KR20220102522A

KR20220102522A - 요약 영상 생성 방법 및 그 전자 장치

Info

Publication number: KR20220102522A
Application number: KR1020210004951A
Authority: KR
Inventors: 문성현; 김수형; 김기환; 임광용; 최지환; 오영민
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-01-13
Filing date: 2021-01-13
Publication date: 2022-07-20
Also published as: WO2022154270A1

Abstract

본 개시에 따른 일 실시 예에서는, 메모리 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하고, 상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트(content)로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하고, 상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하고, 상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하고, 상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 전자 장치가 개시된다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

요약 영상 생성 방법 및 그 전자 장치{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR GENERATING SUMMARY IMAGE OF ELECTRONIC DEVICE}

본 개시에 따른 다양한 실시 예들은 요약 영상을 생성하는 기술에 관한 것이다.

사용자에게 많은 멀티미디어 컨텐츠를 효율적으로 안내하기 위해서 멀티미디어 컨텐츠 내의 주요 장면들을 모은 요약 영상이 제공될 수 있다. 서비스 제공자는 멀티미디어 컨텐츠에서 중요하거나 재미있는 하이라이트 장면들을 짧은 동영상 클립으로 직접 편집하여 요약 영상을 생성할 수 있다. 요약 영상을 생성하는 방법 중 하나인 하이라이트(highlight)는 주로 특정 이벤트 중심으로 동영상의 흥미로운 일부분만 추려내어 축약한 것이다.

최근에는 멀티미디어 컨텐츠의 양과 시청 방식이 다양해지면서 사용자들은 일방적으로 멀티미디어 컨텐츠를 제공받는 기존의 방식에서 벗어나 개인의 흥미나 관심도에 따라 멀티미디어 컨텐츠를 시청하는 방식을 선호하고 있다.

한편, 사용자가 이용할 수 있는 컨텐츠의 수가 증가함에 따라, 사용자는 자신이 이용할 컨텐츠를 효과적으로 선택하기 힘든 불편함이 있다. 이에 컨텐츠를 요약하여 제공하는 기술이 개발되고 있으나 종래의 요약 정보 제공 기술은 기존 컨텐츠의 일부를 단순히 조합하는데 그치므로, 다양한 사용자의 선호도를 반영하기 어려운 문제점이 있다.

이에 따라, 사용자의 선호도가 반영된 컨텐츠에 관한 정보를 간략하고 빠르게 전달할 수 있는 요약 기술의 필요성이 대두되고 있는 실정이다.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시 예에 따른 전자 장치는, 메모리 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하고, 상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트(content)로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하고, 상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하고, 상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하고, 상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하는 동작, 상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하는 동작, 상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하는 동작, 상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하는 동작 및 상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

