지의 속성 정보에 기초한 메타 데이터 등을 샘플 이미지의 종류별(예를 들어, 명함, 카달로그 등)로 정렬되어 저장될 수 있다.

서버(130)가 수신한 샘플 이미지에 대한 정보 및/또는 제작업체 정보는 클라우드 서버(미도시)에 전송되어 저장될 수도 있으며, 클라우드 서버(미도시)는 전송된 정보에 기초하여 빅데이터를 생성할 수 있다. 클라우드 서버(미도시)는 통신 네트워크를 통해 서버(130) 및/또는 다른 서버와 연결될 수 있다. 다른 실시예에서, 서버(130)가 생략되고, 클라우드 서버(미도시)가 서버(130)의 기능을 수행할 수 있다.

이상에서 상술한 바와 같이, 데이터베이스(230)가 서버(130) 및/또는 클라우드 서버(미도시)의 내부에 구축될 수 있다고 설명하였으나, 이에 한정되지 않으며, 구현예에 따라서 서버 외부에 별도로 존재할 수 있다. 또한, 데이터베이스(230)는, 통신 네트워크를 통해, 서버(130) 및 클라우드 서버(미도시) 중 적어도 하나로부터 주기적으로 또는 비주기적으로 샘플 이미지에 대한 정보 및/또는 제작업체에 대한 정보를 제공받아 저장할 수 있다.

통신 모듈(210)은, 서버(130)가 사용자 단말기(110_1)와 통신 가능하도록 구성될 수 있다. 통신 모듈(210)은, 설치환경에 따라 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크 또는 WLAN(Wireless LAN), Bluetooth 및 지그비(ZigBee) 등과 같은 무선 네트워크로 다양하게 선택되어 구성될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 모듈(210)은, 인쇄물 제작에 필요한 샘플 이미지의 다운로드 요청을 수신하도록 구성될 수 있고, 수신된 다운로드 요청을 프로세서(220)로 제공할 수 있다. 여기서, 다운로드 요청은, 사용자가 선택한 이미지 및 사용자 선호 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 다운로드 요청은, 사용자 이름, 상호명, 연락처 등 사용자에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 다운로드 요청은, 사용자가 사용자 단말기(110_1)로부터 입력한 사용자 입력정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자는, 사용자 단말기(110_1)의 입력장치(예를 들어, 터치 디스플레이, 키보드 등)를 이용하여 사용자 정보(예를 들어, 사용자는 ㈜XX 텔레콤, 김XX, 명함 및 깔끔함)를 입력하여 샘플 이미지에 대한 다운로드를 요청할 수 있다. 샘플 이미지의 다운로드를 요청하게 되면, 통신 모듈(210)은, 사용자의 상호명, 대표자, 샘플 이미지(또는 제작하고자 하는 인쇄물)의 종류 및 사용자 선호 유형을 서버(130)의 프로세서(220)로 전송할 수 있다. 프로세서(220)는, 전송받은 사용자 정보를 데이터베이스(230)에 사용자별로 정렬하여 저장할 수 있다.

이미지 분석 모듈(224)은 샘플 이미지를 분석하여, 샘플 이미지의 속성 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 분석 모듈(224)은, 샘플 이미지의 특징점(Interest Point, Feature Point)을 추출 및/또는 결정하여 샘플 이미지의 속성 정보를 생성할 수 있다. 이미지의 특징점은, 예를 들어, LoG(Laplacian of Gaussian) 필터나 DoG(Difference of Gaussians) 필터의 스케일 공간상의 극대/극소값을 이용하거나, 헤시안 매트릭스(Hessian Matrix)의 디터미넌트(determinant)를 이용하여 추출할 수 있다. 이외에도, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하는 등 여러가지 방법을 통해 추출 가능하다.

이러한 기술들은, 기존에 공지된 기술이며, 당업자라면 주지의 기술을 이용하여 충분히 행할 수 있음이 자명하므로 상세한 설명은 생략하기로 한다. 생성된 샘플 이미지의 속성 정보는, 예를 들어, 샘플 이미지의 종류(예를 들어, 명함, 브로셔, 봉투 등), 획득 시간, 색상(예를 들어, 블루계열), 샘플 이미지가 업로드 된 네트워크 위치의 어드레스 등이 될 수 있다.

메타 데이터 생성 모듈(226)은, 추출된 속성 정보에 기초하여 메타 데이터를 생성하고, 메타 데이터를 샘플 이미지에 태깅 할 수 있다. 여기서, 메타 데이터는 샘플 이미지의 속성 정보 중 적어도 하나에 기초하여 추출될 수 있고, 샘플 이미지의 유형, 색상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메타 데이터는, 샘플 이미지의 유형, 색상, 이미지의 해상도(resolution), 심도(depth) 등일 수 있다.

