KR102624095B1

KR102624095B1 - System for recommending document layout and font color based on ai and method performing thereof

Info

Publication number: KR102624095B1
Application number: KR1020220015496A
Authority: KR
Inventors: 김상종; 박선호
Original assignee: 김상종; 초록소프트 주식회사
Priority date: 2021-05-13
Filing date: 2022-02-07
Publication date: 2024-01-15
Also published as: KR20220155550A

Abstract

본 발명은 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버에서 실행되는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 방법은 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하는 단계, 상기 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 판단 결과에 따라 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경하는 단계 및 상기 단어의 색상을 기초로 색상에 해당하는 레이아웃을 추출하여 제공하는 단계를 포함한다.The present invention is a method of recommending document layout and font color using artificial intelligence, which is executed on a document layout and font color recommendation server using artificial intelligence, by selecting an input target for each electronic document page before visualizing it through each electronic document page of an electronic document for presentation. Receiving a sentence, analyzing the input target sentence to determine whether a word corresponding to a predetermined keyword exists, coloring the word in a predetermined color according to the type of the predetermined keyword according to the determination result. It includes a step of changing and a step of extracting and providing a layout corresponding to the color based on the color of the word.

Description

인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템 및 이의 실행 방법{SYSTEM FOR RECOMMENDING DOCUMENT LAYOUT AND FONT COLOR BASED ON AI AND METHOD PERFORMING THEREOF}Document layout and font color recommendation system using artificial intelligence and method of implementation {SYSTEM FOR RECOMMENDING DOCUMENT LAYOUT AND FONT COLOR BASED ON AI AND METHOD PERFORMING THEREOF}

본 발명은 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템 및 이의 실행 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 전자 문서의 주제나 내용에 알맞은 레이아웃을 추천할 수 있는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템 및 이의 실행 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence and a method of implementing the same. More specifically, a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence that can recommend a layout appropriate for the subject or content of an electronic document. and methods for carrying out the same.

일반적으로 회사나 학교에서 특정 주제에 대해 설명을 하거나 발표를 할 때 파워포인트 프로그램을 사용한 파워포인트 전자문서를 주로 사용한다. In general, PowerPoint electronic documents using the PowerPoint program are mainly used when explaining or making presentations on a specific topic at work or school.

한편, 일부 사용자는 전자문서의 집중도를 높이기 위해 이미지와 텍스트의 배치에 많은 시간을 투자하고 있으며, 전자문서에 포함되는 텍스트의 폰트나 색상 등을 추가로 신경 쓰며 디자인적 요소에 많은 시간을 할애하고 있다. Meanwhile, some users are investing a lot of time in arranging images and text to increase the concentration of electronic documents, paying additional attention to the font and color of text included in electronic documents, and spending a lot of time on design elements. there is.

하지만, 전자문서를 작성한 경험이 부족한 초보자나 대부분의 사용자는 전자문서의 디자인 요소에 많은 시간을 투자하더라도 시청자의 관심을 끌 수 있는 레이아웃을 제작하는 것은 큰 어려움이 따랐고, 투자한 시간 대비 문서의 작성효율이나 디자인의 완성도가 다소 부족한 문제점이 있었다.However, even if beginners or most users who lack experience in creating electronic documents spend a lot of time on the design elements of electronic documents, it is difficult to create a layout that will attract the attention of viewers, and it is difficult to create a layout that will attract the attention of viewers. There was a problem with some lack of efficiency or completeness of design.

이에 따라, 초보자를 포함한 대부분의 사용자는 기본으로 제공되는 템플릿을 사용하거나 발표 주제와 맞지 않는 적용하여 청중의 집중도를 떨어뜨렸다는 문제점이 있었다. Accordingly, most users, including beginners, used templates provided by default or applied them that did not match the presentation topic, which reduced the audience's concentration.

또한, 전자문서에 알맞은 폰트와 색상을 선정하지 못하여 오히려 문서의 가독성이 떨어지는 문제점이 있었다. In addition, there was a problem in that the readability of the document was reduced due to the inability to select the appropriate font and color for the electronic document.

이러한 문제를 해결하기 위한 선행문헌 한국등록특허공보 제10- 2166516호 "인공 지능 기반의 문서 자동 작성 시스템"에서 사용자가 문자 또는 이미지를 제공하면, 상기 이미지에 알맞은 원하는 형태의 문서를 작성하여 제공하는 특허가 개발되었다. In the prior document to solve this problem, Korean Patent Publication No. 10-2166516, “Artificial Intelligence-based Automatic Document Creation System,” provides text or images and creates and provides documents in the desired form appropriate for the images. A patent was developed.

하지만, 상기 선행문헌은 전자문서의 레이아웃을 제공할 뿐이지, 별도의 폰트나 색상은 추천하지 않아 사용자가 폰트나 색상을 선택하는 것에 어려움을 겪는 것은 여전히 존재하였다. However, the above prior literature only provides the layout of the electronic document, but does not recommend separate fonts or colors, so users still have difficulty selecting fonts or colors.

따라서, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법이 필요하게 되었다.Therefore, a new method to solve these problems has become necessary.

한국등록특허공보 제10-2166516호(2020.10.15.)Korean Patent Publication No. 10-2166516 (2020.10.15.)

본 발명은 전자 문서의 주제나 내용에 알맞은 레이아웃을 추천할 수 있는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The purpose of the present invention is to provide a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence that can recommend a layout appropriate for the subject or content of an electronic document, and a method for executing the same.

또한, 본 발명은 전자 문서에서 사용되는 폰트와 글자의 색상을 추천할 수 있는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.Additionally, the purpose of the present invention is to provide a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence that can recommend fonts and character colors used in electronic documents, and a method for executing the same.

또한, 본 발명은 인공 지능이 추천한 레이아웃과 폰트, 색상이 적용된 전자문서의 샘플을 미리 확인하고 다운받을 수 있도록 하는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the purpose of the present invention is to provide a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence and a method of executing the same, which allows users to check and download samples of electronic documents to which the layout, font, and color recommended by artificial intelligence are applied in advance. Do it as

이러한 목적을 달성하기 위한 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버에서 실행되는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 방법은 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하는 단계, 상기 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 판단 결과에 따라 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경하는 단계 및 상기 단어의 색상을 기초로 색상에 해당하는 레이아웃을 추출하여 제공하는 단계를 포함한다.To achieve this purpose, the method of recommending document layout and font color using artificial intelligence, which runs on a server, recommends document layout and font color using artificial intelligence. Before visualizing each electronic document page of an electronic document for presentation, Receiving an input target sentence, analyzing the input target sentence to determine whether a word corresponding to a predetermined keyword exists, coloring the word in advance according to the type of the predetermined keyword according to the determination result. It includes a step of changing to a determined color, and a step of extracting and providing a layout corresponding to the color based on the color of the word.

또한, 이러한 목적을 달성하기 위한 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버는 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하는 입력 대상 문장 수신부, 상기 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경하는 입력 대상 문장 분석부 및 상기 단어의 색상을 기초로 색상에 해당하는 레이아웃을 추출하여 제공하는 레이아웃 제공부를 포함한다.In addition, the document layout and font color recommendation server using artificial intelligence to achieve this purpose includes an input target sentence receiver that receives the input target sentence for each electronic document page before visualization through each electronic document page of the electronic document for presentation; An input target sentence analysis unit that analyzes the input target sentence to determine whether a word corresponding to a predetermined keyword exists, and changes the color of the word to a predetermined color according to the type of the predetermined keyword according to the determination result. and a layout providing unit that extracts and provides a layout corresponding to the color based on the color of the word.

한편 본 명세서에 개시된 기술에 관한 설명은 단지 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 개시된 기술에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Meanwhile, since the description of the technology disclosed in this specification is merely an example for structural and functional explanation, the scope of rights of the disclosed technology should not be construed as being limited by the examples described in the text. In other words, since the embodiments can be modified in various ways and can take on various forms, the scope of rights of the disclosed technology should be understood to include equivalents that can realize the technical idea. In addition, the purpose or effect presented in the disclosed technology does not mean that a specific embodiment must include all or only such effects, so the scope of rights of the disclosed technology should not be understood as being limited thereby.

또한 본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다. "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소로 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Additionally, the meaning of terms described in the present invention should be understood as follows. Terms such as “first” and “second” are used to distinguish one component from another component, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first component may be named a second component, and similarly, the second component may be named a first component.

