KR100678895B1 - 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법 - Google Patents

모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 방송 컨텐츠에 대한 세그먼트 메타데이터 생성을 위한 방송 컨텐츠 분석 모델을 계층 구조로 저장하고, 수신하는 방송 컨텐츠에 최적의 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치는 특징 벡터 추출 수단을 수신하는 입력부와, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단을 선택적으로 조합하여 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 모델 편집부와, 방송 컨텐츠의 이름과 상기 방송 컨텐츠의 방송 시간을 포함하는 방송 편성표, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단 및 상기 구성된 방송 컨텐츠 분석 모델을 저장하는 저장부와, 상기 저장된 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름과 상기 저장된 방송 컨텐츠 분석 모델의 이름을 비교하여 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델을 추출하는 제어부 및 수신되는 멀티미디어 데이터에 상기 추출된 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성부를 포함한다.
세그먼트 메타데이터 , 특징 벡터, 방송 컨텐츠 분석 모델

Description

모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법{Apparatus and method for creating model-based segment metadata}
도 1은 종래의 수동 생성 방식에 의한 세그먼트 메타데이터의 생성 및 전달 과정을 나타낸 블록도이다.
도 2는 종래의 자동 생성 방식에 의한 세그먼트 메타데이터의 생성 및 전달 과정을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치를 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 계층 구조를 가지고 있는 방송 컨텐츠 분석 모델의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 최상위 계층의 방송 컨텐츠 분석 모델을 정의하는 코드의 예시도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 방송 컨텐츠 분석 모델을 정의하는 코드의 예시도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
310 : 입력부 320 : 저장부
330 : 모델 편집부 340 : 제어부
350 : 메타데이터 생성부
본 발명은 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 방송 컨텐츠에 대한 세그먼트 메타데이터 생성을 위한 방송 컨텐츠 분석 모델을 계층 구조로 저장하고, 수신하는 방송 컨텐츠에 최적의 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
개인 영상 녹화기(Personal Video Recorder, 이하 PVR이라 한다)란, 하드 디스크 드라이브를 내장하여 TV 방송 컨텐츠를 디지털 방식으로 녹화하는 장치로서 기존 아날로그 테이프로 녹화하는 VCR에 비해 영상 및 음성의 손실 없이 보관 및 재생이 가능한 장치이다.
PVR은 단순히 TV 방송 컨텐츠를 녹화하고 재생하는 기능 뿐 아니라, 수신하는 방송을 임시로 저장할 수도 있으므로, 생방송의 경우에도 일시 정지 후에 이어서 볼 수도 있다. 그리고, 재생, 일시 정지, 빨리 감기, 되감기, 느린 재생 등 기존 VCR에서 제공되었던 기능은 물론 다시 보기, 건너 뛰기, 북마크 등의 다양한 재생 및 탐색 기능을 제공한다.
한편, PVR은 TV 방송 컨텐츠에 대한 부가 정보(메타데이터)를 활용하면 더욱 다양하고 편리한 브라우징 기능을 사용자에게 제공할 수 있다. 특히, 세그먼트 메타데이터는 방송 컨텐츠에 대한 하이라이트(highlight), 방송 편성표 및 스트림의 시간 정보 등의 부가 정보를 제공함으로써, 전술한 다시 보기, 건너 뛰기 및 북마크 등의 기능을 수행할 수 있게 하며, 방송 편성표와 연계된 간편 예약, 시리즈 예약, 장르별 예약 등의 기능을 수행할 수도 있게 한다.
사용자는 수동 또는 자동으로 생성된 세그먼트 메타데이터를 제공 받을 수 있는데, 수동 생성 방식은 메타데이터 제작자라는 별도의 서비스 사업자가 방송 편성표에 따른 세그먼트 메타데이터를 생성하여 사용자에게 제공하는 방식이고, 자동 생성 방식은 PVR 장치 내부에 소정의 수단을 삽입하여 수신하는 방송 컨텐츠를 분석하고 그에 맞는 세그먼트 메타데이터를 생성하는 방식이다.
도 1은 종래의 수동 생성 방식에 의한 세그먼트 메타데이터의 생성 및 전달 과정을 나타낸 블록도이다.