또한, 메타 데이터 생성 모듈(226)은, 이미지의 메타데이터를 분석하여 샘플 이미지에 매칭하여 태깅 할 수 있다. 샘플 이미지는 태깅 된 메타 데이터 즉, 메타 태그에 기초하여 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 샘플 이미지는, 메타 태그에 기초하여 정렬(sorting), 그룹화(grouping), 연합(joining) 및 분류(classifying) 중 적어도 하나에 기초하여 이미지 DB(134)에 저장될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 클라우드 서버(미도시)가 서버(130)의 기능을 수행할 수 있다. 클라우드 서버(미도시)는, 데이터(예를 들어, 샘플 이미지, 메타 데이터, 사용자 정보 등)를 자동적으로, 주기적으로, 또는 선택적으로 업로드 받거나 동기화 할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 서버(미도시)는 샘플 이미지를 분석하는 이미지 분석 모듈(224) 및 메타 데이터 생성 모듈(226)을 포함할 수 있고, 외부의 다른 장치(예를 들어, 서버, 제작업체 단말기 등)로부터 데이터를 수신하여 데이터베이스(230)에 저장할 수 있다.

이미지 분석 모듈(224)은, 외부의 다른 장치(예를 들어, 서버, 제작업체 단말기 등)로부터 수신된 데이터(예를 들어, 샘플 이미지, 사용자 정보 등)에 기초하여 샘플 이미지의 속성 정보를 추출할 수 있다. 메타 데이터 생성 모듈(226) 또한, 추출된 데이터의 속성 정보 예를 들어, 이미지 속성 정보에 기초하여 메타 데이터를 생성할 수 있고, 생성된 메타 데이터를 해당 이미지에 태깅하여 데이터베이스(230)에 저장할 수 있다. 이상에서 상술한 바와 같이, 샘플 이미지는, 예를 들어, 메타 태그에 기초하여 정렬(sorting), 그룹화(grouping), 연합(joining) 및 분류(classifying) 중 적어도 하나에 기초하여 이미지 DB(134)에 저장될 수 있다.

문서 생성 모듈(222)은, 서버(130)로부터 수신한 사용자 정보 및 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서, 견적서, 및 발주서를 생성할 수 있다. 여기서, 견적 의뢰서는, 데이터베이스(230)에 저장된 이미지, 납기 정보, 사용자 정보를 포함할 수 있다. 사용자가 사용자 단말기(110_1)를 이용하여 입력한 사용자 정보와 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서를 생성할 수 있다. 여기서, 사용자 정보는, 사용자가 선택한 이미지 및 사용자 선호 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

문서 생성 모듈(222)은, 예를 들어, 수정된 이미지의 유형에 기초하여 제작업체 DB(132)로부터 선택된 제작업체 정보(예를 들어, 명함 인쇄 비용)를 읽어올 수 있다. 또한, 이미지의 유형(예를 들어, 명함)에 기초하여 견적을 의뢰하고자 하는 품목 및/또는 예상 인쇄 비용을 결정할 수 있고, 이러한 정보로부터 견적 의뢰서를 생성할 수 있다. 생성된 견적 의뢰서는, 사용자가 확인 가능하도록 사용자 단말기(110_1)로 제공될 수 있다.

또한, 문서 생성 모듈(222)은 생성된 견적 의뢰서 및 수정된 이미지에 기초하여 견적서를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제작업체 DB(132)로부터 견적 의뢰서에 포함된 품목 또는 서비스에 대응되는 비용을 참조하여 견적 의뢰서에 포함된 품목의 각각에 대한 제안 비용을 결정할 수 있다. 발주서 또한, 견적서에 기초하여 생성할 수 있다.

학습 모듈(228)은, 참조 이미지 및 참조 제작업체 중 적어도 하나가 추출되도록 하는 인공신경망을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망은, 지도 학습(Supervised Learning)을 통하여 참조 이미지 및 참조 제작업체를 추론할 수 있다. 인공신경망 기반의 지도 학습 방법을 이용하여 참조 이미지 패턴을 추론하여 사용자가 선택한 샘플 이미지와 유사한 샘플 이미지를 사용자 단말기(110_1)로 제공할 수 있다. 또한, 학습된 인공신경망을 통해 참조 제작업체 패턴을 추론하여 사용자가 선택한 제작업체와 유사한 제작업체를 추천할 수 있다. 인공신경망의 학습 및 추론 과정에 대해서는, 이하에서 도 3 및 도 4를 참조하여 좀 더 자세히 설명하기로 한다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망(300)을 나타낸 구조도이다. 인공신경망(300)은, 머신러닝(Machine Learning) 기술과 인지과학에서, 생물학적 신경망의 구조에 기초하여 구현된 통계학적 학습 알고리즘 또는 그 알고리즘을 실행하는 구조이다. 즉, 인공신경망(300)은, 생물학적 신경망에서 와 같이 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런인 노드(Node)들이 시냅스의 가중치를 반복적으로 조정하여, 특정 입력에 대응한 올바른 출력과 추론된 출력 사이의 오차가 감소되도록 학습함으로써, 문제 해결 능력을 가지는 머신러닝 모델을 나타낸다.

