KR101744940B1 - 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치 - Google Patents

디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치 Download PDF

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Abstract

디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치가 개시된다. 본 발명의 장치는, 디스플레이부; 디스플레이부의 근처에 배치되어, 복수의 사용자에 대한 영상을 촬영하는 카메라부; 시간정보를 제공하는 제공부; 상기 영상 내의 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 상황정보를 결정하는 모델링부; 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 상황정보에 따라 전체 사용자의 관심도를 추정하는 추정부; 및 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 상황정보를 이용하여, 복수의 컨텐츠의 예상 주목시간을 결정하고, 컨텐츠를 추천하여, 상기 디스플레이부에 제공하는 추천부를 포함한다.

Description

디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치{CONTEXT-AWARE CONTENT RECCOMMENDING APPARATUS IN DIGITAL SIGNAGE SYSTEM}
본 발명은 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치에 대한 것이다.
일반적으로 디지털 사이니지(digital signage)란, 기존의 옥외광고(out of home, OOH)에 디지털 디스플레이 기술이 결합된 새로운 형태의 디지털 광고매체(digital out of home, DOOH)를 통칭하는 것이다. 디지털 사이니지는 기존의 전통적인 스크린 매체인 TV, PC와 달리, 스크린이 어디에나 설치될 수 있는 장점 덕분에, 공공장소에서 주변 상황정보와 연계하여 인터랙티브(interactive)한 방식으로 각종 정보 및 광고를 제공한다.
디지털 사이니지는 단순한 정보 제공수단을 뛰어넘어, 개인에 최적화된 컨텐츠를 제공하고, 개인과 개인의 정보 유통채널 역할을 수행하는 지식 허브로서의 기능을 수행하게 될 전망이다.
디지털 사이니지의 동적이 형태의 광고는 소비자에게 유용한 정보까지 제공함으로써 광고의 질적 가치를 더욱 높이고 있으며, 이에 따라 소비자의 몰입도를 향상시키는 매체로 주목받고 있다.
이에 더하여, 디스플레이 기술의 진화와 유무선 네트워크 기술의 발전으로, 국내외 수많은 기업들이 다양한 기술을 개발하고 있다. 즉, 초기의 디지털 화면만을 사용하는 단순한 형태에서, 다양한 컨텐츠의 구현과 동시에 다양한 상황정보를 바탕으로 상황을 인식하고 이를 바탕으로 인터랙티브한 기능이 추가된 컨텐츠를 디스플레이함으로써, 사용자의 몰입도를 극대화하는 기술이 중점적으로 개발되고 있다.
그러나, 현재의 상황인지형 인터랙티브 디지털 사이니지 시스템은, 한정된 컨텐츠 내에서 상황별 선호할만한 컨텐츠를 미리 매핑하여 제공하는 방식으로 개발되어 왔으며, 대부분의 디지털 사이니지의 주 컨텐츠가 광고영상이므로, 컨텐츠의 종류가 광범위하고, 광고의 대상이 되는 제품 또는 기업의 목표 사용자의 연령 및 성별이 불명확해지는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 디지털 사이니지 시스템에서 상황정보를 활용하여 상황에 적합한 컨텐츠를 추천하는 상황인지형 컨텐츠 추천장치를 제공하는 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일실시예의 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치는, 디스플레이부; 디스플레이부의 근처에 배치되어, 사용자에 대한 영상을 촬영하는 카메라부; 시간정보를 제공하는 제공부; 상기 영상 내의 사용자 정보 및 상황정보를 결정하는 모델링부; 사용자 정보 및 상황정보에 따라 관심도를 추정하는 추정부; 및 사용자 정보 및 상황정보를 이용하여, 복수의 컨텐츠에 대한 예상 주목시간을 결정하고, 예상 주목시간이 가장 긴 컨텐츠를 추천하여, 상기 디스플레이부에 제공하는 추천부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 복수의 컨텐츠에 대한 상황정보별 민감도를 추정하여 예상 주목시간을 결정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 상황정보가 변경되는 경우 이를 반영하여 다른 컨텐츠를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 현재 디스플레이되는 컨텐츠의 디스플레이가 종료된 경우에 다른 컨텐츠를 디스플레이하게 할 수 있다.
