KR102654933B1

KR102654933B1 - 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버

Info

Publication number: KR102654933B1
Application number: KR1020240002910A
Authority: KR
Inventors: 최재찬
Original assignee: 주식회사 이투온
Priority date: 2023-02-21
Filing date: 2024-01-08
Publication date: 2024-04-05
Also published as: KR102624088B1; KR102654932B1

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 서버는, 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 서버에서, 광고판 주변에 설치된 적어도 하나의 카메라로부터 제공되는 영상 데이터를 이용하여, 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역을 분석 영역으로 설정하고, 유동 객체들 중 적어도 일부 객체를 분석 대상으로 설정하여, 분석 영역 내의 분석 대상에 대한 유동성 및 밀집도를 분석하는 유동성 분석부, 및 영상 데이터를 이용하여, 광고판 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 및 외관 정보를 추출하고, 이에 기초하여 광고판에서 출력되는 광고에 대한 광고 효과를 분석하는 광고 효과 분석부를 포함한다.

Description

광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버{METHOD FOR PROVIDING ADVERTISEMENT EFFECT ANALYSIS SERVICE AND SERVER USING THE SAME}

본 발명은 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 광고판 주변에 설치된 적어도 하나의 카메라로부터 제공되는 영상 데이터를 분석하여 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버에 관한 것이다.

광고 기법으로서, 옥외, 공공장소, 마켓, 아파트, 버스 정류장 쉘터 등에 설치되는 고정형 광고판 또는 버스, 택시 등과 같은 각종 운송 수단에 탑재되는 이동형 광고판을 이용하여 사용자들에게 광고를 전달하는 광고 기법이 있다. 이와 같은 광고 기법은 생활 접촉 매체의 꾸준한 수요로 인해 지속적으로 성장하고 있다.

다만, 이와 같은 광고 기법의 특성 상 광고 효과를 정확하게 측정하기가 어려워, 광고주에게 지급되는 광고비의 경우, 광고 위치, 광고 노출 빈도 등에 따라 관습적으로 책정되거나, 유동 인구에 대한 수기 측정 등과 같이 정확도가 떨어지는 방법을 통해 책정되고 있다. 더욱이, 유동 인구의 광고 주목도에 따른 광고 효과가 광고비 책정에 정확히 반영되기 어려운 실정이다.

본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 광고 효과를 정확히 분석함으로써 합리적인 광고비를 책정할 수 있는 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버를 제공하는 것이다.

본 발명에서 해결하고자 하는 다른 과제는 광고판으로부터 출력되는 광고의 종류에 따라 해당 광고의 타겟층에 대응하여 보다 적합한 광고 효과를 산출할 수 있는 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버를 제공하는 것이다.

본 발명에서 해결하고자 하는 또 다른 과제는 특정 영역 내 유동 객체(예를 들어, 사람, 자동차, 이륜차 등)의 유동성 및 밀집도를 측정할 수 있는 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버를 제공하는 것이다.

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

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 서버는, 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 서버에서, 광고판 주변의 영상을 촬상하는 적어도 하나의 카메라로부터 제공되는 영상 데이터를 이용하여, 상기 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역을 분석 영역으로 설정하고, 유동 객체들 중 적어도 일부 객체를 분석 대상으로 설정하여, 상기 분석 영역 내의 상기 분석 대상에 대한 유동성 및 밀집도를 분석하는 유동성 분석부, 및 상기 영상 데이터를 이용하여, 상기 광고판 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 및 외관 정보를 추출하고, 이에 기초하여 상기 광고판에서 출력되는 광고에 대한 광고 효과를 분석하는 광고 효과 분석부를 포함할 수 있다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은, 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법에서, 광고판 주변의 영상을 촬상하는 적어도 하나의 카메라로부터 제공되는 영상 데이터를 수신하는 단계, 상기 영상 데이터를 이용하여, 상기 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역을 분석 영역으로 설정하고, 유동 객체들 중 적어도 일부 객체를 분석 대상으로 설정하여, 상기 분석 영역 내의 상기 분석 대상에 대한 유동성 및 밀집도를 분석하는 단계, 및 상기 영상 데이터를 이용하여, 상기 광고판 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 및 외관 정보를 추출하고, 이에 기초하여 상기 광고판에서 출력되는 광고에 대한 광고 효과를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 명령어를 포함하며, 컴퓨터 시스템에 의해 실행될 때, 상기 명령어는 상기 컴퓨터 시스템이 상기 방법을 수행하도록 할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버의 경우, 광고판으로부터 출력되는 광고에 대한 실제 사용자들의 관심도를 정확히 반영함으로써 광고 효과를 분석할 수 있으며, 이에 기초하여, 합리적인 광고비를 책정할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버의 경우, 광고판으로부터 출력되는 광고의 종류에 따라 해당 광고의 타겟층에 대응하는 분석 대상(유동 객체)에 대한 영상 분석을 수행하여 광고 효과를 분석함으로써, 해당 광고에 보다 적합한 광고 효과를 산출할 수 있다

또한, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버의 경우, 상술한 광고비 책정 기능뿐만 아니라, 특정 영역 내 유동 객체(예를 들어, 사람, 자동차, 이륜차 등)의 유동성 및 밀집도를 측정하는 기능을 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 발명 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버를 나타내는 블록도이다.
도 4는 도 3의 광고 효과 분석 서버에 포함되는 유동성 분석부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4의 유동성 분석부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 4의 유동성 분석부에 포함되는 대상 설정부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 4의 유동성 분석부에 포함되는 영역 설정부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 3의 광고 효과 분석 서버에 포함되는 광고 효과 분석부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 9는 도 8의 광고 효과 분석부에 포함되는 제2 분석부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 10은 도 9의 제2 분석부에 포함되는 시선 검출부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 도 9의 제2 분석부에 포함되는 특성 검출부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 도 9의 제2 분석부에 포함되는 특성 검출부의 동작의 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 도 8의 광고 효과 분석부에 포함되는 모델 학습부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 도 3의 광고 효과 분석 서버에 포함되는 광고 효과 분석부의 다른 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 15a 및 도 15b는 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버와 카메라가 통신하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 16a 및 도 16b는 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버와 카메라가 통신하는 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 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. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결된다"고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 연결되어 있는 경우도 포함한다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 시스템(1)은 서버(100)(또는, 광고 효과 분석 서버, 광고 효과 분석 서비스 제공 서버)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 광고 효과 분석 시스템(1)은 적어도 하나의 카메라(200), 광고판(300), 및 광고주 단말(400)을 더 포함할 수 있다.

