KR20140095956A - 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법 - Google Patents

크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20140095956A
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Abstract

본 발명은 영상 지식 서비스 플랫폼에 관한 것으로서, 실시예는 영상 데이터를 제공하는 영상 제공부와, 영상기반 지식 서비스를 제공하기 위해 영상 지식을 생성, 저장 또는 관리하는 영상 크라우드 소싱부와, 상기 영상 제공부와 상기 영상 크라우드 소싱부를 연결하며 크라우드 소싱기법을 능동적 또는 자동적으로 제공하는 영상획득 및 처리부를 포함한다.
따라서, 기존 크라우드소싱 플랫폼이 가지고 있는 생산자 참여 의존성 및 생산성 저하 문제를 능동적이고 자동화된 기법을 사용하여 해결함으로써 생산자 참여를 극대화하고, 고 품질의 지식서비스 제공이 가능하다. 또한, 본 발명은 영상기반 지식 서비스 플랫폼 및 맞춤형 지식 콘텐츠 제공을 가능하게 함으로써 공공안전, 방송통신, 교육, 소방방재, 문화 등 다양한 분야에 고부가가치 창출이 가능한 지식 서비스 시장을 주도할 수 있다.

Description

크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법{METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING IMAGE-KNOWLEDGE CONTENTS BASED ON CROWDSOURCING}
본 발명은 영상 지식 서비스 플랫폼에 관한 것으로, 특히 블랙박스 영상, 스마트폰 영상, CCTV 영상, 사진, 이미지 등 각종 영상 콘텐츠를 크라우드소싱 (Crowdsourcing) 기법을 사용하여 수집, 공유, 분석, 연계, 지식화하여 국가 및 사회 안전망 구축과 사회·문화생활을 위한 지식 서비스를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
지식 서비스란 Knowledge Intensive Business Service(KIBS)의 약자로서, 일반적인 노동 집약적인 서비스나 단순 정보제공 서비스와 비교하여 인간의 창의성에 바탕을 둔 지식이 기반이 되는 서비스이다. 특히, 본 발명의 배경이 되는 영상 지식 서비스란 각종 매체를 통해 획득된 영상 데이터에서 의미 있는 정보인 지식 콘텐츠를 생성하여 제공하는 서비스를 말한다.
크라우드소싱 기법은 '대중'(crowd)과 '외부 자원 활용'(outsourcing)의 합성어로서, 기업활동의 전 과정에 소비자 또는 대중이 참여할 수 있도록 하여 문제해결을 위한 시간과 비용을 절감하고 문제 해결의 폭을 넓히는데 그 목적이 있다. 크라우드소싱 기법의 성공 사례로는 온라인 백과사전인 위키피디아(Wikipedia)와 오픈 소스 지도인 오픈스트리트맵(Open Street Map)이 대표적이다. 또한 크라우드소싱은 인간 기반 연산(Human based Computation)과 비슷하게 인간의 지능과 컴퓨터가 상호 협력하여 특정 문제를 해결하는 방법이기도 하다. 최근 크라우드소싱 기법이 각광 받으면서 웹 기반의 다양한 크라우드소싱 플랫폼이 개발되었다. 대표 사례로서 아마존의 Mechanical Turk(MTurk)이 있는데(www.mturk.com), MTurk의 사용자는 플랫폼을 통해 자신이 해결하고자 하는 문제를 인간의 지능을 이용하여 쉽게 수행할 수 있는 작은 작업(HIT: Human Intelligence Task) 단위로 분해하고, 각각의 작업을 대중들이 참여하여 수행토록 함으로써 전체 작업 비용을 10%로 절감하는 효과를 보였다. 크라우드소싱 플랫폼은 다양한 분야에 활용되고 있는데, Facewatch 플랫폼은 범죄 신고 및 예방에 크라우드소싱 기법을 사용하였으며(www.facewatch.co.uk), Tomnod 플랫폼은 지진, 홍수 등 재난 재해에 따른 피해 정도를 빠르게 분석하는 데 활용하였다(tomnod.com).
최근 스마트폰, 테블릿 등 모바일 장치의 급격한 확산과 CCTV, 자동차 블랙박스 등 영상 장치가 다양해짐에 따라 방대한 양의 영상 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이러한 데이터와 정보의 과잉 속에서 의미 있는 지식서비스 제공이 필수적이다. 따라서, 크라우드소싱 기법을 사용하여 효율적으로 데이터를 수집, 공유, 분석, 연계, 지식화하여 영상 지식 서비스를 제공하기 위한 시스템 및 방법이 필요하다.
