WO2021246642A1 - Font recommendation method and device for implementing same - Google Patents

Font recommendation method and device for implementing same Download PDF

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WO2021246642A1
WO2021246642A1 PCT/KR2021/005071 KR2021005071W WO2021246642A1 WO 2021246642 A1 WO2021246642 A1 WO 2021246642A1 KR 2021005071 W KR2021005071 W KR 2021005071W WO 2021246642 A1 WO2021246642 A1 WO 2021246642A1
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WO
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font
list
characteristic information
user
fonts
Prior art date
Application number
PCT/KR2021/005071
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French (fr)
Korean (ko)
Inventor
정현제
김재욱
김원준
박용락
윤정환
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(주)폰트릭스
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/103—Formatting, i.e. changing of presentation of documents
    • G06F40/109—Font handling; Temporal or kinetic typography
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
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    • G06F40/10—Text processing
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    • G—PHYSICS
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G06F40/211—Syntactic parsing, e.g. based on context-free grammar [CFG] or unification grammars

Definitions

  • the present invention relates to a method for recommending a font and an apparatus for implementing the same, and more particularly, to a method for securing text based on a font, a document, and a font, and an apparatus for implementing the same.
  • fonts can be applied to variously written text documents to preserve the individuality of the documents.
  • it is difficult for users to easily determine which font to use.
  • the present invention is to provide AI (Artificial Intelligence) recommended font technology to classify and integrate various fonts by adding various meta information or tags to the font to recommend a font that best corresponds to the information input by the user.
  • AI Artificial Intelligence
  • the present invention makes it possible to recommend more various fonts through the connection between meta information about fonts and images, fonts and colors, fonts and objects.
  • the present invention makes it possible to recommend a font by providing tags or characteristic information as a relational network characteristic for a font and each meta information (tag) group.
  • a method of recommending a font includes the steps of: selecting, by a control unit of a server, a candidate for group-specific characteristic information applicable to a first font by using a first font or meta information about the first font; Registering, by the controller, first characteristic information among candidates selected by reflecting group-specific characteristic information of a second font that is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font, in the first font;
  • the control unit compares the group-specific characteristic information with the context or context characteristic information to generate a recommended font list comprising at least one of the first font and the second font.
  • the server for recommending a font selects a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font using the first font or meta information about the first font, and is distinguished from the first font.
  • various fonts can be recommended through a connection between meta information about a font and an image, a font and a color, and a font and an object.
  • a font can be recommended by providing tags or characteristic information based on the relational characteristics of the font and each meta information (tag) group.
  • FIG. 1 is a diagram showing an interaction between a server and a client according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view showing an operation process of a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an example of a relationship diagram generated by a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a process of recommending a font by an intelligent font characteristic analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of extracting a font list in response to context characteristic information according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a view showing a similarity measurement process of fonts according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing the operation process of the font use list intelligent analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a process of recommending a font based on a font use list according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a process of analyzing a big data-based font trend and recommending a font according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an operation process of a font intelligent curation service provider according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention graphs the degree of association of characteristic information for each font.
  • FIG. 13 is a diagram in which a server arranges fonts in a two-dimensional space using characteristic values of two pieces of characteristic information for each font according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention arranges users in a two-dimensional space using the preference of two font lists for each user.
  • the server 300 receives document information provided by each of the clients 100, 100a, 100b, ..., 100n or identification information or search information of each of the clients 100a, 100b, ..., 100n.
  • the server 300 receives font information selected by each of the clients 100a, 100b, ..., 100n.
  • Clients 100a, 100b, ..., 100n refer to client devices, and all devices capable of creating documents using fonts, such as notebooks, computers, mobile phones, and tablets, are an embodiment.
  • the server 300 may internally store information on a font that can be recommended in response to a specific situation or transmit it to the individual clients 100a, 100b, ..., 100n.
  • the server 300 recommends a font based on each client's font usage history or document writing situation, document name, document writing situation, such as words appearing in the document, or clients' past font use history, etc., and font information applied by clients can be accumulated to create new font recommendation information.
  • Embodiments in the present specification suggest a method of recommending a font by reflecting multidimensional font characteristic information of a font, a user's preferred font, and a trend for the font.
  • the multidimensional font characteristic information of a font means that fonts and characteristic information are connected according to various groups or criteria.
  • the server 300 and the client 100 show a separated embodiment.
  • the client 100 includes the configuration of the server 300 , and the client 100 may provide a service provided by the server 300 . This means that data provided by the server 300 is stored in the client 100 and the client 100 processes the data.
  • the client 100 may directly recommend a font or font lists based on certain data received from the outside.
  • the communication unit 310 is a component that communicates with clients.
  • the controller 350 collects information necessary for recommending a font, and recommends a font using the collected information.
  • the storage unit 320 stores a list related to the font recommendation generated by the control unit 350, that is, lists.
  • the control unit 350 updates the lists stored in the storage unit 320 based on the use situation of fonts or changes in trends.
  • the control unit 350 includes a font list collection and characteristic register 351 , a font characteristic intelligent analyzer 353 , a font use list intelligent analyzer 354 , a font trend intelligent analyzer 355 , and a font intelligent curation service provider 358 .
  • the control unit 350 may provide all the functions of the above-described components and constitute one piece of hardware or one piece of software.
  • the control unit 350 itself may be a part of one piece of hardware or a piece of software constituting the server 300 .
  • descriptions of respective components also correspond to descriptions of functions provided by the control unit 350 .
  • the font list collection and characteristic register 351 may collect information on which a client applies a font to a specific document or specific text, information related to the client's use of the font, and the like.
  • the collected information is input to the font characteristic intelligent analyzer 353, the font usage list intelligent analyzer 354, and the font trend intelligent analyzer 355, respectively, and these analyzers generate font recommendation information, respectively.
  • the font recommendation information includes information (eg, a name of a font) about a font that can be recommended in response to a specific document/text, or characteristics of a font input by a user.
  • the font intelligent curation service provider 358 may generate a list of fonts of various categories using the font recommendation information generated by the three analyzers 353 , 354 , and 355 . Also, the intelligent font curation service provider 358 may generate a new font list using both the font list and font recommendation information stored in the storage unit 320 .
  • the configuration of the server of FIG. 2 is summarized as follows.
  • the control unit 350 selects a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font by using the first font or meta information about the first font, is distinguished from the first font, and registers characteristic information before the first font The first characteristic information among the candidates selected by reflecting the group-specific characteristic information of the selected second font is registered in the first font.
  • the communication unit 310 may receive context or context characteristic information from the client 100 .
  • identification information of a user logged into the client 100 may be received, or trend collection information may be received from the outside.
  • control unit 350 may generate a recommended font list including any one or more of the first font and the second font by comparing the group-specific characteristic information and the context or context characteristic information.
  • the context refers to a document or file to which a font is applied as an embodiment.
  • the context refers to images and videos in various formats included in a web page to which a font is applied as an embodiment.
  • the context characteristic information refers to characteristic information inferred from a context as an embodiment.
  • the recommended font method does not stop at a simple search function of a font.
  • the server 300 of FIG. 2 may reflect a multidimensional font classification, the needs and tendencies of a client (or a user possessing the client), and the type of document to be prepared. In this process, one or more recommended fonts can be used to reflect the user's request for font use.
  • the AI recommendation font service provided by the server 300 of FIG. 2 includes a characteristic-based recommendation method that recommends a font based on multi-dimensional characteristic information set in the font, a history recommendation method based on the user's font list, and a big data-based font trend It is possible to recommend fonts by mixing trend-based recommendation methods.
  • the server 300 may provide an artificial intelligent font recommendation service (or AI recommended font service).
  • the AI recommendation font service provides an intelligent font curation service, which solves the difficulties that users have in choosing a font, and goes beyond the existing standardized font classification method, and is suitable for a variety of uses, styles, and emotions. can help you choose them.
  • the server 300 may classify the characteristics of fonts by applying artificial intelligence to various users' font usage patterns, characteristic information previously input to each font, or tag information input by a user. And, the server 300 may generate font recommendation information based on the classified characteristics. For this, the server 300 may configure a font classification system differently. The operation of the font list collection and the characteristic register 351 for performing classification and registering the characteristics of the font by using the characteristics of the font will be described in more detail.
  • FIG. 3 is a view showing an operation process of a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention.
  • the font list collection and characteristic register 351 may receive a font input from the communication unit 310 .
  • the registrar may automatically collect the font list.
  • the register 351 registers characteristics for each typeface name, characteristics for each style, characteristics for each emotion, characteristics for each use, characteristics for each user (client), and characteristics for each image/object in correspondence with the font.
  • the register 351 registers the above-described characteristics in response to the name of the font or identification information for identifying the font.
  • the register 351 may generate a relationship diagram according to the registered characteristics.
  • the register 351 may be a font name, style, sensibility, use, user, image/object, etc., which are exemplary and other groups may also be added.
  • Groups that can have the characteristics of each font can be divided into large typeface classification group, style group, emotion group, use group, image/object group, custom group, etc., and new groups can be added at any time and new characteristics to each group can be added.
  • characteristic information registered in correspondence to fonts for each group are as follows.
  • "#" may be displayed in front of the characteristic information, but this is exemplary and other special characters may be combined.
  • the characteristic information may be composed of words without a separate special character. That is, when the server 300 processes and stores the characteristic information, a special character such as “#” may be excluded.
  • the first group includes characteristic information such as #text, #trendy, #handwriting, and #fancy belonging to the font type. You can use the font name.
  • the second group includes #Gothic, #Myeongjo, #Rollim, #Help, #Square, #Talquare, #Readability, #Serif, #Thick, #Long, #Round, etc. characteristic information of
  • the tertiary group, the “emotional” group includes #modern, #modern, #digital, #sensual, #fluttering, #cool, #welcome, #laugh, #joy, #surprising, #fresh, #cheerful, #bright, # Character information such as cute, #glamorous, #slow, etc. may be included, and there is no limit to adding new characteristics.
  • the 4th group "Use” group, includes characteristic information such as #report, #mail, #text, #business, #blog, #diary, #subtitle.
  • the 5th group “Image/Things”, includes #corporate, #public office, #coffee, #gift, #baby, #dog, #scent, #stamp, #sticker, #desert, #blue, #memory, #heart, #Star, #Angel, #Cloud, #Princess, #Music, #Decoration, #Firework, #Pink, #Pig, #Heart, #Freedom, #Moon, etc. Names, colors, abstraction/symbol expressions, smells, etc. Characteristic information such as images and objects that the font fits well are included.
  • the "user-defined" group various characteristic information that the user adds as needed can be specified.
  • examples of the characteristic information entered by the user using a specific font include #report, #proposal, #photo, #anniversary, #candy, #sweet, #homepage, etc.
  • the register 351 may determine when adding characteristics so as not to add previously defined characteristics as duplicates.
  • the characteristics of the 5th group, "image/object” group can be more powerful when used in conjunction with an AI-based object recognition program. For example, when a dog or dog picture included in a document or web page to which the font is to be applied is recognized using the AI camera's AI object recognition program, the string "dog" is presented.
  • the register 351 may register characteristic information corresponding to each font in the aforementioned groups. Such registration may be performed manually by an administrator, or the register 351 may automatically extract from the description data for the font. Alternatively, the server 300 may analyze the characteristic information added by the user in the course of using the fonts, or the used documents, images, websites, etc., which are fonts, and register the characteristic information. The registration process includes updating or adding/deleting existing registered characteristic information.
  • the font list collection and characteristic register 351 registers the characteristic information of the font for each font
  • the font is defined based on various characteristic information.
  • the server 300 may more easily search for a font desired by the user by reflecting the registered characteristic information and provide it. Compared to searching only by font name and style classification, it is possible to search for fonts suitable for documents, images, texts, etc. to be used for fonts based on a diverse and new classification system.
  • the register 351 registers the font name characteristic information of #Rix Gothic from the font name in the name of the font or in the explanatory material for the font. can register.
  • the register 351 may load various characteristic information and register it as characteristic information of the corresponding font, "Rix Gothic".
  • style characteristic information such as #Gothic and #Basic can be registered in the name of the corresponding font or in the description material for the corresponding font.
  • the register 351 may register #modern and #strict as emotional characteristic information in the name of the corresponding font or in the description data for the corresponding font.
  • the register 351 may register the name of the corresponding font or the use characteristic information of the #report, #text, #mail, #official, #thesis, #business, #resume, etc.
  • the register 351 may use the emotional characteristic information. That is, the register 351 may extract #report, #text, #thesis, #business, etc., which are usage characteristic information linked to emotional characteristic information of #modern and #strict.
  • the register 351 in the process of registering the characteristics of a font called "Rix language", which is a new font, the name of the font or the typeface name of #Rix language from the typeface name in the explanatory material for the corresponding font Characteristic information can be registered.
  • the register 351 in response to the name of the font "Rix language” being onomatopoeic, the register 351 may load various characteristic information and register it as characteristic information of the corresponding font "Rix French”.
  • the register 351 may register the style characteristic information of #handwriting in the name of the corresponding font or description data for the corresponding font.
  • the register 351 may register the style characteristic information by using the font name including the onomatopoeia of "hehe language" as described above.
  • the register 351 may register #modern, #slow, #alone, etc. as emotional characteristic information in the name of the corresponding font or description data for the corresponding font.
  • the register 351 may register a #diary, #diary, #blog, etc., which are usage characteristic information in the name of the corresponding font or description data for the corresponding font.
  • the register 351 may use the emotional characteristic information. That is, the register 351 may extract #diary, #diary, #blog, etc., which are usage characteristic information linked to emotional characteristic information of #modern, #slow, and #alone.
  • #character, #emotion, #sigh, #slowness, etc. can be registered as user characteristic information
  • #individual etc. can be registered as image/object characteristic information. From the characteristics of the word "heo" in the above-mentioned font name, the register 351 may apply artificial intelligence to automatically generate characteristic information.
  • the register 351 may generate a relationship diagram in which each font and their correspondence are reflected based on the above-described embodiments.
  • the registration process described with reference to FIG. 3 may be directly performed by the controller 350 .
  • the register 351 is a sub-component of the control unit 350 and may be integrally included in the control unit 350 .
  • the control unit 350 may select a candidate for the characteristic information for each group applicable to the first font by using the first font or meta information about the first font.
  • the meta information about the first font includes description information and name information about the first font.
  • the controller 350 may select a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font by using them. Using the font name “Rix Gothic” and meta information “for report”, the controller 350 controls “Gothic” as style characteristic information, “Modern” as emotional characteristic information, “report” as usage characteristic, and user-defined characteristic You can select "Report” or "Proposal”.
  • the controller 350 registers the first characteristic information among the candidates selected by reflecting the group-specific characteristic information of the second font, which is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font. You may.
  • a second font named “Rix report” in which characteristic information (characteristic information registered in the first font) of “modern” and “report” is registered, and the control unit 350 provides the second font. If "company/public office” is registered as the image/object characteristic information, the controller 350 may additionally register "company/public office” in the characteristic information of the first font.
  • control unit 350 reflects the group-specific characteristic information of the second font, which is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font, includes using the previously registered word of characteristic information as it is. .
  • the controller 350 controls the characteristic information For the unification of , "report", which is characteristic information about the first font, can be modified and registered as "report”.
  • 4 is an example of a relationship diagram generated by a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention. It shows that specific characteristic information of 6 groups is registered in 4 fonts (Rix gothic, Rix squirrel, Rix coffee flavor, Rix language).
  • the control unit 350 connects each characteristic information and fonts with a link, so that one or more fonts corresponding to one characteristic information can be easily identified.
  • the control unit 350 connects the first characteristic information and the first font with a link.
  • a link indicating the first font is included in the data structure of the first characteristic information, or a link indicating the first characteristic information is included in the data structure of the characteristic information of the first font.
  • the controller 350 may search for a third font in which the first characteristic information is registered and connect the first characteristic information and the third font with a link. In this case, since the first characteristic information is connected to the first font and the third font, the controller 350 may include the first font and the third font in the recommended font list in response to the first characteristic information.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 transmits the characteristic information transmitted by the client 100 or an area such as a document/text/website to which the client 100 intends to apply the font. Font recommendation information is generated using the information extracted from .
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a process of recommending a font by an intelligent font characteristic analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 generates a similarity group by measuring the similarity of the font based on the multidimensional characteristic of the font.
  • a similarity group can be created by tying fonts with close integrated distances for each characteristic of the font.
  • the font characteristic intelligent analyzer measures the similarity between fonts and creates a group according to the similarity.
  • Characteristics of fonts have “Typefaces” group, “Style” group, “Emotional” group, “Use” group, “Image/Things” group, and “Custom” group, each group includes various characteristics.
  • the characteristic intelligent analyzer 353 selects a group to include the characteristic and adds it as a characteristic within the selected group.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 may assign a weight according to a group to which the font characteristic belongs. Give the highest weight to the 1st group, "Great Font Classification", the 2nd group, “Style”, to the 2nd highest weight, the 3rd group to give the 3rd highest weight to the "Emotional” group, and the 4th group to "Use” Each weight can be assigned to the group, the 5th group, the “image/object” group, and the 6th group, the “user-defined” group.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 can strengthen the characteristics of the font by additionally giving a weight of the characteristic corresponding to the search word to the fonts added to the user's font list among the fonts searched by the user with a specific word. have.
  • similarities between fonts are classified and grouped according to whether each characteristic is included and the strength of the characteristic. For similarity classification, it can be classified using unsupervised learning of machine learning.
  • the server 300 may receive characteristic information of a font desired to be used from the client 100 and provide it to the intelligent font characteristic analyzer 353 .
  • the server 300 receives a document file, text, or website address, image file, video file, etc. to which the font is to be applied from the client 100, and extracts context characteristic information from the received information.
  • the control unit 350 of the server 300 collects the name of the document file, the word appearing in the document or text, or the characteristic of the website, the text explanatory data for the image file or the video file, and the like to collect context characteristic information. Extraction is an embodiment.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 retrieves the characteristic information of the font.
  • the characteristic information of the font means that the font name, style, emotion, use, user, or image/thing characteristic information is assigned to the font as described in FIGS. 3 and 4 above.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 compares the font characteristic information with the context characteristic information of a document or web page to which the font is to be applied, selects the font characteristic information with high similarity or the same, and selects one or more fonts having such font characteristic information. It can be presented as a list or as a list.
  • the font characteristic information may also have a weight
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 performs characteristic-based font intelligent curation to generate an intelligent characteristic list, and accordingly, the font characteristic intelligent analyzer 353 generates a font You can print a list.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a process of extracting a font list in response to context characteristic information according to an embodiment of the present invention. A look at the relationship diagram between the font characteristic information and the font in FIG. 4 is based on the presented example.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 receives context characteristic information from the client 100 .
  • the client 100 may select the context characteristic information accurately and transmit it to the server 300, or the client 100 transmits a file, text, image, video, etc. related to the context to the server 300, and the server This can be analyzed.
  • context characteristic information called "#diary" is extracted.
  • characteristic information of a diary is indicated by a circle.
  • What the server 300 secures or calculates as the context characteristic information is a state in which there is no characteristic information other than the purpose characteristic information.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 searches for characteristic information of “#diary” corresponding to “use characteristic information” of the font in the relation diagram. As a result, two fonts were found as fonts with characteristic information of "#diary”: “Rix Heo” and “Rix Coffee Flavor”.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 compares the correlation with the characteristic information of “#diary” among them, and selects “Rix Heo” and “Rix Coffee Flavor” as the first priority font, “Rix Squirrel” and “Rix Gothic” can be presented as a secondary font.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 may generate a similarity group according to the similarity of the font in order to recommend the font by reflecting the context characteristic information and the multidimensional characteristic information of the font. For example, based on the font list collection and characteristic register 351 of FIG. 3 or the result selected by the client 100 in the recommendation process, the font characteristic intelligent analyzer 353 performs the font characteristics based on the newly assigned font characteristics. You can measure the similarity and create similarity groups according to the similarity of fonts. The font characteristic analyzer 353 recommends similar fonts to the font selected by the client 100 by inputting a specific word in the search or by the client 100 .
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 uses the characteristic information input by the client 100 or the context characteristic information extracted by analysis by the server 300 i) A font having the corresponding characteristic information as the name or meta information of the font A list of fonts, ii) a list of fonts having the corresponding characteristic information as the characteristic information of the font, and iii) a list of fonts having a high similarity to the font of i) or ii) above can be generated.
  • the control unit 350 compares the group-specific characteristic information of the fonts with the context or context characteristic information, and a plurality of previously registered characteristic information It is possible to create a list of recommended fonts composed of any one or more of the fonts.
  • the controller 350 may select a font corresponding to the context or context characteristic information.
  • the control unit 350 may select the first characteristic information Fonts with the same are also included in the recommended font list.
  • FIG. 7 is a view showing a similarity measurement process of fonts according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 shows a process of generating a similarity group based on a weight and a pattern of specific information.
  • the intelligent font characteristic analyzer 353 may be integrally integrated with the control unit 350 , and in this case, the control unit 350 provides all functions provided by the intelligent font characteristic analyzer 353 .
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 may measure the similarity of the font after strengthening the characteristics of the font by giving weight to each characteristic information. First, the font characteristic intelligent analyzer 353 may give weight to the characteristic information of the font according to design characteristics and tendencies and the strength of the corresponding characteristics (S11). For the "Rix Love Diary" font, a weight of 100 can be assigned to the "#Trendy” feature, a weight of 10 to the "# Very” feature, and a weight of 50 to the "#Love” feature. Depending on the weight, the characteristics of the font will have more diverse patterns and at the same time, fonts with similar patterns will be more clearly revealed.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 creates a similarity group using the weighted pattern (S12).
  • a similarity group can be created by tying fonts with close integrated distances for each characteristic of the font.
  • fonts having similar characteristic information can be grouped using a K-means clustering method among unsupervised learning clustering models of machine learning. Group numbers can be assigned to the grouped fonts in this way.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 outputs a group of fonts grouped by similarity (S13).
  • the weighting method and the K-means clustering method are only examples, and similarity of characteristics can be measured in various ways.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 may use a clustering method to determine similarity between font characteristics.
  • the clustering method is one of the machine learning techniques that group similar data together.
  • K-means clustering K-means clustering, DBSCAN algorithm, or the like may be used.
  • K-means clustering is a center-based clustering algorithm, and it is a method of grouping fonts that are close in distance based on the center of a certain group into the same group. You can specify the number of groups (clusters) and group the fonts that are clustered around the center of each group into the same group. Being able to arbitrarily adjust the number of groups can be an advantage.
  • DBSCAN is a density-based clustering algorithm that groups neighboring fonts into the same group based on characteristics. Creates clusters of unspecified shapes by calculating the density between font data. Since the group is automatically determined compared to the K-means clustering algorithm, the number of groups (clusters) cannot be specified.
  • grouping methods are various such as Mean-Shift Clustering, Gaussian Mixture Model (GMM), EM Clustering (Expectation-Maximization Clustering), and Agglomerative Hierarchical Clustering.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 may use various clustering methods to measure the similarity between font characteristics, and the use of K-means clustering in the description is only one example.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 may measure the similarity by using a method such as word2vec or LSA to measure the similarity between font characteristics.
  • the controller 350 compares the pattern of characteristic information of the first font with the pattern of characteristic information of the third font. In addition, when the distance between the characteristic information as a result of the comparison is less than or equal to a predetermined standard, the controller 350 may group the first font and the third font into similar groups.
  • FIG. 8 is a diagram showing the operation process of the font use list intelligent analyzer according to an embodiment of the present invention.
  • the control unit 350 uses the received identification information A list of recommended fonts reflecting the user's characteristics can be created.
  • the controller 350 generates a list of preferred fonts by using the identification information of the first user. Also, the control unit 350 generates a list of preferred fonts of the second user having a similarity to the list of preferred fonts of the first user. Then, the controller 350 selects a similar user group (general/design/company, etc.) using the user's identification information to generate a font list of the selected user group. In addition, a recommended font list may be generated using the generated font lists. Let's take a closer look.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may recommend a font based on the list of fonts being used by the client 100 .
  • the font use list intelligent analyzer 354 determines the similarity of the font lists being used by the users who log in to the client 100, and configures a list of fonts used together (preferred font list) when using a specific font. have.
  • the whole process is that when the font use list intelligent analyzer 354 receives the user's font list, it analyzes the general user font list, analyzes the designer font list, and also analyzes the font list for each company/organization, and then integrates the user font list and Automatically generate characteristic information.
  • the font use list intelligent analyzer 354 can automatically generate and output the characteristics of the user's font list and the user's font list, and additionally use them to input the font list intelligent relationship analyzer to the relationship diagram of the font lists. can create
  • the font use list intelligent analyzer 354 in response to the user's font list provided by the client, the font use list intelligent analyzer 354 combines the user's identification information with the font list identification information as a list name when registering characteristic information in the My Font list. to create the name of the font list. For example, it is possible to create something like “User123 font list 2", and input "#report” and "#latest", which are characteristic information of the user, as characteristics of the user.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may generate intelligent characteristic information in the My Font list. Characteristic information may be generated for each group in response to the previously created name "#User123FontList2". In an embodiment, the font use list intelligent analyzer 354 may generate "#Gothic” and “#Basic” as style characteristic information. The font usage list intelligent analyzer 354 may generate "#modern” as emotional characteristic information.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may generate "#report", "#text", and "#business” as usage characteristic information.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may generate "#report” and “#latest” as user characteristic information, and create "#school” as image/object characteristic information.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may use the generated characteristic information to generate a relationship diagram, which is a result of the relationship diagram analysis as described above with reference to FIG. 4 .
  • the font list integration of the user of FIG. 8 and the generation of characteristic information may be performed at regular time intervals. Alternatively, this can be done when the user adds or deletes a specific font from the list.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a process of recommending a font based on a font use list according to an embodiment of the present invention.
  • the client 100 may provide characteristic information of a font to be used to the server 300 , or may provide information on selecting a specific font to the server 300 .
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may search for preference similarity of fonts using the provided font information.
  • the font use list intelligent analyzer 354 searches for similarity between users using the information generated in the process of FIG. 8 and the user identification information provided by the client 100, or general user/designer/company-group-specific fonts Retrieve list properties.
  • a list of preferred fonts of the second user similar to the first user is generated. Also, as a result of searching the font list characteristics for each general user/designer/company-organization, the font list of the user group is created.
  • a list of fonts suitable for the user's preference that is, a list of user-based fonts is provided.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may provide a popular font Top 20/recommended font Top 20/recommended font list 20, etc. by using the curation result.
  • the font use list intelligent analyzer 354 receives characteristic information called “report”. Then, the font use list intelligent analyzer 354 may present "#User123FontList2", which was the previously created font list.
  • the font use list intelligent analyzer 354 additionally uses the characteristic information of "report” and the characteristic information such as "Gothic/Basic/Modern/Text/Business/Report/Latest/School/Company” calculated by it. A list of fonts can be calculated. As a result, the font use list intelligent analyzer 354 also includes "#KimWebD's report font list” corresponding to the designer font list characteristics, and "#Web designer group's suggested font list” corresponding to the font list characteristics for each company/organization. can be printed out.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 provides a "Rix acacia” to users who search for or use the “Rix love diary” font if there are many cases of using the "Rix acacia” font among users who use the "Rix love diary” font. You can recommend a font.
  • a list-based recommended font list may be added.
  • the user's font list can be divided into a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and a list of all fonts that are integrated. And, in the font list set for each user, when the user logs in to the client 100 , the server 300 can check the stored list using the login information of the user. Alternatively, the client 100 may transmit information on the basic font list/favorite font list/use-specific font list set by the user to the server 300 .
  • the default font list refers to a font list that is not assigned a separate name.
  • the favorite font list refers to a font list that is managed by grouping only frequently used or favorite fonts.
  • the font list by use is a list of fonts that the user organizes and manages for a specific purpose, and various names such as "Cyan font list”, “Report font list”, and "Web design font list” can be given.
  • the integrated full font list means the entire set of fonts included in any font list.
  • the font use list intelligent analyzer 354 can make a recommended list of fonts by determining the similarity of each font by using the word-to-vector (Word2Vec) algorithm learning method among the machine learning methods for the entire font list.
  • the word-to-vector algorithm learning method can measure the similarity of fonts in the font list as words.
  • similarity of words constituting characteristic information of fonts may be measured.
  • the font use list intelligent analyzer 354 can classify the similarity of the fonts based on the user list by learning the word-to-vector algorithm after making an integrated font list for each user. Since the similarity of the classified font is based on the user's usage pattern, it has a tendency different from the similarity based on the characteristic information of the font, thereby indicating the similarity according to the user's preference.
  • the similarity classification can be performed after making it closer to the user's actual usage pattern by giving weight to the duplicate inclusion of the same font in each font list.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may measure the similarity between fonts using machine learning.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may use the word2vec algorithm for determining the similarity between words in order to measure the similarity of the font usage list.
  • the Word2vec algorithm is one of the embedding models, which is a natural language processing (NLP) technique of machine learning. You can find similarities between words by learning word embeddings.
  • the user's font list is a list of fonts added according to the user's tendency and purpose of use. Fonts included in each list can be seen as being in a context with a certain purpose, and fonts can be seen as having meaning within the context. If the user's font list is viewed as a sentence with a single meaning, the fonts can be viewed as words within the sentence.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may find similarities between fonts by using a word embedding algorithm using this feature.
  • LSA latent semantic analysis
  • Globe Globe
  • FText FastText
  • LSA Latent Semantic Analysis, LSA uses DTM (Document Term Matrix) or TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) truncated SVD (Singular Value Decomposition) to reduce dimensions, and the potential meaning of words
  • DTM Document Term Matrix
  • TF-IDF Term Frequency - Inverse Document Frequency
  • SVD Single Value Decomposition
  • Global Vectors for Word Representation is a word embedding methodology that uses count-based and prediction-based. It is an algorithm that supplements the shortcomings of count-based LSA (Latent Semantic Analysis) and prediction-based Word2Vec.
  • FastText is an algorithm that extends Word2Vec, and learns by considering that multiple subwords may exist within one word.
  • Word2Vec algorithm of machine learning to analyze the similarity between fonts using the user's font list is just one example, and various algorithms can be used.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may measure the preference similarity of the font based on the user's font use tendency using a word-to-vector learning method or other machine learning and construct a recommendation list.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may configure the user list for each font by transforming the user's font list. If a user list for each font is configured, users with a similar tendency can be found through the font usage pattern, and the user's font list can be recommended. For example, if user user-0001 likes to use the "Rix Love Diary" font, "Rix Toy Story", and “Rix Gwangalli” fonts, and there is user user-0002 who likes fonts similar to these fonts, user user- We can recommend the font list of user user-0002 to 0001.
  • the above-described method for recommending fonts based on a user font list reflects each user's font preference and usage characteristics.
  • the font use list intelligent analyzer 354 updates the similarity group to which the user belongs according to the method by which a user adds a font to his/her font list, the method of liking or designating a favorite font, and the font list created for each purpose can do.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may provide fonts suitable for the updated group as recommended fonts to the client logged in by the corresponding user.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may recommend popular fonts by integrating the font usage information on the user list.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may list the fonts most frequently used by creating aggregate information on the fonts used by all users to calculate the order of popularity of the fonts.
  • the font use list intelligent analyzer 354 can recommend fonts by recording and managing aggregate information by period, reflecting changes in popularity by period.
  • the user's font list can be managed by dividing it into a general user group, a designer group, and a group by company/organization.
  • the general user group is a general type used by users who do not select a user type by making a font list.
  • the designer group is a user group in which the user type is designated as designer, and a designer group for each field can be created.
  • a designer group can be viewed as a concept corresponding to an artist group in a music service.
  • the company/organizational group is a user group with a user type designated as a company/organizational type, and a font list used by companies and organizations is created and used. In this way, if the font list is managed separately for each user group, it becomes easier to recommend a font suitable for the user's purpose.
  • the font use list intelligent analyzer 354 analyzes the font list created by the user to measure the similarity between the user-based font preference and the user. And it creates a list of popular fonts for all users.
  • the font list can be divided into a general user group, a designer group, and a company/organizational group by user type.
  • the user's font list includes a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and an integrated font list.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 analyzes the similarity for the entire user font list that integrates the entire user's font list.
  • the entire integrated user font list also has a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and an integrated font list.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 analyzes the similarity of the font list incorporating the user font list in the usage type group.
  • the integrated user font list in the type group also includes a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and an integrated font list.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 analyzes the similarity of the user's preferred fonts with respect to the user-specific font list in the usage type group.
  • the font use list intelligent analyzer 354 recommends a font having a high preference similarity with respect to a font searched or selected by the user using the measured user preference font similarity information.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may apply the same font as a weight to the integrated font list among the user-specific font lists. If a font included in the basic font list also exists in the favorite font list, the font can be included in the integrated font list as duplicates.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may measure the similarity of the user font list using a machine learning-based similarity analysis method.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 generates a user list for each font by transforming the user font list.
  • the font use list intelligent analyzer 354 configures a user list for each font by adding a user who uses each font to the user list for the font.
  • the font use list intelligent analyzer 354 measures the similarity between users by analyzing the similarity with respect to the user list for each font. And the font use list intelligent analyzer 354 recommends a font list of other users with similar tendencies to the user by using the measured similarity information between users.
  • the font use list intelligent analyzer 354 analyzes the fonts included in the user font list, extracts characteristics common to the fonts, and assigns them to the corresponding font list as characteristics. Characteristics that include all of them in common and those that contain more than half of the font list or a specific ratio are given as characteristics of the font list.
  • the font use list intelligent analyzer 354 may give weights to characteristics according to the number of fonts including the corresponding characteristics. When a characteristic is assigned to the font list, the similarity between the font lists is classified and grouped according to whether or not the characteristic is included and the strength of the characteristic. For similarity classification, it can be classified using the unsupervised learning method of machine learning.
  • the font use list intelligent analyzer 354 adds the classified group information to the font list information and uses it when recommending a font list suitable for the searched font characteristics and fonts.
  • the font use list intelligent analyzer 354 can know the number of users for each font by using the user list for each font. Using the number of users per font, you can create a list of popular fonts for all users.
  • the font usage list intelligent analyzer 354 may make a list of popular fonts for each type by creating a user list for each font for each usage type and for each type of list.
  • the aforementioned font use list intelligent analyzer 354 may be integrally included in the control unit 350 . Accordingly, the controller 350 uses any one or more of a word embedding similarity determination algorithm including a word-to-vector (Word2Vec) method, a latent semantic analysis method, or a globe or fast text method, and a font belonging to the preferred font list of the first user.
  • the second user's preferred font list may be generated by measuring the similarity between the characteristic information of the fonts and the characteristic information of the font or fonts belonging to the second user's preferred font list.
  • the font trend intelligent analyzer 355 recommends fonts based on big data, and generates font trend information by analyzing the trends of the portal site and information collected from SNS such as Instagram, and font cloud services in an embodiment.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may perform trend collection using the trend API of the portal site.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may collect tag information used in a hashtag-based SNS site such as Instagram.
  • the font trend intelligent analyzer 355 recommends a trend font by collecting a list of popular fonts of the font cloud service.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may collect characteristic information or font information used or searched in the font cloud.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may collect a search trend (portal search word trend) for each font list for a portal with a high usage rate by using the search word trend API.
  • Instagram hashtags can also collect information on how many times each font name has been tagged during a specified period.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may collect tagging information of hashtags from multiple SNS sites. For example, the font trend intelligent analyzer 355 may collect the cumulative number of tagged font names and the number of popular articles by period, and check the change in popularity through the amount of change in the cumulative number of times.
  • the list of popular fonts of Font Cloud Service can be collected through each font site.
  • Popular fonts of the Font Cloud service are determined based on the number of downloads, usage, and popularity rankings of users.
  • the font trend intelligent analyzer 355 configures a list of recommended trend fonts based on big data by adding up the trend of the portal site, the popularity on SNS such as Instagram, and the information of the font cloud service.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may configure the final recommended trend font list by assigning weights to each source of the collected trend information or according to the importance or priority of the information. For example, a weight of 3 can be given to the trend data of a portal site, a weight of 2 can be given to the popularity of SNS, and a weight of 1 can be given to the font cloud service data.
  • the font trend intelligent analyzer 355 can provide intelligent font trend curation, and it creates a font list reflecting the font trend information by integrating the collected information such as the font trend Top 100 or the font trend-based recommended font Top 20 can do.
  • the communication unit 310 receives portal trend collection information, SNS hashtag trend collection information, font use, or search trend collection information.
  • the font trend intelligent analyzer 355 or the control unit 350 including the font trend intelligent analyzer 355 integrally may generate a font list by using the received collection information.
  • the font trend intelligent analyzer 355 may use a search index, number of searches, etc. provided by the portal search trend API. In addition, the font trend intelligent analyzer 355 may collect the number of posts, the number of popular posts, etc. as a result of the Instagram hash characteristic trend. In addition, the font trend intelligent analyzer 355 may calculate the number of activations, the number of font lists included, the number of searches, etc. as a result of the font cloud trend.
  • the font trend intelligent analyzer 355 creates a list of font trends or font trend-based recommended fonts by collecting the collected and calculated results.
  • the font big data trend intelligent analyzer 355 generates font trend information by analyzing the trends of the portal site and information collected from SNS such as Instagram, and font cloud services.
  • the font big data trend intelligent analyzer 355 may collect search word trends of the portal site for fonts included in the entire font list, and the collected trend information is provided as a search index or number of searches.
  • the font big data trend intelligent analyzer 355 may record the collected information for each collection period and accumulate and store changes in the popularity of the font.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353, the font use list intelligent analyzer 354, and the font trend intelligent analyzer 355 were examined as a method of recommending fonts.
  • Each font recommendation method has a different method of classifying fonts and determining the similarity and popularity order. Accordingly, the font intelligent curation service provider 358 may present all the recommended font lists generated by each analyzer 353 , 354 , 355 to the user, and may present only one recommended font list by integrating them. Or, you can create and provide a list of some recommended fonts.
  • the font intelligent curation service provider 358 divides the recommended font list, popular font list, recommended user's font list, and font trend list into a list of font trends to the client 100. provided, these lists may be displayed by the client 100 or on a web page of the server 300 .
  • the server 300 or the client 100 displays a font list matching the font name or search word at the top, and displays a user list-based recommendation list below it, and displays a recommendation list according to the font similarity below it.
  • a "recommended font list” can be displayed.
  • the server 300 or the client 100 may display a list of popular fonts of all users based on the user font list as a "popular font list”.
  • the server 300 or the client 100 may display the user's font list as a "recommended user font list” and recommend the user font list itself.
  • the server 300 or the client 100 may display a separate "font trend list" according to the order of popularity based on big data.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an operation process of a font intelligent curation service provider according to an embodiment of the present invention.
  • the font intelligent curation service provider 358 is a font characteristic-based font similarity and user use generated by the font characteristic intelligent analyzer 353, the font use list intelligent analyzer 354, and the font big data trend intelligent analyzer 355.
  • One or more fonts or font lists are recommended to users by using pattern-based font preference similarity, similarity between users, popular font list, and font trend information.
  • the first font (list), the second font (list), ..., the n-th font list) correspond to a font or a font list.
  • the font intelligent curation service provider 358 creates a recommended font list using these fonts or font list.
  • the server 300 When the client 100 transmits a specific word to the server 300 to search for a word including the name of the font, the name of an object or image, the type of the font, the characteristics of the font, the object of interest, and the like, the server 300 is Creates a name search list by searching for font names that contain the word.
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 searches for the characteristics of the corresponding word in the large font classification group, style group, emotion group, use group, image/object group, and user-specified group on the new classification system to generate a characteristic inclusion list. .
  • the font characteristic intelligent analyzer 353 generates a primary font list by removing duplicate fonts from the name search list and the characteristic inclusion list.
  • the primary font list includes one or two or more of a first font (list) to an n-th font (list).
  • the font intelligent curation service provider 358 creates a group recommended font list composed of fonts belonging to the similarity group based on the same font characteristics as the fonts in the primary font list.
  • the font intelligent curation service provider 358 selects only fonts whose characteristic information of fonts included in the group recommendation list includes all common characteristics of the fonts in the primary font list or has an inclusion relationship greater than or equal to the characteristic ratio, and selects the final group recommended font create a list
  • the font intelligent curation service provider 358 creates a font list according to the user pattern-based font preference similarity including fonts included in the primary font list.
  • the font intelligent curation service provider 358 generates a font list with high similarity for a font list reconstructed only with fonts having a high weight for a common characteristic among the characteristic inclusion list and fonts included in the name search list in order to increase the similarity accuracy. can do.
  • the font intelligent curation service provider 358 creates a list of user list-based recommended fonts by listing them in the order of the highest similarity values as a user pattern-based font preference similarity recommendation list.
  • the font intelligent curation service provider 358 may generate a final recommended font list by integrating the group recommended font list generated based on the primary font list and the user list based recommended font list.
  • the intelligent font curation service provider 358 creates a list of users with similar tendencies based on the similarity between users for other users with similar tendencies to the user.
  • the user list with similar propensity is listed in the order of the highest similarity value between users.
  • the font list of users with the highest similarity in the list of similar users is composed of the recommended user font list.
  • the font intelligent curation service provider 358 configures a virtual user list including a primary font list for the currently searched font in order to increase the similarity accuracy for the currently searched font, and holds the virtual user list configured in this way.
  • a user's font list having a high degree of similarity between users may be configured as a recommended user font list.
  • the font intelligent curation service provider 358 uses the font usage aggregate information for all users generated by the font usage list intelligent analyzer 354, the font intelligent curation service provider 358 creates a list of popular fonts.
  • the font intelligent curation service provider 358 creates a font trend list.
  • the font intelligent curation service provider 358 provides the user with a primary font list, a font recommendation list, a recommended user's font list, a popular font list, and a font trend list generated through each recommendation method.
  • the font intelligent curation service provider 358 uses the information calculated in the process of generating a recommended font list using the font or font list generated by each of the analyzers 353, 354, 355 to view previous results can be updated. For example, the font intelligent curation service provider 358 updates any one or more of the previous first font (list) to n-th font (list) by performing feedback (S15) in the process of generating the recommended font list. can do.
  • control unit 350 including the intelligent font curation service provider 358 or the intelligent font curation service provider 358 integrally generates one recommended font list and then generates a second recommended font list. Also, after generating the second recommended font list, the first recommended font list may be updated using the second recommended font list.
  • the control unit 350 of the server 300 may set and store all fonts selected and used by each user as a user-specific font list.
  • the control unit 350 may configure one search list by integrating the search history.
  • the control unit 350 may configure a separate list of favorite fonts for fonts that the user likes or registered in favorites.
  • the control unit 350 or the font use list intelligent analyzer 354 that is a sub-component of the control unit 350 may perform the above-described operation.
  • the font intelligent curation service provider 358 configures the user font list by listing the fonts selected and used by each user.
  • the list of user fonts can change whenever the user adds or removes fonts.
  • the font use list intelligent analyzer 354 performs re-learning on the changed user list using a machine learning technique, and recalculates the similarity between the font and the user. As a result, the font intelligent curation service provider 358 may recommend a font reflecting user preference.
  • the client 100 may transmit a search word to the server 300 to search for a specific font.
  • the name of the font, the keyword of interest, etc. are input as a search word as an embodiment.
  • the keyword input by the user into the client 100 is not registered as font characteristic information, the name of the font is entered incorrectly, or the keyword is misspelled, the desired font may not be searched.
  • the controller 350 of the server 300 registers synonyms for the name of the font and the characteristics of the font, and may suggest correct search results and recommended fonts even for the user's erroneous input.
  • the controller 350 may register “love” as a synonym for "love”, and “trend” ("Trand"), “trend” ("Trendy”), " trend” and “trendy” can be registered as synonyms.
  • the controller 350 may register "sensory”, “sensory”, “sense”, “sense”, etc. as synonyms for characteristic information of "sensory”, which is an adjective type.
  • the controller 350 may register a keyword having a high similarity between a currently popular buzzword and a characteristic of a font as a synonym. For example, when there is no font characteristic information for the keyword "gag", the control unit 350 may register as new characteristic information of the font. It can be registered as a synonym for characteristic information.
  • the control unit 350 may also register seasonal keywords such as “cherry blossom festival”, “flower viewing”, and “spring breeze” as user-defined font characteristic information, but may also be registered as a synonym for the characteristic “spring”, which is the existing font characteristic information. have. In this way, registration of synonyms is a way to more flexibly utilize the characteristics of fonts.
  • control unit 350 adds or changes font characteristics, the similarity between fonts may be changed due to a change in font characteristic information.
  • the controller 350 registers a synonym, it does not affect the similarity between fonts, so that it can be used more flexibly.
  • the controller 350 may register synonyms for each characteristic information in the step of inputting the characteristic information of the font. Even after the characteristic information is registered, the controller 350 can freely add and delete synonyms to the characteristic information.
  • the control unit 350 stores the synonym candidate separately, and the control unit 350 automatically or manually by a separate administrator later stores the meaning of the synonym candidate word Based on this, it can be registered as a synonym for the existing font name and characteristic information.
  • the registered thesaurus can be used as a thesaurus for each font name and characteristic information.
  • the AI recommended font service provided can help users select and distinguish fonts into various groups in order to actively utilize machine learning technology. This goes beyond the classification system based on the design style of the existing font text, and the server 300 applies a new classification system that considers various characteristics such as the use, function, and design of the font to the font classification system to have various characteristic information. Classify or group fonts using a classification system.
  • a rule that can be easily assigned like a tag is applied rather than a strict naming rule (naming rule) as a way to increase the convenience of data processing for new characteristic information of a font.
  • naming rule a strict naming rule
  • it can be made compatible with the tag naming method of various SNS/web pages.
  • various characteristic information may be designated for each font.
  • the font "Rix neo-gothic" applies a new classification system with various characteristic information, so #text, #gothic, #readability, #serif, #concise, #business, # It can be classified as a font having characteristic information such as documents and #proposals, and such characteristic information can be expanded and changed according to the user's usage trend.
  • information on fonts applied to the contents of a specific medium also uses input characteristic information such as tags, or through the intelligent font trend analyzer 355 . Since they can be collected, users can easily identify a preferred font among various fonts.
  • the server graphs the degree of association of characteristic information for each font.
  • the characteristic value of the first font is displayed on the vertical axis in response to the characteristic information arranged on the horizontal axis.
  • the characteristic value of the second font is displayed on the vertical axis corresponding to the characteristic information arranged on the horizontal axis.
  • the control unit 350 may recommend the first font in the context characteristic information of “text”.
  • FIG. 13 is a diagram in which a server arranges fonts in a two-dimensional space using characteristic values of two pieces of characteristic information for each font according to an embodiment of the present invention.
  • the server can arrange the fonts in a two-dimensional space using two axes (X-first characteristic information characteristic value, Y-second characteristic information characteristic value).
  • Each font has a characteristic value of the first characteristic information and a characteristic value of the second characteristic information. This characteristic value may be a weighted value.
  • the server may generate the first font list/second font list/third font list according to the location where these fonts are arranged and the distance between them.
  • each font may be distributed according to the characteristic value of the characteristic information in the N-dimensional space, and the server may generate a font list according to the density of these distributions. And fonts included in the same font list can be presented together when the server recommends a font.
  • FIG. 14 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention arranges users in a two-dimensional space by using the preference of two font lists for each user.
  • the server can place users in a two-dimensional space using two axes (X-Preference per user for the first font list, Y-Preference per user for the second font list). have.
  • the server may create the first user group/second user group/third user group according to the location where these users are arranged and the distance between them.
  • each user may be distributed according to their preferences in the M-dimensional space, and the server may create a user group according to the density of these distributions.
  • the server may recommend font lists of other users in the same group to users included in the same user group.
  • the server 300 may recommend a font list preferred by users user2/user3/user4 to a user who is user1 of the first user group.
  • AI recommendation font technology to which an embodiment of the present invention is applied provides a method of recommending a font that best corresponds to the information input by the user by adding various meta information (tags) to the font to classify and integrate the font in various ways.
  • Meta information about fonts is provided in the form of tags so that users can easily add them.
  • the AI object recognition function it is possible to recommend a "strawberry” image or a font that goes well with an object. It can be used as a method of converting the information recognized by AI object recognition into a string called “strawberry” and recommending the most suitable font for “strawberry”.
  • the meaning of the tag is not simply the meaning of a one-dimensional classification method between words and fonts, but since it has a relational network characteristic for the font and each meta information (tag) group, the tag is When it is set as the characteristic information of the font, it constitutes a relationship diagram as shown in FIG. 4 or 6 , so that the recommendation accuracy of a similar font can be increased.
  • the present invention is not necessarily limited to this embodiment, and all components are one or more within the scope of the present invention. They may be selectively combined to operate.
  • all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components are selectively combined to perform some or all of the functions of one or a plurality of hardware programs module
  • Such a computer program is stored in a computer-readable storage medium (Computer Readable Media), read and executed by the computer, thereby implementing the embodiment of the present invention.
  • the storage medium of the computer program includes a magnetic recording medium, an optical recording medium, and a storage medium including a semiconductor recording device.
  • the computer program implementing the embodiment of the present invention includes a program module that is transmitted in real time through an external device.

