KR102449877B1 - 컨텐트를 제공하는 방법 및 단말기 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따라 컨텐트를 제공하는 방법으로, 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성(feature) 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 사용자의 반응을 가이드하기 위한 부가 컨텐트를 생성하며, 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 생성된 부가 컨텐트 및 적어도 하나의 이미지를 동기화하고, 동기화 결과에 따라 컨텐트 및 부가 컨텐트를 재생할 수 있다.

Description

컨텐트를 제공하는 방법 및 단말기 {Method and terminal for providing a content}
개시된 실시예는 컨텐트를 제공하는 방법, 컨텐트를 제공하는 단말기 및 컨텐트를 제공하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 Rule 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.
인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.
기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.
인공지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 이미지 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.
개시된 실시예는 컨텐트 재생 시, 컨텐트의 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트를 적어도 하나의 이미지와 동기화하여 제공함으로써, 컨텐트가 반복 재생되는 경우에 사용자의 몰입도가 낮아지는 점을 방지할 수 있는 컨텐트를 제공하는 방법, 단말기 및 기록매체를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법은, 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득하는 단계; 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성(feature) 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트를 생성하는 단계; 및 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 상기 생성된 부가 컨텐트 및 상기 적어도 하나의 이미지를 동기화하여 재생하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법에 있어서, 부가 컨텐트를 생성하는 단계는, 추출된 특성 정보에 기초하여, 적어도 하나의 이미지에 포함된 객체를 인식하는 단계; 적어도 하나의 이미지에서 인식된 객체의 위치 정보 및 적어도 하나의 이미지 간의 객체의 변화 정보를 획득하는 단계; 및 획득된 객체의 위치 정보 및 획득된 객체의 변화 정보에 기초하여, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법에 있어서, 부가 컨텐트를 생성하는 단계는, 기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 추출된 특성 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하는 단계; 및 반응 정보 데이터베이스로부터 결정된 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리는, 적어도 하나의 이미지에 포함된 객체의 종류 및 객체가 수행하는 액티비티(activity)의 종류 중 적어도 하나에 따라 분류될 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법은, 컨텐트의 장르에 관한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하는 단계는, 기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 추출된 특성 정보 및 컨텐트의 장르에 관한 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법은, 사용자의 성별, 나이 및 선호도 중 적어도 하나를 포함하는 프로파일 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 결정된 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 획득하는 단계는, 인식된 카테고리 및 프로파일 정보를 기초로 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법에 있어서, 부가 컨텐트를 생성하는 단계는, 기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 추출된 특성 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법은, 컨텐트와 동기화되어 재생되는 부가 컨텐트에 대한 사용자의 피드백 정보를 획득하는 단계; 획득된 피드백 정보를 기초로, 기 저장된 복수의 반응 정보 각각의 가중치를 결정하는 단계; 및 결정된 가중치에 기초하여, 복수의 반응 정보 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법은, 적어도 하나의 이미지에 대해 선택된 반응 정보의 히스토리 정보를 획득하는 단계; 히스토리 정보를 기초로, 기 저장된 복수의 반응 정보 각각의 가중치를 결정하는 단계; 및 결정된 가중치에 기초하여, 복수의 반응 정보 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트 하는 단계를 더 포함하고, 복수의 반응 정보의 가중치는, 이전에 선택된 횟수가 많을수록 낮게 설정될 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 방법은, 반응 정보가 음성 데이터인 경우, 복수의 음성 모델을 포함한 음성 데이터베이스에서, 반응 정보에 대응되는 음성 모델을 선택하는 단계를 더 포함하고, 재생하는 단계는, 선택된 음성 모델이 적용된 부가 컨텐트를 적어도 하나의 이미지와 동기화하여 재생할 수 있다.
일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 단말기는, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 디스플레이; 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득하고, 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트를 생성하며, 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 생성된 부가 컨텐트 및 적어도 하나의 이미지를 동기화하여 재생하고, 적어도 하나의 이미지가 표시되도록 디스플레이를 제어할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 단말기가 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 객체의 변화 정보 및 객체의 위치 정보를 기초로 부가 컨텐트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 단말기가 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 학습 네트워크 모델을 이용하여 이미지의 장면 카테고리를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트가 제공되는 상황에 따라 반응 정보에 가중치를 적용하여 부가 컨텐트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트의 장르를 고려한 학습 네트워크 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 단말기가 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 학습 네트워크 모델을 이용하여 반응 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 다른 실시예에 따른 단말기가 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 학습 네트워크 모델을 이용하여 반응 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 단말기가 사용자의 피드백 정보를 기초로 부가 컨텐트를 업데이트 하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 단말기가 사용자의 프로파일 정보를 기초로 부가 컨텐트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 단말기가 반응 정보에 음성 모델을 적용하여 부가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 단말기의 블록도이다.
도 13은 일 실시예에 따른 프로세서를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 데이터 학습부의 블록도이다.
도 15는 일 실시예에 따른 데이터 인식부의 블록도이다.
도 16은 다른 실시예에 따른 컨텐트를 제공하는 단말기의 블록도이다.
도 17은 다른 실시예에 따라 단말기가 부가 컨텐트를 제공하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 18은 다른 실시예에 따른 제 1 단말기 및 제 2 단말기가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 항목들 중의 어느 하나의 항목을 포함한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 특성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 일 실시예에 따른 단말기(100)가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 단말기(100)는 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)을 포함하는 컨텐트(10)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 컨텐트(10)는 예를 들어, 만화, 영화 및 드라마 등의 멀티미디어를 포함할 수 있다. 컨텐트에 포함되는 이미지는 화면 단위로 표시되는 컨텐트의 일부분을 나타내는 것으로서, 본 명세서에서 프레임 등의 의미와 동일하게 사용될 수 있다. 또한, 이미지는 이미지에 포함된 객체의 종류 또는 객체가 수행하는 액티비티(activity)에 기초하여 장면 카테고리가 결정될 수 있다. 예를 들어, 이미지의 장면 카테고리는 음식 이미지 및 로봇 이미지 등 객체의 종류에 따라 결정되거나, 변신 이미지, 놀이 이미지, 노래 이미지 등 객체의 액티비티에 따라 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 단말기(100)는 컨텐트(10) 재생 시, 컨텐트(10)의 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 대한 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트(20)를 생성할 수 있다. 반응 정보란 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 대한 평가 및 공감 등의 내용을 포함하는 것으로서, 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16) 재생 시, 반응 정보를 제공함으로써, 컨텐트(10)에 대한 사용자의 몰입도를 높일 수 있다. 또한, 반응 정보는 음성 데이터, 텍스트 데이터 및 이미지 데이터 중 적어도 하나의 형태로 제공될 수 있다.
예를 들어, 단말기(100)는 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 대해 "멋있다~!"는 음성 데이터 형태의 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트를 생성할 수 있다. 또한, 단말기(100)는 "멋있다~!"는 반응 정보가 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 동기화되어 재생될 수 있도록, 반응 정보와 함께 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)의 식별 정보를 포함한 부가 컨텐트를 생성할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 반응 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)의 식별 정보는 독립적인 메타데이터의 형태로 제공될 수도 있다.
