KR20220076755A - Ai 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법 - Google Patents

Ai 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법에 관한 것으로,
웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠를 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체로 변환하는 객체 변환부, 상기 객체 변환부에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장하는 객체 저장부, 상기 객체 저장부에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 객체 분석부 및 상기 객체 분석부에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해주는 결과 제공부를 포함하는 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템에 의해 클라우드 기반의 단일 플랫폼 상에서 사용자들, 특히 콘텐츠 크리에이터들이 언제 어디서나 자신들의 영상을 손쉽게 편집할 수 있도록 AI를 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면 분석 및 조회를 위한 프레임워크를 제공할 수 있는 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법을 제공할 수 있는 효과가 도출된다.

Description

AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법{System for Analyzing Personal Media Contents using AI and Driving method thereof}
본 발명은 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법에 관한 것이다.
일반적으로 개인 미디어 환경에서 1인이 관리하는 구조화되지 않은 콘텐츠 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 따라서 기존 이미지 및 미디어 도구로 수천개의 미디어 자료 및 정보 속에서 사용자가 찾는 특정 요소를 식별 및 인식하기 어려운 실정이다.
최근, 인터넷 관련 기술이 급격한 발전을 이루면서, 온라인 블로그(On line Blog), 개인 SNS, 온라인 카페(Online cafe) 등과 같은 각종 개인미디어계정의 개설 숫자 또한 큰 폭으로 증가하고 있다.
그리고 이에 비례하여, 해당 개인미디어계정을 통해 온라인 유통되는 컨텐츠의 규모 또한 크게 증가하는 추세에 있다.
KR 10-2016-0092367 A KR 10-2017-0082955 A
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 클라우드 기반의 단일 플랫폼 상에서 사용자들, 특히 콘텐츠 크리에이터들이 언제 어디서나 자신들의 영상을 손쉽게 편집할 수 있도록 AI를 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면 분석 및 조회를 위한 프레임워크를 제공할 수 있는 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 클라우드 기반의 개인 미디어 콘텐츠에 대한 검색 속도를 향상시키고 자동으로 컨텐츠 요소에 태그를 지정할 수 있어 컨텐츠 및 장면 분석 및 관리가 용이한 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법을 제공하고자 한다.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면은 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠를 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체로 변환하는 객체 변환부, 상기 객체 변환부에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장하는 객체 저장부, 상기 객체 저장부에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 객체 분석부 및 상기 객체 분석부에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해주는 결과 제공부를 포함한다.
한편, 객체 변환부, 객체 저장부, 객체 분석부 및 결과 제공부를 포함하는 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동 방법은 객체 변환부가 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠를 클라우드 기반 비디오 파일 객체로 변환하는 단계, 객체 저장부가 상기 객체 변환부에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장하는 단계, 객체 분석부가 객체 저장부에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 단계 및 결과 제공부가 상기 객체 분석부에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해주는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면 클라우드 기반의 단일 플랫폼 상에서 사용자들, 특히 콘텐츠 크리에이터들이 언제 어디서나 자신들의 영상을 손쉽게 편집할 수 있도록 AI를 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면 분석 및 조회를 위한 프레임워크를 제공할 수 있는 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법을 제공할 수 있는 효과가 도출된다.
또한, 클라우드 기반의 개인 미디어 콘텐츠에 대한 검색 속도를 향상시키고 자동으로 컨텐츠 요소에 태그를 지정할 수 있어 컨텐츠 및 장면 분석 및 관리가 용이한 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템 및 그 구동방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구성을 도시한 블록도,
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 프레임워크를 도시한 예시도,
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템(10)은 클라우드 기반의 AI장면 분석 서비스를 이용하여 비즈니스의 특정 사용 사례에 맞게 조정된 메타데이터를 자동으로 생성하고 콘텐츠 생성 팀에 검색 가능한 정보를 제공할 수 있다.
