KR20200023042A - Method and server for measuring congestion using hashtag - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 해시태그 및 이미지 분석을 이용한 혼잡도 측정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 SNS 서버로부터 특정 키워드와 관련된 해시태그를 포함하는 게시글을 추출하고, 추출된 게시글에 포함된 이미지를 분석하여 혼잡도를 측정하는 해시태그 및 이미지 분석을 이용한 혼잡도 측정 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for measuring congestion using hashtags and image analysis, and more particularly, extracts a post including a hash tag related to a specific keyword from an SNS server, and analyzes an image included in the extracted post. The present invention relates to a method and system for measuring congestion using hashtags and image analysis for measuring congestion.
특정 장소에 대한 혼잡도를 측정하는 방법에 있어서, 종래에는 사용자가 소지한 휴대용 단말의 기지국 정보를 이용하여 사람의 혼잡도를 파악하는 방식이 이용되고 있다. 그러나 이러한 종래의 방식은, 일반인의 접근이 용이하지 않아 일반인이 실시간으로 목적지에 대한 혼잡도를 파악하고자 하는 경우 활용하기 어려운 문제점이 있다.In the method of measuring the congestion degree at a specific place, a method of determining the congestion degree of a person using the base station information of the portable terminal possessed by the user is conventionally used. However, such a conventional method has a problem that it is difficult to utilize when the general public wants to grasp the degree of congestion of the destination in real time because the public is not easy to access.
한편, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에는 수많은 사람들의 일상이 실시간으로 업로드되는데, 최근 스마트 기기의 보급이 확대되면서 스마트 폰과 같은 휴대용 단말을 활용한 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 이용률이 증가함에 따라 이용자는 방문한 시간, 방문한 장소에서 휴대용 단말을 이용해 실시간으로 작성한 게시글이 SNS 서버에 업로드한다. 특히 사람들이 많은 관광지, 명소, 축제, 번화가 등에서는 이미지, 텍스트와 함께 관련 해시태그가 입력된 수많은 게시글이 업로드된다. 해시태그(hasgtag)는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)에 업로드 되는 게시글을 효율적으로 분류하기 위하여 도입된 개념으로, 업로드 되는 게시글의 내용, 혹은 업로드 장소, 시간 등과 관련한 요약 또는 키워드 등의 여러 정보가 포함되나, 여전히 이와 같은 비정형데이터를 활용한 공간정보 분석에 대한 기술은 부족한 실정이다. 따라서, 이러한 SNS 서버에 저장된 다양한 정보로부터 어느 장소에 얼마나 많은 사람이 방문하는지, 시간대에 따른 혼잡도는 어느 정도인지, 또는 사람들이 어떤 사진을 촬영하는 것을 선호하는지 등에 대한 분석을 보다 효율적으로 수행하여 사용자에게 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 즉, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)에 저장된 정보들을 활용하여 특정 장소, 시간에 대한 혼잡도를 분석하여 사용자에게 제공할 수 있는 기술이 요구된다.On the other hand, the social network service (SNS) server is uploaded in real time to a large number of people in real time, the recent expansion of smart devices has expanded the social network service (SNS) using a portable terminal such as a smart phone ) As the utilization rate increases, the user uploads a post written in real time using a portable terminal at the time of visit and place to the SNS server. In particular, many tourist sites, attractions, festivals, and high streets are uploaded with images and text along with numerous posts with relevant hashtags. Hashtag is a concept introduced to efficiently classify posts uploaded to a social network service (SNS). The hashtag is a summary or keyword related to the content of the uploaded post, or the upload location and time. Although information is included, there is still a lack of technology for analyzing spatial information using such unstructured data. Therefore, from various information stored in the SNS server, more efficient analysis is performed on how many people visit to which place, how much congestion according to time zone, or what kind of pictures people prefer to take. There is a need for skills that can be provided. In other words, there is a demand for a technology capable of analyzing a degree of congestion of a specific place and time by using information stored in a social network service (SNS) and providing the same to a user.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에 업로드 되는 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하여 사용자에게 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to provide a user with a congestion measure by using a hash tag uploaded to a social network service (SNS) server.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 이미지에 포함된 사람 수를 이용하여 혼잡도를 측정하되, 키워드화 된 해시태그를 통해 1차적으로 이미지 분석을 실시할 게시글을 필터링함으로써 혼잡도 분석의 정확도 및 효율성을 증가시키는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention is to measure the degree of congestion using the number of people included in the image through the image analysis, by increasing the accuracy and efficiency of the congestion analysis by filtering the posts to be subjected to the first image analysis through the keywordized hashtag It is aimed at letting.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 사용자에게 사진 촬영 스팟 및 구도를 추천해주는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to recommend a photographing spot and composition to the user through image analysis.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법은, (a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계; (b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계; (c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계; (d) 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a method for measuring a congestion degree using a hash tag by a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention includes: (a) receiving a keyword related to an event or a place from a user terminal; (b) collecting at least one post including a hash tag of the input keyword from an SNS server; (c) extracting people and backgrounds from the images included in the collected posts; (d) measuring the congestion degree digitized using the collected postings.