서버(100)는 광고판(300)과 광고주 단말(400) 간의 광고 중개 플랫폼을 운영할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 광고판(300) 및 광고주 단말(400) 간의 네트워크 통신을 수행하여, 광고 중개 플랫폼을 운영할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 광고주 단말(400)과 통신하여 광고주로부터 광고 요청을 수신하고, 광고판(300)에 광고를 할당하여, 광고판(300)으로부터 소정의 광고가 출력될 수 있도록 할 수 있다.

광고판(300)은 인쇄물이 구비된 인쇄물 광고판이거나 영상 형태의 광고를 출력하는 디스플레이 장치일 수 있다. 광고판(300)은 하나의 인쇄물을 지속적으로 사용자들에게 보여주거나, 기 설정되어 있는 순서에 의해 또는 기 설정되어 있는 기간에 따라 또는 랜덤 방식에 따라 다양한 인쇄물들 또는 영상들을 사용자들에게 보여주는 기능을 수행할 수 잇다. 즉, 이하의 설명에서, 광고판(300)은 현재 오프라인 상에서 일반적으로 이용되고 있는 광고판을 의미하는 것이며, 광고주에 의해 제공된 인쇄물 또는 영상을 단순히 사용자에게 보여주는 기능을 수행하는 광고판을 의미할 수 있다. 한편, 광고판(300)이 디스플레이 장치인 경우, 광고판(300)은 광고 이외에도 다양한 정보들을 더 제공할 수도 있다.

네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communicationnetwork), 위성 통신망, 블루투스(Bluetooth), Wibro(Wireless Broadband Internet), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), 5G(5th Generation Mobile Telecommunication) 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

한편, 광고주 단말(400)은 스마트폰, 태블릿(tablet) PC(personal computer), 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑(desktop) PC, 랩탑(laptop) PC, 넷북(netbook) 컴퓨터, 워크스테이션(workstation), 서버(server), PDA(personal digital assistant), 미디어 박스, 게임 콘솔, 전자사전 또는 웨어러블 장치(wearable device) 등의 전자 장치일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 네트워크를 통해 서버(100)와 데이터를 송수신할 수 있는 장치라면 그 종류와 관계없이 광고주 단말(400)로 채택될 수 있다.

일 실시예에서, 서버(100)는 카메라(200)와의 통신을 통해 광고판(300) 주변 영상에 대한 데이터를 수신받고, 이에 기초하여 광고판(300)으로부터 출력되는 광고에 대한 광고 효과를 분석할 수 있다.

예를 들어, 카메라(200)는 광고판(300) 주변에 설치될 수 있다. 일 예로, 광고판(300)이 옥외(Out of Home; OOH) 광고판 등으로 구성되는 경우, 카메라(200)는 광고판(300) 주위에 설치되어 광고판(300) 주위를 촬상하는 폐쇄 회로 텔레비전(Closed-circuit Television; CCTV)으로 구성될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 다른 예로, 카메라(200)는 광고판(300) 상에 설치될 수 있다. 일 예로, 광고판(300)이 버스 정류장 쉘터 광고판 등으로 구성되는 경우, 카메라(200)는 광고판(300)을 구성하는 구조물 상에 설치될 수 있다. 다만, 카메라(200)가 이에 제한되는 것은 아니며, 광고판(300) 주변의 영상을 촬상할 수 있는 것이라면, 다양하게 구성될 수 있다.

서버(100)는 이와 같은 카메라(200)와의 통신을 수행하여 카메라(200)로부터 광고판(300) 주변을 촬상한 영상에 대한 데이터(영상 데이터)를 수신할 수 있다. 서버(100)는 상기 영상 데이터를 분석함으로써 광고판(300) 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 외관 정보 등을 추출하고, 이에 기초하여 광고판(300)으로부터 출력되는 광고에 대한 사용자들의 광고 주목도에 따른 광고 효과를 분석할 수 있다.

또한, 일 실시예에서, 서버(100)는 카메라(200)와의 통신을 통해 수신한 상기 영상 데이터를 분석함으로써, 카메라(200)에 의해 촬상된 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역 내 유동 객체(예를 들어, 사람, 자동차, 이륜차 등)에 대한 유동성을 분석할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 시스템(1)(또는, 서버(100))는 광고판(300) 주변을 촬상하는 카메라(200)로부터 영상 데이터를 수신하고, 영상 데이터에 기초하여 광고판(300)으로부터 출력되는 광고에 대한 사용자의 광고 주목도에 따른 광고 효과를 분석할 뿐만 아니라 광고판(300) 주변의 객체 유동성을 분석할 수 있다.

이에 대한 구체적인 설명을 위해, 도 2 내지 도 16b가 참조될 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버를 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 서버(100)(이하, "광고 효과 분석 서버"라고 함)는 통신부(110), 프로세서(120) 및 데이터베이스(130)를 포함할 수 있다. 한편, 도 2에서는 광고 효과 분석 서버(100)가 데이터베이스(130)를 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 이는 단순히 예시적인 것으로, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 실시예에 따라, 광고 효과 분석 서버(100)는 데이터베이스(130)를 포함하지 않고 구성될 수도 있다.

광고 효과 분석 서버(100)는 통신부(110)를 통해 카메라(200) 등과 정보를 송수신할 수 있다. 이를 위해, 통신부(110)는 다양한 통신 기술로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)에 와이파이(WIFI), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), HSPA(High Speed Packet Access), 모바일 와이맥스(Mobile WiMAX), 와이브로(WiBro), LTE(Long Term Evolution), 5G, 블루투스(bluetooth), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), NFC(Near Field Communication), 지그비(Zigbee), 무선랜 기술 등이 적용될 수 있다. 또한, 광고 효과 분석 서버(100)가 인터넷과 연결되어 해당 서비스를 제공하는 경우, 통신부(110)는 인터넷에서 정보전송을 위한 표준 프로토콜인 TCP/IP를 따를 수도 있으며, GPS(Global Positioning System) 기술을 이용할 수도 있다.

데이터베이스(130)는 광고 효과 분석 서비스를 위한 정보 등을 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(130)는 광고 효과 분석 서버(100)에 의해 분석된 유동성 데이터에 관한 정보를 저장할 수 있다. 다른 예로, 데이터베이스(130)는 카메라(200)로부터 제공되는 영상 데이터에 대한 영상 분석을 통해 진행된 AI 모델 학습용 데이터에 대한 정보를 저장할 수 있다.

프로세서(120)는 통신부(110)를 통해 데이터베이스(130)에 접근할 수 있다. 한편, 광고 효과 분석 서버(100)가 상술한 바와 같이 데이터베이스(130)를 포함하지 않고 외부의 데이터베이스를 이용하는 경우, 광고 효과 분석 서버(100)는 통신부(110)를 통해 상기 외부의 데이터베이스에 접근할 수 있을 것이다.