본 개시에 따른 다양한 실시 예에 서의 전자 장치 및 방법은 사용자의 피드백에 기반하여 사용자의 흥미나 관심도에 따라 생성된 요약 영상을 간편하게 획득할 수 있도록 지원할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자의 피드백에 기반하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 개인화된 하이라이트 비디오를 제공하는 전체적인 흐름을 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 멀티미디어 컨텐츠로부터 추출된 세그먼트들 사이의 유사도를 추정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 유사도 추정 및 사용자 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트와 비-하이라이트 세그먼트를 결정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 멀티미디어 컨텐츠로부터 결정된 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오를 생성하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 하이라이트 세그먼트들로 구성된 비디오에 지정된 효과를 적용하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 하이라이트 세그먼트 및 비-하이라이트 세그먼트들로 구성된 비디오에 지정된 효과를 적용하는 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는, 프로세서(110), 메모리(120) 및 디스플레이(130)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)는 도 1에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 1에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 인스트럭션들을 이용하여 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), MCU(micro controller unit), 센서허브, 보조프로세서(supplementary processor), 통신프로세서(communication processor), 애플리케이션 프로세서(application processor), ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate arrays) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프로세서(110)가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트로부터 랜덤으로 복수 개의 세그먼트들을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 추출된 세그먼트들 사이의 유사도를 분석할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 유사도 분석 결과에 기반하여 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자의 피드백을 반영하여 자기 지도 학습을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 사용자 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트(highlight segment) 및 비-하이라이트 세그먼트(non-highlight segment)를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 프로세서(110)의 동작과 관련된 구체적인 내용은 도 2를 참조하여 후술한다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(120)는, 하나 이상의 메모리 집합을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(120)는, 다른 구성 요소들(예: 프로세서(110), 디스플레이(130))로부터 수신되거나 다른 구성요소들에 의해 생성된 데이터 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 특히, 메모리(120)는 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 대상이 되는 멀티미디어 컨텐츠(예: 사진, 동영상) 중 적어도 일부를 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동영상 컨텐츠의 전체가 메모리(120)에 저장될 수 있으나, 동영상 컨텐츠의 일부만이 메모리(120)에 저장될 수도 있다. 예를 들어, 스트리밍 영상의 경우, 동영상 컨텐츠의 일부만이 메모리(120)에 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(120)는 동영상 컨텐츠를 이루는 각 장면(scene)의 캐릭터 속성, 각 장면의 배경 속성 및 각 장면에서 벌어지는 이벤트 속성을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 각 장면은 동영상 컨텐츠의 프레임들 중에서 연관성 있는 이미지 성분들을 연속적으로 표현하는 프레임들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 이미지 성분이란 하나의 이미지 프레임을 구성하는 인물, 사물 및/또는 배경을 포함할 수 있다. 또한 예를 들면, 연관성 있는 이미지 성분이란 특정 인물, 특정 사물 및/또는 특정 배경들을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(120)는 동영상 컨텐츠뿐만 아니라 동영상 컨텐츠와 관련된 데이터도 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 MPEG 형태 및/또는 GIF 형태의 멀티미디어 컨텐츠 데이터뿐만 아니라, 프로세서(110)에 의해 MPEG 데이터 및/또는 GIF 데이터가 디코딩된 데이터도 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 메모리(120)에 저장된 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 서버로부터 전송받은 컨텐트(예: 사진, 비디오)를 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는, 프로세서(110)에서 처리된 영상 신호, 데이터 신호, OSD 신호, 제어 신호 등을 변환하여 구동 신호를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 PDP(plasma display panel), LCD(liquid crystal display), OLED(organic light emitting diode), 플렉서블 디스플레이(flexible display) 등으로 구현될 수 있으며, 또한, 3차원 디스플레이(3D display)로 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는, 터치 스크린으로 구성되어 출력 장치 이외에 입력 장치로 사용될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 재생 중인 콘텐트를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 하이라이트 영상을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 하이라이트 영상을 재생 중인 콘텐트와 함께 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(130)는 적어도 하나의 하이라이트 영상을 포함하는 리스트를 표시할 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자의 피드백에 기반하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 것을 나타낸 흐름도이다. 이하 실시 예에서, 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다. 예시된 동작도의 동작 주체는 전자 장치(100) 또는 전자 장치의 구성요소로 이해될 수 있다.

