KR20220061431A - 전자장치 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 전자장치 및 그 제어방법에 관한 것으로서, 전자장치는, 복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하고, 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하고, 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하고, 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는 프로세서를 포함한다.

Description

전자장치 및 그 제어방법{ELECTRONIC APPARATUS AND METHOD OF CONTROLLING THE SAME}
본 발명은 전자장치 및 그 제어방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 컨텐트의 시청성향에 관한 데이터에 기초하여 사용자의 특성을 추론하는 전자장치 및 그 제어방법에 관한 것이다.
텔레비전(TV)과 같은 디스플레이가 마련된 전자장치는 외부의 소스로부터 제공되는 다양한 컨텐트를 수신하여, 그에 기초한 영상이 디스플레이에 표시되도록 한다.
최근 디지털 방송이 본격화되면서 종래의 방송이 제공하던 단순 노출 광고 서비스와는 다른 맞춤형 광고 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 맞춤형 광고 서비스의 일례로서, 전자장치의 사용자에 대한 타겟 광고가 있다.
타겟 광고를 효율적으로 제공하기 위해서는, 사용자의 특성, 예를 들면, 나이, 성별, 거주 지역 등을 파악하는 것이 중요하다.
또한, 텔레비전과 같이 가구 구성원들이 공동으로 전자장치를 사용하는 환경에서는, 가구 구성원들 중 실제 컨텐트를 시청하고 있는 사용자의 특성을 정확하게 특정할 필요가 있다.
본 발명은, 컨텐트에 대한 시청데이터로부터 사용자의 특성을 식별하여, 효율적인 타겟 서비스를 제공할 수 있는 전자장치 및 그 제어방법을 제공한다.
또한, 본 발명은, 복수의 사용자 중에서 실제 컨텐트를 시청하고 사용자를 특정하여, 보다 정밀한 타겟 서비스를 제공할 수 있는 전자장치 및 그 제어방법을 제공한다.
본 발명 일 실시예에 따른 전자장치는, 복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하고, 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하고, 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하고, 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는 프로세서를 포함한다.
사용자특성은, 연령 또는 성별 중 적어도 하나에 따라 구분된 복수의 그룹 중 어느 하나에 대응할 수 있다.
컨텐트특성은, 컨텐트의 장르 또는 시간 구간 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
인터페이스부를 더 포함하고, 프로세서는, 인터페이스부를 통해 외부장치로부터 복수 컨텐트에 대한 시청데이터를 수신하고, 수신된 시청데이터로부터 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득할 수 있다.
프로세서는, 복수의 외부장치로부터 수집된 컨텐트에 대한 시청데이터를 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑하고, 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 각 외부장치에 대하여 컨텐트특성에 대응하여 시청 여부를 나타내는 특징데이터를 추출할 수 있다.
프로세서는, 제1참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하며, 제1참조데이터는 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 추출된 특징데이터를 포함할 수 있다.
프로세서는, 소정 외부장치에 대해 도출된 특징데이터와 학습에 따른 모델의 사용자특성을 대조하여, 외부장치의 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별할 수 있다.
학습에 따른 모델은 멀티 레이어로 구성될 수 있다.
프로세서는, 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자에 대해 컨텐트의 시청패턴을 나타내는 특징데이터를 추출할 수 있다.
프로세서는, 제2참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하며, 제2참조데이터는 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 추출된 특징데이터를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 제어방법은, 복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 단계; 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하는 단계; 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하는 단계; 및 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
사용자특성은, 연령 또는 성별 중 적어도 하나에 따라 구분된 복수의 그룹 중 어느 하나에 대응할 수 있다.
컨텐트특성은, 컨텐트의 장르 또는 시간 구간 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
인터페이스부를 통해 외부장치로부터 복수 컨텐트에 대한 시청데이터를 수신하는 단계; 및 수신된 시청데이터로부터 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
복수의 외부장치로부터 수집된 컨텐트에 대한 시청데이터를 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑하는 단계; 및 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 각 외부장치에 대하여 컨텐트특성에 대응하여 시청 여부를 나타내는 특징데이터를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
사용자특성을 식별하는 단계는, 제1참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하며, 제1참조데이터는 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 추출된 특징데이터를 포함할 수 있다.
사용자특성을 식별하는 단계는, 소정 외부장치에 대해 도출된 특징데이터와 학습에 따른 모델의 사용자특성을 대조하여, 외부장치의 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별할 수 있다.
분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자에 대해 컨텐트의 시청패턴을 나타내는 특징데이터를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
사용자를 식별하는 단계는, 제2참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하며, 제2참조데이터는 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 추출된 특징데이터를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 프로세서에 의해 실행 가능한 방법의 프로그램이 기록된, 컴퓨터에 의해 독취가능한 비휘발성의 기록매체에 있어서, 방법은, 복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 단계; 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하는 단계; 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하는 단계; 및 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는 단계를 포함한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 전자장치 및 그 제어방법에 따르면, 컨텐트에 대한 시청데이터로부터 사용자의 특성을 식별하여, 효율적인 타겟 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은, 복수의 사용자 중에서 실제 컨텐트를 시청하고 사용자를 특정하여, 보다 정밀한 타겟 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치를 포함하는 시스템의 일례를 도시한다.
도 2는 본 발명 일 실시예에 의한 전자장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 제어 동작을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명 일 실시예의 전자장치에서 프로세서의 구성을 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 제어 동작을 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 데이터전처리부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제1특징 추출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제1학습 모델링부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 데모그래픽 추론부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제2특징 추출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제2학습 모델링부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 사용자추론부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 구성요소를 지칭하며, 도면에서 각 구성요소의 크기는 설명의 명료성과 편의를 위해 과장되어 있을 수 있다. 다만, 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 이하의 실시예에 설명된 구성 또는 작용으로만 한정되지는 않는다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
본 발명의 실시예에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 본 발명의 실시예에서, '구성되다', '포함하다', '가지다' 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 실시예에서, '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있으며, 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에서, 복수의 요소 중 적어도 하나(at least one)는, 복수의 요소 전부뿐만 아니라, 복수의 요소 중 나머지를 배제한 각 하나 혹은 이들의 조합 모두를 지칭한다.
도 1은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치를 포함하는 시스템의 일례를 도시한다.
본 발명 일 실시예에 따르면, 전자장치(10)는, 예를 들면, 서버로 구현되어, 네트워크를 통해 적어도 하나의 외부장치(20)와 통신이 가능하도록 마련된다. 다만, 본 발명에서 전자장치(10)의 구현 형태는 서버로 한정되는 것은 아니며, 다양한 종류의 장치로 구현될 수 있다.
일 실시예에서 전자장치(10)는 복수 개 마련될 수 있다. 이 경우, 복수의 전자장치(10)는 서로 연계하여 동작할 수 있으며, 관련 동작을 분담하여 수행할 수도 있다.
외부장치(20)는, 컨텐트 재생을 위한 미디어장치로서 구현될 수 있으며, 예를 들면, 텔레비전(TV) 과 같은 디스플레이장치(21), 유선 또는 무선 연결된 외부의 디스플레이로 신호를 전송하는 셋탑박스와 같은 영상처리장치(22), 스마트폰(smart phone)이나 태블릿(tablet)과 같은 스마트패드(smart pad)를 포함하는 단말장치, 즉, 모바일장치(23, 24) 등을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명에서 외부장치(20)의 구현 형태는 앞선 예시들에 한정되지 않으며, 다른 예로서 데스크탑(desktop) 또는 랩탑(laptop)과 같은 컴퓨터(personal computer, PC) 혹은 컴퓨터의 모니터에도 적용될 수 있다.
일 실시예에서, 외부장치(20)는 영상을 표시할 수 있는 디스플레이를 포함하는 디스플레이장치(21)로서 구현될 수 있다. 외부장치(20)는 외부의 신호공급원, 즉, 소스로부터 제공되는 신호, 예를 들면 컨텐트에 관한 데이터를 수신하고, 수신된 컨텐트의 데이터를 기 설정된 프로세스에 따라 처리하여 디스플레이에 영상으로 표시되도록 할 수 있다.
일 실시예에서 디스플레이장치(21)로 구현된 외부장치(20)는 방송국의 송출장비로부터 수신되는 방송신호, 방송정보, 또는 방송데이터 중 적어도 하나에 기초한 방송 영상을 처리할 수 있는 텔레비전(TV)으로 구현될 수 있다. 이 경우, 외부장치(20)에는 방송신호를 채널 별로 튜닝하기 위한 튜너가 마련될 수 있다.
