KR20230041454A - 머신러닝 기반의 웹 페이지 템플릿 추천 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

머신러닝 기반의 웹 페이지 템플릿 추천 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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KR20230041454A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법에 있어서, 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받는 단계; 기등록되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계; 추출한 제1 템플릿 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계; 상기 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

머신러닝 기반의 웹 페이지 템플릿 추천 방법 및 이를 위한 장치{Machine learning-based web page template recommendation method and device therefor}
본 명세서는 머신러닝 기반의 웹 페이지 템플릿 추천 방법 및 이를 위한 장치를 제안한다.
최근 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술이 급격히 발전하고 있으며, 인공지능 기술을 이용한 서비스가 다양한 분야에서 광범위하게 제공되고 있다. 머신러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합이다. 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는 데 중점을 둔다. 머신러닝에서 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴과 상관 관계를 찾고 분석을 토대로 최적의 의사결정과 예측을 수행하도록 훈련/학습된다. 머신러닝 어플리케이션은 적용을 통해 개선되며 이용 가능한 데이터가 증가할수록 더욱 정확해진다. 머신러닝의 응용 분야는 주거 공간부터 장바구니, 엔터테인먼트 미디어, 의료에 이르기까지 우리 주변에 퍼져 있으며, 최근 응용 범위 확장에 따라 더욱 빠르게 발전하고 있다.
기존에 머신러닝 기술을 이용하여 웹 페이지 생성 방식에 적용/응용하려는 여러 시도가 있어왔으나, 머신러닝 기술 자체의 높은 기술적 난이도로 인해 비전문가가 이를 이용하여 웹 페이지를 생성하는 데는 많은 어려움이 존재하였다.
따라서, 본 명세서에서는 이러한 머신러닝 분야를 웹 페이지 생성에 기본이 되는 '템플릿 추천 방식'에 적용하고 사용자가 보다 쉽게 웹 페이지를 구성/편집할 수 있도록 웹 페이지 생성/편집 툴을 제공하여, 사용자가 플랫폼을 통해 추천된 템플릿을 선택/편집하는 것만으로도 간단하게 원하는 디자인의 웹 페이지를 효율적으로 생성할 수 있도록 하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법에 있어서, 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받는 단계; 기등록되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계; 추출한 제1 템플릿 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계; 상기 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및 선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 머신러닝에 대한 기술 이해도가 높지 않은 비전문가도 쉽게 웹 페이지를 생성 및 편집할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 템플릿의 각 영역별로 삽입할 컴포넌트를 추천해주므로, 사용자가 일일이 컴포넌트를 생성하거나 검색할 필요가 없어 사용성 및 편의성이 증대되며, 웹 페이지 생성/편집의 자유가 매우 높다는 효과가 있다.
이외의 본 발명에 대한 효과는, 이하에서 각 도면 및 실시예를 참조하여 후술하기로 한다.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법을 예시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 카테고리 항목별 카테고리 정보 입력창을 예시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 결정 트리를 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 템플릿 후보 추천/제공 화면을 예시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 추천 방법을 예시한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 편집 중인 제1 템플릿 후보를 예시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 후보 추출 실시예를 예시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컴포넌트 선택 및 템플릿 편집 실시예를 예시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 템플릿 마켓을 예시한 도면이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 예를 들어, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 해석될 수 있다. 또한, '/'는 '및' 또는 '또는'으로 해석될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 제안하는 웹 페이지 생성 장치는, 본 명세서에서 제안되는 웹페이지 생성 방법/실시예가 수행/실행 가능하도록 구현된 어플리케이션/프로그램/웹사이트/웹페이지를 실행 중인 전자/웹 서버/기기/장치/단말에 해당할 수 있다. 따라서, 이하에서 별도로 설명하지 않더라도, 본 명세서에서 제안되는 방법/실시예는 상기 어플리케이션/프로그램/웹사이트/웹페이지가 실행 중인 서버/기기/장치/단말을 통해 수행/실행되는 것으로 해석될 수 있으며, 각 서버/기기/장치/단말의 동작은 상기 어플리케이션/프로그램/웹사이트/웹페이지의 동작/기능으로 해석될 수 있다.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치의 블록도이다.
특히, 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치(100)의 구성을 기능별로 구분한 블록도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성 장치(100)의 구성을 하드웨어별로 구분한 블록도이다.
먼저 도 1을 참조하면, 웹 페이지 생성 장치(100)는 웹 페이지 생성부(110), 템플릿 저장부(120), 템플릿 추천부(130) 및/또는 템플릿 마켓부(140)를 포함할 수 있다.
