KR102111720B1 - Method for design recommending using cloud literary work analysis - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 디자인 추천 방법으로서, 클라우드에 업로드되는 다른 사용자들의 저작물을 분석하여 해상도, 레이아웃 정보, 글씨체 정보, 도형 정보, 이미지 정보, 색상 정보, 차트 정보, 그래프 정보 등의 다양한 디자인을 추천해주는 방법에 관한 것이다. The present invention is a design recommendation method, and analyzes the works of other users uploaded to the cloud to recommend various designs such as resolution, layout information, font information, figure information, image information, color information, chart information, graph information, etc. It is about.
일반적으로 콘텐츠, 문서 등의 저작물을 간편하고 용이하게 도와줄 수 있는 제작환경을 제공해 주는 것이 저작도구의 역할이다. 따라서 많은 문서/디자인 저작도구에서 이미지 라이브러리를 제공하거나 미리 레이아웃이 구성되어 있는 템플릿(레이아웃) 등을 제공하기도 한다. 사용자는 제공된 라이브러리에서 이미지 및 다른 디자인 요소들을 참고하거나 직접 적용하여 문서/디자인을 제작하게 된다.In general, it is the role of the authoring tool to provide a production environment that can easily and easily assist the authors such as content and documents. Therefore, many document / design authoring tools provide an image library or a pre-layout template (layout). The user creates documents / designs by referring to images and other design elements from the provided library or directly applying them.
그러나 사용자는 디자인 요소나 템플릿(레이아웃)등을 찾거나 검색하는데 상당히 많은 시간을 소요하게 되고 자신이 만들고자 하는 문서/디자인에 적합한 내용을 찾는 것도 언제나 쉽지 않다. However, users spend a considerable amount of time searching for or searching for design elements or templates (layouts), and finding content suitable for the document / design they want to create is not always easy.
또한, 이렇게 탐색 과정을 거쳐 찾아낸 디자인 요소는 복잡한 저작권 문제가 있을 수 있고 최근의 트랜드에 맞지 않을 수도 있다.In addition, the design elements found through this exploration process may have complicated copyright problems and may not fit the recent trends.
이런 이유로 실제로 인터넷 공간에는 디자이너/콘텐츠 제작자를 위한 다양한 이미지 사이트, 템플릿, 참고자료(포트폴리오) 등을 서비스하는 업체 및 홈페이지가 상당수 존재한다. 그러나 유료로 제공되거나 저작권이 한정되어 있는 경우가 많으며 콘텐츠의 종류도 다양하고(홈페이지, 발표자료, 카드뉴스, 인쇄물 등) 해상도나 사용목적에 따라 구분하기가 쉽지 않은 현실이어서 많은 사용자가 어려움을 겪고 있다.For this reason, there are many companies and homepages that provide various image sites, templates, and reference materials (portfolios) for designers / content creators. However, it is often provided for a fee or has a limited copyright, and there are many types of content (homepage, announcements, card news, printed materials, etc.). have.
본 발명의 기술적 과제는 사용자가 문서, 콘텐츠 등을 디자인하고자 할 때 클라우드 환경하에 등록된 다른 사용자의 문서/디자인을 통해 도출된 디자인요소 / 레이아웃을 추천하여 이를 검색하고 탐색하여 사용자의 저작물 제작에 활용할 수 있는 수단을 제공하는데 있다.The technical problem of the present invention is to recommend a design element / layout derived from a document / design of another user registered under a cloud environment when a user wants to design a document, content, etc., search for it, search for it, and utilize it to create a user's work It is to provide a means to do it.
본 발명의 실시 형태는 디자인 추천 서버가, 클라우드망에 접속한 사용자 단말기에서 이루어지는 저작물 제작 행위를 실시간으로 추적하여 모니터링하는 저작물 모니터링 과정; 상기 디자인 추천 서버가, 디자인 추천 서버에 접속한 사용자의 저작 활동에 맞추어 디자인 유형의 추천 순위에 따른 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 순차적으로 제공하는 디자인 유형 추천 리스트 제공 과정; 상기 사용자 단말기가, 순차적으로 디자인 항목별로 제공되는 디자인 유형 추천 리스트에서 어느 하나의 디자인 유형을 사용자로부터 선택받아 저작물 제작이 이루어지는 저작물 제작 과정; 상기 디자인 추천 서버가, 사용자 단말기에서 이루어지는 저작물 제작 행위가 종료되는 때의 저작물을 클라우드망을 통하여 등록 저장하는 저작물 등록 과정; 상기 디자인 추천 서버가, 저작물 제작 행위의 종료로 인하여 최종 등록되는 저작물을 모니터링 분석하여 디자인 항목별 디자인 유형 추천 리스트를 생성하는 등록 저작물 분석 과정;을 포함할 수 있다.An embodiment of the present invention, a design recommendation server, a work monitoring process for tracking and monitoring in real time the work of making a work made in a user terminal connected to a cloud network; A design type recommendation list providing process in which the design recommendation server sequentially provides a design type recommendation list according to a design type recommendation ranking according to design items according to a user's authoring activity accessing the design recommendation server; The user terminal, the production process of making a work by selecting any one design type from the user from the design type recommendation list provided sequentially for each design item; A work registration process in which the design recommendation server registers and saves the work when the work of producing the work made in the user terminal is finished through the cloud network; The design recommendation server may include a registered work analysis process of monitoring and analyzing the work that is finally registered due to the end of the work of producing the work to generate a design type recommendation list for each design item.
상기 등록 저작물 분석 과정은, 상기 디자인 추천 서버가, 클라우드를 통해 업데이트 등록되는 저작물을 분석하여 저작물에 포함되어 있는 디자인을 추출하는 디자인 추출 과정; 상기 디자인 추천 서버가, 추출한 디자인을 디자인 항목별로 분류하여 디자인 유형을 결정하는 디자인 유형 결정 과정; 상기 디자인 추천 서버가, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 평가 지표에 의하여 평가하여, 디자인 항목별로 디자인 유형의 추천 순위를 결정하는 추천 순위 결정 과정; 상기 디자인 추천 서버가, 디자인 유형의 추천 순위를 기준으로 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 생성하는 디자인 유형 추천 리스트 생성 과정;을 포함할 수 있다.The registration work analysis process includes: a design extraction process in which the design recommendation server analyzes a work that is updated and registered through the cloud and extracts a design included in the work; A design type determining process in which the design recommendation server classifies the extracted design into design items to determine a design type; A recommendation ranking determining process in which the design recommendation server evaluates each design type according to a preset evaluation index to determine a design type recommendation rank for each design item; The design recommendation server may include a design type recommendation list generation process of generating a design type recommendation list for each design item based on a design type recommendation ranking.
상기 디자인 항목은, 종류, 기본 설정 정보, 레이아웃 정보, 색상정보, 이미지 정보, 도형 속성 정보, 텍스트 속성 정보 중 하나 이상을 포함하며, 상기 디자인 유형 결정 과정은, 추출한 디자인의 종류, 기본 설정 정보, 레이아웃 정보, 색상정보, 이미지 정보, 도형 속성 정보, 텍스트 속성 정보를 포함하는 디자인 항목 중에서 어느 디자인 항목에 속하는지 파악하고, 파악된 디자인 항목내에서 디자인 유형을 결정할 수 있다.The design item includes one or more of type, basic setting information, layout information, color information, image information, figure attribute information, and text attribute information, and the design type determination process includes: extracted design type, basic setting information, It is possible to determine which design item belongs to among design items including layout information, color information, image information, figure attribute information, and text attribute information, and determine a design type within the identified design item.
