KR20040064703A - 정보 경보들을 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20040064703A
KR20040064703A KR10-2004-7006932A KR20047006932A KR20040064703A KR 20040064703 A KR20040064703 A KR 20040064703A KR 20047006932 A KR20047006932 A KR 20047006932A KR 20040064703 A KR20040064703 A KR 20040064703A
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토마스 에프. 엠. 맥기
라리타 아그니호트리
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

정보 경보 시스템 및 방법이 제공된다. 수동 혹은 자동으로 생성되는 미리정의된 경보 프로파일에, 텔레비전, 라디오 및/또는 인터넷과 같은 각종의 소스들로부터의 콘텐트가 합치하는지를 판정하기 위해서, 이들 콘텐트가 분석된다. 그러면 오디오, 비디오 및/또는 텍스트 형태로 정보에 액세스할 수 있게 경보가 자동으로 생성된다.

Description

정보 경보들을 위한 방법 및 시스템{Method and system for information alerts}
현재 방대한 량의 사용가능한 텔레비전 채널들, 라디오 신호들 및 인터넷을 통해 액세스가 가능한 거의 끊김이 없는 콘텐트가 있다. 그러나, 방대한 량의 콘텐트는 특정의 시청자가 찾고자 하는 콘텐트의 유형을 찾기 어렵게 만들 수 있고, 더구나, 액세스 가능한 정보를 하루의 여러 시간대에 개인화하는 것을 어렵게 만들 수 있다. 시청자는 한 채널로 영화를 시청하고 중에 자신이 좋아하는 스타가 다른 채널에서 인터뷰하고 있다거나 다음날 아침에 출근하기 위해 건너야 할 다리가 사고로 통행이 차단될 것이라는 것을 알 수 없을 수도 있을 것이다.
라디오 방송국들은 일반적으로 콘텐트로 탐색하기가 특히 어렵다. 텔레비전 서비스들은 시청 안내들을 제공하며, 어떤 경우에, 시청자는 안내 채널로 돌려 방송중에 있거나 여러 시간간격들 이내에 방송할 프로그램 정보의 연이은 스트림을볼 수 있다. 열거된 프로그램들은 채널 순으로 스크롤되고 시청자는 이러한 스크롤에 제어할 수 없어 종종, 원하는 프로그램을 발견하기 전까지는 다수의 채널들의 디스플레이를 끝까지 보아야 한다. 다른 시스템들에서, 시청자들은 이들의 텔레비전 화면들 상에서 시청안내들을 액세스한다. 일반적으로 이들 서비스들은 사용자가 특정 콘텐트의 부분들을 탐색할 수 있게 하진 못한다. 예를 들면, 시청자는 자신의 좋아하는 팀이 언급되었다면 지역 뉴스 방송의 스포츠 부분에만 관심이 있을 수도 있다. 그러나, 시청자는 들어보지 못한 영화에 자신의 좋아하는 스타가 나온다는 것을 알 수는 없고 알 필요가 있을 위급 정보를 뉴스방송이 포함하고 있는지를 미리 알 방도가 없다.
인터넷에서, 콘텐트를 찾고 있는 사용자는 탐색엔진에 탐색요청을 타이핑할 수 있다. 그러나, 탐색엔진들은 사용하기에 비효율적일 수 있고, 빈번히 바람직하지 못한 혹은 원하지 않는 웹사이트들로 안내한다. 또한, 이들 사이트들은 사용자들이 로그인할 것을 요하며 원하는 콘텐트를 얻기 전까지 시간을 낭비한다.
여기 참조로 포함시키는 미국특허 5,861,881은 컴퓨터 네트워크에서 동작할 수 있는 상호작용형 컴퓨터 시스템을 개시하고 있다. 가입자들은 입력 디바이스들 및 개인용 컴퓨터나 텔레비전을 사용하여 상호작용 프로그램과 상호작용한다. 복수의 비디오/오디오 데이터 스트림들은 방송 송신 소스로부터 수신될 수도 있고 혹은 로컬 혹은 외부 저장장치에 상주하여 있을 수도 있다. 따라서, '881 특허는 미리 정해둔 대안들에서 택일적 데이터 스트림 중 하나를 선택하는 것만을 기재하고 있고 시청자의 관심에 관계된 정보를 탐색하여 경보를 생성하는 방법은 전혀 제공하고 있지 않다.
여기 참조로 포함시키는, "Interactive Play List Generation Using Annotations" 명칭의 WO00/16221은 사용자가 선택한 복수의 주해를 이들 주해에 대응하는 매체 세그먼트들의 플레이 목록을 정하는데 사용할 수 있는 방법을 기재하고 있다. 사용자에 의해 선택되는 주해 및 이들의 대응하는 매체 세그먼트들은 끊김이 없이 사용자에게 제공될 수 있다. 사용자 인터페이스에 의해 사용자는 플레이 목록 및 플레이 목록 내 주해들의 순서를 변경할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 짧은 제목을 각각의 주해로서 확인한다.
