KR20150122744A - 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하는 관심도 평가 - Google Patents

데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하는 관심도 평가 Download PDF

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Abstract

데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하도록 컴퓨터 시스템에 구현되는 방법. 본 방법은 가입자에 의한 시청을 위해 가입자 디바이스에 1차 콘텐츠를 전달한다. 본 방법은 또한 1차 콘텐츠를 시청하는 가입자와 병렬로 가입자에 의한 시청을 위해 동반자 디바이스에 2차 콘텐츠를 전달하며, 2차 콘텐츠는 1차 콘텐츠에 관련된다. 본 방법은, 1차 콘텐츠로부터 관심도 평가 특징들을 추출하고, 동반자 디바이스 상의 2차 콘텐츠를 시청하는 가입자에 대한 상호작용 측정을 판정하기 위해 동반자 디바이스를 모니터링한다. 본 방법은 관심도 평가 특징들 및 상호작용 측정에 기초하여 1차 콘텐츠를 시청하는 가입자에 대한 관심도 측정을 계산하고, 관심도 측정에 기초하여 동반자 디바이스로의 2차 콘텐츠의 전달을 제어한다.

Description

데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하는 관심도 평가{ATTENTION ESTIMATION TO CONTROL THE DELIVERY OF DATA AND AUDIO/VIDEO CONTENT}
MSO(Multiple System Operator)는 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠를 자신의 가입자들에게 전달한다. 이러한 데이터 콘텐츠는, 예를 들어, 웹 및 인터넷 데이터, 및 멀티미디어 서비스들을 포함한다. 비디오 콘텐츠는, 예를 들어, 텔레비전 프로그램들, 멀티미디어 서비스들, 및 광고들을 포함한다. MSO는, 이러한 비디오 콘텐츠를, 산업 표준 포맷, 예를 들어, MPEG(Moving Picture Experts Group) MPEG-2 전송 스트림 포맷으로 자신의 가입자들에게 전달한다.
도 1은 관심도 평가 시스템의 하드웨어 컴포넌트들의 일 실시예를 도시하는 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 하드웨어 컴포넌트들의 일 실시예를 상세히 도시하는 블럭도이다.
도 3은 도 1에 도시된 관심도 평가 시스템에 의해 수행되는 방법의 일 실시예를 도시하는 흐름도이다.
가입자는 1차 디바이스(예를 들어, 셋 톱 박스, 퍼스널 컴퓨터, 엔터테인먼트 디바이스, 또는 디지털 미디어 서버)를 사용하여 MSO로부터 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠를 수신한다. 통상적인 가입자는 더 많은 모바일, 또는 2차 디바이스들(예를 들어, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 또는 스마트폰)을 취득하고 있기 때문에, MSO에 대한 도전은 가입자의 1차 및 2차 디바이스들 양자 모두에 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠를 전달하는 것이다.
가입자는 통상적으로 1차 디바이스를 사용하여 비디오 콘텐츠(예를 들어, 텔레비전 프로그램들, 멀티미디어 서비스들, 또는 광고들)를 수신한다. 가입자는, 또한, 1차 디바이스와는 별개인, 2차 디바이스를 사용하여, 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠(예를 들어, 인터넷 검색, 또는 2차 멀티미디어 콘텐츠로의 액세스)를 수신할 수 있다. 가입자가 1차 디바이스 상에서 1차 미디어 콘텐츠를 시청하면서 또한 2차 디바이스를 조작하여 1차 미디어 콘텐츠와 관련된 2차 콘텐츠를 수신할 때, MSO는 병렬 공급 애플리케이션을 사용하여 1차 미디어 콘텐츠 및 2차 콘텐츠를 전달한다. 하나의 예시적인 병렬 공급 애플리케이션은, 가입자가, 1차 디바이스 상에서 영화를 수신하며, 2차 디바이스를 사용하여, 예를 들어, 해당 영화에 관해 작업한 출연자들 및 팀, 감독판 장면들, 또는 대안적인 결말들에 관한 정보를 수신하는 것이다. 다른 예시적인 병렬 공급 애플리케이션은, 가입자가, 1차 디바이스 상에서 텔레비전 시리즈 프로그램을 수신하며, 2차 디바이스를 사용하여, 예를 들어, 에피소드 및 시즌 정보, 타겟화된 광고, 또는 텔레비전 시리즈 프로그램에 관련되는 임의의 다른 정보를 수신하는 것이다.
관심도 평가, 또는 관심도 모델링은, 인간의 지각 및 인지의 생리학적 및 심리학적 이해에 기초하여 일부 미디어 콘텐츠(예를 들어, 비디오)의 특정 부분들에 시청자가 기울이는 관심도를 평가하는 방법이다. 관심도 평가의 초점은 미디어 콘텐츠로부터 추출되는 청각적 및 시각적 특징들에 주로 기초하여 시청자의 관심도를 평가하는 것을 포함한다. 일부 종래의 애플리케이션들은, 비디오 압축 및 코딩, 비디오 요약 및 하이라이트 생성, 비디오 이벤트 검출, 비디오 분할 및 장면 검출, 및 로보틱 비전(robotic vision)을 수반한다. 이러한 종래의 애플리케이션들은 병렬 공급 애플리케이션에서 추가 정보의 제시 또는 페이싱(pacing)을 제어하는 것을 포함하지 않는다.
