KR20140061481A - 가상 광고 플랫폼 - Google Patents

Abstract

실시예들에서, 가상 광고 플랫폼은 디지털 비디오 스트림 내에 가상 이미지를 삽입하기 위해 3차원 맵핑 알고리즘을 사용할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 가상 디지털 이미지에 3차원 맵핑 알고리즘을 적용할 수 있는데, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은, 수신된 2차원 데이터 피드 내 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지가 상기 2차원 데이터 피드 내 복수 개의 프레임들 내로 재합성되도록 한다. 상기 맵핑 알고리즘은, 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의 상기 공간 영역에 존재하는 상기 가상 디지털 이미지에 대해, 유사(analogous) 기하적 변경들의 적용을 가능하게 하고, 상기 맵핑 알고리즘은, 사용자에게 보여주기 위해 상기 재합성된 디지털 데이터 피드를 보낼 수 있으며, 이때 상기 재합성 디지털 데이터 피드는, 상기 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지를 포함하는 가상화된 디지털 데이터 피드이다.

Description

가상 광고 플랫폼 {Virtual advertising platform}

관련된 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은, The Chameleon Project라는 제목으로 2011년 11월 14일자 출원된 영국 특허출원 제1119612.8호 및 The Chameleon Project라는 제목으로 2011년 9월 14일자 출원된 싱가포르 특허출원 제201106633-9호에 대한 우선권을 주장하는 바, 상기 특허출원들은 공동소유이며, 그 내용은 본 명세서에 전체로서 참조 병합된다.

발명의 기술분야

본 발명은 디지털 비디오 데이터에 가상 비디오 컨텐트를 삽입하는 방법들 및 시스템들에 관한 것이다.

디지털 광고 및 비디오 조작 방법들은 다양한 형태들로 존재한다. 예를 들어 디지털 컨텐트가 정적인 녹색 스크린들 상에 제시되는 텔레비전 시스템들이 개발되어 왔다. 방법들의 다양성에 있어 이 기술들은 제한되며, 따라서 그것들을 개량할 필요성이 존재한다.

현재, 원래 디지털 비디오 데이터 피드로 녹화되는 컨텐트의 대체물로서 가상 비디오 컨텐트를 비디오 프레임의 고정된 영역내로 사영(project)하기 위한 방법들과 시스템들이 존재한다. 그러나 이 방법들 및 시스템들은, 스포츠 이벤트의 재생 필드(field of play)의 구역과 같은, 한정된 경계가 있는 고정된-필드(fixed-field)를 전형적으로 사용한다. 그러한 방법들과 시스템들은, 예컨대, 상기 디지털 비디오 데이터 피드로 녹화되는 인간 운동선수의 스포츠 셔츠(jersey)의 움직임으로 인해, 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내 복수 개의 비디오 프레임들 상의 공간 영역에 있어 구역 변화들을 겪는 디지털 비디오 피드의 공간 영역(spatial region) 내로의 가상 비디오 컨텐트를 삽입하는 것을 가능하게 하지 않는다.

이에 따라, 재합성(recomposited) 디지털 비디오 데이터 피드 내로 가상 비디오 컨텐트가 배치되도록, 디지털 비디오 데이터 피드의 상기 공간 영역에 유사(analogous) 방식으로 상기 가상 비디오 컨텐트가 공간적으로 변경(alter)되는, 상기 디지털 비디오 데이터 피드로 상기 가상 비디오 컨텐트를 삽입하기 위한 방법들과 시스템들에 대한 필요성이 존재한다.

실시예들에서 본 발명은, 적어도 디지털 비디오 피드 내로 가상 비디오 컨텐트를 삽입하기 위한 목적들로, 3차원 시뮬레이션을 사용하여 제1 비디오 프레임과 제2 비디오 프레임 사이 상기 영역의 움직임에 의해 발생되는 2차원 디지털 비디오 이미지의 영역의 공간적 변경을 정량화(quantify)하기 위한 방법 및 시스템을 제시할 수 있다. 실시예들에서, 가상 광고 플랫폼은 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 수신해서, 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드의 프레임들 내의 복수 개의 공간 영역들 상에 기하 곡면(geometric surface)들을 적용하는 것에 적어도 일부는 기초하여 시뮬레이션 환경 내에 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드의 3차원 시뮬레이션을 구성할 수 있으며, 이때 상기 복수 개의 공간 영역들은, 적어도 일부는 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드의 좌표 맵핑에 의해 한정된다. 상기 가상 광고 플랫폼은 제1 비디오 프레임 내의 복수 개의 공간 영역들 가운데, 한 공간 영역을 제2 비디오 프레임에서의 상기 공간 영역의 위치로 맵핑할 수 있으며, 이때 상기 제2 비디오 프레임은 다음의 단계들을 수행하는 것에 의하여 상기 제1 프레임에 후행하는(subsequent) 시간에 캡처되었던 것이다: 제1 단계 - 상기 2차원 비디오 데이터 피드 내의 상기 공간 영역의 맵핑 좌표들(mapping coordinates)에 적어도 일부는 기초하여 제1 비디오 프레임 내 상기 공간 영역을 선택하는 것; 제2 단계 - 상기 제1 비디오 프레임 내 상기 공간 영역에 적용된 기하 곡면들과 상기 제2 비디오 프레임 내 적용된 기하 곡면들 사이의 차이점들을 정량화함으로써 상기 제2 비디오 프레임 내 상기 공간 영역에 대한 기하적 변경들을 식별하는 것; 제3 단계 - 3차원 맵핑 메트릭(mapping metric)으로 상기 정량화된 차이점들을 요약(summarizing)하는 것. 상기 가상 광고 플랫폼은, 상기 2차원 디지털 비디오 피드 내의 복수 개의 비디오 프레임들 각각을 상기 제1 단계, 상기 제2 단계, 상기 제3 단계를 수행함으로써 반복적으로 처리하여 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들을 생성할 수 있으며, 3차원 맵핑 알고리즘으로 상기 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들 사이의 정량적인 연관(association)들을 요약(summarizing)할 수 있고, 이때 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드에는 존재하지 않는 가상 디지털 비디오 이미지에 고유한, 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의, 상기 공간 영역에 대해, 기하적 변경들의 적용을 가능하게 하는 3차원 기하학적 위치 데이터를 적어도 일부는 한정한다.

실시예들에서, 상기 가상 디지털 비디오 이미지는 상기 2차원 디지털 데이터 피드의 공간 영역을 대체하여 상기 공간 영역 내로 삽입된 광고일 수 있으며, 상기 2차원 디지털 비디오 이미지는 새로운 가상 디지털 비디오 피드로써 재합성된다. 상기 디지털 비디오 피드는 적외선 카메라로부터 유래할 수 있다. 상기 디지털 비디오 피드는 라이브 이벤트(live event)로부터 받아질 수 있다. 상기 디지털 비디오 피드는 저장된 디지털 비디오 매체, 예컨대 DVD와 같은 것이지만 이제 제한되지 않는 것으로부터 받아질 수 있다. 상기 디지털 비디오 피드는 인터넷으로부터 받아질 수 있다.

실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼 내에서 상기 공간 영역의 선택은, 상기 3차원 시뮬레이션 환경과 연관된 데이터 설비(data facility) 내에 저장된 기지(known)의 공간적 특성을 갖는 상기 공간 영역의 맵핑 좌표들 사이의 상관관계에 더 기초한 것일 수 있다. 상기 기지의 공간적 특성은 광고 로고, 의류 또는 다른 유형의 공간적 특성일 수 있다.

실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼은 인터넷 기반 비디오 스트림 내로 가상 이미지를 삽입하기 위해 3차원 맵핑 알고리즘을 사용할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼은 인터넷으로부터 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 보기 위한 사용자로부터의 요청을 받을 수 있으며, 가상 디지털 이미지를 선택할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 가상 디지털 이미지에 3차원 맵핑 알고리즘을 적용할 수 있으며, 이때 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 가상 디지털 이미지가 상기 2차원 디지털 데이터 피드 내의 공간 영역 대신 그 위치에 상기 2차원 디지털 데이터 피드 내의 복수 개의 프레임들 내로 재합성되도록 하고, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의 상기 공간 영역에 존재하는 상기 가상 디지털 이미지에 대해, 유사(analogous) 기하적 변경들을 적용하는 것을 가능하게 하고; 또 상기 사용자에게 보여주기 위해 상기 재합성 디지털 데이터 피드를 보낼 수 있으며, 이때 상기 재합성 디지털 데이터 피드는, 상기 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지를 포함하는 가상화된 디지털 데이터 피드이다. 실시예들에서, 상기 요청은 상기 사용자의 특성과 관련된 적어도 하나의 자료(datum)를 동반하고, 상기 가상 디지털 이미지의 선택은, 상기 자료에 대한 관련성에 적어도 일부는 기초한다.

상기 가상 디지털 이미지는, 광고를 포함하나 이에 제한되지는 않는, 후원 컨텐트의 아이템일 수 있다. 상기 가상 디지털 이미지는 상기 2차원 디지털 비디오 피드의 적어도 일부분(portion)에 관련성 있는 광고 로고일 수 있다. 상기 광고 로고의 관련성(relevance)은 상기 2차원 디지털 비디오 피드 내에서 인식되는 상기 광고 로고 및 제2 로고 사이의, 저장된, 연관에 적어도 일부는 기초할 수 있으며, 이때 상기 제2 로고의 탐지는, 상기 2차원 디지털 비디오 피드 내에서 인식되는 이미지와 데이터베이스에 저장된 로고 사이의 정량화된 매치(match)에 적어도 일부는 기초한다. 상기 관련성은 상기 2차원 디지털 비디오 피드에 연관된 지리적 위치에 더 기초할 수 있다. 상기 관련성은 상기 재합성 디지털 비디오 피드가 전송될 클라이언트 장치에 연관된 지리적 위치에 더 기초할 수 있다.

실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼은 3차원 맵핑 알고리즘을 사용하여 손상된(corrupted) 디지털 비디오 데이터를 대체하고, 2차원 디지털 비디오 피드 내에 가상 이미지를 삽입하기 위해 비디오 데이터를 보간할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼은, 2차원 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 프레임들 내의 공간 영역이 손상된 디지털 비디오 데이터로 인한 광고의 부분적인 묘사(depiction)를 포함하는, 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 수신할 수 있으며, 상기 공간 영역 내의 비손상된(uncorrupted) 디지털 비디오 데이터와 저장된 디지털 비디오 이미지들의 세트들의 관련성을 계산하기 위해 이미지 메트릭들(metrics) 알고리즘을 사용할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 계산된 관련성에 적어도 일부는 기초하여 저장된 비디오 이미지를 식별할 수 있고, 상기 식별된 저장된 비디오 이미지에 적어도 일부는 기초하여 가상 디지털 이미지를 선택할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼은 3차원 맵핑 알고리즘을 상기 가상 디지털 이미지에 적용할 수 있으며, 이때 상기 3차원 맵핑 알고리즘은, 상기 2차원 데이터 피드 내 상기 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지가 상기 2차원 디지털 데이터 피드 내 복수 개의 프레임들 내에 재합성되도록 하고, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의 상기 공간 영역에 존재하는 상기 가상 디지털 이미지에 대해, 유사 기하적 변경들의 적용을 가능하게 하고, 또 상기 가상 광고 플랫폼은 사용자에게 보여주기 위해 상기 재합성 디지털 데이터 피드를 보낼 수 있으며, 이때 상기 재합성 디지털 데이터 피드는, 상기 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지를 포함하는 가상화(virtualized) 디지털 데이터 피드이다.

실시예들에서, 상기 가상 디지털 이미지는, 상기 부분적 이미지의 완성된 버전(completed version)일 수 있으며, 이때 상기 가상 디지털 이미지는 상기 저장된 디지털 비디오 이미지를 사용하여 보간된 디지털 비디오 데이터에 적어도 일부는 기초하여 생성된다. 상기 손상된 디지털 비디오 데이터는 적어도 일부는 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내에 묘사된 오브젝트(object)의 물리적 변형에 의해 초래된 것일 수 있다.

본 발명의 이들 및 다른 시스템들, 방법들, 목적들, 특징들 및 장점들은, 하기하는 바람직한 실시예 및 도면들의 자세한 설명으로부터 당업자에게 명백할 것이다. 본 명세서에 언급된 모든 문서들은 그것들 전체가 여기에 참조 병합된다.

본 발명 및 그것의 특정 실시예들에 대한 하기의 상세한 설명은 하기의 도면들을 참조하여 이해될 수 있다.
도 1은 가상 광고 플랫폼 및 관계 설비들을 포함하는 간략화된 구성(architecture)을 도시한다.
도 2는 상기 가상 광고 플랫폼에 의해 사용될 수 있는 이미지 캡처 및 인식의 실시예를 도시한다.
도 3은 상기 가상 광고 플랫폼에 의해 사용될 수 있는 3차원 환경 내에서의 비디오 이미지 맵핑의 실시예를 도시한다.
도 4는 상기 가상 광고 플랫폼 내에서 가상 비디오 컨텐트를 포함하도록 비디오 데이터를 재합성하는 데 사용될 수 있는 증강(augmentation) 처리를 도시한다.
도 5는 상기 가상 광고 플랫폼 내의 알고리즘들을 개발 및 테스트하기 위한 간략화된 방법 및 시스템을 도시한다.

본 발명의 상세한 실시예들이 여기에 개시된다; 그러나 개시된 실시예들은 단지 본 발명의 예시에 지나지 않고, 다양한 형태로 실시될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 따라서, 여기 개시된 특정, 구조적 및 기능적 상세들은 한정하는 것으로 해석되어서는 안 되고, 단지 당업자가 실질적으로 임의의 적합한 상세한 구조들로 본 발명을 다양하게 실시하도록 지침을 제공하는 대표적 기초로서 해석되어야 할 것이다. 더욱이 본 명세서에서 사용된 용어들과 구절들은 한정하도록 의도된 것이 아니라, 본 발명의 이해가능한 설명을 제공하기 위하여 의도된 것이다.

