KR20140033218A - 인지 과학 데이터베이스를 사용한 컨텐츠 개발 및 배포 - Google Patents

Abstract

컴퓨터 구현 방법 및 시스템은 하나의 디스플레이 또는 다수의 네트워크화된 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠의 개발 및 배포를 용이하게 하며, 컨텐츠는 컨텐츠 요소들을 포함한다. 컨텐츠 요소들은 그래픽, 텍스트, 비디오 클립, 정지 영상, 오디오 클립 또는 웹 페이지를 포함할 수 있다. 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초한 설계 규칙들을 포함하는 데이터베이스를 사용하여 컨텐츠의 개발이 용이하게 된다. 데이터베이스는, 예를 들어 시각적 주의력, 기억력 및/또는 텍스트 인식에 기초한 설계 규칙들을 포함할 수 있다.

Description

인지 과학 데이터베이스를 사용한 컨텐츠 개발 및 배포{CONTENT DEVELOPMENT AND DISTRIBUTION USING COGNITIVE SCIENCES DATABASE}

본 발명은 하나의 디스플레이 또는 다수의 네트워크화된 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠를 개발하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

컨텐츠의 설계자는 종종 다양한 유형의 컨텐츠를 가져오기하여 배열할 수 있는 컴퓨터 애플리케이션 프로그램들을 이용한다. 예를 들어, 그 중에서도 특히, 텍스트, 그래픽, 비디오, 및 오디오 요소를 포함하는 광고가 개발될 수 있다. 일반적으로, 광고 컨텐츠의 유효성은 광고 컨텐츠를 생성하는 데 사용된 컴퓨터 애플리케이션 프로그램의 정교함보다는 설계자의 경험의 함수이다.

성공적인 컨텐츠 설계자는 일반적으로 시행착오 방식으로 또는 신뢰할 수 있는 접근법에 의존함으로써 그 또는 그녀의 기술을 향상시킨다. 숙달된 설계자의 기술을 덜 숙련된 설계자에게 전수하는 것은 불가능하지는 않더라도 대개 어려운데, 그 이유는 이러한 기술이 특정 설계자에게 아주 특유하고 개인적인 경향이 있기 때문이다. 설계자의 능력이 상당히 다르기 때문에, 이들이 생성하는 컨텐츠의 품질 및 유효성도 그러하다.

컨텐츠를 생성하는 종래의 컴퓨터 애플리케이션 프로그램은 일반적으로 설계자가 효과적인 컨텐츠를 개발하기 위해 그 또는 그녀 자신의 기술을 능가할 수 있게 해주는 도구를 설계자에게 제공하지 않는다.

본 발명은 컴퓨터 보조의 사용을 통해 컨텐츠를 개발 및 배포하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예는 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠를 개발하는 컴퓨터 보조 방법에 관한 것이며, 이 컨텐츠는 컨텐츠 요소들(content elements)을 포함한다. 컨텐츠 요소들에는 그래픽, 텍스트, 비디오 클립, 정지 영상, 오디오 클립 또는 웹 페이지가 포함될 수 있다. 이 방법은, 컴퓨터의 보조로, 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초한 설계 규칙들 또는 모델들을 포함하는 데이터베이스를 사용하여 컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 것을 추가로 포함한다. 데이터베이스는, 예를 들어 시각적 주의력(visual attention), 기억력 및/또는 텍스트 가독성(text readability)에 기초한 설계 규칙들 또는 모델들을 포함할 수 있다.

컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 것은 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하는 컨텐츠를 개발하는 것을 포함할 수 있으며, 설계 규칙들 또는 모델들 중 하나 이상의 위반에 응답하여 사용자에게 경고하는 것을 포함할 수 있다. 컨텐츠 개발을 용이하게 하는 것은 컨텐츠를 개발하기 위한 사용자 지각가능 추천들(user perceivable recommendations)을 발생시키는 것을 포함할 수 있으며, 여기서 이 추천들은 설계 규칙들 또는 모델들에 부합한다. 컨텐츠 개발을 용이하게 하는 것은 설계 규칙들 또는 모델들 중 하나 이상의 위반에 응답하여 컴퓨터의 보조를 통해 컨텐츠를 자동적으로 조정하는 것을 포함할 수 있다.

컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 것은 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하게 컨텐츠 요소들을 선택 및/또는 레이아웃하는 것, 또는 컨텐츠 요소들의 하나 이상의 속성을 선택하는 것을 용이하게 하는 것을 포함할 수 있다. 컨텐츠 요소들의 속성은, 그 중에서도 특히, 컬러, 휘도, 크기, 폰트, 배향, 움직임, 프리젠테이션 지속기간(presentation duration) 또는 플래시율(flash rate), 디스플레이 위치, 및 디스플레이 상에 동시에 제시되는 컨텐츠 요소들의 수 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 것은 디스플레이의 하나 이상의 속성에 기초하여 컨텐츠 요소 속성들을 선택하는 것을 용이하게 해주는 것을 포함할 수 있다. 디스플레이 속성들은, 그 중에서도 특히, 디스플레이 유형, 디스플레이 크기, 디스플레이 형상, 디스플레이로부터의 평균 시청 거리, 디스플레이에 대한 시청자 움직임의 평균 속도, 시청자 체류 시간(viewer dwelling time), 디스플레이의 위치에서의 주변 조명, 및 디스플레이 상의 컨텐츠 프리젠테이션 시각 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

몇몇 구현에 따르면, 각각의 컨텐츠 요소에 관해 사용자 입력 데이터가 수신되며, 이 사용자 입력 데이터는 컨텐츠 목표 및 의도된 메시지 중 하나 또는 둘다에 관한 정보를 포함한다. 이러한 구현에서, 컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 것은 설계 규칙들 또는 모델들 및 사용자 입력 데이터를 사용하여 컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 것을 포함할 수 있다.

컨텐츠는 다수의 네트워크화된 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위해 개발될 수도 있으며, 디스플레이들 각각의 하나 이상의 속성에 기초하여 컨텐츠 요소 속성들을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 구현에 따르면, 각각의 컨텐츠 요소에 관한 사용자 입력 데이터가 수신되고, 정보는 컨텐츠 목표 및 의도된 메시지 중 하나 또는 둘다를 포함한다. 컨텐츠 개발에 영향을 미치는 네트워크화된 디스플레이들의 속성들이 식별된다. 설계 규칙들 또는 모델들, 사용자 입력 데이터 및 디스플레이 속성들을 사용하여 컨텐츠 개발이 용이하게 된다.

본 발명의 방법은 컴퓨터의 보조로, 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하게 개발된 컨텐츠를 수정하는 것을 용이하게 하는 것을 추가로 포함할 수 있다. 개발된 컨텐츠는, 예를 들어 디스플레이 유형, 디스플레이 크기, 디스플레이 형상, 디스플레이로부터의 예상 시청 거리, 디스플레이의 위치에서의 주변 조명, 및 디스플레이 상의 컨텐츠 프리젠테이션 시각과 같은 디스플레이 네트워크의 하나 이상의 디스플레이의 하나 이상의 속성의 변화에 응답하여 수정될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 본 발명의 시스템은 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초한 설계 규칙들 또는 모델들을 포함하는 데이터베이스, 디스플레이를 포함하는 사용자 인터페이스, 및 데이터베이스와 사용자 인터페이스에 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하는 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠를 개발하는 것을 용이하게 하도록 구성된다. 프로세서는 앞서 기술한 방법 중 하나 이상을 구현하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 실시예는 또한 하나 이상의 인지 및 시각 과학(CVS) 모델들에 의한 컴퓨터 보조 컨텐츠 분석을 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 컨텐츠 설계자에 의해 컨텐츠가 제공되거나 개발된다. 컨텐츠가 시각적 주의력의 계산 모델, 텍스트 가독성 모델 또는 사람의 기억력 모델과 같은 하나 이상의 CVS 모델을 구현하는 컴퓨터에 입력된다. CVS 모델 또는 모델들은 컨텐츠에 대한 분석을 수행하고 분석 결과에 기초하여 출력을 생성한다. 컨텐츠에 대한 프리젠테이션 위치에서의 환경 조건 및/또는 목표를 나타내는 정보가 모델(들)에의 입력일 수 있다. 예를 들어, 디스플레이의 유형 및 디스플레이와 시청자 사이의 평균 거리가 모델(들)에 입력되는 환경 조건 정보일 수 있다.

모델(들)에 입력될 수 있는 목표 정보는 시각적 주의력의 계산 모델, 텍스트 가독성 모델 또는 사람의 기억력 모델과 같은 다양한 모델들 각각과 연관되어 있는 목표들을 포함할 수 있다. 전형적인 목표 정보는 시청자들에 의해 지각될 컨텐츠의 특정 요소들 및 이러한 특정의 요소들이 지각되는 원하는 순서를 포함할 수 있다. 다른 목표 정보에는 텍스트 크기 및/또는 시청자 위치에 대한 텍스트의 스크롤링률(scrolling text rate) 및/또는 시청자가 주어진 디스플레이 옆을 지나가는 속도에 기초하여 텍스트 가독성을 향상 또는 최적화하는 것이 포함될 수 있다. 부가의 목표 정보에는, 예컨대 주어진 모델의 기억 용량 및 지속기간 규칙들에 부합하게 하는 것에 의해, 시청자에 의한 컨텐츠의 기억 보존(retention) 및 회상(recall)을 최대화하는 것이 포함될 수 있다.

몇몇 구현에서, 출력은 주어진 모델의 규칙들 또는 목표들에 부합하게 컨텐츠를 변경하기 위한 추천들을 나타낸다. 이 추천들은 이야기 형태 또는 이미지와 같은 몇 가지 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 변경될 수 있는 컨텐츠의 가능한 속성들의 메뉴가 사용자에게 제시될 수 있다. 속성들의 메뉴는 사용자에 의해 변경될 수 있는 속성값들의 범위를 포함할 수 있지만, 여전히 주어진 모델의 규칙들 또는 모델들에 부합한다. 다른 구현에서, 출력은 컴퓨터 구현 CVS 모델 또는 모델들에 의해 자동적으로 생성된 원래의 컨텐츠의 수정된 형태를 나타낸다. 수정된 컨텐츠의 다수의 변형이 자동적으로 생성될 수 있으며, 이들 각각은 모델 또는 모델들의 규칙들 또는 목표들을 만족시킨다. 사용자는 이어서 프리젠테이션을 위해 수정된 컨텐츠의 원하는 버전을 선택할 수 있다. 대안적으로, 컴퓨터는 프리젠테이션을 위해 버전들 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 다른 구현에서, 수정된 컨텐츠의 다양한 버전들이, 바람직하게는 디스플레이별로, 다수의 네트워크화된 디스플레이에 대한 컨텐츠 프리젠테이션 유효성(content presentation effectiveness)을 향상 또는 최적화하는 설계된 실험 프로세스를 거칠 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 인지 및 시각 과학 규칙들 또는 모델들에 부합하게 컨텐츠가 개발되어 배포될 수 있다. 컨텐츠의 프리젠테이션 유효성을 향상 또는 최적화하기 위해 진실험이 수행될 수 있다. 컨텐츠의 프리젠테이션 유효성을 향상 또는 최적화하기 위해 준실험(quasi-experiment) 또는 상관관계 실험(correlational experiment)이 또한 수행될 수 있다. 진실험을 수행하는 것은 특정 제품의 판매를 증대시키는 목표와 같은 종속 변수를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 CVS 모델과 연관된 파라미터(예를 들어, 텍스트 가독성, 시각적 주의력 및/또는 기억력 파라미터)와 같은 독립 변수가 식별될 수 있다. 컨텐츠는 진실험 또는 준실험/상관관계 실험으로부터의 결과를 고려하여 수정될 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠가 각각의 디스플레이에 대한 향상된 또는 최적화된 파라미터에 기초하여 디스플레이별로 수정될 수 있다. 수정된 컨텐츠는 각각의 디스플레이 상에 제시될 수 있다. 특히, 변하는 환경 조건 또는 컨텐츠의 목표 또는 의도된 메시지의 변경 하에서, 컨텐츠 프리젠테이션을 추가로 향상 또는 최적화하기 위해 부가적인 진실험 또는 준실험/상관관계 실험이 수행될 수 있다.