웹 페이지 생성부(110)는 웹 페이지를 생성 및 편집하는 구성에 해당할 수 있다. 보다 상세하게는, 웹 페이지 생성부(110)는 웹 페이지를 구성하는 요소인 템플릿 및 컴포넌트를 사용자 입력에 기초하여 업로드, 생성, 편집, 배치, 삭제 및/또는 조작하는 기능을 제공하는 구성에 해당할 수 있다. 템플릿은 기생성되어 웹 페이지 생성 장치(100)에 사전 저장되어 있는 웹 페이지의 양식/형식에 해당할 수 있으며, 컴포넌트는 데이터가 시각화된 요소로서 템플릿 내에 배치될 수 있다. 컴포넌트의 예로는, 이미지, 동영상, 사진, 텍스트, 그래프, 표, GUI, 아이콘, 태그 등이 있을 수 있다. 웹 페이지 생성부(110)는 이러한 템플릿 및/또는 컴포넌트의 선택/업로드/편집/삭제 기능 등을 제공하여, 사용자가 자유롭게 웹 페이지를 구성하는 환경을 제공할 수 있다. 나아가, 웹 페이지 생성부(110)는 높은 수준의 커스터마이징 기능을 구현하기 위해, 소스 코드를 참조하여 수정할 수 있는 소스 코드 기반 편집 기능을 추가로 제공할 수 있다. 사용자(특히, 전문가)는 이를 통해, 보다 섬세하게 자신이 원하는 디자인의 웹 페이지를 생성/편집할 수 있다.
템플릿 저장부(120)는 웹 페이지 생성부(110)에서 생성된 웹 페이지의 템플릿을 저장하는 구성에 해당할 수 있다. 템플릿 저장부(120)는 웹 페이지 생성 장치(100)에 포함되어 있는 저장 공간을 이용하여 템플릿을 저장하거나, 온라인 저장 공간인 클라우드를 활용하여 템플릿을 저장할 수 있다. 템플릿 저장부(120)는 다양한 템플릿 및 이들에 대한 상세 정보(예를 들어, 카테고리 정보 등)가 포함된 데이터 베이스를 앞서 상술한 저장 공간에 구축할 수 있다. 이렇게 데이터 베이스에 저장된/등록된 템플릿은 템플릿 추천 및 판매에 활용될 수 있다.
템플릿 추천부(130)는 웹 페이지 생성의 기본이 되는 템플릿 및/또는 템플릿 내에 삽입할 컴포넌트를 추천하는 구성에 해당할 수 있다.
특히, 제1 실시예로서 템플릿 추천부(130)는 (서비스) 카테고리 정보의 유사도를 기준으로 템플릿을 추천하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서 카테고리 정보는, 웹 페이지와 관련된 서비스 관련 정보를 일컫는 것으로, 기설정된 카테고리 항목별로 사용자에 의해 입력될 수 있다. 이렇듯 카테고리 정보의 유사도를 기준으로 템플릿을 추천하는 이유는, 웹 페이지를 통해 제공할 서비스 분야, 웹 페이지를 이용할 주 서비스 고객층, 웹 페이지의 주기능 및 부가 기능, 웹 페이지의 디자인 컨셉, 웹 페이지의 색상 및/또는 웹 페이지 운영자/관리자의 직업 등의 유사도가 높을수록 유사한 디자인/레이아웃/구도의 템플렛이 차용될 가능성이 매우 높기 때문이다.
예를 들어, 대부분의 온라인 쇼핑몰 웹 페이지의 경우, 좌측에는 상품 카테고리 선택 인터페이스, 우측에는 선택된 상품 카테고리에 포함된 상품 및 상품 소개 인터페이스가 배치된 레이아웃을 갖는 템플릿을 공통적으로 차용한다. 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비자들은 이러한 온라인 쇼핑몰 레이아웃/구도에 매우 익숙해져 있기 때문에, 전혀 새로운 레이아웃이 차용된 템플릿을 사용하여 웹 페이지를 구성하는 경우, 소비자들의 이용 만족도 및 편의성은 크게 떨어질 위험이 있다. 또한, 이러한 레이아웃/구도가 상품을 한 눈에 파악하기 쉬워 매우 효율적이다.
