KR20240053976A - 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치 - Google Patents

기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20240053976A
KR20240053976A KR1020220134162A KR20220134162A KR20240053976A KR 20240053976 A KR20240053976 A KR 20240053976A KR 1020220134162 A KR1020220134162 A KR 1020220134162A KR 20220134162 A KR20220134162 A KR 20220134162A KR 20240053976 A KR20240053976 A KR 20240053976A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
video production
video
information
requirements
corporate
Prior art date
Application number
KR1020220134162A
Other languages
English (en)
Inventor
김다운
Original Assignee
주식회사 공드리
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 공드리 filed Critical 주식회사 공드리
Priority to KR1020220134162A priority Critical patent/KR20240053976A/ko
Publication of KR20240053976A publication Critical patent/KR20240053976A/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/3332—Query translation
    • G06F16/3334—Selection or weighting of terms from queries, including natural language queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)

Abstract

본 발명은 영상 제작서 처리 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서, 복수의 영상 제작 의뢰서를 수신하는 단계, 영상 제작 의뢰서의 카테고리 파라미터를 추출하는 단계, 추출된 파라미터를 기초로 클러스터링 작업을 수행하는 단계, 클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계 및 요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계를 포함하는 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

Description

기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING MULTIPLE VIDEO PRODUCTION REQUESTS FROM CORPORATE CUSTOMERS}
본 발명은 기업 고객의 대량의 복수 영상 제작 의뢰서를 처리하기 위한 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 자연어 처리 알고리즘을 활용하여 영상 제작 기본 템플릿을 생성하여 기업 고객의 복수 영상 제작 의뢰서를 보다 편리하게 처리하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
자연어 처리란, 인간의 언어를 해석, 조작 및 이해하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기계 학습 기술 중 하나이다. 현대에 다양한 커뮤니케이션 채널에서 생성되는 대량의 음성 및 텍스트 데이터를 보유하고, 이를 분석할 수 있는 기술을 통해 사용자의 의도나 감정을 분석하여 산업 전반에 활용할 수 있다.
자연어 처리는 텍스트 및 음성 데이터가 가지고 있는 불규칙성의 관한 정보를 분석하고, 규칙성을 가지는 데이터에 대해서는 자동으로 처리하여 대용량 데이터를 보다 빠르게 처리할 수 있다.
이러한 자연어 처리 기술은 보다 많은 산업 분야에서 활발히 활용되고 있고, 종래에는 챗봇을 포함한 사용자의 간단한 질의 응답을 위한 분야에서 주로 활용되고 있다.
그러나, 자연어 처리 기술은 단순히 사용자의 질의 응답을 처리하는 것에 국한되는 것이 아니라, 기업 고객의 요구 사항을 보다 빠르게 인지하고, 이를 처리하는 분야에서도 충분히 활용될 수 있다.
따라서, 기업 고객이 제작을 의뢰하는 영상 제작에 관해서 자연어 처리 기술을 도입하여 기업 고객이 필요로 하는 영상 제작을 효과적이고 효율적이게 처리할 수 있는 새로운 기술의 개발이 필요한 실정이다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공지된 기술이라 할 수는 없다.
본 발명의 개시를 통해 해결하고자 하는 과제는 기업 고객의 영상 제작 의뢰서를 다량으로 처리하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.
또한, 본 발명의 개시를 통해 해결하고자 하는 과제는 자연어 처리 알고리즘을 활용하여 기업 고객의 영상 제작 의뢰서에서 기본적인 요구 사항에 관한 정보를 처리할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.
또한, 본 발명의 개시를 통해 해결하고자 하는 또 다른 과제는 기업 고객의 요구 사항 정보에 대해서 기계적으로 처리하여 기업 고객의 요구 사항을 DB에 저장하여 지속적으로 활용할 수 있는 영상 제작 의뢰서 처리 방법 및 장치를 제공하는 것에 있다.