일반적으로 인공신경망은 다층의 노드들과 이들 사이의 연결로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP: multilayer perceptron)으로 구현된다. 본 실시예에 따른 인공신경망(300)은 MLP를 포함하는 다양한 인공신경망 구조들 중의 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 인공신경망(300)은, 외부로부터 입력 신호 또는 데이터(310)를 수신하는 입력층(320), 입력 데이터에 대응한 출력 신호 또는 데이터(350)를 출력하는 출력층(340), 입력층(320)과 출력층(340) 사이에 위치하며 입력층(320)으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층(340)으로 전달하는 n개의 은닉층(330_1 내지 330_n)으로 구성된다. 여기서, 출력층(340)은, 은닉층(330_1 내지 330_n)으로부터 신호를 받아 외부로 출력한다.

일반적으로, 인공신경망(300)의 학습 방법에는, 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제의 해결에 최적화되도록 학습하는 지도 학습(Supervised Learning) 방법과, 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법이 있다. 본 개시에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 시스템은, 사용자(또는 작업자)에게 개별화된 인쇄물 제작 서비스를 제공하기 위해 지도 학습(Supervised Learning)을 이용하여, 사용자가 선택한 샘플 이미지 정보 및/또는 제작업체 정보에 대한 분석을 수행하여 인공신경망(300)을 학습시킨다.

이렇게 학습된 인공신경망(300)은, 사용자가 선택한 샘플 이미지 및/또는 제작업체와 유사한 이미지와 제작업체를 추론하여 생성함으로써, 사용자에게 개별화된 인쇄물 제작 서비스를 제공할 수 있다. 인공신경망을 이용하여 인쇄물 제작하는 서비스를 제공하는 과정은 도 4와 함께 설명하기로 한다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 인쇄물 제작 서비스 제공 방법(400)을 나타내는 순서도이다. 인쇄물 제작 서비스 제공 방법(400)은, 사용자 단말기(110_1)로부터 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지에 대한 다운로드 요청을 수신하는 단계(S410)로 개시될 수 있다. 여기서, 다운로드 요청은, 사용자가 선택한 이미지 및 사용자 선호 유형 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 다운로드 요청은, 사용자 이름, 상호명, 연락처 등 사용자에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 즉, 다운로드 요청은, 사용자가 사용자 단말기(110_1)로부터 입력한 사용자 입력정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자는, 사용자 단말기(110_1)를 통해 사용자 정보(예를 들어, 사용자는 ㈜XX 텔레콤, 김XX, 명함 및 깔끔함)를 입력하여 샘플 이미지에 대한 다운로드를 요청할 수 있다. 사용자 단말기(110_1) 및/또는 복수의 제작업체(140_1 내지 140_n)(예를 들어, 제작업체 서버 또는 제작업체 단말기)로부터 수집한 정보 및/또는 사용자로부터 입력 받은 정보(예를 들어, 사용자 이름, 상호명, 사용자가 선택한 이미지 및 사용자 선호 유형 등)를 데이터베이스(230)에 사용자 별로 정렬하여 저장할 수 있다. 또한, 수집된 정보들은 실시간으로 업데이트 정보를 제공받아 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다.

그리고 나서, 사용자가 선택한 이미지의 참조 메타 데이터 및 참조 사용자 선호 유형이 인공신경망의 입력층에 입력되어 참조 이미지가 추출되도록 인공신경망을 학습시킬 수 있다(S412). 일부 실시예에 따르면, 샘플 이미지는, 이미지 분석 모듈(224) 및 메타 데이터 생성 모듈(226)에 의해 분석될 수 있다. 이미지 분석 모듈(224) 및 메타 데이터 생성 모듈(226)은, 샘플 이미지를 분석하여 샘플 이미지에 대한 속성 정보를 추출하고, 추출된 속성 정보에 기초하여 메타 데이터를 생성할 수 있다. 생성된 메타 데이터는, 해당 샘플 이미지에 태깅될 수 있다. 태깅된 메타 데이터는 샘플 이미지의 유형(예를 들어, 명함) 및 색상(예를 들어, 블루 계열) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도 2에서 설명한 바와 같이, 학습 모듈(228)은, 사용자가 선택한 샘플 이미지의 참조 메타 데이터 및 참조 사용자 선호 유형에 기초하여, 참조 이미지 정보를 추론할 수 있는 인공신경망(300)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망(300)은, 지도 학습(Supervised Learning)을 통하여 참조 샘플 이미지를 추론할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 바와 같이, 참조 샘플 이미지 정보를 추론할 수 있는 인공신경망(300)의 입력층(320)에 입력되는 입력변수(310)는, 사용자가 선택한 샘플 이미지에 태깅된 참조 메타 데이터 및 참조 사용자 선호 유형이 될 수 있다. 이에 따라, 인공신경망(300)의 입력층(320)에 입력되는 입력변수(310)는, 참조 메타 데이터(예를 들어, 샘플 이미지의 유형) 및 참조 사용자 선호 유형 정보(예를 들어, 깔끔함, 깨끗함 등)의 카테고리를 각각 하나의 입력벡터의 데이터요소로 구성된, 참조 메타 데이터 벡터 및 참조 사용자 선호 유형 벡터가 될 수 있다.

