KR102311947B1 - Mehtod and apparatus for generating preview of learning process - Google Patents

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KR102311947B1
KR102311947B1 KR1020210047298A KR20210047298A KR102311947B1 KR 102311947 B1 KR102311947 B1 KR 102311947B1 KR 1020210047298 A KR1020210047298 A KR 1020210047298A KR 20210047298 A KR20210047298 A KR 20210047298A KR 102311947 B1 KR102311947 B1 KR 102311947B1
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learning process
trailer
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이주현
문경선
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(주)인더스트리미디어
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    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education

Abstract

A method and device for creating a preview image of a learning process are disclosed. The method for creating a preview image of a learning process in accordance with one aspect of the present invention comprises: a step in which an input unit receives a request signal for creating a preview image of a learning process composed of a plurality of micro-images for each time; a step in which a learning process summary analysis unit extracts keywords by analyzing a learning process summary included in the preview image creation request signal; a step in which a micro-image selection unit searches for each script for each micro-image, extracts scripts including the extracted at least one keyword, and extracts micro-images corresponding to each of the extracted scripts; and a step in which a preview image creation unit merges the extracted micro-images and inserts a voice corresponding to the learning process summary into the merged image to create a preview image of the learning process. The method and device for creating a preview image of a learning process in accordance with an embodiment of the present invention can automatically create a preview image of a learning process composed of a plurality of micro- images for each time based on a learning process summary.

Description

학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치{MEHTOD AND APPARATUS FOR GENERATING PREVIEW OF LEARNING PROCESS}Method and device for creating a trailer for the learning process

본 발명은 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 학습과정 요약서를 기반으로 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상을 자동으로 생성할 수 있도록 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for generating a trailer image for a learning process, and more particularly, to automatically generate a trailer image for a learning process consisting of a plurality of micro images for each time based on a learning process summary. It relates to a method and apparatus for generating a trailer video for a learning process.

최근 IT 기술의 발전과 함께 오프라인(off-line) 교육과 더불어 온라인(on-line) 교육을 시행하는 이러닝(e-learning) 서비스가 부각되고 있다. 여기서, 오프라인 교육이란 학교, 학원 등에서 교재를 통해 실시되는 교육을 의미하고, 온라인 교육이란 인터넷 및 인트라넷 등의 네트워크 접속 기술과 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 실시되는 교육을 의미한다.Recently, with the development of IT technology, an e-learning service that implements on-line education as well as off-line education has been highlighted. Here, offline education refers to education conducted through textbooks at schools, private institutes, etc., and online education refers to education conducted using network access technologies such as the Internet and intranets and various multimedia contents.

현재, 온라인 교육을 위한 영상 콘텐츠를 제작 및 편집할 수 있는 다양한 형태의 제작도구가 상용화 및 배포되고 있다. 이에, 강의자들은 다양한 동영상 제작도구를 이용하여 학습 콘텐츠를 제작하고 있다.Currently, various types of production tools capable of producing and editing video content for online education are being commercialized and distributed. Accordingly, lecturers are producing learning contents using various video production tools.

한편, 인터넷과 같은 유무선 네트워크상에는 새로운 영상 콘텐츠에 대해 사용자들이 직접 편집한 예고편 영상(PREVIEW, Trailer Video)이 공유되는 경우가 많은데, 이러한 예고편 영상은 원본 영상의 요약 영상(Summary Video)에 해당하므로, 해당 영상의 프로모션(Promotion)을 위해 사용될 수 있다. 즉, 네트워크 상에는 사용자가 편집한 다양한 영상들이 존재하지만, 이러한 영상을 각각의 사용자에게 편리하게 제공할 수 있는 기술을 제공하지 못하는 문제점이 있다.On the other hand, on a wired or wireless network such as the Internet, trailer videos (PREVIEW, Trailer Video) edited by users for new video content are often shared. Since these trailer videos correspond to summary videos of the original video, It can be used for promotion of the corresponding video. That is, there are various images edited by users on the network, but there is a problem in that it is not possible to provide a technology for conveniently providing these images to each user.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2011-0070625호(2011.06.24)의 '학습 컨텐츠 제공 시스템 및 방법'에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in 'Learning content providing system and method' of Republic of Korea Patent Publication No. 2011-0070625 (2011.06.24).

본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위하여 인출된 것으로, 본 발명의 목적은 학습과정 요약서를 기반으로 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상을 자동으로 생성할 수 있도록 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치를 제공하는 것이다. The present invention is drawn out to improve the above problems, and an object of the present invention is to automatically generate a trailer image of the learning process consisting of a plurality of micro images for each time based on the learning process summary. It is to provide a method and apparatus for generating a training process trailer video.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the problem(s) mentioned above, and another problem(s) not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 측면에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 방법은, 입력부가 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 입력받는 단계, 학습과정 요약서 분석부가 상기 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하는 단계, 마이크로 영상 선택부가 각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 상기 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 상기 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출하는 단계, 및 예고편 생성부가 상기 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 상기 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 상기 병합된 영상에 삽입함으로써, 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 단계를 포함한다. The learning process trailer image generation method according to an aspect of the present invention, the input unit receiving a trailer image generation request signal of the learning process consisting of a plurality of micro images for each time, the learning process summary analysis unit is the trailer image extracting keywords by analyzing the learning process summary included in the generation request signal, the micro-image selection unit searches each script for each micro-image, extracts scripts including the extracted at least one keyword, and the extracted Extracting each micro-image corresponding to each script, and a trailer generator merging the extracted micro-images, and inserting a voice corresponding to the learning process summary into the merged image, a trailer image of the learning process comprising the steps of creating

본 발명에서 상기 예고편 영상 생성 요청 신호는, 상기 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 상기 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 스크립트 정보는, 해당 마이크로 영상에 대한 내용을 간략하게 나타낸 스크립트, 및 상기 마이크로 영상에서 상기 스크립트의 내용이 재생되는 시작시간 및 종료시간을 나타내는 스크립트 시간을 포함할 수 있다. In the present invention, the trailer image generation request signal includes at least one of a plurality of micro images for each time of the learning process, script information corresponding to each micro image, the learning process summary, and the trailer length setting value, the script The information may include a script briefly indicating the contents of the corresponding micro-image, and a script time indicating a start time and an end time at which the contents of the script are reproduced in the micro-image.

본 발명은 상기 키워드들을 추출하는 단계에서, 상기 학습과정 요약서 분석부는, 상기 추출된 키워드들을 상기 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬할 수 있다. In the present invention, in the step of extracting the keywords, the learning process summary analysis unit may sort the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary.