나아가 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.Furthermore, when a component is mentioned as being “connected” to another component, it should be understood that it may be directly connected to the other component, but that other components may exist in between. On the other hand, when a component is referred to as being “directly connected” to another component, it should be understood that there are no other components in between. Meanwhile, other expressions that describe the relationship between components, such as “between” and “between” or “neighboring to” and “directly neighboring to”, should be interpreted similarly.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions should be understood to include plural expressions, unless the context clearly indicates otherwise, and terms such as “comprise” or “have” refer to the specified features, numbers, steps, operations, components, parts, or them. It is intended to specify the existence of a combination, and should be understood as not excluding in advance the possibility of the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

본 발명에 의하면, 전자 문서의 주제나 내용에 알맞은 레이아웃을 추천할 수 있다는 장점이 있다.According to the present invention, there is an advantage that a layout suitable for the subject or content of an electronic document can be recommended.

또한 본 발명에 의하면, 전자 문서에서 사용되는 폰트와 글자의 색상을 추천할 수 있다는 장점이 있다.Additionally, according to the present invention, there is an advantage of being able to recommend fonts and character colors used in electronic documents.

또한 본 발명에 의하면, 인공 지능이 추천한 레이아웃과 폰트, 색상이 적용된 전자문서의 샘플을 미리 확인하고 다운받을 수 있다는 장점이 있다.Additionally, according to the present invention, there is an advantage of being able to check and download samples of electronic documents with layout, fonts, and colors recommended by artificial intelligence in advance.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 과정을 설명하기 위한 예시도이다. Figure 1 is a network configuration diagram for explaining a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram for explaining the internal structure of a document layout and font color recommendation server according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a flowchart illustrating an embodiment of a document layout and font color recommendation method using artificial intelligence according to the present invention.
Figure 4 is an example diagram to explain the document layout and font color recommendation process using artificial intelligence according to the present invention.

이하, 본 발명이 속하는 선호적인 실시예를 참고로 하여 더욱 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to preferred embodiments to which it belongs.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "복수의 레이아웃"의 종류는 제1 개요(Overview) 레이아웃, 제2 개요(Roadmap) 레이아웃, 특징 레이아웃, 비교/대조 레이아웃, 절차 레이아웃, 구성 요소 레이아웃, 전/후 레이아웃, 상세 방안 레이아웃, 연혁 레이아웃, 조직도 레이아웃, 순환구조 레이아웃, 비전/목표 레이아웃 각각을 포함한다.Among the terms used in this specification, the types of “plural layouts” include first overview layout, second overview layout (Roadmap) layout, feature layout, comparison/contrast layout, procedural layout, component layout, and pre/post layout. , includes detailed plan layout, history layout, organization chart layout, circular structure layout, and vision/goal layout.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "제1 개요(Overview) 레이아웃에 해당하는 키워드"는 방법, 전략, 적합, 핵심, 표시, 주제, 제시, 정확, 유형, 요약, 안내, 생략, 목표, 목차, 규모, 구도, 개념, 간략, 권장, 간결, 첫 번째, 두 번째, 세 번째, 네 번째, 핵심, 적합한, 선택, 질문, 다음과 같은, 몇가지, 질문, 종류, 문제, 달성 등 을 포함한다. Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to the first overview layout" include method, strategy, appropriateness, core, display, topic, presentation, accuracy, type, summary, guidance, omission, goal, table of contents, and scale. , composition, concept, brief, recommended, concise, first, second, third, fourth, key, suitable, selection, question, following, several, question, type, problem, achievement, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "제2 개요(Roadmap) 레이아웃에 해당하는 키워드"는 전체, 투자, 청사진, 진행, 지원, 제시, 정책, 절차, 전체, 전략, 연구, 시작, 순서, 성장, 설정, 생산, 비전, 변화, 목표, 목적, 로드맵, 달성, 과제 및 계획 등을 포함한다.Among the terms used in this specification, “keywords corresponding to the second roadmap layout” include overall, investment, blueprint, progress, support, presentation, policy, procedure, overall, strategy, research, start, sequence, growth, and setting. , production, vision, change, goals, objectives, roadmap, achievement, tasks and plans, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "특징 레이아웃에 해당하는 키워드"는 가장, 수월, 탁월, 경험, 사례, 첫 번째, 두 번째, 예를 들어, 효과, 환경, 한계, 패턴, 특성, 추천, 증상, 종류, 제일, 정의, 정보, 정리, 장점, 인상, 의미, 원칙, 원리, 요인, 요소, 예시, 성격, 선두, 상태, 상징, 부분, 보완, 벤치마킹, 뜻, 독보적, 단점, 느낌, 기능, 극복 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to feature layout" include the most, easy, excellent, experience, example, first, second, for example, effect, environment, limit, pattern, characteristic, recommendation, symptom, Kind, first, definition, information, summary, advantage, impression, meaning, principle, principle, factor, element, example, personality, leading, status, symbol, part, complement, benchmarking, meaning, unrivaled, disadvantage, feeling, function, It may include overcoming, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "비교/대조 레이아웃에 해당하는 키워드"는 비교, 상호, 차이, 가격, 효율, 효용, 패턴, 특징, 특색, 크기, 차이, 차별화, 차별점, 정보, 전략, 유형, 유사, 원리, 상호, 비슷, 불가, 부분, 보편, 보완, 벤치마킹, 대조, 기준, 기존, 극복, 견적, 개념, 가성비, 가격 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to comparison/contrast layout" include comparison, trade name, difference, price, efficiency, utility, pattern, characteristic, characteristic, size, difference, differentiation, differentiation, information, strategy, type, It can include similarity, principle, mutual, similar, impossible, partial, universal, complementary, benchmarking, contrast, standard, existing, overcoming, estimate, concept, cost-effectiveness, price, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "절차 레이아웃에 해당하는 키워드"는 단계, 정리, 먼저, 이후, 전략, 선택, 파티, 처리, 진행, 지표, 지침, 지원, 주최, 제안, 입장, 일정, 워크숍, 운영, 심사, 순서, 섭외, 상황, 상담, 사회자, 사업, 사건, 방법, 목적, 매뉴얼, 기획, 기준, 관리, 계획, 결과 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to procedure layout" include steps, organization, first, after, strategy, selection, party, processing, progress, indicator, guideline, support, host, proposal, position, schedule, workshop, It may include operation, review, sequence, recruitment, situation, consultation, moderator, project, event, method, purpose, manual, planning, standard, management, plan, result, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "구성 요소 레이아웃에 해당하는 키워드"는 환경, 형태, 형성, 협력, 핵심, 특징, 체계, 조직, 이해, 유기적, 요인, 요소, 영향, 역량, 시스템, 시너지, 성분, 설계, 상황, 상호, 사용, 분석, 배경, 능력, 기능, 구축, 구성, 관련, 관계, 공동체, 개념 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, “keywords corresponding to component layout” include environment, form, formation, cooperation, core, characteristic, system, organization, understanding, organic, factor, element, influence, capability, system, synergy, and ingredient. , may include design, situation, interaction, use, analysis, background, ability, function, construction, composition, relation, relationship, community, concept, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "전/후 레이아웃에 해당하는 키워드"는 흔적, 확산, 확대, 평균, 침체, 축소, 촉진, 차이, 적용, 장려, 자극, 이후, 이전, 예측, 예상, 수요, 성장, 상대적, 비교, 변화, 변경, 대조, 교정, 과정, 공급, 결과, 감축 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to the before/after layout" include trace, spread, expansion, average, stagnation, reduction, promotion, difference, application, encouragement, stimulation, after, before, prediction, expectation, demand, May include growth, relative, comparison, change, change, contrast, correction, process, supply, result, reduction, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "상세 방안 레이아웃에 해당하는 키워드"는 활용, 해결, 지원, 제안, 정책, 인력, 의견, 원인, 운영, 연구, 순서, 설치, 설계, 상세, 분석, 분산, 방안, 방법, 문제, 대책, 대안, 구체적, 갈등 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to detailed plan layout" include utilization, solution, support, proposal, policy, manpower, opinion, cause, operation, research, sequence, installation, design, detail, analysis, distribution, plan. , may include methods, problems, measures, alternatives, specifics, conflicts, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "연혁 레이아웃에 해당하는 키워드"는 획득, 회상, 활동, 확장, 합작, 특허, 취임, 체결, 참가, 제출, 인증, 연혁, 역대, 승인, 수상, 성과, 설립, 선정, 상장, 발표, 등록, 달성, 다시, 느낌, 기록, 과정, 결과 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to history layout" include acquisition, recall, activity, expansion, joint venture, patent, inauguration, conclusion, participation, submission, certification, history, history, approval, award, performance, establishment, May include selection, award, announcement, registration, achievement, again, feeling, record, process, result, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "조직도 레이아웃에 해당하는 키워드"는 협력, 현황, 표시, 평가, 퍼실리테이터, 퍼실리테이션, 팀빌딩, 커뮤니케이션, 직원, 조직도, 제작, 제안, 인사, 이력, 위임, 위원회, 업무, 신입, 사원, 사업계획서, 부서, 배치, 마케팅, 리더십, 대표, 기획, 구성원, 교육, 고과, 경영, 경력, 갈등관리 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to organization chart layout" include cooperation, status, display, evaluation, facilitator, facilitation, team building, communication, employee, organization chart, production, proposal, personnel, history, delegation, committee. , work, new employees, employees, business plan, department, placement, marketing, leadership, representative, planning, members, education, performance, management, career, conflict management, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 "순환구조 레이아웃에 해당하는 키워드"는 회전, 형성, 협력, 혁신, 평가, 투자, 지속가능, 조합, 점검, 유기적, 요인, 요소, 연관, 시너지, 순환, 설계, 상호, 반복, 노력, 구조, 구성, 관련, 관계, 개체 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to circular structure layout" include rotation, formation, cooperation, innovation, evaluation, investment, sustainability, combination, inspection, organic, factor, element, association, synergy, circulation, design, May include interaction, repetition, effort, structure, composition, relation, relationship, entity, etc.