한편, 일 실시예에 따른 단말기(100)는 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 대응되는 반응 정보를 결정하기 위해, 학습 네트워크 모델을 이용할 수 있다. 여기에서, 학습 네트워크 모델은, 통계학적 기계 학습의 결과를 이용하여, 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16) 내의 다양한 특성들을 추출하여 이용함으로써, 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)의 장면 카테고리를 결정하거나, 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 대응되는 반응 정보를 결정하는 알고리즘 집합일 수 있다. 또한, 학습 네트워크 모델은 전술한 알고리즘 집합을 실행하기 위한 소프트웨어 또는 엔진(engine) 등으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 또는 엔진 등으로 구현된 학습 네트워크 모델은 단말기(100) 내의 프로세서 또는 서버(미도시)의 프로세서에 의해 실행될 수 있다.
예를 들어, 단말기(100)는 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16) 또는 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)의 일부를 학습 네트워크 모델의 입력 데이터로 적용함으로써, 적어도 하나의 이미지(12, 14, 16)에 대응되는 반응 정보를 출력 데이터로서 획득할 수 있다. 이에 대해서는 도 4 내지 도 8을 참고하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
한편, 단말기(100)는 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 단말기(100)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 장치일 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S210에서, 단말기는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다.
단말기는 단말기에 저장된 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 단말기는 동영상 재생 어플리케이션 등을 실행하여, 기 저장된 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다.
다른 예에 따라, 단말기는 외부 서버로부터 이미지를 수신할 수 있다. 여기에서, 외부 서버는 소셜 네트워크 서버(social network server), 클라우드 서버(cloud server), 웹(web) 서버 및 컨텐트 제공 서버 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 단말기에서 웹 애플리케이션, 검색 애플리케이션 및 SNS(social network service) 중 적어도 하나가 실행되는 경우, 단말기는 실행되는 애플리케이션을 지원하는 외부 서버에 접근하여, 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다.
단계 S220에서, 단말기는 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 사용자의 반응을 가이드하기 위한 부가 컨텐트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 단말기는 학습 네트워크 모델을 이용하여 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다.
예를 들어, 단말기는 학습 네트워크 모델을 이용하여, 적어도 하나의 이미지의 특성 정보를 검출하고, 검출된 특성 정보에 기초하여 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 단말기는 학습 네트워크 모델을 이용하여, 적어도 하나의 이미지의 특성 정보를 검출함으로써, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다. 단말기는 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리가 결정됨에 따라, 기 저장된 반응 정보 데이터베이스로부터 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 획득할 수 있다. 반응 정보 데이터베이스에는 복수의 반응 정보가 이미지의 장면 카테고리 별로 분류되어 저장될 수 있다.
여기에서 이미지의 특성 정보는 학습 네트워크 모델의 입력 파라미터로서 적용될 수 있는 정보로서, 적어도 하나의 이미지를 구성하는 색상, 엣지(edge), 폴리건(polygon), 채도(saturation), 명도(brightness), 색온도, 블러(blur), 선명도(sharpness) 및 명도비(contrast) 등을 포함할 수 있으나, 이미지의 특성 정보가 이에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 이미지의 특성 정보에는 이미지에 대응되는 컨텐트 내의 음성 데이터 (예를 들어, 주제가 또는 대사)가 포함될 수 있다.
단말기는 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보가 결정됨에 따라, 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트를 생성할 수 있다. 부가 컨텐트에는 적어도 하나의 이미지와 부가 컨텐트가 동기화되어 재생될 수 있도록, 반응 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지에 대한 식별 정보가 동기화 정보로서 포함될 수 있다. 다만 이는 일 실시예일 뿐, 동기화 정보는 부가 컨텐트의 메타데이터로서 독립된 형태로 존재할 수도 있다.
단계 S230에서, 단말기는 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 생성된 부가 컨텐트 및 적어도 하나의 이미지를 동기화 할 수 있다. 부가 컨텐트 생성 이후에, 컨텐트에 대한 재생 요청이 수신됨에 따라, 단말기는 컨텐트 및 부가 컨텐트의 재생 시간을 동기화할 수 있다.
단계 S240에서, 단말기는 동기화 결과에 따라, 컨텐트 및 부가 컨텐트를 재생할 수 있다.
이에 따라, 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지와 부가 컨텐트가 동기화되어 재생될 수 있다. 예를 들어, 부가 컨텐트가 적어도 하나의 이미지에 대한 반응 정보인 "멋있다~!"라는 음성 데이터를 포함하는 경우, 단말기는 적어도 하나의 이미지가 재생되는 시점에, "멋있다~!"라는 음성 데이터를 동기화하여 재생할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 단말기는 동일한 컨텐트에 대한 재생 횟수가 증가하는 경우, 동일한 부가 컨텐트가 반복적으로 재생되는 것을 방지하기 위해, 부가 컨텐트를 업데이트할 수 있다. 이에 대해서는 도 5를 참고하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
도 3은 일 실시예에 따른 단말기가 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 객체의 변화 정보 및 객체의 위치 정보를 기초로 부가 컨텐트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S310에서, 단말기는 컨텐트에 포함된 복수의 이미지의 특성 정보에 기초하여, 복수의 이미지 각각에 포함된 적어도 하나의 객체를 인식할 수 있다.
예를 들어, 단말기는 복수의 이미지 각각의 특성 정보로서 획득된 색상, 폴리건 등의 정보와 기 저장된 복수의 객체의 색상, 폴리건 등의 정보를 비교하여 복수의 이미지 각각에 포함된 객체를 인식할 수 있다. 다른 예에 따라, 단말기는 객체의 종류 별 특성에 대해 학습된 학습 네트워크 모델에 복수의 이미지 각각을 입력 데이터로 적용함으로써, 복수의 이미지 각각에 포함된 객체를 인식할 수 있다.
단계 S320에서, 단말기는 복수의 이미지 각각에서 적어도 하나의 객체의 위치 정보를 획득할 수 있다. 객체의 위치 정보는 적어도 하나의 객체의 2차원 평면 상의 좌표 정보로서 획득될 수 있으나, 이는 일 실시예일 뿐, 객체의 위치 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 객체의 위치 정보는 이미지에 포함된 복수의 객체의 상대적인 위치 정보 값으로 획득될 수도 있다.
단계 S330에서, 단말기는 복수의 이미지 각각에 포함된 객체를 비교하여, 복수의 이미지 간의 객체의 변화 정보를 획득할 수 있다. 객체의 변화 정보는 특정 이미지들 사이에서의 객체의 형태, 위치 및 색상 등의 변화에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 객체의 변화 정보는 특정 이미지에서 새로운 객체가 추가되거나 이전 이미지에 포함되었던 객체가 사라지는 이벤트에 관한 정보를 포함할 수도 있다.
단계 S340에서, 단말기는 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 복수의 이미지에 대응되는 부가 컨텐트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 단말기는 반응 정보를 출력할 수 있도록 학습된 학습 네트워크 모델에 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 입력 데이터로 적용하여, 복수의 이미지에 대응되는 반응 정보를 출력 데이터로 획득할 수 있다.
