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1. (WO2012169841) ELECTRONIC BOOK SYSTEM, ELECTRONIC BOOK DATA FORMATION, SEARCHING DEVICE, AND METHOD FOR SAME
Document

명세서

발명의 명칭

기술분야

1  

배경기술

2   3   4  

발명의 상세한 설명

기술적 과제

5   6   7   8  

과제 해결 수단

9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19  

발명의 효과

20   21   22   23   24   25  

도면의 간단한 설명

26   27   28   29   30   31   32  

발명의 실시를 위한 최선의 형태

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청구범위

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도면

1   2   3   4 (R91)   5 (R91)   6   7  

명세서

발명의 명칭 : 전자책 시스템과 전자책 데이터 생성, 검색 장치 및 그 방법

기술분야

[1]
본 발명은 전자책 데이터를 생성하고 저장 및 검색하는 장치 및 그 방법에 관련되어 있다.

배경기술

[2]
전자책 및 전자 문서들은 일반적으로 검색 엔진에 직접적으로 입력이 가능하다. 그런데 이와 같이 검색 엔진에 곧바로 입력할 수 있는 전자책 또는 전자 문서의 레이아웃은 단단 문서에 불과한 수준이다. 즉, 다단으로 구성된 레이아웃이나 신문과 같이 아주 복잡한 레이아웃의 전자책이나 전자문서는 곧바로 검색엔진에 탑재될 수 없었다. 왜냐하면, 복잡한 레이아웃을 가진 전자책이나 전자문서를 정확하게 읽어 갈 수 있는 각 단 또는 문단별 순서를 컴퓨터 알고리즘만으로는 정확하게 분석하는 것이 아직까지 불가능하기 때문이다.
[3]
또한, 종래 전자책 시스템과 연동되는 검색 엔진에서는 표, 그림, 수식, 화학식과 같은 내용은 검색할 수 없었다. 일반적으로 이와 같은 대상체들을 전자책에 표현하기 위해서는 이들 모두를 그림으로 표현하는 것이 편리하다. 그런데 그림으로 표현된 객체들은 텍스트가 존재하지 않기 때문에 검색이 불가능하였다.
[4]
또한, 종래 전자책 시스템에서는 소비자들에게 직접적으로 판매되는 전자책 매장에 존재하는 모든 전자책들을 대상으로 하는 본문 검색이 가능하였지만, 특정 전자책 도서관에 속하는 전자책들만을 대상으로 하거나, 각 개인이 이미 구매하여 소유하고 있는 전자책들만을 대상으로 한 본문 검색은 불가능하다.

발명의 상세한 설명

기술적 과제

[5]
본 발명의 목적은 전술한 종래 전자책 시스템의 문제점을 해결하고자 하는 데 있다.
[6]
즉, 복잡한 레이아웃을 가진 전자책이나 전자 문서도 검색 엔진에서 검색될 수 있는 전자책 시스템을 제공한다.
[7]
또한, 전자책 내의 수식, 화학식 또는 그림이 검색될 수 있는 전자책 시스템을 제공한다.
[8]
또한, 일반적인 본문 검색 외에 개인의 구매/대출 이력 및 기호/성향을 검색할 수 있는 전자책 시스템을 제공한다.

과제 해결 수단

[9]
본 발명은 복잡한 레이아웃을 가진 전자책이나 전자 문서를 검색 엔진에 탑재될 수 있는 형태의 데이터로 생성한다.
[10]
검색 엔진에 탑재될 수 있는 형태의 데이터는 책의 1 페이지를 하나의 이상의 그룹으로 형성한다.
[11]
검색 엔진에 탑재될 수 있는 형태의 데이터는 그림 객체에 대하여 그림을 설명하는 텍스트인 텍스트 객체를 포함할 수 있다.
[12]
검색 엔진에 탑재될 수 있는 형태의 데이터는 화면에는 표시되지만 검색 엔진에서의 검색 시 무시되는 숨겨진 그룹을 포함할 수 있다.
[13]
본 발명의 전자책 시스템은 본문 검색이 가능한 검색 엔진과 함께 개인의 구매/대출 이력 및 기호/성향을 저장하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS: DataBase Management System)을 포함할 수 있다.
[14]
검색 엔진과 DBMS는 전자책의 고유 번호(예를 들면, DC32CC1FD0604859A96CCB103E2F7C1C, 1F6CB702AFFE4bdfB130937D90C51F59 등과 같은 GUID를 사용할 수 있음)를 통하여 상호 연동할 수 있다.
[15]
일 실시예에서, 전자책 데이터를 구성하는 가장 작은 단위는 객체이다. 객체는 속성에 따라서 세 가지로 구분된다. 각각 "텍스트", "그림", "테이블 텍스트"이다. 이들 객체의 또 다른 속성으로는 모니터 화면상의 위치와 크기를 나타내는 좌표값들이 있다.
[16]
일 실시예에서, 객체가 모여서 라인(선)을 형성한다. 라인이 모여서 그룹을 형성한다. 그룹이 모여서 페이지를 형성한다. 페이지가 모여서 책을 형성한다. 예를 들면, "가"라는 글자가 화면상에 나타나면, 이 글자와 관련된 정보들의 구성은 다음과 같다: [페이지 : 10]->[그룹 : 2]->[라인 : 3]->[객체순서: 4, 객체속성 1(종류): 텍스트, 객체속성 2(코드값): '가'=AC00, 객체속성 3(Bold): No, 객체속성 4(Underline): No, 객체속성 5(Italic): Yes, 객체속성 6(폰트크기): 12, 객체속성 7(Width): 32, 객체속성 8(Height): 36, 객체속성 9(좌상단좌표값): (59, 60)]. "그림"도 마찬가지로 표현된다.
[17]
일 실시예에서, "테이블 텍스트"는 화면에 표시되지 않지만, 화면에 표시되는 그림과 연관되어 있다. 따라서, 어떤 그림을 검색할 때, 그 그림을 설명하는 텍스트를 키워드로 입력할 경우, 해당 그림에 연관된 "테이블 텍스트"가 검색될 수있다.
[18]
일 실시예에서, 전자책 데이터는 전자책이나 전자 문서의 중요한 서지에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 또한, 전자책 데이터는 해당 전자책을 구별할 수 있는 고유 번호를 더 포함할 수 있다.
[19]
일 실시예에서, 전자책 시스템은 전자책의 본문을 검색하는 검색 엔진과 함께 전자책의 서지 정보 및 해당 전자책이나 전자 문서의 구매자(사람, 도서관) 및 대출 정보(대출자 및 대출 기간)를 저장하는 DBMS를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 검색 엔진과 DBMS는 전자책 데이터에 포함된 고유 번호를 통해 상호 연동할 수 있다.

발명의 효과

[20]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전자 문서를 객체, 라인, 그룹, 페이지의 체계화된 구조를 갖는 전자책 데이터를 생성할 수 있다.
[21]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전자책 데이터를 생성함으로써, 종래 PDF와 같은 전자 문서에서는 불가능하였던 복잡한 레이아웃을 포함하는 전자 문서, 예컨대 신문과 같이 아주 복잡한 레이아웃의 전자책도 검색 엔진에 입력할 수 있다.
[22]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 종래 전자책 시스템(예컨대, PDF 또는 ePub 등으로 구성된)에서는 불가능하였던 수식, 화학식과 같은 각종 기호가 포함된 문장은 물론 심지어 그림까지도 검색 엔진을 통한 본문 검색이 가능하다.
[23]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 소비자들에게 직접적으로 판매되는 전자책 매장에 존재하는 모든 전자책들을 대상으로 한 본문 검색은 물론 특정 전자책 도서관에 속하는 전자책들만을 대상으로 한정하는 검색도 가능하다.
[24]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 각 개인이 이미 구매하여 소유하고 있는 전자책들 또는 각 개인이 대출하여 사용중인 전자책들만을 대상으로 한 본문 검색도 가능하다.
[25]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전체 도서관 또는 개인화 영역에서 한정하여 검색된 본문 검색 결과를 다시 각종 매출 통계들, 사용 통계들 또는 서지 정보들과 결합하여 다시 걸러낼 수 있다.