이에 따라 컨텐츠 검색 속도를 월등히 향상시킬 수 있고, 특히 기존에는 수동으로 작업해야 했던 장면 분석 과정을 자동화하여 자동으로 콘텐츠에 포함되는 요소들에 태그를 지정할 수 있어 모든 미디어 플랫폼에서 개인 미디어에 AI 기반의 장면 분석 서비스를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템(10)은 AI 기반으로 개인 멀티미디어의 장면 분석 및 인물이나 사물, 배경의 조회에 관해 클라우드 기반의 사용자(크리에이터)로부터의 다양한 요구사항에 따른 결과물로 멀티미디어의 인식 및 분석 결과를 제공해준다. 이때, 요구 사항에 따른 결과물을 제공함에 있어, 사용자 설정에 따라 중요하고 사용자에게 필요한 순서대로 정렬하여 제공해줄 수 있다.
도 1 에서와 같이 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템(10)은 객체 변환부(110), 객체 저장부(120), 객체 분석부(130), 결과 저장부(140), 결과 제공부(150) 및 객체 제어부(160)를 포함한다.
일 실시예에 있어서 객체 변환부(110)는 소스 파일을 입력받는다. 이때 소스 파일은 개인 크리에이터가 직접 촬영 및 그래픽 작업을 통해 제작한 비디오 및 이미지 파일을 포함한다.
객체 변환부(110)는 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠 즉 개인 크리에이터가 직접 촬영 및 그래픽 작업을 통해 제작한 비디오 및 이미지 파일을 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체로 변환한다.
객체 변환부(110)는 파일 기반의 비디오 처리 시스템으로, 광범위한 종류의 포맷의 소스 파일에서 기본 및 멀티스크린 디바이스에 고품질 컨텐츠를 제공할 수 있도록 다양한 입력 형식과 가변 비트레이트(ABR) 패키징 출력 형식을 지원한다. 즉, 미디어 파일 트랜스코딩 기능을 수행한다.
객체 변환부(110)는 비디오 프레임 속도 변환 설정을 자동 지원한다. 그리고 사용자가 비디오 촬영을 시작하기 전에 카메라를 회전하여 영상 촬영을 한 경우에, 회전 촬영 데이터 기록 정보를 제공하여, 인위적으로 비디오가 회전되는 오류 방지 기능을 지원할 수 있다. 즉 비디오 자동/수동 회전 기능을 제공한다.
또한 비디오 파일을 재생할 수 있는 장치를 변경하거나 파일 크기를 줄이거나, 해상도 지원을 위한 사용자 중심의 작업 템플릿 또는 출력 사전 설정, 비디오 설정 기능을 제공한다.
객체 변환부(110)는 그래픽 오버레이 기능을 제공하는 이미지 삽입기 기능을 제공한다. 이는 지정된 시간에 스틸 이미지 또는 모션 그래픽을 삽입하여 지정된 기간동안 기본 비디오에 오버레이에 표시할 수 있도록 지원하는 기능으로 구현될 수 있다.
또한 일 실시예에 있어서 객체 변환부(110)는 UHD(Ultra High Definition) 및 HDR(High Dynamic Range) 콘텐츠 등의 프리미엄 컨텐츠급 비디오 변환을 위한 기능을 지원한다.
일 실시예에 따른 객체 변환부(110)는 HDR급 콘텐츠 생성을 지원하는 전문 브로드캐스트 코덱을 포함할 수 있다. 이에 따라 고급 오디오 기능 및 디지털 권한 관리(DRM), 자막 지원 기능을 제공할 수 있다.
객체 저장부(120)는 객체 변환부(110)에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장한다.
객체 저장부(120)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티 미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 있어서 객체 저장부(120)는 개인 미디어 사용자가 이미지, 비디오, 음악 및 문서와 같은 디지털 자산을 저장하는 데 사용할 수 있는 클라우드 기반의 비디오 변환 데이터 공유 장치를 포함하도록 구현된다.
