KR20220061728A - 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법 및 디바이스 - Google Patents

태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법 및 디바이스 Download PDF

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Abstract

태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득하는 단계; 상기 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 상기 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득하는 단계; 상기 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 상기 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정하는 단계; 상기 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정하는 단계; 및 상기 우선 순위 및 상기 관련성에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법이 개시된다.

Description

태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법 및 디바이스{Method and device for obtaining images related to dreams}
본 개시는 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법 및 디바이스에 관한 것이다.
종래 태몽은 꿈을 꾼 당사자로부터 구전으로 전파되어, 듣는 사람에 따라 각자 다른 이미지를 상상하게 된다. 또한, 구전으로 전파되기 때문에 시간이 지남에 따라 태몽에 대해 일부 왜곡된 형태로 기억되거나 기억이 흐릿해지는 등의 문제점들이 존재한다.
그러나, 이러한 문제점들이 존재함에도 불구하고 최근까지 태몽에 대한 전파는 구전으로만 이루어지고 있어 정작 태몽의 당사자인 사람조차 실제 태몽과 다른 이미지를 상상함으로써 정확한 태몽의 이미지를 알기 어렵기 때문에, 태몽의 내용에 기초하여 이를 이미지화하여 제공할 수 있는 기술의 제공이 시급한 실정이다.
이러한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따른 목적은, 태몽에 대한 텍스트 또는 음성에 기초하여 복수의 키워드를 획득하고, 복수의 키워드와 기저장된 키워드의 비교 결과에 기초하여 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법 및 디바이스를 제공하는 데에 있다.
본 개시의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재들로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따르면, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법에 있어서, 상기 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득하는 단계; 상기 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 상기 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득하는 단계; 상기 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 상기 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정하는 단계; 상기 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정하는 단계; 및 상기 우선 순위 및 상기 관련성에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 스토리에 대한 구도를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계는 상기 우선 순위, 상기 관련성 및 상기 구도에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위에 따라 상기 복수의 키워드들이 나타내는 객체 이미지의 선후 관계를 결정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계는 상기 우선 순위, 상기 관련성, 상기 구도 및 상기 선후 관계에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 상기 스토리에 포함된 접속사의 개수에 기초하여 상기 스토리에 대한 장면의 개수를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계는 상기 개수의 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 상기 스토리에 대한 구도를 결정하는 단계는 상기 반복 횟수 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 중 핵심 키워드의 개수를 결정하는 단계; 및 상기 핵심 키워드의 개수에 따라 상기 구도를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 스토리에 대한 구도를 결정하는 단계는 상기 반복 횟수 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 중 배경을 나타내는 배경 키워드를 결정하는 단계 상기 배경 키워드가 나타내는 객체 이미지의 형상에 따라 상기 구도를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 개시의 제 2 측면에 따르면, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스에 있어서, 상기 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득하는 수신부; 및 상기 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 상기 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득하고, 상기 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 상기 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정하고, 상기 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정하고, 상기 우선 순위 및 상기 관련성에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 프로세서;를 포함하는, 디바이스를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 태몽에 대한 텍스트 또는 음성 입력을 통해서 획득된 키워드에 기초하여 태몽과 관련된 이미지를 획득하여 이를 제공함으로써 보다 정확한 태몽의 이미지를 다른 사람에게 제공할 수 있다.
