KR102519686B1 - 컨텐트를 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

컨텐트를 제공하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102519686B1
KR102519686B1 KR1020160059776A KR20160059776A KR102519686B1 KR 102519686 B1 KR102519686 B1 KR 102519686B1 KR 1020160059776 A KR1020160059776 A KR 1020160059776A KR 20160059776 A KR20160059776 A KR 20160059776A KR 102519686 B1 KR102519686 B1 KR 102519686B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
electronic device
user
content
users
information
Prior art date
Application number
KR1020160059776A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20160144305A (ko
Inventor
웬보 장
얀리 리
차오 얀
준준 숑
지우슈엔 리
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to US15/176,763 priority Critical patent/US10937064B2/en
Priority to PCT/KR2016/006074 priority patent/WO2016200150A1/en
Publication of KR20160144305A publication Critical patent/KR20160144305A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102519686B1 publication Critical patent/KR102519686B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/251—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44204—Monitoring of content usage, e.g. the number of times a movie has been viewed, copied or the amount which has been watched
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/4508—Management of client data or end-user data
    • H04N21/4532—Management of client data or end-user data involving end-user characteristics, e.g. viewer profile, preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/475—End-user interface for inputting end-user data, e.g. personal identification number [PIN], preference data
    • H04N21/4755—End-user interface for inputting end-user data, e.g. personal identification number [PIN], preference data for defining user preferences, e.g. favourite actors or genre

Abstract

일 실시예에 의하여, 컨텐트를 제공하는 방법을 제시하며, 본 방법은 컨텐트를 제공하는 전자장치의 사용자를 촬영한 영상으로부터 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계, 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득하는 단계 및 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여, 사용자에게 추천할 컨텐트를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

컨텐트를 제공하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING CONTENT}
다양한 실시예들은 컨텐트를 제공하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 사용자의 프로파일 정보 및 디바이스의 컨텍스트 정보를 이용하여 컨텐트를 생성하고, 컨텐트를 제공하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
디지털 시대에 맞추어 다양한 컨텐트가 증가하고 있다. 이에 따라, 사용자의 관심도가 높은 컨텐트를 추천하여 주는 시스템들이 증가하고 있다. 예를 들어, 컨텐트 추천 시스템은 카메라를 통한 사용자의 정보를 수집하고, 수집된 정보를 기반으로 사용자에게 컨텐트를 추천할 수 있다. 여기서, 사용자의 정보는 성별, 나이, 사용자의 의상 색깔 및 스타일과 사용자의 얼굴 표정 등과 같은 피상적 정보를 포함할 수 있다.
그러나, 사용자의 정보와 추천 상품의 매칭이 적절한지를 판단하는 것은 어려운 일이다. 예를 들어, 추천 사용자가 젊은 여성이라고 감지된 경우, 컨텐트 추천 시스템은 그 사용자는 화장품에 관심이 있다고 판단하지만, 시스템은 어떤 브랜드 혹은 타입의 화장품을 추천되어야 하는지 판단할 수 없다. 사용자 특징과 추천된 컨텐트 사이의 모든 매치율들이 낮다면, 추천의 효과는 적어진다. 따라서, 보다 구체적인 컨텐트를 추천할 수 있는 시스템에 대한 필요성이 증가하였다.
다양한 실시예들은, 사용자의 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자 맞춤형 컨텐트를 생성하고, 제공하는 방법 및 장치를 제공함에 목적이 있다.
일 실시예에 의하여, 컨텐트를 제공하는 방법을 제시하며, 본 방법은 컨텐트를 제공하는 전자장치의 사용자를 촬영한 영상으로부터 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계, 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득하는 단계 및 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여, 사용자에게 추천할 컨텐트를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 컨텐트를 제공하는 단계는, 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여 사용자에게 추천할 광고요소를 결정하는 단계, 및 결정된 광고요소를 이용하여, 사용자에게 추천할 컨텐트를 생성하는 단계,를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 광고요소는 용자에게 추천할 상품, 컨텐트 배경화면, 컨텐트 배경음악, 컨텐트 등장인물 및 컨텐트 스토리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 광고요소를 결정하는 단계는, 사용자 프로파일 정보, 컨텍스트 정보 및 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보의 조합 중 어느 하나에 기초하여 광고요소를 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 사용자 프로파일 정보는, 사용자의 성별, 나이, 인종, 피부상태, 건강상태, 메이크업 스타일, 액세서리 스타일, 의상 스타일, 선호 브랜드, 성격, 구매력 및 사용자 생체정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계는 사용자의 실루엣에 따라 사용자를 촬영한 영상을 복수의 영역으로 구획하는 단계, 및 구획된 복수의 영역으로부터 사용자의 실루엣에 따른 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계, 를 포함할 수 있다.
또한, 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계는, 전자장치의 복수의 사용자를 촬영하는 단계, 복수의 사용자 사이의 거리에 기초하여 복수의 사용자를 복수의 그룹으로 분류하는 단계, 및 복수의 그룹 각각에 대응되는 그룹 프로파일 정보를 획득하는 단계를 포함하고, 컨텐트를 제공하는 단계는, 그룹 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여, 복수의 그룹 각각에 대응되는 그룹 컨텐트를 제공할 수 있다.
또한, 컨텍스트 정보는, 전자장치의 위치 정보, 시간 정보, 날씨 정보, 연휴 정보, 현재 핫-이슈 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 컨텍스트 정보를 획득하는 단계는 서버 또는 미리 설정된 다른 장치로부터 컨텍스트 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있고, 미리 설정된 다른 장치는 전자장치로부터 소정의 거리 이내에 위치할 수 있다.
또한, 사용자의 시선 위치에 대응되는 전자장치의 화면 영역에 생성된 컨텐트를 디스플레이 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 디스플레이 하는 단계는 사용자의 시선 위치를 추적하는 단계 및 추적된 시선 위치에 대응되는 화면 영역에 컨텐트를 적응적으로 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 컨텐트를 적응적으로 디스플레이하는 단계는 화면 영역의 색상, 위치, 모양 및 크기 중 어느 하나를 변경하여 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
또한, 복수의 그룹의 구성원들의 시선 위치의 평균값으로부터 그룹 시선 위치를 결정하는 단계, 그룹 시선 위치에 대응되는 디스플레이 화면 영역을 결정하는 단계, 및 디스플레이 화면 영역에 그룹 컨텐트를 디스플레이 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 컨텐트를 생성하는 단계는, 광고 요소를 이용하여 복수의 컨텐트를 생성하는 단계 및 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 복수의 컨텐트의 우선순위를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 컨텐트를 제공하는 전자장치는 컴퓨터 실행가능 명령어(computer executable instructions)를 저장하는 메모리; 및 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행함으로써, 컨텐트를 제공하는 전자장치의 사용자를 촬영한 영상으로부터 사용자 프로파일 정보를 획득하고, 상기 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득하여, 상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여, 상기 사용자에게 추천할 컨텐트를 생성하는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 본 명세서에 제시된 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자별 컨텐트를 제공하고 디스플레이하는 전자장치를 전반적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자장치가 컨텐트를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보로 사용자 맞춤형 컨텐트를 생성하는 흐름을 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 사용자의 실루엣에 따라 사용자 프로파일 정보를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5a 및 5b는 일 실시예에 따른 사용자의 실루엣에 따라 사용자 프로파일 정보를 획득하고, 사용자 프로파일 정보로부터 광고 요소를 결정하는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 사용자 프로파일 정보로부터 상품을 추천하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 컨텍스트 정보로부터 상품을 추천하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 복수의 사용자를 복수의 그룹으로 분류한 후 그룹 컨텐트를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9a 및 9b는 일 실시예에 따른 복수의 사용자를 그룹으로 분류하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 사용자의 시선 위치에 따라 디스플레이 화면에 컨텐트를 적응적으로 디스플레이하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 사용자의 시선위치에 대응되는 디스플레이 화면을 결정하는 것을 나타내는 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른, 원통형 디스플레이 장치에서 복수의 사용자에게 맞춤형 컨텐트를 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 통로에 설치된 디스플레이 장치에서 복수의 사용자에게 컨텐트를 적응적으로 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 각 그룹에 대응되는 컨텐트를 디스플레이하는 전자장치를 나타내는 도면이다.
도 15는 일 실시예에 의하여, 전자장치가 그룹 프로파일 데이터에 기초하여 그룹 컨텐트를 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
도 16 및 도 17은 일 실시예에 따른 전자장치의 구성을 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 개시의 실시예를 상세히 설명한다.
본 개시에서 사용되는 용어는, 본 개시에서 언급되는 기능을 고려하여 현재 사용되는 일반적인 용어로 기재되었으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 다양한 다른 용어를 의미할 수 있다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 용어의 명칭만으로 해석되어서는 안되며, 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 이 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 이 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용된다.
또한, 본 개시에서 사용된 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것이며, 본 개시를 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수를 뜻하지 않는 한, 복수의 의미를 포함한다. 또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서, 특히, 특허 청구 범위에서에서 사용된 “상기” 및 이와 유사한 지시어는 단수 및 복수 모두를 지시하는 것일 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 방법을 설명하는 단계들의 순서를 명백하게 지정하는 기재가 없다면, 기재된 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 기재된 단계들의 기재 순서에 따라 본 개시가 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에서 다양한 곳에 등장하는 "일부 실시예에서" 또는 "일 실시예에서" 등의 어구는 반드시 모두 동일한 실시예를 가리키는 것은 아니다.
본 개시의 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자별 컨텐트를 생성하고 디스플레이하는 전자장치를 전반적으로 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 전자장치(100)는 전자장치(100)의 사용자에 따라서 컨텐트를 생성하고 디스플레이 할 수 있다.
일 실시예에 의하여 도시된 도 1의 <a>를 살펴보면, 전자장치(100)는 여자 사용자를 촬영할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 도 1의 <b>와 같이 남자 사용자를 촬영할 수 있다.
