KR101989089B1 - 클라우드 소싱 기반의 ａｒ 컨텐츠 템플릿을 수집하여 ａｒ 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
클라우드 소싱 기반의 AR 컨텐츠 템플릿을 수집하여 AR 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법 및 시스템이 개시된다. 컨텐츠 생성 방법은 배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR(Augmented Reality) 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 단계; 상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 단계; 전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 단계; 및 상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Description
아래의 설명은 AR(Augmented Reality) 컨텐츠를 생성하는 기술에 관한 것이다.
최근 인터넷이 발달하면서 디지털 컨텐츠 산업 또한 눈에 띄게 발전하게 되었는데, 그 이유는 디지털 컨텐츠가 인터넷이라는 도구 속에서 활성화되고 있기 때문이다.
아울러, 범세계적으로 널리 누구나 소지하고 다니는 이동 통신 단말의 기능 중에 카메라와 캠코더 기능을 가진 디카폰이나 캠폰, 그리고 널리 저렴하게 보급된 디지털 카메라 등을 통해 언론사 등이 아닌 일반인이 휴대 전화나 디지털 카메라 등을 이용해 직접 제작하고 편집한 사진/동영상 등의 컨텐츠로서 UGC(User Generated Contents)가 일반인들에게 메가 트렌드로 자리 잡히고 있다.
더욱이, 증강현실(AR, Augmented Reality)에 대한 관심이 높아짐에 따라 AR 컨텐츠에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 예컨대, 한국공개특허공보 제10-2002-0078141호(공개일 2002년 10월 18일)에는 다수의 비디오 카메라를 이용하여 오브젝트 동영상을 획득하고 이를 네트워크 및 로컬을 통해 실시간으로 뷰어를 통해 디스플레이 할 수 있도록 하는 동영상 가상현실 이미지 제작시스템 및 방법이 개시되어 있다.
3D 컨텐츠 기반의 AR UGC 서비스에서 사용자는 공간에서 실시간으로 실제 공간/상황에 증강된 컨텐츠를 다양하게 편집/조작하여 컨텐츠를 생성해야 하는 어려움을 있으며 이를 편집지가 하나하나 지정하여 제공할 경우 컨텐츠 시나리오의 규모나 커버리지에서 한계가 있다.
사용자들에 의해 실제 상황이나 배경에서 생성된 컨텐츠 정보를 수집하여 이를 다른 사용자에게 자동 편집되고 실제 공간에 적용되는 컨텐츠 프리셋으로 제공할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.
컴퓨터로 컨텐츠 생성 방법에 있어서, 배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR(Augmented Reality) 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 단계; 상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 단계; 전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 단계; 및 상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함하는 컨텐츠 생성 방법을 제공한다.
일 측면에 따르면, 상기 저장하는 단계는, 상기 배경 이미지 내의 오브젝트의 종류와 개수, 배치 정보, 상기 배경 이미지의 상황 정보, 위치 정보, 시간 정보 중 적어도 하나를 상기 배경 정보로 저장할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 저장하는 단계는, 상기 배경 이미지에 결합한 상기 가상 컨텐츠의 파라미터 값을 상기 가상 컨텐츠 정보로 저장할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 결정하는 단계는, 상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 각각 벡터화 하여 상기 배경 정보를 나타내는 배경 벡터와 상기 가상 컨텐츠 정보를 나타내는 가상 컨텐츠 벡터가 맵핑되는 임베딩 공간(embedding space)을 학습하는 단계; 및 상기 특정 배경 이미지를 벡터화 하여 상기 임베딩 공간에 맵핑한 후 상기 임베딩 공간에서의 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와의 거리를 기반으로 상기 가상 컨텐츠 정보에 랭킹을 부여하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 추천하는 단계는, 상기 가상 컨텐츠 정보의 사용 빈도, 최신성, 위치 유사성, 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 기준에 따른 랭킹을 이용하여 상기 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 추천하는 단계는, 상기 가상 컨텐츠 정보 중 상기 임베딩 공간에서 가상 컨텐츠 벡터가 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와 일정 거리 이내인 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 조정하거나, 또는 상기 임베딩 공간에서 가상 컨텐츠 벡터가 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와 일정 거리 이내인 가상 컨텐츠 정보 중 적어도 일부를 추천 대상에서 제외시킬 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 추천하는 단계는, 상기 가상 컨텐츠 정보 중 컨텐츠 파라미터가 동일한 가상 컨텐츠 정보를 추천 대상에서 제외시킬 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 추천하는 단계는, 상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보가 상기 특정 배경 이미지에 적용된 미리보기(preview)를 제공할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 저장하는 단계는, 상기 AR 컨텐츠가 얼굴 사진을 상기 배경 이미지로 이용하여 생성한 3D 캐릭터 컨텐츠인 경우 상기 얼굴 사진을 분석하여 분석 결과로부터 획득한 표정 정보를 함께 저장할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 추천하는 단계는, 상기 전자 기기로부터 특정 얼굴 사진이 입력된 경우 상기 특정 얼굴 사진의 표정과 대응되는 표정 정보를 가진 3D 캐릭터 컨텐츠를 추천할 수 있다.
