KR102295776B1 - 광고서비스장치 및 그 장치의 구동방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 광고서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치는, 지정 장소에 설치되는 광고 장치의 주변을 촬영한 촬영 영상을 수신하는 통신 인터페이스부, 및 촬영 영상을 분석하여 촬영 영상 내의 사람들과 관련한 메타 데이터를 추출하고, 추출한 메타 데이터를 근거로 광고 장치에서 재생할 타임 테이블을 생성하며, 추출한 메타 데이터를 인공지능(AI) 기반으로 학습하여 학습 결과에 근거해, 기생성한 타임 테이블을 갱신하여 갱신한 타임 테이블에 따라 광고 장치의 광고 영상을 재생시키는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

광고서비스장치 및 그 장치의 구동방법{Apparatus for Providing Advertisement Service and Driving Method Thereof}

본 발명은 광고서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 백화점이나 지하철 등에서 광고 영상을 제공할 때 특정 장소의 특수 상황 등을 고려하여 광고가 자동 갱신되어 제공되도록 하는 광고서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것이다.

백화점, 지하철 등 특정 지역 내 광고 영상은 통상 타임 테이블에 따라 광고 영상을 제공하도록 되어 있다. 타임 테이블 기반 광고 방식은 광고의 효율을 높이기 위한 기획자가 필요하고 영상 재생 목록을 관리하는 관리자가 필요하다. 예를 들어 백화점 내 광고 영상에서 기획자는 시간대, 남녀 성비, 연령분포 등을 고려하여 가장 광고 효과를 높일 수 있는 타임 테이블을 작성한다. 이렇게 작성된 타임테이블 기준으로 관리자는 재생 목록을 관리하고 광고 영상을 재생한다.

그런데, 종래의 이런 타임 테이블의 경우 광고주와 계약에 따라 특정 시간대, 방영횟수가 결정되어 재생되는 것으로 실제 특정 장소의 특수 상황 등을 전혀 고려하지 않고 방영된다. 이로 인해 광고주 입장에서는 불필요한 광고비 지출이 발생할 뿐 아니라 광고업자의 입장에서도 특정 광고주와 특정 시간 등이 계약된 경우 다른 광고주와 계약을 하지 못하는 문제도 있다.

한국등록특허공보 제10-2191044호(2020.12.08) 한국등록특허공보 제10-2176151호(2020.11.03) 한국등록특허공보 제10-2019-0049555호(2019.05.09)

본 발명의 실시예는 가령 백화점이나 지하철 등에서 광고 영상을 제공할 때 특정 장소의 특수 상황 등을 고려하여 광고가 자동 갱신되어 제공되도록 하는 광고서비스장치 및 그 장치의 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치는, 지정 장소에 설치되는 광고 장치의 주변을 촬영한 촬영 영상을 수신하는 통신 인터페이스부, 및 상기 촬영 영상을 분석하여 상기 촬영 영상 내의 사람들과 관련한 메타 데이터를 추출하고, 상기 추출한 메타 데이터를 근거로 상기 광고 장치에서 재생할 타임 테이블을 생성하며, 상기 추출한 메타 데이터를 인공지능(AI) 기반으로 학습하여 학습 결과에 근거해 기생성한 타임 테이블을 갱신하여 상기 갱신한 타임 테이블에 따라 상기 광고 장치의 광고 영상을 재생시키는 제어부를 포함한다.

상기 제어부는, 상기 메타 데이터를 근거로 상기 지정 장소에 맞춤화된 머신러닝 프로그램을 상기 광고 장치로 제공하여 실행시킬 수 있다.

상기 광고서비스장치는, 서로 다른 장소의 특성에 상응하는 복수의 머신러닝 프로그램을 기저장하는 저장부를 더 포함하며, 상기 제어부는, 상기 메타 데이터를 근거로 상기 복수의 머신러닝 프로그램 중 하나를 선택하여 상기 광고 장치로 제공할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 촬영 영상을 분석하여 상기 메타 데이터로서 시간대, 사람수, 남녀 성비, 연령분포, 시선추정 및 표정과 관련한 데이터를 취득할 수 있다.

상기 제어부는, 상기 광고 영상의 타임 테이블 생성 시 광고주들로부터 제공되는 타켓 마케팅 정보를 더 이용하여 상기 타임 테이블을 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치의 구동방법은 통신 인터페이스부가, 지정 장소에 설치되는 광고 장치의 주변을 촬영한 촬영 영상을 수신하는 단계, 및 제어부가, 상기 촬영 영상을 분석하여 상기 촬영 영상 내의 사람들과 관련한 메타 데이터를 추출하고, 상기 추출한 메타 데이터를 근거로 상기 광고 장치에서 재생할 타임 테이블을 생성하며, 상기 추출한 메타 데이터를 인공지능(AI) 기반으로 학습하여 학습 결과에 근거해 기생성한 타임 테이블을 갱신하여 상기 갱신한 타임 테이블에 따라 상기 광고 장치의 광고 영상을 재생시키는 단계를 포함한다.