이러한 점에 착안하여, 템플릿 추천부(130)는 사용자가 생성하고자 하는 웹 페이지의 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 템플릿을 제1 템플릿 후보로서 추천할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 직접 처음부터 템플릿을 작성할 필요가 없어 업무 난이도 및 시간이 감축되며, 유사한 서비스 분야의 레이아웃을 차용하기 때문에, 해당 서비스를 이용하는 소비자들의 입장에서는 웹 페이지 사용 편의성이 일정 수준 이상으로 확보된다는 효과가 있다. 템플릿 추천부(130)의 보다 구체적인 템플릿 추천 동작에 대해서는 도 3을 참조하여 이하에서 상세히 후술하기로 한다.
이와 유사하게, 제2 실시예로서 템플릿 추천부(130)는 템플릿 레이아웃/구성/구도의 유사도를 기준으로 컴포넌트를 추천하는 기능을 제공할 수 있다. 본 실시예에서 템플릿 추천부(130)는, 주변의 컴포넌트(예를 들어, 컴포넌트의 종류, 위치, 레이아웃, 구성, 구도, 배치 등)의 유사도를 기초로 특정 영역에 삽입할 컴포넌트를 추천할 수 있다. 이 역시, 주변 컴포넌트의 유사도가 높을수록 특정 영역에 삽입될 컴포넌트가 유사할 가능성이 매우 높으며, 유사한 컴포넌트를 삽입하는 것이 전체 웹 페이지를 구성하는 데 있어 효율적이기 때문이다. 템플릿 추천부(130)의 보다 구체적인 컴포넌트 추천 동작에 대해서는 도 7을 참조하여 이하에서 상세히 후술하기로 한다.
템플릿 추천부(130)에 의해 추천된 템플릿 및/또는 컴포넌트는 웹 페이지 생성부(110)를 통해 사용자에게 제공될 수 있으며, 사용자는 추천된 템플릿 및/또는 컴포넌트에 대한 사용자 입력(예를 들어, 드래그 앤 드랍 입력, 선택 입력 등)을 수행해 편집함으로써 간편하게 원하는 웹 페이지를 구성할 수 있다. 완성된 웹 페이지는 템플릿으로서 템플릿 저장부(120)에 저장/등록될 수 있다.
템플릿 마켓부(140)는 템플릿을 판매 및 구매할 수 있는 마켓 인터페이스를 제공하는 구성에 해당할 수 있다. 특히, 템플릿 마켓부(140)는 사용자 입력에 기초하여 템플릿 저장부(120)에 저장/등록되어 있는 적어도 하나의 템플릿을 마켓에 업로드하여 판매하거나, 마켓에 업로드되어 있는 템플릿을 구매할 수 있다. 구매한 템플릿은 웹 페이지 생성부(110)를 통해 사용자에게 제공될 수 있다.
템플릿 마켓부(140)는 각 템플릿별 판매자 정보, 판매 정보(예를 들어, 판매 가격, 이용 기한, 카테고리 정보 등), 구매 내역 정보, 인기 순위 정보 등과 같은 다양한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 나아가, 템플릿 마켓부(140)는 이러한 정보를 템플릿 추천부(130)에도 제공하여, 템플릿 추천부(130)가 보다 높은 정확도로 사용자가 원하는 템플릿을 적절히 추천하기 위한 학습/샘플 데이터로 활용할 수 있도록 할 수 있다.
도 2를 참조하면, 웹 페이지 생성 장치(100)는 제어부(210), 메모리부(220), 디스플레이부(230), 통신부(240) 및/또는 사용자 입력부(250)를 포함할 수 있다.
제어부(210)는 웹 페이지 생성 장치(100)에 포함되어 있는 다른 구성을 제어하여 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행할 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 웹 페이지 생성 장치(100)는 제어부(210)로 대체되어 설명될 수 있다. 제어부(210)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 적어도 하나 포함하여 구성될 수 있다. 제어부(210)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 어플리케이션 및/또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.
메모리부(220)는, 비디오, 오디오, 사진, 동영상, 어플리케이션 등 다양한 디지털 데이터를 저장할 수 있다. 특히, 메모리부(220)는 복수의 템플릿, 복수의 템플릿별 카테고리 정보 등 웹 페이지 생성과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리부(220)는 플래시 메모리, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 클라우드 등의 다양한 디지털 데이터 저장 공간에 해당할 수 있다.
디스플레이부(230)는 시각으로 인식 가능한 다양한 객체를 출력하는 구성에 해당할 수 있다. 특히, 디스플레이부(230)는 웹 페이지, 템플릿, 컴포넌트 등 본 명세서에서 제안된 실시예를 수행하기 위해 필요한 시각적 객체를 출력하는 기능을 수행할 수 있다.