본 명세서에서 사용된 용어 중 " 비전/목표 레이아웃에 해당하는 키워드"는 희망, 회복, 측정, 지표, 지속가능, 전망, 전략, 임무, 이익, 응원, 실현, 성취, 성장, 성과, 설정, 생각, 산정, 비전, 미션, 목표, 달성, 기대효과, 경과 등을 포함할 수 있다.Among the terms used in this specification, "keywords corresponding to vision/goal layout" include hope, recovery, measurement, indicator, sustainability, outlook, strategy, mission, profit, support, realization, achievement, growth, performance, setting, and thought. , may include calculations, vision, mission, goals, achievements, expected effects, progress, etc.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템을 설명하기 위한 네트워크 구성도이다. Figure 1 is a network configuration diagram for explaining a document layout and font color recommendation system using artificial intelligence according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 시스템은 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100) 및 사용자 단말(200_1~200_N)을 포함한다.Referring to Figure 1, the document layout and font color recommendation system using artificial intelligence includes a document layout and font color recommendation server 100 and user terminals 200_1 to 200_N.

문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 사용자 단말(200_1~200_N)로부터 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신한 후 이를 이용하여 레이아웃을 제작하여 사용자 단말(200_1~200_N)에 제공한다.The document layout and font color recommendation server 100 receives input target sentences for each electronic document page from the user terminals (200_1 to 200_N) before visualizing them through each electronic document page of the electronic document for presentation, and then uses them to create a layout. It is produced and provided to user terminals (200_1~200_N).

문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 사용자 단말(200)로부터 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하여 전처리를 한다. The document layout and font color recommendation server 100 receives input target sentences for each electronic document page from the user terminal 200 and preprocesses them before visualizing each electronic document page of the electronic document for presentation.

이하에서는, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)가 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하여 전처리하는 과정을 설명하기로 한다. 전처리는 문서 요약, 문서 분류 및 언어 모델 전이 학습 등을 포함할 수 있다.Hereinafter, a process in which the document layout and font color recommendation server 100 receives and preprocesses input target sentences for each electronic document page will be described. Preprocessing may include document summarization, document classification, and language model transfer learning.

입력 대상 문장을 요약하는 방법은 추출(extraction) 방식과 요약(abstraction) 방식이 있다. 입력 대상 문장에 대해서 문장 단위로 중요도를 스코어링(scoring) 한 후 이를 기반으로 선택하고 조합하여 요약하는 경우 추출(extraction) 방식을 사용한다. There are two ways to summarize input target sentences: extraction method and abstraction method. The extraction method is used when the importance of input target sentences is scored on a sentence-by-sentence basis, then selected, combined, and summarized based on this.

입력 대상 문장을 분류하는 방법은 입력 대상 문장이 미리 정해진 범주에 따라 분류하는 것으로, k-nn 방법, Naive Bayes, Neural Net, Support Vector Machine, PCA 등의 여러 분류 방법들이 제안되었으며 그중 언어모델 기반 전이학습이 실제로 좋은 성능을 보이고 있다.The method of classifying input target sentences is to classify the input target sentences according to predetermined categories. Several classification methods such as k-nn method, Naive Bayes, Neural Net, Support Vector Machine, and PCA have been proposed, among which language model-based transfer. Learning is actually performing well.

언어모델(language model)은 언어적 특징을 이해하고 처리할 수 있도록 범용적인 목적으로 학습된 모델을 말하고, 전이학습(Transfer learning) 은 사전학습 된 언어모델(Pretrained language model) 의 지식을 전이하는 학습 방법 을 말한다. A language model refers to a model learned for general purposes to understand and process linguistic features, and transfer learning is learning that transfers the knowledge of a pretrained language model. tell you how

최근 자연어처리 분야(NLP)에서는 기본 언어모델을 기반으로 사전 훈련된 모델의 목적에 맞게 전이 학습(transfer learning)을 이용하는 방식이 가장 많이 이용되고 있다. 언어의 기본적인 특성과 어휘, 구조적 특징 등을 먼저 학습하고 그 후에 목적에 맞게 요약 분류 감정분석 번역 등 추가 학습을 하는 방식을 말한다. Recently, in the field of natural language processing (NLP), the most widely used method is to use transfer learning to suit the purpose of a pre-trained model based on a basic language model. This refers to a method of first learning the basic characteristics, vocabulary, and structural characteristics of the language, and then performing additional learning such as summary, classification, emotional analysis, and translation according to the purpose.

언어 모델은 학습에 방대한 양의 자원 데이터 컴퓨팅 자원 등이 들어가다 보니 구글 등의 대기업에서 학습시킨 모델을 가져와 쓰는 경우가 많다. 한국어 언어모델 중 KoGPT2 모델 또는 KoBERT 모델을 고려하고 있다. 해당 언어 모델에 추가적으로 문서 분류(Text Classification) 모델 또는 문서 요약(Text Summarization) 모델을 적용하여 세부적인 목적의 자연어 처리 문제를 해결할 수 있다. Language models require a vast amount of resources, data, and computing resources to learn, so models trained by large companies such as Google are often used. Among Korean language models, the KoGPT2 model or KoBERT model is being considered. In addition to the language model, a text classification model or a text summarization model can be applied to solve detailed natural language processing problems.

본 발명에서는, 입력 대상 문장에 대해서 상기와 전처리 과정을 거친 후 직접 모델에 넣어 한번에 레이아웃의 종류를 결정하거나 입력 대상 문장에 대해서 키워드를 추출한 후 문서의 종류, 기술분야, 내용 등을 도출한 결과를 이용하여 레이아웃의 결정할 수 있다. In the present invention, after going through the above preprocessing process, the input target sentence is directly put into the model to determine the type of layout at once, or keywords are extracted for the input target sentence and the results are derived by deriving the type, technical field, content, etc. of the document. You can use it to decide the layout.

일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 직접 AI 모델에 입력하여 한번에 레이아웃 중 하나로 분류할 수 있다. In one embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 may classify the input target sentence into one of the layouts at once by directly entering the input target sentence into the AI model.

먼저, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 전처리된 입력 대상 문장의 길이에 따라 워드 임베딩(word embedding)을 실행한 후 워드 임베딩된 입력 대상 문장을 모델의 입력값으로 활용하여 레이아웃의 종류를 추천할 수 있다. 즉, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 전처리된 입력 대상 문장의 길이가 특정 길이 이하이면 워드 임베딩을 실행한 후 워드 임베딩된 입력 대상 문장을 모델의 입력값으로 활용하여 레이아웃의 종류를 결정할 수 있다.First, the document layout and font color recommendation server 100 performs word embedding according to the length of the preprocessed input target sentence and then uses the word embedded input target sentence as the input value of the model to determine the type of layout. I can recommend it. In other words, if the length of the preprocessed input target sentence is less than a certain length, the document layout and font color recommendation server 100 executes word embedding and then uses the word embedded input target sentence as the input value of the model to determine the type of layout. You can.

다른 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 요약하여 미리 결정된 키워드를 추출하여 미리 결정된 키워드를 통해 문서의 종류, 기술 분야, 내용 등을 도출한 결과를 이용하여 레이아웃의 종류를 결정할 수 있다. In another embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 extracts predetermined keywords by summarizing the input target sentence, and uses the results of deriving the type, technical field, content, etc. of the document through the predetermined keywords. You can decide the type of layout.