상기 재생시키는 단계는, 상기 메타 데이터를 근거로 상기 지정 장소에 맞춤화된 머신러닝 프로그램을 상기 광고 장치로 제공하여 실행시킬 수 있다.

상기 구동방법은, 저장부가 서로 다른 장소의 특성에 상응하는 복수의 머신러닝 프로그램을 기저장하는 단계를 더 포함하며, 상기 재생시키는 단계는, 상기 메타 데이터를 근거로 상기 복수의 머신러닝 프로그램 중 하나를 선택하여 상기 광고 장치로 제공할 수 있다.

상기 재생시키는 단계는, 상기 촬영 영상을 분석하여 상기 메타 데이터로서 시간대, 사람수, 남녀 성비, 연령분포, 시선추정 및 표정과 관련한 데이터를 취득할 수 있다.

상기 재생시키는 단계는, 상기 광고 영상의 타임 테이블 생성 시 광고주들로부터 제공되는 타켓 마케팅 정보를 더 이용하여 상기 타임 테이블을 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면 특정 장소의 특수 상황 등을 고려하여 광고를 효율적으로 집행할 수 있을 것이다.

또한, 본 발명의 실시예는 가령 서버에서 AI 기술(영상)을 이용하여 특정 장소 내의 사람수, 성별, 나이, 사람의 특징(컨셉), 시간, 요일, 날씨 등을 분석하고, 광고주는 자신의 타켓 마케팅을 위한 성별 정보, 나이, 주고객층, 브랜드 컨셉(concept) 등을 제공하면 AI에서 분석된 내용과 광고주가 요청한 타깃 마케팅 고객을 매칭하여 각 장소별로 영상을 재생하도록 하고 광고주는 재생된 횟수만큼만 비용을 정산하도록 함으로써 합리적인 광고비 지급이 가능하고, 광고업자 입장에서도 다양한 광고주를 유치할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스시스템을 나타내는 도면,
도 2는 도 1의 광고서비스장치의 세부구조를 예시한 블록다이어그램,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스 과정을 나타내는 도면, 그리고
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스시스템을 나타내는 도면이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스시스템(90)은 광고장치(100), 촬영장치(105), 통신망(110), 광고서비스장치(120) 및 서드파티장치(130)의 일부 또는 전부를 포함한다.

여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 서드파티장치(130)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 광고서비스시스템(90)이 구성되거나, 광고서비스장치(120)를 구성하는 구성요소의 일부 또는 전부가 통신망(110)을 구성하는 네트워크장치(예: 무선교환장치 등)에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.

광고장치(100)는 백화점이나 지하철 등 특정 지역 내 광고 영상을 표시하는 다양한 장치를 포함할 수 있다. 대표적으로 건물 등의 옥상에 설치되는 현상광고장치나 버스터미널의 대합실 등에 설치되는 스마트TV 등의 영상표시장치를 포함할 수 있다. 이러한 광고장치(100)는 카메라를 포함하여 광고 영상이 화면에 출력될 때 해당 광고를 주시하는 사용자들을 촬영할 수 있다. 가령 광고장치(100)에 탑재되는 카메라는 고정 카메라에 해당하므로, 광고 영상을 주시하는 사용자들의 방향을 촬영한다고 볼 수 있다.

광고장치(100)는 가령 광고서비스장치(120)로부터 제공되는 머신러닝 모델(model), 즉 특정 기능(예: 광고를 위한 타임테이블 생성 및 추천 등)을 수행하는 프로그램을 실행할 수 있으며, 이의 과정에서 타임 테이블 생성 및 추천의 경우에도 학습에 의해 주기적으로 해당 타임 테이블을 갱신하거나 갱신된 타임 테이블을 추천할 수 있다.

광고장치(100)는 광고 영상 타임 테이블을 머신러닝 모델을 실행하여 생성하고, 광고 영상의 재생 목록 생성 및 영상 즉 광고 영상을 재생할 수 있다. 여기서, 타임 테이블과 재생 목록은 동일 개념을 의미할 수도 있지만, 더 정확하게는 광고 영상 타임테이블은 재생 목록에 더하여 시간 정보를 갖는 것을 의미한다. 물론 광고서비스장치(120)는 광고 영상 타임테이블을 생성할 때, 자신이 관리하는 모든 광고장치(100)에 대한 타임 테이블을 전송해 줄 수도 있다. 광고장치(100)는 자신에 해당하는 광고 영상 타임테이블을 이용하여 광고 영상을 재생시킬 수 있다. 또한, 재생 목록은 여러 개의 재생 파일을 열거한 것이라면, 광고 영상 타임테이블은 테이블 자체를 지칭하거나, 재생 목록과 시간대별 각 광고 영상의 항목을 포괄하는 의미로 사용될 수도 있다. 다만, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 개념에 특별히 한정하지는 않을 것이다. <표 1>은 재생 목록을 포함한 타임테이블을 보여준다.

순서	시간	영상
1	11:00 ~ 11:01	나이키.mp4
2	11:01 ~ 11:02	아디다스.mp4
...	...	...

