KR102241502B1 - 사용자가 선택한 컨텐츠 관련 영상추천 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

실시예에 따른 영상추천 시스템 및 방법에 관한 것으로 구체적으로, 사용자가 선택한 게임 및 입력한 키워드와 연관된 영상을 추출하고, 추출된 영상의 우선순위에 따라 게임관련 영상을 매칭하고 스트리밍 하는 영상 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다. 실시예에 따른 게임관련 영상 추천 시스템 및 방법은 사용자가 선택한 게임의 특성을 분석하여 분석결과에 따라 사용자 선호도를 정확히 파악하고 사용자 선호도가 반영된 게임영상을 추천 리스트로 제공할 수 있다. 아울러, 온라인 게임 진행 및 게임 설명과 관련된 영상을 추천영상으로 제공하고 게임 순서에 따라 재생시켜, 사용자가 선택한 게임방법을 더욱 쉽게 이해하도록 도움으로써, 보드게임 및 온라인 게임의 재미효과를 극대화 시킬 수 있도록 한다.

Description

사용자가 선택한 컨텐츠 관련 영상추천 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR CONTENTS RELATED VIDEO RECOMMENDATION}
영상추천 시스템 및 방법에 관한 것으로 구체적으로, 사용자가 선택한 컨텐츠(예를 들어, 게임) 및 입력한 키워드와 연관된 영상을 추출하고, 추출된 영상과 관련된 컨텐츠 영상을 매칭한 후 우선순위에 따라 사용자에게 노출 및 스트리밍하는 영상 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
보드게임(board game)은 판 위에서 말이나 카드를 놓고 일정한 규칙에 따라 진행하는 게임으로, 플레이어가 직접 대면하여 즐기기 때문에 주로 혼자 즐기게 되는 컴퓨터 게임과 다른 재미가 있다. 보드게임은 브루마블과 같이 일정한 게임 판(보드)을 두고 그 위에 몇 개의 말을 올려 정해진 규칙에 따라 진행하거나, 포커나 화투처럼 정해진 숫자의 카드를 통해 일정한 규칙에 따라 게임을 진행하는 종류의 게임을 모두 포괄한다.
세부적으로는 카드로 게임을 진행하는 카드게임과 주사위 및 병마를 특징으로 하는 보드게임으로 나누기도 하지만, 통상적으로 둘 모두를 포괄하여 보드게임이라고 칭한다.
최근의 보드게임은 그 종류가 매우 다양해져서 1만여 종에 이르고 있으며, 영토확장과 재산증식에서 환경보호, 남녀평등과 같은 친 사회적 소재까지 그 포괄 범위가 매우 넓다. 많은 사람들이 다양한 보드게임을 즐기는 추세이지만, 종래에는 보드게임 안에 첨부된 설명서를 통해 사용방법을 숙지해야만 한다. 이 때문에 규칙이 복잡한 보드게임의 경우, 사용자가 게임 규정을 완벽하게 이해하기 쉽지 않고 난이도나 플레이어 수에 따라 게임 룰이 변경되는 경우에도 사용자가 이를 모두 숙지하고 적용하기 어려운 문제가 있다.
아울러, 종래의 영상 추천 서비스는 사용자가 시청한 영상의 제목 또는 태그와 관계된 다른 영상을 추천하는 서비스만을 제공하고 있다. 사용자가 즐기는 온라인 게임이나 보드게임의 특성(특히, 영상 내에서 이루어지는 각 보드게임의 특성)을 분석하여 해당 게임 소개 영상이나, 게임 설명 영상 및 사용자가 선호할 만한 또다른 컨텐츠(예를 들어, 또다른 보드게임) 영상을 추천하는 서비스는 제공되고 있지 않다.
1. 공개특허공보 제10-2015-0135544 (2015.12.02) 2. 등록특허공보 제10-1604250 (2016.03.11)
실시예에 따른 게임관련 영상 추천 시스템 및 방법은 사용자가 참여하거나 선택한 온라인 게임 또는 보드게임의 특성을 분석하고 분석결과에 따라 사용자가 선택한 게임과 연관이 있는 영상 및 게임의 사용방법을 순차적으로 설명하는 관련 영상을 추천한다.
실시예에 따른 영상 추천 시스템 및 방법은 게임과 영상 별 ID 와 파라미터를 설정하고, 게임과 영상의 파라미터 차이 값에 따라 추천 영상 리스트를 생성하여 사용자가 선택한 게임에 관한 영상 리스트를 수집하고, 수집된 영상 리스트가 우선순위에 따라 스트리밍 되도록 한다.