프로그램 제작자(110)가 방송 컨텐츠를 제작하고, 이를 방송국(120)이 송신하면 메타데이터 제작자(130) 및 사용자(140)는 방송 컨텐츠를 수신한다. 이 때, 사용자(140)의 PVR은 수신한 방송 컨텐츠를 저장하고, 메타데이터 제작자(130)는 방송 편성표를 참조하여 수신한 방송 컨텐츠의 세그먼트 메타데이터를 생성한다. 세그먼트 메타데이터는 방송 컨텐츠의 시작 및 마지막에 대한 정의 뿐 아니라 중간의 주요 장면에 대한 정의도 되어 있는데, 사용자(140)는 메타데이터 제작자(130)가 생성한 세그먼트 메타데이터를 제공 받아 해당 방송 컨텐츠의 재생 관련 기능( 재생, 빨리 감기, 되감기, 건너 뛰기 및 북마크 등)을 수행할 수 있다.
도 2는 종래의 자동 생성 방식에 의한 세그먼트 메타데이터의 생성 및 전달 과정을 나타낸 블록도이다.
세그먼트 메타데이터는 PVR에 내장되어 있는 소정의 모듈 및 수단을 이용하여 자동으로 생성되고 사용자가 이를 이용하여 재생 기능 등을 수행할 수 있다.
멀티미디어 저장부(220)는 압축된 멀티미디어 데이터를 수신하여 저장하는 역할을 하고, 디코더부(210)는 압축된 멀티미디어 데이터를 수신하여 압축을 해제하는 역할을 한다. 여기서, 압축된 멀티미디어 데이터는 디지털 방송 사업자가 제공하는 컨텐츠로서, 일반 아날로그 방송 사업자가 제공하는 컨텐츠를 처리하고 저장하기 위해서는 아날로그 방송 컨텐츠를 디지털로 변환하고, 압축하는 전처리 과정이 필요하다.
디코더부(210)에서 압축이 해제된 멀티미디어 데이터는 멀티미디어 렌더링부(250)와 메타데이터 생성부(260)로 전달되는데, 멀티미디어 렌더링부(250)는 수신한 멀티미디어 데이터를 영상 및 음성으로 분리하고, 메타데이터 생성부(260)는 수신한 멀티미디어 데이터를 분석하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 역할을 한다. 세그먼트 메타데이터 생성 수단은 영상과 음성에 대해 따로 수행되는데, 음성의 경우 주파수 분포를 분석하여 컨텐츠의 전후 관계를 구별하는 방법이 사용되며, 영상의 경우 매 프레임에 대한 색, 모양, 텍스처, 움직임 등에 따른 특징 벡터를 추출하고, 이들 특징 벡터 간의 유사도를 판별하여 장면 전환 시점을 유추하는 방식이 사용된다. 예를 들어, MPEG-7과 같이 멀티미디어 데이터를 분석하여 그 특징을 추 출하는 수단을 사용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 세그먼트 메타데이터는 메타데이터 저장부(280)에 저장되고, 메타데이터 브라우저(270)를 통하여 컨텐츠 브라우저(240)로 전달 된다. 컨텐츠 브라우저(240)는 멀티미디어 렌더링부(250)가 전달한 멀티미디어 데이터와 메타데이터 브라우저(270)가 전달한 세그먼트 메타데이터를 매칭하여 디스플레이부(230)를 통하여 화면 및 스피커에 출력한다.
사람의 인지 능력은 컨텐츠의 의미를 분석해서 컨텐츠를 다수의 세그먼트로 분할할 수 있지만, 현재 멀티미디어 분석 기술은 아직 이러한 단계에는 이르지 못하고 있다. 다만, 매 프레임에 대한 주파수 분포, 색, 모양, 텍스처 및 움직임 등과 같이 신호의 특성을 나타낼 수 있는 특징 벡터를 추출하고, 그 유사성을 분석하여 적절한 세그먼트 분할을 유추할 뿐이다. 여기서, 특징 벡터의 조합 방법에 따라 다양한 수단을 만들 수 있는데, 이렇게 만들어진 하나의 수단은 특정 장르의 컨텐츠를 분석하는 데는 유용하게 사용될 수 있지만, 다양한 장르의 컨텐츠를 분석하는 데는 적용하기 어려운 한계를 가지고 있다.
