KR20070104614A - 간접 광고들을 포함하는 예고편들의 자동적인 생성 - Google Patents

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KR20070104614A
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라리타 아그니호트리
마우로 바비에리
네벤카 디미트로바
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명은 예고편들의 자동적인 생성을 위한 방법 및 컴퓨터 시스템에 관한 것이다. 더 구체적으로는, 본 발명은 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익을 발생시키는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 일반적으로, 데이터의 수퍼 세트에서 간접 광고 데이터를 찾아내는 단계들을 포함한다. 이들 간접 광고들이 바람직하게는 사용자 프로파일과 매칭되고, 양의 매칭을 가질 때, 이들 간접 광고들을 포함하는 수퍼세트의 세그먼트들이 선택되어 데이터의 서브세트 내로 통합된다. 카운터는 어느 간접 광고가 선택되었는지 및 간접 광고가 얼마나 많은 횟수로 선택되고 시청되었는지를 추적할 수 있다. 카운터의 값에 기초하여 인보이스가 생성된다.
예고편, 콘텐트 데이터, 사용자 프로파일, 세그먼트, 간접 광고.

Description

간접 광고들을 포함하는 예고편들의 자동적인 생성{Automatic generation of trailers containing product placements}
본 발명은 일반적으로 간접 광고(product placement)들을 포함하는 예고편(trailer)들의 자동적인 생성을 위한 방법 및 컴퓨터 시스템에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익들을 발생시키는 방법에 관한 것이다.
제품들을 판촉하기 위해 TV를 사용하는 것이 몇 년 전부터 계속 매우 대중적이었다. 그러나, 영화들, TV 프로그램들 및 마케팅을 위한 유사한 채널들을 사용하였던 회사들은 시청자들이 간접 광고들을 보지 않을 수 있다는 문제점을 가졌다. 이에 대한 주요 이유는 많은 사람들이 샌드위치들을 만들거나 욕실로 가는 휴식(break)으로서 상업방송(commercial)들을 보기 때문이다.
마케팅하는 사람은 시청자들이 방을 떠남이 없이 영화 내의 제품을 판촉하는 아이디어를 제안하였다. 상기 아이디어는 영화들 및 TV 프로그램들에서 배우들이 제품들을 사용하도록 하여 시청자들이 영화의 자연적인 부분으로서 상기 제품들을 보도록 함으로써 제품들을 판촉하는 것이다.
그러나, 인터넷 TV 및 페이 퍼 뷰(pay per view)가 점점 대중적이 되어 온 방송 기술의 최근의 변화 및 진보로 인하여, 간접 광고의 공급자들이 훨씬 더 어려운 상황에 놓이게 되었다. 지금, 시청자들은 시청할 영화들이 급증하였고, 영화들을 시청할 시간이 감소됨에 따라 결국 점점 더 적게 시청하게 될 수 있다(이전에는 더 적은 선택이 존재하여서 모든 사람은 일요일 저녁 영화를 시청하였다).
따라서, 새로운 기술에 의하여, 시청자들은 다수의 작품(offering)들로부터 자신들이 원하는 것을 더 제어하고 골라서 선택할 수 있다.
시청자들에 대한 이러한 가능성은 간접 광고 공급자들에 대한 아이볼(eyeball)들을 감소시켰다. 그러므로, 간접 광고들의 공급자들이 이러한 마케팅 채널들에 투자하는 투자에 대한 수입이 다소 낭비된다.
이 문제점에 대한 솔루션은 이러한 마케팅 미디어를 소유하고/소유하거나 관리하는 회사들에 매우 유익한데, 그 이유는 상기 회사들이 간접 광고 공급자들에게 더 양호한 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 더구나, 그 솔루션은 또한 간접 광고 공급자들에 매우 유익한데, 그 이유는 간접 광고들이 시청자들에게 더 많이 노출될 것이기 때문이다. 따라서, 간접 광고의 공급자들은 "쓰는 돈 이상의 가치(bang for the bucks)"를 경험할 것이다.
더 선전할 수 있는 하나의 영역이 예고편들이다. 현재, TiVo 등과 같은 가정용 미디어 서버들 상에 기록된 영화들의 예고편들을 생성하는 자동적인 방법이 존재한다. 더구나, 비디오 및 오디오 핑거프린팅 및 매칭(video and audio fingerprinting and matching)은 공지된 기술이다.
그러나, 종래 기술들 중 어느 것도 영화 또는 TV 프로그램의 편집 없이 간접 광고의 노출 시간이 보장되는 솔루션을 제공하지 못한다.
본 발명의 목적은 간접 광고들을 포함하는 영화 또는 프로그램의 예고편을 시청자들/사용자들에게 보여줌으로써 생성된 부가적인 수익을 증가시키는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 장점은 데이터의 수퍼세트로부터 특정 고객을 위해 설계되는 데이터의 서브세트를 생성하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 부가적인 장점은 데이터의 수퍼세트로부터 간접 광고들을 포함하는 데이터의 서브세트를 생성하는 전자 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 제 1 특징에 따르면, 상기 목적 및 장점들은 데이터의 수퍼세트로부터 데이터 세그먼트들을 포함하는 데이터의 서브 세트를 생성하는 방법을 제공함으로써 성취되는데, 상기 수퍼세트는:
- 콘텐트 데이터, 및
- 메타데이터가 태깅된(tagged) 콘텐트 데이터를 포함하고,
상기 방법은:
- 상기 메타데이터에 기초하여, 상기 수퍼세트에서 적어도 상기 태깅된 콘텐트 데이터를 포함하는 데이터 세그먼트들을 검출하는 단계,
- 적어도 하나의 사용자 프로파일에 따라 하나 이상의 데이터 세그먼트들을 선택하는 단계,
- 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 하나 이상의 데이터 세그먼트들을 조합하는 단계를 포함한다.
본 발명의 제 2 특징에서, 상기 및 다른 목적들은 데이터의 수퍼세트로부터 데이터 세그먼트들을 포함하는 데이터의 서브 세트를 생성하는 컴퓨터 시스템에 의해 충족되는데, 상기 수퍼세트는 콘텐트 데이터 및 태깅된 콘텐트 데이터를 포함하며, 상기 컴퓨터 시스템은:
- 메모리를 포함하는 전자 장치,
- 데이터의 적어도 하나의 수퍼세트를 포함하는 데이터베이스,
- 컴퓨터 네트워크, 및
- 적어도 하나의 네트워크 접속부를 포함하며,
상기 전자 장치는:
- 상기 네트워크 접속부를 통해 상기 데이터베이스에 저장된 수퍼세트의 데이터 세그먼트들을 요청하고,
- 상기 메모리에 저장된 사용자 프로파일에 따라, 태깅된 콘텐트 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 세그먼트를 선택하며,
- 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 적어도 하나의 데이터 세그먼트를 조합하도록 프로그래밍된다.
본 발명의 제 3 특징에서, 상기 및 다른 목적들은 적어도 하나의 프로세서, 하나 이상의 사용자 프로파일들을 포함하는 적어도 하나의 메모리, 적어도 하나의 출력, 및 데이터를 수신 및/또는 송신하는 적어도 하나의 접속부를 포함하는 전자 장치에 의해 충족되는데, 상기 전자 장치는:
- 데이터를 수신하는 상기 접속부를 통해, 태깅된 콘텐트 데이터를 더 포함하는 데이터 세그먼트들을 포함하는 데이터를 요청하고,
- 상기 사용자 프로파일에 따라, 데이터 세그먼트 중 적어도 하나를 선택하며,
- 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 적어도 하나의 선택된 데이터 세그먼트를 조합하고,
- 상기 데이터의 서브 세트를 상기 출력에 제공하도록 프로그래밍된다.
따라서, 본 발명은 임의의 종류의 전자 장치 상에서 데이터의 수퍼세트로부터 데이터의 서브 세트를 생성하고 임의의 종류의 디스플레이 상에 상기 데이터의 서브세트를 디스플레이하게 된다. 그러므로, 본 발명은 예를 들어, 셋톱 박스 또는 이동 전화 등의 상에서 영화로부터의 예고편을 생성하는 수단을 제공한다.
