KR20210150638A - 폰트를 추천하는 방법 및 이를 구현하는 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 폰트를 추천하는 방법 및 이를 구현하는 장치에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 추천 방법은 폰트의 다차원적 폰트 특성 정보와 사용자의 선호 폰트, 그리고 폰트에 대한 트렌드를 반영하여 폰트를 추천한다.

Description

폰트를 추천하는 방법 및 이를 구현하는 장치{METHOD OF RECOMMENDING FONT AND DEVICE IMPLEMENTING THEREOF}

본 발명은 폰트를 추천하는 방법 및 이를 구현하는 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 폰트와 문서, 그리고 폰트를 기반으로 텍스트를 보안하는 방법과 이를 구현하는 장치에 관한 것이다.

현재 컴퓨팅 시스템 및 네트워크 시스템의 급속한 발달로 인하여 다양하게 작성된 텍스트 문서들에 폰트를 적용하여 문서의 개성을 살릴 수 있다. 그런데, 다양한 폰트들이 있어서 사용자들이 어떤 폰트를 사용해야 할 것인지 쉽게 판단하기 어렵다.

따라서, 이들 폰트의 사용에 있어서, 사용자에게 적합하거나 혹은 문서에 적합한 폰트의 후보들을 제시하는 것이 필요하다.

본 발명은 AI 추천 폰트 기술을 제공하여 폰트에 다양한 메타정보 또는 태그를 부가하여 폰트를 다양하게 분류하고 통합하여 사용자가 입력한 정보에 가장 잘 대응하는 폰트를 추천하고자 한다.

본 발명은 폰트와 이미지, 폰트와 색깔, 폰트와 사물 등에 대한 메타 정보간의 연결을 통하여 더욱 다양한 폰트 추천이 가능하도록 한다.

본 발명은 폰트와 각 메타정보(태그) 그룹에 대한 관계망적인 특성으로 태그 또는 특성 정보를 제공하여 폰트 추천이 가능하도록 한다

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 여기서 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 의한 폰트를 추천하는 방법은 서버의 제어부가 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하는 단계와, 제어부가 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록하는 단계와, 서버의 통신부가 클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하면 제어부는 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 의한 폰트를 추천하는 서버는 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하고, 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록하는 제어부와 클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하는 통신부를 포함하며, 제어부는 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성한다.

본 발명의 실시예를 적용할 경우, AI 추천 폰트 기술을 제공하여 폰트에 다양한 메타정보 또는 태그를 부가하여 폰트를 다양하게 분류하고 통합하여 사용자가 입력한 정보에 가장 잘 대응하는 폰트를 추천할 수 있다.

본 발명의 실시예를 적용할 경우, 폰트와 이미지, 폰트와 색깔, 폰트와 사물 등에 대한 메타 정보간의 연결을 통하여 다양하게 폰트를 추천할 수 있다.

본 발명의 실시예를 적용할 경우, 폰트와 각 메타정보(태그) 그룹에 대한 관계망적인 특성에 기반하여 태그 또는 특성 정보를 제공하여 폰트를 추천할 수 있다.

본 발명이 제공하는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 여기서 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버와 클라이언트 사이의 상호 작용을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기의 동작 과정을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기가 생성한 관계도의 예시이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 특성 지능형 분석기가 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 특성 정보에 대응하여 폰트 목록을 추출하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트들의 유사도 측정과정을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기의 동작 과정을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 기반 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 빅데이터 기반 폰트 트렌드를 분석하고 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기의 동작 과정을 보여주는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 특성 정보의 연관도를 그래프화한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 두 개의 특성 정보의 특성값을 이용하여 2차원 공간에 폰트들을 배치시킨 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 사용자 별로 두 개의 폰트 목록의 선호도를 이용하여 2차원 공간에 사용자들을 배치시킨 도면이다.

본 명세서에서 제시하는 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 본 명세서에 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 구성요소를 지칭한다.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버와 클라이언트 사이의 상호 작용을 보여주는 도면이다. 서버(300)는 각각의 클라이언트들(100, 100a, 100b, …, 100n)이 제공하는 문서 정보 또는 클라이언트(100a, 100b, …, 100n) 각각의 식별 정보 또는 검색 정보 등을 수신한다.

또는 서버(300)는 각각의 클라이언트들(100a, 100b, …, 100n)이 선택한 폰트 정보를 수신한다. 이를 기반으로 서버(300)는 특정한 상황에 대응하여 추천할 수 있는 폰트의 정보를 내부적으로 저장하거나 또는 이를 개별 클라이언트들(100a, 100b, …, 100n)에게 전송할 수 있다.

서버(300)는 각 클라이언트들의 폰트 사용 히스토리나 문서를 작성한 상황이나 문서명, 문서 내에 등장하는 단어 등 문서의 작성 상황 또는 클라이언트들의 과거 폰트 사용 히스토리 등에 기반하여 폰트를 추천하고, 또한 클라이언트들이 적용한 폰트 정보를 누적 저장하여 이후 새로운 폰트 추천 정보를 생성할 수 있다.

본 명세서에서의 실시예들은 폰트의 다차원적 폰트 특성 정보와 사용자의 선호 폰트, 그리고 폰트에 대한 트렌드를 반영하여 폰트를 추천하는 방안을 제시한다. 폰트의 다차원적 폰트 특성 정보란 폰트들과 특성 정보들이 다양한 그룹이나 기준에 따라 연결되는 것을 일 실시예로 한다.

도 1에서 서버(300)와 클라이언트(100)들은 구분된 실시예를 보여준다. 다른 실시예에 따를 경우, 클라이언트(100)가 서버(300)의 구성을 포함하며 서버(300)가 제공하는 서비스를 클라이언트(100)가 제공할 수도 있다. 이는 서버(300)가 제공하는 데이터들이 클라이언트(100)에 저장되고 프로세싱이 이루어지는 것을 의미한다.

이 경우, 클라이언트(100)는 외부로부터 수신한 일정한 데이터들에 기반하여 폰트 또는 폰트 목록들을 직접 추천할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버의 구성을 보여주는 도면이다. 통신부(310)는 클라이언트들과 통신하는 구성요소이다. 제어부(350)는 폰트를 추천하는데 필요한 정보를 수집하고 수집한 정보들을 이용하여 폰트를 추천한다. 저장부(320)는 제어부(350)가 생성한 폰트의 추천과 관련된 목록, 즉 리스트들을 저장한다. 제어부(350)는 폰트의 사용 상황이나 트렌드의 변화 등에 기반하여 저장부(320)에 저장된 리스트들을 업데이트한다.

제어부(350)는 폰트목록 수집 및 특성 등록기(351), 폰트 특성 지능형 분석기(353), 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354), 폰트 트렌드 지능형 분석기(355), 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)를 포함한다. 또는 제어부(350)는 전술한 구성요소들의 기능을 모두 제공하며 하나의 하드웨어 또는 하나의 소프트웨어를 구성할 수 있다. 또는 제어부(350) 자체가 서버(300)를 구성하는 하나의 하드웨어의 부분 또는 하나의 소프트웨어의 부분이 될 수 있다. 이하 각각의 구성요소들에 대한 설명들은 제어부(350)가 제공하는 기능의 설명에도 해당한다.

폰트목록 수집 및 특성 등록기(351)는 클라이언트가 폰트를 특정 문서 또는 특정 텍스트에 적용한 정보와 해당 클라이언트의 폰트 사용에 관련된 정보 등을 수집할 수 있다. 수집된 정보들은 각각 폰트 특성 지능형 분석기(353), 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354), 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)에 입력되고 이들 분석기들은 각각 폰트 추천 정보를 생성한다. 폰트 추천 정보는 특정한 문서/텍스트, 또는 사용자가 입력한 폰트의 특성 등에 대응하여 추천할 수 있는 폰트에 대한 정보(예를 들어 폰트의 명칭)를 포함한다.

각각의 분석기에 대해서는 후술한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 3개의 분석기에서 생성된 폰트 추천 정보를 이용하여 다양한 범주의 폰트 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 저장부(320)에 저장된 폰트 리스트 및 폰트 추천 정보를 모두 이용하여 새로운 폰트 리스트를 생성할 수 있다.

도 2의 서버의 구성을 정리하면 다음과 같다. 제어부(350)는 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하고, 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록한다.

통신부(310)는 클라이언트(100)로부터 컨텍스트(context) 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신할 수 있다. 또는 추후 설명하지만 클라이언트(100)에 로그인한 사용자의 식별 정보를 수신할 수도 있고, 외부로부터 트렌드 수집 정보를 수신할 수도 있다.

그리고 제어부(350)는 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다.

여기서 컨텍스트란 폰트가 적용되는 문서나 파일을 일 실시예로 한다. 또는 컨텍스트란 폰트가 적용되는 웹페이지에 포함된 다양한 포맷의 이미지, 동영상 등을 일 실시예로 한다. 컨텍스트 특성 정보란 컨텍스트에서 유추되는 특성 정보를 일 실시예로 한다.

도 2의 구성에 기반하여 폰트 추천 메커니즘을 구현할 경우, 추천 폰트 방식은 폰트의 단순 검색 기능에 머물지 않는다. 도 2의 서버(300)는 폰트를 추천하기 위해서 다차원적인 폰트 분류 및 클라이언트(사용자)의 필요와 성향, 작성할 문서의 종류를 반영할 수 있다. 이 과정에서 추천되는 폰트는 하나 이상으로 하여 사용자의 폰트 사용 요구를 반영할 수 있다.

도 2의 서버(300)가 제공하는 AI 추천 폰트 서비스는 폰트에 설정된 다차원 특성 정보에 기반하여 폰트를 추천하는 특성 기반 추천 방식과 사용자의 폰트 리스트에 기반한 히스토리 추천 방식, 그리고 빅데이터 기반의 폰트 트렌드 기반의 트렌드 기반 추천 방식을 혼합하여 폰트를 추천할 수 있다.

도 2의 구성에 기반하면, 서버(300)는 인공지능형 폰트 추천 서비스 (또는 AI 추천폰트 서비스)를 제공할 수 있다. AI 추천 폰트 서비스는 폰트 지능형 큐레이션 서비스를 제공하는 것으로, 사용자가 폰트를 선택하는데 발생하는 어려움을 해소하고, 기존의 획일화된 폰트 분류법을 벗어나 다양한 사용 용도와 스타일 그리고 표현하고자 하는 감정 등에 적합한 폰트들을 선택하는데 도움을 줄 수 있다.