일 실시예에 따르면, 상기 (b) 단계는, 상기 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 SNS서버에 업로드 된 게시글을 수집할 수 있다.According to an embodiment, the step (b) may collect the posts uploaded to the SNS server within a certain period of time from which the keyword is input.
일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계는, 상기 이미지로부터 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다.According to an embodiment, the step (c) may extract a contour from the image by extracting an outline from the image and comparing the extracted contour with a contour of a pre-stored person.
일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계는, 상기 이미지에서 상기 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다.According to an embodiment, the step (c) may extract and extract the remaining part of the image except for the extracted human area as the background of the image.
일 실시예에 따르면, 상기 혼잡도는, 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 가중치를 적용하여 합산한 값일 수 있다.According to an embodiment, the congestion degree may be a value obtained by adding weights to the number of people included in the collected post images.
이 때, 상기 가중치는 상기 이미지에 포함된 위치 정보가 수집한 하나 이상의 게시글에 포함된 이미지의 위치 정보의 평균값에서 가까울수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다.In this case, the weight may be set to be higher as the weight is closer to the average value of the location information of the image included in the one or more posts collected by the location information included in the image.
또한, 상기 가중치는 상기 가중치는, 상기 이미지에 포함된 사람의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정되도록 할 수 있다.The weight may be set such that the weight is assigned a higher weight as the number of people included in the image increases.
일 실시예에 따르면, 상기 (d) 단계는, 상기 수집한 게시글을 이용하여 시계열에 따른 혼잡도를 측정할 수 있다.According to an embodiment, the step (d) may measure congestion according to time series using the collected postings.
일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법은, (e) 상기 이미지로부터 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천하는 단계;를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, the congestion measurement method using a hash tag according to the present invention may further include (e) recommending a location and composition for photographing to a user using a background extracted from the image. .
일 실시예에 따르면, 상기 (e) 단계는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다. According to an embodiment, the step (e) may include extracting a background from one or more images included in one or more posts, comparing the extracted backgrounds, and comparing the extracted backgrounds with one or more backgrounds having a similarity or more than a preset number. Location information included in any of the images may be recommended as a shooting spot.
한편, 상술한 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법을 수행하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버는, 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받는 키워드 입력부; SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 게시글 수집부; 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 이미지 분석부; 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 혼잡도 측정부; 상기 혼잡도 측정부가 측정한 혼잡도를 사용자에게 표시하는 표시부;를 포함할 수 있다.On the other hand, a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention for performing the congestion measurement method using the hash tag, the keyword input unit for receiving a keyword for the event or place to measure the congestion degree from the user terminal; A post collecting unit configured to collect at least one post including a hash tag of the input keyword from an SNS server; An image analyzer extracting a person and a background from the images included in the collected posts; A congestion measurement unit for measuring the congestion degree digitized by using the collected postings; And a display unit displaying the congestion degree measured by the congestion measure unit to the user.
일 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버는 상기 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천해주는 촬영스팟 추천부;를 더 포함하되, 상기 촬영스팟 추천부는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사한 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.According to one embodiment, the congestion measurement server according to the present invention further includes a shooting spot recommender for recommending a location and composition for taking a picture to the user by using the extracted background; wherein the shooting spot recommender, one or more If the background is extracted from each of the one or more images included in the article, and the extracted backgrounds are compared with each other, the location information included in any image among the one or more images may be recommended as a photographing spot.
본 발명에 따르면, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 서버에 업로드 되는 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하여 사용자에게 제공할 수 있다.According to the present invention, congestion may be measured and provided to a user by using a hash tag uploaded to a social network service (SNS) server.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 이미지에 포함된 사람 수를 이용하여 혼잡도를 측정하되, 키워드화 된 해시태그를 통해 1차적으로 이미지 분석을 실시할 게시글을 필터링함으로써 혼잡도 분석의 정확도 및 효율성을 증가시킬 수 있다.In addition, the present invention is to measure the degree of congestion using the number of people included in the image through the image analysis, by increasing the accuracy and efficiency of the congestion analysis by filtering the posts to be subjected to the first image analysis through the keywordized hashtag You can.
또한, 본 발명은 이미지 분석을 통해 사용자에게 사진 촬영 스팟 및 구도를 추천해줄 수 있다.In addition, the present invention can recommend a photographing spot and composition to the user through image analysis.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버를 포함하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4(a)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 윤곽선을 나타낸 도면이다.
도 4(b)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 배경을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지로부터 추출한 배경을 이용한 사진 촬영 위치 및 구도 추천 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하고, 사용자에게 사진 촬영 위치 및 구도를 추천하는 방법을 나타낸 흐름도이다.1 is a view showing a congestion measurement system using a hash tag including a congestion measurement server according to the present invention.
2 is a diagram schematically showing the configuration of a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of measuring a congestion degree using a hash tag by a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 (a) is a diagram showing the contour extracted from the image analysis unit according to the present invention.
4 (b) is a view showing a background extracted from the image analysis unit according to the present invention.
5 is a diagram illustrating a photographing position and a composition recommendation method using a background extracted from an image according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method in which a congestion measurement server measures a congestion degree using a hash tag and recommends a photographing position and composition to a user according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. It is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the present invention is defined only by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.Unless otherwise defined, all terms used in the present specification (including technical and scientific terms) may be used as meanings that can be commonly understood by those skilled in the art. In addition, terms that are defined in a commonly used dictionary are not ideally or excessively interpreted unless they are specifically defined clearly. The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase.