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Abstract

The present invention relates to a font recommendation method and a device for implementing same, wherein the font recommendation method according to one embodiment of the present invention recommends a font that reflects the multidimensional font characteristic information of a font, the preferred font of a user, and font trends.

Description

폰트를 추천하는 방법 및 이를 구현하는 장치A method for recommending a font and an apparatus for implementing the same
본 발명은 폰트를 추천하는 방법 및 이를 구현하는 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 폰트와 문서, 그리고 폰트를 기반으로 텍스트를 보안하는 방법과 이를 구현하는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method for recommending a font and an apparatus for implementing the same, and more particularly, to a method for securing text based on a font, a document, and a font, and an apparatus for implementing the same.
현재 컴퓨팅 시스템 및 네트워크 시스템의 급속한 발달로 인하여 다양하게 작성된 텍스트 문서들에 폰트를 적용하여 문서의 개성을 살릴 수 있다. 그런데, 다양한 폰트들이 있어서 사용자들이 어떤 폰트를 사용해야 할 것인지 쉽게 판단하기 어렵다.Due to the rapid development of current computing systems and network systems, fonts can be applied to variously written text documents to preserve the individuality of the documents. However, since there are various fonts, it is difficult for users to easily determine which font to use.
따라서, 이들 폰트의 사용에 있어서, 사용자에게 적합하거나 혹은 문서에 적합한 폰트의 후보들을 제시하는 것이 필요하다. Therefore, in the use of these fonts, it is necessary to present candidates of fonts suitable for the user or suitable for the document.
본 발명은 AI(Artificial Intelligence) 추천 폰트 기술을 제공하여 폰트에 다양한 메타정보 또는 태그를 부가하여 폰트를 다양하게 분류하고 통합하여 사용자가 입력한 정보에 가장 잘 대응하는 폰트를 추천하고자 한다. The present invention is to provide AI (Artificial Intelligence) recommended font technology to classify and integrate various fonts by adding various meta information or tags to the font to recommend a font that best corresponds to the information input by the user.
본 발명은 폰트와 이미지, 폰트와 색깔, 폰트와 사물 등에 대한 메타 정보간의 연결을 통하여 더욱 다양한 폰트 추천이 가능하도록 한다. The present invention makes it possible to recommend more various fonts through the connection between meta information about fonts and images, fonts and colors, fonts and objects.
본 발명은 폰트와 각 메타정보(태그) 그룹에 대한 관계망적인 특성으로 태그 또는 특성 정보를 제공하여 폰트 추천이 가능하도록 한다The present invention makes it possible to recommend a font by providing tags or characteristic information as a relational network characteristic for a font and each meta information (tag) group.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 여기서 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned here will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 일 실시예에 의한 폰트를 추천하는 방법은 서버의 제어부가 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하는 단계와, 제어부가 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록하는 단계와, 서버의 통신부가 클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하면 제어부는 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성하는 단계를 포함한다. A method of recommending a font according to an embodiment of the present invention includes the steps of: selecting, by a control unit of a server, a candidate for group-specific characteristic information applicable to a first font by using a first font or meta information about the first font; Registering, by the controller, first characteristic information among candidates selected by reflecting group-specific characteristic information of a second font that is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font, in the first font; When receiving the context or context characteristic information from the client, the control unit compares the group-specific characteristic information with the context or context characteristic information to generate a recommended font list comprising at least one of the first font and the second font.
본 발명의 일 실시예에 의한 폰트를 추천하는 서버는 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하고, 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록하는 제어부와 클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하는 통신부를 포함하며, 제어부는 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성한다. The server for recommending a font according to an embodiment of the present invention selects a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font using the first font or meta information about the first font, and is distinguished from the first font. Includes a control unit that registers first characteristic information in the first font among candidates selected by reflecting group-specific characteristic information of a second font whose characteristic information is registered before the first font, and a communication unit that receives context or context characteristic information from a client and the control unit compares the group-specific characteristic information with the context or context characteristic information to generate a recommended font list composed of at least one of the first font and the second font.
본 발명의 실시예를 적용할 경우, AI 추천 폰트 기술을 제공하여 폰트에 다양한 메타정보 또는 태그를 부가하여 폰트를 다양하게 분류하고 통합하여 사용자가 입력한 정보에 가장 잘 대응하는 폰트를 추천할 수 있다. When an embodiment of the present invention is applied, it is possible to recommend a font that best corresponds to the information input by the user by providing AI recommendation font technology to variously classify and integrate the font by adding various meta information or tags to the font. have.
본 발명의 실시예를 적용할 경우, 폰트와 이미지, 폰트와 색깔, 폰트와 사물 등에 대한 메타 정보간의 연결을 통하여 다양하게 폰트를 추천할 수 있다.When an embodiment of the present invention is applied, various fonts can be recommended through a connection between meta information about a font and an image, a font and a color, and a font and an object.
본 발명의 실시예를 적용할 경우, 폰트와 각 메타정보(태그) 그룹에 대한 관계망적인 특성에 기반하여 태그 또는 특성 정보를 제공하여 폰트를 추천할 수 있다. When the embodiment of the present invention is applied, a font can be recommended by providing tags or characteristic information based on the relational characteristics of the font and each meta information (tag) group.
본 발명이 제공하는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 여기서 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects provided by the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned herein will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버와 클라이언트 사이의 상호 작용을 보여주는 도면이다. 1 is a diagram showing an interaction between a server and a client according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버의 구성을 보여주는 도면이다.2 is a diagram showing the configuration of a server according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기의 동작 과정을 보여주는 도면이다. 3 is a view showing an operation process of a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기가 생성한 관계도의 예시이다.4 is an example of a relationship diagram generated by a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 특성 지능형 분석기가 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다. 5 is a diagram illustrating a process of recommending a font by an intelligent font characteristic analyzer according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 특성 정보에 대응하여 폰트 목록을 추출하는 과정을 보여주는 도면이다.6 is a diagram illustrating a process of extracting a font list in response to context characteristic information according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트들의 유사도 측정과정을 보여주는 도면이다. 7 is a view showing a similarity measurement process of fonts according to an embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기의 동작 과정을 도시한 도면이다.8 is a diagram showing the operation process of the font use list intelligent analyzer according to an embodiment of the present invention.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 기반 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다. 9 is a diagram illustrating a process of recommending a font based on a font use list according to an embodiment of the present invention.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 빅데이터 기반 폰트 트렌드를 분석하고 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다.10 is a diagram illustrating a process of analyzing a big data-based font trend and recommending a font according to an embodiment of the present invention.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기의 동작 과정을 보여주는 도면이다. 11 is a diagram illustrating an operation process of a font intelligent curation service provider according to an embodiment of the present invention.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 특성 정보의 연관도를 그래프화한 도면이다.12 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention graphs the degree of association of characteristic information for each font.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 두 개의 특성 정보의 특성값을 이용하여 2차원 공간에 폰트들을 배치시킨 도면이다. 13 is a diagram in which a server arranges fonts in a two-dimensional space using characteristic values of two pieces of characteristic information for each font according to an embodiment of the present invention.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 사용자 별로 두 개의 폰트 목록의 선호도를 이용하여 2차원 공간에 사용자들을 배치시킨 도면이다. 14 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention arranges users in a two-dimensional space using the preference of two font lists for each user.
본 명세서에서 제시하는 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 본 명세서에 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.Advantages and features of the invention presented in this specification, and a method for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed herein, but will be embodied in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and are common in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully inform those with knowledge of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.In order to clearly explain the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar components throughout the specification. Further, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. In adding reference numerals to components of each drawing, the same components may have the same reference numerals as much as possible even though they are indicated in different drawings. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description may be omitted.
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 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), (b), etc. may be used. These terms are only for distinguishing the elements from other elements, and the essence, order, order, or number of the elements are not limited by the terms. When it is described that a component is “connected”, “coupled” or “connected” to another component, the component may be directly connected or connected to the other component, but other components may be interposed between each component. It should be understood that each component may be “interposed” or “connected”, “coupled” or “connected” through another component.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버와 클라이언트 사이의 상호 작용을 보여주는 도면이다. 서버(300)는 각각의 클라이언트들(100, 100a, 100b, …, 100n)이 제공하는 문서 정보 또는 클라이언트(100a, 100b, …, 100n) 각각의 식별 정보 또는 검색 정보 등을 수신한다. 1 is a diagram showing an interaction between a server and a client according to an embodiment of the present invention. The server 300 receives document information provided by each of the clients 100, 100a, 100b, ..., 100n or identification information or search information of each of the clients 100a, 100b, ..., 100n.
또는 서버(300)는 각각의 클라이언트들(100a, 100b, …, 100n)이 선택한 폰트 정보를 수신한다. 클라이언트들(100a, 100b, …, 100n)은 클라이언트 장치를 의미하며, 노트북, 컴퓨터, 휴대폰, 태블릿 등 폰트를 이용하여 문서를 작성할 수 있는 모든 장치들을 일 실시예로 한다. 이를 기반으로 서버(300)는 특정한 상황에 대응하여 추천할 수 있는 폰트의 정보를 내부적으로 저장하거나 또는 이를 개별 클라이언트들(100a, 100b, …, 100n)에게 전송할 수 있다.Alternatively, the server 300 receives font information selected by each of the clients 100a, 100b, ..., 100n. Clients 100a, 100b, ..., 100n refer to client devices, and all devices capable of creating documents using fonts, such as notebooks, computers, mobile phones, and tablets, are an embodiment. Based on this, the server 300 may internally store information on a font that can be recommended in response to a specific situation or transmit it to the individual clients 100a, 100b, ..., 100n.
서버(300)는 각 클라이언트들의 폰트 사용 히스토리나 문서를 작성한 상황이나 문서명, 문서 내에 등장하는 단어 등 문서의 작성 상황 또는 클라이언트들의 과거 폰트 사용 히스토리 등에 기반하여 폰트를 추천하고, 또한 클라이언트들이 적용한 폰트 정보를 누적 저장하여 이후 새로운 폰트 추천 정보를 생성할 수 있다. The server 300 recommends a font based on each client's font usage history or document writing situation, document name, document writing situation, such as words appearing in the document, or clients' past font use history, etc., and font information applied by clients can be accumulated to create new font recommendation information.
본 명세서에서의 실시예들은 폰트의 다차원적(multidimensional) 폰트 특성 정보와 사용자의 선호 폰트, 그리고 폰트에 대한 트렌드를 반영하여 폰트를 추천하는 방안을 제시한다. 폰트의 다차원적 폰트 특성 정보란 폰트들과 특성 정보들이 다양한 그룹이나 기준에 따라 연결되는 것을 일 실시예로 한다. Embodiments in the present specification suggest a method of recommending a font by reflecting multidimensional font characteristic information of a font, a user's preferred font, and a trend for the font. According to an embodiment, the multidimensional font characteristic information of a font means that fonts and characteristic information are connected according to various groups or criteria.
도 1에서 서버(300)와 클라이언트(100)들은 구분된 실시예를 보여준다. 도 1의 구성과 다른 실시예에 따를 경우, 클라이언트(100)가 서버(300)의 구성을 포함하며 서버(300)가 제공하는 서비스를 클라이언트(100)가 제공할 수도 있다. 이는 서버(300)가 제공하는 데이터들이 클라이언트(100)에 저장되고 클라이언트(100)가 데이터를 프로세싱하는 것을 의미한다.In FIG. 1 , the server 300 and the client 100 show a separated embodiment. According to an embodiment different from the configuration of FIG. 1 , the client 100 includes the configuration of the server 300 , and the client 100 may provide a service provided by the server 300 . This means that data provided by the server 300 is stored in the client 100 and the client 100 processes the data.
이 경우, 클라이언트(100)는 외부로부터 수신한 일정한 데이터들에 기반하여 폰트 또는 폰트 목록들을 직접 추천할 수 있다.In this case, the client 100 may directly recommend a font or font lists based on certain data received from the outside.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버의 구성을 보여주는 도면이다. 통신부(310)는 클라이언트들과 통신하는 구성요소이다. 제어부(350)는 폰트를 추천하는데 필요한 정보를 수집하고 수집한 정보들을 이용하여 폰트를 추천한다. 저장부(320)는 제어부(350)가 생성한 폰트의 추천과 관련된 목록, 즉 리스트들을 저장한다. 제어부(350)는 폰트의 사용 상황이나 트렌드의 변화 등에 기반하여 저장부(320)에 저장된 리스트들을 업데이트한다. 2 is a diagram showing the configuration of a server according to an embodiment of the present invention. The communication unit 310 is a component that communicates with clients. The controller 350 collects information necessary for recommending a font, and recommends a font using the collected information. The storage unit 320 stores a list related to the font recommendation generated by the control unit 350, that is, lists. The control unit 350 updates the lists stored in the storage unit 320 based on the use situation of fonts or changes in trends.
제어부(350)는 폰트목록 수집 및 특성 등록기(351), 폰트 특성 지능형 분석기(353), 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354), 폰트 트렌드 지능형 분석기(355), 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)를 포함한다. 또는 제어부(350)는 전술한 구성요소들의 기능을 모두 제공하며 하나의 하드웨어 또는 하나의 소프트웨어를 구성할 수 있다. 또는 제어부(350) 자체가 서버(300)를 구성하는 하나의 하드웨어의 부분 또는 하나의 소프트웨어의 부분이 될 수 있다. 이하 각각의 구성요소들에 대한 설명들은 제어부(350)가 제공하는 기능의 설명에도 해당한다. The control unit 350 includes a font list collection and characteristic register 351 , a font characteristic intelligent analyzer 353 , a font use list intelligent analyzer 354 , a font trend intelligent analyzer 355 , and a font intelligent curation service provider 358 . includes Alternatively, the control unit 350 may provide all the functions of the above-described components and constitute one piece of hardware or one piece of software. Alternatively, the control unit 350 itself may be a part of one piece of hardware or a piece of software constituting the server 300 . Hereinafter, descriptions of respective components also correspond to descriptions of functions provided by the control unit 350 .
폰트목록 수집 및 특성 등록기(351)는 클라이언트가 폰트를 특정 문서 또는 특정 텍스트에 적용한 정보와 해당 클라이언트의 폰트 사용에 관련된 정보 등을 수집할 수 있다. 수집된 정보들은 각각 폰트 특성 지능형 분석기(353), 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354), 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)에 입력되고 이들 분석기들은 각각 폰트 추천 정보를 생성한다. 폰트 추천 정보는 특정한 문서/텍스트, 또는 사용자가 입력한 폰트의 특성 등에 대응하여 추천할 수 있는 폰트에 대한 정보(예를 들어 폰트의 명칭)를 포함한다. The font list collection and characteristic register 351 may collect information on which a client applies a font to a specific document or specific text, information related to the client's use of the font, and the like. The collected information is input to the font characteristic intelligent analyzer 353, the font usage list intelligent analyzer 354, and the font trend intelligent analyzer 355, respectively, and these analyzers generate font recommendation information, respectively. The font recommendation information includes information (eg, a name of a font) about a font that can be recommended in response to a specific document/text, or characteristics of a font input by a user.
각각의 분석기에 대해서는 후술한다.Each analyzer will be described later.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 3개의 분석기(353, 354, 355)에서 생성된 폰트 추천 정보를 이용하여 다양한 범주의 폰트 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 저장부(320)에 저장된 폰트 리스트 및 폰트 추천 정보를 모두 이용하여 새로운 폰트 리스트를 생성할 수 있다. The font intelligent curation service provider 358 may generate a list of fonts of various categories using the font recommendation information generated by the three analyzers 353 , 354 , and 355 . Also, the intelligent font curation service provider 358 may generate a new font list using both the font list and font recommendation information stored in the storage unit 320 .
도 2의 서버의 구성을 정리하면 다음과 같다. 제어부(350)는 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하고, 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록한다. The configuration of the server of FIG. 2 is summarized as follows. The control unit 350 selects a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font by using the first font or meta information about the first font, is distinguished from the first font, and registers characteristic information before the first font The first characteristic information among the candidates selected by reflecting the group-specific characteristic information of the selected second font is registered in the first font.
통신부(310)는 클라이언트(100)로부터 컨텍스트(context) 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신할 수 있다. 또는 추후 설명하지만 클라이언트(100)에 로그인한 사용자의 식별 정보를 수신할 수도 있고, 외부로부터 트렌드 수집 정보를 수신할 수도 있다. The communication unit 310 may receive context or context characteristic information from the client 100 . Alternatively, although described later, identification information of a user logged into the client 100 may be received, or trend collection information may be received from the outside.
그리고 제어부(350)는 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다. In addition, the control unit 350 may generate a recommended font list including any one or more of the first font and the second font by comparing the group-specific characteristic information and the context or context characteristic information.
여기서 컨텍스트란 폰트가 적용되는 문서나 파일을 일 실시예로 한다. 또는 컨텍스트란 폰트가 적용되는 웹페이지에 포함된 다양한 포맷의 이미지, 동영상 등을 일 실시예로 한다. 컨텍스트 특성 정보란 컨텍스트에서 유추되는 특성 정보를 일 실시예로 한다. Here, the context refers to a document or file to which a font is applied as an embodiment. Alternatively, the context refers to images and videos in various formats included in a web page to which a font is applied as an embodiment. The context characteristic information refers to characteristic information inferred from a context as an embodiment.
도 2의 구성에 기반하여 폰트 추천 메커니즘을 구현할 경우, 추천 폰트 방식은 폰트의 단순 검색 기능에 머물지 않는다. 도 2의 서버(300)는 폰트를 추천하기 위해서 다차원적인 폰트 분류 및 클라이언트(또는 클라이언트를 소지하는 사용자)의 필요와 성향, 작성할 문서의 종류를 반영할 수 있다. 이 과정에서 추천되는 폰트는 하나 이상으로 하여 사용자의 폰트 사용 요구를 반영할 수 있다. When a font recommendation mechanism is implemented based on the configuration of FIG. 2, the recommended font method does not stop at a simple search function of a font. In order to recommend a font, the server 300 of FIG. 2 may reflect a multidimensional font classification, the needs and tendencies of a client (or a user possessing the client), and the type of document to be prepared. In this process, one or more recommended fonts can be used to reflect the user's request for font use.
도 2의 서버(300)가 제공하는 AI 추천 폰트 서비스는 폰트에 설정된 다차원 특성 정보에 기반하여 폰트를 추천하는 특성 기반 추천 방식과 사용자의 폰트 리스트에 기반한 히스토리 추천 방식, 그리고 빅데이터 기반의 폰트 트렌드 기반의 트렌드 기반 추천 방식을 혼합하여 폰트를 추천할 수 있다. The AI recommendation font service provided by the server 300 of FIG. 2 includes a characteristic-based recommendation method that recommends a font based on multi-dimensional characteristic information set in the font, a history recommendation method based on the user's font list, and a big data-based font trend It is possible to recommend fonts by mixing trend-based recommendation methods.
도 2의 구성에 기반하면, 서버(300)는 인공지능형 폰트 추천 서비스 (또는 AI 추천폰트 서비스)를 제공할 수 있다. AI 추천 폰트 서비스는 폰트 지능형 큐레이션 서비스를 제공하는 것으로, 사용자가 폰트를 선택하는데 발생하는 어려움을 해소하고, 기존의 획일화된 폰트 분류법을 벗어나 다양한 사용 용도와 스타일 그리고 표현하고자 하는 감정 등에 적합한 폰트들을 선택하는데 도움을 줄 수 있다. Based on the configuration of FIG. 2 , the server 300 may provide an artificial intelligent font recommendation service (or AI recommended font service). The AI recommendation font service provides an intelligent font curation service, which solves the difficulties that users have in choosing a font, and goes beyond the existing standardized font classification method, and is suitable for a variety of uses, styles, and emotions. can help you choose them.
특히, 서버(300)는 다양한 사용자들의 폰트 사용 형태와 각 폰트에 미리 입력한 특성 정보 혹은 사용자가 입력한 태그 정보에 인공지능을 적용하여 폰트들의 특성을 분류할 수 있다. 그리고, 서버(300)는 분류된 특성들에 기반하여 폰트 추천 정보를 생성할 수 있다. 이를 위해 서버(300)는 폰트 분류 체계를 달리 구성할 수 있다. 폰트의 특성을 이용하여 분류를 수행하고 폰트의 특성을 등록하는 폰트목록 수집 및 특성 등록기(351)의 동작에 대해 보다 상세히 살펴본다. In particular, the server 300 may classify the characteristics of fonts by applying artificial intelligence to various users' font usage patterns, characteristic information previously input to each font, or tag information input by a user. And, the server 300 may generate font recommendation information based on the classified characteristics. For this, the server 300 may configure a font classification system differently. The operation of the font list collection and the characteristic register 351 for performing classification and registering the characteristics of the font by using the characteristics of the font will be described in more detail.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기의 동작 과정을 보여주는 도면이다. 3 is a view showing an operation process of a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention.
폰트목록 수집 및 특성 등록기(351, 이하 줄여서 등록기로 지칭)는 통신부(310)로부터 폰트를 입력받을 수 있다. 또는 등록기는 폰트 목록을 자동으로 수집할 수 있다. 그리고 등록기(351)는 폰트에 대응하여 서체이름 별 특성, 스타일별 특성, 감성 별 특성, 용도 별 특성, 사용자 별(클라이언트 별) 특성, 이미지/사물 별 특성을 등록한다. 이는 등록기(351)가 폰트의 명칭이나 폰트를 식별하는 식별 정보에 대응하여 전술한 특성들을 등록하는 것을 일 실시예로 한다. 그리고 등록기(351)는 등록된 특성에 따라 관계도를 생성할 수 있다. The font list collection and characteristic register 351 (hereinafter, referred to as a register for short) may receive a font input from the communication unit 310 . Alternatively, the registrar may automatically collect the font list. In addition, the register 351 registers characteristics for each typeface name, characteristics for each style, characteristics for each emotion, characteristics for each use, characteristics for each user (client), and characteristics for each image/object in correspondence with the font. In this embodiment, the register 351 registers the above-described characteristics in response to the name of the font or identification information for identifying the font. In addition, the register 351 may generate a relationship diagram according to the registered characteristics.
등록기(351)가 특성을 등록하는 그룹(또는 범주)으로는 서체 이름과 스타일, 감성, 용도, 사용자, 이미지/사물 등이 될 수 있으며, 이는 예시적인 것으로 다른 그룹 역시 추가될 수 있다. As a group (or category) in which the register 351 registers a characteristic, it may be a font name, style, sensibility, use, user, image/object, etc., which are exemplary and other groups may also be added.
특성 등록에 대해 보다 상세히 살펴본다. 각 폰트의 특성이 가질 수 있는 그룹은 서체 대분류그룹, 스타일그룹, 감성그룹, 용도그룹, 이미지/사물 그룹, 사용자지정그룹 등으로 나눌 수 있으며, 언제든지 새로운 그룹을 추가할 수 있고 각 그룹에 새로운 특성을 추가할 수 있다. Let's take a closer look at property registration. Groups that can have the characteristics of each font can be divided into large typeface classification group, style group, emotion group, use group, image/object group, custom group, etc., and new groups can be added at any time and new characteristics to each group can be added.
각 그룹에 해당하여 폰트에 대응하여 등록되는 특성 정보들의 예시는 다음과 같다. 특성 정보를 명시적으로 표시하기 위해 특성정보 앞에 "#"으로 표시할 수 있으나 이는 예시적인 것으로 다른 특수 문자가 결합될 수 있다. 또는 특성 정보는 별도의 특수 문자 없이 단어들로 구성될 수 있다. 즉, 서버(300)가 특성 정보를 처리 및 저장할 때, "#" 과 같은 특수 문자는 제외시킬 수 있다. Examples of characteristic information registered in correspondence to fonts for each group are as follows. In order to explicitly indicate the characteristic information, "#" may be displayed in front of the characteristic information, but this is exemplary and other special characters may be combined. Alternatively, the characteristic information may be composed of words without a separate special character. That is, when the server 300 processes and stores the characteristic information, a special character such as “#” may be excluded.
1차 그룹인 "서체 대분류" 그룹에는 폰트 유형에 속하는 #본문, #트랜디, #손글씨, #팬시 등의 특성 정보들이 포함된다. 서체 이름을 이용할 수 있다. The first group, the "Typeface Classification" group, includes characteristic information such as #text, #trendy, #handwriting, and #fancy belonging to the font type. You can use the font name.
2차그룹인 "스타일" 그룹에는 폰트의 디자인적인 특성에 속하는 #고딕, #명조, #굴림, #돋움, #네모꼴, #탈네모꼴, #가독성, #세리프, #두꺼운, #장체, #라운드 등의 특성 정보들이 포함된다.The second group, "Style", includes #Gothic, #Myeongjo, #Rollim, #Help, #Square, #Talquare, #Readability, #Serif, #Thick, #Long, #Round, etc. characteristic information of
3차 그룹인 "감성"그룹에는 #현대적인, #모던, #디지털, #감각적, #설레임, #시원한, #반가운, #웃음, #기쁨, #놀라운, #상큼한, #명랑한, #밝은, #귀여운, #화려한, #느린 등의 특성 정보들이 포함될 수 있고 새로운 특성을 추가하는 것에는 제한이 없다. The tertiary group, the “emotional” group, includes #modern, #modern, #digital, #sensual, #fluttering, #cool, #welcome, #laugh, #joy, #surprising, #fresh, #cheerful, #bright, # Character information such as cute, #glamorous, #slow, etc. may be included, and there is no limit to adding new characteristics.
4차 그룹인 "용도" 그룹에는 #보고서, #우편, #본문, #비즈니스, #블로그, #다이어리, #자막 등의 특성 정보들이 포함된다.The 4th group, "Use" group, includes characteristic information such as #report, #mail, #text, #business, #blog, #diary, #subtitle.
