KR101138822B1 - 디지털 사진들에 첨부된 인물들의 이름들을 관리하는 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은 사진 콜렉션의 사진들에 등장하는 인물들의 이름들을 그룹별로 관리하는 방법으로서, 다수의 인물들이 각각의 사진들에 동시 출현한 빈도와 각 사진의 촬영 시각에 기초하여, 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 각각 1차 그룹들을 생성하는 단계 및 1차 그룹들이 이종 그룹인 경우에, 1차 그룹들을 적어도 두 개의 각각 이종 그룹이 아닌 서브 그룹들로 분할하고, 서브 그룹들과 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 나아가, 마지막으로 사진이 촬영된 시각에 기초하여 다른 인물과 동시 출현하지 않은 인물을 포함한 최종 그룹을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

사진, 인물 관리, 그룹핑

Description

디지털 사진들에 첨부된 인물들의 이름들을 관리하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR MANAGING ANNOTED NAMES OF PEOPLE APPEARING IN DIGITAL PHOTOS}

본 발명은 디지털 사진 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 디지털 사진들에 첨부된 인물들의 이름들의 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.

디지털 카메라가 대량으로 보급되고 그 사용이 점점 간단해짐에 따라 디지털 카메라로 디지털 사진을 촬영하는 것은 일상 생활의 일부가 되고 있다. 한편, 대용량의 저장 장치가 저렴하게 보급되고 있어, 그렇게 촬영된 사진을 대량으로 쉽게 저장할 수 있게 되고 있다. 이에 따라, 사용자가 대량의 디지털 사진 콜렉션을 쉽게 관리하고, 조직화하며, 검색 및 감상할 수 있도록 보조할 도구에 대한 요구가 커지고 있다.

예를 들어, 인간이 과거를 사건 중심으로 기억한다는 점을 이용하여 디지털 사진 콜렉션을 관리 및 검색할 수 있다. 이 경우에, 촬영된 사진과 관련된 어떤 사건이 일어난 장소나 그 사건에 관련된 인물들에 관한 정보가 가장 핵심적인 정보라고 할 수 있다.

이러한 핵심 정보 중에서도, 통상적으로 인물들에 관한 정보가 다른 정보에 비해 더 빨리 과거의 사건에 대한 기억에 접근할 수 있다고 알려져 있다. 더구나, 많은 경우에, 촬영되는 피사체는 사람이다. 따라서, 촬영된 인물에 관한 정보를 관리하는 것은 디지털 사진 관리에 매우 중요할 수 있다

사진 속 인물들에 관하여 예를 들어 이름들과 같은 정보는 디지털 사진 데이터에 일종의 주석(annotation)으로써 부가될 수 있다. 하지만, 사진에 주석을 일일이 다는 작업은 비효율적이고 느린 작업인데다 추후에 그 주석을 활용할 수 있을 것인지를 예측하기 어렵기 때문에, 주석 작업은 잘 이루어지지 않는 편이다.

그렇지만, 이러한 주석 작업은 다양한 방법들을 통해 점점 간편해지고 있다. 반면에, 주석의 추후 이용 부분에 관하여, 지금까지 제안된 방법들은 주석 처리된 이름들을 가나다 순으로, 시간 순으로 또는 먼저 주석 처리된 이름을 먼저 배치하는 식으로 관리할 뿐이다.

이 경우, 주석 처리된 이름의 수가 적을 때에는 큰 문제가 되지 않지만, 관리하고자 하는 이름들이 수백 명이나 수천 명이 된다면 위와 같은 방식으로는 전체 이름 목록을 뒤져서 어떤 대상의 이름을 찾는 것이 매우 어렵다. 특히, 만약 어떤 서로 관련된 사람들의 이름을 찾으려고 할 때에, 이러한 주석 처리된 이름들은 설령 서로 근접하게 배치되어 있어도 서로 간에 특별한 연관성을 내포하지 않기 때문에 검색에 아무런 도움이 되지 않는다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 디지털 사진에 주석 처리된 사진 속 인물들의 이름들을 조직화함으로써 디지털 사진 콜렉션을 통해 원하는 인물 이름을 검색하고, 나아가 디지털 사진 콜렉션을 관리하는 방법 및 시스템을 제공하는 데에 있다.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은 사진 콜렉션의 사진들에 등장하는 인물들의 이름들을 그룹별로 관리하는 방법으로서,

다수의 인물들이 각각의 사진들에 동시 출현한 빈도에 기초하여, 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들을 포함하는 그룹들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은,

상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 얻는 단계; 및

상기 그룹들을 생성하는 단계에서 생성된 어느 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 그룹들 중 하나에 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 어느 독자적 인물의 사진이 찍힌 시간의 시간 클러스터와 동 일한 시간 클러스터를 가진 그룹들 중 멤버 수가 가장 많거나, 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 멤버들의 수가 가장 많거나, 또는 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 사진 수가 가장 많은 그룹에 상기 독자적 인물의 이름을 멤버로써 추가하는 단계일 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은,

상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 그룹들 중 하나에 멤버로써 추가하는 단계에도 불구하고 여전히 어느 그룹에도 속하지 않은 독자적 인물의 이름이 남아 있는 경우에, 남은 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 그룹을 새로 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은,

최종적으로 생성된 각각의 그룹들의 멤버들의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진들의 촬영 시간의 순서대로 상기 최종적으로 생성된 각각의 그룹들의 순서를 정렬하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은,

상기 정렬된 그룹들 내의 멤버들의 이름들을 자모순으로 정렬하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은,

사진 콜렉션의 사진들에 등장하는 인물들의 이름들을 그룹별로 관리하는 방법에 있어서,

다수의 인물들이 각각의 사진들에 동시 출현한 빈도에 기초하여, 각각의 이 름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 각각 1차 그룹들을 생성하는 단계; 및

상기 1차 그룹들이 이종 그룹인 경우에, 상기 1차 그룹들을 적어도 두 개의 각각 이종 그룹이 아닌 서브 그룹들로 분할하고, 상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 1차 그룹들을 생성하는 단계는

각각의 이름에 대해, 그 이름과 다른 인물의 이름의 쌍이 하나의 사진에 동시에 출현한 빈도를 계수하는 단계; 및

동시 촬영한 빈도가 1 이상인 각각의 이름에 대해, 그 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들은 상기 이름과 반드시 어느 한 1차 그룹에 속하도록, 1차 그룹의 생성을 반복하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 1차 그룹의 생성을 반복하는 단계는

(a) 어떤 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들을 후보 멤버로 지정하는 단계;

(b) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두가 아직 아무 1차 그룹에도 속하지 않은 경우에는, 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두를 멤버로 하는 1차 그룹을 새로 생성하는 단계;

(c) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 중 어느 한쪽만 어느 1차 그룹에 속할 경우에는, 다른 한쪽을 그 1차 그룹에 추가하는 단계;

(d) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버가 서로 다른 1 차 그룹에 각각 속할 경우에는, 두 1차 그룹들 중 규모가 더 큰 1차 그룹에 상기 이름과 상기 후보 멤버를 이동시키는 단계; 및

동시 촬영한 빈도가 1 이상인 모든 각각의 이름들에 대해 (a) 내지 (d) 단계들을 반복하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 2차 그룹들을 생성하는 단계는,

각각의 1차 그룹에 대해, 상기 1차 그룹 내의 다른 멤버들과 동시 촬영한 빈도가 가장 높은 주요 멤버를 찾고, 상기 주요 멤버와 동시 촬영한 멤버들을 포함하는 로컬 이름 리스트를 생성하는 단계;

상기 로컬 이름 리스트 내의 이름들과 상기 1차 그룹 내의 각각의 이름들이 동시 촬영한 빈도가 소정의 기준보다 높으면, 상기 1차 그룹을 이종 그룹이 아니라고 판정하고, 그렇지 않으면 상기 1차 그룹을 이종 그룹이라고 판정하는 단계;

상기 1차 그룹이 이종 그룹일 경우에, 상기 1차 그룹 내에서 주요 멤버를 제외한 각각의 이름들에 대해, 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 구성된 서브 그룹들로 분할하는 단계; 및

상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은

상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 얻는 단계; 및

상기 2차 그룹들을 생성하는 단계에 의해 생성된 어느 2차 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 2차 그룹들 중 하나에 멤버로써 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 최종 그룹들을 생성하는 단계는,

어느 독자적 인물의 사진이 찍힌 시간의 시간 클러스터와 동일한 시간 클러스터를 가진 2차 그룹들 중에 멤버 수가 가장 많거나, 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 멤버들의 수가 가장 많거나, 또는 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 사진 수가 가장 많은 2차 그룹에 상기 독자적 인물의 이름을 멤버로써 추가하여 최종 그룹들을 생성하는 단계일 수 있다.