도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다. 그리고, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에서 기술한 “부”란, 특정 기능을 수행하는 하나의 단위 또는 블록을 의미한다.In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like elements throughout the specification. In addition, when a part "contains" a certain component, this means that it may further include other components, not to exclude other components unless otherwise stated. In addition, the "unit" described in the specification means one unit or block that performs a specific function.
도 1은 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버를 포함하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a view showing a congestion measurement system using a hash tag including a congestion measurement server according to the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 서버(100)는, 네트워크를 통해 사용자 단말(200) 및 SNS 서버(300)와 접속하며, SNS 서버(300)에 업로드 된 게시글의 정보를 기반으로 혼잡도를 측정하여 이를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 사용자 단말(200)은 유선 단말, 예를 들면 PC이거나, 무선 단말, 예를 들면 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북일 수 있다. 사용자 단말(200)은 인터넷 접속 프로토콜인 무선 애플리케이션 프로토콜(wireless application protocol), HTTP 프로토콜을 사용하는 HTML에 기반한 MIE(Microsoft Internet Explorer) 등과 같은 인터넷 접속용 브라우저를 이용하여 네트워크를 통해 혼잡도 측정 서버 또는 SNS 서버(300)에 접속할 수 있다. SNS 서버(300)는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)를 제공하기 위해 SNS 서비스 제공자가 운영·관리하는 서버일 수 있다. Referring to FIG. 1, the congestion
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다. 2 is a diagram schematically showing the configuration of a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버(100)는 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받는 키워드 입력부(110); SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 게시글 수집부(120); 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 이미지 분석부(130); 상기 수집한 게시글의 수 및 이미지 내 포함된 사람의 수를 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 혼잡도 측정부(140); 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천해주는 촬영스팟 추천부(150); 혼잡도 측정부가 측정한 혼잡도를 사용자에게 표시하는 표시부(160);를 포함할 수 있다.2, the
키워드 입력부(110)는 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력받을 수 있다. 상기 이벤트 또는 장소에 대한 키워드는, 예를 들면 지명, 축제 이름, 관광지 또는 가게의 상호 등일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 사용자가 원하는 어떤 단어라도 가능하다. 다만 사용자가 정확한 정보를 제공받기 위해서는 혼잡도를 측정하고자 하는 장소를 특정할 수 있는 키워드를 입력하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 키워드 입력부(110)에 입력되는 키워드는 반드시 하나일 필요는 없고, 장소를 특정하기 위해 필요한 하나 이상의 키워드가 입력될 수 있다.The
게시글 수집부(120)는 SNS 서버로부터 상기 키워드 입력부(110)를 통해 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집할 수 있다. 사용자가 복수개의 키워드를 입력한 경우, 게시글 수집부는 사용자의 선택에 따라 사용자가 입력한 복수개의 키워드를 모두 포함하는 게시글을 수집할 수도 있고, 사용자가 입력한 복수개의 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 게시글을 수집할 수도 있다. 또한, 게시글 수집부(120)는 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 내에 업로드 된 게시글을 수집하거나 혹은 사용자가 지정한 임의의 기간 동안 업로드 된 게시글을 수집할 수 있다. 이처럼 본 발명은 게시글 수집부(120)를 통해 이미지 분석 단계 전 먼저 해시태그를 이용하여 분석 대상을 필터링하고, 추출된 게시글에 포함된 이미지를 대상으로 이미지 분석을 실시하므로, 혼잡도 측정의 정확성을 높이고, 특히 이미지 분석을 위한 데이터 로드를 획기적으로 감소시켜 효율성을 극대화 할 수 있다.The
이미지 분석부(130)는 상기 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글로부터 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지에 포함된 사람 및 배경을 특정하여 추출할 수 있다. 이 ?, 이미지 분석부(130)는 상기 획득한 이미지로부터 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출하거나, 혹은 상기 획득한 이미지로부터 특징점을 추출하고, 상기 추출한 특징점을 기 저장된 사람의 특징점과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다. 다만, 획득한 이미지로부터 사람을 추출하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니며, 이미지 분석부(130)는 다양한 이미지 분석 기술을 이용하여 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다. 한편, 이미지 분석부(130)는 상기 획득한 이미지에서 전술한 방법을 통해 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다.The
혼잡도 측정부(140)는 상기 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글의 수 또는 이미지 분석부(130)가 분석한 이미지 내 포함된 사람의 수를 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 혼잡도 측정부(140)는 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수를 기반으로 혼잡도를 측정하되, 수집한 복수개의 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 각각 가중치를 적용하여 합산한 값을 측정하여 혼잡도 정보로 제공할 수 있다.The
촬영스팟 추천부(150)는 상기 이미지 분석부(130)가 추출한 이미지 내 포함된 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영스팟 추천부(150)는 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사한 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다. The photographing
표시부(160)는 혼잡도 측정부(140) 및 촬영스팟 추천부(150)가 생성한 혼잡도 또는 추천 촬영스팟이 사용자 단말의 디스플레이에 표시되도록 할 수 있다.The
