KR102817052B1

KR102817052B1 - Method, apparatus and program for providing large-scale document creation support service using a document collaboration tool

Info

Publication number: KR102817052B1
Application number: KR1020240121404A
Authority: KR
Inventors: 남정우; 김준황; 이서락; 김재현
Original assignee: 주식회사 슈파스
Priority date: 2024-09-06
Filing date: 2024-09-06
Publication date: 2025-06-05
Anticipated expiration: 2044-09-06

Abstract

본 발명의 다양한 실시예에 따른 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법이 개시된다. 상기 방법은: 적어도 하나의 사용자 단말로부터 템플릿 데이터를 획득하는 단계; 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 콘텐츠 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 템플릿 데이터와 상기 콘텐츠 데이터를 매핑하되, 상기 템플릿 데이터와 상기 콘텐츠 데이터 각각이 분리되어 관리되는 문서를 생성하는 단계;를 포함하고,특정 콘텐츠에 대한 수정이 발생한 경우, 상기 문서에서 상기 특정 콘텐츠와 관련된 데이터 필드가 업데이트되는 것을 특징으로 할 수 있다.A method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool according to various embodiments of the present invention is disclosed. The method includes: a step of obtaining template data from at least one user terminal; a step of obtaining content data from the at least one user terminal; and a step of generating a document in which the template data and the content data are mapped, and each of the template data and the content data is managed separately; and may be characterized in that, when a modification occurs to a specific content, a data field related to the specific content in the document is updated.

Description

METHOD, APPARATUS AND PROGRAM FOR PROVIDING LARGE-SCALE DOCUMENT CREATION SUPPORT SERVICE USING A DOCUMENT COLLABORATION TOOL

본 발명은 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것으로서, 구체적으로 문서 협업 툴을 이용하여 복수의 사용자가 협업을 통해 대규모 문서를 효율적으로 작성, 수정, 관리할 수 있도록 지원하는 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.The present invention relates to a method, device, and program for providing a large-scale document creation support service, and more particularly, to a method, device, and program for providing a large-scale document creation support service that supports a plurality of users to efficiently create, modify, and manage a large-scale document through collaboration using a document collaboration tool.

기존의 대규모 문서 작성 및 협업은 주로 개별 사용자들이 수동으로 문서를 작성하고 관리하는 방식으로 이루어졌다. 이러한 방식은 협업 효율성이 낮고, 문서 수정 및 업데이트 과정에서 중복 작업이 빈번하며, 그로 인해 실수나 오류가 발생할 가능성이 크다는 문제가 있었다. 특히, 대규모 문서에서는 하나의 데이터가 여러 곳에서 참조되거나 반복되는 경우가 많아, 수동으로 이를 관리해야 할 경우 작업의 일관성을 유지하는 것이 어렵고, 정확한 업데이트도 보장하기 어려웠다.Existing large-scale document creation and collaboration were mainly done by individual users manually creating and managing documents. This method had problems such as low collaboration efficiency, frequent duplication of work during document modification and update processes, and high possibility of mistakes or errors. In particular, in large-scale documents, one piece of data is often referenced or repeated in multiple places, so if it had to be managed manually, it was difficult to maintain work consistency and ensure accurate updates.

예를 들어, 요구사항이 여러 문서에서 반복적으로 참조되거나, 참조 번호가 여러 항목에 적용되는 경우, 이를 수동으로 추적하여 수정해야 한다. 특히, 요구사항이나 참조 번호가 문서 중간에 추가되거나 변경될 경우, 모든 관련 항목을 추적하여 수정을 반영해야 하는데, 이러한 과정은 시간과 노력이 많이 소모되고 실수로 인한 오류가 발생하기 쉽다.For example, if a requirement is repeatedly referenced in multiple documents, or a reference number applies to multiple items, this must be manually tracked and revised. In particular, if a requirement or reference number is added or changed in the middle of a document, all related items must be tracked and revised to reflect the revision, which is a time-consuming and labor-intensive process and prone to errors.

또한, 추적 테이블(Traceability Matrix) 작성과 같은 작업도, 수작업으로 처리할 경우 매우 복잡하고 비효율적이다. 또한, 여러 사용자가 동시에 문서를 편집하는 실시간 협업 환경이 제공되지 않으면, 문서 수정 과정에서 충돌이 발생할 수 있으며, 변경 사항이 즉시 반영되지 않기 때문에 버전 관리가 어려워진다. 이러한 기존의 대규모 문서 작성 방식의 문제는 예를 들어, FDA 제출 문서와 같이, 문서의 규모가 커질수록 더욱 심각한 이슈를 발생시킬 우려가 있다.In addition, tasks such as creating a traceability matrix are very complex and inefficient when processed manually. In addition, if a real-time collaborative environment where multiple users edit documents simultaneously is not provided, conflicts may occur during the document modification process, and changes are not immediately reflected, making version control difficult. These problems with the existing large-scale document creation method are likely to cause more serious issues as the size of the document increases, such as in FDA submission documents.

따라서, 기존 대규모 문서 작성 방식의 문제점들을 해결 가능한 문서 협업 툴에 대한 개발이 필요한 실정이다. 이와 관련하여 대한민국 공개특허공보 제10-2016-0021244호는 다중 장치 환경에서의 애플리케이션/문서 협업을 개시한다.Therefore, there is a need to develop a document collaboration tool that can solve the problems of the existing large-scale document creation method. In this regard, Korean Patent Publication No. 10-2016-0021244 discloses application/document collaboration in a multi-device environment.

본 발명은 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램을 제공하고자 하는 것이다.The present invention has been made in response to the aforementioned background technology, and is intended to provide a method, device and program for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법이 개시된다. 상기 방법은: 적어도 하나의 사용자 단말로부터 템플릿 데이터를 획득하는 단계; 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 콘텐츠 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 템플릿 데이터와 상기 콘텐츠 데이터를 매핑하되, 상기 템플릿 데이터와 상기 콘텐츠 데이터 각각이 분리되어 관리되는 문서를 생성하는 단계;를 포함하고, 특정 콘텐츠에 대한 수정이 발생한 경우, 상기 문서에서 상기 특정 콘텐츠와 관련된 데이터 필드가 업데이트되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to one embodiment of the present invention for solving the aforementioned problem, a method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool is disclosed. The method includes: a step of obtaining template data from at least one user terminal; a step of obtaining content data from the at least one user terminal; and a step of generating a document in which the template data and the content data are mapped, and each of the template data and the content data is managed separately; and may be characterized in that, when a modification occurs to a specific content, a data field related to the specific content in the document is updated.

대안적인 실시예에서, 상기 방법은, 상기 콘텐츠 데이터를 획득한 경우, 복수의 데이터 필드에서 반복적으로 참조되는 반복 참조 콘텐츠 데이터를 인식하는 단계; 및 상기 반복 참조 콘텐츠를 단일 소스로 통합하여 관리하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the method may further include, when the content data is acquired, the step of recognizing repetitive reference content data that is repeatedly referenced in a plurality of data fields; and the step of integrating and managing the repetitive reference content into a single source.

대안적인 실시예에서, 상기 방법은, 상기 단일 소스에 대한 수정이 발생한 경우, 상기 문서 내에서 상기 단일 소스가 참조된 전체 데이터 필드를 인식하는 단계; 및 상기 전체 데이터 필드에 상기 단일 소스에 대한 수정을 반영하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the method may further include the steps of: recognizing, if a modification to the single source has occurred, all data fields referenced within the document in which the single source is referenced; and reflecting the modification to the single source in all data fields.

대안적인 실시예에서, 상기 템플릿 데이터는, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 YAML 또는 Markdown 형식으로 템플릿이 입력됨에 따라 획득되고, 상기 콘텐츠 데이터는, 상기 적어도 하나의 사용자 단말에서 데이터 필드가 선택되고 Markdown 형식으로 콘텐츠가 입력됨에 따라 획득될 수 있다.In an alternative embodiment, the template data may be obtained as a template is input in YAML or Markdown format in the at least one user terminal, and the content data may be obtained as a data field is selected in the at least one user terminal and content is input in Markdown format.

