KR20200075086A - System and method for generating of personalized highlights video - Google Patents

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서봉원
이준환
송정우
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서울대학교산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a personalized game highlight video generation system, which differentiates and provide different game highlight videos to individual users with different interests or tastes by automatically generating personalized highlights in consideration of video game log data and personalization conditions inputted from the users.

Description

개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템{System and method for generating of personalized highlights video}System and method for generating of personalized highlights video}

본 발명은 동영상 처리 기술에 관련한 것으로, 특히 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a video processing technology, and particularly to a personalized game highlight video generation system.

최근 E스포츠(Esports) 시장이 빠르게 성장하고 있다. E스포츠란 선수들이 상금을 걸고 경쟁하는 비디오 게임 대회이다. E스포츠 시장은 2016년에는 2015년 대비 관객수가 13.3% 증가해 약 256만명 정도가 되었고 기대 수익은 2015년 대비 42.6% 증가한 약 4억 6300만 달러 정도가 되었다. Recently, the Esports market is growing rapidly. E-sports is a video game competition in which players compete for a prize. In 2016, the E-sports market grew by 13.3% compared to 2015 to about 256 million, and expected revenue increased by 42.6% compared to 2015 to about $443 million.

또한, 통계적으로 E스포츠는 전통적인 스포츠에 도전을 시작하였다. 2014년 NBA 결승의 다섯 번째 경기는 약 180만명이 시청했고, 2014년 월드 시리즈의 일곱 번째 경기는 약 235만명이 시청했는데, 2014년 리그 오브 레전드 월드 챔피언십은 약 270만명이 시청했다. In addition, statistically, E-sports began to challenge traditional sports. The fifth game of the 2014 NBA Finals was watched by about 1.8 million people, the seventh game of the 2014 World Series was watched by about 2.35 million, and the 2014 League of Legends World Championship was watched by about 2.7 million.

이러한 E스포츠의 영상들은 트위치(Twitch), 유투브 게이밍(YouTube Gaming), 야후 스포츠(Yahoo Esports) 같은 기업들에 의해 사용자들에게 제공되고 있다. 실시간 영상 스트리밍 서비스도 급격히 성장하고 있다. 스포츠나 페스티벌, 컴퓨터 게임과 같은 이벤트들의 실시간 영상 스트리밍은 유스트림(UStream), 라이브 스트림(Livestream), 유투브 라이브(YouTube live), 트위치(Twitch)와 같은 플랫폼에서 상당한 네트워크 트래픽을 발생시키고 있다. These E-sports videos are being provided to users by companies such as Twitch, YouTube Gaming and Yahoo Esports. Real-time video streaming services are also growing rapidly. Real-time video streaming of events such as sports, festivals, and computer games is generating significant network traffic on platforms such as UStream, Livestream, YouTube live, and Twitch.

온라인 실시간 영상 스트리밍 플랫폼 중 하나인 트위치는 실시간 게임 방송에 주로 사용되는 대규모 영상 스트리밍 플랫폼이다. 트위치는 2014년 미국의 피크 인터넷 트래픽 비율 순위에서 훌루(Hulu)와 페이스북(Facebook), 아마존(Amazon) 같은 회사들의 트래픽 비율 순위를 넘고 4위를 차지했다. 또한, 2018년 2월 기준 일일 활동 사용자 수는 평균 1500만명 정도이고 220만명 이상의 사용자가 매달 스트리밍을 하고 있다. Twitch, one of the online real-time video streaming platforms, is a large-scale video streaming platform mainly used for real-time game broadcasting. Twitch ranked fourth in the United States in the peak Internet traffic ratio rankings in 2014, surpassing the traffic ratio rankings of companies such as Hulu, Facebook, and Amazon. In addition, as of February 2018, the average number of daily active users is about 15 million and more than 2.2 million users are streaming monthly.

디지털 영상 콘텐츠가 놀랄 만큼 성장하면서 콘텐츠에서 나머지 부분보다 더 중요한 이벤트, 즉 하이라이트를 추출해야 할 필요성이 대두됐다. 그래서 하이라이트를 추출하기 위한 많은 연구들이 진행됐다. 또한 최근 유투브 발표에 따르면 스포츠 하이라이트 영상의 시청 시간은 2016년에 비해 2017년에 약 80% 증가했다고 한다. As digital video content has grown dramatically, the need to extract more important events from the content, namely highlights, has emerged. So, many studies have been conducted to extract highlights. Also, according to a recent YouTube announcement, the viewing time of sports highlight videos increased by about 80% in 2017 compared to 2016.

E스포츠와 실시간 게임 영상 스트리밍 같은 게임 관련 영상 콘텐츠들이 확산되면서 게임 분야에서도 다른 분야처럼 영상의 양이 많아지며 영상에서 하이라이트를 뽑는 것이 필요해졌다. 우선 E스포츠 시장의 규모가 커져 감에 따라 E스포츠 경기 영상의 양이 많아지면서 다양한 채널을 통해 색인을 생성하고 공유하는 효율적인 방법의 필요성이 대두됐다. As game-related video contents such as e-sports and real-time game video streaming have spread, the amount of video in the game field has increased, and it is necessary to draw highlights from the video. First of all, as the size of the E-sports market increases, the volume of E-sports competition videos increases, and the need for an efficient method of indexing and sharing through various channels emerges.

영상 하이라이트를 추출하는 것이 이를 달성하는 방법 중 하나라고 할 수 있다. 또한, 트위치와 같은 온라인 실시간 영상 스트리밍 플랫폼에서 방송되는 영상들은 방송 길이의 제약이 없어 짧게는 몇 분, 길게는 열 시간이 넘는 방송도 쉽게 찾을 수 있다. Extracting video highlights is one way to achieve this. In addition, since videos broadcast on an online real-time video streaming platform such as Twitch have no restrictions on the length of broadcasts, it is easy to find broadcasts that are shorter than a few minutes and longer than ten hours.

하지만 긴 방송시간은 방송을 보고 시청을 판단하는 시청자들이 새로운 방송에 유입되는데 걸림돌이 된다. 이에 따라 제작자들은 직접 혹은 전문 편집자를 통해 하이라이트 영상을 제공하는 경우들이 있다. 또한, 일반 게이머들은 E스포츠 영상과 실시간 게임 영상 스트리밍 영상뿐만 아니라, 자신의 게임 플레이 영상에서 하이라이트를 보고 싶어하는 니즈가 있다. However, a long broadcast time is an obstacle to viewers who judge the viewing by watching the broadcast. Accordingly, producers sometimes provide highlight images directly or through professional editors. In addition, general gamers have a need to see highlights in their gameplay videos as well as E-sports videos and real-time game video streaming videos.

개인들의 경기 영상을 자동으로 녹화해주고, 중요 이벤트를 추출해주고, 다른 게이머들과 자신의 경기 영상을 공유할 수 있게 해 주는 Plays.tv , NVIDIA ShadowPlay와 같은 서비스들이 사용자들에게 제공되고 있으며, 오버워치 최고의 플레이처럼 게임내 기능으로 개인의 하이라이트를 생성해주기도 한다. Services such as Plays.tv and NVIDIA ShadowPlay are provided to users to automatically record individual game videos, extract important events, and share their game videos with other gamers. Like best play, it also creates personal highlights with in-game features.

또한, 일반 게이머들에게 영상을 제보받아 매드 무비로 만드는 꽤 많은 구독자수와 조회수를 가지는 유투브 채널들이 있고, 대형 게임 커뮤니티에도 이를 위한 게시판이 있으며, 많은 영상들이 게시되고 있다. 여기서 매드 무비란 원작자의 음성, 게임, 그림, 동영상, 애니메이션 등을 개인이 편집, 합성, 재생산된 미디어를 의미하며, 여러 하이라이트 장면들을 편집해서 만든 하이라이트 모음집 영상이 여기에 속한다.In addition, there are YouTube channels that have quite a lot of subscribers and views that make video a mad movie after being reported by ordinary gamers, and a large game community has a bulletin board for this, and many videos are posted. Here, the Mad Movie refers to the media that the individual edited, synthesized, and reproduced the original voice, game, picture, video, animation, etc., and includes a collection of highlights created by editing various highlight scenes.

