KR101928410B1 - 동영상 재생 트래킹 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

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Abstract

동영상 콘텐츠의 재생을 트래킹하기 위한 방법, 시스템 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 본 발명에 따른 쿼리 디자인 방법은, 클라이언트로 동영상 데이터를 제공하는 단계와; 클라이언트로부터 동영상 데이터의 재생중 발생하는 트래킹 액션에 대한 정보로 트래킹 액션의 종류, 이전 트래킹 액션을 보낸 후의 비디오 포지션, 현재 트래킹 액션을 송신하는 시점의 비디오 포지션 및 배속 정보를 수신하는 단계와; 수신된 트래킹 액션 정보를 이용하여 클라이언트에서의 동영상 데이터 재생을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

동영상 재생 트래킹 방법 및 컴퓨터 프로그램 {Method and computer program for tracking vedio playback}
본 발명은 동영상 콘텐츠의 재생을 트래킹하는 방법에 대한 것으로, 더 구체적으로는 동영상 콘텐츠의 실제 상영 시간이나 이용 패턴을 분석하기 위해 동영상의 재생을 추적하는 방법 및 시스템, 그리고 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 대한 것이다.
인터넷이 발달함에 따라 동영상 콘텐츠의 온라인 제공이 폭발적으로 증가하고 있고, 이러닝(e-learning) 서비스에 있어서도 강의 장면을 녹화한 동영상 콘텐츠의 사용이 대세를 이루고 있다.
이러닝 서비스에서는 학습자가 동영상 콘텐츠를 얼마나 보았는지 학습 진도율의 관리가 필요한데, 기존의 진도율 관리가 단순히 총 머문 시간(total time spent)을 관리하는 것에 그치고 있는 바 정확한 진도율 관리가 어렵다는 문제가 있다.
예를 들어, 60분짜리 동영상을 소비할 때 초반 30분을 2번 시청하면 총 머문 시간이 60분이므로 60분을 시청한 것으로 진도에 반영되어 100% 수강한 것으로 표현된다.
또한, 최근에는 동영상 재생시 배속 기능의 사용이 일반화되어 있어, 2배속으로 30분을 시청하면 실질적으로는 60분짜리 동영상 학습 콘텐츠를 모두 학습한 것이지만, 총 머문 시간은 30분으로 기록되므로 50%만 수강한 것으로 집계되는 실정이다.
한편, 동영상 콘텐츠 제공업체 측에서 고객이 실제로 콘텐츠 전체를 빠짐없이 소비했는지, 어떤 부분에서 어떤 배속으로 시청하면서 학습했는지, 어떤 구간을 반복적으로 시청했는지 등을 추적하는 것은 향후에 학습 분석이나 콘텐츠 기획을 수행하는데 있어서 중요한 데이터 기반이 될 수 있다. 이러한 데이터를 분석하여 콘텐츠의 소비 패턴을 찾으면 학습자들에게 맞춤형 학습을 제공하기가 용이해질 것이다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해소하기 위한 것으로, 사용자가 동영상 데이터를 재생하는 패턴을 분석할 수 있는 동영상 재생 트래킹 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 동영상 진도율을 구할 때 단순히 머문 시간을 기준으로 하는 대신, 동영상의 타임 라인(time line)에서 실제 거쳐간 흔적들의 합을 의미하는 고유 재생 시간을 이용함으로써 보다 정확한 진도율을 계산하기 위한 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 재생 트래킹 방법은, 클라이언트로 동영상 데이터를 제공하는 단계와; 상기 클라이언트로부터 동영상 데이터의 재생중 발생하는 트래킹 액션에 대한 정보로 트래킹 액션의 종류, 이전 트래킹 액션을 보낸 후의 비디오 포지션, 현재 트래킹 액션을 송신하는 시점의 비디오 포지션 및 배속 정보를 수신하는 단계와; 상기 수신된 트래킹 액션 정보를 이용하여 상기 클라이언트에서의 동영상 데이터 재생을 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 트래킹 액션 정보 수신 단계는, 상기 동영상 데이터를 미리 정해진 시간 간격으로 분할한 시점에 발생하는 인터벌(INTERVAL) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생이 일시 정지된 경우 발생하는 일시정지(PAUSE) 액션, 타임라인 이동시 발생되는 탐색(SEEKING) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생 배속이 조정된 경우 발생하는 배속변경(RATE CHANGE) 액션, 및 상기 동영상 데이터의 재생 화면 종료시 발생하는 종료(END) 액션 중 하나에 대한 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 분석 단계는, 상기 트래킹 