본 발명에서 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 단계는, 상기 예고편 생성부가, 상기 추출된 각 마이크로 영상에서 해당 스크립트 시간에 대응하는 장면을 각각 세그멘테이션하는 단계, 상기 예고편 생성부가, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 병합하여 인코딩하는 단계, 및 상기 예고편 생성부가 상기 학습과정 요약서를 음성으로 변환하고, 상기 인코딩된 영상에 상기 음성을 삽입하는 단계를 포함할 수 있다. In the present invention, the step of generating the trailer image of the learning process is, the trailer generation unit segmenting each scene corresponding to the script time in each of the extracted micro-images, the trailer generation unit, the segmented scenes Merging and encoding the sorted keywords in order, and converting the trailer generating unit into an audio summary of the learning process, may include inserting the audio into the encoded video.

본 발명은 상기 인코딩하는 단계에서, 상기 예고편 생성부는, 상기 예고편 영상이 예고편 길이 설정값에 대응하는 재생시간을 갖도록 상기 세그멘테이션된 장면들의 병합을 제어할 수 있다. In the present invention, in the encoding step, the trailer generation unit may control the merging of the segmented scenes so that the trailer image has a playback time corresponding to the trailer length setting value.

본 발명은 상기 인코딩하는 단계에서, 상기 예고편 생성부는, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 정렬하고, 각 키워드별로 대표 장면을 각각 추출하며, 상기 추출된 대표 장면들을 상기 키워드 순으로 병합할 수 있다. In the present invention, in the encoding step, the trailer generation unit sorts the segmented scenes in the sorted keyword order, extracts representative scenes for each keyword, respectively, and merges the extracted representative scenes in the keyword order. can

본 발명은 상기 인코딩하는 단계에서, 동일한 장면이 복수의 키워드에 중복되는 경우, 상기 예고편 생성부는 하나의 키워드에서 해당 장면을 포함하도록 상기 장면의 중복을 제거하고, 상기 중복이 제거된 장면들을 상기 키워드 순으로 병합할 수 있다. In the present invention, in the encoding step, when the same scene is duplicated in a plurality of keywords, the trailer generation unit removes the duplicate of the scene to include the scene in one keyword, and the duplicated scenes are the keywords You can merge them in order.

본 발명의 일 측면에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 장치는, 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 수신하고, 상기 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하는 학습과정 요약서 생성부, 각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 상기 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 상기 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출하는 마이크로 영상 선택부, 및 상기 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 상기 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 상기 병합된 영상에 삽입함으로써, 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 예고편 생성부를 포함한다. The learning process trailer image generating apparatus according to an aspect of the present invention receives the trailer image generation request signal of the learning process consisting of a plurality of micro images for each time, and the learning process included in the trailer image generation request signal A learning process summary generator that analyzes the summary and extracts keywords, searches each script for each micro-image, extracts scripts including the extracted at least one keyword, and generates a micro-image corresponding to each extracted script A micro-image selection unit for extracting each, and a trailer generation unit for merging the extracted micro-images and generating a trailer image of the learning process by inserting the audio corresponding to the learning process summary into the merged image.

본 발명에서 상기 예고편 영상 생성 요청 신호는, 상기 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 상기 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 스크립트 정보는, 해당 마이크로 영상에 대한 내용을 간략하게 나타낸 스크립트, 및 상기 마이크로 영상에서 상기 스크립트의 내용이 재생되는 시작시간 및 종료시간을 나타내는 스크립트 시간을 포함할 수 있다. In the present invention, the trailer image generation request signal includes at least one of a plurality of micro images for each time of the learning process, script information corresponding to each micro image, the learning process summary, and the trailer length setting value, the script The information may include a script briefly indicating the contents of the corresponding micro-image, and a script time indicating a start time and an end time at which the contents of the script are reproduced in the micro-image.

본 발명에서 상기 학습과정 요약서 분석부는, 상기 추출된 키워드들을 상기 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬할 수 있다. In the present invention, the learning process summary analysis unit may sort the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary.

본 발명에서 상기 예고편 생성부는, 상기 추출된 각 마이크로 영상에서 해당 스크립트 시간에 대응하는 장면을 각각 세그멘테이션하고, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 병합하여 인코딩하며, 상기 학습과정 요약서를 음성으로 변환하고, 상기 인코딩된 영상에 상기 음성을 삽입할 수 있다. In the present invention, the trailer generation unit segments each of the scenes corresponding to the corresponding script time in each of the extracted micro-images, merges and encodes the segmented scenes in the sorted keyword order, and the learning process summary is voiced converted, and the audio may be inserted into the encoded image.

본 발명에서 상기 예고편 생성부는, 상기 예고편 영상이 예고편 길이 설정값에 대응하는 재생시간을 갖도록 상기 세그멘테이션된 장면들의 병합을 제어할 수 있다. In the present invention, the trailer generation unit may control the merging of the segmented scenes so that the trailer image has a playback time corresponding to the trailer length setting value.

본 발명에서 상기 예고편 생성부는, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 정렬하고, 각 키워드별로 대표 장면을 각각 추출하며, 상기 추출된 대표 장면들을 상기 키워드 순으로 병합할 수 있다. In the present invention, the trailer generation unit may sort the segmented scenes in the sorted keyword order, extract representative scenes for each keyword, respectively, and merge the extracted representative scenes in the keyword order.

본 발명에서 상기 예고편 생성부는, 동일한 장면이 복수의 키워드에 중복되는 경우, 하나의 키워드에서 해당 장면을 포함하도록 상기 장면의 중복을 제거하고, 상기 중복이 제거된 장면들을 상기 키워드 순으로 병합할 수 있다. In the present invention, the trailer generation unit, when the same scene is duplicated in a plurality of keywords, remove the duplicate of the scene to include the scene in one keyword, and merge the duplicated scenes in the order of the keywords. have.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 더 제공될 수 있다.In addition to this, other methods for implementing the present invention, other systems, and computer programs for executing the methods may be further provided.

본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치는, 학습과정 요약서를 기반으로 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상을 자동으로 생성할 수 있다. Learning process trailer image generation method and apparatus according to an embodiment of the present invention, based on the learning process summary, can automatically generate a trailer image of the learning process consisting of a plurality of micro-images for each time (次時).

