KR20200062372A

KR20200062372A - 자동화된 로컬 스토리 생성 및 큐레이션

Info

Publication number: KR20200062372A
Application number: KR1020207014942A
Authority: KR
Inventors: 마리아 파블로프스카야; 에반 스피겔
Original assignee: 스냅 인코포레이티드
Priority date: 2015-05-05
Filing date: 2016-05-03
Publication date: 2020-06-03
Also published as: US10592574B2; KR102373526B1; DE202016009096U1; EP3292477A1; KR102248234B1; WO2016179166A1; KR20210049988A; KR20180002800A; US20180121450A1; US20200175086A1; KR20220034937A; CN113282771A; US20160328360A1; US11449539B2; US20230080722A1; KR102117056B1; KR102485919B1; KR20230009529A; EP3292477A4; US20180121451A1

Abstract

자동화된 로컬 스토리 생성 및 큐레이션을 위한 시스템 및 방법이 설명된다. 한 예시적인 실시예에서, 서버 컴퓨터는 클라이언트 디바이스들로부터 콘텐츠를 수신하고, 콘텐츠를 처리하여 콘텐츠 특성을 식별한다. 그 다음, 수신된 콘텐츠의 특성에 기초하여 스토리들이 생성되고, 스토리들은 클라이언트 디바이스들에 전달된다. 소정 실시예들에서, 스토리 내의 개개의 콘텐츠 피스의 클라이언트 디바이스에서의 선택은 또한, 선택된 이미지나 비디오의 특성과 콘텐츠 특성을 공유하는 콘텐츠 피스들을 포함하는 서브스토리를 클라이언트 디바이스에 제공하기 위해 시스템에 의해 이용될 수 있다.

Description

자동화된 로컬 스토리 생성 및 큐레이션{AUTOMATED LOCAL STORY GENERATION AND CURATION}

우선권 주장

본 출원은, 참조로 그 전체를 본 명세서에 포함하는 2015년 5월 5일 출원된 미국 출원 제14/704,188호에 대한 우선권을 주장한다.

뉴스 스토리는 전통적으로 심하게 통제되고 큐레이트된 포맷으로 소비자에게 제공되어 왔다. 뉴스 제공을 위한 초기 포맷은 신문과 잡지를 포함했다. 나중의 포맷은 방송 라디오 및 TV 뉴스를 포함했다. 전통적인 뉴스 소스는 통상적으로 뉴스 스토리를 수집하고 제공하는 기업 또는 유명인과 큰 관련이 있다. 현대 인터넷 시대에서, 많은 이러한 뉴스 소스들이 단편화되었지만, 뉴스 수집 및 제공의 핵심 양태는 종종 개인 신원에 결속된 방식으로 정보를 수집하고 공유하는 전문 언론인과 연관되어 있다. 이러한 관행은 가치있는 분석을 동반한 소정의 뉴스 구조를 지원할 수 있었지만, 일부 전문가가 정보를 필터링하고 스토리를 생성하는 스토리 생성 프로세스는 시간이 많이 걸리고 이벤트 발생과 뉴스 소비자에게로의 정보의 제공 사이에 상당한 지연을 도입한다.

여기서 설명되는 시스템 및 방법은 수신된 콘텐츠로부터 자동화된 로컬 스토리 생성, 큐레이션, 및 프리젠테이션에 관한 것이다.

첨부된 도면의 다양한 도면들은 본 개시내용의 예시적인 실시예를 나타낼 뿐이고 그 범위를 제한하는 것으로서 간주되어서는 안 된다.
도 1은 일부 예시적인 실시예들에 따른 네트워킹된 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2a는 소정의 예시적인 실시예들에 따른 상이한 지리적 영역들에 대한 콘텐츠를 수신하는 서버 시스템 동작의 양태를 나타낸다.
도 2b는 소정의 예시적인 실시예들에 따른 상이한 스토리들을 상이한 지리적 영역들에 전송하는 서버 시스템 동작의 양태를 나타낸다.
도 2c는 일부 실시예들에 따른 콘텐츠 출처 영역 및 연관된 스토리 가시 영역의 양태를 나타낸다.
도 2d는 일부 실시예들에 따른 콘텐츠 출처 영역 및 연관된 스토리 가시 영역의 양태를 나타낸다.
도 3a는 일부 예시적인 실시예들에 따른 스토리 생성의 양태를 나타낸다.
도 3b는 일부 예시적인 실시예들에 따른 스토리 생성의 양태를 나타낸다.
도 3c는 일부 예시적인 실시예들에 따른 스토리 생성의 양태를 나타낸다.
도 4는 일부 예시적인 실시예들에 따른 방법의 양태를 도시하는 플로차트이다.
도 5는 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 로컬 스토리 생성 및 큐레이션을 위한 서버 시스템의 양태를 나타낸다.
도 6은 일부 예시적인 실시예들에 따른 방법의 양태를 나타내는 플로차트이다.
도 7은 일부 예시적인 실시예들에 따른 머신 상에 설치될 수 있는 소프트웨어 아키텍쳐의 예를 나타내는 블록도이다.
도 8은 일부 예시적인 실시예들에 따른 애플리케이션을 동작시키는 클라이언트 디바이스에 대한 예시적인 사용자 인터페이스를 나타낸다.
도 9는 예시적인 실시예들에 따른 머신으로 하여금 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위해 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템 형태의 머신의 개략도를 나타낸다.

여기서 설명되는 시스템 및 방법은 자동화된 로컬 스토리 생성, 큐레이션, 및 프리젠테이션에 관한 것이다. 여기서 설명되는 다양한 실시예들은 스마트폰 등의 상이한 클라이언트 디바이스들로부터 수신된 콘텐츠로부터 스토리를 자동으로 생성한다. 스토리는 시스템 동향 및 수신된 콘텐츠의 특성에 기초하여 생성된다. 그 다음, 스토리 이용 동향은 시스템 사용자들에 의한 시청에 대해 스토리가 얼마나 넓게 이용가능한지를 조정하는데 이용될 수 있다.

여기서 설명되는 바와 같이, "콘텐츠"란, 전자 디바이스에 의해 포착된 하나 이상의 이미지, 비디오 클립 또는 멀티미디어 클립 뿐만 아니라, 임의의 연관된 메타데이터 기술(metadata description)을 말한다. 이것은, 이미지 또는 비디오를 포착하는 전자 디바이스에 의해 생성된 메타데이터 뿐만 아니라, 나중에 다른 디바이스들에 의해 연관될 수 있는 메타데이터를 포함한다. "콘텐츠 피스(piece of content)"란, 클라이언트 디바이스에서 포착된 개개의 이미지 또는 비디오 클립을 말한다. 이러한 클라이언트 디바이스에 의해 포착된 콘텐츠는 소셜 공유 네트워크의 일부로서 네트워크를 통해 다른 클라이언트 디바이스들에 개별적으로 전송될 수 있다. 여기서 언급되는 "콘텐츠 메시지"란, 시스템을 통한 하나 이상의 사용자들 사이의 콘텐츠의 전달을 말한다. 콘텐츠는 또한, 클라이언트 디바이스로부터 서버 시스템으로 전송되어 일반적으로 다른 시스템 사용자들과 공유될 수 있다. 여기서 설명되는 실시예들은 상이한 소스들로부터의 이러한 공개 콘텐츠를 스토리들로 그룹화하는 방법에 관한 것이다.

여기서 설명되는 "스토리"는 콘텐츠 세트이다. 본 문서 전체에 걸쳐 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 다양한 상이한 방식들로 관련된 콘텐츠 피스들로부터 스토리가 생성될 수 있다. 예를 들어, "전역적" 스토리는 시스템 내의 모든 사용자에게 이용가능한 스토리이다. "메인" 스토리는 시스템의 초기 스토리 생성 프로세스에 기초하여 초기에 개개의 사용자에게 전송되는 스토리이다. 메인 스토리는 사용자의 관심대상이 될 수 있는 유사한 콘텐츠 피스들의 초기 필터 그룹으로서 역할한다. "서브스토리"는 이전 스토리로부터의 이미지의 선택에 기초하여 사용자에게 전송되는 스토리이다. 서브스토리는 이전 스토리의 선택된 이미지와 이미지 특성을 공유하는 콘텐츠 피스를 포함한다.

예시적인 시스템은 전세계에 걸쳐 위치한 스마트폰들 또는 다른 클라이언트 디바이스들로부터 콘텐츠 피스를 수신함으로써 동작할 수 있다. 콘텐츠가 시스템에 의해 수신되면, 콘텐츠는 분석되어 위치, 시간 및 콘텐츠 상세사항을 결정한다. 콘텐츠 상세사항은, 객체 및 콘텐츠에 관련된 기타의 상세사항을 식별하는 머신 비전 분석(machine vision analysis)에 의해 결정될 수 있다. 이미지 및 비디오 품질 메트릭은 또한, 자동 분석에 기초하여 생성될 수 있다. 그 다음, 시스템 분석에 기초하여 콘텐츠 특성 세트가 콘텐츠와 연관된다.

그 다음, 이 예시적인 시스템은, 시스템에서 식별된 동향 및 콘텐츠에 대한 콘텐츠 특성에 기초하여 스토리를 생성한다. 상이한 스토리들이 상이한 그룹들의 클라이언트 디바이스들에 전송된다. 시스템에 의해 생성된 스토리는 다음과 같은 것에 기초하여 선택되는 이미지 및/또는 비디오 클립 세트를 포함할 수 있다: (1) 콘텐츠 피스들이 서로의 소정 근접성 내에서 또는 로컬 영역(예를 들어, 특정한 가상경계) 내에서 생성되었는지의 여부; (2) 콘텐츠가 얼마나 최근 것인지; (3) 이미지 품질 메트릭; (4) 공유된 콘텐츠 특성(예를 들어, 고양이, 자동차, 스포츠 또는 기타의 이러한 콘텐츠 등의 머신 비전에 의해 식별된 콘텐츠 특성). 그 다음, 시스템에 의해 생성된 스토리들은 하나 이상의 사용자 세그먼트에 할당된다. 사용자들은 다양한 방식으로 하나 이상의 사용자 세그먼트에 할당될 수 있다. 일부 사용자 세그먼트들은 사용자 위치에 기초할 수 있는 반면, 다른 사용자 세그먼트들은, 스포츠 이벤트, 음악, 날씨, 애완 동물 또는 기타 임의의 사용자나 시스템에 의해 식별된 관심 분야 등의, 사용자 관심에 기초할 수 있다. 다양한 실시예에서, 스토리에 대한 이 사용자 세그먼트는, 스토리를 생성하는데 이용된 콘텐츠 특성(예를 들어, 위치, 콘텐츠 범주, 또는 뉴스가치가 있는 이벤트를 나타내는 기타의 특성에 대한 베이스라인 또는 평균으로부터의 활동에서의 급증(spike))과 연관된 시스템 동향에 기초하여 시간에 따라 조정될 수 있다. 유사하게, 이러한 동향은 시스템 동향과 연관된 콘텐츠를 갖는 새로운 스토리를 생성하는데 이용될 수 있다. 그 다음, 디바이스는, 디바이스의 사용자 세그먼트(예를 들어, 디바이스 위치 또는 디바이스 계정과 연관된 관심 그룹)와 연관된 스토리에 대한 액세스를 수신한다. 소정 실시예들에서, 이것은 사용자가 사용자 가까이에서 생성되는 고품질의 최근의 콘텐츠 피스에 초점을 맞춘 스토리를 수신하게 한다. 사용자의 현재 위치로부터 더 멀리 떨어진 콘텐츠로부터 생성되거나 더 오래된 스토리는 식별된 시스템 동향에 기초하여 사용자에게 제공될 수 있다. 다양한 상이한 메트릭들 또는 메트릭들의 상이한 조합들이 특정한 클라이언트 디바이스 상에서의 프리젠테이션에 이용가능한 스토리를 선택하는데 이용될 수 있다.

일부 예시적인 실시예들에서, 콘텐츠는 시스템에 의해 수신되고 머신 비전을 이용하여 처리되어 콘텐츠 특성을 식별한다. 스토리가 자동으로 생성되는 것이 아니라, 스토리에 포함시킬 콘텐츠를 선택하기 위해 스토리 툴(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스 또는 소프트웨어 툴)이 시스템 운영자에 의해 이용될 수 있다. 그러면, 스토리는 초기 사용자 세그먼트에 이용가능하게 될 수 있다. 여기서 설명된 시스템 피드백에 기초하여, 시스템은, 그 다음, 시스템 피드백이, 시청, 스크린샷 찍기, 및 기타의 메트릭에 기초하여 스토리와 연관된 동향을 식별한다면 더 많은 수의 클라이언트 디바이스에 대해 스토리를 자동으로 이용가능하게 함으로써 어느 사용자 세그먼트들이 시스템 운영자에 의해 생성된 스토리를 시청할 수 있는지를 조정할 수 있다.

사용자가 사용자의 클라이언트 디바이스 상에서 스토리에 액세스할 때, 사용자는 그 콘텐츠를 스토리의 일부로서 시청하고 스토리로부터 개개의 콘텐츠 피스를 선택할 수 있다. 스토리로부터 콘텐츠 피스가 선택되면, 이 선택은 시스템에 전달된다. 그 다음, 시스템은 선택된 콘텐츠 피스의 콘텐츠 특성에 기초하여 디바이스에 서브스토리를 제공한다. 이 프로세스는 사용자가 서브스토리로부터 또 다른 콘텐츠 피스를 선택하는 것으로 계속되고, 그 결과, 후속 서브스토리가 사용자의 클라이언트 디바이스에 전송된다. 제공된 사용자 인터페이스는, 사용자가 이전에 시청된 임의의 스토리로 다시 네비게이트하여, 이전 스토리로부터 추가적인 콘텐츠 피스를 계속 보는 것을 허용한다. 임의의 시점에서 또 다른 콘텐츠 피스가 선택되어, 그 결과 새로이 선택된 콘텐츠의 특성과 연관된 추가적인 서브스토리를 야기할 수 있다.