대안적인 실시예에서, 상기 적어도 하나의 사용자 단말로부터 콘텐츠 데이터를 획득하는 단계는, 상기 템플릿 데이터를 기초로 생성된 템플릿 디렉토리를 작업자의 사용자 단말로 제공하는 단계; 상기 템플릿 디렉토리에서 선택된 특정 템플릿을 인식하고, 상기 특정 템플릿의 렌더링 결과를 상기 사용자 단말의 제1 화면 영역에 제공하는 단계; 및 상기 제1 화면 영역에 상기 렌더링 결과를 제공한 상태에서, 상기 사용자 단말의 제2 화면 영역을 통해 입력된 상기 콘텐츠 데이터를 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the step of acquiring content data from the at least one user terminal may include the steps of: providing a template directory generated based on the template data to the user terminal of the worker; recognizing a specific template selected from the template directory and providing a rendering result of the specific template to a first screen area of the user terminal; and, while providing the rendering result to the first screen area, acquiring the content data input through a second screen area of the user terminal.

대안적인 실시예에서, 상기 템플릿 데이터와 상기 콘텐츠 데이터를 매핑하되, 상기 템플릿 데이터와 상기 콘텐츠 데이터 각각이 분리되어 관리되는 문서를 생성하는 단계는, 상기 템플릿 데이터를 기초로 문서 레이아웃을 구축하는 단계; 및 상기 문서 레이아웃의 데이터 필드에 상기 콘텐츠 데이터를 매핑하는 단계;를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the step of mapping the template data and the content data, wherein the template data and the content data are each managed separately, may include the steps of: constructing a document layout based on the template data; and mapping the content data to data fields of the document layout.

대안적인 실시예에서, 상기 방법은, 문서 작성과 관련된 요구사항을 획득하는 단계; 상기 문서에서 상기 요구사항이 구현된 목차를 인식하는 단계; 및 상기 요구사항이 구현된 목차에 참조 번호를 부여하고, 상기 목차 및 상기 참조 번호를 기초로 추적 테이블을 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the method may include the steps of: obtaining requirements related to document writing; recognizing a table of contents in which the requirements are implemented in the document; and assigning a reference number to the table of contents in which the requirements are implemented, and generating a tracking table based on the table of contents and the reference number.

대안적인 실시예에서, 상기 방법은, 특정 요구사항에 대응하는 목차의 참조 번호 수정이 발생한 경우, 상기 특정 요구사항에 대응하는 특정 참조 번호가 부여된 전체 목차를 인식하는 단계; 및 상기 참조 번호 수정을 반영하여 상기 전체 목차의 참조 번호를 업데이트하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the method may further include the steps of: recognizing, when a modification of a reference number of a table of contents corresponding to a specific requirement occurs, an entire table of contents assigned a specific reference number corresponding to the specific requirement; and updating a reference number of the entire table of contents to reflect the modification of the reference number.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 장치가 개시된다. 상기 장치는: 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상술한 방법들을 수행할 수 있다.According to one embodiment of the present invention for solving the above-described problem, a device is disclosed. The device includes: a memory storing one or more instructions; and a processor executing the one or more instructions stored in the memory, wherein the processor can perform the above-described methods by executing the one or more instructions.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상술한 방법들을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램이 개시된다.According to one embodiment of the present invention for solving the above-described problem, a computer program stored in a computer-readable recording medium is disclosed, which is combined with a computer as hardware and can perform the above-described methods.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the present invention are included in the detailed description and drawings.

본 발명은 대규모 문서 작성 시 중복이나 반복적으로 사용되는 데이터의 관리와 참조 번호 갱신을 자동화하는 등의 실시간 협업 환경을 제공하여, 문서 작성 과정의 효율성을 높이고 오류를 줄일 수 있다.The present invention provides a real-time collaboration environment that automates the management of duplicated or repeatedly used data and reference number updates when writing large-scale documents, thereby increasing the efficiency of the document writing process and reducing errors.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 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 will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a system according to one embodiment of the present invention.
Figure 2 is a hardware configuration diagram of a computing device according to one embodiment of the present invention.
FIGS. 3 to 8 are drawings for explaining an example of a method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool according to one embodiment of the present invention.

다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.Various embodiments are now described with reference to the drawings. In this specification, various descriptions are set forth to provide an understanding of the invention. However, it will be apparent that these embodiments may be practiced without these specific descriptions.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.The terms "component," "module," "system," and the like, as used herein, refer to a computer-related entity, hardware, firmware, software, a combination of software and hardware, or an execution of software. For example, a component may be, but is not limited to, a procedure running on a processor, a processor, an object, a thread of execution, a program, and/or a computer. For example, an application running on a computing device and the computing device may both be components. One or more components may reside within a processor and/or a thread of execution. A component may be localized within a single computer. A component may be distributed between two or more computers. Furthermore, such components may execute from various computer-readable media having various data structures stored therein. The components may communicate via local and/or remote processes, for example, by a signal comprising one or more data packets (e.g., data from one component interacting with another component in a local system, a distributed system, and/or data transmitted via a network such as the Internet to another system via the signal).

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Additionally, the term "or" is intended to mean an inclusive "or" rather than an exclusive "or." That is, unless otherwise specified or clear from the context, "X employs A or B" is intended to mean either of the natural inclusive permutations. That is, if X employs A; X employs B; or X employs both A and B, "X employs A or B" can apply to any of these cases. Furthermore, the term "and/or" as used herein should be understood to refer to and include all possible combinations of one or more of the associated items listed.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" should be understood to mean the presence of the features and/or components. However, it should be understood that the terms "comprises" and/or "comprising" do not exclude the presence or addition of one or more other features, components, and/or groups thereof. Also, unless otherwise specified or clear from the context to refer to the singular form, the singular form as used in the specification and claims should generally be construed to mean "one or more."

당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 발명내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.Those skilled in the art should additionally recognize that the various illustrative logical blocks, configurations, modules, circuits, means, logics, and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein may be implemented as electronic hardware, computer software, or combinations of both. To clearly illustrate the interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, configurations, means, logics, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application. However, such implementation decisions should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.

제시된 실시예들에 대한 설명은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.The description of the disclosed embodiments is provided to enable a person skilled in the art to make or use the present invention. Various modifications to these embodiments will be apparent to a person skilled in the art. The general principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present invention. Thus, the present invention is not limited to the disclosed embodiments. The present invention is to be construed in the widest scope consistent with the principles and novel features disclosed herein.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In this specification, a computer means any kind of hardware device including at least one processor, and may be understood to encompass software configurations operating on the hardware device according to an embodiment. For example, a computer may be understood to encompass, but is not limited to, a smartphone, a tablet PC, a desktop, a laptop, and all user clients and applications running on each device.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.Although each step described in this specification is described as being performed by a computer, the subject of each step is not limited thereto, and at least some of each step may be performed by different devices depending on the embodiment.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a system according to one embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 컴퓨팅 장치(100), 사용자 단말(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.Referring to FIG. 1, a system according to one embodiment of the present invention may include a computing device (100), a user terminal (200), and an external server (300). The system illustrated in FIG. 1 is according to one embodiment, and its components are not limited to the embodiment illustrated in FIG. 1, and may be added, changed, or deleted as needed.

일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 문서 협업 툴을 제공할 수 있으며, 이를 통해 대규모 문서 작성 지원 서비스를 제공할 수 있다.In one embodiment, the computing device (100) may provide a document collaboration tool, thereby providing a large-scale document creation support service.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 사용자 단말로부터 템플릿 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 사용자 단말로부터 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다.Specifically, the computing device (100) can obtain template data from at least one user terminal. In addition, the computing device (100) can obtain content data from at least one user terminal.

본 발명에서, 템플릿 데이터는 문서의 레이아웃 및 구조를 정의하는 데이터로서, 예를 들어, 표나 섹션 구성을 포함할 수 있다. 또한, 콘텐츠 데이터는 문서에 실제로 입력되는 텍스트나 정보를 의미하며, 예를 들어, 본문 내용이나 특정 값들을 포함할 수 있다.In the present invention, template data is data that defines the layout and structure of a document, and may include, for example, a table or section configuration. In addition, content data means text or information actually entered into a document, and may include, for example, body content or specific values.

컴퓨팅 장치(100)는 획득한 템플릿 데이터와 콘텐츠 데이터를 매핑하여, 템플릿 및 콘텐츠 각각의 데이터가 분리되어 관리되는 문서를 생성할 수 있다. 이를 통해 컴퓨팅 장치(100)는 특정 콘텐츠에 대한 수정이 발생한 경우, 생성된 문서에서 해당 콘텐츠와 관련된 데이터 필드를 자동으로 업데이트할 수 있다. 여기서, 데이터 필드는 문서 내에서 특정 데이터를 참조하거나 표시하는 위치를 의미하며, 중복된 참조나 내용이 여러 곳에서 동시에 업데이트되는 기능을 포함할 수 있다.The computing device (100) can generate a document in which data for each template and content is managed separately by mapping the acquired template data and content data. Through this, the computing device (100) can automatically update a data field related to the content in the generated document when a modification occurs to a specific content. Here, a data field means a location that references or displays specific data within the document, and can include a function in which duplicate references or content is updated simultaneously in multiple places.