예를 들어, 사용자 단말기(110_1)를 통해 수신한 사용자 선호 유형이 '깔끔함'이라 하고, 사용자가 선택한 샘플 이미지에 태깅된 메타 데이터가 '명함'이라고 가정하자. 이 경우, 참조 메타 데이터 벡터의 데이터요소들 중에서 명함에 해당되는 요소에는 1의 값을 할당하고, 나머지 요소들(예를 들어, 카달로그)에는 0의 값을 할당할 수 있다. 또한, 사용자 선호 유형 벡터의 데이터요소들 중에서, 깔끔함에 해당하는 요소에 1의 값을 할당하고, 나머지 요소들에는 0의 값을 할당할 수 있다.

한편, 인공신경망(300)의 출력층(340)에서 출력되는 출력변수(350)는, 참조 샘플 이미지 정보를 나타내는 벡터가 될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 참조 샘플 이미지 벡터는, 사용자가 선택한 샘플 이미지에 태깅된 참조 메타 데이터 및 참조 사용자 선호 유형에 기초하여 추출된 참조 샘플 이미지(예를 들어, 명함과 깔끔함이 태깅된 샘플 이미지)를 데이터 요소로 구성될 수 있다.

이와 같이 인공신경망(300)의 입력층(320)과 출력층(340)에 입력변수(310)와 대응되는 출력변수(350)를 각각 매칭시켜, 입력층(320), 은닉층(330_1 내지 330_n) 및 출력층(340)에 포함된 노드들 사이의 시냅스 값을 조정함으로써, 특정 입력에 대응한 올바른 출력을 추론할 수 있도록 학습할 수 있다. 이러한 학습과정을 통해, 인공신경망(300)의 입력변수(310)에 숨겨져 있는 특성을 파악할 수 있고, 입력변수(310)에 기초하여 계산된 출력변수(350)와 목표 출력 간의 오차가 줄어들도록 인공신경망(300)의 노드들 사이의 시냅스 값(또는 가중치)를 조정할 수 있다. 이렇게 학습된 인공신경망(300)을 이용하여, 사용자가 입력한 다운로드 요청에 응답하여, 사용자에게 개별화된 샘플 이미지를 추천할 수 있다.

그 다음 단계(S414)에서는, 서버(130)가 수신한 요청에 응답하여 사용자 단말기(110_1)로 샘플 이미지를 제공할 수 있다. 여기서, 샘플 이미지는, 수정 가능한 이미지를 포함할 수 있다. 샘플 이미지를 제공하는 단계(S414)는, 사용자가 선택한 이미지의 메타 데이터 및 사용자 선호 유형이 학습된 인공신경망(300)에 입력하여, 인공신경망(300)을 통해 적어도 하나의 샘플 이미지를 추출하고, 추출된 이미지 중 적어도 하나를 사용자 단말기(110_1)로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다. 사용자가 선택한 샘플 이미지와 유사한 다른 샘플 이미지를 추천해줌으로써, 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.

그리고 나서, 사용자가 제공받은 샘플 이미지를 통해 인쇄물을 제작할 수 있도록 사용자 단말기에 샘플 이미지의 수정 권한을 부여할 수 있다(S416). 사용자가 샘플 이미지를 통해 수정 작업을 완료한 후, 수정 완료를 요청하면, 서버는, 수정 완료 요청을 수신하고, 수정된 이미지를 데이터베이스(230)에 저장할 수 있다(S416). 이에 더하여 또는 이와 달리, 사용자가 사용자 단말기(110_1)를 통해 이미지를 다운로드 받아 수정하지 않고, 인쇄하고자 하는 이미지를 업로드하여 서버(130)에 입력할 수 있다.

그 후, 서버(130)는, 사용자 단말기(110_1)로부터 선택된 제작업체 정보를 수신할 수 있고(S418), 수정된 이미지와 선택된 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서를 생성하여 생성된 견적 의뢰서를 사용자 단말기(110_1)로 제공할 수 있다(S420). 여기서, 견적 의뢰서는, 데이터베이스(230)에 저장된 이미지, 납기 정보, 사용자 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자가 사용자 단말기(110_1)를 이용하여 인쇄를 맡기고자 하는 제작업체를 선택하면, 문서 생성 모듈(222)은, 예를 들어, 수정된 이미지의 유형에 기초하여 제작업체 DB(132)로부터 선택된 제작업체 정보(예를 들어, 명함 인쇄 비용)를 읽어올 수 있다. 또한, 수정된 이미지의 유형(예를 들어, 명함)에 기초하여 견적을 의뢰하고자 하는 품목 및/또는 예상 인쇄 비용을 결정할 수 있고, 이러한 정보로부터 견적 의뢰서를 생성할 수 있다. 생성된 견적 의뢰서는, 사용자가 확인 가능하도록 사용자 단말기(110_1)로 제공될 수 있다.

사용자가 견적 의뢰서를 생성한 후, 사용자 단말기(110_1)를 통해 견적 의뢰를 요청하면, 서버(130)는, 견적 의뢰서에 응답하여, 사용자 단말기(110_1)로부터 견적 의뢰 요청을 수신할 수 있고(S422), 견적 의뢰 요청에 응답하여, 견적 의뢰서 및 수정된 이미지를 제작업체 서버 또는 제작업체 단말기(140_1 내지 140_n)로 제공할 수 있다(S424).