그러나 기존의 크라우드소싱 플랫폼을 활용하는데 있어서 몇 가지 문제점이 있다.
첫째, 일반적으로 크라우드소싱 플랫폼은 생산자(Worker or Producer)인 참여자가 많아야 집단 지성을 통해 시간과 비용을 절감하고 문제해결의 폭을 넓힐 수 있는데, 기존 플랫폼 기술은 참여자의 자발적인 검색 및 선택에 의존하는 수동적인 형태이다. 즉, 참여자가 자신이 해결할 수 있는 문제를 직접 검색을 통해 선택한 후 수행해야 한다. 플랫폼이 능동적으로 특정 시간/공간/주제에 적합한 영상 데이터를 제공 및 분석할 수 있는 능력(Capability)을 가진 생산자를 선택 및 지정할 수 없다.
둘째, 영상 데이터를 제공하는 모바일 크라우드소싱 영상 장치는 개인 프라이버시와 보안, 통신 비용 등의 문제로 항상 온라인 상태가 아니라 온라인과 오프라인 상태가 반복되는 특성을 가지고 있다. 따라서, 영상 장치의 사용자가 개입하여 자신의 데이터 중에서 일부를 선택하여 플랫폼에 제공하거나 분석에 참여하기 때문에 영상 데이터 생산자의 개입이 크다. 이는 자연스럽게 생산자의 참여를 망설이거나 꺼리게 하는 요소로 작용하여 고품질의 지식 콘텐츠 생산성을 저하시킨다.
(특허문헌)
미국 공개 특허번호 2012-0088220호 공개일자 2012년 04월 12일에는 크라우드소싱 플랫폼에서 생산자에게 과제를 할당하고 각 생산자가 수행한 과제의 결과를 모아서 수정하는 기술이 개시되어 있다.
본 발명의 실시예는, 이와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 특히 크라우드소싱 플랫폼이 갖는 수동적인 형태의 제약성을 해결고, 생산자의 능력을 사전에 분석하는 능동적인 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법을 제공한다.
즉, 크라우드소싱 플랫폼에 참여하는 영상 데이터 생산자가 자신이 가지고 있는 영상 장치 및 영상 데이터를 등록하는 시점에 영상 장치의 위치 및 방향 등의 메타데이터를 생성하고, 영상 데이터에 대한 탐색을 통한 색인(indexing), 지오태깅(geotagging), 지오코딩(geocoding), 변환(translation), 잘라내기(cropping), 객체/특징 추출(object/feature extraction), 압축 등의 전처리(pre-processing) 과정을 수행함으로써 플랫폼 측면에서 특정 시간/공간/주제에 적합한 영상 데이터를 제공 및 분석할 수 있는 능력이 가장 높은 생산자를 선택할 수 있다.
또한 본 발명은 고품질의 지식 콘텐츠 생산성 저하의 요인인 데이터 생산자의 개입을 최소화하여 생산자의 참여를 극대화 시킨다. 즉, 생산자의 개인 프로파일을 작성하고 이를 참고하여 자동으로 영상 데이터 제공을 수행하도록 하여 생산자 개입의 정도를 줄일 수 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 관점에 의하면, 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템은 영상 데이터를 제공하는 영상 제공부와, 영상기반 지식 서비스를 제공하기 위해 영상 지식을 생성, 저장 또는 관리하는 영상 크라우드 소싱부와, 상기 영상 제공부와 상기 영상 크라우드 소싱부를 연결하며 크라우드 소싱기법을 능동적 또는 자동적으로 제공하는 영상획득 및 처리부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상획득 및 처리부는 상기 영상 크라우드 소싱부에서 요청한 HIT(Human Intelligence Task)를 처리하는 HIT 처리기와, 상기 영상 제공부로부터 제공된 영상 데이터를 탐색하여 영상 데이터의 인덱싱(indexing), 주석달기(annotation), 번역(translation), 크로핑(cropping), 객체 식별, 특징 추출 또는 영상 압축을 수행하는 영상 데이터 전처리부를 포함할 수 있다.