다른 실시예에 따른 단말기는 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있도록 학습된 학습 네트워크 모델에 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 입력 데이터로 적용하여, 복수의 이미지 각각의 장면 카테고리를 출력 데이터로 획득할 수 있다. 단말기는, 복수의 이미지 각각의 장면 카테고리와 기 저장된 반응 정보 데이터베이스를 비교하여, 이미지 각각에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다.
단계 S350에서, 단말기는 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 생성된 부가 컨텐트 및 적어도 하나의 이미지를 동기화하여 재생할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 단말기가 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 학습 네트워크 모델을 이용하여 이미지의 장면 카테고리를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 단말기는 컨텐트에 포함된 복수의 이미지(410)으로부터 객체의 위치 정보(412) 및 객체의 변화 정보(414)를 획득할 수 있다. 단말기가 복수의 이미지(410)으로부터 객체의 위치 정보(412) 및 객체의 변화 정보(414)를 획득하는 방법은 도 3의 단계 S310 내지 단계 S330을 참고하여 전술한 바와 대응될 수 있다.
단말기는 객체의 위치 정보(412) 및 객체의 변화 정보(414)를 제 1 학습 네트워크 모델(420)의 입력 데이터로 적용할 수 있다. 여기에서, 제 1 학습 네트워크 모델(420)은 적어도 하나의 객체의 위치 정보 및 적어도 하나의 객체의 변화 정보로부터 이미지의 장면 카테고리를 어떻게 결정할 지에 대한 기준을 학습시킨 결과 생성될 수 있다. 이 경우, 제 1 학습 네트워크 모델(420)은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 제 1 학습 네트워크 모델(420)은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보 등)를 입력 받아, 이미지의 장면 카테고리를 출력할 수 있도록 미리 구축된 모델일 수 있다.
단말기는 제 1 학습 네트워크 모델(420)에 객체의 위치 정보(412) 및 객체의 변화 정보(414)를 입력한 결과 획득된 출력 데이터에 따라 복수의 이미지(410)의 장면 카테고리를 변신 이미지로 결정할 수 있다.
단말기는 기 저장된 반응 정보 데이터베이스(430)에 저장된 정보들과 결정된 이미지의 장면 카테고리를 비교할 수 있다. 반응 정보 데이터베이스(430)에는 복수의 반응 정보가 이미지의 장면 카테고리 별로 분류되어 저장될 수 있다. 단말기는 비교 결과, 변신 이미지에 대응되는 반응 정보로서 'ooo 변신~!'이라는 음성 데이터를 반응 정보로서 획득할 수 있다. 단말기는 획득된 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트(440)를 생성할 수 있다.
한편, 도 4에서는, 일 실시예로 객체의 위치 정보(412) 및 객체의 변화 정보(414)가 제 1 학습 네트워크 모델(420)의 입력 데이터로 적용되는 예에 대해 설명하였으나, 이는 일 실시예일 뿐, 이미지에 대응되는 컨텐트 내의 음성 데이터 또한 입력 데이터로 적용될 수 있다. 예를 들어, 컨텐트에서 적어도 하나의 이미지의 재생 시점에 함께 재생되도록 설정된 노래, 음성 등의 음성 데이터 또한 제 1 학습 네트워크 모델(420)의 음성 데이터로 적용될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트가 제공되는 상황에 따라 반응 정보에 가중치를 적용하여 부가 컨텐트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 단말기는 컨텐트에 포함된 복수의 이미지(510)으로부터 객체의 위치 정보(512) 및 객체의 변화 정보(514)를 획득할 수 있다. 단말기가 복수의 이미지(510)으로부터 객체의 위치 정보(512) 및 객체의 변화 정보(514)를 획득하는 방법은 도 3의 단계 S310 내지 단계 S330을 참고하여 전술한 바와 대응될 수 있다.
단말기는 객체의 위치 정보(512) 및 객체의 변화 정보(514)를 제 1 학습 네트워크 모델(520)의 입력 데이터로 적용할 수 있다. 여기에서, 제 1 학습 네트워크 모델(520)은 도 4를 참고하여, 전술한 제 1 학습 네트워크 모델(420)과 대응될 수 있다.
단말기는 제 1 학습 네트워크 모델(520)에 객체의 위치 정보(512) 및 객체의 변화 정보(514)를 입력한 결과 획득된 출력 데이터에 따라 복수의 이미지(510)의 장면 카테고리를 놀이 이미지로 결정할 수 있다. 또한, 단말기는 기 저장된 반응 정보 데이터베이스(530)로부터 놀이 이미지에 대응되는 복수의 반응 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단말기는 컨텐트의 재생 히스토리를 기초로, 복수의 반응 정보 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 단말기는 복수의 반응 정보 중 부가 컨텐트로 재생되었던 반응 정보에 대해서는 가중치를 낮게 설정할 수 있다. 단말기는 컨텐트가 재생될 때마다, 동일한 부가 컨텐트가 반복적으로 재생되는 경우 사용자의 몰입도가 떨어지는 것을 방지하기 위해, 이전에 부가 컨텐트로 결정되었던 반응 정보에 대해서는 가중치를 낮게 설정할 수 있다.
예를 들어, 단말기는 놀이 이미지에 대응되는 "와! 신난다" 및 "oo야, ooo랑 같이 놀까"라는 복수의 반응 정보에 대해, 각각 w1 및 w2의 가중치를 적용할 수 있다. 여기에서, "와! 신난다"라는 반응 정보가 이전에 부가 컨텐트로 선택된 것으로 가정한다. 이에 따라, "와! 신난다"라는 반응 정보에 대한 가중치 w1은 "oo야, ooo랑 같이 놀까?"라는 반응 정보에 대한 가중치 w2 보다 낮게 생성될 수 있다.
단말기는 설정된 가중치를 기초로 복수의 반응 정보 중 어느 하나를 선택한 결과, "oo야, ooo랑 같이 놀까?"라는 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트(540)를 생성할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 단말기가 컨텐트의 장르를 고려한 학습 네트워크 모델을 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
단말기는, 도 4 및 도 5를 참고하여 전술한 바와 같이 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 학습 네트워크 모델의 입력으로 적용하여, 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 단말기는 이미지의 장면 카테고리 결정의 정확도를 높이기 위해, 컨텐트의 장르별 이미지의 특성에 대해 학습된 학습 네트워크 모델을 생성할 수도 있다. 컨텐트는 장르별로 플롯(plot)이 상이할 수 있다. 예를 들어, 변신물의 경우, 도입부, 사건 발생, 변신 및 해결의 플롯으로 구성된 반면에, 로봇물의 경우, 도입부, 위험, 로봇 등장 및 대결의 플롯으로 구성될 수 있다. 즉, 컨텐트의 장르 별로 고유의 플롯이 존재함에 따라, 컨텐트의 장르에 관한 정보가 인식되는 경우, 단말기에서 결정되는 이미지의 장면 카테고리의 정확도를 높일 수 있다.