본 발명의 개시를 통해 해결하고자 하는 과제에 있어서, 영상 제작서 처리 장치에 의해 수행되는 방법은 복수의 영상 제작 의뢰서를 수신하는 단계, 영상 제작 의뢰서의 카테고리 파라미터를 추출하는 단계, 추출된 파라미터를 기초로 클러스터링 작업을 수행하는 단계, 클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계, 및 요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계는 NLP 알고리즘을 통해 기업 고객이 작성한 요구사항에 관해 자연어 처리를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계는 처리된 요구사항에 관해 영상 템플릿 작성과 관련하여 요구사항 정보로 자연어 번역을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계는 요구사항 정보를 기초로 색감 정보를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계는 요구사항 정보를 기초로 후보 배경 음악을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계는 요구사항 정보를 기초로 후보 영상 템플릿을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 기업 고객의 대용량 영상 제작 의뢰서를 보다 빠르게 처리하여 영상 제작 능률을 향상시킬 수 있는 영상 의뢰서 처리 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 자연어 처리 알고리즘을 활용하여 기업 고객이 작성한 요구사항을 보다 기계적으로 처리하여 영상 제작 시간을 단축시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 기업 고객의 요구 사항 정보 중 색감, 배경 음악 정보를 기초로 기본 영상 템플릿을 로딩하여 기업 고객의 맞춤형 영상 제작 및 제공된 영상을 제공할 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 영상 의뢰서 처리 장치가 적용될 수 있는 예시적인 환경을 도시한다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따라 영상 의뢰서 처리 장치에서 수행될 수 있는 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 장치 및/또는 시스템을 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 바람직한 실시예들을 상세 히 설명한다. 본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러 나 본 개시의 기술적 사상은 이하의 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 개시의 기술적 사상을 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시의 기술적 사 상은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가 지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과 학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문 구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결", "결 합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소 가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 개시의 다양한 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 영상 의뢰서 처리 장치가 적용될 수 있는 예시적인 환경을 도시한다.
도 1에 도시된 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 포함된 시스템을 통해 영상 제작자 단말(300)에 영상 제작과 관련된 기본 정보 및 기본 템플릿을 제공할 수 있다. 또는 영상 제작자 단말(300)에 고객에 요구 사항 정보를 제공할 수 있다.
또한, 도 1에 도시된 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 템플릿 플랫폼 어플리케이션을 이용하는 기업 단말(100), 영상 제작자 단말(300)이 포함된 시스템을 통해 기업 고객에게 영상을 제공할 수 있다.
본 개시에서 설명하는 영상 템플릿은 어떤 도식이나 서식에서 자주 사용되는 기본 골격을 의미할 수 있다. 보다 구체적으로 영상 템플릿은 그래픽 프로그램에서 미리 정해 놓은 그림이나 이미지의 일정한 패턴이나 시스템 플로차트에 사용되는 기호들을 표현하기 쉽도록 기호의 표준 모양을 만들어 놓는, 기본 구성 형식이나 디자인 양식을 의미할 수 있다(ex. PPT 템플릿, 영상 템플릿, 워드 템플릿 등). 본 개시에서는 영상과 영상 템플릿은 동일한 의미로 사용될 수 있고, 본 개시에서 상술하는 영상은 영상 템플릿과 같은 의미임에 주의해야 한다.
이하에서는 상술한 시스템을 통해 기업 고객이 작성한 영상 제작 의뢰서에 대해서 요구 사항 정보를 추출하고, 이에 대한 기본 영상 템플릿을 생성하는 동작들에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 기업 단말(100), 영상 제작자 단말(300)과 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 네트워크를 통해 연결된 예를 도시하고 있으나, 이는 이해의 편의를 제공하기 위한 것일 뿐이고, 네트워크에 연결될 수 있는 장치의 개수는 얼마든지 달라질 수 있다.
한편, 도 1은 본 개시의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예를 도시하고 있을 뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 이하, 도 1에 도시된 구성 요소들에 대해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 기업 단말(100)과 영상 제작자 단말(300)이 영상 제공 플랫폼 어플리케이션을 사용하는 과정에서 발생되는 다양한 정보를 수집 및 분석할 수 있다. 또한, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 수집 및 분석된 다양한 정보들을 가공할 수 있다. 몇몇 실시예에서 영상 의뢰서 처리 장치(200)은 기업 단말(100)로부터 수집된 데이터를 기초로, 기업 고객의 요구 사항에 관한 정보를 추출할 수 있다.
