KR102317855B1 - 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스 - Google Patents

Abstract

컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하며, 상기 사용자 인터페이스는, 관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역; 및 상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는 제 2 영역; 을 포함할 수 있다.

Description

프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스{User interface for project analysis}

본 개시는 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법에 관한 것으로, 구체적으로 사용자 단말에서 프로젝트 분석을 수행하기 위한 사용자 인터페이스 제공 방법에 관한 것이다.

최근 들어 딥러닝의 발전으로 물체 식별 딥러닝 모델이 공공, 산업, 군사 등 분야를 막론하고 널리 적용되고 있다. 특히 물체 식별 딥러닝 모델은 CCTV, 위성영상 등의 분야에서 높은 활용성이 기대되고 있다. 한편 인공위성으로부터 고해상도의 위성 영상을 획득하는 기술 또한 보편화되었다. 위성영상 분야에서 물체 식별 딥러닝 모델의 활용도가 높아짐에 따라, 위성영상으로부터 획득될 수 있는 정보의 양과 다양성 또한 크게 증가하고 있다.

이에 따라, 위성영상에 관한 정보를 제공함에 있어서 사용자 편의성도 함께 제공하는 것이 필요하다. 예컨대 사용자는 위성영상에 존재하는 특정 정보와 유사한 정보가 해당 위성영상에 더 존재하는지 확인하고 싶은 니즈(Needs)를 가질 수 있다. 그러나 위성영상으로부터 획득되는 방대한 양의 정보 내에서 사용자가 필요로 하는 정보를 편리하게 확인하고 이를 분석하여 인사이트를 창출하도록 돕는 기술은 미흡하다. 일부 서비스 애플리케이션은 키워드 검색 등의 방법을 제공하나, 이미지인 위성영상의 분석에 있어서는 한계가 존재할 수 있다. 이에, 차별화된 분석 방법을 제공하여 사용성을 편리하게 하고, 막대한 양의 정보를 사용자에게 효율적으로 전달할 수 있는 사용자 인터페이스의 개발이 요구된다.

대한민국 등록특허 제2111135호

본 개시는 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로, 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스 제공 방법에 관한 것이다.

본 개시의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

전술한 과제를 해결하기 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하고자 한다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하며, 상기 사용자 인터페이스는, 관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역; 및 상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는 제 2 영역; 을 포함할 수 있다.

또한, 상기 변화 양상은, 변화율 및 변화의 분포 형태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 제 1 영역은, 복수의 셀을 포함하는 그리드(Grid)를 더 디스플레이 하도록 허용되고, 상기 제 1 검색 영역은, 상기 복수의 셀 중에서 선택된 하나 이상의 셀과 대응될 수 있다.

또한, 상기 제 1 영역은, 상기 제 1 이미지의 변화율에 관한 히트맵을 더 디스플레이 하도록 허용되고, 상기 히트맵은, 상기 변화율을 픽셀 단위로 맵핑한 픽셀 히트맵, 및 상기 변화율을 타일 단위로 맵핑한 타일 히트맵 중 적어도 하나일 수 있다.

또한, 상기 제 2 영역은, 상기 제 1 결과 영역 중 상기 변화 양상의 유사도가 임계치 이상인 제 1 결과 영역을, 상기 변화 양상의 유사도가 높은 순서로 정렬하여 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 제 2 영역은, 상기 제 1 검색 영역을 선택하는 상기 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 이미지의 유사도가 높은 제 2 결과 영역에 관한 정보를 더 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 제 2 영역은, 상기 제 1 결과 영역 및 상기 제 2 결과 영역 중에서, 상기 변화 양상의 유사도 및 상기 이미지의 유사도에 기초하여 산출된 종합 유사도가 가장 높은 대표 결과 영역을 시각적으로 강조하여 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 제 1 영역은, 객체 검출 알고리즘에 상기 제 1 이미지를 입력하여 검출된 객체 각각에 대응하는 표시자를 디스플레이 하고, 상기 제 2 영역은, 상기 표시자 중 적어도 일부인 제 1 검색 표시자를 선택하는 제 2 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 표시자와 대응되는 객체 유형을 가지는 제 1 결과 표시자에 관한 정보를 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 표시자는, 사용자의 코멘트를 입력을 위한 코멘트 입력, 및 상기 표시자에 대한 상기 사용자의 편집 수행을 위한 편집 입력 중 적어도 하나를 더 수신 가능할 수 있다.

또한, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간에 대하여, 상기 관심 지역의 상기 객체의 변동 추이, 또는 상기 관심 지역의 변화율의 변동 추이 중 적어도 하나를 시각화 한 컨트롤 영역; 을 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 제 1 영역은, 사용자가 상기 컨트롤 영역에서 상기 촬영 기간 중 제 2 시점을 선택하는 것에 응답하여, 상기 관심 지역의 상기 제 2 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 2 이미지를 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 제 2 영역은, 상기 제 1 이미지 내에서 제 1 위치를 선택하는 제 3 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 위치를 포함하는 제 3 이미지에 관한 정보를 디스플레이 할 수 있다.

또한, 상기 제 1 영역은, 둘 이상의 분할 화면을 포함하도록 디스플레이 될 수 있고, 상기 둘 이상의 분할 화면은, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지와 상이한 시점에서의 상기 관심 지역의 지리적 정보를 포함하는 이미지들을 각각 디스플레이 할 수 있다.

전술한 배경기술에 대응하여 안출된, 사용자 단말에서 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법으로서, 관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역을 디스플레이 하는 단계; 및 상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는, 제 2 영역을 디스플레이 하는 단계; 를 포함할 수 있다.

전술한 배경기술에 대응하여 안출된, 사용자 단말로서, 하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서; 네트워크부; 및 사용자 인터페이스를 제공하는 출력부; 를 포함하고, 상기 사용자 인터페이스는, 관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역; 및 상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는 제 2 영역; 을 포함할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 기술적 해결 수단은 이상에서 언급한 해결 수단들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 해결 수단들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 몇몇 실시예에 따르면, 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

다양한 양상들이 이제 도면들을 참조로 기재되며, 여기서 유사한 참조 번호들은 총괄적으로 유사한 구성요소들을 지칭하는데 이용된다. 이하의 실시예에서, 설명 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항들이 하나 이상의 양상들의 총체적 이해를 제공하기 위해 제시된다. 그러나, 그러한 양상(들)이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 명백할 것이다.
도 1은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 컴퓨팅 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.
도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로젝트 분석에 진입하기 위한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 6a 내지 6c는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 제 1 검색 입력에 관한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 제 2 검색 입력에 관한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 제 3 검색 입력에 관한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 9는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.
도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 개시의 몇몇 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.

다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

또한, "이상" 및/또는 "미만"은, "초과" 및/또는 "이하"로 해석될 수 있으며, 그 반대의 해석도 가능할 수 있다.

당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시 적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시 적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

본 개시에서 네트워크 함수와 인공 신경망 및 뉴럴 네트워크(neural network)는 상호교환 가능하게 사용될 수 있다.

본 개시내용에서 "지리적 정보를 포함하는 이미지" 라는 용어는, 영상 획득 장치로부터 획득되어 컴퓨팅 장치(100)로 수신되는 지리적 영상을 의미하는 용어로써 사용될 수 있다. 영상 획득 장치는 하나 이상의 위성일 수 있으며, 지리적 정보를 포함하는 이미지는 위성으로부터 촬영된 위성 영상일 수 있다. 이 경우, 지리적 정보를 포함하는 이미지는, 임의의 위성이 임의의 시점에 임의의 지역을 촬영한 영상일 수 있다. 즉, 지리적 정보를 포함하는 이미지는, 관심 지역의 제 1 시점에서의 정보를 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 지리적 정보를 포함하는 이미지는 드론 영상, 비행기 영상 등을 포함하는 항공 이미지일 수 있다.

본 개시내용에서 "프로젝트" 라는 용어는, 특정한 목적을 위하여 컴퓨팅 장치(100)로 수신되는 영상 중 적어도 일부를 하나 이상의 딥러닝 알고리즘을 통하여 판독하고, 기 설정된 목적에 대응하는 결론 획득을 위하여 판독 데이터를 분석하는 일련의 과정을 의미하는 용어로써 사용될 수 있다.

본 개시내용에서 "프로젝트 분석"이라는 용어는, 상술한 판독 데이터를 분석하는 과정을 의미하는 용어로써 사용될 수 있다. 프로젝트 분석은, 예컨대 판독 데이터를 요약/집계하는 것, 판독 데이터를 그래프 등으로 시각화 하는 것 등을 포함할 수 있다. 이와 같이 다양한 분석 방법에 있어서, 판독 데이터에 대한 검색, 즉 방대한 판독 데이터 내에서 특정 데이터와 대응되는 데이터들을 검색하는 것은 필수적으로 요구되는 단계일 수 있다. 이에 본 개시내용에서는, 다양한 프로젝트 분석 방법 중에서도 특히 검색에 관한 내용을 중심으로 기술한다.

한편 본 개시내용에서 프로젝트는, 실시간 모니터링 프로젝트(real-time monitoring project), 또는 단일 판독 프로젝트(single inference project)를 포함할 수 있다. 실시간 모니터링 프로젝트는, 영상이 컴퓨팅 장치(100)로 수신되는 것에 응답하여 수신된 영상을 딥러닝 알고리즘에 입력하여 판독하고, 판독 데이터를 실시간으로 제공하는 프로젝트일 수 있다. 대조적으로 단일 판독 프로젝트는, 수신된 영상을 실시간으로 판독하는 것이 아닌, 수신된 영상 중 사용자에 의해 선택된 영상이 사용자의 선택에 응답하여 분석되고, 분석에 따른 판독 데이터를 제공하는 프로젝트일 수 있다. 예컨대, 의료 관련 시설물의 활동 내용을 관측하여 코로나 발발 현황을 추적하기 위한 프로젝트는, 영상이 수신되는 즉시 판독되고 판독데이터가 실시간으로 제공될 필요가 있으므로, 실시간 모니터링 프로젝트로 생성될 수 있다. 한편, 작년인 2020년의 주요 국제 공항 여객기 운항 동향에 대한 보고서 작성을 위한 프로젝트는, 기 수신된 영상 중 여객기 탐지에 필요한 영상을 사용자가 선택하여 분석될 필요가 있으므로, 단일 판독 프로젝트로 생성될 수 있다. 전술한 예시는 일 예시에 불과할 뿐 본 개시를 제한하지 않는다.