컴퓨터 시스템과 결합되어 컨텐츠 생성 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 컨텐츠 생성 방법은, 배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 단계; 상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 단계; 전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 단계; 및 상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
컴퓨터로 구현되는 컨텐츠 생성 시스템에 있어서, 컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 컨텐츠 저장부; 상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 컨텐츠 랭킹부; 전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 컨텐츠 추천부; 및 상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 컨텐츠 생성부를 포함하는 컨텐츠 생성 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자들에 의해 실제 상황이나 배경에서 생성된 컨텐츠 정보를 수집하여 이를 다른 사용자에게 자동 편집되고 실제 공간에 적용되는 컨텐츠 프리셋으로 제공함으로써 AR 컨텐츠를 쉽고 편리하게 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서 AR 컨텐츠 제작에 활용된 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 수집하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 부여하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서 AR 컨텐츠 제작에 활용된 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 수집하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 부여하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예들은 AR 컨텐츠를 생성하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 클라우드 소싱 기반의 AR 컨텐츠 템플릿을 수집하여 이를 통해 AR 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 다른 사용자에 의해 AR 컨텐츠로 생성된 컨텐츠 템플릿을 이용하여 새로운 AR 컨텐츠를 자동으로 생성할 수 있고, 이를 통해 컨텐츠 확대, 효율성, 편의성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 태블릿 PC, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등이 있다. 일례로 제1 전자 기기(110)는 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
일례로, 서버(160)는 네트워크(170)를 통해 접속한 제1 전자 기기(110)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 제1 전자 기기(110)는 서버(160)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다. 또한, 제1 전자 기기(110)가 포함하는 운영체제(Operating System, OS)나 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 상기 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(150)에 접속하여 서버(150)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)가 어플리케이션의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서비스 요청 메시지를 서버(150)로 전송하면, 서버(150)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 제1 전자 기기(110)로 전송할 수 있고, 제1 전자 기기(110)는 어플리케이션의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 컨텐츠를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 하나의 전자 기기에 대한 예로서 제1 전자 기기(110), 그리고 하나의 서버에 대한 예로서 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.
제1 전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제나 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 제1 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.
프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 제1 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 다른 전자 기기(일례로 제2 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 제1 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 제1 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 제1 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 제2 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 입출력 인터페이스(224) 또한 마찬가지로 서버(150)의 프로세서(222)가 메모리(221)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어 서버(150)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 정보를 출력할 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 제1 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 제1 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있음을 알 수 있다.
이하에서는 클라우드 소싱 기반의 AR 컨텐츠 템플릿을 수집하여 이를 통해 AR 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.
일반 사용자들이 AR 컨텐츠를 만드는 환경에서 실세계의 특정 공간, 위치, 상황 등과 가상의 컨텐츠 매칭이 중요하다. 사용자가 실시간으로 실제 공간이나 상황에서 저작할 때 다양한 데이터 탐색과 조작을 필요로 하는 AR 저작(authoring)을 원하는 내용으로 표현하는데 어려움이 있다. 따라서, 사용자들에 의해 실제 상황이나 배경에서 생성된 컨텐츠 정보를 수집하여 이를 다른 사용자가 AR 컨텐츠를 저작하는데 바로 이용할 수 있는 컨텐츠 프리셋으로 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이 서버(150)의 프로세서(222)는 구성요소들로서 컨텐츠 저장부(310), 컨텐츠 랭킹부(320), 컨텐츠 추천부(330), 및 컨텐츠 생성부(340)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 4의 방법이 포함하는 단계들(S410 내지 S440)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 또한, 프로세서(222)의 구성요소들은 운영체제나 적어도 하나의 프로그램이 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222)가 상술한 제어 명령에 따라 AR 컨텐츠를 수집하여 저장하도록 제어하는 기능적 표현으로서 컨텐츠 저장부(310)가 사용될 수 있다.