통신부(240)는 적어도 하나의 유/무선 통신 프로토콜을 사용하여 외부 장치/서버와 통신을 수행할 수 있다.
사용자 입력부(250)는 적어도 하나의 센서를 이용/구비하여 웹 페이지 생성 장치(100)에 대한 다양한 사용자 입력을 센싱하고, 센싱 결과를 제어부(210)로 전송할 수 있다. 적어도 하나의 센서로는, 예를 들어 중력(gravity) 센서, 지자기 센서, 모션 센서, 자이로스코프 센서, 가속도 센서, 적외선 센서, 기울임(inclination) 센서, 밝기 센서, 고도 센서, 후각 센서, 온도 센서, 뎁스 센서, 압력 센서, 밴딩 센서, 오디오 센서, 비디오 센서, GPS(Global Positioning System) 센서, 터치 센서 및 그립 센서 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법을 예시한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 웹 페이지 생성 장치는 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 기설정된 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받을 수 있다(S301). 여기서, 기설정된 카테고리 항목은, 웹 페이지를 통해 제공할 서비스 분야, 웹 페이지를 이용할 주 서비스 고객층, 상기 웹 페이지의 주 기능, 상기 웹 페이지의 부가 기능, 웹 페이지의 디자인 컨셉, 웹 페이지의 색상 및/또는 상기 웹 페이지 운영자의 직업 등과 같이, 웹 페이지 서비스 분야와 관련된 카테고리 정보를 사용자로부터 입력받기 위한 항목으로 관리자/운영자에 의해 설정될 수 잇다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 카테고리 항목별 카테고리 정보 입력창을 예시한 도면이다.
도 4에 예시한 바와 같이, 웹 페이지 생성 장치는 템플릿 추천에 활용할 카테고리 정보를 입력받기 위한 입력창을 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 입력창에 제시된 카테고리 항목별로, 생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 입력할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 다음으로 웹 페이지 생성 장치는 템플릿 저장부에 기등록/기저장되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출할 수 있다(S302). 유사도를 기반으로 한 제1 템플릿 후보의 추출은, 실시예에 따라 다양한 방식으로 수행될 수 있다.
일 실시예로서, 웹 페이지 생성 장치는 복수의 템플릿 중, 입력된 카테고리 정보와의 매칭율/개수/정도가 기설정된 비율/개수/정도를 초과하는 템플릿을 제1 템플릿 후보로서 추출할 수 있다. 이때, 중요도가 높은 카테고리 정보에는 가중치가 할당되어 매칭율/개수/정도가 도출될 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 분야 항목의 중요도가 다른 항목에 비해 더 높은 경우, 해당 분야의 개수에 0.5의 가중치가 할당될 수 있으며, 해당 항목에 대한 정보 매칭 시 매칭 개수는 1개가 아닌 1.5개로 산출될 수 있다.
다른 실시예로서, 웹 페이지 생성 장치는 머신러닝을 기반으로 템플릿 저장부에 기등록/기저장되어 있는 복수의 템플릿을 AI 학습하여 템플릿 유사군 분류 모델을 구축하고, 구축한 모델을 이용하여 제1 템플릿 후보를 추출할 수 있다. 템플릿 유사군 분류 모델은, 템플릿에 대하여 입력된 카테고리 정보를, 매칭율/개수/정도를 기준으로 템플릿 유사군을 분류하여 분류하여 출력하는 모델에 해당할 수 있다. 이때, 웹 페이지 생성 장치는 다양한 머신러닝 기술을 활용/응용/적용하여 템플릿 유사군 분류 모델을 구축/생성할 수 있으며, 결정 트리를 이용한 유사군 분류 모델 구축 방법은 도 5를 참조하여 이하에서 후술한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 결정 트리를 예시한 도면이다.
웹 페이지 생성 장치는, 도 5에 도시한 바와 같이, 각 결정 단계(S501~S503)별 분류 기준이 카테고리 항목과 대응하는 결정 트리(500)를 생성할 수 있다.
이를 위해 우선, 웹 페이지 생성 장치는 복수의 템플릿간 템플릿 유사도를 기초로 기설정된 개수(예를 들어, 10개)의 템플릿 유사군으로 분류할 수 있다. 템플릿 유사도는, 템플릿 내 포함된 컴포넌트의 종류, 배치, 레이아웃, 구도, 크기, 디자인, 색상 등 시각적인/디자인적인 요소의 유사도를 의미할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 각 유사군별 템플릿을 AI 학습하여, 각 유사군별로 공통되는 카테고리 정보를 추출할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 템플릿 유사군을 결정 트리(500)의 최종 노드로 지정하고, 각 최종 노드로 향하는 각 단계별 분류 기준은, 각 단계(S501~S503)별 대응하는 카테고리 항목에 대한 최종 노드(즉, 템플릿 유사군)의 추출 카테고리 정보로 설정할 수 있다.
