KR102228398B1 - 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법 및 시스템 - Google Patents

이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예에 따르면, 정보 제공 서버가 이미지 분석 기반 맞춤형 정보를 제공하기 위한 방법으로서, (a) 복수의 사용자 단말기로부터 이미지를 수신하는 단계; (b) 상기 이미지에 대해 분석을 수행하여, 각 이미지에 대한 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 획득하는 단계; (c) 특정 사용자 단말기로부터 이미지 검색 요청을 수신하는 단계; 및 (d) 상기 이미지 검색 요청에 포함되는 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보와 부합하는 이미지들을 검색 결과로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법이 제공된다.

Description

이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING COSTOMIZED INFORMATION BASED ON IMAGE ANALYSIS}
본 발명은 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 사용자들이 업로드한 이미지를 분석하여 그 특성을 파악하고, 인기 포토 스팟에 대한 추천 정보 또는 개인별 맞춤형 여행지 추천 정보를 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 스마트폰의 보급이 전세계적으로 대중화됨에 따라, 스마트폰에 내장된 카메라를 이용한 디지털 이미지의 촬영 및 이에 대한 공유 활동이 활발해지고 있다. 이는 인터넷 및 SNS를 통해 상호 소통이 가능한 형태로 게재되고 있고, 전세계적으로 다양한 주제의 사진들이 실시간으로 업데이트되며, 디지털 기억 매체의 용량이 증대됨에 따라 이러한 디지털 이미지들이 서버에 저장되어 사용자 간의 공유가 일상화되고 있다.
사용자들은 사진을 찍을 목적으로 특정 장소를 방문하는 일도 늘어나고 있는데, 이렇게 특정 장소를 방문하는 계획을 세울 경우, 또는 여행을 계획할 시, 다른 사람들이 SNS 등의 공간에 업로드한 이미지를 많이 참조한다.
예를 들면, 사용자는 상징적인 랜드마크 또는 건축물 등을 방문할 목적, 또는 박물관 관람이나 야경 관람과 같은 특정한 주제를 가지고 해당 장소를 찾아가려는 경향이 있는데, 이러한 경우, 텍스트 정보보다는 인터넷 공간에 다양하게 존재하는 디지털 이미지를 참조하는 사례가 급증하고 있다.
이를 위해 사용자는 방문하고자 하는 곳의 디지털 이미지가 담겨진 사진을 검색하게 되는데, 예를 들면, 포털 사이트, 커뮤니티, SNS 등의 검색창을 통해 방문 대상의 지명을 검색하여 관련 이미지를 확인하는 것이 일반적이다. 그러나, 방대한 디지털 이미지 자료를 모두 검색하는 데에는 오랜 시간이 소요되며, 사용자의 여행 조건에 맞는 장소를 선택하거나 추천 받는 데에 있어서 어려운 점이 많았다.
본 발명의 목적은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것이다.
본 발명의 목적은 사용자들이 업로드한 이미지를 분석하여, 해당 이미지의 특성을 획득하고, 각 지역별 또는 위치별 인기 포토 스팟에 대한 안내 정보 생성을 가능하게 하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 타 사용자들이 업로드한 이미지에 대한 분석을 기반으로 획득되는 정보, 사용자의 개인화된 정보를 토대로 해당 사용자가 선호할만한 여행지 추천 정보를 생성 및 제공하는 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 정보 제공 서버가 이미지 분석 기반 맞춤형 정보를 제공하기 위한 방법으로서, (a) 복수의 사용자 단말기로부터 이미지를 수신하는 단계; (b) 상기 이미지에 대해 분석을 수행하여, 각 이미지에 대한 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 획득하는 단계; (c) 특정 사용자 단말기로부터 이미지 검색 요청을 수신하는 단계; 및 (d) 상기 이미지 검색 요청에 포함되는 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보와 부합하는 이미지들을 검색 결과로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법이 제공된다.
상기 이미지에 대한 분석은 머신러닝 알고리즘에 의해 수행될 수 있다.