한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다. On the other hand, the effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and various effects may be included within the range apparent to those skilled in the art from the contents to be described below.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram schematically showing an apparatus for generating a learning process trailer image according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart for explaining a method for generating a learning process trailer image according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. Hereinafter, a method and apparatus for generating a learning process trailer image according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation.

또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.Further, the implementations described herein may be implemented as, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Although discussed only in the context of a single form of implementation (eg, only as a method), implementations of the discussed features may also be implemented in other forms (eg, in an apparatus or a program). The apparatus may be implemented in suitable hardware, software and firmware, and the like. A method may be implemented in an apparatus such as, for example, a processor, which generally refers to a computer, a microprocessor, a processing device, including an integrated circuit or programmable logic device, or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, portable/personal digital assistants (“PDAs”) and other devices that facilitate communication of information between end-users.

또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.In addition, the terms used herein are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof. Terms such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and in the description with reference to the accompanying drawings, the same or corresponding components are given the same reference numerals, and overlapping descriptions thereof are omitted. decide to do

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 장치를 개략적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing an apparatus for generating a learning process trailer image according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)는, 입력부(110), 학습과정 요약서 분석부(120), 마이크로 영상 선택부(130), 및 예고편 생성부(140)를 포함한다. 1, the learning process trailer image generating apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, the input unit 110, the learning process summary analysis unit 120, the micro image selection unit 130, and the trailer generation part 140 .

입력부(110)는 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 입력받을 수 있다. 예고편 영상 생성 요청 신호는 특정 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 등을 포함할 수 있다. The input unit 110 may receive a request signal for generating a trailer image of a learning process composed of a plurality of micro images for each time. The trailer image generation request signal may include a plurality of micro-images for each phase of a specific learning process, script information corresponding to each micro-image, a learning process summary, and a trailer length setting value.

학습과정은 복수의 차시로 구성되고, 각 차시는 복수의 마이크로 영상으로 구성될 수 있다. 여기서, 마이크로 영상은 5분 단위 학습 콘텐츠 영상, 10분 단위 학습 콘텐츠 영상 등 마이크로 시간 단위로 나누어진 학습 콘텐츠 영상을 의미할 수 있다. 각 마이크로 영상은 스크립트 정보가 매핑되어 있다. 스크립트 정보는 해당 마이크로 영상에 대한 내용을 간략하게 나타내는(설명하는) 스크립트, 및 마이크로 영상에서 스크립트의 내용이 재생되는 시작시간 및 종료시간을 나타내는 스크립트 시간을 포함할 수 있다. 예컨대, 스크립트는 마이크로 영상 제작을 위해 마이크로 영상 기획 과정에서 만들어진 대본, 스토리보드, 나레이션(지문) 및 강의 내용을 간략하게 요약해 놓은 텍스트 등을 의미할 수 있다. 스크립트 시간은 스크립트의 내용이 마이크로 영상의 어디부터(시작시간) 어디까지(종료시간)에 있는지를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 10분 재생시간을 갖는 마이크로 영상에서 2분에서 3분 사이에 스크립트의 내용이 있는 경우, 스크립트 시간은 2분-3분일 수 있다. 학습과정 요약서는 예고편 영상을 생성하기 위해 해당 학습과정을 요약하여 설명하는 텍스트일 수 있다. 예고편 길이 설정값은 희망하는 예고편 영상의 총 재생 시간(길이)을 의미할 수 있다. The learning process may consist of a plurality of sections, and each section may be comprised of a plurality of micro-images. Here, the micro image may mean a learning content image divided into micro time units, such as a learning content image in units of 5 minutes and an image of learning content in units of 10 minutes. Each micro image is mapped with script information. The script information may include a script briefly indicating (explaining) the contents of the corresponding micro-image, and a script time indicating the start time and end time at which the contents of the script are reproduced in the micro-image. For example, the script may mean a script, storyboard, narration (fingerprint), and text summarizing lecture contents made in the micro-image planning process for micro-image production. The script time may indicate from where (start time) to where (end time) the content of the script is in the micro-image. For example, if the content of the script is between 2 and 3 minutes in a micro-image having a 10-minute playback time, the script time may be 2 to 3 minutes. The learning process summary may be a text that summarizes and explains the learning process in order to generate a trailer image. The trailer length setting value may mean the total playback time (length) of the trailer video desired.

입력부(110)는 외부 유무선 통신망, 외부 입출력 포트 또는 내부 저장장치를 통해 학습과정 예고편 영상 생성 요청 신호를 입력받을 수 있다. The input unit 110 may receive a learning process trailer image generation request signal through an external wired/wireless communication network, an external input/output port, or an internal storage device.

학습과정 요약서 분석부(120)는 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출할 수 있다. 즉, 학습과정 요약서 분석부(120)는 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들을 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬할 수 있다. 이때, 학습과정 요약서 분석부(120)는 학습과정 요약서를 형태소 분석하여, 조사를 제외한 단어들을 키워드로 추출할 수 있다.The learning process summary analysis unit 120 may extract keywords by analyzing the learning process summary included in the trailer image generation request signal. That is, the learning process summary analysis unit 120 may extract keywords by analyzing the learning process summary, and sort the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary. In this case, the learning process summary analysis unit 120 may morphologically analyze the learning process summary and extract words excluding the search as keywords.

예를 들어, 축구경기 동영상 파일이 있고, 학습과정 요약서가 "오늘 축구 경기에서 많은 골 장면이 연출되었습니다"인 경우에 대해 설명하기로 한다. 이 경우, 학습과정 요약서 분석부(120)는 '오늘 축구 경기에서 많은 골 장면이 연출되었습니다' 를 형태소 분석하여 '오늘', '축구', '경기', '많은', '골', '장면', '연출' 과 같은 키워드들을 추출할 수 있다. 이때, 학습과정 요약서 분석부(120)는 키워드는 형태소 분석 방법에 따라 '오늘 축구 경기', '많은 골', '장면 연출' 과 같이 단어를 묶어 키워드로 추출할 수도 있다. For example, we will describe a case where there is a video file of a soccer match, and the summary of the learning process is "There were many goal scenes in today's soccer match". In this case, the learning process summary analysis unit 120 morphologically analyzes 'a lot of goal scenes were produced in today's soccer game', and 'today', 'soccer', 'match', 'many', 'goals', 'scenes' You can extract keywords such as ', 'direction'. In this case, the learning process summary analysis unit 120 may extract the keywords as keywords by tying words such as 'today's soccer game', 'many goals', and 'scene directing' according to the morpheme analysis method.

