KR101737725B1 - 컨텐츠 생성 툴 - Google Patents

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KR101737725B1
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브라이언 멀린스
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데크리, 엘엘씨
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Abstract

컨텐츠 생성을 위한 서버가 설명된다. 서버의 컨텐츠 생성 툴은 템플릿을 이용하여 컨텐츠 식별자 및 가상 객체 컨텐츠를 프로세싱하게끔 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성한다. 서버의 경험 생성기는 디바이스에서 가상 객체 컨텐츠를 갖는 상호작용적 경험을 생성하기 위하여, 경험 컨텐츠 데이터세트를 컨텐츠 식별자를 인식하는 디바이스에 제공한다.

Description

컨텐츠 생성 툴{CONTENT CREATION TOOL}
<우선권 출원>
본 출원은 그 전체가 본원에 참조로써 포함되는 2013년 3월 15일 출원된 미국 출원 번호 제13/840,048호에 우선권의 이익을 주장한다.
<기술 분야>
본원에 개시된 발명의 대상(subject matter)은 일반적으로 데이터의 프로세싱에 관련된다. 구체적으로 본 발명은 컨텐츠 생성 툴과 관련된 시스템들 및 방법들을 처리한다.
디바이스는 디바이스로 캡처된 이미지에 기초하여 추가적인 데이터를 생성하도록 사용될 수 있다. 예를 들어, 증강 현실(augmented reality; AR)은 그것의 구성요소들이 사운드, 비디오, 그래픽, 또는 GPS 데이터와 같은 컴퓨터-생성된 감각 입력(sensory input)에 의해 증강되는 라이브, 직접 또는 간접, 물리적, 현실-세계(real-world) 환경을 제공할 수 있다. 진보된(advanced) AR 기술(예를 들어, 컴퓨터 시각 및 객체 인식을 추가함)의 도움으로 사용자의 주변 현실 세계에 관한 정보는 상호작용적(interactive)이 된다. 환경 및 그 객체들에 대한 인공 정보는 현실 세계의 묘사에 겹쳐질 수 있다.
그러나, 어떻게 인공 정보가 보여져야 하는지(예를 들어, 디바이스상에 실행되는 애플리케이션을 이용하여 보여짐)에 대한 가이드라인들과 함께 인공 정보를 발전시키는 것은 대규모의 코딩을 필요로 할 수 있다. 그러므로, 코딩에 정통하지(well versed) 않은 컨텐츠 제공자들은 그러한 인공 정보에 기여하는 것으로부터 낙담할 수 있다.
몇몇 실시예들이 첨부 도면들의 그림들에의 한정이 아닌 예시의 방법으로 설명된다.
도 1은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴을 동작하기 위해 적절한 네트워크의 예시를 도시하는 블록도이다.
도 2는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 서버의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다.
도 3은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다.
도 4는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴의 동작의 예를 도시하는 블록도이다.
도 5는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴의 동작의 다른 예를 도시하는 블록도이다.
도 6은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 디바이스의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다.
도 7은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텍스트 로컬 이미지 인식 모듈의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다.
도 8은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 분석 추적 모듈의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다.
도 9는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 경험을 소비하는 예를 도시하는 개략도이다.
도 10은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 템플릿(template)을 이용하는 경험 컨텐츠 데이터셋을 생성하기 위한 예시 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 11은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성을 위한 템플릿을 이용하기 위한 예시 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 12는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성을 위한 템플릿을 이용하기 위한 다른 예시 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 13은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 기계-판독가능한 매체로부터 명령어들을 판독할 수 있고 본원에 논의되는 방법론들(methodologies) 중 임의의 하나 이상을 수행할 수 있는, 기계의 구성요소들을 도시하는 블록도이다.
도 14는 템플릿을 이용하여 생성된 컨텐츠의 예시 실시예를 도시하는 다이어그램이다.
도 15는 "매직 무비(magic movie)" 템플릿을 이용하여 생성된 컨텐츠의 예시 실시예를 도시하는 다이어그램이다.
도 16a 및 16b는 "X 레이 사양들(X Ray specs)" 템플릿을 이용하여 생성된 컨텐츠의 예시 실시예들을 도시하는 다이어그램들이다.
도 17a-17b는 "종이 인형(paper doll)" 템플릿을 이용하여 생성된 컨텐츠의 예시 실시예들을 도시하는 다이어그램들이다.
도 18a-18b는 "정보층(info layer)" 템플릿을 이용하여 생성된 컨텐츠의 예시 실시예들을 도시하는 다이어그램들이다.
도 19a-19b는 "상호작용(interactive)" 템플릿을 이용하여 생성된 컨텐츠의 예시 실시예들을 도시하는 다이어그램들이다.
예시 방법들 및 시스템들은 컨텐츠 생성 툴에 관한 것이다. 예시들은 단지 가능한 변형들의 전형이 된다. 분명하게 다르게 언급되지 않는 경우, 구성요소들 및 기능들은 선택적이고 결합되거나 분할될 수 있고, 동작들은 순서가 달라지거나 결합되거나 분할될 수 있다. 이하의 설명에서, 설명의 목적으로, 많은 구체적인 세부사항들이 예시 실시예들의 철저한 이해를 제공하기 위하여 제시된다. 그러나, 본 기술분야에 숙련된 자에게 본 발명의 대상이 이 구체적 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 자명할 것이다.
컨텐츠 생성을 위한 서버가 설명된다. 서버의 컨텐츠 생성 툴은 템플릿을 이용하여 컨텐츠 식별자(예를 들어, 물리적 잡지상의 사진) 및 가상 객체 컨텐츠(예를 들어, 애니메이션을 갖는 상호작용적 3-차원 객체)를 프로세싱하게끔 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성한다. 서버의 경험 생성기는 디바이스에서 컨텐츠 식별자와 연관된 가상 객체 컨텐츠를 갖는 상호작용적 경험을 생성하기 위하여, 경험 컨텐츠 데이터세트를 컨텐츠 식별자를 인식하는 디바이스에 제공한다. 디바이스는 상호작용적 경험을 생성하기 위하여 "증강 현실 애플리케이션"을 포함할 수 있다.
증강 현실 애플리케이션은 사용자가 디바이스의 카메라에 의해 캡처된 물리 객체의 사진에 겹쳐진(overlaid) 3-차원 가상 객체의 형식으로와 같이, 추가적인 정보를 경험하는 것을 가능하게 한다. 물리 객체는 증강 현실 애플리케이션이 식별하고 인식할 수 있는 시각 참조(visual reference)(컨텐츠 식별자로도 불림)를 포함할 수 있다. 물리 객체의 이미지에 관여된(engaged with) 3-차원 가상 객체와 같은, 추가적인 정보의 시각화는 디바이스의 디스플레이 내에 생성된다. 3-차원 가상 객체는 인식된 시각 참조에 기초할 수 있다. 3-차원 가상 객체의 시각화의 렌더링은 시각 참조에 대한 디스플레이의 위치에 기초할 수 있다.
일 실시예에서, 컨텐츠 생성 툴은 컨텐츠 생성자(content creator)(예를 들어, 클라이언트에서의 사용자)로부터 컨텐츠 정보를 모으기 위하여 템플릿을 사용한다. 예를 들어, 템플릿은 컨텐츠 생성자로부터 컨텐츠 식별자로 사용될 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델을 수집하기 위하여 사용될 수 있다. 템플릿은 컨텐츠 생성자로부터 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델을 수집하기 위하여 또한 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 템플릿은 컨텐스 생성자가 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3차원 가상 객체 모델들을 스톡(stock)으로부터 선택할 수 있게 한다(또는 이미 제공된다). 컨텐츠 생성 툴은 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하도록 컨텐츠 식별자를 가상 객체 컨텐츠에 연관시킬 수 있다.
일 실시예에서, 컨텐츠 생성 툴은 상이한 레이아웃들 및 서드 파티 시스템 연결들을 수용하기 위하여 컨텐츠 식별자의 제1 포맷을 컨텐츠 식별자의 제2 포맷으로 변환할 수 있다. 예를 들어, 2-차원 사진은 메뉴 표현을 위한 썸네일(thumbnail) 크기로 또는 레이아웃 표현을 위한 큰 포맷으로 변환될 수 있다. 뿐만 아니라, 컨텐츠 생성 툴은 디바이스로 인식된 컨텐츠 식별자를 추적하기 위하여 사용되는 상기 컨텐츠 식별자의 수학적 해시(mathematical hash)를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 컨텐츠 생성 툴은 또한 가상 객체 컨텐츠의 특성을 결정하고 디바이스에서 가상 객체의 특성에 관련된 상호작용적 피쳐의 표현을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 생성 툴은 빨간 자동차를 위하여 "문 열기(door open)" 애니메이션을 갖는 "문을 여세요(open door)"라고 쓰인 빨간 버튼을 자동으로 생성할 수 있다. 트리거링될 때 빨간 버튼은 빨간 자동차를 위한 "문 열기(door open)" 애니메이션을 재생한다.
다른 실시예에서, 서버는 디바이스로부터 수신된 분석 데이터(analytics data)에 기초하여 분석 결과들을 또한 생성할 수 있다. 분석 결과들은 분석 결과들에 기초하여 향상된 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위하여 컨텐츠 생성 툴에 제공될 수 있다. 예를 들어, 디바이스에서의 경험은 사용자 디바이스 사용 히스토리, 사용자가 어떤 사진 및 어떤 사진의 부분을 디바이스가 가리키도록 사용했는지, 디바이스가 가리켜진 사진의 부분에 상응하는 시간 등에 기초하여 커스터마이징될 수 있다.