또한 객체 저장부(120)는 객체 변환부(110)에서 변환된 비디오 컨텐츠들을 저장하고, 인터넷을 통해 언제든지 웹상 어디에서나 원하는 양의 비디오 변환 데이터를 저장하고, 검색하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 있어서 객체 제어부(160)는 사용자 정의 기반 실시간 비디오 콘텐츠 처리 지원장치로 구현된다. 일 실시예에 있어서 객체 제어부(160)는 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠의 비디오 이미지를 썸네일로 생성하거나, 동영상을 트랜스코딩하거나, 파일을 인덱싱하거나, 멀티미디어 컨텐츠의 인식및 분석 결과를 로그를 처리하거나, 멀티미디어 컨텐츠를 검증하거나, 컨텐츠 인식 및 분석 결과에 대한 데이터를 수집 및 필터링하는 것중 적어도 하나의 시스템 처리 기능을 지원한다.
그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 객체 제어부(160)는 개인 크리에이터가 제작한 멀티미디어 컨텐츠 자체 또는 멀티미디어 컨텐츠의 인식 및 분석 결과에 다양한 처리기능을 수행할 수 있다.
객체 분석부(130)는 객체 저장부(120)에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석한다. 즉, 객체 분석부(130)는 결과 저장부(140)에 저장된 Raw Data 데이터베이스를 기계학습한 내용에 기반하여 멀티미디어 컨텐츠를 분석한다.
일 실시예에 있어서 객체 분석부(130)는 기존에 객체 저장부(120)에 저장된 개인 미디어 컨텐츠 중 사용자가 지정한 기준에 맞게 검색 결과로 도출되는 멀티미디어 컨텐츠를 추출하여 분석하는 것으로 구현될 수도 있다.
일 실시예에 있어서 객체 분석부(130)는 기계 학습을 통한 이미지 및 비디오 분석 시스템으로 구현된다. 일 실시예에 있어서 객체 분석부(130)는 개인 미디어가 제작한 이미지 및 비디오에서 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하여, 부적절한 컨텐츠를 탐지할 수 있다.
일 실시예에 있어서 객체 분석부(130)는 결과 저장부(140)에 저장되는 영상 인식 Raw Data 데이터베이스에 기반하여 기계학습을 수행할 수 있다. 이에 따라 기계학습을 지속적으로 수행함으로써 분석 결과의 정확도 및 신속성을 향상시킬 수 있는 진화하는 개인 미디어 컨텐츠 장면 분석 시스템(10)을 제공할 수 있다.
또한 객체 분석부(130)는 개인 미디어가 제작한 비디오 컨텐츠에 등장하는 다양한 사용자를 구분하여 확인하고, 개인 멀티미디어 컨텐츠에서 특정 조건에 부합한 사람수를 구분하여 카운트하고, 계산할 수도 있다.
뿐만 아니라 객체 분석부(130)는 개인 미디어에 대해 비즈니스 요구사항에 따른 특정한 이미지의 객체와 장면을 식별하여 분석 처리를 지원한다.
결과 제공부(150)는 객체 분석부(130)에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해준다. 일 실시예에 있어서, 결과 제공부(150)는 통신 모듈을 포함한다.
통신 모듈은 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 개인 미디어를 업로드하는 다양한 클라우드 서버, 개인 미디어 장면을 검색하거나 그로부터 원하는 분석 결과를 얻고자 하는 사용자가 소지하는 사용자 단말(20) 등을 포함할 수 있다.
여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.
그리고 사용자 단말(20)은 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics)단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
일 실시예에 있어서 결과 제공부(150)는 검색 가능한 이미지 및 비디오 객체 인식 기능을 제공할 수 있다. 즉, 이미지와 저장된 개인 미디어 장면을 검색할 수 있도록 만들어 이미지 내에 나타나는 특정 오브젝트와 장면을 발견할 수 있도록 검출하여 제공할 수 있다.