이러한 게임 관련 영상 콘텐츠들의 하이라이트를 추출해야 하는 필요성들에 의거해 게임 관련 영상 콘텐츠에서 하이라이트를 자동으로 추출하고자 하는 연구들이 이루어져 왔다. 현재까지는 주로 E스포츠 경기에서 하이라이트를 추출하고자 하는 연구들이 진행되어 왔다. On the basis of the necessity to extract highlights of game-related video contents, studies have been conducted to automatically extract highlights from game-related video contents. So far, studies have been conducted mainly to extract highlights from E-sports events.

하지만 E스포츠 경기가 아닌 실시간 게임 스트리밍 영상이나, 일반 게이머들의 게임 플레이 영상에서 하이라이트를 자동으로 뽑는 연구나 서비스는 제한적으로 이루어져 왔다. 현재 오버워치라는 게임에서 게임내 기능으로 제공해주는 최고의 플레이라는 것이 이와 관계된 대표적인 서비스라고 볼 수 있다. However, research and services that automatically draw highlights from real-time game streaming videos or gameplay videos from ordinary gamers have been limited. In the game called Overwatch, the best play provided by in-game functions is a typical service related to this.

이 기능은 일반 게이머들의 한 경기의 게임 플레이 영상에서 하나의 하이라이트를 뽑아준다. 그러나, 이 기능은 하이라이트를 개인화해서 볼 수 없다는 한계점이 존재한다. 한 경기에 하이라이트가 여러 구간에 존재할 수 있지만, 이 기능은 정해준 하나의 하이라이트 구간만 볼 수 있고, 여러 경기에서 원하는 조건의 하이라이트를 모아서 볼 수도 없다.This feature extracts a highlight from the gameplay footage of a game played by ordinary gamers. However, this feature has a limitation that it is not possible to personalize the highlights. Highlights can exist in multiple sections in a single match, but this feature only allows you to view one highlight section that you have defined, and it is not possible to collect and view the highlights of a desired condition in multiple matches.

대한민국 공개특허 제10-2010-0114131호(2010.10.22)에서 비디오 게임 하이라이트와 같은 인터랙티브 엔터테인먼트(interactive entertainment)를 위한 비디오들을 자동으로 생성하는 시스템 및 방법을 제안하고 있다. 이 기술은 플레이 세션(play session) 중에 일어날 수 있는 일련의 이벤트들을 식별하여 이벤트 장면들을 조합하여 하이라이트 표시한다.Korean Patent Publication No. 10-2010-0114131 (2010.10.22) proposes a system and method for automatically generating videos for interactive entertainment such as video game highlights. This technique identifies a series of events that may occur during a play session and combines event scenes to highlight them.

E스포츠 경기의 하이라이트를 자동으로 추출하는 기존 연구에서 쓰인 방법을 이용하여 실시간 게임 영상 스트리머들의 경기 영상이나, 일반 게이머들의 경기 영상에서 개인화된 하이라이트를 추출하기에는 어려움이 있다. 스포츠 경기의 하이라이트를 추출하는 방법은 주로 영상, 소리 데이터를 통해 이루어져 왔고 E스포츠 경기는 주로 영상과 채팅 정보를 통해 이루어져 왔다. It is difficult to extract personalized highlights from real-time game video streamer's game videos or general gamers' game videos using the method used in the existing research that automatically extracts the highlights of E-sports events. The method of extracting the highlights of a sports event has been mainly performed through video and sound data, and the E-sports event has been mainly performed through video and chat information.

실시간 게임 영상 스트리머들의 경기와 일반 게이머들의 경기는 E스포츠 경기에서 하이라이트를 뽑을 때 쓰는 데이터인 E스포츠 영상과 채팅정보에서 여러 차이가 있다. 게임 스트리머와 일반 게이머들의 경기에는 E스포츠 경기 영상에 덮어씌워지는 경기 정보, 코멘테이터(commentator)와 관중들의 소리 데이터가 없으며, 영상에 덮어 씌워지는 정보, 스트리머 혹은 일반 게이머가 하는 말, 시청자들의 채팅 정보들이 스트리머, 일반 게이머마다 각자 다를 수 있다. 따라서 게임 스트리머들과 일반 게이머들의 하이라이트를 뽑기 위해서는 새로운 추출 방법이 필요하다. Real-time game video streamer's game and general gamer's game have several differences in E-sports video and chat information, which are data used to draw highlights in E-sports game. In game streamers and regular gamers, there is no match information overlaid on the E-sports match video, sound data from commenters and spectators, information overlaid on the video, words from streamers or regular gamers, and viewers Chat information of each streamer, regular gamers can be different. Therefore, a new extraction method is needed to draw the highlights of game streamers and general gamers.

대한민국 공개특허 제10-2010-0114131호(2010.10.22)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2010-0114131 (2010.10.22)

본 발명은 비디오 게임의 로그 데이터와 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성할 수 있는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템을 제공함을 그 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a personalized game highlight video generation system capable of automatically generating personalized highlights in consideration of log data of a video game and personalization conditions input from a user.

본 발명의 또 다른 목적은 기계학습 분류 알고리즘으로 로그 데이터를 자동으로 분석하여 하이라이트 구간을 추출하여 중요도를 부여하고, 하이라이트 구간의 중요도 및 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성할 수 있는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to automatically analyze log data with a machine learning classification algorithm to extract the highlight section to give importance, and automatically generate a personalized highlight in consideration of the importance of the highlight section and personalization conditions input from the user. It is to provide a personalized game highlight video generation system.