이하, 도 3 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 방법 및 촬영스팟 추천 방법에 대하여 살펴본다.Hereinafter, a method of measuring congestion and a photographing spot recommendation method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 6.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법을 나타낸 순서도이다. 3 is a flowchart illustrating a method of measuring a congestion degree using a hash tag by a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 상기 혼잡도 측정 서버(100)가 본 발명의 일 실시예에 따라 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하는 방법은 (a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계; (b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계; (c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계; (d) 상기 수집한 게시글 및 게시글에 포함된 이미지를 이용하여 혼잡도를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the
(a) 단계에서, 키워드 입력부(110)는 사용자 단말로부터 혼잡도를 측정하고자 하는 이벤트 또는 장소에 대한 키워드를 입력 받는다. 상기 이벤트 또는 장소에 대한 키워드는, 예를 들면 지명, 축제 이름, 관광지 또는 가게의 상호 등일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 사용자가 원하는 어떤 단어라도 가능하다. 다만 사용자가 정확한 혼잡도에 대한 정보를 제공받기 위해서는 혼잡도를 알고자 하는 장소를 특정할 수 있는 키워드를 입력하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 키워드 입력부(110)에 입력되는 키워드는 반드시 하나일 필요는 없고, 장소를 특정하기 위해 필요한 하나 이상의 키워드가 입력될 수 있다.In the step (a), the
(b) 단계에서, 게시글 수집부(120)는 SNS 서버로부터 상기 키워드 입력부(110)를 통해 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집한다. 예를 들어, 사용자가 “A”를 키워드로 입력한 경우, 게시글 수집부(120)는 SNS 서버에 업로드 된 게시글 중 “A”를 해시태그로 사용한 게시글을 수집할 수 있다. 상기 게시글 수집부(120)가 SNS 서버로부터 수집한 게시글에는 하나 이상의 이미지 및 하나 이상의 해시태그가 포함될 수 있으며, 사용자가 “A”를 키워드로 입력함에 따라 “A”를 해시태그로 사용한 게시글이 수집될 수 있다. 사용자가 복수개의 키워드를 입력한 경우, 게시글 수집부는 사용자의 선택에 따라 사용자가 입력한 복수개의 키워드를 모두 포함하는 게시글을 수집할 수도 있고, 사용자가 입력한 복수개의 키워드 중 적어도 하나를 포함하는 게시글을 수집할 수도 있다.In step (b), the
일 실시예에 따르면, 게시글 수집부(120)는 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 업로드 된 게시글만을 수집할 수 있다. 업로드 시점이 현재 시점으로부터 일정 기간 경과한 게시글의 경우, 현재 시점에서의 혼잡도를 파악함에 있어서 정확하지 않은 데이터로 활용될 여지가 있으므로, 게시글 수집부(120)는 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 업로드 된 게시글만을 수집하여 이를 이용해 혼잡도 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
다른 실시예에 따라, 게시글 수집부(120)는 사용자가 지정한 임의의 기간 동안 업로드 된 게시글만을 수집할 수 있다. 사용자가 혼잡도를 파악하고자 하는 이벤트 또는 장소의 성질에 따라, 특정 과거 시점에 대한 혼잡도 정보를 생성하여 제공할 필요가 있다. 예를 들어, 사용자가 1년에 한번씩 개최되는 축제에 대한 혼잡도를 미리 파악하고자 하는 경우, 또는 특정 장소에 대한 주말 동안의 혼잡도를 미리 파악하고자 하는 경우에 있어서는, 전술한 바와 같은 현재 시점(키워드 입력 시점)으로부터 일정 기간 동안 업로드 된 게시글을 이용하는 것 보다는 과거 축제가 개최된 기간 또는 지난 주말 동안 업로드 된 게시글을 이용하는 것이 더 정확하고 사용자의 의도에 부합한 혼잡도 정보를 생성할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 게시글 수집부(120)는 사용자가 선택한 임의의 기간 동안 업로드 된 게시글만을 수집하여 이를 이용해 혼잡도 정보를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같은 게시글 수집부(120)가 수집하는 게시글에 대한 조건은, 사용자의 선택에 따라 상황에 맞게 변경될 수 있음은 물론이다.According to another embodiment, the
이와 같이, 본 발명은 게시글 수집부(120)를 통해 이미지 분석 단계 전 해시태그를 이용하여 분석 대상을 필터링하여 추출된 게시글에 포함된 이미지를 대상으로 이미지 분석을 실시하므로, 혼잡도 측정의 정확성을 높이고, 특히 이미지 분석을 위한 데이터 로드를 획기적으로 감소시켜 효율성을 극대화 할 수 있다.As described above, the present invention performs an image analysis on the image included in the extracted post by filtering the analysis target using the hash tag before the image analyzing step through the
(c) 단계에서, 이미지 분석부(130)는 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출한다. 이미지 분석부(130)는 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글로부터 이미지를 획득하고, 상기 획득한 이미지에 포함된 사람 및 배경을 특정하여 추출할 수 있다. In the step (c), the
이미지 분석부(130)가 획득한 이미지로부터 사람을 추출하는 방법에 있어서, 일 실시예에 따른 이미지 분석부(130)는 획득한 이미지의 윤곽선을 추출하고 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 특정하여 추출할 수 있다. 이 때, 이미지 분석부(130)는 이미지 내에서 색의 변화량이 기준치 이상인 지점을 윤곽선 상의 한 점으로 정의하여 윤곽선을 추출할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 이미지 분석부(130)는 획득한 이미지의 특징점을 추출하고, 상기 추출한 특징점을 기 저장된 사람의 특징점과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출할 수 있다.In the method of extracting a person from an image acquired by the
한편, 이미지 분석부(130)는 상기 획득한 이미지에서, 상기 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다.Meanwhile, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 획득한 이미지의 윤곽선을 추출함으로써 이미지의 사람 및 배경을 추출하는 것을 나타낸 도면이다. 도 4(a)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 윤곽선을 나타내고, 도 4(b)는 본 발명에 따른 이미지 분석부가 이미지로부터 추출한 배경의 윤곽선을 나타낸다. 이와 같이 이미지 분석부(130)가 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 각각 추출하고, 이로부터 이미지 내 포함된 사람의 수를 계측하거나 사람을 제외한 배경을 비교함으로써 후술할 바와 같이 혼잡도 또는 촬영스팟에 대한 정보를 제공할 수 있다.4 is a diagram illustrating extracting a person and a background of an image by extracting an outline of an image acquired according to an embodiment of the present invention. 4 (a) shows the contour extracted from the image by the image analyzer according to the present invention, and FIG. 4 (b) shows the outline of the background extracted from the image by the image analyzer according to the present invention. As such, the
(d) 단계에서, 혼잡도 측정부(140)는 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정한다.In the step (d), the
일 실시예에 따르면, 혼잡도 측정부(140)는 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수를 기반으로 혼잡도를 측정할 수 있다. 이 때, 혼잡도 측정부(140)는 수집한 복수개의 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 각각 가중치를 적용하여 합산한 값을 측정하여 혼잡도 정보로 제공할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정부(140)는 아래 <수학식 1>을 통해 혼잡도를 측정할 수 있다.According to one embodiment, the
