KR101260251B1 - 지능형 채널 잽을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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장 알렉시 대니엘 네즈배드바
이고르 알랙산드로비치 나고즈키
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

오늘날 텔레비전 채널의 가용성은 사용자에 대해 압도적이며, 관심 컨텐트를 발견하는 방법으로서 사용자가 목록 내에 배열된 채널 사이에서 순차적으로 스위치할 때 종래의 선형 잽의 사용이 더더욱 비효율적이다. 따라서, 전자 디바이스에 분배된 또는 이 디바이스에 의해 획득된 멀티미디어, 오디오, 및 비디오 채널에 대한 채널 컨텐트를 자동으로 결정하는 방법이 제공되는데, 이 방법은 채널 데이터를 수집하는 단계, 채널 컨텐트를 결정하기 위해 통계적인 방법을 이용해서 데이터를 분석하는 단계, 및 채널 컨텐트에 의존해서 채널을 미리결정된 클러스터로 카테고리화하는 단계를 포함한다. 이 결정은 클러스터가 전자 디바이스가 사용되는 특정한 하루 및/또는 그 하루의 시간을 반영하도록 동적으로 이루어질 수 있다. 또한 이러한 방법을 제공하는 시스템이 제공된다.

Description

지능형 채널 잽을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR INTELLIGENT CHANNEL ZAPPING}
본 발명은 전자 디바이스 이를테면, 텔레비전 세트 상에 존재하는 채널 예컨대, 텔레비젼 채널을 위한 채널 컨텐트를 자동으로 그리고/또는 동적으로 결정하는 분야 및 이러한 자동으로 그리고/또는 동적으로 컨텐트의 결정을 제공하기 위한 시시스템에 대한 것이다.
오늘날 텔레비전 채널의 가용성은 사용자에 대해 단연 압도적일 수 있으며, 사용자가 관심 컨텐트를 발견하는 방법으로서 목록 내에 배열된 채널 사이에서 순차적으로 스위치할 때 종래의 선형 잽의 사용은 훨씬 더 비효율적이다.
제공된 채널 또는 다른 정보 소스의 수가 매우 커서 사용자가 개인적으로 가장 관심있는 프로그램을 선택하는 것이 어려우며 프로그램 가이드 내에서 프로그램을 찾는 것이 시간 제약으로 인해 다소 작은 채널 서브세트로 제한된다.
사용자는 사용자 선호도에 따라 채널을 짧은 목록으로 배열할 수 있다. 이는 그러나 다수의 수동 프로그램 및 나아가 상이한 채널의 컨텐트의 깊은 지식(in depth knowledge)을 필요로 하는데, 이 지식은 채널의 수가 증가함에 따라 더 불가능(unlikely)해지거나 불완전하게 된다.
나아가, 다수의 채널이 하루에 걸쳐서 장르에서 상당한 변화를 겪는다(예컨대, 아침 시간에는 어린이 만화, 정오에는 토크쇼, 오후에는 드라마, 이른 저녁에는 뉴스, 저녁에는 영화 그리고 밤에는 성인 오락물을 봄)는 사실 때문에 선호도에 따른 채널 배열이 복잡해진다.
따라서, 저녁에 만들어진 짧은 목록의 컨텐트가 낮 동안의 컨텐트에 대응하지 않는다.
관심 컨텐트를 발견하는 또 하나의 가능한 방식이 전자식 프로그램 가이드(EPG), 라디오 데이터 시스템(RDS) 및 다양한 텔레텍스트 응용에 의해 제공되는데, 이 모두는 채널 장르에 대한 정보를 제공하고, 채널에 대한 프로그램 목록을 제공하며, 부모의 충고 등을 포함하고 있다. 통상적으로, 이러한 응용은 충분히 객관적이지 않거나, 일관되지 않거나, 특정 서비스 제공자 또는 특정 벤더와 함께만 사용될 수 있다.
본 발명의 목적은 사용자에 의한 채널 탐색을 용이하게 하는 시스템을 제공하는 것으로서, 상기 사용자는 특정 컨텐트에 관심이 있다.
본 발명은 전자 디바이스에 분배된 또는 이 디바이스에 의해 획득된 채널 또는 정보 소스에 대한 소스 컨텐트 또는 채널을 자동으로 결정하는 방법을 제공하는데, 이 방법은
a) 채널 데이터를 수집하는 단계,
b) 채널 컨텐트를 결정하기 위해 통계적인 방법을 이용해서 데이터를 분석하는 단계, 및
c) 채널 컨텐트에 의존해서 채널을 미리결정된 클러스터로 카테고리화(또는분류)하는 단계를 포함한다.