도 1은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 디바이스의 증강 현실 애플리케이션을 작동시키기 적절한 네트워크 환경(100)을 도시하는 네트워크 다이어그램이다. 네트워크 환경(100)은 네트워크(108)를 통해 서로 통신적으로 결합된 디바이스(101), 클라이언트(112), 및 서버(110)를 포함한다. 디바이스(101), 클라이언트(112), 및 서버(110)는 도 13에 대하여 아래 설명된 바와 같이 컴퓨터 시스템 내에서, 전체로서 또는 부분으로서 각각 구현될 수 있다.
서버(110)는 네트워크-기반 시스템의 부분일 수 있다. 예를 들어, 네트워크-기반 시스템은 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위한 컨텐츠 생성 툴을 제공하는 클라우드-기반 서버 시스템이거나 그것을 포함할 수 있다. 클라이언트(112)는 웹-브라우저 또는 프로그래매틱 클라이언트(programmatic client)를 통해 서버(110) 내의 컨텐츠 생성 툴에 액세스할 수 있다.
사용자(102)는 서버(110)에 의해 생성된 경험 컨텐츠 데이터세트에 의해 생성된 상호작용적 컨텐츠를 경험하기 위하여 디바이스(101)를 사용할 수 있다. 다른 예에서, 사용자(102)는 디바이스(101)상에서 상호작용적 컨텐츠를 생성하게끔 서버(110)의 컨텐츠 생성 툴을 사용하기 위하여 클라이언트(112)를 사용할 수 있다. 사용자는 인간 사용자(예를 들어, 사람), 기계 사용자{예를 들어, 디바이스(101)와 상호작용하도록 소프트웨어 프로그램에 의해 구성된 컴퓨터}, 또는 임의의 적절한 그들의 조합(예를 들어, 기계 또는 사람에 의해 감독되는 기계에 의해 도움받는 사람)일 수 있다. 사용자(102)는 네트워크 환경(100)의 부분이 아니지만, 디바이스(101)와 연관되고, 디바이스(101)의 사용자일 수 있다. 예를 들어, 디바이스(101)는 사용자(102)의 소유인 데스크톱 컴퓨터, 차량 컴퓨터, 태플릿 컴퓨터, 내비게이션 디바이스(navigational device), 포터블 미디어 디바이스, 또는 스마트폰일 수 있다.
사용자(102)는 디바이스(101) 내의 애플리케이션의 사용자일 수 있다. 애플리케이션은 사용자(102)에게 2-차원 물리 객체(104)(예를 들어, 사진) 또는 3-차원 물리 객체(106)(예를 들어, 자동차)와 같은 물리 객체로 트리거링될 수 있는 경험을 제공하도록 구성된 증강 현실 애플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자(102)는 2-차원 물리 객체(104)의 이미지를 캡처하기 위하여 디바이스(101)의 렌즈를 가리킬(point) 수 있다. 이미지는 디바이스(101)의 증강 현실 애플리케이션의 로컬 컨텍스트 인식 데이터세트 모듈을 이용하여 디바이스(101) 내에서 국부적으로 인식된다. 그다음에 증강 현실 애플리케이션은 인식된 이미지의 식별에 응답하여, 추가적인 정보(예를 들어, 상호작용적 3-차원 모델)를 생성하고 디바이스(101)의 디스플레이 내의 추가적인 정보를 제시한다. 캡처된 이미지가 디바이스(101)에서 국부적으로 인식되지 않은 경우, 디바이스(101)는 네트워크(108)를 통해 서버(110)의 데이터베이스로부터 캡처된 이미지에 상응하는 3-차원 모델을 다운로드한다.
디바이스(101)는 사용자(102)가 물리 객체에 어떻게 관여되는지(engaged with) 및 사용에 대한 추가의 분석을 위하여 분석 데이터를 캡처하고 서버(110)에 제출할 수 있다. 예를 들어, 분석 데이터는 물리 또는 가상 객체상의 특히 어디를 사용자(102)가 보는지, 물리 또는 가상 객체를 볼 때 어떻게 사용자(102)가 디바이스(101)를 잡는지(held), {예를 들어, 사용자가 가상 객체 내의 링크를 두드리는지(tapped)와 같이} 가상 객체의 어떤 피쳐들과 사용자(102)가 상호작용하는지, 또는 그들의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있다. 분석 데이터는 분석 데이터의 분석에 기초하여 수정된 컨텐츠 데이터세트 또는 향상된(enhanced) 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위하여 서버(110)에서 프로세싱될 수 있다. 디바이스(101)는 향상된 컨텐츠 데이터세트에 기초하여 새로운 경험 또는 추가적이거나 향상된 피쳐들을 갖는 가상 객체를 수신하고 생성할 수 있다.
도 1에 도시된 임의의 기계들, 데이터베이스들, 또는 디바이스들은 그 기계, 데이터베이스, 또는 디바이스를 위하여 본원에 설명된 하나 이상의 기능들을 수행하게끔 특별-목적 컴퓨터가 되도록 소프트웨어에 의해 수정된(예를 들어, 구성되거나 프로그램된) 범용 컴퓨터(general-purpose computer) 내에 구현될 수 있다. 예를 들어, 본원에 설명된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 구현할 수 있는 컴퓨터 시스템은 도 12를 참조하여 아래에 설명된다. 본원에 사용될 때, "데이터베이스"는 데이터 스토리지 리소스이고 텍스트 파일, 표, 스프레드시트, 관계형 데이터베이스(예를 들어, 객체-관계형 데이터베이스), 트리플 스토어(triple store), 계층적 데이터 스토어(hierarchical data store), 또는 그들의 임의의 적절한 조합으로 구성되는(structured) 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 도 1에 도시된 임의의 2 이상의 기계들, 데이터베이스들, 또는 디바이스들은 단일한 기계로 조합될 수 있고, 임의의 단일한 기계, 데이터베이스, 또는 디바이스에 대하여 본원에 설명된 기능들은 다수의 기계들, 데이터베이스들, 또는 디바이스들 간에 분할될 수 있다.
네트워크(108)는 기계들{예를 들어, 서버(110)}, 데이터베이스들, 및 디바이스들{예를 들어, 디바이스(101)} 사이의 통신을 가능하게 하는 임의의 네트워크일 수 있다. 따라서, 네트워크(108)는 유선 네트워크, 무선 네트워크(예를 들어, 모바일 또는 셀룰러 네트워크), 또는 그들의 임의의 적절한 조합일 수 있다. 네트워크(108)는 사설 네트워크, 공용 네트워크(예를 들어, 인터넷), 또는 그들의 임의의 적절한 조합을 구성하는 하나 이상의 부분을 포함할 수 있다.
도 2는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 서버의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다. 서버(110)는 컨텐츠 생성 툴(202), 경험 생성기(204), 분석 계산 모듈(206), 및 스토리지 디바이스 내의 데이터베이스(208)를 포함한다.
컨텐츠 생성 툴(202)은 클라이언트(112)로부터 선택되거나 수신된 가상 객체 컨텐츠 및 컨텐츠 식별자를 프로세싱하도록 템플릿을 이용하여 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성할 수 있다. 컨텐츠 생성(202)은 도 3을 참조하여 아래에 더 자세히 설명된다.
경험 생성기(204)는 컨텐츠 식별자를 인식하는 디바이스(101)에 경험 컨텐츠 데이터세트를 제공하고, 디바이스(101)에서 가상 객체 컨텐츠와의 상호작용적 경험을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 경험 생성기(204)는 2-차원 물리 객체(104)(예를 들어, 사진) 또는 3-차원 물리 객체(106)(예를 들어, 자동차)와 같은 물리 객체에 대한 디바이스(101)의 위치에 기초하여 디바이스(101)의 디스플레이에 렌더링되기 위한 경험 컨텐츠 데이터세트를 사용하여 가상 객체 모델을 생성한다. 디바이스(101)는 2-차원 물리 객체(104)(예를 들어, 사진) 또는 3-차원 물리 객체(106)(예를 들어 자동차)를 컨텐츠 식별자로서 인식한다. 가상 객체의 시각화는 디바이스(101)로 캡처된 물리 객체의 실시간 이미지와 관여된 가상 객체 모델에 상응될 수 있다. 가상 객체 모델은 물리 객체의 이미지에 기초할 수 있다.
분석 계산 모듈(206)은 분석 결과들을 생성하고, 컨텐츠 생성 툴(202)이 분석 결과들에 기초하여 상이한 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성할 수 있도록 컨텐츠 생성 툴(202)에 분석 결과를 제공하기 위해 디바이스(101)로부터 수신된 분석 데이터를 가지고 동작할 수 있다. 예를 들어, 추가 애니메이션 혹은 피쳐가 제공되고 사용자가 가장 자주 보는 위치에 연관될 수 있다. 또 다른 예시에서, 개인화된 정보가 사용자가 좋아하는 스포츠 팀들의 점수 또는 통계로 가상 컨텐츠의 표현(예를 들어, 가상 빌보드)에서 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 분석 계산 모듈(206)은 디바이스(101)로 캡처된 물리 객체에 대한 디바이스(101)의 포즈 추정(pose estimation), 디바이스(101)로 캡처된 물리 객체에 대한 디바이스(101)의 포즈 지속기간(pose duration), 디바이스(101)로 캡처된 물리 객체에 대한 디바이스의 포즈 배향(pose orientation), 디바이스(101)로 캡처된 물리 객체에 대한 디바이스의 포즈 상호작용(pose interaction), 또는 그들의 임의의 적합한 조합을 분석한다. 포즈 추정은 디바이스(101)가 조준하는(aim) 물리 또는 가상 객체상의 위치를 포함할 수 있다. 포즈 지속기간은 디바이스(101)가 물리 또는 가상 객체상의 동일한 위치에 대해 조준되는 기간을 포함할 수 있다. 포즈 배향은 물리 또는 가상 객체를 조준하는 디바이스(101)의 배향을 포함할 수 있다. 포즈 상호작용은 디바이스(101)가 조준하는 물리 객체에 상응되는 가상 객체에 관해 디바이스(101)상의 사용자의 상호작용들을 포함할 수 있다.