물론 광고장치(100)는 <표 1>에서와 같은 타임테이블을 주기적으로 갱신할 수 있으며, 이는 광고장치(100)에 탑재되는 카메라, 또는 그 주변에 설치되는 촬영장치(105)에서 촬영되어 분석되는 특정 지역의 상황에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 백화점에서 광고장치(100)를 통해 특정 A 광고주의 광고 영상을 표시할 때와 버스터미널에서 광고장치(100)를 통해 특정 A 광고주의 광고 영상을 표시하는 것은 2개의 장소의 상황에 따라 다를 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 광고장치(100)는 어느 장소에 설치되어 광고 영상을 송출하는지에 따라 각각 생성되는 광고 영상 타임테이블 또는 광고 영상 재생 목록은 서로 다르다. 또한, 동일한 백화점이라 하더라도 어떠한 지역의 백화점인지에 따라서도 광고 영상의 재생 목록은 다를 수 있으며, 이 또한 해당 백화점이 속한 지역의 특성에 따라 주기적으로 갱신될 수 있다. 여기서, 갱신은 영상 분석 등을 통해 얻은 메타 데이터의 학습에 의해 자동으로 이루어지는 것을 의미할 수 있다.

촬영장치(105)는 광고장치(100)에 탑재되는 카메라나, 광고장치(100)의 주변에 설치되는 CCTV, IP 카메라 등을 포함할 수 있다. 물론, 해당 카메라 즉 촬영장치(105)는 고정식 카메라일 수 있지만, 팬(Pan), 틸트(Tilt) 및 줌(Zoom) 기능을 갖는 PTZ 카메라를 포함할 수도 있다. 촬영장치(105)는 광고장치(100)에서 광고를 표시할 때, 이를 시청하는 사용자들을 촬영하여 촬영 영상을 도 1의 통신망(110)을 경유하여 광고서비스장치(120)로 제공하거나, 광고장치(100)의 주변을 촬영하여 광고서비스장치(120)로 전송할 수 있다.

통신망(110)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 가령 통신망(110)으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서, 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(110)은 이에 한정되는 것이 아니며, 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망(110)이 유선 통신망인 경우 통신망(110) 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Transmissive Station), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.

통신망(110)은 액세스포인트(AP)를 포함할 수 있다. 여기서의 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 광고장치(100)나 촬영장치(105) 등을 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 광고장치(100)나 촬영장치(105) 등과 지그비 및 와이파이 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신모듈을 포함할 수 있다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선, UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 광고서비스장치(120)로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.

광고서비스장치(120)는 가령 촬영장치(105)로부터 제공되는 촬영 영상을 분석하여 분석 결과로서 메타 데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 메타 데이터는 특정 장소의 특수 상황을 고려하기 위한 데이터라 볼 수 있다. 가령 사람들을 중심으로 분석되는 상황 데이터라고 볼 수 있다. 예를 들어, 광고서비스장치(120)는 메타 데이터로서 시간대, 사람수, 남녀 성비, 연령분포, 표정, 시선 추정 등과 관련한 데이터를 촬영 영상으로부터 추출할 수 있다.

좀더 구체적으로 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치(120)는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 타임 테이블과 재생 목록을 관리할 수 있다. 가령 백화점의 경우 영상분석을 통해 출입하는 사람의 수를 세고, 영상이 재생되고 있는 광고장치(100)의 디스플레이에 카메라 모듈을 설치하여 현재 영상을 보고 있는 사람의 얼굴 정보를 추출하여 메타 데이터를 획득한다. 획득한 메타 데이터를 통해 타임 테이블 추천(을 위한) 머신러닝 모델을 만들고, 추천 모델로 생성된 타임 테이블을 통해 재생 목록을 만들어 영상을 재생하면 사람의 개입없이도 효과적인 광고 영상을 재생할 수 있다. 다시 말해, 광고서비스장치(120)는 메타 데이터를 획득하고 학습을 통해 타임 테이블 추천 머신러닝 모델을 만들며, 입력 영상에서 메타 데이터를 추출하고 타임 테이블 모델로 입력한다. 그리고 추천 모델로 생성된 타임 테이블을 통해 재생 목록을 만들고 영상을 재생하도록 한다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치(120)는 AI 기술(영상)을 이용하여 특정 장소 내의 사람수, 성별, 나이, 사람의 특징(컨셉), 시간, 요일, 날씨 등을 분석하고, 광고주는 자신의 타켓 마케팅을 위한 성별 정보, 나이, 주고객층, 브랜드 컨셉 등을 제공하면 AI에서 분석된 내용과 광고주가 요청한 타깃 마케팅 고객을 매칭하여 각 장소별로 영상을 재생하도록 하며, 광고주는 재생된 횟수만큼만 비용을 정산하도록 함으로써 합리적인 광고비 지급이 가능하고, 광고업자 입장에서도 다양한 광고주를 유치할 수 있다.

예를 들어 백화점 내에 500명의 고객이 입장하고, 시간이 12시 이전, 평일인, 여성이 70%인 경우 다수의 광고주로부터 관련 타깃 광고를 위한 정보를 분석하여 현재 매장 내 상황에 유효한 광고 영상을 매칭하여 광고장치(100)의 디스플레이에 표시되도록 하고, 일정시간이 지난 이후 12시가 넘어가면서 대학생, 연인 등의 방문이 증가하는 경우 오전에 방영된 광고를 점차 줄이면서 현재 상황에 유효한 관련 광고 영상을 재매칭하도록 함으로써 실시간으로 유효한 광고 영상을 제공한다.