또한, 광고 효과 분석 서버(100)에 포함되는 프로세서(120)는 통신부(110)를 통해 카메라(200) 등(예를 들어, 카메라(200)뿐만 아니라 도 1을 참조하여 설명한 광고판(300), 광고주 단말(400) 등)과 통신을 수행할 수 있다.

이하에서는, 도 3 내지 도 16b를 참조하여, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버(100)의 프로세서(120) 상에서 이루어지는 동작, 과정 등을 중심으로 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버를 나타내는 블록도이다.

도 4는 도 3의 광고 효과 분석 서버에 포함되는 유동성 분석부의 일 예를 나타내는 블록도이다.

도 5는 도 4의 유동성 분석부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

*도 6은 도 4의 유동성 분석부에 포함되는 대상 설정부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 7은 도 4의 유동성 분석부에 포함되는 영역 설정부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 8은 도 3의 광고 효과 분석 서버에 포함되는 광고 효과 분석부의 일 예를 나타내는 블록도이다.

도 9는 도 8의 광고 효과 분석부에 포함되는 제2 분석부의 일 예를 나타내는 블록도이다.

도 10은 도 9의 제2 분석부에 포함되는 시선 검출부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 11은 도 9의 제2 분석부에 포함되는 특성 검출부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 12는 도 9의 제2 분석부에 포함되는 특성 검출부의 동작의 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 13은 도 8의 광고 효과 분석부에 포함되는 모델 학습부의 동작의 일 예를 설명하기 위한 순서도이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버(100)는 카메라(200)로부터 영상 데이터(VD)를 제공받을 수 있다. 한편, 도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 영상 데이터(VD)는 광고판(300)의 주변을 촬상한 영상(예를 들어, 정지 영상 또는 동영상) 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 광고 효과 분석 서버(100)는 영상 데이터(VD)에 기초하여, 광고판(300) 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 외관 정보 등을 추출하고, 이에 기초하여 광고판(300)으로부터 출력되는 광고에 대한 사용자들의 광고 주목도에 따른 광고 효과를 분석하고, 촬상된 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역 내 유동 객체(예를 들어, 사람, 자동차, 이륜차 등)에 대한 유동성을 분석할 수 있다.

이를 위해, 광고 효과 분석 서버(100)는 유동성 분석부(160) 및 광고 효과 분석부(170)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 광고 효과 분석 서버(100)는 유동성 데이터 저장부(180) 및 광고비 산정부(190)를 더 포함할 수 있다.

유동성 분석부(160)는 카메라(200)로부터 영상 데이터(VD)를 수신할 수 있다. 여기서, 영상 데이터(VD)는 도 1을 참조하여 설명한 광고판(300) 주변을 촬상한 영상(예를 들어, 정지 영상 또는 동영상)에 대한 정보를 포함할 수 있다.

유동성 분석부(160)는 영상 데이터(VD)에 기초하여, 촬상된 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역에 대하여, 특정 유동 객체(예를 들어, 사람, 자동차, 이륜차 등)에 대한 유동성을 분석하여, 제1 분석 데이터(AD1)를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 유동성 분석부(160)는 영상 인식 알고리즘에 기초한 비전 AI(Vision AI) 기술을 이용하여, 촬상된 영상의 전체 영역 중 특정 영역을 설정하고, 사람, 자동차, 이륜차 등의 유동 객체들 중 적어도 하나의 유동 객체(또는, 분석 대상)를 선택하여, 상기 특정 영역 내 분석 대상의 유동성 및 밀집도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 유동성 분석부(160)에는 비디오 분석 솔루션(Video Analytics Solution, VAS)이 설치되어 인공지능을 기반으로 영상 데이터(VD)에 포함되는 촬상 영상 정보를 분석하여, 상기 특정 영역 내 분석 대상의 유동성 및 밀집도를 측정할 수 있다.

일 예로, 도 5를 더 참조하면, 유동성 분석부(160)는 영상 데이터(VD)에 포함되는 촬상된 영상(예를 들어, 도 5에 "A"로 도시된 영역에 표시된 영상)을 분석하고, 상기 특정 영역 내 분석 대상의 유동성 및 밀집도를 측정하여, 촬상된 영상 내 선택된 상기 특정 영역의 면적, 해당 특정 영역 내 위치하는 유동 객체(예를 들어, 사람 등)의 수, 및 유동성과 밀집도에 대한 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 유동성 분석부(160)는 도 5의 "B"로 도시된 영역에 도시된 바와 같이, 해당 특정 영역의 면적을 "825m²"로 추출하고, 해당 특정 영역 내 사람의 수를 "824명"으로 추출하며, 밀집도를 "0.99명/m²"로 추출할 수 있다.

유동성 분석부(160)의 구체적 구성에 대해 보다 구체적으로 설명하기 위해, 도 4를 더 참조하면, 유동성 분석부(160)는 대상 설정부(TSP), 영역 설정부(ASP), 및 제1 분석부(AZP1)를 포함할 수 있다.

대상 설정부(TSP)는 영상 데이터(VD)를 수신하고, 촬상된 영상 내 유동 객체들 중 적어도 하나의 유동 객체를 분석 대상으로서 설정하고, 이에 대한 정보를 포함하는 대상 설정 데이터(TSD)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 대상 설정 데이터(TSD)는 상기 분석 대상에 대해 부여되는 고유 식별자 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 도 6을 더 참조하면, 영상 데이터(VD)에 포함되는 촬상 영상 내 복수의 유동 객체들(FO)이 포함될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 촬상 영상 내에는 자동차, 사람의 유동 객체들(FO)이 포함될 수 있다(다만, 이는 도 6의 촬상 영상을 기준으로 한 것이며, 영상이 촬상된 지역, 시각 등에 따라, 이륜차, 동물 등의 다양한 유동 객체들(FO)이 포함될 수 있음).

먼저, 대상 설정부(TSP)는 촬상 영상 내 복수의 유동 객체들(FO)의 종류를 검출할 수 있다. 예를 들어, 대상 설정부(TSP)는 촬상 영상 내 복수의 유동 객체들(FO)을 추출한 후, 복수의 유동 객체들(FO) 각각이 어떤 유동 객체인지를 검출할 수 있다. 일 예로, 도 6에 도시된 바와 같이, 대상 설정부(TSP)는 촬상 영상 내 복수의 유동 객체들(FO) 중 하나의 유동 객체(FO)는 자동차(도 6에 "car"로 도시됨)으로 구성되며, 나머지 2개의 유동 객체들(FO)은 사람(도 6에 "Person"으로 도시됨)으로 구성되는 것을 검출할 수 있다.