단계(S410)에서 컨텐츠 저장부(310)는 3D 컨텐츠 기반의 AR UGC 서비스 환경에서 생성된 AR 컨텐츠 각각에 대하여 해당 컨텐츠에 포함된 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장할 수 있다. 서버(150)는 클라이언트(client)인 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)을 대상으로 3D 컨텐츠 기반의 AR UGC 서비스를 제공하는 플랫폼 역할을 하며, 이때 실제 배경이나 가상 배경 등의 배경 이미지에서 포지셔닝(positioning), 이동, 오리엔테이션(orientation), 다양한 스타일과 모션셋 등을 적용할 수 있는 3D 컨텐츠 편집 툴을 제공할 수 있다. 사용자는 3D 컨텐츠 편집 툴을 이용하여 배경 이미지와 어울리는 다양한 가상 컨텐츠를 합성하여 AR 컨텐츠를 제작할 수 있다. 가상 컨텐츠는 사람 실물 사진이나 비현실 캐릭터, 일반 사물 오브젝트(object) 등을 포함할 수 있으며, 캡션 등의 텍스트 정보와 캐릭터의 모션이나 이동 정보를 포함할 수 있다. AR 컨텐츠는 배경 이미지에 가상 컨텐츠를 합성하여 하나의 영상으로 보이도록 제작된 것으로, 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 포함할 수 있다. 이때, 배경 정보는 AR 컨텐츠를 생성하기 위해 이용된 배경 이미지에 대한 정보를 의미할 수 있다. 배경 정보는 공간(space)에 관한 공간적인(spatial) 정보라 할 수 있으며, 배경 내의 오브젝트 정보를 포함하거나 또는 3D 컨텐츠의 파라미터 중 각도(angle) 정보를 포함할 수 있다. 컨텐츠 저장부(310)는 AR 컨텐츠를 생성하기 위해 이용된 실제 배경이나 가상 배경 등의 배경 이미지의 정보를 분석하여 분석된 정보를 배경 정보로서 저장할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 저장부(310)는 이미지 분석을 통해 배경 이미지 내의 오브젝트를 인식하여 인식된 오브젝트의 종류와 개수, 배치 정보, 배경의 상황 정보, 위치 정보(예컨대, GPS(global positioning system) 위치 등), 시간 정보 등을 포함한 배경 정보를 저장할 수 있다. 그리고, 가상 컨텐츠 정보는 배경 이미지에 오버레이(overlay) 가능한 가상 컨텐츠에 대한 정보를 의미할 수 있다. 다시 말해, 컨텐츠 저장부(310)는 사용자가 AR 컨텐츠를 생성하기 위해 3D 컨텐츠 편집 툴을 통해 배경 이미지에 수동 편집한 가상 컨텐츠의 위치, 크기, 개수, 이동, 트래킹, 모션, 스타일 정보 등을 포함한 가상 컨텐츠 정보를 배경 정보와 함께 저장할 수 있다.
사용자들이 생성한 AR 컨텐츠 뿐만 아니라, 웹 상의 GIFs(graphic interchange format), 동영상 데이터 등 다양한 컨텐츠를 분석하여 이를 기반으로 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는데 이용 가능한 정보들을 수집할 수 있다.
단계(S420)에서 컨텐츠 랭킹부(320)는 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 배경 정보를 기준으로 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정할 수 있다. 컨텐츠 랭킹부(320)는 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 상관적으로 분석하여 어떤 배경에 어떤 컨텐츠가 주로 증강되고 어떤 식으로 편집되었는지 등에 대해 랭킹을 부여할 수 있다. 이때, 컨텐츠 랭킹부(320)는 AR 컨텐츠를 생성하는데 이용된 가상 컨텐츠의 다양한 파라미터(예컨대, 개수, 크기, 위치, 모션, 스타일 등)를 모두 개별 랭킹할 수 있다. 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 부여하는 구체적인 방법에 대해서는 이하에서 다시 설명하기로 한다.