실시예에 따른 사용자가 선택한 게임과 관련된 영상 추천 시스템은 사용자단말 및 로컬서버를 포함하는 통신객체로 영상 추천 어플리케이션을 배포하고, 사용자가 선택한 게임 컨텐츠의 종류, 장르, 난이도 및 게임참여 인원을 포함하는 게임세부정보에 따라 사용자가 선택한 게임에 연관된 게임영상을 추천하는 중앙 VoD(Video on Demand) 서버; 및 영상 추천 어플리케이션을 설치하고, 회원가입정보 및 사용자가 선택한 게임정보를 상기 중앙 Vod 서버로 전송하는 사용자 단말; 을 포함한다.
바람직한 실시예에서, 중앙 Vod 서버; 는 영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 분석하여 분석결과에 따라 영상 파라미터 값을 설정하고, 영상 파라미터 값을 저장한다.
다른 실시예에 따른 사용자가 선택한 게임과 관련된 영상 추천 시스템의 영상추천방법은 중앙 VoD(Video on Demand) 서버에서 사용자단말 및 로컬서버를 포함하는 통신객체로 영상 추천 어플리케이션을 배포하고, 사용자가 선택한 게임 컨텐츠의 종류, 장르, 난이도 및 게임참여 인원을 포함하는 게임세부정보에 따라 사용자가 선택한 게임에 연관된 게임영상을 추천하는 제1단계; 및 사용자 단말에서 영상 추천 어플리케이션을 설치하고, 회원가입정보 및 사용자가 선택한 게임정보를 상기 중앙 Vod 서버로 전송하는 제2단계; 를 포함하고, 제1단계; 는 영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 분석하여 분석결과에 따라 영상 파라미터 값을 설정하고, 영상 파라미터 값을 저장하는 1-1단계; 를 포함한다.
이상에서와 같은 사용자가 선택한 게임관련 영상 추천 시스템 및 방법은 사용자가 선택한 게임의 특성을 분석하여 분석결과에 따라 사용자 선호도를 정확히 파악하고 사용자 선호도가 반영된 게임영상을 추천 리스트로 제공할 수 있다.
아울러, 온라인 게임 진행 및 게임 설명과 관련된 영상을 추천영상으로 제공하고 게임 순서에 따라 재생시켜, 사용자가 선택한 게임방법을 더욱 쉽게 이해하도록 도움으로써, 보드게임 및 온라인 게임의 재미효과를 극대화 시킬 수 있도록 한다. 더 나아가, 해당 게임과 유사한 방식으로 진행되는 유사 게임 컨텐츠에 대한 영상도 제공할 수 있으므로 동일 또는 유사장르의 게임에 대한 이해도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 실시예에 따른 사용자가 선택한 게임관련 영상 추천 시스템 구성을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 중앙 VoD(Video on Demand) 서버의 데이터 처리블록을 나타낸 도면
도 3은 컨텐츠 파라미터와 영상 스트리밍 우선순위 예를 나타낸 도면
도 4는 실시예에 따른 사용자가 선택한 게임관련 영상 추천 시스템의 신호흐름을 나타낸 도면
도 5는 실시예에 따른 Vod 서버(100)의 데이터 처리과정을 나타낸 흐름도
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 실시예에 따른 사용자가 선택한 게임관련 영상 추천 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 게임관련 영상 추천 시스템은 중앙 Vod 서버(100), 로컬 Vod 서버(200) 및 사용자 단말(300)을 포함하여 구성될 수 있다.
중앙 VoD(Video on Demand) 서버(100)는 사용자 단말 및 로컬서버를 포함하는 통신객체로 게임관련 영상추천어플리케이션을 배포하고, 사용자가 선택한 게임 컨텐츠의 장르, 난이도를 포함하는 게임세부정보에 따라 연관된 게임영상을 추천한다. 또한, 중앙 VoD(Video on Demand) 서버(100)는 영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 분석하여 분석결과에 따라 영상 파라미터 값을 설정하고, 설정된 영상 각각의 파라미터 값을 저장한다.
사용자 단말(300)은 게임영상 추천 어플리케이션을 설치하고, 회원가입정보 및 사용자가 선택한 게임정보를 중앙 Vod 서버(100)로 전송한다.
