KR102120210B1 - 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법 및 서버 - Google Patents

해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법 및 서버 Download PDF

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Abstract

본 발명은 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법 및 서버에 관한 것으로, (a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계; (b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계; (c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계; (d) 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에 업로드 되는 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하여 사용자에게 제공할 수 있고, 이미지 분석을 통해 이미지에 포함된 사람 수를 이용하여 혼잡도를 측정하되, 키워드화 된 해시태그를 통해 1차적으로 이미지 분석을 실시할 게시글을 필터링함으로써 혼잡도 분석의 정확도 및 효율성을 증가시킬 수 있다. 또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 사용자에게 사진 촬영 스팟 및 구도를 추천해줄 수 있다.

Description

해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법 및 서버{Method and server for measuring congestion using hashtag}
본 발명은 해시태그 및 이미지 분석을 이용한 혼잡도 측정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 SNS 서버로부터 특정 키워드와 관련된 해시태그를 포함하는 게시글을 추출하고, 추출된 게시글에 포함된 이미지를 분석하여 혼잡도를 측정하는 해시태그 및 이미지 분석을 이용한 혼잡도 측정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
특정 장소에 대한 혼잡도를 측정하는 방법에 있어서, 종래에는 사용자가 소지한 휴대용 단말의 기지국 정보를 이용하여 사람의 혼잡도를 파악하는 방식이 이용되고 있다. 그러나 이러한 종래의 방식은, 일반인의 접근이 용이하지 않아 일반인이 실시간으로 목적지에 대한 혼잡도를 파악하고자 하는 경우 활용하기 어려운 문제점이 있다.
한편, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에는 수많은 사람들의 일상이 실시간으로 업로드되는데, 최근 스마트 기기의 보급이 확대되면서 스마트 폰과 같은 휴대용 단말을 활용한 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 이용률이 증가함에 따라 이용자는 방문한 시간, 방문한 장소에서 휴대용 단말을 이용해 실시간으로 작성한 게시글이 SNS 서버에 업로드한다. 특히 사람들이 많은 관광지, 명소, 축제, 번화가 등에서는 이미지, 텍스트와 함께 관련 해시태그가 입력된 수많은 게시글이 업로드된다. 해시태그(hasgtag)는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)에 업로드 되는 게시글을 효율적으로 분류하기 위하여 도입된 개념으로, 업로드 되는 게시글의 내용, 혹은 업로드 장소, 시간 등과 관련한 요약 또는 키워드 등의 여러 정보가 포함되나, 여전히 이와 같은 비정형데이터를 활용한 공간정보 분석에 대한 기술은 부족한 실정이다. 따라서, 이러한 SNS 서버에 저장된 다양한 정보로부터 어느 장소에 얼마나 많은 사람이 방문하는지, 시간대에 따른 혼잡도는 어느 정도인지, 또는 사람들이 어떤 사진을 촬영하는 것을 선호하는지 등에 대한 분석을 보다 효율적으로 수행하여 사용자에게 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 즉, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)에 저장된 정보들을 활용하여 특정 장소, 시간에 대한 혼잡도를 분석하여 사용자에게 제공할 수 있는 기술이 요구된다.
대한민국 공개특허공보 제10-2008-0016094호(2008.02.21.)
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에 업로드 되는 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하여 사용자에게 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 이미지에 포함된 사람 수를 이용하여 혼잡도를 측정하되, 키워드화 된 해시태그를 통해 1차적으로 이미지 분석을 실시할 게시글을 필터링함으로써 혼잡도 분석의 정확도 및 효율성을 증가시키는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 사용자에게 사진 촬영 스팟 및 구도를 추천해주는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법은, (a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계; (b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계; (c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계; (d) 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 (b) 단계는, 상기 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 SNS서버에 업로드 된 게시글을 수집할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계는, 상기 이미지로부터 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계는, 상기 이미지에서 상기 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 혼잡도는, 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 가중치를 적용하여 합산한 값일 수 있다.
이 때, 상기 가중치는 상기 이미지에 포함된 위치 정보가 수집한 하나 이상의 게시글에 포함된 이미지의 위치 정보의 평균값에서 가까울수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다.
또한, 상기 가중치는 상기 가중치는, 상기 이미지에 포함된 사람의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정되도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 (d) 단계는, 상기 수집한 게시글을 이용하여 시계열에 따른 혼잡도를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법은, (e) 상기 이미지로부터 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 (e) 단계는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.