상기 영상 획득 처리부는 상기 영상 데이터의 생산자의 프로파일을 저장하는 생산자 프로파일 데이터베이스(DB)와, 상기 영상데이터에 대한 메타 데이터를 저장하는 메타 데이터 데이터 베이스(DB)를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 크라우드 소싱부에서 요청한 상기 HIT의 특성이 영상 데이터 수집인 경우 생산자의 프로파일에 의해 자동적으로 수행되고, 상기 HIT의 특성이 영상 데이터의 분석인 경우 생산자의 개입을 요청한다.
또한, 상기 영상 크라우드 소싱부는 상기 영상데이터로부터 지식을 생성하는 영상기반 지식 생성부와, 대량의 단일 이벤트에서 의미있는 복합적인 이벤트를 실시간으로 감지하여 해당이벤트에 관심있는 이벤트 청취자에게 필요한 정보를 제공하는 실시간 복합 이벤트 관리부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 크라우드 소싱부는 의미기반 3차원 영상지식을 저장 또는 관리하는 영상 지식 DB와, 상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하기 위한 온톨로지를 제공하는 영상지식 온톨로지 DB와, 상기 영상지식 온톨로지 DB로부터 제공되는 상기 온톨로지를 바탕으로 영상정보를 생성하는 의미기반 주석 생성부와, 상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 이동 객체를 저장 및 관리하는 이동객체 DBMS와, 상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 다관점 영상 정보를 저장 및 관리하는 다관점 영상정보 DB를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상기반 지식 생성부는 상기 영상 지식 DB로부터 다관점(객체/특징/사건) 기반으로 상기 의미기반 3차원 영상 지식을 분석하고 검색할 수 있는 질의 언어와 질의 엔진을 제공하는 영상 지식분석 및 질의 처리부와, 상기 영상획득 및 처리부로부터 상기 영상 테이터와 메타 데이터를 전달받아 상기 영상 데이터에 대해서 영상보정 및 화질개선 필터를 통해 영상을 전처리 하고, 상기 메타데이터를 분석하여 상기 영상데이터에 대한 주석(annotation)을 생성한 후, 상기 영상 데이터에 태깅(tagging)하여 전달하는 영상 데이터 처리부와, 상기 영상 데이터 처리부로부터 주석이 태깅된 상기 영상 데이터를 전달받아 상기 영상데이터내의 이동객체들의 특징을 통해 객체들을 검출 및 분류하고, 상기 이동객체를 추적하여 라벨링(labeling)하여 상기 주석을 확장하는 영상 정보 처리부와, 상기 영상정보 처리부로부터 확장된 주석을 태깅한 영상 데이터를 전달받아 상기 의미기반 주석 생성부를 통해 상기 영상정보와 상기 영상지식 온톨로지 DB를 바탕으로 상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하는 영상 지식 처리부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상크라우드 소싱부는 상기 영상 지식분석 및 질의 처리부가 제공하는 질의 언어를 통해서 개별 질의를 제공하고, 복합적인 상황을 기술하고 미리 등록해 놓으면 상황을 모니터링 하고 추론을 통해 등록된 해당 상황을 인지하여 사용자에게 필요한 지식을 제공하는 시공간 상황정보 관리부를 더 포함 할 수 있다.
본 발명의 다른 관점에 의하면, 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법은 영상 제공부와 영상 획득 및 처리부 및 영상 크라우드 소싱부를 포함하는 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템에서 실행되는 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법에 있어서, 상기 영상 제공부를 상기 영상 크라우드 소싱부에 등록하는 단계와, 상기 영상 획득 및 처리부가 상기 등록된 영상 제공부의 탐색에 의해서 상기 영상 제공부 자체와 상기 영상제공부가 제공하는 영상 데이터에 대한 메타데이터를 생성하고 생산자의 프로파일을 작성하는 단계와, 상기 영상 획득 및 처리부가 상기 영상 데이터에 대한 전처리를 수행하여 상기 영상 크라우드 소싱부에 전송하는 단계와, 상기 영상 크라우드 소싱부가 상기 영상 데이터를 모델링하고 관련된 영상 지식을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법은 상기 영상 크라우드 소싱부가 서비스 요청을 수신하는 단계와, 상기 영상 크라우드 소싱부가 수신된 요청을 기반으로 상기 영상 지식을 검색하고 분석하는 단계와, 상기 영상 크라우드 소싱부내에 저장 관리되고 있는 상기 영상 지식으로 충분치 않을 경우, HIT(Human Intelligence Task)를 크라우드 소싱을 통해 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법은 상기 영상 크라우드 소싱부가 상기 HIT를 통합하여 신규 지식 콘텐츠를 생성하는 단계와, 상기 생성된 지식 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 전처리를 수행하는 단계는 상기 영상 데이터의 주석 달기(annotation), 번역(translation), 크로핑(cropping), 객체 식별, 특징 추출 또는 영상 압축을 수행한다.