본 개시내용에서 "딥러닝 알고리즘"이라는 용어는, 지리적 정보를 포함하는 이미지로부터 객체를 검출하거나, 변화를 탐지하거나, 이 밖에 판독 데이터를 생성하는 일련의 인퍼런스(inference) 과정 및/또는 인퍼런스를 수행하는 하나 이상의 모듈들을 지칭하는 용어로 사용될 수 있다. 예컨대 본 개시내용에서 딥러닝 알고리즘은 변화 탐지 알고리즘 또는 객체 검출 알고리즘을 포함할 수 있다.

변화 탐지 알고리즘은, 위성에 의해 촬영된 관심 지역의 영상으로부터 변화 양상을 탐지할 수 있다. 예컨대, 변화 탐지 알고리즘은, 촬영된 관심 지역 중 적어도 일부 지역에서의 임의의 두 시점 사이의 변화 양상에 관한 정보를 산출할 수 있다.

객체 탐지 알고리즘은, 위성에 의해 촬영된 관심 지역의 영상으로부터 사전 학습된 유형의 객체들을 탐지할 수 있다. 예컨대, 항공기 객체를 검출하기 위한 알고리즘 A에 수신된 위성 영상을 입력하는 경우, 촬영된 관심 지역에 존재하는 항공기 객체들이 검출될 수 있다.

한편 검출하기 위한 객체 유형에 따라 하나 이상의 객체 탐지 알고리즘이 존재할 수 있으며, 하나의 프로젝트에서 하나 이상의 서로 다른 알고리즘들이 동시에 사용될 수 있다. 예컨대, 항공기 객체를 검출하기 위한 알고리즘 A와 잠수함 객체를 검출하기 위한 알고리즘 B가 하나의 프로젝트에 사용될 수 있다. 이 경우, 알고리즘 A에 기초하여 검출된 객체(즉, 항공기 객체)들은, 사용자 인터페이스 상에서 알고리즘 B에 기초하여 검출된 객체(즉, 잠수함 객체)들과 상호간 시각적으로 구분되도록 디스플레이 될 수 있다. 전술한 예시는 일 예시에 불과할 뿐, 본 개시를 제한하지 않는다.

본 개시내용에서 딥러닝 알고리즘은, 메모리(130)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 구성하는 것일 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여, 딥러닝 알고리즘에 위성 영상을 입력하고, 판독 데이터를 획득할 수 있다. 그리고 획득된 판독 데이터를 기초로 사용자 인터페이스(200)를 생성할 수 있다.

다만 이에 한정되지 않으며, 딥러닝 알고리즘은 서버(미도시)의 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램을 구성하는 것일 수 있다. 즉, 서버의 프로세서는 딥러닝 알고리즘을 통해 위성 영상으로부터 판독 데이터를 획득하고, 이를 컴퓨팅 장치(100)로 전송하거나, 또는 획득된 판독 데이터를 기초로 생성한 사용자 인터페이스(200)를 컴퓨팅 장치(100)로 전송할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 컴퓨팅 장치를 나타낸 블록도이다.

도 1에 도시된 컴퓨팅 장치(100)의 구성은 간략화 하여 나타낸 예시일 뿐이다. 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 컴퓨팅 장치(100)의 컴퓨팅 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수 있고, 개시된 구성들 중 일부만이 컴퓨팅 장치(100)를 구성할 수도 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 프로세서(120), 메모리(130), 출력부(140) 및 입력부(150)를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 컴퓨팅 장치(100)는 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc) 등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크부(110)는 임의의 형태의 유선 또는 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.

본 개시에서 네트워크부(110)는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN: Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA: Infrared Data Association) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다.

본 명세서에서 설명된 기술들은 위에서 언급된 네트워크들뿐만 아니라, 다른 네트워크들에서도 사용될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서(120)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝 및/또는 사용자 인터페이스의 제공을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 개시의 일 실시예에 따른 기계 학습을 위한 데이터 처리를 수행하거나 및/또는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라 프로세서(120)는 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 메모리(130)는 프로세서(120)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(110)가 수신한 임의의 형태의 정보를 저장할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 메모리(130)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 인터넷(internet) 상에서 상기 메모리(130)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작할 수도 있다. 전술한 메모리에 대한 기재는 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따른 출력부(140)는, 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 출력부(140)는 도 3 내지 6 및 도 8 내지 10에 도시된 바와 같은 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다. 이하에서 도시되고 그리고 후술되는 사용자 인터페이스들은 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따른 출력부(140)는 프로세서(120)가 생성하거나 결정한 임의의 형태의 정보 및 네트워크부(110)가 수신한 임의의 형태의 정보를 출력할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 출력부(140)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이들 중 일부 디스플레이 모듈은 그를 통해 외부를 볼 수 있도록 투명형 또는 광투과형으로 구성될 수 있다. 이는 투명 디스플레이 모듈이라 지칭될 수 있는데, 상기 투명 디스플레이 모듈의 대표적인 예로는 TOLED(Transparent OLED) 등이 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)를 통해 사용자 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)는 사용자 입력을 수신 받기 위한 키 및/또는 버튼들을 구비할 수 있다. 입력부(150)를 통한 사용자 입력에 따라 본 개시의 실시예들에 따른 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 컴퓨터 프로그램이 실행될 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 입력부(150)는 사용자의 버튼 조작 또는 터치 입력을 감지하여 신호를 수신하거나, 카메라 또는 마이크로폰을 통하여 사용자 등의 음성 또는 동작을 수신하여 이를 입력 신호로 변환할 수도 있다. 이를 위해 음성 인식(Speech Recognition) 기술 또는 동작 인식(Motion Recognition) 기술들이 사용될 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 입력부(150)는 컴퓨팅 장치(100)와 연결된 외부 입력 장비로서 구현될 수도 있다. 예를 들어, 입력 장비는 사용자 입력을 수신하기 위한 터치 패드, 터치 펜, 키보드 또는 마우스 중 적어도 하나일 수 있으나, 이는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되는 것은 아니다.

본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)는 사용자 터치 입력을 인식할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따른 입력부(150)는 출력부(140)와 동일한 구성일 수도 있다. 입력부(150)는 사용자의 선택 입력을 수신하도록 구현되는 터치 스크린으로 구성될 수 있다. 터치 스크린은 접촉식 정전용량 방식, 적외선 광 감지 방식, 표면 초음파(SAW) 방식, 압전 방식, 저항막 방식 중 어느 하나의 방식이 사용될 수 있다. 전술한 터치 스크린에 대한 자세한 기재는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시일 뿐이며, 다양한 터치 스크린 패널이 컴퓨팅 장치(100)에 채용될 수 있다. 터치 스크린으로 구성된 입력부(150)는 터치 센서를 포함할 수 있다. 터치 센서는 입력부(150)의 특정 부위에 가해진 압력 또는 입력부(150)의 특정 부위에 발생하는 정전 용량 등의 변화를 전기적인 입력신호로 변환하도록 구성될 수 있다. 터치 센서는 터치 되는 위치 및 면적뿐만 아니라, 터치 시의 압력까지도 검출할 수 있도록 구성될 수 있다. 터치 센서에 대한 터치 입력이 있는 경우, 그에 대응하는 신호(들)는 터치 제어기로 보내진다. 터치 제어기는 그 신호(들)를 처리한 다음 대응하는 데이터를 프로세서(120)로 전송한다. 이로써, 프로세서(120)는 입력부(150)의 어느 영역이 터치 되었는지 여부 등을 인식할 수 있게 된다.

본 개시의 일 실시예에서 서버는 서버의 서버 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수도 있다. 서버는 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다. 서버는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 사용자 단말로 제공하기 위한 동작을 수행하는 서버(미도시)는 네트워크부, 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다.

서버는 본 개시의 실시예들에 따른 사용자 인터페이스를 생성할 수 있다. 서버는 생성한 사용자 인터페이스를 사용자 단말로 전송할 수 있다. 또는, 서버는 본 개시의 실시예들에 따른 사용자 인터페이스를 생성하게끔 하기 위한 정보를 네트워크를 통해 사용자 단말에 제공하는 컴퓨팅 시스템일 수 있다. 이러한 경우, 사용자 단말은 서버에 액세스할 수 있는 임의의 형태의 컴퓨팅 장치(100)일 수 있다. 서버의 프로세서는 네트워크부를 통해 사용자 단말로 사용자 인터페이스를 전송할 수 있다. 또는 서버의 프로세서는 네트워크부를 통해 사용자 단말로 사용자 인터페이스를 생성하게끔 하기 위한 정보를 전송할 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 서버는 예를 들어, 클라우드 서버일 수 있다. 서버는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다. 전술한 서버의 종류는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 실시예들에 따른 서버에 포함된 네트워크부, 프로세서 및 메모리 각각은, 전술한 컴퓨팅 장치(100)에 포함된 네트워크부(110), 프로세서(120) 및 메모리(130)와 동일한 역할을 수행하거나 또는 동일하게 구성될 수 있다.

본 개시의 실시예들에서 레이어는, 사용자 인터페이스에 디스플레이 되는, 여러 개의 화상을 겹쳐서 표시하기 위하여 사용하는 층을 의미할 수 있다. 둘 이상의 레이어는 겹쳐서 표시될 수도 있다. 둘 이상의 레이어가 겹쳐서 표시되는 경우, 하나의 레이어에 다른 레이어가 가려져, 보이지 않을 수 있다. 또는, 둘 이상의 레이어가 겹쳐서 표시되고, 상위 레이어가 일부 반 투명하게 표시되는 경우 하위 레이어의 적어도 일부가 보일 수 있다. 둘 이상의 레이어는 동일한 크기일 수 있다. 또한, 둘 이상의 레이어는 상이한 크기일 수도 있다. 레이어는 하나 이상의 영역을 포함할 수 있다. 또한, 레이어는 하나 이상의 디스플레이 객체를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예들에서 레이어는 복수의 영역으로 분할될 수 있다. 복수의 영역들은 겹쳐지지 않는 화면 상의 일 공간일 수 있다. 하나의 레이어는 하나의 영역만을 포함할 수도 있고, 또는 복수의 영역을 포함할 수도 있다. 하나의 영역은 하나 이상의 디스플레이 객체를 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예들에서 객체는 프로그램, 명령어 또는 데이터 각각에 대응되는 그림, 기호 또는 글자의 집합일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라 객체는 사용자 선택 입력을 수신하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 객체에 대한 사용자 입력을 수신하는 경우, 프로세서(120)는 해당 객체에 대응되어 저장된 명령어 또는 데이터를 실행하여 사용자 인터페이스에 표시할 수 있다. 본 개시의 실시예들에서 객체와 디스플레이 객체는 동일한 의미로 해석될 수 있다.