*바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은, 상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 2차 그룹들 중 하나에 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하는 단계에도 불구하고 여전히 어느 2차 그룹에도 속하지 않은 독자적 인물의 이름이 남아 있는 경우에, 남은 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 최종 그룹을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은, 각각의 최종 그룹들의 멤버들의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진들의 촬영 시간의 순서대로 상기 최종 그룹들의 순서를 정렬하는 단계를 더 포함할 수 있다.

바람직하게는, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법은,

상기 정렬된 최종 그룹들 내의 멤버들의 이름들을 자모순으로 정렬하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템은,

사진 콜렉션과, 여기에 포함된 각 사진에 인물들의 이름들이 주석 처리되어 있으며, 그룹별로 분류된 인물들의 이름들의 그룹 리스트를 포함하는 사진 데이터베이스;

다수의 인물들이 각각의 사진들에 동시 출현한 빈도에 기초하여, 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들을 포함하는 그룹들을 생성하는 인물 그룹핑부; 및

사용자가 상기 인물 그룹핑부에 그룹 생성을 지시할 수 있고, 상기 그룹 리스트를 브라우징할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 생성하고, 상기 그룹들을 생성하는 단계에서 생성된 어느 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 그룹들 중 하나에 추가하도록 동작할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템은,

사진 콜렉션과, 여기에 포함된 각 사진에 인물들의 이름들이 주석 처리되어 있으며, 그룹별로 분류된 인물들의 이름들의 최종 그룹 리스트를 포함하는 사진 데이터베이스;

다수의 인물들이 각각의 사진들에 동시 출현한 빈도에 기초하여, 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 각각 1차 그룹들을 생성하고, 상기 1차 그룹들이 이종 그룹인 경우에, 상기 1차 그룹들을 적어도 두 개의 각각 이종 그룹이 아닌 서브 그룹들로 분할하고, 상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하며, 상기 2차 그룹들에 기초하여 모든 인물들이 빠짐없이 각각 포함된 최종 그룹들을 생성하는 인물 그룹핑부; 및

사용자가 상기 인물 그룹핑부에 그룹 생성을 지시할 수 있고, 상기 그룹 리스트를 브라우징할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

각각의 이름에 대해 그 이름과 다른 인물의 이름의 쌍이 하나의 사진에 동시에 출현한 빈도를 계수하고, 동시 촬영한 빈도가 1 이상인 각각의 이름에 대해, 그 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들은 상기 이름과 반드시 어느 한 1차 그룹에 속하도록 1차 그룹의 생성을 반복하도록 동작하는 1차 그룹 생성부를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 1차 그룹 생성부는,

(a) 어떤 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들을 후보 멤버로 지정하고,

(b) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두가 아직 아무 1차 그룹에도 속하지 않은 경우에는, 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두를 멤버로 하는 1차 그룹을 새로 생성하며,

(c) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 중 어느 한쪽만 어느 1차 그룹에 속할 경우에는, 다른 한쪽을 그 1차 그룹에 추가하고,

(d) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버가 서로 다른 1 차 그룹에 각각 속할 경우에는, 두 1차 그룹들 중 규모가 더 큰 1차 그룹에 상기 이름과 상기 후보 멤버를 이동시키며,

동시 촬영한 빈도가 1 이상인 모든 각각의 이름들에 대해 (a) 내지 (d) 동작들을 반복하도록 동작할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

각각의 1차 그룹에 대해, 상기 1차 그룹 내의 다른 멤버들과 동시 촬영한 빈도가 가장 높은 주요 멤버를 찾고, 상기 주요 멤버와 동시 촬영한 멤버들을 포함하는 로컬 이름 리스트를 생성하고,

상기 로컬 이름 리스트 내의 이름들과 상기 1차 그룹 내의 각각의 이름들이 동시 촬영한 빈도가 소정의 기준보다 높으면, 상기 1차 그룹을 이종 그룹이 아니라고 판정하고, 그렇지 않으면 상기 1차 그룹을 이종 그룹이라고 판정하며,

상기 1차 그룹이 이종 그룹일 경우에, 상기 1차 그룹 내에서 주요 멤버를 제외한 각각의 이름들에 대해, 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 구성된 서브 그룹들로 분할하고,

상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하도록 동작할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 얻고,

상기 1차 그룹으로부터 2차 그룹들을 생성하는 동작에 의해 생성된 어느 2차 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 2차 그룹들 중 하나에 멤버로써 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하도록 동작할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

어느 독자적 인물의 사진이 찍힌 시간의 시간 클러스터와 동일한 시간 클러스터를 가진 2차 그룹에 상기 독자적 인물의 이름을 멤버로써 추가하여 최종 그룹들을 생성하도록 동작할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 2차 그룹들 중 하나에 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하는 단계에도 불구하고 여전히 어느 2차 그룹에도 속하지 않은 독자적 인물의 이름이 남아 있는 경우에, 남은 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 최종 그룹을 생성하도록 동작할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는,

각각의 최종 그룹들의 멤버들의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진들의 촬영 시간의 순서대로 상기 최종 그룹들의 순서를 정렬하도록 동작할 수 있다.

바람직하게는, 상기 인물 그룹핑부는, 상기 정렬된 최종 그룹들 내의 멤버들의 이름들을 자모순으로 정렬하도록 동작할 수 있다.

본 발명에 따르면, 디지털 사진에 주석 처리된 사진 속 인물들의 이름들을 조직화함으로써, 많은 수의 인물들을 포함한 디지털 사진 콜렉션에서 조직화된 인물 그룹들을 브라우징하고, 원하는 인물 이름을 쉽게 검색하며, 나아가 이를 기초로 디지털 사진 콜렉션을 관리할 수 있다.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 수행한 후에 그룹핑된 목록을 예시한 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예를 통해 그룹핑된 세 개의 인물 그룹들이 나타나 있다. 그룹 1에는 인물 A, B가 분류되어 소속되고, 그룹 2에는 인물, C, D, E, F가 분류되어 소속되고, 그룹 3에는 인물 G, H, I가 분류되어 소속되어 있다. 도 1에서는 각 그룹에 2 ~ 4명의 멤버가 있는 것으로 예시되어 있지만, 각 그룹은 실제 수십 명에서 수백 명에 이르는 멤버들을 포함할 수 있다.

각각의 그룹들 내에서, 멤버들은 이름의 알파벳 순으로 정렬된다(가로축). 각 그룹들은 또한, 각 그룹의 멤버의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진의 시간 및 날짜 순으로 정렬된다(세로축). 예를 들어, 그룹 1에서 가장 최근에 찍힌 사진은 하루 전에 찍힌 인물 A의 사진이고, 그룹 2에서는 일주일 전에 찍힌 인물 E의 사진이며, 그룹 3에서는 한 달 전에 찍힌 인물 I의 사진이라면, 세로축을 따라 그룹 1, 그룹 2, 그룹 3의 순으로 정렬될 수 있다.