본 발명의 특징적인 양상에 있어서 결과 제공부(150)는 사용자 요청에 대한 결과로 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체에 특정 오브젝트 또는 장면을 추출하여 분석 결과를 제공하되, 사용자가 설정한 중요도에 따라 순차 배열하여 제공해준다.
또한 결과 제공부(150)는 유명인사 인식 기능을 수행한다. 이미지와 저장된 비디오에서 유명 인사 즉 특정 인물을 인식할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들어 엔터테인먼트와 미디어, 스포츠, 비즈니스와 같은 다양한 범주에 걸쳐 유명인사 또는 특정 인물의 얼굴을 인식/식별할 수 있다.
결과 제공부(150)는 얼굴 인식 기능을 수행한다. 즉, 얼굴 모음으로 알려진 저장소에 저장된 것과 일치하는 얼굴의 이미지를 저장된 비디오 및 스트리밍 비디오에서 검색할 수 있다. 이때 얼굴 모음은 소유하고 관리하는 얼굴 인덱스로 얼굴을 기반으로 한 사용자 식별 방식은 얼굴 인덱싱, 얼굴 검색을 통해 식별 가능하다.
그리고 사용자 라이브 이미지와 참조 이미지를 비교하여 사용자 자격 증명을 확인하는 기능을 더 제공한다.
또한 Text in Image를 이용하여 이미지에서 텍스트 콘텐츠를 인식하고 추출할 수 있는 텍스트 감지 기능을 수행할 수 있다.
이때 Text in Image는 고도로 정형화된 이미지를 포함하여 배너 및 포스터에서 흔히 볼 수 있는 것과 같이 방향이 다른 텍스트와 숫자 감지 등 이미지 공유와 소셜 미디어 애플리케이션에서 같은 키워드가 포함된 이미지 인덱스를 바탕으로 시각적 검색을 활성화할 수 있는 기능이다.
나아가 결과 제공부(150)는 이미지에 노골적이고 선정적인 성인 컨텐츠가 포함되는지 여부를 감지하는 비안전 컨텐츠 감지 기능을 제공할 수 있다. 일 실시예에 있어서 결과 제공부(150)는 개인크리에이터가 반환된 메타데이터(미승인 이미지 및 장면)를 사용하여 부적절한 컨텐츠를 포함시켰는지 여부에 따라 비안전 컨텐츠를 필터링할 수 있다.
또한 일예로 결과 제공부(150)는 영상 컨텐츠로부터 피부영역과 배경영역에 대한 확률밀도함수를 산출하고, 산출한 확률밀도함수를 근거로 MLE 방식으로 피부영역을 추출하여 영상으로부터 피부영역을 추출할 수 있다.
제시된 유해 콘텐츠 영상 차단을 위해 영상 매체로부터 영상을 추출하고, 기저장된 사전정보를 근거로 영상의 피부샘플영역 및 배경 샘플영역을 추출하고, 피부샘플영역의 확률밀도함수 및 배경샘플영역의 확률밀도함수를 근거로 영상으로부터 피부영역을 추출하여 유해 컨텐츠인지 여부를 파악할 수 있다.
또 다른 예로, 유해등급이 기록되지 않은 멀티미디어 컨텐츠가 수신되면 유해한 컨텐츠인지 판단하고, 유해한 컨텐츠로 판단되면, 멀티미디어 컨텐츠에 유해등급을 기록하여 사용자에게 경고 메시지를 출력하고, 유해등급을 공유할 수 있다. 이때 유해한 컨텐츠의 판단은 사람의 피부색상분포 테이블, 특정부위의 위치 및 색상 정보, 자막의 위치정보를 포함하는 유해정보 판단 데이터와 영상을 비교하여 수행될 수 있다.
유해 컨텐츠 여부를 판단하는 방법이 전술한 방법으로 한정되는 것은 아니고, 다양한 변형예들을 포괄하도록 해석된다.