액션에 대한 정보가 수신될 때마다 수신된 정보를 로그에 기록하는 단계와; 상기 로그에 기록된 정보를 이용하여 상기 클라이언트에서 상기 동영상 데이터를 재생하면서 거쳐간 구간들의 합을 시간으로 나타내는 총 고유 재생 시간을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 총 고유 재생 시간을 계산하는 단계는, 상기 동영상 데이터를 미리 정해진 수로 분할하고 각 분할 구간에 대응하는 비트(bit)를 포함하는 비트열를 생성하는 단계와; 상기 로그에 기록된 정보를 이용하여 상기 비트열의 각 비트에 대응 구간의 재생 여부를 기록하는 단계와; 상기 비트열로부터 상기 동영상 데이터의 고유 재생 시간의 합을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 동영상 재생 트래킹 방법은, 동영상 제공 서버로부터 동영상 데이터를 수신하여 재생을 시작하는 단계와; 상기 수신된 동영상 데이터를 재생하는 동안 재생 위치 또는 사용자의 조작에 따라 트래킹 액션을 발생시키는 단계와; 상기 발생된 트래킹 액션에 대한 정보를 상기 동영상 제공 서버로 전송하는 단계를 포함하고, 상기 트래킹 액션은, 상기 동영상 데이터를 미리 정해진 시간 간격으로 분할한 시점에 발생하는 인터벌(INTERVAL) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생이 일시 정지된 경우 발생하는 일시정지(PAUSE) 액션, 타임라인 이동시 발생되는 탐색(SEEKING) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생 배속이 조정된 경우 발생하는 배속변경(RATE CHANGE) 액션, 또는 상기 동영상 데이터의 재생 화면 종료시 발생하는 종료(END) 액션 중 하나이며, 상기 동영상 제공 서버로 전송되는 트래킹 액션에 대한 정보는, 트래킹 액션의 종류, 이전 트래킹 액션을 보낸 후의 비디오 포지션, 현재 트래킹 액션을 송신하는 시점의 비디오 포지션 및 배속 정보를 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 의하면, 사용자가 동영상 데이터를 재생하면서 발생하는 트래킹 액션을 분석함으로써 사용자의 동영상 재생 패턴을 상세히 파악할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 동영상 진도율을 구할 때 머문 시간을 기준으로 하는 대신, 동영상의 타임 라인(time line)에서 실제 거쳐간 흔적들의 합을 의미하는 고유 재생 시간을 이용함으로써 보다 정확한 진도율을 계산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 재생 트래킹 시스템의 네트워크 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 재생 트래킹 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 다양한 트래킹 액션을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 트래킹 액션에 대한 로그를 기록하는 방방법을 설명하기 위한 것이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따라 동영상의 고유 재생 시간을 계산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...수단", "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하에서 동영상의 상영 시간, 즉 러닝 타임(running time)은 동영상 데이터의 총 재생 시간으로, 동영상을 정상 배속으로 이용했을 때 소요되는 시간을 말한다. 학습 콘텐츠의 경우에는 학습 분량 또는 학습 시간을 의미하기도 한다.
머문 시간(time spent)은 동영상 뷰어를 통해 동영상을 시청한 시간을 의미하고, 총 머문 시간(total time spent)는 하나의 동영상에 머문 시간의 합으로써 같은 동영상을 여러 번 시청할 경우 개별 머문 시간이 중복적으로 합산된다.
동영상의 고유 재생 시간(unique time played)는 동영상의 고유한 재생 시간을 의미한다. 동영상을 10cm 자로 비유할 때, 0~1cm 구간, 1~2cm 구간 등으로 나눌 수 있는데 이 중에서 1~2cm 구간을 여러번 시청했다고 하더라도 고유 재생 시간은 한번만 계산된다. 콘텐츠를 중간 중간 건너 뛰면서 재생하는 경우는 건너 뛴 부분은 제외하고 실제 재생된 구간을 합산한 개념이다. 또한, 2배속으로 10초를 시청한 경우 머문 시간은 10초이나 고유 재생 시간은 20초가 된다. 즉, 배속 기능을 사용하든 반복 재생을 하든 콘텐츠의 고유 재생 시간은 동일하게 계산되며 그에 따라 실질적인 콘텐츠의 재생율을 정확히 측정할 수 있다. 학습 동영상의 경우 진도율 즉 학습 분량을 정확히 측정할 수 있다.