이와 같이, '221 공보는 스트리밍 비디오 서버를 구비한 네트워크 컴퓨터 시스템을 통해 비디오에 대한 플레이 목록들을 생성하는 완전히 수동적인 방법을 기재하고 있다. 사용자 인터페이스는 2중 화면을 구비한 클라이언트 컴퓨터에 윈도우를 제공한다. 한쪽의 화면은 주해 리스트를 포함하고 다른 화면은 매체 화면이다. 사용자는 주해 내 정보에 기초하여 검색할 비디오를 선택한다. 그러나, 여전히 사용자에게 의해 선택되어야 하며 선택은 인터페이스의 정확성 및 완전성에 따른다. 어떠한 자동 변경 메카니즘도 기재되어 있지 않다.
참조로 여기 포함시키는 'Contents Extraction Method and System' 명칭의 EP 1 052 578 A2는 사용자의 선호도를 나타내는 사용자 특성 데이터를 사전에 기록해 둔 사용자 특성 데이터 기록 매체를 기술하고 있다. 사용자 특성 데이터가 사용자 특성 데이터 기록 매체에 기록될 수 있게 사용자 단말 디바이스에 로딩되어 사용자 단말 유닛에 입력된다. 이렇게 하여, 사용자가 관심을 갖는 멀티미디어 콘텐트의 특성을 확인하는 검색 키보드로서 입력된 사용자 특성을 사용하여 멀미미디어 콘텐트가 자동으로 검색될 수 있다. 검색결과에 근거하여 원하는 콘텐트가 선택, 추출되어 디스플레이될 수 있다.
따라서, '578 공보의 시스템은 방송 시스템 내 콘텐트를 탐색하거나, 시청자의 관심에 부합하는 멀티미디어 데이터베이스들을 탐색한다. 본 발명에 따라 달성될 수 있는 것으로 비디오를 분할하고 구획들을 검색하는 것에 대해서 전혀 기재된 것이 없다. 이 시스템은 데이터베이스에 저장되어 있거나 방송 시스템에 보내진 멀티미디어 콘텐트에 첨부할 키워드들의 사용을 요한다. 따라서, 멀티미디어 콘텐트와 함께 보내지거나 저장되는 키워드들을 사용하지 않는 시스템을 제공하지 못한다. 부합되는 것들을 자동으로 추출하기 위해 기존의 데이터, 이를테면 클로즈드 캡션들 혹은 음성인식을 사용할 수 있는 시스템을 제공하지 못한다. '578 문헌은 방송 중 관계있는 부분들, 예를 들면 오전 뉴스 중 지방 교통 세그먼트만을 추출하는 시스템 혹은 어떤 자동 경보 메카니즘을 개시하고 있지 않다.
따라서, 사용자의 개인적인 관심을 충족시키는 매체 콘텐트를 얻을 수 있다는 것을 사용자에게 경보하는 완전히 편리한 시스템들 및 방법들이 존재하지 않는다.
본 발명은 정보 경보 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 라디오, 텔레비전 혹은 인터넷과 같은 다양한 소스들로부터 콘텐트를 검색하여, 처리하고, 액세스하여, 미리정의된 경보 프로파일과 부합하는 콘텐트가 사용가능함을 사용자에게 경보하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 관련한 경보 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 경보들을 확인하는 방법을 도시한 흐름도이다.
일반적으로, 본 발명에 따라서, 정보 경보 시스템 및 방법이 제공된다. 각종의 소스들, 이를테면 텔레비전, 라디오 및/또는 인터넷과 같은 콘텐트는, 수동 혹은 자동으로 생성된 사용자 프로파일에 상응하는 미리정의된 경보 프로파일에 콘텐트가 부합하는지 여부를 판정할 목적으로 분석된다. 프로파일과 부합하는 콘텐트의 소스들은 자동으로, 오디오, 비디오 및/또는 텍스트 형태로 정보에 액세스를 할 수 있게 한다. 경보 프로파일과 부합하는 콘텐트를 얻을 수 있음을 사용자가 알게 하기 위해서 어떤 유형의 경보 디바이스, 이를테면 점멸하는 광, 깜박이는 아이콘, 가청 사운드 등이 사용될 수 있다. 이에 따라, 대량의 탐색가능한 매체 콘텐트가 사용자가 관심을 갖는 프로그램들만으로 좁혀질 수 있다. 정보 검색, 저장 및/또는 디스플레이(시각적으로 혹은 청각적으로)는 PDA, 라디오, 컴퓨터, MP3 플레이어, 텔레비전 등을 통해 달성될 수 있다. 따라서, 대량의 매체 콘텐트 소스들은 개인화된 세트로 좁혀지고 부합하는 콘텐트가 사용될 수 있을 때 사용자에게 경보될 수 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 자동 개인화된 것을 바탕으로, 프로파일에 부합하는 매체 콘텐트의 이용성을 사용자들에게 경보하는 향상된 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
이에 따라 본 발명은 몇몇의 단계들과, 이러한 하나 이상의 단계들이 다른 단계들 각각에 관하여 갖는 관계, 이러한 단계들을 달성하도록 한 구성의 특징들, 요소들의 조합들 및 부품들의 배열들을 채용하는 시스템을 포함하고 이들 모두는 다음의 상세한 설명에 예시되어 있으며, 본 발명의 범위는 청구항들에 나타내었다.