또한, 요청한 상기 HIT의 특성이 영상 데이터 수집인 경우 생산자의 프로파일에 의해 자동적으로 수행되고, 상기 HIT의 특성이 영상 데이터의 분석인 경우 생산자의 개입을 요청한다.
또한, 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법은 의미기반 3차원 영상지식을 저장 또는 관리하는 단계와, 상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하기 위한 온톨로지를 제공하는 단계와, 상기 온톨로지를 바탕으로 영상정보를 생성하는 단계와, 상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 이동 객체를 저장 및 관리하는 단계와, 상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 다관점 영상 정보를 저장 및 관리하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상데이터로부터 지식을 생성하는 단계는 다관점(객체/특징/사건) 기반으로 상기 의미기반 3차원 영상 지식을 분석하고 검색할 수 있는 질의 언어와 질의 엔진을 제공하는 단계와, 상기 영상획득 및 처리부로부터 상기 영상 테이터와 메타 데이터를 전달받아 상기 영상 데이터에 대해서 영상보정 및 화질개선 필터를 통해 영상을 전처리 하고, 상기 메타데이터를 분석하여 상기 영상데이터에 대한 주석(annotation)을 생성한 후, 상기 영상 데이터에 태깅(tagging)하여 전달하는 단계와, 주석이 태깅된 상기 영상 데이터를 전달받아 상기 영상데이터내의 이동객체들의 특징을 통해 객체들을 검출 및 분류하고, 상기 이동객체를 추적하여 라벨링(labeling)하여 상기 주석을 확장하는 단계와, 확장된 주석을 태깅한 상기 영상 데이터를 전달받아 상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 및 방법에 의하면, 크라우드 소싱 기법을 이용하여 대량의 영상 데이터의 수집과 통합 및 분석뿐만 아니라 다양한 지식을 생성하고 서비스까지 제공하는 시스템이다. 특히, 본 발명은 기존 크라우드소싱 플랫폼이 가지고 있는 생산자 참여 의존성 및 생산성 저하 문제를 능동적이고 자동화된 기법을 사용하여 해결함으로써 생산자 참여를 극대화하고, 고 품질의 지식서비스 제공이 가능하다.
또한, 본 발명은 영상기반 지식 서비스 플랫폼 및 맞춤형 지식 콘텐츠 제공을 가능하게 함으로써 공공안전, 방송통신, 교육, 소방방재, 문화 등 다양한 분야에 고부가가치 창출이 가능한 지식 서비스 시장을 주도할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템의 전체 구성도이다.
도 2는 도1의 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템의 영상 획득 및 처리부의 구성도이다.
도3은 도1의 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템의 영상 크라우드소싱부의 구성도이다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법의 처리 흐름도이다.
도5 내지 도8은 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 장치 및 방법의 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 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.
이하, 도 1 내지 도 3를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱(Crowdsourcing) 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템의 각 구성요소의 동작을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템(10)의 전체 구성을 도시한 것으로, 영상 제공부(100), 영상 획득 및 처리부(200), 영상 크라우드 소싱부(300)등을 포함 할 수 있다.
영상 제공부(100) 예를 들면, 플랫폼은 CCTV, 자동차 블랙박스, 시내버스 무인카메라, 경찰차 카메라, 스마트폰 등은 영상 데이터를 제공하고, 영상 크라우드 소싱부(300)는 영상기반 지식 서비스를 제공하기 위해 영상 지식을 생성, 저장 또는 관리하고, 영상획득 및 처리부(200)는 영상 제공부(100)와 영상 크라우드 소싱부(300)를 연결하며 크라우드 소싱기법을 능동적 또는 자동적으로 제공한다.
또한, 도 2는 도1의 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템의 영상 획득 및 처리부의 구성도이다.