상기 디자인 유형을 결정하는 것은, 인공지능(AI) 분석을 통해 디자인 항목내에서 디자인 유사성에 따른 디자인을 유형화하여 추출한 디자인의 디자인 유형을 결정할 수 있다.Determining the design type, through artificial intelligence (AI) analysis, it is possible to determine the design type of the extracted design by tying the design according to the design similarity in the design item.
상기 추천 순위 결정 과정은, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하여, 상기 정량 평가 점수에 따른 디자인 유형의 추천 순위를 선정할 수 있다.The recommendation ranking determination process may calculate a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type, and select a recommendation ranking of a design type according to the quantitative evaluation score.
상기 추천 순위 결정 과정은, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하여, 상기 사용자 평가 점수에 따른 디자인 유형의 추천 순위를 선정할 수 있다.The recommendation ranking determining process may calculate a user evaluation score according to the satisfaction of a user evaluation index set in advance for each design type, and select a recommendation ranking of the design type according to the user evaluation score.
상기 추천 순위 결정 과정은, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하는 과정; 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하는 과정; 각 디자인 유형에 대해서 상기 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 디자인 유형의 추천 순위를 선정할 수 있다.The recommendation ranking determination process includes: calculating a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type; A process of calculating a user evaluation score according to the satisfaction of a preset user evaluation index for each design type; For each design type, the recommendation ranking of the design type may be selected by adding the quantitative evaluation score and the user evaluation score.
상기 추천 순위 결정 과정은, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하는 과정; 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하는 과정; 디자인 유형별로 각각 다르게 설정된 가중치를 상기 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수에 각각 적용하여, 가중치 적용된 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 디자인 유형의 추천 순위를 선정할 수 있다.The recommendation ranking determination process includes: calculating a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type; A process of calculating a user evaluation score according to the satisfaction of a preset user evaluation index for each design type; Weights set differently for each design type may be applied to the quantitative evaluation score and the user evaluation score, respectively, and the weighted quantitative evaluation score and the user evaluation score may be summed to select a recommendation rank of the design type.
상기 디자인 유형 추천 리스트 제공 과정에서 디자인 항목별로 순차적으로 제공하는 것은, 어느 하나의 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 디자인 유형 추천 과정; 상기 디자인 유형 추천 리스트 중에서 사용자로부터 어느 하나의 디자인 유형을 선택받는 디자인 유형 선택 과정; 사용자로부터 선택된 디자인 유형에 매칭되는 후속 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 후속 디자인 유형 추천 과정; 상기 후속 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트 중에서 사용자로부터 어느 하나의 디자인 유형을 선택받는 후속 디자인 유형 선택 과정; 상기 후속 디자인 유형 추천 과정, 후속 디자인 유형 선택 과정이 추천할 후속 디자인 항목이 없거나 사용자의 종료 요청이 있을 때까지 반복 수행되는 과정;을 포함할 수 있다.In the design type recommendation list providing process, sequentially providing for each design item includes: a design type recommendation process for providing a design type recommendation list in one design item; A design type selection process of selecting one design type from a user from the design type recommendation list; A subsequent design type recommendation process that provides a list of design type recommendations in subsequent design items matching the design type selected by the user; A subsequent design type selection process in which any one design type is selected from a design type recommendation list in the subsequent design item; The subsequent design type recommendation process and the subsequent design type selection process may be repeatedly performed until there is no subsequent design item to be recommended or a user requests to terminate.
상기 디자인 유형 추천 과정, 후속 디자인 유형 추천 과정은, 디자인 항목 리스트를 화면상에 배치하고, 사용자로부터 어느 하나의 디자인 항목을 선택받으면 선택된 디자인 항목에 매칭되는 디자인 유형 추천 리스트를 화면상에 표시할 수 있다.In the design type recommendation process and the subsequent design type recommendation process, a list of design items matching a selected design item may be displayed on the screen when a design item list is arranged on the screen and a user selects one design item. have.
상기 디자인 항목 리스트를 화면상에 배치하는 것은, 미리 설정된 디자인 항목 표시 조건에 부합되는 디자인 항목만을 디자인 항목 리스트에 포함시킬 수 있다.Arranging the design item list on the screen may include only design items that meet a preset design item display condition in the design item list.
상기 디자인 항목 표시 조건은, 사용자들의 디자인 항목 선택 비율이 미리 설정된 선택 임계치를 초과하는 조건임을 특징으로 할 수 있다.The design item display condition may be characterized in that the user's design item selection ratio exceeds a preset selection threshold.
본 발명의 실시 형태에 따르면 클라우드 환경에서 저작물 제작 행위를 실시간으로 모니터링하여 그에 매칭되는 디자인을 추천하여 제공해줌으로써, 사용자가 현재 트랜드에 맞는 저작물 제작을 용이하게 할 수 있도록 할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by real-time monitoring the production work of a cloud in a cloud environment and recommending and providing a design that matches it, it is possible for a user to facilitate the production of a work suitable for the current trend.
또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 디자인 항목별로 순차적으로 추천 리스트를 제공해줌으로써, 전단계에서 사용자가 선택한 디자인 항목에 가장 적합한 다른 디자인 항목을 효율적으로 추천해줄 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, by sequentially providing a recommendation list for each design item, it is possible to efficiently recommend other design items that are most suitable for the design item selected by the user in the previous step.
또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 클라우드 환경에서 등록되는 저작물을 인공지능(AI) 분석을 통해 디자인 유형을 결정하고 평가 지표를 이용하여 추천 순위를 생성함으로써, 정확한 추천 순위 산정이 가능하게 된다.In addition, according to the embodiment of the present invention, it is possible to accurately calculate the ranking of the recommendation by determining the design type through AI analysis of the work registered in the cloud environment and generating the recommendation ranking using the evaluation index.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 시스템을 도시한 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 시스템의 기능 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법을 도시한 플로차트.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 디자인 유형 추천 리스트에서 순차적으로 선택이 이루어지는 모습을 도시한 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 사용자가 선택한 해상도에 적합한 레이아웃이 추천되는 예시 그림.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 디자인 항목 리스트가 화면상에 표시되는 예시 그림.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 저작물에 속할 수 있는 디자인 항목들의 예시 그림.
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 디자인 유형화와 추천 순위 선정이 이루어지는 예시 그림.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 정량 평가 지표의 예시 그림.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 평가 지표의 예시 그림.1 is a block diagram showing a design recommendation system through cloud work analysis according to an embodiment of the present invention.
2 is a functional block diagram of a design recommendation system through cloud work analysis according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a design recommendation method through cloud work analysis according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram showing a state in which selection is sequentially made in a design type recommendation list according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram in which a layout suitable for a resolution selected by a user is recommended according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary diagram in which a list of design items is displayed on a screen according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary illustration of design items that may belong to a work according to an embodiment of the present invention.
8 is an exemplary illustration in which design classification and selection of recommendations are made according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary illustration of a quantitative evaluation index according to an embodiment of the present invention.
