KR102526275B1 - 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법 - Google Patents

콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102526275B1
KR102526275B1 KR1020230006095A KR20230006095A KR102526275B1 KR 102526275 B1 KR102526275 B1 KR 102526275B1 KR 1020230006095 A KR1020230006095 A KR 1020230006095A KR 20230006095 A KR20230006095 A KR 20230006095A KR 102526275 B1 KR102526275 B1 KR 102526275B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
video
user
content
video content
representative
Prior art date
Application number
KR1020230006095A
Other languages
English (en)
Inventor
김찬오
Original Assignee
주식회사 에이비파트너스
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 주식회사 에이비파트너스 filed Critical 주식회사 에이비파트너스
Priority to KR1020230006095A priority Critical patent/KR102526275B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102526275B1 publication Critical patent/KR102526275B1/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]
    • H04N21/40—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
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • 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
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866—Management of end-user data
    • H04N21/25883—Management of end-user data being end-user demographical data, e.g. age, family status or address
    • 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
    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H04N21/44222—Analytics of user selections, e.g. selection of programs or purchase activity
    • 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
    • H04N21/47—End-user applications
    • H04N21/478—Supplemental services, e.g. displaying phone caller identification, shopping application
    • H04N21/4784—Supplemental services, e.g. displaying phone caller identification, shopping application receiving rewards
    • 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
    • H04N21/482—End-user interface for program selection
    • H04N21/4826—End-user interface for program selection using recommendation lists, e.g. of programs or channels sorted out according to their score

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

본 발명은 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리(memory) 및 상기 메모리와 연결된 프로세서(processor)를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 사용자단말로부터 제1 사용자에 대한 제1 영상시청이력 및 나이, 성별에 관한 개인정보를 수신하고, 상기 제1 영상시청이력 및 상기 개인정보를 기반으로 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠 중에서 상기 제1 사용자에게 추천할 제1 추천리스트를 생성하고, 상기 제1 추천리스트를 상기 제1 사용자의 관리자로 설정된 제2 사용자가 사용하는 제2 사용자단말로 송신하고, 상기 제2 사용자단말로부터 상기 제1 추천리스트에 대한 제1 검토정보를 수신하고, 상기 제1 추천리스트 및 상기 제1 검토정보를 기반으로 제2 추천리스트를 생성하고, 상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말로 송신할 수 있다.

Description

콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR FILTERING AND PROVIDING CONTENTS}
본 발명은 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
어린이들이 스마트폰을 통하여 영상콘텐츠를 보는 시간이 매우 많이 늘어났다. 영상콘텐츠는 교육적인 측면도 있으나, 무분별한 추천으로 인하여 유해한 콘텐츠에 어린이들이 노출되고 있다는 문제점 또한 있다.
이에, 본 발명에서는 아이들에게 영상콘텐츠를 추천하되 유해콘텐츠를 필터링하고 추천할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
한국등록특허 제10-1706167호 (2017.02.07.)
