KR20110028067A - 사용자의 관심도를 반영한 콘텐츠 스케줄링 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
사용자의 관심도를 반영한 콘텐츠 스케줄링 장치 및 방법이 개시된다. 콘텐츠 스케줄링 장치는 사용자에 대한 감지 정보로부터 추출된 매칭 요소와 콘텐츠에 관한 매칭 요소의 단순 매칭을 통해 제1 콘텐츠 스케줄을 생성한다. 콘텐츠 스케줄링 장치는 감지 정보를 이용하여 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별하고, 미리 생성된 관심도 점수 테이블로부터 판독된 식별된 사용자 그룹의 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 이용하여 제1 콘텐츠 스케줄을 조정함으로써 제2 콘텐츠 스케줄을 생성한다.
디지털 사이니지, 관심도, 콘텐츠 스케줄링, 가중치, 영상
Description
콘텐츠 제공 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 콘텐츠 제공 효과를 높이기 위한 콘텐츠 스케줄링 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 디지털 문화의 확산으로 소비자들의 생활 패턴 뿐만 아니라 광고 산업의 규모와 경향에도 변화가 일어나고 있다. 그 일례로, 평판 텔레비전 업체들이 "디지털 사이니지(Digital Signage)"라고 불리는 전자 광고 시장 개척에 나서고 있다. 디지털 사이니지는 기업들의 마케팅, 광고, 트레이닝 효과 및 고객 경험을 유도할 수 있는 커뮤니케이션 툴로 공항이나 호텔, 병원 등 공공 장소에서 동영상 또는 스틸 이미지와 같은 광고 콘텐츠뿐만 아니라 정보 콘텐츠와 게임 콘텐츠 등을 제공하는 디지털 영상 장치를 말한다. 디지털 사이니지는 시간, 장소, 목적에 맞는 콘텐츠를 실시간으로 대중에게 전달함으로써 새로운 정보 및 광고 전달 시스템으로 부각되고 있다.
콘텐츠의 실제 제공시의 사용자의 관심도에 대한 모니터링 결과를 콘텐츠 스케줄링 결과에 반영하여 효과적으로 콘텐츠 스케줄링을 제공하기 위한 콘텐츠 스케줄링 장치 및 방법을 제공한다.
일 측면에 따른 콘텐츠 스케줄링 장치는 매칭 엔진, 사용자 그룹 분석부 및 콘텐츠 스케줄 생성부를 포함한다. 매칭 엔진은 사용자에 대한 감지 정보로부터 적어도 하나의 매칭 요소를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 매칭 요소와 각 콘텐츠의 메타 정보에 포함된 적어도 하나의 매칭 요소와 비교하여 제1 콘텐츠 스케줄을 생성한다. 사용자 그룹 분석부는 감지 정보를 이용하여 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별한다. 콘텐츠 스케줄 생성부는 각 사용자 그룹별로 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 나타내는 관심도 점수 테이블로부터 식별된 사용자 그룹의 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 판독하고, 판독된 관심도 점수를 이용하여 제1 콘텐츠 스케줄을 조정하여 제2 콘텐츠 스케줄을 생성한다.
사용자의 감지 정보는, 사용자를 촬영하여 얻은 영상 정보를 포함할 수 있다.
사용자 그룹 분석부는, 사용자에 대한 감지 정보로부터 관심도 점수를 결정하여 관심도 점수 테이블을 생성할 수 있다.
사용자 그룹 분석부는, 콘텐츠 스케줄링 장치를 이용하는 복수의 사용자들에 대한 각 사용자 그룹별로 관심도 점수를 누적하여 관심도 점수 테이블을 생성할 수 있다. 사용자 그룹 분석부는, 감지 정보로부터 사용자의 콘텐츠에 대한 관심도 점 수를 생성하고, 관심도 점수 테이블에서 사용자가 속한 적어도 하나의 사용자 그룹에 대한 관심도 점수에 생성된 관심도 점수를 반영하여 관심도 점수 테이블을 갱신할 수 있다.
사용자 그룹 분석부는, 콘텐츠 재생 순서에 따라 복수의 사용자들에 대한 관심도 변화의 모니터링 결과를 누적하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하고, 각 콘텐츠별로 부여된 가중치 정보를 나타내는 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 생성할 수 있다.
