KR100897992B1 - 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템및 그 방법 - Google Patents

자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템및 그 방법 Download PDF

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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템 및 그 방법과, 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은, 자연언어처리를 기반으로 하여 문장을 적절한 텍스트 단위(형태소 또는 그 이상의 단어결합)로 분석하고 의미를 가장 잘 표현할 수 있는 이미지로 변환하기 위한 텍스트-이미지 변환 시스템 및 그 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 텍스트를 이미지로 변환하는 방법에 있어서, 입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하는 제 1 단계; 사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석한 후, 분석된 사용자 제어 정보와 인덱스 정보를 이용하여 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하는 제 2 단계; 및 변환 결정된 단위를 이미지로 변환하는 제 3 단계를 포함함.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 텍스트-이미지 변환 시스템 등에 이용됨.
자연언어처리, 텍스트, 이미지, 변환, 구문분석

Description

자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템 및 그 방법{System and method of automatically converting text to image using by language processing technology}
도 1 은 본 발명에 따른 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템의 일실시예 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 텍스트-이미지 변환 시스템의 일실시 적용 예시도.
도 3 은 본 발명에 따른 텍스트-이미지 변환 시스템의 다른 실시 적용 예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법에 대한 일실시예 흐름도.
도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 텍스트-이미지 변환 예시도.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
11 : 문장 분석부 12 : 컨트롤 해석부
13 : 변환 결정부 14 : 단어 변환부
15 : 인덱스 DB 16 : 이미지 DB
본 발명은 텍스트에서 자연언어처리로 그 내용을 적절한 텍스트 단위(형태소 또는 그 이상의 단어결합)로 구분하여 의미를 가장 잘 표현할 수 있는 이미지로 변환하는 텍스트-이미지 변환 시스템 및 그 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
자연언어처리 기술이라 함은, 컴퓨터로 언어를 분석, 처리하기 위해서 각 언어가 가진 특성을 파악하고, 공학적인 측면에서 언어처리를 위한 알고리즘 개발과, 이를 위한 언어 지식의 분석 연구를 말한다.
본 발명은 자연언어처리 기술 중 형태소를 분리하고 용언의 불규칙 활용이나 굴절현상이 일어난 단어에 대해서 원형을 복원하는 과정을 담당하는 형태소 분석과 문법 파싱 방법을 통해서 적절한 문장의 구조를 결정하는 구문분석의 기술을 이용하고 있다.
또한, 본 발명은 현재 널리 보급되고 있는 코퍼스기반 TTS(Text-to-Speech) 시스템의 음성탐색 등 일부 알고리즘을 적용하여 이미지의 검색이나 대치 방법을 사용하고 있다.
자신의 생각이나 뜻을 상대방에게 전달하는 방법에는 대표적으로 문자, 음성 등이 있다. 특히, 문자는 멀리 떨어져 있는 사람들간에 자신의 생각을 전달하는데 오래 전부터 사용되어 온 효과적인 매체였다. 현재, 이메일이나 인터넷 등의 발 전으로 이제는 자신의 생각을 전달하는 것이 문자 뿐만 아니라 이미지나 음성 등으로도 전송이 가능해졌으며, 특히 눈으로 볼 수 있는 이미지로의 표현은 상대방에게 자신의 생각을 보다 함축적이며 효과적으로 전달할 수 있을 뿐만 아니라 상대방으로 하여금 더욱 친근감이 있도록 느끼게 해줄 수 있다.
현재, 컴퓨터나 인터넷의 급속한 발전과 동시에 각종 아이콘, 에니메이션, 아바타 등 각종 이미지로 하는 서비스가 등장하면서 다양하고 자신의 취향에 맞는 이미지를 소유하고 이를 이용하려는 경향이 두드러진다.
그럼에도 불구하고, 현재까지는 텍스트 대신 이미지 전달을 위해서 필요로 하는 이미지를 검색하거나 적용하는 일련의 과정이 수작업으로 이루어져 왔으며, 자동 변환 서비스도 단순히 글자의 형태만을 단순 비교하여 이미지로 바꾸어 주었기 때문에 단어의 제한과 단순 비교에 의한 잘못된 매칭 작업으로 그 의미가 왜곡되는 문제점이 있었다.
