KR20200030252A

KR20200030252A - 예술 작품 제공 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20200030252A
Application number: KR1020180108887A
Authority: KR
Inventors: 김형준
Original assignee: (주)버즈아트
Priority date: 2018-09-12
Filing date: 2018-09-12
Publication date: 2020-03-20

Abstract

예술 작품 제공 서버를 이용한 예술 작품 제공 방법은, (a) 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대한 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 추출하는 단계; (b) 상기 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함하는 예술 분류 속성을 각 작품 이미지 별로 생성하여 작품 데이터베이스에 기록하는 단계; (c) 사용자의 각 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로 각 작품에 대한 예술 선호 속성을 산출하고, 상기 예술 선호 속성을 각 작품 이미지 및 각 사용자 별로 상기 작품 데이터베이스에 기록하는 단계; 및 (d) 상기 예술 분류 속성과 상기 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천하는 단계를 포함한다. 이때, 비전 속성은 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 각 작품 이미지의 주요 색상 및 작품 이미지에 그려진 객체의 종류를 포함하고, 메타 속성은 각 작품 이미지의 작가에 의하여 작성된 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 추출된 주요 키워드를 포함하고, 감성 속성은 각 작품 이미지에 대하여 사용자가 남긴 상기 반응 데이터를 기초로 추출한 감성 키워드를 포함하는 것이다.

Description

예술 작품 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING ARTWORK}

본 발명은 온라인 통신 네트워크를 기반으로 예술 작품 이미지를 제공할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 통신 네트워크 기술이 발달함에 따라 영화나 음악 등 다양한 종류의 디지털 컨텐츠가 소비되고 있고, 이러한 컨텐츠 제공 기술은 갈수록 고도화되고 있다. 이와 같이 대중적으로 소비되는 디지털 컨텐츠와는 달리 순수 예술을 지향하는 작가들에 의하여 창작된 각종 예술 작품의 경우 이를 소비하는 소비자층들의 다양한 취향을 반영하기 어렵다는 점이나, 디지털 미디어의 기술적인 한계에 의한 표현 제약등으로 인해 온라인 플랫폼을 통한 소비가 활발하게 이루어지지 못하고 있는 실정이다.

그러나, 최근 디지털 미디어의 대화면에서의 색표현 능력이 급격하게 발전하고 있고, 통신 네트워크의 데이터 전송능력의 증가 하고 있으며, 컴퓨팅 장치의 컴퓨팅 능력 향상과 인공 지능 기술의 비약적인 발전으로 인해, 예술 작품을 디지털화한 디지털 켄텐츠를 제공할 수 있는 시스템의 구축이 충분히 가능한 환경이 도래하고 있다.

본 발명에서는 수많은 작가진에 의하여 생성된 다양한 작품들과 서로 다른 예술적 취향을 가진 소비자들을 효율적으로 매칭하고, 소비자에게 최적의 예술 작품 컨텐츠를 제공할 수 있는 큐레이션 기능을 가진 예술 작품 제공 기술을 제안하고자 한다.

대한민국등록특허 제10-1740879호(발명의 명칭: 미술품 거래 서비스 제공 방법 및 서버)