도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(110)는 동작 210에서 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프로세서(110)가 액세스(access)할 수 있는 컨텐츠에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프로세서(110)가 액세스할 수 있는 컨텐츠 중 적어도 일부의 컨텐츠를 임의로(randomly) 추출하고, 추출된 컨텐츠에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 적어도 하나의 이미지(still image) 또는 적어도 하나의 동영상(moving picture)에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 동영상(moving picture)으로부터 추출된 적어도 하나의 프레임 및/또는 메모리(120)에 저장된 이미지 사이의 유사도를 분석할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 복수 개의 이미지들의 차원을 변경할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 서버로부터 다운받은 복수 개의 이미지들의 차원을 변경할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 복수 개의 2차원 이미지들을 시간축으로 정합하여 3차원 학습 데이터(예: 동영상)을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 생성된 3차원 학습 데이터와 동영상과의 유사도를 분석할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 서버로부터 전송받은 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 서버로부터 전송받은 이미지 및/또는 동영상에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 220에서 유사도 추정에 기반하여 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 210에서 수행한 유사도 추정에 기반하여 메모리(120)에 저장된 동영상에서 하이라이트 세그먼트 및 비-하이라이트 세그먼트를 추출할 수 있다. 예를 들어, 하이라이트 세그먼트는 유사도 추정의 대상이 된 컨텐츠와의 유사도가 높은 세그먼트를 의미할 수 있다. 또한 예를 들어, 비-하이라이트 세그먼트는 유사도 추정의 대상이 된 컨텐츠와의 유사도가 낮은 세그먼트를 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 동영상에 포함된 오디오를 분석하고 오디오에 포함된 키워드의 빈도 수에 기반하여 하이라이트 세그먼트 및 비-하이라이트 세그먼트를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 재생 중인 컨텐트에 포함된 오디오 데이터 중 음성 구간의 의미를 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 데이터는 언어적 의미를 가지는 음성과 음성 이외의 소리(예: 음악)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 오디오 데이터 중 음성 구간의 언어 분석을 통하여 유의미한 단어 및/또는 문장을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 추출된 유의미한 단어 및/또는 문장이 포함된 영상 프레임 구간을 하이라이트 세그먼트로 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 추출된 유의미한 단어 및/또는 문장이 포함되지 않은 영상 프레임 구간을 비-하이라이트 세그먼트로 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 230에서 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 특정 폴더(예: 즐겨찾기 폴더)에 저장되어 있는 멀티미디어 콘텐트에 포함된 움직임 정보, 비주얼 정보, 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 정보에 대한 피드백을 획득할 수 있다. 예를 들어, 움직임 정보는 뛰기(running), 걷기(walking), 수영(swimming), 사이클링(cycling) 및/또는 조정(rowing)과 같은 운동 정보를 포함할 수 있다. 또한 예를 들어, 비주얼 정보는 이미지 및/또는 동영상으로부터 추출된 프레임을 구성하는 인물, 사물, 배경 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 예를 들어, 오디오 정보는 언어적 의미를 가지는 음성 또는 음성 이외의 소리를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 식별된 하이라이트 세그먼트와 관련된 사용자 인터페이스(user interface, UI)에 대한 사용자의 입력을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 새로운 하이라이트 세그먼트가 식별되었을 때 디스플레이(130)를 통해 사용자에게 팝업(pop-up) 형태의 UI를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, UI는 사용자와의 인터렉션이 가능한 UI엘리먼트(element)를 포함할 수 있다. 예를 들어, UI 엘리먼트는 사용자 입력에 따라 피드백이 가능한 엘리먼트를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 새로운 하이라이트 세그먼트가 식별되었을 때, 제1 UI 엘리먼트(예: 예)에 대한 사용자 입력 또는 제2 UI 엘리먼트(예: 아니오)에 대한 사용자 입력을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 240에서 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동영상으로부터 식별된 세그먼트가 특정 폴더(예: 즐겨찾기 폴더)에 저장되어 있는 멀티미디어 콘텐트에 포함된 움직임 정보, 비주얼 정보, 오디오 정보 중 적어도 하나와 유사한 것으로 판단되는 경우 하이라이트 세그먼트로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 새로운 세그먼트가 식별되었을 때, 디스플레이(130)를 통해 제공되는 UI에 포함된 제1 UI 엘리먼트(예: 예)에 대한 사용자 입력에 응답하여 식별된 세그먼트를 하이라이트 세그먼트로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 동작 250에서 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트가 추출된 멀티미디어 컨텐츠의 정보에 기반하여 제목(title) 및/또는 하이라이트 비디오의 썸네일(thumbnail)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 멀티미디어 컨텐츠의 정보는, 멀티미디어 컨텐츠가 획득된 시간 및/또는 장소를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트들이 추출된 멀티미디어 컨텐츠가 같은 장소에서 획득된 것으로 판단되는 경우, 획득된 장소와 관련된 제목 및/또는 썸네일을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트들이 추출된 멀티미디어 컨텐츠가 특정 날짜에 획득된 것으로 판단되는 경우, 획득된 특정 날짜와 관련된 제목을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는, 컨텐츠에 포함된 정보(예: 비주얼 정보, 움직임 정보, 오디오 정보)를 지정된 기준으로 구별할 수 있는 네트워크에 의하여 결정된 하이라이트 세그먼트들을 병합하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 지정된 기준과 관련된 제목(title) 및/또는 하이라이트 비디오의 썸네일(thumbnail)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 결정된 제목을 결정된 썸네일과 함께 디스플레이(130)를 통해 프리뷰 형태로 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트들을 시간 순서, 빈도 수가 높은 순서, 우선 순위가 높은 순서 중 적어도 하나의 순서대로 병합하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트마다 재생되는 속도를 다르게 적용하여 하이라이트 비디오를 생성할 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 개인화된 하이라이트 비디오를 제공하는 전체적인 흐름을 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 동작 310, 동작 320 및 동작 330을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 310에서 프로세서(110)가 액세스할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트를 샘플링(sampling)할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 샘플링된 적어도 하나의 컨텐트로부터 복수 개의 세그먼트들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 하나의 컨텐트로부터 복수 개의 세그먼트들을 추출할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(100)는 두 개 이상의 컨텐츠로부터 복수 개의 세그먼트들을 추출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 추출된 세그먼트들 사이의 유사도를 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 지정된 기준에 기반하여 추출된 세그먼트들 사이의 유사도를 분석할 수 있다. 예를 들어, 지정된 기준은 시간, 장소, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 추출된 세그먼트들 유사도 추정을 통해 세그먼트들에 대한 중요도를 판단할 수 있다. 동작 310과 관련된 구체적인 내용은 도 4를 참조하여 후술한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 320에서 유사도 추정에 기반하여 동영상으로부터 하이라이트 세그먼트 및 비-하이라이트 세그먼트를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 320에서 식별된 세그먼트에 대한 사용자 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트와 비-하이라이트 세그먼트를 구분하여 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 특정 폴더(예: 즐겨찾기 폴더)에 저장되어 있는 멀티미디어에 콘텐트에 포함된 움직임 정보, 비주얼 정보, 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 정보에 기반하여 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 식별된 하이라이트 세그먼트와 관련된 사용자 인터페이스(user interface, UI)에 대한 사용자의 입력에 기반하여 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 결정할 수 있다. 동작 320과 관련된 구체적인 내용은 도 5를 참조하여 후술한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 330에서 멀티미디어 컨텐츠로부터 결정된 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오(또는 요약 비디오) 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 결정된 하이라이트 세그먼트들을 병합하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 시간적으로 앞서 획득된 영상의 하이라이트 세그먼트를 시간적으로 앞에 위치시킬 수 있다. 동작 330과 관련된 구체적인 내용은 도 6을 참조하여 후술한다.