본 발명의 상기 개요는 본 발명의 각각의 실시예 또는 모든 구현을 설명하고자 하는 것은 아니다. 본 발명의 보다 완전한 이해와 더불어 이점 및 효과는 첨부 도면과 관련하여 취해진 이하의 상세한 설명 및 청구의 범위를 참조함으로써 명백해지고 이해될 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 컨텐츠의 개발과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 도면.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 컨텐츠의 개발과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 도면.
도 3은 본 발명의 추가의 실시예에 따른 컨텐츠의 개발과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 도면.
도 4A는 다수의 상이한 컨텐츠 요소들을 포함하는 디스플레이를 위한 프리젠테이션을 생성하기 위한 설계자에 의한 초기 시도를 도시하는 도면.
도 4B는 본 발명의 실시예에 따른, 도 4A에 도시되어 있는 개발된 컨텐츠가 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초하는 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하는 방식으로 더 적절하게 배열되는 방법을 도시하는 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른, 인지 및 시각 과학의 원리들을 사용하여 컴퓨터 보조 컨텐츠 개발을 구현하는 시스템의 블록 다이어그램.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른, 인지 및 시각 과학의 원리들에 부합하는 방식으로 컴퓨터 보조 컨텐츠 개발 및/또는 배포를 구현하는 시스템의 블록 다이어그램.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른, 컨텐츠를 개발하고 배포하는 능력을 포함하는 디지털 사인 시스템의 블록 다이어그램.
도 8은 도 7에 도시된 디지털 사인 시스템의 컴포넌트들 및 기능을 사용하여 컨텐츠를 생성하고 배포하는 프로세스 흐름을 도시하는 도면.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 디지털 사인 시스템의 예시적인 구현을 도시하는 플로우차트.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 인지/시각 과학 기반 소프트웨어를 사용하여 컨텐츠를 개발 및/또는 배포하는 시스템의 블록 다이어그램.
도 11은 본 발명에 따른 하나 이상의 인지/시각 과학 모델을 사용하는 컨텐츠 개발 및 수정과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 플로우차트.
도 12는 본 발명에 따른, 하나 이상의 인지/시각 과학 모델 및 바람직하게는 디지털 사인 시스템에 의해 구현되는 진실험으로부터의 결과를 사용하는 컨텐츠 개발 및 이 컨텐츠의 수정과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 플로우차트.
본 발명은 다양한 변형과 대안적인 형태를 따를 수 있지만, 그 특정 형태가 예로서 도면에 도시되었으며 상세히 설명될 것이다. 그러나, 본 발명을 설명되는 특정 실시예로 한정하고자 의도한 것이 아님을 이해해야 한다. 오히려, 본 발명은 청구의 범위에 의해 한정되는 발명의 범주 내에 포함되는 모든 변형, 등가물 및 대안을 포함하고자 한다.

예시된 실시예의 하기의 설명에서, 본 명세서의 일부를 구성하며 본 발명이 실시될 수 있는 다양한 실시예가 예로서 도시된 첨부 도면을 참조한다. 본 발명의 범주로부터 벗어남이 없이 실시예들이 이용될 수도 있으며 구조적 변경이 이루어질 수도 있음을 이해하여야 한다.

본 발명은 하나의 디스플레이 또는 다수의 네트워크화된 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠를 생성하고, 컴퓨터의 보조로 사람의 인지 과학 및 시각 과학에 기초한 원리들에 부합하는 방식으로 컨텐츠 생성을 용이하게 하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 방법 및 시스템은 또한 사람의 인지 과학 및 시각 과학에 기초한 원리들에 부합하는 방식으로 하나의 디스플레이 또는 다수의 네트워크화된 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠를 배포하고 조정하는 것에 관한 것이다. 컨텐츠를 개발하고 조정하는 것은 또한 컨텐츠 프리젠테이션 유효성(content presentation effectiveness)을 향상시키거나 최적화시키기 위해 진실험 또는 준실험/상관관계 실험을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 본 발명에 따라 컨텐츠를 생성, 배포 및 조정하는 것은 유리하게는 제품 또는 서비스의 잠재적 구매자와 같은 수신자에 의해 지각되는 컨텐츠 프리젠테이션(content presentation)의 유효성을 향상시킨다.

컨텐츠 생성은 바람직하게는, 예를 들어 사람의 지각 시스템이 어떻게 정보를 처리하는지, 주의력의 기초를 이루는 메커니즘, 사람의 두뇌가 어떻게 정보를 기억에 저장하고 표현하는지, 및 언어 및 문제 해결의 인지 기초 중 하나 이상에 기초한 원리들에 부합하는 방식으로 수행된다. 인지 및 시각 과학 정보를 저장하는 지식 베이스는 바람직하게는 사람의 지각 시스템에 의해 용이하게 처리되고 용이하게 이해되며 또한 용이하게 기억에 저장되는 컨텐츠를 제공하기 위해 컨텐츠 설계, 배포 및/또는 조정 프로세스 동안에 이용된다. 지식 베이스는 인지 및 시각 과학의 원리들에 부합하게 컨텐츠를 개발 및 수정하기 위해 컴퓨터에 의해 구현될 수 있는 설계 규칙들 및 템플릿들을 포함할 수 있다. 지식 베이스는 또한, 시각적 주의력, 텍스트 가독성, 및 기억력 원리들의 모델들과 같은, 인지 및 시각 과학의 원리들의 컴퓨터 구현가능 모델들을 포함할 수 있다. 본 발명의 컴퓨터 보조 방법 및 시스템에 의해 전형적으로 인지 과학 및 시각 과학으로부터의 원리들을 적용하는 데 필요한 훈련을 받지 않은 컨텐츠 설계자가 컨텐츠 설계 및 배포의 유효성을 향상시킬 수 있다.

몇몇 실시예에서, 본 발명의 컴퓨터 보조 방법 및 시스템은 반자동 모드로 동작하도록 구현될 수 있으며, 여기서 사용자는 컴퓨터에 의해 컨텐츠를 설계, 개발, 배포 및/또는 조정하는 하나 이상의 대화형 세션(interactive session)을 거치게 된다. 다른 실시예에서, 본 발명의 컴퓨터 보조 방법 및 시스템은 사용자 입력 또는 대화 작용이 최소이거나 전혀 없는 더 완전한 자동 방식으로 구현될 수 있다. 완전 자동 모드에서, 예를 들어 컴퓨터 기반 시스템은, 인지 과학 데이터베이스에 저장된 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하는 방식으로, 사용자가 선택한 컨텐츠 부분에 기초한 프리젠테이션을 생성할 수 있다. 사용자가 선택한 컨텐츠 부분은 설계 규칙들 또는 모델들에 기초하여, 또한 사용자가 나타낸 컨텐츠 부분의 목표 및/또는 의도된 메시지를 바탕으로 사용자의 디스플레이 상에서 배열, 크기 조정 및/또는 배향될 수 있다. 완전 자동화된 구현은 컴퓨터 기반 시스템이 설계 규칙들 또는 모델들, 컨텐츠 부분들의 목표, 및 컨텐츠 부분들의 의도된 메시지 중 하나 이상에 기초하여 주어진 프리젠테이션의 컨텐츠 요소들을 조정하는 것을 포함할 수 있다. 이들은 본 발명에 따라 달성될 수 있는 가능한 자동화(automaticity) 수준 중 몇 가지 예시적인 예에 불과하며, 전부를 망라하거나 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다.

본 발명의 태양들은 일반적으로 디지털 사인 시스템(digital signage system; DSS) 또는 네트워크와 관련하여 본 명세서에서 논의될 것이다. 본 명세서에 기술된 특정 실시예에서 고려되는 DSS는 종래의 사인(sign)과 유사하지만 동적으로 변하는 컨텐츠를 전달하기 위해 원격 위치로부터 제어될 수 있는 일련의 상호연결된(예를 들어, 네트워크화된) 디스플레이 화면들을 포함한다. 이러한 디스플레이 또는 디지털 사인은 사람들이 터치 스크린 또는 사람과의 인터페이스 장치(예를 들어, 키보드 또는 마우스)를 통해 사인 컨텐츠(signage content)와 직접 상호작용할 수 있도록 구성될 수 있다. 본 발명의 원리들이 광범위한 응용에서 적용될 수 있고 DSS를 포함하는 응용에 한정되지 않는다는 것을 이해하여야 한다. 또한, 몇몇 구현이 인지 과학 및/또는 시각 과학의 비교적 간단한 원리들(예를 들어, 사람의 시각적 지각)을 이용할 수 있는 반면, 다른 것들은 인지 및 시각 과학의 다수의 부문(예를 들어, 사람의 시각적 주의력, 기억력 및 텍스트 가독성)으로부터 도출되는 상당한 복잡성을 가질 수 있다는 점에서, 본 발명의 구현들이 복잡성의 관점에서 상당히 다를 수 있다는 것을 이해하여야 한다.

DSS를 통해 컨텐츠를 제시하는 데 사용될 수 있는 디스플레이의 유형들에 상당한 차이가 있을 정도로 디스플레이 기술이 점점 더 다양해지고 있다. 예를 들어, 크기, 형상, 휘도, 및 시청 조건이 일반적으로 DSS에 걸쳐 크게 다를 것이다. 예를 들어, 어떤 디스플레이들은 작고 가요성이며 비직사각형인 반면, 다른 것들은 표준 대화면(large-format) LCD 및 플라즈마 디스플레이일 수 있다. 디스플레이 유형 및 시청 조건의 이러한 변동은 한 부분의 컨텐츠의 임의의 단 하나의 버전이 DSS에 걸쳐 있는 모든 디스플레이에 최적으로 되는 것은 아닐 것임을 의미한다.

종래의 접근법을 사용하여 이러한 문제를 극복하려면, 각각의 독자적인 디스플레이 유형 및 시청 환경에 대해 각각의 컨텐츠 부분의 독자적인 버전을 발생시키고 이들 독자적인 컨텐츠 버전을 네트워크 내의 그들의 대응하는 디스플레이에 선택적으로 배포할 필요가 있을 것이다. 그러나, 컨텐츠 설계자가 대규모 디스플레이 네트워크에 걸쳐 디스플레이 유형 및 시청 조건에 대한 이러한 상세한 지식을 가지고 있을 것으로 기대하는 것은 현실적이지 않다. 게다가, 컨텐츠 설계자가 이러한 상세한 지식을 가지고 있더라도, 각각의 디스플레이에 대한 독자적인 컨텐츠의 버전을 수동으로 생성하고 각각의 대응하는 디스플레이 상에서 적절한 시간에 재생하기 위해 컨텐츠를 수동으로 스케쥴하는 것은 엄청나게 시간 소모적일 것이다. 본 발명의 방법들 및 시스템들에 의해 유리하게는 시각 및 인지 과학에서 고도의 훈련을 받지 않은 컨텐츠 설계자들이, 컨텐츠 유효성을 향상시키기 위해, 서로 다른 디스플레이들의 네트워크로의 컨텐츠 배포 동안과 같은 컨텐츠 생성 프로세스 동안 및 컨텐츠 조정 동안 이들 과학 부문으로부터의 원리들을 적용할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 사용자는 컨텐츠 생성 프로세스 동안에 제시될 각각의 컨텐츠 부분에 대한 목표 및 의도된 메시지 중 하나 또는 그 둘다를 입력하도록 요청받을 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 시스템은 사용자가 컨텐츠 설계에 영향을 미치는 DSS의 주요 속성들을 식별하는 것을 도울 수 있다. 시스템은 또한 목표 및 주요 DSS 속성들에 기초하여 컨텐츠를 설계하기 위해 인지 및 시각 과학을 적용하는 프로세스로 사용자를 안내할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자가 DSS 디스플레이 상에 디스플레이할 템플릿들(예를 들어, 최상의 레이아웃) 및 요소들(예를 들어, 요소들이 그래픽, 텍스트이어야 하는지, 움직임, 컬러, 크기 등을 포함하는지)을 선택하는 것을 도울 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 본 발명의 시스템들 및 방법들은 자동적으로 새로운 템플릿을 발생시키고 기존의 컨텐츠 요소들에 변환을 적용하는 소프트웨어를 구현할 수 있다. 새로운 템플릿 및 컨텐츠 요소는 컨텐츠 유효성을 향상시키기 위한 것과 같은 여러가지 이유로 발생될 수 있다. 바람직하게는, 사용자가 DSS의 각각의 디스플레이에 대해 컨텐츠 부분들의 독자적인 버전들을 발생시키는 것을 용이하게 하는 도구들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 사용자 및/또는 다른 소프트웨어 컴포넌트들로부터 DSS 속성들 및 컨텐츠 유효성의 기초를 이루는 다른 인자들에 관한 입력을 유도해내고 인지 및 시각 과학으로부터의 정보(예를 들어, 데이터베이스로부터 액세스된 설계 규칙들 또는 모델들)를 적용하여 시스템이 향상 또는 최적화시키려는 특정 컨텐츠 부분에 대한 정보 공간을 외삽하고, 채우며, 다른 방식으로 탐색하는 소프트웨어 도구들이 구현될 수 있다. 본 발명의 시스템들 및 방법들은 배포된 버전의 컨텐츠와 연관된 배포된 템플릿 또는 요소의 재구성에 불과한 것이 아닌 완전히 새로운 컨텐츠를 발생시키는 기능을 제공한다. 즉, 본 발명의 시스템들 및 방법들이 혼성/혼합(hybridization/blending)을 할 수 있더라도, 이러한 본 발명의 시스템들 및 방법들이 효과적인 것으로 데이터가 암시하는 배포된 템플릿들 및 요소들의 혼성/혼합에만 의존할 필요가 없다.

