KR101936270B1 - 콘텐츠 객체 데이터 변환방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 콘텐츠 객체 데이터 변환방법에 관한 것이다.
본 발명은 원 영상에서 대체 대상 객체를 결정하는 대체 대상 객체 결정단계, 상기 대체 대상 객체의 기준점 정보, 방향 정보 및 스케일 정보를 포함하는 정적 요소 데이터를 추출하는 정적 요소 데이터 추출단계, 상기 대체 대상 객체의 시간 경과에 따른 움직임 정보를 포함하는 동적 요소 데이터를 추출하는 동적 요소 데이터 추출단계, 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 대체 객체 로딩단계, 상기 대체 객체에 상기 정적 요소 데이터와 상기 동적 요소 데이터를 부가하는 데이터 부가단계 및 상기 대체 대상 객체가 삭제된 원 영상에 상기 정적 요소 데이터와 상기 동적 요소 데이터가 부가된 대체 객체를 합성하는 영상 합성단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 네트워크에 접속한 다수의 사용자가 DLNA/UPnP 기반의 콘텐츠 공유 시스템을 활용하여 콘텐츠 내의 객체정보 데이터를 쉽고 편리하게 검색하고 변환할 수 있는 효과가 있다.

Description

콘텐츠 객체 데이터 변환방법{TRANSFORMING METHOD OF CONTENT OBJECT DATA}
본 발명은 콘텐츠 객체 데이터 변환방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 네트워크에 접속한 사용자들이 DLNA(Digital Living Network Alliance)/UPnP(Universal Plug and Play) 규격 기반의 다양한 콘텐츠에 포함된 객체에 대한 정보를 추출, 검색하고, 원하는 객체를 변환하는 방법에 관한 것이다.
스마트 기기와 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 오늘날 사람들은 사진, 동영상 등 많은 콘텐츠를 생성하고 있으며 이를 저장 및 공유하고 있다.
이와 같이 생성되는 수많은 콘텐츠를 분류하고 찾는 것은 쉬운 일이 아니다.
또한, 공유된 콘텐츠 내에 등장하는 객체들에 대한 정보 또는 관심 있는 객체에 대한 정보를 조회하고 사용자에 특화된 객체로 변환하는 작업 또는 영화, 드라마 등에 상품을 등장시켜 간접적으로 광고하는 마케팅기법의 하나인 PPL(Product Placement)이나 프로그램 연동형 광고인 CIP(Commercial In Program) 등에 적용하기 위해 콘텐츠 내의 일부 객체를 변환하는 작업은 어려운 상황이다.
최근 객체 변환을 위해 컴퓨터 그래픽(Computer Graphic, CG)을 이용한 방법이 제시되고 있으나, 전체 영상을 사람이 모니터링하여 수동으로 편집점을 확인해야 하기 때문에, 객체 변환시 편집점이 누락되어 대체되지 않는 부분이 발생 될 수 있고, CG 전문가에 의한 많은 투자 시간이 필요하며, 전문가의 투자 시간이 많이 필요한 만큼 영상의 CG 작업 비용의 부담이 매우 크고, CG로 수정한 부분이 부자연스러워 해당 영상의 품질 저하로 사용자의 불편함을 초래할 수 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2008-0016616호(공개일자: 2008년 02월 21일, 명칭: 대체 영상/비디오 삽입을 위한 방법, 장치 및 시스템) 대한민국 공개특허공보 제10-2014-0091422호(공개일자: 2014년 07월 21일, 명칭: 광고용 영상장치 및 그를 이용한 광고효과를 위한 컨텐츠 제공방법)
본 발명은 네트워크에 접속한 다수의 사용자가 DLNA/UPnP 기반의 콘텐츠 공유 시스템을 활용하여 콘텐츠 내의 객체정보 데이터를 쉽고 편리하게 검색하고 변환할 수 있는 콘텐츠 객체 데이터 변환방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
이러한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법은 원 영상에서 대체 대상 객체를 결정하는 대체 대상 객체 결정단계, 상기 대체 대상 객체의 기준점 정보, 방향 정보 및 스케일 정보를 포함하는 정적 요소 데이터를 추출하는 정적 요소 데이터 추출단계, 상기 대체 대상 객체의 시간 경과에 따른 움직임 정보를 포함하는 동적 요소 데이터를 추출하는 동적 요소 데이터 추출단계, 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 대체 객체 로딩단계, 상기 대체 객체에 상기 정적 요소 데이터와 상기 동적 요소 데이터를 부가하는 데이터 부가단계 및 상기 대체 대상 객체가 삭제된 원 영상에 상기 정적 요소 데이터와 상기 동적 요소 데이터가 부가된 대체 객체를 합성하는 영상 합성단계를 포함한다.