마이크로 영상 선택부(130)는 각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 학습과정 요약서 분석부(120)에서 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출할 수 있다. 즉, 마이크로 영상 선택부(130)는 학습과정에 포함된 모든 스크립트를 검색하여 학습과정 요약서 분석부(120)에서 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출할 수 있다. 이때, 하나의 키워드에 복수의 스크립트가 추출될 수 있고, 하나의 스크립트는 복수의 키워드에 중복되어 추출될 수 있다. 마이크로 영상 선택부(130)는 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출함으로써, 하나의 키워드에 복수의 마이크로 영상이 추출될 수 있다. The micro image selection unit 130 searches for each script for each micro image, extracts scripts including at least one keyword extracted from the learning process summary analysis unit 120 , and extracts the micro images corresponding to each extracted script. can be extracted individually. That is, the micro-image selection unit 130 may search all scripts included in the learning process and extract scripts including at least one keyword extracted from the learning process summary analysis unit 120 . In this case, a plurality of scripts may be extracted for one keyword, and one script may be extracted by being duplicated with a plurality of keywords. The micro-image selection unit 130 may extract a plurality of micro-images for one keyword by extracting each micro-image corresponding to each extracted script.

예고편 생성부(140)는 마이크로 영상 선택부(130)에서 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 병합된 영상에 삽입함으로써, 학습과정의 예고편 영상을 생성할 수 있다. 이때, 마이크로 영상에 음성이 포함되어 있는 경우, 예고편 생성부(140)는 마이크로 영상에 포함된 음성을 제거하고, 음성이 제거된 마이크로 영상들을 병합하며, 병합된 영상에 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 삽입할 수 있다. Trailer generation unit 140 by merging the micro-images extracted from the micro-image selection unit 130, and inserting the audio corresponding to the learning process summary into the merged image, it is possible to generate a trailer image of the learning process. At this time, if the micro-image contains audio, the trailer generator 140 removes the audio included in the micro-image, merges the audio-removed micro-images, and the audio corresponding to the learning process summary in the merged image. can be inserted.

구체적으로, 예고편 생성부(140)는 추출된 각 마이크로 영상에서 해당 스크립트 시간에 대응하는 장면을 각각 세그멘테이션할 수 있다. 예를 들어, 총 10분의 재생시간을 갖는 제1 마이크로 영상에서 제1 스크립트 시간에 대응하는 장면이 2분에서 4분까지 총 2분간의 장면인 경우, 예고편 생성부(140)는 제1 마이크로 영상에서 2분에서 4분까지의 제1 장면을 세그멘테이션할 수 있다. Specifically, the trailer generator 140 may segment each of the scenes corresponding to the script time from each extracted micro-image. For example, if the scene corresponding to the first script time in the first micro-image having a total playing time of 10 minutes is a scene of 2 minutes in total from 2 minutes to 4 minutes, the trailer generating unit 140 is the first micro The first scene from 2 minutes to 4 minutes in the video may be segmented.

예고편 생성부(140)는 각 마이크로 영상에서 세그멘테이션된 장면들을 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬된 키워드 순으로 병합하여 인코딩할 수 있다.The trailer generator 140 may encode the segmented scenes in each micro-image by merging them in the order of keywords sorted according to the order of appearance in the learning process summary.

이때, 예고편 생성부(140)는 각 키워드에 대응하는 모든 장면들을 키워드 순으로 모두 병합할 수 있다. 예를 들어, 제1 키워드에 3개 장면, 제2 키워드에 2개의 장면, 제3 키워드에 4개의 장면이 있는 경우, 예고편 생성부(140)는 제1 키워드의 3개 장면, 제2 키워드의 2개 장면, 및 제3 키워드의 4개 장면을 순서대로 병합할 수 있다. At this time, the trailer generation unit 140 may merge all the scenes corresponding to each keyword in the order of the keyword. For example, if there are three scenes in the first keyword, two scenes in the second keyword, and four scenes in the third keyword, the trailer generating unit 140 may include three scenes of the first keyword, three scenes of the second keyword. The two scenes and the four scenes of the third keyword may be merged in order.

또한, 예고편 생성부(140)는 예고편 영상이 예고편 길이 설정값에 대응하는 재생시간을 갖도록 세그멘테이션된 장면들의 병합을 제어할 수 있다.In addition, the trailer generation unit 140 may control the merging of the segmented scenes so that the trailer image has a playback time corresponding to the trailer length set value.

예를 들면, 예고편 생성부(140)는 세그멘테이션된 장면들을 키워드 순으로 정렬하고, 각 키워드별로 대표 장면을 각각 추출하며, 추출된 대표 장면들을 키워드 순으로 병합할 수 있다. 즉, 예고편 생성부(140)는 세그멘테이션된 장면들을 키워드 순으로 정렬하고, 복수의 장면을 포함하는 키워드가 존재하는 경우, 해당 키워드의 복수의 장면들 중에서 대표 장면을 추출하며, 추출된 대표 장면을 병합할 수 있다. 이때, 예고편 생성부(140)는 각 키워드에 포함되는 복수의 장면들 중에서 복수의 장면 내의 영상 평균값과 가장 가까운 영상을 대표 장면으로 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 키워드에 3개 장면, 제2 키워드에 2개의 장면, 제3 키워드에 4개의 장면, 제4 키워드에 1개의 장면이 있는 경우, 예고편 생성부(140)는 제1 키워드의 3개 장면 중에서 제1 대표 장면을 추출하고, 제2 키워드의 2개 장면 중에서 제2 대표 장면을 추출하며, 제3 키워드의 4개 장면 중에서 제3 대표 장면을 추출할 수 있다. 그런 후, 예고편 생성부(140)는 제1 대표 장면, 제2 대표 장면, 제3 대표 장면 및 제4 키워드의 1개 장면을 순서대로 병합할 수 있다.For example, the trailer generator 140 may sort the segmented scenes in keyword order, extract representative scenes for each keyword, respectively, and merge the extracted representative scenes in keyword order. That is, the trailer generating unit 140 sorts the segmented scenes in keyword order, and when there is a keyword including a plurality of scenes, extracts a representative scene from among a plurality of scenes of the keyword, and selects the extracted representative scene can be merged At this time, the trailer generation unit 140 may extract the image closest to the average value of the image in the plurality of scenes from among a plurality of scenes included in each keyword as a representative scene. For example, if there are three scenes in the first keyword, two scenes in the second keyword, four scenes in the third keyword, and one scene in the fourth keyword, the trailer generation unit 140 is the first keyword. A first representative scene may be extracted from among three scenes, a second representative scene may be extracted from two scenes of a second keyword, and a third representative scene may be extracted from four scenes of a third keyword. Then, the trailer generation unit 140 may merge one scene of the first representative scene, the second representative scene, the third representative scene, and the fourth keyword in order.