한편, 상술한 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법을 수행하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버는, 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받는 키워드 입력부; SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 게시글 수집부; 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 이미지 분석부; 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 혼잡도 측정부; 상기 혼잡도 측정부가 측정한 혼잡도를 사용자에게 표시하는 표시부;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버는 상기 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천해주는 촬영스팟 추천부;를 더 포함하되, 상기 촬영스팟 추천부는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사한 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.
본 발명에 따르면, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에 업로드 되는 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하여 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 이미지에 포함된 사람 수를 이용하여 혼잡도를 측정하되, 키워드화 된 해시태그를 통해 1차적으로 이미지 분석을 실시할 게시글을 필터링함으로써 혼잡도 분석의 정확도 및 효율성을 증가시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 사용자에게 사진 촬영 스팟 및 구도를 추천해줄 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버를 포함하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4(a)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 윤곽선을 나타낸 도면이다.
도 4(b)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 배경을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지로부터 추출한 배경을 이용한 사진 촬영 위치 및 구도 추천 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하고, 사용자에게 사진 촬영 위치 및 구도를 추천하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다. 그리고, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에서 기술한 “부”란, 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.
도 1은 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버를 포함하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 서버(100)는, 네트워크를 통해 사용자 단말(200) 및 SNS 서버(300)와 접속하며, SNS 서버(300)에 업로드 된 게시글의 정보를 기반으로 혼잡도를 측정하여 이를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 사용자 단말(200)은 유선 단말, 예를 들면 PC이거나, 무선 단말, 예를 들면 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북일 수 있다. 사용자 단말(200)은 인터넷 접속 프로토콜인 무선 애플리케이션 프로토콜(wireless application protocol), HTTP 프로토콜을 사용하는 HTML에 기반한 MIE(Microsoft Internet Explorer) 등과 같은 인터넷 접속용 브라우저를 이용하여 네트워크를 통해 혼잡도 측정 서버 또는 SNS 서버(300)에 접속할 수 있다. SNS 서버(300)는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)를 제공하기 위해 SNS 서비스 제공자가 운영·관리하는 서버일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버(100)는 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받는 키워드 입력부(110); SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 게시글 수집부(120); 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 이미지 분석부(130); 상기 수집한 게시글의 수 및 이미지 내 포함된 사람의 수를 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 혼잡도 측정부(140); 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천해주는 촬영스팟 추천부(150); 혼잡도 측정부가 측정한 혼잡도를 사용자에게 표시하는 표시부(160);를 포함할 수 있다.
키워드 입력부(110)는 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받을 수 있다. 상기 이벤트 또는 장소에 대한 키워드는, 예를 들면 지명, 축제 이름, 관광지 또는 가게의 상호 등일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 사용자가 원하는 어떤 단어라도 가능하다. 다만 사용자가 정확한 정보를 제공받기 위해서는 혼잡도를 측정하고자 하는 장소를 특정할 수 있는 키워드를 입력하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 키워드 입력부(110)에 입력되는 키워드는 반드시 하나일 필요는 없고, 장소를 특정하기 위해 필요한 하나 이상의 키워드가 입력될 수 있다.
게시글 수집부(120)는 SNS 서버로부터 상기 키워드 입력부(110)를 통해 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집할 수 있다. 사용자가 복수개의 키워드를 입력한 경우, 게시글 수집부는 사용자의 선택에 따라 사용자가 입력한 복수개의 키워드를 모두 포함하는 게시글을 수집할 수도 있고, 사용자가 입력한 복수개의 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 게시글을 수집할 수도 있다. 또한, 게시글 수집부(120)는 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 내에 업로드 된 게시글을 수집하거나 혹은 사용자가 지정한 임의의 기간 동안 업로드 된 게시글을 수집할 수 있다. 이처럼 본 발명은 게시글 수집부(120)를 통해 이미지 분석 단계 전 먼저 해시태그를 이용하여 분석 대상을 필터링하고, 추출된 게시글에 포함된 이미지를 대상으로 이미지 분석을 실시하므로, 혼잡도 측정의 정확성을 높이고, 특히 이미지 분석을 위한 데이터 로드를 획기적으로 감소시켜 효율성을 극대화 할 수 있다.
이미지 분석부(130)는 상기 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글로부터 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지에 포함된 사람 및 배경을 특정하여 추출할 수 있다. 이 ‹š, 이미지 분석부(130)는 상기 획득한 이미지로부터 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출하거나, 혹은 상기 획득한 이미지로부터 특징점을 추출하고, 상기 추출한 특징점을 기 저장된 사람의 특징점과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다. 다만, 획득한 이미지로부터 사람을 추출하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니며, 이미지 분석부(130)는 다양한 이미지 분석 기술을 이용하여 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다. 한편, 이미지 분석부(130)는 상기 획득한 이미지에서 전술한 방법을 통해 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다.