또한, 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일실시예의 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치는, 디스플레이부; 디스플레이부의 근처에 배치되어, 복수의 사용자에 대한 영상을 촬영하는 카메라부; 시간정보를 제공하는 제공부; 상기 영상 내의 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 상황정보를 결정하는 모델링부; 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 상황정보에 따라 전체 사용자의 관심도를 추정하는 추정부; 및 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 상황정보를 이용하여, 복수의 컨텐츠의 예상 주목시간을 결정하고, 컨텐츠를 추천하여, 상기 디스플레이부에 제공하는 추천부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 복수의 사용자를 하나의 가상의 사용자로 가정하여, 복수의 컨텐츠에 대한 예상 주목시간을 결정하고, 예상 주목시간이 가장 긴 컨텐츠를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 각 사용자의 복수의 컨텐츠에 대한 예상 주목시간을 결정하고, 예상 주목시간이 각각 가장 긴 컨텐츠 리스트를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 예상 주목시간이 가장 긴 컨텐츠를 우선적으로 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 상황정보가 변경되는 경우 이를 반영하여 다른 컨텐츠를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 추천부는, 현재 디스플레이되는 컨텐츠의 디스플레이가 종료된 경우에 다른 컨텐츠를 디스플레이하게 할 수 있다.
상기와 같은 본 발명은, 현재 사용자의 선호도를 예측하여 사용자별 컨텐츠를 제공할 수 있으므로, 효과적인 디지털 사이니지 시스템을 구축하도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예의 디지털 사이니지 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예의 상황인지형 컨텐츠 추천장치를 개략적으로 설명하기 위한 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예의 디지털 사이니지 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예의 디지털 사이니지 시스템은, 키오스크(1)의 전면에 배치되는 디스플레이부(2)와, 키오스크(1)의 어느 일부분에 배치되는 적어도 하나 이상의 카메라부(3)를 포함할 수 있다. 즉, 카메라부(3)는 디스플레이부(2)의 근처 영역에 배치될 수 있다.
본 발명의 일실시예의 카메라부(3)는, 카메라 모듈과 같은 카메라 센서일 수 있으나, 다양한 방식으로 영상신호를 획득할 수 있는 장치라면 어떠한 형식에 구애되는 것이 아니다.
본 발명의 일실시예의 디지털 사이니지 시스템에서, 사용자가 키오스크(1) 가까이에 접근하는 경우, 많은 양의 이용가능한 컨텐츠 중에서 사용자의 흥미에 맞는 컨텐츠를 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 디스플레이부(2)의 상부의 일영역에 하나의 카메라부(3)가 배치되는 것을 예를 들어 설명하고 있으나, 이는 예시적인 것으로서, 복수의 카메라부(3)가 배치될 수 있으며, 또한 카메라부(3)가 배치되는 영역 역시 다양한 위치일 수 있을 것임은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 자명하다 할 것이다.
디지털 사이니지 시스템에서 재생가능한 컨텐츠의 수가 비약적으로 증가함에 따라, 디지털 사이니지 시스템의 디스플레이부(2)에 어떠한 컨텐츠를 보여줄 것인가에 대한 문제가 제기될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 의하면, 개별적인 영상 컨텐츠에 대한 현재 사용자의 선호도 정보를 예측하여, 컨텐츠를 추천할 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시예의 상황인지형 컨텐츠 추천장치는, 사용자의 컨텐츠별 선호도를 수집하여, 현재 상황에서의 모든 컨텐츠에 대한 선호도를 추정할 수 있다.
디지털 사이니지 환경의 특성상 컨텐츠의 전환속도가 빠르고 제공가능한 컨텐츠의 수가 다양하므로, 어떤 컨텐츠에 대한 선호정보를 확실하게 알 수 있는 방법은 없다. 또한 공개된 장소에서 키오스크(1)가 설치되어 익명의 다수의 사용자에게 제공하는 서비스이므로, 사용자의 과거 이력정보나 얻을 수 있는 사용자의 특성이 제한적이다. 본 발명의 일실시예의 추천장치는, 이러한 문제점을 해결하기 위해, 컨텐츠에 대한 사용자의 선호정보를 단순화하여, 사용자의 흥미를 느낄만한 컨텐츠를 제공하는 방향으로 선호도를 정의한다.