일부 종래의 해결책들은 미디어 콘텐츠에 관련되는 것으로서 "서프라이즈 모델링(surprise modeling)", 즉, 비디오와 같은 미디어 콘텐츠의 특정 부분들에 의해 시청자에 유발되는 서프라이즈의 양을 평가하는 것을 수반한다. 이러한 종래의 해결책들은, 베이즈의 확률론(Bayesian theory of probability)에 기초하여 서프라이즈를 정량화하는 수학적 모델을 이용하는데, 이는, 이벤트를 둘러싸고 계산되는 현저한 시각적 또는 청각적 특징들에 기초하여, 비디오 콘텐츠의 가설 모델들의 이전 및 이후 확률 분포들 사이의 차분들을 측정하는 것에 의한다. 이러한 종래의 해결책들은 시청자들이 미디어 콘텐츠에서 놀라운 아이템들 또는 이벤트들에 그들의 관심을 기울이는 경향이 있다는 점을 보여주기 때문에, 관심도 평가의 문제점에 대처하는데 서프라이즈 모델링이 적용될 수 있다. 서프라이즈 모델링의 종래의 애플리케이션들은 본질적으로 관심도 평가에 대해 위에 논의된 것과 동일하다. 더욱이, 이러한 종래의 애플리케이션들은 병렬 공급 애플리케이션에서 추가 정보의 제시 또는 페이싱(pacing)을 제어하는 서프라이즈 모델링의 사용을 포함하지 않는다.
일부 다른 종래의 해결책들은 미디어 콘텐츠로부터 추출되는 청각적 및 시각적 특징들에 기초하는 방법들을 사용하는 병렬 공급 애플리케이션에서 콘텐츠의 제시 및 페이싱의 제어를 수반한다. 이러한 다른 종래의 해결책들은, 비디오에서 이동하는 오브젝트들의 수 또는 속도, 또는 오디오 트랙에서 노이즈의 레벨과 같은 기준에 기초해서, "액티비티 검출"(즉, 비디오 콘텐츠에서 액티비티 또는 액션의 레벨을 검출함)을 사용하여 2차 콘텐츠의 제시를 제어하는 것을 포함한다. 이러한 다른 종래의 해결책들은, 또한, 비디오 프레임 당 바이트들의 수, I, P 및 B 프레임들의 발생, 셧 경계들(shot boundaries)의 발생 등과 같은, 액티비티를 표시하는 시각적 또는 청각적 특징들을 검사한다. 이러한 다른 종래의 해결책은, 또한, 추출된 시각적 및 청각적 특징들에 기초해서, 액티비티 검출을 사용하여, 분석중인 비디오로부터 캡쳐되는 스틸 이미지들의 배치 및 수를 제어하여, 사후 비디오 편집 작업들을 돕는다.
위에 설명되는 종래의 해결책들은 액티비티 검출과 관심도 평가 사이에 관련성이 존재한다는 점을 보여준다. 그러나, 시청자는 단순히 "액티비티"의 레벨 보다는 오히려 추가적인 것들에 기초하여 비디오 콘텐츠의 부분들에 자신의 관심을 기울인다. 관심도 평가에 관련되는 특징들의 예들은, 액티비티 검출 보다는 오히려, 시각적 필드에서의 고 대조 또는 선명(highly contrasting or vivid) 오브젝트들, 또는 영역들; 하나의 뚜렷한 컬러 또는 텍스처에서 다른 것으로의(예를 들어, 숲 장면에서 사막 장면으로의) 시각적 필드의 갑작스러운 변화; 현저하게 위치된 얼굴, 오브젝트 또는 시각적 프레임에 나타나는 텍스트 필드; 카메라 팬(pan) 또는 줌(zoom) 직후 출현하는 정지 장면; 오디오 트랙에서의 특이한 또는 독특한 사운드들(예를 들어, 웃음소리 또는 박수갈채, 울음 또는 위협적인 으르렁거림들); 및 유사한 오디오 레벨들에서라도 일 타입의 사운드로부터 다른 것으로의 오디오 트랙의 변화(예를 들어, 거리 군중 노이즈들에서 차량 노이즈들로의 변화)를 포함한다. 따라서, 관심도 평가는 액티비티 검출 단독 보다는 추가적 병렬 공급들의 제어에 대해 훨씬 더 정확하고 포괄적인 기초를 제공한다.
MSO가 1차 콘텐츠 및 2차 콘텐츠를 병렬로 전달할 때, 종래의 해결책들의 단점들은, MSO가 1차 콘텐츠와 동시에 2차 콘텐츠의 제시 및 페이싱을 최적으로 제어하게 하지 못한다. 사용차 체험을 향상시키기 위해서, MSO에 대한 초점은, 시청자의 관심을 끌고 유지하는 것, 및 부적절한 시간들에 1차 콘텐츠로부터 시청자의 관심이 멀어지는 주의산만을 회피하는 것에 놓인다.
도 1은 관심도 평가 시스템(100)의 하드웨어 컴포넌트들의 일 실시예를 도시하는 블럭도이다. 헤드엔드(120)는, 콘텐츠 서버(122) 및 2차 콘텐츠 서버(124)를 포함하는, MSO용 마스터 설비이다. 콘텐츠 서버(122)는, 외부 소스들로부터 생성되는 오디오/비디오 콘텐츠(110)를 수신하여, 오디오/비디오 콘텐츠(110)를 MSO 가입자들에게 배포한다. 2차 콘텐츠 서버(124)는, 외부 소스들로부터 생성되는 2차 콘텐츠(112)를 수신하여, 2차 콘텐츠(112)를 MSO 가입자들에게 배포한다. 다른 실시예에서, 2차 콘텐츠 서버(124)는, 웹 서버와 같은, 헤드엔드(120)로부터 분리된 컴포넌트이다.
프로바이더 네트워크(130)는 헤드엔드(120)를 가입자 네트워크(140)에 접속한다. 일 실시예에서, 프로바이더 네트워크(130)는, MSO가 텔레비전 프로그래밍 및 네트워크 서비스들을 가입자의 부지에 전달하는데 사용하는 광 섬유 및 동축 케이블을 결합하는 HFC(Hybrid-Fiber Coaxial) 광대역 네트워크이다. 가입자 네트워크(140)는 가입자 디바이스(150)를 프로바이더 네트워크(130)에 접속한다. 일 실시예에서, 가입자 네트워크(140)는, MSO로부터 가입자의 부지 도처에 있는 클라이언트 디바이스들에 고 선명 텔레비전 프로그래밍 및 네트워크 서비스들을 배포하는 유선 및 무선 기술을 결합하는 근거리 통신망이다.