혼잡도 측정부(140)는 상기 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글의 수 또는 이미지 분석부(130)가 분석한 이미지 내 포함된 사람의 수를 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 혼잡도 측정부(140)는 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수를 기반으로 혼잡도를 측정하되, 수집한 복수개의 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 각각 가중치를 적용하여 합산한 값을 측정하여 혼잡도 정보로 제공할 수 있다.
촬영스팟 추천부(150)는 상기 이미지 분석부(130)가 추출한 이미지 내 포함된 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영스팟 추천부(150)는 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사한 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.
표시부(160)는 혼잡도 측정부(140) 및 촬영스팟 추천부(150)가 생성한 혼잡도 또는 추천 촬영스팟이 사용자 단말의 디스플레이에 표시되도록 할 수 있다.
이하, 도 3 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 방법 및 촬영스팟 추천 방법에 대하여 살펴본다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 상기 혼잡도 측정 서버(100)가 본 발명의 일 실시예에 따라 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법은 (a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계; (b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계; (c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계; (d) 상기 수집한 게시글 및 게시글에 포함된 이미지를 이용하여 혼잡도를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.
(a) 단계에서, 키워드 입력부(110)는 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력 받는다. 상기 이벤트 또는 장소에 대한 키워드는, 예를 들면 지명, 축제 이름, 관광지 또는 가게의 상호 등일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 사용자가 원하는 어떤 단어라도 가능하다. 다만 사용자가 정확한 혼잡도에 대한 정보를 제공받기 위해서는 혼잡도를 알고자 하는 장소를 특정할 수 있는 키워드를 입력하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 키워드 입력부(110)에 입력되는 키워드는 반드시 하나일 필요는 없고, 장소를 특정하기 위해 필요한 하나 이상의 키워드가 입력될 수 있다.
(b) 단계에서, 게시글 수집부(120)는 SNS 서버로부터 상기 키워드 입력부(110)를 통해 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집한다. 예를 들어, 사용자가 “A”를 키워드로 입력한 경우, 게시글 수집부(120)는 SNS 서버에 업로드 된 게시글 중 “A”를 해시태그로 사용한 게시글을 수집할 수 있다. 상기 게시글 수집부(120)가 SNS 서버로부터 수집한 게시글에는 하나 이상의 이미지 및 하나 이상의 해시태그가 포함될 수 있으며, 사용자가 “A”를 키워드로 입력함에 따라 “A”를 해시태그로 사용한 게시글이 수집될 수 있다. 사용자가 복수개의 키워드를 입력한 경우, 게시글 수집부는 사용자의 선택에 따라 사용자가 입력한 복수개의 키워드를 모두 포함하는 게시글을 수집할 수도 있고, 사용자가 입력한 복수개의 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 게시글을 수집할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 게시글 수집부(120)는 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 업로드 된 게시글만을 수집할 수 있다. 업로드 시점이 현재 시점으로부터 일정 기간 경과한 게시글의 경우, 현재 시점에서의 혼잡도를 파악함에 있어서 정확하지 않은 데이터로 활용될 여지가 있으므로, 게시글 수집부(120)는 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 업로드 된 게시글만을 수집하여 이를 이용해 혼잡도 정보를 생성할 수 있다.
다른 실시예에 따라, 게시글 수집부(120)는 사용자가 지정한 임의의 기간 동안 업로드 된 게시글만을 수집할 수 있다. 사용자가 혼잡도를 파악하고자 하는 이벤트 또는 장소의 성질에 따라, 특정 과거 시점에 대한 혼잡도 정보를 생성하여 제공할 필요가 있다. 예를 들어, 사용자가 1년에 한번씩 개최되는 축제에 대한 혼잡도를 미리 파악하고자 하는 경우, 또는 특정 장소에 대한 주말 동안의 혼잡도를 미리 파악하고자 하는 경우에 있어서는, 전술한 바와 같은 현재 시점(키워드 입력 시점)으로부터 일정 기간 동안 업로드 된 게시글을 이용하는 것 보다는 과거 축제가 개최된 기간 또는 지난 주말 동안 업로드 된 게시글을 이용하는 것이 더 정확하고 사용자의 의도에 부합한 혼잡도 정보를 생성할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 게시글 수집부(120)는 사용자가 선택한 임의의 기간 동안 업로드 된 게시글만을 수집하여 이를 이용해 혼잡도 정보를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같은 게시글 수집부(120)가 수집하는 게시글에 대한 조건은, 사용자의 선택에 따라 상황에 맞게 변경될 수 있음은 물론이다.