또한, 본 발명의 일실시예의 상황인지형 컨텐츠 추천장치는, 카메라부(3)를 이용하여 사용자의 주목 여부를 확인할 수 있으므로, 해당 컨텐츠를 주목하는 시간을 현재 사용자의 선호도로 사용할 수 있다. 사용자가 디스플레이부(2)의 화면을 쳐다보고 있는 상황이라면, 현재 디스플레이부(2)에 디스플레이되고 있는 컨텐츠에 대한 사용자의 반응이 긍정적일 가능성이 크고, 긍정적이지 않은 상황일 경우에도 현재 컨텐츠에 대해 사용자가 어느 정도 관심을 가지고 있다는 것을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 일실시예의 컨텐츠 추천장치는, 현재 디지털 사이니지 시스템 전면에 위치한 사용자에 대한 인덱스를 u라 하고, 이때 제공하는 컨텐츠에 대한 인덱스를 i라 할 때, 이에 대한 관심도를
Figure 112016006621781-pat00001
라고 하면, 본 발명의 추천장치는, 컨텐츠 i를 추천하는 것이 그 목표이다. 이는 다음 수학식과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00002
즉, 본 발명의 추천장치는, 현재 상황에서 디지털 사이니지 사용자들
Figure 112016006621781-pat00003
에 대한 관심도를 최대화할 수 있는 컨텐츠 i를 찾아내는 것이다.
이를 위해서는 현재 사용자의 미지의 콘텐츠에 대한 관심도를 추정할 필요가 있다. 그러나, 앞서 서술했듯이 사용자의 개인정보를 알 수 없기 때문에 과거 이력이나 상세한 사용자 특성에 대한 정보 또한 알 수 없다. 따라서 본 발명의 추정장치는 이를 극복하기 위해 사용자에 대한 정보뿐만 아니라 현재 상황에 관련된 정보까지 결합하여 아이템을 추천할 수 있다. 예를 들어 본 발명에 의하면, 출근길에 사용자들이 주로 관심을 두는 컨텐츠와 퇴근길에 사용자들이 주로 관심을 두는 컨텐츠의 종류가 달라질 수 있으며, 어떤 장소로 향하는 길이었는지에 따라 관심을 둘 법한 컨텐츠가 다를 수 있다. 이런 다양한 상황에서의 관심도를 수식으로 표현하면 다음 수식과 같다.
Figure 112016006621781-pat00004
즉, 다양한 상황(context)에 따라 컨텐츠별로 사용자가 두는 관심도가 다르며, 이 값을 추정한 관심도
Figure 112016006621781-pat00005
를 얻기 위해, 수식
Figure 112016006621781-pat00006
를 정의할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 추정장치를 도면을 통해 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예의 상황인지형 컨텐츠 추천장치를 개략적으로 설명하기 위한 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예의 장치는, 카메라부(3), 시간정보 제공부(10), 상황정보 모델링부(20), 관심도 추정부(30), 추천부(40), 저장부(50) 및 디스플레이부(2)를 포함할 수 있다. 디스플레이부(2) 및 카메라부(3)는 도 1과 같이 키오스크(1)의 전면에 배치될 수 있고, 그 외의 구성요소인 시간정보 제공부(10), 상황정보 모델링부(20), 관심도 추정부(30), 추천부(40) 및 저장부(50)는 키오스크(1) 내부에 배치되거나 또는 키오스크(1)의 외부에도 배치될 수 있을 것이다.
카메라부(3)는 키오스크(1)의 주위의 사용자에 대한 영상을 제공할 수 있으며, 시간정보 제공부(10)는 현재 시간을 상황정보 모델링부(20)에 제공할 수 있다.
키오스크(1) 주변의 사용자에 대한 다양한 종류의 상황정보가 존재할 수 있으며, 이를 카메라부(3) 및 시간정보 제공부(10)를 이용하여 추출할 수 있다. 카메라부(3) 및 시간정보 제공부(10)를 이용하여 추출할 수 있는 상황정보와, 해당 상황정보에 대한 컨텐츠 선호도 및 화면집중도를 아래와 같이 설명할 수 있다.
상황특징 컨텐츠 선호도 화면 집중도
성별 ○ ○
나이 ○ ○
시간 ○ ×
요일 ○ ×
날씨 ○ ×
휴일 ○ ×
이동방향 × ○
주목시간 × ○
주목횟수 × ○
머문시간 × ○
즉, 상황정보 모델링부(20)는, 카메라부(3)로부터 수신한 사용자의 얼굴영상으로부터 성별, 나이를 분류할 수 있고, 시간정보를 활용하여 현재 시간, 요일, 날씨, 휴일 등 상황정보를 결정할 수 있다.