본 명세서에 사용된 용어 "하나" 또는 "한(일)"("a" 또는 "an")은 하나 이상으로 한정된다. 본 명세서에서 사용된 용어 "또다른"("another")은 적어도 두번째 이상으로 한정된다. 본 명세서에서 사용된 "포함한"("including")이라는 용어 및/또는 "구비한"("having")이라는 용어는, 포함하는(comprising)이라는 의미로 한정된다(개방형 연결구). 본 명세서에 사용된 "결합되는"("coupled")이라는 용어 또는 "작동하게 결합되는"("operatively coupled")이라는 용어는 연결된(connected) 것으로 한정되되, 반드시 직접적으로 연결되거나 기계적으로 연결될 필요는 없다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예들에서, 가상 광고 플랫폼(120)이 간략화된 비디오 방송 맥락(context)에서 제시되는데, 상기 간략화된 비디오 방송 맥락에서 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 수신된 디지털 비디오 데이터 피드(118) 내에 가상 비디오 컨텐트를 삽입하여 가상화(virtualized) 디지털 비디오 피드(142)를 생성하도록 사용된다. 디지털 비디오 피드(118)는, 실시간으로 라이브 이벤트(102)를 녹화하거나 방송 딜레이(delay)를 갖고 상기 라이브 이벤트(102)를 방송하는, 상기 라이브 이벤트에서의 카메라(104)에서 비롯될 수 있다. 디지털 비디오 피드(118)는, 예컨대, 시트콤, 또는 국제 축구 경기와 같은 미리 녹화된 스포츠 이벤트 같이 미리 녹화된 스튜디오 녹화물(recording)들을 재방송하는 네트워크 제휴자(affiliate)로부터 온 것과 같은 재방송 프로그램(108)에서 비롯된 것일 수도 있다. 실시예들에서, 디지털 비디오 피드(118)는, DVD, 캠코더, 모바일 장치, 컴퓨터 또는 디지털 비디오를 저장할 능력이 있는 다른 어떤 매체와 같은, 저장된 디지털 비디오 매체(stored digital video medium)(110)로부터 유래한 것일 수 있다. 실시예들에서, 디지털 비디오 피드(118)는, 웹사이트, 전자우편 첨부물, 라이브 비디오 스트리밍(예컨대, 웹캠, 또는 스카이프(Skype)와 같은 인터넷 전화 프로그램), 인터넷 상 컴퓨터 사용자 업로드물(예컨대, www.YouTube.com와 같은 웹사이트에 올린 것), 또는 다른 어떤 인터넷-기반 비디오 전송 수단과 같이, 인터넷 기반 비디오 플랫폼으로부터 유래한 것일 수 있다.

실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 상기 디지털 비디오 피드(118)를 수신할 수 있다. 상기 디지털 비디오 피드(118)의 수신은, 상기 디지털 비디오 피드(118)를 수동적으로 수신하는 상기 가상 광고 플랫폼(120)으로, 상기 디지털 비디오 피드(118)를 능동적으로 보내는 써드 파티(third party)의 실시예에서와 같이 수동적(passive)일 수 있거나, 또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)이 디지털 비디오 피드(118) 또는 기준에 맞는 복수 개의 디지털 비디오 피드들을 얻도록 능동적으로 찾는 것을 포함해서, 디지털 비디오 피드(118)를 능동적으로 찾아내서 구할 수 있다. 일 예시에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 데이터 세트(dataset)를, 키워드들, 위치들, 방송 위치들 또는 어떤 다른 기준들과 같은, 디지털 비디오 피드들에 관한 자료(datum) 또는 데이터와 비교하도록 프로그램되어 있을 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 기준 또는 기준들에 따라 사용가능한 디지털 비디오 피드들(118) 중에서 검색을 할 수 있게 되어 있는 검색 및 탐색 설비(facility)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, "뮤직 비디오(music video)"라는 키워드에 연관된 디지털 비디오 피드(118)를 위한 웹사이트를 검색할 수 있으며, 예컨대 다운로드를 통해, 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내에서 상기 비디오를 더 렌더링 및 재합성을 하기 위해 탐색할 수 있다.

디지털 비디오 피드(118)는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 수신될 수 있으며, 상기 가상 광고 플랫폼은, 상기 원래 수신된 디지털 비디오 피드(118)에는 존재하지 않았던 가상 비디오 컨텐트(예를 들어 광고)의 적어도 하나의 구성요소(component)를 포함하도록 상기 원래 수신된 디지털 비디오 피드가 렌더링되는, 가상 디지털 비디오 피드(142)로, 상기 디지털 비디오 피드(118)를 재합성하는 일련의 단계들을 수행한다. 실시예들에서, 상기 가상 비디오 컨텐트는 비디오의 완전히 새로운 요소일 수 있으며, 또는 손상된 비디오 데이터 및/또는 어떤 방식으로 불분명하게 되었던 상기 원래 디지털 비디오 피드(118) 내의 비디오 데이터를 보정(correct)하는 새로운 비디오 향상과 같이, 상기 원래 수신된 디지털 비디오 피드(118)에서 발견되는 비디오 컨텐트의 아이템의 개선(improvement) 또는 향상(enhancement)일 수 있다.

도 2를 참조하면, 개시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 연관되거나 그 내에 있는 이미지-처리 플랫폼은, 들어오는(incoming) 디지털 비디오 피드(118)(본 명세서에서 또한 "비디오", "비디오 컨텐트", "비디오 스트림" 등으로도 언급됨)를 실시간으로 분석하는 것; 광고 컨텐트를 포함하지만 이에 제한되지는 않는, 로고들 또는 다른 비디오 컨텐트의 탐지를 수행하는 것; 상기 탐지된 로고들 또는 상기 탐지된 컨텐트에 대한 기하학적 파라미터들과 형태(appearance) 파라미터들을 복구하는 것 및 대체(replacement) 로고들을 이용하는 향후의 증강(augmentation)에 요구되는 부호화된 메타데이터를 전송하는 것을 담당할 수 있다.

상기 처리는 상기 가상 광고 플랫폼(120)이, 들어오는 디지털 비디오 피드(118)를 현재 프레임(204) 또는 현재 프레임의 이전 프레임(202)을 사용하여 복호화하고, 이에 따라, 분석을 위한 원시(raw) 색상(color) 픽셀들을 추출하는 것으로 시작될 수 있다. 상기 처리는, 특정 이벤트를 위한 임의의 수의 프로토타입 로고들(212)로 구성된 탐지 데이터베이스들뿐만 아니라 로고들이 그 위에 존재하고 있는(배경 목표들), 이벤트에 특정된(event-specific), 오브젝트들의 프로토타입 이미지들(210)로 구성된 선택적 데이터베이스에 액세스하는 것에 적어도 일부는 기초하여, 현재 프레임(204) 및/또는 이전 프레임(202) 내의 탐지를 위해, 본 명세서에서 로고 N으로 언급되는 프로토타입 로고(208)를 선택하도록 사용될 수 있다. 실시예들에서, 상기 디지털 비디오 피드(118) 내 상기 로고는, 상기 디지털 비디오 피드(118) 내의 로고나 다른 유형의 비디오 컨텐트의, 부분적 매치(match) 또는 인식(recognition)에 적어도 일부는 기초하여 탐지될 수 있다. 상기 탐지 데이터베이스들 내 프로토타입 이미지들은, 다음과 같은 것이지만 이에 제한되지는 않는 정보가, 상기 로고(및 선택적으로 상기 배경 목표들)의 고유(unique) 표현을 형성하기 위해 추출되는 이미지 분석 단계를 거칠 수 있다:

상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 다른 영역들은 일반적으로 대칭적이거나 동질적(homogenous)인 이미지 내에서, 중요(salient) 영역들이 이질적(heterogeneous)인 영역들로 구성되는, 중요(salient) 특징들(220)의 탐지를 가능하게 할 수 있다.

상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 공간적 패턴들이, 텍스처들 및 균일한 색상(color)/명도(intensity) 영역들을 그것들의 공간적 관계들과 함께 부호화한 것으로 구성되는 상기 공간적 패턴들(222)의 탐지를 가능하게 할 수 있다.

상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 스펙트럼 분포(224)가 색상 및 명도 정보의 요약(summary)으로 구성되는, 상기 스펙트럼 분포(spectral distribution)의 탐지를 가능하게 할 수 있다.

상기 가상 광고 플랫폼(120)은 줌 레벨 비교(228)를 가능하게 할 수 있으며, 본 명세서에 설명된 것과 같이, 이미지 인식 및 탐지의 부분(part)으로서 사용된 알고리즘은 상기 비디오 피드 내에 존재하는 복수 개의 줌 레벨들로의 적응(adaptation)을 가능하게 할 수 있다.

들어오는 비디오 이미지는, 중요도(saliency), 공간적 패턴들 및 스펙트럼 분포의 유사(similar) 추출에 이어, 이들 특성들과 프로토타입 로고들(탐지)의 상기 특성들 사이의 비교를 거칠 수 있다. 탐지 국면(phase)은 다수의 줌 스케일들에 있어 다양한 특징들 사이의 비교들을 수행할 수 있으며, 동일 로고의 다수의 인스턴스(instance)들을 탐지 가능할 수 있다. 상기 수신된 비디오 스트림(118) 내의 비디오 이미지와, 상기 프로토타입 로고들(212) 데이터베이스 및/또는 프로토타입 오브젝트들(210) 데이터베이스 내에 저장된 이미지 또는 로고 사이의 매치(230)를 결정하기 위해 위와 동일한 처리가 상기 데이터베이스 내의 각 로고에 대해 수행될 수 있다. 지터(jitter)를 감소시키기 위해(232) 물리적 제약(constraint)들 및 예측 필터링을 사용하는, 탐지 결과들의 일시적인 평활화(smoothing)는 이전 이미지 프레임들로부터의 탐지들의 저장물에 기초할 수 있다. 상기 탐지 국면(phase)은, 도 3에서 나타난 바와 같이, 장면 내 로고들의 위치들 및 동일성들을 표시할 수 있으며, 그 뒤를 상기 장면 내 탐지된 로고의 기하학적 위치선정(positioning)이 장면 3차원 환경(128) 내에서 확정되는, 포즈-추정 알고리즘 처리가 이을 수 있다. 이것은, 데이터베이스 프로토타입과 비교됨으로써 탐지된 로고의, 로고 평행이동(302), 로고 스케일링(scaling)들(308), 로고 회전들(304), 전단변형(shearing)(312) 및 워핑(warping)(310)의 탐지 및, 이들 공간적 파라미터들의 메타데이터(320) 부호화의 결과에 달한다. 탐지되고 기하학적으로 보정된 로고는, 상기 디지털 비디오 피드(118)로부터의 로고 N(218)과, 로고 N(도 4 참조) 대신 가상 컨텐트 아이템으로서 상기 디지털 비디오 피드(118)로 삽입하기 위한 상기 대체 로고(402)를 선택하기 위한 목적으로 대체 로고들 데이터베이스(400)로부터 얻어진 로고 X(404)와 같은, 두 로고들 사이의 픽셀 대 픽셀 맵핑(pixel to pixel mapping)을 재구성하기 위한 정렬(alignment) 프로시저를 거칠 수 있다. 상기 로고 X는 정렬될 수 있으며(316), 상기 로고 N 및 로고 X의 정렬된 쌍 사이의 주요한 불일치성들은, 상기 로고들의 기하학적 특징들(410)을 상기 정렬 단계에 적용하는 것에 적어도 일부는 기초하고 따라서 카메라와 목표 사이에 존재하는 부분적 폐색들, 및 보는 각도 또는 몇몇 다른 유형의 시각 장애물 또는 폐색으로 인한 부분적 엄폐(예를 들면, 선수의 셔츠와 같은 천의 접힘 또는 오브젝트의 면으로부터의 빛의 반사로 인한 것)에 달하는, 폐색 마스크(314)를 구성하는 데 사용될 수 있다. 상기 폐색 마스크는 증강(augmented) 국면을 위한, 나가는(outgoing) 메타데이터(320) 구조로 부호화될 수 있으며, 상기 증강 처리의 부분으로서 적용될 수 있다(412). 그 다음 국면에서는, 회복된 로고 및 프로토타입 사이의 색상-차이점들이, 평가되고 색상 변환 행렬(318)로 부호화되어 향후 상기 증강된 로고의 보정(correction)을 위해 상기 증강 처리 중에 적용(414)될 수 있다. 변환 파라미터들이 상기 메타데이터(320) 구조에 추가될 수 있다. 이와 유사하게, 반사(균일한 것과는 반대로) 광원 효과들은 상기 정렬된 이미지 쌍에서의 변칙적인(anomalous) 광원 패턴들을 감지함으로써 설명될 수 있다. 이 정보는 상기 증강 국면에서의 정반사 상쇄를 위해 상기 메타데이터 구조 내로 부호화될 수 있다. 블렌딩 알고리즘(418)은 상기 감지된 로고의 주변의 픽셀 성질(property)들을 추출하는 것을 포함한다. 이 성질들은 상기 증강 국면에서, 특히 대체 로고들(400)의 경계들에 자연스러운(natural) 블렌딩을 허용하기 위해 상기 메타데이터(320) 구조 내로 부호화될 수 있다. 상기 블렌딩 알고리즘은 증강 비디오 스트림(420)을 생성하기 위해 사용될 수 있다. 상기 증강 비디오 스트림은, 다른 엔티티(entity)들이나 클라이언트 장치들(158)에 보이기 위해 전송될 수 있는 가상화 디지털 비디오 스트림(142)일 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 디지털 비디오 피드 내 가상 비디오 컨텐트를 배치하기 위해 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용되는 알고리즘들의 성능의 순위를 정하고, 우선순위를 매기며, 그 성능을 최적화하는 설비를 테스트하고 학습하는 알고리즘을 포함할 수 있다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 알고리즘의 탐지(214)에 뒤이어, 목표 로고(504)를 인식하고 탐지하는 데 있어서, 탐지된 알고리즘(500)은 기준 및 그 매겨진(scored) 성능 점수(502)에 대하여 테스트되거나, 순위 매겨지거나, 또는 다른 방법으로 그 가치가 평가된다.