상기 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법은, 상기 복수의 사용자 단말기로부터 수신된 이미지를 각 사용자의 계정에 등록하여 사용자들 간 이미지 정보 공유가 가능하도록 서비스하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법은, 상기 검색 결과로서 제공된 이미지 또는 공유되는 이미지 중 특정 사용자에 의해 선택되는 이미지에 대한 정보, 및 상기 특정 사용자의 개인 정보를 토대로 맞춤형 여행지 추천 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 복수의 사용자 단말기로부터 이미지를 수신하는 이미지 정보 수신부; 상기 이미지에 대해 분석을 수행하여, 각 이미지에 대한 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 획득하는 이미지 분석부; 및 특정 사용자 단말기로부터 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 포함하는 이미지 검색 요청을 수신하고, 이에 부합하는 이미지들을 검색 결과로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 포토 스팟 정보 제공부를 포함하는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 시스템이 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자들이 업로드한 이미지를 분석하여, 해당 이미지의 특성을 획득하고, 각 지역별 또는 위치별 인기 포토 스팟에 대한 안내 정보 생성이 가능해진다.
본 발명의 실시예에 따르면, 타 사용자들이 업로드한 이미지에 대한 분석을 기반으로 획득되는 정보, 사용자의 개인화된 정보를 토대로 해당 사용자가 선호할만한 여행지 추천 정보를 생성 및 제공할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 생성 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 제공 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말기에 제공되는 이미지 업로드 인터페이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 공유 인터페이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 각 이미지의 배경 분석을 수행하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 포토 스팟 정보 검색 조건을 지정을 하기 위한 인터페이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 각 이미지의 촬영 장소 카테고리 정보 및 분위기 정보를 설정함에 따라 검색된 이미지들의 예를 나타낸다.
도 8은 특정 이미지에 대한 선택 결과로 사용자 단말기에 제공되는 해당 이미지의 상세 보기 페이지의 일례를 나타내는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 생성 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 시스템은, 다수의 사용자 단말기(100) 및 정보 제공 서버(200)를 포함하여 구성될 수 있다.
다수의 사용자 단말기(100)와 정보 제공 서버(200)는 상호 통신망, 예를 들면, 이동통신망, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 월드와이드웹(WWW: World Wide Web), 무선통신망(WiFi: Wireless Fidelity)을 통해 통신할 수 있다.
사용자 단말기(100)는 연산 기능을 갖추고 있으며, 외부와 통신할 수 있는 기기라면 어떠한 형태로 구현되어도 무방하다. 이러한 사용자 단말기(100)는 예를 들면 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 랩탑 노트북, PDA 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 사용자 단말기(100)에는 이하의 기능들을 구현하고 정보 제공 서버(200)에 의해 제공되는 서비스를 수신하기 위한 애플리케이션이 설치되어 있을 수 있다. 이러한 애플리케이션은 정보 제공 서버(200) 또는 이와는 다른 앱스토어 서버로부터 다운로드되어 사용자 단말기(100)에 설치된 것일 수 있다.
일 실시예에 따른 사용자 단말기(100)는 정보 제공 서버(200)에 촬영 이미지를 업로드한다. 각 이미지에는 메타 데이터로서 촬영 위치, 촬영 시각 등에 대한 정보가 함께 포함되는데, 이러한 정보들은 정보 제공 서버(200)에 의한 이미지 분석 시 활용될 수 있다. 또한, 사용자 단말기(100)는 정보 제공 서버(200)에 저장된 복수 사용자들의 업로드 이미지를 표시하는 기능을 수행하는데, 이 중 사용자가 선택하거나, 상세 정보를 확인하는 대상 이미지에 대한 정보를 다시 정보 제공 서버(200)로 전송한다.