본 발명을 이해하기 위해서, 첨부한 도면들에 관련하여 취해진 다음의 설명을 참조한다.
본 발명은 복수의 매체 소스들로부터 정보를 검색하고 이를 사용자의 기 선택된 혹은 자동 프로파일과 비교하여, 경보 프로파일에 부합하는 가장 현재 입수될 수 있는 데이터에 사용자가 즉각 액세스할 수 있게 가장 현재의 데이터로 자동적으로 갱신될 수 있는 개인화된 경보 선택에 따라 즉각적으로 액세스가 가능한 정보를 제공하도록 하는 경보 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이 데이터는 라디오, 텔레비전 및 인터넷을 포함하여, 다양한 소스들로부터 수집될 수 있다. 데이터가 수집된 후에, 즉각적으로 시청 혹은 청취하게 하거나 컴퓨터 혹은 이외 다른 저장매체에 다운로드되게 할 수 있으며 또한 사용자는 이 한 세트의 데이터로부터 정보를 다운로드할 수 있다.
경보들은 몇 가지 레벨의 위급도로 디스플레이될 수 있다. 예를 들면, 위험한 위급도들이 가청 신호 직후에 디스플레이될 수도 있을 것이며, 관심 부합 유형 경보들이 단순히 저장될 수도 있을 것이고 혹은 사용자는 이메일을 통해 통보를 받을 수도 있을 것이다. 경보 프로파일은 일시적 관심의 특정의 토픽들에 대해 편집될 수도 있을 것이다. 예를 들면, 사용자는 저녁엔 명사(celebrity) 경보들에 그리고 아침엔 교통 경보들에 관심이 있을 수도 있을 것이다.
사용자는 수동 혹은 자동으로 발생될 수 있는 프로파일을 제공할 수 있다.예를 들면, 사용자는 프로파일의 요소들 각각을 제공하거나 이들을 이를테면 화면을 클릭하거나 날씨, 교통, 스타들, 전쟁 등과 같은 사전에 수립된 한 세트의 프로파일들에서 버튼을 누름으로써 리스트에서 선택할 수 있다. 그러면 컴퓨터는 프로파일에 부합하는 항목들을 발견하기 위해서 텔레비전, 라디오 및/또는 인터넷 신호들을 탐색할 수 있다. 이것이 달성된 후에, 오디오, 비디오 혹은 텍스트 형태로 정보를 액세스 혹은 저장하기 위해 경보 표시기가 활성화될 수 있다. 정보 검색, 저장 혹은 디스플레이는 PDA, 라디오, 컴퓨터, 텔레비전, VCR, TIVO, MP3 플레이어 등에 의해 달성될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서 사용자는 컴퓨터의 각종의 경보 프로파일 선택들 혹은 상호작용형 텔레비전 시스템의 화면에 타이핑하거나 클릭한다. 그러면 선택된 콘텐트는 추후에 시청 및/또는 사용자가 즉시 시청하는데 사용될 수 있게 하기 위해 다운로드된다. 예를 들면, 항시 사용자가 눈이 내릴 것인지 알고자 한다면, SNOW라 타이핑하는 것이, 콘텐트에 부합되는 것들을 발견하여 사용자에게 강설 리포트들을 경보하는 데에 사용될 수도 있을 것이다. 택일적으로, 하루, 1주, 혹은 이외 소정의 기간동안 스타의 모든 출현이 사용자에게 경보되어 사용자는 이를 입수가능한 것으로서 갖게 된다.
한 특정의 비제한적 예는 사용자가 자신의 프로파일을 폭우, Mets, Aerosmith 및 Route 22를 포함하는 것으로서 정의하는 것이다. 폭우에 관한 날씨 리포트들, Mets 와 Aerosmith에 관한 리포트들에 대해서 그리고 매일 출근하는 출근길인 Route 22에 대해 어떤 것을 알 것인지 여부가 사용자에게 경보되어 이를 이용할 수도 있을 것이다. 주식시장 혹은 투자정보가 다양한 금융 혹은 뉴스 웹사이트들로부터 최상으로 액세스될 수도 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 이 정보는 주가하락과 같은 트리거의 결과로서만 액세스되고, 사용자에 트리거의 발생이 표시기를 통해 경보될 수 있다. 이에 따라, Cisco 내 투자자에게는, 가격이 기설정한 레벨 미만으로 떨어졌다거나 주가지수가 어떤 기설정한 레벨 미만으로 떨어졌다는 투자에 관한 정보가 경보될 수도 있을 것이다.