본 발명은, 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 자연언어처리를 기반으로 하여 문장을 적절한 텍스트 단위(형태소 또는 그 이상의 단어결합)로 분석하고 의미를 가장 잘 표현할 수 있는 이미지로 변환하기 위한 텍스트-이미지 변환 시스템 및 그 방법 및 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 텍스트를 이미지로 변환하는 시스템에 있어서, 이미지들의 위치와 중복된 이미지, 유사 이미지, 이미지 크기 정보를 저장하고 있는 인덱스 저장수단; 상기 이미지들을 저장하고 있는 이미지 저장수단; 입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하기 위한 문장분석수단; 사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석하기 위한 사용자 제어 해석수단; 상기 사용자 제어 해석수단에서 해석된 사용자 제어 정보와 상기 인덱스 저장수단을 이용하여, 상기 문장분석수단에서 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하기 위한 변환결정수단; 및 상기 이미지 저장수단을 바탕으로, 상기 변환결정수단에 의해 변환 결정된 단위를 이미지로 변환하기 위한 단어변환수단을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
그리고, 본 발명은 텍스트를 이미지로 변환하는 방법에 있어서, 입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하는 제 1 단계; 사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석한 후, 분석된 사용자 제어 정보와 인덱스 정보를 이용하여 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하는 제 2 단계; 및 변환 결정된 단위를 이미지로 변환하는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명은 자연언어처리 기술을 이용해 텍스트를 이미지로 변환하기 위하여, 프로세서를 구비한 텍스트-이미지 변환 시스템에, 입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능 한 단위로 구분하는 제 1 기능; 사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석한 후, 분석된 사용자 제어 정보와 인덱스 정보를 이용하여 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하는 제 2 기능; 및 변환 결정된 단위를 이미지로 변환하는 제 3 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명은 자연언어처리를 기반으로 해서 문장을 분석하고, 그 분석된 결과 중 의미를 갖는 적절한 단위를 이미지로 변환하는 것으로서, 문서에서 의미분석이 가능한 단위를 적절한 이미지로 변환하여 줌으로써 이미지를 포함한 메시지를 전달할 수 있으며, 사용자 임의로 이미지 추가나 변환할 단위 및 이미지 선택 등의 제어가 가능하다.
여기에서는, 텍스트의 띄어쓰기 등을 수정한 후 표현할 텍스트를 구분하여 가장 잘 표현되는 이미지를 텍스트로 구성된 이모티콘이나 이미지 파일인 그림 등으로 변환하여 서비스할 수 있으며, 이때 변환되지 않는 텍스트와의 공백이나 라인 등을 고려한 적절한 결합을 통해 변환 서비스를 제공할 수 있다. 이 변환 서비스는 이메일 서버나 웹 서버 등과 연동하거나 독립적으로 또는 임베디드 솔루션으로 제공할 수 있으며, 웹을 통해 이미지 업그레이드 등의 서비스를 지원할 수 있다.
상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명에 따른 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템의 일실시예 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자연언어처리 기술을 적용해 적절한 텍스트 단위를 선정하여 의미를 가장 잘 표현하는 이미지로 변환하는 텍스트-이미지 변환 시스템은, 이미지들의 위치와 중복된 이미지, 유사 이미지, 이미지 크기 정보를 저장하고 있는 인덱스 데이터베이스(15)와, 이미지들을 저장하고 있는 이미지 데이터베이스(16)와, 입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하기 위한 문장 분석부(11)와, 사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석하기 위한 컨트롤 해석부(12)와, 컨트롤 해석부(12)에서 해석된 사용자 제어 정보와 인덱스 데이터베이스(15)를 이용하여, 문장 분석부(11)에서 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하기 위한 변환 결정부(13)와, 이미지 데이터베이스(16)를 바탕으로, 변환 결정부(13)에 의해 변환 결정된 단위를 이미지로 변환하기 위한 단어 변환부(14)를 포함한다.