<수학식 1><Equation 1>
- C: 혼잡도, -C: congestion,
- n: 수집한 게시글의 수n: number of posts collected
- : i 번째 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수- : the number of people in the image of the i post
- : i 번째 게시글에 부여되는 가중치- : weight assigned to the i post
- : i 번째 게시글의 이미지에 포함된 촬영 위치 정보- : Shooting location information included in the image of the i post
- : i 번째 게시글의 이미지에 포함된 촬영 시간 정보- : Shooting time information included in images of i th post
이 때, 상기 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 적용하는 가중치()는, 혼잡도 측정의 정확도를 높이기 위한 것으로, 게시글에 포함된 이미지가 실제 사용자가 원하는 장소, 원하는 시간의 혼잡도를 얼마나 반영하고 있는지에 따라 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 즉, <수학식 1>에 기재된 바와 같이, 가중치 는 다양한 변수들에 대한 함수일 수 있다.At this time, the weight applied to the number of people included in the image of the collected posts ( ) Is to increase the accuracy of the measurement of congestion, and may be set in various ways depending on how much the image included in the post reflects the congestion of a desired place and a desired time. That is, as described in <Equation 1>, the weight May be a function on various variables.
일 실시예에 따르면, 상기 가중치()는 상기 이미지에 포함된 위치 정보가 수집한 복수의 게시글에 포함된 이미지의 위치 정보의 평균값에서 가까울수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 또는, 상기 가중치()는 상기 이미지에 포함된 촬영 위치 정보를 기반으로 인접하여 촬영된 이미지가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 이는 장소와 관련한 키워드를 해시태그로 입력하여 업로드 한 사용자가 실제로 해당 장소에 있을 가능성이 높은 경우 일수록 혼잡도 분석에 적합함을 수식화한 것으로, 특정 장소와 관련한 키워드를 해시태그로 한 게시글이 많은 위치에서 촬영된 이미지일수록 실제로 해당 장소에서 촬영된 이미지일 가능성이 높은 것으로 판단하고 더 높은 가중치가 적용되도록 할 수 있다. According to one embodiment, the weight ( ) May be set to be assigned a higher weight as the position information included in the image is closer to the average value of the position information of the images included in the plurality of posts. Or the weight ( ) May be set to be assigned a higher weight as the number of adjacent images photographed based on the photographing position information included in the image. This is a formula that is suitable for congestion analysis when the user who uploaded a keyword related to a place as a hashtag is more likely to be actually in the place.In a case where there are many posts that hash the keyword related to a specific place It may be determined that the photographed image is more likely to be an image actually photographed at the corresponding place, and a higher weight may be applied.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 가중치()는 상기 이미지에 포함된 촬영 시간 정보를 기반으로 최근에 촬영된 이미지일수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 이는 최근에 촬영된 이미지일수록 현재 시점에서의 혼잡도를 분석하는 데에 적합함을 수식화한 것이다.According to another embodiment, the weight ( ) May be set to have a higher weight for the most recently photographed image based on the photographing time information included in the image. This is a formula that the more recently photographed image is suitable for analyzing the congestion degree at the present time.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 가중치()는 상기 이미지에 포함된 사람의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다. 수집된 이미지에 따라서는 특정 장소에 존재하는 사람들을 충분히 포함하지 않을 수 있으므로 이미지 내 나타나지 않은 사람들이 반드시 그 장소에 있지 않음을 의미하는 것은 아니고, 따라서 이미지 내 사람 수가 적다는 사실이 반드시 해당 장소가 혼잡하지 않음을 의미하지는 않는다. 반면, 이미지 내에 나타난 사람들은 반드시 해당 장소에 있음을 의미하기 때문에, 이미지 내 포함된 사람의 수가 많은 이미지가 사람의 수가 적은 이미지보다 혼잡도 분석에 있어서 더 적합할 수 있다. 이에 따라, 일 실시예에 따르면 이미지 내 포함된 사람의 수가 적은 게시글보다는 사람의 수가 많은 게시글에 더 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다.According to another embodiment, the weight ( ) May be set to be assigned a higher weight as the number of people included in the image increases. Depending on the images collected, this may not necessarily include people who exist in a particular place, which does not necessarily mean that people who do not appear in the image are not necessarily there. It doesn't mean it's not crowded. On the other hand, since people appearing in an image necessarily mean that they are in the place, an image having a large number of people included in the image may be more suitable for congestion analysis than an image having a small number of people. Accordingly, according to an embodiment of the present invention, a post with a large number of people may be set to have a higher weight than a post with a small number of people included in the image.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 가중치()는 게시글 수집부(120)가 수집한 게시글의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정될 수 있다.According to another embodiment, the weight ( ) May be set to be assigned a higher weight as the number of posts collected by the
