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KR20190001894A - Method for creating web documents and Apparatus thereof - Google Patents

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Publication number
KR20190001894A
KR20190001894A KR1020180004440A KR20180004440A KR20190001894A KR 20190001894 A KR20190001894 A KR 20190001894A KR 1020180004440 A KR1020180004440 A KR 1020180004440A KR 20180004440 A KR20180004440 A KR 20180004440A KR 20190001894 A KR20190001894 A KR 20190001894A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
web document
template
target
user
content
Prior art date
Application number
KR1020180004440A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
허남영
장익선
이경선
윤재훈
최민경
Original Assignee
주식회사 오리지널메이커스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 오리지널메이커스 filed Critical 주식회사 오리지널메이커스
Publication of KR20190001894A publication Critical patent/KR20190001894A/en

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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
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    • G06F40/166Editing, e.g. inserting or deleting

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Abstract

Provided is a method for automatically creating a web document according to production requirement of a web document. According to one embodiment of the present invention, the method executed by an apparatus for creating a web document may comprise the steps of: receiving production requirement of a user for a target web document; receiving content to be placed in the target web document; selecting a web document template to be applied to the target web document among a plurality of previously stored web document templates based on the production requirement of the user; automatically arranging the content in each content area of the selected web document template to create the target web document; and providing the created target web document.

Description

웹 문서 생성 방법 및 그 장치{Method for creating web documents and Apparatus thereof}[0001] METHOD FOR CREATING A WEB DOCUMENT AND APPARATUS [0002]

본 발명은 웹 문서 생성 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 웹 문서 제작에 소요되는 인적 비용 및 시간 비용을 절감하기 위해, 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 웹 문서를 자동으로 생성하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for generating a web document. More particularly, the present invention relates to a method of automatically generating a web document that meets the user's production requirements, and an apparatus for performing the method, in order to reduce the human cost and time cost required for web document production.

웹 문서 제작 비용의 대부분은 디자인 및 코딩을 수행하는 전문 인력의 인적 비용으로 구성된다. 이에 따라, 전문 인력의 개입으로 인해 발생되는 웹 제작 비용을 줄이기 위한 목적으로, 사용자의 웹 문서 제작을 돕는 다양한 소프트웨어 툴이 제안되고 있다. 특히, 해외 주요 스타트업들은 전문적인 코딩이 요구되지 않고 셀프 디자인이 용이한 웹 문서 제작 지원 툴을 개발하여 제안하고 있다.Most of the cost of web document production consists of the human cost of the professional manpower performing design and coding. Accordingly, a variety of software tools have been proposed to help users create web documents for the purpose of reducing the cost of web production caused by the intervention of professional personnel. In particular, major overseas start-ups have proposed and developed a web document creation support tool that does not require professional coding and is easy to self-design.

현재 제안된 웹 문서 제작 지원 툴의 대부분은 웹 문서 템플릿과 웹 문서 수정을 위한 GUI(graphical user interface)를 제공하기 때문에 셀프 디자인이 용이하고 많은 코딩이 요구되지 않는 이점이 있다.Most of the proposed web document production support tools provide a web document template and a graphical user interface (GUI) for web document modification, which is advantageous in that it is easy to design in self and does not require much coding.

그러나, 제안된 웹 문서 제작 지원 툴을 이용하더라도, 소프트웨어 툴에 익숙하지 않은 사용자가 직접 웹 문서를 제작하는 것은 여전히 쉽지 않은 작업이다. 또한, 소프트웨어 툴에 익숙한 사용자라 하더라도, 템플릿 선택, 콘텐츠 배치, 레이아웃 수정 등의 작업이 모두 사용자에 의해 수동으로 수행되기 때문에, 완성도 높은 웹 문서를 제작하는데 많은 시간과 노력이 소요되는 문제점이 있다.However, it is still a difficult task for a user who is not familiar with software tools to directly produce a web document even if the proposed web document creation support tool is used. Also, even if the user is familiar with the software tool, all operations such as template selection, content placement, layout modification, and the like are manually performed by the user, so that it takes a lot of time and effort to produce a high-quality web document.

한국공개특허 제2008-0024734 (2008. 03. 19 공개)Korean Patent Publication No. 2008-0024734 (published on Mar. 19, 2008)

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 사용자의 웹 문서 제작 요구사항에 부합하는 웹 문서를 자동으로 생성하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method and apparatus for automatically generating a web document in accordance with a user's requirement for producing a web document.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 사용자의 웹 문서 제작 요구사항에 부합하는 최적의 웹 문서 템플릿을 선정하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a method for selecting an optimal web document template that meets the user's requirement for producing a web document and an apparatus for performing the method.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 사용자의 웹 문서 제작 요구사항, 콘텐츠 분석 정보 등에 기초하여 맞춤형 웹 문서를 생성하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a method of generating a customized web document based on a user's web document creation requirement, content analysis information and the like, and an apparatus for performing the method.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 상황 인지(context awareness)의 판정 결과에 따라 동적으로 서비스 대상 웹 문서를 변경하는 상황 인지 기반 웹 서비스 방법 및 그 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a context-aware web service method for dynamically changing a service target web document according to the determination result of context awareness and an apparatus for performing the method.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical objects of the present invention are not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical subjects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 방법은, 웹 문서 생성 장치에 의해 수행되는 웹 문서 생성 방법에 있어서, 대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 단계, 상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 단계, 상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계 및 상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of generating a web document, the method comprising: receiving a user's production requirements for a target web document; Selecting a web document template to be applied to the target web document among a plurality of previously stored web document templates based on a production requirement of the user, receiving the content to be placed in the target web document, Automatically arranging the content in each content area of the web document template to generate the target web document, and providing the generated target web document.

일 실시예에서, 상기 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 단계는, 대화형 인터페이스를 통해, 상기 제작 요구사항에 관한 대화쌍 데이터를 수집하는 단계 및 상기 대화쌍 데이터를 기초로 상기 사용자의 제작 요구사항을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of receiving the production requirements of the user comprises: collecting conversation pair data relating to the production requirements through an interactive interface; And a step of determining whether the received signal is a signal.

일 실시예에서, 상기 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는, 기 정의된 룰 중에서 상기 사용자의 제작 요구사항을 만족하는 룰을 이용하여, 상기 대상 웹 문서의 디자인 요소를 결정하는 단계 및 상기 결정된 디자인 요소를 기초로, 상기 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of selecting the web document template may include the steps of: determining a design element of the target web document by using a rule that satisfies the production requirement of the user from predefined rules; And selecting a web document template to be applied to the target web document from among the previously stored web document templates.

일 실시예에서, 상기 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는, 템플릿 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소를 예측하는 단계 및 상기 예측된 디자인 요소를 기초로, 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함하되, 상기 템플릿 예측 모델은, 상기 사용자의 제작 요구사항을 입력받고 상기 예측된 디자인 요소를 출력하는 기계 학습 기반의 예측 모델을 의미할 수 있다.In one embodiment, the step of selecting the web document template comprises the steps of: predicting a design element that meets the production requirements of the user, using a template prediction model; and based on the predicted design element, And selecting a web document template to be applied to the document, wherein the template prediction model may be a machine learning based prediction model that receives the production requirements of the user and outputs the predicted design elements.

일 실시예에서, 상기 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는, 복수의 사용자의 액티비티 이력 정보를 기초로, 상기 기 저장된 웹 문서 템플릿 각각에 대한 추천 스코어를 산출하는 단계 및 상기 산출된 추천 스코어를 기초로, 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함하되, 상기 액티비티 이력 정보는, 상기 복수의 사용자가 특정 웹 문서 템플릿을 선택하는 제1 액티비티에 대한 제1 이력 정보 및 상기 복수의 사용자가 특정 웹 문서 템플릿을 수정하는 제2 액티비티에 대한 제2 이력 정보를 포함하고, 상기 추천 스코어는, 상기 제1 액티비티의 횟수가 비례하고, 상기 제2 액티비티의 횟수에 반비례하는 점수로 산출될 수 있다.In one embodiment, the step of selecting the web document template may include calculating a recommendation score for each of the previously stored web document templates based on activity history information of a plurality of users, and based on the calculated recommendation score And selecting a web document template to be applied to the target web document, wherein the activity history information includes first history information on a first activity in which the plurality of users select a specific web document template, Includes second history information for a second activity that modifies a particular web document template and the recommendation score may be calculated as a score that is proportional to the number of times the first activity and inversely proportional to the number of times the second activity have.

일 실시예에서, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는, 상기 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계 및 상기 분석의 결과에 기초하여, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 배치하는 단계를 포함하되, 상기 분석의 결과는, 상기 콘텐츠의 유형, 크기, 색상 및 모양 중 적어도 하나의 요소를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of generating the target web document comprises the steps of performing an analysis on the content and placing the content in each content area of the selected web document template based on the result of the analysis Wherein the result of the analysis may include at least one of the type, size, color, and shape of the content.

일 실시예에서, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는, 상기 각 콘텐츠에 배치된 콘텐츠 중 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계 및 상기 분석의 결과에 기초하여, 상기 대상 웹 문서를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of generating the target web document comprises the steps of: performing an analysis of image content among contents arranged in each of the contents; and correcting the target web document based on a result of the analysis .

일 실시예에서, 상기 사용자의 제작 요구사항은, 상기 대상 웹 문서가 제공될 제1 타깃 디바이스 및 제2 타깃 디바이스를 포함하되, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 제1 사이즈에 따른 초기 웹 문서를 생성하는 단계, 상기 제1 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 상기 제1 사이즈와 다른 제2-1 사이즈를 갖는 제1 대상 웹 문서로 재구성하는 단계 및 상기 제2 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 상기 제1 사이즈와 다른 제2-2 사이즈를 갖는 제2 대상 웹 문서로 재구성하는 단계를 포함하고, 상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계는, 상기 제1 대상 웹 문서 및 상기 제2 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the user's production requirement includes a first target device and a second target device to which the target web document is to be provided, wherein the step of generating the target web document comprises: Automatically arranging the content in each content area to generate an initial web document in accordance with a first size, and based on the display resolution of the first target device, assigning the initial web document to a second A second target web document having a second size different from the first size based on the display resolution of the second target device, Wherein the step of providing the generated target web document comprises the steps of providing the first target web document and the second target web document, It may contain.

일 실시예에서, 상기 선정된 웹 문서 템플릿은 제1 웹 문서 템플릿 및 제2 웹 문서 템플릿을 포함하되, 상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계는, 상기 제1 웹 문서 템플릿에 기초하여 생성된 제1 대상 웹 문서 및 상기 제2 웹 문서 템플릿에 기초하여 생성된 제2 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 사용자의 단말로부터, 상기 제1 대상 웹 문서에 대한 제1 수정을 수행하는 사용자 입력을 수신하는 단계 및 상기 사용자 입력의 수신에 응답하여, 상기 제1 수정에 따른 수정 사항을 상기 제2 대상 웹 문서에 자동으로 반영하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the selected web document template includes a first web document template and a second web document template, wherein the providing of the generated target web document comprises: Providing a first target web document and a second target web document generated based on the second web document template from the terminal of the user, Receiving the user input and, in response to receiving the user input, automatically reflecting the modification according to the first modification to the second target web document.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 웹 문서 생성 장치는, 하나 이상의 프로세서, 네트워크 인터페이스, 상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(Load)하는 메모리 및 복수의 웹 문서 템플릿 및 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 오퍼레이션, 상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 오퍼레이션, 상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 상기 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 오퍼레이션, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 오퍼레이션 및 상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 오퍼레이션을 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a web document generating apparatus including at least one processor, a network interface, a memory for loading a computer program executed by the processor, And a storage for storing the computer program, wherein the computer program includes: an operation for receiving a user's production requirement for a target web document; an operation for receiving a content to be placed in the target web document; An operation for selecting a web document template to be applied to the target web document among the plurality of web document templates based on the extracted web document template, automatically arranging the content in each content area of the selected web document template, And the generated target web And may include operations that provide documentation.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 웹 문서 생성 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 단계, 상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 단계, 상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계 및 상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 실행시키기 위하여 기록 매체에 저장될 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a web-document generating computer program that is combined with a computing device to receive a user's production requirements for a target web document, Selecting a web document template to be applied to the target web document from previously stored web document templates based on the production requirement of the user, receiving the content to be placed in each content area of the selected web document template, Automatically placing the content, creating the target web document, and providing the generated target web document.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 웹 문서 생성 컴퓨터 프로그램은, 서비스 제공 서버에 의해 수행되는 상황 인지(context-aware) 기반 웹 서비스 방법에 있어서, 원본 웹 문서를 분석하여, 상기 원본 웹 문서에 포함된 콘텐츠를 식별하는 단계, 기 지정된 룰에 따라 상황 판단을 수행하는 단계, 상기 상황 판단의 결과로 현재 상황이 제1 상황으로 판단된 경우, 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중 제1 웹 문서 템플릿에 상기 식별된 콘텐츠를 자동으로 배치하여 제1 웹 문서를 생성하고, 상기 제1 웹 문서를 서비스 대상 웹 문서로 설정하는 단계 및 상기 상황 판단의 결과로 현재 상황이 상기 제1 상황과 상이한 제2 상황으로 판단된 경우, 상기 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중 제2 템플릿에 상기 식별된 콘텐츠를 자동으로 배치하여 제2 웹 문서를 생성하고, 상기 제2 웹 문서를 서비스 대상 웹 문서로 설정하는 단계를 포함하되, 상기 제2 웹 문서 템플릿은 상기 제1 웹 문서 템플릿과 적어도 일부의 디자인 요소가 상이한 것일 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a context-aware web service method performed by a service providing server, the method comprising: Identifying a content included in the original web document, performing a status determination according to a predetermined rule, determining that the current situation is a first status as a result of the status determination, The method comprising: automatically arranging the identified content in a first web document template of a template to generate a first web document; setting the first web document as a service target web document; If it is determined that the second situation is different from the first situation, the identified content is automatically And setting the second web document as a service target web document, wherein the second web document template is different from the first web document template in that at least a part of the design element is different from the first web document template .

상술한 본 발명에 따르면, 웹 문서에 대한 제작 요구사항 및 콘텐츠가 제공되면, 사용자의 개입 없이 자동으로 웹 문서가 생성될 수 있다. 이에 따라, 사용자의 편의성이 크게 향상되고, 웹 문서 제작에 소요되는 시간 비용 및 인적 비용이 크게 절감될 수 있다.According to the present invention, when production requirements and contents for a web document are provided, a web document can be automatically generated without user intervention. Accordingly, the convenience of the user is greatly improved, and the time and manpower costs for web document production can be greatly reduced.

또한, 지능형 에이전트 기반의 채팅 인터페이스를 통해 상기 제작 요구사항이 결정될 수 있다. 이에 따라, 소프트웨어 툴에 익숙하지 않은 사용자라고 하더라도 용이하게 요구사항을 확정하고, 용이하게 웹 문서를 제작할 수 있다.The production requirements can also be determined through an intelligent agent-based chat interface. Accordingly, even if the user is unfamiliar with the software tool, the user can easily confirm the requirements and easily prepare the web document.

또한, 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 룰 기반 또는 기계 학습 모델 기반으로 최적의 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다. 이에 따라, 웹 문서의 품질 및 완성도가 향상되고, 웹 문서의 수정에 요구되는 시간 비용 및 인적 비용이 최소화될 수 있다.In addition, an optimum web document template can be selected from a plurality of pre-stored web document templates based on rules or machine learning models. This improves the quality and completeness of the web document and minimizes the time and human costs required to modify the web document.

또한, 콘텐츠 분석 결과를 토대로 이미지 콘텐츠에 대한 자동 보정이 수행되어 콘텐츠 맞춤형 웹 문서가 제공될 수 있다. 이에 따라, 웹 문서의 품질 및 완성도가 더욱 향상될 수 있다.In addition, automatic correction of image contents is performed based on the content analysis result, and a content-customized web document can be provided. Thus, the quality and completeness of the web document can be further improved.