정보 제공 서버(200)는 상기 사용자의 선택 이미지에 대한 정보, 사용자가 별도로 입력한 개인 정보(예를 들면, 연령, 성별, 관심사 등에 대한 정보)를 토대로 해당 사용자가 선호할만한 여행지를 선정하여 추천 정보로서 제공해줄 수 있다. 이에 대해서는 이하에서 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 제공 서버(200)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 정보 제공 서버(200)는 이미지 정보 수신부(210), 이미지 공유 기능 제공부(220), 이미지 분석부(230), 포토 스팟 정보 제공부(240), 맞춤형 여행지 추천 정보 제공부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
이미지 정보 수신부(210), 이미지 공유 기능 제공부(220), 이미지 분석부(230), 포토 스팟 정보 제공부(240), 맞춤형 여행지 추천 정보 제공부(250)는 외부 장치와 통신할 수 있는 프로그램 모듈 또는 하드웨어들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈 또는 하드웨어는 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 정보 제공 서버(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈 또는 하드웨어들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.
이미지 정보 수신부(210)는 다수의 사용자 단말기(100)로부터 촬영 이미지에 대한 정보를 수신하고, 각 사용자의 계정에 해당 이미지 정보를 게시하는 기능을 수행한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자 단말기(100)에 제공되는 이미지 업로드 인터페이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자는 제공되는 인터페이스를 통해, 업로드 대상 이미지의 촬영 장소에 대한 선택, 업로드 대상 이미지 선택을 할 수 있다. 또한, 해당 이미지에 대해 포토 스팟으로 등록하기 위한 정보를 입력할 수도 있다. 포토 스팟으로 등록하기 위한 정보는, 촬영 장소에 대한 검색 또는 입력, 장소 카테고리 선택 정보, 분위기 선택 정보 등일 수 있다. 즉, 사용자는 자신이 업로드하는 이미지를 포토 스팟으로 등록하기 위해, 해당 이미지에 대한 특징 정보(촬영 장소의 주소, 장소 카테고리 정보, 분위기 정보 등)를 직접 입력할 수 있다. “장소 카테고리”라 함은 정확한 촬영 위치를 특정하는 정보가 아니라, 촬영된 장소의 종류를 나타내는 정보이다. 예를 들면, 카페, 맛집, 주점, 야외, 전시 등이 촬영된 “장소 카테고리”의 예들일 수 있다. 또한, “분위기 정보”라 함은 모던, 내츄럴, 아기자기, 러블리, 럭셔리, 유니크, 빈티지, 액티브, 클럽 등 정성적 또는 감정적인 정보를 의미한다. 이미지 정보 수신부(210)는 각 사용자가 업로드하는 이미지에 상기 정보들을 매칭시켜 저장한다.
이미지 공유 기능 제공부(220)는 다수의 사용자 단말기(100)로부터 업로드되는 이미지를 타 사용자들이 확인할 수 있는 형태로 제공하는 기능을 수행한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 공유 인터페이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 각 사용자들이 업로드한 이미지는 해당 사용자의 계정에 업로드가 되는데, 각 사용자들은 각 이미지에 대한 다른 사용자의 피드백 정보를 토대로 정렬되는 인기 게시물에 대한 정보를 확인할 수도 있으며, 최신 업로드된 이미지 정보를 우선적으로 확인할 수도 있다. 또한, 자신과 친구 관계(팔로우 관계)를 맺고 있는 사용자들이 업로드한 게시물에 대한 정보만을 확인할 수도 있다. 또한, 자신의 현재 위치 주변에서 촬영된 이미지만을 검색하여 확인할 수도 있으며, 지도 이미지 상에 오버랩된 복수의 이미지 중 하나를 선택하여 상세보기를 할 수도 있다. 그리고, 특정 장소에서 촬영된 이미지만을 검색하여 확인할 수도 있다.
일 실시예에 따른 이미지 분석부(230)는 사용자들이 업로드한 이미지에 대한 특성 분석을 수행한다. 구체적으로, 이미지 분석부(230)는 각 이미지에서 객체들을 구분하여, 이 중 배경을 추출하여, 해당 배경의 특성을 분석한 후, 각 이미지가 어떠한 종류의 장소 또는 환경에서 촬영하였는지 여부를 판단한다. 이러한 동작은 머신러닝 알고리즘에 의해 수행될 수 있다.