도2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템(10)의 영상 획득 및 처리부(200)는 HIT(Human Intelligence Task) 처리부(210)와, 영상 데이터 전처리부(220)와, 생산자 프로파일 데이터베이스(DB)(230)와, 메타 데이터 데이터 베이스(DB)(240)등을 포함할 수 있다.
HIT 처리부(210)는 영상 크라우드 소싱부(300)에서 요청한 HIT(Human Intelligence Task)를 처리하고, 영상 데이터 전처리부(220)는 영상 제공부로부터 제공된 영상 데이터를 탐색하여 영상 데이터의 인덱싱(indexing), 주석달기(annotation), 번역(translation), 크로핑(cropping), 객체 식별, 특징 추출 또는 영상 압축을 수행한다. 또한, 생산자 프로파일 데이터베이스(DB)(230)는 영상 데이터의 생산자의 개입을 최소화하기 위해 영상 데이터의 생산자 프로파일을 저장하고, 메타 데이터 DB(240)는 영상데이터에 대한 메타 데이터를 저장한다.
도3은 1의 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템의 영상 크라우드소싱부의 구성도로서, 영상 크라우드소싱부(300)은 시공간 상황정보 관리부(310), 영상기반 지식 생성부(320), 실시간 복합 이벤트 관리부(330), 영상 지식 DB(340), 이동객체 DBMS(350), 다관점 영상정보 DB(360), 의미기반 주석 생성부(370), 영상지식 온톨로지 DB(380)등을 포함할 수 있다. 여기서, 영상기반 지식 생성부(320)은 영상 지식 분석 및 질의 처리부(321), 영상 데이터 처리부(322), 영상 정보 처리부(323), 영상 지식 처리부(324)등을 포함할 수 있다.
영상기반 지식 생성부(320)은 영상 데이터로부터 지식을 생성하고, 실시간 복합 이벤트 관리부(330)은 대량의 단일 이벤트에서 의미있는 복합적인 이벤트를 실시간으로 감지하여 해당이벤트에 관심있는 이벤트 청취자에게 필요한 정보를 제공한다.
영상 지식 DB(340)은 의미기반 3차원 영상지식을 저장 또는 관리하고, 영상지식 온톨로지 DB(380)은 의미기반 3차원 영상지식을 생성하기 위한 온톨로지를 제공하며, 의미기반 주석 생성부(370)는 영상지식 온톨로지 DB로부터 제공되는 상기 온톨로지를 바탕으로 영상정보를 생성한다.
또한, 이동객체 DBMS(350)은 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 이동 객체를 저장 및 관리하고, 다관점 영상정보 DB(360)은 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 다관점 영상 정보를 저장 및 관리한다.
영상 지식 분석 및 질의 처리부(321)는 영상 지식 DB로부터 다관점(객체/특징/사건) 기반으로 의미기반 3차원 영상 지식을 분석하고 검색할 수 있는 질의 언어와 질의 엔진을 제공하고, 영상 데이터 처리부(322)는 영상획득 및 처리부로부터 영상 테이터와 메타 데이터를 전달받아 영상 데이터에 대해서 영상보정 및 화질개선 필터를 통해 영상을 전처리 하고, 메타데이터를 분석하여 영상데이터에 대한 주석(annotation)을 생성한 후, 영상 데이터에 태깅(tagging)하여 전달한다.
영상 정보 처리부(323)는 영상 데이터 처리부(323)로부터 주석이 태깅된 영상 데이터를 전달받아 영상데이터내의 이동객체들의 특징을 통해 객체들을 검출 및 분류하고, 이동객체를 추적하여 라벨링(labeling)하여 주석을 확장한다.
영상 지식 처리부(324)는 영상정보 처리부로부터 확장된 주석을 태깅한 영상 데이터를 전달받아 의미기반 주석 생성부(370)를 통해 영상정보와 영상지식 온톨로지 DB(380)를 바탕으로 의미기반 3차원 영상지식을 생성한다.
시공간 상황정보 관리부(310)는 영상 지식분석 및 질의 처리부가 제공하는 질의 언어를 통해서 개별 질의를 제공하고, 복합적인 상황을 기술하고 미리 등록해 놓으면 상황을 모니터링 하고 추론을 통해 등록된 해당 상황을 인지하여 사용자에게 필요한 지식을 제공한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법의 처리 흐름도이다.
이하, 도1 내지 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법에 대해 설명하기로 한다.