본 발명의 추가적인 측면에 따르면, 전자 디바이스에 존재하는 채널에 대해 채널 컨텐트를 동적으로 결정하는 방법이 제공되는데, 이 방법은,
a) 채널 데이터를 수집하는 단계,
b) 채널 컨텐트를 결정하기 위해 통계적인 방법을 사용해서 데이터를 분석하고, 채널 컨텐트의 결정을 동적으로 달성하기 위해 전자 디바이스의 동작 도중에 단계 a) 내지 b)를 잇따라 반복하는 단계를 포함한다.
나아가, 채널 컨텐트를 결정하기 위한 시스템이 제공되는데, 이 시스템은 다수 채널에 액세스하는 전자 디바이스, 및 데이터를 분석하기 위한 통계적인 툴을 포함하는, 채널 데이터 수집용 처리 유닛, 및 채널 컨텐트에 의존해서 채널을 미리결정된 클러스터로 분류하기 위한 카테고리화 수단을 포함한다.
채널은 전자 디바이스에 이용가능한 임의의 정보를 포함할 수 있으며, 채널은 디지털 또는 아날로그 정보 소스 이를테면 디지털 또는 아날로그 채널일 수 있는데, 이 채널은 케이블, 위성, 무선, 인터넷을 통해 또는 채널을 청취자에게 이용가능하게 만드는 임의의 다른 수단을 통해 분배되거나 이용가능해질 수 있으며, 예컨대, 인터넷 내에서 채널은 스트리밍될 수 있으며, 채널은 단일 사용자(예컨대, 피어-투-피어 사용자)에게 직접적으로 또는 멀티캐스트 채널로서 보내질 수 있다.
채널은 범용 소스 이를테면 텔레비전 채널(예컨대, ARD, NDR, BBC 등)일 수 있거나, 전문화된 소스 이를테면 전문화된 텔레비전 채널(예컨대, 뉴스 채널 이를테면 CNN, CBS, 음악 채널 이를테면 TMF, MTV 또는 스포츠 채널 Eurosport 등)일 수 있다. 전자 디바이스에 이용가능한 채널은 인터넷 내의, 또는 다른 네트워크 내의 이를테면 예컨대, 커뮤니티(community)가 컨텐트를 공유하는 광대역 연결된 Planet 내의 다른 저장 공간에 저장된 채널을 더 포함할 수 있다. 커뮤니티 컨텐트는 채널로서 브로드캐스트되거나 스트리밍될 수 있다.
채널 컨텐트는 이 채널에 의해 분배된 임의의 컨텐트일 수 있으며 이에 따라 임의의 컨텐트를 포함할 수 있는데, 이 컨텐트는 음악, 스포츠, 뉴스, 영화, 만화, 등을 포함하나, 여하튼 이 목록이 총망라하지는 않는다는 것이 예견된다.
채널 컨텐트 데이터 수집 및 이러한 데이터의 분석은 컨텐트 식별에 적절한 임의의 방법에 의해 수행될 수 있다. 이 컨텐트 식별은 예컨대 패턴 인식 이를테면, 신경망 기반의 패턴 인식을 이용해서, 또는 WO 2004/019527에 개시된 바와 같은 방법을 이용해서, 또는 WO 2002/093928에 따른 컨텐트 분석 장치를 이용해서 제공될 수 있다.
전자 디바이스는 채널을 사용자에게 제공하는 임의의 수단일 수 있으며 따라서 텔레비전 세트, 라디오, 컴퓨터, GPS 등을 포함할 수 있다.
클러스터는 미리결정된 클러스터 카테고리 세트가 즉, 홈 쇼핑, 영화, 뉴스, 만화등이 제공되도록 미리결정될 수 있으며, 채널은 이때 채널 컨텐트의 결정시에 이러한 미리결정된 클러스터로 자동으로 카테고리화될 수 있다. 클러스터는 장르 기반 따라서, 미리정의된 일반 패턴을 기초로 할 수 있고 영화, 어린이, 음악 등과 같은 장르를 포함할 수 있거나, 유사-컨텐트 기반일 수 있어서, 특정 기준 채널이 사용되고 이후 유사 컨텐트를 갖는 채널이 발견된다. 이러한 기준 채널은 미리 정의된 장르 중 하나에 속할 수 있거나, 경계에 존재할 수 있으며 따라서 유사도를 기초로 하는 클러스터는 임의의 장르 기반 클러스터와는 상이할 수 있다.