즉, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 모델로 분석하여 요약한 후 미리 결정된 핵심 키워드(즉, 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드 및 미리 결정된 표현 연관 키워드)를 추출한 후, 이를 이용하여 문서의 종류, 기술 분야, 내용 등을 도출한 결과를 도출하는 과정에서 연관성이 놓은 단어를 추출한 후, 문서 요약(Text Summarization) 모델을 적용한 후 마지막으로 문서 분류(Text Classification) 모델을 통해 레이아웃의 종류를 추천할 수 있다. That is, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes and summarizes the input target sentence as a model, extracts predetermined key keywords (i.e., predetermined layout-related keywords and predetermined expression-related keywords), and uses these In the process of deriving results based on the type of document, technical field, content, etc., related words are extracted, a document summarization model is applied, and finally, the type of layout is determined through a document classification model. can be recommended.

먼저, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에 대한 문서 요약을 실행하여 키워드를 추출하고 문서 분류를 실행하여 문서의 종류, 기술 분야 등을 추출한다. 이때, 미리 결정된 키워드는 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드 및 미리 결정된 표현 연관 키워드를 포함한다. 즉, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에 대한 문서 요약을 실행하여 미리 결정된 키워드를 추출한다. First, the document layout and font color recommendation server 100 extracts keywords by executing a document summary for the input target sentence and performs document classification to extract the type of document, technical field, etc. At this time, the predetermined keyword includes a predetermined layout-related keyword and a predetermined expression-related keyword. That is, the document layout and font color recommendation server 100 extracts predetermined keywords by executing document summary for the input target sentence.

일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드가 존재하는지 여부를 판단한다. 이때, 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드는 복수의 레이아웃 각각에서 특정 횟수 이상 추출된 단어로 결정된다. 상기와 같이 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드는 레이아웃의 종류를 추천하는데 사용될 수 있다.In one embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and determines whether a predetermined layout-related keyword exists. At this time, the predetermined layout-related keyword is determined as a word extracted a certain number of times or more from each of the plurality of layouts. As described above, predetermined layout-related keywords can be used to recommend the type of layout.

예를 들어, 입력 대상 문장이 "온라인 서비스 운영을 위해 해야 할 일은 다음과 같은 순서로 이루어집니다. … 이 중 알리기와 관련된 일은 4가지로 절차를 밟습니다. … 하나씩 도전해 보시고 목표로 한 바를 이루길 바랍니다."인 경우, 입력 대상 문장을 분석하여 제2 개요(Roadmap) 레이아웃에 해당하는 키워드"순서", "절차" 및 "목표"를 추출할 수 있다.For example, the input target sentence is “What needs to be done to operate an online service is done in the following order. … Among these, there are four procedures related to notification. … I hope you try each challenge one by one and achieve your goal. In the case of "Please.", the input target sentence can be analyzed to extract the keywords "sequence", "procedure", and "goal" corresponding to the second outline (Roadmap) layout.

다른 예를 들어, 입력 대상 문장이 "두번째 오프닝 전략은 감정 이용하기 입니다. 청중들이 경험해보지 않은 것을 정량적인 수치만으로 설득하는데 어려움이 있습니다. 이 감정 이용하기 전략을 잘 사용하면 청중들의 공감을 얻어내 보다 더 수월한 PT를 가능케 합니다. 이를 가장 잘 활용하는 강사 중 한명인 김제동씨는 청중들로부터 동의와 지지를 이끌어내는데 탁월합니다. 저 또한 이런 경험이 있는데요,.."인 경우, 입력 대상 문장을 분석하여 특징 레이아웃에 해당하는 키워드 "두 번째", "가장", "수월", "탁월" 및 "경험"을 추출할 수 있다.For another example, the input target sentence is "The second opening strategy is to use emotions. It is difficult to convince the audience of something they have not experienced with only quantitative figures. If you use this emotion-using strategy well, you can gain sympathy from the audience. It makes PT easier. Mr. Kim Je-dong, one of the instructors who utilizes this best, is excellent at eliciting agreement and support from the audience. I also have this experience.." In the case of ", the input target sentence is analyzed. Thus, keywords “second”, “most”, “effortless”, “excellent”, and “experience” corresponding to the feature layout can be extracted.

다른 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단한다. 상기와 같이 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 상위 카테고리에 따라 발표용 전자 문서의 레이아웃의 색상 계열이 추천되거나 레이아웃에 적용되는 글꼴이 추천되는데 사용될 수 있다.In another embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and determines whether a word corresponding to a predetermined expression-related keyword exists. As described above, the color series of the layout of the electronic document for presentation can be recommended or the font applied to the layout can be recommended according to the upper category corresponding to the predetermined expression-related keyword.

예를 들어, 입력 대상 문장이 "간접 투자에 대해 알아보면 간접 투자는 본인의 성향에 맞는 펀드 유형을 결정할 수 있습니다. 또한 상품 운용주체를 선정할 수 있습니다. 이를 통해 자산 운용 전문가를 간접적으로 고용하는 효과를 가집니다. 또한 포트폴리오를 통한 투자효과를 극대화 합니다. 마지막으로 운용자의 선택에 따라 수익률 편차가 발생합니다. 더불어 거래비용이 상대적으로 높은 편입니다." 인 경우, 미리 결정된 표현 연관 키워드 "투자", "펀드", "수익률" 을 추출할 수 있다. For example, the input target sentence is "If you learn about indirect investment, you can determine the type of fund that suits your inclination. You can also select a product manager. Through this, you can indirectly hire an asset management expert. "It is effective. It also maximizes the investment effect through the portfolio. Lastly, variation in returns occurs depending on the manager's choice. In addition, transaction costs are relatively high." In this case, predetermined expression-related keywords “investment”, “fund”, and “return rate” can be extracted.

상기와 같이, 미리 결정된 표현 연관 키워드 "투자", "펀드", "수익률" 에 해당하는 상위 카테고리가 "금융"인 경우, 발표용 전자 문서의 레이아웃의 색상 계열이 "금융"분야에서 많이 사용되는 색상계열로 추천되거나 "금융"분야에서 많이 사용되는 글꼴을 추천하는데 사용될 수 있다.As above, if the upper category corresponding to the predetermined expression-related keywords "investment", "fund", and "return" is "finance", the color series of the layout of the electronic document for presentation is one that is commonly used in the "finance" field. It can be recommended as a color family or used to recommend fonts commonly used in the “finance” field.

그 후, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경한다.Afterwards, the document layout and font color recommendation server 100 changes the color of the corresponding word to a predetermined color according to the type of the predetermined keyword.

일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125)에서 독출한 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면, 해당 단어의 색상을 미리 결정된 레이아웃 연관 색상으로 변경할 수 있다. In one embodiment, the document layout and font color recommendation server 100, if a word corresponding to a predetermined layout-related keyword read from the layout-related keyword database 125 exists in the input target sentence, sets the color of the word to a predetermined color. You can change it to a layout-related color.

다른 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에 표현 연관 키워드 데이터베이스(130)에서 독출한 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면 해당 단어의 색상을 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경할 수 있다.In another embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 determines the color of the word if a word corresponding to a predetermined expression-related keyword read from the expression-related keyword database 130 exists in the input target sentence. You can change it to an expression-related color.

그 후, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장이 분석된 후 미리 결정된 레이아웃 연관 색상 및 미리 결정된 표현 연관 색상에 따라 레이아웃을 제작하여 추천한다. Afterwards, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and creates and recommends a layout according to the predetermined layout-related color and the predetermined expression-related color.

일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에 대해서 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경된 단어의 상위 카테고리를 결정하고, 글꼴 데이터베이스(140) 및 색상 별 추천 레이아웃 색상 데이터베이스(145)에서 상위 카테고리에 해당하는 글꼴의 종류 및 레이아웃에 적용될 색상 계열을 독출한다. In one embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 determines the upper category of the word changed to a predetermined expression-related color for the input target sentence, and the font database 140 and the color-specific recommended layout color database 145 ) reads the type of font corresponding to the upper category and the color series to be applied to the layout.

다른 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에 대해서 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125)를 참조로 미리 결정된 레이아웃 연관 색상으로 변경된 단어가 공통적으로 소속된 레이아웃 종류를 결정하고, 레이아웃 데이터베이스(135)에서 레이아웃 연관 색상으로 변경된 단어가 공통적으로 소속된 레이아웃 종류에 해당하는 레이아웃을 독출한다. In another embodiment, the document layout and font color recommendation server 100 determines the type of layout to which words changed to a predetermined layout-related color commonly belong with reference to the layout-related keyword database 125 for the input target sentence. , the layout database 135 reads the layout corresponding to the layout type to which the word changed to the layout-related color commonly belongs.

상기와 같이, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 글꼴을 레이아웃에 반영하도록 제작한 후 사용자 단말에 제공할 수 있는 것이다. As described above, the document layout and font color recommendation server 100 can produce fonts to reflect them in the layout and then provide them to the user terminal.