5차 그룹인 "이미지/사물" 그룹에는 #기업, #관공서, #커피, #선물, #아기, #멍멍이, #향기, #스탬프, #스티커, #사막, #파랑, #기억, #하트, #별, #천사, #구름, #공주, #음악, #장식, #불꽃, #핑크, #돼지, #심장, #자유, #달 과 같이 사물의 명칭, 색깔, 추상/상징 표현, 냄새 등 폰트가 잘 어울리는 이미지와 사물 등에 대한 등의 특성 정보들이 포함된다. The 5th group, “Image/Things”, includes #corporate, #public office, #coffee, #gift, #baby, #dog, #scent, #stamp, #sticker, #desert, #blue, #memory, #heart, #Star, #Angel, #Cloud, #Princess, #Music, #Decoration, #Firework, #Pink, #Pig, #Heart, #Freedom, #Moon, etc. Names, colors, abstraction/symbol expressions, smells, etc. Characteristic information such as images and objects that the font fits well are included.
6차 그룹인 "사용자정의" 그룹에는 사용자가 필요에 따라 추가하는 다양한 특성 정보를 지정할 수 있다. 들면 사용자가 특정 폰트를 사용하며 입력한 특성 정보의 예시로 #리포트, #제안서, #사진, #기념일, #사탕, #달콤한, #홈페이지 등이 있으며, 이외에도 다양한 특성 정보를 추가하는 것도 가능하다. 단, 특성의 중복을 막기 위해 등록기(351)는 이미 정의되어 있는 특성을 중복으로 추가하지 않도록 특성의 추가 시 판단할 수 있다. In the 6th group, the "user-defined" group, various characteristic information that the user adds as needed can be specified. For example, examples of the characteristic information entered by the user using a specific font include #report, #proposal, #photo, #anniversary, #candy, #sweet, #homepage, etc. In addition, it is possible to add various characteristic information. However, in order to prevent duplication of characteristics, the register 351 may determine when adding characteristics so as not to add previously defined characteristics as duplicates.
5차 그룹인 "이미지/사물" 그룹의 특성들은 AI 기반의 사물인식 프로그램과 연동하여 사용할 때 더욱 강력한 기능을 할 수 있다. 일 예로 폰트를 적용할 문서나 웹페이지 등에 포함된 강아지 또는 강아지 사진을 AI 카메라의 AI 사물인식 프로그램을 이용하여 인식하게 되면 "강아지"라는 문자열을 제시한다. The characteristics of the 5th group, "image/object" group, can be more powerful when used in conjunction with an AI-based object recognition program. For example, when a dog or dog picture included in a document or web page to which the font is to be applied is recognized using the AI camera's AI object recognition program, the string "dog" is presented.
이렇게 수신한 "강아지" 문자열을 AI 추천 폰트 서비스를 통해 검색하게 되면 "#강아지" 특성을 가진 폰트와 강아지와 관계도가 높은 폰트들을 추천 받을 수 있다. 그리고, AI사물 인식 프로그램에 대해 폰트가 사용되고 있는 TV 광고와 유명 사이트의 화면을 이미지화 하고 폰트명을 레이블로 지정한다면 AI 이미지 검색을 통해서 폰트명을 찾을 수 있고, AI추천 폰트 서비스를 통해 해당 폰트와 함께 유사도가 높은 폰트들을 추천받을 수 있다.If the received "dog" string is searched through the AI recommended font service, fonts with the "#dog" characteristic and fonts with a high relationship to dogs can be recommended. And, if you image the screen of TV commercials and famous sites where the font is used for the AI object recognition program and designate the font name as a label, you can find the font name through AI image search, and use the AI recommended font service to find the font and You can also recommend fonts with high similarity.
따라서, 등록기(351)는 각 폰트에 대응하여 전술한 그룹들 내에 해당하는 특성 정보들을 등록할 수 있다. 이러한 등록은 관리자의 수작업에 의해 이루어질 수도 있고, 폰트에 대한 설명 자료에서 등록기(351)가 자동으로 추출할 수 있다. 또는 폰트들이 사용되는 과정에서 사용자가 추가한 특성 정보, 혹은 폰트들인 사용된 문서나 이미지, 웹사이트 등을 서버(300)가 분석하여 특성 정보를 등록할 수 있다. 등록 과정은 기존의 등록된 특성 정보를 업데이트하거나 추가/삭제하는 작업을 포함한다. Accordingly, the register 351 may register characteristic information corresponding to each font in the aforementioned groups. Such registration may be performed manually by an administrator, or the register 351 may automatically extract from the description data for the font. Alternatively, the server 300 may analyze the characteristic information added by the user in the course of using the fonts, or the used documents, images, websites, etc., which are fonts, and register the characteristic information. The registration process includes updating or adding/deleting existing registered characteristic information.
폰트목록 수집 및 특성 등록기(351)가 폰트의 특성 정보를 폰트 별로 등록할 경우, 폰트는 다양한 특성 정보에 기반하여 정의된다. 그리고 서버(300)는 등록된 특성 정보를 반영하여 사용자가 원하는 폰트를 더욱 손쉽게 검색하여 이를 제공할 수 있다. 이는 폰트의 이름과 스타일 분류로만 검색할 수 있는 것과 비교할 때, 다양하면서도 새로운 분류 체계에 기반하여 폰트가 사용될 문서나 이미지, 텍스트 등에 적합한 폰트를 검색할 수 있다. When the font list collection and characteristic register 351 registers the characteristic information of the font for each font, the font is defined based on various characteristic information. In addition, the server 300 may more easily search for a font desired by the user by reflecting the registered characteristic information and provide it. Compared to searching only by font name and style classification, it is possible to search for fonts suitable for documents, images, texts, etc. to be used for fonts based on a diverse and new classification system.
등록기(351)의 폰트 등록 과정의 예시를 살펴보면 다음과 같다. An example of the font registration process of the register 351 is as follows.
예를 들어, 등록기(351)는 새로운 폰트인 "Rix고딕"라는 폰트의 특성을 등록하는 과정에서, 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 서체이름에서 #Rix고딕 이라는 서체 이름 특성 정보를 등록할 수 있다. 특히, "고딕"이라는 폰트의 명칭에 대응하여 등록기(351)는 다양한 특성 정보들을 로딩하여 이를 해당 폰트인 "Rix고딕"의 특성 정보로 등록할 수 있다. For example, in the process of registering the characteristics of a font called "Rix Gothic", which is a new font, the register 351 registers the font name characteristic information of #Rix Gothic from the font name in the name of the font or in the explanatory material for the font. can register. In particular, in response to the name of the font "Gothic", the register 351 may load various characteristic information and register it as characteristic information of the corresponding font, "Rix Gothic".
또한, 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 #고딕 및 #기본 이라는 스타일 특성 정보를 등록할 수 있다. In addition, style characteristic information such as #Gothic and #Basic can be registered in the name of the corresponding font or in the description material for the corresponding font.
마찬가지로 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 감성 특성 정보로 #현대적인, #엄격한 을 등록할 수 있다. Similarly, the register 351 may register #modern and #strict as emotional characteristic information in the name of the corresponding font or in the description data for the corresponding font.
또한, 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 용도 특성 정보인 #보고서, #본문, #우편, #공문, #논문, #비즈니스, #이력서 등을 등록할 수 있다. 또는 등록기(351)는 감성 특성 정보를 이용할 수 있다. 즉, 등록기(351)는 #현대적인, #엄격한 이라는 감성 특성 정보에 링크된 용도 특성 정보인 #보고서, #본문, #논문, #비즈니스 등을 추출할 수 있다. In addition, the register 351 may register the name of the corresponding font or the use characteristic information of the #report, #text, #mail, #official, #thesis, #business, #resume, etc. Alternatively, the register 351 may use the emotional characteristic information. That is, the register 351 may extract #report, #text, #thesis, #business, etc., which are usage characteristic information linked to emotional characteristic information of #modern and #strict.
아울러, 사용자 특성 정보로 #리포트, #제안서, #문서를 등록하고 이미지/사물 특성 정보로 #관공서, #기업 등을 등록할 수 있다. In addition, it is possible to register #report, #proposal, and #document as user characteristic information, and register #government office, #company, etc. as image/object characteristic information.
다른 실시예로, 등록기(351)는 새로운 폰트인 " Rix흐어어"라는 폰트의 특성을 등록하는 과정에서, 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 서체이름에서 #Rix흐어어 라는 서체 이름 특성 정보를 등록할 수 있다. 특히, "흐어어"이라는 폰트의 명칭이 의성어임에 대응하여 등록기(351)는 다양한 특성 정보들을 로딩하여 이를 해당 폰트인 "Rix흐어어"의 특성 정보로 등록할 수 있다. In another embodiment, the register 351, in the process of registering the characteristics of a font called "Rix language", which is a new font, the name of the font or the typeface name of #Rix language from the typeface name in the explanatory material for the corresponding font Characteristic information can be registered. In particular, in response to the name of the font "Rix language" being onomatopoeic, the register 351 may load various characteristic information and register it as characteristic information of the corresponding font "Rix French".
또한, 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 #손글씨 라는 스타일 특성 정보를 등록할 수 있다. 물론 전술한 "흐어어"라는 의성어를 포함하는 서체 명칭을 이용하여 등록기(351)는 스타일 특성 정보를 등록할 수도 있다.In addition, the register 351 may register the style characteristic information of #handwriting in the name of the corresponding font or description data for the corresponding font. Of course, the register 351 may register the style characteristic information by using the font name including the onomatopoeia of "hehe language" as described above.
마찬가지로 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 감성 특성 정보로 #현대적인, #느리게, #나홀로 등을 등록할 수 있다. Similarly, the register 351 may register #modern, #slow, #alone, etc. as emotional characteristic information in the name of the corresponding font or description data for the corresponding font.
또한, 등록기(351)는 해당 폰트의 이름 혹은 해당 폰트에 대한 설명 자료에서 용도 특성 정보인 #일기, #다이어리, #블로그 등을 등록할 수 있다. 또는 등록기(351)는 감성 특성 정보를 이용할 수 있다. 즉, 등록기(351)는 #현대적인, #느리게, #나홀로 이라는 감성 특성 정보에 링크된 용도 특성 정보인 #일기, #다이어리, #블로그 등을 추출할 수 있다. In addition, the register 351 may register a #diary, #diary, #blog, etc., which are usage characteristic information in the name of the corresponding font or description data for the corresponding font. Alternatively, the register 351 may use the emotional characteristic information. That is, the register 351 may extract #diary, #diary, #blog, etc., which are usage characteristic information linked to emotional characteristic information of #modern, #slow, and #alone.
아울러, 사용자 특성 정보로 #캐릭터, #감정, #한숨, #느림 등을 등록하고 이미지/사물 특성 정보로 #개인 등을 등록할 수 있다. 전술한 서체명의 "흐어어"라는 단어가 가지는 특징에서 등록기(351)는 인공지능을 적용하여 자동으로 특성 정보를 생성할 수도 있다. In addition, #character, #emotion, #sigh, #slowness, etc. can be registered as user characteristic information, and #individual etc. can be registered as image/object characteristic information. From the characteristics of the word "heo" in the above-mentioned font name, the register 351 may apply artificial intelligence to automatically generate characteristic information.
또한, 등록기(351)는 전술한 실시예들에 기반하여 각각의 폰트들과 이들의 대응 관계가 반영된 관계도를 생성할 수 있다. Also, the register 351 may generate a relationship diagram in which each font and their correspondence are reflected based on the above-described embodiments.
도 3에서 설명한 등록 과정은 제어부(350)가 직접 수행할 수도 있다. 등록기(351)는 제어부(350)의 하위 구성 요소이며 제어부(350)에 일체로 포함될 수 있다. 그 결과 제어부(350)는 제1폰트 또는 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택할 수 있다. 여기서 제1폰트에 대한 메타 정보란, 제1폰트에 대한 설명 정보, 명칭 정보 등을 포함한다. The registration process described with reference to FIG. 3 may be directly performed by the controller 350 . The register 351 is a sub-component of the control unit 350 and may be integrally included in the control unit 350 . As a result, the control unit 350 may select a candidate for the characteristic information for each group applicable to the first font by using the first font or meta information about the first font. Here, the meta information about the first font includes description information and name information about the first font.
제어부(350)는 이들을 이용하여 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택할 수 있다. "Rix고딕"이란 폰트 명칭과 "보고서용" 이란 메타 정보를 이용하여 제어부(350)는 스타일 특성 정보로 "고딕", 감성 특성 정보로 "현대적인", 용도 특성으로 "보고서", 사용자 정의 특성으로 "리포트", "제안서"를 선택할 수 있다. The controller 350 may select a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font by using them. Using the font name “Rix Gothic” and meta information “for report”, the controller 350 controls “Gothic” as style characteristic information, “Modern” as emotional characteristic information, “report” as usage characteristic, and user-defined characteristic You can select "Report" or "Proposal".
또한, 이 과정에서 제어부(350)는 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 선택한 후보 중 제1특성 정보를 제1폰트에 등록할 수도 있다. Also, in this process, the controller 350 registers the first characteristic information among the candidates selected by reflecting the group-specific characteristic information of the second font, which is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font. You may.
예를 들어, "현대적인"과 "보고서" 라는 특성 정보(제1폰트에 등록된 특성 정보)가 등록된 "Rix보고서"라는 명칭의 제2폰트가 있으며, 제어부(350)는 제2폰트에 이미지/사물 특성 정보로 "기업/관공서"가 등록되었다면, 제어부(350)는 제1폰트의 특성 정보에 "기업/관공서"를 추가로 등록할 수 있다. For example, there is a second font named “Rix report” in which characteristic information (characteristic information registered in the first font) of “modern” and “report” is registered, and the control unit 350 provides the second font. If "company/public office" is registered as the image/object characteristic information, the controller 350 may additionally register "company/public office" in the characteristic information of the first font.
또한, 제어부(350)는 제1폰트와 구별되며 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하는 실시예는 앞서 등록된 특성 정보의 단어를 그대로 이용하는 것을 포함한다. In addition, an embodiment in which the control unit 350 reflects the group-specific characteristic information of the second font, which is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font, includes using the previously registered word of characteristic information as it is. .
예를 들어, 제1폰트에 대해 특성 정보가 "보고용"이라는 단어로 제시되었는데, 기존의 다른 폰트들(제2폰트)에 대해 등록된 특성 정보가 "보고서" 라면 제어부(350)는 특성 정보의 통일화를 위해 제1폰트에 대한 특성 정보인 "보고용"을 "보고서"로 수정 등록할 수 있다. For example, if the characteristic information for the first font is presented with the word “report”, and the registered characteristic information for other existing fonts (second font) is “report”, the controller 350 controls the characteristic information For the unification of , "report", which is characteristic information about the first font, can be modified and registered as "report".
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트목록 수집 및 특성 등록기가 생성한 관계도의 예시이다. 4개의 폰트들(Rix고딕, Rix다람쥐, Rix커피향, Rix흐어어)에 6개 그룹의 특정한 특성 정보들이 등록되어 있음을 보여준다. 4 is an example of a relationship diagram generated by a font list collection and a characteristic register according to an embodiment of the present invention. It shows that specific characteristic information of 6 groups is registered in 4 fonts (Rix gothic, Rix squirrel, Rix coffee flavor, Rix language).
제어부(350)는 도 4와 같이 각각의 특성 정보들과 폰트들을 링크로 연결하여, 하나의 특성 정보에 해당하는 하나 이상의 폰트를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 예를 들어, 제어부(350)는 제1특성 정보와 제1폰트를 링크로 연결한다. 이는 제1특성 정보의 데이터 구조에 제1폰트를 지시하는 링크가 포함되거나, 혹은 제1폰트의 특성 정보의 데이터 구조에 제1특성 정보를 지시하는 링크가 포함되는 것을 일 실시예로 한다. As shown in FIG. 4 , the control unit 350 connects each characteristic information and fonts with a link, so that one or more fonts corresponding to one characteristic information can be easily identified. For example, the control unit 350 connects the first characteristic information and the first font with a link. According to an embodiment, a link indicating the first font is included in the data structure of the first characteristic information, or a link indicating the first characteristic information is included in the data structure of the characteristic information of the first font.
뿐만 아니라, 제어부(350)는 전술한 실시예와 동일한 방식으로, 제1특성 정보가 등록된 제3폰트를 검색하여 제1특성 정보와 제3폰트를 링크로 연결할 수 있다. 이 경우 제1특성 정보는 제1폰트 및 제3폰트에 연결되므로, 제1특성 정보에 대응하여 제어부(350)가 제1폰트 및 제3폰트를 추천 폰트 목록에 포함시킬 수 있다. In addition, in the same manner as in the above-described embodiment, the controller 350 may search for a third font in which the first characteristic information is registered and connect the first characteristic information and the third font with a link. In this case, since the first characteristic information is connected to the first font and the third font, the controller 350 may include the first font and the third font in the recommended font list in response to the first characteristic information.
도 3 및 도 4와 같이 특성 정보가 등록되면, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 클라이언트(100)가 전송한 특성 정보 또는 클라이언트(100)가 폰트를 적용하고자 하는 문서/텍스트/웹사이트 등의 영역에서 추출된 정보를 이용하여 폰트 추천 정보를 생성한다. When the characteristic information is registered as in FIGS. 3 and 4 , the font characteristic intelligent analyzer 353 transmits the characteristic information transmitted by the client 100 or an area such as a document/text/website to which the client 100 intends to apply the font. Font recommendation information is generated using the information extracted from .
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 특성 지능형 분석기가 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다. 5 is a diagram illustrating a process of recommending a font by an intelligent font characteristic analyzer according to an embodiment of the present invention.
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 다차원 특성에 기반하여 폰트의 유사도를 측정하여 유사도 그룹을 생성한다. 폰트의 각 특성에 대한 통합적 거리가 가까운 폰트끼리 묶는 방법으로 유사성 그룹을 만들 수 있다.The font characteristic intelligent analyzer 353 generates a similarity group by measuring the similarity of the font based on the multidimensional characteristic of the font. A similarity group can be created by tying fonts with close integrated distances for each characteristic of the font.
폰트에 특성이 추가되거나 변경되면 폰트 특성 지능형 분석기는 폰트간의 유사도를 측정하고 유사도에 따라 그룹을 생성한다.When a characteristic is added or changed to a font, the font characteristic intelligent analyzer measures the similarity between fonts and creates a group according to the similarity.
폰트의 특성은 "서체 대분류" 그룹, "스타일" 그룹, "감성" 그룹, "용도" 그룹, "이미지/사물" 그룹, "사용자 정의” 그룹을 가지며, 각 그룹은 다양한 특성을 포함한다. 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 특성이 포함될 그룹을 선택하고 선택된 그룹내의 특성으로 추가한다.Characteristics of fonts have “Typefaces” group, “Style” group, “Emotional” group, “Use” group, “Image/Things” group, and “Custom” group, each group includes various characteristics. The characteristic intelligent analyzer 353 selects a group to include the characteristic and adds it as a characteristic within the selected group.
또한, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트 특성이 속한 그룹에 따라 가중치를 부여 할 수 있다. 1차 그룹인 "서체 대분류" 그룹에 가장 높은 가중치를 부여하고 2차 그룹인 "스타일" 그룹에 두번째 높은 가중치, 3차 그룹은 "감성" 그룹에 3번째 높은 가중치, 4차 그룹인 "용도"그룹과 5차 그룹인 "이미지/사물" 그룹, 6차 그룹인 "사용자 정의” 그룹에 각각의 가중치를 부여할 수 있다.In addition, the font characteristic intelligent analyzer 353 may assign a weight according to a group to which the font characteristic belongs. Give the highest weight to the 1st group, "Great Font Classification", the 2nd group, "Style", to the 2nd highest weight, the 3rd group to give the 3rd highest weight to the "Emotional" group, and the 4th group to "Use" Each weight can be assigned to the group, the 5th group, the “image/object” group, and the 6th group, the “user-defined” group.
또한, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 사용자가 특정 단어로 검색한 폰트 중 사용자의 폰트 목록에 추가한 폰트들에 대해 해당 검색 단어에 대응하는 특성의 가중치를 추가로 부여하여 폰트의 특성을 강화할 수 있다.In addition, the font characteristic intelligent analyzer 353 can strengthen the characteristics of the font by additionally giving a weight of the characteristic corresponding to the search word to the fonts added to the user's font list among the fonts searched by the user with a specific word. have.
폰트에 특성이 부여되면, 각 특성들의 포함 여부와 특성의 강도에 따라 폰트간의 유사성을 분류하고 그룹화 한다. 유사성 분류를 위해 머신러닝의 비지도 학습법(Unsupervised learning)을 사용하여 분류할 수 있다.When characteristics are assigned to fonts, similarities between fonts are classified and grouped according to whether each characteristic is included and the strength of the characteristic. For similarity classification, it can be classified using unsupervised learning of machine learning.
분류된 그룹 정보를 폰트 정보에 추가하여 폰트 추천 시 사용한다.It is used when recommending fonts by adding classified group information to font information.
보다 상세히 살펴본다. 서버(300)는 클라이언트(100)로부터 사용을 원하는 폰트의 특성 정보를 입력받고 이를 폰트 특성 지능형 분석기(353)에게 제공할 수 있다. Let's look at it in more detail. The server 300 may receive characteristic information of a font desired to be used from the client 100 and provide it to the intelligent font characteristic analyzer 353 .
또는 서버(300)는 클라이언트(100)로부터 폰트를 적용할 문서 파일, 텍스트, 또는 웹사이트의 주소, 이미지 파일, 동영상 파일 등을 수신하고, 수신한 정보에서 컨텍스트(Context) 특성 정보를 추출할 수 있다. 이 경우, 서버(300)의 제어부(350)는 문서 파일의 명칭, 문서나 텍스트 내에 등장하는 단어, 또는 웹사이트의 특징, 이미지 파일이나 동영상 파일에 대한 텍스트 설명 자료 등을 취합하여 컨텍스트 특성 정보를 추출하는 것을 일 실시예로 한다. Alternatively, the server 300 receives a document file, text, or website address, image file, video file, etc. to which the font is to be applied from the client 100, and extracts context characteristic information from the received information. have. In this case, the control unit 350 of the server 300 collects the name of the document file, the word appearing in the document or text, or the characteristic of the website, the text explanatory data for the image file or the video file, and the like to collect context characteristic information. Extraction is an embodiment.
컨텍스트 특성 정보가 폰트 특성 지능형 분석기(353)에 입력되면, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성 정보들을 검색한다. 폰트의 특성 정보들은 앞서 도 3 및 도 4에서 살펴본 바와 같이 서체 이름, 스타일, 감성, 용도, 사용자, 또는 이미지/사물의 특성 정보가 폰트에 부여된 것을 의미한다. When the context characteristic information is input to the font characteristic intelligent analyzer 353 , the font characteristic intelligent analyzer 353 retrieves the characteristic information of the font. The characteristic information of the font means that the font name, style, emotion, use, user, or image/thing characteristic information is assigned to the font as described in FIGS. 3 and 4 above.
즉, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트가 적용될 문서나 웹페이지 등의 컨텍스트 특성 정보와 폰트 특성 정보를 비교하여 유사도가 높거나 동일한 폰트 특성 정보를 선택하고 이러한 폰트 특성 정보를 가지는 하나 이상의 폰트를 리스트 또는 목록으로 하여 제시할 수 있다. That is, the font characteristic intelligent analyzer 353 compares the font characteristic information with the context characteristic information of a document or web page to which the font is to be applied, selects the font characteristic information with high similarity or the same, and selects one or more fonts having such font characteristic information. It can be presented as a list or as a list.
일 실시예로, 폰트 특성 정보 역시 가중치를 가질 수 있으며, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 특성 기반 폰트 지능형 큐레이션을 수행하여 지능형 특성 목록을 생성하고, 이에 따라 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트 목록을 출력할 수 있다. In an embodiment, the font characteristic information may also have a weight, and the font characteristic intelligent analyzer 353 performs characteristic-based font intelligent curation to generate an intelligent characteristic list, and accordingly, the font characteristic intelligent analyzer 353 generates a font You can print a list.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 컨텍스트 특성 정보에 대응하여 폰트 목록을 추출하는 과정을 보여주는 도면이다. 앞서 도 4에서 폰트 특성 정보와 폰트 사이의 관계도가 제시된 예시에 기반하여 살펴본다. 6 is a diagram illustrating a process of extracting a font list in response to context characteristic information according to an embodiment of the present invention. A look at the relationship diagram between the font characteristic information and the font in FIG. 4 is based on the presented example.
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 클라이언트(100)에게서 컨텍스트 특성 정보를 입력받는다. 클라이언트(100)가 컨텍스트 특성 정보를 정확하게 선택하여 서버(300)에게 전송할 수도 있고, 또는 클라이언트(100)가 컨텍스트와 관련된 파일이나 텍스트, 또는 이미지, 동영상 등을 서버(300)에게 전송하고, 서버가 이를 분석할 수 있다.The font characteristic intelligent analyzer 353 receives context characteristic information from the client 100 . The client 100 may select the context characteristic information accurately and transmit it to the server 300, or the client 100 transmits a file, text, image, video, etc. related to the context to the server 300, and the server This can be analyzed.
그 결과 "#일기"라는 컨텍스트 특성 정보가 추출된다. 도 6의 관계도에서 일기라는 특성 정보가 원으로 표시되었다. 컨텍스트 특성 정보로 서버(300)가 확보 또는 산출한 것은 용도 특성 정보 외에 다른 특성 정보는 없는 상태이다. As a result, context characteristic information called "#diary" is extracted. In the relationship diagram of FIG. 6 , characteristic information of a diary is indicated by a circle. What the server 300 secures or calculates as the context characteristic information is a state in which there is no characteristic information other than the purpose characteristic information.
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 "용도 특성 정보"에 해당하는 "#일기"라는 특성 정보를 관계도에서 검색한다. 그 결과 "#일기"라는 특성 정보를 가지는 폰트로는 "Rix흐어어", "Rix커피향" 두 개의 폰트가 검색되었다. The font characteristic intelligent analyzer 353 searches for characteristic information of “#diary” corresponding to “use characteristic information” of the font in the relation diagram. As a result, two fonts were found as fonts with characteristic information of "#diary": "Rix Heo" and "Rix Coffee Flavor".
또한, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 이들 두 폰트에 공통으로 등록된 스타일 특성 정보는 "#손글씨"이며, 감성 특성 정보는 "#현대적인", "#감정"이며, 용도 특성 정보는 "#일기", "#다이어리"를 추출한다. 그리고 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 이들 중에 "#일기"라는 특성 정보와의 연관성을 비교하여 "Rix흐어어" 및 "Rix커피향"을 1순위 폰트로, "Rix다람쥐" 및 "Rix고딕"을 2순위 폰트로 제시할 수 있다. In addition, in the font characteristic intelligent analyzer 353, the style characteristic information commonly registered to these two fonts is "#handwriting", the emotional characteristic information is "#modern" and "#emotion", and the use characteristic information is "# Diary" and "#Diary" are extracted. And, the font characteristic intelligent analyzer 353 compares the correlation with the characteristic information of “#diary” among them, and selects “Rix Heo” and “Rix Coffee Flavor” as the first priority font, “Rix Squirrel” and “Rix Gothic” can be presented as a secondary font.
한편, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 컨텍스트 특성 정보와 폰트의 다차원적 특성 정보를 반영하여 폰트를 추천하기 위해 폰트의 유사도에 따라 유사성 그룹을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 폰트 목록 수집 및 특성 등록기(351) 또는 추천 과정에서 클라이언트(100)가 선택한 결과 등을 토대로 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 새롭게 부여된 폰트의 특성을 기반으로 하여 폰트의 유사도를 측정하고 폰트의 유사도에 따라 유사성 그룹을 만들 수 있다. 클라이언트(100)에서 특정한 단어를 입력하여 검색하거나 클라이언트(100)에서 선택한 폰트에 대해 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 해당 폰트와 유사한 폰트들을 추천해 준다.Meanwhile, the font characteristic intelligent analyzer 353 may generate a similarity group according to the similarity of the font in order to recommend the font by reflecting the context characteristic information and the multidimensional characteristic information of the font. For example, based on the font list collection and characteristic register 351 of FIG. 3 or the result selected by the client 100 in the recommendation process, the font characteristic intelligent analyzer 353 performs the font characteristics based on the newly assigned font characteristics. You can measure the similarity and create similarity groups according to the similarity of fonts. The font characteristic analyzer 353 recommends similar fonts to the font selected by the client 100 by inputting a specific word in the search or by the client 100 .
일 실시예로 클라이언트(100)에서 "사랑" 이라는 단어를 검색하면, 단순히 폰트이름에 "사랑"이 포함된 목록만 출력하는 것을 넘어서, 폰트 특성 지능형 분석기(353)의 AI폰트추천 서비스에서는 "사랑"이 폰트명에 포함된 목록과 "#사랑" 특성 정보가 존재하는 폰트 목록, 그리고, "#사랑" 특성 정보를 가진 폰트와 유사도가 높은 폰트에 대한 추가적인 추천 목록을 제시할 수 있다. In an embodiment, when the word "love" is searched for by the client 100, in the AI font recommendation service of the font characteristic intelligent analyzer 353, beyond simply outputting a list including "love" in the font name, "love" "A list included in this font name, a list of fonts in which "#love" characteristic information exists, and an additional recommendation list for a font having a high similarity to a font having "#love" characteristic information may be presented.