외부장치(20)가 텔레비전인 경우, 외부장치(20)는 직접 또는 외부장치(20)와 케이블 등에 의해 연결될 수 있는 부가기기, 예를 들면, 셋탑박스(set-top box, STB), OC 박스(one-connect box), 미디어박스 등을 통해 방송국의 송출장비로부터 수신되는 방송신호, 방송정보, 또는 방송데이터 중 적어도 하나에 기초한 방송 컨텐트를 수신할 수 있다. 여기서, 외부장치(20)와 부가기기의 연결 방식은 케이블에 한정되는 것은 아니며, 다양한 유무선 인터페이스가 적용될 수 있다.
외부장치(20)는, 예를 들면, 방송국으로부터 송출되는 RF(radio frequency) 신호 즉, 방송 컨텐트를 무선으로 수신할 수 있으며, 이를 위해 외부장치(20)에는 방송신호를 수신할 수 있는 안테나가 마련될 수 있다.
외부장치(20)에서, 방송 컨텐트는 지상파, 케이블, 위성 등을 통해서 수신 가능하며, 신호공급원, 즉, 소스는 방송국에 한정되지 않는다. 다시 말해, 데이터의 송수신이 가능한 장치 또는 스테이션이라면 소스에 포함될 수 있다.
외부장치(20)에서 수신되는 신호의 규격은 장치의 구현 형태에 대응하여 다양한 방식으로 구성될 수 있으며, 외부장치(20)는 외부와 통신을 위해 마련된 유선 인터페이스부의 구현 형태에 대응하여, HDMI(High Definition Multimedia Interface), HDMI-CEC(Consumer Electronics Control), 디스플레이 포트(display port, DP), DVI, 컴포지트(composite) 비디오, 컴포넌트(component) 비디오, 슈퍼 비디오(super video), DVI(Digital Visual Interface), 썬더볼트(Thunderbolt), RGB 케이블, SCART(Syndicat des Constructeurs d'Appareils Radiorecepteurs et Televiseurs), USB(universal serial bus) 등의 규격에 대응하는 신호를 영상 컨텐트로서 유선으로 수신할 수 있다.
일 실시예에서, 외부장치(20)는 스마트 TV 또는 IP TV(Internet Protocol TV)로 구현될 수 있다. 스마트 TV는 실시간으로 방송신호를 수신하여 표시할 수 있고, 웹 브라우징 기능을 가지고 있어 실시간 방송신호의 표시와 동시에 인터넷을 통하여 다양한 컨텐트 검색 및 소비가 가능하고 이를 위하여 편리한 사용자 환경을 제공할 수 있는 TV이다. 또한, 스마트 TV는 개방형 소프트웨어 플랫폼을 포함하고 있어 사용자에게 양방향 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 스마트 TV는 개방형 소프트웨어 플랫폼을 통하여 다양한 컨텐트, 예를 들어, 소정의 서비스를 제공하는 어플리케이션의 컨텐트를 사용자에게 제공할 수 있다. 이러한 어플리케이션은 다양한 종류의 서비스를 제공할 수 있는 응용 프로그램으로서, 예를 들어, SNS, 금융, 뉴스, 날씨, 지도, 음악, 영화, 게임, 전자 책, 광고 등의 서비스를 제공하는 어플리케이션을 포함한다.
외부장치(20)는, 예를 들면, 사용자특성에 대응하는 타겟 서비스를 제공할 수 있다. 타겟 서비스의 종류는 한정되지 않으며, 일례로, 타겟 광고를 포함한다.
일 실시예에서, 텔레비전(TV)와 같이 가구(household)의 구성원들이 공동으로 사용하는 외부장치(20)의 경우, 복수의 사용자 중에서 실제 컨텐트를 시청할 것으로 예측되는 사용자의 사용자특성에 대응하는 타겟 서비스가 제공될 수 있다. 이러한 사용자 및 사용자특성은 전자장치(10)에 의해 식별될 수 있으며, 사용자특성과 사용자를 식별하는 구체적인 동작에 대해서는 이하의 실시예들에서 상세하게 설명하기로 한다.
외부장치(20)는 내부/외부의 저장매체에 저장된 신호/데이터에 기초한 동영상, 정지영상, 어플리케이션(application), OSD(on-screen display), 다양한 동작 제어를 위한 유저 인터페이스(user interface, UI) 등을 화면에 표시하도록 신호를 처리할 수 있다.
외부장치(20)는, 컨텐트를 제공할 수 있는 서버 혹은 단말장치를 포함한 다양한 소스로부터 유선 또는 무선 네트워크 통신에 의해 컨텐트를 수신할 수 있으며, 통신의 종류는 한정되지 않는다. 외부장치(20)는 복수의 소스, 즉, 장치들로부터 컨텐트를 수신할 수 있다.
구체적으로, 외부장치(20)는 외부와 통신을 위해 마련된 무선 인터페이스부의 구현 형태에 대응하여 와이파이(Wi-Fi), 와이파이 다이렉트(Wi-Fi Direct), 블루투스(bluetooth), 블루투스 저에너지(bluetooth low energy), 지그비(Zigbee), UWB(Ultra-Wideband), NFC(Near Field Communication) 등의 규격에 대응하는 신호를 영상 컨텐트로서 무선 네트워크 통신을 통해 수신할 수 있다. 또한, 외부장치(20)는 이더넷(Ethernet) 등과 같은 유선 네트워크 통신을 통해 컨텐트 신호를 수신할 수 있다.
일 실시예에서 외부장치(20)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 컨텐트 프로바이더, 즉, 컨텐트 서버로부터 컨텐트를 수신할 수 있다. 예를 들면, 외부장치(20)에는 VOD(video on demand)와 같은 미디어파일이나 웹컨텐트 등이 실시간 스트리밍 방식으로 제공될 수 있다.
외부장치(20)는, 예를 들면, 유튜브(YouTube)와 같은 웹서버나, 넷플릭스(Netflix)와 같은 OTT(over the top) 서비스를 제공할 수 있는 OTT 서버로부터 VOD와 같은 비디오 컨텐트 또는 미디어 컨텐트를 제공받을 수 있다.
외부장치(20)는 컨텐트 재생을 위한 어플리케이션, 예를 들면, VOD 어플리케이션을 실행하여, 서버 등으로부터 컨텐트를 수신 및 그 수신한 컨텐트를 처리함으로써, 해당 컨텐트에 대응하는 영상이 디스플레이를 통해 출력 즉, 표시되도록 할 수 있다. 여기서, 외부장치(20)는 실행된 어플리케이션에 대응하는 사용자 계정을 이용하여 서버 등으로부터 컨텐트를 수신할 수 있다.
사용자는 외부장치(20)를 이용하여 다양한 컨텐트를 시청할 수 있다. 외부장치(20)는 이러한 컨텐트의 시청이력(content viewing history)에 관한 정보를 전자장치(10)로 제공할 수 있다.
외부장치(20)에서 제공되는 시청이력 정보의 종류는 한정되지 않으며, 예를 들면, 외부장치(20)를 통하여 사용자에 의해 시청된 복수 컨텐트에 관한 시청성향에 관한 데이터(이하, 사용자데이터 라고도 한다)를 포함할 수 있다.
외부장치(20)에는 사용자의 컨텐트에 관한 시청이력이 누적되어 저장될 수 있다. 이러한 시청이력으로부터 복수 컨텐트에 대한 외부장치(20)의 사용자의 시청성향에 관한 데이터가 도출될 수 있다.
전자장치(10)는 외부장치(20)로부터 복수의 컨텐트에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 수신할 수도 있고, 또는 외부장치(20)로부터 시청이력 정보를 수신하여 시청성향에 관한 사용자데이터를 도출할 수도 있다.
일 실시예에서 전자장치(10)는 복수의 외부장치(20) 각각에 대한 시청성향에 관한 데이터를 각 외부장치(20)의 식별정보와 대응시켜 저장 및 관리할 수 있다.
전자장치(10)는 외부장치(20)로부터 획득되는 시청이력 정보, 예를 들면, 복수 컨텐트에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터에 기초하여, 외부장치(20)에 대한 사용자특성을 식별할 수 있다.
일 실시예에서, 외부장치(20)가 텔레비전(TV)과 같은 복수 사용자가 공동으로 사용하는 장치인 경우, 전자장치(10)는 외부장치(20)에 대해 2 이상의 사용자특성을 식별할 수 있다. 전자장치(10)는 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 특정 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별할 수 있다.