상기와 같이, 전자 문서의 주제나 내용에 알맞은 레이아웃을 추천하기 위해서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 AI 모델을 생성한다.As described above, in order to recommend a layout appropriate for the topic or content of the electronic document, the document layout and font color recommendation server 100 creates an AI model.

먼저, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 미리 생성된 발표용 전자 문서를 페이지 단위로 분석하여 페이지 각각의 레이아웃의 종류 별로 해당 페이지에 있는 문장을 분석하여 복수의 키워드를 추출하고, 상기 복수의 키워드 별 각각이 추출된 레이아웃의 종류 별로 정렬하여 상기 복수의 키워드 각각에 해당하는 레이아웃의 종류를 결정한다.First, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes a pre-generated electronic document for presentation page by page, analyzes sentences on the page for each type of layout, extracts a plurality of keywords, and extracts a plurality of keywords. Each keyword is sorted by type of the extracted layout to determine the type of layout corresponding to each of the plurality of keywords.

예를 들어, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 미리 생성된 발표용 전자 문서 중 제1 개요(Overview) 레이아웃에 해당하는 페이지에서 목차, 간략, 권장, 간결, 첫 번째 등의 키워드를 추출하고, 목차, 간략, 권장, 간결, 첫 번째 등의 키워드 각각을 제1 개요(Overview) 레이아웃의 키워드로 결정한다. For example, the document layout and font color recommendation server 100 extracts keywords such as table of contents, brief, recommended, concise, first, etc. from the page corresponding to the first overview layout among pre-generated electronic documents for presentation. And each keyword such as table of contents, brief, recommended, concise, and first is determined as a keyword for the first overview layout.

상기와 같이, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 복수의 키워드 각각을 레이아웃 연관 키워드로 결정한 후 레이아웃 연관 키워드 및 레이아웃의 종류를 대응시켜 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스에 저장한다. As described above, the document layout and font color recommendation server 100 determines each of a plurality of keywords as a layout-related keyword, stores the layout-related keyword and the type of layout in a corresponding layout-related keyword database.

그리고, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 레이아웃 데이터베이스에 저장된 레이아웃의 종류 별로 레이아웃 연관 색상을 결정한다. 따라서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 키워드에 해당하는 레이아웃 연관 색상을 통해 해당 키워드에 해당하는 레이아웃의 종류를 결정할 수 있는 것이다. Additionally, the document layout and font color recommendation server 100 determines a layout-related color for each type of layout stored in the layout database. Accordingly, the document layout and font color recommendation server 100 can determine the type of layout corresponding to the keyword through the layout-related color corresponding to the keyword.

또한, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 미리 생성된 분야 별 발표용 전자 문서를 수집한 후 분야 별 발표용 전자 문서를 분석하여 페이지 각각의 레이아웃의 종류 별로 해당 페이지에 있는 문장을 분석하여 복수의 키워드를 추출하고, 복수의 키워드의 상위 카테고리를 해당 분야로 결정하고, 복수의 키워드 각각 및 상위 카테고리를 대응시켜 표현 연관 키워드 데이터베이스에 저장한다. In addition, the document layout and font color recommendation server 100 collects pre-generated electronic documents for presentation for each field, then analyzes the electronic documents for presentation for each field, and analyzes the sentences on the page for each type of layout. A plurality of keywords are extracted, the upper category of the plurality of keywords is determined as the corresponding field, each of the plurality of keywords and the higher level category are matched and stored in an expression-related keyword database.

예를 들어, 금융 관련 발표용 전자 문서를 수집한 후 복수의 키워드 "투자", "펀드", "수익률"을 추출하고, "투자", "펀드", "수익률"각각 및 상위 카테고리 "금융"을 대응시켜 표현 연관 키워드 데이터베이스에 저장한다. For example, after collecting electronic documents for financial-related announcements, multiple keywords “investment”, “fund”, and “return” were extracted, respectively, “investment”, “fund”, and “return”, and the parent category “finance”. are matched and stored in the expression-related keyword database.

상기와 같이, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 복수의 키워드 각각이 추출된 레이아웃 종류별로 해당 레이아웃의 색상 계열을 추출한 후, 상위 카테고리, 레이아웃의 종류 및 해당 레이아웃의 색상 계열을 대응시켜 레이아웃 색상 계열 데이터베이스에 저장한다. As described above, the document layout and font color recommendation server 100 extracts the color series of the corresponding layout for each layout type from which each of the plurality of keywords is extracted, and then maps the upper category, type of layout, and color series of the corresponding layout to the layout. Save it in the color series database.

그리고, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 상위 카테고리의 종류 별로 표현 연관 색상을 결정한다. 따라서, AI 모델 생성부(150)는 상위 카테고리에 해당하는 표현 연관 색상을 통해 해당 상위 카테고리에 해당하는 레이아웃의 색상 계열 및 글꼴을 결정하여 글꼴 데이터베이스 및 레이아웃 색상 계열 데이터베이스 각각에 저장한다. Additionally, the document layout and font color recommendation server 100 determines an expression-related color for each type of upper category. Therefore, the AI model generator 150 determines the color series and font of the layout corresponding to the upper category through the expression-related color corresponding to the higher category and stores them in each of the font database and the layout color series database.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버의 내부 구조를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 2 is a block diagram for explaining the internal structure of a document layout and font color recommendation server according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장 수신부(110), 입력 대상 문장 분석부(115), 레이아웃 제공부(120), 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125), 표현 연관 키워드 데이터베이스(130), 레이아웃 데이터베이스(135), 글꼴 데이터베이스(140), 레이아웃 색상 계열 데이터베이스(145) 및 AI 모델 생성부(150)를 포함한다. Referring to FIG. 2, the document layout and font color recommendation server 100 includes an input target sentence receiving unit 110, an input target sentence analysis unit 115, a layout providing unit 120, a layout-related keyword database 125, and an expression It includes a related keyword database 130, a layout database 135, a font database 140, a layout color series database 145, and an AI model generator 150.

입력 대상 문장 수신부(110)는 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신한다.The input target sentence receiving unit 110 receives the input target sentence for each electronic document page before visualizing it through each electronic document page of the electronic document for presentation.

입력 대상 문장 분석부(115)는 입력 대상 문장 수신부(110)를 통해 수신된 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단한다. 이때, 미리 결정된 키워드는 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드 및 미리 결정된 표현 연관 키워드를 포함한다. The input target sentence analysis unit 115 analyzes the input target sentence received through the input target sentence receiver 110 and determines whether a word corresponding to a predetermined keyword exists. At this time, the predetermined keyword includes a predetermined layout-related keyword and a predetermined expression-related keyword.

일 실시예에서, 입력 대상 문장 분석부(115)는 입력 대상 문장을 분석하여 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125)에 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드가 존재하는지 여부를 판단한다. 상기와 같이 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드는 레이아웃의 종류를 추천하는데 사용될 수 있다.In one embodiment, the input target sentence analysis unit 115 analyzes the input target sentence and determines whether a predetermined layout-related keyword exists in the layout-related keyword database 125. As described above, predetermined layout-related keywords can be used to recommend the type of layout.

예를 들어, 입력 대상 문장이 "조직의 규모와 가치를 키우기 위해 필요한 기본적인 부서의 구성에 대해 알아봅니다. 부서의 유형에는 제품 개발 및 생산, 제품 및 조직 알림, 제품 판매, 인재 찾기, 인재 교육, 자금 관리가 있습니다. 그리고 각각의 부서마다 이 일을 수행하는 사람들이 있습니다."인 경우, 조직도 레이아웃에 해당하는 키워드 "조직", "부서" 및 "교육"을 추출할 수 있다.For example, the input target sentence is "Learn about the composition of the basic departments necessary to increase the size and value of the organization. Types of departments include product development and production, product and organization notification, product sales, talent search, talent training, “I have money management. And in each department, there are people who do this.” You can extract the keywords “organization,” “department,” and “training” that correspond to your org chart layout.

상기와 같이, 입력 대상 문장에서 조직도 레이아웃에 해당하는 키워드"조직", "부서" 및 "교육"이 추출되는 경우, 조직도 레이아웃을 추천할 수 있다. As described above, if keywords “organization”, “department”, and “education” corresponding to the organization chart layout are extracted from the input target sentence, the organization chart layout may be recommended.

