KR101751708B1

KR101751708B1 - 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR101751708B1
Application number: KR1020120090263A
Authority: KR
Inventors: 오천인; 이한규; 정영호; 홍진우
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2012-08-17
Filing date: 2012-08-17
Publication date: 2017-07-11
Also published as: US20140053173A1; US8887186B2; KR20140023788A

Abstract

본 발명은 카메라를 통한 영상 인식 기반의 시청자 인식과 효율적인 데이터 수집 방법과 시청률 및 효과측정 서버에 시청자 인식 기반의 수집 데이터를 전송할 때의 전송 방법을 포함하는 시청행태 인식 기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템을 제공한다. 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방빕 및 시스템은 방송 콘텐츠를 시청하는 하나 이상의 시청자를 촬영한 시청자 영상을 입력 받고, 입력된 시청자 영상으로부터 하나 이상의 시청자를 인식하여 시청행태 정보를 생성하고, 생성된 시청행태 정보를 전달하는 시청행태 측정장치 및 수신된 시청행태 정보에 기초하여 각각의 시청자 개인별로 광고효과를 분석하여 광고효과 측정결과를 생성하여 전달하는 광고효과 측정 서버를 포함한다.

Description

시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR AUDIENCE RATING AND ADVERTISEMENT EFFECTS BASED ON VIEWING BEHAVIOR RECOGNITION}

본 발명은 시청자의 시청행태에 기초하여 시청률 및 광고 효과 측정 데이터를 분석하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라를 이용하여 수집된 영상으로부터 시청자의 시청행태 정보를 분석하고, 시청률 및 광고효과 데이터를 효율적으로 전송하는 방법 및 서버에서의 수신 데이터 분석 방법에 관한 것이다.

통신 기술과 다양한 미디어의 발전과 더불어 텔레비전을 통한 방송 통신 산업이 빠르게 발전해 왔다. 이러한 방송 통신 산업의 발전과 더불어 시청률 및 광고 효과 분석과 관련된 기술 또한 함께 발전해 오고 있다. 시청률은 방송의 효율성을 평가하기 위한 목적에서 시작되었으며, 방송사는 시청률을 통해 시청자의 방송 만족도를 파악한다. 특히, 방송사에 거액의 광고료를 내고 광고를 내보내는 광고주는 시청률 및 광고 효과에 민감할 수 밖에 없다.

현재 TV 시청률과 방송광고의 효과측정은 지상파와 케이블 등 노출형 매체에 관해서 AGB닐슨 미디어리서치와 TNmS 멀티미디어 이렇게 두 개의 조사기관에 의해서 이뤄지고 있다. 두 기관에서 시청률을 조사하는 방법은 먼저, 시청률을 조사하기 위한 표본 집단을 선정하고, 이들 표본 집단에 피플미터(people meter)를 설치하여 조사하는 방법을 사용한다.

현재 사용되는 피플미터를 사용하여 시청률을 조사하는 방법은 지역/나이/성별/학력 별로 고르게 분포되어 모집단의 대표성을 가지는 표본 집단을 선정한 뒤 표본 집단에 제공된 방송 프로그램 및 광고 소재에 대한 시청 행태 정보를 피플미터를 통해 수집한다. 그리고 피플미터를 통해 수집된 데이터를 광고 효과 측정 서버에 전달하고, 프로그램과 광고의 실제 노출을 모니터링 한 결과와 함께 그 효과를 측정 및 분석하여 리포트하는 단계를 거치게 된다.

이러한 피플 미터를 이용한 시청률 및 광고 효과 측정 방법은 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 특히, 표본 집단의 협조 정도에 따라 신뢰도의 차이가 발생하게 된다. 피플 미터는 방송을 시청하는 시청자가 본인에 해당하는 버튼을 눌러 사용자가 누구인지 응답을 입력한 후 방송을 시청해야 하며, 채널 전환 시에도 사용자가 누구인지 응답을 주어야 한다. 또한, 2인 이상 시청하는 경우, 다수의 사용자 모두에 해당하는 응답을 입력해야 한다. 이러한 피플 미터의 특징 때문에, 사용자의 협조 여부에 신뢰도가 큰 영향을 받는다. 예를 들어, 다수의 사용자가 시청하면서도, 한명의 사용자만 입력하거나 시청하는 사용자가 변경되어도 사용자 변경 응답을 입력하지 않을 수 있다. 이와 같은 이유로 개인별 시청률은 가구별 시청률에 평균 가구원수의 곱으로 간주하고 있을 정도로 정확도에 문제가 있는 상황이다.

최근의 피플미터는 TV의 전원만 켜져 있고 실제 시청자가 없을 때, 시청이력이 기록되는 것을 방지하기 위하여 적외선 센서와 같은 측정 모듈을 탑재하고 있지만 시청자가 자고 있다거나 TV를 응시하고 있지 않을 경우에 대해서는 여전히 한계점을 가지고 있다. 특히, 광고 시청에 있어서 시청자의 대다수가 광고 초 중반에는 TV를 응시하지 있지 않다가 방송 프로그램 시작시간이 가까워 질수록 광고에 대한 집중도가 높아지는 시청 행태를 보이고 있음에도 불구하고 채널을 전환하지만 않으면 광고를 시청했다고 간주하므로 실제 시청률과 측정 시청률에는 차이가 존재하게 된다.