처음에 텍스트를 입력받으면, 문장 분석부(11)에서 전처리 과정, 형태소분석 과정, 구문분석 과정 등을 통해 텍스트를 품사에 따른 단위들로 구분하게 된다. 여기서, 전처리 과정에서는 문장의 띄어쓰기 수정이나 특수기호 등을 제거하며, 형태소분석 과정에서 문장을 형태소로 분석하며, 구문분석 과정을 통해서 품사 태깅 작업을 거치게 된다.
이렇게 문장을 분석한 후에는, 컨트롤 해석부(12)에서 약속된 이미지 선택, 희망단위분석, 이모티콘 변환 또는 그림파일로 구성된 아이콘 변환 등 사용자 제어요구 등을 해석한다.
변환 결정부(13)에서는 문장 분석부(11)에서 분석된 단위들과 컨트롤 해석부(12)에서 해석된 컨트롤 정보를 이용해서 데이터베이스에 등록된 단어검색, 등록된 단어 조합 검색, 우선순위에 규칙에 따라 중복 단위 선정, 사용자 요구에 따른 구나 절을 해석하여 적용하는 단위변환, 사용자 요구 단위 변환 불가능 결정 등의 역할을 하게 된다. 이 변환 결정부(13)를 위해서는 이미지 데이터베이스(16)에 저장된 이미지들의 위치와 중복된 이미지, 유사 이미지, 이미지 크기 등의 정보를 담고 있는 인덱스 데이터베이스(15)의 정보를 이용한다. 이때, 각 비교하고자 하는 변수들에 적절한 웨이팅값이 곱해져 계산된 각각의 Cost 값을 비교하여 후보 이미지를 선정하고 선정된 후보들 중에 문맥이나 주위의 이미지 성격 등을 분석해 가장 잘 표현되어지는 이미지를 선정하게 된다.
변환 결정부(13)에서 결정된 단위를 실제로 이미지 데이터베이스(16)에 등록되어 있는 이미지로 변환하여 텍스트와 이미지를 동시에 적절한 형태로 공존하게 만드는 작업을 단어 변환부(14)에서 담당한다. 이때, 이미지와 텍스트와의 간격이 고려되고, 여러 텍스트 라인으로 구성된 이모티콘을 표현하는데 있어서도 그 크기를 미리 계산해서 해당 이미지에 손상을 주지 않도록 한다. 이렇게 해서 사용자는 자신의 문장을 이미지와 글로 변환하게 된다.
이외에도, 사용자가 원하는 단어 내지 문장의 일부분을 이미지로 변환하고자 하면 수동으로 이미지 데이터베이스(16)의 정보를 이용할 수도 있으며, 자신이 원하는 이미지를 이미지 데이터베이스(16)에 등록할 수도 있다.
상기한 바와 같이 자연언어처리 기술을 적용해 적절한 텍스트 단위를 선정하여 의미를 가장 잘 표현하는 이미지로 변환하는 텍스트-이미지 변환 시스템(24)은 도 2에 도시된 바와 같이 이메일(E-mail) 서버(21), 웹(Web) 서버(22), 단문서비스(SMS)(23) 등과 연동되어, 각 서버(21~23)에서 사용자가 원하는 텍스트를 입력받아 자동으로 이미지 변환하여 송신 가능하도록 한다.
한편, 텍스트-이미지 변환 시스템(31)은 도 3에 도시된 바와 같이 독립 어플리케이션으로 사용 가능하다. 이와 같이 독립 어플리케이션을 가지고 원하는 텍스트를 변환할 수도 있고, 워드나 웹 브라우저 등 기존 솔루션 등에 임베디드되어 수행될 수도 있다. 이때, 사용자 환경이나 취향에 따라 웹 상에서 지원하는 텍스트-이미지 변환 시스템 지원 서버(32)에 접속하여 업그레이드나 사용자들이 원하는 이미지 선택 등을 서비스할 수 있다.
도 4 는 본 발명에 따른 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 사용자가 원하는 문장을 입력받아(401), 이 문장을 전처리 과정(402)과 문장분석 과정(403)을 거쳐 각 형태소의 적절한 품사 등을 태깅한다. 이렇게 분석된 정보와 사용자 컨트롤 정보 등을 해석하고(404), 인덱스 정보 등을 이용하여 최종적으로 변환할 단위(의미를 가지는 단어 또는 그 이상)를 결정한다(405).