도면의 간단한 설명

[26]
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 제공 및 검색 시스템의 구성도.
[27]
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 검색 장치의 구성도.
[28]
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터 구성부의 상세 구성도.
[29]
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터의 페이지를 구성하는 그룹의 일 예.
[30]
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터의 페이지를 구성하는 그룹의 다른 예.
[31]
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터의 내부 텍스트 영역을 형성하는 방법의 흐름도.
[32]
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 전자책 데이터를 검색하는 방법의 흐름도.

발명의 실시를 위한 최선의 형태

[33]
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 제공 및 검색 시스템의 구성도이다. 일 실시예에서, 전자책 제공 및 검색 시스템(100)은 네트워크(190)를 통해 검색 엔진(130) 및 DBMS(140)와 연동하여 전자책의 검색을 수행하는 전자책 검색 장치(110)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 네트워크(190)는 LAN 또는 WAN 등의 유선 통신 매체 및 Wi-Fi, 이동 통신 시스템 등의 무선 통신 매체를 모두 포함할 수 있다.
[34]
일 실시예에서, 검색 엔진(130)은 본문 검색용 단어를 입력받아서 전자책의 본문 검색을 수행하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, DBMS(140)는 개인의 대출 내역, 구매 내역 또는 관심 분야 등을 저장하고, 이와 같은 개인화 영역에서 본문 외 검색용 단어를 키워드로하여 예컨대 서지 정보의 검색을 수행할 수 있다.
[35]
도 1에 도시된 바와 같이, 사용자는 휴대폰, 스마트폰 또는 태블릿 PC와 같은 이동 통신 장치(152), 노트북(154), PC(156) 또는 기타 네트워크(190)를 통해 전자책 데이터 검색 장치(110)에 접속할 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치를 이용하여 전자책 데이터를 검색할 수 있다.
[36]
일 실시예에서 사용자는 자기의 대출, 구매 또는 관심 분야에 한하여(개인화 영역) 검색 범위를 한정할 수 있다. 이 경우, 전자책 데이터 검색 장치(110)는 먼저 DBMS(140)에서 검색을 수행한 후, 결과로서 얻어진 전자책에 대하여 다시 검색 엔진(130)으로 확인을 수행하도록 동작할 수 있다.
[37]
일 실시예에서, 사용자는 검색 범위를 한정하지 않고 전자책 도서관(비개인화 영역) 전체에서 검색을 수행할 수 있다. 이 경우 전자책 데이터 검색 장치(110)는 검색 엔진(130)에서 검색을 수행한 후, 결과로서 얻어진 전자책에 대하여 다시 DBMS(140)에서 확인을 수행하여 관련도가 높은 결과를 추려낼 수 있다.
[38]
일 실시에에 따르면, 사용자는 전자책 제공 및 검색 시스템(100)을 통해 키워드를 입력하여 본문 검색을 수행하고 그 결과를 획득할 수 있다. 검색 엔진(130)은 내부에 저장된 전자책 데이터의 본문을 사용자의 키워드 입력 기반하여 검색하고 그 결과를 출력할 수 있다.
[39]
그런데 검색 엔진(130)은 전자책의 서지 정보와 본문 이외의 정보들(예를 들면, 해당 전자책의 상거래와 관련된 정보)은 저장되지 않는다는 문제점이 있다. 이와는 달리 DBMS(140)는 전자책의 본문 내용을 모두 저장하지는 않지만, 해당 전자책과 관련된 상거래 등의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, DBMS(140)는 특정 전자책이 개인 고객들에게 판매가 가능한지 불가능한지, 어떤 도서관에 납품이 되었는지, 판매량이 어떻게 되는지, 어떤 개인 고객이 구매를 했는지, 어떤 도서관 회원이 대여를 했는지 등의 정보, 즉 검색 엔진(130)에는 저장되지 않는 정보를 포함할 수 있다.
[40]
본 발명의 일 실시예에 따르면, 종래 전자책의 본문 검색과 서지 검색이 하나로 연동되지 못하고 각각 별개로 수행되었던 불편함을 해소하고, 서지 검색과 본문 검색을 하나로 통합하여 제공할 수 있다.
[41]
예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검색 엔진(130)을 통해 각 개인들에게 전자책을 판매하는 온라인 매장에서 본문 검색을 지원함은 물론, DBMS(140)와 연동하여 서지 정보로서 분류별(예를 들면, 문학, 실용, 어학 등등으로)로 검색의 범위를 좁히고, 이에 더하여 그 동안의 판매 내역에 기반하여 판매량 순으로 다시 검색함으써 검색 엔진(130)에서 도출된 본문 검색 결과를 걸러낼 수도 있다.
[42]
예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따르면, DBMS(140)를 통해 각 도서관 별로 납품된 전자책에 한정한 후, 검색 엔진(130)을 통해 본문 검색을 수행할 수 있다. 검색 엔진(130)의 본문 검색 결과에 다시 DBMS(140)와 연동하여 분류별(예를 들면, 문학, 실용, 어학 등등으로)로 검색의 범위를 좁히고, 이에 더하여 그 동안의 대출 내역에 기반하여 대출횟수 순으로 본문 검색 결과를 걸러낼 수도 있다.
[43]
예를 들어, 본 발명의 일 실시에에 따르면, DBMS(140)를 통해 각 개인별로 자신들이 구매한 전자책들에 한정한 후, 검색 엔진(130)을 통해 본문 검색을 수행할 수 있다. 검색 엔진(130)의 본문 검색 결과에 다시 DBMS(140)와 연동하여 분류별(예를 들면, 문학, 실용, 어학 등등으로)로 검색의 범위를 좁히고, 이에 더하여 그 동안의 독서 횟수와 독서 시간순으로 본문 검색 결과를 걸러낼 수도 있다.
[44]
예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따르면, DBMS(140)를 통해 각 개인별로 자신들이 대여한 전자책들에 한정한 후, 검색 엔진(130)을 통해 본문 검색을 수행할 수 있다. 검색 엔진(130)의 본문 검색 결과에 다시 DBMS(140)와 연동하여 분류별(예를 들면, 문학, 실용, 어학 등등으로)로 검색의 범위를 좁히고, 이에 더하여 그 동안의 대여 횟수와 독서 시간순으로 본문 검색 결과를 걸러낼 수도 있다.
[45]
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 검색 장치의 구성도이다. 일 실시예에서, 전자책 검색 장치(110)는 전자 문서를 입력받아 전자책 데이터를 구성하는 전자책 데이터 구성부(210)를 포함할 수 있다.
[46]