단계(S430)에서 컨텐츠 추천부(330)는 전자 기기(110)로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 특정 배경 이미지에 대응되는 배경 정보에 대한 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 전자 기기(110)의 사용자에게 추천할 수 있다. 컨텐츠 추천부(330)는 사용자가 전자 기기(110)에서 배경 이미지를 선택하거나 카메라를 통해 실제 배경을 포착한 경우 해당 배경 이미지를 분석하여 단계(S410)에서 저장된 배경 정보 중 가장 매칭되는 배경 정보를 선정하고 선정된 배경 정보를 기준으로 한 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 일부 가상 컨텐츠를 배경 이미지에 적용 가능한 추천 컨텐츠로 제공할 수 있다. 다시 말해, 컨텐츠 추천부(330)는 다른 사용자들이 제작한 AR 컨텐츠를 활용하여 전자 기기(110)의 사용자가 선택한 배경 이미지와 가장 매칭된 배경에 주로 많이 이용된 가상 컨텐츠를 해당 배경 이미지에 바로 적용 가능한 컨텐츠 프리셋으로 제공할 수 있다. 이때, 컨텐츠 추천부(330)는 배경 이미지의 전체적인 상황이나 배경 이미지 내 객체 중 주된 객체에 따라 가상 컨텐츠를 추천할 수 있다. 일례로, 컨텐츠 추천부(330)는 특정 배경 이미지에 해당되는 씬(scene)을 분석하여 해당 씬과 가장 유사한 씬에서 많이 이용된 가상 컨텐츠를 추천할 수 있다. 다른 예로, 컨텐츠 추천부(330)는 배경 정보에 포함된 위치 정보를 기준으로 특정 배경 이미지와 관련된 위치에서 많이 이용된 가상 컨텐츠를 추천할 수 있다. 또 다른 예로는 컨텐츠 추천 기준을 둘 이상 조합하여, 예를 들어 씬과 위치 조합으로 특정 위치의 특정 씬에서 많이 이용된 가상 컨텐츠를 추천하는 것 또한 가능하다. 이때, 컨텐츠 추천부(330)는 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 기초로 사용자 선택에 따라 다음 랭킹의 가상 컨텐츠 정보를 순차적으로 제공할 수 있다. 컨텐츠 추천부(330)는 전자 기기(110)의 사용자에 의해 특정된 배경 이미지에 적용 가능한 컨텐츠 템플릿으로서 3D 컨텐츠 뿐만 아니라 가상 컨텐츠 정보로서 수집된 캡션 정보를 이용하여 해당 배경 이미지와 가장 매칭된 캡션도 함께 제공할 수 있다.
단계(S440)에서 컨텐츠 생성부(340)는 단계(S430)에서 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 전자 기기(110)의 사용자에 의해 선택된 가상 컨텐츠 정보를 전자 기기(110)의 사용자에 의해 특정된 배경 이미지에 적용함으로써 새로운 AR 컨텐츠를 생성할 수 있다. 전자 기기(110)의 사용자는 특정 배경 이미지에 대해 추천 받은 컨텐츠 템플릿을 확인하고 그 중 원하는 컨텐츠 템플릿을 선택하여 해당 템플릿을 바탕으로 손쉽게 자신만의 AR 컨텐츠를 편집 및 생성할 수 있다. 이때, 컨텐츠 생성부(340)는 추천 컨텐츠 템플릿을 포지셔닝, 이동, 오리엔테이션, 다양한 스타일과 모션셋 등을 편집할 수 있는 3D 컨텐츠 편집 툴을 제공할 수 있다. 사용자는 3D 컨텐츠 편집 툴을 이용하여 특정 배경 이미지에 대해 추천 받은 컨텐츠 템플릿에서 가상 컨텐츠의 위치나 모션 등을 추가로 편집하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성할 수 있다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 있어서 AR 컨텐츠 제작에 활용된 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 수집하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 사용자가 서버(150)에서 제공하는 3D 컨텐츠 편집 툴을 이용하여 배경 이미지(510)와 어울리는 가상 컨텐츠(520)를 합성하여 AR 컨텐츠(500)를 제작할 수 있다. 컨텐츠 저장부(310)는 사용자가 UGC 컨텐츠로서 AR 컨텐츠(500)를 생성한 경우 해당 AR 컨텐츠(500)에 포함된 배경 이미지(510)에 대한 정보(오브젝트의 종류, 개수, 배치 정보, 배경 상황 정보, 위치 정보, 시간 정보 등)(즉, 배경 정보), 그리고 수동 편집한 가상 컨텐츠(520)에 대한 정보(컨텐츠의 위치, 크기, 개수, 이동, 트래킹 모션, 스타일 정보 등)(즉, 가상 컨텐츠 정보)를 모두 기록할 수 있다. 따라서, 컨텐츠 저장부(310)는 사용자들에 의해 생성된 AR 컨텐츠를 분석하여 도 6에 도시한 바와 같이 배경 이미지에 대한 정보인 배경 정보(610)와, 배경 이미지에 적용된 가상 컨텐츠에 대한 정보인 가상 컨텐츠 정보(620)를 동시에 기록할 수 있다.
