KR20170049046A

KR20170049046A - 영상 트렌드 검출 및 큐레이션을 위한 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20170049046A
Application number: KR1020150149923A
Authority: KR
Inventors: 박종진; 박근한; 정유진
Original assignee: 네이버 주식회사
Priority date: 2015-10-28
Filing date: 2015-10-28
Publication date: 2017-05-10
Also published as: US10083373B2; US20170124427A1; KR101777238B1

Abstract

영상 트렌드 검출 및 큐레이션을 위한 방법 및 시스템이 개시된다. 컴퓨터로 구현되는 방법은, 이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하는 단계; 상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 단계; 및 네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하는 단계를 포함한다.

Description

영상 트렌드 검출 및 큐레이션을 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR IMAGE TREND DETECTION AND CURATION OF IMAGE}

아래의 설명은 사용자에 의해 생산된 이미지 기반의 컨텐츠를 분석하여 영상 트렌드를 자동 검출하는 기술에 관한 것이다.

초고속 통신망 이용자의 급격한 증가는 통신망을 통한 신규 서비스의 개발 및 서비스 아이템의 다양화를 가능하게 한다. 최근에는 이미지를 기반으로 한 다양한 서비스가 등장하고 있는 가운데, 통신망을 이용한 서비스 중 가장 일반적인 서비스가 동영상 제공 서비스라 할 수 있다.

예컨대, 한국등록특허 제10-0827198호(등록일 2008년 04월 25일) "동영상 링크 서비스를 제공하는 장치 및 그 방법"에는 이동통신 단말기를 이용하여 인터넷 상에서 링크된 동영상을 감상할 수 있는 동영상 링크 서비스를 제공하는 기술이 개시되어 있다.

방송 프로그램이 송출되거나 웹/모바일 상으로 인기 있는 스타나 이벤트의 동영상이 게시되면 수많은 사용자들이 관심 장면을 캡쳐 이미지나 GIFs 등으로 제작하여 다양한 매체(예컨대, 카페, 블로그, 메일, 메신저 등)를 통해 배포할 수 있다. 또한, 최근 스마트 디바이스와 디지털 카메라 등의 보급으로 사용자들이 콘서트나 팬 미팅, 페스티벌 등 현장에서 동영상을 직접 촬영하는 경우도 늘고 있는데, 이런 경우에도 원본 동영상뿐만 아니라 주요 장면을 캡쳐 이미지나 GIFs로 변환하여 사용자들 간에 공유할 수 있다.

캡쳐 이미지나 GIFs 등의 컨텐츠들은 단순히 인터넷 상의 정보로 게시되거나 사용자들 사이에서 공유될 뿐, 각 컨텐츠에 포함된 가치 있는 데이터들이 제대로 활용되지 못하는 실정이다.

사용자에 의해 생산된 이미지 기반의 컨텐츠를 분석하여 영상 트렌드를 자동 검출한 후 검출된 영상 트렌드를 시각화(visualization)하여 큐레이션 할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.

컴퓨터로 구현되는 방법에 있어서, 이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하는 단계; 상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 단계; 및 네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하는 단계를 포함하는 컴퓨터로 구현되는 방법을 제공한다.

컴퓨터와 결합되는 컴퓨터 프로그램에 있어서, 이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하는 단계; 상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 단계; 및 네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

하나 이상의 프로세서들을 포함하는 서버의 시스템에 있어서, 상기 하나 이상의 프로세서들은, 이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하도록 상기 서버를 제어하는 분류부; 상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하도록 상기 서버를 제어하는 검출부; 및 네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하도록 상기 서버를 제어하는 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에 의해 생산된 이미지 기반의 컨텐츠를 분석함으로써 영상 트렌드를 자동 검출할 수 있고 검출된 영상 트렌드를 시각화하여 큐레이션 할 수 있다. 다시 말해, 사용자들이 생산한 컨텐츠들을 분석하여 해당 사용자들에게 나타나는 영상 트렌드를 자동으로 파악할 수 있고, 이들에게 많은 관심을 받은 결정적인 이벤트나 영상들을 손쉽게 포착하여 다양한 서비스에 활용할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에 의해 생산된 이미지 컨텐츠를 기반으로 최근 화제가 되는 이벤트를 파악함으로써 빅데이터의 활용이나 오픈소스 분석 시스템과의 연동 등을 기반으로 한 분석 시스템에 비해 시스템 로드는 물론, 시스템 제약이나 요구를 최소화 하면서 손쉽게 영상 트렌드를 분석할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 이미지 클러스터링 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서 구체적인 이미지 클러스터링 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서 영상 트렌드 검출 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 9 내지 도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서 구체적인 영상 트렌드 검출 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서 영상 트렌드를 시각화 하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 전자 기기 1(110)은 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.