다시 도 1을 참조하면, 실시예들에서, 상기 원래 수신된 디지털 비디오 피드(118) 내 상기 가상 비디오 요소의 합성에 뒤이어, 가상화 디지털 비디오 피드가 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 생성되고 배포될 수 있다. 상기 가상화 디지털 비디오 피드는, 예컨대 네트워크 방송자(broadcaster), 네트워크 방송자의 지역 제휴자와 같은 지방 방송자(152), 웹사이트와 같은 인터넷(154), 또는 비디오 배포를 수신할 수 있는 몇몇 다른 엔티티에 연관된 마스터 제어 부스(114)와 같은 것이지만 이에 제한되지는 않는 엔티티(entity)들에 배포될 수 있다. 예를 들면, 쿠키(cookie)들(148) 또는 픽셀 추적(150) 데이터와 같이, 상기 가상화 디지털 비디오 피드(142)가 추적되고, 녹화되고, 상기 가상 광고 플랫폼(120)을 포함한 파티(party)들과 공유되는 것을 허용하는 추적 데이터(144)를 포함하지만 이에 제한되지는 않는 데이터 및/또는 메타데이터가 상기 가상화 디지털 비디오 피드(142)와 연관될 수 있다. 지방 방송자(152), 인터넷(154) 웹사이트 또는 어떤 다른 엔티티와 같은, 엔티티는 상기 가상화 디지털 비디오 피드(142)를 수신할 수 있고, 그것을 인터넷에 의해 작동되는(internet-enabled) 장치(160), 텔레비전(162), 전화(164) 또는 디지털 비디오를 표시할 수 있는 어떤 다른 장치를, 포함하나 이에 제한되지 않는, 클라이언트 장치(158)에 전송할 수 있다. 그리고 나서 상기 클라이언트 장치(158)의 사용자는 상기 가상화 디지털 비디오 피드(168)의 인스턴스를 시청할 수 있고, 이 시청 인스턴스를 확인하는 데이터가 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 같은 엔티티로 예컨대 상기 추적 데이터를 기초로 하여, 더 전송될 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 이 사용자 시청 데이터를 복수의 사용자들 시청 데이터와 함께 수신하고 저장할 수 있으며, 이 정보를, 적어도 일부는 디지털 비디오 피드(118) 내로 삽입할 가상 비디오 컨텐트의 유형의 관련도(relevancy)를 결정하기 위한 목적으로 사용할 수 있다. 인구 통계(172), 경제(174) 및 사용 이력과 같은, 사용자와 관련된 사용자 데이터(170)가 클라이언트 장치(158)와 연관될 수 있으며, 이 데이터는 또한 복수의 사용자들 데이터와 함께 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 수신되고 저장될 수 있고, 이 정보를, 적어도 일부는 디지털 비디오 피드(118) 내로 삽입할 가상 비디오 컨텐트의 유형의 관련도를 결정하기 위한 목적으로 사용할 수 있다.

실시예들에서, 가상화 디지털 비디오 피드(168) 내에 포함시키기 위해 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용되는 가상 비디오 컨텐트는 광고와 같은 후원 컨텐트(sponsored content)(180)일 수 있다. 후원 컨텐트(180)는 광고 익스체인지(ad exchange)(182)와 더 연관되거나, 또는 주어진 후원 컨텐트(180)를 가상 컨텐트로서 가상화 디지털 비디오 피드(168) 내로 위치시키는 권리에 대한 입찰(bidding) 플랫폼(184)을 사용하여 광고주들(188)이 입찰할 수 있는 광고 네트워크와, 더 연관될 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 광고들; 또는 엔터테인먼트 비디오, 아마추어 비디오, 특수 효과들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 후원 컨텐트와는 달리, 비-광고 컨텐트의 다른 어떤 유형인 가상 컨텐트를 삽입하기 위해 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 가상 비디오 컨텐트를 3차원 디지털 비디오 데이터 피드 내로 삽입하기 위해 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 디지털 비디오 데이터 피드를 수신할 수 있다. 디지털 비디오 데이터 피드는 2-D 카메라, 3-D 카메라, 적외선 카메라, 입체 카메라 또는 다른 어떤 유형의 카메라로부터 유래할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 다음 단계들을 수행함으로써 상기 디지털 비디오 데이터 피드의 제1 비디오 프레임 내의 영역을 제2 비디오 프레임 내의 영역으로 맵핑할 수 있다: (i) 비디오 데이터 기준(예컨대, 알려진 광고들의 인덱싱된 이미지/비디오 세그먼트들)의 데이터와 매칭하여 상기 영역 내의 데이터(예컨대, 픽셀 데이터, 스테가노그래피(steganographic) 데이터)를 인식하는 것에 적어도 일부는 기초하여, 상기 제1 비디오 프레임 내의 영역을 선택하는 단계; (ii) 상기 제1 비디오 프레임에 후행하는 시간에, 상기 입체 카메라에 의해 캡처된 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내 제2 비디오 프레임으로부터 영역을 선택하여, 상기 제1 비디오 프레임에서 3차원 비디오 공간 내의 상기 영역의 제1 위치를, 상기 제2 비디오 프레임에서 3차원 비디오 공간 내의 상기 영역의 제2 위치와 연관짓는 단계로서, 이때 상기 연관은, 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 상기 제1 프레임 및 상기 제2 프레임에서의 상기 영역 내의 데이터의 정량적 분석에 적어도 일부는 기초하는 연관인, 단계 및 (iii) 3차원 공간 맵핑 메트릭으로서 상기 연관을 요약하고 저장하는 단계. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 상기 영역을 복수 개의 영역 세그먼트들로 분할할 수 있으며, 상기 영역 내의 상기 복수 개의 영역 세그먼트들을, 각 영역 세그먼트에 대해 단계 (i), (ii), (iii)을 수행함으로써 반복적으로 처리하여 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들을 생성할 수 있는데, 이때 각각의 3차원 맵핑 메트릭은 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내의 프레임들 각각에 걸쳐, 상기 복수 개의 영역 세그먼트들 각각에 대한 상기 3차원 공간 내에서의 위치를 요약(summarize)한다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들 사이의 연관을 3차원 맵핑 알고리즘으로 요약할 수 있으며, 대체 비디오 영역은 상기 제1 비디오 프레임 내의 상기 영역에 맵핑될 수 있는데, 이때 상기 맵핑은 상기 대체 비디오 영역 내의 데이터(예컨대, 픽셀 데이터, 스테가노그래피 데이터)와 상기 제1 비디오 프레임 내의 상기 영역의 데이터의 정량적 연관(association)이다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 3차원 맵핑 알고리즘의 적용에 적어도 일부는 기초하여 상기 대체 비디오 영역의 비디오 데이터를 조작하고, 상기 제2 비디오 프레임 내의 배치에 적합한, 상기 대체 비디오 영역의 제2의 버전을 렌더링할 수 있는데, 이때 상기 대체 비디오 영역의 상기 렌더링은 상기 3차원 맵핑 메트릭에 의해 요약되는 제1 프레임 및 제2 프레임 내의 상기 영역의 3차원 공간에 있어서의 변형(alteration)과 시각적으로 그리고/또는 정량적으로 등가의 것이다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 디지털 비디오 데이터 피드를 수신할 수 있다. 디지털 비디오 데이터 피드는 2-D 카메라, 3-D 카메라, 적외선 카메라, 입체 카메라 또는 다른 어떤 유형의 카메라로부터 유래할 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 다음 단계들을 수행함으로써 상기 디지털 비디오 데이터 피드의 제1 비디오 프레임 내의 영역을 제2 비디오 프레임 내의 영역으로 맵핑할 수 있다: (i) 비디오 데이터 기준(예컨대, 알려진 광고들의 인덱싱된 이미지/비디오 세그먼트들)의 데이터와 매칭하여 상기 영역 내의 데이터(예컨대, 픽셀 데이터, 스테가노그래피(steganographic) 데이터)를 인식하는 것에 적어도 일부는 기초하여, 상기 제1 비디오 프레임 내의 영역을 선택하는 단계; (ii) 상기 제1 비디오 프레임에 후행하는 시간에, 상기 입체 카메라에 의해 캡처된 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내 제2 비디오 프레임으로부터 영역을 선택하여, 상기 제1 비디오 프레임에서 3차원 비디오 공간 내의 상기 영역의 제1 위치를, 상기 제2 비디오 프레임에서 3차원 비디오 공간 내의 상기 영역의 제2 위치와 연관짓는 단계로서, 이때 상기 연관은, 상기 제1 프레임 및 상기 제2 프레임에서의 상기 영역 내의 데이터의 정량적 분석에 적어도 일부는 기초하는 연관인, 단계 및 (iii) 3차원 공간 맵핑 메트릭으로서 상기 연관을 요약하고 저장하는 단계. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 상기 영역을 복수 개의 영역 세그먼트들로 분할할 수 있으며, 상기 영역 내의 상기 복수 개의 영역 세그먼트들을, 각 영역 세그먼트에 대해 단계 (i), (ii), (iii)을 수행함으로써 반복적으로 처리하여 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들을 생성할 수 있는데, 이때 각각의 3차원 맵핑 메트릭은 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내의 프레임들 각각에 걸쳐, 상기 복수 개의 영역 세그먼트들 각각에 대한 상기 3차원 공간 내에서의 위치를 요약(summarize)한다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들 사이의 연관을 3차원 맵핑 알고리즘으로 요약할 수 있으며, 대체 비디오 영역은 상기 제1 비디오 프레임 내의 상기 영역에 맵핑될 수 있는데, 이때 상기 맵핑은 상기 대체 비디오 영역 내의 데이터(예컨대, 픽셀 데이터, 스테가노그래피 데이터)와 상기 제1 비디오 프레임 내의 상기 영역의 데이터의 정량적 연관(association)이다. 상기 가상 광고 플랫폼은 상기 3차원 맵핑 알고리즘의 적용에 적어도 일부는 기초하여 상기 대체 비디오 영역의 비디오 데이터를 조작하고, 상기 제2 비디오 프레임 내의 배치에 적합한, 상기 대체 비디오 영역의 제2의 버전을 렌더링할 수 있는데, 이때 상기 대체 비디오 영역의 상기 렌더링은 상기 3차원 맵핑 메트릭에 의해 요약되는 제1 프레임 및 제2 프레임 내의 상기 영역의 3차원 공간에 있어서의 변형(alteration)과 시각적으로 그리고/또는 정량적으로 등가의 것이다. 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 상기 3차원 맵핑 알고리즘의 적용에 적어도 일부는 기초하여, 복수 개의 대체 비디오 영역들의 비디오 데이터를 반복적으로 조작할 수 있는데, 이때 상기 반복적 조작은 복수 개의 대체 비디오 영역들을 만들고, 그 각각은 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내의 일련의 프레임들 중 하나의 프레임에 대응한다. 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 상기 복수 개의 대체 비디오 영역들 각각을 주합하여 복수 개의 합성 대체 비디오 이미지들을 생성할 수 있는데, 이때 상기 복수 개의 합성 대체 비디오 이미지들 각각은 상기 디지털 비디오 데이터 피드 내의 일련의 프레임들 중 프레임들 각각에 대응한다. 상기 합성 대체 비디오 이미지들 각각은 기준 대체 이미지에 대하여 검증될 수 있으며, 이때 상기 검증은 정량적 유효성 메트릭(quantitative validity metric)으로서 요약되며, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 정량적 유효성 메트릭의 예측 유효성을 최적화하도록 반복적으로 조정할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 상기 디지털 비디오 피드 내의 컨텐트 대신에 상기 합성 대체 비디오 이미지들의 위치로 대체되는, 새 디지털 데이터 피드 내로 상기 디지털 데이터 피드를 재합성하고 상기 새 디지털 데이터 피드를 재방송할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 예를 들어, 태양 반사 또는 어둑한(dimmed) 광원, 접힌 천, 가려진 이미지들, 모호화된 이미지들 등등으로부터의 모호함(obfuscation)으로 인해 상실된 비디오 이미지(imagery)를 채우기 위한 데이터 보간을 가능하게 할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 다운스트림 사용(usage)이 추적될 수 있도록(예컨대, 인터넷으로-스트리밍되는 컨텐트) 재합성 가상 비디오 피드에 추적 데이터를 삽입할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 분산 컴퓨팅 환경을 사용하여, 서버에서 디지털 비디오 데이터 피드로부터(예컨대, 마스터 제어 부스로부터) 비디오 데이터를 수신하고, 상기 비디오 데이터를 복수 개의 비디오 데이터 세그먼트들로 분할하여, 상기 복수 개의 비디오 데이터 세그먼트들을 복수 개의 서버들로 배포할 수 있다(이때, 상기 복수 개의 서버들은 분산 컴퓨팅 환경 내에 있음).

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 디지털 비디오 데이터 피드 내의 배치를 위해(본 명세서에 설명된 방법들을 사용하여) 가상 비디오 컨텐트를 선택할 수 있는데, 이때 상기 선택은 (i) 방송 제휴자, (ii) 배포 목적지에 연관된 지역 코드, 및/또는 (iii) 상기 디지털 비디오 피드가 표시될 장치(예컨대, 케이블 셋톱 박스 또는 휴대폰) 중 적어도 하나와 관련된 정보에 적어도 일부는 기초한다.

본 발명의 실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은, 사전으로부터 가상 비디오 컨텐트를 선택하는 것에 적어도 일부는 기초하여 비디오 데이터 피드 내로 가상 비디오 컨텐트를 위치시킬 수 있는데, 이때 상기 사전 내 저장되어 있는 비디오 컨텐트는, 어떤 것 대신에 상기 사전 내 상기 비디오로 대체할 수 있는지에 관해, 기지의(known) 광고들에 전사하는 맵핑(onto-map)을 일부 설명하는 메타데이터에 연관된다.

실시예들에서, 광고 익스체인지(182)는 본 명세서에 설명되는 바와 같이 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 연관될 수 있으며, 광고들과 같은 후원 컨텐트(180)의 준비 및 전달에 관여된 다양한 엔티티들을 통합하기 위한 플랫폼을 생성함으로써, 웹사이트들과 같은 다양한 온라인 포털들을 통한 광고들을 가능하게 하는 모드를 제시할 수 있다. 그것은 광고자들 및 발행자들 사이의 트랜잭션(transaction)들을 가능하게 하기 위한 단일 플랫폼으로서 작용할 수 있다. 단일 플랫폼 내의 다양한 서비스들의 통합은, 예컨대 실시간으로 입찰 플랫폼(184)을 사용하는, 광고들의 입찰, 동적 가격 정책(pricing), 수용 능력들(capabilities)의 커스터마이징 가능한(customizable) 보고(reporting), 목표 광고주들 및 틈새시장(market niche)들의 식별, 미디어의 풍부한 거래, 확장성(scalability)을 위한 알고리즘들, 수익률 관리, 데이터 구현(enablement) 등을 촉진할 수 있다. 게다가, 다른 플랫폼들(예컨대, 상기 가상 광고 플랫폼(120)), 광고 네트워크들, 브로커들 등등과의 정합을 위한 API들이, 끊김없는(seamless) 통합을 위한, 전세계적으로 분포된 설비를 세우기 위해 제공될 수 있다. 광고 익스체인지(182)는, 네트워킹을 지원할 수 있는 다양한 전자기기 및 통신 장치들을 통해 구현될 수 있다. 그런 장치들 중 몇몇 예시들은 데스트톱 컴퓨터들, 팜톱 컴퓨터들, 랩톱 컴퓨터들, 모바일 폰들, 휴대폰(cell phone)들 등을 포함하지만 그것들에 제한되지는 않는다. 셀룰러, WIFI, LAN, WAN, MAN, 인터넷 등과 같은 외부 통신 플랫폼들과 함께 이들 장치들의 네트워크들을 지원하도록 다양한 유선 또는 무선 기술들이 사용될 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 설명적인 목적들로 아래에서 광고 익스체인지(182)로 언급되는, 광고 익스체인지(182)의 완전한(complete) 시스템은 광고 익스체인지(182) 서버들, 광고 인벤토리(inventory)들, 광고 네트워크들, 광고 회사들, 광고주들, 발행자들, 가상 광고 플랫폼(120) 설비들 등과 같은 엔티티들을 포함할 수 있다. 이 엔티티들 몇몇에 대한 상세한 설명은 상기 설명의 간결성을 위해 개별적으로 본 명세서에 제시된다.