도 7 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 부여하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
컨텐츠 랭킹부(320)는 컨텐츠 저장부(310)에 의해 저장된 배경 정보와 가상 컨텐츠 정보를 각각 벡터화 할 수 있다. 예를 들어, 배경 정보는 [배경 이미지, 위치 정보, 시간 정보]를 포함할 수 있고, 가상 컨텐츠 정보는 [컨텐츠의 종류, 개수, 크기, 위치, 모션]을 포함할 수 있다. 도 7은 도 6의 배경 정보(610)와 가상 컨텐츠 정보(620)를 벡터화 하여 벡터 공간에 맵핑한 모습을 예시적으로 나타내고 있다. 컨텐츠 랭킹부(320)는 딥러닝(deep learning) 학습 모델을 활용하여 도 7에 도시한 바와 같이 배경 벡터(710)와 가상 컨텐츠 벡터(720)가 한 공간에 맵핑되도록 임베딩 공간(embedding space)을 학습할 수 있다. 이때, AR 컨텐츠로 생성되어 서로 연관된 배경과 컨텐츠는 가까이, 서로 다른 AR 컨텐츠의 연관되지 않은 배경과 컨텐츠는 멀리 맵핑되도록 손실 함수(예컨대, triplet loss)를 이용하여 학습할 수 있다.
도 8을 참조하면, 컨텐츠 랭킹부(320)는 사용자에 의해 특정된 배경 이미지를 수신한 경우 특정 배경 이미지를 벡터화 한 후 특정 배경 벡터(801)를 앞서 학습된 임베딩 공간에 맵핑하고 해당 공간에 맵핑된 가상 컨텐츠 벡터(720)와의 거리(distance)를 기반으로 랭크를 부여할 수 있다. 예를 들어, 특정 배경 벡터(801)를 기준으로 특정 배경 벡터(801)와 가까운 가상 컨텐츠 벡터(720)일수록 높은 랭크를 부여할 수 있다. 가상 컨텐츠 정보의 사용 빈도, 최신성, 위치 유사성, 사용자 프로파일 등을 기초로 랭크를 부여하는 것 또한 가능하다.
컨텐츠 추천부(330)는 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 사용자에 의해 특정된 배경 이미지와 유사한 배경에 대해 다른 사용자들에 의해 많이 이용된 가상 컨텐츠를 추천할 수 있다. 특정 배경 이미지에 대해 최대한 다양한 컨텐츠를 제공하기 위해 높은 랭크가 부여된 가상 컨텐츠 중 비슷한 컨텐츠들을 제외시킬 수 있다. 일례로, 컨텐츠 추천부(330)는 임베딩 공간에서 특정 배경 벡터(801)와 일정 거리 이내에 있는 컨텐츠의 경우 해당 컨텐츠의 랭킹을 낮춰 조정하거나, 혹은 특정 배경 벡터(801)와 일정 거리 이내에 있는 컨텐츠 중 임의로 선정된 적어도 하나의 컨텐츠를 제외한 나머지를 추천 대상에서 제외시킬 수 있다. 다른 예로, 가상 컨텐츠 간에 컨텐츠의 종류와 개수 등의 파라미터가 동일한 컨텐츠를 추천 대상에서 제외시킬 수 있다.