일 실시예에서, 전자책 데이터 구성부(210)는 예를 들면, 워드 파일(doc), 파워포인트 문서(ppt) 또는 pdf 파일을 포함하는 전자 문서를 입력받을 수 있다. 일 실시예에서, 전자책 데이터 구성부(210)는 입력된 전자 문서로부터 사용자가 보게 되는 내부 텍스트 영역, 전자책 데이터의 기본 사항을 나타내는 서지 정보 및 전자책 데이터를 식별하는 고유 번호 등을 포함하는 전자책 데이터를 생성할 수 있다.
[47]
일 실시예에서, 전자책 검색 장치(110)는 전자책 데이터 구성부(210)로부터 전자책 데이터를 입력받아 검색 엔진(130) 및 DBMS(140)에 해당 데이터를 기록하는 서버측 컴포넌트(220)를 더 포함할 수 있다.
[48]
일 실시예에서, 서버측 컴포넌트(220)는 전자책 데이터의 구조를 분석하여 내부 텍스트 영역, 서지 정보 고유 번호를 구분하고 별개의 파일로 저장하는 데이터 분석부(221)를 포함할 수 있다.
[49]
일 실시예에서, 데이터 분석부(221)는 검색 엔진(130) 또는 DBMS(140)에서 사용하는 파일 형식에 기초하여 내부 텍스트 영역, 서지 정보 및 고유 번호를 저장할 수 있다. 예컨대, 검색 엔진(130) 또는 DBMS(140)가 XML 파일을 입력받을 수 있는 경우, 데이터 분석부(221)는 내부 텍스트 영역, 서지 정보 및 고유 번호를 XML 파일로 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 분석부(221)는 고유 번호를 별개의 파일로 분리하지 않고, 내부 텍스트 영역 및 서지 정보에 함께 기록할 수 있다.
[50]
일 실시예에서, 서버측 컴포넌트(220)는 데이터 분석부(221)에 의해 저장된 전자책 데이터 중 내부 텍스트 영역과 고유 번호를 검색 엔진(130)에 등록하고, 서지 정보와 고유 번호를 DBMS(140)에 등록하는 데이터 탑재부(222)를 더 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 검색 엔진(130)과 DBMS(140)는 고유 번호를 공유하므로 상호 정보 교환이 가능하다.
[51]
일 실시예에서 데이터 탑재부(222)는 검색 엔진(130)에 서지 정보를 더 기록할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 탑재부(222)는 DBMS(140)의 미리 정해진 스키마 테이블의 각 항목에 서지 정보의 해당 내용을 저장할 수 있다.
[52]
도 2에 도시된 바와 같이, 전자책 검색 장치(110)는 사용자로부터 키워드를 입력받아 검색 엔진(130) 및 DBMS(140)와 연동하여 검색을 수행하는 전자책 검색부(240)를 더 포함할 수 있다.
[53]
일 실시예에서, 전자책 검색부(240)는 사용자로부터 개인화 영역인지 비 개인화 영역인지를 나타내는 검색 범위와 키워드를 입력받을 수 있다. 이 실시예에서, 개인화 영역은 각 개인이 구매한 자신의 책들과 도서관에서 대여한 책들의 내역을 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 비 개인화 영역은 각 개인이 전자책을 구매할 수 있는 서점과 각 전자책 도서관들이 보유하고 있는 책들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 키워드는 본문 검색용 단어 또는 본문 외 검색용 단어를 포함할 수 있다.
[54]
일 실시예에서, 전자책 검색부(240)는 검색 범위가 개인화 영역인 경우, 본문 외 검색용 단어를 이용하여 DBMS(140)에서 검색을 수행하고, 결과로서 추출된 전자책들의 고유 번호와 본문 검색용 단어를 검색 엔진(130)에 입력하여 해당되는 전자책의 고유 번호를 추출할 수 있다.
[55]
이 실시예에서, 전자책 검색부(240)는 사용자의 추가적인 지시를 나타내는 입력, 예컨대 결과로 추출된 전자책들 중 하나를 선택하는 것에 기초하여, 선택된 전자책의 고유 번호와 본문 검색용 단어를 검색 엔진(130)에 입력함으로써 해당 전자책의 페이지별 검색 결과를 추출할 수 있다.
[56]
일 실시예에서, 전자책 검색부(240)는 검색 범위가 비 개인화 영역인 경우, 본문 검색용 단어를 이용하여 검색 엔진(130)에서 검색을 수행하고, 결과로서 추출된 전자책들의 고유 번호와 본문 외 검색용 단어를 DBMS(140)에 입력하여 본문과 서지 정보를 만족시키는 전자책의 고유 번호를 추출할 수 있다.
[57]
이 실시예에서, 전자책 검색부(240)는 검색 엔진(130)에서 추출된 전자책들을 미리 정해진 크기를 갖는 집합으로 분할하여 각 집합에 대하여 순서대로 DBMS(140) 검색을 수행할 수 있다. 예컨대, 미리 정해진 크기가 100이고, 검색 엔진(130)의 결과 추출된 전자책의 개수가 952라면, 검색 결과는 10개의 집합으로 분할될 수 있다. 10번째 집합은 52개의 전자책의 고유 번호를 포함한다. 이 실시예에서, DBMS(140) 검색은 본문 외 검색용 단어를 이용한다.
[58]
이와 같이, 검색 엔진(130)의 검색 결과를 집합으로 분할한 후 DBMS(140)에서 서지 정보를 검색함으로써 사용자에게 빠른 검색을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 검색 엔진(130)은 입력된 본문 검색용 단어에 가장 관련도가 높은 순서로 결과를 출력하도록 구성될 수 있다. 이 경우, 검색 엔진(130)에서 검색된 결과를 집합으로 분할하여 순서대로 DBMS(140)에서 서지 정보를 검색하는 경우 실질적으로 관련도의 내림차순으로 출력되는 결과를 얻을 수 있다.
[59]
이와 같은 비 개인화 영역의 검색에서도 개인화 영역의 검색에서와 마찬가지로, 전자책 검색부(240)는 사용자의 추가적인 지시를 나타내는 입력, 예컨대 결과로 추출된 전자책들 중 하나를 선택하는 것에 기초하여, 선택된 전자책의 고유 번호와 본문 검색용 단어를 검색 엔진(130)에 입력함으로써 해당 전자책의 페이지별 검색 결과를 추출할 수 있다.
[60]
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터 구성부의 상세 구성도이다. 일 실시예에서, 전자책 데이터 구성부(210)는 내부 텍스트 영역 구성부(301), 서지 정보 입력부(302) 및 고유 번호 결정부(303)를 포함할 수 있다.
[61]
일 실시예에서, 서지 정보 입력부(302)는 전자책의 저자, 출판사, 발행 연도, 주제 등 기타 해당 전자책과 관련된 기본 정보를 입력받을 수 있다. 일 실시예에서, 고유 번호 결정부(303)는 해당 전자책 데이터를 식별하는 고유 번호를 생성하여 전자책 데이터에 기록할 수 있다. 이 고유 번호를 이용하여 전자책의 본문 검색을 수행하는 검색 엔진(130)과 서지 정보를 검색하는 DBMS(140)를 연동할 수 있다.
[62]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 페이지 전체를 나타내 주는 그림 영역에 포함되는 데이터를 구성할 수 있다. 즉, 각 페이지에 존재하는 글자들의 코드 값과 화면 상의 위치 등을 저장하는 내부 텍스트 영역을 구성한다. 이 때 그림 영역은 그림이거나 사진을 포함할 수 있다. 이와 달리, 컴퓨터가 그림을 생성할 수 있게 해 주는 명령어들의 집합을 포함할 수 있다.