그 다음 단계(S426)에서는, 제작업체 서버 또는 제작업체 단말기(140_1 내지 140_n)로부터 견적 의뢰서 및 수정된 이미지에 기초하여 생성된 견적서를 수신할 수 있다. 일 예에서, 문서 생성 모듈(222)은, 제작업체 DB(132)로부터 견적 의뢰서에 포함된 품목 또는 서비스에 대응되는 비용을 참조하여 견적 의뢰서에 포함된 품목의 각각에 대한 제안 비용을 결정할 수 있다. 또한, 서버(130)는, 제공된 견적 의뢰서 및 수정된 이미지에 기초하여 제작업체가 견적서를 수정할 수 있도록 제작업체 단말기(140_1 내지 140_n)에 견적서 수정권한을 부여할 수 있다.

그 후, 선택된 제작업체에 대한 참조 견적서 금액 정보가 인공신경망(300)의 입력층(320)에 입력되어 참조 제작업체가 추출되도록 인공신경망(300)을 학습시킬 수 있다(S428). 이상에서 상술한 바와 같이, 학습 모듈(228)은, 제작업체를 추론할 수 있는 인공신경망(300)을 생성할 수 있으며, 생성된 인공신경망(300)을 학습시켜 사용자가 선택한 제작업체와 유사한 견적서 금액정보를 가지는 제작업체를 추론할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망(300)은, 지도 학습(Supervised Learning)을 통하여 참조 제작업체를 추론할 수 있고, 추론된 제작업체에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 바와 같이, 제작업체 정보를 추론할 수 있는 인공신경망(300)의 입력층(320)에 입력되는 입력변수(310)는, 사용자가 선택한 제작업체에 대한 참조 견적서 금액 정보가 될 수 있다. 예를 들어, 인공신경망의 입력층(320)에 입력되는 입력변수(310)는, 참조 견적서 금액의 범위가 각각 하나의 입력벡터의 데이터요소로 구성된 참조 견적서 금액 벡터가 될 수 있다.

예를 들어, 사용자가 선택한 제작업체의 견적서 금액이 10만원인 경우, 참조 견적서 금액 벡터의 데이터요소들 중에서 10만원이 포함되는 범위에 1의 값을 할당하고, 견적서 금액이 포함되지 않는 나머지 범위에는 0의 값을 할당할 수 있다. 한편, 인공신경망(300)의 출력층(340)에서 출력되는 출력변수(350)는, 참조 제작업체 정보를 나타내는 벡터가 될 수 있다. 이와 같이 인공신경망(300)의 입력층(320)과 출력층(340)에 입력변수(310)와 대응되는 출력변수(350)를 각각 매칭시켜, 입력층(320), 은닉층(330_1 내지 330_n) 및 출력층(340)에 포함된 노드들 사이의 시냅스 값을 조정함으로써, 특정 입력에 대응한 올바른 출력을 추론할 수 있도록 학습할 수 있다.

학습된 인공신경망(300)에 사용자가 선택한 제작업체에 대한 견적서 금액 정보를 입력하여, 적어도 하나의 제작업체를 추출할 수 있고, 추출된 제작업체를 견적서 금액 정보, 실적 정보(예를 들어, 월별 거래현황), 고객만족도 정보 중 적어도 하나에 기초하여 사용자 단말기(110_1)로 제공할 수 있다(S430). 일 실시예에 따르면, 서버(130)는, 인공신경망(300)으로부터 추출된 제작업체에 대한 실적 정보 및 고객만족도 정보를 제작업체 DB(132)로부터 읽어올 수 있고, 문서 생성 모듈(222)에 의해 견적서를 생성하여 대략적인 금액 정보를 예상할 수 있다. 서버(130)는, 데이터베이스(230)로부터 읽어온 실적 정보, 고객만족도 정보 및 견적서 금액 정보 중 적어도 하나에 기초하여 점수를 산출할 수 있다. 각 시공업체별 합산된 점수는, 예를 들어, 단순 가중합을 통해 산출될 수 있다. 추론된 제작업체 정보는, 산출된 점수가 높은 제작업체의 순서대로 정렬되어 사용자 단말기(110_1)로 제공될 수 있다.

서버(130)는, 생성된 견적서를 사용자 단말기(110_1)로 제공하고, 견적서에 응답하여 사용자 단말기(110_1)로부터 발주서 요청을 수신하고 제작업체 단말기(140_1 내지 140_n)로 수신된 발주서 요청을 전달할 수 있다(S432).

그 후, 제작업체 단말기(140_1 내지 140_n)로부터 발주서 요청에 응답하여 생성된 발주서를 사용자 단말기(110_1)로 제공할 수 있다(S434). 여기서, 발주서는 문서 생성 모듈(222)에 의해 생성될 수 있고, 문서 생성 모듈(222)은, 견적서에 기초하여 발주서를 생성할 수 있다. 마지막으로, 발주서에 응답하여 사용자 단말기(110_1)로부터 전송 요청을 수신하는 경우, 선택된 제작업체의 단말기로 발주서를 제공할 수 있다(S436).