본 개시의 실시예들에서, “표시”는 출력부(140)를 통해 사용자에게 데이터가 보여 지도록 하는 동작일 수 있다. “표시”와 “디스플레이”는 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다.

이하에서는 본 개시의 실시예들에 따라 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법에 관하여 설명한다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크 함수를 나타낸 개략도이다.

본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 상호 교환 가능하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 개시내용에서의 딥러닝 알고리즘을 구성하는 하나 이상의 모듈 각각은, 이하에서 구체적으로 설명될 신경망에 기반하여 동작할 수 있다.

신경망은 일반적으로 노드라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 노드들은 뉴런(neuron)들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 신경망들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 링크에 의해 상호 연결될 수 있다.

신경망 내에서, 링크를 통해 연결된 하나 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 상술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.

하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드의 데이터는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 링크는 가중치(weight)를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 신경망이 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변 될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 신경망은 하나 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호 연결되어 신경망 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 신경망 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들의 가중치 값이 상이한 두 신경망이 존재하는 경우, 두 개의 신경망들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.

신경망은 하나 이상의 노드들의 집합으로 구성될 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들의 부분 집합은 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 신경망을 구성하는 노드들 중 일부는, 최초 입력 노드로부터의 거리들에 기초하여, 하나의 레이어(layer)를 구성할 수 있다. 예를 들어, 최초 입력 노드로부터 거리가 n인 노드들의 집합은, n 레이어를 구성할 수 있다. 최초 입력 노드로부터 거리는, 최초 입력 노드로부터 해당 노드까지 도달하기 위해 거쳐야 하는 링크들의 최소 개수에 의해 정의될 수 있다. 그러나, 이러한 레이어의 정의는 설명을 위한 임의적인 것으로서, 신경망 내에서 레이어의 차수는 상술한 것과 상이한 방법으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노드들의 레이어는 최종 출력 노드로부터 거리에 의해 정의될 수도 있다.

최초 입력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서 링크를 거치지 않고 데이터가 직접 입력되는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또는, 신경망 네트워크 내에서, 링크를 기준으로 한 노드 간의 관계에 있어서, 링크로 연결된 다른 입력 노드들을 가지지 않는 노드들을 의미할 수 있다. 이와 유사하게, 최종 출력 노드는 신경망 내의 노드들 중 다른 노드들과의 관계에서, 출력 노드를 가지지 않는 하나 이상의 노드들을 의미할 수 있다. 또한, 히든 노드는 최초 입력 노드 및 최후 출력 노드가 아닌 신경망을 구성하는 노드들을 의미할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수와 동일할 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하다가 다시 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수 보다 적을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 감소하는 형태의 신경망일 수 있다. 또한, 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 입력 레이어의 노드의 개수가 출력 레이어의 노드의 개수보다 많을 수 있으며, 입력 레이어에서 히든 레이어로 진행됨에 따라 노드의 수가 증가하는 형태의 신경망일 수 있다. 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 신경망은 상술한 신경망들의 조합된 형태의 신경망일 수 있다.

딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)는 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrent neural network), 오토 인코더(auto encoder), GAN(Generative Adversarial Networks), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크, 적대적 생성 네트워크(GAN: Generative Adversarial Network) 등을 포함할 수 있다. 전술한 딥 뉴럴 네트워크의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에서 네트워크 함수는 오토 인코더(autoencoder)를 포함할 수도 있다. 오토 인코더는 입력 데이터와 유사한 출력 데이터를 출력하기 위한 인공 신경망의 일종일 수 있다. 오토 인코더는 적어도 하나의 히든 레이어를 포함할 수 있으며, 홀수 개의 히든 레이어가 입출력 레이어 사이에 배치될 수 있다. 각각의 레이어의 노드의 수는 입력 레이어의 노드의 수에서 병목 레이어(인코딩)라는 중간 레이어로 축소되었다가, 병목 레이어에서 출력 레이어(입력 레이어와 대칭)로 축소와 대칭되어 확장될 수도 있다. 오토 인코더는 비선형 차원 감소를 수행할 수 있다. 입력 레이어 및 출력 레이어의 수는 입력 데이터의 전처리 이후에 차원과 대응될 수 있다. 오토 인코더 구조에서 인코더에 포함된 히든 레이어의 노드의 수는 입력 레이어에서 멀어질수록 감소하는 구조를 가질 수 있다. 병목 레이어(인코더와 디코더 사이에 위치하는 가장 적은 노드를 가진 레이어)의 노드의 수는 너무 작은 경우 충분한 양의 정보가 전달되지 않을 수 있으므로, 특정 수 이상(예를 들어, 입력 레이어의 절반 이상 등)으로 유지될 수도 있다.

뉴럴 네트워크는 교사 학습(supervised learning), 비교사 학습(unsupervised learning), 반교사학습(semi supervised learning), 또는 강화학습(reinforcement learning) 중 적어도 하나의 방식으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습은 뉴럴 네트워크가 특정한 동작을 수행하기 위한 지식을 뉴럴 네트워크에 적용하는 과정일 수 있다.

뉴럴 네트워크는 출력의 오류를 최소화하는 방향으로 학습될 수 있다. 뉴럴 네트워크의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 뉴럴 네트워크에 입력시키고 학습 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 출력과 타겟의 에러를 계산하고, 에러를 줄이기 위한 방향으로 뉴럴 네트워크의 에러를 뉴럴 네트워크의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파(backpropagation)하여 뉴럴 네트워크의 각 노드의 가중치를 업데이트 하는 과정이다. 교사 학습의 경우 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어있는 학습 데이터를 사용하며(즉, 라벨링된 학습 데이터), 비교사 학습의 경우는 각각의 학습 데이터에 정답이 라벨링되어 있지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어 데이터 분류에 관한 교사 학습의 경우의 학습 데이터는 학습 데이터 각각에 카테고리가 라벨링 된 데이터 일 수 있다. 라벨링된 학습 데이터가 뉴럴 네트워크에 입력되고, 뉴럴 네트워크의 출력(카테고리)과 학습 데이터의 라벨을 비교함으로써 오류(error)가 계산될 수 있다. 다른 예로, 데이터 분류에 관한 비교사 학습의 경우 입력인 학습 데이터가 뉴럴 네트워크 출력과 비교됨으로써 오류가 계산될 수 있다. 계산된 오류는 뉴럴 네트워크에서 역방향(즉, 출력 레이어에서 입력 레이어 방향)으로 역전파 되며, 역전파에 따라 뉴럴 네트워크의 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learning rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 뉴럴 네트워크의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클(epoch)을 구성할 수 있다. 학습률은 뉴럴 네트워크의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 뉴럴 네트워크가 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높이고, 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.

뉴럴 네트워크의 학습에서 일반적으로 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있으며, 따라서, 학습 데이터에 대한 오류는 감소하나 실제 데이터에 대해서는 오류가 증가하는 학습 사이클이 존재할 수 있다. 과적합(overfitting)은 이와 같이 학습 데이터에 과하게 학습하여 실제 데이터에 대한 오류가 증가하는 현상이다. 예를 들어, 노란색 고양이를 보여 고양이를 학습한 뉴럴 네트워크가 노란색 이외의 고양이를 보고는 고양이임을 인식하지 못하는 현상이 과적합의 일종일 수 있다. 과적합은 머신러닝 알고리즘의 오류를 증가시키는 원인으로 작용할 수 있다. 이러한 과적합을 막기 위하여 다양한 최적화 방법이 사용될 수 있다. 과적합을 막기 위해서는 학습 데이터를 증가시키거나, 레귤라이제이션(regularization), 학습의 과정에서 네트워크의 노드 일부를 비활성화하는 드롭아웃(dropout), 배치 정규화 레이어(batch normalization layer)의 활용 등의 방법이 적용될 수 있다.

도 3은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로젝트 분석에 진입하기 위한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

구체적으로 도 3은, 컴퓨터 장치(100)에서 수행되는 둘 이상의 프로젝트 중 어느 하나의 프로젝트 분석에 진입하기 위한 진입 화면의 일례를 도시한다. 상기 둘 이상의 프로젝트들이 사용자 인터페이스(200) 내의 영역에 디스플레이 될 수 있다. 사용자는, 예컨대 디스플레이 된 둘 이상의 프로젝트들 중 적어도 하나 이상에 대한 선택을 입력함으로써, 선택된 프로젝트의 분석 수행을 위한 화면에 진입할 수 있다.

도 3은, 상술한 둘 이상의 프로젝트들이 카드 뷰로 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 각각의 카드(230a, 230b, 230c: 230)는 대응되는 프로젝트에 진입하기 위한 사용자의 선택 입력을 수신할 수 있으며, 한편 대응되는 프로젝트에 관한 정보를 디스플레이 할 수 있다.

예컨대 각각의 카드(230)는, 프로젝트에서 판독된 영상의 판독 데이터를 시각적으로 나타내는 미니맵, 프로젝트의 개요(예를 들어, 프로젝트 명칭, 프로젝트의 간략한 설명 등)에 관한 정보(231), 프로젝트의 관심 지역(즉, 프로젝트에서 판독되는 영상들에 촬영된 지역)에 관한 정보(232), 프로젝트에서 영상 판독을 위해 사용되는 하나 이상의 알고리즘들에 관한 정보(233), 프로젝트의 현재 상태(예를 들어, 판독 진행 중, 판독 일시 정지, 판독 진행 전, 판독 완료, (판독 데이터에 대한) 검수 진행 중, 검수 진행 전, 검수 완료, 프로젝트 종료 등)에 관한 정보(234), 또는 프로젝트에 관련된 인적 정보(예를 들어, 프로젝트 참여자 정보) 등을 포함하도록 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 둘 이상의 프로젝트들은 리스트 뷰로 디스플레이 될 수 있다.