특히, 서버(300)는 다양한 사용자들의 폰트 사용 형태와 각 폰트에 미리 입력한 특성 정보 혹은 사용자가 입력한 태그 정보에 인공지능을 적용하여 폰트들의 특성을 분류할 수 있다. 그리고, 서버(300)는 분류된 특성들에 기반하여 폰트 추천 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 서버(300)는 폰트 분류 체계를 달리 구성할 수 있다. 폰트의 특성을 이용하여 분류를 수행하고 폰트의 특성을 등록하는 폰트목록 수집 및 특성 등록기(351)의 동작에 대해 보다 상세히 살펴본다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기의 동작 과정을 보여주는 도면이다.

폰트목록 수집 및 특성 등록기(351, 이하 줄여서 등록기로 지칭)는 통신부(310)로부터 폰트를 입력받을 수 있다. 또는 등록기는 폰트 목록을 자동으로 수집할 수 있다. 그리고 등록기(351)는 폰트에 대응하여 서체이름 별 특성, 스타일별 특성, 감성 별 특성, 용도 별 특성, 사용자 별(클라이언트 별) 특성, 이미지/사물 별 특성을 등록한다. 이는 등록기(351)가 폰트의 명칭이나 폰트를 식별하는 식별 정보에 대응하여 전술한 특성들을 등록하는 것을 일 실시예로 한다. 그리고 등록기(351)는 등록된 특성에 따라 관계도를 생성할 수 있다.

등록기(351)가 특성을 등록하는 그룹(또는 범주)으로는 서체 이름과 스타일, 감성, 용도, 사용자, 이미지/사물 등이 될 수 있으며, 이는 예시적인 것으로 다른 그룹 역시 추가될 수 있다.

특성 등록에 대해 보다 상세히 살펴본다. 각 폰트의 특성이 가질 수 있는 그룹은 서체 대분류그룹, 스타일그룹, 감성그룹, 용도그룹, 이미지/사물 그룹, 사용자지정그룹 등으로 나눌 수 있으며, 언제든지 새로운 그룹을 추가할 수 있고 각 그룹에 새로운 특성을 추가할 수 있다.

각 그룹에 해당하여 폰트에 대응하여 등록되는 특성 정보들의 예시는 다음과 같다. 특성 정보를 명시적으로 표시하기 위해 특성정보 앞에 "#"으로 표시할 수 있으나 이는 예시적인 것으로 다른 특수 문자가 결합될 수 있다. 또는 특성 정보는 별도의 특수 문자 없이 단어들로 구성될 수 있다. 즉, 서버(300)가 특성 정보를 처리 및 저장할 때, "#" 과 같은 특수 문자는 제외시킬 수 있다.

1차 그룹인 "서체 대분류" 그룹에는 폰트 유형에 속하는 #본문, #트랜디, #손글씨, #팬시 등의 특성 정보들이 포함된다. 서체 이름을 이용할 수 있다.

2차그룹인 "스타일" 그룹에는 폰트의 디자인적인 특성에 속하는 #고딕, #명조, #굴림, #돋움, #네모꼴, #탈네모꼴, #가독성, #세리프, #두꺼운, #장체, #라운드 등의 특성 정보들이 포함된다.

3차 그룹인 "감성"그룹에는 #현대적인, #모던, #디지털, #감각적, #설레임, #시원한, #반가운, #웃음, #기쁨, #놀라운, #상큼한, #명랑한, #밝은, #귀여운, #화려한, #느린 등의 특성 정보들이 포함될 수 있고 새로운 특성을 추가하는 것에는 제한이 없다.

4차 그룹인 "용도" 그룹에는 #보고서, #우편, #본문, #비즈니스, #블로그, #다이어리, #자막 등의 특성 정보들이 포함된다.

5차 그룹인 "이미지/사물" 그룹에는 #기업, #관공서, #커피, #선물, #아기, #멍멍이, #향기, #스탬프, #스티커, #사막, #파랑, #기억, #하트, #별, #천사, #구름, #공주, #음악, #장식, #불꽃, #핑크, #돼지, #심장, #자유, #달 과 같이 사물의 명칭, 색깔, 추상/상징 표현, 냄새 등 폰트가 잘 어울리는 이미지와 사물 등에 대한 등의 특성 정보들이 포함된다.

6차 그룹인 "사용자정의" 그룹에는 사용자가 필요에 따라 추가하는 다양한 특성 정보를 지정할 수 있다. 들면 사용자가 특정 폰트를 사용하며 입력한 특성 정보의 예시로 #리포트, #제안서, #사진, #기념일, #사탕, #달콤한, #홈페이지 등이 있으며, 이외에도 다양한 특성 정보를 추가하는 것도 가능하다. 단, 특성의 중복을 막기 위해 등록기(351)는 이미 정의되어 있는 특성을 중복으로 추가하지 않도록 특성의 추가 시 판단할 수 있다.

5차 그룹인 "이미지/사물" 그룹의 특성들은 AI 기반의 사물인식 프로그램과 연동하여 사용할 때 더욱 강력한 기능을 할 수 있다. 일 예로 폰트를 적용할 문서나 웹페이지 등에 포함된 강아지 또는 강아지 사진을 AI 카메라의 AI 사물인식 프로그램을 이용하여 인식하게 되면 "강아지"라는 문자열을 제시한다.

이렇게 수신한 "강아지" 문자열을 AI 추천 폰트 서비스를 통해 검색하게 되면 "#강아지" 특성을 가진 폰트와 강아지와 관계도가 높은 폰트들을 추천 받을 수 있다. 그리고, AI사물 인식 프로그램에 대해 폰트가 사용되고 있는 TV 광고와 유명 사이트의 화면을 이미지화 하고 폰트명을 레이블로 지정한다면 AI 이미지 검색을 통해서 폰트명을 찾을 수 있고, AI추천 폰트 서비스를 통해 해당 폰트와 함께 유사도가 높은 폰트들을 추천받을 수 있다.

따라서, 등록기(351)는 각 폰트에 대응하여 전술한 그룹들 내에 해당하는 특성 정보들을 등록할 수 있다. 이러한 등록은 관리자의 수작업에 의해 이루어질 수도 있고, 폰트에 대한 설명 자료에서 등록기(351)가 자동으로 추출할 수 있다. 또는 폰트들이 사용되는 과정에서 사용자가 추가한 특성 정보, 혹은 폰트들인 사용된 문서나 이미지, 웹사이트 등을 서버(300)가 분석하여 특성 정보를 등록할 수 있다. 등록 과정은 기존의 등록된 특성 정보를 업데이트하거나 추가/삭제하는 작업을 포함한다.

폰트목록 수집 및 특성 등록기(351)가 폰트의 특성 정보를 폰트 별로 등록할 경우, 폰트는 다양한 특성 정보에 기반하여 정의된다. 그리고 서버(300)는 등록된 특성 정보를 반영하여 사용자가 원하는 폰트를 더욱 손쉽게 검색하여 이를 제공할 수 있다. 이는 폰트의 이름과 스타일 분류로만 검색할 수 있는 것과 비교할 때, 다양하면서도 새로운 분류 체계에 기반하여 폰트가 사용될 문서나 이미지, 텍스트 등에 적합한 폰트를 검색할 수 있다.

등록기(351)의 폰트 등록 과정의 예시를 살펴보면 다음과 같다.

예를 들어, 등록기(351)는 새로운 폰트인 "Rix고딕"라는 폰트의 특성을 등록하는 과정에서, 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 서체이름에서 #Rix고딕 이라는 서체 이름 특성 정보를 등록할 수 있다. 특히, "고딕"이라는 폰트의 명칭에 대응하여 등록기(351)는 다양한 특성 정보들을 로딩하여 이를 해당 폰트인 "Rix고딕"의 특성 정보로 등록할 수 있다.

또한, 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 #고딕 및 #기본 이라는 스타일 특성 정보를 등록할 수 있다.

마찬가지로 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 감성 특성 정보로 #현대적인, #엄격한 을 등록할 수 있다.

또한, 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 용도 특성 정보인 #보고서, #본문, #우편, #공문, #논문, #비즈니스, #이력서 등을 등록할 수 있다. 또는 등록기(351)는 감성 특성 정보를 이용할 수 있다. 즉, 등록기(351)는 #현대적인, #엄격한 이라는 감성 특성 정보에 링크된 용도 특성 정보인 #보고서, #본문, #논문, #비즈니스 등을 추출할 수 있다.

아울러, 사용자 특성 정보로 #리포트, #제안서, #문서를 등록하고 이미지/사물 특성 정보로 #관공서, #기업 등을 등록할 수 있다.

다른 실시예로, 등록기(351)는 새로운 폰트인 " Rix흐어어"라는 폰트의 특성을 등록하는 과정에서, 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 서체이름에서 #Rix흐어어 라는 서체 이름 특성 정보를 등록할 수 있다. 특히, "흐어어"이라는 폰트의 명칭이 의성어임에 대응하여 등록기(351)는 다양한 특성 정보들을 로딩하여 이를 해당 폰트인 "Rix흐어어"의 특성 정보로 등록할 수 있다.

또한, 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 #손글씨 라는 스타일 특성 정보를 등록할 수 있다. 물론 전술한 "흐어어"라는 의성어를 포함하는 서체 명칭을 이용하여 등록기(351)는 스타일 특성 정보를 등록할 수도 있다.

마찬가지로 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 감성 특성 정보로 #현대적인, #느리게, #나홀로 등을 등록할 수 있다.

또한, 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 용도 특성 정보인 #일기, #다이어리, #블로그 등을 등록할 수 있다. 또는 등록기(351)는 감성 특성 정보를 이용할 수 있다. 즉, 등록기(351)는 #현대적인, #느리게, #나홀로 이라는 감성 특성 정보에 링크된 용도 특성 정보인 #일기, #다이어리, #블로그 등을 추출할 수 있다.

아울러, 사용자 특성 정보로 #캐릭터, #감정, #한숨, #느림 등을 등록하고 이미지/사물 특성 정보로 #개인 등을 등록할 수 있다. 전술한 서체명의 "흐어어"라는 단어가 가지는 특징에서 등록기(351)는 인공지능을 적용하여 자동으로 특성 정보를 생성할 수도 있다.

또한, 등록기(351)는 전술한 실시예들에 기반하여 각각의 폰트들과 이들의 대응 관계가 반영된 관계도를 생성할 수 있다.

도 3에서 설명한 등록 과정은 제어부(350)가 직접 수행할 수도 있다. 등록기(351)는 제어부(350)의 하위 구성 요소이며 제어부(350)에 일체로 포함될 수 있다. 그 결과 제어부(350)는 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택할 수 있다. 여기서 제1폰트에 대한 메타 정보란, 제1폰트에 대한 설명 정보, 명칭 정보 등을 포함한다.