10 is an exemplary illustration of a user evaluation index according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, and is provided to completely inform the person of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. As such, the invention is only defined by the scope of the claims. In addition, in the description of the present invention, if it is determined that related known technologies may obscure the subject matter of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 시스템을 도시한 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 시스템의 기능 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a design recommendation system through cloud work analysis according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a functional block diagram of a design recommendation system through cloud work analysis according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 "디자인"이라는 용어는 PPT 파일, 워드 파일, 문서 파일, 콘텐츠 등의 저작물을 작성할 때의 구성 요소를 말하는 것으로서, 저작물에 들어가는 해상도, 레이아웃 정보, 글씨체 정보, 도형 정보, 이미지 정보, 색상 정보, 차트 정보, 그래프 정보 등의 다양한 저작물 구성 요소를 모두 포함하는 개념으로 사용된다.In this specification, the term "design" refers to the components when creating a work such as a PPT file, a word file, a document file, content, and the like, resolution, layout information, font information, figure information, image information, and color to enter the work. It is used as a concept that includes all the various components of the work, such as information, chart information, and graph information.
본 발명은 클라우드 환경에서 저작물 제작 행위를 실시간으로 모니터링하여 그에 매칭되는 디자인을 추천하여 제공해주도록 한다. The present invention monitors the production work of a work in a cloud environment in real time and recommends and provides a design that matches it.
이를 위하여 클라우드 환경에서는 다양한 사용자가 기제작한 문서들을 분석하여 디자인 유형을 구분하고, 문서에 포함된 다양한 디자인 요소를 특정 기준을 수립하여 사용 빈도를 측정한다. 이때 고려되는 사항은 문서의 해상도(크기), 문서에 포함된 디자인 요소의 종류(텍스트, 이미지, 도형, 도표, 영상, 음악)의 수, 문서의 각 페이지 등에 배치된 좌표값 등이 있을 수 있다.To this end, in the cloud environment, various user-created documents are analyzed to classify design types, and various design elements included in documents are set to specific standards to measure the frequency of use. In this case, considerations may include the resolution (size) of the document, the number of types of design elements (text, images, figures, diagrams, images, music) included in the document, coordinate values arranged on each page of the document, and the like. .
그리고 콘텐츠, 문서 등의 저작물을 제작하는 사용자의 저작물 제작 활동을 실시간으로 추적한다. 사용자는 해상도를 지정하는 등 문서의 설정값을 넣거나 페이지에 디자인 요소를 배치하고 값을 입력할 수도 있으며, 디자인 요소의 속성(색, 모양, 테두리, 크기 등)을 변경하는 행위들을 변경하기도 할 수 있는데, 이러한 모든 일련의 디자인 활동을 클라우드에서 추적하게 된다.In addition, it tracks the user's production work in real time for users who create works such as content and documents. Users can enter document settings, such as specifying the resolution, place design elements on the page, enter values, and change behaviors that change the properties (color, shape, border, size, etc.) of design elements. There is a whole set of design activities tracked in the cloud.
그리고 분석을 통하여 생성한 디자인을 사용자의 저작활동과 비교하여 높은 랭킹의 디자인을 실시간 추천하는데, 예컨대, 사용자가 해상도를 설정한 경우 선택한 해상도에서 인기있었던 템플릿(레이아웃)을 보여주어 사용자가 선택할 수 있도록 한다. 이하 상술하기로 한다.In addition, the design created through analysis is compared with the user's authoring activity to recommend a high-ranking design in real time. For example, if the user sets the resolution, it shows the popular template (layout) at the selected resolution so that the user can select it. do. It will be described in detail below.
본 발명의 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 시스템은, 도 1과 같이 유무선 통신망(100), 사용자 단말기(200), 디자인 추천 서버를 포함할 수 있다.The design recommendation system through the analysis of cloud works of the present invention may include a wired /
유무선 통신망(100)은 사용자 단말기(200)와 디자인 추천 서버간에 유선 통신 또는 무선 통신을 제공하는 통신망이다. 이러한 유무선 통신망(100)이 무선 통신망으로 구현되는 경우, 기지국(BTS;Base Transceiver Station), 이동교환국(MSC;Mobile Switching Center), 및 홈 위치 등록기(HLR;Home Location Register)로 이루어진 무선 이동통신망을 이용하여 데이터 통신을 할 수 있다. 또한 유무선 통신망(100)이 유선 통신망으로 구현되는 경우, 네트워크 통신망으로 구현될 수 있는데 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 등의 인터넷 프로토콜에 따라서 데이터 통신이 이루어질 수 있다.The wired /
사용자 단말기(200)는, 문서, 콘텐츠 등의 저작물을 제작하는 사용자가 사용하는 단말기로서, 도면에서는 도면에서는 데스크탑 PC(desktop PC)를 예로 들어 설명하나, 데스크탑 PC뿐만 아니라 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 슬레이트 PC(slate PC), 노트북 컴퓨터(notebook computer) 등이 해당될 수 있다. 물론, 본 발명이 적용 가능한 단말기는 상술한 종류에 한정되지 않고, 외부 장치와 통신이 가능한 단말기를 모두 포함할 수 있음은 당연하다.The
사용자 단말기(200)는, 클라우드망에서 웹(WEB)을 통해 저작물 제작 행위가 이루어진다. 따라서 사용자 단말기(200)는 디자인 추천 서버로부터 순차적으로 디자인 항목별로 제공되는 디자인 유형 추천 리스트에서 어느 하나의 디자인 유형을 사용자로부터 선택받아 저작물 제작이 이루어지도록 한다.The
종래의 웹(WEB)은 문자, 그림, 소리, 또는 동영상 등으로 구성된 특정한 정보를 사용자에게 보여주는 웹 페이지나 웹 사이트를 제공하는데 집중되어 있었으나, 최근의 웹은 점차 어플리케이션 형태로 변화해가고 있는 상황이다. 즉, 최근의 웹은 단순히 웹 페이지(또는 웹 사이트)라기 보다는 컴퓨터용 어플리케이션과 같은 형태로 제공되어 있어, 사용자 단말기(200)는 웹(WEB)상에서 저작물 제작 행위를 할 수 있다.Conventional web (WEB) has been focused on providing web pages or web sites that show users specific information composed of text, pictures, sounds, or videos, but the recent web is gradually changing to an application form. . That is, the recent web is provided in the form of a computer application rather than simply a web page (or web site), so that the
디자인 추천 서버는, 클라우드망상에서 웹(WEB)을 통해 연결되는 사용자 단말기(200)에서 이루어지는 저작물 제작 행위를 실시간으로 모니터링하여 그에 매칭되는 디자인을 추천하여 제공해주도록 한다. 이를 위하여 디자인 추천 서버는 상기한 동작을 구현하기 위해 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버와 동일한 구성을 가지며, 소프트웨어적으로는 C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등과 같은 다양한 형태의 언어를 통해 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈을 포함한다. 또한, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(dos), 윈도우(window), 리눅스(linux), 유닉스(unix), 매킨토시(macintosh) 등의 운영 체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 웹 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.The design recommendation server monitors in real time the production work of the
클라우드의 사전적 정의는 '데이터를 인터넷과 연결된 중앙컴퓨터에 저장해서 인터넷에 접속하기만 하면 언제 어디서든 데이터를 이용할 수 있는 서비스'를 말하는데, 사용자가 사용자 단말기(200) 상에서 작업하는 저작물 제작 행위 및 저작물 결과물이 클라우드를 통해 본 발명의 디자인 추천 서버에 실시간으로 업데이트되는 것이다.The dictionary definition of the cloud refers to a 'service that can store data on a central computer connected to the Internet and use the data anytime, anywhere by simply accessing the Internet'. The result of the work is updated in real time to the design recommendation server of the present invention through the cloud.
