KR101646733B1 - 미디어 데이터 분류 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

미디어 데이터 분류 방법 및 그 장치가 개시된다. 미디어 데이터 분류 장치는 복수의 사용자 단말로부터 정지영상 또는 동영상을 포함하는 미디어 데이터를 수신하면, 미디어 데이터에 포함된 위치정보를 기초로 미디어 데이터를 공간단위로 분류하고, 미디어 데이터에 포함된 시간정보를 기초로 미디어 데이터를 시간단위로 분류하고, 공간단위 및 시간단위를 조합하여 미디어 데이터를 시공간 단위로 분류한다.

Description

미디어 데이터 분류 방법 및 그 장치{Method and apparatus of classifying media data}
본 발명은 미디어 데이터를 분류하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 복수의 제보자가 제공하는 복수의 미디어 데이터를 사건별로 자동 분류하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 스마트폰 카메라 기술의 발달에 힘입어, 언론 미디어에서 사용하는 보도사진 중에 스마트폰으로 찍은 사진이 급증하고 있다. 특히 교통사고나 범죄현장 등 예기치 못한 사건일수록 스마트폰에 의해 취득된 영상 콘텐츠의 비중이 점차적으로 높아지고 있다. 스마트폰을 비롯해 개인 소유 영상 미디어로부터 제보되는 영상 콘텐츠를 보도용으로 쓰는 경우는 페이퍼 미디어(종이신문)나 방송매체의 경우 전체 사진의 5% 미만인데 비해, 인터넷 신문의 경우 10% 정도로 추정되며, 위키트리, 상하이스트 등 SNS 매체의 경우는 15% 이상으로 추정된다.
언론 매체 등이 다수의 일반인들로부터 영상 제보를 받는 경우에, 동일 사건은 물론 성격이 서로 다른 사건의 제보가 동시에 이어질 가능성이 높다. 더욱이 대형 사건이 발생하고 주변에 영상 데이터를 제보할 의지가 있는 제보자가 다수 존재하는 경우, 언론 매체 등은 짧은 시간에 대량의 영상 데이터를 제공받을 것이다.
그러나 이와 같이 대량의 제보가 동시다발적으로 이루어지는 경우에, 언론 매체의 편집자가 이를 효율적으로 분류하고 해석하여 보도의 신속성을 이루는 것은 현실적으로 불가능하다.
등록특허공보 제10-1362764호
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 복수의 제보자로부터 수신한 복수의 미디어 데이터를 사건별로 분류하는 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 미디어 데이터의 분류 방법의 일 예는, 복수의 사용자 단말로부터 정지영상 또는 동영상을 포함하는 미디어 데이터를 수신하는 단계; 미디어 데이터에 포함된 위치정보를 기초로 미디어 데이터를 공간단위로 분류하는 단계; 미디어 데이터에 포함된 시간정보를 기초로 미디어 데이터를 시간단위로 분류하는 단계; 및 상기 공간단위 및 시간단위를 조합하여 미디어 데이터를 시공간 단위로 분류하는 단계;를 포함한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류 장치의 일 예는, 복수의 사용자 단말로부터 정지영상 또는 동영상을 포함하는 미디어 데이터를 수신하는 수신부; 미디어 데이터에 포함된 위치정보를 기초로 미디어 데이터를 공간단위로 분류하는 공간단위분류부; 미디어 데이터에 포함된 시간정보를 기초로 미디어 데이터를 시간단위로 분류하는 시간단위분류부; 및 공간단위 및 시간단위로 분류된 각 미디어 데이터에 포함된 음향 또는 문자 정보로부터 파악한 키워드를 기초로 미디어 데이터가 제공하는 상황을 분류하는 상황분류부;를 포함한다.
본 발명에 따르면, 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터를 시공간 단위로 분류할 수 있다. 또한, 시공간 단위로 분류된 미디어 데이터에 포함된 음성이나 문자 정보 등을 기초로 해당 미디어 데이터가 나타내는 상황(예를 들어, 교통사고, 화재 등)을 자동 분류하여 제공할 수 있어 미디어 데이터를 일일이 확인하지 않고서도 사건의 종류나 중요도 등을 미디어 매체 관리자가 용이하게 파악할 수 있다.
