KR20200042647A - 인공지능을 이용한 이미지 재구성 방법 및 서버 - Google Patents

인공지능을 이용한 이미지 재구성 방법 및 서버 Download PDF

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Abstract

본 발명은 이미지 재구성 서버에서 수행되는 이미지 재구성 방법으로서, (a) 디지털 이미지가 수신되는 단계; (b) 상기 디지털 이미지에 포함된 객체가 분리 및 분류되는 단계; 및 (c) 상기 분리 및 분류된 객체가 배열되어 출력용 이미지가 구성되는 단계를 포함한다.

Description

인공지능을 이용한 이미지 재구성 방법 및 서버{METHOD AND SERVER FOR RECONSTRUCTING IMAGE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 이미지 재구성 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게, 단일의 이미지에 포함되어 있는 객체를 분리한 후 이를 재배열하여 수정 및 편집이 가능한 이미지로 재구성하는 이미지 재구성 방법 및 서버에 관한 것이다.
디지털 사이니지(Digital Signage)는 마케팅, 광고, 고객 서비스를 위하여 공공 장소에 설치되어 사용되는 디지털 영상 디스플레이 장치로서, 사용자 경험을 유도하거나 특정 정보를 함께 제공한다. 이러한 디지털 사이니지는 그 내부에 PC가 내장되어 있어 이동이 자유롭고 다양한 컨텐츠를 제공할 수 있어 기존의 옥외 광고물을 대체하면서 빠르게 확산되고 있다. 그러나 디지털 사이니지를 통하여 출력되는 이미지는 레이아웃을 포함한 템플릿 위에 사용자가 직접 텍스트, 사진, 또는 영상 등을 배치하는 방식으로 구성 되므로 디자인 전문가의 도움 없이는 디지털 사이니지를 통하여 출력될 이미지를 제작하는데 어려운 문제가 있다.
한국등록특허 제10-1865288호
본 발명의 목적은 디지털 이미지에 포함된 객체들을 인공지능 알고리즘을 이용하여 각각 분리한 후 자동으로 수정 또는 편집이 가능한 출력용 이미지로 재구성하는 이미지 재구성 방법 및 서버를 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 측면은, 이미지 재구성 서버에서 수행되는 이미지 재구성 방법으로서, (a) 디지털 이미지가 수신되는 단계; (b) 상기 디지털 이미지에 포함된 객체가 분리 및 분류되는 단계; 및 (c) 상기 분리 및 분류된 객체가 배열되어 출력용 이미지가 구성되는 단계를 포함한다.
바람직하게, 상기 (b) 단계는, 상기 디지털 이미지에 포함된 객체들 간의 경계가 감지되는 단계; 상기 감지된 경계를 기초로 상기 디지털 이미지로부터 객체들 각각이 분리되는 단계; 및 상기 분리된 객체들 각각이 텍스트, 이미지, 또는 배경으로 분류되는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는, 상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 및 해상도가 동일한 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체가 상기 디지털 이미지에 대응되도록 배열되어 상기 출력용 이미지가 구성되는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는, 상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 또는 해상도가 동일하지 않은 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체가 상기 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도에 따라 배열되어 복수의 출력용 추천 이미지들이 구성되는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (c) 단계는, 상기 구성된 출력용 이미지 또는 출력용 추천 이미지들에 대하여 사용자로부터 수정 요청 명령이 수신된 경우에는, 상기 사용자로부터 입력된 명령에 따라 객체의 배열 조정, 객체의 크기 조정, 객체의 삭제, 또는 객체의 추가가 수행되는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 측면은, 이미지 재구성 서버로서, 디지털 이미지를 수신하는 이미지 수신부; 상기 디지털 이미지에 포함된 객체를 분리 및 분류하는 객체 처리부; 및 상기 분리 및 분류된 객체가 배열되어 출력용 이미지를 구성하는 이미지 구성부를 포함한다.