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 다운로드 요청을 입력 받는 사용자 인터페이스(500)를 나타내는 예시도이고, 도 6는 본 개시의 다른 실시예에 따른 다운로드 요청을 입력 받는 사용자 인터페이스(600)를 나타내는 예시도이다. 다운로드의 요청은, 사용자가 사용자 단말기(110_1)를 이용하여 입력한 샘플 이미지 및 사용자 선호 유형 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 입력된 정보는 데이터베이스(230)에 사용자별로 정렬되어 저장될 수 있다.

사용자는, 사용자 입력장치(예를 들어, 터치 디스플레이, 키보드, 마우스, 터치 팬 또는 스틸러스, 마이크로폰, 동작 인식 센서 등)를 이용하여 사용자 단말기(110_1)를 통해 다운로드 요청을 입력할 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(110_1)는, 이동통신용 단말기(예를 들어, 스마트폰 또는 태블릿 컴퓨터 등)인 경우, 다운로드 요청을 위한 소프트웨어는 애플리케이션 형태로 제공될 수 있고, 사용자 단말기(110_1)가 컴퓨터단말기(예를 들어, 개인용 컴퓨터, 노트북 등)인 경우, 인터넷상의 웹으로 제공될 수도 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따르면, 다운로드 요청을 입력하기 위해서, 사용자는 사용자 단말기(110_1)를 통해 사용자가 원하는 샘플 이미지에 대한 선호 유형에 해당하는 체크박스(510)를 선택하여 이미지 선호 유형을 입력할 수 있고, 사용자 이름, 상호명, 주소 등에 대해서도 입력할 수 있다. 입력된 이름, 상호명, 주소 및 사용자 선호 유형은 사용자가 다음 버튼(520)을 클릭함으로써, 최종적으로 사용자에게 해당하는 정보를 확정하여 사용자 단말기(110_1)로부터 입력될 수 있다.

다음 버튼(520)을 클릭하게 되면, 사용자가 인쇄물을 제작하기 위해 다운로드를 받을 샘플 이미지를 선택하여 입력할 수 있도록 미리 설정된 인터페이스(600)가 사용자 단말기로 출력될 수 있다. 사용자는, 제공되는 인터페이스(600)를 이용하여 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어 도 6에 도시된 바와 같이, 사용자는 원하는 샘플 이미지에 해당하는 구역의 블록(610)을 선택하여 샘플 이미지의 유형을 입력할 수 있다. 또한, 사용자는 다운받고자 하는 샘플 이미지의 체크박스(620)를 선택하여 원하는 샘플 이미지를 입력할 수 있다.

사용자는 완료버튼(630)을 클릭하여 최종적으로 다운로드 받고자 하는 샘플 이미지에 대한 정보를 입력할 수 있으며, 사용자 단말기(110_1)로부터 입력된 정보를 포함하는 다운로드 요청을 서버(130)로 전송할 수 있다. 이와 같이, 사용자는 다운로드 요청에 의해 샘플 이미지를 다운로드 받을 수 있으나, 이상에서 설명한 바와 같이, 이에 더하여 또는 이와 달리, 사용자가 사용자 단말기(110_1)를 통해 이미지를 다운로드 받아 수정하지 않고, 인쇄하고자 하는 이미지를 업로드하여 서버(130)에 입력 후 견적 의뢰서를 생성할 수도 있다. 사용자 입력장치를 이용하여 입력할 수 있는 사용자 정보는 도 5 및 도 6에 도시된 바에 한정되지 않으며, 다양한 실시예의 형태로 구현 가능하다.

도 7는 본 개시의 일 실시예에 따른 견적 의뢰서(700)를 예시한 예시도이다. 견적 의뢰서(700)는, 이미지 및 사용자가 선택한 제작업체 정보에 기초하여 생성할 수 있다. 여기서, 견적 의뢰서(700)는, 데이터베이스(230)에 저장된 이미지, 납기 정보(예를 들어, 납기 장소, 납기 기한 등) 및 사용자 정보(예를 들어, 품목, 수량 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 7에 도시된 바와 같이, 사용자가 인쇄물을 인쇄하고자 하는 제작업체(예를 들어, 인쇄소 A, 인쇄소 B 등)를 선택할 수 있고, 입력 받은 사용자 정보, 수정완료한 샘플 이미지 정보 및 선택한 제작업체에 기초하여 견적 의뢰서가 생성될 수 있다. 사용자는 사용자 단말기(110_1)를 이용하여 생성된 견적 의뢰서를 통해 제작업체 단말기로 견적 의뢰 요청을 할 수 있다. 견적 의뢰서를 자동으로 생성하여 제공함으로써, 사용자의 편리성과 작업효율을 향상시킬 수 있다.

도 8는 본 개시의 일 실시예에 따른 견적서(800)를 예시한 예시도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 견적 의뢰서 및 이미지에 기초하여 생성된 견적서(800)를 예시하고 있다. 견적 의뢰서 및 이미지에 기초하여 제작 또는 인쇄비용을 추출할 수 있고, 추출된 비용을 통해 견적서를 생성할 수 있다. 따라서, 사용자는, 사용자가 제작하고자 하는 인쇄물에 대한 견적서를 보다 편리하고 정확하게 제공받을 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 발주서(900)를 예시한 예시도이다. 일부 실시예에 따르면, 발주서(900)는, 견적서에 기초하여 생성될 수 있다. 사용자는 사용자 단말기(110_1)를 이용하여 생성된 발주서를 확인 후 전송 요청을 입력할 수 있고, 서버(130)는 입력된 전송 요청을 수신하여 발주서를 제작업체 단말기로 송부할 수 있다. 이상에서 설명한 견적 의뢰서(700), 견적서(800) 및 발주서(900)는, 도 7 내지 도 9에 도시된 바에 한정되지 않으며, 다양한 실시예의 형태로 구현 가능하다.

