KR20220007210A - User-designed emotional web design UI design method using deep learning technique and big data - Google Patents
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Abstract
Description
본발명은 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 본 발명은 사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 것으로, AI와 빅데이터를 활용하여 다양한 형태의 소비자 요구 사항에 따라 웹디자인을 설계하는 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a user-customized emotional web design UI design method using deep learning techniques and big data. , It relates to a deep learning technique to design web design according to various types of consumer requirements using AI and big data, and to a user-customized emotional web design UI design method using big data.
일반적으로 웹디자인의 사용증대에 의해 웹디자인 UI 설계 방법이 개발되어 왔고, 상기 웹디자인 UI 설계 방법은 종래기술인 공개특허공보 10-2006-0014233호에 기재된 바와 같이, 웹디자인 자동생성 방법에 있어서,In general, a web design UI design method has been developed by increasing the use of web design, and the web design UI design method is a method for automatically generating a web design, as described in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2006-0014233, which is a prior art,
(A) ⅰ) 웹디자인 데이터베이스를 입력, 검색, 편집, 저장, 생성, 전송 및 관리하며 작업프로그램 데이터베이스, 디자인 데이터베이스 및 워크오더 데이터베이스를 구비하는 중앙서버와 ⅱ) 디자인 자료와 워크오더 자료를 입력하며 상기 중앙서버에 웹디자인 자동생성을 요청하고 생성된 웹디자인을 수신하는 클라이언트서버와 ⅲ) 상기 중앙서버와 상기 클라이언트서버를 연결하여 네트워크를 형성하는 유무선 통신망을 포함하는 웹디자인 자동생성시스템 구축단계(S10); (B) 상기 자동생성 시스템을 이용할 수 있는 자격을 부여하는 자격부여단계(S20); (C) 상기 자동생성 시스템을 이용하여 자동생성하고자 하는 웹디자인에 필요한 디자인 자료와 워크오더 자료를 입력하거나 상기 중앙서버에 저장된 데이터베이스를 편집하여 입력하는 자료입력단계(S30); (D) 입력된 디자인 자료 및 기저장된 디자인 자료에 워크오더 자료를 결합하여 원하는 웹디자인 생성을 요청하는 웹디자인생성 요청단계(S40); (E) 입력된 상기 디자인 자료와 상기 워크오더를 기초로 웹디자인을 자동 생성하는 웹디자인 자동생성단계(S50); (F) 생성된 웹디자인을 상기 중앙서버에 저장하고 이를 상기 클라이언트서버에 전송하며 재생하는 웹디자인 전송단계(S60)를 포함하는 것을 특징으로 하는 웹디자인 자동생성 방법이 공개되어 있다.(A) i) a central server that inputs, searches, edits, stores, creates, transmits and manages the web design database and has a work program database, a design database, and a work order database; and ii) inputs design data and work order data; A web design automatic creation system construction step comprising: a client server that requests automatic web design creation from the central server and receives the generated web design; and iii) a wired/wireless communication network that connects the central server and the client server to form a network ( S10); (B) a qualification granting step (S20) of granting qualifications to use the automatic generation system; (C) a data input step (S30) of inputting design data and work order data necessary for web design to be automatically generated using the automatic generation system, or editing the database stored in the central server; (D) a web design creation request step of requesting creation of a desired web design by combining the work order data with the input design data and the pre-stored design data (S40); (E) automatically generating a web design based on the input design data and the work order (S50); (F) A web design automatic generation method is disclosed, comprising a web design transmission step (S60) of storing the generated web design in the central server, transmitting it to the client server, and playing the web design.