본 발명의 일 실시예는 온라인 통신 네트워크를 예술 작품을 제공하되, 사용자의 취향이나 선호도를 반영하여 최적의 예술 작품을 추천할 수 있는 예술 작품 제공 장치 및 예술 작품 제공 방법을 제공하고자 한다.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 더 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 예술 작품 제공 서버는 통신 모듈; 예술 작품 제공 프로그램이 저장되는 메모리; 상기 예술 작품 제공 프로그램을 실행하는 프로세서; 및 예술 작품 이미지가 저장되고, 각 예술 작품에 대한 정보가 기록된 작품 데이터베이스가 저장된 스토리지를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 예술 작품 제공 프로그램의 실행에 따라, 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대한 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 추출하고, 상기 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함하는 예술 분류 속성을 각 작품 이미지 별로 생성하여 상기 작품 데이터베이스에 기록하고, 사용자의 각 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로 각 작품에 대한 예술 선호 속성을 산출하고, 상기 예술 선호 속성을 각 작품 이미지 및 각 사용자 별로 상기 작품 데이터베이스에 기록하고, 상기 예술 분류 속성과 상기 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천한다. 이때, 비전 속성은 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 각 작품 이미지의 주요 색상 및 작품 이미지에 그려진 객체의 종류를 포함하고, 메타 속성은 각 작품 이미지의 작가에 의하여 작성된 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 추출된 주요 키워드를 포함하고, 감성 속성은 각 작품 이미지에 대하여 사용자가 남긴 상기 반응 데이터를 기초로 추출한 감성 키워드를 포함한다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 예술 작품 제공 서버를 이용한 예술 작품 제공 방법은, (a) 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대한 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 추출하는 단계; (b) 상기 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함하는 예술 분류 속성을 각 작품 이미지 별로 생성하여 작품 데이터베이스에 기록하는 단계; (c) 사용자의 각 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로 각 작품에 대한 예술 선호 속성을 산출하고, 상기 예술 선호 속성을 각 작품 이미지 및 각 사용자 별로 상기 작품 데이터베이스에 기록하는 단계; 및 (d) 상기 예술 분류 속성과 상기 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천하는 단계를 포함한다. 이때, 비전 속성은 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 각 작품 이미지의 주요 색상 및 작품 이미지에 그려진 객체의 종류를 포함하고, 메타 속성은 각 작품 이미지의 작가에 의하여 작성된 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 추출된 주요 키워드를 포함하고, 감성 속성은 각 작품 이미지에 대하여 사용자가 남긴 상기 반응 데이터를 기초로 추출한 감성 키워드를 포함하는 것이다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 수많은 예술 작품들을 다양한 속성에 기초하여 분류하고, 각 사용자의 선호도를 반영하여 최적의 예술 작품들을 추천함으로써, 예술 작품 제공 플랫폼의 성능을 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버가 예술 작품을 추천하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버가 비전 속성을 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버가 메타 속성을 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에 있어서 '부(部)' 또는 '모듈'이란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부' 또는 '~모듈' 은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '~부' 또는 '~모듈' 은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과, '~부'(또는 '~모듈')들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'(또는 '~모듈')들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'(또는 '~모듈')들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'(또는 '~모듈')들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, “네트워크”는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 시스템의 구성도이다.

예술 작품 제공 시스템(10)은 예술 작품 제공 서버(100), 하나 이상의 작가 단말(20), 하나 이상의 사용자 단말(30), 하나 이상의 큐레이터 단말(40) 및 하나 이상의 관리자 단말(50)을 포함한다.

작가 단말(20)은 예술 작품 제공 서버(100)에 접속하여, 예술 작품 제공 서버(100)가 제공하는 사용자 인터페이스를 표시하고, 이를 통해 작가가 예술 작품 이미지 및 예술 작품에 대한 정보를 업로드하여 예술 작품 제공 서버(100)로 전송되도록 한다. 이때, 예술 작품 이미지는 일정 수준 이상의 해상도와 크기를 갖도록 가이드될 수 있다. 또한, 예술 작품에 대한 정보는 작가에 의하여 작성되는 것으로, 해당 작품의 주제, 해당 작품의 창작 배경에 대한 설명, 해당 작품이 추구하는 스타일, 해당 작품에 사용된 색채, 해당 작품에 그려진 객체 또는 해당 작품의 창작에 사용된 재료 등 다양한 작품 설명이 포함될 수 있다. 이러한 예술 작품에 대한 정보는 예술 작품 제공 서버(100)에 전송되어 예술 작품 이미지와 함께 저장되며, 자연어 분석을 통해 해당 작품 이미지의 메타 속성을 추출하는데 사용된다.

한편, 본 발명의 예술 작품 제공 서버(100) 예술 작품 이미지와 같은 디지털 컨텐츠외에도 실물 예술 작품의 거래도 지원하고 있다. 이에, 작가 단말(20)을 통해 실물 예술 작품의 이미지와 작가가 희망하는 작품 거래 금액, 예술 작품의 배송에 관한 정보를 함께 업로드할 수 있다. 또한, 작가 단말(20)에서는 사용자 인터페이스를 통해 실물 예술 작품의 거래 상태에 대한 정보를 확인할 수 있다.

사용자 단말(30)은 예술 작품 제공 서버(100)에 접속하여, 예술 작품 제공 서버(100)가 제공하는 사용자 인터페이스를 표시하고, 이를 통해 사용자가 원하는 작품 이미지를 선택할 수 있도록 한다. 선택된 작품 이미지는 사용자 단말(30)에 표시되고, 이에 대하여 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 자신이 느낀 감상을 기초로 반응 데이터를 남길 수 있다.

