KR20220022767A - 광고 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

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김태원
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(주)이노션
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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 복수의 기존 광고들에 관한 데이터에 기초하여 광고의 속성과 상기 광고의 속성에 따른 효과 사이의 관계를 인공 지능(AI)을 통해 학습함으로써 상기 광고에 대한 분석을 수행하는 광고 분석 시스템으로서, 상기 광고의 영상으로부터 상기 광고의 이미지 정보와 음성 정보를 추출하는 영상 정보 추출부, 상기 이미지 정보와 상기 음성 정보를 텍스트 형태의 속성 데이터로 변환하는 데이터 변환부 및 상기 속성 데이터에 기초하여 상기 광고에 대한 분석을 수행하는 광고 정보 분석부를 포함할 수 있다.

Description

광고 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING ADVERTISEMENT}
본 발명은 광고를 정량/정성적으로 분석하고 시청자의 반응을 예측하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
광고는 대중을 대상으로 하여 상품이나 서비스 판매를 위해 필요한 정보를 매체를 통하여 전달하는 홍보 행위를 말한다. 예를 들어, 광고는 텍스트, 이미지, 영상, 소리 등의 여러 수단을 통해 메시지를 신문, 잡지, 라디오, 텔레비전 등의 대중 매체를 포함한 다양한 전달 매체에 게재 또는 방송함으로써 대중에게 제공될 수 있다. 이를 통해, 예상 구매자에게 상품이나 서비스 등에 관한 정보를 전달하고 해당 상품이나 서비스 등을 구매하도록 설득하는 활동이 이루어지게 된다.
특히, 요즈음에는 인스타그램, 트위터, 페이스북 등 소셜 미디어의 활성화로 인해 대중들은 광고를 접할 수 있는 환경이 이전보다 훨씬 다양해졌다. 이처럼, 대중들에게 광고가 노출될 수 있는 경로가 증가함에 따라 상품이나 서비스의 품질, 가격, 성능 등과는 별개로 광고 자체의 중요성 또한 점진적으로 높아지고 있다. 즉, 오늘날의 광고는 단순하게 상품 또는 서비스의 정보를 제공하는 것뿐 아니라 해당 상품이나 서비스를 판매하는 기업이나 단체의 이미지 재고, 소비자의 상품 또는 서비스에 대한 관심 유발 및 구매 욕구 증진 등 다양한 기능을 수행하고 있다.
따라서, 상품이나 서비스에 대한 광고를 대중에 제공하기 전에 해당 광고가 어떠한 요소에 중점적으로 소구(訴求)할 것이며, 광고에 대한 대중의 반응이 어떻게 나타날 것인지 등에 관하여 사전에 분석하여 예측하는 것이 중요하다.
본 발명은 상기와 같은 과제를 해결하기 위해 고안된 것으로서, 광고 영상의 메타 데이터를 추출하고 이를 택소노미(taxonomy) 방식을 통해 분류하여 분석함으로써, 대상 광고의 현황을 소구 포인트와 컨텐츠 요소 등 다양한 관점에서 분석할 수 있고, 광고의 효과와 광고에 대한 대중의 반응을 예측할 수 있는 광고 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 복수의 기존 광고들에 관한 데이터에 기초하여 광고의 속성과 상기 광고의 속성에 따른 효과 사이의 관계를 인공 지능(AI)을 통해 학습함으로써 상기 광고에 대한 분석을 수행하는 광고 분석 시스템으로서, 상기 광고의 영상으로부터 상기 광고의 이미지 정보와 음성 정보를 추출하는 영상 정보 추출부, 상기 이미지 정보와 상기 음성 정보를 텍스트 형태의 속성 데이터로 변환하는 데이터 변환부 및 상기 속성 데이터에 기초하여 상기 광고에 대한 분석을 수행하는 광고 정보 분석부를 포함할 수 있다.