각 그룹은 밀접한 관계를 가지는 인물들이 포함될 수 있다. 인물 A와 인물 B는 다른 인물들 C 내지 I에 비해 두 인물 사이에 밀접한 관계가 있다고 판단되어 그룹 1에 포함된 것이다. 따라서, 사용자가 인물 A의 이름을 보고 인물 B의 이름이 곧바로 떠오르지 않더라도, 인물 B는 인물 A와 동일 그룹 내에 있기 때문에 사용자는 인물 B의 이름을 약간의 검색 시간 후에 찾아 낼 수 있을 것이다.

만약 인물들의 이름들이 전혀 관리되지 않고 또한 전체 인물들이 수백 명이라면, 그 중에서 인물 A의 이름으로부터 인물 A와 밀접한 관련이 있는 인물 B의 이름을 검색하는 데에는 시간이 많이 걸릴 것이다. 그러나, 본 발명의 인물 그룹핑 방법을 통해 인물 A와 인물 B를 공통된 그룹 1에 포함시키고, 그룹 1에 포함된 멤버가 수 명에서 수십 명이라면, 그 중에서 인물 A의 이름으로부터 인물 A와 밀접한 관련이 있는 인물 B의 이름을 검색하는 데에는 시간이 대단히 적게 걸릴 것이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법을 예시한 순서도이다.

도 2를 참조하면, 인물 그룹핑 방법은, 단계(S21)에서, 각각의 사진들에 인물들이 함께 출현하는 빈도를 모두 계산한다.

구체적으로, 각각의 인물의 이름에 대하여, 그 인물과 함께 다른 특정 인물이 촬영된 빈도가 계산될 수 있다. 예를 들어, 1000 장의 사진 콜렉션(사진 1부터 사진 1000)이 있고, 여기에 촬영된 인물들이 20 명(인물 A부터 인물 T)이라고 가정하자. 인물 A에 대하여 동시 출현 빈도를 측정한 결과, 인물 A와 함께 찍힌 횟수가 인물 B의 경우에는 10 차례이고, 인물 C의 경우에는 8 차례, 인물 D의 경우에는 6 차례, 인물 E의 경우에는 2 차례, 인물 F의 경우에는 1 차례이며, 나머지 인물들과는 함께 촬영된 경우가 없다고 계산될 수 있다. 나머지 인물 B 내지 인물 T에 대해서도 이러한 빈도 계산들이 수행될 수 있다.

단계(S22)에서, 단계(S21)에서 계산된 동시 출현 빈도를 기초로, 동시 출현하는 빈도가 상대적으로 높은 인물들의 이름들은 반드시 하나의 그룹에 포함된다는 것을 규칙으로 하여, 모든 이름들에 대해 상기 규칙이 만족될 때까지 그룹핑을 수행하여, 1차 그룹들을 형성한다.

예를 들어, 어떤 인물 A에 대해, 이 인물 A와 동시 출현 빈도의 순위가 상위인 인물들을 선정하고, 1차 그룹 1을 생성한 다음, 인물 A와 상위 빈도의 인물들을 하나의 1차 그룹, 즉 1차 그룹 1에 포함시킬 수 있다. 위의 예에서, 인물 B, C, D는 인물 A와 동시 출현 빈도가 높기 때문에, 인물 A와 함께 1차 그룹 1에 포함될 수 있다. 즉, 1차 그룹 1은 인물 A, B, C, D를 포함하여 일단 생성된다. 이때, 포함 여부의 기준이 되는 동시 출현 빈도의 순위를 몇 위까지 할 것인지, 또는 어떤 인물들의 동시 출현 빈도가 같을 경우에 그러한 인물들을 동순위로 포함시킬 것인지 여부는 실시자가 적절하게 선택할 수 있다.

이어서, 이후의 인물 B에 대해서는, 인물 B 및 이 인물 B와 동시 출현 빈도가 높은 다른 인물들을 앞서 생성된 1차 그룹 1 내에 포함시킬 수도 있고, 또는 새로운 1차 그룹 2를 생성하여 거기에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 인물 B는 이미 인물 A와 함께 1차 그룹 1에 소속되었는데, 인물 B와 함께 촬영된 빈도가 높은 인물 F는 인물 B와 함께 1차 그룹 1에 소속될 수도 있다. 하지만, 다른 실시예에서는 이와 다르게, 인물 F가 인물 A와 아무 연관이 없다는 점을 중시하여 인물 F를 중심으로 한 1차 그룹 2이 새로 생성되고, 인물 F를 1차 그룹 2에 포함시킬 수도 있다.

이러한 절차는 인물 T에 이를 때까지 반복될 수 있다. 상기 반복되는 절차들이 종료되면, 모든 인물들은, 다른 인물들과 한 번도 함께 찍힌 적이 없어 동시 출현 빈도를 계산할 수 없는 인물들을 제외하면, 각각 적어도 하나의 1차 그룹들에 소속된다.

실시예에 따라서는, 이 단계(S22)에서 생성된 1차 그룹들로써 인물 그룹핑을 완료하고, 단계(S26)로 진행할 수 있다. 이 경우, 그룹핑되지 않은 이름들이 그대로 사용자에게 제공될 수 있다.

실시예에 따라서는, 이 단계(S22)에서 생성된 1차 그룹들로써 인물 그룹핑을 종료하고, 이 경우 단계(S25)로 진행하여, 그룹핑되지 않은 이름들에 대해서는, 이러한 이름들 각각을 유일한 멤버로 하는 '원 멤버(one member)' 그룹들을 생성할 수 있다.

실시예에 따라서는, 이 단계(S22)에서 생성된 1차 그룹들을 가지고 단계(S24) 내지 단계(S26)로 진행할 수 있다. 이 경우, 단계(S24)의 '2차 그룹들'은 단계(S22)에서 생성된 1차 그룹들을 의미한다고 할 수 있다.

실시예에 따라서, 1차 그룹들은 좀더 정밀하게 재그룹핑될 수 있는데, 이 경우 단계(S23)으로 진행한다. 각 1차 그룹은 여러 인물들의 이름들을 포함하는데, 각 1차 그룹 내에 포함된 인물들은 대체로 서로 연관성이 높다고 볼 수 있다. 그런데, 예를 들어 만약 단계(S22)를 거쳐 얻은 1차 그룹 1에 포함된 인물들이 인물 A, B, C, D, I, J라고 가정하자. 이 경우에, 인물 A, B, C, D은 서로 간에 실제로 관계가 있지만, 인물 A, B, C와 인물 I, J는 서로 실질적인 관계가 없고 다만 인물 D을 매개로 하여 간접적으로 관계하고 있을 뿐이라고 한다면, 1차 그룹 1은 실제로는 무관할 수 있는 멤버들을 가지고 있는 셈이다. 발명자는 이러한 1차 그룹을 서로 다른 그룹에 속해야 할 멤버들이 함께 포함되어 있다고 하여 이종 그룹(heterogeneous group)이라고 명명한다. 다시 말해, 이러한 1차 그룹 1은 이상적으로는 두 개의 그룹으로 형성되어야 할 것임에도 하나로 통합되어 형성된 이종 그룹이어서, 두 개의 서브 그룹으로 분할되는 것이 더 적절하다고 볼 수 있다.

이를 위해, 단계(S23)에서는, 모든 1차 그룹에 대해, 각각의 1차 그룹이 이종 그룹인지 판정하고, 이종 그룹이 아니면 해당 1차 그룹으로 2차 그룹을 생성하 며, 이종 그룹이면 두 개 이상의 각각 이종 그룹이 아닌 서브 그룹으로 분할하고, 이 서브 그룹들로써 2차 그룹을 생성한다.

구체적으로, 위의 예에서, 1차 그룹 1은 이종 그룹이다. 따라서, 인물 A, B, C, D가 속한 서브 그룹 1과 인물 I, J가 속한 서브 그룹 2로 분할될 수 있다. 이와 다르게, 인물 A, B, C가 속한 서브 그룹 1'과 인물 D, I, J가 속한 서브 그룹 2'로 분할될 수 있다. 서브 그룹 1과 2, 서브 그룹 1'와 2'는 각각 이종 그룹이 아니기 때문에, 각각 2차 그룹으로 될 수 있다.