이후, 결정된 단위들을 이미지 데이터베이스에서 실제 이미지로 대치하고 크기 등을 고려하여 적절한 텍스트와 이미지를 표현한다(406).
그럼, 도 5를 참조하여 입력 문장에 자연언어처리 기술을 적용하여 실제 서비스되는 예를 살펴보기로 한다.
먼저, 문장을 입력받아((1)~(3)), 이를 자연언어처리 기술을 이용해서 형태 소 분석과 구문분석 과정을 거쳐 분석한 결과는 5a~5c와 같다.
이 세 문장((1)~(3))은 서로 다른 문장이지만, 형태소 분석 과정을 거친 결과를 보면, "하루(명사)"와 "즐겁(형용사)"이라는 공통적인 요소가 포함되어 있으며, 이들의 문장성분은 각각 형용사와 보통명사임을 알 수 있다. 이는 기존의 단순 비교로는 알 수 없으며, 이러한 기능을 이용해서 효과적인 이미지 데이터베이스(16) 구현이 가능하다. 이 두 성분이 이미지 데이터베이스(16)에 등록되어 있다면, 변환 결정부(13)에서 변환할 이미지로 등록을 하게 된다. 그 결과로, 5d와 같이 해당 형태소를 아이콘이나 이모티콘 등으로 변환하고 나머지 텍스트는 적당히 표현하게 되며, 이때 이미지의 크기 등을 고려해서 텍스트와 잘 조화되도록 구현한다.
문장(4)는 "결혼(보통명사)", "축하(보통명사)" 단어가 이미지 데이터베이스(16)에 등록되어 있을 경우이고, 문장(5)는 "밥(보통명사)", "많이(부사)", "먹(동사)", "공부(보통명사)" 등이 이미지 데이터베이스(16)에 등록되어 있는 형태소이다.
이를 이용해서 각각 이미지로 변환할 수 있는데, 여기서 각 해당되는 단어를 이미지와 직접적으로 대치 변환할 수 있으며, 또는 변환되는 단어들 간의 연관성의 정도를 인덱스 데이터베이스(15)에서 분석하여 서로 연관되어 표현될 수 있는 이미지로 나타낼 수 있다. 특히, 정도를 나타내는 부사는 다른 단어들과 함께 높은 연관성을 가질 수 있는데, 예를 들어 문장(4)에서와 같이 "결혼"과 "축하"나, 문장(5)에서와 같이 "밥"과 "많이"가 한 문장안에서 가까운 정도의 거리(혹은 연속 으로)에 동시에 출현되었을 때는, "결혼 축하"와 "많은 밥"으로 등록되어 있는 이모티콘이나 아이콘으로 변환할 수 있다(5e,5f).
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명은, 자연언어처리 기술을 적용해 적절한 텍스트 단위를 선정하여 의미를 가장 잘 표현하는 이미지로 변환함으로써, 단어 제한의 한계성을 극복하고 사용자의 의도를 정확하게 이미지로 전달할 수 있는 효과가 있다.