예를 들어, 도 5에 예시한 바와 같이, 최종 노드가 제1 템플릿 유사군이고, 제1 템플릿 유사군으로부터 도출된 카테고리 정보가 '쇼핑몰', '쇼핑몰 운영자', '여성'인 경우, 제1 템플릿 유사군을 향하는 결정 단계(S501~S503)별 분류 기준은 다음과 같이 설정될 수 있다.
- 제1 결정 단계(S501)(서비스 제공 분야 항목)의 S501-1: 쇼핑몰
- 제2 결정 단계(S502)(웹 페이지 운영자 직업)의 S502-1: 쇼핑몰 운영자
- 제3 결정 단계(S503)(웹 페이지 서비스 고객)의 S503-1: 여성
웹 페이지 생성 장치는 이렇게 완성된 결정 트리(500)에, 사용자로부터 입력받은 카테고리 정보를 입력함으로써, 입력된 카테고리 정보와 유사도가 높은 템플릿 유사군을 예측/도출할 수 있다.
웹 페이지 생성 장치는 이렇게 예측/도출한 템플릿 유사군으로 기분류되어 있는 템플릿을 제1 템플릿 후보로서 추출하거나, 각 템플릿 유사군의 템플릿을 AI 학습한 뒤 특징을 추출하여 직접 제1 템플릿 후보를 생성할 수도 있다.
다시 도 3을 참조하면, 다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 이렇게 추출/생성한 제1 템플릿 후보를 사용자에게 제공할 수 있다(S303).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 템플릿 후보 추천/제공 화면을 예시한 도면이다.
도 6에 예시한 바와 같이, 웹 페이지 생성 장치는 추출/생성한 제1 템플릿 후보(610~640)를 사용자에게 제공/출력함으로써 사용자가 생성하고자 하는 웹 페이지 특징/속성에 부합하는 템플릿을 추천할 수 있다. 기등록/기저장된 템플릿이 제공되는 경우, 추천 순서는 템플릿의 인기/판매 정보를 기초로 결정될 수 있다. 예를 들어, 인기가 높거나 판매량이 높은 템플릿일수록, 추천 순위 상위에 랭크되어 사용자에게 제공/추천될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하고(S304), 선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성할 수 있다(S305). 특히, 웹 페이지 생성 장치는 선택된 제1 템플릿 후보에 대한 편집/에디터 툴/기능/인터페이스를 제공함으로써, 사용자가 제1 템플릿 후보를 자유롭게 편집할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
선택된 제1 템플릿 후보를 기반으로 생성된 웹 페이지의 템플릿은 관련 정보와 함께 데이터 베이스에 저장될 수 있다. 여기서 관련 정보는, 최종 완성된 템플릿에 포함된 컴포넌트(예를 들어, 도 6의 610-1~610-6)의 종류, 위치, 레이아웃, 구성, 구도, 배치, 디자인, 색상, 카테고리 정보 등 템플릿과 관련된 정보에 해당할 수 있다. 나아가, 이하에서 후술하겠지만, 템플릿이 템플릿 마켓에 등록되어 판매되는 경우에는, 인기/판매 순위, 누적 판매 금액, 평점 등과 같은 정보도 관련 정보로서 대응하는 템플릿에 대해서 데이터 베이스에 저장될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 추천 방법을 예시한 순서도이며, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 편집 중인 제1 템플릿 후보를 예시한 도면이다.
본 순서도에서 제안되는 컴포넌트 추천 방법은, 앞서 상술한 템플릿 추천 방법을 통해 선택된 제1 템플릿 후보를 편집하는 과정에서 적용되는 경우를 중심으로 설명하나 이에 한정되지 않으며, 제1 템플릿 후보의 선택 없이 사용자가 직접 처음부터 템플릿을 생성하는 경우에도 적용될 수 있음은 물론이다.
도 7 및 8을 참조하면, 우선 웹 페이지 생성 장치는 편집 중인 제1 템플릿 후보(810) 내에서 컴포넌트 삽입 영역(820)을 지정하는 사용자 입력(예를 들어, 드래그 입력 등)을 수신할 수 있다(S701).