단계(S23)를 거친 후에도, 아직까지 그룹핑되지 않은 인물들의 이름들이 있을 수 있다. 이들은 애초에 다른 인물들과 함께 촬영한 적이 없고, 따라서 동시 출현 빈도를 계산할 수 없기 때문에, 아무 2차 그룹에도 속하지 않는다. 이러한 인물들을 그룹핑하기 위해, 본 발명은 각 사진들이 촬영된 시간을 이용할 수 있다. 통상적으로, 어떤 사건은 하나의 시간대에 발생할 것이기 때문에, 하나의 디지털 사진 콜렉션 내에서 동시간대에 촬영된 사진들은 같은 사건에 관하여 촬영된 사진이라고 간주할 수 있다. 나아가, 이렇게 동시간대에 촬영된 사진에 등장하는 인물들은 다만 같은 사진에 찍히지 않았을 뿐이고, 실제로는 서로 관계가 높을 가능성이 클 것이다. 따라서, 이러한 점을 반영하여 그룹핑할 필요가 있다.

단계(S24)에서, 각각의 사진들의 시간 스탬프(time stamp)들을 분석하여 시간 클러스터들(time clusters)을 생성하고, 아무 2차 그룹에도 속하지 않은 독자적인 인물의 이름을, 그 독자적 인물의 사진의 생성 시각이 포함된 시간 클러스터와 동일한 시간 클러스터를 가지는 2차 그룹들 중 하나에 배속시키며, 그러한 갱신이 완료된 2차 그룹들은 최종 그룹들로 확정된다.

구체적으로, 독자적 인물의 이름은, 해당 시간 클러스터에 관련된 2차 그룹들 중에서, 해당 시간 클러스터 동안에 사진이 생성된 멤버들의 수가 가장 많은 2차 그룹들에 배속될 수 있다. 실시예에 따라서, 해당 시간 클러스터 동안에 멤버들의 사진이 가장 많이 촬영된 2차 그룹이 선택될 수도 있다.

사진들의 시간 스탬프들을 분석하면, 시간 스탬프가 밀집한 시구간과 그렇지 않은 시구간이 나타난다. 어떤 사건은 시간 스탬프가 밀집한 시구간에서 일어났다고 간주할 수 있다. 사건과 사건을 구별하는 알고리즘은 예를 들어 플래트(Platt)의 알고리즘이 이용될 수 있다. 플래트 알고리즘은 Platt, J.C., Czerwinski, M., 및 Field, b.. A에 의해 발표된 "PhotoTOC: Automatic clustering for browsing personal photographs. Technical Report MSR-TR-2002-17, Microsoft Research, 2002"에서 참조할 수 있다. 플래트 알고리즘에서, 문턱값 K는 예를 들어 이름만으로 된 주석을 가진 사진들에 적용할 경우에 K=log17 * 2.0일 수 있다.

나아가, 이 단계에 이르렀음에도, 예를 들어 어떤 시간 클러스터 내에 촬영된 유일한 사진 속의 유일한 인물의 경우에는, 아직까지 아무런 그룹에도 속하지 못한 채로 남아 있을 수 있다. 이 경우, 단계(S25)에서, 그러한 이름들은 각각 그 이름을 유일한 멤버로 하는 '원 멤버 그룹'들에 소속되며, 이들 원 멤버 그룹들은 최종 그룹들로 확정된다.

단계(S25)까지 수행한 결과, 멤버 수가 2 이상인 최종 그룹들의 멤버들은 서로 함께 촬영하였거나 또는 동일 사건에 참가한 인물들이라는 등의 서로 밀접한 관 계를 가지는 인물들이며, 이와 다르게 멤버 수가 1인 최종 그룹들의 멤버는 다른 최종 그룹들의 멤버 누구와도 함께 촬영하지 않았고 또한 다른 어떤 사람들과도 동일 사건에 참가한 적도 없는 인물이다.

부가적으로, 단계(S26)에서, 각 최종 그룹에서 가장 최근에 사진이 찍힌 시간의 순서대로 최종 그룹들을 정렬하고, 각 최종 그룹 내에서는 멤버들의 이름을 소정 순서로 정렬한다. 구체적으로, 각 그룹마다, 멤버들의 이름들은 자모순으로(alphabetically) 정렬될 수 있지만, 이와 달리 가장 최근에 사진이 찍힌 순서로 정렬될 수도 있으며, 또는 사진이 가장 많이 찍힌 순으로 정렬될 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 동시 출현 테이블을 구축하는 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 3을 참조하면, 도 2의 단계(S21)에서 각각의 사진들에 인물들이 함께 출현하는 빈도를 검출하는 단계는, 단계(S31)에서 전체 이름 리스트 내에 있는 각각의 이름에 대해, 전체 사진 리스트로부터 해당 현재 이름을 포함하는 사진을 선택하는 단계부터 시작한다.

이어서, 단계(S32)에서, 선택된 각각의 사진에 대해, 사진에 첨부된 주석을, 가능하게는 주석에 포함된 모든 이름들을 추출한다.

다음으로, 단계(S33)에서, 각각의 추출된 주석 내지 이러한 주석에 포함된 모든 이름들에 대해, 현재 이름-주석 포함 이름 쌍을 형성하고, 각각의 현재 이름-주석 포함 이름 쌍의 동시 출현 빈도를 계수한다. 이때, 현재 이름-주석 포함 이 름 쌍은 예를 들어 하나의 사진에 대해 인물 A-인물 B 쌍과 인물 B-인물 A 쌍이 두 번 계수되듯이, 중복 계수될 수 있는데, 이 점을 감안하여 계수될 수 있다.

단계(S34)에서, 계수된 현재 이름-주석 포함 이름 쌍의 동시 출현 빈도에 따라 동시 출현 테이블을 갱신한다.

단계(S35)에서, 전체 이름 리스트 내의 모든 이름들이 처리되었는지 판정한다. 만약 모든 인물들의 이름이 처리되었다면, 동시 출현 테이블의 구축이 완료된다. 그렇지 않고 만약 아직 처리되어야 할 인물의 이름이 남아 있다면, 단계(S31)로 돌아가서 다음 이름에 대해 절차를 반복한다. 여기서, 다른 인물들과 한 번도 함께 찍지 않은 인물의 이름은 상기 동시 출현 테이블에 포함되지 않는다는 점을 주목한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 1차 그룹핑 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 4를 참조하면, 도 2의 단계(S22)에서 1차 그룹들을 형성하는 단계는, 단계(S41)에서, 전체 이름 리스트로부터의 각각의 이름 중에서 상기 동시 출현 테이블에 포함된 각각의 이름에 대하여, 상기 동시 출현 테이블로부터 해당 현재 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개의 이름들을 추출하여 1차 그룹의 후보 멤버로서 선택한다. 여기서, n은 3일 수 있다.

이어서, 단계(S42)에서 현재 이름이 어느 1차 그룹에 포함되어 있는지 검색한다. 단계(S43a, S43b)에서, 상기 선택된 후보 멤버의 이름이 어느 1차 그룹에 포함되어 있는지 검색한다.

단계(S42) 및 단계(S43a)의 검색 결과, 만약 현재 이름과 후보 멤버의 이름이 양자 모두가 어떠한 1차 그룹에도 포함되어 있지 않다고 판정되면, 단계(S44)에서, 새로운 1차 그룹을 생성하고, 이어서 상기 새로 생성된 1차 그룹에 현재 이름과 후보 멤버의 이름을 추가한다.

단계(S42) 및 단계(S43a)의 검색 결과, 만약 현재 이름은 특정 1차 그룹에 포함되어 있지만, 후보 멤버의 이름은 어떤 1차 그룹에도 포함되어 있지 않다고 판정되면, 단계(S45)에서, 상기 후보 멤버의 이름을 상기 현재 이름이 소속된 특정 1차 그룹에 추가한다.