전자장치(100)는 촬영된 사용자 영상으로부터 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 복수의 사용자를 촬영할 수 있으며, 복수의 사용자의 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
또한, 전자장치(100)는 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 전자장치(100)의 주변 환경의 날씨 또는 위치 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 사용자의 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여 사용자에게 추천할 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 생성된 컨텐트를 디스플레이할 수 있다.
도 1의 <a>를 살펴보면, 전자장치(100)는 사용자를 촬영한 영상으로부터 사용자의 성별, 액세서리 타입, 피부 타입, 인종, 옷 스타일 등의 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 <a>에서 촬영된 영상으로부터 여자인 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 취향을 고려하여 사용자에게 추천할 물품에 관한 광고를 생성하여 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 화장품에 관련된 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
또한, 전자장치(100)는 <b>에서 촬영된 영상으로부터 남자인 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 취향을 고려하여 사용자에게 추천할 물품에 관한 광고를 생성하여 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 자동차 광고에 관련된 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자장치가 컨텐트를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S210에서, 전자장치(100)는 컨텐트를 제공하는 전자장치의 사용자를 촬영한 영상으로부터 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
사용자 프로파일 정보는 사용자를 촬영한 영상으로부터 획득될 수 있다. 전자장치(100)는 카메라를 이용하여 사용자를 촬영할 수 있다. 전자장치(100)는 획득한 사용자 프로파일 정보를 전자장치(100)에 저장할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자를 촬영하기 전에, 사용자의 위치를 센서를 통해 감지할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 감지된 사용자에게 카메라 초점을 맞추기 위하여 카메라의 회전 및 각도 등을 제어할 수 있다.
사용자 프로파일 정보는 사용자에 관련된 전반적인 정보를 의미할 수 있다. 사용자 프로파일 정보는 사용자의 성별, 나이, 인종, 피부상태, 건강상태, 메이크업 스타일, 액세서리 스타일, 의상 스타일, 선호 브랜드, 성격, 구매력 및 사용자 생체정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이에 제한되지 않는다.
단계 S220에서, 전자장치(100)는 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 전자장치(100)의 센서, 카메라 등을 이용하여 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 네트워크를 통하여 전자장치(100)의 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 서버로부터 전자장치(100)의 컨텍스트 정보를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 미리 설정된 권한을 보유한 다른 장치로부터 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 다른 장치는 전자장치(100)로부터 소정의 거리 내에 위치 할 수 있다. 이에 제한되지 않는다.
컨텍스트 정보는 전자장치(100)의 위치 정보, 시간 정보, 날씨 정보, 연휴 정보, 현재 핫-이슈 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이에 제한되지 않는다.
전자장치(100)는 컨텍스트 정보를 전자장치(100)에 저장할 수 있다. 전자장치(100)는 실시간으로 컨텍스트 정보를 업데이트 할 수 있다.
단계 S230에서, 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여, 사용자에게 추천할 컨텐트를 제공할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보를 모두 이용하여 생성된 사용자 맞춤형 컨텐트를 제공할 수 있다.
전자장치(100)는 미리 결정된 광고 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 미리 만들어진 배경음악, 컨텐트 스토리, 컨텐트 등장인물 등을 포함할 수 있다. 전자장치(100)는 미리 결정된 광고 요소의 조합을 통해 컨텐트를 생성할 수 있다.
예를 들어, 전자장치(100)는 비오는 날에 다수의 액세서리를 착용한 여자 사용자의 프로파일을 획득하는 경우, 여자 사용자의 취향을 고려하여 우산을 추천해줄 수 있다. 다음으로, 전자장치(100)는 우산을 쓴 여자 연예인이 등장하는 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 컨텐트를 디스플레이 함으로써, 사용자에게 우산에 대한 광고를 보여줄 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 복수의 컨텐트를 사용자에게 추천해줄 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 우산과 자동차를 동시에 추천할 수 있다. 전자장치(100)는 비오는 날 자동차에서 내린 여자 연예인이 우산을 펼치는 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 컨텐트를 디스플레이 함으로써, 사용자에게 우산 및 자동차에 대한 광고를 한번에 보여줄 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보로 사용자 맞춤형 컨텐트를 생성하는 흐름을 나타내는 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보를 기초로 하여 광고 요소를 결정할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 결정된 광고 요소로부터 사용자 맞춤형 컨텐트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 광고 요소는 사용자에게 추천할 상품, 사용자에게 추천할 서비스, 컨텐트를 이루는 배경화면, 컨텐트 배경음악, 컨텐트 등장인물 및 컨텐트 스토리 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 의하여, 광고요소는 미리 결정된 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 전자장치(100)의 메모리 내에 미리 결정된 컨텐트 배경음악 및 스토리를 포함할 수 있다.
전자장치(100)는 결정된 적어도 하나의 광고 요소를 통합함으로써, 컨텐트를 생성할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 적어도 하나의 광고 요소를 미리 제작된 컨텐트에 추가함으로써 새로운 컨텐트를 생성할 수도 있다.
추천 상품 및 추천 서비스는 사용자의 프로파일 정보로부터 결정될 수 있다. 전자장치(100)는 적어도 하나 이상의 추천 상품 또는 추천 서비스를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 복수의 추천 상품을 1차적으로 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 일차적으로 결정된 복수의 추천 상품들 중 연관성이 있는 상품들을 2차적으로 결정할 수 있다.
사용자 프로파일 정보는 사용자 개인의 프로파일 정보와 그룹 파일 정보로 구성될 수 있다. 개인의 프로파일 정보는 각각의 사용자의 개인 특성들을 분석함으로써 얻어진 정보를 포함할 수 있다. 또한, 그룹 프로파일 정보는 다수 사용자들 사이의 관계를 기반으로 하여 얻어진 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 사용자 프로파일 정보는 사용자의 외모 특성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 정보는 사용자의 외양적인 특징으로부터 사용자의 성별, 나이, 인종, 의상 스타일, 메이크업 스타일, 건강 상태, 자세 등의 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 의하여, 성별, 나이, 인종, 메이크업 스타일은 사용자의 얼굴의 특성으로부터 얻어질 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하여 사용자의 건강 상태는 사용자의 얼굴의 특성 및 자세 특성으로부터 얻어질 수 있다.
일 실시예에 의하여, 사용자의 얼굴 표정 및 신체 활동을 분석함으로써, 사용자의 감정상태에 관한 사용자 프로파일을 획득할 수 있다. 사용자의 감정 상태에 대한 사용자 프로파일은 행복, 슬픔, 분노 등을 포함할 수 있다. 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 의하여, 사용자 프로파일 정보는 사용자의 성격을 포함할 수 있다. 일 실시예에 의하여 사용자의 성격은 성실성, 감정적 안정성, 외향성, 경험의 개방성, 상냥함, 배려성, 자부심 및 외로움 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예예 의하여, 전자장치(100)는 광고 요소들 사이의 매핑 관계에 기초하여 새로운 광고 요소를 결정하거나, 최종 광고 요소를 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 추천 상품, 추천 서비스, 컨텐트 배경음악, 컨텐트 배경화면, 컨텐트 스토리, 컨텐트 등장인물 중 적어도 둘 사이의 매핑 관계에 따라서 광고 요소를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 광고 요소들 사이의 매핑관계를 통계적 데이터에 기초하여 결정할 수 있다. 통계적 데이터는 미리 결정된 단계로 수량화 될 수 있고, 정규화될 수 있다. 통계적 데이터는 온라인 쇼핑몰의 데이터를 통해 획득될 수 있다. 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 통계적 데이터는 온라인 쇼핑 사이트 상의 특정 상품의 페이지 클릭 횟수, 구매자의 수, 구매자의 정보, 검색횟수 및 비슷한 상품 사이의 관계를 통해 획득될 수 있다.
전자장치(100)는 광고 요소들 사이의 매핑 관계를 구체적으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 제 1추천 상품이 옷인 경우, 옷의 색상, 사이즈, 가격, 브랜드를 참고하여, 제 2추천 상품으로서 신발을 선택할 수 있다. 전자장치(100)는 제 2추천상품으로서의 신발을 선택하기 위하여, 제 1추천 상품의 옷과 매핑관계에 있는 신발들을 고려할 수 있다. 제 1추천 상품은 사용자의 프로파일 데이터 및 컨텍스트 정보에 의하여 결정될 수 있다. 전자장치(100)는 결정된 제 1추천 상품 및 제 2추천 상품을 고려하여, 새로운 광고 요소를 추가적으로 결정할 수 도 있다.
일 실시예예 의하여, 전자장치(100)는 아래 수학식 1에 기초하여 추천 상품으로부터 새로운 상품을 결정할 수 있다.
Figure 112016046709546-pat00001
여기서
Figure 112016046709546-pat00002
와
Figure 112016046709546-pat00003
는 광고 요소를 의미할 수 있으며,
Figure 112016046709546-pat00004
는 추천 상품을 의미할 수 있다.
Figure 112016046709546-pat00005
는 가중치 요소를 의미할 수 있다. 전자장치(100)는 미리 결정된 광고 요소들로부터 새로운 광고 요소인 추천 상품을 결정할 수 있다. 전자장치(100)가 광고 요소들로부터 새로운 상품을 추천하는 방식은 이에 제한되지 않는다.
도 4는 일 실시예에 따른 사용자의 실루엣에 따라 사용자 프로파일 정보를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S410에서, 전자장치(100)는 사용자의 실루엣에 따라 사용자를 촬영한 영상을 복수의 영역으로 구획할 수 있다.
전자장치(100)는 카메라 모듈을 통해 사용자의 실루엣을 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 실루엣을 인식할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 신체 부위에 따라서 사용자의 실루엣을 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 사용자의 머리, 팔, 몸통, 다리, 목, 발 등을 부분적으로 인식할 수 있다. 전자장치(100)는 인식된 사용자의 신체부위에 따라서 영상을 부분 영역으로 구획할 수 있다.