또한, 백화점 등에서는 일일 매출 기록을 백화점에서 구축하는 서버에 입력하면 해당 서버는 각 시간대별, 요일별, 성별, 나이, 날씨 등과 같은 변수요인과 각 백화점 내 매출을 브랜드별, 층별, 업종별로 구분하여 데이터를 분석해 저장한 후 각 변수와 매출과의 상관 관계에 따라 그 상황에 따른 광고 영상을 매칭할 수 있다. 여기서, 백화점 서버는 도 1에서 서드파티장치(130)가 될 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치(120)는 특정 장소의 광고장치(100)와 연계되어 동작하는 촬영장치(105)로부터 제공되는 촬영 영상을 분석하고 분석 결과로서 취득되는 메타 데이터를 타임 테이블 추천을 위한 머신러닝 모델로 학습을 하며, 다시 말해 실시간으로 또는 주기적으로 학습을 수행하고 이를 근거로 특정 장소의 광고장치(100)에 탑재되어 있는 타임 테이블을 위한 머신러닝 모델을 갱신할 수 있다. 다시 말해, A 시점(또는 시간 구간)에서의 메타 데이터를 근거로 특정 장소의 광고장치(100)에 탑재된 머신러닝 모델을 실행하였다면, 시간이 경과한 B 시점에서는 그동안 취득한 메타 데이터의 학습 결과를 근거로 위의 머신러닝 모델을 갱신하고 갱신한 머신러닝 모델을 실행하여 그에 따라 변경되는 광고 영상 타임테이블을 근거로 재생 목록을 생성해, 또는 해당 재생 목록대로 광고 영상을 재생하도록 할 수 있을 것이다.

나아가, 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치(120)는 1인에 대한 정보를 통해 특정 광고를 선택하여 표시하기보다는 특정 장소에서 다수의 사람들을 대상으로 하는 것이 바람직하다. 따라서, 광고서비스장치(120)는 광고 영상이 방영된 이후 가령 백화점의 매장이나 터미널 내 사람들의 시선처리를 통해 실제 방영된 광고의 유효 타깃 수 즉 해당 영상을 본 사람 수 및 시선 처리 시간을 분석한 후 해당 광고에 대한 타깃수 및 시선 처리 시간이 장시간인 광고의 경우 해당 광고의 광고 시간 및 광고 횟수를 조정하여 방송할 수 있다. 물론 장시간의 기준은 가령 광고를 '10초의 미학' 또는 '15초의 미학'이라 표현하므로, 중간값 이상 시선이 머무는 것을 의미할 수 있지만, 그것에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

가령, 광고장치(100)가 카메라를 탑재하는 경우 촬영영상에서 사용자들의 동공 부위의 화소 분석을 통해 시선 처리를 판단할 수 있다. 다만, 촬영장치(105)가 광고장치(100)의 주변에 설치되는 경우에는 촬영영상을 분석하여 사용자가 광고장치(100)의 방향으로 소정 각도로 머리를 돌리고 있거나 하는 등의 동작을 판단할 수 있다. 따라서, 소정 각도를 유지하는지를 판단할 수 있고, 나아가 가령 카메라 촬영이 1초에 60장의 비디오프레임을 형성한다면, 한장의 비디오프레임은 1/60초의 시간을 차지하는 것이므로, 이를 근거로 각 사용자의 주시하는 시간을 계산할 수 있다. 다시 말해, 영상분석을 통해 사용자가 5장의 비디오 프레임에서 광고를 주시한 것으로 분석되면, 5/60초 동안 광고를 주시한 것이라 판단하는 것이다.

서드파티장치(130)는 광고서비스장치(120)에서 사용하는 프로그램을 제작하여 제공하는 프로그램 업체의 서버, 컴퓨터 등을 포함할 수 있다. 또한, 서드파티장치(130)는 광고서비스장치(120)의 서비스를 운영하는 운영업체의 관리자장치, 가령 스마트폰이나 랩탑컴퓨터, 태블릿PC 등을 의미할 수도 있다. 관리자장치의 경우 서비스를 제공하기 위하여 공지사항을 등록하거나 할 때, 관리자 메뉴(예: admin.XXX.co.kr)의 웹주소로 접속하여 해당 동작을 수행할 수 있다.

나아가, 서드파티장치(130)는 백화점 등에서 운영하는 서버를 포함할 수 있다. 가령 서드파티장치(130)는 광고업자의 매장 서버를 포함할 수 있다. 백화점 서버의 경우에는 일일 매출을 기록할 수 있으며, 각 시간대별, 요일별, 성별, 나이, 날씨 등과 같은 변수요인과 각 백화점 내 매출을 브랜드별, 층별, 업종별로 구분하여 데이터를 분석하여 저장할 수도 있다.