제어부(350)는 이들을 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택할 수 있다. "Rix고딕"이란 폰트 명칭과 "보고서용" 이란 메타 정보를 이용하여 제어부(350)는 스타일 특성 정보로 "고딕", 감성 특성 정보로 "현대적인", 용도 특성으로 "보고서", 사용자 정의 특성으로 "리포트", "제안서"를 선택할 수 있다.

또한, 이 과정에서 제어부(350)는 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록할 수도 있다.

예를 들어, "현대적인"과 "보고서" 라는 특성 정보(제1폰트에 등록된 특성 정보)가 등록된 "Rix보고서"라는 명칭의 제2폰트가 있으며, 제어부(350)는 제2폰트에 이미지/사물 특성 정보로 "기업/관공서"가 등록되었다면, 제어부(350)는 제1폰트의 특성 정보에 "기업/관공서"를 추가로 등록할 수 있다.

또한, 제어부(350)는 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하는 실시예는 앞서 등록된 특성 정보의 단어를 그대로 이용하는 것을 포함한다.

예를 들어, 제1폰트에 대해 특성 정보가 "보고용"이라는 단어로 제시되었는데, 기존의 다른 폰트들(제2폰트)에 대해 등록된 특성 정보가 "보고서" 라면 제어부(350)는 특성 정보의 통일화를 위해 제1폰트에 대한 특성 정보인 "보고용"을 "보고서"로 수정 등록할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기가 생성한 관계도의 예시이다. 4개의 폰트들(Rix고딕, Rix다람쥐, Rix커피향, Rix흐어어)에 6개 그룹의 특정한 특성 정보들이 등록되어 있음을 보여준다.

제어부(350)는 도 4와 같이 각각의 특성 정보들과 폰트들을 링크로 연결하여, 하나의 특성 정보에 해당하는 하나 이상의 폰트를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 예를 들어, 제어부(350)는 제1특성 정보와 제1폰트를 링크로 연결한다. 이는 제1특성 정보의 데이터 구조에 제1폰트를 지시하는 링크가 포함되거나, 혹은 제1폰트의 특성 정보의 데이터 구조에 제1특성 정보를 지시하는 링크가 포함되는 것을 일 실시예로 한다.

뿐만 아니라, 제어부(350)는 전술한 실시예와 동일한 방식으로, 제1특성 정보가 등록된 제3폰트를 검색하여 제1특성 정보와 제3폰트를 링크로 연결할 수 있다. 이 경우 제1특성 정보는 제1폰트 및 제3폰트에 연결되므로, 제1특성 정보에 대응하여 제어부(350)가 제1폰트 및 제3폰트를 추천 폰트 목록에 포함시킬 수 있다.

도 3 및 도 4와 같이 특성 정보가 등록되면, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 클라이언트(100)가 전송한 특성 정보 또는 클라이언트(100)가 폰트를 적용하고자 하는 문서/텍스트/웹사이트 등의 영역에서 추출된 정보를 이용하여 폰트 추천 정보를 생성한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 특성 지능형 분석기가 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 다차원 특성에 기반하여 폰트의 유사도를 측정하여 유사도 그룹을 생성한다. 폰트의 각 특성에 대한 통합적 거리가 가까운 폰트끼리 묶는 방법으로 유사성 그룹을 만들 수 있다.

폰트에 특성이 추가되거나 변경되면 폰트 특성 지능형 분석기는 폰트간의 유사도를 측정하고 유사도에 따라 그룹을 생성한다.

폰트의 특성은 "서체 대분류" 그룹, "스타일" 그룹, "감성" 그룹, "용도" 그룹, "이미지/사물" 그룹, "사용자 정의” 그룹을 가지며, 각 그룹은 다양한 특성을 포함한다. 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 특성이 포함될 그룹을 선택하고 선택된 그룹내의 특성으로 추가한다.

또한, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트 특성이 속한 그룹에 따라 가중치를 부여 할 수 있다. 1차 그룹인 "서체 대분류" 그룹에 가장 높은 가중치를 부여하고 2차 그룹인 "스타일" 그룹에 두번째 높은 가중치, 3차 그룹은 "감성" 그룹에 3번째 높은 가중치, 4차 그룹인 "용도"그룹과 5차 그룹인 "이미지/사물" 그룹, 6차 그룹인 "사용자 정의” 그룹에 각각의 가중치를 부여할 수 있다.

또한, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 사용자가 특정 단어로 검색한 폰트 중 사용자의 폰트 목록에 추가한 폰트들에 대해 해당 검색 단어에 대응하는 특성의 가중치를 추가로 부여하여 폰트의 특성을 강화할 수 있다.

폰트에 특성이 부여되면, 각 특성들의 포함 여부와 특성의 강도에 따라 폰트간의 유사성을 분류하고 그룹화 한다. 유사성 분류를 위해 머신러닝의 비지도 학습법을 사용하여 분류할 수 있다.

분류된 그룹 정보를 폰트 정보에 추가하여 폰트 추천 시 사용한다.

보다 상세히 살펴본다. 서버(300)는 클라이언트(100)로부터 사용을 원하는 폰트의 특성 정보를 입력받고 이를 폰트 특성 지능형 분석기(353)에게 제공할 수 있다.

또는 서버(300)는 클라이언트(100)로부터 폰트를 적용할 문서 파일, 텍스트, 또는 웹사이트의 주소, 이미지 파일, 동영상 파일 등을 수신하고, 수신한 정보에서 컨텍스트(Context) 특성 정보를 추출할 수 있다. 이 경우, 서버(300)의 제어부(350)는 문서 파일의 명칭, 문서나 텍스트 내에 등장하는 단어, 또는 웹사이트의 특징, 이미지 파일이나 동영상 파일에 대한 텍스트 설명 자료 등을 취합하여 컨텍스트 특성 정보를 추출하는 것을 일 실시예로 한다.

컨텍스트 특성 정보가 폰트 특성 지능형 분석기(353)에 입력되면, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성 정보들을 검색한다. 폰트의 특성 정보들은 앞서 도 3 및 도 4에서 살펴본 바와 같이 서체 이름, 스타일, 감성, 용도, 사용자, 또는 이미지/사물의 특성 정보가 폰트에 부여된 것을 의미한다.

즉, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트가 적용될 문서나 웹페이지 등의 컨텍스트 특성 정보와 폰트 특성 정보를 비교하여 유사도가 높거나 동일한 폰트 특성 정보를 선택하고 이러한 폰트 특성 정보를 가지는 하나 이상의 폰트를 리스트 또는 목록으로 하여 제시할 수 있다.

일 실시예로, 폰트 특성 정보 역시 가중치를 가질 수 있으며, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 특성 기반 폰트 지능형 큐레이션을 수행하여 지능형 특성 목록을 생성하고, 이에 따라 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트 목록을 출력할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 특성 정보에 대응하여 폰트 목록을 추출하는 과정을 보여주는 도면이다. 앞서 도 4에서 폰트 특성 정보와 폰트 사이의 관계도가 제시된 예시에 기반하여 살펴본다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 클라이언트(100)에게서 컨텍스트 특성 정보를 입력받는다. 클라이언트(100)가 컨텍스트 특성 정보를 정확하게 선택하여 서버(300)에게 전송할 수도 있고, 또는 클라이언트(100)가 컨텍스트와 관련된 파일이나 텍스트, 또는 이미지, 동영상 등을 서버(300)에게 전송하고, 서버가 이를 분석할 수 있다.

그 결과 "#일기"라는 컨텍스트 특성 정보가 추출된다. 도 6의 관계도에서 일기라는 특성 정보가 원으로 표시되었다. 컨텍스트 특성 정보로 서버(300)가 확보 또는 산출한 것은 용도 특성 정보 외에 다른 특성 정보는 없는 상태이다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 "용도 특성 정보"에 해당하는 "#일기"라는 특성 정보를 관계도에서 검색한다. 그 결과 "#일기"라는 특성 정보를 가지는 폰트로는 "Rix흐어어", "Rix커피향" 두 개의 폰트가 검색되었다.

또한, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 이들 두 폰트에 공통으로 등록된 스타일 특성 정보는 "#손글씨"이며, 감성 특성 정보는 "#현대적인", "#감정"이며, 용도 특성 정보는 "#일기", "#다이어리"를 추출한다. 그리고 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 이들 중에 "#일기"라는 특성 정보와의 연관성을 비교하여 "Rix흐어어" 및 "Rix커피향"을 1순위 폰트로, "Rix다람쥐" 및 "Rix고딕"을 2순위 폰트로 제시할 수 있다.

한편, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 컨텍스트 특성 정보와 폰트의 다차원적 특성 정보를 반영하여 폰트를 추천하기 위해 폰트의 유사도에 따라 유사성 그룹을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 폰트 목록 수집 및 특성 등록기(351) 또는 추천 과정에서 클라이언트(100)가 선택한 결과 등을 토대로 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 새롭게 부여된 폰트의 특성을 기반으로 하여 폰트의 유사도를 측정하고 폰트의 유사도에 따라 유사성 그룹을 만들 수 있다. 클라이언트(100)에서 특정한 단어를 입력하여 검색하거나 클라이언트(100)에서 선택한 폰트에 대해 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 해당 폰트와 유사한 폰트들을 추천해 준다.

일 실시예로 클라이언트(100)에서 "사랑" 이라는 단어를 검색하면, 단순히 폰트이름에 "사랑"이 포함된 목록만 출력하는 것을 넘어서, 폰트 특성 지능형 분석기(353)의 AI폰트추천 서비스에서는 "사랑"이 폰트명에 포함된 목록과 "#사랑" 특성 정보가 존재하는 폰트 목록, 그리고, "#사랑" 특성 정보를 가진 폰트와 유사도가 높은 폰트에 대한 추가적인 추천 목록을 제시할 수 있다.

즉, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 클라이언트(100)가 입력한 특성 정보, 또는 서버(300)가 분석하여 추출한 컨텍스트 특성 정보를 이용하여 i) 해당 특성 정보를 폰트의 명칭 또는 메타 정보로 가지는 폰트들의 목록, ii) 해당 특성 정보를 폰트의 특성 정보로 가지는 폰트들의 목록, iii)앞서 i) 또는 ii)의 폰트와 유사도가 높은 폰트들의 목록을 생성할 수 있다.

정리하면, 서버의 통신부(310)가 클라이언트(100)로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하면 제어부(350)는 폰트들의 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 앞서 특성 정보가 등록된 다수의 폰트들 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다.

또한, 제어부(350)는 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보에 대응하는 폰트를 선택할 수 있는데, 이 선택의 기준이 제1특성 정보(예를 들어 #일기)에 기반한 경우, 제어부(350)는 제1특성 정보를 동일하게 가지고 있는 폰트들 역시 추천 폰트 목록에 포함시킨다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트들의 유사도 측정과정을 보여주는 도면이다.