컨텐츠 추천부(330)는 가상 컨텐츠 정보의 랭킹에 대해 다양한 추천 기준을 적용할 수 있으며, 예를 들어 랜덤 추천 방식은 물론, 가상 컨텐츠 정보의 사용 빈도, 최신성, 위치 유사성, 사용자 프로파일 등을 기준으로 한 랭킹에 따라 가상 컨텐츠 정보를 추천할 수 있다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 과정의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 9에 도시한 바와 같이, 컨텐츠 추천부(330)는 사용자가 새로운 배경 이미지(910)를 입력하면 가상 컨텐츠 정보의 추천을 위한 '가상 컨텐츠 추천' 메뉴(911)를 활성화 할 수 있다. 컨텐츠 추천부(330)는 새로운 배경 이미지(910)가 입력된 상태에서 사용자가 '가상 컨텐츠 추천' 메뉴(911)를 조작하는 경우 도 10에 도시한 바와 같이 배경 이미지(910)에 적용 가능한 가상 컨텐츠(1011)를 추천할 수 있다. 이때, 가상 컨텐츠(1011)는 배경 이미지(910)에 바로 적용 가능한 컨텐츠 템플릿으로, 다른 사용자들에 의해 생성된 AR 컨텐츠 중에서 배경 이미지(910)와 가장 유사한 배경에 적용된 이력이 있는 가상 컨텐츠를 포함할 수 있다. 그리고, 가상 컨텐츠(1011)는 가상 컨텐츠 정보의 사용 빈도, 최신성, 위치 유사성, 사용자 프로파일 등을 기준으로 한 랭킹에 따라 순차적으로 제공될 수 있다.
도 10을 참조하면, 컨텐츠 추천부(330)는 가상 컨텐츠(1011) 중 사용자가 선택한 특정 컨텐츠(1020)가 배경 이미지(910) 상에 적용된 모습을 보여주는 미리보기(preview) 기능을 제공할 수 있다. 이어, 컨텐츠 추천부(330)는 가상 컨텐츠(1011)에 대한 사용자 선택에 따라 다음 랭킹의 컨텐츠를 순차적으로 제공할 수 있으며, 도 11에 도시한 바와 같이 사용자가 다음 랭킹의 가상 컨텐츠(1120)를 선택하면 해당 컨텐츠(1120)가 배경 이미지(910) 상에 적용된 모습의 미리보기를 제공할 수 있다. 사용자가 입력한 배경 이미지(910)에 대해 추천된 가상 컨텐츠(1011)에는 다른 사용자에 의해 수동 편집된 파라미터 값(컨텐츠의 위치, 크기, 개수, 이동, 트래킹, 모션, 스타일 정보 등)이 포함되어 있어 해당 파라미터가 배경 이미지(910)에 그대로 적용된 미리보기를 제공할 수 있다.
AR 컨텐츠의 일종으로 사용자의 얼굴 사진을 이용하여 3D 얼굴 모델링(face modeling)이나 3D 아바타를 생성할 수 있다. 실제 리얼타임의 카메라 영상인 배경 이미지에 다양한 모션과 스타일 등을 적용하여 컨텐츠를 생산하는 서비스 환경에서 사용자 간에 컨텐츠를 공유할 수 있고 이를 통해 사용자의 얼굴 사진을 다른 사용자가 만든 컨텐츠에 적용하여 새로운 컨텐츠를 재생산/활용할 수 있다.
예를 들어, 사용자 A가 자신의 얼굴이 찍힌 2D 사진을 이용하여 다양한 스타일, 모션을 조합해 3D 캐릭터 컨텐츠를 만들 수 있으며, 이때 서버(150)는 사용자 A가 만든 3D 캐릭터 컨텐츠를 비디오나 사진으로 저장할 수 있고 저장 시 해당 컨텐츠의 각종 파라미터(캐릭터 크기, 위치, 모션, 스타일, 이동 경로 등)를 함께 저장할 수 있다.
사용자 B가 카메라 영상으로 자신의 얼굴 사진을 포착할 때 서버(150)는 사용자 B의 얼굴 사진에 적용 가능한 가상 컨텐츠로서 사용자 A에 의해 생산된 3D 캐릭터 컨텐츠를 추천할 수 있다. 사용자 B가 추천 컨텐츠 중 사용자 A가 만든 3D 캐릭터 컨텐츠를 선택함으로써 컨텐츠 퍼가기(예컨대, replay)를 요청할 수 있고, 이에 서버(150)는 해당 컨텐츠에 대해 저장된 파라미터를 사용자 B의 전자 기기로 전달할 수 있고, 이때 사용자 A가 만든 3D 캐릭터 컨텐츠의 얼굴이 카메라 영상에 잡힌 사용자 B의 얼굴로 자동 교체될 수 있다. 컨텐츠 퍼가기 기능은 캐릭터뿐만 아니라 컨텐츠 장면(content scene) 전체를 3D 형태로 공유할 수 있다.