한편, 단계(S42) 및 단계(S43b)의 검색 결과, 만약 현재 이름은 아무런 1차 그룹에도 포함되어 있지 않지만, 후보 멤버의 이름은 특정 1차 그룹에 포함되어 있다고 판정되면, 단계(S46)에서, 상기 현재 이름을 상기 후보 멤버의 이름이 소속된 특정 1차 그룹에 추가한다.

단계(S42) 및 단계(S43b)의 검색 결과, 만약, 현재 이름과 후보 멤버의 이름이 각각 서로 다른 1차 그룹에 포함되어 있다면, 단계(S47)에서, 현재 이름과 후보 멤버의 이름 중에서 멤버의 수가 상대적으로 적은 1차 그룹에 속하는 이름을 멤버의 수가 상대적으로 많은 다른 1차 그룹으로 이동시킨다. 만약 두 1차 그룹들의 멤버의 수가 같으면, 이름을 이동시키지 않을 수도 있고, 또는 현재 이름을 우선할 수도 있고, 반대로 후보 멤버의 이름을 우선할 수도 있다.

단계(S48)에서, 해당 현재 이름의 모든 후보 멤버에 대해 1차 그룹의 생성 및 갱신 동작을 완료하였는지 여부를 판정한다. 만약 모든 후보 멤버의 이름이 처 리되었다면, 현재 이름에 대한 1차 그룹의 생성 및 갱신이 완료되었다고 보고, 단계(S41)로 되돌아가서 다음 인물의 이름에 대해 후보 멤버의 선택 동작을 수행한다. 그렇지 않고, 만약 아직 처리되어야 할 후보 멤버의 이름이 남아 있다면, 단계(S42)로 되돌아가서 현재 이름과 다음 후보 멤버의 이름에 대해 1차 그룹의 생성 및 갱신 동작을 수행한다.

단계(S49)에서, 전체 이름 리스트로부터의 이름 중에서 상기 동시 출현 테이블에 포함된 모든 이름들이 처리되었는지 판정한다. 만약 모든 이러한 인물들의 이름이 처리되었다면, 1차 그룹들의 형성이 완료되고, 1차 그룹 리스트가 생성된다. 그렇지 않고 만약 아직 처리되어야 할 이름이 남아 있다면, 단계(S41)로 돌아가서 다음 이름에 대해 절차를 반복한다.

전체 이름 리스트로부터의 이름들 중에서 상기 동시 출현 테이블에 포함된 모든 이름에 대해 위의 절차를 완료하면, 이러한 이름들은 모두 1차 그룹들 중 어느 한 1차 그룹에는 반드시 속하게 된다. 이들 1차 그룹들은 전체 1차 그룹 리스트에서 관리될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 2차 그룹핑 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 도 2의 단계(S23)에서 2차 그룹을 결정하는 단계는, 단계(S51)에서, 모든 1차 그룹들의 정보가 나열된 1차 그룹 리스트로부터 읽어들인 각각의 1차 그룹에 대하여, 전체 사진 리스트 중에서 현재 1차 그룹의 멤버들에 관련된 사진들을 선택하여 그룹 사진 리스트를 생성하는 단계로부터 시작한다.

단계(S52)에서, 현재 1차 그룹의 멤버들의 이름들과 그룹 사진 리스트의 사진들에 대해, 도 3의 단계(S31) 내지 단계(S35)에서 설명한 바와 같은 절차를 통하여, 로컬 동시 출현 테이블을 생성한다. 로컬 동시 출현 테이블은 그룹 사진 리스트를 기준으로 현재 1차 그룹 내의 멤버들 각각에 대해 계수된 동시 출현 빈도를 저장한다.

단계(S53)에서, 로컬 동시 출현 테이블로부터, 현재 1차 그룹 내에서 멤버들과 가장 많이 함께 촬영된 주요 멤버(key name)를 검색하고 또한 그 주요 멤버와 함께 사진을 촬영한 멤버들의 이름을 포함하는 로컬 이름 리스트를 생성한다.

단계(S54)에서, 로컬 이름 리스트 내의 각각의 이름들에 대하여, 그러한 이름들이 현재 1차 그룹 내의 각각의 멤버들과 함께 촬영한 적이 있는지 여부를 로컬 동시 출현 테이블을 통해 조사한다.

만약, 단계(S55)에서, 단계(54)의 조사 결과가 소정의 기준을 만족하는지 판정한다. 만약 조사 결과가 소정의 기준을 만족한다면, 현재 1차 그룹은 서로 이질적인 두 개 이상의 집단이 하나의 1차 그룹에 포함된 것, 즉 이종 그룹으로 인정되며, 이 경우 단계(S56)으로 진행한다. 만약 조사 결과가 소정의 기준을 만족하지 못한다면, 현재 1차 그룹은 모든 멤버들이 적절하게 관련을 가진 그룹이거나 또는 그렇지 않더라도 분할하지 않는 것이 바람직한 경우로 인정되며, 이 경우 단계(S59)로 진행한다.

단계(S56)에서는, 이종 그룹으로 판정된 현재 1차 그룹을 적절하게 분할하기 위해, 상기 주요 멤버를 현재 1차 그룹으로부터 제거한 감축된 1차 그룹 및 로컬 동시 출현 테이블을 기초로 하여, 도 4의 단계(S41) 내지 단계(S49)의 1차 그룹핑 절차를 수행함으로써, 2개 이상의 서브 그룹들을 형성한다.

단계(S57)에서, 단계(S56)에서 형성된 서브 그룹들의 멤버들에 대해, 단계(S56)에서 배제된 상기 주요 멤버와 동시 출현 빈도를 계수하고, 동시 출현하는 멤버들의 수가 가장 많은 서브 그룹에 상기 주요 멤버를 배속시킨다.

단계(S58)에서, 단계(S57)에서 주요 멤버를 포함하게 된 서브 그룹과 나머지 서브 그룹들 및 단계(S55)에서 이종 그룹이 아니라고 인정된 1차 그룹을 2차 그룹으로 결정한다.

단계(S59)에서는, 모든 1차 그룹에 대해 2차 그룹으로 재정돈하였는지 여부를 판정하고, 아직 남은 1차 그룹이 있다면 단계(S51)로 되돌아가고, 모든 1차 그룹에 대해 2차 그룹으로 재정돈되었다면 2차 그룹 리스트를 생성하고 2차 그룹핑을 종료한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑 방법을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 시간 클러스터링 및 최종 그룹의 형성 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

앞에서 언급하였듯이, 다른 인물들과 함께 촬영되지 않아 2차 그룹들에 포함되지 않는 독자적 인물들의 이름이 남아 있을 수 있다. 이들 독자적 인물들은 어떤 다른 인물들과 함께 참석한 사건이 있을 경우에 그 다른 인물들이 속한 2차 그룹에 배속될 수 있다.

도 6을 참조하면, 도 2의 단계(S24)의 시간 클러스터링 및 최종 그룹의 형성 단계는 단계(S61)에서 시작한다. 단계(S61)에서, 사진 콜렉션 내의 각각의 사진들의 시간 스탬프들을 분석하여 시간 클러스터들을 특정한다.

단계(S62)에서, 전체 이름 리스트 중에서 아무 2차 그룹에도 속하지 않은 각각의 독자적 인물들의 이름에 대해, 그 현재 독자적 인물의 사진의 생성 시각이 포함된 시간 클러스터 동안에 사진이 생성된 인물들을 멤버로 하는 2차 그룹들을 2차 그룹 리스트로부터 검색한다.

단계(S63)에서, 그러한 2차 그룹들 중 한 2차 그룹에 상기 현재 독자적 인물을 배속시키고, 이로써 2차 그룹을 갱신한다.

실시예에 따라, 단계(S63)에서 현재 독자적 인물을 배속시킬 2차 그룹을 선택하는 기준은, 그 2차 그룹의 멤버 수가 가장 많거나, 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 멤버들의 수가 가장 많거나, 또는 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 사진 수가 가장 많은 2차 그룹이 될 수도 있다.