일례로, 서버(160)는 네트워크(170)를 통해 접속한 전자 기기 1(110)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 전자 기기 1(110)은 서버(160)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다. 또한 전자 기기 1(110)이 포함하는 운영체제(Operating System, OS) 및 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 상기 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(150)에 접속하여 서버(150)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)이 어플리케이션의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서비스 요청 메시지를 서버(150)로 전송하면, 서버(150)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 전자 기기 1(110)로 전송할 수 있고, 전자 기기 1(110)은 어플리케이션의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 컨텐츠를 제공할 수 있다.

본 발명에 따른 일례로, 서버(150)는 사용자에 의해 생산된 이미지 컨텐츠들을 수집 및 분석하여 최근 사용자들에게 나타나는 영상 트렌드를 자동 파악할 수 있고 파악된 영상 트렌드를 시각화 하여 서비스 할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 하나의 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기 1(110), 그리고 하나의 서버에 대한 예로서 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

전자 기기 1(110)과 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기 1(110)에 설치되어 구동되는 브라우저나 상술한 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism)을 이용하여 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기 1(110)과 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 다른 전자 기기(일례로 전자 기기 2(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기 1(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기 1(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기 1(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214, 224)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기 2(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 전자 기기 1(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.

본 명세서에서 '이미지 컨텐츠'라 함은 이미지를 기반으로 생산된 컨텐츠를 의미할 수 있으며, 일례로 동영상 컨텐츠에서 캡쳐된 이미지, GIFs와 같이 동영상 컨텐츠에서 적어도 일부 구간이 추출되어 만들어진 이미지, 찜이나 즐겨찾기 등을 통해 동영상 컨텐츠에서 포인팅 된 지점이나 구간의 이미지 등을 포괄하는 의미의 컨텐츠를 의미할 수 있다. 다시 말해, 이미지 컨텐츠는 영상 캡쳐링이나 GIFs 제작된 것으로, 사용자의 선택을 통해 동영상에서 선별된 구간의 영상으로 만들어진 컨텐츠를 의미할 수 있다. 다른 예로, 이미지 컨텐츠는 콘서트나 팬미팅, 페스티벌 등 다양한 사건을 배경으로 사용자가 직접 촬영하여 만든 컨텐츠를 의미할 수 있다. 상기한 이미지 컨텐츠는 그 자체로 특정 이벤트의 하이라이트 역할을 할 수 있다는 점에서, 이미지 컨텐츠를 활용할 경우 최근 어떤 이벤트가 화제성이 있는지, 그리고 해당 이벤트에서 어떤 장면이 사용자들에게 많은 관심을 받는지 등을 파악할 수 있다. 그리고, 본 명세서에서 이벤트는 이미지 컨텐츠가 생산될 수 있는 배경을 의미하는 것으로, 동영상 자체를 의미하거나, 사전에 공지 또는 정의된 대상으로 특정 현장이나 사건, 사물, 서비스 등 사용자들에게 이슈가 될 수 있는 모든 대상들을 포괄하여 의미할 수 있다. 다시 말해, 이미지 컨텐츠는 방송 프로그램과 같이 주어진 동영상에서 파생될 수 있고, 혹은 사용자가 특정 대상에 대해 직접 촬영하거나 제작하여 생산될 수도 있다.

이하에서는 동영상 컨텐츠를 이벤트의 대표적인 예로 하여 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이 서버(150)의 프로세서(222)는 분류부(310), 검출부(320), 및 제공부(330)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서(222)의 구성요소들은 도 4의 방법이 포함하는 단계들(410 내지 430)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있으며, 이러한 제어를 위해 메모리(221)가 포함하는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램의 코드를 실행하도록 구현될 수 있다.

단계(410)에서 서버(150)는 동영상 컨텐츠 각각에 대하여 동영상 컨텐츠와 관련된 이미지 컨텐츠를 수집하여 수집된 이미지 컨텐츠를 이미지 클러스터링을 통해 이미지 그룹(이하, '클러스터'라 칭함)으로 분류할 수 있다. 이를 위해, 분류부(310)는 서버(150)가 단계(410)를 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 일례로, 서버(150)는 인터넷 상에서 특정 동영상과 관련된 문서를 검색하여 검색된 문서에 포함된 이미지를 해당 이벤트와 관련된 이미지 컨텐츠로 수집할 수 있고, 수집된 이미지 컨텐츠를 이미지 클러스터링을 이용하여 자동으로 비슷한 이미지 그룹으로 분류할 수 있다.