이상에서 상술한 인쇄물 제작 서비스 제공 방법은, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수도 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

본원에 기술된 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 당업자들은 더 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호교환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능성의 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는 지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 제약들에 따라 달라진다. 당업자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현 결정들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들 (digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들 (programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들 (field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안에서, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory; RAM), 판독 전용 메모리 (read-only memory; ROM), 불휘발성 RAM (non-volatile random access memory; NVRAM), PROM (programmable read-only memory), EPROM (erasable programmable read-only memory), EEPROM (electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크 (compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본원에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

소프트웨어로 구현되면, 상기 기능들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 저장되거나 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 통해 전송될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하여 컴퓨터 저장 매체들 및 통신 매체들 양자를 포함한다. 저장 매체들은 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체들일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 소망의 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 이송 또는 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 칭해진다.

예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 본원에서 사용된 디스크 (disk) 와 디스크 (disc)는, CD, 레이저 디스크, 광 디스크, DVD (digital versatile disc), 플로피디스크, 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크들 (disks) 은 보통 자기적으로 데이터를 재생하고, 반면 디스크들 (discs) 은 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 조합들도 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체 내에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는, 프로세가 저장 매체로부터 정보를 판독하거나 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록, 프로세서에 커플링될 수 있다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서와 저장 매체는 ASIC 내에 존재할 수도 있다. ASIC은 유저 단말 내에 존재할 수도 있다. 대안으로, 프로세서와 저장 매체는 유저 단말에서 개별 컴포넌트들로서 존재할 수도 있다.

본 개시의 앞선 설명은 당업자들이 본 개시를 행하거나 이용하는 것을 가능하게 하기 위해 제공된다. 본 개시의 다양한 수정예들이 당업자들에게 쉽게 자명할 것이고, 본원에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 취지 또는 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변형예들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 개시는 본원에 설명된 예들에 제한되도록 의도된 것이 아니고, 본원에 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위가 부여되도록 의도된다.

비록 예시적인 구현예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템의 맥락에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것을 언급할 수도 있으나, 본 주제는 그렇게 제한되지 않고, 오히려 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 현재 개시된 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 디바이스들에서 또는 그들에 걸쳐 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 디바이스들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 디바이스들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 핸드헬드 디바이스들을 포함할 수도 있다.

비록 본 주제가 구조적 특징들 및/또는 방법론적 작용들에 특정한 언어로 설명되었으나, 첨부된 청구항들에서 정의된 주제가 위에서 설명된 특정 특징들 또는 작용들로 반드시 제한되는 것은 아님이 이해될 것이다. 오히려, 위에서 설명된 특정 특징들 및 작용들은 청구항들을 구현하는 예시적인 형태로서 설명된다.

이 명세서에서 언급된 방법은 특정 실시예들을 통하여 설명되었지만, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

110_1 내지 110_n: 하나 이상의 사용자 단말기
120: 통신 네트워크
130: 서버
132: 제작업체 DB
134: 이미지 DB
140_1 내지 140_n: 제작업체
210: 통신 모듈
220: 프로세서
222: 문서 생성 모듈
224: 이미지 분석 모듈
226: 메타 데이터 생성 모듈
228: 학습 모듈
230: 데이터베이스
300: 인공신경망
310: 입력변수
320: 입력층
330_1 내지 330_n: 은닉층
340: 출력층
350: 출력변수
510, 620: 체크박스
520: 다음 버튼
610: 블록

Claims (9)