본 발명에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법에 있어서, 상기 대체 객체 로딩단계에서는, 대체 객체들의 크기와 형상을 포함하는 메타데이터들이 저장되어 있는 데이터베이스를 검색하여 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법에 있어서, 상기 대체 객체 로딩단계에서는, 상기 데이터베이스에 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체에 대한 메타데이터가 저장되어 있지 않는 경우, 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체에 대한 메타데이터를 상기 데이터베이스에 신규 등록한 이후, 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법에 있어서, 상기 영상 합성단계 이후, 상기 영상 합성단계를 통해 변경된 메타데이터를 기초로 상기 데이터베이스를 갱신하는 DB 갱신단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 네트워크에 접속한 다수의 사용자가 DLNA/UPnP 기반의 콘텐츠 공유 시스템을 활용하여 콘텐츠 내의 객체정보 데이터를 쉽고 편리하게 검색하고 변환할 수 있는 콘텐츠 객체 데이터 변환방법이 제공되는 효과가 있다.
또한, 네트워크 상에 연결된 다수의 사용자에 의해 콘텐츠 내의 객체 정보 조회 및 변환시, 종래에 요구되던 컴퓨터 그래픽 등의 작업을 생략할 수 있기 때문에, 객체 변환에 필요한 시간 및 비용을 대폭 단축할 수 있는 효과가 있다.
또한, 제작 완료된 콘텐츠의 사용자 또는 구매자의 요구사항에 맞추어 사용자 맞춤형 객체로도 간편하게 수정할 수 있으며, PPL(Product Placement) 또는 CIP(Commercial In Program) 등 적용시, 콘텐츠 제작 당시에 사용되었던 광고 제품을 실제 방영(상영) 시기에 맞는 신제품으로 손쉽게 대체가 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법이 수행되는 장치 구성의 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 정적 요소 데이터를 추출하는 과정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 동적 요소 데이터를 추출하는 과정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 대체 객체 데이터베이스로부터 로딩되며, 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 로딩된 대체 객체에 정적 요소 데이터와 동적 요소 데이터를 부가하는 과정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 합성 영상의 예를 나타낸 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법이 수행되는 장치 구성의 예를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법이 수행되는 장치는 데이터 에디터(data editor) 및 데이터 매니저(data manager)를 포함하여 구성되고, 데이터 에디터는 대체 대상 객체 결정부(10), 정적 요소 데이터 추출부(20), 동적 요소 데이터 추출부(30), 대체 객체 로딩부(40), 데이터 부가부(50) 및 영상 합성부(60)를 포함하여 구성되고, 데이터 매니저는 입력부(80), 검색부(90) 및 데이터베이스(70)를 포함하여 구성된다.
대체 대상 객체 결정부(10)는 원 영상에서 대체 대상 객체를 결정하는 기능을 수행한다.
정적 요소 데이터 추출부(20)는 결정된 대체 대상 객체의 기준점 정보, 방향 정보 및 스케일 정보를 포함하는 정적 요소 데이터를 추출하는 기능을 수행한다.
동적 요소 데이터 추출부(30)는 결정된 대체 대상 객체의 시간 경과에 따른 움직임 정보를 포함하는 동적 요소 데이터를 추출하는 기능을 수행한다.
대체 객체 로딩부(40)는 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 기능을 수행한다.
데이터 부가부(50)는 대체 대상 객체 결정부(10)에 의해 결정된 대체 객체에 정적 요소 데이터 추출부(20)에 의해 추출된 정적 요소 데이터와 동적 요소 데이터 추출부(30)에 의해 추출된 동적 요소 데이터를 부가하는 기능을 수행한다.
영상 합성부(60)는 대체 대상 객체가 삭제된 원 영상에 정적 요소 데이터와 동적 요소 데이터가 부가된 대체 객체를 합성하여 합성 영상을 생성하는 기능을 수행한다.
데이터 매니저를 구성하는 입력부(80)는 사용자가 영상과 관련한 객체를 생성, 메타데이타를 입력하기 위한 수단이다.
데이터 매니저를 구성하는 검색부(90)는 객체를 데이터베이스(70)에서 검색하기 위한 수단이다.
데이터베이스(70)에는 영상과 관련한 객체에 대한 메타데이터들을 포함하는 정보들이 저장되어 있다. 예를 들어, 메타데이터는 객체의 크기와 형상에 대한 정보들을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법을 나타낸 도면이다.