이하, 도면을 참조하여, 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 구성들에 대해 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명 일 실시예에 의한 전자장치의 구성을 도시한 블록도이다.
다만, 도 2에 도시된 본 발명의 일 실시예에 의한 전자장치(10)의 구성은 하나의 예시일 뿐이며, 다른 실시예에 의한 전자장치는 도 2에 도시된 구성 외에 다른 구성으로 구현될 수 있다. 즉, 본 발명의 전자장치(10)는 도 2에 도시된 구성 외 다른 구성이 추가되거나, 혹은 도 2에 도시된 구성 중 적어도 하나가 배제된 형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 전자장치(10)는, 도 2에 구성된 구성의 일부가 변경되는 형태로 구현될 수도 있다.
본 발명 일 실시예에 따른 전자장치(10)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 인터페이스부(110)를 포함할 수 있다.
인터페이스부(110)는, 전자장치(10)가 적어도 하나의 외부장치(20)와 통신할 수 있도록 한다.
인터페이스부(110)는 유선 인터페이스부(111)를 포함할 수 있다. 유선 인터페이스부(111)는 HDMI, HDMI-CEC, USB, 컴포넌트(Component), 디스플레이 포트(DP), DVI, 썬더볼트, RGB 케이블 등의 규격에 따른 신호/데이터를 송/수신하는 연결부를 포함할 수 있다. 여기서, 유선 인터페이스부(111)는 이들 각각의 규격에 대응하는 적어도 하나 이상의 커넥터, 단자 또는 포트를 포함할 수 있다.
유선 인터페이스부(111)는 USB 포트 등과 같은 범용 데이터 전송규격에 따른 커넥터 또는 포트 등을 포함할 수 있다. 유선 인터페이스부(111)는 광 전송규격에 따라 광케이블이 연결될 수 있는 커넥터 또는 포트 등을 포함할 수 있다. 유선 인터페이스부(111)는 외부 마이크 또는 마이크를 구비한 외부 오디오기기가 연결되며, 마이크 또는 오디오기기로부터 오디오 신호를 수신 또는 입력할 수 있는 커넥터 또는 포트 등을 포함할 수 있다. 유선 인터페이스부(111)는 헤드셋, 이어폰, 외부 스피커 등과 같은 오디오기기가 연결되며, 오디오기기로 오디오 신호를 전송 또는 출력할 수 있는 커넥터 또는 포트 등을 포함할 수 있다. 유선 인터페이스부(111)는 이더넷(Ethernet) 등과 같은 네트워크 전송규격에 따른 커넥터 또는 포트를 포함할 수 있다. 예컨대, 유선 인터페이스부(111)는 라우터 또는 게이트웨이에 유선 접속된 랜카드 등으로 구현될 수 있다.
유선 인터페이스부(111)는 다양한 종류의 통신 프로토콜에 대응하는 유선 통신모듈(S/W module, chip 등)을 포함하는 통신회로(communication circuitry)로서 구현될 수 있다.
인터페이스부(110)는 무선 인터페이스부(112)를 포함할 수 있다.
무선 인터페이스부(112)는 무선 인터페이스부(112)는 전자장치(10)의 구현 형태에 대응하여 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 무선 인터페이스부(112)는 통신방식으로 RF(radio frequency), 지그비(Zigbee), 블루투스(bluetooth), 와이파이(Wi-Fi), UWB(Ultra WideBand) 및 NFC(Near Field Communication) 등 무선통신을 사용할 수 있다.
무선 인터페이스부(112)는 다양한 종류의 통신 프로토콜에 대응하는 무선 통신모듈(S/W module, chip 등)을 포함하는 통신회로(communication circuitry)로서 구현될 수 있다.
일 실시예에서 무선 인터페이스부(112)는 무선랜유닛을 포함한다. 무선랜유닛은 프로세서(140)의 제어에 따라 억세스 포인트(access point, AP)를 통해 무선으로 외부장치와 연결될 수 있다. 무선랜유닛은 와이파이 모듈을 포함한다.
일 실시예에서 무선 인터페이스부(112)는 억세스 포인트 없이 무선으로 전자장치(10)와 외부장치(20) 사이에 1 대 1 다이렉트 통신을 지원하는 무선통신모듈을 포함한다. 무선통신모듈은 와이파이 다이렉트, 블루투스, 블루투스 저에너지 등의 통신방식을 지원하도록 구현될 수 있다. 전자장치(10)가 외부장치와 다이렉트로 통신을 수행하는 경우, 후술하는 저장부(130)에는 통신 대상 기기인 외부장치(20)에 대한 식별정보(예를 들어, MAC address 또는 IP address)가 저장될 수 있다.
본 발명 일 실시예에 따른 전자장치(10)에서, 무선 인터페이스부(112)는 성능에 따라 무선랜유닛과 무선통신모듈 중 적어도 하나에 의해 외부장치와 무선 통신을 수행하도록 마련된다.
다른 실시예에서 무선 인터페이스부(112)는 LTE와 같은 이동통신, 자기장을 포함하는 EM 통신, 가시광통신 등의 다양한 통신방식에 의한 통신모듈을 더 포함할 수 있다.
무선 인터페이스부(112)는 네트워크 상의 외부장치(20) 등과 무선 통신함으로써, 외부장치와 데이터 패킷을 송수신할 수 있다.
전자장치(10)는 사용자입력부(120)를 포함할 수 있다.
사용자입력부(120)는 사용자의 입력에 의해, 기설정된 다양한 제어 커맨드 또는 한정되지 않은 정보를 프로세서(140)에 전달한다.
사용자입력부(120)는 사용자 입력을 수신할 수 있는 다양한 입력수단을 포함한다.
일 실시예에서 사용자입력부(120)는 전자장치(10)에 마련된 전원키, 숫자키, 메뉴키 등의 버튼을 포함하는 키패드(또는 입력패널)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 사용자입력부(120)는 전자장치(10)를 원격으로 제어 가능하게 기설정된 커맨드/데이터/정보/신호를 생성하여 전자장치(10)로 전송하는 입력장치를 포함할 수 있다. 입력장치는, 예를 들면, 리모컨(remote control), 키보드(keyboard), 마우스(mouse) 등을 포함하며, 전자장치(10)와 이격 분리되어, 사용자 입력을 수신할 수 있다. 입력장치는 전자장치(10) 본체와 무선통신이 가능한 외부장치가 되며, 무선통신은 블루투스, 적외선 통신, RF 통신, 무선랜, 와이파이 다이렉트 등을 포함한다.
전자장치(10)는 저장부(130)를 포함할 수 있다.
저장부(130)는 전자장치(10)의 다양한 데이터를 저장하도록 구성된다.
저장부(130)는 전자장치(10)에 공급되는 전원이 차단되더라도 데이터들이 남아있을 수 있으며, 변동사항을 반영할 수 있도록 쓰기 가능한 비휘발성 메모리(writable ROM)로 구비될 수 있다. 즉, 저장부(130)는 플래쉬 메모리(flash memory), EPROM 또는 EEPROM 중 어느 하나로 구비될 수 있다. 저장부(130)는 전자장치(10)의 읽기 또는 쓰기 속도가 비휘발성 메모리에 비해 빠른 DRAM 또는 SRAM과 같은 휘발성 메모리(volatile memory)를 더 구비할 수 있다.
저장부(130)에 저장되는 데이터는, 예를 들면 전자장치(10)의 구동을 위한 운영체제를 비롯하여, 이 운영체제 상에서 실행 가능한 다양한 프로그램, 어플리케이션, 영상데이터, 부가데이터 등을 포함한다.
구체적으로, 저장부(130)는 프로세서(140)의 제어에 따라 각 구성요소들의 동작에 대응되게 입/출력되는 신호 또는 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(130)는 전자장치(10)의 제어를 위한 제어 프로그램, 제조사에서 제공되거나 외부로부터 다운로드 받은 어플리케이션과 관련된 UI, UI를 제공하기 위한 그래픽 또는 이미지, 사용자 정보, 문서, 데이터베이스들 또는 관련 데이터들을 저장할 수 있다.
일 실시예에서 저장부(130)에는 외부장치(20)에 대해 사용자특성 및 사용자를 식별하기 위한 참조데이터가 저장될 수 있다.
저장부(130)에는 외부장치(20)의 사용자특성을 식별하기 위해 사용되는 제1참조데이터가 저장될 수 있다. 여기서, 제1참조데이터는, 복수 컨텐트에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련되며, 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 것일 수 있다.