또한, 타깃 디바이스의 해상도를 고려하여 다양한 버전의 웹 문서가 자동으로 생성될 수 있다. 이에 따라, 다양한 버전의 웹 문서 제작에 소요되는 비용이 절감될 수 있다.In addition, various versions of the web document can be automatically generated in consideration of the resolution of the target device. As a result, the cost of producing various versions of web documents can be reduced.

또한, 상황 인지 기반으로 동적인 웹 서비스가 제공될 수 있다. 이에 따라, 웹 서비스를 이용하는 사용자의 관심을 집중시킬 수 있고, 사용자의 서비스 만족도가 향상될 수 있다.In addition, dynamic web services based on context awareness can be provided. Accordingly, the attention of the user using the web service can be concentrated, and the service satisfaction of the user can be improved.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood to those of ordinary skill in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 시스템의 구성도이다.
도 2 내지 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 장치를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 방법의 흐름도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 지능형 에이전트 기반의 채팅 인터페이스를 통해 사용자의 제작 요구사항을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 내지 도 12는 본 발명의 몇몇 실시예에 따른 최적의 웹 문서 템플릿 선정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13 및 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 배치 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15 내지 도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠 맞춤형 웹 문서 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 22는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 웹 문서 수정 GUI의 예시도이다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법이 적용될 수 있는 예시적인 시스템의 구성도이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법의 흐름도이다.
도 25 내지 도 27은 본 발명의 일 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
1 is a configuration diagram of a web document generation system according to an embodiment of the present invention.
2 to 4 are block diagrams illustrating a web document generation apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a hardware block diagram of a web document generating apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of a method for generating a web document according to an embodiment of the present invention.
7 and 8 are diagrams for explaining a method for determining a user's production requirement through a chat interface based on an intelligent agent according to an embodiment of the present invention.
9 to 12 are views for explaining a method of selecting an optimal web document template according to some embodiments of the present invention.
13 and 14 are diagrams for explaining a content arrangement method according to an embodiment of the present invention.
15 to 21 are diagrams for explaining a method of generating a content customized web document according to an embodiment of the present invention.
Figure 22 is an illustration of a Web document modification GUI that may be referenced in some embodiments of the present invention.
23 is a configuration diagram of an exemplary system to which a context aware web service method according to an embodiment of the present invention can be applied.
24 is a flowchart of a context aware web service method according to an embodiment of the present invention.
25 to 27 are diagrams for explaining a context aware web service method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 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 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and the manner of achieving them, will be apparent from and elucidated with reference to the embodiments described hereinafter in conjunction with the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise. The terminology used herein is for the purpose of illustrating embodiments and is not intended to be limiting of the present invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification.

명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.It is noted that the terms "comprises" and / or "comprising" used in the specification are intended to be inclusive in a manner similar to the components, steps, operations, and / Or additions.

이하, 본 발명의 몇몇 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a web document generation system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 웹 문서 생성 시스템은 웹 문서 생성 장치(200), 웹 문서 템플릿 제공 장치(300) 및 사용자 단말(400)을 포함하도록 구성될 수 있다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 1에 도시된 웹 문서 생성 시스템의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 적어도 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다. 이하, 상기 웹 문서 생성 시스템의 각 구성 요소에 대하여 설명하도록 한다.Referring to FIG. 1, the web document generation system may include a web document generation apparatus 200, a web document template provision apparatus 300, and a user terminal 400. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and that various changes and modifications may be made without departing from the scope of the present invention. It should be noted that each component of the web document generation system shown in FIG. 1 represents functionally functioning functional elements, and that at least one component may be implemented in a form that they are integrated with each other in an actual physical environment. Hereinafter, each component of the web document creation system will be described.

상기 웹 문서 생성 시스템에서, 웹 문서 생성 장치(200)는 사용자 단말(400)로부터 웹 문서 제작 요구사항(13) 및 콘텐츠(15)를 제공받고, 웹 문서 제작 요구사항(13)에 부합하는 웹 문서(17)를 자동으로 생성하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 상기 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop), 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 연산 수단 및 통신 수단이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다.In the web document generation system, the web document generation apparatus 200 receives the web document production requirement 13 and the content 15 from the user terminal 400 and receives the web document creation request 13 and the content 15 from the user terminal 400, And automatically generates the document 17. Here, the computing device may be any type of device including, but not limited to, a computing device and a communication device, which may be a notebook, a desktop, a laptop, and the like.

웹 문서 제작 요구사항(13)은 예를 들어 업종, 타깃 디바이스(target device), 웹 문서의 기능, 웹 문서의 디자인 요소 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 디자인 요소는 예를 들어 레이아웃(layout), 색상, 사이즈 등 모든 시각적 요소를 포함할 수 있다.The web document creation requirement 13 may include, for example, a business type, a target device, a function of a web document, a design element of a web document, and the like. In addition, the design element may include all visual elements such as layout, color, size, and the like.

콘텐츠(15)는 헤더(header), 본문, 푸터(footer) 등 웹 문서 영역 별로 텍스트 또는 비-텍스트를 포함할 수 있다. 상기 비-텍스트는 이미지, 동영상, 애니메이션 클립, VR 컨텐츠 등 모든 종류의 정형 데이터 및/또는 비정형 데이터를 포함할 수 있다.The content 15 may include text or non-text for each web document area, such as a header, a body text, a footer, and the like. The non-text may include all kinds of regular data and / or unstructured data such as images, moving pictures, animation clips, VR contents, and the like.

본 발명의 실시예에 따르면, 웹 문서 생성 장치(200)는 웹 문서 템플릿 제공 장치(300)에 의해 제공된 복수의 웹 문서 템플릿(11) 중에서 사용자의 웹 문서 제작 요구사항(13)에 부합하는 최적의 웹 문서 템플릿을 선정한다. 또한, 웹 문서 생성 장치(200)는 상기 최적의 웹 문서 템플릿에 제공받은 콘텐츠(15)를 배치함으로써 자동으로 웹 문서(17)를 생성한다. 본 실시예에 따르면, 제작 요구사항만 정의되면 실제 웹 문서를 제작하는 과정에서 사용자의 개입이 요구되지 않는다. 따라서, 사용자의 편의성이 향상되고, 웹 문서 제작에 소요되는 시간 비용 및 인적 비용이 절감될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 2 이하의 도면을 참조하여 상세하게 설명하도록 한다.According to the embodiment of the present invention, the web document generation apparatus 200 may be configured to generate the web document template (11) corresponding to the user's web document creation requirement (13) among the plurality of web document templates (11) Select the web document template of. In addition, the web document generation apparatus 200 automatically generates the web document 17 by arranging the content 15 provided to the optimal web document template. According to the present embodiment, if only the production requirements are defined, the user's intervention is not required in the process of producing the actual web document. Therefore, the convenience of the user is improved, and the time and labor costs required for web document production can be reduced. The detailed description of this embodiment will be described in detail with reference to the drawings of FIG.

상기 웹 문서 생성 시스템에서, 웹 문서 템플릿 제공 장치(300)는 다양한 종류의 웹 문서 템플릿(11)을 제공하는 컴퓨팅 장치이다. 복수의 웹 문서 템플릿(11)은 제1 웹 문서 템플릿 및 제2 웹 문서 템플릿을 포함할 수 있고, 이때 상기 제1 웹 문서 템플릿은 상기 제2 웹 문서 템플릿과 적어도 일부의 디자인 요소가 상이할 수 있다.In the web document generation system, a web document template provision apparatus 300 is a computing apparatus that provides various types of web document templates 11. The plurality of web document templates 11 may include a first web document template and a second web document template wherein the first web document template may be different from the second web document template in at least some design elements have.

웹 문서 템플릿(11)은 웹 문서 생성 장치(200)에 보관될 수 있다. 이때, 웹 문서 템플릿(11)은 제작 요구사항 별로 카테고라이징 될 수 있다. 예를 들어, 업종 별, 기능 별, 레이아웃 별, 색상 별 등으로 다양한 기준에 따라 카테고라이징 될 수 있다.The web document template 11 may be stored in the web document generation apparatus 200. [ At this time, the web document template 11 can be categorized by production requirements. For example, it can be categorized according to various criteria such as industry, function, layout, color, and the like.

실시예에 따라, 웹 문서 생성 장치(200)가 사용자의 제작 요구사항(13)을 웹 문서 템플릿 제공 장치(300)로 전송하고, 웹 문서 템플릿 제공 장치(300)가 제작 요구사항(13)에 부합하는 웹 문서 템플릿을 제공하는 방식으로 동작할 수도 있다.The web document generating apparatus 200 transmits the user's production requirement 13 to the web document template providing apparatus 300 and the web document template providing apparatus 300 transmits the production requirement 13 to the web document template providing apparatus 300. [ It may also work in a way that provides a matching web document template.

도 1에 도시된 웹 문서 생성 시스템에 포함되는 각각의 구성 요소는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 여기서, 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.Each component included in the web document generation system shown in Fig. 1 can communicate via a network. Here, the network may be any kind of wired / wireless network such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a mobile radio communication network, a wibro Can be implemented.

지금까지 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 웹 문서 생성 시스템에 대하여 설명하였다. 다음으로, 웹 문서 생성 장치(200)의 구성 및 동작에 대하여 도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한다.The web document generation system according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. Next, the configuration and operation of the web document generation apparatus 200 will be described with reference to Figs. 2 to 5. Fig.

먼저, 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 웹 문서 생성 장치(200)를 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram illustrating an apparatus 200 for generating a web document according to another embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 웹 문서 생성 장치(200)는 인터페이스부(210), 템플릿 선정부(220), 콘텐츠 분석부(240), 웹 문서 생성부(250) 및 맞춤형 웹 문서 생성부(260)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다. 또한, 도 2에 도시된 웹 문서 생성 장치의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 적어도 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다.2, the web document generating apparatus 200 includes an interface unit 210, a template selecting unit 220, a content analyzing unit 240, a web document generating unit 250, and a customized web document generating unit 260. [ . ≪ / RTI > However, only the components related to the embodiment of the present invention are shown in Fig. Accordingly, it will be appreciated by those skilled in the art that other general-purpose components may be included in addition to those shown in FIG. It should be noted that the respective elements of the web document generation apparatus shown in FIG. 2 represent functionally functioning functional elements, and that at least one of the elements may be integrated in a physical environment.

각 구성 요소를 살펴보면, 인터페이스부(210)는 웹 문서 생성 시스템의 다른 구성 요소와의 인터페이스 기능을 제공한다. 예를 들어, 인터페이스부(210)는 사용자 단말(400)로부터 웹 문서 제작 요구사항 및 콘텐츠를 입력받기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 상기 인터페이스는 예를 들어 웹 기반의 GUI로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 인터페이스부(210)는 사용자가 수동으로 웹 문서 템플릿 검색하고, 웹 문서 및/또는 웹 문서 템플릿을 수정하기 위한 각종 인터페이스를 제공할 수 있다. 웹 문서를 수정 기능을 제공하는 인터페이스의 예는 도 22에 도시된 GUI를 참조하도록 한다.Referring to each component, the interface unit 210 provides an interface function with other components of the web document generation system. For example, the interface unit 210 may provide an interface for receiving web document production requirements and contents from the user terminal 400. [ The interface may be implemented by, for example, a web-based GUI, but is not limited thereto. In addition, the interface unit 210 may provide various interfaces for a user to manually search a web document template and modify a web document and / or a web document template. An example of an interface that provides a function of modifying a web document is to refer to the GUI shown in Fig.

본 발명의 실시예에 따르면, 인터페이스부(210)는 대화형 인터페이스부(211)를 포함하도록 구성될 수 있다. 대화형 인터페이스부(211)는 예를 들어 채팅 인터페이스와 같은 양방향 인터페이스를 제공할 수 있다. 이를 통해, 신속하고 정확하게 웹 문서 제작 요구사항이 결정될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 7 및 도 8을 참조하여 후술하도록 한다.According to an embodiment of the present invention, the interface unit 210 may be configured to include the interactive interface unit 211. [ The interactive interface unit 211 may provide a bidirectional interface, for example, a chat interface. This allows quick and accurate determination of web document creation requirements. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to Figs. 7 and 8. Fig.

템플릿 선정부(220)는 템플릿 DB(230)에서 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 최적의 템플릿을 선정하고, 웹 문서 생성부(250)로 제공한다.The template selection unit 220 selects an optimal template matching the user's production requirements in the template DB 230 and provides the selected template to the web document generation unit 250.

도 3에 도시된 바와 같이, 템플릿 선정부(220)는 기 정의된 룰(223)을 이용하여 템플릿을 선정하는 제1 템플릿 선정부(221)와 기계 학습 모델(227)을 이용하여 템플릿을 선정하는 제2 템플릿 선정부(225)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이외에도, 템플릿 선정부(220)는 사용자의 액티비티 이력 정보를 기초로 템플릿을 선정하는 제3 템플릿 선정부(미도시)를 포함하도록 구성될 수 있다. 템플릿 선정부(220)가 수행하는 템플릿 선정 방법에 대한 자세한 설명은 도 9 내지 도 12를 참조하여 후술하도록 한다.3, the template selecting unit 220 selects a template using the first template selecting unit 221 for selecting a template using the predefined rule 223 and the machine learning model 227 And a second template selection unit 225 for selecting a second template. In addition, the template selection unit 220 may be configured to include a third template selection unit (not shown) for selecting a template based on the activity history information of the user. A detailed description of the template selection method performed by the template selection unit 220 will be described below with reference to FIGS. 9 to 12. FIG.

다시 도 2를 참조하면, 템플릿 DB(230)는 웹 문서 템플릿 제공 장치(300)가 제공하는 다양한 종류의 템플릿을 저장한다. 이외에도, 템플릿 DB(230)는 사용자에 의해 수정된 웹 문서 템플릿을 더 보관할 수도 있다.Referring again to FIG. 2, the template DB 230 stores various types of templates provided by the web document template providing apparatus 300. In addition, the template DB 230 may further store a web document template modified by the user.

콘텐츠 분석부(240)는 사용자로부터 제공받은 콘텐츠에 대한 분석을 수행하고, 분석 정보를 템플릿 선정부(220) 웹 문서 생성부(250) 및/또는 맞춤형 웹 문서 생성부(260)로 제공한다. 상기 분석 정보는 예를 들어 콘텐츠의 유형, 크기, 색상 분포, 텍스트 영역 정보, 전경 객체 영역 정보 등을 포함할 수 있다. 상기 분석 정보가 활용되는 예에 대해서는 후술하도록 한다.The content analysis unit 240 analyzes the content provided by the user and provides the analysis information to the web document generation unit 250 and / or the customized web document generation unit 260 of the template selection unit 220. The analysis information may include, for example, content type, size, color distribution, text area information, foreground object area information, and the like. An example in which the analysis information is utilized will be described later.

웹 문서 생성부(250)는 템플릿 선정부(220)에 의해 선정된 웹 문서 템플릿에 콘텐츠를 자동 배치함으로써 웹 문서를 생성한다. 웹 문서 생성부(250)가 수행하는 웹 문서 생성 방법에 대한 자세한 설명은 도 13 및 도 14를 참조하여 후술하도록 한다.The web document generation unit 250 generates a web document by automatically arranging contents in a web document template selected by the template selection unit 220. [ A detailed description of a web document generation method performed by the web document generation unit 250 will be described later with reference to FIG. 13 and FIG.