본 발명의 일 실시예는 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리(memory) 및 상기 메모리와 연결된 프로세서(processor)를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 사용자단말로부터 제1 사용자에 대한 제1 영상시청이력 및 나이, 성별에 관한 개인정보를 수신하고, 상기 제1 영상시청이력 및 상기 개인정보를 기반으로 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠 중에서 상기 제1 사용자에게 추천할 제1 추천리스트를 생성하고, 상기 제1 추천리스트를 상기 제1 사용자의 관리자로 설정된 제2 사용자가 사용하는 제2 사용자단말로 송신하고, 상기 제2 사용자단말로부터 상기 제1 추천리스트에 대한 제1 검토정보를 수신하고, 상기 제1 추천리스트 및 상기 제1 검토정보를 기반으로 제2 추천리스트를 생성하고, 상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말로 송신할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 상기 제1 영상시청이력이 없는 경우, 상기 개인정보와 동일한 다른 복수의 제1-1 사용자의 영상시청이력을 추출하고, 상호 중복되는 제1 대표영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 대표영상콘텐츠 중에서 중복된 횟수를 기초로 내림차순으로 기설정된 기본이력개수만큼 추출하여 상기 제1 사용자의 제2 영상시청이력을 생성하고, 상기 제2 영상시청이력 중에서 제2 대표영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 영상시청이력이 있는 경우, 상기 제1 영상시청이력 중에서 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제2 대표영상콘텐츠를 기반으로 상기 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠와의 유사도를 평가하여, 상기 유사도가 높은 순으로 영상콘텐츠를 기설정된 추천개수만큼 추출하여, 상기 제1 추천리스트를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 상기 제1 영상시청이력 또는 상기 제2 영상시청이력 중에서 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출하되, 상기 제1 영상시청이력 또는 상기 제2 영상시청이력 중에서, 주요시청자성별 및 주요시청자나이가 상기 개인정보와 동일한 제1 임시대표콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 임시대표콘텐츠의 추천 대비 조회수가 기설정된 임계비율을 초과하는 제2 임시대표콘텐츠를 추출하고, 상기 제2 임시대표콘텐츠 중에서 조회수가 가장 높은 상기 제2 임시대표콘텐츠를 상기 제2 대표영상콘텐츠로 추출할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 상기 제2 대표영상콘텐츠를 (A-1) 기설정된 길이로 분할하여 복수개의 블록으로 분할하고, (A-2) 상기 분할된 블록의 자막을 토큰화하여, 주요키워드를 도출하고, (A-3) 상기 블록 중에서 사용자들이 다시본횟수가 가장 높은 블록에 포함되는 주요키워드를 우선적으로 추출하되, 기설정된 제1 임계키워드수만큼 추출하여, 대표키워드묶음을 생성하고, (A-4) 상기 대표키워드묶음에 포함되는 키워드별로 TF-IDF 가중치를 산출하여, 상기 TF-IDF 가중치가 높은 순으로 상기 제1 임계키워드수보다 낮게 기설정된 제2 임계키워드수만큼 추출하여, 제1 대표키워드를 추출하고, 상기 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠를, 상기 (A-1), (A-2), (A-3) 및 (A-4)의 과정을 통하여, 제2 대표키워드를 추출하고, 상기 제1 대표키워드와 상기 제2 대표키워드를 기반으로 유사도를 산출할 수 있다.
이 때, 상기 유사도는, 아래 수학식에 의하여 산출되되,
Figure 112023005655606-pat00001
JS(RK1, RK2)는 키워드의 집합형태인 상기 제1 대표키워드(RK1)와 키워드의 집합형태인 상기 제2 대표키워드(RK2)의 상기 유사도를 의미할 수 있다.
이 때, 상기 제1 검토정보는, 상기 제1 추천리스트에 포함되는 영상콘텐츠에서 제거할 제1 제거영상콘텐츠에 대한 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 다른 제2-1 사용자 중에서 제2 검토정보를 통하여 상기 제1 제거영상콘텐츠와 동일한 영상콘텐츠를 제거한 제2-2 사용자를 추출하고, 상기 제2-2 사용자의 상기 제2 검토정보를 기반으로 상호 중복되는 제2 제거영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제2 제거영상콘텐츠 중에서 중복된 횟수를 기초로 내림차순으로 기설정된 기본제거개수만큼 제3 제거영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 추천리스트에서 상기 제1 제거영상콘텐츠 및 상기 제3 제거영상콘텐츠를 제거하여 상기 제2 추천리스트를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 상기 제1 사용자단말로부터 영상으로 촬영된 사용자영상콘텐츠 및 상기 사용자영상콘텐츠에 대한 상세정보를 수신하는 경우, 상기 사용자영상콘텐츠를 상기 영상콘텐츠DB에 저장하고, 상기 제1 사용자를 식별하는 고유계정에 기설정된 제1 리워드를 제공할 수 있다.