이후, 대상 설정부(TSP)는 종류가 특정된 복수의 유동 객체들(FO) 중 분석 대상(TG)으로 설정할 적어도 하나의 유동 객체(FO)를 선택할 수 있다. 예를 들어, 대상 설정부(TSP)는 복수의 유동 객체들(FO) 중 사람을 분석 대상(TG)으로 선택할 수 있으나, 이는 단순히 예시적인 것으로, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 대상 설정부(TSP)는 복수의 유동 객체들(FO) 중 자동차를 분석 대상(TG)으로 선택하거나, 자동차와 사람을 모두 분석 대상(TG)으로 선택할 수도 있다.

일 실시예에서, 대상 설정부(TSP)에 의해 분석 대상(TG)으로 선택되는 유동 객체는 기 설정된 것일 수 있다. 예를 들어, 사전에 특정 분석 대상만을 대상으로 유동성 및 밀집도 분석을 진행하는 것으로 설정된 경우, 대상 설정부(TSP)는 촬상 영상 내 복수의 유동 객체들(FO) 및 그 종류를 추출하고, 복수의 유동 객체들(FO) 중 해당 분석 대상(TG)만을 추출할 수 있다.

다만, 이는 단순히 예시적인 것으로, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 대상 설정부(TSP)는 사용자의 입력에 의해 입력된 특정 분석 대상을 기준으로, 복수의 유동 객체들(FO) 중 해당 분석 대상(TG)만을 추출할 수도 있다.

영역 설정부(ASP)는 영상 데이터(VD)를 수신하고, 촬상된 영상 내 전체 영역 중 적어도 일부 영역을 분석 영역으로서 설정하고, 이에 대한 정보를 포함하는 영역 설정 데이터(ASD)를 생성할 수 있다.

예를 들어, 도 7을 더 참조하면, 영상 데이터(VD)에 포함되는 촬상 영상의 전체 영역 중 일부 영역이 분석 영역(AA)으로 설정될 수 있다.

일 실시예에서, 영역 설정부(ASP)에 의해 분석 영역(AA)으로 선택되는 영역은 기 설정된 것일 수 있다. 예를 들어, 사전에 특정 영역만을 대상으로 유동성 및 밀집도 분석을 진행하는 것으로 설정된 경우, 영역 설정부(ASP)는 촬상 영상의 전체 영역 중 해당 특정 영역만을 분석 영역(AA)으로 추출할 수 있다.

다만, 이는 단순히 예시적인 것으로, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 영역 설정부(ASP)는 사용자의 입력에 의해 입력된 특정 영역을 기준으로, 촬상 영상의 전체 영역 중 입력된 특정 영역을 분석 영역(AA)으로서 추출할 수 있다.

다시 도 4를 참조하면, 제1 분석부(AZP1)는 대상 설정부(TSP)와 영역 설정부(ASP)로부터 제공되는 대상 설정 데이터(TSD) 및 영역 설정 데이어(ASD)에 기초하여, 영상 데이터(VD)에 포함되는 촬상 영상의 분석 영역(AA) 내에 존재하는 분석 대상(TG)의 수를 검출함으로써, 해당 분석 영역(AA) 내의 해당 분석 대상(TG)에 대한 유동성 및 밀집도를 분석하고, 이에 기초하여, 제1 분석 데이터(AD1)를 생성할 수 있다.

실시예에 따라, 제1 분석부(AZP1)(또는, 유동성 분석부(160))는 영상 데이터(VD)에 기초하여, 동영상에 대해 분석 영역(AA) 내 분석 대상(TG)의 유동성 및 밀집도를 실시간으로 측정함으로써, 제1 분석 데이터(AD1)를 생성할 수 있다. 다만, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니며, 제1 분석부(AZP1)(또는, 유동성 분석부(160))는 영상 데이터(VD)에 기초하여 정지 영상, 즉, 특정 시점에 대한 영상 데이터(VD)에 기초하여, 분석 영역(AA) 내 분석 대상(TG)의 유동성 및 밀집도를 측정함으로써, 제1 분석 데이터(AD1)를 생성할 수도 있다.

다시 도 3을 참조하면, 유동성 분석부(160)에 의해 생성된 제1 분석 데이터(AD1)는 유동성 데이터 저장부(180)에 제공될 수 있으며, 유동성 데이터 저장부(180)는 이를 저장할 수 있다.

일 실시예에서, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버(100)는 유동성 데이터 저장부(180) 내에 저장된 제1 분석 데이터(AD1), 즉, 분석 영역(AA) 내 분석 대상(TG)의 유동성 및 밀집도에 관한 정보에 기초하여, 사용자(담당자)에게 관심, 주의, 경고, 위험 등 정해진 단계별로 분석 영역(AA)의 위치와 분석 대상(TG)의 유동성 및 밀집도를 자동으로 알려주는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 광고 효과 분석 서버(100)는 제1 분석 데이터(AD1)에 기초하여 설정된 기준을 도달하는 경우, 사용자(관계기관)에 해당 내용을 자동으로 알려주는 기능을 수행할 수도 있다. 이에 따라, 분석 영역(AA)으로 설정된 특정 지역의 다중 밀집도를 실시간으로 예상하고, 안전 사고를 감지하여 이를 예방할 수 있다.

한편, 유동성 데이터 저장부(180)는 도 2를 참조하여 설명한 데이터베이스(130)의 일부로서 구성될 수 있으나, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니다.

한편, 도 4 내지 도 7을 참조하여 설명한 유동성 분석부(160)의 적어도 일부 기능이 광고 효과 분석부(170) 내에서도 수행될 수 있으며, 이에 대해서는, 도 14를 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

광고 효과 분석부(170)는 카메라(200)로부터 영상 데이터(VD)를 수신할 수 있다.

광고 효과 분석부(170)는 영상 데이터(VD)에 기초하여, 광고판(300) 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 외관 정보 등을 추출하고, 이에 기초하여 광고판(300)으로부터 출력되는 광고에 대한 사용자들의 광고 주목도(또는, 광고 효과)를 분석하여 제2 분석 데이터(AD2)를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 광고 효과 분석부(170)는 광고판(300) 주변 영상(예를 들어, 정지 영상 또는 동영상)을 촬상한 영상에 대해 구축한 모델 학습 데이터(AMD)를 활용하여 AI 모델 학습을 통해 촬상 영상을 분석할 수 있다. 예를 들어, 광고 효과 분석부(170)는 CNN(Convolutional neural network), RNN(Recurrent Neural Network), 또는 CNN과 LSTM(Long short-term memory) RNN을 결합한 인공신경망을 사용할 수 있으며, 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기를 사용할 수도 있다. 실시예에 따라, 광고 효과 분석부(170)는 캐스케이드 회귀 포레스트와 고속 반경 대칭 변환(Fast Radial Symmetry Transform, FRST)을 이용하여, 조명의 변화에 따른 영향을 최소화하여 정확하게 카메라(200)에서 수집된 영상을 분석할 수 있다.