이때, 반응 데이터는 사용자 인터페이스를 통해 해당 작품 이미지에 대하여 사용자가 작성한 리뷰 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 인터페이스를 통해 사용자 활동한 정보에 기초하여 해당 작품 이미지의 조회수, 해당 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부(예를 들면 "좋아요(Like)" 버튼 클릭 등), 해당 작품 이미지에 대한 리뷰 데이터 작성 여부, 해당 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 해당 작품 이미지의 공유 여부(예를 들면 링크 복사 또는 SNS 등을 통한 공유) 또는 해당 작품 이미지의 구매 여부등의 정보를 획득할 수 있으며, 이러한 정보 역시 반응 데이터에 포함될 수 있다.

사용자는 사용자 단말(30)에 표시된 사용자 인터페이스를 통해 작품 이미지를 소비할 수 있고, 이를 SNS 플랫폼등에 공유할 수 있으며, 작품 이미지 소비에 대한 대가로서 비용 결제 처리를 수행할 수 있다. 또한, 사용자는 실물 예술 작품의 거래 인터페이스를 통해, 실물 예술 작품의 구매 결정, 안전거래 결제 처리, 실물 예술 작품의 배송 현황 확인 등을 수행할 수 있다.

큐레이터 단말(40)은 예술 작품 제공 서버(100)에 접속하여, 예술 작품 제공 서버(100)가 제공하는 사용자 인터페이스를 표시하고, 이를 통해 큐레이터가 작품 이미지를 선택하고, 이를 그룹핑하는 큐레이션 작업을 수행할 수 있도록 한다. 또한, 본 발명에서는 예술 작품 제공 서버(100)를 통해 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘이 적용되어 작품의 주요 색상이나 작품 이미지에 그려진 객체의 종류가 분류되는 작업이 수행되는데, 각 큐레이터들은 이러한 자동 작업 결과물을 확인하고, 분류 결과물에 대한 보정을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명에서는 예술 작품 제공 서버(100)를 통해 작가가 작성한 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 주요 키워드를 추출하는데, 이러한 추출 결과물을 확인하고, 보정 작업을 수행할 수 있다.

관리자 단말(50)은 예술 작품 제공 서버(100)에 접속하여, 예술 작품 제공 서버(100)가 제공하는 관리자 인터페이스를 표시하고, 이를 통해 관리자가 예술 작품 제공 서비스와 관련된 각종 관리 작업을 수행할 수 있도록 한다. 예를 들면, 서비스 운영과 관련하여 작품 이미지의 관리, 서비스 품질 관리, 비용 결제 관리 등을 수행할 수 있다. 또한, 실물 예술 작품의 거래와 관련하여, 작가로부터 배송된 실물 작품에 대한 검수 결과를 업로드하여, 작가 및 구매자에게 전송하도록 한다.

예술 작품 제공 서버(100)는 작가로부터 전송된 작품 이미지를 분류하고, 이를 사용자에게 추천하는 기능을 수행한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버의 구성을 도시한 도면이다.

예술 작품 제공 서버(100)는 통신 모듈(110), 예술 작품 제공 프로그램이 저장되는 메모리(120), 상기 예술 작품 제공 프로그램을 실행하는 프로세서(130) 및 예술 작품 이미지가 저장되고, 각 예술 작품에 대한 정보가 기록된 작품 데이터베이스가 저장된 스토리지(140)를 포함한다.

프로세서(130)는 예술 작품 제공 프로그램의 실행에 따라, 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대한 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 추출하고, 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함하는 예술 분류 속성(Art Classification Property )을 각 작품 이미지 별로 생성하여 작품 데이터베이스에 기록한다.

또한, 프로세서(130)는 사용자의 각 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로 각 작품에 대한 예술 선호 속성(Art Preference Factor)을 산출하고, 예술 선호 속성을 각 작품 이미지 및 각 사용자 별로 작품 데이터베이스에 기록한다. 그리고, 예술 분류 속성과 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버가 예술 작품을 추천하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버가 비전 속성을 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버가 메타 속성을 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

먼저, 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대하여 예술 분류 속성을 추출한다(S310). 예술 분류 속성은 예술 작품을 분류하기 위한 기준이 되는 것으로, 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함한다.