즉, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 클라이언트(100)가 입력한 특성 정보, 또는 서버(300)가 분석하여 추출한 컨텍스트 특성 정보를 이용하여 i) 해당 특성 정보를 폰트의 명칭 또는 메타 정보로 가지는 폰트들의 목록, ii) 해당 특성 정보를 폰트의 특성 정보로 가지는 폰트들의 목록, iii)앞서 i) 또는 ii)의 폰트와 유사도가 높은 폰트들의 목록을 생성할 수 있다. That is, the font characteristic intelligent analyzer 353 uses the characteristic information input by the client 100 or the context characteristic information extracted by analysis by the server 300 i) A font having the corresponding characteristic information as the name or meta information of the font A list of fonts, ii) a list of fonts having the corresponding characteristic information as the characteristic information of the font, and iii) a list of fonts having a high similarity to the font of i) or ii) above can be generated.
정리하면, 서버의 통신부(310)가 클라이언트(100)로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하면 제어부(350)는 폰트들의 그룹별 특성 정보와 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 앞서 특성 정보가 등록된 다수의 폰트들 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다. In summary, when the communication unit 310 of the server receives the context or context characteristic information from the client 100, the control unit 350 compares the group-specific characteristic information of the fonts with the context or context characteristic information, and a plurality of previously registered characteristic information It is possible to create a list of recommended fonts composed of any one or more of the fonts.
또한, 제어부(350)는 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보에 대응하는 폰트를 선택할 수 있는데, 이 선택의 기준이 제1특성 정보(예를 들어 #일기)에 기반한 경우, 제어부(350)는 제1특성 정보를 동일하게 가지고 있는 폰트들 역시 추천 폰트 목록에 포함시킨다. Also, the controller 350 may select a font corresponding to the context or context characteristic information. When the selection criterion is based on the first characteristic information (eg, #diary), the control unit 350 may select the first characteristic information Fonts with the same are also included in the recommended font list.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트들의 유사도 측정과정을 보여주는 도면이다. 7 is a view showing a similarity measurement process of fonts according to an embodiment of the present invention.
폰트의 다차원 특성에 기반한 유사도 측정 방법은 여러가지가 사용될 수 있다. 도 7은 특정 정보의 가중치와 패턴을 기반으로 유사도 그룹을 생성하는 과정을 보여준다. 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 제어부(350)에 일체로 통합될 수 있고, 이 경우 제어부(350)는 폰트 특성 지능형 분석기(353)가 제공하는 기능을 모두 제공한다. Various methods for measuring similarity based on the multidimensional characteristics of fonts may be used. 7 shows a process of generating a similarity group based on a weight and a pattern of specific information. The intelligent font characteristic analyzer 353 may be integrally integrated with the control unit 350 , and in this case, the control unit 350 provides all functions provided by the intelligent font characteristic analyzer 353 .
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 각 특성 정보에 가중치를 부여하여 폰트의 특성을 강화한 후 폰트의 유사도를 측정 할 수 있다. 먼저, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성 정보에 대하여, 디자인적 특성과 경향성 및 해당 특성의 강도에 따라 가중치를 부여할 수 있다(S11). "Rix연애일기" 폰트에 대해 "#트렌디" 특성에는 가중치 100을 지정하고, "#세련된" 특성에는 10, "#사랑" 특성에는 50의 가중치를 부여할 수 있다. 가중치에 따라 폰트의 특성은 더욱 다양한 패턴을 가지게 됨과 동시에 유사한 패턴을 가진 폰트들이 더욱 잘 드러나게 된다. The font characteristic intelligent analyzer 353 may measure the similarity of the font after strengthening the characteristics of the font by giving weight to each characteristic information. First, the font characteristic intelligent analyzer 353 may give weight to the characteristic information of the font according to design characteristics and tendencies and the strength of the corresponding characteristics (S11). For the "Rix Love Diary" font, a weight of 100 can be assigned to the "#Trendy" feature, a weight of 10 to the "#Stylish" feature, and a weight of 50 to the "#Love" feature. Depending on the weight, the characteristics of the font will have more diverse patterns and at the same time, fonts with similar patterns will be more clearly revealed.
따라서, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 가중치가 부여된 패턴을 이용하여 유사도 그룹을 생성한다(S12). 폰트의 각 특성에 대한 통합적 거리가 가까운 폰트끼리 묶는 방법으로 유사성 그룹을 만들 수 있다. 일 실시예로 머신러닝의 비지도 학습 클러스터링 모델 중 K-평균 클러스터링(K-means clustering) 방법을 이용하여 비슷한 특성 정보를 가진 폰트들끼리 묶을 수가 있다. 이렇게 묶은 폰트들에 대해 그룹화하여 그룹 번호를 부여할 수 있다. 그리고 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 유사도로 그룹화한 폰트들의 그룹을 출력한다(S13). Accordingly, the font characteristic intelligent analyzer 353 creates a similarity group using the weighted pattern (S12). A similarity group can be created by tying fonts with close integrated distances for each characteristic of the font. As an embodiment, fonts having similar characteristic information can be grouped using a K-means clustering method among unsupervised learning clustering models of machine learning. Group numbers can be assigned to the grouped fonts in this way. And the font characteristic intelligent analyzer 353 outputs a group of fonts grouped by similarity (S13).
가중치 부여 방식과 K-평균클러스터링 방식은 하나의 예시일 뿐이며 다양한 방식으로 특성의 유사도를 측정할 수 있다.The weighting method and the K-means clustering method are only examples, and similarity of characteristics can be measured in various ways.
클러스터링을 이용한 유사도 측정 방식에 대해 보다 상세히 살펴본다. A similarity measurement method using clustering will be described in more detail.
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성간의 유사성을 판단하기 위해 클러스터링 방식을 사용할 수 있다. 클러스터링 방법은 비슷한 데이터끼리 묶어주는 머신 러닝 기법 중의 하나이다. 클러스터링 방식에는 K-평균 클러스터링(K-means clustering), DBSCAN 알고리즘 등을 사용할 수 있다.The font characteristic intelligent analyzer 353 may use a clustering method to determine similarity between font characteristics. The clustering method is one of the machine learning techniques that group similar data together. As the clustering method, K-means clustering, DBSCAN algorithm, or the like may be used.
K-평균 클러스터링은 중심 기반 클러스터링 알고리즘으로 어떤 그룹의 중심을 기준으로 특성에 기반한 폰트들의 거리가 가까운 것들을 동일한 그룹으로 묶는 방법이다. 그룹(클러스터) 수를 지정하고 각 그룹의 센터를 중심으로 모여 있는 폰트들을 동일한 그룹으로 묶을 수 있다. 그룹 수를 임의로 조정할 수 있다는 것이 장점이 될 수 있다.K-means clustering is a center-based clustering algorithm, and it is a method of grouping fonts that are close in distance based on the center of a certain group into the same group. You can specify the number of groups (clusters) and group the fonts that are clustered around the center of each group into the same group. Being able to arbitrarily adjust the number of groups can be an advantage.
DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로 특성에 기반하여 이웃한 폰트들을 같은 그룹으로 묶는 방법이다. 폰트 데이터간의 밀도를 계산하여 불특정한 모양의 클러스터를 생성한다. K-평균 클러스터링 알고르즘에 비해 자동으로 그룹을 결정하기 때문에, 그룹(클러스터) 수를 지정할 수가 없다. DBSCAN is a density-based clustering algorithm that groups neighboring fonts into the same group based on characteristics. Creates clusters of unspecified shapes by calculating the density between font data. Since the group is automatically determined compared to the K-means clustering algorithm, the number of groups (clusters) cannot be specified.
이 외에도 그룹화 하는 방법은 Mean-Shift 클러스터링(Mean-Shift Clustering), GMM (Gaussian Mixture Model), EM 클러스터링(Expectation-Maximization Clustering), Agglomerative Hierarchical Clustering 등 다양하다.In addition to this, grouping methods are various such as Mean-Shift Clustering, Gaussian Mixture Model (GMM), EM Clustering (Expectation-Maximization Clustering), and Agglomerative Hierarchical Clustering.
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트의 특성간의 유사도 측정을 위해 다양한 클러스터링 방식을 사용할 수 있으며, 설명에서 K-평균 군집화를 사용하는 것은 하나의 예시일 뿐이다.The font characteristic intelligent analyzer 353 may use various clustering methods to measure the similarity between font characteristics, and the use of K-means clustering in the description is only one example.
뿐만 아니라, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 폰트 특성간의 유사도 측정 수행하기 위해 word2vec, LSA 등의 방식을 이용하여 유사도를 측정할 수 있다. In addition, the font characteristic intelligent analyzer 353 may measure the similarity by using a method such as word2vec or LSA to measure the similarity between font characteristics.
정리하면 제어부(350)는 제1폰트의 특성 정보들에 가중치를 부여한 후, 제1폰트의 특성 정보들의 패턴과 제3폰트의 특성 정보들의 패턴을 비교한다. 그리고 비교 결과 특성 정보 간의 거리가 일정 기준 이하인 경우에 제어부(350)는 제1폰트 및 제3폰트를 유사 그룹으로 그룹화할 수 있다. In summary, after assigning a weight to the characteristic information of the first font, the controller 350 compares the pattern of characteristic information of the first font with the pattern of characteristic information of the third font. In addition, when the distance between the characteristic information as a result of the comparison is less than or equal to a predetermined standard, the controller 350 may group the first font and the third font into similar groups.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기의 동작 과정을 도시한 도면이다. 8 is a diagram showing the operation process of the font use list intelligent analyzer according to an embodiment of the present invention.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354) 또는 제어부(350)의 동작 과정을 간략히 서술하면, 통신부(310)가 클라이언트로부터 제1사용자의 식별 정보를 수신하면, 제어부(350)는 수신한 식별 정보를 이용하여 사용자의 특성을 반영한 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다. Briefly describing the operation process of the font use list intelligent analyzer 354 or the control unit 350, when the communication unit 310 receives the identification information of the first user from the client, the control unit 350 uses the received identification information A list of recommended fonts reflecting the user's characteristics can be created.
즉, 제어부(350)는 제1사용자의 식별정보를 이용하여 선호 폰트 목록을 생성한다. 또한, 제어부(350)는 제1사용자의 선호 폰트 목록과 유사도를 가지는 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성한다. 그리고 제어부(350)는 사용자의 식별 정보를 이용하여 유사한 사용자 그룹(일반/디자인/기업 등)을 선택하여 선택된 사용자 그룹의 폰트 목록을 생성한다. 그리고 생성한 폰트 목록들을 이용하여 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다. 자세히 살펴본다. That is, the controller 350 generates a list of preferred fonts by using the identification information of the first user. Also, the control unit 350 generates a list of preferred fonts of the second user having a similarity to the list of preferred fonts of the first user. Then, the controller 350 selects a similar user group (general/design/company, etc.) using the user's identification information to generate a font list of the selected user group. In addition, a recommended font list may be generated using the generated font lists. Let's take a closer look.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 클라이언트(100)가 사용 중인 폰트들의 목록에 기반하여 폰트를 추천할 수 있다. 이를 위해 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 클라이언트(100)에 로그인한 사용자들이 사용 중인 폰트 목록들의 유사성을 판단하여, 특정 폰트를 사용할 때 함께 사용하는 폰트의 목록(선호 폰트 목록)을 구성할 수 있다.The font usage list intelligent analyzer 354 may recommend a font based on the list of fonts being used by the client 100 . For this purpose, the font use list intelligent analyzer 354 determines the similarity of the font lists being used by the users who log in to the client 100, and configures a list of fonts used together (preferred font list) when using a specific font. have.
전체 프로세스는 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 사용자의 폰트 리스트를 입력받으면, 일반 사용자 폰트 리스트를 분석하고, 디자이너 폰트 리스트를 분석하며 또한 기업/단체별 폰트 리스트를 분석한 후, 사용자 폰트 목록 통합 및 특성 정보를 자동으로 생성한다. The whole process is that when the font use list intelligent analyzer 354 receives the user's font list, it analyzes the general user font list, analyzes the designer font list, and also analyzes the font list for each company/organization, and then integrates the user font list and Automatically generate characteristic information.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자의 폰트 목록 및 사용자의 폰트 목록에 대한 특성을 자동으로 생성 및 출력할 수 있으며, 추가적으로 이들을 이용하여 폰트 리스트 지능형 관계도 분석기에 입력하여 폰트 리스트들의 관계도를 생성할 수 있다. The font use list intelligent analyzer 354 can automatically generate and output the characteristics of the user's font list and the user's font list, and additionally use them to input the font list intelligent relationship analyzer to the relationship diagram of the font lists. can create
일 실시예로, 클라이언트가 제공하는 사용자의 폰트 리스트에 대응하여 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 마이 폰트 리스트에 특성 정보를 등록할 경우 목록 이름으로 사용자의 식별정보와 폰트 목록의 식별정보를 결합하여 폰트 목록의 명칭을 생성할 수 있다. 예를 들어, "사용자123폰트목록2"와 같이 생성하고, 해당 사용자의 특성으로 특성 정보인 "#리포트", "#최신"을 입력할 수 있다. In one embodiment, in response to the user's font list provided by the client, the font use list intelligent analyzer 354 combines the user's identification information with the font list identification information as a list name when registering characteristic information in the My Font list. to create the name of the font list. For example, it is possible to create something like "User123 font list 2", and input "#report" and "#latest", which are characteristic information of the user, as characteristics of the user.
그리고, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 마이 폰트 리스트에 지능형 특성 정보를 생성할 수 있다. 앞서, 생성한 명칭인 "#사용자123폰트목록2"에 대응하여 각각의 그룹 별로 특성 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예로 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 스타일 특성 정보로 "#고딕", "#기본"을 생성할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 감성 특성 정보로 "#현대적"을 생성할 수 있다. And, the font use list intelligent analyzer 354 may generate intelligent characteristic information in the My Font list. Characteristic information may be generated for each group in response to the previously created name "#User123FontList2". In an embodiment, the font use list intelligent analyzer 354 may generate "#Gothic" and "#Basic" as style characteristic information. The font usage list intelligent analyzer 354 may generate "#modern" as emotional characteristic information.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 용도 특성 정보로 "#보고서", "#본문", "#비즈니스"를 생성할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 특성 정보로 "#리포트", "#최신"을 생성하고, 이미지/사물 특성 정보로 "#학교"를 생성할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 생성된 특성 정보들을 이용하여 앞서 도 4에서 살펴본 바와 같은 관계도 분석 결과인 관계도를 생성할 수 있다. The font usage list intelligent analyzer 354 may generate "#report", "#text", and "#business" as usage characteristic information. The font use list intelligent analyzer 354 may generate "#report" and "#latest" as user characteristic information, and create "#school" as image/object characteristic information. The font use list intelligent analyzer 354 may use the generated characteristic information to generate a relationship diagram, which is a result of the relationship diagram analysis as described above with reference to FIG. 4 .
도 8의 사용자의 폰트 목록 통합 및 특성 정보의 생성은 일정한 시간 간격으로 수행될 수 있다. 또는 사용자가 특정 폰트를 목록에서 추가하거나 혹은 삭제할 경우에 이루어질 수 있다. The font list integration of the user of FIG. 8 and the generation of characteristic information may be performed at regular time intervals. Alternatively, this can be done when the user adds or deletes a specific font from the list.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 사용 리스트 기반 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다. 9 is a diagram illustrating a process of recommending a font based on a font use list according to an embodiment of the present invention.
클라이언트(100)는 사용하고자 하는 폰트의 특성 정보를 서버(300)로 제공하거나, 또는 특정 폰트를 선택한 정보를 서버(300)로 제공할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 제공된 폰트 정보를 이용하여 폰트들의 선호 유사도를 검색할 수 있다. The client 100 may provide characteristic information of a font to be used to the server 300 , or may provide information on selecting a specific font to the server 300 . The font usage list intelligent analyzer 354 may search for preference similarity of fonts using the provided font information.
또는 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 도 8의 과정에서 생성된 정보들과 클라이언트(100)가 제공한 사용자 식별 정보를 이용하여 사용자간 유사도를 검색하거나, 혹은 일반사용자/디자이너/기업-단체별 폰트 리스트 특성을 검색한다. Alternatively, the font use list intelligent analyzer 354 searches for similarity between users using the information generated in the process of FIG. 8 and the user identification information provided by the client 100, or general user/designer/company-group-specific fonts Retrieve list properties.
사용자간 유사도를 검색한 결과 제1사용자와 유사한 제2사용자의 선호 폰트 목록이 생성된다. 또한 일반사용자/디자이너/기업-단체별 폰트 리스트 특성을 검색한 결과 사용자 그룹의 폰트 목록이 생성된다. As a result of searching for the degree of similarity between users, a list of preferred fonts of the second user similar to the first user is generated. Also, as a result of searching the font list characteristics for each general user/designer/company-organization, the font list of the user group is created.
그 결과 사용자의 선호에 적합한 폰트 리스트, 즉 사용자 기반 폰트 리스트를 제공한다. 이는 사용자 기반 폰트 리스트 지능형 큐레이션에 해당한다. 또한, 추가적으로 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 큐레이션 결과를 이용하여 인기폰트 Top 20/추천폰트 Top 20/추천폰트 리스트 20 등을 제공할 수 있다. As a result, a list of fonts suitable for the user's preference, that is, a list of user-based fonts is provided. This corresponds to user-based font list intelligent curation. In addition, the font use list intelligent analyzer 354 may provide a popular font Top 20/recommended font Top 20/recommended font list 20, etc. by using the curation result.
예를 들어, 앞서 도 8의 과정에서 생성된 지능형 특성 관계도가 생성된 상태에서, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 "보고서"라는 특성 정보를 수신한다. 그러면, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 앞서 생성했던 폰트 목록이었던 "#사용자123폰트목록2"를 제시할 수 있다. For example, in the state in which the intelligent characteristic relation diagram generated in the process of FIG. 8 is generated, the font use list intelligent analyzer 354 receives characteristic information called “report”. Then, the font use list intelligent analyzer 354 may present "#User123FontList2", which was the previously created font list.
또한, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 추가적으로 "보고서"라는 특성 정보와 그에 의해 산출되었던 "고딕/기본/현대적/본문/비즈니스/리포트/최신/학교/기업" 등의 특성 정보들을 이용하여 다수의 폰트 목록을 산출할 수 있다. 그 결과 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 디자이너 폰트 리스트 특성에 대응하는 "#김웹디의보고서폰트목록"과, 기업/단체별 폰트 리스트 특성에 대응하는 "#웹디자이너그룹의제안서폰트목록"도 함께 출력할 수 있다. In addition, the font use list intelligent analyzer 354 additionally uses the characteristic information of "report" and the characteristic information such as "Gothic/Basic/Modern/Text/Business/Report/Latest/School/Company" calculated by it. A list of fonts can be calculated. As a result, the font use list intelligent analyzer 354 also includes "#KimWebD's report font list" corresponding to the designer font list characteristics, and "#Web designer group's suggested font list" corresponding to the font list characteristics for each company/organization. can be printed out.
도 8 및 도 9에 대해 보다 상세히 살펴본다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 "Rix연애일기" 폰트를 사용하는 사용자 중 "Rix아카시아" 폰트를 함께 사용하는 경우가 많다면 "Rix연애일기" 폰트를 검색하거나 사용하는 사용자에게 "Rix아카시아" 폰트를 추천할 수 있다.8 and 9 will be described in more detail. The font usage list intelligent analyzer 354 provides a "Rix acacia" to users who search for or use the "Rix love diary" font if there are many cases of using the "Rix acacia" font among users who use the "Rix love diary" font. You can recommend a font.
즉, "Rix연애일기" 폰트를 사용하는 사용자에게 추천하는 폰트 목록의 예시로는 폰트이름으로 검색했을 때와 폰트 특성으로 그룹지어진 폰트 중에서 추천하는 목록 외에 사용자 목록에 기반하여 사용 유사성으로 분류된 사용자목록 기반 추천 폰트 목록이 추가될 수 있다. 또한, 지정된 폰트의 특성 중 가중치가 높은 특성을 포함하는 폰트 목록을 추천하는 것 역시 가능하다.In other words, as an example of a list of fonts recommended for users who use the "Rix Love Diary" font, users classified by similarity in use based on the user list in addition to the recommended list among fonts grouped by font name and font characteristics. A list-based recommended font list may be added. In addition, it is also possible to recommend a font list including a characteristic having a high weight among the characteristics of the designated font.
사용자의 폰트 리스트는 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트 리스트 그리고 이를 통합한 전체 폰트 리스트로 구분할 수 있다. 그리고 이러한 사용자별로 설정된 폰트 리스트는 사용자가 클라이언트(100)에 로그인할 경우, 서버(300)가 해당 사용자의 로그인 정보를 이용하여 저장된 리스트를 확인할 수 있다. 또는 클라이언트(100)가 사용자가 설정한 기본 폰트 리스트/즐겨찾는 폰트리스트/용도별 폰트리스트 등에 대한 정보를 서버(300)에게 전송할 수 있다. The user's font list can be divided into a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and a list of all fonts that are integrated. And, in the font list set for each user, when the user logs in to the client 100 , the server 300 can check the stored list using the login information of the user. Alternatively, the client 100 may transmit information on the basic font list/favorite font list/use-specific font list set by the user to the server 300 .
기본 폰트 리스트는 별도의 이름을 부여하지 않은 폰트 리스트를 의미한다. 즐겨찾는 폰트 리스트는 자주 사용하거나 좋아하는 폰트들만 묶어서 관리하는 폰트리스트를 의미한다. 용도별 폰트 리스트는 사용자가 특정목적에 맞게 정리해서 관리하는 폰트 리스트로 "시안용 폰트 목록", "보고서용 폰트 목록", "웹 디자인용 폰트 목록" 등의 다양한 이름을 부여할 수 있다. 통합 전체 폰트 목록은 어떠한 폰트 목록이든 포함된 폰트들의 전체 집합을 의미한다.The default font list refers to a font list that is not assigned a separate name. The favorite font list refers to a font list that is managed by grouping only frequently used or favorite fonts. The font list by use is a list of fonts that the user organizes and manages for a specific purpose, and various names such as "Cyan font list", "Report font list", and "Web design font list" can be given. The integrated full font list means the entire set of fonts included in any font list.
일 실시예로 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 전체 폰트 목록에 대해 머신러닝 방법 중 워드투벡터(Word2Vec) 알고리즘 학습방법을 이용하여 각 폰트들의 유사성을 판단하여 폰트의 추천 목록을 만들 수 있다. 워드투벡터 알고리즘 학습 방법은 폰트 목록 내의 폰트들의 단어로써의 유사성을 측정할 수 있다. 또는 다른 실시예로, 폰트들의 특성 정보를 구성하는 단어들의 유사성을 측정할 수 있다. In an embodiment, the font use list intelligent analyzer 354 can make a recommended list of fonts by determining the similarity of each font by using the word-to-vector (Word2Vec) algorithm learning method among the machine learning methods for the entire font list. The word-to-vector algorithm learning method can measure the similarity of fonts in the font list as words. Alternatively, as another embodiment, similarity of words constituting characteristic information of fonts may be measured.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자별로 통합 폰트 목록을 만든 후, 워드투벡터 알고리즘으로 학습을 하여 사용자 목록에 기반한 폰트의 유사성을 분류할 수 있다. 이렇게 분류된 폰트의 유사성은 사용자의 사용 패턴에 기반하고 있어서, 폰트의 특성 정보에 의한 유사성과 다른 경향을 갖게 되어 사용자 선호도에 따른 유사성을 나타내게 된다.The font use list intelligent analyzer 354 can classify the similarity of the fonts based on the user list by learning the word-to-vector algorithm after making an integrated font list for each user. Since the similarity of the classified font is based on the user's usage pattern, it has a tendency different from the similarity based on the characteristic information of the font, thereby indicating the similarity according to the user's preference.
사용자의 통합 폰트 목록을 만들 때, 각 폰트 목록에 동일한 폰트가 중복으로 포함되는 것에 대해서 가중치를 주어 사용자의 실제 사용 패턴에 더욱 가깝게 만든 후 유사성 분류를 할 수 있다.When creating the user's integrated font list, the similarity classification can be performed after making it closer to the user's actual usage pattern by giving weight to the duplicate inclusion of the same font in each font list.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 머신러닝을 이용하여 폰트들 간의 유사도를 측정할 수 있다. The font usage list intelligent analyzer 354 may measure the similarity between fonts using machine learning.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 폰트 사용 리스트의 유사도를 측정하기 위해서 단어간의 유사성을 판단하는 word2vec 알고리즘을 사용할 수 있다. Word2vec 알고리즘은 머신러닝의 자연어 처리(NLP) 기법인 임베딩(embedding) 모델 중 하나다. 단어 임베딩을 학습하여 단어간의 유사성을 찾을 수 있다. The font usage list intelligent analyzer 354 may use the word2vec algorithm for determining the similarity between words in order to measure the similarity of the font usage list. The Word2vec algorithm is one of the embedding models, which is a natural language processing (NLP) technique of machine learning. You can find similarities between words by learning word embeddings.
사용자의 폰트리스트는 사용자의 성향과 사용 목적에 따라 폰트들을 추가한 것이다. 각 리스트에 포함된 폰트들은 어떤 목적을 가진 맥락 하에 있다고 볼 수 있고, 폰트들은 맥락 내에서 의미를 갖는다고 볼 수 있다. 사용자의 폰트 리스트를 하나의 의미를 갖는 문장으로 본다면, 폰트들은 문장 내의 단어로 볼 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 이런 특징을 이용하여 단어 임베딩 알고리즘을 이용하여 폰트간의 유사성을 찾을 수 있다. The user's font list is a list of fonts added according to the user's tendency and purpose of use. Fonts included in each list can be seen as being in a context with a certain purpose, and fonts can be seen as having meaning within the context. If the user's font list is viewed as a sentence with a single meaning, the fonts can be viewed as words within the sentence. The font usage list intelligent analyzer 354 may find similarities between fonts by using a word embedding algorithm using this feature.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 단어간의 유사도를 측정하는 알고리즘으로 Word2vec 알고리즘 외에도 잠재 의미 분석(LSA), 글로브(GloVe), 패스트텍스트(FastText) 등을 사용할 수 있다. As an algorithm for the font use list intelligent analyzer 354 to measure the similarity between words, in addition to the Word2vec algorithm, latent semantic analysis (LSA), Globe (GloVe), FastText, etc. may be used.
LSA(Latent Semantic Analysis, LSA)는 DTM(Document Term Matrix)이나 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 행렬에 절단된 SVD (Singular Value Decomposition)를 사용하여 차원을 축소시키고, 단어들의 잠재적인 의미를 파악하는 알고리즘으로 문서간의 유사도, 단어간의 유사도를 측정할 수 있다.LSA (Latent Semantic Analysis, LSA) uses DTM (Document Term Matrix) or TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) truncated SVD (Singular Value Decomposition) to reduce dimensions, and the potential meaning of words As an algorithm for identifying
글로브(Global Vectors for Word Representation, GloVe)는 카운트 기반과 예측 기반을 사용하는 단어 임베딩 방법론이다. 카운트 기반의 LSA(Latent Semantic Analysis)와 예측 기반의 Word2Vec의 단점을 보완하는 알고리즘이다.Global Vectors for Word Representation (GloVe) is a word embedding methodology that uses count-based and prediction-based. It is an algorithm that supplements the shortcomings of count-based LSA (Latent Semantic Analysis) and prediction-based Word2Vec.
패스트텍스트(FastText)는 Word2Vec를 확장한 알고리즘으로 하나의 단어 내에 여러 개의 내부 단어(subword)가 존재할 수 있다는 것을 고려하여 학습한다. FastText is an algorithm that extends Word2Vec, and learns by considering that multiple subwords may exist within one word.
사용자의 폰트 리스트를 이용한 폰트간의 유사도 분석에 머신러닝의 Word2Vec 알고리즘을 사용한 것은 하나의 예시일 뿐 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다.Using the Word2Vec algorithm of machine learning to analyze the similarity between fonts using the user's font list is just one example, and various algorithms can be used.