도 2를 추가적으로 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘텐츠 객체 데이터 변환방법은 대체 대상 객체 결정단계(S10), 정적 요소 데이터 추출단계(S20), 동적 요소 데이터 추출단계(S30), 대체 객체 로딩단계(S40), 데이터 부가단계(S50), 영상 합성단계(S60) 및 DB 갱신단계(S70)를 포함하여 구성된다.
대체 대상 객체 결정단계(S10)에서는, 대체 대상 객체 결정부(10)가 원 영상에서 대체 대상 객체를 결정하는 과정이 수행된다. 예를 들어, 원 영상은 도시하지 않은 사용자 단말이 전송하는 영상이거나, 데이터 매니저를 구성하는 데이터베이스(70)에 저장된 영상일 수 있다.
정적 요소 데이터 추출단계(S20)에서는, 정적 요소 데이터 추출부(20)가 대체 대상 객체의 기준점 정보, 방향 정보 및 스케일 정보를 포함하는 정적 요소 데이터를 추출하는 과정이 수행된다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 정적 요소 데이터를 추출하는 과정의 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 3의 도면 부호 100은 원 영상에 포함된 대체 대상 객체이고, 도면 부호 110은 배경 영상이다.
도 3을 추가적으로 참조하면, 정적 요소 데이터 추출단계(S20)에서는, 정적 요소 데이터 추출부(20)가 대체 대상 객체의 기준점 정보, 방향 정보, 스케일 정보를 추출한다. 기준점 정보와 방향 정보는 대체 대상 객체의 움직임이 있는 경우, 이를 데이터화하는 용도로 이용될 수 있다. 예를 들어, 속도는 느리지만, 명암/회전/스케일 변화에도 불변의 특징을 찾을 수 있는 알고리즘인 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 또는 SIFT의 느린 속도를 보완할 수 있는 알고리즘인 SURF(Speeded Up Robust Features)가 정적 요소 데이터에 대한 추출에 적용될 수 있다.
동적 요소 데이터 추출단계(S30)에서는, 동적 요소 데이터 추출부(30)가 대체 대상 객체의 시간 경과에 따른 움직임 정보를 포함하는 동적 요소 데이터를 추출하는 과정이 수행된다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 동적 요소 데이터를 추출하는 과정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 추가적으로 참조하면, 동적 요소 데이터 추출단계(S30)에서는, 동적 요소 데이터 추출부(30)가 시간에 따른 대체 대상 객체의의 움직임(자취)를 데이터화하는 과정이 수행된다. 예를 들어, 이 단계에서는, 준비한 이미지와 편집할 영상 부분의 이질감을 줄이기 위하여, 편집할 영상 부분을 분석하여 빛의 각도, 영상의 해상도, 밝기, 명암, 조도 등의 정보를 추출하는 과정이 수행될 수 있다. 또한, 예를 들어, 동적 요소 데이터의 추출을 위하여, 학습 시간이 길지만, 찾기/학습/추적을 반복하면서 크기/밝기/각도 변화 등에도 추적이 가능한 알고리즘인 TLD(Tracking-Learning-Detection)가 적용될 수 있다. 그 외에도 히스토그램, 옵티칼 플로우(Optical Flow )기반의 영상 추적 방법이 적용될 수도 있다.
대체 객체 로딩단계(S40)에서는, 대체 객체 로딩부(40)가 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 과정이 수행된다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 대체 객체 데이터베이스(70)로부터 로딩되며, 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체의 예가 개시되어 있다.
하나의 예로, 대체 객체 로딩단계(S40)는, 대체 객체들의 크기와 형상을 포함하는 메타데이터들이 저장되어 있는 데이터베이스(70)를 검색하여 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하도록 구성될 수 있다.
다른 예로, 대체 객체 로딩단계(S40)는, 데이터베이스(70)에 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체에 대한 메타데이터가 저장되어 있지 않는 경우, 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체에 대한 메타데이터를 데이터베이스(70)에 신규 등록한 이후, 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하도록 구성될 수 있다.
데이터 부가단계(S50)에서는, 데이터 부가부(50)가 로딩된 대체 객체에 정적 요소 데이터 추출부(20)에 의해 추출된 정적 요소 데이터와 동적 요소 데이터 추출부(30)에 의해 추출된 동적 요소 데이터를 부가하는 과정이 수행된다. 도 6은 로딩된 대체 객체에 정적 요소 데이터와 동적 요소 데이터를 부가하는 과정의 예를 개념적으로 개시하고 있다.