폰트의 다차원 특성에 기반한 유사도 측정 방법은 여러가지가 사용될 수 있다. 도 7은 특정 정보의 가중치와 패턴을 기반으로 유사도 그룹을 생성하는 과정을 보여준다. 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 제어부(350)에 일체로 통합될 수 있고, 이 경우 제어부(350)는 폰트 특성 지능형 분석기(353)가 제공하는 기능을 모두 제공한다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 각 특성 정보에 가중치를 부여하여 폰트의 특성을 강화한 후 폰트의 유사도를 측정 할 수 있다. 먼저, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성 정보에 대하여, 디자인적 특성과 경향성 및 해당 특성의 강도에 따라 가중치를 부여할 수 있다(S11). "Rix연애일기" 폰트에 대해 "#트렌디" 특성에는 가중치 100을 지정하고, "#세련된" 특성에는 10, "#사랑" 특성에는 50의 가중치를 부여할 수 있다. 가중치에 따라 폰트의 특성은 더욱 다양한 패턴을 가지게 됨과 동시에 유사한 패턴을 가진 폰트들이 더욱 잘 드러나게 된다.

따라서, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 가중치가 부여된 패턴을 이용하여 유사도 그룹을 생성한다(S12). 폰트의 각 특성에 대한 통합적 거리가 가까운 폰트끼리 묶는 방법으로 유사성 그룹을 만들 수 있다. 일 실시예로 머신러닝의 비지도 학습 클러스터링 모델 중 K-평균 클러스터링(K-means clustering) 방법을 이용하여 비슷한 특성 정보를 가진 폰트들끼리 묶을 수가 있다. 이렇게 묶은 폰트들에 대해 그룹화하여 그룹 번호를 부여할 수 있다. 그리고 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 유사도로 그룹화한 폰트들의 그룹을 출력한다(S13).

가중치 부여 방식과 K-평균클러스터링 방식은 하나의 예시일 뿐이며 다양한 방식으로 특성의 유사도를 측정할 수 있다.

클러스터링을 이용한 유사도 측정 방식에 대해 보다 상세히 살펴본다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성간의 유사성을 판단하기 위해 클러스터링 방식을 사용할 수 있다. 클러스터링 방법은 비슷한 데이터끼리 묶어주는 머신 러닝 기법 중의 하나이다. 클러스터링 방식에는 K-평균 클러스터링(K-means clustering), DBSCAN 알고리즘 등을 사용할 수 있다.

K-평균 클러스터링은 중심 기반 클러스터링 알고리즘으로 어떤 그룹의 중심을 기준으로 특성에 기반한 폰트들의 거리가 가까운 것들을 동일한 그룹으로 묶는 방법이다. 그룹(클러스터) 수를 지정하고 각 그룹의 센터를 중심으로 모여 있는 폰트들을 동일한 그룹으로 묶을 수 있다. 그룹 수를 임의로 조정할 수 있다는 것이 장점이 될 수 있다.

DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로 특성에 기반하여 이웃한 폰트들을 같은 그룹으로 묶는 방법이다. 폰트 데이터간의 밀도를 계산하여 불특정한 모양의 클러스터를 생성한다. K-평균 클러스터링 알고르즘에 비해 자동으로 그룹을 결정하기 때문에, 그룹(클러스터) 수를 지정할 수가 없다.

이 외에도 그룹화 하는 방법은 Mean-Shift 클러스터링(Mean-Shift Clustering), GMM (Gaussian Mixture Model), EM 클러스터링(Expectation-Maximization Clustering), Agglomerative Hierarchical Clustering 등 다양하다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성간의 유사도 측정을 위해 다양한 클러스터링 방식을 사용할 수 있으며, 설명에서 K-평균 군집화를 사용하는 것은 하나의 예시일 뿐이다.

뿐만 아니라, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트 특성간의 유사도 측정 수행하기 위해 word2vec, LSA 등의 방식을 이용하여 유사도를 측정할 수 있다.

정리하면 제어부(350)는 제1폰트의 특성 정보들에 가중치를 부여한 후, 제1폰트의 특성 정보들의 패턴과 제3폰트의 특성 정보들의 패턴을 비교한다. 그리고 비교 결과 특성 정보 간의 거리가 일정 기준 이하인 경우에 제어부(350)는 제1폰트 및 제3폰트를 유사 그룹으로 그룹화할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기의 동작 과정을 도시한 도면이다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354) 또는 제어부(350)의 동작 과정을 간략히 서술하면, 통신부(310)가 클라이언트로부터 제1사용자의 식별 정보를 수신하면, 제어부(350)는 수신한 식별 정보를 이용하여 사용자의 특성을 반영한 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다.

즉, 제어부(350)는 제1사용자의 식별정보를 이용하여 선호 폰트 목록을 생성한다. 또한, 제어부(350)는 제1사용자의 선호 폰트 목록과 유사도를 가지는 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성한다. 그리고 제어부(350)는 사용자의 식별 정보를 이용하여 유사한 사용자 그룹(일반/디자인/기업 등)을 선택하여 선택된 사용자 그룹의 폰트 목록을 생성한다. 그리고 생성한 폰트 목록들을 이용하여 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다. 자세히 살펴본다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 클라이언트(100)가 사용 중인 폰트들의 목록에 기반하여 폰트를 추천할 수 있다. 이를 위해 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 클라이언트(100)에 로그인한 사용자들이 사용 중인 폰트 목록들의 유사성을 판단하여, 특정 폰트를 사용할 때 함께 사용하는 폰트의 목록(선호 폰트 목록)을 구성할 수 있다.

전체 프로세스는 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 사용자의 폰트 리스트를 입력받으면, 일반 사용자 폰트 리스트를 분석하고, 디자이너 폰트 리스트를 분석하며 또한 기업/단체별 폰트 리스트를 분석한 후, 사용자 폰트 목록 통합 및 특성 정보를 자동으로 생성한다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자의 폰트 목록 및 사용자의 폰트 목록에 대한 특성을 자동으로 생성 및 출력할 수 있으며, 추가적으로 이들을 이용하여 폰트 리스트 지능형 관계도 분석기에 입력하여 폰트 리스트들의 관계도를 생성할 수 있다.

일 실시예로, 클라이언트가 제공하는 사용자의 폰트 리스트에 대응하여 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 마이 폰트 리스트에 특성 정보를 등록할 경우 목록 이름으로 사용자의 식별정보와 폰트 목록의 식별정보를 결합하여 폰트 목록의 명칭을 생성할 수 있다. 예를 들어, "사용자123폰트목록2"와 같이 생성하고, 해당 사용자의 특성으로 특성 정보인 "#리포트", "#최신"을 입력할 수 있다.

그리고, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 마이 폰트 리스트에 지능형 특성 정보를 생성할 수 있다. 앞서, 생성한 명칭인 "#사용자123폰트목록2"에 대응하여 각각의 그룹 별로 특성 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예로 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 스타일 특성 정보로 "#고딕", "#기본"을 생성할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 감성 특성 정보로 "#현대적"을 생성할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 용도 특성 정보로 "#보고서", "#본문", "#비즈니스"를 생성할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 특성 정보로 "#리포트", "#최신"을 생성하고, 이미지/사물 특성 정보로 "#학교"를 생성할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 생성된 특성 정보들을 이용하여 앞서 도 4에서 살펴본 바와 같은 관계도 분석 결과인 관계도를 생성할 수 있다.

도 8의 사용자의 폰트 목록 통합 및 특성 정보의 생성은 일정한 시간 간격으로 수행될 수 있다. 또는 사용자가 특정 폰트를 목록에서 추가하거나 혹은 삭제할 경우에 이루어질 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 기반 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.

클라이언트(100)는 사용하고자 하는 폰트의 특성 정보를 서버(300)로 제공하거나, 또는 특정 폰트를 선택한 정보를 서버(300)로 제공할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 제공된 폰트 정보를 이용하여 폰트들의 선호 유사도를 검색할 수 있다.

또는 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 도 8의 과정에서 생성된 정보들과 클라이언트(100)가 제공한 사용자 식별 정보를 이용하여 사용자간 유사도를 검색하거나, 혹은 일반사용자/디자이너/기업-단체별 폰트 리스트 특성을 검색한다.

사용자간 유사도를 검색한 결과 제1사용자와 유사한 제2사용자의 선호 폰트 목록이 생성된다. 또한 일반사용자/디자이너/기업-단체별 폰트 리스트 특성을 검색한 결과 사용자 그룹의 폰트 목록이 생성된다.

그 결과 사용자의 선호에 적합한 폰트 리스트, 즉 사용자 기반 폰트 리스트를 제공한다. 이는 사용자 기반 폰트 리스트 지능형 큐레이션에 해당한다. 또한, 추가적으로 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 큐레이션 결과를 이용하여 인기폰트 Top 20/추천폰트 Top 20/추천폰트 리스트 20 등을 제공할 수 있다.

예를 들어, 앞서 도 8의 과정에서 생성된 지능형 특성 관계도가 생성된 상태에서, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 "보고서"라는 특성 정보를 수신한다. 그러면, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 앞서 생성했던 폰트 목록이었던 "#사용자123폰트목록2"를 제시할 수 있다.

또한, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 추가적으로 "보고서"라는 특성 정보와 그에 의해 산출되었던 "고딕/기본/현대적/본문/비즈니스/리포트/최신/학교/기업" 등의 특성 정보들을 이용하여 다수의 폰트 목록을 산출할 수 있다. 그 결과 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 디자이너 폰트 리스트 특성에 대응하는 "#김웹디의보고서폰트목록"과, 기업/단체별 폰트 리스트 특성에 대응하는 "#웹디자이너그룹의제안서폰트목록"도 함께 출력할 수 있다.

도 8 및 도 9에 대해 보다 상세히 살펴본다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 "Rix연애일기" 폰트를 사용하는 사용자 중 "Rix아카시아" 폰트를 함께 사용하는 경우가 많다면 "Rix연애일기" 폰트를 검색하거나 사용하는 사용자에게 "Rix아카시아" 폰트를 추천할 수 있다.

즉, "Rix연애일기" 폰트를 사용하는 사용자에게 추천하는 폰트 목록의 예시로는 폰트이름으로 검색했을 때와 폰트 특성으로 그룹지어진 폰트 중에서 추천하는 목록 외에 사용자 목록에 기반하여 사용 유사성으로 분류된 사용자목록 기반 추천 폰트 목록이 추가될 수 있다. 또한, 지정된 폰트의 특성 중 가중치가 높은 특성을 포함하는 폰트 목록을 추천하는 것 역시 가능하다.