이제 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 컨텐츠의 개발과 연관된 다양한 프로세스가 도시되어 있다. 컨텐츠라는 용어는, 예를 들어 그래픽, 텍스트, 비디오 클립, 정지 영상, 오디오 클립, 웹 페이지, 및/또는 비디오 및/또는 오디오 컨텐츠의 임의의 조합을 비롯한 광범위한 정보 컨텐츠를 말하는 광의의 용어이다. 한 부분의 컨텐츠는 그 자체로서 특정 메시지 또는 메시지 세트(예를 들어, 텔레비전 광고)를 전달하도록 된 이미지들, 비디오들, 텍스트 요소들 등의 특정 세트 및 구성을 말한다. 컨텐츠 요소라는 용어는 특정 컨텐츠 부분을 만들기 위해 결합될 수 있는 개개의 이미지, 비디오, 텍스트 문자열 등을 말한다.

각각의 컨텐츠 부분은 많은 버전을 가질 수 있다. 예를 들어, 동일한 컨텐츠 부분의 2개의 버전은, 한 버전이 텍스트를 사용하여 컨셉(concept)을 표현하는 반면, 그 동일한 컨텐츠 부분의 다른 버전은 아이콘을 사용하여 동일한 컨셉을 표현할 수도 있다는 점에서 상이할 수 있다. 또한, 각각의 컨텐츠 요소의 많은 버전들이 있을 수 있다. 예를 들어, 텍스트 문자열의 한 버전이 12-포인트 폰트를 가질 수 있는 반면, 동일한 텍스트 문자열이 24-포인트 폰트를 가질 수 있다.

도 1의 실시예에 따르면, 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠가 개발된다(10). 컨텐츠 요소들을 포함하는 컨텐츠의 개발이 컴퓨터의 보조로 용이하게 된다(12). 구체적으로, 컴퓨터 보조 컨텐츠 개발을 용이하게 하기 위해 데이터베이스에 저장된 설계 규칙들 또는 모델들이 적용된다(14). 설계 규칙 또는 모델은 바람직하게는 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초하는 규칙 또는 가이드라인이다. 설계 규칙/모델에 의해 인지 및 시각 과학의 원리들에 대한 제한된 지식을 갖거나 그에 대한 지식이 전혀 없는 설계자가 이러한 원리들에 부합하는 효과적인 컨텐츠를 생성할 수 있게 된다. 컨텐츠의 컴퓨터 보조 조정을 용이하게 하기 위해 데이터베이스에 저장된 설계 규칙/모델이 사용될 수 있다(16). 컨텐츠 유효성을 향상시키기 위해 인지 및 시각 과학의 원리들에 부합하는 방식으로 컨텐츠를 발생시키고 컨텐츠를 정정하는 프로세스들이 컴퓨터의 보조로 용이하게 되는 이점이 있다.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 컨텐츠의 개발과 연관된 다양한 프로세스들을 도시한다. 도 2의 실시예에 따르면, 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠가 개발되거나 조정된다(20). 컨텐츠 개발 또는 조정 동안에 데이터베이스에 저장된 설계 규칙들 또는 모델들이 액세스된다(22). 설계 규칙은 앞서 논의한 바와 같이, 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초하는 규칙들 또는 가이드라인들이다. 데이터베이스에 저장된 모델들은 전형적으로 다수의 인지 및 시각 과학 원리들과 연관되어 있는 규칙들의 조합에 기초한다. 예를 들어, 시각적 주의력의 계산 모델이 인지 및 시각 과학의 몇 가지 원리를 포함하는 하나의 그러한 모델을 표현한다. 시각적 주의력의 하나의 특정한 계산 모델은 당업계에 공지된 바와 같이 현저성 매핑 모델(saliency mapping model)이라고 할 수 있다. 현저성 매핑 모델의 유용한 예가 미국 특허 공개 제2006/0215922호 및 미국 특허 제7,130,461호에 개시되어 있으며, 이들 각각은 본 명세서에 참고로 포함된다. 광범위한 인지 및 시각 과학 모델들이 본 발명과 관련하여 사용될 수 있으며, 앞서 구체적으로 논의한 사람의 시각적 주의력의 모델들로 제한되지 않는다는 것을 이해하여야 한다. 이러한 다른 모델에는, 예를 들어 사람의 기억력 원리들을 포함하는 모델들이 포함될 수 있다.

설계 규칙들 또는 모델들을 저장하는 데이터베이스에 액세스하는 컴퓨터 시스템은 컨텐츠의 개발 또는 조정이 설계 규칙들/모델들에 부합하는지를 판정한다(24). 설계 규칙들이 위반되었다고 판정하는 것에 응답하여 다양한 동작들이 수행될 수 있다. 예를 들어, 설계 규칙들 또는 모델들을 만족시키기 위해 컨텐츠 개발 또는 조정 동안에 사용자가 할 수 있는 변경을 제안하기 위해 사용자-지각가능 추천이 발생될 수 있다(26). 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하지 않음을 알려주는 사용자-지각가능 경고가 발생될 수 있다(27). 컨텐츠가 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하는 것을 보장하도록 개발된 컨텐츠에 대한 자동 조정이 수행될 수 있다(28). 도 2는 설계 규칙들/모델들에 부합하지 않음이 검출된 경우 컨텐츠의 개발 또는 조정 동안에 트리거될 수 있는 많은 다른 가능한 이벤트들 중 몇 가지를 도시한다. 설계 규칙들/모델들에의 부합은 사용자의 적용 및 소양에 따라 의무적(mandatory)이거나 임의적(permissive)일 수 있다.

도 3은 본 발명의 추가의 실시예에 따른 컨텐츠의 개발과 연관된 다양한 프로세스를 도시한다. 도 3의 실시예에 따르면, DSS 디스플레이들의 네트워크와 같은 다수의 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠가 개발된다(30). 다수의 디스플레이는 바람직하게는 DSS와 연관된 디스플레이이지만, 인터넷에 연결된 홈 컴퓨터 디스플레이와 같은 임의의 디스플레이들의 네트워크와 연관된 디스플레이들일 수도 있다. 데이터베이스에 저장된 설계 규칙들 또는 모델들이 컨텐츠 개발 동안에 적용되며(32), 이 설계 규칙들/모델들은 앞서 논의한 바와 같이 인지 및 시각 과학의 원리들에 기초한다.

디스플레이 네트워크의 각각의 디스플레이의 속성들이 결정된다(34). 이러한 속성들은 전형적으로, 그 중에서도 특히, 디스플레이 유형, 크기, 형상, 환경, 주변 조명, 시청 거리, 시청자 통과 속도를 포함한다. 이들 속성은 바람직하게는, 예컨대 디스플레이에 저장된(예를 들어, 디스플레이 설치 동안 결정 및 저장된) 또는 각각의 디스플레이에 대한 속성 정보를 포함하는 데이터베이스로부터 속성 데이터를 판독함으로써 자동화된 방식으로 결정된다. 이들 속성은 또한 시청 위치에 있는 하나 이상의 센서를 사용하여 결정될 수 있다. 밤/낮 변화, 시청자 밀도, 및 시청자와 디스플레이 사이의 거리와 같은 변하는 환경 조건의 검출을 용이하게 하기 위해, 예를 들어 비디오 카메라가 시청 위치에 설치될 수 있다. 단위시간당 시청자들의 평균수 및/또는 시청자와 디스플레이 사이의 평균 거리를 구하기 위해 적외선(IR) 센서와 같은 근접 센서가 시청자 위치에서 사용될 수 있다.

하나의 접근법에 따르면, 설계 규칙들/모델들에 부합하게 네트워크화된 디스플레이들의 속성들에 적응하도록 컨텐츠가 조정된다(36). 예를 들어, 20.3 ㎝ (8")디스플레이의 속성들은 대형 패널 디스플레이(예를 들어, 127 ㎝ (50") LCD 디스플레이)의 속성들과 상당히 다르다. 주어진 프리젠테이션의 컨텐츠가 바람직하게는 컨텐츠 요소들이 설계 규칙들/모델들에 부합하게 각각의 서로 다른 디스플레이 상에 제시되도록 조정된다(38).

다른 접근법에 따르면, 역시 도 3에 도시된 바와 같이, 컨텐츠의 요소들에 관한 사용자 입력 데이터가 수신된다(35). 사용자 입력 데이터는 바람직하게는 각각의 컨텐츠 요소의 목표 및/또는 의도된 메시지를 포함한다. 컨텐츠는 설계 규칙들/모델들에 부합하는 방식으로 네트워크화된 디스플레이들의 속성들 및 사용자 입력 데이터에 적응하도록 조정된다(37). 조정된 컨텐츠가 각각의 네트워크화된 디스플레이 상에 적절한 방식으로 제시된다(38).

도 4A 및 도 4B는 디스플레이(40) 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠 개발이 인지 및 시각 과학의 원리들로부터 개발된 설계 규칙들에 부합하는 방식으로 어떻게 수행될 수 있는지를 도시한다. 도 4A는 다수의 상이한 컨텐츠 요소들을 포함하는 디스플레이를 위한 프리젠테이션을 생성하기 위한 설계자에 의한 초기 시도를 도시한다. 이러한 예시적인 예에서, 설계자는 디스플레이(40) 상의 프리젠테이션을 위한 이하의 컨텐츠 요소들, 즉 텍스트 크롤(text crawl)(44), 비디오 광고(42), 상점 로고(46) 및 날씨/뉴스 패널(48)을 선택하였다. 설계자가 인지 및 시각 과학의 원리들에 그다지 익숙하지 않은 것으로 가정하면, 도 4A에 도시된 바와 같은 이들 컨텐츠 요소들(42, 44, 46, 48)의 레이아웃은 설계자가 효과적인 컨텐츠 부분인 것으로 생각하는 바를 표현한 것이다.

도 4B는 도 4A에 도시된 개발된 컨텐츠가 인지 및 시각 과학의 원리들로부터 개발된 설계 규칙들 또는 모델들에 부합하는 방식으로 더 적절히 배열되는 방법을 도시한다. 도 4B에 도시된 컨텐츠 요소들(42, 44, 46, 48)의 위치 및 크기는 인지 및 시각 과학의 원리들로부터 개발된 설계 규칙들/모델들에 따라 변경되었다. 그 중에서도 특히, 텍스트의 폰트, 텍스트 배향, 전경 및 배경 컬러, 컬러 세기, 컨텐츠 요소들의 서로에 대한 비율, 상대 휘도와 같은, 디스플레이(40)에 대한 위치 및 크기 외의 또는 추가의 컨텐츠 요소들의 태양들도 역시 수정될 수 있다. 컨텐츠 요소들의 조정은 컴퓨터의 보조를 통해 반자동 또는 완전 자동 방식으로 구현될 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른, 인지 및 시각 과학의 원리들을 사용하여 컴퓨터 보조 컨텐츠 개발을 구현하는 시스템의 블록 다이어그램이다. 도 5에 도시된 시스템은 사용자 인터페이스(54) 및 디스플레이(56)에 연결된 프로세서(52)를 포함한다. 사용자 인터페이스(54)는 바람직하게는 키보드, 마우스, 음성 인식 수단 등과 같은 하나 이상의 사용자 입력 장치를 포함한다. 본 발명에 따라 개발된 컨텐츠의 프리젠테이션(58)은 전형적으로 디스플레이(56) 상에 제시된다. 프리젠테이션(58)의 컨텐츠는 바람직하게는 인지 과학 데이터베이스(50)에 저장된 설계 규칙들 또는 모델들에 따라 생성되고 정정된다. 설계 규칙들/모델들에 부합하는 다양한 템플릿(예를 들어, 레이아웃)이 또한 인지 과학 데이터베이스(50)에 저장될 수 있다. 인지 과학 데이터베이스(50)가 전형적으로 인지 과학 및 시각 과학 둘다와 연관되어 있는 설계 규칙들, 템플릿들, 및 모델들과 같은 정보를 저장한다는 것과 인지 과학 데이터베이스라는 용어의 사용이 인지 과학에만 국한되는 것이 아니라는 것을 이해하여야 한다.