전술한 가중치 설정 방법은 예시를 위한 것일 뿐, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 상기 가중치()는 게시글에 포함된 이미지가 실제 사용자가 원하는 장소의 혼잡도를 얼마나 잘 반영하고 있는지에 따라 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 즉, <수학식 1>에는 가 수집한 게시글의 수, i 번째 게시글에 포함된 이미지의 촬영 위치 및 촬영 시간, i 번째 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수의 함수로 기재되어 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고 다양한 요인을 변수로가질 수 있음은 물론이다.The above-described weight setting method is for illustrative purposes only and is not necessarily limited thereto. ) Can be set in a variety of ways, depending on how well the image included in the post reflects the congestion of the actual location. That is, in Equation 1 Number of posts collected by the user, the location and time of the image in the i post, and the number of people in the i post Although described as a function of, it is not necessarily limited thereto, and various factors may be variables.
전술한 방식에 의해 산출된 혼잡도(C)는, 예를 들면 절대적인 수치이거나, 해당 장소가 수용할 수 있는 인원과 장소 내에 존재하는 사람의 수의 비율일 수 있다. 또는 일정 기간 내에서 해당 장소가 가장 혼잡한 시점의 혼잡도와 현재 시점의 혼잡도의 비율일 수도 있다. The degree of congestion C calculated by the above-described manner may be, for example, an absolute value or a ratio of the number of people that the place can accommodate and the number of people present in the place. Alternatively, the ratio may be a ratio of congestion at the time when the place is most crowded within a predetermined period and congestion at the present time.
본 발명의 일 실시예에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법은, 사용자가 입력한 키워드에 대한 혼잡도를 시계열적으로 측정하여 시간대 별 혼잡도 정보를 제공할 수 있다. In a congestion measurement method using a hash tag according to an embodiment of the present invention, time congestion information for a keyword input by a user may be measured to provide congestion information for each time zone.
SNS 서버에 업로드 된 이미지에는 사진촬영정보(Exchangeable image file format, EXIF)가 포함될 수 있다. 사진촬영정보(Exchangeable image file format, EXIF)는 사진파일 내부에 저장되는 일종의 정보 데이터로, 카메라 제조사, 카메라 모델, 회전 방향, 날짜와 시간, 색 공간, 초점 거리, 플래시, ISO 속도, 조리개, 셔터 속도, 위성위치정보(GPS) 등의 정보가 포함될 수 있다.The image uploaded to the SNS server may include EXIF (Photographic Image File Format). Exchangeable image file format (EXIF) is a kind of information data stored inside the photo file.The camera manufacturer, camera model, direction of rotation, date and time, color space, focal length, flash, ISO speed, aperture, shutter Information such as speed and satellite location information (GPS) may be included.
본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버는, 사용자가 입력한 키워드를 해시태그로 포함하는 게시글을 수집하고, 수집된 게시글에 포함된 이미지의 사진촬영정보(Exchangeable image file format, EXIF)로부터 이미지가 촬영된 시간 정보를 획득하여 이를 기반으로 시계열적으로 혼잡도를 측정하고, 이를 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 이를 통해 사용자는 본인이 방문을 원하는 시점 혹은 혼잡도를 측정하고자 하는 시점의 혼잡도가, 다른 시점의 혼잡도와 대비하여 어느정도 혼잡한지에 대한 정보를 제공받을 수 있다.The congestion measurement server according to an embodiment of the present invention collects a post including a keyword input by a user as a hash tag, and extracts the image from the photographing information of the image included in the collected post (Exchangeable image file format, EXIF). Obtains the captured time information, and measures the congestion degree in time series based on this, and may provide the same to the user. That is, the user may be provided with information on how crowded the degree of congestion at the point of time when the user wants to visit or the degree of congestion is measured, compared to the degree of congestion at other points in time.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지로부터 추출한 배경을 이용한 사진 촬영 위치 및 구도 추천 방법을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a photographing position and a composition recommendation method using a background extracted from an image according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법은, (e) 이미지로부터 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 (e) 단계는 복수개의 게시글에 포함된 복수개의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 복수개의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다.Referring to FIG. 5, the method for measuring congestion using a hash tag according to an embodiment of the present invention may further include (e) recommending a location and composition for photographing to a user using a background extracted from an image. can do. According to an embodiment, the step (e) extracts a background from each of a plurality of images included in the plurality of posts, and compares the extracted backgrounds when the background having a similarity or more than a preset value is a predetermined number or more. The location information included in any of the images may be recommended as a shooting spot.