그리고, 측정 데이터 수집에 있어서, 직접 버튼을 눌러 시청자를 입력하는 방법은 다양한 동작을 빠르게 하기 어렵고 TV와의 인터페이스 반응 속도도 직접 클릭이나 터치방식에 비해 현저히 느리기 때문에 수집되어야 할 데이터가 수집되지 못하는 경우도 발생한다. 또한, 시청자의 협조에 의존하게 되므로, 협조 여부에 따라 신뢰도가 달라질 수 있다.

기존 효과측정 지표는 단순 시청 이력을 바탕으로 시청률, 중복 여부에 관계없이 모든 매체에 노출된 광고의 총 합인 Imp(impression), 파급력/인지도를 예상할 수 있는 지표로 특정기간 동안 광고에 한번 이상 노출된 수를 측정하는 도달률(reach), 광고소재 교체 주기의 판단에 사용되는 특정 가구의 광고 노출 횟수인 주기, 광고가 얼마나 효율적으로 집행되는지를 보여주는 도달률 1%에 소요되는 비율인 CPR(Cost Per Reach), 광고가격 책정에 사용되는 CPM(Cost Per Mile) 등이 있다. TV광고의 일반적인 노출 시간이 15초임을 감안하면 상기의 지표들을 현재의 방법으로 산출하는 것은 실제 광고 시청과 차이를 초래할 수 있다. 게다가 현재의 시청 이력은 사실상 분 단위로 의미 있는 데이터를 분석하고 있어 정확한 광고 시청률 및 효과 측정을 위해서는 초 단위의 분석이 이루어져야 하며 이에 따른 효율적인 데이터 저장 및 전송 기법도 필요하다.

본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 카메라를 통한 영상 인식 기반의 시청자 인식과 효율적인 데이터 수집 방법과 시청률 및 효과측정 서버에 시청자 인식 기반의 수집 데이터를 전송할 때의 전송 방법을 포함하는 시청행태 인식 기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템은 시청행태 측정장치 및 광고효과 측정 서버를 포함한다.

시청행태 측정장치는 현재 방송중인 방송 콘텐츠의 정보를 확인하고, 방송 콘텐츠의 정보를 전달하는 정보 수집부, 방송 콘텐츠를 시청하는 하나 이상의 시청자를 촬영한 시청자 영상을 입력 받고, 입력된 시청자 영상으로부터 하나 이상의 시청자를 인식하여 시청자 인식정보를 생성하여 전달하는 시청자 인식부 및 수신된 시청자 인식정보 및 콘텐츠의 정보를 이용하여 하나 이상의 시청자의 시청행태 정보를 생성하고, 생성된 시청행태 정보를 전달하는 데이터 처리부를 포함한다.

데이터 처리부는 시청행태 정보에 변화가 없는 경우 시청행태 정보를 저장하지 않고, 변화가 발생할 경우에만, 상기 시청행태 정보를 저장한다. 그리고 미리 설정된 전송조건을 만족하는 경우에만, 상기 생성된 시청행태 정보를 전달한다.

또한, 수신된 시청자 인식정보를 이용하여 하나 이상의 시청자의 얼굴 영역을 저장된 개인정보와 비교하여 저장된 개인정보에 포함된 등록 시청자와, 저장된 개인정보에 포함되지 않은 미포함 시청자를 구분하여 시청행태 정보를 생성할 수 있다. 그리고 수신된 시청자 인식정보를 이용하여 하나 이상의 시청자의 시선을 파악하여, 시선이 방송 콘텐츠를 향하는 시청자와 시선이 방송 콘텐츠를 향하지 않는 시청자를 구분할 수 있다.

광고효과 측정 서버는 수신된 시청행태 정보에 기초하여 등록 및 미등록 시청자로 구분하고, 실제 방송 콘텐츠를 시청하는 시선이 방송 콘텐츠를 향하는 시청자와 시선이 방송 콘텐츠를 향하고 있지 않은 시청자로 구분하여 각각의 시청자 개인별로 광고효과를 분석하여 광고효과 측정결과를 생성하여 전달하는 광고효과 분석부 및 수신된 광고효과 측정결과를 외부의 사용자에게 전달하는 광고효과 전송부를 포함한다.

본 발명에 따른 시청행태 측정 방법은 먼저, 수신된 전송방식 설정정보에 기초하여 전송 방식을 설정하고, 영상입력장치를 통해 입력된 시청자 영상으로부터 시청행태를 인식한다. 그리고 인식된 시청행태가 변화하면 인식된 시청행태의 정보를 저장하고, 데이터 전송을 위한 전송조건을 확인하며, 전송조건을 만족하는 경우 인식된 시청행태의 정보를 광고효과 측정 서버로 전달한다.