사용자의 폰트 리스트는 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트 리스트 그리고 이를 통합한 전체 폰트 리스트로 구분할 수 있다. 그리고 이러한 사용자별로 설정된 폰트 리스트는 사용자가 클라이언트(100)에 로그인할 경우, 서버(300)가 해당 사용자의 로그인 정보를 이용하여 저장된 리스트를 확인할 수 있다. 또는 클라이언트(100)가 사용자가 설정한 기본 폰트 리스트/즐겨찾는 폰트리스트/용도별 폰트리스트 등에 대한 정보를 서버(300)에게 전송할 수 있다.

기본 폰트 리스트는 별도의 이름을 부여하지 않은 폰트 리스트를 의미한다. 즐겨찾는 폰트 리스트는 자주 사용하거나 좋아하는 폰트들만 묶어서 관리하는 폰트리스트를 의미한다. 용도별 폰트 리스트는 사용자가 특정목적에 맞게 정리해서 관리하는 폰트 리스트로 "시안용 폰트 목록", "보고서용 폰트 목록", "웹 디자인용 폰트 목록" 등의 다양한 이름을 부여할 수 있다. 통합 전체 폰트 목록은 어떠한 폰트 목록이든 포함된 폰트들의 전체 집합을 의미한다.

일 실시예로 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 전체 폰트 목록에 대해 머신러닝 방법 중 워드투벡터(Word2Vec) 알고리즘 학습방법을 이용하여 각 폰트들의 유사성을 판단하여 폰트의 추천 목록을 만들 수 있다. 워드투벡터 알고리즘 학습 방법은 폰트 목록 내의 폰트들의 단어로써의 유사성을 측정할 수 있다. 또는 다른 실시예로, 폰트들의 특성 정보를 구성하는 단어들의 유사성을 측정할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자별로 통합 폰트 목록을 만든 후, 워드투벡터 알고리즘으로 학습을 하여 사용자 목록에 기반한 폰트의 유사성을 분류할 수 있다. 이렇게 분류된 폰트의 유사성은 사용자의 사용 패턴에 기반하고 있어서, 폰트의 특성 정보에 의한 유사성과 다른 경향을 갖게 되어 사용자 선호도에 따른 유사성을 나타내게 된다.

사용자의 통합 폰트 목록을 만들 때, 각 폰트 목록에 동일한 폰트가 중복으로 포함되는 것에 대해서 가중치를 주어 사용자의 실제 사용 패턴에 더욱 가깝게 만든 후 유사성 분류를 할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 머신러닝을 이용하여 폰트들 간의 유사도를 측정할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 폰트 사용 리스트의 유사도를 측정하기 위해서 단어간의 유사성을 판단하는 word2vec 알고리즘을 사용할 수 있다. Word2vec 알고리즘은 머신러닝의 자연어 처리(NLP) 기법인 임베딩(embedding) 모델 중 하나다. 단어 임베딩을 학습하여 단어간의 유사성을 찾을 수 있다.

사용자의 폰트리스트는 사용자의 성향과 사용 목적에 따라 폰트들을 추가한 것이다. 각 리스트에 포함된 폰트들은 어떤 목적을 가진 맥락 하에 있다고 볼 수 있고, 폰트들은 맥락 내에서 의미를 갖는다고 볼 수 있다. 사용자의 폰트 리스트를 하나의 의미를 갖는 문장으로 본다면, 폰트들은 문장 내의 단어로 볼 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 이런 특징을 이용하여 단어 임베딩 알고리즘을 이용하여 폰트간의 유사성을 찾을 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 단어간의 유사도를 측정하는 알고리즘으로 Word2vec 알고리즘 외에도 잠재 의미 분석(LSA), 글로브(GloVe), 패스트텍스트(FastText) 등을 사용할 수 있다.

LSA(Latent Semantic Analysis, LSA)는 DTM이나 TF-IDF 행렬에 절단된 SVD를 사용하여 차원을 축소시키고, 단어들의 잠재적인 의미를 파악하는 알고리즘으로 문서간의 유사도, 단어간의 유사도를 측정할 수 있다.

글로브(Global Vectors for Word Representation, GloVe)는 카운트 기반과 예측 기반을 사용하는 단어 임베딩 방법론이다. 카운트 기반의 LSA(Latent Semantic Analysis)와 예측 기반의 Word2Vec의 단점을 보완하는 알고리즘이다.

패스트텍스트(FastText)는 Word2Vec를 확장한 알고리즘으로 하나의 단어 내에 여러 개의 내부 단어(subword)가 존재할 수 있다는 것을 고려하여 학습한다.

사용자의 폰트 리스트를 이용한 폰트간의 유사도 분석에 머신러닝의 Word2Vec 알고리즘을 사용한 것은 하나의 예시일 뿐 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다.

이와 같이 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 워드투벡터 학습 방식 또는 그 외의 머신러닝을 이용하여 사용자의 폰트 사용 경향에 기반한 폰트의 선호 유사도를 측정하고 추천 목록을 구성할 수 있다.

그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자의 폰트 목록을 변형하여 폰트별 사용자 목록을 구성할 수 있다. 폰트별 사용자 목록을 구성하게 되면 폰트 사용 패턴을 통해 유사한 경향의 사용자를 찾을 수 있고, 그 사용자의 폰트 목록을 추천할 수 있다. 예를 들면, 사용자 user-0001이 "Rix연애일기" 폰트, "Rix토이스토리", "Rix광안리" 폰트를 즐겨 사용하고 이 폰트들과 유사한 폰트를 좋아하는 사용자 user-0002가 있다면, 사용자 user-0001에게 사용자 user-0002의 폰트 목록을 추천할 수가 있다.

전술한 사용자 폰트 리스트 기반 폰트 추천 방법은 각각의 사용자의 폰트 선호도와 사용 특성을 반영한다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 한 사용자가 자신의 폰트 목록에 폰트를 추가해 가는 방식과 좋아요 표시나 즐겨찾는 폰트로 지정하는 방식, 용도별로 생성하는 폰트 목록에 따라 해당 사용자가 속한 유사도 그룹을 업데이트할 수 있다. 또한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 업데이트된 그룹에 적합한 폰트들을 해당 사용자가 로그인한 클라이언트에게 추천 폰트로 제공할 수 있다.

뿐만 아니라, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 리스트 상의 폰트 사용 정보를 통합하여 인기 폰트를 추천할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 전체 사용자가 사용하고 있는 폰트들에 대한 집계 정보를 만들어 가장 많이 사용하는 폰트를 목록화하여 폰트의 인기순서를 산출할 수 있다. 그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 집계정보를 시기별로 기록하고 관리하여 시기별 인기도의 변화를 반영하여 폰트를 추천할 수 있다.

사용자의 폰트 리스트는 일반 사용자 그룹과 디자이너 그룹 그리고 기업/단체별 그룹으로 나누어 관리할 수 있다. 일반 사용자 그룹은 사용자의 유형을 선택하지 않은 사용자가 폰트 리스트를 만들어 사용하는 일반적인 유형이다. 디자이너 그룹은 사용자 유형을 디자이너로 지정한 사용자 그룹으로 각 분야별 디자이너 그룹이 생성될 수 있다.

디자이너 그룹은 음악 서비스에서 아티스트 그룹에 대응하는 개념으로 볼 수 있다. 기업/단체별 그룹은 사용자 유형을 기업/단체로 지정한 사용자 그룹으로 기업과 단체가 사용하는 폰트 리스트를 만들어 사용하는 유형이다. 이와 같이 사용자 그룹별로 폰트 리스트를 분리하여 관리하게 되면 사용자의 용도에 맞는 폰트 추천이 더욱 용이해 진다.

정리하면 다음과 같다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자가 생성한 폰트 리스트를 분석하여 사용자 기반의 폰트 선호 유사도와 사용자간의 유사도를 측정한다. 그리고 전체 사용자에 대한 인기 폰트 목록를 생성한다.

폰트리스트는 사용자 유형별로 일반 사용자 그룹, 디자이너 그룹, 기업/단체별 그룹으로 나눌 수 있다. 사용자의 폰트 리스트에는 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트 리스트, 통합 폰트 리스트가 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 전체 사용자의 폰트 리스트를 통합한 전체 사용자 폰트 리스트에 대해 유사도를 분석한다. 전체 통합된 사용자 폰트 리스트 또한 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트리스트, 통합 폰트 리스트가 있다.

또한, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용 유형 그룹내의 사용자 폰트 리스트를 통합한 폰트 리스트에 대해 유사도를 분석한다. 유형 그룹내의 통합 사용자 폰트 리스트 또한 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트리스트, 통합 폰트 리스트가 있다.

또한, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용 유형 그룹내의 사용자별 폰트 리스트에 대해 사용자 선호 폰트의 유사도를 분석한다.

그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 측정된 사용자 선호 폰트 유사도 정보를 이용하여 사용자가 검색하거나 선택한 폰트에 대해 선호 유사도가 높은 폰트를 추천한다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자별 폰트 리스트 중 통합 폰트 리스트에는 동일한 폰트를 중복 포함하여 가중치로 적용할 수 있다. 기본 폰트 리스트에 포함된 폰트가 즐겨찾는 폰트 리스트에도 존재할 경우 통합 폰트 리스트에는 폰트를 중복으로 포함시킬 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 머신러닝 기반의 유사도 분석방법을 이용하여 사용자 폰트 리스트의 유사도를 측정할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 폰트 리스트를 변형하여 폰트별 사용자 리스트를 생성한다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 각각의 폰트를 사용하는 사용자를 폰트에 대한 사용자 목록에 추가하여 폰트별 사용자 리스트를 구성한다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 폰트별 사용자 리스트에 대하여 유사도를 분석하여 사용자간의 유사도를 측정한다. 그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 측정된 사용자간의 유사도 정보를 이용하여 사용자와 유사한 성향의 다른 사용자의 폰트 리스트를 추천한다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 폰트 리스트에 포함된 폰트들을 분석하여 폰트들이 공통으로 가지고 있는 특성들을 추출하여 해당 폰트 리스트에 특성으로 부여한다. 공통으로 모두 포함 하는 특성과 폰트 목록의 과반수 또는 특정 비율 이상이 포함하는 특성을 폰트리스트의 특성으로 부여한다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 해당 특성을 포함하는 폰트 수에 따라 특성에 가중치를 부여할 수 있다. 폰트리스트에 특성이 부여되면 특성의 포함 여부와 특성의 강도에 따라 폰트 리스트간의 유사성을 분류하고 그룹화 한다. 유사성 분류를 위해 머신러닝의 비지도 학습법을 사용하여 분류할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 분류된 그룹 정보를 폰트리스트 정보에 추가하여 검색한 폰트 특성과 폰트에 적합한 폰트리스트의 추천 시 사용한다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 폰트별 사용자 리스트를 이용하여 폰트별 사용자 수를 알 수 있다. 폰트별 사용자 수를 이용하여 전체 사용자에 대한 인기 폰트 목록을 만들 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 각각의 사용 유형별, 리스트 종류 별로 폰트별 사용자 리스트를 만들어 각 유형별 인기 폰트 목록을 만들 수 있다.