바람직하게, 상기 객체 처리부는, 상기 디지털 이미지에 포함된 객체들 간의 경계를 감지하고, 상기 감지된 경계를 기초로 상기 디지털 이미지로부터 객체들 각각을 분리하고, 상기 분리된 객체들 각각을 텍스트, 이미지, 또는 배경으로 분류할 수 있다.
바람직하게, 상기 이미지 구성부는, 상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 및 해상도가 동일한 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체가 상기 디지털 이미지에 대응되도록 배열하여 상기 출력용 이미지를 구성할 수 있다.
바람직하게, 상기 이미지 구성부는, 상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 또는 해상도가 동일하지 않은 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체를 상기 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도에 따라 배열하여 복수의 출력용 추천 이미지들을 구성할 수 있다.
바람직하게, 상기 이미지 구성부는, 상기 구성된 출력용 이미지 또는 출력용 추천 이미지들에 대하여 사용자로부터 수정 요청 명령이 수신된 경우에는, 상기 사용자로부터 입력된 명령에 따라 객체의 배열 조정, 객체의 크기 조정, 객체의 삭제, 또는 객체의 추가를 수행할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명에 의하면, 수정 및 편집이 불가능한 상태인 단일한 디지털 이미지로부터 객체들을 분리한 후 다시 배열하므로 수정 및 편집이 가능한 디지털 이미지로 재구성하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 재구성 서버를 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 이미지 재구성 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3 내지 6은 이미지 재구성 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 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. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
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.
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 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 재구성 서버를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 이미지 재구성 서버(100)는 이미지 수신부(110), 객체 처리부(120), 이미지 구성부(130), 및 제어부(140)를 포함한다.
이미지 재구성 서버(100)는 이미지 재구성 방법을 실행하는 장치로서, 편집 및 수정이 가능하도록 재구성된 이미지를 출력하는 디지털 사이니지에 구비된 컴퓨터 이거나, 또는 디지털 사이니지에 구비된 컴퓨터와 무선 또는 유선으로 연결되어 재구성된 이미지를 디지털 사이니지에 제공할 수 있는, 디지털 사이니지와 별도로 구비된 컴퓨터 또는 스마트폰일 수 있다. 여기에서, 컴퓨터 또는 스마트폰은 사용자가 원하는 다양한 어플리케이션 프로그램을 다운로드 받아 자유롭게 사용하고 삭제가 가능한 운영체제를 기반으로 한다.
이미지 수신부(110)는 디지털 이미지를 수신한다. 여기에서, 디지털 이미지는 편집 또는 수정이 불가능한 단일한 디지털 이미지로서, 예를 들어, 전단지를 스캔하거나 사진을 찍어 디지털화된 이미지에 해당할 수 있다.
객체 처리부(120)는 이미지 수신부(110)를 통하여 수신된 디지털 이미지로부터 객체를 분리 및 분류한다. 바람직하게, 객체 처리부(120)는 인공지능 기술을 이용하여 디지털 이미지에 포함된 각 객체를 분리하고, 분리된 각 객체의 유형에 따라 카테고리별로 분류할 수 있으며, 카테고리별로 분류된 객체는 이미지 재구성 서버(100) 또는 이미지 재구성 서버(100)와 연결된 별도의 저장 장치를 통하여 저장 및 관리될 수 있다.
이미지 구성부(130)는 객체 처리부(120)를 통하여 분리 및 분류된 객체를 이용하여 출력용 이미지를 구성한다. 여기에서, 출력용 이미지는 디지털 사이니지를 통하여 출력될 이미지로서 출력용 이미지를 구성하는 각 객체는 사용자의 설정에 따라 수정 또는 편집될 수 있다.
제어부(140)는 이미지 수신부(110), 객체 처리부(120), 및 이미지 구성부(130)의 동작 및 데이터의 흐름을 제어한다.
도 2는 일 실시예에 따른 이미지 재구성 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 이미지 재구성 방법을 설명하기 위한 예시도인 도 3 내지 도 6을 참조하여 이미지 재구성 방법을 상세하게 설명한다.