이 때, 상기 상세정보는, 상기 사용자영상콘텐츠가 특정영상콘텐츠의 챌린지영상인지 여부에 관한 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 상세정보에 상기 특정영상콘텐츠의 챌린지영상을 나타내는 정보가 포함되는 경우, 상기 사용자영상콘텐츠와 상기 특정영상콘텐츠를 챌린지링크로 상호연결하고, 상기 제1 사용자를 식별하는 고유계정에 기설정된 제2 리워드를 제공할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말로 송신하되, 상기 제2 추천리스트에 포함되는 영상콘텐츠와 상기 챌린지링크로 상호연결된 영상콘텐츠를 기반으로 챌린지콘텐츠목록을 생성하여, 상기 제2 추천리스트와 함께 제1 사용자단말로 송신할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 제1 대표키워드를 생성하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 유사도를 도출하는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 챌린지링크를 설정하고 리워드를 제공하는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법의 흐름도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 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, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 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. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치(100)의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치(100)는 어린이에게 유해한 콘텐츠가 필터링된 콘텐츠를 추천할 수 있도록 부모로부터 피드백을 받을 수 있고, 어린이가 직접 콘텐츠에 참여할 수 있는 동기를 제공하여 다양한 콘텐츠환경을 조성할 수 있다.
한편, 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치(100)는 본 발명에서 '전자 장치(100)'로 호칭될 수도 있다.
이 때, 제1 사용자단말(200) 및 제2 사용자단말(300)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치(100)의 블록도이다.
일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함한다. 프로세서(110)는 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(120)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 메모리(120)는 '데이터베이스', '저장부' 등으로 호칭될 수 있다.
프로세서(110)는 프로그램을 실행하고, 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 프로세서(110)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(120)에 저장될 수 있다. 장치(100)는 입출력 장치(미도시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서(110)는, 제1 사용자단말(200)로부터 제1 사용자에 대한 제1 영상시청이력 및 나이, 성별에 관한 개인정보를 수신할 수 있다.
이 때, 상기 제1 사용자단말(200)은 제1 사용자 즉, 어린이가 사용하는 단말을 의미할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 영상시청이력 및 상기 개인정보를 기반으로 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠 중에서 상기 제1 사용자에게 추천할 제1 추천리스트를 생성할 수 있다.
또한, 상기 제1 영상시청이력은 처음 사용자의 경우 없을 수 있으므로, 그에 따라 상이하게 상기 제1 추천리스트를 생성할 필요가 있다. 이와 관련하여 후술하도록 한다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 추천리스트를 상기 제1 사용자의 관리자로 설정된 제2 사용자가 사용하는 제2 사용자단말(300)로 송신할 수 있다.
이 때, 상기 제2 사용자는 상기 제1 사용자의 부모 또는 선생님과 같은 관리자일 수 있으며, 상기 제2 사용자단말(300)은 상기 제2 사용자가 사용하는 단말을 의미할 수 있다.
이 때, 상기 제1 추천리스트를 상기 제2 사용자단말(300)로 송신하는 이유는 알고리즘에 의하여 도출된 추천리스트라고 하더라도, 어린이에게 유해한 콘텐츠가 포함되어 있을 수 있으므로, 부모 또는 관리자가 한 번 더 검토하기 위함이다.
따라서, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 사용자단말(300)로부터 상기 제1 추천리스트에 대한 제1 검토정보를 수신할 수 있다.
이 때, 상기 제1 검토정보는, 상기 제1 추천리스트에 포함되는 영상콘텐츠에서 제거할 제1 제거영상콘텐츠에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 추천리스트 및 상기 제1 검토정보를 기반으로 제2 추천리스트를 생성할 수 있다. 상기 제2 추천리스트와 관련하여 상기 제1 검토정보 만으로 영상콘텐츠의 특성상 내부에 포함되는 유해성을 정확하게 판단하지 못할 가능성이 있다. 이에 추가적인 필터링이 필요한데, 이와 관련하여 후술하도록 한다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말(200)로 송신할 수 있다.
1차적으로 추천리스트를 도출하기 위해서는 사용자의 성향을 분석해야 한다. 그래서 상기 제1 영상시청이력이 있는 경우에는 상기 제1 영상시청이력을 기반으로 사용자의 성향을 분석할 수 있으나, 상기 제1 영상시청이력이 없는 경우에는 사용자와 유사한 개인정보를 가진 다른 사용자의 시청이력으로 성향을 분석할 필요가 있다.
이에, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 영상시청이력이 없는 경우, 상기 개인정보와 동일한 다른 복수의 제1-1 사용자의 영상시청이력을 추출하고, 상호 중복되는 제1 대표영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 대표영상콘텐츠 중에서 중복된 횟수를 기초로 내림차순으로 기설정된 기본이력개수만큼 추출하여 상기 제1 사용자의 제2 영상시청이력을 생성하고, 상기 제2 영상시청이력 중에서 제2 대표영상콘텐츠를 추출할 수 있다.