따라서 도 2에 도시한 바와 같이 디자인 추천 서버는, 클라우드망에 접속한 사용자 단말기(200)에서 이루어지는 저작물 제작 행위를 실시간으로 추적하여 모니터링하고, 디자인 추천 서버에 접속한 사용자의 저작 활동에 맞추어 디자인 유형의 추천 순위에 따른 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 순차적으로 제공한다.Therefore, as shown in FIG. 2, the design recommendation server tracks and monitors the production work of the work made in the
또한 사용자 단말기(200)에서 이루어지는 저작물 제작 행위가 종료되는 때의 저작물을 클라우드망을 통하여 등록 저장한 후, 저작물 제작 행위의 종료로 인하여 최종 등록되는 저작물을 모니터링 분석하여 디자인 항목별 디자인 유형 추천 리스트를 생성하게 된다. In addition, after registering and storing the work at the end of the work of creating the work made in the
여기서, 저작물 분석 및 디자인 유형 추천 리스트 생성은, 업데이트 등록되는 저작물을 분석하여 저작물에 포함되어 있는 디자인을 추출한 후, 추출한 디자인을 디자인 항목별로 분류하여 디자인 유형을 결정한다. 그리고 결정되는 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 평가 지표에 의하여 평가하여, 디자인 항목별로 디자인 유형의 추천 순위를 결정한 후, 디자인 유형의 추천 순위를 기준으로 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 생성하는 것이다. 이하 도 3 내지 도 10과 함께 상술하기로 한다.Here, the analysis of the works and the creation of the design type recommendation list analyzes the works registered to be updated, extracts the designs included in the works, and then classifies the extracted designs by design items to determine the design type. The design type recommendation list is determined for each design item by evaluating each design type to be determined based on a preset evaluation index and determining the recommendation rank of the design type for each design item. Hereinafter, it will be described in detail with FIGS. 3 to 10.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법을 도시한 플로차트이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 디자인 유형 추천 리스트에서 순차적으로 선택이 이루어지는 모습을 도시한 예시 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 사용자가 선택한 해상도에 적합한 레이아웃이 추천되는 예시 그림이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 디자인 항목 리스트가 화면상에 표시되는 예시 그림이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 저작물에 속할 수 있는 디자인 항목들의 예시 그림이며, 도 8은 본 발명의 실시예에 따라 디자인 유형화와 추천 순위 선정이 이루어지는 예시 그림이며, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 정량 평가 지표의 예시 그림이며, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 평가 지표의 예시 그림이다.3 is a flowchart illustrating a design recommendation method through cloud work analysis according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is an exemplary diagram showing a state in which selection is sequentially made from a design type recommendation list according to an embodiment of the
본 발명의 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법은, 도 3에 도시한 바와 같이 저작물 모니터링 과정(S310), 디자인 유형 추천 리스트 제공 과정(S320), 저작물 제작 과정(S330), 저작물 등록 과정(S340), 등록 저작물 분석 과정(S350)을 포함할 수 있다.The design recommendation method through the analysis of the cloud work of the present invention, as shown in FIG. 3, the work monitoring process (S310), the design type recommendation list providing process (S320), the work production process (S330), and the work registration process (S340) , It may include a registration work analysis process (S350).
저작물 모니터링 과정(S310)은, 디자인 추천 서버가, 클라우드망에 접속한 사용자 단말기(200)에서 이루어지는 저작물 제작 행위를 실시간으로 추적하여 모니터링하는 과정이다. 콘텐츠, 문서 등의 저작물을 제작하는 사용자는, 저작물의 해상도를 지정하는 등 저작물의 설정값을 넣거나 페이지에 디자인 요소를 배치하고 값을 입력할 수도 있다. 또한 디자인 요소의 속성(색, 모양, 테두리, 크기 등)을 변경하는 행위들을 변경하기도 하는데, 이러한 모든 일련의 저작물 제작 행위를 클라우드에서 실시간으로 모니터링하여 추적하게 된다.The work monitoring process (S310) is a process in which the design recommendation server tracks and monitors the production work of the user made in the
디자인 유형 추천 리스트 제공 과정(S320)은, 디자인 추천 서버가, 디자인 추천 서버에 접속한 사용자의 저작 활동에 맞추어 디자인 유형의 추천 순위에 따른 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 순차적으로 제공하는 과정이다.The design type recommendation list providing process (S320) is a process in which the design recommendation server sequentially provides a design type recommendation list according to a recommendation order of design types according to design user's authoring activity connected to the design recommendation server for each design item.
다른 사용자들이 제작한 저작물에 대한 분석을 통해 디자인을 사용자의 저작물 제작 행위와 비교하여 높은 랭킹의 디자인을 실시간 추천하는 것이다. 예를 들어 사용자가 어느 특정 해상도를 선택한 경우 선택한 해상도에서 인기있었던 템플릿(레이아웃)들의 리스트를 보여주어 사용자가 이 중에서 선택할 수 있도록 하는 것이다. It is to recommend a high ranking design in real time by comparing the design with the user's creation work through analysis of the works produced by other users. For example, when the user selects a specific resolution, a list of templates (layouts) that were popular at the selected resolution is displayed so that the user can select from them.
여기서 디자인 유형 추천 리스트 제공 과정(S320)에서 디자인 항목별로 순차적으로 제공하는 것은, 어느 하나의 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 디자인 유형 추천 과정(S321)과, 디자인 유형 추천 리스트 중에서 사용자로부터 어느 하나의 디자인 유형을 선택받는 디자인 유형 선택 과정(S322)과, 사용자로부터 선택된 디자인 유형에 매칭되는 후속 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 후속 디자인 유형 추천 과정(S323)과, 후속 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트 중에서 사용자로부터 어느 하나의 디자인 유형을 선택받는 후속 디자인 유형 선택 과정(S324)과, 후속 디자인 유형 추천 과정(S323) 및 후속 디자인 유형 선택 과정(S324)이 추천할 후속 디자인 항목이 없거나 사용자의 종료 요청(S325)이 있을 때까지 반복 수행되는 과정을 가질 수 있다.Here, in the design type recommendation list providing process (S320), sequentially providing for each design item is a design type recommendation process (S321) for providing a design type recommendation list in any one design item, or a design type recommendation list from a user. A design type selection process (S322) in which any one design type is selected, a subsequent design type recommendation process (S323) that provides a list of design type recommendations in a subsequent design item matching the design type selected by the user, and a subsequent design item Subsequent design items to be recommended by the subsequent design type selection process (S324), the subsequent design type recommendation process (S323), and the subsequent design type selection process (S324), where any one design type is selected from the user from the design type recommendation list in Until there is no or user's termination request (S325) It may have a process that is repeatedly performed.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이 해상도 추천 리스트가 제공된 상태에서 사용자가 어느 하나의 특정 해상도를 선택한 경우, 선택된 해상도 상에서 가장 많이 사용된 레이아웃 순서대로 정렬한 레이아웃 추천 리스트가 표시된다. 예컨대, 도 5에 도시한 바와 같이 사용자가 해상도를 선택하거나 숫자를 지정할 경우 우측 창이 나타나면서 사용자가 선택한 해상도에 적합한 레이아웃이 추천된다. 이때 추천되는 레이아웃은 고정된 결과값이 아닌 사용자 갤러리에서 정방형 해상도로 유형화된 문서들을 평가지표에 의해 높은 값을 지닌 순서로 노출됩니다. 평가지표에는 기간에 대한 가중치가 존재하므로 최근 제작되어진 트랜드에 맞는 레이아웃이 우선 추천되도록 한다.For example, when a user selects one specific resolution while a resolution recommendation list is provided as illustrated in FIG. 4, a layout recommendation list arranged in the most used layout order on the selected resolution is displayed. For example, as shown in FIG. 5, when the user selects a resolution or designates a number, a layout suitable for the resolution selected by the user is recommended as the right window appears. At this time, the recommended layout is not fixed results, but documents typed in square resolution in the user gallery are exposed in the order of high value by evaluation index. Since there are weights for the periods in the evaluation indicators, layouts suitable for recently produced trends are recommended first.