이와 같이 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 워드투벡터 학습 방식 또는 그 외의 머신러닝을 이용하여 사용자의 폰트 사용 경향에 기반한 폰트의 선호 유사도를 측정하고 추천 목록을 구성할 수 있다. In this way, the font use list intelligent analyzer 354 may measure the preference similarity of the font based on the user's font use tendency using a word-to-vector learning method or other machine learning and construct a recommendation list.
그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자의 폰트 목록을 변형하여 폰트별 사용자 목록을 구성할 수 있다. 폰트별 사용자 목록을 구성하게 되면 폰트 사용 패턴을 통해 유사한 경향의 사용자를 찾을 수 있고, 그 사용자의 폰트 목록을 추천할 수 있다. 예를 들면, 사용자 user-0001이 "Rix연애일기" 폰트, "Rix토이스토리", "Rix광안리" 폰트를 즐겨 사용하고 이 폰트들과 유사한 폰트를 좋아하는 사용자 user-0002가 있다면, 사용자 user-0001에게 사용자 user-0002의 폰트 목록을 추천할 수가 있다. And the font use list intelligent analyzer 354 may configure the user list for each font by transforming the user's font list. If a user list for each font is configured, users with a similar tendency can be found through the font usage pattern, and the user's font list can be recommended. For example, if user user-0001 likes to use the "Rix Love Diary" font, "Rix Toy Story", and "Rix Gwangalli" fonts, and there is user user-0002 who likes fonts similar to these fonts, user user- We can recommend the font list of user user-0002 to 0001.
전술한 사용자 폰트 리스트 기반 폰트 추천 방법은 각각의 사용자의 폰트 선호도와 사용 특성을 반영한다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 한 사용자가 자신의 폰트 목록에 폰트를 추가해 가는 방식과 좋아요 표시나 즐겨찾는 폰트로 지정하는 방식, 용도별로 생성하는 폰트 목록에 따라 해당 사용자가 속한 유사도 그룹을 업데이트할 수 있다. 또한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 업데이트된 그룹에 적합한 폰트들을 해당 사용자가 로그인한 클라이언트에게 추천 폰트로 제공할 수 있다. The above-described method for recommending fonts based on a user font list reflects each user's font preference and usage characteristics. The font use list intelligent analyzer 354 updates the similarity group to which the user belongs according to the method by which a user adds a font to his/her font list, the method of liking or designating a favorite font, and the font list created for each purpose can do. In addition, the font use list intelligent analyzer 354 may provide fonts suitable for the updated group as recommended fonts to the client logged in by the corresponding user.
뿐만 아니라, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 리스트 상의 폰트 사용 정보를 통합하여 인기 폰트를 추천할 수 있다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 전체 사용자가 사용하고 있는 폰트들에 대한 집계 정보를 만들어 가장 많이 사용하는 폰트를 목록화하여 폰트의 인기순서를 산출할 수 있다. 그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 집계정보를 시기별로 기록하고 관리하여 시기별 인기도의 변화를 반영하여 폰트를 추천할 수 있다.In addition, the font usage list intelligent analyzer 354 may recommend popular fonts by integrating the font usage information on the user list. The font usage list intelligent analyzer 354 may list the fonts most frequently used by creating aggregate information on the fonts used by all users to calculate the order of popularity of the fonts. And the font use list intelligent analyzer 354 can recommend fonts by recording and managing aggregate information by period, reflecting changes in popularity by period.
사용자의 폰트 리스트는 일반 사용자 그룹과 디자이너 그룹 그리고 기업/단체별 그룹으로 나누어 관리할 수 있다. 일반 사용자 그룹은 사용자의 유형을 선택하지 않은 사용자가 폰트 리스트를 만들어 사용하는 일반적인 유형이다. 디자이너 그룹은 사용자 유형을 디자이너로 지정한 사용자 그룹으로 각 분야별 디자이너 그룹이 생성될 수 있다. The user's font list can be managed by dividing it into a general user group, a designer group, and a group by company/organization. The general user group is a general type used by users who do not select a user type by making a font list. The designer group is a user group in which the user type is designated as designer, and a designer group for each field can be created.
디자이너 그룹은 음악 서비스에서 아티스트 그룹에 대응하는 개념으로 볼 수 있다. 기업/단체별 그룹은 사용자 유형을 기업/단체로 지정한 사용자 그룹으로 기업과 단체가 사용하는 폰트 리스트를 만들어 사용하는 유형이다. 이와 같이 사용자 그룹별로 폰트 리스트를 분리하여 관리하게 되면 사용자의 용도에 맞는 폰트 추천이 더욱 용이해 진다.A designer group can be viewed as a concept corresponding to an artist group in a music service. The company/organizational group is a user group with a user type designated as a company/organizational type, and a font list used by companies and organizations is created and used. In this way, if the font list is managed separately for each user group, it becomes easier to recommend a font suitable for the user's purpose.
정리하면 다음과 같다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자가 생성한 폰트 리스트를 분석하여 사용자 기반의 폰트 선호 유사도와 사용자간의 유사도를 측정한다. 그리고 전체 사용자에 대한 인기 폰트 목록를 생성한다.To summarize: The font use list intelligent analyzer 354 analyzes the font list created by the user to measure the similarity between the user-based font preference and the user. And it creates a list of popular fonts for all users.
폰트리스트는 사용자 유형별로 일반 사용자 그룹, 디자이너 그룹, 기업/단체별 그룹으로 나눌 수 있다. 사용자의 폰트 리스트에는 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트 리스트, 통합 폰트 리스트가 있다.The font list can be divided into a general user group, a designer group, and a company/organizational group by user type. The user's font list includes a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and an integrated font list.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 전체 사용자의 폰트 리스트를 통합한 전체 사용자 폰트 리스트에 대해 유사도를 분석한다. 전체 통합된 사용자 폰트 리스트 또한 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트리스트, 통합 폰트 리스트가 있다.The font usage list intelligent analyzer 354 analyzes the similarity for the entire user font list that integrates the entire user's font list. The entire integrated user font list also has a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and an integrated font list.
또한, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용 유형 그룹내의 사용자 폰트 리스트를 통합한 폰트 리스트에 대해 유사도를 분석한다. 유형 그룹내의 통합 사용자 폰트 리스트 또한 기본 폰트 리스트, 즐겨찾는 폰트 리스트, 용도별 폰트리스트, 통합 폰트 리스트가 있다.In addition, the font usage list intelligent analyzer 354 analyzes the similarity of the font list incorporating the user font list in the usage type group. The integrated user font list in the type group also includes a basic font list, a favorite font list, a font list by use, and an integrated font list.
또한, 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용 유형 그룹내의 사용자별 폰트 리스트에 대해 사용자 선호 폰트의 유사도를 분석한다.In addition, the font usage list intelligent analyzer 354 analyzes the similarity of the user's preferred fonts with respect to the user-specific font list in the usage type group.
그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 측정된 사용자 선호 폰트 유사도 정보를 이용하여 사용자가 검색하거나 선택한 폰트에 대해 선호 유사도가 높은 폰트를 추천한다.And, the font use list intelligent analyzer 354 recommends a font having a high preference similarity with respect to a font searched or selected by the user using the measured user preference font similarity information.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자별 폰트 리스트 중 통합 폰트 리스트에는 동일한 폰트를 중복 포함하여 가중치로 적용할 수 있다. 기본 폰트 리스트에 포함된 폰트가 즐겨찾는 폰트 리스트에도 존재할 경우 통합 폰트 리스트에는 폰트를 중복으로 포함시킬 수 있다.The font use list intelligent analyzer 354 may apply the same font as a weight to the integrated font list among the user-specific font lists. If a font included in the basic font list also exists in the favorite font list, the font can be included in the integrated font list as duplicates.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 머신러닝 기반의 유사도 분석방법을 이용하여 사용자 폰트 리스트의 유사도를 측정할 수 있다.The font use list intelligent analyzer 354 may measure the similarity of the user font list using a machine learning-based similarity analysis method.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 폰트 리스트를 변형하여 폰트별 사용자 리스트를 생성한다. 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 각각의 폰트를 사용하는 사용자를 폰트에 대한 사용자 목록에 추가하여 폰트별 사용자 리스트를 구성한다. The font usage list intelligent analyzer 354 generates a user list for each font by transforming the user font list. The font use list intelligent analyzer 354 configures a user list for each font by adding a user who uses each font to the user list for the font.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 폰트별 사용자 리스트에 대하여 유사도를 분석하여 사용자간의 유사도를 측정한다. 그리고 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 측정된 사용자간의 유사도 정보를 이용하여 사용자와 유사한 성향의 다른 사용자의 폰트 리스트를 추천한다.The font use list intelligent analyzer 354 measures the similarity between users by analyzing the similarity with respect to the user list for each font. And the font use list intelligent analyzer 354 recommends a font list of other users with similar tendencies to the user by using the measured similarity information between users.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 사용자 폰트 리스트에 포함된 폰트들을 분석하여 폰트들이 공통으로 가지고 있는 특성들을 추출하여 해당 폰트 리스트에 특성으로 부여한다. 공통으로 모두 포함 하는 특성과 폰트 목록의 과반수 또는 특정 비율 이상이 포함하는 특성을 폰트리스트의 특성으로 부여한다. The font use list intelligent analyzer 354 analyzes the fonts included in the user font list, extracts characteristics common to the fonts, and assigns them to the corresponding font list as characteristics. Characteristics that include all of them in common and those that contain more than half of the font list or a specific ratio are given as characteristics of the font list.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 해당 특성을 포함하는 폰트 수에 따라 특성에 가중치를 부여할 수 있다. 폰트리스트에 특성이 부여되면 특성의 포함 여부와 특성의 강도에 따라 폰트 리스트간의 유사성을 분류하고 그룹화 한다. 유사성 분류를 위해 머신러닝의 비지도 학습법을 사용하여 분류할 수 있다.The font use list intelligent analyzer 354 may give weights to characteristics according to the number of fonts including the corresponding characteristics. When a characteristic is assigned to the font list, the similarity between the font lists is classified and grouped according to whether or not the characteristic is included and the strength of the characteristic. For similarity classification, it can be classified using the unsupervised learning method of machine learning.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 분류된 그룹 정보를 폰트리스트 정보에 추가하여 검색한 폰트 특성과 폰트에 적합한 폰트리스트의 추천 시 사용한다. The font use list intelligent analyzer 354 adds the classified group information to the font list information and uses it when recommending a font list suitable for the searched font characteristics and fonts.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 폰트별 사용자 리스트를 이용하여 폰트별 사용자 수를 알 수 있다. 폰트별 사용자 수를 이용하여 전체 사용자에 대한 인기 폰트 목록을 만들 수 있다.The font use list intelligent analyzer 354 can know the number of users for each font by using the user list for each font. Using the number of users per font, you can create a list of popular fonts for all users.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 각각의 사용 유형별, 리스트 종류 별로 폰트별 사용자 리스트를 만들어 각 유형별 인기 폰트 목록을 만들 수 있다.The font usage list intelligent analyzer 354 may make a list of popular fonts for each type by creating a user list for each font for each usage type and for each type of list.
전술한 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 제어부(350)에 일체로 포함될 수 있다. 따라서, 제어부(350)는 워드투벡터(Word2Vec) 방법 또는 잠재 의미 분석 방법 또는 글로브 또는 패스트텍스트 방법을 포함하는 단어 임베딩 유사성 판단 알고리즘 중 어느 하나 이상을 이용하여 제1사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 특성 정보와 제2사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 특성 정보의 유사도를 측정하여 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성할 수 있다. The aforementioned font use list intelligent analyzer 354 may be integrally included in the control unit 350 . Accordingly, the controller 350 uses any one or more of a word embedding similarity determination algorithm including a word-to-vector (Word2Vec) method, a latent semantic analysis method, or a globe or fast text method, and a font belonging to the preferred font list of the first user. Alternatively, the second user's preferred font list may be generated by measuring the similarity between the characteristic information of the fonts and the characteristic information of the font or fonts belonging to the second user's preferred font list.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 빅데이터 기반 폰트 트렌드를 분석하고 폰트를 추천하는 과정을 보여주는 도면이다. 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 빅데이터 기반으로 폰트를 추천하며, 일 실시예로 포털 사이트의 트렌드와 인스타그램 등의 SNS, 폰트 클라우드 서비스에서 수집한 정보를 분석하여 폰트 트렌드 정보를 생성한다.10 is a diagram illustrating a process of analyzing a big data-based font trend and recommending a font according to an embodiment of the present invention. The font trend intelligent analyzer 355 recommends fonts based on big data, and generates font trend information by analyzing the trends of the portal site and information collected from SNS such as Instagram, and font cloud services in an embodiment.
보다 상세히, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털 사이트의 트렌드 API를 이용한 트렌드 수집을 수행할 수 있다. 또한 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 인스타그램 등과 같이 해시태그 기반의 SNS 사이트에서 사용되는 태그 정보를 수집할 수 있다. 그리고 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 클라우드 서비스의 인기 폰트 목록을 수집하여 트렌드 폰트를 추천한다. 이를 위해 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 클라우드에서 사용되거나 검색된 특성 정보 또는 폰트 정보를 취합할 수 있다. In more detail, the font trend intelligent analyzer 355 may perform trend collection using the trend API of the portal site. In addition, the font trend intelligent analyzer 355 may collect tag information used in a hashtag-based SNS site such as Instagram. And the font trend intelligent analyzer 355 recommends a trend font by collecting a list of popular fonts of the font cloud service. For this purpose, the font trend intelligent analyzer 355 may collect characteristic information or font information used or searched in the font cloud.
네이버, 구글 등의 포털 사이트는 검색어 기반으로 통계를 낸 검색어 트렌드 정보를 제공한다. 따라서, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 이 검색어 트렌드 API를 이용하여 사용율이 높은 포털에 대해 각 폰트 목록에 대한 검색 트렌드(포털 검색어 트렌드)를 수집할 수 있다. Portal sites such as Naver and Google provide search term trend information based on search terms. Accordingly, the font trend intelligent analyzer 355 may collect a search trend (portal search word trend) for each font list for a portal with a high usage rate by using the search word trend API.
예를 들면 "Rix고딕"의 검색어 트렌드를 조회하면 각 시기별로 "Rix고딕"이 얼마나 검색되었는지 알 수 있다. 각 시기별로 검색된 횟수를 각 폰트 별로 기록하여 관리하면 각 폰트들의 시기별 인기도의 변화를 알 수 있다.For example, if you search the trend of "Rix Gothic", you can see how many times "Rix Gothic" was searched for each period. If the number of times searched for each period is recorded and managed for each font, it is possible to know the change in popularity of each font by period.
인스타그램의 해시태그 역시 이와 같은 방식으로 각 폰트명이 특정된 기간 동안 얼마나 태깅되었는지의 정보를 수집할 수 있다. 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 다수의 SNS 사이트에서 해시태그의 태깅 정보를 취합할 수 있다. 예를 들어 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트명이 태깅된 누적갯수와 인기글 수를 시기별로 수집하여 누적횟수의 변화량을 통해 인기도의 변화를 확인할 수 있다. In this way, Instagram hashtags can also collect information on how many times each font name has been tagged during a specified period. The font trend intelligent analyzer 355 may collect tagging information of hashtags from multiple SNS sites. For example, the font trend intelligent analyzer 355 may collect the cumulative number of tagged font names and the number of popular articles by period, and check the change in popularity through the amount of change in the cumulative number of times.
폰트 클라우드 서비스의 인기 폰트 목록은 각 폰트 사이트를 통하여 수집할 수 있다. 폰트 클라우드 서비스의 인기폰트는 사용자의 폰트 다운로드 수, 사용횟수, 인기 순위 등에 기반하여 정해진다. The list of popular fonts of Font Cloud Service can be collected through each font site. Popular fonts of the Font Cloud service are determined based on the number of downloads, usage, and popularity rankings of users.
이와 같이 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털사이트의 트렌드와 인스타그램 등의 SNS 에서의 인기도와 폰트 클라우드 서비스의 정보를 합산하여 빅데이터 기반의 추천 트렌드 폰트 목록을 구성한다.In this way, the font trend intelligent analyzer 355 configures a list of recommended trend fonts based on big data by adding up the trend of the portal site, the popularity on SNS such as Instagram, and the information of the font cloud service.
폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 수집된 트렌드 정보의 출처별로, 혹은 정보의 중요도 또는 우선 순위에 따라 가중치를 부여하여 최종 추천 트렌드 폰트 목록을 구성할 수 있다. 예를 들면 포털사이트의 트렌드 데이터에 가중치 3을 주고 SNS의 인기도에 가중치 2, 폰트 클라우드 서비스 데이터에 가중치 1을 줄 수 있다.The font trend intelligent analyzer 355 may configure the final recommended trend font list by assigning weights to each source of the collected trend information or according to the importance or priority of the information. For example, a weight of 3 can be given to the trend data of a portal site, a weight of 2 can be given to the popularity of SNS, and a weight of 1 can be given to the font cloud service data.
그 결과 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 트렌드 지능형 큐레이션을 제공할 수 있으며, 폰트 트렌드 Top 100 혹은 폰트 트렌드 기반 추천 폰트 Top 20 과 같이 수집된 정보를 통합한 폰트 트렌드 정보가 반영된 폰트 목록으로 생성할 수 있다. As a result, the font trend intelligent analyzer 355 can provide intelligent font trend curation, and it creates a font list reflecting the font trend information by integrating the collected information such as the font trend Top 100 or the font trend-based recommended font Top 20 can do.
통신부(310)는 포털 트렌드 수집 정보 또는 SNS 해시태그 트렌드 수집 정보 또는 폰트의 사용 또는 검색 트렌드 수집 정보를 수신한다. 그리고, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355) 또는 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)가 일체로 포함되는 제어부(350)는 수신한 수집 정보들을 이용하여 폰트 목록을 생성할 수 있다. The communication unit 310 receives portal trend collection information, SNS hashtag trend collection information, font use, or search trend collection information. In addition, the font trend intelligent analyzer 355 or the control unit 350 including the font trend intelligent analyzer 355 integrally may generate a font list by using the received collection information.
보다 상세히, 특정한 폰트에 대한 트렌드 정보를 수집하기 위해, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털 검색 트렌드 API가 제공하는 검색 지수, 검색 횟수 등을 이용할 수 있다. 또한 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 인스타그램 해시특성 트렌드의 결과로 게시물 수, 인기글 수 등을 수집할 수 있다. 뿐만 아니라, 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 폰트 클라우드 트렌드의 결과로 활성화 수, 폰트목록 포함 수, 검색 수 등을 산출할 수 있다.In more detail, in order to collect trend information for a specific font, the font trend intelligent analyzer 355 may use a search index, number of searches, etc. provided by the portal search trend API. In addition, the font trend intelligent analyzer 355 may collect the number of posts, the number of popular posts, etc. as a result of the Instagram hash characteristic trend. In addition, the font trend intelligent analyzer 355 may calculate the number of activations, the number of font lists included, the number of searches, etc. as a result of the font cloud trend.
그리고 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)는 수집되고 산출한 결과들을 취합하여 폰트 트렌드 혹은 폰트 트렌드 기반 추천 폰트의 목록을 생성한다. And the font trend intelligent analyzer 355 creates a list of font trends or font trend-based recommended fonts by collecting the collected and calculated results.
폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)는 포털 사이트의 트렌드와 인스타그램 등의 SNS, 폰트 클라우드 서비스에서 수집한 정보를 분석하여 폰트 트렌드 정보를 생성한다.The font big data trend intelligent analyzer 355 generates font trend information by analyzing the trends of the portal site and information collected from SNS such as Instagram, and font cloud services.
즉, 폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)는 전체 폰트 목록에 포함된 폰트에 대해 포털 사이트의 검색어 트렌드를 수집할 수 있으며, 수집된 트렌드 정보는 검색지수 또는 검색 횟수로 제공된다. 폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)는 수집된 정보를 수집 시기별로 기록하여 폰트에 대한 인기도의 변화를 누적 저장할 수 있다. That is, the font big data trend intelligent analyzer 355 may collect search word trends of the portal site for fonts included in the entire font list, and the collected trend information is provided as a search index or number of searches. The font big data trend intelligent analyzer 355 may record the collected information for each collection period and accumulate and store changes in the popularity of the font.
폰트를 추천하는 방식으로 폰트 특성 지능형 분석기(353), 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354), 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)에 대해 살펴보았다. The font characteristic intelligent analyzer 353, the font use list intelligent analyzer 354, and the font trend intelligent analyzer 355 were examined as a method of recommending fonts.
각각의 폰트 추천 방식은 폰트를 분류하고 유사도 및 인기순서를 정하는 방법이 서로 다르다. 따라서, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 분석기(353, 354, 355)가 생성한 추천 폰트 목록을 사용자에게 모두 제시할 수도 있고, 이를 통합하여 하나의 추천 폰트 목록만 제시할 수도 있고 혹은 몇 개의 추천 폰트 목록을 만들어 제공할 수도 있다.Each font recommendation method has a different method of classifying fonts and determining the similarity and popularity order. Accordingly, the font intelligent curation service provider 358 may present all the recommended font lists generated by each analyzer 353 , 354 , 355 to the user, and may present only one recommended font list by integrating them. Or, you can create and provide a list of some recommended fonts.
일 실시예로, 도 2의 320에서 지시하는 바와 같이, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 추천폰트 목록, 인기폰트 목록, 추천 사용자의 폰트 목록, 폰트 트렌드 목록으로 나누어 클라이언트(100)에게 제공하고, 이들 목록은 클라이언트(100)가 혹은 서버(300)의 웹페이지 등에서 표시할 수 있다.In one embodiment, as indicated in 320 of FIG. 2, the font intelligent curation service provider 358 divides the recommended font list, popular font list, recommended user's font list, and font trend list into a list of font trends to the client 100. provided, these lists may be displayed by the client 100 or on a web page of the server 300 .
이때, 서버(300) 또는 클라이언트(100)는 폰트 이름 또는 검색어와 일치하는 폰트 목록을 상단에 표시하고 사용자 목록기반의 추천 목록을 그 아래 표시하고 폰트 유사도에 따른 추천 목록을 그 아래 표시한 형식으로 "추천 폰트 목록"을 표시할 수 있다.At this time, the server 300 or the client 100 displays a font list matching the font name or search word at the top, and displays a user list-based recommendation list below it, and displays a recommendation list according to the font similarity below it. A "recommended font list" can be displayed.
서버(300) 또는 클라이언트(100)는 사용자 폰트 리스트 기반의 전체 사용자의 인기 폰트 목록을 "인기 폰트 목록"으로 표시할 수 있다.The server 300 or the client 100 may display a list of popular fonts of all users based on the user font list as a "popular font list".
서버(300) 또는 클라이언트(100)는 사용자의 폰트 목록을 "추천 사용자 폰트 목록"으로 표시하고 사용자 폰트 목록 자체를 추천할 수 있다.The server 300 or the client 100 may display the user's font list as a "recommended user font list" and recommend the user font list itself.
서버(300) 또는 클라이언트(100)는 빅데이터 기반의 인기순에 따라 별도의 "폰트 트렌드 목록"으로 표시할 수 있다.The server 300 or the client 100 may display a separate "font trend list" according to the order of popularity based on big data.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기의 동작 과정을 보여주는 도면이다. 11 is a diagram illustrating an operation process of a font intelligent curation service provider according to an embodiment of the present invention.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 폰트 특성 지능형 분석기(353)와 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354) 그리고 폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)가 생성한 폰트 특성 기반의 폰트 유사도, 사용자의 사용패턴 기반의 폰트 선호 유사도, 사용자간의 유사도, 인기 폰트 목록, 폰트 트렌드 정보를 이용하여 사용자에게 하나 이상의 폰트 또는 폰트 목록들을 추천한다. 도 11에서 제1폰트(목록), 제2폰트(목록), ..., 제n폰트목록)이 폰트 또는 폰트 목록에 해당한다. 그리고 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 이들 폰트들 또는 폰트 목록을 이용하여 추천 폰트 목록을 생성한다. The font intelligent curation service provider 358 is a font characteristic-based font similarity and user use generated by the font characteristic intelligent analyzer 353, the font use list intelligent analyzer 354, and the font big data trend intelligent analyzer 355. One or more fonts or font lists are recommended to users by using pattern-based font preference similarity, similarity between users, popular font list, and font trend information. In FIG. 11, the first font (list), the second font (list), ..., the n-th font list) correspond to a font or a font list. And the font intelligent curation service provider 358 creates a recommended font list using these fonts or font list.
보다 상세히 살펴본다. 클라이언트(100)가 폰트의 이름, 사물 또는 이미지의 이름, 폰트의 유형, 폰트의 특징, 관심 대상 등을 포함하는 단어를 검색하기 위해 서버(300)에 특정한 단어를 전송하면, 서버(300)는 해당 단어를 포함하는 서체이름이 있는지 검색하여 이름 검색 목록을 생성한다. Let's look at it in more detail. When the client 100 transmits a specific word to the server 300 to search for a word including the name of the font, the name of an object or image, the type of the font, the characteristics of the font, the object of interest, and the like, the server 300 is Creates a name search list by searching for font names that contain the word.
그리고, 폰트 특성 지능형 분석기(353)는 새로운 분류체계 상의 서체 대분류그룹, 스타일 그룹, 감성 그룹, 용도 그룹, 이미지/사물 그룹, 사용자지정 그룹에서 해당 단어의 특성이 있는지 검색하여 특성 포함 목록을 생성한다.Then, the font characteristic intelligent analyzer 353 searches for the characteristics of the corresponding word in the large font classification group, style group, emotion group, use group, image/object group, and user-specified group on the new classification system to generate a characteristic inclusion list. .
폰트 특성 지능형 분석기(353)는 이름 검색 목록과 특성 포함 목록에서 중복 폰트를 제거하여 1차 폰트 목록을 생성한다. 1차 폰트 목록은 제1폰트(목록) 내지 제n폰트(목록) 중 하나 또는 둘 이상을 포함한다. The font characteristic intelligent analyzer 353 generates a primary font list by removing duplicate fonts from the name search list and the characteristic inclusion list. The primary font list includes one or two or more of a first font (list) to an n-th font (list).
1차 폰트 목록을 이용하여 폰트 특성 지능형 분석기(353)에서 생성한 폰트 특성 기반의 유사도에 의한 추천 목록과 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)에서 생성한 사용패턴 기반의 폰트 선호 유사도에 의한 추천목록 그리고 사용자간의 유사도에 의한 추천목록을 생성한다.Recommendation list by font characteristic-based similarity generated by the font characteristic intelligent analyzer 353 using the primary font list and a recommendation list based on the font preference similarity generated by the font use list intelligent analyzer 354, and A recommendation list is created according to the degree of similarity between users.
그리고 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 1차 폰트 목록 내의 폰트들과 동일한 폰트 특성 기반의 유사도 그룹에 속하는 폰트들로 구성된 그룹 추천 폰트 목록을 생성한다.And the font intelligent curation service provider 358 creates a group recommended font list composed of fonts belonging to the similarity group based on the same font characteristics as the fonts in the primary font list.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 그룹 추천 목록에 포함된 폰트들의 특성 정보들이 1차 폰트 목록내의 폰트의 공통 특성들을 모두 포함 하거나 특성 비율 이상 포함관계를 갖는 폰트만 선택하여 최종 그룹 추천 폰트 목록을 생성한다.The font intelligent curation service provider 358 selects only fonts whose characteristic information of fonts included in the group recommendation list includes all common characteristics of the fonts in the primary font list or has an inclusion relationship greater than or equal to the characteristic ratio, and selects the final group recommended font create a list