도 6을 참조하면, 단말기는 장르가 정해진 학습 이미지들(610)을 학습 네트워크 모델에 입력할 수 있다. 여기에서, 학습 이미지들(610)은 복수의 장르 g1, g2 및 g3 각각에 포함된 이미지일 수 있다.
단말기는 학습 네트워크 모델을 이용하여, 학습 이미지들(610)로부터 특성들을 검출하고, 검출된 특성들로 구성된 특성 공간(620)을 생성할 수 있다. 단말기는 특성 공간(620) 상에 분포된 특성들과 학습 이미지들(610)의 장르 간의 연관성을 분석함으로써, 기준(630에 선으로 도시됨)을 학습할 수 있다.
전술한 학습 과정을 반복적으로 수행함으로써, 단말기는 컨텐트의 장르별 이미지 특성이 고려된, 이미지 별 장면 카테고리를 결정하기 위한 학습 네트워크 모델을 생성할 수 있다.
한편, 단말기는 생성된 학습 네트워크 모델에 적어도 하나의 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보와 컨텐트의 장르 정보를 입력 데이터로 적용함으로써, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 출력 데이터로 획득할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 학습 네트워크 모델에 입력되는 입력 데이터가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
도 7은 일 실시예에 따른 단말기가 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 학습 네트워크 모델을 이용하여 반응 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 단말기는 컨텐트에 포함된 복수의 이미지(710)으로부터 객체의 위치 정보(712) 및 객체의 변화 정보(714)를 획득할 수 있다. 단말기가 복수의 이미지(710)으로부터 객체의 위치 정보(712) 및 객체의 변화 정보(714)를 획득하는 방법은 도 3의 단계 S310 내지 단계 S330을 참고하여 전술한 바와 대응될 수 있다.
단말기는 객체의 위치 정보(712) 및 객체의 변화 정보(714)를 제 2 학습 네트워크 모델(720)의 입력 데이터로 적용할 수 있다. 여기에서, 제 2 학습 네트워크 모델(720)은 적어도 하나의 객체의 위치 정보 및 적어도 하나의 객체의 변화 정보로부터 반응 정보를 어떻게 결정할 지에 대한 기준을 학습시킨 결과 생성될 수 있다. 이 경우, 제 2 학습 네트워크 모델(720)은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 제 2 학습 네트워크 모델(720)은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보 등)를 입력 받아, 반응 정보를 출력할 수 있도록 미리 구축된 모델일 수 있다.
단말기는 제 2 학습 네트워크 모델(720)에 객체의 위치 정보(712) 및 객체의 변화 정보(714)를 입력한 결과 획득된 출력 데이터에 따라 이미지에 대응되는 반응 정보를 'ooo 변신~!'이라는 음성 데이터로 결정할 수 있다. 여기에서, 출력 데이터는 입력된 객체의 위치 정보(712) 및 객체의 변화 정보(714)에 대한 반응 정보 각각의 확률값으로 출력될 수 있다. 단말기는 결정된 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트(740)를 생성할 수 있다.
한편, 도 7에서는, 일 실시예로 객체의 위치 정보(712) 및 객체의 변화 정보(714)가 제 2 학습 네트워크 모델(720)의 입력 데이터로 적용되는 예에 대해 설명하였으나, 이는 일 실시예일 뿐, 이미지에 대응되는 컨텐트 내의 음성 데이터 또한 입력 데이터로 적용될 수 있다.
도 8은 다른 실시예에 따른 단말기가 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 기초로 학습 네트워크 모델을 이용하여 반응 정보를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 단말기는 컨텐트에 포함된 복수의 이미지(810)으로부터 객체의 위치 정보(812) 및 객체의 변화 정보(814)를 획득할 수 있다. 단말기가 복수의 이미지(810)으로부터 객체의 위치 정보(812) 및 객체의 변화 정보(814)를 획득하는 방법은 도 3의 단계 S310 내지 단계 S330을 참고하여 전술한 바와 대응될 수 있다.
단말기는 객체의 위치 정보(812) 및 객체의 변화 정보(814)를 제 3 학습 네트워크 모델(820)의 입력 데이터로 적용할 수 있다. 제 3 학습 네트워크 모델(820)은 복수의 이미지(810)의 장면 카테고리를 결정하기 위한 복수의 레이어를 포함한 제 1 네트워크(822) 및 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 결정하기 위한 복수의 레이어를 포함한 제 2 네트워크(824)로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따라 단말기는 제 1 네트워크(822)를 이용하여, 객체의 위치 정보(812) 및 객체의 변화 정보(814)로부터 적어도 하나의 이미지 특성을 검출할 수 있다. 이 때, 제 1 네트워크(822)의 각 레이어에서 검출되는 이미지 특성은 서로 상이할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 단말기는 제 1 네트워크(822)의 복수의 레이어를 이용하여, 객체의 위치 정보(812) 및 객체의 변화 정보(814)로부터 객체의 위치, 객체의 움직임 및 객체의 형태 변화 중 적어도 하나를 검출할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 제 1 네트워크(822)에서 추출되는 이미지의 특성이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
단말기는 제1 네트워크(822)를 이용한 결과 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보(또는, 결과 벡터)를 조합(또는, 연결)하여, 기 저장된 학습 결과를 이용하여 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다. 또한, 단말기는 결정된 이미지의 장면 카테고리를 검증할 수도 있다.
또한, 단말기는 제2 네트워크(824)를 이용하여 이미지의 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다. 제 2 네트워크(824)에 대한 입력으로, 결정된 이미지의 장면 카테고리를 나타내는 정보들이 적용될 수 있다.
단말기는 제 1 네트워크(822) 및 제 2 네트워크(824)로 구성된 제 3 학습 네트워크(820)로부터 출력된 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트(830)를 복수의 이미지(810)과 동기화시켜 재생할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 단말기가 사용자의 피드백 정보를 기초로 부가 컨텐트를 업데이트 하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S910에서, 단말기는 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 생성된 부가 컨텐트 및 적어도 하나의 이미지를 동기화하여 재생할 수 있다.
한편, 단계 S910은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S230과 대응될 수 있다.
단계 S920에서, 단말기는 컨텐트와 동기화되어 재생되는 부가 컨텐트에 대한 사용자의 피드백 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 단말기는 부가 컨텐트가 재생되는 동안의 사용자의 제스쳐 및 발언 등을 피드백 정보로서 획득할 수 있으나, 피드백 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
단계 S930에서, 단말기는 획득된 피드백 정보를 기초로 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보에 대한 가중치를 결정할 수 있다.
단말기는 피드백 정보를 분석한 결과, 사용자가 부가 컨텐트로서 제공된 반응 정보와 유사한 반응을 보이는 경우 반응 정보에 대한 가중치를 높게 설정할 수 있다. 예를 들어, 단말기는 피드백 정보를 분석한 결과, 사용자가 반응 정보로 제공된 음성 데이터를 따라서 외치는 것이 확인된 경우, 해당 반응 정보에 대한 가중치를 높게 설정할 수 있다.