이 정보는 컴파일되어 사용자가 액세스할 수 있게 함으로써, 사용자는 수백 개나 있을 채널들, 라디오 방송국들, 및 인터넷 사이트들을 살펴보아야 하는 것이 아니라 자신이 사전에 선택한 프로파일에 부합하는 정보가 자동적으로 직접 입수될 수 있게 될 것이다. 또한, 사용자가 출근하기 위해 운전하려고 하였으나 지역 교통 보도 방송을 놓쳤다면, 사용자는 자신의 출근길을 언급하였지만 다른 지역들이 번잡하지 않다는 교통 보도에 다시 액세스하여 이를 재생할 수도 있을 것이고, 경보가 표시되었다면 그와 같이 하기만 하면 될 것이다. 또한, 사용자는 정보의 텍스트 요약을 얻을 수도 있을 것이고 MP3 저장 디바이스와 같은 오디오 시스템에 정보를 다운로드할 수도 있을 것이다. 그런 후에, 사용자는 자신의 차에 탄 후, 놓쳐버렸던 교통 보도를 들을 수도 있을 것이다.
도 1에, 본 발명의 비제한적인 바람직한 실시예에 따라, 정보를 수신하고, 이 정보를 처리하여 정보를 사용자가 경보로서 사용할 수 있게 하는 시스템(100)의 블록도가 도시되었다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 각종의 방송 소스들로부터 입력을 일정하게 수신하고 있다. 이에 따라, 시스템(100)은 라디오신호(101), 텔레비전 신호(102) 및 인터넷(103)을 통해 웹사이트 정보 신호를 수신한다. 라디오 신호(101)는 라디오 튜너(11)를 통해 액세스된다. 텔레비전 신호(102)는 텔레비전 튜너(112)를 통해 액세스되고 웹사이트 신호(103)는 웹 크롤러(113)를 통해 액세스된다.
수신되는 정보의 유형은 모든 영역들로부터 수신될 것이며, 뉴스방송, 스포츠 정보, 날씨 보도, 금융정보, 영화들, 코미디들, 교통 보도 등을 포함할 수 있을 것이다. 이어서, 전술한 바와 같이 식별정보를 추출하여 신호(151)를 사용자 경보 프로파일 비교 프로세서(160)에 보내기 위해 신호를 분석하도록 구성된 경보 시스템 프로세서(150)에 복수의 소스 정보신호(120)가 보내진다. 사용자 경보 프로파일 프로세서(160)는 식별 기준을 경보 프로파일과 비교하여 특정 콘텐트 소스가 프로파일을 충족하는지 여부를 나타내는 신호(161)를 출력한다. 프로파일(160)은 수동으로 생성될 수도 있고 혹은 각종의 기 포맷된 프로파일들 중에서 선택될 수 있고 혹은 자동으로 생성 혹은 수정될 수 있다. 이에 따라, 기 포맷된 프로파일들은 사용자가 관심이 없는 항목들을 더하거나 삭제하도록 편집될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 시스템은 사용자의 시청 습관 혹은 관심을 액세스하고 이러한 평가에 기초하여 프로파일을 자동으로 편집 혹은 생성하도록 설정될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 시청한 프로그램들로부터 추출한 정보에 "Mets"가 자주 있다면, 시스템은 분석된 콘텐트에서 "Mets"를 탐색하도록 프로파일을 편집할 수 있다.
정보가 프로파일과 부합하지 않는다면, 이는 폐기되고 시스템(100)은 다음 콘텐트 소스로부터 추가의 정보를 추출하는 과정을 계속한다.
수신된 정보를 처리하여 이를 프로파일과 비교하는 한 바람직한 방법을 도 2의 흐름도에 방법(200)으로서 보다 명백하게 도시하였다. 방법(200)에서, 입력신호(120')는 각종의 콘텐트 소스들로부터 수신된다. 단계 150'에서, 버퍼 및 컴퓨터를 포함할 수도 있을 경보 프로세서(150)(도 1)는 클로즈드 캡션 정보, 오디오-텍스트(audio to text) 인식 소프트웨어, 음성 인식 소프트웨어 등을 통해 정보를 추출하고 자동으로 키워드 탐색을 수행한다. 예를 들면, 텔레비전 방송에 연관된 클로즈드 캡션 정보 혹은 웹사이트의 태그 정보에서 "Route 22"라는 단어를 현 정보 시스템(150)이 삭제하였다면, 사용자에게 경보하여 이 방송 혹은 웹사이트를 사용할 수 있게 할 것이다. 음성 인식 처리를 통해 스타의 음성 패턴을 검출하였다면, 스타에 관한 콘텐트를 어디에서 발견하였는지를 사용자에게 경보할 수도 있을 것이다.
단계 220에서, 추출된 정보(단계 220에서 신호(151))를 사용자의 프로파일과 비교한다. 정보가 사용자의 관심(221)과 일치하지 않으면, 이는 폐기되고 정보(150')를 추출하는 과정이 다음 콘텐트 소스에 계속된다. 합치하는 것이 발견되면(222), 단계 230에서 사용자에게 이를테면 어떤 유형의 오디오, 비디오 혹은 이외 다른 통보 시스템(17)을 통해 통보된다. 경보와 부합하는 콘텐트는 특정 방송을 기록하여/하거나 이를 사용자에게 디스플레이할 수 있는 기록/디스플레이 디바이스(180)에 보내질 수 있다. 통보의 유형은 전술한 바와 같이, 경보의 레벨에 따를 수 있다.