또한, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 제작자 단말(300)로부터 제공받은 기업 고객이 작성한 영상 제작 의뢰서에 대응하는 영상 결과물을 기업 단말(100)로 제공할 수도 있다.
중복된 설명을 배제하기 위해, 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 수행하는 다양한 동작들에 대해서는 추후 도 2 이하의 도면을 참조하여 보다 상세히 설명하도록 한다.
한편, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 하나 이상의 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)의 모든 기능은 단일 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있다. 다른 예로써, 영상 의뢰서 처리 장치(200)의 제1 기능은 제1 컴퓨팅 장치에서 구현되고, 제2 기능은 제2 컴퓨팅 장치에서 구현될 수도 있다. 여기서, 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 다만, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 고성능의 서버급 컴퓨팅 장치로 구현되는 것이 바람직할 수 있다. 컴퓨팅 장치의 일례에 대해서는 도 5를 참조하여 설명하기로 한다.
다음으로, 기업 단말(100)과 영상 제작자 단말(300)은 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 제공하는 영상 제공 플랫폼 어플리케이션의 기능들을 제공받을 수 있다. 예를 들어, 영상 제작자 단말(300)은 영상 제공 플랫폼 어플리케이션에 자신이 제작한 영상 템플릿을 업로드하고, 이에 대응하는 비용을 정산 받을 수 있으며, 기업 단말(100)은 영상 제공 플랫폼 어플리케이션을 활용하여 영상 템플릿을 다운로드하고, 사용하며, 이에 대응되는 가격을 지불할 수 있다.
이러한 영상 제공 플랫폼 어플리케이션의 기능을 이용하기 위해, 기업 단말(100)과 영상 제작자 단말(300)은 웹 브라우저(Web browser) 또는 전용 어플리케이션이 설치되어 있을 수 있으며, 예를 들어, 기업 단말(100)과 영상 제작자 단말(300)은 각각 데스크탑(Desktop), 워크스테이션(Workstation), 랩탑(Laptop), 테블릿(Tablet), 및 스마트폰(SmartPhone) 중 어느 하나가 될 수 있고, 이에 한정되지 않고 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 적용된 환경에 포함된 구성 요소들은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 상기 네트워크는 근거리 통신망 (Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망 (mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.
한편, 도 1에 도시된 환경은 기업 단말(100)과 영상 제작자 단말(300), 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 네트워크를 경유하여 연결된 것을 도시하고 있으나, 본 개시의 범위가 이에 한정되는 것은 아니고, 기업 단말(100)과 영상 제작자 단말(300), 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 P2P(Peer to Peer)로 연결될 수도 있음을 유의해야 한다.
지금까지 도 1을 참조하여, 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 적용될 수 있는 예시적인 환경을 설명하였다. 이하, 도 2 이하의 도면들을 참조하여, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 방법들에 대하여 상세하게 설명하기로 한다.
후술될 방법들의 각 단계는 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 다시 말하면, 방법들의 각 단계는 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이 상의 인스트럭션들로 구현될 수 있다. 이러한 방법들에 포함되는 모든 단계는 하나의 물리적인 컴퓨팅 장치에 의하여 실행될 수도 있을 것이나, 방법의 제1 단계들은 제1 컴퓨팅 장치에 의하여 수행되고, 방법의 제2 단계들은 제2 컴퓨팅 장치에 의하여 수행될 수도 있다.
이하 도 2 내지 도 5에서는, 방법들의 각 단계가 도 1에 예시된 영상 의뢰서 처리 장치(200)에 의해 수행되는 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다. 다만, 설명의 편의상, 방법들에 포함되는 각 단계의 동작 주체는 그 기재가 생략될 수도 있다.