비전 속성은 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 각 작품 이미지의 주요 색상 및 작품 이미지에 그려진 객체의 종류를 포함한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 작품 이미지가 예술 작품 제공 서버(100)에 업로드되면, 기계 학습 알고리즘을 기반으로 구현된 이미지 분석툴을 활용하여 작품 이미지에 사용된 색상들과 그 사용 비율, 작품 이미지에 그려진 객체의 종류(물길, 보트, 곤돌라 등)에 대한 정보를 자동으로 확인할 수 있다. 이와 같이 추출된 각 작품 이미지의 색상에 대한 정보와 객체의 종류에 대한 정보는 데이터베이스에 저장되어 해당 작품의 이미지와 함께 관리된다.

메타 속성은 각 작품 이미지의 작가에 의하여 작성된 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 추출된 주요 키워드를 포함한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 작가가 작품 이미지에 대한 설명(The model sits on a chair. The colours ar harmonious and vibrant. The form, colours and the mood melts into a harmonious painting.)이 예술 작품 제공 서버(100)에 업로드되면, 자연어 분석 알고리즘에 기초하여 각 문장이 파싱되고, 작품의 주제, 전체적인 분위기에 대한 키워드들이 자동으로 추출된다.

앞서 설명한, 이미지 분석툴은 기존에 개발된 여러 종류의 기계 학습 알고리즘 툴에 기반한 것이고, 자연서 분석툴은 기존에 개발된 자연어 분석 알고리즘툴에 기반한 것으로, 각각의 구체적인 구성에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.

한편, 이와 같은 비전 속성이나 메타 속성은 자동화 알고리즘에 의하여 추출되는 것들로, 그 결과에 오류가 발생할 수 있는 만큼, 큐레이터 단말(40) 또는 관리자 단말(50)을 통해 추출 결과가 보정될 수 있다.

감성 속성은 각 작품 이미지에 대하여 사용자가 남긴 반응 데이터를 기초로 추출한 감성 키워드를 포함한다. 반응 데이터는 사용자가 작품 이미지에 대하여 작성한 리뷰 데이터를 포함하며, 리뷰 데이터에 자연어 분석 알고리즘을 적용하여, 작품 이미지의 주제, 작품 이미지로부터 느낀 감상 및 작품 이미지의 스타일로 세분화된 범주에 해당하는 감성 키워드를 각각 추출하여 감성 속성을 생성한다. 또한, 반응 데이터는 사용자 인터페이스에 대한 사용자의 상호 작용에 따라 수집된 정보로서, 작품 이미지의 조회수, 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부, 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 작품 이미지의 공유 여부 및 작품 이미지의 구매 여부 중 적어도 하나 이상을 포함한다.

프로세서(130)는 리뷰 데이터로부터 작품 이미지의 주제, 작품 이미지로부터 느낀 감상 및 작품 이미지의 스타일로 세분화된 범주에 해당하는 감성 키워드를 각각 추출하여 감성 속성을 생성한다.

한편, 예술 작품 제공 서버(100)에 새로운 작품이 등록되면, 앞서 설명한 예술 분류 속성을 생성하게 되는데, 비전 속성과 메타 속성은 즉시에 자동화 처리가 가능하지만 감성 속성은 사용자의 반응 데이터가 수집될 때 까지 상당한 시간이 소요될 수 있다. 이에, 본 발명에서는 해당 작품에 대하여 아래에 설명할 선호상관계수가 높은 사용자의 반응 데이터를 기초로 감성 속성을 생성한다. 이후 해당 작품에 대한 반응 데이터가 충분히 축적된 경우에는 해당 데이터를 기초로 감성 속성을 새롭게 생성한다.

다음으로, 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로, 사용자의 각 작품에 대한 예술 선호 속성을 추출한다(S320).

프로세서(130)는 작품 이미지의 조회수, 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부(예를 들면 "좋아요(Like)" 버튼 클릭 등), 해당 작품 이미지에 대한 리뷰 데이터 작성 여부, 해당 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 해당 작품 이미지의 공유 여부(예를 들면 링크 복사 또는 SNS 등을 통한 공유), 또는 해당 작품 이미지의 구매 여부에 각각 소정의 가중치를 곱한 값에 기초하여 선호상관계수를 산출한다.

선호상관계수를 산출하는 수학식의 예시는 다음과 같다.