서버(150)는 얼굴 사진을 이용한 3D 캐릭터 컨텐츠를 저장할 때 얼굴 사진을 분석하여 분석 결과로부터 획득한 표정 정보를 함께 저장할 수 있고, 표정 정보를 이용하여 컨텐츠를 추천할 수 있다. 다시 말해, 서버(150)는 사용자 B의 얼굴 사진에 적용 가능한 가상 컨텐츠로서 사용자 B의 얼굴 사진에 나타난 표정과 가장 유사한 표정의 3D 캐릭터 컨텐츠를 추천할 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 카메라 영상에 잡힌 사용자 B의 얼굴 표정이 분노인 경우 서버(150) 상에 저장된 3D 캐릭터 컨텐츠 중 분노에 대응되는 표정 정보를 가진 3D 캐릭터 컨텐츠를 사용자 B에게 추천함으로써 사용자 B의 얼굴 사진에 가장 가까운 표정의 모델을 적용하여 새로운 3D 캐릭터 컨텐츠를 구성할 수 있다.
따라서, 사용자는 다른 사용자에 의해 만들어진 3D 캐릭터 컨텐츠를 이용하여 자신의 캐릭터에 적용하고 이를 바탕으로 새로운 컨텐츠를 재생산할 수 있으며, 이는 특히 체험형 바이럴 마케팅(viral marketing) 등에 효과적으로 쓰일 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자들에 의해 실제 상황이나 배경에서 생성된 컨텐츠 정보를 수집하여 이를 다른 사용자에게 자동 편집되고 실제 공간에 적용되는 컨텐츠 프리셋으로 제공함으로써 AR 컨텐츠를 쉽고 편리하게 생성할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (20)
- 컴퓨터로 컨텐츠 생성 방법에 있어서,
배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR(Augmented Reality) 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 단계;
상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 단계;
전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 단계; 및
상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 추천하는 단계는,
상기 배경 정보 중 상기 특정 배경 이미지와 매칭되는 배경 정보를 선정하여 상기 선정된 배경 정보를 기준으로 한 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 상기 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 저장하는 단계는,
상기 배경 이미지 내의 오브젝트의 종류와 개수, 배치 정보, 상기 배경 이미지의 상황 정보, 위치 정보, 시간 정보 중 적어도 하나를 상기 배경 정보로 저장하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 저장하는 단계는,
상기 배경 이미지에 결합한 상기 가상 컨텐츠의 파라미터 값을 상기 가상 컨텐츠 정보로 저장하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 결정하는 단계는,
상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 각각 벡터화 하여 상기 배경 정보를 나타내는 배경 벡터와 상기 가상 컨텐츠 정보를 나타내는 가상 컨텐츠 벡터가 맵핑되는 임베딩 공간(embedding space)을 학습하는 단계; 및
상기 특정 배경 이미지를 벡터화 하여 상기 임베딩 공간에 맵핑한 후 상기 임베딩 공간에서의 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와의 거리를 기반으로 상기 가상 컨텐츠 정보에 랭킹을 부여하는 단계
를 포함하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 추천하는 단계는,
상기 가상 컨텐츠 정보의 사용 빈도, 최신성, 위치 유사성, 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 기준에 따른 랭킹을 이용하여 상기 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제4항에 있어서,
상기 추천하는 단계는,
상기 가상 컨텐츠 정보 중 상기 임베딩 공간에서 가상 컨텐츠 벡터가 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와 일정 거리 이내인 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 조정하거나, 또는 상기 임베딩 공간에서 가상 컨텐츠 벡터가 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와 일정 거리 이내인 가상 컨텐츠 정보 중 적어도 일부를 추천 대상에서 제외시키는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 추천하는 단계는,
상기 가상 컨텐츠 정보 중 컨텐츠 파라미터가 동일한 가상 컨텐츠 정보를 추천 대상에서 제외시키는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 추천하는 단계는,
상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보가 상기 특정 배경 이미지에 적용된 미리보기(preview)를 제공하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제1항에 있어서,
상기 저장하는 단계는,
상기 AR 컨텐츠가 얼굴 사진을 상기 배경 이미지로 이용하여 생성한 3D 캐릭터 컨텐츠인 경우 상기 얼굴 사진을 분석하여 분석 결과로부터 획득한 표정 정보를 함께 저장하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 제9항에 있어서,
상기 추천하는 단계는,