사용자 그룹 분석부는 감지 정보로부터 콘텐츠 재생 순서에 따른 사용자의 관심도 변화를 모니터링하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하고, 부여된 가중치 정보를 이용하여 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 갱신할 수 있다.
콘텐츠 스케줄 생성부는 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 참조하여 제2 콘텐츠 스케줄을 조정하여 제3 콘텐츠 스케줄을 생성할 수 있다.
다른 측면에 따른 콘텐츠 스케줄링 방법은 사용자에 대한 감지 정보로부터 적어도 하나의 매칭 요소를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 매칭 요소와 각 콘텐츠의 메타 정보에 포함된 적어도 하나의 매칭 요소와 비교하여 제1 콘텐츠 스케줄을 생성하는 동작과, 감지 정보를 이용하여 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별하는 동작과, 각 사용자 그룹별로 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 나타내는 관심도 점수 테이블로부터 식별된 사용자 그룹의 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 판독하고, 판독된 관심도 점수를 이용하여 제1 콘텐츠 스케줄을 조정함으로써 제2 콘텐츠 스케줄을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
기존 디지털 사이니지에서의 정적인 콘텐츠 스케줄링 방법을 탈피하여 콘텐츠에 대한 시장에서의 실제 관심도를 반영하여 콘텐츠를 스케줄링할 수 있다. 따라서, 사용자에게 보다 정확하고 적합한 콘텐츠를 제공할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 콘텐츠 스케줄링 장치의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
콘텐츠 스케줄링 장치(100)는 매칭 엔진(110), 사용자 그룹 분석부(120) 및 콘텐츠 스케줄 생성부(130)를 포함할 수 있다.
매칭 엔진(110)은 사용자로부터 획득 가능한 사용자(또는 고객)의 속성, 또는 연령대와 같은 정적인 정보들을 통해 1차 매칭 작업을 수행한다. 정적인 정보는 사용자에 대한 감지 정보로부터 추출될 수 있는 정보로서 일 실시예에 따른 콘텐츠 스케줄링에 이용되는 매칭 요소로 기능할 수 있다. 예를 들어, 1차 매칭 작업은 사용자에 대한 감지 정보로부터 적어도 하나의 매칭 요소를 추출하고, 각 콘텐츠의 메타 정보에 포함된 적어도 하나의 매칭 요소와 비교하여 콘텐츠를 스케줄 링하는 것일 수 있다.
사용자의 감지 정보는 여러 종류의 센서를 이용하여 사용자의 존재, 자세, 위치, 사용자 외모 등을 감지하여 얻은 정보를 의미한다. 예를 들어, 사용자의 감지 정보는 사용자를 촬영하여 얻은 영상 정보일 수 있다. 이 경우, 매칭 엔진(110)은 비전 기반으로 획득된 영상 정보로부터 사용자의 성별, 연령 등의 매칭 요소들을 추출할 수 있다.
한편, 각 콘텐츠에는 콘텐츠에 대한 메타 정보가 포함될 수 있다. 특히, 콘텐츠가 광고인 경우, 메타 정보에는 해당 광고의 타겟이 되는 사용자에 대한 연령, 성별 등과 같은 정보가 포함될 수 있다. 콘텐츠에 대한 메타 정보에 포함되는 정보들은 해당 콘텐츠에 대한 매칭 요소로서 기능할 수 있다.
이와 같이, 매칭 엔진(110)은 1차 매칭 작업을 통해서 무수한 콘텐츠 중에서 사용자의 감지 정보로부터 추출된 매칭 요소 및 콘텐츠별 매칭 요소를 단순 매칭하여 사용자와 관련이 있다고 결정될 수 있는 적어도 하나의 콘텐츠를 선택하고, 매칭 요소의 매칭율을 이용하여 매칭 점수를 계산하여, 선택된 콘텐츠를 매칭 점수에 따라 정렬할 수 있다. 매칭 엔진(110)은 정렬된 콘텐츠 중 소정의 매칭 점수 이상인 콘텐츠의 열(sequence)을 1차 콘텐츠 스케줄링 결과로 출력할 수 있다.