맞춤형 웹 문서 생성부(260)는 타깃 디바이스, 콘텐츠 분석 정보, 사용자 액티비티 등을 기초로 다양한 종류의 맞춤형 웹 문서를 생성한다. 이를 위해, 맞춤형 웹 문서 생성부(260)는 도 4에 도시된 바와 같이 제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261), 제2 맞춤형 웹 문서 생성부(263) 및 제3 맞춤형 웹 문서 생성부(265)를 포함하도록 구성될 수 있다.The customized web document generation unit 260 generates various types of customized web documents based on the target device, the content analysis information, the user activity, and the like. 4, the customized web document generation unit 260 includes a first customized web document generation unit 261, a second customized web document generation unit 263, and a third customized web document generation unit 265 ). ≪ / RTI >

제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261)는 사용자의 제작 요구사항 중 타깃 디바이스(e.g. 모바일 디바이스, PC)에 관한 요구사항을 기초로 다양한 버전의 웹 문서를 생성한다. 구체적으로, 타깃 디바이스에 관한 요구사항이 제1 타깃 디바이스 및 제2 타깃 디바이스를 포함하고, 웹 문서 생성부(250)가 제1 사이즈에 따른 초기 웹 문서를 생성한 경우, 제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261)는 상기 제1 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 상기 제1 사이즈와 다른 제2-1 사이즈를 갖는 제1 버전의 웹 문서로 재구성한다. 또한, 제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261)는 상기 제2 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 상기 제1 사이즈와 다른 제2-2 사이즈를 갖는 제2 버전의 웹 문서로 재구성한다. 이에 따라, 타깃 디바이스의 해상도에 최적화된 다양한 버전의 웹 문서가 자동으로 생성될 수 있고, 다양한 버전의 웹 문서 생성에 소요되는 시간 및 제작 비용이 절감될 수 있다.The first customized web document generation unit 261 generates various versions of the web document based on requirements of the target device (e.g., mobile device, PC) among the user's production requirements. Specifically, when the requirements regarding the target device include the first target device and the second target device, and the web document generation unit 250 generates an initial web document according to the first size, Unit 261 reconstructs the initial web document into a first version of the web document having a size of 2-1 different from the first size, based on the display resolution of the first target device. In addition, the first customized web document generation unit 261 may generate the first web document as a second version of the web document having the second size different from the first size, based on the display resolution of the second target device Reorganize. Accordingly, various versions of the web document optimized for the resolution of the target device can be automatically generated, and the time and cost for producing various versions of the web document can be reduced.

한편, 본 발명의 실시예에 따르면, 제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261)는 웹 문서의 복잡도에 기초하여 다양한 버전의 웹 문서를 생성하지 않고 하나의 반응형 웹 문서(responsive web document)를 생성하여 제공할 수도 있다. 웹 문서의 복잡도가 낮은 경우에는 반응형 웹 문서로 관리하는 것이 보다 효과적이기 때문이다.Meanwhile, according to the embodiment of the present invention, the first customized web document generation unit 261 generates a responsive web document without generating various versions of the web document based on the complexity of the web document . If the complexity of web documents is low, it is more effective to manage them as responsive web documents.

구체적으로, 제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261)는 웹 문서 템플릿의 레이아웃 및 웹 문서에 배치된 콘텐츠의 개수에 기초하여 웹 문서의 복잡도를 산출하고, 산출된 복잡도가 임계 값 이하인 경우 초기 웹 문서를 복수의 타깃 디바이스에 대한 반응형 웹 문서로 변환하여 제공할 수 있다. 즉, 타깃 디바이스에 관한 요구사항이 제1 타깃 디바이스 및 제2 타깃 디바이스를 포함하는 경우, 제1 맞춤형 웹 문서 생성부(261)는 상기 제1 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도 및 상기 제2 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 반응형 웹 문서로 변환하여 제공할 수 있다.Specifically, the first customized web document generator 261 calculates the complexity of the web document based on the layout of the web document template and the number of contents arranged in the web document. If the calculated complexity is equal to or less than the threshold, Can be converted into a responsive web document for a plurality of target devices and provided. That is, when the requirement regarding the target device includes the first target device and the second target device, the first customized web document generation unit 261 generates the display resolution of the first target device and the display resolution of the second target device The initial web document may be converted into a responsive web document and provided based on the resolution.

제2 맞춤형 웹 문서 생성부(263)는 콘텐츠의 분석 정보를 기초로 자동 보정을 수행하여 콘텐츠 맞춤형 웹 문서를 생성한다. 여기서, 상기 콘텐츠 맞춤형 웹 문서는 콘텐츠를 기준으로 자동 보정이 수행된 웹 문서를 의미한다. 제2 맞춤형 웹 문서 생성부(263)가 수행하는 콘텐츠 맞춤형 웹 문서 생성 방법에 대한 자세한 설명은 도 15 내지 도 21을 참조하여 후술하도록 한다.The second customized web document generation unit 263 performs automatic correction based on the analysis information of the content to generate a content customized web document. Here, the content customized web document means a web document on which automatic correction is performed based on the content. The detailed description of the content customized web document generation method performed by the second customized web document generation unit 263 will be described later with reference to FIG. 15 to FIG.

제3 맞춤형 웹 문서 생성부(265)는 사용자의 액티비티를 기초로 사용자 맞춤형 웹 문서를 생성한다. 구체적으로, 제3 맞춤형 웹 문서 생성부(265)는 복수의 웹 문서 중 제1 웹 문서를 수정하는 액티비티가 감지됨에 응답하여, 상기 복수의 웹 문서 중 제2 웹 문서에 상기 액티비티에 따른 수정사항을 자동 반영하여 사용자 맞춤형 웹 문서를 생성한다. 즉, 제3 맞춤형 웹 문서 생성부(265)는 복수의 웹 문서 중 하나의 웹 문서가 수정되면, 자동으로 다른 웹 문서 또한 수정되도록 하는 기능을 제공한다. 이에 따라, 사용자 편의성이 더욱 향상되고, 웹 문서 수정에 소요되는 시간 비용이 절감될 수 있다.The third customized web document generator 265 generates a user-customized web document based on the activity of the user. Specifically, the third customized web document generation unit 265 generates a third customized web document in response to detection of an activity for modifying the first web document among the plurality of web documents, And automatically generates a user-customized web document. That is, the third customized web document generator 265 provides a function of automatically correcting another web document when one of the plurality of web documents is modified. As a result, the convenience of the user can be further improved, and the time cost for correcting the web document can be reduced.

도 2 내지 도 4의 각 구성 요소는 소프트웨어(Software) 또는, FPGA(Field Programmable Gate Array)나 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어(Hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만, 상기 구성 요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(Addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성 요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성 요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성 요소로 구현될 수도 있다.Each of the components shown in FIGS. 2 to 4 may refer to software or hardware such as an FPGA (Field Programmable Gate Array) or an ASIC (Application-Specific Integrated Circuit). However, the components are not limited to software or hardware, and may be configured to be addressable storage media, and configured to execute one or more processors. The functions provided in the components may be implemented by a more detailed component, or may be implemented by a single component that performs a specific function by combining a plurality of components.

도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 웹 문서 생성 장치(200)의 하드웨어 구성도이다.5 is a hardware configuration diagram of an apparatus 200 for generating a web document according to another embodiment of the present invention.

도 5을 참조하면, 웹 문서 생성 장치(200)는 하나 이상의 프로세서(201), 버스(205), 네트워크 인터페이스(207), 프로세서(201)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(203)와, 웹 문서 생성 소프트웨어(209a)를 저장하는 스토리지(209)를 포함할 수 있다. 다만, 도 5에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 5에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.5, the web document generation apparatus 200 includes at least one processor 201, a bus 205, a network interface 207, a memory (not shown) that loads a computer program executed by the processor 201 203 and a storage 209 for storing web document creation software 209a. 5, only the components related to the embodiment of the present invention are shown. Accordingly, those skilled in the art will recognize that other general-purpose components other than those shown in FIG. 5 may be further included.

프로세서(201)는 웹 문서 생성 장치(200)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(201)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(201)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 웹 문서 생성 장치(200)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.The processor 201 controls the overall operation of each configuration of the web document generation apparatus 200. The processor 201 may include a central processing unit (CPU), a microprocessor unit (MPU), a microcontroller unit (MCU), a graphics processing unit (GPU), or any type of processor well known in the art . The processor 201 may also perform operations on at least one application or program to perform the method according to embodiments of the present invention. The web document generation apparatus 200 may include one or more processors.

메모리(203)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(203)는 본 발명의 실시예들에 따른 웹 문서 생성 방법을 실행하기 위하여 스토리지(209)로부터 하나 이상의 프로그램(209a)을 로드할 수 있다. 도 5에서 메모리(203)의 예시로 RAM이 도시되었다.The memory 203 stores various data, commands and / or information. The memory 203 may load one or more programs 209a from the storage 209 to perform the method of generating a web document according to embodiments of the present invention. RAM is shown as an example of the memory 203 in Fig.

버스(205)는 웹 문서 생성 장치(200)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(205)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.The bus 205 provides a communication function between components of the web document generation apparatus 200. The bus 205 may be implemented as various types of buses such as an address bus, a data bus, and a control bus.

네트워크 인터페이스(207)는 웹 문서 생성 장치(200)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 네트워크 인터페이스(207)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 네트워크 인터페이스(207)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.The network interface 207 supports wired / wireless Internet communication of the web document generation apparatus 200. In addition, the network interface 207 may support various communication methods other than Internet communication. To this end, the network interface 207 may comprise a communication module well known in the art.

스토리지(209)는 하나 이상의 프로그램(209a), 콘텐츠(209b) 및/또는 웹 문서 템플릿(209c)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 5에서 상기 하나 이상의 프로그램(209a)의 예시로 웹 문서 생성 소프트웨어(209a)가 도시되었다.The storage 209 may non-temporarily store one or more programs 209a, content 209b, and / or web document template 209c. Web document creation software 209a is shown as an example of one or more programs 209a in FIG.

스토리지(209)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.The storage 209 may be a nonvolatile memory such as a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), a flash memory or the like, a hard disk, a removable disk, And any form of computer-readable recording medium known in the art.

웹 문서 생성 소프트웨어(209a)는 본 발명의 실시예에 따라 웹 문서 생성 할 수 있다. 예를 들어, 웹 문서 생성 소프트웨어(209a)는 메모리(203)에 로드되어, 하나 이상의 프로세서(201)에 의해, 대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 오퍼레이션, 상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 오퍼레이션, 상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 상기 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 오퍼레이션, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 오퍼레이션 및 상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 오퍼레이션을 실행할 수 있다.The web document creation software 209a can generate a web document according to an embodiment of the present invention. For example, the web document creation software 209a may be loaded into the memory 203 and executed by one or more processors 201 to perform operations that are provided by the user with production requirements for the target web document, An operation for receiving a content to be provided; an operation for selecting a web document template to be applied to the target web document from among the plurality of web document templates, based on a production requirement of the user; The content can be automatically arranged to execute the operation of generating the target web document and the operation of providing the generated target web document.

지금까지, 도 2 내지 도 5을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 웹 문서 생성 장치(200)의 구성 및 동작에 대하여 설명하였다. 다음으로, 도 6 내지 도 20을 참조하여 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 웹 문서 생성 방법에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.Up to now, the configuration and operation of the web document generation apparatus 200 according to the embodiment of the present invention have been described with reference to FIG. 2 to FIG. Next, a method of generating a web document according to another embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 6 to FIG.

이하에서 후술할 본 발명의 실시예에 따른 웹 문서 생성 방법의 각 단계는, 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 컴퓨팅 장치는 웹 문서 생성 장치(200)일 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해, 상기 웹 문서 생성 방법에 포함되는 각 단계의 동작 주체는 그 기재가 생략될 수도 있다. 또한, 웹 문서 생성 방법의 각 단계는 프로세서(201)에 의해 실행되는 웹 문서 생성 소프트웨어(209a)의 오퍼레이션으로 구현될 수 있다.Each step of the method for generating a web document according to an embodiment of the present invention to be described below may be performed by a computing device. For example, the computing device may be a web document generation device 200. However, for the sake of convenience of description, the operation subject of each step included in the web document generation method may be omitted. In addition, each step of the web document creation method may be implemented as an operation of the web document creation software 209a executed by the processor 201. [

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 웹 문서 생성 방법의 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.6 is a flowchart of a method for generating a web document according to an embodiment of the present invention. However, it should be understood that the present invention is not limited thereto and that some steps may be added or deleted as needed.

도 6을 참조하면, 단계(S100)에서, 대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항 및 콘텐츠가 제공된다. 단, 실시예에 따라, 원본 웹 문서가 입력 정보로 제공될 수도 있다. 이와 같은 경우, 웹 문서 생성 장치(200)는 상기 원본 웹 문서를 분석하여 사용자의 제작 요구사항 및 콘텐츠를 추출할 수 있다. 예를 들어, 웹 문서 생성 장치(200)는 상기 원본 웹 문서에 포함된 텍스트 및/또는 이미지를 분석하여 상기 원본 웹 문서의 업종, 기능 등을 예측하고, 이를 토대로 사용자의 제작 요구사항을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 6, in step S100, the user's production requirements and contents for the target web document are provided. However, according to the embodiment, the original web document may be provided as input information. In this case, the web document generation apparatus 200 may analyze the original web document and extract the production requirements and contents of the user. For example, the web document generation apparatus 200 analyzes the text and / or the image included in the original web document to predict the business type, function, etc. of the original web document, and extracts a production requirement of the user based on the predicted business type, .

일 실시예에서, 대화형 인터페이스를 통해 사용자의 제작 요구사항이 제공될 수 있다. 예를 들어, 상기 대화형 인터페이스는 지능형 에이전트(intelligent agent) 기반의 채팅 인터페이스일 수 있고, 상기 사용자의 제작 요구사항은 사용자와 상기 지능형 에이전트 간의 대화쌍 데이터로부터 추출될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 7 및 도 8을 참조하여 후술하도록 한다.In one embodiment, the user's production requirements can be provided through an interactive interface. For example, the interactive interface may be a chat interface based on an intelligent agent, and the user's production requirements may be extracted from the conversation pair data between the user and the intelligent agent. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to Figs. 7 and 8. Fig.

일 실시예에서, 단방향 인터페이스를 통해 상기 제작 요구사항이 제공될 수도 있다. 예를 들어, 기 정의된 제작 요구사항이 GUI를 통해 표시되면, 사용자의 선택 입력을 통해 상기 제작 요구사항이 결정될 수도 있다.In one embodiment, the production requirements may be provided via a unidirectional interface. For example, if predefined production requirements are displayed through the GUI, the production requirements may be determined through user selection inputs.

단계(S200)에서, 사용자의 제작 요구사항을 기초로 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 대상 웹 문서에 적용될 최적의 웹 문서 템플릿이 선정된다.In step S200, an optimal web document template to be applied to the target web document is selected from previously stored web document templates based on the user's production requirement.

일 실시예에서, 상기 웹 문서 템플릿의 선정은 룰 기반 및/또는 기계 학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 9 내지 도 11을 참조하여 후술하도록 한다.In one embodiment, the selection of the web document template may be performed on a rule based and / or machine learning basis. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to Figs. 9 to 11. Fig.

일 실시예에서, 사용자의 액티비티 이력 정보에 기초하여 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 12를 참조하여 후술하도록 한다.In one embodiment, the web document template may be selected based on the activity history information of the user. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to Fig.

단계(S300)에서, 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 콘텐츠를 자동으로 배치함으로써, 상기 대상 웹 문서가 생성된다.In step S300, the target web document is generated by automatically arranging the content in each content area of the selected web document template.

일 실시예에서, 각 콘텐츠에 태깅된 속성 정보를 기초로 자동 배치가 수행될 수 있다. 상기 속성 정보는 콘텐츠의 유형, 크기 등의 정보를 포함할 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 13 및 도 14를 참조하여 후술하도록 한다.In one embodiment, automatic placement may be performed based on attribute information tagged for each content. The attribute information may include information such as the type and size of the content. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to Figs. 13 and 14. Fig.

한편, 본 발명의 실시예에 따르면, 각 콘텐츠에 대한 자동 배치가 수행된 이후, 콘텐츠의 분석 정보를 이용하여 대상 웹 문서에 대한 자동 보정이 수행될 수 있다. 이를 통해, 콘텐츠 맞춤형 웹 문서가 사용자에게 제공될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 15 내지 도 21을 참조하여 후술하도록 한다.Meanwhile, according to the embodiment of the present invention, after the automatic placement of each content is performed, the automatic correction of the target web document can be performed using the analysis information of the content. Through this, a content-customized web document can be provided to the user. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to FIG. 15 to FIG.