단계 S420에서, 전자장치(100)는 구획된 복수의 영역으로부터 사용자의 실루엣 따른 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 신체부위에 따라서 나뉘어진 복수의 영역으로부터 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 사용자의 팔을 인식하고, 팔에 있는 액세서리를 사용자 프로파일 정보로 획득할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 사용자의 액세서리의 브랜드, 색상, 크기, 개수 등을 인식함으로써 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 복수의 영역으로부터 복수의 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 또한, 일 실시예에 의하여 전자장치(100)는 하나의 영역으로부터 적어도 하나의 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
단계 S430에서는, 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보로부터 광고 요소를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 하나의 사용자 프로파일 정보로부터 복수의 광고 요소를 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 복수의 사용자 프로파일 정보로부터 복수의 광고요소를 결정할 수 있다
광고 요소는 사용자에게 추천할 상품 및 서비스, 배경화면, 배경음악, 등장인물 및 컨텐트 스토리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 5a 및 5b는 일 실시예에 따른 사용자의 실루엣에 따라 사용자 프로파일 정보를 획득하고, 사용자 프로파일 정보로부터 광고 요소를 결정하는 도면이다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 전자장치(100)는 사용자의 신체부위에 따른 실루엣을 인식할 수 있다. 전자장치(100)는 인식된 실루엣에 따라 사용자를 촬영한 영상을 부분영역으로 구획할 수 있다. 예를 들면, 전자장치(100)는 사용자의 영상을 얼굴 이미지, 팔다리 이미지 및 신체 이미지로 분류할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 사용자의 신체 부위에 따라 분류된 이미지에 기초하여 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 얼굴 이미지로부터 메이크업 스타일을 기준으로 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 사용자의 팔다리, 이미지 또는 신체 이미지의 의복을 의복 스타일을 기준으로 분석함으로써, 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
보다 구체적으로, 도 5a에 도시된 바에 따라, 전자장치(100)는 사용자의 머리카락 이미지, 얼굴 이미지, 왼팔 이미지, 가방 이미지, 왼다리 이미지, 스커트 이미지, 왼쪽 신발 이미지, 오른쪽 신발 이미지, 오른다리 이미지, 코트 이미지, 오른팔 이미지 및 안경 이미지 등으로 분류할 수 있다. 이에 제한되지 않는다.
전자장치(100)는 분류된 사용자의 이미지를 통해 사용자의 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 사용자의 얼굴 이미지를 분석함으로써, 성별, 나이, 인종, 표현, 피부 상태, 생김새 등과 같은 사용자의 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하여 전자장치(100)는 사용자의 왼팔 이미지, 오른팔 이미지, 왼다리 이미지 및 오른다리 이미지를 분석함으로써 사용자의 힘이나, 건강 상태, 신체 사이즈 등의 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
또한, 일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 가방 이미지, 안경 이미지, 왼쪽 신발 이미지, 오른쪽 신발 이미지, 스커트 이미지 및 코드 이미지를 분석함으로써 사용자의 선호 브랜드, 가격 및 적합한 상품 특성 정보 등의 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 이에 제한되지 않는다.
또한, 전자장치(100)는 사용자가 착용하고 있는 상품 이미지를 통해, 사용자의 구매력에 대한 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 구매력에 대한 프로파일 정보는 상품의 브랜드 정보를 통해 획득할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 안경 이미지를 분석함으로써 사용자의 가장 좋아하는 안경의 기능, 안경의 브랜드, 안경 디자인, 안경 사이즈 등의 정보를 얻을 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 사용자의 얼굴 이미지에 나타난 표정, 사용자의 몸 이미지에 나타난 몸짓을 분석함으로써 사용자의 성격에 대한 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
또한, 전자장치(100)는 사용자의 프로파일 정보를 수량화시킬 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 수량화된 사용자의 프로파일 정보를 통해 광고 요소를 결정할 수 있다.
도 5b에 따르면, 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보로부터 광고 요소를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 적어도 하나 이상의 사용자 프로파일 정보로부터 사용자에게 추천할 상품 또는 서비스를 우선적으로 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자에게 추천할 상품 또는 서비스가 결정되는 경우, 상품 또는 서비스를 포함하는 컨텐트를 생성하기 위하여 다른 광고 요소를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보 및 이미 결정된 상품 또는 서비스를 고려하여 다른 광고요소를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 고급의 남색 양복과 검정 구두를 입고 있는 40-50대로 추정되는 남성의 사용자 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 사용의 얼굴 특성 분석으로부터 성실성, 자존감, 강한 정서적 안정성, 내향적이고 강한 구매력을 가지는 것을 파악할 수 있다. 전자장치(100)는, 사용자에게 검정 비즈니스 자동차, 고급 검정 폴로 셔츠 및 특정 브랜드인 고급 시계가 그에게 추천할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 추천 상품 및 사용자 프로파일을 고려하여 클래식 음악, 고급 주택 장면, 사무실 빌딩의 근무 장면, 도시 교통 상태 등의 다른 광고 요소를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 결정된 광고 요소들을 융합함으로써 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 적어도 하나의 광고 요소들을 미리 결정된 기준에 따라 융합할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 40-50대의 남자가 고급 파란 폴로 셔츠와 고급 시계를 입고, 사무실 빌딩으로 가는 검정 비즈니스 자동차를 운전하는 컨텐트를 생성할 수 있다.
또한, 전자장치(100)는 추가적인 컨텐트를 생성하여 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 사용자가 전자장치(100)를 통해 인식되는 시간이 길어지면, 그에 따라 추가적인 컨텐트를 생성하여 디스플레이 할 수 있다.
다른 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보로부터 10대 여자아이의 성향을 획득하는 경우, 10 대 여자아이에 맞춰진 컨텐트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 10대 여자아이의 성향에 맞추어, 10대가 선호하는 브랜드의 신발, 소풍가는 스토리, 최신 유행가요 등의 광고 요소들을 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 결정된 광고 요소를 융합함으로써 컨텐트를 생성할 수 있다.
또한, 전자장치(100)는 광고 요소를 이용하여 복수의 컨텐트를 생성하할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여 복수의 컨텐트의 우선순위를 결정할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 사용자 프로파일 정보로부터 상품을 추천하는 과정을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 의하여, 사용자 프로파일 정보는, 사용자의 성별, 머리모양, 나이, 인종, 피부상태, 건강상태, 메이크업 스타일, 액세서리 스타일, 의상 스타일, 선호 브랜드, 성격, 구매력, 사회적 관계, 친화력, 개방성 및 사용자 생체정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 사용자의 성격을 미리 결정된 기준에 의하여 수향화할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 수량화된 성격 지표에 기초하여 상품을 추천할 수 있다. 일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 성격 지표를 -3에서부터 +3까지의 일곱개의 단계로 수량화 할 수 있다. 여기서 -3은 가장 저조한 매칭, +3은 가장 좋은 매칭을 의미할 수 있다
예를 들어, 성격 중 일부 지표인 사용자 개방성 정도에 대한 지표가 +3일 때, 전자장치(100)는 현재 사용자의 의류로부터 다른 스타일과 색을 가진 옷과 같은 몇몇 새로운 상품들을 추천할 수 있다. 반면에, 사용자 경험의 개방성 정도에 대한 지표가 -3일 때, 전자장치(100)는 현재 사용자의 스타일과 비슷한 스타일의 옷이나 액세서리를 추천할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 영상으로부터 사용자의 프로파일을 미리 결정된 방식에 의하여 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 인공적으로 수량화된 성격 지표를 미리 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 다수의 사용자들의 이미지들로부터 사용자 특성을 추출할 수 있다. 전자장치(100)는 반복된 사용자 특성의 추출 데이터를 기초로 수량화된 성격 지표를 생성할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 다수의 사용자 특성의 추출 데이터 및 심리학적 분석을 토대로 사용자의 성격을 일곱단계로 수량화할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 외향성을 기준으로 하면, 사용자의 프로파일 중 사용자의 외향성 정도는 -3, -2, -1, 0, 1, 2 및 3의 일곱 단계로 수량화될 수 있다. 여기서 -3은 외향성의 가장 낮은 단계를 나타내고 +3은 외향성의 가장 높은 단계를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 영상 속의 사용자가 색상이 다채로운 옷을 입는다면, 사용자의 외향성 정도는 +2 또는 +3으로 수량화시킬 수 있다.
사용자 프로파일 정보는 사용자의 구매력 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 의하여, 구매력 정보는 사용자가 상품 또는 서비스를 구매할 수 있는 지의 지표로서 사용될 수 있다. 일 실시예에 의하여, 구매력 정보는 사용자의 신발, 옷 및 액세서리의 가격 정보를 통해 획득될 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 촬영 영상으로부터 사용자의 옷, 신발 및 액세서리의 특징들을 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 획득한 상품의 브랜드 정보 또는 가격 정보를 얻기 위해 데이터베이스를 검색할 수 있다. 또는, 전자장치(100)는 사용자의 상품과 유사한 상품들의 가격 정보 및 브랜드 정보를 이용하여 사용자의 구매력을 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 사용자 영상으로부터 사용자의 시계 정보를 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 시계의 특징들을 추출할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 시계 특징으로부터 시계의 브랜드 정보 및 가격 정보를 데이터베이스로부터 검색할 수 있다. 또는, 전자장치(100)는 시계의 브랜드 정보 및 가격 정보를 인터넷을 통해 획득할 수 있다. 또는, 전자장치(100)는 비슷한 디자인의 시계 또는 같은 브랜드 내에서 시계의 가격 정보, 디자인 정보 등을 파악할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 구매력을 수량화시킬 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 사용자의 구매력을 일곱단계로 수량화할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 사용자의 시계의 가격이 데이터베이스 내 모든 시계 들 중 가격이 상위 10%라면, 사용자의 구매력을 최고수준으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 수량화된 사용자의 프로파일 정보에 기초하여 상품을 추천할 수 있다.
전자장치는 인식된 사용자가 독신의 여성(601)으로 판단되는 경우, 독신의 여성(601)의 구매력, 취향, 성격 등을 기초로 상품(602)을 추천할 수 있다. 전자자치(100)는 예를 들어, 최신 유행 액세서리, 모자, 구두, 가방 등의 상품(602)을 추천할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자가 젊은 커플 중 여성(605)으로 인식되는 경우, 여성(605)의 사회적 관계, 성향, 표정, 취향 등을 기초로 상품(606)을 추천할 수 있다. 전자장치(100)는 예를 들어, 웨딩 드레스와 같은 상품(606)을 사용자(605)에게 추천할 상품으로 결정할 수 있다.