따라서, 사용자 프로파일(160)은 각종의 콘텐트 소스들(111, 112, 113) 중에서 적합한 신호들을 자동으로 선택하고, 원하는 정보에 대응하는 모든 여러 가지 소스들을 포함하는 경보들(180)을 생성하는데 사용된다. 따라서, 시스템(100)은 다운로딩 디바이스들을 포함할 수 있으므로, 정보가 예를 들면 비디오 카세트, MP3 저장 디바이스, PDA 혹은 이외 각종의 임의의 저장/재생 디바이스들에 다운로드될 수 있다.
또한, 구성성분들 전부 혹은 어느 것이 텔레비전 내 수용될 수 있다. 또한, 스캐닝 및/또는 다운로드를 위한 제1 튜너와 현 시청을 위한 제2 튜너를 구비한 2중 혹은 복수 튜너 디바이스가 제공될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 모든 정보가 컴퓨터에 다운로드되고 사용자는 디스플레이 하기를 원하는 소스를 찾을 때까지 단순히 각종의 소스들을 살펴볼 수 있다.
본 발명의 어떤 실시예들에서, 저장/재생/다운로드 디바이스는 중앙 서버일 수 있고, 사용자의 개인화된 프로파일에 의해 제어되고 액세스될 수 있다. 예를 들면, 케이블 텔레비전 제공업자는 사용자에 의해 정의된 프로파일들에 따라 정보를 선택적으로 저장하는 저장 시스템을 만들어 프로파일에 일치하는 정보에 액세스할 것을 사용자들에게 경보할 수 있을 것이다. 부합은 단일의 단어들 혹은 키워드의 스트링들을 포함할 수 있을 것이다. 키워드들은 시소러스 혹은 WordNet과 같은 프로그램을 통해 자동으로 확장될 수 있다. 프로파일은 이를테면 교통 경보들에 대해 오전 6시부터 오전 8시까지와 같이 서로 다른 시간들 동안에 서로 다른 경보 프로파일들을 탐색하는, 시간에 따르는 것일 수도 있다. 경보는 지역에 구속되어있을 수도 있을 것이다. 예를 들면, 플로리다에 친척이 있는 사용자는 플로리다에 홍수 및 허리케인의 경보들에 관심이 있을 수도 있다. 경보 시스템을 통해 교통이 확인된다면, GPS 시스템에 링크하여 다른 루트를 정할 수도 있을 것이다.
콘텐트 데이터를 포함하는 신호들은 관계된 정보를 추출하여 다음의 방식으로 프로파일과 비교할 수 있게 분석될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 비디오 신호의 각 프레임은 비디오 데이터의 분할(segmentation)이 가능해지도록 분석될 수 있다. 이러한 분할은 얼굴 검출, 텍스트 검출 등을 포함할 수 있을 것이다. 신호의 오디오 성분이 분석될 수 있고 스피치-텍스트(speech to text) 변환이 행해질 수 있다. 클로즈드 캡션 데이터와 같은 트랜스크립트 데이터가 키워드들 등에 대해서 분석될 수도 있다. 화면 텍스트를 캡쳐하고, 키 프레임들을 확인하기 위해 화소 비교 혹은 DCT 계수의 비교들이 사용될 수 있으며 키 프레임들은 콘텐트 세그먼트들을 정하는데 사용될 수 있다.
비디오 신호들로부터 관계된 정보를 추출하는 한 방법은 참조로 여기 포함시키는 Dimitrova 등의 미국특허 6,125,229에 개시되어 있고, 이하 간략히 기술한다. 일반적으로 프로세서는 콘텐트를 수신하여 비디오 신호들을 화소 데이터를 나타내는 프레임들로 포맷한다(프레임 그라빙(frame grabbing)). 프레임들을 그라빙하여 분석하는 과정은 각각의 기록 디바이스마다 서전에 정한 간격들로 수행되는 것이 바람직한 것임에 유의한다. 예를 들면, 프로세서가 비디오 신호를 분석하기 시작할 때, 이를테면 MPEG 스트림 내 I 프레임들을 매 30초마다와 같이, 프레임들을 사전에 정한 간격으로 그라빙하고, 키 프레임들을 확인하기 위해서 서로 간에 비교할수 있다.
비디오 분할은 이 기술에선 공지된 것으로, 일반적으로, 여기 참조로 포함시키는, SPIE Conference on Image and Video Databases, San Jose, 2000에, N. Dimitrova, T. McGee, L. Agnihotri, S. Dagtas, 및 R. Jasinschi의 "On selective video content analysis and filtering,"; 및 AAAI Fall 1995 Symposium on Computational Models for Integrating Language and Vision 1995에서, A. Hauptmann 및 M. Smith의 "Text, Speech, and Vision For Video Segmentation: The Infomedia Project"명칭의 간행물들에 설명되어 있다. 기록 디바이스들에 의해 캡처된 사람에 관계된 시각적(예를 들면, 얼굴) 및/또는 텍스트 정보를 포함하는 기록된 데이터의 비디오 부분의 어떤 세그먼트는 데이터가 이 특정의 개인에 관계된 것임을 표시할 것이며, 따라서 이러한 세그먼트들에 따라 색인될 수도 있다. 이 기술에 공지된 바와 같이, 비디오 분할은 다음을 포함하나, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
현저한 장면 변화 검출: 돌연한 장면 변화들(하드 컷) 혹은 소프트 변화(디졸브, 페이드-인, 페이드-아웃)를 확인하기 위해서 연속된 비디오 프레임들을 비교한다. 현저한 장면변화 검출의 설명은 여기 참조로 포함시키는, Proc. ACM Conf. on Knowledge and Information Management, pp. 113-120,1997에 N. Dimitrova, T. McGee, H. Elenbaas의 "Video Keyframe Extraction and Filtering: A Keyframe is Not a Keyframe to Everyone" 명칭의 간행물에 제공되어 있다.