전술한 바와 같이, 본 발명의 이미지 분석부(130)는 획득한 이미지로부터 사람을 추출하고, 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출할 수 있다. 많은 사람들이 방문하는 관광지 혹은 명소 등에는 사람들이 선호하는 촬영 스팟이 있을 수 있는데, 이와 같은 촬영 스팟에서 촬영된 사진은, 유사한 위치 및 구도에서 촬영되어 이미지 내 사람을 제외한 그 배경이 유사할 수 있다. 즉, 수집한 게시글에 포함된 이미지 중 배경이 유사한 이미지가 많은 경우, 그 이미지가 촬영된 장소를 사람들이 선호하는 촬영 스팟으로 판단할 수 있다. 이에 따라 본 발명의 일 실시예에 따르면, 촬영스팟 추천부(150)는 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천할 수 있다. As described above, the
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 혼잡도 측정 서버가 해시태그를 이용하여 혼잡도를 측정하고, 사용자에게 사진 촬영 위치 및 구도를 추천하는 방법을 나타낸 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a method of measuring a congestion degree using a hash tag and recommending a photographing position and composition to a user by a congestion measurement server according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 혼잡도 측정 서버(100)가 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력받으면, SNS 서버로부터 상기 입력받은 키워드를 해시태그로 포함하는 게시글들을 수집할 수 있다. 수집된 게시글은 함께 업로드 된 이미지를 포함할 수 있고, 이러한 이미지에는 사람 및 배경이 포함될 수 있다. 혼잡도 측정 서버(100)는 상기 이미지로부터 사람 및 배경을 각각 추출하고, 이미지로부터 추출된 사람의 수를 이용해 혼잡도를 측정하고, 추출된 배경을 이용해 촬영 스팟을 추천할 수 있다. Referring to FIG. 6, when the
위에서 설명된 본 발명의 실시 예들은 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 이들에 의하여 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명에 대한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정 및 변경을 가할 수 있을 것이며, 이러한 수정 및 변경은 본 발명의 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The embodiments of the present invention described above are disclosed for the purpose of illustration, and the present invention is not limited thereto. In addition, one of ordinary skill in the art of the present invention will be able to make various modifications and changes within the spirit and scope of the present invention, and such modifications and changes should be considered to be within the scope of the present invention.
100: 혼잡도 측정 서버
110: 키워드 입력부
120: 게시글 수집부
130: 이미지 분석부
140: 혼잡도 측정부
150: 촬영스팟 추천부
160: 표시부
200: 사용자 단말
300: SNS 서버100: congestion measurement server
110: keyword input unit 120: post collection unit
130: image analysis unit 140: congestion measuring unit
150: shooting spot recommendation unit 160: display unit
200: user terminal 300: SNS server
Claims (12)
(a) 사용자 단말로부터 이벤트 또는 장소와 관련된 키워드를 입력 받는 단계;
(b) SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 단계;
(c) 상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 단계;
(d) 상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
In the congestion measurement server to measure the congestion degree using a hash tag,
(a) receiving a keyword related to an event or a place from a user terminal;
(b) collecting at least one post including a hash tag of the input keyword from an SNS server;
(c) extracting people and backgrounds from the images included in the collected posts;
(D) measuring the congestion degree digitized by using the collected postings; characterized in that it comprises a, a congestion measurement method using a hash tag.
상기 (b) 단계는, 상기 키워드가 입력된 시점으로부터 일정 기간 이내에 SNS서버에 업로드 된 게시글을 수집하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 1,
In the step (b), the congestion measurement method using a hash tag, characterized in that the collection of posts uploaded to the SNS server within a certain period from the time the keyword is input.
상기 (c) 단계는, 상기 이미지로부터 윤곽선을 추출하고, 상기 추출한 윤곽선을 기 저장된 사람의 윤곽선과 비교함으로써 이미지로부터 사람을 추출하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 1,
In the step (c), extracting a contour from the image, and extracting a person from the image by comparing the extracted contour with the contour of the pre-stored person, congestion degree using a hash tag.
상기 (c) 단계는, 상기 이미지에서 상기 추출한 사람 영역을 제외한 나머지 부분을 이미지의 배경으로 특정하여 추출하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 3,
In the step (c), the congestion measurement method using a hash tag, characterized in that for extracting the remaining portion of the image except for the extracted human region by specifying as a background of the image.
상기 혼잡도는, 수집한 게시글의 이미지에 포함된 사람의 수에 가중치를 적용하여 합산한 값인 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 1,
The congestion degree is a congestion measurement method using a hash tag, characterized in that the sum of the weighted to the number of people included in the image of the collected posts.