먼저, 데이터 생산자가 자신이 소유한 영상 제공부(100) 예를 들면, CCTV, 자동차 블랙박스, 시내버스 무인카메라, 경찰차 카메라, 스마트폰 등을 영상 크라우드 소싱부(300)에 등록한다(S410).
영상 획득 및 처리부(200)가 등록된 영상 제공부(100)의 탐색에 의해서 영상 제공부(100) 자체와 영상제공부(100)가 제공하는 영상 데이터에 대한 메타데이터를 생성하고 생산자의 프로파일을 작성하고(S420), 영상 획득 및 처리부(200)가 영상 데이터에 대한 전처리를 수행하여 영상 크라우드 소싱부(300)에 전송한다(S430).
다음에, 영상 획득 및 처리부(200)가 영상 데이터에 대해 주석 달기(annotation), 번역(translation), 크로핑(cropping), 객체 식별, 특징 추출 또는 영상 압축을 수행함으로써 전처리를 수행하여 상기 영상 크라우드 소싱부에 전송한다(S430).
영상 크라우드 소싱부가 상기 영상 데이터를 모델링하고 관련된 영상 지식을 생성하는데(S440), 이때 다관점(객체/특징/사건) 기반으로 의미기반 3차원 영상 지식을 분석하고 검색할 수 있는 질의 언어와 질의 엔진을 제공하고, 영상획득 및 처리부(200)로부터 영상 테이터와 메타 데이터를 전달받아 영상 데이터에 대해서 영상보정 및 화질개선 필터를 통해 영상을 전처리 하고, 메타데이터를 분석하여 영상데이터에 대한 주석(annotation)을 생성한 후, 영상 데이터에 태깅(tagging)하여 전달하고, 주석이 태깅된 상기 영상 데이터를 전달받아 영상데이터내의 이동객체들의 특징을 통해 객체들을 검출 및 분류하고, 상기 이동객체를 추적하여 라벨링(labeling)하여 상기 주석을 확장하며, 확장된 주석을 태깅한 영상 데이터를 전달받아 의미기반 3차원 영상지식을 생성한다(S440).
이후, 영상 크라우드 소싱부(300)가 서비스 요청을 수신하고(S450), 영상 크라우드 소싱부(300)가 수신된 요청을 기반으로 상기 영상 지식을 검색하고 분석하며(S460), 영상 크라우드 소싱부내에 저장 관리되고 있는 상기 영상 지식으로 충분치 않을 경우, HIT(Human Intelligence Task)를 크라우드 소싱을 통해 요청한다(S470). 이때, 요청한 상기 HIT의 특성이 영상 데이터 수집인 경우 생산자의 프로파일에 의해 자동적으로 수행되고, HIT의 특성이 영상 데이터의 분석인 경우 생산자의 개입을 요청한다.
영상 크라우드 소싱부(300)가 HIT를 통합하여 신규 지식 콘텐츠를 생성하여(S480), 생성된 지식 콘텐츠를 사용자에게 제공한다(S490).
도5 내지 도8은 본 발명의 실시예에 따른 크라우드소싱 기반 영상 지식 콘텐츠 생성 장치 및 방법의 예시도이다.
도5를 참조하면, 영상 지식센터 즉, 도1 영상 크라우드 소싱부(300)를 통해 이
루어 지는 영상 기반 지식서비스의 실시 예로서 지하철이나 공항, 경기장 등 많은
사람들이 모이는 공공장소에서 수상한 행동이나 위험한 행동을 하는 사람들을 감시하고 안전을 제공하는 공공 안전 지식 서비스이다.
도6을 참조하면, 영상 기반 지식서비스의 실시 예로서 어린이 유괴 사건 같은 범죄가 발생했을 경우, 사건 발생 지점 또는 탈주 경로에 위치하고 있는 CCTV나 스마트폰, 블랙박스 같은 영상 제공 장치를 통해 영상 정보를 수집하여 신속하게 범죄 피의자를 검거하는 공공안전 지식 서비스이다.
도7을 참조하면, 영상 기반 지식서비스의 실시 예로서 교통 사고가 발생한 지점의 CCTV 또는 주변 차량의 블랙박스 정보를 수집하여 해당 교통 사고의 과실을 정확하게 판단할 수 있게 해주는 공공안전 서비스이다.