이와 같이, 본 발명은 게시글 수집부(120)를 통해 이미지 분석 단계 전 해시태그를 이용하여 분석 대상을 필터링하여 추출된 게시글에 포함된 이미지를 대상으로 이미지 분석을 실시하므로, 혼잡도 측정의 정확성을 높이고, 특히 이미지 분석을 위한 데이터 로드를 획기적으로 감소시켜 효율성을 극대화 할 수 있다.
(c) 단계에서, 이미지 분석부(130)는 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출한다. 이미지 분석부(130)는 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글로부터 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지에 포함된 사람 및 배경을 특정하여 추출할 수 있다.
이미지 분석부(130)가 획득한 이미지로부터 사람을 추출하는 방법에 있어서, 일 실시예에 따른 이미지 분석부(130)는 획득한 이미지의 윤곽선을 추출하고 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 특정하여 추출할 수 있다. 이 때, 이미지 분석부(130)는 이미지 내에서 색의 변화량이 기준치 이상인 지점을 윤곽선 상의 한 점으로 정의하여 윤곽선을 추출할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 이미지 분석부(130)는 획득한 이미지의 특징점을 추출하고, 상기 추출한 특징점을 기 저장된 사람의 특징점과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다.
한편, 이미지 분석부(130)는 상기 획득한 이미지에서, 상기 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 획득한 이미지의 윤곽선을 추출함으로써 이미지의 사람 및 배경을 추출하는 것을 나타낸 도면이다. 도 4(a)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 윤곽선을 나타내고, 도 4(b)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 배경의 윤곽선을 나타낸다. 이와 같이 이미지 분석부(130)가 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 각각 추출하고, 이로부터 이미지 내 포함된 사람의 수를 계측하거나 사람을 제외한 배경을 비교함으로써 후술할 바와 같이 혼잡도 또는 촬영스팟에 대한 정보를 제공할 수 있다.
(d) 단계에서, 혼잡도 측정부(140)는 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정한다.
일 실시예에 따르면, 혼잡도 측정부(140)는 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수를 기반으로 혼잡도를 측정할 수 있다. 이 때, 혼잡도 측정부(140)는 수집한 복수개의 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 각각 가중치를 적용하여 합산한 값을 측정하여 혼잡도 정보로 제공할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정부(140)는 아래 <수학식 1>을 통해 혼잡도를 측정할 수 있다.
<수학식 1>
Figure 112018084242913-pat00001
- C: 혼잡도,
- n: 수집한 게시글의 수
-
Figure 112018084242913-pat00002
: i 번째 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수
-
Figure 112018084242913-pat00003
: i 번째 게시글에 부여되는 가중치
-
Figure 112018084242913-pat00004
: i 번째 게시글의 이미지에 포함된 촬영 위치 정보
-
Figure 112018084242913-pat00005
: i 번째 게시글의 이미지에 포함된 촬영 시간 정보
이 때, 상기 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 적용하는 가중치(
Figure 112018084242913-pat00006
)는, 혼잡도 측정의 정확도를 높이기 위한 것으로, 게시글에 포함된 이미지가 실제 사용자가 원하는 장소, 원하는 시간의 혼잡도를 얼마나 반영하고 있는지에 따라 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 즉, <수학식 1>에 기재된 바와 같이, 가중치
Figure 112018084242913-pat00007
는 다양한 변수들에 대한 함수일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 가중치(
Figure 112018084242913-pat00008
)는 상기 이미지에 포함된 위치 정보가 수집한 복수의 게시글에 포함된 이미지의 위치 정보의 평균값에서 가까울수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 또는, 상기 가중치(
Figure 112018084242913-pat00009
)는 상기 이미지에 포함된 촬영 위치 정보를 기반으로 인접하여 촬영된 이미지가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 이는 장소와 관련한 키워드를 해시태그로 입력하여 업로드 한 사용자가 실제로 해당 장소에 있을 가능성이 높은 경우 일수록 혼잡도 분석에 적합함을 수식화한 것으로, 특정 장소와 관련한 키워드를 해시태그로 한 게시글이 많은 위치에서 촬영된 이미지일수록 실제로 해당 장소에서 촬영된 이미지일 가능성이 높은 것으로 판단하고 더 높은 가중치가 적용되도록 할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 가중치(
Figure 112018084242913-pat00010
)는 상기 이미지에 포함된 촬영 시간 정보를 기반으로 최근에 촬영된 이미지일수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 이는 최근에 촬영된 이미지일수록 현재 시점에서의 혼잡도를 분석하는 데에 적합함을 수식화한 것이다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 가중치(