단계(S64)에서, 모든 독자적 인물들에 대하여 어느 한 2차 그룹에 배속되었는지 여부를 판정한다. 만약 아직 남아있는 독자적 인물이 있다면, 단계(S65)에서, 그 독자적 인물이 해당 시간 클러스터 내에서 유일하게 찍힌 사진의 유일한 인물인지 판정한다. 만약 그러하다면, 단계(S66)에서, 그러한 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 최종 그룹을 생성하고 최종 그룹 리스트에 추가한다. 만약 그러하지 않다면, 단계(S62)로 돌아간다.

만약 모든 독자적 인물들에 대해 2차 그룹핑이 완료되었다면 단계(S67)로 진행한다.

단계(S67)에서는, 이제 어느 2차 그룹에 배속된 모든 멤버들은 함께 촬영되었거나 또는 동일 시간 클러스터에 사진이 찍혔거나 등의 소정의 관계를 가지도록 그룹핑된 상태이므로, 이러한 2차 그룹들을 최종 그룹으로 확정하고 최종 그룹 리스트에 추가한다.

따라서, 단계(S66)에서 형성된 최종 그룹과 단계(S67)에서 확정된 최종 그룹으로서 최종 그룹 리스트가 완성된다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법의 수도 코드를 예시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 도 2 내지 도 6에서 예시한 절차들을 프로그래밍할 수 있도록, IF 문과 FOR 문 및 함수 호출을 포함한 수도 코드가 나타나 있다. 각 코드 구문과 함수에 대해서는 도 2 내지 도 6에서 상세하게 설명하였으므로 그 설명을 생략한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑 방법을 통해 그룹핑된 사진 콜렉션에서 특정 인물을 검색한 검색 결과와 종래의 검색 방법을 통한 검색 결과를 비교한 그래프이다.

실험은 14 명의 남녀를 대상으로, 종래의 방식대로 주석 처리된 이름들이 무작위 배열 및 자모순 배열된 사진 콜렉션에서 특정 인물을 검색하는 것과, 본 발명의 실시예들에 따라 인물 그룹핑을 한 사진 콜렉션에서 특정 인물을 검색하는 것으로 수행되었다.

실험 대상자들이 제공한 사진 콜렉션들에는 최소 9 명의 인물들에서 최대 132 명(평균 55 명)의 인물들의 사진들이 포함되어 있다. 사진 콜렉션들의 크기는 실험 대상자들에 따라 247 장에서 5468 장에 이르며, 모든 인물들의 이름들이 각 사진에 주석 처리되어 있다.

실험 방식 1은 주석 처리된 이름들이 무작위로 배열된 사진 콜렉션에서 특정 인물이 포함된 사진을 찾는 것이고, 실험 방식 2는 주석 처리된 이름들이 자모순으로 배열된 사진 콜렉션에서 특정 인물이 포함된 사진을 찾는 것이다.

실험 방식 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 구현한 것으로서, 주석 처리된 이름들이 동시 출현을 기초로 그룹핑된 후 그룹들을 시간순으로 배치하고 멤버들을 자모 순으로 배치한 경우에, 사진 콜렉션에서 특정 인물이 포함된 사진을 찾는 것이다.

실험 방식 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 구현한 것으로서, 주석 처리된 이름들의 동시 출현 및 시간 클러스터링을 기초로 그룹핑되고 또한 시간순 및 자모순으로 배치된 사진 콜렉션에서 특정 인물이 포함된 사진을 찾는 것이다. 실험 방식 3에 비해, 실험 방식 4는 다른 인물과 함께 촬영한 사진이 없는 독자적 인물들도 그룹핑할 수 있다.

실험 결과, 사진 콜렉션 내의 대상 인물의 수가 평균(위의 예에서는 55 명)보다 작은 사진 콜렉션들의 경우, 실험 대상자들의 검색 시간은 실험 방식 1 내지 4에서, 각각 3.36초, 2.48초, 2.65초, 2.83초로 큰 차이가 없이 오차 범위 내로 나타났다. 하지만, 사진 콜렉션 내의 대상 인물의 수가 평균(55 명)보다 큰 사진 콜렉션들의 경우, 실험 대상자들의 검색 시간은 실험 방식 1 내지 4에서 각각 11.35 초, 5.33초, 5.35초, 3.31초로 나타났다. 실험 방식 1, 2 및 3에서는 검색 시간이 크게 늘었지만, 실험 방식 4의 경우에는 검색 시간이 가장 짧을 뿐 아니라, 또한 인물의 수가 크게 늘었음에도 검색 시간이 거의 늘어나지 않았음을 알 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템을 예시한 블록도이다.

도 9를 참조하면, 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템(10)은 사진 데이터베이스(11), 인물 그룹핑부(13), 사용자 인터페이스(15), 얼굴 인식부(17)를 포함한다.

사진 DB(11)는 대규모의 디지털 사진 콜렉션(111)을 저장할 수 있으며, 디지털 사진 콜렉션은 여기에 포함된 각각의 사진들에 대해, 사용자 인터페이스(15)를 통한 수작업에 의하거나 또는 얼굴 인식부(17)를 통한 얼굴 인식에 의하여 주석 처리된 사진 속 인물들의 이름들의 전체 이름 리스트(112)도 포함한다. 사진 데이터베이스(11)는 인물 그룹핑부(13)로부터 최종 그룹 리스트(149)를 제공받아 최종 그룹 DB(113)에 저장 및 유지하며, 사용자 인터페이스(15)를 통해 사용자로부터 사진 콜렉션에 대한 브라우징 요청이 있을 경우에 사용자에게 사진 콜렉션을 제공하고, 사용자로부터 사진 콜렉션의 인물들에 대한 브라우징 요청이 있을 경우에 상기 최종 그룹 DB(113)에 저장된 최종 그룹 리스트를 사용자에게 제공한다.

인물 그룹핑부(13)는 동시 출현 빈도 계산 유닛(131), 1차 그룹 생성 유닛(132), 2차 그룹 생성 유닛(133), 최종 그룹 생성 유닛(134), 그룹 정렬 유닛(135), 저장 공간(136)을 포함한다. 상기 저장 공간(136)에는 상기 사진 DB(11) 의 디지털 사진 콜렉션(111)으로부터 제공된 전체 사진 리스트(141), 상기 주석 처리된 이름들의 리스트(112)로부터 제공된 전체 이름 리스트(142), 동시 출현 테이블(143), 1차 그룹 리스트(144), 그룹 사진 리스트(145), 로컬 동시 출현 테이블(146), 로컬 이름 리스트(147), 2차 그룹 리스트(148) 및 최종 그룹 리스트(149)가 생성되고 관리될 수 있다.

동시 출현 빈도 계산 유닛(131)은 전체 사진 리스트(141)와 전체 이름 리스트(142)를 기초로 각 이름 별로 동시 출현 빈도를 계산하여 동시 출현 테이블(143)에 저장한다. 1차 그룹 생성 유닛(132)은 동시 출현 테이블(143)을 참조하여, 각 이름마다 상대적으로 자주 동시 출현하는 다른 이름들로써 그룹핑하여 1차 그룹들을 생성하고, 생성된 1차 그룹들을 1차 그룹 리스트(144)에 저장한다.