한편 도 3은, 상술한 둘 이상의 프로젝트들을 필터링 및/또는 정렬하여 디스플레이 하기 위한 하나 이상의 제어부들(201, 202, 210, 211)을 더 도시한다. 필터링 및/또는 정렬을 위한 하나 이상의 제어부들은, 둘 이상의 프로젝트들을 프로젝트 종류(즉, 실시간 탐지 프로젝트 또는 단일 판독 프로젝트)에 따라 필터링 하기 위한 제어부(201, 202), 프로젝트의 현재 상태에 따라 필터링 하기 위한 제어부(210), 또는 프로젝트의 개요(예를 들어, 프로젝트 생성일자, 프로젝트 명칭 등)에 따라 정렬하기 위한 제어부(211) 등을 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 둘 이상의 프로젝트들은 동적으로 필터링 및/또는 정렬될 수 있으며(예를 들어, 객체 검출 및/또는 변화 탐지와 같은 이벤트가 가장 최근에 발생한 프로젝트가 가장 앞쪽에 디스플레이 되는 등), 또는 특정한 프로젝트가 가장 앞쪽에 고정적으로 디스플레이(예를 들어, 사용자가 별표 표시한 프로젝트가 항상 가장 앞쪽에 디스플레이 되는 등)될 수 있다.

이 밖에도 도 3은, 새로운 프로젝트를 생성하기 위한 하나 이상의 제어부들(220, 221)을 더 도시한다. 프로젝트 생성을 위한 하나 이상의 제어부들(220, 221)은, 별도의 버튼 형태이거나, 또는 사용자 인터페이스(200)내에서 사용자 입력에 기초하여 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴나 팝업 윈도우(미도시)일 수도 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

도 4는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

도 5는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

구체적으로, 도 4 및 도 5는 각각의 프로젝트의 분석 수행을 위한 사용자 인터페이스(300)의 일례를 도시한다. 즉, 도 4 및 도 5는, 도 3에 일례로서 도시된 프로젝트 진입 화면에서 임의의 카드(230)를 선택하는 사용자 입력에 응답하여 렌더링 되는 화면일 수 있다.

도 4 및 도 5를 참고하면, 사용자 인터페이스(300)는, 관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지(301)를 디스플레이 하는, 제 1 영역(310); 검색 입력에 응답하여 검색 결과에 관한 정보를 디스플레이 하는, 제 2 영역(320); 및 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간에 대하여, 관심 지역의 객체의 변동 추이 또는 관심 지역의 변화율의 변동 추이 중 적어도 하나를 시각화 한 컨트롤 영역(330); 을 포함할 수 있다. 다만 상술한 구성들은 본 개시에 따른 사용자 인터페이스(300)를 구성하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 사용자 인터페이스(300)는 위에서 열거된 구성들보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.

제 1 영역(310)은, 제 1 시점에 관심 지역을 촬영한 제 1 이미지(301)를 디스플레이 할 수 있으며, 영역에 관한 검색인 제 1 검색 입력, 객체에 관한 검색인 제 2 검색 입력, 및/또는 영상에 관한 검색인 제 3 검색 입력 중 적어도 하나를 사용자로부터 수신 가능할 수 있다. 제 1 내지 제 3 검색 입력에 대한 자세한 설명은 도 6 내지 8을 통하여 후술한다.

한편 제 1 영역(310)은, 제 1 이미지(301)를 딥러닝 알고리즘에 입력하여 획득되는 판독 데이터에 관한 정보를 더 디스플레이 할 수 있다. 구체적으로, 제 1 이미지를 객체 검출 알고리즘에 입력하여 검출된 객체 각각에 대응하는 표시자(501, 502)를 상기 제 1 이미지 상에 디스플레이 할 수 있다.

표시자(501, 502)는, 바운딩 박스일 수 있다. 즉, 대응되는 객체 각각에 대한 정보를 포함하고, 특히 대응되는 객체의 객체 경계값 정보를 시각화한 그래픽일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 표시자는 검출된 객체를 하이라이트 하기 위해, 검출된 객체와 대응되는 위치, 또는 검출된 객체를 지시하는 위치에 디스플레이 되는 임의의 엔티티(도형, 텍스트, 음영 등)일 수 있다.

제 1 영역(310)은, 제 1 내지 제 3 검색 입력을 포함하는 사용자 입력을 수신 가능하다. 도 4 및 도 5는, 제 1 영역(310) 내 임의의 위치(601a)에서의 사용자의 입력(예를 들어, 우클릭, 더블클릭 등)에 응답하여, 영역으로 결과 찾기(341), 객체 찾기(342), 이 위치의 영상 찾기(343), 코멘트(344), 및 객체 편집(345) 항목들을 포함하는 컨텍스트 메뉴(340)가 렌더링 되는 일례를 도시한다.

영역으로 결과 찾기(341) 항목은, 제 1 검색 입력에 관한 항목일 수 있다. 즉, 영역으로 결과 찾기(341) 항목에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 제 1 검색 입력의 수행을 위해 제 1 이미지(301)의 적어도 일부인 제 1 검색 영역에 대한 사용자의 선택 입력을 허용하는 인터페이스가 디스플레이 될 수 있다. 또는, 영역으로 결과 찾기(341) 항목에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)와 대응되는 임의의 영역이 제 1 검색 영역으로 자동으로 선택되고, 선택된 제 1 검색 영역과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역들 및/또는 이미지의 유사도가 높은 제 2 결과 영역들에 관한 정보가 디스플레이 될 수 있다. 제 1 검색 입력에 관한 자세한 설명은 도 6을 통하여 후술한다.

객체 찾기(342) 항목은, 제 2 검색 입력에 관한 항목일 수 있다. 즉, 객체 찾기(342) 항목에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 객체에 관한 검색인 제 2 검색 입력의 수행을 위해 제 1 이미지(301) 상에 디스플레이 된 표시자 중 적어도 일부인 제 1 검색 표시자에 대한 사용자의 선택 입력을 허용하는 인터페이스가 디스플레이 될 수 있다. 또는, 객체 찾기(342) 항목에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)에 디스플레이 된 표시자가 제 1 검색 표시자로 자동으로 선택되고, 선택된 제 1 검색 표시자와 대응되는 객체 유형을 가지는 제 1 결과 표시자에 관한 정보가 디스플레이 될 수 있다. 제 2 검색 입력에 관한 자세한 설명은 도 7을 통하여 후술한다.

이 위치의 영상 찾기(343) 항목은 제 3 검색 입력에 관한 항목일 수 있다. 즉, 이 위치의 영상 찾기(343) 항목에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 영상에 관한 검색인 제 3 검색 입력의 수행을 위해 제 1 이미지(301) 내에서 제 1 위치에 대한 사용자의 선택 입력을 허용하는 인터페이스가 디스플레이 될 수 있다. 또는, 이 위치의 영상 찾기(343) 항목에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)가 제 1 위치로 자동으로 선택되고, 선택된 제 1 위치를 포함하는 영상들인 제 3 이미지에 관한 정보가 디스플레이 될 수 있다. 제 3 검색 입력에 관한 자세한 설명은 도 8을 통하여 후술한다.

코멘트(344)는, 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)에 디스플레이 된 표시자(501, 502) 또는 표시자에 대응되는 객체에 관한 코멘트를 입력하기 위해 수행되는 사용자 입력일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 임의의 영역에 대한 코멘트를 입력하기 위한 사용자 입력일 수 있다.

객체 편집(345)은, 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)에 디스플레이 된 표시자(501, 502)가 대응되는 객체에 대하여 정확하게 표시되었는지 여부에 따라, 표시자(501, 502)의 외관을 변경하거나, 표시자가 포함하는 대응되는 객체에 관한 정보를 변경하거나, 표시자(501, 502)를 삭제하거나, 복제하거나, 또는 추가하는 등의 입력일 수 있다. 다시 말해, 제 1 이미지(301)를 딥러닝 알고리즘에 입력하여 획득되는 판독 데이터에 관한 정보(즉, 표시자)를 편집하기 위해 수행되는 사용자 입력일 수 있다.

다만 상술한 항목들은 컨텍스트 메뉴(340)를 구성하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 컨텍스트 메뉴(340)는 위에서 열거된 항목들보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다. 예컨대, 제 1 영역(310) 내에서 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)에 따라, 상술한 항목들 중 일부가 제외된 컨텍스트 메뉴가 렌더링 될 수 있다. 즉, 사용자의 입력이 수신된 위치(601a)에 표시자가 디스플레이 되지 않는 경우, 컨텍스트 메뉴(340)는 객체에 관한 항목인 객체 편집(345) 및/또는 객체 찾기(342) 항목을 포함하지 않도록 렌더링 될 수 있다. 또는, 예컨대, 사용자의 입력이 수신되는 프로젝트에서 사용되는 알고리즘의 종류에 따라, 상술한 항목들 중 일부가 제외된 컨텍스트 메뉴(340)가 렌더링 될 수 있다. 즉, 사용자의 입력이 수신되는 프로젝트에서 객체 탐지 알고리즘만을 사용하는 경우, 영역에 관한 항목인 영역으로 결과 찾기(341) 항목을 포함하지 않는 컨텍스트 메뉴(340)가 렌더링 될 수 있다.

상술한 내용에서는 제 1 영역(310)에서 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴(340)를 통해 제 1 검색 입력, 제 2 검색 입력, 및/또는 제 3 검색 입력이 개시될 수 있는 일례를 기재하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, 제 1 영역(310) 이외의 영역, 즉 후술할 제 2 영역(320)이나, 버튼들(361, 362)을 포함하는 툴 바 영역(360)을 통해서도 제 1 검색 입력, 제 2 검색 입력, 및/또는 제 3 검색 입력이 수신될 수 있다.

제 2 영역(320)은, 제 1 내지 제 3 검색 입력에 응답하여 검색 결과에 관한 정보를 디스플레이 하는 영역일 수 있다.

즉, 제 2 영역(320)은, 제 1 이미지(301)의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 제 1 검색 영역과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역들 및/또는 이미지의 유사도가 높은 제 2 결과 영역들에 관한 정보를 디스플레이 할 수 있다. 제 2 영역(320)이 제 1 결과 영역 및/또는 제 2 결과 영역들에 관한 정보를 디스플레이 하는 것에 관한 자세한 설명은 도 6c를 통하여 후술한다.