[수학식]

사용자들은 자신이 좋아하는 작품에 대해서 단순 조회(View), 북마크, SNS 공유 또는 구매 등을 수행할 수 있는데, 단순 조회는 사용자가 가장 쉽게 할 수 있는 활동이고 피드백, 북마크, SNS 공유, 구매등은 사용자가 더 많은 시간과 비용을 투입해야 하는 활동이므로, 이에 대하여 더 높은 가중치를 설정할 수 있으며, 이를 통해 사용자의 예술 선호 속성을 더욱 정확하게 산출할 수 있다.

한편, 반응 데이터는 예술 분류 속성에 포함된 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성 별로 수집되거나, 그 하위의 세부 항목 별로 수집될 수 있다. 그리고, 사용자의 예술 선호 속성은 해당 사용자의 선호상관계수가 가장 높게 산출된 작품 이미지의 예술 분류 속성의 조합에 의하여 결정되거나, 예술 분류 속성을 구성하는 세부 항목 별 선호상관계수가 가장 큰 값을 갖는 세부 항목을 조합하여 결정될 수 있다.

예를 들어, 비전 속성의 세부 항목으로는 작품 이미지의 색상, 작품 이미지의 객체 등이 설정될 수 있고, 메타 속성의 세부 항목으로는 작품 이미지의 주제, 작품의 분위기 등이 설정될 수 있으며, 감성 속성의 세부 항목으로는 작품 이미지의 주제, 작품 이미지로부터 느낀 감상 및 작품 이미지의 스타일 등이 설정될 수 있다. 이 세부 항목 단위로 반응 데이터가 수집되며, 이와 같이 수집된 반응 데이터를 종합하여, 각 사용자의 예술 선호 속성을 결정할 수 있다.

예술 선호 속성을 결정하는 한가지 방법으로 조합적 분석 방법을 사용할 수 있는데, 해당 사용자의 선호상관계수가 가장 높게 산출된 작품 이미지를 하나 선정하고, 해당 작품 이미지의 예술 분류 속성에 포함된 비전 속성의 세부 항목, 메타 속성의 세부 항목 및 감성 속성의 세부 항목에 의하여 예술 선호 속성을 결정할 수 있다.

다른 방법으로는 요소적 분석 방법을 사용할 수 있는데, 예술 분류 속성을 구성하는 비전 속성의 세부 항목, 메타 속성의 세부 항목 및 감성 속성의 세부 항목들에서 각 세부 항목 별 선호상관계수가 가장 큰 값을 갖는 세부 항목을 조합하여 해당 사용자의 예술 선호 속성이 결정될 수 있다.

다음으로, 프로세서(130)는 예술 분류 속성과 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천한다(S330). 사용자는 사용자 단말(30)에서 실행되는 사용자 인터페이스를 통해 복수의 작품 이미지가 추천되는 것을 확인할 수 있고, 그 중 원하는 것을 선택할 수 있다. 예를 들면, 각 사용자의 예술 선호 속성과 매칭 정도가 높은 작품들이 우선적으로 추천될 수 있다. 즉, 사용자의 선호상관계수가 높은 작품들의 예술 분류 속성과 매칭되는 작품들을 우선하여 작품 이미지를 추천한다.

이때, 스트리밍의 형태로 작품 이미지를 제공받는 서비스에 가입한 사용자의 경우에는 사용자가 지정한 사용자 단말에 대하여 추천된 작품 이미지가 스트리밍 형태로 제공되도록 한다.

다음으로, 프로세서(130)는 사용자에게 작품 이미지를 추천한 후 그에 대한 반응 데이터를 추가로 수집하고, 이를 기초로 예술 분류 속성과 예술 선호 속성을 갱신할 수 있다(S340).

기존에 축적된 반응 데이터에 새로운 반응 데이터를 추가하고, 앞서 설명한 과정을 반복 수행함으로써, 예술 분류 속성과 예술 선호 속성이 갱신될 수 있다.

한편, 스트리밍 서비스의 형태로 작품 이미지를 제공하는 실시예의 경우, 제공된 작품 이미지에 대한 사용자의 반응 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 반응 데이터를 기초로 예술 분류 속성 및 예술 선호 속성을 갱신하고, 갱신된 예술 분류 속성 및 예술 선호 속성을 기초로 작품 이미지를 새롭게 추천한다.