또한, 상황정보 모델링부(20)는 사용자의 영상에서 보행자 검출 알고리즘을 이용하여 사용자의 이동방향, 머문 시간을 알 수 있으며, 얼굴이 검출된 시간을 주목한 시간이라고 가정하여 주목시간, 주목횟수 등을 결정할 수 있다.
상황정보 모델링부(20)가 카메라부(3)로부터 수신한 영상을 통해 대상자의 정보를 분석하는 방법은, 다양하게 공지되어 있다. 예를 들어, 키넥트 카레라, OpenCV 라이브러리를 이용하여 분석하는 기술이 공지되어 있으며, 이러한 공지 알고리즘을 통해 사용자 정보를 얻을 수 있다. 이때, 디스플레이부(2)를 주시하고 있는지에 대한 얼굴 각도까지 영상분석을 통해 얻을 수 있다면, 영상을 주목할 확률이나, 또는 현재 영상을 주못하고 있는지에 대한 여부를 판단할 수 있을 것이다.
관심도 추정부(30)는, 상황정보를 이용하여 관심도를 추정할 수 있다.
전통적인 추천장치에 의하면, 성별, 나이 등 사용자 개인정보와, 시간, 요일, 날씨, 휴일 등 외부 상황정보를 통해 관심도를 추정한다. 현재 시간을 t, 요일을 k, 날씨를 w, 휴일 여부를 h, 사용자 u의 나이를
Figure 112016006621781-pat00007
, 사용자 u의 성별을
Figure 112016006621781-pat00008
라 하면, 종래의 방법에 의해 추정된 관심도는 다음 수학식과 같다.
Figure 112016006621781-pat00009
그러나, 사용자에게 어떤 컨텐츠를 제공할 것인지가 중요한 일반적인 추천장치에서 가장 중요하게 생각하는 개개인의 선호도에 대한 추정을 진행하는 문제를 해결한다고 해도, 본 발명과 같은 디지털 사이니지 시스템에서는 또 다른 중요한 문제가 존재한다. 바로 어떤 사용자가 키오스크(1)의 디스플레이부(2)를 주목할 것인가 하는 문제이다.
사용자가 한 명뿐인 상황에서는 고려 대상이 아니지만, 공공장소에 설치되는 디지털 사이니지 시스템에서는 이전 문제만큼 중요한 문제가 된다. 현재 키오스크(1)의 디스플레이부(2)를 주목하고 있지 않은 보행자도 잠재적 사용자가 될 수 있기 때문에 컨텐츠 선택에 영향을 미치도록 하는 것이 보다 바람직하다.
따라서, 본 발명의 관심도 추정부(30)는, 사용자의 성별, 나이 등 사용자 정보와, 이동방향, 주목시간, 주목횟수, 머문 시간 등 상황정보를 통해 관심도를 추정할 수 있다.
사용자의 이동방향을 di, 주목시간과 머문시간의 비율을 ra, 주목횟수를 fr, 머문 시간을 dw이라 하면, 다음 수학식 4와 같이 전체 사용자의 관심도를 추정할 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00010
각 사용자의 상황에 따른 집중도 함수 g를 정의하면, 각 사용자별 중요도 경중을 시스템에 적용할 수 있고, 이에 따라 전체 사용자 U에 대한 관심도를 추정할 수 있다.
추천부(40)는, 사용자에 대한 상황정보를 이용하여, 모든 컨텐츠의 예상 주목시간을 회귀 모델링(regression modeling)을 통해 예상하고, 이 예상 주목시간이 가장 긴 컨텐츠를 추천하여 디스플레이부(2)가 디스플레이하도록 할 수 있다.
이때, 추천부(40)는, 사용자가 두명 이상인 경우, 사용자의 예상 주목시간을 합병하여 전체적인 사용자를 만족시킬 수 있는 컨텐츠를 추천하여 디스플레이부(6)가 디스플레이하도록 할 수 있다.
사용자가 한명인 경우와 사용자가 복수인 경우를 각각 설명하기로 하자.