또는, 제 2 영역(320)은, 제 1 이미지(301)에서 검출된 객체 각각에 대응하고 제 1 이미지 상에 디스플레이 된 표시자들 중 적어도 일부인 제 1 검색 표시자를 선택하는 제 2 검색 입력에 응답하여, 제 1 검색 표시자와 대응되는 객체 유형을 가지는 제 1 결과 표시자에 관한 정보를 디스플레이 할 수 있다. 제 2 영역(320)이 제 1 결과 표시자에 관한 정보를 디스플레이 하는 것에 관한 자세한 설명은 도 7을 통하여 후술한다.

또는, 제 2 영역(320)은, 제 1 이미지(301) 내에서 제 1 위치를 선택하는 제 3 검색 입력에 응답하여, 제 1 위치를 포함하는 영상인 제 3 이미지에 관한 정보를 디스플레이 할 수 있다. 제 2 영역(320)이 제 3 이미지에 관한 정보를 디스플레이 하는 것에 관한 자세한 설명은 도 8을 통하여 후술한다.

한편 제 2 영역(320)은, 상술한 제 1 내지 제 3 검색 입력이 수신되는 경우에, 검색 결과에 관한 정보를 디스플레이 하기 위해 렌더링 되는 영역일 수 있다. 예컨대 검색 입력이 수신되지 않는 경우에는 디스플레이 되지 않다가, 검색 입력의 수신에 응답하여 검색 결과에 관한 정보를 디스플레이 하기 위해, 화면의 측면에 렌더링 될 수 있다.

다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제 2 영역(320)은 검색 입력의 수신과 무관하게 사용자 인터페이스(300) 내에 고정적으로 디스플레이 되는 일 영역일 수 있다. 예컨대 도 4는, 검색 입력이 수신되지 않은 상태에서, 제 2 영역(320)이 프로젝트에 포함되는 영상들의 목록을 리스트 뷰로 디스플레이 하는 일례를 도시한다. 또한 도 5는, 검색 입력이 수신되지 않은 상태에서, 제 2 영역(320)이 제 1 이미지에서 검출된 전체 객체들(510a, 510b, 510c, 510d: 510)의 목록을 카드 뷰로 디스플레이 하는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

컨트롤 영역(330)은, 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간에 대하여, 관심 지역에서 검출된 객체의 변동 추이를 시각화한 그래프, 및/또는 관심 지역에서 탐지된 변화율의 변동 추이를 시각화한 그래프를 포함할 수 있다.

도 4는, 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간(336)에 대하여, 제 1 이미지(301)의 관심 지역에서 탐지된 변화율의 변동 추이가 막대 그래프 형태로 시각화 된 일례를 도시한다. 구체적으로, 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간(336)을 x축으로 설정하고, 각 일자 별로 변화가 탐지된 면적의 관심 지역 전체 면적 대비 비율을 y축으로 설정함으로써, 촬영 기간(336)에 대하여 제 1 이미지(301)의 관심 지역에서 탐지된 변화율의 변동 추이를 시각화 할 수 있다.

도 5는, 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간(336)에 대하여, 제 1 이미지(301)의 관심 지역에서 검출된 객체의 변동 추이가 꺾은선 그래프 형태로 시각화 된 일례를 도시한다. 구체적으로, 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간(336)을 x축으로 설정하고, 각 일자별로 검출된 객체의 객체 유형 별 검출량을 y축으로 설정함으로써, 촬영 기간(336)에 대하여 제 1 이미지(301)의 관심 지역에서 검출된 객체의 변동 추이를 시각화 할 수 있다.

한편 컨트롤 영역(330)은, 촬영 기간(336)인 x축 상에서의 임의의 시점을 지시하는 바(Bar)를 더 포함할 수 있다. 예컨대 사용자는 컨트롤 영역(330)의 바를 이동하여, 촬영 기간(336) 중 임의의 시점인 제 2 시점(336a)을 선택할 수 있다. 이에 응답하여 제 1 영역(310)은, 제 1 이미지(301)를 대체하여, 관심 지역의 제 2 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 2 이미지를 디스플레이 할 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

도 6a 내지 6c는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 제 1 검색 입력에 관한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

제 1 검색 입력은, 제 1 검색 영역(401)을 선택하는 사용자의 입력일 수 있다. 제 1 검색 입력에 따라, 제 1 검색 영역(401)과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역, 및/또는 제 1 검색 영역과 이미지의 유사도가 높은 제 2 결과 영역이 제 1 검색 입력에 따른 검색 결과로서 반환될 수 있고, 제 1 결과 영역에 관한 정보 및/또는 제 2 결과 영역에 관한 정보가 제 2 영역(320)에 디스플레이 될 수 있다.

먼저 도 6a는, 제 1 검색 입력의 수행을 위해, 제 1 이미지(301)의 적어도 일부인 제 1 검색 영역(401)에 대한 사용자의 선택 입력을 허용하는 인터페이스의 일례를 도시한다.

제 1 검색 영역(401)에 대한 사용자의 선택 입력을 허용하는 인터페이스는, 예컨대 상술한 컨텍스트 메뉴(340) 내에서 영역으로 결과 찾기(341) 항목을 선택하는 것에 응답하여, 또는 상술한 툴 바 영역(360) 내에서 영역으로 결과 찾기 버튼(361)을 선택하는 것에 응답하여 디스플레이 될 수 있다.

제 1 검색 영역(401)에 대한 사용자의 선택 입력을 허용하는 인터페이스는, 복수의 셀을 포함하는 그리드(Grid, 400) 및/또는 제 1 이미지(301)에서 탐지된 변화율에 관한 히트맵(460)을 포함할 수 있다.

복수의 셀을 포함하는 그리드(400)는, 제 1 검색 영역(401)을 결정하기 위한 인터페이스일 수 있다. 즉, 복수의 셀을 포함하는 그리드(400) 내에서 하나 이상의 셀들이 사용자에 의해 선택될 수 있으며, 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)의 집합이 제 1 검색 영역(401)으로 결정될 수 있다. 도 6에서 그리드는 정방형의 셀들을 포함하는 일례를 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 가령 그리드는 육각형, 직사각형, 별 모양, 또는 그 밖의 임의의 모양의 셀들을 포함하도록 디스플레이 될 수 있다.

사용자에 의해 선택된 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)은, 사용자에 의해 선택되지 않은 하나 이상의 셀들과 시각적으로 구분될 수 있다. 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)은, 예컨대 테두리의 형상, 또는 셀의 색상 등에 따라 시각적으로 강조될 수 있다. 예를 들어, 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)은, 테두리가 굵은 흰색 선으로 디스플레이 될 수 있으며, 및/또는 셀 내부가 반투명한 초록색 색상으로 오버레이 될 수 있다. 전술한 예시는 일 예시에 불과할 뿐 본 개시를 제한하지 않는다.

복수의 셀을 포함하는 그리드(400) 내에서 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)이 사용자에 의해 선택될 수 있으므로, 제 1 검색 영역(즉, 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 셀들, 401)은 임의의 형상을 가지는 영역일 수 있다. 도 6a는 제 1 검색 영역(401)이 좌우 반전된 ㄴ자 형상인 일례를 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 가령 ㄱ자 형상, ㅁ자 형상, 또는 이 밖에 비정형 도형의 형상 등, 하나 이상의 셀들의 집합으로 구성될 수 있는 임의의 형상으로 형성될 수 있다.

제 1 검색 영역(401)은, 사용자로부터 제 1 검색 영역(401)의 선택을 완료하였음을 나타내는 입력을 수신하기 전까지 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)로 구성되는 영역으로 결정될 수 있다. 여기서 제 1 검색 영역(401)의 선택을 완료하였음을 나타내는 입력은, 예컨대 도 6a에 도시된 '선택한 영역과 유사한 변화결과 찾기' 메뉴(402)와 같이, 제 1 결과 영역에 관한 정보의 디스플레이를 요청하는 입력일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 일정 시간동안 셀을 선택하는 입력이 수신되지 않는 경우(예컨대, 임의의 개수의 셀들을 선택한 후 2초 이상 추가적인 선택이 입력되지 않은 경우)에 하나 이상의 셀들(401a, 401b, 401c)에 대한 선택이 완료된 것으로 보고, 제 1 검색 영역(401)을 자동으로 결정할 수 있다.

이와 같이 하나 이상의 셀들로 구성된 임의의 모양의 영역을 검색 영역으로 지정할 수 있는 바, 사용자는 가장 관심도가 높은 영역만을 자유롭게 선택하여 이미지를 분석할 수 있다.

한편 제 1 이미지(301)에서 탐지된 변화율에 관한 히트맵(460)은, 제 1 이미지(301)에서 탐지된 변화율을 픽셀 단위로 맵핑한 픽셀 히트맵, 또는 탐지된 변화율을 타일 단위로 맵핑한 타일 히트맵 중 적어도 하나일 수 있다.

픽셀 히트맵은, 예컨대 제 1 이미지(301)에 포함되는 픽셀들 각각의 속성(색, 밝기 등)에 기초하여 제 1 시점 및 제 2 시점 간 픽셀의 변화율을 산출하고, 산출된 픽셀의 변화율에 따라 픽셀의 색상을 다르게 함으로써(예를 들어, 변화율이 높은 픽셀은 변화율이 낮은 픽셀보다 시각적으로 강조되는 색상을 가질 수 있음), 제 1 이미지(301)에서 탐지된 변화율을 픽셀 단위로 나타낼 수 있다.

대조적으로 타일 히트맵은, 예컨대 각각의 타일에 포함되는 픽셀들의 변화율에 따라 각각의 타일의 색상을 다르게 함으로써, 제 1 이미지(301)에서 탐지된 변화율을 단위 단위로 나타낼 수 있다. 가령, 각각의 타일에 포함되는 픽셀들의 변화율 중 최대값에 따라 각각의 타일의 색상을 다르게(예를 들어, 픽셀 변화율의 최대값이 더 높은 타일이, 픽셀 변화율의 최대값이 더 낮은 타일보다 시각적으로 강조되는 색상을 가질 수 있음) 할 수 있다.