또한, 동일한 장면이 복수의 키워드에 중복되는 경우, 예고편 생성부(140)는 하나의 키워드에서 해당 장면을 포함하도록 장면의 중복을 제거하고, 중복이 제거된 장면들을 키워드 순으로 병합할 수 있다. 즉, 동일한 장면이 복수의 키워드에 중복되어 있는 경우, 예고편 생성부(140)는 하나의 키워드에서만 해당 장면을 포함하도록 다른 키워드에서 해당 장면을 제거하고, 중복을 제거한 장면들을 키워드 순으로 정렬하여 병합할 수 있다. 예를 들어, 제1 키워드, 제2 키워드 및 제3 키워드에 제2 장면이 중복된 경우, 예고편 생성부(140)는 제1 키워드 및 제3 키워드에서 제2 장면을 제거함으로써 제2 키워드에만 제2 장면이 포함되도록 할 수 있다. 이때, 예고편 생성부(140)는 각 키워드에 포함된 장면의 개수, 장면이 포함되는 마이크로 영상의 차시 등에 기초하여 중복 장면을 제거할 수 있다. 예를 들면, 예고편 생성부(140)는 장면의 개수가 가장 적은 키워드만 중복 장면을 포함하도록 다른 키워드에서의 해당 장면을 제거할 수 있다. In addition, when the same scene is duplicated in a plurality of keywords, the trailer generator 140 may remove the duplicated scene to include the scene in one keyword, and merge the duplicated scenes in the keyword order. That is, when the same scene is duplicated in a plurality of keywords, the trailer generating unit 140 removes the scene from other keywords to include the scene in only one keyword, and sorts the duplicated scenes in keyword order and merges them. can do. For example, if the second scene overlaps with the first keyword, the second keyword, and the third keyword, the trailer generation unit 140 removes the second scene from the first keyword and the third keyword, thereby only adding the second keyword to the second keyword. 2 scenes can be included. At this time, the trailer generator 140 may remove duplicate scenes based on the number of scenes included in each keyword, the difference between the micro-images including the scenes, and the like. For example, the trailer generator 140 may remove the corresponding scene from other keywords so that only the keyword with the smallest number of scenes includes the duplicate scene.

세그멘테이션된 장면들의 병합이 완료되면, 예고편 생성부(140)는 학습과정 요약서를 음성으로 변환할 수 있다. 이때, 예고편 생성부(140)는 Text to Speech 기술을 이용하여 학습과정 요약서를 음성으로 변환할 수 있다. When the merging of the segmented scenes is completed, the trailer generating unit 140 may convert the learning process summary into voice. At this time, the trailer generating unit 140 may convert the learning process summary into speech using Text to Speech technology.

그런 후, 예고편 생성부(140)는 인코딩된 영상에 음성을 삽입함으로써, 예고편 영상을 생성할 수 있다. Then, the trailer generating unit 140 by inserting the audio into the encoded image, it is possible to generate a trailer image.

한편, 본 발명의 실시예서는 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)가 특정 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 등을 포함하는 학습과정 예고편 영상 생성 요청 신호를 입력받는 것으로 설명하였으나, 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상은 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)의 저장부(미도시)에 미리 저장될 수 있고, 입력부(110)는 학습과정 식별정보, 스크립트 정보, 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 등을 포함하는 학습과정 예고편 영상 생성 요청 신호를 수신할 수 있다. 이 경우, 마이크로 영상 선택부(130)는 학습과정 식별정보에 대응하는 차시별 복수의 마이크로 영상을 저장부로부터 추출하고, 추출된 복수의 마이크로 영상 중에서 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 선택(추출)할 수 있다.On the other hand, in the embodiment of the present invention, the learning process trailer image generating device 100 includes a plurality of micro images for each phase of a specific learning process, script information corresponding to each micro image, a learning process summary, and a trailer length setting value, etc. Although it has been described as receiving a learning process trailer image generation request signal to be input, a plurality of micro images for each time of the learning process may be stored in advance in the storage unit (not shown) of the learning process trailer image generating apparatus 100, and the input unit 110 ) may receive a learning process trailer image generation request signal including learning process identification information, script information, a learning process summary, and a trailer length setting value. In this case, the micro image selection unit 130 extracts a plurality of micro images for each time corresponding to the learning process identification information from the storage unit, and selects (extracts) the micro images corresponding to each script from the plurality of extracted micro images. can

