KR20210065374A - 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법 - Google Patents
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Abstract
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법은, 광고주 단말기, 동영상 컨텐츠를 제작하도록 구축되는 미디어 서버, 인공 신경망이 구축되는 서비스 서버 및 사용자 단말기를 포함하는 모바일 광고 시스템을 통해, 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 서비스 서버에서 상기 미디어 서버로부터 적어도 하나 이상의 프레임을 포함하며, 소정 범위의 동영상 출력 레이어 상에 동영상 컨텐츠의 등장인물인 캐릭터 및 제품 아이템이 출력되도록 구비되는 동영상 컨텐츠를 제공받는 동영상 컨텐츠 획득 단계와, 상기 광고주 단말기에서 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 생성하고, 상기 제품 정보를 상기 미디어 서버로 제공하는 제품 정보 제공 단계와, 상기 서비스 서버에서 상기 동영상 컨텐츠의 프레임 상에 형성되는 객체인 동적 객체 및 정적 객체를 포함하는 추적 대상 객체를 분석하여, 상기 추적 대상 객체를 구분하는 기준인 객체 분석 기준 정보를 생성하는 프레임 분석 단계와, 상기 프레임 분석 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 진행하며, 상기 서비스 서버에서 생성된 상기 객체 분석 기준 정보를 기반으로, 상기 추적 대상 객체를 추적 가능하도록 형성되며, 상기 추적 대상 객체를 구분하여 추적하는 객체 구분 섹션을 적어도 하나 이상 포함하는 객체 추적 레이어를 생성하는 객체 추적 레이어 생성 단계와, 상기 객체 추적 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 미디어 서버로부터 상기 제품 정보를 제공받고, 상기 제품 정보를 기반으로 임의의 객체 구분 섹션이 추적하는 상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 포함하는 제품 정보 레이어를 생성하는 제품 정보 레이어 생성 단계와, 상기 제품 정보 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 객체 추적 레이어 및 상기 제품 정보 레이어를 상기 동영상 컨텐츠의 동영상 출력 레이어 상에 중첩하여 복합 컨텐츠를 생성하고, 상기 서비스 서버의 데이터베이스에 상기 복합 컨텐츠를 저장하는 복합 컨텐츠 생성 단계와, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 사용자 단말기로부터 상기 복합 컨텐츠에 대한 선택신호를 수신 받는 경우, 상기 사용자 단말기 측으로 상기 복합 컨텐츠를 전송 출력하는 복합 컨텐츠 출력 단계 및 상기 복합 컨텐츠 출력 단계 이후, 상기 사용자 단말기를 통해, 어느 하나의 객체 구분 섹션에 대한 선택 신호가 입력되는 경우에 한해, 상기 사용자 단말기 상에 상기 제품 정보 레이어를 출력하는 제품 정보 레이어 출력 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 제품 광고 서비스를 제공하는 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 시청자가 재생중인 동영상 컨텐츠 내의 제품 아이템에 대한 구매 진행 시, 서비스 제공자가 상기 제품 아이템에 대한 신속한 정보 파악 및 구매 결정을 보조할 수 있도록 하여, 상기 제품 아이템에 대한 광고 효과를 향상시킬 수 있는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
최근 보편화된 스마트 폰으로 인해, 언제 어디서나 동영상을 시청할 수 있는 유비쿼터스 스크린 시대가 도래하였다. 2017년에 전세계 1.4엑시바이트로 추정되는 모바일 동영상의 트래픽이 2019년에는 6배 가량 증가한 8 엑시바이트가 될 것으로 전망된다.
국내 모바일 동영상 데이터 트래픽도 2016년 대비 2021년에 5.8배가 증가할 것으로 예상되고 있다.
이와 같은 동영상 스트리밍 플랫폼의 확장, 모바일 동영상 컨텐츠의 확장과 더불어 모바일 동영상 광고시장도 급격하게 성장하고 있다.
특히, 5G 데이터 이동 통신이 본격적으로 상용화 됨에 따라, 상기 컨텐츠의 중요성이 부각되었으며, 그 중심에는 동영상 컨텐츠가 있다.