도 2는 본 개시의 몇몇 실시예에 따라 영상 의뢰서 처리 장치에서 수행될 수 있는 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법을 나타내는 순서도이다.
단계 S100에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 복수의 영상 제작 의뢰서를 수신할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 기업 단말(100)을 통해 기업 고객이 제작하고자 하는 영상 제작에 관한 의뢰서를 수신할 수 있다. 상기 영상 제작에 관한 의뢰서는 영상 제작과 관련된 기본적인 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 영상 제작과 관련된 기본적인 정보는 영상 제작자, 제작 완료 시기, 영상 기획 의도, 영상 제목, 영상 제작 목적, 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 영상에 등장하는 배경, 등장인물, 배경음악, 색채 등에 관한 정보를 포함할 수 있고, 영상을 제작할 때 쓰여진 장비에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 영상 템플릿을 제작할 때 쓰여진 카메라 정보, 카메라를 포함한 영상 제작에 필요한 장비 정보(달리, 크레인, 지미짚, 핸드 헬드)를 포함할 수 있다.
또한, 영상 제작과 관련된 기본적인 정보는 촬영 기법에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라의 움직임 정보인 고정 숏, 달리 숏, 트랙킹, 줌, 줌인, 줌아웃, 아크, 틸트, 붐 등 카메라 촬영시 촬영에 관한 기법 정보를 모두 포함할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 상기 기업 고객이 기업 단말(100)을 통해 송신한 영상 제작 의뢰서를 수신할 수 있으며, 상기 영상 제작 의뢰서는 적어도 하나 이상일 수 있고, 대용량의 영상 제작을 위한 영상 제작 의뢰서일 수도 있다.
단계 S200에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 제작 의뢰서의 카테고리 파라미터를 추출할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 앞서 단계 S100에서 상술한 영상 제작과 관련된 기본적인 정보에서 영상 제작 의뢰서의 카테고리 파라미터를 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 카테고리 파라미터는 영상 의뢰서가 포함하고 있는 기본적인 정보가 포함하고 있는 각 정보에 제1 카테고리, 제2 카테고리,… 등으로 분류할 수 있다. 상기 제1 카테고리 및 제2 카테고리는 영상 기획 의도, 영상에 필요한 촬영 기법과 같은 카테고리로 대응될 수 있다. 이는 일 예에 해당할 뿐, 이에 한정되어 해석되는 것은 아니며, 단계 S100에서 상술한 영상 제작과 관련된 기본적인 정보가 포함하는 모든 카테고리가 정보가 대응될 수 있음은 당연하다.
단계 S300에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 추출된 파라미터를 기초로 클러스터링 작업을 수행할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 각 파라미터를 기초로 동일한 값을 가지는 영상 제작 의뢰서를 분류할 수 있다. 예를 들어, 제1 파라미터가 영상 기획 의도인 경우, 영상 기획 의도가 동일한 값을 가지는 영상 제작 의뢰서는 제1 군집으로 분류할 수 있고, 또는 제2 파라미터가 영상 촬영 기법인 경우, 영상 촬영 기법 중 달리 숏 값을 가지는 영상 제작 의뢰서를 제2 군집으로 분류할 수 있다.
따라서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 각 카테고리 파라미터에 대해서 이에 대응하는 값이 동일 또는 유사한 값을 가지는 영상 의뢰서를 제1 군집, 제2 군집, 제3 군집… 등으로 분류할 수 있다.