또한 미디어 데이터를 사건이 발생한 공간을 기준으로 3차원으로 분류하여 관리자가 원하는 관점에서 사건을 용이하게 살펴볼 수 있도록 한다. 또한 사건이 발생한 장소(예를 들어, 도심 또는 캠핑장 등)나 사건의 종류(예를 들어, 교통사고 또는 화재) 등에 따라 미디어 데이터의 분류를 위한 공간단위와 시간단위의 크기를 능동적으로 가변하여 해당 사건의 미디어 데이터를 정확하게 수집하고 분류할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류를 위한 전체 시스템의 개략적인 구조를 도시한 도면,
도 2는 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류 방법의 일 예를 도시한 흐름도,
도 3은 본 발명에 따른 미디어 데이터의 일 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 미디어 데이터를 공간단위로 분류하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명에 따른 미디어 데이터의 공간단위 분류 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 기본 공간단위를 가변하는 일 예를 도시한 도면,
도 7은 본 발명에 따른 본 발명에 따른 미디어 데이터를 시간단위로 분류하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도,
도 8은 본 발명에 따른 미디어 데이터의 시간 단위 분류 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 9는 본 발명에 따른 기본 시간단위를 가변하는 일 예를 도시한 도면,
도 10은 본 발명에 따라 미디어 데이터를 시공간단위로 분류한 일 예를 도시한 도면,
도 11은 본 발명에 따라 미디어 데이터의 촬영 방향을 기초로 상대적 촬영위치를 결정하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 12는 본 발명에 따라 미디어 데이터의 피사체 크기를 기초로 상대적 촬영거리를 결정하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 13은 본 발명에 따라 미디어 데이터의 촬영 각도를 기초로 상대적 촬영높이를 결정하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 14는 본 발명에 따라 미디어 데이터의 촬영 위치를 3차원으로 표시한 일 예를 도시한 도면,
도 15는 본 발명에 따른 미디어 데이터를 실내외를 기준으로 분류하는 방법의 일 예를 도시한 도면,
도 16은 본 발명에 따른 사용자 단말의 일 실시 예의 구성을 도시한 도면, 그리고,
도 17은 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류 장치의 일 실시 예의 구성을 도시한 도면이다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류 방법 및 그 장치에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류를 위한 전체 시스템의 개략적인 구조를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 정지영상이나 동영상 등을 포함하는 미디어 데이터를 자동 분류하는 미디어 데이터 분류 장치(100)는 유무선 통신망을 통해 복수의 사용자 단말(110,112,114,116)로부터 미디어 데이터를 수신한다.
사용자 단말(110,112,114,116)은 미디어 데이터를 유무선 통신망을 통해 미디어 데이터 분류 장치에 전송할 수 있는 모든 종류의 단말을 의미한다. 사용자 단말(110,112,114,116)의 일 예로, 스마트폰이나 테블릿 PC 등이 있을 수 있다. 사용자 단말(110,112,114,116)의 일 예의 구성은 도 16에서 다시 설명한다.
미디어 데이터 분류 장치(100)는 복수의 사용자 단말(110,112,114,116)로부터 수신한 미디어 데이터를 시공간단위로 분류하여 제공한다. 다른 예로, 미디어 데이터 분류 장치(100)는 미디어 데이터를 사건의 종류, 중요도 등에 따라 분류하여 제공할 수 있다. 다른 예로, 미디어 데이터 분류 장치(100)는 미디어 데이터의 3차원 상대적 촬영위치를 제공하여 관리자가 원하는 관점에서 해당 사건을 볼 수 있도록 한다.
도 2는 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 미디어 데이터 분류 장치(이하, '장치'라 함)는 복수의 사용자 단말로부터 미디어 데이터를 수신한다(S200). 장치는 미디어 데이터에 포함된 위치정보(예를 들어, GPS(Global Positioning System) 좌표 정보 등) 및 시간정보(실시 예에 따라 날짜 정보를 포함할 수 있음) 등을 기초로 화재나 교통사고 등과 같은 각종 사건사고가 발생한 공간영역 및 시간대의 미디어 데이터를 분류한다(S210).
장치는 미디어 데이터를 공간단위(예를 들어, 2차원 또는 3차원 분류)와 시간단위로 분류하는 경우뿐만 아니라, 실시 예에 따라 미디어 데이터의 촬영위치나 사건 현장의 위치가 실내 또는 실외 중 어디에 속하는지를 기초로 추가 분류할 수 있다. 미디어 데이터를 공간단위로 분류하는 방법의 일 예는 도 4에 도시되어 있고, 미디어 데이터를 시간단위로 분류하는 방법의 일 예는 도 7에 도시되어 있다. 또한 실내외를 기준으로 미디어 데이터를 추가 분류하는 방법의 일 예는 도 15에 도시되어 있다.
미디어 데이터에 녹음 정보나 문자 정보 등의 추가정보가 포함되어 있는 경우, 장치는 추가정보를 기초로 미디어 데이터를 사건별로 더 상세히 분류할 수 있다(S220).