본 발명은 방송 컨텐츠에 대한 세그먼트 메타데이터 생성을 위한 방송 컨텐츠 분석 모델을 계층 구조로 저장하고, 수신하는 방송 컨텐츠에 최적의 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 특징 벡터 추출 수단을 추가 및 갱신할 수 있게 함으로써 방송 컨텐츠 분석 모델을 좀 더 다양하게 구성하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치는 특징 벡터 추출 수단을 수신하는 입력부와, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단을 선택적으로 조합하여 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 모델 편집부와, 방송 컨텐츠의 이름과 상기 방송 컨텐츠의 방송 시간을 포함하는 방송 편성표, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단 및 상기 구성된 방송 컨텐츠 분석 모델을 저장하는 저장부와, 상기 저장된 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름과 상기 저장된 방송 컨텐츠 분석 모델의 이름을 비교하여 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델을 추출하는 제어부 및 수신되는 멀티미디어 데이터에 상기 추출된 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 방법은 특징 벡터 추출 수단을 수신하는 단계와, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단을 선택적으로 조합하여 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 단계와, 방송 컨텐츠의 이름과 상기 방송 컨텐츠의 방송 시간을 포함하는 방송 편성표, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단 및 상기 구성된 방송 컨텐츠 분석 모델을 저장하는 단계와, 상기 저장된 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름과 상기 저장된 방송 컨텐츠 분석 모델의 이름을 비교하여 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델을 추출하는 단계 및 수신되는 멀티미디어 데이터에 상기 추출된 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치를 나타낸 블록도이다.
모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치는 입력부(310), 저장부(320), 모델 편집부(330), 제어부(340) 및 메타데이터 생성부(350)를 포함하여 구성된다.
입력부(310)는 특징 벡터 추출 수단을 수신하는 역할을 한다. 특징 벡터 추 출 수단은 멀티미디어 데이터 스트림의 전후 관계를 구별하기 위하여 멀티미디어 데이터 스트림의 각 프레임에 대한 특징을 분석하고 그 유사성을 판단한다. 예를 들어, MPEG-7과 같이 멀티미디어 데이터를 분석하여 그 특징을 추출하는 방법이 사용될 수 있는데, 본 발명은 이에 국한되지 않고, 주파수 분포, 색, 모양, 텍스처 및 움직임 등 영상 및 음성에 대한 다양한 분석을 통하여 스트림의 전후 프레임에 대한 유사도를 판단한다.
모델 편집부(330)는 특징 벡터 추출 수단의 조합을 편집하여 새로운 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 역할을 한다.
방송 컨텐츠 분석 모델은 가중치가 부여된 특징 벡터 추출 수단들의 조합으로 구성되는데, 사용자는 자신의 취향에 맞게 그 조합 및 가중치를 편집할 수 있다. 편집을 위한 구성 요소로는 특징 벡터 추출 수단의 종류와 그 조합 및 가중치 뿐 아니라, 세그먼트 간의 시간 간격이 포함될 수도 있으며, 다수의 조합이 포함된 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 것이 바람직하다.
저장부(320)는 방송 컨텐츠의 이름과 방송 시간을 포함하는 방송 편성표, 입력부(310)가 수신한 특징 벡터 추출 수단 및 모델 편집부(330)가 구성한 방송 컨텐츠 분석 모델을 저장한다.
여기서, 방송 컨텐츠 분석 모델은 계층 구조의 형태로 저장되어 있으므로, 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름 또한 그에 맞게 저장되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 방송 컨텐츠가 C 방송사의 자정 뉴스라고 하면, 뉴스를 최상위 계층의 이름으로, C 방송사를 두번째 계층의 이름으로 그리고, 자정을 세번째 계층의 이름으로 인식하게 하는 것이다. 이렇게 함으로써, 제어부(340)는 방송 편성표에 저장된 방송 컨텐츠의 이름을 이용하여 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델을 추출할 수 있게 되는데, 이에 대해서는 제어부(340)에서 자세히 설명한다.
그리고, 특징 벡터 추출 수단은 각 특징에 따라 구별되어 저장되는데, 같은 특징에 대해서도 다양한 수단이 저장될 수도 있다.