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 1차 폰트 목록에 포함된 폰트를 포함하는 사용자 패턴 기반의 폰트 선호 유사도에 따른 폰트 목록을 생성한다. The font intelligent curation service provider 358 creates a font list according to the user pattern-based font preference similarity including fonts included in the primary font list.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 유사성 정확도를 높이기 위해 특성 포함 목록 중에서 공통 특성에 대한 가중치가 높은 폰트들과 이름 검색 목록에 포함된 폰트들로만 재구성된 폰트 목록에 대해서 유사도 높은 폰트 목록을 생성할 수 있다. The font intelligent curation service provider 358 generates a font list with high similarity for a font list reconstructed only with fonts having a high weight for a common characteristic among the characteristic inclusion list and fonts included in the name search list in order to increase the similarity accuracy. can do.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 사용자 패턴 기반의 폰트 선호 유사도 추천 목록으로 유사도 값이 높은 순으로 목록화하여 사용자 목록 기반 추천 폰트 목록을 생성한다.The font intelligent curation service provider 358 creates a list of user list-based recommended fonts by listing them in the order of the highest similarity values as a user pattern-based font preference similarity recommendation list.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 1차 폰트 목록 기반으로 생성한 그룹 추천 폰트 목록과 사용자 목록 기반 추천 폰트 목록을 통합하여 최종 추천 폰트 목록을 생성할 수 있다.The font intelligent curation service provider 358 may generate a final recommended font list by integrating the group recommended font list generated based on the primary font list and the user list based recommended font list.
또한, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 사용자와 유사한 성향을 가진 다른 사용자를 사용자간 유사도에 기반하여 유사한 성향의 사용자 목록을 생성한다. 유사한 성향의 사용자 목록은 사용자간의 유사도값이 높은 순으로 목록화된다. 유사한 사용자 목록에서 가장 유사도가 높은 사용자들의 폰트 목록을 추천 사용자 폰트 목록으로 구성한다. In addition, the intelligent font curation service provider 358 creates a list of users with similar tendencies based on the similarity between users for other users with similar tendencies to the user. The user list with similar propensity is listed in the order of the highest similarity value between users. The font list of users with the highest similarity in the list of similar users is composed of the recommended user font list.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 현재 검색하는 폰트에 대한 유사성 정확도를 높이기 위해 현재 검색하는 폰트에 대한 1차 폰트 목록을 포함하는 가상의 사용자 목록을 구성하고 이렇게 구성된 가상의 사용자 목록을 보유한 사용자에 대한 사용자간의 유사도가 높은 사용자의 폰트 목록을 추천 사용자 폰트 목록으로 구성할 수 있다.The font intelligent curation service provider 358 configures a virtual user list including a primary font list for the currently searched font in order to increase the similarity accuracy for the currently searched font, and holds the virtual user list configured in this way. A user's font list having a high degree of similarity between users may be configured as a recommended user font list.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 생성한 전체 사용자에 대한 폰트 사용 집계 정보를 이용하여 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 인기 폰트 목록을 생성한다.Using the font usage aggregate information for all users generated by the font usage list intelligent analyzer 354, the font intelligent curation service provider 358 creates a list of popular fonts.
폰트 빅데이터 트렌드 지능형 분석기(355)가 생성한 빅데이터 기반의 추천 폰트 트렌드 정보를 이용하여 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 폰트 트렌드 목록으로 생성한다.Using the big data-based recommended font trend information generated by the font big data trend intelligent analyzer 355, the font intelligent curation service provider 358 creates a font trend list.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 추천 방식을 통하여 생성된 1차 폰트 목록, 폰트 추천 목록, 추천 사용자의 폰트 목록, 인기폰트 목록, 폰트 트렌드 목록을 사용자에게 제공한다.The font intelligent curation service provider 358 provides the user with a primary font list, a font recommendation list, a recommended user's font list, a popular font list, and a font trend list generated through each recommendation method.
폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 분석기들(353, 354, 355)들이 생성한 폰트 또는 폰트 목록을 이용하여 추천 폰트 목록을 생성하는 과정에서 산출된 정보를 이용하여 이전의 결과들을 업데이트할 수 있다. 예를 들어 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 추천폰트 목록을 생성하는 과정에서 피드백(S15)을 수행하여 이전의 제1폰트(목록) 내지 제n폰트(목록) 중 어느 하나 이상을 업데이트할 수 있다. The font intelligent curation service provider 358 uses the information calculated in the process of generating a recommended font list using the font or font list generated by each of the analyzers 353, 354, 355 to view previous results can be updated. For example, the font intelligent curation service provider 358 updates any one or more of the previous first font (list) to n-th font (list) by performing feedback (S15) in the process of generating the recommended font list. can do.
즉, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358) 또는 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)가 일체로 포함된 제어부(350)는 1추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 생성할 수 있으며, 또한, 제2추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 이용하여 제1추천 폰트 목록을 업데이트할 수 있다. That is, the control unit 350 including the intelligent font curation service provider 358 or the intelligent font curation service provider 358 integrally generates one recommended font list and then generates a second recommended font list. Also, after generating the second recommended font list, the first recommended font list may be updated using the second recommended font list.
사용자가 사용하는 폰트들은 특정한 사용 목적 또는 취향에 따라 달라진다. 따라서, 서버(300)의 제어부(350)는 각 사용자가 선택하여 사용하는 모든 폰트들은 사용자만의 폰트 목록으로 설정 및 저장할 수 있다. 뿐만 아니라 사용자가 폰트이름, 폰트의 특성(유형) 정보에 대한 단어로 검색하였다면 제어부(350)는 검색한 이력을 통합하여 하나의 검색 목록을 구성할 수 있다. 그리고, 사용자가 좋아요 표시를 하거나 즐겨찾기에 등록한 폰트에 대해서도 제어부(350)는 별도의 즐겨찾는 폰트 목록을 구성할 수 있다. 제어부(350) 혹은 제어부(350)의 하위 구성 요소인 폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)가 전술한 작업을 수행할 수 있다. The fonts that users use depend on their specific purpose or taste. Accordingly, the control unit 350 of the server 300 may set and store all fonts selected and used by each user as a user-specific font list. In addition, if the user searches for a word for font name and font characteristic (type) information, the control unit 350 may configure one search list by integrating the search history. Also, the control unit 350 may configure a separate list of favorite fonts for fonts that the user likes or registered in favorites. The control unit 350 or the font use list intelligent analyzer 354 that is a sub-component of the control unit 350 may perform the above-described operation.
그리고 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 각각의 사용자가 선택하여 사용하고 있는 폰트들을 목록화 하여 사용자 폰트 목록을 구성한다. 사용자 폰트 목록은 사용자가 폰트를 추가하거나 제거할 때마다 변화할 수 있다. And the font intelligent curation service provider 358 configures the user font list by listing the fonts selected and used by each user. The list of user fonts can change whenever the user adds or removes fonts.
폰트 사용 리스트 지능형 분석기(354)는 변화된 사용자 리스트에 대해 머신러닝 기법을 이용하여 재학습을 실시하고 폰트와 사용자간의 유사도를 재계산하게 된다. 그 결과, 폰트 지능형 큐레이션 서비스 제공기(358)는 사용자 선호도가 반영된 폰트를 추천할 수 있다. The font use list intelligent analyzer 354 performs re-learning on the changed user list using a machine learning technique, and recalculates the similarity between the font and the user. As a result, the font intelligent curation service provider 358 may recommend a font reflecting user preference.
전술한 실시예에서 클라이언트(100)가 특정한 폰트를 검색하기 위해 검색어를 서버(300)로 전송할 수 있다. 검색어로 입력되는 것은 폰트의 이름, 관심 키워드 등을 일 실시예로 한다. 그런데, 사용자가 클라이언트(100)에 입력한 키워드가 폰트의 특성 정보로 등록되어 있지 않거나, 폰트의 이름을 잘못 입력하거나 키워드의 철자가 틀리는 등의 경우라면 원하는 폰트가 검색되지 않을 수 있다. In the above-described embodiment, the client 100 may transmit a search word to the server 300 to search for a specific font. The name of the font, the keyword of interest, etc. are input as a search word as an embodiment. However, if the keyword input by the user into the client 100 is not registered as font characteristic information, the name of the font is entered incorrectly, or the keyword is misspelled, the desired font may not be searched.
이를 개선하기 위해 서버(300)의 제어부(350)는 폰트의 이름, 폰트의 특성에 대해 유의어를 등록하여 사용자의 잘못된 입력에 대해서도 올바른 검색 결과 및 추천 폰트를 제안할 수 있다. In order to improve this, the controller 350 of the server 300 registers synonyms for the name of the font and the characteristics of the font, and may suggest correct search results and recommended fonts even for the user's erroneous input.
사용자가 "Rix네온사인" 폰트("RixNeonSign" Font)를 검색하기 위해 "Rix내온사인"("RixNaonSign") 또는 "Rix네온싸인"("RixNeonSSign") 등으로 잘못 입력할 수가 있다. 이때, 제어부(350)가 "Rix네온사인" 폰트에 대한 유의어로 "Rix내온사인"("RixNaonSign"), "Rix네온싸인"("RixNeonSSign") 을 등록해 둔다면 사용자가 잘못 입력하였을 경우에도 올바른 검색 및 추천이 가능하다.Users may incorrectly enter "RixNeonSign" ("RixNeonSign") as "RixNeonSign" or "RixNeonSign" to search for "RixNeonSign" Font. At this time, if the control unit 350 registers "Rix Neon Sign" ("RixNaonSign") and "Rix NeonSign" ("RixNeonSSign") as synonyms for the "Rix Neon Sign" font, it is correct even if the user inputs it incorrectly. Search and recommendations are possible.
사용자가 폰트의 특성 중 하나인 "세리프" 형 폰트("Serif" type font)를 검색하기를 위해 "새리프"("Sarif"), "쎄리프"("SSerif"), "serif" 등 다양하게 입력할 수 있다. 이 때 역시, 제어부(350)가 "세리프" 특성 정보에 대한 유의어로 "새리프"("Sarif"), "쎄리프"("SSerif"), "serif" 등을 등록해 둔다면 사용자가 잘못 입력하거나 영문명으로 검색하더라도 올바른 검색 및 추천이 가능하다.Various types of "serif" ("Sarif"), "serif" ("SSerif"), "serif", etc. are available for users to search for "Serif" type font, which is one of the characteristics of the font. can be entered. At this time, too, if the control unit 350 registers “serif”, “serif”, “serif”, etc. as synonyms for “serif” characteristic information, the user incorrectly inputs Even if you search by name or by English name, you can find and recommend it correctly.
이는 오타 외에도 유의어/영단어/한글단어 등에도 적용할 수 있다. 제어부(350)는 "사랑"에 대해서는 "love"를 유의어로 등록할 수 있고, "트렌드"("Trend")에 대해서는 "트랜드"("Trand"), "트렌디"("Trendy"), "trend", "trendy"를 유의어로 등록할 수 있다. 제어부(350)는 형용사 형인 "감각적" 이라는 특성 정보에 대해서는 "감각적인", "감각적임", "센스", "sense" 등을 유의어로 등록할 수 있다.This can be applied to synonyms/English words/Korean words in addition to typos. The controller 350 may register "love" as a synonym for "love", and "trend" ("Trand"), "trend" ("Trendy"), " trend" and "trendy" can be registered as synonyms. The controller 350 may register "sensory", "sensory", "sense", "sense", etc. as synonyms for characteristic information of "sensory", which is an adjective type.
또한, 제어부(350)는 현재 유행하는 유행어와 폰트의 특성의 유사성이 높은 키워드를 유의어로 등록할 수 있다. 예를 들면, "개그" 라는 키워드에 대한 폰트 특성 정보가 없을 때, 제어부(350)는 폰트의 신규 특성 정보로 등록할 수도 있고, 다른 실시예로, 제어부(350)는 "명랑한" 이라는 기존 폰트 특성 정보의 유의어로 등록할 수 있다.Also, the controller 350 may register a keyword having a high similarity between a currently popular buzzword and a characteristic of a font as a synonym. For example, when there is no font characteristic information for the keyword "gag", the control unit 350 may register as new characteristic information of the font. It can be registered as a synonym for characteristic information.
제어부(350)는 "벚꽃축제", "꽃놀이", "봄바람" 등의 시즌별 키워드도 사용자 정의 폰트 특성 정보로 등록할 수 있지만 기존의 폰트 특성 정보인 "봄" 이라는 특성의 유의어로 등록할 수도 있다. 이처럼 유의어 등록은 폰트의 특성을 더 유연하게 활용할 수 있는 방안이 된다.The control unit 350 may also register seasonal keywords such as “cherry blossom festival”, “flower viewing”, and “spring breeze” as user-defined font characteristic information, but may also be registered as a synonym for the characteristic “spring”, which is the existing font characteristic information. have. In this way, registration of synonyms is a way to more flexibly utilize the characteristics of fonts.
제어부(350)가 폰트 특성의 추가 또는 변경 시에는 폰트의 특성 정보의 변화로 인해 폰트간의 유사도가 변경될 수 있다. 반면, 제어부(350)가 유의어를 등록할 경우, 폰트간의 유사도에 영향을 주지 않아 좀 더 유연하게 사용할 수 있다.When the control unit 350 adds or changes font characteristics, the similarity between fonts may be changed due to a change in font characteristic information. On the other hand, when the controller 350 registers a synonym, it does not affect the similarity between fonts, so that it can be used more flexibly.
이와 같은 이유로 제어부(350)는 폰트의 특성 정보를 입력하는 단계에서 각 특성 정보에 대한 유의어를 등록할 수 있다. 제어부(350)는 특성 정보가 등록된 이후에도 유의어를 특성 정보에 자유롭게 추가 삭제할 수 있다. 또한, 사용자가 입력한 단어에 대해 검색 및 추천 결과가 없을 경우, 제어부(350)는 유의어 후보로 별도 저장하고 추후 제어부(350)가 자동으로, 혹은 별도의 관리자에 의해 수동으로 유의어 후보 단어의 의미에 기반하여 기존 폰트 이름 및 특성 정보의 유의어로 등록할 수 있다. 등록된 유의어는 각 폰트 이름과 특성 정보에 대한 유의어 사전으로 사용될 수 있다.For this reason, the controller 350 may register synonyms for each characteristic information in the step of inputting the characteristic information of the font. Even after the characteristic information is registered, the controller 350 can freely add and delete synonyms to the characteristic information. In addition, when there is no search and recommendation result for the word input by the user, the control unit 350 stores the synonym candidate separately, and the control unit 350 automatically or manually by a separate administrator later stores the meaning of the synonym candidate word Based on this, it can be registered as a synonym for the existing font name and characteristic information. The registered thesaurus can be used as a thesaurus for each font name and characteristic information.
전술한 실시예를 적용할 경우, 기존의 제한적인 폰트 추천 방식(판매순/다운로드순/신규출시순/대표폰트순) 방식의 한계를 넘을 수 있다. 즉, 본 명세서에서는 폰트를 검색하고 추천하는 방법을 개선하기 위해 AI 인공지능 기술인 머신러닝 기술을 적극 활용하여 사용자들의 취향에 맞는 폰트를 추천하고 원하는 폰트를 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제시하였다. When the above-described embodiment is applied, it is possible to exceed the limits of the existing limited font recommendation method (order of sale/download/new release/representative font order). In other words, in this specification, to improve the method of searching for and recommending fonts, a method for recommending fonts suitable for users' tastes and easily searching for desired fonts is presented by actively utilizing machine learning technology, an AI artificial intelligence technology.
이를 위해 본 발명의 실시예를 구현할 경우 제공되는 AI 추천 폰트 서비스는 사용자의 선택을 돕고 머신러닝 기술을 적극 활용하기 위해서는 폰트를 다양한 그룹으로 구별할 수 있다. 이는 기존의 폰트 글씨의 디자인적인 스타일에 기반한 분류체계를 넘어서는데, 서버(300)는 폰트 분류 체계를 폰트의 용도와 기능, 디자인 등의 여러가지 특성을 고려한 새로운 분류 체계를 적용하여 다양한 특성 정보를 갖는 분류체계를 이용하여 폰트들을 분류 혹은 그룹화한다. To this end, when implementing an embodiment of the present invention, the AI recommended font service provided can help users select and distinguish fonts into various groups in order to actively utilize machine learning technology. This goes beyond the classification system based on the design style of the existing font text, and the server 300 applies a new classification system that considers various characteristics such as the use, function, and design of the font to the font classification system to have various characteristic information. Classify or group fonts using a classification system.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의할 경우, 폰트의 새로운 특성 정보에 대한 자료 처리의 편의성을 높이는 한 방식으로 엄격한 네이밍룰(이름 규칙, naming rule) 보다는 태그처럼 쉽게 부여할 수 있는 규칙을 적용하여 다양한 SNS/웹페이지의 태그 명명 방식과 호환될 수 있도록 할 수 있다. 그리고 폰트마다 다양한 특성 정보들이 지정될 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 실시예에 의한 "Rix신고딕"이라는 폰트는 여러 특성 정보를 갖는 새로운 분류 체계를 적용하게 되어 #본문, #고딕, #가독성, #세리프, #간결한, #비즈니스, #문서, #제안서 등의 특성 정보를 갖는 폰트로 분류될 수 있으며, 이러한 특성 정보는 사용자의 사용 추세에 따라 확장 및 변경이 가능하다. In addition, according to an embodiment of the present invention, a rule that can be easily assigned like a tag is applied rather than a strict naming rule (naming rule) as a way to increase the convenience of data processing for new characteristic information of a font. Thus, it can be made compatible with the tag naming method of various SNS/web pages. In addition, various characteristic information may be designated for each font. For example, the font "Rix neo-gothic" according to an embodiment of the present invention applies a new classification system with various characteristic information, so #text, #gothic, #readability, #serif, #concise, #business, # It can be classified as a font having characteristic information such as documents and #proposals, and such characteristic information can be expanded and changed according to the user's usage trend.
또한, 특정한 매체(예를 들어 TV, 유튜브 등의 멀티미디어 컨텐츠가 유통되는 매체)의 컨텐츠 내에 적용된 폰트에 대한 정보 역시 태그와 같이 입력된 특성 정보를 이용하거나, 혹은 폰트 트렌드 지능형 분석기(355)를 통해 수집될 수 있으므로, 사용자들은 다양한 폰트 중에서 선호하는 폰트를 쉽게 확인할 수 있다. In addition, information on fonts applied to the contents of a specific medium (eg, a medium through which multimedia contents such as TV and YouTube are distributed) also uses input characteristic information such as tags, or through the intelligent font trend analyzer 355 . Since they can be collected, users can easily identify a preferred font among various fonts.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 특성 정보의 연관도를 그래프화한 도면이다. 21이 지시하는 바와 같이 가로축에 배치된 특성 정보에 대응하여 제1폰트의 특성값이 세로축에 표시된다. 22가 지시하는 바와 같이 가로축에 배치된 특성 정보에 대응하여 제2폰트의 특성값이 세로축에 표시된다. 12 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention graphs the degree of association of characteristic information for each font. As indicated by reference numeral 21, the characteristic value of the first font is displayed on the vertical axis in response to the characteristic information arranged on the horizontal axis. 22 , the characteristic value of the second font is displayed on the vertical axis corresponding to the characteristic information arranged on the horizontal axis.
양 폰트의 특성을 비교하면, "본문"이란 특성 정보에서 제1폰트는 높은 특성값을, 제2폰트는 낮은 특성값을 가진다. 반대로, "팬시"라는 특성 정보에서 제1폰트는 낮은 특성값을, 제2폰트는 높은 특성값을 가진다. 따라서, "본문"과 "팬시"라는 특성 정보에서 제1폰트 및 제2폰트는 상반된 연관성을 가짐을 확인할 수 있다. 제어부(350)는 이에 기반하여 "본문"이란 컨텍스트 특성 정보에서는 제1폰트를 추천할 수 있다. Comparing the characteristics of both fonts, the first font has a high characteristic value and the second font has a low characteristic value in the characteristic information of "text". Conversely, in the characteristic information of "fancy", the first font has a low characteristic value and the second font has a high characteristic value. Accordingly, it can be confirmed that the first font and the second font have opposite correlations in the characteristic information of “text” and “fancy”. Based on this, the control unit 350 may recommend the first font in the context characteristic information of “text”.
스타일 기반 분류에 기반하여 폰트를 추천할 경우, 사용자는 스타일 (명조형, 고딕형, 기본형, 손글씨형, 장식형 등)만으로 적합한 폰트를 선택하는데 어려움이 있다. 사용자들의 폰트에 대한 다양한 사용경험에 기반한 폰트를 추천받을 수 있는 방법이 필요하다. When a font is recommended based on a style-based classification, it is difficult for the user to select a suitable font only with the style (Myeongjo type, Gothic type, basic type, handwriting type, decorative type, etc.). There is a need for a method to receive font recommendations based on users' various experience of using fonts.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 폰트 별로 두 개의 특성 정보의 특성값을 이용하여 2차원 공간에 폰트들을 배치시킨 도면이다. 13 is a diagram in which a server arranges fonts in a two-dimensional space using characteristic values of two pieces of characteristic information for each font according to an embodiment of the present invention.
두 개의 폰트를 사용할 경우 서버는 두 개의 축(X-제1특성정보 특성값, Y-제2특성정보 특성값)을 이용한 2차원 공간에 폰트들을 배치시킬 수 있다. 각 폰트들은 제1특성 정보의 특성값과 제2특성정보의 특성값을 가진다. 이 특성값은 가중치가 적용된 값일 수 있다. When two fonts are used, the server can arrange the fonts in a two-dimensional space using two axes (X-first characteristic information characteristic value, Y-second characteristic information characteristic value). Each font has a characteristic value of the first characteristic information and a characteristic value of the second characteristic information. This characteristic value may be a weighted value.
그리고 서버는 이들 폰트들이 배치된 위치 및 이들 간의 거리 등에 따라 제1폰트 목록/제2폰트목록/제3폰트목록을 생성할 수 있다. In addition, the server may generate the first font list/second font list/third font list according to the location where these fonts are arranged and the distance between them.
도 13은 두 개의 특성 정보를 이용한 것이지만, 셋 이상인 N개의 특성 정보를 이용할 수도 있다. 이 경우 N차원의 공간에 각 폰트들이 특성 정보의 특성값에 따라 분포될 수 있으며, 서버는 이들 분포의 밀집도에 따라 폰트 목록을 생성할 수 있다. 그리고 동일한 폰트 목록에 포함된 폰트들은 서버가 폰트를 추천할 경우 함께 제시될 수 있다. 13 shows two pieces of characteristic information, three or more pieces of N pieces of characteristic information may be used. In this case, each font may be distributed according to the characteristic value of the characteristic information in the N-dimensional space, and the server may generate a font list according to the density of these distributions. And fonts included in the same font list can be presented together when the server recommends a font.
도 14는 도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 서버가 사용자 별로 두 개의 폰트 목록의 선호도를 이용하여 2차원 공간에 사용자들을 배치시킨 도면이다. FIG. 14 is a diagram in which the server according to an embodiment of the present invention arranges users in a two-dimensional space by using the preference of two font lists for each user.
두 개의 폰트 목록의 선호도를 이용하여 서버는 두 개의 축(X-제1폰트목록에 대한 사용자별 선호도, Y-제2폰트목록에 대한 사용자별 선호도)을 이용한 2차원 공간에 사용자들을 배치시킬 수 있다. Using the preference of the two font lists, the server can place users in a two-dimensional space using two axes (X-Preference per user for the first font list, Y-Preference per user for the second font list). have.
그리고 서버는 이들 사용자들이 배치된 위치 및 이들 간의 거리 등에 따라 제1사용자그룹/제2 사용자그룹/제3 사용자그룹을 생성할 수 있다. In addition, the server may create the first user group/second user group/third user group according to the location where these users are arranged and the distance between them.
도 14는 두 개의 폰트 목록을 이용한 것이지만, 셋 이상인 M개의 폰트 목록의 선호도를 이용할 수도 있다. 이 경우 M차원의 공간에 각 사용자들이 선호도에 따라 분포될 수 있으며, 서버는 이들 분포의 밀집도에 따라 사용자 그룹을 생성할 수 있다. 그리고 서버는 동일한 사용자 그룹에 포함된 사용자들에게는 동일 그룹 내의 다른 사용자들의 폰트 목록을 추천할 수 있다. 14 shows that two font lists are used, but preference of three or more M font lists may be used. In this case, each user may be distributed according to their preferences in the M-dimensional space, and the server may create a user group according to the density of these distributions. In addition, the server may recommend font lists of other users in the same group to users included in the same user group.
예를 들어 서버(300)는 제1사용자 그룹의 user1인 사용자에게는 user2/user3/user4인 사용자들이 선호하는 폰트 목록을 추천할 수 있다. For example, the server 300 may recommend a font list preferred by users user2/user3/user4 to a user who is user1 of the first user group.
본 발명의 실시예를 적용한 AI 추천 폰트 기술은 폰트에 다양한 메타정보(태그)를 부가하여 폰트를 다양하게 분류하고 통합하여 사용자가 입력한 정보에 가장 잘 대응하는 폰트를 추천하는 방법을 제공한다. 폰트에 대한 메타정보는 태그형식으로 제공하여, 사용자들이 쉽게 추가할 수 있도록 한다. AI recommendation font technology to which an embodiment of the present invention is applied provides a method of recommending a font that best corresponds to the information input by the user by adding various meta information (tags) to the font to classify and integrate the font in various ways. Meta information about fonts is provided in the form of tags so that users can easily add them.
또한, 본 발명의 실시예를 적용할 경우, 문서의 형식, 문서의 종류, 이미지, 장소, 날씨, 감정 등에 대한 1차원적인 분류에 대한 제한에서 벗어나 폰트를 다차원적으로 그룹화하고 추천할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 뿐만 아니라, 사용 리스트, 빅데이터 등에 대한 폰트의 메타정보를 추가하여 사용자가 인식하지 못하였던 폰트의 사용 용도와 트렌드, 개인의 선호도, 유명 디자이너와 편집자의 선호도, 인기 순위 등에 대한 추천이 가능하다. In addition, when an embodiment of the present invention is applied, it is possible to group and recommend fonts in a multi-dimensional manner, freeing from the limitations of one-dimensional classification for document format, document type, image, place, weather, emotion, etc. is characterized. In addition, by adding font meta information on the usage list and big data, it is possible to recommend the usage and trend of the font that the user was not aware of, personal preference, preference of famous designers and editors, popularity ranking, etc.
또한, 폰트와 이미지, 폰트와 색깔, 폰트와 사물 등에 대한 메타 정보간의 연결을 통하여 더욱 다양한 폰트 추천이 가능하다. In addition, it is possible to recommend more various fonts through the connection between meta information about fonts and images, fonts and colors, fonts and objects.
예를 들면 AI 사물 인식 기능을 이용하여 "딸기" 이미지 또는 사물과 잘 어울리는 폰트의 추천이 가능하다. AI 사물 인식으로 인식된 정보를 "딸기"라는 문자열로 변환하고 "딸기"에 가장 어울리는 폰트를 추천하는 방법으로 활용이 가능하다. For example, using the AI object recognition function, it is possible to recommend a "strawberry" image or a font that goes well with an object. It can be used as a method of converting the information recognized by AI object recognition into a string called “strawberry” and recommending the most suitable font for “strawberry”.
본 발명의 실시예를 적용할 경우, 태그의 의미는 단순히 단어와 폰트와의 1차원적인 분류법으로써의 의미가 아닌, 폰트와 각 메타정보(태그) 그룹에 대한 관계망적인 특성을 갖기 때문에, 태그가 폰트의 특성 정보로 설정되면 이는 도 4 혹은 도 6과 같은 관계도를 구성하여 유사한 폰트의 추천 정확도가 높아질 수 있다. When the embodiment of the present invention is applied, the meaning of the tag is not simply the meaning of a one-dimensional classification method between words and fonts, but since it has a relational network characteristic for the font and each meta information (tag) group, the tag is When it is set as the characteristic information of the font, it constitutes a relationship diagram as shown in FIG. 4 or 6 , so that the recommendation accuracy of a similar font can be increased.
발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다. Even if all the components constituting the embodiment of the present invention are described as being combined or operated as one, the present invention is not necessarily limited to this embodiment, and all components are one or more within the scope of the present invention. They may be selectively combined to operate. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components are selectively combined to perform some or all of the functions of one or a plurality of hardware programs module It may be implemented as a computer program having Codes and code segments constituting the computer program can be easily deduced by those skilled in the art of the present invention. Such a computer program is stored in a computer-readable storage medium (Computer Readable Media), read and executed by the computer, thereby implementing the embodiment of the present invention. The storage medium of the computer program includes a magnetic recording medium, an optical recording medium, and a storage medium including a semiconductor recording device. In addition, the computer program implementing the embodiment of the present invention includes a program module that is transmitted in real time through an external device.
전술된 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 전술된 상세한 설명보다는 후술될 특허청구범위에 의해 나타내어질 것이다. 그리고 이 특허청구범위의 의미 및 범위는 물론, 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변환 및 변형 가능한 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is to be understood that the foregoing embodiments are illustrative in all respects and not restrictive, and the scope of the present invention will be indicated by the appended claims rather than the foregoing detailed description. And it should be construed as being included in the scope of the present invention, as well as the meaning and scope of the claims, as well as all transformations and deformable forms derived from the equivalent concept.
- 부호의 설명 - - Explanation of symbols -
100, 100a, 100b, ..., 100n: 클라이언트100, 100a, 100b, ..., 100n: client
300: 서버300: server