광고 효과 분석부(170)의 구체적 구성에 대해 보다 구체적으로 설명하기 위해, 도 8을 더 참조하면, 광고 효과 분석부(170)는 제2 분석부(AZP2)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 광고 효과 분석부(170)는 모델 학습부(MLP) 및 메모리(MEM)를 더 포함할 수 있다.

제2 분석부(AZP2)는 영상 데이터(VD)에 기초하여, 메모리(MEM)로부터 제공되는 모델 학습 데이터(AMD)를 이용하여 광고판(300) 주변의 촬상 영상에 대해 분석하고, 광고판(300) 주변을 지나가는 사용자들의 수, 성별, 연령, 외관 등에 대한 정보, 광고판(300)에서 출력되는 광고를 바라보는 사용자들에 대한 정보 등을 추출할 수 있다. 여기서, 외관 정보라 함은 광고판(300) 주변을 지나가는 또는 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 시청하는 사용자들의 얼굴의 특징 외 상의, 하의, 신발, 장신구 등의 다양한 외관적 특징을 포함할 수 있으며, 광고판(300)에서 출력되는 광고를 바라보는 사용자들에 대한 정보라 함은 사용자들에 대한 시선 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 도 9를 더 참조하면, 제2 분석부(AZP2)는 시선 검출부(GDP), 특성 검출부(CDP), 및 분석 데이터 생성부(ADG)를 포함할 수 있다.

시선 검출부(GDP)는 모델 학습 데이터(AMD)를 이용하여, 영상 데이터(VD)를 분석하여 촬상 영상, 즉, 광고판(300) 주변을 촬상한 영상 내 광고판(300)을 바라보고 있는 사용자들의 시선 정보(GD)를 분석 및 생성할 수 있다.

예를 들어, 도 10을 더 참조하면, 시선 검출부(GDP)는 복수의 분석 대상들(TG1, TG2, TG3, TG4), 예를 들어, 광고 시청 사용자들 각각에 대한 시선 정보(GD1, GD2, GD3, GD4)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 시선 검출부(GDP) 제1 분석 대상(TG1)의 시선이 중앙에서 좌측 상단을 향하고 있는 제1 시선 정보(GD1)를 추출하고, 제2 분석 대상(TG2)의 시선이 중앙에서 하단을 향하고 있는 제2 시선 정보(GD2)를 추출하며, 제3 분석 대상(TG3)의 시선이 중앙에서 우측 하단을 향하고 있는 제3 시선 정보(GD3)를 추출하고, 제4 분석 대상(TG4)의 시선이 중앙을 머무는 제4 시선 정보(GD4)를 추출할 수 있다.

한편, 후술하는 바와 같이, 광고판(300)을 바라보고 있는 사용자들의 시선 정보(GD)에 기반하여, 광고 효과 분석부(170)의 제2 분석부(AZP2) 내 포함되는 분석 데이터 생성부(ADG)는 광고판(300) 주변에 위치하는 사용자들이 실제 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 시청하고 있는지 여부, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 실제로 바라보고 있는 시간, 광고판(300)에서 출력되는 광고 영상의 어느 컨텐츠를 사용자가 관심있게 바라보고 있는지 여부 등을 추출할 수 있으며, 이에 기초하여, 광고비 산정부(190)는 이를 광고비 산정에 반영할 수 있다.

한편, 광고판(300)이 버스 정류장 쉘터 광고판 등으로 구성되는 경우, 영상 데이터(VD)를 생성하는 카메라(200)는 광고판(300)을 구성하는 구조물 상에 설치될 수 있으므로, 근거리 영상 확보가 가능하여 보다 정확한 시선 정보(GD)의 검출이 가능할 수 있다.

다음으로, 특성 검출부(CDP)는 모델 학습 데이터(AMD)를 이용하여, 영상 데이터(VD)를 분석하여 촬상 영상, 즉, 광고판(300) 주변을 촬상한 영상 내 광고판(300) 주변의 사용자들 또는 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 바라보고 있는 사용자들의 특성 정보(CD)를 분석 및 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 특성 검출부(CDP)에 의해 분석 및 생성된 특성 정보(CD)에는 광고판(300) 주변의 사용자들 또는 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 바라보는 사용자들의 성별, 연령, 외관 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.

예를 들어, 도 11을 더 참조하면, 특성 검출부(CDP)는 복수의 분석 대상들(TG5, TG6), 예를 들어, 광고 시청 사용자들 각각에 대한 특성 정보(CD1, CD2)로서, 분석 대상들(TG5, TG6)의 성별 및 연령 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이, 특성 검출부(CDP)는 제5 분석 대상(TG5)에 대해 '남성(Male)'이며 '32살(Age: 32)'인 제1 특성 정보(CD1)를 검출하거나, 제6 분석 대상(TG6)에 대해 '여성(Female)'이며 '35살(Age: 35)'인 제2 특성 정보(CD2)를 검출할 수 있다.

또한, 상술한 특성 정보(CD)에 포함되는 사용자들의 외관 등에 정보에 대해 구체적으로 설명하기 위해, 도 12를 더 참조하면, 특성 검출부(CDP)는 영상 데이터(VD)에 대하여 모델 학습 데이터(AMD)를 활용하여 영상 데이터(VD)의 영상 내 분석 대상들(예를 들어, 사용자들)을 각각 구분할 수 있다. 예를 들어, 특성 검출부(CDP)는 모델 학습 데이터(AMD)에 포함되며, 객체 검출(Object Detection)을 수행하는 Instance Segmentation Model을 활용하여 영상 내 분석 대상들(예를 들어, 사용자들)을 각각 구분할 수 있다. 또한, 특성 검출부(CDP)는 각각 구분된 분석 대상들(예를 들어, 사용자들)에 대해 모델 학습 데이터(AMD)를 이용하여 외관 정보로서, 상의, 하의, 신발, 장신구 등의 의상 정보를 추출할 수 있으며, 또한, 모델 학습 데이터(AMD)에 포함되는 Color model을 활용하여 의상 정보의 색상에 대한 정보를 추출하여 특성 정보(예를 들어, 제3 특성 정보(CD3))를 분석 및 생성할 수 있다.