사용자 그룹 분석부(120)는 감지 정보를 이용하여 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별한다. 사용자 그룹은 콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 이용하는 사용자를 소정의 기준에 따라 그룹화한 집단을 의미하며, 사용자 그룹은 성별, 연령등과 같은 정적인 분류 기준에 따라 분류될 수도 있으며, 실제 시장에서 관심을 보인 콘텐츠의 유사도에 따라 분류될 수 있다. 이러한 사용자 그룹의 종류 및 사용자 그룹의 분류 기준은 다양한 방법으로 변경 실시가 가능하다. 사용자 그룹 분석부(120)는 감지 정보로부터 추출된 매칭 요소를 이용하여 사용자가 속할 수 있는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별할 수 있다.
또한, 사용자 그룹 분석부(120)는 사용자의 관심도를 비전 기반으로 인식하고, 모니터링하고, 분석할 수 있다. 이를 위해, 사용자 그룹 분석부(120)는 콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 사용하는 사용자에 대한 감지 정보로부터 관심도 점수를 결정하여 관심도 점수 테이블에 반영할 수 있다. 예를 들어, 사용자를 촬영한 동영상으로부터 사용자 얼굴의 표정 및 동작 등을 분석하여 관심도 점수가 결정될 수 있다.
사용자 그룹 분석부(120)는 콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 이용하는 복수의 사용자들에 대해 사용자 그룹별로 관심도를 누적하여 관심도 점수 테이블을 생성할 수 있다. 또한, 사용자 그룹 분석부(120)는 사용자에 대한 감지 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 생성하고, 관심도 점수 테이블에서 사용자가 속한 적어도 하나의 사용자 그룹에 대한 관심도 점수에, 현재 사용자에 대해 생성된 관심도 점수를 반영하여 관심도 점수 테이블을 갱신할 수 있다. 갱신된 관심도 점수 테이블은 다음번 사용자에 대한 콘텐츠 스케줄링에 이용될 수 있다.
사용자 그룹 분석부(120)는 관심도 점수 테이블뿐만 아니라, 콘텐츠 재생 순서에 따른 콘텐츠 가중치 정보를 나타내는 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 생성할 수 있다. 사용자 그룹 분석부(120)는 콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 이용하는 복수의 사용자들이 콘텐츠 재생 순서에 따라 보이는 관심도의 변화(또는 관심도 점수의 변화)를 모니터링하고 모니터링 결과를 누적하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하고, 각 콘텐츠별로 부여된 가중치 정보를 나타내는 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 생성할 수 있다.
또한, 사용자 그룹 분석부(120)는 사용자에 대한 감지 정보로부터 콘텐츠 재생 순서에 따른 사용자의 관심도 변화를 모니터링한 결과를 이용하여 이전에 생성된 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 갱신할 수 있다. 갱신된 콘텐츠 순서 가중치 테이블은 다음번 사용자에 대한 콘텐츠 스케줄링에 이용될 수 있다.
콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 매칭 엔진(110)에서 1차 매칭 작업을 통해 생성된 1차 콘텐츠 스케줄링 결과에 사용자 그룹 분석부(120)에서 일정 기간 누적된 사용자 그룹의 관심도를 반영하여 제2 콘텐츠 스케줄을 생성할 수 있다. 제2 콘텐츠 스케줄은 콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 통해 사용자에게 제공되는 콘텐츠의 순서를 나타내는 정보이다.
상세하게는, 콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 미리 생성된 관심도 점수 테이블로부터 식별된 사용자 그룹의 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 판독하고, 판독된 관심도 점수를 이용하여 1차적인 콘텐츠 스케줄링 결과 즉, 제1 콘텐츠 스케줄을 조정함으로써 2차적으로 콘텐츠를 스케줄링한다. 또한, 콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 2차적으로 콘텐츠를 스케줄링하여 생성된 제2 콘텐츠 스케줄에 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 참조하여 스케줄링된 콘텐츠 순서를 조정함으로써 최종 콘텐츠 스케줄링 결과를 생성할 수 있다. 콘텐츠 스케줄링 장치(100)는 최종 콘텐츠 스케줄에 맞추어 사용자에게 콘텐츠를 제공할 수 있다.