실시예에 따른 게임관련 영상 추천 시스템에는 내부 무선 네트워크 환경이 구축되어 있고, 사용자 단말기가 다수가 사용되는 곳에서는 로컬 VoD 서버(200)를 별도로 구성하여, 중앙 VoD 서버(100)와 연결한다. 또한, 중앙 VoD 서버(100)와 연결된 로컬 VoD 서버(200)는 중앙 VoD 서버(100)에서 추천되는 영상과 동일한 데이터를 검색한다. 다만, 로컬 VoD(200)에 개별로 설정된 콘텐츠의 세부 내역은 일치하지 않을 수 있다. 구체적으로 특정 게임의 난이도를 포함하는 세부내역이 중앙 Vod 서버(100)와 로컬 Vod 서버(200)에 다르게 설정될 수 있다.
실시예에서는 중앙 VoD 서버(100)와 로컬 Vod 서버(200)간의 연결이 끊기더라도, 무선통신이 가능한 공간에서 접속 되면, 로컬 VoD 서버(200)와 연결 되고, 실시예에서 제공하는 게임관련 영상 추천 서비스는 정상적으로 사용할 수 있다. 다만, 바람직한 실시예에서는 사용자 단말(300)에서 인터넷 망을 통해 중앙 VoD 서버(100)에 직접 연결되어 게임관련 영상 추천 서비스를 제공받는다.
도 2는 실시예에 따른 중앙 VoD(Video on Demand) 서버의 데이터 처리블록을 나타낸 도면이고, 도 3은 컨텐츠 파라미터와 영상 스트리밍 우선순위 예를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 실시예에 따른 중앙 VoD서버(100)는 컨텐츠 통계분석모듈(110), 컨텐츠 파라미터 결정모듈(130), 컨텐츠 식별모듈(150) 및 연관 컨텐츠 매칭 모듈(170)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '모듈' 이라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.
컨텐츠 통계 분석모듈(110)은 중앙Vod 서버 및 로컬 Vod 서버를 포함하는 전체 서버에 저장된 영상의 통계를 산출하여 영상 별 인기를 파악한다. 컨텐츠 선호도 분석모듈(110)에서 수행되는 통계 산출은 사용자와는 무관하게 영상 컨텐츠의 조회수, 추천수, 시청시간 등 시청데이터를 파악하여 통계 분석한다. 예컨대, 컨텐츠 선호도 분석모듈(110)은 전체 사용자를 대상으로 게임 별 조회수, 접속 시간, 아이템 소비 금액을 포함하는 게임인기평가요소의 통계를 산출하여 산출된 통계 결과를 기반으로 인기 컨텐츠를 파악한다. 또한, 기간별 조회수, 재생시간, 추천횟수를 파악하여 인기 영상을 선별 할 수 있도록 한다.
컨텐츠 파라미터 결정모듈(130)은 VoD 서버(100,200)에 저장되어 있는 각 동영상의 파라미터 값을 데이터베이스에 저장하고, 업데이트 한다. 사용자가 선택한 게임과 연관된 콘텐츠를 판단하기 위해 매번 영상을 호출하고, 영상이 호출될 때마다 파라미터 값을 생성하기에는 많은 버퍼링 시간이 필요하다. 실시예에서는 데이터 처리 시간 효율을 향상시키기 위해, 사용자가 영상을 시청하는 시점에 대표 ID가 획득된다. 실시예에서 영상의 대표 ID는 사용자가 선택한 게임 또는 영상의 종류와 특성 및 게임 및 영상에 등장하는 텍스트와 오브젝트, 게임난이도, 플레이어를 포함하는 세부정보를 인지할 수 있도록 하는 정보로서, 서버의 데이터베이스에 영상 별 대표 ID를 미리 구축할 수 있다. 실시예에서는 사용자가 선택한 영상의 대표 ID를 획득한 시점에 VoD 서버(100)에 저장되어 있는 파일의 변동 유무를 판단하고, 변동이 있을 경우, 동영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 기준으로 파라미터 값을 갱신한다. 예컨대, 컨텐츠 파라미터 결정모듈(130)은 동영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 기준으로 파라미터 값을 갱신한다. 실시예에서 파라미터는 영상에 포함된 텍스트와 오브젝트에 따라 사용자가 선택한 게임의 종류, 특성 등 게임의 세부정보를 기록한 데이터 형식이다. 