이 대, 상기 개인정보와 동일한 다른 복수의 제1-1 사용자는, 상기 개인정보에 포함된 성별과 동일하고, 나이가 동일하거나, 기설정된 나이범위에 포함되는 경우의 사용자를 의미할 수 있다. 이 때, 상기 나이범위는 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있으며, 2살, 3살 등으로 설정될 수 있다.
이 때, 상기 기본이력개수는 상기 제1 사용자 및 상기 제1-1사용자의 상기 제1 영상시청이력에 포함되는 영상콘텐츠의 평균개수로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 영상시청이력이 있는 경우, 상기 제1 영상시청이력 중에서 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출할 수 있다.
이 때, 상기 제2 대표영상콘텐츠는 사용자의 성향을 보다 확실하게 설정하면서, 너무 한정되지 않도록 확장하는 역할을 할 대표콘텐츠를 의미할 수 있다. 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출하는 방법은 후술하도록 한다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 대표영상콘텐츠를 기반으로 상기 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠와의 유사도를 평가하여, 상기 유사도가 높은 순으로 영상콘텐츠를 기설정된 추천개수만큼 추출하여, 상기 제1 추천리스트를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 추천개수는 후술하는 바와 같이, 상기 제2 사용자들의 상기 제1 검토정보에 포함된 제1 제거영상콘텐츠 수의 평균에 2배 또는 3배로 설정될 수 있다. 이는, 제2 사용자에 의하여 전부 제거되는 것을 방지하기 위함이다.
이 때, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출하기 위하여, 먼저 상기 제1 영상시청이력 또는 상기 제2 영상시청이력 중에서, 주요시청자성별 및 주요시청자나이가 상기 개인정보와 동일한 제1 임시대표콘텐츠를 추출할 수 있다.
상기 주요시청자성별은 상기 제2 영상시청이력에 포함된 영상콘텐츠의 시청정보를 기반으로 과반수가 넘는 성별로 설정될 수 있고, 상기 주요시청자 나이는 상기 제2 영상시청이력에 포함된 영상콘텐츠의 시청정보를 기반으로 상기 나이범위로 분할되는 나이대 중 가장 많이 시청한 나이대로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 임시대표콘텐츠의 추천 대비 조회수가 기설정된 임계비율을 초과하는 제2 임시대표콘텐츠를 추출할 수 있다.
이 때, 상기 임계비율은 상기 제1 임시대표콘텐츠의 추천 대비 조회수의 평균값으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 임시대표콘텐츠 중에서 조회수가 가장 높은 상기 제2 임시대표콘텐츠를 상기 제2 대표영상콘텐츠로 추출할 수 있다.
상술한 방법으로 제1 사용자에 대한 대표영상콘텐츠를 추출할 수 있다. 이를 통하여, 상기 제2 대표영상콘텐츠와 유사한 영상콘텐츠를 추출하여 상기 사용자에게 제공할 수 있다.
상기 제2 대표영상콘텐츠와 다른 영상콘텐츠가 유사한지 판단하는 방법으로는 각각의 영상에 포함되는 주요키워드가 상호 유사한지 여부로 판단하는 방법을 사용할 수 있다.
이를 위하여, 우선 상기 제2 대표영상콘텐츠의 제1 대표키워드를 추출해야 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 제1 대표키워드를 생성하는 과정을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 대표영상콘텐츠를 (A-1) 기설정된 길이로 분할하여 복수개의 블록으로 분할하고, (A-2) 상기 분할된 블록의 자막을 토큰화하여, 주요키워드를 도출하고, (A-3) 상기 블록 중에서 사용자들이 다시본횟수가 가장 높은 블록에 포함되는 주요키워드를 우선적으로 추출하되, 기설정된 제1 임계키워드수만큼 추출하여, 대표키워드묶음을 생성하고, (A-4) 상기 대표키워드묶음에 포함되는 키워드별로 TF-IDF 가중치를 산출하여, 상기 TF-IDF 가중치가 높은 순으로 상기 제1 임계키워드수보다 낮게 기설정된 제2 임계키워드수만큼 추출하여, 제1 대표키워드를 추출할 수 있다.