또한, 단말기는 피드백 정보를 분석한 결과, 이미지 내의 특정 객체에 대한 반응 정보에 사용자의 호응이 더 좋은 것으로 판단된 경우, 특정 객체에 대한 반응 정보의 가중치를 높게 설정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 내에 포함된 캐릭터 A 및 캐릭터 B에 대해, "캐릭터 A와 함께 놀까?" 라는 반응 정보의 사용자의 호응 보다 "캐릭터 B와 함께 놀까?"라는 반응 정보의 사용자의 호응이 더 좋은 경우, "캐릭터 B와 함께 놀까?"라는 반응 정보에 가중치를 더 높게 설정할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 단말기에서 반응 정보에 대한 가중치를 결정하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
단계 S940에서, 단말기는 피드백 정보 획득 이후에 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 결정된 가중치를 기초로 적어도 하나의 이미지에 대응되는 부가 컨텐트를 생성할 수 있다. 단말기는 부가 컨텐트에 포함된 반응 정보 중 가중치가 낮은 반응 정보를 가중치가 높은 반응 정보로 업데이트 할 수 있다.
단말기는 업데이트 된 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트와 컨텐트를 동기화하여 재생한 후, 새로운 피드백 정보가 수집됨에 따라, 이를 기초로 전술한 단계 S910 내지 단계 S940을 반복적으로 수행할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 단말기가 사용자의 프로파일 정보를 기초로 부가 컨텐트를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1010에서, 단말기는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성 정보를 기초로 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다.
단말기는 적어도 하나의 이미지의 특성으로부터 이미지의 장면 카테고리를 어떻게 결정할 지에 대한 기준을 학습시킨 결과 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 이미지가 입력 데이터로 적용되거나, 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보가 입력 데이터로 적용될 수 있다.
단계 S1020에서, 단말기는 사용자의 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 사용자의 프로파일은 사용자의 나이, 성별, 직업, 취미 및 선호도 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 단말기는 사용자의 승인을 받아, SNS 계정 등에 저장된 사용자의 프로파일을 수신하거나, 사용자로부터 직접 입력을 받음으로써 사용자의 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 단말기가 사용자의 프로파일 정보를 획득하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
단계 S1030에서, 단말기는 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리 및 사용자의 프로파일 정보에 기초하여, 기 저장된 반응 정보 데이터베이스로부터 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다. 반응 정보 데이터베이스에는 복수의 반응 정보가 이미지의 장면 카테고리 별로 분류되어 저장될 수 있다.
단말기는 반응 정보 데이터베이스로부터 결정된 이미지의 장면 카테고리에 대응되는 복수의 반응 정보를 획득할 수 있다. 또한, 단말기는 사용자의 프로파일 정보를 기초로, 복수의 반응 정보 중 사용자에게 적합한 반응 정보를 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 여성인 경우, 복수의 반응 정보에 여성이 선호하는 객체에 대한 반응 정보가 포함된 경우, 이를 이미지에 대응되는 반응 정보로서 선택할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 프로파일 정보에 기초하여 반응 정보를 결정하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
단계 S1040에서, 단말기는 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 결정된 반응 정보를 포함한 부가 컨텐트를 적어도 하나의 이미지와 동기화하여 재생할 수 있다.
한편, 단계 S1040은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S230과 대응될 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 단말기가 반응 정보에 음성 모델을 적용하여 부가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 단말기는 도 1 내지 도 1을 참고하여 전술한 방법들 중 어느 하나에 기초하여, 복수의 이미지(1110)에 대한 반응 정보(1120)를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 단말기는 결정된 반응 정보(1120)를 보다 효과적으로 사용자에게 제공하기 위해, 반응 정보(1120)에 특정 음성 모델(예를 들어, 1132)을 적용할 수 있다. 예를 들어, 단말기는 사용자의 지인, 사용자가 선호하는 배우 및 사용자가 선호하는 캐릭터 등의 음성 모델 중 어느 하나를 반응 정보(1120)에 적용하여 부가 컨텐트(1140)로 제공할 수 있다.
단말기에는 복수의 음성 모델(1132, 1134, 1136)을 포함하고 있는 음성 데이터베이스(1130)가 미리 저장될 수 있다. 단말기는 음성 데이터베이스(1130)에 저장된 복수의 음성 모델(1132, 1134, 1136) 중 사용자가 선호하는 음성 모델을 이용하여 부가 컨텐트(1140)를 제공할 수 있다. 단말기는 사용자가 선호하는 음성 모델을 이용하여 부가 컨텐트(1140)를 제공함으로써, 컨텐트에 대한 사용자의 몰입도를 보다 증가시킬 수 있다.
한편, 단말기가 선호하는 음성 모델에 관한 정보는 도 9를 참고하여 전술한 바와 같이 피드백 정보를 통해 획득될 수도 있고, 도 10을 참고하여 전술한 바와 같이 사용자의 프로파일 정보를 통해 획득될 수도 있다.
도 12는 일 실시예에 따라 컨텐트를 제공하는 단말기(100)의 블록도이다.
도 12를 참조하면, 단말기(100)는 메모리(110), 프로세서(120) 및 디스플레이(130)를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 프로세서(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(110)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다. 일 실시예에 따라 메모리(110)는 도 13을 참고하여 후술할 데이터 학습부 및 데이터 인식부가 소프트웨어 모듈로 구성될 수 있다. 또한, 데이터 학습부 및 데이터 인식부는 각각 독립적으로 학습 네트워크 모델을 포함하거나, 하나의 학습 네트워크 모델을 공유할 수 있다.
프로세서(120)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서(120)는 도 1 내지 도 11을 참고하여 전술한 단말기의 동작을 수행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 학습 네트워크 모델을 이용하여, 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지로부터 특성 정보를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(120)는 학습 네트워크 모델에 적어도 하나의 이미지 또는 적어도 하나의 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 입력하여, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 프로세서(120)는 학습 네트워크 모델에 적어도 하나의 이미지 또는 적어도 하나의 이미지의 객체의 위치 정보 및 객체의 변화 정보를 입력하여, 적어도 하나의 이미지의 반응 정보를 결정할 수도 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는 컨텐트와 동기화되어 재생되는 부가 컨텐트에 대한 사용자의 피드백 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 피드백 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트하여, 부가 컨텐트를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(120)는 사용자의 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성 정보 및 획득된 프로파일 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 프로세서(120) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
디스플레이(130)는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이(130)는 생성된 부가 컨텐트가 이미지 형태 또는 텍스트 형태인 경우, 컨텐트와 동기화된 부가 컨텐트를 표시할 수도 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 프로세서(120)를 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 일 실시예에 따른 프로세서(120)는 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)를 포함할 수 있다.
데이터 학습부(1310)는 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하기 위한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 다른 실시예에 따라, 데이터 학습부(1310)는 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하기 위한 기준을 학습할 수 있다.
데이터 인식부(1320)는 데이터 학습부(1310)를 통해 학습된 기준에 기초하여, 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하거나 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정할 수 있다.
데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 단말기에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 단말기에 탑재될 수도 있다.
이 경우, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 하나의 단말기에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 단말기들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 하나는 단말기에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(1310)가 구축한 모델 정보를 데이터 인식부(1320)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(1320)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(1310)로 제공될 수도 있다.
한편, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 데이터 학습부(1310)의 블록도이다.