도8을 참조하면, 영상 기반 지식서비스의 실시 예로서 여행자가 스마트폰을 통해 관광지를 가리키면, 해당 위치와 관련된 식당, 숙박, 오락 등의 여행 정보를 제공하는 개인화 지식 서비스이다.
본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템 100: 영상 제공부
200: 영상획득 및 처리부 300: 영상크라우드 소싱부
310: 시공간 상황정보 관리부 320: 영상기반 지식 생성부
321: 영상지식 분석 및 질의 처리부 322: 영상 데이터 처리부
323: 영상정보 처리부 324: 영상 지식 처리부
330: 실시간 복합 이벤트 관리부 340: 영상지식 DB
350: 이동객체 DBMS 360: 다관점 영상정보 DB
370: 의미기반 주석 생성부 380: 영상지식 온톨로지 DB
400: 영상기반 지식 서비스 사용자

Claims (15)

  1. 영상 데이터를 제공하는 영상 제공부와,
    영상기반 지식 서비스를 제공하기 위해 영상 지식을 생성, 저장 또는 관리하는 영상 크라우드 소싱부와,
    상기 영상 제공부와 상기 영상 크라우드 소싱부를 연결하며 크라우드 소싱기법을 능동적 또는 자동적으로 제공하는 영상획득 및 처리부를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상획득 및 처리부는
    상기 영상 크라우드 소싱부에서 요청한 HIT(Human Intelligence Task)를 처리하는 HIT 처리기와,
    상기 영상 제공부로부터 제공된 영상 데이터를 탐색하여 영상 데이터의 인덱싱(indexing), 주석달기(annotation), 번역(translation), 크로핑(cropping), 객체 식별, 특징 추출 또는 영상 압축을 수행하는 영상 데이터 전처리부를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  3. 상기 제1항에 있어서,
    상기 영상 획득 처리부는
    상기 영상 데이터의 생산자의 프로파일을 저장하는 생산자 프로파일 데이터베이스(DB)와,
    상기 영상데이터에 대한 메타 데이터를 저장하는 메타 데이터 데이터 베이스(DB)를 더 포함 하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 영상 크라우드 소싱부에서 요청한 상기 HIT의 특성이 영상 데이터 수집인 경우 생산자의 프로파일에 의해 자동적으로 수행되고,
    상기 HIT의 특성이 영상 데이터의 분석인 경우 생산자의 개입을 요청하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  5. 제 1항에서,
    상기 영상 크라우드 소싱부는
    상기 영상데이터로부터 지식을 생성하는 영상기반 지식 생성부와,
    대량의 단일 이벤트에서 의미있는 복합적인 이벤트를 실시간으로 감지하여 해당이벤트에 관심있는 이벤트 청취자에게 필요한 정보를 제공하는 실시간 복합 이벤트 관리부를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 영상 크라우드 소싱부는
    의미기반 3차원 영상지식을 저장 또는 관리하는 영상 지식 DB와,
    상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하기 위한 온톨로지를 제공하는 영상지식 온톨로지 DB와,
    상기 영상지식 온톨로지 DB로부터 제공되는 상기 온톨로지를 바탕으로 영상정보를 생성하는 의미기반 주석 생성부와,
    상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 이동 객체를 저장 및 관리하는 이동객체 DBMS와,
    상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 다관점 영상 정보를 저장 및 관리하는 다관점 영상정보 DB를 더 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 영상기반 지식 생성부는
    상기 영상 지식 DB로부터 다관점(객체/특징/사건) 기반으로 상기 의미기반 3차원 영상 지식을 분석하고 검색할 수 있는 질의 언어와 질의 엔진을 제공하는 영상 지식분석 및 질의 처리부와,
    상기 영상획득 및 처리부로부터 상기 영상 테이터와 메타 데이터를 전달받아 상기 영상 데이터에 대해서 영상보정 및 화질개선 필터를 통해 영상을 전처리 하고, 상기 메타데이터를 분석하여 상기 영상데이터에 대한 주석(annotation)을 생성한 후, 상기 영상 데이터에 태깅(tagging)하여 전달하는 영상 데이터 처리부와,
    상기 영상 데이터 처리부로부터 주석이 태깅된 상기 영상 데이터를 전달받아 상기 영상데이터내의 이동객체들의 특징을 통해 객체들을 검출 및 분류하고, 상기 이동객체를 추적하여 라벨링(labeling)하여 상기 주석을 확장하는 영상 정보 처리부와,
    상기 영상정보 처리부로부터 확장된 주석을 태깅한 영상 데이터를 전달받아
    상기 의미기반 주석 생성부를 통해 상기 영상정보와 상기 영상지식 온톨로지 DB를 바탕으로 상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하는 영상 지식 처리부를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 영상크라우드 소싱부는
    상기 영상 지식분석 및 질의 처리부가 제공하는 질의 언어를 통해서 개별 질의를 제공하고, 복합적인 상황을 기술하고 미리 등록해 놓으면 상황을 모니터링 하고 추론을 통해 등록된 해당 상황을 인지하여 사용자에게 필요한 지식을 제공하는 시공간 상황정보 관리부를 더 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템.