Figure 112018084242913-pat00011
)는 상기 이미지에 포함된 사람의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 수집된 이미지에 따라서는 특정 장소에 존재하는 사람들을 충분히 포함하지 않을 수 있으므로 이미지 내 나타나지 않은 사람들이 반드시 그 장소에 있지 않음을 의미하는 것은 아니고, 따라서 이미지 내 사람 수가 적다는 사실이 반드시 해당 장소가 혼잡하지 않음을 의미하지는 않는다. 반면, 이미지 내에 나타난 사람들은 반드시 해당 장소에 있음을 의미하기 때문에, 이미지 내 포함된 사람의 수가 많은 이미지가 사람의 수가 적은 이미지보다 혼잡도 분석에 있어서 더 적합할 수 있다. 이에 따라, 일 실시예에 따르면 이미지 내 포함된 사람의 수가 적은 게시글보다는 사람의 수가 많은 게시글에 더 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 가중치(
Figure 112018084242913-pat00012
)는 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다.
전술한 가중치 설정 방법은 예시를 위한 것일 뿐, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 상기 가중치(
Figure 112018084242913-pat00013
)는 게시글에 포함된 이미지가 실제 사용자가 원하는 장소의 혼잡도를 얼마나 잘 반영하고 있는지에 따라 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 즉, <수학식 1>에는
Figure 112018084242913-pat00014
가 수집한 게시글의 수, i 번째 게시글에 포함된 이미지의 촬영 위치 및 촬영 시간, i 번째 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수
Figure 112018084242913-pat00015
의 함수로 기재되어 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 요인을 변수로가질 수 있음은 물론이다.
전술한 방식에 의해 산출된 혼잡도(C)는, 예를 들면 절대적인 수치이거나, 해당 장소가 수용할 수 있는 인원과 장소 내에 존재하는 사람의 수의 비율일 수 있다. 또는 일정 기간 내에서 해당 장소가 가장 혼잡한 시점의 혼잡도와 현재 시점의 혼잡도의 비율일 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법은, 사용자가 입력한 키워드에 대한 혼잡도를 시계열적으로 측정하여 시간대 별 혼잡도 정보를 제공할 수 있다.
SNS 서버에 업로드 된 이미지에는 사진촬영정보(Exchangeable image file format, EXIF)가 포함될 수 있다. 사진촬영정보(Exchangeable image file format, EXIF)는 사진파일 내부에 저장되는 일종의 정보 데이터로, 카메라 제조사, 카메라 모델, 회전 방향, 날짜와 시간, 색 공간, 초점 거리, 플래시, ISO 속도, 조리개, 셔터 속도, 위성위치정보(GPS) 등의 정보가 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버는, 사용자가 입력한 키워드를 해시태그로 포함하는 게시글을 수집하고, 수집된 게시글에 포함된 이미지의 사진촬영정보(Exchangeable image file format, EXIF)로부터 이미지가 촬영된 시간 정보를 획득하여 이를 기반으로 시계열적으로 혼잡도를 측정하고, 이를 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 이를 통해 사용자는 본인이 방문을 원하는 시점 혹은 혼잡도를 측정하고자 하는 시점의 혼잡도가, 다른 시점의 혼잡도와 대비하여 어느정도 혼잡한지에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지로부터 추출한 배경을 이용한 사진 촬영 위치 및 구도 추천 방법을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법은, (e) 이미지로부터 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 (e) 단계는 복수개의 게시글에 포함된 복수개의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 복수개의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 이미지 분석부(130)는 획득한 이미지로부터 사람을 추출하고, 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다. 많은 사람들이 방문하는 관광지 혹은 명소 등에는 사람들이 선호하는 촬영 스팟이 있을 수 있는데, 이와 같은 촬영 스팟에서 촬영된 사진은, 유사한 위치 및 구도에서 촬영되어 이미지 내 사람을 제외한 그 배경이 유사할 수 있다. 즉, 수집한 게시글에 포함된 이미지 중 배경이 유사한 이미지가 많은 경우, 그 이미지가 촬영된 장소를 사람들이 선호하는 촬영 스팟으로 판단할 수 있다. 이에 따라 본 발명의 일 실시예에 따르면, 촬영스팟 추천부(150)는 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하고, 사용자에게 사진 촬영 위치 및 구도를 추천하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버(100)가 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력받으면, SNS 서버로부터 상기 입력받은 키워드를 해시태그로 포함하는 게시글들을 수집할 수 있다. 수집된 게시글은 함께 업로드 된 이미지를 포함할 수 있고, 이러한 이미지에는 사람 및 배경이 포함될 수 있다. 혼잡도 측정 서버(100)는 상기 이미지로부터 사람 및 배경을 각각 추출하고, 이미지로부터 추출된 사람의 수를 이용해 혼잡도를 측정하고, 추출된 배경을 이용해 촬영 스팟을 추천할 수 있다.