이미지 클러스터링 방법에 대해서는 도 5 내지 도 7을 통해 더욱 자세히 설명하기로 한다.

단계(420)에서 서버(150)는 이미지 컨텐츠가 분류된 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 동영상에 대한 정보를 검출할 수 있다. 이를 위해, 검출부(320)는 서버(150)가 단계(420)를 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 일례로, 서버(150)는 동영상 컨텐츠 별 클러스터의 개수와 클러스터 별 이미지 개수 중 적어도 하나를 이용하여 화제가 많이 된 동영상에 대한 정보를 영상 트렌드로 검출할 수 있다.

영상 트렌드 검출 방법에 대해서는 도 8 내지 도 12를 통해 더욱 자세히 설명하기로 한다.

단계(430)에서 서버(150)는 네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 수신된 서비스 요청에 응답하여 단계(420)에서 검출된 대표 동영상에 대한 정보를 전자 기기로 제공할 수 있다. 즉, 서버(150)는 전자 기기를 대상으로 영상 트렌드로 검출된 동영상 정보를 시각화 하여 서비스 할 수 있다. 이를 위해, 제공부(330)는 서버(150)가 단계(430)를 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서 이미지 클러스터링 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 도 5의 방법은 도 4를 통해 설명한 단계(410)의 과정에 포함될 수 있다.

단계(501)에서 서버(150)는 단위 시간을 주기로 각 동영상과 관련된 문서를 검색하여 검색된 문서를 대상으로 문서 내 이미지와 각 이미지와 관련된 메타 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 문서는 인터넷 상의 문서로 UGC(user generated contents)와 같은 유저 컨텐츠를 의미할 수 있으며, 일례로 블로그나 카페와 같은 각종 커뮤니티 상에 등록된 문서일 수 있으며, 다른 예로 서버(150)와 연동 가능한 제휴 데이터베이스 시스템(예컨대, 검색 엔진 등) 상의 문서 등이 포함될 수 있다. 단위 시간은 일정한 시점에서 다른 시점까지의 시간적인 간격으로, 1시간, 1일(1day), 1주(1week), 1달(1month) 등의 단위로 정해질 수 있다. 일례로, 서버(150)는 단위 시간에 해당되는 동영상 컨텐츠의 정보를 이용하여 해당 동영상과 관련된 이미지 컨텐츠를 수집할 수 있다. 예를 들어, 방송 프로그램의 경우 해당 날짜의 방송명이나 이벤트명, 인기 연예인명 등을 조합하여 관련 이미지들을 검색할 수 있다. 그리고, 이미지와 함께 수집되는 메타데이터는 문서나 이미지에 설정된 제목이나 태그, 관련 텍스트 등이 포함될 수 있고, 더 나아가 문서에 포함된 전문의 텍스트를 포함할 수 있다.

단계(502)에서 서버(150)는 수집된 이미지를 비슷한 이미지끼리 그룹화 하는 클러스터링을 수행할 수 있고, 클러스터 별로 이미지의 메타데이터에 포함된 각 키워드의 등장 횟수(단어 출현 빈도)를 누적하여 집계할 수 있다. 동영상 컨텐츠 각각에 대해 수집된 이미지 컨텐츠를 클러스터링 하는 경우 적어도 하나 이상의 클러스터로 분류될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이 동영상1에 대해 수집된 이미지들이 2개의 클러스터(클러스터A, 클러스터B)로 분류되고, 동영상2에 대해 수집된 이미지들이 1개의 클러스터(클러스터N)로 분류될 수 있다. 구체적인 클러스터링 기법은 공지 기술을 활용할 수 있고, 일례로 각각의 클러스터는 이미지 유사도가 오차 범위 내에 있는 이미지들로 구성될 수 있다. 도 7을 참조하면, 클러스터A가 6개의 이미지(이미지a-1, ..., 이미지a-6)로 구성된 경우 이미지와 함께 수집된 메타데이터(메타데이터a-1, ..., 메타데이터a-6)를 이용하여 클러스터A의 관련 키워드들(키워드1, 키워드2, ...)을 수집할 수 있고, 이때 각 클러스터 별로 메타데이터에 포함된 키워드 각각의 출현 빈도를 집계할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서 영상 트렌드 검출 방법의 예를 도시한 흐름도이다. 도 8의 방법은 도 4를 통해 설명한 단계(420)의 과정에 포함될 수 있다.