소정 실시예들에서, 스토리 시청, 개개의 스토리 내의 콘텐츠 피스의 선택, 및 클라이언트 디바이스 상에서의 콘텐츠의 스크린샷 찍기에 관한 익명의 정보가 시스템에 피드백되어, 어떻게 스토리가 사용자 세그먼트에 할당되는지에 영향을 미치는 시스템 동향에 영향을 준다. 이 피드백 메커니즘은 또한, 전술된 인입 콘텐츠 피스와 연관된 시스템 동향과 통합되어 미래의 스토리 생성(예를 들어, 스토리가 생성되거나 생성되지 않을 때)을 위한 콘텐츠 피스의 선택에 영향을 줄 수 있다. 소정 실시예들에서, 시스템 동향은 지리적 계층(geographic tier)에 기초하여 스토리에 대한 할당된 사용자 세그먼트를 조정하는데 이용될 수 있다. 한 이러한 실시예에서, 전역적 계층은 전 세계를 포괄하는 시스템의 최상위 계층이다. 전역적 계층 아래에는 국가 계층이 있고, 국가 계층은 시스템에 참여하는 각각의 국가에 대한 지리적 영역으로 분할된다. 국가 계층 아래에는, 주(state) 계층, 그 다음 도시 계층, 로컬 계층 등이 있다. 이러한 시스템에 의해 스토리가 생성되면, 스토리는 콘텐츠가 생성된 장소와 연관된 로컬 지리적 영역에 대한 사용자 세그먼트에 자동으로 할당된다. 다시 말해, 스토리는 처음에는 콘텐츠 피스가 생성된 영역 내의 디바이스들에게만 이용가능하다. 시스템 동향에 기초하여, 스토리는 더 높은 계층 영역에 할당되거나 "상향 이동된" 계층을 할당받을 수 있어서, 스토리에 대한 콘텐츠가 생성된 로컬 지리적 영역을 넘어서 스토리를 볼 수 있다. 최상위 전역적 계층에서, 스토리는 시스템 내의 모든 디바이스에서 볼 수 있거나, 특정한 스토리에 대해 가능한 가장 넓은 사용자 세그먼트에서 볼 수 있다. 시스템이 스토리에 대한 증가하는 관심을 식별할 때, 스토리는 더 높은 계층 또는 더 높은 지리적 계층으로 푸시된다. 시스템이 범주에 대한 감소하는 관심을 식별할 때, 스토리는 유사하게 더 낮은 지리적 계층으로 밀려 내려갈 것이다.

이러한 시스템의 소정 실시예들은 새로이 수신된 콘텐츠를 주기적으로 평가하여 어떤 콘텐츠 피스가 스토리와 연관된 소정의 시스템 범주를 가장 잘 나타내는지를 결정할 수 있다. 스토리와 연관된 새로운 콘텐츠 메시지들이 시스템에 의해 수신되면, 이들은 스토리에 추가되거나, 스토리 내의 이전에 수신된 어떤 콘텐츠 피스를 업데이트하거나 대체하는데 이용될 수 있다.

지리적 계층들과 함께 동작하는 시스템에서, 상이한 지리적 영역들 내의 상이한 사용자들에 대한 스토리의 수 및 타입은 디바이스 상에서 동작하는 애플리케이션의 사용자 인터페이스에서의 선택을 위해 제공되는 상이한 스토리 혼합(mix of stories)을 가질 수 있다. 제1 로컬 영역 내의 제1 클라이언트 디바이스에 이용가능한 한 세트의 스토리는 모든 로컬 스토리를 포함할 수 있다. 상이한 로컬 영역에서 이용가능한 또 다른 세트의 스토리는, 8개의 로컬 스토리, 4개의 도시 스토리, 1개의 주 스토리, 0개의 국가 스토리, 2개의 전역적 스토리를 포함할 수 있다. 소정 실시예들에서, 단일 디바이스에서 이용가능한 스토리들에서의 지리적 표현의 이러한 혼합은 시스템에 이용가능한 콘텐츠 피스의 특정한 특성에 기초하여 상이한 로컬 영역들 내의 상이한 사용자 세그먼트들마다 및 시간에 따라 변한다. 다른 실시예들은 고정된 지리적 계층을 이용하지 않을 수도 있지만, 스토리 내의 콘텐츠와 연관된 메타데이터 또는 콘텐츠 특성에 기초하여 영역을 스토리에 할당할 수 있다. 예를 들어, 소정 실시예들에서, 스토리에 대한 콘텐츠의 세트는 모두 10 미터 반경 내에서 발생할 수 있고, 시스템은 스토리가 단지 이 장소에 매우 가까운 사용자들에게만 관심대상이 될 것이라고 결정할 수 있다. 더 넓은 지리적 영역 내의 모든 사용자에게 스토리를 이용가능하게 하는 것 대신에, 시스템은 스토리에 영역을 자동으로 할당하고, 그 해당 스토리에 대해 생성되고 할당된 영역 내의 사용자에게만 스토리를 이용가능하게 할 수 있다.

지리적 계층들을 이용하는 시스템의 한 특정한 예로서, 한 실시예에서 스포츠 경기장은 그 자신의 로컬 지리적 영역 또는 가상경계(geofence)를 할당받을 수 있다. 경기장에서 농구 경기를 하는 동안, 경기장 내부의 콘텐츠를 포착하는 사용자는 스토리에서의 공개적 이용을 위해 콘텐츠 메시지를 시스템에 전송하는 옵션을 갖는다. 시스템은 수신된 콘텐츠 피스를 분석하여 경기장 내부의 시스템 사용자를 위해 하나 이상의 스토리를 생성한다. 예를 들어, 시스템은, 경기의 사진 및 비디오와 경기에 참석한 팬들의 혼합을 포함하는 로컬 지리적 영역에 대한 하나의 스토리를 간단하게 생성할 수 있다.

경기가 특별히 흥미진진하다면, 시스템은 동향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 경기가 10초 남았을 때 플레이오프(playoff) 게임이라면, 시스템은 공개 스토리에 이용하기 위해 경기장 내부로부터 전송된 콘텐츠 메시지에서 급증을 볼 수 있을 것이다. 이 급증에 기초하여, 경기장으로부터의 스토리는 임시적으로 새로운 영역(또는 더 높은 계층)을 할당받는다, 예를 들어, 새로운 가시 영역 내의 원거리 사용자가 경기장으로부터의 스토리에 대한 액세스를 제공받도록 주 또는 국가 수준의 가시 영역 등에 할당된다. 경기가 끝난 후에도 경기 및 연관된 스토리에 대한 관심이 높다면, 이 스토리는, 시청률, 스크린샷 찍기 속도, 또는 클라이언트 디바이스로부터 수신된 기타의 시스템 피드백에 기초하여 더 높은 계층, 지리적 가시 레벨에 유지될 수 있다.

이들 메트릭들은 사용자가 상이한 스토리들 내의 콘텐츠를 시청하기 위해 시스템을 네비게이트할 때 상이한 방식들로 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 경기장으로부터의 스토리에 액세스하고, 그 스토리가 경기장으로부터의 경기 승리 플레이의 사진이나 비디오를 포함하고 있다면, 사용자는 이 콘텐츠를 선택할 수 있을 것이다. 그러면, 시스템은 이 콘텐츠의 특성에 기초하여 사용자를 위한 서브스토리를 생성한다. 예를 들어, 생성된 서브스토리는 경기 하이라이트를 보여주는 사진이나 비디오를 포함할 수 있다. 사용자가 선수의 덩크슛을 보여주는 콘텐츠를 이 서브스토리로부터 선택하면, 제2 스토리가 생성되어 이 사용자에게 전송되어 일반적으로 이 선수의 사진이나 비디오 뿐만 아니라 다른 선수들의 덩크슛을 보여주는 다른 콘텐츠를 보여줄 수 있다. 동일한 선수를 포함하는 제2 서브스토리로부터 콘텐츠 피스를 선택하는 것은, 선택된 선수를 특징으로 하는 콘텐츠만을 포함하는 제3 서브스토리를 야기할 수 있다. 덩크슛을 하는 상이한 선수를 보여주는 제2 서브스토리 사진이나 비디오를 선택하는 것은, 전체 농구 시즌의 덩크슛 하이라이트를 보여주는 콘텐츠를 동반한 대안적인 제3 서브스토리를 야기할 수 있다. 사용자가 찍은 사진이나 비디오의 모든 스크린샷은, 시청 시간과 함께, 시청된 특정한 스토리 내의 사진이나 비디오의 퍼센트, 또는 다른 이러한 메트릭이 피드백으로서 시스템에 전송되어 이들 메트릭들에 대한 베이스라인 값을 확립하고 동향을 식별하며 관련된 스토리들에 대한 현재의 사용자 세그먼트 할당 뿐만 아니라 미래의 스토리의 생성에 대한 시스템 동작에 영향을 미칠 수 있다.

도 1은 일부 예시적인 실시예들에 따른 네트워킹된 시스템(100)을 나타내는 블록도이다. 시스템(100)은, 클라이언트 디바이스들(110 및 120)과 서버 시스템(150) 사이에서 통신을 전달하는데 이용되는 클라이언트 디바이스(110), 클라이언트 디바이스(120), 서버 시스템(150) 및 네트워크(140)를 포함한다. 클라이언트 디바이스들(110 및 120)은, 임의의 스마트폰, 태블릿, 페블릿(phablet), 랩탑 컴퓨터, 네트워크-가능형 카메라, 또는 기타 임의의 이러한 네트워크-가능형 디바이스일 수 있다. 클라이언트 디바이스들(110, 120)은 콘텐츠를 포착하기 위한 카메라 디바이스를 포함하거나, 저장을 위해 다른 클라이언트 디바이스(110, 120)에 전송하기 전에 콘텐츠를 포착하는데 이용되는 별개의 카메라 디바이스에 결합될 수 있다. 따라서, 일부 실시예들은 클라이언트 디바이스(110, 120)에 결합된 통합 카메라를 갖는 펜던트(pendant) 등의 착용형 디바이스를 포함할 수 있다. 다른 실시예들은, 통합된 전자기기를 갖는 시계, 안경, 모자나 재킷 등의 의류, 클립-온 전자 디바이스, 또는 클라이언트 디바이스(110, 120)와 통신하거나 이에 통합될 수 있는 기타 임의의 이러한 디바이스 등의 착용형일 수 있는 통합된 카메라를 갖춘 기타의 연관된 디바이스를 포함할 수 있다. 클라이언트 디바이스들(110 및 120)은 네트워크(140)를 통해 서버 시스템(150)에 접속된다. 네트워크(140)는 유선 및 무선 접속의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 이것은, 셀룰러 액세스 네트워크, 인터넷에 대한 액세스 포인트 인터페이스, 또는 기타 임의의 이러한 네트워크(140) 또는 네트워크 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스(110)는 LTE(Long Term Evolution) 셀룰러 네트워크를 이용해 네트워크(140)와 인터페이싱하여 서버 시스템(150)과 통신할 수 있는 반면, 클라이언트 디바이스(120)는 WiFi 액세스 포인트를 이용하여 네트워크(140)와 인터페이싱하여 서버 시스템(150)과 통신할 수 있다. 서버 시스템(150)은 서비스 또는 네트워크 컴퓨팅 시스템의 일부로서의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 소정 실시예들에서, 특히 전 세계에 걸친 광범위하게 상이한 위치들로부터 서버 시스템(150)과 인터페이싱하는 많은 수의 클라이언트 디바이스(110, 120)를 갖는 실시예에서, 서버 시스템(150)은, 유사하게 광범위하게 분포되고 네트워크(140)를 통해 서로 통신하는 서버 컴퓨터들의 분산형 네트워크(140)일 수 있다. 일부 실시예들에서, 클라이언트 디바이스들(110 및 120) 뿐만 아니라 서버 시스템(150) 및 네트워크(140)의 임의의 요소들은 도 7 및 도 9에서 설명된 소프트웨어 아키텍쳐(702) 또는 머신(900)의 요소들을 이용하여 구현될 수 있다.

네트워킹된 시스템(100)은 클라이언트 디바이스들(110, 120)로부터 시스템(150)으로의 콘텐츠 메시지의 전달 및 시스템(150)으로부터 클라이언트 디바이스들(110, 120)로의 스토리의 전달에 이용될 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 클라이언트 디바이스(110)는 콘텐츠 메시지(112)를 서버 시스템(150)에 전달하고, 클라이언트 디바이스(110)는 서버 시스템(150)으로부터 스토리(114)를 수신한다.

여기서 설명된 실시예들에 대해 이용된 이러한 기능에 추가하여, 클라이언트 디바이스(110)는 다른 사용자로부터 개인적 콘텐츠 피스 및 통신을 추가적으로 수신할 수 있고, 클라이언트 디바이스(110) 또는 클라이언트 디바이스(110)에 결합된 또 다른 디바이스에 의해 생성된 콘텐츠 메시지(112)로부터의 이미지 및/또는 비디오를 포함하는 개인적 스토리를 서버 시스템(150)에 전달할 수 있다. 유사하게, 클라이언트 디바이스(120)는 콘텐츠 메시지(122)를 전송하고 스토리(124)를 수신하며, 추가적으로 다른 동작들을 수행할 수 있다.

도 2a는 소정의 예시적인 실시예들에 따른 상이한 지리적 영역들로부터 콘텐츠 메시지들을 수신하는 서버 시스템(250)의 양태를 나타낸다. 도 2b는 소정의 예시적인 실시예들에 따른 상이한 지리적 영역들에 상이한 스토리들을 전송하는 서버 시스템(250)의 양태를 나타낸다. 도 2c 및 도 2d는 어떻게 상이한 스토리들이 상이한 가시 영역들에 할당될 수 있는지를 나타낸다. 2개의 클라이언트 디바이스(110 및 120)를 도시하는 도 1과는 대조적으로, 도 2a 내지 도 2d는 상이한 영역들 내의 수천개 또는 수백만개의 클라이언트 디바이스(110, 120)가 서버 시스템(250)과 상호작용할 수 있는 시스템의 클라이언트 측의 개요를 도시한다.