한편, 후술하는 바와 같이, 광고판(300) 주변의 사용자들 또는 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 바라보고 있는 사용자들의 특성 정보(CD)에 기반하여, 광고 효과 분석부(170)의 제2 분석부(AZP2) 내 포함되는 분석 데이터 생성부(ADG)는 사용자들의 성별, 연령, 외관 정보에 따른 광고 효과를 분석할 수 있으며, 이에 기초하여, 광고비 산정부(190)는 이를 광고비 산정에 반영할 수 있다.

다시 도 9를 참조하면, 분석 데이터 생성부(ADG)는 시선 정보(GD) 및 특성 정보(CD)에 기초하여 광고 효과를 분석하고, 이에 따라 제2 분석 데이터(AD2)를 생성할 수 있다.

예를 들어, 상술한 바와 같이, 분석 데이터 생성부(ADG)는 시선 정보(GD)에 기초하여, 광고판(300) 주변에 위치하는 사용자들이 실제 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 시청하고 있는지 여부, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 실제로 바라보고 있는 시간, 광고판(300)에서 출력되는 광고 영상의 어느 컨텐츠를 사용자가 관심있게 바라보고 있는지 여부 등과 같이, 광고 효과에 연관된 정보들을 이용하여, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고의 효과를 분석할 수 있다. 일 예로, 광고판(300) 주변에 위치하는 사용자들이 실제 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 시청하거나, 출력되는 광고를 실제로 바라보고 있는 시간이 상대적으로 긴 경우, 분석 데이터 생성부(ADG)는 해당 광고의 효과가 상대적으로 큰 것으로 분석할 수 있다. 다른 예로, 광고판(300)에서 출력되는 광고 영상의 어느 컨텐츠를 사용자가 관심있게 바라보고 있는지 여부에 따라, 분석 데이터 생성부(ADG)는 해당 광고의 특정 컨텐츠에 대한 광고 효과가 큰 것으로 분석할 수 있다.

또한, 다른 예로, 상술한 바와 같이, 분석 데이터 생성부(ADG)는 특성 정보(CD)에 기초하여, 광고를 시청하고 있는 사용자들의 성별, 연령, 외관 정보에 따른 광고 효과를 분석할 수 있다. 일 예로, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고가 패션에 관한 광고인 경우, 광고를 시청하고 있는 사용자들의 성별, 연령, 외관 정보에 따라 해당 패션 광고에 매칭되는지 여부를 분석하여 광고 효과를 분석할 수 있다. 구체적으로, 광고판(300)으로부터 출력되는 패션 광고에서 특정 색상의 상의(예를 들어, 자켓 등)를 광고하고 있는 경우, 분석 데이터 생성부(ADG)는 해당 특정 색상의 상의와 유사한 외관 정보를 가지는 사용자들의 수가 많을수록 해당 광고 효과가 큰 것으로 분석할 수 있다. 다른 예로, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고가 건강 식품에 대한 광고인 경우, 분석 데이터 생성부(ADG)는 광고를 시청하고 있는 사용자들의 성별 및 연령이 해당 건강 식품에서 권장하는 성별 및 연령과 부합하는지 여부를 분석하여, 해당 광고의 광고 효과를 분석할 수 있다.

이와 같이, 분석 데이터 생성부(ADG)는 시선 정보(GD) 및 특성 정보(CD)에 기초하여 광고판(300)으로부터 출력되는 광고가 실제 사용자들에게 미치는 영향을 분석함으로써, 광고 효과를 분석하고, 이에 기초하여 제2 분석 데이터(AD2)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 분석 데이터(AD2)는 광고 효과 지수에 대한 수치 값을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

도 8을 참조하면, 상술한 바와 같이, 모델 학습 데이터(AMD)는 메모리(MEM)로부터 제공될 수 있다. 여기서, 모델 학습 데이터(AMD)는 모델 학습부(MLP)가 카메라(200)로부터 제공되는 영상 데이터(VD)에 대한 레이블링 작업을 진행함으로써 생성될 수 있다.

예를 들어, 도 13을 더 참조하면, 모델 학습부(MLP)는, 원시 데이터를 획득(S1010)할 수 있다. 여기서, 원시 데이터는 카메라(200)로부터 제공되는 영상 데이터(VD)에 대응할 수 있다.

다음으로, 모델 학습부(MLP)는, 획득한 원시 데이터에 대한 레이블링 작업을 진행하여 학습 데이터를 구축(S1020)할 수 있다. 여기서, 획득한 원시 데이터에 대한 레이블링 작업을 진행하여 학습 데이터를 구축(S1020)하는 것은 상술한 카메라(200)로부터 제공되는 영상 데이터(VD)에 대해, 상술한 성별, 연령, 및 외관 중 적어도 하나에 따라 동일 또는 유사한 클래스(class)별로 구분하고, 이에 따라 모델 학습 데이터(AMD)를 구축하는 작업을 진행하는 것일 수 있다. 예를 들어, 모델 학습부(MLP)는 영상 데이터(VD)(원시 데이터)에 대한 인공지능 및 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 지속적으로 분석함으로써, 모델 학습 데이터(AMD)를 구축할 수 있다. 한편, 이와 같이 모델 학습부(MLP)에 의해 구축된 모델 학습 데이터(AMD)는 메모리(MEM) 상에 저장될 수 있다.

마지막으로, 제2 분석부(AZP2)는, 구축한 학습 데이터를 이용하여 AI 모델 학습을 진행(S1030)할 수 있다. 여기서, 구축한 학습 데이터를 이용하여 AI 모델 학습을 진행(S1030)하는 것은, 상술한 제2 분석부(AZP2)가 메모리(MEM) 상에 저장된 모델 학습 데이터(AMD)를 이용하여, 광고판(300) 주변 영상(예를 들어, 정지 영상 또는 동영상)을 촬상한 영상을 분석하는 것일 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 광고비 산정부(190)는 광고 효과 분석부(170)로부터 제2 분석 데이터(AD2)를 제공받을 수 있다. 여기서, 제2 분석 데이터(AD2)는 광고 효과에 대한 정보(예를 들어, 광고 효과 지수)를 포함하고 있으며, 광고비 산정부(190)는 이와 같은 광고 효과를 광고비 산정에 반영할 수 있다. 또한, 이와 같이 광고비 산정부(190)에 의해 산정된 광고비는 광고주에게 제공될 수 있다.

이에 따라, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버(100)에 있어서, 관습적으로 책정되거나 수기 측정과 같은 정확하지 않은 방법을 통해 광고 효과를 산정하는 것이 아닌, 광고 효과 분석 서버(100)는 광고 효과 분석부(170)와 광고비 산정비(190)를 포함함으로써, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고에 대한 실제 사용자들의 관심도를 정확히 반영함으로써 광고 효과를 분석할 수 있으며, 이에 기초하여, 합리적인 광고비를 책정할 수 있다.