광고 익스체인지(182) 서버는, 웹사이트들 상에 후원 컨텐트(180)의 삽입과 같은 후원 컨텐트(180)의 배치를 촉진하기 위한 웹 서비스들 또는 다른 종류의 서비스들을 제공하도록 구성된 하나 이상의 서버들을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 광고 익스체인지(182) 서버는, 온라인 광고들을 저장하는 작업 및, 상기 광고들을 웹사이트 사용자들이나 이를 보는 사람들, 모바일 네트워크 제공자들, 가상 광고 플랫폼(120)과 같은 다른 플랫폼들 등에 전달하는 작업을 수행할 수 있는, 웹 서버와 같은 컴퓨터 서버일 수 있다. 상기 광고 익스체인지(182) 서버는, 방문객이나 사용자가 웹브라우저를 사용하여 웹페이지에 방문하거나 상기 웹페이지를 새로 고침하는 각각의 시간마다, 관련 광고들 및 정보의 표시를 촉진할 수 있다. 상기 광고들은 가상 비디오 컨텐트, 배너 광고들, 문맥적 광고들, 행동분석 광고(behavioral ad)들, 돌출 광고(interstitial ad)들 등의 형태일 수 있다. 상기 광고 익스체인지(182) 서버는 감상(impression)들 및 클릭들의 수의 로깅(log)을 유지하는 작업을 수행하고, 스팸 클릭 등을 식별하기 위해 사용자들의 트래픽 데이터 수, 상기 사용자들의 IP 주소를 기록할 수 있다. 로그들은 패킷들의 트래픽 흐름, 라우팅 경로들 등을 분석하기 위해 통계 그래프들을 생성하는 것에 활용될 수 있다. 더욱이, 데이터베이스는 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해 유지될 수 있고, 웹페이지들 및 클라이언트 장치들(158)의 상기 사용자들에 관한 정보를 저장하고, 그들의 행동적 정보 및 문맥적 정보를 저장할 수 있다. 이 행동적 정보 및 문맥적 정보는, 디지털 비디오 피드(118) 내로 삽입되는 가상 비디오 컨텐트의 형태로 상기 사용자에게 관련 광고들을 제시하기 위해, 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해, 그리고 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어 클라이언트 장치(158)에 관련한 문맥적 정보는, 상기 장치 상의 언어 세팅이, 디폴트 언어인 "영어"로 설정되어 있는 것을 표시할 수 있다. 이 문맥적 정보는, 디지털 비디오 피드(118)에 존재하는 비-영어 요소들 대신에 그 위치에 상기 디지털 비디오 피드(118) 내에 삽입하기 위한, 영어에 기초를 둔 가상 비디오 컨텐트를 선택하기 위하여 적어도 일부는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용될 수 있다. 상기 데이터베이스는 주기적으로, 혹은 광고 익스체인지(182) 서버 소유자에 의해 촉발될 때, 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해 업데이트될 수 있다. 상기 데이터베이스는 독립형 데이터베이스이거나 또는 분산형 데이터베이스일 수 있고, 그리고 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 더 연관될 수 있다.

실시예들에서, 발행자는 광고 익스체인지(182) 서버의 소유자일 수 있다. 그러한 배치(deployment)는 로컬 광고 익스체인지(182) 서버라고 불릴 수 있는데, 이는 상기 광고 익스체인지(182) 서버가 상기 발행자에 의해 제어되고 유지되기 때문이며, 상기 광고 익스체인지(182) 서버는 상기 발행자만을 서비스(serve)할 수 있다. 하지만 광고 익스체인지(182) 서버는 써드 파티에 의해서도 배치되고 호스팅될 수 있다. 그러한 배치는, 써드 파티 서버 또는 원격 서버라고 불리는데, 이는 상기 광고 익스체인지(182) 서버와 상기 웹 서버의 소유자가 상이하기 때문이다. 이 시나리오에서는, 상기 웹 페이지 상의 온라인 광고들 및 거기에 있는 임의의 트랜잭션(transaction)을 고려하여 상기 발행자가 업데이트되는 것을 유지하기 위해, 상기 광고 익스체인지(182) 서버 소유자(써드 파티)와 상기 발행자 사이에 직접 링크가 유지된다. 상기 광고 익스체인저(182)의 원격 서버 배치의 모드에서, 상기 광고 익스체인저(182) 서버는 다양한 발행자들에 의해 상이하게 소유되는 다수의 도메인들을 서비스할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따라서, 여러 가지의 다른 작업들이 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해 수행될 수 있다. 상기 광고 익스체인지(182) 서버는 광고들을, 또는 디지털 비디오 피드들(118)과 같은 컨텐트를 로딩하는 것을 포함하는 상기 웹페이지 상의 임의의 다른 비슷한 컨텐트를, 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 업로드하는 것에 조력할 수 있다. 상기 광고 익스체인지(182) 서버는, 상기 광고들의 다운로드 가능한 컨텐트 또는 광고주들에 의해 부과된 제한들에 의해 한정되는 상기 광고들의 일부를 다운로드하는 것을 촉진할 수도 있다. 나아가, 광고 익스체인지(182) 서버는 하나의 웹 페이지 또는 웹 페이지들 상의 광고 거래(ads trafficking)를 피하는 데도 활용될 수 있다. 상기 거래는 비즈니스 및 상업적 생존력들 및 중요성을 고려하여 한정된 기준들 및 파라미터들에 기초하여 회피될 수 있다.

실시예들에서, 광고 익스체인지(182) 서버는, 가상 비디오 컨텐트와 같은 후원 컨텐츠가 표시되는 횟수에 상한(cap) 또는 제한을 적용할 수 있으며, 그럼으로써, 온라인 광고들에 투자되는 금액에 기초하여 그 사용의 제한을 세팅한다. 다른 예시들에서는, 광고 익스체인지(182) 서버는 상기 사용자의 문맥 및 행동에 기초하여 특정 광고들을 표시하는 것을 불가능하게 만들 수 있다. 게다가, 광고들을 사용자들에게 표시하는 시간 주기는 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해 제어될 수 있으며, 이 정보는, 가상화 디지털 비디오 피드(142)에 포함시킬 가상 컨텐트의 유형을 선택하기 위한 목적들로 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용될 수 있다. 예제들에서, 상기 시간 주기는 모든 사용자들에게 균일하게 세팅될 수 있거나, 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해 수집된 상기 행동적, 문맥적 또는 다른 정보; 또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 연관된 데이터베이스를 포함하는 데이터베이스에 이전에 저장된 문맥적 정보에 기초하여, 다양한 사용자들에 따라 변할 수 있다. 본 발명의 특정 실시들에서, 사용자의 관심사들 및 사용자 데이터(170)에 적어도 일부는 기초하여 디지털 비디오 피드 내에 가상 컨텐트를 배치하기 위하여, 상기 광고 익스체인지(182) 서버는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용되는 광고들의 순서를 알려줄 수 있다.

실시예들에서, 광고 인벤토리들의 소유자들은, 디지털 비디오 피드(118)의 내에 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 배치되는 가상 컨텐트 및 기타 등등과 같은 컨텐트를 표시하길 원하는 광고주들일 수 있다. 상기 광고주들은 그들의 인벤토리들 및 광고들을 표시하기 위해 디지털 비디오 피드(118) 내 공간의 일부분을 구입할 수 있다. 광고 익스체인지(182) 서버에 의해, 또는 디지털 비디오 피드(118) 내에 표시되기 위해 거기로부터 상기 인벤토리들이 인출되는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해, 광고 인벤토리들이 저장되고 액세스될 수 있다. 그리고 나서 이 인벤토리들은, 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해서 그리고/또는 디지털 비디오 피드(118)의 소유자에 의해서 디지털 비디오 피드 내에 할당된 공간으로 추가될 수 있다. 상기 광고 인벤토리들에 대한 공간의 할당 및 상기 광고 인벤토리들의 컨텐트의 표시는 상기 광고 익스체인지(182) 서버에 의해서 그리고/또는 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내의 파라미터들에 의해서 제어(govern)될 수 있다.

실시예들에서, 광고주는, 후원 컨텐트(180), 광고들을, 그리고 유사한 다른 컨텐트를 디지털 비디오 피드(118) 내에 비디오 컨텐트를 배치하는 것이 가능해진 상기 가상 광고 플랫폼(120)을, 포함하는, 상기 컨텐트를 배치할 수 있는 파티들에 제공할 수 있는, 광고 익스체인지(182) 내에서의 구매(buying) 엔티티이다. 일반적인 시나리오에서, 수천 명의 광고주들은 광고 익스체인지(182) 서버들을 통해서 다수의 발행자들에 연결될 수 있다. 상기 광고주들은 광고 익스체인지(182) 서버에 직접적으로 링크되지 않을 수 있으며, 다양한 광고주들이 상기 광고 익스체인지(182)에 링크되거나 재제시(represent)될 수 있는, 광고 네트워크나 광고 회사와 같은 중간(intermediate) 시스템이 제공될 수 있다. 광고주들은, 광고 및 다른 관련성 있는 상세 내용과 함께 상기 광고에 요구되는 공간과 같은, 후원 컨텐트(180)의 배치를 위한 가상화 디지털 비디오 피드(142) 내의 한정된 공간을 구입하기 위해 입찰할 수 있다. 상기 광고들은 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 단가들, 문맥들, 디지털 비디오 피드(118) 컨텐트 등에 비한 상기 컨텐트의 관련도와 같이, 중간 시스템에서 한정된 상기 기준들에 따라 분류될 수 있다. 그리고 나서 분류된 후원 컨텐트(180)는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 정렬(sort)되고 우선순위가 매겨질 수 있으며, 최고 입찰가를 제시한 상기 광고주에게는 가상화 디지털 비디오 피드(142) 내로 후원 컨텐트(180)를 배치시키기 위해 필요한 공간이 제공될 수 있다. 광고주들은 디지털 비디오 피드들(118)의 여러 발행자들로부터 상기 공간을 구입하는 쪽을 선택할 수 있다.

실시예들에서 발행자는, 디지털 비디오 피드들(118) 및 가상화 디지털 비디오 피드들(142)을 표시할 수 있고 예컨대 웹 페이지 상의, 상기 광고주들에게 한정된 공간을 팔 수 있는, 웹 사이트들과 같은 표시 위치들을 소유하거나 운영하는 판매자일 수 있다. 광고주들은 구매 목적이나 판매 목적을 위해 본 명세서에 설명된 바와 같이, 광고 네트워크와 같은 상기 중간 시스템을 통하여 발행자들과의 상호 작용, 상기 가상 광고 플랫폼(120)을 통하여 광고 익스체인지(182)와의 상호 작용 및 기타 등등의 상호 작용을 할 수 있다. 발행자들은 디지털 비디오 피드(118) 내의 상기 공간을 할당할 수 있으며, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 후원 컨텐트, 비디오 인벤토리 또는 광고 컨텐트를 비디오의 형태로 상기 할당된 공간 내에 추가할 수 있다. 발행자들 및/또는 상기 광고 플랫폼(120)은 1일 또는 1달과 같은 특정 시간 주기 동안에 특정 웹 페이지 상에서 발생할 수 있는 감상(impression)들의 수를 예측할 수 있다. 이 예측된 정보 및 상기 할당된 공간에 관한 정보를 가지고, 발행자들 및/또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 더 팔릴 수 있는 공간의 양을 예측할 수 있다. 광고주 또는 회사 또는 임의의 다른 구매 엔티티에게 더 팔릴 이 공간은 자산(asset)이라는 용어로 이름할 수 있다. 상기 발행자 및/또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 본 명세서에 한정된 바와 같은 여러 기준들에 기초하여 상기 인벤토리들 및 비디오 매체를 분류할 수도 있다. 그 범주화(categorization)는 수동으로, 또는 프로그래밍된 알고리즘에 의한 것과 같은 자동화 시스템을 사용하여 수행될 수 있다. 상기 수동 분류는 디지털 비디오 피드들(118)의 상기 비디오 컨텐트를 평가(review)하고 분석하는 사람들을 연루시킬 수 있으며, 상기 평가 및 분석에 기초하여 상기 비디오 컨텐트가 다양한 범주들로 분류될 수 있다. 상기 분류는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 자동화 시스템을 통하여, 예컨대 가상 광고 플랫폼(120)을 통하여 수행될 수도 있다. 자동화된 분류를 위해 프로그램된 알고리즘은, 디지털 비디오 피드들(118)을 평가하고 분석하는 것 및 한정된 범주들로 상기 디지털 비디오 피드들(118)을 분류하는 것이 가능해진, 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내에 저장될 수 있다. 상기 분류 기술은 여러 수법들에 있어 추가적인 장점을 상기 발행자들 및 광고주들에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 비디오 인벤토리, 후원 비디오 컨텐트 또는 광고 컨텐트의 주어진 디지털 비디오 피드(118)에 대한 관련도의 레벨을 추정하는 것으로써, 상기 발행자는 더 높은 요금들을 요구할 수 있으며, 이는, 관련된 후원 비디오 컨텐트(180)가 삽입된 가상화 디지털 비디오 피드(142)를 상기 사용자가 시청(view)하는 중에 상기 광고 컨텐트가 관심을 얻을 확률이 더 높기 때문이다. 이와 유사하게, 단위 시간 당 비디오 시청 수가 더 많이 이루어질 개연성이 더 높으면, 디지털 비디오 피드(118)는 더 관련성이 있는 것으로 우선순위가 매겨질 수 있다. 디지털 비디오 피드들(118)의 시청 이력에 관련된 데이터가 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 수집되고, 저장되며 분석될 수 있다.