도 2는 매칭 엔진(110)에서 1차 매칭 작업을 통해 생성된 제1 콘텐츠 스케줄의 일 예를 나타내는 도면이다. 즉, 도 2는 매칭 엔진(110)에 의한 1차적 매칭 작업의 결과로서 매칭 점수에 따라 재생 순서대로 콘텐츠를 정렬시킨 것을 도시한 도면이다.
도 2에서 MGi는 1차 콘텐츠 스케줄링 결과에 따라 생성되는 매칭 점수를 나타내며, Ci는 콘텐츠를 나타낸다. 도 2에서 동일한 박스(210, 220, 230, 240)에 포함된 콘텐츠는 동일한 매칭 점수를 가지며, MG1이 가장 높은 매칭 정보를 가지는 그룹이고, MG4가 가장 낮은 매칭 점수를 가지는 그룹을 나타낸 예를 보여준다.
도 2의 예는, 콘텐츠 C1이 가장 높은 매칭 점수(MG1)를 가지며, 콘텐츠 C2, 콘텐츠 C3 및 콘텐츠 C4가 2번째로 높은 매칭 점수(MG2)를 가지며, 콘텐츠 C5, 콘텐츠 C6 및 콘텐츠 C7이 3번째로 높은 매칭 점수(MG3)를 가지며, 콘텐츠 C8 및 콘텐츠 C9가 최저의 매칭 점수(MG4)를 가짐을 나타낸다.
도 3은 관심도 점수 테이블의 일 예를 나타내는 도면이다.
관심도 점수 테이블(300)은 사용자 그룹별 각 콘텐츠(Ci)에 대한 관심도 점수(EGi)를 나타낸다. 관심도 점수(EGi)는 i가 높을수록 점수가 높음을 나타낼 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 동일한 콘텐츠라 하더라도 사용자 그룹에 따라 관심도가 다를 수 있다.
도 4는 도 2의 1차 매칭 결과에 관심도 점수 테이블의 사용자 그룹별 관심도를 반영한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 매칭 엔진(110)에서 1차적으로 계산된 매칭 점수 MGi를 가지고 결과 리스트에 있는 각 콘텐츠에 대해 일정 기간 동안 누적된 사용자 그룹의 관심도 점수 EGi를 반영하여 매칭 점수 IGi를 다시 계산할 수 있다.
이는 수학식 1로 나타낼 수 있다.
여기에서 FA는 1차적으로 계산된 매칭 점수 MGi 및 관심도 점수 EGi를 이용하여 새롭게 계산된 매칭 점수를 생성하기 위한 함수로서, 미리 설정되어 소정의 저장소에 저장되어 이용될 수 있다. EGi는 사용자 그룹 분석부(120)에 의해 사용자들의 재생된 콘텐츠에 대한 관심도를 인식하여 각 관심도에 해당하는 점수를 사용자 그룹별로 최근 일정 기간 동안 누적하여 합산하여 생성될 수 있으며 다른 다양한 방법을 통해 계산될 수 있다. 생성된 각 관심도에 해당하는 점수는 정규화되어 도 3에 도시된 바와 같이 각 사용자 그룹별로 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 나타내는 관심도 점수 테이블(300)로 생성되어 이용될 수 있다.
콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 도 2의 매칭 결과에 도 3의 관심도 점수 테이 블의 관심도 점수를 가중치로 주어 수학식 1에 따라 정렬하면, 도 2의 매칭 결과에 따른 콘텐츠 스케줄링 순서는 도 4에 도시된 바와 같이 변경될 수 있다.
즉, 관심도 점수를 반영하면, 콘텐츠 C2가 가장 높은 점수(IG1)를 가지며, 콘텐츠 C1, 콘텐츠 C4 및 콘텐츠 C5가 2번째로 높은 점수(IG2)를 가지며, 콘텐츠 C3 및 콘텐츠 C7이 3번째로 높은 점수(IG3)를 가지며, 콘텐츠 C6 및 콘텐츠 C9가 4번째로 높은 점수(IG4)를 가지며, 마지막으로 콘텐츠 C8이 최저 점수(IG5)를 갖는 것으로 콘텐츠 스케줄이 변경될 수 있다.
도 5는 콘텐츠 재생 순서에 따른 사용자 관심도 변화를 나타내는 그래프의 일 예를 나타낸다.
콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 이용하는 사용자의 관심은 콘텐츠 재생이 진행됨에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 C1, 콘텐츠 C2, 콘텐츠 C3 및 콘텐츠 C4 순서로 콘텐츠가 재생된 경우, 사용자의 관심도는 도 5에 도시된 바와 같이, 콘텐츠 C1재생후 콘텐츠 C2 재생시 높아졌다가, 콘텐츠 C3 재생시 저하되어, 콘텐츠 C4가 재생되기 시작하면 사용자가 콘텐츠 스케줄링 장치(100) 주변을 떠나는 등의 이유로 관심도 점수가 계산되지 않아서 관심도 점수가 0이 될 수 있다.
이와 같이, 콘텐츠의 재생 순서에 따라서도 사용자의 관심도가 변할 수 있는 점을 고려하여, 콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 콘텐츠 재생에 따라 사용자의 관심도가 유지되었는지, 상승했는지, 하락했는지의 여부에 따른 가중치를 부여하고, 이를 콘텐츠 순위에 반영하여 콘텐츠를 스케줄링할 수 있다.
도 6은 콘텐츠 순서 가중치 테이블의 일 예를 나타내는 도면이다.
전술한 바와 같이, 사용자 그룹 분석부(120)는 콘텐츠 재생 순서에 따라 콘텐츠 스케줄링 장치(100)를 이용한 사용자들에 대한 관심도 변화의 모니터링 결과를 누적하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하고, 각 콘텐츠별로 부여된 가중치 정보를 나타내는 콘텐츠 순서 가중치 테이블(600)을 생성할 수 있다. 도 6을 참조하면, 콘텐츠 순서 가중치 테이블(600)은 2개의 콘텐츠 순서에 대한 가중치 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 C1이 재생된 후 콘텐츠 C2가 재생되는 경우, 가중치 OW1가 콘텐츠 C2에 부여될 수 있다. 동일한 콘텐츠가 연속하여 재생되지 않아서, 동일한 콘텐츠가 연속 재생되는 경우, 가중치 정보는 부여되지 않을 수 있다.
도 7은 콘텐츠 순서 가중치를 반영한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
최종 매칭 점수 FGi는 IGi에 OWi를 반영하는 함수 FB를 이용하여 계산될 수 있다.
FB는 변수 IGi 및 OWi를 변수로 하는 소정의 함수로 미리 설정될 수 있다. 콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 도 4에서 각 점수 순서에 따른 일련의 콘텐츠 스케줄 후보들을 생성하고, 생성된 스케줄 후보에 대하여 도 6의 콘텐츠 순서 가중치 테이블의 가중치를 부여하여 최종 점수를 생성할 수 있다. 예를 들어, 5개의 콘텐츠를 선택하여 최종 스케줄을 생성한다고 할 때, <콘텐츠 C2-콘텐츠 C1-콘텐츠 C4-콘텐츠 C5-콘텐츠 C3>, <콘텐츠 C2-콘텐츠 C1-콘텐츠 C3-콘텐츠 C6-콘텐츠 C8>, <콘텐츠 C2-콘텐츠 C4-콘텐츠 C3-콘텐츠 C6-콘텐츠 C8>, <콘텐츠 C2-콘텐츠 C5-콘텐츠 C3-콘텐츠 C6-콘텐츠 C8>과 같은 콘텐츠 스케줄 후보들에 대하여 콘텐츠 순서 가중치 테이블(600)을 참조하여 가중치를 부여하고, 부여된 가중치 점수가 가장 높은 콘텐츠 스케줄 후보를 최종 콘텐츠 스케줄링 결과로 생성할 수 있다.
도 7을 참조하면, 최종 콘텐츠 스케줄링 결과는 콘텐츠 C2, 콘텐츠 C1, 콘텐츠 C7, 콘텐츠 C6, 콘텐츠 C8의 순서로 재생되는 것으로 결정될 수 있다.
도 8은 콘텐츠 스케줄링 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
매칭 엔진(110)은 사용자에 대한 감지 정보로부터 추출되는 적어도 하나의 매칭 요소를 이용하여 1차적으로 콘텐츠를 스케줄링하여 제1 콘텐츠 스케줄을 생성한다(810). 매칭 엔진(110)은 감지 정보로부터 적어도 하나의 매칭 요소를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 매칭 요소를 각 콘텐츠에 대한 적어도 하나의 매칭 요소와 비교하여 매칭 요소의 매칭율에 따른 매칭 점소에 따라 1차적으로 콘텐츠를 스케줄링할 수 있다.
콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 1차적 콘텐츠 스케줄링 결과에 관심도 점수 테 이블의 사용자 그룹별 각 콘텐츠의 관심도 점수를 반영하여 2차적으로 콘텐츠를 스케줄링하여 제2 콘텐츠 스케줄을 생성한다(820). 콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹에 대한 콘텐츠의 관심도 점수를 관심도 점수 테이블에서 판독하고, 판독된 관심도 점수를 1차적 콘텐츠 스케줄링 결과에 가중치를 적용하는 방식으로 2차적으로 콘텐츠를 스케줄링할 수 있다.
또한, 추가적으로, 콘텐츠 스케줄 생성부(130)는 2차적 콘텐츠 스케줄링 결과에 콘텐츠 순서 가중치 테이블의 콘텐츠 재생 순서에 따른 가중치를 반영함으로써 제3 콘텐츠 스케줄을 얻을 수 있다(830).
동작 820 및 동작 830은 순차적으로 모두 수행되어야 하는 것은 아니며, 콘텐츠 스케줄링 방법의 구현예에 따라 동작 820만이 수행될 수도 있고, 동작 830만이 수행될 수도 있다.
도 9는 사용자 관심도 모니터링 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
사용자 그룹 분석부(120)는 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별한다(910). 사용자 그룹 분석부(120)는 콘텐츠 재생에 따른 사용자의 관심도 레벨을 모니터링한다(920). 사용자 그룹 분석부(120)는 모니터링 결과를 이용하여 관심도 점수 테이블 및 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 갱신한다(930).
관심도 점수 테이블에는 식별된 적어도 하나의 사용자 그룹에 대한 관심도 점수에 사용자에 대해 계산되는 관심도 점수가 반영된다. 콘텐츠 순서 가중치 테이블에는 사용자에 대해 제공되는 콘텐츠 재생 순서에 따른 관심도 변화를 나타내는 점수가 반영된다. 갱신된 관심도 점수 테이블 및 콘텐츠 순서 가중치 테이블은 콘텐츠 스케줄링 장치(100)의 다음 번 사용자에 대한 콘텐츠 스케줄링시에 이용된다.
도 10은 콘텐츠 스케줄링 장치를 채용한 디지털 사이니지의 구현예를 나타내는 도면이다.
디지털 사이니지(1000)는 제어부(1010), 촬영부(1020), 사용자 인터페이스부(1030), 저장부(1040) 및 출력부(1050)를 포함할 수 있다.
제어부(1010)는 디지털 사이니지(1000)의 동작 전반을 제어하도록 구성되며, 도 1의 콘텐츠 스케줄링 장치(100)에 대응하는 콘텐츠 스케줄러(1015)를 포함할 수 있다. 제어부(1010)는 저장부(1040)에 저장된 적어도 하나의 콘텐츠를 재생하기 위한 데이터 처리 모듈(도시되지 않음) 및 촬영부(1020)로부터 촬영된 영상에 대한 노이즈 제거, 색감 처리 등의 일반적 영상 처리 동작 및 영상으로부터 매칭 요소를 추출하는 동작을 수행하는 영상 처리 모듈(도시되지 않음) 등을 포함할 수 있다.
촬영부(1020)는 렌즈, CCD, CMOS와 같은 영상 센서 및 아날로그 디지털 컨버터 등의 모듈을 포함하는 카메라 모듈로 구성될 수 있다. 사용자 인터페이스부(1030)는 터치 패드, 키 패드 등으로 구성될 수 있다. 콘텐츠 스케줄러(1015)는 사용자의 촬영 영상뿐만 아니라, 사용자 인터페이스부(1030)로부터 입력되는 사용자 입력 신호를 이용하여 재생중인 콘텐츠에 대한 관심도 레벨을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제공되는 콘텐츠와 함께 제공되는 콘텐츠에 대한 상세 정보 제공 아이콘을 선택하는 사용자 입력 신호가 입력되면, 해당 콘텐츠에 대한 관심도 레벨이 높은 것으로 결정될 수 있다.