마찬가지로 추천된 레이아웃 추천 리스트 중에서 어느 하나의 특정 레이아웃을 사용자가 선택한 경우, 선택된 레이아웃에서 가장 많이 사용된 색상 순서대로 정렬한 색상 추천 리스트가 표시된다. 사용자가 색상 추천 리스트 중에서 어느 하나의 특정 도형을 선택한 경우, 선택된 색상에서 가장 많이 사용된 글자체 순서대로 정렬한 글자체 추천 리스트가 표시된다. 글자체 추천 리스트에서 맘에 드는 글자체를 사용자가 선택하게 되고, 마찬가지로 다양한 디자인 선택이 반복된다. 이와 같이 해상도, 레이아웃, 색상, 글자체 등등의 디자인 항목들을 순차적으로 선택할 수 있게 된다.Similarly, when a user selects one specific layout from the recommended layout recommendation list, a color recommendation list arranged in the most used color order in the selected layout is displayed. When the user selects one specific figure from the color recommendation list, a font recommendation list arranged in the most used font order in the selected color is displayed. The user selects the desired font from the font recommendation list, and similarly, various design selections are repeated. In this way, design items such as resolution, layout, color, and font can be sequentially selected.
한편, 상기에서의 디자인 유형 추천 과정(S321), 후속 디자인 유형 추천 과정(S323)은, 도 6에 도시한 바와 같이 디자인 항목 리스트를 화면상에 배치하고, 사용자로부터 어느 하나의 디자인 항목을 선택받으면 선택된 디자인 항목에 매칭되는 디자인 유형 추천 리스트를 화면상에 표시하도록 구현할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 왼쪽 오브젝트 패널에서 도형을 선택할 경우 직사각형 도형을 화면에 배치한다. 이 행위를 “버튼을 제작하려는 의도"로 판단하고 우측 패널에서 버튼 스타일을 추천하고 있다. 버튼 스타일 역시 사용자 갤러리에서 유형화된 디자인 요소를 뽑아내어 최근의 트랜드에 맞는 결과를 우선 노출하여 보여줄 수 있다.On the other hand, in the design type recommendation process (S321) and the subsequent design type recommendation process (S323), if a design item list is arranged on the screen as shown in FIG. 6, and a user selects one design item, A list of design type recommendations matching the selected design item may be implemented to be displayed on the screen. For example, when the user selects a shape in the left object panel, a rectangular shape is placed on the screen. We judge this behavior as “the intention to create a button,” and recommend the button style in the right panel.The button style can also extract typed design elements from the user gallery and firstly expose and show the results that fit the recent trend.
나아가, 디자인 항목 리스트를 화면상에 배치하는 것은, 미리 설정된 디자인 항목 표시 조건에 부합되는 디자인 항목만을 디자인 항목 리스트에 포함시키도록 한다. 여기서 디자인 항목 표시 조건은, 사용자들의 디자인 항목 선택 비율이 미리 설정된 선택 임계치를 초과하는 조건일 수 있다. 예를 들어, 기존에 사용자들이 85% 이상 선택한 디자인 항목만을 디자인 유형 추천 리스트를 제공하도록 하고, 기존 사용자들 85% 미만으로 선택되는 디자인 항목은 디자인 유형 추천 리스트를 제공하지 않는 것이다.Furthermore, arranging the design item list on the screen allows only the design items that meet the preset design item display conditions to be included in the design item list. Here, the design item display condition may be a condition in which a user's design item selection ratio exceeds a preset selection threshold. For example, only the design items previously selected by users 85% or more are provided with a design type recommendation list, and design items selected with less than 85% of existing users do not provide a design type recommendation list.
이는, 모든 디자인 항목별로 각각 디자인 유형 추천 리스트를 제공하여 선택하게 할 경우 너무 많은 선택 단계를 가지게 될 수 있어 사용자 불편을 가져올 수 있기 때문에, 사용자가 주로 사용하는 디자인 항목에서만 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 것을 기본으로 하고, 나머지 디자인 항목은 사용자가 원할 시에만 디자인 유형 추천 리스트를 제공하기 위함이다.This is because the design type recommendation list is provided for each design item, and if a design type recommendation list is provided for each design item, there may be too many selection steps, which may cause user inconvenience. Based on that, the rest of the design items are to provide a list of design type recommendations only when the user wants.
한편, 저작물 제작 과정(S330)은, 사용자 단말기(200)가 순차적으로 디자인 항목별로 제공되는 디자인 유형 추천 리스트에서 어느 하나의 디자인 유형을 사용자로부터 선택받아 저작물 제작이 이루어지는 과정이다. 예를 들어 사용자가 어느 특정 해상도를 선택한 경우 선택한 해상도에서 인기있었던 템플릿(레이아웃)들의 리스트를 보여주고, 어느 하나의 템플릿(레이아웃)을 사용자로부터 선택받게 되면, 선택된 템플릿(레이아웃)을 제공해주고 사용자는 해당 템플릿(레이아웃)에 자신에게 필요한 문구나 그림을 입력하여 저작물 제작행위를 할 수 있게 된다.On the other hand, the work production process (S330) is a process in which the
저작물 등록 과정(S340)은, 디자인 추천 서버가 사용자 단말기(200)에서 이루어지는 저작물 제작 행위가 종료되는 때의 저작물을 클라우드망을 통하여 등록 저장한다. 사용자가 사용자 단말기(200) 상에서 작업하는 저작물 제작 행위 및 저작물 결과물이 클라우드망을 통해 본 발명의 디자인 추천 서버에 실시간으로 업데이트되는 것이다.In the work registration process S340, the design recommendation server registers and stores the work when the work of creating the work made in the
등록 저작물 분석 과정(S350)은, 디자인 추천 서버, 저작물 제작 행위의 종료로 인하여 최종 등록되는 저작물을 모니터링 분석하여 디자인 항목별 디자인 유형 추천 리스트를 생성한다. 예컨대, 클라우드를 통해 업데이트되는 사람들의 저작물을 대상으로, 현재 사람들이 가장 즐겨 사용하는 디자인 트랜드가 무엇인지를 분석하여 가장 많이 사용되는 디자인 유형 순서대로 정렬한 디자인 항목별 디자인 유형 추천 리스트를 생성하는 것이다.In the registration work analysis process (S350), a design recommendation server and a design type recommendation list for each design item are generated by monitoring and analyzing the final registered work due to the end of the production work. For example, targeting the works of people who are updated through the cloud, it analyzes what design trends people currently use most and creates a list of design type recommendations for each design item sorted by the most used design type. .