본 발명에서 동영상 콘텐츠의 실제 상영 시간은 상기와 같은 고유 재생 시간의 합으로 정의되며, 학습 콘텐츠일 경우 진도를 반영한 학습 시간은 콘텐츠의 고유 재생 시간의 합을 의미한다.
또한, 동영상의 진도율(%)은 고유 재생 시간의 합/러닝 타임을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 재생 트래킹 시스템의 네트워크 구성을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에 따른 동영상 재생 트래킹 시스템은 인터넷 등의 네트워크를 통해 서로 통신하는 동영상 제공 서버(11)와 하나 이상의 클라이언트 단말(10)을 포함한다. 동영상 제공 서버(11) 및 클라이언트 단말(10)은 프로세서, 메모리, 입출력 수단 및 통신 수단 등을 구비한 컴퓨팅 장치이다.
동영상 제공 서버(11)는 클라이언트 단말(10)에 동영상 컨텐츠를 제공하기 위한 다운로드 서비스나 스트리밍 서비스를 수행하며, 클라이언트 단말(10)은 동영상 컨텐츠를 제공 받아 재생하면서 미리 정해진 규칙에 따라 동영상 컨텐츠의 재생 상황을 트래킹(tracking)할 수 있는 트래킹 액션(tracking action)을 발생시키고, 발생된 트래킹 액션에 대한 정보를 실시간으로 동영상 제공 서버(11)로 전달한다.
트래킹 액션은 동영상 컨텐츠의 재생 중에 소정의 조건이 만족될 때 발생된다. 예컨대, 동영상 재생 중 미리 정해진 단위 시간이 경과하였을때, 사용자가 재생 화면의 사용자 인터페이스를 조작하여 재생을 멈추거나 재개하였을 때, 현재 재생 위치로부터 다른 위치로 재생 위치를 이동 시켰을 때, 배속을 변경하였을 때 발생할 수 있다. 그러나, 트래킹 액션 발생 조건이 이에 한정되는 것은 아니며 실시예에 따라 트래킹을 원하는 상황을 정의한 조건을 변경 또는 추가할 수 있을 것이다.
동영상 제공 서버(11)는 트래킹 액션의 파라미터 형태로 수신한 정보를 토대로 클라이언트 단말(10)에서 동영상 컨텐츠가 얼마나 재생되었는지 사용자가 어떤 행동 패턴으로 컨텐츠를 시청하는지를 파악할 수 있다.
동영상 재생을 트래킹하기 위해 클라이언트 단말(10)과 동영상 제공 서버(11)가 수행하는 각 단계와, 주고 받는 데이터에 대해서는 도 2 내지 도 10을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동영상 재생 트래킹 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
단계 S20에서, 동영상 제공 서버(11)는 클라이언트 단말(10)로 동영상 데이터를 제공한다. 클라이언트 단말(10)은 동영상 재생 트래킹 기능이 부여된 전용 애플리케이션이나 동영상 제공 서버(11)가 서비스하는 웹 페이지를 통해서 동영상 데이터를 재생하기 시작하며, 재생하는 동안 재생 위치나 사용자의 조작에 따라 트래킹 액션이 발생하면 그에 대한 정보를 동영상 제공 서버(11)로 전송한다. 이하에서는 클라이언트 단말(10)에서 동영상이 재생되는 창을 동영상 뷰어라 칭하기로 한다.
트래킹 액션은 동영상 제공 서버(11)가 클라이언트의 동영상 재생 상황을 추적할 수 있도록 정의한 이벤트로서, 인터벌(INTERVAL) 액션, 일시정지(PAUSE) 액션, 탐색(SEEKING) 액션, 배속변경(RATE CHANGE) 액션, 종료(END) 액션 등이 사용될 수 있다.
동영상 제공 서버(11)로 전송되는 트래킹 액션에 대한 정보는 트래킹 액션의 종류, 이전 트래킹 액션을 보낸 후의 비디오 포지션(video position), 현재의 트래킹 액션을 송신하는 시점의 비디오 포지션 및 배속 정보를 포함할 수 있다. 즉, 어떤 트래킹 액션이 동영상의 어떤 구간에 대해 발생했고 이 구간에서 어떤 배속으로 동영상 재생이 수행되었는지를 나타내는 정보가 소정 이벤트 발생시마다 동영상 제공 서버(11)로 전달되어 수집되는 것이다.
도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 다양한 트래킹 액션을 설명하기 위한 도면으로, 동영상 데이터 재생 시작 후에 인터벌(INTERVAL) 액션, 탐색(SEEKING) 액션, 일시정지(PAUSE) 액션, 배속변경(RATE CHANGE) 액션, 종료(END) 액션이 순차적으로 발생되는 예이다.