따라서, 본 발명의 컴퓨팅 장치(100)는 대규모 문서 작성 시 중복 데이터를 효율적으로 관리하고, 참조 번호를 자동으로 갱신하는 등의 기능을 통해 문서 작성 및 수정 작업의 효율성을 높일 수 있다.Accordingly, the computing device (100) of the present invention can efficiently manage duplicate data when creating a large document, and increase the efficiency of document creation and modification work through functions such as automatically updating reference numbers.

이하, 컴퓨팅 장치(100)가 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스를 제공하는 방법의 일례는 도 3 내지 도 8을 참조하여 후술한다.Below, an example of a method in which a computing device (100) provides a large-scale document creation support service using a document collaboration tool is described with reference to FIGS. 3 to 8.

다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 웹(Web) 또는 애플리케이션(Application) 기반의 서비스를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.In various embodiments, the computing device (100) may provide web or application-based services, but is not limited thereto.

컴퓨팅 장치(100)는 예를 들어, 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 디바이스 및 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.The computing device (100) may include any type of computer system or computer device, such as, but not limited to, a microprocessor, a mainframe computer, a digital processor, a handheld device, and a device controller.

이하, 컴퓨팅 장치(100)의 하드웨어 구성에 대한 설명은 도 2를 참조하여 후술한다.Below, a description of the hardware configuration of the computing device (100) will be provided with reference to FIG. 2.

한편, 사용자 단말(200)은 네트워크(400)를 통해 컴퓨팅 장치(100)와 연결될 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)에서 제공하는 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스를 사용하는 사용자의 단말일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 대규모 문서를 작성하는 작업자의 단말을 포함할 수 있다.Meanwhile, the user terminal (200) may be connected to the computing device (100) via the network (400) and may be a terminal of a user who uses a large-scale document creation support service using a document collaboration tool provided by the computing device (100). For example, the user terminal may include a terminal of a worker who creates a large-scale document.

여기서, 사용자 단말(200)은 예를 들어, 다양한 형태의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 자세히 예를 들어, 사용자 단말(200)은 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북과 같은 다양한 단말 장치를 의미할 수 있다.Here, the user terminal (200) may include, for example, various types of computer devices. For example, the user terminal (200) may mean various terminal devices such as a smartphone, a tablet PC, a desktop, and a laptop.

사용자 단말(200)은 단말의 적어도 일부분에 디스플레이를 포함하며, 컴퓨팅 장치(100)로부터 제공되는 애플리케이션 혹은 확장 프로그램 기반의 서비스 구동을 위한 운영체제를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 스마트폰(Smart-phone)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말(200)은, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 패드(Smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The user terminal (200) includes a display on at least a portion of the terminal, and may include an operating system for driving an application or extension program-based service provided from the computing device (100). For example, the user terminal (200) may be a smart phone, but is not limited thereto, and the user terminal (200) may include all types of handheld-based wireless communication devices, such as a navigation, a PCS (Personal Communication System), a GSM (Global System for Mobile communications), a PDC (Personal Digital Cellular), a PHS (Personal Handyphone System), a PDA (Personal Digital Assistant), an IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, a CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, a W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), a Wibro (Wireless Broadband Internet) terminal, a smart pad, a tablet PC, etc., as a wireless communication device that ensures portability and mobility.

외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 컴퓨팅 장치(100)와 연결될 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)가 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보/데이터를 송수신 할 수 있고, 컴퓨팅 장치(100)가 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스를 제공함에 따라 생성되는 각종 정보/데이터를 저장 및 관리할 수 있다.An external server (300) can be connected to a computing device (100) via a network (400), and can transmit and receive various information/data required for the computing device (100) to provide a large-scale document creation support service using a document collaboration tool, and can store and manage various information/data generated as the computing device (100) provides a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

예를 들어, 외부 서버(300)는 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스에서 이용되는 정보를 저장하는 데이터베이스 서버일 수 있다. 다른 예를 들어, 외부 서버(300)는 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스에 이용되는 정보를 제공하는 서버일 수 있다.For example, the external server (300) may be a database server that stores information used in a large-scale document creation support service using a document collaboration tool. As another example, the external server (300) may be a server that provides information used in a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

네트워크(400)는 컴퓨팅 장치, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.A network (400) may refer to a connection structure that enables information exchange between each node, such as a computing device, multiple terminals, and servers. For example, the network (400) includes a local area network (LAN), a wide area network (WAN), the Internet (WWW: World Wide Web), a wired and wireless data communication network, a telephone network, a wired and wireless television communication network, etc.

무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Wireless data communication networks include, but are not limited to, 3G, 4G, 5G, 3GPP (3rd Generation Partnership Project), 5GPP (5th Generation Partnership Project), LTE (Long Term Evolution), WIMAX (World Interoperability for Microwave Access), Wi-Fi, the Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network), PAN (Personal Area Network), RF (Radio Frequency), Bluetooth network, NFC (Near-Field Communication) network, satellite broadcasting network, analog broadcasting network, and DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 하드웨어 구성도이다.Figure 2 is a hardware configuration diagram of a computing device according to one embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 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.Referring to FIG. 2, a computing device (100) according to one embodiment of the present invention may include one or more processors (110), a memory (120) for loading a computer program (151) executed by the processor (110), a bus (130), a communication interface (140), and a storage (150) for storing the computer program (151). Here, only components related to the embodiment of the present invention are illustrated in FIG. 2. Therefore, a person skilled in the art to which the present invention pertains may understand that other general components may be included in addition to the components illustrated in FIG. 2.

프로세서(110)는 컴퓨팅 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.The processor (110) controls the overall operation of each component of the computing device (100). The processor (110) may be composed of one or more cores, and may include a processor for data analysis and deep learning, such as a central processing unit (CPU), a general purpose graphics processing unit (GPGPU), and a tensor processing unit (TPU) of the computing device. Or, it may be composed of any type of processor well known in the technical field of the present invention.

또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.Additionally, the processor (110) may perform operations for at least one application or program for executing a method according to embodiments of the present invention, and the computing device (100) may have one or more processors.

다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.In various embodiments, the processor (110) may further include a RAM (Random Access Memory, not shown) and a ROM (Read-Only Memory, not shown) that temporarily and/or permanently store signals (or data) processed within the processor (110). In addition, the processor (110) may be implemented in the form of a system on chip (SoC) that includes at least one of a graphics processing unit, a RAM, and a ROM.

메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 발명의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The memory (120) stores various data, commands, and/or information. The memory (120) can load a computer program (151) from the storage (150) to execute a method/operation according to various embodiments of the present invention. When the computer program (151) is loaded into the memory (120), the processor (110) can perform the method/operation by executing one or more instructions constituting the computer program (151). The memory (120) may be implemented as a volatile memory such as RAM, but the technical scope of the present invention is not limited thereto.

버스(130)는 컴퓨팅 장치(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.The bus (130) provides a communication function between components of the computing device (100). The bus (130) may be implemented as various types of buses such as an address bus, a data bus, and a control bus.

통신 인터페이스(140)는 컴퓨팅 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.The communication interface (140) supports wired and wireless Internet communication of the computing device (100). In addition, the communication interface (140) may support various communication methods other than Internet communication. To this end, the communication interface (140) may be configured to include a communication module well known in the technical field of the present invention. In some embodiments, the communication interface (140) may be omitted.

스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)를 통해 본 발명의 실시예에 따른 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 개시된 실시예에 따른 방법을 수행하거나, 서비스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.The storage (150) can non-temporarily store a computer program (151). When performing a process according to an embodiment of the present invention through a computing device (100), the storage (150) can perform a method according to the disclosed embodiment or store various types of information necessary to provide a service.

스토리지(150)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.Storage (150) may be configured to include nonvolatile memory such as ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), flash memory, a hard disk, a removable disk, or any form of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.

컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드 될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.The computer program (151) may include one or more instructions that cause the processor (110) to perform a method/operation according to various embodiments of the present invention when loaded into the memory (120). That is, the processor (110) may perform the method/operation according to various embodiments of the present invention by executing the one or more instructions.