실시예들에서, 광고 익스체인지(182)는, 입찰하는 동안 상기 발행자가 광고 감상들에 실시간으로 가격 매기는 것을 허용하는 알고리즘들을 구현할 수 있다. 미리 한정된 기준들에 따라 상기 입찰자를 선택하는 것과는 별도로, 광고 익스체인지(182)는 광고주들에 의해 제출된 상기 입찰들이 과소평가되지도 과대평가되지도 않을 것이라는 것을 보장할 수 있다. 광고 익스체인지(182)는 매 감상 마다 최대 수익(return)을 자동적으로 생성할 수 있다. 게다가, 판매량 데이터의 보고는 용이한 이해를 위해 간략화된 포맷으로 상기 발행자들에게 제시될 수 있다. 상기 발행자들은 광고 감상들의 배치를 위해 그들에 의해 선호되는 브랜드들 및/또는 제품을 식별하는 권한이 부여될 수 있다. 마찬가지로, 광고 익스체인지(182)는 상기 발행자들이 그들의 선호도들에 기초하여 특정 브랜드들, 컨텐트들, 포맷들 등을 제한하는 것을 허용할 수 있다.

실시예들에서, 광고 네트워크들은 서로 연결된 발행자들 및 광고주들의 군일 수 있다. 광고 네트워크는 광고들을 호스팅하기를 원하는 웹 사이트들을 광고를 실시하기를 원하는 광고주들과 연결할 수 있는 단체나 엔티티일 수 있다. 광고 네트워크는 대표 네트워크(representative network), 블라인드 네트워크 및 목표 네트워크(targeted network)로 범주화될 수 있다. 대표 네트워크는 상기 광고주들에게 컨텐트의 완전한 투명성(full transparency)을 허용한다. 반면에, 블라인드 네트워크들은 상기 발행자의 웹 페이지 상에 광고들의 배치를 결정하는 자유의 비용에 있어 광고주들에게 낮은 가격을 제공할 수 있다. 목표 네트워크들은, 본 명세서에서 설명된 바와 같이, 그리고 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 수집, 저장 및 분석될 수 있는 것과 같이, 상기 사용자들의 행동적 또는 문맥적 정보를 분석하는 것을 포함하는 특정 목표설정(targeting) 기술들에 관한 것일 수 있다.

실시예들에서, 상기 광고 플랫폼(120)을 통해 사용가능하거나 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 생성되거나 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 연관된 상기 가상 비디오 컨텐트는, 상기 가상 비디오 컨텐트에 연관된 키워드, 상기 컨텐트의 사용 이력 및/또는 상기 가상 비디오 컨텐트에 연관된 메타데이터와 같은, 기준에 대한 가상 비디오 컨텐트의 관련성을 관련도 판정 설비를 사용하여 결정하기 위해, 상기 가상 비디오 컨텐트, 및/또는 상기 가상 비디오 컨텐트와 유사하고 후원 컨텐트(180)를 포함하는 컨텐트에 연관된 문맥적 정보를 사용하는 것에 적어도 일부는 기초하는 신디케이션 설비를 이용하여, 사용자의 클라이언트 장치들(158)로 신디케이션 조직(syndicate)될 수 있다. 관련도는, 상기 가상 비디오 컨텐트에 연관된 문맥적 데이터와 사용자 데이터(170) 사이의 관련성에 적어도 일부는 기초할 수 있다. 예를 들어, 인터넷에 의해 작동되는 장치(160)와 같은 클라이언트 장치(158)에 의해 이루어지는 이전 비디오 시청들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는, 상기 클라이언트 장치의 이전 사용 및 상기 클라이언트 장치을 가지고 한 행동들에 적어도 일부는 기초하여 가상 비디오 컨텐츠 선택 기준이 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 도출될 수 있다. 예를 들어, 상기 가상 광고 플랫폼(120)으로부터 유래한 가상화 디지털 비디오 피드(142)를 클라이언트 장치(158) 상에서 시청하는 사용자는, 유투브(YouTube) 같은 아마추어 비디오 포스팅 웹사이트를 표시하는 URL 또는 "월드컵(The World Cup)" 같은 키워드와 같이, 메타데이터에 연관된 가상 비디오 컨텐트를 이전에 검색, 탐색, 사용하거나 그것과 상호작용했을 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내에서 실행되거나 상기 가상 광고 플랫폼과 연관되어 실행되거나 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 제휴된 자동화 프로그램은, 상기 가상 비디오 컨텐트 장르인 "스포츠(Sports)"에의 관련성을 표시하는 이전에 시청됐던 이 비디오 컨텐트 내의, 키워드들, 메타데이터 또는 다른 자료들을 인식할 수 있다. 이것에 적어도 일부는 기초하여, 상기 사용자가 스포츠에 관심을 가진 것을 표시하는 사용자 프로파일 자료(datum)/데이터에 상기 사용자가 연관될 수 있다. 사용자에 대해 신디케이션 조직하기 위한 상기 가상 비디오 컨텐트의 상기 선택은, 스포츠에 대한 관심을 표시하는 사용자 데이터 및 사용자 프로파일 데이터에 적어도 일부는 기초할 수 있으며, 상기 선택은 자동화된 것; 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 개별적으로 개시되는 것; 및/또는 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내에서 사용가능하거나 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 연관된 가상 비디오 컨텐트의, 예를 들어 조작을 위해 유투브(YouTube) 같은 웹사이트에 제출된 비디오 컨텐트의, 상기 사용자 또는 제작자에 의해 개시되는 것일 수 있다.

비디오 컨텐트에 연관된 문맥적 정보는, 상기 비디오 컨텐트 및/또는 가상 비디오 컨텐트에 내에 위치하거나 상기 비디오 컨텐트 및/또는 가상 비디오 컨텐트에 연관된 키워드들, 용어들 또는 구절들; 상기 비디오 컨텐트의 이전 사용에 연관된, 비디오 컨텐트에의 링크들, 비디오 컨텐트로부터의 링크들, 클릭 패턴들 및 클릭수(clickthrough)들(상기 가상 비디오 컨텐트에 연관된 것으로 보이는 후원 컨텐츠에 연관된 클릭 패턴 및 클릭수들을 포함함); 메타데이터; 비디오 컨텐트의 시간, 지속시간, 깊이 및 빈도를 포함하는 비디오 컨텐트 사용 패턴들; 상기 비디오 컨텐트의 발생 호스트; 상기 비디오 컨텐트에 관한 장르(들) 및 비디오 컨텐트 문맥의 다른 표시(indicia)를 포함할 수도 있다.

비디오 컨텐트에 연관된 상기 문맥적 정보의 상기 관련도는 관련도 점수의 사용을 통해 표시될 수 있다. 상기 관련도 점수는, 예컨대 문맥적 비디오 및 가상 비디오 컨텐트 파라미터들(예컨대, 비디오 컨텐트의 장르)과 사용자 파라미터들(예컨대, 사용자에 의해 이전에 다운로드된 비디오 컨텐트의 장르들) 사이의 통계적 연관의 수치적 요약(summary)일 수 있다. 상기 관련도 점수는 상기 가상 광고 플랫폼(120) 또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 연관된 써드 파티 서비스 제공자에 의해, 비디오 컨텐트 또는 가상 비디오 컨텐트에 부여된 전용(proprietary) 점수일 수 있다. 신디케이션 조직된 가상화 비디오 컨텐트의 관련도 점수들은 가상 비디오 컨텐트 관련성(relevance) 사전 내에 저장될 수 있다.

실시예들에서, 사용 패턴들은 상기 가상 광고 플랫폼(120)의 사용자들에 관한 사용자 데이터(170) 및/또는 메타데이터의 데이터베이스로부터 얻어질 수 있다. 광범위한 사용 패턴들이, (암시적인 그리고 명시적인) 질의(query)들의 형성에, 그리고 상기 가상 광고 플랫폼(120)으로부터 가상화 비디오 데이터(142)의 수신자에게 제공된 것과 같은 비디오 컨텐트 검색 결과들의 탐색 및 조직에, 조력하는 데 사용될 수 있다. 알고리즘 설비는, 질의를 형성하는 그런 함수들에 조력하기 위해 사용 패턴들을 분석하는 것에 적합한 하나 이상의 모듈들 또는 엔진들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 알고리즘 설비는, 하루 중의 시각, 요일, 한 달 중의 날짜, 한 해 중의 날짜, 평일(work day) 패턴들, 휴일(holiday) 패턴들, 한 시간 중의 분(time of hour), 트랜잭션들을 둘러싼 패턴들, 들어오고 나가는 비디오 컨텐트를 둘러싼 패턴들, 클릭들 및 클릭수들의 패턴들, 통신들의 패턴들; 및 상기 사용자 데이터(170) 및/또는 비디오 컨텐트가 보여지는 클라이언트 장치(158) 내에서 사용되거나 상기 사용자 데이터(170) 및/또는 비디오 컨텐트가 보여지는 클라이언트 장치(158)에 연관되어 사용되는 데이터와 분간될 수 있는 임의의 다른 패턴들에; 기초하여 사용 패턴들을 분석할 수 있다. 사용 패턴들은, 예를 들어, 회귀 테크닉들(최소제곱법 등등), 신경망 알고리즘들, 학습 엔진(learning engine)들, 랜덤 워크들, 몬테 카를로 시뮬레이션들 및 본 명세서에 설명된 것과 같은 다른 것들과 같은, 다양한 예측 알고리즘들을 사용하여 분석될 수 있다.

실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내의, 또는 상기 가상 광고 플랫폼에 연관된, 사용자 프로파일들과 같은 사용자 데이터 및 신디케이션 조직의 작동의, 관리 및 사용을 가능하게 하고 촉진하도록 하나의 API 또는 복수 개의 API들이 제공될 수 있다.

실시예들에서, 가상 비디오 컨텐트, 사용자들 및 이 둘과 연관된 메타데이터 간의, 관련성, 관련도, 연관들, 대응, 그리고 상관관계(correlation) 및 관계들의 다른 측정들을 결정하는 것은 본 명세서에서 설명된 바와 같이 통계적 분석에 적어도 일부는 기초하여 이루어질 수 있다. 통계적 분석은, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리 분석, 베이즈(Bayes) 테크닉들(나이브 베이즈를 포함), k-NN 분석(K nearest neighbors analysis), 협업 필터링(collaborative filtering), 데이터 마이닝(data mining) 및 사용될 수 있는 다른 통계적 테크닉들과 같은 테크닉들을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다.

일 예시에서, 선형 회귀 분석은 사용자 프로파일 데이터와 같은 하나 이상의 독립 변수들, 그리고 가상 비디오 컨텐트에 연관된 자료(datum)(예컨대, 저작자(author) 성명, 장르 등)와 같은 다른 종속 변수 사이의 관계를 결정하는 데 사용될 수 있으며, 선형 회귀 방정식으로 불리는, 최소 제곱 함수에 의해 모델링될 수 있다. 이 함수는 회귀 계수들로 불리는, 하나 이상의 모델 파라미터들의 선형 결합이다.

다른 예시에서는, 사용자 프로파일 및/또는 비디오 컨텐트 데이터와; 비디오 컨텐트에 연관된 문맥적 데이터; 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 생성된 가상화 디지털 비디오 피드들(142)에 관한 데이터 또는 상기 가상 광고 플랫폼(120) 내에 사용되는 몇몇 다른 유형의 데이터와 같은 가상 비디오 컨텐트를 분석하기 위해 베이즈 정리가 사용된다. 베이즈 정리를 사용하여, 조건부 확률들이 예컨대 사용자 프로파일 변수들에 지정될 수 있으며, 이때 상기 확률들은 비디오 컨텐트 또는 가상 비디오 컨텐트를 보여줄 가능성을 추정하며, 비디오 컨텐트와의 상기 사용자들의 이전 상호작용들의 이전 관찰들에 적어도 일부는 기초할 수 있다. 나이브 베이즈 분류기들은 비디오 컨텐트와 가상 비디오 컨텐트 데이터를 분석하는 데 사용될 수도 있다. 나이브 베이즈 분류기들은 강한 (나이브) 독립 가정들을 갖고 베이즈 정리를 적용하는 것에 기초한 확률적 분류기이다. 나이브 베이즈 분류기는, 클래스의 특정 특징의 존재(또는 존재의 부족)는 다른 임의의 특징의 존재(또는 존재의 부족)와 무관하다고 가정한다. 예를 들어, 비디오 컨텐트의 사용자는, 만약 그가 이전에 싱가포르에 관련된 비디오 컨텐트 또는 다른 유형의 컨텐트를 검색, 탐색, 다운로드, 사용 및/또는 이와 상호작용하였던 적이 있거나, 또는 싱가포르에 관련된 가상 비디오 컨텐트에 응답한 적 등이 있으면, 싱가포르에 관한 비디오 컨텐트에 관심이 있는 것으로 사용자 프로파일 내에 분류될 수 있다. 베이즈 분류기는, 싱가포르 비디오 컨텐트의 이전 사용, 싱가포르-관련 비디오 컨텐트의 이전 다운로드들, 싱가포르 비디오 컨텐트의 검색들 등과 같이, 이 사용자가 싱가포르-관련 비디오 컨텐트에 관심이 있고 싱가포르 및 싱가포르 내 단체들에 관한, 광고들 같은 가상 비디오 컨텐트에 잘 반응할 확률에 독립적으로 기여하는 성질들을, 고려할 수 있다. 상기 사용자 프로파일 내에 분류가 지정되면(예컨대, 사용자 X = 싱가포르 팬), 상기 사용자의 정보는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해(예컨대, 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용될 가상 비디오 컨텐트와 같은 싱가포르-관련 후원 컨텐트를 선택하도록, 그리고 싱가포르-관련 또는 다른 주제-관련 컨텐트의 전달 및 제공에 연관된 상기 사용자에게 전달하도록, "싱가포르 팬" 분류가 사용될 수 있는 광고 서버로 상기 데이터를 송신함으로써) 저장 및 공유될 수 있다. 단일 사용자 프로파일은 복수 개의 분류기들을 포함할 수 있다. 예를 들어 상기 사용자 데이터세트(170) 내의 상기 사용자의 액션들 및 행동들에 연관된 데이터 및 본 명세서에 설명된 바와 같은 다른 임의의 데이터 소스들을 사용함으로써, 상기 싱가포르 팬의 사용자 프로파일은 상기 사용자가 "영어 원어민(native English speaker)" 또는 "온라인 포커 플레이어" 등이라는 것을 표시하는 분류기들을 포함할 수도 있다. 상기 나이브 베이즈 분류기의 일 장점은 분류에 필요한 파라미터들(변수들의 평균값들 및 분산들)을 추정하기 위해 적은 양의 훈련용 데이터를 요구할 수 있다는 점이다. 독립 변수들이 가정되기 때문에, 각 클래스의 변수들의 분산들만이 결정될 필요가 있으며, 전체 공분산 행렬이 결정될 필요는 없다. 나이브 베이즈의 이런 특성이 상기 분류를 가능하게 할 수 있다.