또한, 저장부(130)에는 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중 소정 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하기 위해 사용되는 제2참조데이터가 저장될 수 있다. 여기서, 제2참조데이터는, 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련되며, 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 사용자특성 간의 관계에 관한 것일 수 있다.
일 실시예에서, 제1참조데이터와 제2참조데이터는 공통된 로 데이터(raw data)로서 샘플링된 복수의 사용자(일반사용자)의 시청데이터를 기반으로 하여 도출될 수 있다.
제1참조데이터와 제2참조데이터는, 일례로 전자장치(10)가 복수의 외부장치(20)로부터 수집한 시청데이터에 기초하여 도출될 수 있다.
다른 예로서, 제1참조데이터와 제2참조데이터는 표본장치로서 미리 정해진 복수의 미디어장치, 예를 들면, 시청률 조사장치가 설치된 TV 등을 통해 수집된 표본데이터에 기초하여 도출될 수 있다. 표본데이터는 각 미디어장치의 사용자특성 정보와, 시청이력 정보 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서 저장부(130)에는 적어도 하나의 데이터베이스(database, DB)가 마련될 수 있다. 예를 들면, 저장부(130)는, 외부장치(20)에 대해 식별된 사용자특성 정보가 저장되는 데이터베이스와, 특정 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 것으로 식별된 사용자 정보가 저장되는 데이터베이스를 포함할 수 있다.
일 실시예에서 저장부(130)에는, 복수의 외부장치(20) 각각에 대해 사용자특성 정보와, 컨텐트특성에 대응하여 사용자 정보를 저장 및 관리하는 데이터베이스가 마련되도록 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에서 저장부 라는 용어는 저장부(130), 후술하는 프로세서(140) 내 롬(ROM)(도시되지 아니함), 램(RAM)(도시되지 아니함) 또는 전자장치(10)에 장착 가능한 메모리 카드(도시되지 아니함)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함하는 것으로서 정의된다.
전자장치(10)는 프로세서(140)를 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 전자장치(10)의 제반 구성들이 동작하기 위한 제어를 수행한다. 프로세서(140)는 이러한 제어 동작을 수행할 수 있도록 하는 제어프로그램(혹은 인스트럭션)과, 제어프로그램이 설치되는 비휘발성의 메모리, 설치된 제어프로그램의 적어도 일부가 로드되는 휘발성의 메모리 및 로드된 제어프로그램을 실행하는 적어도 하나의 범용 프로세서, 예를 들면 마이크로 프로세서(microprocessor), 응용 프로세서(application processor) 혹은 CPU(central processing unit)를 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 싱글 코어, 듀얼 코어, 트리플 코어, 쿼드 코어 및 그 배수의 코어를 포함할 수 있다. 프로세서(140)는 복수의 프로세서, 예를 들어, 메인 프로세서(main processor) 및 슬립 모드(sleep mode, 예를 들어, 대기 전원만 공급되고 디스플레이장치로서 동작하지 않는)에서 동작하는 서브 프로세서(sub processor)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서, 롬 및 램은 내부 버스(bus)를 통해 상호 연결될 수 있다.
일 실시예에서 프로세서(140)는 전자장치(10)에 내장되는 PCB 상에 실장되는 메인 SoC(Main SoC)에 포함되는 형태로서 구현 가능하다.
제어프로그램은, BIOS, 디바이스드라이버, 운영체계, 펌웨어, 플랫폼 및 어플리케이션 중 적어도 하나의 형태로 구현되는 프로그램(들)을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 어플리케이션은, 전자장치(10)의 제조 시에 전자장치(10)에 미리 설치 또는 저장되거나, 혹은 추후 사용 시에 외부로부터 어플리케이션의 데이터를 수신하여 수신된 데이터에 기초하여 전자장치(10)에 설치될 수 있다. 어플리케이션의 데이터는, 예컨대, 어플리케이션 마켓과 같은 외부 서버로부터 전자장치(10)로 다운로드될 수도 있다. 이와 같은 외부 서버는, 본 발명의 컴퓨터프로그램제품의 일례이나, 이에 한정되는 것은 아니다.
제어프로그램은 컴퓨터와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장매체에 기록될 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체 또는 비휘발성(non-volatile) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 일례로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 외부장치(20)로부터 획득되는 시청이력 정보에 기초하여, 외부장치(20)에 대한 사용자특성을 식별한다. 또한, 프로세서(140)는, 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 특정 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별할 수 있다.
이하의 실시예에서는, 외부장치(20)가 복수 사용자가 공동으로 사용할 수 있는 미디어장치, 예를 들면, 텔레비전(TV)인 경우를 예로 들어 설명하지만, 본 발명의 적용범위는 이에 한정되는 것이 아니므로, 외부장치(20)가 1인 가구의 텔레비전인 경우, 즉, 사용자가 한 명인 경우도 본 발명에 포함된다. 또한, 외부장치(20)가 예를 들어, 스마트폰이나 태블릿과 같은 개인 미디어장치인 경우에도 본 발명이 적용될 수 있다.
또한, 이하의 실시예는 하나의 외부장치(20)를 기준으로 사용자특성과 사용자를 식별하는 경우를 예를 들어 설명하지만, 본 발명의 전자장치(10)는 복수의 외부장치(20)로부터 시청이력 정보를 획득하여, 복수의 외부장치(20) 각각에 대해 사용자특성과 사용자를 식별하도록 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 제어 동작을 도시한 흐름도이다.
전자장치(10)의 프로세서(140)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 복수 컨텐트에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득할 수 있다(301). 여기서, 시청성향에 관한 사용자데이터는, 사용자가 외부장치(20)를 통해 시청한 복수 컨텐트에 대한 시청데이터, 즉, 시청이력으로부터 도출될 수 있으며, 컨텐트의 장르(genre), 시청 시점/시각(time), 시청 지속시간(duration) 등을 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(140)는, 인터페이스부(110)를 통해 외부장치(20)로부터 복수 컨텐트에 대한 시청데이터를 수신하고, 수신된 시청데이터로부터 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득할 수 있다.
다른 실시예에서, 프로세서(140)는, 인터페이스부(110)를 통해 외부장치(20)로부터 시청성향에 관한 사용자데이터를 수신할 수 있다.
프로세서(140)는, 단계 301에서 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별한다(302).
구체적으로, 프로세서(140)는, 복수 컨텐트에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 단계 301에서 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별할 수 있다.
여기서, 사용자특성은, 사용자의 나이, 성별, 거주 지역, 소득수준 등을 나타내는 인류 통계학적 정보, 다시 말해, 데모그래픽(demographic) 정보를 포함한다. 일 실시예에서, 사용자특성, 즉, 데모그래픽 정보는 연령 또는 성별 중 적어도 하나에 따라 구분 또는 분류된 복수의 그룹 중 어느 하나에 대응할 수 있다.
프로세서(140)는, 예를 들면, 2 이상의 연령대(연령범위)나, 2 이상의 성별 또는 이들의 선택적 조합으로 이루어진 복수의 사용자특성을 식별할 수 있다. 일례로, 가정 내 설치된 텔레비전(TV)인 외부장치(20)에 대해, 30대 남성, 30대 여성, 유아/미취학아동의 3개의 사용자특성이 식별될 수 있다.
프로세서(140)는, 단계 302에서 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서, 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별한다(303).
구체적으로, 프로세서(140)는, 복수 컨텐트에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 단계 302에서 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별할 수 있다.
여기서, 컨텐트특성은, 컨텐트의 장르 또는 방송 시간 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
구체적으로, 컨텐트특성은, 컨텐트의 장르, 방송 또는 송출 시간대(예를 들면, 평일 또는 주말, 프라임 타임(prime time), 심야 등), 방송 또는 송출 지역(예를 들면, 수도권, 도시 또는 도서지역 등), 혹은 이들의 선택적 조합에 의해 정의될 수 있다. 예를 들면, 심야시간에 송출되는 스포츠 장르, 주말 프라임 타임에 송출되는 코미디 장르 등이 컨텐트특성으로 정의될 수 있다.
예를 들면, 단계 302에서 2 이상의 사용자특성으로 30대 남성, 30대 여성, 유아/미취학아동이 식별된 경우, 프로세서(140)는 각 사용자특성에 대응하는 2 이상의 사용자(순서대로 사용자 1, 2, 3) 중에서 지정된 컨텐트특성, 일례로, 심야시간에 송출되는 스포츠 장르에 대응하는 사용자특성(30대 남성)에 대응하는 사용자 1을 식별할 수 있다.