위에서 설명된 본 발명의 실시 예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 이들에 의하여 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명에 대한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정 및 변경을 가할 수 있을 것이며, 이러한 수정 및 변경은 본 발명의 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
100: 혼잡도 측정 서버
110: 키워드 입력부 120: 게시글 수집부
130: 이미지 분석부 140: 혼잡도 측정부
150: 촬영스팟 추천부 160: 표시부
200: 사용자 단말 300: SNS 서버

Claims (12)

  1. 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법에 있어서,
    (a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계;
    (b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계;
    (c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계; 및
    (d) 상기 수집한 게시글 각각에 대하여 게시글에 포함된 이미지로부터 추출된 사람의 수에 가중치를 적용하고, 상기 수집한 게시글 전부에 대하여 상기 가중치가 적용된 사람의 수를 합산하여 혼잡도를 측정하는 단계; 를 포함하고,
    상기 가중치는,
    수집한 단일의 게시글에 포함된 이미지의 촬영 위치 정보가 상기 수집한 게시글 각각에 포함된 이미지의 촬영 위치 정보의 평균값에 인접하는 정도,
    수집한 단일의 게시글에 포함된 이미지의 촬영 시간 정보와 상기 혼잡도 측정서버가 사용자 단말로부터 상기 키워드를 입력받는 시간 정보 사이의 시간 간격의 정도,
    수집한 단일의 게시글에 포함된 이미지로부터 추출된 사람의 수의 크기 및
    상기 혼잡도 측정서버가 상기 SNS 서버로부터 수집한 상기 게시글의 수의 크기 중 적어도 어느 하나를 변수로 하는 함수인 것을 특징으로 하는,
    해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는, 상기 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 SNS서버에 업로드 된 게시글을 수집하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는, 상기 이미지로부터 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 (c) 단계는, 상기 이미지에서 상기 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 수집한 게시글을 이용하여 시계열에 따른 혼잡도를 측정하는 것을 특징으로 하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    (e) 상기 이미지로부터 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (e) 단계는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
  11. 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받는 키워드 입력부;
    SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 게시글 수집부;
    상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 이미지 분석부;
    상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 혼잡도 측정부; 및
    상기 혼잡도 측정부가 측정한 혼잡도를 사용자에게 표시하는 표시부; 를 포함하고,
    상기 혼잡도 측정부는,
    상기 수집한 게시글 각각에 대하여 게시글에 포함된 이미지로부터 추출된 사람의 수에 가중치를 적용하고, 상기 수집한 게시글 전부에 대하여 상기 가중치가 적용된 사람의 수를 합산하여 혼잡도를 측정하는 것을 특징으로 하고,
    상기 가중치는,
    수집한 단일의 게시글에 포함된 이미지의 촬영 위치 정보가 상기 수집한 게시글 각각에 포함된 이미지의 촬영 위치 정보의 평균값에 인접하는 정도,
    수집한 단일의 게시글에 포함된 이미지의 촬영 시간 정보와 혼잡도 측정서버가 사용자 단말로부터 상기 키워드를 입력받는 시간 정보 사이의 시간 간격의 정도,
    수집한 단일의 게시글에 포함된 이미지로부터 추출된 사람의 수의 크기 및
    상기 게시글 수집부가 상기 SNS 서버로부터 수집한 상기 게시글의 수의 크기 중 적어도 어느 하나를 변수로 하는 함수인 것을 특징으로 하는,
    해시태그를 이용한 혼잡도 측정 서버.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천해주는 촬영스팟 추천부;를 더 포함하되,
    상기 촬영스팟 추천부는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 서버.

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