실시예들에서, 클라이언트 장치(158)에 제공될 가상화 디지털 비디오 피드(142) 내에 포함될 비디오 컨텐트 및 가상 비디오 컨텐트의 선택을 위해 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용되기 위한 행동적 프로파일들을 개발하기 위해 행동적 데이터 분석 알고리즘이 사용될 수 있다. 그리고 나서 행동적 프로파일들은 광고들 및 다른 가상 비디오 컨텐트의 목표설정(targeting)을 위해 사용될 수 있다. 행동적 프로파일은 액세스된 컨텐트 및 어플리케이션들의 유형들을 포함한 사용자의 비디오 시청 활동의 요약(summary), 그리고 다른 행동적 성질들을 포함할 수 있다. 상기 사용자의 활동 요약은 검색들, 브라우징들, 구입들, 클릭들, 응답 없는 감상 또는 본 명세서에 설명된 바와 같은 몇몇 다른 활동을 포함할 수 있다. 상기 행동적 성질들은, 비디오 컨텐트 범주의 계속적 관심 점수들, 가상 비디오 컨텐트에 대한 과거의 응답성(예컨대 광고하는 가상 비디오 컨텐트의 시청에 뒤따라 이루어진 트랜잭션들) 또는 몇몇 다른 성질들로서 요약될 수 있다. 계속적 빈도 점수들 및 계속적 최신도(recency) 점수들(예컨대, 얼마나 최근에 활동들이 발생했는지)이 행동적 프로파일을 구성하는 데 사용되기 위한 행동적 성질들로서 고려될 수 있다. 사용자의 활동 요약 및 상기 행동적 성질들은 본 명세서에서 설명되는 바와 같은 분석적 테크닉들(예를 들어 나이브 베이즈 분류기)을 사용하여 범주화될 수 있다. 비디오 컨텐트의 사용자로의 제시(예컨대 광고)에 연관될 수 있는, 비디오 컨텐트 데이터와 그것의 특성들, 그리고 가상 비디오 컨텐트 후원 컨텐트와 같은 후원 컨텐트도 행동적 프로파일의 생성에 사용될 수 있다. 예를 들어, 광고 식별자(identity), 광고 태그, 사용자 식별자, 광고 스팟 식별자, 날짜 및 사용자 반응과 같은 데이터가 사용될 수 있다. 게다가, 가상화 디지털 비디오 피드들(142)을 사용자들의 클라이언트 장치들로 목표설정(targeting)하는 것을 위해, 그리고/또는 행동적 프로파일이나 행동적 프로파일의 일부분에 기초한 광고들을 위해, 컨텐트 범주들이 사용될 수 있다. 더욱이 컨텐트 범주들은 각각 검색, 브라우징, 다운로드, 구입 또는 다른 온라인 행동적 활동들 및/또는 트랜잭션들과 연관될 수 있다.

자동적으로 가상 비디오 컨텐트를 사용자에게 신디케이션 조직하는(syndicating) 프로그램은, 적어도 일부는 상기 비디오 컨텐트에 연관된 문맥적 데이터와, 사용자 또는 사용자들의 군에 대해 알려진 정보(예컨대, 본 명세서에 설명된 것과 같은 사용자 프로파일 데이터)의 관련성에 적어도 일부는 기초할 수 있다. 비디오 컨텐트 및 가상화 디지털 비디오 피드들(142)의 신디케이션 조직의 상기 자동화는, 적어도 일부는 상기 가상 비디오 컨텐트와 메타데이터를 연관시키는 것에 기초할 수 있다. 상기 가상 비디오 컨텐트의 다양한 사용자들 및/또는 사용자 군들에 대한 관련성을 고려한 정보는 상기 메타데이터 내에 포함될 수 있다. 메타데이터가 관련성(relevance) 정보를 포함할 수 있는 방법에 대한 많은 예시들 가운데 단 하나의 예시는 다음을 포함할 수 있다: 상기 사용자 데이터(170)에 적어도 일부는 기초하여 가상 비디오 컨텐트의 사용자에 대한 관련성을 표시하는 메타데이터; 상기 사용자의 클라이언트 장치에 관한 데이터(예컨대, 비디오 재생 능력); 또는 주어진 사용자 범주로부터의 사용자에 의해 시청되는 비디오 컨텐트에 연관된 평균 관련도 점수를 표시하는 몇몇 다른 유형의 데이터 및/또는 메타데이터 등.

실시예들에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)을 사용하여 비디오 컨텐트를 탐색하도록 설계된, 하나의 서버 어플리케이션 또는 복수 개의 서버 어플리케이션들은, 상기 가상 광고 플랫폼(120)을 사용하여 가상화 디지털 비디오 피드(142)를 생성하는 것의 일부로서 사용하기 위한 비디오 컨텐트를 찾는, 검색 웹사이트들, 신디케이션 피드들 또는 다른 컨텐트 및/또는 데이터를 읽을 수 있다. 다른 일 실시예에서, 상기 가상 광고 플랫폼(120)은 비디오 컨텐트 및 저장된 비디오 컨텐트를 가지는 엔티티들에 대응되고, 상기 비디오 컨텐트 및 상기 저장된 비디오 컨텐트를 가지는 상기 엔티티들을 식별하는, URL들이나 다른 데이터가 들어있는, 하나의 데이터베이스 또는 복수 개의 데이터베이스들에 연관될 수 있다. 상기 가상 광고 플랫폼(120)으로부터 가상화 디지털 비디오 피드들(142)을 수신하는 것을 포함하여 신디케이션 조직된 비디오 컨텐트를 수신 및/또는 제공하기 위한 상기 웹사이트 또는 다른 비디오 컨텐트 스토리지 위치를 상기 서버(들)이 확정하면, 상기 서버는 비디오 컨텐트를 수신하는 것, 태그(tag)하는 것 및/또는 상기 웹사이트 또는 다른 엔티티에 제공하는 것 및/또는 가상화 디지털 비디오 피드(142) 컨텐트를 상기 웹서버에 송신하는 것을 자동적으로 할 수 있다. 실시예들에서, 태그는 임의의 수의 상이한 엔티티들 또는 소스들에 의해 제공될 수 있다. 예를 들어, 상기 태그는 상기 가상 광고 플랫폼(120), 써드 파티 태깅(tagging) 서비스, 또는 어떤 다른 태깅 제공자에 의해 제공될 수 있다.

실시예들에서, 자동화 비디오 신디케이션 프로그램(automated video syndication program) 및/또는 가상화 디지털 비디오 피드(142) 신디케이션 프로그램은, 광고주, 웹사이트, 광고 익스체인지, 광고 네트워크, 발행자, 텔레비전 방송자 또는 다른 몇몇 엔티티에게 제공되는, 예컨대, 균일가(flat fee), 수익 공유(revenue sharing), 또는 수수료 없는(no-fee) 서비스 프로그램을 통하여 매출을 얻을 수 있다. 실시예들에서, 비디오를 재생할 수 있는 클라이언트 장치(158)의 사용자와 같은 파티들은, 가상 컨텐트와; 가상화 디지털 비디오 피드들(142)의 생성, 사용, 배포 및 시청의; 액세스, 생성, 주합 및/또는 이와의 상호작용을 위해 사용 요금을 지불해야 할 수 있다. 다른 일 실시예에서, 광고와 같은 후원 컨텐트는 가상 비디오 컨텐트의 제시와 함께 사용자에게 제시될 수 있다. 상기 후원 컨텐트의 소유자 또는 다른 관심 있는 파티들은, 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해서 생성된 가상화 디지털 비디오 피드(142)의 형태로서 사용자의 클라이언트 장치에 상기 후원 컨텐트를 제시하는 권리를 위해 요금을 지불해야 할 수도 있다. 이 매출은 상기 가상 광고 플랫폼(120) 및 써드 파티(예컨대, 웹사이트 소유자) 가운데 공유될 수 있다. 매출은 상기 자동화 신디케이션 프로그램에 참여하는 가상 비디오 컨텐트의 후원자들로부터 유래할 수 있다. 요금들은 가상 비디오 컨텐트의 후원자들, 경쟁적 입찰 과정(process), 경매, 균일가 서비스 등으로부터 유래할 수 있다. 상기 요금 구조 및 입찰은 적어도 일부는 가상 비디오 컨텐트에 연관된 관련도 점수에 기초할 수 있다.

실시예들에서, 본 명세서에 설명된 바와 같이, 디지털 비디오 데이터, 가상 비디오 컨텐트 데이터, 사용자 데이터, 클라이언트 장치 데이터(예컨대, 가상 비디오 컨텐트와 상호작용하기 위해 사용되는 어플리케이션들) 및 본 명세서에서 설명된 바와 같은 다른 데이터 유형들에 대한, 수집, 조인(join), 병합, 유효성 검사(validate), 분석 및 다른 데이터 처리 오퍼레이션들의 수행을 위해 상기 가상 광고 플랫폼(120)의 일부로서 데이터 통합 기술들 및 방법들이 사용될 수 있다. 데이터 통합 기술들 및 방법들은 수집된 정보로부터의 추론을 도출해내기 위해 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 상기 수집된 정보를 취하는 데에 사용될 수 있으며, 이는 새로이 수신된 정보에 기초하여 데이터베이스의 잠재적 변경을 식별하고 상기 추론에 기초하여 상기 데이터베이스의 상기 변경의 유효성을 검사함에 의한다.

실시예들에서, 데이터 통합 기술들 및 방법들은 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들 등으로부터 정보를 추출하기 위해 사용될 수 있으며, 이때 상기 데이터 소스들은 복수 개의 별개의 데이터 유형들을 가지는데, 이는, 상기 데이터 소스들로부터의 상기 데이터를, 예컨대 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용될 데이터베이스에서 표현될 수 있는 데이터 유형으로 변환시키는 것에 의한 것이고, 이에 따라 상기 데이터베이스는 상기 개별 데이터 유형들로부터 정보를 통합한다.

실시예들에서, 상기 개별 데이터 유형들은, 컨텐트 데이터; 사용자 데이터; 비디오 컨텐트 및 가상 비디오 컨텐트에 관한 문맥적 정보; 사용자 행동적 정보(사용자 프로파일들을 포함); 인구 통계적 정보; 사용 이력; 및 본 명세서에 설명된 것과 같은 다른 데이터 소스들 및 유형들로 구성된 군에서 선택될 수 있다. 실시예들에서, 가상 광고 플랫폼(120)에 연관되어 저장되거나 사용되는 데이터 세트와 같은 데이터 세트의 생성, 업데이트 및 유지와 관련한 규칙들을 적용하기 위해, 규칙들 엔진(rules engine) 같은 것에 의해 데이터 통합 기술들 및 방법들이 사용될 수 있다. 규칙들 엔진은, 하나 이상의 데이터 소스들로부터 나오고 데이터 세트에 변경이 필요할 수 있다는 것을 표시하는 2차적 변경 데이터에, 또는 추론들에 의해 하나 이상의 데이터 세트들로부터 유래하는 데이터인 추론 데이터에 적용될 수 있다. 예컨대, 만약 2차적 데이터 소스가 추론을 확정하거나, 만약 추론이 데이터 소스에 의해 표시되는 데이터와 일치한다면, 규칙은 데이터 세트 내의 변경이 이루어질 것이라는 것을 표시할 수 있다. 이와 유사하게, 데이터 세트에 변경(또는 상기 데이터 세트 내의 새로운 특징 또는 속성의 생성)을 확정하기 전에 하나 이상의 데이터 소스 또는 하나 이상의 추론을 요청하는 것과 같은, 다수의 확정들을 요청할 수 있다. 규칙들은 다른 데이터 세트들에 의한 것이든 또는 그 데이터 세트들로부터 유래한 추론들에 의한 것이든, 고정된 수의 확정들을 요청할 수 있다. 규칙들은 주어진 유형의 변경 또는 특정 유형의 데이터에 대한 변경을 승인할 것을 특정 사람 또는 엔티티에게 요청하는 것과 같은, 다양한 처리들 또는 업무 흐름(work flow)들을 실시할 수 있다.

실시예들에서, 데이터 통합 기술들 및 방법들은 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 정보를 추출하기 위해 사용될 수 있으며, 상기 데이터 소스들은 복수 개의 개별 데이터 유형들을 가지고; 상기 데이터를 공통 데이터 세트 내에 저장하며; 가상 광고 플랫폼(120)과 연관된 데이터베이스와 같은, 데이터베이스에 연관된 변경 요청을 고려하고; 상기 변경 요청의 유효성을 검증하기 위해 상기 공통 데이터 세트를 사용한다.

실시예들에서, 데이터 통합 기술들 및 방법들은 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 정보를 추출하기 위해 사용될 수 있으며, 상기 데이터 소스들은 복수 개의 개별 데이터 유형들을 가지고; 상기 데이터를 공통 데이터 세트 내에 저장하며; 가상 광고 플랫폼(120)과 연관된 데이터베이스와 같은, 데이터베이스에 대한 잠재적 변경들을 식별하기 위해 상기 공통 데이터 세트를 고려하고; 상기 공통 데이터 세트에 기초한 변경 요청을 개시한다.

실시예들에서, 데이터 통합 설비는 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 데이터를 통합하기 위해 사용될 수 있으며, 상기 데이터 소스들은 가상 광고 플랫폼(120)에 관련 있는 속성들을 포함하며, 이때 상기 데이터 통합 설비는, 추출 설비, 데이터 변환 설비, 로딩 설비, 메시지 브로커(message broker), 커넥터(connector), 서비스 지향 아키텍쳐(service oriented architecture: SOA), 큐, 브릿지, 스파이더, 필터링 설비, 클러스터링 설비, 신디케이션 설비 및 검색 설비로 구성된 군으로부터 선택된다.

실시예들에서, 데이터 통합 설비는 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 데이터를 통합하기 위해 사용될 수 있으며, 이는 복수 개의 데이터 소스들에 의해 수집된 데이터의 분석으로부터 도출된 추론을 취하는 것; 상기 추론을 적용할 범위를 결정하기 위해 데이터 통합 규칙을 적용하는 것; 그리고 상기 규칙의 적용에 기초하여 데이터 세트를 업데이트하는 것에 의해서 이루어진다.