본 발명에 의하여, 간접 광고들을 포함하는 데이터 세그먼트들은 사용자/시청자에게 간접 광고 데이터를 디스플레이하는 것을 보장함으로써 간접 광고 데이터의 공급자들에게 더 양호한 서비스를 제공하기 위해 데이터의 수퍼세트로부터 선택된다. 상기 간접 광고들이 시청자에게 노출될 것이기 때문에, 상기 간접 광고의 공급자는 제품 또는 서비스의 마케팅의 증가를 경험할 것이다. 따라서, 이 서비스를 제공하는 방송 회사는 간접 광고의 공급자들이 자신들의 제품들/서비스들을 더 효율적인 방식으로 판촉하도록 하는 것을 돕게 되므로, 간접 광고의 공급자에게 인보이스(invoice)를 보낼 수 있을 것이다.
상기 수퍼세트는 영화들에만 관련되지 않은 콘텐트를 포함할 수 있다. 서브세트의 생성은 상이한 종류들의 데이터의 서브세트들에 기초할 수 있으므로, 수퍼세트 내의 콘텐트 데이터는 다음의 디지털/아날로그 미디어:
- 영화들,
- 게임들,
- Tv,
- 라디오,
- 인터넷 중 어느 하나와 관련될 수 있다.
따라서, 콘텐트 데이터는 MP3, MPEG-1, MPEG-2, 퀵타임, MPV, 등과 같은 상이한 데이터 종류들을 포함할 수 있다.
인보이스들을 생성할 때 사용될 수 있는 카운터의 값은 바람직하게는 태깅된 콘텐트 데이터와 관련된 시간의 총량과 관련된다.
제 2 실시예에서, 상기 카운터의 값은 상기 태깅된 콘텐트 데이터가 선택되었던 총 횟수와 관련된다.
더구나, 이러한 값들의 조합은 콘텐트 공급자로의 인보이스를 생성하는데 사용될 수 있다.
사용자에 관한 데이터를 포함하는 사용자 프로파일이 사용될 수 있는 특정 사용자/시청자에게 데이터의 서브 세트가 적합하도록 데이터의 서브 세트를 설계하기 위해, 바람직하게는 사용자 프로파일은 사용자에 관한 다음 데이터:
- 성별,
- 나이,
- 습관들,
- 지역,
- 시간,
- 콘텐트 공급자, 및
- 브로드캐스터 세팅들(디폴트 세팅들)
- 성격 특징(예를 들어, 내성적, 외향적, 등) 중 적어도 하나를 포함한다.
바람직하게는 태깅된 콘텐트 데이터는 간접 광고 데이터이다. 간접 광고는 상기 간접 광고를 분류하고, 이를 사용자 프로파일과 비교해서, 이를 데이터의 수퍼세트에서 찾아낼 수 있도록 하기 위해 태깅된다.
그러므로, 간접 광고 데이터를 분류함으로써, 간접 광고를 시청자, 지역, 시청자 또는 지역의 문화, 시청자의 언어 등과 매칭시키는 것이 가능하다.
더구나, 제 2 실시예에서, 데이터의 수퍼세트는 상업방송들 등과 같은 논-프로그램 데이터(non-program data)를 포함할 수 있다. 이러한 경우들에서, 서브세트를 생성하는 상기 방법은 바람직하게는 다음 단계들:
- 논-프로그램 데이터를 검출하는 단계,
- 상기 검출된 논-프로그램 데이터를 고려하면서, 수퍼세트 내에서 검출된 데이터 세그먼트들에 대한 시간 및 중단 시간을 추정하는 단계, 및
- 상기 추정된 시작 및 중단 시간에 기초하여, 데이터의 서브세트를 형성하기 위해 선택된 데이터 세그먼트들을 조합하는 단계를 포함한다.
데이터 세그먼트를 찾아내는 방법에서 핑거프린트 메타데이터가 사용되는 경우에, 상기 핑거프린트 메타데이터는 별도의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 이 방식으로, 핑거프린트 메타데이터는 온라인으로 액세스되고 데이터의 서브세트들을 생성하는데 사용될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 상기 핑거프린트 메타데이터는 수퍼세트와 함께 송신되도록 하기 위해 수퍼세트의 일부일 수 있다.
부가적인 실시예에서, 상기 핑거프린트 메타데이터는 데이터의 수퍼세트와 함께 별도의 파일로서 송신될 수 있다.
핑거프린트 메타데이이터가 사용될 수 있는 경우에, 상기 핑거프린트 메타데이터는 바람직하게는:
- 오디오 핑거프린트 데이터,
- 비디오 핑거프린트 데이터, 및
- 텍스트 핑거프린트 데이터를 포함하고,
서브세트를 생성하는 상기 방법은:
- 텍스트 핑거프린트 매칭,
- 오디오 핑거프린트 매칭, 및
- 비주얼 핑거프린트 매칭의 단계들을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제 1 특징에서 설명된 바와 같은 공급자들로부터 수익들을 발생시키는 방법은 본 발명의 다른 특징들에 따라 데이터의 서브 세트를 생성하는 방법들 중 어느 하나와 결합될 수 있다.
더구나, 전자 장치는 플로피 디스크, CD, DVD, 메모리 스틱, 신용 카드, 이동 전화, PDA 등과 같은 데이터 캐리어 상에 저장된 데이터 파일들로부터 세그먼트들을 선택하도록 프로그래밍될 수 있다.
더구나, 또 다른 실시예에 따르면, 본원에 설명된 방법들은 이해할 수 있는 방식으로 영화 또는 프로그램을 기술하는 데이터 세그먼트들을 포함하는 서브세트을 생성하기 위해, 적어도 하나의 예고편 요건(들)에 따라 데이터 세그먼트를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 예고편 요건(들)은 다음 등급들:
- 지속기간,
- 연속성,
- 우선순위,
- 리던던시,
- 배제,
- 구조적인 순서 요건들,
- 시간적인 순서 요건들 및
- 간접 광고 중 하나로부터 적어도 하나의 요건을 포함한다.
여기서, 상기 요건들은 바람직하게는 예를 들어, 제한된 최적화 문제들에서 사용될 수 있도록 하기 위해 계산 가능한 제약들에서 공식화된다.
도 1은 수퍼세트의 일부 세그먼트들이 데이터의 서브 세트로 통합되는 콘텐트 데이터 및 태깅된 콘텐트 데이터를 포함한 데이터의 서브세트를 도시한 도면.
도 2는 본 발명과 관련하여 사용되는 시스템의 실시예를 도시한 도면.
도 3은 전자 장치 내의 내부 모듈들 중 일부가 도시되는 도 2의 시스템의 개략도.
본 발명의 특징들이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 임의의 조합으로 결합하게 된다는 것이 인식될 것이다.
본 발명의 이러한 특징들 및 다른 특징들은 이하에 설명된 실시예들로부터 명백해지며, 상기 실시예들을 참조하여 설명될 것이다.
본 발명의 실시예들은 이제 다음의 도면을 참조하여 단지 예로서 설명될 것이다.
도면들은 바람직하게는 본 발명의 이해를 용이하게 하기 위해 개략적으로 도시된다. 따라서, 동일한 개략적인 방식으로 도시될 수 있는 다른 설계들이 본 문서에서 또한 암시적으로 개시된다.
일부 예들과 함께 바람직한 실시예들이 본원에서 설명될 것이다.
이 출원에서, 일부 특정 용어들이 사용되며, 이들의 설명이 아래에 제공된다.
- 방송 회사는 TV, 라디오, 인터넷 등과 같은 임의의 미디어를 통해 정보를 소비자들에게 제공할 수 있는 임의의 회사일 수 있다.