도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 인지 및 시각 과학의 원리들에 부합하는 방식으로 컨텐츠의 컴퓨터 보조 개발 및/또는 배포를 구현하는 시스템의 블록 다이어그램이다. 도 6에 도시된 시스템은 사용자 인터페이스(64)에 연결된 프로세서(62), 디스플레이(66), 인지 과학 데이터베이스(60), 및 네트워크 인터페이스(70)를 포함한다. 네트워크 인터페이스(70)는 프로세서(62)와 DSS의 다수의 디스플레이(80A-80N) 간의 통신을 용이하게 한다. 프로세서(62)는, 그 중 적어도 일부가 상이한 속성들을 가진 디스플레이들(80A-80N) 각각에 대해 맞춰지는 방식으로 컨텐츠를 형식화(format)하도록 인지 과학 데이터베이스(60)로부터 액세스되는 설계 규칙들을 적용한다. 다양한 디스플레이들(80A-80N)로 배포되는 프리젠테이션(82A-82N)의 유효성은 DSS의 속성들을 고려하여 인지 과학 데이터베이스(60)에 저장되어 있는 설계 규칙들, 모델들 및 템플릿들의 적용에 의해 컨텐츠에 행해지는 조정에 의해 향상된다. 다양한 디스플레이들(80A-80N)로 배포되는 프리젠테이션(82A-82N)의 유효성은 사용자에 의해 지시된 목표 및 의도된 메시지를 고려하여 컨텐츠 요소들을 수정함으로써 더욱 향상될 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예들에 따라 컨텐츠를 개발 및 배포하는 능력을 포함하는 DSS의 블록 다이어그램이다. 도 7의 블록 다이어그램은 기능 블록들로 분할되어 있는 DSS의 하나의 구성을 예시한다. 당업자는 DSS가 대안적으로 다른 기능 블록들을 사용하여 예시될 수 있다는 것과 DSS의 다양한 컴포넌트들이 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 임의의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 알 것이다.

도 7에 예시된 DSS는 오디오, 비쥬얼 및/또는 기타 미디어 형식을 통해 정보 컨텐츠를 제시하도록 구성되어 있는 컴퓨터화된 시스템이다. DSS는 제시될 정보 컨텐츠의 리스트를 제공하는 재생 목록, 및 컨텐츠의 프리젠테이션 순서를 정의하는 스케쥴을 자동으로 또는 반자동으로 발생시키는 기능을 포함할 수 있다. 반자동 모드에서, 사용자는 대화형 사용자 인터페이스(interactive user interface)(110)를 통해 DSS 제어 프로세서(105)에 액세스할 수 있다. DSS 제어 프로세서(105)의 보조에 의해, 사용자는, 바람직하게는 인지 과학 데이터베이스(130)에 저장된 설계 규칙들에 따라, 제시될 컨텐츠 요소들을 식별함으로써 컨텐츠를 개발할 수 있다. DSS 제어 프로세서(105)는 이어서 하나 이상의 DSS 플레이어(115) 상의 프리젠테이션들의 타이밍 및 순서를 제어하는 재생 목록 및 스케쥴을 발생시키는 데 사용될 수 있다. 각각의 플레이어(115)는 플레이어(115)에 대해 개발된 재생 목록 및 스케쥴에 따라 수신자에게 컨텐츠를 제시한다. 앞서 논의한 바와 같이, 정보 컨텐츠는, 예를 들어 그래픽, 텍스트, 비디오 클립, 정지 영상, 오디오 클립, 웹 페이지, 및/또는 비디오 및/또는 오디오 컨텐츠의 임의의 조합을 포함할 수 있다.

몇몇 구현에서, 재생 목록 및 스케쥴이 개발된 후에, DSS 제어 프로세서(105)는 재생 목록에 필요한 컨텐츠를 결정하고, 컨텐츠 서버로부터 컨텐츠를 다운로드하며, 그 컨텐츠를 재생 목록 및 스케쥴과 함께 컨텐츠를 플레이어들(115)에 배포하는 플레이어 제어기(120)로 전송한다. 도 7이 단지 하나의 플레이어 제어기(120)를 도시하고 있지만, 다수의 플레이어 제어기가 단일 DSS 제어 프로세서(105)에 연결될 수 있다. 각각의 플레이어 제어기(120)는 단일의 플레이어(115) 또는 다수의 플레이어들(115)을 제어할 수 있다. 컨텐츠 및/또는 재생 목록 및 스케쥴은, 컨텐츠/재생 목록/스케쥴이 보내지는 플레이어(115)를 식별해주는 정보를 제공하는 적절한 어드레싱과 함께, DSS 제어 프로세서(105)로부터 하나 이상의 플레이어 제어기(120)로 압축된 형식으로 전송될 수 있다. 몇몇 응용에서, 플레이어(115)는 상점들에 배포되어 있을 수 있고, 플레이어(115) 상에 제시되는 컨텐츠는 광고일 수 있다.

다른 구현에서, DSS 제어 프로세서(105)는 재생 목록 및 스케쥴만을 플레이어 제어기(120)로 전송할 수 있다. 컨텐츠가 플레이어 제어기(120) 상에 존재하지 않는 경우, 플레이어 제어기(120)는 제시될 컨텐츠를 획득하기 위해 컨텐츠 저장 장치(125)에 액세스할 수 있다. 몇몇 시나리오에서, 컨텐츠 저장 장치(125)를 비롯한 DSS 시스템의 다양한 컴포넌트들 중 하나 이상이 인트라넷 또는 인터넷 접속과 같은 네트워크 접속을 통해 액세스될 수 있다. 플레이어 제어기(120)는 원하는 컨텐츠를 조립할 수 있으며, 또는 다르게는 재생 목록 및 스케쥴에 따라 플레이어 상에 원하는 컨텐츠를 디스플레이하는 것을 용이하게 해줄 수 있다. 재생 목록, 스케쥴 및/또는 플레이어(115) 상에 제시되는 컨텐츠는 예컨대 플레이어 제어기(120)를 통해 또는 DSS 제어 프로세서(105)를 통해 사용자에 의해 원하는 바에 따라 또는 주기적으로 수정될 수 있다. 이러한 수정은 인지 과학 데이터베이스(130)에 저장되어 있는 설계 규칙들, 모델들 또는 템플릿들에 따라 행해질 수 있다.

몇몇 구현에서, DSS 제어 프로세서(105)는 플레이어 상에 재생될 컨텐츠 프로그램의 개발 및/또는 형식화(formatting)를 용이하게 해준다. 예를 들어, DSS 제어 프로세서(105)는 템플릿을 사용하여 오디오비쥬얼 프로그램의 형식화를 용이하게 할 수 있다. 템플릿은 제시될 오디오비쥬얼 프로그램의 개발에 적용되는 형식화 제약 조건 및/또는 규칙을 포함한다. 예를 들어, 템플릿은 특정 유형의 컨텐츠에 대해 사용되는 화면의 부분, 각각의 세그먼트에서 재생될 수 있는 컨텐츠의 유형과 순서, 폰트 크기, 배향과 연관된 규칙 및/또는 프로그램의 디스플레이에 적용가능한 기타 제약 조건 또는 규칙을 포함할 수 있다. 각각의 디스플레이 구성에 대해 개별 세트의 규칙 및/또는 제약 조건이 바람직할 수 있다. 이들 규칙, 템플릿 및 제약 조건(예를 들어, 설계 규칙/모델/템플릿)이 바람직하게는 인지 과학 데이터베이스(130)에 저장되고 그로부터 액세스된다. 몇몇 실시예에서, 상이한 디스플레이에 대해 프로그램을 형식화하는 것은 설계 규칙들, 모델들 및 템플릿들에 따라 DSS 제어 프로세서(105)에 의해 자동적으로 수행될 수 있다.

인지 과학 데이터베이스(130)에 저장되어 있는 정보는 템플릿의 생성, 컨텐츠 설계, 컨텐츠의 선택, 컨텐츠의 배포, 프로그램의 조립, 및/또는 디스플레이를 위한 프로그램의 형식화를 비롯한 DSS의 하나 이상의 프로세스를 제어, 조정 및/또는 모니터링하기 위해 자동으로 또는 반자동으로 사용될 수 있다. DSS의 프로그래밍과 관련하여 사용되는 인지 과학 데이터베이스(130)는 인지 과학의 교시에 의해 향상되는 광고 또는 기타 디지털 사인 프로그램(digital signage program)을 생성하며, 동시에 시스템 사용자가 그 분야에서의 특정의 훈련을 받을 필요가 없게 해준다.

디지털 사인 프로그램, 예를 들어 광고 캠페인 등의 개발에서, DSS 제어 프로세서(105)는 인지 과학을 통해 획득된 지식을 사용하여 향상되는 다양한 프로세스를 통해 사용자를 안내할 수 있다. 예를 들어, 인지 과학 데이터베이스(130)에 저장된 정보가 최적의 프로그램 레이아웃을 생성하기 위한 템플릿의 선택, 및/또는 컨텐츠 요소가 그래픽, 텍스트이어야만 하는지, 움직임, 컬러, 크기를 포함해야 하는지와 같은 컨텐츠의 선택, 및/또는 프로그램 개발의 다른 태양의 구현에 적용될 수 있다. DSS는 바람직하게는 인지 과학 데이터베이스(130)에 저장된 정보에 부합하는 방식으로 다양한 디스플레이 유형 및 시청 조건들에 적응하도록 디지털 사인 프로그램의 대안적인 버전들을 설계하는 능력을 포함한다.

도 8은 상기 DSS의 컴포넌트 및 기능을 사용하여 컨텐츠를 생성 및 배포하는 프로세스 흐름을 예시한다. 프로세스는 일련의 도구 및 스크립트로 사용자를 안내하며, 컨텐츠 요소의 범주들이 화면 상에 어떻게 나타날 수 있는지(예를 들어, 텍스트, 그래픽 및 비디오와 같은 요소들의 위치, 크기 및 배향)를 지정하는 다수의 대안적인 템플릿을 생성한다(210). 이 도구 및 스크립트는 3가지 정보 세트, 즉 a) 정보의 효과적인 디스플레이에 관한 인지 및 시각 과학으로부터의 원리들, b) 컨텐츠의 목표(예를 들어, 길찾기, 광고), 및 c) 디지털 사인 네트워크의 기지의 속성들(예를 들어, 네트워크에 걸친 서로 다른 디스플레이의 크기 및 형상, 서로 다른 시청 거리, 및 시청자 인구 통계)을 이용하여 추천되는 템플릿을 제안한다.

예를 들어, 도구 및 스크립트는 요소가 그래픽으로 또는 텍스트를 통해 표현되어야만 하는지를 사용자가 판정하는 데 도움이 될 수 있다. 도구 및 스크립트는 또한 네트워크에 걸친 시청 조건, 컨텐츠의 목표, 및 이용가능한 경우 이전의 캠페인으로부터 효과적이었던 템플릿의 유형들에 관한 메트릭(metric)이 주어진다면, 많은 수의 사전 정의된 템플릿 중 어느 것이 적절한지를 사용자가 판정하는 데 도움이 될 수 있다. 도구 및 스크립트는 또한 컨텐츠의 타겟 및 디스트랙터(distractor) 요소가 적절히 배치되어 있는지, 적절한 치수로 되어 있는지 또는 다른 방식으로 제시되는지(예를 들어, 적절한 컬러, 세기 등), 및 컨텐츠의 상태가 주어진 경우 시청자에 의한 타겟 주의력/인식(target attention/recognition)의 원하는 순서가 달성가능한지를 사용자가 판정하는 데 도움이 될 수 있다.

프로세스는 블록(210)에서 생성된 템플릿 내에 나중에 배치될 특정 컨텐츠 요소를 발생(220)시키기 위해 일련의 도구 및 스크립트로 사용자를 안내한다. 개개의 컨텐츠 요소는 특정 텍스트 메시지, 정적 이미지, 애니메이션, 영화 클립, 사운드 바이트(sound bite) 등을 포함할 수 있다. 각각의 요소는 많은 변형들을 가질 수 있고, 소프트웨어는 사용자가 컨텐츠의 어느 요소들이 템플릿 내에 결합될 수 있는지를 결정하고, 그 요소들이 어떻게 결합될 수 있는지에 대한 규칙을 결정하며, 컨텐츠 생성 프로세스 동안에 컨텐츠 요소를 조작할 수 있는 파라미터를 결정하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 배포 동안에 폰트의 컬러 또는 컬러 세기를 변경하는 것은 적법할 수 있지만, 템플릿에서 사용된 유명인의 얼굴의 컬러를 변경하는 것은 적법하지 않을 수 있다.