Claims (16)

  1. 서버의 제어부가 제1폰트 또는 상기 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 상기 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하는 단계; selecting, by a control unit of the server, a first font or a candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font by using meta information about the first font;
    상기 제어부가 상기 제1폰트와 구별되며 상기 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 상기 선택한 후보 중 제1특성 정보를 상기 제1폰트에 등록하는 단계; 및registering, by the control unit, first characteristic information among the selected candidates to the first font by reflecting group-specific characteristic information of a second font that is distinguished from the first font and whose characteristic information is registered before the first font; and
    상기 서버의 통신부가 클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하면 상기 제어부는 상기 그룹별 특성 정보와 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성하는 단계를 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.When the communication unit of the server receives context or context characteristic information from the client, the control unit compares the group-specific characteristic information with the context or the context characteristic information, and a list of recommended fonts composed of any one or more of a first font or a second font A method of recommending a font, comprising the step of creating a.
  2. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 제어부는 상기 제1특성 정보와 제1폰트를 링크로 연결하는 단계; 및 connecting, by the control unit, the first characteristic information and the first font with a link; and
    상기 제어부는 상기 제1특성 정보가 등록된 제3폰트를 검색하여 상기 제1특성 정보와 상기 제3폰트를 링크로 연결하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.The method of recommending a font, further comprising the step of, by the controller, searching for a third font in which the first characteristic information is registered and linking the first characteristic information and the third font with a link.
  3. 제2항에 있어서, 3. The method of claim 2,
    상기 생성하는 단계는 The generating step is
    상기 제어부가 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보에 대응하는 제1폰트를 선택하는 단계; 및 selecting, by the controller, a first font corresponding to the context or the context characteristic information; and
    상기 제1폰트의 선택 기준이 상기 제1특성 정보에 기반한 경우, 상기 제어부는 상기 제3폰트 및 상기 제1폰트를 포함하는 추천 폰트 목록을 생성하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.When the selection criterion of the first font is based on the first characteristic information, the method further comprising the step of generating, by the controller, the third font and a recommended font list including the first font.
  4. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 제어부는 상기 제1폰트의 특성 정보들에 가중치를 부여한 후, 상기 제1폰트의 특성 정보들의 패턴과 제3폰트의 특성 정보들의 패턴을 비교하는 단계; 및comparing, by the control unit, a pattern of characteristic information of the first font with a pattern of characteristic information of a third font after weighting the characteristic information of the first font; and
    상기 비교 결과 상기 특성 정보 간의 거리가 일정 기준 이하인 경우에 상기 제어부는 상기 제1폰트 및 상기 제3폰트를 유사 그룹으로 그룹화하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.The method of recommending a font, further comprising, by the control unit, grouping the first font and the third font into a similar group when the distance between the characteristic information is less than or equal to a predetermined standard as a result of the comparison.
  5. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 통신부는 상기 클라이언트로부터 제1사용자의 식별 정보를 수신하는 단계;receiving, by the communication unit, identification information of the first user from the client;
    상기 제어부가 상기 제1사용자의 식별정보를 이용하여 선호 폰트 목록을 생성하는 단계; generating, by the controller, a list of preferred fonts using the identification information of the first user;
    상기 제어부가 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록과 유사도를 가지는 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하는 단계; 및generating, by the controller, a list of preferred fonts of a second user having a similarity to the list of preferred fonts of the first user; and
    상기 제어부가 상기 사용자의 식별 정보를 이용하여 유사한 사용자 그룹을 선택하여 상기 선택된 사용자 그룹의 폰트 목록을 생성하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.The method of recommending a font, further comprising the step of the controller selecting a similar user group using the user identification information to generate a font list of the selected user group.
  6. 제5항에 있어서, 6. The method of claim 5,
    상기 제어부가 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하는 단계는 The step of the control unit generating the list of preferred fonts of the second user
    상기 제어부가 워드투벡터(Word2Vec) 방법 또는 잠재 의미 분석 방법 또는 글로브 또는 패스트텍스트 방법을 포함하는 단어 임베딩 유사성 판단 알고리즘 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들과 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 유사도를 측정하는 단계를 더 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.The control unit uses any one or more of a word embedding similarity determination algorithm including a word-to-vector (Word2Vec) method, a latent semantic analysis method, or a globe or fast text method, and fonts or fonts belonging to the preferred font list of the first user and measuring a similarity of a font or fonts belonging to the second user's preferred font list.
  7. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 통신부가 포털 트렌드 수집 정보 또는 SNS 해시태그 트렌드 수집 정보 또는 폰트의 사용 또는 검색 트렌드 수집 정보를 수신하는 단계; 및receiving, by the communication unit, portal trend collection information, SNS hashtag trend collection information, font use, or search trend collection information; and
    상기 제어부가 상기 수신한 수집 정보들을 이용하여 폰트 목록을 생성하는 단계를 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.The method of recommending a font, comprising the step of the controller generating a font list using the received collection information.
  8. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 제어부는 제1추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 생성하는 단계; 및generating, by the controller, a second recommended font list after generating a first recommended font list; and
    상기 제어부는 상기 제2추천 폰트 목록을 생성한 후, 상기 제2추천 폰트 목록을 이용하여 상기 제1추천 폰트 목록을 업데이트하는 단계를 포함하는, 폰트를 추천하는 방법.and updating, by the controller, the first recommended font list by using the second recommended font list after generating the second recommended font list.
  9. 제1폰트 또는 상기 제1폰트에 대한 메타 정보를 이용하여 상기 제1폰트에 적용 가능한 그룹별 특성 정보의 후보를 선택하고, 상기 제1폰트와 구별되며 상기 제1폰트보다 먼저 특성 정보가 등록된 제2폰트의 그룹별 특성 정보를 반영하여 상기 선택한 후보 중 제1특성 정보를 상기 제1폰트에 등록하는 제어부; 및A candidate for group-specific characteristic information applicable to the first font is selected using the first font or meta information about the first font, and is distinguished from the first font and the characteristic information is registered before the first font. a control unit configured to register first characteristic information among the selected candidates to the first font by reflecting group-specific characteristic information of a second font; and
    클라이언트로부터 컨텍스트 또는 컨텍스트 특성 정보를 수신하는 통신부를 포함하며, A communication unit for receiving context or context property information from a client,
    상기 제어부는 상기 그룹별 특성 정보와 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보를 비교하여 제1폰트 또는 제2폰트 중 어느 하나 이상으로 구성된 추천 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.The server for recommending a font, wherein the control unit compares the group-specific characteristic information with the context or the context characteristic information to generate a recommended font list comprising at least one of a first font and a second font.
  10. 제9항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 제어부는 상기 제1특성 정보와 제1폰트를 링크로 연결하며, The control unit connects the first characteristic information and the first font with a link,
    상기 제어부는 상기 제1특성 정보가 등록된 제3폰트를 검색하여 상기 제1특성 정보와 상기 제3폰트를 링크로 연결하는, 폰트를 추천하는 서버.The control unit searches for a third font in which the first characteristic information is registered, and connects the first characteristic information and the third font with a link, a server for recommending a font.
  11. 제10항에 있어서, 11. The method of claim 10,
    상기 제어부는 상기 컨텍스트 또는 상기 컨텍스트 특성 정보에 대응하는 제1폰트를 선택하며, The control unit selects a first font corresponding to the context or the context characteristic information,
    상기 제1폰트의 선택 기준이 상기 제1특성 정보에 기반한 경우, 상기 제어부는 상기 제3폰트 및 상기 제1폰트를 포함하는 추천 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.When the selection criterion of the first font is based on the first characteristic information, the control unit generates a list of recommended fonts including the third font and the first font, a font recommendation server.
  12. 제9항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 제어부는 상기 제1폰트의 특성 정보들에 가중치를 부여한 후, 상기 제1폰트의 특성 정보들의 패턴과 제3폰트의 특성 정보들의 패턴을 비교한 후, After assigning weights to the characteristic information of the first font, the control unit compares the pattern of characteristic information of the first font with the pattern of characteristic information of the third font,
    상기 비교 결과 상기 특성 정보 간의 거리가 일정 기준 이하인 경우에 상기 제어부는 상기 제1폰트 및 상기 제3폰트를 유사 그룹으로 그룹화하는, 폰트를 추천하는 서버.As a result of the comparison, when the distance between the characteristic information is less than or equal to a predetermined standard, the control unit groups the first font and the third font into a similar group, the server recommending a font.
  13. 제9항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 통신부가 상기 클라이언트로부터 제1사용자의 식별 정보를 수신하면, When the communication unit receives the identification information of the first user from the client,
    상기 제어부는 상기 제1사용자의 식별정보를 이용하여 선호 폰트 목록을 생성하고, The control unit generates a list of preferred fonts using the identification information of the first user,
    상기 제어부는 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록과 유사도를 가지는 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하며, The control unit generates a list of preferred fonts of a second user having a similarity to the list of preferred fonts of the first user,
    상기 제어부는 상기 사용자의 식별 정보를 이용하여 유사한 사용자 그룹을 선택하여 상기 선택된 사용자 그룹의 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.The server for recommending a font, wherein the control unit selects a similar user group using the user's identification information to generate a font list of the selected user group.
  14. 제13항에 있어서, 14. The method of claim 13,
    상기 제어부는 워드투벡터(Word2Vec) 방법 또는 잠재 의미 분석 방법 또는 글로브 또는 패스트텍스트 방법을 포함하는 단어 임베딩 유사성 판단 알고리즘 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 제1사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들과 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록에 속하는 폰트 또는 폰트들의 유사도를 측정하여 상기 제2사용자의 선호 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.The control unit uses any one or more of a word embedding similarity determination algorithm including a word-to-vector (Word2Vec) method, a latent semantic analysis method, or a globe or fast text method, a font or fonts belonging to the preferred font list of the first user and a server for recommending a font, which measures the similarity of a font or fonts belonging to the second user's preferred font list to generate the second user's preferred font list.
  15. 제9항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 통신부가 포털 트렌드 수집 정보 또는 SNS 해시태그 트렌드 수집 정보 또는 폰트의 사용 또는 검색 트렌드 수집 정보를 수신하며, The communication unit receives portal trend collection information or SNS hashtag trend collection information or font use or search trend collection information,
    상기 제어부가 상기 수신한 수집 정보들을 이용하여 폰트 목록을 생성하는, 폰트를 추천하는 서버.A server for recommending a font, wherein the control unit generates a font list using the received collection information.
  16. 제9항에 있어서, 10. The method of claim 9,
    상기 제어부는 제1추천 폰트 목록을 생성한 후, 제2추천 폰트 목록을 생성하며, After generating the first recommended font list, the control unit generates a second recommended font list,
    상기 제어부는 상기 제2추천 폰트 목록을 생성한 후, 상기 제2추천 폰트 목록을 이용하여 상기 제1추천 폰트 목록을 업데이트하는, 폰트를 추천하는 서버.The server for recommending a font, wherein the control unit generates the second recommended font list and then updates the first recommended font list by using the second recommended font list.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230070390A1 (en) * 2021-09-03 2023-03-09 Adobe Inc. Textual design agent