본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템은 카메라를 이용하여 시청자 행태인식을 수행하므로 다수의 시청자에 대한 시청행태 인식이 동시에 가능하고 사용자의 협조 여부에 관계 없이 정확한 시청 이력 수집이 가능하다. 또한 데이터 수집에 있어서 시청자 인식의 변화가 있을 경우에만 데이터를 저장하고 시스템 환경과 제공 서비스 목적에 따라 데이터 전송 설정을 조절하여 효율적인 전송과 다양한 서비스 요구에 대응이 가능해진다. 그리고, 시청자 인식 기법을 통해 시청자 수, 시청 시간 등을 방송 콘텐츠 및 광고 콘텐츠 효과 측정 지표로 새롭게 설정하고 이를 기반으로 Imp, 도달률 및 주기 등의 파생 광고 효과 측정 지표들을 더욱 정확하게 측정할 수 있다. 게다가 기존의 가구 단위의 효과 측정을 개인단위로 정확하게 확대하여 측정하며, 광고 콘텐츠 자체에 대한 시청률 및 효과 측정도 가능하게 된다.

도 1은 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고 효과 분석 시스템의 일 실시예의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시청행태 측정장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고효과 측정 서버의 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고 효과 측정 데이터 분석 시스템의 Push 방식 데이터 전송 방법의 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 실시예에서의 기능 및 효과를 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자 또는 운용자의 의도 또는 업계의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 명시된 경우에는 명시된 정의에 따르며, 구체적으로 명시하지 않는 경우, 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고 효과 분석 시스템의 일 실시예의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고 효과 분석 시스템은 시청행태 측정장치(110) 및 광고효과 측정 서버(130)를 포함한다.

시청행태 측정장치(110)는 카메라와 같은 영상입력장치를 통해 시청자 영상을 생성하고, 시청자 영상으로부터 시청자를 인식하고 분석하여 시청행태 정보를 생성한다. 그리고 생성된 시청행태 정보를 광고효과 측정 서버(130)로 전송한다

광고효과 측정 서버(130)는 시청행태 측정장치(110)로부터 전달된 시청행태 정보에 기초하여 광고효과를 분석하고 그 결과를 광고주, 대행사, 매체사 및 미디어렙과 같은 사용자에게 제공한다. 시청행태 측정장치(110) 및 광고효과 측정 서버(130)는 후술하는 도 2 및 도 3에서 상세히 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시청행태 측정장치의 구성도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 시청행태 측정장치(110)는 시청자 인식부(111), 데이터 처리부(112)를 포함하고, 정보 수집부(113)를 더 포함할 수 있다.

정보 수집부(113)는 종래의 피플미터 방식으로 시청자 정보를 수신한다. 각 시청자에 대응하는 입력 버튼을 통해 시청자를 파악하고 시청자의 숫자 및 채널 변경 등의 정보를 수신할 수 있다. 정보 수집부(113)는 시청자 정보를 수신하여 데이터 처리부(112)로 전달한다.

시청자 인식부(111)는 영상입력장치를 통해 하나 이상의 시청자 영상을 획득하고, 획득한 시청자 영상을 영상 분석하여 시청자를 인식한다. 그리고 인식된 시청자 정보를 데이터 처리부(112)로 전달한다. 영상입력장치는 카메라와 웹캠과 같은 영상을 생성할 수 있는 장치를 모두 포함할 수 있다. 시청자 인식부(111)는 시청자 영상으로부터 생성된 시청자 인식정보를 데이터 처리부(112)로 전달한다.

데이터 처리부(112)는 시청자 인식부(111)로부터 수신된 시청자 정보를 가공하여 광고효과 측정 서버(130)으로 전달한다. 시청자 인식부(111)로부터 수신된 시청자 인식정보 및 정보 수집부(113)로부터 수신된 시청자 정보를 이용하여 시청행태 정보를 생성한다. 그리고 생성된 시청행태 정보는 광고효과 측정 서버로 전달된다.

데이터 처리부(112)는 전달된 시청자 인식정보에 포함된 하나 이상의 인식된 시청자의 얼굴 영역을 분석한다. 시청자의 얼굴 영역을 분석함으로써, 해당 시청자의 얼굴 형상을 파악할 수 있으며, 해당 시청자의 시선이 향하는 방향을 확인하여 시청자가 현재 방송되는 프로그램에 집중하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 또한 시청자의 연령 및 성별을 구분할 수 있다.

데이터 처리부(112)는 해당 시청자의 얼굴 형상을 저장된 개인정보와 비교하여 해당 시청자를 식별할 수 있다. 식별된 시청자는 크게 등록 시청자와 미등록 시청자로 나눌 수 있다. 등록 시청자는 미리 등록 절차를 거쳐 데이터 처리부(112) 및 광고효과 측정 서버(130)에 개인정보가 저장되어 있는 시청자를 의미한다. 따라서 등록 시청자는 식별 만으로 성별, 나이, 지역 등의 정보를 파악할 수 있다. 또한 해당 시청자의 ID만을 광고효과 측정 서버(130)로 전달하여 성별, 나이, 지역 등의 인구통계학적 정보를 분석할 수 있다. 미등록 시청자는 식별만으로 시청자 정보를 파악할 수 없지만 개인별 시청률에는 영향을 미치므로 정확한 광고효과 측정지표 계산을 위해서 고려되어야 할 대상이다.