먼저, 인터벌(INTERVAL) 액션은, 동영상 데이터를 미리 정해진 시간 간격으로 분할한 시점에 발생한다.
도 3은 인터벌 액션의 발생 예를 도시한 것으로, 도 3의 예에서는 러닝 타임이 50초인 동영상 데이터를 10초 단위로 나누어서 10초에 한번씩 인터벌 액션이 발생하도록 정의하였다. 도 3을 참조하면 인터벌 액션 발생 시점은 10초(31), 20초(32), 30초(33), 40초(34), 50초(35)이다. 동영상 재생중 비디오 포지션이 인터벌 액션 발생 시점을 지날 때마다 인터벌 트래킹 액션이 발생된다. 도 3의 예에서는 동영상 데이터가 처음부터 재생되어 10초 시점(31)을 경과할 때 인터벌 액션이 발생되었다.
발생된 트래킹 액션에 대한 정보는 트래킹 액션 파라미터의 형태로 동영상 제공 서버(11)로 전송될 수 있으며,
파라미터 videoStart는 현재 발생하는 트래킹 액션 이전에 마지막으로 트래킹 액션을 보내고 난 후의 비디오 포지션을 나타내고,
파라미터 videoEnd는 현재의 트래킹 액션을 보내는 시점의 비디오 포지션을 나타내고,
파라미터 videoRate는 videoStart로부터 videoEnd까지 구간의 재생 배속 정보를 나타내며,
파라미터 videoAccessType은 트래킹 액션의 종류를 나타낸다.
도 3의 예에서, 현 인터벌 액션이 처음 발생한 트래킹 액션이므로 videoStart는 0으로 초기화되었고, videoEnd는 인터벌 액션 발생 포인트인 10으로 설정되며, videoAccessType은 INTERVAL로 설정된다. 재생 배속 변경은 없었으므로 videoRate는 디폴트값인 1로 설정된다. 이들 파라미터가 트래킹 액션에 대한 정보로서 동영상 제공 서버(11)로 전송된다. 현재의 인터벌 액션 발생 시점까지의 재생 구간은 처음부터 10초까지의 구간(30)이다.
다음으로, 탐색(SEEKING) 액션은 타임 라인(time line) 이동시 발생한다. 사용자가 동영상을 재생하다가 타임 라인을 움직여 다른 재생 위치로 점프하면 탐색 액션이 발생될 것이다.
도 4는 탐색 액션의 발생 예를 도시한 것으로, 10초 지점(31)을 지나 동영상 데이터를 계속 재생하다가 20초가 되는 시점에 사용자가 타임 라인을 드래그앤드롭(Drag and Drop)하여 30초(41)로 타임 라인을 이동시켰고, 그에 따라 탐색 액션이 발생된다.
이때, 파라미터 videoStart는 이전 액션인 인터벌 액션 발생 후의 시점인 11로 설정되고, videoEnd는 금번 탐색 액션 발생 포인트인 20으로 설정되며, videoAccessType은 SEEKING으로 설정된다. videoRate는 변경되지 않을 것이다. 이들 파라미터가 트래킹 액션에 대한 정보로서 동영상 제공 서버(11)로 전송된다. 이전 트래킹 액션인 인터벌 액션 이후 현재의 탐색 액션 발생 시점까지의 재생 구간은 11초부터 20초까지의 구간(40)이다.
다음으로, 일시정지(PAUSE) 액션은 동영상 데이터의 재생이 일시 정지된 경우 발생한다.
도 5는 일시정지 액션의 발생 예를 도시한 것으로, 도 4에서와 같이 타임 라인 이동에 의해 탐색된 30초부터 동영상이 재생되는 상태에서 34초(51)에 사용자가 일시정지 버튼을 클릭하면 일시정지 액션이 발생될 것이다.
이때, 파라미터 videoStart는 이전 액션인 탐색 액션 발생 후의 시점인 30으로 설정되고, videoEnd는 금번 일시정지 액션 발생 포인트인 34로 설정되며, videoAccessType은 PAUSE으로 설정된다. videoRate는 변경되지 않을 것이다. 이들 파라미터가 트래킹 액션에 대한 정보로서 동영상 제공 서버(11)로 전송된다. 이전 트래킹 액션인 탐색 액션 이후 현재의 일시정지 액션 발생 시점까지의 재생 구간은 30초부터 34초까지의 구간(50)이다.