2차 그룹 생성 유닛(133)은 1차 그룹 리스트(144)와 전체 사진 리스트(141)를 기초로 그룹 사진 리스트(145)를 생성하고, 그룹 사진 리스트(145) 내의 사진들에 대해 각 1차 그룹 내의 멤버들끼리 동시 출현 빈도를 계산하여 로컬 동시 출현 테이블(146) 및 로컬 이름 리스트(147)을 생성한다. 이어서, 2차 그룹 생성 유닛(133)은 로컬 동시 출현 테이블(146) 및 로컬 이름 리스트(147)들 기초로 해당 1차 그룹이 이종 그룹인지, 즉 서로 함께 촬영된 적이 없는 멤버들이 소정의 기준보다 많은지 판정한다. 나아가 2차 그룹 생성 유닛(133)은 해당 1차 그룹이 이종 그룹이 아닐 경우 해당 1차 그룹을 2차 그룹으로 판정하고 2차 그룹 리스트(148)에 추가한다. 만약 해당 1차 그룹이 이종 그룹일 경우, 2차 그룹 생성 유닛(133)은 해당 1차 그룹을 2 개 이상의 서브 그룹으로 나누고, 이 서브 그룹들을 2차 그룹으로 하여 2차 그룹 리스트(148)에 추가한다.

최종 그룹 생성 유닛(134)은 전체 사진 리스트(141)로부터 사진들의 촬영 시간을 분석하여 시간 클러스터들을 특정한다. 이어서 최종 그룹 생성 유닛(134)은 시간 클러스터들에 기초하여 독자적 인물들을 2차 그룹들에 추가하고 이렇게 정리된 2차 그룹들을 최종 그룹들로서 최종 그룹 리스트(149)에 추가한다. 다음으로, 최종 그룹 생성 유닛(134)은 여전히 남은 독자적 인물들이 있을 때에는 각 독자적 인물을 유일한 멤버로 하는 최종 그룹들을 생성하고 최종 그룹 리스트(149)에 추가한다.

그룹 정렬 유닛(135)는 최종 그룹 리스트(149)의 각 최종 그룹에서 가장 최근에 사진이 찍힌 시각들의 순서대로 최종 그룹들을 정렬할 수 있으며, 나아가 각 최종 그룹 내에서는 멤버들의 이름을 소정 순서, 예를 들어 자모순으로 정렬함으로써, 최종 그룹 리스트(149)의 순서를 정렬할 수 있다.

인물 그룹핑부(13)는 최종 그룹 리스트(149)를 사진 데이터베이스(11) 또는 사용자 인터페이스(15)에 제공한다.

인물 그룹핑부(13)의 인물 그룹핑 동작은 사용자 인터페이스(15)를 통한 사용자의 요청에 따라 그 자리에서 수행될 수도 있고, 사전에 인물 그룹핑부(13)의 인물 그룹핑 동작이 수행되고 그 결과가 사진 데이터베이스(11)의 최종 그룹 DB(113)에 유지 관리되고 있다가, 사용자의 요청이 있을 때에 사진 데이터베이스(11)로부터 사용자 인터페이스(15)를 통해 제공될 수도 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다.

또한, 본 발명에 따른 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 수행한 후에 그룹핑된 목록을 예시한 개념도이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법을 예시한 순서도이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 동시 출현 테이블을 구축하는 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 1차 그룹핑 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 2차 그룹핑 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법 중 시간 클러스터링 단계를 구체적으로 예시한 순서도이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법의 수도 코드를 예시한 도면이다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법을 통해 그룹핑된 인물 데이터베이스에서 특정 인물을 검색한 검색 결과와 종래의 검색 방법을 통한 검색 결과를 비교한 그래프이다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 인물 그룹핑을 이용한 사진 콜렉션의 인 물 이름 관리 시스템을 예시한 블록도이다.

Claims (27)

1. 사진 콜렉션의 사진들에 등장하는 인물들의 이름들을 그룹별로 관리하는 방법에 있어서,

   동시 출현 빈도 계산 유닛을 통해 전체 사진 리스트와 전체 이름 리스트를 기초로 한 이름별 동시 출현 빈도를 계산하고, 상기 동시 출현 빈도에 기초하여 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들을 포함하는 그룹들을 생성하는 단계;

   상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 얻는 단계; 및

   상기 그룹들을 생성하는 단계에서 생성된 어느 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 그룹들 중 하나에 추가하는 단계를 포함하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
2. 삭제
3. 청구항 1에 있어서, 상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 그룹들 중 하나에 추가하는 단계는,

   어느 독자적 인물의 사진이 찍힌 시간의 시간 클러스터와 동일한 시간 클러스터를 가진 그룹들 중 멤버 수가 가장 많거나, 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 멤버들의 수가 가장 많거나, 또는 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 사진 수가 가장 많은 그룹에 상기 독자적 인물의 이름을 멤버로써 추가하는 단계인 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
4. 청구항 1에 있어서, 상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 그룹들 중 하나에 멤버로써 추가하는 단계에도 불구하고 여전히 어느 그룹에도 속하지 않은 독자적 인물의 이름이 남아 있는 경우에, 남은 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 그룹을 새로 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
5. 청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   청구항 1, 3 내지 4 중 어느 한 청구항에 있어서, 최종적으로 생성된 각각의 그룹들의 멤버들의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진들의 촬영 시간의 순서대로 상기 최종적으로 생성된 각각의 그룹들의 순서를 정렬하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
6. 청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   청구항 5에 있어서, 상기 정렬된 그룹들 내의 멤버들의 이름들을 자모순으로 정렬하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
7. 사진 콜렉션의 사진들에 등장하는 인물들의 이름들을 그룹별로 관리하는 방법에 있어서,

   동시 출현 빈도 계산 유닛을 통해 전체 사진 리스트와 전체 이름 리스트를 기초로 한 이름별 동시 출현 빈도를 계산하고, 상기 동시 출현 빈도에 기초하여 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 각각 1차 그룹들을 생성하는 단계;

   상기 1차 그룹들이 이종 그룹인 경우에, 상기 1차 그룹들을 적어도 두 개의 각각 이종 그룹이 아닌 서브 그룹들로 분할하고, 상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하는 단계;

   상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 얻는 단계; 및

   상기 2차 그룹들을 생성하는 단계에 의해 생성된 어느 2차 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 2차 그룹들 중 하나에 멤버로써 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하는 단계를 포함하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
8. 청구항 7에 있어서, 상기 1차 그룹들을 생성하는 단계는,

   각각의 이름에 대해, 그 이름과 다른 인물의 이름의 쌍이 하나의 사진에 동시에 출현한 빈도를 계수하는 단계; 및

   동시 촬영한 빈도가 1 이상인 각각의 이름에 대해, 그 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들은 상기 이름과 반드시 어느 한 1차 그룹에 속하도록, 1차 그룹의 생성을 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
9. 청구항 8에 있어서, 상기 1차 그룹의 생성을 반복하는 단계는

   (a) 어떤 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이 상의 정수)의 이름들을 후보 멤버로 지정하는 단계;

   (b) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두가 아직 아무 1차 그룹에도 속하지 않은 경우에는, 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두를 멤버로 하는 1차 그룹을 새로 생성하는 단계;

   (c) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 중 어느 한쪽만 어느 1차 그룹에 속할 경우에는, 다른 한쪽을 그 1차 그룹에 추가하는 단계;

   (d) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버가 서로 다른 1 차 그룹에 각각 속할 경우에는, 두 1차 그룹들 중 규모가 더 큰 1차 그룹에 상기 이름과 상기 후보 멤버를 이동시키는 단계; 및

   동시 촬영한 빈도가 1 이상인 모든 각각의 이름들에 대해 (a) 내지 (d) 단계들을 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
10. 청구항 7에 있어서, 상기 2차 그룹들을 생성하는 단계는,

    각각의 1차 그룹에 대해, 상기 1차 그룹 내의 다른 멤버들과 동시 촬영한 빈도가 가장 높은 주요 멤버를 찾고, 상기 주요 멤버와 동시 촬영한 멤버들을 포함하는 로컬 이름 리스트를 생성하는 단계;

    상기 로컬 이름 리스트 내의 이름들과 상기 1차 그룹 내의 각각의 이름들이 동시 촬영한 빈도가 소정의 기준보다 높으면, 상기 1차 그룹을 이종 그룹이 아니라고 판정하고, 그렇지 않으면 상기 1차 그룹을 이종 그룹이라고 판정하는 단계;