이를 위해 등록 저작물 분석 과정(S350)은, 디자인 추출 과정(S351), 디자인 유형결정 과정, 추천 순위 결정 과정(S353), 디자인 유형 추천 리스트 생성 과정(S354)을 가질 수 있다.To this end, the registration work analysis process (S350) may include a design extraction process (S351), a design type determination process, a recommendation ranking decision process (S353), and a design type recommendation list generation process (S354).
디자인 추출 과정(S351)은, 디자인 추천 서버가 클라우드를 통해 업데이트 등록되는 저작물을 분석하여 저작물에 포함되어 있는 디자인을 추출하는 과정이다. 클라우드에 등록된 저작물은 도 7과 같은 요소들을 포함하고 있으며 이를 통해 유사성, 사용빈도 등을 측정할 수 있습니다. 저작물이 HTML로 이루어진 경우 프로그램 언어의 특성상 더 명확하게 구분이 가능할 수 있다. 디자인 항목들은, 도 7과 같이 종류, 기본 설정 정보, 레이아웃 정보, 색상정보, 이미지 정보, 도형 속성 정보, 텍스트 속성 정보 등이 해당될 수 있다.The design extraction process (S351) is a process in which the design recommendation server analyzes the works registered and updated through the cloud and extracts the designs included in the works. The work registered in the cloud contains the elements as shown in Fig. 7, through which similarity, frequency of use, etc. can be measured. When the work is made of HTML, it may be more clearly distinguishable due to the nature of the programming language. As for the design items, types, basic setting information, layout information, color information, image information, figure attribute information, text attribute information, and the like may be applied as shown in FIG. 7.
디자인 유형결정 과정은, 디자인 추천 서버가, 추출한 디자인을 디자인 항목별로 분류하여 디자인 유형을 결정하는 과정이다. 즉, 디자인 유형 결정 과정(S352)은, 추출한 디자인이 종류, 기본 설정 정보, 레이아웃 정보, 색상정보, 이미지 정보, 도형 속성 정보, 텍스트 속성 정보를 포함하는 디자인 항목 중에서 어느 디자인 항목에 속하는지 파악하고, 파악된 디자인 항목내에서 디자인 유형을 결정하는 과정이다. 즉, 도 8에 도시한 바와 같이 등록된 저작물을 토대로 각 디자인 항목별로 유형화한다. 도 8에서는 단순히 3개로 분류하였지만 후술할 평가지표 각 항목에 따라서 각각 유형화될 수 있다. 유형화된 각각의 리스트는, 예컨대, 붉은색이 많이 사용된 디자인, 타이틀 텍스트가 크게 중앙에 위치한 레이아웃 등과 같이 구분할 수 있게 된다.The design type determination process is a process in which the design recommendation server determines the design type by classifying the extracted designs into design items. That is, the design type determination process (S352) determines which design item is included among design items including the extracted design, type, basic setting information, layout information, color information, image information, figure attribute information, and text attribute information. It is the process of determining the design type within the identified design item. That is, as shown in FIG. 8, each design item is classified based on the registered works. In FIG. 8, it is simply classified into three, but may be classified according to each item of evaluation index to be described later. Each typed list can be distinguished, for example, a design in which a lot of red color is used, a layout in which the title text is largely centered, and the like.
이러한 디자인 유형을 결정하는 것은, 인공지능(AI) 분석을 통해 디자인 항목내에서 디자인 유사성에 따른 디자인을 유형화하여 추출한 디자인의 디자인 유형을 결정하도록 구현할 수 있도록 한다.Determining such a design type enables to be implemented to determine the design type of the extracted design by tying the design according to the design similarity in the design item through artificial intelligence (AI) analysis.
저작물의 유형화를 위해 유형화 모델을 수립할 수 있는데, 유형화 모델은 분석지표의 항목들을 통해 인공지능(AI) 분석 기술을 통해 직접 학습할 수도 있다;A typographic model can be established for the typography of the work, and the typology model can also be directly learned through artificial intelligence (AI) analysis techniques through the items of the analysis index;
또는 시스템 개발 단계에서 개발자가 가설을 세우고 입력할 수도 있다. 최근 인공지능(AI) 분석기술에서는 데이터의 수량이 충분하다면 인공지능(AI) 스스로가 모델을 만들어낼 수 있지만, 데이터의 양이 부족할 수 있고 사용자들의 양상을 충분히 추측할 수 있으므로 유형화 될 것으로 예상되는 값(레이아웃, 색상, 해상도 등)을 미리 입력하고 유사한 값을 갖는 데이터를 유형화하는 것이다.Alternatively, the developer can make a hypothesis and input it at the system development stage. In recent artificial intelligence (AI) analysis technology, if the quantity of data is sufficient, artificial intelligence (AI) can create a model by itself, but the amount of data may be insufficient and it is expected to be categorized because it can sufficiently guess the aspects of users. It is to input values (layout, color, resolution, etc.) in advance and to type data with similar values.
이하는, 등록되는 저작물의 유형화 예시들을 기재하였다.The following describes examples of typographical work being registered.
(1) 레이아웃과 해상도의 경우 유형화 예시(1) Example of typography for layout and resolution
디자인 요소의 일정한 배치 또는 정렬을 의미하는 레이아웃의 경우 우측 그림처럼 일정한 패턴을 가진다. 제목과 부제목, 본문으로 텍스트의 성격이 일정하며 이미지를 포함하여 가로, 세로 2단/3단 등으로 정렬된다. 각 문서의 페이지는 우측그림처럼 유형화될 수 있으며 레이아웃의 유사성을 분석하여 유형화할 수 있다. 해상도의 경우 가로가 긴 형태, 세로가 긴 형태, 정방형 등으로 구분할 수 있으며 이러한 해상도 설정에 따라 가능한 레이아웃이 달라질 것이다.In the case of a layout that means a certain arrangement or arrangement of design elements, it has a certain pattern as shown in the figure on the right. The title, subtitle, and text are consistent in the nature of the text and are arranged in horizontal, vertical 2, 3, etc. including images. The pages of each document can be typed as shown in the figure on the right, and can be typed by analyzing the similarity of the layout. In the case of resolution, it can be divided into a long horizontal shape, a long vertical shape, and a square shape, and a possible layout will be changed according to the resolution setting.
(2) 색의 사용과 배색의 경우 유형화 예시(2) Example of typography for color use and color
저작물에서 사용되는 디자인 요소에는 대부분 색상(Color)이 중요한 역할을 차지한다. 저작물 디자인에서 일정한 색을 사용하는 경향이 있으며 더 나은 배색요소들이 존재한다. 색은 단순히 페이지의 배경색뿐만 아니라 텍스트, 도형, SVG아이콘 등에 이용될 수 있다. 이미지나 동영상에도 색은 존재하지만 HTML에서는 추적이 어려운데, 이미지 인식기술을 통해 보완할 수 있다.Color plays an important role in design elements used in works. There is a tendency to use a certain color in the work design, and there are better color elements. The color can be used not only for the background color of the page, but also for text, shapes, and SVG icons. Colors exist in images and videos, but are difficult to track in HTML, and can be supplemented by image recognition technology.