프로바이더 네트워크(130) 및 가입자 네트워크(140)는 헤드엔드(120)와 가입자 디바이스(150) 사이에 쌍방향 통신을 제공하는 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠 네트워크들이다. 다운스트림 통신 경로는 헤드엔드(120)로부터 가입자 다비이스(150)로이다. 업스트림 통신 경로는 가입자 디바이스(150)로부터 헤드엔드(120)로이다.
가입자 디바이스(150)는, 게이트웨이 셋 톱 박스, 셋 톱 박스, 퍼스널 컴퓨터, 엔터테인먼트 디바이스, 또는 디지털 미디어 서버와 같은, 컴퓨팅 디바이스이다. 가입자 디바이스(150)는 헤드엔드(120)에 의해 제공되는 오디오/비디오 콘텐츠(110)를 디스플레이하는 디스플레이 디바이스(160)(예를 들어, 디지털 텔레비전)에 접속한다. 헤드엔드(120)가 병렬 공급으로서 오디오/비디오 콘텐츠(110)를 전달하고 있을 때, 가입자 디바이스(150)는 1차 미디어 콘텐츠를 수신하고, 디스플레이 디바이스(160)는 1차 미디어 콘텐츠를 가입자에게 디스플레이한다. 도 1은 가입자 디바이스(150)와 디스플레이 디바이스(160)를 분리된 컴포넌트들로 도시하고 있지만, 기술분야에 숙련된 자는 가입자 디바이스(150)와 디스플레이 디바이스(160)가 단일의 통합형 컴포넌트일 수 있다는 점을 이해할 것이다.
동반자 디바이스(170)는, 태블릿 컴퓨터, 스마트폰, 모바일 폰, 게이밍 콘솔, 또는 핸드헬드 디바이스와 같은, 컴퓨팅 디바이스이다. 가입자는 동반자 디바이스(170)를 유선 또는 무선 접속을 통해 가입자 디바이스(150), 또는 유선 또는 무선 접속을 통해 가입자 네트워크(140)에 접속시킬 수 있다. 헤드엔드(120)가 병렬 공급으로서 오디오/비디오 콘텐츠(110)를 전달하고 있을 때, 동반자 디바이스(170)는 2차 콘텐츠를 수신하여 가입자에게 디스플레이한다.
도 2는 도 1에 도시된 하드웨어 컴포넌트들의 일 실시예를 상세히 도시하는 블럭도이다. 특히, 도 2는, 콘텐츠 서버(122), 가입자 디바이스(150), 및 동반자 디바이스(170)의 일 실시예를 상세히 도시한다.
도 2에 도시된 콘텐츠 서버(122)는 범용 컴퓨터이다. 버스(200)는, 프로세서(205), (SATA(Serial ATA) 하드 디스크 드라이브, 광 드라이브, SCSI(Small Computer System Interface) 디스크, 플래시 메모리 등과 같은) 데이터 저장 디바이스(210), 통신 인터페이스(215), (RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), 불휘발성 컴퓨터 메모리, 플래시 메모리 등과 같은) 메모리(220)를 접속하는 통신 매체이다. 통신 인터페이스(215)는, 프로바이더 네트워크(130) 및 가입자 네트워크(140)를 통해, 콘텐츠 서버(122), 가입자 디바이스(150), 및 동반자 디바이스(170) 사이에서 데이터 및 콘텐츠의 쌍방향 통신을 가능하게 한다.
콘텐츠 서버(122)의 프로세서(205)는, 메모리(220)에 상주하거나 메모리(220)에서 동작되는 각 컴퓨터 프로그램을 포함하는 연산 명령어들(operational instructions)의 시퀀스를 실행함으로써, 개시되는 방법들, 또는 개시되는 방법들의 일부들을 수행한다. 메모리(220)는 본 명세서에 개시되는 프로그램들을 지원하는 운영 체제, 관리자 프로그램들 및 데이터베이스 프로그램들을 포함할 수 있다는 점을 독자들이 이해해야 한다. 일 실시예에서, 콘텐츠 서버(122)의 메모리(220)의 구성은 병렬 공급 프로그램(222) 및 관심도 평가 프로그램(224)을 포함한다. 상술된 바와 같이, 병렬 공급 프로그램(222)은 가입자 디바이스(150)로의 1차 미디어 콘텐츠의 전달 및 동반자 디바이스(170)로의 2차 콘텐츠의 전달을 수행한다. 관심도 평가 프로그램(222)은 도 3에 도시되는 예시적인 실시예에 개시되는 방법을 수행한다. 프로세서(205)가 개시되는 방법을 수행할 때, 이는 메모리(220) 또는 데이터 저장 디바이스(210)에 중간 결과들을 저장한다. 다른 실시예에서, 프로세서(205)는 이러한 프로그램들 또는 그 일부들을 필요에 따라 메모리(220) 안팎으로 스와핑(swap)할 수 있고, 따라서 임의의 한 시점에는 이러한 프로그램들 전부보다 적은 프로그램들을 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 가입자 디바이스(150)는 범용 컴퓨터를 포함하는 컴퓨팅 디바이스이다. 버스(230)는, 프로세서(235), (SATA(Serial ATA) 하드 디스크 드라이브, 광 드라이브, SCSI(Small Computer System Interface) 디스크, 플래시 메모리 등과 같은) 데이터 저장 디바이스(240), 통신 인터페이스(245), (RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), 불휘발성 컴퓨터 메모리, 플래시 메모리 등과 같은) 메모리(250)를 접속하는 통신 매체이다. 통신 인터페이스(245)는, 프로바이더 네트워크(130) 및 가입자 네트워크(140)를 통해, 가입자 디바이스(150)와 동반자 디바이스(170) 사이에서, 및 가입자 디바이스(150), 콘텐츠 서버(122) 및 동반자 디바이스(170) 사이에서, 데이터 및 콘텐츠의 쌍방향 통신을 가능하게 한다.
가입자 디바이스(150)의 프로세서(235)는, 메모리(250)에 상주하거나 메모리(250)에서 동작되는 각 컴퓨터 프로그램을 포함하는 연산 명령어들의 시퀀스를 실행함으로써, 개시되는 방법들, 또는 개시되는 방법들의 일부들을 수행한다. 메모리(250)는 본 명세서에 개시되는 프로그램들을 지원하는 운영 체제, 관리자 프로그램들 및 데이터베이스 프로그램들을 포함할 수 있다는 점을 독자들이 이해해야 한다. 일 실시예에서, 가입자 디바이스(150)의 메모리(250)의 구성은 관심도 평가 메트릭스(metrics) 프로그램(252)을 포함한다. 관심도 평가 메트릭스 프로그램(252)은 도 3에 도시되는 예시적인 실시예에 개시되는 방법을 수행한다. 프로세서(235)가 개시되는 방법을 수행할 때, 이는 메모리(250) 또는 데이터 저장 디바이스(240)에 중간 결과들을 저장한다. 다른 실시예에서, 프로세서(235)는 이러한 프로그램들 또는 그 일부들을 필요에 따라 메모리(250) 안팎으로 스와핑할 수 있고, 따라서 임의의 한 시점에는 이러한 프로그램들 전부보다 적은 프로그램들을 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 동반자 디바이스(170)는 범용 컴퓨터를 포함하는 컴퓨팅 디바이스이다. 버스(260)는, 프로세서(265), (SATA(Serial ATA) 하드 디스크 드라이브, 광 드라이브, SCSI(Small Computer System Interface) 디스크, 플래시 메모리 등과 같은) 데이터 저장 디바이스(270), 통신 인터페이스(275), (RAM(Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), 불휘발성 컴퓨터 메모리, 플래시 메모리 등과 같은) 메모리(280)를 접속하는 통신 매체이다. 통신 인터페이스(275)는, 프로바이더 네트워크(130) 및 가입자 네트워크(140)를 통해, 동반자 디바이스(170)와 가입자 디바이스(150) 사이에서, 및 동반자 디바이스(170), 콘텐츠 서버(122) 및 가입자 디바이스(150) 사이에서, 데이터 및 콘텐츠의 쌍방향 통신을 가능하게 한다.
동반자 디바이스(170)의 프로세서(265)는, 메모리(280)에 상주하거나 메모리(280)에서 동작되는 각 컴퓨터 프로그램을 포함하는 연산 명령어들의 시퀀스를 실행함으로써, 개시되는 방법들, 또는 개시되는 방법들의 일부들을 수행한다. 메모리(280)는 본 명세서에 개시되는 프로그램들을 지원하는 운영 체제, 관리자 프로그램들 및 데이터베이스 프로그램들을 포함할 수 있다는 점을 독자들이 이해해야 한다. 일 실시예에서, 동반자 디바이스(170)의 메모리(280)의 구성은 관심도 평가 메트릭스 프로그램(282)을 포함한다. 관심도 평가 메트릭스 프로그램(282)은 도 3에 도시되는 예시적인 실시예에 개시되는 방법을 수행한다. 프로세서(265)가 개시되는 방법을 수행할 때, 이는 메모리(280) 또는 데이터 저장 디바이스(270)에 중간 결과들을 저장한다. 다른 실시예에서, 프로세서(265)는 이러한 프로그램들 또는 그 일부들을 필요에 따라 메모리(280) 안팎으로 스와핑할 수 있고, 따라서 임의의 한 시점에는 이러한 프로그램들 전부보다 적은 프로그램들을 포함할 수 있다.
MSO에 대한 현재 초점은 가입자 디바이스(150) 상의 1차 미디어 콘텐츠를 동시에 시청하는 가입자에 대해 동반자 디바이스(170) 상의 2차 콘텐츠의 제시 및 페이싱을 제어하는 것이다. MSO는 1차 미디어 콘텐츠에 대한 가입자의 관심을 평가하는 것에 의해 제시(예를 들어, 콘텐츠의 양, 포맷, 또는 품질) 및 페이싱(예를 들어, 리프레시 레이트 또는 현재의 또는 새로운 데이터)을 제어하며, 관심도 평가의 계산은 1차 미디어 콘텐츠로부터 추출되는 시각적, 청각적, 및/또는 텍스트형 특징들을 검사한다. 일 실시예에서, 관심도 평가들의 생성은 (예를 들어, 0 내지 100인 스케일로) 평가되는 관심도 레벨의 정량적 표시, 또는 측정을 시간의 함수로서 제공하는 "관심도 타임라인"의 형태로 존재한다.
1차 미디어 콘텐츠로부터 추출되는 시각적 특징들은, 전체 움직임(예를 들어, 인접 프레임들 사이의 화소수 차분들; 움직이고 있는 총 프레임의 백분율; 및 움직임 벡터들의 평균 크기); (관심도의 초점은 카메라 움직임 자체에 있는 것이 아니라, 움직임이 종료하는 때와 장소에 있을 수 있다는 점을 주목하여, 예를 들어, 배경 매크로 블럭들의 움직임 벡터들; 및 움직임 벡터들의 크기에 기초하는 움직임의 속도 또는 강도에 의해 검출되는) 좌측 또는 우측으로의 팬(pans), 또는 줌 인 또는 아웃과 같은 카메라 움직임; (예를 들어, 카메라 이동에 기인하는 움직임 벡터들 대 배경 움직임의 영역들; 이러한 영역들의 사이즈, 관련 움직임 벡터들의 크기; 및 오브젝트 코히어런시를 검출하는 공간 및 시간 일관성 점검사항들을 통해 검출되는), 특히 프레임의 중앙에 존재하는 경우, 전경에서 오브젝트들의 국지적 움직임; 장면들의 통계적 리듬(예를 들어, 셧 컷들(shot cuts)의 주파수; 프레임에서 IMB들의 백분율; 및 잔여 에러 블럭들의 에너지); 정지 또는 이동중인 오브젝트들의 시각적 대조(예를 들어, 휘도 또는 강도, 컬러, 엣지 방향에서의 대조; 매크로 블럭을 가로지르는 화소 색조의 분산); 특정 장면들 또는 오브젝트들(예를 들어, 얼굴들- 그 사이즈, 수, 프레임에서의 위치, 및 이들이 차지하는 프레임 영역의 백분율; 자막들, 및 프레임에서 이들의 상대적인 사이즈; 축구 경기에서 공과 같은 장르-특정 관심 오브젝트들); 곧 있을 세그먼트들 또는 전환들을 나타내는 시각적 마커들 또는 로고들(예를 들어, 뉴스 쇼들에서 스포츠 또는 날씨 세그먼트들을 나타내는 마커들); 및 셧 타입(shot type)(예를 들어, 클로즈-업 대 롱 셧; 및 관중 셧들 대 경기장 셧들)을 표시하는 것들을 포함한다.
1차 미디어 콘텐츠로부터 추출되는 청각적 특징들은, 전체 볼륨 또는 기저대역 에너지, 및 볼륨에서의 예리한 변화들; 오디오 신호의 시간-주파수 분해(예를 들어, 강도, 주파수 대조, 및 시간적 대조; 1차 필터링된 주파수 성분들 대 시간의 평균 에너지, 진폭 및 주파수); (예를 들어, 베이즈의 서프라이즈 모델(Bayesian Surprise model)에 기초하는 것으로서의) 청각적 서프라이즈(auditory surprise); 대사 검출(예를 들어, 대사의 흥분도 검출 - 대사의 피치(pitch), 대사 대역 에너지, 제로 크로싱 측정들); 음악 검출(예를 들어, 음악 볼륨에서의 변화들; 음악 리듬 또는 비트의 강도 및 템포); 곧 있을 세그먼트들 또는 전환들을 표시하는 오디오 마커들 또는 음악(예를 들어, 주요 이벤트들, 쇼 세그먼트들 등을 나타내는 시그너처 음악 테마 또는 딸랑거림); 및 (관심도의 초점은 검출 직전에 발생하는 장면에 대한 것일 수 있다는 점에 주목하여) 웃음소리 및 박수갈채 검출을 포함한다.
1차 미디어 콘텐츠로부터 추출되는 텍스트형 특징들은, 오디오 이벤트들의 폐쇄 자막 또는 서브타이틀 표시들(예를 들어, [웃음소리], [속삭임], [비명소리], [총소리], [큰 잡음] 등); 폐쇄 자막형 또는 서브타이틀형 대화로부터 유도되는 의미론적 정보; 및 시각적 콘텐츠의 스크린 스크랩핑 또는 OCR(Optical Character Recognition)로부터 유도되는 텍스트형 정보를 포함한다.
관심도 모델링에 관한 일부 종래의 해결책들은, 고 관심도 영역들에 대해 더 낮은 압축 레벨들이 사용될 비디오 압축과 같은 애플리케이션들을 위해, 시청자의 관심의 초점으로서 역할을 할 시각적 프레임 내의 공간 영역들을 검출하는 것을 겨냥한다. 2차 콘텐츠가 동반자 디바이스와 같은 2차 스크린 상에 제시되는, 병렬 공급 애플리케이션에서, 관심도 모델링의 목적은, 시청자에 의한 1차 스크린에서 지향되는 전체 레벨 관심도에 있고 2차 스크린으로부터는 멀리 있다. 다른 실시예에서, 2차 콘텐츠는 (예를 들어, 시각적 프레임에서 사람들 및 오브젝트들을 식별하는 1차 콘텐츠 상에 중첩되는 "팝-업" 레이블들로서) 중첩 형태로 1차 스크린 상에 디스플레이될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 시청자의 관심이 집중되는 영역 상에 정보를 중첩하는 것을 회피하기를 여러분이 원하기 때문에, 공간 영역 관심도 모델링은 더 중요하게 된다. 이러한 경우에, 시각적 프레임에 대응하는 "관심도 맵"은 정보의 배치를 제어할 뿐만 아니라, 정보의 페이싱을 제어하는 타임라인도 제어한다.
일 실시예에서, 관심도 모델링은 로우 레벨 추출된 특징들로부터 유도되는 일부 하이 레벨 의미론적 정보와 함께 가입자에 관한 추가적 정보(예를 들어, 개인적 프로필 데이터, 시청 선호도들)를 이용한다. 이러한 추가적 정보는 관심도 모델링을 가중화하는데 유용하며, 이에 의해 관심도 모델링을 가입자에 대해 개인화한다. 예를 들어, 가입자가 스포츠에 관련된 쇼를 보고 있다는 것을 하이 레벨 검출기들이 판정하는 경우, 가입자의 프로필이 그들이 스포츠를 "좋아한다"라는 점을 나타내면, 관심도 모델링은 평가된 관심도의 더 높은 레벨을 보장한다. 또한, 가입자의 과거 시청 이력이 프로필 선호도를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 가입자가 스포츠에 관련된 특정 쇼를 보고 있다는 점을 하이 레벨 검출기들이 판정하고, 가입자의 과거 시청 이력이 그들이 유사하거나 또는 동일한 스포츠 쇼를 그 날 이전에 시청하였다는 점을 나타내는 경우, 관심도 모델링은 더 낮은 관심도 레벨 평가를 보장한다. 이는 각 시청자에 대해 상이한 관심도 평가 타임라인을 시사하며, 백엔드 시스템에서의 관심도 평가 모듈이 저장된 사용자 프로필 정보에 대한 액세스를 가질 것을 요구한다.
로우 레벨 특징들로부터 유도되는 하이레벨 의미론적 정보의 관련 관심도 표시자들은, 상업적 검출; 장르(예를 들어, 스포츠, 및 코미디) 또는 하위 장르(예를 들어, 축구, 및 야구) 검출; 오브젝트 또는 이벤트 검출(예를 들어, 스포츠 이벤트에서의 터치다운, 골, 점수 변화들 등)을 포함한다. 이러한 의미론적 정보는 사용자 프로필 정보와 함께 관심도 모델을 개인화하는데 가장 유용할 것이다.
다른 실시예에서, 관심도 평가는, 가입자가 동반자 디바이스(170) 상의 병렬 공급 애플리케이션과 상호작용하고 있는지에 일부 기초한다. (예를 들어, 키 누름들 또는 마우스 사용을 검출하거나, 또는 가속도계들, 카메라들 등과 같은 동반자 디바이스 상의 센서들을 사용하여) 가입자가 현재 동반자 디바이스(170)와 상호작용하고 있거나, 또는 (예를 들어, 디바이스 잠금, 스크린 세이버 등의 검출에 의해) 동반자 디바이스(170)를 조작하는 가입자의 능력이 변경되었다는 점을 관심도 평가가 판정하면, 관심도 레벨을 계산할 때 관심도 평가는 가입자 디바이스(150) 상의 오디오 특징들(또는 폐쇄형 자막 또는 서브타이틀들과 같은 오디오 관련된 텍스트형 특징들)에 더 큰 가중치를 적용한다. 이는 사용자가 동반자 디바이스(170)와 상호작용하고 있기 때문에, 그가 가입자 디바이스(150)를 보고 있지 않다는 가정에 기초한다. 역으로, 가입자가 동반자 디바이스(170)와 상호작용하고 있지 않으면, 관심도 레벨을 평가할 때 가입자 디바이스(150) 상의 시각적 특징들에 더 큰 가중치가 갈 것이다. 일 실시예에서, 관심도 평가는 동반자 디바이스(170)로의 2차 콘텐츠의 전달을 동반자 디바이스(170)로부터 수신되는 상호작용 측정에 기초하여 제어한다. 다른 실시예에서, 관심도 평가는 가입자 디바이스(150)로의 1차 콘텐츠의 전달을 동반자 디바이스(170)로부터 수신되는 상호작용 측정에 기초하여 제어한다. 관심도 모델링의 이러한 특징들은 상이한 양식들의 동적 가중치를 추가적으로 포함할 각 가입자에 대해 개인화된 관심도 평가 타임라인들을 시사한다. 일 실시예에서, 관심도 모델링은 헤드엔드(120)에서 생성되는 (예를 들어, 청각적/텍스트형, 및 시각적) 각 양식에 대해 별도의 타임라인들을 채택하여, 동적 가중치를 갖는, (예를 들어, 동반자 디바이스(170)에서) 국부적으로 수행되는 타임라인들의 최종 결합을 갖는다.
도 3은 도 1에 도시된 관심도 평가 시스템에 의해 수행되는 방법의 일 실시예를 도시하는 흐름도이다. 프로세스(300)는, 도 1 및 도 2를 참조하여, 헤드엔드(120) 상의 콘텐츠 서버(122)가 가입자에 의한 디스플레이 디바이스(160) 상의 시청을 위해 1차 콘텐츠를 가입자 디바이스(150)에 전달할 때 시작한다(단계 310). 콘텐츠 서버(122)는 그러면 1차 콘텐츠의 시청과 병렬로 가입자에 의한 시청을 위해 2차 콘텐츠를 동반자 디바이스(170)에 전달하며, 여기서 2차 콘텐츠는 1차 콘텐츠에 관련된다(단계 320).
콘텐츠 서버(122) 상의 관심도 평가 프로그램(224)은 1차 콘텐츠로부터 주기적으로 관심도 평가 특징들을 추출한다(단계 330). 다양한 실시예들에서, 관심도 평가 특징들은, 오디오/비디오 콘텐츠(110)에 존재하는 시각적, 청각적, 및 텍스트형 특징들 중 적어도 하나이다. 일 실시예에서, 관심도 평가 프로그램(224)은 관심도 모델을 개인화하기 위해 가입자에 대한 사용자 프로필 정보를, 특히 하이 레벨 의미론적으로 의미있는 정보에 대해 검색한다. 다른 실시예에서, 관심도 평가 프로그램(224)은 관심도 모델을 더욱 개량하기 위해 가입자에 대한 과거 시청 이력을 검색한다.
콘텐츠 서버(122) 상의 관심도 평가 프로그램(224)은 또한 동반자 디바이스(170) 상의 2차 콘텐츠를 시청하는 가입자에 대한 상호작용 측정을 판정하기 위해 동반자 디바이스(170)를 주기적으로 모니터링한다(단계 340). 일 실시예에서, 동반자 디바이스(170) 상의 관심도 평가 메트릭스 프로그램(282)은 동반자 디바이스(170) 상의 센서들로부터 주기적으로 측정들을 수집하고, 이러한 측정들을 해석하여, 콘텐츠 서버(122) 상의 관심도 평가 프로그램(224)에 상호작용 측정들을 보낸다. 다른 실시예에서, 동반자 디바이스(170) 상의 관심도 평가 메트릭스 프로그램(282)은 동반자 디바이스(170) 상의 센서들로부터 측정들을 주기적으로 수집하여, 상호작용 측정을 계산한다.
콘텐츠 서버(122) 상의 관심도 평가 프로그램(224)은 그리고 나서 1차 콘텐츠로부터 추출된 관심도 평가 특징에 기초하는 1차 콘텐츠를 시청하는 가입자에 대한 관심도 측정, 및 상호작용 측정을 계산한다(단계 350). 일 실시예에서, 관심도 측정은 MAF(Media Analysis Framework)로부터의 다수의 표시자들의 가중된 결합이다. 예를 들어, 관심도 측정은, (컷 주파수, 장면 변화들, 및 카메라 및 전체 움직임과 같은) 다수의 VED(Video Event Detector) 표시자들, 및 (볼륨 및 볼륨 변화, 및 중요한 오디오 이벤트들과 같은) 다수의 AED(Audio Event Detector) 표시자들의 가중된 결합일 수 있다.
전체 관심도 평가를 생성하기 위해 상이한 모드들의 관심도 표시자들을 결합하는 관련 방법들은, 다양한 검출기들에 대한 관심도 점수들의 가중된 결합(예를 들어, 장르 또는 쇼에 기초하는 가중; 정적 가중; 주어진 검출기의 값들에 더 높은 가변성이 있거나, 또는 하나 이상의 특징들이 평균값으로부터 상당히 벗어나면 더 큰 가중이 적용되는, 동적 가중; 및 엔트로피, 즉, 발생하는 값의 확률의 네거티브 로가리즘(negative logarithm)에 기초하는 가중 특징들); 및 시청자가 동반자 디바이스와 상호작용하는지에 기초하는 가중된 결합(예를 들어, 사용자 상호작용은 병렬 공급 클라이언트 애플리케이션에 의해 판정될 수 있고; 동반자 디바이스와의 증가된 상호작용은, 청각적 및 청각 관련된 텍스트형, 부분들에 더 큰 가중을 초래할 것이며; 동반자 디바이스와의 상호작용 없음은 시각적 부분에 더 큰 가중을 초래할 것임)을 포함한다.
콘텐츠 서버(122) 상의 관심도 평가 프로그램(224)은 그리고 나서 관심도 측정에 기초하여 동반자 디바이스(170)로의 2차 콘텐츠의 전달을 제어한다(단계 360). 2차 콘텐츠의 전달을 제어하는 것에 의해, 관심도 평가 시스템은, 가입자 디바이스(150) 상의 1차 콘텐츠를 시청하는 가입자의 체험으로부터 딴 데로 돌리지 않는 방식으로 동반자 디바이스(170) 상의 2차 콘텐츠의 제시 및 페이싱을 허용한다.
기술분야에 숙련된 자는, 1차 콘텐츠가 이전 시간에 특징 추출 및 처리를 위해 헤드엔드에서 이용될 수 있면, 관심도 평가를 계산하는 단계들의 일부 또는 전부가 MSO 가입자들로의 1차 및 2차 콘텐츠의 전달 이전에 수행될 수 있다는 점을 이해할 것이다.
개시되는 실시예들은 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하기 위해 컴퓨터 시스템에 구현되는 완전히 기능하는 방법을 개시하지만, 독자는 다른 등가의 실시예들이 존재한다는 점을 이해할 것이다. 본 개시내용을 검토하면 이러한 것들에 여러가지 변형들 및 변경들이 발생할 것이기 때문에, 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하기 위해 컴퓨터 시스템에 구현되는 방법이 도시되고 개시된 정확한 구성 및 동작에 제한되는 것은 아니다. 따라서, 본 개시내용은 청구항들의 범위 내에 들어가는 모든 적합한 변형들 및 등가물들을 의도한다.

Claims (21)

  1. 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하는 컴퓨팅 디바이스로서,
    가입자 디바이스 및 동반자 디바이스에 접속하는 네트워크에 상기 컴퓨팅 디바이스를 접속시키는 통신 인터페이스;
    상기 컴퓨팅 디바이스에 상주하는 메모리 디바이스; 및
    상기 통신 인터페이스 및 상기 메모리 디바이스와 통신하도록 배치되는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    가입자에 의한 시청을 위해 상기 가입자 디바이스에 1차 콘텐츠를 전달하고;
    상기 가입자가 상기 1차 콘텐츠를 시청하는 것과 병렬로 2차 콘텐츠를 상기 가입자에 의한 시청을 위해 상기 동반자 디바이스에 전달하고- 상기 2차 콘텐츠는 상기 1차 콘텐츠에 관련됨 -;
    상기 1차 콘텐츠로부터 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하고;
    상기 동반자 디바이스 상의 상기 2차 콘텐츠를 시청하는 상기 가입자에 대한 상호작용 측정을 판정하기 위해 상기 동반자 디바이스를 모니터링하고;
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 상호작용 측정에 기초하여 상기 1차 콘텐츠를 시청하는 가입자에 대한 관심도 측정을 계산하며;
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 동반자 디바이스로의 상기 2차 콘텐츠의 전달을 제어하도록 구성되는
    컴퓨팅 디바이스.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각은, 상기 1차 콘텐츠에서의 시각적 특징, 상기 1차 콘텐츠에서의 청각적 특징, 및 상기 1차 콘텐츠에서의 텍스트형 특징 중 적어도 하나인 컴퓨팅 디바이스.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 1차 콘텐츠로부터 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 가입자에 대한 개인적 프로필 및 시청 선호도들을 검색하고;
    상기 가입자에 대한 상기 개인적 프로필 및 시청 선호도들에 기초하여 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 가중치를 계산하도록 또한 구성되고,
    상기 가입자에 대한 상기 관심도 측정의 계산은 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 상기 가중치를 포함하는 컴퓨팅 디바이스.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 1차 콘텐츠로부터 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 가입자에 대한 과거 시청 이력을 검색하고;
    상기 가입자에 대한 상기 과거 시청 이력에 기초하여 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 가중치를 계산하도록 또한 구성되고,
    상기 가입자에 대한 상기 관심도 측정의 계산은 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 상기 가중치를 포함하는 컴퓨팅 디바이스.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 동반자 디바이스를 모니터링하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 동반자 디바이스로부터 측정을 수신하도록 또한 구성되고,
    상기 측정은, 상기 가입자의 상기 동반자 디바이스와 상호작용하는 능력, 및 상기 가입자에 의한 상기 동반자 디바이스의 동작 중 적어도 하나인 컴퓨팅 디바이스.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 관심도 측정을 계산하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대해 가중치를 계산하며;
    상기 상호작용 측정에 기초하여 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대해 상기 가중치를 조절하도록 또한 구성되는 컴퓨팅 디바이스.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 관심도 측정을 계산하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대해 가중치를 계산하며;
    상기 상호작용 측정에 대해 가중치를 계산하도록 또한 구성되고,
    상기 관심도 측정은 가중된 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 가중된 상호작용 측정의 결합인 컴퓨팅 디바이스.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 관심도 측정은 시간의 함수로서 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 상기 상호작용 측정에 기초하는 컴퓨팅 디바이스.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 2차 콘텐츠의 전달을 제어하기 위해, 상기 프로세서는,
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 동반자 디바이스로의 상기 2차 콘텐츠의 전달의 제시 또는 페이싱(pacing)을 조절하도록 또한 구성되는 컴퓨팅 디바이스.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 가입자 디바이스로의 상기 1차 콘텐츠의 전달을 제어하도록 또한 구성되는 컴퓨팅 디바이스.
  11. 데이터 및 오디오/비디오 콘텐츠의 전달을 제어하도록 컴퓨터 시스템에 구현되는 방법으로서,
    가입자에 의한 시청을 위해 가입자 디바이스에 1차 콘텐츠를 전달하는 단계;
    상기 가입자가 상기 1차 콘텐츠를 시청하는 것과 병렬로 2차 콘텐츠를 상기 가입자에 의한 시청을 위해 동반자 디바이스에 전달하는 단계- 상기 2차 콘텐츠는 상기 1차 콘텐츠에 관련됨 -;
    상기 1차 콘텐츠로부터 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하는 단계;
    상기 동반자 디바이스 상의 상기 2차 콘텐츠를 시청하는 상기 가입자에 대한 상호작용 측정을 판정하기 위해 상기 동반자 디바이스를 모니터링하는 단계;
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 상호작용 측정에 기초하여 상기 1차 콘텐츠를 시청하는 상기 가입자에 대한 관심도 측정을 계산하는 단계; 및
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 동반자 디바이스로의 상기 2차 콘텐츠의 전달을 제어하는 단계
    를 포함하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각은, 상기 1차 콘텐츠에서의 시각적 특징, 상기 1차 콘텐츠에서의 청각적 특징, 및 상기 1차 콘텐츠에서의 텍스트형 특징 중 적어도 하나인 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 1차 콘텐츠로부터 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하는 단계는,
    상기 가입자에 대한 개인적 프로필 및 시청 선호도들을 검색하는 단계; 및
    상기 가입자에 대한 상기 개인적 프로필 및 시청 선호도들에 기초하여 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 가중치를 계산하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 가입자에 대한 상기 관심도 측정의 계산은 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 상기 가중치를 포함하는 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 1차 콘텐츠로부터 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하는 단계는,
    상기 가입자에 대한 과거 시청 이력을 검색하는 단계; 및
    상기 가입자에 대한 상기 과거 시청 이력에 기초하여 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 가중치를 계산하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 가입자에 대한 상기 관심도 측정의 계산은 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대한 상기 가중치를 포함하는 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 동반자 디바이스를 모니터링하는 단계는,
    상기 동반자 디바이스로부터 측정을 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 측정은, 상기 가입자의 상기 동반자 디바이스와 상호작용하는 능력, 및 상기 가입자에 의한 상기 동반자 디바이스의 동작 중 적어도 하나인 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 관심도 측정을 계산하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대해 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 상호작용 측정에 기초하여 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대해 상기 가중치를 조절하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 관심도 측정을 계산하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 각각에 대해 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 상호작용 측정에 대해 가중치를 계산하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 관심도 측정은 가중된 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 가중된 상호작용 측정의 결합인 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 관심도 측정은 시간의 함수로서 상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 상기 상호작용 측정에 기초하는 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 2차 콘텐츠의 전달을 제어하는 단계는,
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 동반자 디바이스로의 상기 2차 콘텐츠의 전달의 제시 또는 페이싱을 조절하는 단계를 더 포함하는 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 가입자 디바이스로의 상기 1차 콘텐츠의 전달을 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
  21. 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 컴퓨터 실행가능 명령어들은, 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행될 때,
    가입자에 의한 시청을 위해 가입자 디바이스에 1차 콘텐츠를 전달하는 단계;
    상기 가입자가 상기 1차 콘텐츠를 시청하는 것과 병렬로 2차 콘텐츠를 상기 가입자에 의한 시청을 위해 동반자 디바이스에 전달하는 단계- 상기 2차 콘텐츠는 상기 1차 콘텐츠에 관련됨 -;
    상기 1차 콘텐츠로부터 적어도 하나의 관심도 평가 특징을 추출하는 단계;
    상기 동반자 디바이스 상의 상기 2차 콘텐츠를 시청하는 상기 가입자에 대한 상호작용 측정을 판정하기 위해 상기 동반자 디바이스를 모니터링하는 단계;
    상기 적어도 하나의 관심도 평가 특징 및 상호작용 측정에 기초하여 상기 1차 콘텐츠를 시청하는 가입자에 대한 관심도 측정을 계산하는 단계; 및
    상기 관심도 측정에 기초하여 상기 동반자 디바이스로의 상기 2차 콘텐츠의 전달을 제어하는 단계
    를 수행하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
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