본 발명의 광고 분석 시스템 및 방법에 따르면, 광고 영상의 메타 데이터를 추출하고 이를 택소노미 방식을 통해 분류하여 분석함으로써, 대상 광고의 현황을 소구 포인트와 컨텐츠 요소 등 다양한 관점에서 분석할 수 있고, 광고의 효과와 광고에 대한 대중의 반응을 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템을 통해 광고 분석을 수행하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서 소구 포인트에 기초하여 광고에 대한 반응을 예측하는 것을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 다양한 분석 유형을 나타내는 도면이다.
도 5a 내지 5c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서 분석한 광고 현황의 예시를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해 상세히 설명하고자 한다. 본 문서에서 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 문서에 개시되어 있는 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 다양한 실시 예들은 여러 가지 형태로 실시될 수 있으며 본 문서에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성 요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성 요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템(100)은 영상 정보 추출부(110), 데이터 변환부(120), 광고 정보 분석부(130), 통신부(140) 및 저장부(150)를 포함할 수 있다.
영상 정보 추출부(110)는 광고의 영상으로부터 광고의 이미지 정보와 음성 정보를 추출할 수 있다. 예를 들면, 영상 정보 추출부(110)는 이미지 분석을 통해 광고의 영상으로부터 광고의 모델, 배경, 문구 등의 이미지 정보를 추출할 수 있다. 또한, 영상 정보 추출부(110)는 음성 인식을 통해 광고 모델의 대사, 내레이션, 효과음 등의 음성 정보를 추출할 수 있다.
데이터 변환부(120)는 영상 정보 추출부(110)를 통해 추출된 이미지 정보와 음성 정보를 광고에 대한 속성 데이터로 변환할 수 있다. 이 때, 속성 데이터는 광고에 대한 메타 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 속성 데이터는 광고 전략 요소, 소구 포인트, 광고 유형, 광고 분류 및 태깅 정보 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 데이터 변환부(120)는 이미지 정보와 음성 정보를 텍스트 형태의 속성 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들면, 데이터 변환부(120)는 영상 정보 추출부(110)를 통해 추출된 이미지 정보를 광학 문자 인식(Optical Character Reader, OCR)을 통해 텍스트로 변환하거나(Image to Text, ITT), 음성 정보를 텍스트 형태로 변환(Speech to Text, STT)할 수 있다.
또한, 데이터 변환부(120)는 영상 정보 추출부(110)를 통해 추출된 이미지 정보와 음성 정보를 형태소 단위의 텍스트 형태로 추출할 수 있다. 즉, 데이터 변환부(120)는 광고에서 이미지나 음성으로 제공된 문구들을, 예를 들면, "새로운", "고급스러운", "신선하다", "저렴하다" 등의 형태소 단위로 구분하여 추출해낼 수 있다. 그러나, 데이터 변환부(120)가 추출하는 단위는 필요에 따라 다르게 구성될 수 있다.
광고 정보 분석부(130)는 광고 영상으로부터 추출된 속성 데이터에 기초하여 광고에 대한 분석을 수행할 수 있다. 이 경우, 광고 정보 분석부(130)는 속성 데이터를 미리 설정된 기준에 따라 분류하고, 각각의 기준에 따라 광고를 분석할 수 있다. 이 때, 분류 방법으로는 택소노미(taxonomy) 방식이 사용될 수 있다. 예를 들면, 미리 설정된 기준이란 분석 대상인 광고 영상의 소구 포인트, 광고 모델, 소재, 배경, 기법 등의 컨텐츠 요소 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 광고 분석부(130)는 복수의 기준마다 사전에 키워드를 설정해놓고, 데이터 변환부(120)에 의해 텍스트 형태로 변환된 속성 데이터(예를 들면, 형태소 단위)와 사전 설정된 키워드의 유사성 비교에 기초하여 속성 데이터를 기준별로 분류할 수 있다. 예를 들어, 소구 포인트를 기준으로 속성 데이터를 분류하는 경우, 소구 포인트 중 가격 요소에 대한 키워드는 "저렴한", "최저가" 등의 키워드가 포함될 수 있고, 품질 요소에 대한 키워드는 "고급스러운", "깨끗한" 등의 키워드 등이 포함될 수 있다. 따라서, 데이터 변환부(120)에 의해 변환된 텍스트 데이터가 사전에 설정되어 있는 기준별 키워드와 매칭되는 경우에 해당 텍스트 데이터를 매칭되는 기준으로 분류해낼 수 있다.