단계(S400)에서, 단계(S300)에서 생성된 대상 웹 문서가 사용자에게 제공된다. 또한, 대상 웹 문서에 대한 수정 기능을 제공하기 위해, 도 22에 도시된 바와 같은 웹 문서 수정용 GUI가 함께 제공될 수 있다. 상기 웹 문서 수정용 GUI는 이후 도 22을 참조하여 부연 설명하도록 한다.In step S400, the target web document generated in step S300 is provided to the user. In addition, in order to provide a correction function for the target web document, a GUI for web document modification as shown in Fig. 22 may be provided together. The GUI for modifying the web document will be described later with reference to FIG.

지금까지, 도 6을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 웹 문서 생성 방법에 대하여 설명하였다. 본 실시예에 따르면, 사용자의 제작 요구사항에 기초하여 최적의 웹 문서 템플릿이 선정되고, 상기 웹 문서 템플릿에 콘텐츠가 배치됨으로써 상기 제작 요구사항에 부합하는 웹 문서가 자동 생성될 수 있다. 이에 따라, 사용자의 편의성이 향상되고, 웹 문서 제작에 소요되는 시간 비용 및 인적 비용이 크게 절감될 수 있다.Up to now, a method of generating a web document according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. According to the present embodiment, an optimal web document template is selected based on a user's production requirement, and a web document meeting the production requirements can be automatically generated by arranging contents in the web document template. As a result, the convenience of the user is improved, and the time and manpower costs required for web document production can be greatly reduced.

이하에서는, 도 7 내지 도 22를 참조하여, 도 6에 도시된 웹 문서 생성 방법을 구성하는 각 단계의 세부 내용에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, details of each step constituting the web document generating method shown in Fig. 6 will be described in detail with reference to Figs. 7 to 22. Fig.

먼저, 도 7 및 도 8을 참조하여, 단계(S100)에서 수행되는 채팅 인터페이스 기반의 제작 요구사항 결정 방법에 대하여 설명하도록 한다.First, referring to FIGS. 7 and 8, a chatting interface-based production requirement determination method performed in step S100 will be described.

도 7은 사용자(20)와 지능형 에이전트(30) 간의 수행되는 대화의 예를 도시하고, 도 8은 기 정의된 슬롯 채우기(slot filling) 기반의 대화 프레임의 일 예를 도시한다.FIG. 7 shows an example of the conversation performed between the user 20 and the intelligent agent 30, and FIG. 8 shows an example of a slotframe based conversation frame.

도 7을 참조하면, 지능형 에이전트(30) 기반의 채팅 인터페이스가 제공될 수 있고, 사용자(20)와 지능형 에이전트(30) 간에 수행된 대화 정보로부터 웹 문서의 제작 요구사항이 결정될 수 있다.Referring to FIG. 7, a chat interface based on the intelligent agent 30 may be provided, and the production requirements of the web document may be determined from the conversation information performed between the user 20 and the intelligent agent 30.

구체적으로, 상기 채팅 인터페이스를 통해 사용자(20)와 지능형 에이전트(30) 간의 대화쌍 데이터(21 내지 25, 31 내지 35)가 수집되고, 대화쌍 데이터(21 내지 25, 31 내지 35)로부터 사용자(20)의 제작 요구사항이 결정될 수 있다. 이를 위해, 당해 기술 분야에서 널리 알려진 적어도 하나의 자연어 처리 알고리즘이 수행될 수 있다. 구체적인 예를 들어, 제1 대화쌍 데이터(21, 31)으로부터 업종(e.g. 의류 쇼핑몰)에 관한 제작 요구사항이 결정될 수 있다. 다른 예를 들어, 제2 대화쌍 데이터(23, 33)으로부터 웹 문서의 기능에 관한 제작 요구사항(e.g. 회원 가입, 상품 구매, 게시판)이 결정될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 제3 대화쌍 데이터(35)으로부터 타깃 디바이스(e.g. PC, 모바일 디바이스)에 관한 제작 요구사항이 결정될 수 있다.Specifically, the conversation pair data 21 to 25, 31 to 35 between the user 20 and the intelligent agent 30 are collected via the chat interface, and the conversation pair data 21 to 25, 20) can be determined. To this end, at least one natural language processing algorithm known in the art can be performed. For example, production requirements for a business type (e.g., clothing shopping mall) can be determined from the first conversation pair data 21 and 31. [ For example, production requirements (e.g., subscription, purchase, bulletin board) regarding the function of the web document can be determined from the second conversation pair data 23 and 33. As another example, the production requirements for the target device (e.g., PC, mobile device) can be determined from the third conversation pair data 35. [

본 실시예에서, 지능형 에이전트(30)는 슬롯 채우기 기반의 대화 프레임을 이용하여 사용자(20)의 제작 요구사항을 결정하기 위한 대화 처리를 수행할 수 있다. 상기 대화 프레임의 예는 도 8에 도시된 바와 같으며, 이는 사전에 정의된 것일 수 있다. 상기 대화 프레임을 이용하여 지능형 에이전트(30)가 대화 처리를 수행하는 방법을 간략하게 살펴보면 다음과 같다.In this embodiment, the intelligent agent 30 may perform the dialog processing to determine the production requirements of the user 20 using the slot fill-based dialog frame. An example of the dialogue frame is as shown in Fig. 8, which may be predefined. A method of performing the dialog processing by the intelligent agent 30 using the dialog frame will be briefly described below.

제1 제작 요구사항이 포함된 제1 문장이 입력되면, 지능형 에이전트(30)는 대화 프레임 중에 상기 제1 제작 요구사항에 대응되는 슬롯에 상기 제1 제작 요구사항에 관한 정보를 채우고, 비어 있는 슬롯에 대응되는 제2 제작 요구사항을 질의하는 제2 문장을 생성한다. 사용자로부터 상기 제2 문장에 대한 응답 문장이 입력되면, 지능형 에이전트(30)는 상기 제2 제작 요구사항에 대응되는 슬롯을 채우고, 대화 프레임의 모든 슬롯이 채워질 때까지 상술한 슬롯 채우기 과정이 반복하게 된다.When a first sentence including the first production requirement is input, the intelligent agent 30 fills in the information corresponding to the first production requirement in a slot corresponding to the first production requirement in the dialog frame, And generates a second sentence querying a second production requirement corresponding to the second production requirement. If the response sentence for the second sentence is input from the user, the intelligent agent 30 fills the slot corresponding to the second production requirement and repeats the slot filling process until all the slots of the dialog frame are filled do.

이해의 편의를 제공하기 위해, 도 7을 참조하여 부연 설명하면, 웹 문서의 기능에 관한 문장(23)이 입력되면, 지능형 에이전트(30)는 대화 프레임 중 웹 문서의 기능에 해당하는 슬롯을 채우고, 빈 슬롯 중 타깃 디바이스에 관한 요구사항을 질의하는 문장(35)을 생성하는 방식으로 대화 처리가 수행될 수 있다.7, when the sentence 23 relating to the function of the web document is inputted, the intelligent agent 30 fills the slot corresponding to the function of the web document among the dialog frames , A dialogue processing may be performed in such a way as to generate a sentence 35 that queries the requirements regarding the target device among the empty slots.

지금까지, 도 7 및 도 8을 참조하여, 채팅 인터페이스를 통해 사용자의 제작 요구사항을 결정하는 방법에 대하여 설명하였다. 다음으로, 도 9 내지 도 12를 참조하여, 단계(S200)에서 수행되는 최적의 웹 문서 템플릿 선정 방법에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.Up to now, a method for determining a user's production requirement through a chat interface has been described with reference to FIGS. 7 and 8. FIG. Next, referring to FIGS. 9 to 12, a detailed description will be given of a method for selecting an optimal web document template performed in step S200.

일 실시예에서, 기 정의된 룰 기반으로 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다. 여기서, 상기 룰은 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소가 정의된 룰일 수 있다. 예를 들어, 제1 룰은 업종이 "쇼핑몰"인 경우 이에 부합하는 레이아웃이 정의된 룰일 수 있다. 다른 예를 들어, 제2 룰은 업종이 "쇼핑몰"인 경우 이에 부합하는 웹 문서의 색상이 정의된 룰일 수 있다. 본 실시예에 따르면, 기 정의된 룰 중에서 각 제작 요구사항을 만족하는 룰이 판정되고, 판정된 룰에 따라 웹 문서의 디자인 요소가 결정될 수 있다. 또한, 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 상기 결정된 디자인 요소를 갖는 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다.In one embodiment, a web document template may be selected based on predefined rules. Here, the rule may be a rule in which a design element corresponding to a user's production requirement is defined. For example, the first rule may be a rule in which a layout corresponding to the business type is defined as "shopping mall ". As another example, the second rule may be a rule in which a color of a web document corresponding to the business type is "shopping mall " is defined. According to this embodiment, a rule that satisfies each production requirement among the predefined rules is determined, and a design element of the web document can be determined according to the determined rule. Also, a web document template having the determined design element among a plurality of web document templates previously stored may be selected.

일 실시예에서, 템플릿 예측 모델 기반으로 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다. 여기서, 상기 템플릿 예측 모델은 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소를 예측하는 기계 학습 모델을 의미한다. 상기 템플릿 예측 모델을 구축하기 위해 어떠한 기계 학습 알고리즘이 이용되더라도 무방하다.In one embodiment, a web document template that meets the user's production requirements may be selected based on the template prediction model. Here, the template prediction model refers to a machine learning model for predicting a design element that meets the user's production requirements. Any machine learning algorithm may be used to build the template prediction model.

구체적으로, 상기 템플릿 예측 모델은 제작 요구사항 별 및/또는 각 디자인 요소 별로 구축될 수 있다. 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 해당 업종에 대하여 최적의 레이아웃을 예측하는 제1 템플릿 예측 모델(41)이 구축되고, 해당 업종에 대하여 최적의 색상을 예측하는 제2 템플릿 예측 모델(43)이 구축될 수 있다. 또한, 다른 제작 요구사항에 대하여 도 9에 도시된 바와 같은 템플릿 예측 모델이 구축될 수 있다.Specifically, the template prediction model can be established for each production requirement and / or for each design element. For example, as shown in FIG. 9, a first template prediction model 41 for predicting an optimal layout for the industry is constructed, and a second template prediction model (for example, 43) can be constructed. In addition, a template prediction model as shown in Fig. 9 can be constructed for other production requirements.

템플릿 예측 모델(41, 43)은 제작 요구사항을 입력받고 예측 결과로 디자인 요소 별 컨피던스 스코어(confidence score)를 출력한다. 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 업종에 관한 요구사항이 입력되면, 제1 템플릿 예측 모델(41)은 레이아웃 별 컨피던스 스코어(85%, 50%, …)를 출력하고, 제2 템플릿 예측 모델(43)은 색상 별 컨피던스 스코어(75%, 40%, …)를 출력한다. 그러면, 웹 문서 생성 장치(200)는 컨피던스 스코어가 임계 값 이상이 되는 적어도 하나의 디자인 요소(e.g. 레이아웃 A, 색상 A)를 선정하고, 상기 적어도 하나의 디자인 요소를 갖는 웹 문서 템플릿을 선정하게 된다. 선정된 디자인 요소가 복수인 경우, 웹 문서 생성 장치(200)는 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 제1 디자인 요소를 갖는 후보 웹 문서 템플릿을 선정하고, 상기 후보 웹 문서 템플릿 중에서 제2 디자인 요소를 갖는 웹 문서 템플릿을 선정하여 최적의 웹 문서 템플릿을 선정하게 된다.The template prediction models 41 and 43 input production requirements and output a confidence score for each design element as a prediction result. 9, the first template prediction model 41 outputs a confidence score (85%, 50%, ...) for each layout, and the second template The prediction model 43 outputs a confidence score (75%, 40%, ...) for each color. Then, the web document generation apparatus 200 selects at least one design element (eg, layout A, color A) having a confidence score equal to or greater than a threshold value, and selects a web document template having the at least one design element . If there are a plurality of selected design elements, the web document generating apparatus 200 selects a candidate web document template having the first design element from among the previously stored web document templates, The document template is selected and the optimal web document template is selected.

일 실시예에서, 템플릿 예측 모델은 이차적으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 일차적으로는 룰 엔진(51)을 통해 사용자의 제작 요구사항에 부합되는 디자인 요소가 결정된다. 이때, 기 정의된 룰 중 사용자의 제작 요구사항을 만족하는 룰이 존재하지 않는 경우에 한하여, 이차적으로 머신러닝 엔진(53)을 통한 예측이 수행될 수 있다. 도 10에서, 룰 엔진(51)은 기 정의된 룰 기반으로 디자인 요소를 출력하는 모듈로 제1 템플릿 선정부(221)에 대응되는 모듈이고, 머신러닝 엔진(53)은 템플릿 예측 모델을 이용하여 디자인 요소를 예측하는 모듈로 제2 템플릿 선정부(225)에 대응되는 모듈로 이해될 수 있다. 룰 엔진(51)을 우선적으로 이용하는 이유는 룰의 신뢰성만 담보된다면 룰 엔진(51)이 머신러닝 엔진(53)보다 정확하고 신속하게 최적의 디자인 요소를 도출할 수 있기 때문이다.In one embodiment, the template prediction model may be utilized secondarily. For example, as shown in FIG. 10, a design element that matches the user's production requirements is determined primarily through the rule engine 51. At this time, the prediction through the machine learning engine 53 can be performed only if there is no rule that satisfies the user's production requirements among the predefined rules. 10, the rule engine 51 is a module for outputting a design element based on a predefined rule, and corresponds to the first template selection section 221, and the machine learning engine 53 uses the template prediction model And a module corresponding to the second template selection unit 225 as a module for predicting the design element. The reason why the rule engine 51 is preferentially used is because the rule engine 51 can derive the optimum design element more accurately and quickly than the machine learning engine 53 if only the reliability of the rule is ensured.

한편, 본 발명의 실시예에 따르면, 도 11에 도시된 바와 같이, 룰 엔진(51)에 포함된 기 정의된 룰 중 적어도 일부는 컴퓨팅 장치에 의해 자동으로 생성된 룰(57)일 수 있다. 구체적으로 설명하면, 초기 시점의 경우, 룰 엔진(51)은 관리자에 의해 정의된 룰(55)을 이용하여 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소를 결정할 수 있다. 그러나, 시간이 지남에 따라 학습 데이터 및 사용자 피드백이 누적되면, 누적된 데이터를 학습한 머신러닝 엔진(53)에 의해 자동으로 룰이 생성될 수 있다. 여기서, 상기 학습 데이터는 제작 요구사항과 상기 제작 요구사항을 기초로 결정된 디자인 요소로 구성된 이력 데이터일 수 있고, 상기 사용자 피드백은 선정된 웹 문서 템플릿(또는 생성된 웹 문서)에 대한 사용자의 반응을 가리키는 정보를 가리킬 수 있다. 예를 들어, 제1 웹 문서 템플릿과 제2 웹 문서 템플릿이 선정되고, 사용자가 상기 제1 웹 문서 템플릿이 적용된 제1 웹 문서를 선택한 경우, 상기 제1 웹 문서 템플릿에 포함된 디자인 요소에 대해서는 긍정적인 피드백 정보가 누적되고, 상기 제2 웹 문서 템플릿에 포함된 디자인 요소에 대해서는 부정적인 피드백 정보가 누적될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 11, at least some of the predefined rules included in the rule engine 51 may be a rule 57 automatically generated by the computing device. More specifically, in the case of an initial point of time, the rule engine 51 can use the rule 55 defined by the administrator to determine a design element that meets production requirements. However, if learning data and user feedback accumulate over time, the rules can be automatically generated by the machine learning engine 53 that has learned the accumulated data. Here, the learning data may be history data composed of design elements determined based on production requirements and the production requirements, and the user feedback may include a user's reaction to a selected web document template (or a generated web document) It can point to the information pointed to. For example, when a first web document template and a second web document template are selected and a user selects a first web document to which the first web document template is applied, the design element included in the first web document template Positive feedback information is accumulated, and negative feedback information is accumulated for the design elements included in the second web document template.