일례로, 머신러닝 알고리즘 중 일종인 딥러닝을 통해 상기의 동작을 수행할 수 있다.
구체적으로, 각 이미지를 대상으로 객체, 즉, 인물, 동물, 사물, 배경 등을 구분해내기 위한 학습 데이터를 기초로 머신러닝 알고리즘을 통해 인공지능 학습을 할 수 있다. 또한, 배경으로 추출된 부분에 대해서는, 해당 배경이 복수 장소 카테고리 또는 분위기 중 어느 카테고리 또는 분위기에 해당하는지 구분해내기 위한 학습 데이터를 기초로 머신러닝 알고리즘을 통해 인공지능 학습을 할 수 있다. 추가적으로, 각 장소 카테고리에 있어서, 세부 장소(장소 카테고리 “야외” 중 산, 바다, 꽃밭, 골목길, 담벼락 등의 세부 장소)에 대한 식별을 위한 학습, 촬영 시간 정보(낮, 해질녘, 야간 등)를 식별을 위한 학습이 더 수행될 수도 있다. 여기에서, 인공지능 학습을 하는 학습 모델은 다양한 방식이 적용될 수 있고, 예를 들어, Inception, VGG, 또는 TensorFlow 등에 해당하는 학습 모델이 적용될 수 있다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 각 이미지의 배경 분석을 수행하는 일례로서, 장소 카테고리가 야외인 경우, 세부적으로 어떠한 종류의 장소에서 촬영이 되었는지를 분석하는 과정을 나타내는 도면이다. 도 5를 참조하면, 배경 정보를 기초로 해당 이미지가 촬영된 장소의 특성을 분석할 수 있으며, 분석되는 특성 정보가 예를 들면 찻길에 해당하는 정보(차선 이미지를 포함하는 정보)인 경우 해당 이미지는 “촬영 위험 지역” 또는 “촬영 불가 지역”에서 촬영된 이미지로서 분류할 수도 있다.
즉, 이미지 분석부(230)는 복수의 사용자가 업로드한 수많은 이미지들에 대해, 배경 특성을 기초로 촬영된 장소 카테고리, 분위기, 세부 장소, 촬영 시각 등에 대한 정보를 태그 정보로서 생성하여, 해당 이미지에 매칭시켜 저장한다.
일 실시예에 따른 포토 스팟 정보 제공부(240)는 사용자가 지정한 조건에 맞는 포토 스팟 정보와 관련된 이미지 정보를 제공하는 기능을 수행한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 포토 스팟 정보 검색 조건을 지정을 하기 위한 인터페이스의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 포토 스팟 정보 제공부(240)는 사용자 단말기(100)에 검색 반경, 카테고리, 분위기 등 이미지 검색 조건을 설정할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자는 해당 인터페이스를 통해, 현재 사용자 단말기(100)의 위치를 기준으로 일정 반경을 설정하여, 해당 반경 내에서 촬영된 이미지만을 검색할 수도 있고, 촬영 장소의 카테고리를 선택하여 해당 카테고리와 부합하는 이미지만을 검색할 수도 있으며, 촬영 이미지의 분위기를 선택하여 해당 분위기와 부합하는 이미지만을 검색할 수도 있다. 각 이미지의 촬영 장소 카테고리 정보 및 분위기 정보는 상술한 바와 같이 이미지 분석부(230)에 의해 분석되어 각 이미지에 매칭되어 저장된 정보이다.
도 7은 각 이미지의 촬영 장소 카테고리 정보 및 분위기 정보를 설정함에 따라 검색된 이미지들의 예를 나타낸다.
사용자 입장에서는 특정 범위의 위치에서 사진을 촬영하기에 앞서, 자신이 원하는 장소의 종류 또는 장소의 주소를 특정하고, 자신이 원하는 분위기를 특정한 후 이러한 조건에 부합하는 이미지 및 포토 스팟 위치를 검색함에 따라, 자신의 취향과 유사한 이미지들을 참조하여, 자신의 취향에 맞는 포토 스팟에 대한 선택이 용이해질 수 있다.