도 14를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(1310)는 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450)를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 전술한 구성 들 보다 적은 구성 요소로 데이터 학습부(1310)가 구성되거나, 전술한 구성들 이외에 다른 구성 요소가 추가적으로 데이터 학습부(1310)에 포함될 수 있다.
데이터 획득부(1410)는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 학습 데이터로 획득할 수 있다. 일 예로, 데이터 획득부(1410)는 데이터 학습부(1310)를 포함하는 단말기 또는 데이터 학습부(1310)를 포함하는 단말기와 통신 가능한 외부의 단말기로부터 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 데이터 획득부(1410)에서 획득하는 적어도 하나의 이미지는 장르에 기초하여 분류된 컨텐트에 포함된 복수의 이미지 중 어느 하나일 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1410)는 학습을 위해, 장르에 기초하여 분류된 적어도 하나의 컨텐트에 포함된 이미지를 학습을 위해 획득할 수 있다.
전처리부(1420)는 이미지의 장면 카테고리 결정 또는 이미지의 반응 정보 결정을 위한 학습에 획득된 이미지가 이용될 수 있도록, 획득된 이미지를 전처리할 수 있다. 전처리부(1420)는 후술할 모델 학습부(1440)가 학습을 위하여 획득된 적어도 하나의 이미지를 이용할 수 있도록, 획득된 적어도 하나의 이미지를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
학습 데이터 선택부(1430)는 전처리된 데이터 중에서 학습에 필요한 이미지를 선택할 수 있다. 선택된 이미지는 모델 학습부(1440)에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부(1430)는 설정된 기준에 따라, 전처리된 이미지 중에서 학습에 필요한 이미지를 선택할 수 있다.
모델 학습부(1440)는 학습 네트워크 모델 내의 복수의 레이어에서 이미지의 특성 정보들 중 어떠한 정보를 이용하여, 이미지의 장면 카테고리를 결정하거나, 이미지의 반응 정보를 결정하는지에 대한 기준을 학습할 수 있다. 예를 들어, 모델 학습부(1440)는 이미지의 장면 카테고리 결정을 위하여 학습 네트워크 모델에 포함된 복수의 레이어 중 어떤 레이어로부터 추출된 특성 정보를 이용해야 하는지에 대한 제 1 기준을 학습할 수도 있다. 여기에서, 제1 기준은, 단말기가 학습 네트워크 모델을 이용하여, 이미지의 장면 카테고리를 결정하는데 이용되는 이미지의 특성의 종류, 개수 또는 수준 등을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 모델 학습부(1440)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 객체의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.
또한, 모델 학습부(1440)는, 예를 들어, 학습에 따라 결정된 이미지의 장면 카테고리 또는 이미지의 반응 정보가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 데이터 인식 모델이 학습되면, 모델 학습부(1440)는 학습된 데이터 인식 모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(1440)는 학습된 데이터 인식 모델을 데이터 인식부(1320)를 포함하는 단말기의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1440)는 학습된 데이터 인식 모델을 후술할 데이터 인식부(1320)를 포함하는 단말기의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1440)는 학습된 데이터 인식 모델을 단말기와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.
이 경우, 학습된 데이터 인식 모델이 저장되는 메모리는, 예를 들면, 단말기의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 함께 저장할 수도 있다. 또한, 메모리는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수도 있다. 프로그램은, 예를 들면, 커널, 미들웨어, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및/또는 애플리케이션 프로그램(또는 "애플리케이션") 등을 포함할 수 있다.
모델 평가부(1450)는 데이터 인식 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 인식 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(1440)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 데이터 인식 모델을 평가하기 위한 기 설정된 데이터일 수 있다. 여기에서, 평가 데이터는 학습 네트워크 모델을 기반으로 식별된 이미지의 장면 카테고리와 실제의 이미지의 장면 카테고리 간의 일치 비율 등을 포함할 수 있다. 다른 예에 따라, 평가 데이터는 학습 네트워크 모델을 기반으로 식별된 이미지의 반응 정보와 실제 적합한 반응 정보 간의 일치 비율 등을 포함할 수 있다.
한편, 학습 네트워크 모델이 복수 개 존재하는 경우, 모델 평가부(1450)는 각각의 학습 네트워크 모델에 대하여 소정 기준을 만족하는지를 평가하고, 소정 기준을 만족하는 모델을 최종 학습 네트워크 모델로서 결정할 수 있다.
한편, 데이터 학습부(1310) 내의 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 단말기에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 단말기 에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450)는 하나의 단말기에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 단말기들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450) 중 일부는 단말기에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(1410), 전처리부(1420), 학습 데이터 선택부(1430), 모델 학습부(1440) 및 모델 평가부(1450) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 데이터 인식부(1320)의 블록도이다.
도 15를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 인식부(1320)는 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(1510)는 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보의 결정에 필요한 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있으며, 전처리부(1520)는 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보의 결정을 위해 획득된 적어도 하나의 이미지가 이용될 수 있도록, 획득된 이미지를 전처리할 수 있다. 전처리부(1520)는 후술할 인식 결과 제공부(1540)가 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보의 결정을 위하여 획득된 이미지를 이용할 수 있도록, 획득된 이미지를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다. 인식 데이터 선택부(1530)는 전처리된 데이터 중에서 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보의 결정에 필요한 이미지를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 인식 결과 제공부(1540)에게 제공될 수 있다.
인식 결과 제공부(1540)는 선택된 이미지를 일 실시예에 따른 학습 네트워크 모델에 적용하여 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보를 결정할 수 있다. 학습 네트워크 모델에 적어도 하나의 이미지를 입력하여 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보를 결정하는 방법은 도 1 내지 11을 참고하여 전술한 방법과 대응될 수 있다.
인식 결과 제공부(1540)는 적어도 하나의 이미지에 대해 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보에 관한 정보를 제공할 수 있다.
모델 갱신부(1550)는 인식 결과 제공부(1540)에 의해 제공되는 이미지의 장면 카테고리 또는 반응 정보의 결정의 결과에 대한 평가에 기초하여, 학습 네트워크 모델에 포함된 종분류 네트워크 또는 적어도 하나의 특성 추출 레이어의 파라미터 등이 갱신되도록 평가에 대한 정보를 도 14를 참고하여 전술한 모델 학습부(1440)에게 제공할 수 있다.
한편, 데이터 인식부(1320) 내의 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 단말기에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550) 중 적어도 하나는 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 단말기에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550)는 하나의 단말기에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 단말기들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550) 중 일부는 단말기에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(1510), 전처리부(1520), 인식 데이터 선택부(1530), 인식 결과 제공부(1540) 및 모델 갱신부(1550) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 어플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 16은 다른 실시예에 따른 컨텐트를 제공하는 단말기(1600)의 블록도이다.
도 16을 참조하면, 일 실시예에 따른 단말기(1600)는 도 12의 메모리(110), 프로세서(120) 및 디스플레이(130)에 대응되는 메모리(1660), 프로세서(1620) 및 출력부(1630) 이외에, 입력부(1610), A/V 입력부(1640) 및 통신부(1650)를 더 포함할 수 있다.