다음으로, 배속변경(RATE CHANGE) 액션은 동영상 데이터의 재생 배속이 조정된 경우 발생한다.
도 6은 배속변경 액션의 발생 예를 도시한 것으로, 35초부터 재생을 재개하여 재생하다가 39초(61)에 사용자가 배속을 2배속으로 변경한 경우 배속변경 액션이 발생된다.
이때, 파라미터 videoStart는 이전 액션인 일시정지 액션 발생 후의 시점인 35로 설정되고, videoEnd는 금번 배속변경 액션 발생 포인트인 39로 설정되며, videoAccessType은 RATECHANGE로 설정된다. 배속 변경이 요청되었으나 35초~39초 구간은 1배속을 계속 유지하고 있으므로 파라미터 videoRate는 변경되지 않을 것이다. 이들 파라미터가 트래킹 액션에 대한 정보로서 동영상 제공 서버(11)로 전송된다. 이전 트래킹 액션인 일시정지 액션 이후 현재의 배속변경 액션 발생 시점까지의 재생 구간은 35초부터 39초까지의 구간(60)이다.
다음으로, 종료(END) 액션은 동영상 뷰어가 종료되었을 때 발생한다. 사용자가 재생 중지 버튼을 눌러 재생을 중지시키는 경우에도 종료 액션이 발생할 수 있다.
도 7은 종료 액션의 발생 예를 도시한 것으로, 39초(61)에 배속을 변경하여 40초부터 2 배속으로 재생하다가 44초(71)에 사용자가 동영상 데이터의 재생을 중지하기 위해 뷰어를 닫으면 종료 액션이 발생한다.
이때, 파라미터 videoStart는 이전 액션인 배속변경 액션 발생 후의 시점인 40으로 설정되고, videoEnd는 금번 종료 액션 발생 포인트인 44로 설정되며, videoAccessType은 END로 설정된다. 금번 액션 발생 시점에 2배속으로 재생되고 있었으므로 videoRate는 2로 변경된다. 이들 파라미터가 트래킹 액션에 대한 정보로서 동영상 제공 서버(11)로 전송된다. 이전 트래킹 액션인 배속변경 액션 이후 현재의 종료 액션 발생 시점까지의 재생 구간은 40초부터 44초까지의 구간(70)이다.
다시 도 2를 참조하면, 단계 S22에서 동영상 제공 서버(11)는 클라이언트 단말(10)로부터 동영상 재생 중 발생하는 트래킹 액션에 대한 정보로서 상기에서 기술한 파라미터들 중 적어도 하나의 값을 수신한다. 클라이언트 단말(10)에서 수행되는 동영상 뷰어는 트래킹 액션 발생시 실시간으로 그에 대한 정보를 서버(11)로 보낼 것이다. 트래킹 액션의 발생을 감지하고 그에 대한 정보를 서버(11)로 보내는 기능을 동영상 뷰어가 수행하는 대신 백그라운드로 실행되고 있는 추적 프로그램이 수행하도록 클라이언트 단말(10)을 구현하는 것도 가능할 것이다.
단계 S24에서는, 동영상 제공 서버(11)가 수신된 트래킹 액션 정보를 이용하여 클라이언트(10)에서의 동영상 데이터 재생을 분석한다.
분석을 위해 서버(11)는 수신된 액션 파라미터 값들을 접속 로그로 기록할 것이다. 이 로그를 이용하여 동영상의 이용 패턴, 총 고유 재생 시간 등을 분석할 수 있다.
접속 로그는 액티비티(activity) 단위로 생성될 수 있다. 동영상 뷰어를 열어 재생을 시작할 때부터 재생을 종료할 때까지를 하나의 액티비티로 정의할 수 있으며, 액티비티 단위로 생성된 로그 레코드는 아래 표 1과 같은 내용을 포함할 수 있다.
No 진도율 머문시간 고유재생시간 접근횟수
1 70% 33 35 1
상술한 예에서 50초짜리 동영상 데이터를 재생함에 있어서 1초~10초, 11초~20초, 30~34초, 35~39초 구간을 1배속으로 재생하고 40초~44초 구간을 2배속으로 재생하였으므로, 머문 시간은 33초이지만 고유 재생 시간의 합은 35초이므로 재생 진도율은 70%로 계산될 것이다.
한편, 접속 로그에는 동영상 뷰어를 오픈한 단위로 레코드가 생성될 수 있다. 이 경우 생성된 레코드는 아래 표 2와 같은 내용을 포함할 수 있다.