일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 신경망 모델의 학습과 관련된 다양한 작업과 관련된 다양한 방법들을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.In one embodiment, the computer program (151) may include one or more instructions for performing various methods associated with various tasks related to learning a neural network model.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with the embodiments of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented in a software module executed by hardware, or implemented by a combination of these. The software module may reside in a Random Access Memory (RAM), a Read Only Memory (ROM), an Erasable Programmable ROM (EPROM), an Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM), a Flash Memory, a hard disk, a removable disk, a CD-ROM, or any other form of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.The components of the present invention may be implemented as a program (or application) to be executed by combining with a computer as hardware and stored on a medium. The components of the present invention may be executed as software programming or software elements, and similarly, the embodiments may be implemented in a programming or scripting language such as C, C++, Java, assembler, etc., including various algorithms implemented as a combination of data structures, processes, routines, or other programming elements. Functional aspects may be implemented as algorithms that are executed on one or more processors.

도 3 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 문서 협업 툴을 이용한 대규모 문서 작성 지원 서비스 제공 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.FIGS. 3 to 8 are drawings for explaining an example of a method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool according to one embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 사용자 단말로부터 템플릿 데이터를 획득할 수 있다(S110).Referring to FIG. 3, the computing device (100) can obtain template data from at least one user terminal (S110).

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 사용자 단말에서 YAML 또는 Markdown 형식으로 템플릿이 입력됨에 따라 템플릿 데이터를 획득될 수 있다.Specifically, the computing device (100) can obtain template data as a template is input in YAML or Markdown format from at least one user terminal.

여기서, YAML(또는 YAML Ain't Markup Language) 형식은 데이터 직렬화 형식으로, 가독성이 높고 사람이 쉽게 읽고 쓸 수 있도록 설계된 비정형 데이터 표현 방식이다. YAML은 들여쓰기 기반의 계층적 구조를 지원하며, 복잡한 데이터 구조(예: 배열, 맵)를 간결하게 표현할 수 있는 장점이 있다. 이를 통해, 템플릿 데이터를 직관적이고 간결하게 관리할 수 있으며, 특히 복잡한 문서 구조를 용이하게 정의할 수 있다.Here, the YAML (or YAML Ain't Markup Language) format is a data serialization format, an unstructured data representation method designed to be highly readable and easy for humans to read and write. YAML supports indentation-based hierarchical structures and has the advantage of being able to concisely express complex data structures (e.g. arrays, maps). This allows for intuitive and concise management of template data, and in particular, makes it easy to define complex document structures.

한편, Markdown 형식은 간단한 텍스트 마크업 언어로서, 텍스트 기반의 문서 구조 정의에 주로 사용된다. Markdown은 표, 목록, 제목, 링크 등을 쉽게 작성할 수 있도록 고안된 형식으로, HTML 변환이 용이하며 다양한 플랫폼에서 문서의 가독성과 일관성을 유지할 수 있다. 이를 통해, Markdown은 문서의 기본 구조를 쉽게 정의하고 관리할 수 있는 수단으로 활용된다.Meanwhile, the Markdown format is a simple text markup language, and is mainly used to define the structure of text-based documents. Markdown is a format designed to make it easy to create tables, lists, titles, links, etc., and is easy to convert to HTML, and can maintain readability and consistency of documents on various platforms. Through this, Markdown is used as a means to easily define and manage the basic structure of documents.

예를 들어, 사용자는 사용자 단말을 이용해 문서의 기본 레이아웃 또는 구조를 정의하는 템플릿 데이터를 입력할 수 있다. 여기서, 템플릿 데이터는 예를 들어 표, 섹션 구성, 제목 구조 등 문서의 전체적인 골격을 형성하는 요소들을 포함할 수 있다. 이를 통해 문서의 기본적인 체계와 시각적 구성을 일관되게 관리할 수 있으며, 이후 콘텐츠 데이터와의 매핑을 통해 효율적인 문서 작성이 가능해진다.For example, a user can input template data that defines the basic layout or structure of a document using a user terminal. Here, the template data can include elements that form the overall skeleton of the document, such as tables, section structures, and title structures. Through this, the basic structure and visual structure of the document can be consistently managed, and efficient document creation is possible through subsequent mapping with content data.

다양한 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 템플릿 데이터를 획득한 경우, 문서 레이아웃을 구축할 수 있다. 여기서, 문서 레이아웃은 템플릿 데이터를 바탕으로 문서의 구조적 골격을 정의한 것으로, 섹션 구분, 표 배치, 제목 계층 구조 등과 같은 문서의 전반적인 형식이 포함될 수 있다.In various embodiments, the computing device (100) may construct a document layout when template data is acquired. Here, the document layout defines the structural skeleton of the document based on the template data, and may include the overall format of the document, such as section division, table arrangement, and title hierarchy.

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 구축된 문서 레이아웃을 이용해 템플릿 디렉토리를 구성할 수 있다. 즉, 템플릿 디렉토리는 다양한 템플릿을 정리하여, 각 작업자가 필요한 문서 구조를 선택하고 활용할 수 있도록 지원하는 데이터 저장소 역할을 할 수 있다.In addition, the computing device (100) can configure a template directory using the constructed document layout. That is, the template directory can serve as a data storage that organizes various templates and supports each worker to select and utilize the required document structure.

이렇게 구성된 템플릿 디렉토리는 이후 작업자에게 제공되어, 작업자는 문서 레이아웃에 적절한 콘텐츠를 입력하도록 지원받을 수 있다. 후술될 단계(S120)에서, 작업자는 컴퓨팅 장치(100)가 제공하는 렌더링된 문서 레이아웃을 보면서, 실시간으로 문서의 구조와 콘텐츠의 조화를 확인할 수 있다. 이를 통해 컴퓨팅 장치(100) 보다 빠르고 정확한 문서 작성을 가능하게 하며, 템플릿 디렉토리를 통해 반복적인 문서 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 하여, 대규모 문서 작성 시 작업자의 편의성을 높일 수 있다.The template directory configured in this manner is then provided to the worker, so that the worker can be assisted in entering appropriate content into the document layout. In step (S120) described below, the worker can check the harmony of the structure and content of the document in real time while viewing the rendered document layout provided by the computing device (100). This enables faster and more accurate document creation than the computing device (100), and enables efficient processing of repetitive document tasks through the template directory, thereby increasing the convenience of the worker when creating a large-scale document.

컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 사용자 단말로부터 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다(S120).A computing device (100) can obtain content data from at least one user terminal (S120).

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 사용자 단말에서 데이터 필드가 선택되고 Markdown 형식으로 콘텐츠가 입력됨에 따라 콘텐츠 데이터를 획득될 수 있다.Specifically, the computing device (100) can obtain content data as a data field is selected from at least one user terminal and content is input in Markdown format.

보다 구체적으로, 도 4를 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 콘텐츠 데이터를 획득할 때, 템플릿 데이터를 기초로 생성된 템플릿 디렉토리를 작업자의 사용자 단말로 제공할 수 있다(S121).More specifically, referring to FIG. 4, when the computing device (100) acquires content data, it can provide a template directory generated based on template data to the user terminal of the worker (S121).

또한, 컴퓨팅 장치(100)는 템플릿 디렉토리에서 선택된 특정 템플릿을 인식하고, 특정 템플릿의 렌더링 결과를 사용자 단말의 제1 화면 영역에 제공할 수 있다(S122). 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 제1 화면 영역에 렌더링 결과를 제공한 상태에서, 사용자 단말의 제2 화면 영역을 통해 입력된 콘텐츠 데이터를 획득할 수 있다(S123).In addition, the computing device (100) can recognize a specific template selected from the template directory and provide the rendering result of the specific template to the first screen area of the user terminal (S122). Then, the computing device (100) can obtain content data input through the second screen area of the user terminal while providing the rendering result to the first screen area (S123).

예를 들어, 사용자는 사용자 단말을 이용해 템플릿의 구조를 실시간으로 확인하면서, 해당 구조에 맞는 콘텐츠 데이터를 입력할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 문서의 전체 레이아웃을 손쉽게 확인하면서 콘텐츠를 작성할 수 있으며, 각 템플릿에 적합한 콘텐츠를 효율적으로 입력할 수 있다.For example, a user can check the structure of a template in real time using a user terminal and input content data that fits the structure. Through this, the user can easily check the overall layout of the document while writing content, and can efficiently input content that fits each template.

다시 도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 템플릿 데이터와 콘텐츠 데이터를 매핑하되, 템플릿 데이터와 콘텐츠 데이터 각각이 분리되어 관리되는 문서를 생성할 수 있다(S130). 이에 따라, 특정 콘텐츠에 대한 수정이 발생한 경우, 문서에서 특정 콘텐츠와 관련된 모든 데이터 필드가 업데이트될 수 있다.Referring again to FIG. 3, the computing device (100) can generate a document in which template data and content data are mapped, but each of the template data and content data is managed separately (S130). Accordingly, when a modification occurs to a specific content, all data fields related to the specific content in the document can be updated.