데이터베이스(208)는 컨텐츠 생성 템플릿 데이터(210), 경험 컨텐츠 데이터세트(212)와 분석 및 결과 데이터(214)를 포함할 수 있다.
컨텐츠 생성 템플릿 데이터(210)는 디바이스(101)로부터 템플릿을 통해 수신된 컨텐츠 식별자를 위한 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델, 디바이스(101)로부터 템플릿을 통해 수신된 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델을 포함할 수 있다. 컨텐츠 생성 템플릿 데이터(210)는 기타 디바이스들 및 제3자 시스템들로부터 수신된 기타 컨텐츠들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 생성 템플릿 데이터(210)는 그로부터 디바이스(101)의 사용자가 선택할 수 있는 스톡 이미지들 및 3-차원 애니메이션 모델들을 포함할 수 있다.
경험 컨텐츠 데이터세트(212)는 컨텐츠 생성 툴(202)을 사용하여 컨텐츠 생성 템플릿 데이터(210)에 기초하여 생성된 데이터세트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터세트들은 상호작용적인 가상 컨텐츠들 및 상응되는 물리 컨텐츠들의 표를 포함할 수 있다.
분석 및 결과 데이터(214)는 디바이스들{예를 들어, 디바이스(101)}로부터 수신된 분석 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 분석 데이터는 다른 데이터들 중 포즈 추정 데이터, 포즈 지속기간 데이터, 포즈 배향 데이터, 포즈 상호작용 데이터, 센티먼트 데이터(sentiment data)를 포함할 수 있다. 분석 및 결과 데이터(214)는 분석 계산 모듈(206)에 의한 분석 데이터의 분석으로부터의 결과 데이터를 포함할 수 있다. 결과 데이터는 경험 컨텐츠 데이터세트(212) 중 하나로부터 생성된 가상 컨텐츠의 가장 많이 사용된 피쳐들 또는 가장 자주 쳐다보는 위치를 포함할 수 있다.
도 3은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴(202)의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다. 컨텐츠 생성 툴(202)은 템플릿(301) 및 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더(206)를 포함할 수 있다. 템플릿(301)은 상이한 미리 구성된 상호작용 템플릿들의 선택의 폭을 사용자에게 제공함으로써 클라이언트(112)에서의 사용자(102)가 디바이스(101)를 위한 경험을 쉽게 생성할 수 있도록 사용된다. 예를 들어, 도 14-19는 각각의 템플릿을 위해 생성된 유니크한 경험들(unique experiences)을 도시한다.
도 14는 "떠다니는 객체"(예를 들어, 신발) 템플릿(1400)을 사용하여 생성된 컨텐츠의 예시를 도시한다. 1402에서, 신발의 인쇄된 이미지가 제공된다. 1404에서, 사용자가 신발의 이미지에 디바이스를 조준한다. 1406에서, 신발의 렌더링된 3-차원 모델이 인쇄된 이미지에 대해 생성된다. 사용자는 디바이스를 움직일 수 있고 신발을 임의의 각도에서 볼 수 있다.
도 15는 "매직 무비" 템플릿(1500)을 사용하여 생성된 컨텐츠의 예시를 도시한다. 1502에서, 장난감의 유명한(popular) 브랜드의 삽화가 한 페이지에 인쇄되어 있다. 1504에서, 사용자는 디바이스를 인쇄된 삽화에 조준한다. 1506에서, 렌더링된 3-차원 가상 객체(예를 들어, 장난감)가 인쇄된 삽화의 이미지에 대해 서있는 상태로 나타난다. 1508에서, 장난감은 움직이고 사용자는 임의의 각도에서 장난감을 볼 수 있다.
도 16a-16b는 "X 레이 사양들" 템플릿(1600)을 사용하여 생성된 컨텐츠의 예시를 도시한다. 1602에서, 박물관의 입구의 사진이 한 페이지에 인쇄되어 있다. 1604에서, 사용자는 모바일 디바이스를 박물관의 입구의 사진에 조준한다. 1606에서, 박물관의 가상 문들이 열리고 박물관의 거대한 입구의 3-차원 모델을 나타낸다. 1608에서, 사용자는 디바이스를 오른쪽으로 움직일 수 있고 복도의 한 쪽의 건축학적 구조를 볼 수 있다. 1610에서, 사용자는 디바이스를 왼쪽으로 움직일 수 있고 복도의 다른 한 쪽의 건축학적 구조를 볼 수 있다. "X 레이 사양들" 템플릿(1600)은 2-차원 이미지들을 위한 옵션 및 3-차원 이미지를 위한 다른 옵션을 포함할 수 있다.
도 17a-17b는 "종이 인형" 템플릿(1700)을 사용하여 생성된 컨텐츠의 예시를 도시한다. 1702에서, 사진이 인쇄된 패션 카탈로그 페이지에 나타난다. 1704에서, 사용자는 페이지를 보기 위해 디바이스를 사용한다. 1706에서, 패션 모델이 그 페이지의 의상을 입고 페이지 위에서 걷는다. 1708에서, 사용자는 다른 의상을 선택하기 위해 디바이스의 디스플레이상에 제스처들(gestures)을 사용할 수 있다. 1710에서, 패션 모델은 이제 다른 의상을 입고 있다. 1712에서, 사용자는 또 다른 의상을 선택하기 위해 다시 디바이스의 디스플레이상에 제스처들을 사용할 수 있다. 1714에서, 패션 모델은 이제 또 다른 의상을 입고 있다.
도 18a-18b는 "정보층" 템플릿(1800)을 사용하여 생성된 컨텐츠의 예시를 도시한다. 1802에서, 인쇄된 지도가 제공된다. 1804에서, 사용자가 인쇄된 지도를 디바이스로 본다. 1806에서, 3-차원 깃발 핀들이 윗쪽에서 인쇄된 맵의 이미지로 떨어진다. 1808에서, 깃발 핀들은 인쇄된 맵의 이미지상의 특정 위치들에 부착된다. 1810에서, 사용자는 깃발 핀을 터치한다. 1812에서, 터치된 깃발 핀 위로 떠오르는 정보 패널이 디스플레이에 나타날 수 있다. 정보 패널은 터치된 깃발 핀에 상응되는 위치에 관련된 정보를 포함할 수 있다.
도 19a-19b는 "상호작용적" 템플릿(1900)을 사용하여 생성된 컨텐츠의 예시를 도시한다. 1902에서, 유명한 자동차의 인쇄된 광고가 제공된다. 1904에서, 사용자는 인쇄된 광고의 실시간 이미지를 캡처하기 위해 디바이스를 조준한다. 1906에서, 광고된 자동차의 3-차원 모델이 인쇄된 페이지 위에 떨어진다. "열림" 버튼이 디바이스에 디스플레이될 수 있다. 1908에서, 사용자는 "열림" 버튼을 터치한다. 1910에서, 광고된 자동차의 3-차원 모델의 문들과 트렁크가 음향 효과와 함께 열린다. 1912에서, 사용자는 차량 인테리어를 임의의 시점에서 탐색할 수 있다. 광고된 자동차의 3-차원 모델의 문들과 트렁크를 닫기 위해 "닫힘" 버튼이 스크린상에 나타날 수 있다.
일 실시예에서, 사용자는 템플릿을 선택하고 선택된 템플릿에 컨텐츠(물리 객체 이미지 및 가상 컨텐츠 모델)를 제공한다. 또 다른 실시예에서, 사용자는 템플릿을 선택하고, 또한 사용자를 위해 미리 구성된 컨텐츠들(물리 객체 이미지 또는 가상 컨텐츠 모델)로부터 선택할 수 있다.
템플릿(301)은 물리 컨텐츠 빌더(302) 및 가상 컨텐츠 빌더(304)를 포함할 수 있다. 물리 컨텐츠 빌더(302)는 컨텐츠 식별자를 위해 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델을 수신하는 데 사용될 수 있다. 가상 컨텐츠 빌더(304)는 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델을 수신하는데 사용될 수 있다. 추가로, 템플릿(301)은 컨텐츠 식별자와 가상 객체 컨텐츠에 대한 메타데이터 정보를 수집할 수 있다. 메타데이터 정보는 예를 들어, 위치, 크기, 색상, 브랜드, 및 키워드들을 포함할 수 있다. 컨텐츠 식별자는 메타데이터 정보를 사용하여 최적화 될 수 있다. 예를 들어, 사진이 컨텐츠 식별자로서 제출된다. 사진에 상응되는 메타데이터는 사진과 연관된 브랜드 상품 이름을 포함할 수 있다.
경험 컨텐츠 데이터세트 빌더(306)는 선택된 템플릿의 피쳐들에 기초한 경험 컨텐츠 데이터세트들을 생성하기 위해 가상 컨텐츠 빌더로부터의 가상 객체 컨텐츠와 물리 컨텐츠 빌더로부터의 컨텐츠 식별자를 연관시킬 수 있다. 일 실시예에서, 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더(306)는 포맷 변환기(308) 및 컨텐츠 특성 분석 모듈(310)을 포함할 수 있다.
포맷 변환기(308)는 기타 요구되는 구성요소들을 위한 컨텐츠 식별자의 포맷을 변환시키기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 포맷 변환기(308)는 사진을 메뉴 디자인을 위해서는 썸네일(thumbnail)로, 레이아웃 설계를 위해서는 큰 포맷으로 변환할 수 있다. 포맷 변환기(308)는 또한 디바이스에 인식된 컨텐츠 식별자를 추적하기 위해 컨텐츠 식별자의 수학적 해시를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
컨텐츠 특성 분석 모듈(310)은 가상 객체 컨텐츠의 특성을 결정하고, 디바이스에서의 가상 객체의 특성에 관련된 상호작용적 피쳐의 표현을 생성할 수 있다. 예를 들어, 가상 객체의 애니메이션과 연관된 버튼은 디바이스에서의 가상 객체의 표현에 자동으로 생성될 수 있다.