[63]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역은 논리적으로 책 > 페이지 > 그룹 > 라인 > 객체의 구조로 형성된다. 일 실시예에서, 전자책은 페이지들의 집합이다. 일 실시예에서, 페이지는 내부의 그룹들의 집합이다. 일 실시예에서, 그룹은 내부의 라인들의 집합이다. 일 실시에에서, 라인은 내부의 객체들의 집합이다.
[64]
일 실시예에서, 객체는 "텍스트", "그림" 또는 "테이블 텍스트"를 포함할 수 있다. "텍스트"는 일반적인 글자를 포함한다. "그림"은 일반적인 그림은 물론, 표, 수식 등을 포함한다. "테이블 텍스트"는 "그림"을 설명하는, 화면에 표시되지 않는 숨은 글자를 포함한다.
[65]
일 실시예에서, 각 객체는 "텍스트 코드값"과 "화면에서의 좌표값"을 포함한다. 따라서, "테이블 텍스트"를 활용할 경우 해당 "그림"에 대하여 "그림"을 설명하는 텍스트로 검색이 가능하다. 또한, "테이블 텍스트"도 객체로서 "화면에서의 좌표값"을 가지므로 해당 그림이 해당 페이지에서 어디에 위치하는지까지 검색이 가능해진다.
[66]
도 3에 도시된 바와 같이, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 예를 들면, 워드 파일(doc), 파워포인트 문서(ppt) 또는 pdf 파일을 포함하는 전자 문서를 입력받는 전자 문서 입력부(310)를 포함할 수 있다. 입력된 전자 문서는 일반적으로 페이지 정보, 객체 코드 및 객체의 좌표값들을 포함한다.
[67]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 입력된 전자 문서로부터 페이지 정보, 객체 코드 및 객체의 좌표값들을 추출하는 데이터 추출부(320)를 더 포함할 수 있다.
[68]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 동일 페이지 내부에 존재하는 모든 객체의 좌표값들에 기초하여 그룹을 설정하는 그룹 설정부(330)를 더 포함할 수 있다. 예컨대, 그룹 설정부(330)는 페이지 내 객체의 좌표값들을 분석하여 군집 분포를 획득하고 구분한 후 군집 별로 객체를 클러스터링할 수 있다. 이 실시예에서, 그룹 설정부(330)는 클러스터링된 각 군집을 그룹으로 설정하고 순서를 결정할 수 있다.
[69]
[70]
클러스터링의 일 예
[71]
본 발명의 일 실시예에서 클러스터링은 다음과 같이 수행될 수 있다. 먼저 기본적인 상수들은 다음과 같다.
[72]
- NumberOfClusters: 초기에 설정된 클러스터의 수
[73]
- MinimumNumberOfElement: 하나의 클러스터를 유지하기 위해서 필요한 원소들의 최소 개수
[74]
- MinimumDistance: 두 클러스터가 하나로 통합되지 않고 각각 유지될 수 있는 각 클러스터 중심점들의 최소 거리
[75]
- SplittingSize: 클러스터를 나눌 때 사용되는 파라미터
[76]
- MaxNumIter1: 본 클러스터링 방법의 전반부에서 시행되는 반복연산의 최대 가능 횟수
[77]
- MaxNumIter2: 본 클러스터링 방법의 후반부에서 시행되는 반복연산의 최대 가능 횟수
[78]
- MaxNumMerge : 한 번의 반복연산에서 통합될 수 있는 클러스터들의 최대 수
[79]
클러스터링은 기본적으로 어떤 공간에 자리 잡고 있는 각각의 점(원소)들을 대상으로 구획을 나누는 것이다. 본 발명의 일 실시예에서, 이 공간에 해당되는 것이 페이지면이라고 할 수 있고, 위치를 차지하고 있는 각각의 원소는 글자나 그림과 같은 기하학적 도형이다.
[80]
일반적으로, 글자나 그림의 위치를 컴퓨터와 같은 디지털 기기에서 다루기 위해 이들을 감싸는 사각형의 좌표를 저장한다. 그러나, 실제로 글자나 그림은 자신이 그려질 해당 사각형 공간의 전부를 사용하지 않는다. 해당 사각형의 특정 부위에 특정 색깔의 점들이 찍히고, 나머지 부분은 빈 공간으로 남는다. 따라서 글자나 그림으로 이루어진 2차원 페이지 공간에서 이들을 대상으로 클러스터링하기 위해서는 해당 페이지에 존재하는 모든 글자와 그림들의 구성 점(픽셀)들의 위치들을 모두 추적해야만 하는데, 이는 상당한 계산 시간이 요구된다.
[81]
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 전술한 방법 대신, 해당 글자나 그림의 위치를 표시해주며 해당 글자나 그림을 감싸고 있는 사각형 내부 전체가 검정색 점으로 가득 차 있다고 가정하도록 시스템을 설정하였다. 이 경우, 계산시간을 상당히 절약할 수 있고, 실제로 클러스터링된 결과도 훌륭하게 도출된다.
[82]
본 발명의 일 실시예에서 클러스터링은 다음과 같이 수행된다.
[83]
[1] NumberOfClusters 만큼 임의의 점들의 좌표를 생성한 다음, 이 점들의 좌표들을 각 클러스터들의 중심점으로 설정한다.
[84]
[2] 해당 공간에 존재하는 모든 점들에 대해서 앞에서 설정한 각 클러스터 중심점들로부터의 거리를 계산하고, 그 가운데 자신과 가장 가까운 중심점이 포함된 클러스터를 자신이 속한 클러스터로 설정한다.
[85]
[3] 각 클러스터들에 대해서, 해당 클러스터들에 포함된 모든 점들의 좌표값들의 평균을 구하여 클러스터 중심점을 새로 계산하여 설정한다.
[86]
[4] 만약 한 점이라도 자신이 속한 클러스터가 변경되었거나, [1]~[4]까지의 반복연산 횟수가 MaxNumIter1보다 작다면 [2]단계로 다시 돌아 간다.
[87]
[5] 만약 어떤 클러스터에 속해 있는 점들의 수가 MinimumNumberOfElement보다 적다면 이후 연산에서는 이 클러스터를 무시하고, 이 클러스터에 포함된 각 점들도 무시해 버린다. 즉, 이 클러스터는 확정되었다는 의미이다.
[88]
[6] 만약 클러스터들의 개수가 (상수 1)* NumberOfClusters 보다 크거나 또는 반복연산의 횟수가 짝수라면 [7]단계로 가고, 그렇지 않다면 [8]단계로 간다. 여기서 (상수 1)은 성능향상을 위하여 적절하게 조정될 수 있는 값이다.
[89]
[7] 모든 클러스터들에 대해서, 각 클러스터들의 중심점들 사이의 거리를 구한 다음 만약 그 거리가 MinimumDistance 보다 작은 두 클러스터들이 발견된다면 이 두 클러스터를 하나로 통합하고, 중심점을 새로 계산해서 할당한다. 그리고 [7]단계를 다시 반복한다. 만약 이 반복연산의 횟수가 MaxNumIter2에 다다르게 되면 [8]단계로 간다.
[90]
[8] 만약 클러스터들의 개수가 NumberOfClusters/(상수 2) 보다 작거나 반복연산의 횟수가 홀수라면 [9]단계로 진행하고, 그렇지 않다면 [10]단계로 진행한다.
[91]
[9] 해당 공간에 속하는 모든 점들의 좌표값들에 대해서 표준편차를 구하고 이를 STD-All이라고 한다. 모든 클러스터들에 대해서, 자신들에 속한 점들만을 대상으로 표준편차를 구한 다음 이 값이 SplittingSize * STD-All 보다 큰 클러스터를 찾는다. 만약 이에 해당되는 클러스터를 찾지 못한다면 [10]단계로 진행한다. 만약 이에 해당되는 클러스터를 찾았다면 그 클러스터에 속하는 점들의 중심점을 기준으로 이 클러스터를 두 개로 분할한다. 그 다음에는 이렇게 나누어진 두 클러스터들 각각의 중심점들을 구하고, 그 거리를 구한 다음, 그 값이 (상수 3) * MinimumDistance 보다 크면 이렇게 나누어진 두 클러스터로 원래의 통합된 클러스터를 대체한다. 만약 그렇지 않다면 원래의 통합된 클러스터를 그대로 채택한다.