단계(801)에서 서버(150)는 동영상 별로 이미지 개수를 기준으로 적어도 하나의 클러스터를 대표 클러스터로 선정한다. 일례로, 서버(150)는 동영상 각각에 대하여 단위 시간에 가장 많은 이미지가 그룹핑 된 클러스터를 대표 클러스터로 정의할 수 있다. 예를 들어, 도 9에 도시한 바와 같이 특정 동영상에 대해 수집된 이미지가 클러스터A와 클러스터B로 분류되는 경우 두 클러스터 중 이미지 개수가 가장 많은 클러스터인 클러스터A가 해당 동영상의 대표 클러스터가 된다.

단계(802)에서 서버(150)는 동영상 별 전체 클러스터의 개수와 대표 클러스터의 이미지 개수 중 적어도 하나를 이용하여 동영상 랭킹을 결정할 수 있다. 일례로, 서버(150)는 동영상 각각에 대해 대표 클러스터의 이미지 개수를 확인하고 동영상 별로 확인된 대표 클러스터의 이미지 개수가 많은 순으로 동영상 랭킹을 결정할 수 있다. 다시 말해, 서버(150)는 단위 시간에 가장 많은 유사 이미지가 묶인 대표 클러스터 순으로 동영상 랭킹을 결정할 수 있다. 다른 예로, 서버(150)는 동영상 별로 그룹핑 된 전체 클러스터의 개수와 클러스터 별 이미지 개수를 조합하여 동영상 랭킹을 결정할 수 있다. 즉, 동영상이 클러스터의 개수가 많을수록, 그리고 대표 클러스터에 포함된 이미지 개수가 많을수록 상위 랭킹으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 대표 클러스터에 포함된 이미지 개수가 동일한 동영상의 경우 해당 동영상 중 전체 클러스터의 개수가 많은 동영상을 상위 랭킹의 동영상으로 결정할 수 있다.

단계(803)에서 서버(150)는 단계(802)에서 결정된 동영상 랭킹에 따라 적어도 하나의 동영상을 단위 시간의 대표 이벤트로 선정할 수 있다. 일례로, 서버(150)는 동영상 랭킹 중 최상위 랭킹의 동영상을 대표 동영상으로 선정함으로써 선정된 동영상을 해당 기간의 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트로 정의할 수 있다. 예를 들어, 서버(150)는 대표 클러스터에 포함된 이미지 개수가 가장 많은 동영상, 혹은 대표 클러스터에 포함된 이미지 개수가 가장 많으면서 전체 클러스터의 개수가 가장 많은 동영상을 대표 이벤트로 선정할 수 있다. 도 10에 도시한 바와 같이, 동영상1의 대표 클러스터가 6개의 이미지로 구성되고, 동영상2의 대표 클러스터가 5개의 이미지로 구성된 경우 이 중 대표 이벤트는 동영상1이 된다.

서버(150)는 클러스터 각각에 대해 메타 데이터에 포함된 키워드의 출현 빈도 순으로 적어도 하나의 키워드를 선정하여 해당 클러스터에 레이블링(labeling) 할 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시한 바와 같이 클러스터A의 키워드 별 출현 빈도를 기준으로 출현 빈도가 가장 높은 단어 즉, '키워드1'을 클러스터A에 레이블링 한다. 즉, 서버(150)는 클러스터의 메타데이터에 포함된 텍스트에서 가장 등장 빈도가 높은 단어를 기준으로 클러스터를 레이블링 할 수 있다.