일 실시예예 의하여, 전자장치(100)는 아래 수학식 2에 기초하여 사용자 프로파일로부터 상품을 추천할 수 있다.
Figure 112016046709546-pat00006
여기서
Figure 112016046709546-pat00007
는 광고 요소를 의미할 수 있으며,
Figure 112016046709546-pat00008
는 추천 상품을 의미할 수 있다. 또한,
Figure 112016046709546-pat00009
는 사용자 프로파일 정보를 의미할 수 있다.
Figure 112016046709546-pat00010
는 가중치 요소를 의미할 수 있다. 전자장치(100)가 사용자 프로파일로부터 상품을 추천하는 방식은 이에 제한되지 않는다.
도 7은 일 실시예에 따른 컨텍스트 정보로부터 상품을 추천하는 과정을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 의하여, 컨텍스트 정보는 전자장치(100)의 위치 정보, 시간 정보, 날씨 정보, 연휴 정보, 현재 핫-이슈 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
시간 정보는 현재 데이터 시간, 날씨 상황, 연휴 정보, 현재 핫이슈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
공간 정보는 공개 위치 장소 및/혹은 공항, 대기실, 상업 중심지 등을 포함할 수 있다.
전자장치(100)는 컨텍스트 정보를 서버 또는 미리 설정된 다른 장치로부터 컨텐스트 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 다른 장치는 전자장치로부터 소정의 거리 이내에 위치할 수 있다.
전자장치(100)는 컨텍스트 정보를 네트워크를 통해 수신할 수 있다. 전자장치(100)는 실시간으로 컨텍스트 정보를 업데이트 할 수 있다.
전자장치(100)는 컨텍스트 정보를 기초로 상품을 추천할 수 있다. 따라서, 전자장치(100)는 현재의 시간 및 공간에 적절한 컨텐트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 컨텍스트 정보로부터 현재 날씨 정보를 획득할 수 있다. 현재 날씨가 눈이 오는 상황(801)인 경우, 전자장치(100)는 사용자에게 추천 상품(802)으로서 다운 자켓을 추천할 수 있다. 또는, 전자장치(100)는 방한용품에 관련된 상품을 추천 상품(802)으로서 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 컨텍스트 정보로부터 현재 장소가 공항 임을 인식할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자에게 추천 서비스(806)로서, 여행에 관련된 서비스를 추천할 수 있다. 또는, 전자장치(100)는 여행 가방, 기내 물품 등의 여행관련 상품을 추천할 수 있다. 일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 복수의 상품 또는 서비스를 사용자에게 추천할 수 있다.
일 실시예예 의하여, 전자장치(100)는 아래 수학식 3에 기초하여 컨텍스트 정보로부터 상품을 추천할 수 있다.
Figure 112016046709546-pat00011
여기서
Figure 112016046709546-pat00012
는 광고 요소를 의미할 수 있으며,
Figure 112016046709546-pat00013
는 추천 상품을 의미할 수 있다. 또한,
Figure 112016046709546-pat00014
는 컨텍스트 정보를 의미할 수 있다.
Figure 112016046709546-pat00015
는 가중치 요소를 의미할 수 있다. 전자장치(100)가 컨텍스트 정보로부터 상품을 추천하는 방식은 이에 제한되지 않는다.
도 8은 일 실시예에 따른 복수의 사용자를 복수의 그룹으로 분류한 후 그룹 컨텐트를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S810에서, 전자장치(100)는 전자장치의 복수의 사용자를 촬영할 수 있다.
전자장치(100)는 적어도 하나 이상의 카메라 모듈을 이용하여 복수의 사용자를 감지할 수 있다. 전자장치(100)는 복수의 사용자가 촬영된 영상을 통해 복수의 사용자의 이미지를 획득할 수 있다.
단계 S820에서, 전자장치(100)는 복수의 사용자 사이의 거리에 기초하여 복수의 사용자를 복수의 그룹으로 분류할 수 있다.
전자장치(100)는 복수의 사용자 사이의 거리가 미리 결정된 거리보다 작은 경우, 복수의 사용자가 서로 아는 사이라고 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 두 명의 사용자를 인식할 수 있다. 전자장치(100)는 두 명의 사용자가 서로 팔짱을 끼거나 손을 잡고 있는 경우, 연인, 친구 또는 가족 관계라고 판단할 수 있다. 전자장치(100)는 복수의 사용자의 거리를 통해 복수의 사용자의 사회적 관계를 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 복수의 사용자 사이의 사회적 관계에 기초하여, 복수의 사용자를 적어도 하나의 그룹으로 그룹화할 수 있다.
다른 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 복수의 사용자의 옷차림, 표정, 접촉여부 등을 통하여 복수의 사용자의 사회적 관계를 결정할 수 있다.
단계 S830에서, 전자장치(100)는 복수의 그룹 각각에 대응되는 그룹 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 복수의 그룹의 사회적 관계로부터 그룹 프로파일 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 두 명의 사용자로 구성된 그룹의 사회적 관계를 부부 또는 연인으로 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 부부 또는 연인 사이에 기초하여 복수의 사용자의 표정, 옷차림, 신체적 접촉 등을 분석하여 그룹 프로파일 정보를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 복수의 그룹의 그룹 프로파일 정보를 각각 획득할 수 있다.
단계 S840에서, 전자장치(100)는 그룹 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여 복수의 그룹 각각에 대응되는 그룹 컨텐트를 생성할 수 있다.
전자장치(100)는 공통된 컨텍스트 정보에 기초하여 복수의 그룹 각각에 대응되는 그룹 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 실시간으로 복수의 그룹 컨텐트를 생성할 수 있다.
예를 들어, 전자장치(100)는 비가 오는 날의 컨텍스트 정보에 기초하여, 복수의 그룹 각각에 대응되는 광고 요소를 결정할 수 있다.
단계 S850에서, 전자장치(100)는 디스플레이 화면 영역에 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 그룹의 위치와 대응되는 화면 영역 상에 생성된 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다. 전자장치(100)는 하나의 화면 내에 복수의 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다. 전자장치(100)는 그룹의 위치 변화에 따라 적응적으로 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
도 9a 및 9b는 일 실시예에 따른 복수의 사용자를 그룹으로 분류하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 9a에서 보여지다시피, 전자장치(100)는 복수의 사용자를 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 복수의 사용자 사이의 거리에 기초하여 복수의 사용자를 그룹화할 수 있다.
예를 들어, 전자장치(100)는 A 내지 F의 6명의 사용자를 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 A 내지 F사이의 거리를 측정할 수 있다. 전자장치(100)는 측정한 A 내지 F사이의 거리를 서로 비교할 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 A와 B사이의 거리인 d1과 B와 C사이의 거리인 d2를 비교할 수 있다. 전자장치(100)는 d2가 d1보다 큰 경우, B와 C가 그룹이 아니라고 판단할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 d1이 미리 결정된 기준의 거리보다 작은 경우, A와 B가 일행이라고 판단할 수 있다. 전자장치(100)는 A와 B를 그룹화 할 수 있다. 마찬가지로, 전자장치(100)는 C 내지 F사이의 거리를 통해 C 내지 F를 그룹화할 수 있다.
도 9b에 도시된 바와 같이, 전자장치(100)는 사용자 A와 B를 그룹 1로 그룹화할 수 있으며, 사용자 C 내지 F를 그룹 2로 그룹화할 수 있다.
전자장치(100)는 그룹별로 그룹 프로파일 데이터를 획득할 수 있다.
전자장치(100)는 각 그룹의 사용자를 분석함으로써, 그룹 프로파일 데이터를 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 그룹 내 사용자들의 표정, 그룹 내 사용자의 의복, 사용자사이의 접촉 여부 등을 통해 사용자들의 관계를 결정할 수 있다.
예를 들어, 전자장치(100)는 그룹 1의 A와 B의 연령대가 비슷하고, 신체적 접촉이 있어 사용자 사이의 거리가 가까운 경우, 그룹 1을 연인으로 판단할 수 있다.
또한, 전자장치(100)는 그룹 2의 사용자 중 E와 F가 연령대가 C와 D에 비하여 어리고, C 내지 F의 표정에 유사성이 있다면 그룹 2를 가족으로 판단할 수 있다.
전자장치(100)는 결정된 그룹의 특성에 기초하여, 각 그룹에 대한 맞춤형 컨텐트를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자장치(100)는 그룹 프로파일 데이터에 기초하여 광고 요소를 결정하고, 광고 요소를 이용하여 컨텐트를 생성 할 수 있다.
전자장치(100)는 각 사용자의 프로파일 데이터를 개별적으로 분석하고, 그룹의 프로파일 데이터를 총체적으로 분석함으로써 컨텐트를 생성할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 사용자의 시선 위치에 따라 디스플레이 화면에 컨텐트를 적응적으로 디스플레이하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S1010에서, 전자장치(100)는 사용자의 시선 위치를 추적할 수 있다. 여기서, "시선 위치"는 화면 상에서 사용자의 시선이 향하는 위치를 의미할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 눈동자를 포함하는 사용자의 신체의 적어도 일부를 촬영할 수 있다. 사용자의 눈동자는 사용자가 바라보는 디스플레이 화면의 방향을 결정하기 위한 기준점으로 사용될 수 있다. 전자장치(100)는 사용자가 포함된 이미지를 실시간으로 촬영할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자를 촬영한 이미지로부터 사용자의 시선 위치를 결정할 수 있다. 디스플레이 장치(100)는 촬영된 이미지 내의 사용자의 눈동자의 방향 및 촬영된 이미지 내의 사용자의 위치를 분석함으로써, 사용자가 전자장치(100)의 화면 상의 어느 부분을 쳐다보고 있는 지를 결정할 수 있다. 시선 위치는 전자장치(100)에 대하여 상대적인 위치를 갖는 사용자의 시선이 화면 상에서 어느 부분에 위치해 있는지를 결정한 것일 수 있다.