또한, 상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버(100)는 합리적인 광고비 책정뿐만 아니라, 특정 영역 내 유동 객체(예를 들어, 사람, 자동차, 이륜차 등)의 유동성 및 밀집도를 측정하는 기능을 제공할 수 있다.

도 14는 도 3의 광고 효과 분석 서버에 포함되는 광고 효과 분석부의 다른 일 예를 나타내는 블록도이다.

한편, 도 14는 광고 효과 분석부(170_1)와 관련하여 도 8을 참조하여 설명한 실시예에 대한 변형 실시예를 나타내며, 중복된 설명을 피하기 위하여 상술한 실시예와 상이한 점을 중심으로 설명하며, 특별히 설명하지 않는 부분은 상술한 실시예에 따르며, 동일한 번호는 동일한 구성 요소를, 유사한 번호는 유사한 구성 요소를 나타낸다.

도 14를 참조하면, 광고 효과 분석부(170_1)는 대상 설정부(TSP_1), 영역 설정부(ASP_1), 제2 분석부(AZP2_1), 메모리(MEM), 및 모델 학습부(MLP)를 포함할 수 있다.

여기서, 상술한 바와 같이, 유동성 분석부(도 3의 160)의 적어도 일부 기능이 광고 효과 분석부(170_1)에 포함되도록 구성될 수 있다. 즉, 광고 효과 분석부(170_1)는 대상 설정부(TSP_1)와 영역 설정부(ASP_1)를 포함하도록 구성될 수 있다.

이에 따라, 제2 분석부(AZP2_1)는 대상 설정부(TSP_1)와 영역 설정부(ASP_1)로부터 대상 설정 데이터(TSD)와 영역 설정 데이터(ASD)를 제공받을 수 있다. 또한, 제2 분석부(AZP2_1)는 모델 학습 데이터(AMD)를 이용하여 영상 데이터(AD)에 대한 영상 분석을 진행함에 있어서, 대상 설정 데이터(TSD)와 영역 설정 데이터(ASD)에 기초한 특정 영역(예를 들어, 분석 영역(AA))의 특정 유동 객체(예를 들어, 분석 대상(TG))에 대하여만 영상 분석을 진행함으로써, 제2 분석 데이터(AD2)를 생성할 수 있다. 이에 따라, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고의 종류에 따라, 광고판(300) 주변의 사용자들 또는 광고판(300)으로부터 출력되는 광고를 시청하는 사용자들 모두가 아니라, 제2 분석부(AZP2_1)는 광고판(300) 주변 영역을 분석 영역(AA)으로 설정하고, 광고판(300)으로부터 출력되는 광고의 종류에 따라 해당 광고의 타켓층에 대응하는 분석 대상(TG)에 대해서만 영상 분석을 진행하여 광고 효과를 분석함으로써, 해당 광고에 보다 적합한 광고 효과를 산출할 수 있다(예를 들어, 핸드백 패션 광고에 있어서 20대 또는 30대 여성을 분석 대상(TG)으로 설정하거나, 건강 식품 광고에 있어서 40대 이상을 분석 대상(TG)으로 설정함).

도 15a 및 도 15b는 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버와 카메라가 통신하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 16a 및 도 16b는 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버와 카메라가 통신하는 다른 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

한편, 도 15a 및 도 15b에서는 광고판(도 1의 300)이 옥외 광고판인 경우를 도시하였으며, 도 16a 및 도 16b에서는 광고판(도 1의 300)이 버스 정류장 쉘터 광고판인 경우를 도시하였다.

먼저, 도 15a 및 도 15b를 참조하면, 옥외 광고판으로 구성되는 광고판(도 1의 300) 주변에 설치되는 카메라(200)(예를 들어, CCTV 등)는 통신부(110)를 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 예를 들어, 도 15a에 도시된 바와 같이, 광고판(도 1의 300) 주변에 설치되는 카메라(200)(예를 들어, CCTV 등)는 공유기(111)와 라우터(112)(예를 들어, LTE라우터 등)를 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 통신하거나, 도 15b에 도시된 바와 같이, 광고판(도 1의 300) 주변에 설치되는 카메라(200)(예를 들어, CCTV 등)는 공유기(111)와 유선 케이블(113)을 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 통신할 수 있다.

다음으로, 도 16a 및 도 16b를 참조하면, 버스 정류장 쉘터 광고판으로 구성되는 광고판(도 1의 300)의 설치 구조물 내에 설치되는 카메라(200)는 통신부(110)를 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 예를 들어, 도 16a에 도시된 바와 같이, 광고판(도 1의 300)의 설치 구조물 내에 설치되는 카메라(200)는 공유기(111)와 라우터(112)(예를 들어, LTE라우터 등)를 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 통신하거나, 도 16b에 도시된 바와 같이, 광고판(도 1의 300)의 설치 구조물 내에 설치되는 카메라(200)는 공유기(111)와 유선 케이블(113)을 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 통신할 수 있다.