이 때, 상기 길이는 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있으며, 30초, 20초 등으로 설정될 수 있다.
이 때, 토큰화의 예를 들면, '블럭을 쌓아서 성을 만들어요' 라는 자막에서 '블럭, 쌓아서, 성, 만들어요' 등으로 키워드 형태로 추출하는 것을 의미할 수 있다.
이 때, 토큰화 모듈로는 Soynlp, koNLpy 또는 토크나이저 중 적어도 하나 이상을 사용할 수 있다.
soynlp는 한국어 처리를 위한 파이썬 패키지이며, koNLPy에서 제공하는 형태소분석기는 형태소 기반으로 문서를 토큰화할 수 있는 기능을 제공하지만 새롭게 만들어진 미등록 단어들은 인식이 잘 되지 않는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 사용자 사전에 단어를 등록하는 절치를 거쳐야 한다. soynlp는 이러한 과정을 돕기 위해 사용자 사전과 형태소분석 없이 cohesion 기반으로 토큰화를 할 수 있는 기능을 제공한다. KoNLPy는 파이썬으로 한국어 정보처리를 할 수 있게 하는 패키지이다. 토크나이저 또한, Soynlp와 koNLpy와 마찬가지로 자연어에서 단어 또는 서브워드 단위로 쪼개어 사전에 등록된 표준단어 등으로 변환해주는 라이브러리를 의미한다.
또한, 영상콘텐츠에 포함되는 모든 키워드를 추출하는 경우, 무의미한 단어가 추출될 가능성이 있다. 이에, 시청이력 중에서 사용자들이 다시본횟수 즉, 반복하여 여러번 본 구간을 중점적으로 파악할 필요가 있다.
또한, 상기 제1 임계키워드수는 대표키워드로 묶을만큼의 최소한의 수를 의미할 수 있는데, 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있으며, 예를들면, 10개, 20개 등으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다. 문서의 핵심어를 추출하거나, 검색 엔진에서 검색 결과의 순위를 결정하거나, 문서들 사이의 비슷한 정도를 구하는 등의 용도로 사용할 수 있다.
이 때, TF(단어 빈도, term frequency)는 특정한 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값으로, 이 값이 높을수록 문서에서 중요하다고 생각할 수 있다. 하지만 단어 자체가 문서군 내에서 자주 사용되는 경우, 이것은 그 단어가 흔하게 등장한다는 것을 의미한다. 이것을 DF(문서 빈도, document frequency)라고 하며, 이 값의 역수를 IDF(역문서 빈도, inverse document frequency)라고 한다. TF-IDF는 TF와 IDF를 곱한 값이다.
이 때, IDF 값은 문서군의 성격에 따라 결정된다. 예를 들어 '원자'라는 낱말은 일반적인 문서들 사이에서는 잘 나오지 않기 때문에 IDF 값이 높아지고 문서의 핵심어가 될 수 있지만, 원자에 대한 문서를 모아놓은 문서군의 경우 이 낱말은 상투어가 되어 각 문서들을 세분화하여 구분할 수 있는 다른 낱말들이 높은 가중치를 얻게 된다.
이 때, 상기 TF-IDF 가중치의 수학적 설명을 살펴보면, 도 3에 도시된 바와 같이, 나타날 수 있으며, tf(t,d)는 d 문서 내에 t 단어가 나타날 빈도를 의미하고, w는 d 문서 내에 포함되는 전체 단어를 의미하며, |D|는 문서집합 D의 크기 즉, D에 포함되는 d의 수를 의미할 수 있다.
이를 통하여, 상기 대표키워드묶음에 포함되는 키워드마다 TF-IDF 가중치를 산출할 수 있고, 상기 TF-IDF가중치가 높은 키워드를 대표키워드로 추출할 수 있다.
이 때, 상기 제2 임계키워드수는 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있으며, 예를 들면, 5개, 10개 등으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠를, 상기 (A-1), (A-2), (A-3) 및 (A-4)의 과정을 통하여, 제2 대표키워드를 추출하고, 상기 제1 대표키워드와 상기 제2 대표키워드를 기반으로 유사도를 산출할 수 있다.