구체적으로, 도 5를 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 문서를 생성할 때, 컴퓨팅 장치(100)는 템플릿 데이터를 기초로 문서 레이아웃을 구축할 수 있다(S131). 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 문서 레이아웃의 데이터 필드에 콘텐츠 데이터를 매핑할 수 있다(S132).Specifically, referring to FIG. 5, when the computing device (100) generates a document, the computing device (100) can build a document layout based on template data (S131). In addition, the computing device (100) can map content data to data fields of the document layout (S132).

한편, 이렇게 생성된 문서는 템플릿 데이터와 콘텐츠 데이터 각각이 분리되어 관리될 수 있다.Meanwhile, documents created in this way can be managed separately as template data and content data.

예를 들어, 도 6을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 문서를 관리할 때, 케이스ID, REQ No, 목적, 전제 조건, 입력, 기대 결과와 같은 마크업 항목을 템플릿 데이터(11)로서 관리할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 각 마크업 항목과 관련된 다양한 값들을 콘텐츠 데이터(12)로서 구분하여 관리할 수 있다.For example, referring to FIG. 6, when managing a document, the computing device (100) can manage markup items such as case ID, REQ No, purpose, prerequisite, input, and expected result as template data (11). In addition, the computing device (100) can distinguish and manage various values related to each markup item as content data (12).

이를 통해, 특정 콘텐츠 데이터에 대한 수정이 발생하더라도, 컴퓨팅 장치(100)는 문서의 다른 부분에 있는 해당 콘텐츠를 자동으로 반영할 수 있으며, 중복된 수정 작업을 최소화할 수 있다.Through this, even if a modification occurs to specific content data, the computing device (100) can automatically reflect the corresponding content in other parts of the document, thereby minimizing duplicate modification work.

결과적으로, 본 발명의 문서 작성 지원 서비스는 대규모 문서 작성 및 수정 작업에서 발생하는 비효율성을 개선하고, 문서의 일관성과 정확성을 유지하면서 문서 관리 작업의 효율성을 극대화할 수 있다.As a result, the document writing support service of the present invention can improve inefficiencies occurring in large-scale document writing and editing work, and maximize the efficiency of document management work while maintaining the consistency and accuracy of documents.

본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 템플릿 데이터와 문서의 용도 정보를 기초로 문서 구조를 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다. 여기서, 문서의 용도 정보는 예를 들어, FDA 승인과 관련된 제출 문서, 임상 시험 보고서, 제품 승인 신청서 등 문서가 어느 기관에 제출되거나 활용될 용도에 대한 정보를 포함할 수 있다.According to an additional embodiment of the present invention, the computing device (100) may generate a document structure based on template data and purpose information of the document and provide the same to the user. Here, the purpose information of the document may include information on the purpose for which the document is to be submitted or utilized to an institution, such as, for example, a submission document related to FDA approval, a clinical trial report, a product approval application, etc.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 단계(S110)에서, 적어도 하나의 사용자 단말로부터 템플릿 데이터를 획득하는 동시에, 상기 템플릿 데이터에 대응하는 문서의 용도 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 문서의 용도 정보 및 템플릿 데이터를 기초로 표준 문서를 탐색할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 FDA 승인된 문서 데이터베이스 또는 규제 기관이 제시하는 표준 양식을 탐색하여, 해당 용도에 적합한 표준 문서를 찾고 이를 참조할 수 있다. 여기서, 표준 문서는 해당 용도를 가진 문서 중 성공적으로 작성되고 승인된 문서로서, 예를 들어, FDA 승인 문서나 규제 기관이 요구하는 표준 서식을 포함할 수 있다.Specifically, the computing device (100) can obtain template data from at least one user terminal at step (S110) and at the same time obtain purpose information of a document corresponding to the template data. Then, the computing device (100) can search for a standard document based on the purpose information and the template data of the document. For example, the computing device (100) can search for a standard document suitable for the purpose by searching an FDA-approved document database or a standard format presented by a regulatory agency and can refer to it. Here, the standard document is a successfully created and approved document among documents having the purpose, and may include, for example, an FDA-approved document or a standard format required by a regulatory agency.

컴퓨팅 장치(100)는 탐색된 표준 문서를 기반으로 문서 구조를 생성할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 표준 문서의 구조 및 템플릿 데이터를 참조하여, 문서가 규제 기관의 요구사항에 부합하도록 기본 문서 구조를 형성할 수 있다.The computing device (100) can generate a document structure based on the searched standard document. Specifically, the computing device (100) can form a basic document structure by referring to the structure and template data of the standard document so that the document complies with the requirements of the regulatory agency.

예를 들어, FDA 제출 문서의 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 표준 문서를 기초로 필수 항목(예: 제품 정보, 임상 데이터, 부작용 보고)을 포함한 레이아웃을 생성하고, 문서 용도에 대응하는 섹션 및 서식을 구성할 수 있다. 이후, 사용자가 콘텐츠 데이터를 입력하는 과정에서, 컴퓨팅 장치(100)는 해당 문서의 문서 구조를 제공할 수 있다.For example, in the case of an FDA submission document, the computing device (100) can generate a layout including required items (e.g., product information, clinical data, adverse event report) based on a standard document, and configure sections and formats corresponding to the document purpose. Thereafter, when the user inputs content data, the computing device (100) can provide the document structure of the document.

이를 통해, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 복잡한 규제 요구사항을 확인하고 동기화하는 과정을 단축시키며, 빠르고 정확한 문서 작성을 지원할 수 있다. 또한, 표준화된 형식에 따른 문서 작성이 가능해져 규제 기관의 승인을 받을 가능성을 높일 수 있다.Through this, the computing device (100) can shorten the process of the user checking and synchronizing complex regulatory requirements, and support fast and accurate document creation. In addition, since the document can be created according to a standardized format, the possibility of obtaining approval from the regulatory agency can be increased.

본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 서비스 이용 기업의 데이터베이스에 저장된 기존 문서를 기반으로 콘텐츠 데이터를 추천할 수 있다.According to an additional embodiment of the present invention, the computing device (100) can recommend content data based on existing documents stored in a database of a service user company.

일 실시예에 따르면, 기업은 자사의 의약품을 포함한 제품에 대한 허가를 받기 위해 FDA, MDR, 식약처와 같은 다양한 규제 기관에 제출할 다양한 문서를 생성하고 이를 데이터베이스에 저장해 둘 수 있다. 기존 정보를 활용하여 신규 문서 작성 시 관련 콘텐츠를 자동으로 탐색 및 추천할 수 있다. 이를 통해, 문서 작성 시간을 절약하고, 기존 문서와 일관성을 유지하며 데이터 정확성을 높일 수 있다.In one embodiment, a company can create and store various documents to be submitted to various regulatory agencies such as FDA, MDR, and Ministry of Food and Drug Safety to obtain approval for its products including its pharmaceuticals in a database. It can automatically search and recommend relevant content when creating new documents by leveraging existing information. This can save time on document creation, maintain consistency with existing documents, and improve data accuracy.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 단계(S110)에서 획득한 템플릿 데이터를 기반으로 문서에 포함된 데이터 필드들을 인식할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 FDA 제출 문서의 템플릿에서 제품명, 허가번호, 임상 시험 결과 등과 같은 데이터 필드를 인식할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 기업의 데이터베이스에서 이와 동일한 데이터 필드에 이미 입력된 콘텐츠 데이터를 탐색할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 식약처 제출 문서의 템플릿에서 제품명, 허가번호, 임상 시험 결과 등과 같은 데이터 필드를 인식할 수 있다.Specifically, the computing device (100) can recognize data fields included in the document based on the template data acquired in step (S110). For example, the computing device (100) can recognize data fields such as product name, approval number, clinical trial results, etc. in the template of the FDA submission document. In addition, the computing device (100) can search for content data already entered in the same data field in the company's database. For example, the computing device (100) can recognize data fields such as product name, approval number, clinical trial results, etc. in the template of the MFDS submission document.

즉, 컴퓨팅 장치(100)는 기존 문서의 데이터 필드와 신규 문서의 데이터 필드 중 상호 중복하여 존재하는 중복 데이터 필드를 인식할 수 있다.That is, the computing device (100) can recognize duplicate data fields that exist in duplicate between data fields of an existing document and data fields of a new document.