도 2는 도 1의 광고서비스장치의 세부구조를 예시한 블록다이어그램이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 도 1의 광고서비스장치(120)는 통신 인터페이스부(200), 제어부(210), 광고관리부(220) 및 저장부(230)의 일부 또는 전부를 포함한다.

여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 저장부(230)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 광고서비스장치(120)가 구성되거나 광고관리부(220)와 같은 일부 구성요소가 제어부(210)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.

통신 인터페이스부(200)는 도 1의 통신망(110)을 경유하여 광고장치(100), 촬영장치(105) 및 서드파티장치(130)와 각각 통신한다. 통신을 수행하는 과정에서 통신 인터페이스부(200)는 변/복조, 먹싱/디먹싱, 인코딩/디코딩 등의 동작을 수행할 수 있으며, 이는 당업자에게 자명하므로 더 이상의 설명은 생략한다.

통신 인터페이스부(200)는 예를 들어 제어부(210)의 제어하에 동작 초기에는 기설정된 형태의 광고 영상이 제공되도록 광고장치(100)를 제어할 수 있다. 여기서 동작 초기란 가령 광고장치(100)가 백화점에 설치되는 경우 다른 백화점에서 얻은 메타 데이터를 근거로 생성되는 머신러닝 모델을 통해 생성되는 광고 영상 타임 테이블 등을 생성하여 광고 영상이 제공되도록 하는 것을 의미할 수 있으며, 물론 이의 경우 광고주로부터 받은 광고 범위 내에서 광고 영상을 출력한다. 광고주가 의뢰한 광고가 총 5개이면 5개를 모두 포함하여 광고가 재생되도록 하는 것이다.

이러한 과정에서 통신 인터페이스부(200)는 일정 시간이 경과한 후에는 제어부(210)의 제어하에 광고장치(100)에서 송출되는 광고 영상에 반응하는 주변의 사용자들에 대한 즉 특정 장소의 특수 상황을 고려하여 생성되는 메타 데이터를 근거로 광고 영상의 재생이 이루어지도록 할 수 있으며, 이런 동작은 메타 데이터를 이용한 계속되는 학습을 근거로 자동 변경되어 광고 영상이 재생될 수 있다. 다시 말해, 특정 장소에서 시간 변화에 따른 특수 상황을 고려하여 광고 영상이 재생된다.

통신 인터페이스부(200)는 광고장치(100)와 통신하여 제어부(210)의 제어하에 광고 영상이 재생되도록 할 수 있으며, 물론 특정 시점에서 머신러닝 모델 즉 프로그램을 제공하고, 메타 데이터의 분석 결과를 다시 제공함으로써 이를 근거로 광고장치(100)에서 타임 테이블을 생성해 재생 목록에 근거해 광고 영상이 재생되도록 할 수 있는 것이므로 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 형태에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

또한, 통신 인터페이스부(200)는 광고장치(100)에서 광고가 재생될 때, 이를 주시하는 사용자들의 상태, 더 정확하게는 해당 장소의 특수 상황을 관찰하기 위하여 해당 장소를 촬영하는 촬영장치(105)로부터 촬영 영상을 수신한다. 그리고 수신한 촬영영상을 제어부(210)에 전달할 수 있다.

나아가, 서드파티장치(130)와 통신을 수행하여 통신 인터페이스부(200)는 가령 서드파티장치(130)가 백화점 서버인 경우에는 백화점과 관련한 분석 데이터를 제공받아 광고주의 광고 마케팅 정보를 비교 분석하여 서로 매칭되는 광고주의 광고를 타임 테이블에 생성하여 특정 장소의 광고장치(100)에서 광고가 이루어지도록 할 수 있으며, 통신 인터페이스부(200)는 이에 관여할 수 있다.

제어부(210)는 도 1의 광고서비스장치(120)를 구성하는 도 2의 통신 인터페이스부(200), 광고관리부(220) 및 저장부(230)의 전반적인 제어 동작을 담당한다. 대표적으로 제어부(210)는 통신 인터페이스부(200)의 촬영장치(105)의 촬영영상이 제공되면 이를 저장부(230)에 임시 저장시킨 후 불러내어 광고관리부(220)로 제공할 수 있다. 또한 광고관리부(220)로부터 분석 결과로서 메타 데이터를 제공하면 이를 체계적으로 분류하여 도 1의 DB(120a)에 저장시킬 수 있다.

제어부(210)는 광고관리부(220)와 연동하여 본 발명의 실시예에 따른 전반적인 동작을 수행한다. 예를 들어, 특정 장소에 설치되는 광고장치(100)와 관련하여 촬영 영상을 분석하여 메타 데이터가 누적되면 이를 인공지능의 딥러닝 등의 프로그램을 통해 학습을 수행하여 그에 대한 결과가 도 1의 광고장치(100)에 제공되도록 광고관리부(220)와 동작할 수 있다. 이와 같이 제어부(210)는 해당 동작이 필요할 때 광고관리부(220)를 제어하여 내부에 저장된 프로그램을 실행시킬 수 있다.