구체적으로, 미디어 데이터에 사건 현장 소리 또는 제보자의 설명 음성 등을 녹음한 녹음 정보가 포함되어 있거나, 현장 상황에 대한 문자 정보가 포함되어 있는 경우에, 장치는 종래의 다양한 음성인식 알고리즘 또는 문자인식 알고리즘을 이용하여 녹음 데이터 또는 문자 정보를 분석하여 사건 종류를 파악할 수 있다. 예를 들어, 복수의 미디어 데이터에 포함된 추가 정보에 '불'이나 '소방차', '화재' 등의 단어 빈도가 높다면, 장치는 미디어 데이터가 가리키는 사건을 '화재'로 파악한다. 이를 위해 장치는 각 사건별 단어집을 미리 가지고 있을 수 있다.
장치는 분류가 완료된 미디어 데이터를 다른 장치에 제공하거나 화면에 표시할 수 있다(S230). 예를 들어, 장치는 특정 지역의 특정 시간대의 미디어 데이터의 제공 요청을 받으면, 해당 미디어 데이터를 분류하여 제공한다. 이때 장치는 실시 예에 따라 각 미디어 데이터의 상대적 위치를 함께 제공함으로써 관리자 등이 미디어 데이터가 나타내는 사건 현장을 원하는 관점에서 용이하게 파악할 수 있도록 한다. 또 다른 예로, 장치는 화재, 교통사고 등과 같이 사건별로 미디어 데이터를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 미디어 데이터의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자 단말이 장치로 전송하는 미디어 데이터(300)는 정지영상(또는 동영상)(310), 태깅 데이터(320) 및 추가 데이터(330)를 포함한다.
정지영상 또는 동영상(310)은 카메라 등을 통해 촬영된 이미지로서, 사용자 단말의 카메라 등을 통해 직접 촬영되었거나 사용자 단말 이외의 장치에서 촬영된 이미지일 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 정지영상 또는 동영상(310)은 사용자 단말에 의해 촬영된 경우로 한정하여 설명한다.
태깅 데이터(320)는 이미지 촬영시의 각종 환경 정보를 나타내는 데이터로서, 촬영 위치를 나타내는 위치정보, 촬영 시간을 나타내는 시간정보를 포함한다. 이 외에도 태깅 데이터(320)는 촬영시의 조도, 습도, 온도, 사용자 단말의 기울기, 촬영 방향 등 실시 예에 따라 다양한 정보를 더 포함할 수 있다.
추가 데이터(330)는 제보자에 의해 추가되는 정보로서, 녹음 정보 또는 문자 정보 등을 포함한다. 예를 들어, 제보자는 사용자 단말의 녹음 기능을 통해 촬영시 사건 현장 상황에 대한 설명을 녹음하거나 현장 소리를 녹음할 수 있으며, 또는 사건 현장에 대한 설명을 글을 기록할 수 있다. 추가 데이터(330)는 이 외에도 제보자에 의해 추가되는 다양한 형태의 정보를 더 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 미디어 데이터를 공간단위로 분류하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 장치는 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터의 위치정보를 기초로 미디어 데이터의 공간 분포 밀도를 파악한다(S400). 일반적으로 화재나 교통사고 등과 같이 사건사고가 발생한 경우에 많은 수의 제보가 이루어질 것이므로, 장치는 사건이 발생한 곳을 자동 파악하기 위한 방법의 일 예로 미디어 데이터의 분포 밀도를 파악한다.
예를 들어, 도 5를 참조하면, 장치는 일정 면적을 가진 기본공간단위(510,512,514)로 각 지역의 분포 밀도를 파악하다가 일정 임계값 이상인 지역(510)을 파악한다. 그러나 사건 현장이 도심 한가운데인 경우와 한적한 시골 마을인 경우에 동일한 종류의 사건이라도 이를 촬영하여 제보하는 사람의 수는 많은 차이가 있을 수 있다. 따라서, 장치는 각 지역의 지리정보(예를 들어, 대도시와 중소도시, 도심 중심가와 주변지, 주택가와 상가 등)에 따라 공간단위 분류를 위한 분포 밀도의 임계값을 다르게 할 수 있다.
장치는 분포 밀도를 기초로 분류 대상 공간을 선정하면, 해당 지역의 미디어 데이터의 분포 중심을 파악한다(S410). 예를 들어, 사건 현장에 따라 제보자가 공간의 한쪽 편에 많이 치우쳐 있는 경우가 있을 수 있으므로, 장치는 보다 정확한 미디어 데이터 분류를 위하여 미디어 데이터의 분포 중심에서 일정 공간 내 위치한 미디어 데이터를 파악하여 분류한다.