특히, 광고 정보 분석부(130)는 속성 데이터를 소구 포인트에 기초하여 분석할 수 있다. 여기서, 소구 포인트란 광고를 통해 소비자의 구매욕을 자극시키기 위해 상품이나 서비스의 특성이나 우월성을 호소하는 요소를 말한다. 본 발명에서 소구 포인트는 광고 시청자의 이성적/논리적 요소(제1 요소)와 감정적/직관적 요소(제2 요소)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이성적/논리적 요소는 가격(money), 품질(quality), 신규/기술(new/tech), 용이성(easy), 안전/신뢰(safe/trust), 친환경(eco) 및 사회적(social) 요소를 포함하고, 감정적/직관적 요소는 환희(joy), 애정(love), 선망(envy), 매력(attraction), 자부심(pride), 열정(passion) 및 공포(fear) 요소를 포함할 수 있다.
또한, 광고 정보 분석부(130)는 속성 데이터를 광고의 컨텐츠 요소에 기초하여 분석할 수 있다. 이 때, 광고의 컨텐츠 요소는 광고 모델, 광고 소재, 광고 배경 및 광고 기법 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 광고의 컨텐츠 요소 중에서 광고 모델은 성별, 연령, 인원수 등이 포함될 수 있고, 광고 소재는 자동차, 가전제품, 가구, 식품 등이 포함될 수 있다. 또한, 광고 배경은 시간, 장소, 날씨 정보 등이 포함될 수 있고, 광고 기법은 촬영이나 편집 방식, 색상(톤) 등의 정보를 포함할 수 있다.
광고 정보 분석부(130)는 광고의 영상에 관한 시청자의 반응에 기초하여 광고에 대한 분석을 수행할 수 있다. 이 때, 광고 정보 분석부(130)는 통신부(140)를 통해 외부의 서버로부터 분석 대상인 광고 영상과 유사한 제품, 컨텐츠를 포함하는 광고에 대한 댓글이나 평점 등의 정보를 수신하고, 이를 이용하여 광고 영상에 대한 분석을 수행할 수 있다.
또한, 광고 정보 분석부(130)는 사전에 시스템 상에 설정되어 있거나, 또는 사용자에 의해 직접 설정된 분석 조건에 기초하여 광고 분석을 수행할 수 있다. 그리고, 광고 정보 분석부(130)는 광고에 대한 시청자의 반응을 예측하거나, 광고의 소구 포인트 각각에 대한 중요도를 산출할 수 있다. 예를 들면, 광고 정보 분석부(130)는 분석 대상인 광고 영상을 제공하였을 경우에 시청자의 댓글이나 평점을 예측하거나 소구 포인트 중 해당 광고 영상에서 특히 중요하게 고려되어야 할 소구 포인트를 산출할 수 있다.
통신부(140)는 외부로부터 광고의 영상에 관한 시청자의 반응에 관한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(140)는 동영상 제공 사이트나 검색 엔진 등의 서버로부터 광고 영상에 대한 반응을 포함하는 데이터들을 수신할 수 있다. 통신부(140)는 그 외에도 광고 분석을 위해 필요한 각종 데이터, 예를 들면, 분석 대상인 광고 영상과 유사한 소구 포인트를 갖는 광고나 컨텐츠(예를 들면, 광고 모델, 소재, 배경, 기법 등)가 유사한 광고 등의 정보를 수신할 수 잇다.