그리고, 프로세서(140)는, 단계 304에서 식별된 사용자에 관하여 컨텐트 관련 동작을 수행할 수 있다(304).
여기서, 컨텐트 관련 동작은 식별된 사용자의 사용자특성에 대응하는 맞춤형 서비스, 즉, 타겟 서비스를 포함한다. 일례로, 프로세서(140)는 외부장치(20)를 통해 타겟 광고를 제공하도록 할 수 있다.
예를 들어, 단계 304에서 식별된 사용자(사용자 1)의 사용자특성인 30대 남성을 타겟으로 하는 자동차 광고가 외부장치(20)를 통해 심야시간에 제공될 수 있다.
여기서, 전자장치(10)는 상기의 컨텐트 관련 동작을 직접 수행하거나, 또는, 컨텐트 관련 동작을 수행할 수 있는 다른 장치, 예를 들면, 광고서버에 식별된 정보를 출력하여, 광고서버가 외부장치(20)에 대해 컨텐트 관련 동작을 수행하도록 할 수 있다.
일 실시예로서, 상기와 같은 프로세서(140)의 동작은 전자장치(10)와 별도로 마련되는 컴퓨터프로그램제품(미도시)에 저장된 컴퓨터프로그램으로 구현될 수도 있다.
이 경우, 컴퓨터프로그램제품은 컴퓨터프로그램에 해당하는 인스트럭션이 저장된 비일시적 또는 비휘발성의 메모리와, 프로세서를 포함한다. 인스트럭션은, 프로세서에 의해 실행되면, 데이터의 처리를 위한 가용 리소스 상태를 식별하고, 식별된 리소스 상태에 대응하여 복수의 컨텐트 중 2 이상의 컨텐트가 하나의 스트림으로 믹싱되도록 리소스 상태에 관한 정보를 외부장치로 전송하고, 믹싱된 복수의 컨텐트의 데이터를 수신하도록 하는 것을 포함한다.
이에 따라, 전자장치(10)는 별도의 컴퓨터프로그램제품에 저장된 컴퓨터프로그램을 다운로드 및 실행하여, 프로세서(140)의 동작을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명 일 실시예의 전자장치(10)에서, 상기와 같은 프로세서(140)의 동작은, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 모델을 이용하여 수행될 수 있다.
인공지능 모델은 학습을 통해 만들어 질 수 있다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 머신러닝(기계학습), 딥러닝과 같은 학습기반 처리에 사용되는 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 스스로 분류/학습함으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어 각각은 복수의 가중치들을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다.
추론/예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론(Knowledge based Reasoning), 최적화 예측(Optimization Prediction), 선호 기반 계획(Preference-based Planning), 추천(Recommendation) 등을 포함한다.
도 4는 본 발명 일 실시예의 전자장치에서 프로세서의 구성을 도시한 블록도이다. 도 5는 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치의 사용자특성과 사용자를 식별하는 제어 동작을 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 5에 도시된 제어 동작은, 학습을 통해 생성되는 모델을 이용하여 미디어장치에 대한 사용자특성(데모그래픽)과 컨텐트특성에 대응하는 사용자를 각각 추론하도록 구현된다. 도 5에 도시된 제어 동작의 각 단계는, 도 3에서 설명된 단계를 구체화한 것이거나, 혹은 도 3의 제어 동작에 추가된 단계일 수 있다.
본 발명 일 실시예에 따른 전자장치(10)에서, 프로세서(140)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터전처리부(141), 제1특징 추출부(142), 제1학습 모델링부(143), 데모그래픽 추론부(144), 제2특징 추출부(145), 제2학습 모델링부(146), 및 사용자 추론부(147)를 포함할 수 있다.
상기와 같은 프로세서(140)의 각 구성들(141, 142, 143, 144, 145, 146, 147) 또는 이들의 2 이상의 조합은 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈의 결합에 의해 구현되거나, 앞서 설명한 컴퓨터프로그램으로 구현될 수 있다. 이하에서, 데이터전처리부(141), 제1특징 추출부(142), 제1학습 모델링부(143), 데모그래픽 추론부(144), 제2특징 추출부(145), 제2학습 모델링부(146), 및 사용자 추론부(147)에 의해 수행되는 동작은, 프로세서(140)가 수행하는 것으로 이해될 것이다.
도 4에 도시된 데이터전처리부(141)는, 도 5에 도시된 바와 같이, 컨텐트 재생을 위한 미디어장치로부터 컨텐트에 대한 시청데이터를 획득, 즉, 수집(collect)할 수 있다(501).
도 6은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 데이터전처리부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
데이터전처리부(141)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 텔레비전(TV)을 포함하는 미디어장치의 시청데이터로서, 컨텐트에 대한 시청이력정보(content viewing history)를 수집한다. 여기서, 데이터전처리부(141)는 미리 정해진 시간 구간 단위로 시청데이터를 수집 가능하며, 예를 들면, 하루를 6개의 시간 구간(slot)으로 구분하여 시청데이터를 수집할 수 있다.
일 실시예에서 데이터전처리부(141)는 복수의 미디어장치 각각으로부터 시청데이터를 수십하며, 수집된 데이터는 후술하는 전처리 및 특징데이터의 추출 과정을 통해 학습을 통한 모델링에 사용될 수 있다.
일 실시예에서 데이터전처리부(141)에서 수집되는 데이터는, 미디어장치에 대한 기기 사용성 데이터를 포함할 수 있다. 기기 사용성 데이터는, 미디어장치를 통해 연결된 다른 장치의 사용 여부, 스마트 기능을 지원하는 어플리케이션(Smart App)의 사용 여부 등을 포함할 수 있다.
데이터전처리부(141)는, 도 5에 도시된 단계 501에서 획득된 시청데이터에 대한 전처리 작업을 수행한다(502).
전처리 작업은 수집된 데이터에 대한 유효성 검사로서 수행되는 데이터 검증(data validation)을 포함한다.
데이터전처리부(141)는, 수집된 시청데이터 중 유효하지 않은 데이터에 대한 정제, 즉, 클렌징(cleansing)을 통해 데이터 검증을 수행할 수 있다. 데이터전처리부(141)는, 예를 들면, 1분, 2분 등의 기설정된 기준시간 이하로 시청되었거나, 200분, 300분 등의 기설정된 기준시간 이상으로 시청한 데이터는 결측치로 판단해 제거할 수 있다.
전처리 작업은 클렌징이 수행된 데이터에 대한 분류 및 맵핑(mapping)을 포함한다.
데이터전처리부(141)는, 시청데이터를 소정 시청 시간 구간(viewing time slice), 예를 들면, 1시간 별로 구분하여 분류할 수 있다.
또한, 데이터전처리부(141)는, 시청데이터를 프로그램 명(program title)에 대한 상위 개념으로서 미리 정의된 일반적인 장르(general genre) 별로 맵핑할 수 있다. 여기서, 장르는 전술한 컨텐트특성에 포함된다. 즉, 데이터전처리부(141)는 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑할 수 있다.
데이터전처리부(141)는 시청데이터들의 프로그램 명을, 예를 들면, 50개의 장르 별로 맵핑할 수 있으며. 각 장르의 종류 및 개수는 한정되지 않는다. 상기와 같은 장르 별 맵핑을 통해 데이터 차원 수를 감소시켜, 이후의 머신러닝 수행에 있어 데이터의 차원이 높아질 수록 알고리즘의 실행이 까다로워지는 문제(curse of dimension)를 해소하고, 과적합(overfitting)을 방지할 수 있다.
데이터전처리부(141)는, 수집된 기기 사용성 데이터에 대해서도 상기와 같은 전처리 작업을 수행할 수 있다.
데이터전처리부(141)는, 이러한 전처리 작업을 통해 수집된 데이터(시청데이터)가 병합 및 저장되도록 함으로써, 해당 데이터에 머신 러닝이 적용될 수 있도록 한다.
도 4에 도시된 제1특징 추출부(142)는, 도 5에 도시된 단계 502에서 전처리된 데이터를 프로파일링(profiling)하여, 장치에 대한 특징데이터(feature)를 추출한다(503).
도 7은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제1특징 추출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
제1특징 추출부(142)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 데이터전처리부(141)에 의해 전처리된 미디어장치의 시청이력 데이터(시청데이터)에 대한 프로파일링을 수행하여, 각 미디어장치를 대표하는 다수의 특징을 가진 특징데이터를 추출할 수 있다.