다만 사건이 발생한 곳의 지리적 환경이나 사건 종류에 따라 제보자의 분포 범위는 다양할 수 있다. 예를 들어, 대형 산불의 경우에는 제보자의 범위가 수Km에 달할 수 있고, 교통사고의 경우에는 제보자의 범위가 사건 현장으로부터 수m 범위일 수 있다. 또한 복잡한 도심 한가운데의 경우에는 건물이나 사람 등으로 인해 시야가 가려져 사건 현장을 촬영할 수 있는 범위가 좁고, 한적한 시골의 경우에는 멀리서도 사건 현장을 촬영할 수 있다.
따라서 장치는 미디어 데이터 분류를 위하여 도 5의 기본공간단위(510)의 크기를 그대로 적용하는 것이 아니라, 도 6과 같이 사건이 발생한 곳의 지리정보 또는 사건 종류(미디어 데이터의 중심 피사체의 종류)에 따라 능동적으로 변화시킨다. 도 5의 큰 원(520)은 기본공간단위의 크기를 가변시킨 일 예이다. 장치는 도 2에서 살핀 바와 같이 미디어 데이터에 추가정보가 포함되어 있는 경우에 추가정보를 기초로 사건 종류를 파악하거나, 또는 미디어 데이터의 정지영상(또는 동영상)에 존재하는 중심 피사체(즉, 이미지 중앙에 위치한 피사체)의 종류에 따라 사건 종류를 파악할 수 있다. 예를 들어, 미디어 데이터의 중심 피사체가 자동차인 경우에는 사건 종류를 '교통사고'로 분류하고, 화염이나 연기인 경우에는 '화재' 사건으로 분류할 수 있다.
장치는 미디어 데이터 분류를 위한 공간단위의 크기가 설정되면(S420), 미디어 데이터의 분포 중심에서 설정된 공간단위 내에 위치한 미디어 데이터를 파악하여 분류한다(S430). 예를 들어, 도 5에서 우측 기본 공간단위(514) 내에 위치한 미디어 데이터의 개수는 4개이나, 공간단위의 크기를 크게 한 경우(520)에 미디어 데이터의 개수는 9개가 된다.
도 5는 본 발명에 따른 미디어 데이터의 공간단위 분류 방법의 일 예를 도시한 도면이고, 도 6은 본 발명에 따른 기본 공간단위를 가변하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 5를 함께 참조하면, 장치는 미디어 데이터에 포함된 위치정보를 기초로 각 미디어 데이터의 분포 밀도를 파악한다. 이때 장치는 일정 시간 동안 누적된 미디어 데이터의 분포를 파악할 수 있다. 예를 들어, 장치는 1시간 단위로 수신한 미디어 데이터의 분포 밀도를 파악할 수 있다.
도 6을 참조하면, 장치는 기본 공간단위(600)를 지리정보와 사건 종류에 따라 그 크기를 변경한 후 변경된 크기의 공간단위(610,620) 내에 위치한 미디어 데이터를 파악하여 분류한다. 예를 들어, 제1 지역(또는 제1 사건)의 경우에 제보자가 위치할 범위가 좁다면, 장치는 기본 공간단위(600)를 작은 공간단위(610)로 가변시킨다. 반대로 제2지역(또는 제2사건)의 경우에 제보자가 위치한 범위가 넓다면, 장치는 기본 공간단위(600)를 더 큰 크기의 공간단위(620)로 변경한다. 장치는 지리정보 또는 사건 종류에 따라 공간단위 분류를 위한 임계값 또한 서로 다르게 적용할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 본 발명에 따른 미디어 데이터를 시간단위로 분류하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 장치는 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터의 시간정보를 기초로 미디어 데이터의 시간 분포 밀도를 파악한다(S400). 일반적으로 제보는 사건이 발생하면 그 빈도가 높아질 것이므로, 장치는 사건 발생 시간을 자동 파악하여 분류하기 위한 방법의 일 예로 미디어 데이터의 시간 분포 밀도를 이용한다.
도 4에서도 살핀 바와 같이, 사건이 발생한 곳의 지리정보나 사건 종류에 따라 제보자의 수에는 많은 차이가 있을 수 있다. 따라서 장치는 사건이 발생한 곳의 지리정보와 사건 종류에 따라 시간단위 분류를 위한 시간 분포 밀도의 임계값을 서로 달리할 수 있다. 예를 들어, 도 8을 참조하면, 사건 현장이 도심인 경우에는 A임계값을 이용하고 농촌 지역인 경우에는 B 임계값을 이용하여 사건 분류를 위한 시간대를 파악할 수 있다.