실시예들에서, 데이터 통합 설비는 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 데이터를 통합하기 위해 사용될 수 있으며, 이는 복수 개의 데이터 소스들에 의해 수집된 데이터의 분석으로부터 도출된 추론을 취하는 것; 상기 추론을 적용할 범위를 결정하기 위해 데이터 통합 규칙 계층을 적용하는 것; 그리고 상기 규칙의 적용에 기초하여 데이터 세트를 업데이트하는 것에 의해서 이루어진다.

실시예들에서, 데이터 통합 설비는, 가상 광고 플랫폼(120)과 같은 시스템에 관련된 데이터 세트에서 사용하기 위한 데이터 유형을 결정하기 위해 규칙 계층을 제공할 수 있는데, 상기 규칙 계층은, 데이터 아이템, 데이터 아이템의 풍부함(richness), 데이터 아이템의 신뢰성, 데이터 아이템의 신선성(freshness) 및 데이터 아이템의 소스 중 적어도 하나에 기초한 규칙을 적용하고, 데이터 통합 설비는 데이터 통합 규칙 행렬 내에 상기 규칙 계층을 표현하며, 이때 상기 행렬은 데이터의 상이한 유형에의 상이한 규칙 계층의 적용을 촉진한다.

실시예들에서, 데이터 통합 설비는 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 데이터를 통합하기 위해 사용될 수 있으며, 이는 데이터 소스들에 의해 수집된 데이터의 분석으로부터 도출된 추론을 취하는 것; 상기 추론을 적용할 범위를 결정하기 위해 데이터 통합 행렬을 적용하는 것; 그리고 상기 규칙의 적용에 기초하여 데이터 세트를 업데이트하는 것에 의해서 이루어진다.

데이터 통합 설비는 가상 광고 플랫폼(120)과 같은 시스템과 연관되어 사용되어, 상기 가상 광고 플랫폼(120)에서 사용되기 위해 수집된 데이터에 관한 추론들을 반복적으로 수집하고 만들 수 있다. 반복은 복수의 횟수로 수행되거나 데이터 속성들에 대한 추론들을 수집하고 만들기 위해 계속 진행되는(on-going) 처리로서 연속적으로 수행될 수 있다. 반복은 전체 데이터 세트의 함수(예컨대, 사용자의 전체 가상 비디오 컨텐트 사용 이력) 또는 특정 데이터 세그먼트들의 함수(예컨대, 가상 비디오 컨텐트 사용 이력 < 24시간)일 수 있다. 데이터 속성들은, 이전에 수집되었던 데이터 추론 속성들에 대한, 그 후 후행하는 비교를 위해 저장될 수 있다. 실시예들에서, 이 처리는 계속적일 수 있으며, 시간에 걸친 차이점들을 탐지하기 위한 목적으로 추론된 속성들의 계속 진행되는 비교를 나타낸다.

상기 데이터 통합 설비는 브릿지, 메시지 브로커, 큐 및 커넥터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 따라서 유용한 데이터 소스는, 상기 소스와 상기 데이터 통합 설비 사이의 연결을 확립하는 컴퓨터 코드, 하드웨어 또는 양자(both)를 통해 상기 데이터 통합 설비와 연관될 수 있다. 예를 들어, 상기 브릿지는 (마크업 언어 포맷으로 된 데이터와 같은) 네이티브 데이터 유형으로 된 데이터를 취하고, 상기 데이터의 관련있는 부분(portion)을 추출하여, 상기 데이터를 가상 광고 플랫폼(120)에서 사용되기 위한 용도로, 또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)의 사용자들에 의해 사용되기 위한 용도로, 상기 데이터를 저장하기에 적합한 포맷과 같이, 상이한 포맷으로 변환하는 코드를 포함할 수 있다. 상기 메시지 브로커는 데이터 소스(예컨대, 웹사이트)로부터 데이터를 추출하여, 상기 데이터를 목표 위치(예컨대, 가상 광고 플랫폼(120) 서버)로 전달하기 위한 큐나 스토리지 위치에 위치시키고, 상기 데이터를 상기 목표 위치(예컨대, 가상 광고 플랫폼(120)의 사용자)에 적절한 시간에 그리고 적절한 포맷으로 전달할 수 있다. 실시예들에서, 상기 목표 위치는 가상 광고 플랫폼(120) 데이터베이스, 데이터 마트(data mart), 메타데이터 설비 또는 상기 광고 플랫폼(120) 내에 속성을 저장하거나 연관시키기 위한 설비일 수 있다. 상기 커넥터는 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(application programming interface: API) 또는 소스 데이터 설비와 목표 데이터 설비를 연결하기에 적합한 다른 코드를, 데이터 마트나 데이터 백(data bag)과 같은 중간 설비가 없이, 또는 이와 함께, 포함할 수 있다. 상기 커넥터는 예를 들어, AJAX 코드, SOAP 커넥터, Java 커넥터 또는 WSDL 커넥터 등을 포함할 수 있다.

실시예들에서, 상기 데이터 통합 설비는 복수 개의 디지털 비디오 데이터 소스들로부터 데이터를 통합하기 위해 사용될 수 있으며, 상기 데이터 소스들은 예를 들어 상기 가상 광고 플랫폼(120)과 관련있는 속성들을 포함할 수 있다. 상기 데이터 통합 설비는 신디케이션 설비를 포함할 수 있다. 상기 신디케이션 설비는 본 명세서에 설명된 바와 같이, 사용자 행동적 프로파일들, 발행자들 또는 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용되는 다른 몇몇 유형의 데이터에 관한 것과 같은, 상기 가상 광고 플랫폼(120) 데이터베이스의 생성, 업데이트 또는 유지를 목적으로 컴퓨터들 또는 서비스들 등에 의해 더 사용되기에 적합한 포맷으로 정보를 발행(publish)할 수 있다. 예를 들어, 상기 신디케이션 설비는 RSS; XML; OPML이나; 사용자 데이터, 무선 오퍼레이터 데이터, 광고 전환 데이터(ad conversion data), 발행자 데이터 및 상기 가상 광고 플랫폼(120)에 의해 사용될 수 있는 다른 많은 유형들의 정보와 같이, 유사 포맷으로 관련 데이터를 발행할 수 있다. 상기 신디케이션 설비는, 데이터로 상기 데이터베이스의 관련 필드들을 채우기 위해, 상기 데이터베이스의 속성들을 채우기 위해, 상기 데이터베이스 내 메타데이터를 채우기 등을 위해, 상기 데이터 통합 설비에 의해 사용자 프로파일 데이터베이스와 같은 가상 광고 플랫폼(120) 데이터베이스에 데이터를 직접 공급(feed)하도록 구성될 수 있다. 실시예들에서, 상기 신디케이션 조직된 데이터는 예컨대 다양한 추론 처리들에 조력하기 위해, 다른 데이터를 확정하는 것에 조력하기 등을 위해, 규칙들 엔진과 함께 사용될 수 있다.

실시예들에서, 상기 데이터 통합 설비는 서비스들 지향 아키텍쳐(services oriented architecture: SOA) 설비를 포함할 수 있다. 상기 서비스들 지향 아키텍쳐 설비에서는, 하나 이상의 데이터 통합 단계들이, 사용자 프로파일 데이터베이스 등과 같은 가상 광고 플랫폼(120) 데이터베이스의 개발, 업데이트 및 유지에 조력하는 서비스들을 포함한, 다양한 컴퓨터들 및 서비스들에 액세스 가능한 서비스로서, 배치(deploy)될 수 있다. 서비스들은 예를 들면, 다양한 소스들로부터의 데이터의 확정에 조력하기 위해, 예컨대, 규칙들, 규칙들의 계층들, 기타 등등을 구현함으로써, 추론들에 조력하는 서비스들을 포함할 수 있다. 서비스들은 다양한 데이터 통합 설비들이 상기 서비스들을 사용할 수 있도록 상기 서비스들에 액세스하는 방법에 관한 정보를 담은 레지스트리로 발행될 수 있다. 액세스는, 웹 서비스 정의 언어(Web Services Definition Language: WSDL), 엔터프라이즈 자바 빈즈(enterprise Java beans: EJB) 또는 서비스들 지향 아키텍쳐(SOA)에서의 데이터 통합을 관리하기에 적합한 다양한 다른 코드들을 사용하는 것과 같은, API들, 커넥터들, 또는 기타 등등의 것일 수 있다.

실시예들에서, 상기 데이터 통합 설비는 적어도 하나의 스파이더링(spidering) 설비, 웹 크롤러(web crawler), 클러스터링 설비, 긁어오기(scraping) 설비 및 필터링 설비를 포함할 수 있다. 따라서 상기 스파이더링 설비 또는 다른 유사한 설비는, 예컨대 인터넷 또는 다른 네트워크 상에서 사용가능한 다양한 도메인들, 서비스들, 오퍼레이터들, 발행자들 및 소스들로부터 사용가능한, 데이터를 검색하고, 상기 데이터를 추출(예를 들어, 적합한 유형의 것으로 보이는 데이터를 긁어오는 것 또는 클러스터링하는 것에 의해)하고, 다양한 필터들에 기초하여 상기 데이터를 필터링하고, 상기 데이터를, 예를 들어, 가상 광고 플랫폼(120) 데이터베이스에 전달할 수 있다. 따라서, 관련있는 데이터 소스들을 스파이더링하는 것에 의해 상기 데이터 통합 설비는 사용자 행동적 데이터, 컨텐트에 관한 문맥적 데이터, 발행자 데이터 및 많은 다른 유형들(본 명세서에 다양하게 설명된 유형들)의 정보와 같은, 관련 데이터를 찾을 수 있다. 상기 관련 데이터는, 가령, 가상 광고 플랫폼(120) 데이터베이스의 생성, 유지 또는 업데이트에 조력하기 위하여, 상기 추론 엔진을 가지고, 추론들을 도출하는 것, 추론들을 지지하는 것, 추론들을 부정(contradict)하는 것 등에 사용될 수 있다. 상기 데이터는 데이터 필드들을 직접 채우기 위해, 데이터 아이템들과 연관된 속성들을 채우기 위해, 또는 메타데이터를 제공하기 위해, 사용될 수도 있다.

본 명세서에 설명된 상기 방법들 및 시스템들은 네트워크 인프라스트럭처들을 통해 일부 또는 전부가 배치될 수 있다. 상기 네트워크 인프라스트럭처는 컴퓨팅 장치들, 서버들, 라우터들, 허브들, 방화벽들, 클라이언트들, 퍼스널 컴퓨터들, 통신 장치들, 라우팅 장치들 및 다른 능동 장치들 및 수동 장치들, 해당 기술분야에 알려진 모듈들 및/또는 구성요소(component)들과 같은 요소(element)들을 포함할 수 있다. 상기 네트워크 인프라스트럭처와 연관된 상기 컴퓨팅 및/또는 비-컴퓨팅 장치(들)은 다른 구성요소들과는 별도로, 플래시 메모리, 버퍼, 스택, 램(RAM), 롬(ROM) 등과 같은 스토리지 매체를 포함할 수 있다. 본 명세서에 및 다른 곳에 설명된 상기 처리들, 방법들, 프로그램 코드들, 명령어(instruction)들은 하나 이상의 상기 네트워크 인프라스트럭처 요소들에 의해 실행될 수 있다.

본 명세서에 및 다른 곳에 설명된 상기 방법들, 프로그램 코드들 및 명령어 (instruction)들은 다중 셀들(multiple cells)을 갖는 셀룰러 네트워크 상에서 구현될 수 있다. 상기 셀룰러 네트워크는 주파수 분할 다중 접속(frequency division multiple access: FDMA) 네트워크 또는 코드 분할 다중 접속 (code division multiple access: CDMA) 네트워크일 수 있다. 상기 셀룰러 네트워크는 모바일 장치들, 셀 사이트들(cell sites), 기지국들, 리피터들, 안테나들, 타워(tower)들 등을 포함할 수 있다. 상기 셀 네트워크는 GSM, GPRS, 3G, EVDO, 메시(mesh) 또는 다른 네트워크들 유형들일 수 있다.

본 명세서에 및 다른 곳에 설명된 상기 방법들, 프로그램 코드들 및 명령어들은 모바일 장치들 상에서 또는 상기 모바일 장치들을 통해 구현될 수 있다. 상기 모바일 장치들은 네비게이션 장치들, 셀 폰들, 모바일 폰들, 모바일 개인용 디지털 어시스턴트(mobile personal digital assistant)들, 랩톱들, 팜톱들, 네트북들, 페이저들, 전자 책 리더(electronic books reader)들, 음악 재생기(music player) 등을 포함할 수 있다. 이 장치들은 다른 구성요소들과는 별도로, 플래시 메모리, 버퍼, 램(RAM), 롬(ROM) 및 하나 이상의 컴퓨팅 장치들과 같은 저장 매체를 포함할 수 있다. 모바일 장치들과 연관된 상기 컴퓨터 장치들은 거기에 저장된 프로그램 코드들, 방법들, 명령어들을 실행하는 것이 가능하도록 되어 있을 수 있다. 그 대신에, 상기 모바일 장치들은 다른 장치들과 협력하여 명령어들을 실행하도록 구성될 수 있다. 상기 모바일 장치들은 서버들과 정합되고(interfaced), 프로그램 코드들을 실행하도록 구성된, 기지국(base station)들과 통신할 수 있다. 상기 모바일 장치들은 피어-투-피어 네트워크, 메시 네트워크 또는 다른 통신들 네트워크 상에서 통신할 수 있다. 상기 프로그램 코드는 상기 서버와 연관된 스토리지 매체에 저장될 수 있으며, 상기 서버에 삽입된 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 수 있다. 상기 기지국은 컴퓨팅 장치 및 스토리지 매체를 포함할 수 있다. 상기 스토리지 장치는 상기 기지국에 연관된 상기 컴퓨터 장치들에 의해 실행되는 프로그램 코드들과 명령어들을 저장할 수 있다.

상기 컴퓨터 소프트웨어, 프로그램 코드들 및/또는 명령어들은 다음을 포함할 수 있는 기계 판독 가능한 매체 상에 저장 및/또는 액세스될 수 있다: 컴퓨팅을 위해 사용되는 디지털 데이터를 일정 기간 동안 유지할 수 있는 컴퓨터 구성요소들, 장치들 및 기록 매체; 램(random access memory: RAM)으로 알려진 반도체 스토리지; 전형적으로 보다 영구적인 스토리지를 위한 대용량 스토리지, 예컨대 하드 디스크들, 테이프들, 드럼들, 카드들 및 다른 유형들과 같은 자기적 스토리지의 형태들, 광디스크들; 프로세서 레지스터들, 캐시 메모리, 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리; CD, DVD와 같은 광학 스토리지; 플래시 메모리(예컨대 USB 스틱들이나 열쇠들), 플로피 디스크들, 자기 테이프, 종이 테이프, 펀치카드들, 독립형 RAM 디스크들, Zip 드라이브들, 이동식 대용량 스토리지, 오프-라인 등등의 이동식 매체; 동적 메모리, 정적 메모리, 읽기/쓰기 가능 스토리지, 뮤터블(mutable) 스토리지, 읽기 전용, 랜덤 액세스, 순차 액세스, 위치 어드레스 지정가능, 파일 어드레스 지정가능, 컨텐트 어드레스 지정가능, 네트워크 결합 스토리지, 바코드들, 자기 잉크 등과 같은 다른 컴퓨터 메모리.

본 명세서에 설명된 상기 방법들과 시스템들은 물리적 및/또는 무형의 아이템들을 하나의 상태(state)로부터 다른 상태로 변환할 수도 있다. 본 명세서에 설명된 상기 방법들과 시스템들은 물리적 및/또는 무형의 아이템들을 표현하는 데이터를 하나의 상태(state)로부터 다른 상태로 변환할 수도 있다.

위에서 설명된 상기 방법들 및/또는 처리들 그리고 그것들의 단계들은 특정 어플리케이션에 적합한 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 조합으로 실현될 수 있다. 상기 하드웨어는 범용 컴퓨터 및/또는 전용 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치 또는 특정 컴퓨팅 장치의 특별한 모습 또는 구성요소를 포함할 수 있다. 상기 처리들은 내부 및/또는 외부 메모리를 가지는, 하나 이상의 마이크로프로세서들, 마이크로컨트롤러들, 임베디드 마이크로컨트롤러들, 프로그래머블 디지털 신호 프로세서들 또는 다른 프로그래머블 장치에 의해 실현될 수 있다. 상기 처리들은 또한, 혹은 대신에, 주문형 집적회로(application specific integrated circuit: ASIC), 프로그래머블 게이트 어레이(programmable gate array), 프로그래머블 어레이 로직(programmable array logic: PAL) 또는 전자 신호들을 처리하도록 구성될 수 있는 임의의 다른 장치 또는 장치들의 조합으로 실시될 수 있다. 더욱이, 하나 이상의 상기 처리들은 기계 판독가능 매체 상에서 실행될 능력이 있는 컴퓨터-실행가능한 코드로서 실현될 수도 있다는 것이 이해될 것이다.

상기 컴퓨터-실행가능한 코드는, 상기 장치들 중 하나 상에서뿐만 아니라 프로세서들, 프로세서 아키텍처들 또는 상이한 하드웨어 및 소프트웨어의 조합들의 이종(heterogeneous) 조합 상에서, 또는 프로그램 명령어들을 실행할 능력이 있는 어떤 기계 상에서 실행되기 위해 저장되고, 컴파일되고, 인터프리트될 수 있는, C와 같은 구조적 프로그래밍 언어, C++ 같은 객체지향적 프로그래밍 언어 또는 다른 어떤 고급 또는 저급 프로그래밍 언어(어셈블리 언어들, 하드웨어 기술 언어들 및 데이터베이스 프로그래밍 언어들 및 기술들)를 사용하여 만들어질 수 있다.

따라서 일 양상에서는, 위에서 설명한 각 방법 및 그것의 조합들은 하나 이상의 컴퓨팅 장치들에서 실행될 때, 상기 각 방법 및 그것의 조합들의 상기 단계들을 수행하는, 컴퓨터-실행가능한 코드로 실시될 수 있다. 다른 일 양상에서는, 상기 방법들은 상기 단계들을 수행하는 시스템들로 실시될 수 있고, 상기 방법들은 여러가지 수법(way)으로 장치들에 걸쳐 분산될 수 있거나, 상기 모든 기능성들이 하나의 전용, 독립형 장치 또는 다른 하드웨어에 통합될 수 있다. 다른 일 양상에서는, 위에서 설명된 상기 처리들과 연관된 상기 단계들을 수행하는 수단들은 위에서 설명한 임의의 상기 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 그러한 모든 순열들 및 조합들은 본 개시의 범위 내에 속하도록 의도된 것이다.

상세하게 보여지고 설명되었던 바람직한 실시예들과 연결지어 본 발명이 개시되었지만, 그것들 상의 다양한 변경들 및 개량들이 당업자에게는 쉽게 명백해질 것이다. 따라서, 본 발명의 진의 및 범위는 전술한 예제들에 의해 제한되어서는 아니되며, 법률에 의해 허용가능한 가장 넓은 의미로 이해되어야 할 것이다.

Claims (20)

1. 시스템으로서,
   상기 시스템은,
   제1 비디오 프레임과 제2 비디오 프레임 사이에 영역의 움직임에 의해 발생되는 2차원 디지털 비디오 이미지의 상기 영역의 공간적 변경을 정량화하기 위하여 3차원 시뮬레이션을 사용하며,
   상기 시스템은,
   명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)를 구비한 컴퓨터를 포함하며, 상기 명령어들은 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되면, 상기 프로세서로 하여금:
   인터넷으로부터 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 보기 위한 사용자로부터의 요청을 수신하는 단계;
   2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 인터넷으로부터 수신하는 단계;
   상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드의 프레임들 내 복수 개의 공간 영역들 상에 기하 곡면들을 적용하는 것에 적어도 일부는 기반하여 시뮬레이션 환경 내에 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드의 3차원 시뮬레이션을 구성하되, 상기 복수 개의 공간 영역들은, 적어도 일부는 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드의 좌표 맵핑에 의해 한정되는, 단계;
   제1 비디오 프레임 내의 상기 복수 개의 공간 영역들 중 한 공간 영역을 제2 비디오 프레임에서의 상기 공간 영역의 위치로 맵핑(map)하되,
   상기 제2 비디오 프레임은,
   제1 단계 - 상기 2차원 비디오 데이터 피드 내 상기 공간 영역의 맵핑 좌표계(mapping coordinates)에 적어도 일부는 기초하여 제1 비디오 프레임 내 상기 공간 영역을 선택하는 것;
   제2 단계 - 상기 제1 비디오 프레임 내 상기 공간 영역에 적용된 기하 곡면들과 선행 비디오 프레임 및 후행 비디오 프레임 내에 적용된 기하 곡면들 사이 차이점들을 정량화함으로써 상기 선행 비디오 프레임 및 후행 비디오 프레임 내 상기 공간 영역의 기하학적 변경들을 식별하는 것; 및
   제3 단계 - 3차원 맵핑 메트릭(mapping metric)으로 상기 정량화된 차이점들을 요약(summarizing)하는 것의,
   단계들을 수행하는 것에 의하여 상기 제1 프레임에 후행하는(subsequent) 시간에 캡처되었던 비디오 프레임인, 단계;
   상기 2차원 디지털 비디오 피드 내의 복수 개의 비디오 프레임들 각각을 상기 제1 단계, 상기 제2 단계 및 상기 제3 단계를 수행함으로써 반복적으로 처리하여 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들을 생성하는 단계; 및
   상기 복수 개의 3차원 맵핑 메트릭들 사이의 정량적 연관들을 3차원 맵핑 알고리즘으로써 요약하는 것을 더 포함하되, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은, 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드에 존재하지 않는 가상 디지털 비디오 이미지에 고유한, 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의 상기 공간 영역에 대해, 기하학적 변경들의 적용을 가능하게 하는 3차원 기하학적 위치 데이터를 적어도 일부는 한정하는 알고리즘인, 단계를
   수행하도록 하는, 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 가상 디지털 비디오 이미지는 상기 2차원 디지털 데이터 피드의 상기 공간 영역을 대체하여 상기 공간 영역에 삽입되는 광고이며, 상기 2차원 디지털 비디오 이미지는 새 가상 디지털 비디오 피드로 재합성되는, 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 가상 디지털 이미지는, 상기 프레임의 요소들을 그리고, 광원 효과, 그림자 효과 및 반사광 효과로 구성된 군으로부터 선택된 적어도 하나의 추가적 효과를 포함하도록 변경(alter)되는, 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 디지털 비디오 피드는 라이브 이벤트(live event)로부터 수신되는, 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 디지털 비디오 피드는 저장된 디지털 비디오 매체로부터 수신되는, 시스템.
6. 제1항에 있어서,
   상기 공간 영역은 특성적 구조를 가진 이질적(heterogeneous)인 영역을 포함하는, 시스템.
7. 제1항에 있어서,
   상기 공간 영역들의 상기 위치들은 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 위한 메타데이터로 부호화되는, 시스템.
8. 제8항에 있어서,
   상기 공간 영역의 상기 선택은, 상기 3차원 시뮬레이션 환경에 연관된 데이터 설비 내에 저장된 기지의(known) 공간적 특성을 갖는 상기 공간 영역의 맵핑 좌표들 사이의 상관관계에도 더 기초한, 시스템.
9. 제8항에 있어서,
   상기 기지의 공간적 특성은 광고 로고인, 시스템.
10. 제8항에 있어서,
    상기 기지의 공간적 특성은 의류(article of clothing)에 관한 것인, 시스템.
11. 시스템으로서,
    상기 시스템은,
    인터넷 기반 비디오 스트림 내로 가상 이미지를 삽입하기 위해 3차원 맵핑 알고리즘을 사용하며,
    상기 시스템은,
    명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)를 구비한 컴퓨터를 포함하며, 상기 명령어들은 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되면, 상기 프로세서로 하여금:
    인터넷으로부터 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 보기 위한 사용자로부터의 요청을 수신하는 단계;
    가상 디지털 이미지를 선택하는 단계;
    상기 가상 디지털 이미지에 3차원 맵핑 알고리즘을 적용하되, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 가상 디지털 이미지가 상기 2차원 데이터 피드 내의 공간 영역 대신 그 위치에 상기 2차원 디지털 데이터 피드 내 복수 개의 프레임들 내로 재합성되도록 하고, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의 상기 공간 영역에 존재하는 상기 가상 디지털 이미지에 대해, 유사(analogous) 기하적 변경들의 적용을 가능하게 하는, 단계 및
    상기 사용자에게 보여주기 위해 상기 재합성된 디지털 데이터 피드를 보내되, 상기 재합성 디지털 데이터 피드는 상기 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지를 포함하는 가상화 디지털 데이터 피드인, 단계를
    수행하도록 하는, 시스템.
12. 제11항에 있어서,
    상기 요청은 상기 사용자의 특성과 관련된 적어도 하나의 자료(datum)를 동반하고, 상기 가상 디지털 이미지의 선택은 상기 자료에 대한 관련성에 적어도 일부는 기초하는, 시스템.
13. 제12항에 있어서,
    상기 공간 영역은 이질적 영역들을 포함하는, 시스템
14. 제12항에 있어서,
    상기 가상 디지털 이미지는 상기 2차원 디지털 비디오 피드의 적어도 일부분에 관련 있는 광고 로고인, 시스템.
15. 제14항에 있어서,
    상기 가상 디지털 이미지는, 반사광 효과, 광원 효과 및 그림자 효과로 구성된 군으로부터 선택된 추가적 효과를 포함하도록 변경(alter)되는, 시스템.
16. 제11항에 있어서,
    상기 공간 영역의 위치는 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 위한 메타데이터로 부호화되는, 시스템.
17. 제16항에 있어서,
    상기 시스템은,
    상기 사용자에게 보여주기 위해 상기 재합성 디지털 데이터 피드 내에서의 상기 공간 영역의 상기 위치를 결정하기 위해 상기 메타데이터를 사용하는 것을 더 포함하는, 시스템.
18. 시스템으로서,
    상기 시스템은,
    가상 이미지를 2차원 디지털 비디오 피드 내에 삽입하여, 손상된 디지털 비디오 데이터를 대체하도록 비디오 데이터를 보간하기 위해 3차원 맵핑 알고리즘을 사용하며,
    상기 시스템은,
    명령어들을 저장한 비일시적 컴퓨터-판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)를 구비한 컴퓨터를 포함하며, 상기 명령어들은 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되면, 상기 프로세서로 하여금:
    인터넷으로부터 2차원 비디오 데이터 피드를 보기 위한 사용자로부터의 요청을 수신하는 단계;
    상기 2차원 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 프레임들 내의 공간 영역이, 손상된 디지털 비디오 데이터로 인한 광고의 부분적인 묘사(depiction)를 포함하는, 2차원 디지털 비디오 데이터 피드를 인터넷으로부터 수신하는 단계;
    상기 공간 영역 내의 비손상된 디지털 비디오 데이터의, 저장된 디지털 비디오 이미지들의 세트들에 대한 관련성(relevance)을 계산하기 위해 이미지 메트릭들(metrics) 알고리즘을 사용하는 단계;
    상기 계산된 관련성에 적어도 일부는 기초하여 저장된 디지털 비디오 이미지를 식별하는 단계;
    상기 식별된 저장된 디지털 비디오 이미지에 적어도 일부는 기초하여 가상 디지털 이미지를 선택하는 단계;
    상기 가상 디지털 이미지에 3차원 맵핑 알고리즘을 적용하되, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 가상 디지털 이미지가 상기 2차원 데이터 피드 내의 공간 영역 대신 그 위치에 상기 2차원 디지털 데이터 피드 내 복수 개의 프레임들 내로 재합성되도록 하고, 상기 3차원 맵핑 알고리즘은 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내 상기 복수 개의 비디오 프레임들 내의 상기 공간 영역에 존재하는 상기 가상 디지털 이미지에 대해, 유사(analogous) 기하적 변경들의 적용을 가능하게 하는, 단계 및
    상기 사용자에게 보여주기 위해 상기 재합성된 디지털 데이터 피드를 보내되, 상기 재합성 디지털 데이터 피드는 상기 공간 영역 대신 그 위치에 상기 가상 디지털 이미지를 포함하는 가상화 디지털 데이터 피드인, 단계를
    수행하도록 하는, 시스템.
19. 제18항에 있어서,
    상기 가상 디지털 이미지는 상기 부분적 이미지의 완성된 버전(version)이며, 상기 가상 디지털 이미지는 상기 저장된 디지털 비디오 이미지를 사용하여 보간된 디지털 비디오 데이터에 적어도 일부는 기초하여 생성되는, 시스템.
20. 제18항에 있어서,
    상기 손상된 디지털 비디오 데이터는 적어도 일부는 상기 2차원 디지털 비디오 데이터 피드 내에 묘사된 오브젝트(object)의 물리적 변형(deformation)에 의해 초래된 것인, 시스템.

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