단계(804)에서 서버(150)는 대표 이벤트에 해당되는 동영상의 대표 클러스터에 포함된 적어도 하나의 이미지를 해당 동영상의 하이라이트 영상을 선정할 수 있다. 서버(150)는 대표 이벤트 이외에도 동영상 각각에 대하여 대표 클러스터에 포함된 이미지를 이용하여 하이라이트 장면을 선정할 수 있다. 서버(150)는 특정 이벤트로 레이블링 된 클러스터들에서 가장 많은 이미지가 그룹핑 된 클러스터의 이미지를 해당 이벤트에서의 가장 중요하고 의미 있는 장면으로 정의할 수 있다. 일례로, 서버(150)는 클러스터에 포함된 이미지들 간의 이미지 유사도를 측정하여 적어도 하나의 이미지를 동영상 내 하이라이트 영상으로 선정할 수 있다. 상세하게, 서버(150)는 이미지에 대한 특징 추출 기법(예컨대, Global color histogram, Local color histogram, Gray level co-occurrence matrix, Wavelet transform(gabor wavelet transform), Edge direction histogram, Deep Learning based Features 등)을 이용하여 클러스터 내 이미지 각각에 대하여 가상 특징 벡터(visual feature vector)를 계산한다. 도 12에 도시한 바와 같이, 각 이미지의 가상 특징 벡터는 N차원 벡터 공간(N-dimensional vector space)에 표현될 수 있으며, 이때 이미지가 서로 유사할수록 N차원 벡터 공간 상에서 벡터 간의 거리가 가깝게 나타난다. 서버(150)는 클러스터에 포함된 모든 이미지의 가상 특징 벡터를 평균한 후 N차원 벡터 공간 상에서 평균 벡터(average visual feature vector)를 기준으로 평균 벡터와 가장 가까운 거리의 이미지를 해당 클러스터에서의 대표 이미지(즉, 하이라이트 영상)로 선택할 수 있다.

따라서, 서버(150)는 단위 시간에 수집된 이미지 컨텐츠를 분석함으로써 해당 기간의 대표 이벤트와 대표 이미지를 선정하여 이를 해당 기간의 영상 트렌드로 파악할 수 있다. 서버(150)는 사용자가 전자 기기를 이용하여 서비스를 요청하는 경우 영상 트렌드로 분석된 대표 이벤트와 대표 이미지를 전자 기기에서 확인 가능하도록 시각화 하여 제공할 수 있다. 일례로, 서버(150)는 도 13에 도시한 바와 같이 특정 기간의 영상 트렌드로 검출된 대표 이벤트와 대표 이미지를 단위 시간의 타임라인별로 게시할 수 있다. 이와 같이, 서버(150)는 영상 트렌드 분석을 통해 사용자들에게 가장 인기 있는 이벤트에 대한 정보를 제시하고 해당 이벤트에 대한 하이라이트 요약 정보(summarization)를 제공할 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에 의해 생산된 이미지 기반의 컨텐츠를 분석함으로써 영상 트렌드를 자동 검출할 수 있고 검출된 영상 트렌드를 시각화하여 큐레이션 할 수 있다. 다시 말해, 사용자들이 생산한 컨텐츠들을 분석하여 해당 사용자들에게 나타나는 영상 트렌드를 자동으로 파악할 수 있고, 이들에게 많은 관심을 받은 결정적인 이벤트나 영상들을 손쉽게 포착하여 다양한 서비스에 활용할 수 있다. 더욱이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에 의해 생산된 이미지 컨텐츠를 기반으로 최근 화제가 되는 이벤트를 파악함으로써 빅데이터의 활용이나 오픈소스 분석 시스템과의 연동 등을 기반으로 한 분석 시스템에 비해 시스템 로드는 물론, 시스템 제약이나 요구를 최소화 하면서 손쉽게 영상 트렌드를 분석할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