저장부(1040)는 디지털 사이니지(1000)의 동작을 위한 운영 체제, 애플리케이션 및 콘텐츠 스케줄링의 대상이 되는 복수 개의 콘텐츠를 저장할 수 있다. 출력부(1050)는 제어부(1010)에서 재생된 콘텐츠에 대한 영상 데이터를 출력하기 위한 디스플레이 및 오디오 데이터를 출력하기 위한 오디오 출력 장치를 포함할 수 있다.
기존 디지털 사이니지에서의 정적인 정보의 매칭 방법으로 유사한 사용자 그룹에 대하여 항상 같은 컨텐츠 리스트가 재생되는 기법을 탈피하여, 실제 시장에서 재생된 콘텐츠가 고객의 관심을 끌었는지와 시간의 흐름에 따른 관심의 변화를 반영함으로써 콘텐츠를 스케줄링할 수 있다. 따라서, 사용자에게 보다 정확하고 적합한 콘텐츠를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적 특성에서 벗어나지 않는 범위에 서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
도 1은 콘텐츠 스케줄링 장치의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2는 매칭 엔진(110)에서 1차 매칭 작업을 통해 생성된 1차 콘텐츠 스케줄링 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 관심도 점수 테이블의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2의 1차 매칭 결과에 관심도 점수 테이블의 사용자 그룹별 관심도를 반영한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 콘텐츠 재생 순서에 따른 사용자 관심도 변화를 나타내는 그래프의 일 예를 나타낸다.
도 6은 콘텐츠 순서 가중치 테이블의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 콘텐츠 순서 가중치를 반영한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 8은 콘텐츠 스케줄링 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 사용자 관심도 모니터링 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 콘텐츠 스케줄링 장치를 채용한 디지털 사이니지의 구현예를 나타내는 도면이다.
Claims (16)
- 사용자에 대한 감지 정보로부터 적어도 하나의 매칭 요소를 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 매칭 요소와 각 콘텐츠의 메타 정보에 포함된 적어도 하나의 매칭 요소와 비교하여 제1 콘텐츠 스케줄을 생성하는 매칭 엔진;상기 감지 정보를 이용하여 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별하는 사용자 그룹 분석부; 및각 사용자 그룹별로 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 나타내는 관심도 점수 테이블로부터 상기 식별된 사용자 그룹의 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 판독하고, 상기 판독된 관심도 점수를 이용하여 상기 제1 콘텐츠 스케줄을 조정하여 제2 콘텐츠 스케줄을 생성하는 콘텐츠 스케줄 생성부를 포함하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제1항에 있어서,상기 사용자의 감지 정보는,상기 사용자를 촬영하여 얻은 영상 정보를 포함하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제1항에 있어서,상기 사용자 그룹 분석부는,상기 사용자에 대한 감지 정보로부터 관심도 점수를 결정하여 상기 관심도 점수 테이블을 생성하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제3항에 있어서,상기 사용자 그룹 분석부는,상기 콘텐츠 스케줄링 장치를 이용하는 복수의 사용자들에 대한 각 사용자 그룹별로 관심도 점수를 누적하여 관심도 점수 테이블을 생성하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제4항에 있어서,상기 사용자 그룹 분석부는,상기 감지 정보로부터 상기 사용자의 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 생성하고, 상기 관심도 점수 테이블에서 상기 사용자가 속한 적어도 하나의 사용자 그룹에 대한 관심도 점수에 상기 생성된 관심도 점수를 반영하여 상기 관심도 점수 테이블을 갱신하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제1항에 있어서,상기 사용자 그룹 분석부는,콘텐츠 재생 순서에 따라 복수의 사용자들에 대한 관심도 변화의 모니터링 결과를 누적하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하고, 각 콘텐츠별로 부여된 가중치 정보를 나타내는 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 생성하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제6항에 있어서,상기 사용자 그룹 분석부는 상기 감지 정보로부터 콘텐츠 재생 순서에 따른 상기 사용자의 관심도 변화를 모니터링하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하고, 상기 부여된 가중치 정보를 이용하여 상기 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 갱신하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 제6항에 있어서,상기 콘텐츠 스케줄 생성부는 상기 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 참조하여 상기 제2 콘텐츠 스케줄을 조정하여 제3 콘텐츠 스케줄을 생성하는 콘텐츠 스케줄링 장치.