다른 일 실시예에서, 입력 대상 문장 분석부(115)는 입력 대상 문장을 분석하여 표현 연관 키워드 데이터베이스(130)에 미리 결정된 표현 연관 키워드가 존재하는지 여부를 판단한다. 상기와 같이 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 상위 카테고리에 따라 발표용 전자 문서의 레이아웃의 색상 계열이 추천되거나 레이아웃에 적용되는 글꼴이 추천되는데 사용될 수 있다.In another embodiment, the input target sentence analysis unit 115 analyzes the input target sentence and determines whether a predetermined expression-related keyword exists in the expression-related keyword database 130. As described above, the color series of the layout of the electronic document for presentation can be recommended or the font applied to the layout can be recommended according to the upper category corresponding to the predetermined expression-related keyword.

그 후, 입력 대상 문장 분석부(115)는 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경한다. Afterwards, the input target sentence analysis unit 115 changes the color of the corresponding word to a predetermined color according to the type of the predetermined keyword.

일 실시예에서, 입력 대상 문장 분석부(115)는 입력 대상 문장에 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125)에서 독출한 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면, 해당 단어의 색상을 미리 결정된 레이아웃 연관 색상으로 변경할 수 있다. In one embodiment, if a word corresponding to a predetermined layout-related keyword read from the layout-related keyword database 125 exists in the input target sentence, the input target sentence analysis unit 115 sets the color of the word to the predetermined layout-related keyword. You can change it to color.

예를 들어, 입력 대상 문장이 "실습기관은 다음과 같은 구조로 사업을 운영하고 있습니다. 크게 세가지 사업으로 나뉘고 있고 그 아래 세부 사업별로 편성된 구조이죠. 핵심기술 영역 교육, 기업 및 전문가 협력 체계, 기술 교육 전문성 향상 이렇게 세가지 갈래의 사업 방향성을 가지고 있습니다. 아래에는 세부 사업 내용을 나열해 두었습니다."이고, 조직도 레이아웃에 해당하는 키워드 "구조", "사업", "운영", "세부", "편성", "체계", "교육", "전문가", "방향성" 및 "나열"이 추출된 경우, 해당 단어의 색상을 "파란색"으로 변경할 수 있다. For example, the input target sentence is "The training institute operates its business with the following structure. It is largely divided into three businesses, and the structure is organized by detailed business below. Core technology area education, corporate and expert cooperation system, It has three business directions: technical education, professionalism improvement, etc. The detailed business contents are listed below," and the keywords corresponding to the organization chart layout are "structure", "business", "operation", "detail", If “organization,” “system,” “education,” “expert,” “direction,” and “listing” are extracted, the color of those words can be changed to “blue.”

다른 일 실시예에서, 입력 대상 문장 분석부(115)는 입력 대상 문장에 표현 연관 키워드 데이터베이스(130)에서 독출한 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면 해당 단어의 색상을 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경할 수 있다.In another embodiment, if a word corresponding to a predetermined expression-related keyword read from the expression-related keyword database 130 exists in the input target sentence, the input target sentence analysis unit 115 changes the color of the word to the predetermined expression-related keyword. You can change it to color.

예를 들어, 입력 대상 문장이 "간접 투자에 대해 알아보면 간접 투자는 본인의 성향에 맞는 펀드 유형을 결정할 수 있습니다. 또한 상품 운용주체를 선정할 수 있습니다. 이를 통해 자산 운용 전문가를 간접적으로 고용하는 효과를 가집니다. 또한 포트폴리오를 통한 투자효과를 극대화 합니다. 마지막으로 운용자의 선택에 따라 수익률 편차가 발생합니다. 더불어 거래비용이 상대적으로 높은 편입니다. 이고, 미리 결정된 표현 연관 키워드 "투자", "펀드", "수익률" 이 추출된 경우, 해당 단어의 색상을 "핑크색"으로 변경할 수 있다. For example, the input target sentence is "If you learn about indirect investment, you can determine the type of fund that suits your inclination. You can also select a product manager. Through this, you can indirectly hire an asset management expert. It has an effect. It also maximizes the investment effect through the portfolio. Lastly, deviations in returns occur depending on the manager's choice. In addition, transaction costs are relatively high. And predetermined expression-related keywords "investment", " If “fund” and “return rate” are extracted, the color of the word can be changed to “pink.”

레이아웃 제공부(120)는 입력 대상 문장 분석부(115)에 의해 입력 대상 문장이 분석된 후 미리 결정된 레이아웃 연관 색상 및 미리 결정된 표현 연관 색상에 따라 레이아웃을 제작하여 추천한다. After the input target sentence is analyzed by the input target sentence analysis unit 115, the layout providing unit 120 creates and recommends a layout according to the predetermined layout-related color and the predetermined expression-related color.

일 실시예에서, 레이아웃 제공부(120)는 입력 대상 문장 분석부(115)에 의해 입력 대상 문장에 대해서 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경된 단어의 상위 카테고리를 결정하고, 글꼴 데이터베이스(140) 및 색상 별 추천 레이아웃 색상 데이터베이스(145)에서 상위 카테고리에 해당하는 글꼴의 종류 및 레이아웃에 적용될 색상 계열을 독출한다. In one embodiment, the layout provider 120 determines the upper category of a word changed to an expression-related color predetermined for the input target sentence by the input target sentence analysis unit 115, and uses the font database 140 and the color The type of font corresponding to the upper category and the color series to be applied to the layout are read from the recommended layout color database 145.

다른 일 실시예에서, 레이아웃 제공부(120)는 입력 대상 문장 분석부(115)에 의해 입력 대상 문장에 대해서 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125)를 참조로 미리 결정된 레이아웃 연관 색상으로 변경된 단어가 공통적으로 소속된 레이아웃 종류를 결정하고, 레이아웃 데이터베이스(135)에서 레이아웃 연관 색상으로 변경된 단어가 공통적으로 소속된 레이아웃 종류에 해당하는 레이아웃을 독출한다. In another embodiment, the layout providing unit 120 determines that words changed to a layout-related color predetermined with reference to the layout-related keyword database 125 for the input target sentence by the input target sentence analysis unit 115 belong to the input target sentence in common. The layout type is determined, and the layout corresponding to the layout type to which the word changed to the layout-related color commonly belongs is read from the layout database 135.

상기와 같이, 레이아웃 제공부(120)는 글꼴을 레이아웃에 반영하도록 제작한 후 사용자 단말에 제공할 수 있는 것이다. As described above, the layout providing unit 120 can produce the font to be reflected in the layout and then provide it to the user terminal.

AI 모델 생성부(150)는 미리 생성된 발표용 전자 문서를 수집한 후 발표용 전자 문서를 페이지 단위로 분석하여 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125), 표현 연관 키워드 데이터베이스(130), 레이아웃 데이터베이스(135), 글꼴 데이터베이스(140) 및 레이아웃 색상 계열 데이터베이스(145)를 구축한다. The AI model creation unit 150 collects pre-generated electronic documents for presentation and then analyzes the electronic documents for presentation on a page-by-page basis to create a layout-related keyword database 125, an expression-related keyword database 130, and a layout database 135. , Build a font database 140 and a layout color series database 145.

먼저, AI 모델 생성부(150)는 미리 생성된 발표용 전자 문서를 페이지 단위로 분석하여 페이지 각각의 레이아웃의 종류 별로 해당 페이지에 있는 문장을 분석하여 복수의 키워드를 추출하고, 상기 복수의 키워드 별 각각이 추출된 레이아웃의 종류 별로 정렬하여 상기 복수의 키워드 각각에 해당하는 레이아웃의 종류를 결정한다.First, the AI model generator 150 analyzes a pre-generated electronic document for presentation on a page-by-page basis, analyzes sentences on the page for each type of layout, extracts a plurality of keywords, and extracts a plurality of keywords for each of the plurality of keywords. Each extracted layout is sorted by type to determine the type of layout corresponding to each of the plurality of keywords.

예를 들어, AI 모델 생성부(150)는 미리 생성된 발표용 전자 문서 중 제1 개요(Overview) 레이아웃에 해당하는 페이지에서 목차, 간략, 권장, 간결, 첫 번째 등의 키워드를 추출하고, 목차, 간략, 권장, 간결, 첫 번째 등의 키워드 각각을 제1 개요(Overview) 레이아웃의 키워드로 결정한다. For example, the AI model creation unit 150 extracts keywords such as table of contents, brief, recommended, concise, first, etc. from the page corresponding to the first overview layout among the pre-generated electronic documents for presentation. Keywords such as , brief, recommended, concise, and first are determined as keywords for the first overview layout.

상기와 같이, AI 모델 생성부(150)는 복수의 키워드 각각을 레이아웃 연관 키워드로 결정한 후 레이아웃 연관 키워드 및 레이아웃의 종류를 대응시켜 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스(125)에 저장한다. As described above, the AI model creation unit 150 determines each of the plurality of keywords as a layout-related keyword and then stores the layout-related keyword database 125 in the layout-related keyword database 125 by matching the layout-related keywords and layout types.