컴퓨팅 장치(100)는 중복 데이터 필드를 인식한 이후, 단계(S120)에서 콘텐츠 데이터를 획득할 때, 입력될 콘텐츠 데이터의 데이터 필드와 동일한 데이터 필드에 저장된 기존 콘텐츠 데이터가 있는지 여부를 확인할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 기존 콘텐츠 데이터가 있는 경우, 해당 기존 데이터를 추천할 수 있다. 예를 들어, 기존 문서에 입력된 제품명이나 임상 시험 데이터가 새롭게 작성되는 문서에 필요할 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 이를 추천하여 사용자가 수동으로 입력하는 과정을 줄여줄 수 있다.After recognizing a duplicate data field, the computing device (100) can check whether there is existing content data stored in a data field identical to the data field of the content data to be input when acquiring content data in step (S120). Then, the computing device (100) can recommend the existing content data if there is existing content data. For example, if a product name or clinical trial data entered in an existing document is required for a newly created document, the computing device (100) can recommend it to reduce the process of the user manually inputting it.

즉, 컴퓨팅 장치(100)는 신규 문서에서 중복 데이터 필드로 인식된 데이터 필드에 대한 콘텐츠 데이터의 입력이 시도될 경우, 기존 문서의 중복 데이터 필드에 대응하는 콘텐츠 데이터를 추천할 수 있다.That is, when an attempt is made to input content data for a data field recognized as a duplicate data field in a new document, the computing device (100) can recommend content data corresponding to the duplicate data field of an existing document.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 제품의 부작용 보고 섹션(데이터 필드)을 작성할 때, 기업의 데이터베이스에서 기존에 작성된 부작용 정보를 탐색하여, 해당 정보를 사용자에게 추천할 수 있다. 이 경우, 사용자는 추천된 부작용 정보를 그대로 적용하거나, 이를 참고하여 보다 쉽고 간편하게 콘텐츠 데이터를 입력할 수 있다.For example, when a user writes a side effect report section (data field) of a product, the computing device (100) can search for previously written side effect information in the company's database and recommend the information to the user. In this case, the user can apply the recommended side effect information as is or input content data more easily and conveniently by referring to it.

추가적인 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 콘텐츠 데이터를 추천할 때, 기존 문서의 대상 제품이 새롭게 작성되는 문서의 대상 제품과 동일한지 여부를 판단하고, 대상 제품이 동일한 콘텐츠 데이터에 대해서만 추천을 제공할 수 있다.In an additional embodiment, when recommending content data, the computing device (100) may determine whether the target product of an existing document is the same as the target product of a newly created document, and provide recommendations only for content data having the same target product.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 제품의 동일성을 판단하기 위해 데이터베이스 내에 저장된 제품 정보를 분석할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 제품명, 제품 ID, 허가번호와 같은 고유 데이터를 비교하여 두 제품이 동일한지 여부를 판단할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 제품이 동일한 경우, 기존 문서에서 사용된 콘텐츠 데이터를 추천하여, 새롭게 작성되는 문서에 적용하거나 참고할 수 있게 한다.Specifically, the computing device (100) can analyze product information stored in the database to determine the identity of the products. For example, the computing device (100) can compare unique data such as product name, product ID, and license number to determine whether two products are identical. If the products are identical, the computing device (100) recommends content data used in an existing document so that it can be applied or referenced in a newly created document.

예를 들어, ‘A’라는 제품의 식약처 제출 문서와 FDA 제출 문서가 각각 필요할 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 먼저 작성된 식약처 제출 문서에서 제품명, 임상 시험 데이터와 같은 관련 데이터를 인식하여, FDA 제출 문서 작성 시 이를 추천할 수 있다. 이를 통해 사용자는 같은 제품에 대한 문서를 여러 기관에 제출할 때, 중복되는 작업을 줄이고 문서의 일관성을 유지할 수 있다.For example, if a submission document to the Ministry of Food and Drug Safety and an FDA submission document are required for a product called ‘A’, the computing device (100) can recognize related data such as the product name and clinical trial data from the submission document to the Ministry of Food and Drug Safety that was written first, and recommend them when writing the FDA submission document. Through this, the user can reduce duplicate work and maintain consistency of documents when submitting documents for the same product to multiple agencies.

추가적인 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 새롭게 작성되는 문서의 대상 제품과 동일한 제품을 대상으로 작성된 기존 문서가 존재하지 않는 경우, 대상 제품과 유사한 제품의 기존 문서를 기반으로 관련 콘텐츠 데이터를 추천할 수 있다. 즉, 완전히 동일한 제품에 대한 데이터가 없을 경우, 유사한 제품의 데이터를 바탕으로 추천하는 기능을 제공함으로써, 사용자가 비슷한 콘텐츠를 활용할 수 있도록 지원할 수 있다.In an additional embodiment, if there is no existing document written for a product identical to the target product of the newly written document, the computing device (100) may recommend related content data based on an existing document for a product similar to the target product. In other words, if there is no data for a completely identical product, the computing device (100) may provide a function for making recommendations based on data for similar products, thereby supporting the user to utilize similar content.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 제품의 동일성을 판단하기 위해 데이터베이스 내에 저장된 제품 정보를 분석한 결과, 동일한 제품에 대한 문서가 존재하지 않을 경우, 대상 제품과 유사한 제품을 인식할 수 있다.Specifically, the computing device (100) analyzes product information stored in a database to determine the identity of the product, and if no document exists for the same product, it can recognize a product similar to the target product.

보다 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 유사한 제품을 인식하기 위해 제품 카테고리, 사용 목적, 성분과 같은 주요 특성을 비교하여 가장 유사성이 높은 제품을 인식하고, 해당 제품에 대응하는 기존 문서의 콘텐츠를 추천할 수 있다.More specifically, the computing device (100) can recognize similar products by comparing key characteristics such as product category, intended use, and ingredients to recognize the most similar product and recommend content of existing documents corresponding to the product.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 ‘B’라는 유사한 제품이 비슷한 조건에서 제출된 문서가 있을 경우, 임상 시험 데이터나 제품 설명 등의 콘텐츠를 추천하여 새롭게 작성되는 문서에 반영하도록 할 수 있다.For example, if there is a document submitted under similar conditions for a similar product called ‘B’, the computing device (100) can recommend content such as clinical trial data or product descriptions and reflect them in a newly created document.

자세히 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 사용자가 ‘A’라는 제품의 부작용 보고 섹션을 작성할 때, 기존의 ‘A’ 제품에 대한 문서에서 부작용 데이터를 자동으로 추천한다. 만약 ‘A’ 제품에 대한 기존 문서가 없을 경우, ‘A’와 유사한 ‘B’ 제품의 문서에서 유사한 부작용 데이터를 탐색하여 사용자에게 추천할 수 있다. 이를 통해 사용자는 유사한 제품의 데이터를 활용하여 문서를 보다 효율적으로 작성할 수 있다.For example, when a user writes a side effect report section for a product called ‘A’, the computing device (100) automatically recommends side effect data from existing documents for product ‘A’. If there is no existing document for product ‘A’, similar side effect data can be searched for and recommended to the user from documents for product ‘B’ that are similar to ‘A’. This allows the user to write documents more efficiently by utilizing data from similar products.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 반복적으로 이용되는 콘텐츠 데이터를 통합하여 관리할 수 있다. 이를 통해 문서 작성 과정에서 중복된 작업을 줄이고, 문서의 일관성을 유지할 수 있다.According to various embodiments of the present invention, the computing device (100) can integrate and manage content data that is repeatedly used. This can reduce duplicate work during the document creation process and maintain consistency in the document.

구체적으로, 도 7을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 콘텐츠 데이터를 획득한 경우, 복수의 데이터 필드에서 반복적으로 참조되는 반복 참조 콘텐츠 데이터를 인식할 수 있다(S210). 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 반복 참조 콘텐츠를 단일 소스로 통합하여 관리할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 7, when the computing device (100) acquires content data, it can recognize repetitive reference content data that is repeatedly referenced in multiple data fields (S210). In addition, the computing device (100) can integrate and manage the repetitive reference content into a single source.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 동일한 요구사항이나 특정 수치가 여러 문서 또는 동일한 문서 내에서 반복적으로 참조되는 경우, 이러한 반복 참조 콘텐츠를 탐지하고, 이를 단일 소스로 통합하는 작업을 통해 효율적으로 관리할 수 있다.For example, the computing device (100) can efficiently manage such repetitive reference content by detecting it when the same requirement or specific value is repeatedly referenced in multiple documents or within the same document and integrating it into a single source.