장르는 중복 그룹일 수 있어, 하나의 항목이 예컨대 다수 클러스터에 배치될 수 있다. 나아가, 클러스터는 컨텐트 예(instance) 기반 또는 이벤트 기반일 수 있어서, 클러스터는 예컨대, 축구 점수, 폭발(explosion), 연애 장면(love scene), 속보 뉴스 등을 포함할 수 있다. 더 나아가, 장르는 또한 이를테면 예컨대, 분위기:행복한, 슬픈 또는 무서운 컨텐트 등을 다른 수단에 의해 클러스터될 수 있다.
클러스터 카테고리 및 장르 세트는 또한 다른 전자 디바이스(예컨대, 커뮤니티 내임) 또는 (예컨대, 인터넷) 서비스로부터 갱신에 의해 확장될 수 있다. 이러한 방식으로, 지능형의 새로운 그룹화가 가능하다.
대안적으로 또는 추가적으로, 사용자는 채널이 표준 설정보다 더 많거나 더 적은 카테고리를 포함해서, 어떠한 클러스터 카테고리로 카테고리화되는지를 선택할 수 있다. 하나의 카테고리화 방식을 이용해서, 사용자로부터의 필요한 입력이 제한되며 카테고리화가 사용자로부터의 임의의 입력없이 수행될 수 있다.
채널 컨텐트의 자동 결정이 자동 채널 매치 및 자동 장르 검출을 제공한다. 이로써, 채널 내에서의 사용자 내비게이션 동작이 기준 채널에 대응하는 하나 이상의 채널을 발견하도록 전자 디바이스에 요청을 보낼 수 있어, 유사한 컨텐트를 제공하는 소스가 발견되거나 미리선택된 장르를 구비하는 채널이 발견된다. 채널 내에서의 사용자 내비게이션 동작은 또한 기준 클러스터에 대응하는 하나 이상의 채널을 발견하도록 요청을 전자 디바이스에 보낼 수 있다.
이 자동 결정은 이용가능한 채널의 제1 대강의 카테고리화 또는 분류를 제공하도록 신속하게 그리고 수 분 내에 행해질 수 있으나, 더 신뢰할만한 카테고리화를 획득하도록, 소스 컨텐트를 적당하게 식별하기 위해 더 긴 시간 기간동안 각 채널을 추적하는 것이 바람직하다. 이 추가적인 카테고리화는 수 분이 걸릴 수 있다. 바람직하게는, 이 제1 대강의 스캔은 사용자에게 즉시 이용가능하게 이루어진다.
바람직한 실시예에서, 전자 디바이스는 사용자 행동에 따라 등급화되는 채널 또는 클러스터를 포함해서 사용자 프로파일을 생성하도록 그리고/또는 유지하도록 사용자 행동을 추적한다.
사용자 프로파일은 시스템 시동시에 또는 새로운 사용자의 추가시에 사용자에 의해 정의될 수 있으며, 이 사용자 정의된 프로파일은 사용자 프로파일을 유지하도록 그리고 이를 갱신된 채로 유지하도록 실제 사용자 행동에 따라 자동 갱신될 수 있다. 나아가, 사용자 프로파일은 다른 전자 디바이스로부터 또는 예컨대 인터넷 기반의 서비스로부터 수신될 수 있다. 사용자 프로파일은 몇 가지 시동 정보가 존재할 또 하나의 서비스 또는 다른 디바이스로부터 사용자 프로파일을 재사용함으로써 그리고 광범위하게 사용될 수 있어서, 이용가능한 어떠한 정보도 갖고 있지 않은 "콜드 스타트(cold start)" 문제가 회피될 수 있다.
사용자는 사용자 프로파일을 정의할 필요가 없으나 특정 사용자 행동에 따라 사용자 프로파일을 생성하는 전자 디바이스를 구비할 수 있다.
더 많은 사용자가 동일한 전자 디바이스를 사용하고 있으며, 이에따라 다수 사용자가 동일한 시스템에 대한 컨텐트를 소비하고 있을 때, 시스템은 공통 그룹 프로파일을 생성하고 그룹 프로파일 및/또는 선호도에 따라 추천된 채널의 추천 목록을 생성하려고 시도할 것이다. 대안적으로 전자 디바이스를 사용하는 각 사용자는 별개의 사용자 프로파일을 구비할 수 있다. 이로써, 예컨대 가족의 개별 구성원은 각각이 개별 사용자 프로파일을 가질 수 있고 나아가 예컨대 전자 디바이스를 함께 사용하는 가족의 행동에 대응하는 가족 프로파일을 가질 수 있다.