도 4는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴(202)의 동작의 예시를 도시하는 블록도이다. 물리 컨텐츠 빌더(302)는 템플릿을 통해, 2-차원 이미지(402)(예를 들어, 사진), 3-차원 객체 모델(404), 3-차원 객체 스캐닝 모델(406)을 수신한다. 가상 컨텐츠 빌더(304)는 템플릿을 통해, 3-차원 가상 컨텐츠(408)(예를 들어, 움직이는 피쳐들을 가지는 3-차원 가상 자동차), 2-차원 가상 컨텐츠(410)(예를 들어, 사진)를 수신한다. 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더(306)는 경험 컨텐츠 데이터세트(412)를 생성하기 위해 물리 컨텐츠 빌더(302)에서 수신된 물리 컨텐츠 모델과 가상 컨텐츠 빌더(304)에서 수신된 상응되는 가상 컨텐츠 모듈을 연관시킨다(예를 들어, 매핑한다). 디바이스(101)가 경험 컨텐츠 데이터세트(412)로부터 스캐닝된 사진을 인식할 때, 인식된 스캐닝된 사진에 상응되는 경험이 디바이스(101)에서 생성되도록, 경험 컨텐츠 데이터세트(412)는 디바이스(101)를 향해 통신될 수 있다. 경험은 사용자(102)가 디바이스(101)의 디스플레이 내의 스캐닝된 사진의 실시간 이미지와 함께 디바이스(101)에서 제시된 가상 객체의 상호작용적 피쳐들과 상호작용하는 것을 가능하게 하는 것도 포함할 수 있다.
도 5는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성 툴의 동작의 또 다른 예시를 도시하는 블록도이다. 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더(306)는 경험 컨텐츠 데이터세트(412)의 향상된 버전{예를 들어, 향상된 경험 컨텐츠 데이터세트(504)}을 생성하기 위해 분석 결과들(502)을 액세스할 수 있다. 향상된 경험 컨텐츠 데이터세트(504)는 사용자에 커스터마이징되거나, 다른 디바이스들의 실시간 분석결과에 기초하여 수정될 수 있다. 예를 들어, 향상된 경험 컨텐츠 데이터세트(504)는 가장 유명한 것으로 뽑힌 가상 객체의 묘사를 디바이스들 내의 증강 현실 애플리케이션을 사용하여 생성할 수 있다.
도 6은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 디바이스(101)의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다. 디바이스(101)는 센서들(602), 디스플레이(604), 프로세서(606), 스토리지 디바이스(616)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(101)는 사용자의 데스크톱 컴퓨터, 차량 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 내비게이션 디바이스, 포터블 미디어 디바이스, 또는 스마트폰일 수 있다. 사용자는 인간 사용자(예를 들어, 사람), 기계 사용자{예를 들어, 디바이스(101)와 상호작용하도록 소프트웨어 프로그램에 의해 구성된 컴퓨터}, 또는 그들의 임의의 적합한 조합(예를 들어, 기계에 의해 지원받는 인간 또는 인간에 의해 감독되는 기계)일 수 있다.
센서들(602)은 예를 들어, 근접 센서, 광학 센서{예를 들어, 충전-결합된 디바이스(CCD)}, 배향 센서{예를 들어, 자이로스코프(gyroscope)}, 음향 센서(예를 들어, 마이크)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서들(602)은 디바이스(101) 내의 후면 카메라와 전면 카메라를 포함할 수 있다. 여기서 설명된 센서들은 도시적 목적을 위한 것이고, 그러므로 센서들(602)은 여기서 설명된 것에 한정되지 않는다는 점을 주의해야한다.
디스플레이(604)는 예를 들어, 터치스크린 디스플레이상의 접촉을 통해 사용자 입력을 수신하도록 구성된 터치스크린 디스플레이를 포함할 수 있다. 또 다른 예시에서, 디스플레이(604)는 프로세서(606)에 의해 생성된 이미지들을 디스플레이하도록 구성된 스크린 또는 모니터를 포함할 수 있다.
프로세서(606)는 컨텍스트 로컬 이미지 인식 모듈(608), 증강 현실 애플리케이션(609)과 같은 소비 애플리케이션 및 분석 추적 모듈(618)을 포함할 수 있다.
증강 현실 애플리케이션(609)은 디바이스(101)의 카메라에 의해 캡처된 물리 객체의 이미지 위에 겹쳐진 3-차원 가상 객체의 시각화를 디바이스(101)의 디스플레이(604) 내에 생성할 수 있다. 3-차원 가상 객체의 시각화는 디바이스(101)의 카메라에 대한 물리 객체의 위치를 조정함으로써 조작될 수 있다. 유사하게, 3-차원 가상 객체의 시각화는 물리 객체에 대한 디바이스(100)의 위치를 조정함으로써 조작될 수 있다.
일 실시예에서, 증강 현실 애플리케이션(609)은 캡처된 이미지와 연관된 가상 객체들의 3-차원 모델들을 검색하기 위해 디바이스(101) 내의 컨텍스트 로컬 이미지 인식 데이터세트 모듈(608)과 통신한다. 예를 들어, 캡처된 이미지는 식별가능한 이미지, 기호, 문자, 숫자, 기계-판독가능한 코드로 구성된 시각 참조{마커(marker)로도 지칭됨}를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시각 참조는 바코드(bar code), QR 코드, 이전에 3-차원 가상 객체와 연관되었던 이미지를 포함할 수 있다.
컨텍스트 로컬 이미지 인식 데이터세트 모듈(608)은 캡처된 이미지가 이미지들의 로컬 데이터베이스에 국부적으로 저장된 이미지와 디바이스(101)상의 상응되는 추가 정보(예를 들어, 3-차원 모델 및 상호작용적 피쳐들)에 매치되는지 결정하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 컨텍스트 로컬 이미지 인식 모듈(608)은 서버(110)로부터 주 컨텐츠 데이터세트를 검색하고, 디바이스(101)로 캡처된 이미지에 기초하여 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트를 생성하고 업데이트한다.
분석 추적 모듈(618)은 사용자(102)가 어떻게 물리 객체와 관여하는지에 관한 분석 데이터를 추적할 수 있다. 예를 들어, 분석 추적 모듈(618)은 사용자(102)가 물리 또는 가상 객체상의 어디를 보았는지, 사용자(102)가 물리 또는 가상 객체상의 각각 위치를 얼마나 오랫동안 보았는지, 사용자(102)가 물리 또는 가상 객체를 볼 때 어떻게 디바이스(101)를 쥐고 있었는지, 사용자(102)가 가상 객체의 어떠한 피쳐들과 상호작용했는지(예를 들어, 사용자가 가상 객체의 링크를 눌렀는지 여부와 같이)를 추적할 수 있다.
스토리지 디바이스(616)는 시각 참조들(예를 들어, 이미지들) 및 상응되는 경험들(예를 들어 3-차원 가상 객체들, 3-차원 가상 객체들의 상호작용적 피쳐들)의 데이터베이스를 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 시각 참조는 기계-판독가능한 코드 또는 이전에 식별된 이미지(예를 들어, 신발의 사진)를 포함할 수 있다. 신발의 이전에 식별된 이미지는 신발의 사진에 대해 디바이스(101)의 위치를 조작하여 상이한 각도들로부터 볼 수 있는 신발의 3-차원 가상 모델에 상응될 수 있다. 3-차원 가상 신발의 피쳐들은 신발의 3-차원 가상 모델상의 선택가능한 아이콘들을 포함할 수 있다. 아이콘은 디바이스(101)상에서 탭하거나 움직임으로써 선택되거나 활성화될 수 있다.
일 실시예에서, 스토리지 디바이스(604)는 주 컨텐츠 데이터세트(610), 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612), 향상된 컨텐츠 데이터세트(622) 및 분석 데이터(620)를 포함한다.
주 컨텐츠 데이터세트(610)는 예를 들어, 이미지의 제1 세트 및 상응되는 경험들(예를 들어, 상호작용적인 3-차원 가상 객체 모델들)을 포함한다. 주 컨텐츠 데이터세트(610)는 이미지들의 코어 세트(core set of images) 또는 서버(110)에 의해 결정된 가장 유명한 이미지들을 포함할 수 있다. 이미지들의 코어 세트는 서버(110)에 의해 식별된 한정된 개수의 이미지들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지들의 코어 세트는 가장 유명한 10개의 잡지의 커버 이미지와 그와 상응되는 경험들(예를 들어, 가상 객체들)을 포함할 수 있다. 다른 예시에서, 서버(110)는 서버(110)에서 수신된 가장 유명한 또는 자주 스캐닝된 이미지들에 기초하여 이미지들의 제1 세트를 생성할 수 있다.
컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612)는 예를 들어 서버(110)로부터 검색된 이미지들의 제2 세트와 상응되는 경험들(예를 들어, 3-차원 가상 객체 모델들)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 주 컨텐츠 데이터세트(610)에서 인식되지 않은, 디바이스(101)로 캡처된 이미지들은 서버(110)에 인식을 위해 제출된다. 캡처된 이미지가 서버에 의해 인식되는 경우, 상응되는 경험은 디바이스(101)에서 다운로드되고 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612)에 저장될 수 있다.
분석 데이터(620)는 분석 추적 모듈(618)에 의해 수집된 분석 데이터에 상응된다.
향상된 컨텐츠 데이터세트(622)는 예를 들어, 이미지들의 향상된 세트 및 분석 추적 모듈(618)에 의해 수집된 분석 데이터에 기초하여 서버(110)로부터 다운로드된 상응되는 경험들을 포함한다.