No 최초접근시간 마지막 접근시간 머문시간 고유재생시간
1 2016-6-17 !2:00:00 2016-6-17 !2:00:33 33 35
또한, 접속 로그는 트래킹 액션 단위로 저장될 수도 있다. 이 경우에는 트래킹 액션에 대한 정보가 수신될 때마다 수신된 정보를 로그에 기록하며, 도 8과 같은 내용의 레코드들이 생성될 수 있다.
도 8을 참조하면 각 트래킹 액션에 대해 액션의 종류(80), 시작 시간(81), 끝 시간(82), 배속(83)이 기록될 수 있으며, 이들 정보는 액션 파라미터 videoAccessType, videoStart, videoEnd, videoRate에 각각 대응된다. 또한, 각 트래킹 액션에 대해, 이전의 액션이 발생한 이후부터 현재의 트래킹 액션 발생 시점까지의 머문 시간(84)과 고유 재생 시간(85)이 계산되어 접속 로그로 기록될 수 있다.
로그에 기록된 정보를 이용하여 클라이언트에서 동영상 데이터를 재생하면서 거쳐간 구간들의 합을 시간으로 나타내는 총 고유 재생 시간을 계산할 수 있다.
도 8을 참조하면, 사용자가 동영상 재생을 위해 머문 시간은 총 32.5초이지만, 2배속으로 재생한 구간이 40초부터 44초까지 5초임을 감안하면 총 고유 재생 시간은 35초로 계산될 수 있다. 학습 컨텐츠를 예로 들면, 50초의 강의 중 35초를 재생하였으므로 진도율이 70%로 계산될 것이다.
이와 같이 클라이언트(10)가 보내는 트래킹 액션별로 레코드를 생성하여 저장하는 경우, 로그 분석용으로 활용 가능하다. 예컨대, 동영상 데이터의 소비자가 몇 퍼센트의 컨텐츠를 실제로 시청했는지, 중간에 몇번이나 재생을 정지하거나 중지하는지, 중단 없이 계속 시청하는 사용자가 몇 퍼센트인지, 어떤 구간을 반복해서 시청하는지, 어떤 구간을 2배속으로 빨리 넘기는지, 어떤 구간을 보지 않고 스킵하는지 등 동영상 데이터의 재생을 상세히 트래킹할 수 있다.
분석 결과로서 사용자들의 재생 패턴을 직접적으로 획득할 수 있으며, 학습 동영상의 경우 학습 성향의 분석에 로그를 활용할 수 있다. 또한, 동영상 데이터의 품질이나 흥미 유발 정도 등을 구간별로 분석할 수도 있을 것이다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 동영상 데이터의 고유 재생 시간을 계산하기 위해 비트(bit) 저장 알고리즘을 사용할 수 있다. 비트 저장 알고리즘은 동영상 데이터의 전체 시간을 기 설정된 수의 칸으로 분할하고 분할된 각 칸에 해당 구간의 재생 여부를 저장하는 방법을 사용한다.
구체적으로, 동영상 데이터를 미리 정해진 수의 구간으로 분할하고 각 분할 구간에 대응하는 비트를 포함하는 비트열를 생성하고, 클라이언트 단말(11)로부터 수신한 트래킹 액션 파라미터나 로그에 기록된 정보를 이용하여 비트열의 각 비트에 대응 구간의 재생 여부를 기록하고, 이 비트열로부터 동영상 데이터의 고유 재생 시간의 합을 계산한다.
예를 들어, 동영상 데이터의 러닝 타임이 30분이고 저장 단위가 30 칸인 경우 비트열의 한 칸이 1분에 해당한다. 0~59초 구간의 재생 여부가 비트열의 첫 비트에 기록되며, 0~59초 구간을 1초라도 보았을 경우 비트열 저장 결과는 100000000000000000000000000000 가 된다.
다른 예로, 동영상 데이터의 러닝 타임이 60분이고 저장 단위가 30 칸인 경우 비트열의 한 칸이 2분에 해당한다. 0~1분59초 구간의 재생 여부가 비트열의 첫 비트에 기록되며, 0~1분59초 구간을 1초라도 보았을 경우 비트열 저장 결과는 100000000000000000000000000000 가 된다.
다만, 동영상 데이터의 러닝 타임이 지정된 칸 수 이하인 경우에는 초 단위로 저장하도록 설정할 수 있다. 예컨대, 러닝 타임이 20초인 경우는 1초당 1칸으로 총 20칸으로 재생 여부를 저장할 수 있다.