사용자 프로파일은 몇 가지 방식으로 더 신뢰할만한 소스 카테고리화를 달성하기 위해 사용될 수 있다. 예컨대, 사용자에 의해 선호되지 않는 장르 또는 채널(예컨대, 홈 쇼핑)이 분석으로부터 배제될 수 있으며, 더 많은 계산 전력이 빈번하게 사용된 소스 예컨대, 높은 등급을 갖는 소스에 대해 소비될 수 있어, 채널 데이터를 수집하고 분석하기 위해 사용된 전자 디바이스의 처리 자원이 사용자 프로파일 및/또는 사용자 행동을 기초로 해서 할당된다. 나아가, 예컨대 범용 채널로서의 동적 채널이 미리결정된 컨텐트, 뉴스, 음악 등을 구비하는 정적 채널보다 더 자주 분석될 수 있다.
동적으로 채널 컨텐트 결정을 획득하기 위해 단계 a) 내지 b)가 동적으로 채널 컨텐트의 결정을 달성하기 위해 전자 디바이스의 동작 도중에 잇따라 반복될 수 있다.
바람직하게는, 단계 a) 및 b)의 잇따른 반복이 전자 디바이스의 기본 기능을 차단하지 않고 백그라운드에서 수행된다. 이는 아날로그 브로드캐스트에 대해서는 적어도 2개의 아날로그 튜너를, 또는 디지털 브로드캐스트에 대해서는 적어도 두 개의 트랜스폰더를 포함하는 전자 디바이스에 의해 촉진될 수 있다. 그러나, 디지털 브로드캐스트에 대해, 카테고리화가 하나의 전송 스트림으로 제한되는 경우, 단일 트랜스폰더로 충분할 수 있다. 디지털 전송 스트림은 따라서 몇 개의 다중송신 컨텐트 스트림(즉, 채널 또는 채널)을 포함할 수 있는데, 충분한 처리 전력이 존재하는 경우 이 스트림은 동시에 분석될 수 있다. 아날로그 튜너는 단지 하나의 컨텐트 스트림을 수신할 수 있다. 따라서, 단지 하나의 아날로그 튜너가 존재할 때, 분석이 기본적으로 디바이스의 휴지 상태 동안에 수행되어, 시스템은 사용자가 채널을 시청하지 않을 때 결정을 수행한다.
채널 컨텐트를 동적으로 결정함으로써, 클러스터는 특정 채널 컨텐트를 현재 구비하는 프로그램이 클러스터 내의 채널로부터 생략되어 예컨대 현재 광고를 내보내는 채널이 배제될 수 있도록 설정될 수 있어, 광고 동안에 다른 채널로의 빈번한 잽이 광고를 내보내지 않는 다른 채널로 제약될 수 있다. 이러한 특정 컨텐트를 생략하는 특색이 또한 일부 다른 수단에 의해 예컨대, 광고 검출기를 사용함으로써 제공될 수 있다.
나아가, 채널 컨텐트의 동적 결정을 사용해서, 특정 이벤트 이를테면 (예컨대, 축구 경기에서의) 점수, (액션 영화 또는 기록물에서의) 폭발, 뉴스 이벤트, 뉴스 스피커 등이 또한 검출될 수 있다. 채널은 이벤트 기준에 대해 클러스터화될 수 있다. 자연스럽게, 이러한 분류에서 각 채널은 다수 클러스터로 거의 확실히 분류될 것인데, 그 이유는 모든 종류의 이벤트를 포함할 수 있기 때문이다.
도 1은 채널을 미리정의된 클러스터로 카테고리화하기 위해 사용자 프로파일을 이용하는 결과를 도시하는 도면.
도 2는 기준 채널에 따른 채널 카테고리화를 도시하는 도면.
도 3은 동적으로 소스 컨텐트의 결정을 이용하는 예를 도시하는 도면.
도 1은 다수의 브로드캐스트된 채널(2a, 2b, ..., 2n)을 수신하는 전자 디바이스(1) 상에서 수신된 채널을 도시한다. 이 채널은 채널 데이터를 수집하기 위해 그리고 이 데이터를 분석하기 위해 프로세서(3)로 제공된다. 이 데이터는 채널 컨텐트를 결정하기 위한 통계적인 방법을 사용해서 분석되고, 채널은 채널 컨텐트에 따라 미리결정된 클러스터로 카테고리화(또는 분류)된다.