- 콘텐트의 공급자들은 바람직하게는 자신들의 제품들 및/또는 서비스를 판촉/마케팅하기를 희망하는 비즈니스 엔티티(business entity)들과 관련된다. 예를 들어, 콘텐트의 공급자는 나이키, 또는 코카-콜라, BMW, 롤렉스 등일 수 있다.
- 간접 광고 데이터는 디스플레이될 수 있는 제품 또는 서비스와 관련된 데이터를 포함한다. 예를 들어, 한 켤레의 나이키 신발을 나타내는 영화의 장면.
- 데이터 세트는 바람직하게 공통 주제를 갖는 데이터의 조직화된 콜렉션에 관련된다.
- 서브세트는 수퍼세트라 칭해지는 또 다른 세트에 포함되는 세트일 수 있다.
- 수퍼세트는 바람직하게는 서브세트의 모든 특성들 및 부가적인 특성들을 갖는다.
콘텐트 데이터는 사운드들, 영화들, 텍스트, 픽처들, 3D 세계, 가상 현실 환경들, 음악 또는 간접 광고가 사용될 수 있는 다른 대화식 콘텐트와 같은 시청자에게 디스플레이/재생될 수 있는 임의의 종류의 데이터일 수 있다.
상술된 바와 같이, 본 발명은 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익들을 발생시키는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이들 공급자들은 영화에 자신의 제품들 중 하나 이상을 판촉하는 것을 희망할 수 있으므로, 배우가 영화에서 차, 시계, 신발을 사용하는 것을 희망할 수 있다. 더구나, 공급자들은 배우가 영화에서 자신의 제품을 먹거나 마시는 것을 희망할 수 있다.
본 발명에 따른 데이터의 수퍼세트는 영화, 컴퓨터 게임, TV 프로그램, 무선 프로그램, 인터넷 강의, 대화식 플래시 프리젠테이션, 등을 포함할 수 있다.
상기 예들 중 어느 하나에서, 시청자들/소비자들에게 제품 또는 서비스를 판촉하기 위해 간접 광고들을 행하는 것이 가능하다.
그러나, 일부 경우들에서, 간접 광고들의 목적은 개인들의 요구들을 목표로 하지 않을 수 있고, 간접 광고는 단체들의 요구들을 목표로 할 수 있으므로, 간접 광고는 단체들에서 사람들의 교육을 위해 사용된 교육 영화 등에 통합될 수 있다.
도 1은 데이터의 서브세트(6)가 데이터의 수퍼세트(1)로부터 생성될 수 있는 방법의 도면이다. 데이터의 수퍼세트는 콘텐트 데이터(5) 및 태깅된 콘텐트 데이터(4)를 포함한다. 태그들은 메타데이터(2)를 포함할 수 있다. 메타데이터(2)는 단지 도면에 도시된 바와 같이 존재하는 것이 아니라, 수퍼세트의 전지 지속기간 동안 존재할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 서브세트들은 메타데이터가 간접 광고들 등과 같은 상업 광고들을 나타내는 세그먼트들로부터 생성된다.
바람직하게는, 태그들은 콘텐트 데이터가 어떤 정보를 포함하는지를 기술한다. 이것은 소프트웨어 프로그램 또는 사용자가 데이터의 수퍼세트에서 특정 세그먼트들을 찾아낼 수 있도록 한다.
콘텐트 데이터의 태깅은 바람직하게는 예를 들어, 영화 및 게임을 검토하여 간접 광고들의 위치들을 찾아내는 하나 이상의 사람들에 의해 수동으로 행해진다. 이 위치에서, 그 사람은 어떤 제품인가, 제품 품질들, 색상들, 제품 용도의 컨텍스트(context), 공급자가 누구인가, 제품이 어떤 종류의 고객에게 적합한가, 전문가 및 일반인 둘 모두, 내성적인 사람이 아니라 외향적인 사람에게, 등과 같은 정보를 포함할 수 있는 태그를 생성한다.
또한, 제품에 대한 광고자는 특정 종류의 고객 내에서 그들이 얼마나 많은 관심이 있는지 및 모든 세그먼트들이 포함되어야 하는지 또는 어떤 퍼센티지, 예를 들어, X 량의 달러에 대한 제품의 50%의 외관들 대 70%의 외관들이 X+Y 량의 달러에 포함되어야 하는지에 대한 입찰을 포함할 수 있다.
더구나, 콘텐트 데이터의 태깅은 인식 소프트웨어 스크리닝, 예를 들어, 이동 중인 각각의 픽처를 실행시키고 제품의 로고들 또는 특정 형상들 등을 찾아내기 위한 이미지 인식을 사용함으로써 자동적으로 행해질 수 있다.
데이터의 수퍼세트(1)는 영화, TV-프로그램, 컴퓨터 게임, 라디오 프로그램, 또는 데이터 세트에 의해 표현될 수 있는 임의의 다른 종류의 미디어를 나타내는 데이터일 수 있다.
바람직하게는, 데이터의 수퍼세트는 간접 광고 데이터의 섹션들(A, B, C, D)을 포함하고, 이들 섹션들은 바람직하게는 태깅된 콘텐트 데이터(4)이다. 섹션들(A, B, C 및 D)은 상이한 유형들의 제품들과 관련될 수 있는데, 예를 들어, A 섹션은 나이키 신발과 관련되고, B 섹션은 지프와 같은 차 유형과 관련될 수 있고, C 섹션은 콘플레이크와 관련될 수 있고, D 섹션은 TagHeur과 같은 시계 유형과 관련될 수 있다.
데이터의 서브세트가 생성될 때, 예를 들어, 영화로부터 예고편이 생성될 때, 영화로부터의 세그먼트들(3)이 예고편에서 영화를 나타내도록 선택되는데, 바람직하게는, 세그먼트들(3)이 사용자 프로파일에 따라 선택된다.
사용자 프로파일에 따라 선택되는 세그먼트들(3)은 적어도 태깅된 콘텐트 데 이터(4)를 포함한다. 태그(2)는 콘텐트 데이터(4)를 기술하고/기술하거나 콘텐트 데이터가 어떤 유형의 사용자/시청자에게 적합한지를 기술하는 메타데이터를 포함할 수 있다. 이 방식으로, 간접 광고를 포함하는 태깅된 콘텐트 데이터(4)는 사용자 프로파일과 매칭될 수 있다.
그러나, 선택된 데이터 세그먼트들(3)은 바람직하게는 태깅된 콘텐트 데이터보다 더 많은 데이터를 포함한다. 따라서, 1분 길이의 예고편은 10초의 간접 광고를 포함할 수 있고, 다른 50초는 콘텐트 데이터의 다른 부분들을 포함한다.
따라서, 수퍼세트(1)로부터 선택되는 세그먼트들(3)은 태깅된 콘텐트 데이터(4) 및 "태깅되지 않은" 콘텐트 데이터(5) 둘 모두를 포함할 수 있고/있거나, 세그먼트들은 태깅된 콘텐트 데이터만을 포함하거나 "태깅되지 않은" 콘텐트 데이터만을 포함할 수 있다.
상술된 바와 같이, 수퍼세트의 전체 길이는 메타데이터로 태깅될 수 있고, 상기의 표현 "태깅되지 않은"은 간접 광고 태그들을 포함하는 메타데이터로 태깅되지 않은 수퍼세트의 부분들과 관련된다.
선택된 세그먼트들(3) 내의 태깅된 콘텐트 데이터는 세그먼트의 시작부, 세그먼트의 중간부, 또는 세그먼트의 종단부에 존재할 수 있다. 따라서, 세그먼트(3)가 수퍼세트(1)로부터 추출되는 방법은 태깅된 콘텐트 데이터(4)의 부근의 데이터(5)가 어떤 콘텐트를 포함하는지에 기초할 수 있다.
그러므로, 데이터의 수퍼세트는 또한 프로그램이 선택될 세그먼트들의 경계들(9 및 10)을 찾아낼 수 있도록 태깅되거나 마킹될 수 있다.