머신러닝 엔진(53)은 사용자 피드백과 이력 데이터를 더 학습하여 학습 성숙도를 향상시킬 수 있고, 성숙된 머신러닝 엔진(53)에 의해 신뢰성 높은 룰이 자동 생성될 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이, 머신러닝 엔진(53)이 제1 제작 요구사항에 대한 디자인 요소를 예측하는 과정에서, 제1 디자인 요소(e.g. 레이아웃 A)의 컨피던스 스코어가 임계 값 이상으로 예측된 경우, 머신러닝 엔진(53)은 상기 제1 제작 요구사항 및 상기 제1 디자인 요소로 구성된 룰(57)을 생성하여 룰 엔진(51)에 제공할 수 있다. 이때, 룰의 신뢰성을 담보하기 위해, 상기 룰 생성의 기준이 되는 임계 값은 높은 값으로 설정되는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 제1 임계 값을 기준으로 최적의 템플릿 선정에 이용되는 디자인 요소(e.g. 레이아웃 A, 레이아웃 B)가 결정되는 경우, 상기 룰 생성의 기준이 되는 임계 값은 상기 제1 임계 값보다 높은 제2 임계 값으로 설정되는 것이 바람직할 수 있다. 도 11에는, 상기 제1 임계 값은 "50%"이고, 상기 제2 임계 값은 "80%"인 것이 예로써 도시되었다.The machine learning engine 53 can further improve learning maturity by learning more user feedback and history data and a more reliable rule can be automatically generated by the mature machine learning engine 53. [ 11, when the machine learning engine 53 predicts the design element for the first production requirement, the confidence score of the first design element (e.g., layout A) exceeds the threshold value The machine learning engine 53 may generate and provide to the rule engine 51 a rule 57 composed of the first production requirement and the first design element. At this time, in order to ensure the reliability of the rule, it may be preferable that the threshold value serving as a reference for rule generation is set to a high value. For example, when a design element (e.g., layout A, layout B) used for selecting an optimal template is determined based on a first threshold value, a threshold value used as a rule generation rule is higher than the first threshold value It may be desirable to set it to the second threshold value. In Fig. 11, the first threshold value is "50% ", and the second threshold value is" 80% ".

일 실시예에서, 복수의 사용자의 액티비티(activity) 이력 정보를 기초로 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다. 여기서, 상기 복수의 사용자는 동일 또는 유사한 제작 요구사항을 제공한 사용자의 집합을 의미한다. 본 실시예에 대하여 도 12에 도시된 흐름도를 참조하여 부연 설명하도록 한다.In one embodiment, a web document template to be applied to a target web document may be selected based on activity history information of a plurality of users. Here, the plurality of users means a set of users who have provided the same or similar production requirements. The present embodiment will be further described with reference to the flowchart shown in FIG.

도 12를 참조하면, 단계(S210)에서, 기 저장된 액티비티 이력 정보를 기초로 웹 문서 템플릿의 선택과 관련된 제1 액티비티의 횟수가 산출된다. 상기 제1 액티비티는 해당 웹 문서 템플릿에 대한 긍정적인 피드백을 반영하고 있는 액티비티로 이해될 수 있다. 또한, 웹 문서 템플릿이 적용된 복수의 웹 문서 중에서 적어도 하나의 웹 문서를 사용자가 선택할 때마다 상기 제1 액티비티에 대한 이력이 기록될 수 있다.Referring to FIG. 12, in step S210, the number of first activities related to the selection of a web document template is calculated based on previously stored activity history information. The first activity may be understood as an activity reflecting positive feedback on the web document template. In addition, a history of the first activity may be recorded every time the user selects at least one web document among the plurality of web documents to which the web document template is applied.

단계(S230)에서, 웹 문서 템플릿의 수정과 관련된 제2 액티비티의 횟수가 산출된다. 상기 제2 액티비티는 해당 웹 문서 템플릿에 대한 부정적인 피드백을 반영하고 있는 액티비티로 이해될 수 있다. 또한, 사용자가 웹 문서 템플릿이 적용된 웹 문서를 수정하는 경우 상기 제2 액티비티에 대한 이력이 기록될 수 있다.In step S230, the number of second activities related to the modification of the web document template is calculated. The second activity may be understood as an activity reflecting negative feedback on the corresponding web document template. Also, when the user modifies the web document to which the web document template is applied, the history of the second activity can be recorded.

단계(S250)에서, 제1 액티비티의 횟수 및 제2 액티비티의 횟수를 기초로 웹 문서 템플릿 별 추천 스코어가 산출된다. 예를 들어, 상기 추천 스코어는 상기 제1 액티비티의 횟수에 비례하고, 상기 제2 액티비티의 횟수에 반비례하는 스코어로 산출될 수 있다. 이는, 상기 제1 액티비티는 긍정적인 피드백을 반영하고 있고, 상기 제2 액티비티는 부정적인 피드백을 반영하고 있기 때문이다.In step S250, a recommendation score for each web document template is calculated based on the number of times of the first activity and the number of times of the second activity. For example, the recommendation score may be calculated as a score proportional to the number of times of the first activity and inversely proportional to the number of times of the second activity. This is because the first activity reflects positive feedback and the second activity reflects negative feedback.

단계(S270)에서, 추천 스코어를 기초로 웹 문서 템플릿이 선정된다. 예를 들어, 절대적 기준에 따라 상기 추천 스코어가 일정 점수 이상인 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다. 다른 예를 들어, 상대적 기준에 따라 상기 추천 스코어가 상대적으로 높은 k(단, k는 1 이상의 자연수) 개의 웹 문서 템플릿이 선정될 수 있다.In step S270, a web document template is selected based on the recommendation score. For example, a web document template having a recommendation score of a predetermined score or more may be selected according to an absolute criterion. For another example, k (k is a natural number of 1 or more) web document templates with a relatively high recommendation score may be selected according to a relative standard.

지금까지, 도 9 내지 도 12를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 웹 문서 템플릿 선정 방법에 대하여 상세하게 설명하였다. 다음으로, 도 13 및 도 14를 참조하여, 단계(S300)에서 수행되는 콘텐츠 배치 방법에 대하여 설명하도록 한다.9 to 12, a method of selecting a web document template according to an embodiment of the present invention has been described in detail. Next, with reference to Fig. 13 and Fig. 14, a content arrangement method performed in step S300 will be described.

본 발명의 실시예에 따르면, 콘텐츠에 태깅된 속성 정보를 이용하여 자동으로 콘텐츠 배치가 수행될 수 있다. 여기서, 상기 속성 정보는 콘텐츠의 유형(e.g. 텍스트, 이미지, 동영상 등), 사이즈, 색상, 모양, 위치 등으로 상기 콘텐츠의 특징을 가리키는 모든 정보를 포함할 수 있다. 이해의 편의를 제공하기 위해, 도 13에 도시된 예를 참조하여 부연 설명하도록 한다. 도 13의 왼편에는 사용자에 의해 제공된 제1 내지 제3 콘텐츠(61 내지 65)가 도시되어 있고, 오른편에는 전술한 실시예에 따라 선정된 웹 문서 템플릿(70)이 도시되어 있다.According to an embodiment of the present invention, content placement can be performed automatically using attribute information tagged in the content. Here, the attribute information may include all information indicating the feature of the content, such as the type of the content (e.g., text, image, moving picture), size, color, shape, In order to provide a convenience of understanding, it will be further described with reference to the example shown in FIG. The left side of FIG. 13 shows the first to third contents 61 to 65 provided by the user, and the right side shows the selected web document template 70 according to the above-described embodiment.

도 13을 참조하면, 제1 콘텐츠(61)에 태깅된 속성 정보(62)에는 제1 콘텐츠의 유형이 "텍스트"로 설정되어 있다. 따라서, 웹 문서 생성 장치(200)는 웹 문서 템플릿(70) 중에서 텍스트가 배치되는 콘텐츠 영역(75)에 제1 콘텐츠(61)를 배치할 수 있다.Referring to Fig. 13, the type of the first content is set to "text" in the attribute information 62 tagged in the first content 61. [ Accordingly, the web document generation apparatus 200 can arrange the first content 61 in the content area 75 in which the text is arranged in the web document template 70. [

제2 콘텐츠(63)에 태깅된 속성 정보(64)에는 제2 콘텐츠의 유형이 "이미지"로 설정되어 있고, 제3 콘텐츠(65)에 태깅된 속성 정보(66)에는 제3 콘텐츠(65)의 유형이 "동영상"으로 설정되어 있다. 또한, 제2 콘텐츠(63)의 속성 정보(64)에는 제2 콘텐츠(63)의 사이즈가 제1 사이즈로 설정되어 있고, 제3 콘텐츠(65)의 속성 정보(66)에는 제3 콘텐츠(65)의 사이즈가 상기 제1 사이즈보다 작은 제2 사이즈로 설정되어 있다. 따라서, 웹 문서 생성 장치(200)는 웹 문서 템플릿(70) 중에서 큰 사이지의 콘텐츠가 배치될 수 있는 콘텐츠 영역(71)에 제2 콘텐츠(63)를 배치하고, 다른 콘텐츠 영역(73)에 제3 콘텐츠(65)를 배치할 수 있다.The type of the second content is set to "image" in the attribute information 64 tagged to the second content 63 and the attribute information 66 tagged to the third content 65 is set to the third content 65, Is set to "video ". The size of the second content 63 is set to the first size in the attribute information 64 of the second content 63 and the attribute information 66 of the third content 65 is set to the third content 65 Is set to a second size smaller than the first size. Therefore, the web document generation apparatus 200 arranges the second content 63 in the content area 71 in which the content of the large size of the web document template 70 can be arranged, and places the second content 63 in the other content area 73 3 contents 65 can be arranged.

도 13에 도시된 콘텐츠 배치는 상술한 실시예에 따라 선정된 복수의 웹 문서 템플릿 각각에 대하여 수행될 수 있다. 즉, 웹 문서 생성 장치(200)는 도 14에 도시된 바와 같이 복수의 웹 문서 템플릿(83 내지 87)이 선정된 경우, 각각의 웹 문서 템플릿(83 내지 87)에 콘텐츠(81)를 자동 배치하고, 복수의 웹 문서를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 상기 복수의 웹 문서 중에서 적어도 하나의 웹 문서를 선택적으로 이용할 수 있다.The contents arrangement shown in FIG. 13 can be performed for each of a plurality of web document templates selected according to the above-described embodiment. That is, when a plurality of web document templates 83 to 87 are selected as shown in Fig. 14, the web document generating apparatus 200 automatically arranges the contents 81 in the respective web document templates 83 to 87 A plurality of web documents can be created and presented to the user. The user can selectively use at least one web document among the plurality of web documents.

한편, 각 콘텐츠의 속성 정보는 사용자에 의해 설정된 것일 수 있으나, 해당 콘텐츠의 분석을 통해 자동으로 설정될 수도 있다. 예를 들어, 콘텐츠 각각에 대한 분석을 통해 해당 콘텐츠의 유형, 사이즈, 모양 등의 분석 정보가 도출되면, 상기 분석 정보가 속성 정보로 설정될 수 있다.On the other hand, the attribute information of each content may be set by the user, but may be automatically set through analysis of the content. For example, if analysis information such as the type, size, and shape of the content is derived through analysis of each content, the analysis information may be set as the attribute information.

지금까지, 도 13 및 도 14를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 콘텐츠 배치 방법에 대하여 설명하였다. 다음으로, 도 15 내지 도 21을 참조하여, 단계(S300)에서 수행되는 콘텐츠 맞춤형 웹 문서 생성 방법에 대하여 설명하도록 한다.Up to this point, with reference to Fig. 13 and Fig. 14, a content arrangement method according to the embodiment of the present invention has been described. Next, with reference to FIG. 15 to FIG. 21, a content customized web document generation method performed in step S300 will be described.

도 15는 콘텐츠 맞춤형 웹 문서를 생성하는 방법의 흐름도이다.15 is a flow chart of a method for generating a content customized web document.

도 15를 참조하면, 단계(S310)에서, 사용자에 의해 제공된 콘텐츠가 웹 문서 템플릿에 자동 배치된다. 이에 대한 설명은 전술한 바와 같으므로 중복된 설명을 배제하기 위해 생략하도록 한다.Referring to Fig. 15, in step S310, the content provided by the user is automatically placed in the web document template. The description thereof is the same as described above, so it is omitted for the sake of redundant description.

단계(S330)에서, 배치된 콘텐츠 중에서 이미지 콘텐츠에 대한 분석이 수행된다. 상기 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 통해, 상기 이미지 콘텐츠의 색상 분포, 텍스트 영역, 전경 영역 등의 분석 정보가 추출될 수 있다.In step S330, an analysis is performed on the image content among the arranged contents. Through analysis of the image content, analysis information such as a color distribution, a text area, and a foreground area of the image content can be extracted.

단계(S350)에서, 분석 정보를 기초로 이미지 콘텐츠 및/또는 웹 문서에 대한 자동 보정이 수행된다. 또한, 상기 자동 보정의 결과로 콘텐츠 맞춤형 웹 문서가 생성된다.In step S350, automatic correction is performed on the image content and / or the web document based on the analysis information. In addition, a content-customized web document is generated as a result of the automatic correction.

일 실시예에서, 이미지 콘텐츠에 포함된 텍스트 영역이 제1 위치에서 제2 위치로 재배치되는 자동 보정(이하, "제1 자동 보정"으로 명명함)이 수행될 수 있다. 이해의 편의를 제공하기 위해, 도 16 및 도 17에 도시된 예를 참조하여 본 실시예에 대한 설명을 이어가도록 한다.In one embodiment, automatic correction (hereinafter referred to as "first automatic correction") in which the text area included in the image content is relocated from the first position to the second position may be performed. In order to facilitate understanding, the description of this embodiment will be continued with reference to the examples shown in Figs. 16 and 17. Fig.

도 16은 다양한 제품을 판매하는 쇼핑몰을 나타내는 웹 문서(90)를 도시하고 있고, 웹 문서(90)는 제1 내지 제5 이미지 콘텐츠(91 내지 99)를 포함하고 있다. 또한, 도 17은 제1 이미지 콘텐츠(91)에 대한 제1 자동 보정이 수행되는 예를 도시하고 있다.Fig. 16 shows a web document 90 representing a shopping mall selling various products, and the web document 90 includes first to fifth image contents 91 to 99. Fig. 17 shows an example in which the first automatic correction for the first image content 91 is performed.

도 16 및 도 17을 참조하면, 텍스트가 포함된 제1 이미지 콘텐츠(91)에 대하여 제1 자동 보정이 수행될 수 있다. 구체적으로, 제1 이미지 콘텐츠(91)에서 텍스트 영역(91a)이 추출되고, 추출된 텍스트 영역(91a)이 소정의 위치로 재배치될 수 있다. 이때, 텍스트 영역(91a)을 추출하기 위해 영상 처리 알고리즘이 적용될 수 있고, 상기 영상 처리 알고리즘은 어떠한 알고리즘이 이용되더라도 무방하다. 참고로, 도 17에는 추출된 텍스트 영역(91a)이 제1 이미지 콘텐츠(91) 상에서 전경 객체가 존재하지 않는 영역의 중심 위치로 재배치되는 것이 예시되었으나, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.16 and 17, a first automatic correction can be performed on the first image content 91 including the text. Specifically, the text area 91a is extracted from the first image content 91, and the extracted text area 91a can be relocated to a predetermined position. At this time, an image processing algorithm may be applied to extract the text area 91a, and the image processing algorithm may be any algorithm. 17, it is illustrated that the extracted text area 91a is rearranged to the center position of the area where the foreground object does not exist on the first image content 91. However, this may vary depending on the embodiment.