입력부(1610)는 사용자가 단말기(1600)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 입력부(1610)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따라 입력부(1610)는 터치 패드를 이용하여, 컨텐트의 재생을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 입력부(1610)는 리모컨 등의 입력 장치를 통해 사용자로부터 컨텐트의 재생을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수도 있다.
프로세서(1620)는 통상적으로 단말기(1600)의 전반적인 동작 및 단말기(1000)의 내부 구성 요소들 사이의 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 기능을 수행한다. 예를 들어, 프로세서(1620)는, 메모리(1660)에 저장된 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 실행함으로써, 입력부(1610), 출력부(1630), A/V 입력부(1640) 및 통신부(1650) 등을 전반적으로 제어할 수 있다.
일 실시예에 따라 프로세서(1620)는, 도 1 내지 도 11에서 전술한 단말기(100)의 기능을 수행하기 위하여, 학습 네트워크 모델을 이용하여 이미지의 장면 카테고리를 결정하고, 이미지의 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 결정함으로써, 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하도록 단말기(1600)의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 프로세서(1620)는 도 12의 프로세서(120)에 대응되므로, 자세한 설명은 생략한다.
출력부(1630)는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지 및 부가 컨텐트를 오디오 신호 또는 비디오 신호의 형태로 출력할 수 있으며, 출력부(1630)는 디스플레이부(1631) 및 음향 출력부(1632)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(1631)는 단말기(1600)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 디스플레이부(1631)와 터치 패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(1631)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다.
음향 출력부(1632)는 통신부(1650)로부터 수신되거나 메모리(1660)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 한편, 부가 컨텐트에 포함된 반응 정보가 음성 데이터 형태인 경우, 음향 출력부(1632)는 부가 컨텐트를 출력할 수 있다.
A/V(Audio/Video) 입력부(1640)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1641)와 마이크로폰(1642) 등이 포함될 수 있다.
카메라(1641)는 카메라 인식 범위에서 이미지를 캡처한다. 일 실시예에 따라 카메라(1641)에 의해 캡처된 이미지는, 프로세서(1620)에 의해 이미지 처리되어 디스플레이부(1631)를 통해 표시 출력될 수 있다.
통신부(1650)는 외부 서버(예를 들어, SNS 서버, 클라우드 서버, 콘텐트 제공 서버 등) 및 기타 외부 장치와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1650)는 근거리 통신부(1651), 이동 통신부(1652), 방송 수신부(1653)를 포함할 수 있다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1651)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(1652)는 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 컨텐트 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(1653)는 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 실시예에 따라서 단말기(1600)가 방송 수신부(1653)를 포함하지 않을 수도 있다.
일 실시예에 따라 통신부(1650)는 외부 서버로부터 컨텐트를 수신하고, 수신된 컨텐트를 프로세서(1620)로 제공할 수 있다.
메모리(1660)는 프로세서(1620)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(예를 들어, 하나 이상의 인스트럭션들, 학습 네트워크 모델)을 저장할 수 있고, 단말기(1600)로 입력되거나 단말기(1600)로부터 출력되는 데이터(예를 들어, 부가 컨텐트)를 저장할 수도 있다.
메모리(1660)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1661) 및 터치 스크린 모듈(1662) 등으로 분류될 수 있다.
UI 모듈(1661)은, 애플리케이션 별로 단말기(1600)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1662)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1620)로 전달할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1662)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1662)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.
메모리(1660)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(RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(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.
한편, 도 16에 도시된 단말기(1600)의 구성은 일 실시예이며, 단말기(1600)의 각 구성요소는 구현되는 단말기의 사양에 따라 통합, 추가, 또는 생략될 수 있다. 즉, 필요에 따라 2 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나, 혹은 하나의 구성요소가 2 이상의 구성요소로 세분되어 구성될 수 있다. 또한, 각 구성(또는, 모듈)에서 수행하는 기능은 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 그 구체적인 동작이나 장치는 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다.
도 17은 다른 실시예에 따라 단말기(1740)가 부가 컨텐트를 제공하는 방법을 나타내는 개념도이다.
도 17을 참조하면, 다른 실시예에 따라 단말기(1710)는 적어도 하나의 이미지(1720)를 기초로, 학습 네트워크 모델(1730)을 이용하여, 부가 컨텐트를 생성할 수 있다. 여기에서, 단말기(1710)가 부가 컨텐트를 생성하는 방법은 도 1 내지 도 11을 참고하여 전술한 방법과 대응될 수 있다.
단말기(1710)는 생성된 부가 컨텐트를 다른 단말기(1740)에 전송할 수 있다. 여기에서, 부가 컨텐트에는 컨텐트와의 동기화를 위해, 반응 정보에 대응되는 적어도 하나의 이미지의 식별 정보가 반응 정보와 함께 포함될 수 있다.
다른 단말기(1740)는 단말기(1710)에서 컨텐트가 재생되는 경우, 수신한 부가 컨텐트를 컨텐트에 동기화시켜 재생할 수 있다. 예를 들어, 단말기(1710)에서 컨텐트를 재생하기에 앞서, 다른 단말기(1740)에 컨텐트의 재생을 알리는 제어 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, 다른 단말기(1740)는 컨텐트의 재생이 시작됨을 확인하고, 컨텐트에 동기화시켜 부가 컨텐트를 재생할 수 있다.
한편, 다른 단말기(1740)는 부가 컨텐트를 재생 가능한 컴퓨팅 장치일 수 있으며, 예를 들어, PC, 랩톱, 휴대폰, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 스마트 폰, 웨어러블 단말기, 전자책 단말기, 가전기기, 자동차 내의 전자 장치 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않으며, 다른 단말기(1740)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 모든 종류의 기기를 포함할 수 있다.
또한, 단말기(1710)는 다른 단말기(1740)와 네트워크를 통해 통신 연결될 수 있다. 이 경우, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함할 수 있으며, 단말기(1710) 및 다른 단말기(1740)가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다.
도 18은 다른 실시예에 따른 제 1 단말기 및 제 2 단말기가 컨텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1810에서, 제 1 단말기는 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S1810은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S1820에서, 제 1 단말기는 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성 정보를 기초로, 적어도 하나의 이미지에 대응되는 부가 컨텐트를 생성할 수 있다.
한편, 단계 S1820은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S220과 대응될 수 있다.
단계 S1830에서, 제 1 단말기는 생성된 부가 컨텐트를 제 2 단말기에 전송할 수 있다. 제 1 단말기는 제 2 단말기와 네트워크를 통해 통신 연결될 수 있다. 제 1 단말기는 네트워크를 통해 제 2 단말기에 부가 컨텐트를 전송할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 제 1 단말기는 생성된 부가 컨텐트를 클라우드 서버에 저장하고, 클라우드 서버 내에 저장된 위치를 나타내는 URL 정보를 제 2 단말기에 전송할 수도 있다.