바람직한 실시예에서, 전자 디바이스는 텔레비전이나, 분배된 채널을 수신할 수 있는 또는 네트워크 내의 위치로부터 채널을 획득할 수 있는 임의의 다른 전자 디바이스, 이를테면 튜너를 구비하는 비디오 레코더 또는 셋톱 박스일 수 있다.
정보 소스 또는 채널이 임의의 유형의 컨텐트, 이를테면 오디오, 시각, 비디오, 멀티미디어 컨텐트 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있고, 채널은 네트워크 이를테면 인터넷을 통해, 로컬 네트워크를 통해, 또는 채널 저장 장치를 포함함하는 다른 네트워크를 통해, 피어-투-피어 네트워크를 통해 분배될 수 있으며, 케이블, 섬유(fiber) 등을 이용해서 또는 위성 또는 지상을 통해 무선 데이터 송신에 의해 브로드캐스트될 수 있다.
전자 디바이스(1)는 또한 예컨대 사용자로부터의 요청시에 채널을 획득하도록 적응될 수 있다. 예컨대, 전자 디바이스(1)는 예컨대, 로컬 저장 장치에 저장된 채널을 구비해서, 전자 디바이스(1)를 위해 액세스가능한 채널을 구비하는 다른 전자 디바이스를 포함하는 네트워크의 부분을 형성할 수 있다. 예컨대 액션 영화를 시청하고자 하는 사용자는 이때 액션 영화를 발견하기 위해 전자 디바이스(1)를 요청할 수 있다. 이러한 요청을 수신시에, 전자 디바이스(1)는 네트워크에 존재하는 저장 장치를 조사할 수 있으며 네트워크 내에 제공된 저장 장치의 분석시에, 대응하는 영화, 또는 액션 영화 클러스터를 발견할 수 있다.
전자 디바이스(1)에 의해 수신된 채널은 미리정의된 클러스터 이를테면, 만화, 음악, 액션 영화, 홈 쇼핑 등인 장르 클러스터로 클러스터화된다. 나아가, 이 클러스터는 선호하는 클러스터가 가장 높게 등급화되도록 클러스터간 등급화된(inter-cluster rated) 사용자 프로파일에 따라 등급화될 수 있는데, 특정 예에서, 액션 영화가 가장 높게 등급화되고, 그 다음이 만화이고 홈 쇼핑이 가장 낮은 등급을 갖는다. 또한, 예컨대 액션 영화를 내보내는 특정 채널이 사용자 프로파일에 따라 등급화되도록 클러스터내 등급(intra-cluster rating)이 제공될 수 있어, 예컨대, 액션 영화를 내보내는 채널 중에서 가장 빈번하게 시청된 채널이 가장 높은 등급을 갖는다.
사용자 프로파일(4)이 사용자에 의해 제공되거나 실제 사용자 행동을 기초로 해서 제공될 수 있는데, 사용자 행동은 시간에 걸쳐 모니터링된다.
도 2에, 본 발명의 또 하나의 실시예가 도시되어 있다. 이 경우에, 사용자 프로파일을 필요로 하지 않으며, 오히려 사용자가 기준 채널을 선택하고 프로세서가 전자 디바이스에 분배되거나 이 디바이스에 의해 획득된 채널을 분석해서 유사 채널을 발견하게 한다. 사용자 프로파일이 존재하는 경우, 유사 채널이 사용자 행동에 따라 등급화될 수 있다.
하나 초과의 튜너가 전자 디바이스 내에 존재할 수 있는데, 이로써 상이한 튜너가 상이한 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 하나의 튜너가 선택된 채널을 시청하기 위해 또는 잽하기 위해 사용될 수 있으며, 또 하나의 튜너가 유사 채널을 발견하기 위해 사용될 수 있고, 또 하나는 레코딩을 위해 사용될 수 있는 등이다. 이는 물론 다중송신 채널을 처리할 수 있는 하나의 디지털 튜너를 구비해서 성취될 수도 있다.
기준 채널을 선택하는 대신에, 사용자는 기준 이벤트 이를테면, 축구 점수, 특정 로맨틱 장면, 살인 등을 선택할 수 있으며 이러한 이벤트가 발생하는 채널이 특정 이벤트에 따라 클러스터화될 수 있다. 축구 점수는 예컨대 스포츠 채널 상에 나타날 수 있을 뿐만 아니라 뉴스 채널 등에 나타날 수도 있다.