일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 단일 소스에 대한 수정이 발생한 경우, 문서 내에서 단일 소스가 참조된 전체 데이터 필드를 인식할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 전체 데이터 필드에 단일 소스에 대한 수정을 반영할 수 있다.In one embodiment, the computing device (100) can recognize all data fields referenced in a document when a modification to a single source occurs. Then, the computing device (100) can reflect the modification to the single source in all data fields.

예를 들어, 소프트웨어 개발 문서에서 특정 기능 요구사항이 여러 섹션에서 반복 참조된다고 가정하면, 사용자가 특정 기능 요구사항을 업데이트하거나 수정할 때, 해당 요구사항이 참조된 모든 테이블, 목록, 설명과 같은 다양한 위치에서 이를 일일이 찾아 수정해야 한다.For example, if a particular functional requirement is referenced repeatedly in multiple sections of a software development document, when a user updates or modifies a particular functional requirement, he or she must manually find and modify all the tables, lists, and descriptions where that requirement is referenced.

이러한 반복 작업을 해소하기 위해 컴퓨팅 장치(100)는 문서 내에서 특정 기능 요구사항이 포함된 모든 데이터 필드를 인식하고, 각 데이터 필드에 변경된 내용이 자동으로 반영되도록 한다.To eliminate this repetitive work, the computing device (100) recognizes all data fields within a document that contain specific functional requirements and automatically reflects any changes to each data field.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 기능 요구사항의 REQ No가 "REQ-001"에서 "REQ-002"로 변경될 경우, 해당 요구사항이 참조된 목차, 기능 설명, 테스트 케이스 등 모든 관련 항목에서 동일한 변경 사항을 반영할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 문서의 다양한 위치에서 특정 콘텐츠를 개별적으로 수정하지 않더라도, 전체 문서의 일관성을 유지할 수 있다.For example, when the REQ No. of a functional requirement changes from "REQ-001" to "REQ-002", the computing device (100) can reflect the same change in all related items, such as the table of contents, functional description, and test cases, to which the requirement is referenced. This allows the user to maintain consistency of the entire document without having to individually modify specific content at various locations in the document.

이와 같은 방식은 문서의 일관성을 유지하는 동시에, 사용자의 공수를 줄여주고, 오류를 방지할 수 있도록 한다. 특히, 대규모 문서 작성에서 이러한 수정 반영 방식은 효율성을 크게 향상시키며, 문서 관리의 정확성을 보장할 수 있다.This method maintains the consistency of the document, reduces the user's workload, and prevents errors. In particular, this method of reflecting modifications greatly improves efficiency in large-scale document writing and can ensure the accuracy of document management.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 문서에 대한 요구사항을 용이하게 확인 가능하도록 추적 테이블(Traceability Matrix)을 생성할 수 있다.According to various embodiments of the present invention, the computing device (100) can generate a traceability matrix to easily check requirements for a document.

도 8을 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 문서 작성과 관련된 요구사항을 획득할 수 있다(S310). 여기서, 요구사항은 예를 들어, 기능적 요구사항, 성능 요구사항, 규제 요건, 테스트 조건 등을 포함할 수 있다. 이러한 요구사항은 문서에 반드시 반영되어야 하며, 각각의 요구사항이 어떤 항목에 구현되어 있는지를 체계적으로 관리할 필요가 있다.Referring to FIG. 8, the computing device (100) can obtain requirements related to document writing (S310). Here, the requirements may include, for example, functional requirements, performance requirements, regulatory requirements, test conditions, etc. These requirements must be reflected in the document, and it is necessary to systematically manage which items each requirement is implemented in.

컴퓨팅 장치(100)는 문서에서 요구사항이 구현된 목차를 인식할 수 있다(S320). 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 요구사항이 구현된 목차에 참조 번호를 부여하고, 목차 및 참조 번호를 기초로 추적 테이블을 생성할 수 있다(S330). 여기서, 추적 테이블은 각 요구사항이 문서의 어느 위치에 구현되었는지에 대한 정보를 제공하여, 문서 관리의 추적성과 일관성을 보장할 수 있다.The computing device (100) can recognize the table of contents in which requirements are implemented in the document (S320). Then, the computing device (100) can assign a reference number to the table of contents in which requirements are implemented, and generate a tracking table based on the table of contents and the reference number (S330). Here, the tracking table can provide information on where each requirement is implemented in the document, thereby ensuring traceability and consistency in document management.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 요구사항에 따라 문서 내 여러 목차나 항목에 부여된 참조 번호를 관리하며, 이를 통해 요구사항과 목차 간의 상호 참조를 추적할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 문서의 여러 항목이 동일한 요구사항을 참조하는 경우, 해당 항목들에 일관된 참조 번호를 부여하여 문서의 일관성을 유지할 수 있다.Specifically, the computing device (100) manages reference numbers assigned to various tables of contents or items in the document according to requirements, thereby enabling cross-references between requirements and tables of contents to be tracked. For example, if multiple items in the document refer to the same requirement, the computing device (100) can maintain consistency in the document by assigning consistent reference numbers to the items.

일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(100)는 특정 요구사항에 대응하는 목차의 참조 번호 수정이 발생한 경우, 특정 요구사항에 대응하는 특정 참조 번호가 부여된 전체 목차를 인식할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 참조 번호 수정을 반영하여 전체 목차의 참조 번호를 업데이트할 수 있다.In one embodiment, the computing device (100) can recognize the entire table of contents to which a specific reference number corresponding to a specific requirement is assigned when a reference number modification of the table of contents corresponding to a specific requirement occurs. Then, the computing device (100) can update the reference number of the entire table of contents to reflect the reference number modification.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 참조 번호가 삽입된 경우, 해당 참조 번호 이후에 위치한 모든 참조 번호를 갱신할 수 있다. 이를 통해 문서 내 참조 번호의 변경으로 인한 반복적인 수정을 방지하고, 수정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화할 수 있다.For example, when a reference number is inserted, the computing device (100) can update all reference numbers located after the reference number. This can prevent repetitive modifications due to changes in reference numbers in the document and minimize errors that may occur during the modification process.

본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 문서 내 데이터 간의 상관관계를 분석하고 상관관계에 따른 수정 제안 기능을 제공할 수 있다.According to an additional embodiment of the present invention, the computing device (100) can analyze correlations between data within a document and provide a function for suggesting modifications based on the correlations.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 AI 기반의 상관관계 분석 모델을 활용하여 문서 내의 요구사항, 구현 항목, 테스트 케이스 간의 상호 의존성을 자동으로 분석할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 특정 요구사항이나 특정 콘텐츠에 대한 변경 사항이 발생한 경우, 해당 변경 사항이 문서 내 다른 항목에 어떠한 영향을 미치는지 예측하고, 상호 의존성을 갖는 다른 항목에 대한 수정 작업을 제안할 수 있다.Specifically, the computing device (100) can automatically analyze the interdependencies between requirements, implementation items, and test cases in a document by utilizing an AI-based correlation analysis model. In addition, when a change occurs in a specific requirement or specific content, the computing device (100) can predict how the change will affect other items in the document and suggest modification tasks for other items with interdependencies.

여기서, 상관관계 분석 모델은 의존성 분석을 위해 과거 데이터와 문서의 구조적 패턴을 학습하며, 요구사항과 구현 항목, 테스트 케이스 간의 상호 관계를 파악하는 역할을 한다. 구체적으로, 상관관계 분석 모델은 딥러닝 기반 신경망 모델로 학습되며, 문서의 변경 이력, 요구사항의 상호 참조 정보, 테스트 결과 데이터 등을 입력받아, 요구사항 변경이 어떤 구현 항목과 테스트 케이스에 영향을 미치는지를 예측하여 출력할 수 있다.Here, the correlation analysis model learns the structural patterns of past data and documents for dependency analysis, and plays a role in identifying the interrelationships between requirements, implementation items, and test cases. Specifically, the correlation analysis model is trained as a deep learning-based neural network model, and can predict and output which implementation items and test cases are affected by requirement changes by taking in document change history, cross-reference information of requirements, and test result data.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 요구사항 A가 변경되었을 때, 상관관계 분석 모델을 이용해 요구사항 A의 변경이 기능 모듈 B나 테스트 케이스 C에 영향을 미칠 가능성을 예측할 수 있다. 그리고, 컴퓨팅 장치(100)는 기능 모듈 B, 테스트 케이스 C에 대한 수정을 제안할 수 있다.For example, when requirement A is changed, the computing device (100) can use the correlation analysis model to predict the possibility that the change in requirement A will affect function module B or test case C. Then, the computing device (100) can suggest modifications to function module B and test case C.