얼굴 검출: 피부 색(skin-tone)을 포함하고 타원에 유사한 형상들에 대응하는 비디오 프레임들 각각의 영역들을 확인한다. 바람직한 실시예에서, 일단 얼굴 이미지가 확인되면, 이 이미지는 비디오 프레임에 나타난 얼굴 이미지가 사용자의 시청 선호도에 상응하는지를 판정하기 위해 메모리에 저장된 기지의 얼굴 이미지들의 데이터베이스와 비교된다. 얼굴 검출의 설명은 참조로 여기 포함시키는, Pattern Recognition Letters, Vol. 20, No. 11, November 1999에 Gang Wei 및 Ishwar K. SETHI의 "Face Detection for Image Annotation" 명칭의 간행물에 제공되어 있다.
프레임들은 여기 참조로 포함시키는 "System and Method for Analyzing Video Content in Detected Text in Video Frames" 명칭의 EP 1066577에 기술된 바와 같이 화면 텍스트가 추출될 수 있도록 분석될 수 있다.
움직임 추정/분할/검출: 움직이는 물체들은 비디오 열들에서 판정되고 움직이는 물체의 궤적이 분석된다. 비디오 열들에서 물체들의 움직임을 판정하기 위해서, 광흐름 추정, 움직임 보상 및 움직임 분할과 같은 공지된 조작들을 사용하는 것이 바람직하다. 움직임/분할/검출의 설명은 참조로 여기 포함시키는, International Journal of Computer Vision, Vol. 10, No. 2, pp. 157-182, April 1993에 Patrick Bouthemy 및 Francois Edouard의 "Motion Segmentation and Qualitative Dynamic Scene Analysis from an Image Sequence" 명칭의 간행물에 제공되어 있다.
사용자의 요청에 관계된 단어들/사운드들의 발생에 대해서 비디오 신호의 오디오 성분이 분석되고 감시될 수 있다. 오디오 분할은 비디오 프로그램들의 다음과 같은 유형들의 분석으로서, 스피치-텍스트 변환, 오디오 효과 및 이벤트 검출, 화자 확인, 프로그램 확인, 음악 분류, 및 화자 확인에 근거한 대화 검출을 포함한다.
오디오 분할은 오디오 신호를 스피치 부분과 비-스피치 부분으로의 분할을 포함한다. 오디오 분할에서의 제1 단계는 대역폭, 에너지 및 피치와 같은 저-레벨 오디오 특징들을 사용한 세그먼트 분류를 포함한다. 동시에 발생한 오디오 성분들을 서로 간에 분리하여(이를테면 음악과 스피치) 각각이 독립적으로 분석될 수 있게 채널분리가 사용된다. 이후에, 비디오(혹은 오디오) 입력의 오디오 부분은 스피치-텍스트 변환, 오디오 효과 및 이벤트 검출, 및 화자 확인과 같은 서로 다른 방식들로 처리된다. 오디오 분할은 이 기술에 공지되어 있고 여기 참조로 포함시키는 IEEE Multimedia, pp. 27-36, Fall 1996에 E. Wold 및 T. Blum의 "Content-Based Classification, Search, and Retrieval of Audio" 명칭의 간행물에 전반적으로 설명되어 있다.
일단 비디오 신호의 오디오 부분의 스피치 세그먼트들이 배경잡음 혹은 음악으로부터 확인 혹은 분리되었으면, 스피치-텍스트 변환(이 기술에 공지된 것으로, 예를 들면, 여기 참조로 포함시키는, DARPA Broadcast News Transcription and Understanding Workshop, VA, Feb. 8-11, 1998에 P. Beyerlein, X. Aubert, R. HAEB-UMBACH, D. KLAKOW, M. Ulrich, A. Wendemuth 및 P. Wilcox의 "Automatic Transcription of English Broadcast News" 명칭의 간행물을 참조)이 채용될 수 있다. 스피치-텍스트 변환은 이벤트 검색에 관하여 키워드에 의한 발견과 같은 애플리케이션들에 사용될 수 있다.