상기 전자 기기로부터 특정 얼굴 사진이 입력된 경우 상기 특정 얼굴 사진의 표정과 대응되는 표정 정보를 가진 3D 캐릭터 컨텐츠를 추천하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 방법. - 컴퓨터 시스템과 결합되어 컨텐츠 생성 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컨텐츠 생성 방법은,
배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 단계;
상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 단계;
전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 단계; 및
상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 추천하는 단계는,
상기 배경 정보 중 상기 특정 배경 이미지와 매칭되는 배경 정보를 선정하여 상기 선정된 배경 정보를 기준으로 한 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 상기 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 것
을 특징으로 하는, 컴퓨터 프로그램. - 컴퓨터로 구현되는 컨텐츠 생성 시스템에 있어서,
컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
배경 이미지에 가상 컨텐츠를 결합하여 생성한 AR 컨텐츠에 대하여 상기 배경 이미지와 관련된 정보인 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠와 관련된 정보인 가상 컨텐츠 정보를 연관하여 저장하는 컨텐츠 저장부;
상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 분석하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 결정하는 컨텐츠 랭킹부;
전자 기기로부터 특정 배경 이미지가 입력되는 경우 상기 특정 배경 이미지에 대하여 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 컨텐츠 추천부; 및
상기 추천된 가상 컨텐츠 정보 중 상기 전자 기기의 사용자로부터 선택된 가상 컨텐츠 정보를 상기 특정 배경 이미지에 적용하여 새로운 AR 컨텐츠를 생성하는 컨텐츠 생성부
를 포함하고,
상기 컨텐츠 추천부는,
상기 배경 정보 중 상기 특정 배경 이미지와 매칭되는 배경 정보를 선정하여 상기 선정된 배경 정보를 기준으로 한 상기 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 이용하여 상기 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 컨텐츠 저장부는,
상기 배경 이미지 내의 오브젝트의 종류와 개수, 배치 정보, 상기 배경 이미지의 상황 정보, 위치 정보, 시간 정보 중 적어도 하나를 상기 배경 정보로 저장하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 컨텐츠 저장부는,
상기 배경 이미지에 결합한 상기 가상 컨텐츠의 파라미터 값을 상기 가상 컨텐츠 정보로 저장하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 컨텐츠 랭킹부는,
상기 배경 정보와 상기 가상 컨텐츠 정보를 각각 벡터화 하여 상기 배경 정보를 나타내는 배경 벡터와 상기 가상 컨텐츠 정보를 나타내는 가상 컨텐츠 벡터가 맵핑되는 임베딩 공간을 학습하고,
상기 특정 배경 이미지를 벡터화 하여 상기 임베딩 공간에 맵핑한 후 상기 임베딩 공간에서의 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와의 거리를 기반으로 상기 가상 컨텐츠 정보에 랭킹을 부여하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 컨텐츠 추천부는,
상기 가상 컨텐츠 정보의 사용 빈도, 최신성, 위치 유사성, 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 기준에 따른 랭킹을 이용하여 상기 적어도 하나의 가상 컨텐츠 정보를 추천하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제15항에 있어서,
상기 컨텐츠 추천부는,
상기 가상 컨텐츠 정보 중 상기 임베딩 공간에서 가상 컨텐츠 벡터가 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와 일정 거리 이내인 가상 컨텐츠 정보의 랭킹을 조정하거나, 또는 상기 임베딩 공간에서 가상 컨텐츠 벡터가 상기 특정 배경 이미지를 나타내는 벡터와 일정 거리 이내인 가상 컨텐츠 정보 중 적어도 일부를 추천 대상에서 제외시키는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 컨텐츠 추천부는,
상기 가상 컨텐츠 정보 중 컨텐츠 파라미터가 동일한 가상 컨텐츠 정보를 추천 대상에서 제외시키는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제12항에 있어서,
상기 컨텐츠 저장부는,
상기 AR 컨텐츠가 얼굴 사진을 상기 배경 이미지로 이용하여 생성한 3D 캐릭터 컨텐츠인 경우 상기 얼굴 사진을 분석하여 분석 결과로부터 획득한 표정 정보를 함께 저장하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템. - 제19항에 있어서,
상기 컨텐츠 추천부는,
상기 전자 기기로부터 특정 얼굴 사진이 입력된 경우 상기 특정 얼굴 사진의 표정과 대응되는 표정 정보를 가진 3D 캐릭터 컨텐츠를 추천하는 것
을 특징으로 하는 컨텐츠 생성 시스템.
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