도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 멀티미디어 컨텐츠로부터 추출된 세그먼트들 사이의 유사도를 추정하는 것을 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 프로세서(110)가 액세스할 수 있는 복수 개의 비디오들 중 적어도 일부의 샘플 비디오(401)를 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 샘플 비디오(410)로부터 복수 개의 비디오 세그먼트들(402)을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 프로세서(110)가 액세스할 수 있는 복수 개의 이미지들 중 적어도 일부의 샘플 이미지(403)를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 추출된 복수 개의 비디오 세그먼트들(402) 및 샘플 이미지(403)에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 비디오 세그먼트들(402)로부터 피쳐 벡터(feature vector)를 분석할 수 있다. 예를 들어, 피쳐 벡터는 비디오 세그먼트들(402)에 포함된 객체에 대한 다양한 요소를 포함하는 벡터를 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 비디오 세그먼트들(402)에서 적어도 하나의 프레임을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 추출된 프레임과 샘플 이미지(403)에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 비디오 세그먼트들(402)에 포함된 오디오 데이터를 분석할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 데이터는 언어적 의미를 가지는 음성 및 음성 이외의 소리를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 오디오 데이터 중 음성 구간의 언어 분석을 통해 유의미한 단어 및/또는 문장을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 단어 또는 문장이 출현하는 빈도 수에 기반하여 단어 또는 문장에 가중치를 부여할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 추출된 단어 또는 문장이 포함된 세그먼트들을 기반으로 유사도 추정을 수행할 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 유사도 추정 및 사용자 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트와 비-하이라이트 세그먼트를 결정하는 것을 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 유사도 추정에 기반하여 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트들을 이용하여 자기 지도 학습을 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100), 서버, 또는 딥러닝 네트워크를 학습할 수 있는 기타 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 딥러닝 네트워크를 학습할 수 있는 기타 장치는 CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), 또는 NPU(neural processing unit)을 탑재한 장치를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 딥러닝 네트워크를 학습할 수 있는 기타 장치가 자기 지도 학습을 수행하고 전자 장치(100)는 추가적인 학습을 하지 않을 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 딥러닝 네트워크를 학습할 수 있는 기타 장치가 자기 지도 학습을 수행하고 전자 장치(100)가 추가적인 학습을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 샘플 비디오(401)로부터 추출된 복수 개의 비디오 세그먼트들(402)에 포함된 피쳐(feature)의 빈도 정보에 기반하여 하이라이트 세그먼트(501) 및 비-하이라이트 세그먼트(502)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 피쳐는 시간 정보, 장소 정보, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 GIF 파일과 같은 비디오에 포함된 피쳐를 포함하는 세그먼트들을 하이라이트 세그먼트(501)로 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 출현 빈도 수가 높은 피쳐를 포함하는 세그먼트들을 하이라이트 세그먼트(501)로 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 식별된 하이라이트 세그먼트(501)에 대한 피드백을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 새로운 하이라이트 세그먼트가 식별되었을 때 디스플레이(130)를 통해 사용자에게 팝업(pop-up) 형태의 UI를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, UI는 사용자와의 인터렉션이 가능한 UI엘리먼트(element)를 포함할 수 있다. 예를 들어, UI 엘리먼트는 사용자 입력에 따라 피드백이 가능한 엘리먼트를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 새로운 하이라이트 세그먼트가 식별되었을 때, 제1 UI 엘리먼트(예: 예)에 대한 사용자 입력 또는 제2 UI 엘리먼트(예: 아니오)에 대한 사용자 입력을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 새로운 세그먼트가 식별되었을 때, 디스플레이(130)를 통해 제공되는 UI에 포함된 제1 UI 엘리먼트(예: 예)에 대한 사용자 입력에 응답하여 식별된 세그먼트를 하이라이트 세그먼트(501)로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 새로운 세그먼트가 식별되었을 때, 디스플레이(130)를 통해 제공되는 UI에 포함된 제2 UI 엘리먼트(예: 아니오)에 대한 사용자 입력에 응답하여 식별된 세그먼트를 비-하이라이트 세그먼트(502)로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트(501 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트(502)에 기반하여 자기 지도 학습을 수행할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 멀티미디어 컨텐츠로부터 결정된 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오를 생성하는 것을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 프로세서(110)가 액세스 할 수 있는 적어도 하나의 유저 비디오(601)(예: 갤러리에 저장된 비디오)로부터 복수 개의 비디오 세그먼트들(602)을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 하나의 비디오로부터 비디오 세그먼트들(602)을 추출할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수 개의 비디오들로부터 비디오 세그먼트들(602)을 추출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 자기 지도 학습에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 포함한 제1 그룹(603a), 하이라이트 세그먼트들을 포함한 제2 그룹(603b) 및 비-하이라이트 세그먼트들을 포함한 그룹(604)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 그룹(603a) 및 제2 그룹(603b)은 시간, 장소, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 지정된 기준에 기반하여 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 그룹(603a)에 포함된 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 제1 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제2 그룹(603b)에 포함된 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 제2 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 하이라이트 세그먼트들을 시간 순서, 빈도 수가 높은 순서 및 우선 순위가 높은 순서 중 적어도 하나의 순서에 따라 조합하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 하나의 비디오로부터 비디오 세그먼트들(602)을 추출하여 하이라이트 비디오 파일을 생성한 경우, 비디오 세그먼트들이 추출된 비디오와 같은 폴더에 하이라이트 비디오 파일을 저장할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수 개의 비디오들로부터 비디오 세그먼트들(602)을 추출하여 하이라이트 비디오 파일을 생성한 경우, 별개의 폴더(예: 스토리 폴더)에 하이라이트 비디오 파일을 저장할 수 있다.