또한, 등록특허공보 등록번호 10-1228877호에는 웹 클라이언트로부터의 요청에 따라 상기 요청에 대응되는 사용자의 웹 디자인을 로딩하고, 상기 로딩된 웹 디자인을 파싱하여 프로그램 처리 계층의 웹 프로그램인 모듈에 의하여 처리되어야 할 HTML(Hypertext MarkupLanguage) 요소를 추출하고, 상기 추출된 HTML 요소를 포함하는 모듈 실행 요청을 전송하고, 상기 모듈의 실행에 의하여 처리된 HTML 요소를 사용하여 상기 웹 디자인을 재구성하는 스마트 컨트롤러; 및 상기 스마트 컨트롤러로부터 전송되는 상기 모듈 실행 요청에 따라 상기 모듈을 실행하여 상기 모듈 실행 요청에 포함되는 HTML 요소에 대하여 상기 웹 클라이언트로부터의 요청에 대응하는 프로그램 처리 계층에서의 처리를 수행하고 상기 처리된 HTML 요소를 상기 스마트 컨트롤러로 전달하는 모듈부를 포함하는 것을 특징으로 하는 웹 디자인을 이용한 동적 웹 사이트 개발 장치가 공개되어 있다.In addition, according to a request from a web client, according to a request from a web client, a user's web design corresponding to the request is loaded, and the loaded web design is parsed by a module that is a web program of the program processing layer in Registration No. 10-1228877. a smart controller that extracts an HTML (Hypertext MarkupLanguage) element to be processed, transmits a module execution request including the extracted HTML element, and reconstructs the web design using the HTML element processed by the execution of the module; and executing the module according to the module execution request transmitted from the smart controller to perform processing in the program processing layer corresponding to the request from the web client on the HTML element included in the module execution request, and the processed An apparatus for developing a dynamic web site using web design, characterized in that it includes a module unit for transmitting HTML elements to the smart controller, is disclosed.
그러나 상기 종래기술들은 자동적으로 웹디자인으 하되 다양한 형태의 소비자 요구 사항을 충족하지 못하며 제작이 어려운 단점이 있었다.However, the prior art has disadvantages in that it is difficult to automatically design a web, but do not satisfy various types of consumer requirements.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 것으로, AI와 빅데이터를 활용하여 다양한 형태의 소비자 요구 사항에 따라 웹디자인을 설계하는 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법을 제공하고자 하는 것이다.Therefore, the present invention has been devised to solve the above problems, and to automatically design a web design UI by making an AI judgment according to the user's requirements. This is to provide a user-customized emotional web design UI design method using deep learning techniques and big data to design web design.
본발명은 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 관한 것으로,The present invention relates to a user-customized emotional web design UI design method using deep learning techniques and big data,
사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 있어서,In the deep learning technique of automatically designing web design UI by making AI judgment according to the user's requirements, and the user-customized emotional web design UI design method using big data,
상기 딥러닝 학습하는데 필요한 입력데이터와 그 결과를 통해서 출력데이터 형식에 대한 처리 방법으로서, 상기 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법은 상기 스마트 폰에 사용자 입력 앱을 이용하여 미리 학습된 딥러닝 입력데이터와 동일한 형태의 값이 입력되고,As a processing method for the input data required for deep learning learning and the output data format through the result, the user-customized emotional web design UI design method using the deep learning technique and big data uses a user input app on the smart phone Thus, a value of the same form as the pre-trained deep learning input data is input,
사용자 입력 데이터와 동시에 실시간 웹디자인 UI 입력을 하는 것으로, 실시간으로 유사 웹디자인 UI에 대한 정보를 받아 딥러닝 기반의 클라우드 기반의 서버시스템으로 전송하고 상기 딥러닝 기법으로 설계된 웹디자인 UI에 대한 결과를 앱으로 전송하는 것을 특징으로 한다.By simultaneously inputting user input data and real-time web design UI, information on similar web design UI is received in real time and transmitted to a deep learning-based cloud-based server system, and the results of the web design UI designed with the deep learning technique are displayed. It is characterized in that it is transmitted to the app.
따라서 본 발명은 사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 것으로, AI와 빅데이터를 활용하여 다양한 형태의 소비자 요구 사항에 따라 웹디자인을 설계하는 현저한 효과가 있다.Therefore, the present invention automatically designs a web design UI by making an AI judgment according to the user's requirements, and there is a remarkable effect of designing a web design according to various types of consumer requirements using AI and big data.
도 1은 본발명의 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법 계통도
도 2는 본발명의 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법의 사용자 입력 선택 시스템 계통도1 is a schematic diagram of a user-customized emotional web design UI design method using the deep learning technique and big data of the present invention
2 is a schematic diagram of a user input selection system of the user-customized emotional web design UI design method using the deep learning technique and big data of the present invention.