소프트웨어 도구 및 스크립트는 a) 이전의 캠페인들에서 효과적이었던 컨텐츠 요소들의 유형에 관한 데이터, b) 인지 및 시각 과학으로부터의 원리들, 및 c) 디지털 사인 네트워크의 기지의 속성들을 비롯한 다수의 정보 세트를 이용함으로써 컨텐츠 발생을 용이하게 할 수 있다. 이러한 예에서, 컨텐츠가 생성된 후에, 사용자 대화 작용(user interaction)은 더 이상 필요하지 않다.

컨텐츠 생성이 블록 230에서 향상된다. 이 프로세스는 요소들 및 템플릿들을 결합하여 다수의 컨텐츠 버전들을 생성하기 위해 다양한 제약 조건을 수반할 수 있다. 이 프로세스에서 처음에, 제약 조건은 a) 상기 템플릿 및 컨텐츠 요소의 생성 시에 이전에 사용된 인자들, b) 요소들 및 템플릿들을 어떻게 결합할지에 대한 사전 프로그램된 가이드라인, 및 c) 배포되는 컨텐츠 부분의 목표에 기초할 수 있다. 이 블록을 그 다음에 통과할 시에, 프로세스는 또한 새로운 컨텐츠 버전을 생성하기 전에 (보간을 통해) 기존의 컨텐츠/템플릿을 변경하거나 새로운 템플릿 및 요소를 생성하기 위해 유효성 데이터(예를 들어, 판매 또는 재고 데이터, 진실험 또는 준실험/상관관계 실험의 수행의 결과 얻어지는 데이터)를 사용할 수 있다. 네트워크에서의 각각의 디스플레이가 서로 다른 속성들(예를 들어, 서로 다른 조명 레벨, 노이즈 레벨, 형상, 크기 및 평균 시청 거리)을 가질 수 있기 때문에, 네트워크 내의 각각의 디스플레이에 대해 고유한 버전의 컨텐츠가 생성될 수 있다. 이 컨텐츠는 DSS/디스플레이 속성을 고려하여 조정이 행해져 디지털 사인 네트워크를 통해 배포된다(240).

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 DSS 시스템의 예시적인 구현을 도시하는 플로우차트이다. 이 구현은 200개의 상점을 갖는 스포츠 용품 소매상을 수반한다. 이 소매상은 4가지 과잉 재고의 제품 및 과잉 재고는 아니지만 과잉 재고의 제품보다 높은 이익률을 갖는 4가지 제품을 광고하고자 한다. 이 캠페인의 목표는 과잉 재고 항목의 과도한 재고를 없애면서 총수익을 극대화하는 것이다. 즉, 과도한 재고가 없어지면, 목표는 단순히 각각의 상점 위치에서 균형된 재고를 유지하는 것으로 축소된다.

인지/시각 과학 기반 소프트웨어를 사용하여, 소매상의 사인 관리자는 8가지 제품류 각각에 대한 컨텐츠를 개발하는 데 사용될 다수의 서로 다른 템플릿을 생성한다(310). 이들 템플릿은 메시지, 컬러 배합, 및/또는 프로그램을 구성하는 기타 변수의 레이아웃을 포함한다. 이들 템플릿은 8가지 제품류 각각에 대해 사용될 수 있으며, 단일의 제품에 특정되는 것이 아니다. 부가적으로, 기존의 또는 재고 템플릿이 이 단계 동안에 사용가능하다.

이 캠페인에 대한 기본 템플릿을 생성한 후에, 사인 관리자(signage manager)는 템플릿을 채우는 데 필요한 개개의 컨텐츠 요소들을 생성한다(320). 개개의 요소들은 판촉되는 제품류에 특정된 것으로서, 주어진 제품에 대한 제품 상표화(product branding) 및 메시지를 포함한다. 템플릿 생성 프로세스에서와 같이, 개개의 요소들의 생성은 인지/시각 과학 기반 소프트웨어를 사용하여 소프트웨어 마법사에 의해 안내된다.

템플릿은 사인 네트워크가 판촉하고 있는 8개의 제품 각각에 대한 다수의 서로 다른 컨텐츠 패키지를 발생시키기 위해 개개의 컨텐츠 요소들로 자동적으로 채워진다(330). 화면 크기 또는 시청 거리와 같은 변하는 사인 속성(signage attribute)에 적응하도록 요소를 템플릿과 병합함으로써 각각의 제품류에 대해 각각의 컨텐츠 부분의 잠재적으로 수백개의 서로 다른 버전들이 생성된다.

사인 네트워크에 관한 기존의 또는 배운 지식을 사용하여, 개개의 컨텐츠 부분에 대한 성공 메트릭(success metric)의 수집을 가능하게 해주는 알고리즘을 사용하는 등에 의해 컨텐츠가 배포된다(340). 몇몇 구현에 따르면, 컨텐츠는 적당한 역균형화(counterbalancing), 블록화(blocking) 및 혼란이 없는 측정(confound-free measurement)이 행해질 수 있도록(예를 들어, 진실험을 수행하는 것과 부합하게) 하는 것을 보장하는 방식으로 네트워크에 걸쳐 배포된다. 부가적으로, 배포 알고리즘(deployment algorithm)은, 그 중에서도 특히, 네트워크 속성들, 시청자 인구 통계, 및 시청 조건을 고려하여, 관련 컨텐츠가 네트워크 내의 적절한 사인으로 전송되는 것을 보장한다.

몇몇 구현에서, 다양한 컨텐츠 패키지의 영향이 모니터링되고 분석될 수 있어서, 어느 템플릿 및 컨텐츠 요소, 그리고 이들의 조합이 네트워크 상의 각각의 화면에 대해 가장 효과적인지를 판정할 수 있게 해주는 판매 시점(point of sale) 및 센서 데이터가 사용된다. 이 정보로부터, 원인과 결과는 물론 투자 수익(return on investment)이 분석될 수 있고, 가치-기반 요금 청구(value-based billing)를 가능하게 한다. 이 예는 200개의 상점 전부에 걸쳐, 사인 시스템 자체가 X%의 수익 증가 및 Y%의 과잉 재고 감소의 원인이었는지를 판정할 수 있다. 설명 데이터 분석은 새로운 가능한 네트워크 속성을 발생시킨다. 예를 들어, 고객이 제품 X를 골랐을 때 그리고 동시에 컨텐츠 Y가 보여질 때 판매 증가가 있다. 그 다음 반복에서, 이 새로운 네트워크 속성이, 단지 상관관계 연구로부터 측정되는 것이 아니라, 실험적으로 시험될 것이다. 예를 들어, 시스템은 X 유형 화면에 제시된 컨텐츠 부분이 Y-유형 템플릿을 사용하여 가장 효과적인지와 가장 효과적인 컨텐츠 요소가 XYZ 특성을 가짐을 판정할 수 있다.

자동적으로(예를 들어, 사인 네트워크에 의해 구현되는 진실험을 통해) 또는 수동으로(예를 들어, 판매 정보, 재고 수준) 획득(350)될 수 있는 유효성 데이터에 기초하여, 시스템은 새로운 템플릿, 새로운 컨텐츠 요소 및 이들의 새로운 조합을 자동적으로 발생시킬 수 있다(360). 다시 말하면, 사인 네트워크 속성(이전의 것 및 새로운 것 둘다)을 사용하여, 이 소프트웨어는 네트워크에 걸쳐 이들 새로운 컨텐츠 부분을 배포한다. 나머지 캠페인 동안에, 블록(330) 내지 블록(360)에 기술된 프로세스들이, 예를 들어 사용자 대화 작용 없이 반복될 수 있다. 시스템이 자동적으로 캠페인 목표를 달성하려고 시도하는 동안, 사인 네트워크 관리자는 캠페인 동안의 임의의 주어진 시점에서 컨텐츠가 판매에 미치는 영향을 모니터링할 수 있다.

이러한 캠페인의 완료 시에, 캠페인 동안에 수동으로 또는 자동으로 발생된 템플릿 및 요소가 미래의 캠페인을 위해서 역시 이용가능하다. 게다가, 특정 디스플레이, 인구 통계, 또는 기타 인자들에 대해 효과적인 템플릿 및 요소의 유형에 관하여 획득된 지식이 미래의 캠페인 동안에 네트워크에 걸쳐 더 효과적으로 컨텐츠를 생성 및 배포하는 데 사용된다.

실험이 진실험인지의 판정은 실험을 수행하는 것에 대해 사전 대비적으로(proactively) 또는 소급적으로(retroactively) 수행될 수 있다. 몇몇 실시예에 따르면, 수행되어야 할 실험이 진실험인지를 판정하는 데 컴퓨터가 사용될 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 이전에 수행된 실험이 진실험인지를 판정하는 데 컴퓨터가 사용될 수 있다. 하나의 접근법에 따르면, 컴퓨터는, 사용자에 의해 제공된 정보에 기초하여, 실험 설계가 혼란을 제거 또는 제어하는지를 판정한다. 이러한 예에서, 사용자는 실험의 독립 변수 및 종속 변수를 비롯한, 실험에 관한 정보를 입력한다.

컴퓨터는 실험에서 혼란을 야기할 수 있는 상황을 식별한다. 사용자는 실험과 관련하여 존재하는 컴퓨터에 의해 식별된 혼란을 야기하는 상황을 선택한다. 컴퓨터는 사용자에게 식별된 혼란을 제거 또는 제어하기 위해 취해지는 조치들을 식별하도록 요청한다. 컴퓨터는 조치들의 조합이 실험에서 혼란을 제거하는 데 충분한지를 판정한다. 본 발명과 관련하여 진실험을 수행하는 것의 상세는 이하에, 그리고 본 명세서에 참고로 포함된 2005년 12월 29일자로 출원된 공동 소유의 미국 특허 출원 제11/321/340호(대리인 관리 번호 61290US002)에 추가로 기술되어 있다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 인지/시각 과학 기반 소프트웨어를 사용하여 컨텐츠를 개발 및/또는 배포하는 시스템의 블록 다이어그램이다. 도 10에 도시된 시스템은 디스플레이(404) 및 네트워크 인터페이스(406)에 연결된 컴퓨터(402)를 포함한다. 네트워크 인터페이스(406)는 DSS의 디스플레이와 같은 디스플레이들의 네트워크(410)에 연결되어 있다. 컴퓨터 시스템(402)은 또한 인지 과학 데이터베이스(450)에 연결되어 있다.

인지 과학 데이터베이스(450)는 사람의 인지 및 시각 과학의 원리들로부터 각각 개발된 몇 가지 세트의 규칙 또는 모델을 포함한다. 이러한 예시적인 예에서, 본 명세서에서 설계 규칙 또는 설계 모델이라고도 하는 규칙 및 모델은 시각적 주의력 및 지각 규칙(visual attention and perception rule)(420), 텍스트 가독성 규칙(430), 및 기억력 규칙(440)을 포함한다.

시각적 주의력 및 지각 규칙(420)은 사람의 지각 시스템이 시각적 정보를 어떻게 처리하는지에 기초하는 규칙들 또는 모델들을 포함할 수 있다. 시각적 주의력 및 지각 모델(420)의 예시적인 예는 현저성 매핑 모델이라고 한다. 일반적으로 말하면, 해결하려고 하는 태스크와 무관하게, 시청자로부터 강하고 신속하며 자동적인 응답을 끌어내는 주어진 이미지의 그러한 부분들이 시각적으로 현저한(visually salient) 것이라고 할 수 있다. 녹색 객체들 중의 적색 객체 또는 수직선들 중의 수평선은 이미지의 이러한 현저한 위치의 2가지 예를 표현한다.

컴퓨터 시스템(402)은 현저성 매핑 모델에 기초한 이미지 정보의 현저한 부분들의 자동 검출을 제공하도록 구성될 수 있다. 현저성은 당업계에 공지되어 있는 다수의 방식으로 계산될 수 있다. 본 발명과 관련하여 구현될 수 있는 이러한 접근법의 예가 상기한 본 명세서에 참고로 포함된 미국 특허 공개 제2006/0215922호 및 미국 특허 제7,130,461호에 기술되어 있다. 현저성 매핑 모델에 대한 추가의 상세는 문헌[Koch, C. and Ullman, S. "Shifts in Selective Visual Attention: Towards the Underlying Neural Circuitry, " Human Neurobiology, 4:219-227, 1985]; 및 2가지 상세한 컴퓨터 구현에 관한 문헌[Itti, L., Koch, C. and Niebur, E., "A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis, " IEEE Trans. Pattern Analysis & Machine Intell. (PAMI) 20:1254-1259, 1998]과 문헌[Itti, L. and Koch, C.. "A Saliency-Based Search Mechanism for Overt and Covert Shifts of Visual Attention, " Vision Research 40:1489-1506, 2000]에 기술되어 있으며, 이들 각각은 본 명세서에 참고로 포함된다.

