KR20230104493A - 적응적 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
적응적 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템을 개시하고 있다. 적응적 이미지 변환 방법은 웹 페이지에 포함되는 이미지로부터 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하고, 제 1 텍스트 이미지로부터 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하고, 추출된 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하고, 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하고, 제 2 언어로 표현된 텍스트를 제 1 텍스트 속성 정보 및 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하고, 변환된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하고, 생성된 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성할 수 있다. 따라서 웹 페이지 내에 포함된 이미지의 텍스트를 번거로운 과정 없이 웹 기반으로 용이하게 변환할 수 있다.
Description
본 발명은 적응적 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 좀더 상세하게는, 웹 페이지 내에 포함된 이미지의 텍스트를 번거로운 과정 없이 웹 기반으로 용이하게 변환할 수 있는 적응적 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 등록하기 위해서는 상당히 많은 프로세스를 거쳐야 한다. 상품사진을 촬영 후 업로드하고 상세화면을 디자인하고 제목과 상품 소개 및 정보 등을 입력해야 하며 상품 리스트에 출력될 상품의 대표 이미지를 선택해야 하는 등의 복잡한 과정을 거친다.
특히, 상품의 등록 시에 상품 소개 및 정보를 입력하는 작업은 온라인 쇼핑몰 구축 시에 상당히 중요한 부분이다. 따라서, 상품 판매 웹 페이지에 상품 관련 정보를 입력하는 것은 그 상품을 잘 아는 관련자가 일일이 입력하여야 하고 이러한 작업은 매우 번거로운 일이 될 수 있다. 상품의 종류가 많을수록 이러한 번거로움은 더욱 심화되어 인적 및 시간적인 자원을 과다하게 소모할 수 있다.
따라서, 쇼핑몰의 상품 판매 웹 페이지에 상품과 관련된 정보를 자동화 함으로써 인적 및 시간적인 자원 소모를 방지하고 입력되는 상품 정보 또한 정확하고 신속하게 입력하는 기술이 시급히 요구되고 있다.
또한, 온라인 쇼핑의 특성상 글로벌 한 판매를 통한 사업 확장을 도모할 수 있으므로 상품의 글로벌 한 판매를 위하여 상품 판매 웹 페이지를 스마트하게 다국어로 번역하여야 할 필요가 있다.
그러나, 이미지에 텍스트가 포함되어 있을 경우 일반적인 웹 텍스트 번역기를 통하여 실시간 번역하는 것이 거의 불가능하다. 따라서 종래에는, 이미지에 포함된 텍스트를 번역하기 위하여, 에디터가 텍스트 추출, 파일 변환, 변환된 이미지의 업로드 등을 수작업으로 일일이 수행하였다. 따라서, 이미지에 포함된 텍스트를 번역하기 위해서는 상당한 시간 소모와 에디터의 작업이 투입되며, 특히 대량 변환 시에는 과도한 시간적 및 인적 리소스가 소모되게 된다.
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 웹 페이지 내에 포함된 이미지의 텍스트를 번거로운 과정 없이 웹 기반으로 용이하게 변환할 수 있는 적응적 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 일 측면(Aspect)에서 적응적 이미지 변환 방법을 제공한다. 상기 적응적 이미지 변환 방법은, 웹 기반으로 동작하는 변환 장치에 의하여 수행되며, 웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하는 단계; 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하는 단계; 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하는 단계; 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하는 단계; 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하는 단계; 및 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성한다.
상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하는 단계는, 광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하는 단계는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성값을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하는 단계; 및 추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는, 상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하는 단계; 및 추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는, 상기 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하는 단계; 및 추출된 상기 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는, 상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하는 단계; 및 추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정할 수 있다.
상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 단계는, 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하는 단계; 및 상기 이미지에서, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입하는 단계는, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 다른 측면에서 적응적 이미지 변환 방법을 제공한다. 상기 적응적 이미지 변환 방법은, 웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하고, 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하는 추출부; 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하는 번역부; 및 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하고, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하고, 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하고, 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 이미지 생성부를 포함할 수 있다.
상기 추출부는, 광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식할 수 있다.
상기 이미지 생성부는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성값을 설정할 수 있다.
상기 이미지 생성부는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하고, 추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정할 수 있다. 상기 이미지 생성부는, 상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하고, 추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정할 수 있다.
상기 이미지 생성부는, 상기 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하고, 추출된 상기 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정할 수 있다. 상기 이미지 생성부는, 상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하고, 추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정할 수 있다.
상기 이미지 생성부는, 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하고, 상기 이미지에서, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입할 수 있다. 상기 이미지 생성부는, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 적응적 이미지 변환 방법을 제공한다. 상기 적응적 이미지 변환 방법은, 데이터베이스; 및 웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하고, 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하고, 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하고, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하고, 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하고, 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 이미지 변환부를 포함할 수 있다.
상기 이미지 변환부는, 광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식할 수 있다.
상기 이미지 변환부는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성값을 설정할 수 있다.
상기 이미지 변환부는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하고, 추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정할 수 있다. 상기 이미지 변환부는, 상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하고, 추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정할 수 있다.
상기 이미지 변환부는, 상기 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하고, 추출된 상기 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정할 수 있다. 상기 이미지 변환부는, 상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하고, 추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정할 수 있다.
상기 이미지 변환부는, 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하고, 상기 이미지에서, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입할 수 있다. 상기 이미지 변환부는, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 또 다른 측면에서 컴퓨터에, 웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하는 단계; 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하는 단계; 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하는 단계; 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하는 단계; 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하는 단계; 및 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장되는 프로그램을 제공한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 웹 페이지 내에 포함된 이미지의 텍스트를 번거로운 과정 없이 번역 및 적응적 속성 측면에서 웹 기반으로 용이하게 변환할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버(100)의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법의 흐름을 나타내고 있다.
도 3은 카테고리 키워드를 예시적으로 나타내는 카테고리 계층 체계화를 보여주는 예시도이다.
도 4는 속성 키워드를 예시적으로 나타내는 속성 계층 체계화의 상태를 예시적으로 도시하는 예시도이다.
도 5는 상품 정보를 다국어로 표시하는 방법을 실현시키기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 블로도이다.
도 6은 도 5에 도시된 서버의 동작으로서 상품 정보를 다국어로 표시하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 흐릅니다.
도 7은 데이터베이스에서 관리되는 키워드 세트를 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 8은 데이터베이스에서 관리되는 문장 템플릿 세트를 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 9는 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장이 다국어로 생성되어 것을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 웹 기반의 이미지 텍스트 번역을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타낸다.
도 11은 도 10에 도시된 서버의 상세 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서, 웹 기반의 이미지 텍스트 번역 과정을 나타내고 있다.
도 12는 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 13은 이미지 텍스트 번역부에 의하여 수행되는 이미지 텍스트 번역 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 웹 페이지 번역 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 15는 도 14에 도시된 서버의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서 웹 페이지 번역 방법의 흐름을 나타내는 것이다.
도 16은 웹 페이지 번역 요청 아이콘을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 17은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 텍스트 변환을 수행하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 18은 도 17에 도시되어 있는 이미지 텍스트 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19는 서버에 의하여 수행되는 단계 S63의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 변환 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 21은 도 20에 도시되어 있는 이미지 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 22는 서버에 의하여 수행되는 단계 S83의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 23은 한글이 문장이 삽입되어 있는 원본 이미지를 예시적으로 나타낸다.
도 24는 이미지 생성부에 의하여 도 23에 도시된 이미지로부터 한글 문장을 영어로 변환한 변환 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 25은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 이미지 텍스트 변환을 수행하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 26은 도 25에 도시되어 있는 적응적 이미지 텍스트 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 27은 서버에 의하여 수행되는 단계 S103의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 28은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 이미지 변환 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 29는 도 28에 도시되어 있는 적응적 이미지 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 30은 서버에 의하여 수행되는 단계 S123의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 31은 한글이 문장이 삽입되어 있는 원본 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 32는 이미지 생성부에 의하여 도 31에 도시된 이미지로부터 한글 문장을 영어로 적응적 변환한 변환 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버(100)의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법의 흐름을 나타내고 있다.
도 3은 카테고리 키워드를 예시적으로 나타내는 카테고리 계층 체계화를 보여주는 예시도이다.
도 4는 속성 키워드를 예시적으로 나타내는 속성 계층 체계화의 상태를 예시적으로 도시하는 예시도이다.
도 5는 상품 정보를 다국어로 표시하는 방법을 실현시키기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 블로도이다.
도 6은 도 5에 도시된 서버의 동작으로서 상품 정보를 다국어로 표시하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 흐릅니다.