광고관리부(220)는 복수의 장소에, 가령 버스터미널, 백화점에 각각 설치되어 광고 영상을 재생시키는 광고장치(100)에서 특정 장소의 특수 상황을 고려하여 광고 영상이 재생되도록 하기 위한 동작을 수행한다. 물론 버스터미널과 백화점은 사용자들의 상황이 전혀 다르며, 또 A 백화점과 B 백화점의 경우에도 어느 지역에 위치하는지에 따라 사용자들의 성향 또는 해당 장소의 상황은 매우 다를 수 있다. 따라서, 광고주로부터의 광고가 효율적으로 운영되기 위해서는 해당 장소의 상황을 충분히 분석하고, 가령 인공지능 기반으로 학습이 이루어지도록 하고 이를 근거로 광고주의 광고 영상이 재생될 수 있도록 한다. 물론 광고주의 광고는 광고주의 광고 요청 및 취소 등 시간 변화에 따라 추가되거나 삭제될 수도 있다. 그러나, 가령 동일 광고라고 가정해 볼 때, 특정 장소의 상황을 최대한 고려하여 광고 영상이 구현될 수 있도록 한다.

예를 들어, 광고관리부(220)는 디폴트로 설정된 광고주의 광고 영상을 광고장치(100)로 최초에 제공한다. 물론 디폴트로 설정된 광고주의 광고 영상이라 하더라도 타임 테이블에 근거할 수 있으며, 이러한 타임 테이블은 최초에는 랜덤하게, 또는 관리자가 지정하여 배정할 수 있고, 나아가서는 타 장소의 데이터를 활용하여 광고 영상이 운영되도록 할 수 있다. 그리고, 해당 타임 테이블에 따라 운영되는 광고 영상을 주시하는 주변의 사용자들의 특정 상황을 촬영영상을 통해 분석하고 이를 근거로 계속적인 학습을 통해 해당 장소에서 최적의 광고 영상에 대한 운영이 이루어지도록 하는 것이다.

또한, 광고관리부(220)는 장소의 유형별로 복수의 머신러닝 모델을 포함하고 특정 장소에 따라 그 중 선택되는 하나의 머신러닝 모델 즉 프로그램을 광고장치(100)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 그 중 하나의 모델은 백화점에 사용되는 또는 최적화된 모델일 수 있고, 다른 하나는 버스터미널 등에 사용하기 위한 머신러닝 모델일 수 있다. 이와 같이 광고관리부(220)는 최초에 특정 장소에 적합한 머신러닝 모델을 광고장치(100)로 제공하고, 주기적인 갱신에 의해 타임 테이블을 생성하여 광고가 이루어지도록 할 수 있다. 물론 주기적인 갱신이란 동일 장소에서 취득되는 촬영영상의 메타 데이터의 학습에 의해 생성되는 갱신된 결과인 것이며, 이에 의한 타임 테이블이 생성되도록 하기 위한 것이라 볼 수 있다.

대표적으로 광고관리부(220)는 특정 장소에서 시간대별 사람수, 그리고 남녀 성비, 그리고 연령 분포 등을 메타 데이터로서 이용할 수 있다. 따라서, 특정 시간대에 사람이 많지 않은 것으로 파악되었다면 해당 시간에는 광고재생을 하지 않을 수도 있다. 그러나, 특정 시간대에 사람수가 많고 특히 여성이었다면 여성과 관련되는 광고 영상을 재생시킨다. 또한, 특정 시간대에는 대학생이나 연인 등의 방문이 많은 경우였다면 이에 관련되는 광고를 재생시킬 수 있으며, 대학생의 경우에는 취업광고 또는 연애와 관련되는 광고를 재생시킬 수 있다. 따라서 구체적인 광고 영상을 집행하기 위해서는 영상의 다양한 분석 결과를 이용할 수 있을 것이다.

저장부(230)는 제어부(210)의 제어하에 처리되는 다양한 데이터를 임시 저장할 수 있다. 가령 저장부(230)는 제어부(210)의 요청에 따라 촬영장치(105)의 촬영영상을 임시 저장한 후 불러내어 광고관리부(220)에 제공되도록 할 수 있다.

상기한 내용 이외에도 도 2의 통신 인터페이스부(200), 제어부(210), 광고관리부(220) 및 저장부(230)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

한편, 본 발명의 다른 실시예로서 제어부(210)는 CPU 및 메모리를 포함할 수 있으며, 원칩화하여 형성될 수 있다. CPU는 제어회로, 연산부(ALU), 명령어해석부 및 레지스트리 등을 포함하며, 메모리는 램을 포함할 수 있다. 제어회로는 제어동작을, 그리고 연산부는 2진비트 정보의 연산동작을, 그리고 명령어해석부는 인터프리터나 컴파일러 등을 포함하여 고급언어를 기계어로, 또 기계어를 고급언어로 변환하는 동작을 수행할 수 있으며, 레지스트리는 소프트웨어적인 데이터 저장에 관여할 수 있다. 상기의 구성에 따라, 가령 광고서비스장치(120)의 동작 초기에 광고관리부(220)에 저장되어 있는 프로그램을 복사하여 메모리 즉 램(RAM)에 로딩한 후 이를 실행시킴으로써 데이터 연산 처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스 과정을 나타내는 도면이다.