Claims (16)

  1. 텍스트를 이미지로 변환하는 시스템에 있어서,
    이미지들의 위치와 중복된 이미지, 유사 이미지, 이미지 크기 정보를 저장하고 있는 인덱스 저장수단;
    상기 이미지들을 저장하고 있는 이미지 저장수단;
    입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하기 위한 문장분석수단;
    사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석하기 위한 사용자 제어 해석수단;
    상기 사용자 제어 해석수단에서 해석된 사용자 제어 정보와 상기 인덱스 저장수단을 이용하여, 상기 문장분석수단에서 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하기 위한 변환결정수단; 및
    상기 이미지 저장수단을 바탕으로, 상기 변환결정수단에 의해 변환 결정된 단위를 이미지로 변환하기 위한 단어변환수단
    을 포함하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 자연언어처리 과정은,
    띄어쓰기 검증 및 수정, 특수기호 제거 및 처리와 같은 전처리 작업, 형태소 단위로 분석하는 형태소분석 작업, 품사 태깅을 통해 적절한 단위를 분석하는 구문분석 작업을 포함하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 사용자 제어 해석수단은,
    약속된 이미지 선택, 희망단위분석, 텍스트인 이모티콘이나 그림파일인 아이콘 변환과 같은 사용자 제어 요구를 해석하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 변환결정수단은,
    상기 문장분석수단에서 분석된 단위들과 상기 사용자 제어 해석수단에서 해석된 제어 정보를 이용해서 등록된 단어 검색 작업, 등록된 단어 조합후 검색 작업, 사용자 요구시 구나 절을 해석하여 적용하는 단위변환 작업, 이미지 중복 혹은 유사 단위 존재시 우선순위 규칙을 적용하여 단위 선정 작업, 사용자 요구 단위 변환 불가능 결정 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 단위변환 작업 과정은,
    비교하고자 하는 변수들에 소정의 웨이팅 값을 곱하여 계산된 각각의 코스트(Cost) 값들을 비교하여 후보 이미지를 선정하고, 선정된 후보들 중에 문맥이나 주위의 이미지 성격을 분석해 가장 잘 표현되어지는 이미지를 선정하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 단어변환수단은,
    실제 이미지 변환을 위해 이미지와 텍스트와의 간격을 고려하고, 여러 텍스트 라인으로 구성된 이모티콘을 표현하는데 있어서 그 크기를 미리 계산해서 해당 이미지에 손상을 주지 않도록 하여 텍스트와 이미지를 동시에 공존하게 만드는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 텍스트-이미지 변환 시스템은,
    이메일 서버, 웹 서버, 단문서비스(SMS)와 연동하여, 사용자 입력 텍스트를 자동변환 후 미리 보기 기능 제공을 비롯해서 사용자가 임의로 요구하는 변환 텍스트 및 이미지 선택과 같은 컨트롤 정보를 해석하여 처리해 주는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 텍스트-이미지 변환시스템은,
    사용자가 원하는 이미지를 웹을 통해 다운받을 수 있으며, 이때 지원하는 서버는 해당 이미지 뿐만 아니라 이미지 크기나 의미를 포함하는 각종 정보를 전송함으로써 어플리케이션을 업그레이드하거나 사용자가 원하는 이미지를 지원 서버에 자동으로 업로드하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 텍스트-이미지 변환 시스템은,
    독립 어플리케이션 방식으로 원하는 텍스트를 변환하거나, 워드나 웹 브라우저와 같은 공지의 어플리케이션에 임베디드되어 제공되는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 시스템.
  10. 텍스트를 이미지로 변환하는 방법에 있어서,
    입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하는 제 1 단계;
    사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석한 후, 분석된 사용자 제어 정보와 인덱스 정보를 이용하여 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하는 제 2 단계; 및
    변환 결정된 단위를 이미지로 변환하는 제 3 단계
    를 포함하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 자연언어처리 과정은,
    띄어쓰기 검증 및 수정, 특수기호 제거 및 처리와 같은 전처리 작업, 형태소 단위로 분석하는 형태소분석 작업, 품사 태깅을 통해 적절한 단위를 분석하는 구문분석 작업을 포함하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법.
  12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 제 2 단계의 사용자의 이미지 변환 제어 요구를 해석하는 과정은,
    약속된 이미지 선택, 희망단위분석, 텍스트인 이모티콘이나 그림파일인 아이콘 변환과 같은 사용자 제어 요구를 해석하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제 2 단계의 변환할 단위를 결정하는 과정은,
    분석된 단위들과 해석된 제어 정보를 이용해서 등록된 단어 검색 작업, 등록된 단어 조합후 검색 작업, 사용자 요구시 구나 절을 해석하여 적용하는 단위변환 작업, 이미지 중복 혹은 유사 단위 존재시 우선순위 규칙을 적용하여 단위 선정 작업, 사용자 요구 단위 변환 불가능 결정 작업을 수행하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 단위변환 작업 과정은,
    비교하고자 하는 변수들에 소정의 웨이팅 값을 곱하여 계산된 각각의 코스트(Cost) 값들을 비교하여 후보 이미지를 선정하고, 선정된 후보들 중에 문맥이나 주위의 이미지 성격을 분석해 가장 잘 표현되어지는 이미지를 선정하는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    실제 이미지 변환을 위해 이미지와 텍스트와의 간격을 고려하고, 여러 텍스트 라인으로 구성된 이모티콘을 표현하는데 있어서 그 크기를 미리 계산해서 해당 이미지에 손상을 주지 않도록 하여 텍스트와 이미지를 동시에 공존하게 만드는 것을 특징으로 하는 자연언어처리 기술을 이용한 텍스트-이미지 변환 방법.