또한, 결과 제공부(150)는 이미지에 포함된 인물의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 분노와 같은 감정과 성별을 인식한 결과에 기반하여 감정과 성별에 대한 통계학 정보를 제공해줄 수 있다.
이에 기반하여 결과 제공부(150)는 개인 크리에이터가 제작한 멀티미디어 컨텐츠에 포함된 어떤 장소나 상황에 대한 인물들의 만족도나, 감정 상태의 통계를 파악할 수 있다.
결과 저장부(140)는 결과 제공부(150)에서 제공되는 사용자 요청에 대한 결과를 저장한다.
일 실시예에 있어서 결과 저장부(140)는 분산 비디오 데이터베이스 시스템으로 구현된다. 결과 저장부(140)는 개인 미디어가 제작한 이미지 및 비디오를 기계학습을 통해 완성된 객체 기반의 비디오 콘텐츠를 목표/용도에 맞게 데이터베이스에 저장하여, 분석 및 처리하도록 지원(Read/Write)해줄 수 있다.
본 발명의 특징적인 양상에 있어서, 결과 저장부(140)는, 객체 분석부(130)에서의 기계 학습을 통해 완성된 객체 기반의 이미지 및 비디오 분석 결과를 목적 및 용도에 맞게 구분하여 저장한다.
특정 비디오 이미지 또는 콘텐츠 데이터베이스(DB)화 하여 자주 사용되는 비디오 컨텐츠를 격리형태로 데이터베이스화 하여 저장함으로써, 해당 컨텐츠만을 신속하게 처리(Read/Write)할수 있는 효과가 도출된다.
일 실시예에 있어서 결과 저장부(140)는 Raw Data 테이블을 구성하여 영상 인식 결과를 저장한다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 프레임워크를 도시한 예시도이다.
일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템은 이미지 업로드 자동 인식을 구현할 수 있다. 그리고 각 기능별 연동 시스템(Lambda) 구성으로 자동화되도록 구성된다.
일 실시예에 따른 개인 미디어 컨텐츠 장면 분석 시스템은 도 2 에서와 같이 Lambda를 기준으로 각 기능이 연동된다. Lambda가 파일이 입력되었음을 인지하고(S3), 파일 변환을 실시하는 것으로 작업을 시작하며(Media Convert), 이미지 인식 및 분석 결과를 업데이트(SNS)하고, 결과 이미지 인식 및 분석 결과값을 제공하며(Rekgnition), 결과값을 저장하여 Raw 데이터를 구성(Dynamo DB)할 수 있다
일 실시예에 있어서 영상 인식 결과를 Raw Data 테이블로 구성하여 저장할 수 있다. 그리고 저장된 영상 인식 결과에 기반하여 상태 업데이트를 위한 영상 인식 결과 로그(Log)를 추적 할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템은 AI 기반의 개인 미디어 장면을 분석하여 예를들어 유명인을 인식하거나, 얼굴 인식 기능을 통한 특정 인물 인식, 텍스트 감지 기능을 제공한다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동 방법을 도시한 흐름도이다.
객체 변환부, 객체 저장부, 객체 분석부 및 결과 제공부를 포함하는 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동 방법은, 객체 변환부가 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠를 클라우드 기반 비디오 파일 객체로 변환한다(S300).
객체 변환부는 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠 즉 개인 크리에이터가 직접 촬영 및 그래픽 작업을 통해 제작한 비디오 및 이미지 파일을 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체로 변환한다.
그리고 객체 변환부는 파일 기반의 비디오 처리 시스템으로, 광범위한 종류의 포맷의 소스 파일에서 기본 및 멀티스크린 디바이스에 고품질 컨텐츠를 제공할 수 있도록 다양한 입력 형식과 가변 비트레이트(ABR) 패키징 출력 형식을 지원한다. 즉, 미디어 파일 트랜스코딩 기능을 수행한다.