전술한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 제어부(350)에 일체로 포함될 수 있다. 따라서, 제어부(350)는 워드투벡터(Word2Vec) 방법 또는 잠재 의미 분석 방법 또는 글로브 또는 패스트텍스트 방법을 포함하는 단어 임베딩 유사성 판단 알고리즘 중 어느 하나 이상을 이용하여 제1사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 특성 정보와 제2사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 특성 정보의 유사도를 측정하여 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성할 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 빅데이터 기반 폰트 트렌드를 분석하고 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다. 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 빅데이터 기반으로 폰트를 추천하며, 일 실시예로 포털 사이트의 트렌드와 인스타그램 등의 SNS, 폰트 클라우드 서비스에서 수집한 정보를 분석하여 폰트 트렌드 정보를 생성한다.

보다 상세히, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털 사이트의 트렌드 API를 이용한 트렌드 수집을 수행할 수 있다. 또한 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 인스타그램 등과 같이 해시태그 기반의 SNS 사이트에서 사용되는 태그 정보를 수집할 수 있다. 그리고 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 클라우드 서비스의 인기 폰트 목록을 수집하여 트렌드 폰트를 추천한다. 이를 위해 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 클라우드에서 사용되거나 검색된 특성 정보 또는 폰트 정보를 취합할 수 있다.

네이버, 구글 등의 포털 사이트는 검색어 기반으로 통계를 낸 검색어 트렌드 정보를 제공한다. 따라서, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 이 검색어 트렌드 API를 이용하여 사용율이 높은 포털에 대해 각 폰트 목록에 대한 검색 트렌드(포털 검색어 트렌드)를 수집할 수 있다.

예를 들면 "Rix고딕"의 검색어 트렌드를 조회하면 각 시기별로 "Rix고딕"이 얼마나 검색되었는지 알 수 있다. 각 시기별로 검색된 횟수를 각 폰트 별로 기록하여 관리하면 각 폰트들의 시기별 인기도의 변화를 알 수 있다.

인스타그램의 해시태그 역시 이와 같은 방식으로 각 폰트명이 특정된 기간 동안 얼마나 태깅되었는지의 정보를 수집할 수 있다. 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 다수의 SNS 사이트에서 해시태그의 태깅 정보를 취합할 수 있다. 예를 들어 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트명이 태깅된 누적갯수와 인기글 수를 시기별로 수집하여 누적횟수의 변화량을 통해 인기도의 변화를 확인할 수 있다.

폰트 클라우드 서비스의 인기 폰트 목록은 각 폰트 사이트를 통하여 수집할 수 있다. 폰트 클라우드 서비스의 인기폰트는 사용자의 폰트 다운로드 수, 사용횟수, 인기 순위 등에 기반하여 정해진다.

이와 같이 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털사이트의 트렌드와 인스타그램 등의 SNS 에서의 인기도와 폰트 클라우드 서비스의 정보를 합산하여 빅데이터 기반의 추천 트렌드 폰트 목록을 구성한다.

폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 수집된 트렌드 정보의 출처별로, 혹은 정보의 중요도 또는 우선 순위에 따라 가중치를 부여하여 최종 추천 트렌드 폰트 목록을 구성할 수 있다. 예를 들면 포털사이트의 트렌드 데이터에 가중치 3을 주고 SNS의 인기도에 가중치 2, 폰트 클라우드 서비스 데이터에 가중치 1을 줄 수 있다.

그 결과 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 트렌드 지능형 큐레이션을 제공할 수 있으며, 폰트 트렌드 Top 100 혹은 폰트 트렌드 기반 추천 폰트 Top 20 과 같이 수집된 정보를 통합한 폰트 트렌드 정보가 반영된 폰트 목록으로 생성할 수 있다.

통신부(310)는 포털 트렌드 수집 정보 또는 SNS 해시태그 트렌드 수집 정보 또는 폰트의 사용 또는 검색 트렌드 수집 정보를 수신한다. 그리고, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355) 또는 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)가 일체로 포함되는 제어부(350)는 수신한 수집 정보들을 이용하여 폰트 목록을 생성할 수 있다.

보다 상세히, 특정한 폰트에 대한 트렌드 정보를 수집하기 위해, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털 검색 트렌드 API가 제공하는 검색 지수, 검색 횟수 등을 이용할 수 있다. 또한 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 인스타그램 해시특성 트렌드의 결과로 게시물 수, 인기글 수 등을 수집할 수 있다. 뿐만 아니라, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 클라우드 트렌드의 결과로 활성화 수, 폰트목록 포함 수, 검색 수 등을 산출할 수 있다.

그리고 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 수집되고 산출한 결과들을 취합하여 폰트 트렌드 혹은 폰트 트렌드 기반 추천 폰트의 목록을 생성한다.

폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털 사이트의 트렌드와 인스타그램 등의 SNS, 폰트 클라우드 서비스에서 수집한 정보를 분석하여 폰트 트렌드 정보를 생성한다.

즉, 폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)는 전체 폰트 목록에 포함된 폰트에 대해 포털 사이트의 검색어 트렌드를 수집할 수 있으며, 수집된 트렌드 정보는 검색지수 또는 검색 횟수로 제공된다. 폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)는 수집된 정보를 수집 시기별로 기록하여 폰트에 대한 인기도의 변화를 누적 저장할 수 있다.

폰트를 추천하는 방식으로 폰트 특성 지능형 분석기(353), 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354), 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)에 대해 살펴보았다.

각각의 폰트 추천 방식은 폰트를 분류하고 유사도 및 인기순서를 정하는 방법이 서로 다르다. 따라서, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 분석기(353, 354, 355)가 생성한 추천 폰트 목록을 사용자에게 모두 제시할 수도 있고, 이를 통합하여 하나의 추천 폰트 목록만 제시할 수도 있고 혹은 몇 개의 추천 폰트 목록을 만들어 제공할 수도 있다.

일 실시예로, 도 2의 320에서 지시하는 바와 같이, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 추천폰트 목록, 인기폰트 목록, 추천 사용자의 폰트 목록, 폰트 트렌드 목록으로 나누어 클라이언트(100)에게 제공하고, 이들 목록은 클라이언트(100)가 혹은 서버(300)의 웹페이지 등에서 표시할 수 있다.

이때, 서버(300) 또는 클라이언트(100)는 폰트 이름 또는 검색어와 일치하는 폰트 목록을 상단에 표시하고 사용자 목록기반의 추천 목록을 그 아래 표시하고 폰트 유사도에 따른 추천 목록을 그 아래 표시한 형식으로 "추천 폰트 목록"을 표시할 수 있다.

서버(300) 또는 클라이언트(100)는 사용자 폰트 리스트 기반의 전체 사용자의 인기 폰트 목록을 "인기 폰트 목록"으로 표시할 수 있다.

서버(300) 또는 클라이언트(100)는 사용자의 폰트 목록을 "추천 사용자 폰트 목록"으로 표시하고 사용자 폰트 목록 자체를 추천할 수 있다.

서버(300) 또는 클라이언트(100)는 빅데이터 기반의 인기순에 따라 별도의 "폰트 트렌드 목록"으로 표시할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기의 동작 과정을 보여주는 도면이다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 폰트 특성 지능형 분석기(353)와 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354) 그리고 폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)가 생성한 폰트 특성 기반의 폰트 유사도, 사용자의 사용패턴 기반의 폰트 선호 유사도, 사용자간의 유사도, 인기 폰트 목록, 폰트 트렌드 정보를 이용하여 사용자에게 하나 이상의 폰트 또는 폰트 목록들을 추천한다. 도 11에서 제1폰트(목록), 제2폰트(목록), ..., 제n폰트목록)이 폰트 또는 폰트 목록에 해당한다. 그리고 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 이들 폰트들 또는 폰트 목록을 이용하여 추천 폰트 목록을 생성한다.

보다 상세히 살펴본다. 클라이언트(100)가 폰트의 이름, 사물 또는 이미지의 이름, 폰트의 유형, 폰트의 특징, 관심 대상 등을 포함하는 단어를 검색하기 위해 서버(300)에 특정한 단어를 전송하면, 서버(300)는 해당 단어를 포함하는 서체이름이 있는지 검색하여 이름 검색 목록을 생성한다.

그리고, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 새로운 분류체계 상의 서체 대분류그룹, 스타일 그룹, 감성 그룹, 용도 그룹, 이미지/사물 그룹, 사용자지정 그룹에서 해당 단어의 특성이 있는지 검색하여 특성 포함 목록을 생성한다.

폰트 특성 지능형 분석기(353)는 이름 검색 목록과 특성 포함 목록에서 중복 폰트를 제거하여 1차 폰트 목록을 생성한다. 1차 폰트 목록은 제1폰트(목록) 내지 제n폰트(목록) 중 하나 또는 둘 이상을 포함한다.

1차 폰트 목록을 이용하여 폰트 특성 지능형 분석기(353)에서 생성한 폰트 특성 기반의 유사도에 의한 추천 목록과 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)에서 생성한 사용패턴 기반의 폰트 선호 유사도에 의한 추천목록 그리고 사용자간의 유사도에 의한 추천목록을 생성한다.

그리고 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 1차 폰트 목록 내의 폰트들과 동일한 폰트 특성 기반의 유사도 그룹에 속하는 폰트들로 구성된 그룹 추천 폰트 목록을 생성한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 그룹 추천 목록에 포함된 폰트들의 특성 정보들이 1차 폰트 목록내의 폰트의 공통 특성들을 모두 포함 하거나 특성 비율 이상 포함관계를 갖는 폰트만 선택하여 최종 그룹 추천 폰트 목록을 생성한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 1차 폰트 목록에 포함된 폰트를 포함하는 사용자 패턴 기반의 폰트 선호 유사도에 따른 폰트 목록을 생성한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 유사성 정확도를 높이기 위해 특성 포함 목록 중에서 공통 특성에 대한 가중치가 높은 폰트들과 이름 검색 목록에 포함된 폰트들로만 재구성된 폰트 목록에 대해서 유사도 높은 폰트 목록을 생성할 수 있다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 사용자 패턴 기반의 폰트 선호 유사도 추천 목록으로 유사도 값이 높은 순으로 목록화하여 사용자 목록 기반 추천 폰트 목록을 생성한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 1차 폰트 목록 기반으로 생성한 그룹 추천 폰트 목록과 사용자 목록 기반 추천 폰트 목록을 통합하여 최종 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다.