한편, 일 실시예에 따르면, 이미지 검색 시 검색 결과로 제공되는 이미지에 있어서, 이미지 분석부(230)에 의한 분석 결과 “촬영 위험 지역” 또는 “촬영 불가 지역”에서 촬영된 이미지는 검색 결과에서 제외시킬 수도 있다.
일 실시예에 따른 맞춤형 여행지 추천 정보 제공부(250)는 사용자가 선택하여 상세보기를 한 이미지의 특성 정보, 및 사용자가 기 입력한 개인 정보를 토대로 해당 사용자가 선호할만한 여행지에 대한 추천 정보를 생성하여 제공하는 기능을 수행한다.
전술한 바와 같이, 이미지 공유 기능 제공부(220) 및 포토 스팟 정보 제공부(240)는 사용자 단말기(100)에 타 사용자들이 업로드한 이미지에 대한 검색 및 표시 기능을 제공하는데, 각 사용자는 해당 이미지들 중 특정 이미지를 선택하여 상세 보기 기능을 이용할 수 있다. 도 8은 특정 이미지에 대한 선택 결과로 사용자 단말기(100)에 제공되는 해당 이미지의 상세 보기 페이지의 일례를 나타내는 도면이다.
전술한 바와 같이, 각 이미지는 이미지 분석부(230)에 의해 분석되어, 촬영 장소 카테고리 정보, 분위기 정보가 매칭되어 있을 수 있다. 또한, 각 이미지에는 메타 데이터로서, 촬영 시각, 촬영 장소 등에 대한 정보가 포함될 수 있다.
즉, 이미지 분석부(230)에 의해 분석된 결과로서, 각 이미지 정보에는 촬영 장소 카테고리 정보, 분위기 정보, 촬영 시각 정보, 촬영 장소의 위치 또는 주소 정보 등이 포함될 수 있는데, 각 사용자가 특정 이미지에 대한 선택 및 상세보기 기능을 이용하게 되면, 선택한 이미지의 정보를 토대로 해당 사용자의 취향을 파악할 수 있게 된다. 사용자 취향 파악을 위해서는 주로 촬영 장소 카테고리 정보, 분위기 정보, 촬영 장소 정보가 활용될 수 있다.
한편, 각 사용자는 사용자 단말기(100)를 통해 본 서비스에 대한 회원 가입 시 또는 그 이후 본인의 개인 정보를 전송할 수 있다. 개인 정보에는 연령 정보, 성별 정보, 관심사 정보(예를 들면, 레저, 관광, 맛집, 스포츠 등)가 포함될 수 있다.
맞춤형 여행지 추천 정보 제공부(250)는 사용자가 선택한 이미지에 대한 정보, 사용자가 입력한 개인 정보를 토대로 사용자의 취향을 파악하고, 이와 매칭되는 여행지 정보를 생성할 수 있다.
먼저, 선택한 이미지에 정보에 포함되는 정보들(촬영 장소 카테고리 정보, 분위기 정보, 세부 장소, 촬영 시각 등)을 각 변수로 하고, 사용자가 입력한 개인 정보들도 각각 변수화하여, 해당 사용자의 특성 정보로서 활용할 수 있다.
또한, 데이터베이스에 저장된 여행지에 대한 정보들, 복수의 사용자가 업로드한 이미지에 대한 정보들도 각각 변수화하여 장소의 특성 정보로서 활용할 수 있다. 상기 변수들에는, 해당 장소 또는 해당 장소에서의 촬영 이미지에 대한 좋아요 수, 사진 업로드 수, 댓글 수, 공유된 수가 더 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 특성 정보와 가장 연관도가 높은 특성 정보를 갖는 여행지를 맞춤형 여행지 추천 정보로서 생성하여 해당 사용자에게 제공할 수도 있고, 사용자의 특성 정보와 가장 연관도가 높은 이미지의 촬영 장소를 맞춤형 여행지 추천 정보로서 생성할 수도 있다.