데이터 처리부(112)는 등록 및 미등록 시청자의 총 수 및 각각의 시청자의 시청행태 정보를 수집한다. 수집은 초 단위와 같이 일정 설정 시간 단위로 이루어진다. 시청자 수를 파악하는 방법은 크게 두 가지 방법을 사용할 수 있다. 먼저 각 시청자의 얼굴 영역을 분석하여 해당 시청자의 시선이 방송 프로그램으로 향하는 시청자 즉, 실제 방송을 시청하는 시청자만을 파악한다. 이러한 경우는 실제 방송 프로그램에 집중한 시청자만을 파악하는 것이다. 또 다른 방법은 시청자의 시선과 상관없이 인식된 모든 시청자의 수를 파악하는 것이다. 시청 여부와 관계없이 인식된 총 사람 수를 파악하는 이유는 직접 눈으로 시청하지 않고, 방송을 귀로 듣기만 하는 시청자도 시청률로 계산하는 경우 사용할 수 있기 때문이다.

시청행태 정보는 사용자가 TV의 어느 부분을 바라보는지 픽셀 혹은 일정 간격으로 나누어진 구역 단위로 분석되는 스크린 위치 정보와 시청자의 몰입도 등을 포함할 수 있다.

데이터 처리부(112)가 수집한 하나 이상의 시청자 인식정보 및 시청자 정보는 광고효과 측정 서버(130)과 동기화된 기준시를 사용하여 초 단위와 같은 일정 설정 시간 단위로 기록 된다.

그리고 데이터 처리부(112)에 등록된 시청자 수의 최대치는 특별한 제한은 없으나, 통계청의 가구당 가구원수 조사를 7인까지 하고 있으며, 조사 결과에 따르면 6인 이하 가구수가 99.6% 이상이므로 7인을 기준으로 시청자를 등록 가능하게 하는 것이 바람직하다.

데이터 처리부(112)가 수집한 데이터의 저장은 초 단위와 같은 일정 시간단위로 이루어 질 수 있다. 하지만 시청여부가 반영된 실제 시청자 수의 변화가 있을 때 즉, 시청행태가 변화할 때에만 저장하여 저장 효율을 높일 수 있다. 화면을 응시하지 않는 경우 시청행태의 시청위치, 몰입도 등의 세부적인 측정은 의미가 없기 때문이다. 예를 들어 한 시청자가 특정 프로그램을 오후 3시부터 3시 10분까지 시청할 때, 시청자 수의 변동 없이 해당 시청자만이 시청을 계속한 경우, 3시 10분까지의 시청 행태 기록은 3시에 기록된 시청 행태 기록과 동일하다. 따라서 모든 기록을 저장할 필요 없이 3시의 시청 행태 기록만을 저장하고, 변화가 발생하면 발생 시간과 변화 내용만을 저장할 수 있다.

물론 Null 데이터와 구분하기 위해 동일 데이터임을 표시하거나 시청 이력이 없을 때 Null을 표시하는 등의 조치는 필수적이다. 시청자의 시청 행태는 일정 시간 동일하게 유지되거나 반대로 수시로 변화할 수 있으므로, 상술한 내용과 같이 변화가 발생하는 경우만을 저장하는 방법을 적용하면 수집되는 데이터의 양을 줄일 수 있으며, 해당 데이터를 광고효과 조사 서버(130)로 전달할 때 전송부하 또한 줄어드는 효과를 얻을 수 있다.

시청행태 정보 저장 표의 일례

날짜	시간	총 시청자수	실제 시청자수	제1 시청자 (A1)	제2 시청자 (A2)	제3 시청자 (A3)	제4 시청자 (A4)	제5 시청자 (A5)	제6 시청자 (A6)	제7 시청자 (A7)
2012-03-28	15:00:00	5	4	100001		100003		100005
2012-03-28	15:00:01	4	4	100001		100003		100005
2012-03-28	15:00:02	3	2	100001		100003		100005
2012-03-28	15:00:03	1	1	100001
2012-03-28	15:00:04	1	1	100001
2012-03-28	15:00:05	2	1	100001
2012-03-28	15:00:06	7	5				100004	100005	100006	100007
2012-03-28	15:00:07	7	3				100004	100005	100006	100007