장치는 미디어 데이터의 시간 분포 중심을 파악하고(S410), 시간 분포 중심을 기준으로 일정 시간영역 내 미디어 데이터를 파악하여 분류한다. 제보의 시간 분포는 지리정보 또는 사건 종류에 따라 서로 다를 수 있으므로, 장치는 미디어 데이터 분류를 위한 시간 범위(즉, 시간단위)의 크기를 능동적으로 변화시킨다. 예를 들어, 화재와 같이 사건이 오랜 시간 지속되는 경우에는 미디어 데이터 분류를 위한 시간단위의 크기를 늘릴 필요가 있다.
장치는 시간단위의 크기가 설정되면(S420), 미디어 데이터의 시간 분포 중심에서 설정된 시간단위 내에 위치한 미디어 데이터를 파악하여 분류한다(S430).
도 8은 본 발명에 따른 미디어 데이터의 시간 단위 분류 방법의 일 예를 도시한 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 기본 시간단위를 가변하는 일 예를 도시한 도면이다.
도 8 및 도 9를 참조하면, 사건이 발생한 곳의 위치나 사건의 종류에 따라 제보자의 제보 시간과 제보량은 달라질 수 있다. 따라서 장치는 지리정보 또는 사건 종류에 따라 사건이 발생한 시간대를 분류하기 위한 임계값(A,B)의 크기와 미디어 데이터를 분류하기 위한 시간단위(910,920)를 능동적으로 가변시켜 적용한다.
예를 들어, 사건 장소가 도심이어서 임계값A가 적용되는 경우에, 사건 발생 빈도(800,810)에서 임계값 A를 초과하는 경우(800)의 시간단위1 내에 위치한 미디어 데이터를 파악하여 분류한다.
도 10은 본 발명에 따라 미디어 데이터를 시공간단위로 분류한 일 예를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 장치는 미디어 데이터 분류를 위한 공간단위를 도 4의 방법 등을 통해 결정하고, 미디어 데이터 분류를 위한 시간단위를 도 7의 방법을 통해 결정할 수 있다. 실시 예에 따라, 도 4 및 도 7의 두 방법을 동시에 적용하거나 둘 중 어느 하나의 방법만을 적용할 수 있다.
장치는 공간단위와 시간단위를 조합하여 해당 영역(1000)에 위치한 미디어 데이터를 분류한다. 따라서 장치는 특정 사건이 발생한 지역과 시간대를 자동 파악하여 해당 사건에 대한 미디어 데이터를 분류하고 제공할 수 있다.
도 11 내지 도 14는 시공간단위로 분류된 미디어 데이터를 3차원적으로 표시하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다. 도 11은 본 발명에 따라 미디어 데이터의 촬영 방향을 기초로 상대적 촬영위치를 결정하는 방법의 일 예를 도시한 도면이고, 도 12는 본 발명에 따라 미디어 데이터의 피사체 크기를 기초로 상대적 촬영거리를 결정하는 방법의 일 예를 도시한 도면이고, 도 13은 본 발명에 따라 미디어 데이터의 촬영 각도를 기초로 상대적 촬영높이를 결정하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 장치는 미디어 데이터에 촬영방향 정보가 포함되어 있는 경우에, 미디어 데이터의 촬영방향(도 11의 화살표 방향)이 한점(1150)에 모두 수렴되도록 미디어 데이터의 위치정보에 의해 파악되는 촬영위치(1110,1120,1130,1140)를 이동시켜 상대적 촬영위치(1112,1122,1132,1142)를 결정한다.
도 12를 참조하면, 장치는 미디어 데이터에 포함된 중심 피사체의 크기를 기초로 중심 피사체로부터 미디어 데이터의 촬영위치 사이의 상대적 촬영거리(l1,l2,l3,l4)를 결정하여 미디어의 상대적 촬영위치(1200,1210,1220,1230)를 결정한다. 본 실시 예는 도 11의 결과에 다시 도 12를 적용한 일 예를 도시하고 있으나, 그 적용순서는 실시 예에 따라 다양하게 변경 가능하다.
도 13을 참조하면, 장치는 미디어 데이터에 기울기 정보가 포함되어 있다면, 각 미디어 데이터의 촬영 각도를 파악할 수 있다. 촬영각도가 클수록 미디어 데이터의 촬영 높이(1300,1310)가 더 높아지므로, 장치는 각 미디어 데이터의 촬영각도를 기초로 각 미디어 데이터의 상대적 촬영 높이(h1,h2)를 결정한다.