이상에서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 예술 작품 제공 서버 및 그 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

10: 예술 작품 제공 시스템
20: 작가 단말
30: 사용자 단말
40: 큐레이터 단말
100: 예술 작품 제공 서버
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 프로세서
140: 스토리지

Claims

예술 작품 제공 서버에 있어서,
통신 모듈;
예술 작품 제공 프로그램이 저장되는 메모리;
상기 예술 작품 제공 프로그램을 실행하는 프로세서; 및
예술 작품 이미지가 저장되고, 각 예술 작품에 대한 정보가 기록된 작품 데이터베이스가 저장된 스토리지를 포함하며,
상기 프로세서는 상기 예술 작품 제공 프로그램의 실행에 따라, 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대한 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 추출하고, 상기 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함하는 예술 분류 속성을 각 작품 이미지 별로 생성하여 상기 작품 데이터베이스에 기록하고, 사용자의 각 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로 각 작품에 대한 예술 선호 속성을 산출하고, 상기 예술 선호 속성을 각 작품 이미지 및 각 사용자 별로 상기 작품 데이터베이스에 기록하고, 상기 예술 분류 속성과 상기 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천하되,
상기 비전 속성은 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 각 작품 이미지의 주요 색상 및 작품 이미지에 그려진 객체의 종류를 포함하고,
상기 메타 속성은 각 작품 이미지의 작가에 의하여 작성된 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 추출된 주요 키워드를 포함하고,
상기 감성 속성은 각 작품 이미지에 대하여 사용자가 남긴 상기 반응 데이터를 기초로 추출한 감성 키워드를 포함하는 것인 예술 작품 제공 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 반응 데이터는 작품 이미지의 조회수, 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부, 작품 이미지에 대한 리뷰 데이터 작성 여부, 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 작품 이미지의 공유 여부 및 작품 이미지의 구매 여부 중 적어도 하나 이상과 사용자가 작품 이미지에 대하여 작성한 리뷰 데이터를 포함하는 것이고,
상기 프로세서는 상기 리뷰 데이터로부터 작품 이미지의 주제, 작품 이미지로부터 느낀 감상 및 작품 이미지의 스타일로 세분화된 범주에 해당하는 감성 키워드를 각각 추출하여 상기 감성 속성을 생성하고,
상기 프로세서는 상기 작품 이미지의 조회수, 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부, 해당 작품 이미지에 대한 리뷰 데이터 작성 여부, 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 작품 이미지의 공유 여부 및 작품 이미지의 구매 여부를 나타내는 값에 각각 소정의 가중치를 곱한 값에 기초하여 산출한 선호상관계수를 상기 예술 선호 속성에 포함시키는 것인 예술작품 제공 서버.
제 2 항에 있어서,
상기 반응 데이터는 상기 비전 속성, 상기 메타 속성 및 상기 감성 속성 또는 그 하위의 세부 항목 별로 수집되고,
상기 사용자의 예술 선호 속성은 해당 사용자의 선호상관계수가 가장 높게 산출된 작품 이미지의 예술 분류 속성의 조합에 의하여 결정되거나,
상기 예술 분류 속성을 구성하는 세부 항목 별 선호상관계수가 가장 큰 값을 갖는 세부 항목을 조합하여 결정되는 것인 예술작품 제공 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는 작품 이미지 스트리밍 서비스에 가입한 사용자의 사용자 단말에 대하여 상기 추천된 작품 이미지가 스트리밍 형태로 제공되도록 하되, 스트리밍 서비스에 제공된 작품 이미지에 대한 사용자의 반응 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 반응 데이터를 기초로 상기 예술 분류 속성 및 예술 선호 속성을 갱신하고, 갱신된 예술 분류 속성 및 예술 선호 속성을 기초로 작품 이미지를 새롭게 추천하는 것인 예술작품 제공 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 비전 속성 및 메타 속성은 상기 예술작품 제공 서버에 접근하는 큐레이터들의 큐레이션 단말을 통해 입력된 정보에 기초하여 보정되는 것인 예술작품 제공 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 예술 분류 속성과 상기 예술 선호 속성에 기초하여 추천한 하나 이상의 작품 이미지를 사용자 인터페이스를 통해 출력하는 것인 예술작품 제공 서버.