일 실시예에서, 경계들은 세그먼트들이 수퍼세트 내에서 어디에 위치되는지를 기술하는 메타데이터를 포함하는 외부 파일을 생성함으로써 위치될 수 있다. 이것은 수퍼세트의 시작(7)으로부터, 또는 수퍼세트의 종단(8)으로부터 세그먼트(3)의 시작부(9)에 대한 시작 시간 및 세그먼트(3)의 종단부(10)의 중단 시간을 기록함으로써 행해질 수 있다.
상업방송과 같은 다른 정보가 수퍼세트에 포함되는 경우, 시작 및 중단 시간은 바람직하게는 이 시간의 차이 또는 변화로 보상된다. 이 정보는 또한 외부 파일에 위치될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 세그먼트들의 위치, 시작 및 중단 시간을 기술하는 메타데이터는 데이터의 수퍼세트(1)에서 메타데이터(11)로서 포함될 수 있다.
영화를 포함하는 수퍼세트의 일례
이 경우에, 수퍼세트는 이 무브(move)와 관련되는 모든 데이터, 예를 들어, 사운드들, 픽처들, 음성들, 메타데이터 등을 포함한다.
수퍼세트의 서브 세트는 영화로부터 픽처들 및 사운드들의 선택된 세그먼트들만을 포함할 수 있다.
플래시 프리젠테이션을 포함하는 수퍼세트
또 다른 예는 수퍼세트가 대화식 플래시 프리젠테이션을 포함하는 경우이다.
이 경우에, 수퍼세트는 프리젠테이션과 관련되는 모든 데이터, 예를 들어, 사운드들, 영화들, 텍스트, 픽처들, 파워포인트 프리젠테이션들, 그래프들, 질문사항들, 등을 포함한다.
따라서, 서브세트는 간접 광고가 발생하는 플래시 프리젠테이션으로부터의 사운드들 중 일부 및 가장 관심 있는 파워포인트들 중 일부만을 포함할 수 있다.
게임을 포함하는 수퍼세트
부가적인 예에서, 수퍼세트는 사람들이 포스터들, 사운드들, 등과 같은 실제 세계에서와 같이 제품들을 마케팅할 수 있는 3D 컴퓨터 세계에서 캐릭터로 다각적으로 검토할 수 있는 인터넷 세계/커뮤니티 또는 게임을 포함할 수 있다.
따라서, 방송 회사(이 경우에, 인터넷 세계을 관리하는 회사)이 인터넷 세계/커뮤니티 또는 게임에 관한 상업방송/예고편을 만들기를 희망하는 경우, 공급자는 이 인터넷 세계/커뮤니티 또는 게임으로부터 간접 광고들을 포함하는 픽처들 또는 영화들을 선택할 수 있고, 이 방식으로 이 세계/게임에서 간접 광고들을 갖는 콘텐트 공급자에 대한 제품들/서비스들을 판촉할 수 있다.
도 2는 본 발명과 관련하여 사용될 수 있는 시스템의 실시예를 도시한다. 상기 시스템은 바람직하게는 셋톱 박스와 같은 전자 장치(12), TV와 같은 디스플레이(13), 인터넷 또는 컴퓨터 네트워크(14) 및 영화들, 게임들, 프로그램들 등과 같은 데이터의 수퍼세트들의 저장을 위한 온라인 데이터베이스(15)를 포함한다.
또 다른 실시예에서, 전자 장치는 PDA, 이동 전화 등과 같은 이동 장치이다. 바람직하게는, 이동 장치는 영화들, 음악 및 사운드 등과 같은 멀티미디어를 재생할 수 있다.
전자 장치는 온라인 데이터베이스로부터 수퍼세트(영화)를 검색하기 위해 인터넷(14)을 통해 요청을 송신할 수 있고, 상기 요청은 바람직하게는 사용자로부터 의 입력에 기초하여 트리거된다. 그 후, 수퍼세트가 검색/다운로드되고, 전자 장치 내의 메모리에 저장될 수 있다.
검색/다운로드된 수퍼세트로부터, 전자 장치는 메모리에 저장된 수퍼세트로부터의 세그먼트들을 포함하는 서브세트(예고편)을 생성할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 송신된 요청은 사용자 프로파일을 포함할 수 있고, 서브세트는 데이터베이스를 포함하는 서버와 같은 전자 네트워크 장치에서 생성될 수 있다.
디스플레이(13)는 이동 전화 상의 디스플레이, TV, 컴퓨터 모니터, 프로젝터 등과 같은 임의의 종류의 디스플레이일 수 있다.
도 3은 전자 장치(12)의 내부 소프트웨어 및 하드웨어 모듈들 중 일부를 도시한다. 바람직하게는, 전자 장치는 카운터(17), 서브세트 생성기 모듈(18), 사용자 프로파일들(19)을 포함하는 메모리(20)를 포함한다.
방송 회사가 얼마나 많은 간접 광고들이 선택되었는지 또는 간접 광고들이 얼마나 오랫동안 나타났는지를 추적하기 위해, 하나 이상의 카운터들이 사용될 수 있다.
따라서, 카운터(17)는 특정 간접 광고가 사용자(16)에게 얼마나 많은 횟수로 나타났는지를 카운팅하는데 사용될 수 있다.
카운터의 값은 태깅된 콘텐트 데이터와 관련된 시간의 총량과 관련되거나, 태깅된 콘텐트 데이터가 선택되었던 총 횟수와 관련될 수 있다.
따라서, 카운터는 간접 광고가 나타나거나 선택되는 횟수를 추적하거나, 간 접 광고의 방송 시간을 추적할 수 있다.
각각의 공급자를 위한 하나 이상의 카운터들이 공급자와 관련된 간접 광고를 추적하기 위해 생성될 수 있다.
바람직하게는, 카운터는 셋톱 박스, 이동 전화, PDA, DVD 플레이어 등과 같은 전자 장치에 설치될 수 있다.
특정 간접 광고와 관련된 카운터의 값은 전자 장치의 메모리(20)에 저장되고, 메모리로부터 검색되며, 전자 장치가 인터넷에 접속하거나, 사용자가 실제로 인터넷에 로그온하는 경우와 같은 특정 이벤트에 따라 미리 결정된 시간 간격들로 온라인 인보이스 데이터베이스(21)에 송신될 수 있다.
미리 결정된 시간 간격들은 하루에 한번, 매주 한번, 매달 한번이거나, 6시간마다 한번, 12시간마다 한번, 또는 특정일, 등일 수 있다.
서브세트 생성기는 바람직하게는 데이터의 수퍼세트로부터 데이터의 서브세트를 생성하는 소프트웨어 모듈이다. 예를 들어, 생성기는 아래에 설명된 바와 같이 영화로부터 예고편을 생성할 수 있다.
예고편 생성
예고편의 주요 목적들 중 하나는 원래 전체-길이 영화, 스포츠 게임, 토크쇼, 게임, 등의 에센스를 시청자에게 전달하는 것이다. 따라서, 시청자가 예고편을 이해할 수 있도록 하기 위해, 이 프로세서는 바람직하게는 다수의 예고편 요건들을 필요로 한다.
예고편 생성은 어떤 리스트 예고편 요건들을 충족시키는 원래 프로그램의 소 정 지속기간의 세그먼트들 중 가장 양호한 서브세트를 선택하는 문제와 관련된다.
예고편들을 생성하기 위해 적어도 2개의 방법들: 기계 습득 방법(machine learning approach) 및 지식 명시적 방법(knowledge explicit approach)이 사용될 수 있다. 기계 습득 방법에서, 분류기가 "양호한" 미리보기들 및 "불량한" 미리보기들 사이를 구별하는 것을 습득하는 방식으로 예들의 공통의 근원적인 특성들을 일반화하기 위해, 통계 분류기가 양 및 음의 예들로 트레이닝(training)되고, 인간들에 의해 선택된다. 이 방법은 모든 유형들의 비디오 및 예고편들에 대해 일반적이고 잠재적으로 재사용 가능하다는 장점을 갖는다.