단계 S1840에서, 제 2 단말기는 수신된 부가 컨텐트를 컨텐트에 동기화하여 재생할 수 있다. 제 2 단말기는 제 1 단말기에서 컨텐트가 재생됨을 나타내는 제어 신호가 수신됨에 따라, 컨텐트의 재생에 동기화하여 부가 컨텐트를 재생할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (23)

  1. 컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득하는 단계;
    상기 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성(feature) 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는, 사용자의 반응을 가이드하기 위한 부가 컨텐트를 생성하는 단계;
    상기 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 상기 생성된 부가 컨텐트 및 상기 적어도 하나의 이미지를 동기화하는 단계; 및
    상기 동기화 결과에 따라, 상기 컨텐트 및 상기 부가 컨텐트를 재생하는 단계를 포함하고,
    상기 부가 컨텐트는 상기 적어도 하나의 이미지가 재생되는 시점에 상기 적어도 하나의 이미지와 동기화되어 재생되고,
    상기 특성 정보는 상기 적어도 하나의 이미지를 구성하는 색상, 엣지(edge), 폴리건(polygon), 채도(saturation), 명도(brightness), 색온도, 블러(blur), 선명도(sharpness) 및 명도비(contrast) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 부가 컨텐트는,
    상기 사용자의 반응을 가이드하기 위한 음향, 음성, 이미지 및 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 부가 컨텐트를 생성하는 단계는,
    상기 추출된 특성 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 이미지에 포함된 객체를 인식하는 단계;
    상기 적어도 하나의 이미지에서 상기 인식된 객체의 위치 정보 및 상기 적어도 하나의 이미지 간의 객체의 변화 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 객체의 위치 정보 및 상기 획득된 객체의 변화 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 부가 컨텐트를 생성하는 단계는,
    기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 추출된 특성 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하는 단계; 및
    반응 정보 데이터베이스로부터 상기 결정된 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리는,
    상기 적어도 하나의 이미지에 포함된 객체의 종류 및 상기 객체가 수행하는 액티비티(activity)의 종류 중 적어도 하나에 따라 결정되는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  6. ◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 4항에 있어서,
    상기 컨텐트의 장르에 관한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하는 단계는,
    상기 기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 추출된 특성 정보 및 상기 컨텐트의 장르에 관한 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  7. 제 4항에 있어서, 사용자의 성별, 나이 및 선호도 중 적어도 하나를 포함하는 프로파일 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 결정된 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 획득하는 단계는,
    상기 결정된 장면 카테고리 및 상기 프로파일 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 획득하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 부가 컨텐트를 생성하는 단계는,
    기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 추출된 특성 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 컨텐트와 동기화되어 재생되는 상기 부가 컨텐트에 대한 사용자의 피드백 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 피드백 정보를 기초로, 기 저장된 복수의 반응 정보 각각의 가중치를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 가중치에 기초하여, 상기 복수의 반응 정보 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이미지에 대해 선택된 반응 정보의 히스토리 정보를 획득하는 단계;
    상기 히스토리 정보를 기초로, 기 저장된 복수의 반응 정보 각각의 가중치를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 가중치에 기초하여, 상기 복수의 반응 정보 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트 하는 단계를 더 포함하고,
    상기 복수의 반응 정보의 가중치는, 이전에 선택된 횟수가 많을수록 낮 게 설정되는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보가 음성 데이터인 경우, 복수의 음성 모델을 포함한 음성 데이터베이스에서, 상기 반응 정보에 대응되는 음성 모델을 선택하는 단계를 더 포함하고,
    상기 재생하는 단계는,
    상기 선택된 음성 모델이 적용된 부가 컨텐트를 상기 적어도 하나의 이미지와 동기화하여 재생하는, 컨텐트를 제공하는 방법.
  12. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리;
    디스플레이; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    컨텐트에 포함된 적어도 하나의 이미지를 획득하고,
    상기 적어도 하나의 이미지로부터 추출된 특성 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는, 사용자의 반응을 가이드하기 위한 부가 컨텐트를 생성하며,
    상기 컨텐트의 재생 요청이 수신되는 경우, 상기 생성된 부가 컨텐트 및 상기 적어도 하나의 이미지를 동기화하여 재생하고,
    상기 적어도 하나의 이미지가 표시되도록 상기 디스플레이를 제어하고,
    상기 부가 컨텐트는 상기 적어도 하나의 이미지가 재생되는 시점에 상기 적어도 하나의 이미지와 동기화되어 재생되고,
    상기 특성 정보는 상기 적어도 하나의 이미지를 구성하는 색상, 엣지(edge), 폴리건(polygon), 채도(saturation), 명도(brightness), 색온도, 블러(blur), 선명도(sharpness) 및 명도비(contrast) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 부가 컨텐트는,
    상기 사용자의 반응을 가이드하기 위한 음향, 음성, 이미지 및 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 추출된 특성 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 이미지에 포함된 객체를 인식하고,
    상기 적어도 하나의 이미지에서 상기 인식된 객체의 위치 정보 및 상기 적어도 하나의 이미지 간의 객체의 변화 정보를 획득하며,
    상기 획득된 객체의 위치 정보 및 상기 획득된 객체의 변화 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  15. 제 12항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 추출된 특성 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하고,
    반응 정보 데이터베이스로부터 상기 결정된 장면 카테고리에 대응되는 반응 정보를 획득하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리는,
    상기 적어도 하나의 이미지에 포함된 객체의 종류 및 상기 객체가 수행하는 액티비티의 종류 중 적어도 하나에 따라 분류되는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  17. ◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 15항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 컨텐트의 장르에 관한 정보를 획득하고,
    상기 기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 추출된 특성 정보 및 상기 컨텐트의 장르에 관한 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지의 장면 카테고리를 결정하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  18. 제 15항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    사용자의 성별, 나이 및 선호도 중 적어도 하나를 포함하는 프로파일 정보를 획득하고,
    상기 결정된 장면 카테고리 및 상기 프로파일 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 획득하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  19. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    기 생성된 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 추출된 특성 정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 결정하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  20. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 컨텐트와 동기화되어 재생되는 상기 부가 컨텐트에 대한 사용자의 피드백 정보를 획득하고,
    상기 획득된 피드백 정보를 기초로, 기 저장된 복수의 반응 정보 각각의 가중치를 결정하며,
    상기 결정된 가중치에 기초하여, 상기 복수의 반응 정보 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트 하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  21. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 적어도 하나의 이미지에 대해 선택된 반응 정보의 히스토리 정보를 획득하고,
    상기 히스토리 정보를 기초로, 기 저장된 복수의 반응 정보 각각의 가중치를 결정하며,
    상기 결정된 가중치에 기초하여, 상기 복수의 반응 정보 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보를 업데이트 하고,
    상기 복수의 반응 정보의 가중치는, 이전에 선택된 횟수가 많을수록 낮 게 설정되는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  22. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 적어도 하나의 이미지에 대응되는 반응 정보가 음성 데이터인 경우, 복수의 음성 모델을 포함한 음성 데이터베이스에서, 상기 반응 정보에 대응되는 음성 모델을 선택하고,
    상기 선택된 음성 모델이 적용된 부가 컨텐트를 상기 적어도 하나의 이미지와 동기화하여 재생하는, 컨텐트를 제공하는 단말기.
  23. ◈청구항 23은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 1항 내지 제 11항 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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