영상 합성단계(S60)에서는, 영상 합성부(60)가 대체 대상 객체가 삭제된 원 영상에 정적 요소 데이터와 동적 요소 데이터를 부가된 대체 객체를 합성하여 합성 영상을 생성하는 과정이 수행된다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 영상 합성 과정의 예를 나타낸 도면이다. 도 3 및 도 7을 추가적으로 참조하면, 합성 영상에는 원영상에 포함된 배경 영상(110)은 그대로 유지되고 있으나, 삭제된 대체 대상 객체(100)를 대체 객체(200)가 대체하고 있는 것을 알 수 있다.
DB 갱신단계(S70)에서는, 영상 합성단계(S60)를 통해 변경된 메타데이터를 기초로 데이터베이스(70)를 갱신하는 과정이 수행된다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 네트워크에 접속한 다수의 사용자가 DLNA/UPnP 기반의 콘텐츠 공유 시스템을 활용하여 콘텐츠 내의 객체정보 데이터를 쉽고 편리하게 검색하고 변환할 수 있는 콘텐츠 객체 데이터 변환방법이 제공되는 효과가 있다.
또한, 네트워크 상에 연결된 다수의 사용자에 의해 콘텐츠 내의 객체 정보 조회 및 변환시, 종래에 요구되던 컴퓨터 그래픽 등의 작업을 생략할 수 있기 때문에, 객체 변환에 필요한 시간 및 비용을 대폭 단축할 수 있는 효과가 있다.
또한, 제작 완료된 콘텐츠의 사용자 또는 구매자의 요구사항에 맞추어 사용자 맞춤형 객체로도 간편하게 수정할 수 있으며, PPL(Product Placement) 또는 CIP(Commercial In Program) 등 적용시, 콘텐츠 제작 당시에 사용되었던 광고 제품을 실제 방영(상영) 시기에 맞는 신제품으로 손쉽게 대체가 가능한 효과가 있다.
이상에서 본 발명에 대한 기술사상을 첨부된 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
10: 대체 대상 객체 결정부
20: 정적 요소 데이터 추출부
30: 동적 요소 데이터 추출부
40: 대체 객체 로딩부
50: 데이터 부가부
60: 영상 합성부
70: 데이터베이스
80: 입력부
90: 검색부
100: 대체 대상 객체
110: 배경 이미지
200: 대체 객체
S10: 대체 대상 객체 결정단계
S20: 정적 요소 데이터 추출단계
S30: 동적 요소 데이터 추출단계
S40: 대체 객체 로딩단계
S50: 데이터 부가단계
S60: 영상 합성단계
S70: DB 갱신단계

Claims (4)

  1. 네트워크에 접속한 사용자들이 DLNA(Digital Living Network Alliance)/UPnP(Universal Plug and Play) 규격 기반의 다양한 콘텐츠에 포함된 객체에 대한 정보를 검색하고, 원하는 객체를 변환하도록 하는 콘텐츠 객체 데이터 변환방법에 있어서,
    원 영상에서 대체 대상 객체를 결정하는 대체 대상 객체 결정단계;
    상기 대체 대상 객체의 기준점 정보, 방향 정보 및 스케일 정보를 포함하는 정적 요소 데이터를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 또는 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 이용하여 추출하는 정적 요소 데이터 추출단계;
    상기 대체 대상 객체의 시간 경과에 따른 움직임 정보를 포함하는 동적 요소 데이터를 TLD(Tracking-Learning-Detection) 알고리즘을 이용하여 추출하는 동적 요소 데이터 추출단계;
    상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 대체 객체 로딩단계;
    상기 대체 객체에 상기 정적 요소 데이터와 상기 동적 요소 데이터를 부가하는 데이터 부가단계;
    상기 대체 대상 객체가 삭제된 원 영상에 상기 정적 요소 데이터와 상기 동적 요소 데이터가 부가된 대체 객체를 합성하는 영상 합성단계; 및
    상기 영상 합성단계를 통해 변경된 메타데이터를 기초로 상기 데이터베이스를 갱신하는 DB 갱신단계를 포함하고,
    상기 대체 객체 로딩단계에서는,
    대체 객체들의 크기와 형상을 포함하는 메타데이터들이 저장되어 있는 데이터베이스를 검색하여 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하고,
    상기 데이터베이스에 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체에 대한 메타데이터가 저장되어 있지 않는 경우, 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체에 대한 메타데이터를 상기 데이터베이스에 신규 등록한 이후, 상기 대체 대상 객체를 대체할 대체 객체를 로딩하는 것을 특징으로 하는, 콘텐츠 객체 데이터 변환방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
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