단계 S400에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구 사항 정보를 추출할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 단계 S300에서 분류된 각 군집에서 각 카테고리 파라미터가 포함하는 값(정보)에 대해서 요구 사항 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 카테고리 파라미터에 대응하는 값 또는 정보는 기업 고객이 작성한 영상 제작 의뢰서가 언어로 작성되어 있는 경우가 대다수인 바, 상기 언어로 작성된 정보에서 기업 고객에 요구 사항 정보를 추출할 수 있다. 이하 도 3을 통해 보다 구체적으로 상술하도록 한다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S410에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 NLP 알고리즘을 통해 기업 고객이 작성한 요구 사항에 관해 자연어 처리를 수행할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 NLP(Natural Language Processing) 알고리즘을 통해 자연어 처리를 수행할 수 있고, 이에 따라 기업 고객 요구 사항 정보를 추출할 수 있다. 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 입력 문서 파일들을 대상으로 워드 프로세서 소프트웨어에서 제공하는 API를 사용하여 문서파일을 전처리할 수 있고, 공개형 자연어 처리 도구를 컴포넌트 형태로 활용하는 기본적인 자연어 처리와 전처리 및 확장된 자연어 처리를 바탕으로 입력 문서 파일에 포함되어 있는 주요 의미 개체, 단락별 유형, 요구사항 단락의 세부 구성 요소를 추출할 수 있다. 영상 의뢰서 처리 장치(200)에서 수행하는 자연어 처리는 NLP 관련, 산업 분야에서 활용하는 기본적인 내용이 모두 활용되어 수행될 수 있으며, NLP 관련 특정 알고리즘에 국한되는 것은 아닌 것에 유의해야 한다.
예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 기업 고객이 작성한 기업 의뢰서에서 고객이 작성한 요구 사항에 관해 자연어 처리 작업을 수행하여 고객이 작성한 요구 사항 문장 중 단어들만 추출하는 처리를 수행할 수 있다. 이에, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 각 카테고리에 대응하는 단어들만 추출하는 과정을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 제1 카테고리가 영상 촬영 기법에 관한 정보인 경우, 기업이 작성한 고객 요구 사항에서 자연어 처리를 수행한 후, '달리 숏', '줌인, '줌아웃' 등으로 단어들로만 구성된 요구 사항 정보를 추출할 수 있다. 따라서, 상기 요구 사항 정보는 단어들로만 구성된 정보일 수 있으며, 앞서 상술한 단계에서 적어도 하나 이상의 카테고리로 분류되어 각 카테고리에 대응하는 단어들로만 구성된 정보일 수 있다.
일 예로, 요구 사항 정보는 제1 카테고리가 배경 정보인 경우, 이에 대응하는 요구 사항 정보는 자연, 도시배경, 사무실배경 일 수 있고, 제2 카테고리가 색채 정보인 경우, red, 빨간, 빨강, 등일 수 있다. 이러한 예시는 일 예에 해당할 뿐 이에 한정되어 해석되는 것은 아님에 유의해야 한다.
단계 S420에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 처리된 요구 사항에 관해 영상 템플릿 작성과 관련하여 요구 사항 정보로 자연어 번역을 수행할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 단계 S410에서 추출된 요구 사항 정보에 대해 영상 템플릿 작성과 관련된 정보로 요구 사항 정보 번역 및 대응 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 추출된 요구 사항 정보가 포함하는 특정 단어에 대해서 영상 템플릿을 작성하기 위한 새로운 정보로 치환하는 작업을 수행할 수 있다.
여기서, 영상 템플릿은 어떤 도식이나 서식에서 자주 사용되는 기본 골격을 의미할 수 있다. 보다 구체적으로 영상 템플릿은 그래픽 프로그램에서 미리 정해 놓은 그림이나 이미지의 일정한 패턴이나 시스템 플로차트에 사용되는 기호들을 표현하기 쉽도록 기호의 표준 모양을 만들어 놓는, 기본 구성 형식이나 디자인 양식을 의미할 수 있다(ex. PPT 템플릿, 영상 템플릿, 워드 템플릿 등).
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 제작에 관한 효율성을 위해 요구 사항 정보가 포함하는 단어 중에서 영상 제작과 관련하여 영상 제작자가 주로 활용하는 영상 템플릿 작성과 관련된 단어로 치환하여, 영상 제작자가 보다 편하게 영상 제작을 수행할 수 있도록 할 수 있다.
예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보 중 '특수처리 효과'를 영상 템플릿 작성과 관련하여 'SFX(특수효과)'로 치환할 수 있고, 요구 사항 정보 중 '나래이션'을 'NAR'로 치환하여 보다 영상 제작과 관련한 전문 용어를 활용할 수 있다. 이를 통해 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 제작자가 보다 편하게 영상 제작 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있다.