다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 S701 단계에서 지정된 영역을 제외한 주변/나머지 영역에 포함된 컴포넌트(810-1~810-4)의 종류 및 위치 정보를 인식할 수 있다(S702). 여기서 컴포넌트(810-1~810-4)의 종류 정보는 이미지, 동영상, 사진, 텍스트, 그래프, 표, GUI, 아이콘, (HTML) 태그 및/또는 이들이 조합 정보를 포함할 수 있으며, 컴포넌트(810-1~810-4)의 위치 정보는 컴포넌트 각각의 지오메트리(geometry)(예를 들어, x, y 좌표 정보), 레이아웃, 배치, 구도, 크기 및/또는 이들의 조합 정보를 포함할 수 있다.
다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 인식한 컴포넌트(810-1~810-4)의 종류 및 위치의 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 제2 템플릿 후보를 데이터 베이스 상에서 탐색하여 추출할 수 있다(S703). 이때, 웹 페이지 생성 장치는 제2 템플릿 후보를 제1 템플릿 후보(810)와 동일한 템플릿 유사군 내에서만 탐색함으로써, 탐색 시간/부담을 줄일 수 있다.
다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 추출한 제2 템플릿 후보에서 지정된 영역(820)에 포함되어 있는 컴포넌트 후보를 추출할 수 있다(S704).
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴포넌트 후보 추출 실시예를 예시한 도면이다.
본 도면에 예시한 바와 같이, 웹 페이지 생성 장치는, 도 8에서 예시된 제1 템플릿 후보(810)의 주변 컴포넌트(810-1~810-4)와 유사도가 높은 복수의 제2 템플릿 후보(910~940)를 추출할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 이렇게 추출한 제2 템플릿 후보(910~940)에서 지정된 영역(820)에 포함되어 있는 적어도 하나의 컴포넌트 후보(910-1~940-3)를 추출할 수 있다. 본 도면을 기준으로 설명하면, 첫 번째 제2 템플릿 후보(910)에서는 910-1 내지 910-3 컴포넌트가, 두 번째 제2 템플릿 후보(920)에서는 920-1 컴포넌트가, 세 번째 제2 템플릿 후보(930)에서는 930-1 및 930-2가, 네 번째 제2 템플릿 후보(940)에서는 940-1 내지 940-3 컴포넌트가 컴포넌트 후보로서 추출될 수 있다.
다시 도 7을 참조하면, 다음으로, 웹 페이지 생성 장치는 추출한 컴포넌트 후보를 사용자에게 제공할 수 있으며(S705), 추출한 컴포넌트 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다(S706). 웹 페이지 생성 장치는 선택된 컴포넌트 후보를 제1 템플릿 후보의 지정된 영역에 삽입할 수 있다(S707).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컴포넌트 선택 및 템플릿 편집 실시예를 예시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 웹 페이지 생성 장치는 추출한 컴포넌트 후보(910-1~940-2) 중 적어도 하나를 선택할 수 있는 선택 인터페이스(1010)를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 추출된 컴포넌트 후보(910-1~940-2) 중 적어도 하나(910-2, 930-2, 940-1)에 대한 선택 입력(예를 들어, 특정 제2 템플릿 후보(910-2, 930-2, 940-1)를 선택한 후 지정 영역(820)으로 드래그 앤 드랍하는 입력)을 수행할 수 있으며, 웹 페이지 생성 장치는 사용자가 선택한 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)를 지정된 영역(820)에 삽입할 수 있다. 웹 페이지 생성 장치는 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1) 삽입 시 자동 맞춤 기능을 적용하여, 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)의 크기, 배치, 구도, 레이아웃 등을 지정된 영역에 맞게 자동 조절/맞춤하여 삽입할 수 있다. 예를 들어, 본 도면에 예시한 바와 같이, 사용자 입력에 의해 복수의 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)가 선택된 경우, 웹 페이지 생성 장치는 3개의 컴포넌트 후보(910-2, 930-2, 940-1)가 모두 지정된 영역(820) 내에 중복없이 삽입될 수 있도록 각각의 크기, 형상 및 레이아웃을 자동 조절한 후 지정된 영역(820)에 삽입할 수 있다.
본 순서도 및 도면에는 도시하지 않았으나, 웹 페이지 생성 장치는 지정된 영역(820)에 삽입하고자 하는 컴포넌트를 사용자가 직접 탐색할 수 있도록 컴포넌트 검색 기능을 제공할 수 있다. 사용자는 해당 기능을 통해 직접 지정된 영역(820)에 삽입하고자 하는 태그에 관한 정보를 입력함으로써 원하는 컴포넌트를 직접 탐색 및 삽입할 수 있다.