도 7은 데이터베이스에서 관리되는 키워드 세트를 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 8은 데이터베이스에서 관리되는 문장 템플릿 세트를 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 9는 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장이 다국어로 생성되어 것을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 웹 기반의 이미지 텍스트 번역을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타낸다.
도 11은 도 10에 도시된 서버의 상세 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서, 웹 기반의 이미지 텍스트 번역 과정을 나타내고 있다.
도 12는 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 13은 이미지 텍스트 번역부에 의하여 수행되는 이미지 텍스트 번역 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 웹 페이지 번역 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 15는 도 14에 도시된 서버의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서 웹 페이지 번역 방법의 흐름을 나타내는 것이다.
도 16은 웹 페이지 번역 요청 아이콘을 예시적으로 나타내는 예시도이다.
도 17은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 텍스트 변환을 수행하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 18은 도 17에 도시되어 있는 이미지 텍스트 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19는 서버에 의하여 수행되는 단계 S63의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 변환 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 21은 도 20에 도시되어 있는 이미지 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 22는 서버에 의하여 수행되는 단계 S83의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 23은 한글이 문장이 삽입되어 있는 원본 이미지를 예시적으로 나타낸다.
도 24는 이미지 생성부에 의하여 도 23에 도시된 이미지로부터 한글 문장을 영어로 변환한 변환 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 25은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 이미지 텍스트 변환을 수행하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 26은 도 25에 도시되어 있는 적응적 이미지 텍스트 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 27은 서버에 의하여 수행되는 단계 S103의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 28은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 이미지 변환 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 29는 도 28에 도시되어 있는 적응적 이미지 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 30은 서버에 의하여 수행되는 단계 S123의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 31은 한글이 문장이 삽입되어 있는 원본 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 32는 이미지 생성부에 의하여 도 31에 도시된 이미지로부터 한글 문장을 영어로 적응적 변환한 변환 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수임을 명시하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 통신망을 통하여 데이터베이스(20) 및 쇼핑몰(10)과 연동할 수 있다. 서버(100)는 쇼핑몰(10)에서 판매하는 상품과 관련된 복수의 키워드 및 문장 템플릿을 추출하고, 이를 기반으로 다이나믹하게 다양한 형태의 상품 설명 문장을 생성함으로써 온라인 쇼핑몰(10)의 상품 판매를 위한 웹 페이지에 상품과 관련된 정보를 용이하게 표시할 수 있다. 이러한 서버는 키워드 추출부(110), 문장 템플릿 추출부(120), 문장 생성부(130) 및 업로드부(140) 등을 포함할 수 있다. 각 부(1120~140)는 상호간에 연동 가능하다.
도 2는 도 1에 도시되어 있는 서버(100)의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품 정보 생성 방법의 흐름을 나타내고 있다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 먼저, 서버(100)의 키워드 추출부(110)는 상품의 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여, 상기 상품에 대응하여 복수의 키워드 항목에 대응하는 복수의 키워드를 추출할 수 있다(단계:S1).
상기 복수의 키워드 항목은, 상품이 속하는 카테고리를 나타내는 카테고리 키워드, 상기 상품이 가진 특징적인 속성을 나타내는 속성 키워드, 상기 상품의 감성적인 속성을 나타내는 무드 키워드를 포함할 수 있다.
상기 카테고리 키워드는 상품이 어떤 카테고리에 들어있는지를 나타내는 키워드이다. 도 3은 카테고리 키워드를 예시적으로 나타내는 카테고리 계층 체계화를 보여주는 예시도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 카테고리 키워드는 니트탑, 스커트, 브라우스 등과 같이 상품이 어떠한 카테고리에 속하는지를 축약적으로 나타낸다. 본 발명은 이러한 카테고리 계층 체계화를 통하여, 예컨대 여성의류는 총 132개의 키워드로 분류하였다.
속성 키워드는 해당 상품의 특징적인 속성을 나타내는 키워드이다. 도 4는 속성 키워드를 예시적으로 나타내는 속성 계층 체계화의 상태를 예시적으로 도시하는 예시도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 속성 키워드는 예컨대 로고, 리폰, 버클 장식, 부분 레이스, 솔리브 브리스 등 그 상품이 가진 특성을 나타낸다. 본 발명은 이러한 속성 계층 체계화 통하여, 예컨대 패션 관련 속성은 총 494개의 키워드로 분류하였다. 감성 키워드는 예컨대 무드있는, 슬픈, 기분좋은 등과 같이 해당 상품의 특징적인 감성적인 부분을 나타내는 식별자이다.
다음으로, 서버(100)의 문장 템플릿 추출부(120)는 상기 복수의 키워드에 부합하는 적어도 하나의 문장 템플릿을 연계된 데이터베이스(20)로부터 추출할 수 있다(단계:S2).
적어도 하나의 문장 템플릿은, 상기 복수의 키워드에 부합하는 기본 문장 템플릿 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿을 포함할 수 있다. 상기 인기 문장 템플릿은 빅데이터로부터 추출되어 상기 기본 문장 템플릿과 연관되어 데이터베이스에 저장될 수 있다.
상기 인기 문장 템플릿은 상기 복수의 키워드를 포함하는 문장으로서 가장 많이 사용되는 문장, 가장 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나를 기반으로 하여 생성되는 템플릿일 수 있다.
상기 문장 템플릿 추출부(120)는, 상기 기본 문장 템플릿 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿에 상기 복수의 키워드를 삽입하여 어느 하나를 선택하도록 요청하는 사용자 인터페이스를 사용자 단말기에 표시할 수도 있다.
이어서, 서버(100)의 문장 생성부(130)는 적어도 하나의 문장 템플릿이 정해지면 상기 복수의 키워드를 상기 적어도 하나의 문장 템플릿에 삽입함에 의하여, 상기 상품에 대응하는 적어도 하나의 상품 설명 문장을 생성할 수 있다(단계:S3). 그러면 서버(100)의 업로드부(140)는 상기 적어도 하나의 상품 설명 문장을 상기 상품의 판매 웹페이지에 업로드할 수 있다(단계:S4).
이와 같이, 상품의 이미지 분석을 통하여 그 상품에 대응되는 키워드 및 문장 템플릿을 추출하여 상품 정보를 생성할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 의한 상품과 관련한 문장의 생성은 최적화된 표현을 미리 문장 템플릿으로 만들어 놓고, 서버(100)는 쇼핑몰(10)에서 판매하는 상품과 관련하여 추출되는 복수의 키워드 및 문장 템플릿을 기반으로 다이나믹하게 다양한 형태의 상품 설명 문장을 생성함으로써 온라인 쇼핑몰(10)의 상품 판매를 위한 웹 페이지에 상품과 관련된 정보를 용이하게 표시할 수 있다.
한편, 이와 같은 이러한 상품과 관련한 문장의 생성은 다국어와 연계될 수 있다. 즉, 단어 문장에 대하여 최적화된 표현을 데이터베이스에 미리 연관시켜 놓고 단어나 문장 교체에 따라 실시간으로 적용함으로써 다국어 표현의 정확도를 높이고 신속한 정보의 표시를 가능하게 한다. 이는 문장 템플릿을 기반으로 수행되는 것으로, 실시간 번역과는 전혀 다음 개념이라 할 수 있다.
도 5는 상품 정보를 다국어로 표시하는 방법을 실현시키기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 블록도이고, 도 6은 도 5에 도시된 서버의 동작으로서 상품 정보를 다국어로 표시하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 흐릅니다.
도 5 내지 도 6을 참조하면, 먼저, 서버(200)의 키워드 세트 추출부(210)는 상품의 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여, 상기 상품에 대응하여 복수의 키워드 항목에 대응하는 복수의 키워드 세트를 추출할 수 있다(단계:S11). 상기 복수의 상기 키워드 세트는 상기 제 1 언어로 표현된 제 1 키워드 및 상기 제 1 언어와 상이한 제 2 언어로 표현된 제 2 키워드를 포함할 수 있다. 즉, 키워드 세트는 특정 단어에 대한 다국어 표현의 세트를 의미할 수 있다.
도 7은 데이터베이스(22)에서 관리되는 키워드 세트를 예시적으로 나타내는 예시도로서, 도 7에 도시된 바와 같이, 특정 속성 키워드에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 언어가 세트로 관리되는 것을 알 수 있다.
예를 들어, 상기 상품의 복수의 키워드 세트를 추출하는 단계(단계:S11)는 제 1 언어를 기반으로 하여, 상기 상품에 대응하여 복수의 키워드 항목에 대응하는 복수의 상기 제 1 키워드를 추출하고, 추출된 상기 복수의 제 1 키워드와 연관되는 복수의 제 2 키워드를 상기 데이터베이스(22)로부터 추출할 수 있다.