도 2를 참조하면, 이미지 수신부(110)는 디지털 이미지를 수신한다(단계 S210). 예를 들어, 도 3을 참조하면, 이미지 수신부(110)는 'OO식당'의 전단지가 스캔되거나 촬영되어 디지털화된 이미지를 수신할 수 있다. 바람직하게, 이미지 수신부(110)는 이미지 재구성 서버(100)에 구비된 장치 또는 이미지 재구성 서버(100)와 연결된 별도의 장치(예를 들어, 스캐너 또는 카메라)로부터 획득된 디지털 이미지를 수신할 수 있다.
객체 처리부(120)는 디지털 이미지에 포함된 객체를 분리 및 분류한다(단계 S220). 바람직하게, 객체 처리부(120)는 디지털 이미지에 포함된 객체들 간의 경계를 인공지능 기술을 통해 감지하고, 감지된 경계를 기초로 디지털 이미지로부터 객체들 각각을 분리할 수 있다. 보다 구체적으로, 객체 처리부(120)는 디지털 이미지를 흑백으로 이진화하고, 디지털 이미지에서 연속된 점(point)과 색깔을 분석한 등고선 형태의 경계 그룹에 해당하는 컨투어(contour)를 추출하여, 객체들 간의 경계를 감지할 수 있다. 여기에서, 컨투어는 이미지 데이터에서 사물의 형태(shape)를 탐지하고 사물(object)을 탐지할 때 유용하게 이용되는 것으로서, 예를 들어, 자동차의 번호판을 인식하는 경우에도 컨투어를 추출하는 방법이 이용될 수 있다. 이와 같은 컨투어를 추출하는 방식은 종래의 다양한 방식이 적용될 수 있고, 예를 들어, 공개 소스 컴퓨터 비전(OpenCV) 코드의 findContours() 메서드를 이용하여 디지털 이미지에서 컨투어가 추출되어 객체 각각이 분리될 수 있다. 즉, 도 3에 도시된 디지털 이미지에서 객체에 해당하는 그림, 문자, 등의 각 구성요소가 디지털 이미지로부터 분리되는 것이다.
바람직하게, 객체 처리부(120)는 분리된 객체들 각각을 텍스트, 이미지, 또는 배경으로 분류할 수 있다. 보다 구체적으로, 객체 처리부(120)는 텍스트 및 비텍스트 별로 준비된 각 3,000장 이상의 학습 데이터를 기초로 머신러닝 알고리즘을 통해 인공지능 학습을 할 수 있다. 여기에서, 인공지능 학습을 하는 학습 모델은 다양한 방식이 적용될 수 있고, 예를 들어, Inception, VGG, 또는 TensorFlow, 등에 해당하는 학습 모델이 적용될 수 있다. 그 다음, 객체 처리부(120)는 학습된 인공지능을 통해 디지털 이미지로부터 컨투어 추출에 따라 분리된 객체가 텍스트에 해당하는지, 이미지에 해당하는지, 또는 배경에 해당하는지 여부를 판단한다. 예를 들어, 객체 처리부(120)는 도 3에 도시된 디지털 이미지로부터 분리된 객체들을 도 4에 도시된 바와 같이 분류할 수 있고, 여기에서, 배경은 디지털 이미지에서 텍스트와 이미지가 분리된 후 텍스트와 이미지의 분리에 의해 비어진 자리가 인공지능 기술을 통해 채워 넣어진 것에 해당한다. 도 4를 참조하면, 배경, 텍스트, 및 이미지로 분류된 각각의 객체는 카테고리별로 저장 및 관리될 수 있고, 이와 같이 저장 및 관리되는 객체는 사용자의 설정에 의하여 다른 출력용 이미지를 구성하는데 이용될 수 있다. 또한, 본 예시에서는 배경, 텍스트, 및 이미지에 해당하는 객체를 예로 들었으나, 객체의 유형에는 제한이 없고, 영상, 음성, 등과 같은 다양한 유형의 객체들에 대해서도 상기에서 설명한 내용 및 이하에서 설명할 내용이 동일하게 적용될 수 있다.