구체적으로, 파라미터는 영상에 포함된 객체의 종류와 텍스트 내용을 인식하여, 객체 및 텍스트 내용에 따라 게임의 장르, 특성, 제목, 진행과정을 포함하는 세부정보를 기록할 수 있다. 도 3을 참조하면, 실시예에 따른 파라미터에는 영상의 카테고리, 메커니즘, 테마, 난이도, 플레이 인원, 플레이 시간, 플레이 타입, 게임타입, 레거시 등의 데이터가 구성될 수 있다. 예를 들어, 영상 내에 주사위와 보드판을 이용하여 3명의 플레이어가 플레이하는 것이 포함되어 있는 경우, 주사위가 제1객체로, 보드판이 제2객체로 3명의 플레이어가 제3객체로 인식되어 해당 영상의 파라미터로 기록될 수 있다. 세부적으로, 주사위의 경우 영상내에서 정육면체에 형태의 오브젝트에 점이 표시되어 있는 구성요소의 결합이 감지되는 경우 영상 내에서 인식될 수 있다. 보드판의 경우 사각 또는 마름모 형태의 평면적 객체가 감지되는 경우 영상 내에서 인식될 수 있다. 이러한 방식으로 사용자나 운영자가 직접 태그를 달지 않더라도 각 영상 내의 오브젝트 분석을 통해 각 영상의 파라미터가 확보될 수 있다.
컨텐츠 식별 모듈(150)은 사용자가 선택한 영상의 대표 ID가 획득되면, 컨텐츠 파라미터 결정모듈(130)에서 생성한 데이터를 기반으로 사용자가 선택한 게임과 일정 수준 이상 연관된 파라미터에 해당하는 영상 콘텐츠를 필터링 한다.
예컨대, 컨텐츠 식별 모듈(150)은 사용자가 선택한 영상에 포함된 게임 제목이 인식된 경우, 인식된 게임제목에 대한 영상을 추출하고, 사용자에 의해 선택된 게임 영상에서 게임 진행에 필요한 특징적인 객체가 검출된 경우, 검출된 객체가 등장하는 영상을 추출할 수 있다. 또한, 컨텐츠 파라미터 각각에 저장된 데이터를 사용자가 선택한 컨텐츠 파라미터와 비교하여 유사도가 일정 수준 이상인 컨텐츠를 1차 필터링 할 수 있다.
연관컨텐츠 매칭모듈(170)은 사용자가 선택한 콘텐츠와 콘텐츠 식별 모듈(150)에서 1차로 필터링 된 데이터를 비교하여, 가장 유사하다고 판단되는 동영상을 우선 순위 별로 선별한다. 예컨대, 연관컨텐츠 매칭모듈(170)은 사용자가 선택한 영상과 추출된 영상의 파라미터를 비교하여, 파라미터가 가장 유사한 순서대로 사용자에게 추천할 영상 리스트를 생성할 수 있다. 구체적으로, 파라미터가 게임제목, 레벨, 게임과정, 참여인원으로 구성될 경우, 파라미터를 구성하는 데이터 각각을 모두 비교하여 영상 별 유사도를 산출할 수 있다. 실시예에서 연관컨텐츠 매칭모듈(170)은 산출된 유사도가 가장 높은 영상을 1순위 매칭 영상으로 제공한다.
또한, 실시예에서 연관컨텐츠 매칭모듈(170)은 생성된 영상 리스트를 재생 순서에 따라 정렬하여 스트리밍 우선 순위를 설정한다. 도 3을 참조하면, 실시예에 따른 영상 우선 순위는 게임 순서에 따라, 0. 썸네일, 1. 광고 여부, 2. 인트로, 3. 게임 커버, 4. 게임소개 내지 25. 설명 전체 요약, 26. 유사컨텐츠/추천컨텐츠 순서로 구성될 수 있다.
도 4는 실시예에 따른 사용자가 선택한 게임관련 영상 추천 시스템의 신호흐름을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, S10 단계에서 사용자 단말(300)은 사용자가 최초 서비스를 시작하면, 사용자로부터 컨텐츠를 선택 받고, S20 단계에서 선택된 컨텐츠의 대표 ID를 획득한다. 이때, 대표 ID는 사용자 단말기가 접속된 Vod 서버를 기준으로 구성되고, 실시예에서 대표 ID는 컨텐츠의 고유번호, 업로드 된 년, 월, 일, 시 등 컨텐츠 관련 데이터를 랜덤으로 조합해 생성할 수 있고 컨텐츠의 장르, 종류, 난이도, 텍스트 내용, 오브젝트를 포함하는 컨텐츠 세부정보를 식별하도록 하는 데이터이다. 로컬 VoD 서버로 접속하게 되는 경우, 컨텐츠는 해당 로컬 서버에 설정되어 있는 ID로 설정되어, 사용자가 선택한 콘텐츠와 연관된 콘텐츠는 접속하는 서버가 어디냐에 따라 연관 있는 콘텐츠 리스트가 달라질 수 있다.