표 1을 참조하면, 등록된 7명의 시청자에 대해 초 단위로 시청 여부를 기록하고 있다. 총 시청자 수는 시청자 인식부(111)를 통해 인식된 모든 시청자의 수를 나타내고, 실제 시청자수는 시선이 프로그램을 방송하는 TV화면을 향하는 시청자의 수이다. 제1 내지 제7 시청자는 7명의 등록된 시청자를 나타내며, 등록된 각 시청자의 하부 항목(예를 들어, 제1 시청자의 하부 항목인 100001)은 시청자의 ID를 나타낸다. 1행에서 총 시청자수는 5명이고 등록된 시청자는 A1, A3 및 A5 이렇게 3명이므로 2명은 등록되지 않은 다른 가족 구성원에 해당하는 시청자이다. 그리고 실제 시청자는 4명이므로 1명의 시청자는 TV 단말기 앞에 있지만 TV화면을 응시하고 있지 않음을 알 수 있다. 등록된 구성원에 대해서는 하위 기록 항목으로 시청행태에 대한 부가 정보를 저장한다. 시청행태에 대한 부가 정보는 표2와 같이 저장될 수 있다. 저장 데이터의 구성은 시스템 특성이나 편의에 따라 변경이 가능하다.

등록 시청자 부가 정보 저장표의 일례

A1
ID	시청위치	몰입도
100001	200.300	90%

데이터 처리부(112)와 광고효과 측정 서버(130)는 서로 시간이 동기화 되어 있다. 시청자 인식부(111)에 의해 수집된 데이터와 정보 수집부(113)에 의해 수집된 데이터는 서로 병합되어 전송될 수 있으며, 필요에 따라서 별도로 전송될 수 있다. 시청자의 수가 변화하거나 채널이 변경되는 등의 이벤트가 발생하여 데이터를 전송할 때, 정보 수집부(113) 및 시청자 인식부(111) 각각에서 이벤트가 발생하는 시점이 서로 다를 수 있기 때문이다. 예를 들어 새로운 시청자가 방송을 시청하기 시작하면 시청자 인식부(111)는 영상 분석을 통해 새로운 시청자를 바로 파악하여 데이터를 추가할 수 있다. 하지만 정보 수집부(113)는 새로운 시청자로부터 입력 신호를 수신해야만 새로운 시청자를 인식 할 수 있기 때문에 둘 사이에는 시간 차이가 발생할 수 있다. 그러나 광고효과 측정 서버(130)에서 이 두 데이터를 분석하기 위해서는 동일 시간에서의 데이터 비교를 해야 하기 때문에 전송 시 동기화된 시간 정보를 함께 전송해야 한다.

데이터 처리부(112)는 크게 두 가지 방법으로 시청행태 정보를 광고효과 측정 서버(130)로 전달할 수 있다. 첫 번째 방법은 광고효과 측정 서버(130)로부터 데이터 요청이 있을 때 데이터를 전송하는 Pull방식이고, 두 번 째 방법은 일정 시간 동안 데이터 처리부(112)에서 수집한 데이터를 광고효과 측정 서버(130)로 일방적으로 전송하는 Push방식이다. Push방식 및 Pull방식의 세부 설정 및 Push방식 또는 Pull 방식 중에서 하나의 방식을 선택하는 설정은 광고효과 측정 서버로부터 수신된 전송방식 설정정보에 기초하여 설정될 수 있다.

데이터 처리부(112)의 Push 방식의 데이터 전송 방법은 데이터 변화 시점, 광고 콘텐츠 종료 시간 및 방송 콘텐츠 일정 시간 노출 알림과 같은 이벤트가 발생했을 경우에만 데이터를 광고효과 측정 서버(130)에 전달한다. 시청 행태의 경우 일부 데이터는 초마다 그 값이 계속적으로 변할 수 있는데 일정 범위 내에 변화는 정규화 된 값으로 대표하여 저장하고 전송함으로써 전송 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어 광고콘텐츠의 경우 15~30초 정도의 짧은 노출시간을 가지므로 실시간으로 시청률 및 광고효과측정 데이터 서비스를 제공하기 위해서는 초 단위로 계속적인 시청자 행태 모니터링을 필요로 한다. 하지만 시청 행태 정규화 데이터 값의 변화가 있을 때에만 저장하면 저장 효율을 높일 수 있다.

데이터가 저장 될 때마다 동시에 전송하는 경우는 시청 행태 변화에 따른 데이터 저장 동작 자체를 이벤트로 인식하여 저장된 데이터를 광고효과 측정 서버(130)에 전달한다. 예를 들어, 광고 콘텐츠 노출이 완료되는 시점, 분당 시청률 측정에 사용되는 방송 콘텐츠의 일정 시간 노출이 완료되는 시점이 이벤트로 사용된다면 시청행태 변화에 따른 데이터 저장이 누적하여 이루어지고 난 뒤에 한꺼번에 전송되게 된다.

데이터 처리부(112)는 광고효과 측정 서버(130)로부터 수신된 전송방식 설정정보에 기초하여 Push 방식의 설정 값을 변경할 수 있다. Push 방식 데이터 전송방법은 후술하는 도 4에서 설명하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광고효과 측정 서버의 구성도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 광고효과 측정 서버는 광고효과 분석부(131) 및 광고효과 전송부(133)를 포함한다.