[92]
[10] 만약 이 단계의 반복연산 횟수가 MaxNumIter2를 넘었거나 이 단계를 마지막으로 실행한 이후 클러스터들의 변동이 없었다면 종료한다. 만약 그렇지 않다면 현재 클러스터들의 중심점을 초기값으로 선택해서 [2]단계로 진행한다.
[93]
[94]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 그룹 내부에 존재하는 각 객체들의 좌표값들을 분석하여 동일한 라인에 속하는 객체들을 구별하는 라인 구별부(340)를 더 포함할 수 있다. 라인 구별부(340)는 전자책의 진행 방향, 예컨대 "가로 쓰기"인지 또는 "세로 쓰기"인지에 따라 동일한 라인에 속하는 객체들을 구별할 수 있다. 이 실시예에서, 라인 구별부(340)는 그룹 내 객체들의 좌표값에 기초하여 자동으로 진행 방향을 구별할 수 있다. 다른 실시예에서, 라인 구별부(340)는 사용자의 입력에 기초하여 진행 방향을 결정할 수 있다.
[95]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 동일한 라인에 속하는 객체들의 순서를 결정하는 객체 순서 결정부(350)를 더 포함할 수 있다. 객체 순서 결정부(350)는 전자책의 진행 방향, 예컨대 "가로 쓰기"인지 또는 "세로 쓰기"인지에 따라 라인 내 객체의 순서를 결정할 수 있다. 또한, 객체 순서 결정부(350)는 전자책의 진행 방향 및 시작 위치, 예컨대 "가로 쓰기"에서 "좌"에서 시작하는지 또는 "우"에서 시작하는지에 따라, " 세로 쓰기"에서 "상"에서 시작하는지 또는 "하"에서 시작하는지에 따라 객체의 순서를 다르게 결정할 수 있다.
[96]
이 실시예에서, 객체 순서 결정부(350)는 그룹 내 객체들의 좌표값에 기초하여 자동으로 진행 방향 및 시작 위치를 구별할 수 있다. 다른 실시예에서, 객체 순서 결정부(350)는 사용자의 입력에 기초하여 진행 방향 및 시작 위치를 결정할 수 있다.
[97]
일 실시예에서, 내부 텍스트 영역 구성부(301)는 그룹 설정, 라인 설정 또는 객체의 순서의 오류를 보정하는 편집부(360)를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 편집부(360)는 사용자로부터 그룹의 경계를 지정하는 입력을 받아들일 수 있다. 따라서, 그룹 설정부(330)에서 자동으로 설정한 그룹에 오류가 있는 경우 이를 바로잡을 수 있다. 마찬가지로, 편집부(360)는 사용자로부터 라인의 경계, 객체의 순서를 지정하는 입력을 받아들여, 라인 구별부(340)나 객체 순서 결정부(350)에서 발생될 수 있는 오류를 바로잡을 수 있다.
[98]
일 실시예에서, 편집부(360)는 그림에 대하여 해당 그림을 설명하는 테이블 텍스트를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 예컨대, 편집부(360)는 그림 객체인 수식에 대하여, 해당 수식을 읽는 텍스트를 테이블 텍스트로 입력받을 수 있다. 예컨대, 라는 수식을 그림 객체로 설정한 경우, 사용자는 편집부(360)를 통해 "에이 제곱 더하기 비의 제곱은 씨의 제곱"을 해당 그림 객체의 테이블 텍스트로 입력할 수 있다.
[99]
이와 같이 텍스트를 구성할 경우, 검색 엔진(130)을 통해 본문 검색을 수행할 때, 이 수식을 검색하는 것이 가능해진다. 따라서, 복잡한 수식, 화학식, 나아가 그림이나 사진의 경우에도 검색이 가능하다.
[100]
예컨대, "밀레의 저녁종" 그림을 그림 객체로 설정한 경우, 편집부(360)를 통해 대응하는 테이블 텍스트로서 "이 그림은 밀레의 저녁종이다. 장 프랑소와 밀레는 바르비종파의 태두로서 클루베르의 사실주의를 계승함과 동시에 자연을 소재로 그림을 그려서 자연주의파라고 불리기도 한다. 특히 지금 페이지에 보이는 저녁종이라는 이 그림은 밀레의 대표작이라고 할 수 있다."를 입력할 수 있다. 이 경우, 검색 엔진(130)에서 "밀레의 저녁종"이라는 키워드로 본문 검색이 가능하며, 해당 그림의 위치까지 정확하게 추출할 수 있다.
[101]
일 실시예에서, 편집부(360)는 화면 상에는 표시되지만 검색할 때 검색 엔진에서는 무시되는 "숨겨진 그룹"을 지정할 수 있다. 예컨대, 책의 페이지 번호, 매 페이지에서 제목을 나타내는 부분 등은 각 페이지마다 나타나는 부분이지만 검색이 필요없는 부분이다. 편집부(360)는 이러한 부분을 숨겨진 그룹으로 지정하여 검색 엔진에서의 검색시 무시되도록 할 수 있다.
[102]
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터의 페이지를 구성하는 그룹의 일 예를 나타낸다. 도 4에 도시된 바와 같이, 페이지(400)는 5개의 그룹(410-450)을 포함할 수 있다.
[103]
그룹(410-450)은 해당 내용을 읽어 나갈 때 내용의 연결이 자연스럽게 진행되는 각 라인들의 집합이다. 페이지(400)는 다단으로 구성되어 있어서, 동일선 상에 존재하지만 그대로 따라 읽으면 내용의 연결이 안되는 라인이 존재한다. 예컨대, 그룹(430)과 그룹(440)은 동일선 상에 존재하지만 내용의 연결이 안되는 라인, 예컨대 그룹(430)에서 "나 정반대로 왜곡된 상태로 알려져 있기도 합니다. 따라서 여기서는 철저하"의 라인과 그룹(440)에서 "가족관계와 생활에 대"는 동일선 상에 존재하지만 내용이 연결되지 않는다. 따라서, 두 그룹(430, 440)은 별개의 그룹이 된다.
[104]
내용의 연결이 자연스럽게 진행되느냐의 관점에서 그룹은 문단과 유사하다. 도 4에 도시된 바와 달리, 하나의 그룹이 하나의 페이지를 구성할 수 있다. 이와 같이 페이지와 그룹이 같은 경우는 "단단 문서"에 해당된다. 페이지(400)와 같이, 다단으로 구성된 경우, 페이지는 복수의 그룹을 포함한다.
[105]
내부의 라인을 순차적으로 읽어 나갈 때 내용이 연결되느냐의 기준에 따를 경우, 페이지가 하나 또는 복수의 그룹으로 형성될 수 있다. 마찬가지로, 그룹이 하나 또는 복수의 라인으로 형성될 수 있다. 마찬가지로, 라인이 하나 또는 복수의 객체로 형성될 수 있다. 예컨대, 그룹(410)은 그림 객체 하나가 하나의 라인 및 하나의 그룹을 형성하는 예이다.
[106]
일 실시예에서, 페이지(400)의 그룹들(410-450)은 410 > 420 > 430 > 440 > 450의 순서를 가질 수 있다. 그룹의 순서는 컨텐츠의 순서에 기초할 수 있다. 이 실시예에서, 사용자가 그룹의 순서에 따라 읽으면, 페이지의 전체 내용을 순차적으로 읽을 수 있다. 즉, 페이지의 내용을 읽는 것은 해당 페이지의 그룹 순서대로, 또 그룹 내에서는 라인의 순서대로 읽는 것에 해당한다.
[107]
일 실시예에서, 그룹(450)은 매 페이지마다 똑같이 반복되는 책의 제목이 나타나는 부분으로서 편집부(360)에 의해 "숨겨진 그룹"으로 지정될 수 있다. 이 경우 그룹(450)의 텍스트는 화면에는 나타나지만 검색 엔진(130)에서 본문 검색을 할 때에는 무시된다.
[108]
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터의 페이지를 구성하는 그룹의 다른 예를 나타낸다. 도 5에 도시된 바와 같이, 페이지(500)는 3개의 그룹(510-530)을 포함할 수 있다.