개개의 클라이언트 디바이스(110, 120) 대신에, 도 2a 및 도 2b는 이 예에서 최하위 계층 영역인 2개의 로컬 지리적 영역(204 및 206)을 갖는 간단한 사용자 세그먼트 표현을 도시한다. 주 지리적 영역(state geographic area, 202)은 로컬 지리적 영역(204, 206)보다 한 계층 위이고, 주 지리적 영역(202)은 이들 2개의 로컬 영역을 포함한다. 이것은 예시적 목적을 위한 단순화된 표현이다. 다른 실시예는 더 많은 계층 및 많은 수의 인접한 최하위 계층 로컬 지리적 영역을 포함할 수 있다. 전술된 바와 같이, 한 실시예는, 로컬 계층, 도시 계층, 지역 계층, 주 계층, 국가 계층, 및 최상위 전역적 계층을 포함할 수 있다. 최하위 레벨의 로컬 계층은 크기 및 형상이 매우 다양한 지역 지리적 영역들로 구성될 수 있다. 단일의 로컬 지리적 영역은, 공원, 여러 도시 블록, 대학 캠퍼스, 스포츠 공간, 쇼핑몰, 해변, 단일 건물, 또는 임의의 이러한 로컬 영역일 수 있다. 소정 실시예들에서, 가상경계 로컬 영역을 정의하는데 이용된다. 이러한 가상경계는, 클라이언트 디바이스(110 및 120) 등의 클라이언트 디바이스 내의 위치파악 시스템, 네트워크(140)의 일부로서의 네트워크 기반의 위치파악 시스템, GPS(Global Positioning System) 등의 별개의 위치파악 시스템, 또는 이들 또는 다른 위치파악 시스템의 임의의 조합을 포함한 네트워크 시스템(100)의 양태에 의해 추적될 수 있다.

다른 실시예들에서, 설정된 가상경계 또는 사용자 그룹을 고려하는 것이 아니라, 시스템은 각각의 클라이언트 디바이스에 대한 스토리를 개별적으로 생성할 수 있다. 이러한 실시예에서, 사용자가 클라이언트 디바이스 상에서 동작하는 애플리케이션 내의 스토리 인터페이스로 네비게이트할 때마다, 클라이언트 디바이스는 현재 위치를 서버 시스템(250)에 전달한다. 이 때 디바이스의 위치 또는 기타의 디바이스 제공된 정보는 디바이스를 위한 스토리 목록을 생성하는데 이용될 수 있다.

도 2a의 나타낸 예에서, 제1 로컬 지리적 영역(204) 내의 클라이언트 디바이스들은 함께 그룹화되고, 제1 기간에서 콘텐츠 메시지(260)를 서버 시스템(250)에 전달한다(1000). 이들 콘텐츠 메시지들과 연관된 콘텐츠는 SF1 내지 SF1000으로 도시되어 있다. 동일한 기간 동안, 개개의 클립 또는 이미지를 포함하는 10000개의 콘텐츠 메시지(262)가, 콘텐츠 LA1 내지 LA10000으로 예시된, 제2 로컬 지리적 영역(206) 내의 클라이언트 디바이스들에 의해 서버 시스템(250)에 전송된다. 이 콘텐츠의 양은 개개의 사용자를 압도하기에 충분하다. 따라서, 서버 시스템(250)은, 콘텐츠 메시지를 필터링하고 콘텐츠 메시지로부터 사진 및 비디오의 선택 세트를 하나 이상의 스토리로서 제공하는 큐레이터(curator)로서 동작한다.

다양한 실시예에서, 이러한 큐레이션 기능은 상이한 방식들로 서버 시스템(250)에 의해 충족될 수 있다. 높은 레벨에서, 한 예시적인 실시예는 사용자들을 로컬 영역별로 세그먼트화한다. 클라이언트 디바이스(110, 120)에 대한 스토리는, 클라이언트 디바이스의 현재 로컬 영역에서 생성된 가장 최신의 콘텐츠 메시지로부터 생성된다. 스토리에 대한 이러한 로컬 콘텐츠 메시지는, 이미지 품질 및 이미지 콘텐츠에 기초하여 더 필터링될 수 있다. 이미지 콘텐츠는, 과도한 콘텐츠 중복을 방지하거나, 다양한 상이한 콘텐츠를 제공하거나, 뉴스 가치가 있는 것으로 확인된 또는 기타 임의의 콘텐츠 필터링 선택에 기초하여 콘텐츠(예를 들어, 유명한 사람들과 연관된 이미지)를 제공하는데 이용될 수 있다. 이미지 콘텐츠는 또한 분석되어, 콘텐츠 중복을 식별하고 극히 유사한 콘텐츠(예를 들어, 유사한 각도들의 동일한 이벤트의 비디오)를 단일 스토리에 배치하는 것을 피할 수 있다. 추가로, 서버 시스템(250)은 다른 로컬 영역들로부터 인입하는 콘텐츠 메시지와 연관된 동향을 분석하여 시스템에 의해 식별된 동향에 기초해 스토리를 생성할 수 있다. 서버 큐레이션 및 스토리 생성에 관련된 추가적인 상세사항은 도 6과 관련하여 이하에서 논의된다.

그 다음, 도 2b는 제1 스토리 세트(292)가 제1 로컬 지리적 영역(204) 내의 모든 클라이언트 디바이스에게 이용가능하게 되는 것을 나타낸다. 마찬가지로, 제2 스토리 세트(294)는, 제2 로컬 지리적 영역(206) 내의 모든 클라이언트 디바이스에서 볼 수 있는 스토리를 포함한다. 제2 스토리 세트(294)는 3개의 스토리를 포함하는 것으로 도시되어 있고, 3개의 스토리 모두는 제2 로컬 지리적 영역(206)에서 시작되는 콘텐츠 메시지로부터 생성된다. 제2 스토리 세트의 이들 스토리들은, LA 스토리(291 내지 293)을 포함한다. 제1 스토리 세트(292)는 로컬 지리적 영역(204) 내에서 발생하는 콘텐츠 메시지로부터 생성된 2개의 스토리, SF 스토리(281) 및 SF 스토리(282)를 포함하는 것으로 도시되어 있다. 제1 스토리 세트(292)는 또한, 로컬 지리적 영역(206) 내에서 시작되는 콘텐츠 메시지로부터 생성된 스토리, LA 스토리(291)를 포함한다.

전술된 바와 같이, LA 스토리(291)는 시스템 동향을 분석하는 서버 시스템(250)에 의해 식별될 수 있고, 여기서, 보통의 수보다 많은 수의 스토리 시청, 스크린샷, 인입 추가 콘텐츠 메시지, 또는 기타의 시스템 동향은 LA 스토리(291)를 더 큰 사용자 세그먼트에게 보일 수 있게 할 스토리로서 식별한다.

도 2c는 서버 시스템(250)에 의해 또 다른 스토리가 어떻게 생성될 수 있고 시간 경과에 따라 상이한 사용자 세그먼트들에 어떻게 이용가능하게 되는지의 예시적인 실시예를 나타낸다. 도 2c로 나타낸 바와 같이, 콘텐츠 메시지들은 콘텐츠 출처 영역(260)으로부터 수신되고 제1 스토리(261)를 생성하는데 이용된다. 스토리(261)가 시스템 디바이스들에 대해 처음 이용가능하게 된 초기 시간 T1에서, 스토리는, 콘텐츠 메시지가 발생한 콘텐츠 출처 영역(260)과 본질적으로 동일한 영역인, T1 스토리 가시 영역(262) 내의 디바이스들에게만 가시적이다. 시간이 지남에 따라, 서버 시스템(250)은 베이스라인 값으로부터 벗어나 소정 콘텐츠에 대한 관심을 나타내는 시스템 동향을 확립하는데 이용되는 피드백 베이스라인 값을 식별한다. 서버 시스템(250)은 이러한 동향에 기초하여 제1 스토리(261)와 연관된 가시 영역을 지속적으로 확장한다. 두 번째 시간 T2에서, 스토리는 T2 스토리 가시 영역(264)으로 도시된 지역 영역(regional area)에서 볼 수 있다. 시간 T3에서, 제1 스토리(261)는 T3 스토리 가시 영역(266)으로 도시된 주 레벨에서 볼 수 있다. 시간 T4에서, 스토리(261)는, T4 스토리 가시 영역(268)으로 도시된, 국가 레벨의 모든 디바이스에서 볼 수 있다. 예를 들어, 이러한 시간에 따른 스토리 확장은, 인기있는 밴드를 동반한 음악 축제가 콘텐츠 출처 영역(260)에서 발생하고 있고, 그 축제 기간 동안 그 영역으로부터의 콘텐츠 메시지가 급증하면 발생할 수 있다. 서버 시스템(250)에 의한 분석은 콘텐츠 메시지에서의 급증을 식별하고, 머신 비전에 의해 축제로부터 나온 콘텐츠인 것으로 식별된 사진 및 비디오를 동반한 스토리를 자동으로 생성한다. 스토리는 처음에는 로컬 영역에서만 볼 수 있지만, 자주 시청되거나 스크린 샷이 찍히므로, 지역/도시 스토리로 승격된다. 축제 스토리는 지역 스토리와 유사하게 인기가 있고, 다시 주 스토리로 승격된 다음, 다시 국가 스토리로 승격되어, 미국에 있는 누구나 그 스토리를 볼 수 있게 된다. 소정 시간이 지나면, 스토리가 시스템으로부터 제거되고 다른 스토리로 대체될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 스토리가 덜 인기있다고 결정하는 시스템 동향과 함께 발생하고, 스토리가 로컬 스토리로 돌아갈 때까지 스토리를 계층들을 통해 다시 하향 이동시킬 수 있다. 다른 실시예들에서, 스토리는 단순히 소정 기간이 경과한 후에 시스템으로부터 제거될 수 있다.

대조로서, 도 2d는 사용자 세그먼트가 시간에 따라 변하지 않는 스토리에 대한 실시예의 양태를 나타낸다. 도 2d는, 콘텐츠 출처 영역(260)이 또한, 제2 스토리(271)에 대한 콘텐츠 메시지들이 발생하는 로컬 영역임을 도시하고 있다. 그러나, 시스템 베이스라인 값 및 동향은, 불충분한 수준의 관심이 생성되므로 제2 스토리(271)는 더 큰 영역으로 승격되지 않는다고 결정한다. 그 결과, 시간 T1 내지 T4 동안, 제2 스토리(271)에 대한 가시 영역은 동일한 영역으로 유지된다. 예를 들어, 수도 본관이 파손되어, 파손 지점 부근의 수해 지역으로부터 콘텐츠 메시지의 갑작스런 급증을 야기한다면, 시스템은 관련된 인입하는 콘텐츠 메시지의 급증을 분석하고 수도 본관 파손과 연관된 스토리를 자동으로 생성할 수 있다. 스토리가 승격되기에 충분한 관심을 발생시키지 않는다면, 가시 영역은 콘텐츠가 포착된 곳 주변의 로컬 영역으로 유지될 것이고, 로컬 시청자들만이 제2 스토리(271)에 대한 액세스를 가질 것이다. 그러면 이 스토리는 결국 다른 스토리로 대체될 것이고, 시스템으로부터 제거될 것이다.

제3 스토리(275)는 전체 국가 영역으로부터의 콘텐츠를 콘텐츠 출처 영역(274)으로서 수락하고, 이 국가 영역을 T1-T4 제3 스토리 가시 영역(276)으로서 유지한다. 예를 들어, 미국의 7월 4일 등의 국경일에, 콘텐츠 출처 영역(274)에서 수신된 모든 콘텐츠 메시지는 머신 비전을 이용하여 처리되어 불꽃놀이 이미지 또는 기타의 휴일 이미지를 식별할 수 있다. 이러한 스토리는 달력 이벤트 또는 휴일과 일치하는 시스템 설정에 의해 촉발될 수 있거나, 또는 이러한 스토리는 국가 스토리의 생성을 위한 소정 임계값을 충족하는 동향 또는 콘텐츠 메시지 세트를 식별하는 시스템에 응답하여 생성될 수 있다. 이들 콘텐츠 메시지들은 자동으로 이용되어 제3 스토리(275)를 생성하고, 제3 스토리(277)는 휴일 동안 전체 국가 영역에서 볼 수 있다.

앞서 언급된 바와 같이, 디바이스에 이용가능한 스토리는 시간에 따라 변하며, 상이한 세트의 스토리는 상이한 디바이스들에 이용가능하다. 도 2c 및 도 2d의 예시적인 실시예에서, 시간 T1에서, T1 스토리 가시 영역(262) 외부의 디바이스는 제3 스토리(277)는 볼 수 있지만 제1 스토리(261) 또는 제2 스토리(271)는 볼 수 없는 반면, 영역(262) 내부의 디바이스는 이들 스토리들 3개 모두를 볼 수 있다. 이것은 시간에 따라 변하고, 시간 T4에서, 모든 사용자는 제1 스토리(261) 및 제3 스토리(271)를 볼 수 있지만, 영역(262) 내의 사용자들만이 여전히 3개 스토리 모두를 볼 수 있다. 추가로, 다른 스토리들이 상이한 디바이스들에 제공되어, T1 스토리 가시 영역(262)에서 이용가능하지 않은 다른 로컬 지리적 영역 내의 사용자들이 일부 추가적 스토리를 이용할 수 있게 할 수 있다. 유사하게, 스토리 세트(292 및 294)는 각각 3개의 스토리를 포함하는 것으로 예시되어 있다.

다양한 실시예에서, 특정한 시간에 디바이스에 이용가능한 스토리 세트는 임의의 수의 스토리를 포함할 수 있다. 소정 실시예들에서, 최대 수의 스토리가 서버 시스템(250)에 의해 강제될 수 있는 반면, 다른 실시예들에서는 스토리 생성 및 제공을 위한 시스템 임계값을 만족하는 임의의 수의 스토리가 임의의 주어진 시간에 사용자에게 제공될 수 있다.

도 3a는 클라이언트 디바이스(300)에 대한 사용자 인터페이스의 실시예를 나타낸다. 클라이언트 디바이스(300)는, SF 스토리(281), SF 스토리(282), 및 LA 스토리(291)를 포함한 제1 스토리 세트(292) 내의 각각의 스토리에 대한 사용자 선택가능한 인터페이스 영역(301)을 도시하고 있다. 추가 스토리 인터페이스 영역은 위아래로 스크롤함으로써 제공될 수 있다. 각각의 인터페이스 영역은 각각의 스토리와 연관된 기본 상세사항 또는 샘플 이미지를 제공할 수 있다. 소정 실시예에서, 스토리 또는 스토리의 일부는 인터페이스 영역(301)의 선택 이전에 클라이언트 디바이스(300)에 제공될 수 있다. 다른 실시예에서, 스토리의 이미지는, 특정한 인터페이스 영역(301)의 선택에 후속하여, 서버 시스템(250) 등의 서버 시스템으로부터 전달된다.