제 1 항에 있어서,
상기 예술 작품에 대한 정보는 오프라인 거래 대상인 실물 작품인지 여부를 나타내는 정보, 가격 정보 및 배송 관련 필요 정보를 더 포함하고,
상기 프로세서는 상기 예술 작품이 실물 작품인 경우, 사용자의 구매 요청에 따라 안전거래 결제 처리를 수행하고, 안전거래 결제 처리 완료에 따라 상기 작가에게 실물 작품의 배송 요청을 전송하고, 상기 작가로부터 배송된 실물 작품에 대한 검수 결과를 상기 사용자 및 작가에게 전송하고, 검수 결과 실물 작품으로 인증된 경우 상기 사용자에 대한 실물 작품의 배송 처리 및 상기 작가에 대한 작품료 송금 처리를 수행하는 것인 예술작품 제공 서버.
예술 작품 제공 서버를 이용한 예술 작품 제공 방법에 있어서,
(a) 작가 단말을 통해 업로드된 작품 이미지에 대한 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 추출하는 단계;
(b) 상기 비전 속성, 메타 속성 및 감성 속성을 포함하는 예술 분류 속성을 각 작품 이미지 별로 생성하여 작품 데이터베이스에 기록하는 단계;
(c) 사용자의 각 작품 이미지에 대한 반응 데이터를 기초로 각 작품에 대한 예술 선호 속성을 산출하고, 상기 예술 선호 속성을 각 작품 이미지 및 각 사용자 별로 상기 작품 데이터베이스에 기록하는 단계; 및
(d) 상기 예술 분류 속성과 상기 예술 선호 속성에 기초하여, 각 사용자에게 하나 이상의 작품 이미지를 추천하는 단계를 포함하되,
상기 비전 속성은 각 작품 이미지에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 분류한 각 작품 이미지의 주요 색상 및 작품 이미지에 그려진 객체의 종류를 포함하고, 상기 메타 속성은 각 작품 이미지의 작가에 의하여 작성된 작품 설명으로부터 자연어 분석에 기초하여 추출된 주요 키워드를 포함하고, 상기 감성 속성은 각 작품 이미지에 대하여 사용자가 남긴 상기 반응 데이터를 기초로 추출한 감성 키워드를 포함하는 것인 예술 작품 제공 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 반응 데이터는 작품 이미지의 조회수, 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부, 작품 이미지에 대한 리뷰 데이터 작성 여부, 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 작품 이미지의 공유 여부 및 작품 이미지의 구매 여부 중 적어도 하나 이상과 사용자가 작품 이미지에 대하여 작성한 리뷰 데이터를 포함하는 것이고,
상기 (a) 단계는 상기 리뷰 데이터로부터 작품 이미지의 주제, 작품 이미지로부터 느낀 감상 및 작품 이미지의 스타일로 세분화된 범주에 해당하는 감성 키워드를 각각 추출하여 상기 감성 속성을 생성하고,
상기 (c) 단계는 상기 작품 이미지의 조회수, 작품 이미지에 대한 긍정 평가 입력 여부, 해당 작품 이미지에 대한 리뷰 데이터 작성 여부, 작품 이미지에 대한 즐겨찾기 등록 여부, 작품 이미지의 공유 여부 및 작품 이미지의 구매 여부를 나타내는 값에 각각 소정의 가중치를 곱한 값에 기초하여 산출한 선호상관계수를 상기 예술 선호 속성에 포함시키는 것인 예술작품 제공 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 반응 데이터는 상기 비전 속성, 상기 메타 속성 및 상기 감성 속성 또는 그 하위의 세부 항목 별로 수집되고,
상기 사용자의 예술 선호 속성은 해당 사용자의 선호상관계수가 가장 높게 산출된 작품 이미지의 예술 분류 속성의 조합에 의하여 결정되거나,
상기 예술 분류 속성을 구성하는 세부 항목 별 선호상관계수가 가장 큰 값을 갖는 세부 항목을 조합하여 결정되는 것인 예술작품 제공 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 (d) 단계는 작품 이미지 스트리밍 서비스에 가입한 사용자의 사용자 단말에 대하여 상기 추천된 작품 이미지가 스트리밍 형태로 제공되도록 하고,
스트리밍 서비스에 제공된 작품 이미지에 대한 사용자의 반응 데이터를 실시간으로 수집하는 단계;
실시간으로 수집된 반응 데이터를 기초로 상기 예술 분류 속성 및 예술 선호 속성을 갱신하는 단계; 및
갱신된 예술 분류 속성 및 예술 선호 속성을 기초로 작품 이미지를 새롭게 추천하는 단계;
를 더 포함하는 것인 예술작품 제공 방법.
제 8 항 내지 제 11항 중 어느 한항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.