단계 S1020에서, 추적된 시선 위치에 대응되는 화면 영역에 컨텐트를 적응적으로(dynamically) 디스플레이할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 시선 위치에 기초하여 컨텐트를 디스플레이 할 영역을 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 시선 위치를 기준으로 화면의 전체 영역 중 사용자의 인식 대상이 되는 영역으로서 디스플레이 영역을 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하여, 컨텐트를 디스플레이 할 화면 영역은 전자장치(100) 의 현재 형태에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시예에 의하여, 디스플레이 화면 영역 부분은 전자장치(100)에 포함되는 화면의 속성에 따라 달라질 수 있다. 여기서, 화면의 속성은 화면이 전자장치(100)에 배치된 모양, 전자장치(100)의 외형, 화면의 개수, 화면의 크기 및 화면의 모양 등을 포함할 수 있다. 이에 한정되는 것은 아니다.
도 11은 일 실시예에 따른 사용자의 시선위치에 대응되는 디스플레이 화면을 결정하는 것을 나타내는 도면이다.
도 11에서 도시된 바와 같이, 카메라(1102)는 사용자의 시선을 추적하기 위하여 사용자를 촬영할 수 있다. LED 어레이(1101)은 격자 스크린(1103)을 통해 이미지 및 비디오를 사용자에게 보여줄 수 있다.
카메라(1102)는 실시간으로 사용자의 시선을 추적할 수 있다. 일 실시예에 의하여, 카메라(1102)는 좌측 사용자의 왼쪽 눈(51) 및 오른쪽 눈(52)의 시선을 각각 추적할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 왼쪽 눈(51) 및 오른쪽 눈(52)의 시야 영역을 판단할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 시야 각도에 따라 격자 스크린(1103)에 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
다른 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 우측 사용자의 왼쪽 눈(61) 및 오른쪽 눈(52)의 시선을 각각 추적할 수 있다. 전자장치(100)는 우측 사용자의 시야 각도에 따라 격자 스크린(1103)에 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 시야 각도 영역 내에게 컨텐트가 디스플레이 될 수 있도록 격자 스크린(1103)의 디스플레이를 제어할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른, 원통형 디스플레이 장치에서 복수의 사용자에게 맞춤형 컨텐트를 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 원통형의 입체적 디스플레이 장치일 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 쇼핑몰 또는 호텔 등의 기둥, 벽에 설치된 디스플레이 장치일 수 있다. 이에 한정되지 않는다.
전자장치(100)는 두 명의 사용자를 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 좌측 사용자(1201)의 시선 위치에 대응되는 화면 영역을 화면 상에 부분 영역(1202)으로 결정할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 우측 사용자(1203)의 시선 위치에 대응되는 화면 영역을 화면 상에 부분 영역(1204)으로 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 좌측 사용자(1201) 및 우측 사용자(1203)의 사용자 프로파일 데이터 및 컨텍스트 정보를 이용하여 각 사용자 별로 개인화된 광고요소를 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 개인화된 광고요소를 이용하여 개인별로 컨텐트를 생성할 수 있다.
예를 들어, 전자장치(100)는 사용자 프로파일 정보를 통해 좌측 사용자(1201)에게 인형에 대한 컨텐트를 생성하여 화면의 부분 영역(1202)상에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 우측 사용자(1203)에게 자동차에 대한 컨텐트를 생성하여 화면의 부분 영역(1204) 상에 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 각 사용자에 대한 개인화된 광고 컨텐트를 원통형 디스플레이를 통해 디스플레이함으로써, 컨텐트에 대한 광고 효과를 높일 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 통로에 설치된 디스플레이 장치에서 복수의 사용자에게 컨텐트를 적응적으로 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 의하여, 전자장치(100)는 복도의 양 벽에 설치된 평면 스크린을 포함할 수 있다. 전자장치(100)는 평면 스크린을 통해 사용자들이 이동하는 동안 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 컨텐트를 적응적으로 디스플레이하기 위하여 화면 영역의 색상, 위치, 모양 및 크기 중 어느 하나를 변경하여 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
도 13을 예로 들면, 전자장치(100)는 제 1사용자(1301), 제 2사용자(1303) 및 제 3사용자(1305)을 인식할 수 있다.
전자장치(100)는 제 1사용자(1301)에 대응되는 제 1화면 영역(1302), 제 2사용자(1303)에 대응되는 제 2화면 영역(1304) 및 제 3사용자(1305)에 대응되는 제 3화면 영역(1306)을 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 제 1사용자(1301)의 프로파일 정보 및 전자장치(100)의 컨텍스트 정보를 이용하여 제 1사용자(1301)에 대한 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 컨텐트를 제 1화면 영역(1302)에 디스플레이함으로써, 제 1사용자에 대한 맞춤형 광고 컨텐트를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제 1사용자가 20대의 여성으로서 붉은 립스틱을 선호하는 화려한 성향이라고 판단되는 경우, 비슷한 색상의 립스틱에 대한 컨텐트를 생성할 수 있다. 전자장치(100)는 립스틱에 대한 컨텐트를 제 1화면 영역(1302)상에 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 사용자의 이동에 따른 사용자 시선 위치의 이동을 추적함으로써 디스플레이 영역을 변경할 수 있다. 예를 들어, 제 3사용자(1305)가 화살표 방향으로 이동하는 경우, 전자장치(100)는 제 3사용자(1305)의 시선 위치의 추적을 통해 사용자의 이동을 감지할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자의 시선 위치의 이동에 따라, 제 3화면 영역(1306)을 변경시킬 수 있다. 예를 들어, 전자장치(100)는 제 3사용자(1305)에 대응되는 자동차 광고 컨텐트를 변경된 제 3화면 영역(1306)에 적응적으로 디스플레이 되도록 할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자장치(100)는 제 3화면 영역(1306)의 이동방향으로 자동차가 이동하는 컨텐트를 생성하여 디스플레이할 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 각 그룹에 대응되는 컨텐트를 디스플레이하는 전자장치를 나타내는 도면이다.
단계 S1410에서, 전자장치(100)는 그룹의 구성원들의 시선 위치의 평균값으로부터 그룹 시선 위치를 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 그룹 내 구성원들의 시선 위치를 획득할 수 있다. 전자장치(100)는 구성원들의 시선 위치의 평균값을 계산할 수 있다. 전자장치(100)는 시선 위치의 평균값을 그룹 시선 위치로 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 그룹 시선 위치에 대응되는 화면 영역을 그룹의 화면 영역으로 결정할 수 있다.
단계 S1420에서, 전자장치(100)는 그룹 시선 위치를 추적할 수 있다.
전자장치(100)는 카메라를 이용하여 그룹 시선 위치를 실시간 추적할 수 있다. 전자장치(100)는 사용자들의 시선 위치가 변경되는 경우, 실시간으로 사용자들의 시선 위치의 평균값을 계산할 수 있다.
단계 S1430에서, 전자장치(100)는 그룹 시선 위치에 대응되는 디스플레이 화면 영역을 결정할 수 있다.
전자장치(100)는 그룹 시선 위치가 변경됨에 따라, 그룹 시선 위치에 대응되는 디스플레이 화면 영역을 변경할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 화면 영역의 크기, 모양, 위치 등을 변경할 수 있다.
단계 S1440에서, 전자장치(100)는 디스플레이 화면 영역에 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 그룹 별로 생성된 그룹 컨텐트를 화면 영역 상에 디스플레이 할 수 있다. 전자장치(100)는 그룹의 시선 위치에 대응되는 화면 영역 상에 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
도 15는 일 실시예에 의하여, 전자장치가 그룹 프로파일 데이터에 기초하여 그룹 컨텐트를 디스플레이 하는 것을 나타내는 도면이다.
일 실시예에 의하여, 도 15에 도시된 전자장치(100)는 평면 디스플레이, 곡면 디스플레이, 폴더형 디스플레이 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
도 15에 도시된 바와 같이, 전자장치(100)는 그룹의 위치에 기초하여 그룹 시선 위치를 결정할 수 있다. 전자장치(100)는 그룹 시선 위치에 따라 그룹 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다.
전자장치(100)는 연인으로 판단된 그룹 1에게는 아파트 광고 컨텐트(1501)을 디스플레이 할 수 있다. 전자장치(100)는 미취학 아동으로 판단된 그룹 2에게는 동물 컨텐트(1502)를 디스플레이 할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 20대 여성으로 판단된 그룹 3에게는 액세서리 컨텐트(1503)을 디스플레이 할 수 있다.
또한, 그룹의 시선 위치가 변경됨에 따라, 전자장치(100)는 컨텐트가 디스플레이 되는 위치를 변경하여 표시할 수 있다.
도 16 및 도 17은 일 실시예에 따른 전자장치의 구성을 나타내는 도면이다.
일 실시예예 의하여 전자장치(100)는 대형 TV일 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과하며, 디스플레이를 포함하는 전자 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)는 모바일 단말, 태블릿 PC, 디지털 카메라, 캠코더, 노트북 컴퓨터(laptop computer), 태블릿 PC, 데스크탑, 전자책 단말기, 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 착용형 기기(wearable device) 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 고정형 또는 이동형일 수 있다.
도 16에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 전자장치(100)는, 제어부(130) 및 메모리(170)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 16에 도시된 구성 요소 모두가 전자장치(100)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 16에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자장치(100)가 구현될 수도 있고, 도 16에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 전자장치(100)가 구현될 수도 있다.
예를 들어, 도 17에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 전자장치(100)는 메모리(170) 및 제어부(130) 외에 사용자 입력부(140), 통신부(110), 출력부(120), 센싱부(190) 및 A/V 입력부(160)를 더 포함할 수도 있다.