[109]
일 실시예에서, 페이지(500)의 그룹들(510-530)은 510 > 520 > 530의 순서를 가질 수 있다. 일 실시예에서, 그룹(530)은 페이지 번호에 해당되는 부분으로서 편집부(360)에 의해 "숨겨진 그룹"으로 지정될 수 있다. 이 경우 그룹(530)의 텍스트는 화면에는 나타나지만 검색 엔진(130)에서 본문 검색을 할 때에는 무시된다.
[110]
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자책 데이터의 내부 텍스트 영역을 형성하는 방법의 흐름도이다.
[111]
방법(600)은 워드 파일(doc), 파워포인트 문서(ppt) 또는 pdf 파일을 포함하는 전자 문서를 입력받는 단계(610)를 포함한다. 일 실시예에서, 610 단계는 전자 문서 입력부(310)에서 수행될 수 있다. 입력된 전자 문서는 일반적으로 페이지 정보, 객체 코드 및 객체의 좌표값들을 포함한다.
[112]
다음, 방법(600)은 입력된 전자 문서로부터 페이지 정보, 객체 코드 및 객체의 좌표값 등의 데이터를 추출하는 단계(620)를 포함한다. 일 실시예에서, 620 단계는 데이터 추출부(320)에서 수행될 수 있다.
[113]
다음, 방법(600)은 동일 페이지 내부에 존재하는 모든 객체의 좌표값들에 기초하여 그룹을 설정하는 단계(630)를 포함한다. 일 실시예에서, 630 단계는 그룹 설정부(330)에 의해 수행될 수 있다. 그룹 설정 단계(630)는 페이지 내 객체의 좌표값들을 분석하여 군집 분포를 획득하고 구분한 후 군집 별로 객체를 클러스터링하는 단계를 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 그룹 설정 단계(630)는 클러스터링된 각 군집을 그룹으로 설정하고 순서를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
[114]
다음, 방법(600)은 그룹 내부에 존재하는 각 객체들의 좌표값들을 분석하여 동일한 라인에 속하는 객체들을 구별하는 단계(640)를 포함한다. 일 실시예에서, 640 단계는 라인 구별부(340)에 의해 수행될 수 있다. 라인 구별 단계(640)는 전자책의 진행 방향, 예컨대 "가로 쓰기"인지 또는 "세로 쓰기"인지에 따라 동일한 라인에 속하는 객체들을 구별하도록 실시될 수 있다. 라인 구별 단계(640)는 그룹 내 객체들의 좌표값에 기초하여 자동으로 진행되거나 사용자의 입력에 기초하여 진행 방향을 결정하여 진행될 수 있다.
[115]
다음, 방법(600)은 동일한 라인에 속하는 객체들의 순서를 결정하는 단계(650)를 포함한다. 일 실시예에서, 650 단계는 객체 순서 결정부(350)에서 수행될 수 있다. 객체 순서 결정 단계(650)는 전자책의 진행 방향, 예컨대 "가로 쓰기"인지 또는 "세로 쓰기"인지에 따라 라인 내 객체의 순서를 결정하도록 실시될 수 있다. 또한, 객체 순서 결정 단계(650)는 전자책의 진행 방향 및 시작 위치, 예컨대 "가로 쓰기"에서 "좌"에서 시작하는지 또는 "우"에서 시작하는지에 따라, " 세로 쓰기"에서 "상"에서 시작하는지 또는 "하"에서 시작하는지에 따라 객체의 순서를 다르게 결정하도록 실시될 수 있다.
[116]
이 실시예에서, 객체 순서 결정 단계(650)는 그룹 내 객체들의 좌표값에 기초하여 자동으로 진행 방향 및 시작 위치를 구별하도록 실시될 수 있다. 다른 실시예에서, 객체 순서 결정 단계(650)는 사용자의 입력에 기초하여 진행 방향 및 시작 위치를 결정하도록 실시될 수 있다.
[117]
일 실시예에서, 방법(600)은 그룹 설정 단계(630), 라인 구별 단계(640) 또는 객체 순서 결정 단계(650)에서 발생될 수 있는 오류를 보정하는 편집부 단계(660)를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 편집 단계(660)는 사용자로부터 그룹의 경계를 지정하는 입력을 받는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 그룹 설정단계(630)에서 설정된 그룹에 오류가 있는 경우 이를 바로잡을 수 있다. 마찬가지로, 편집 단계(660)는 사용자로부터 라인의 경계 또는 객체의 순서를 지정하는 입력을 받는 단계를 포함할 수 있다. 이 경우, 라인 구별 단계(640)나 객체 순서 결정 단계(650)에서 발생될 수 있는 오류를 바로잡을 수 있다.
[118]
일 실시예에서, 편집 단계(660)는 그림에 대하여 해당 그림을 설명하는 테이블 텍스트를 사용자로부터 입력받는 단계를 포함할 수 있다. 예컨대, 그림 객체인 수식에 대하여, 해당 수식을 읽는 텍스트를 테이블 텍스트로 입력받을 수 있다. 예컨대, 라는 수식을 그림 객체로 설정한 경우, 사용자는 "에이 제곱 더하기 비의 제곱은 씨의 제곱"을 해당 그림 객체의 테이블 텍스트로 입력할 수 있다.
[119]
이와 같이 텍스트를 구성할 경우, 검색 엔진(130)을 통해 본문 검색을 수행할 때, 이 수식을 검색하는 것이 가능해진다. 따라서, 복잡한 수식, 화학식, 나아가 그림이나 사진의 경우에도 검색이 가능하다.
[120]
예컨대, "밀레의 저녁종" 그림을 그림 객체로 설정한 경우, 편집 단계(660)에서 대응하는 테이블 텍스트로서 "이 그림은 밀레의 저녁종이다. 장 프랑소와 밀레는 바르비종파의 태두로서 클루베르의 사실주의를 계승함과 동시에 자연을 소재로 그림을 그려서 자연주의파라고 불리기도 한다. 특히 지금 페이지에 보이는 저녁종이라는 이 그림은 밀레의 대표작이라고 할 수 있다."를 입력받을 수 있다. 이 경우, 검색 엔진(130)에서 "밀레의 저녁종"이라는 키워드로 본문 검색이 가능하며, 해당 그림의 위치까지 정확하게 추출할 수 있다.
[121]
일 실시예에서, 편집 단계(660)는 화면 상에는 표시되지만 검색할 때 검색 엔진에서는 무시되는 "숨겨진 그룹"을 지정하는 단계를 포함할 수 있다. 예컨대, 책의 페이지 번호, 매 페이지에서 제목을 나타내는 부분 등은 각 페이지마다 나타나는 부분이지만 검색이 필요없는 부분이다. 편집 단계(660)에서 이러한 부분을 숨겨진 그룹으로 지정함으로써 검색 엔진에서의 검색시 무시되도록 할 수 있다.
[122]
도 6에 도시된 각 단계는 예시적인 것이며, 실시 형태에 따라 단계가 통합되거나 세부적인 단계로 다시 분리될 수 있음에 유의한다. 또한 일부 단계가 생략되거나 반복되어 실시되는 것도 가능하다.
[123]
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 전자책 데이터를 검색하는 방법의 흐름도이다. 일 실시예에서, 방법(700)은 도 2에 도시된 전자책 검색 장치의 전자책 검색부(240)에 의해 검색 엔진(130) 및 DBMS(140)와 연동하여 수행될 수 있다.
[124]
방법(700)은 사용자로부터 검색 범위를 입력받는 단계(710)를 포함한다. 일 실시예에서 검색 범위는 개인화 영역인지 비 개인화 영역인지를 나타낸다. 예컨대, 개인화 영역은 각 개인이 구매한 자신의 책들과 도서관에서 대여한 책들의 내역을 포함할 수 있다. 또한, 비 개인화 영역은 각 개인이 전자책을 구매할 수 있는 서점과 각 전자책 도서관들이 보유하고 있는 책들을 포함할 수 있다.