S30 단계에서는 사용자 단말(300)에서 Vod 서버(100)으로 대표 ID를 전송한다.
S40 단계에서는 Vod 서버(100)에서 사용자 단말(300)로부터 대표 ID를 전송 받고, 컨텐츠 통계 분석을 수행한다.
S50 단계에서는 Vod 서버(100)에서 대표 ID를 기준으로 영상에 포함된 파라미터를 갱신한다. 실시예에서는 영상에 포함된 텍스트나 오브젝트를 기준으로 영상을 판독하여 파라미터를 갱신한다. 실시예에서 파라미터에 포함되는 영상의 세부정보에는 카테고리, 메커니즘, 테마, 난이도, 플레이인원, 플레이 시간, 플레이타입, 게임타입, 레거시 등이 포함될 수 있다.
S60 단계에서는 Vod 서버(100)에서 영상의 파라미터 데이터를 기반으로 사용자가 선택한 게임과 일정 수준 이상 연관된 파라미터에 해당하는 영상 콘텐츠를 필터링 한다.
S70 단계에서는 사용자가 선택한 콘텐츠와 콘텐츠 식별 모듈(150)에서 1차로 필터링 된 데이터를 비교하여, 가장 유사하다고 판단되는 영상을 우선 순위 별로 선별한다. 실시예에서는 S70 단계에서 스트리밍 우선 순위별로 사용자가 선택한 게임과 가장 유사하다고 판단되는 영상을 수집할 수 있다.
S80 단계에서는 사용자가 선택한 영상의 파라미터 개수를 파악한다. 파라미터가 설정값을 초과하는 경우, S90 단계로 진입하여 파라미터 별로 유사한 게임을 선택한다. 파라미터 개수가 설정값 이하인 경우에는 S100 단계로 진입하여 추출된 영상을 스트리밍 우선순위로 정렬한다.
S110 단계에서는 Vod 서버에서 플레이 리스트를 생성하고 S120 단계에서 생성된 플레이리스트를 사용자 단말(300)으로 전송한다.
S130 단계에서는 사용자 단말에서 플레이리스트를 수신하여, 컨텐츠 재생방식을 결정하고, S140 단계에서는 플레이리스트에 포함된 최초 동영상부터 순차적으로 재생한다.
S150 단계에서는 사용자 단말(300)에서 영상 재생 중 사용자 요청을 확인하고, S160 단계에서는 사용자가 선택한 영상을 재생한다.
도 5는 실시예에 따른 Vod 서버(100)의 데이터 처리과정을 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, S410 단계에서는 사용자가 선택한 컨텐츠를 확인하고 S420 단계에서는 사용자 단말이 접속한 서버를 파악한다. 사용자가 중앙 Vod서버에서 접속한 경우, S430 단계로 진입하여 사용자가 선택한 영상의 대표 ID를 획득한다. 사용자가 중앙 Vod 서버에서 접속하지 않은 경우, S440 단계로 진입하여 로컬 Vod에 있는 컨텐츠 파라미터 결정 모듈이 갱신사항이 있는지 확인한다. 갱신사항이 있는 경우, S450 단계에서 새로운 로컬 Vod에서 대표 ID를 획득한다. S440 단계에서 갱신사항이 없는 것으로 파악되면, S430 단계로 진입하여 사용자가 선택한 영상의 대표 ID를 획득한다.
S460 단계에서는 영상의 통계분석 결과에 따라 추천, 인기 컨텐츠를 선택하고, S470 단계에서는 컨텐츠 파라미터를 결정한다.
S480 단계에서는 결정된 파라미터 데이터를 기반으로 사용자가 선택한 게임과 일정 수준 이상 연관된 파라미터에 해당하는 영상을 식별하고, S490 단계에서는 1차 필터링 된 영상 콘텐츠인지 확인한다. 1차 필터링 된 영상인 경우, S500 단계로 진입하고, 그렇지 않은 경우 S470 단계로 다시 진입한다.