상기 복수의 키워드 항목은, 앞서도 언급햇듯이, 상기 상품이 속하는 카테고리를 나타내는 카테고리 키워드, 상기 상품이 가진 특징적인 속성을 나타내는 속성 키워드, 상기 상품의 감성적인 속성을 나타내는 무드 키워드를 포함할 수 있다.
한편으로, 서버(200)의 문장 템플릿 세트 추출부(220)는 상기 복수의 키워드 세트에 부합하는 적어도 하나의 문장 템플릿 세트를 데이터베이스(22)로부터 추출할 수 있다(단계:S12). 여기서 적어도 하나의 상기 문장 템플릿 세트는 상기 제 1 언어로 표현된 제 1 문장 템플릿 및 상기 제 2 언어로 표현된 제 2 문장 템플릿을 포함할 수 있다. 즉, 문장 템플릿 세트는 특정 문장 템플릿에 대한 다국어 표현의 세트를 의미할 수 있다.
도 8은 데이터베이스(22)에서 관리되는 문장 템플릿 세트를 예시적으로 나타내는 예시도로서, 도 8에 도시된 바와 같이, 특정 문장에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 언어가 세트로 관리되는 것을 알 수 있다. 각각의 문장들은 해당 언어를 쓰는 현지인들에게 최적화된 표현일 수 있다.
다음으로, 서버(200)의 문장 생성부(230)는, 언어 선택 신호를 기반으로 하여, 상기 키워드 세트 및 상기 문장 템플릿 세트로부터 상기 언어 선택 신호에 의하여 선택된 언어에 대응하는 키워드 및 문장 템플릿을 선택할 수 있다(단계:S13).
상기 언어 선택 신호는 사용자가 원하는 언어를 선택하는 신호일 수 있다. 예를 들어, 서버(200)는 사용자가 원하는 언어를 선택할 수 있는 언어 선택부를 포함하는 사용자 인터페이스를 사용자 단말기에 표시하고, 상기 언어 선택부는 사용자에 의하여 선택된 언어에 대응하는 언어 선택 신호를 발생할 수도 있다.
문장 생성부(230)는 상기 선택된 키워드를 상기 선택된 문장 템플릿에 삽입함에 의하여, 상기 선택된 언어로 표현된 상기 상품의 상품 설명 문장을 생성하고(단계:S14), 상기 생성된 상품 설명 문장을 상기 상품의 판매 웹페이지에 업로드 할 수 있다(단계:S15).
도 9는 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장이 다국어로 생성되어 것을 예시적으로 나타내는 예시도로서, 도 9에 도시된 바와 같이, 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장이 다국어로 생성되어 관리될 수 있다. 특정 문장에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 문장 세트가 관리되는 것을 알 수 있다. 각각의 문장들은, 템플릿에 의하여, 해당 언어를 쓰는 현지인들에게 최적화된 표현일 수 있다.
한편, 적어도 하나의 문장 템플릿 세트는, 상기 복수의 키워드 세트에 부합하는 기본 문장 템플릿 세트 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿 세트를 포함할 수 있다. 인기 문장 템플릿 세트는 복수의 언어로 표현된 문장 템플릿을 포함하고 각각의 언어로 표현된 문장 템플릿은 그 언어를 사용하는 지역에서 가장 많이 사용되는 문장, 상기 지역에서 가장 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 상기 지역에서 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나를 기반으로 함으로써, 상기 언어를 사용하는 현지에서 사용되는 표현을 기반으로 생성되는 템플릿일 수 있다.
이하에서는, 이미지 내에 포함된 텍스트를 번거로운 과정 없이 웹 기반으로 용이하게 번역할 수 있는 웹 기반의 번역과 관련된 실시예들을 살펴보기로 한다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 웹 기반의 이미지 텍스트 번역을 실현하기 위한 시스템의 구성을 나타낸다.
도 10에 도시된 바와 같이, 서버(300)는 쇼핑몰(14) 및 데이터베이스(24)와 연동되며 웹 페이지 에디터(310) 및 이미지 텍스트 번역부(320)를 포함할 수 있다. 서버(300)은 쇼핑몰(14)의 판매를 위한 다양한 웹페이지에 포함되는 이미지들에 포함되는 이미지 텍스트를 용이하게 번역할 수 있다.
도 11은 도 10에 도시된 서버의 상세 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서, 웹 기반의 이미지 텍스트 번역 과정을 나타내고 있다.
도 10 내지 도 11 참조하면, 서버(300)는 웹 상에서 실시간으로 동작하는 웹 페이지 에디터(310)를 기반으로 이미지를 포함하는 웹 페이지의 편집 화면을 표시할 수 있다(단계:S31). 상기 이미지는 제 1 언어로 표현된 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 다음으로, 상기 이미지에 포함된 이미지 텍스트에 대한 번역을 요청할 수 있는 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 표시할 수 있다(단계:S32).
상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 선택하면, 이미지 텍스트 번역부(320)은 상기 이미지에 포함된 이미지 텍스트를 타겟 언어인 제 2 언어로 수정하여 수정된 이미지를 웹 상에서 실시간으로 업데이트할 수 있다(단계:S33)
도 12는 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 예시적으로 나타내는 예시도이다. 도 12을 참조하면, 웹 페이지의 편집 화면 내에 이미지가 표시되며, 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘(lC1)이, 예컨대, 이미지 내에 표시될 수 있다. 바람직하기로는, 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘은, 이미지 부근 또는 이미지 내에, 해당 이미지의 번역 요청을 위한 아이콘임을 직관적으로 인지할 수 있도록 구비된다.
도 13은 이미지 텍스트 번역부에 의하여 수행되는 이미지 텍스트 번역 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13에 도시된 바와 같이, 상기 이미지 텍스트 번역부(320)는, 상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 선택하는 것에 응답하여, 상기 이미지에 대응하는 이미지 편집 파일을 데이터베이스로부터 추출할 수 있다(단계:S41).
이어서, 이미지 텍스트 번역부(320)는 추출된 상기 이미지 편집 파일을 웹 기반 이미지 에디터를 사용하여 표시하고(단계:S42), 한편으로, 번역할 타겟 언어인 제 2 언어를 선택할 수 있다(단계:S43).
이미지 텍스트 번역부(320)는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출할 수 있다.(단계:S44). 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트로 번역하는 것은, 앞서 도 5 내지 도 9를 참조하여 설명한 다국어 번역 과정에 의하여 수행될 수 있다.
이미지 텍스트 번역부(320)는 상기 추출된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일에 삽입하는 것을 기반으로 하여, 상기 이미지 편집 파일을 수정하고(단계:S45), 수정된 이미지 편집 파일을 기반으로 하여 웹 페이지에 삽입되는 형식의 이미지를 생성할 수 있다(단계;S46). 그리고, 상기 변환된 이미지를 상기 웹 페이지에 삽입할 수 있다.
한편, 이미지 텍스트 번역부(320)는 상기 수정된 이미지 편집 파일을 상기 데이터베이스에 저장할 수도 있다. 또한, 이미지 텍스트 번역부(320)는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 복수 개 추출하고, 추출된 복수의 제 2 언어로 표현된 텍스트를 표시하고 표시된 텍스트 중 어느 하나를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택되는 제 2 언어로 표시된 텍스트를 상기 이미지 파일에 삽입할 수 있다.
또한, 이미지 텍스트 번역부(320)는 상기 추출된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일의 삽입할 위치에 적합하도록 재편집하는 편집할 수도 있다.
도 14는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 웹 페이지 번역 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 14에 도시된 바와 같이, 서버(400)는 통신망을 통하여 쇼핑몰(16) 및 데이터베이스(26)과 연동하고, 웹 페이지 에디터(410) 및 웹 페이지 번역부(420)를 포함할 수 있다. 서버(400)은 쇼핑몰(16)의 판매를 위한 다양한 웹페이지에 포함되는 이미지들에 포함되는 이미지 텍스트를 용이하게 번역할 수 있다.
도 15는 도 14에 도시된 서버의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도로서 웹 페이지 번역 방법의 흐름을 나타내는 것이다.
도 15 내지 도 14를 참조하면, 웹 페이지 에디터(410)은 웹 기반의 웹 페이지 에디터의 웹 페이지의 편집 화면에 웹 페이지 번역 요청 아이콘을 표시할 수 있다(단계:S51). 상기 웹 페이지는 제 1 언어로 표현된 제 1 텍스트 및 이미지를 포함하고, 상기 이미지는 상기 제 1 언어로 표현된 제 2 텍스트를 포함할 수 있다.
도 16은 웹 페이지 번역 요청 아이콘을 예시적으로 나타내는 예시도이다. 도 16을 참조하면, 웹 페이지의 편집 화면 내에 이미지가 표시되며 이미지 웹 페이지 번역 요청 아이콘(lC2)이 화면의 일측에 표시될 수 있다.