본발명은 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 관한 것으로, 사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 있어서, 상기 딥러닝 학습하는데 필요한 입력데이터와 그 결과를 통해서 출력데이터 형식에 대한 처리 방법으로서, 상기 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법은 상기 스마트 폰에 사용자 입력 앱을 이용하여 미리 학습된 딥러닝 입력데이터와 동일한 형태의 값이 입력되고, 사용자 입력 데이터와 동시에 실시간 웹디자인 UI 입력을 하는 것으로, 실시간으로 유사 웹디자인 UI에 대한 정보를 받아 딥러닝 기반의 클라우드 기반의 서버시스템으로 전송하고 상기 딥러닝 기법으로 설계된 웹디자인 UI에 대한 결과를 앱으로 전송하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a user-customized emotional web design UI design method using deep learning techniques and big data. In a user-customized emotional web design UI design method, as a processing method for an output data format through the input data required for deep learning learning and the result, a user-customized emotional web design UI using the deep learning technique and big data The design method is that a value of the same form as the deep learning input data learned in advance using a user input app is input to the smart phone, and a real-time web design UI input is performed simultaneously with the user input data. It is characterized in that it receives information about information and transmits it to a deep learning-based cloud-based server system, and transmits the result of the web design UI designed with the deep learning technique to the app.
또한, 상기 사용자 입력 선택 방법은 색상, 기본 폼 선택, 스타일, 업종형태로 변화하여 딥러닝의 입력으로 사용하는 것을 특징으로 한다.In addition, the user input selection method is characterized in that it is used as an input of deep learning by changing color, basic form selection, style, and type of industry.
또한, 실시간 웹디자인 UI 입력 방식은 선택한 업종에서 가장 인기있는 웹디자인 UI를 화면캡쳐한 후에 이미지 프로세싱 기반을 활용하여 딥러닝 입력변수로 사용하도록 설계하는 것을 특징으로 한다.In addition, the real-time web design UI input method is characterized in that the most popular web design UI in the selected industry is captured and then designed to be used as a deep learning input variable using the image processing base.
본발명을 첨부도면에 의해 상세히 설명하면 다음과 같다.The present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings as follows.
도 1은 본발명의 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법 계통도, 도 2는 본발명의 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법의 사용자 입력 선택 시스템 계통도이다.1 is a schematic diagram of a user-customized emotional web design UI design method using the deep learning technique and big data of the present invention, and FIG. 2 is a user-customized emotional web design UI design method using the deep learning technique and big data of the present invention. It is a schematic diagram of the input selection system.
본 발명은 사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 것이다. AI와 빅데이터를 활용하여 다양한 형태의 소비자 요구 사항에 따라 웹디자인을 설계하기 위해서 딥러닝의 입력데이터와 출력데이터를 어떤 형식으로 구성하는 것이 좋은지가 이 발명의 기술적 요지이다.The present invention is to automatically design a web design UI by making an AI judgment according to a user's requirements. The technical gist of this invention is how best to compose the input data and output data of deep learning in what format to design a web design according to various types of consumer requirements using AI and big data.
따라서, 본 발명은 딥러닝기반의 감성 웹디자인 UI 설계 방법에 대한 발명으로서, 딥러닝 학습하는데 필요한 입력데이터와 그 결과를 통해서 출력데이터 형식에 대한 처리 방법에 관한 것이다.Accordingly, the present invention relates to a method for designing an emotional web design UI based on deep learning as an invention, and to a method of processing input data required for deep learning learning and an output data format through the result.
본발명의 딥러닝기법과 빅데이터를 활용한 사용자 맞춤형 감성 웹디자인 UI 설계 방법은 상기 스마트 폰에 사용자 입력 앱을 이용하여 미리 학습된 딥러닝 입력데이터와 동일한 형태의 값을 입력한다.In the user-customized emotional web design UI design method using the deep learning technique and big data of the present invention, a value in the same form as the deep learning input data learned in advance using a user input app is input to the smart phone.
사용자 입력 데이터와 동시에 실시간으로 유사 웹디자인 UI에 대한 정보를 받아 딥러닝 기반의 클라우드 기반의 서버시스템으로 전송한다. 그리고 상기 딥러닝 기법으로 설계된 웹디자인 UI에 대한 결과를 앱으로 전송한다.Simultaneously with user input data, it receives information about similar web design UI in real time and transmits it to a deep learning-based cloud-based server system. And the result of the web design UI designed by the deep learning technique is transmitted to the app.