도 14를 참조하면, 장치는 도 11 내지 도 13에서 결정된, 각 미디어 데이터의 상대적 촬영방향, 상대적 촬영거리, 상대적 촬영높이를 기초로, 미디어 데이터의 3차원 위치(1400)를 결정한다. 장치는 사건 중심을 기준으로 각 미디어 데이터의 3차원 위치(1400)를 결정하여 제공하므로, 관리자는 원하는 방향이나 높이에서 사건 현장을 용이하게 파악할 수 있다. 실시 예에 따라 장치는 미디어 데이터를 3차원으로 배치한 화면을 제공할 수 있다.
도 15는 본 발명에 따른 미디어 데이터를 실내외를 기준으로 분류하는 방법의 일 예를 도시한 도면이다.
도 15를 참조하면, 장치는 미디어 데이터의 촬영 위치가 실내 또는 실외인지를 파악한다(S1500). 예를 들어, 장치는 사용자 단말로부터 미디어 데이터를 수신할 때 사용자 단말의 GPS 정보를 파악할 수 없는 경우, 또는 미디어 데이터에 포함된 위치정보의 생성시간과 미디어 데이터에 포함된 정지영상 또는 동영상의 촬영 시간정보가 상이한 경우, 또는 미디어 데이터에 위치정보가 누락되어 있는 경우에 미디어 데이터의 촬영 위치를 실내로 간주할 수 있다.
장치는 또한 사건 현장이 또한 실내인지 실외인지 구분한다(S1510). 예를 들어, 장치는 미디어 데이터의 피사체의 스펙트럼 분석을 기초로 사건 현장이 실내인지 실외인지를 구분할 수 있다.
장치는 미디어 데이터의 촬영 위치와 사건 현장 위치가 각각 실내인 경우와 실외인 경우를 기준으로 아래와 같이 총 4가지 경우로 미디어 데이터를 분류할 수 있다(S1520).
사건 현장이 실내 사건 현장이 실외
촬영위치가 실내 경우 1 경우 2
촬영위치가 실외 경우 3 경우 4
도 16은 본 발명에 따른 사용자 단말의 일 실시 예의 구성을 도시한 도면이다.
도 16을 참조하면, 사용자 단말(110)은 촬영부(1600), 센싱부(1610), 녹음부(1620), 입력부(1630), 전송부(1640)를 포함한다. 또한 사용자 단말은 위치센서(1612), 시간센서(1614), 기울기센서(1616), 방향센서(1618) 등 실시 예에 따라 다양한 종류의 센서를 포함할 수 있다.
촬영부(1600)는 카메라를 통해 사건 현장에 대한 정지영상 또는 동영상을 촬영한다.
센싱부(1610)는 촬영부(1600)에 의한 촬영시 각종 주변 상황을 센서를 통해 측정하여 저장한다. 예를 들어, 센싱부(1610)는 위치센서(1612)와 시간센서(1614)를 통해 촬영시 위치정보와 시간정보를 측정하여 저장한다. 사용자 단말에 자이로스코프와 같은 기울기 센서(1616)가 존재하면 센싱부(1610)는 촬영시의 단말 기울기 등을 측정하여 저장하고, 지자기 센서와 같이 단말의 방향을 파악할 수 있는 방향센서(1618)가 존재하면 센싱부(1610)는 촬영시 촬영 방향을 측정하여 저장한다.
녹음부(1620)는 사건 현장의 소리나 제보자의 음성 등을 입력받아 녹음한다. 입력부(1630)는 문자 등의 정보를 입력받아 저장한다.
전송부(1640)는 촬영부(1600)에 의해 촬영된 정지영상(또는 동영상), 센싱부(1610)에 의해 파악된 각종 센싱 정보로 구성되는 태깅 데이터, 그리고 녹음부(1620)나 입력부(1630)를 통해 입력받은 녹음 정보나 문자 정보 등으로 구성되는 추가 데이터를 포함하는 미디어 데이터를 생성하여 미디어 데이터 분류 장치(100)로 전송한다.
도 17은 본 발명에 따른 미디어 데이터 분류 장치의 일 실시 예의 구성을 도시한 도면이다.
도 17을 참조하면, 미디어 데이터 분류 장치(100)는 수신부(1700), 시공간분류부(1710) 및 제공부(1770)를 포함한다. 시공간분류부(1710)는 구체적으로 공간단위분류부(1720), 시간단위분류부(1730), 상황분류부(1740), 실내외분류부(1750) 및 3차원분류부(1760)를 포함할 수 있다.
수신부(1700)는 복수의 사용자 단말로부터 복수의 미디어 데이터를 수신한다.