또한, 본 발명의 일 실시예에서는 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)가 입력부(110), 학습과정 요약서 분석부(120), 마이크로 영상 선택부(130), 및 예고편 생성부(140)만을 포함하여 구성되는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.In addition, in an embodiment of the present invention, the learning process trailer image generating device 100 includes only the input unit 110 , the learning process summary analysis unit 120 , the micro image selection unit 130 , and the trailer generation unit 140 . Although it is described as being configured to It will be possible to apply various modifications and variations to the components included in the learning process trailer image generating apparatus 100 within the range that does not deviate from the characteristics.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 요약서 분석부(120), 마이크로 영상 선택부(130), 및 예고편 생성부(140)의 동작 수행 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 요약서 분석부(120), 마이크로 영상 선택부(130), 및 예고편 생성부(140)의 동작 수행 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.In addition, the method of performing the operation of the learning process summary analysis unit 120, the micro image selection unit 130, and the trailer generation unit 140 according to an embodiment of the present invention is implemented as a program and a computer-readable recording medium can be recorded in A program for implementing the method of performing the operation of the learning process summary analysis unit 120, the micro-image selection unit 130, and the trailer generation unit 140 according to an embodiment of the present invention is recorded and a computer-readable record The medium includes any type of recording device in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of such a computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc., and is also implemented in the form of a carrier wave (eg, transmission through the Internet). It also includes being In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing an embodiment of the present invention may be easily inferred by programmers in the technical field to which an embodiment of the present invention pertains.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)는 별도의 장치로 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, PDA(Personal Digital Assistant), 스마트폰, PMP(Portable Multimedia Player), 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer), 노트북 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 등 중 어느 하나일 수 있는 단말기 또는 서버 내에 탑재되도록 구현될 수 있을 것이다. 또한, 본 발명의 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)는 인터넷망, 인트라넷망, 이동통신망, 위성 통신망 등 다양한 유무선 통신망과 연동하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 학습과정 예고편 영상 생성 장치(100)는 외부 입출력 장치가 탑재되어 외부로부터 영상을 입력받도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, the learning process trailer image generating apparatus 100 according to an embodiment of the present invention may be implemented as a separate device, but is not necessarily limited thereto, and a PDA (Personal Digital Assistant), a smart phone, a PMP (Portable Multimedia) Player), a personal computer (PC: Personal Computer), a notebook computer, and a mobile communication terminal (Mobile Communication Terminal) may be implemented to be mounted in a terminal or server. In addition, the learning process trailer image generating apparatus 100 of the present invention is preferably linked with various wired and wireless communication networks such as the Internet network, intranet network, mobile communication network, and satellite communication network, but is not necessarily limited thereto. In addition, the learning process trailer image generating apparatus 100 is preferably implemented so that an external input/output device is mounted to receive an image from the outside, but is not necessarily limited thereto.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 2 is a flowchart for explaining a method for generating a learning process trailer image according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호가 수신되면(S210), 학습과정 요약서 분석부(120)는 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출한다(S220). 여기서, 예고편 영상 생성 요청 신호는 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 등을 포함할 수 있다. 따라서, 학습과정 요약서 분석부(120)는 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들을 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬할 수 있다.Referring to Figure 2, when a trailer image generation request signal of the learning process consisting of a plurality of micro images for each time is received (S210), the learning process summary analysis unit 120 is included in the trailer image generation request signal Keywords are extracted by analyzing the learning process summary (S220). Here, the trailer image generation request signal may include a plurality of micro images for each time of the learning process, script information corresponding to each micro image, a learning process summary, and a trailer length setting value. Accordingly, the learning process summary analysis unit 120 may extract keywords by analyzing the learning process summary, and sort the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary.

S220 단계가 수행되면, 마이크로 영상 선택부(130)는 학습과정에 포함된 모든 스크립트를 검색하여 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출한다(S230). 이때, 하나의 키워드에 복수의 스크립트가 추출될 수 있고, 하나의 스크립트는 복수의 키워드에 중복되어 추출될 수 있다. When step S220 is performed, the micro-image selection unit 130 searches all scripts included in the learning process and extracts scripts including at least one extracted keyword (S230). In this case, a plurality of scripts may be extracted for one keyword, and one script may be extracted by being duplicated with a plurality of keywords.

S230 단계가 수행되면, 마이크로 영상 선택부(130)는 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출한다(S240). 각 마이크로 영상은 스크립트 정보와 매핑되어 있으므로, 마이크로 영상 선택부(130)는 추출된 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 추출(선택)할 수 있다. 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 추출함으로써, 하나의 키워드에 복수의 마이크로 영상이 추출될 수 있다. When step S230 is performed, the micro-image selection unit 130 extracts each micro-image corresponding to each extracted script ( S240 ). Since each micro-image is mapped with script information, the micro-image selection unit 130 may extract (select) a micro-image corresponding to the extracted script. By extracting the micro-image corresponding to each script, a plurality of micro-images may be extracted for one keyword.

S240 단계가 수행되면, 추출된 각 마이크로 영상에서 해당 스크립트 시간에 대응하는 장면을 각각 세그멘테이션한다(S250). 예를 들어, 총 10분의 재생시간을 갖는 제1 마이크로 영상에서 제1 스크립트 시간에 대응하는 장면이 2분에서 4분까지 총 2분간의 장면인 경우, 예고편 생성부(140)는 제1 마이크로 영상의 2분에서 4분까지의 제1 장면을 세그멘테이션할 수 있다. When step S240 is performed, each scene corresponding to the script time is segmented from each extracted micro-image (S250). For example, if the scene corresponding to the first script time in the first micro-image having a total playing time of 10 minutes is a scene of 2 minutes in total from 2 minutes to 4 minutes, the trailer generating unit 140 is the first micro The first scene from 2 minutes to 4 minutes of the video may be segmented.

S250 단계가 수행되면, 예고편 생성부(140)는 세그멘테이션된 장면들을 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬된 키워드 순으로 병합하여 인코딩한다(S260). 이때, 예고편 생성부(140)는 각 키워드에 대응하는 모든 장면들을 키워드 순으로 모두 병합할 수 있다. 또한, 예고편 생성부(140)는 예고편 영상이 예고편 길이 설정값에 대응하는 재생시간을 갖도록 세그멘테이션된 장면들의 병합을 제어할 수 있다. 예를 들면, 예고편 생성부(140)는 각 키워드별로 대표 장면을 추출하고, 추출된 대표 장면을 키워드 순으로 병합할 수 있다. 또한, 예고편 생성부(140)는 복수의 키워드에 중복된 장면의 중복을 제거하고, 중복이 제거된 장면들을 키워드 순으로 병합할 수 있다. 이때, 예고편 생성부(140)는 각 키워드에 포함된 장면의 개수, 장면이 포함되는 마이크로 영상의 차시 등에 기초하여 중복 장면을 제거할 수 있다.When step S250 is performed, the trailer generator 140 merges and encodes the segmented scenes in the order of keywords sorted according to the order of appearance in the learning process summary (S260). At this time, the trailer generation unit 140 may merge all the scenes corresponding to each keyword in the order of the keyword. In addition, the trailer generation unit 140 may control the merging of the segmented scenes so that the trailer image has a playback time corresponding to the trailer length set value. For example, the trailer generating unit 140 may extract a representative scene for each keyword, and merge the extracted representative scenes in order of keywords. In addition, the trailer generating unit 140 may remove the duplicated scenes in a plurality of keywords, and merge the duplicated scenes in the order of keywords. At this time, the trailer generator 140 may remove duplicate scenes based on the number of scenes included in each keyword, the difference between the micro-images including the scenes, and the like.

S260 단계가 수행되면, 예고편 생성부(140)는 학습과정 요약서를 음성으로 변환하여 인코딩된 영상에 삽입한다(S270). 즉, 예고편 생성부(140)는 학습과정 요약서를 음성으로 변환할 수 있다. 이때, 예고편 생성부(140)는 Text to Speech 기술을 이용하여 학습과정 요약서를 음성으로 변환할 수 있다. 그런 후, 예고편 생성부(140)는 인코딩된 영상에 음성을 삽입할 수 있다. When step S260 is performed, the trailer generator 140 converts the learning process summary into voice and inserts it into the encoded image (S270). That is, the trailer generating unit 140 may convert the learning process summary into voice. At this time, the trailer generating unit 140 may convert the learning process summary into speech using Text to Speech technology. Then, the trailer generation unit 140 may insert the audio into the encoded video.