1. 사용자 입력에 대해 설명하면,1. Describe user input,
사용자 입력 선택 방법은 다양한 방법으로 선택할 수 있지만 색상, 기본 폼 선택, 스타일, 업종(제조, 카페 등) 형태로 변화하여 딥러닝의 입력으로 사용한다.The user input selection method can be selected in various ways, but it is used as an input for deep learning by changing the color, basic form selection, style, and type of industry (manufacturing, cafe, etc.).
상기 기본 폼 선택은 기존에 웹디자인가 설계한 다양한 형태의 디자인 중에서 선택할 수 있도록 하고 선택하도록 설계하는 것이며, 하기와 같이 변환된다.The basic form selection is designed to be selected and selected from among the various types of designs previously designed by web design, and is converted as follows.
A 폼 -> 딥러닝 입력값 : 1A form -> Deep learning input: 1
B 폼 -> 딥러닝 입력값 : 2Form B -> Deep Learning Input: 2
C 폼 -> 딥러닝 입력값 : 3C form -> deep learning input: 3
D 폼 -> 딥러닝 입력값 : 4Form D -> Deep Learning Input: 4
상기 스타일 선택은 사용자 직업 또는 직종에 적합한 가장 인기있는 스타일로 사용자가 선택하도록 설계하는 것이며, 하기와 같이 변환된다.The style selection is designed to be selected by the user as the most popular style suitable for the user's occupation or occupation, and is converted as follows.
A 스타일 -> 딥러닝 입력값 : 1A style -> deep learning input: 1
B 스타일 -> 딥러닝 입력값 : 2B style -> deep learning input: 2
C 스타일 -> 딥러닝 입력값 : 3C style -> deep learning input: 3
D 스타일 -> 딥러닝 입력값 : 4D style -> deep learning input: 4
상기 업종(제조, 카페 등) 결정은 산업 표준분류에 따라 딥러닝 입력값을 정하는 것이며, 하기와 같이 입력된다.The industry (manufacturing, cafe, etc.) determination is to determine the deep learning input value according to the industry standard classification, and is input as follows.
IT기업(1) -> 소프트웨어 업체 : 입력값 11IT company (1) -> software company: input value 11
IT기업(1) -> 하드웨어 업체 : 입력값 12IT company (1) -> hardware company: input value 12
2. 실시간 웹디지인 UI 로딩은 실시간 웹디자인 UI 입력 방식은 선택한 업종에서 가장 인기있는 웹디자인 UI를 화면캡쳐한 후에 이미지 프로세싱 기반을 활용하여 딥러닝 입력변수로 사용하도록 설계하는 것이다.2. Real-time web design UI loading The real-time web design UI input method is to capture the most popular web design UI in the selected industry and design it to be used as a deep learning input variable using the image processing base.
따라서 본 발명은 사용자의 요구사항에 따라 AI 판단을 하여 자동적으로 웹디자인 UI 설계를 하는 것으로, AI와 빅데이터를 활용하여 다양한 형태의 소비자 요구 사항에 따라 웹디자인을 설계하는 현저한 효과가 있다.Therefore, the present invention automatically designs a web design UI by making an AI judgment according to the user's requirements, and there is a remarkable effect of designing a web design according to various types of consumer requirements using AI and big data.
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| KR20170083718A (en) * | 2016-01-09 | 2017-07-19 | 주식회사 넥스트비즈 | System of Building Responsive Website And Method there-of |
| KR20200073606A (en) * | 2018-12-14 | 2020-06-24 | 서울여자대학교 산학협력단 | Method and Electronic Apparatus for Designing of User Interface According to Personality of Things |
| US20200394026A1 (en) * | 2019-06-15 | 2020-12-17 | International Business Machines Corporation | AI-assisted UX Design Evaluation |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170083718A (en) * | 2016-01-09 | 2017-07-19 | 주식회사 넥스트비즈 | System of Building Responsive Website And Method there-of |
| KR20200073606A (en) * | 2018-12-14 | 2020-06-24 | 서울여자대학교 산학협력단 | Method and Electronic Apparatus for Designing of User Interface According to Personality of Things |
| US20200394026A1 (en) * | 2019-06-15 | 2020-12-17 | International Business Machines Corporation | AI-assisted UX Design Evaluation |
Non-Patent Citations (1)
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|---|
| Chunggi Lee 외 6명. GUIComp: A GUI Design Assistant with Real-Time, Multi-Faceted Feedback. 2020년 4월 * |
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| GRNT | Written decision to grant |