일 실시예에서 제1특징 추출부(142)는 각 미디어장치에 대해 특징데이터를 추출하여 제1학습 모델링부(143)로 제공함으로써, 제1학습 모델링부(143)에서 알고리즘에 따른 학습이 이루어질 수 있도록 한다.
제1특징 추출부(142)는, 시청데이터를 1개월, 6개월 등의 지정된 기간 단위로 통합(aggregation)하고, 통합된 데이터로부터 특징 벡터(feature vector)로 생성할 수 있다. 지정된 기간은, 예를 들면, 2주, 1개월, 6개월, 1년 등의 단위로 정해질 수 있으나, 한정되는 것은 아니다. 기간이 너무 짧으면 사용자가 시청한 프로그램(컨텐트)의 수와 시청 시간이 충분하지 않으므로, 특징데이터가 희소(sparse)함으로 인해, 모델의 정상적인 학습이 어려울 수 있으므로, 적절한 기간을 설정하여 데이터가 통합되도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 제1특징 추출부(142)는 소정 컨텐트특성(시간 및 장르)에 대응하여 시청 여부를 나타내는 특징데이터를 생성할 수 있다.
구체적으로, 제1특징 추출부(142)는 시청 지속기간(duration)을 사용하는 것이 아닌, 특정 시간 단위 기간, 예를 들면, 1시간 또는 미리 구분된 데이파트(daypart) 별로 특정 장르의 컨텐츠의 시청 여부를 나타내는 특징데이터를 생성할 수 있다.
구체적으로, 제1특징 추출부(142)는, 예를 들어, 미디어장치를 통해 1990년 2월 1일 프라이타임 동안에 코미디 장르 컨텐트를 시청한 경우 1을, 시청하지 않은 경우 0로 특징데이터를 생성한다.
또한, 제1특징 추출부(142)는, 이를 정해진 기간 단위로 통합하여 특징데이터로 생성한다. 예를 들어, 6개월 동안 프라임 타임에 코미디 장르를 시청한 횟수를 카운트하여, 그 결과를 특징데이터로 생성할 수 있다.
일 실시예에서 제1특징 추출부(142)는, 전처리된 기기 사용성 데이터로부터 특징데이터(usage feature)를 더 생성할 있다. 예를 들면, 연결된 다른 장치의 사용 여부, 스마트 기능(Smart APP)의 사용여부 등을 나타내는 특징벡터가 생성될 수 있으며, 연결된 다른 장치의 식별정보(제조사 명 등)도 특징데이터로 생성될 수 있다.
제1특징 추출부(142)는, 상기와 같이 추출/생성된 특징데이터를 정규화(normalization)한다. 정규화를 통해 특징 스케일링(feature scaling)이 진행될 수 있다. 정규화 방법으로는, 예를 들어, MinMax(min-max scaler), MaxAbs, Standardization(standard scaler), 등이 활용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에서 제1특징 추출부(142)는, 학습을 위한 정답지 데이터로서 레이블 셋(label set)을 더 생성할 수 있다. 즉, 시청데이터가 이미 사용자특성(데모그래픽 정보)를 포함하는 경우, 후술하는 데모그래픽 추론의 과정 없이, 레이블링에 의해 사용자특성으로서 데모그래픽이 식별될 수 있다.
레이블 셋은, 예를 들면, 미리 분류 또는 그룹화된 데모그래픽 정보를 활용하여 수행될 수 있다. 여기서, 데모그래픽 정보로서 연령 데이터는 연속적(continuous)으로 사용하거나, 또는 카테고리적(categorical)으로 변경하여 사용될 수 있다. 카테고리적으로 변경하여 사용하는 경우의 일례로, 연령(Age), 성별(Gender) 등을 여러 개의 범주로 데모그래픽 정보를 분류할 수 있다. 예를 들면, 데모그래픽 정보는 14개로 범주로 분류되어, 여성(Female) 18세 미만, 여성(Female) 18~24세, 여성(Female) 25~34세, 여성(Female) 35~44세, 여성(Female) 45~54세, 여성(Female) 55~64세, 여성(Female) 65~99세, 남성(Male) 18세 미만, 남성(Male) 18~24세, 남성(Male) 25~34세, 남성(Male) 35~44세, 남성(Male) 45~54세, 남성(Male) 55~64세, 남성(Male) 65~99세 등과 같이 그룹화될 수 있다.
일 실시예에서 제1특징 추출부(142)는, 다양한 종류의 미디어장치의 시청데이터에 대해 특징데이터를 추출할 수 있도록 구현된다. 즉, 각 장치 별로 데이터 수집 시스템의 알고리즘 차이를 극복할 수 있도록 개발(크로스 디바이스 가능한 특징데이터를 구성)되어, 보다 범용적인 사용자특성으로서 데모그래픽의 추론이 가능할 수 있다. 예를 들면, 시청 지속기간(duration)을 사용 시 수집 시스템 차이로 결과값에 편차가 발생될 수 있으므로, 1시간, 10분, 미리 구분된 데이파트(daypart) 등의 특정 시간 단위로 컨텐츠의 시청 여부를 특징으로서 사용할 수 있다.
도 4에 도시된 제1학습 모델링부(143)는, 도 5에 도시된 단계 503에서 추출된 특징데이터를 이용하여 사용자특성, 즉, 데모그래픽 추론을 위한 모델링을 수행할 수 있다(504).
도 8은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제1학습 모델링부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
제1학습 모델링부(143)는, 사용자특성으로서 데모그래픽 정보를 추론할 수 있는 모델을 학습한다. 여기서, 제1학습 모델링부(143)는, 제1참조데이터에 기초하여 학습을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 제1참조데이터는, 데이터전처리부(141)에서 복수의 미디어장치로부터 수집한 시청데이터에 기초할 수 있다. 제1참조데이터는 각 미디어장치의 데이터로부터 단계 502의 전처리 과정 및 단계 503의 특징데이터 추출 과정을 통해 도출된 특징데이터를 포함하는 것을 일례로 한다.
일 실시예에서 제1학습 모델링부(143)는, 비대칭 데이터(imbalanced data) 문제 해결과 모델 성능 향상을 위한 기법을 사용하여 학습을 수행할 수 있다. 제1학습 모델링부(143)는, 다양한 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning) 기법을 활용할 수 있으며, 최적화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝(hyper-parameter tuning)을 진행할 수 있다.
제1학습 모델링부(143)의 학습에는 랜덤 포레스트(Random Forest), 의사결정트리(Decision Tree), 그라이언트 부스팅(Gradient Boosting)과 같은 머신러닝 알고리즘, 혹은 딥러닝 신경망 구조의 AI 알고리즘이 활용될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
제1학습 모델링부(143)는, 상기와 같은 알고리즘을 이용하여 학습을 수행함으로써, 사용자특성으로서 데모그래픽에 따른 특징(Demographic information)을 추론하기 위한 모델을 만들어 낼 수 있다.
여기서, 데모그래픽의 추론 모델은 멀티 레이어 모델(multi-layer model)로 구현될 수 있다. 각 모델은, 예를 들면, 1차적으로 청년, 장년, 중년과 같이 컨텐트 시청 패턴이 유사한 큰 단위로 분류되고, n차적으로 세부 단위, 예를 들면, 연령(age)를 추론해가는 방식의 레이어 모델로서 구현될 수 있다.
제1학습 모델링부(143)는 상기와 같은 멀티 레이어 모델링을 통해 보다 유연하게 데모그래픽 정보를 활용할 수 있다. 예를 들면, 데모그래픽 정보를 이용한 타겟 서비스 제공 시 특별히 중년층의 데모그래픽 정보가 필요하거나, 보다 세부적인 20대의 데모그래픽 정보가 필요한 경우 등의 케이스에 대한 유연한 대처가 가능할 수 있다.
또한, 제1학습 모델링부(143)는, 학습에 의해 생성된 모델을 검증하고 일반화 성능을 높이기 위해 n-fold cross-validation 이나 hold-out 와 같은 교차검증을 더 진행할 수 있다.
제1학습 모델링부(143)는, 데모그래픽 정보(Demographic information)가 비대칭적(imbalanced)인 특성을 가지는 경우, 이를 보완하기 위해 코스트-센서티브 학습(cost-sensitive learning)이나 오버샘플링(over-sampling), 제너러티브 모델(generative model) 등을 적용할 수 있다. 예를 들어, 24~35세 여성이 사용하는 TV는 전체 중 15% 정도로서, 데이터가 매우 비대칭적(imbalanced)이기 때문에, 이를 해결하기 위해 코스트-센서티브, 오버샘플링, 또는 제너러티브 모델 기법 등을 활용해 모델이 마이너리티 클래스(minority class)에 대한 학습을 잘 할 수 있도록 유도한다.