이 때, 상기 제1 대표키워드 및 상기 제2 대표키워드는 키워드들의 집합 형태로 정의될 수 있으며, 두 집합의 유사도 측정에 대한 자카드 유사도를 활용하여 유사도를 산출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 유사도를 도출하는 예시도이다.
도 4를 참조하면, 상기 유사도는, 아래 수학식 1에 의하여 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112023005655606-pat00002
이 때, JS(RK1, RK2)는 키워드의 집합형태인 상기 제1 대표키워드(RK1)와 키워드의 집합형태인 상기 제2 대표키워드(RK2)의 상기 유사도를 의미할 수 있다.
이 때, 자카드 유사도는 교집합의 크기/합집합의 크기로 정의될 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 제2 사용자의 제1 검토정보가 불완전할 수 있으므로, 이를 보완하기 위하여, 상기 프로세서(110)는, 다른 제2-1 사용자 중에서 제2 검토정보를 통하여 상기 제1 제거영상콘텐츠와 동일한 영상콘텐츠를 제거한 제2-2 사용자를 추출하고, 상기 제2-2 사용자의 상기 제2 검토정보를 기반으로 상호 중복되는 제2 제거영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제2 제거영상콘텐츠 중에서 중복된 횟수를 기초로 내림차순으로 기설정된 기본제거개수만큼 제3 제거영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 추천리스트에서 상기 제1 제거영상콘텐츠 및 상기 제3 제거영상콘텐츠를 제거하여 상기 제2 추천리스트를 생성할 수 있다.
이는, 비슷한 제거 성향을 가진 다른 부모의 제거이력을 기반으로 제2 사용자의 검토를 보조하기 위함이다.
이 때, 상기 기본제거개수는 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있으며, 상기 제1 추천리스트에 포함되는 영상콘텐츠의 전체개수의 절반으로 설정될 수 있다.
또한, 본 발명은 제1 사용자 즉, 어린이로 하여금 영상콘텐츠를 단순히 보는 것에 그치지 않고, 직접 영상을 촬영하도록 유도하여, 영상콘텐츠 환경을 풍부히 하고, 제1 사용자가 창의성을 기를 수 있도록 유도할 수 있다.
이를 위하여, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 사용자단말(200)로부터 영상으로 촬영된 사용자영상콘텐츠 및 상기 사용자영상콘텐츠에 대한 상세정보를 수신하는 경우, 상기 사용자영상콘텐츠를 상기 영상콘텐츠DB에 저장하고, 상기 제1 사용자를 식별하는 고유계정에 기설정된 제1 리워드를 제공할 수 있다.
이 때, 상기 제1 리워드는 본 발명이 실시되는 플랫폼에서 재화처럼 사용할 수 있는 포인트이거나, 기타 이모티콘과 같은 디지털콘텐츠일 수도 있다.
또한, 특정영상콘텐츠를 보고 제1 사용자가 따라하는 일종의 챌린지가 이루어지는 경우, 이 또한, 상호 연결하여 많은 사용자가 챌린지에 도전할 동기를 부여함이 바람직하다.
이에, 도 5를 참조하면, 상기 상세정보는, 상기 사용자영상콘텐츠가 특정영상콘텐츠의 챌린지영상인지 여부에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 상세정보에 상기 특정영상콘텐츠의 챌린지영상을 나타내는 정보가 포함되는 경우, 상기 사용자영상콘텐츠와 상기 특정영상콘텐츠를 챌린지링크로 상호연결하고, 상기 제1 사용자를 식별하는 고유계정에 기설정된 제2 리워드를 제공할 수 있다.
이 때, 상기 제2 리워드 또한, 상기 제1 리워드와 마찬가지로 본 발명이 실시되는 플랫폼에서 재화처럼 사용할 수 있는 포인트이거나, 기타 이모티콘과 같은 디지털콘텐츠일 수도 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말(200)로 송신하되, 상기 제2 추천리스트에 포함되는 영상콘텐츠와 상기 챌린지링크로 상호연결된 영상콘텐츠를 기반으로 챌린지콘텐츠목록을 생성하여, 상기 제2 추천리스트와 함께 제1 사용자단말(200)로 송신할 수 있다.