도 6에서는 제 1 이미지(301) 상에 픽셀 히트맵(460)이 디스플레이 되고 있는 일례를 도시하였으며, 예컨대 히트맵 컨트롤부(450)에 대한 입력을 통해 픽셀 히트맵을 타일 히트맵으로, 타일 히트맵을 픽셀 히트맵으로 전환될 수 있다. 이 밖에도 히트맵 컨트롤부(450)는, 히트맵을 통해 나타내고자 하는 변화율의 범위를 설정하거나(예를 들어, 제 1 이미지 내에서 0.5 이상의 변화율을 가지는 픽셀들 만이 히트맵으로 표시되도록 설정), 타일 히트맵에서 타일의 디스플레이 규격 및 모양을 설정하는(예를 들어, 각각의 타일이 250mx250m 크기의 정방형이도록 설정) 등의 입력을 더 수신 가능할 수 있다.

이와 같이 제 1 이미지(301)에서 탐지된 변화율에 관한 히트맵(460)을 상술한 그리드와 함께 디스플레이 함으로서, 사용자의 관심도가 높을 수 있는 영역(예컨대, 히트맵 상 높은 변화율이 탐지된 것으로 나타나는 영역)에 관한 정보를 직관적으로 제공하고, 이에 따라 사용자가 관심도 높은 영역을 용이하게 탐색하여 제 1 검색 영역(401)으로 선택하게끔 보조할 수 있다.

도 6b는, 제 1 검색 영역(401)을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 제 1 검색 영역9401)과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역 및/또는 이미지의 유사도가 높은 제 2 결과 영역(430)에 관한 정보를 제 2 영역에 디스플레이 하는 일례를 도시한다.

제 1 결과 영역(421a, 421b, 421c, 421d: 421)은, 제 1 검색 영역(401)과 변화 양상의 유사도가 높은 영역일 수 있다. 이 때 변화 양상의 유사도가 높은 영역은, 변화율의 유사도가 높은 영역이거나, 및/또는 변화의 분포 형태의 유사도가 높은 영역일 수 있다.

변화율의 유사도가 높은 영역은, 해당 영역 내에서 탐지되는 변화 정도를 정량적으로 나타낸 값이 제 1 검색 영역(401)과 유사한 영역을 의미할 수 있다. 예컨대, 영역 내에 포함되는 픽셀 당 변화율에 기초하여 산출되는 값(예를 들어, 픽셀 당 변화율들의 평균값, 최대값, 최소값, 또는 최빈구간의 값 등)이 제 1 검색 영역(401)에서 동일한 방식으로 산출되는 값과 유사한 영역을 의미할 수 있다.

변화의 분포 형태의 유사도가 높은 영역은, 해당 영역 내에서 탐지되는 변화들의 위치 분포가 제 1 검색 영역(401)과 유사한 영역을 의미할 수 있다. 즉, 변화율 등 정량적인 변화 값과 무관하게, 해당 영역 내에서 예컨대 히트맵을 통해 나타나는 변화들의 위치 분포가 제 1 검색 영역(401)과 유사한 영역을 의미할 수 있다. 가령, 제 1 검색 영역(401) 내에서 변화 분포가 원형 링 형태로 탐지되는 경우, 제 1 검색 영역(401)과 변화의 분포 형태의 유사도가 높은 영역은, 영역 내에서 변화 분포가 원형 링과 유사한 형태로 탐지되는 영역일 수 있다.

제 2 결과 영역은, 제 1 검색 영역(401)과 이미지의 유사도가 높은 영역일 수 있다. 이미지의 유사도가 높은 영역은, 제 1 검색 영역과 대응되는 위치의 픽셀 값, 전체적인 픽셀 값의 분포, 영역 내에서 추출되는 특징점 등 다양한 기준에 따라 제 1 검색 영역(401)과 비교하여 유사도가 높은 영역일 수 있다. 예컨대, 제 1 검색 영역(401)의 좌측 하단에 돔 모양의 구조물이 포함되는 경우, 이와 유사하게 좌측 하단에 돔 모양의 구조물이 포함되는 영역들이 제 2 결과 영역으로 반환될 수 있다. 전술한 예시는 일 예시에 불과할 뿐 본 개시를 제한하지 않는다.

제 1 결과 영역 및/또는 제 2 결과 영역은, 제 1 검색 영역(401)을 포함하는 제 1 이미지(301) 뿐만 아니라, 네트워크부(110)를 통해 수신되거나 및/또는 메모리(130)에 저장되어 컴퓨터 프로그램에서 디스플레이 가능한 모든 이미지들, 또는 프로젝트에 포함된 모든 이미지들로부터 검색되어 반환될 수 있다.

제 2 영역은(320), 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역 및/또는 제 2 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는 경우, 유사도가 임계치 이상인 제 1 결과 영역 및/또는 제 2 결과 영역을 유사도가 높은 순서로 정렬하여 디스플레이 할 수 있다.

예컨대 제 2 영역(320)은, 제 1 검색 영역(401)과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역들(421) 중, 변화 양상의 유사도가 60% 이상인 제 1 결과 영역들(421) 만을 디스플레이 할 수 있다. 이 때 변화 양상의 유사도의 임계치는 사용자에 의해 설정된 값이거나 컴퓨터 프로그램에 사전 설정된 값일 수 있으며, 60%보다 높거나 낮은 값 임의의 값들로 설정될 수 있다.

또한 제 2 영역(320)은, 제 1 결과 영역(421) 및/또는 제 2 결과 영역들을 유사도에 따라 정렬하여 디스플레이 할 수 있으며, 예컨대 유사도가 높은 결과 영역일수록 앞쪽에 배치되도록 정렬하여 디스플레이 할 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 유사도 이외의 임의의 기준에 따라 제 1 결과 영역(421) 및/또는 제 2 결과 영역들을 정렬하여 디스플레이 할 수도 있다. 가령, 제 1 검색 영역(401)과 촬영 정보(촬영 일시, 촬영 지역, 촬영 위성 등)가 유사한 순서에 따라 제 1 결과 영역(421) 및/또는 제 2 결과 영역들을 정렬하여 디스플레이 할 수도 있다.

또한 제 2 영역(320)은, 제 1 결과 영역(421)들 및 제 2 결과 영역들 중에서, 변화 양상의 유사도 및 이미지의 유사도에 기초하여 산출된 종합 유사도가 가장 높은 결과 영역인 대표 결과 영역(411)을 시각적으로 강조하여 디스플레이 할 수 있다. 가령, 제 2 영역(320) 내에서 대표 결과 영역(411)을 다른 결과 영역들보다 크게 디스플레이 하거나, 임의의 색상이나 테두리 등으로 하이라이트 하여 디스플레이 하거나, 그리고/또는 대표 결과 영역(411)을 제 2 영역(320) 내에서 가장 상단에 디스플레이 할 수 있다.

여기서, 예컨대 종합 유사도가 가장 높은 결과 영역이 둘 이상인 경우, 상기 둘 이상의 결과 영역 중 변화 양상의 유사도가 더 높은 결과 영역이 대표 결과 영역(411)으로 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 둘 이상의 결과 영역들 중 촬영 시점이 최근에 더 가까운 결과 영역이 대표 결과 영역(411)으로 디스플레이 되거나, 또는 상기 둘 이상의 결과 영역들 모두가 대표 결과 영역(411)으로 디스플레이 될 수 있다.

한편 도 6b는 제 2 영역(320)에서 '면적 대비 변화율' 탭(420)의 선택됨에 따라 제 1 결과 영역들(421)에 관한 정보가 디스플레이 된 일례를 도시하였으나, 가령 '유사한 이미지' 탭(430)이 선택되는 경우 제 2 결과 영역들에 관한 정보가 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제 1 결과 영역들(421) 및 제 2 결과 영역들은 동시에 병렬적으로, 또는 뒤섞여서 디스플레이 될 수 있다.

한편 제 2 영역(320)은, 제 1 결과 영역들(421) 및/또는 제 2 결과 영역들을 그래프로 시각화 한 영역(440)을 더 포함할 수 있다. 도 6b는, 결과 영역들이 유사도가 높은 순서, 또는 촬영 시점의 시간적 순서에 따라 정렬되는 막대 그래프의 일례를 도시한다. 구체적으로, 각각의 결과 영역의 유사도를 y축, 각각의 결과 영역의 촬영 시점을 x축으로 하는 그래프로 결과 영역들을 시각화 할 수 있다.

이 경우, 각각의 결과 영역들에 대응하는 그래프 요소(예를 들어, 막대)가 그래프 상에서 디스플레이 되는 순서는 유사도 또는 촬영 시점에 따라 동적으로 변경되어 정렬될 수 있다. 또한, 대표 결과 영역(411)에 대응하는 그래프 요소(442), 또는 결과 영역들 중 사용자에 의해 선택된(제 2 영역(320) 내에서 결과 영역들에 대한 호버, 클릭 등) 영역에 대응하는 그래프 요소(441)는 시각적으로 구분되도록 디스플레이 될 수 있다.

상술한 것과 같이, 결과 영역들을 필터링 하고 정렬하거나, 대표 결과 영역(411)을 시각적으로 구분되도록 디스플레이 하거나, 또는 결과 영역들을 촬영 시점이나 유사도를 기준으로 시각화함으로써, 다수의 결과 영역들 중에서 사용자가 관심 있는 결과 영역들을 쉽게 탐색하도록 할 수 있다.

한편 도 6b는 제 2 영역(320)에서 제 1 결과 영역들 및/또는 제 2 결과 영역들이 각각 정방형의 썸네일 정보(421a, 421b, 421c, 421d) 및 유사도 정보(422a, 422b, 422c, 422d)를 포함하여 카드 뷰로 디스플레이 되는 일례를 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 가령, 제 1 결과 영역들 및/또는 제 2 결과 영역들은 리스트 뷰로 디스플레이 될 수도 있다.

제 2 영역(320)에서 제 1 결과 영역들 및/또는 제 2 결과 영역들 각각은, 위에서 열거한 정보보다 더 적은 정보를 포함하도록 디스플레이 되거나(예를 들어, 썸네일 정보를 생략), 또는 더 많은 정보(예를 들어, 촬영 지역, 촬영 시각, 해당 결과 영역을 포함하는 원 영상의 파일 명 등)를 포함하도록 디스플레이 될 수 있다. 특히, 더 많은 정보를 포함하도록 디스플레이 되는 것은, 특정한 결과 영역을 선택하는 사용자 입력(예를 들어, 호버, 클릭, 우클릭 등)에 따라 더 많은 정보를 포함하는 태그(423) 등을 렌더링하거나, 또는 이하 도 6c와 같이 별도의 팝업 윈도우를 렌더링하는 경우를 포함할 수 있다.