일 실시예에서, 디바이스(101)는 시각 참조들, 상응되는 3-차원 가상 객체들, 및 3-차원 가상 객체들의 상응되는 상호작용적 피쳐들의 일부분을 검색하기 위해 네트워크(108)상에서 서버(110)와 통신할 수 있다. 네트워크(108)는 기계들, 데이터베이스들, 디바이스들{예를 들어, 디바이스(101)} 사이 또는 그들 중에서 통신을 가능하게 하는 임의의 네트워크일 수 있다. 그에 따라, 네트워크(108)는 유선 네트워크, 무선 네트워크(예를 들어, 모바일 또는 셀룰러 네트워크), 또는 그들의 임의의 적합한 조합일 수 있다. 네트워크는 사설 네트워크, 공용 네트워크(예를 들어, 인터넷), 또는 그들의 임의의 적합한 조합을 구성하는 하나 이상의 부분을 포함할 수 있다.
여기서 설명된 임의의 하나 이상의 모듈은 하드웨어(예를 들어, 기계의 프로세서), 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 여기서 설명된 임의의 모듈은 그 모듈을 위해 여기서 설명된 동작들을 수행하도록 프로세서를 구성할 수 있다. 이에 더하여, 임의의 2개 이상의 이러한 모듈은 단일 모듈로 조합될 수 있고, 여기서 단일 모듈을 위해 설명된 기능들은 다수 모듈들 간에 분할될 수 있다. 추가로, 다양한 예시 실시예들에 따라, 여기서 단일 기계, 데이터베이스 또는 디바이스 내에 구현되는 것으로 설명된 모듈들은 다수의 기계들, 데이터베이스들, 또는 디바이스들에 걸쳐 분산될 수 있다.
도 7은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텍스트 로컬 이미지 인식 데이터세트 모듈의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 도시하는 블록도이다. 컨텍스트 로컬 이미지 인식 데이터세트 모듈(608)은 이미지 캡처 모듈(702), 로컬 이미지 인식 모듈(704), 컨텐츠 요청 모듈(706) 및 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트 업데이트 모듈(708)을 포함할 수 있다.
이미지 캡처 모듈(702)은 디바이스(101)의 렌즈로 이미지를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 이미지 캡처 모듈(702)은 디바이스(101)가 가리키는 물리 객체의 이미지를 캡처할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 캡처 모듈(702)은 단일 이미지 또는 스냅샷들의 시리즈(series of snapshots)를 캡처할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 이미지 캡처 모듈(702)은 센서들(602)(예를 들어, 진동, 자이로스코프, 콤파스 등)이 디바이스(101)가 더 이상 움직이지 않는다는 것을 감지할 때 이미지를 캡처할 수 있다.
로컬 이미지 인식 모듈(704)은 캡처된 이미지가 주 컨텐츠 데이터세트(610)에 저장된 이미지에 상응되는지 결정하고, 디바이스(101)로 캡처된 이미지가 디바이스(101)에 저장된 주 컨텐츠 데이터세트(610)의 이미지들의 세트 중 하나에 상응될 때 디바이스(101)로 캡처된 이미지에 상응되는 3-차원 가상 객체 모델을 국부적으로 렌더링한다.
다른 실시예에서, 로컬 이미지 인식 모듈(704)은 캡처된 이미지가 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612)에 저장된 이미지에 상응되는지 결정하고, 디바이스(101)로 캡처된 이미지가 디바이스(101) 내에 저장된 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612)의 이미지들의 세트 중 하나에 상응될 때 디바이스(101)로 캡처된 이미지에 상응되는 3-차원 가상 객체 모델을 국부적으로 렌더링한다.
디바이스(101)로 캡처된 이미지가 스토리지 디바이스(604) 내의 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612) 및 주 컨텐츠 데이터세트(612) 내의 이미지들의 세트 중 하나에 상응하지 않는 경우, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 디바이스(101)로 캡처된 이미지에 상응하는 3-차원 가상 객체 모델을 서버(110)에 요청할 수 있다.
컨텍스트 컨텐츠 데이터세트 업데이트 모듈(708)은 컨텐츠 요청 모듈(706)에 의해 생성된 요청에 응답하여, 디바이스(101)로 캡처된 이미지에 상응하는 3-차원 가상 객체 모델을 서버(110)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 디바이스(101)로 캡처된 이미지가 디바이스(101)의 스토리지 디바이스(604)에 국부적으로 저장된 임의의 이미지들에 상응하지 않는 경우, 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트 업데이트 모듈(708)은 서버(110)로부터의 디바이스(101)로 캡처된 이미지에 상응하는 3-차원 가상 객체로 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트(612)를 업데이트할 수 있다.
다른 실시예에서, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 디바이스(101)의 사용 조건들을 결정할 수 있고, 사용 조건들에 기초하여 제3의 이미지들의 세트 및 상응하는 3-차원 가상 객체 모델들에 대한 서버(110)로의 요청을 생성할 수 있다. 사용 조건들은 사용자가 언제, 얼마나 자주, 어디에서, 그리고 어떻게 디바이스(101)를 사용하는지에 관련될 수 있다. 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트 업데이트 모듈(708)은 제3의 이미지들의 세트 및 상응하는 3-차원 가상 객체 모델들로 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트를 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 사용자(102)가 아침 시간에 신문의 페이지들을 스캐닝하는 것을 결정한다. 다음으로, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 아침에서의 사용자(102)의 사용과 관련된 이미지들의 세트 및 상응하는 경험들에 대한 서버(110)로의 요청을 생성한다. 예를 들어, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 사용자(102)가 아침에 가장 스캐닝할 것 같은 스포츠 기사들의 이미지들 및 기사에서 언급된 팀의 상응하는 업데이트된 가상 스코어 보드를 검색할 수 있다. 경험은 예를 들어, 사용자(102)에 대하여 개인화된 판타지 리그 스코어 보드 업데이트를 포함할 수 있다.
다른 예시에서, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 사용자(102)가 보통 신문의 비지니스 섹션을 스캐닝하는 것을 결정한다. 다음으로, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 사용자(102)와 관련된 이미지들의 세트 및 상응하는 경험들에 대한 서버(110)로의 요청을 생성한다. 예를 들어, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 다음 화제(issue)의 비지니스 기사들이 이용가능하게 되자마자, 신문의 다음 화제의 비지니스 기사들의 이미지들을 검색할 수 있다. 경험은 예를 들어, 다음 화제의 비지니스 기사의 이미지에 상응하는 비디오 리포트를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 디바이스(101)의 사용자(102)의 소셜 정보를 결정할 수 있고, 소셜 정보에 기초하여 이미지들의 다른 세트 및 상응하는 3-차원 가상 객체 모델들에 대한 서버(110)로의 요청을 생성한다. 소셜 정보는 디바이스(101)의 소셜 네트워크 애플리케이션으로부터 입수될 수 있다. 소셜 정보는 사용자(102)가 누구와 상호작용하는지, 사용자(102)가 디바이스(101)의 증강 현실 애플리케이션(609)을 사용하여 누구와 경험들을 공유하고 있는지에 관련될 수 있다. 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트 업데이트 모듈(708)은 이미지들의 다른 세트 및 상응하는 3-차원 가상 객체 모델들로 컨텍스트 컨텐츠 데이터세트를 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 사용자(102)는 잡지의 몇몇 페이지들을 스캐닝했을 수 있다. 컨텐츠 요청 모듈(706)은 사용자(102)가 유사한 관심사들을 공유하고 다른 잡지를 구독하는 다른 사용자와 친구인 것을 소셜 네트워크 애플리케이션으로부터 결정한다. 이처럼, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 다른 잡지와 관련된 이미지들의 세트 및 상응하는 경험들에 대한 서버(110)로의 요청을 생성할 수 있다.
다른 예시에서, 컨텐츠 요청 모듈(706)이 사용자(102)가 동일한 잡지에서 하나 또는 두개의 이미지를 스캐닝한 것을 결정하는 경우, 컨텐츠 요청 모듈(706)은 동일한 잡지 내의 다른 이미지들로부터 추가적인 컨텐츠에 대한 요청을 생성할 수 있다.
도 8은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 분석 추적 모듈(618)의 모듈들(예를 들어, 구성요소들)을 나타내는 블록도이다. 분석 추적 모듈(618)은 포즈 추정 모듈(pose estimation module)(802), 포즈 지속기간 모듈(pose duration module)(804), 포즈 배향 모듈(pose orientation module)(806), 및 포즈 상호작용 모듈(pose interaction module)(808)을 포함한다.
포즈 추정 모듈(802)은 디바이스(101)가 조준하고 있는 가상 객체 또는 물리 객체상의 위치를 감지하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(101)는 디바이스(101)를 물리 객체(104)에 조준함으로써 생성된 가상의 상(statue)의 상부를 조준할 수 있다. 다른 예시에서, 디바이스(101)는 잡지의 사진 내의 사람의 신발을 조준할 수 있다.
포즈 지속기간 모듈(804)은 디바이스(101)가 물리 또는 가상 객체 상의 동일한 위치에 조준되는 지속기간을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 포즈 지속기간 모듈(804)은 사용자(102)가 디바이스를 잡지 내의 사람의 신발에 조준하고 유지한 시간의 길이를 측정할 수 있다. 신발의 센티먼트 및 관심사는 사용자(102)가 디바이스(101)를 신발에 조준하는 것을 유지한 시간의 길이에 기초하여 추측될 수 있다.
포즈 배향 모듈(806)은 물리 또는 가상 객체를 조준하는 디바이스의 배향을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 포즈 배향 모듈(806)은 사용자(102)가 가로방향(landscape) 모드로 디바이스(101)를 유지하는 것을 결정할 수 있고, 이에 따라 디바이스(101)의 배향에 기초하여 센티먼트 또는 관심사를 추측할 수 있다.