이미지 구성부(130)는 분리 및 분류된 객체를 배열하여 출력용 이미지를 구성한다(단계 S230). 일 실시예에서, 디지털 이미지와 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도가 동일한 경우에는, 이미지 구성부(130)는 분리 및 분류된 객체를 디지털 이미지에 대응되도록 배열하여 출력용 이미지를 구성할 수 있다. 바람직하게, 이미지 구성부(130)는 객체 분리 전 디지털 이미지를 기억하여 디지털 이미지에서 기억된 각 위치로 분리된 객체를 재배치할 수 있고, 예를 들어, 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도가 도 3에 도시된 디지털 이미지와 동일한 경우에는, 디지털 이미지와 동일하게 객체가 배열될 수 있다. 즉, 도 3에 도시된 디지털 이미지와 동일하게 출력용 이미지가 도 5의 (a)와 같이 구성되는 것이다.
바람직하게, 구성된 출력용 이미지에 대하여 사용자로부터 수정 요청 명령이 수신된 경우에는, 이미지 구성부(130)는 사용자로부터 입력된 명령에 따라 객체의 배열 조정, 객체의 크기 조정, 객체의 삭제, 또는 객체의 추가를 수행할 수 있다. 디지털 이미지는 편집이 불가능한 단일의 이미지에 해당하나, 디지털 이미지로부터 재구성된 출력용 이미지는 출력용 이미지를 구성하는 각 객체에 대하여 수정 및 편집이 가능한 바, 사용자로부터 출력용 이미지를 구성하는 이미지의 크기를 조정하거나 텍스트의 배치를 변경하라는 명령이 입력되면, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 이미지 구성부(130)는 사용자의 명령에 따라 이미지의 크기를 축소하고, 이미지의 배치를 수정하고, 텍스트의 배치를 수정할 수 있다. 여기에서, 사용자는 이미지 재구성 서버(100)에 구비되거나 또는 이미지 재구성 서버(100)와 연결되는 사용자 인터페이스를 이용하여 출력용 이미지를 구성하는 객체에 대한 수정 또는 편집 요청에 대한 명령이 입력되도록 할 수 있다. 또한, 사용자로부터 입력된 명령에 따라 이미지 구성부(130)는 이미지 재구성 서버(100) 또는 별도의 저장 장치를 통하여 관리 및 저장되어 있는 다른 객체를 출력용 이미지에 삽입할 수 있다.
다른 실시예에서, 디지털 이미지와 출력용 이미지의 크기, 방향 또는 해상도가 동일하지 않은 경우에는, 이미지 구성부(130)는 분리 및 분류된 객체를 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도에 따라 배열하여 복수의 출력용 추천 이미지들을 구성할 수 있다. 바람직하게, 이미지 구성부(130)는 디지털 이미지와 출력용 이미지의 크기, 방향, 해상도 등의 차이에 따른 비율을 이용하여 객체를 출력용 이미지에 재배치할 수 있고, 예를 들어, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도가 도 3에 도시된 디지털 이미지와 동일하지 않은 경우에는, 디지털 이미지와 동일하게 객체가 배열되기 어려우므로, 이미지 구성부(130)는 인공지능 기술을 이용하여 도 6의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 3개~4개에 해당하는 출력용 추천 이미지들을 구성한 후 사용자에게 제시할 수 있다. 바람직하게, 출력용 추천 이미지들을 구성하는 객체들은 디지털 이미지에서의 객체들의 배열을 기초로 배열되거나, 또는 사용자에 의하여 미리 설정된 객체 배열에 대한 설정 정보를 기초로 배열될 수 있다.