오디오 효과는 이벤트를 검출하는데 사용될 수 있다(이 기술에 공지되어 있고, 예를 들면, 여기 참조로 포함시키는, Intelligent Multimedia Information Retrieval, AAAI Press, Menlo Park, California, pp. 113-135,1997에 T. Blum, D. Keislar, J. Wheaton, 및 E. Wold의 "Audio Databases with Content-Based Retrieval" 명칭의 간행물을 참조). 스토리는 특정의 사람들 혹은 스토리들의 유형들에 연관되어 있을 수 있는 사운드들을 확인함으로써 검출될 수 있다. 예를 들면, 사자의 포효하는 소리가 검출될 수도 있을 것이고 그러면 세그먼트는 동물들에 관한 스토리로서 특징지워질 수도 있을 것이다.
화자 확인(이 기술에 공지되어 있고, 예를 들면, 참조로 여기 포함시키는, IS & T SPIE Proceedings: Storage and Retrieval for Image and Video Databases V, pp. 218-225, San Jose, CA, February 1997에 Nilesh V. Patel 및 Ishwar K. Sethi의 "Video Classification Using Speaker Identification" 명칭의 간행물을 참조)는 말하는 사람의 신원을 판정하기 위해서 오디오 신호 내 있는 스피치의 음성 시그내처(signature)를 분석하는 것을 포함한다. 화자 확인은 예를 들면 특정의 명사나 정치가를 탐색하는데 사용될 수 있다.
음악 분류는 현 음악(클래식, 록, 재즈, 등)의 유형을 판정하기 위해 오디오 신호의 비-스피치 부분을 분석하는 것을 포함한다. 이것은 예를 들면 오디오 신호의 비-스피치 부분의 주파수, 피치, 음색, 사운드 및 멜로디를 분석하고 음악의 구체적인 유형들의 기지의 특성과 분석결과를 비교함으로써 달성된다. 음악 분류는이 기술에 공지되어 있고, 1999 IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, New Paltz, NY October 17-20,1999에 Eric D. Scheirer의 "Towards Music Understanding Without Separation: Segmenting Music With correlogram Comodulation" 명칭의 간행물에 전반적으로 설명되어 있다.
이어서, 비디오, 오디오, 및 트랜스크립트 텍스트의 각종의 성분들은 각종의 스토리 유형들에 대한 하이 레벨의 기지의 큐(cue) 테이블에 따라 분석된다. 스토리의 각 카테고리는 키워드들 및 카테고리들의 연관 테이블인 지식 트리(knowledge tree)를 갖추는 것이 바람직하다. 이들 큐들은 사용자에 의해 사용자 프로파일에 설정될 수도 있고 혹은 제조업자에 의해 사전에 결정될 수도 있다. 예를 들면, "New York Jets" 트리는 이를테면 스포츠, 풋볼, NFL, 등과 같은 키워드들을 포함할 수도 있다. 또 다른 예에서, "대통령" 스토리는 이를테면 George W. Bush에 대한 대통령 인장, 사전에 저장해 둔 얼굴 데이터와 같은 시각적인 세그먼트들, 갈채와 같은 오디오 세그먼트들, 및 "대통령" 및 "부시"라는 단어와 같은 텍스트 세그먼트들에 연관될 수 있다. 이하 상세히 기술되는 통계적 처리 후에, 프로세서는 카테고리 표(vote) 히스토그램들을 사용하여 유별화를 수행한다. 예로서, 텍스트 파일 내 한 단어가 지식 기반 키워드와 일치한다면, 대응하는 카테고리는 한 표를 얻는다. 키워드 당 총 표 수와 텍스트 세그먼트에 대한 총 표 수 간의 비에 의해 각 카테고리마다 확률이 부여된다.
바람직한 실시예에서, 신호로부터 프로파일 비교 정보를 추출하기 위해서, 분할된 오디오, 비디오, 및 텍스트 세그먼트들의 여러 성분들을 일체화한다. 분할된 오디오, 비디오, 및 텍스트의 일체화는 복합 추출에 바람직하다. 예를 들면, 사용자가 이전 대통령에 관한 프로그램들에 대한 경보들을 원한다면, 얼굴 인식이 유용할 뿐만 아니라(배우 확인에) 화자 확인(화면상에서 배우가 말하고 있음을 확실하게 하기 위해서), 스피치-텍스트 변환(배우가 적합한 말을 하고 있다는 것을 확실하게 하기 위해서), 움직임 추정-분할-검출(배우의 명시된 움직임들을 인식하기 위해서)이 유용하다. 따라서, 색인엔 통합 방법이 바람직하고 보다 나은 결과들을 가져온다.
본 발명의 일 실시예에서, 본 발명의 시스템(100)은 디지털 레코더를 포함하는 제품에 구현될 수도 있을 것이다. 디지털 레코더는 필요 콘텐트를 저장할 충분한 저장능력뿐만 아니라 콘텐트 분석기 처리를 포함할 수도 있을 것이다. 물론, 이 기술에 숙련된 자는 저장 디바이스는 디지털 레코더 및 콘텐트 분석기의 외부에 배치될 수도 있을 것임을 알 것이다. 또한, 디지털 기록 시스템 및 콘텐트 분석기를 단일 패키지에 수용할 필요도 없고 콘텐트 분석기를 별도로 패키지될 수도 있을 것이다. 이 예에서, 사용자는 별도의 입력 디바이스를 사용하여 콘텐트 분석기에 요청 항목들을 입력할 것이다. 콘텐트 분석기는 하나 이상의 정보 소스들에 직접 접속될 수도 있을 것이다. 텔레비전의 경우에, 비디오 신호들은 콘텐트 분석기의 메모리에 버퍼되므로, 전술한 바와 같이 관계된 스토리들을 추출하기 위해 비디오 신호에 대해 콘텐트 분석이 수행될 수 있다.