또한 객체 변환부는 프레임 속도 변환 설정을 자동 지원한다. 그리고 사용자가 비디오 촬영을 시작하기 전에 카메라를 회전하여 영상 촬영을 한 경우에, 회전 촬영 데이터 기록 정보를 제공하여, 인위적으로 비디오가 회전되는 오류 방지 기능을 지원할 수 있다. 즉 비디오 자동/수동 회전 기능을 제공한다.
또한 비디오 파일을 재생할 수 있는 장치를 변경하거나 파일 크기를 줄이거나, 해상도 지원을 위한 사용자 중심의 작업 템플릿 또는 출력 사전 설정, 비디오 설정 기능을 제공한다.
객체 변환부는 그래픽 오버레이 기능을 제공하는 이미지 삽입기 기능을 제공한다. 이는 지정된 시간에 스틸 이미지 또는 모션 그래픽을 삽입하여 지정된 기간동안 기본 비디오에 오버레이에 표시할 수 있도록 지원하는 기능으로 구현될 수 있다.
또한 일 실시예에 있어서 객체 변환부는 UHD(Ultra High Definition) 및 HDR(High Dynamic Range) 콘텐츠 등의 프리미엄 컨텐츠급 비디오 변환을 위한 기능을 지원한다.
일 실시예에 따른 객체 변환부는 HDR급 콘텐츠 생성을 지원하는 전문 브로드캐스트 코덱을 포함할 수 있다. 이에 따라 고급 오디오 기능 및 디지털 권한 관리(DRM), 자막 지원 기능을 제공할 수 있다.
그리고 객체 저장부는 객체 변환부에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장한다(S310).
일 실시예에 있어서, 객체 저장부는 객체 변환부에서 변환된 비디오 컨텐츠들을 저장하고, 인터넷을 통해 언제든지 웹상 어디에서나 원하는 양의 비디오 변환 데이터를 저장하고, 검색하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 일 양상에 있어서, 객체 제어부는 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠의 비디오 이미지를 썸네일로 생성하거나, 동영상을 트랜스코딩하거나, 파일을 인덱싱하거나, 멀티미디어 컨텐츠의 인식및 분석 결과를 로그를 처리하거나, 멀티미디어 컨텐츠를 검증하거나, 컨텐츠 인식 및 분석 결과에 대한 데이터를 수집 및 필터링하는 것중 적어도 하나의 시스템 처리 기능을 지원한다(S320).
이후에 객체 분석부가 객체 저장부에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석한다(S330).
본 발명의 일 양상에 있어서 식별하고 분석하는 단계는, 기계학습을 통한 이미지 및 비디오 분석 기능을 수행할 수 있다.
일 실시예에 있어서 객체 분석부는 기계 학습을 통한 이미지 및 비디오 분석 시스템으로 구현된다. 일 실시예에 있어서 객체 분석부는 개인 미디어가 제작한 이미지 및 비디오에서 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하여, 부적절한 컨텐츠를 탐지할 수 있다.
즉, 객체 분석부는 결과 저장부에 저장되는 영상 인식 Raw Data 데이터베이스에 기반하여 기계학습을 수행할 수 있다. 이에 따라 기계학습을 지속적으로 수행함으로써 분석 결과의 정확도 및 신속성을 향상시킬 수 있는 효과가 도출된다.
또한 객체 분석부는 개인 미디어가 제작한 비디오 컨텐츠에 등장하는 다양한 사용자(인물)를 구분하여 인식하고, 특정 조건에 부합한 사람수를 계산할 수도 있다.
뿐만 아니라 객체 분석부는 개인 미디어가 비즈니스 요구사항에 특정한 이미지의 객체와 장면을 식별하여 분석 처리를 지원한다.
이 후에 결과 제공부가 객체 분석부에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해준다(S340).