저장부(150)는 광고 분석에 필요한 각종 데이터들을 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(150)는 광고 영상 데이터, 해당 광고 영상으로부터 추출한 속성 데이터, 광고 분석 결과 데이터 등을 저장할 수 있다. 그러나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템(100)이 반드시 저장부(150)를 포함해야 하는 것은 아니며, 외부의 서버에 데이터베이스(미도시)를 마련하고 전술한 통신부(140)를 통해 데이터를 수신하도록 구성될 수도 있을 것이다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에 따르면, 광고 영상의 메타 데이터를 추출하고 이를 택소노미 방식을 통해 분류하여 분석함으로써, 대상 광고의 현황을 소구 포인트와 컨텐츠 요소 등 다양한 관점에서 분석할 수 있고, 광고의 효과와 광고에 대한 대중의 반응을 예측할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템을 통해 광고 분석을 수행하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서는 먼저 광고 영상에 포함된 이미지와 음성 정보를 각각 광학 문자 인식 등의 이미지 분석(ITT)과 텍스트 음성 변환(STT)으로 텍스트 데이터로 변환한다.
또한, 영상 분석 기법 중 하나인 Video Intelligence를 통해 광고 영상의 이미지 분석을 수행할 수 있다. 이 경우, Video Intelligence는 인공 지능(AI)을 통해 사전에 학습된 방식으로 광고 영상에 포함된 각종 패턴 정보(예를 들면, 광고 문구, 광고 모델, 배경, 소재 등)들을 추출해낼 수 있다.
이처럼 광고 영상으로부터 추출된 데이터들에 대해서는 AutoML Table 기법을 통해 맞춤형(customized) 모델을 생성하여 광고 분석을 수행할 수 있다. 여기서, AutoML Table 기법은 인공 지능을 통해 여러 분석 모델들을 테스트하여 최적화된 모델을 생성할 수 있는 수단일 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서는 추출된 속성 데이터를 생성된 최적화 모델에 적용하여 광고 분석을 수행할 수 있다.
또한, 광고 영상으로부터 추출된 이미지와 음성 정보를 텍스트 데이터로 변환한 후, 해당 데이터들에 대해 메타 데이터 태깅(Meta-data tagging)을 수행할 수 있다. 즉, 광고 영상으로부터 추출된 데이터들 각각에 대해 소구 포인트나 컨텐츠 등의 요소들에 기초하여 태깅을 수행할 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 메타 데이터 태깅에서는 기계 학습을 이용한 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기법과 코딩이 활용될 수 있다.
그리고, 태깅된 메타 데이터들은 전술한 방법, 예를 들면, 택소노미 방식을 통해 설정된 기준에 따라 분류하고, 예측 알고리즘을 통해 광고의 현황 분석이나 반응 예측 등을 수행할 수 있다. 예를 들면, 예측 알고리즘에는 다중 회귀 분석 방식이 사용될 수 있다.
도 2에 나타낸 분석 알고리즘들은 클라우드 서버 등에 포함되어 있을 수 있다. 이처럼, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 광고 영상에 대한 분석을 통해 시청자의 평점이나 반응 등을 예측하거나, 광고에서 영향을 미치는 요소들, 예를 들면, 소구 포인트나 컨텐츠 요소 등에 대한 중요도를 분석할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서 소구 포인트에 기초하여 광고에 대한 반응을 예측하는 것을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서의 소구 포인트는 광고 시청자의 이성적/논리적 요소인 제1 요소(Think)와 감정적/직관적 요소인 제2 요소(Feel)를 포함할 수 있다. 도 3에 나타낸 것처럼, 제1 요소는 가격, 품질, 신규/기술, 용이성, 안전/신뢰, 친환경 및 사회적 요소를 포함하고, 감정적/직관적 요소는 환희, 애정, 선망, 매력, 자부심, 열정 및 공포 요소를 포함할 수 있다.