S270 단계가 수행되면, 예고편 생성부(140)는 학습과정의 예고편 영상을 생성한다(S280). 예고편 생성부(140)는 학습과정 요약서에 최적인 예고편 영상을 예고편 길이 설정값(예컨대, 3~5분)에 맞춰 생성할 수 있다. When step S270 is performed, the trailer generating unit 140 generates a trailer image of the learning process (S280). Trailer generation unit 140 may generate an optimal trailer image for the learning process summary according to the trailer length set value (eg, 3-5 minutes).

상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 학습과정 예고편 영상 생성 방법 및 장치는, 학습과정 요약서를 기반으로 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정에 대한 예고편 영상을 자동으로 생성할 수 있다. As described above, the learning process trailer image generating method and apparatus according to an embodiment of the present invention automatically generates a trailer image for the learning process consisting of a plurality of micro images for each time based on the learning process summary can do.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and it is understood that various modifications and equivalent other embodiments are possible by those of ordinary skill in the art. will understand Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the following claims.

100 : 학습과정 예고편 영상 생성 장치
110 : 입력부
120 : 학습과정 요약서 분석부
130 : 마이크로 영상 선택부
140 : 예고편 생성부 100: learning process trailer video generating device
110: input unit
120: learning process summary analysis unit
130: micro image selection unit
140: trailer generator

Claims (14)