상기의 방식을 예로 들어 설명하면, 다음과 같다.
먼저, 특정 사용자에 대한 특성 정보를 토대로 N차원 벡터화한다(제1 벡터). 벡터에 포함되는 각 변수는 선택한 이미지에 정보에 포함되는 정보들로서, 촬영 장소 카테고리 정보, 분위기 정보일 수 있고, 추가적으로, 개인 정보로서, 성별 정보, 나이 정보가 더 포함된다.
또한, 데이터베이스에 저장된 각 여행지에 대한 특성 정보, 복수의 사용자가 업로드한 이미지의 특성 정보를 토대로 N차원 벡터화한다(제2 벡터). 각 여행지에 대한 특성 정보를 나타내는 변수에도, 장소 카테고리 정보, 분위기 정보, 선호 성별 정보, 선호 나이 정보가 포함될 수 있다. 또한, 복수의 사용자가 업로드한 이미지의 각 특성 정보에 포함되는 변수에도, 장소 카테고리 정보, 분위기 정보, 업로드 사용자의 성별 정보, 나이 정보가 포함될 수 있다. 이들 특성 정보도 동일한 방식으로 벡터화할 수 있다.
상기 생성된 제1 벡터와 가장 가까운, 즉, 가장 유사도가 높은 제2 벡터의 연관 여행지 또는 이미지 정보를 추출한다면, 해당 여행지 또는 이미지의 촬영 장소를 해당 사용자의 맞춤형 여행지 추천 정보로서 제공할 수 있게 된다.
한편, 제1 벡터와 제2 벡터 간 유사도 산출 후, 도출되는 일 이상의 여행지 또는 이미지의 촬영 장소 각각에는 가중치가 적용될 수 있다. 예를 들면, 장소 또는 이미지에 대한 사용자들의 선호도와 관련된 팩터들, 즉, 해당 장소 또는 해당 장소에서의 촬영 이미지에 대한 좋아요 수, 사진 업로드 수, 댓글 수, 또는 공유된 수에 비례하는 가중치를 해당 장소 또는 이미지에 대해 적용하여, 맞춤형 여행지 추천 정보 생성에 활용할 수 있다. 이에 따르면, 많은 사용자들이 선호하는 장소일수록 맞춤형 여행지로서 추천될 가능성이 커지게 된다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 사용자 단말기
200: 정보 제공 서버
210: 이미지 정보 수신부
220: 이미지 공유 기능 제공부
230: 이미지 분석부
240: 포토 스팟 정보 제공부
250: 맞춤형 여행지 추천 정보 제공부

Claims (5)

  1. 정보 제공 서버가 이미지 분석 기반 맞춤형 정보를 제공하기 위한 방법으로서,
    (a) 복수의 사용자 단말기로부터 이미지를 수신하는 단계;
    (b) 상기 이미지에 대해 분석을 수행하여, 각 이미지에 대한 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 획득하는 단계;
    (c) 특정 사용자 단말기로부터 이미지 검색 요청을 수신하는 단계;
    (d) 상기 이미지 검색 요청에 포함되는 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보와 부합하는 이미지들을 검색 결과로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하되, 배경 정보에 대한 분석을 통해 촬영 위험 지역 또는 촬영 불가 지역에서 촬영된 이미지는 상기 검색 결과에서 제외하는 단계; 및
    (e) 사용자에 대한 특성 정보에 포함되는 각 변수를 기반으로 제1 벡터를 생성하고, 복수의 사용자가 업로드한 이미지의 특성 정보에 포함되는 각 변수를 토대로 복수의 제2 벡터를 생성하며, 상기 제1 벡터와 유사도가 가장 높은 제2 벡터를 갖는 이미지 정보를 추출한 후, 해당 이미지의 촬영 장소를 추천 정보로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 사용자에 대한 특성 정보는 상기 검색 결과 중 상기 사용자에 의해 선택된 이미지에 포함되는 정보, 상기 사용자의 개인 정보-성별 및 나이 정보를 포함함-를 포함하고,
    상기 (e) 단계는,
    상기 이미지 각각에 대해, 사용자들의 선호도에 비례하는 가중치를 적용하는 단계를 더 포함하는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이미지에 대한 분석은 머신러닝 알고리즘에 의해 수행되는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 사용자 단말기로부터 수신된 이미지를 각 사용자의 계정에 등록하여 사용자들 간 이미지 정보 공유가 가능하도록 서비스하는 단계를 더 포함하는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 방법.