본 발명의 또 다른 목적은 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성할 수 있는 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a personalized highlight video generation system capable of automatically generating personalized highlights in consideration of personalization conditions input from a user.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따르면, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 선정하는 하이라이트 구간 처리부와; 사용자의 개인화 조건을 입력받는 개인화 조건 입력부와; 하이라이트 구간 처리부에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하는 하이라이트 구간 개인화부와; 하이라이트 구간 개인화부에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성하는 게임 하이라이트 동영상 생성부를 포함한다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, the personalized game highlight video generation system analyzes the game log data and highlight section processing unit for selecting game highlight sections from the game video; A personalization condition input unit that receives a user's personalization condition; A highlight section personalization unit which selects and personalizes game highlight sections meeting the personalization conditions of the user input by the personalization condition input unit among the game highlight sections selected by the highlight section processing unit; And a game highlight video generation unit that generates personalized game highlight videos by combining personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization unit.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 게임 로그 데이터가 이벤트 정보들과, 각 이벤트들이 발생된 시간 정보를 포함한다.According to an additional aspect of the present invention, game log data includes event information and time information at which each event occurred.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 이벤트 정보가 이벤트 종류, 게임자 정보, 소속팀 정보를 포함한다.According to an additional aspect of the present invention, event information includes event type, game player information, and team information.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 개인화 조건이 관심 항목들 중에서 적어도 하나 선택될 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, personalization conditions may be selected from at least one of the items of interest.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 하이라이트 구간 처리부가 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 추출하는 하이라이트 구간 추출부와; 하이라이트 구간 추출부에 추출된 게임 하이라이트 구간들의 중요도를 결정하는 구간 중요도 결정부와; 구간 중요도 결정부에 의해 결정된 중요도가 임계치 이상인 게임 하이라이트 구간들을 게임 하이라이트 구간들로 결정하는 하이라이트 구간 결정부를 포함한다.According to an additional aspect of the present invention, the highlight section processing unit analyzes the game log data and extracts the highlight section from the game video game section highlight section; A section importance determining unit for determining the importance of the game highlight sections extracted in the highlight section extraction unit; And a highlight section determining section for determining game highlight sections having a importance level determined by the section importance determining section over a threshold as game highlight sections.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 하이라이트 구간 추출부가 기계 학습 분류기를 통해 게임 하이라이트 구간들을 자동 추출할 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the highlight section extraction unit may automatically extract game highlight sections through the machine learning classifier.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 기계 학습 분류기가 게임 전문가들이 레이블링한 게임들의 하이라이트 구간들을 정답 레이블로 설정한 데이터 셋을 이용한 감독 학습을 통해 훈련될 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the machine learning classifier may be trained through supervised learning using a data set that sets highlight sections of games labeled by game experts as correct answer labels.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 기계 학습 분류기가 게임들과 관련된 커뮤니티 피드백을 통해 재훈련되어 민감도를 향상시킬 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the machine learning classifier may be retrained through community feedback related to games to improve sensitivity.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 하이라이트 구간 추출부가 게임 로그 데이터를 분석해 동일 게임에 참가하는 참가자별 게임 동영상들 각각으로부터 게임 하이라이트 구간들을 다수개 참가자별로 추출하도록 구현될 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the highlight section extraction unit may be implemented to extract game highlight sections for each participant from each of the game videos for each participant participating in the same game by analyzing game log data.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 하이라이트 구간 개인화부가 참가자별 게임 하이라이트 구간들 중에서 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 시계열적으로 겹치지 않도록 선택하여 개인화하도록 구현될 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the highlight section personalization unit may be implemented to select and personalize game highlight sections that match the user's personalization conditions among the game highlight sections for each participant so as not to overlap in time series.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 게임 하이라이트 동영상 생성부가 하이라이트 구간 개인화부에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들의 조합 빈도수를 조절하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상의 길이를 조정할 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the game highlight video generation unit is selected by the highlight section personalization unit to adjust the combination frequency of the personalized game highlight sections to adjust the length of the personalized game highlight video.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 게임 동영상 및 게임 로그 데이터를 수집하는 데이터 수집부와; 데이터 수집부에 의해 수집된 게임 로그 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 데이터 전처리부를 더 포함할 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the personalized game highlight video generation system data collection unit for collecting game video and game log data; It may further include a data pre-processing unit for converting the game log data collected by the data collection unit into an analytical form.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 데이터 전처리부가 이벤트 발생 여부를 확인할 수 있는 특징값으로 이루어지는 시계열 데이터를 게임 로그 데이터로부터 생성하고, 생성된 시계열 데이터에 슬라이딩 윈도우를 적용하여 하이라이트를 추출하기에 적합한 형태로 변환하도록 구현될 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, a form suitable for extracting highlights by generating time series data consisting of feature values capable of confirming whether an event has occurred or not from game log data and applying a sliding window to the generated time series data It can be implemented to convert to.

본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 데이터 수집부에 의해 수집된 게임 동영상 및 게임 로그 데이터를 포함하는 각종 정보를 저장하는 DB를 더 포함할 수 있다.According to an additional aspect of the present invention, the personalized game highlight video generation system may further include a DB storing various information including game video and game log data collected by the data collection unit.

본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 방법이 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 선정하는 하이라이트 구간 처리단계와; 사용자의 개인화 조건을 입력받는 개인화 조건 입력단계와; 하이라이트 구간 처리단계에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력단계에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하는 하이라이트 구간 개인화단계와; 하이라이트 구간 개인화단계에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성하는 게임 하이라이트 동영상 생성단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, a method for generating a personalized game highlight video analyzes game log data and selects a highlight section processing step from the game video; A personalization condition input step of receiving a user's personalization condition; A highlight section personalization step of selecting and personalizing game highlight sections meeting the personalization conditions of the user input by the personalization condition input step from among the game highlight sections selected by the highlight section processing step; It may include a game highlight video generation step of generating a personalized game highlight video by combining the personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization step.

본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템이 동영상으로부터 하이라이트 구간들을 선정하는 하이라이트 구간 처리부와; 사용자의 개인화 조건을 입력받는 개인화 조건 입력부와; 하이라이트 구간 처리부에 의해 선정된 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하는 하이라이트 구간 개인화부와; 하이라이트 구간 개인화부에 의해 선택되어 개인화된 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 하이라이트 동영상을 생성하는 하이라이트 동영상 생성부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, a personalized highlight video generation system includes a highlight section processing unit for selecting highlight sections from a video; A personalization condition input unit that receives a user's personalization condition; A highlight section personalization unit which selects and personalizes highlight sections meeting the personalization conditions of the user input by the personalization condition input unit from among the highlight sections selected by the highlight section processing unit; And a highlight video generation unit for generating a personalized highlight video by combining personalized highlight sections selected by the highlight section personalization unit.

본 발명은 비디오 게임의 로그 데이터와 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 서로 상이한 게임 하이라이트 동영상을 차별화하여 제공할 수 있는 효과가 있다.The present invention has an effect of differently providing different game highlight videos for each user having different interests or tastes by automatically generating personalized highlights in consideration of log data of a video game and personalization conditions input from a user. .

또한, 본 발명은 기계학습 분류 알고리즘으로 로그 데이터를 자동으로 분석하여 하이라이트 구간을 추출하여 중요도를 부여하고, 하이라이트 구간의 중요도 및 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 차별화된 게임 하이라이트 동영상을 최적화하여 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention automatically analyzes log data with a machine learning classification algorithm, extracts highlight sections, assigns importance, and automatically generates personalized highlights in consideration of the importance of highlight sections and personalization conditions input from the user. It has the effect of optimizing and providing differentiated game highlight videos for each user with different tastes.

또한, 본 발명은 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 서로 상이한 하이라이트 동영상을 차별화하여 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has an effect of differently providing different highlight videos for each user having different interests or tastes by automatically generating personalized highlights in consideration of personalization conditions input from a user.

도 1 은 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템의 네트워크 연결 개요도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템의 하이라이트 구간 처리부의 일 실시예를 도시한 블럭도이다.
도 4 는 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 방법의 일 실시예의 구성을 도시한 순서도이다.
도 5 는 본 발명에 따른 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템의 또 다른 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.1 is a schematic diagram of a network connection of a personalized game highlight video generation system according to the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of one embodiment of a personalized game highlight video generation system according to the present invention.
3 is a block diagram showing an embodiment of a highlight section processing unit of a personalized game highlight video generation system according to the present invention.
4 is a flow chart showing the configuration of an embodiment of a method for generating a personalized game highlight video according to the present invention.
5 is a block diagram showing the configuration of another embodiment of a personalized highlight video generation system according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다. 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있으나, 이는 본 발명의 다양한 실시예들을 특정한 형태로 한정하려는 것은 아니다.Hereinafter, the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily understand and reproduce it through preferred embodiments described with reference to the accompanying drawings. Although specific embodiments are illustrated in the drawings and related detailed description is described, it is not intended to limit the various embodiments of the invention to specific forms.

본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.In the description of the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related known functions or configurations may unnecessarily obscure the subject matter of embodiments of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. When an element is said to be "connected" or "connected" to another component, it is understood that other components may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. It should be.

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that no other component exists in the middle.

도 1 은 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템의 네트워크 연결 개요도이다. 도 1 에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)은 게임 동영상 컨텐츠를 제공하는 서버(10)에 탑재되는 소프트웨어 형태로 구현될 수 있다.1 is a schematic diagram of a network connection of a personalized game highlight video generation system according to the present invention. As shown in FIG. 1, the personalized game highlight video generation system 100 according to the present invention may be implemented in the form of software mounted on the server 10 that provides game video content.