  9. 영상 제공부와 영상 획득 및 처리부 및 영상 크라우드 소싱부를 포함하는 영상 지식 콘텐츠 생성 시스템에서 실행되는 크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법에 있어서,
    상기 영상 제공부를 상기 영상 크라우드 소싱부에 등록하는 단계와,
    상기 영상 획득 및 처리부가 상기 등록된 영상 제공부의 탐색에 의해서 상기 영상 제공부 자체와 상기 영상제공부가 제공하는 영상 데이터에 대한 메타데이터를 생성하고 생산자의 프로파일을 작성하는 단계와,
    상기 영상 획득 및 처리부가 상기 영상 데이터에 대한 전처리를 수행하여 상기 영상 크라우드 소싱부에 전송하는 단계와,
    상기 영상 크라우드 소싱부가 상기 영상 데이터를 모델링하고 관련된 영상 지식을 생성하는 단계를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 영상 크라우드 소싱부가 서비스 요청을 수신하는 단계와,
    상기 영상 크라우드 소싱부가 수신된 요청을 기반으로 상기 영상 지식을 검색하고 분석하는 단계와,
    상기 영상 크라우드 소싱부내에 저장 관리되고 있는 상기 영상 지식으로 충분치 않을 경우, HIT(Human Intelligence Task)를 크라우드 소싱을 통해 요청하는 단계를 더 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 영상 크라우드 소싱부가 상기 HIT를 통합하여 신규 지식 콘텐츠를 생성하는 단계와,
    상기 생성된 지식 콘텐츠를 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 전처리를 수행하는 단계는
    상기 영상 데이터의 주석 달기(annotation), 번역(translation), 크로핑(cropping), 객체 식별, 특징 추출 또는 영상 압축을 수행하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
  13. 제 10항에 있어서,
    요청한 상기 HIT의 특성이 영상 데이터 수집인 경우 생산자의 프로파일에 의해 자동적으로 수행되고,
    상기 HIT의 특성이 영상 데이터의 분석인 경우 생산자의 개입을 요청하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
  14. 제 10항에 있어서,
    의미기반 3차원 영상지식을 저장 또는 관리하는 단계와,
    상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하기 위한 온톨로지를 제공하는 단계와,
    상기 온톨로지를 바탕으로 영상정보를 생성하는 단계와,
    상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 이동 객체를 저장 및 관리하는 단계와,
    상기 영상기반 지식 생성부를 통해 생성된 다관점 영상 정보를 저장 및 관리하는 단계를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 영상데이터로부터 지식을 생성하는 단계는
    다관점(객체/특징/사건) 기반으로 상기 의미기반 3차원 영상 지식을 분석하고 검색할 수 있는 질의 언어와 질의 엔진을 제공하는 단계와,
    상기 영상획득 및 처리부로부터 상기 영상 테이터와 메타 데이터를 전달받아 상기 영상 데이터에 대해서 영상보정 및 화질개선 필터를 통해 영상을 전처리 하고, 상기 메타데이터를 분석하여 상기 영상데이터에 대한 주석(annotation)을 생성한 후, 상기 영상 데이터에 태깅(tagging)하여 전달하는 단계와,
    주석이 태깅된 상기 영상 데이터를 전달받아 상기 영상데이터내의 이동객체들의 특징을 통해 객체들을 검출 및 분류하고, 상기 이동객체를 추적하여 라벨링(labeling)하여 상기 주석을 확장하는 단계와,
    확장된 주석을 태깅한 상기 영상 데이터를 전달받아 상기 의미기반 3차원 영상지식을 생성하는 단계를 포함하는
    크라우드 소싱기반 영상 지식 콘텐츠 생성 방법.
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