1. 서버에 의해 인쇄물 제작 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
   사용자 단말기로부터 인쇄물 제작에 사용될 샘플 이미지에 대한 다운로드 요청을 수신하는 단계;
   상기 요청에 응답하여, 상기 사용자 단말기로 상기 샘플 이미지를 제공하는 단계 - 상기 샘플 이미지는 수정 가능한 이미지를 포함함 -;
   상기 사용자 단말기에 상기 이미지의 수정 권한을 부여하는 단계;
   상기 사용자 단말기로부터 수정 완료 요청을 수신하는 경우, 상기 수정된 이미지를 데이터베이스에 저장하는 단계;
   상기 사용자 단말기로부터 선택된 제작업체 정보를 수신하는 단계;
   상기 이미지 및 상기 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서를 생성하고, 상기 생성된 견적 의뢰서를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계;
   상기 견적 의뢰서에 응답하여, 상기 사용자 단말기로부터 견적 의뢰 요청을 수신하는 단계;
   상기 견적 의뢰 요청에 응답하여, 상기 견적 의뢰서 및 상기 수정된 이미지를 제작업체 단말기로 제공하는 단계;
   상기 제작업체 단말기로부터 상기 견적 의뢰서 및 상기 수정된 이미지에 기초하여 생성된 견적서를 수신하는 단계;
   상기 견적서를 상기 사용자 단말기로 제공하고, 상기 견적서에 응답하여 상기 사용자 단말기로부터 발주서 요청을 수신하고 상기 제작업체 단말기로 상기 수신된 발주서 요청을 전달하는 단계;
   상기 제작업체 단말기로부터 상기 발주서 요청에 응답하여 생성된 발주서를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계; 및
   상기 발주서에 응답하여 상기 사용자 단말기로부터 전송 요청을 수신하는 경우, 상기 선택된 제작업체의 단말기로 상기 발주서를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 다운로드 요청은,
   사용자가 선택한 이미지 및 사용자 선호 유형 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 견적 의뢰서는,
   상기 데이터베이스에 저장된 이미지, 납기 정보, 사용자 정보를 포함하는, 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 이미지를 분석하여, 상기 이미지의 속성 정보를 추출하는 단계;
   상기 추출된 속성 정보에 기초하여 메타 데이터를 생성하는 단계; 및
   상기 메타 데이터를 상기 이미지에 태깅하는 단계를 더 포함하고,
   상기 메타 데이터는 상기 이미지의 유형 및 색상 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 사용자가 선택한 이미지의 참조 메타 데이터 및 참조 사용자 선호 유형이 인공신경망의 입력층에 입력되어 참조 이미지가 추출되도록 상기 인공신경망을 학습시키는 단계를 더 포함하고,
   상기 이미지를 제공하는 단계는,
   상기 사용자가 선택한 이미지의 메타 데이터 및 상기 사용자 선호 유형을 상기 인공신경망에 입력하여, 상기 인공신경망을 통해 적어도 하나의 이미지를 추출하고, 상기 추출된 이미지 중 적어도 하나를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 선택된 제작업체에 대한 참조 견적서 금액 정보가 인공신경망의 입력층에 입력되어 참조 제작업체가 추출되도록 상기 인공신경망을 학습시키는 단계; 및
   상기 선택된 제작업체에 대한 견적서 금액 정보가 인공신경망에 입력하여, 상기 인공신경망을 통해 적어도 하나의 제작업체를 추출하고, 상기 추출된 제작업체를 견적서 금액 정보, 실적 정보, 고객만족도 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 더 포함하고,
   상기 사용자 단말기로 제공하는 단계는,
   상기 견적서 금액 정보, 상기 실적 정보, 상기 고객만족도 정보 중 적어도 하나에 기초하여 점수를 산출하고, 상기 산출된 점수가 높은 상기 제작업체의 순서대로 정렬하는 단계를 포함하는. 방법.
   
6. 인쇄물 제작 서비스를 제공하는 시스템에 있어서,
   사용자 정보 및 제작업체 정보에 기초하여 견적 의뢰서, 견적서, 및 발주서를 생성하는 문서 생성 모듈;
   이미지를 분석하여, 상기 이미지의 속성 정보를 추출하는 이미지 분석 모듈;
   상기 추출된 속성 정보에 기초하여 메타 데이터를 생성하고, 상기 메타 데이터를 상기 이미지에 태깅하는 메타데이터 생성 모듈 - 상기 메타 데이터는 상기 이미지의 유형, 색상 중 적어도 하나를 포함함-; 및
   이미지 정보 및 상기 제작업체 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하고,
   상기 데이터베이스는,
   각 제작업체별 실적 정보, 고객만족도 정보, 거래현황 정보 및 제작업체에 대한 정보가 저장되는 제작업체 DB; 및
   이미지 정보 및 상기 이미지에 대한 메타 데이터가 저장되는 이미지 DB을 포함하는, 시스템.
   
7. 제6항에 있어서,
   참조 이미지 및 참조 제작업체 중 적어도 하나가 추출되도록 하는 인공신경망을 생성하는 학습 모듈을 더 포함하고,
   상기 사용자 정보는,
   사용자가 선택한 이미지 및 사용자 선호 유형 중 적어도 하나를 포함하고,
   상기 견적 의뢰서는,
   상기 데이터베이스에 저장된 이미지, 납기 정보, 사용자 정보를 포함하는, 시스템.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 인공신경망은,
   사용자가 선택한 이미지의 참조 메타 데이터 및 참조 사용자 선호 유형을 입력층에 입력 받아 상기 참조 이미지를 추출하도록 학습하고,
   상기 사용자가 선택한 이미지의 메타 데이터 및 상기 사용자 선호 유형을 인공신경망에 입력하여, 상기 인공신경망을 통해 적어도 하나의 이미지를 추출하는, 시스템.
   
9. 제7항에 있어서,
   상기 인공신경망은,
   상기 선택된 제작업체에 대한 참조 견적서 금액 정보를 입력층에 입력 받아 상기 참조 제작업체를 추출하도록 학습하고,
   상기 선택된 제작업체에 대한 견적서 금액 정보를 상기 인공신경망에 입력하여, 상기 인공신경망을 통해 적어도 하나의 제작업체를 추출하는, 시스템.
   

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