설명의 편의상 도 3을 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치(120)는 촬영장치(105)로부터 수신되는 촬영영상을 분석하여 사람 및 얼굴을 검출하고, 메타 데이터를 추출한다(S300, S310). 물론 여기서, 촬영영상은 백화점이나 버스터미널과 같이 특정 장소의 상황을 분석하기 위해 촬영되는 IP 카메라나 CCTV 등의 카메라에서 제공하는 영상일 수 있으며, 도 1의 광고장치(100)에서 광고 영상이 재생될 때 이를 주시하는 사용자들을 촬영한 촬영영상일 수 있다.

또한, 광고서비스장치(120)는 추출한 메타 데이터를 근거로 생성 또는 선택되는 머신러닝 모델을 광고장치(100)로 추천하여 실행시킬 수 있으며, 촬영 영상의 분석 결과인 메타 데이터의 학습에 의해 해당 머신러닝 모델을 갱신할 수 있다(S315, S320). 물론 여기서의 갱신은 머신러닝 모델의 프로그램을 갱신한다기보다는 물론 그것도 가능하지만, 해당 모델에서 사용하는 내부 데이터를 갱신하는 것으로 이해해도 좋다. 다시 말해, 내부 데이터란 메타 데이터와 관련한 학습 결과로 볼 수 있다.

광고장치(100)는 머신러닝 모델을 실행하여 광고 영상의 타임 테이블을 생성할 수 있으며(S330), 타임 테이블의 생성을 위해 일종의 룰(rule)에 따라 타임 테이블을 생성할 수 있다. 예를 들어, 광고주의 광고에 대한 특성을 분석하여 해당 광고가 어떠한 고객을 마케팅해야 하는지 등과 관련한 룰이 설정될 수 있으며, 따라서 메타 데이터와 광고의 특성을 비교하여 타임 테이블을 생성할 수 있다.

예를 들어, 메타 데이터에 근거해 보면 12시 이전에 백화점을 출입하는 여성의 수가 70명 이상이었다면, 타임 테이블의 해당 시간대에는 여성과 관련한 광고 영상이 재생될 수 있도록 하고, 또 12시 이후에는 대학생과 연인 등의 방문이 증가한다면 이를 분석한 메타 데이터에 근거해 해당 시간대는 대학생과 연인과 관련한 광고 영상이 재생될 수 있도록 한다. 물론 이러한 특성은 요일마다 다를 수 있고, 월별로 다를 수 있으므로, 이러한 분석을 통해 주별, 월별 등의 형태로 타임 테이블을 생성할 수도 있다. 또한, 광고주의 광고 신청 및 취소에 따라 광고가 새로 신청되고 없어지는 경우에도 해당 사항을 반영하여 타임 테이블을 생성한다.

물론 광고장치(100)에서 재생되는 광고 영상은 메타 데이터의 학습 결과를 근거로 계속해서, 또는 주기적으로 타임 테이블을 갱신하여 생성할 수 있다.

그리고 광고장치(100)는 해당 타임 테이블의 재생 목록을 생성하여 광고 영상을 재생시킬 수 있다(S340). 여기서 타임 테이블과 광고 영상의 재생 목록은 동일 개념으로 사용될 수 있지만, 재생 목록에서 시간 정보를 포함하는 형태로 타임 테이블이 생성될 수 있다. 물론 타임 테이블은 재생 목록의 생성을 위한 가이드 라인이나 정책일 수도 있다. 예를 들어, 타임 테이블이 백화점과 버스터미널 모두에 대한 테이블이라면, 재생 목록은 그 중 자신에 부합한 부분일 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 타임 테이블과 재생 목록이 어떻게 다른지에 대하여 특별히 한정하지는 않을 것이다.

상기한 내용 이외에도 본 발명의 실시예에 따른 광고장치(100)나 광고서비스장치(120)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 광고서비스장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.

설명의 편의상 도 4를 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 도 1의 광고서비스장치(120)는 지정 장소에 설치되는 광고 장치(100)의 주변을 촬영한 촬영 영상을 수신한다(S400). 물론 여기서의 촬영 영상은 광고 영상을 주시하는 사용자들과 관련한 영상일 수 있지만, 이에 특별히 한정하지는 않을 것이다.

또한, 광고서비스장치(120)는 촬영 영상을 분석하여 촬영 영상 내의 사람들과 관련한 메타 데이터를 추출하고, 추출한 메타 데이터를 근거로 광고 장치에서 재생할 타임 테이블을 생성하며, 추출한 메타 데이터를 인공지능 기반으로 학습하여 학습 결과에 근거해, 기생성한 타임 테이블을 갱신하여 그 갱신한 타임 테이블에 따라 광고 장치(100)의 광고 영상을 재생시킨다(S410).