전술한 바와 같이 특징 벡터 추출 수단은 멀티미디어 데이터의 주파수 분포, 색, 모양, 텍스처 및 움직임 등에 대한 분석에 사용되는데, 하나의 방송 컨텐츠를 분석하기 위하여 다양한 특징 벡터 추출 수단의 조합이 적용된다. 예를 들어, 뉴스의 경우 일반적으로 아나운서의 설명 이후에 기자의 보도가 이어진다. 이 때, 아나운서의 장면은 일정한 패턴의 정적인 화면으로 구성되는데, 특히 아나운서의 얼굴은 고정된 위치에 나타나는 것이 일반적이다. 다시 말해, 화면의 특정 위치의 특정 구역에 살색에 해당하는 색이 지속된다면, 이는 아나운서의 장면일 가능성이 커지게 된다. 따라서, 뉴스에 대한 세그먼트를 구성할 경우 아나운서의 설명과 그에 대한 기자의 보도를 하나의 세그먼트로 구성하는 것이 바람직한데, 이 경우에는 화면의 소정의 구역에 대한 색만을 고려하면 된다. 즉, 뉴스의 경우 스트림의 전후 프레임에 대한 유사도 중 움직임이 제 1 특징 벡터 추출 수단에 의하여 추출되고, 화면의 특정 구역에 나타나는 색이 제 2 특징 벡터 추출 수단에 의하여 추출되며, 추출된 두 개의 특징이 조합으로 적용되어 방송 컨텐츠 분석 모델이 추출될 수 있는 것이다. 그러나, 드라마 또는 영화와 같은 움직임이 많은 방송 컨텐츠의 경우에는 추출되는 특징으로서 텍스처 및 움직임에 중점을 두는 것이 바람직하다.
또한, 뉴스라도 방송국에 따라 그 화면 구성 및 진행 구성이 다를 수도 있으므로, 특정 벡터 추출 수단의 조합을 다르게 한 컨텐츠 분석 모델을 저장하는 것이 바람직하다.
참고적으로, 본 발명에서 저장부(320)는 하드디스크와 같은 저장 매체를 의미하는데, 방송 편성표, 특징 벡터 추출 수단 및 방송 컨텐츠 분석 모델은 하나의 저장 매체에 저장될 수도 있고, 분리된 복수의 저장 매체에 각각 저장될 수도 있다.
제어부(340)는 저장된 방송 편성표 및 방송 컨텐츠 분석 모델을 참조하여 최적의 모델을 추출하는 역할을 한다.
방송 컨텐츠 분석 모델은 방송 컨텐츠의 종류 및 내용에 따라 계층 구조로 저장되는 것이 바람직한데, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 계층 구조를 가지고 있는 방송 컨텐츠 분석 모델의 예시도를 나타낸다.
제어부(340)는 저장부(320)에 저장되어 있는 방송 편성표를 참조하여 현재 수신하고 있는 방송 컨텐츠를 확인하고, 그에 해당하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 있는지 저장부(320)를 검색한다. 이 때, 최하위 계층에 있는 방송 컨텐츠 분석 모델을 우선 검색하게 된다. 그리하여, 일치하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 있으면 그것을 사용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하고, 만일 일치하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 없으면 상위 계층으로 이동하여 유사성을 판단한다. 이 과정은 반복적으로 수행되며, 최상위 계층까지 이동하게 되면 최상위 계층의 기본 방송 컨텐츠 분석 모델이 수신하는 방송 컨텐츠에 적용되어 세그먼트 메타데이터를 생성한다.
예를 들어, 저장되어 있는 방송 켄턴츠 분석 모델이 도 4와 같다고 할 경우, 수신하는 방송 컨텐츠가 C 방송사의 자정 뉴스라고하면, 우선 최하위 계층에 C 방송사의 자정 뉴스가 있는 지 확인하는데, 도 4에는 존재하지 않으므로, 상위 계층 으로 이동한다. 그러나, 상위 계층에도 C 방송사의 자정 뉴스가 없으므로 다시 상위 계층으로 이동하는데, 뉴스라고 하는 유사한 방송 컨텐츠 분석 모델이 있으므로, 이를 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하게 된다.