한편, TV 드라마, 웹, SNS 동영상 컨텐츠 시청 시, 시청자는 피사체가 입고 있는 제품이 무엇인지 궁금해하는 경우가 빈번하게 발생된다. 이때, 시청자는 상기 제품에 대한 제품 정보를 취득하고자, 인터넷을 통한 재검색을 진행하게 되는데, 일반적으로 상기 제품 정보 취득 시, 정확한 제품명을 알지 못하는 상태에서 진행하게 됨에 따라, 상기 동영상 컨텐츠의 제목과 함게 검색한 명칭이 제품의 본 명칭보다 유명해짐에 따라, 상기 제품에 대한 광고 정보의 정확도가 낮아지는 문제점을 내포하고 있었다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 종래기술의 문제점을 해결하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
구체적으로, 본 발명의 목적은 동영상 컨텐츠의 시청 도중에도, 사용자 측에서 동영상 컨텐츠를 통해 출력되는 임의의 제품을 선택할 수 있도록 구성되면서, 선택된 어느 하나의 특정 제품에 대한 대한 세부정보를 취득 가능하도록 함으로써, 동영상 시청 이후, 별도의 제품 검색을 실시하지 않고도 제품에 대한 정보 파악 또는 구매를 가능하게 유도하여, 상기 제품에 대한 광고효과를 촉진할 수 있는 광고 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법은, 광고주 단말기, 동영상 컨텐츠를 제작하도록 구축되는 미디어 서버, 인공 신경망이 구축되는 서비스 서버 및 사용자 단말기를 포함하는 모바일 광고 시스템을 통해, 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 서비스 서버에서 상기 미디어 서버로부터 적어도 하나 이상의 프레임을 포함하며, 소정 범위의 동영상 출력 레이어 상에 동영상 컨텐츠의 등장인물인 캐릭터 및 제품 아이템이 출력되도록 구비되는 동영상 컨텐츠를 제공받는 동영상 컨텐츠 획득 단계와, 상기 광고주 단말기에서 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 생성하고, 상기 제품 정보를 상기 미디어 서버로 제공하는 제품 정보 제공 단계와, 상기 서비스 서버에서 상기 동영상 컨텐츠의 프레임 상에 형성되는 객체인 동적 객체 및 정적 객체를 포함하는 추적 대상 객체를 분석하여, 상기 추적 대상 객체를 구분하는 기준인 객체 분석 기준 정보를 생성하는 프레임 분석 단계와, 상기 프레임 분석 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 진행하며, 상기 서비스 서버에서 생성된 상기 객체 분석 기준 정보를 기반으로, 상기 추적 대상 객체를 추적 가능하도록 형성되며, 상기 추적 대상 객체를 구분하여 추적하는 객체 구분 섹션을 적어도 하나 이상 포함하는 객체 추적 레이어를 생성하는 객체 추적 레이어 생성 단계와, 상기 객체 추적 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 미디어 서버로부터 상기 제품 정보를 제공받고, 상기 제품 정보를 기반으로 임의의 객체 구분 섹션이 추적하는 상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 포함하는 제품 정보 레이어를 생성하는 제품 정보 레이어 생성 단계와, 상기 제품 정보 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 객체 추적 레이어 및 상기 제품 정보 레이어를 상기 동영상 컨텐츠의 동영상 출력 레이어 상에 중첩하여 복합 컨텐츠를 생성하고, 상기 서비스 서버의 데이터베이스에 상기 복합 컨텐츠를 저장하는 복합 컨텐츠 생성 단계와, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 사용자 단말기로부터 상기 복합 컨텐츠에 대한 선택신호를 수신 받는 경우, 상기 사용자 단말기 측으로 상기 복합 컨텐츠를 전송 출력하는 복합 컨텐츠 출력 단계 및 상기 복합 컨텐츠 출력 단계 이후, 상기 사용자 단말기를 통해, 어느 하나의 객체 구분 섹션에 대한 선택 신호가 입력되는 경우에 한해, 상기 사용자 단말기 상에 상기 제품 정보 레이어를 출력하는 제품 정보 레이어 출력 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 프레임 분석 단계는 상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 상기 미디어 서버로부터 제공받고, 상기 제품 아이템과 상기 제품 정보를 상호 매칭시키는 제품 정보 등록 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 프레임 분석 단계는 상기 동적 객체는 상기 캐릭터와 상기 캐릭터가 착용 중인 제품 아이템을 포함하고 상기 정적 객체는 상기 상기 동적 객체의 제품 아이템을 제외한 제품 아이템을 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 프레임 분석 단계는 상기 구분 영역 및 상기 아이템이 상기 동영상 컨텐츠 내에서 노출되는 동영상 컨텐츠의 프레임을 구분하고, 각각의 프레임에 노출되는 상기 광고 대상 물품의 제품 정보와 매칭하도록 진행되는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 제품 출력 단계는 상기 제품 정보는 구매를 진행할 수 있도록 구축되는 웹 페이지를 연결하는 URL을 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 객체 추적 레이어는 상기 동영상 컨텐츠 상에서의 캐릭터를 구분하는 영역인 캐릭터 구분 영역, 상기 캐릭터 구분 영역 내의 캐릭터가 착용중인 제품 아이템의 상세 위치를 구분하는 영역인 상세 위치 구분 영역, 상기 아이템의 크기를 구분하는 크기 구분 영역 중 선택된 어느 하나 이상의 구분 영역을 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계는 상기 동영상 컨텐츠 상에서의 추적 대상물의 위치를 결정하는 정보인 기준점 정보를 산출하는 기준점 산출 단계와, 상기 기준점 산출 단계 이후, 상기 동영상 컨텐츠 상에서의 추적 대상물이 보유한 색상 정보를 추출하는 색상정보 추출 단계 및 상기 기준점 산출 단계에서 산출된 상기 추적 대상물의 기준점 정보와, 상기 색상정보 추출 단계에서 추출된 색상 정보를 기반으로 상기 추적 대상물의 위치를 추적하며, 인공 신경망을 적용하여 진행하는 위치 추적 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계는 상기 위치 추적 단계 이후, 상기 서비스 서버에서의 객체 추적이 실패하는 경우, 상기 객체 추적 레이어를 통해, 상기 동영상 컨텐츠에 포함되는 적어도 하나 이상의 관심 대상물이 보유한 색상 정보 및 상기 관심 대상물의 윤곽선을 나타내는 정보인 윤곽선 정보 중 선택된 어느 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 관심 대상물을 재추적하도록 진행되는 객체 재추적 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계는 상기 위치 추적 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 복수개의 프레임을 포함하는 상기 동영상 컨텐츠 재생 시, 상기 복수개의 프레임 중, 어느 하나의 프레임 상의 추적 대상물과 다른 하나의 프레임 상의 추적 대상물이 상호 유사한지를 인공 신경망을 기반으로 판단하여 유사 기준을 산출하는 유사기준 산출단계와, 상기 