    상기 1차 그룹이 이종 그룹일 경우에, 상기 1차 그룹 내에서 주요 멤버를 제외한 각각의 이름들에 대해, 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 구성된 서브 그룹들로 분할하는 단계; 및

    상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
11. 삭제
12. 청구항 7에 있어서, 상기 최종 그룹들을 생성하는 단계는,

    어느 독자적 인물의 사진이 찍힌 시간의 시간 클러스터와 동일한 시간 클러스터를 가진 2차 그룹들 중에 멤버 수가 가장 많거나, 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 멤버들의 수가 가장 많거나, 또는 그 시간 클러스터 동안에 찍힌 사진 수가 가장 많은 2차 그룹에 상기 독자적 인물의 이름을 멤버로써 추가하여 최종 그룹들을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
13. 청구항 7에 있어서, 상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 2차 그룹들 중 하나에 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하는 단계에도 불구하고 여전히 어느 2차 그룹에도 속하지 않은 독자적 인물의 이름이 남아 있는 경우에, 남은 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 최종 그룹을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
14. 청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

    청구항 7 내지 10, 12 내지 13 중 어느 한 청구항에 있어서, 각각의 최종 그룹들의 멤버들의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진들의 촬영 시간의 순서대로 상기 최종 그룹들의 순서를 정렬하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
15. 청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

    청구항 14에 있어서, 상기 정렬된 최종 그룹들 내의 멤버들의 이름들을 자모순으로 정렬하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 방법.
16. 동시 출현 빈도 계산 유닛을 통해 전체 사진 리스트와 전체 이름 리스트를 기초로 한 이름별 동시 출현 빈도를 계산하고, 상기 동시 출현 빈도에 기초하여 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들을 포함하는 그룹들을 생성하는 인물 그룹핑부; 및

    사용자가 상기 인물 그룹핑부에 그룹 생성을 지시할 수 있고, 상기 그룹 리스트를 브라우징할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함하며,

    상기 인물 그룹핑부는,

    상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 생성하고, 상기 그룹들을 생성하는 단계에서 생성된 어느 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 그룹들 중 하나에 추가하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
17. 삭제
18. 사진 콜렉션과, 여기에 포함된 각 사진에 인물들의 이름들이 주석 처리되어 있으며, 그룹별로 분류된 인물들의 이름들의 최종 그룹 리스트를 포함하는 사진 데이터베이스;

    동시 출현 빈도 계산 유닛을 통해 전체 사진 리스트와 전체 이름 리스트를 기초로 한 이름별 동시 출현 빈도를 계산하고, 상기 동시 출현 빈도에 기초하여 각각의 이름에 대해 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 각각 1차 그룹들을 생성하고, 상기 1차 그룹들이 이종 그룹인 경우에, 상기 1차 그룹들을 적어도 두 개의 각각 이종 그룹이 아닌 서브 그룹들로 분할하고, 상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하며, 상기 2차 그룹들에 기초하여 모든 인물들이 빠짐없이 각각 포함된 최종 그룹들을 생성하는 인물 그룹핑부; 및

    사용자가 상기 인물 그룹핑부에 그룹 생성을 지시할 수 있고, 상기 그룹 리스트를 브라우징할 수 있는 사용자 인터페이스를 포함하며,

    상기 인물 그룹핑부는,

    상기 사진 콜렉션 내의 사진들이 찍힌 시간들을 클러스터링하여 시간 클러스터들을 얻고,

    상기 1차 그룹으로부터 2차 그룹들을 생성하는 동작에 의해 생성된 어느 2차 그룹들에도 속하지 않는 독자적 인물들의 이름들을, 상기 시간 클러스터들에 기초하여, 상기 2차 그룹들 중 하나에 멤버로써 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
19. 청구항 18에 있어서, 상기 인물 그룹핑부는,

    각각의 이름에 대해 그 이름과 다른 인물의 이름의 쌍이 하나의 사진에 동시에 출현한 빈도를 계수하고, 동시 촬영한 빈도가 1 이상인 각각의 이름에 대해, 그 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들은 상기 이름과 반드시 어느 한 1차 그룹에 속하도록 1차 그룹의 생성을 반복하도록 동작하는 1차 그룹 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
20. 청구항 19에 있어서, 상기 1차 그룹 생성부는,

    (a) 어떤 이름과 가장 높은 동시 출현 빈도를 가지는 순서로 n 개(n은 1 이상의 정수)의 이름들을 후보 멤버로 지정하고,

    (b) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두가 아직 아무 1차 그룹에도 속하지 않은 경우에는, 상기 이름과 상기 후보 멤버 모두를 멤버로 하는 1차 그룹을 새로 생성하며,

    (c) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버 중 어느 한쪽만 어느 1차 그룹에 속할 경우에는, 다른 한쪽을 그 1차 그룹에 추가하고,

    (d) 만약 상기 이름과 상기 후보 멤버가 서로 다른 1 차 그룹에 각각 속할 경우에는, 두 1차 그룹들 중 규모가 더 큰 1차 그룹에 상기 이름과 상기 후보 멤버를 이동시키며,

    동시 촬영한 빈도가 1 이상인 모든 각각의 이름들에 대해 (a) 내지 (d) 동작들을 반복하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
21. 청구항 18에 있어서, 상기 인물 그룹핑부는,

    각각의 1차 그룹에 대해, 상기 1차 그룹 내의 다른 멤버들과 동시 촬영한 빈도가 가장 높은 주요 멤버를 찾고, 상기 주요 멤버와 동시 촬영한 멤버들을 포함하는 로컬 이름 리스트를 생성하고,

    상기 로컬 이름 리스트 내의 이름들과 상기 1차 그룹 내의 각각의 이름들이 동시 촬영한 빈도가 소정의 기준보다 높으면, 상기 1차 그룹을 이종 그룹이 아니라고 판정하고, 그렇지 않으면 상기 1차 그룹을 이종 그룹이라고 판정하며,

    상기 1차 그룹이 이종 그룹일 경우에, 상기 1차 그룹 내에서 주요 멤버를 제 외한 각각의 이름들에 대해, 그 이름의 인물과 동시 출현한 빈도가 나머지 인물들에 비해 상대적으로 높은 인물들의 이름들로써 구성된 서브 그룹들로 분할하고,

    상기 서브 그룹들과 상기 1차 그룹들 중 이종 그룹이 아닌 1차 그룹들로써 2차 그룹들을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
22. 삭제
23. 청구항 18에 있어서, 상기 인물 그룹핑부는,

    어느 독자적 인물의 사진이 찍힌 시간의 시간 클러스터와 동일한 시간 클러스터를 가진 2차 그룹에 상기 독자적 인물의 이름을 멤버로써 추가하여 최종 그룹들을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
24. 청구항 23에 있어서, 상기 인물 그룹핑부는,

    상기 독자적 인물들의 이름들을 상기 시간 클러스터들에 기초하여 상기 2차 그룹들 중 하나에 추가함으로써 최종 그룹들을 생성하는 단계에도 불구하고 여전히 어느 2차 그룹에도 속하지 않은 독자적 인물의 이름이 남아 있는 경우에, 남은 독자적 인물의 이름을 유일한 멤버로 하는 최종 그룹을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
25. 청구항 25은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

    청구항 18, 19, 20, 21, 23, 24 중 어느 한 청구항에 있어서, 상기 인물 그룹핑부는,

    각각의 최종 그룹들의 멤버들의 사진들 중 가장 최근에 찍힌 사진들의 촬영 시간의 순서대로 상기 최종 그룹들의 순서를 정렬하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
26. 청구항 26은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

    청구항 25에 있어서, 상기 인물 그룹핑부는, 상기 정렬된 최종 그룹들 내의 멤버들의 이름들을 자모순으로 정렬하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템.
27. 컴퓨터를 청구항 16 내지 21, 23 내지 26 중 어느 한 청구항에 따른 사진 콜렉션의 인물 이름 관리 시스템으로 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체.

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