[125]
다음, 방법(700)은 사용자로부터 키워드를 입력받는 단계(720)를 포함한다. 일 실시예에서, 키워드는 본문 검색용 단어 또는 본문 외 검색용 단어를 포함할 수 있다.
[126]
방법(700)은 710 단계에서 입력된 검색 범위가 개인화 영역을 나타내는지 비 개인화 영역을 나타내는지 판단하는 단계(730)를 포함한다. 730 단계에서 검색 범위가 개인화 영역으로 판단된 경우, DBMS(140)에서 검색을 수행한다(742 단계). 일 실시예에서, 742 단계는 720 단계에서 입력받은 키워드 중 본문 외 검색용 단어를 이용하여 DBMS(140)에서 서지 정보를 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
[127]
742 단계 수행 후, 방법(700)은 결과로서 추출된 전자책들에 대하여 검색 엔진(130)에서 추가적으로 검색하는 단계(744)를 포함한다. 일 실시예에서, 744 단계는 742 단계에서 추출된 전자책들의 고유 번호와 720 단계에서 입력받은 키워드 중 본문 검색용 단어를 검색 엔진(130)에 입력하여 해당되는 전자책의 고유 번호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
[128]
일 실시예에서, 방법(700)은 744 단계 후, 사용자의 추가적인 지시를 나타내는 입력, 예컨대 결과로 추출된 전자책들 중 하나를 선택하는 것에 기초하여, 선택된 전자책의 고유 번호와 본문 검색용 단어를 검색 엔진(130)에 입력함으로써 해당 전자책의 페이지별 검색 결과를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
[129]
730 단계에서 검색 범위가 비 개인화 영역으로 판단된 경우, 검색 엔진(130)에서 검색을 수행한다(752 단계). 일 실시예에서, 752 단계는 720 단계에서 입력받은 키워드 중 본문 검색용 단어를 이용하여 검색 엔진(130)에서 본문 검색을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
[130]
752 단계 수행 후, 방법(700)은 결과로서 추출된 전자책들에 대하여 DBMS(140)에서 추가적으로 검색하는 단계(756)를 포함한다. 756 단계는, 752 단계에서 검색된 전자책의 고유 번호와 본문 외 검색용 단어를 DBMS(140)에 입력하여 본문과 서지 정보를 만족시키는 전자책의 고유 번호를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
[131]
일 실시예에서, 방법(700)은 752 단계 수행 후 756 단계 전, 검색 엔진(130)에서 추출된 전자책들을 미리 정해진 크기를 갖는 집합으로 분할하는 단계(754)를 더 포함할 수 있다. 이 실시예에서, 756 단계는 754 단계에서 분할된 각 집합에 대하여 순서대로 DBMS(140) 검색을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
[132]
예컨대, 미리 정해진 크기가 100이고, 검색 엔진(130)의 결과 추출된 전자책의 개수가 952라면, 754 단계에서 검색 결과는 10개의 집합으로 분할될 수 있다. 10번째 집합은 52개의 전자책의 고유 번호를 포함한다.
[133]
754 단계에서, 검색 엔진(130)의 검색 결과를 집합으로 분할한 후 756 단계에서 DBMS(140) 검색을 수행할 경우 사용자에게 빠른 검색을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 검색 엔진(130)은 입력된 본문 검색용 단어에 가장 관련도가 높은 순서로 결과를 출력하도록 구성될 수 있다. 754 단계에서 검색 엔진(130)에서 검색된 결과를 집합으로 분할하고, 756 단계에서 순서대로 DBMS(140)에서 서지 정보를 검색하는 경우 실질적으로 관련도의 내림차순으로 출력되는 결과를 얻을 수 있다.
[134]
756 단계 이후, 도시되지는 않았지만 사용자의 추가적인 지시를 나타내는 입력, 예컨대 결과로 추출된 전자책들 중 하나를 선택받는 것에 기초하여, 선택된 전자책의 고유 번호와 본문 검색용 단어를 검색 엔진(130)에 입력함으로써 해당 전자책의 페이지별 검색 결과를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
[135]
도 7에 도시된 단계는 예시적인 것이며, 실시 형태에 따라 추가, 반복, 생략 또는 분리될 수 있음에 유의한다. 예컨대, 730 단계에서 검색 범위에 따라 개인화 영역인 경우 742, 744 단계가 실시되고 비 개인화 영역인 경우 752-756 단계가 실시되는 것으로 예시되었으나, 744 단계에서 도출된 본문 검색 결과에 대하여 다시 서지사항이나 분류를 한정하여 DBMS(140) 검색을 수행할 수 있다. 마찬가지로, 756 단계에서 도출된 검색 결과에 대하여 본문 검색용 키워드를 입력하여 검색 엔진(130) 검색을 수행할 수 있다.
[136]
본원에 개시된 장치 실시예들에 있어서, 도시된 구성요소들의 배치는 발명이 구현되는 환경 또는 요구사항에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 일부 구성요소가 생략되거나 몇몇 구성요소들이 통합되어 하나로 실시될 수 있다. 또한 일부 구성요소들의 배치 순서 및 연결이 변경될 수 있다.
[137]
본원에 개시된 방법 실시예들에 있어서, 도시된 단계들의 배치는 발명이 구현되는 환경 또는 요구사항에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 일부 단계가 생략되거나 몇몇 단계들이 통합되어 하나로 실시될 수 있다. 또한, 일부 단계들의 배치 순서 등이 변경될 수 있다.
[138]
본 발명 및 그 다양한 기능적 구성요소들은 특정 실시예들로 설명되었으나, 본 발명은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있으며, 시스템, 서브시스템, 구성요소들 또는 이들의 서브 구성요소들로 활용될 수 있음을 이해해야 한다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 본 발명의 요소들은 필요한 작업들을 수행하기 위한 명령어들/코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독가능 매체와 같은 머신 판독가능 매체, 컴퓨터 프로그램 제품 내에 저장될 수 있으며, 또는 케리어 웨이브로 구체화되는 컴퓨터 데이터 신호 또는 케리어에 의해 변조된 신호에 의해 전송 매체 또는 통신 링크를 통해 전송될 수 있다. 머신 판독가능 매체 또는 프로세서 판독가능 매체는 머신(예컨대, 프로세서, 컴퓨터 등)에 의해 판독되고 실행가능한 형태로 정보를 저장 또는 전송할 수 있는 임의의 매체를 포함할 수 있다.
[139]
이러한 본원 발명은 실시예를 참고하여 설명되고 도시되었으나, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면, 첨부된 특허청구범위에 의해 정해지는 본원발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.