광고효과 분석부(131)는 수신된 시청행태 정보에 기초하여 광고효과를 분석한다. 시청행태 측정장치로부터 시청행태 정보를 전달 받으면 광고효과 분석부(131)는 등록된 시청자 중 실제 시청중인 시청자 수, 등록되지 않은 시청자 수 등의 정보를 포함하는 시청자 인식정보 및 정보 수집부를 통해 종래의 방식으로 수집되는 시청자 정보와 연결하여 콘텐츠 시청 시간도 다양하게 추출할 수 있다. 시청자 인식 정보 및 시청자 정보의 연결은 동기화된 시간정보로 가능하다. 기준시에 의해 동기화 된 시간정보를 기반으로 지상파의 경우는 방송/광고 콘텐츠의 편성표를, VoD의 경우 시청자가 프로그램을 로딩한 시간과 전송받은 데이터를 각각 비교하여 시청률을 비롯한 광고효과 지표 등을 계산할 수 있다.

광고효과 분석부(131)는 수신된 시청행태 정보에 포함된 콘텐츠의 종류 및 노출 시간을 포함하는 콘텐츠 시청 데이터와 시청자 인식 정보를 연결하여 두 데이터를 함께 사용하기 때문에, 광고 콘텐츠의 시청 시간과 시청률 및 개인별 시청률을 정확하게 산출할 수 있다. 이를 한 가구가 아닌 광고효과 분석 서버(130)에 데이터를 전송하는 모든 가구로 보면 콘텐츠의 초당 순간 개인별 시청률을 계산할 수 있으며, 등록 시청자의 경우 개인 정보가 등록되어 있으므로, 개인 정보와 비교하여 광고 시청자들의 유형 분석도 가능해진다.

예를 들어, 시청자 인식 정보는 어느 한 가구에서 A자동차 광고를 처음 1초 동안은 4명이 실제로 시청을 했으며, 4명 중 한명은 등록되지 않은 미등록 시청자이고, 1명은 TV앞에 있으나 시선은 TV를 향하지 않고 있는 시청자라는 정보를 포함할 수 있다.

또한, 개인별 시청시간을 통해 총 시청 시간 합을 산출할 수 있다. 예를 들어, 광고주가 15초짜리 A자동차 광고를 총 10개의 방송 콘텐츠에 붙여서 10회를 10가구 즉, 총 15,000초를 노출 시켰을 때 시청자 인식을 통한 10가구의 개인 시청 시간을 모두 더한 값이 1천초라면 1/15로 광고 노출 대비 시청시간 비율을 계산할 수 있는 것이다. 이를 활용하면 광고주는 더욱 직관적으로 정확한 광고 효과를 파악할 수 있게 된다.

기존의 광고 지표 중에서 파급력/인지도를 예상할 수 있는 특정기간 동안 광고에 한번 이상 노출된 수를 측정하는 도달률(Reach), 광고소재 교체 주기의 판단에 사용되는 특정 가구의 광고 노출 횟수인 주기(Frequency)는 굉장히 중요한 요소이다. 광고효과 분석부(131)는 시청행태 정보를 이용하여 특정 개인에게 광고가 얼마나 노출 되었는지를 초단위로 측정하여 계산 된 개인별 도달률 및 주기를 얻을 수 있다. 개인별 도달률 및 주기는 종래의 가구별 도달률 및 주기보다 더욱 신뢰도를 가질 수 있다.

광고효과 분석부(131)는 수신된 시청행태 정보를 이용하여 개인별 시청률, 연령별 시청률, 성별 시청률, 광고 콘텐츠 시청 시간의 합/비율, 방속 콘텐츠 시청 시간 합/비율, 개인별 도달률/주기 및 개인별 노출(Impression) 등을 포함하는 광고효과 지표를 생성할 수 있다. 또한 기존의 지표에 시청자 인식 정보를 적용한 다양하고 정확한 지표 산출이 가능하다. 광고효과 분석부(131)에서 생성된 광고효과 측정결과는 광고효과 전송부(133)로 전달된다.

광고효과 전송부(133)는 광고효과 분석부(131)로부터 수신된 광고효과 측정결과를 광고주, 대행사, 방송매체사 및 미디어렙과 같은 해당 결과를 필요로 하는 사용자에게 전달한다.

도 4는 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고 효과 측정 데이터 분석 시스템의 Push 방식 데이터 전송 방법의 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고 효과 측정 데이터 분석 시스템의 Push 방식 데이터 전송 방법은 먼저 광고효과 측정 서버로부터 전송방식 설정정보를 수신한다(401). 수신된 전송방식 설정정보는 Pull 방식 또는 Push 방식의 설정 정보를 포함하며, 데이터 전송 조건인 이벤트에 대한 설정 정보를 포함할 수 있다. 데이터를 전송하는 조건인 이벤트에 대한 설정 정보로서, 광고 콘텐츠 종료 시간, 방송 콘텐츠 노출 시간 및 일정한 시간 등을 포함할 수 있다. 광고 콘텐츠 종료 시간은 매 광고 콘텐츠가 종료하는 시점을 이벤트로 설정하기 위한 설정 정보이고, 방송 콘텐츠 노출 시간은 시청자가 방송 콘텐츠에 노출된 일정한 시간 간격을 이벤트로 설정하기 위한 설정 정보를 나타낸다.