일 실시예에 있어서 결과 제공부는 검색 가능한 이미지 및 비디오 객체 인식 기능을 제공할 수 있다. 즉, 이미지와 저장된 개인 미디어 장면을 검색할 수 있도록 만들어 이미지 내에 나타나는 특정 오브젝트와 장면을 발견할 수 있도록 검출하여 제공할 수 있다.
본 발명의 특징적인 양상에 있어서 결과 제공부는 사용자 요청에 대한 결과로 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체에 특정 오브젝트 또는 장면을 추출하여 분석 결과를 제공하되, 사용자가 설정한 중요도에 따라 순차 배열하여 제공해준다.
또한 결과 제공부는 유명인사 인식 기능을 수행한다. 이미지와 저장된 비디오에서 유명 인사 즉 특정 인물을 인식할 수 있는 기능을 제공한다. 예를들어 엔터테인먼트와 미디어, 스포츠, 비즈니스와 같은 다양한 범주에 걸쳐 유명인사 또는 특정 인물의 얼굴을 인식/식별할 수 있다.
결과 제공부는 얼굴 인식 기능을 수행한다. 즉, 얼굴 모음으로 알려진 저장소에 저장된 것과 일치하는 얼굴의 이미지를 저장된 비디오 및 스트리밍 비디오에서 검색할 수 있다. 이때 얼굴 모음은 소유하고 관리하는 얼굴 인덱스로 얼굴을 기반으로 한 사용자 식별 방식은 얼굴 인덱싱, 얼굴 검색을 통해 식별 가능하다.
그리고 사용자 라이브 이미지와 참조 이미지를 비교하여 사용자 자격 증명을 확인하는 기능을 더 제공한다.
또한 Text in Image를 이용하여 이미지에서 텍스트 콘텐츠를 인식하고 추출할 수 있는 텍스트 감지 기능을 수행할 수 있다.
이때 Text in Image는 고도로 정형화된 이미지를 포함하여 배너 및 포스터에서 흔히 볼 수 있는 것과 같이 방향이 다른 텍스트와 숫자 감지 등 이미지 공유와 소셜 미디어 애플리케이션에서 같은 키워드가 포함된 이미지 인덱스를 바탕으로 시각적 검색을 활성화할 수 있는 기능이다.
나아가 결과 제공부는 이미지에 노골적이고 선정적인 성인 컨텐츠가 포함되는지 여부를 감지하는 비안전 컨텐츠 감지 기능을 제공할 수 있다. 개인크리에이터가 반환된 메타데이터(미승인 이미지 및 장면)를 사용하여 부적절한 컨텐츠를 포함시켰는지 여부에 따라 비안전 컨텐츠를 필터링할 수 있다.
또한, 결과 제공부는 멀티미디어 컨텐츠의 이미지에 포함된 인물의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 분노와 같은 감정과 성별을 인식한 결과에 기반하여 감정과 성별에 대한 통계학 정보를 제공해줄 수 있다.
이에 따라 결과 제공부는 개인 크리에이터가 제작한 멀티미디어 컨텐츠에 포함된 어떤 장소나 상황에 대한 인물들의 만족도나, 감정 상태의 통계를 파악할 수 있다.
그리고 결과 저장부가 상기 결과 제공부에서 제공되는 사용자 요청에 대한 결과를 저장한다(S350).
일 실시예에 있어서 결과 저장부는 분산 비디오 데이터베이스 시스템으로 구현된다. 결과 저장부는 개인 미디어가 제작한 이미지 및 비디오를 기계학습을 통해 완성된 객체 기반의 비디오 콘텐츠를 목표/용도에 맞게 데이터베이스에 저장하여, 분석 및 처리하도록 지원(Read/Write)해줄 수 있다.
본 발명의 특징적인 양상에 있어서, 결과를 저장하는 단계는, 객체 분석부에서의 기계 학습을 통해 완성된 객체 기반의 이미지 및 비디오 분석 결과를 목적 및 용도에 맞게 구분하여 저장한다. 특정 비디오 이미지 또는 콘텐츠 데이터베이스(DB)화 하여 자주 사용되는 비디오 컨텐츠를 격리형태로 데이터베이스화 하여 저장함으로써, 해당 컨텐츠만을 신속하게 처리(Read/Write)할수 있는 효과가 도출된다.