도 3c는 도 3b에 도시된 스토리 등의 스토리 및 서브스토리를 시청하기 위한 인터페이스의 한 실시예를 나타낸다. 도 3c에서, 스토리 또는 서브스토리가 디바이스(300)에서의 시청을 위해 수신될 때, 개개의 콘텐츠 피스는 콘텐츠 시청 영역(397) 내에 디스플레이된다. 도 3c의 실시예에서, 사용자는 제2 서브스토리(320)의 콘텐츠 LA(84)(이미지 또는 비디오 중 어느 하나)로 네비게이트했다. 입력 영역은 이전에 네비게이트된 스토리로의 복귀를 위해 볼 수 있다. 도시된 바와 같이, 입력(398)은 LA 스토리(291)로 전환하는데 이용가능하고, 입력(399)은 제1 서브스토리(310)로 전환하는데 이용가능하다. 입력 398 또는 399 중 어느 하나가 선택되면, 선택된 스토리의 제1 사진 또는 비디오가 콘텐츠 시청 영역(397) 내에 디스플레이될 것이다. 시청자는 스토리 내의 콘텐츠 피스의 일부 또는 전부를 시청할 수 있고, 콘텐츠 시청 영역(397)에 디스플레이된 사진 또는 비디오를 선택함으로써 새로운 서브스토리로 네비게이트하거나, 이전 스토리로 되돌아 갈 수 있다. 추가 실시예들에서, 사용자는 다른 사용자 인터페이스 입력들을 이용하여 다양한 스토리 및 서브스토리들 사이에서 네비게이트할 수 있다. 예를 들어, 서브스토리의 사용자는 일부 실시예들에서 이전에 시청된 스토리로 되돌아 가기 위해 디바이스 상에 디스플레이된 콘텐츠를 스와이프 업(swipe up)할 수 있다. 유사하게, 사용자가 스와이프 업함으로써 이전에 시청된 스토리로 앞서 네비게이트한 경우, 일부 실시예는 서브스토리로 네비게이트하기 위해 스와이프 다운(swipe down) 사용자 입력을 인에이블할 수 있다. 다른 실시예들은 클라이언트 디바이스 상의 물리적 버턴에 의해 액세스되는 최근에 시청된 스토리의 드랍-다운 메뉴 또는 메뉴 리스트를 이용하여 복수의 상이한 스토리와 서브스토리들 사이에서 네비게이트할 수 있게 한다.

도 3b는 일부 예시적인 실시예들에 따른 스토리 생성의 양태를 나타낸다. 인터페이스 영역(301)을 갖는 사용자 인터페이스 동작에 의해 스토리가 선택된 후에, 스토리가 클라이언트 디바이스(300) 상에 디스플레이된다. 그러면, 사용자는 다양한 스토리와 서브스토리들을 시청할 수 있다. 도 3b는 도 3a의 인터페이스 영역(301)으로부터 선택될 수 있는 LA 스토리(291)를 도시한다. 이러한 선택에 후속하여, LA 스토리(291)로부터의 콘텐츠 피스가 시청될 수 있다. 도시된 바와 같이, LA 스토리(291)는 콘텐츠 LA 7, LA 55 및 LA 986-989를 포함하는 콘텐츠 메시지들로부터의 이미지 또는 비디오를 포함한다. 콘텐츠 LA 55로부터의 이미지가 디바이스(300)의 스크린 상에 디스플레이되면, 사용자는 콘텐츠 LA 55로부터 이미지를 선택할 수 있다. 이 선택은 클라이언트 디바이스(300)로부터 서버 시스템에 전달되고, 서버 시스템은 제1 서브스토리(310)로 응답한다. 제1 서브스토리(310)는 콘텐츠 LA 55의 하나 이상의 특성과 유사한 특성을 갖는 콘텐츠 LA 50 내지 LA 57로부터의 비디오 또는 이미지를 포함한다. 도 3c에 도시된 인터페이스와 유사한 인터페이스에서 제1 서브스토리(310)의 일부 또는 모든 이미지를 본 후에, 사용자는 LA 스토리(291)로 다시 네비게이트할 수 있다. 비디오 LA 7을 시청할 때, 사용자는 이미지 LA 7을 선택할 수 있고, 제2 서브스토리(320)는 이미지 LA 7의 선택에 응답하여 서버 시스템으로부터 수신될 것이다. 사용자는 LA 스토리(291)의 콘텐츠의 시청으로 다시 네비게이트하기 전에 제2 서브스토리(320)의 콘텐츠 메시지들 LA 80 내지 LA 84로부터의 일부 또는 모든 비디오나 이미지를 시청할 수 있다.

예를 들어, LA 스토리(291)가 수해 비디오(videos of flooding)를 포함하고 이미지 LA 55가 로컬 지리적 영역에서의 수해를 보여준다면, 이 선택의 통신은 서버 시스템(250)에 전송된다. 그 다음, 서버 시스템(250)은 선택된 이미지 LA 55와 콘텐츠 특성을 공유하는 콘텐츠를 갖는 제1 서브스토리(310)로 응답한다. 이 경우, 콘텐츠 메시지들 LA 50 내지 LA 57과 연관된 모든 콘텐츠는, 상이한 각도로부터 특정한 영역을 보여주는 사진이나 비디오 뿐만 아니라, 수해가 발생하기 이전의 그 특정한 영역의 더 오래전의 사진이나 비디오를 포함할 수 있다.

그 다음, 사용자는 LA 스토리(291)에서 콘텐츠를 계속 시청하기 위해 원래 스토리로 돌아갈 수 있고, LA 스토리(291) 내의 추가적인 이미지나 비디오를 선택할 수 있다. 사용자가 LA 스토리(291)의 생성을 시작했던 이벤트의 넘쳐 오른 물을 통해 걷고 있는 개(dog)의 콘텐츠 메시지 LA 7로부터 비디오를 선택한다면, 이 선택은 서버 시스템(250)에 전달되고, 서버 시스템(250)은 제2 서브스토리(320)로 응답한다. 콘텐츠 메시지로부터의 개의 비디오 및 수해 이미지에 기초하여, LA 80 내지 LA 84는 개의 이미지나 비디오를 포함할 수 있다. 이 프로세스는, 사용자가 서브스토리 내에서 이미지나 비디오를 선택하고 추가 서브스토리를 수신할 수 있도록, 재귀적일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정한 유형의 개를 보여주는 콘텐츠 통신 LA 80으로부터 이미지나 비디오를 선택하면, 상이한 시간 또는 상이한 영역으로부터의 그 유형의 개를 포함하는 콘텐츠를 포함하는 또 다른 서브스토리가 수신될 수 있다. 사용자가 수해지역 주위에서 놀고 있는 개들의 비디오를 보여주는 콘텐츠 통신(LA84)으로부터 콘텐츠 피스를 선택하면, 개가 물 주위에서 놀고 있는 개 콘텐츠만을 보여주는 또 다른 서브스토리가 생성될 수 있다. 서브스토리에 대한 콘텐츠의 선택에 관련된 추가적인 상세사항은 도 6과 관련하여 후술된다.

도 4는 일부 예시적인 실시예들에 따른 방법(400)의 양태를 나타내는 플로차트이다. 예시의 목적을 위해, 방법(400)은 도 1의 네트워크킹된 시스템(100)에 관하여 설명된다. 방법(400)은 다른 실시예들에서는 다른 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

동작 404에서, 서버 시스템(150)은 네트워크(140)를 통해 클라이언트 디바이스(110, 120)로부터 콘텐츠 메시지(112, 122)를 수신한다. 동작 406에서, 동작 404에서 수신된 콘텐츠가 처리되어 콘텐츠 특성을 식별한다. 이 동작 406은 콘텐츠가 생성된 시간, 콘텐츠가 생성된 위치, 또는 기타의 연관된 시간 및 위치 정보를 식별할 수 있다. 하나보다 많은 콘텐츠 피스(예를 들어, 복수의 비디오 클립 또는 사진)가 수신되면, 기간이 식별될 수 있다. 서버 시스템(150)은 또한 콘텐츠 내의 객체를 식별하도록 구성된 머신 비전 모듈을 포함할 수 있다. 소정 실시예들에서, 머신 비전 모듈은 객체 사전(dictionary of object) 및 객체 배열(object arrangement)을 포함할 수 있다. 머신 비전 모듈에 의해 식별된 객체 및/또는 객체 배열에 기초하여, 하나 이상의 값이 동작 406의 처리에 의해 콘텐츠 피스와 연관된 특성 세트의 일부로서 콘텐츠 값으로서 할당될 수 있다. 추가로, 이미지 또는 비디오 품질 값이 콘텐츠에 할당될 수 있다. 이러한 값은, 흐릿함 값, 밝기 값, 색상 프로파일 값, 콘트라스트 값, 또는 기타 임의의 품질 값을 포함할 수 있다. 콘텐츠가 상이한 프레임 레이트 또는 비디오 클립 고유의 다른 특성을 갖는 비디오 클립들을 포함하는 실시예에서, 이 정보는 또한, 콘텐츠 특성 세트의 일부로서 품질 값을 할당하는데 이용될 수 있다.

동작 408에서, 동작 404에서 수신된 콘텐츠는 다른 인입 콘텐츠 피스와 함께 처리되어 시스템 동향을 식별한다. 예를 들어, 서버 시스템(150)은 시스템 처리에 의해 할당된 이미지 콘텐츠 값들 및 특정한 콘텐츠 값을 갖는 콘텐츠가 얼마나 빈번하게(예를 들어, 콘텐츠 수신율) 수신되는지의 기록을 유지할 수 있다. 이러한 빈도 및 수신율 메트릭은 임의의 콘텐츠 특성 값에 대해 서버 시스템(150)에 의해 익명으로 유지될 수 있고, 특정한 날짜, 시간, 이벤트, 또는 시스템 내에서 식별될 수 있는 기타의 기간 동안 정상적인 시스템 활동과 연관된 예상된 베이스라인 값을 확립하는데 이용될 수 있다. 서버 시스템(150)이 특정한 콘텐츠 특성 값과 연관된 콘텐츠의 수신율에서 급증(예를 들어, 예상된 베이스라인으로부터의 변동)을 식별하면, 이것은 서버 시스템(150)에 의해 시스템 동향으로서 식별될 수 있다. 스토리 시청의 일부로서 특정한 콘텐츠 피스의 선택은 또한 시스템에 의해 추적될 수 있다.

서버 시스템(150)이 콘텐츠 피스와 연관된 사용자 선택을 수신하고 연관된 서브스토리를 클라이언트 디바이스에 전송할 때, 이것은 추적되어 시스템 동향을 결정할 수 있다. 특정한 콘텐츠 피스가 빈번하게 선택된다면, 이 정보는 미래의 스토리에 대한 콘텐츠 피스의 선택을 위한 또는 더 큰 지리적 영역을 위한 스토리에 포함시키기 위한 시스템 피드백으로서 이용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 클라이언트 디바이스 상에서 동작하는 애플리케이션은 또한, 사용자가 소정의 콘텐츠 피스 또는 스토리와 어떻게 상호작용하는지에 관한 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션은 스토리 내의 특정한 스토리 또는 콘텐츠 피스가 얼마나 자주 또는 얼마나 오랫동안 시청되는지를 기록할 수 있다. 애플리케이션은 또한, 사용자가 스토리로부터 벗어나 네비게이트 하기 전에 스토리 내에서 얼마나 많은 이미지 또는 비디오가 시청되는지를 추적할 수 있다. 이 정보는 수집되어 동향을 결정하는데 이용하기 위해 서버 시스템(150)에 전송될 수 있다. 위의 모든 경우, 상이한 실시예들에서, 서버(150)는 연관된 임계값 또는 기준과 함께 상이한 통계 분석을 이용하여 시스템 동향의 식별을 트리거할 수 있다.

동작 410에서, 동작 408에서 식별된 시스템 동향 및 동작 406에서 식별된 콘텐츠 피스에 개개의 콘텐츠 특성은 스토리가 생성되거나 업데이트되어야 하는지를 결정하는데 이용된다.

스토리가 처음으로 생성되는 경우, 사용자 세그먼트 또는 가시 영역이 스토리에 할당된다. 이것은 스토리 세그먼트화에 이용될 공유된 특성을 이용한 사용자 세그먼트의 서버 시스템(150)에서의 식별을 수반할 수 있다. 이것은 단순히, 스토리로부터의 콘텐츠가 발생한 가상경계 내에서 볼 수 있는 것으로 스토리를 할당하는 것을 수반할 수 있다. 사용자를 그룹화하는 것은, 어떤 스토리가 어떤 디바이스에 이용가능한지를 결정하는데 필요한 처리 자원을 감소시킴으로써 서버 시스템(150) 상의 처리 부하를 감소시킨다. 다른 실시예들에서, 스토리는 이러한 사용자 세그먼트없이 클라이언트 디바이스 단위로 생성될 수 있다. 이러한 실시예에서, 스토리는 단일의 클라이언트 디바이스(110, 120)에 대해 개별적으로 큐레이팅된 것으로 간주될 수 있다. 사용자 세그먼트의 한 예시적인 실시예는 전술된 바와 같이 영역 계층들에 기초한 사용자 세그먼트이다. 다른 실시예들에서, 사용자 세그먼트들은 시스템 지원된 관심 그룹들에 기초할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자가 스포츠에 대한 관심을 표시하는 것을 허용할 수 있다. 이러한 예에서, 농구, 풋볼, 사커, 야구, 하키는 더 상위 레벨 계층들에 대응할 수 있고, 상이한 리그들 및/또는 레벨들은 더 하위 레벨 계층들에 대응할 수 있다. 농구에 관련된 콘텐츠를 포함하는 스토리가 생성되면, 사용자 디바이스가 어디에 위치해 있는지에 관계없이 사용자 디바이스는 그 스토리에 대한 액세스를 제공받을 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 관심 표시는 시스템 동향 데이터로서 이용되어 시스템이 농구에 관련된 더 많은 스토리를 생성하도록 트리거할 수 있다.