지식-명시적 방법에서, 설계자는 바람직하게는 예고편을 어떻게 만들지에 대한 알고리즘에 요건들 및 제약들을 임베딩(embedding)한다. 알고리즘은 원래 프로그램의 가장 양호한 서브세트 및 예고편의 구성을 찾아내는 탐색을 구동한다.
빠르고 편리한 콘텐트 선택을 행하기 위해, 예고편은 바람직하게는 8개의 카테고리들 내로 수집되고 그룹화되는 30개 이상의 요건들을 충족시켜야 한다.
그러나, 1에서 5 사이, 5에서 10 사이, 10에서 20 사이 또는 20에서 30 사이와 같이 더 적은 요건들이 또한 사용될 수 있다. 이들 모두는 예고편의 획득하고자 하는 품질에 따른다.
8개의 카테고리는 다음과 같다:
- 지속기간 요건들은 예고편 및 이의 서브부분들(서브세트들)의 지속기간들을 취급한다. 미리보기를 위해 선택된 각각의 세그먼트는 자신의 유형, 복잡도, 자신이 전달하는 정보에 따른 이해를 위해 필요로 되는 최소 시간을 가질 수 있다.
- 연속성 요건들은 시청자가 갑작스러운 "점프들"을 경험하지 않도록 하기 위해 예고편이 가능한 한 연속적이 되어야 하는 것을 필요로 한다.
- 우선순위 요건들은 최단 시간 량에서 가능한 한 프로그램에 대한 많은 정보를 전달하기 위해 어떤 콘텐트가 예고편에 포함되어야 하는지를 나타낸다. 예를 들어, 주연 배우들에 대한 클로즈-업들뿐만 아니라, 액션 세그먼트들 및 줄거리의 클루들을 제공하는 대화들을 포함함.
- 독특성 요건(uniquness requirement)들은 리던던시를 최소화함으로써 예고편의 효율을 최대화하는 것을 목표로 한다.
- 배제 요건들은 어떤 콘텐트가 예고편에 포함되지 않아야 하는지를 나타낸다. 예를 들어, 예고편은 영화 또는 프로그램이 어떻게 종료되는지, 등을 포함하지 않아야 한다.
- 구조적인 요건들은 비디오의 구조적인 특성들에 유의하는 규칙들을 나타낸다. 예를 들어, 양호한 개요를 제공하기 위해, 비디오 미리보기는 전체 프로그램을 균일하게 커버하고, 자신의 원래 무드(mood) 및 템포(tempo)를 닮아야 한다.
- 시간적인 순서 요건은 예고편에 포함된 시퀀스들의 시간적인 순서와 관련된다. 이 카테고리에서, 사용자들은 상충된 요건들을 나타내다. 원래 순서를 일정하기 유지하는 것은 몇 개의 클루(clue)들이 미리보기에 의해 제공되는 경우에 사용자가 줄거리를 이해하는 것을 돕는다. 한편, 순서를 변화시키는 것은 사용자가 나중에 전체 콘텐트를 시청하기를 희망하는 경우에 너무 많은 줄거리를 드러내지 않도록 한다.
- 간접 광고 요건들은 어떤 유형들의 광고들 및/또는 서비스들이 영화 또는 프로그램에 존재하는지에 관한 것이다. 더구나, 이것은 제품 품질들, 색상들, 제품 용도의 컨텍스트, 누가 공급자인가, 제품이 어떤 종류/나이/유형의 고객에게 적합한가, 전문가 및 일반인 둘 모두, 내성적인 사람이 아니라 외향적인 사람에게, 등과 같은 요건들을 포함할 수 있다.
바람직하게는, 이들 요건들은 예고편에 대한 승인 가능한 원래 프로그램으로부터 세그먼트들의 서브세트를 선택하는데 사용되도록 하기 위해 계산 가능한 제약들에서 공식화된다. 동시에, 양호한 예고편을 생성하기 위해, 세그먼트들의 승인 가능한 세트들을 비교하여 "가장 양호한" 세트, 중요도를 선택하는 것이 필요로 될 수 있다. 상기 비교는 예고편의 값을 수적으로 추정하는 함수에 기초할 수 있다. 최대화하기 위해 제약들 및 중요도 함수의 계산적 모델이 제공되면, 비디오 미리보기의 자동 생성의 문제는 제한된 최적화 문제이며, 이의 솔루션은 제약 논리 프로그래밍, 로컬 탐색 기술들과 같은 공지된 방법들에 의해 발견될 수 있다.
이러한 예고편 요건들을 따름으로써, 시청자들이 전체-길이 영화의 콘텐트에 관해 이해하고/상기 콘텐트에 관한 힌트를 얻을 수 있도록 생성된 예고편이 원래 전체-길이 영화 등의 에센스를 사용자에게 전달한다는 것이 보장된다.
따라서, 간접 광고들을 포함하는 예고편의 생성은 2개의 단계들, 즉, 세그먼트들이 예고편 요건들에 따라 선택되는 제 1 단계 및 세그먼트들이 사용자 프로파일에 따라 선택되는 제 2 단계로 수행될 수 있다. 이들 2개의 단계들은 또한 서로 통합될 수 있으므로, 서로 상이하지 않을 수 있다.
그러므로, 또 다른 실시예에서, 예고편을 생성하는 프로세스는 예고편 요거들에 따라 예고편을 생성하는 단계들을 더 포함한다.
따라서, 이 실시예에서, 메타데이터는 예고편 생성에 대한 예고편 요건들을 충족시키면서 사용자 프로파일과 매칭될 수 있다. 예고편 요건들이 충족되지 않는 경우, 제임스 본드 영화의 예고편은 자신 내에 BMW 차만을 가질 것이며, 예고편은 영화의 에센스를 전달하지 않을 것이다.
따라서, 예고된 상업광고를 만드는데 있어서 부가적인 제약들이 바람직하게는 예고편에 대한 세그먼트들의 선택에 적용된 가중치들에 부가될 것이다.
예를 들어, 거의 동일한 우선순위를 가진 세그먼트들의 리스트가 제공되면, 상업방송 요건들을 충족시키는(사용자 프로파일 및/또는 제품 공급자로부터의 최고의 입찰에 적합한) 그것들 내의 간접 광고를 갖는 것들이 예고편에 부가되어 통합된다.
제약들 및 모델의 생성
예고편이 생성될 수 있는 방법의 예가 이하에 설명되며, 여기서 리스트화된 요건들은 예고편이 바람직하게는 충족시켜야 하는 제약 또는 목적 함수의 일부에 맵핑된다.
자동적인 예고편 생성의 문제를 공식화할 시에, 원래 프로그램은 동기화된 오디오 및 서브타이틀(V = v1...vM)과 함께 연속적인 비디오 세그먼트들의 유한한 시퀀스로서 인식될 수 있고, 여기서 vi는 원래 프로그램에서 i번째 비디오 세그먼트 이다. M은 원래 프로그램 지속기간 및 실제 분할(segmentation)에 따른다. 희망하는 예고편은 원래 프로그램에 속하는 임의의 비디오 세그먼트에 의해 선택될 수 있는 연속적인 위치들: S = s1...sN의 유한한 시퀀스로서 표현될 수 있고, 여기서 sj는 예고편에서 j번째 위치이다. N은 사용자에 의해 일정 량 D:
Figure 112007059880113-PCT00001
으로 고정되는 예고편의 지속기간에 따른다. 각각의 비디오 세그먼트의 지속기간은 자신의 원래 컨텍스트로부터 이해 가능한 어떤 최소 량보다 더 짧지 않아야 하는 동시에, 이야기의 너무 많은 세부사항들을 제공하지 않도록 하기 위해 어떤 최대값보다 더 길지 않아야 한다. 이것은 dmin≤durations(sj)≤dmax를 필요로 함으로써 공식화될 수 있다.