포즈 상호작용 모듈(808)은 물리 객체에 상응하는 가상 객체에 관하여, 디바이스(101) 상의 사용자(102)의 상호작용들을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 가상 객체는 가상 메뉴들 또는 버튼과 같은 피쳐들을 포함할 수 있다. 사용자(102)가 가상 버튼을 누르는 경우, 디바이스(101)의 브라우저 애플리케이션이 눌려진 가상 다이얼로그 박스와 연관된 사전선택된 웹사이트에 대하여 시작된다. 포즈 상호작용 모듈(408)은 사용자(102)가 어떠한 버튼을 눌렀는지, 각각의 가상 버튼들에 대한 클릭률, 증강 현실 애플리케이션(609)으로부터 사용자(102)에 의해 방문된 웹사이트 등을 관측하고 결정할 수 있다.
도 9는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 경험을 소비하는 예시를 나타내는 개략도이다. 디바이스(101)는 디바이스(101)에 의해 인식되는 이미지(906)를 가지는 물리 객체(904)를 가리킬 수 있다. 디바이스(101)는 동작(916)에서 이미지(916)의 해시를 서버(110)에 제출한다. 서버(110)는 컨텐츠 생성 툴을 포함하고, 클라이언트(112)는 이미지(906)에 상응하는 2-차원 사진(922), 2-차원 사진(922)과 연관된 3-차원 이미지 모델(924), 및 2-차원 사진(922)과 연관된 메타데이터(926)를 제출하기 위하여 사용된다.
컨텐츠 생성 툴은 디바이스(101)의 디스플레이(902) 내에서 경험(920)을 생성하기 위하여, 디바이스(101)에 대한 해시 2-차원 이미지(916)에 상응하는 경험 컨텐츠 데이터세트(918)를 서버(110)에서 생성한다. 경험은 3-차원 가상 객체(908)의 관심 지점들(912, 910, 914)과 상호작용적인 피쳐들을 포함할 수 있고, 이는 3-차원 이미지 모델(924)로부터 형성될 수 있다. 일 실시예에서, 디바이스(101)에서의 렌더링 엔진은 3-차원 가상 객체(908)를 렌더링한다.
도 10은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 템플릿을 사용하여, 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다. 동작(1002)에서, 서버(110)의 컨텐츠 생성 툴의 템플릿이 경험 컨텐츠 데이터세트를 구축하기 위해 생성된다.
동작(1004)에서, 템플릿은 물리 컨텐츠 데이터를 수신하기 위하여 사용된다. 물리 컨텐츠 데이터는 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
동작(1006)에서, 템플릿은 가상 컨텐츠 데이터를 수신하기 위하여 사용된다. 가상 컨텐츠 데이트는 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
동작(1008)에서, 컨텐츠 생성 툴은 물리 컨텐츠 데이터 및 가상 컨텐츠 데이터에 기초하여 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성한다.
도 11은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성을 위해 템플릿을 사용하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다. 동작(1102)에서, 컨텐츠 생성 툴은 식별될 객체의 이미지 또는 기하구조를 수신한다. 동작(1104)에서, 컨텐츠 생성 툴은 객체의 이미지 또는 기하구조와 관련된 메타데이터를 수신한다. 동작(1106)에서, 컨텐츠 생성 툴은 객체의 이미지 또는 기하구조를 추적하기 위한 해시를 생성한다.
도 12는 몇몇 예시 실시예들에 따른, 컨텐츠 생성을 위해 템플릿을 사용하기 위한 다른 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다. 동작(1202)에서, 컨텐츠 생성 툴은 2-차원 또는 3-차원 객체의 컨텐츠를 수신한다. 동작(1204)에서, 컨텐츠 생성 툴은 2-차원 또는 3-차원 객체를 식별될 이미지 또는 객체의 해시와 연관시킨다. 동작(1206)에서, 컨텐츠 생성 툴은 2-차원 또는 3-차원 객체의 컨텐츠의 특성을 결정한다.
도 13은 몇몇 예시 실시예들에 따른, 기계 판독가능한 매체(예를 들어, 기계-판독가능한 스토리지 매체, 컴퓨터-판독가능한 스토리지 매체, 또는 그들의 임의의 적합한 조합)로부터의 명령어들을 판독할 수 있고, 본원에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법론들을 전부 또는 부분적으로 수행할 수 있는 기계(1300)의 구성요소들을 나타내는 블록도이다. 구체적으로, 도 13은 컴퓨터 시스템으로 구성되는 예시의 기계(1300)의 개략적인 표현을 도시하고, 그 안에서, 기계(1300)가 본원에서 논의되는 임의의 하나 이상의 방법론들을 수행하게 하기 위한 명령어들(1324)(예를 들어, 소프트웨어, 프로그램, 애플리케이션, 애플릿, 앱, 또는 다른 실행가능한 코드)이 전부 또는 부분적으로 실행될 수 있다. 대안적인 실시예들에서, 기계(1300)는 독자인 디바이스로서 동작하거나, 다른 기계들에 연결(예를 들어, 네트워크 연결)될 수 있다. 네트워크 연결된 배치에서, 기계(1300)는 서버-클라이언트 네트워크 환경 내의 서버 기계 또는 클라이언트 기계의 용량 내에서, 또는 분산된(예를 들어, 피어-투-피어) 네트워크 환경 내의 피어 기계로서 동작할 수 있다. 기계(1300)는 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, PC(personal computer), 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 넷북, STB(set-top box), PDA(personal digital assistant), 셀룰러 전화, 스마트폰, 웹 가전기기, 네트워크 라우터, 네트워크 스위치, 네트워크 브릿지, 또는 기계에 의해 취해져야 할 액션들을 명시하는 명령어들(1324)을 순차적으로 또는 다른 방식으로 실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다. 추가로, 단일의 기계가 나타내어지더라도, 용어 "기계"는 또한 본원에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법론들의 전부 또는 부분을 수행하기 위하여 명령어들(1324)을 개별적으로 또는 합동으로 실행하는 기계들의 집합을 포함하는 것으로 받아들여질 수 있다.
기계(1300)는 프로세서(1302){예를 들어, CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), DSP(digital signal processor), ASIC(application specific integrated circuit), RFIC(radio-frequency integrated circuit), 또는 그들의 임의의 적합한 조합}, 메인 메모리(1304), 및 정적 메모리(1306)를 포함하고, 이들은 버스(1308)를 통해 서로간에 통신하도록 구성된다. 기계(1300)는 그래픽 디스플레이(1310){예를 들어, PDP(plasma display panel), LED(light emitting diode) 디스플레이, LCD(liquid crystal display), 프로젝터, 또는 CRT(cathode ray tube)}를 더 포함할 수 있다. 기계(1300)는 또한 영숫자 입력 디바이스(1312)(예를 들어, 키보드), 커서 제어 디바이스(1314)(예를 들어, 마우스, 터치패드, 추적 볼, 조이스틱, 모션 센서, 또는 다른 지시 장비), 스토리지 유닛(1316), 신호 생성 디바이스(1318)(예를 들어, 스피커), 및 네트워크 인터페이스 디바이스(1320)를 더 포함할 수 있다.
스토리지 유닛(1316)은 본원에서 설명된 임의의 하나 이상의 방법론들 또는 기능들을 실시하는 명령어들(1324)이 저장되는 기계-판독가능한 매체(1322)를 포함한다. 명령어들(1324)은 또한 기계(1300)에 의한 그들의 실행 도중에, 메인 메모리(1304) 내에, 프로세서(1302) 내에(예를 들어, 프로세서의 캐시 메모리 내에), 또는 둘 다에 완전히 또는 적어도 부분적으로 위치할 수 있다. 따라서, 메인 메모리(1304) 및 프로세서(1302)는 기계-판독가능한 매체로서 고려될 수 있다. 명령어들(1324)은 네트워크 인터페이스 디바이스(1320)를 통해 네트워크(1326){예를 들어, 네트워크(108)} 상에서 전송되거나 수신될 수 있다.
본원에서 사용된 것과 같이, 용어 "메모리"는 일시적으로 또는 영구적으로 데이터를 저장할 수 있는 기계-판독가능한 매체를 지칭하고, RAM(random-access memory), ROM(read-only memory), 버퍼 메모리, 플래시 메모리, 및 캐시 메모리를 포함하는 것으로 받아들여질 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 기계-판독가능한 매체(1322)가 예시적인 실시예에서 단일의 매체로 도시되지만, 용어 "기계-판독가능한 매체"는 명령어들을 저장할 수 있는 단일의 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙화된 또는 분산된 데이터베이스, 또는 연관된 캐시들 및 서버들)를 포함하는 것으로 받아들여질 수 있다. 명렁어들이 기계{예를 들어, 프로세서(1302)}의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 기계가 본원에서 설명된 임의의 하나 이상의 방법론들을 수행하게 하도록, 용어 "기계-판독가능한 매체"는 또한 기계{예를 들어, 기계(1300)}에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장할 수 있는 임의의 매체, 또는 다수의 매체의 조합을 포함하는 것으로 받아들여질 수 있다. 따라서, "기계-판독가능한 매체"는 단일의 스토리지 장치 또는 디바이스 뿐만 아니라, 다수의 스토리지 장치 또는 디바이스들을 포함하는 "클라우드-기반" 스토리지 시스템들 또는 스토리지 네트워크들을 지칭한다. 따라서, 용어 "기계-판독가능한 매체"는 솔리드-스테이트 메모리, 광학적 매체, 자기적 매체, 또는 그들의 임의의 적합한 조합의 형태의 하나 이상의 데이터 저장소를 포함하는 것으로 받아들여질 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
본 명세서 전반에서, 복수의 인스턴스들은 단일의 인스턴스로서 설명된 구성요소들, 동작들 또는 구조들을 구현할 수 있다. 하나 이상의 방법의 각각의 동작들이 분리된 동작들로서 나타내어지고 설명되지만, 하나 이상의 각각의 동작들은 동시에 수행될 수 있고, 동작들이 나타내어진 순서로 수행되는 것은 요구되지 않는다. 예시 구성들에서 분리된 구성요소들로서 제시된 구조들 및 기능성은 결합된 구조 또는 구성요소로서 구현될 수 있다. 유사하게, 단일의 구성요소로서 제시된 구조들 및 기능성은 분리된 구성요소들로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형들, 수정들, 부가들 및 개선들은 본원의 발명의 대상의 범주 내에 있다.