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 제1 자동 보정은 기 정의된 트리거 조건이 만족되는 경우에 한하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 기 정의된 트리거 조건은 웹 문서 상에 중첩하여 표시된 GUI 객체(e.g. 버튼, 다른 콘텐츠 등) 등으로 인해 해당 텍스트 영역이 가려진 경우를 가리키는 제1 트리거 조건, 인접한 다수의 전경 객체로 인해 해당 텍스트의 가시성이 떨어지는 경우를 가리키는 제2 트리거 조건 등을 포함할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the first automatic correction may be performed only when the predefined trigger condition is satisfied. For example, the predefined trigger condition may be a first trigger condition indicating that the corresponding text area is obscured due to a GUI object (eg button, other contents, etc.) displayed in a superimposed manner on a web document, And a second trigger condition indicating that the visibility of the text is lowered due to the second trigger condition.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 제1 자동 보정에 따른 재배치 위치는 상기 트리거 조건에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 트리거 조건에 따라 제1 자동 보정이 수행된 경우, 텍스트 영역의 재배치 위치는 중첩하여 표시된 GUI 객체와 겹치지 않는 위치로 결정될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 제2 트리거 조건에 따라 제1 자동 보정이 수행된 경우, 텍스트 영역의 재배치 위치는 이미지 콘텐츠 상에서 다수의 전경 객체가 나타나지 않는 영역의 중심 위치 등으로 결정될 수 있다.Also, according to the embodiment of the present invention, the relocation position according to the first automatic correction may be changed according to the trigger condition. For example, when the first automatic correction is performed according to the first trigger condition, the relocation position of the text area may be determined as a position that does not overlap the displayed GUI object. In another example, when the first automatic correction is performed according to the second trigger condition, the relocation position of the text area may be determined as the center position of an area where a plurality of foreground objects do not appear on the image content.

일 실시예에서, 이미지 콘텐츠에 포함된 객체 영역이 제1 위치에서 제2 위치로 재배치되는 자동 보정(이하, "제2 자동 보정"으로 명명함)이 수행될 수 있다. 이해의 편의를 제공하기 위해, 도 18 및 도 20에 도시된 예를 참조하여 본 실시예에 대한 설명을 이어가도록 한다.In one embodiment, automatic correction (hereinafter referred to as "second automatic correction") in which the object region included in the image content is relocated from the first position to the second position may be performed. In order to facilitate understanding, the description of this embodiment will be continued with reference to the examples shown in Figs. 18 and 20. Fig.

도 18은 제2 내지 제5 이미지 콘텐츠(93 내지 99) 중에서 제5 이미지 콘텐츠(99)에 대한 제2 자동 보정이 수행되는 예를 도시하고 있다.18 shows an example in which a second automatic correction for the fifth image content 99 among the second to fifth image contents 93 to 99 is performed.

도 18을 참조하면, 제5 이미지 콘텐츠(99)에서 전경 객체(99a)가 추출되고, 추출된 전경 객체(99a)가 소정의 위치로 재배치될 수 있다. 이때, 전경 객체(99a)를 추출하기 위해 영상 처리 알고리즘이 적용될 수 있고, 상기 영상 처리 알고리즘은 어떠한 알고리즘이 이용되더라도 무방하다. 참고로, 도 18에는 추출된 전경 객체(91a)가 제5 이미지 콘텐츠(99) 상의 중심 위치로 재배치되는 것이 예시되었으나, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.Referring to FIG. 18, the foreground object 99a may be extracted from the fifth image content 99, and the extracted foreground object 99a may be relocated to a predetermined location. At this time, an image processing algorithm may be applied to extract the foreground object 99a, and the image processing algorithm may be any algorithm. 18, it is illustrated that the extracted foreground object 91a is relocated to the center position on the fifth image content 99, but this may vary depending on the embodiment.

도 19 및 도 20은 이미지 콘텐츠(100) 상의 일정 영역에 다수의 전경 객체(101a 내지 105a)가 밀집한 경우 제2 자동 보정이 수행되는 예를 도시하고 있다.Figs. 19 and 20 show an example in which a second automatic correction is performed when a plurality of foreground objects 101a to 105a are concentrated in a certain area on the image content 100. Fig.

도 19 및 도 20를 참조하면, 일정 영역 내에서 다수의 전경 객체(101a 내지 105a)가 검출되는 경우, 적어도 하나의 전경 객체(103b, 105b)에 대한 제2 자동 보정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 20에 도시된 바와 같이, 전경 객체(103b)와 전경 객체(105b)가 이미지 콘텐츠(100) 상에서 전경 객체가 존재하지 않는 영역으로 재배치될 수 있다. 이를 통해, 이미지 콘텐츠의 복잡도가 완화되고, 가시성은 향상될 수 있다.19 and 20, when a plurality of foreground objects 101a to 105a are detected within a certain area, a second automatic correction for at least one foreground object 103b and 105b may be performed. For example, as shown in FIG. 20, the foreground object 103b and the foreground object 105b may be relocated to the area where the foreground object does not exist on the image content 100. FIG. This alleviates the complexity of the image content and improves the visibility.

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 제2 자동 보정은 기 정의된 트리거 조건이 만족되는 경우에 한하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 기 정의된 트리거 조건은 웹 문서 상에 중첩된 GUI 객체(e.g. 버튼, 다른 콘텐츠 등) 등으로 인해 해당 전경 객체 영역이 가려진 경우를 가리키는 제1 트리거 조건, 일정 영역 내에 복수의 전경 객체가 밀집한 경우를 가리키는 제2 트리거 조건 등을 포함할 수 있다. 참고로, 상기 전경 객체의 밀집 여부는 일정 영역 내에서 다수의 외곽선이 검출되는지 여부로 판정될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니다.According to the embodiment of the present invention, the second automatic correction can be performed only when the predefined trigger condition is satisfied. For example, the predefined trigger condition may include a first trigger condition indicating a case where the foreground object area is hidden due to a GUI object (eg button, other contents, etc.) superimposed on the web document, a plurality of foreground A second trigger condition indicating when the object is dense, and the like. For reference, whether or not the foreground object is concentrated may be determined based on whether a plurality of outlines are detected within a certain area, but the present invention is not limited thereto.

일 실시예에서, 이미지 콘텐츠의 색상 분포를 기초로 이미지 콘텐츠 및/또는 웹 문서의 디자인 요소를 변경하는 자동 보정(이하, "제3 자동 보정"으로 명명함)이 수행될 수 있다. 이해의 편의를 제공하기 위해, 도 21을 참조하여, 본 실시예에 대한 설명을 이어가도록 한다.In one embodiment, automatic correction (hereinafter referred to as "third automatic correction") may be performed to change the image content and / or design elements of the web document based on the color distribution of the image content. In order to facilitate understanding, the description of this embodiment will be continued with reference to Fig.

도 21은 웹 문서(110)에 포함된 제1 내지 제5 이미지 콘텐츠(111 내지 119)의 색상 분포를 기초로 제1 이미지 콘텐츠(111)의 색상을 보정하는 예를 도시하고 있다.21 shows an example of correcting the hue of the first image content 111 based on the hue distribution of the first to fifth image contents 111 to 119 included in the web document 110. Fig.

도 21을 참조하면, 이미지 콘텐츠의 분석을 통해 각 이미지 콘텐츠의 색상 정보가 추출되면, 상기 추출된 색상 정보와 기 정의된 색상 조합 정보 간의 비교가 수행될 수 있다. 여기서, 상기 색상 조합 정보는 어울리는 색상의 조합을 나타내는 정보를 의미한다. 제2 내지 제5 이미지 콘텐츠(113 내지 119)가 색상 조합 정보 중 일부의 색상(123 내지 129)과 대응되는 경우, 웹 문서 생성 장치(200)는 색상 조합 정보 중 다른 색상(121)을 기초로 제1 이미지 콘텐츠(111)의 색상을 변경할 수 있다. 이를 통해, 웹 문서의 품질 및 완성도가 향상될 수 있다. 도 21에는 제1 이미지 콘텐츠(111)의 색상이 보정되는 예가 도시되었으나, 웹 문서 생성 장치(200)는 이미지 콘텐츠의 색상과 어울리도록 웹 문서의 색상을 변경할 수 있고, 색상 외에도 투명도 등 다른 시각적 요소를 변경할 수도 있다.Referring to FIG. 21, when color information of each image content is extracted through analysis of image content, comparison between the extracted color information and predefined color combination information can be performed. Here, the color combination information indicates information indicating a combination of colors to be matched. When the second to fifth image contents 113 to 119 correspond to the colors 123 to 129 of the color combination information, the web document generation apparatus 200 generates the color combination information based on the other color 121 The color of the first image content 111 can be changed. In this way, the quality and completeness of the web document can be improved. 21 shows an example in which the color of the first image content 111 is corrected. However, the web document generating apparatus 200 may change the color of the web document to match the color of the image content. In addition to the color, .

지금까지, 도 15 내지 도 21을 참조하여, 콘텐츠의 분석 정보를 기초로 콘텐츠 맞춤형 웹 문서를 생성하는 방법에 대하여 설명하였다. 상술한 방법에 따르면, 자동 보정을 통해 웹 문서의 품질 및 완성도가 향상된다. 또한, 상기 자동 보정은 사용자의 개입 없이 자동으로 수행되는 것인 바 사용자 편의성도 함께 증대될 수 있다.Up to now, a method of generating a content-customized web document based on content analysis information has been described with reference to Figs. 15 to 21. Fig. According to the above-described method, the quality and completeness of a web document are improved through automatic correction. In addition, since the automatic correction is performed automatically without user intervention, the user's convenience can also be increased.

이하에서는, 도 22를 참조하여, 단계(S400)에서 함께 제공될 수 있는 웹 문서 수정용 GUI에 대하여 간략하게 소개하도록 한다.Hereinafter, with reference to FIG. 22, brief description will be given of a GUI for web document modification which may be provided together in step S400.

도 22를 참조하면, 웹 문서 생성 장치(200)는 자동으로 생성된 적어도 하나의 웹 문서를 사용자에게 제공하고 이와 함께 웹 문서에 대한 수정 기능이 포함된 웹 문서 수정용 GUI(130)를 제공할 수 있다. 웹 문서 수정용 GUI(130)는 예를 들어 콘텐츠 추가, 템플릿 수정 등 다양한 기능을 제공하는 제1 GUI(131)와 웹 문서가 표시되는 제2 GUI(133)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 22, the web document generation apparatus 200 provides at least one web document automatically generated to the user, and also provides a web document modification GUI 130 including a modification function for the web document . The GUI 130 for web document modification may include a first GUI 131 for providing various functions such as content addition and template modification, and a second GUI 133 for displaying a web document.

본 발명의 실시예에 따르면, 제2 GUI(133)를 통해 복수의 웹 문서 중 제1 웹 문서를 수정하는 사용자 입력이 수신되면, 상기 사용자 입력에 응답하여 상기 사용자 입력에 따른 수정 사항이 제2 웹 문서에 자동으로 반영되도록 동작할 수 있다. 또는, 실시예에 따라, 해당 사용자의 수정 액티비티에 관한 이력 정보를 기초로 사용자 입력이 수신되지 않더라도 자동 수정이 수행될 수도 있다. 본 실시예에 따르면, 사용자 맞춤형 웹 문서가 제공될 수 있기 때문에, 사용자의 만족도 및 편의성이 향상될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when a user input for modifying a first web document of a plurality of web documents is received via a second GUI 133, And can be automatically reflected in a web document. Or, according to an embodiment, automatic correction may be performed even if user input is not received based on the history information about the modification activity of the user. According to the present embodiment, since a user-customized web document can be provided, the satisfaction and convenience of the user can be improved.

지금까지, 도 6 내지 도 22를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 웹 문서 제공 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 상술한 실시예에 따라 생성된 웹 문서를 이용하여, 상황 인지 기반 웹 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.Up to now, a web document providing method according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIG. 6 to FIG. Hereinafter, a method of providing a context-aware web service using a web document generated according to the above-described embodiment will be described.

도 23은 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법이 적용될 수 있는 예시적인 웹 서비스 시스템을 도시한다.23 illustrates an exemplary web service system to which a context aware based web service method according to an embodiment of the present invention may be applied.

도 23을 참조하면, 상기 웹 서비스 시스템은 서비스 제공 서버(500) 및 복수의 사용자 단말(600)을 포함하도록 구성될 수 있다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 이하, 상기 웹 서비스 시스템의 각 구성 요소에 대하여 설명하도록 한다.Referring to FIG. 23, the web service system may be configured to include a service providing server 500 and a plurality of user terminals 600. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and that various changes and modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Hereinafter, each component of the web service system will be described.

상기 웹 서비스 시스템에서, 서비스 제공 서버(500)는 상황 인지 기반 웹 서비스를 제공하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 상기 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop), 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 연산 수단 및 통신 수단이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다.In the web service system, the service providing server 500 is a computing device that provides a context aware web service. Here, the computing device may be any type of device including, but not limited to, a computing device and a communication device, which may be a notebook, a desktop, a laptop, and the like.

본 발명의 실시예에 따르면, 서비스 제공 서버(500)는 기 설정된 상황 판단 룰을 이용하여 주기적 또는 비주기적으로 상황 판단을 수행한다. 또한, 상기 상황 판단 결과에 따라, 서비스 대상 웹 문서를 동적으로 변경하여 상황 인지 기반의 웹 서비스를 제공할 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 23 이하의 도면을 참조하여 후술하도록 한다.According to an embodiment of the present invention, the service providing server 500 periodically or non-periodically performs status determination using a predetermined status determination rule. In addition, according to the result of the determination of the situation, the service target web document can be dynamically changed to provide a context aware web service. A detailed description of this embodiment will be given later with reference to the drawings of Fig.

서비스 제공 서버(500)는 도 5에 도시된 바와 유사한 하드웨어 구성을 갖는 장치로 구현될 수 있다. 다만, 도 5에 도시된 웹 문서 생성 장치(200)와는 달리 후술할 웹 서비스 방법이 구현된 컴퓨터 프로그램이 스토리지에 탑재된다.The service providing server 500 may be implemented as an apparatus having a hardware configuration similar to that shown in Fig. Unlike the web document generating apparatus 200 shown in FIG. 5, a computer program embodying a web service method to be described later is mounted on the storage.

상기 웹 서비스 시스템에서, 사용자 단말(600)은 서비스 제공 서버(500)로부터 웹 서비스를 제공받는 단말이다.In the web service system, the user terminal 600 is a terminal that receives a web service from the service providing server 500.

도 22에 도시된 웹 서비스 시스템에 포함되는 각각의 구성 요소는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 사용자 단말(400)과 웹 문서 생성 장치(200) 또한 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 여기서, 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.Each component included in the web service system shown in Fig. 22 can communicate via a network. The user terminal 400 and the web document generation apparatus 200 can also communicate via the network. Here, the network may be any kind of wired / wireless network such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a mobile radio communication network, a wibro Can be implemented.

지금까지, 도 22를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법이 적용될 수 있는 예시적인 시스템에 대하여 설명하였다. 다음으로, 도 23을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법에 대하여 설명하도록 한다.Up to now, referring to FIG. 22, an exemplary system to which the context aware web service method according to an embodiment of the present invention can be applied has been described. Next, referring to FIG. 23, a description will be made of a context aware web service method according to an embodiment of the present invention.

이하에서 후술할 상황 인지 기반 웹 서비스 방법의 각 단계는 컴퓨팅 장치에 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 컴퓨팅 장치는 서비스 제공 서버(500)일 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해, 상기 상황 인지 기반 웹 서비스 방법에 포함되는 각 단계의 동작 주체는 그 기재가 생략될 수도 있다. 또한, 상황 인지 기반 웹 서비스 방법의 각 단계는 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램의 각 오퍼레이션으로 구현될 수 있다.Each step of the context aware based web service method described below may be performed by a computing device at a computing device. For example, the computing device may be a service providing server 500. For the sake of convenience of description, however, description of the operation subject of each step included in the context aware web service method may be omitted. In addition, each step of the context aware based web service method may be implemented in each operation of a computer program executed by the processor.