그리고, AI 모델 생성부(150)는 레이아웃 데이터베이스(135)에 저장된 레이아웃의 종류 별로 레이아웃 연관 색상을 결정한다. 따라서, AI 모델 생성부(150)는 키워드에 해당하는 레이아웃 연관 색상을 통해 해당 키워드에 해당하는 레이아웃의 종류를 결정할 수 있는 것이다. Then, the AI model generator 150 determines a layout-related color for each type of layout stored in the layout database 135. Accordingly, the AI model generator 150 can determine the type of layout corresponding to the keyword through the layout-related color corresponding to the keyword.

또한, AI 모델 생성부(150)는 미리 생성된 분야 별 발표용 전자 문서를 수집한 후 분야 별 발표용 전자 문서를 분석하여 페이지 각각의 레이아웃의 종류 별로 해당 페이지에 있는 문장을 분석하여 복수의 키워드를 추출하고, 복수의 키워드의 상위 카테고리를 해당 분야로 결정하고, 복수의 키워드 각각 및 상위 카테고리를 대응시켜 표현 연관 키워드 데이터베이스(130)에 저장한다. In addition, the AI model creation unit 150 collects pre-generated electronic documents for presentation for each field, then analyzes the electronic documents for presentation for each field, analyzes sentences on the page for each type of layout, and generates a plurality of keywords. is extracted, the upper category of the plurality of keywords is determined as the corresponding field, each of the plurality of keywords and the upper category are matched and stored in the expression-related keyword database 130.

예를 들어, 금융 관련 발표용 전자 문서를 수집한 후 복수의 키워드 "투자", "펀드", "수익률"을 추출하고, "투자", "펀드", "수익률"각각 및 상위 카테고리 "금융"을 대응시켜 표현 연관 키워드 데이터베이스(130)에 저장한다. For example, after collecting electronic documents for financial-related announcements, multiple keywords “investment”, “fund”, and “return” were extracted, respectively, “investment”, “fund”, and “return”, and the parent category “finance”. are matched and stored in the expression-related keyword database 130.

상기와 같이, AI 모델 생성부(150)는 복수의 키워드 각각이 추출된 레이아웃 종류별로 해당 레이아웃의 색상 계열을 추출한 후, 상위 카테고리, 레이아웃의 종류 및 해당 레이아웃의 색상 계열을 대응시켜 레이아웃 색상 계열 데이터베이스(145)에 저장한다. As described above, the AI model generator 150 extracts the color series of the corresponding layout for each layout type from which each of the plurality of keywords is extracted, and then matches the upper category, type of layout, and color series of the layout to create a layout color series database. Save it at (145).

그리고, AI 모델 생성부(150)는 상위 카테고리의 종류 별로 표현 연관 색상을 결정한다. 따라서, AI 모델 생성부(150)는 상위 카테고리에 해당하는 표현 연관 색상을 통해 해당 상위 카테고리에 해당하는 레이아웃의 색상 계열 및 글꼴을 결정하여 글꼴 데이터베이스(140) 및 레이아웃 색상 계열 데이터베이스(145) 각각에 저장한다. Then, the AI model generator 150 determines the expression-related color for each type of upper category. Therefore, the AI model generator 150 determines the color family and font of the layout corresponding to the upper category through the expression-related color corresponding to the higher category and stores them in each of the font database 140 and the layout color series database 145. Save.

도 3은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.Figure 3 is a flowchart illustrating an embodiment of a document layout and font color recommendation method using artificial intelligence according to the present invention.

도 3을 참조하면, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신한다(단계 S310).Referring to FIG. 3, the document layout and font color recommendation server 100 receives input target sentences for each electronic document page before visualizing them through each electronic document page of the electronic document for presentation (step S310).

문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단한다(단계 S320).The document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and determines whether a word corresponding to a predetermined keyword exists (step S320).

단계 S320에 대한 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면 해당 단어의 색상을 미리 결정된 레이아웃 연관 색상으로 변경한다.In one embodiment of step S320, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and, if a word corresponding to a predetermined layout-related keyword exists, changes the color of the word to the predetermined layout-related color. do.

단계 S320에 대한 다른 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면 해당 단어의 색상을 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경한다.In another embodiment of step S320, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and, if a word corresponding to a predetermined expression-related keyword exists, changes the color of the word to the predetermined expression-related color. change

문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 판단 결과에 따라 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경한다(단계 S330).The document layout and font color recommendation server 100 changes the color of the word to a predetermined color according to the type of the predetermined keyword according to the judgment result (step S330).

문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 단어의 색상을 기초로 색상에 해당하는 레이아웃을 추출하여 제공한다(단계 S340).The document layout and font color recommendation server 100 extracts and provides a layout corresponding to the color based on the color of the word (step S340).

단계 S340에 대한 일 실시예에서, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 미리 결정된 표현 연관 색상에 해당하는 폰트 및 색상계열을 결정하고, 복수의 레이아웃 중 상기 미리 결정된 레이아웃 연관 색상에 해당하는 레이아웃에 상기 폰트가 적용시켜 레이아웃을 제작한다.In one embodiment of step S340, the document layout and font color recommendation server 100 determines a font and color series corresponding to a predetermined expression-related color, and selects a layout corresponding to the predetermined layout-related color among a plurality of layouts. The above font is applied to create a layout.

도 4는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 과정을 설명하기 위한 예시도이다. Figure 4 is an example diagram to explain the document layout and font color recommendation process using artificial intelligence according to the present invention.

도 4를 참조하면, 발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신한다. Referring to FIG. 4, input target sentences for each electronic document page are received before visualization through each electronic document page of the electronic document for presentation.

이때, 입력 대상 문장은 "아름다운 그림을 그리기 위해서는 그 그림에 맞는 물감과 채색 방법이 필요합니다. 마찬가지로 효과적인 PT를 위해서도 수많은 PT 전략 중 적합한 것을 선택하여 활용해야 합니다. 이를 위해서는 두가지 준비가 필요합니다. 첫번째로, PT를 듣는 청중들이 가진 특징과 고정관념을 분석하여 그것을 활용하거나 대응할 수 있도록 PT에 녹여내야 합니다. 두번째로는 PT 환경을 분석해야 합니다. PT를 진행하는 장소, 시간, 관련 이벤트, 날씨, 사용가능한 매체와 자료, 동선 등등을 적극적으로 활용할 수 있도록 면밀한 분석이 필요합니다. 이 두가지 핵심을 미리 인지하고 PT 전략을 세우길 바랍니다!"일 수 있다.At this time, the input target sentence is "To draw a beautiful picture, you need paints and coloring methods that suit the picture. Likewise, for effective PT, you need to select and utilize the appropriate PT strategy among numerous PT strategies. To do this, two preparations are required. First Therefore, you need to analyze the characteristics and stereotypes of the audience listening to the PT and incorporate them into the PT so that you can utilize or respond to them. Secondly, you need to analyze the PT environment: the location where the PT is held, time, related events, weather, etc. A thorough analysis is needed so that you can actively utilize available media, materials, routes, etc. I hope you recognize these two keys in advance and establish a PT strategy!”

그 후, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단한다. 이때, 미리 결정된 키워드는 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드 및 미리 결정된 표현 연관 키워드를 포함한다. Thereafter, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence and determines whether a word corresponding to the predetermined keyword exists. At this time, the predetermined keyword includes a predetermined layout-related keyword and a predetermined expression-related keyword.

예를 들어, "입력 대상 문장"에서 제1 개요(Overview) 레이아웃에 해당하는"방법", "첫 번째", "두 번째", "적합한", "선택", "전략", "핵심"을 추출할 수 있다. For example, in “Input Target Sentence”, “Method”, “First”, “Second”, “Proper”, “Selection”, “Strategy”, and “Core” corresponding to the first Overview layout. It can be extracted.

예를 들어, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장에서 "방법", "첫 번째", "두 번째", "적합한", "선택", "전략", "핵심"을 미리 결정된 레이아웃 연관 색상인 파란색으로 변경할 수 있다.For example, the document layout and font color recommendation server 100 pre-refers “method”, “first”, “second”, “suitable”, “selection”, “strategy”, and “key” from the input target sentence. It can be changed to blue, which is the color associated with the decided layout.

마지막으로, 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버(100)는 입력 대상 문장이 분석된 후 미리 결정된 레이아웃 연관 색상에 따라 레이아웃을 제작하여 추천한다. Finally, the document layout and font color recommendation server 100 analyzes the input target sentence, creates a layout according to a predetermined layout-related color, and recommends it.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이행할 수 있을 것이다.Although the present invention has been described above with reference to preferred embodiments, those skilled in the art may make various modifications and changes to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will be able to do what you say you can do.