예를 들어, minority class가 1이라고 가정하고 이진 분류(binary classification)를 진행할 경우, 코스트-센서티브는 모델이 학습되는 도중 False Negative에 가중치(loss weight)를 높게 하여, 모델이 minority class를 더 학습할 수 있도록 유도할 수 있다.
다른 예로서, 오버샘플링은 minority class에 속한 데이터들을 유사한 데이터를 만들어 비대칭(imbalanced)를 최소화 하는 방법으로, SMOTE, ADASYNC 알고리즘, VAE 등을 적용할 수 있다.
데모그래픽 정보로서, 연령(Age) 구간은 시청 패턴이 매우 유사하기 때문에, 제1학습 모델링부(143)는, 모델을 멀티 레이어, 예를 들어, 2개의 레이어(two layer)로 구성하여 학습을 수행함으로써, 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
예를 들면, 18세~24세, 25세~34세, 35세~44세 여성들은 유사한 컨텐트 시청 패턴을 보이기 때문에, 하나의 모델로 데모그래픽을 추론하면 장치를 사용중인 사용자특성이 모든 여성들로 추론되는 경향을 보일 수 있다.
이러한 문제점이 발생하지 않도록, 제1학습 모델링부(143)는 탑 모델(Top Model)과 다운 모델(Down Model)로 추론 모델을 구성하여, 학습을 수행하도록 한다. 예를 들어, 탑 모델(Binary Classification)에서는 18~44세 여성이 소정 미디어장치를 사용하는지 또는 사용하지 않는지 여부를 추론하고, 18~44세 여성이 해당 미디어장치를 사용하는 것으로 추론되면, 다운 모델(Multi-class prediction)을 활용하여 18세~24세, 25~34세, 35세~44세 중 어느 구간에 속하는 여성이 해당 미디어장치를 사용하는지 선택하도록 모델을 학습시킨다. 그리고, 제1학습 모델링부(143)는 4-fold cross-validation을 진행하여 모델을 검증하고, 일반화 성능을 높일 수 있다.
도 4에 도시된 데모그래픽 추론부(144)는, 도 5에 도시된 단계 504에서 학습된 모델을 이용하여, 단계 503에서 추출된 특징데이터로부터 미디어장치의 사용자특성, 즉, 데모그래픽 정보를 추론한다(505).
도 9는 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 데모그래픽 추론부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에서 데모그래픽 추론부(144)는, 도 5에 도시된 단계 503에서 프로파일링을 수행하여 도출된 각 미디어장치의 특징데이터와, 도 5에 도시된 단계 504에서 학습된 모델의 1명 이상의 데모그래픽 정보(사용자특성)를 대조함으로써, 각 미디어장치에 대해 데모그래픽(사용자특성)을 결정할 수 있다.
일 실시예에서 데모그래픽 추론부(144)는, 전술한 정답지 데이터, 즉, 레이블 셋이 없는 미디어장치(no label device)에 대해 추출된 특징데이터를 이용하여 데모그래픽 정보를 추론할 수 있다.
이렇게 결정된 사용자특성, 즉, 데모그래픽 정보는 각 미디어장치와 매칭되어, 저장부(130)에 마련된 데모그래픽 데이터베이스(DB)(131)에 저장 및 관리될 수 있다.
데모그래픽 추론부(144)는, 단계 505에서, 소정 미디어장치에 대해 2 이상의 사용자특성(데모그래픽)을 추론할 수 있다. 예를 들어, TV와 같이 가구구성원이 공동으로 사용하는 미디어장치에 대해, 각 가구구성원에 대응하는 2 이상의 사용자특성이 추론될 수 있다.
도 4에 도시된 제2특징 추출부(145)는, 도 5에 도시된 단계 505에서 2 이상의 사용자특성이 추론된 미디어장치에 대해, 소정 컨텐트특성에 대한 특징데이터를 추출한다(506). 여기서, 제2특징 추출부(145)는, 단계 502에서 전처리된 데이터를 프로파일링하여, 컨텐트특성에 대한 특징데이터를 추출할 수 있다.
도 10은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제2특징 추출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
제2특징 추출부(145)는, 도 10에 도시된 바와 같이, 미디어장치의 시청이력 데이터에 대한 프로파일링을 수행하여, 컨텐트특성, 예를 들면, 시청한 컨텐트의 장르 또는 시간대 정보를 나타내는 특징데이터를 추출할 수 있다.
제2특징 추출부(145)는, 소정 미디어장치에 대해 단계 505에서 추론된 데모그래픽 정보(예를 들면, 성인 n명, 어린이 n명 등의 데모그래픽 구성)와, 컨텐트 시청패턴 등을 이용한 프로파일링을 통해 특징데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 컨텐트 시청패턴은, 데이터전처리부(141)에서 시청 구간 별로 분류되고, 장르 별로 맵핑된 데이터에 기초하여 도출될 수 있다.
여기서, 제2특징 추출부(145)는, 전처리된 시청데이터로부터 소정 미디어장치의 2 이상의 추론된 사용자특성(데모그래픽)을 가지는 2 이상의 사용자에 대해 컨텐트의 시청 패턴을 나타내는 특징데이터를 추출하게 된다.
일 실시예에서 제2특징 추출부(145)는 각 미디어장치에 대해 특징데이터를 추출하여 제2학습 모델링부(146)로 제공함으로써, 제2학습 모델링부(146)에서 알고리즘에 따른 학습이 이루어질 수 있도록 한다.
제2특징 추출부(145)는, 전처리된 기기 사용성 데이터를 특징데이터 생성에 더 이용할 수 있다.
이렇게 생성된 특징데이터는 지정된 컨텐트특성, 예를 들면, 특정 시점 혹은 특정 장르의 프로그램에 대한 실제 시청자(사용자)를 판단하기 위한 특징벡터인 것을 일례로 한다.
도 4에 도시된 제2학습 모델링부(146)는, 도 5에 도시된 단계 506에서 추출된 특징데이터를 이용하여 컨텐트특성에 대응하는 사용자 추론을 위한 모델링을 수행할 수 있다(507).
도 11은 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 제2학습 모델링부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
제2학습 모델링부(146)는, 단계 505에서 추론된 2 이상의 사용자특성(데모그래픽)을 가지는 2 이상의 사용자(가구구성원들) 중 소정 컨텐트특성, 예를 들면, 특정 시점, 특정 장르의 프로그램을 시청한 사용자(가구구성원)를 추론할 수 있는 모델을 학습한다. 여기서, 제2학습 모델링부(146)는, 제2참조데이터에 기초하여 학습을 수행할 수 있다.
제2참조데이터는 각 미디어장치의 데이터로부터 단계 502의 전처리 과정 및 단계 506의 특징데이터 추출 과정을 통해 도출된 특징데이터를 포함하는 것을 일례로 한다.
일 실시예에서 제2학습 모델링부(146)는, 다양한 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning) 기법을 활용할 수 있으며, 최적화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝(hyper-parameter tuning)을 진행할 수 있다.
제2학습 모델링부(146)의 학습에는 랜덤 포레스트(Random Forest), 의사결정트리(Decision Tree), 그라이언트 부스팅(Gradient Boosting)과 같은 머신러닝 알고리즘, 혹은 딥러닝 신경망 구조의 AI 알고리즘이 활용될 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.
제2학습 모델링부(146)는, 상기와 같은 알고리즘을 이용하여 학습을 수행함으로써, 소정 컨텐트특성, 예를 들면, 특정 시점의 시간 정보 혹은 특정 장르의 프로그램 정보에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 추론하기 위한 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 컨텐트특성은, 특정 시점이나, 프로그램의 장르에 한정되지 않으며, 예를 들면, 프로그램 명, 주인공, 상영시간 등을 더 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 사용자추론부(147)는, 도 5에 도시된 단계 507에서 학습된 모델을 이용하여, 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자를 추론한다(508).
도 12는 본 발명 일 실시예에 따른 전자장치에서 사용자추론부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에서 사용자추론부(147)는, 단계 507에서 학습된 모델을 이용하여, 단계 505에서 추론된 2 이상의 데모그래픽 정보에 대응하는 사용자 중 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자를 각 미디어장치 단위로 추론할 수 있다.