본 개시의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 개시의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스를 통해 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 각 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스를 통해 태몽과 관련된 이미지에 대한 구도가 결정되는 각 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스를 통해 태몽과 관련된 이미지에 대한 구도가 결정되는 각 단계를 나타낸 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시 예로 한정되는 것은 아니다. 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 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 상기 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득하는 수신부(110) 및 상기 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 상기 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득하고, 상기 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 상기 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정하고, 상기 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정하고, 상기 우선 순위 및 상기 관련성에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
더하여, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 키워드를 저장하는 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 사용자 또는 작업자에 의해 이용될 수 있고, 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같이 터치 스크린 패널이 구비된 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 통해 이용될 수 있으며, 이 외에도 데스크탑 PC, 태블릿 PC, 랩탑 PC, 셋탑 박스를 포함하는 IPTV와 같이, 애플리케이션을 설치하고 실행할 수 있는 기반이 마련된 장치를 통해 이용될 수도 있다.
또한, 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 하나 이상의 사용자 단말과 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 여기에서, 네트워크는 유선 및 무선 등과 같은 다양한 통신망을 통해 구성될 수 있고, 예를 들면, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 통상적으로 사용되는 다양한 통신망으로 구성될 수 있다.
이하에서는 아래 도면들을 참조하여, 전술한 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)의 다양한 실시 예들을 더욱 상세히 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)를 통해 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 각 단계를 나타낸 흐름도이다.
단계 S210에서 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득할 수 있다.
태몽에 대한 스토리는 태몽을 꾼 당사자로부터 기억되는 태몽에 대한 이미지 및 줄거리를 포함할 수 있고, 이에 대한 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해 획득될 수 있다.
단계 S220에서 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득할 수 있다.
스토리에서 반복되는 단어는 태몽의 내용과 관련도가 높은 것으로 이해될 수 있으며, 반복되는 단어 각각에 대해 필터링되어 획득된 복수의 키워드 또한 태몽의 내용과 관련도가 높을 수 있다.
이에 따라, 단계 S230에서 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 데이터 베이스에는 태몽과 관련된 키워드들이 미리 저장되어 있을 수 있다. 이러한 데이터 베이스에 기저장된 키워드는 태몽에 자주 등장하는 빈도 또는 태몽에 대해 영향력이 큰 정도에 따라서 각각 상이한 레벨로 분류되어 저장되어 있을 수 있으며, 기저장된 키워드와 복수의 키워드들과의 비교 결과 및 복수의 키워드들의 반복 횟수에 기초하여 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, “용”, “여의주”, “잉어” 등의 키워드들은 태몽의 핵심적인 등장 요소로 이해될 수 있으며 태몽의 내용에 대한 영향력(또는, 중요도)이 크기 때문에 높은 레벨로 분류되어 저장되어 있을 수 있다. 또한 이러한 키워드들이 반복 등장하는 횟수가 많을수록 태몽의 주체가 되는 키워드로 이해될 수 있다. 이에 따라, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 태몽에 대한 스토리에 포함된 복수의 키워드들과 데이터 베이스에 기저장된 키워드와의 비교 결과(또는, 복수의 키워드들이 데이터 베이스에 저장되어 있는지 여부에 대한 비교 결과) 및 복수의 키워드들의 반복 횟수에 기초하여 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정할 수 있다. 이와 같이 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정함으로써 태몽의 주체가 되는 키워드 및 배경에 대한 키워드, 비교적 중요도가 낮은 키워드 등으로 분류되어 태몽과 관련된 보다 적합한 이미지가 획득될 수 있다.
또한, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정할 수 있다.