통신부(110)는 전자장치(100)와 외부 장치 또는 서버와의 통신을 가능하게하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는 근거리 통신부(111), 이동 통신부(112) 및 방송 수신부(113)를 포함할 수 있다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(111)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(112)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신할 수 있다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(113)는, 미리 결정된 광고 요소들을 수신할 수 있다. 통신부(110)는 컨텐트 정보, 컨텍스트 정보, 사용자 취향 정보, 브랜드 정보 등을 외부 장치, 사용자의 입력, 외부 서버 등으로부터 획득할 수 있다.
사용자 입력부(140)는, 사용자가 전자장치(100)를 제어하기 위한 신호를 입력하는 수단을 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력부(140)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.
사용자 입력부(140)는 전자장치(100)에 표시되 컨텐트를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 또한. 사용자 입력부(140)는 사용자 취향 정보를 입력하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
제어부(130)는 통상적으로 전자장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(130)는, 메모리(170)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(140), 출력부(120), 센싱부(190), 통신부(110), A/V 입력부(160) 등을 전반적으로 제어할 수 있다.
제어부(130)는 사용자 프로파일 정보 및 컨텍스트 정보에 기초하여 적어도 하나의 컨텐트를 생성할 수 있다. 또한, 제어부(130)는 전자장치(100)의 화면 상에 컨텐트가 적응적으로 디스플레이되도록 제어할 수 있다.
출력부(120)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(120)는 디스플레이부(121), 음향 출력부(122), 및 진동 모터(123)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(1210)는 전자장치(100)에서 처리되는 정보를 표시 출력할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이부(121)는, 컨텐트를 디스플레이 할 수 있다. 한편, 디스플레이부(121)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(121)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(121)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그리고 전자장치(100)의 구현 형태에 따라 전자장치(100)는 디스플레이부(121)를 2개 이상 포함할 수도 있다. 이때, 2개 이상의 디스플레이부(121)는 힌지(hinge)를 이용하여 마주보게 배치될 수 있다. 또는 전자장치(100)의 양면에 각각 배치될 수 있다. 이에 한정되는 것은 아니다.
음향 출력부(122)는 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(170)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 또한, 음향 출력부(122)는 이동 단말(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 스케줄 수신음, 메시지 수신음, 알림음)과 관련된 음향 신호를 출력할 수 있다. 이러한 음향 출력부(122)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
진동 모터(123)는 진동 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 진동 모터(123)는 오디오 데이터 또는 비디오 데이터(예컨대, 스케줄 수신음, 메시지 수신음 등)의 출력에 대응하는 진동 신호를 출력할 수 있다. 또한, 진동 모터(123)는 터치 스크린에 터치가 입력되는 경우 진동 신호를 출력할 수도 있다.
A/V(Audio/Video) 입력부(160)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(161)와 마이크로폰(162) 등이 포함될 수 있다. 카메라(161)은 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 제어부(130) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.
카메라(161)에서 처리된 화상 프레임은 메모리(170)에 저장되거나 통신부(110)를 통하여 외부로 전송될 수 있다. 카메라(161)는 전자장치(100)의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수도 있다.
마이크로폰(162)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리할 수 있다. 예를 들어, 마이크로폰(162)은 외부 디바이스 또는 화자로부터 음향 신호를 수신할 수 있다. 마이크로폰(162)은 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생 되는 잡음(noise)를 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 이용할 수 있다.
GPS(Global Position System) 모듈(119)은 복수 개의 GPS 인공위성으로부터 위치 정보를 수신한다.
센싱부(190)는 지자기 센서(Magnetic sensor)(150), 가속도 센서(Acceleration sensor)(151), 온/습도 센서(152), 적외선 센서(153), 자이로스코프 센서(154), 생체 신호 센서(155) 위치 센서(예컨대, GPS)(156), 기압 센서(157), 근접 센서(158), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(159) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
센싱부(190)는 전자장치(100)의 착용 여부, 전자장치(100)의 위치, 사용자 접촉 유무, 날씨 상태 등과 같이 전자장치(100)의 컨텍스트를 감지하여 전자장치(100)의 동작을 제어하기 위한 센싱 신호를 발생시킬 수 있다. 또한, 전원 공급부(180)의 전원 공급 여부, 전자장치(100)의 외부 상태와 관련된 센싱 기능을 담당할 수 있다.
가속도 센서(151)는 어느 한 방향의 가속도 변화에 대해서 이를 전기 신호로 바꾸어 주는 소자로서, MEMS(micro-electromechanical systems) 기술의 발달과 더불어 널리 사용되고 있다.
가속도 센서(151)에는, 자동차의 에어백 시스템에 내장되어 충돌을 감지하는데 사용하는 큰 값의 가속도를 측정하는 것부터, 사람 손의 미세한 동작을 인식하여 게임 등의 입력 수단으로 사용하는 미세한 값의 가속도를 측정하는 것까지 다양한 종류를 포함할 수 있다. 가속도 센서는 보통 2축이나 3축을 하나의 패키지에 실장하여 구성되며, 사용 환경에 따라서는 Z축 한 축만 필요한 경우도 있다. 따라서, 어떤 이유로 Z축 방향 대신 X축 또는 Y축 방향의 가속도 센서를 써야 할 경우에는 별도의 조각 기판을 사용하여 가속도 센서를 주 기판에 세워서 실장할 수도 있다.
근접센서(158)는 전자장치(100)로 접근하는 물체나, 전자장치(100)의 근방에 존재하는 물체의 유무 등을 기계적 접촉이 없이 검출할 수 있도록 한다. 근접센서(158)는, 교류자계의 변화나 정자계의 변화를 이용하거나, 혹은 정전용량의 변화율 등을 이용하여 근접물체를 검출할 수 있다. 근접센서(158)는 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수 있다.
압력센서(미도시)는 이동 단말(100)에 압력이 가해지는지 여부와, 그 압력의 크기 등을 검출할 수 있다. 압력센서(미도시)는 사용환경에 따라 이동 단말(100)에서 압력의 검출이 필요한 부위에 설치될 수 있다. 만일, 압력센서(미도시)가 디스플레이부(121)에 설치되는 경우, 압력센서(미도시)에서 출력되는 신호에 따라, 디스플레이부(121)를 통한 터치 입력과, 터치 입력보다 더 큰 압력이 가해지는 압력터치 입력을 식별할 수 있다. 또한, 압력센서(미도시)에서 출력되는 신호에 따라, 압력터치 입력시 디스플레이부(121)에 가해지는 압력의 크기도 알 수 있다.
자이로스코프 센서(153)는 각속도를 측정하는 센서로서, 기준 방향에 대해 돌아간 방향을 감지할 수 있다.
생체 신호 센서(155)는 예를 들어, 근전도(electromyography; EMG) 센서, 피부전기 활성(electrodermal activity) 센서, 피부온도 측정기, 혈액량(blood volume pulse) 측정기, 심전도(electrocardiogram; ECG) 센서, 호흡 센서(respiration sensor), 혈압 측정기 및 심박수(hear rate) 측정기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 근전도 센서는 근육의 활동전위를 감지하는 센서를 의미할 수 있다. 피부전기 활성 센서는 피부의 전도도를 측정하는 센서를 의미할 수 있다. 피부온도 측정기는 피부 표면의 온도를 감지하는 센서를 포함할 수 있다. 혈액량 측정기는 혈관 내에 흐르고 있는 혈액의 양을 측정하는 장치를 의미할 수 있다. 심전도 센서는 심박동과 관련된 전위를 신체 표면에서 감지하는 센서를 의미할 수 있다. 호흡 센서는 얼마나 많이 빠르게 호흡을 하는지를 측정하는 센서를 의미할 수 있다. 심박수 측정기는 심장이 단위 시간 동안 박동하는 횟수를 의미할 수 있다.
나머지 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
메모리(170)는 제어부(130)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수도 있다 또한, 메모리(170)는 입/출력되는 데이터들(예컨대, 애플리케이션, 필기 컨텐트, 멀티미디어 컨텐트, 트랜스크립트 등)을 저장할 수도 있다.
메모리(170)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 메 모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), 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. 또한, 전자장치(100)는 인터넷(internet)상에서 메모리(170)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 또는 클라우드 서버를 운영할 수도 있다.
메모리(170)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(171), 터치 스크린 모듈(172), 알림 모듈(173) 등으로 분류될 수 있다.
메모리(170)는 제어부(130)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입력되거나 출력되는 데이터들(예를 들어, 폰북, 메시지, 정지영상, 동영상 등)의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다.
메모리(170)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, 롬 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 전자장치(100)는 인터넷(internet)상에서 메모리(170)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영할 수도 있다.
UI 모듈(171)은, 애플리케이션 별로 전자장치(100)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다.
터치 스크린 모듈(172)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 제어부(130)로 전달할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(172)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(172)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.
알림 모듈(173) 이동 단말(100)을 통해 스케줄을 알려주는 정보를 제어부(130)로 전달할 수 있다.
전원 공급부(180)는 제어부(180)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급할 수 있다. 또한, 그리고, 전원 공급부(180)은 이동 단말(100)에 전원을 공급하기 위한 배터리로서, 충전 등을 위하여 전자장치(100)와 착탈 가능하게 결합될 수 있다
한편, 상술한 실시예는, 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터에 의해 판독 가능한 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 또한, 상술한 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 컴퓨터가 읽고 실행할 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 기록 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 마그네틱 저장매체, 예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등을 포함하고,) 광학적 판독 매체, 예를 들면, 시디롬, DVD 등과 같은 저장 매체를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 복수의 기록 매체가 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어 있을 수 있으며, 분산된 기록 매체들에 저장된 데이터, 예를 들면 프로그램 명령어 및 코드가 적어도 하나의 컴퓨터에 의해 실행될 수 있다.
본 개시에서 설명된 특정 실행들은 일 실시예 일 뿐이며, 어떠한 방법으로도 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 및 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다.
본 개시에서 모든 예들 또는 예시적인 용어, 예들 들어, "등등"의 사용은 단순히 본 개시를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 개시의 범위가 한정되는 것은 아니다.
또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 개시에 기재된 구성 요소들은 본 개시의 실행을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
본 개시의 실시예들과 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 개시는 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 본 개시는 명세서에 기재된 특정한 실시 형태에 의해 한정되는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물이 본 개시에 포함되는 것으로 이해되어야 한다. 그러므로, 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아닌 설명적 관점에서 이해되어야 한다.