다만, 이러한 작업은 영상 의뢰서 처리 장치(200)에서 요구 사항 정보가 포함하는 모든 단어에 대해서 수행되는 것은 아니며, 일부 단어에 대해서 치환 작업을 수행할 수 있다. 이는 이미 영상 제작자가 전문 용어로서 이해할 수 있는 단어에 대해서 치환 작업을 수행할 필요가 없으며, 이러한 치환 작업 시간을 단축하여 보다 효율적으로 영상 제작 작업을 수행할 수 있기 때문이다. 따라서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 치환 작업 필요가 없는 단어에 대해서는 요구 사항 정보가 포함하는 단어 그대로를 활용할 수도 있다. 이러한, 영상 의뢰서 처리 장치(200)에서 치환 작업이 필요 없다고 판단하는 단어는 3음절로 이루어진 단어일 수 있다. 이러한 경우 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 3음절 초과하는 단어에 대해서만 치환 작업을 수행할 수 있고, 3음절 이하 단어에 대해서는 치환 작업을 수행하지 않을 수 있다.
또는, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영문으로 된 단어는 치환 작업을 수행하지 아니하고, 한글로 된 단어에 대해서만 치환 작업을 수행할 수도 있다.
이상에서 상술한 것은 일 예에 해당할 뿐 이에 국한되어 해석되는 것은 아니하다.
다시 도 3의 단계 S500에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 템플릿 작성에 관련된 전문 용어로 치환된 요구 사항 정보를 기초로 영상 제작 기본 템플릿을 생성할 수 있다.
이하에서는 도 4를 통해 상기 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계에 대해 구체적으로 상술하도록 한다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S510에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보를 기초로 색감 정보를 추출할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보를 기초해서, 요구 사항 정보가 포함하는 단어 중 색감에 관한 단어에 대해 이에 대응하는 색감 정보가 태깅된 영상 기본 템플릿을 로딩할 수 있다. 예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 기본 데이터 베이스에서 영상 템플릿에 각각 태깅되어 있는 태깅 정보를 기초로 색감 정보와 대응되는 영상 템플릿을 로딩할 수 있다.
예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보가 포함하는 단어 중 'Red' 가 있는 경우, DB에 저장되어 'Red', '빨간색', '레드', '빨강' 등과 같은 단어가 태깅되어 있는 영상 템플릿을 로딩할 수 있다.
여기서 단어가 태깅되어 있는 것은 영상 템플릿의 해시태그 정보로서 각 영상 템플릿이 포함하고 있는 특정한 영상 템플릿 성질이 태깅되어 있는 것을 의미할 수 있다.
단계 S520에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보를 기초로 배경 음악을 추출할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보가 포함하는 단어 중 배경 음악에 관한 단어에 대응하는 영상 템플릿을 로딩할 수 있다. 예를 들어, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보 중 배경 음악에 해당하는 단어가 '감미로운', '자상한', '따뜻한'의 경우, DB에 저장되어 있는 배경 음악 중 '평화로운', '따뜻한', '조용한', 이 태깅 되어 있는 배경 음악을 로딩할 수 있다.
여기서 단어가 태깅되어 있는 것은 배경 음악의 해시태그 정보로서 각 배경 음악이 포함하고 있는 특정한 음악 성질 및 성향이 태깅되어 있는 것을 의미할 수 있다.
단계 S530에서, 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 요구 사항 정보를 기초로 후보 영상 템플릿을 추출할 수 있다.
영상 의뢰서 처리 장치(200)는 앞서 단계 S510과 S520에서 로딩된 영상 템플릿과 배경 음악을 기초로 후보 영상 템플릿을 추출할 수 있다. 따라서, 이를 통해 영상 의뢰서 처리 장치(200)는 영상 제작자에게 기본적인 영상 제작에 대응하는 영상 템플릿을 제공하여, 보다 효율적인 영상 제작 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있다.