구체적으로 도 6c는, 제 1 결과 영역 및/또는 제 2 결과 영역들 중 어느 하나의 결과 영역에 대한 사용자의 선택에 응답하여, 선택된 결과 영역을 포함하는 영상(470)이 별도의 팝업 윈도우에서 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 이 경우, 선택된 결과 영역을 포함하는 영상(470) 상에, 선택된 결과 영역(471)이 시각적으로 표시될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 선택된 결과 영역을 포함하는 영상(470)이 제 1 영역(310)에서 현재 디스플레이 되는 제 1 이미지(301)를 대체하여 디스플레이 되거나, 또는 제 1 영역(310)에서 제 1 이미지(301)와 별도의 탭에서 디스플레이 될 수 있다.

상술한 제 1 검색 입력에 따라, 사용자는 관심 있는 지역을 검색 영역으로 선택하여, 누적된 다량의 변화 탐지 영역 중 유사한 변화 양상을 지닌 결과 영역을 직관적이고 빠르게 검색할 수 있다. 이에 따라, 사용자가 관심 있는 지역에서 탐지된 변화의 변화 요인이나 변화 패턴을 쉽게 파악할 수 있다.

도 7은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 제 2 검색 입력에 관한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

제 2 검색 입력은, 객체 검출 알고리즘에 제 1 이미지(301)를 입력하여 검출된 객체 각각에 대응하는 표시자들 중 적어도 일부인 제 1 검색 표시자를 선택하는 사용자의 입력일 수 있다. 제 2 검색 입력에 따라, 제 1 검색 표시자와 대응되는 객체 유형(525)을 가지는 제 1 결과 표시자(520a, 520b, 520c: 520)가 제 2 검색 입력에 따른 결과로서 반환될 수 있고, 제 1 결과 표시자(520)에 관한 정보가 제 2 영역(320)에 디스플레이 될 수 있다.

제 1 결과 표시자(520)는, 제 1 검색 표시자를 포함하는 제 1 이미지(301)로부터 검색되어 반환될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 네트워크부(110)를 통해 수신되거나 및/또는 메모리(130)에 저장되어 컴퓨터 프로그램에서 디스플레이 가능한 모든 이미지들, 또는 프로젝트에 포함된 모든 이미지들로부터 검색되어 반환될 수도 있다.

제 1 검색 표시자를 선택하는 사용자의 입력, 즉 제 2 검색 입력이 수행되는 방법에 관하여 다시 도 5를 참고할 수 있다.

먼저, 제 2 검색 입력은, 제 1 영역(310) 상에 디스플레이 된 표시자들(501, 502) 중 적어도 하나의 표시자(501a)를 선택하는 것에 따라 수행되거나, 또는 적어도 하나의 표시자(501a)를 선택함에 따라 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴(340) 내에서 제 2 검색 입력 관련 항목(즉, '객체 찾기' 항목(342))을 선택함으로써 수행될 수 있다.

또는, 제 2 검색 입력은, 제 2 영역(320) 상에 디스플레이 된 전체 객체의 목록 중 적어도 하나를 선택하는 것에 따라 개시되거나, 또는 전체 객체의 목록 중 적어도 하나(510c)를 선택함에 따라 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴(511, 512) 내에서 제 2 검색 입력 관련 항목(즉, '객체 찾기' 항목(512a))을 선택함으로써 수행될 수 있다. 예컨대 도 5는, 제 2 영역(330) 상의 객체 목록 중 적어도 하나(510c)를 선택되었음을 나타내는 사이드 메뉴(511)가 디스플레이 되고, 사이드 메뉴(511)로부터 다시 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴(512) 내에서 제 2 검색 입력 관련 항목(512a)이 선택될 수 있는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

또는, 제 2 검색 입력은, 검색하고자 하는 객체 유형을 직접 입력함으로써 수행될 수 있다. 도 5는, 제 2 영역(320)의 우측 상단에 검색 버튼(513)이 디스플레이 되는 일례를 도시하며, 예컨대 검색 버튼(513)의 선택에 따라 렌더링 될 수 있는 입력 창에 검색하고자 하는 객체 유형을 직접 입력함으로써, 제 2 검색 입력이 수행될 수 있다.

상술한 방법으로 수행되는 제 2 검색 입력에 따라, 도 7과 같이 제 1 결과 표시자(520)에 관한 정보가 제 2 영역(320)에 디스플레이 될 수 있다. 구체적으로 도 7은, 제 2 검색 입력에 따른 결과로서, 제 1 검색 표시자와 대응되는 객체 유형(525)을 가지는 제 1 결과 표시자(520)에 관한 정보가 제 2 영역(320)에 디스플레이 되는 일례를 도시한다.

도 7은 제 1 결과 표시자(520)들이 각각 대응되는 객체의 이미지, 유형(522), 크기(523), 신뢰도(524), 및/또는 코멘트 입력 여부(521)에 관한 정보를 포함하고, 한편 도 7은, 제 1 결과 표시자들(520)이 카드 뷰로 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제 1 결과 표시자들(520)은 열거된 정보들 보다 더 많은 정보들을 포함하거나 적은 정보들을 포함하도록 디스플레이 될 수 있으며, 한편 제 1 결과 표시자들은 카드 뷰 이외의 방식(예를 들어, 리스트 뷰)으로 디스플레이 될 수도 있다.

상술한 제 2 검색 입력에 따라, 사용자는 제 1 이미지 내에서 검출된 다수의 객체들 중, 사용자에게 관심도가 높은 유형의 객체들만을 빠르게 탐색하고, 해당 객체들의 검출에 관한 정보(검출 지역, 검출량 등)를 용이하게 확인할 수 있다.

도 8은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 제 3 검색 입력에 관한 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

제 3 검색 입력은, 제 1 이미지(301) 내의 임의의 위치인 제 1 위치(621)를 선택하는 사용자의 입력일 수 있다. 제 3 검색 입력에 따라, 제 1 위치(621)를 포함하는 제 3 이미지들(620a, 620b, 620c, 620d, 6203, 620f: 620)이 제 3 검색 입력에 따른 결과로서 반환될 수 있고, 제 3 이미지(620)들에 관한 정보가 제 2 영역(320)에 디스플레이 될 수 있다.

제 3 이미지들(620)은, 제 1 이미지(301)를 포함하는 프로젝트 내에 포함된 모든 이미지들로부터 검색되어 반환될 수 있으며, 또는 네트워크부(110)를 통해 수신되거나 및/또는 메모리(130)에 저장되어 컴퓨터 프로그램에서 디스플레이 가능한 모든 이미지들로부터 검색되어 반환될 수도 있다.

제 1 검색 위치(621)를 선택하는 사용자의 입력, 즉 제 3 검색 입력이 수행되는 방법에 관하여 다시 도 5를 참고할 수 있다.

먼저, 제 3 검색 입력은, 제 1 영역(310) 내의 임의의 위치인 제 1 위치(601a)를 선택하는 것에 따라 수행되거나, 또는 임의의 위치인 제 1 위치(601a)를 선택함에 따라 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴(340) 내에서 제 3 검색 입력 관련 항목(즉, '이 위치의 영상 찾기' 항목(343))을 선택함으로써 수행될 수 있다.

또는, 제 3 검색 입력은, 제 2 영역(320) 상에 디스플레이 된 전체 객체의 목록 중 적어도 하나를 선택하는 것에 따라 개시되거나, 또는 전체 객체의 목록 중 적어도 하나(510c)를 선택함에 따라 렌더링 되는 컨텍스트 메뉴(511, 512) 내에서 제 3 검색 입력 관련 항목(즉, '이 위치의 영상 찾기' 항목(512b))을 선택함으로써 수행될 수 있다. 이 경우, 선택된 객체(510c)의 위치 정보에 따른 좌표가 제 3 검색 입력을 위한 제 1 검색 위치로 선택될 수 있다.

또는, 제 3 검색 입력은, 검색하고자 하는 위치를 직접 입력함으로써 수행될 수 있다. 도 5는, 제 2 영역(320)의 우측 상단에 검색 버튼(513)이 디스플레이 되는 일례를 도시하며, 예컨대 검색 버튼(513)의 선택에 따라 렌더링 될 수 있는 입력 창에 검색하고자 하는 지리 좌표를 직접 입력함으로써, 제 3 검색 입력이 수행될 수 있다.

상술한 방법으로 수행되는 제 3 검색 입력에 따라, 도 8과 같이 제 3 이미지들(620)에 관한 정보가 제 2 영역(320)에 디스플레이 될 수 있다. 구체적으로 도 8은, 제 3 검색 입력에 따른 결과로서(41.13331, 17.21532)의 좌표 값을 갖는 위치(621)를 포함하는 제 3 이미지들(620)의 목록이 제 2 영역(320)에 디스플레이 되는 일례를 도시한다.

도 8은 제 3 이미지들(620)의 목록이 각각의 촬영 정보(촬영 시점, 촬영 위성 등) 및 각각의 판독 정보(검출되는 객체 및/또는 탐지되는 변화율에 관한 정보 등)와 함께 리스트 뷰로 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 열거된 정보들 보다 더 많은 정보들을 포함하거나(예를 들어, 제 3 이미지들 각각에 대한 썸네일 정보) 더 적은 정보들을 포함하도록 디스플레이 될 수 있고, 한편 제 3 이미지들(620)은 리스트 뷰 이외의 방식(예를 들어, 카드 뷰)으로 디스플레이 될 수도 있다.

한편, 제 2 영역(320)에 디스플레이 된 하나 이상의 제 3 이미지들(620) 중 어느 하나(620b)를 선택하는 입력에 응답하여, 선택된 제 3 이미지(620b)가 제 1 영역(310) 내에 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 선택된 제 3 이미지(620b)는 별도의 팝업 윈도우에서 디스플레이 되거나, 또는 제 1 영역(310)에서 제 1 이미지(301)와 별도의 탭에서 디스플레이 될 수 있다.

이 경우, 제 3 검색 입력에서 선택된 위치의 좌표가 제 1 영역(310)의 중앙에 배치되도록 디스플레이 될 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니다.

도 9는 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 사용자 인터페이스를 예시적으로 도시한 도면이다.