(3) 차트나 그래프의 경우 유형화 예시(3) Example of typography for charts or graphs
챠트나 그래프의 경우에도 막대그래프, 선 그래프, 원형태, 도넛 형태 등으로 유형화가 가능하다. 일관적인 유형 안에서도 색의 배치나 모양의 변경, 텍스트의 배열 등의 부가적인 디자인 요소가 많이 필요하며 세부적으로 도형, 선 등이 다양하게 배치될 수 있다.In the case of charts and graphs, they can be categorized into bar graphs, line graphs, circular shapes, and donut shapes. Even in a consistent type, many additional design elements such as color arrangement, shape change, and text arrangement are required, and various shapes and lines can be arranged in detail.
한편, 상기의 디자인 유형 결정 과정(S352)이 있은 후 추천 순위 결정 과정(S353)을 가진다. 추천 순위 결정 과정(S353)은, 디자인 추천 서버가 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 평가 지표에 의하여 평가하여, 디자인 항목별로 디자인 유형의 추천 순위를 결정하는 과정이다.Meanwhile, after the above-described design type determination process (S352), a recommendation ranking determination process (S353) is performed. The recommendation ranking determining process (S353) is a process in which the design recommendation server evaluates each design type according to a preset evaluation index and determines the recommendation rank of the design type for each design item.
추천 순위 결정 과정(S353)이 있은 후 디자인 유형 추천 리스트 생성 과정(S354)을 가지는데, 디자인 유형 추천 리스트 생성 과정(S354)은, 디자인 추천 서버가 디자인 유형의 추천 순위를 기준으로 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 생성하는 과정이다. After the recommendation ranking decision process (S353), there is a design type recommendation list generation process (S354). In the design type recommendation list generation process (S354), the design recommendation server recommends the design type based on the recommendation rank of the design type. Is the process of creating each design item.
한편, 상기의 추천 순위 결정 과정(S353)에서 디자인 유형의 추천 순위를 결정함에 있어서, 다양한 저작물의 종류를 고려하여 효율적인 추천 순위 선정 기준이 필요하다. 이를 위해 추천 순위 결정은 다음과 같이 정량적 평가, 사용자 평가, 정량+사용자 평가, 가중치 평가의 네 가지 방식으로 이루어질 수 있다.On the other hand, in determining the recommendation ranking of the design type in the recommendation ranking determination process (S353), an efficient recommendation ranking selection criterion is necessary in consideration of various types of works. For this, the ranking of recommendations can be made in four ways: quantitative evaluation, user evaluation, quantitative + user evaluation, and weight evaluation.
첫 번째 방식인 정량적 평가는, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하여, 정량 평가 점수에 따른 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 방식이다. 즉, 도 9에 도시한 정량 평가 지표를 기준으로 점수를 부여하여 평가하는 것인데, 여기서 정량 평가 지표는, 프로젝트 제목, 프로젝트 설명, 태그, 저작권, 공개범위, 페이지수, 이미지수, 프로젝트 XML용량 등이 해당될 수 있다.The first method, the quantitative evaluation, is a method of calculating a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type, and selecting a recommendation rank of the design type according to the quantitative evaluation score. That is, the evaluation is performed by assigning a score based on the quantitative evaluation index shown in FIG. 9, where the quantitative evaluation index is a project title, a project description, a tag, a copyright, a disclosure range, a page number, an image number, a project XML capacity, etc. This may be true.
두 번째 방식인 사용자 평가는, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하여, 상기 사용자 평가 점수에 따른 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 방식이다. 즉, 도 10에 도시한 사용자 평가 지표를 기준으로 점수를 부여하여 평가하는 것인데, 여기서 사용자 평가 지표는, 조회수, 관심수, 공유수, 재사용수, staff's pick, weekly best 등이 해당될 수 있다.The second method, user evaluation, is a method of calculating a user evaluation score according to satisfaction of a preset user evaluation index for each design type, and selecting a recommendation rank of a design type according to the user evaluation score. That is, it is evaluated by assigning a score based on the user evaluation index shown in FIG. 10, where the user evaluation index may include views, interests, shares, reuses, staff's pick, weekly best, and the like.
세 번째 방식인 정량+사용자 평가는, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하고, 더불어, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출한다. 그리고 각 디자인 유형에 대해서 상기 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 방식이다. 어느 하나의 평가 점수를 활용하는 것이 아니고, 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산한 총합으로서 추천 순위를 선정하는 것이다.The third method, quantitative + user evaluation, calculates a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a preset quantitative evaluation index for each design type, and also a user evaluation score according to the satisfaction of a preset user evaluation index for each design type. Calculate In addition, for each design type, the quantitative evaluation score and the user evaluation score are summed to select a design type recommendation ranking. Instead of using any one evaluation score, it is to select a recommendation ranking as a sum of quantitative evaluation scores and user evaluation scores.
네 번째 방식인 가중치 평가는, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하고, 더불어, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출한다. 그리고 디자인 유형별로 각각 다르게 설정된 가중치를 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수에 각각 적용하여, 가중치 적용된 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 방식이다. 이는, 디자인 유형에 따라서 정량 평가 비율을 높이거나, 사용자 평가 비율을 높일 필요가 있는데, 이를 고려하여 각 디자인 유형별로 각각 다른 가중치를 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수에 적용하고, 이러한 가중치 적용된 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 평가하는 것이다.The fourth method, weight evaluation, calculates a quantitative evaluation score according to satisfaction of a preset quantitative evaluation index for each design type, and also calculates a user evaluation score according to satisfaction of a preset user evaluation index for each design type. do. In addition, the weight set differently for each design type is applied to the quantitative evaluation score and the user evaluation score, respectively, and the weighted quantitative evaluation score and the user evaluation score are summed to select the recommendation rank of the design type. It is necessary to increase the quantitative evaluation rate or the user evaluation rate according to the design type. In consideration of this, different weights for each design type are applied to the quantitative evaluation score and the user evaluation score, and these weighted quantitative evaluation scores are applied. And user evaluation scores.
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.The above-described embodiments in the description of the present invention are selected and presented as the most preferable examples to help those skilled in the art from among various possible examples, and the technical spirit of the present invention is not necessarily limited to or limited by these embodiments. , Various changes and modifications and other equivalent embodiments are possible without departing from the technical spirit of the present invention.