컴퓨터로 구현되는 방법에 있어서,
이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하는 단계;
상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 단계; 및
네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하는 단계
를 포함하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 클러스터링을 수행하는 단계는,
단위 시간을 주기로 상기 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하고,
상기 검출하는 단계는,
상기 단위 시간에 수집된 이미지 컨텐츠의 클러스터를 이용하여 상기 단위 시간에 대한 영상 트렌드로서 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 클러스터링을 수행하는 단계는,
인터넷 상에서 상기 이벤트와 관련된 문서를 검색하여 상기 검색된 문서에 포함된 이미지를 수집하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이벤트는 동영상 컨텐츠이며,
상기 이미지 클러스터링을 수행하는 단계는,
인터넷 상에서 상기 동영상 컨텐츠와 관련된 문서를 검색하여 상기 검색된 문서에 포함된 이미지를 수집하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 클러스터링을 수행하는 단계는,
상기 이미지 컨텐츠와 관련된 메타데이터를 함께 수집하고,
상기 클러스터 별로 상기 메타데이터에 포함된 키워드의 출현 빈도를 기준으로 적어도 하나의 키워드를 해당 클러스터에 레이블링(labeling) 하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는,
상기 이벤트 별 클러스터의 개수와 상기 클러스터 별 이미지 개수 중 적어도 하나를 이용하여 상기 이벤트 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트로 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는,
상기 이벤트 간에 이미지 개수가 가장 많은 클러스터인 대표 클러스터의 이미지 개수를 비교하여 상기 이벤트 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트로 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제1항에 있어서,
상기 검출하는 단계는,
상기 이벤트 별 클러스터 중 이미지 개수가 가장 많은 클러스터인 대표 클러스터의 이미지 개수를 이용하여 상기 이벤트 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트로 선정하는 단계; 및
상기 대표 이벤트의 대표 클러스터에 포함된 이미지 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트에 대한 대표 이미지로 선정하는 단계
를 포함하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제8항에 있어서,
상기 대표 이벤트에 대한 대표 이미지로 선정하는 단계는,
상기 대표 클러스터에 포함된 이미지 간의 유사도를 측정하여 상기 측정된 유사도를 기준으로 상기 대표 이미지를 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제8항에 있어서,
상기 대표 이벤트에 대한 대표 이미지로 선정하는 단계는,
상기 대표 클러스터에 포함된 이미지 각각의 특징 벡터를 계산하고 상기 계산된 특징 벡터의 평균 벡터를 계산한 후 상기 이미지 각각의 특징 벡터와 상기 평균 벡터 간의 거리를 기준으로 상기 대표 이미지를 선정하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
제2항에 있어서,
상기 제공하는 단계는,
상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 단위 시간의 타임라인 별로 시각화 하여 제공하는 것
을 특징으로 하는 컴퓨터로 구현되는 방법.
컴퓨터와 결합되는 컴퓨터 프로그램에 있어서,
이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하는 단계;
상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 단계; 및
네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하는 단계
를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
하나 이상의 프로세서들을 포함하는 서버의 시스템에 있어서,
상기 하나 이상의 프로세서들은,
이벤트 각각에 대하여 상기 이벤트와 관련되어 생산된 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하도록 상기 서버를 제어하는 분류부;
상기 이미지 클러스터링에 따른 클러스터를 이용하여 영상 트렌드를 나타내는 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하도록 상기 서버를 제어하는 검출부; 및
네트워크를 통해 전자 기기로부터 서비스 요청이 수신되면 상기 서비스 요청에 응답하여 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 전자 기기로 제공하도록 상기 서버를 제어하는 제공부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 분류부는,
단위 시간을 주기로 상기 이미지 컨텐츠를 수집하여 이미지 클러스터링을 수행하고,
상기 검출부는,
상기 단위 시간에 수집된 이미지 컨텐츠의 클러스터를 이용하여 상기 단위 시간에 대한 영상 트렌드로서 상기 대표 이벤트에 대한 정보를 검출하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 분류부는,
인터넷 상에서 상기 이벤트와 관련된 문서를 검색하여 상기 검색된 문서에 포함된 이미지를 수집하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 분류부는,
상기 이미지 컨텐츠와 관련된 메타데이터를 함께 수집하고,
상기 클러스터 별로 상기 메타데이터에 포함된 키워드의 출현 빈도를 기준으로 적어도 하나의 키워드를 해당 클러스터에 레이블링(labeling) 하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 검출부는,
상기 이벤트 별 클러스터의 개수와 상기 클러스터 별 이미지 개수 중 적어도 하나를 이용하여 상기 이벤트 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트로 선정하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 검출부는,
상기 이벤트 간에 이미지 개수가 가장 많은 클러스터인 대표 클러스터의 이미지 개수를 비교하여 상기 이벤트 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트로 선정하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,
상기 검출부는,
상기 이벤트 별 클러스터 중 이미지 개수가 가장 많은 클러스터인 대표 클러스터의 이미지 개수를 이용하여 상기 이벤트 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트로 선정하고,
상기 대표 이벤트의 대표 클러스터에 포함된 이미지 중 적어도 하나를 상기 대표 이벤트에 대한 대표 이미지로 선정하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제19항에 있어서,
상기 검출부는,
상기 대표 클러스터에 포함된 이미지 간의 유사도를 측정하여 상기 측정된 유사도를 기준으로 상기 대표 이미지를 선정하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제19항에 있어서,
상기 검출부는,
상기 대표 클러스터에 포함된 이미지 각각의 특징 벡터를 계산하고 상기 계산된 특징 벡터의 평균 벡터를 계산한 후 상기 이미지 각각의 특징 벡터와 상기 평균 벡터 간의 거리를 기준으로 상기 대표 이미지를 선정하는 것
을 특징으로 하는 시스템.
제14항에 있어서,
상기 제공부는,
상기 대표 이벤트에 대한 정보를 상기 단위 시간의 타임라인 별로 시각화 하여 제공하는 것
을 특징으로 하는 시스템.