스토리가 업데이트될 예정이라면, 서버 시스템(150)에서 수신된 피드백 정보가 분석되어 스토리가 가시성에 대한 시스템 메트릭에 기초해 스토리가 더 광범위하게 이용가능하거나 덜 광범위하게 이용가능해야 하는지를 결정한다.

일부 실시예들에서, 사용자는 사용자가 관심갖는 범주를 식별하기 위해 하나 이상의 시스템 설정을 제공한다. 이들 범주들은, 공유된 범주에 관심을 표명한 사용자 그룹이거나 기타의 방식을 시스템에 의해 함께 그룹화된 사용자 그룹인 사용자 세그먼트들을 식별하기 위해 시스템에 의해 이용된다. 시스템은 범주 선택에 기초하여 사용자 디바이스에 대한 스토리 세트를 독립적으로 생성할 수 있다. 다른 실시예들에서, 클라이언트 디바이스 또는 사용자 계정과 연관된 콘텐츠 시청 특성이 관심 프로파일을 생성하거나 업데이트하는데 이용될 수 있다. 이 정보는 사용자 및 유사한 프로파일을 가진 다른 사용자들을 위한 스토리 세트를 생성하는데 이용될 수 있을 뿐만 아니라, 이 정보는 시스템에서 동향을 결정하기 위한 시스템 피드백으로서도 이용될 수 있다. 다른 실시예들은 사생활 보호를 위해 개개의 디바이스 또는 계정 프로파일의 이용을 특히 배제할 수 있고, 익명으로 저장된 클라이언트 디바이스들로부터의 수신된 데이터만을 이용할 수 있다.

추가적으로, 일부 실시예에서, 스토리를 생성하는데 이용된 범주와 연관된 새로운 콘텐츠가 수신될 때, 스토리에 대한 콘텐츠 피스가 조정될 수 있다. 소정 실시예들에서, 스토리의 말미에 새로운 콘텐츠가 부가된다. 다른 실시예들에서, 콘텐츠는, 특정한 스토리 내의 포함을 위한 임계 값들에 기초하여 스토리에 추가되거나 스토리로부터 제거될 수 있다. 스토리가 동작 410의 일부로서 생성되거나 업데이트될 때, 새로운 스토리는 개개의 클라이언트 디바이스(110, 120)에 이용가능하게 된다. 일부 실시예들에서, 특정한 클라이언트 디바이스(110, 120)로의 스토리의 전달은, 서버 시스템(150)으로부터 클라이언트 디바이스(110, 120)로의 푸시의 일부로서 자동적으로 발생할 수 있다. 다른 실시예들에서, 클라이언트 디바이스(110, 120)는 클라이언트 디바이스(110, 120)에서의 애플리케이션 동작의 일부로서 스토리에 대한 요청을 생성한다. 예를 들어, 애플리케이션 내의 스토리 인터페이스로 네비게이트하는 사용자는, 클라이언트 디바이스(110, 120)로부터 서버 시스템(150)으로의, 클라이언트 디바이스(110, 120)의 사용자 세그먼트와 연관된 메인 스토리에 대한 요청을 자동으로 생성할 수 있다.

동작들 404 내지 410은 시스템 동작 동안 반복될 것이다. 소정 실시예들에서, 서버 시스템(150)은 설정된 기간 걸쳐 콘텐츠를 집계하거나, 콘텐츠를 처리하고 스토리를 업데이트하거나 새로운 스토리를 생성하기 전에 설정된 수의 콘텐츠 피스를 집계할 수 있다. 다른 실시예들에서, 사용자 세그먼트에 대한 업데이트 및 새로운 스토리는, 사용자 세그먼트와 연관된 클라이언트 디바이스(110, 120)가 이용가능한 스토리의 리스트를 요구할 때에만 발생할 수 있다. 다른 실시예들에서, 인입 콘텐츠와 연관된 기준은 업데이트 또는 새로운 스토리 생성을 트리거하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 동향으로서 식별된 범주들 또는 이벤트들과 관련된 많은 수의 콘텐츠 메시지가 수신되는 동안, 새로운 스토리 또는 스토리 업데이트가 트리거될 수 있다. 다른 실시예들에서, 스토리에 대한 업데이트를 개시하기 위한 임의의 다른 가능한 기준과 함께, 이들 업데이트 기간 및 트리거의 다양한 조합이 이용될 수 있다.

상기 이들 동작들이 새로운 스토리를 생성하고 기존의 스토리를 업데이트하는 것을 반복함에 따라, 클라이언트 디바이스(110, 120)는, 동작 412에서 나타낸 바와 같이, 스토리로부터의 사진이나 비디오의 사용자 선택을 식별하는 통신을 서버 시스템(150)에 주기적으로 전송할 수 있다. 동작 412에서 이러한 통신을 수신한 후에, 동작 414에서, 서브스토리가 서버 시스템(150)에 의해 식별되며, 이 서브스토리는 선택된 사진이나 비디오와 콘텐츠 특성을 공유하는 콘텐츠를 포함한다. 이 서브스토리는 요청이 수신될 때 생성되거나, 콘텐츠 피스가 처음 스토리에 배치될 때 시스템에 의해 생성될 수 있다. 그 다음, 서브스토리는 통신을 전송한 클라이언트 디바이스(110, 120)에 전달된다. 동작들 412 내지 416의 이 프로세스는, 클라이언트 디바이스(110, 120)가 다른 콘텐츠 피스를 선택하거나 이전에 수신된 스토리로 네비게이트하고, 서버 시스템(150)이 연관된 스토리 및 콘텐츠를 클라이언트 디바이스(110, 120)에 전달하는 경우에 유사하게 반복될 수 있다.

도 5는 일부 예시적인 실시예들에 따른 자동화된 로컬 스토리 생성 및 큐레이션을 위한 서버 시스템(550)의 양태를 나타낸다. 다양한 실시예에서, 서버 시스템(550)은 서버 시스템(150) 또는 서버 시스템(250)의 구현으로서 이용될 수 있다. 예시적인 서버 시스템(550)은, 입력 및 출력(I/O) 모듈(552), 콘텐츠 특성 분석 모듈(554), 머신 비전 모듈(556), 콘텐츠 특성 데이터베이스(558), 동향 분석 모듈(560), 및 스토리 생성 모듈(562)을 포함한다.

I/O 모듈(552)은, 네트워크(140)를 통해 클라이언트 디바이스들(110, 120)에 콘텐츠 및 스토리를 전송하고 이로부터 수신하는데 필요한 임의의 하드웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어 요소들을 포함할 수 있다. 콘텐츠 특성 분석 모듈(554)은, 비디오 클립의 사진 및 프레임들로부터 이미지를 분석한 다음, 사진 또는 비디오가 생성된 때와 장소에 관한 상세사항을 포함한 콘텐츠 특성을 결정하기 위한 디바이스, 프로세서, 및 소프트웨어를 포함할 수 있다. 소정 실시예들에서, 콘텐츠 특성 분석 모듈(554)은 복수의 상이한 모듈들로서 구현될 수 있고, 각각은 여기서 설명된 임의의 콘텐츠 특성을 포함한 상이한 콘텐츠 특성을 분석한다.

머신 비전 모듈(556)은, 비디오 내의 이미지 또는 이미지들의 콘텐츠에 기초하여 콘텐츠 특성을 식별하는데 이용될 수 있는 특정한 모듈을 기술한다. 머신 비전 모듈(556)은, 콘텐츠를 분석하고 이해하기 위한 하드웨어, 펌웨어, 및/또는 소프트웨어를 포함한다. 한 실시예에서, 머신 비전 모듈(556)은 이미지 및 비디오 콘텐츠 값을 포함하는 사전과 연관된다. 이러한 실시예에서, 콘텐츠 피스의 이미지들에서 식별된 객체들 및 내부의 식별된 객체들의 배열은, 사전으로부터 하나 이상의 콘텐츠 값을 콘텐츠 특성으로 선택하기 위해, 머신 비전 모듈(556)에 의해 이용될 수 있다. 예를 들어, 간단한 이러한 머신 비전 모듈(556)은 이미지에서 공을 식별하고, 공 및 경기의 값들을 콘텐츠 특성으로 선택할 수 있다. 좀 더 복잡한 모듈은 공의 유형을 농구공으로서 식별할 수 있고, "농구공"을 특성 값으로 포함할 수 있다. 훨씬 더 복잡한 머신 비전 모듈(556)은, 농구공, 군중, 코트 색상 및 코트의 상승된 투시도를 식별하여 "프로 농구 경기" 및 "농구 경기장"을 콘텐츠의 콘텐츠 값으로서 식별할 수 있다. 동일한 복잡한 머신 비전 모듈(556)은, 농구공, 공원 배경, 및 콘크리트 코트 표면을 식별하고 "아마추어 농구 경기" 및 "놀이터 농구"를 콘텐츠에 대한 콘텐츠 값으로서 연관시킬 수 있다.

그 다음, 머신 비전 모듈(556)에 의해 생성된 이들 콘텐츠 값들은 다른 특성 값들과 함께 콘텐츠 특성 데이터베이스(558)에 저장될 수 있다. 이러한 특성 값들은, 하나 이상의 콘텐츠 값(즉, 콘텐츠 내의 존재하는 것의 식별), 생성 시간; 생성 기간; 세대 위치; 세대 지역; 하나 이상의 품질 값, 콘텐츠와 관련된 임의의 메타데이터 값, 특정한 콘텐츠 피스에 대한 식별자, 또는 기타 임의의 이러한 값을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 콘텐츠의 사본이, 위치 정보, 포착 시간 정보, 및 콘텐츠 피스에 관한 기타 임의의 이러한 정보와 함께 콘텐츠 특성 데이터베이스(558)에 저장될 수 있다. 소정 실시예들에서, 콘텐츠 특성 데이터베이스(558)는 콘텐츠 이용에 관한 상세사항을 익명으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스들(110, 120)은, 디바이스의 스크린 상의 콘텐츠의 프리젠테이션 및 콘텐츠에 대해 취해진 스크린샷에 관한 상세사항을 전달할 수 있다. 스토리의 일부로서 콘텐츠 피스가 얼마나 자주 시청되는지, 콘텐츠가 얼마나 오랫동안 시청되는지, 및 얼마나 자주 스크린샷이 촬영되는지에 관한 익명의 메트릭들이 서버 시스템(550)에 의해, 콘텐츠 특성 분석 모듈(554)에 의한 분석의 일부로서 측정될 수 있고, 그 결과 데이터는 콘텐츠 특성 데이터베이스(558)에 저장된다.

그 다음, 동향 분석 모듈(560)은 콘텐츠 특성 데이터베이스(558)로부터의 상세사항을 이용하여 콘텐츠 특성과 연관된 패턴을 식별할 수 있다. 동향 분석 모듈(560)은 머신 비전 모듈(556)이 콘텐츠를 콘텐츠 값 "농구공"과 연관시키는 빈도를 추적할 수 있다. 동향 분석 모듈(560)은 또한, 콘텐츠 특성 외에도, 위치, 시간대, 연도, 휴일, 및 기타 이러한 특성과 연관된 콘텐츠 특성을 추적할 수 있다. 또한, 복수의 특성들이 함께 추적되어 복잡한 패턴을 식별할 수 있다.

스토리 생성 모듈(562)은, 콘텐츠 특성 데이터베이스(558)로부터의 콘텐츠 피스에 관한 정보 뿐만 아니라 동향 분석 모듈(560)로부터의 동향에 관한 정보를 이용하여 자동으로 생성된 스토리에 대한 특정한 사진이나 비디오를 선택할 수 있다. 다양한 실시예에서, 스토리 생성 모듈(562)은, 복잡한 채점, 가중치부여, 및 스토리를 생성하는 다른 규칙들을 이용할 수 있다. 예를 들어, 소정의 실시예들은, 소정의 임계값 특성을 갖는 동향이 식별되고 그 동향과 연관된 모든 콘텐츠가 품질 임계값 아래에 있지 않는 한, 모든 콘텐츠 피스가 품질 임계값을 만족할 것을 요구할 수 있다. 또 다른 실시예는 로컬 지리적 영역에서 현재 이용가능한 스토리 수에 기초하여 스토리 생성을 가중치부여할 수 있다. 역시 또 다른 실시예에서, 임의의 수의 복잡한 규칙이 스토리 생성의 일부로서 함께 적용되어, 시간, 위치, 콘텐츠, 및 품질에 기초하여 스토리에 대한 이미지 및 비디오를 필터링할 수 있다.

유사하게, 사용자가 스토리 내의 콘텐츠 피스를 선택할 때, 단일 입력이 제공된다면, 시스템은 유사한 규칙들을 이용하여 서브스토리에 대한 콘텐츠를 선택할 수 있다. 예를 들어, 선택된 콘텐츠 피스가 6개의 상이한 콘텐츠 특성들과 연관되어 있다면, 시스템은 다양한 6개의 상이한 콘텐츠 특성들 각각을 갖는 서브스토리에 대한 이미지 또는 비디오를 제공하려고 시도할 수 있다. 원래의 6개 특성들 중 2개를 공유하는 서브스토리 내의 콘텐츠 피스의 선택은, 이들 2개의 공유된 특성을 갖는 콘텐츠를 포함하는 제2 스토리를 야기할 수 있다. 소정 실시예들은, 서브스토리 내의 콘텐츠가 요청 클라이언트 디바이스(110, 120)보다 오래되거나 더 멀리 있도록 허용하는 반면, 다른 시스템들은 얼마나 멀리 및 얼마나 최근에 콘텐츠 피스가 생성되었는지에 관한 엄격한 제한을 유지할 수 있다. 소정 실시예들에서, 콘텐츠 선택은 콘텐츠 특성을 나열하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있고, 사용자는 어떤 콘텐츠 특성이 서브스토리를 생성하는데 이용될 것인지를 선택할 수 있다.

도 6은 일부 예시적인 실시예들에 따른 방법(600)의 양태를 나타내는 플로차트이다. 방법(600)은 서버 시스템(550)에 의해 수행되는 방법이다. 예시의 목적을 위해, 방법(600)은 서버 시스템(550)에 관하여 설명된다. 다른 실시예들에서, 방법(600)은 다양한 다른 서버 시스템 구현에 의해 수행될 수 있다.

방법(600)은, 서버 시스템(550)의 I/O 모듈(552)에서 복수의 클라이언트 디바이스(110, 120)로부터의 복수의 통신을 수신하는 동작 602에서 시작한다. 각각의 통신은, 콘텐츠 피스, 콘텐츠와 연관된 위치, 및 콘텐츠와 연관된 시간을 포함한다.

그 다음, 동작 604는, 서버 시스템(550)의 콘텐츠 특성 분석 모듈(554)에 의해, 복수의 통신으로부터의 각각의 콘텐츠 통신을 처리하여 각각의 콘텐츠 피스에 대한 콘텐츠 특성 세트를 결정하는 것을 수반한다.

그 다음, 동작 606은, 서버 시스템(550)의 스토리 생성 모듈(562)을 이용하여 적어도 제1 스토리 세트(292)를 생성하는 단계를 포함하며, 여기서 제1 스토리 세트(292)는 복수의 통신으로부터의 제1 복수의 콘텐츠를 포함하고, 제1 스토리 세트(292)에 대한 제1 복수의 콘텐츠는 제1 복수의 콘텐츠의 각각의 콘텐츠 피스에 대한 콘텐츠 특성 세트에 기초하여 선택된다. 소정 실시예들에서, 머신 비전 모듈(556)을 이용하여 콘텐츠 특성이 추가로 식별되어 콘텐츠 값을 식별한다. 방법(600)의 추가 실시예들은 또한, 동향 분석 모듈(560)을 이용하여 하나 이상의 콘텐츠 특성 값과 연관된 동향 분석을 수행하는 단계를 수반할 수 있고, 스토리는 동향 분석 및 콘텐츠 특성에 기초하여 생성될 수 있다.

방법(400) 및 방법(600)은 각각은 한 세트의 동작을 특정한 순서로 제공하지만, 이들 방법들 각각은 상이한 순서의 동작들로, 또는 설명된 동작들 사이에 추가 동작들이 포함되어 구현될 수 있다. 다른 실시예들에서는, 다양한 다른 시스템 구현 및 동작을 포함하는 다른 방법들이 역시 가능하다.

도 7은 전술된 디바이스들 중 임의의 하나 이상에 설치될 수 있는 소프트웨어(702)의 아키텍쳐를 나타내는 블록도(700)이다. 예를 들어, 다양한 실시예에서, 클라이언트 디바이스들(110 및 120)과 서버 시스템들(150, 250 및 550)은 소프트웨어(702)의 요소들 중 일부 또는 전부를 이용하여 구현될 수 있다. 도 7은 소프트웨어 아키텍쳐의 비제한적 예일 뿐이고, 여기서 설명된 기능을 가능하게 하기 위해 많은 다른 아키텍쳐가 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 다양한 실시예에서, 소프트웨어(702)는, 프로세서(910), 메모리(930), 및 I/O 컴포넌트(950)를 포함하는 도 9의 머신(900) 등의 하드웨어에 의해 구현된다. 이러한 예시적인 아키텍쳐에서, 소프트웨어(702)는 각각의 계층이 특정한 기능을 제공할 수 있는 계층들의 스택으로서 개념화될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어(702)는, 운영 체제(704), 라이브러리(706), 프레임워크(708), 및 애플리케이션(710) 등의 계층들을 포함한다. 동작상, 애플리케이션(710)은, 일부 실시예들에 따라, 소프트웨어 스택을 통해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출(712)을 기동하고, API 호출(712)에 응답하여 메시지(714)를 수신한다.

다양한 구현에서, 운영 체제(704)는 하드웨어 자원을 관리하고 공통 서비스를 제공한다. 운영 체제(704)는 예를 들어 커널(720), 서비스(722) 및 드라이버(724)를 포함한다. 커널(720)은 일부 실시예들에 따라 하드웨어와 기타의 소프트웨어 계층들 사이의 추상화 계층(abstraction layer)으로서 작용한다. 예를 들어, 커널(720)은, 특히, 메모리 관리, 프로세서 관리(예를 들어, 스케쥴링), 컴포넌트 관리, 네트워킹, 및 보안 설정을 제공한다. 서비스(722)는 다른 소프트웨어 계층들에 대한 다른 공통 서비스를 제공할 수 있다. 일부 실시예들에 따라, 드라이버(724)는 기저 하드웨어를 제어하거나 이와 인터페이싱하는 것을 책임진다. 예를 들어, 드라이버(724)는, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, BLUETOOTH® 또는 BLUETOOTH® Low Energy 드라이버, 플래시 메모리 드라이버, 직렬 통신 드라이버(예를 들어, 범용 직렬 버스(USB) 드라이버), WI-FI® 드라이버, 오디오 드라이버, 전력 관리 드라이버 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 라이브러리(706)는 애플리케이션(710)에 의해 이용되는 로우-레벨 공통 인프라스트럭쳐를 제공한다. 라이브러리(706)는, 메모리 할당 기능, 문자열 조작 기능, 수학 기능 등의 기능을 제공할 수 있는 시스템 라이브러리(730)(예를 들어, C 표준 라이브러리)를 포함할 수 있다. 또한, 라이브러리(706)는, 미디어 라이브러리(예를 들어, MPEG4(Moving Picture Experts Group-4), H.264 또는 AVC(Advanced Video Coding), MP3(Moving Picture Experts Group Layer-3), AAC(Advanced Audio Coding), AMR(Adaptive Multi-Rate) 오디오 코덱, JPEG 또는 JPG(Joint Photographic Experts Group), PNG(Portable Network Graphics) 등의 다양의 미디어 포맷의 프리젠테이션과 조작을 지원하는 라이브러리들) 그래픽 라이브러리(예를 들어, 그래픽 콘텐츠를 2차원(2D) 및 3차원(3D)으로 디스플레이에 렌더링하는데 이용되는 OpenGL 프레임워크), 데이터베이스 라이브러리(예를 들어, 다양한 관계형 데이터베이스 기능을 제공하는 SQLite), 웹 라이브러리(예를 들어, 웹 브라우징 기능을 제공하는 WebKit) 등의 API 라이브러리(732)를 포함할 수 있다. 라이브러리(706)는 또한, 많은 다른 API를 애플리케이션(710)에 제공하는 광범위한 다른 라이브러리(734)를 포함할 수 있다.

프레임워크(708)는 일부 실시예들에 따라 애플리케이션(710)에 의해 이용될 수 있는 하이-레벨 공통 인프라스트럭쳐를 제공한다.

예를 들어, 프레임워크(708)는, 다양한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기능, 하이-레벨 자원 관리, 하이-레벨 위치 서비스 등을 제공한다. 프레임워크(708)는 애플리케이션(710)에 의해 이용될 수 있는 광범위한 스펙트럼의 다른 API들을 제공할 있으며, 그 중 일부는 특정한 운영 체제(704) 또는 플랫폼 특유일 수 있다.

한 예시적인 실시예에서, 애플리케이션(710)은, 홈 애플리케이션(750), 연락처 애플리케이션(752), 브라우저 애플리케이션(754), 북 리더 애플리케이션(756), 위치 애플리케이션(758), 미디어 애플리케이션(760), 메시징 애플리케이션(762), 게임 애플리케이션(764), 및 제3자 애플리케이션(766) 등의 광범위한 다른 애플리케이션들을 포함한다. 일부 실시예에 따르면, 애플리케이션(710)은 프로그램에서 정의된 기능들을 실행하는 프로그램이다. 객체 지향형 프로그래밍 언어(Objective-C, Java 또는 C++) 또는 절차형 프로그래밍 언어(예를 들어, C 또는 어셈블리 언어) 등의 다양한 방식으로 구조화된 애플리케이션(710)들 중 하나 이상을 생성하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 이용될 수 있다. 특정한 예에서, 제3자 애플리케이션(766)(예를 들어, 특정한 플랫폼의 벤더 이외의 엔티티에 의해 ANDROID™ 또는 IOS™ 소프트웨어 개발 킷(SDK)을 이용하여 개발된 애플리케이션)은, IOS™, ANDROID™, WINDOWS® Phone 또는 또 다른 모바일 운영 체제 등의 모바일 운영 체제 상에서 실행되는 모바일 소프트웨어일 수 있다. 이 예에서, 제3자 애플리케이션(766)은 여기서 설명된 기능을 가능하게 하기 위해 운영 체제(704)에 의해 제공되는 API 호출(712)을 기동할 수 있다.

일부 실시예들은 특히 스토리 애플리케이션(767)을 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 이것은 서버 시스템(150) 등의 서버 시스템과의 통신을 관리하도록 동작하는 독립형 애플리케이션일 수 있다. 다른 실시예들에서, 이 기능은, 소셜 미디어 애플리케이션(760) 또는 또 다른 이러한 애플리케이션 등의 또 다른 애플리케이션과 통합될 수 있다. 스토리 애플리케이션(767)은, 머신(900)의 카메라 디바이스를 이용한 콘텐츠의 수집, I/O 컴포넌트(950)를 통한 서버 시스템과의 통신, 및 스토리의 수신 및 수신된 스토리지의 메모리(930)로의 저장을 관리할 수 있다. 콘텐츠의 프리젠테이션 및 콘텐츠와 연관된 사용자 입력은 머신(900) 상에서 동작하는 상이한 프레임워크(708), 라이브러리(706) 요소들 또는 운영 체제(704) 요소들을 이용하여 스토리 애플리케이션(767)에 의해 관리될 수 있다.

도 8은, 일부 실시예들에 따른, 모바일 운영 체제(예를 들어, IOS™, ANDROID™, WINDOWS® Phone 또는 기타의 모바일 운영 체제)를 실행하는 예시적인 모바일 디바이스(800)를 나타낸다. 모바일 디바이스(800)는 소정의 실시예들에서 소프트웨어 아키텍쳐(702)를 구현할 수 있다. 한 실시예에서, 모바일 디바이스(800)는 사용자로부터 촉각 데이터를 수신하도록 동작가능한 터치 스크린을 포함한다. 모바일 디바이스(800)의 예시된 실시예는 스토리의 일부로서 프리젠팅되는 복수의 이미지 또는 비디오를 보여 주며, 각각의 콘텐츠 피스는 추가적인 연관된 옵션 및 정보를 갖는다. 도 8은 특히 콘텐츠(801) 및 연관된 정보(802)를 도시한다. 예를 들어, 콘텐츠(801)는 콘텐츠 LA7과 유사할 수 있다. 연관된 정보(802)는, 콘텐츠(801)와 연관된 복수의 상이한 상세사항들 또는 콘텐츠 특성들을 포함할 수 있다.

서브스토리를 생성하기 위해 콘텐츠(801)를 선택하는 사용자는 콘텐츠 특성들로부터 선택하거나 콘텐츠(801)와 연관된 추가 정보(802)에 기초하여 서브스토리에 대한 원하는 특성에 관련된 추가 정보를 제공할 수 있다. 사용자는 모바일 디바이스(800)를 물리적으로 터치할 수 있고, 터치에 응답하여, 모바일 디바이스(800)는, 터치 위치, 터치 힘, 또는 제스쳐 동작 등의 촉각 데이터를 결정할 수 있다. 그 다음, 이 입력은 서버 시스템에 전송되어 서브스토리를 생성하고 서브스토리를 다시 모바일 디바이스(800)에 전달할 수 있다. 다양한 예시적인 실시예에서, 모바일 디바이스(800)는 애플리케이션(710)을 론칭하거나 모바일 디바이스(800)의 다양한 양태를 관리하도록 동작가능한 홈 스크린을 디스플레이한다. 일부 예시적인 실시예들에서, 홈 스크린은, 배터리 수명, 접속성, 또는 기타의 하드웨어 상태 등의, 상태 정보를 제공한다. 사용자는 각각의 사용자 인터페이스 요소에 의해 점유된 영역을 터치함으로써 사용자 인터페이스 요소를 활성화할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 모바일 디바이스(800)의 애플리케이션(710)과 상호작용한다.

예를 들어, 홈 스크린에 포함된 특정한 아이콘에 의해 점유된 영역을 터치하는 것은 그 특정한 아이콘에 대응하는 애플리케이션(710)의 론칭을 야기한다.

소정 실시예들에서, 콘텐츠는, 클라이언트 디바이스(110, 120)로서 동작하는 모바일 디바이스(800)의 터치스크린 내에 프리젠팅될 수 있고, 터치 입력은, 전술된 바와 같이, 서브스토리를 요청하기 위해 서버 시스템(550)과의 통신을 개시하는데 이용될 수 있다.

네이티브 애플리케이션(예를 들어, Objective-C, Swift, 또는 IOS™ 상에서 실행되는 다른 적절한 언어로 프로그램된 애플리케이션, 또는 ANDROID™에서 실행되는 Java로 프로그램된 애플리케이션(710)), 모바일 웹 애플리케이션(예를 들어, HTML5(Hypertext Markup Language-5)로 작성된 애플리케이션(710)) 또는 하이브리드 애플리케이션(예를 들어, HTML5 세션을 론칭하는 네이티브 쉘 애플리케이션(710)) 등의, ("앱"이라고도 하는) 많은 다양한 애플리케이션(710)이 모바일 디바이스(800) 상에서 실행되고 있을 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(800)는, 메시징 앱, 오디오 녹음 앱, 카메라 앱, 북 리더 앱, 미디어 앱, 피트니스 앱, 파일 관리 앱, 위치 앱, 브라우저 앱, 설정 앱, 연락처 앱, 전화 통화 앱, 또는 기타의 앱(예를 들어, 게임 앱, 소셜 네트워킹 앱, 바이오메트릭 모니터링 앱)을 포함한다. 또 다른 예에서, 모바일 디바이스(800)는, 일부 실시예들에 따라, 사용자가 공개 콘텐츠를 서버 시스템(550)에 전송하고 서버 시스템(550)으로부터 스토리를 수신하는 것을 허용하는, SNAPCHAT®등의 소셜 메시징 앱을 포함한다. 이러한 SNAPCHAT 애플리케이션(710)은 추가적으로, 개인적 단기 이미지 및/또는 비디오 콘텐츠 메시지의 교환을 가능하게 할 수 있다.

도 9는, 머신-판독가능한 매체(예를 들어, 머신-판독가능한 저장 매체)로부터 명령어들을 판독하여 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행할 수 있는, 일부 실시예들에 따른 머신(900)의 컴포넌트들을 나타내는 블록도이다. 구체적으로는, 도 9는 예시적인 형태의 컴퓨터 시스템으로 된 머신(900)의 개략도를 도시하며, 머신 내부에서, 머신(900)으로 하여금 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위한 명령어(916)(예를 들어, 소프트웨어, 프로그램, 애플리케이션(710), 애플릿, 앱 또는 기타의 실행가능한 코드)가 실행될 수 있다. 대안적인 실시예들에서, 머신(900)은 독립형 디바이스로서 동작하거나 다른 머신에 결합(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 머신(900)은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 머신(550) 또는 클라이언트 디바이스(110, 120)의 용량에서 동작하거나, 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신(900)은, 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 넷북, 셋탑 박스(STB), PDA(personal digital assistant), 엔터테인먼트 미디어 시스템, 셀룰러 전화, 스마트 폰, 모바일 디바이스(800), 착용형 디바이스(예를 들어, 스마트 시계), 스마트 홈 디바이스(예를 들어, 스마트 어플라이언스), 기타의 스마트 디바이스, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 네트워크 스위치, 네트워크 브릿지, 또는 머신(900)에 의해 취해질 동작들을 명시하는 명령어(916)들을 순차적으로 또는 기타의 방식으로 실행할 수 있는 임의의 머신을 포함할 수 있지만, 이것으로 제한되지 않는다. 또한, 단 하나의 머신(900)이 예시되어 있지만, "머신"이라는 용어는 또한, 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하기 위해 명령어(916)들을 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신(900)들의 집합체를 포함하는 것으로 간주되어야 한다.

다양한 실시예에서, 머신(900)은, 버스(902)를 통해 서로 통신하도록 구성될 수 있는 프로세서(910), 메모리(930), 및 I/O 컴포넌트(950)를 포함한다. 한 예시적인 실시예에서, 프로세서(910)(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU), RISC(Reduced Instruction Set Computing) 프로세서, CISC(Complex Instruction Set Computing) 프로세서, 그래픽 처리 유닛(GPU; Graphics Processing Unit), 디지털 신호 프로세서(DSP; Digital Signal Processor), 주문형 집적 회로(ASIC; Application Specific Integrated Circuit), 무선 주파수 집적 회로(RFIC; radio-frequency integrated circuit), 또 다른 프로세서, 또는 이들의 임의의 적절한 조합)는, 예를 들어, 명령어(916)를 실행할 수 있는 프로세서(912) 및 프로세서(914)를 포함한다. "프로세서"라는 용어는, 명령어(916)들을 동시에 실행할 수 있는 2개 이상의 독립된 프로세서(912, 914)("코어"라고도 함)를 포함할 수 있는 멀티-코어 프로세서(910)를 포함하는 것을 의도한다. 도 9는 복수의 프로세서(910)를 도시하지만, 머신(900)은 단일 코어를 갖는 단일 프로세서(910), 다중 코어를 갖는 단일 프로세서(910)(예를 들어, 멀티-코어 프로세서(910)), 단일 코어를 갖는 다중 프로세서(912, 914), 다중 코어를 갖는 다중 프로세서(910, 912), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에 따르면, 메모리(930)는, 버스(902)를 통해 프로세서(910)가 액세스할 수 있는, 메인 메모리(932), 정적 메모리(934), 및 저장 유닛(936)을 포함한다. 저장 유닛(936)은, 여기서 설명된 방법론들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현하는 명령어(916)들이 저장되어 있는 머신-판독가능한 매체(938)를 포함할 수 있다. 명령어(916)들은 또한, 머신(900)에 의한 그 실행 동안에, 완전히 또는 적어도 부분적으로, 메인 메모리(932) 내에, 정적 메모리(934) 내에, 프로세서(910)들 중 적어도 하나 내에(예를 들어, 프로세서의 캐시 메모리 내에), 또는 이들의 임의의 적절한 조합 내에 존재할 수 있다. 따라서, 다양한 실시예에서, 메인 메모리(932), 정적 메모리(934), 및 프로세서(910)들은 머신-판독가능한 매체(938)로서 간주된다.

여기서 사용될 때, "메모리"라는 용어는, 데이터를 일시적으로 또는 영구적으로 저장할 수 있는 머신-판독가능한 매체(938)를 말하며, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 버퍼 메모리, 플래시 메모리, 및 캐시 메모리를 포함하지만 이것으로 제한되지 않는 것으로 간주된다. 머신-판독가능한 매체(938)가 예시적인 실시예에서 단일 매체인 것으로 도시되어 있지만, "머신-판독가능한 매체"라는 용어는 명령어(916)를 저장할 수 있는 단일 매체 또는 복수의 매체(예를 들어, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 머신-판독가능한 매체"라는 용어는 또한, 명령어들(916)이, 머신(900)의 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 프로세서(910))에 의해 실행될 때, 머신(900)으로 하여금 여기서 설명된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하도록, 머신(예를 들어, 머신(900))에 의한 실행을 위한 명령어(예를 들어, 명령어(916))를 저장할 수 있는 임의의 매체 또는 복수의 매체들의 조합을 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 따라서, "머신-판독가능한 매체"란, 단일 저장 장치 또는 디바이스 뿐만 아니라, 복수의 저장 장치 또는 디바이스를 포함하는 "클라우드-기반" 저장 시스템 또는 저장 네트워크를 말한다. "머신-판독가능한 매체"라는 용어는, 그에 따라, 솔리드-스테이트 메모리(예를 들어, 플래시 메모리), 광학 매체, 자기 매체, 기타의 비휘발성 메모리(예를 들어, 소거가능하고 프로그램가능한 판독 전용 메모리(EPROM)), 또는 이들의 임의의 적절한 조합의 형태로 된 하나 이상의 데이터 저장소를 포함하지만 이것으로 제한되지 않는 것으로 간주되어야 한다. "머신-판독가능한 매체"라는 용어는 구체적으로 비법령 신호(non-statutory signal) 그 자체를 제외한다.

I/O 컴포넌트(950)는, 입력을 수신하고, 출력을 제공하며, 출력을 생성하고, 정보를 전송하고, 정보를 교환하며, 측정값을 포착하는 등을 수행하는 다양한 컴포넌트를 포함한다. 일반적으로, I/O 컴포넌트(950)는 도 9에 도시되지 않은 많은 다른 컴포넌트를 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. I/O 컴포넌트(950)들은 단지 이하의 논의를 간소화하기 위해 기능성에 따라 그룹화되어 있고, 이러한 그룹화는 어떠한 방식으로든 제한하는 것이 아니다. 다양한 예시적인 실시예에서, I/O 컴포넌트(950)는 출력 컴포넌트(952) 및 입력 컴포넌트(954)를 포함한다. 출력 컴포넌트(952)들은, 시각적 컴포넌트(예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널(PDP), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 액정 디스플레이(LCD), 프로젝터, 또는 CRT(cathode ray tube) 등의 디스플레이), 음향 컴포넌트(예를 들어, 스피커), 햅틱 컴포넌트(예를 들어, 진동 모터), 기타의 신호 생성기 등을 포함한다. 입력 컴포넌트(954)들은, 영숫자 입력 컴포넌트(예를 들어, 키보드, 영숫자 입력을 수신하도록 구성된 터치 스크린, 사진-광학 키보드, 또는 기타의 영숫자 입력 컴포넌트), 포인트 기반 입력 컴포넌트(예를 들어, 마우스, 터치패드, 트랙볼, 조이스틱, 움직임 센서 또는 다른 포인팅 도구), 촉각 입력 컴포넌트(예를 들어, 물리적 버턴, 터치 또는 터치 제스쳐의 위치 및 힘을 제공하는 터치 스크린, 또는 기타의 촉각 입력 컴포넌트), 오디오 입력 컴포넌트(예를 들어, 마이크로폰) 등을 포함한다.

일부 추가의 예시적인 실시예들에서, I/O 컴포넌트(950)들은, 특히, 바이오메트릭 컴포넌트(956), 움직임 컴포넌트(958), 환경 컴포넌트(960), 또는 위치 컴포넌트(962)를 포함한다. 예를 들어, 바이오메트릭 컴포넌트(956)는, 표현(예를 들어, 손 표현, 얼굴 표정, 음성 표현, 몸짓, 또는 눈 추적)을 검출하고, 생체신호(예를 들어, 혈압, 심박수, 체온, 땀 또는 뇌파)를 측정하고, 사람을 식별(예를 들어, 음성 식별, 망막 식별, 얼굴 식별, 지문 식별, 또는 뇌파계 기반 식별)하는 컴포넌트들을 포함한다. 움직임 컴포넌트(958)는, 가속도 센서 컴포넌트(예를 들어, 가속도계), 중력 센서 컴포넌트, 회전 센서 컴포넌트(예를 들어, 자이로스코프) 등을 포함한다. 환경 컴포넌트(960)는, 예를 들어, 조명 센서 컴포넌트(예를 들어, 광도계), 온도 센서 컴포넌트(예를 들어, 주변 온도를 검출하는 하나 이상의 온도계), 습도 센서 컴포넌트, 압력 센서 컴포넌트(예를 들어, 기압계), 음향 센서 컴포넌트(예를 들어, 배경 잡음을 검출하는 하나 이상의 마이크로폰), 근접 센서 컴포넌트(예를 들어, 근처의 물체를 검출하는 적외선 센서), 개스 센서 컴포넌트(예를 들어, 머신 후각 검출 센서, 안전을 위해 위험한 개스의 농도를 검출하거나 대기 중의 오염 물질을 측정하는 개스 검출 센서), 또는 주변의 물리적 환경에 대응하는 표시, 측정값, 또는 신호를 제공할 수 있는 기타의 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 위치 컴포넌트(962)는, 위치 센서 컴포넌트(예를 들어, GPS 수신기 컴포넌트), 고도 센서 컴포넌트(고도가 도출될 수 있는 기압을 검출하는 고도계 또는 기압계), 배향 센서 컴포넌트(예를 들어, 자력계) 등을 포함한다.

통신은 다양한 기술을 이용하여 구현될 수 있다. I/O 컴포넌트(950)는, 머신(900)을 각각 결합(982) 및 결합(972)을 통해 네트워크(980) 또는 디바이스(970)에 결합하도록 동작가능한 통신 컴포넌트(964)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(964)는 네트워크 인터페이스 컴포넌트 또는 네트워크(980)와 인터페이스하기에 적합한 또 다른 디바이스를 포함한다. 추가 예에서, 통신 컴포넌트(964)는, 유선 통신 컴포넌트, 무선 통신 컴포넌트, 셀룰러 통신 컴포넌트, 근접장 통신(NFC) 컴포넌트, BLUETOOTH® 컴포넌트(예를 들어, BLUETOOTH® Low Energy), WI-FI® 컴포넌트, 및 다른 양태를 통해 통신을 제공하는 기타의 통신 컴포넌트를 포함한다. 디바이스(970)는, 또 다른 머신(900) 또는 임의의 다양한 주변 디바이스(예를 들어, USB(Universal Serial Bus)를 통해 결합된 주변 디바이스)일 수 있다.

게다가, 일부 실시예들에서, 통신 컴포넌트(964)는 식별자를 검출하거나 식별자를 검출하도록 동작가능한 컴포넌트를 포함한다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(964)는, 무선 주파수 식별(RFID) 태그 판독기 컴포넌트, NFC 스마트 태그 검출 컴포넌트, 광학 판독기 컴포넌트(예를 들어, 범용 제품 코드(UPC) 바코드 등의 일차원 바코드, QR(Quick Response) 코드, Aztec 코드, Data Matrix, Dataglyph, MaxiCode, PDF417, Ultra 코드, UCC RSS(Uniform Commercial Code Reduced Space Symbology)-2D 바 코드, 및 기타의 광학 코드 등의 다차원 바코드를 검출하는 광학 센서), 음향 검출 컴포넌트(예를 들어, 태깅된 오디오 신호를 식별하는 마이크로폰), 또는 이들의 임의의 적절한 조합을 포함한다. 또한, 인터넷 프로토콜(IP) 지오-로케이션(geo-location)을 통한 위치, WI-FI® 신호 삼각측량을 통한 위치, 특정한 위치를 나타낼 수 있는 BLUETOOTH® 또는 NFC 비컨 신호 검출을 통한 위치 등의 다양한 정보가 통신 컴포넌트(964)를 통해 도출될 수 있다.

전송 매체

다양한 예시적인 실시예에서, 네트워크(980)의 하나 이상의 부분은, 애드혹 네트워크, 인트라넷, 엑스트라넷, 가상 사설망(VPN), 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN(WLAN), 광역 네트워크(WAN), 무선 WAN(WWAN), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 인터넷, 인터넷의 일부, PSTN(Public Switched Telephone Network)의 일부, POTS(plain old telephone service) 네트워크, 셀룰러 전화 네트워크, 무선 네트워크, WI-FI®네트워크, 또 다른 타입의 네트워크, 또는 2개 이상의 이러한 네트워크들의 조합일 수 있다. 예를 들어, 네트워크(980) 또는 네트워크(980)의 일부는 무선 또는 셀룰러 네트워크를 포함할 수 있고, 결합(982)은 CDMA(Code Division Multiple Access) 접속, GSM(Global System for Mobile communications) 접속, 또는 다른 타입의 셀룰러 또는 무선 결합을 포함할 수 있다. 이 예에서, 결합(982)은, 1xRTT(Single Carrier Radio Transmission Technology), EVDO(Evolution-Data Optimized) 기술, GPRS(General Packet Radio Service) 기술, EDGE(Enhanced Data rates for GSM Evolution) 기술, 3G, 4G(fourth generation wireless) 네트워크, UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), HSPA(High Speed Packet Access), WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access), LTE(Long Term Evolution) 표준, 다양한 표준-설정 기구에 의해 정의된 기타의 것들을 포함한 3GPP(third Generation Partnership Project), 기타의 장거리 프로토콜, 또는 기타의 데이터 전송 기술 등의, 다양한 타입의 데이터 전송 기술들 중 임의의 것을 구현할 수 있다.

예시적인 실시예들에서, 명령어(916)들은, 네트워크 인터페이스 디바이스(예를 들어, 통신 컴포넌트(964)에 포함된 네트워크 인터페이스 컴포넌트)를 통해 전송 매체를 이용하여 및 다수의 널리 공지된 프로토콜들 중 임의의 하나(예를 들어, 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP))를 이용하여 네트워크(980)를 통해 전송되거나 수신된다. 유사하게, 다른 예시적인 실시예들에서, 명령어(916)들은 디바이스(970)에 대한 결합(972)(예를 들어, 피어-투-피어 결합)을 통해 전송 매체를 이용하여 전송되거나 수신된다. "전송 매체"라는 용어는, 머신(900)에 의한 실행을 위한 명령어(916)를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있고, 이러한 소프트웨어의 전달을 가능하게 하는 디지털 또는 아날로그 통신 신호 또는 기타의 무형 매체를 포함하는 임의의 무형의 매체를 포함하는 것으로 간주된다.

또한, 머신-판독가능한 매체(938)는 전파 신호를 구현하지 않는다는 점에서 비일시적(즉, 일시적인 신호를 갖지 않음)이다. 그러나, 머신-판독가능한 매체(938)를 "비일시적"으로 라벨링하는 것은, 매체가 이동 불가능하다는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안 된다; 매체(938)는 한 물리적 위치에서 또 다른 위치로 이동될 수 있는 것으로 간주되어야 한다. 추가로, 머신-판독가능한 매체(938)는 유형(tangible)이므로, 매체(938)는 머신-판독가능한 디바이스로 간주될 수 있다.

용어

본 명세서 전체를 통해, 복수의 인스턴스는, 단일 인스턴스로서 설명된 컴포넌트, 동작 또는 구조를 구현할 수 있다. 하나 이상의 방법의 개개의 동작들이 별개의 동작들로서 예시되고 설명되지만, 개개의 동작들 중 하나 이상은 동시에 수행될 수 있고, 동작들이 예시된 순서로 수행될 필요는 없다. 예시적인 구성에서 별개의 컴포넌트들로서 제시된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 컴포넌트로서 구현될 수 있다. 유사하게, 단일 컴포넌트로서 제시된 구조 및 기능은 별개의 컴포넌트들로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 본 명세서의 주제의 범위 내에 있다.

비록 본 발명의 주제에 대한 개요가 특정한 예시적인 실시예를 참조하여 설명되었지만, 본 개시내용의 실시예들의 더 넓은 범위를 벗어나지 않으면서 이들 실시예들에 대한 다양한 수정 및 변경이 이루어질 수 있다.

본 발명의 주제의 이러한 실시예들은, 여기서, 사실상 하나보다 많은 발명 또는 발명적 개념이 개시되고 있지만, 본 출원의 범위를 임의의 단일의 개시내용이나 발명적 개념으로 자발적으로 제한하려는 의도없이 단지 편의상 "발명"이라는 용어에 의해, 개별적으로 또는 집합적으로 언급될 수 있다.

여기서 예시된 실시예들은 본 기술분야의 통상의 기술자가 여기서 개시된 교시를 실시할 수 있게 하도록 충분히 상세하게 설명되었다. 본 개시내용의 범위로부터 벗어나지 않고 구조적 및 논리적 치환과 변경이 이루어질 수 있도록 하는 다른 실시예들이 이용될 수 있고 본 개시내용으로부터 유도될 수 있다. 따라서, 본 상세한 설명은 제한적인 의미로 간주되어서는 안되며, 다양한 실시예들의 범위는 첨부된 청구항들과 이러한 청구항들의 균등물의 전체 범위에 의해서만 정의된다.

본 명세서에서 사용될 때, 용어 "또는"은 포함적 또는 배타적 의미로 해석될 수 있다. 게다가, 본 명세서에서 단일 인스턴스로서 설명된 자원, 동작, 또는 구조에 대해 복수의 인스턴스가 제공될 수 있다. 추가로, 다양한 자원, 동작, 모듈, 엔진 및 데이터 저장소들 사이의 경계는 다소 임의적이며, 특정한 동작은 특정한 예시적인 구성의 정황에서 예시된 것이다. 기능의 다른 할당들을 구상해 볼 수 있고 본 개시내용의 다양한 실시예의 범위 내에 있을 수 있다. 일반적으로, 예시적인 구성에서 별개의 자원들로서 제시된 구조 및 기능은 결합된 구조 또는 자원으로서 구현될 수 있다. 유사하게, 단일 자원으로서 제시된 구조 및 기능은 별개의 자원들로서 구현될 수 있다. 이들 및 다른 변형, 수정, 추가 및 개선은 첨부된 청구항들로 표현되는 본 개시내용의 실시예들의 범위 내에 있다. 따라서, 본 명세서 및 도면은 제한적 의미라기보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

Claims

서버 시스템에서, 복수의 클라이언트 디바이스들로부터 제1 복수의 비디오 클립들을 포함하는 복수의 콘텐츠 통신들을 수신하는 단계 - 상기 제1 복수의 비디오 클립들은 상기 제1 복수의 비디오 클립들과 연관된 위치들 및 시간들을 포함함-;
상기 서버 시스템에 의해, 상기 복수의 비디오 클립들에 대한 복수의 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하는 단계;
상기 서버 시스템에 의해, 제1 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하는 단계 - 상기 제1 콘텐츠 컬렉션은 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택된 제2 복수의 비디오 클립들을 포함하고, 상기 제2 복수의 비디오 클립들은 상기 위치들, 상기 시간들, 및 상기 복수의 콘텐츠 특성들에 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨 -;
상기 제1 콘텐츠 컬렉션이 상기 복수의 클라이언트 디바이스들 중 하나 이상의 클라이언트 디바이스들에 통신되게끔 하는 단계 - 상기 하나 이상의 클라이언트 디바이스들은 상기 위치들과 연관된 지리적 영역 내에 있음 -;
상기 서버 시스템에서, 상기 제2 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립의 선택을 나타내는 통신을 상기 하나 이상의 클라이언트 디바이스 중의 클라이언트 디바이스로부터 수신하는 단계;
상기 서버 시스템에 의해, 제2 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하는 단계 - 상기 제2 콘텐츠 컬렉션은 제3 복수의 비디오 클립들을 포함하고, 상기 제3 복수의 비디오 클립들은 상기 선택된 비디오 클립과 공통인 하나 이상의 콘텐츠 특성들을 갖는 것에 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨 -; 및
상기 제2 콘텐츠 컬렉션이 상기 클라이언트 디바이스에 통신되게끔 하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 서버 시스템에 의해, 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하는 단계는,
상기 서버 시스템에 의해, 머신 비전을 이용하여, 상기 복수의 콘텐츠 특성들 중의 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하는 단계 - 상기 머신 비전은 상기 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들 내의 객체들을 식별함 -
를 포함하는, 방법.
제2항에 있어서,
콘텐츠 사전으로부터 상기 콘텐츠 특성들을 선택하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 복수의 비디오 클립들을 시청하는 데 있어서 동향들(trends)을 결정하기 위해 복수의 클라이언트 디바이스들로부터의 복수의 통신들을 분석하는 단계; 및
상기 동향들에 추가로 기초하여 상기 제1 콘텐츠 컬렉션 및 상기 제2 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제4항에 있어서,
제1 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립이 상기 제1 복수의 비디오 클립들 중 다른 비디오 클립들보다 더 자주 시청되거나 스크린샷되는 경우, 상기 비디오 클립이 상기 제1 콘텐츠 컬렉션에 대해 선택될 가능성이 더 높은, 방법.
제4항에 있어서,
제1 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립이 상기 제1 복수의 비디오 클립들 중 다른 비디오 클립들보다 더 자주 시청되거나 스크린샷되는 경우, 상기 비디오 클립이 상기 제2 콘텐츠 컬렉션에 대해 선택될 가능성이 더 높은, 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠 특성은 품질 메트릭들을 포함하고, 상기 품질 메트릭들은 이미지 품질을 포함하는, 방법.
제7항에 있어서,
상기 서버 시스템에 의해, 콘트라스트 값들, 흐릿함 값들, 밝기 값들, 및 색상 프로파일들 중 하나 이상에 기초하여 상기 복수의 제1 비디오 클립들에 대한 이미지 품질을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 위치들 중의 위치는 상기 복수의 클라이언트 디바이스들 중 대응하는 클라이언트 디바이스에 의해 수행되는 GPS(global positioning system) 측정에 기초하여 결정되는, 방법.
제9항에 있어서,
상기 위치들을 지리적 영역들로 분류하는 단계 - 상기 지리적 영역들은 로컬 지리적 영역들(local geographic areas), 지역 지리적 영역들(regional geographic areas) 및 국가 지리적 영역들(national geographic areas)을 포함하고, 상기 제2 복수의 비디오 클립들은 상기 지리적 영역들에 더 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨-
를 더 포함하는 방법.
제10항에 있어서,
복수의 클라이언트 디바이스들로부터의 복수의 통신들을 분석하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들을 시청하는 데 있어서 동향들(trends)을 결정하는 단계
를 더 포함하고,
시청에 있어서 더 높은 동향들을 갖는 상기 제1 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립들은 더 큰 지리적 영역들로 분류되는, 방법.
제10항에 있어서,
더 넓은 지리적 영역을 포함하도록 상기 제1 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립의 지리적 영역을 조정하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 클라이언트 디바이스의 사용자에게 사용자 세그먼트를 할당하는 단계; 및
상기 제1 복수의 비디오 클립들에 사용자 세그먼트들을 할당하는 단계
를 더 포함하고,
상기 제3 복수의 비디오 클립들은 상기 사용자 세그먼트들에 비교된 사용자 세그먼트에 추가로 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택되는, 방법.
제10항에 있어서,
사용자 세그먼트들은 상기 복수의 클라이언트 디바이스들과 연관된 계정들과 연관된 관심 그룹들인 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 복수의 비디오 클립들과 연관된 상기 위치들은 상기 제1 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립이 생성되었던 대응하는 위치를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 복수의 비디오 클립들을 시청하는 데 있어서의 동향들을 결정하기 위해 상기 복수의 클라이언트 디바이스들로부터의 복수의 통신들을 분석하는 단계
를 더 포함하고,
상기 제3 복수의 비디오 클립들은 상기 제1 복수의 비디오 클립들을 시청하는 데 있어서의 동향들에 더 기초하여 선택되는 방법.
서버 시스템으로서,
메모리; 및
상기 메모리에 결합된 하나 이상의 프로세서들을 포함하고,
상기 프로세서는,
복수의 클라이언트 디바이스들로부터 제1 복수의 비디오 클립들을 포함하는 복수의 콘텐츠 통신들을 수신하고 - 상기 제1 복수의 비디오 클립들은 상기 제1 복수의 비디오 클립들과 연관된 위치들 및 시간들을 포함함-;
상기 복수의 비디오 클립들에 대한 복수의 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하고;
제1 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하고 - 상기 제1 콘텐츠 컬렉션은 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택된 제2 복수의 비디오 클립들을 포함하고, 상기 제2 복수의 비디오 클립들은 상기 위치들, 상기 시간들, 및 상기 복수의 콘텐츠 특성들에 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨 -;
상기 제1 콘텐츠 컬렉션이 상기 복수의 클라이언트 디바이스들 중 하나 이상의 클라이언트 디바이스들에 통신되게끔 하고 - 상기 하나 이상의 클라이언트 디바이스들은 상기 위치들과 연관된 지리적 영역 내에 있음 -;
상기 제2 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립의 선택을 나타내는 통신을 상기 하나 이상의 클라이언트 디바이스 중의 클라이언트 디바이스로부터 수신하고;
제2 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하고 - 상기 제2 콘텐츠 컬렉션은 제3 복수의 비디오 클립들을 포함하고, 상기 제3 복수의 비디오 클립들은 상기 선택된 비디오 클립과 공통인 하나 이상의 콘텐츠 특성들을 갖는 것에 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨 -;
상기 제2 콘텐츠 컬렉션이 상기 클라이언트 디바이스에 통신되게끔 하도록
구성된, 서버 시스템.
제17항에 있어서,
상기 하나 이상의 프로세서는,
머신 비전을 이용하여, 상기 복수의 콘텐츠 특성들 중의 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하도록 - 상기 머신 비전은 상기 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들 내의 객체들을 식별함 -
더 구성된, 서버 시스템.
컴퓨터 판독가능한 명령어들을 포함하는 비일시적인 컴퓨터 판독가능한 매체로서, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 서버 시스템으로 하여금:
복수의 클라이언트 디바이스들로부터 제1 복수의 비디오 클립들을 포함하는 복수의 콘텐츠 통신들을 수신하고 - 상기 제1 복수의 비디오 클립들은 상기 제1 복수의 비디오 클립들과 연관된 위치들 및 시간들을 포함함-;
상기 복수의 비디오 클립들에 대한 복수의 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하고;
제1 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하고 - 상기 제1 콘텐츠 컬렉션은 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택된 제2 복수의 비디오 클립들을 포함하고, 상기 제2 복수의 비디오 클립들은 상기 위치들, 상기 시간들, 및 상기 복수의 콘텐츠 특성들에 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨 -;
상기 제1 콘텐츠 컬렉션이 상기 복수의 클라이언트 디바이스들 중 하나 이상의 클라이언트 디바이스들에 통신되게끔 하고 - 상기 하나 이상의 클라이언트 디바이스들은 상기 위치들과 연관된 지리적 영역 내에 있음 -;
상기 제2 복수의 비디오 클립들 중의 비디오 클립의 선택을 나타내는 통신을 상기 하나 이상의 클라이언트 디바이스 중의 클라이언트 디바이스로부터 수신하고;
제2 콘텐츠 컬렉션을 자동으로 생성하고 - 상기 제2 콘텐츠 컬렉션은 제3 복수의 비디오 클립들을 포함하고, 상기 제3 복수의 비디오 클립들은 상기 선택된 비디오 클립과 공통인 하나 이상의 콘텐츠 특성들을 갖는 것에 기초하여 상기 제1 복수의 비디오 클립들로부터 선택됨 -;
상기 제2 콘텐츠 컬렉션이 상기 클라이언트 디바이스에 통신되게끔 하도록
하는, 비일시적인 컴퓨터 판독가능한 매체.
제19항에 있어서,
상기 하나 이상의 프로세서는 또한 상기 서버로 하여금:
머신 비전을 이용하여, 상기 복수의 콘텐츠 특성들 중의 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들을 처리하도록 - 상기 머신 비전은 상기 콘텐츠 특성들을 결정하기 위해 상기 복수의 비디오 클립들 내의 객체들을 식별함 -
하는, 비일시적인 컴퓨터 판독가능한 매체.