앞서 상술한 컴포넌트 후보 추출 방법은, 실시예에 따라 복수의 템플릿을 AI 학습하여 사전 구축된 컴포넌트 추천 모델을 기반으로 수행될 수 있다. 여기서, 컴포넌트 추천 모델은 복수의 템플릿 각각의 컴포넌트 종류, 위치, 구도, 배열 및/또는 레이아웃을 AI 학습하여 구축된 컴포넌트 후보 예측 모델로서, 주변 컴포넌트(810-1~810-4) 정보를 입력하면, 지정 영역(820)에 삽입할 가능성이 높은 컴포넌트 후보를 예측하는 동작을 수행할 수 있다. 특히, 컴포넌트 추천 모델은, 앞서 추출한 제2 템플릿 후보(910~940)에서, 지정된 영역(820)에 포함되어 있는 컴포넌트(910-1~940-3)를 학습하여 지정된 영역(820)으로의 컴포넌트 삽입 패턴/특성/특징을 추출할 수 있다. 나아가, 컴포넌트 추천 모델은, 추출한 삽입 패턴/특성/특징을 기반으로, 지정된 영역(820)에 삽입될 가능성이 높은 컴포넌트 후보를 예측하여 사용자에게 제공/추천할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 템플릿 마켓을 예시한 도면이다.
사용자가 웹 페이지 작성을 완료하면, 웹 페이지 생성 장치는 웹 페이지를 템플릿화하여 관련 정보와 함께 클라우드의 데이터 베이스에 등록/저장한다. 데이터 베이스에 등록된/저장된 템플릿은 템플릿 마켓에 자동으로 연동되어 판매 대상으로 등록될 수 있다. 등록/저장된 템플릿은, 추후 다른 웹 생성 시 추천/학습되는 템플릿 샘플 데이터로서 활용될 수 있다.
템플릿은 웹 페이지 작성 시 사용자가 입력한 카테고리 정보에 따라 분류되어 템플릿 마켓에 판매 등록될 수 있다. 템플릿은 인기 순위, 판매 수, 누적 판매 금액, 누적 판매량, 평점 및/또는 사용자 후기 등의 판매 정보를 기초로 추천 순서가 결정될 수 있으며, 추천 순서에 따라 본 도면에 예시된 바와 같이 템플릿 마켓 상위에 노출될 수 있다. 템플릿에 포함된 컴포넌트 역시, 별도의 판매 대상으로서 템플릿 마켓에 등록될 수 있으며, 본 도면에 예시된 바와 같이 추천 순서에 따라 노출될 수 있다.
사용자가 구매한 템플릿은 사용자의 웹 페이지 생성 장치에 로드될 수 있으며, 앞서 상술한 실시예에 따라 자유롭게 편집하여 웹 페이지를 생성할 수 있다.
각 템플릿 및/또는 컴포넌트의 추천 순위(및/또는 판매 정보)도, 대응하는 템플릿 및/또는 컴포넌트와 함께 데이터 베이스에 저장될 수 있으며, 유사도 판단 시 가중치를 부여하는 기준으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 더 높은 추천 순위를 갖는 템플릿 및/또는 컴포넌트일수록 유사도 판단에 있어 더 많은 가중치가 부여될 수 있다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
아울러, 본 발명에 따른 장치나 단말은 하나 이상의 프로세서로 하여금 앞서 설명한 기능들과 프로세스를 수행하도록 하는 명령에 의하여 구동될 수 있다. 예를 들어 그러한 명령으로는, 예컨대 JavaScript나 ECMAScript 명령 등의 스크립트 명령과 같은 해석되는 명령이나 실행 가능한 코드 혹은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장되는 기타의 명령이 포함될 수 있다. 나아가 본 발명에 따른 장치는 서버 팜(Server Farm)과 같이 네트워크에 걸쳐서 분산형으로 구현될 수 있으며, 혹은 단일의 컴퓨터 장치에서 구현될 수도 있다.