또한, 도 3에 나타낸 것과 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 소구 포인트 외에도 광고의 디테일/컨텐츠적 요소도 함께 고려할 수 있다. 이 때, 컨텐츠 요소는 광고 모델, 광고 소재, 광고 배경, 광고 기법 등을 포함할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 소구 포인트와 컨텐츠 요소에 기초하여 광고 영상을 분석함으로써 해당 광고 영상에 대한 시청자의 핵심 반응, 즉 평점(정량적 반응)과 댓글(정성적 반응)을 예측할 수 있다.
추가적으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서는 특정 광고에 대한 서베이(survey) 등을 통해 분석 대상인 광고에 대한 효과를 보다 심층적으로 예측할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에 의하면, 해당 광고에 대한 인지 반응, 감정 반응, 자유 연상 이미지 등과 같이 보다 구체적인 시청자의 반응을 수집할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 다양한 분석 유형을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 광고 현황 분석(Dashboard), 심층 광고 분석(Advanced) 및 맞춤 광고 분석(Customized) 등의 분석 유형을 포함할 수 있다.
여기서, 광고 현황 분석은 분석 대상 광고에 관한 각종 정보들을 사용자가 신속하고 용이하게 확인 가능한 광고 현황을 제공할 수 있다. 예를 들면, 광고 현황 분석은 전술한 소구 포인트, 광고 모델, 소재, 배경, 기법 등 컨텐츠 정보, 댓글이나 평점 정보 등 해당 광고와 연관이 있는 모든 정보들을 포함할 수 있다. 이에 관해서는 도 5a 내지 5c에서 후술한다.
심층 광고 분석이란 사전에 설정된 여러 분석 모듈을 통해 광고를 보다 심층적으로 분석하는 것이다. 예를 들면, 심층 광고 분석은 소구 포인트 분석, FCB Grid 분석, 시계열 분석, 경쟁 분석, 평점 기반 분석, 광고 영향력 분석, 디테일/컨텐츠 분석 등을 포함할 수 있다.
또한, 맞춤 광고 분석은 사전에 설정된 분석 모듈 대신 사용자가 원하는 분석 조건을 직접 설정하여 광고를 분석할 수 있다. 예를 들면, 맞춤 광고 분석에서는 광고 분석 전문가가 분석 대상 광고의 종류에 따라 분석 조건을 다르게 설정하고 설정된 분석 조건에 기초하여 광고에 대한 분석을 수행할 수 있다.
도 5a 내지 5c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템에서 분석한 광고 현황의 예시를 개략적으로 나타낸 도면이다. 여기서, 도 5a 내지 5c에서는 자동차 광고에 대한 현황 분석을 예시로 나타내고 있다.
먼저, 도 5a 내지 5c를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 분석 결과로서 광고 현황은 제품 유형, 소구 포인트 정보, 댓글 정보, 광고 모델, 광고 소재, 광고 배경, 광고 기법 등의 컨텐츠 정보, 대상 광고와 동일 제품의 광고에 관한 정보 등을 포함할 수 있다.
도 5a에 나타낸 것과 같이, 자동차 광고의 경우 제품 유형은 준중형, 중형, 대형, 소형 SUV, 중형 SUV 등으로 분류할 수 있다. 이 때, 각 제품 유형에 대해서는 평점 정보와 소구 포인트 정보를 함께 나타낼 수 있다. 또한, 광고 현황에는 분석 대상 광고에 대한 소구 포인트 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 소구 포인트 정보는 해당 광고가 전술한 제1 요소(Think)와 제2 요소(Feel)에 중점을 두는 비중에 관한 정보와 해당 광고와 동일 제품의 광고와 전체 제품의 광고에서의 소구 포인트 비중에 관한 정보를 함께 나타낼 수 있다. 또한, 도 5a의 광고 현황에서는 자동차 제품의 사용자 평균 평점과 전체 제품의 평균 평점 정보와 자동차 및 전체 평균 평점의 분포를 나타낼 수 있다.