그에 따라, TV와 같은 소정 미디어장치를 공동으로 사용하는 복수의 가구구성원들 중 지정된 컨텐트특성의 컨텐트를 주로 시청한 사용자를 결정할 수 있게 된다.
일 실시예에서, 사용자추론부(147)는 확률값에 기초하여 사용자를 추론할 수 있다. 즉, 사용자추론부(147)는 2 이상의 데모그래픽 정보에 대응하는 2 이상의 사용자 각각에 대해, 학습된 모델을 이용하여 확률값을 도출하고, 사용자들 중 가장 확률값이 놓은 사용자를 해당 컨텐트특성에 대응하는 사용자로서 추론할 수 있다.
예를 들어, 아래 표 1과 같이 확률값이 도출된 경우, 소정 미디어장치의 사용자들 중 사용자 1이 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성(데모그래픽)을 가지는 사용자로서 결정될 수 있다.
사용자 1 사용자 2 사용자 3 사용자 4
확률값 0.5 0.3 0.1 0.1
여기서, 도출된 확률값의 차이가 미리 정해진 임계값 이내인 경우, 컨텐트특성에 대응하는 사용자가 복수로 추론될 수 있으며, 이는 TV와 같은 가구구성원이 공동으로 사용하는 미디어장치에서 복수의 사용자가 함께 시청한 경우(co-viewing)에 해당하는 것으로 이해될 수 있다.
이렇게 결정된 사용자, 즉, 가구구성원 정보는 각 미디어장치와 매칭되어, 저장부(130)에 마련된 사용자 데이터베이스(DB)(132)에 저장 및 관리될 수 있다.
프로세서(140)는, 해당 미디어장치에서 단계 508에서 추론된 사용자의 컨텐트특성, 즉, 데모그래픽 정보에 기초한 동작이 수행되도록 제어할 수 있다(509). 여기서, 컨텐트 관련 동작은 추론된 사용자의 사용자특성, 즉, 데모그래픽에 대응하는 맞춤형 서비스로서, 예를 들면, 광고와 같은 타겟 서비스를 포함할 수 있다.
예를 들면, 프로세서(140)는 각 미디어장치에 대해 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성(데모그래픽)을 가지는 사용자 정보를 저장 및 관리하며, 해당 정보를 광고서버 등으로 제공함으로써, 컨텐트특성에 따라 사용자특성을 고려한 광고와 같은 타겟 서비스가 각 미디어장치를 통해 출력될 수 있도록 한다. 여기서, 미디어장치가 TV와 같이 복수 사용자가 공동으로 사용하는 경우라도, 복수 사용자 중 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자에 대한 정확한 타겟 서비스가 가능하게 된다.
상기와 같은 본 발명 실시예의 전자장치(10)에서는, 시청이력 정보에 기초하여, 미디어장치의 데모그래픽을 먼저 식별하고, 2 이상의 사용자특성이 식별된 경우, 컨텐트특성에 대응하는 사용자를 식별하는 2단의 추론에 의해, 데모그래픽 추론의 신뢰성이 향상될 수 있다.
또한, 서비스 대상인 미디어장치의 시청이력 정보를 직접 활용하여, 해당 미디어장치의 사용자, 예를 들면, 가구구성원 중 실제 시청한 사용자를 추론하게 되므로, 보다 신뢰성 있는 추론이 가능하게 된다.
그에 따라, 사용자특성, 즉, 데모그래픽 정보가 식별된 사용자 집단에 대한 타겟 광고와 같은 서비스/마케팅의 효과를 극대화하는 장점이 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
이상, 바람직한 실시예들을 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며 특허청구범위 내에서 다양하게 실시될 수 있다.
10 : 전자장치 20 : 외부장치
110 : 인터페이스부 111 : 유선 인터페이스부
112 : 무선 인터페이스 120 : 사용자입력부
130 : 저장부 140 : 프로세서

Claims (20)

  1. 전자장치에 있어서,
    복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하고,
    상기 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 상기 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 상기 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하고,
    상기 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 상기 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 상기 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 상기 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하고,
    상기 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는
    프로세서를 포함하는 전자장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자특성은,
    상기 연령 또는 성별 중 적어도 하나에 따라 구분된 복수의 그룹 중 어느 하나에 대응하는 전자장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐트특성은,
    컨텐트의 장르 또는 시간 구간 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 전자장치.
  4. 제1항에 있어서,
    인터페이스부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 인터페이스부를 통해 외부장치로부터 복수 컨텐트에 대한 시청데이터를 수신하고, 상기 수신된 시청데이터로부터 상기 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 전자장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    복수의 외부장치로부터 수집된 컨텐트에 대한 시청데이터를 상기 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑하고,
    상기 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 각 외부장치에 대하여 상기 컨텐트특성에 대응하여 시청 여부를 나타내는 특징데이터를 추출하는 전자장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 상기 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하며,
    상기 제1참조데이터는 상기 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 상기 추출된 특징데이터를 포함하는 전자장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    소정 외부장치에 대해 도출된 상기 특징데이터와 상기 학습에 따른 모델의 사용자특성을 대조하여, 상기 외부장치의 상기 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하는 전자장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 학습에 따른 모델은 멀티 레이어로 구성되는 전자장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 상기 2 이상의 사용자특성을 가지는 상기 2 이상의 사용자에 대해 컨텐트의 시청패턴을 나타내는 특징데이터를 추출하는 전자장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 상기 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하며,
    상기 제2참조데이터는 상기 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 상기 추출된 특징데이터를 포함하는 전자장치.
  11. 전자장치의 제어방법에 있어서,
    복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 상기 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 상기 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하는 단계;
    상기 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 상기 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 상기 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 상기 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는 단계를 포함하는 전자장치의 제어방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자특성은,
    상기 연령 또는 성별 중 적어도 하나에 따라 구분된 복수의 그룹 중 어느 하나에 대응하는 전자장치의 제어방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐트특성은,
    컨텐트의 장르 또는 시간 구간 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 전자장치의 제어방법.
  14. 제11항에 있어서,
    인터페이스부를 통해 외부장치로부터 복수 컨텐트에 대한 시청데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 시청데이터로부터 상기 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 단계를 더 포함하는 전자장치의 제어방법.
  15. 제11항에 있어서,
    복수의 외부장치로부터 수집된 컨텐트에 대한 시청데이터를 상기 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑하는 단계; 및
    상기 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 각 외부장치에 대하여 상기 컨텐트특성에 대응하여 시청 여부를 나타내는 특징데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 전자장치의 제어방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 사용자특성을 식별하는 단계는, 상기 제1참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 상기 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하며,
    상기 제1참조데이터는 상기 컨텐트특성에 대응하여 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 상기 추출된 특징데이터를 포함하는 전자장치의 제어방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 사용자특성을 식별하는 단계는,
    소정 외부장치에 대해 도출된 상기 특징데이터와 상기 학습에 따른 모델의 사용자특성을 대조하여, 상기 외부장치의 상기 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하는 전자장치의 제어방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 분류 및 맵핑된 시청데이터로부터 상기 2 이상의 사용자특성을 가지는 상기 2 이상의 사용자에 대해 컨텐트의 시청패턴을 나타내는 특징데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 전자장치의 제어방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 사용자를 식별하는 단계는, 상기 제2참조데이터에 기초한 학습을 수행하여, 상기 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하며,
    상기 제2참조데이터는 상기 분류 및 맵핑된 시청데이터와, 상기 추출된 특징데이터를 포함하는 전자장치의 제어방법.
  20. 전자장치의 프로세서에 의해 실행 가능한 방법의 프로그램이 기록된, 컴퓨터에 의해 독취가능한 비휘발성의 기록매체에 있어서,
    상기 방법은,
    복수 컨텐츠에 대한 시청성향에 관한 사용자데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수 컨텐츠에 대한 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 상기 복수 사용자의 시청성향과 사용자특성 간의 관계에 관한 제1참조데이터에 기초하여, 상기 획득된 사용자데이터의 시청성향에 대응하는 2 이상의 사용자특성을 식별하는 단계;
    상기 복수 사용자의 시청이력에 기초하여 마련된 상기 복수 컨텐트의 컨텐트특성과 상기 사용자특성 간의 관계에 관한 제2참조데이터에 기초하여, 상기 식별된 2 이상의 사용자특성을 가지는 2 이상의 사용자 중에서 지정된 컨텐트특성에 대응하는 사용자특성을 가지는 사용자를 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 사용자에 관하여 컨텐츠 관련 동작을 수행하는 단계를 포함하는 기록매체.
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