서버(10)는 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)을 실행하는 프로세서(11)와, 키보드 등과 같은 사용자 입력을 위한 입력 부(12)와, 디스플레이 등과 같은 화면 표시를 위한 표시부(13)와, 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)의 실행 코드를 포함하는 각종 데이터를 저장하는 메모리(14)와, 외부 장치와의 통신을 위한 통신부(15)를 포함한다.The server 10 includes a processor 11 for executing the personalized game highlight video generation system 100 according to the present invention, an input unit 12 for user input such as a keyboard, and a display unit for displaying a screen such as a display 13, a memory 14 for storing various data including execution codes of the personalized game highlight video generation system 100 according to the present invention, and a communication unit 15 for communication with an external device. .

본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)은 외부 DB(20)와 제1네트워크로 연결되어 외부 DB(20)로부터 게임 동영상들과 게임 로그데이터들을 수집한다. 이 때, 게임 로그데이터는 게임 동영상 파일 자체에 메타 데이터 형태로 포함될 수도 있고, 게임 동영상 파일과는 별도 파일 형태로 존재할 수도 있다.The personalized game highlight video generation system 100 according to the present invention is connected to the external DB 20 and a first network to collect game videos and game log data from the external DB 20. At this time, the game log data may be included in the form of metadata in the game video file itself, or may exist in a file format separate from the game video file.

또한, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)은 동영상 재생장치(30)와 제2네트워크로 연결되어 동영상 재생장치(30)로 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 제공한다. 이 때, 동영상 재생장치(30)가 PC, 노트북, 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등과 같은 유무선 통신장치일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.In addition, the personalized game highlight video generation system 100 is connected to the video playback device 30 and a second network to provide a personalized game highlight video to the video playback device 30. At this time, the video playback device 30 may be a wired/wireless communication device such as a PC, laptop, smart phone, wearable device, etc., but is not limited thereto.

한편, 제1네트워크와 제2네트워크는 동일할 수도 있고 서로 상이할 수도 있으며, 이더넷 기반(Ethernet) 유선 네트워크 또는 LTE 등과 같은 이동통신 네트워크 또는 WiFi 등과 같은 무선 네트워크일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.Meanwhile, the first network and the second network may be the same or different from each other, and may be an Ethernet-based wired network, a mobile communication network such as LTE, or a wireless network such as WiFi, but are not limited thereto.

도 2 는 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 도 2 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)은 하이라이트 구간 처리부(110)와, 개인화 조건 입력부(120)와, 하이라이트 구간 개인화부(130)와, 게임 하이라이트 동영상 생성부(140)를 포함한다.2 is a block diagram showing the configuration of one embodiment of a personalized game highlight video generation system according to the present invention. 2, the personalized game highlight video generation system 100 according to this embodiment includes a highlight section processing unit 110, a personalization condition input unit 120, a highlight section personalization unit 130, and a game. It includes a highlight video generation unit 140.

하이라이트 구간 처리부(110)는 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 선정한다. 이 때, 게임 로그 데이터가 이벤트 정보들과, 각 이벤트들이 발생된 시간 정보를 포함할 수 있다. 한편, 이벤트 정보가 이벤트 종류, 게임자 정보, 소속팀 정보를 포함할 수 있다.The highlight section processing unit 110 analyzes game log data to select game highlight sections from the game video. At this time, the game log data may include event information and time information at which each event occurred. Meanwhile, the event information may include event type, game player information, and team information.

게임이 진행됨에 따라 시계열적인 이벤트들이 연속적으로 발생하고, 이러한 시계열적으로 발생하는 이벤트들은 이벤트 종류, 게임자 정보, 소속팀 정보를 포함하는 이벤트 정보로 분류되어 식별될 수 있다.As the game progresses, time-series events are continuously generated, and these time-series events can be classified and identified as event information including event type, game player information, and team information.

게임이 진행됨에 따라 시계열적으로 발생하는 이벤트들의 이벤트 정보 및 이벤트가 발생된 시간 정보는 게임 로그 데이터로 기록된다. 이 때, 게임 로그데이터는 게임 자체에 의해 자동으로 기록될 수도 있고, 사람에 의해 수동으로 기록될 수도 있다.As the game progresses, event information of events that occur in time series and time information when the event occurs are recorded as game log data. At this time, game log data may be automatically recorded by the game itself, or may be manually recorded by a person.

한편, 게임 로그 데이터는 게임을 촬영한 게임 동영상 파일 자체에 메타(Meta) 데이터 형태로 포함될 수도 있고, 게임 동영상 파일과는 별도 파일 형태로 생성될 수도 있다.Meanwhile, the game log data may be included in the form of meta data in the game video file itself photographing the game, or may be generated in a file format separate from the game video file.

개인화 조건 입력부(120)는 사용자의 개인화 조건을 입력받는다. 예컨대, 개인화 조건 입력부(120)가 동영상 재생장치(30)를 통해 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)에 접속한 사용자의 개인화 하이라이트 동영상 생성 요청에 따라, 동영상 재생장치(30)로 개인화 조건 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공하고, 이를 통해 사용자로부터 개인화 조건을 입력받도록 구현될 수 있다.The personalization condition input unit 120 receives a user's personalization condition. For example, when the personalization condition input unit 120 accesses the personalized game highlight video generation system 100 according to the present invention through the video playback device 30, the video playback device 30 It provides a user interface for inputting personalization conditions, and through this, may be implemented to receive personalization conditions from a user.

한편, 개인화 조건이 관심 항목들 중에서 적어도 하나 선택될 수 있다. 예컨대, 개인화 조건 입력을 위한 사용자 인터페이스가 관심 항목들의 리스트를 표시하고, 사용자로부터 관심 항목들 중에서 적어도 하나의 관심 항목을 선택받아 개인화 조건을 입력받도록 구현될 수 있다. 이 때, 관심 항목이 게임 승패, 게임자, 소속팀 등과 같은 게임 관련 정보일 수 있다.Meanwhile, at least one personalization condition may be selected from items of interest. For example, a user interface for inputting personalization conditions may be implemented to display a list of items of interest, and receive at least one item of interest from the user to receive personalization conditions. At this time, the item of interest may be game-related information such as game win/loss, game player, team belonging, and the like.

예를 들면, FPS(First-Person Shooter) 게임에 A팀과 B팀이 대결하고, A팀 게임자는 A1, A2, A3이고, B팀 게임자는 B1, B2, B3라면, 사용자는 개인화 조건을 위한 관심 항목으로 승리, A2 게임자, A팀을 선택할 수 있다. For example, if Team A and Team B compete in a First-Person Shooter (FPS) game, and Team A players are A1, A2, and A3, and Team B players are B1, B2, B3, the user will Winning, A2 players, and Team A can be selected as items of interest.

사용자의 개인화 조건은 사용자의 개인화 하이라이트 동영상 생성 요청시 마다 사용자로부터 입력받도록 구현되는 것이 바람직하다. 그러나, 이에 한정되지 않고 사용자의 개인화 조건을 미리 입력받아 저장하고, 사용자의 개인화 하이라이트 동영상 생성 요청시에 미리 입력받아 저장한 사용자의 개인화 조건을 읽어 오도록 구현될 수도 있다.The user's personalization condition is preferably implemented to be input from the user whenever the user's personalized highlight video is generated. However, the present invention is not limited thereto, and may be implemented to receive and store the user's personalization conditions in advance, and to read the user's personalization conditions that are previously input and stored when the user creates a personalized highlight video.