또한, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 사용자와 유사한 성향을 가진 다른 사용자를 사용자간 유사도에 기반하여 유사한 성향의 사용자 목록을 생성한다. 유사한 성향의 사용자 목록은 사용자간의 유사도값이 높은 순으로 목록화된다. 유사한 사용자 목록에서 가장 유사도가 높은 사용자들의 폰트 목록을 추천 사용자 폰트 목록으로 구성한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 현재 검색하는 폰트에 대한 유사성 정확도를 높이기 위해 현재 검색하는 폰트에 대한 1차 폰트 목록을 포함하는 가상의 사용자 목록을 구성하고 이렇게 구성된 가상의 사용자 목록을 보유한 사용자에 대한 사용자간의 유사도가 높은 사용자의 폰트 목록을 추천 사용자 폰트 목록으로 구성할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 생성한 전체 사용자에 대한 폰트 사용 집계 정보를 이용하여 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 인기 폰트 목록을 생성한다.

폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)가 생성한 빅데이터 기반의 추천 폰트 트렌드 정보를 이용하여 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 폰트 트렌드 목록으로 생성한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 추천 방식을 통하여 생성된 1차 폰트 목록, 폰트 추천 목록, 추천 사용자의 폰트 목록, 인기폰트 목록, 폰트 트렌드 목록을 사용자에게 제공한다.

폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 분석기들(353, 354, 355)들이 생성한 폰트 또는 폰트 목록을 이용하여 추천 폰트 목록을 생성하는 과정에서 산출된 정보를 이용하여 이전의 결과들을 업데이트할 수 있다. 예를 들어 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 추천폰트 목록을 생성하는 과정에서 피드백(S15)을 수행하여 이전의 제1폰트(목록) 내지 제n폰트(목록) 중 어느 하나 이상을 업데이트할 수 있다.

즉, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358) 또는 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)가 일체로 포함된 제어부(350)는 1추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 생성할 수 있으며, 또한, 제2추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 이용하여 제1추천 폰트 목록을 업데이트할 수 있다.

사용자가 사용하는 폰트들은 특정한 사용 목적 또는 취향에 따라 달라진다. 따라서, 서버(300)의 제어부(350)는 각 사용자가 선택하여 사용하는 모든 폰트들은 사용자만의 폰트 목록으로 설정 및 저장할 수 있다. 뿐만 아니라 사용자가 폰트이름, 폰트의 특성(유형) 정보에 대한 단어로 검색하였다면 제어부(350)는 검색한 이력을 통합하여 하나의 검색 목록을 구성할 수 있다. 그리고, 사용자가 좋아요 표시를 하거나 즐겨찾기에 등록한 폰트에 대해서도 제어부(350)는 별도의 즐겨찾는 폰트 목록을 구성할 수 있다. 제어부(350) 혹은 제어부(350)의 하위 구성 요소인 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 전술한 작업을 수행할 수 있다.

그리고 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 사용자가 선택하여 사용하고 있는 폰트들을 목록화 하여 사용자 폰트 목록을 구성한다. 사용자 폰트 목록은 사용자가 폰트를 추가하거나 제거할 때마다 변화할 수 있다.

폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 변화된 사용자 리스트에 대해 머신러닝 기법을 이용하여 재학습을 실시하고 폰트와 사용자간의 유사도를 재계산하게 된다. 그 결과, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 사용자 선호도가 반영된 폰트를 추천할 수 있다.

전술한 실시예에서 클라이언트(100)가 특정한 폰트를 검색하기 위해 검색어를 서버(300)로 전송할 수 있다. 검색어로 입력되는 것은 폰트의 이름, 관심 키워드 등을 일 실시예로 한다. 그런데, 사용자가 클라이언트(100)에 입력한 키워드가 폰트의 특성 정보로 등록되어 있지 않거나, 폰트의 이름을 잘못 입력하거나 키워드의 철자가 틀리는 등의 경우라면 원하는 폰트가 검색되지 않을 수 있다.

이를 개선하기 위해 서버(300)의 제어부(350)는 폰트의 이름, 폰트의 특성에 대해 유의어를 등록하여 사용자의 잘못된 입력에 대해서도 올바른 검색 결과 및 추천 폰트를 제안할 수 있다.

사용자가 "Rix네온사인" 폰트를 검색하기 위해 "Rix내온사인" 또는 "Rix네온싸인" 등으로 잘못 입력할 수가 있다. 이때, 제어부(350)가 "Rix네온사인" 폰트에 대한 유의어로 "Rix내온사인", "Rix네온싸인" 을 등록해 둔다면 사용자가 잘못 입력하였을 경우에도 올바른 검색 및 추천이 가능하다.

사용자가 폰트의 특성 중 하나인 "세리프" 형 폰트를 검색하기를 위해 "새리프", "쎄리프", "serif" 등 다양하게 입력할 수 있다. 이 때 역시, 제어부(350)가 "세리프" 특성 정보에 대한 유의어로 "새리프" "쎄리프", "serif" 등을 등록해 둔다면 사용자가 잘못 입력하거나 영문명으로 검색하더라도 올바른 검색 및 추천이 가능하다.

이는 오타 외에도 유의어/영단어/한글단어 등에도 적용할 수 있다. 제어부(350)는 "사랑"에 대해서는 "love"를 유의어로 등록할 수 있고, "트렌드"에 대해서는 "트랜드", "트렌디", "trend", "trendy"를 유의어로 등록할 수 있다. 제어부(350)는 형용사 형인 "감각적" 이라는 특성 정보에 대해서는 "감각적인", "감각적임", "센스", "sense" 등을 유의어로 등록할 수 있다.

또한, 제어부(350)는 현재 유행하는 유행어와 폰트의 특성의 유사성이 높은 키워드를 유의어로 등록할 수 있다. 예를 들면, "개그" 라는 키워드에 대한 폰트 특성 정보가 없을 때, 제어부(350)는 폰트의 신규 특성 정보로 등록할 수도 있고, 다른 실시예로, 제어부(350)는 "명랑한" 이라는 기존 폰트 특성 정보의 유의어로 등록할 수 있다.

제어부(350)는 "벚꽃축제", "꽃놀이", "봄바람" 등의 시즌별 키워드도 사용자 정의 폰트 특성 정보로 등록할 수 있지만 기존의 폰트 특성 정보인 "봄" 이라는 특성의 유의어로 등록할 수도 있다. 이처럼 유의어 등록은 폰트의 특성을 더 유연하게 활용할 수 있는 방안이 된다.

제어부(350)가 폰트 특성의 추가 또는 변경 시에는 폰트의 특성 정보의 변화로 인해 폰트간의 유사도가 변경될 수 있다. 반면, 제어부(350)가 유의어를 등록할 경우, 폰트간의 유사도에 영향을 주지 않아 좀 더 유연하게 사용할 수 있다.

이와 같은 이유로 제어부(350)는 폰트의 특성 정보를 입력하는 단계에서 각 특성 정보에 대한 유의어를 등록할 수 있다. 제어부(350)는 특성 정보가 등록된 이후에도 유의어를 특성 정보에 자유롭게 추가 삭제할 수 있다. 또한, 사용자가 입력한 단어에 대해 검색 및 추천 결과가 없을 경우, 제어부(350)는 유의어 후보로 별도 저장하고 추후 제어부(350)가 자동으로, 혹은 별도의 관리자에 의해 수동으로 유의어 후보 단어의 의미에 기반하여 기존 폰트 이름 및 특성 정보의 유의어로 등록할 수 있다. 등록된 유의어는 각 폰트 이름과 특성 정보에 대한 유의어 사전으로 사용될 수 있다.

전술한 실시예를 적용할 경우, 기존의 제한적인 폰트 추천 방식(판매순/다운로드순/신규출시순/대표폰트순) 방식의 한계를 넘을 수 있다. 즉, 본 명세서에서는 폰트를 검색하고 추천하는 방법을 개선하기 위해 AI 인공지능 기술인 머신러닝 기술을 적극 활용하여 사용자들의 취향에 맞는 폰트를 추천하고 원하는 폰트를 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제시하였다.

이를 위해 본 발명의 실시예를 구현할 경우 제공되는 AI 추천 폰트 서비스는 사용자의 선택을 돕고 머신러닝 기술을 적극 활용하기 위해서는 폰트를 다양한 그룹으로 구별할 수 있다. 이는 기존의 폰트 글씨의 디자인적인 스타일에 기반한 분류체계를 넘어서는데, 서버(300)는 폰트 분류 체계를 폰트의 용도와 기능, 디자인 등의 여러가지 특성을 고려한 새로운 분류 체계를 적용하여 다양한 특성 정보를 갖는 분류체계를 이용하여 폰트들을 분류 혹은 그룹화한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 의할 경우, 폰트의 새로운 특성 정보에 대한 자료 처리의 편의성을 높이는 한 방식으로 엄격한 네이밍룰(이름 규칙, naming rule) 보다는 태그처럼 쉽게 부여할 수 있는 규칙을 적용하여 다양한 SNS/웹페이지의 태그 명명 방식과 호환될 수 있도록 할 수 있다. 그리고 폰트마다 다양한 특성 정보들이 지정될 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 실시예에 의한 "Rix신고딕"이라는 폰트는 여러 특성 정보를 갖는 새로운 분류 체계를 적용하게 되어 #본문, #고딕, #가독성, #세리프, #간결한, #비즈니스, #문서, #제안서 등의 특성 정보를 갖는 폰트로 분류될 수 있으며, 이러한 특성 정보는 사용자의 사용 추세에 따라 확장 및 변경이 가능하다.

또한, 특정한 매체(예를 들어 TV, 유튜브 등의 멀티미디어 컨텐츠가 유통되는 매체)의 컨텐츠 내에 적용된 폰트에 대한 정보 역시 태그와 같이 입력된 특성 정보를 이용하거나, 혹은 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)를 통해 수집될 수 있으므로, 사용자들은 다양한 폰트 중에서 선호하는 폰트를 쉽게 확인할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 특성 정보의 연관도를 그래프화한 도면이다. 21이 지시하는 바와 같이 가로축에 배치된 특성 정보에 대응하여 제1폰트의 특성값이 세로축에 표시된다. 22가 지시하는 바와 같이 가로축에 배치된 특성 정보에 대응하여 제2폰트의 특성값이 세로축에 표시된다.

양 폰트의 특성을 비교하면, "본문"이란 특성 정보에서 제1폰트는 높은 특성값을, 제2폰트는 낮은 특성값을 가진다. 반대로, "팬시"라는 특성 정보에서 제1폰트는 낮은 특성값을, 제2폰트는 높은 특성값을 가진다. 따라서, "본문"과 "팬시"라는 특성 정보에서 제1폰트 및 제2폰트는 상반된 연관성을 가짐을 확인할 수 있다. 제어부(350)는 이에 기반하여 "본문"이란 컨텍스트 특성 정보에서는 제1폰트를 추천할 수 있다.