비트 저장 알고리즘에서 지정 칸 수는 변수로 설정되어 사용자에 의해 조절 가능하다. 그러나, 무리하게 많은 칸 수는 처리 속도나 로그 데이터의 양에 영향을 미치므로 사용자에게 이질감이 없는 수준에서 지정 칸 수를 결정할 필요가 있다.
도 9 및 도 10은 도 8의 로그 데이터와 비트 저장 알고리즘을 이용하여 고유 재생 시간을 구하는 예를 도시한 것이다.
동영상 데이터의 러닝 타임이 50초이고 지정 칸 수가 50인 경우 총 50비트의 비트열이 동영상 데이터의 재생 구간을 나타내는데 사용될 것이다. 이 경우, 도 8의 로그 데이터를 분석하여 각 구간의 재생 여부를 기록하면 도 9와 같이 50비트의비트열을 얻을 수 있으며, 여기서 비트1은 1초, 비트 2는 2초, 비트 3은 3초...의 재생 여부를 나타낸다. 또한, 값이 1인 비트의 수를 세기만 하면 총 고유 재생 시간을 구할 수 있는데, 도 9의 비트열에서는 러닝 타임 50초 중 35초를 재생하여 진도율이 70%임을 쉽게 확인할 수 있다.
한편, 동영상 데이터의 러닝 타임이 50초이고 지정 칸 수가 10인 경우에는 총 10비트의 비트열이 동영상 데이터의 재생 구간을 나타내는데 사용될 것이다. 이 경우, 도 8의 로그 데이터를 분석하여 각 구간의 재생 여부를 기록하면 도 10과 같은 비트열을 얻을 수 있으며, 여기서 비트1은 1~5초, 비트 2는 6~10초, 비트 3은 11~15초...의 재생 여부를 나타낸다. 도 9에서와 마찬가지로 값이 1인 비트의 수를 세기만 하면 총 고유 재생 시간을 구할 수 있는데, 8 칸이 1이므로 러닝 타임 50초 중 40초를 재생하여 진도율이 80%임을 쉽게 확인할 수 있다.
이와 같이 비트 저장 알고리즘에 따르면 동일한 동영상 재생이라도 지정 칸 수에 따라 다른 진도율을 얻을 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
10: 클라이언트 단말
11: 동영상 제공 서버

Claims (7)

  1. 클라이언트로 동영상 데이터를 제공하는 단계와;
    상기 클라이언트로부터 동영상 데이터의 재생중 발생하는 트래킹 액션에 대한 정보로 트래킹 액션의 종류, 이전 트래킹 액션을 보낸 후의 비디오 포지션, 현재 트래킹 액션을 송신하는 시점의 비디오 포지션 및 배속 정보를 수신하는 단계와;
    상기 수신된 트래킹 액션 정보를 이용하여 상기 클라이언트에서의 동영상 데이터 재생을 분석하는 단계를 포함하며,

    상기 동영상 데이터는 학습 콘텐츠이며,
    상기 동영상 데이터의 트래킹 액션에 대응하여 상기 학습 콘텐츠의 이용 패턴을 분석하고, 분석된 상기 이용 패턴으로부터 학습 성향을 판단하여 맞춤형 학습 서비스를 제공하며,

    상기 학습 콘텐츠의 진도율(%)을 확인하여 상기 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 상기 트래킹 액션의 분석을 통해 상기 동영상 데이터를 재생하면서 실제 거쳐간 구간들의 합을 시간으로 나타내는 실제 재생 시간을 확인하며,
    상기 실제 재생 시간에는,
    재생되지 않은 구간의 경우 해당 구간의 재생 시간이 누적되지 않으며,
    동일 구간이 반복 재생되는 경우 해당 동일 구간의 1회 재생 시간이 누적되며,
    특정 구간이 설정 배속으로 재생되는 경우 상기 설정 배속을 곱한 재생 시간이 누적되며,
    상기 학습 콘텐츠의 진도율(%)은 아래 식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 동영상 재생 트래킹 방법.