- 사용자에 대한 감지 정보로부터 적어도 하나의 매칭 요소를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 매칭 요소와 각 콘텐츠의 메타 정보에 포함된 적어도 하나의 매칭 요소와 비교하여 제1 콘텐츠 스케줄을 생성하는 단계;상기 감지 정보를 이용하여 사용자가 속하는 적어도 하나의 사용자 그룹을 식별하는 단계; 및각 사용자 그룹별로 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 나타내는 관심도 점수 테이블로부터 상기 식별된 사용자 그룹의 각 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 판독하고, 상기 판독된 관심도 점수를 이용하여 상기 제1 콘텐츠 스케줄을 조정함으로써 제2 콘텐츠 스케줄을 생성하는 단계를 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제9항에 있어서,상기 사용자의 감지 정보는,상기 사용자를 촬영하여 얻은 영상 정보를 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제9항에 있어서,상기 관심도 점수는 상기 사용자에 대한 감지 정보로부터 결정되는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제11항에 있어서,복수의 사용자들에 대한 각 사용자 그룹별로 관심도 점수를 누적하여 상기 관심도 점수 테이블을 생성하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제12항에 있어서,상기 감지 정보로부터 상기 사용자의 콘텐츠에 대한 관심도 점수를 생성하는 단계; 및상기 관심도 점수 테이블에서 상기 사용자가 속한 적어도 하나의 사용자 그룹에 대한 관심도 점수에 상기 생성된 관심도 점수를 반영하여 상기 관심도 점수 테이블을 갱신하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제9항에 있어서,콘텐츠 재생 순서에 따라 복수의 사용자들에 대한 관심도 변화의 모니터링 결과를 누적하여 각 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하는 단계; 및각 콘텐츠별로 부여된 가중치 정보를 나타내는 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 생성하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제14항에 있어서,상기 감지 정보로부터 상기 콘텐츠 재생 순서에 따른 상기 사용자의 관심도 변화를 모니터링하여 재생되는 콘텐츠별 가중치 정보를 부여하는 단계; 및상기 부여된 가중치 정보를 이용하여 상기 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 갱신하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
- 제14항에 있어서,상기 콘텐츠 순서 가중치 테이블을 참조하여 상기 제2 콘텐츠 스케줄을 조정하여 제3 콘텐츠 스케줄을 생성하는 단계를 더 포함하는 콘텐츠 스케줄링 방법.
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KR1020090085982A KR20110028067A (ko) | 2009-09-11 | 2009-09-11 | 사용자의 관심도를 반영한 콘텐츠 스케줄링 장치 및 방법 |
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Cited By (3)
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WO2013187587A1 (ko) * | 2012-06-13 | 2013-12-19 | 포항공과대학교 산학협력단 | 데이터 샘플링 방법 및 장치 |
KR20180041857A (ko) | 2016-10-17 | 2018-04-25 | 삼성에스디에스 주식회사 | 다중 콘텐츠 재생 장치 환경의 콘텐츠 스케줄링 방법 및 장치 |
KR20180041856A (ko) | 2016-10-17 | 2018-04-25 | 삼성에스디에스 주식회사 | 콘텐츠 스케줄링 방법 및 장치 |
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2009
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013187587A1 (ko) * | 2012-06-13 | 2013-12-19 | 포항공과대학교 산학협력단 | 데이터 샘플링 방법 및 장치 |
KR101350782B1 (ko) * | 2012-06-13 | 2014-01-16 | 포항공과대학교 산학협력단 | 데이터 샘플링 방법 및 장치 |
KR20180041857A (ko) | 2016-10-17 | 2018-04-25 | 삼성에스디에스 주식회사 | 다중 콘텐츠 재생 장치 환경의 콘텐츠 스케줄링 방법 및 장치 |
KR20180041856A (ko) | 2016-10-17 | 2018-04-25 | 삼성에스디에스 주식회사 | 콘텐츠 스케줄링 방법 및 장치 |
US10861048B2 (en) | 2016-10-17 | 2020-12-08 | Samsung Sds Co., Ltd. | Content scheduling method and apparatus |
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