예를 들어, “용”과 “여의주” 키워드 및 “연못”과 “잉어” 키워드는 상호 관련성을 갖는 키워드일 수 있다. 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 이와 같이 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정함으로써 태몽의 스토리에 더욱 적합한 이미지를 획득할 수 있게 된다.
단계 S240에서 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 관련성은 복수의 키워드들 간의 주종 관계, 주인공 배경 관계 및 선후 관계를 포함할 수 있다.
예를 들어 “용”과 “여의주”라는 단어들에서 여의주는 용이 소유한 또는 종속되는 객체임에 따라, 상호 주종 관계가 성립된다고 이해할 수 있다. 이와 같이, 종래에 통상적, 사회 관습적으로 주종 관계가 성립된다고 이해되는 복수의 키워드들에 대해서는 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)에 의해 주종 관계로 결정될 수 있다. 추가적으로 이러한 주종 관계에 해당하는 복수의 키워드들은 데이터 베이스에 저장되어 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 데 이용될 수 있다.
또한, 예를 들어 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 태몽에 대한 스토리로부터 획득된 복수의 키워드가 “용”, “바다”인 경우, 각 키워드들과 데이터 베이스에 기저장된 키워드와의 비교 결과에 기초하여 데이터 베이스에 “용” 키워드는 주인공에 대응하는 레벨 및 “바다” 키워드는 배경에 대응하는 레벨로 각각 저장되어 있다면, 이에 기초하여 각 키워드들 간의 관계를 주인공 배경 관계로 결정할 수 있다. 추가적으로 이러한 주인공 배경 관계에 해당하는 복수의 키워드들은 데이터 베이스에 저장되어 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 데 이용될 수 있다.
또한, 복수의 키워드가 “바다”, “돛단배”인 경우, “바다”의 이미지에 “돛단배” 가려지게 되면 태몽에 대한 스토리를 명확하게 전달할 수 없기 때문에, 객체 이미지에 대한 선후 관계를 결정하는 것이 바람직할 수 있다. 이에 따라, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 핵심 키워드 및 배경 키워드 각각에 대한 선후 관계를 상이하게 결정함으로써 더욱 정확한 태몽에 대한 이미지가 획득될 수 있다.
이와 같이, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들 간의 각각 관계를 상이하게 결정함으로써 각 키워드들 간 관련성을 결정할 수 있고, 이러한 관련성에 기초하여 태몽에 관련된 이미지를 획득할 경우 키워드들 간 더욱 자연스러운 배치, 구도 및 스토리로 구성된 태몽과 관련된 이미지가 획득될 수 있다.
단계 S250에서 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 우선 순위 및 관련성에 기초하여 태몽과 관련된 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들어, 태몽에 대한 스토리에서 획득된 복수의 키워드가 “용”, “여의주”, “바다”, “어부”이고, 복수의 키워드들 간의 우선 순위가 “용”, “여의주”, “바다”, “어부”의 순서로 높게 결정되고, “용”과 “여의주”, “바다”와 “어부” 키워드가 각각 관련성이 높은 것으로 결정된 경우, “용이 여의주를 물고 있는 모습을 바다에 있는 어부가 보고 있었다”는 내용과 관련된 이미지가 획득될 수 있다.
더하여, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 스토리에 대한 구도를 더 결정할 수 있고, 우선 순위, 관련성 및 구도에 기초하여 태몽과 관련된 이미지를 획득할 수 있다.
구체적으로, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 비교 결과에 기초하여 복수의 키워드들 중 핵심 키워드의 개수를 결정할 수 있고, 결정된 핵심 키워드의 개수에 따라 구도를 결정할 수 있다. 이러한 구도는 태몽의 일 장면에 대한 핵심, 배경 키워드가 배치되는 위치, 시점 등을 의미할 수 있다(예: 각 키워드 간 대립 구도, 각 키워드가 어우러진 배경 구도 등).
예를 들어, 핵심 키워드는 태몽에 대한 주요 등장 인물, 즉 일종의 주인공일 수 있다. 복수의 키워드와 데이터 베이스에 기저장된 키워드와의 비교 결과 복수의 키워드 중 적어도 어느 하나 이상의 키워드가 기저장된 높은 레벨의 키워드와 동일하거나 기설정값 이상 유사하고, 반복 횟수가 기설정 횟수 이상의 키워드인 경우 핵심 키워드로 결정될 수 있다. 핵심 키워드를 결정하는 실시 예는 후술되는 내용을 통해서 더욱 명확히 이해될 수 있을 것이다.
태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 결정된 핵심 키워드의 개수가 여러 개일 경우, 각각의 핵심 키워드에 대한 이미지의 구도가 분할되어 결정될 수 있다.
또한, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 비교 결과에 기초하여 복수의 키워드들 중 배경을 나타내는 배경 키워드를 결정할 수 있고, 배경 키워드가 나타내는 객체 이미지의 형상에 따라 구도를 결정할 수 있다.
태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 데이터 베이스에 기저장된 키워드 중 배경 키워드로 저장된 키워드와 유사하거나 동일한 키워드 및 반복 횟수가 기설정 횟수 범위에 포함되는 키워드일 경우 이를 배경 키워드로 결정할 수 있다.
태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 배경 키워드가 나타내는 객체 이미지의 형상이 예를 들어 바다인 경우, 수평 구도로 결정할 수 있고, 객체 이미지의 형상이 절벽인 경우 수직 구도로 결정할 수 있다.