    학습 콘텐츠의 진도율(%) = 실제 재생 시간 / 러닝 타임(running time)(여기서, 러닝 타임은 동영상 데이터의 총 재생 시간으로, 동영상을 정상 배속으로 이용했을 때 소요되는 시간) --- (식)
  2. 제1항에 있어서,
    상기 트래킹 액션 정보 수신 단계는,
    상기 동영상 데이터를 미리 정해진 시간 간격으로 분할한 시점에 발생하는 인터벌(INTERVAL) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생이 일시 정지된 경우 발생하는 일시정지(PAUSE) 액션, 타임라인 이동시 발생되는 탐색(SEEKING) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생 배속이 조정된 경우 발생하는 배속변경(RATE CHANGE) 액션, 및 상기 동영상 데이터의 재생 화면 종료시 발생하는 종료(END) 액션 중 하나에 대한 정보를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 재생 트래킹 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분석 단계는,
    상기 트래킹 액션에 대한 정보가 수신될 때마다 수신된 정보를 로그에 기록하는 단계와;
    상기 로그에 기록된 정보를 이용하여 상기 클라이언트에서 상기 동영상 데이터를 재생하면서 거쳐간 구간들의 합을 시간으로 나타내는 총 고유 재생 시간을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 재생 트래킹 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 총 고유 재생 시간을 계산하는 단계는,
    상기 동영상 데이터를 미리 정해진 수로 분할하고 각 분할 구간에 대응하는 비트(bit)를 포함하는 비트열를 생성하는 단계와;
    상기 로그에 기록된 정보를 이용하여 상기 비트열의 각 비트에 대응 구간의 재생 여부를 기록하는 단계와;
    상기 비트열로부터 상기 동영상 데이터의 고유 재생 시간의 합을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 재생 트래킹 방법.
  5. 제1항 내지 제4항중 어느 한 항의 동영상 재생 트래킹 방법을 수행하기 위해 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
  6. 동영상 제공 서버로부터 동영상 데이터를 수신하여 재생을 시작하는 단계와;
    상기 수신된 동영상 데이터를 재생하는 동안 재생 위치 또는 사용자의 조작에 따라 트래킹 액션을 발생시키는 단계와;
    상기 발생된 트래킹 액션에 대한 정보를 상기 동영상 제공 서버로 전송하는 단계를 포함하고,

    상기 트래킹 액션은, 상기 동영상 데이터를 미리 정해진 시간 간격으로 분할한 시점에 발생하는 인터벌(INTERVAL) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생이 일시 정지된 경우 발생하는 일시정지(PAUSE) 액션, 타임라인 이동시 발생되는 탐색(SEEKING) 액션, 상기 동영상 데이터의 재생 배속이 조정된 경우 발생하는 배속변경(RATE CHANGE) 액션, 또는 상기 동영상 데이터의 재생 화면 종료시 발생하는 종료(END) 액션 중 하나이며,
    상기 동영상 제공 서버로 전송되는 트래킹 액션에 대한 정보는, 트래킹 액션의 종류, 이전 트래킹 액션을 보낸 후의 비디오 포지션, 현재 트래킹 액션을 송신하는 시점의 비디오 포지션 및 배속 정보를 포함하며,

    상기 동영상 데이터는 학습 콘텐츠이며,
    상기 동영상 데이터의 트래킹 액션에 대응하여 상기 학습 콘텐츠의 이용 패턴을 분석하고, 분석된 상기 이용 패턴으로부터 학습 성향을 판단하여 맞춤형 학습 서비스를 제공하며,

    상기 학습 콘텐츠의 진도율(%)을 확인하여 상기 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 상기 트래킹 액션의 분석을 통해 상기 동영상 데이터를 재생하면서 실제 거쳐간 구간들의 합을 시간으로 나타내는 실제 재생 시간을 확인하며,
    상기 실제 재생 시간에는,
    재생되지 않은 구간의 경우 해당 구간의 재생 시간이 누적되지 않으며,
    동일 구간이 반복 재생되는 경우 해당 동일 구간의 1회 재생 시간이 누적되며,
    특정 구간이 설정 배속으로 재생되는 경우 상기 설정 배속을 곱한 재생 시간이 누적되며,
    상기 학습 콘텐츠의 진도율(%)은 아래 식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 동영상 재생 트래킹 방법.

    학습 콘텐츠의 진도율(%) = 실제 재생 시간 / 러닝 타임(running time)(여기서, 러닝 타임은 동영상 데이터의 총 재생 시간으로, 동영상을 정상 배속으로 이용했을 때 소요되는 시간) --- (식)
  7. 제6항의 동영상 재생 트래킹 방법을 수행하기 위해 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000331008A (ja) * 1999-05-18 2000-11-30 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 映像検索方法および装置と映像検索プログラムを記録した記録媒体
WO2004104881A1 (ja) 2003-05-26 2004-12-02 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 操作履歴利用システム
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