하이라이트 구간 개인화부(130)는 하이라이트 구간 처리부(110)에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부(120)에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화한다. 이 때, 사용자 마다 개인화 조건이 서로 상이하므로, 하이라이트 구간 개인화부(130)에 의해 개인화되는 게임 하이라이트 구간들은 사용자 마다 상이하다.The highlight section personalization unit 130 selects and personalizes game highlight sections that match the personalization condition of the user input by the personalization condition input unit 120 from among the game highlight sections selected by the highlight section processing unit 110. At this time, since personalization conditions are different for each user, game highlight sections personalized by the highlight section personalization unit 130 are different for each user.

게임 하이라이트 동영상 생성부(140)는 하이라이트 구간 개인화부(130)에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성한다. 하이라이트 구간 개인화부(130)에 의해 개인화되는 게임 하이라이트 구간들은 사용자 마다 상이하므로, 게임 하이라이트 동영상 생성부(140)에 의해 생성되는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 역시 사용자 마다 상이하다.The game highlight video generation unit 140 generates personalized game highlight videos by combining personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization unit 130. Since the game highlight sections personalized by the highlight section personalization unit 130 are different for each user, the personalized game highlight videos generated by the game highlight video generation unit 140 are also different for each user.

이 때, 게임 하이라이트 동영상 생성부(140)가 하이라이트 구간 개인화부(130)에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들의 조합 빈도수를 조절하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상의 길이를 조정하도록 구현될 수도 있다. 게임 하이라이트 동영상의 길이를 조정하여 제공할 경우, 게임 하이라이트 동영상을 더욱 다양화할 수 있다.In this case, the game highlight video generation unit 140 may be implemented to adjust the length of the personalized game highlight video by adjusting the combination frequency of the personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization unit 130. If the length of the game highlight video is adjusted and provided, the game highlight video can be further diversified.

이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 비디오 게임의 로그 데이터와 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 서로 상이한 게임 하이라이트 동영상을 차별화하여 제공할 수 있다.By implementing in this way, the present invention provides personalized highlights in consideration of log data of a video game and personalization conditions input from a user, thereby providing different game highlight videos differently for each user with different interests or tastes. Can.

도 3 은 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템의 하이라이트 구간 처리부의 일 실시예를 도시한 블럭도이다. 도 3 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 하이라이트 구간 처리부(110)는 하이라이트 구간 추출부(111)와, 구간 중요도 결정부(112)와, 하이라이트 구간 결정부(113)를 포함할 수 있다.3 is a block diagram showing an embodiment of a highlight section processing unit of a personalized game highlight video generation system according to the present invention. As shown in FIG. 3, the highlight section processing unit 110 according to this embodiment may include a highlight section extraction unit 111, a section importance determining unit 112, and a highlight section determination unit 113. .

하이라이트 구간 추출부(111)는 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 추출한다. 이 때, 하이라이트 구간 추출부(111)가 기계 학습 분류기를 통해 게임 하이라이트 구간들을 자동 추출하도록 구현될 수 있다. 이 때, 기계 학습 분류기는 결정 트리, 인공 신경망, 서포트 벡터 머신을 포함하는 통상의 기계학습 접근법에 따라 구성될 수 있다.The highlight section extraction unit 111 analyzes game log data and extracts game highlight sections from the game video. In this case, the highlight section extraction unit 111 may be implemented to automatically extract game highlight sections through a machine learning classifier. At this time, the machine learning classifier may be constructed according to a conventional machine learning approach including a decision tree, an artificial neural network, and a support vector machine.

한편, 기계 학습 분류기가 게임 전문가들이 레이블링한 게임들의 하이라이트 구간들을 정답 레이블로 설정한 데이터 셋을 이용한 감독 학습을 통해 훈련되도록 구현될 수 있다. 또한, 기계 학습 분류기가 게임들과 관련된 커뮤니티 피드백을 통해 재훈련되어 민감도를 향상시키도록 구현될 수 있다.Meanwhile, the machine learning classifier may be implemented to be trained through supervised learning using a data set in which highlight sections of games labeled by game experts are set as correct answer labels. In addition, the machine learning classifier may be implemented to improve sensitivity by retraining through community feedback related to games.

구간 중요도 결정부(112)는 하이라이트 구간 추출부(111)에 추출된 게임 하이라이트 구간들의 중요도를 결정한다. 예컨대, 구간 중요도 결정부(112)가 기계 학습 분류기에 의해 추출되는 각 게임 하이라이트 구간에 해당하는 결정 함수값들의 평균을 게임 하이라이트의 중요도 임계치로 계산하고, 각 게임 하이라이트 구간의 결정 함수값을 중요도 임계치와 비교하여, 각 게임 하이라이트 구간에 대한 중요도를 결정하도록 구현될 수 있다.The section importance determining unit 112 determines the importance of the game highlight sections extracted by the highlight section extraction unit 111. For example, the section importance determining unit 112 calculates an average of decision function values corresponding to each game highlight section extracted by the machine learning classifier as the importance threshold of the game highlight, and determines the decision function value of each game highlight section to the importance threshold Compared with, it can be implemented to determine the importance for each game highlight section.

하이라이트 구간 결정부(113)는 구간 중요도 결정부(112)에 의해 결정된 중요도가 임계치 이상인 게임 하이라이트 구간들을 게임 하이라이트 구간들로 결정한다. 게임 하이라이트 구간 중요도를 고려하여 게임 하이라이트 구간들을 결정할 경우, 게임 하이라이트 구간들을 최적화할 수 있다.The highlight section determining unit 113 determines game highlight sections in which the importance level determined by the section importance determining unit 112 is greater than or equal to a threshold as game highlight sections. When the game highlight sections are determined in consideration of the importance of the game highlight sections, the game highlight sections can be optimized.

이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 기계학습 분류 알고리즘으로 로그 데이터를 자동으로 분석하여 하이라이트 구간을 추출하여 중요도를 부여하고, 하이라이트 구간의 중요도 및 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 차별화된 게임 하이라이트 동영상을 최적화하여 제공할 수 있다.By implementing in this way, the present invention automatically analyzes log data with a machine learning classification algorithm to extract the highlight section to give importance, and automatically generates a personalized highlight in consideration of the importance of the highlight section and personalization conditions input from the user. By doing so, it is possible to optimize and provide differentiated game highlight videos for each user with different interests or tastes.

한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 하이라이트 구간 추출부(111)가 게임 로그 데이터를 분석해 동일 게임에 참가하는 참가자별 게임 동영상들 각각으로부터 게임 하이라이트 구간들을 다수개 참가자별로 추출하도록 구현될 수 있다.Meanwhile, according to an additional aspect of the present invention, the highlight section extraction unit 111 may be implemented to analyze game log data and extract game highlight sections from each of the participant game videos for each participant.

이 때, 하이라이트 구간 개인화부(130)가 참가자별 게임 하이라이트 구간들 중에서 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 시계열적으로 겹치지 않도록 선택하여 개인화하도록 구현될 수 있다.At this time, the highlight section personalization unit 130 may be implemented to select and personalize the game highlight sections that match the user's personalization conditions among the game highlight sections for each participant so as not to overlap in time series.

하나의 동일 게임에 참가자가 다수일 경우, 각 참가자별로 게임 동영상이 각각 실시간 녹화된다. 이 실시예는 동일 게임에 참가하는 다수의 참가자별 게임 동영상들 각각으로부터 추출된 게임 하이라이트 구간들로부터 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 시계열적으로 겹치지 않도록 선택하여 개인화한도록 한 것이다.If there are multiple participants in the same game, game videos are recorded in real time for each participant. This embodiment is to select and personalize the game highlight sections matching the user's personalization conditions from the game highlight sections extracted from each of a plurality of game videos for each participant participating in the same game so as not to overlap in time series.

이와 같이 구현함으로써 본 발명은 다수의 참가자별로 게임 동영상으로부터 하나의 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성할 수 있으므로, 보다 다양한 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성할 수 있는 장점이 있다.By implementing in this way, the present invention can generate one personalized game highlight video from a game video for a plurality of participants, and thus has the advantage of generating more personalized game highlight videos.