소정의 실시예들은 로직 또는 다수의 구성요소들, 모듈들, 또는 메커니즘들을 포함하는 것으로서 본원에서 설명된다. 모듈들은 소프트웨어 모듈들(예를 들어, 기계-판독가능한 매체 상에서 또는 전송 신호 내에서 실시되는 코드), 또는 하드웨어 모듈들로 구성될 수 있다. "하드웨어 모듈"은 소정의 동작들을 수행할 수 있는 유형의 유닛이고, 소정의 물리적 방식으로 구성되거나 배치될 수 있다. 다양한 예시 실시예들에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독자적 컴퓨터 시스템, 클라이언트 컴퓨터 시스템, 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 모듈들(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서들의 그룹)은 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 부분)에 의해 본원에서 설명된 것과 같은 소정의 동작들을 수행하도록 동작하는 하드웨어 모듈로서 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 하드웨어 모듈은 기계적으로, 전기적으로, 또는 그들의 임의의 적합한 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 영구적으로 소정의 동작들을 수행하도록 구성되는 전용 회로 또는 로직을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 특수-목적 프로세서일 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 소프트웨어에 의해 소정의 동작들을 수행하도록 일시적으로 구성되는 프로그램 가능한 로직 또는 회로를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 범용 프로세서 또는 다른 프로그램 가능한 프로세서에 포함된 소프트웨어를 포함할 수 있다. (예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성되는) 일시적으로 구성된 회로 내에서 또는 전용의 그리고 영구적으로 구성된 회로 내에서 기계적으로 하드웨어 모듈을 구현하는 것에 대한 결정은 비용 및 시간 측면들에 의해 결정될 수 있는 것이 이해될 수 있을 것이다.
따라서, 용어 "하드웨어 모듈"은 유형의 개체를 포함하는 것이고, 개체는 본원에서 설명된 소정의 방식 내에서 동작하거나 소정의 동작들을 수행하도록, 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 구성되거나(예를 들어, 하드웨어에 내장된), 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그램밍된) 것이 이해될 수 있을 것이다. 본원에서 사용된 것과 같이, "하드웨어-구현 모듈"은 하드웨어 모듈을 지칭한다. 하드웨어 모듈들이 일시적으로 구성된(예를 들어, 프로그래밍된) 실시예들을 고려하면, 각각의 하드웨어 모듈들은 시간 내의 임의의 하나의 인스턴스에서 구성되거나 인스턴스화될 필요가 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 소프트웨어에 의해 특수-목적 프로세서가 되도록 구성되는 범용 프로세서를 포함하고, 범용 프로세서는 상이한 시간들에서, (예를 들어, 상이한 하드웨어 모듈들을 포함하는) 각각 상이한 특수-목적 프로세서들로서 구성될 수 있다. 따라서, 소프트웨어는 예를 들어, 하나의 인스턴스의 시간에서 특정한 하드웨어 모듈을 구성하고, 상이한 인스턴스의 시간에서 상이한 하드웨어 모듈을 구성하도록 프로세서를 구성할 수 있다.
하드웨어 모듈들은 다른 하드웨어 모듈들에 정보를 제공할 수 있고, 그들로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 설명된 하드웨어 모듈들은 통신적으로 결합된 것으로서 간주될 수 있다. 다수의 하드웨어 모듈이 동시에 존재하고, 통신들은 신호 전송을 통해 (예를 들어, 적절한 회로들 및 버스들을 통해) 2 이상의 하드웨어 모듈 사이에서 달성될 수 있다. 다수의 하드웨어 모듈이 상이한 시간들에서 구성되거나 인스턴스화되는 실시예들에서, 그러한 하드웨어 모듈들 사이의 통신들은 예를 들어, 다수의 하드웨어 모듈들이 접근을 하는 메모리 구조들 내의 정보의 저장 및 검색을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 모듈은 동작을 수행할 수 있고, 통신적으로 결합되는 메모리 디바이스 내에 그 동작의 출력을 저장할 수 있다. 다음으로, 추가적인 하드웨어 모듈은 저장된 출력을 검색하고 프로세싱하기 위하여 메모리 디바이스에 추후에 접근할 수 있다. 하드웨어 모듈들은 또한 입력 또는 출력 디바이스들과의 통신들을 개시할 수 있고, 자원(예를 들어, 정보의 집합) 상에서 동작할 수 있다.
본원에서 설명된 예시적인 방법들의 다양한 동작들은 일시적으로 (예를 들어, 소프트웨어에 의해) 구성되거나 관련 동작들을 수행하도록 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 적어도 부분적으로 수행될 수 있다. 일시적으로 구성되든 영구적으로 구성되든, 그러한 프로세서들은 본원에서 설명된 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 동작하는 프로세서-구현 모듈들을 구성할 수 있다. 본원에서 사용된 것과 같이, "프로세서-구현 모듈"은 하나 이상의 프로세서를 사용하여 구현된 하드웨어 모듈을 지칭한다.
유사하게, 본원에서 설명된 방법들은 적어도 부분적으로 프로세서-구현될 수 있고, 프로세서는 하드웨어의 일 예시이다. 예를 들어, 적어도 일부의 방법의 동작들은 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서-구현 모듈에 의해 수행될 수 있다. 추가로, 하나 이상의 프로세서는 또한 "클라우드 컴퓨팅" 환경 내에서 또는 "서비스로서의 소프트웨어(SaaS: software as a service)"로서 관련 동작들의 퍼포먼스를 지원하기 위하여 동작할 수 있다. 예를 들어, 적어도 일부의 동작들은 (프로세서들을 포함하는 기계들의 예시들로서의) 컴퓨터들의 그룹에 의해 수행될 수 있고, 이들 동작들은 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해, 그리고 하나 이상의 적절한 인터페이스{예를 들어, API(application program interface)}를 통해 접근가능하다.
소정의 동작들의 퍼포먼스는 단일의 기계 이내에 위치하는 하나 이상의 프로세서 사이에서 뿐만 아니라, 다수의 기계에 걸쳐 배치된 것들 사이에서도 분산될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서-구현 모듈은 단일의 지리적 위치 내에(예를 들어, 가정 환경, 사무 환경, 또는 서버 팜 내에) 위치될 수 있다. 다른 예시적인 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서-구현 모듈은 다수의 지리적 위치에 걸쳐 분산될 수 있다.
본원에서 논의되는 발명의 대상 중 일부 부분들은 기계 메모리(예를 들어, 컴퓨터 메모리) 내에서 비트들 또는 2진법의 디지털 신호들로서 저장된 데이터에 대한 동작들의 알고리즘들 또는 기호적 표현들의 측면에서 제시될 수 있다. 이러한 알고리즘들 또는 기호적 표현들은 데이터 프로세싱 기술 분야의 통상의 기술자들에 의해 그들의 작업의 실체를 본 기술분야의 다른 숙련된자들에게 전달하기 위하여 사용되는 기술들의 예시들이다. 본원에서 사용되는 것과 같이, "알고리즘"은 원하는 결과에 이르는 동작들의 일관성있는 시퀀스 또는 유사한 프로세싱이다. 이 컨텍스트에서, 알고리즘들 및 동작들은 물리 수치들의 물리적 조작을 수반한다. 일반적으로, 그러한 수치들은 저장, 접근, 전달, 결합, 비교되거나, 기계에 의해 조작되는 다른 것들이 가능한 전기적, 자기적, 또는 광학적 신호들의 형태를 취할 수 있다. 주로 통상적인 사용을 이유로, "데이터", "컨텐츠", "비트들", "값들", "요소들", "기호들", "문자들", "용어들", "수들", "숫자들" 등과 같은 단어들을 사용하여 이러한 신호들을 지칭하는 것이 때로는 편리하다. 이들 단어들은 단지 편리한 라벨들이지만, 적절한 물리 수치들과 연관될 것이다.
구체적으로 달리 기술되지 않는 한, "프로세싱하는", "컴퓨팅하는", "계산하는", "결정하는", "제시하는", "디스플레이하는" 등과 같은 단어들을 사용하는 본원의 논의들은 하나 이상의 메모리(예를 들어, 휘발성 메모리, 비-휘발성 메모리, 또는 그들의 임의의 적합한 조합), 레지스터들, 또는 정보를 수신, 저장, 전송, 또는 디스플레이하는 다른 기계 구성요소들 내의 물리(예를 들어, 전기적, 자기적, 또는 광학적) 수치들로서 표현되는 데이터를 조작하거나 변환하는 기계의 액션들 또는 프로세스들을 지칭할 수 있다. 추가로, 구체적으로 달리 기술되지 않는 한, 용어들 "일(a)" 또는 "일(an)"은 특허 문서들에서 통상적인 것과 같이, 하나 이상의 인스턴스를 포함하기 위하여 본원에서 사용된다. 마지막으로, 본원에서 사용되는 것과 같이, 접속사 "또는"은 구체적으로 달리 기술되지 않는 한, 비배타적인 "또는"을 지칭한다.