그 절대 최대값이 가장 양호한 예고편을 나타내는 목적 함수는 다음 구조를 가질 수 있다:
eval(S) = α*π(S) - β*ρ(S) + γ*η(S) + δ*ω(S)
(1)에서, 우선순위 요건들은:
Figure 112007059880113-PCT00002
로서 규정되는 π(S)에서 고려되며,
여기서 π(sj)는 세그먼트(sj)의 우선순위 스코어이고, 다음:
Figure 112007059880113-PCT00003
과 같이 정의되며,
여기서 w는 바람직하게는 가중 팩터들의 벡터이고, A(sj)는 범위[0...1]에서 세그먼트(sj)와 관련된 속성들의 컬럼 벡터이다. 이들 속성들은 콘트라스트의 계산, 오디오 라우드니스(audio loudness), 동작의 검출, 얼굴들, 대화들, 음악/음성/잡음/사일런스(silence), 및 카메라 모션과 같은 여러 저- 및 중간-레벨 콘텐트 분석 알고리즘을 적용함으로써 계산될 수 있다. 각종 속성들의 상대적인 중요성은 가중 팩터들(w)을 사용하여 선형으로 동조될 수 있다.
수학식 (1)의 항 ρ(S)는 이 예에서, 독특성을 증진하고 리던던시에 패널티를 가한다는 것을 의미하는 음의 부호를 갖는 예고편의 리던던시의 정도(degree of redundancy)를 추정한다. 이것은 비주얼 및 텍스쳐 리던던시(visual and textual redundancy)의 선형 조합으로서 규정되고:
Figure 112007059880113-PCT00004
여기서 σt(si,sj)는 세그먼트들(si 및 sj)의 비주얼 유사성을 나타내고, 자동적으로 추출된 비주얼 특징들에 기초하여 계산된다. 텍스철 리던던시는 가까운 캡션(caption)들 또는 음성 트랜스크립트(speech transcript)(ρ(S))에서 키워드를 추출하고, 이들이 예고편 세그먼트들에서 반복되는 횟수를 카운팅함으로써 측정된 다:
Figure 112007059880113-PCT00005
연속성 요건들은 프로그램을 구성하는 기본 세그먼트들로서 샷(shot)들을 생각함으로서 고려될 수 있다. 샷 경계들은 샷 컷 검출(shot cut detection)을 수행함으로써 발견될 수 있다. 부가적으로, 문장들은 전체적으로 포함되어야 하며, 급격하게 커팅되지 않아야 하는 반면, 서브타이틀들은 판독될 만큼 충분한 량의 시간 동안 디스플레이되어야 한다. 동기화된 오디오 스트림(A)을 A=a1...aQ(a는 j번째 오디오 세그먼트이고 Q는 오디오 세그먼트들의 수)로서 나타내고, 동기화된 서브타이틀들(C)을 C=c1...cR(ck는 k번째 서브타이틀이고 R은 서브타이틀들의 총수)로서 나타내고, bs, es, 및 Δs로 각각 비디오, 오디오 또는 서브타이틀 세그먼트(s)의 시작 시간, 종료 시단 및 시간-스팬(time-span)을 나타내는 경우에, 완전한 오디오 세그먼트들을 포함하는 연속성 요건은 다음 제약들로 공식화될 수 있다(이 예는 서브타이틀들에 적용된다):
Figure 112007059880113-PCT00006
전체 프로그램의 균일한 커버리지의 구조적인 요건은 L개의 상이한 장면들로 프로그램을 분할하는 것(Uj, j=[1///L])을 고려하고 각각의 장면에 속하는 선택된 세그먼트들의 상대적인 지속기간의 곱인 수학식 (1)의 η(S):
Figure 112007059880113-PCT00007
을 최대화함으로써 충족될 수 있다.
장면 경계들은 시간-제한되는 클러스터링 절차(clustering procedure)를 사용하여 계산될 수 있다.
원래 순서와 상이한 시간적인 순서 요건들은 수학식 (1)의 항 ω(S)에서 고려된다. 예를 들어, 종단부에서 모든 동작 세그먼트들을 갖는 예고편을 발생시키기 위해 ω(S)는 다음과 같이 정의될 수 있고:
Figure 112007059880113-PCT00008
여기서 action(si)는 세그먼트(si)가 동작 세그먼트로서 분류되는지를 나타낸다. 원래 순서 제약은 비디오 세그먼트들을 연대순으로 순서화된 채로 유지함으로써 최적화 동안 암시적으로 풀린다.
(1)의 가중치들(α, β, γ 및 δ)은 목적 함수의 값에 대한 상이한 유형들의 요건들의 상대적인 영향을 변화시킴으로써 미리보기의 생성을 개인화하도록 한다.
구현예
예고편의 생성은 4개의 주요 단계들로 분할될 수 있다
- 오디오 및 비디오 특징 추출
- 오디오 및 비디오 분할 및 분류
- 세그먼트들 선택
- 미리보기 구성.
오디오 및 비디오 특징 추출
다음 단계들에 의해 필요로 되는 특징들을 추출하고 전체 비디오에 대한 표준화 후에 수학식 (3)에 따라 우선순위 스코어를 계산하기 위해 오디오 및 비디오 신호들에 각종 알고리즘들이 적용될 수 있다. 비디오 특징들은 콘트라스트, 색상 분포, 모션 활동과 같은 저-레벨 속성들 및 얼굴 위치 및 크기, 카메라 모션, 등과 같은 중간-레벨 속성을 포함한다.
오디오 특징들은 RMS 값, 스펙트럼 중심, 대역폭, 제로-교차 레이트, MFCC 등을 포함할 수 있다.
오디오 및 비디오 분할 및 분류.
이 단계는 5개의 서브-단계들로 분할될 수 있다.
- 샷 분할 및 클러스터링: 비디오 스트림을 연속적인 샷들로 분할하기 위해 표준 샷 컷 검출 알고리즘이 적용될 수 있다. 그 후, 시간적으로 멀리 떨어지지 않은 시각적으로 일관된 샷들을 함께 그룹화하기 위해 시간-제한된 클러스터링이 적용된다.
- 오디오 분류: 동기화된 오디오 스트림은 사일런스, 음성, 음악, 잡음 등과 같은 코히어런트 오디오 등급들로 분류된다.
- 마이크로-분할: 샷 분할 이후의 최대 지속기간을 초과하는 세그먼트가 또한 dmin보다 더 큰 지속기간들을 가지며 오디오 등급의 변화, 검출된 얼굴의 출현 및 사라짐, 카메라 모션 및 물체 모션의 변화와 같은 콘텐트-기반으로 한 클루들과 정렬되는 경계들을 가진 서브-세그먼트들로 더 분할된다. 마이크로-분할 단계는 정수 선형 프로그래밍 문제로서 용이하게 공식화되고 심플렉스 방법과 같은 표준 방법들로 풀릴 수 있다.
- 세그먼트 보상: 연속적인 세그먼트 위반 제약(6)은 최대 세그먼트 지속기간(dmax)을 위반함이 없이 연속성 요건이 충족될 때까지 통합된다. 이것이 가능하지 않을 때, 오디오 분류기에 의해 유도된 분할이 샷-기반으로 한 것 대신 프라이머리(primary)로서 사용된다.
- 사전-필터링: 상업방송 검출이 전체 비디오에 걸쳐 수행되고, 검출된 상업방송들은 예고편의 생성에 이용 가능한 세그먼트들의 세트로부터 폐기될 수 있다. 그러나, 이 상업방송 검출은 간접 광고들이 바람직하게는 생성된 예고편에 존재해야 하기 때문에, 간접 광고 검출과 상이하다.
세그먼트 선택
바람직하게는 세그먼트 선택 단계는 모든 가능한 미리보기들의 공간에서 목적 함수(1)를 최대화하는 세그먼트들의 가장 양호한 세트를 탐색하는 단계들을 포함한다. 모든 가능한 미리보기들의 공간은 시뮬레이팅된 어닐링 또는 일반적인 알고리즘과 같은 로컬 탐색 방법을 사용하여 조사될 수 있는데, 그 이유는 바람직하 게는 이 지점에서 각각의 요건 또는 제약이 이전 단계에서 풀리거나, 목적 함수(1)에서 우선순위 스코어 또는 패널티 스코어 항으로 맵핑되기 때문이다.