일 실시예에 있어서 결과 저장부는 Raw Data 테이블을 구성하여 영상 인식 결과를 저장한다.
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 개인 미디어 컨텐츠 장면 분석 시스템
110 : 객체 변환부 120 : 객체 저장부
130 : 객체 분석부 140 : 결과 저장부
150 : 결과 제공부 160 : 객체 제어부
20 : 사용자 단말

Claims (10)

  1. 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠를 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체로 변환하는 객체 변환부;
    상기 객체 변환부에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장하는 객체 저장부;
    상기 객체 저장부에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 객체 분석부; 및
    상기 객체 분석부에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해주는 결과 제공부;를 포함하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠의 비디오 이미지를 썸네일로 생성, 동영상을 트랜스코딩, 파일을 인덱싱, 로그를 처리, 컨텐츠를 검증, 데이터를 수집 및 필터링하는 것중 적어도 하나를 수행하는 객체 제어부;를 더 포함하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 객체 분석부는,
    기계학습을 통한 이미지 및 비디오 분석 기능을 수행하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 결과 제공부에서 제공되는 사용자 요청에 대한 결과를 저장하는 결과 저장부;를 더 포함하고,
    상기 결과 저장부는,
    상기 객체 분석부에서의 기계 학습을 통해 완성된 객체 기반의 이미지 및 비디오 분석 결과를 목적 및 용도에 맞게 구분하여 저장하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 결과 제공부는,
    사용자 요청에 대한 결과로 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체에 특정 오브젝트 또는 장면을 식별하고 분석한 결과를 제공하되, 사용자가 설정한 중요도에 따라 순차 배열하여 제공해주는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템.
  6. 객체 변환부, 객체 저장부, 객체 분석부 및 결과 제공부를 포함하는 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동 방법에 있어서,
    객체 변환부가 웹상의 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠를 클라우드 기반 비디오 파일 객체로 변환하는 단계;
    객체 저장부가 상기 객체 변환부에서 변환된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체를 저장하는 단계;
    객체 분석부가 상기 객체 저장부에 저장된 클라우드 기반 비디오 변환 파일 객체에서 AI 기반으로 특정오브젝트, 사람, 텍스트, 장면 및 활동 중 적어도 하나를 식별하고 분석하는 단계; 및
    결과 제공부가 상기 객체 분석부에서 분석 결과에 기반하여 사용자 요청에 대한 결과를 제공해주는 단계;를 포함하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    객체 제어부가 상기 사용자 정의 개인 미디어 컨텐츠의 비디오 이미지를 썸네일로 생성, 동영상을 트랜스코딩, 파일을 인덱싱, 로그를 처리, 컨텐츠를 검증, 데이터를 수집 및 필터링하는 것중 적어도 하나를 수행하는 단계;를 더 포함하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 식별하고 분석하는 단계는,
    기계학습을 통한 이미지 및 비디오 분석 기능을 수행하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    결과 저장부가 상기 결과 제공부에서 제공되는 사용자 요청에 대한 결과를 저장하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 결과를 저장하는 단계는,
    상기 객체 분석부에서의 기계 학습을 통해 완성된 객체 기반의 이미지 및 비디오 분석 결과를 목적 및 용도에 맞게 구분하여 저장하는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 결과를 제공해주는 단계는,
    사용자 요청에 대한 결과로 클라우드 기반 비디오 파일 기반 객체에 특정 오브젝트 또는 장면을 식별하고 분석한 결과를 제공하되, 사용자가 설정한 중요도에 따라 순차 배열하여 제공해주는, AI 기술을 활용한 개인 미디어 컨텐츠 장면분석 시스템의 구동방법.
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