하나의 접근법에 따르면, 도 10에 도시된 시스템은 시각적 환경에서 현저한 객체를 인코딩하는 2차원 맵일 수 있는 현저성 맵(saliency map)을 결정하도록 구성될 수 있다. 주어진 장면의 현저성 맵은, 예를 들어 이러한 이미지에서의 모든 위치의 현저성을 표현한다. 현저성 맵은 각각의 맵 내에서 그리고 각각의 맵에 걸쳐 상호작용하는, 그 중에서도 특히, 컬러, 배향, 텍스처, 움직임, 및 깊이를 비롯한 이미지 특징들에 대한 특징 맵들 간의 경쟁적인 상호작용의 결과이다. 언제나, 현저성 맵에서 현재 가장 강한 위치는 가장 현저한 객체에 대응한다. 이 맵에서의 값은 그의 이웃에 대한 임의의 한 위치의 로컬 현저성(local saliency)을 나타낸다. 기본적으로, 시스템은 가장 현저한 위치를 향해 주의를 기울인다. 두번째로 가장 현저한 위치는 가장 현저한 위치를 억제하고 시스템으로 하여금 그 다음으로 가장 현저한 위치로 자동적으로 이동하게 함으로써 발견될 수 있다.

예로서, 원래의 컨텐츠가 예컨대 원래의 컨텐츠의 스캔된 또는 디저털화된 이미지 형태의 현저성 매핑 모델에 입력될 수 있다. 컴퓨터 시스템(402)은 이미지의 가장 현저한 위치들을 바람직하게는 순서대로 표시하는 컨텐츠 이미지의 현저성 맵을 생성할 수 있다. 현저성 매핑 모델의 출력은 박스 또는 다른 형상을 숫자 또는 문자와 조합하여 사용하여 이들 현저한 위치를 표시할 수 있으며, 따라서 이미지의 현저성의 위치들 및 순서를 표시할 수 있다. 이들 위치/순서 표시자(indicator)는 컨텐츠 설계자의 의도된 현저성 위치/순서와 컴퓨터 시스템(402)에 의해 결정된 실제의 현저성 위치/순서 간의 비교를 제공하는 데 사용될 수 있다.

컴퓨터 시스템(402)은 현저성을 향상시키고 그리고/또는 현저한 위치들의 원하는 현저성/순서를 달성할 수 있는 추천들을 이야기 또는 이미지 출력을 통해 설계자에게 발생시킬 수 있다. 컴퓨터 시스템(402)은 대안적으로 원래의 컨텐츠의 변경된 형태를, 설계자의 원하는 현저성 매핑/순서 요건을 달성하는 방식으로 자동적으로 생성할 수 있다. 이와 같이, 컴퓨터 시스템(402)은, 사용자 개입 없이, 원래의 컨텐츠를 분석하고, 그로부터 현저성 맵을 개발하며, 사용자 또는 규칙/모델의 현저성 요건이 만족되었는지를 판정하고, 만족되지 않는 경우 사용자 또는 규칙/모델의 현저성 요건을 만족시키는 하나 이상의 조정된 컨텐츠 버전을 발생시킬 수 있다.

디스플레이된 컨텐츠에 대한 시청자의 시각적 주의력을 향상시킬 수 있는 다른 시각적 주의력/지각 규칙(420)이 시각적 주의력 안내 속성에 대해 정의될 수 있으며, 그에 의해 디스플레이 또는 디스플레이의 일부분에 주의를 배정하도록 시청자를 효과적으로 "안내"할 수 있다. 안내 속성은 개개의 컨텐츠 요소의 태양들 또는 다수의 컨텐츠 요소들 간의 관계를 정의한다. 안내 속성은 디스플레이로 시청자의 시각적 주의를 끌기 위해 제1 모드에서 사용될 수 있고, 시청자가 디스플레이 공간 내에 존재하는 경우 컨텐츠의 프리젠테이션 동안에 제2 모드에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이가 위치하는 시각적 환경에 존재하는 강한 속성들의 특정 조합이 주어진 경우, 시청자에 대한 디스플레이된 컨텐츠의 매력을 최대화시키기 위해 임의의 순간에 디스플레이된 컨텐츠에 존재하는 특정의 강한 안내 속성의 수 및 공간적 결합을 규율하는 규칙이 정의될 수 있다. 예를 들어, 카메라 또는 근접 센서에 의해 표시된 바와 같이, 시청자의 시각적 주의를 끌어 그 시각적 주의가 디스플레이 공간 내에 있는 경우, 이 규칙은 강한 안내 속성 및 약한 안내 속성 둘다의 조합을 가능하게 해주거나 디스플레이 컨텐츠 내에서 시청자의 시각적 주의를 안내하기 위해 강한 속성과 약한 속성의 결합을 사용할 수 있게 한다.

2가지 범주의 안내 속성, 즉 강한 안내 속성 및 약한 안내 속성이 있다는 것이 이해된다. 강한 안내 속성에는 크기, 컬러, 배향, 움직임, 곡선 대 직선, 입체 깊이(stereoscopic depth), 종횡비, 단안 깊이(monocular depth) 및 라인 종점(line termination)이 포함된다. 약한 안내 속성에는 색다른 물건(novelty), 교차점, 컬러 변화, 의미 범주(semantic category), 및 얼굴이 포함된다.

임의의 주어진 시간에 컨텐츠의 디스플레이에 존재하는 강한 안내 속성의 수를 제한하는 규칙(420)이 정의될 수 있다. 임의의 주어진 시간에 컨텐츠 프리젠테이션에서의 임의의 하나의 강한 안내 속성의 소수의 인스턴스(예를 들어, 4개의 인스턴스)보다 더 많이 존재하는 것이 시각적 주의를 안내하는 것과 관련하여 이 강한 안내 속성의 "세기"를 약화시키는 것으로 당업계에서 이해된다. 컴퓨터 시스템(402)은 임의의 주어진 시간에 디스플레이 상에 제시된 컨텐츠의 시각적 어레이에서의 강한 안내 속성, 및 선택적으로 약한 안내 속성을 추적하도록 구성될 수 있다. 강한 안내 속성들 중 임의의 하나의 인스턴스가 임의의 주어진 시간에 4개보다 많이 검출되는 경우, 컴퓨터 시스템(402)은 설계자에게 경고를 하거나 컨텐츠를 수정하여 4개 또는 다른 숫자 임계치를 초과하는 중복된 강한 안내 속성(들)을 제거함으로써 자동적인 교정 동작을 취할 수 있다.

다른 예시적인 예에서, 컨텐츠 설계자가 새로 추가된 컨텐츠를 시청자가 볼 가능성을 증가시키고자 하는 것으로 가정된다. 컴퓨터 시스템(402)은 컨텐츠에서 이미 사용된 강한 안내 속성의 ID 및 수를 결정하고 새로 추가된 컨텐츠 요소로 주의를 끌기 위해 미사용(또는 최소로 사용된) 강한 안내 속성의 사용을 추천하기 위해 컨텐츠를 스캔할 수 있다. 다른 예시적인 예에서, 디스플레이 환경에 존재하는 강한 안내 속성의 유형 및 수를 결정하기 위해, 예컨대 카메라 또는 기타 센서의 사용에 의해 환경이 평가될 수 있다. 이러한 환경 지식에 기초하여, 컴퓨터 시스템(402)은 임의의 시간에 컨텐츠에 존재함과 동시에 디스플레이 환경에도 존재하는 강한 안내 속성들의 조합된 수가 상기 논의한 "강한 안내 속성의 최대수" 임계치를 초과하지 않도록 컨텐츠의 변경을 추천할 수 있다(또는 컨텐츠를 자동적으로 변경할 수 있다). 이러한 컨텐츠는 컨텐츠 디스플레이의 유효성을 증대시키기 위해 컨텐츠 및 디스플레이 환경 시각적 속성들 둘다를 고려하여 컴퓨터 시스템(402)에 의해 동적으로 조정될 수 있다.

텍스트 가독성은 하나 이상의 설계 규칙 또는 모델에 관하여 정의될 수 있다. 예를 들어, 텍스트 가독성은, 그 중에서도 특히, 텍스트 크기, 읽기 속도(움직이는 텍스트 및/또는 움직이는 시청자의 속도, 시청자 체류 시간에 기초함), 폰트 스타일, 광도(luminance), 대비(contrast), 컬러 및 시청 거리를 비롯한 몇 가지 파라미터에 관하여 정의될 수 있다. 하나의 접근법에 따르면, 텍스트 대비의 함수로서 최소 폰트 또는 텍스트 크기가 다음과 같이 정의될 수 있고,

폰트 크기 = 7.434*exp(-대비/0.6297) + 5.028

여기서, 폰트 크기는 각도 크기(arc min.)로 주어지며, 대비는 (L_t-L_b)/L_b로 정의되는 텍스트 대비를 나타내고, 여기서 L_t는 텍스트 광도이고 L_b는 배경 광도이다. 이 모델의 추가 상세는 문헌[Krebs, W. and Ahumada, Jr., A, "A Simple Tool for Predicting the Readability of a Monitor, " Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 46^th Annual Meeting - 2002, pp. 1659-1663]에 기술되어 있으며, 이는 본 명세서에 참고로 포함된다. 컴퓨터 시스템(402)은 컨텐츠 텍스트의 폰트 크기를 측정하고 상기 정의된 바와 같은 이러한 텍스트의 최소 폰트 크기가 만족되는지를 판정하도록 구성될 수 있다. 만족되지 않는 경우, 컴퓨터 시스템(402)은 이 규칙의 위반을 지시할 수 있고 그리고/또는 폰트 크기 규칙을 만족시키는 방식으로 텍스트를 변경할 수 있다. 기타 텍스트 가독성 파라미터가 유사하게 컴퓨터 시스템(402)에 의해 판정 및 조정될 수 있다.

예를 들어, 디스플레이에 대한 시청자들의 거리에 관한 센서 또는 다른 소스들로부터의 데이터가 획득될 때, 시스템은 거리 정보에 따라 가독성을 향상시키기 위해 자동적으로 텍스트 크기를 조정할 수 있다. 망막 분각(retinal arc minutes) 단위로 측정되는 폰트 크기가 상기 식에 따라 가독성을 유지하기 위해 디스플레이로부터의 시청자 거리의 변화와 관련하여 체계적으로 조정될 수 있다.

기억력 규칙들 또는 모델들(440)도 역시 시청자 코딩(예를 들어, 시각, 음운체계 및/또는 의미 코딩), 보존(retention) 및 회상(recall)을 향상시키기 위해 컴퓨터 시스템(402)에 의해 구현될 수 있다. 작업(working) 및 장기 기억(long-term memory)에 관한 규칙들이 컴퓨터 시스템(402)에 의해 정의되고 구현될 수 있다. 시청자가 정보의 비교를 이해하고 그 비교로부터 얻어지는 원하는 정보를 기억하는 목표와 같은 특정 목표를 만족시키도록 기억력 규칙들(440)이 개발될 수 있다.

시연(rehearsal)이 없는 사람의 작업 기억(human working memory)의 지속기간은 약 2초라는 것이 널리 이해되고 있다. 달리 말하면, 시연 또는 반복이 없는 경우, 작업 기억 내의 정보는 약 2초 안에 상실될 수 있다. 이러한 예시적인 예에서, 시청자가 제1 정보 부분을 작업 기억에 인코딩하도록 컨텐츠 설계자가 컨텐츠를 설계하고자 하고 또한 제2 정보 부분이 제시될 때 시청자가 이 제1 정보 부분을 작업 기억에 보유하고자 하는 것으로 가정된다. 제1 정보 부분이 제2 정보 부분의 프리젠테이션에 앞서 상실되지 않는 것을 보장하기 위해, 기억력 규칙(440)은 제2 정보 부분이 제1 정보 부분의 프리젠테이션 중 2초 이내에 제시되도록 보장하거나 추천할 수 있다.

예를 들어, 컨텐츠 설계자가 고객 은행의 이자율과 경쟁자 은행의 이자율의 비교를 제시하는 목표를 가질 수 있다. 2개의 이자율이 비교를 위해 작업 기억에 보유되는 것을 보장하기 위해, 작업 기억 지속기간 규칙(working memory duration rule)(440)에 따라 2개의 이자율 중 두번째 것이 첫번째 이자율의 프리젠테이션 중 2초 이내에 제시된다.