S500 단계에서는 연관컨텐츠 매칭모듈(170)은 사용자가 선택한 콘텐츠와 콘텐츠 식별 모듈(150)에서 1차로 필터링 된 데이터를 비교하여, 사용자가 선택한 게임과 가장 유사한 영상인지 파악한다. S500 단계에서는 사용자가 선택한 게임과 영상의 파라미터 비교 및 객체 비교 결과 등에 의해 유사도를 파악할 수 있다. S500 단계에서는 사용자가 선택한 영상과 가장 유사한 영상인 것으로 판별되는 경우, S510 단계로 진입하고, 유사도가 일정수준 미만으로 가장 유사한 영상이 아닌 경우, S480 단계로 다시 진입한다.
S510 단계에서는 유사도가 최대인 가장 유사한 영상을 수집하고, S520 단계에서는 수집된 영상이 스트리밍 우선순위로 정렬되어 있는지 파악한다. 수집된 영상이 스트리밍 우선순위대로 정렬된 경우, S530 단계로 진입하여 플레이리스트를 생성하고, 그렇지 않은 경우, S510 단계로 다시 진입한다.
플레이 리스트를 생성한 후 S540 단계에서는 플레이리스트를 동영상 포맷으로 재생시키는지 확인한다. 동영상 포맷으로 재생시킬 경우, S550 단계로 진입하여 컨텐츠를 재생 시키고, 플레이 리스트를 동영상 포맷으로 재생시키지 않는 경우 S560 단계로 진입하여 선택된 미디어로 플레이 시킨다.
S570 단계에서는 새로운 재생 요청이 있는지 파악하고, 새로운 재생요청이 있는 경우, S580 단계로 진입하여 선택된 컨텐츠를 재생시킨다. 새로운 재생 요청이 없는 경우, S590 단계로 진입하여 플레이 리스트에 있는 컨텐츠가 모두 재생되었는지 확인한다. 플레이 리스트에 있는 컨텐츠가 모두 재생되지 않은 경우, S580 단계로 다시 진입한다.
이상에서와 같은 사용자가 선택한 게임관련 영상 추천 시스템 및 방법은 사용자가 선택한 게임의 특성을 분석하여 분석결과에 따라 사용자 선호도를 정확히 파악하고 사용자 선호도가 반영된 게임영상을 추천 리스트로 제공할 수 있다.
아울러, 온라인 게임 진행 및 게임 설명과 관련된 영상을 추천영상으로 제공하고 게임 순서에 따라 재생시켜, 사용자가 선택한 게임방법을 더욱 쉽게 이해하도록 도움으로써, 보드게임 및 온라인 게임의 재미효과를 극대화 시킬 수 있도록 한다.
개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.

Claims (10)

  1. 사용자가 선택한 게임과 관련된 영상 추천 시스템에 있어서,
    사용자단말 및 로컬서버를 포함하는 통신객체로 영상 추천 어플리케이션을 배포하고, 사용자가 선택한 게임 컨텐츠의 종류, 장르, 난이도 및 게임참여 인원을 포함하는 게임세부정보에 따라 사용자가 선택한 게임에 연관된 게임영상을 추천하는 중앙 VoD(Video on Demand) 서버; 및
    영상 추천 어플리케이션을 설치하고, 회원가입정보 및 사용자가 선택한 게임정보를 상기 중앙 Vod 서버로 전송하는 사용자 단말;을 포함하고,
    상기 중앙 Vod 서버; 는
    영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 분석하여 분석결과에 따라 영상 파라미터 값을 설정하고, 영상 파라미터 값을 저장하는 것을 특징으로 하고,
    상기 중앙 Vod 서버; 는
    영상 별 조회수, 접속 시간, 추천수, 공유 수를 포함하는 인기평가요소의 통계를 산출하여 산출된 통계 결과를 기반으로 인기 컨텐츠를 파악하는 컨텐츠 통계분석모듈;
    컨텐츠 각각의 대표 ID를 획득하는 시점에, 기 저장된 영상 파일의 변동 유무를 판단하고, 영상에 변동이 있을 경우, 영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 기준으로 컨텐츠 파라미터를 갱신하는 컨텐츠 파라미터 결정모듈;
    대표 ID가 획득되면, 상기 컨텐츠 파라미터 결정모듈에서 판단한 파라미터 데이터를 기반으로 사용자가 선택한 게임과 일정 수준 이상 연관된 파라미터에 해당하는 영상 콘텐츠를 필터링 하는 컨텐츠 식별 모듈;