도 3에, 채널 컨텐트의 동적 결정이 도시되어 있다. Day 0에 시스템의 시동시에, 채널이 미리정의된 정적 클러스터로 이를테면 액션 영화, 만화, 홈 쇼핑 등을 포함하는 클러스터로 카테고리화된다. 그러나, 채널 컨텐트의 결정이 시간에 걸쳐 잇따라 수행될 수 있어, 채널의 카테고리화가 개선된다.
나아가, 채널 컨텐트를 계속해서 분석함으로써, 다수의 채널 상의 채널 컨텐트가 시간에 걸쳐 변한다는 사실이 고려될 수 있다. 하루 내내 거의 동일한 컨텐트 를 내보내는, 특정 장르를 구비하는 채널 이를테면 MTV 또는 Eurosport에 대해; 이는 카테고리화를 변경시키지 않을 수 있으나, 또한 예컨대 Eurosport에 대해, 이 카테고리화는 특정 스포츠 부클래스 예컨대 포뮬러 1, 축구 등이 제공될 수 있도록 개선될 수 있다.
더 일반적인 유형의 컨텐트 채널 이를테면 NBS, NDR, ARD, BBC에 대해, 채널 컨텐트에 대한 계속된 결정이 도 3에 도시된 방식에 따라 카테고리화를 제공할 수 있는데, 단지 채널 번호 2만이 아침에 9-11로부터 액션 영화를 내보내고, 채널1이 11-13으로부터 내보내는 반면에 채널 1, 3, 5, 및 7이 만화를 9-11로부터 내보내고 채널 3, 4, 및 5가 만화를 11-13으로부터 내보낸다. 홈 쇼핑은 채널 4, 6, 및 8 상에 9-11로부터 나타나고 채널 2, 6, 7, 및 8 상에 11-13으로부터 나타난다. 이러한 채널 클러스터화는 사용자에게 제공될 수 있거나, 유사한 컨텐트 유형 채널을 사용자에게 제공하기 위해 단지 사용될 수 있다. 물론, 도 3에 제공된 하루의 시간은 단지 예이고, 나아가 상이한 시간 방식이 각 채널에 대해 그리고 각 하루에 대해 제공될 수 있다.
결정 프로세스가 몇 주 동안 작동하게 허용되는 경우, 그 결과가 상이한 낮시간의 그리고 주중의 하루(the day of the week)에 대한 다양한 채널 프로그램을 추적하기 위해 데이터베이스에 축적된다. 나아가, 결정 프로세스가 충분한 정보를 획득한 경우, 별개의 클러스터화가 몇 분에서 수 시간까지 변하는 그래뉴러리티(granularity)를 가지고, 각각의 특별한 시간 간격동안 이용가능할 수 있다. 따라서, 또한 평일 특정 발생이 구조 내에 포함될 수 있어, 시스템은 토요일 밤의 컨 텐트가 임의의 평일 밤 컨텐트 등과 상이하다는 것 등을 알 것이다.
나아가, 프로세서(3)는 국내/지역 공휴일, 로컬 축제, 국제 이벤트, 이를테면, 축구 선수권 대회, 또는 프로그램에 영향을 미칠 수 있는 임의의 다른 이벤트에 대한 정보를 저장할 수 있으며 채널 카테고리화시에 이러한 공휴일 또는 이벤트를 고려할 수 있다. 이 정보는 프로세서에 미리저장될 수 있으며, 이 정보는 사용자로부터 송신될 수 있고, 프로세서가 이 데이터를 이를테면, 인터넷, 프로세서로의 브드캐스트를 통해, 임의의 외부 소스로부터 획득할 수 있는 등인데, 이 정보는 이후 사용자로부터의 입력을 이용해서 또는 이용하지 않고 검색될 수 있다.
나아가, 발견된 채널 컨텐트 방식으로부터의 갑작스러운 이탈 이를테면, 일반적인 행동으로부터의 이탈이 존재하는 경우, 사용자에게 발신될 수 있거나, 자동 동작이 트리거되거나 개시될 수 있는데, 일정한 글로벌(global) 이벤트가 발생했다는 것을 나타낼 수 있음에 따라, 예컨대 일반적인 행동으로부터 벗어나는 컨텐트의 레코딩이 시작될 수 있는 등이다. 모든 채널이 갑자기 새로운 클러스터로 이동하는 경우, 이는 주요 이벤트 이를테면 케네디 저격, 9월 9일 테러 사건 또는 글로벌 충격이 있는 임의의 다른 이벤트가 발생했을 수 있다는 것을 의미할 수 있다.