또한, 도 5b를 참조하면, 분석 대상 광고에 대한 소구 포인트의 세부 정보를 나타낼 수 있다. 즉, 해당 광고와 동일 제품 및 전체 제품에 대한 소구 포인트에 있어서 제1 요소 중 가격, 품질, 신규/기술, 용이성, 안전/신뢰, 친환경 및 사회적 요소 각각에 대한 비율을 나타내는 정보와 제2 요소 중 환희, 애정, 선망, 매력, 자부심, 열정 및 공포 요소 각각에 대한 비율을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 해당 광고와 동일 제품 및 전체 광고에 대한 댓글의 긍정/부정 비율과 함께 댓글에 포함된 주요 키워드들의 정보를 나타낼 수 있다.
한편, 도 5b에 나타낸 것과 같이 광고 현황 분석 정보에는 광고 모델과 공과 소재 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 광고 모델에 관해서는 모델 유형(인간/동물/캐릭터), 인원수, 성별, 연령, 인종/국가 등의 정보를 포함할 수 있고, 광고 소재는 자동차/모빌리티, 집/생활/가전, 디지털/기술/미디어, 패션/뷰티, 스포츠/게임 등의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 해당 광고와 동일한 제품(예를 들면, 자동차)의 기업/브랜드 순위를 함께 나타낼 수 있다.
도 5c를 참조하면, 광고 배경과 광고 기법에 관한 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 광고 배경은 시대(현재, 미래, 과거 등), 장소(실내, 도로, 길 등), 상황(눈, 비, 어두움) 등의 정보를 포함할 수 있고, 광고 기법은 HD 영상, 3인칭 시점, 클로즈업, 슬로모션 등 촬영/편집 기법과 단색, 흑백, 컬러/흑백 등의 색/톤의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 해당 광고와 동일 제품의 모델에 관한 평점 순위와 광고에 관한 평점 순위 정보를 함께 나타낼 수 있다.
그러나, 도 5a 내지 도 5c에 나타낸 광고 현황 정보는 예시적인 것일 뿐이며, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템은 도 5a 내지 5c에 나타낸 정보들 외에도 다양한 정보들을 분석 결과로 서 나타낼 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 먼저 광고의 영상으로부터 광고의 이미지 정보와 음성 정보를 추출한다(S610). 예를 들면, 단계 S610에서는 이미지 분석을 통해 광고의 영상으로부터 광고의 모델, 배경, 문구 등의 이미지 정보를 추출하고, 음성 인식을 통해 광고 모델의 대사, 내레이션 등의 음성 정보를 추출할 수 있다.
그리고, 추출된 이미지 정보와 음성 정보를 속성 데이터로 변환한다(S620). 예를 들면, 단계 S620에서는 추출된 이미지 정보를 광학 문자 인식을 통해 텍스트로 변환하거나, 음성 정보를 음성 인식을 통해 형태소 단위의 텍스트 형태로 변환할 수 있다.
다음으로, 속성 데이터에 기초하여 광고에 대한 분석을 수행한다(S630). 이 때, 단계 S630에서는 속성 데이터를 미리 설정된 기준에 따라 분류하고, 기준별로 광고를 분석할 수 있다. 구체적으로, 복수의 기준마다 사전에 키워드를 설정해놓고, 단계 S620에서 텍스트 형태로 변환된 속성 데이터와 사전 설정된 키워드의 유사성 비교에 기초하여 속성 데이터를 기준별로 분류할 수 있다.
또한, 단계 S630에서는 속성 데이터를 소구 포인트와 광고 컨텐츠 요소에 기초하여 분석할 수 있다. 광고의 영상에 관한 시청자의 반응을 함께 고려하여 광고 분석을 수행할 수 있다. 이를 통해, 광고에 대한 시청자의 반응을 예측하거나, 광고의 소구 포인트 각각에 대한 중요도를 산출할 수 있다.