단계 S510 내지 S530에서 상술한 기본 데이터 베이스는 영상 의뢰서 처리 장치(200)가 포함하고 있는 메모리에 저장되어 있는 데이터 베이스 일 수 있으며, 영상 제작자 단말에 저장되어 있는 데이터 베이스 일 수 있다.
이하에서는 도 5를 통해 본 개시가 구현될 수 있는 컴퓨팅 장치를 상술하도록 한다.
도 5은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 장치 및/또는 시스템을 구현할 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치 도면이다.
컴퓨팅 장치(1500)는 하나 이상의 프로세서(1510), 버스(1550), 통 신 인터페이스(1570), 프로세서(1510)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(1591)을 로드(load)하는 메모리(1530)와, 컴퓨터 프로그램(1591)을 저장하는 스토리지 (1590)를 포함할 수 있다. 다만, 도 5에는 본 개시의 실시예와 관련 있는 구성 요소들 만이 도시되어 있다. 따라서, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 5에 도시된 구성 요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(1510)는 컴퓨팅 장치(1500)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(1510)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(1510)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하 나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치 (1500)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
메모리(1530)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모 리(1530)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위하여 스토리지(1590)로부터 하나 이상의 프로그램(1591)을 로드할 수 있다. 메모리(1530)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 개시의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(1550)는 컴퓨팅 장치(1500)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(1550)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스 (Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(1570)는 컴퓨팅 장치(1500)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(1570)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(1570)는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
몇몇 실시예들에 따르면, 통신 인터페이스(1570)는 생략될 수도 있다.
스토리지(1590)는 상기 하나 이상의 프로그램(1591)과 각종 데이터를 비임시적으로 저장할 수 있다.
스토리지(1590)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메 모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 개시가 속 하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(1591)은 메모리(1530)에 로드 될 때 프로세서(1510)로 하여금 본 개시의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(1510)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 방법/동작들을 수행할 수 있다.
지금까지 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 개시의 다양한 실시예들 및 그 실시예들에 따른 효과들을 언급하였다. 본 개시의 기술적 사상에 따른 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 명세서의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
지금까지 도 1 내지 도 5을 참조하여 설명된 본 개시의 기술적 사상은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상 기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 개시의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 개시의 기술적 사상이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에 서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시예들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예들을 설명하였지만, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 그 기술적 사상이나 필수 적인 특징을 변경하지 않고서 본 개시가 다른 구체적인 형태로도 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시에 의해 정의되는 기술적 사상의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 영상 제작서 처리 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    복수의 영상 제작 의뢰서를 수신하는 단계;
    영상 제작 의뢰서의 카테고리 파라미터를 추출하는 단계;
    추출된 파라미터를 기초로 클러스터링 작업을 수행하는 단계;
    클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계; 및
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계;를 포함하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계는 NLP 알고리즘을 통해 기업 고객이 작성한 요구사항에 관해 자연어 처리를 수행하는 단계를 더 포함하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 단계는 처리된 요구사항에 관해 영상 템플릿 작성과 관련하여 요구사항 정보로 자연어 번역을 수행하는 단계를 더 포함하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계는 요구사항 정보를 기초로 색감 정보를 추출하는 단계를 더 포함하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계는 요구사항 정보를 기초로 후보 배경 음악을 추출하는 단계를 더 포함하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 단계는 요구사항 정보를 기초로 후보 영상 템플릿을 추출하는 단계를 더 포함하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  7. 프로세서;
    네트워크 인터페이스;
    메모리; 및
    상기 메모리에 로드(Load)되고, 상기 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 포함하되,
    상기 프로세서는,
    복수의 영상 제작 의뢰서를 수신하는 인스트럭션;
    영상 제작 의뢰서의 카테고리 파라미터를 추출하는 인스트럭션;
    추출된 파라미터를 기초로 클러스터링 작업을 수행하는 인스트럭션;
    클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 인스트럭션; 및
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 인스트럭션;를 포함하여 수행하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 인스트럭션은 NLP 알고리즘을 통해 기업 고객이 작성한 요구사항에 관해 자연어 처리를 수행하는 인스트럭션을 더 포함하여 수행하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    클러스터링 된 군집에서 각 군집 별 영상 제작과 관련한 기업 고객의 요구사항 정보를 추출하는 인스트럭션은 처리된 요구사항에 관해 영상 템플릿 작성과 관련하여 요구사항 정보로 자연어 번역을 수행하는 인스트럭션을 더 포함하여 수행하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 인스트럭션은 요구사항 정보를 기초로 색감 정보를 추출하는 인스트럭션을 더 포함하여 수행하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 인스트럭션은 요구사항 정보를 기초로 후보 배경 음악을 추출하는 인스트럭션을 더 포함하여 수행하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    요구사항 정보에 따라 영상 제작 기본 템플릿을 생성하는 인스트럭션은 요구사항 정보를 기초로 후보 영상 템플릿을 추출하는 인스트럭션을 더 포함하여 수행하는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 영상 제작 의뢰서는 기업 고객 단말을 통해 영상 의뢰서 처리 장치로 수신되는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법.