한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)이 데이터 수집부(150)와, 데이터 전처리부(160)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, according to an additional aspect of the present invention, the personalized game highlight video generation system 100 may further include a data collection unit 150 and a data pre-processing unit 160.

데이터 수집부(150)는 게임 동영상 및 게임 로그 데이터를 수집한다. 예컨대, 데이터 수집부(150)가 외부 DB(20)로부터 게임 동영상들과 게임 로그데이터들을 크롤링(Crawling) 하도록 구현될 수 있다.The data collection unit 150 collects game video and game log data. For example, the data collection unit 150 may be implemented to crawl game videos and game log data from the external DB 20.

데이터 전처리부(160)는 데이터 수집부(150)에 의해 수집된 게임 로그 데이터를 분석 가능한 형태로 변환한다. 예컨대, 데이터 전처리부(160)가 이벤트 발생 여부를 확인할 수 있는 특징값으로 이루어지는 시계열 데이터를 게임 로그 데이터로부터 생성하고, 생성된 시계열 데이터에 슬라이딩 윈도우를 적용하여 하이라이트를 추출하기에 적합한 형태로 변환하도록 구현될 수 있다.The data pre-processing unit 160 converts game log data collected by the data collection unit 150 into a form that can be analyzed. For example, the data pre-processing unit 160 generates time-series data consisting of feature values that can check whether an event has occurred, from game log data, and applies a sliding window to the generated time-series data to convert it into a form suitable for extracting highlights Can be implemented.

시계열 데이터에 슬라이딩 윈도우를 적용한다는 것은 이벤트 발생 시점 전후로 특정 시간 동안을 하이라이트 구간 추출을 위한 시간 윈도우 영역으로 확보한다는 것을 의미한다. 예를 들면, 이벤트 발생 시점 전 8초부터 이벤트 발생 시점 후 5초까지 총 13초간의 구간을 하이라이트 구간 추출을 위한 시간 윈도우 영역으로 확보하도록 구현될 수 있다. Applying a sliding window to time series data means securing a certain time period before and after the event occurs as a time window area for extracting the highlight section. For example, a total of 13 seconds from 8 seconds before the event occurrence time to 5 seconds after the event occurrence time may be implemented as a time window area for extracting the highlight section.

한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템(100)이 DB(170)를 더 포함할 수 있다. DB(170)는 데이터 수집부(150)에 의해 수집된 게임 동영상 및 게임 로그 데이터를 포함하는 각종 정보를 저장한다.Meanwhile, according to an additional aspect of the present invention, the personalized game highlight video generation system 100 may further include a DB 170. The DB 170 stores various types of information including game videos and game log data collected by the data collection unit 150.

데이터 전처리부(160)는 데이터 수집부(150)에 의해 수집되어 DB(170)에 저장된 게임 로그 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하고, 데이터 전처리부(160)에 의해 전처리된 게임 로그 데이터로부터 하이라이트 구간 처리부(110)가 게임 하이라이트 구간들을 선정한다.The data pre-processing unit 160 converts game log data collected by the data collection unit 150 and stored in the DB 170 into a form that can be analyzed, and highlight sections from game log data pre-processed by the data pre-processing unit 160. The processor 110 selects game highlight sections.

그러면, 하이라이트 구간 개인화부(130)가 하이라이트 구간 처리부(110)에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부(120)에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하고, 게임 하이라이트 동영상 생성부(140)가 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성한다.Then, the highlight section personalization unit 130 selects and personalizes game highlight sections that match the personalization condition of the user input by the personalization condition input unit 120 from among the game highlight sections selected by the highlight section processing unit 110, , The game highlight video generation unit 140 generates personalized game highlight videos by combining personalized game highlight sections.

한편, 도면 부호 180은 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템 전반을 제어하는 제어부로, 하이라이트 구간 처리부(110)와, 개인화 조건 입력부(120)와, 하이라이트 구간 개인화부(130)와, 게임 하이라이트 동영상 생성부(140)와, 데이터 수집부(150)와, 데이터 전처리부(160) 및 DB(170)을 서로 유관하게 동작 가능하도록 제어하는 기능을 담당한다.Meanwhile, reference numeral 180 is a control unit for controlling the overall system for generating a personalized game highlight video according to the present invention, a highlight section processing unit 110, a personalization condition input unit 120, a highlight section personalization unit 130, and a game. It is responsible for controlling the highlight video generation unit 140, the data collection unit 150, the data pre-processing unit 160, and the DB 170 so as to be able to operate in relation to each other.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템에 의한 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 동작을 도 4 를 통해 알아본다. 도 4 는 본 발명에 따른 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 방법의 일 실시예의 구성을 도시한 순서도이다.The operation of generating a personalized game highlight video by the personalized game highlight video generation system according to the present invention as described above will be described with reference to FIG. 4. 4 is a flow chart showing the configuration of an embodiment of a method for generating a personalized game highlight video according to the present invention.

먼저, 하이라이트 구간 처리단계(410)에서 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 선정한다. 이 때, 하이라이트 구간 중요도를 고려하여 게임 하이라이트 구간들을 선정할 수 있다. 게임 하이라이트 구간 선정과 관련해서는 기 설명하였으므로, 중복 설명은 생략한다.First, in the highlight section processing step 410, the personalized game highlight video generation system analyzes game log data to select game highlight sections from the game video. In this case, game highlight sections may be selected in consideration of the importance of the highlight sections. As the game highlight section selection was previously described, duplicate description is omitted.

그 다음, 개인화 조건 입력단계(420)에서 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 사용자의 개인화 조건을 입력받는다. 사용자의 개인화 조건 입력과 관련해서는 기 설명하였으므로, 중복 설명은 생략한다.Then, in the personalization condition input step 420, the personalized game highlight video generation system receives the personalization condition of the user. Regarding the user's personalization condition input, it has already been described, so a duplicate description is omitted.

그 다음, 하이라이트 구간 개인화단계(430)에서 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 하이라이트 구간 처리단계(410)에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력단계(420)에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화한다. 게임 하이라이트 구간 개인화와 관련해서는 기 설명하였으므로, 중복 설명은 생략한다.Next, the game highlight video generation system personalized in the highlight section personalization step 430 is a personalization condition of the user input by the personalization condition input step 420 among the game highlight sections selected by the highlight section processing step 410. Select and personalize game highlight sections that match. As the game highlight section personalization has already been described, duplicate description is omitted.

그 다음, 게임 하이라이트 동영상 생성단계(440)에서 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이 하이라이트 구간 개인화단계(430)에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성한다.Next, in the game highlight video generation step 440, the personalized game highlight video generation system is selected by the highlight section personalization step 430 to combine personalized game highlight sections to generate a personalized game highlight video.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 비디오 게임의 로그 데이터와 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 서로 상이한 게임 하이라이트 동영상을 차별화하여 제공할 수 있다.As described above, the present invention provides a differentiated game highlight video for each user having different interests or tastes by automatically generating a personalized highlight in consideration of log data of a video game and personalization conditions input from a user. can do.

또한, 본 발명은 기계학습 분류 알고리즘으로 로그 데이터를 자동으로 분석하여 하이라이트 구간을 추출하여 중요도를 부여하고, 하이라이트 구간의 중요도 및 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 차별화된 게임 하이라이트 동영상을 최적화하여 제공할 수 있다.In addition, the present invention automatically analyzes log data with a machine learning classification algorithm, extracts highlight sections, assigns importance, and automatically generates personalized highlights in consideration of the importance of highlight sections and personalization conditions input from the user. It is possible to optimize and provide differentiated game highlight videos for each user with different tastes.