시공간분류부(1710)는 복수의 미디어 데이터를 사건이 발생한 공간과 시간별로 분류한다.
구체적으로 공간단위분류부(1720)는 사건이 발생한 공간을 파악하여 해당 공간 내 미디어 데이터를 파악하여 분류한다. 예를 들어, 공간단위분류부(1720)는 도 4에 도시된 방법을 이용할 수 있다.
시간단위분류부(1730)는 사건이 발생한 시간을 파악하여 해당 시간대 미디어 데이터를 파악하여 분류한다. 예를 들어, 시간단위분류부(1730)는 도 7에 도시된 방법을 이용할 수 있다.
상황분류부(1740)는 미디어 데이터에 추가 데이터가 포함되어 있는 경우에, 추가 데이터를 이용하여 미디어 데이터가 제공하는 사건의 종류를 파악하여 분류한다.
실내외분류부(1750)는 미디어 데이터의 촬영 위치나 사건 발생 장소의 위치가 실내외인지에 따라 분류한다. 예를 들어, 실내외분류부(1750)는 도 15에 도시된 방법을 이용할 수 있다.
3차원분류부(1760)는 미디어 데이터에 기울기 정보나 방향정보 등이 포함되어 있는 경우에, 각 미디어 데이터의 촬영 위치에 대한 상대적 3차원 위치를 결정하여 제공한다.
제공부(1770)는 특정 장소나 시간대의 미디어 데이터의 요청이 있으면 해당 미디어 데이터를 분류하여 제공한다. 또는 제공부(1770)는 도 4 및 도 7에서 살핀 공간 분포 밀도나 시간 분포 밀도가 일정 설정값을 초과하는 경우, 즉 제보의 수가 많은 경우에는 중요 사건으로 파악하여 자동 분류하여 관리자 등에 제공할 수 있다. 또는 제공부(1770)는 사건 종류가 파악되는 경우, 미리 설정된 사건 종류별 중요도에 따라 미디어 데이터를 자동 분류하여 제공할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 복수의 사용자 단말로부터 정지영상 또는 동영상을 포함하는 미디어 데이터를 수신하는 단계;
    상기 복수의 사용자 단말로부터 수신된 복수의 미디어 데이터에 포함된 위치정보를 기초로 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터의 공간 분포밀도를 파악하여 일정 공간영역을 설정하고, 상기 일정 공간영역을 기준으로, 미디어 데이터를 공간단위로 분류하는 단계;
    상기 복수의 사용자 단말로부터 수신된 복수의 미디어 데이터에 포함된 시간정보를 기초로 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터의 시간 분포밀도를 파악하여 일정 시간영역을 설정하고, 상기 일정 시간영역을 기준으로, 미디어 데이터를 시간단위로 분류하는 단계; 및
    상기 공간단위 및 시간단위를 조합하여 미디어 데이터를 특정 사건이 발생한 시공간 단위로 분류하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 시공간 단위로 분류된 각 미디어 데이터에 포함된 음성 또는 문자 정보에 포함된 단어의 빈도를 기초로 미디어 데이터가 제공하는 사건 종류를 분류하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 공간단위로 분류하는 단계는,
    미디어 데이터의 공간 분포밀도가 기 설정된 임계값 이상인 공간영역을 파악하는 단계;
    상기 공간영역 내 미디어 데이터의 공간 분포중심을 파악하는 단계;
    상기 미디어 데이터의 위치정보가 가리키는 곳의 지리정보, 또는 상기 미디어 데이터에 포함된 정지영상이나 동영상의 중심 피사체의 종류에 따라 상기 공간단위의 크기를 설정하는 단계; 및
    상기 공간 분포중심에서 상기 설정된 공간단위의 크기에 해당하는 공간영역 내에 위치한 미디어 데이터를 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 시간단위로 분류하는 단계는,
    미디어 데이터의 시간 분포밀도가 기 설정된 임계값 이상인 시간영역을 파악하는 단계;
    상기 시간영역 내 미디어 데이터의 시간 분포중심을 파악하는 단계;
    상기 미디어 데이터의 시간정보가 가리키는 곳의 지리정보, 또는 상기 미디어 데이터에 포함된 정지영상이나 동영상의 중심 피사체의 종류에 따라 상기 시간단위의 크기를 설정하는 단계; 및
    상기 시간 분포중심에서 상기 설정된 시간단위의 크기에 해당하는 시간영역 내에 위치한 미디어 데이터를 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    미디어 데이터에 포함된 방향정보를 기초로 미디어 데이터의 촬영방향을 파악하는 단계; 및
    각 미디어 데이터의 촬영방향이 모두 하나의 점으로 수렴되도록 각 미디어 데이터의 상대적 촬영위치를 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    미디어 데이터에 포함된 기울기 정보를 기초로 미디어 데이터의 촬영 각도를 파악하는 단계; 및
    각 미디어 데이터의 촬영각도를 기초로 각 미디어 데이터의 상대적 촬영높이를 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    각 미디어 데이터에 포함된 정지영상 또는 동영상의 중심 피사체의 상대적 크기를 파악하는 단계; 및
    상기 상대적 크기를 기초로 상기 중심 피사체로부터 각 미디어 데이터의 상대적 촬영거리를 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    미디어 데이터에 포함된 위치정보의 생성시간과 미디어 데이터에 포함된 정지영상 또는 동영상의 촬영 시간정보가 동일한지 여부 또는 상기 위치정보가 누락되어 있는지 여부에 따라 상기 미디어 데이터의 촬영 위치가 실내 또는 실외인지 구분하는 단계;
    미디어 데이터에 포함된 정지영상 또는 동영상의 피사체의 스펙트럼 분석을 기초로 상기 피사체의 위치가 실내 또는 실외인지 구분하는 단계; 및
    상기 촬영 위치 및 피사체의 위치가 실내 또는 실외인지를 기준으로 미디어 데이터를 분류하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 방법.