미리보기 구성
이 단계는 바람직하게는, 선택된 세그먼트들을 하나의 연속적인 오디오-비주얼 스트림으로 퓨징(fusing)함으로써 미리보기의 실제 구조로 이루어지며, 이 오디오-비주얼 스트림은 데이터의 수퍼세트로부터 추출되는 제 2 레벨 수퍼세트라 칭해질 수 있다.
세그먼트들 사이의 급격한 오디오 및 비디오 전환들은 디졸브 효과(dissolve effect)들을 사용하여 완만해질 수 있다.
따라서, 일 실시예에서, 서브세트 생성기는 데이터의 수퍼세트를 스캔하고 데이터의 수퍼세트의 콘텐트에 관한 메타데이터를 포함하는 태그들을 판독할 수 있다. 그 후, 생성기는 태그들 내의 메타데이터 및 메모리(20)에 저장된 적어도 하나의 사용자 프로파일(19)로부터의 데이터를 매칭시킨다. 생성기는 상기 매칭들에 기초하여 수퍼세트의 세그먼트들을 선택하고, 선택된 세그먼트들을 데이터의 서브세트로 조합한다. 그 후, 데이터의 서브세트는 나중의 검색을 위해 메모리에 저장될 수 있고, 또는 바람직하게는 서브세트가 디스플레이(13) 상에 재생/디스플레이된다.
또 다른 실시예에서, 서브세트 생성기는 데이터의 수퍼세트를 나타내는 세그먼트들이 선택되도록 하기 위해 데이터의 수퍼세트를 스캔하고 메타데이터를 포함하는 태그들을 판독하며, 메타데이터에서 발견된 정보를 상술된 바와 같은 예고편 요건들과 비교한다.
그 후, 예고편 생성기는 예고편 요건들에 따른 모든 가능한 조합들이 기록되고 나중에 사용하기 위해 파일에 또는 일시적으로 저장되도록 선택된 세그먼트들 사이의 관계들을 생성할 수 있다. 더구나, 세그먼트들은 자신들이 분류되고 그룹화될 수 있도록 우선순위들을 제공받을 수 있다.
예고편 생성기는 제 2 레벨의 데이터 서브세트들을 생성할 수 있고, 여기서 상기 제 2 레벨의 서브세트들은 예고편 요건들에 따라 선택되는 세그먼트들을 포함한다. 예를 들어, 목적 함수(1)를 최대화하는 세그먼트들의 세트.
목적 함수가 많은 솔루션들을 가질 수 있기 때문에, 세그먼트들은 예고편 요건들에 따란 많은 방식으로 결합될 수 있고, 따라서 함께 동작하는 많은 제 2 레벨 서브세트들이 존재할 수 있다.
그러나, 이들 제 2 레벨 수퍼세트들은 중요도에 따라 가중될 수 있고, 미리 결정된 문턱값 이상의 중요도를 갖는 상기 수퍼세트들 중 단지 몇 개만이 선택될 수 있다. 중요도는 목적 함수(1)의 값일 수 있다.
예고편 생성기는 이들 제 2 레벨 수퍼세트들로부터, 태그들 내의 메타데이터 및 메모리(20)에 저장된 적어도 하나의 사용자 프로파일(19)로부터의 데이터를 매칭시킬 수 있고, 상기 매칭에 따라 세그먼트들의 가장 적절한 조합이 선택되어 데이터의 서브세트로 조합될 수 있다. 그 후, 데이터의 서브세트는 나중의 검색을 위해 메모리에 저장될 수 있거나, 또는 바람직하게는 서브세트가 디스플레이(13) 상에 재생/디스플레이된다.
더구나, 제 3 실시예에 따르면, 서브세트 생성기는 데이터의 수퍼세트를 스캔하고, 메타데이터를 포함하는 태그들을 판독하며, 메타데이터에 저장된 정보를 상술된 바와 같은 예고편 요건들과 비교할 수 있다.
이 실시예에서, 사용자 프로파일은 예고편 요건들과 동시에 고려될 수 있으므로, 제약들이 되며, 목적 함수(1)의 일부로서 포함될 수 있다.
메모리(20)는 바람직하게는 하나 이상의 사용자 프로파일들(19)을 포함한다. 사용자 프로파일들은 상기 사용자 프로파일과 관련된 사용자에 대해 가장 적합한 세그먼트가 선택되도록 하기 위해 데이터의 수퍼세트의 세그먼트들을 선택하는데 사용될 수 있다. 사용자 프로파일을 생성하기 위해, 시스템은 사용자(16)로부터 어떤 입력을 수신할 필요가 있을 수 있다.
그러므로, 전자 장치와 관련된 사용자 프로파일을 생성하는 셋업 페이지가 본 발명과 관련하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 장치(12)가 제 1 시간 동안 사용될 때, 사용자(16)는 사용자 프로파일을 생성하는데 사용될 수 있는 입력 정보를 요청받을 수 있다. 사용자가 임의의 정보를 입력하지 않을 것을 선택하는 경우, 디폴트 값들이 적용될 것이며, 사용자는 정보를 입력하기 위해 나중의 시간에 셋업 페이지에 액세스할 수 있다.
디폴트 값들 중 일부는 장치가 인터넷에 접속될 때 자동적으로 변화될 수 있는데, 그 이유는 상기 장치가 바람직하게는 인터넷 상에서 추적될 수 있는 Ip 어드레스를 포함하기 때문이다. 이 방식으로, 지리적인 위치와 같은 정보가 사용자 프로파일에 입력될 수 있다.
상술된 바와 같이, 사용자 프로파일은 바람직하게는 사용자(16)의 위치에 위치되는 전자 장치(12)(셋톱 박스, CD, DVD, 게임 콘솔)의 메모리(20)에 저장될 수 있다. 그러나, 사용자 프로파일은 인터넷을 통해 액세스될 수 있도록 온라인 데이터베이스에 저장될 수 있다.
대안적인 실시예에서, 사용자 프로파일(19)은 메시지로부터 정보를 추출하고 상기 정보를 사용자 프로파일에 저장할 수 있는 소프트웨어 모듈을 포함하는 시스템에 SMS, 이메일 또는 임의의 다른 전자 메시지를 송신함으로써 갱신될 수 있다. 사용자 프로파일은 온라인 데이터베이스 상에 또는 인터넷에 접속되고 사용자의 위치에 위치되는 전자 장치의 메모리 내에 저장될 수 있다.
더구나, 대안적인 실시예에서, 사용자는 자신이 사용자 프로파일에 대한 정보를 입력시킬 수 있는 형태를 포함하는 웹 페이지에 액세스할 수 있다. 상기 형태는 전자 메시지로서 송신되고 온라인 데이터베이스 상에 또는 인터넷에 접속되고 사용자의 위치에 위치되는 전자 장치의 메모리 내에 저장될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 선택된 세그먼트들은 간접 광고 데이터를 포함한다.
더구나, 데이터의 수퍼세트 내의 데이터 세그먼트들은 사용자 프로파일에 따라 선택될 수 있는데, 그 이유는 간접 광고가 특정 고객 세그먼트와 관련될 수 있고, 데이터의 수퍼세트로부터의 데이터의 서브세트의 생성이 바람직하게는 데이터의 서브세트를 시청하는 사용자와 관련된 입력에 기초하기 때문이다.
더구나, 간접 광고들의 공급자들은 시청자가 영화를 보지 않는 것을 결정하 는 경우에도, 상기 시청자가 생성되었던 예고편에서 자신들의 제품을 시청하는 것을 보장받을 것이다.
상기 설명에서, 용어 "포함하는"은 다른 요소들 또는 단계들을 배제하지 않고, "하나" 및 "한"은 복수를 배제하지 않는다.