도 5 는 본 발명에 따른 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템의 또 다른 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 이 실시예는 도 2 에 도시한 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템을 확장하여 게임에 한정되지 않고 일반적인 동영상으로부터 개인화된 하이라이트 동영상을 생성하도록 구현한 실시예이다.5 is a block diagram showing the configuration of another embodiment of a personalized highlight video generation system according to the present invention. This embodiment is an embodiment in which the personalized game highlight video generation system shown in FIG. 2 is extended to generate a personalized highlight video from a general video, not limited to games.

도 5 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템(500)은 하이라이트 구간 처리부(510)와, 개인화 조건 입력부(520)와, 하이라이트 구간 개인화부(530)와, 하이라이트 동영상 생성부(540)를 포함한다.As illustrated in FIG. 5, the personalized highlight video generation system 500 according to this embodiment includes a highlight section processing unit 510, a personalization condition input unit 520, a highlight section personalization unit 530, and a highlight video. It includes a generator 540.

하이라이트 구간 처리부(510)는 동영상으로부터 하이라이트 구간들을 선정한다. 예컨대, 하이라이트 구간 처리부(510)가 동영상내의 객체들을 추척하여 객체 이동 변화가 큰 구간들을 하이라이트 구간들로 선정하도록 구현될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. The highlight section processing unit 510 selects highlight sections from a video. For example, the highlight section processing unit 510 may be implemented to track the objects in the video and select sections with a large object movement change as highlight sections, but is not limited thereto.

개인화 조건 입력부(520)는 사용자의 개인화 조건을 입력받는다. 예컨대, 개인화 조건 입력부(520)가 동영상 재생장치를 통해 본 발명에 따른 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템(500)에 접속한 사용자의 개인화 하이라이트 동영상 생성 요청에 따라, 동영상 재생장치로 개인화 조건 입력을 위한 사용자 인터페이스를 제공하고, 이를 통해 사용자로부터 개인화 조건을 입력받도록 구현될 수 있다.The personalization condition input unit 520 receives a user's personalization condition. For example, according to a request for a personalized highlight video generation by a user accessing the personalized highlight video generation system 500 according to the present invention through the video playback device, the personalization condition input unit 520 is a user for inputting personalized conditions into the video playback device It can be implemented to provide an interface and to receive personalization conditions from a user.

한편, 개인화 조건이 관심 항목들 중에서 적어도 하나 선택될 수 있다. 예컨대, 개인화 조건 입력을 위한 사용자 인터페이스가 관심 항목들의 리스트를 표시하고, 사용자로부터 관심 항목들 중에서 적어도 하나의 관심 항목을 선택받아 개인화 조건을 입력받도록 구현될 수 있다. 이 때, 관심 항목이 사용자의 취향 또는 선호도 정보일 수 있다.Meanwhile, at least one personalization condition may be selected from items of interest. For example, a user interface for inputting personalization conditions may be implemented to display a list of items of interest, and receive at least one item of interest from the user to receive personalization conditions. At this time, the item of interest may be information of the user's taste or preference.

하이라이트 구간 개인화부(530)는 하이라이트 구간 처리부(510)에 의해 선정된 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부(520)에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화한다. 이 때, 사용자 마다 개인화 조건이 서로 상이하므로, 하이라이트 구간 개인화부(530)에 의해 개인화되는 하이라이트 구간들은 사용자 마다 상이하다.The highlight section personalization unit 530 selects and personalizes highlight sections that match the user's personalization conditions input by the personalization condition input unit 520 from among the highlight sections selected by the highlight section processing unit 510. At this time, since personalization conditions are different for each user, the highlight periods personalized by the highlight section personalization unit 530 are different for each user.

하이라이트 동영상 생성부(540)는 하이라이트 구간 개인화부(530)에 의해 선택되어 개인화된 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 하이라이트 동영상을 생성한다. 하이라이트 구간 개인화부(530)에 의해 개인화되는 하이라이트 구간들은 사용자 마다 상이하므로, 하이라이트 동영상 생성부(540)에 의해 생성되는 개인화된 하이라이트 동영상 역시 사용자 마다 상이하다.The highlight video generation unit 540 generates personalized highlight videos by combining personalized highlight sections selected by the highlight section personalization unit 530. Since the highlight sections personalized by the highlight section personalization unit 530 are different for each user, the personalized highlight videos generated by the highlight video generation unit 540 are also different for each user.

이 때, 하이라이트 동영상 생성부(540)가 하이라이트 구간 개인화부(530)에 의해 선택되어 개인화된 하이라이트 구간들의 조합 빈도수를 조절하여 개인화된 하이라이트 동영상의 길이를 조정하도록 구현될 수도 있다. 하이라이트 동영상의 길이를 조정하여 제공할 경우, 하이라이트 동영상을 더욱 다양화할 수 있다.At this time, the highlight video generation unit 540 may be implemented to adjust the length of the personalized highlight video by adjusting the combination frequency of the personalized highlight sections selected by the highlight section personalization unit 530. If the length of the highlight video is provided and adjusted, the highlight video can be further diversified.

한편, 도면 부호 550은 본 발명에 따른 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템 전반을 제어하는 제어부로, 하이라이트 구간 처리부(510)와, 개인화 조건 입력부(520)와, 하이라이트 구간 개인화부(530)와, 하이라이트 동영상 생성부(540)을 서로 유관하게 동작 가능하도록 제어하는 기능을 담당한다.Meanwhile, reference numeral 550 is a control unit for controlling the overall personalized highlight video generation system according to the present invention, a highlight section processing unit 510, a personalization condition input unit 520, a highlight section personalization unit 530, and a highlight video It is responsible for controlling the generators 540 to be able to operate in relation to each other.

이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 사용자로부터 입력된 개인화 조건을 고려하여 개인화된 하이라이트를 자동 생성함으로써 관심이나 취향이 서로 상이한 사용자들 개개인마다 서로 상이한 하이라이트 동영상을 차별화하여 제공할 수 있다.By implementing in this way, the present invention can provide differently differentiated highlight videos for each user having different interests or preferences by automatically generating personalized highlights in consideration of personalization conditions input from the user.

본 명세서 및 도면에 개시된 다양한 실시예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 다양한 실시예들의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. The various embodiments disclosed in this specification and the drawings are merely presented as specific examples for ease of understanding, and are not intended to limit the scope of various embodiments of the present invention.

따라서, 본 발명의 다양한 실시예들의 범위는 여기에서 설명된 실시예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예들의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예들의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Accordingly, the scope of various embodiments of the present invention includes, in addition to the embodiments described herein, all modified or modified forms derived based on the technical spirit of the various embodiments of the present invention are included in the scope of various embodiments of the present invention Should be interpreted as

본 발명은 하이라이트 생성 기술분야 및 이의 응용 기술분야에서 산업상으로 이용 가능하다.The present invention can be used industrially in the field of highlight generation technology and its application technology.