다만, 도 15a 내지 도 16b에 도시된 통신 방법은 단순히 예시적인 것으로, 본 발명의 실시예가 이에 제한되는 것은 아니며, 도 2를 참조하여 설명한 통신부(110)의 다양한 통신 방법을 통해 광고 효과 분석 서버(100)와 카메라(200)가 통신할 수 있다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버의 경우, 광고판으로부터 출력되는 광고에 대한 실제 사용자들의 관심도를 정확히 반영함으로써 광고 효과를 분석할 수 있으며, 이에 기초하여, 합리적인 광고비를 책정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 광고 효과 분석 서버는 다음과 같이 설명될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 유동성 분석부는, 상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 분석 대상을 설정하여 대상 설정 데이터를 생성하는 대상 설정부, 상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 분석 영역을 설정하여 영역 설정 데이터를 생성하는 영역 설정부, 및 상기 대상 설정 데이터 및 상기 영역 설정 데이터에 기초하여, 상기 영상에서 상기 분석 영역 내에 존재하는 상기 분석 대상의 수를 검출하고, 상기 분석 영역 내의 상기 분석 대상에 대한 유동성 및 밀집도를 분석함으로써, 상기 제1 분석 데이터를 생성하는 제1 분석부를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 효과 분석부는, 상기 영상 데이터에 대한 레이블링 작업을 수행하여 모델 학습 데이터를 구축하는 모델 학습부, 상기 모델 학습 데이터를 저장하는 메모리, 및 상기 영상 데이터 및 상기 모델 학습 데이터에 기초하여, 상기 영상 데이터에 대한 영상 분석을 수행함으로써, 광고 효과 지수에 대한 상기 제2 분석 데이터를 생성하는 제2 분석부를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제2 분석부는, 상기 영상 데이터 및 상기 모델 학습 데이터에 기초하여, 상기 광고판에서 출력되는 광고를 바라보는 사용자들의 시선 정보를 추출하는 시선 검출부, 상기 영상 데이터 및 상기 모델 학습 데이터에 기초하여, 상기 광고판 주변의 사용자들의 수, 성별, 연령, 외관에 대한 특성 정보를 추출하는 특성 검출부, 및 상기 시선 정보와 상기 특성 정보에 기초하여 상기 제2 분석 데이터를 생성하는 분석 데이터 생성부를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 외관에 대한 특성 정보는, 상기 사용자들의 의상에 대한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 광고 효과 분석부는, 상기 영상 데이터에 대한 레이블링 작업을 수행하여 모델 학습 데이터를 구축하는 모델 학습부, 상기 모델 학습 데이터를 저장하는 메모리, 상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 분석 대상을 설정하여 대상 설정 데이터를 생성하는 대상 설정부, 상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 분석 영역을 설정하여 영역 설정 데이터를 생성하는 영역 설정부, 및 상기 영상 데이터, 상기 모델 학습 데이터, 상기 대상 설정 데이터, 및 상기 영역 설정 데이터에 기초하여, 상기 영상의 전체 영역 중 상기 분석 영역 내에 존재하는 상기 분석 대상에 대한 영상 분석을 수행함으로써, 상기 분석 영역 및 상기 분석 대상에 대응하는 광고 효과 지수에 대한 상기 제2 분석 데이터를 생성하는 제2 분석부를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 서버는, 상기 제2 분석 데이터에 기초하여, 광고 효과 지수에 상응하는 광고비를 산정하는 광고비 산정부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 광고 효과 분석 방법은 다음과 같이 설명될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 컴퓨터 프로그램은 다음과 같이 설명될 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

1: 광고 효과 분석 시스템
100: 광고 효과 분석 서버
110: 통신부
120: 프로세서
130: 데이터베이스
160: 유동성 분석부
170, 170_1: 광고 효과 분석부
180: 유동성 데이터 저장부
190: 광고비 산정부
200: 카메라
300: 광고판
ADG: 분석 데이터 생성부
ASP: 영역 설정부
AZP1: 제1 분석부
AZP2: 제2 분석부
CDP: 특성 검출부
GDP: 시선 검출부
MEM: 메모리
MLP: 모델 학습부
TSP: 대상 설정부

Claims

광고 효과 분석 서비스를 제공하는 서버에 있어서,
광고판 주변의 영상을 촬상하는 적어도 하나의 카메라로부터 제공되는 영상 데이터를 이용하여, 상기 영상의 전체 영역 중 적어도 일부 영역을 분석 영역으로 설정하고, 유동 객체들 중 적어도 일부 객체를 분석 대상으로 설정하여, 상기 분석 영역 내의 상기 분석 대상에 대한 유동성 및 밀집도를 함께 분석하여 제1 분석 데이터를 생성하는 유동성 분석부; 및
상기 영상 데이터를 이용하여, 상기 광고판 주변의 사용자들의 수, 성별 정보, 연령 정보, 시선 정보, 및 외관 정보를 추출하고, 이에 기초하여 상기 광고판에서 출력되는 광고에 대한 광고 효과를 분석하여 제2 분석 데이터를 생성하는 광고 효과 분석부를 포함하며,
상기 유동성 분석부는,
상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 분석 대상을 설정하여 대상 설정 데이터를 생성하는 대상 설정부;
상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 분석 영역을 설정하여 영역 설정 데이터를 생성하는 영역 설정부; 및
상기 대상 설정 데이터 및 상기 영역 설정 데이터에 기초하여, 상기 영상에서 상기 분석 영역 내에 존재하는 상기 분석 대상의 수를 검출하고, 상기 분석 영역 내의 상기 분석 대상에 대한 유동성 및 밀집도를 분석함으로써, 상기 제1 분석 데이터를 생성하는 제1 분석부를 포함하며,
상기 광고 효과 분석부는,
상기 영상 데이터에 대한 레이블링 작업을 수행하여 모델 학습 데이터를 구축하는 모델 학습부;
상기 모델 학습 데이터를 저장하는 메모리; 및
상기 영상 데이터 및 상기 모델 학습 데이터에 기초하여, 상기 영상 데이터에 대한 영상 분석을 수행함으로써, 광고 효과 지수에 대한 상기 제2 분석 데이터를 생성하는 제2 분석부를 포함하고,
상기 제2 분석부는,
상기 영상 데이터 및 상기 모델 학습 데이터에 기초하여, 상기 광고판에서 출력되는 광고를 바라보는 사용자들의 시선 정보를 추출하는 시선 검출부;
상기 영상 데이터 및 상기 모델 학습 데이터에 기초하여, 상기 광고판 주변의 사용자들의 수, 성별, 연령, 외관에 대한 특성 정보를 추출하는 특성 검출부; 및
상기 시선 정보와 상기 특성 정보에 기초하여 상기 제2 분석 데이터를 생성하는 분석 데이터 생성부를 포함하며,
상기 외관에 대한 특성 정보는, 상기 사용자들의 의상에 대한 정보를 포함하고,
상기 유동성 분석부는 영상 인식 알고리즘에 기초한 비전 AI(Vision AI) 기술을 이용하여, 촬상된 영상의 전체 영역 중 특정 영역을 설정하고, 유동 객체인 사람, 자동차 및 이륜차를 선택하여, 상기 특정 영역 내 분석 대상의 유동성 및 밀집도를 측정하며,
상기 광고 효과 분석부는 캐스케이드 회귀 포레스트와 고속 반경 대칭 변환(Fast Radial Symmetry Transform, FRST)을 이용하여, 조명의 변화에 따른 영향을 최소화하여 카메라에서 수집된 영상을 분석하고,
상기 제2 분석부는 광고판으로부터 출력되는 광고의 종류에 따라 해당 광고의 타켓층에 대응하는 분석 대상에 대해서만 영상 분석을 진행하여 광고 효과를 분석하며,
분석 영역 내 분석 대상의 유동성 및 밀집도에 관한 정보에 기초하여, 사용자에게 관심, 주의, 경고, 위험의 정해진 단계별로 상기 분석 영역의 위치와 분석 대상의 유동성 및 밀집도를 자동으로 알려주고,
상기 제2 분석 데이터에 기초하여, 광고 효과 지수에 상응하는 광고비를 산정하는 광고비 산정부를 더 포함하는, 서버.