유사기준 산출단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 유사 기준 산출단계에서 판단된 프레임을 제외한 다른 프레임 상의 추적 대상물이 상기 유사 기준에 부합하는지를 판단하는 유사도 판단 단계와, 상기 유사도 판단 단계에서, 상기 추적 대상물이 유사 기준에 부합하는 경우에 한해, 상기 서비스 서버에서 상기 추적 대상물을 재인식하는 재인식 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 과제의 해결 수단에 따르면, 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법은, 동영상 출력 레이어 상에 중첩 출력되는 객체 추적 레이어를 통해, 동영상 컨텐츠의 시청 도중에도, 사용자 측에서 상기 동영상 컨텐츠를 통해 출력되는 임의의 제품을 선택할 수 있도록 구성되면서, 선택된 어느 하나의 특정 제품에 대한 대한 세부정보를 취득할 수 있도록 함으로써, 동영상 시청 이후, 별도의 제품 검색을 실시하지 않고도 제품에 대한 정보 파악 또는 구매를 가능하게 유도함으로써, 상기 제품에 대한 광고효과를 촉진할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
또한, 동영상 컨텐츠 상에서의 캐릭터와 제품 아이템을 구분하는 영역을 독립시켜 특정 캐릭터가 착용중인 특정 제품 아이템을 선택할 수 있도록 하고, 상기 제품 아이템에 대한 정보를 보다 정확하게 제공하고, 구매를 유도함으로써, 보다 간편하게 상기 제품 아이템에 대한 광고를 진행할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
그리고, 사용자가 동영상 시청 중에도 직접 구매를 진행할 수 있도록, 사용자가 동영상 시청중에도 제품에 대한 정보를 신속하게 획득하도록 유도하여, 별도의 특정 제품에 대한 검색 절차를 진행하지 않고도 제품에 대한 구매 욕구를 유발할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
그리고, 인공 신경망을 이용한 객체 추적을 진행함으로써, 복수의 프레임을 포함하는 동영상 컨텐츠내의 객체에 대한 추적을 진행하여, 사용자로 하여금 객체에 대한 선택을 보다 정확하게 진행할 수 있도록 함으로써, 제품 광고 서비스 제공 방법의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
그리고, 객체 재추적 단계를 통해, 동영상 컨텐츠 내의 제품 아이템에 대한 객체 추적 정확도를 향상시키고, 동영상 컨텐츠 재생 시, 임의의 시점에 노출되는 제품 아이템에 대한 선택 가능성을 향상시킬 수 있도록 하여, 제품 광고 서비스 제공 방법의 신뢰도를 보다 향상시킬 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
그리고, 추적 대상물을 재인식하는 재인식 단계를 진행함으로써, 특정 캐릭터에 대한 지속적인 객체 추적이 가능하도록 구축하여, 상기 특정 캐릭터가 착용중인 제품 아이템에 대한 보다 정확한 선택을 진행할 수 있도록 유도함으로써, 제품 광고 서비스 제공 방법의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법을 진행할 수 있도록 구축되는 시스템에 대해 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 진행 순서를 도시한 플로우 챠트이다.
도 3은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 진행 순서를 개략적으로 도시한 블록선도이다.
도 4는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 복합 컨텐츠 생성 단계를 보다 상세하게 도시한 블록선도이다.
도 5는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 각 구성을 분할 도시한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠가 사용자 단말기에서 재생되는 상태를 도시한 사용 상태도이다.
도 7은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어만을 도시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어 및 동영상 출력 레이어를 중첩하여 출력한 상태를 도시한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어의 세부 구성 섹션을 구분한 도표이다.
도 10은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에서의 제품 정보 레이어 출력 단계 진행 시의 사용자 단말기 상에서 실제 출력되는 상태를 도시한 사용 상태도이다.
도 2는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 진행 순서를 도시한 플로우 챠트이다.
도 3은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 진행 순서를 개략적으로 도시한 블록선도이다.
도 4는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 복합 컨텐츠 생성 단계를 보다 상세하게 도시한 블록선도이다.
도 5는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 각 구성을 분할 도시한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠가 사용자 단말기에서 재생되는 상태를 도시한 사용 상태도이다.
도 7은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어만을 도시한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어 및 동영상 출력 레이어를 중첩하여 출력한 상태를 도시한 예시도이다.
도 9는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어의 세부 구성 섹션을 구분한 도표이다.
도 10은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에서의 제품 정보 레이어 출력 단계 진행 시의 사용자 단말기 상에서 실제 출력되는 상태를 도시한 사용 상태도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 이외의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.
먼저, 도 1은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법을 진행할 수 있도록 구축되는 시스템에 대해 개략적으로 도시한 구성도이다.
광고주 단말기(100), 동영상 컨텐츠를 제작하도록 구축되는 미디어 서버(200), 인공 신경망이 구축되는 서비스 서버(300) 및 사용자 단말기(400)를 포함하는 모바일 광고 시스템을 통해 진행된다.
여기서, 상기 광고주 단말기(100) 및 상기 사용자 단말기(400)는 휴대폰, 스마트폰, 노트북 컴퓨터, 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC, 태블릿 PC, 워치형 단말기, 글래스형 단말기(smart glass), HMD(head mounted display) 등을 포함할 수 있다.
그리고, 상기 단말기는, 입력부와, 센싱부와, 무선통신부와, 출력부와, 메모리부와, 인터페이스부와, 전원공급부와, 제어부를 포함한다.