수신된 전송방식 설정정보에 기초하여 세부 전송 방식을 설정한다(402). 수신된 전송방식 설정정보에 기초하여 데이터 전송 방식을 Pull 방식 또는 Push 방식 중에서 어느 하나의 방식을 선택한다. Push 방식으로 설정되면, 일정 시간 동안 수집한 데이터를 이벤트가 발생 시 서버로 일방적으로 전송하게 된다. 그리고 전송방식 설정정보에 기초하여 이벤트의 조건을 설정한다.

다음으로 인식된 시청자 정보로부터 시청행태를 인식한다(403). 영상입력장치를 통해 수신된 시청자 영상으로부터 인식된 시청자를 분석하여 시청자의 시청행태를 인식하고, 시청자의 시청행태에 기초하여 시청행태 정보를 생성한다. 시청자의 시청행태를 파악하는 방법은 시청자 영상으로부터 시청자의 수를 파악하고, 각각의 시청자의 등록 여부를 확인한다. 그리고 각 시청자의 얼굴 영역을 분석하여 시청자의 시선이 방송 프로그램을 향하고 있는지 여부를 통해 몰입도를 확인한다. 시청자의 시청행태로부터 생성된 시청행태 정보는 등록 또는 미등록 시청자의 수, 시청하는 방송 프로그램 정보, 채널 정보 및 시청자의 시선에 따른 몰입도 등을 포함할 수 있다.

다음으로 인식된 시청행태의 변화여부를 확인한다(404). 시청행태의 변화는 시청자의 수, 시청 프로그램, 방송 채널, 시청 위치 및 몰입도 등의 변화를 의미한다. 그리고 인식된 시청행태가 변화하면, 변화된 시청행태를 저장한다(405). 시청행태에 변화가 없다면, 변화가 없는 시간 동안의 데이터는 모두 동일하기 때문에 매 시간 간격마다 데이터를 저장할 필요 없이 시청행태가 변화할 때 마다 데이터를 저장하는 것이 더욱 효율적일 수 있다. 즉, 변화가 발생하는 경우만을 저장하는 방법을 적용하면 수집되는 데이터의 양을 줄일 수 있으며, 해당 데이터를 전달할 때 전송부하 또한 줄어드는 효과를 얻을 수 있다. 만약 시청행태가 변화하지 않았다면 계속 시청행태를 인식한다.

다음으로 데이터 전송을 위한 이벤트가 시청행태 변화로 설정되어 있는지 여부를 확인한다(406). Push 방식의 데이터 전송 방법은 이벤트가 발생했을 경우에만 데이터를 광고효과 측정 서버에 전달한다. 먼저 데이터를 전송하기 위한 이벤트의 조건이 시청행태 변화로 설정되어 있는지 확인한다. 이벤트의 조건이 시청행태 변화로 설정되어 있으면, 저장한 시청행태 정보를 광고효과 측정 서버로 전송한다(208).

만약 데이터 전송을 위한 이벤트 조건이 시청행태 변화로 설정되어 있지 않다면, 이벤트 조건이 일정한 콘텐츠 노출 시간인지 여부를 확인한다(407). 이벤트 조선에 시청행태 변화로 설정되어 있지 않다면 다른 이벤트 조건을 검색하여, 해당 이벤트 조건이 만족할 경우 데이터를 전송한다. 만약 이벤트 조건이 일정한 콘텐츠 노출 시간이면, 미리 설정된 콘텐츠 노출 시간마다 저장된 시청행태 정보를 광고효과 측정 서버로 전송한다(408).

이상 바람직한 실시 예를 들어 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 전술한 실시 예에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형이 가능하다.

110: 시청행태 측정장치
111: 시청자 인식부
112: 데이터 처리부
113: 정보 수집부
130: 광고효과 측정 서버
131: 광고효과 분석부
133: 광고효과 전송부