웹 페이지 번역부(420)는, 상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘을 선택하면, 데이터베이스와 연동하여, 상기 웹 페이지에 포함된 제 1 텍스트 및 상기 이미지에 포함된 제 2 텍스트를 타겟 언어인 제 2 언어로 수정하여 상기 웹 페이지를 웹 상에서 업데이트할 수 있다(단계:S53).
웹 페이지 번역부(420)는 상기 웹 페이지 번역 요청 아이콘을 선택하는 것에 응답하여, 상기 이미지에 대응하는 이미지 편집 파일을 데이터베이스로부터 추출하고, 추출된 상기 이미지 편집 파일을 웹 기반 이미지 에디터를 사용하여 표시하고, 번역할 타겟 언어인 제 2 언어를 선택하고, 상기 제 1 언어로 표현된 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트에 대응하는 상기 제 2 언어로 표현된 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 추출된 제 2 언어로 표현된 제 2 텍스트를 상기 이미지 편집 파일에 삽입하는 것을 기반으로 하여, 상기 이미지 편집 파일을 수정하고, 수정된 이미지 편집 파일을 웹 페이지에 삽입되는 형식의 이미지로 변환하고, 상기 변환된 이미지를 상기 웹 페이지에 삽입할 수 있다.
상기 웹 페이지 번역부는, 상기 수정된 이미지 편집 파일을 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다. , 상기 웹 페이지 번역부는, 상기 제 1 언어로 표현된 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트에 각각 대응하는 상기 제 2 언어로 표현된 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트를 데이터베이스로부터 복수 개 추출하고, 추출된 복수의 제 2 언어로 표현된 제 1 텍스트 및 제 2 텍스트를 표시하고 표시된 텍스트 중 어느 하나를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시하고, 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택되는 제 2 언어로 표시된 제 1 텍스트는 상기 웹 페이지에 삽입하고, 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택되는 제 2 언어로 표시된 제 2 텍스트는 상기 이미지 파일에 삽입할 수 있다. 상기 웹 페이지 번역부는, 상기 추출된 제 2 언어로 표현된 제 2 텍스트를 상기 이미지 편집 파일의 삽입할 위치에 적합하도록 재편집할 수도 있다.
도 17은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 텍스트 변환을 수행하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 17에 도시된 바와 같이, 서버(500)는 쇼핑몰(50) 및 데이터베이스(60)와 연동되며 웹 페이지 에디터(510) 및 변환부(520)를 포함할 수 있다. 서버(500)은 쇼핑몰(50)의 판매를 위한 다양한 웹페이지에 포함되는 이미지들에 포함되는 이미지 텍스트를 용이하게 번역할 수 있다.
도 18은 도 17에 도시되어 있는 이미지 텍스트 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 17 내지 도 18을 참조하면, 웹 페이지 에디터(510)은 웹 상에서 실시간으로 동작하는 웹 기반 어플리케이션으로서, 웹 페이지의 편집 화면을 표시할 수 있다(단계:S61). 웹 페이지 에디터(510)은 웹 페이지의 편집 화면에 웹 페이지 번역 요청 아이콘(예를 들어, 도 12 또는 도 16에서 도시된 것과 유사한 형태의)을 표시할 수 있다(단계:S62).
상기 웹 페이지는, 예컨대 상품 판매를 위한 웹 페이지로서 웹 페이지 내에는 상품 이미지 등과 같은 다양한 이미지를 포함할 수 있다. 상기 이미지에는 제 1 언어로 표현되는 제 1 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 상기 제 1 이미지 텍스트는 이미지 내에서 제 1 언어의 텍스트로 표시되나 이미지의 일부이므로 일반적인 텍스트 수정과 같은 방식으로는 번역이 불가능하다. 본 발명은 이와 같이 번역이 불가능한 이미지 텍스트를 웹 상에서 자동으로 변환할 수 있다.
상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면, 서버(500)는 데이터베이스(60)와 연동하여, 상기 웹 페이지에 포함된 이미지에 포함되어 있는 제 1 이미지 텍스트를 타겟 언어인 제 2 언어로 표현되는 제 2 이미지 텍스트로 변환하고 변환된 제 2 이미지 텍스트를 포함하는 이미지를 웹 상에서 업데이트할 수 있다(단계:S63).
도 19는 서버(500)에 의하여 수행되는 단계 S63의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19에 도시된 바와 같이, 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면 웹 페이지 에디터(510)는 이미지에 대응하는 이미지 편집 파일을 데이터베이스(60)로부터 추출할 수 있다(단계:S71).
상기 이미지 편집 파일은 상기 제 1 이미지 텍스트에 대응하는 제 1 언어로 표현된 텍스트 및 제 1 언어로 표현된 텍스트의 텍스트 속성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 편집 파일은 포토샵 편집 파일 등일 수 있다. 상기 텍스트 속성 정보는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트의 크기, 폰트, 색상 및 강조효과 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값들을 포함할 수 있다. 상기 강조효과는 굵은꼴, 기울임꼴, 밑줄, 음영, 역상, 강조색 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값일 수 있다.
웹 페이지 에디터(510)는 추출된 상기 이미지 편집 파일을 상기 편집 화면의 일 측에 표시할 수 있다(단계:S72). 서버(500)의 변환부(520)는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 데이터베이스로부터 추출할 수 있다(단계:S73). 예를 들어, 상기 제 1 언어는 한국어이고 제 2 언어는 영어라고 가정하면, 변환부(520)은 한글로 표현되어 있는 문장에 대응되는 영어 문장을 데이터베이스(60)로부터 추출할 수 있다.
상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트로 번역하는 것은, 앞서 도 5 내지 도 9를 참조하여 설명한 다국어 번역 과정에 의하여 수행될 수 있다.
변환부(520)은 추출된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 텍스트 속성 정보를 기반으로 변환할 수 있다(단계:S74). 예를 들어, 변환부(520)은 추출된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 텍스트 속성 정보에 따른 텍스트 속성 값들을 적용하는 것이다.
변환부(520)은 텍스트 속성 정보를 기반으로 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일에 삽입할 수 있다(단계:S75). 변환부(520)는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트가 삽입된 이미지 편집 파일을 기반으로 하여 변환된 이미지를 생성할 수 있다(단계:S76). 상기 변환된 이미지는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 변환부(520)는 생성된 상기 이미지를 웹 상에 업데이트할 수 있다(단계:S77).
변환부(520)은 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 삽입된 이미지 편집 파일을 기반으로, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일의 삽입할 위치에 적합하도록 재편집할 수도 있다. 예를 들어, 동일한 의미라도 언어마다 길이나 단어 개수가 다르므로 텍스트가 영역에 적절히 삽입될 수도 있도록 텍스트의 줄바꿈, 크기 등을 편집하는 것이다.
한편, 추출되는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트는 복수 개일 수 있다. 이 경우, 변환부(520)는 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를 표시하고 표시된 텍스트 중 어느 하나를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 변환부(520)는 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 사용할 수 있다.
상기 사용자 인터페이스는 상기 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를, 자주 표현되는 문장, 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나의 순서로 정렬 또는 검색할 수 있도록 한다.
앞서 도 9를 참조한 설명에서도 언급한 바 있듯이, 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장은 다국어로 생성되어 데이터베이스에 의하여 관리될 수 있다. 특정 문장에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 문장 세트가 관리되는 것을 알 수 있다. 각각의 문장들은, 템플릿에 의하여, 해당 언어를 쓰는 현지인들에게 최적화된 표현일 수 있다.
적어도 하나의 문장 템플릿 세트는, 상기 복수의 키워드 세트에 부합하는 기본 문장 템플릿 세트 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿 세트를 포함할 수 있다. 인기 문장 템플릿 세트는 복수의 언어로 표현된 문장 템플릿을 포함하고 각각의 언어로 표현된 문장 템플릿은 그 언어를 사용하는 지역에서 가장 많이 사용되는 문장, 상기 지역에서 가장 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 상기 지역에서 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나를 기반으로 함으로써, 상기 언어를 사용하는 현지에서 사용되는 표현을 기반으로 생성되는 템플릿일 수 있다.
도 20은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이미지 변환 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 20에 도시된 바와 같이, 서버(600)는 쇼핑몰(52) 및 데이터베이스(62)와 연동되며 추출부(610), 번역부(620) 및 이미지 생성부(630)를 포함할 수 있다. 서버(600)은 쇼핑몰(52)의 판매를 위한 다양한 웹페이지에 포함되는 이미지들에 포함되는 이미지 텍스트를 용이하게 번역할 수 있다.