스타일 기반 분류에 기반하여 폰트를 추천할 경우, 사용자는 스타일 (명조형, 고딕형, 기본형, 손글씨형, 장식형 등)만으로 적합한 폰트를 선택하는데 어려움이 있다. 사용자들의 폰트에 대한 다양한 사용경험에 기반한 폰트를 추천받을 수 있는 방법이 필요하다.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 두 개의 특성 정보의 특성값을 이용하여 2차원 공간에 폰트들을 배치시킨 도면이다.

두 개의 폰트를 사용할 경우 서버는 두 개의 축(X-제1특성정보 특성값, Y-제2특성정보 특성값)을 이용한 2차원 공간에 폰트들을 배치시킬 수 있다. 각 폰트들은 제1특성 정보의 특성값과 제2특성정보의 특성값을 가진다. 이 특성값은 가중치가 적용된 값일 수 있다.

그리고 서버는 이들 폰트들이 배치된 위치 및 이들 간의 거리 등에 따라 제1폰트 목록/제2폰트목록/제3폰트목록을 생성할 수 있다.

도 13은 두 개의 특성 정보를 이용한 것이지만, 셋 이상인 N개의 특성 정보를 이용할 수도 있다. 이 경우 N차원의 공간에 각 폰트들이 특성 정보의 특성값에 따라 분포될 수 있으며, 서버는 이들 분포의 밀집도에 따라 폰트 목록을 생성할 수 있다. 그리고 동일한 폰트 목록에 포함된 폰트들은 서버가 폰트를 추천할 경우 함께 제시될 수 있다.

도 14는 도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 사용자 별로 두 개의 폰트 목록의 선호도를 이용하여 2차원 공간에 사용자들을 배치시킨 도면이다.

두 개의 폰트 목록의 선호도를 이용하여 서버는 두 개의 축(X-제1폰트목록에 대한 사용자별 선호도, Y-제2폰트목록에 대한 사용자별 선호도)을 이용한 2차원 공간에 사용자들을 배치시킬 수 있다.

그리고 서버는 이들 사용자들이 배치된 위치 및 이들 간의 거리 등에 따라 제1사용자그룹/제2 사용자그룹/제3 사용자그룹을 생성할 수 있다.

도 14는 두 개의 폰트 목록을 이용한 것이지만, 셋 이상인 M개의 폰트 목록의 선호도를 이용할 수도 있다. 이 경우 M차원의 공간에 각 사용자들이 선호도에 따라 분포될 수 있으며, 서버는 이들 분포의 밀집도에 따라 사용자 그룹을 생성할 수 있다. 그리고 서버는 동일한 사용자 그룹에 포함된 사용자들에게는 동일 그룹 내의 다른 사용자들의 폰트 목록을 추천할 수 있다.

예를 들어 서버(300)는 제1사용자 그룹의 user1인 사용자에게는 user2/user3/user4인 사용자들이 선호하는 폰트 목록을 추천할 수 있다.

본 발명의 실시예를 적용한 AI 추천 폰트 기술은 폰트에 다양한 메타정보(태그)를 부가하여 폰트를 다양하게 분류하고 통합하여 사용자가 입력한 정보에 가장 잘 대응하는 폰트를 추천하는 방법을 제공한다. 폰트에 대한 메타정보는 태그형식으로 제공하여, 사용자들이 쉽게 추가할 수 있도록 한다.

또한, 본 발명의 실시예를 적용할 경우, 문서의 형식, 문서의 종류, 이미지, 장소, 날씨, 감정 등에 대한 1차원적인 분류에 대한 제한에서 벗어나 폰트를 다차원적으로 그룹화하고 추천할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 뿐만 아니라, 사용 리스트, 빅데이터 등에 대한 폰트의 메타정보를 추가하여 사용자가 인식하지 못하였던 폰트의 사용 용도와 트렌드, 개인의 선호도, 유명 디자이너와 편집자의 선호도, 인기 순위 등에 대한 추천이 가능하다.

또한, 폰트와 이미지, 폰트와 색깔, 폰트와 사물 등에 대한 메타 정보간의 연결을 통하여 더욱 다양한 폰트 추천이 가능하다.

예를 들면 AI 사물 인식 기능을 이용하여 "딸기" 이미지 또는 사물과 잘 어울리는 폰트의 추천이 가능하다. AI 사물 인식으로 인식된 정보를 "딸기"라는 문자열로 변환하고 "딸기"에 가장 어울리는 폰트를 추천하는 방법으로 활용이 가능하다.

본 발명의 실시예를 적용할 경우, 태그의 의미는 단순히 단어와 폰트와의 1차원적인 분류법으로써의 의미가 아닌, 폰트와 각 메타정보(태그) 그룹에 대한 관계망적인 특성을 갖기 때문에, 태그가 폰트의 특성 정보로 설정되면 이는 도 4 혹은 도 6과 같은 관계도를 구성하여 유사한 폰트의 추천 정확도가 높아질 수 있다.

발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다.

전술된 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 전술된 상세한 설명보다는 후술될 특허청구범위에 의해 나타내어질 것이다. 그리고 이 특허청구범위의 의미 및 범위는 물론, 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변환 및 변형 가능한 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100, 100a, 100b, ..., 100n: 클라이언트
300: 서버

Claims (16)

1. 서버의 제어부가 제1폰트 또는 상기 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 상기 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하는 단계;
   상기 제어부가 상기 제1폰트와 구별되며 상기 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 상기 선택한 후보 중 제1특성 정보를 상기 제1폰트에 등록하는 단계; 및
   상기 서버의 통신부가 클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하면 상기 제어부는 상기 그룹별 특성 정보와 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성하는 단계를 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 제1특성 정보와 제1폰트를 링크로 연결하는 단계; 및
   상기 제어부는 상기 제1특성 정보가 등록된 제3폰트를 검색하여 상기 제1특성 정보와 상기 제3폰트를 링크로 연결하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 생성하는 단계는
   상기 제어부가 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보에 대응하는 제1폰트를 선택하는 단계; 및
   상기 제1폰트의 선택 기준이 상기 제1특성 정보에 기반한 경우, 상기 제어부는 상기 제3폰트 및 상기 제1폰트를 포함하는 추천 폰트 목록을 생성하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 제1폰트의 특성 정보들에 가중치를 부여한 후, 상기 제1폰트의 특성 정보들의 패턴과 제3폰트의 특성 정보들의 패턴을 비교하는 단계; 및
   상기 비교 결과 상기 특성 정보 간의 거리가 일정 기준 이하인 경우에 상기 제어부는 상기 제1폰트 및 상기 제3폰트를 유사 그룹으로 그룹화하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 통신부는 상기 클라이언트로부터 제1사용자의 식별 정보를 수신하는 단계;
   상기 제어부가 상기 제1사용자의 식별정보를 이용하여 선호 폰트 목록을 생성하는 단계;
   상기 제어부가 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록과 유사도를 가지는 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하는 단계; 및
   상기 제어부가 상기 사용자의 식별 정보를 이용하여 유사한 사용자 그룹을 선택하여 상기 선택된 사용자 그룹의 폰트 목록을 생성하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 제어부가 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하는 단계는
   상기 제어부가 워드투벡터(Word2Vec) 방법 또는 잠재 의미 분석 방법 또는 글로브 또는 패스트텍스트 방법을 포함하는 단어 임베딩 유사성 판단 알고리즘 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들과 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 유사도를 측정하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 통신부가 포털 트렌드 수집 정보 또는 SNS 해시태그 트렌드 수집 정보 또는 폰트의 사용 또는 검색 트렌드 수집 정보를 수신하는 단계; 및
   상기 제어부가 상기 수신한 수집 정보들을 이용하여 폰트 목록을 생성하는 단계를 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 제1추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 생성하는 단계; 및
   상기 제어부는 상기 제2추천 폰트 목록을 생성한 후, 상기 제2추천 폰트 목록을 이용하여 상기 제1추천 폰트 목록을 업데이트하는 단계를 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.
   
9. 제1폰트 또는 상기 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 상기 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하고, 상기 제1폰트와 구별되며 상기 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 상기 선택한 후보 중 제1특성 정보를 상기 제1폰트에 등록하는 제어부; 및
   클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하는 통신부를 포함하며,
   상기 제어부는 상기 그룹별 특성 정보와 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제1특성 정보와 제1폰트를 링크로 연결하며,
    상기 제어부는 상기 제1특성 정보가 등록된 제3폰트를 검색하여 상기 제1특성 정보와 상기 제3폰트를 링크로 연결하는, 폰트를 추천하는 서버.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보에 대응하는 제1폰트를 선택하며,
    상기 제1폰트의 선택 기준이 상기 제1특성 정보에 기반한 경우, 상기 제어부는 상기 제3폰트 및 상기 제1폰트를 포함하는 추천 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.
    
12. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제1폰트의 특성 정보들에 가중치를 부여한 후, 상기 제1폰트의 특성 정보들의 패턴과 제3폰트의 특성 정보들의 패턴을 비교한 후,
    상기 비교 결과 상기 특성 정보 간의 거리가 일정 기준 이하인 경우에 상기 제어부는 상기 제1폰트 및 상기 제3폰트를 유사 그룹으로 그룹화하는, 폰트를 추천하는 서버.
    
13. 제9항에 있어서,
    상기 통신부가 상기 클라이언트로부터 제1사용자의 식별 정보를 수신하면,
    상기 제어부는 상기 제1사용자의 식별정보를 이용하여 선호 폰트 목록을 생성하고,
    상기 제어부는 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록과 유사도를 가지는 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하며,
    상기 제어부는 상기 사용자의 식별 정보를 이용하여 유사한 사용자 그룹을 선택하여 상기 선택된 사용자 그룹의 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.
    
14. 제13항에 있어서,
    상기 제어부는 워드투벡터(Word2Vec) 방법 또는 잠재 의미 분석 방법 또는 글로브 또는 패스트텍스트 방법을 포함하는 단어 임베딩 유사성 판단 알고리즘 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들과 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 유사도를 측정하여 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.
    
15. 제9항에 있어서,
    상기 통신부가 포털 트렌드 수집 정보 또는 SNS 해시태그 트렌드 수집 정보 또는 폰트의 사용 또는 검색 트렌드 수집 정보를 수신하며,
    상기 제어부가 상기 수신한 수집 정보들을 이용하여 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.
    
16. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 제1추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 생성하며,
    상기 제어부는 상기 제2추천 폰트 목록을 생성한 후, 상기 제2추천 폰트 목록을 이용하여 상기 제1추천 폰트 목록을 업데이트하는, 폰트를 추천하는 서버.
    

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