본 발명을 바람직한 실시예들에 관련하여 기술하였으나, 위에 개괄한 원리들 내에서 본 발명의 수정들이 이 기술에 숙련된 자들에게 명백할 것이며 이에 따라본 발명은 바람직한 실시예들로 한정되는 것이 아니라 이러한 수정들을 포괄함을 알 것이다.

Claims (12)

  1. 매체 콘텐트 소스들에 경보들을 제공하는 방법에 있어서,
    관심있는 토픽들에 대응하는 프로파일을 구축하는 단계(160);
    사용할 수 있는 매체 소스들(111, 112, 113)을 자동으로 스캐닝하고 소스를 선택하며(120') 상기 선택된 매체 소스로부터 소스의 콘텐트를 특징짓는 식별정보를 추출하는 단계(150');
    상기 식별정보를 상기 프로파일과 비교하고(220), 일치하는 것이 발견되면(222), 상기 매체 소스를 액세스를 위해 사용할 수 있는 것으로서 표시하는 단계(230);
    다음 매체 콘텐트 소스(111, 112, 113)에 대해, 사용할 수 있는 매체 소스들을 자동으로 스캐닝하고, 상기 다음 소스로부터 식별정보를 추출하고(150') 상기 다음 소스로부터의 상기 식별정보를 상기 프로파일과 비교하고(220), 일치되는 것이 발견되면(222), 상기 다음 매체 소스를 액세스를 위해 사용할 수 있는 것으로서 표시하는 단계(230)를 포함하는, 경보 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 스캐닝 및 비교 단계들은 사용할 수 있는 모든 매체 소스들(101, 102, 103)이 스캔될 때까지 반복되는, 경보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 사용할 수 있는 매체 소스들은 텔레비전 방송들(102),혹은 텔레비전 방송들(101) 및 라디오 방송들(101), 혹은 텔레비전 방송들(102) 및 웹사이트 정보(103)를 포함하는, 경보 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서, 프로파일 부합(222)이 생성되었을 때 경보에 사용할 수 있는 표시기(230)를 활성화시키는 단계를 포함하는, 경보 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 프로파일(160)은 관심있는 복수의 토픽들을 포함하고, 서로 다른 토픽들은 서로 다른 경보 레벨들에 연관되며, 상기 서로 다른 경보 레벨들은 서로 다른 유형들의, 경보에 사용할 수 있는 표시기들에 연관되는, 경보 제공 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 표시기(230)는 가청 표시기들인, 경보 제공 방법.
  7. 제4항에 있어서, 상기 표시기(230)는 가시 표시기들인, 경보 제공 방법.
  8. 매체 경보들을 생성하는 시스템에 있어서,
    복수의 소스들(111, 112, 113)로부터 매체 콘텐트를 포함하는 신호들을 수신하여 스캔하도록 구성된 수신기 디바이스;
    사용자가 정한 경보 프로파일 정보(160)를 수신하여 저장할 수 있는 저장 디바이스;
    상기 수신기에 연결되고, 매체 콘텐트(150)를 포함하는 복수의 스캔된 신호들로부터 식별정보를 추출하도록 구성된 프로세서;
    상기 추출된 식별정보를 상기 프로파일(160)과 비교하도록 구성되고, 일치되는 것이 검출되었을 때(222) 상기 매체 콘텐트를 포함하는 상기 신호를 리뷰(180)를 위해 사용할 수 있게 하는 비교 디바이스(150)를 포함하는, 매체 경보 생성 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 일치되는 것이 검출되었을 때(222) 활성화되는 경보 표시기(170)를 포함하는, 매체 경보 생성 시스템.
  10. 제8항에 있어서, 상기 수신기, 프로세서 및 비교 디바이스(111, 112, 113, 150)는 상기 프로파일(160)과 부합하는, 리뷰를 위해 사용할 수 있는 매체 소스들의 서브세트를 컴파일하도록 상기 수신기(101, 102, 103)에 의해 스캔할 수 있는 모든 매체 소스들을 통해 스캔하도록 구성되고 배치되는, 매체 경보 생성 시스템.
  11. 제8항에 있어서, 상기 수신기, 저장 디바이스, 프로세서 및 비교 디바이스(111, 112, 113, 150, 160)는 텔레비전 세트(180) 내에 수용되거나 이에 결합되는, 매체 경보 생성 시스템.
  12. 제8항에 있어서, 상기 저장 디바이스(160)는 복수의 선택가능한 미리정의된경보 프로파일들을 포함하는, 매체 경보 생성 시스템.
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