  4. 삭제
  5. 복수의 사용자 단말기로부터 이미지를 수신하는 이미지 정보 수신부;
    상기 이미지에 대해 분석을 수행하여, 각 이미지에 대한 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 획득하는 이미지 분석부;
    특정 사용자 단말기로부터 촬영 장소 카테고리 정보 또는 분위기 정보를 포함하는 이미지 검색 요청을 수신하고, 이에 부합하는 이미지들을 검색 결과로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하되, 배경 정보에 대한 분석을 통해 촬영 위험 지역 또는 촬영 불가 지역에서 촬영된 이미지는 상기 검색 결과에서 제외하는 포토 스팟 정보 제공부; 및
    사용자에 대한 특성 정보에 포함되는 각 변수를 기반으로 제1 벡터를 생성하고, 복수의 사용자가 업로드한 이미지의 특성 정보에 포함되는 각 변수를 토대로 복수의 제2 벡터를 생성하며, 상기 제1 벡터와 유사도가 가장 높은 제2 벡터를 갖는 이미지 정보를 추출한 후, 해당 이미지의 촬영 장소를 추천 정보로서 상기 특정 사용자 단말기에 제공하되, 상기 이미지 각각에 대해, 사용자들의 선호도에 비례하는 가중치를 적용하는 맞춤형 여행지 추천 정보 제공부를 포함하고,
    상기 사용자에 대한 특성 정보는 상기 검색 결과 중 상기 사용자에 의해 선택된 이미지에 포함되는 정보 및 상기 사용자의 개인 정보-성별 및 나이 정보를 포함함-를 포함하는, 이미지 분석 기반 맞춤형 정보 제공 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102299685B1 (ko) * 2021-06-10 2021-09-08 주식회사 에어온 실시간 동영상 중계 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100050110A (ko) * 2008-11-05 2010-05-13 에스케이커뮤니케이션즈 주식회사 이미지 검색 서비스를 제공하는 방법, 단말기, 이미지 검색서버 및 시스템
KR20170078109A (ko) * 2015-12-29 2017-07-07 에스케이플래닛 주식회사 추천 컨텐츠 제공 방법 및 이를 위한 장치
KR101912939B1 (ko) * 2018-06-14 2018-10-29 이영달 사용자 상태에 따른 맞춤형 자기관리정보 제공시스템

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101628108B1 (ko) * 2014-09-05 2016-06-21 동국대학교 산학협력단 사용자 특성 및 여행지 특성에 기반한 여행지 추천 시스템 및 방법
KR20200051540A (ko) * 2020-04-27 2020-05-13 주식회사 하이퍼커넥트 서버 및 그것의 동작 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100050110A (ko) * 2008-11-05 2010-05-13 에스케이커뮤니케이션즈 주식회사 이미지 검색 서비스를 제공하는 방법, 단말기, 이미지 검색서버 및 시스템
KR20170078109A (ko) * 2015-12-29 2017-07-07 에스케이플래닛 주식회사 추천 컨텐츠 제공 방법 및 이를 위한 장치
KR101912939B1 (ko) * 2018-06-14 2018-10-29 이영달 사용자 상태에 따른 맞춤형 자기관리정보 제공시스템

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102299685B1 (ko) * 2021-06-10 2021-09-08 주식회사 에어온 실시간 동영상 중계 장치 및 방법
WO2022260264A1 (ko) * 2021-06-10 2022-12-15 주식회사 에어온 실시간 동영상 중계 장치 및 방법

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