예를 들어, 촬영 장치(105)가 3D 카메라인 경우에는 카메라 자체적으로 촬영 영상에 대한 메타 데이터를 생성할 수도 있다. 물론 여기서의 메타 데이터는 촬영 영상의 배경에 대한 색깔 정보 등을 포함할 수 있으며, 위의 광고 장치(100)의 주변 사람들과 관련한 메타 데이터와는 일부 데이터가 중첩될 수 있지만, 대부분 차이가 있다. 따라서, 광고서비스장치(120)는 촬영 장치(105)로부터 제공되는 메타 데이터(혹은 제2의 메타 데이터)를 더 이용할 수 있으며, 유용한 데이터가 있는 경우에는 해당 데이터와 관련해 촬영 영상의 분석을 생략할 수도 있을 것이다.

상기한 내용 이외에도 도 4의 광고서비스장치(120)는 다양한 동작을 수행할 수 있으며, 기타 자세한 내용은 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.

한편, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.

여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

100: 광고장치 105: 촬영장치
110: 통신망 120: 광고서비스장치
130: 서드파티장치 200: 통신 인터페이스부
210: 제어부 220: 광고관리부
230: 저장부

Claims (10)

1. 지정 장소에 설치되는 광고 장치의 주변을 촬영한 촬영 영상을 수신하는 통신 인터페이스부; 및
   상기 촬영 영상을 분석하여 상기 촬영 영상 내의 사람들과 관련한 메타 데이터를 추출하고, 상기 추출한 메타 데이터를 근거로 상기 광고 장치에서 재생할 타임 테이블을 생성하며, 상기 추출한 메타 데이터를 인공지능(AI) 기반으로 학습한 학습 결과에 근거해, 기생성한 타임 테이블을 자동 갱신하여 상기 자동 갱신한 타임 테이블에 따라 상기 광고 장치의 광고 영상을 사람의 개입없이 자동으로 재생시키는 제어부;를 포함하되,
   장소의 유형별로 서로 다른 장소의 특성에 상응하는 복수의 머신러닝 프로그램을 기저장하는 저장부;를 더 포함하며,
   상기 제어부는, 상기 메타 데이터를 근거로 상기 지정 장소에 맞춤화된 머신러닝 프로그램을 상기 광고 장치로 제공하고,
   상기 제어부는, 상기 메타 데이터를 근거로 상기 복수의 머신러닝 프로그램 중 하나를 선택하여 상기 광고 장치로 제공하며,
   상기 제어부는, 상기 광고 영상의 타임 테이블 생성 시 광고주들로부터 제공되는 타켓 마케팅 정보를 더 이용하여 상기 저장한 학습 결과 및 상기 광고주의 타켓 마케팅 정보를 비교 분석해 서로 매칭되는 광고주의 광고를 상기 타임 테이블에 생성하고,
   상기 제어부는, 상기 타켓 마케팅 정보를 이용해 각 장소별로 재생되는 영상의 횟수를 근거로 각 광고주에 대한 비용을 정산하는 광고서비스장치.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 촬영 영상을 분석하여 상기 메타 데이터로서 시간대, 사람수, 남녀 성비, 연령분포, 시선추정 및 표정과 관련한 데이터를 취득하는 광고서비스장치.
5. 삭제
6. 통신 인터페이스부가, 지정 장소에 설치되는 광고 장치의 주변을 촬영한 촬영 영상을 수신하는 단계; 및
   제어부가, 상기 촬영 영상을 분석하여 상기 촬영 영상 내의 사람들과 관련한 메타 데이터를 추출하고, 상기 추출한 메타 데이터를 근거로 상기 광고 장치에서 재생할 타임 테이블을 생성하며, 상기 추출한 메타 데이터를 인공지능(AI) 기반으로 학습한 학습 결과에 근거해, 기생성한 타임 테이블을 자동 갱신하여 상기 자동 갱신한 타임 테이블에 따라 상기 광고 장치의 광고 영상을 사람의 개입없이 자동으로 재생시키는 단계;를 포함하되,
   저장부가, 장소의 유형별로 서로 다른 장소의 특성에 상응하는 복수의 머신러닝 프로그램을 기저장하는 단계;를 더 포함하며,
   상기 재생시키는 단계는,
   상기 메타 데이터를 근거로 상기 지정 장소에 맞춤화된 머신러닝 프로그램을 상기 광고 장치로 제공하여 실행시키는 단계;
   상기 메타 데이터를 근거로 상기 복수의 머신러닝 프로그램 중 하나를 선택하여 상기 광고 장치로 제공하는 단계;
   상기 광고 영상의 타임 테이블 생성 시 광고주들로부터 제공되는 타켓 마케팅 정보를 더 이용하여 상기 저장한 학습 결과 및 상기 광고주의 타켓 마케팅 정보를 비교 분석해 서로 매칭되는 광고주의 광고를 상기 타임 테이블에 생성하는 단계; 및
   상기 타켓 마케팅 정보를 이용해 각 장소별로 재생되는 영상의 횟수를 근거로 각 광고주에 대한 비용을 정산하는 단계;를
   포함하는 광고서비스장치의 구동방법.
7. 삭제
8. 삭제
9. 제6항에 있어서,
   상기 재생시키는 단계는,
   상기 촬영 영상을 분석하여 상기 메타 데이터로서 시간대, 사람수, 남녀 성비, 연령분포, 시선추정 및 표정과 관련한 데이터를 취득하는 광고서비스장치의 구동방법.
10. 삭제

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