100 : 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템
110 : 하이라이트 구간 처리부
111 : 하이라이트 구간 추출부
112 : 구간 중요도 결정부
113 : 하이라이트 구간 결정부
120 : 개인화 조건 입력부
130 : 하이라이트 구간 개인화부
140 : 게임 하이라이트 동영상 생성부
150 : 데이터 수집부
160 : 데이터 전처리부
170 : DB100: personalized game highlight video generation system
110: highlight section processing unit
111: highlight section extraction unit
112: section importance determining unit
113: highlight section determination unit
120: personalization condition input unit
130: highlight section personalization department
140: game highlight video generator
150: data collection unit
160: data pre-processing unit
170: DB

Claims (16)

게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 선정하는 하이라이트 구간 처리부와;
사용자의 개인화 조건을 입력받는 개인화 조건 입력부와;
하이라이트 구간 처리부에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하는 하이라이트 구간 개인화부와;
하이라이트 구간 개인화부에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성하는 게임 하이라이트 동영상 생성부를;
포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.A highlight section processing unit for analyzing game log data and selecting game highlight sections from the game video;
A personalization condition input unit that receives a user's personalization condition;
A highlight section personalization unit which selects and personalizes game highlight sections meeting the personalization conditions of the user input by the personalization condition input unit among the game highlight sections selected by the highlight section processing unit;
A game highlight video generator configured to combine personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization unit to generate a personalized game highlight video;
Including personalized game highlight video generation system. 제 1 항에 있어서,
게임 로그 데이터가:
이벤트 정보들과, 각 이벤트들이 발생된 시간 정보를 포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.According to claim 1,
Game log data:
A personalized game highlight video generation system including event information and time information at which each event occurred. 제 2 항에 있어서,
이벤트 정보가:
이벤트 종류, 게임자 정보, 소속팀 정보를 포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.According to claim 2,
Event information:
Personalized game highlight video generation system including event type, player information, and team information. 제 1 항에 있어서,
개인화 조건이:
관심 항목들 중에서 적어도 하나 선택되는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.According to claim 1,
Personalization conditions:
A personalized game highlight video generation system in which at least one item of interest is selected. 제 1 항에 있어서,
하이라이트 구간 처리부가:
게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 추출하는 하이라이트 구간 추출부와;
하이라이트 구간 추출부에 추출된 게임 하이라이트 구간들의 중요도를 결정하는 구간 중요도 결정부와;
구간 중요도 결정부에 의해 결정된 중요도가 임계치 이상인 게임 하이라이트 구간들을 게임 하이라이트 구간들로 결정하는 하이라이트 구간 결정부를;
포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.According to claim 1,
Highlight section processing section:
A highlight section extracting unit that analyzes game log data and extracts game highlight sections from the game video;
A section importance determining unit for determining the importance of the game highlight sections extracted in the highlight section extraction unit;
A highlight section determining section for determining game highlight sections having a importance level determined by the section importance determining section over a threshold as game highlight sections;
Including personalized game highlight video generation system. 제 5 항에 있어서,
하이라이트 구간 추출부가:
기계 학습 분류기를 통해 게임 하이라이트 구간들을 자동 추출하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 5,
Highlight section extraction:
Personalized game highlight video generation system that automatically extracts game highlight sections through machine learning classifier. 제 6 항에 있어서,
기계 학습 분류기가:
게임 전문가들이 레이블링한 게임들의 하이라이트 구간들을 정답 레이블로 설정한 데이터 셋을 이용한 감독 학습을 통해 훈련되는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 6,
Machine learning classifier:
A personalized game highlight video generation system that is trained through supervised learning using a data set that sets the highlight sections of games labeled by game experts as correct answer labels. 제 7 항에 있어서,
기계 학습 분류기가:
게임들과 관련된 커뮤니티 피드백을 통해 재훈련되어 민감도를 향상시키는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 7,
Machine learning classifier:
A personalized game highlight video generation system that is retrained through community feedback related to games to improve sensitivity. 제 5 항에 있어서,
하이라이트 구간 추출부가:
게임 로그 데이터를 분석해 동일 게임에 참가하는 참가자별 게임 동영상들 각각으로부터 게임 하이라이트 구간들을 다수개 참가자별로 추출하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 5,
Highlight section extraction:
Personalized game highlight video generation system that analyzes game log data and extracts game highlight sections from each game video for each participant participating in the same game for each participant. 제 9 항에 있어서,
하이라이트 구간 개인화부가:
참가자별 게임 하이라이트 구간들 중에서 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 시계열적으로 겹치지 않도록 선택하여 개인화하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 9,
Highlight section personalization:
Personalized game highlight video generation system that personalizes by selecting not to overlap the game highlight sections that meet the user's personalization conditions in time series among game highlight sections for each participant. 제 1 항에 있어서,
게임 하이라이트 동영상 생성부가:
하이라이트 구간 개인화부에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들의 조합 빈도수를 조절하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상의 길이를 조정하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.According to claim 1,
Game Highlight Video Creator:
A personalized game highlight video generation system that adjusts the length of the personalized game highlight video by adjusting the combination frequency of the personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization unit. 제 1 항 내지 제 11 항 중의 어느 한 항에 있어서,
개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이:
게임 동영상 및 게임 로그 데이터를 수집하는 데이터 수집부와;
데이터 수집부에 의해 수집된 게임 로그 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 데이터 전처리부를;
더 포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method according to any one of claims 1 to 11,
Personalized game highlight video generation system:
A data collection unit collecting game video and game log data;
A data pre-processor for converting game log data collected by the data collection unit into an analytically usable form;
A personalized game highlight video generation system that further includes. 제 12 항에 있어서,
데이터 전처리부가:
이벤트 발생 여부를 확인할 수 있는 특징값으로 이루어지는 시계열 데이터를 게임 로그 데이터로부터 생성하고, 생성된 시계열 데이터에 슬라이딩 윈도우를 적용하여 하이라이트를 추출하기에 적합한 형태로 변환하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 12,
Data preprocessing:
Personalized game highlight video generation system that generates time series data consisting of feature values that can check whether an event has occurred, from game log data, and converts the generated time series data into a form suitable for extracting highlights by applying a sliding window. 제 13 항에 있어서,
개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템이:
데이터 수집부에 의해 수집된 게임 동영상 및 게임 로그 데이터를 포함하는 각종 정보를 저장하는 DB를;
더 포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 시스템.The method of claim 13,
Personalized game highlight video generation system:
A DB for storing various information including game video and game log data collected by the data collection unit;
A personalized game highlight video generation system that further includes. 게임 로그 데이터를 분석해 게임 동영상으로부터 게임 하이라이트 구간들을 선정하는 하이라이트 구간 처리단계와;
사용자의 개인화 조건을 입력받는 개인화 조건 입력단계와;
하이라이트 구간 처리단계에 의해 선정된 게임 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력단계에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 게임 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하는 하이라이트 구간 개인화단계와;
하이라이트 구간 개인화단계에 의해 선택되어 개인화된 게임 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 게임 하이라이트 동영상을 생성하는 게임 하이라이트 동영상 생성단계를;
포함하는 개인화된 게임 하이라이트 동영상 생성 방법.A highlight section processing step of analyzing game log data and selecting game highlight sections from the game video;
A personalization condition input step of receiving a user's personalization condition;
A highlight section personalization step of selecting and personalizing game highlight sections meeting the personalization conditions of the user input by the personalization condition input step from among the game highlight sections selected by the highlight section processing step;
A game highlight video generation step of generating personalized game highlight videos by combining personalized game highlight sections selected by the highlight section personalization step;
How to create a personalized game highlight video that includes. 동영상으로부터 하이라이트 구간들을 선정하는 하이라이트 구간 처리부와;
사용자의 개인화 조건을 입력받는 개인화 조건 입력부와;
하이라이트 구간 처리부에 의해 선정된 하이라이트 구간들 중에서 개인화 조건 입력부에 의해 입력된 사용자의 개인화 조건에 부합하는 하이라이트 구간들을 선택하여 개인화하는 하이라이트 구간 개인화부와;
하이라이트 구간 개인화부에 의해 선택되어 개인화된 하이라이트 구간들을 조합하여 개인화된 하이라이트 동영상을 생성하는 하이라이트 동영상 생성부를;
포함하는 개인화된 하이라이트 동영상 생성 시스템.A highlight section processing unit for selecting highlight sections from the video;
A personalization condition input unit that receives a user's personalization condition;
A highlight section personalization unit which selects and personalizes highlight sections meeting the personalization conditions of the user input by the personalization condition input unit from among the highlight sections selected by the highlight section processing unit;
A highlight video generator configured to combine personalized highlight sections selected by the highlight section personalization unit to generate a personalized highlight video;
Included personalized highlight video creation system.
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