방송 컨텐츠 분석 모델 검색은 상위 계층부터 검색하는 방법이 사용될 수도 있다. 다시 말해, 상위 계층부터 검색을 시작하여 하위 계층으로 이동하다가 일치하는 모델이 없을 경우, 그 상위 계층의 모델을 적용하는 것이다. 예를 들어, C 방송사의 자정 뉴스에 대한 방송 컨텐츠 분석 모델을 검색한다고 할 때, 우선 최상위 계층의 바로 아래 단계부터 검색을 수행한다. 도 4에서 최상위 계층의 모델은 단 하나이므로 검색할 필요가 없기 때문이다. 최상위 계층의 바로 아래 단계는 뉴스, 드라마 및 코미디로 구성되어 있고, C 방송사의 자정 뉴스는 뉴스에 해당하므로 뉴스의 하위 계층을 다시 검색한다. 그런데, 뉴스의 하위 계층에는 A 방송사의 뉴스와 B 방송사의 뉴스는 있지만 C 방송사의 뉴스는 없으므로, 뉴스를 최적의 모델로 선택하게 된다.
메타데이터 생성부(350)는 수신하는 멀티미디어 데이터에 상기 출력된 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 역할을 한다.
디코더부에 의하여 압축이 해제된 멀티미디어 데이터는 멀티미디어 렌더링부와 메타데이터 생성부(350)로 전달되는데, 메타데이터 생성부(350)는 수신한 멀티미디어 데이터에 제어부(340)로부터 전달 받은 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타 데이터를 생성한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
세그먼트 메타데이터를 생성하기 위하여 우선 저장된 방송 편성표를 검색한다(S510). 그리고, 방송 편성표를 참조하여 현재 수신하는 멀티미디어 데이터의 방송 컨텐츠 이름을 확인하고, 그와 일치하는 방송 컨텐츠 분석 모델 이름이 있는 지 검색한다(S520). 방송 컨텐츠 분석 모델 검색은 전술한 바와 같이 최하위 방송 컨텐츠 분석 모델 검색부터 시작하여 최상위 방송 컨텐츠 분석 모델로 올라가는 방법과, 그 반대로 최상위 모델부터 시작하여 최하위 모델로 내려가는 방법이 사용될 수 있다. 도 5에서는 최하위 모델부터 시작하는 방법에 대한 도면이므로, 방송 편성표의 방송 컨텐츠와 최하위 방송 컨텐츠 분석 모델을 비교하는 것으로 시작한다.
일치하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 있으면 그 방송 컨텐츠 분석 모델을 출력하여(S550) 수신하는 멀티미디어 데이터에 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성한다(S560). 그러나, 일치하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 없으면, 상위 계층으로 이동하고(S540) 다시 일치하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 있는지 검색한다(S520). 이러한 검색은 반복적으로 수행되며, 최상위 계층의 방송 컨텐츠 분석 모델에서도 일치하는 모델이 없을 경우에는(S530) 최상위 계층의 방송 컨텐츠 분석 모델인 기본 모델을 출력하고(S550), 이를 이용하여 세그먼트 메타데이터를 생성한다(S560).
전술한 바와 같이 방송 컨텐츠 분석 모델 검색은 계층 구조를 가지고 있는 모델을 검색하기 위하여 상행 또는 하행 검색을 수행할 수 있는데, 본 발명은 이에 국한하지 않고, 테이블 형태로 이루어진 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름에 대해 그 이름의 유사성을 판별하는 방법이 사용될 수도 있다. 예를 들어, 수신하는 방송 컨텐츠가 B 방송사의 자정 뉴스라고 하면, 방송 편성표의 테이블에는 이 방송 컨텐츠에 대해 B 방송사, 자정 및 뉴스라는 구성 요소들이 포함되는데, 가장 많은 구성 요소를 포함하는 방송 컨텐츠 분석 모델이 사용되는 것으로서 도 4에서 보면 B 방송사 뉴스가 이에 해당한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 최상위 계층의 방송 컨텐츠 분석 모델을 정의하는 코드의 예시도이다.