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102420159B1 (en) * 2022-03-07 2022-07-13 주식회사 산돌 Web font service method of font service system

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160036522A (en) * 2014-09-25 2016-04-04 모노타입 이미징 인코포레이티드 Selectable Styles for Text Messaging System Font Service Providers
KR20160133271A (en) * 2015-05-12 2016-11-22 주식회사 윤디자인그룹 Art font generation method, apparatus and program performing the same
US20160364633A1 (en) * 2015-06-09 2016-12-15 Adobe Systems Incorporated Font recognition and font similarity learning using a deep neural network
KR20180101851A (en) * 2017-03-06 2018-09-14 (주)한양정보통신 Font matching system and method using positional information of terminal
KR20190090248A (en) * 2018-01-24 2019-08-01 주식회사 윤디자인그룹 Method and server for providing customized fonts offering service

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160036522A (en) * 2014-09-25 2016-04-04 모노타입 이미징 인코포레이티드 Selectable Styles for Text Messaging System Font Service Providers
KR20160133271A (en) * 2015-05-12 2016-11-22 주식회사 윤디자인그룹 Art font generation method, apparatus and program performing the same
US20160364633A1 (en) * 2015-06-09 2016-12-15 Adobe Systems Incorporated Font recognition and font similarity learning using a deep neural network
KR20180101851A (en) * 2017-03-06 2018-09-14 (주)한양정보통신 Font matching system and method using positional information of terminal
KR20190090248A (en) * 2018-01-24 2019-08-01 주식회사 윤디자인그룹 Method and server for providing customized fonts offering service

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230070390A1 (en) * 2021-09-03 2023-03-09 Adobe Inc. Textual design agent
US11886793B2 (en) * 2021-09-03 2024-01-30 Adobe Inc. Textual design agent

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