태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들 간의 우선 순위에 따라 복수의 키워드들이 나타내는 객체 이미지의 선후 관계를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 선후 관계는 복수의 키워드들이 나타내는 객체 이미지의 선후 관계, 즉 객체 이미지가 2차원 또는 3차원 공간에서 디스플레이 되는 순서를 의미할 수 있다. 예를 들어, 객체 이미지가 “용”, “절벽”인 경우, “용”에 대한 선후 관계가 “절벽”에 대한 선후 관계보다 낮은 값일 경우 핵심 키워드인 “용”의 이미지가 “절벽”의 이미지에 가려 태몽의 스토리를 명확하게 전달할 수 없기 때문에, 객체 이미지에 대한 선후 관계를 결정하는 것이 바람직할 수 있다. 이에 따라, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 핵심 키워드, 배경 키워드의 순서로 높게 부여되는 가중치에 기초하여 선후 관계를 결정할 수 있고, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 결정된 선후 관계, 우선 순위, 관련성, 구도에 기초하여 태몽과 관련된 이미지를 획득함으로써 더욱 정확한 태몽에 대한 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 스토리에 포함된 접속사의 개수에 기초하여 스토리에 대한 장면의 개수를 결정할 수 있고, 해당 개수에 기초하여 태몽과 관련된 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들면, 태몽에 대한 스토리에서 접속사가 포함될 경우(예: “그런데”, “그리고” 등) 진행 중인 스토리의 장면이 다른 장면으로 전환될 수 있기 때문에 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 장면의 개수를 스토리에 포함된 접속사의 개수보다 1개 더 많도록 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드에 대한 핵심 키워드를 결정할 수 있다.
구체적으로, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드에 대해 데이터 베이스에 핵심 키워드 후보 풀(예: 용, 호랑이, 돼지 등 태몽에 자주 등장하거나 태몽으로 용인되는 대상에 대한 키워드들이 포함되어 있는 키워드 집합)에 포함되어 있는지 여부, 복수의 키워드의 반복 횟수, 복수의 키워드가 처음 등장한 문장이 몇 번째 문장인지의 순서로 높게 부여되는 가중치에 기초하여 복수의 키워드 중 적어도 어느 하나 이상을 핵심 키워드를 결정할 수 있다.
예를 들면, 복수의 키워드 중 적어도 어느 하나 이상의 키워드가 핵심 키워드 후보 풀에 포함될 경우, 가장 높게 부여된 가중치에 기초하여 핵심 키워드로 결정될 수 있다. 통상적으로 “용”, “호랑이”, “돼지”와 같은 키워드는 태몽에 대한 스토리에 등장할 경우 그 자체 만으로도 해당 태몽의 주인공으로 이해될 수 있기 때문에 가장 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 복수의 키워드가 반복되는 횟수가 높을수록 태몽에 대한 스토리에 대해 자주 등장하여 스토리 상으로 주요한 객체로 이해될 수 있기 때문에 2순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 복수의 키워드가 처음 등장한 문장이 빠를수록(또는, 앞일수록) 태몽에 대한 스토리의 진행에 주요하게 작용하는 객체로 이해될 수 있기 대문에 3순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
이에 따라, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 각각 상이하게 부여된 가중치에 기초하여 복수의 키워드 중 적어도 어느 하나 이상을 핵심 키워드로 결정함으로써 태몽의 스토리에 대한 핵심 객체의 이미지를 명확히 표현하여 태몽에 대한 스토리에 더욱 적합한 이미지를 획득할 수 있게 된다.
도 3및 도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)를 통해 태몽과 관련된 이미지에 대한 구도가 결정되는 각 단계를 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 비교 결과에 기초하여 복수의 키워드들 중 핵심 키워드의 개수를 결정할 수 있고, 결정된 핵심 키워드의 개수에 따라 구도를 결정할 수 있다.
예를 들어, 핵심 키워드는 태몽에 대한 주요 등장 인물, 즉 일종의 주인공일 수 있다. 복수의 키워드와 데이터 베이스에 기저장된 키워드와의 비교 결과 복수의 키워드 중 적어도 어느 하나 이상의 키워드가 기저장된 높은 레벨의 키워드와 동일하거나 기설정값 이상 유사하고, 반복 횟수가 기설정 횟수 이상의 키워드인 경우 핵심 키워드로 결정될 수 있다.
다른 실시 예에서, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는, 복수의 키워드가 핵심 키워드 후보 풀에 포함되어 있는지 여부, 복수의 키워드의 반복 횟수, 복수의 키워드가 처음 등장한 문장이 몇 번째 문장인지의 순서로 높게 부여되는 가중치에 기초하여 복수의 키워드 중 적어도 어느 하나 이상을 핵심 키워드를 결정할 수 있다.
이에 따라 결정된 핵심 키워드의 개수가 여러 개일 경우, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 각각의 핵심 키워드에 대한 이미지의 구도를 분할하여 결정될 수 있다. 즉, 각 핵심 키워드에 대응하는 객체의 이미지를 스토리에 대응되는 구도(예: 핵심 키워드에 해당하는 객체의 이미지 간 대립하는 스토리인 경우 대립 구도로 결정됨)로 결정할 수 있다.
도 4를 참조하면, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 비교 결과에 기초하여 복수의 키워드들 중 배경을 나타내는 배경 키워드를 결정할 수 있고, 배경 키워드가 나타내는 객체 이미지의 형상에 따라 구도를 결정할 수 있다.
예를 들어, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 데이터 베이스에 기저장된 키워드 중 배경 키워드로 저장된 키워드와 유사하거나 동일한 키워드 및 반복 횟수가 기설정 횟수 범위에 포함되는 키워드일 경우 이를 배경 키워드로 결정할 수 있다.
태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 배경 키워드가 나타내는 객체 이미지의 형상이 예를 들어 바다인 경우, 수평 구도로 결정할 수 있고, 객체 이미지의 형상이 절벽인 경우 수직 구도로 결정할 수 있다.
이와 같이, 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스(100)는 배경 키워드가 나타내는 객체의 이미지의 형상 및 핵심 키워드의 개수에 따라서 태몽과 관련된 이미지의 구도를 결정함으로써 태몽에 대한 스토리에 더욱 적합한 이미지를 획득할 수 있게 된다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
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 상기 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.
100: 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스
110: 수신부
120: 프로세서