구체적으로 도 9는, 제 1 영역(310)이 네 개의 분할 화면(370a, 370b, 370c, 370d: 370)을 포함하도록 디스플레이 되는 일례를 도시한다. 상기 네 개의 분할 화면은, 관심 지역의 제 1 시점에서의 정보를 포함하는 제 1 이미지, 그리고 상기 제 1 이미지와는 상이한 시점에서의 상기 관심 지역의 정보를 포함하는 3개의 이미지들을 포함하여 총 4개의 이미지(374a, 374b, 374c, 374d: 374) 각각을 디스플레이 할 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 제 1 영역(310)은 2개, 12개 등 임의의 개수의 분할 화면을 포함하도록 디스플레이 될 수 있다.

제 1 영역(310)이 둘 이상의 이미지를 동시에 디스플레이 하기 위한 둘 이상의 분할 화면(370)으로 분할되는 경우에, 각 이미지(374)가 디스플레이 되는 위치는 사용자의 입력에 따라 변경될 수 있다. 이 경우 사용자의 입력은 예컨대, 하나의 분할 화면(370)에서 이미지를 클릭한 후, 다른 분할 화면(370)에 대응되는 영역으로 드래그 앤 드롭 하는 입력일 수 있다. 다만 이에 한정되는 것은 아니며, 예컨대 별도의 제어부(372) 상에서, 이와 같은 사용자 입력이 수신될 수 있고, 또는 사전 설정된 방식(예를 들어, 각 이미지가 촬영된 시점의 시간적 순서)에 따라 이미지가 디스플레이 되는 위치가 자동으로 결정될 수 있다.

한편, 각각의 분할 화면(370)에 디스플레이 되는 이미지들은 서로 동기화 될 수 있다. 즉, 하나의 분할 화면(370) 상에서, 해당 분할 화면에 표시되는 이미지가 디스플레이 하는 지역을 변경하거나, 또는 해당 분할 화면에서 표시되는 이미지의 축척 비율을 변경하는 등의 경우에, 나머지 분할 화면(370) 상의 이미지들 또한 연동하여 변경되어 디스플레이 될 수 있다. 예컨대 별도의 제어부(372) 상에서 상술한 화면 동기화를 위한 입력(373)이 수신될 수 있다.

도 10은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 순서도이다.

컴퓨팅 장치(100)는 관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역을 디스플레이 할 수 있다(단계 S110).

컴퓨팅 장치(100)는 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 제 1 검색 입력과 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는, 제 2 영역을 디스플레이 할 수 있다(단계 S120).

본 개시의 일 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스는, 프로젝트 분석을 제공하는 로직에 의해 구현될 수 있다.

전술한 프로젝트 분석을 제공하는 로직은, 그와 대응되는 모듈, 회로 또는 수단에 의해 구현될 수도 있다.

이와 같은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 컴퓨팅 장치(100), 제 1 영역, 및 제 2 영역의 자세한 설명은 도 3 내지 9를 참조하여 전술한 내용으로 대체될 수 있으며, 전술한 내용에 기초하여 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 방법은 단계별로 내용이 추가, 수정, 삭제가 될 수 있다.

도 11은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.

본 개시가 일반적으로 컴퓨팅 장치에 의해 구현될 수 있는 것으로 전술되었지만, 당업자라면 본 개시가 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어 및/또는 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 개시의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드(handheld) 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

본 개시의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘 다에 위치할 수 있다.

컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

컴퓨터 판독가능 전송 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. 피변조 데이터 신호라는 용어는 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 전송 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들 중 임의의 것의 조합도 역시 컴퓨터 판독가능 전송 매체의 범위 안에 포함되는 것으로 한다.

컴퓨터(1102)를 포함하는 본 개시의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경(1100)이 나타내어져 있으며, 컴퓨터(1102)는 처리 장치(1104), 시스템 메모리(1106) 및 시스템 버스(1108)를 포함한다. 시스템 버스(1108)는 시스템 메모리(1106)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1104)에 연결시킨다. 처리 장치(1104)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1104)로서 이용될 수 있다.

시스템 버스(1108)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇 가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1106)는 판독 전용 메모리(ROM)(1110) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1112)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1110)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(1102) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1112)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.

컴퓨터(1102)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1114)(예를 들어, EIDE, SATA)－이 내장형 하드 디스크 드라이브(1114)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음－, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1116)(예를 들어, 이동식 디스켓(1118)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1120)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1122)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1114), 자기 디스크 드라이브(1116) 및 광 디스크 드라이브(1120)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1124), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1126) 및 광 드라이브 인터페이스(1128)에 의해 시스템 버스(1108)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1124)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘 다를 포함한다.

이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(1102)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 개시의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

운영 체제(1130), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1132), 기타 프로그램 모듈(1134) 및 프로그램 데이터(1136)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1112)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1112)에 캐싱될 수 있다. 본 개시가 여러가지 상업적으로 이용가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1138) 및 마우스(1140) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(1102)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1108)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1142)를 통해 처리 장치(1104)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.

모니터(1144) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1146) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 모니터(1144)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.

컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1148) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1148)는 워크스테이션, 컴퓨팅 디바이스 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨터(1102)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1150)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1152) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1154)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1156)를 통해 로컬 네트워크(1152)에 연결된다. 어댑터(1156)는 LAN(1152)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1152)은 또한 무선 어댑터(1156)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 모뎀(1158)을 포함할 수 있거나, WAN(1154) 상의 통신 컴퓨팅 디바이스에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1154)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1158)은 직렬 포트 인터페이스(1142)를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(1102)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1150)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

컴퓨터(1102)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.

Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성 있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.11(a, b, g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 11Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 소프트웨어로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 제조 물품은 임의의 컴퓨터-판독가능 저장장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 저장매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

1. 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 경우 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하며, 상기 사용자 인터페이스는,
   관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역; 및
   상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화율 및 변화의 분포 형태 중 적어도 하나를 포함하는 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는 제 2 영역;
   을 포함하는,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
2. 삭제
3. 제 1항에 있어서,
   상기 제 1 영역은,
   복수의 셀을 포함하는 그리드(Grid)를 더 디스플레이 하도록 허용되고,
   상기 제 1 검색 영역은,
   상기 복수의 셀 중에서 선택된 하나 이상의 셀과 대응되는,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
4. 제 1항에 있어서,
   상기 제 1 영역은,
   상기 제 1 이미지의 변화율에 관한 히트맵을 더 디스플레이 하도록 허용되고,
   상기 히트맵은,
   상기 변화율을 픽셀 단위로 맵핑한 픽셀 히트맵, 및 상기 변화율을 타일 단위로 맵핑한 타일 히트맵 중 적어도 하나인,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
5. 제 1항에 있어서,
   상기 제 2 영역은,
   상기 제 1 결과 영역 중 상기 변화 양상의 유사도가 임계치 이상인 제 1 결과 영역을, 상기 변화 양상의 유사도가 높은 순서로 정렬하여 디스플레이 하는,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
6. 제 1항에 있어서,
   상기 제 2 영역은,
   상기 제 1 검색 영역을 선택하는 상기 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 이미지의 유사도가 높은 제 2 결과 영역에 관한 정보를 더 디스플레이 하는,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
7. 제 6항에 있어서,
   상기 제 2 영역은,
   상기 제 1 결과 영역 및 상기 제 2 결과 영역 중에서, 상기 변화 양상의 유사도 및 상기 이미지의 유사도에 기초하여 산출된 종합 유사도가 가장 높은 대표 결과 영역을 시각적으로 강조하여 디스플레이 하는,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
8. 제 1항에 있어서,
   상기 제 1 영역은,
   객체 검출 알고리즘에 상기 제 1 이미지를 입력하여 검출된 객체 각각에 대응하는 표시자를 디스플레이 하고,
   상기 제 2 영역은,
   상기 표시자 중 적어도 일부인 제 1 검색 표시자를 선택하는 제 2 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 표시자와 대응되는 객체 유형을 가지는 제 1 결과 표시자에 관한 정보를 디스플레이 하는,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
9. 제 8항에 있어서,
   상기 표시자는,
   사용자의 코멘트를 입력을 위한 코멘트 입력, 및 상기 표시자에 대한 상기 사용자의 편집 수행을 위한 편집 입력 중 적어도 하나를 더 수신 가능한,
   컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
10. 제 8항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는,
    상기 제 1 시점을 포함하는 촬영 기간에 대하여, 상기 관심 지역의 상기 객체의 변동 추이, 또는 상기 관심 지역의 변화율의 변동 추이 중 적어도 하나를 시각화 한 컨트롤 영역;
    을 더 포함하는,
    컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    
11. 제 10항에 있어서,
    상기 제 1 영역은,
    사용자가 상기 컨트롤 영역에서 상기 촬영 기간 중 제 2 시점을 선택하는 것에 응답하여, 상기 관심 지역의 상기 제 2 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 2 이미지를 디스플레이 하는,
    컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    
12. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2 영역은,
    상기 제 1 이미지 내에서 제 1 위치를 선택하는 제 3 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 위치를 포함하는 제 3 이미지에 관한 정보를 디스플레이 하는,
    컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    
13. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 영역은,
    둘 이상의 분할 화면을 포함하도록 디스플레이 될 수 있고, 상기 둘 이상의 분할 화면은, 상기 제 1 이미지 및 상기 제 1 이미지와 상이한 시점에서의 상기 관심 지역의 지리적 정보를 포함하는 이미지들을 각각 디스플레이 하는,
    컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    
14. 사용자 단말에서 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법으로서,
    관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역을 디스플레이 하는 단계; 및
    상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화율 및 변화의 분포 형태 중 적어도 하나를 포함하는 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는, 제 2 영역을 디스플레이 하는 단계;
    를 포함하는,
    사용자 단말에서 프로젝트 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
    
15. 사용자 단말로서,
    하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서;
    네트워크부; 및
    사용자 인터페이스를 제공하는 출력부;
    를 포함하고,
    상기 사용자 인터페이스는,
    관심 지역의 제 1 시점에서의 지리적 정보를 포함하는 제 1 이미지를 디스플레이 하는, 제 1 영역; 및
    상기 제 1 이미지의 적어도 일부인 제 1 검색 영역을 선택하는 제 1 검색 입력에 응답하여, 상기 제 1 검색 영역과 변화율 및 변화의 분포 형태 중 적어도 하나를 포함하는 변화 양상의 유사도가 높은 제 1 결과 영역에 관한 정보를 디스플레이 하는 제 2 영역;
    을 포함하는,
    사용자 단말.
    
    

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