    사용자가 선택한 게임 콘텐츠와 상기 컨텐츠 식별 모듈에서 1차 필터링 된 데이터를 비교하여, 가장 유사하다고 판단되는 영상을 선별하는 연관 컨텐츠 매칭 모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 추천 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서, 상기 컨텐츠 파라미터는
    게임 카테고리, 메커니즘, 테마, 난이도, 플레이 인원, 플레이시간, 게임타입을 포함하는 컨텐츠 세부정보를 나타내는 데이터 형식인 것을 특징으로 하는 영상 추천 시스템.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 연관 컨텐츠 매칭 모듈; 은
    선별된 연관 컨텐츠를 수집하여 사용자가 선택한 게임 순서에 따라 수집된 컨텐츠의 스트리밍 우선 순위를 설정하는 것을 특징으로 하는 영상 추천 시스템.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 연관 컨텐츠 매칭 모듈;은
    게임 진행 순서에 따라 수집된 컨텐츠의 스트리밍 우선 순위를 설정하고, 상기 설정된 우선순위에 따라 수집된 컨텐츠를 스트리밍 하는 것을 특징으로 하는 영상 추천 시스템.
  6. 사용자가 선택한 게임과 관련된 영상 추천 시스템의 영상추천방법에 있어서,
    중앙 VoD(Video on Demand) 서버에서 사용자단말 및 로컬서버를 포함하는 통신객체로 영상 추천 어플리케이션을 배포하고, 사용자가 선택한 게임 컨텐츠의 종류, 장르, 난이도 및 게임참여 인원을 포함하는 게임세부정보에 따라 사용자가 선택한 게임에 연관된 게임영상을 추천하는 제1단계; 및
    사용자 단말에서 영상 추천 어플리케이션을 설치하고, 회원가입정보 및 사용자가 선택한 게임정보를 상기 중앙 Vod 서버로 전송하는 제2단계;를 포함하고,
    상기 제1단계; 는
    영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 분석하여 분석결과에 따라 영상 파라미터 값을 설정하고, 영상 파라미터 값을 저장하는 1-1단계;
    영상 별 조회수, 접속 시간, 추천수, 공유 수를 포함하는 인기평가요소의 통계를 산출하여 산출된 통계 결과를 기반으로 인기 컨텐츠를 파악하는 1-2단계;
    컨텐츠 각각의 대표 ID를 획득하는 시점에, 기 저장된 영상 파일의 변동 유무를 판단하고, 영상에 변동이 있을 경우, 영상에 포함된 텍스트와 오브젝트를 기준으로 컨텐츠 파라미터를 갱신하는 1-3단계;
    대표 ID가 획득되면, 상기 1-3단계에서 판단한 파라미터 데이터를 기반으로 사용자가 선택한 게임과 일정 수준 이상 연관된 파라미터에 해당하는 영상 콘텐츠를 필터링 하는 1-4단계; 및
    사용자가 선택한 게임 콘텐츠와 상기 1-4단계에서 1차 필터링 된 데이터를 비교하여, 가장 유사하다고 판단되는 영상을 선별하는 1-5단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상추천방법.
  7. 삭제
  8. 제 6항에 있어서, 상기 컨텐츠 파라미터는
    게임 카테고리, 메커니즘, 테마, 난이도, 플레이 인원, 플레이시간, 게임타입을 포함하는 컨텐츠 세부정보를 나타내는 데이터 형식인 것을 특징으로 하는 영상추천방법.
  9. 제 6항에 있어서, 상기 1-5 단계; 는
    선별된 연관 컨텐츠를 수집하여 사용자가 선택한 게임 순서에 따라 수집된 컨텐츠의 스트리밍 우선 순위를 설정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상추천방법.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 선별된 연관 컨텐츠를 수집하여 사용자가 선택한 게임 순서에 따라 수집된 컨텐츠의 스트리밍 우선 순위를 설정하는 단계; 는
    게임 진행 순서에 따라 수집된 컨텐츠의 스트리밍 우선 순위를 설정하고, 상기 설정된 우선순위에 따라 수집된 컨텐츠를 스트리밍 하는 것을 특징으로 하는 영상추천방법.
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