Claims (7)

  1. 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 방법에 있어서,
    상기 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득하는 단계;
    상기 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 상기 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득하는 단계;
    상기 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 상기 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정하는 단계;
    상기 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정하는 단계; 및
    상기 우선 순위 및 상기 관련성에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 스토리에 대한 구도를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계는
    상기 우선 순위, 상기 관련성 및 상기 구도에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위에 따라 상기 복수의 키워드들이 나타내는 객체 이미지의 선후 관계를 결정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계는
    상기 우선 순위, 상기 관련성, 상기 구도 및 상기 선후 관계에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 스토리에 포함된 접속사의 개수에 기초하여 상기 스토리에 대한 장면의 개수를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 단계는 상기 개수의 이미지를 획득하는, 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 스토리에 대한 구도를 결정하는 단계는
    상기 반복 횟수 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 중 핵심 키워드의 개수를 결정하는 단계; 및
    상기 핵심 키워드의 개수에 따라 상기 구도를 결정하는 단계;를 포함하는, 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 스토리에 대한 구도를 결정하는 단계는
    상기 반복 횟수 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 중 배경을 나타내는 배경 키워드를 결정하는 단계
    상기 배경 키워드가 나타내는 객체 이미지의 형상에 따라 상기 구도를 결정하는 단계;를 포함하는, 방법.
  7. 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 디바이스에 있어서,
    상기 태몽에 대한 스토리를 텍스트 입력 또는 음성 입력을 통해서 획득하는 수신부; 및
    상기 스토리에서 반복되는 단어를 필터링하여 상기 스토리에 대한 복수의 키워드를 획득하고, 상기 복수의 키워드들의 반복 횟수 및 데이터 베이스에 기저장된 키워드와 상기 복수의 키워드와의 비교 결과에 기초하여 상기 복수의 키워드들 간의 우선 순위를 결정하고, 상기 복수의 키워드들 간의 관련성을 결정하고, 상기 우선 순위 및 상기 관련성에 기초하여 상기 태몽과 관련된 이미지를 획득하는 프로세서;를 포함하는, 디바이스.