도 24는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법의 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.24 is a flowchart of a context aware web service method according to an embodiment of the present invention. However, it should be understood that the present invention is not limited thereto and that some steps may be added or deleted as needed.

도 24를 참조하면, 단계(S500)에서, 원본 웹 문서를 분석하여, 원본 웹 문서에 포함된 콘텐츠가 식별된다. 이때, 상기 원본 웹 문서는 전술한 웹 문서 생성 방법에 의해 생성된 웹 문서는 또는 서비스 제공 서버(500)의 관리자가 제공한 웹 문서일 수 있다.Referring to FIG. 24, in step S500, the original web document is analyzed to identify the content contained in the original web document. At this time, the original web document may be a web document generated by the web document creation method or a web document provided by the administrator of the service provision server 500.

실시예에 따라, 서비스 대상 웹 문서를 구성하는 콘텐츠가 제공될 수도 있다. 이와 같은 경우, 단계(S500)는 생략될 수 있다. 여기서, 상기 서비스 대상 웹 문서는 서비스 제공 서버(500)가 웹 서비스를 제공하기 위해 이용하는 웹 문서를 의미한다.According to the embodiment, the content constituting the service target web document may be provided. In such a case, step S500 may be omitted. Here, the service target web document means a web document that the service providing server 500 uses to provide a web service.

단계(S600)에서, 기 지정된 룰에 따라 상황 판단이 수행된다. 상기 기 지정된 룰에 대한 예는 후술하도록 한다.In step S600, the situation determination is performed according to the previously designated rule. An example of the previously designated rule will be described later.

단계(S700)에서, 상황 판단의 결과 제1 상황으로 판단된 경우, 식별된 콘텐츠를 제1 웹 문서 템플릿에 자동으로 배치하여 제1 웹 문서가 생성되고, 상기 제1 웹 문서가 서비스 대상 웹 문서로 설정된다.If it is determined as a result of the situation determination in step S700, the identified content is automatically placed in the first web document template to generate the first web document, and if the first web document is the service target web document .

단계(S800)에서, 상황 판단의 결과 상기 제1 상황과 다른 제2 상황으로 판단된 경우, 식별된 콘텐츠를 제2 웹 문서 템플릿에 자동으로 배치하여 제2 웹 문서가 생성되고, 상기 제2 웹 문서가 서비스 대상 웹 문서로 설정된다. 여기서, 상기 제2 웹 문서 템플릿은 상기 제1 웹 문서 템플릿과 적어도 일부의 디자인 요소가 상이한 것일 수 있다. 이를 통해, 상황 판단의 결과에 따라 디자인 요소가 동적으로 변경되는 웹 서비스가 제공될 수 있다.If it is determined in step S800 that the second situation is different from the first situation as a result of the situation determination, the identified content is automatically placed in the second web document template to generate a second web document, The document is set as a web document to be served. Here, the second web document template may be different from the first web document template and at least some design elements. Thus, a web service in which design elements are dynamically changed according to a result of the situation judgment can be provided.

지금까지, 도 24를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 25 내지 도 27를 참조하여, 상황 인지 기반 웹 서비스에 대한 몇몇 실시예에 대하여 설명하도록 한다.Up to now, referring to FIG. 24, a context aware web service method according to an embodiment of the present invention has been described. Hereinafter, with reference to Figs. 25 to 27, some embodiments of the context aware web service will be described.

일 실시예에서, 상기 기 지정된 룰은, 시간대를 기준으로 제1 상황 및 제2 상황을 판단하는 룰을 포함할 수 있다. 또한, 제1 웹 문서 템플릿과 제2 웹 문서 템플릿은, 레이아웃 및 색상 등 복수의 디자인 요소 중에서 적어도 하나의 디자인 요소가 상이할 수 있다.In one embodiment, the predefined rule may include a rule for determining a first situation and a second situation based on a time zone. In addition, the first web document template and the second web document template may have at least one design element different from a plurality of design elements such as layout and color.

구체적인 예를 들어 부연 설명하면, 현재 시간이 제1 시간대로 판정된 경우, 도 25에 도시된 제1 웹 문서(140a)가 서비스 대상 웹 문서로 설정될 수 있다. 이에 따라, 상기 제1 사간대에 웹 서비스를 이용하는 사용자는 도 25에 도시된 웹 문서(140a)를 제공받게 된다.For example, if the current time is determined to be the first time zone, the first web document 140a shown in FIG. 25 may be set as the service target web document. Accordingly, the user who uses the web service in the first work zone receives the web document 140a shown in Fig.

또한, 현재 시간이 제2 시간대로 판정된 경우, 도 26에 도시된 제2 웹 문서(140b)가 서비스 대상 웹 문서로 설정될 수 있다. 이에 따라, 상기 제2 사간대에 웹 서비스를 이용하는 사용자는 도 26에 도시된 웹 문서(140b)를 제공받게 된다. 도 26에서는 다양한 디자인 요소 중에서 웹 문서의 색상이 제1 색상(142a)에서 제2 색상(142b)로 변경된 예를 도시하고 있으나, 변경되는 디자인 요소는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.Also, when the current time is determined to be the second time zone, the second web document 140b shown in Fig. 26 can be set as the service target web document. Accordingly, the user who uses the web service in the second communication zone is provided with the web document 140b shown in Fig. In FIG. 26, the color of the web document is changed from the first color 142a to the second color 142b among various design elements. However, the design elements to be changed may vary depending on the embodiment.

일 실시예에서, 상기 기 지정된 룰은, 서비스 대상 웹 문서에 포함된 콘텐츠 별 선택 횟수를 기준으로 상기 제1 상황 및 상기 제2 상황을 판단하는 룰을 포함할 수 있다. 또한, 제1 웹 문서 템플릿과 제2 웹 문서 템플릿은, 웹 문서 템플릿의 콘텐츠 영역의 크기 및 상기 콘텐츠 영역의 배치 순서 중 적어도 하나의 디자인 요소가 상이할 수 있다.In one embodiment, the pre-designated rule may include a rule for determining the first situation and the second situation based on the number of times of selection for each content included in the service target web document. In addition, the first web document template and the second web document template may be different in at least one design element from the size of the content area of the web document template and the arrangement order of the content area.

구체적인 예를 들어 부연 설명하도록 한다. 도 25에 도시된 웹 문서(140a)가 서비스 대상 웹 문서로 설정되고, 웹 서비스의 사용자가 웹 문서(140a)에 포함된 제1 내지 제5 콘텐츠(141a 내지 149a) 중에서 제4 콘텐츠(147a)를 가장 많이 클릭했다고 가정하자. 그러면, 서비스 제공 서버(500)는 제4 콘텐츠(147a)가 보다 부각될 수 있는 웹 문서 템플릿에 콘텐츠(141a 내지 149a)를 재배치하여 웹 문서(150)를 생성하고, 웹 문서(150)를 서비스 대상 웹 문서로 설정할 수 있다. 이에 따라, 웹 서비스를 이용하는 사용자는 도 27에 도시된 바와 같이 콘텐츠의 배치 순서와 크기 등의 디자인 요소가 변경된 웹 문서(150)를 제공받게 된다.A concrete example should be explained in detail. The web document 140a shown in Fig. 25 is set as the service target web document and the user of the web service sets the fourth content 147a out of the first to fifth contents 141a to 149a included in the web document 140a, Let's say you've clicked the most. Then, the service providing server 500 rearranges the contents 141a to 149a in the web document template in which the fourth contents 147a can be highlighted to generate the web document 150, and transmits the web document 150 to the service It can be set as target web document. Accordingly, the user using the web service is provided with the web document 150 in which design elements such as the order and size of the contents are changed as shown in Fig.

몇몇 실시예에서, 상기 기 지정된 룰은, 날씨, 사용자 단말의 위치, 사용자 단말의 요청 빈도, 사용자 단말의 프로필, 사용자 단말의 SNS(social network service) 계정 정보 등에 기초하여 상황 판단이 수행되는 룰을 포함할 수 있다. 이때, 각 상황에 따라 적용되는 웹 문서 템플릿은 적어도 일부의 디자인 요소가 상이할 수 있다.In some embodiments, the predefined rules include a rule that the situation determination is performed based on weather, the location of the user terminal, the frequency of the request of the user terminal, the profile of the user terminal, the social network service (SNS) . At this time, at least some design elements of the web document template applied according to each situation may be different.

예를 들어, 상기 기 지정된 룰은 맑은 날인 경우 제1 상황으로 판단하고, 흐린 날은 제2 상황으로 판단하는 룰을 포함할 수 있다.For example, the predefined rule may include a rule to determine that the first situation is a clear day, and a cloudy day may be a second situation.

다른 예를 들어, 상기 기 지정된 룰은 웹 문서를 요청하는 사용자 단말의 위치가 제1 위치인 경우 제1 상황으로 판단하고, 제2 위치인 경우 제2 상황으로 판단하는 룰을 포함할 수 있다.For example, the predefined rule may include a rule to determine a first situation when a location of a user terminal requesting a web document is a first location, and a second situation when the location is a second location.

또 다른 예를 들어, 상기 기 지정된 룰은 웹 문서를 요청하는 사용자 단말의 프로필이 제1 프로필인 경우 제1 상황으로 판단하고, 제2 프로필인 경우 제2 상황으로 판단하는 룰을 포함할 수 있다.As another example, the predefined rule may include a rule to determine a first situation when the profile of the user terminal requesting the web document is a first profile, and a second situation if the profile is a second profile .

또 다른 예를 들어, 상기 기 지정된 룰은 웹 문서를 요청하는 사용자 단말의 프로필이 제1 프로필인 경우 제1 상황으로 판단하고, 제2 프로필인 경우 제2 상황으로 판단하는 룰을 포함할 수 있다.As another example, the predefined rule may include a rule to determine a first situation when the profile of the user terminal requesting the web document is a first profile, and a second situation if the profile is a second profile .

또 다른 예를 들어, 상기 기 지정된 룰은 웹 문서를 요청하는 사용자 단말의 요청 빈도가 제1 범위인 경우 제1 상황으로 판단하고, 제2 범위인 경우 제2 상황으로 판단하는 룰을 포함할 수 있다.For example, the predefined rule may include a rule to determine a first situation when a request frequency of a user terminal requesting a web document is a first range, and a second situation when the request frequency is a second scope have.

또 다른 예를 들어, 상기 기 지정된 룰은 웹 문서를 요청하는 사용자 단말의 SNS을 계정에 우울한 뉴스 피드가 업로드된 경우, 제1 상황으로 판단하고, 우울하지 않은 뉴스 피드가 업로드된 경우, 제2 상황으로 판단할 수 있다.In another example, the predefined rule determines that the SNS of a user terminal requesting a web document is a first situation when a gloomy news feed is uploaded to the account, and when the non-gloomy news feed is uploaded, The situation can be judged.

지금까지, 도 23 내지 도 27를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 기반 웹 서비스 방법에 대하여 설명하였다. 상술한 방법에 따르면, 웹 서비스를 이용하는 사용자의 관심을 집중시킬 수 있고, 사용자의 서비스 만족도가 향상될 수 있다.23 to 27, a context aware web service method according to an embodiment of the present invention has been described. According to the above-described method, the attention of the user using the web service can be concentrated, and the service satisfaction of the user can be improved.

지금까지 도 1 내지 도 27를 참조하여 설명된 본 발명의 개념은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.The concepts of the invention described above with reference to Figures 1 to 27 can be implemented in computer readable code on a computer readable medium. The computer readable recording medium may be, for example, a removable recording medium (CD, DVD, Blu-ray disk, USB storage device, removable hard disk) . The computer program recorded on the computer-readable recording medium may be transmitted to another computing device via a network such as the Internet and installed in the other computing device, thereby being used in the other computing device.

도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시예들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.Although the operations are shown in the specific order in the figures, it should be understood that the operations need not necessarily be performed in the particular order shown or in a sequential order, or that all of the illustrated operations must be performed to achieve the desired result. In certain situations, multitasking and parallel processing may be advantageous. Moreover, the separation of the various configurations in the above-described embodiments should not be understood as such a separation being necessary, and the described program components and systems may generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products .

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, I can understand that. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

Claims (24)