Claims (20)

  1. 컨텐츠 식별자(content identifier), 가상 객체 컨텐츠(virtual object content), 및 상기 가상 객체 컨텐츠에 대한 상호작용적 피쳐(interactive feature)에 상응하는 템플릿(template)의 선택을 제1 디바이스로부터 수신하고, 상기 컨텐츠 식별자, 상기 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 선택된 템플릿에 기초하여 경험 컨텐츠 데이터세트(experience content dataset)를 생성하도록 구성된 컨텐츠 생성 툴(content creation tool);
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 제2 디바이스에 제공하도록 구성된 경험 생성기(experience generator) - 상기 제2 디바이스는 상기 선택된 템플릿에 상응하는 상기 상호작용적 피쳐를 생성하도록 구성됨 -;
    상기 템플릿을 이용하여, 상기 컨텐츠 식별자를 위한 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델을 상기 제1 디바이스로부터 수신하도록 구성된 물리 컨텐츠 빌더(physical content builder);
    상기 템플릿을 이용하여, 상기 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델을 상기 제1 디바이스로부터 수신하도록 구성된 가상 컨텐츠 빌더(virtual content builder); 및
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위하여 상기 물리 컨텐츠 빌더로부터의 상기 컨텐츠 식별자를 상기 가상 컨텐츠 빌더로부터의 상기 가상 객체 컨텐츠와 연관시키도록 구성된 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더
    를 포함하는 서버.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델은 적어도 하나의 상호작용적 피쳐를 갖고,
    상기 적어도 하나의 상호작용적 피쳐는 상기 제2 디바이스 상의 사용자로부터의 상호작용에 응답하여 상기 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델의 상태(state)를 변경하는, 서버.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 가상 객체 컨텐츠는 상기 제2 디바이스의 디스플레이 내의 상기 컨텐츠 식별자의 실시간 이미지와 함께 제시되는(presented) 추가적인 정보를 포함하는, 서버.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 템플릿은 상기 컨텐츠 식별자, 상기 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 컨텐츠 식별자와 관련된 메타데이터(metadata)를 상기 제1 디바이스로부터 수신하도록 구성된, 서버.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더는
    상기 컨텐츠 식별자의 제1 포맷을 상기 컨텐츠 식별자의 제2 포맷으로 변환하고, 상기 제2 디바이스를 이용하여 인식된 컨텐츠 식별자를 추적하기 위하여 상기 컨텐츠 식별자의 수학적 해시(mathematical hash)를 생성하도록 구성된 포맷 변환기; 및
    상기 가상 객체 컨텐츠의 특성을 결정하고, 또 다른 템플릿과 연관된 또 다른 상호작용적 피쳐에 상응하는 상기 가상 객체 컨텐츠의 특성에 기초하여 상기 가상 객체 컨텐츠의 특성을 상기 또 다른 템플릿에 매핑하고, 상기 제2 디바이스에서 상기 가상 객체의 상기 특성에 관련된 상기 또 다른 상호작용적 피쳐의 표현(presentation)을 생성하도록 구성된 컨텐츠 특성 분석 모듈(content characteristics analysis module)
    을 포함하는, 서버.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 특성은 색, 애니메이션(animation), 및 객체 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 서버.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제2 디바이스로부터 수신된 분석 데이터에 기초하여 분석 결과들을 생성하고, 상기 분석 결과들을 상기 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더에 제공하도록 구성된 분석 계산 모듈(analytics computation module)을 더 포함하고,
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더는 상기 분석 결과들에 기초하여 향상된 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하도록 구성된, 서버.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 경험 생성기는 상기 컨텐츠 식별자로서 인식되는 물리 객체에 대한 상기 제2 디바이스의 위치에 기초하여 상기 제2 디바이스의 디스플레이에서 렌더링되는 상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 이용하여 가상 객체 모델을 생성하도록 구성되고,
    상기 가상 객체의 시각화는 상기 제2 디바이스를 이용하여 캡처된 상기 물리 객체의 실시간 이미지에 관여된(engaged with) 상기 가상 객체 모델에 상응하고,
    상기 가상 객체 모델은 상기 물리 객체의 이미지와 연관된, 서버.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제2 디바이스를 이용하여 캡처된 물리 객체에 대한 상기 제2 디바이스의 포즈 추정(pose estimation), 상기 제2 디바이스를 이용하여 캡처된 상기 물리 객체에 대한 상기 제2 디바이스의 포즈 지속기간(pose duration), 상기 제2 디바이스를 이용하여 캡처된 상기 물리 객체에 대한 상기 제2 디바이스의 포즈 배향(pose orientation), 및 상기 제2 디바이스를 이용하여 캡처된 상기 물리 객체에 대한 상기 제2 디바이스의 포즈 상호작용(pose interaction)을 분석하도록 구성된 분석 계산 모듈
    을 더 포함하고,
    상기 포즈 추정은 상기 제2 디바이스에 의해 조준되는(aimed) 상기 물리 또는 가상 객체 상의 위치를 포함하고,
    상기 포즈 지속기간은 상기 제2 디바이스가 상기 물리 또는 가상 객체 상의 동일한 위치에서 조준되는 기간을 포함하고,
    상기 포즈 배향은 상기 물리 또는 가상 객체에서 조준되는 상기 제2 디바이스의 배향을 포함하고,
    상기 포즈 상호작용은 상기 물리 객체에 상응하는 상기 가상 객체에 대한 상기 제2 디바이스 상의 사용자의 상호작용들을 포함하는, 서버.
  11. 컨텐츠 식별자, 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 가상 객체 컨텐츠에 대한 상호작용적 피쳐에 상응하는 템플릿의 선택을 제1 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 컨텐츠 식별자, 상기 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 선택된 템플릿에 기초하여 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하는 단계;
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 제2 디바이스에 제공하는 단계 - 상기 제2 디바이스는 상기 선택된 템플릿에 상응하는 상기 상호작용적 피쳐를 생성하도록 구성됨 -;
    상기 템플릿을 이용하여, 상기 컨텐츠 식별자를 위한 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델을 상기 제1 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 템플릿을 이용하여, 상기 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델을 상기 제1 디바이스로부터 수신하는 단계; 및
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위하여 물리 컨텐츠 빌더로부터의 상기 컨텐츠 식별자를 가상 컨텐츠 빌더로부터의 상기 가상 객체 컨텐츠와 연관시키는 단계
    를 포함하는 컴퓨터-구현되는 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델은 적어도 하나의 상호작용적 피쳐를 갖고,
    상기 적어도 하나의 상호작용적 피쳐는 상기 제2 디바이스 상의 사용자로부터의 상호작용에 응답하여 상기 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델의 상태(state)를 변경하는, 컴퓨터-구현되는 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 가상 객체 컨텐츠는 상기 제2 디바이스의 디스플레이 내의 상기 컨텐츠 식별자의 실시간 이미지와 함께 제시되는(presented) 추가적인 정보를 포함하는, 컴퓨터-구현되는 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 템플릿은 상기 컨텐츠 식별자, 상기 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 컨텐츠 식별자와 관련된 메타데이터(metadata)를 상기 제1 디바이스로부터 수신하도록 구성된, 컴퓨터-구현되는 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐츠 식별자의 제1 포맷을 상기 컨텐츠 식별자의 제2 포맷으로 변환하는 단계;
    상기 제2 디바이스를 이용하여 인식된 컨텐츠 식별자를 추적하기 위하여 상기 컨텐츠 식별자의 수학적 해시를 생성하는 단계;
    상기 가상 객체 컨텐츠의 특성을 결정하는 단계;
    또 다른 템플릿과 연관된 또 다른 상호작용적 피쳐에 상응하는 상기 가상 객체 컨텐츠의 특성에 기초하여 상기 가상 객체 컨텐츠의 특성을 상기 또 다른 템플릿에 매핑하는 단계; 및
    상기 제2 디바이스에서 상기 가상 객체의 상기 특성에 관련된 상기 또 다른 상호작용적 피쳐의 표현을 생성하는 단계
    를 더 포함하는, 컴퓨터-구현되는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 특성은 색, 애니메이션, 및 객체 타입 중 적어도 하나를 포함하는, 컴퓨터-구현되는 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    분석 결과들을 경험 컨텐츠 데이터세트 빌더에 제공하기 위하여, 상기 제2 디바이스로부터 수신된 분석 데이터에 기초하여 상기 분석 결과들을 생성하는 단계; 및
    상기 분석 결과들에 기초하여 향상된 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 컴퓨터-구현되는 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐츠 식별자로서 인식되는 물리 객체에 대한 상기 제2 디바이스의 위치에 기초하여 상기 제2 디바이스의 디스플레이에서 렌더링되는 상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 이용하여 가상 객체 모델을 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 가상 객체의 시각화는 상기 제2 디바이스를 이용하여 캡처된 상기 물리 객체의 실시간 이미지에 관여된(engaged with) 상기 가상 객체 모델에 상응하고,
    상기 가상 객체 모델은 상기 물리 객체의 이미지와 연관된, 컴퓨터-구현되는 방법.
  20. 기계의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 경우, 상기 기계로 하여금
    컨텐츠 식별자, 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 가상 객체 컨텐츠에 대한 상호작용적 피쳐에 상응하는 템플릿의 선택을 제1 디바이스로부터 수신하는 동작;
    상기 컨텐츠 식별자, 상기 가상 객체 컨텐츠, 및 상기 선택된 템플릿에 기초하여 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하는 동작;
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 제2 디바이스에 제공하는 동작 - 상기 제2 디바이스는 상기 선택된 템플릿에 상응하는 상기 상호작용적 피쳐를 생성하도록 구성됨 -;
    상기 템플릿을 이용하여, 상기 컨텐츠 식별자를 위한 2-차원 이미지 또는 3-차원 객체 모델을 상기 제1 디바이스로부터 수신하는 동작;
    상기 템플릿을 이용하여, 상기 가상 객체 컨텐츠를 위한 2-차원 또는 3-차원 가상 객체 모델을 상기 제1 디바이스로부터 수신하는 동작; 및
    상기 경험 컨텐츠 데이터세트를 생성하기 위하여 물리 컨텐츠 빌더로부터의 상기 컨텐츠 식별자를 가상 컨텐츠 빌더로부터의 상기 가상 객체 컨텐츠와 연관시키는 동작
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는 명령어들을 포함하는 비-일시적(non-transitory) 기계-판독가능한 저장 매체.
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