100: 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버
110: 입력 대상 문장 수신부
115: 입력 대상 문장 분석부
120: 레이아웃 제공부
125: 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스
130: 표현 연관 키워드 데이터베이스
135: 레이아웃 데이터베이스
140: 글꼴 데이터베이스
145: 레이아웃 색상 계열 데이터베이스
150: AI 모델 생성부100: Document layout and font color recommendation server
110: Input target sentence receiver
115: Input target sentence analysis unit
120: Layout provision unit
125: Layout related keyword database
130: Expression related keyword database
135: Layout database
140: Font database
145: Layout color family database
150: AI model creation unit

Claims

사용자 단말로부터 전자문서 페이지별 입력 대상 문장을 수신한 후 이를 이용하고 전자 문서의 주제나 내용에 맞는 레이아웃을 추천하여 사용자 단말로 제공하는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버에 있어서,
상기 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버는
발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하는 입력 대상 문장 수신부;
입력 대상 문장 수신부를 통해 수신된 입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드와 미리 결정된 표현 연관 키워드를 포함하는 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단하는 입력 대상 문장 분석부;
입력 대상 문장 분석부에 의해 입력 대상 문장이 분석된 후 미리 결정된 레이아웃 연관 색상 및 미리 결정된 표현 연관 색상에 따라 레이아웃을 제작하여 추천하는 레이아웃 제공부;
미리 생성된 발표용 전자 문서를 수집한 후 발표용 전자 문서를 페이지 단위로 분석하여 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스, 표현 연관 키워드 데이터베이스, 레이아웃 데이터베이스, 글꼴 데이터베이스 및 레이아웃 색상 계열 데이터베이스를 구축하는 AI 모델 생성부;를 포함하며,
상기 AI 모델 생성부는
미리 생성된 발표용 전자 문서를 페이지 단위로 분석하여 페이지 각각의 레이아웃의 종류 별로 해당 페이지에 있는 문장을 분석하여 복수의 키워드를 추출하고, 추출된 복수의 키워드 별 각각이 추출된 레이아웃의 종류 별로 정렬하여 복수의 키워드 각각에 해당하는 레이아웃의 종류를 결정한 후 레이아웃 연관 키워드 및 레이아웃의 종류를 대응시켜 레이아웃 연관 키워드 데이터베이스에 저장하며,
레이아웃 데이터베이스에 저장된 레이아웃의 종류 별로 레이아웃 연관 색상을 결정하여 키워드에 해당하는 레이아웃 연관 색상을 통해 해당 키워드에 해당하는 레이아웃의 종류를 결정하며, 추출된 복수의 키워드의 상위 카테고리를 해당 분야로 결정하고 복수의 키워드 각각 및 상위 카테고리를 대응시켜 표현 연관 키워드 데이터베이스에 저장하며,
복수의 키워드 각각이 추출된 레이아웃 종류별로 해당 레이아웃의 색상 계열을 추출한 후 상위 카테고리, 레이아웃의 종류 및 해당 레이아웃의 색상 계열을 대응시켜 레이아웃 색상 계열 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버.
In the document layout and font color recommendation server using artificial intelligence that receives input target sentences for each electronic document page from the user terminal, uses them, recommends a layout suitable for the subject or content of the electronic document, and provides it to the user terminal,
The document layout and font color recommendation server is
an input target sentence receiving unit that receives input target sentences for each electronic document page prior to visualization through each electronic document page of the electronic document for presentation;
an input target sentence analysis unit that analyzes the input target sentence received through the input target sentence receiver and determines whether a word corresponding to a keyword including a predetermined layout-related keyword and a predetermined expression-related keyword exists;
a layout providing unit that creates and recommends a layout according to a predetermined layout-related color and a predetermined expression-related color after the input target sentence is analyzed by the input target sentence analysis unit;
An AI model generation unit that collects pre-created electronic documents for presentation and then analyzes the electronic documents for presentation page by page to build a layout-related keyword database, an expression-related keyword database, a layout database, a font database, and a layout color series database; Includes,
The AI model creation unit
Pre-generated electronic documents for presentation are analyzed page by page, sentences on each page are analyzed for each layout type, multiple keywords are extracted, and each of the extracted keywords is sorted according to the extracted layout type. After determining the type of layout corresponding to each of the plurality of keywords, the layout-related keywords and layout types are matched and stored in the layout-related keyword database.
The layout-related color is determined for each type of layout stored in the layout database, the type of layout corresponding to the keyword is determined through the layout-related color corresponding to the keyword, and the upper category of the multiple extracted keywords is determined as the corresponding field and multiple Each keyword and its parent category are matched and stored in an expression-related keyword database,
Document layout using artificial intelligence, characterized in that the color series of the corresponding layout is extracted for each layout type from which each of the plurality of keywords is extracted, and then the upper category, type of layout, and color series of the corresponding layout are matched and stored in the layout color series database. and font color recommendation server.

제 1 항에 있어서,
상기 입력 대상 문장 분석부는
입력 대상 문장을 분석하여 표현 연관 키워드 데이터베이스에 미리 결정된 표현 연관 키워드가 존재하는 것으로 판단되면 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 상위 카테고리에 따라 발표용 전자 문서의 레이아웃의 색상 계열이 추천되거나 레이아웃에 적용되는 글꼴을 추천하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버.
According to claim 1,
The input target sentence analysis unit
If it is determined that a predetermined expression-related keyword exists in the expression-related keyword database by analyzing the input target sentence, the color series of the layout of the electronic document for presentation is recommended or applied to the layout according to the upper category corresponding to the predetermined expression-related keyword. A document layout and font color recommendation server using artificial intelligence that recommends fonts.

제 1 항에 있어서,
상기 레이아웃 제공부는
입력 대상 문장 분석부에 의해 입력 대상 문장에 대해서 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경된 단어의 상위 카테고리를 결정하고, 글꼴 데이터베이스 및 색상 별 추천 레이아웃 색상 데이터베이스에서 상위 카테고리에 해당하는 글꼴의 종류 및 레이아웃에 적용될 색상 계열을 독축하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 서버.
According to claim 1,
The layout provider section
The input target sentence analysis unit determines the upper category of the word changed to the expression-related color predetermined for the input target sentence, and the type of font corresponding to the upper category in the font database and recommended layout color database for each color, and the color to be applied to the layout. A document layout and font color recommendation server using artificial intelligence that is characterized by monopolizing the series.

제1항 내지 제3항 중 어느 하나의 항에 따른 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천방법은
발표용 전자 문서의 전자 문서 페이지 각각을 통해 시각화하기 이전에 전자 문서 페이지 별 입력 대상 문장을 수신하는 단계;
입력 대상 문장을 분석하여 미리 결정된 키워드, 미리 결정된 레이아웃 연관 키워드 및 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하는지 여부를 판단하는 단계;

미리 결정된 레이아웃 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면 해당 단어의 색상을 미리 결정된 레이아웃 연관 색상으로 변경하고, 미리 결정된 표현 연관 키워드에 해당하는 단어가 존재하면 해당 단어의 색상을 미리 결정된 표현 연관 색상으로 변경하여, 판단 결과에 따라 미리 결정된 키워드의 종류에 따라 해당 단어의 색상을 미리 결정된 색상으로 변경하는 단계;
미리 결정된 표현 연관 색상에 해당하는 폰트 및 색상계열을 결정하고, 복수의 레이아웃 중 미리 결정된 레이아웃 연관 색상에 해당하는 레이아웃에 폰트를 적용시켜 레이아웃을 제작하며, 단어의 색상을 기초로 색상에 해당하는 레이아웃을 추출하여 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 문서 레이아웃 및 폰트 색상 추천 방법.
The document layout and font color recommendation method using artificial intelligence according to any one of paragraphs 1 to 3 is
Receiving input target sentences for each electronic document page prior to visualizing each electronic document page of the electronic document for presentation;
Analyzing the input target sentence to determine whether a word corresponding to a predetermined keyword, a predetermined layout-related keyword, and a predetermined expression-related keyword exists;

If a word corresponding to a predetermined layout-related keyword exists, the color of the word is changed to the predetermined layout-related color. If a word corresponding to a predetermined expression-related keyword exists, the color of the word is changed to the predetermined expression-related color. Thus, changing the color of the corresponding word to a predetermined color according to the type of the predetermined keyword according to the judgment result;
Determine the font and color series corresponding to the predetermined expression-related color, create a layout by applying the font to the layout corresponding to the predetermined layout-related color among a plurality of layouts, and create a layout corresponding to the color based on the color of the word. A document layout and font color recommendation method using artificial intelligence, comprising the step of extracting and providing.

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