100:유무선 통신망(클라우드망)
200:사용자 단말기
300:디자인 추천 서버100: wired or wireless communication network (cloud network)
200: user terminal
300: design recommendation server
Claims (8)
상기 디자인 추천 서버가, 디자인 추천 서버에 접속한 사용자의 저작 활동에 맞추어 디자인 유형의 추천 순위에 따른 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 순차적으로 제공하는 디자인 유형 추천 리스트 제공 과정;
상기 사용자 단말기가, 순차적으로 디자인 항목별로 제공되는 디자인 유형 추천 리스트에서 어느 하나의 디자인 유형을 사용자로부터 선택받아 저작물 제작이 이루어지는 저작물 제작 과정;
상기 디자인 추천 서버가, 사용자 단말기에서 이루어지는 저작물 제작 행위가 종료되는 때의 저작물을 클라우드망을 통하여 등록 저장하는 저작물 등록 과정;
상기 디자인 추천 서버가, 저작물 제작 행위의 종료로 인하여 최종 등록되는 저작물을 모니터링 분석하여 디자인 항목별 디자인 유형 추천 리스트를 생성하는 등록 저작물 분석 과정;을 포함하며,
상기 디자인 유형 추천 리스트 제공 과정은,
어느 하나의 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 디자인 유형 추천 과정;
상기 디자인 유형 추천 리스트 중에서 사용자로부터 어느 하나의 디자인 유형을 선택받는 디자인 유형 선택 과정;
사용자로부터 선택된 디자인 유형에 매칭되는 후속 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트를 제공하는 후속 디자인 유형 추천 과정;
상기 후속 디자인 항목에서의 디자인 유형 추천 리스트 중에서 사용자로부터 어느 하나의 디자인 유형을 선택받는 후속 디자인 유형 선택 과정;
상기 후속 디자인 유형 추천 과정, 후속 디자인 유형 선택 과정이 추천할 후속 디자인 항목이 없거나 사용자의 종료 요청이 있을 때까지 반복 수행되는 과정;을 포함하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
A work monitoring process in which the design recommendation server tracks and monitors the work of making a work made in a user terminal connected to the cloud network in real time;
A process for providing a design type recommendation list in which the design recommendation server sequentially provides a design type recommendation list according to a design type recommendation rank according to a design item according to a user's authoring activity accessing the design recommendation server;
A work of making a work in which the user terminal selects one design type from a user from a design type recommendation list sequentially provided for each design item, and works on the work;
A work registration process in which the design recommendation server registers and stores the work through the cloud network when the work of producing the work made in the user terminal is finished;
Includes; the design recommendation server analyzes the registered work to generate a design type recommendation list for each design item by monitoring and analyzing the work that is finally registered due to the end of the work of producing the work.
The design type recommendation list providing process,
A design type recommendation process that provides a list of design type recommendations in any one design item;
A design type selection process of selecting one design type from a user from the design type recommendation list;
A subsequent design type recommendation process that provides a list of design type recommendations in subsequent design items matching the design type selected by the user;
A subsequent design type selection process in which any one design type is selected from a design type recommendation list in the subsequent design item;
The subsequent design type recommendation process, the process of selecting a subsequent design type is performed repeatedly until there is no subsequent design item to be recommended or a user's termination request; a design recommendation method through cloud work analysis.
상기 디자인 추천 서버가, 클라우드를 통해 업데이트 등록되는 저작물을 분석하여 저작물에 포함되어 있는 디자인을 추출하는 디자인 추출 과정;
상기 디자인 추천 서버가, 추출한 디자인을 디자인 항목별로 분류하여 디자인 유형을 결정하는 디자인 유형 결정 과정;
상기 디자인 추천 서버가, 각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 평가 지표에 의하여 평가하여, 디자인 항목별로 디자인 유형의 추천 순위를 결정하는 추천 순위 결정 과정;
상기 디자인 추천 서버가, 디자인 유형의 추천 순위를 기준으로 디자인 유형 추천 리스트를 디자인 항목별로 생성하는 디자인 유형 추천 리스트 생성 과정;
을 포함하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
The method according to claim 1, wherein the registration work analysis process,
A design extraction process in which the design recommendation server extracts a design included in the work by analyzing a work registered to be updated through the cloud;
A design type determining process in which the design recommendation server classifies the extracted design into design items to determine a design type;
A recommendation ranking determining process in which the design recommendation server evaluates each design type according to a preset evaluation index to determine a design type recommendation rank for each design item;
A design type recommendation list generation process in which the design recommendation server generates a design type recommendation list for each design item based on a design type recommendation ranking;
Design recommendation method through analysis of cloud assets, including.
상기 디자인 항목은, 종류, 기본 설정 정보, 레이아웃 정보, 색상정보, 이미지 정보, 도형 속성 정보, 텍스트 속성 정보 중 하나 이상을 포함하며,
상기 디자인 유형 결정 과정은, 추출한 디자인의 종류, 기본 설정 정보, 레이아웃 정보, 색상정보, 이미지 정보, 도형 속성 정보, 텍스트 속성 정보를 포함하는 디자인 항목 중에서 어느 디자인 항목에 속하는지 파악하고, 파악된 디자인 항목내에서 디자인 유형을 결정하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
The method according to claim 2,
The design item includes one or more of type, basic setting information, layout information, color information, image information, figure attribute information, and text attribute information,
The design type determination process identifies which design item belongs to among design items including the type of extracted design, basic setting information, layout information, color information, image information, figure attribute information, and text attribute information, and the identified design Design recommendation method through cloud work analysis to determine the design type within the item.
인공지능(AI) 분석을 통해 디자인 항목내에서 디자인 유사성에 따른 디자인을 유형화하여 추출한 디자인의 디자인 유형을 결정하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
The method of claim 3, wherein determining the design type,
Design recommendation method through cloud work analysis that determines the design type of the extracted design by tying the design according to the design similarity within the design item through artificial intelligence (AI) analysis.
각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하여, 상기 정량 평가 점수에 따른 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
The method according to claim 2, wherein the ranking process is recommended,
A method of design recommendation through cloud work analysis for calculating a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type, and selecting a recommendation rank of a design type according to the quantitative evaluation score.
각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하여, 상기 사용자 평가 점수에 따른 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
The method according to claim 2, wherein the ranking process is recommended,
A method of design recommendation through cloud work analysis that selects a recommendation rank of a design type according to the user evaluation score by calculating a user evaluation score according to the satisfaction of a preset user evaluation index for each design type.
각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하는 과정;
각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하는 과정;
각 디자인 유형에 대해서 상기 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.
The method according to claim 2, wherein the ranking process is recommended,
Calculating a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type;
A process of calculating a user evaluation score according to the satisfaction of a preset user evaluation index for each design type;
A design recommendation method through cloud work analysis that selects a recommendation rank of a design type by summing the quantitative evaluation score and a user evaluation score for each design type.
각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 정량 평가 지표의 충족에 따른 정량 평가 점수를 산출하는 과정;
각 디자인 유형에 대해서 미리 설정된 사용자 평가 지표의 충족에 따른 사용자 평가 점수를 산출하는 과정;
디자인 유형별로 각각 다르게 설정된 가중치를 상기 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수에 각각 적용하여, 가중치 적용된 정량 평가 점수와 사용자 평가 점수를 합산하여 디자인 유형의 추천 순위를 선정하는 클라우드 저작물 분석을 통한 디자인 추천 방법.The method according to claim 2, wherein the ranking process is recommended,
Calculating a quantitative evaluation score according to the satisfaction of a predetermined quantitative evaluation index for each design type;
A process of calculating a user evaluation score according to the satisfaction of a preset user evaluation index for each design type;
A design recommendation method through cloud work analysis that applies weights set differently for each design type to the quantitative evaluation score and the user evaluation score, and adds the weighted quantitative evaluation score and the user evaluation score to select a design type recommendation ranking.
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