웹 문서 생성 장치에 의해 수행되는 웹 문서 생성 방법에 있어서,
대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 단계;
상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 단계;
상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계;
상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
A web document generation method performed by a web document generation apparatus,
Receiving a user's production requirement for a target web document;
Receiving content to be placed in the target web document;
Selecting a web document template to be applied to the target web document among a plurality of previously stored web document templates based on the production requirements of the user;
Automatically arranging the content in each content area of the selected web document template to generate the target web document; And
And providing the generated target web document.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 단계는,
대화형 인터페이스를 통해, 상기 제작 요구사항에 관한 대화쌍 데이터를 수집하는 단계; 및
상기 대화쌍 데이터를 기초로 상기 사용자의 제작 요구사항을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
The method of claim 1,
Collecting conversation pair data on the production requirement through an interactive interface; And
And determining the user's production requirements based on the conversation pair data.
How to create a web document.
제2 항에 있어서,
상기 제작 요구사항에 대한 대화쌍 데이터를 수집하는 단계는,
상기 대화형 인터페이스를 통해, 상기 사용자의 제1 제작 요구사항이 포함된 제1 문장을 입력받는 단계;
상기 제1 제작 요구사항을 기초로, 기 정의된 제작 요구사항 대화 프레임의 슬롯을 채우는 단계;
상기 제작 요구사항 대화 프레임을 구성하는 복수의 슬롯 중에서, 비어 있는 슬롯이 가리키는 제2 제작 요구사항을 질의하는 제2 문장을 생성하는 단계; 및
상기 대화형 인터페이스를 통해, 상기 제2 문장을 제공하고, 상기 제2 문장에 대한 상기 사용자의 응답 문장을 입력받는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
3. The method of claim 2,
Wherein collecting the conversation pair data for the production requirement comprises:
Receiving a first sentence including a first production requirement of the user through the interactive interface;
Filling a slot of a predefined production requirement dialog frame based on the first production requirement;
Generating a second sentence querying a second production requirement indicated by an empty slot among a plurality of slots constituting the production requirement dialogue frame; And
And providing the second sentence through the interactive interface and receiving the response sentence of the user for the second sentence.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는,
기 정의된 룰 중에서 상기 사용자의 제작 요구사항을 만족하는 룰을 이용하여, 상기 대상 웹 문서의 디자인 요소를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 디자인 요소를 기초로, 상기 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of selecting the web document template comprises:
Determining a design element of the target web document by using a rule that satisfies the production requirement of the user among the predefined rules; And
And selecting a web document template to be applied to the target web document from among the previously stored web document templates based on the determined design element.
How to create a web document.
제4 항에 있어서,
상기 대상 웹 문서의 디자인 요소를 결정하는 단계는,
상기 사용자의 제작 요구사항을 만족하는 룰이 존재하지 않는 경우, 템플릿 예측 모델을 이용하여 상기 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소를 예측하는 단계를 포함하되,
상기 템플릿 예측 모델은,
상기 사용자의 제작 요구사항을 입력받고 상기 예측된 디자인 요소를 출력하는 기계 학습 기반의 예측 모델인 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
5. The method of claim 4,
Wherein determining the design element of the target web document comprises:
And predicting a design element that meets the production requirements of the user using a template prediction model if rules satisfying the user's production requirements do not exist,
Wherein the template prediction model comprises:
Wherein the prediction model is a machine learning based prediction model that receives the production requirements of the user and outputs the predicted design elements.
How to create a web document.
제5 항에 있어서,
상기 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소를 예측하는 단계는,
상기 사용자의 제작 요구사항을 상기 템플릿 예측 모델에 입력하고, 상기 템플릿 예측 모델의 예측 결과로 디자인 요소 별 컨피던스 스코어(confidence score)를 획득하는 단계; 및
상기 디자인 요소 별 컨피던스 스코어가 제1 임계 값 이상이 되는 디자인 요소를 상기 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소로 예측하는 단계를 포함하고,
상기 예측된 디자인 요소 중에서, 상기 디자인 요소 별 컨피던스 스코어가 상기 제1 임계 값보다 높은 제2 임계 값 이상인 제1 디자인 요소를 선정하는 단계; 및
상기 사용자의 제작 요구사항 및 상기 제1 디자인 요소로 구성된 룰을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the step of predicting a design element that meets the user's production requirements comprises:
Inputting a production requirement of the user into the template prediction model and obtaining a confidence score for each design element as a prediction result of the template prediction model; And
And predicting a design element having a confidence score for each design element equal to or greater than a first threshold value as a design element corresponding to a production requirement of the user,
Selecting a first design element among the predicted design elements, the first design element having a confidence score for each design element equal to or higher than a second threshold value higher than the first threshold value; And
Further comprising the step of creating a rule comprising the user's production requirements and the first design element.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는,
템플릿 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 제작 요구사항에 부합하는 디자인 요소를 예측하는 단계; 및
상기 예측된 디자인 요소를 기초로, 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함하되,
상기 템플릿 예측 모델은,
상기 사용자의 제작 요구사항을 입력받고 상기 예측된 디자인 요소를 출력하는 기계 학습 기반의 예측 모델인 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of selecting the web document template comprises:
Predicting a design element that meets the production requirements of the user using a template prediction model; And
Selecting a web document template to be applied to the target web document based on the predicted design element,
Wherein the template prediction model comprises:
Wherein the prediction model is a machine learning based prediction model that receives the production requirements of the user and outputs the predicted design elements.
How to create a web document.
제7 항에 있어서,
상기 디자인 요소를 예측하는 단계는,
제1 템플릿 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 제작 요구사항에 부합되는 제1 디자인 요소를 예측하는 단계; 및
제2 템플릿 예측 모델을 이용하여, 상기 사용자의 제작 요구사항에 부합되는 제2 디자인 요소를 예측하는 단계를 포함하고,
상기 예측된 디자인 요소를 기초로, 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는,
상기 예측된 제1 디자인 요소를 기초로, 상기 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 후보 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계; 및
상기 예측된 제2 디자인 요소를 기초로, 상기 후보 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
8. The method of claim 7,
The step of predicting the design element comprises:
Predicting a first design element conforming to a user's production requirement using a first template prediction model; And
Predicting a second design element that meets the user's production requirements using a second template prediction model,
Wherein the step of selecting a web document template to be applied to the target web document, based on the predicted design element,
Selecting a candidate web document template from among the previously stored web document templates based on the predicted first design element; And
And selecting a web document template to be applied to the target web document from among the candidate web document templates based on the predicted second design element.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계는,
복수의 사용자의 액티비티 이력 정보를 기초로, 상기 기 저장된 웹 문서 템플릿 각각에 대한 추천 스코어를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 추천 스코어를 기초로, 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계를 포함하되,
상기 액티비티 이력 정보는,
상기 복수의 사용자가 특정 웹 문서 템플릿을 선택하는 제1 액티비티에 대한 제1 이력 정보 및 상기 복수의 사용자가 특정 웹 문서 템플릿을 수정하는 제2 액티비티에 대한 제2 이력 정보를 포함하고,
상기 추천 스코어는,
상기 제1 액티비티의 횟수가 비례하고, 상기 제2 액티비티의 횟수에 반비례하는 점수로 산출되는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of selecting the web document template comprises:
Calculating a recommendation score for each of the pre-stored web document templates based on activity history information of a plurality of users; And
And selecting a web document template to be applied to the target web document based on the calculated recommendation score,
The activity history information includes:
Wherein the plurality of users include first history information for a first activity for selecting a specific web document template and second history information for a second activity for which the plurality of users modify a specific web document template,
The recommendation score may include:
Wherein the number of times of the first activity is proportional to the number of times of the first activity and is calculated as a score inversely proportional to the number of times of the second activity.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는,
상기 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계; 및
상기 분석의 결과에 기초하여, 상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 배치하는 단계를 포함하되,
상기 분석의 결과는,
상기 콘텐츠의 유형, 크기, 색상 및 모양 중 적어도 하나의 요소를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of generating the target web document comprises:
Performing an analysis on the content; And
And arranging the content in each content area of the selected web document template based on a result of the analysis,
As a result of the above analysis,
Wherein the content includes at least one of a type, a size, a color, and a shape of the content.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는,
상기 각 콘텐츠에 배치된 콘텐츠 중 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계; 및
상기 분석의 결과에 기초하여, 상기 대상 웹 문서를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step of generating the target web document comprises:
Performing an analysis on image content among contents arranged in each of the contents; And
And correcting the target web document based on a result of the analysis.
How to create a web document.
제11 항에 있어서,
상기 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계는,
상기 이미지 콘텐츠에서 텍스트 영역을 검출하는 단계를 포함하고,
상기 대상 웹 문서를 보정하는 단계는,
상기 이미지 콘텐츠의 영역 내에서, 상기 검출된 텍스트 영역을 재배치하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
12. The method of claim 11,
Wherein performing the analysis on the image content comprises:
Detecting a text area in the image content,
Wherein the step of correcting the target web document comprises:
And rearranging the detected text area in an area of the image content.
How to create a web document.
제11 항에 있어서,
상기 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계는,
상기 이미지 콘텐츠에서 전경 객체를 검출하는 단계를 포함하고,
상기 대상 웹 문서를 보정하는 단계는,
상기 이미지 콘텐츠의 영역 내에서, 상기 검출된 전경 객체를 재배치하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
12. The method of claim 11,
Wherein performing the analysis on the image content comprises:
Detecting a foreground object in the image content,
Wherein the step of correcting the target web document comprises:
And rearranging the detected foreground objects within the region of the image content.
How to create a web document.
제11 항에 있어서,
상기 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계는,
상기 이미지 콘텐츠에 대한 색상 분포를 분석하는 단계를 포함하고,
상기 대상 웹 문서를 보정하는 단계는,
상기 분석된 색상 분포에 기초하여, 상기 이미지 콘텐츠의 색상 및 투명도 중 적어도 하나의 시각적 요소를 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
12. The method of claim 11,
Wherein performing the analysis on the image content comprises:
And analyzing a color distribution for the image content,
Wherein the step of correcting the target web document comprises:
And modifying at least one visual element of color and transparency of the image content based on the analyzed color distribution.
How to create a web document.
제11 항에 있어서,
상기 이미지 콘텐츠에 대한 분석을 수행하는 단계는,
상기 이미지 콘텐츠에 대한 색상 분포를 분석하는 단계를 포함하고,
상기 대상 웹 문서를 보정하는 단계는,
상기 분석된 색상 분포에 기초하여, 상기 대상 웹 문서의 색상을 변경하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
12. The method of claim 11,
Wherein performing the analysis on the image content comprises:
And analyzing a color distribution for the image content,
Wherein the step of correcting the target web document comprises:
And modifying the color of the target web document based on the analyzed color distribution.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 사용자의 제작 요구사항은,
상기 대상 웹 문서가 제공될 제1 타깃 디바이스 및 제2 타깃 디바이스를 포함하되,
상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는,
상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 제1 사이즈에 따른 초기 웹 문서를 생성하는 단계;
상기 제1 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 상기 제1 사이즈와 다른 제2-1 사이즈를 갖는 제1 대상 웹 문서로 재구성하는 단계; 및
상기 제2 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도에 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 상기 제1 사이즈와 다른 제2-2 사이즈를 갖는 제2 대상 웹 문서로 재구성하는 단계를 포함하고,
상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계는,
상기 제1 대상 웹 문서 및 상기 제2 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
The user's production requirements include,
A first target device and a second target device to which the target web document is to be provided,
Wherein the step of generating the target web document comprises:
Automatically arranging the content in each content area of the selected web document template to generate an initial web document according to a first size;
Reconstructing the initial web document into a first target web document having a second size different from the first size, based on the display resolution of the first target device; And
Reconstructing the initial web document into a second target web document having a second size of 2 different from the first size based on the display resolution of the second target device,
Wherein the providing of the generated target web document comprises:
Providing the first target web document and the second target web document. ≪ RTI ID = 0.0 >
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 사용자의 제작 요구사항은,
상기 대상 웹 문서가 제공될 제1 타깃 디바이스 및 제2 타깃 디바이스를 포함하되,
상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계는,
상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 초기 웹 문서를 생성하는 단계; 및
상기 제1 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도 및 상기 제2 타깃 디바이스의 디스플레이 해상도 기초하여, 상기 초기 웹 문서를 반응형 웹 문서로 변환하는 단계를 포함하고,
상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계는,
상기 반응형 웹 문서를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
The user's production requirements include,
A first target device and a second target device to which the target web document is to be provided,
Wherein the step of generating the target web document comprises:
Automatically arranging the content in each content area of the selected web document template to generate an initial web document; And
Converting the initial web document into a responsive web document based on the display resolution of the first target device and the display resolution of the second target device,
Wherein the providing of the generated target web document comprises:
And providing the responsive web document. ≪ RTI ID = 0.0 >
How to create a web document.
제17 항에 있어서,
상기 초기 웹 문서를 반응형 웹 문서로 변환하는 단계는,
상기 선정된 웹 문서 템플릿의 레이아웃 및 상기 콘텐츠의 개수에 기초하여, 상기 생성된 초기 웹 문서의 복잡도를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 복잡도가 임계 값 이하인 경우에 한하여, 상기 초기 웹 문서를 반응형 웹 문서로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
18. The method of claim 17,
Wherein the converting the initial web document into a responsive web document comprises:
Calculating a complexity of the generated initial web document based on the layout of the selected web document template and the number of the contents; And
And converting the initial web document into a responsive web document only when the calculated complexity is less than or equal to a threshold value.
How to create a web document.
제1 항에 있어서,
상기 선정된 웹 문서 템플릿은 제1 웹 문서 템플릿 및 제2 웹 문서 템플릿을 포함하되,
상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계는,
상기 제1 웹 문서 템플릿에 기초하여 생성된 제1 대상 웹 문서 및 상기 제2 웹 문서 템플릿에 기초하여 생성된 제2 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 포함하고,
상기 사용자의 단말로부터, 상기 제1 대상 웹 문서에 대한 제1 수정을 수행하는 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
상기 사용자 입력의 수신에 응답하여, 상기 제1 수정에 따른 수정 사항을 상기 제2 대상 웹 문서에 자동으로 반영하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the selected web document template includes a first web document template and a second web document template,
Wherein the providing of the generated target web document comprises:
Providing a first target web document generated based on the first web document template and a second target web document generated based on the second web document template,
Receiving, from the user's terminal, a user input that performs a first modification to the first target web document; And
Further comprising the step of automatically reflecting, in response to receiving the user input, a modification according to the first modification to the second target web document.
How to create a web document.
서비스 제공 서버에 의해 수행되는 상황 인지(context-aware) 기반 웹 서비스 방법에 있어서,
원본 웹 문서를 분석하여, 상기 원본 웹 문서에 포함된 콘텐츠를 식별하는 단계;
기 지정된 룰에 따라 상황 판단을 수행하는 단계;
상기 상황 판단의 결과로 현재 상황이 제1 상황으로 판단된 경우, 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중 제1 웹 문서 템플릿에 상기 식별된 콘텐츠를 자동으로 배치하여 제1 웹 문서를 생성하고, 상기 제1 웹 문서를 서비스 대상 웹 문서로 설정하는 단계; 및
상기 상황 판단의 결과로 현재 상황이 상기 제1 상황과 상이한 제2 상황으로 판단된 경우, 상기 기 저장된 복수의 웹 문서 템플릿 중 제2 웹 문서 템플릿에 상기 식별된 콘텐츠를 자동으로 배치하여 제2 웹 문서를 생성하고, 상기 제2 웹 문서를 서비스 대상 웹 문서로 설정하는 단계를 포함하되,
상기 제2 웹 문서 템플릿은 상기 제1 웹 문서 템플릿과 적어도 일부의 디자인 요소가 상이한 것을 특징으로 하는,
상황 인지 기반 웹 서비스 방법.
A context-aware web service method performed by a service providing server,
Analyzing the original web document to identify the content contained in the original web document;
Performing a situation determination according to a predefined rule;
If the current situation is determined to be the first situation as a result of the situation determination, automatically generating the first web document by automatically arranging the identified content in a first web document template among a plurality of previously stored web document templates, 1) setting a web document as a service target web document; And
If it is determined that the current situation is a second situation different from the first situation as a result of the situation determination, the identified content is automatically arranged in the second web document template among the previously stored plurality of web document templates, Creating a document, and setting the second web document as a service target web document,
Wherein the second web document template is different from the first web document template by at least some design elements.
A context - aware web service method.
제20 항에 있어서,
상기 기 지정된 룰은,
웹 사이트 접속 시간대를 기준으로 상기 제1 상황 및 상기 제2 상황을 판단하는 룰을 포함하되,
상기 제1 웹 문서 템플릿과 상기 제2 웹 문서 템플릿은,
레이아웃 및 색상 중 적어도 하나의 디자인 요소가 상이한 것을 특징으로 하는,
상황 인지 기반 웹 서비스 방법.
21. The method of claim 20,
The pre-
And a rule for determining the first situation and the second situation based on a website access time zone,
Wherein the first web document template and the second web document template,
Characterized in that at least one design element of the layout and color is different.
A context - aware web service method.
제20 항에 있어서,
상기 기 지정된 룰은,
서비스 대상 웹 문서에 포함된 콘텐츠 별 선택 횟수를 기준으로 상기 제1 상황 및 상기 제2 상황을 판단하는 룰을 포함하되,
상기 제1 웹 문서 템플릿과 상기 제2 웹 문서 템플릿은,
콘텐츠 영역의 크기 및 상기 콘텐츠 영역의 배치 순서 중 적어도 하나의 디자인 요소가 상이한 것을 특징으로 하는,
상황 인지 기반 웹 서비스 방법.
21. The method of claim 20,
The pre-
A rule for determining the first situation and the second situation on the basis of the number of times of selection by content included in the service target web document,
Wherein the first web document template and the second web document template,
The size of the content area and the arrangement order of the content area are different from each other.
A context - aware web service method.
하나 이상의 프로세서;
네트워크 인터페이스;
상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(Load)하는 메모리; 및
복수의 웹 문서 템플릿 및 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되,
상기 컴퓨터 프로그램은,
대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 오퍼레이션;
상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 오퍼레이션;
상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 상기 복수의 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 오퍼레이션;
상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 오퍼레이션; 및
상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 오퍼레이션을 포함하는 것을 특징으로 하는,
웹 문서 생성 장치.
One or more processors;
Network interface;
A memory for loading a computer program executed by the processor; And
A plurality of web document templates and a storage for storing the computer programs,
The computer program comprising:
An operation that receives a user's production requirement for the target web document;
An operation of receiving a content to be placed in the target web document;
An operation for selecting a web document template to be applied to the target web document among the plurality of web document templates based on the production requirement of the user;
Automatically arranging the content in each content area of the selected web document template to generate the target web document; And
And providing the generated target web document.
Web document generation device.
컴퓨팅 장치와 결합되어,
대상 웹 문서에 대한 사용자의 제작 요구사항을 제공받는 단계;
상기 대상 웹 문서에 배치될 콘텐츠를 제공받는 단계;
상기 사용자의 제작 요구사항을 기초로, 기 저장된 웹 문서 템플릿 중에서 상기 대상 웹 문서에 적용될 웹 문서 템플릿을 선정하는 단계;
상기 선정된 웹 문서 템플릿의 각 콘텐츠 영역에 상기 콘텐츠를 자동으로 배치하여, 상기 대상 웹 문서를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 대상 웹 문서를 제공하는 단계를 실행시키기 위하여 기록 매체에 저장된,
컴퓨터 프로그램.
Coupled to the computing device,
Receiving a user's production requirement for a target web document;
Receiving content to be placed in the target web document;
Selecting a web document template to be applied to the target web document from previously stored web document templates based on the production requirements of the user;
Automatically arranging the content in each content area of the selected web document template to generate the target web document; And
A step of providing the generated target web document,
Computer program.
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