컨텐트의 동적 결정이 잇따라 수행될 수 있다는 것이 예견되는데, 규칙적인 간격으로, 이를테면 매 시간당 한 번, 반 시간당 한 번 등으로 수행될 수 있다.
그러나, 예컨대 24×7 클러스터화의 생성에 대해, 이벤트를 추적하기 위해 그리고 갑작스러운 글로벌 이탈을 검출하기 위해, 동적 결정이 잇따라 수행되는 것이 바람직하다.
나아가, 컨텐트의 동적 검출이 또한 채널로부터 키 프레임을 획득하기 위해 사용될 수 있어, 사용자에게 이용가능한 채널의 신뢰할만한 개요 스크린이 제공될 수 있다. 개요 스크린은 이용가능한 채널 상의 컨텐트를 나타내는 키 프레임 조합을 포함할 수 있으며, 키 프레임 조합은 그 순간에 브로드캐스트되는 컨텐트의 신뢰할만한 개요를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 스크린 화상이 이용가능한 채널로부터 다수의 다운 사이즈 장면을 나타낼 수 있는데, 이 장면은 작은 동적 시퀀스, 하나의 샷 또는 수 개의 샷, 또는 최종 시간 기간 당 채널 당 비-순차적인 대표적인 샷/장면물("Movie-in-a-minute")이다. 이러한 장면 및 장면에 대한 예컨대 TV 스크린상의 디스플레이는 위에서 설명된 임의의 클러스터화 방법에 따라 그룹화될 수 있다.
본 발명의 범위는 채널의 컨텐트를 결정하기 위해 통계적인 분석을 사용하는 것으로 제한되지 않는다. 또한 신경망 및 퍼지 로직과 같은 다른 방법이 사용될 수도 있다.
나아가, 본 발명은 또한 여기에서 설명된 실시예에서 제공된 것보다 더 적은 수의 구성요소를 가지고 구현될 수 있되, 하나의 구성요소가 다수의 기능을 수행한다. 마찬가지로 본 발명은 도 1에 도시된 것보다 더 많은 요소를 사용해서 구현될 수 있되, 제공된 실시예에서 하나의 구성요소에 의해 수행된 기능이 다수의 구성요소에 걸쳐 분배된다.
또한, 본 발명이 전용 소비자 가전 디바이스뿐만 아니라 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 가지고 프로그램된 범용 컴퓨터에 의해 수행될 수 있다는 것이 당업자에게 인식될 것인데, 상기 명령어는 상기 컴퓨터의 하나 이상의 처리 유닛을 프로그램화하기 위한 것이다.
요컨대, 본 발명은 다음에 대한 것이다: 오늘날 텔레비전 채널의 가용성은 사용자에 대해 압도적이며, 관심 컨텐트를 발견하는 방법으로서 사용자가 목록 내에 배열된 채널 사이에서 순차적으로 스위치할 때 종래의 선형 잽의 사용이 더더욱 비효율적이다. 따라서, 전자 디바이스에 분배된 또는 이 디바이스에 의해 획득된 멀티미디어, 오디오, 및 비디오 채널에 대한 채널 컨텐트를 자동으로 결정하는 방법이 제공되는데, 이 방법은 채널 데이터를 수집하는 단계, 채널 컨텐트를 결정하기 통계적인 방법을 이용해서 데이터를 분석하는 단계, 및 채널 컨텐트에 의존해서 채널을 미리결정된 클러스터로 카테고리화하는 단계를 포함한다. 이 결정은 클러스터가 전자 디바이스가 사용되는 특정한 하루 및/또는 그 하루의 시간을 반영하도록 동적으로 이루어질 수 있다. 또한 이러한 방법을 제공하는 시스템이 제공된다.
본 발명은 전자 디바이스 이를테면, 텔레비전 세트 상에 존재하는 채널 예컨대, 텔레비젼 채널을 위한 채널 컨텐트를 자동으로 그리고/또는 동적으로 결정하는 분야 및 이러한 자동으로 그리고/또는 동적으로 컨텐트의 결정을 제공하기 위한 시시스템에 이용가능하다.