청구범위

[청구항 1]
전자 문서를 입력받는 단계, 상기 전자 문서에 포함된 객체 및 상기 객체의 좌표값을 추출하는 단계, 및 상기 객체의 좌표값에 기초하여 객체들을 클러스터링하여 그룹을 형성하는 단계 를 포함하는 전자책 데이터 생성 방법.
[청구항 2]
제1항에 있어서, 상기 그룹 내 객체의 좌표값을 분석하여 동일한 라인에 해당되는 객체를 식별하는 단계 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 방법.
[청구항 3]
제2항에 있어서, 라인의 진행 방향에 기초하여 상기 동일한 라인에 해당되는 객체의 순서를 결정하는 단계 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 방법.
[청구항 4]
제3항에 있어서, 상기 그룹의 범위, 상기 동일한 라인에 해당되는 객체, 및 상기 객체의 순서 중 적어도 하나의 오류를 보정하는 단계 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 방법.
[청구항 5]
제1항에 있어서, 상기 객체는 텍스트 및 그림을 포함하고, 상기 그림을 설명하는 텍스트 객체로서 테이블 텍스트를 생성하는 단계 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 방법.
[청구항 6]
객체의 좌표값에 기초하여 객체들을 클러스터링하여 형성된 그룹을 포함하는 전자책 데이터의 고유 번호와 서지 정보를 저장하는 데이터 베이스 관리 시스템(DBMS)과 네트워크를 통해 연동하는 전자책 검색 장치에서 전자책을 검색하기 위한 방법으로서, 사용자로부터 개인화 영역인지 비개인화 영역인지를 나타내는 검색 범위를 입력받는 단계, 사용자로부터 본문 검색용 단어 또는 본문 외 검색용 단어를 키워드로서 입력받는 단계, 상기 검색 범위가 개인화 영역인 경우, 데이터 베이스 관리 시스템(DBMS)으로 상기 키워드에 대한 검색을 요청하는 단계, 및 상기 DBMS로부터 검색 결과를 수신하는 단계 를 포함하는 전자책 검색 방법.
[청구항 7]
제6항에 있어서, 상기 전자책 검색 장치는 상기 네트워크를 통해 상기 전자책 데이터의 본문과 상기 고유 번호를 저장하는 검색 엔진과 연동하고, 상기 DBMS로 상기 키워드에 대한 검색을 요청하는 단계는, 본문 외 검색용 단어로 상기 DBMS에서 검색을 수행하도록 요청하는 단계를 포함하고, 상기 검색 결과는, 전자책의 고유 번호를 포함하며, 상기 전자책의 고유 번호와 상기 본문 검색용 단어를 검색 엔진에 입력하여 검색을 요청하는 단계, 및 상기 검색 엔진으로부터 검색 결과를 수신하는 단계 를 더 포함하는 전자책 검색 방법.
[청구항 8]
제6항에 있어서, 상기 전자책 검색 장치는 상기 네트워크를 통해 상기 전자책 데이터의 본문과 상기 고유 번호를 저장하는 검색 엔진과 연동하고, 상기 검색 범위가 비개인화 영역인 경우, 검색 엔진으로 상기 키워드에 대한 검색을 요청하는 단계, 및 상기 검색 엔진으로부터 검색 결과를 수신하는 단계 를 더 포함하는 전자책 검색 방법.
[청구항 9]
제8항에 있어서, 상기 검색 엔진으로 상기 키워드에 대한 검색을 요청하는 단계는, 본문 검색용 단어로 상기 검색 엔진에서 검색을 수행하도록 요청하는 단계를 포함하고, 상기 검색 엔진으로부터 수신된 검색 결과는, 적어도 하나의 전자책의 고유 번호를 포함하며, 상기 적어도 하나의 전자책의 고유 번호와 상기 본문 외 검색용 단어를 DBMS에 입력하여 검색을 요청하는 단계, 및 상기 DBMS로부터 검색 결과를 수신하는 단계 를 더 포함하는 전자책 검색 방법.
[청구항 10]
제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 전자책의 고유 번호와 상기 본문 외 검색용 단어를 DBMS에 입력하여 검색을 요청하는 단계는, 상기 적어도 하나의 전자책의 고유 번호를 미리 정해진 개수를 갖는 집합으로 분할하는 단계, 및 각 집합에 속하는 전자책의 고유 번호를 순서대로 상기 DBMS에 입력하여 검색을 요청하는 단계 를 포함하는 전자책 검색 방법.
[청구항 11]
전자 문서를 입력받는 전자 문서 입력부, 상기 전자 문서에 포함된 객체 및 상기 객체의 좌표값을 추출하는 데이터 추출부, 및 상기 객체의 좌표값에 기초하여 객체들을 클러스터링하여 그룹을 형성하는 그룹 설정부 를 포함하는 전자책 데이터 생성 장치.
[청구항 12]
제11항에 있어서, 상기 그룹 내 객체의 좌표값을 분석하여 동일한 라인에 해당되는 객체를 식별하는 라인 구별부 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 장치.
[청구항 13]
제12항에 있어서, 라인의 진행 방향에 기초하여 상기 동일한 라인에 해당되는 객체의 순서를 결정하는 객체 순서 결정부 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 장치.
[청구항 14]
제13항에 있어서, 상기 그룹의 범위, 상기 동일한 라인에 해당되는 객체, 및 상기 객체의 순서 중 적어도 하나의 오류를 보정하는 편집부 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 장치.
[청구항 15]
제11항에 있어서, 상기 객체는 텍스트 및 그림을 포함하고, 상기 그림을 설명하는 텍스트 객체로서 테이블 텍스트를 생성하는 편집부 를 더 포함하는 전자책 데이터 생성 장치.
[청구항 16]
네트워크를 통해 전자책 검색 서비스를 제공하는 전자책 시스템으로서, 사용자로부터 개인화 영역인지 비개인화 영역인지를 나타내는 검색 범위와 본문 검색용 단어 또는 본문 외 검색용 단어를 키워드로서 입력받는 전자책 검색 장치, 및 객체의 좌표값에 기초하여 객체들을 클러스터링하여 형성된 그룹을 포함하는 전자책 데이터의 고유 번호 및 서지 정보를 저장하는 데이터 베이스 관리 시스템(DBMS)을 포함하고, 상기 전자책 검색 장치는, 상기 검색 범위가 개인화 영역인 경우, 상기 DBMS로 상기 키워드에 대한 검색을 요청하고, 상기 DBMS는, 상기 전자책 검색 장치로부터 검색 요청을 수신한 것에 응답하여 본문 외 검색용 단어로 서지 정보를 검색하여 해당하는 전자책의 고유 번호를 추출하는, 전자책 시스템.
[청구항 17]
제16항에 있어서, 상기 전자책 데이터의 고유 번호 및 본문을 저장하는 검색 엔진을 더 포함하고, 상기 전자책 검색 장치는, 상기 DBMS로부터 전자책의 고유 번호를 포함하는 검색 결과를 수신하고, 수신된 전자책의 고유 번호와 상기 본문 검색용 단어를 검색 엔진에 입력하여 검색을 요청하고, 상기 검색 엔진은 상기 전자책 검색 장치로부터 검색 요청을 수신한 것에 응답하여 본문 검색용 단어로 본문을 검색하여 해당하는 전자책의 고유 번호를 추출하는, 전자책 시스템.
[청구항 18]
제16항에 있어서, 상기 전자책 데이터의 고유 번호 및 본문을 저장하는 검색 엔진을 더 포함하고, 상기 전자책 검색 장치는, 상기 검색 범위가 비개인화 영역인 경우, 상기 검색 엔진으로 상기 키워드에 대한 검색을 요청하고, 상기 검색 엔진은 상기 전자책 검색 장치로부터 검색 요청을 수신한 것에 응답하여 본문 검색용 단어로 본문을 검색하여 해당하는 전자책의 고유 번호를 추출하는, 전자책 시스템.
[청구항 19]
제18항에 있어서, 상기 전자책 검색 장치는, 상기 검색 엔진으로부터 적어도 하나의 전자책의 고유 번호를 포함하는 검색 결과를 수신하고, 수신된 적어도 하나의 전자책의 고유 번호와 상기 본문 외 검색용 단어를 DBMS에 입력하여 검색을 요청하고, 상기 DBMS는 상기 전자책 검색 장치로부터 검색 요청을 수신한 것에 응답하여 본문 외 검색용 단어로 서지 정보를 검색하여 해당하는 전자책의 고유 번호를 추출하는, 전자책 시스템.
[청구항 20]
제19항에 있어서, 상기 전자책 검색 장치는, 상기 검색 엔진으로부터 적어도 하나의 전자책의 고유 번호를 수신하는 것에 응답하여, 상기 적어도 하나의 전자책의 고유 번호를 미리 정해진 개수를 갖는 집합으로 분할하고, 각 집합에 속하는 전자책의 고유 번호를 순서대로 상기 DBMS에 입력하여 검색을 요청하도록 더 구성되는, 전자책 시스템.

도면

[도1]

[도2]

[도3]

[도4]   [규칙 제91조에 의한 정정18.06.2012] 

[도5]   [규칙 제91조에 의한 정정18.06.2012] 

[도6]

[도7]