본 개시의 범위는 발명의 상세한 설명보다는 특허 청구 범위에 의하여 나타나며, 특허 청구 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
따라서, "a1 중 적어도 하나, a2 중 적어도 하나 및 a3 중 적어도 하나"라고 명시적으로 기재되지 않는 이상, "a1, a2 및 a3 중 적어도 하나"라는 기재는 "a1 중 적어도 하나", "a2 중 적어도 하나" 및 "a3 중 적어도 하나"라고 해석되지 않음에 유의하여야 한다.

Claims (20)

  1. 전자장치가 컨텐트(content)를 제공하는 방법에 있어서,
    카메라를 이용하여 상기 전자장치의 복수의 사용자들을 촬영한 영상으로부터 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계;
    상기 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득하는 단계;
    상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여, 상기 복수의 사용자들에게 추천할 컨텐츠(contents)를 생성하는 단계;
    상기 카메라를 이용하여 상기 복수의 사용자들 각각의 화면 상의 시선 위치를 추적하는 단계;
    상기 시선 위치에 기초하여, 화면에서 복수의 사용자들에 대응되는 부분 화면 영역들을 결정하되, 상기 부분 화면 영역들은 상기 화면 내에서 서로 다른 영역들인, 단계; 및
    상기 복수의 사용자들의 시선 위치 각각에 대응되는 상기 부분 화면 영역들에 컨텐츠를 디스플레이하는 단계를 포함하고,
    상기 부분 화면 영역들에 컨텐츠를 디스플레이하는 단계는,
    상기 복수의 사용자들의 시선 위치 이동에 따라 상기 부분 화면 영역들을 변경하여 상기 컨텐츠를 적응적으로 디스플레이하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠를 생성하는 단계는,
    상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자들에게 추천할 광고요소들을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 광고요소들을 이용하여, 상기 복수의 사용자들에게 추천할 컨텐츠를 생성하는 단계;를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 광고요소들의 각각은,
    사용자에게 추천할 상품, 컨텐트 배경화면, 컨텐트 배경음악, 컨텐트 등장인물 및 컨텐트 스토리 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 광고요소들을 결정하는 단계는,
    상기 사용자 프로파일 정보, 상기 컨텍스트 정보 및 상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보의 조합 중 어느 하나에 기초하여 상기 광고요소들의 각각을 결정하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일 정보는,
    사용자의 성별, 나이, 인종, 피부상태, 건강상태, 메이크업 스타일, 액세서리 스타일, 의상 스타일, 선호 브랜드, 성격, 구매력 및 사용자 생체정보 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계는, 상기 복수의 사용자들 각각에 대하여,
    사용자의 실루엣에 따라 상기 사용자를 촬영한 영상을 복수의 영역으로 구획하는 단계; 및
    상기 구획된 복수의 영역으로부터 상기 사용자의 실루엣에 따른 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일 정보를 획득하는 단계는,
    상기 복수의 사용자들 사이의 거리에 기초하여 상기 복수의 사용자들을 복수의 그룹들로 분류하는 단계; 및
    상기 복수의 그룹들 각각에 대응되는 그룹 프로파일 정보를 획득하는 단계;
    를 포함하고,
    상기 컨텐츠를 생성하는 단계는,
    상기 그룹 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여, 상기 복수의 그룹들 각각에 대응되는 그룹 컨텐츠 각각을 제공하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 그룹들의 구성원들의 시선 위치의 평균값으로부터 그룹 시선 위치를 결정하는 단계;
    상기 그룹 시선 위치에 대응되는 디스플레이 화면 영역을 결정하는 단계;및
    상기 디스플레이 화면 영역에 상기 그룹 컨텐츠를 디스플레이 하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 컨텍스트 정보는,
    상기 전자장치의 위치 정보, 시간 정보, 날씨 정보, 연휴 정보, 현재 핫-이슈 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 컨텍스트 정보를 획득하는 단계는,
    서버 또는 미리 설정된 다른 장치로부터 상기 컨텍스트 정보를 수신하는 단계를 포함하고,
    상기 미리 설정된 다른 장치는 상기 전자장치로부터 소정의 거리 이내에 위치하는 것인, 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제2항에 있어서,
    상기 컨텐츠를 적응적으로 디스플레이하는 단계는,
    상기 사용자의 시선 위치에 따라서 상기 화면 영역의 색상, 위치, 모양 및 크기 중 어느 하나를 변경하여 상기 컨텐츠를 디스플레이하는, 방법.
  14. 제2항에 있어서,
    상기 컨텐츠를 생성하는 단계는,
    상기 광고 요소를 이용하여 컨텐츠를 생성하는 단계;및
    상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 상기 컨텐츠의 우선순위를 결정하는 단계;를 포함하는, 방법.
  15. 컨텐트(content)를 제공하는 전자장치에 있어서,
    카메라;
    컴퓨터 실행가능 명령어(computer executable instructions)를 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행함으로써,
    상기 카메라를 이용하여 상기 전자장치의 복수의 사용자들을 촬영한 영상으로부터 상기 복수의 사용자들 각각의 사용자 프로파일 정보를 획득하고,
    상기 전자장치의 주변 환경을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득하고,
    상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여, 상기 복수의 사용자들에게 추천할 컨텐츠(contents) 생성하고,
    상기 카메라를 이용하여 상기 복수의 사용자들 각각의 화면 상의 시선 위치를 추적하고,
    상기 시선 위치에 기초하여, 화면에서 복수의 사용자들에 대응되는 부분 화면 영역들을 결정하되, 상기 부분 화면 영역들은 상기 화면 내에서 서로 다른 영역들이며,
    상기 복수의 사용자들의 시선 위치 각각에 대응되는 상기 부분 화면 영역들에 컨텐츠를 디스플레이하되, 상기 복수의 사용자들의 시선 위치 이동에 따라 상기 부분 화면 영역들을 변경하여 상기 컨텐츠를 적응적으로 디스플레이하는, 전자 장치..
  16. 제15항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행함으로써,
    상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여 상기 복수의 사용자들에게 추천할 광고요소들을 결정하고,
    상기 결정된 광고요소들을 이용하여, 상기 복수의 사용자들에게 추천할 컨텐츠를 생성하는, 전자장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 광고요소들의 각각은,
    사용자에게 추천할 상품, 컨텐트 배경화면, 컨텐트 배경음악, 컨텐트 등장인물 및 컨텐트 스토리 중 적어도 하나를 포함하는, 전자장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행함으로써,
    상기 사용자 프로파일 정보, 상기 컨텍스트 정보 및 상기 사용자 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보의 조합 중 어느 하나에 기초하여 상기 광고요소들의 각각을 결정하는, 전자장치.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 컴퓨터 실행가능 명령어를 실행함으로써,
    상기 복수의 사용자들 사이의 거리에 기초하여 상기 복수의 사용자들을 복수의 그룹들로 분류하고,
    상기 복수의 그룹들 각각에 대응되는 그룹 프로파일 정보를 획득하고,
    상기 그룹 프로파일 정보 및 상기 컨텍스트 정보에 기초하여, 상기 복수의 그룹들 각각에 대응되는 그룹 컨텐츠 각각을 제공하는, 전자장치.