상기 입력부는 영상 신호 입력을 위한 카메라 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰 또는 마이크(microphone) 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(예를 들어, 터치패드 등)를 포함할 수 있다.
그리고, 입력부에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
또한, 센싱부는 상기 단말기 내 정보, 생산자 및 소비자 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 센싱부는 근접센서(proximity sensor), 조도 센서(illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 본 명세서에 개시된 단말기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.
그리고, 상기 출력부는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부, 음향 출력부, 햅팁모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이부는 터치센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다.
이러한 터치 스크린은, 상기 단말기와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부로써 기능함과 동시에, 이동 단말와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
이어서, 상기 인터페이스부는 상기 단말기에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다.
이러한 인터페이스부는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그리고 상기 단말기에서는, 상기 인터페이스부에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절한 제어를 수행할 수 있다.
또한, 메모리부는 상기 단말기의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리부는 상기 단말기에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 이동 단말기의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다.
이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 생산자 및 소비자 단말기의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 단말기상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리부에 저장되고, 상기 단말기 상에 설치되어, 제어부에 의하여 상기 이동 단말기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부는 상기 서비스와 관련된 동작 외에도, 통상적으로 상기 컨텐츠 생산자 및 소비자 단말기(100, 200)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리부에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
또한, 제어부는 메모리부에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 전슐헌 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부는 상기 서비스의 구동을 위하여, 이동 단말기에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
전원공급부는 제어부의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 이동 단말기에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
다음으로, 상기 미디어 서버(200)는 동영상 컨텐츠를 제작하도록 구축되는 것으로, 예를 들어 상기 동영상 컨텐츠의 제작자인 방송국, 개인 컨텐츠 제작자, 인플루언서를 포함하는 상기 동영상 컨텐츠에 대한 저작권을 보유한 컨텐츠 제작자 측에서 운용되도록 구비된다.
그리고, 상기 서비스 서버(300)는 상기의 단말기들과 통신 연결가능하도록 마련되어 각 단말기간의 네트워크망을 구축할 수 있도록 구비됨과 동시에, 상기의 단말기에 의해 발생되는 각종 데이터에 대한 연산 및/또는 처리 및/또는 가공을 진행하도록 마련되며, 상기 데이터에 대한 연산, 처리, 가공 진행 시, 인공 신경망을 기반으로 진행할 수 있도록, 상기 서비스 서버(300)에 인공 신경망이 탑재될 수 있다.
다음으로, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 제품 광고 서비스 제공 방법에 대해 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 진행 순서를 도시한 플로우 챠트이며, 도 3은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 진행 순서를 개략적으로 도시한 블록선도이다.
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법은, 동영상 컨텐츠 획득 단계(S100), 제품 정보 제공 단계(S200), 프레임 분석 단계(S300), 객체 추적 레이어 생성 단계(S400), 제품 정보 레이어 생성 단계(S500), 복합 컨텐츠 생성 단계(S600), 복합 컨텐츠 출력 단계(S700) 및 제품 정보 레이어 출력 단계(S800)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
먼저, 상기 동영상 컨텐츠 획득 단계(S100)는, 상기 서비스 서버(300)에서 상기 미디어 서버(200)로부터 적어도 하나 이상의 프레임을 포함하며, 소정 범위의 동영상 출력 레이어 상에 동영상 컨텐츠의 등장인물인 캐릭터 및 제품 아이템이 출력되도록 구비되는 동영상 컨텐츠를 제공받도록 진행된다.
다음으로, 상기 제품 정보 제공 단계(S200)는, 상기 광고주 단말기(100)에서 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 생성하고, 상기 제품 정보를 상기 미디어 서버(200) 및 서비스 서버(300) 중 선택된 어느 하나의 서버 측으로 제공하도록 진행된다.
그리고, 상기 프레임 분석 단계(S300)는 상기 서비스 서버(300)에서 상기 동영상 컨텐츠의 프레임 상에 형성되는 객체인 동적 객체 및 정적 객체를 포함하는 추적 대상 객체를 분석하여, 상기 추적 대상 객체를 구분하는 기준인 객체 분석 기준 정보를 생성하도록 진행된다.
이때, 상기 동적 객체는 상기 캐릭터와 상기 캐릭터가 착용 중인 제품 아이템을 포함한다.
그리고, 상기 정적 객체는 상기 상기 동적 객체의 제품 아이템을 제외한 제품 아이템을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 도면에는 특별히 도시하지는 않았으나, 상기 프레임 분석 단계는 상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 상기 미디어 서버로부터 제공받고, 상기 제품 아이템과 상기 제품 정보를 상호 매칭시키는 제품 정보 등록 단계를 포함할 수 있다.
다음으로, 상기 객체 추적 레이어 생성 단계(S400)는, 상기 프레임 분석 단계(S300) 이후, 상기 서비스 서버(300)에서 진행하며, 상기 서비스 서버(300)에서 생성된 상기 객체 분석 기준 정보를 기반으로, 상기 추적 대상 객체를 추적 가능하도록 형성되며, 상기 추적 대상 객체를 구분하여 추적하는 객체 구분 섹션을 적어도 하나 이상 포함하는 객체 추적 레이어를 생성하도록 진행된다.
여기서 상기 객체 추적 레이어 생성 단계에 대해, 후술할 도 5 내지 도 8을 참조하여 보다 상세히 설명하도록 한다.