이를 통하여, 상기 제1 사용자가 챌린지링크로 연결될 영상콘텐츠를 업로드하도록 유도할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 제1 사용자단말(200)로부터 제1 사용자에 대한 제1 영상시청이력 및 나이, 성별에 관한 개인정보를 수신할 수 있다(S101).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 상기 제1 영상시청이력 및 상기 개인정보를 기반으로 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠 중에서 상기 제1 사용자에게 추천할 제1 추천리스트를 생성할 수 있다(S103).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 상기 제1 추천리스트를 상기 제1 사용자의 관리자로 설정된 제2 사용자가 사용하는 제2 사용자단말(300)로 송신할 수 있다(S105).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 상기 제2 사용자단말(300)로부터 상기 제1 추천리스트에 대한 제1 검토정보를 수신할 수 있다(S107).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 상기 제1 추천리스트 및 상기 제1 검토정보를 기반으로 제2 추천리스트를 생성할 수 있다(S109).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말(200)로 송신할 수 있다(S111).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 방법은 도 1 내지 도 5에 개시된 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치(100)와 동일하게 구성될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 전자 장치에 있어서,
    메모리(memory); 및
    상기 메모리와 연결된 프로세서(processor); 를 포함하고,
    상기 프로세서는:
    제1 사용자단말로부터 제1 사용자에 대한 제1 영상시청이력 및 나이, 성별에 관한 개인정보를 수신하고,
    상기 제1 영상시청이력 및 상기 개인정보를 기반으로 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠 중에서 상기 제1 사용자에게 추천할 제1 추천리스트를 생성하고,
    상기 제1 추천리스트를 상기 제1 사용자의 관리자로 설정된 제2 사용자가 사용하는 제2 사용자단말로 송신하고,
    상기 제2 사용자단말로부터 상기 제1 추천리스트에 대한 제1 검토정보를 수신하고,
    상기 제1 추천리스트 및 상기 제1 검토정보를 기반으로 제2 추천리스트를 생성하고,
    상기 제2 추천리스트를 상기 제1 사용자단말로 송신하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 영상시청이력이 없는 경우,
    상기 개인정보와 동일한 다른 복수의 제1-1 사용자의 영상시청이력을 추출하고, 상호 중복되는 제1 대표영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제1 대표영상콘텐츠 중에서 중복된 횟수를 기초로 내림차순으로 기설정된 기본이력개수만큼 추출하여 상기 제1 사용자의 제2 영상시청이력을 생성하고, 상기 제2 영상시청이력 중에서 제2 대표영상콘텐츠를 추출하고,
    상기 제1 영상시청이력이 있는 경우,
    상기 제1 영상시청이력 중에서 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출하고,
    상기 제2 대표영상콘텐츠를 기반으로 상기 영상콘텐츠DB에 포함되는 영상콘텐츠와의 유사도를 평가하여, 상기 유사도가 높은 순으로 영상콘텐츠를 기설정된 추천개수만큼 추출하여, 상기 제1 추천리스트를 생성하고,
    상기 프로세서는:
    상기 제1 영상시청이력 또는 상기 제2 영상시청이력 중에서 상기 제2 대표영상콘텐츠를 추출하되,
    상기 제1 영상시청이력 또는 상기 제2 영상시청이력 중에서, 주요시청자성별 및 주요시청자나이가 상기 개인정보와 동일한 제1 임시대표콘텐츠를 추출하고,
    상기 제1 임시대표콘텐츠의 추천 대비 조회수가 기설정된 임계비율을 초과하는 제2 임시대표콘텐츠를 추출하고,
    상기 제2 임시대표콘텐츠 중에서 조회수가 가장 높은 상기 제2 임시대표콘텐츠를 상기 제2 대표영상콘텐츠로 추출하고,
    상기 제1 검토정보는,
    상기 제1 추천리스트에 포함되는 영상콘텐츠에서 제거할 제1 제거영상콘텐츠에 대한 정보를 포함하고,
    상기 프로세서는:
    다른 제2-1 사용자 중에서 제2 검토정보를 통하여 상기 제1 제거영상콘텐츠와 동일한 영상콘텐츠를 제거한 제2-2 사용자를 추출하고,
    상기 제2-2 사용자의 상기 제2 검토정보를 기반으로 상호 중복되는 제2 제거영상콘텐츠를 추출하고, 상기 제2 제거영상콘텐츠 중에서 중복된 횟수를 기초로 내림차순으로 기설정된 기본제거개수만큼 제3 제거영상콘텐츠를 추출하고,
    상기 제1 추천리스트에서 상기 제1 제거영상콘텐츠 및 상기 제3 제거영상콘텐츠를 제거하여 상기 제2 추천리스트를 생성하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 사용자단말로부터 영상으로 촬영된 사용자영상콘텐츠 및 상기 사용자영상콘텐츠에 대한 상세정보를 수신하는 경우, 상기 사용자영상콘텐츠를 상기 영상콘텐츠DB에 저장하고,