도 21은 도 20에 도시되어 있는 이미지 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 20 내지 도 21에 도시된 바와 같이, 서버(600)는 웹 상에서 실시간으로 동작하는 웹 페이지 에디터를 사용하여 웹 페이지의 편집 화면을 표시할 수 있다(단계:S81). 웹 페이지 에디터는 웹 페이지의 편집 화면에 웹 페이지 번역 요청 아이콘(예를 들어, 도 12 또는 도 16에서 도시된 것과 유사한 형태의)을 표시할 수 있다(단계:S82).
상기 웹 페이지는, 예컨대 상품 판매를 위한 웹 페이지로서 웹 페이지 내에는 상품 이미지 등과 같은 다양한 이미지를 포함할 수 있다. 상기 이미지에는 제 1 언어로 표현되는 제 1 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 상기 제 1 이미지 텍스트는 이미지 내에서 제 1 언어의 텍스트로 표시되나 이미지의 일부이므로 일반적인 텍스트 수정과 같은 방식으로는 번역이 불가능하다. 본 발명은 이와 같이 번역이 불가능한 이미지 텍스트를 웹 상에서 자동으로 변환할 수 있다.
상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면, 서버(600)는 데이터베이스(60)와 연동하여, 상기 웹 페이지에 포함된 이미지에 포함되어 있는 제 1 이미지 텍스트를, 그 속성이 유지된 채로, 타겟 언어인 제 2 언어로 표현되는 제 2 이미지 텍스트로 변환하고 변환된 제 2 이미지 텍스트를 포함하는 이미지를 웹 상에서 업데이트할 수 있다(단계:S83).
도 22는 서버(600)에 의하여 수행되는 단계 S83의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 22에 도시된 바와 같이, 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면 추출부(610)는 상기 이미지 내의 제 1 텍스트 이미지를 분석하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출한다(단계:S91). 예를 들어, 추출부(610)는 광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식함에 의하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출할 수 있다.
추출부(610)는 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 텍스트 속성 정보를 추출할 수 있다(단계:S92). 상기 텍스트 속성 정보는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트의 크기, 폰트, 색상 및 강조효과 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값들을 포함할 수 있다. 상기 강조효과는 굵은꼴, 기울임꼴, 밑줄, 음영, 역상, 강조색 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값일 수 있다.
다음으로, 번역부(620)는 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스(62)로부터 추출할 수 있다(단계:S93). 예를 들어, 상기 제 1 언어는 한국어이고 제 2 언어는 영어라고 가정하면, 번역부(620)은 한글로 표현되어 있는 문장에 대응되는 영어 문장을 데이터베이스(62)로부터 추출할 수 있다.
상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트로 번역하는 것은, 앞서 도 5 내지 도 9를 참조하여 설명한 다국어 번역 과정에 의하여 수행될 수 있다.
이미지 생성부(630)는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트 및 상기 텍스트 속성 정보를 기반으로 하여 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 상기 텍스트 속성 정보가 적용된 형태의 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성할 수 있다(단계:S94)
예를 들어, 이미지 생성부(630)는 제 2 언어로 표현된 텍스트에 텍스트 속성 정보에 따른 텍스트 속성 값들을 적용하고, 텍스트 속성 값이 적용된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 이미지 레이어로 변환함에 의하여 제 2 텍스트 이미지를 생성할 수 있다.
이어서, 이미지 생성부(630)는 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성할 수 있다(단계:S95). 예를 들어, 이미지 생성부(630)은 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하고, 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입할 수 있다.
여기서 이미지 생성부(630)은 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환할 수도 있다. 즉, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 삽입된 이미지 편집 파일을 기반으로, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일의 삽입할 위치에 적합하도록 재편집하는 것이다.
예를 들어, 동일한 의미의 문장이라도 언어마다 길이나 단어 개수가 달라질 수 있으므로 이미지 생성부(630)은 이러한 재편집을 통하여 이미지에 제 2 텍스트 이미지가 적절히 삽입되도록 한다.
도 23은 한글이 문장이 삽입되어 있는 원본 이미지를 예시적으로 나타내고 있고, 도 24는 이미지 생성부(630)에 의하여 도 23에 도시된 이미지로부터 한글 문장을 영어로 변환한 변환 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 23에 도시된 바와 같이 "연장 소매확장 티셔츠"라는 한글로 표현된 갈색 색상의 맑은 고딕체 문장이 삽입되어 있는 이미지가 서버(600)에 의하여 "Extended Sleeve Cotton T-Shirt"라는 영어로 표현된 갈색 색상의 고딕체 문장으로 변환될 수 있다. 즉 본 발명에 따르면 이미지 내의 텍스트가 웹 상에서 자동 번역되며 텍스트 속성까지 유지되는 것을 알 수 있다. 이미지 생성부(630)는 생성된 상기 이미지를 웹 상에 업데이트할 수 있다(단계:S96).
한편, 데이터베이스(62)로부터 추출되는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트는 복수 개일 수 있다. 이 경우, 번역부(620)는 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를 표시하고 표시된 텍스트 중 어느 하나를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 이미지 생성부(630)는 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 사용할 수 있다.
상기 사용자 인터페이스는 상기 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를, 자주 표현되는 문장, 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나의 순서로 정렬 또는 검색할 수 있도록 한다.
앞서 도 9를 참조한 설명에서도 언급한 바 있듯이, 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장은 다국어로 생성되어 데이터베이스에 의하여 관리될 수 있다. 특정 문장에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 문장 세트가 관리되는 것을 알 수 있다. 각각의 문장들은, 템플릿에 의하여, 해당 언어를 쓰는 현지인들에게 최적화된 표현일 수 있다.
적어도 하나의 문장 템플릿 세트는, 상기 복수의 키워드 세트에 부합하는 기본 문장 템플릿 세트 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿 세트를 포함할 수 있다. 인기 문장 템플릿 세트는 복수의 언어로 표현된 문장 템플릿을 포함하고 각각의 언어로 표현된 문장 템플릿은 그 언어를 사용하는 지역에서 가장 많이 사용되는 문장, 상기 지역에서 가장 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 상기 지역에서 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나를 기반으로 함으로써, 상기 언어를 사용하는 현지에서 사용되는 표현을 기반으로 생성되는 템플릿일 수 있다.
도 25은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 이미지 텍스트 변환을 수행하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 25에 도시된 바와 같이, 서버(700)는 쇼핑몰(54) 및 데이터베이스(64)와 연동되며 웹 페이지 에디터(710) 및 변환부(720)를 포함할 수 있다. 서버(700)은 쇼핑몰(54)의 판매를 위한 다양한 웹페이지에 포함되는 이미지들에 포함되는 이미지 텍스트를 적응적으로 용이하게 번역할 수 있다.
도 26은 도 25에 도시되어 있는 적응적 이미지 텍스트 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 25 내지 도 26을 참조하면, 웹 페이지 에디터(710)은 웹 상에서 실시간으로 동작하는 웹 기반 어플리케이션으로서, 웹 페이지의 편집 화면을 표시할 수 있다(단계:S101). 웹 페이지 에디터(710)은 웹 페이지의 편집 화면에 웹 페이지 번역 요청 아이콘(예를 들어, 도 12 또는 도 16에서 도시된 것과 유사한 형태의)을 표시할 수 있다(단계:S102).
상기 웹 페이지는, 예컨대 상품 판매를 위한 웹 페이지로서 웹 페이지 내에는 상품 이미지 등과 같은 다양한 이미지를 포함할 수 있다. 상기 이미지에는 제 1 언어로 표현되는 제 1 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 상기 제 1 이미지 텍스트는 이미지 내에서 제 1 언어의 텍스트로 표시되나 이미지의 일부이므로 일반적인 텍스트 수정과 같은 방식으로는 번역이 불가능하다. 본 발명은 이와 같이 번역이 불가능한 이미지 텍스트를 웹 상에서 자동으로 변환할 수 있다.
상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면, 서버(700)는 데이터베이스(64)와 연동하여, 상기 웹 페이지에 포함된 이미지에 포함되어 있는 제 1 이미지 텍스트를 이미지 분석에 따라 적응적으로 타겟 언어인 제 2 언어로 표현되는 제 2 이미지 텍스트로 변환하고 변환된 제 2 이미지 텍스트를 포함하는 이미지를 웹 상에서 업데이트할 수 있다(단계:S103).
도 27은 서버(700)에 의하여 수행되는 단계 S103의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 27에 도시된 바와 같이, 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면 웹 페이지 에디터(710)는 이미지에 대응하는 이미지 편집 파일을 데이터베이스(64)로부터 추출할 수 있다(단계:S111).
상기 이미지 편집 파일은 상기 제 1 이미지 텍스트에 대응하는 제 1 언어로 표현된 텍스트 및 제 1 언어로 표현된 텍스트의 제 1 텍스트 속성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 편집 파일은 포토샵 편집 파일 등일 수 있다. 텍스트 속성 정보는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트의 크기, 폰트, 색상 및 강조효과 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값들을 포함할 수 있다. 상기 강조효과는 굵은꼴, 기울임꼴, 밑줄, 음영, 역상, 강조색 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값일 수 있다.
웹 페이지 에디터(710)는 추출된 상기 이미지 편집 파일을 상기 편집 화면의 일 측에 표시할 수 있다(단계:S112). 서버(700)의 변환부(720)는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 데이터베이스로부터 추출할 수 있다(단계:S113). 예를 들어, 상기 제 1 언어는 한국어이고 제 2 언어는 영어라고 가정하면, 변환부(720)은 한글로 표현되어 있는 문장에 대응되는 영어 문장을 데이터베이스(64)로부터 추출할 수 있다.
상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트로 번역하는 것은, 앞서 도 5 내지 도 9를 참조하여 설명한 다국어 번역 과정에 의하여 수행될 수 있다.
변환부(720)는 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성할 수 있다(단계:S114). 즉, 이미지를 분석하여 번역 후 이미지에 삽입될 번역 문장의 속성도 이미지에 적합하도록 변환하는 것이다.
구체적으로, 변환부(720)은 이미지를 분석하여 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 등을 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성 값을 설정할 수 있다.
예를 들면, 상기 변환부(720)는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하고, 추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정할 수 있다. 변환부(720)는 이미지 내에 포함되는 모델의 표정 등을 분석하여 감정 정보를 추출하고 대응되는 정해진 텍스트 속성 값을 설정할 수 있다.
여기서 감정 정보는 분노(anger), 경멸(contempt), 혐오(disgust), 무서움(fear), 행복(happiness), 무표정(neutral), 슬픔(sadness), 놀람(surprise)의 감정 팩터로 구분될 수 있다. 각 이미지는 이러한 8가지 감정 팩터 중 적어도 일부에 대한 점수를 가질 수 있다. 점수는 0~1.0까지 주어질 수 있다. 이러한 감정 팩터를 추출하는 감정정보 추출 알고리즘은 이미지 내의 객체 또는 컬러와 그에 따른 감정점수 값을 매칭하여 기계 학습함으로써 진화될 수 있다. 예컨대, (객체 관련 정보, 각 감정팩터에 대한 감정점수)를 학습용 데이터로 생성하여 딥러닝 모델에 입력함으로써 학습될 수 있다. 장치는 이렇게 획득된 감정점수에 대응되는 텍스트 속성값을 미리 저장하고 있을 수 있다.
상기 변환부(720)는, 상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하고, 추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정할 수 있다.
예를 들어, 이미지의 복잡도가 높을수록 가독성이 높은 텍스트가 사용되어야 하므로, 복잡도가 높은 경우, 굵은 글씨가 적용되도록 하고, 복잡도가 낮으면 얇은 글씨가 적용되도록 할 수 있다. 즉, 복잡도를 상/중/하로 나누어, "상"인 경우, "Bold체"로, "중"인 경우, "Regular 글씨체"로, "하"인 경우, "얇은 글씨체"가 적용되도록 매칭한다. 다른 한편으로, 복잡도를 이용하여 텍스트의 폰트를 결정할 수도 있다. 예컨대, 이미지의 복잡도가 높으면 가독성이 높은 폰트를, 이미지의 복잡도가 낮은 경우, 판독성이 높은 폰트를 사용하도록 제어할 수 있다. 가독성은 텍스트가 얼마나 쉽게 읽히는가의 정도를 나타내고, 판독성은 글꼴의 형태를 식별하고 인지하는 과정에서 얼마나 눈에 잘 띄는지의 정도를 나타낼 수 있다.
상기 변환부(720)는, 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하고, 추출된 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정할 수 있다. 예를 들면, 변환부(720)는 이미지의 명도 정보를 추출하여, 텍스트의 색상 속성값과 매칭할 수 있다.. 명도는 색의 밝고 어두운 정도를 나타낸다. 이러한 명도는 텍스트의 색상에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 변환부(720)은 기저장된 이미지 명도값에 대응되는 텍스트 색상 속성값 테이블을 기반으로 텍스트의 색상을 결정할 수 있다. 명도가 높으면 이미지가 밝은 상태인 것이므로, 텍스트의 색상은 그에 대응되는 어두운 계열의 색이 적합할 수 있다. 명도가 낮은 경우, 이미지가 어두운 것이므로, 텍스트는 눈에 띄는 색상(예컨대, 붉은 색)을 사용하는 것이 바람직하다.
상기 변환부(720)는, 상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하고, 추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정할 수도 있다. 이미지의 보색 정보를 추출하여, 텍스트 강조색 속성값에 매칭할 수 있다. 변환부(720)는 이미지 분석부에서의 주색컬러 코드값(Hex 코드, RGB 수치 및 퍼센트를 포함하는 정보)의 데이터를 기반으로 보색 정보를 획득가능하며, 보색 정보를 이용하여, 배너 화면에서 강조하고자 하는 요소나 이와 상호작용되는 요소에 활용될 수 있다. 보색은 주색데이터를 기준으로, │(주색의 H값 + 180ㅀ) - 360ㅀ│를 통해 산출된다. 이러한 보색정보를 이용하여 텍스트의 강조영역의 컬러를 결정할 수 있다. 특히, 해당이미지의 배경색상이 주색이라면, 텍스트의 강조 부분을 흰색이나 검정색으로 만들어 강조가 될 수 있도록 한다. 텍스트의 강조부분은 형태소 분석 및 의미분석을 통해 추출될 수 있다.
변환부(720)는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를, 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환할 수 있다(단계:S115). 예를 들면, 상기 변환부(720)는, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보를 각각 적용하여 비교하여 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시하고, 상기 사용자 인터페이스를 기반으로 선택되는 텍스트 속성 정보에 따라 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 변환할 수 있다. 예를 들어, 변환부(720)은 제 2 언어로 표현된 텍스트가 제 1 텍스트 속성 정보가 적용될 경우와 제 2 텍스트 속성 정보가 적용될 경우의 이미지를 비교할 수 있도록 하는 것이다.
변환부(720)은 제 1 또는 제 2 텍스트 속성 정보를 기반으로 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일에 삽입하고, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트가 삽입된 이미지 편집 파일을 기반으로 하여 변환된 이미지를 생성할 수 있다(단계:S106). 상기 변환된 이미지는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 변환부(720)는 생성된 상기 이미지를 웹 상에 업데이트할 수 있다(단계:S117).
한편, 추출되는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트는 복수 개일 수 있다. 이 경우, 변환부(720)는 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를 표시하고 표시된 텍스트 중 어느 하나를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 변환부(720)는 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 사용할 수 있다.
상기 사용자 인터페이스는 상기 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를, 자주 표현되는 문장, 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나의 순서로 정렬 또는 검색할 수 있도록 한다.
앞서 도 9를 참조한 설명에서도 언급한 바 있듯이, 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장은 다국어로 생성되어 데이터베이스에 의하여 관리될 수 있다. 특정 문장에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 문장 세트가 관리되는 것을 알 수 있다. 각각의 문장들은, 템플릿에 의하여, 해당 언어를 쓰는 현지인들에게 최적화된 표현일 수 있다.
적어도 하나의 문장 템플릿 세트는, 상기 복수의 키워드 세트에 부합하는 기본 문장 템플릿 세트 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿 세트를 포함할 수 있다. 인기 문장 템플릿 세트는 복수의 언어로 표현된 문장 템플릿을 포함하고 각각의 언어로 표현된 문장 템플릿은 그 언어를 사용하는 지역에서 가장 많이 사용되는 문장, 상기 지역에서 가장 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 상기 지역에서 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나를 기반으로 함으로써, 상기 언어를 사용하는 현지에서 사용되는 표현을 기반으로 생성되는 템플릿일 수 있다.
도 28은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 이미지 변환 방법을 실현하기 위한 시스템의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 28에 도시된 바와 같이, 서버(800)는 쇼핑몰(56) 및 데이터베이스(66)와 연동되며 추출부(810), 번역부(820) 및 이미지 생성부(830)를 포함할 수 있다. 서버(800)은 쇼핑몰(56)의 판매를 위한 다양한 웹페이지에 포함되는 이미지들에 포함되는 이미지 텍스트를 적응적으로 용이하게 번역할 수 있다.
도 29는 도 28에 도시되어 있는 적응적 이미지 변환 시스템의 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 28 내지 도 29에 도시된 바와 같이, 서버(800)는 웹 상에서 실시간으로 동작하는 웹 페이지 에디터를 사용하여 웹 페이지의 편집 화면을 표시할 수 있다(단계:S121). 웹 페이지 에디터는 웹 페이지의 편집 화면에 웹 페이지 번역 요청 아이콘(예를 들어, 도 12 또는 도 16에서 도시된 것과 유사한 형태의)을 표시할 수 있다(단계:S122).
상기 웹 페이지는, 예컨대 상품 판매를 위한 웹 페이지로서 웹 페이지 내에는 상품 이미지 등과 같은 다양한 이미지를 포함할 수 있다. 상기 이미지에는 제 1 언어로 표현되는 제 1 이미지 텍스트를 포함할 수 있다. 상기 제 1 이미지 텍스트는 이미지 내에서 제 1 언어의 텍스트로 표시되나 이미지의 일부이므로 일반적인 텍스트 수정과 같은 방식으로는 번역이 불가능하다. 본 발명은 이와 같이 번역이 불가능한 이미지 텍스트를 웹 상에서 적응적으로 자동으로 변환할 수 있다.
상기 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면, 서버(800)는 데이터베이스(66)와 연동하여, 상기 웹 페이지에 포함된 이미지에 포함되어 있는 제 1 이미지 텍스트를 이미지 분석에 따라 적응적으로 타겟 언어인 제 2 언어로 표현되는 제 2 이미지 텍스트로 변환하고 변환된 제 2 이미지 텍스트를 포함하는 이미지를 웹 상에서 업데이트할 수 있다(단계:S123).
도 30은 서버(800)에 의하여 수행되는 단계 S123의 상세한 동작 흐름을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 30에 도시된 바와 같이, 이미지 텍스트 번역 요청 아이콘이 선택되면 추출부(810)는 상기 이미지 내의 제 1 텍스트 이미지를 분석하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출한다(단계:S131). 예를 들어, 추출부(810)는 광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식함에 의하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출할 수 있다.
추출부(810)는 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출할 수 있다(단계:S132). 상기 제 1 텍스트 속성 정보는 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트의 크기, 폰트, 색상 및 강조효과 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값들을 포함할 수 있다. 상기 강조효과는 굵은꼴, 기울임꼴, 밑줄, 음영, 역상, 강조색 등과 연관된 정보, 예컨대 설정 값일 수 있다.
다음으로, 번역부(820)는 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스(66)로부터 추출할 수 있다(단계:S133). 예를 들어, 상기 제 1 언어는 한국어이고 제 2 언어는 영어라고 가정하면, 번역부(820)은 한글로 표현되어 있는 문장에 대응되는 영어 문장을 데이터베이스(66)로부터 추출할 수 있다.
상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트로 번역하는 것은, 앞서 도 5 내지 도 9를 참조하여 설명한 다국어 번역 과정에 의하여 수행될 수 있다.
이미지 생성부(830)는 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성할 수 있다(단계:S134). 즉, 이미지를 분석하여 번역 후 이미지에 삽입될 번역 문장의 속성도 이미지에 적합하도록 변환하는 것이다.
구체적으로, 이미지 생성부(830)은 이미지를 분석하여 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 등을 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성 값을 설정할 수 있다.
예를 들면, 상기 이미지 생성부(830)는, 상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하고, 추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정할 수 있다. 이미지 생성부(830)는 이미지 내에 포함되는 모델의 표정 등을 분석하여 감정 정보를 추출하고 대응되는 정해진 텍스트 속성 값을 설정할 수 있다.
여기서 감정 정보는 분노(anger), 경멸(contempt), 혐오(disgust), 무서움(fear), 행복(happiness), 무표정(neutral), 슬픔(sadness), 놀람(surprise)의 감정 팩터로 구분될 수 있다. 각 이미지는 이러한 8가지 감정 팩터 중 적어도 일부에 대한 점수를 가질 수 있다. 점수는 0~1.0까지 주어질 수 있다. 이러한 감정 팩터를 추출하는 감정정보 추출 알고리즘은 이미지 내의 객체 또는 컬러와 그에 따른 감정점수 값을 매칭하여 기계 학습함으로써 진화될 수 있다. 예컨대, (객체 관련 정보, 각 감정팩터에 대한 감정점수)를 학습용 데이터로 생성하여 딥러닝 모델에 입력함으로써 학습될 수 있다. 장치는 이렇게 획득된 감정점수에 대응되는 텍스트 속성값을 미리 저장하고 있을 수 있다.
상기 이미지 생성부(830)는, 상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하고, 추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정할 수 있다.
예를 들어, 이미지의 복잡도가 높을수록 가독성이 높은 텍스트가 사용되어야 하므로, 복잡도가 높은 경우, 굵은 글씨가 적용되도록 하고, 복잡도가 낮으면 얇은 글씨가 적용되도록 할 수 있다. 즉, 복잡도를 상/중/하로 나누어, "상"인 경우, "Bold체"로, "중"인 경우, "Regular 글씨체"로, "하"인 경우, "얇은 글씨체"가 적용되도록 매칭한다. 다른 한편으로, 복잡도를 이용하여 텍스트의 폰트를 결정할 수도 있다. 예컨대, 이미지의 복잡도가 높으면 가독성이 높은 폰트를, 이미지의 복잡도가 낮은 경우, 판독성이 높은 폰트를 사용하도록 제어할 수 있다. 가독성은 텍스트가 얼마나 쉽게 읽히는가의 정도를 나타내고, 판독성은 글꼴의 형태를 식별하고 인지하는 과정에서 얼마나 눈에 잘 띄는지의 정도를 나타낼 수 있다.
상기 이미지 생성부(830)는, 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하고, 추출된 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정할 수 있다. 예를 들면, 이미지 생성부(830)는 이미지의 명도 정보를 추출하여, 텍스트의 색상 속성값과 매칭할 수 있다.. 명도는 색의 밝고 어두운 정도를 나타낸다. 이러한 명도는 텍스트의 색상에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 이미지 생성부(830)은 기저장된 이미지 명도값에 대응되는 텍스트 색상 속성값 테이블을 기반으로 텍스트의 색상을 결정할 수 있다. 명도가 높으면 이미지가 밝은 상태인 것이므로, 텍스트의 색상은 그에 대응되는 어두운 계열의 색이 적합할 수 있다. 명도가 낮은 경우, 이미지가 어두운 것이므로, 텍스트는 눈에 띄는 색상(예컨대, 붉은 색)을 사용하는 것이 바람직하다.
상기 이미지 생성부(830)는, 상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하고, 추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정할 수도 있다. 이미지의 보색 정보를 추출하여, 텍스트 강조색 속성값에 매칭할 수 있다. 변환부(720)는 이미지 분석부에서의 주색컬러 코드값(Hex 코드, RGB 수치 및 퍼센트를 포함하는 정보)의 데이터를 기반으로 보색 정보를 획득가능하며, 보색 정보를 이용하여, 배너 화면에서 강조하고자 하는 요소나 이와 상호작용되는 요소에 활용될 수 있다. 보색은 주색데이터를 기준으로, │(주색의 H값 + 180ㅀ) - 360ㅀ│를 통해 산출된다. 이러한 보색정보를 이용하여 텍스트의 강조영역의 컬러를 결정할 수 있다. 특히, 해당이미지의 배경색상이 주색이라면, 텍스트의 강조 부분을 흰색이나 검정색으로 만들어 강조가 될 수 있도록 한다. 텍스트의 강조부분은 형태소 분석 및 의미분석을 통해 추출될 수 있다.
이미지 생성부(830)는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를, 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환할 수 있다(단계:S135). 예를 들면, 상기 이미지 생성부(830), 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보를 각각 적용하여 비교하여 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시하고, 상기 사용자 인터페이스를 기반으로 선택되는 텍스트 속성 정보에 따라 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 변환할 수 있다. 예를 들어, 이미지 생성부(830)은 제 2 언어로 표현된 텍스트가 제 1 텍스트 속성 정보가 적용될 경우와 제 2 텍스트 속성 정보가 적용될 경우의 이미지를 비교할 수 있도록 하는 것이다.
이미지 생성부(830)는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트 및 제 1 또는 제 2 텍스트 속성 정보를 기반으로 하여 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트에 제 1 또는 제 2 텍스트 속성 정보가 적용된 형태의 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성할 수 있다(단계:S136)
예를 들어, 이미지 생성부(830)는 제 2 언어로 표현된 텍스트에 제 1 또는 제 2 텍스트 속성 정보에 따른 텍스트 속성 값들을 적용하고, 그 텍스트 속성 값이 적용된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 이미지 레이어로 변환함에 의하여 제 2 텍스트 이미지를 생성할 수 있다.
이어서, 이미지 생성부(830)는 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성할 수 있다(단계:S137). 예를 들어, 이미지 생성부(830)은 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하고, 상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입할 수 있다.
여기서 이미지 생성부(830)은 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환할 수도 있다. 즉, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 삽입된 이미지 편집 파일을 기반으로, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 이미지 편집 파일의 삽입할 위치에 적합하도록 재편집하는 것이다.
예를 들어, 동일한 의미의 문장이라도 언어마다 길이나 단어 개수가 달라질 수 있으므로 이미지 생성부(830)은 이러한 재편집을 통하여 이미지에 제 2 텍스트 이미지가 적절히 삽입되도록 한다.
도 31은 한글이 문장이 삽입되어 있는 원본 이미지를 예시적으로 나타내고 있고, 도 32는 이미지 생성부(830)에 의하여 도 31에 도시된 이미지로부터 한글 문장을 영어로 적응적 변환한 변환 이미지를 예시적으로 나타내고 있다.
도 31에 도시된 바와 같이 "연장 소매확장 티셔츠"라는 한글로 표현된 녹색 색상의 맑은 고딕체 문장이 삽입되어 있는 이미지가 서버(800)에 의하여 "Extended Sleeve Cotton T-Shirt"라는 영어로 표현된 남색 색상의 양재소술체 문장으로 변환됨으로써, 번역뿐만 아니라 한층 세련된 이미지 텍스트로 변환될 수 있다. 즉 본 발명에 따르면 이미지 내의 텍스트가 웹 상에서 자동 번역되면서 텍스트 속성까지 이미지에 맞도록 변환되는 것을 알 수 있다. 이미지 생성부(830)는 생성된 상기 이미지를 웹 상에 업데이트할 수 있다.
한편, 데이터베이스(66)로부터 추출되는 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트는 복수 개일 수 있다. 이 경우, 번역부(820)는 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를 표시하고 표시된 텍스트 중 어느 하나를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 이미지 생성부(830)는 상기 사용자 인터페이스를 통하여 선택된 제 2 언어로 표현된 텍스트를 사용할 수 있다.
상기 사용자 인터페이스는 상기 추출된 복수 개의 제 2 언어로 표현된 텍스트를, 자주 표현되는 문장, 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나의 순서로 정렬 또는 검색할 수 있도록 한다.
앞서 도 9를 참조한 설명에서도 언급한 바 있듯이, 키워드 세트와 문장 템플릿 세트를 기반으로 상품에 대한 문장은 다국어로 생성되어 데이터베이스에 의하여 관리될 수 있다. 특정 문장에 대응되도록 동일한 의미의 다수의 문장 세트가 관리되는 것을 알 수 있다. 각각의 문장들은, 템플릿에 의하여, 해당 언어를 쓰는 현지인들에게 최적화된 표현일 수 있다.
적어도 하나의 문장 템플릿 세트는, 상기 복수의 키워드 세트에 부합하는 기본 문장 템플릿 세트 및 적어도 하나의 인기 문장 템플릿 세트를 포함할 수 있다. 인기 문장 템플릿 세트는 복수의 언어로 표현된 문장 템플릿을 포함하고 각각의 언어로 표현된 문장 템플릿은 그 언어를 사용하는 지역에서 가장 많이 사용되는 문장, 상기 지역에서 가장 판매량이 많은 상품의 설명에 사용되는 문장, 상기 지역에서 조회수가 가장 많은 상품의 설명에 사용되는 문장 중 적어도 하나를 기반으로 함으로써, 상기 언어를 사용하는 현지에서 사용되는 표현을 기반으로 생성되는 템플릿일 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 일련의 기능 블록들을 기초로 설명되고 있지만, 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
전술한 실시 예들의 조합은 전술한 실시 예에 한정되는 것이 아니며, 구현 및/또는 필요에 따라 전술한 실시예들뿐 아니라 다양한 형태의 조합이 제공될 수 있다.
전술한 실시 예들에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로서 순서도를 기초로 설명되고 있으나, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 순서도에 나타난 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나, 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
전술한 실시 예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.
이상 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 예시하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 기술적 사항 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다.
Claims (28)
- 웹 기반으로 동작하는 변환 장치에 의하여 수행되며,
웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하는 단계;
상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하는 단계;
추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하는 단계;
상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하는 단계;
상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하는 단계;
변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하는 단계; 및
생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하는 단계는,
광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하는 단계는,
상기 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성값을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 3 항에 있어서, 상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는,
상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하는 단계; 및
추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 3 항에 있어서, 상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는,
상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하는 단계; 및
추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 3 항에 있어서, 상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는,
상기 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하는 단계; 및
추출된 상기 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 3 항에 있어서, 상기 연관된 텍스트 속성 값을 설정하는 단계는,
상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하는 단계; 및
추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 단계는,
상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하는 단계; 및
상기 이미지에서, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 제 8 항에 있어서, 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입하는 단계는,
상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 방법.
- 웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하고, 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하는 추출부;
추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하는 번역부; 및
상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하고, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하고, 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하고, 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 이미지 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 10 항에 있어서, 상기 추출부는,
광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 1 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 12 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하고,
추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 12 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하고,
추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 12 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하고,
추출된 상기 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 12 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하고,
추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 10 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하고,
상기 이미지에서, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 제 17 항에 있어서, 상기 이미지 생성부는,
상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 장치.
- 데이터베이스; 및
웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하고, 상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하고, 추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하고, 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하고, 변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하고, 생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 이미지 변환부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 19 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
광학 문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)을 기반으로 하여 상기 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트를 인식하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 19 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 이미지에 대응하는 감정 정보, 복잡도 정보, 명도 정보, 보색 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것을 기반으로 하여, 연관된 텍스트 속성값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 21 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 이미지에 대응하는 감정 정보를 추출하고,
추출된 상기 감정 정보와 연관되는 폰트 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 21 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 이미지에 대응하는 복잡도 정보를 추출하고,
추출된 상기 복잡도 정보와 연관되는 텍스트 굵기 값 및 폰트 값 중 적어도 하나를 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 21 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 이미지에 대응하는 명도 정보를 추출하고,
추출된 상기 명도 정보와 연관되는 텍스트 색상 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 21 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 이미지에 대응하는 보색 정보를 추출하고,
추출된 상기 보색 정보와 연관되는 강조색 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 19 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 이미지에서 상기 제 1 텍스트 이미지를 제거하고,
상기 이미지에서, 상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역에 상기 제 2 텍스트 이미지를 삽입하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 제 26 항에 있어서, 상기 이미지 변환부는,
상기 제 1 텍스트 이미지가 제거된 영역의 크기 또는 형태에 부합하도록 상기 제 2 텍스트 이미지를 변환하는 것을 특징으로 하는 이미지 변환 시스템.
- 컴퓨터에,
웹 페이지에 포함되는 이미지로부터, 상기 이미지에 포함되는 제 1 텍스트 이미지를 분석하는 것을 기반으로 하여 제 1 언어로 표현된 텍스트를 추출하는 단계;
상기 제 1 텍스트 이미지로부터 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 1 텍스트 속성 정보를 추출하는 단계;
추출된 상기 제 1 언어로 표현된 텍스트에 대응하는 제 2 언어로 표현된 텍스트를 데이터베이스로부터 추출하는 단계;
상기 이미지를 분석하여 분석 결과에 따라 제 2 텍스트 속성 정보를 생성하는 단계;
상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 상기 제 1 텍스트 속성 정보 및 상기 제 2 텍스트 속성 정보 중 어느 하나를 기반으로 변환하는 단계;
변환된 상기 제 2 언어로 표현된 텍스트를 포함하는 이미지인 제 2 텍스트 이미지를 생성하는 단계; 및
생성된 상기 제 2 텍스트 이미지를 사용하여, 상기 제 2 텍스트 이미지를 포함하는 이미지를 생성하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장되는 프로그램.
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| KR1020220047401A KR20230104491A (ko) | 2021-12-31 | 2022-04-18 | 웹 페이지의 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템 |
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Family Applications Before (2)
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| KR1020220047401A KR20230104491A (ko) | 2021-12-31 | 2022-04-18 | 웹 페이지의 이미지 변환 방법, 장치 및 시스템 |
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Family Applications After (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020220047400A KR20230104490A (ko) | 2021-12-31 | 2022-04-18 | 이미지 텍스트 변환 방법, 장치 및 시스템 |
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Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| KR101666611B1 (ko) | 2015-07-06 | 2016-10-14 | 임수연 | 온라인 쇼핑몰 웹 사이트 및 상품db에 대한 자동 번역 방법 및 장치 |
-
2022
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101666611B1 (ko) | 2015-07-06 | 2016-10-14 | 임수연 | 온라인 쇼핑몰 웹 사이트 및 상품db에 대한 자동 번역 방법 및 장치 |
Also Published As
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