Claims (21)

  1. 전자 디바이스에 분배된 또는 이 디바이스에 의해 획득된 멀티미디어, 또는 오디오, 비디오 채널을 위한 채널 컨텐트를 자동으로 결정하는 방법으로서,
    a) 채널 컨텐트 데이터를 수집하는 단계,
    b) 채널 컨텐트 타입을 결정하기 위해 통계 분석, 신경망(neural networks) 또는 퍼지 로직(fuzzy logic)을 사용하여 데이터를 분석하는 단계, 및
    c) 상기 채널 컨텐트 타입의 결정에 의존해서 적어도 하나의 채널을 적어도 하나의 미리결정된 채널들의 클러스터로 카테고리화하는 단계
    를 포함하고, 별개의 클러스터링이 복수의 시간 간격 각각 동안에 이용 가능한, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 분석하는 단계가 기준 채널의 채널 컨텐트 타입에 대응하는 채널 컨텐트 타입을 구비하는 하나 이상의 채널을 발견하기 위해, 전자 디바이스의 사용자가 요청을 전자 디바이스에 보내는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 분석하는 단계가 기준 클러스터의 채널 컨텐트 타입에 대응하는 채널 컨텐트 타입을 구비하는 하나 이상의 채널을 발견하기 위해, 전자 디바이스의 사용자가 요청을 전자 디바이스에 보내는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    전자 디바이스가 사용자 행동에 따라 등급화되는 채널 또는 클러스터를 포함하는 사용자 프로파일을 생성 또는 관리하기 위해 사용자 행동을 추적하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    채널 데이터를 수집하고 분석하기 위해 사용되는 처리 자원이 사용자 프로파일을 기초로 해서 할당되는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    채널 컨텐트 타입의 결정을 동적으로 달성하기 위해 전자 디바이스의 동작 동안에 단계 a) 내지 b)를 잇따라 반복하는 단계를 더 포함하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    단계 a) 및 b)의 반복이 전자 디바이스의 주요 기능을 차단하지 않고 백그라운드에서 수행되는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  8. 제6 항에 있어서,
    채널 컨텐트 타입의 동적 결정이 채널 컨텐트 내의 특정 이벤트의 결정을 포함하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    채널이 특정 이벤트에 따른 클러스터로 카테고리화되는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  10. 제6 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    다수의 채널 내의 채널 컨텐트의 갑작스러운 변경이 사용자에게 전달되거나 자동 행동을 개시하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  11. 제1 항에 있어서,
    채널 컨텐트 타입을 결정하기 위해 통계 분석을 사용하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  12. 제1 항 또는 제2 항에 있어서,
    채널 컨텐트 타입을 결정하기 위해 퍼지 로직을 사용하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  13. 제1 항에 있어서,
    단계 a) 및 b)는 상기 복수의 시간 간격 동안에 채널의 컨텐트 타입을 결정하도록 주기적으로 실행되는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    채널 컨텐트 타입은 하루 당 또는 주 당 미리 결정된 시간 간격동안 결정되는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  15. 제13 항에 있어서,
    채널의 컨텐트 타입이 시간에 따라 변할 때 채널은 하나의 클러스터로부터 또 하나의 클러스터로 이동되는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  16. 제6 항에 있어서,
    채널 컨텐트 데이터를 수집하는 단계,
    채널 컨텐트 타입을 결정하기 위해 통계적인 방법을 사용해서 데이터를 분석하는 단계를 더 포함하는, 채널 컨텐트 자동 결정 방법.
  17. 전자 디바이스에 분배된 또는 이 디바이스에 의해 획득된 채널을 수신하기 위한 전자 디바이스를 포함하는 채널 컨텐트를 결정하는 시스템으로서,
    채널 컨텐트 타입을 결정하기 위해 통계 분석, 신경망(neural networks) 또는 퍼지 로직(fuzzy logic)을 사용하여 데이터를 분석하기 위한 통계적인 툴을 포함하는, 방송 채널로부터 채널 컨텐트 데이터를 수집하기 위한 처리 유닛, 및
    결정된 채널 컨텐트 타입에 의존해서 채널을 미리결정된 클러스터로 분류하고 별개의 클러스터링이 복수의 시간 간격 각각 동안에 이용 가능하도록 하기 위한 카테고리화 수단
    을 포함하는, 채널 컨텐트 결정 시스템.
  18. 삭제
  19. 컴퓨터가 제1 항에 따른 방법을 실행하게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 및 실행가능 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
  20. 삭제
  21. 브라우징용 정보 채널을 제공하는 방법으로서,
    채널이 유사한 컨텐트를 갖는 채널 클러스터 당 브라우징되고, 이 클러스터는 제1 항에 청구된 바와 같은 방법을 이용해서 형성되는, 브라우징용 정보 채널을 제공하는 방법.
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