또한, 본 발명에 따른 장치에 탑재되고 본 발명에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일 되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시예들을 병합하여 새로운 실시예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 또한, 본 발명은 상술한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
또한, 이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구 범위에서 청구하는 요지를 벗어남이 없이 당해 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (12)

  1. 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법에 있어서,
    생성할 웹 페이지에 대한 카테고리 정보를 카테고리 항목별로 사용자로부터 입력받는 단계;
    기등록되어 있는 복수의 템플릿 중, 입력받은 카테고리 정보와 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 카테고리 정보를 갖는 템플릿을, 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계;
    추출한 제1 템플릿 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계;
    상기 제1 템플릿 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
    선택된 제1 템플릿 후보를 기초로 웹 페이지를 생성하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 카테고리 항목은,
    상기 웹 페이지를 통해 제공할 서비스 분야, 상기 웹 페이지를 이용할 주 서비스 고객층, 상기 웹 페이지의 주 기능, 상기 웹 페이지의 부가 기능, 상기 웹 페이지의 디자인 컨셉, 상기 웹 페이지의 색상 및 상기 웹 페이지 운영자의 직업 중 적어도 하나를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 템플릿 후보를 추출하는 단계는,
    각 카테고리 항목이 결정 단계별 분류 기준에 대응하는 결정 트리를 생성하는 단계;
    상기 결정 트리에 상기 입력된 카테고리 정보를 상기 결정 단계별로 입력하여, 상기 입력된 카테고리 정보가 속하는 템플릿 유사군을 도출하는 단계; 및
    도출한 템플릿 유사군으로 기분류되어 있는 템플릿을 상기 제1 템플릿 후보로서 추출하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 결정 트리를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 템플릿을, 템플릿 유사도를 기초로 기설정된 개수의 상기 템플릿 유사군으로 분류하는 단계;
    각 템플릿 유사군별로 공통된 카테고리 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 각 템플릿 유사군을 최종 노드로 설정하고, 각 유사군별 공통되는 카테고리 정보를 기초로 상기 결정 단계별 분류 기준을 설정하여, 상기 결정 트리를 생성하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 선택된 제1 템플릿 후보에 대한 편집 기능을 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 편집 기능을 제공하는 단계는,
    상기 선택된 제1 템플릿 후보 중 컴포넌트를 삽입할 영역을 지정하는 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 사용자 입력을 기초로 지정된 영역을 제외한 주변 영역에 포함된 컴포넌트의 종류 및 위치를 인식하는 단계;
    인식한 컴포넌트의 종류 및 위치의 유사도가 기설정된 레벨 이상으로 높은 제2 템플릿 후보를 추출하는 단계;
    추출한 제2 템플릿 후보에서, 상기 지정된 영역에 포함되어 있는 컴포넌트 후보를 추출하는 단계;
    추출한 컴포넌트 후보를 상기 사용자에게 제공하는 단계;
    상기 추출한 컴포넌트 후보 중 적어도 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
    선택된 컴포넌트 후보를 상기 지정된 영역에 삽입하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 컴포넌트는, 그래프, 표, 이미지, 동영상, 텍스트, GUI(Graphic User Interface) 및 이들의 조합 중 적어도 하나를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 제2 템플릿 후보는, 상기 선택된 제1 템플릿 후보와 동일한 템플릿 유사군 내에서 추출되는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자 입력에 의해 복수의 컴포넌트 후보가 선택된 경우, 상기 선택된 컴포넌트 후보를 상기 지정된 영역에 삽입하는 단계는,
    상기 선택된 컴포넌트 후보가 상기 지정된 영역에 중복없이 삽입되도록, 크기 및 위치를 자동 조절하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 컴포넌트 후보를 추출하는 단계는,
    상기 복수의 템플릿을 AI(Artificial Intelligence) 학습하여 사전 구축된 컴포넌트 추천 모델을 기반으로 수행되는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 컴포넌트 추천 모델은, 상기 복수의 템플릿 각각의 컴포넌트의 종류, 위치, 구도, 배열 및 레이아웃 중 적어도 하나를 AI 학습하여 구축되며,
    상기 컴포넌트 후보를 추출하는 단계는,
    상기 추출한 제2 템플릿 후보에서, 상기 지정된 영역에 포함되어 있는 컴포넌트의 삽입 패턴을 추출하는 단계; 및
    추출한 삽입 패턴을 기반으로, 상기 지정된 영역에 삽입될 컴포넌트 후보를 예측하여 상기 컴포넌트 후보로서 추출하는 단계; 를 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    생성 완료된 웹 페이지의 템플릿을 템플릿 마켓에 연동하는 단계;
    상기 템플릿 마켓을 통해 연동된 템플릿을 판매하는 단계; 및
    상기 연동된 템플릿을 상기 복수의 템플릿에 포함시키는 단계; 를 더 포함하는, 웹 페이지 생성을 위한 템플릿 추천 방법.
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