우선성(primacy) 및 최근성(recency)의 원리가 또한 기억력 규칙(440)에 관하여 정의될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(402)은 정보 시퀀스에서 더 중요한 정보가 장기 기억으로 보내질 가능성을 증가시키는 방식으로 정보 시퀀스의 프리젠테이션을 순서화 또는 재순서화하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이를 위해 광고에서 정보의 소정의 시퀀스, 시리즈 또는 패턴이 제시될 수 있다. 이 정보는 숫자, 문자, 아이콘, (예를 들어, 판매 중인 제품의) 그림, 또는 기타 정보와 같은 텍스트 또는 그래픽 객체일 수 있다. 더 중요한 객체가 시퀀스의 처음 및 끝에 우선적으로 배치되고 덜 중요한(또는 덜 유익한) 정보 객체가 시퀀스, 시리즈, 패턴의 중간 부분에 배치되도록 정보 객체들을 순서화 또는 재순서화하는 우선성 및 최근성 기억력 규칙(440)이 적용될 수 있다.

시연의 원리가 또한 하나 이상의 기억력 규칙(440)에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 몇 가지 제품들 중 더 중요한 제품이 다른 덜 중요한 제품들보다 더 빈번히 보여질 수 있다. 이와 같이, 광고에서 더 중요한 제품의 프리젠테이션의 시연 또는 반복은 더 빈번히 제시되는 제품들이 시청자에 의해 기억될 가능성을 높인다.

기억 용량의 원리는 하나 이상의 기억력 규칙(440)에 관하여 정의될 수 있다. 작업 기억의 용량이 약 4개의 정보의 "청크"(chunk)라는 것이 당업계에서 이해된다. 정보의 "청크"는 장기 기억에서의 단위 표현(unitary representation)을 갖는 임의의 것을 표현한다. 4개의 청크는 연관 관계가 거의 없는 4개의 문자 또는 숫자로 표현될 수 있다. 그러나, 강한 연관 관계를 갖는 다수의 문자, 숫자, 객체 등이 청크로 정의될 수도 있다. 예를 들어, 다수의 문자로부터 두문자(acronym) NATO가 형성되지만, 예를 들어 NATO가 대부분의 성인들에게 장기 기억에서 단위 표현을 갖기 때문에 청크로서 정의된다.

제시된 청크들이 시청자에 의해 처리되어 장기 기억으로 보내질 가능성을 최대화하기 위해 임의의 주어진 시간에 제시되는 청크의 수를 제한하는 기억력 규칙(440)이 정의될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시스템(402)은 청크가 있는지 스캔하고 임의의 주어진 시간에 4개보다 많은 청크가 제시된 경우 컨텐츠 설계자에게 통지할 수 있다.

인지 및 시각 과학의 이들 및 다른 원리들이, 본 명세서에 참고로 포함된 문헌[Goldstein, E. Bruce "Cognitive Psychology, Connecting Mind, Research, and Everyday Experience, " Thompson/Wadsworth 2005]에 기술되어 있는 것들을 비롯하여 규칙들 또는 모델들에 관하여 정의될 수 있다.

앞서 논의한 바와 같이, 인지 과학 데이터베이스의 복잡성이 비교적 간단(relatively simple)에서부터 아주 복잡(very complex)까지 다양할 수 있다. 도 10에 도시된 규칙들 및 모델들이 단지 예시를 위한 것이고 본 발명의 인지 과학 데이터베이스가 이들 규칙 및 모델 중 하나 이상의 하나 이상의 태양을 포함할 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 특정 인지/시각 과학 원리 또는 원리들의 세트를 컴퓨터에 의해 구현될 수 있는 컨텐츠 개발 규칙 또는 모델에 연관시켜 이러한 규칙/모델을 준수하는 것(adherence)을 검출 또는 보장하는 이들 및 기타 규칙들 및 모델들이 개발될 수 있다. 당업자라면 본 명세서에 기술된 것 외의 또는 추가의 인지/시각 과학 원리들이 본 발명에 따른 컨텐츠 개발 및 배포에서 사용하기 위해 인지 과학 데이터베이스에 포함될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

도 11은 본 발명에 따른 하나 이상의 인지/시각 과학 모델을 사용하는 컨텐츠 개발 및 수정과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 플로우차트이다. 도 11은 하나 이상의 인지 및 시각 과학(CVS) 모델에 의한 컴퓨터 보조 컨텐츠 분석을 제공하는 방법에 관한 것이다. 컨텐츠 설계자에 의해 컨텐츠가 제공되거나 개발된다(502). 컨텐츠가 시각적 주의력의 계산 모델, 텍스트 가독성 모델 또는 사람의 기억력 모델과 같은 하나 이상의 CVS 모델을 구현하는 컴퓨터 시스템에 입력된다(504). CVS 모델 또는 모델들은 컨텐츠에 대한 분석을 수행하고(506), 이 분석 결과에 기초하여 출력을 생성한다(512). 컨텐츠에 대한 프리젠테이션 위치에서의 환경 조건 및/또는 목표를 나타내는 정보가 모델(들)에의 입력일 수 있다(508, 510). 예를 들어, 디스플레이의 유형 및 구성, 디스플레이와 시청자 사이의 평균 거리, 시청자와 디스플레이 사이의 평균 속도 또는 체류 시간이 모델(들)에 입력되는 환경 조건 정보(508)일 수 있다.

모델(들)에 입력될 수 있는 목표 정보(510)는 시각적 주의력의 계산 모델, 텍스트 가독성 모델 또는 사람의 기억력 모델과 같은 다양한 모델들 각각과 연관되어 있는 목표들을 포함할 수 있다. 전형적인 목표 정보에는 시청자들에 의해 지각될 특정 컨텐츠 요소들 및 이러한 특정의 요소들이 지각되는 원하는 순서와 같은 현저성 매핑 목표(saliency mapping goal)가 포함될 수 있다. 다른 목표 정보(510)에는 텍스트 크기 및/또는 시청자 위치에 대한 텍스트의 스크롤링률 및/또는 시청자가 주어진 디스플레이 옆을 지나가는 속도에 기초하여 텍스트 가독성을 향상 또는 최적화하는 것이 포함될 수 있다. 부가의 목표 정보(510)에는, 예컨대 주어진 모델의 기억 용량 및 지속기간 규칙들에 부합하게 하는 것에 의해, 시청자에 의한 컨텐츠의 기억 코딩(coding), 보존(retention) 및/또는 회상(recall)을 최대화하는 것이 포함될 수 있다.

몇몇 구현에서, 출력은 주어진 모델의 규칙들 또는 목표들에 부합하게 컨텐츠를 변경하기 위한 추천들을 나타낸다(516). 이 추천들은 이야기 형태 또는 이미지와 같은 몇 가지 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 변경될 수 있는 컨텐츠의 가능한 속성들의 메뉴가 사용자에게 제시될 수 있다(514). 속성들의 메뉴는 사용자에 의해 변경될 수 있는 속성값들의 범위를 포함할 수 있지만, 여전히 주어진 모델의 규칙들 또는 모델들에 부합한다.

다른 구현에서, 출력은 컴퓨터 구현 CVS 모델 또는 모델들에 의해 자동적으로 생성된 원래의 컨텐츠의 수정된 형태를 나타낸다(518). 수정된 컨텐츠의 다수의 변형이 자동적으로 생성될 수 있으며, 이들 각각은 모델 또는 모델들의 규칙들 또는 목표들을 만족시킨다. 사용자는 이어서 프리젠테이션(520)을 위해 수정된 컨텐츠의 원하는 버전(514)을 선택할 수 있다. 대안적으로, 컴퓨터는 프리젠테이션을 위해 버전들 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 다른 구현에서, 이하에서 도 12를 참조하여 상세히 논의하는 바와 같이, 수정된 컨텐츠의 다양한 버전들이, 바람직하게는 디스플레이별로, 다수의 네트워크화된 디스플레이에 대한 컨텐츠 프리젠테이션 유효성을 향상 또는 최적화하는 설계된 실험 프로세스를 거칠 수 있다.

도 12는 본 발명에 따른, 하나 이상의 인지/시각 과학 모델 및 바람직하게는 디지털 사인 시스템에 의해 구현되는 진실험으로부터의 결과를 사용하는 컨텐츠 개발 및 이 컨텐츠의 수정과 연관된 다양한 프로세스를 도시하는 플로우차트이다. 도 12에 도시된 실시예에 따르면, 상기 논의한 방식과 같이, 인지 및 시각 과학 규칙들 또는 모델들에 부합하게 컨텐츠가 개발되고 배포될 수 있다(602). 컨텐츠의 프리젠테이션 유효성을 향상 또는 최적화하기 위해 진실험이 수행될 수 있다(604). 진실험을 수행하는 것은 특정 제품의 판매를 증대시키는 목표와 같은 종속 변수를 식별하는 것(606)을 포함할 수 있다. 하나 이상의 CVS 모델과 연관된 파라미터(예를 들어, 텍스트 가독성, 시각적 주의력 및/또는 기억력 파라미터)와 같은 독립 변수가 식별될 수 있다(608). 진실험으로부터의 결과를 고려하여 컨텐츠가 수정될 수 있다(610). 예를 들어, 컨텐츠가 각각의 디스플레이에 대한 향상된 또는 최적화된 파라미터에 기초하여 디스플레이별로 수정될 수 있다(612). 이 수정된 컨텐츠는 각각의 디스플레이에 대해 최적화된 방식으로 각각의 디스플레이 상에 제시될 수 있다(614).

특히, 변하는 환경 조건 또는 컨텐츠의 목표 또는 의도된 메시지의 변경 하에서 컨텐츠 프리젠테이션을 추가로 향상 또는 최적화하기 위해 부가적인 진실험이 수행될 수 있다. 진실험에 부가하여 또는 진실험을 배제하고 준실험 및 상관관계 실험이 수행될 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 본 발명에 따라 적응될 수 있는 적당한 준실험/상관관계 실험 방법의 상세가 본 명세서에 참고로 포함된 미국 특허 공개 제2005/039206호에 개시되어 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전문가 시스템이 본 발명과 관련하여 진실험을 구현하도록 구성될 수 있다. 전문가 시스템은, 다른 컴포넌트들 중에서도, 중앙 처리 장치(CPU) 및 메모리를 포함하는 각종 하드웨어 컴포넌트를 가진 설계 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리는 실험을 설계하기 위한 프로세스를 제어하는 컴퓨터 명령을 저장하고, 실험 설계에 필요한 사용자로부터의 획득 정보를 저장한다. 소프트웨어의 제어 하에서, CPU는 사용자로부터 정보를 도출하기 위해 알고리즘을 이용하여 질문을 선택 또는 발생시킨다. 이 질문은 설계 프로세서에 연결된 사용자 인터페이스의 출력 장치를 통해 사용자에게 제시된다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 질문을 사용자에게 제시하기 위한 액정 디스플레이(LCD) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치와 같은 디스플레이 장치를 전형적으로 포함한다. 사용자 인터페이스는 또한 손가락 또는 스타일러스 터치에 응답하는 터치 스크린, 마우스, 키보드, 음성 인식, 또는 다른 유형의 입력 장치와 같은 하나 이상의 입력 장치를 포함한다. 사용자는 사용자 인터페이스의 하나 이상의 입력 장치(들)를 통해 질문에 대한 응답을 입력한다. 설계 프로세서는 실험 설계와 독립 및 종속 변수의 특성에 기초하여 실험에 대한 적절한 기술 및 추론 통계를 결정할 수 있다.

설계 프로세서는 진실험을 설계하는 데 요구되는 정보를 식별하도록 구성될 수 있으며, 요구되는 정보를 제공하는 응답을 사용자로부터 도출하는 일련의 질문을 선택 또는 발생시킨다. 질문은 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 제시된다. 질문에 대한 사용자 응답은 사용자 인터페이스를 통해 수신되고, 설계 프로세서에 전송된다. 설계 프로세서는 사용자 응답으로부터 정보를 추출하고, 이 정보에 기초하여 진실험을 설계한다. 전문가 시스템은 다른 단계들에 관련된 특정 단계들에서 정보를 수집하는 능력을 가진다. 예를 들어, 종속 변수가 단계 X에서 연속적이라는 지식은 특정 유형의 통계 분석이 단계 Y에서 이용되어야만 함을 의미한다. 시스템은 후속 단계들을 완료하기 위해 이전 단계들로부터의 데이터를 이용한다. 예를 들어, 데이터가 이미 획득된 경우, 시스템은 동일한 정보를 다시 사용자에게 요청하지 않을 것이다. 사용자는 정보가 양 단계들과 관련되어 있다는 것을 알 필요는 없을 것이다. 데이터가 이전 단계들로부터 이용가능하지 않은 경우에는, 시스템은 필요한 데이터를 사용자에게 요청할 것이다.