상기 가중치는 상기 이미지에 포함된 위치 정보가 수집한 게시글에 포함된 이미지의 위치 정보의 평균값에서 가까울수록 높은 가중치가 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 5,
The weighting method is a congestion measurement method using a hash tag, characterized in that the weight is set so that the closer the weight is closer to the average value of the location information of the image included in the post collected by the location information included in the image.
상기 가중치는, 상기 이미지에 포함된 사람의 수가 많을수록 높은 가중치가 부여되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 5,
The weight is a congestion measurement method using a hash tag, characterized in that the higher the number of people included in the image is set to be given a higher weight.
상기 (d) 단계는, 상기 수집한 게시글을 이용하여 시계열에 따른 혼잡도를 측정하는 것을 특징으로 하는 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 1,
In the step (d), the congestion measurement method using a hash tag, characterized in that for measuring the congestion degree according to the time series using the collected postings.
(e) 상기 이미지로부터 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 1,
(e) recommending a location and composition for taking a picture to the user by using the background extracted from the image. The method of claim 1, further comprising a hash tag.
상기 (e) 단계는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 방법.
The method of claim 9,
Step (e) extracts a background from one or more images included in one or more posts, and compares the extracted backgrounds to any one of the one or more images when the similarity level is equal to or greater than a preset number. Congestion measurement method using a hash tag, characterized in that to recommend the included location information as a shooting spot.
SNS 서버로부터 상기 입력된 키워드를 해시태그로 포함하는 적어도 하나 이상의 게시글을 수집하는 게시글 수집부;
상기 수집한 게시글에 포함된 이미지로부터 사람 및 배경을 추출하는 이미지 분석부;
상기 수집한 게시글을 이용하여 수치화된 혼잡도를 측정하는 혼잡도 측정부;
상기 혼잡도 측정부가 측정한 혼잡도를 사용자에게 표시하는 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 서버.
A keyword input unit for receiving a keyword for an event or a place for measuring a congestion degree from a user terminal;
A post collecting unit configured to collect at least one post including a hash tag of the input keyword from an SNS server;
An image analyzer extracting a person and a background from the images included in the collected posts;
A congestion measurement unit for measuring the congestion degree digitized by using the collected postings;
And a display unit configured to display a congestion degree measured by the congestion measure unit to a user.
상기 추출한 배경을 이용하여 사용자에게 사진 촬영을 위한 위치 및 구도를 추천해주는 촬영스팟 추천부;를 더 포함하되,
상기 촬영스팟 추천부는, 하나 이상의 게시글에 포함된 하나 이상의 이미지로부터 각각 배경을 추출하고, 추출한 배경을 비교하여 유사도가 기 설정된 값 이상인 배경이 기 설정된 개수 이상인 경우 상기 하나 이상의 이미지 중 임의의 이미지에 포함된 위치 정보를 촬영스팟으로 추천하는 것을 특징으로 하는, 해시태그를 이용한 혼잡도 측정 서버.
The method of claim 11,
A shooting spot recommender for recommending a location and composition for taking a picture to the user by using the extracted background;
The photographing spot recommender extracts a background from one or more images included in one or more posts, and compares the extracted backgrounds to be included in any one of the one or more images when the background having a similarity or more is a preset number or more. Congestion degree measurement server using a hash tag, characterized in that the recommended location information as a shooting spot.
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005045398A (en) * | 2003-07-24 | 2005-02-17 | Canon Inc | Method and device for photography assistance, and photographing device |
KR20080016094A (en) | 2006-08-17 | 2008-02-21 | 에스케이 텔레콤주식회사 | System and method for measuring confusion of specific region, and mobile terminal applied to the same |
JP2014206829A (en) * | 2013-04-11 | 2014-10-30 | 株式会社日立製作所 | Congestion prediction system and method |
KR20150007403A (en) * | 2013-07-10 | 2015-01-21 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for operating information searching data of persons and person recognizes method using the same |
JP2015158819A (en) * | 2014-02-25 | 2015-09-03 | 株式会社ゼンリンデータコム | Statistical processing apparatus, statistical processing method, and program |
KR101754371B1 (en) * | 2016-11-25 | 2017-07-05 | 김기선 | Method for providing SNS contents attached tag |
-
2018
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005045398A (en) * | 2003-07-24 | 2005-02-17 | Canon Inc | Method and device for photography assistance, and photographing device |
KR20080016094A (en) | 2006-08-17 | 2008-02-21 | 에스케이 텔레콤주식회사 | System and method for measuring confusion of specific region, and mobile terminal applied to the same |
JP2014206829A (en) * | 2013-04-11 | 2014-10-30 | 株式会社日立製作所 | Congestion prediction system and method |
KR20150007403A (en) * | 2013-07-10 | 2015-01-21 | 삼성전자주식회사 | Apparatus and method for operating information searching data of persons and person recognizes method using the same |
JP2015158819A (en) * | 2014-02-25 | 2015-09-03 | 株式会社ゼンリンデータコム | Statistical processing apparatus, statistical processing method, and program |
KR101754371B1 (en) * | 2016-11-25 | 2017-07-05 | 김기선 | Method for providing SNS contents attached tag |
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