입력부가 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 입력받는 단계;
학습과정 요약서 분석부가 상기 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하는 단계;
마이크로 영상 선택부가 각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 상기 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 상기 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출하는 단계; 및
예고편 생성부가 상기 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 상기 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 상기 병합된 영상에 삽입함으로써, 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 단계를 포함하고,
상기 예고편 영상 생성 요청 신호는,
상기 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 상기 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 스크립트 정보는,
해당 마이크로 영상에 대한 내용을 간략하게 나타낸 스크립트, 및 상기 마이크로 영상에서 상기 스크립트의 내용이 재생되는 시작시간 및 종료시간을 나타내는 스크립트 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법.
Receiving a request signal for generating a trailer image of the learning process consisting of a plurality of micro-images for each time by the input unit;
extracting keywords by analyzing the learning process summary included in the trailer image generation request signal by the learning process summary analysis unit;
extracting, by a micro image selection unit, each script for each micro image, extracting scripts including the extracted at least one keyword, and extracting micro images corresponding to each of the extracted scripts; and
By merging the extracted micro-images by the trailer generation unit, and inserting a voice corresponding to the learning process summary into the merged image, generating a trailer image of the learning process,
The trailer video generation request signal is,
At least one of a plurality of micro-images for each time of the learning process, script information corresponding to each micro-image, the learning process summary, and a trailer length setting value,
The script information is
A method for generating a trailer video for a learning process, comprising: a script briefly indicating the contents of the micro-image; and a script time indicating a start time and an end time at which the contents of the script are reproduced in the micro-image.
 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 키워드들을 추출하는 단계에서,
상기 학습과정 요약서 분석부는, 상기 추출된 키워드들을 상기 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법.
According to claim 1,
In the step of extracting the keywords,
The learning process summary analysis unit, the learning process trailer image generation method, characterized in that arranging the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary.
 입력부가 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 입력받는 단계;
학습과정 요약서 분석부가 상기 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하는 단계;
마이크로 영상 선택부가 각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 상기 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 상기 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출하는 단계; 및
예고편 생성부가 상기 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 상기 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 상기 병합된 영상에 삽입함으로써, 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 단계를 포함하되,
상기 키워드들을 추출하는 단계에서,
상기 학습과정 요약서 분석부는, 상기 추출된 키워드들을 상기 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬하고,
상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 단계는,
상기 예고편 생성부가, 상기 추출된 각 마이크로 영상에서 해당 스크립트 시간에 대응하는 장면을 각각 세그멘테이션하는 단계;
상기 예고편 생성부가, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 병합하여 인코딩하는 단계; 및
상기 예고편 생성부가 상기 학습과정 요약서를 음성으로 변환하고, 상기 인코딩된 영상에 상기 음성을 삽입하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법.
Receiving a request signal for generating a trailer image of the learning process consisting of a plurality of micro-images for each time by the input unit;
extracting keywords by analyzing the learning process summary included in the trailer image generation request signal by the learning process summary analysis unit;
extracting, by a micro image selection unit, each script for each micro image, extracting scripts including the extracted at least one keyword, and extracting micro images corresponding to each of the extracted scripts; and
By merging the extracted micro-images by the trailer generation unit, and inserting a voice corresponding to the learning process summary into the merged image, generating a trailer image of the learning process,
In the step of extracting the keywords,
The learning process summary analysis unit sorts the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary,
The step of generating a trailer image of the learning process is,
Segmenting each scene corresponding to the script time in the trailer generation unit, each of the extracted micro-images;
Encoding by the trailer generator, merging the segmented scenes in the sorted keyword order; and
The trailer generating unit converts the learning process summary into audio, and the learning process trailer video generation method, characterized in that it comprises the step of inserting the audio into the encoded image.
 제4항에 있어서,
상기 인코딩하는 단계에서,
상기 예고편 생성부는, 상기 예고편 영상이 예고편 길이 설정값에 대응하는 재생시간을 갖도록 상기 세그멘테이션된 장면들의 병합을 제어하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법.
5. The method of claim 4,
In the encoding step,
The trailer generating unit, the trailer image learning process trailer image generating method, characterized in that for controlling the merging of the segmented scenes so that the playback time corresponding to the trailer length setting value.
 제5항에 있어서,
상기 인코딩하는 단계에서,
상기 예고편 생성부는, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 정렬하고, 각 키워드별로 대표 장면을 각각 추출하며, 상기 추출된 대표 장면들을 상기 키워드 순으로 병합하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법.
6. The method of claim 5,
In the encoding step,
The trailer generating unit, arranging the segmented scenes in the sorted keyword order, extracting representative scenes for each keyword, respectively, and merging the extracted representative scenes in the keyword order Trailer image creation Way.
 제5항에 있어서,
상기 인코딩하는 단계에서,
동일한 장면이 복수의 키워드에 중복되는 경우, 상기 예고편 생성부는 하나의 키워드에서 해당 장면을 포함하도록 상기 장면의 중복을 제거하고, 상기 중복이 제거된 장면들을 상기 키워드 순으로 병합하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 방법.
6. The method of claim 5,
In the encoding step,
When the same scene is duplicated in a plurality of keywords, the trailer generator removes the duplication of the scene to include the scene in one keyword, and the scenes from which the duplicate is removed are merged in the keyword order. How to create a course trailer video.
 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 수신하고, 상기 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하는 학습과정 요약서 생성부;
각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 상기 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 상기 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출하는 마이크로 영상 선택부; 및
상기 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 상기 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 상기 병합된 영상에 삽입함으로써, 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 예고편 생성부를 포함하고,
상기 예고편 영상 생성 요청 신호는,
상기 학습과정의 차시별 복수의 마이크로 영상, 각 마이크로 영상에 각각 대응되는 스크립트 정보, 상기 학습과정 요약서, 및 예고편 길이 설정값 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 스크립트 정보는,
해당 마이크로 영상에 대한 내용을 간략하게 나타낸 스크립트, 및 상기 마이크로 영상에서 상기 스크립트의 내용이 재생되는 시작시간 및 종료시간을 나타내는 스크립트 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 장치.
a learning process summary generation unit for receiving a trailer image generation request signal of a learning process composed of a plurality of micro images for each time, and extracting keywords by analyzing the learning process summary included in the trailer image generation request signal;
a micro image selection unit for searching each script for each micro image, extracting scripts including the extracted at least one keyword, and extracting micro images corresponding to each of the extracted scripts; and
By merging the extracted micro-images and inserting a voice corresponding to the learning process summary into the merged image, a trailer generating unit for generating a trailer image of the learning process,
The trailer video generation request signal is,
At least one of a plurality of micro-images for each time of the learning process, script information corresponding to each micro-image, the learning process summary, and a trailer length setting value,
The script information is
Learning process trailer image generating apparatus, characterized in that it comprises a script briefly showing the contents of the micro-image, and a script time indicating a start time and an end time at which the contents of the script are reproduced in the micro-image.
 삭제delete 제8항에 있어서,
상기 학습과정 요약서 분석부는,
상기 추출된 키워드들을 상기 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 장치.
9. The method of claim 8,
The learning process summary analysis unit,
Learning process trailer image generating apparatus, characterized in that arranging the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary.
 차시(次時)별 복수의 마이크로 영상으로 구성된 학습과정의 예고편 영상 생성 요청 신호를 수신하고, 상기 예고편 영상 생성 요청 신호에 포함된 학습과정 요약서를 분석하여 키워드들을 추출하는 학습과정 요약서 생성부;
각 마이크로 영상에 대한 각 스크립트를 검색하여 상기 추출된 적어도 하나의 키워드를 포함하는 스크립트들을 추출하고, 상기 추출된 각 스크립트에 대응하는 마이크로 영상을 각각 추출하는 마이크로 영상 선택부; 및
상기 추출된 마이크로 영상들을 병합하고, 상기 학습과정 요약서에 대응하는 음성을 상기 병합된 영상에 삽입함으로써, 상기 학습과정의 예고편 영상을 생성하는 예고편 생성부를 포함하되,
상기 학습과정 요약서 분석부는,
상기 추출된 키워드들을 상기 학습과정 요약서에서의 출현 순서에 따라 정렬하고,
상기 예고편 생성부는,
상기 추출된 각 마이크로 영상에서 해당 스크립트 시간에 대응하는 장면을 각각 세그멘테이션하고, 상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 병합하여 인코딩하며, 상기 학습과정 요약서를 음성으로 변환하고, 상기 인코딩된 영상에 상기 음성을 삽입하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 장치.
a learning process summary generation unit for receiving a trailer image generation request signal of a learning process composed of a plurality of micro images for each time, and extracting keywords by analyzing the learning process summary included in the trailer image generation request signal;
a micro image selection unit for searching each script for each micro image, extracting scripts including the extracted at least one keyword, and extracting micro images corresponding to each of the extracted scripts; and
By merging the extracted micro-images, and inserting a voice corresponding to the learning process summary into the merged image, including a trailer generating unit for generating a trailer image of the learning process,
The learning process summary analysis unit,
Sort the extracted keywords according to the order of appearance in the learning process summary,
The trailer generating unit,
In each of the extracted micro-images, each scene corresponding to the corresponding script time is segmented, the segmented scenes are merged and encoded in the sorted keyword order, the learning process summary is converted into voice, and the encoded image is Learning process trailer video generating device, characterized in that inserting the voice.
 제11항에 있어서,
상기 예고편 생성부는,
상기 예고편 영상이 예고편 길이 설정값에 대응하는 재생시간을 갖도록 상기 세그멘테이션된 장면들의 병합을 제어하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 장치.
12. The method of claim 11,
The trailer generating unit,
Learning process trailer image generating apparatus, characterized in that for controlling the merging of the segmented scenes so that the trailer image has a playback time corresponding to the trailer length setting value.
 제12항에 있어서,
상기 예고편 생성부는,
상기 세그멘테이션된 장면들을 상기 정렬된 키워드 순으로 정렬하고, 각 키워드별로 대표 장면을 각각 추출하며, 상기 추출된 대표 장면들을 상기 키워드 순으로 병합하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 장치.
13. The method of claim 12,
The trailer generating unit,
A learning process trailer image generating apparatus, characterized in that the segmented scenes are arranged in the sorted keyword order, representative scenes are extracted for each keyword, respectively, and the extracted representative scenes are merged in the keyword order.
 제12항에 있어서,
상기 예고편 생성부는,
동일한 장면이 복수의 키워드에 중복되는 경우, 하나의 키워드에서 해당 장면을 포함하도록 상기 장면의 중복을 제거하고, 상기 중복이 제거된 장면들을 상기 키워드 순으로 병합하는 것을 특징으로 하는 학습과정 예고편 영상 생성 장치.
13. The method of claim 12,
The trailer generating unit,
When the same scene is duplicated in a plurality of keywords, the scene is duplicated to include the scene in one keyword, and the scenes from which the duplicates are removed are merged in the order of the keywords. Device.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20180060972A (en) * 2016-11-29 2018-06-07 삼성전자주식회사 Electronic apparatus and Method for summarizing a content thereof

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