진실험은 가설 또는 목적의 개발을 포함한다. 종속 변수 및 독립 변수가 식별되고, 하나 이상의 독립 변수의 적어도 2개의 수준이 이용된다. 대조 그룹 및 처치 그룹이 형성되고 샘플들이 독립 변수의 수준에 무작위로 할당된다. 혼란 변수를 제어하거나 제거하는 소정 종류의 방법이 존재한다. 예를 들어, 디지털 사인 실험(digital signage experiment)에서, 시스템은 1) 컨텐츠의 부분들이 네트워크에 걸친 위치에서 보여지는 순서를 균형화(balancing) 및 역균형화함으로써, 및/또는 2) 실험 컨텐츠의 2개의 부분들이 상점 내에서 시청자들이 컨텐츠 두 부분들을 볼 수 있는 시간 블록(block of time) 내에서 보여지지 않는 것을 보장함으로써, 및/또는 3) 컨텐츠 변경시 상점에 있었던 적당한 시청자들의 적어도 95%가 상점을 떠나도록 컨텐츠가 실험 컨텐츠의 한 버전과 실험 컨텐츠의 다른 버전 사이에서 스위칭되는 사이에 데이터가 수집되기 전에 충분한 시간이 경과하는 것을 보장함으로써, 이월 효과(carry over effect)를 제어하는 프로세스를 통해 사용자를 안내할 것이다. 이들 요소들 전부가 적절히 적용되는 경우, 실험은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계에 관한 통계적 추론을 하는 데 사용될 수 있는 결과를 산출한다. 본 명세서에 기술된 전문가 시스템은 진실험 설계의 복잡성에 익숙하지 않은 사용자가 실질적으로 혼란이 없는 결과를 산출하는 실험을 설계할 수 있게 해주고 독립 변수와 종속 변수 간의 임의의 인과 관계를 판정 및 정량화하는 데 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 사용자 입력에 기초하여 진실험을 설계하는 능력을 가진 전문가 시스템에 관한 것이다. 이전에 언급한 바와 같이, 전문가 시스템을 사용하면 사용자는 실험 설계 이론 또는 실무에 기초(foundation)가 없어도 된다. 진실험은 독립 변수 수준을 적어도 2개 갖는다. 전문가 시스템은 실험에 대한 독립 변수 및 종속 변수를 선택하는 데 요구되는 정보를 사용자로부터 도출한다. 예를 들어, 디지털 사인 실험에서, 전문가 시스템은 사용자에게 하기의 질문, 예컨대 "컨텐츠 X(여기서, X는 사용자가 실험적으로 평가하기를 원하는 컨텐츠의 임의의 부분)가 유효하다면, 컨텐츠 X를 보여준 결과 세상에서 일어날 것으로 기대되는 변화는 무엇인지?"를 물을 것이다. 시스템은 다수의 가능한 변화를 제공할 것이다. 예를 들어, 특정 제품의 판매가 증가할 것이고, 상점 내의 특정 위치의 보행 통행량(foot traffic)이 증가할 것이며, 소비자들은 특정 제품의 특징에 관하여 직원에게 문의할 것이고, 소비자는 선반으로부터 특정 제품을 고를 것이고, 그리고 시스템의 저장된 가능한 변화들의 세트에 포함되지 않은 임의의 다른 변화를 제공할 것이다.

당업자는 이들 가능한 "세상에서의 변화"의 각각은 컨텐츠 X의 유효성을 시험하도록 설계된 실험에서 측정될 수 있는 가능한 종속 변수에 대응함을 이해할 것이다. 마찬가지로, 전문가 시스템은 약 연구에서 플라시보(placebo)와 유사한 제어 컨텐츠를 고르는 프로세스를 통해 사용자를 안내할 수 있다. 예를 들어, 전문가 시스템은 컨텐츠 X의 목표에 어떤 방식으로든 관련되지 않은 컨텐츠를 식별할 것을 사용자에게 요청할 것이다. 내적 타당성에 대한 위협과 관련하여, 전문가 시스템은, 일련의 질문 및 사용자 응답을 통해, 내적 타당성에 대한 위협을 식별하고, 예컨대 균형화, 역균형화 및/또는 블록화, 및/또는 무작위 추출(randomization)을 통해 이들 위협을 제어하는 프로세스를 개시할 수 있다.

전문가 시스템은, 사용자 입력에 기초하여, 실험에서의 각각의 샘플이 독립 변수의 수준에 할당될 가능성이 동일하도록 샘플을 그룹에 무작위로 할당하는 프로세스를 구현할 수 있다. 전문가 시스템은 또한 무작위 추출, 역균형화 및/또는 블록화를 포함하는 실험을 설계할 수 있다. 시스템은 사용자가 독립 변수 또는 독립 변수의 수준을 선택하는 것을 도울 수 있고, 사용자가 실험의 내적 및/또는 외적 타당성과 연관된 인자들에 기초하여 종속 변수를 선택하는 것을 돕는다. 예를 들어, 시스템은 독립 변수 및 종속 변수의 각종 조합에 대해 파워 분석(power analysis)을 행하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있고, 사용자가 이해하는 영역 특정 용어들 및 값들에 대한 각종 파워 분석의 결과를 사용자에게 제공할 수 있다("컨텐츠의 이 부분의 유효성을 측정하기 위해 판매 데이터를 이용하는 것은 8주 및 $1400의 비용을 필요로 하나, 센서 데이터의 이용은 2주 및 $800의 비용을 필요로 한다").

몇몇 구성에서, 진실험 설계 이외에, 전문가 시스템은 사용자가 진실험을 수행하는 것, 데이터를 수집하는 것, 데이터를 통계적으로 분석하는 것, 및 실험 결과를 해석하는 것 중 하나 이상을 수행하는 것을 도울 수 있다. 이전에 설명된 실험 설계 프로세서 및 사용자 인터페이스 이외에, 전문가 시스템은 실험의 실행을 자동 또는 반자동으로 제어하도록 구성된 실험 제어 프로세서(experiment control processor)를 또한 포함할 수 있다. 실험 데이터를 분석하고 그리고/또는 실험의 결과를 해석하도록 구성된 실험 분석 프로세서가 또한 포함될 수 있다. 제어 프로세서 및 분석 프로세서의 기능은 실험이 설계 프로세서에 의해 어떻게 설계되는가에 관한 지식을 통해 개선된다.

예를 들어, 분석 프로세서는 독립 변수 및 종속 변수에 관한 정보(예컨대, 독립 변수(IV)와 종속 변수(DV)가 연속적인지 아니면 이산적인지)를 수신하므로, 분석 프로세서는 실험으로부터 데이터에 적용할 적절한 통계적 시험을 선택하는 데 필요한 많은 정보를 가질 것이다. 예를 들어, 2개의 이산 수준을 가진 하나의 IV 및 하나의 연속적인 DV가 있다면 T-실험이 추론 통계 시험을 위해 분석 프로세서에 의해 선택될 수 있는 반면에, 2개의 이산 수준을 가진 하나의 IV 및 2개의 이산 수준을 가진 하나의 DV가 있다면 카이 제곱(Chi-Squared) 시험이 추론 통계 시험을 위해 이용될 수 있다. 마찬가지로, 분석 프로세서는 어떤 실험 조건이 특정 가설의 진단에 쓰이는지에 관한 정보를 설계 프로세서로부터 액세스할 것이므로, 분석 프로세서는 어떤 실험 및 통제 조건이 통계적으로 비교되어 사용자에게 보고되어야 하는지를 결정하는 데 필요한 대부분의 또는 모든 정보를 가질 것이다. 본 발명과 관련하여 진실험을 설계 및 구현하는 방법 및 시스템에 관한 부가적인 상세는 상기한 본 명세서에 참고로 포함된 2005년 12월 29일자로 출원된 공동 소유의 미국 특허 출원 제11/321/340호(대리인 관리 번호 61290US002)에 개시되어 있다.

인지 및 시각 과학을 단독으로 또는 본 발명에 따른 진실험을 설계 및 구현하는 것과 조합하여 적용하는 것에 의해, 인지 및 시각 과학(또는 진실험을 설계하는 것)에 배경 지식이 거의 또는 전혀 없는 사용자가 보다 효과적인 컨텐츠를 생성하기 위해 이들 과학 부문을 적용할 수 있다. 이 기능은 단일 또는 다중-화면 환경에서 사용될 수 있다. 시스템 전반의 레벨에서, 인지 및 시각 과학의 적용은 화면별로 컨텐츠를 맞추기 위해 자동화된 컨텐츠 설계 시스템에 입력 및 제약 조건을 제공한다. 예를 들어, 각각의 네트워크 사인(network sign)마다 평균 시청 거리가 알려져 있다면, 인지 및 시각 과학을 적용하는 컴포넌트는 각각의 디스플레이에 대한 이상적인 폰트 크기를 결정할 것이고, 이 정보는 그 폰트-크기 파라미터로 텍스트를 발생시키기 위해 자동화된 컨텐츠 설계 컴포넌트에 의해 사용될 것이다.

본 발명에 따른 자동화된 컨텐츠 설계 및 개발은 또한 새로운 템플릿의 자동화된 발생 및 기존의 요소들에의 변환의 적용을 제공할 수 있다. 컨텐츠 유효성을 향상시키기 위해 새로운 템플릿들 및 요소들이 발생될 수 있다. 본 발명의 컨텐츠 개발 도구는 또한 시스템 내의 각각의 플레이어에 대한 컨텐츠 부분들의 독자적인 버전을 발생시키는 데 사용될 수 있다.

몇몇 구현에서, 사용자는 입력을 제공하도록 요청받을 수 있거나, 컨텐츠 유효성의 기초를 이루는 네트워크 속성 및 인자들에 관해 다른 컴포넌트들로부터 공급된 정보를 사용할 수 있다. 시스템이 향상시키고자 하는 컨텐츠의 특정 부분에 대한 정보 공간을 외삽하고, 채우며, 다른 방식으로 탐색하기 위해, 인지 및 시각 과학으로부터의 지식이 사용될 수 있다. 컨텐츠 개발 도구의 기능은 배포된 컨텐츠 버전과 연관되어 있는 배포된 템플릿 또는 요소의 재구성에 불과한 것이 아닌 완전히 새로운 컨텐츠를 발생시키는 능력을 제공한다.

본 발명의 다양한 실시예들의 전술한 설명은 예시 및 설명의 목적으로 제공되었다. 이는 모두 망라하거나 본 발명을 개시된 정확한 형태로 한정하려고 의도한 것이 아니다. 상기 교시에 비추어 많은 변형 및 변경이 가능하다. 예를 들어, 본 발명의 실시예는 광범위한 응용으로 구현될 수 있다. 본 발명의 범주가 이러한 상세한 설명에 의해 한정되지 않고 오히려 본 명세서에 첨부된 청구의 범위에 의해 한정되도록 의도된다.

Claims (2)

1. 하나 이상의 프로세서 및 메모리를 갖는 시스템을 사용하는 컴퓨터 보조 방법(computer-assisted method)으로서,
   디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 컨텐츠 - 상기 컨텐츠는 컨텐츠 요소들을 포함함 - 를 개발하는 단계;
   디스플레이 및 디스플레이 환경에 관한 디스플레이 정보를 제공하는 단계;
   상기 하나 이상의 프로세서에 의해, 시각적 주의력의 계산 모델에 기초한 설계 규칙들 또는 모델들 및 디스플레이 정보를 사용하여 디스플레이를 위한 복수의 컨텐츠 템플릿을 생성하는 단계;
   컴퓨터의 보조로, 상기 디스플레이 정보 및 상기 컨텐츠의 목표를 사용하여 상기 복수의 컨텐츠 템플릿 중 하나를 선택하는 단계; 및
   컴퓨터의 보조로, 상기 선택된 컨텐츠 템플릿을 사용하여 상기 컨텐츠의 개발을 용이하게 하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 보조 방법.
2. 시각적 주의력의 계산 모델에 기초한 설계 규칙들 또는 모델들을 포함하는 데이터베이스;
   디스플레이를 포함하는 사용자 인터페이스; 및
   사용자 인터페이스 및 데이터베이스에 연결된 프로세서
   를 포함하고, 상기 프로세서는,
   시각적 주의력의 계산 모델에 기초한 설계 규칙들 또는 모델들 및 디스플레이 또는 디스플레이 환경에 관한 디스플레이 정보를 사용하여 상기 디스플레이를 위한 복수의 컨텐츠 템플릿을 생성하고;
   상기 디스플레이 정보 및 컨텐츠의 목표를 사용하여 상기 복수의 컨텐츠 템플릿 중 하나를 선택하고;
   상기 선택된 컨텐츠 템플릿을 사용하여 상기 디스플레이 상의 프리젠테이션을 위한 상기 컨텐츠의 개발을 용이하게 하도록 구성되는, 시스템.
   

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