즉, 상관관계 분석 모델은 요구사항 A의 변경이 기능 모듈 B의 특정 부분에 미치는 영향을 예측하고, 그에 따라 컴퓨팅 장치(100)가 기능 모듈 B의 수정을 제안할 수 있다. 이와 동시에, 컴퓨팅 장치(100)는 요구사항 A의 변경이 테스트 케이스 C에 영향을 미친다고 예측한 경우, 테스트 케이스 C에 대한 수정 작업을 제안할 수 있다.That is, the correlation analysis model can predict the impact of a change in requirement A on a specific part of function module B, and accordingly, the computing device (100) can suggest modification of function module B. At the same time, if the computing device (100) predicts that a change in requirement A will impact test case C, it can suggest a modification task for test case C.

이를 통해 컴퓨팅 장치(100)는 문서 내 상호 의존성을 기반으로 수정을 제안함으로써, 변경 사항에 따른 영향을 빠르게 파악하고 필요한 수정 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 수 있다.Through this, the computing device (100) can support the quick identification of the impact of changes and efficient performance of necessary correction tasks by suggesting corrections based on interdependencies within the document.

본 발명의 추가적인 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(100)는 문서에 추가되는 콘텐츠에 대한 충돌 방지 및 최적화 기능을 제공할 수 있다. 이 기능은 복수의 사용자가 동시에 문서를 편집하는 상황에서 충돌을 방지하고, 최적화된 수정 방안을 제안하는 기능을 포함할 수 있다.According to an additional embodiment of the present invention, the computing device (100) may provide a collision prevention and optimization function for content added to a document. This function may include a function for preventing collisions and suggesting an optimized modification method in a situation where multiple users are editing a document simultaneously.

구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 AI 기반 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하여, 각 사용자가 동시에 수정 또는 작성하는 문서의 콘텐츠 간의 의미적 충돌 여부를 감지할 수 있다. 예를 들어, FDA 제출 문서에서 사용자 A는 "A프로그램은 특정 환자 그룹에서 부작용이 적다"고 작성하고, 사용자 B는 동일한 문서에서 "A프로그램은 특정 환자 그룹에서 부작용이 많이 발생했다"는 상충된 콘텐츠를 입력한 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 이를 의미적 충돌로 인식할 수 있다.Specifically, the computing device (100) can detect whether there is a semantic conflict between the contents of documents that each user simultaneously modifies or writes by utilizing an AI-based natural language processing (NLP) model. For example, in an FDA submission document, if user A writes, “Program A has fewer side effects in a specific patient group,” and user B inputs conflicting contents, “Program A has many side effects in a specific patient group,” in the same document, the computing device (100) can recognize this as a semantic conflict.

컴퓨팅 장치(100)는 의미적 충돌을 감지한 경우, 최적화된 수정 방안을 제공할 수 있다. When a computing device (100) detects a semantic conflict, it can provide an optimized correction method.

예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 NLP 모델을 이용하여, 각 사용자가 입력한 데이터의 출처와 신뢰성을 평가하고, 신뢰성이 가장 높은 데이터를 수정 방안으로 결정할 수 있다. 자세히 예를 들어, 사용자 A는 "치료제 X는 50명의 환자 중 2명에게 부작용이 있었다"고 입력한 반면, 사용자 B는 "FDA 승인 임상 연구에서 치료제 X의 부작용 발생률 10%"라고 입력한 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 두 데이터의 출처를 분석하여 FDA 승인 임상 연구에 기반한 데이터가 더 신뢰성이 높다고 판단하고, 사용자 B가 입력한 데이터를 수정 방안으로 제공할 수 있다.For example, the computing device (100) can use an NLP model to evaluate the source and reliability of data input by each user, and determine the data with the highest reliability as a correction method. For example, if user A inputs, “Treatment X had side effects in 2 out of 50 patients,” while user B inputs, “Treatment X had a 10% incidence of side effects in an FDA-approved clinical study,” the computing device (100) can analyze the sources of the two data, determine that the data based on the FDA-approved clinical study is more reliable, and provide the data input by user B as a correction method.

다른 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 NLP 모델을 활용해 문서의 전체 흐름과 이전 섹션에서 사용된 용어와 정보를 분석하고, 문서가 일관성을 유지할 수 있는 방향으로 수정 방안을 제안할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치(100)는 이전에 사용된 용어와 새로 입력된 용어 간의 일관성을 분석하여, 새 용어가 기존 용어와 맞지 않는 경우 이를 기존 용어로 통일하도록 제안할 수 있다. 자세히 예를 들어, 문서의 앞부분에서 "부작용"이라는 용어가 사용된 상태에서 사용자 A가 "유해 반응"이라는 용어를 새롭게 입력한 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 문서의 일관성을 위해 "부작용"이라는 기존 용어로 수정하도록 제안할 수 있다. 이를 통해 컴퓨팅 장치(100)는 문서 작성 중 용어 충돌이나 혼용을 방지하고 일관성 있는 문서를 작성하도록 지원할 수 있다.For another example, the computing device (100) may utilize an NLP model to analyze the entire flow of the document and the terms and information used in the previous section, and suggest a correction method so that the document can maintain consistency. Specifically, the computing device (100) may analyze the consistency between the previously used term and the newly input term, and if the new term does not match the existing term, suggest unifying it with the existing term. For example, if the term “side effect” is used in the beginning of the document and user A newly inputs the term “adverse reaction,” the computing device (100) may suggest revising it to the existing term “side effect” for consistency of the document. Through this, the computing device (100) may prevent terminology conflicts or confusion during document writing and support writing a consistent document.

따라서, 컴퓨팅 장치(100)는 복수의 사용자가 입력한 콘텐츠의 의미가 상충하는 경우에도 문서 내 일관성을 유지하고, 중재된 수정 방안을 통해 문서 오류를 최소화하며 데이터의 정확성을 확보할 수 있다.Accordingly, the computing device (100) can maintain consistency within a document even when the meaning of content input by multiple users conflicts, minimize document errors through a mediated correction method, and secure data accuracy.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Above, while the embodiments of the present invention have been described with reference to the attached drawings, it will be understood by those skilled in the art that the present invention may be implemented in other specific forms without changing the technical idea or essential features thereof. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.

Claims

A method performed by a computing device including at least one processor,
A step of obtaining template data from at least one user terminal;
A step of obtaining content data from at least one user terminal; and
A step of creating a document in which the template data and the content data are mapped, and each of the template data and the content data is managed separately;
Including,
When a modification occurs to a specific content, the data fields related to the specific content in the document are updated,
When the above content data is acquired, a step of recognizing repeated reference content data that is repeatedly referenced in multiple data fields; and
When a modification occurs to the above repeated reference content data, a step of reflecting the modification to each of the repeated reference contents referenced in the plurality of data fields;
Including more,
Method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

delete

In the first paragraph,
The above template data is,
Obtained by inputting a template in YAML or Markdown format in at least one of the user terminals,
The above content data is,
Obtained when a data field is selected from at least one user terminal and content is entered in Markdown format.
Method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

In the first paragraph,
The step of obtaining content data from at least one user terminal is:
A step of providing a template directory generated based on the above template data to a worker's user terminal;
A step of recognizing a specific template selected from the above template directory and providing a rendering result of the specific template to a first screen area of the user terminal; and
A step of obtaining the content data input through the second screen area of the user terminal while providing the rendering result in the first screen area;
Including,
Method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

In the first paragraph,
The step of creating a document in which the template data and the content data are mapped to each other, and in which the template data and the content data are each managed separately, is as follows:
A step of constructing a document layout based on the above template data; and
A step of mapping the content data to the data fields of the above document layout;
Including,
Method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

In the first paragraph,
The above method,
Step of obtaining requirements related to document writing;
A step of recognizing a table of contents in which the above requirements are implemented in the above document; and
A step of assigning a reference number to a table of contents in which the above requirements are implemented, and generating a tracking table based on the table of contents and the reference number;
Including,
Method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

In Article 7,
The above method,
When a modification of a reference number of a table of contents corresponding to a specific requirement occurs, a step of recognizing the entire table of contents assigned a specific reference number corresponding to said specific requirement; and
A step of updating the reference numbers of the entire table of contents to reflect the above reference number modification;
Including more,
Method for providing a large-scale document creation support service using a document collaboration tool.

Memory that stores one or more instructions; and
A processor that executes one or more instructions stored in said memory.
Including,
The above processor executes one or more of the above instructions,
A device performing the method of claim 1.

A computer program stored on a computer-readable recording medium, which is combined with a computer as hardware and enables the method of claim 1 to be performed.