  16. 자연언어처리 기술을 이용해 텍스트를 이미지로 변환하기 위하여, 프로세서를 구비한 텍스트-이미지 변환 시스템에,
    입력 문장에 대해, 자연언어처리 과정을 통해 형태소 분석 및 품사 태깅 작업을 수행하여 의미분석이 가능한 단위로 구분하는 제 1 기능;
    사용자의 이미지 변환 제어 요구를 분석한 후, 분석된 사용자 제어 정보와 인덱스 정보를 이용하여 분석된 단위들 중 변환할 단위를 결정하는 제 2 기능; 및
    변환 결정된 단위를 이미지로 변환하는 제 3 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101691327B1 (ko) 2015-10-08 2016-12-29 한국교육과정평가원 답안 채점을 위한 자연 언어 처리 방법, 그를 위한 컴퓨터 프로그램과 기록매체

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100688289B1 (ko) * 2005-06-14 2007-03-02 차호준 언어 학습정보 전송 방법 및 그 동작 시스템
WO2008111760A1 (en) * 2007-03-12 2008-09-18 Ti Square Technology Ltd. Method and apparatus for providing video synthesizing call service using voice recognition
KR100893546B1 (ko) * 2007-03-12 2009-04-17 (주)티아이스퀘어 음성 인식을 이용한 영상 합성 통화 서비스 방법 및 장치
KR101652009B1 (ko) 2009-03-17 2016-08-29 삼성전자주식회사 웹 텍스트의 영상화 장치 및 방법
EP2290924A1 (en) * 2009-08-24 2011-03-02 Vodafone Group plc Converting text messages into graphical image strings
US9141643B2 (en) 2011-07-19 2015-09-22 Electronics And Telecommunications Research Institute Visual ontological system for social community
KR101998683B1 (ko) * 2017-09-04 2019-10-01 주식회사 윤디자인그룹 문장부호 입력 방법, 사용자 단말기 및 컴퓨터 프로그램

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000072569A (ko) * 2000-09-09 2000-12-05 김용태 아바타를 포함하는 메일 송수신 시스템 및 방법
KR20010016442A (ko) * 2000-12-11 2001-03-05 권준성 문자메세지를 이미지데이터로 변환하여 전송하는 장치
KR20020031900A (ko) * 2000-10-24 2002-05-03 정경석 인터넷망을 이용한 그림 메시지 서비스 방법
KR20020049417A (ko) * 2000-12-19 2002-06-26 최명신 이미지형태의 웹문서 생성 방법 및 이 방법을 이용해생성된 웹문서 열람 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000072569A (ko) * 2000-09-09 2000-12-05 김용태 아바타를 포함하는 메일 송수신 시스템 및 방법
KR20020031900A (ko) * 2000-10-24 2002-05-03 정경석 인터넷망을 이용한 그림 메시지 서비스 방법
KR20010016442A (ko) * 2000-12-11 2001-03-05 권준성 문자메세지를 이미지데이터로 변환하여 전송하는 장치
KR20020049417A (ko) * 2000-12-19 2002-06-26 최명신 이미지형태의 웹문서 생성 방법 및 이 방법을 이용해생성된 웹문서 열람 시스템

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101691327B1 (ko) 2015-10-08 2016-12-29 한국교육과정평가원 답안 채점을 위한 자연 언어 처리 방법, 그를 위한 컴퓨터 프로그램과 기록매체

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