도 7a는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 하이라이트 세그먼트들로 구성된 비디오에 지정된 효과를 적용하는 것을 나타낸 도면이다.

도 7a를 참조하면, 프로세서(110)는 하이라이트 비디오(701a)를 디스플레이(130)를 통해 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하이라이트 비디오(701a)일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 디스플레이(130)에 하이라이트 비디오(701a)에 적용될 효과와 관련된 UI(702a, 702b)를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 효과와 관련된 UI(702a, 702b)는 세그먼트들이 재생되는 속도를 조절하는 것과 관련된 UI를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 프로세서(110)는 하이라이트 비디오(701a)가 재생되는 경우 적용되는 다양한 효과와 관련된 UI를 디스플레이(130)에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 UI(702a)(예: 스피드 믹스(speed mix))에 대한 사용자 입력에 응답하여 하이라이트 비디오(701a)에 포함된 세그먼트들이 재생되는 속도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 하이라이트 세그먼트(703), 제2 하이라이트 세그먼트(704) 및 제3 하이라이트 세그먼트(705)를 조합하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 각 하이라이트 세그먼트들(703, 704, 705)에서 프리-구간(703a, 704a, 705a) 및 포스트-구간(703c,704c, 705c)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프리-구간(703a, 704a, 705a)은 각 하이라이트 세그먼트들(703, 704, 705)에서 시작 시점을 포함하고 지정된 길이의 시간(예: 1초)에 대응되는 연속적인 구간을 의미할 수 있다. 또한 예를 들어, 포스트-구간(703c,704c, 705c)은 종료 시점을 포함하고 지정된 길이의 시간(예: 1초)에 대응되는 연속적인 구간일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 프리-구간(703a, 704a, 705a), 포스트-구간(703c, 704c, 705c) 및 하이라이트 세그먼트에서 프리-구간 및 포스트-구간을 제외한 구간(703b, 704b, 705b)에 대하여 재생 속도를 다르게 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 프리-구간(703a, 704a, 705a) 및 포스트-구간(703c,704c, 705c)이 재생되는 속도를 제1 재생 속도로 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제1 하이라이트 세그먼트(703)에서 프리-구간 및 포스트-구간을 제외한 구간(703b) 및 제2 하이라이트 세그먼트(704)에서 프리-구간 및 포스트-구간을 제외한 구간(704b)이 재생되는 속도를 제1 속도보다 빠른 제2 속도(예: 제1 속도의 4배가 되는 속도)로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 제3 하이라이트 세그먼트(705)에서 프리-구간 및 포스트-구간을 제외한 구간(705b)의 일부 구간이 재생되는 속도를 제1 속도보다 빠른 제3 속도(예: 제1 속도의 2배가 되는 속도)로 결정할 수 있고, 나머지 구간이 재생되는 속도를 제1 속도보다 느린 제4 속도(예: 제1 속도의 0.5배가 되는 속도)로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 상기 결정한 속도에 기반하여 하이라이트 비디오(701a)를 디스플레이(130)를 통해 제공할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 지정된 효과(예: 애니메이션 효과)가 적용된 하이라이트 비디오(701a)를 디스플레이(130)를 통해 제공할 수 있다.

도 7b는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 하이라이트 세그먼트 및 비하이라이트 세그먼트들로 구성된 비디오에 지정된 효과를 적용하는 것을 나타낸 도면이다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 제2 UI(702b)(예: 스피드 런(speed run))에 대한 사용자 입력에 응답하여 하이라이트 비디오(701b)에 포함된 세그먼트들이 재생되는 속도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트들(703, 704, 705) 및 비-하이라이트 세그먼트들을 조합하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트들(703, 704, 705) 및 비-하이라이트 세그먼트들에 대하여 재생 속도를 다르게 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 하이라이트 세그먼트들(703, 704, 705)이 재생되는 속도를 제1 재생 속도로 결정할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(110)는 비-하이라이트 세그먼트들이 재생되는 속도를 제1 재생속도보다 빠른 제2 재생 속도(예: 제1 재생 속도의 4배가 되는 속도)로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(110)는 상기 결정한 속도에 기반하여 하이라이트 비디오(701b)를 디스플레이(130)를 통해 제공할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 지정된 효과(예: 애니메이션 효과)가 적용된 하이라이트 비디오(701b)를 디스플레이(130)를 통해 제공할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경(800) 내의 전자 장치(801)(예: 도 1의 전자 장치(100))의 블록도이다.

도 8을 참조하면, 네트워크 환경(800)에서 전자 장치(801)는 제 1 네트워크(898)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(802)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(899)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(804) 또는 서버(808)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(801)는 서버(808)를 통하여 전자 장치(804)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(801)는 프로세서(810)(예: 도 1의 프로세서(110)), 메모리(830), 입력 모듈(850), 음향 출력 모듈(855), 디스플레이 모듈(860), 오디오 모듈(870), 센서 모듈(876), 인터페이스(877), 연결 단자(878), 햅틱 모듈(879), 카메라 모듈(880), 전력 관리 모듈(888), 배터리(889), 통신 모듈(890), 가입자 식별 모듈(896), 또는 안테나 모듈(897)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(801)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(878))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(876), 카메라 모듈(880), 또는 안테나 모듈(897))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(860))로 통합될 수 있다.

프로세서(820)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(840))를 실행하여 프로세서(820)에 연결된 전자 장치(801)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(820)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(876) 또는 통신 모듈(890))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(832)에 저장하고, 휘발성 메모리(832)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(834)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(820)는 메인 프로세서(821)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(823)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(801)가 메인 프로세서(821) 및 보조 프로세서(823)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(823)는 메인 프로세서(821)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(823)는 메인 프로세서(821)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(823)는, 예를 들면, 메인 프로세서(821)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(821)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(821)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(821)와 함께, 전자 장치(801)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(860), 센서 모듈(876), 또는 통신 모듈(890))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(823)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(880) 또는 통신 모듈(890))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(823)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(801) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(808))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(830)는, 전자 장치(801)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(820) 또는 센서 모듈(876))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(840)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(830)는, 휘발성 메모리(832) 또는 비휘발성 메모리(834)를 포함할 수 있다.

프로그램(840)은 메모리(830)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(842), 미들 웨어(844) 또는 어플리케이션(846)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(850)은, 전자 장치(801)의 구성요소(예: 프로세서(820))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(801)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(850)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(855)은 음향 신호를 전자 장치(801)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(855)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(860)은 전자 장치(801)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(860)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(860)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(870)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(870)은, 입력 모듈(850)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(855), 또는 전자 장치(801)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(802))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(876)은 전자 장치(801)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(876)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(877)는 전자 장치(801)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(802))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(877)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(878)는, 그를 통해서 전자 장치(801)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(802))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(878)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(879)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(879)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(880)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(880)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(888)은 전자 장치(801)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(888)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(889)는 전자 장치(801)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(889)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(890)은 전자 장치(801)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(802), 전자 장치(804), 또는 서버(808)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(890)은 프로세서(820)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(890)은 무선 통신 모듈(892)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(894)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(898)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(899)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(804)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(892)은 가입자 식별 모듈(896)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(898) 또는 제 2 네트워크(899)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(801)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(892)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(892)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(892)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(892)은 전자 장치(801), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(804)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(899))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(892)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(897)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(897)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(897)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(898) 또는 제 2 네트워크(899)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(890)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(890)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(897)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(897)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(899)에 연결된 서버(808)를 통해서 전자 장치(801)와 외부의 전자 장치(804)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(802, 또는 1004) 각각은 전자 장치(801)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(801)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(802, 1004, 또는 1008) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(801)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(801)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(801)로 전달할 수 있다. 전자 장치(801)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(801)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(804)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(808)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(804) 또는 서버(808)는 제 2 네트워크(899) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(801)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(801)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(836) 또는 외장 메모리(838))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(840))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(801))의 프로세서(예: 프로세서(820))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

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 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 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.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 메모리(예: 도 1의 메모리(120)) 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하고, 상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트(content)로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하고, 상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하고, 상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하고, 상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 적어도 하나의 이미지(still image) 또는 적어도 하나의 동영상(moving picture)에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 이미지 및 상기 적어도 하나의 동영상에 기반하여 유사도 추정을 수행하는 경우, 상기 적어도 하나의 동영상에서 적어도 하나의 프레임을 추출하고, 상기 추출된 프레임과 상기 적어도 하나의 이미지에 기반하여 유사도 추정을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 동영상에 포함된 오디오를 분석하고, 상기 오디오에 포함된 키워드의 빈도 수에 기반하여 상기 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 상기 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자 선호도 정보 및 상기 식별된 하이라이트 세그먼트와 관련된 UI에 대한 사용자 입력 중 적어도 하나를 포함하는 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트를 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(130))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도가 상기 비-하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도와 다르도록 상기 멀티미디어 컨텐츠를 상기 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(130))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 시간, 장소, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 지정된 기준에 기반하여 상기 유사도 추정을 수행하고, 상기 지정된 기준과 관련된 제목(title) 및 상기 하이라이트 비디오의 썸네일(thumbnail)을 결정하고, 상기 결정된 제목을 상기 결정된 썸네일과 중첩되도록 상기 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(130))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생성된 하이라이트 비디오에 상기 메모리(예: 도 1의 메모리(120))에 저장된 지정된 효과를 적용하여 상기 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 하이라이트 세그먼트들을 시간 순서, 빈도 수가 높은 순서 및 우선 순위가 높은 순서 중 적어도 하나의 순서대로 상기 하이라이트 비디오 파일을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 한 개의 멀티미디어 컨텐트를 기반으로 하이라이트 비디오가 생성된 경우, 상기 생성된 하이라이트 비디오를 상기 멀티미디어 컨텐트가 저장된 폴더에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 두 개 이상의 멀티미디어 컨텐츠를 기반으로 하이라이트 비디오가 생성된 경우, 상기 생성된 하이라이트 비디오를 상기 멀티미디어 컨텐츠가 저장된 폴더와 다른 폴더에 저장할 수 있다.

상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))의 동작 방법은, 적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하는 동작, 상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하는 동작, 상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하는 동작, 상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하는 동작 및 상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르며, 상기 유사도 추정을 수행하는 동작은, 적어도 하나의 이미지 또는 적어도 하나의 동영상에 기반하여 유사도를 추정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 적어도 하나의 이미지 및 상기 적어도 하나의 동영상에 기반하여 유사도 추정을 수행하는 경우, 상기 적어도 하나의 동영상에 적어도 하나의 프레임을 추출하고, 상기 추출된 프레임과 상기 적어도 하나의 이미지에 기반하여 유사도 추정을 수행하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 적어도 하나의 동영상에 포함된 오디오를 분석하는 동작 및 상기 오디오에 포함된 키워드의 빈도 수에 기반하여 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 상기 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 하이라이트 세그먼트를 결정하는 동작은, 상기 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자 선호도 정보 및 상기 식별된 하이라이트 세그먼트와 관련된 UI에 대한 사용자 입력 중 적어도 하나를 포함하는 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도가 상기 비-하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도와 다르도록 상기 멀티미디어 컨텐츠를 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 시간, 장소, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 지정된 기준에 기반하여 상기 유사도 추정을 수행하는 동작, 상기 지정된 기준과 관련된 제목 및 상기 하이라이트 비디오의 썸네일을 결정하는 동작 및 상기 결정된 제목을 상기 결정된 썸네일과 중첩되도록 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 생성된 하이라이트 비디오에 메모리에 저장된 지정된 효과를 적용하여 디스플레이를 통해 출력하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 하이라이트 세그먼트들을 시간 순서, 빈도 수가 높은 순서 및 우선 순위가 높은 순서 중 적어도 하나의 순서대로 상기 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
메모리; 및
상기 메모리와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는:
상기 적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하고,
상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트(content)로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하고,
상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하고,
상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하고,
상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 이미지(still image) 또는 적어도 하나의 동영상(moving picture)에 기반하여 유사도 추정을 수행하는, 전자 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 이미지 및 상기 적어도 하나의 동영상에 기반하여 유사도 추정을 수행하는 경우,
상기 적어도 하나의 동영상에서 적어도 하나의 프레임을 추출하고, 상기 추출된 프레임과 상기 적어도 하나의 이미지에 기반하여 유사도 추정을 수행하는, 전자 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 동영상에 포함된 오디오를 분석하고,
상기 오디오에 포함된 키워드의 빈도 수에 기반하여 상기 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 상기 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자 선호도 정보 및 상기 식별된 하이라이트 세그먼트와 관련된 UI에 대한 사용자 입력 중 적어도 하나를 포함하는 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트를 결정하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
디스플레이를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도가 상기 비-하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도와 다르도록 상기 멀티미디어 컨텐츠를 상기 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
디스플레이를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 시간, 장소, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 지정된 기준에 기반하여 상기 유사도 추정을 수행하고,
상기 지정된 기준과 관련된 제목(title) 및 상기 하이라이트 비디오의 썸네일(thumbnail)을 결정하고,
상기 결정된 제목을 상기 결정된 썸네일과 중첩되도록 상기 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
디스플레이를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 생성된 하이라이트 비디오에 상기 메모리에 저장된 지정된 효과를 적용하여 상기 디스플레이를 통해 출력하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 하이라이트 세그먼트들을 시간 순서, 빈도 수가 높은 순서 및 우선 순위가 높은 순서 중 적어도 하나의 순서대로 상기 하이라이트 비디오 파일을 생성하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는, 한 개의 멀티미디어 컨텐트를 기반으로 하이라이트 비디오가 생성된 경우, 상기 생성된 하이라이트 비디오를 상기 멀티미디어 컨텐트가 저장된 폴더에 저장하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는 두 개 이상의 멀티미디어 컨텐츠를 기반으로 하이라이트 비디오가 생성된 경우,
상기 생성된 하이라이트 비디오를 상기 멀티미디어 컨텐츠가 저장된 폴더와 다른 폴더에 저장하는, 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
적어도 하나의 프로세서가 액세스 할 수 있는 복수 개의 멀티미디어 컨텐츠(contents)에 기반하여 유사도 추정(similarity estimation)을 수행하는 동작;
상기 유사도 추정에 기반하여 상기 멀티미디어 컨텐츠 중 적어도 하나의 컨텐트로부터 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하는 동작;
상기 식별된 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트에 대한 피드백을 획득하는 동작;
상기 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트들을 결정하는 동작; 및
상기 하이라이트 세그먼트들을 이용하여 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 유사도 추정을 수행하는 동작은, 적어도 하나의 이미지 또는 적어도 하나의 동영상에 기반하여 유사도를 추정하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 13에 있어서,
적어도 하나의 이미지 및 상기 적어도 하나의 동영상에 기반하여 유사도 추정을 수행하는 경우, 상기 적어도 하나의 동영상에 적어도 하나의 프레임을 추출하고, 상기 추출된 프레임과 상기 적어도 하나의 이미지에 기반하여 유사도 추정을 수행하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 적어도 하나의 동영상에 포함된 오디오를 분석하는 동작 및 상기 오디오에 포함된 키워드의 빈도 수에 기반하여 적어도 하나의 하이라이트 세그먼트 및 상기 적어도 하나의 비-하이라이트 세그먼트를 식별하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 하이라이트 세그먼트를 결정하는 동작은, 상기 멀티미디어 컨텐츠에 대한 사용자 선호도 정보 및 상기 식별된 하이라이트 세그먼트와 관련된 UI에 대한 사용자 입력 중 적어도 하나를 포함하는 피드백에 기반하여 하이라이트 세그먼트를 결정하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도가 상기 비-하이라이트 세그먼트가 재생되는 속도와 다르도록 상기 멀티미디어 컨텐츠를 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공하는 동작을 포함하는, 전자 장치.
청구항 12에 있어서,
시간, 장소, 비주얼 정보, 움직임 정보 및 오디오 정보 중 적어도 하나를 포함하는 지정된 기준에 기반하여 상기 유사도 추정을 수행하는 동작;
상기 지정된 기준과 관련된 제목 및 상기 하이라이트 비디오의 썸네일을 결정하는 동작; 및
상기 결정된 제목을 상기 결정된 썸네일과 중첩되도록 디스플레이를 통해 프리뷰 형태로 제공하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 생성된 하이라이트 비디오에 메모리에 저장된 지정된 효과를 적용하여 디스플레이를 통해 출력하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 하이라이트 세그먼트들을 시간 순서, 빈도 수가 높은 순서 및 우선 순위가 높은 순서 중 적어도 하나의 순서대로 상기 하이라이트 비디오 파일을 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.