한편, 도 6에서는 나타내지 않았으나, 본 발명의 광고 분석 방법은 외부로부터 광고의 영상에 관한 시청자의 반응에 관한 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 동영상 제공 사이트나 검색 엔진 등의 서버로부터 광고 영상에 대한 반응을 포함하는 데이터들을 수신할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 광고 분석 방법에 따르면, 광고 영상의 메타 데이터를 추출하고 이를 택소노미 방식을 통해 분류하여 분석함으로써, 대상 광고의 현황을 소구 포인트와 컨텐츠 요소 등 다양한 관점에서 분석할 수 있고, 광고의 효과와 광고에 대한 대중의 반응을 예측할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 광고 분석 시스템(700)은 MCU(710), 메모리(720), 입출력 I/F(730) 및 통신 I/F(740)를 포함할 수 있다.
MCU(710)는 메모리(720)에 저장되어 있는 각종 프로그램(예를 들면, 이미지/음성 텍스트 변환 프로그램, 광고 분석 프로그램, 평점 예측 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 광고 분석을 위한 각종 데이터를 처리하며, 전술한 도 1의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(720)는 데이터 변환과 광고 분석 등에 관한 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(720)는 이미지/음성 데이터, 텍스트 변환 데이터, 광고 분석 결과 데이터 등 각종 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(720)는 필요에 따라서 복수 개 마련될 수도 있을 것이다. 메모리(720)는 휘발성 메모리일 수도 있으며 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리로서의 메모리(720)는 RAM, DRAM, SRAM 등이 사용될 수 있다. 비휘발성 메모리로서의 메모리(720)는 ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 등이 사용될 수 있다. 상기 열거한 메모리(720)들의 예를 단지 예시일 뿐이며 이들 예로 한정되는 것은 아니다.
입출력 I/F(730)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 입력 장치(미도시)와 디스플레이(미도시) 등의 출력 장치와 MCU(710) 사이를 연결하여 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 I/F(740)는 서버와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 구성으로서, 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있는 각종 장치일 수 있다. 예를 들면, 통신 I/F(740)를 통해 별도로 마련된 외부 서버로부터 데이터 변환과 광고 분석을 위한 프로그램이나 각종 데이터 등을 송수신할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(720)에 기록되고, MCU(710)에 의해 처리됨으로써, 예를 들면 도 1에서 도시한 각 기능 블록들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 광고 분석 시스템 110: 영상 정보 추출부
120: 데이터 변환부 130: 광고 정보 분석부
140: 통신부 150: 저장부
700: 광고 분석 시스템 710: MCU
720: 메모리 730: 입출력 I/F
740: 통신 I/F

Claims (5)

  1. 복수의 기존 광고들에 관한 데이터에 기초하여 광고의 속성과 상기 광고의 속성에 따른 효과 사이의 관계를 인공 지능(AI)을 통해 학습함으로써 상기 광고에 대한 분석을 수행하는 광고 분석 시스템으로서,
    상기 광고의 영상으로부터 상기 광고의 이미지 정보와 음성 정보를 추출하는 영상 정보 추출부;
    상기 이미지 정보와 상기 음성 정보를 텍스트 형태의 속성 데이터로 변환하는 데이터 변환부; 및
    상기 속성 데이터에 기초하여 상기 광고에 대한 분석을 수행하는 광고 정보 분석부를 포함하는 광고 분석 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 광고 분석부는 복수의 기준마다 사전에 키워드를 설정하고, 상기 데이터 변환부에 의해 텍스트 형태로 변환된 속성 데이터와 상기 사전 설정된 키워드의 유사성 비교에 기초하여 상기 속성 데이터를 상기 기준별로 분류하는 광고 분석 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 광고 정보 분석부는 상기 속성 데이터를 소구 포인트 및 컨텐츠 요소 중 적어도 하나에 기초하여 분석하는 광고 분석 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 광고 정보 분석부는 상기 광고의 소구 포인트 및 컨텐츠 요소 각각에 대한 중요도를 산출하는 광고 분석 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 광고 정보 분석부는 상기 광고의 분석에 기초하여 상기 광고에 대한 시청자의 반응을 예측하는 광고 분석 시스템.
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