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영어

In this paper, a machine learning-based automatic infographic recommendation system is proposed to improve the existing infographic production method. This system consists of a part that machine learning multiple infographic images and a part that automatically recommends infographics with artificial intelligence only by inputting basic data from the user. The recommended infographics are provided in the form of a library, and additional data can be input by drag & drop method. In addition, the infographic image is designed to be dynamically adjusted according to the size of the input data. As a result of analyzing the machine learning-based automatic infographic recommendation process, the matching success rate for layout and keyword was very high, and the matching success rate for type was rather low. In the future, a study to improve the matching success rate for the image type for each part of the infographic will be needed.

한국어

본 논문에서는 기존의 인포그래픽 제작방식을 개선하기 위하여 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 복수의 인포그래픽 이미지를 기계학습하는 부분과 사용자의 기초자료 입력만으로 인포그래픽 을 인공지능으로 자동 추천하는 부분으로 구성된다. 추천된 인포그랙픽은 라이브러리 형태로 제공되고, 드래그 & 드롭 방식으로 추가적인 자료의 입력이 가능하게 된다. 또한, 입력한 자료의 크기에 따라 인포그래픽 이미지가 동적으로 조절 되도록 설계하였다. 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 과정을 분석한 결과 레이아웃과 키워드에 대한 일치 성공율 은 매우 높고, 타입에 대한 일치 성공률은 다소 낮게 나타났다. 추후 인포그래픽 부분별 이미지 타입에 대한 일치 성공 률을 향상시키기 위한 연구가 필요할 것이다.