그리고, 상기 제품 정보 레이어 생성 단계(S500)는, 상기 객체 추적 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버(300)에서 상기 미디어 서버(200) 및 상기 광고주 단말기(100) 중 선택된 어느 하나로부터 상기 제품 정보를 제공받고, 상기 제품 정보를 기반으로 임의의 객체 구분 섹션이 추적하는 상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 포함하는 제품 정보 레이어를 생성하도록 진행된다.
다음으로, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계(S600)는, 상기 제품 정보 레이어 생성 단계(S500) 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 객체 추적 레이어 및 상기 제품 정보 레이어를 상기 동영상 컨텐츠의 동영상 출력 레이어 상에 중첩하여 복합 컨텐츠를 생성하고, 상기 서비스 서버의 데이터베이스에 상기 복합 컨텐츠를 저장하도록 진행된다.
그리고, 상기 복합 컨텐츠 출력 단계(S700)는, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 사용자 단말기로부터 상기 복합 컨텐츠에 대한 선택신호를 수신 받는 경우, 상기 사용자 단말기 측으로 상기 복합 컨텐츠를 전송 출력하도록 진행된다.
다음으로, 상기 제품 정보 레이어 출력 단계(S800)는, 상기 복합 컨텐츠 출력 단계(S700) 이후, 상기 사용자 단말기를 통해, 어느 하나의 객체 구분 섹션에 대한 선택 신호가 입력되는 경우에 한해, 상기 사용자 단말기(100) 상에 상기 제품 정보 레이어를 출력하도록 진행되며, 상기 제품 정보 레이어 출력 단계(S800)에 대해서는 후술한 도9를 참조하여 보다 상세히 설명하도록 한다.
다음으로, 도 4를 참조하여 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법의 복합 컨텐츠 생성 단계에 대해 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계(S600)는 기준점 산출 단계(S610), 색상정보 추출 단계(S620), 위치 추적 단계(S630), 객체 재추적 단계(S640), 유사기준 산출 단계(S650), 유사도 판단 단계(S660) 및 재인식 단계(S670)을 포함하는 것을 특징으로 한다.
먼저, 상기 기준점 산출 단계(S610)는 상기 동영상 컨텐츠 상에서의 추적 대상물의 위치를 결정하는 정보인 기준점 정보를 산출하도록 진행된다.
그리고, 상기 색상정보 추출 단계(S620)는, 상기 기준점 산출 단계 이후, 상기 동영상 컨텐츠 상에서의 추적 대상물이 보유한 색상 정보를 추출하도록 진행된다.
다음으로, 상기 위치 추적 단계(S640)는 상기 기준점 산출 단계에서 산출된 상기 추적 대상물의 기준점 정보와, 상기 색상정보 추출 단계에서 추출된 색상 정보를 기반으로 상기 추적 대상물의 위치를 추적하도록 진행된다.
이때, 서비스 서버의 데이터 베이스에는 상기 기준점 정보와 상기 색상 정보가 복수개 마련될 수 있으며, 상술한 바와 같이 복수개 마련되는 상기 기준점 정보 및 색상 정보를 기반으로 상기 서비스 서버 상에 구축되는 인공 신경망을 적용하여상기 추적 대상물에 대한 위치 추적을 진행할 수 있도록 진행된다.
그리고, 상기 유사기준 산출단계(S650)는 상기 위치 추적 단계(S640) 이후, 상기 서비스 서버에서 복수개의 프레임을 포함하는 상기 동영상 컨텐츠 재생 시, 상기 복수개의 프레임 중, 어느 하나의 프레임 상의 추적 대상물과 다른 하나의 프레임 상의 추적 대상물이 상호 유사한지를 인공 신경망을 기반으로 판단하여 유사 기준을 산출하도록 진행된다.
다음으로, 상기 유사도 판단 단계(S650)는, 상기 유사기준 산출단계(S640) 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 유사 기준 산출단계에서 판단된 동영상 컨텐츠의 프레임을 제외한 다른 프레임 상의 추적 대상물이 상기 유사 기준에 부합하는지를 판단하도록 진행된다.
이어서, 상기 재인식 단계(S660)는, 상기 유사도 판단 단계에서, 상기 추적 대상물이 유사 기준에 부합하는 경우에 한해, 상기 서비스 서버에서 상기 추적 대상물을 재인식하도록 진행된다.
한편, 상기 복합 컨텐츠 생성 단계(S600)는, 상기 위치 추적 단계(S630) 이후, 상기 서비스 서버에서의 객체 추적이 실패하는 경우에 한해 진행되는 객체 재추적 단계(S640)를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 객채 재추적 단계(S640)는, 상기 객체 추적 레이어를 통해, 상기 동영상 컨텐츠에 포함되는 적어도 하나 이상의 관심 대상물이 보유한 색상 정보 및 상기 관심 대상물의 윤곽선을 나타내는 정보인 윤곽선 정보 중 선택된 어느 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 관심 대상물을 재추적하도록 진행된다.
다음으로, 상기의 도 5 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성되는 복합 컨텐츠를 참조하여 본 발명의 세부 구성에 대해 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 각 구성을 분할 도시한 예시도이며, 도 6은 본 발명의 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠가 사용자 단말기에서 재생되는 상태를 도시한 사용 상태도이고, 도 7은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어만을 도시한 예시도이며, 도 8은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어 및 동영상 출력 레이어를 중첩하여 출력한 상태를 도시한 예시도이고, 도 9는 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 의해 생성된 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어의 세부 구성 섹션을 구분한 도표이며,도 10은 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에서의 제품 정보 레이어 출력 단계 진행 시의 사용자 단말기 상에서 실제 출력되는 상태를 도시한 사용 상태도이다
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 복합 컨텐츠(CC)는 사용자 단말기(300)상에 출력되는 것으로, 동영상 컨텐츠(AVC), 객체 추적 레이어(VL1) 및 제품 정보 레이어(VL2)를 포함하도록 상기 서비스 서버에서 제작될 수 있으며, 상기 동영상 컨텐츠(AVC)는 상기 미디어 서버 측으로부터 제공받고, 상기 객체 추적 레이어(VL1)는 상기의 객체 추적 레이어 생성 단계를 통해 상기 서비스 서버에서 제작되며, 상기 제품 정보 레이어(VL2)는 상기 제품 정보 레이어 생성 단계를 통해 상기 서비스 서버에서 제작된다.
또한, 상기 복합 컨텐츠(CC)는 서비스 서버에서 상기 객체 추적 레이어(VL1) 및 상기 제품 정보 레이어(VL2)를 상기 동영상 컨텐츠의 동영상 출력 레이어 상에 중첩하여 상기 복합 컨텐츠를 생성하고, 상기 서비스 서버의 데이터베이스에 상기 복합 컨텐츠를 저장하도록 진행된다.
이때, 상기 도6에 도시된 바와 같이, 상기 복합 컨텐츠(CC) 상에 형성되는 상기 객체 추적 레이어(VL1)는 상기 복합 컨텐츠(CC)의 시청에 방해가 되지 않도록 투명한 상태를 유지하면서 출력될 수 있다.
그리고, 상기 제품 정보 레이어(VL2)는 사이 객체 추적 레이어에 대한 선택신호가 입력되었을 경우에 한해, 상기 복합 컨텐츠(CC)의 레이어 최상단에 배치된 상태로 출력될 수 있다.
여기서, 상기 동영상 컨텐츠(AVC) 상에는, 도 5에 도시된 바와 같이, 적어도 하나 이상의 동적 객체(DO) 및 정적 객체(SO)를 포함한다.
특히, 상기 동적 객체(DO)는 적어도 하나 이상의 캐릭터(C1, C2, C3, C4)를 포함하며, 상기 정적 객체(SO)는 적어도 하나 이상 마련되며, 상기 동영상 컨텐츠의 재생 시, 상기 동영상 컨텐츠 상에서 고정된 상태로 출력되는 물품 객체(SO1, SO2)들을 포함할 수 있다.
그리고, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 객체 추적 레이어(VL1)는 상기 동적 객체(DO) 및 정적 객체(SO)를 추적하도록 형성되는 적어도 하나 이상의 객체 구분 섹션(OS1, OS2, OS3, OS4, OS5, OS6, OS7)을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 객체 구분 섹션 중, 상기 동적 객체(DO)를 추적하는 객체 구분 섹션(OS1, OS2, OS3, OS4)은 적어도 하나 이상의 서브 섹션(SS)을 포함하게 되는데, 상기 서브 섹션(SS)은 상기 동적 객체를 추적하는 객체 구분 섹션(OS1, OS2, OS3, OS4, OS5)의 캐릭터가 착용중인 제품 아이템의 상세 위치를 구분하도록 마련된다.
예를 들어, 도 9를 참조하여 설명하면, 동영상 컨텐츠로 출력되는 동적 객체인 다수의 캐릭터 중, 특정 캐릭터(C1)가 착용한 상의를 추적하는 경우, 상기 서비스 서버에서 상기 특정 캐릭터에 대한 위치인 제 1 위치를 추적하고, 이후 상기 제 1 위치 내에서, 상기 특정 캐릭터(C1)의 신체 위치(상체)를 나타내는 제 2 위치를 구분 및 추적하여 특정 프레임 내에서의 상기 특정 캐릭터(C1)가 착용한 상의에 대한 추적을 진행하게 된다.
여기서, 상기 프레임 분석 단계는 상기 구분 영역 및 상기 아이템이 상기 동영상 컨텐츠 내에서 노출되는 노출 회차 또는 노출시의 시점을 구분하여 상기 광고 대상 물품의 제품 정보와 매칭하도록 진행되는 것을 특징으로 한다.
보다 상세하게는, 상기 구분 영역 및 상기 아이템이 상기 동영상 컨텐츠 내에서 노출되는 동영상 컨텐츠의 프레임을 구분하고, 각각의 프레임에 노출되는 상기 광고 대상 물품의 제품 정보와 매칭하도록 진행된다.
덧붙여, 상술한 프레임 분석 단계의 진행시에, 상기 서비스 서버에서 상기 제품 아이템이 상기 동영상 컨텐츠 내에서 노출되는 노출 회차 또는 노출시의 시점을 상기 동영상 컨텐츠를 구성하는 프레임으로 구분할 수 있으며, 상기 프레임별로 추적 대상 객체를 추적하는 상기 객체 구분 섹션과, 상기 추적 대상 객체와 대응되는 제품 정보를 상호 매칭하도록 진행된다.
다음으로, 도 10을 참조하여, 본 발명의 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에서의 제품 정보 레이어 생성 단계에 대해 보다 상세히 설명하도록 한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 단말기에서 상기 서비스 서버로부터 제작된 복합 컨텐츠를 제공받아 재생하면서, 상기 사용자 단말기 측으로 상기 복합 컨텐츠의 객체 추적 레이어에 대한 선택 신호가 입력되는 경우, 상기 복합 컨텐츠의 최상단 레이어에 제품 정보 레이어(VL2)가 출력된다.
여기서, 상기 제품 정보 레이어(VL2)에는 제품 착용 이미지, 제품 이미지, 제품명, 제품가격, 제품 구매 웹사이트 중 선택된 어느 하나 이상을 포함하는 제품 정보가 출력될 수 있도록 형성되며, 상기 제품 착용 이미지 및 상기 제품 이미지를 포함하는 이미지 정보 출력 섹션(PS1)과, 상기 제품명 및 제품가격을 포함하는 제품 정보 출력 섹션(PS2) 및 상기 제품을 구매할 수 있는 웹사이트로의 연결을 가능하도록 형성되는 URL을 포함하는 구매 진행 섹션(BS)를 포함할 수 있다.
한편, 도면에는 특별히 도시하지는 않았으나, 상기 복합 컨텐츠 진행 단계에서, 상기 사용자 단말기에서 출력되는 복합 컨텐츠에 대한 식별력을 부여하기 위해 상기 복합 컨텐츠의 일측에 소정 범위로 형성되는 식별 섹션을 형성하는 식별 섹션 형성 단계를 더 포함할 수 있다.
이를 통해, 상기 사용자 단말기 측에서 상기 복합 컨텐츠와 일반 동영상 컨텐츠간의 구분을 명확하게 진행할 수 있도록 함으로써, 상기 복합 컨텐츠를 통한 특정 제품에 대한 광고 효과를 증대시킬 수 있다.
이상에서 기술한 본 발명에 따른 각 단계는 필요에 따라 서로 순서가 바뀌어 실행될 수 있고, 이렇게 순서가 바뀌어 실행되는 실시예의 경우에도 본 발명의 권리범위에 속함은 당연하다.
이상과 같이 본 발명을 도면에 도시한 실시예를 참고하여 설명하였으나, 이는 발명을 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 발명의 상세한 설명으로부터 다양한 변형 또는 균등한 실시예가 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 권리범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 결정되어야 한다.
1000 : 모바일 광고 시스템
100 : 광고주 단말기
200 : 미디어 서버
300 : 서비스 서버
400 : 사용자 단말기
S1000 : 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법
S100 : 동영상 컨텐츠 획득 단계
S200 : 제품 정보 제공 단계
S300 : 프레임 분석 단계
S400 : 객체 추적 레이어 생성 단계
S500 : 제품 정보 레이어 생성 단계
S600 : 복합 컨텐츠 생성 단계
S610 : 기준점 산출 단계
S620 : 색상정보 추출 단계
S630 : 위치 추적 단계
S640 : 객체 재추적 단계
S650 : 유사기준 산출 단계
S660 : 유사도 판단 단계
S670 : 재인식 단계
S700 : 복합 컨텐츠 출력 단계
S800 : 제품 정보 레이어 출력 단계
100 : 광고주 단말기
200 : 미디어 서버
300 : 서비스 서버
400 : 사용자 단말기
S1000 : 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법
S100 : 동영상 컨텐츠 획득 단계
S200 : 제품 정보 제공 단계
S300 : 프레임 분석 단계
S400 : 객체 추적 레이어 생성 단계
S500 : 제품 정보 레이어 생성 단계
S600 : 복합 컨텐츠 생성 단계
S610 : 기준점 산출 단계
S620 : 색상정보 추출 단계
S630 : 위치 추적 단계
S640 : 객체 재추적 단계
S650 : 유사기준 산출 단계
S660 : 유사도 판단 단계
S670 : 재인식 단계
S700 : 복합 컨텐츠 출력 단계
S800 : 제품 정보 레이어 출력 단계
Claims (10)
- 광고주 단말기(100), 동영상 컨텐츠를 제작하도록 구축되는 미디어 서버(200), 인공 신경망이 구축되는 서비스 서버(300) 및 사용자 단말기(400)를 포함하는 모바일 광고 시스템을 통해, 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법에 있어서,
상기 서비스 서버에서 상기 미디어 서버로부터 적어도 하나 이상의 프레임을 포함하며, 소정 범위의 동영상 출력 레이어 상에 동영상 컨텐츠의 등장인물인 캐릭터 및 제품 아이템이 출력되도록 구비되는 동영상 컨텐츠를 제공받는 동영상 컨텐츠 획득 단계;
상기 광고주 단말기에서 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 생성하고, 상기 제품 정보를 상기 미디어 서버로 제공하는 제품 정보 제공 단계;
상기 서비스 서버에서 상기 동영상 컨텐츠의 프레임 상에 형성되는 객체인 동적 객체 및 정적 객체를 포함하는 추적 대상 객체를 분석하여, 상기 추적 대상 객체를 구분하는 기준인 객체 분석 기준 정보를 생성하는 프레임 분석 단계;
상기 프레임 분석 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 진행하며, 상기 서비스 서버에서 생성된 상기 객체 분석 기준 정보를 기반으로, 상기 추적 대상 객체를 추적 가능하도록 형성되며, 상기 추적 대상 객체를 구분하여 추적하는 객체 구분 섹션을 적어도 하나 이상 포함하는 객체 추적 레이어를 생성하는 객체 추적 레이어 생성 단계;
상기 객체 추적 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 객체 추적 레이어 및 상기 제품 정보 레이어를 상기 동영상 컨텐츠의 동영상 출력 레이어 상에 중첩하여 복합 컨텐츠를 생성하고, 상기 서비스 서버의 데이터베이스에 상기 복합 컨텐츠를 저장하는 복합 컨텐츠 생성 단계; 및
상기 복합 컨텐츠 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 사용자 단말기로부터 상기 복합 컨텐츠에 대한 선택신호를 수신 받는 경우, 상기 사용자 단말기 측으로 상기 복합 컨텐츠를 전송 출력하는 복합 컨텐츠 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 프레임 분석 단계는,
상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 상기 미디어 서버로부터 제공받고, 상기 제품 아이템과 상기 제품 정보를 상호 매칭시키는 제품 정보 등록 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 프레임 분석 단계는,
상기 동영상 컨텐츠의 프레임 상에 형성되는 상기 추적 대상 객체는 동적 객체 및 정적 객체를 포함하며,
상기 동적 객체는,
상기 캐릭터와 상기 캐릭터가 착용 중인 제품 아이템을 포함하고,
상기 정적 객체는,
상기 상기 동적 객체의 제품 아이템을 제외한 제품 아이템을 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 프레임 분석 단계는,
상기 구분 영역 및 상기 아이템이 상기 동영상 컨텐츠 내에서 노출되는 동영상 컨텐츠의 프레임을 구분하고, 각각의 프레임에 노출되는 상기 광고 대상 물품의 제품 정보와 매칭하도록 진행되는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법은,
상기 객체 추적 레이어 생성 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 미디어 서버로부터 상기 제품 정보를 제공받고, 상기 제품 정보를 기반으로 임의의 객체 구분 섹션이 추적하는 상기 제품 아이템에 대한 상세 정보인 제품 정보를 포함하는 제품 정보 레이어를 생성하는 제품 정보 레이어 생성 단계; 및
상기 복합 컨텐츠 출력 단계 이후, 상기 사용자 단말기를 통해, 어느 하나의 객체 구분 섹션에 대한 선택 신호가 입력되는 경우에 한해, 상기 사용자 단말기 상에 상기 제품 정보 레이어를 출력하는 제품 정보 레이어 출력 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 제품 출력 단계는,
상기 제품 정보는 구매를 진행할 수 있도록 구축되는 웹 페이지를 연결하는 URL을 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 객체 추적 레이어는,
상기 동영상 컨텐츠 상에서의 캐릭터를 구분하는 영역인 객체 구분 섹션을 포함하고,
상기 객체 구분 섹션은,
상기 캐릭터 구분 영역 내의 캐릭터가 착용중인 제품 아이템의 상세 위치를 구분하는 영역인 적어도 하나 이상의 서브 섹션을 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 복합 컨텐츠 생성 단계는,
상기 동영상 컨텐츠 상에서의 추적 대상물의 위치를 결정하는 정보인 기준점 정보를 산출하는 기준점 산출 단계;
상기 기준점 산출 단계 이후, 상기 동영상 컨텐츠 상에서의 추적 대상물이 보유한 색상 정보를 추출하는 색상정보 추출 단계; 및
상기 기준점 산출 단계에서 산출된 상기 추적 대상물의 기준점 정보와, 상기 색상정보 추출 단계에서 추출된 색상 정보를 기반으로 상기 추적 대상물의 위치를 추적하며, 인공 신경망을 적용하여 진행하는 위치 추적 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 복합 컨텐츠 생성 단계는,
상기 위치 추적 단계 이후, 상기 서비스 서버에서의 객체 추적이 실패하는 경우, 상기 객체 추적 레이어를 통해, 상기 동영상 컨텐츠에 포함되는 적어도 하나 이상의 관심 대상물이 보유한 색상 정보 및 상기 관심 대상물의 윤곽선을 나타내는 정보인 윤곽선 정보 중 선택된 어느 하나 이상의 정보를 기반으로 상기 관심 대상물을 재추적하도록 진행되는 객체 재추적 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법. - 제 8 항에 있어서,
상기 복합 컨텐츠 생성 단계는,
상기 위치 추적 단계 이후, 상기 서비스 서버에서 복수개의 프레임을 포함하는 상기 동영상 컨텐츠 재생 시, 상기 복수개의 프레임 중, 어느 하나의 프레임 상의 추적 대상물과 다른 하나의 프레임 상의 추적 대상물이 상호 유사한지를 인공 신경망을 기반으로 판단하여 유사 기준을 산출하는 유사기준 산출단계;
상기 유사기준 산출단계 이후, 상기 서비스 서버에서 상기 유사 기준 산출단계에서 판단된 프레임을 제외한 다른 프레임 상의 추적 대상물이 상기 유사 기준에 부합하는지를 판단하는 유사도 판단 단계;
상기 유사도 판단 단계에서, 상기 추적 대상물이 유사 기준에 부합하는 경우에 한해, 상기 서비스 서버에서 상기 추적 대상물을 재인식하는 재인식 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020190154016A KR20210065374A (ko) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법 |
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| KR1020190154016A KR20210065374A (ko) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법 |
Publications (1)
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| KR20210065374A true KR20210065374A (ko) | 2021-06-04 |
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ID=76391557
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| KR1020190154016A KR20210065374A (ko) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 동영상 컨텐츠 상에서의 인공 신경망 기반 제품 광고 서비스 제공 방법 |
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100895293B1 (ko) | 2006-09-29 | 2009-04-29 | 한국전자통신연구원 | 영상 콘텐츠 내 디지털 객체의 정보 연동을 위한 사이버태그, 콘텐츠 재생 장치, 방법 및 시스템 |
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2019
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Patent Citations (1)
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| KR100895293B1 (ko) | 2006-09-29 | 2009-04-29 | 한국전자통신연구원 | 영상 콘텐츠 내 디지털 객체의 정보 연동을 위한 사이버태그, 콘텐츠 재생 장치, 방법 및 시스템 |
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