    상기 제1 사용자를 식별하는 고유계정에 기설정된 제1 리워드를 제공하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
KR1020230006095A 2023-01-16 2023-01-16 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법 KR102526275B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230006095A KR102526275B1 (ko) 2023-01-16 2023-01-16 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020230006095A KR102526275B1 (ko) 2023-01-16 2023-01-16 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102526275B1 true KR102526275B1 (ko) 2023-04-28

Family

ID=86143448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020230006095A KR102526275B1 (ko) 2023-01-16 2023-01-16 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102526275B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120075515A (ko) * 2010-11-19 2012-07-09 주식회사 케이티 사용자 선호 콘텐츠 추천 시스템 및 방법
KR101487540B1 (ko) * 2014-07-11 2015-02-04 주식회사 테라클 추천 정보 제공 시스템 및 방법
KR101706167B1 (ko) 2016-09-02 2017-02-14 한국과학기술정보연구원 콘텐츠 추천을 위한 장치 및 그 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120075515A (ko) * 2010-11-19 2012-07-09 주식회사 케이티 사용자 선호 콘텐츠 추천 시스템 및 방법
KR101487540B1 (ko) * 2014-07-11 2015-02-04 주식회사 테라클 추천 정보 제공 시스템 및 방법
KR101706167B1 (ko) 2016-09-02 2017-02-14 한국과학기술정보연구원 콘텐츠 추천을 위한 장치 및 그 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11182564B2 (en) Text recommendation method and apparatus, and electronic device
Zhang et al. Detecting similar repositories on GitHub
US9514405B2 (en) Scoring concept terms using a deep network
US10503829B2 (en) Book analysis and recommendation
CN103026356B (zh) 语义内容搜索
CN111753198A (zh) 信息推荐方法和装置、以及电子设备和可读存储介质
US20180232444A1 (en) Web api recommendations
Jiang et al. Recommending new features from mobile app descriptions
CN104160712A (zh) 计算媒体节目之间的相似度
Falke et al. Bringing structure into summaries: Crowdsourcing a benchmark corpus of concept maps
US20230076387A1 (en) Systems and methods for providing a comment-centered news reader
AU2022223275B2 (en) Auditing citations in a textual document
WO2020020287A1 (zh) 一种获取文本相似度的方法、装置、设备及可读存储介质
US11734360B2 (en) Methods and systems for facilitating classification of documents
EP3120257A1 (en) Named entitty platform and store
CN112328857B (zh) 一种产品知识聚合方法、装置、计算机设备及存储介质
Chatterjee et al. Python social media analytics
US9830533B2 (en) Analyzing and exploring images posted on social media
JP2019091450A (ja) ユーザ−入力コンテンツと連関するリアルタイムフィードバック情報提供方法およびシステム
KR101624420B1 (ko) 검색 대상의 관련 키워드를 이용한 검색 방법 및 시스템
US20210192125A1 (en) Methods and systems for facilitating summarization of a document
US10339559B2 (en) Associating social comments with individual assets used in a campaign
KR102526275B1 (ko) 콘텐츠를 필터링하여 제공하는 장치 및 방법
US9946762B2 (en) Building a domain knowledge and term identity using crowd sourcing
CN111199148B (zh) 文本相似度确定方法、装置、存储介质和电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant