KR20160058157A - 사용자 적응적 멀티미디어 전달 프레임워크에서의 광고 인상의 검증 - Google Patents

사용자 적응적 멀티미디어 전달 프레임워크에서의 광고 인상의 검증 Download PDF

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그레고리 에스 스턴버그
라훌 바남
리앙핑 마
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인터디지탈 패튼 홀딩스, 인크
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Abstract

실시예들은 사용자 존재, 근접성 및/또는 주변 조명 조건들의 검출, 추정, 및/또는 그에 대한 적응을 고려한다. 실시예들은 또한 모바일 디바이스들에서의 센서들로부터의 입력에 기초한 사용자 근접성 추정을 고려한다. 실시예들은 또한 사용자의 위치, 나이, 성별, 주변 소음 레벨 및/또는 다수의 사용자들과 같은 파라미터들 중 하나 이상의 파라미터들의 추정치에 기초한 볼륨 제어 및/또는 오디오 비트스트림 선택을 고려한다. 또한, 실시예들은, 어쩌면 다양한 위치들에서, 사용자 존재 및/또는 다양한 메커니즘들을 통해 전달되는 광고들에 대한 사용자 관심의 검출, 추정 및/또는 그에 대한 적응을 고려한다.

Description

사용자 적응적 멀티미디어 전달 프레임워크에서의 광고 인상의 검증{VERIFICATION OF AD IMPRESSIONS IN USER-ADAPTIVE MULTIMEDIA DELIVERY FRAMEWORK}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2013년 9월 20일자로 출원된, 발명의 명칭이 "Verification of Ad Impressions in User- Adaptive Multimedia Delivery Framework"인 미국 가특허 출원 제61/880,815호, 및 2013년 10월 17일자로 출원된, 발명의 명칭이 "Verification of Ad Impressions in User-Adaptive Multimedia Delivery Framework"인 미국 가특허 출원 제61/892,422호를 우선권 주장하며, 양 출원의 개시 내용은 이로써, 모든 목적을 위해, 전체가 본원에 개시되는 것처럼 제각기 그 전체가 참고로 포함된다.
실시예들은 텔레비전에서의 광고(advertising) 및 광고 삽입(ad insertion)을 인식하고 있다. 시초부터, 텔레비전은 제품 광고들을 보여주기 위해 사용되어 왔다. 광고의 최근의 형태에서, 프로그램의 방영 시간에 걸쳐 광고 방송 시간(break) 동안에 광고가 행해진다. 미국에서, 광고 요금은 시청자 수를 추정하기 위해 통계적 표본 추출을 사용하는 시청률 조사 시스템(audience measurement system)인 닐슨 시청률(Nielsen rating)에 의해 주로 결정된다. 닐슨은, TV가 맞춰져 있는 시간 및 채널만을 기록하기 때문에, 시청자 수를 추정하기 위해 간접적 수단을 사용하지만, 시청자들이 실제로 존재하는지를 결정하는 기법들을 갖지 않는다.
이 발명의 내용은 이하에서 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 자세하게 기술되어 있는 선택된 개념들을 간략화된 형태로 소개하기 위해 제공된 것이다. 이 발명의 내용은 청구된 발명 요지의 핵심적인 특징들 또는 필수적인 특징들을 확인하기 위한 것도 아니고, 청구된 발명 요지의 범주를 제한하기 위해 사용되기 위한 것도 아니다.
실시예들은 사용자 행동 및 시청 조건들에의 적응을 이용하는 적응적 멀티미디어 전달 시스템들에서 광고 인상 검증(ad impression verification)을 위한 시스템의 설계를 고려한다.
본 명세서에 기술된 하나 이상의 실시예들은 모바일 디바이스들(예컨대, 스마트폰, 태블릿, 랩톱) 및 셋톱 박스, 스트리밍 디바이스(예컨대, Chromecast, Roku, Apple TV), 게임 콘솔(예컨대, XBox 및 PlayStation), 소비자/상업용 TV 및 스마트TV, 및 개인용 컴퓨터와 같은 홈 디바이스들에 대한 멀티미디어 전달 시스템들에서 사용될 수 있다. 하나 이상의 실시예들은 IPTV, 프로그레시브 다운로드(progressive download), 대역폭 적응적 스트리밍 표준(bandwidth adaptive streaming standard)(MPEG 및 3GPP DASH 등), 및 Apple의 HTTP Live Streaming과 같은 기존의 스트리밍 기술(이들로 제한되지 않음)을 비롯한 기존의 멀티미디어 전달 프레임워크들의 사용을 지원할 수 있다.
실시예들은 사용자 존재, 근접성 및/또는 주변 조명 조건들의 검출, 추정, 및/또는 그에 대한 적응을 고려한다. 실시예들은 또한 모바일 디바이스들에서의 센서들로부터의 입력에 기초한 사용자 근접성 추정을 고려한다. 실시예들은 또한 사용자의 위치, 나이, 성별, 주변 소음 레벨 및/또는 다수의 사용자들과 같은 파라미터들 중 하나 이상의 파라미터들의 추정치에 기초한 볼륨 제어 및/또는 오디오 비트스트림 선택을 고려한다. 또한, 실시예들은, 어쩌면 다양한 위치에서, 사용자 존재 및/또는 다양한 메커니즘들을 통해 전달되는 광고들에 대한 관심의 검출, 추정 및/또는 그에 대한 적응을 고려한다.
실시예들은 미디어 콘텐츠 인상(media content impression)을 결정하는 하나 이상의 기법들을 고려하며, 여기서 미디어 콘텐츠는 통신 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스로 전달될 수 있다. 기법들은 어떤 기간 동안 클라이언트 디바이스에 근접해 있는 사용자에 대응할 수 있는 제1 데이터를, 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 기법들은 또한 그 기간 동안의 클라이언트 디바이스의 상태에 대응하는 제2 데이터를, 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 기법들은 그 기간 동안 클라이언트 디바이스에 의해 제시되는 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 표시를, 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 기법들은 또한 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 인상(user impression)의 측정치(measurement)를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 사용자 인상의 측정치는 그 기간 동안의 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 관심의 표시를 제공할 수 있다.
실시예들은 무선 통신 네트워크와 통신하는 무선 송수신 유닛(wireless transmit/receive unit, WTRU)을 고려한다. WTRU는 어떤 기간 동안 WTRU에 근접해 있는 사용자에 대응하는 제1 데이터를 식별하도록 구성될 수 있는 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 그 기간 동안의 WTRU의 상태에 대응하는 제2 데이터를 식별하도록 구성될 수 있다. 프로세서는 그 기간 동안 WTRU에 의해 제시되는 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠를 결정하도록 구성될 수 있다. 프로세서는 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 인상의 측정치를 결정하도록 구성될 수 있다. 사용자 인상의 측정치는 그 기간 동안의 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 관심의 표시를 제공할 수 있다.
실시예들은 미디어 콘텐츠를 수정하는 하나 이상의 기법들을 고려하며, 여기서 미디어 콘텐츠는 통신 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스로 전달될 수 있다. 기법들은 어떤 기간 동안 클라이언트 디바이스에 근접해 있는 사용자에 대응하는 제1 데이터를, 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 기법들은 그 기간 동안 클라이언트 디바이스에 의해 제시되는 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 표시를, 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 것을 포함할 수 있다. 기법들은 제1 데이터에 기초하여 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 조절을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 조절은 조절된 특정 미디어 콘텐츠를 형성할 수 있다. 기법들은 그 기간 또는 다른 기간 중 적어도 하나의 기간 동안 조절된 특정 미디어 콘텐츠를 클라이언트 디바이스에 제공하는 것을 포함할 수 있다.
첨부 도면들과 관련하여 예로서 주어진, 이하의 설명으로부터 보다 상세히 이해될 수 있다.
도 1a는 하나 이상의 개시된 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템의 시스템도.
도 1b는 도 1a에 예시된 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 예시적인 WTRU(wireless transmit/receive unit)의 시스템도.
도 1c는 도 1a에 예시된 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 예시적인 무선 액세스 네트워크 및 예시적인 코어 네트워크의 시스템도.
도 1d는 도 1a에 예시된 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 다른 예시적인 무선 액세스 네트워크 및 예시적인 코어 네트워크의 시스템도.
도 1e는 도 1a에 예시된 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 다른 예시적인 무선 액세스 네트워크 및 예시적인 코어 네트워크의 시스템도.
도 1f는 실시예들에 따른, 멀티미디어 전달 시스템의 예시적인 상위 레벨 다이어그램을 나타낸 도면.
도 2는 실시예들에 따른, 디지털 TV에서 스플라이싱(splicing)을 사용하는 예시적인 광고 삽입을 나타낸 도면.
도 3은 실시예들에 따른, 콘텐츠 제공자에 시그널링되는 광고 인상 검증에 대한 시스템도의 일 예를 나타낸 도면.
도 4는 실시예들에 따른, 광고 대행사 서버(Ad Agency Server)에 시그널링되는 광고 인상 검증에 대한 예시적인 시스템도를 나타낸 도면.
도 4b는 실시예들에 따른, 클라이언트에 있는 프록시를 사용하여 콘텐츠 제공자에 시그널링되는 광고 인상 검증에 대한 예시적인 시스템도를 나타낸 도면.
도 4c는 실시예들에 따른, 클라이언트에 있는 프록시를 사용하여 광고 대행사 서버에 시그널링되는 광고 인상 검증에 대한 예시적인 시스템도를 나타낸 도면.
도 5는 실시예들에 따른, 카메라 또는 영상 디바이스(imaging device)들을 사용한 사용자 존재 검출의 예시적인 구현을 나타낸 도면.
도 6은 실시예들에 따른, 센서들을 사용한 사용자 존재 검출의 예시적인 구현의 플로우차트를 나타낸 도면.
도 7은 실시예들에 따른, 사용자의 입력으로부터 사용자 상태를 추론하는 것에 의한 사용자 존재 검출의 예시적인 구현의 플로우차트를 나타낸 도면.
도 8은 실시예들에 따른, 서버측 사용자 존재 검출을 구현할 수 있는 예시적인 시스템 아키텍처를 갖는 다이어그램을 나타낸 도면.
도 9는 실시예들에 따른, 모바일 디바이스에 존재하는 멀티미디어 클라이언트에 의해 재생되는 예시적인 인코딩된 스트림들을 나타낸 도면.
도 10은 실시예들에 따른, 광고를 갖는 멀티미디어 프레젠테이션 설명(multimedia presentation description)의 일 예를 나타낸 도면.
도 11은 실시예들에 따른, 광고 인상 검증에 대한 관심 점수(attention score)의 예시적인 계산을 나타낸 도면.
도 12는 실시예들에 따른, 광고가 재생되는 시간을 커버하는 분석 기간의 일 예를 나타낸 도면.
도 13은 실시예들에 따른, 분석 기간에 걸쳐 검출되는 얼굴들의 개수의 변동의 일 예를 나타낸 도면.
도 14는 실시예들에 따른, 시청자 검출에 사용될 수 있는 알고리즘의 일 예를 나타낸 도면.
도 15는 실시예들에 따른, 디바이스 상태를 결정하기 위해 사용될 수 있는 예시적인 분류자 기법을 나타낸 도면.
도 16은 실시예들에 따른, 관심 점수를 획득하기 위해 사용될 수 있는 분류자 기법의 일 예를 나타낸 도면.
이제부터, 예시적인 실시예들에 대한 상세한 설명이 다양한 도면을 참조하여 기술될 것이다. 이 설명이 가능한 구현들의 상세한 예를 제공하지만, 이 상세가 예시적인 것이고 결코 출원의 범주를 제한하기 위한 것이 아니라는 것에 유의해야 한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 관형사 "한" 및 "어떤"은, 추가의 수식(qualification) 또는 표현(characterization)이 없는 경우, 예를 들어, "하나 이상" 또는 "적어도 하나"를 의미하는 것으로 이해될 수 있다.
도 1a는 하나 이상의 개시된 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템(100)의 다이어그램이다. 통신 시스템(100)은 음성, 데이터, 비디오, 메시징, 방송 등과 같은 콘텐츠를 다수의 무선 사용자들에게 제공하는 다중 액세스 시스템(multiple access system)일 수 있다. 통신 시스템(100)은 다수의 무선 사용자들이 시스템 자원들(무선 대역폭을 포함함)의 공유를 통해 이러한 콘텐츠에 액세스할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 통신 시스템(100)은 CDMA(code division multiple access), TDMA(time division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), OFDMA(orthogonal FDMA), SC-FDMA(single-carrier FDMA) 등과 같은, 하나 이상의 채널 액세스 방법들을 이용할 수 있다.
도 1a에 도시된 바와 같이, 통신 시스템(100)은 WTRU(wireless transmit/receive unit)들(102a, 102b, 102c, 및/또는 102d)(이들은 전체적으로 또는 총칭하여 WTRU(102)라고 할 수 있음), RAN(radio access network: 무선 액세스 네트워크)(103/104/105), 코어 네트워크(106/107/109), PSTN(public switched telephone network: 공중 교환 전화망)(108), 인터넷(110), 및 다른 네트워크들(112)을 포함할 수 있지만, 개시된 실시예들이 임의의 수의 WTRU들, 기지국들, 네트워크들 및/또는 네트워크 요소들을 생각하고 있다는 것을 잘 알 것이다. WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 각각은 무선 환경에서 동작하고 그리고/또는 통신하도록 구성된 임의의 유형의 디바이스일 수 있다. 예로서, WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d)은 무선 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있고, UE(user equipment: 사용자 장비), 이동국, 고정 또는 이동 가입자 유닛(fixed or mobile subscriber unit), 페이저(pager), 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 스마트폰, 랩톱, 넷북, 개인용 컴퓨터, 무선 센서, 가전 제품 등을 포함할 수 있다.
통신 시스템(100)은 또한 기지국(114a) 및 기지국(114b)을 포함할 수 있다. 기지국들(114a, 114b) 각각은 하나 이상의 통신 네트워크들(코어 네트워크(106/107/109), 인터넷(110) 및/또는 네트워크들(112) 등)에의 액세스를 용이하게 하기 위해 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 적어도 하나와 무선으로 인터페이싱하도록 구성되어 있는 임의의 유형의 디바이스일 수 있다. 예로서, 기지국들(114a, 114b)은 BTS(base transceiver station: 기지국 송수신기), 노드-B(Node-B), eNode B, 홈 노드 B(Home Node B), 홈 eNode B(Home eNode B), 사이트 제어기(site controller), 액세스 포인트(access point, AP), 무선 라우터(wireless router) 등일 수 있다. 기지국들(114a, 114b) 각각이 단일 요소로서 도시되어 있지만, 기지국들(114a, 114b)이 임의의 수의 상호연결된 기지국들 및/또는 네트워크 요소들을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
기지국(114a)은 다른 기지국들 및/또는 네트워크 요소들(BSC(base station controller: 기지국 제어기), RNC(radio network controller: 무선 네트워크 제어기), 릴레이 노드(relay node)들, 기타 등등)(도시 생략)도 포함할 수 있는 RAN(103/104/105)의 일부일 수 있다. 기지국(114a) 및/또는 기지국(114b)은 특정의 지리적 지역(이는 셀(cell)(도시 생략)이라고 지칭될 수 있음) 내에서 무선 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 셀은 셀 섹터(cell sector)들로 추가로 나누어질 수 있다. 예를 들어, 기지국(114a)과 연관된 셀이 3개의 섹터들로 나누어질 수 있다. 따라서, 하나의 실시예에서 기지국(114a)은 3개의 송수신기들(즉, 셀의 각각의 섹터마다 하나씩)을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 기지국(114a)은 MIMO(multiple-input multiple-output: 다중 입력 다중 출력) 기술을 이용할 수 있고, 따라서, 셀의 각각의 섹터에 대해 다수의 송수신기들을 이용할 수 있다.
기지국들(114a, 114b)은 임의의 적당한 무선 통신 링크(예컨대, RF(radio frequency: 무선 주파수), 마이크로파, IR(infrared: 적외선), UV(ultraviolet: 자외선), 가시광 등)일 수 있는 공중 인터페이스(115/116/117)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 하나 이상과 통신할 수 있다. 공중 인터페이스(115/116/117)가 임의의 적당한 RAT(radio access technology: 무선 액세스 기술)를 사용하여 설정될 수 있다.
보다 구체적으로는, 앞서 살펴본 바와 같이, 통신 시스템(100)은 다중 액세스 시스템일 수 있고, CDMA, TDMA, FDMA, OFDMA, SC-FDMA 등과 같은, 하나 이상의 채널 액세스 방식들을 이용할 수 있다. 예를 들어, RAN(103/104/105) 내의 기지국(114a) 및 WTRU들(102a, 102b, 102c)은 WCDMA(wideband CDMA: 광대역 CDMA)를 사용하여 공중 인터페이스(115/116/117)를 확립할 수 있는 UTRA(UMTS(Universal Mobile Telecommunications System) Terrestrial Radio Access)와 같은 무선 기술을 구현할 수 있다. WCDMA는 HSPA(High-Speed Packet Access: 고속 패킷 액세스) 및/또는 HSPA+(Evolved HSPA: 진화된 HSPA)와 같은 통신 프로토콜들을 포함할 수 있다. HSPA는 HSDPA(High-Speed Downlink Packet Access: 고속 하향링크 패킷 액세스) 및/또는 HSUPA(High-Speed Uplink Packet Access: 고속 상향링크 패킷 액세스)를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 기지국(114a) 및 WTRU들(102a, 102b, 102c)은 LTE(Long Term Evolution: 롱텀 에볼루션) 및/또는 LTE-A(LTE-Advanced)를 사용하여 공중 인터페이스(115/116/117)를 확립할 수 있는 E-UTRA(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access)와 같은 무선 기술을 구현할 수 있다.
다른 실시예들에서, 기지국(114a) 및 WTRU들(102a, 102b, 102c)은 IEEE 802.16(즉, WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)), CDMA2000, CDMA2000 1X, CDMA2000 EV-DO, IS-2000(Interim Standard 2000), IS-95(Interim Standard 95), IS-856(Interim Standard 856), GSM(Global System for Mobile communications), EDGE(Enhanced Data rates for GSM Evolution), GSM EDGE(GERAN) 등과 같은 무선 기술들을 구현할 수 있다.
도 1a의 기지국(114b)은, 예를 들어, 무선 라우터, 홈 노드 B, 홈 eNode B, 또는 액세스 포인트일 수 있고, 사업장, 가정, 차량, 캠퍼스 등과 같은 국소화된 지역에서의 무선 연결을 용이하게 해주기 위해 임의의 적당한 RAT를 이용할 수 있다. 하나의 실시예에서, 기지국(114b) 및 WTRU들(102c, 102d)은 WLAN(wireless local area network: 무선 근거리 네트워크)을 확립하기 위해 IEEE 802.11과 같은 무선 기술을 구현할 수 있다. 다른 실시예에서, 기지국(114b) 및 WTRU들(102c, 102d)은 WPAN(wireless personal area network: 무선 개인 영역 네트워크)을 확립하기 위해 IEEE 802.15와 같은 무선 기술을 구현할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 기지국(114b) 및 WTRU들(102c, 102d)은 피코셀(picocell) 또는 펨토셀(femtocell)을 확립하기 위해 셀룰러 기반 RAT(예컨대, WCDMA, CDMA2000, GSM, LTE, LTE-A 등)를 이용할 수 있다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 기지국(114b)은 인터넷(110)에의 직접 연결(direct connection)을 가질 수 있다. 따라서, 기지국(114b)은 코어 네트워크(106/107/109)를 통해 인터넷(110)에 액세스할 필요가 없을 수 있다.
RAN(103/104/105)은 음성, 데이터, 애플리케이션, 및 VoIP(voice over internet protocol) 서비스를 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 하나 이상의 WTRU들에 제공하도록 구성되어 있는 임의의 유형의 네트워크일 수 있는 코어 네트워크(106/107/109)와 통신할 수 있다. 예를 들어, 코어 네트워크(106/107/109)는 호 제어(call control), 과금 서비스(billing service), 모바일 위치 기반 서비스, 선불 전화(pre-paid calling), 인터넷 연결, 비디오 배포 등을 제공하고 그리고/또는 사용자 인증과 같은 고수준 보안 기능을 수행할 수 있다. 도 1a에 도시되어 있지는 않지만, RAN(103/104/105) 및/또는 코어 네트워크(106/107/109)가 RAN(103/104/105)과 동일한 RAT 또는 상이한 RAT를 이용하는 다른 RAN들과 직접 또는 간접 통신을 하고 있을 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, E-UTRA 무선 기술을 이용하고 있을 수 있는 RAN(103/104/105)에 연결되는 것에 부가하여, 코어 네트워크(106/107/109)는 또한 GSM 무선 기술을 이용하는 다른 RAN(도시 생략)과 통신할 수 있다.
코어 네트워크(106/107/109)는 또한 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d)이 PSTN(108), 인터넷(110) 및/또는 다른 네트워크들(112)에 액세스하기 위한 게이트웨이로서 역할할 수 있다. PSTN(108)은 POTS(plain old telephone service)를 제공하는 회선 교환 전화 네트워크들을 포함할 수 있다. 인터넷(110)은 TCP/IP 인터넷 프로토콜군(internet protocol suite) 내의 TCP(transmission control protocol: 전송 제어 프로토콜), UDP(user datagram protocol: 사용자 데이터그램 프로토콜) 및 IP(internet protocol: 인터넷 프로토콜)와 같은, 공통의 통신 프로토콜들을 사용하는 상호연결된 컴퓨터 네트워크들 및 디바이스들의 전세계 시스템(global system)을 포함할 수 있다. 네트워크들(112)은 다른 서비스 제공업체들이 소유하고 그리고/또는 운영하는 유선 또는 무선 통신 네트워크들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크들(112)은 RAN(103/104/105)과 동일한 RAT 또는 상이한 RAT를 이용할 수 있는 하나 이상의 RAN들에 연결된 다른 코어 네트워크를 포함할 수 있다.
통신 시스템(100) 내의 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 일부 또는 전부는 다중-모드 기능들을 포함할 수 있다 - 즉, WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d)이 상이한 무선 링크들을 통해 상이한 무선 네트워크들과 통신하기 위한 다수의 송수신기들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 1a에 도시된 WTRU(102c)는 셀룰러 기반 무선 기술을 이용할 수 있는 기지국(114a)과 통신하도록, 그리고 IEEE 802 무선 기술을 이용할 수 있는 기지국(114b)과 통신하도록 구성될 수 있다.
도 1b는 예시적인 WTRU(102)의 시스템도이다. 도 1b에 도시된 바와 같이, WTRU(102)는 프로세서(118), 송수신기(120), 송수신 요소(transmit/receive element)(122), 스피커/마이크로폰(124), 키패드(126), 디스플레이/터치패드(128), 비분리식 메모리(130), 분리식 메모리(132), 전원(134), GPS(global positioning system) 칩셋(136), 및 다른 주변 기기들(138)을 포함할 수 있다. 일 실시예와 부합한 채로 있으면서 WTRU(102)가 상기한 요소들의 임의의 서브컴비네이션(subcombination)을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 또한, 실시예들은 기지국들(114a 및 114b), 및/또는 기지국들(114a 및 114b)이 나타낼 수 있는 노드들(그 중에서도 특히, BTS(transceiver station), Node-B, 사이트 제어기, AP(access point), 홈 노드-B, eNodeB(evolved home node-B), HeNB(home evolved node-B), HeNB(home evolved node-B) 게이트웨이, 및 프록시 노드 등(이들로 제한되지 않음))이 도 1b에 도시되고 본 명세서에 기술되어 있는 요소들 중 일부 또는 전부를 포함할 수 있다는 것을 고려한다.
프로세서(118)는 범용 프로세서, 특수 목적 프로세서, 종래의 프로세서, DSP(digital signal processor), 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연관된 하나 이상의 마이크로프로세서들, 제어기, 마이크로제어기, ASIC(Application Specific Integrated Circuit)들, FPGA(Field Programmable Gate Array) 회로들, 임의의 다른 유형의 IC(integrated circuit), 상태 머신(state machine) 등일 수 있다. 프로세서(118)는 WTRU(102)가 무선 환경에서 동작할 수 있게 하는 신호 코딩, 데이터 처리, 전력 제어, 입출력 처리, 및/또는 임의의 다른 기능들을 수행할 수 있다. 프로세서(118)는 송수신기(120)에 결합될 수 있고, 송수신기(120)는 송수신 요소(122)에 결합될 수 있다. 도 1b가 프로세서(118) 및 송수신기(120)를 별개의 구성요소들로서 도시하고 있지만, 프로세서(118) 및 송수신기(120)가 전자 패키지 또는 칩에 하나로 통합되어 있을 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
송수신 요소(122)는 공중 인터페이스(115/116/117)를 통해 기지국(예컨대, 기지국(114a))으로 신호들을 전송하거나 기지국으로부터 신호들을 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 실시예에서, 송수신 요소(122)는 RF 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성된 안테나일 수 있다. 다른 실시예에서, 송수신 요소(122)는, 예를 들어, IR, UV 또는 가시광 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성된 방출기/검출기(emitter/detector)일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 송수신 요소(122)는 RF 및 광 신호들 둘 다를 전송 및 수신하도록 구성될 수 있다. 송수신 요소(122)가 무선 신호들의 임의의 조합을 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
그에 부가하여, 송수신 요소(122)가 도 1b에 단일 요소로서 도시되어 있지만, WTRU(102)는 임의의 수의 송수신 요소들(122)을 포함할 수 있다. 더 구체적으로는, WTRU(102)는 MIMO 기술을 이용할 수 있다. 따라서, 하나의 실시예에서, WTRU(102)는 공중 인터페이스(115/116/117)를 통해 무선 신호들을 전송 및 수신하기 위한 2개 이상의 송수신 요소들(122)(예컨대, 다수의 안테나들)을 포함할 수 있다.
송수신기(120)는 송수신 요소(122)에 의해 전송되어야 하는 신호들을 변조하도록 그리고 송수신 요소(122)에 의해 수신되는 신호들을 복조하도록 구성될 수 있다. 앞서 살펴본 바와 같이, WTRU(102)는 다중-모드 기능들을 가질 수 있다. 따라서, 송수신기(120)는 WTRU(102)가, 예를 들어, UTRA 및 IEEE 802.11과 같은, 다수의 RAT들을 통해 통신할 수 있게 하기 위해 다수의 송수신기들을 포함할 수 있다.
WTRU(102)의 프로세서(118)는 스피커/마이크로폰(124), 키패드(126), 및/또는 디스플레이/터치패드(128)(예컨대, LCD(liquid crystal display: 액정 디스플레이) 디스플레이 유닛 또는 OLED(organic light emitting diode: 유기 발광 다이오드) 디스플레이 유닛)에 결합될 수 있고 그로부터 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(118)는 또한 사용자 데이터를 스피커/마이크로폰(124), 키패드(126), 및/또는 디스플레이/터치패드(128)로 출력할 수 있다. 그에 부가하여, 프로세서(118)는 비분리식 메모리(130) 및/또는 분리식 메모리(132)와 같은, 임의의 유형의 적당한 메모리로부터의 정보에 액세스하고 그 메모리에 데이터를 저장할 수 있다. 비분리식 메모리(130)는 RAM(random access memory: 랜덤 액세스 메모리), ROM(read only memory: 판독 전용 메모리), 하드 디스크, 또는 임의의 다른 유형의 메모리 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 분리식 메모리(132)는 SIM(subscriber identity module: 가입자 식별 모듈) 카드, 메모리 스틱, SD(secure digital: 보안 디지털) 메모리 카드 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 프로세서(118)는 WTRU(102) 상에 물리적으로 위치하지 않은(예컨대, 서버 또는 홈 컴퓨터(도시 생략) 상의) 메모리로부터의 정보에 액세스하고 그 메모리에 데이터를 저장할 수 있다.
프로세서(118)는 전원(134)으로부터 전력을 받을 수 있고, WTRU(102) 내의 다른 구성요소들로 전력을 분배하고 그리고/또는 전력을 제어하도록 구성될 수 있다. 전원(134)은 WTRU(102)에 전력을 공급하기 위한 임의의 적당한 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 전원(134)은 하나 이상의 건전지들(예컨대, 니켈 카드뮴(NiCd), 니켈 아연(NiZn), 니켈 금속 수소화물(NiMH), 리튬 이온(Li-ion) 등), 태양 전지들, 연료 전지들 등을 포함할 수 있다.
프로세서(118)는 또한 WTRU(102)의 현재 위치에 관한 위치 정보(예컨대, 경도 및 위도)를 제공하도록 구성될 수 있는 GPS 칩셋(136)에 결합될 수 있다. GPS 칩셋(136)으로부터의 정보에 부가하여 또는 그 대신에, WTRU(102)는 기지국(예컨대, 기지국들(114a, 114b)) 공중 인터페이스(115/116/117)를 통해 위치 정보를 수신하고 및/또는 2개 이상의 근방의 기지국들로부터 수신되는 신호의 타이밍에 기초하여 그의 위치를 결정할 수 있다. WTRU(102)가 일 실시예와 부합한 채로 있으면서 임의의 적당한 위치 결정 방법에 의해 위치 정보를 획득할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
프로세서(118)는 또한 부가의 특징들, 기능들 및/또는 유선 또는 무선 연결을 제공하는 하나 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 모듈들을 포함할 수 있는 다른 주변 기기들(138)에 결합될 수 있다. 예를 들어, 주변 기기들(138)은 가속도계, 전자 나침반(e-compass), 위성 송수신기, 디지털 카메라(사진 또는 비디오용), USB(universal serial bus: 범용 직렬 버스) 포트, 진동 디바이스, 텔레비전 송수신기, 핸즈프리 헤드셋, 블루투스® 모듈, FM(frequency modulated) 라디오 유닛, 디지털 음악 플레이어, 미디어 플레이어, 비디오 게임 플레이어 모듈, 인터넷 브라우저 등을 포함할 수 있다.
도 1c는 일 실시예에 따른, RAN(103) 및 코어 네트워크(106)의 시스템도이다. 앞서 살펴본 바와 같이, RAN(103)은 공중 인터페이스(115)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c)과 통신하기 위해 UTRA 무선 기술을 이용할 수 있다. RAN(103)은 또한 코어 네트워크(106)와 통신할 수 있다. 도 1c에 도시된 바와 같이, RAN(103)은 각각이 공중 인터페이스(115)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c)과 통신하기 위한 하나 이상의 송수신기들을 포함할 수 있는 노드-B들(140a, 140b, 140c)을 포함할 수 있다. 노드-B들(140a, 140b, 140c) 각각은 RAN(103) 내의 특정의 셀(도시 생략)과 연관되어 있을 수 있다. RAN(103)은 또한 RNC들(142a, 142b)도 포함할 수 있다. RAN(103)이 일 실시예와 부합한 채로 있으면서 임의의 수의 노드-B들 및 RNC들을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
도 1c에 도시된 바와 같이, 노드-B들(140a, 140b)은 RNC(142a)와 통신하고 있을 수 있다. 그에 부가하여, 노드-B(140c)는 RNC(142b)와 통신하고 있을 수 있다. 노드-B들(140a, 140b, 140c)은 Iub 인터페이스를 통해 각자의 RNC들(142a, 142b)과 통신할 수 있다. RNC들(142a, 142b)은 Iur 인터페이스를 통해 서로 통신할 수 있다. RNC들(142a, 142b) 각각은 RNC가 연결되어 있는 각자의 노드-B들(140a, 140b, 140c)을 제어하도록 구성되어 있을 수 있다. 그에 부가하여, RNC들(142a, 142b) 각각은 외부 루프 전력 제어(outer loop power control), 부하 제어, 허가 제어(admission control), 패킷 스케줄링, 핸드오버 제어, 매크로다이버시티(macrodiversity), 보안 기능들, 데이터 암호화 등과 같은 다른 기능들을 수행하거나 지원하도록 구성될 수 있다.
도 1c에 도시된 코어 네트워크(106)는 MGW(media gateway: 미디어 게이트웨이)(144), MSC(mobile switching center: 모바일 스위칭 센터)(146), SGSN(serving GPRS support node: 서빙 GPRS 지원 노드)(148), 및/또는 GGSN(gateway GPRS support node: 게이트웨이 GPRS 지원 노드)(150)을 포함할 수 있다. 전술한 요소들 각각이 코어 네트워크(106)의 일부로서 도시되어 있지만, 이 요소들 중 임의의 것이 코어 네트워크 통신사업자 이외의 엔티티에 의해 소유되고 그리고/또는 운영될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
RAN(103) 내의 RNC(142a)는 IuCS 인터페이스를 통해 코어 네트워크(106) 내의 MSC(146)에 연결될 수 있다. MSC(146)는 MGW(144)에 연결될 수 있다. MSC(146) 및 MGW(144)는, WTRU(102a, 102b, 102c)와 종래의 지상선(land-line) 통신 디바이스 사이의 통신을 용이하게 해주기 위해, PSTN(108)과 같은 회선 교환 네트워크에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다.
RAN(103) 내의 RNC(142a)는 또한 IuPS 인터페이스를 통해 코어 네트워크(106) 내의 SGSN(148)에 연결될 수 있다. SGSN(148)은 GGSN(150)에 연결될 수 있다. SGSN(148) 및 GGSN(150)은, WTRU들(102a, 102b, 102c)과 IP 기반 디바이스 사이의 통신을 용이하게 해주기 위해, 인터넷(110)과 같은 패킷 교환 네트워크에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다.
앞서 살펴본 바와 같이, 코어 네트워크(106)는 또한 다른 서비스 제공업체들에 의해 소유되고 그리고/또는 운영되는 다른 유선 또는 무선 네트워크들을 포함할 수 있는 네트워크들(112)에 연결될 수 있다.
도 1d는 일 실시예에 따른, RAN(104) 및 코어 네트워크(107)의 시스템도이다. 앞서 살펴본 바와 같이, RAN(104)은 공중 인터페이스(116)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c)과 통신하기 위해 E-UTRA 무선 기술을 이용할 수 있다. RAN(104)은 또한 코어 네트워크(107)와 통신할 수 있다.
RAN(104)은 eNode-B들(160a, 160b, 160c)을 포함할 수 있지만, RAN(104)이 일 실시예와 부합한 채로 있으면서 임의의 수의 eNode-B들을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. eNode-B들(160a, 160b, 160c) 각각은 공중 인터페이스(116)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c)과 통신하기 위한 하나 이상의 송수신기들을 포함할 수 있다. 하나의 실시예에서, eNode-B들(160a, 160b, 160c)은 MIMO 기술을 구현할 수 있다. 따라서, 예를 들어, eNode B(160a)는 WTRU(102a)로 무선 신호들을 전송하고 그로부터 무선 신호들을 수신하기 위해 다수의 안테나들을 사용할 수 있다.
eNode-B들(160a, 160b, 160c) 각각은 특정의 셀(도시 생략)과 연관되어 있을 수 있고, 무선 자원 관리 결정, 핸드오버 결정, 상향링크 및/또는 하향링크에서의 사용자의 스케줄링 등을 처리하도록 구성되어 있을 수 있다. 도 1d에 도시된 바와 같이, eNode-B들(160a, 160b, 160c)은 X2 인터페이스를 통해 서로 통신할 수 있다.
도 1d에 도시된 코어 네트워크(107)는 MME(mobility management gateway: 이동성 관리 게이트웨이)(162), 서빙 게이트웨이(serving gateway)(164), 및 PDN(packet data network): 패킷 데이터 네트워크) 게이트웨이(166)를 포함할 수 있다. 전술한 요소들 각각이 코어 네트워크(107)의 일부로서 도시되어 있지만, 이 요소들 중 임의의 것이 코어 네트워크 통신사업자 이외의 엔티티에 의해 소유되고 그리고/또는 운영될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
MME(162)는 S1 인터페이스를 통해 RAN(104) 내의 eNode-B들(160a, 160b, 160c) 각각에 연결되어 있을 수 있고, 제어 노드로서 역할할 수 있다. 예를 들어, MME(162)는 WTRU들(102a, 102b, 102c)의 사용자들을 인증하는 것, 베어러 활성화/비활성화, WTRU들(102a, 102b, 102c)의 초기 접속(initial attach) 동안 특정의 서빙 게이트웨이를 선택하는 것 등을 책임지고 있을 수 있다. MME(162)는 또한 RAN(104)과, GSM 또는 WCDMA와 같은, 다른 무선 기술들을 이용하는 다른 RAN들(도시 생략) 간에 전환하기 위한 제어 평면 기능(control plane function)을 제공할 수 있다.
서빙 게이트웨이(164)는 S1 인터페이스를 통해 RAN(104) 내의 eNode B들(160a, 160b, 160c) 각각에 연결될 수 있다. 서빙 게이트웨이(164)는 일반적으로 WTRU들(102a, 102b, 102c)로/로부터 사용자 데이터 패킷들을 라우팅하고 포워딩(forward)할 수 있다. 서빙 게이트웨이(164)는 또한 eNode B간 핸드오버(inter-eNode B handover) 동안 사용자 평면을 앵커링(anchoring)하는 것, WTRU들(102a, 102b, 102c)에 대해 하향링크 데이터가 이용 가능할 때 페이징(paging)을 트리거하는 것, WTRU들(102a, 102b, 102c)의 컨텍스트를 관리하고 저장하는 것 등과 같은 다른 기능들을 수행할 수 있다.
서빙 게이트웨이(164)는 또한, WTRU들(102a, 102b, 102c)과 IP 기반 디바이스들 사이의 통신을 용이하게 하기 위해, 인터넷(110)과 같은, 패킷 교환 네트워크들에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있는 PDN 게이트웨이(166)에 연결될 수 있다.
코어 네트워크(107)는 다른 네트워크들과의 통신을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 코어 네트워크(107)는, WTRU들(102a, 102b, 102c)과 종래의 지상선 통신 디바이스들 사이의 통신을 용이하게 하기 위해, PSTN(108)과 같은, 회선 교환 네트워크들에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 코어 네트워크(107)는 코어 네트워크(107)와 PSTN(108) 사이의 인터페이스로서 역할하는 IP 게이트웨이(예컨대, IMS(IP multimedia subsystem: IP 멀티미디어 서브시스템) 서버)를 포함할 수 있거나 그와 통신할 수 있다. 그에 부가하여, 코어 네트워크(107)는 다른 서비스 제공업체들에 의해 소유되고 그리고/또는 운영되는 다른 유선 또는 무선 네트워크들을 포함할 수 있는 네트워크들(112)에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다.
도 1e는 일 실시예에 따른, RAN(105) 및 코어 네트워크(109)의 시스템도이다. RAN(105)은 공중 인터페이스(117)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c)과 통신하기 위해 IEEE 802.16 무선 기술을 이용하는 ASN(access service network: 액세스 서비스 네트워크)일 수 있다. 이하에서 더 논의되겠지만, WTRU들(102a, 102b, 102c)의 상이한 기능 엔티티들 간의 통신 링크들, RAN(105), 및 코어 네트워크(109)가 기준점(reference point)들으로서 정의될 수 있다.
도 1e에 도시된 바와 같이, RAN(105)은 기지국들(180a, 180b, 180c) 및 ASN 게이트웨이(182)를 포함할 수 있지만, RAN(105)이 일 실시예와 부합한 채로 있으면서 임의의 수의 기지국들 및 ASN 게이트웨이들을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 기지국들(180a, 180b, 180c)은 각각이 RAN(105) 내의 특정 셀(도시 생략)과 연관될 수 있고, 각각이 공중 인터페이스(117)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c)과 통신하기 위한 하나 이상의 송수신기들을 포함할 수 있다. 하나의 실시예에서, 기지국들(180a, 180b, 180c)은 MIMO 기술을 구현할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 기지국(180a)은 WTRU(102a)로 무선 신호들을 전송하고 그로부터 무선 신호들을 수신하기 위해 다수의 안테나들을 사용할 수 있다. 기지국들(180a, 180b, 180c)은 또한 핸드오프 트리거링, 터널 확립, 무선 자원 관리, 트래픽 분류, QoS(quality of service: 서비스 품질) 정책 시행 등과 같은, 이동성 관리 기능들을 제공할 수 있다. ASN 게이트웨이(182)는 트래픽 집계 지점(traffic aggregation point)으로서 역할할 수 있고, 페이징, 가입자 프로파일의 캐싱, 코어 네트워크(109)로의 라우팅 등을 책임지고 있을 수 있다.
WTRU들(102a, 102b, 102c)과 RAN(105) 사이의 공중 인터페이스(117)는 IEEE 802.16 규격을 구현하는 R1 기준점으로서 정의될 수 있다. 그에 부가하여, WTRU들(102a, 102b, 102c) 각각은 코어 네트워크(109)와 논리적 인터페이스(logical interface)(도시 생략)를 확립할 수 있다. WTRU들(102a, 102b, 102c)과 코어 네트워크(109) 사이의 논리적 인터페이스는 인증, 권한 부여(authorization), IP 호스트 구성 관리, 및/또는 이동성 관리를 위해 사용될 수 있는 R2 기준점으로서 정의될 수 있다.
기지국들(180a, 180b, 180c) 각각 사이의 통신 링크는 기지국들 사이의 WTRU 핸드오버 및 데이터의 전송을 용이하게 하기 위한 프로토콜들을 포함하는 R8 기준점으로서 정의될 수 있다. 기지국들(180a, 180b, 180c)들과 ASN 게이트웨이(182) 사이의 통신 링크는 R6 기준점으로서 정의될 수 있다. R6 기준점은 WTRU들(102a, 102b, 102c) 각각과 연관된 이동성 이벤트들에 기초하여 이동성 관리를 용이하게 하기 위한 프로토콜들을 포함할 수 있다.
도 1e에 도시된 바와 같이, RAN(105)은 코어 네트워크(109)에 연결될 수 있다. RAN(105)과 코어 네트워크(109) 사이의 통신 링크는, 예를 들어, 데이터 전송 및 이동성 관리 기능들을 용이하게 하기 위한 프로토콜들을 포함하는 R3 기준점으로서 정의될 수 있다. 코어 네트워크(109)는 MIP-HA(mobile IP home agent: 모바일 IP 홈 에이전트)(184), AAA(authentication, authorization, accounting: 인증, 권한 부여, 계정 관리) 서버(186), 및 게이트웨이(188)를 포함할 수 있다. 전술한 요소들 각각이 코어 네트워크(109)의 일부로서 도시되어 있지만, 이 요소들 중 임의의 것이 코어 네트워크 통신사업자 이외의 엔티티에 의해 소유되고 그리고/또는 운영될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.
MIP-HA는 IP 주소 관리를 책임지고 있을 수 있고, WTRU들(102a, 102b, 102c)이 상이한 ASN들 및/또는 상이한 코어 네트워크들 사이에서 로밍할 수 있게 해줄 수 있다. MIP-HA(184)는, WTRU들(102a, 102b, 102c)과 IP 기반 디바이스 사이의 통신을 용이하게 하기 위해, 인터넷(110)과 같은, 패킷 교환 네트워크들에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다. AAA 서버(186)는 사용자 인증 및 사용자 서비스들을 지원하는 것을 책임지고 있을 수 있다. 게이트웨이(188)는 다른 네트워크들과의 연동(interworking)을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 게이트웨이(188)는, WTRU들(102a, 102b, 102c)과 종래의 지상선 통신 디바이스들 사이의 통신을 용이하게 하기 위해, PSTN(108)과 같은 회선 교환 네트워크들에의 액세스를 WTRU들(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다. 그에 부가하여, 게이트웨이(188)는 다른 서비스 제공업체들에 의해 소유되고 그리고/또는 운영되는 다른 유선 또는 무선 네트워크들을 포함할 수 있는 네트워크들(112)에의 액세스를 WTRU(102a, 102b, 102c)에 제공할 수 있다.
도 1e에 도시되어 있지는 않지만, RAN(105)이 다른 ASN들에 연결될 수 있다는 것과 코어 네트워크(109)가 다른 코어 네트워크들에 연결될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. RAN(105)과 다른 ASN들 사이의 통신 링크가 RAN(105)과 다른 ASN들 사이의 WTRU들(102a, 102b, 102c)의 이동성을 조정하기 위한 프로토콜들을 포함할 수 있는 R4 기준점으로서 정의될 수 있다. 코어 네트워크(109)와 다른 코어 네트워크들 사이의 통신 링크가 홈 코어 네트워크들과 방문 코어 네트워크(visited core network)들 사이의 연동을 용이하게 하기 위한 프로토콜들을 포함할 수 있는 R5 기준점으로서 정의될 수 있다.
실시예들은 시청 조건 적응적 멀티미디어 전달을 고려한다. 실시예들은, 어쩌면, 예를 들어, 네트워크 대역폭, 전력, 및/또는 다른 시스템 자원들의 사용을 최소화하기 위해, 인코딩 및/또는 전달 프로세스를 적응시키기 위해 사용자의 시청 조건에 관한 정보를 사용할 수 있는 멀티미디어 전달 시스템에 대한 시스템을 고려한다. 본 시스템은 시청자의 존재를 검출하기 위해 사용자 장비(예컨대, 스마트폰 또는 태블릿)의 센서들(예컨대, 전방 카메라, 주변 광 센서, 가속도계 등)을 사용할 수 있다. 적응 시스템은 시청자가 볼 수 있는 시각 콘텐츠(visual content)의 파라미터들을 결정하기 위해 이 정보를 사용할 수 있고, 그에 따라 인코딩 및 전달 파라미터들을 조절할 수 있다. 이 적응 메커니즘은, 어쩌면 네트워크 대역폭 및/또는 다른 시스템 자원들을 절감하면서, 전달 시스템이 개선된(예컨대, 최상의) 가능한 사용자 경험을 달성할 수 있게 할 수 있다. 실시예들은, 어쩌면 하나 이상의 센서 세트들(예컨대, IR 리모콘, 거리 측정기, TV 카메라, 리모콘 및/또는 제2 화면으로서 사용되는 스마트폰 또는 태블릿 등) 및/또는 가정에서 이용 가능한 기능들을 수용하기 위해 하나 이상의 기법 세트들을 사용하여, 사용자 존재의 검출 및/또는 그에 대한 적응을 고려한다. 모바일 및/또는 홈 디바이스 상에서 콘텐츠를 전달하기 위한 예시적인 대역폭 적응적 멀티미디어 시스템의 상위 레벨 다이어그램이 도 1f에 도시되어 있다.
실시예들은 사용자 존재, 화면에의 근접성, 및/또는 비디오 콘텐츠에 대한 관심이, 어쩌면 모바일 디바이스들에서의 내장된 센서들(카메라, 가속도계 등)을 사용하여 그리고/또는, 환경들 중에서도 특히, 가정 환경에서 TV, 셋톱 박스, 리모콘, 또는 다른 TV에 접속된 디바이스들(게임 콘솔, Kinect 등) 내의 내장된 센서들을 사용하여, 확인될 수 있는 것을 고려한다. 사용자 존재 및/또는 근접성에 관한 정보는 멀티미디어 전달을 최적화하는 데 사용될 수 있다.
실시예들은 텔레비전에서의 광고 및 광고 삽입을 인식하고 있다. 시초부터, 텔레비전은 제품 광고들을 보여주기 위해 사용되어 왔다. 광고의 최근의 형태에서, 프로그램의 방영 시간에 걸쳐 광고 방송 시간 동안에 광고가 행해진다. 미국에서, 광고 요금은 시청자 수를 추정하기 위해 통계적 표본 추출을 사용하는 시청률 조사 시스템인 닐슨 시청률에 의해 주로 결정된다. 닐슨 시스템은, TV가 맞춰져 있는 시간 및 채널만을 기록하기 때문에, 시청자 수를 추정하기 위해 간접적 수단을 사용한다. 그러나 닐슨 시청률은 시청자들이 실제로 존재했는지 또는 시청자들이 자신이 보고 있는 것에 대해 어떻게 반응하고 있을 수 있는지를 결정하는 기법들을 갖지 않는다.
TV 네트워크들은 콘텐츠를 전국에 있는 지역 계열사들 및 케이블 TV 제공업체들에게 배포할 수 있다. 이 TV 스트림들은 전국적으로 보여지도록 되어 있는 광고들을 담고 있을 수 있지만, 또한 지방 및/또는 지역 광고들이 스트림에 삽입될 수 있게 할 수 있다. 아날로그 TV에서, 대역내 DTMF(dual-tone multi-frequency: 듀얼 톤 다중 주파수) 부반송파 오디오 "큐톤(cue tone)"이 프로그램 및/또는 전국 광고(national ad)로부터 지방 및/또는 지역 광고로의 전환(cutover)을 트리거하는 데 사용될 수 있다. 디지털 TV(예컨대, IPTV)에서, 실시예들은 SCTE(Society of Cable Telecommunications Engineers)가 도 2에 도시된 바와 같이, 디지털 "큐 메시지(cue message)"에 의해 TV 시스템들에 광고를 (예컨대, 매끄럽게) 삽입하는 데 사용될 수 있는 디지털 프로그램 삽입을 위한 일단의 표준들(예컨대, SCTE 30 및 35)을 개발했다는 것을 인식하고 있다. 도 2에서, 큐 메시지(2002)는 출력 스트림(2004)을 형성하기 위해 광고 서버 콘텐츠를 삽입하라고 스플라이서(Splicer)에 알려줄 수 있다.
실시예들은 디지털 미디어 전달(Digital Media Delivery)에서의 온라인 광고 및 광고 삽입을 인식하고 있다. 미디어 콘텐츠를 호스팅하는 많은 수의 웹 사이트들(예컨대, YouTube, Hulu, Facebook, CBS, Yahoo 등)은 멀티미디어 전달 세션(예컨대, 프로그레시브 다운로드 또는 스트리밍) 동안 사용자들에게 광고를 보여주는 것에 의해 수익을 얻을 수 있다. 전달 세션의 시작에서(프리롤(pre-roll)), 끝에서(포스트롤(post-roll)), 그리고/또는 그 동안에(미드롤(mid-roll)) 광고가 보여질 수 있다. 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면, 예를 들어, 비디오 광고가 렌더링될 수 있을 때, 재생에 대한 사용자의 제어를 변경하기 위해 삽입될 수 있는 특정 규칙들이 있을 수 있다. 예를 들어, 사용자들은 광고의 건너뛰기 및/또는 빨리 감기를 하지 못하도록 되어 있을 수 있다.
실시예들은 광고주들이 웹 게시자들의 콘텐츠에 광고를 삽입하는 것에 대해 웹 게시자들에 보상할 수 있는 하나 이상의 상이한 모델들을 인식하고 있다. "CPM" 모델에서, 광고주들은 그의 메시지들의 잠재적 고객들에게의 1000번 디스플레이마다 지불할 수 있다(예컨대, Cost Per M, 여기서 M은 1000을 나타내는 로마 숫자임). 광고가 디스플레이된 하나 이상의 또는 각각의 인스턴스는 "인상(impression)"이라고 불리울 수 있고, 이러한 인상의 카운팅 및/또는 검증의 정확도를 측정하는 것이 유용할 수 있다. 실시예들은 시청자가 본 것으로 검증될 수 있는 인상이 시청자의 관심에 도달할 확신이 없을 수 있는 인상 이상의 가치가 있을 수 있다는 것을 고려한다. 실시예들은 CPC(cost per click) 및/또는 CPA(cost per action) 모델들과 같은 다른 보상 모델들을 인식하고 있다.
실시예들은 온라인 광고 및 광고 인상 검증을 고려한다. 실시예들은 다수의 대행사들 및 협회들이 광고 인상을 측정하고 광고 인상을 측정하는 기법들을 개발한다는 것을 인식하고 있다. 일부는 다음과 같다:
Figure pct00001
미국에서의 온라인 광고의 86%를 판매하는 일을 맡고 있는 미디어 및 기술 회사들로 이루어져 있는 LAB(Interactive Advertising Bureau). LAB는 상호작용적 광고(interactive advertising)에 대한 표준들 및 관례들을 평가하고 추천한다;
Figure pct00002
마케팅 및 광고에 총 2500억불 이상을 소비하는 회사들을 대표하는 ANA(Association of National Advertisers);
Figure pct00003
미국에서 광고 대행사 업체를 대표하는 전국 동업자 협회(national trade association)인 AAAA 또는 4A(American Association of Advertising Agencies); 및
Figure pct00004
메트릭들이 유효하고, 신뢰할 수 있으며 효과적이라는 것을 보장하는 것에 의해 시청률 조사 서비스(audience measurement service)들에 대한 승인을 발행하는 MRC(Media Rating Council).
실시예들은 IAB가 광고 검증을 위한 상세한 방법들 및 통상의 관례들의 세트를 기술하고 있지만, (예컨대, 쿠키들 또는 보이지 않는/투명한 영상들을 사용하여) 광고가 서비스되었는지, (인상 수를 부풀리는 것에 의한 사기를 방지하기 위해) 광고를 갖는 페이지가 사람에 의해 요청되었는지를 결정하는 것, (예컨대, "어버브 더 폴드(above the fold)"라고 하는, 페이지 로드(page load) 시에 사용자가 볼 수 있는) 웹 페이지 내에서의 광고의 위치를 결정하는 것과 같은, 영상 광고에 관련된 기법들에 중점을 두고 있다는 것을 인식하고 있다.
방송 및 케이블 TV에서, 실시예들은, (예컨대, 콘텐츠 전달 네트워크(content delivery network, CDN)를 통한) 콘텐츠 전달 시스템에 내장된 피드백 메커니즘이 없기 때문에, 직접적인 방식으로 광고 인상을 검증하는 것이 현재 가능하지 않을 수 있다는 것을 인식하고 있다. 인터넷 연결을 갖는 랩톱 및 PC에 대한 비디오 스트리밍에 있어서, 실시예들은 사용자 존재를 결정하기 위해 사용자가 마우스 또는 키보드를 사용함으로써 활성일 때에만 광고를 서비스하는 것에 의해 사용자 존재를 결정하려는 어떤 시도들이 행해졌다는 것을 인식하고 있다.
실시예들은 타겟팅된 온라인 광고(Targeted Online Advertisement)를 인식하고 있다. 타겟팅된 광고는 인구 통계, 사이코그래픽스(psychographics), 행동 변수들(예컨대, 제품 구매 기록 등), 또는 이 소비자 특성들에 대한 대용물로서 역할할 수 있는 다른 2차 활동(second-order activity)들과 같은 다양한 특성들에 기초하여 광고가 소비자들에 도달하도록 위치할 수 있는 광고의 한 유형이다. 실시예들은 대부분의 타겟팅된 새로운 미디어 광고가, 소비자들의 온라인 또는 모바일 웹 활동들을 추적하는 것, 과거의 웹 페이지 소비자 인구 통계를 새로운 소비자 웹 페이지 액세스와 연관시키는 것, 암시된 관심사에 대한 기초로서 검색어를 사용하는 것, 및/또는 문맥 광고(contextual advertising)와 같은, 타겟팅을 위한 2차 대용물(second-order proxy)을 현재 사용한다는 것을 인식하고 있다.
어드레서블 광고 시스템(addressable advertising system)은 광고에 노출되는 소비자(들)와 연관될 수 있는 인구 통계, 사이코그래픽(psychographic), 및/또는 행동 특성들에 기초하여 직접 광고를 서비스할 수 있다. 이 시스템은 디지털일 수 있고 그리고/또는 광고를 서비스할 수 있는 종단점(예컨대, 셋톱 박스, 웹 사이트, 또는 디지털 사인(digital sign))이, 인자들 중에서도 특히, 어쩌면 광고가 서비스되는 때에 그 종단점에 특유한 소비자 특성들에 기초하여, 임의의 다른 종단점들과 독립적으로 광고를 렌더링할 수 있다는 점에서 어드레서블일 수 있다(그리고 일부 실시예들에서, 어드레서블이어야만 한다) 어드레서블 광고 시스템은 종단점 또는 종단점들과 연관된 소비자 특성들을, 광고를 선택 및/또는 서비스하기 위한 기초로서, 사용할 수 있다.
실시예들은 인구 통계 추정(Demographic Estimation)을 인식하고 있다. 타겟팅된 광고의 가치는 네트워크 전체에 걸친 광고(network wide ad)보다 상당히 더 클 수 있다. 타겟팅이 수행될 때 사용되는 특정성(specificity)이 유용할 수 있다. 실시예들은 얼굴 스틸(facial still)로부터 나이를 추정하는 기법들을 인식하고 있다. 실시예들은 인종, 민족성(ethnicity) 등과 같은 다른 인체 측정 파라미터(anthropometric parameter)들을 추정하는 접근법들을 인식하고 있다. 이 기법들은, 예를 들어, 인구 통계/인체 측정 파라미터들을 추정하기 위해, 입력으로서의 영상 데이터에 의존할 수 있다. 예를 들어, 가속도계, 자이로스코프, IR 카메라 등과 같은, 다른 센서 입력들에 기초한 인구 통계 나이 추정에 대한 접근법들도 있다.
실시예들은 가속도계가 나이와 상관되어 있을 수 있는 특성들을 가지는 사용자의 본태성 생리적 운동성 진전(essential physiological kinetic tremor)을 모니터링하는 데 사용될 수 있다는 것을 인식하고 있다. 실시예들은 진전 파라미터 추정을 위해 스마트폰 플랫폼의 사용을 인식하고 있다. 이 정보를 획득 및/또는 보완하기 위해 다른 센서들(예컨대, 자이로스코프)이 또한 사용될 수 있다. 부가의 인구 통계학적 데이터, 가속도계 데이터가 성별, 키, 및/또는 체중에 대해 마이닝될 수 있다.
실시예들은 사용자 존재의 검출, 시각 콘텐츠에 대한 사용자의 관심, 및/또는 인구 통계적 및/또는 인체 측정 정보가, 타겟 시장에 대한 광고의 유효성 및/또는 성공적인 도달 및/또는 광고의 배치에 대한 보상의 도출(derivation)을 측정하는 보다 정확한 기초를 제공할 수 있는, 새로운(예컨대, 지금까지 정의되지 않은) 카테고리의 광고 인상 - CAI(certified ad impressions)(제한이 아니라 설명을 위해 사용되는 문구임) - 을 도입하는 데 유용할 수 있다는 것을 고려한다. 실시예들은 이러한 CAI(certified ad impressions)가 콘텐츠(예컨대, 시각 콘텐츠)를 최종 사용자들에게 전달하기 위한 시스템들에서 달성 및/또는 사용될 수 있는 하나 이상의 기법들을 고려한다.
본 명세서에 기술되는 기법들은 개별적으로 또는 임의의 조합으로 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 각자의 기법들로 인해 광고 검증의 확실도(degree of certainty)가 다양할 수 있다. 확실도는 또한 광고 인상 검증 시스템에 의해 계산 및/또는 보고될 수 있다. 본 명세서에 기술되는 하나 이상의 실시예들은 클라이언트들이 광고 인상 검증을 가능하게 하기 위해 발생시킬 수 있는 정보에 관한 세부 사항들을 고려한다. 실시예들은 클라이언트측 기법들은 물론 서버측 기법들도 고려한다.
하나 이상의 실시예들은 클라이언트측 해결 방안들을 고려한다. 하나 이상의 실시예들에서, 도 3의 예에 도시된 바와 같이, 사용자 존재 검출이 재생 종단(reproduction end)(3002)에서 수행될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 검증이 수행될 수 있도록 3004에서 사용자 존재에 관한 정보가 다시 콘텐츠 서버 또는 제공자로 송신될 수 있다. 이 정보는 대역내에서(후속 요청의 일부로서) 송신될 수 있거나, 대역외에서(별도의 트랜잭션으로서) 송신될 수 있다. 사용자 존재 정보는 콘텐츠 서버에 저장될 수 있고, 이어서 (예컨대, 주기적으로) 광고 인상 검증 시스템(3006)에 의해 검색되고 그리고/또는 광고 인상 검증 시스템(3006)으로 송신될 수 있으며, 여기서 이 정보는 광고가 디스플레이되었을 때의 사용자 존재를 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 도 4a에 도시된 바와 같이, 사용자 존재에 관한 정보(4004)가 클라이언트(4002)로부터 광고 대행사의 서버(4006)로 직접 시그널링될 수 있다.
도 4b 및 도 4c를 참조하면, 일부 실시예들에서, 어쩌면 사용자 존재 결과들을, 예를 들어, 광고 추적 서버로 송신하는 대신에, 광고 인상 검증이 클라이언트에 있는 프록시(4012)에 의해 수행될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 클라이언트에 있는 프록시(4012)는 광고가 재생되고 있을 때 사용자가 존재했는지, 어떤 광고가 재생되고 있었는지, 및/또는 어떻게/언제/어디서 결과들(4014)을 광고 서버(4016)로 보고해야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 기법들은 서버를 어쩌면 많은 수의 클라이언트들에 대해 이 작업들을 수행하는 것으로부터 해방시킬 수 있다. 클라이언트에 있는 광고 검증 프록시(4012)의 예를 갖는 시스템도가 도 4b 및 도 4c에 도시되어 있다.
하나 이상의 실시예들은 서버측 해결 방안들을 고려한다. 일부 실시예들은 멀티미디어 클라이언트에 대한 어떤 변경들도 필요로 하지 않을 수 있는 사용자 존재 검출에 대한 기법들을 고려한다.
하나 이상의 실시예들이, IPTV, 프로그레시브 다운로드, 및/또는 대역폭 적응적 스트리밍(이들로 제한되지 않음)을 비롯한, 각종의 멀티미디어 전달 프레임워크들에서 사용될 수 있다. 하나 이상의 실시예들이 또한 (예컨대, 셋톱 박스 또는 다른 디바이스에서의) 사용자 존재 검출 정보를 포착하는 것과 연속적으로 그리고/또는 주기적으로(예컨대, 매일 또는 매주) 이 정보를 인터넷 또는 다른 데이터 네트워크를 통해 광고 대행사 서버에 업로드하는 것에 의해 기존의 케이블 TV(또는 심지어 방송 TV)에 대해 사용될 수 있다.
하나 이상의 실시예들은 재생 디바이스들에 있는 카메라 및/또는 IR 영상 디바이스들을 사용하는 것을 고려한다. 하나 이상의 실시예들에서, 모바일 및/또는 홈 멀티미디어 디바이스(텔레비전, 모니터, 또는 셋톱 박스)가 카메라(들)의 시야 내에 있는 시청자들을 모니터링하기 위한 설비를 포함할 수 있는 것으로 가정될 수 있다. 카메라(들)를 사용하여 사진(또는 일련의 사진들)이 촬영될 수 있고, 이어서 시청자들의 존재 및/또는 인구 통계를 검출하기 위한 컴퓨터 비전 도구들(예컨대, 얼굴 및 얼굴 특징 검출기들)이 적용될 수 있다.
실시예들은 사용자 존재 및/또는 관심 검출을 위한 특정 도구들이 얼굴 검출 알고리즘들(예컨대, Viola-Jones 프레임워크)을 포함할 수 있는 것을 고려한다. 검출된 사용자가, 광고가 재생되고 있는 동안, 화면 쪽을 향해 있다는 보장을 증가시키기 위해 특정의 사람 신체 특징들 - 눈, 코, 기타 등등 - 이 또한 검출 및/또는 사용될 수 있다. 시청자들이 화면을 실제로 보고 있다는 것을 보장하기 위해 눈 추적 기법들이 사용될 수 있다. 사용자가 광고 재생 동안 화면을 보고 있는 것으로 검출된 기간은 광고 콘텐츠에 대한 사용자 흥미/관심의 성분 메트릭(component metric)으로서 사용될 수 있다. 사람 신체 특징 검출 및/또는 눈 추적이, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 결과들의 정확도를 개선시키기 위해 사용될 수 있다.
얼굴 검출 및/또는 사람 신체 특징 검출과 같은 기법들은, 어쩌면 검출이 정확할 확률과 함께, 검출 결과를 반환할 수 있다. 상세하게는, 얼굴 검출 알고리즘들은 폐색(occlusion)(예컨대, 얼굴의 일부가 보이지 않음), 조명(illumination), 및/또는 표정(expression)에 민감할 수 있다. 일부 얼굴 검출 구현들은 그 결과들의 일부로서 확률을 제공할 수 있다. 예를 들어, Android의 얼굴 검출 API는 발견된 것이 실제로 얼굴이라는 것이 얼마나 확실한지를 나타내는 0과 1 사이의 신뢰 인자(confidence factor)를 반환한다. 이것은 또한 OpenCV의 얼굴 검출 API에 대한 경우이다. 실시예들은 이 확률이 결과들을 분류 및/또는 순위 지정하기 위해 그리고/또는 추가 조치들을 취하기 위해(예컨대, 높은 확률의 결과들을 보다 높은 요금으로 과금함) 광고 검증 시스템에 의해 사용될 수 있다는 것을 고려한다.
실시예들은 인구 통계학적 데이터 추정을 위한 기법들을 인식하고 있다. 일부 실시예들에서, 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 광고 인상 후에, 광고 인상 및/또는 추정된 사용자 인구 통계(예컨대, 나이, 성별, 민족성 등)의 검증이 콘텐츠 서버를 통해 광고 대행사에 또는 대행사 서버로 직접 전달될 수 있다. 이 정보는 대행사의 광고가 원하는 타겟 시장 세그먼트(target market segment)에 도달하고 있는지를 평가하기 위해 대행사에 의해 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 얼굴 표정으로부터 감정을 인식하기 위해 진보된 컴퓨터 비전 기법들을 사용하는 것이 가능할 수 있다. 감정에 대한 결과들이 또한 광고 검증 시스템으로 보고될 수 있고, 광고 검증 시스템에서 그 결과들이 광고 캠페인의 영향을 결정하는 데 사용될 수 있을 것이다.
하나 이상의 실시예들이 제스처 인식을 위한 카메라들 및/또는 IR 레이저 및/또는 센서들이 장착되어 있을 수 있는 특정 TV 및/또는 게임 콘솔(예컨대, Xbox/Kinect)에 대해 사용될 수 있다. 이러한 시나리오들에서, 사용자 존재 검출 및/또는 자세 추정의 기능들이 게임 콘솔에 의해 이미 구현되어 있을 수 있고, 이 정보가 입력으로서 사용될 수 있다. 도 5는 카메라 또는 영상 디바이스들을 사용하는 사용자 존재 검출의 예시적인 구현의 플로우차트를 나타낸 것이다.
하나 이상의 실시예들에서, 클라이언트에 의해 다시 송신될 수 있는 "사용자 존재 결과"는 이하에 열거되는 항목들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 본 명세서에 기술되는 기법들을 사용하여 획득되는 부가 정보(예컨대, 인체 측정, 생체 인식 및/또는 감정 상태)가 또한 보고의 일부일 수 있다.
Figure pct00005
시각, 날짜, 채널 및/또는 시청하고 있는 콘텐츠;
Figure pct00006
사용자 존재가 검출되었는지의 여부(예컨대, 참 또는 거짓);
Figure pct00007
사용자 존재 검출의 정확도의 신뢰 수준 및/또는 확률; 및/또는
Figure pct00008
추정된 인구 통계 데이터(예컨대, 이용 가능한 경우).
실시예들은 일부 사용자들에 의한 개인 정보 보호 문제들을 인식하고 있다. 이 문제는 (영상 디바이스들이 무언가를 기록하기 위해 실제로 사용되지 않기 때문에) 기술적 기반을 갖지 않는다. 제스처 인식 및 게임을 위해 카메라들을 사용하는 점점 더 많은 TV 디바이스들이 출시됨에 따라, 이 문제는 점진적으로 사라질 수 있다. 실시예들은 개인 정보 보호 문제를 관리하는 하나 이상의 기법들을 고려한다:
- 보상에 대한 사전 동의(opt-in) - 사용자가 어떤 공칭 이익(예컨대, 휴대폰/케이블 청구서 등 상의 크레딧)에 대한 대가로 사용자의 광고 인상이 포착되는 데 합의할 수 있다.
- 비개인/비사용자 식별 정보만이 공유될 수 있다는 보장; 및/또는
- 전방 카메라가 완전히 디스에이블될 수 있다.
하나 이상의 실시예들에서, 모바일 디바이스 및/또는 게임 콘솔 컨트롤이 움직임을 검출할 수 있는 일단의 센서들(예컨대, 가속도계, 자이로스코프)을 포함하는 것으로 가정될 수 있다. 실시예들은 스마트폰 또는 태블릿의 시청 위치 - 예를 들어, 사용자가 디바이스를 손에 들고 있는 것, 디바이스가 사용자의 무릎에 있는 것(태블릿의 경우), 사용자가 움직이고 있는 것, 디바이스가 스탠드 상에 또는 테이블 상에 위쪽/아래쪽을 보게 위치해 있는 것 - 를 분류하기 위해 가속도계를 사용하는 것을 인식하고 있다. 시청 위치의 정보는 광고 서버 및/또는 콘텐츠 제공자로 송신될 수 있고, 광고 서버 및/또는 콘텐츠 제공자에서 그 정보는 광고 인상을 검증하는 데 사용될 수 있다. 광고주들은 이 정보를 상이한 방식으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 어떤 광고주들은 사용자가 디바이스를 손에 들고 있는 경우에(예컨대, 어쩌면 그렇게 하고 있는 경우에만) 광고 인상을 검증할 수 있는 반면, 다른 광고주들은 시청 위치에 따라 상이한 요금들을 부과할 수 있다.
사용자 존재는 또한 마이크로폰, 터치 센서, 및/또는 근접 센서 등을 사용하여 결정될 수 있다. 센서들의 추가 사용을 고려한다. 예를 들어, 다음과 같은 것들 중 하나 이상이 고려된다:
Figure pct00009
차세대 "스마트" 헤드폰이 사용자가 헤드폰을 착용하고 있는지를 식별하기 위해 근접 센서가 장착되어 나온다. 이 정보는, 예를 들어, 헤드폰이 사용자에 착용되어 있는 것으로 검출되는 경우, 사용자 존재를 검출하는 데 사용될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 사용자 검출이 오디오 광고(예컨대, 판도라(Pandora)와 같은 라디오 또는 스트리밍 서비스들)에 유용할 수 있다. 예를 들어, "스마트" 헤드폰이 비디오 전달 시스템에 페어링 및/또는 연결되어 있는 경우, 사용자 검출이 비디오 광고에 유용할 수 있다;
Figure pct00010
다른 브랜드의 스마트 헤드폰은 심박수, 보행 거리(distance traveled), 걸음수(steps taken), 호흡수(respiration rate), 속도, 대사율(metabolic rate), 에너지 소비량, 소모된 칼로리, 및/또는 회복 시간 등과 같은 생체 인식 데이터를 측정할 수 있다. 생체 인식 데이터(호흡수 및 심박수 등)는 사용자의 감정 상태와 상관될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 데이터는 감정에 따른 광고(emotion-specific ad)를 사용자에게 전달하는 데 사용될 수 있다; 그리고/또는
Figure pct00011
실시예들은 키스트로크 패턴(예컨대, 사용자가 키보드 또는 터치 스크린 상에서 타이핑하는 리듬)이 생체 인식 ID(biometric identity)로서 사용될 수 있다는 것을 고려한다. 일부 실시예들은, 예를 들어, 디바이스(예컨대, 랩톱, 태블릿, 스마트폰 등)가 키스트로크 패턴을 검출 및/또는 기록하는 경우, 어느 사용자 및/또는 어떤 유형의 사용자가 디바이스를 사용하고 있을 수 있는지를 식별할 수 있다. 이것은 가족이 광고를 갖는 멀티미디어 콘텐츠를 수신하기 위해 동일한 계정을 공유하는 경우에 유용할 수 있다. 상이한 가족 구성원들이 광고될 가능성이 있는 제품들에 아주 상이한 관심사들을 가질 수 있다. 키스트로크 패턴은 콘텐츠 제공자가 실제 사용자에 기초하여 광고를 보다 정확하게 커스터마이즈할 수 있게 할 수 있다. 게다가, 콘텐츠 제공자는 각각의 키스트로크 ID(keystroke identity)에 대한 과거 데이터에 기초하여 프로파일을 작성할 수 있다. 키스트로크는 보다 일반적인 행동 생체 인식(behavioral biometric)들 중 하나일 수 있다. 마우스 클릭, 터치, 및/또는 가속도가 또한 행동 생체 인식으로서 사용될 수 있다. 행동 생체 인식은 또한 사용자의 감정(피곤함, 화가 남 등)을 나타낼 수 있다. 광고가 검출된 감정에 기초하여 커스터마이즈될 수 있다.
예를 들어, 모바일 디바이스들이 현재 TV에 대한 리모콘으로서 사용되고 있기 때문에, 하나 이상의 실시예들이 가정 환경에서 사용될 수 있다. 이와 유사하게, 모바일 디바이스들은 또한 인터넷으로부터 그리고/또는 케이블 TV 제공업체에 의해 비디오 콘텐츠 및/또는 보조 정보(예컨대, 스케줄링 정보, 프로그램 메타데이터, 및/또는 광고)를 전달하기 위한 제2 화면으로서 사용될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 센서들이 사용자 존재를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들은 나이 추정이 다수의 방식들로 수행될 수 있다는 것을 고려한다. 성별, 키, 및/또는 체중도 다수의 방식들로 추정될 수 있다.
시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 광고 인상 이후에 그리고/또는 어쩌면 광고 인상의 검증에 부가하여, 추정된 사용자 나이 및 성별이 콘텐츠 서버를 통해 광고 대행사로 또는 대행사 서버로 직접 전달될 수 있다. 이 정보는 대행사의 광고가 원하는 타겟 시장 세그먼트에 도달하고 있는지를 평가하기 위해 대행사에 의해 사용될 수 있다. 예시적인 기법의 플로우차트가 도 6에 나타내어져 있다. "사용자 존재 결과"는 본 명세서에 기술되는 바와 같은 정보를 포함할 수 있다.
실시예들은 사용자의 입력으로부터 사용자의 상태/활동을 추론하는 것을 고려한다. 하나 이상의 실시예들에서, 모바일 및/또는 홈 멀티미디어 디바이스가, 미디어(볼륨, 고속 앞으로 감기, 일시 중지 또는 되감기 등)를 제어하기 위해 화면을 터치하는 것 및/또는 리모콘을 조작하는 것과 같은, 사용자 활동을 검출하는 기능을 가지는 것으로 가정될 수 있다. 어쩌면, 예를 들어, 상호작용이 일어날 때, 사용자가 존재하는 것으로 확인될 수 있다. 그 유형의 상호작용은 광고 서버 및/또는 콘텐츠 제공자에 보고될 수 있고, 광고 서버 및/또는 콘텐츠 제공자에서, 예를 들어, 그 상호작용은 광고 인상을 검증하는 데 사용될 수 있다.
하나 이상의 실시예들은 검출된 사용자 활동에 기초하여 광고를 적응시키는 것을 고려한다. 예를 들어, 사용자는 멀티태스킹(multi-tasking)을 하고 있을 수 있고 그리고/또는 광고를 보여주는 비디오 창이 최소화될 수 있다. 어쩌면, 예를 들어, 이 유형의 사용자 활동이 검출될 수 있을 때 그리고 어쩌면 광고가 사용자의 관심을 얻기 위해 보다 흥미롭게 되도록 만들어질 수 있게 이 정보가 다시 광고 추적 서버에 보고될 수 있다. 적응은 실시간으로 그리고/또는 어떤 기간 후에(예컨대, 활동 분석 기간, 광고 인상 분석 기간 후에, 그리고/또는 광고의 차후의 제시 시에) 행해질 수 있다. 이러한 사용자 존재 검출의 예시적인 구현이 도 7에 예시되어 있다. "사용자 존재 결과"는 본 명세서에 기술되는 바와 같은 정보를 포함할 수 있다.
실시예들은 마이크로폰으로부터의 입력을 사용하는 것을 고려한다. 어떤 TV 및 게임 콘솔들은 외부 또는 내장 마이크로폰이 장착되어 나오며 그리고/또는 어떤 것들은 마이크로폰 어레이가 장착되어 나오는 Skype 카메라와 같은 액세서리들을 사용할 수 있다. 마마이크로폰은 시청자의 음성을 포착하는 데 사용될 수 있고, 이 음성은 이어서 사용자 존재를 결정하는 데 사용될 수 있을 것이다. 어떤 최근의 TV들(예컨대, "스마트 인터랙션(Smart Interaction)"을 갖는 Samsung 2013 TV)은 사용자가 리모콘에 말하는 것을 필요로 하는 음성 인식을 수행할 수 있다. 일부 실시예들에서, 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 음성 인식이 TV 세트 자체 상에서 행해지는 경우, 이것은 또한 사용자 존재를 결정하는 데 사용될 수 있다. 이러한 기법들은, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 사용자 존재를 결정하는 정확도를 추가로 개선시키기 위해, 본 명세서에 기술되는 다른 기법들을 보완할 수 있다.
실시예들은 멀티미디어 트래픽의 분석에 의한 사용자 존재의 추론을 고려한다. 본 명세서에 기술되는 하나 이상의 실시예들은 재생 종단(예컨대, 클라이언트측)에서의 사용자의 검출 및 이 정보를 광고 검증 서버에 시그널링하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 실시예들에서의 인자는, 사용자의 존재가 사용자가 위치해 있는 구내(예컨대, 가정 또는 사무실)에서 식별될 수 있고 이어서 네트워크 내의 다른 엔티티로 송신될 수 있다는 점에서, 사용자의 개인 정보 보호 문제일 수 있다.
시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 이러한 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해, 실시예들은 서버측 기법들이 간접적 수단에 의해 사용자 존재를 결정할 수 있고 이 경우에, 어쩌면, 예를 들어, 사용자 적응적 비디오 전달 세션을 수행하기 위해 사용될 수 있는 것을 제외한, 어떤 부가의 장비도 구내에 필요하지 않을 수 있다는 것을 고려한다. 도 8은 서버측 사용자 존재 검출을 구현할 수 있는 시스템 아키텍처를 갖는 다이어그램을 포함한다. 도 8에서, 사용자 존재 검출(8018)이 결정될 수 있고 그리고/또는 사용자 존재 결과(8019)가 광고 인상 검증을 위해 광고 추적 서버(8020)로 전달될 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자 존재 검출(8018)은 사용자 클라이언트(8016)로부터 모니터링되는 바와 같은 클라이언트 활동에 기초할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자 존재 검출(8018)은 유효 대역폭 추정(8017)에 기초할 수 있고 그리고/또는 유효 대역폭 추정(8017)은 사용자 존재 결과(8019)와 함께 광고 인상 검증을 위해 광고 추적 서버(8020)에 보고될 수 있다. "사용자 존재 결과"는 본 명세서에 기술되는 바와 같은 정보를 포함할 수 있다.
하나 이상의 실시예들은 클라이언트가 사용자 적응적 멀티미디어 전달을 위한 내장된 논리를 갖고 그리고/또는 사용자 활동에 기초하여 적응적으로 콘텐츠를 선택할 수 있는 것으로 가정할 수 있다. 실시예들은, 예를 들어, 멀티미디어 클라이언트가 모바일 디바이스에 존재할 수 있고 도 9에 예시된 일단의 예시적인 인코딩된 스트림들을 포함하는 프레젠테이션을 재생하고 있을 수 있는 상황들을 생각하고 있으며, 여기서 "**"로 표시된 스트림들은 상이한 시청 거리에서의 시청을 수용하기 위해 생성될 수 있는 스트림들이다.
보다 구체적으로는, 스트림들 "720p_A28" 및/또는 "720p_A14"은, 예를 들어, 사용자가 전화기를 손에 들고 있을 수 있을 때, 비디오를 시청하는 데 적당할 수 있다. 이 스트림들은, 클라이언트가 그 스트림들을 로드할 충분한 대역폭을 가질 수 있을 때, 선택될 수 있다(예컨대, 어쩌면 충분한 대역폭이 이용 가능할 때에만 선택됨). 일부 실시예들에서, 이용 가능할 수 있는 대역폭 용량까지의 최고 레이트 스트림이, 어쩌면 이러한 대역폭 추정 없이, 로드될 수 있다.
서버측에서의 하나 이상의 실시예들은 클라이언트와 서버 사이의 연결의 유효 대역폭을 추정하는 논리를 고려한다. 일부 실시예들에서, 이것은 서버로부터 클라이언트로의 데이터의 전송을 구현할 수 있는 방식으로 TCP 동작을 분석하는 것에 의해 추론될 수 있다. 일부 실시예들은 추정된 가용 대역폭과 멀티미디어 클라이언트에 의해 요청되는 비디오 스트림(들)의 레이트의 비교를 고려한다.
일부 실시예들에서, 어쩌면 이러한 비교의 결과가 충분한 양의 대역폭이 이용 가능하다는 것을 보여주지만, 클라이언트가 콘텐츠의 "손에서의(in hand)" 시청에 통상적으로 전용되어 있는 스트림을 선택하기로 결정한 경우(예컨대, 가용 대역폭보다 더 낮은 비트 레이트로 스트림을 요청하는 경우), 이것은 광고가 렌더링되고 있을 때 사용자가 전화기를 들고 있을 수 있다는 것을 암시할 수 있고, 이것은 차례로, 예를 들어, 광고 인상의 검증을 위해 사용될 수 있다.
실시예들은 사용자 적응적 스트리밍 클라이언트 등을 갖는 스마트폰 또는 태블릿이 사용자 존재를 검출하기 위해 사용될 수 있는 부가 정보를 제공할 수 있는 다수의 내장된 센서들을 이미 가질 수 있기 때문에, 이 디바이스들이 기술된 클라이언트측 실시예들 중 하나 이상에서 사용될 수 있는 것을 고려한다. 검출의 정확도를 개선시키기 위해 이 정보가 서버측 분석 기법들과 조합될 수 있다.
실시예들은 사용자 존재 결과들 및/또는 광고 인상 검증을 보고하는 것을 고려한다. 실시예들은, 많은 스트리밍 시스템들에서, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 콘텐츠 서버로부터 검색될 수 있도록, 클라이언트가 세션의 시작에서 멀티미디어 프레젠테이션의 성분들(예컨대, 오디오, 비디오, 클로즈드 캡션(closed caption) 등) 및/또는 하나 이상의 또는 각각의 성분의 이름을 열거하는 설명을 수신할 수 있다는 것을 인식하고 있다. 성분들은 상이한 레벨들(예컨대, 비트 레이트들 또는 품질 레벨들)에서 인코딩될 수 있고 그리고/또는, 예를 들어, (예컨대, 대역폭 또는 품질에의) 적응을 가능하게 하기 위해, 세그먼트들로 분할될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 어쩌면 (예컨대, 주문형 콘텐츠에 대해) 설명이 처음 검색될 수 있을 때 그리고/또는 (예컨대, 라이브 이벤트들에 대해) 세션 동안 설명을 업데이트하는 것에 의해, 광고들을 설명에 삽입하는 것에 의해 광고들이 프레젠테이션에 추가(예컨대, 어쩌면 쉽게 추가)될 수 있다. 광고를 갖는 멀티미디어 프레젠테이션 설명의 일 예는 도 10에 도시되어 있다.
일부 실시예들에서, 클라이언트는 콘텐츠 제공자로부터 설명을 검색할 수 있고, 그리고/또는, 이유들 중에서도 특히, 예를 들어, 어쩌면 도 10에서 프레젠테이션을 재생하기 위해, 광고/프로그램의 세그먼트들 중 하나 이상 또는 그들 각각을 요청할 수 있다. 콘텐츠 제공자들은, 예를 들어, 어쩌면 설명을 준비할 때, (예컨대, 세그먼트 이름들을 사용하여 또는 도 10에서의 "contentId"와 같은 필드들을 사용하여) 콘텐츠를 식별하기 위해 다수의 방식들을 사용할 수 있다. 실시예들은 (예컨대, 이름 및/또는 id를 사용하여) 어떤 세그먼트들이 검색되고 있는지를 그리고/또는 (예컨대, 클라이언트의 id 및/또는 IP 주소를 로깅하는 것에 의해 그리고/또는 HTTP 쿠키들을 사용하는 것에 의해) 누가 세그먼트들을 검색하고 있는지를 결정(예컨대, 정확하게 결정)하는 것이 유용할 수 있다는 것을 고려한다.
실시예들은 클라이언트가 사용자 존재 결과들을 보고하기 위해 사용할 수 있는 하나 이상의 기법들을 고려한다. 이 기법들은 개별적으로 또는 본 명세서에 기술되는 클라이언트측 기법들과 결합하여 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 클라이언트들은, 어떤 서버측 기법들에서, 결과들을 다시 보고하지 않을 수 있는데, 왜냐하면, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 사용자 존재 검출이 서버에서 수행될 수 있기 때문이다.
하나 이상의 실시예들은 사용자 존재 결과들이 콘텐츠 제공자에 보고될 수 있다는 것을 고려한다. 일부 실시예들에서, 클라이언트들은 본 명세서에 기술되는 기법들 중 하나 이상을 사용하여 사용자 존재 결과들을 콘텐츠 제공자(예컨대, 도 3)에 다시 보고할 수 있다.
일부 실시예들에서, 결과들이 스트리밍 세션 동안 보고될 수 있다. 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 스트리밍 세션의 일부로서, 클라이언트로부터의 HTTP GET 요청은 사용자 존재 결과들을 서버에 보고하기 위해 특수 헤더들을 포함할 수 있다. 결과들은 이전에 페치된 광고를 참조할 수 있고 그리고/또는 광고를 식별하기에 충분한 정보(예컨대, "contentId"), 광고가 재생된 시간, 및/또는 대응하는 사용자 존재 결과들을 포함할 수 있다. 이 헤더들 중 하나 이상은 서버에 의해 로깅될 수 있고 그리고/또는 광고 인상 검증, 보고, 및/또는 과금 등을 위해 광고 서버로 송신될 수 있다. 이하는 예시적인 맞춤 HTTP 헤더들의 샘플 세트를 보여준다:
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일부 실시예들에서, 추가 상세 결과들이 클라이언트에 의해 제공될 수 있다. 예를 들어, 클라이언트들은, 어쩌면 광고 대행사 서버가 사용자 존재를 결정하기 위해, 감사를 위해, 그리고/또는 다른 목적들을 위해 데이터의 보다 정교한 분석을 수행할 수 있도록, 실제 센서 판독치들을 제공할 수 있다.
일부 실시예들에서, 광고 서버는, 예를 들어, 광고 인상 검증을 행하기 위해, 클라이언트로부터 수신되는 결과들을 사용할 수 있다. 광고 대행사들은 인상을 보증하기 위한 상이한 기준들을 가질 수 있다. 예를 들어, 어떤 광고 대행사들은 어쩌면 90% 확신을 필요로 할 수 있는 반면, 다른 광고 대행사들은 신뢰 수준에 기초하여 상이한 요금들로 광고주들에 청구할 수 있다.
일부 실시예들에서, 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 HTTP 헤더들이 확장되지 않을 수 있는 시나리오들에서, 한 번에 하나의 결과가 보고될 수 있다. 헤더에서의 결과들이, 예를 들어, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 도청을 방지하기 위해, 압축되고, 인코딩되며, 암호화되고, 그리고/또는 다른 방식으로 난독화될 수 있다.
실시예들은 스트리밍 세션 외부에서 하나 이상의 결과들을 보고하는 것을 고려한다. 일부 실시예들에서, 클라이언트는, 예를 들어, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 의존성을 제거하기 위해 그리고/또는 스트리밍 동안의 데이터 트래픽을 최소화하기 위해, 스트리밍 세션 외부에서 사용자 존재 결과들을 보고할 수 있다. 결과들이 광고별로 서버에 보고될 수 있고, 클라이언트에 의해 집계되고 그리고/또는 주기적으로(예컨대, 매 10분마다 한 번씩) 및/또는 세션의 끝에서(예컨대, 사용자 로그아웃 시에) 보고될 수 있다. 데이터를 업로드하는 임의의 방법이 클라이언트에 의해 사용될 수 있다(예를 들어, HTTP POST, SOAP/HTTP, FTP, 이메일, 및/또는 임의의 다른 데이터 전송 방법을 사용함). 일부 실시예들에서, 클라이언트들은, 이유들 중에서도 특히, 어쩌면 제공자로부터의 콘텐츠를 요청했기 때문에, 콘텐츠 제공자의 주소를 이미 알고 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 기법들이, 예를 들어, 어쩌면 한 번에 다수의 엔트리들을 송신하는 것에 의해, 다수의 결과들을 보고하기 위해 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 HTTP POST를 사용하는 경우, 요청은, 본 명세서에 기술되는 바와 같이, 일단의 커스텀 HTTP 헤더들을 사용할 수 있고, 그리고/또는, 이하의 예에 나타낸 바와 같이, 결과들을 HTTP 요청의 보디에 포함시킬 수 있다.
POST /ad-impression-verification/verify.asmx/ HTTP/1.1
Host: api.ad-server.com
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
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일부 실시예들에서, 사용자 존재 결과들을 위해 사용될 수 있는 SOAP/HTTP를 사용하는 간략화된 예가 이하에 나타내어져 있다.
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</UserPresenceResult>
<UserPresenceResult>
...
</UserPresenceResult>
</soap12:Body>
</soap12:Envelope>
실시예들은 사용자 존재 결과들이 하나 이상의 광고 대행사 서버들에 보고될 수 있다는 것을 고려한다. 일부 실시예들에서, 클라이언트들은 또한 사용자 존재 결과들을 광고 대행사 서버에 직접 보고할 수 있다(예컨대, 도 4a). 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 클라이언트들은 광고 서버의 주소(예컨대, URL)를 알고 있을 수 있다. 이 정보는, 어쩌면 미디어 프레젠테이션 설명의 일부로서, 클라이언트로 전달될 수 있고, 주소는 클라이언트에 미리 프로그램되어 있을 수 있으며, 그리고/또는 클라이언트들이, 예를 들어, 널리 공지된 위치로부터 주소를 페치할 수 있다.
본 명세서에 기술되는 바와 같이, 클라이언트들은 사용자 존재 결과들을 광고별로, 주기적으로, 및/또는 세션의 끝에서 보고할 수 있다. 또한, 클라이언트들은 HTTP POST, SOAP/HTTP, FTP, 이메일, 및/또는 임의의 다른 데이터 전송 방법을 사용할 수 있다.
실시예들은 클라이언트에 있는 광고 검증 프록시를 고려한다. 본 명세서에 기술되는 바와 같은 하나 이상의 실시예들에서, 광고 서버는 클라이언트로부터 수신되는 결과들을 처리할 수 있고 결과들에 기초하여 광고 인상을 검증할 수 있다. 본 시스템의(예컨대, 광고 서버의) 아키텍처는 광고 서버로부터 어쩌면 많은 수의 클라이언트들로부터의 광고 인상 검증을 수행하는 부담을 덜어줄 수 있는 광고 검증 프록시(예컨대, 도 4b 및/또는 도 4c)를 사용하는 것에 의해 조절될 수 있다(예컨대, 복잡도 감소).
일부 실시예들에서, 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면, 예를 들어, 결과들이 콘텐츠 제공자(예컨대, 도 4b)로 송신될 수 있는 경우, 프록시는 멀티미디어 클라이언트 내의 다른 모듈로부터 서버의 주소를 가져올 수 있다. 일부 실시예들에서, 시나리오들 중에서도 특히, 어쩌면 결과들이 광고 대행사 서버(예컨대, 도 4c)로 직접 송신될 수 있는 경우, 프록시는 본 명세서에 기술되는 바와 같이 주소를 획득할 수 있다(예컨대, 미디어 프레젠테이션 설명의 일부로서 클라이언트로 전달될 수 있고, 주소가 클라이언트에 미리 프로그램되어 있을 수 있으며, 그리고/또는 클라이언트들이 널리 공지된 위치로부터 주소를 페치할 수 있음).
본 명세서에 기술되는 바와 같이, 광고 검증 프록시는 사용자 존재 결과들을 광고별로, 주기적으로, 및/또는 세션의 끝에서 보고할 수 있다. 또한, 클라이언트들은 HTTP POST, SOAP/HTTP, FTP, 이메일, 및/또는 임의의 다른 데이터 전송 방법을 사용할 수 있다.
하나 이상의 실시예들에서, 광고 인상 결과들은 광고 ID 및/또는 광고 인상이 참인지 거짓인지를 포함할 수 있다. 결과들은 또한 보고 및/또는 과금 등을 위한 부가 정보(예컨대, 감정 상태, 인구 통계 등)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 어쩌면 프록시가 인상을 이미 검증했을 수 있기 때문에, 결과들이 하위 레벨 데이터(예컨대, 가속도계 판독치, 신뢰 수준 등)를 포함할 수 있거나 그렇지 않을 수 있다. 이러한 데이터가 감사 및/또는 다른 목적들을 위해 서버에 보고될 수 있다. HTTP/SOAP를 사용하여 광고 대행사 서버로 송신되는 샘플 광고 인상의 예시적인 결과 메시지가 이하에 나타내어져 있다.
POST /ad-impression-verification/verify.asmx HTTP/1.1
Host: api.ad-server.com
Content-Type: application/soap+xml; charset=utf-8
Content-Length: 457
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<UserPresenceResult>
...
</UserPresenceResult>
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</soap12:Envelope>
실시예들은 관심 점수를 계산하는 하나 이상의 기법들을 고려한다. 관심 점수는, 예를 들어, 광고에 대한 사용자 인상의 정량화 및/또는 특성 분석 그리고/또는 광고의 유효성을 광고주들에 제공할 수 있다.
본 명세서에 기술되는 바와 같이, 모바일 디바이스들로부터 센서들 및/또는 얼굴 검출 알고리즘들은 원시 형식(raw format)으로 콘텐츠 제공자 및/또는 광고 대행사에 보고될 수 있는 결과들을 제공할 수 있다. 실시예들은 원시 데이터(raw data)가 디바이스들(예컨대, 스마트폰, 태블릿, 랩톱 등) 및/또는 운영 체제들(예컨대, Android, iOS, Windows 등)에 걸쳐 상이할 수 있다는 것을 고려한다. 이 차이들은 보고되는 데이터를 이해하도록 그리고/또는 원시 데이터를, 광고 인상이 발생했는지를 결정하는 데 사용될 수 있는 정보로 변환하는 하나 이상의 알고리즘들을 구현하도록 콘텐츠 제공자 및/또는 광고 대행사에게 동기를 부여할 수 있다.
실시예들은 원시 데이터가 광고 인상이 발생했는지를 결정하는 데 사용될 수 있는 보다 유용한 정보를 제공할 수 있는 하나 이상의 기법들에 의해 합성될 수 있다는 것을 고려한다.
실시예들은 다양한 소스들로부터의 원시 데이터를 합성할 수 있는 그리고/또는 광고 인상 검증을 위해 사용될 수 있는 정보(예컨대, "관심 점수")를 출력할 수 있는 하나 이상의 기법들을 고려한다. 예시적인 기법이 도 11에 나타내어져 있다. 도 11의 예시적인 기법에서의 모듈(11002)은, 예를 들어, 도 3 내지 도 8에 도시된 바와 같은, 사용자 존재 모듈들, 디바이스 상호작용 모듈들, 및/또는 광고 인상 검증 모듈들 중 임의의 것에 대응할 수 있다.
실시예들은, 예를 들어, TV 프로그램, 뉴스 방송, 영화, 원격 회의, 교육 세미나 등(이들로 제한되지 않음)과 같은, 광고 이외의 콘텐츠에 대한 사용자 존재 검출, 디바이스 상호작용 검출, 및/또는 광고 인상 검증을 고려한다. 본 명세서에 기술되는 바와 같이, 시청자의 정확한 수를 결정하는 것이 어려울 수 있기 때문에, 시청률 조사 시스템은 시청자 수를 추정할 수 있다(예컨대, 어쩌면 시청자 수를 추정할 수 있을 뿐이다). 실시예들은 하나 이상의 기법들이 프로그램 또는 영화가 재생되는 시간 동안의 사용자 존재를 검출하는 것에 의해 보다 정확한 시청자 수를 산출할 수 있다는 것을 고려한다.
실시예들은 시청자 검출을 고려한다. 실시예들은 Android OS, iOS, 또는 다른 모바일 디바이스 운영 체제들과 같은 프레임워크들에서의 얼굴 검출이 어떤 입도(granularity) 레벨을 갖는 결과들을 제공할 수 있음으로써 이 결과들이 각종의 방식들로 해석될 수 있다는 것을 인식하고 있다. 예를 들어, Android OS에서, 얼굴 검출은 비디오 프레임에서 검출된 각각의 얼굴에 대한 이하의 일단의 정보 중 하나 이상을 반환할 수 있다:
Figure pct00012
검출된 얼굴의 개수; 및/또는
Figure pct00013
검출된 얼굴에 대한:
o 우측 눈 및 좌측 눈의 좌표들;
o 입의 중앙의 좌표들;
o 얼굴의 경계를 이루는 사각형; 및/또는
o 범위 [1...100]에 있는, 얼굴의 검출에 대한 신뢰 수준.
실시예들은 얼굴 검출 결과들이 초당 몇 번 획득될 수 있다는 것을 고려한다(예컨대, 초당 10 내지 30개의 얼굴 검출 결과들). 광고가 재생되는 시간(예컨대, 10 내지 60 초)에 걸쳐, 다수의(예컨대, 비교적 많은 수의) 결과들이 획득될 수 있다. 실시예들은, 보다 신뢰할 수 있는 결과를 획득하기 위해, 어쩌면, 예를 들어, 사용자 존재를 검출하기 위해, 이 정보를 요약하고 그리고/또는 이 정보를 다른 데이터(예컨대, 센서들)와 결합하는 것이 유용할 수 있다는 것을 고려한다.
실시예들은 하나 이상의 사용자 검출 알고리즘들을 고려한다. 일부 실시예들에서, 모바일 디바이스 내의 카메라가 얼굴 검출 결과들을 제공할 수 있는 것으로 가정될 수 있다. 어쩌면, 예를 들어, 카메라 기능(camera feature)이 이용 가능하지 않을 수 있는 경우에, 사용자 검출을 위해 다른 디바이스들이 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 주변 광 센서들이 이용 가능한 것으로 가정될 수 있다. 어쩌면, 예를 들어, 주변 광 센서가 이용 가능하지 않을 수 있는 경우에, (예컨대, 카메라로부터의 픽셀 데이터를 분석하여) 조명 레벨을 결정하기 위해 다른 디바이스들이 사용될 수 있다.
도 12에 도시된 바와 같이, 광고가 재생되는 시간(이는, 일부 실시예들에서, 분석 기간일 수 있음)에 걸쳐 얼굴 검출 결과들이 획득될 수 있다. 하나 이상의 또는 어쩌면 각각의 얼굴 검출 결과에 대해, 신뢰 수준이 특정 문턱값(예컨대, 80%) 초과일 수 있는 얼굴들의 총수가 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, (예컨대, OEM들이 신뢰 수준을 상이한 방식으로 계산하기 때문에) 문턱값이 각각의 디바이스 모델에 특유할 수 있다. 일부 실시예들에서, 어쩌면, 예를 들어, 특정 응용들에 대해 보다 높은/보다 낮은 정확도가 유용할 수 있는 경우, 보다 높은/보다 낮은 문턱값들이 사용될 수 있다.
분석 기간에 걸쳐 검출될 수 있는 얼굴들의 개수가, 어쩌면, 예를 들어, 카메라의 시야에 들어오고 그로부터 나가고 있을 수 있는 시청자들로 인해, 폐색, 회전, 경사로 인해, 그리고/또는 모바일 디바이스에서 사용되는 얼굴 검출 알고리즘의 한계로 인해, 변할 수 있다. 얼굴 검출의 일 예가 도 13에 도시되어 있다.
일부 실시예들에서, 어쩌면 얼굴 검출 결과들의 적어도 일부가 좋지 않은 조명 조건으로 인해 유효하지 않을 수 있다. 즉, 예를 들어, 어쩌면 카메라 얼굴 검출이 이용 가능할 수 있더라도, 시청자(들)가 어두운 방에 있을 수 있고, 얼굴 검출은 0개의 얼굴들을 산출할 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 주변 광 센서(ambient light sensor, ALS)로부터의 판독치가 얼굴 검출의 결과들이 유효할 수 있는지를 결정하는 데 사용될 수 있다. 어쩌면, 예를 들어, ALS 판독치가 얼굴 검출을 효과가 없게 만들 수 있는 어두운 조건 하에서 시청이 이루어진다는 것을 나타낼 수 있는 경우, 사용자 존재를 검출하는 다른 기법들이 있을 수 있다. 일부 실시예들에서, 어쩌면, 예를 들어, ALS 판독치가 극도로 높은 조명 조건 하에서 시청이 이루어진다는 것을 나타내는 경우, 화면 상의 콘텐츠가 보기 어려울 수 있다고 추론될 수 있다. 이 정보는 광고 및/또는 콘텐츠가 시청되고 있는지 그리고/또는 효과적으로 시청되고 있는지를 결정하는 데 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 어쩌면 검출된 얼굴들의 개수가 시간에 따라 변할 수 있기 때문에, 결과들의 요약이 하나 이상의 통계적 분석 기법들을 사용하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 분석 기간에 걸친 시청자들의 평균 수가 사용자 존재를 결정하는 데 사용될 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 시청자들의 평균 수가 정수가 아닌 숫자일 수 있다. 일부 실시예들에서, 정수인 시청자들의 수를 획득하기 위해 반올림(rounding) 또는 내림(floor) 연산이 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 분석 기간에 걸친 시청자들의 수를 획득하기 위해 중앙값(median) 연산이 사용될 수 있다.
도 14는 시청자 검출을 위해 사용될 수 있는 알고리즘의 일 예를 나타낸 것이다. 이 알고리즘의 출력이 분석 기간에 걸친 시청자들의 수일 수 있지만, 다른 성능 지수(figure of merit)들이 획득될 수 있다. 예를 들어, 어쩌면, 예를 들어, 이진 결정을 하기 위해 문턱값(예컨대, Tconf)을 사용하는 대신에, 얼굴 검출의 평균 신뢰 수준이 보고될 수 있고, 이는 다른 알고리즘들의 구현을 가능하게 할 수 있다.
일부 실시예들에서, 어쩌면, 예를 들어, 디바이스에 이용 가능한 카메라가 없을 수 있기 때문에 그리고/또는 사용자가 (예컨대, 개인 정보 보호 문제 또는 다른 이유들로 인해) 카메라가 광고 인상 검증을 위해 사용되도록 허가하지 않을 수 있기 때문에, 얼굴 검출 결과들이 시청자 검출 모듈에 의해 이용 가능하지 않을 수 있다. 그 중에서도 특히, 이러한 시나리오들에서, 다른 기법들(예컨대, 디바이스 상태 검출의 사용)이 광고 인상 검증을 위해 사용될 수 있다.
실시예들은 디바이스 상태 검출을 고려한다. 실시예들은 가속도계 및/또는 자이로스코프와 같은 센서들이 최근의 모바일 디바이스들(예컨대, Android, iOS 및 Microsoft 스마트폰 및 태블릿 등)에 있을 수 있다는 것을 인식하고 있다. 이 센서들로부터의 입력이 디바이스 상태(예컨대, 손에 있음, 스탠드에 있음, 테이블 상에서 위쪽 또는 아래쪽을 향해 있음, 기타)를 결정하는 데 사용될 수 있다. 디바이스 상태 정보는, 광고가 재생되고 있는 동안 사용자 흥미 및/또는 관심을 측정하는 데 사용될 수 있기 때문에, 유용할 수 있다. 예를 들어, 어쩌면, 예를 들어, 광고가 재생되고 있는 동안 사용자가 모바일 디바이스를 사용자의 손에 들고 있는 경우 사용자의 관심이 디바이스의 화면 상에 있을 수 있는 것으로 추론될 수 있다. 예를 들어, 어쩌면 모바일 디바이스가 사용자의 손에 들려 있는 것으로 검출될 수 있는 경우에, 사용자가 디바이스를 테이블 상에 그리고/또는 어쩌면 테이블 상에 아래쪽을 향하고 있게 두고 있는 경우보다 더 높은 광고 인상이 있을 가능성이 많을 수 있다.
가속도계 및 자이로스코프 데이터가 디바이스 상태를 결정하기 위해 분석될 수 있다. 실시예들은 이 센서들이 잡음이 많은 데이터를 생성할 수 있다는 것(즉, 원시 데이터가 판독치들 사이에서, 어쩌면 상당히, 변할 수 있다는 것)을 고려한다. 진보된 신호 처리 기법들이 데이터를 분석하고 그리고/또는 의미 있는 결과를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 기법들 중에서도 특히, 통계 분석이 사용될 수 있다.
통계 분석에서, 데이터를 대표하는 성능 지수를 획득하기 위해 어떤 기간(예컨대, 1 초)에 걸쳐 데이터가 분석될 수 있다. 성능 지수의 예는 평균, 중앙값, 분산, 및/또는 표준 편차이다. 이들 중 임의의 것(또는 이들 또는 다른 성능 지수들의 임의의 조합)이 분석 기간에 걸친 데이터를 대표하기 위해 사용될 수 있다. 디바이스 상태 검출에 대해, 분산이 분석 기간에 걸친 데이터의 변동들을 포착할 수 있기 때문에, 분산이 유용할 수 있다. 디바이스 상태가 신뢰성 있게, 어쩌면, 예를 들어, 이 변동들에 기초하여, 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이하에 나타낸 예시적인 수식을 사용하여 분산(variance)이 계산될 수 있고:
Figure pct00014
여기서 "x"는 가속도계 및/또는 자이로스코프(X, Y 및 Z 축)으로부터의 데이터이고, "N"은 분석 기간에 걸친 데이터 점들의 개수이다.
분산이, 어쩌면, 예를 들어, 도 15에 도시된 분류자를 사용하여, 디바이스 상태를 결정하는 데 사용될 수 있다. 문턱값들 Tm, Th, Tu 및/또는 Td가, 예를 들어, 가속도계 및/또는 자이로스코프에 의해 제공될 수 있는 값들의 범위에 기초하여 선택될 수 있다. 이하의 도 15에 도시된 디바이스 상태들은 예이다. 다른 디바이스 상태들(예컨대, 디바이스가 사용자의 무릎에 놓여 있는 것)이 또한 사용될 수 있다. 분산(VAR)(예컨대, 가속도계 및/또는 자이로로부터의 위치 데이터 중 어느 하나의 분산)이 움직임의 양을 검출하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 어쩌면, 예를 들어, 디바이스가 주위에서 이동중인 경우, 분산이 보다 높을 수 있다. 도 15를 참조하면, Tm이 상위 문턱값(high threshold) - 이는 (예컨대, 상당한) 움직임의 레벨을 검출하기 위해 분산과 비교될 수 있음 - 일 수 있다. 예를 들어, 이것은 사용자가 어떤 활동(걷기 또는 조깅 등)중에 있다는 것을 나타낼 수 있다.
다시 도 15를 참조하면, Th는 보다 적은 움직임(예컨대, 사용자가 디바이스를 사용하기 위해 디바이스를 손에 들고 있을 때, 얼마간의 움직임이 있을 수 있지만 사용자가 걷거나 조깅하고 있을 수 있는 경우만큼은 아님)에 대응할 수 있는 분산에 대한 보다 낮은 문턱값일 수 있다.
실시예들은, 어쩌면, 예를 들어, 분산이 Th 미만(이는 움직임 레벨이 아주 낮다(예컨대, 0에 가깝다)는 것을 나타낼 수 있음)일 수 있는 경우(이들로 제한되지 않음), "자이로" 센서 데이터를 고려하는 것을 고려한다. 자이로 센서 데이터는, 어쩌면, 예를 들어, z-축 자이로(Gyro(z))를 사용하여, 디바이스의 실제 배향을 나타낼 수 있다. 디바이스가 (예컨대, 스탠드 상에) 떠받쳐 있고 그리고/또는, 어쩌면, 예를 들어, z-축 위치가 문턱값 Tu를 초과할 수 있는 경우, 알맞은 시청 각도(viewing angle)로 있을 수 있는 것으로 가정될 수 있다. 이것은 사용자가 화면을 보기 위해 디바이스를 떠받치고 있을 수 있다는 것을 나타낼 수 있다.
디바이스가, 어쩌면, 예를 들어, z-축 위치가 Tu 미만일 수 있고 그리고/또는 다른 문턱값 Td 초과일 수 있는 경우, 어떤 표면 상에서 위쪽을 향하고 있는 것으로 가정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 사용자가 디바이스를 내려 놓았을 수 있고 그리고/또는 디바이스가 표면 상에 있는 동안 화면을 보고 있을 수 있거나 그렇지 않을 수 있는 것으로서 해석될 수 있다. 그렇지 않은 경우, 디바이스는 위쪽을 향해 있을 수 있고 그리고/또는 화면이 어떤 사용자들에게도 보이지 않을 수 있는 확률이 높을 수 있다.
실시예들은 광고 인상 분석을 고려한다. 일부 실시예들에서, 본 명세서에 기술되는 "시청자/사용자 존재 검출" 모듈들 및/또는 "디바이스 상태 검출" 모듈들의 출력이 "관심 점수"를 계산하기 위해 본 명세서에 기술되는 "광고 인상 검증 분석" 모듈들에 의해 사용될 수 있다. "시청자/사용자 존재 검출" 및/또는 "디바이스 상태 검출" 모듈들이 상이한 정보를 출력할 수 있기 때문에, "광고 인상 검증 분석" 모듈들은 상이한 입력들에 기초하여 상이한 분석을 수행할 수 있다.
예를 들어, 도 16을 참조하면, "광고 인상 검증 분석" 모듈은 하나 또는 2개의 결과들을 입력으로서 사용할 수 있다:
Figure pct00015
"시청자 검출" 모듈(이용 가능한 경우)로부터의 분석 기간에 걸친 시청자들의 수; 및/또는
Figure pct00016
"디바이스 상태 검출" 모듈로부터의 디바이스 상태.
"광고 인상 검증 분석"의 출력은 "관심 점수"일 수 있다. 일부 실시예들에서, 관심 점수는, 예를 들어, 분석 기간에 걸쳐 시청자의 관심의 레벨을 나타낼 수 있는 범위 [1..100]에 있는 정수와 같은, 숫자일 수 있다. 일부 실시예들에서, 관심 점수는 신뢰 퍼센트 또는 신뢰 퍼센트 범위(예컨대, 80% -90% 사용자/시청자가 광고에 관심을 보임)에 의해 반영될 수 있다. 일부 실시예들에서, 관심 점수는 광고 인상의 목적을 위해 사용자 관심을 나타낼 수 있는 몇 가지 상태들 중 하나일 수 있다.
예를 들어, 관심 점수는 이하에 열거되는 상태들 중 하나일 수 있다. 다른 상태들이 생각되고 사용될 수 있다.
Figure pct00017
몰두해 있음 (그리고/또는 75-100의 정수 점수 그리고/또는, 예를 들어, 85% 신뢰 퍼센트): 시청자가 광고 또는 콘텐츠에 충분한 관심을 보였다;
Figure pct00018
효과적임 (그리고/또는 50-74의 정수 점수 그리고/또는, 예를 들어, 65% 신뢰 퍼센트): 시청자가 광고 또는 콘텐츠에 얼마간의 관심을 보였다;
Figure pct00019
몰두하지 않음 (그리고/또는 25-49의 정수 점수 그리고/또는, 예를 들어, 35% 신뢰 퍼센트): 시청자가 광고 또는 콘텐츠에 거의 관심을 보이지 않았다;
Figure pct00020
비효과적임 (그리고/또는 1-24의 정수 점수 그리고/또는, 예를 들어, 15% 신뢰 퍼센트): 시청자가 광고 또는 콘텐츠에 전혀 관심을 보이지 않았다; 그리고/또는
Figure pct00021
알 수 없음 (그리고/또는 0의 정수 점수 그리고/또는, 예를 들어, 0 또는 실질적으로 0의 신뢰 퍼센트): 시청자가 광고 또는 콘텐츠에 관심을 보였는지를 정확하게 결정하는 것이 가능하지 않다.
도 16에 도시된 것과 같은 예시적인 분류자 기법이, 어쩌면 디바이스 상태 및/또는 시청자들의 수에 관한 정보를 사용하여, 상기 상태들 중 하나 이상을 결정하는 데 사용될 수 있다. 다른 분류자들이 또한, 예를 들어, 관심 점수를 결정하는 데 사용될 수 있다.
특징들 및 요소들이 특정의 조합들로 앞서 기술되어 있지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자라면 각각의 특징 또는 요소가 단독으로 또는 다른 특징들 및 요소들과 임의의 조합으로 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 그에 부가하여, 본 명세서에 기술되는 방법들이 컴퓨터 또는 프로세서에 의한 실행을 위해 컴퓨터 판독 가능 매체에 포함되어 있는 컴퓨터 프로그램, 소프트웨어, 또는 펌웨어로 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체의 예는 전자 신호(유선 또는 무선 연결을 통해 전송됨) 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 예는 ROM(read only memory), RAM(random access memory), 레지스터, 캐시 메모리, 반도체 메모리 디바이스, 내장형 하드 디스크 및 분리식 디스크와 같은 자기 매체, 광자기 매체, 그리고 CD-ROM 디스크 및 DVD(digital versatile disk)와 같은 광 매체를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 프로세서는 소프트웨어와 함께 WTRU, UE, 단말, 기지국, RNC, 또는 임의의 호스트 컴퓨터에서 사용하기 위한 무선 주파수 송수신기를 구현하는 데 사용될 수 있다.

Claims (20)

  1. 미디어 콘텐츠 인상(media content impression)을 결정하는 방법으로서,
    상기 미디어 콘텐츠는 통신 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스로 전달되며, 상기 방법은
    어떤 기간 동안 상기 클라이언트 디바이스에 근접해 있는(proximate) 사용자에 대응하는 제1 데이터를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 기간 동안의 상기 클라이언트 디바이스의 상태에 대응하는 제2 데이터를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 기간 동안 상기 클라이언트 디바이스에 의해 제시되는 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 표시를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계; 및
    상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 인상(user impression)의 측정치(measurement)를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 사용자 인상의 상기 측정치는 상기 기간 동안의 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 관심의 표시를 제공하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 인상의 상기 측정치는 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 관심의 신뢰도(degree of confidence)를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 관심의 상기 신뢰도는, 정수 값, 퍼센트 값, 또는 텍스트 표현(textual characterization) 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 클라이언트 디바이스는 멀티미디어 클라이언트 디바이스인, 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 기간은 분석 기간에 대응하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠는 광고인, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 제1 데이터는, 상기 클라이언트 디바이스에 대한 사용자 근접성에 관한 데이터가 이용 가능하지 않다는 표시, 적어도 한 명의 사용자가 상기 클라이언트 디바이스에 근접해 있다는 표시, 상기 클라이언트 디바이스에 의해 검출되는 사용자 얼굴들의 개수, 상기 클라이언트 디바이스에 의해 검출되는 사용자의 하나 이상의 인구 통계학적 데이터(demographic data), 상기 클라이언트 디바이스와의 사용자 상호작용의 표시, 또는 상기 클라이언트 디바이스에 의해 검출되는 사용자의 하나 이상의 생체 인식 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 클라이언트 디바이스는 디스플레이를 가지며, 상기 제2 데이터는, 상기 클라이언트 디바이스가 이동중이다는 것, 상기 클라이언트 디바이스가 사용자의 손에 있다는 것, 상기 클라이언트 디바이스가 스탠드(stand)에 있다는 것, 상기 클라이언트 디바이스가 어떤 표면 상에 있고 상기 디스플레이가 상기 표면의 반대쪽에 있다는 것, 또는 상기 클라이언트 디바이스가 상기 표면 상에 있고 상기 디스플레이가 상기 표면에 인접해 있다는 것 중 적어도 하나의 표시를 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 기간 동안 상기 클라이언트 디바이스에 근접해 있는 상기 사용자에 대응하는 제3 데이터를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 제3 데이터는 상기 사용자의 하나 이상의 키스트로크 리듬(keystroke rhythm)들을 포함하고, 상기 하나 이상의 키스트로크 리듬들은 상기 사용자를 특정 사용자로서 식별해주는, 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 인상의 상기 측정치를 결정하는 단계는 또한 상기 제3 데이터에 기초하는, 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 기간 동안 상기 클라이언트 디바이스에 근접해 있는 상기 사용자에 대응하는 제3 데이터를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 제3 데이터는 상기 사용자의 하나 이상의 인구 통계학적 데이터를 포함하는, 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 인상의 상기 측정치를 결정하는 단계는 또한 상기 제3 데이터에 기초하는, 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 클라이언트 디바이스는 제1 클라이언트 디바이스이고, 상기 방법은 상기 기간 동안 제2 클라이언트 디바이스에 근접해 있는 상기 사용자에 대응하는 제3 데이터를, 상기 제2 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 기간 동안 상기 제1 클라이언트 디바이스에 의해 제시되는 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 상기 제1 클라이언트 디바이스로부터의 상기 표시는, 또한 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 적어도 일부가 상기 기간 동안 상기 제2 클라이언트 디바이스에 의해 제시된다는 것을 나타내며,
    상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 인상의 상기 측정치를 결정하는 단계는 또한 상기 제3 데이터에 기초하는, 방법.
  14. 제1항에 있어서, 상기 제1 데이터 또는 상기 제2 데이터 중 적어도 하나를 송신하는 것을 허가하라고 상기 사용자에게 요청하는 단계; 및
    상기 허가에 기초하여 보상(remuneration)을 상기 사용자에게 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  15. 무선 통신 네트워크와 통신하는 무선 송수신 유닛(wireless transmit/receive unit, WTRU)으로서,
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 적어도
    어떤 기간 동안 상기 WTRU에 근접해 있는 사용자에 대응하는 제1 데이터를 식별하고;
    상기 기간 동안의 상기 WTRU의 상태에 대응하는 제2 데이터를 식별하며;
    상기 기간 동안 상기 WTRU에 의해 제시되는 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠를 결정하고;
    상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 인상의 측정치를 결정하도록 - 상기 사용자 인상의 상기 측정치는 상기 기간 동안의 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 사용자 관심의 표시를 제공함 - 구성되는, 무선 송수신 유닛(WTRU).
  16. 제15항에 있어서, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 인상의 상기 측정치는 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 관심의 신뢰도를 포함하고, 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 관심의 상기 신뢰도는, 정수 값, 퍼센트 값, 또는 텍스트 표현 중 적어도 하나를 포함하는, 무선 송수신 유닛(WTRU).
  17. 제15항에 있어서, 상기 프로세서는 또한 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠에 대한 상기 사용자 인상의 상기 측정치를 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 제공자 또는 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 제작자 중 적어도 하나로 송신하도록 구성되어 있는, 무선 송수신 유닛(WTRU).
  18. 통신 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스로 전달되는 미디어 콘텐츠를 수정하는 방법으로서,
    어떤 기간 동안 상기 클라이언트 디바이스에 근접해 있는 사용자에 대응하는 제1 데이터를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 기간 동안 상기 클라이언트 디바이스에 의해 제시되는 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 표시를, 상기 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계;
    상기 제1 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 특정 미디어 콘텐츠의 조절을 결정하는 단계 - 상기 조절은 조절된 특정 미디어 콘텐츠를 형성함 -; 및
    상기 기간 또는 다른 기간 중 적어도 하나의 기간 동안 상기 조절된 특정 미디어 콘텐츠를 상기 클라이언트 디바이스에 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 제1 데이터는 상기 클라이언트 디바이스에 의해 검출되는 사용자의 하나 이상의 생체 인식 데이터를 포함하는, 방법.
  20. 제18항에 있어서, 상기 제1 데이터는 상기 클라이언트 디바이스와의 사용자 상호작용의 표시를 포함하는, 방법.
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