  9. 복수의 사용자 단말로부터 정지영상 또는 동영상을 포함하는 미디어 데이터를 수신하는 수신부;
    상기 복수의 사용자 단말로부터 수신된 복수의 미디어 데이터에 포함된 위치정보를 기초로 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터의 공간 분포밀도를 파악하여 설정되는 일정 공간영역을 기준으로, 미디어 데이터를 특정 사건이 발생한 공간단위로 분류하는 공간단위분류부; 및
    상기 복수의 사용자 단말로부터 수신된 복수의 미디어 데이터에 포함된 시간정보를 기초로 복수의 사용자 단말로부터 수신한 미디어 데이터의 시간 분포밀도를 파악하여 설정되는 일정 시간영역을 기준으로, 미디어 데이터를 특정 사건이 발생한 시간단위로 분류하는 시간단위분류부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 장치.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 공간단위분류부는,
    미디어 데이터에 포함된 방향정보를 기초로 각 미디어 데이터의 촬영 위치의 상대적 위치를 파악하고, 미디어 데이터에 포함된 정지영상 또는 동영상의 피사체의 크기를 기초로 상기 피사체로부터 각 미디어 데이터의 촬영 위치의 상대적 거리를 파악하고, 미디어 데이터에 포함된 기울기 정도를 기초로 상기 피사체로부터 각 미디어 데이터의 상대적 높이를 파악하여, 각 미디어 데이터의 3차원 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 미디어 데이터 분류 장치.
  11. 제 1항 내지 제 8항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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US11893647B2 (en) 2017-04-27 2024-02-06 Snap Inc. Location-based virtual avatars
US20220237224A1 (en) * 2021-01-25 2022-07-28 EmergeX, LLC Methods and system for coordinating uncoordinated content based on multi-modal metadata through data filtration and synchronization in order to generate composite media assets

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050040450A (ko) 2003-10-28 2005-05-03 이원형 디지털사진의 저작권 보호 및 위변조 검출을 위한 하이브리드 디지털 워터마킹
KR101345284B1 (ko) * 2005-07-20 2013-12-27 한국과학기술원 멀티미디어 컨텐츠 부호화/재생 방법 및 장치
US8094948B2 (en) * 2007-04-27 2012-01-10 The Regents Of The University Of California Photo classification using optical parameters of camera from EXIF metadata
KR101362764B1 (ko) 2007-07-02 2014-02-14 삼성전자주식회사 사진 파일 제공 장치 및 방법
KR20100008103A (ko) 2008-07-15 2010-01-25 박용석 중개사이트를 이용한 기사제보 활성화 방법
KR100982192B1 (ko) * 2008-12-09 2010-09-14 한국과학기술연구원 사진의 촬영 위치 및 방향 정보 태깅 방법과 그 장치
KR101086243B1 (ko) 2009-06-24 2011-12-01 대한민국 디지털사진 위조 검출 방법
KR101618277B1 (ko) * 2010-06-10 2016-05-09 (주)에스모바일 영상통화를 이용한 위치정보 제공 방법 및 장치
KR101964348B1 (ko) * 2012-05-18 2019-04-01 삼성전자주식회사 미디어 기기에서의 콘텐츠 정렬 방법 및 장치와 그 방법에 대한 프로그램 소스를 저장한 기록 매체

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