사용자가 한명인 경우, 추천부(40)는 컨텐츠별 주목시간이 컨텐츠의 선호도와 비례한다고 가정하고, 컨텐츠 주목시간을 선호도 레벨로 매핑할 수 있다. 이때, 추천부(40)는 각 컨텐츠에 대한 상황정보별 민감도(coefficient)를 추정하여 회귀모델을 구축할 수 있을 것이다.
수학식 4를 해결하기 위해 함수
Figure 112016006621781-pat00011
를 주목시간 회귀모델로 정의하면, 사용자 u가 아이템 i에 대해 가지는 추정 관심도
Figure 112016006621781-pat00012
는 다음 수학식 5와 같이 정의할 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00013
Figure 112016006621781-pat00014
는 상황
Figure 112016006621781-pat00015
에 대한 회귀계수이며, 각 상황의 독립변수에 대한 비중치가 된다. 이 비중치 벡터를 구하는 방법으로서 회귀분석을 사용할 수 있으며, 실제 수집된 데이터의 관심도
Figure 112016006621781-pat00016
와 추정 관심도
Figure 112016006621781-pat00017
와의 에러를 최소화하는 방향으로 학습이 진행될 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00018
Figure 112016006621781-pat00019
위 수학식 7을 이용하여 수집된 n개의 데이터로 학습을 진행하면 ci를 얻을 수 있고, 이는 에러를 최소화하는 선형모델의 파라미터가 된다.
한편, 사용자가 복수인 경우, 추천부(40)는 그룹 전체를 하나의 가상의 사용자라고 가정하고 컨텐츠의 주목시간을 예측하거나, 또는 개개인의 컨텐츠에 대한 주목시간을 예측한 후, 추천 컨텐츠 리스트를 합하여 그룹에 대한 컨텐츠를 추천할 수 있다. 그룹 전체를 하나의 가상의 사용자라고 가정하는 경우는, 위에서 설명한 바와 같으므로, 후자에 대해 설명하기로 한다.
그룹추천을 진행하기 위해 사용되는 상황정보인
Figure 112016006621781-pat00020
에 대해 각 상황정보가 실제 주목시간과의 관계를 나타내는 회귀계수를 구할 수 있다. 이때 추정하고자 하는 화면 관심도를
Figure 112016006621781-pat00021
라 하면, 다음과 같은 선형 수식을 정의할 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00022
Figure 112016006621781-pat00023
는 상황
Figure 112016006621781-pat00024
에 대한 회귀계수이며, 6가지 상황정보에 대한 독립변수에 대한 비중치이다. 이 비중치 벡터를 구하는 방법으로 회귀분석을 이용할 수 있으며, 실제 수집된 데이터의 관심도
Figure 112016006621781-pat00025
와 추정 관심도
Figure 112016006621781-pat00026
와의 에러를 최소화하는 방향으로 학습이 진행될 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00027
Figure 112016006621781-pat00028
수학식 10을 통해 결정되는 벡터 c는 특징들이 명목형 변수이므로, 같은 특성을 가지는 사람은 같은 값을 가진다. 따라서 이런 성질에 의해, 사용자에 따라 바뀌는 벡터
Figure 112016006621781-pat00029
로 다시 정의할 수 있다. 이와 같이 결정되는 회귀계수
Figure 112016006621781-pat00030
의 모든 경우의 수 중에서 가장 큰 회귀계수의 합을 가지는 집합을 찾는 과정을 수행한다. 각 회귀계수의 합에서 가장 큰 경우에서의 회귀계수의 합을 나누면, [0, 1]의 범위를 갖는 현재 상황에서의 사용자 u에 대한 화면 집중도 가중치
Figure 112016006621781-pat00031
를 구할 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00032
Figure 112016006621781-pat00033
이 가중치를 이용하여 나타나는 그룹 추천결과는 다음 수학식 13과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112016006621781-pat00034
그룹추천 합병을 통해 획득한 예상 관심도 벡터
Figure 112016006621781-pat00035
를 이용하여 사용자들에게 가장 높은 관심도를 보일 수 있는 컨텐츠를 디스플레이하게 할 수 있다. 이때 추천부(40)는 복수의 컨텐츠의 순서를 효과적으로 변경할 수 있다.