도면은 단순히 1분 30초라는 일정한 시간 간격에 따라 방송 컨텐츠를 세그먼트로 분할하는 것을 정의하고 있다. 이것은 최상위 계층의 방송 컨텐츠 분석 모델처럼 어떠한 방송 컨텐츠 종류에도 속하지 않는다고 판단되는 방송 컨텐츠에 적용되는 것이 바람직한데, 최상위 계층의 방송 컨텐츠 분석 모델은 예시된 바와 같이 시간 간격에 의한 분할 뿐 아니라, 색의 변화, 주파수의 변화 및 움직임의 변화 등의 의하여 구성될 수도 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 방송 컨텐츠 분석 모델을 정의하는 코드의 예시도이다.
도면에서 보면 News는 NewsSegment라는 세그먼트 단위로 구성되고, NewsSegment는 다시 AnchorShot과 ReportShot의 조합으로 이루어지는 것을 알 수 있다. 또한, AnchorShot은 항상 ReportShot에 선행한다는 세그먼트 구조도 기술하고 있다.
AnchorShot이 되기 위한 기준은 ColorStructureType이라는 색과 관계된 특징 벡터 수단 값과 EdgeHistogramType이라는 영상의 윤곽 등의 특징 벡터 수단 값을 7:3의 비율로 조합하는 것을 보여주고 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치 및 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째, 방송 컨텐츠에 대한 세그먼트 메타데이터 생성을 위한 방송 컨텐츠 분석 모델을 계층 구조로 저장하고, 수신하는 방송 컨텐츠에 최적의 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장점이 있다.
둘째, 특징 벡터 추출 수단을 추가 및 갱신할 수 있게 함으로써 방송 컨텐츠 분석 모델을 좀 더 다양하게 구성할 수 있게하는 장점도 있다.

Claims (5)

  1. 방송 컨텐츠에 포함된 주파수 분포, 색, 모양, 텍스처 및 움직임 중 적어도 하나에 관련된 특징 벡터 추출 수단을 수신하는 입력부;
    상기 수신된 특징 벡터 추출 수단을 상기 방송 컨텐츠의 종류에 따라 선택적으로 조합하여 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 모델 편집부;
    상기 방송 컨텐츠의 이름과 상기 방송 컨텐츠의 방송 시간을 포함하는 방송 편성표, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단 및 상기 구성된 방송 컨텐츠 분석 모델을 저장하는 저장부;
    상기 저장된 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름과 상기 저장된 방송 컨텐츠 분석 모델의 이름을 비교하여 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델을 추출하는 제어부; 및
    수신되는 멀티미디어 데이터에 상기 추출된 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성부를 포함하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 특징 벡터 추출 수단은
    멀티미디어 데이터 스트림의 전후 관계를 구별하기 위하여 상기 멀티미디어 데이터 스트림의 각 프레임에 대한 특징을 분석하고 상기 프레임과 상기 프레임의 전후에 위치한 프레임의 유사성을 판단하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 추출하는 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 모델 저장부는
    복수의 상기 방송 컨텐츠 분석 모델을 방송 컨텐츠의 종류 및 내용에 따라 계층 구조로 저장하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 추출하는 장치.
  4. 방송 컨텐츠에 포함된 주파수 분포, 색, 모양, 텍스처 및 움직임 중 적어도 하나에 관련된 특징 벡터 추출 수단을 수신하는 단계;
    상기 수신된 특징 벡터 추출 수단을 상기 방송 컨텐츠의 종류에 따라 선택적으로 조합하여 방송 컨텐츠 분석 모델을 구성하는 단계;
    상기 방송 컨텐츠의 이름과 상기 방송 컨텐츠의 방송 시간을 포함하는 방송 편성표, 상기 수신된 특징 벡터 추출 수단 및 상기 구성된 방송 컨텐츠 분석 모델을 저장하는 단계;
    상기 저장된 방송 편성표의 방송 컨텐츠 이름과 상기 저장된 방송 컨텐츠 분석 모델의 이름을 비교하여 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델을 추출하는 단계; 및
    수신되는 멀티미디어 데이터에 상기 추출된 방송 컨텐츠 분석 모델을 적용하여 세그먼트 메타데이터를 생성하는 단계를 포함하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 생성하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 최적의 방송 컨텐츠 분석 모델 추출은
    상기 방송 편성표에 따른 방송 컨텐츠 이름에 대하여 계층 구조의 방송 컨텐츠 분석 모델을 상행 또는 하행으로 검사하는 모델 기반 세그먼트 메타데이터를 추출하는 방법.
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