Claims

현재 방송중인 방송 콘텐츠의 정보를 확인하여 방송 콘텐츠 정보를 생성하는 정보 수집부;
상기 방송 콘텐츠를 시청하는 하나 이상의 시청자를 촬영한 시청자 영상을 입력 받고, 상기 입력된 시청자 영상으로부터 상기 하나 이상의 시청자를 인식하여 시청자 인식정보를 생성하는 시청자 인식부; 및
상기 시청자 인식정보 및 상기 방송 콘텐츠 정보를 이용하여 상기 하나 이상의 시청자의 시청행태 정보를 생성하는 데이터 처리부;
를 포함하며,
상기 데이터 처리부는 상기 시청행태 정보를 Pull방식 및 Push방식 중에서 어느 하나의 방식을 선택하여 외부에 전달하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 정보 수집부는,
상기 시청자로부터 시청자 정보를 입력 받아 상기 데이터 처리부로 전달하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
상기 시청행태 정보에 변화가 없는 경우 상기 시청행태 정보를 저장하지 않고, 상기 시청행태 정보에 변화가 발생하면, 상기 시청행태 정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
수신된 상기 시청자 인식정보를 이용하여 상기 하나 이상의 시청자의 얼굴 영역을 저장된 개인정보와 비교하여 미리 저장된 개인정보에 포함된 등록 시청자와, 상기 저장된 개인정보에 포함되지 않은 미포함 시청자를 구분하여 시청행태 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
수신된 전송방식 설정정보에 따라 미리 설정된 전송조건을 만족하는 경우에만, 상기 생성된 시청행태 정보를 전달하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는,
수신된 상기 시청자 인식정보를 이용하여 상기 하나 이상의 시청자의 시선을 파악하여, 시선이 상기 방송 콘텐츠를 향하는 시청자와 시선이 상기 방송 콘텐츠를 향하지 않는 시청자를 구분하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 6항에 있어서,
상기 데이터 처리부는 시선이 방송 콘텐츠를 향하는 시청자만의 시청행태 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 시청행태 정보는 시청자의 수, 시청자의 시선, 방송 콘텐츠 정보, 및 시청위치 중에서 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
제 1항에 있어서,
상기 시청행태 정보는 상기 시청자 인식정보 및 상기 방송 콘텐츠 정보의 동기화된 시간 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정장치.
수신된 시청행태 정보에 기초하여 등록 및 미등록 시청자로 구분하고, 실제 방송 콘텐츠를 시청하는 시선이 상기 방송 콘텐츠를 향하는 시청자와 시선이 상기 방송 콘텐츠를 향하고 있지 않은 시청자로 구분하여 각각의 시청자 개인별로 광고효과를 분석하여 광고효과 측정결과를 생성하는 광고효과 분석부; 및
상기 광고효과 측정결과를 외부의 사용자에게 전달하는 광고효과 전송부;
를 포함하며,
상기 광고효과 전송부는 상기 광고효과 측정결과를 Pull방식 및 Push방식 중에서 어느 하나의 방식을 선택하여 외부의 사용자에게 전달하는 것을 특징으로 하는 광고효과 측정 서버.
제 10항에 있어서,
상기 광고효과 분석부는,
상기 수신된 시청행태 정보에 포함된 방송 콘텐츠 정보 및 시청자 인식정보를 연결하여 개인별 광고 콘텐츠의 시청 시간과 시청률을 획득하는 것을 특징으로 하는 광고효과 측정 서버.
제 10항에 있어서,
상기 광고효과 분석부는,
상기 시청행태 정보에 포함된 동기화 된 시간정보를 이용하여 시청자 인식정보 및 방송 콘텐츠 정보를 동기화하는 것을 특징으로 하는 광고효과 측정 서버.
수신된 전송방식 설정정보에 기초하여 전송 방식을 설정하는 단계;
영상입력장치를 통해 입력된 시청자 영상으로부터 시청행태를 인식하는 단계;
상기 인식된 시청행태가 변화하면 상기 인식된 시청행태 정보를 저장하는 단계; 및
데이터 전송을 위한 소정의 전송조건이 만족하는지의 여부를 판단하고, 전송조건을 만족하는 경우 상기 인식된 시청행태 정보를 전달하는 단계;
를 포함하며,
상기 인식된 시청행태 정보를 전달하는 단계는 상기 인식된 시청행태 정보를 Pull방식 및 Push방식 중에서 어느 하나의 방식을 선택하여 외부의 사용자에게 전달하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정 방법.
제 13항에 있어서,
상기 시청행태 정보는 시청자의 수, 시청자의 시선, 방송 콘텐츠 정보, 및 시청위치 중에서 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정 방법.
제 13항에 있어서,
상기 전송방식 설정정보는,
데이터를 요청하는 경우에만 상기 시청행태 정보를 전송하는 방법에 대한 정보 및 상기 전송조건을 만족하는 경우에만 상기 시청행태 정보를 전송하는 방법에 대한 정보 중에서 적어도 어느 하나의 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 시청행태 측정 방법.
방송 콘텐츠를 시청하는 하나 이상의 시청자를 촬영한 시청자 영상으로부터 시청자 인식정보를 생성하고, 상기 시청자 인식정보를 이용하여 상기 하나 이상의 시청자의 시청행태 정보를 생성 및 전달하는 시청행태 측정장치; 및
수신된 상기 시청행태 정보에 기초하여 등록 및 미등록 시청자로 구분하고, 실제 방송 콘텐츠를 시청하는 시선이 방송 콘텐츠를 향하는 시청자와 시선이 방송 콘텐츠를 향하고 있지 않은 시청자로 구분하여 각각의 시청자 개인별로 광고효과를 분석하여 광고효과 측정결과를 생성하고, 생성된 상기 광고효과 측정결과를 외부의 사용자에게 전달하는 광고효과 측정 서버;
를 포함하며,
상기 광고효과 측정 서버는 상기 광고효과 측정결과를 Pull방식 및 Push방식 중에서 어느 하나의 방식을 선택하여 외부의 사용자에게 전달하는 것을 특징으로 하는 시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 시스템.