바람직하게, 사용자는 복수의 출력용 추천 이미지들 중 하나를 선택할 수 있고, 선택된 출력용 추천 이미지에 대하여 사용자로부터 수정 요청 명령이 수신된 경우에는, 도 5의 (b)를 참조하여 설명한 바와 동일하게, 이미지 구성부(130)는 사용자로부터 입력된 명령에 따라 객체의 배열 조정, 객체의 크기 조정, 객체의 삭제, 또는 객체의 추가를 수행할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따라 디지털 이미지로부터 재구성된 출력용 이미지는 디지털 사이니지를 통하여 출력될 수 있고, 재구성된 출력용 이미지에 포함되는 객체들은 각각 수정 및 편집이 가능하므로 사용자는 전문가의 도움 없이 디지털 사이니지를 통하여 출력될 이미지를 용이하게 구성할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 재구성 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명에 따른 이미지 재구성 방법 및 서버에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
100: 이미지 재구성 서버
110: 이미지 수신부
120: 객체 처리부
130: 이미지 구성부
140: 제어부

Claims (10)

  1. 이미지 재구성 서버에서 수행되는 이미지 재구성 방법에 있어서,
    (a) 디지털 이미지가 수신되는 단계;
    (b) 상기 디지털 이미지에 포함된 객체가 분리 및 분류되는 단계; 및
    (c) 상기 분리 및 분류된 객체가 배열되어 출력용 이미지가 구성되는 단계를 포함하는 이미지 재구성 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는,
    상기 디지털 이미지에 포함된 객체들 간의 경계가 감지되는 단계;
    상기 감지된 경계를 기초로 상기 디지털 이미지로부터 객체들 각각이 분리되는 단계; 및
    상기 분리된 객체들 각각이 텍스트, 이미지, 또는 배경으로 분류되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
    상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 및 해상도가 동일한 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체가 상기 디지털 이미지에 대응되도록 배열되어 상기 출력용 이미지가 구성되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
    상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 또는 해상도가 동일하지 않은 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체가 상기 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도에 따라 배열되어 복수의 출력용 추천 이미지들이 구성되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 방법.
  5. 제3항 또는 4항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
    상기 구성된 출력용 이미지 또는 출력용 추천 이미지들에 대하여 사용자로부터 수정 요청 명령이 수신된 경우에는, 상기 사용자로부터 입력된 명령에 따라 객체의 배열 조정, 객체의 크기 조정, 객체의 삭제, 또는 객체의 추가가 수행되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 방법.
  6. 이미지 재구성 서버에 있어서,
    디지털 이미지를 수신하는 이미지 수신부;
    상기 디지털 이미지에 포함된 객체를 분리 및 분류하는 객체 처리부; 및
    상기 분리 및 분류된 객체가 배열되어 출력용 이미지를 구성하는 이미지 구성부를 포함하는 이미지 재구성 서버.
  7. 제6항에 있어서, 상기 객체 처리부는,
    상기 디지털 이미지에 포함된 객체들 간의 경계를 감지하고, 상기 감지된 경계를 기초로 상기 디지털 이미지로부터 객체들 각각을 분리하고, 상기 분리된 객체들 각각을 텍스트, 이미지, 또는 배경으로 분류하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 서버.
  8. 제6항에 있어서, 상기 이미지 구성부는,
    상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 및 해상도가 동일한 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체가 상기 디지털 이미지에 대응되도록 배열하여 상기 출력용 이미지를 구성하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 서버.
  9. 제6항에 있어서, 상기 이미지 구성부는,
    상기 디지털 이미지와 상기 출력용 이미지의 크기, 방향, 또는 해상도가 동일하지 않은 경우에는, 상기 분리 및 분류된 객체를 상기 출력용 이미지의 크기, 방향 및 해상도에 따라 배열하여 복수의 출력용 추천 이미지들을 구성하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 서버.
  10. 제8항 또는 9항에 있어서, 상기 이미지 구성부는,
    상기 구성된 출력용 이미지 또는 출력용 추천 이미지들에 대하여 사용자로부터 수정 요청 명령이 수신된 경우에는, 상기 사용자로부터 입력된 명령에 따라 객체의 배열 조정, 객체의 크기 조정, 객체의 삭제, 또는 객체의 추가를 수행하는 것을 특징으로 하는 이미지 재구성 서버.
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