더구나, 용어 "포함한다"는 다른 요소들 또는 단계들을 배제하지 않는다.
요약하면, 본 발명은 다음에 관한 것이다.
본 발명은 예고편들의 자동적인 생성을 위한 방법 및 컴퓨터 시스템에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익들을 발생시키는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 일반적으로 데이터의 수퍼 세트에서 간접 광고 데이터를 찾아내는 단계들을 포함한다. 상기 간접 공고들은 사용자 프로파일과 매칭되고, 양의 매칭을 가질 때, 이들 간접 광고들을 포함하는 수퍼세트의 세그먼트들이 선택되어 데이터의 서브세트 내로 통합된다. 카운터는 어느 간접 광고가 선택되었는지 및 간접 광고가 얼마나 많은 횟수로 선택되고 시청되었는지를 추적할 수 있다. 카운터의 값에 기초하여 인보이스가 생성된다.

Claims (16)

  1. 데이터의 수퍼세트로부터 데이터 세그먼트들을 포함하는 데이터의 서브 세트를 생성하는 방법으로서, 상기 수퍼세트는:
    - 콘텐트 데이터; 및
    - 메타데이터로 태깅된(tagged) 콘텐트 데이터를 포함하는, 상기 데이터의 서브 세트 생성 방법에 있어서:
    - 상기 메타데이터에 기초하여, 상기 수퍼세트에서 적어도 상기 태깅된 콘텐트 데이터를 포함하는 데이터 세그먼트들을 검출하는 단계;
    - 적어도 하나의 사용자 프로파일에 따라 하나 이상의 데이터 세그먼트들을 선택하는 단계;
    - 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 상기 하나 이상의 데이터 세그먼트들을 조합하는 단계를 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  2. 데이터의 수퍼세트에서 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익을 발생시키는 방법에 있어서,
    제 1 항에서 청구된 바와 같은 방법을 포함하며,
    - 하나 이상의 선택된 데이터 세그먼트들 내의 각각의 태깅된 콘텐트 데이터에 대하여, 상기 태깅된 콘텐트 데이터와 관련된 카운터의 값을 증가시키는 단계;
    - 사용자에게 데이터의 서브 세트를 디스플레이하는 단계;
    - 나중에 검색을 위해 메모리에 상기 카운터들의 값들을 저장하는 단계를 더 포함하며,
    상기 메모리에 저장된 값들은 간접 광고들의 공급자들에게 인보이스들을 발생시키는데 이용되는, 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익을 발생시키는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 콘텐트 데이터는 다음의 미디어:
    - 영화들;
    - 게임들;
    - Tv;
    - 라디오;
    - 인터넷 중 어느 하나와 관련되는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 카운터의 값은 태깅된 콘텐트 데이터와 관련된 시간의 총량 및/또는 태깅된 콘텐트 데이터가 선택되었던 총 횟수와 관련되는, 콘텐트 데이터의 공급자들로부터 수익을 발생시키는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 사용자 프로파일은 다음 데이터:
    - 성별;
    - 나이;
    - 습관들;
    - 지역;
    - 시간;
    - 콘텐트 공급자;
    - 브로드캐스터 세팅들; 및
    - 성격 특징 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 태깅된 콘텐트 데이터는 간접 광고 데이터인, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    - 상기 수퍼세트 내에서 검출된 데이터 세그먼트들에 대한 시작 및 중단 시간을 기록하는 단계;
    - 사용자 프로파일에 기초하여, 상기 검출된 데이터 세그먼트들 중 하나 이상을 선택하는 단계; 및
    - 상기 시작 및 중단 시간에 기초하여, 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 하나 이상의 선택된 데이터 세그먼트들을 조합하는 단계를 더 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 데이터의 상기 서브세트는 논-프로그램 데이터(non-program data)를 더 포함하고, 상기 방법은:
    - 상기 논-프로그램 데이터를 검출하는 단계;
    - 상기 검출된 논-프로그램 데이터를 고려하면서, 상기 수퍼세트 내에서 검출된 데이터 세그먼트들에 대한 시간 및 중단 시간을 추정하는 단계; 및
    - 상기 추정된 시작 및 중단 시간에 기초하여, 데이터의 서브세트를 형성하기 위해 상기 선택된 데이터 세그먼트들을 조합하는 단계를 더 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 핑거프린트 메타데이터는 데이터의 수퍼세트의 하나 이상의 데이터 세그먼트들을 기술하기 위해 이용되며, 상기 방법은:
    - 핑거프린트 메타데이터 및 데이터 세그먼트를 매칭하는 단계;
    - 매칭 시에, 상기 매칭된 데이터 세그먼트를 선택하는 단계; 및
    - 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 하나 이상의 선택된 데이터 세그먼트들을 조합하는 단계를 더 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 핑거프린트 메타데이터는 별도의 데이터베이스에 저장되는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 핑거프린트 메타데이터는:
    - 오디오 핑거프린트 데이터;
    - 비디오 핑거프린트 데이터; 및
    - 텍스트 핑거프린트 데이터를 포함하고,
    상기 방법은:
    - 텍스트 핑거프린트 매칭;
    - 오디오 핑거프린트 매칭; 및
    - 비주얼 핑거프린트 매칭의 단계들을 더 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  12. 제 1 항에 있어서, 적어도 하나의 예고편 요건(들)에 따라 데이터 세그먼트를 선택하는 단계들을 더 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 예고편 요건(들)은 다음 등급들:
    - 지속기간(duration);
    - 연속성(continuity);
    - 우선순위(priority);
    - 리던던시(redundancy);
    - 배제(exclusion);
    - 구조적인 순서 요건들;
    - 시간적인 순서 요건들; 및
    - 간접 광고 중 하나로부터 적어도 하나의 요건을 포함하는, 데이터의 서브 세트 생성 방법.
  14. 데이터의 수퍼세트로부터 데이터 세그먼트들을 포함하는 데이터의 서브 세트를 생성하는 컴퓨터 시스템으로서, 상기 수퍼세트는 콘텐트 데이터 및 태깅된 콘텐트 데이터를 포함하는, 상기 컴퓨터 시스템에 있어서:
    - 메모리를 포함하는 전자 장치;
    - 적어도 하나의 데이터의 수퍼세트를 포함하는 데이터베이스;
    - 컴퓨터 네트워크; 및
    - 적어도 하나의 네트워크 접속부를 포함하며,
    상기 전자 장치는:
    - 상기 네트워크 접속부를 통해 상기 데이터베이스에 저장된 수퍼세트의 데이터 세그먼트들을 요청하고,
    - 상기 메모리에 저장된 사용자 프로파일에 따라, 태깅된 콘텐트 데이터를 포함하는 적어도 하나의 데이터 세그먼트를 선택하며,
    - 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 상기 적어도 하나의 데이터 세그먼트를 조합하도록 프로그래밍되는, 컴퓨터 시스템.
  15. 적어도 하나의 프로세서, 하나 이상의 사용자 프로파일들을 포함하는 적어도 하나의 메모리, 적어도 하나의 출력, 및 데이터를 수신 및/또는 송신하는 적어도 하나의 접속부를 포함하는 전자 장치에 있어서:
    - 데이터를 수신하는 상기 접속부를 통해, 태깅된 콘텐트 데이터를 더 포함 하는 데이터 세그먼트들을 포함하는 데이터를 요청하고,
    - 상기 사용자 프로파일에 따라, 상기 데이터 세그먼트 중 적어도 하나를 선택하며,
    - 데이터의 서브 세트를 형성하기 위해 적어도 하나의 선택된 데이터 세그먼트를 조합하고,
    - 상기 데이터의 서브 세트를 상기 출력에 제공하도록 프로그래밍되는, 전자 장치.
  16. 제 16 항에 있어서, 상기 장치는 데이터 파일들로부터 데이터 세그먼트들을 선택하도록 더 프로그래밍되는, 전자 장치.
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