  14. 제7항에 있어서,
    상기 영상 제작 의뢰서는 기업 고객 단말을 통해 영상 의뢰서 처리 장치로 수신되는
    기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 장치.
KR1020220134162A 2022-10-18 2022-10-18 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치 KR20240053976A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220134162A KR20240053976A (ko) 2022-10-18 2022-10-18 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220134162A KR20240053976A (ko) 2022-10-18 2022-10-18 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240053976A true KR20240053976A (ko) 2024-04-25

Family

ID=90885215

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220134162A KR20240053976A (ko) 2022-10-18 2022-10-18 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20240053976A (ko)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110520859B (zh) 更智能的复制/粘贴
Villán Mastering OpenCV 4 with Python: a practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3.7
US11869263B2 (en) Automated classification and interpretation of life science documents
US11610066B2 (en) Creation of component templates based on semantically similar content
US20070124295A1 (en) Systems, methods, and media for searching documents based on text characteristics
US20200057798A1 (en) Cognitive clipboard
Boman An exploration of machine learning in libraries
Kolla et al. data engineered content extraction studies for Indian web pages
KR102672166B1 (ko) 생성형 ai에 대한 프롬프트 정보 최적화 방법
JP2022006178A (ja) 深層モデル可視化データの処理方法、装置及び電子機器
CN117909297A (zh) 设计文件生成及其模型训练方法、电子设备及存储介质
KR20240053976A (ko) 기업 고객의 복수의 영상 제작 의뢰서를 처리하는 방법 및 그 장치
US20230305863A1 (en) Self-Supervised System for Learning a User Interface Language
KR102019752B1 (ko) 컴퓨터 수행 가능한 ui/ux 전략제공방법 및 이를 수행하는 ui/ux 전략제공장치
CN112100364A (zh) 文本语义理解方法和模型训练方法、装置、设备和介质
CN107168627B (zh) 用于触摸屏的文本编辑方法和装置
JP5700007B2 (ja) 情報処理装置、方法、およびプログラム
KR102175964B1 (ko) 프로토타이핑 디자인 툴을 이용한 서비스 생성 장치 및 방법
JP7269244B2 (ja) サービス管理アプリケーションインターフェースにおいてグローバリゼーション機能を提供するためのシステムおよび方法
KR102708062B1 (ko) 말풍선 패널을 이용하여 미리 보기 정보를 제공하는 대화형 번역 인터페이스 제공 방법 및 장치
KR20200112353A (ko) 주제별 단어 또는 문서의 관계성 분석 방법 및 이를 구현하는 장치
US11507728B2 (en) Click to document
KR102503195B1 (ko) 환자의 전원 정보에 대응되는 병원 정보를 노출하는 방법 및 그 장치
Acosta et al. Sentiment Analysis Using Natural Language Processing Through a Speech Recognition System Using a Hybrid Mobile App
Waszkowski et al. Optimizing the Form Data Presentation in Low-Code Platforms with the Use of Artificial Intelligence