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118197558A (zh) * 2024-05-17 2024-06-14 浙江大学 基于llm大语言模型和ai绘图技术辅助噩梦治疗师的人工智能生成内容系统

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080005053A (ko) * 2006-07-06 2008-01-10 삼성전자주식회사 줄거리에 따라 배치되는 영상을 구성하기 위한가이드라인을 제공하는 장치 및 방법
JP4423327B2 (ja) * 2005-02-08 2010-03-03 日本電信電話株式会社 情報通信端末、情報通信システム、情報通信方法、情報通信プログラムおよびそれを記録した記録媒体
KR20140094871A (ko) * 2013-01-23 2014-07-31 엘지전자 주식회사 전자 기기 및 전자 기기의 제어 방법
JP2014186372A (ja) * 2013-03-21 2014-10-02 Toshiba Corp 図絵描画支援装置、方法、及びプログラム
KR20150080684A (ko) * 2014-01-02 2015-07-10 삼성전자주식회사 음성 신호에 따라 컨텐츠 정보를 검색하여 제공하는 디스플레이 장치, 서버 장치 및 이들을 포함하는 음성 입력 시스템과, 그 방법들
JP2016042293A (ja) * 2014-08-18 2016-03-31 株式会社デンソー 情報提案システム
JP2017010326A (ja) * 2015-06-23 2017-01-12 ヤマハ株式会社 画像データ生成装置およびコンテンツ再生装置
KR20180010147A (ko) * 2016-07-20 2018-01-30 안강석 사용자 맞춤식 가치 정보 검색 및 소셜 네트워크 구성 시스템 및 그 방법
KR101986292B1 (ko) * 2017-12-26 2019-06-05 이혁준 오토 스케치 단말기
KR20190135977A (ko) * 2019-11-29 2019-12-09 삼성전자주식회사 서버 및 그 제어방법과, 영상처리장치 및 그 제어방법
JP2020107051A (ja) * 2018-12-27 2020-07-09 国立大学法人 東京大学 抽出システムおよびプログラム

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4423327B2 (ja) * 2005-02-08 2010-03-03 日本電信電話株式会社 情報通信端末、情報通信システム、情報通信方法、情報通信プログラムおよびそれを記録した記録媒体
KR20080005053A (ko) * 2006-07-06 2008-01-10 삼성전자주식회사 줄거리에 따라 배치되는 영상을 구성하기 위한가이드라인을 제공하는 장치 및 방법
KR20140094871A (ko) * 2013-01-23 2014-07-31 엘지전자 주식회사 전자 기기 및 전자 기기의 제어 방법
JP2014186372A (ja) * 2013-03-21 2014-10-02 Toshiba Corp 図絵描画支援装置、方法、及びプログラム
KR20150080684A (ko) * 2014-01-02 2015-07-10 삼성전자주식회사 음성 신호에 따라 컨텐츠 정보를 검색하여 제공하는 디스플레이 장치, 서버 장치 및 이들을 포함하는 음성 입력 시스템과, 그 방법들
JP2016042293A (ja) * 2014-08-18 2016-03-31 株式会社デンソー 情報提案システム
JP2017010326A (ja) * 2015-06-23 2017-01-12 ヤマハ株式会社 画像データ生成装置およびコンテンツ再生装置
KR20180010147A (ko) * 2016-07-20 2018-01-30 안강석 사용자 맞춤식 가치 정보 검색 및 소셜 네트워크 구성 시스템 및 그 방법
KR101986292B1 (ko) * 2017-12-26 2019-06-05 이혁준 오토 스케치 단말기
JP2020107051A (ja) * 2018-12-27 2020-07-09 国立大学法人 東京大学 抽出システムおよびプログラム
KR20190135977A (ko) * 2019-11-29 2019-12-09 삼성전자주식회사 서버 및 그 제어방법과, 영상처리장치 및 그 제어방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118197558A (zh) * 2024-05-17 2024-06-14 浙江大学 基于llm大语言模型和ai绘图技术辅助噩梦治疗师的人工智能生成内容系统

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