즉, 추천부(40)는, 예상 주목시간을 기반으로, 예상 주목시간이 긴 컨텐츠를 우선적으로 추천하여 디스플레이부(2)가 디스플레이하게 할 수 있으며, 현재 상황정보가 변경되는 경우 실시간으로 이를 반영하여 다른 컨텐츠를 디스플레이하게할 수 있다. 이때 현재 디스플레이되는 컨텐츠까지는 그대로 디스플레이되고, 이후에 디스플레이되는 컨텐츠부터 새롭게 예측된 주목시간을 기반으로 디스플레이할 수 있다.
이에 따라, 현재 상황에서 사용자들이 가장 흥미를 가질만한 컨텐츠를 우선적으로 디스플레이하게 되어, 효과적으로 디지털 사이니지를 운용할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 의하면, 현재 사용자의 선호도를 예측하여 사용자별 컨텐츠를 제공할 수 있으므로, 효과적인 디지털 사이니지 시스템을 구축할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
1: 키오스크 2: 디스플레이부
3: 카메라부 10: 시간정보 제공부
20: 상황정보 모델링부 30: 관심도 추정부
40: 추천부 50: 저장부

Claims (10)

  1. 디스플레이부;
    디스플레이부의 근처에 배치되어, 사용자에 대한 영상을 촬영하는 카메라부;
    시간정보를 제공하는 제공부;
    상기 영상 내의 사용자 정보 및 사용자의 이동방향, 주목시간, 주목횟수 및 머문 시간을 포함하는 상황정보를 결정하는 모델링부;
    상기 사용자 정보 및 상기 상황정보에 따라 관심도를 추정하는 추정부; 및
    상기 사용자 정보 및 상기 상황정보를 이용하여, 복수의 컨텐츠에 대한 예상 주목시간을 회귀 모델링을 통하여 결정하고, 예상 주목시간이 가장 긴 컨텐츠를 추천하여, 상기 디스플레이부에 제공하는 추천부를 포함하고,
    상기 추천부는, 복수의 컨텐츠에 대한 상황정보별 민감도를 추정하여 회귀 모델을 구축하고, 실제 수집된 관심도와 상기 추정부에 의해 추정된 관심도와의 에러를 최소화하는 방향으로 회귀 모델을 결정하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 추천부는,
    상황정보가 변경되는 경우 이를 반영하여 다른 컨텐츠를 추천하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 추천부는,
    현재 디스플레이되는 컨텐츠의 디스플레이가 종료된 경우에 다른 컨텐츠를 디스플레이하게 하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
  5. 디스플레이부;
    디스플레이부의 근처에 배치되어, 복수의 사용자에 대한 영상을 촬영하는 카메라부;
    시간정보를 제공하는 제공부;
    상기 영상 내의 복수의 사용자 정보 및 각 사용자에 대한 이동방향, 주목시간, 주목횟수 및 머문 시간을 포함하는 상황정보를 결정하는 모델링부;
    상기 복수의 사용자 정보 및 상기 각 사용자에 대한 상황정보에 따라 전체 사용자의 관심도를 추정하는 추정부; 및
    상기 복수의 사용자 정보 및 상기 각 사용자에 대한 상황정보를 이용하여, 복수의 컨텐츠의 예상 주목시간을 회귀 모델링을 통해 결정하고, 컨텐츠를 추천하여, 상기 디스플레이부에 제공하는 추천부를 포함하고,
    상기 추천부는, 각 사용자의 복수의 컨텐츠에 대한 예상 주목시간을 결정하고, 예상 주목시간이 각각 가장 긴 컨텐츠 리스트를 추천하고, 각 사용자의 복수의 컨텐츠에 대한 상황정보별 민감도를 추정하여 회귀 모델을 구축하고, 실제 수집된 관심도와 상기 추정부에 의해 추정된 관심도와의 에러를 최소화하는 방향으로 회귀 모델을 결정하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제5항에 있어서, 상기 추천부는,
    예상 주목시간이 가장 긴 컨텐츠를 우선적으로 추천하는 것을 특징으로 하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 추천부는,
    상황정보가 변경되는 경우 이를 반영하여 다른 컨텐츠를 추천하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 추천부는,
    현재 디스플레이되는 컨텐츠의 디스플레이가 종료된 경우에 다른 컨텐츠를 디스플레이하게 하는 디지털 사이니지 시스템에서 상황인지형 컨텐츠 추천장치.
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