  20. 제1항 내지 제10항 및 제13항 내지 제14항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020160059776A 2015-06-08 2016-05-16 컨텐트를 제공하는 방법 및 장치 KR102519686B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/176,763 US10937064B2 (en) 2015-06-08 2016-06-08 Method and apparatus for providing content
PCT/KR2016/006074 WO2016200150A1 (en) 2015-06-08 2016-06-08 Method and apparatus for providing content

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510308816.5 2015-06-08
CN201510308816.5A CN106294489B (zh) 2015-06-08 2015-06-08 内容推荐方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160144305A KR20160144305A (ko) 2016-12-16
KR102519686B1 true KR102519686B1 (ko) 2023-04-07

Family

ID=57659227

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160059776A KR102519686B1 (ko) 2015-06-08 2016-05-16 컨텐트를 제공하는 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102519686B1 (ko)
CN (1) CN106294489B (ko)

Families Citing this family (49)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106951433B (zh) * 2017-02-04 2020-08-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种检索方法及装置
CN108415908B (zh) * 2017-02-09 2021-12-10 腾讯科技（北京）有限公司 一种多媒体数据的处理方法及服务器
CN107122989B (zh) * 2017-03-21 2021-06-18 浙江工业大学 一种面向化妆品的多角度混合推荐方法
KR102002154B1 (ko) * 2017-03-23 2019-07-19 박귀현 스마트 미러의 피사체 자동연동 장치 및 이를 이용한 스마트 미러
CN107368521B (zh) * 2017-06-06 2020-04-14 广东广业开元科技有限公司 一种基于大数据和深度学习的知识推介方法及系统
CN107368590B (zh) * 2017-06-08 2020-01-17 张豪夺 为用户推荐提问及回答的方法、存储介质及应用服务器
CN109118307A (zh) * 2017-06-23 2019-01-01 杭州美界科技有限公司 一种结合顾客化品使用习惯的美容推荐系统
CN109388765A (zh) * 2017-08-03 2019-02-26 Tcl集团股份有限公司 一种基于社交网络的图片标题生成方法、装置及设备
JPWO2019059213A1 (ja) * 2017-09-20 2020-10-15 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 商品案内システム、商品案内方法及びプログラム
CN107908735B (zh) * 2017-11-15 2019-01-22 北京三快在线科技有限公司 信息展示方法和装置以及计算设备
CN107742248A (zh) * 2017-11-29 2018-02-27 贵州省气象信息中心 一种商品推荐方法及系统
CN107967334A (zh) * 2017-11-30 2018-04-27 睿视智觉（深圳）算法技术有限公司 一种基于图像的珠宝首饰分类方法及相似产品查询方法
CN108062622B (zh) * 2017-12-08 2022-01-18 歌尔股份有限公司 一种儿童对玩具喜好程度收集判别方法、评分方法及系统
CN108197977B (zh) * 2017-12-19 2020-11-27 北京中交兴路信息科技有限公司 一种车辆品牌的推荐方法及装置
CN108053295A (zh) * 2017-12-29 2018-05-18 广州品唯软件有限公司 一种商品品牌排序的方法和装置
CN110049079A (zh) * 2018-01-16 2019-07-23 阿里巴巴集团控股有限公司 信息推送及模型训练方法、装置、设备及存储介质
CN108363733A (zh) * 2018-01-17 2018-08-03 阿里巴巴集团控股有限公司 内容推荐方法及装置
CN108491408B (zh) * 2018-01-24 2021-04-23 北京三快在线科技有限公司 一种活动信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN108537566A (zh) * 2018-01-30 2018-09-14 深圳市阿西莫夫科技有限公司 化妆品货架的商品销售方法、装置和化妆品货架
CN110119868B (zh) * 2018-02-06 2023-05-16 英属开曼群岛商玩美股份有限公司 于彩妆咨询会议中生成及分析用户行为指标的系统和方法
CN108428474A (zh) * 2018-03-30 2018-08-21 四川斐讯信息技术有限公司 一种基于室内空气情况推荐运动方案的方法及系统
CN108764047A (zh) * 2018-04-27 2018-11-06 深圳市商汤科技有限公司 群体情绪行为分析方法和装置、电子设备、介质、产品
CN108737288A (zh) * 2018-05-23 2018-11-02 深圳市阡丘越科技有限公司 一种轨道交通故障图像传输方法、装置和系统
CN108765398B (zh) * 2018-05-23 2021-08-13 深圳市阡丘越科技有限公司 一种轨道交通监控管理平台
CN108846724A (zh) * 2018-06-06 2018-11-20 北京京东尚科信息技术有限公司 数据分析方法和系统
CN108805199B (zh) * 2018-06-08 2021-10-22 电子科技大学成都学院 一种基于遗传算法的实体商业营销方法
CN109033190B (zh) * 2018-06-27 2022-02-08 微梦创科网络科技（中国）有限公司 一种推荐信息的推送方法、装置及设备
CN109033276A (zh) * 2018-07-10 2018-12-18 Oppo广东移动通信有限公司 贴纸的推送方法、装置、存储介质及电子设备
CN109255649A (zh) * 2018-08-16 2019-01-22 美杉科技（北京）有限公司 一种信息和事件融合广告的投放方法和系统
CN111046357A (zh) * 2018-10-15 2020-04-21 广东美的白色家电技术创新中心有限公司 产品展示方法、装置及系统
CN109800355B (zh) * 2019-01-21 2021-01-05 美的集团武汉制冷设备有限公司 筛选展示方法、机器人及计算机可读存储介质
CN109961325A (zh) * 2019-03-21 2019-07-02 刘昊洋 基于人物关系的广告推荐方法、装置、系统及移动电视
CN110309712B (zh) * 2019-05-21 2021-06-01 华为技术有限公司 一种运动类型识别方法及终端设备
CN110245982B (zh) * 2019-06-03 2021-10-08 杭州小伊智能科技有限公司 一种用于彩妆零售咨询应用的方法、装置及存储介质
CN112104914B (zh) * 2019-06-18 2022-09-13 中国移动通信集团浙江有限公司 视频推荐方法及装置
KR102395370B1 (ko) * 2019-06-28 2022-05-09 한국전자기술연구원 투명 oled 디스플레이를 이용한 ar 쇼케이스
CN110334658B (zh) * 2019-07-08 2023-08-25 腾讯科技（深圳）有限公司 信息推荐方法、装置、设备和存储介质
CN110415048A (zh) * 2019-08-06 2019-11-05 即悟(上海)智能科技有限公司 一种广告推荐方法、设备、系统、计算机设备及存储介质
CN112395489B (zh) * 2019-08-15 2023-04-11 中移(苏州)软件技术有限公司 一种推荐方法及装置、设备和计算机存储介质
CN111078917A (zh) * 2019-11-14 2020-04-28 珠海格力电器股份有限公司 一种智能推送图画的控制方法、显示装置及家电
CN112950840A (zh) * 2019-12-11 2021-06-11 阿里巴巴集团控股有限公司 信息处理方法、装置及业务终端
CN111191116B (zh) * 2019-12-11 2021-07-13 珠海格力电器股份有限公司 基于双目摄像头检测家居环境进行消费推送空调显示方法
CN111275874B (zh) * 2020-01-16 2022-04-26 广州康行信息技术有限公司 基于人脸检测的资讯显示方法、装置、设备及存储介质
CN111489208A (zh) * 2020-04-17 2020-08-04 支付宝(杭州)信息技术有限公司 业务推广信息的匹配管理方法、装置及处理设备
KR20210153826A (ko) 2020-06-11 2021-12-20 삼성전자주식회사 디스플레이장치 및 그 제어방법
CN111754311A (zh) * 2020-07-03 2020-10-09 重庆智者炎麒科技有限公司 一种场馆个性化座位推荐方法和系统
CN113139079B (zh) * 2021-04-15 2022-10-04 合肥中聚源智能科技有限公司 一种音乐推荐方法及系统
KR102579156B1 (ko) * 2021-06-08 2023-09-15 주식회사 테크랩스 오디언스별 동적 미디에이션을 지원하는 광고 서비스 제공 장치 및 방법
CN114446226B (zh) * 2022-03-07 2023-04-28 广西维合丰光电科技有限公司 Led显示屏动态显示远程监控系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130290108A1 (en) * 2012-04-26 2013-10-31 Leonardo Alves Machado Selection of targeted content based on relationships

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11295648A (ja) * 1998-04-16 1999-10-29 Minolta Co Ltd 視線追従型映像表示装置
EP1340375A1 (en) * 2000-11-22 2003-09-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for generating recommendations based on current mood of user
US20120158776A1 (en) * 2001-09-20 2012-06-21 Rockwell Software Inc. System and method for capturing, processing and replaying content
US8136034B2 (en) * 2007-12-18 2012-03-13 Aaron Stanton System and method for analyzing and categorizing text
BRPI0917864A2 (pt) * 2008-08-15 2015-11-24 Univ Brown aparelho e método para estimativa da forma corporal
US8684742B2 (en) * 2010-04-19 2014-04-01 Innerscope Research, Inc. Short imagery task (SIT) research method
WO2012071690A1 (en) * 2010-12-03 2012-06-07 Nokia Corporation Method and apparatus for providing context-based user profiles
KR20120087253A (ko) * 2010-12-17 2012-08-07 한국전자통신연구원 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공 시스템 및 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공 방법
JP2012203577A (ja) * 2011-03-24 2012-10-22 Nitto Denko Corp 電子書籍装置
KR20160013266A (ko) * 2011-04-11 2016-02-03 인텔 코포레이션 개인화된 광고 선택 시스템 및 방법
CN102376061B (zh) * 2011-08-26 2015-04-22 浙江工业大学 基于全方位视觉的消费者购买行为分析装置
US9230212B2 (en) * 2012-02-02 2016-01-05 Peel Technologies, Inc. Content based recommendation system
KR101479471B1 (ko) * 2012-09-24 2015-01-13 네이버 주식회사 사용자의 시선에 기초하여 광고를 제공하는 방법 및 시스템
CA3173289A1 (en) * 2012-11-09 2014-05-15 Whitewater West Industries, Ltd. Mobile application for an amusement park or waterpark
CN103019550B (zh) * 2012-12-07 2015-08-26 东软集团股份有限公司 关联内容实时展现方法及系统
CN103533438A (zh) * 2013-03-19 2014-01-22 Tcl集团股份有限公司 一种基于智能电视的服饰推送方法及系统
KR102081930B1 (ko) * 2013-03-21 2020-02-26 엘지전자 주식회사 시선 위치를 디텍트하는 디스플레이 디바이스 및 제어 방법
US9965062B2 (en) * 2013-06-06 2018-05-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Visual enhancements based on eye tracking
CN103886026B (zh) * 2014-02-25 2017-09-05 厦门客来点信息科技有限公司 基于个体特征的服装匹配方法
CN104268154A (zh) * 2014-09-02 2015-01-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种用于提供推荐信息的方法和装置
CN104484816B (zh) * 2014-12-19 2018-04-27 常州云从信息科技有限公司 基于大数据分析的服装导购系统和方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130290108A1 (en) * 2012-04-26 2013-10-31 Leonardo Alves Machado Selection of targeted content based on relationships

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160144305A (ko) 2016-12-16
CN106294489A (zh) 2017-01-04
CN106294489B (zh) 2022-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102519686B1 (ko) 컨텐트를 제공하는 방법 및 장치
US10937064B2 (en) Method and apparatus for providing content
US11244163B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
US11640589B2 (en) Information processing apparatus, control method, and storage medium
US10595072B2 (en) Systems and methods for recognizing faces using non-facial information
Jalal et al. Human activity recognition via recognized body parts of human depth silhouettes for residents monitoring services at smart home
US10198505B2 (en) Personalized experience scores based on measurements of affective response
US10062163B2 (en) Health information service system
US9411780B1 (en) Employing device sensor data to determine user characteristics
US20140085101A1 (en) Devices and methods to facilitate affective feedback using wearable computing devices
US20190108191A1 (en) Affective response-based recommendation of a repeated experience
CN112181152A (zh) 基于mr眼镜的广告推送管理方法、设备及应用
CN112805739A (zh) 电子设备及其控制方法
Bao et al. Mobile phone-based internet of things human action recognition for E-health
KR102419056B1 (ko) 증강현실을 이용한 소셜 네트워크 서비스 제공 장치
El Mougy Character-IoT (CIoT): Toward Human-Centered Ubiquitous Computing
US20240134868A1 (en) Software agents correcting bias in measurements of affective response
Mekruksavanich et al. Deep Learning Approaches for HAR of Daily Living Activities Using IMU Sensors in Smart Glasses
Yumak et al. Survey of sensor-based wellness applications

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant