KR20220134084A - 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템 - Google Patents

사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220134084A
KR20220134084A KR1020210039258A KR20210039258A KR20220134084A KR 20220134084 A KR20220134084 A KR 20220134084A KR 1020210039258 A KR1020210039258 A KR 1020210039258A KR 20210039258 A KR20210039258 A KR 20210039258A KR 20220134084 A KR20220134084 A KR 20220134084A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
keyword
keywords
image
image content
Prior art date
Application number
KR1020210039258A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102467481B1 (ko
Inventor
이광호
Original Assignee
이광호
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이광호 filed Critical 이광호
Priority to KR1020210039258A priority Critical patent/KR102467481B1/ko
Publication of KR20220134084A publication Critical patent/KR20220134084A/ko
Priority to KR1020220149763A priority patent/KR102624803B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102467481B1 publication Critical patent/KR102467481B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/458—Scheduling content for creating a personalised stream, e.g. by combining a locally stored advertisement with an incoming stream; Updating operations, e.g. for OS modules ; time-related management operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/73—Querying
    • G06F16/732—Query formulation
    • G06F16/7343—Query language or query format
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/7867—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using information manually generated, e.g. tags, keywords, comments, title and artist information, manually generated time, location and usage information, user ratings
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템이 개시된다 상기 영상 콘텐츠 제공 서버는, 미리 수집된 다수의 영상 콘텐츠들을 분석하여 상기 영상 콘텐츠들 각각에 대응하는 복수의 영상 키워드들을 획득하는 영상 키워드 분석부; 상기 영상 키워드들을 상기 영상 콘텐츠들 각각에 매칭하여 상기 영상 콘텐츠들을 등록(registration)하는 영상 콘텐츠 등록부; 사용자 단말로부터 제공받은 사용자의 관심 분야와 대응하는 관심 키워드 및 사용자의 직업 분야와 대응하는 직업 키워드를 기반으로 상기 사용자 단말과 대응하는 사용자 키워드들을 획득하는 사용자 키워드 분석부; 상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들을 서로 비교하여 등록된 상기 영상 콘텐츠들 중에서 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 선정하는 영상 콘텐츠 결정부; 및 상기 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 상기 사용자를 등록하는 사용자 관리부를 포함한다.

Description

사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING PERSONALIZED VIDEO CONTENTS}
본 발명은 영상 콘텐츠를 제공하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템에 관한 것이다.
최근 다양한 분야의 콘텐츠가 형성되고 있으며, 이와 같은 콘텐츠는 많은 종류의 매체 또는 채널 등을 통해 사용자들에게 제공되고 있다. 특히, 콘텐츠는 단순히 물리적인 상품과 같은 객체에 한정되는 것이 아닌 특정한 분야의 정보와 같은 내용을 포함하고 있는 영상 콘텐츠가 수 없이 생성되어 사용자들에게 제공되고 있다.
예를 들어, 영상 콘텐츠는 유튜브(YouTube)와 같은 영상 콘텐츠를 공유하여 다양한 사람들에게 제공 가능한 플랫폼 등을 통해 제공될 수 있다. 이때, 영상 콘텐츠를 제공 가능한 플랫폼은 사용자가 시청하고자 하는 영상 콘텐츠를 검색 서비스를 제공할 수 있고, 검색 서비스를 통해 사용자에 의해 검색되는 영상 콘텐츠를 출력함으로써 영상 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.
그러나, 영상 콘텐츠를 제공하는 플랫폼에는 광범위한 영상 콘텐츠가 업로드 되어 제공되고 있으며, 실질적으로 사용자가 시청할 경우, 도움이 되지 않는 영상 콘텐츠를 제공하는 경우도 많다. 또한, 플랫폼 내에서 사용자가 원하는 영상 콘텐츠의 업데이트에 대한 사실을 알기 어려운 상황으로 사용자가 직접 플랫폼을 접속하여 새로운 영상 콘텐츠의 업로드 사실을 확인해야 하는 실정이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템을 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하기 위해 영상 콘텐츠가 등록되는 영상 콘텐츠 제공 서버를 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 목적은, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공받는 사용자 단말을 제공하는 데 있다.
다만, 본 발명의 일 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버를 제공한다.
상기 영상 콘텐츠 제공 서버는, 미리 수집된 다수의 영상 콘텐츠들을 분석하여 상기 영상 콘텐츠들 각각에 대응하는 복수의 영상 키워드들을 획득하는 영상 키워드 분석부; 상기 영상 키워드들을 상기 영상 콘텐츠들 각각에 매칭하여 상기 영상 콘텐츠들을 등록(registration)하는 영상 콘텐츠 등록부; 사용자 단말로부터 제공받은 사용자의 관심 분야와 대응하는 관심 키워드 및 사용자의 직업 분야와 대응하는 직업 키워드를 기반으로 상기 사용자 단말과 대응하는 사용자 키워드들을 획득하는 사용자 키워드 분석부; 상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들을 서로 비교하여 등록된 상기 영상 콘텐츠들 중에서 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 선정하는 영상 콘텐츠 결정부; 및 상기 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 상기 사용자를 등록하는 사용자 관리부를 포함한다.
상기 영상 키워드들 각각은, 운영자로부터 입력받고 상기 영상 콘텐츠들 각각의 등장 인물, 타입(type) 및 내용 중 적어도 하나를 지시하는 운영자 키워드; 및 상기 내용, 상기 사용자 단말이 남긴 후기 및 상기 영상 콘텐츠들 각각에 대한 온라인 검색 결과 중 적어도 하나를 통해 획득되는 분석 키워드를 포함한다.
상기 영상 키워드 분석부는, 상기 영상 콘텐츠들 각각을 구성하는 음성 데이터에 대하여 STT(Speech to Text) 처리를 수행하여 상기 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 변환된 텍스트 데이터에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 상기 분석 키워드로 획득한다.
상기 영상 키워드 분석부는, 상기 영상 콘텐츠들 각각에 대응하는 상기 운영자 키워드를 기반으로 외부의 포털 서버를 통해 검색된 게시글들 중에서 적어도 하나의 게시글을 선정하고, 선정된 게시글에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 상기 분석 키워드로 획득한다.
상기 사용자 키워드 분석부는, 상기 관심 키워드와 상기 직업 키워드를 기반으로 확장 키워드를 획득하고, 상기 확장 키워드와 상기 관심 키워드 및 상기 직업 키워드를 포함하는 상기 사용자 키워드들을 획득한다.
상기 확장 키워드는, 상기 관심 키워드와 상기 직업 키워드를 이용하여 외부의 포털 서버를 통해 검색함으로써 얻어지는 키워드이다.
상기 영상 콘텐츠 결정부는, 상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들 사이에 동일하거나 유사한 키워드의 개수, 상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들 각각에서 품사에 따른 키워드들의 개수, 및 상기 품사에 따라 결정되는 가중치를 기반으로 산출되는 유사도에 따라 상기 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정한다.
상기 영상 콘텐츠 제공 서버는, 상기 사용자 단말이 열람하고 시청한 상기 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에서 키프레임을 추출하고, 추출된 키프레임을 기반으로 상기 사용자 단말에 대한 종량제 과금 비용을 산출하는 키프레임 기반 비용 산출부를 더 포함한다.
상기와 같은 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템은 다양한 영상 콘텐츠 중에서 자동으로 사용자에게 적합한 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정할 수 있고, 결정된 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠나 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠와 관련된 서비스를 사용자 단말로 제공함으로써 사용자에게 제공할 수 있다.
다시 말해, 본 발명에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템은 사용자가 직접 서버에 접속하여 사용자가 원하는 영상 콘텐츠를 검색 등을 통해 확인하지 않아도, 서버에서 사용자의 사용자 단말로 영상 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 개요도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버의 기능에 따른 블록도이다.
도 3은 도 2에 따른 키프레임 기반 비용 산출부의 동작을 설명하기 위한 제1 개념도이다.
도 4는 도 2에 따른 키프레임 기반 비용 산출부의 동작을 설명하기 위한 제2 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제1 타입을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제2 타입을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제3 타입을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제4 타입을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버의 동작 방법을 예시적으로 도시한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템은, 영상 콘텐츠를 수집하여 등록하고, 등록된 영상 콘텐츠를 사용자 단말(200)에 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버(100) 및 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 접속하여 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공받는 사용자 단말(200)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 다수의 영상 콘텐츠들을 수집하고, 수집된 영상 콘텐츠들 중에서 사용자 단말(200)의 사용자에 따라 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 선정하고, 선정된 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 사용자 단말(200)에 제공하는 운영 서버를 의미할 수 있다. 예를 들어, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 다양한 타입의 영상 콘텐츠를 분석하여 영상 콘텐츠와 관련된 키워드를 추출할 수 있고, 영상 콘텐츠와 추출된 키워드를 서로 매칭하여 등록할 수 있다.
영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 영상 콘텐츠를 분석하여 획득된 키워드를 기반으로 플랫폼에 등록된 영상 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 즉, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 수집된 다수의 영상 콘텐츠들을 등록하고, 등록된 영상 콘텐츠들 중에서 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 접속한 사용자 단말(200)의 사용자에 따라 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 선정하고, 선정된 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 웹페이지 또는 애플리케이션 형태로 사용자 단말(200)에 제공한다. 따라서, 사용자 단말(200)은 내부에 설치된 애플리케이션이나 웹페이지를 통해 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 접속하여 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 시청 또는 열람할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템에 포함된 사용자 단말(200)은 플랫폼을 통해 영상 콘텐츠 제공 서버(100)와 연결될 수 있고, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)로부터 플랫폼에 등록된 영상 콘텐츠를 기반으로 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 수신할 수 있다.
이때, 사용자 단말(200)에서 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 수신하는 것은 플랫폼을 통해 영상 콘텐츠 제공 서버에 의해 등록된 다양한 타입의 영상 콘텐츠를 시청하는 것을 의미할 수도 있고, 영상 콘텐츠 제공 서버로부터 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공 받는 것을 의미할 수도 있다.
예를 들어, 사용자 단말(200)은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 복수의 타입들을 가지는 영상 콘텐츠를 제공할 수 있고, 복수의 타입들은 크게 4가지로 구분될 수 있다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에서 제공되는 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들이 구분되는 영역을 'Zone' 이라 칭할 수 있고, 각 'Zone' 의 명칭은 'Class Zone', 'Author Zone', 'CEO Zone' 및 'Expert Zone'으로 칭할 수 있다.
여기서, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)을 통해 제공되는 영상 콘텐츠와 영상 콘텐츠와 관련된 서비스는 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 회원 가입을 통해 가입된 사용자에게 제공될 수 있고, 미리 정해진 과금 방식을 통해 사용자에게 과금이 진행될 수 있다.
예를 들어, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 가입된 사용자를 의미할 수 있는 회원은 월1만원을 지불하고 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에서 수집하여 저장하는 모든 영상 콘텐츠를 수에 관계없이 무제한 시청 등을 통해 이용할 수 있다. 이때, 회원에게 과금되는 방식은 회원에 의해 회원 가입 시 설정된 회원의 신용 카드 등의 결제 수단으로 매월 자동 결제가 진행될 수 있다.
다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠 제공 서버(100)은 사용자가 회원 가입 시 1년 또는 1개월 등 미리 정해진 기간에 대하녀 선 결제하는 방식이 아닌 1년 또는 1개월 등 미리 정해진 기간이 지난 시점에 청구되는 후불의 방식으로 운영될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 플랫폼을 이용하는 미리 정해진 기간을 1월인 1개월으로 가정할 경우, 1월 1일부터 1월 31일까지 사용자가 플랫폼을 이용한 요금은 1월의 가장 마지막 일자인 1월 31일에 과금을 진행하는 방식을 의미할 수 있다. 이에 따라, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 가입된 사용자를 의미하는 회원은 회원 유지를 지속하기를 원하는 경우, 매월 말일 당월의 요금에 대하여 결제를 진행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버의 기능에 따른 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 영상 키워드 분석부(101), 영상 콘텐츠 등록부(102), 사용자 키워드 분석부(103), 영상 콘텐츠 결정부(104), 키프레임 기반 비용 산출부(105), 및 사용자 관리부(106)를 포함할 수 있다.
여기서, 도 2를 참조하여 설명하는 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 구성요소들 각각은 일종의 소프트웨어 모듈 형태로 메모리(120)에 저장되고, 프로세서(110)에 의해 실행될 수 있다.
먼저, 영상 키워드 분석부(101)는 미리 수집된 다수의 영상 콘텐츠들을 분석하여 각각의 영상 콘텐츠와 관련된 복수의 영상 키워드들을 획득할 수 있다.
구체적으로, 복수의 영상 키워드들은, 영상 콘텐츠마다 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 운영자에 의해 직접적으로 설정되는(또는 운영자로부터 입력받는) 키워드를 의미하는 운영자 키워드 및 영상 콘텐츠와 관련된 텍스트의 분석을 통해 결정되는 적어도 하나의 키워드를 포함하는 분석 키워드를 포함할 수 있다.
영상 키워드 분석부(101)는 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 운영자로부터 직접 영상 콘텐츠와 관련된 키워드인 운영자 키워드를 입력 받을 수 있다.
구체적으로, 운영자 키워드는, 영상 콘텐츠의 등장 인물, 영상 콘텐츠의 타입, 영상 콘텐츠의 내용 등을 지시하는 색인어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 영상 콘텐츠가 '토익 독해 강의' 인 경우, 운영자는 영상 콘텐츠를 설명하기 위해 운영자 키워드로 '영어' 및 '독해' 등의 키워드를 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 입력할 수 있다. 이때, 영상 키워드 분석부(101)는 운영자로부터 입력받은 운영자 키워드를 영상 콘텐츠와 서로 매칭하여 저장할 수 있다.
여기서, 운영자 키워드는, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 접속한 사용자 단말(200)로부터 제공받은 검색 키워드와 대응할 수 있다. 즉, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 사용자 단말(200)로부터 검색 키워드를 수신하고, 수신받은 검색 키워드와 동일하거나 유사한 운영자 키워드와 매칭된 영상 콘텐츠를 선정하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다. 즉, 운영자 키워드는 사용자 단말(200)이 직접 영상 콘텐츠를 검색하기 위한 색인어로 사용될 수 있다.
또한, 영상 키워드 분석부(101)는 영상 콘텐츠의 내용, 영상 콘텐츠에 대하여 다수의 사용자 단말(200)들이 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 남긴 후기 및 영상 콘텐츠에 대한 온라인 검색 결과의 내용과 관련된 텍스트 데이터로부터 분석 키워드를 획득할 수 있다.
구체적으로, 영상 키워드 분석부(101)는 영상 콘텐츠를 구성하는 영상 데이터와 음성 데이터 중에서, 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 다시 말해, 영상 키워드 분석부(101)는 영상 콘텐츠를 구성하는 음성 데이터에 대하여 STT(speech to text) 처리를 수행할 수 있고, 이를 통해 영상 콘텐츠의 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 이후, 영상 키워드 분석부(101)는 변환된 텍스트 데이터에서 미리 설정된 빈도 수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 분석 키워드로 획득할 수 있다.
또한, 영상 키워드 분석부(101)는 후기와 관련된 텍스트 데이터에서 미리 설정된 빈도 수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 분석 키워드로 추출할 수 있다. 예를 들어, 영상 키워드 분석부(101)는 영상 콘텐츠를 시청한 사용자에 의해 작성된 후기(예를 들어, 피드백 형식의 댓글, 리뷰 등을 의미할 수 있음)를 획득하고, 획득된 후기의 내용과 관련된 텍스트 데이터에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 분석 키워드로 획득할 수 있다.
또한, 영상 키워드 분석부(101)는 영상 콘텐츠에 대하여 입력받은 운영자 키워드를 기반으로 외부의 포털 서버에서 검색함으로써, 분석 키워드를 추가로 획득할 수 있다. 여기서, 외부의 포털 서버는, 네이버(Naver), 다음(Daum), 구글(Google) 등과 같이 텍스트 기반의 검색 서비스를 제공하는 서버를 의미할 수 있다.
구체적으로, 영상 키워드 분석부(101)는, 운영자 키워드를 기반으로 외부의 포털 서버를 통해 검색된 게시글마다 수학식 1에 기초한 평균 비율을 산출할 수 있다. 여기서 게시글은 기사, 블로그 및 카페 등을 의미할 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1을 참조하면, fop는 검색된 게시글에서 영상 컨텐츠의 등장인물, 내용 중 하나에 대응하는 운영자 키워드들의 갯수이고, fk는 검색된 게시글에서 영상 컨텐츠의 타입과 대응하는 운영자 키워드들의 개수일 수 있다. 즉, 수학식 1에 따른 평균 비율(fx)은, 게시글 각각에서 영상 컨텐츠의 타입과 대응하는 운영자 키워드들의 개수 대비 영상 컨텐츠의 등장인물에 대응하는 운영자 키워드들의 개수를 나타내는 제1 비율, 및 게시글 각각에서 영상 컨텐츠의 타입과 대응하는 운영자 키워드들의 개수 대비 영상 컨텐츠의 내용에 대응하는 운영자 키워드들의 개수를 나타내는 제2 비율의 평균 비율을 의미할 수 있다.
영상 키워드 분석부(101)는, 각 게시글에서 수학식 1에 따른 평균 비율을 산출한 후, 산출된 평균 비율이 미리 설정된 기준값 이상인 게시글을 선정하고, 선정된 게시글에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 분석 키워드로서 획득할 수 있다.
이때, 운영자 키워드들의 개수는, 반드시 입력받은 운영자 키워드와 정확히 동일한 키워드만을 카운트하여 결정되는 것이 아니라, 운영자 키워드와 유사한 키워드를 포함하여 카운트될 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 영상 키워드 분석부(101)는, 검색된 모든 게시글들을 대상으로 분석 키워드를 획득하는 것이 아니라, 수학식 1에 따른 평균 비율이 미리 설정된 기준값 이상인 게시글을 대상으로 분석 키워드를 획득한다. 따라서, 무분별하게 관련성이 낮거나 상이한 게시글로부터 분석 키워드를 획득하지 않기 때문에 더욱 정확한 분석 키워드가 얻어질 수 있다.
이후, 영상 키워드 분석부(101)는 키워드 데이터베이스를 참조하여 운영자 키워드 및 분석 키워드와 대응하는 유사 키워드 및 대표 키워드를 추가로 획득할 수 있다. 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 이를 위해 키워드 별로 유사 키워드와 대표 키워드를 정의하는 키워드 데이터베이스를 미리 생성하여 저장할 수 있다.
예를 들어, 키워드 데이터베이스는 아래의 표 1과 같은 방식으로 복수의 키워드들에 대한 복수의 유사 키워드들과 이를 대표하는 복수의 대표 키워드들을 정의할 수 있다.
Figure pat00002
예를 들어, 영상 키워드 분석부(101)는 표 1에서와 같이 운영자 키워드가 '영어' 이고, 분석 키워드가 'English' 인 경우, '영어' 또는 'English'와 대응하는 유사 키워드인 '잉글리쉬', 및 '외래어'와 '영어' 또는 'English'와 대응하는 대표 키워드인 '외국어'를 추가로 획득할 수 있다.
영상 콘텐츠 등록부(102)는, 영상 키워드 분석부(101)에 의해 획득된 운영자 키워드, 분석 키워드 및, 그와 대응하는 유사 키워드와 대표 키워드를 포함하는 영상 키워드를 영상 콘텐츠와 매칭하여 저장할 수 있다.
한편, 사용자 키워드 분석부(103)는 사용자 단말(200)로부터 제공받은 사용자의 관심 분야와 관련된 적어도 하나의 관심 키워드 및 사용자의 직업 분야와 관련된 적어도 하나의 직업 키워드를 기반으로 사용자 키워드를 획득할 수 있다.
다시 말해, 사용자 단말(200)은 사용자로부터 사용자의 관심 분야와 관련된 적어도 하나의 관심 키워드 및 사용자의 직업 분야와 관련된 적어도 하나의 직업 키워드를 입력받아 영상 콘텐츠 제공 서버(100)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 관심 분야와 관련된 관심 키워드는 학업, 자격증 및 토익, 취업 등과 같은 키워드를 의미할 수 있고, 사용자의 직업 분야와 관련된 직업 키워드는 학생, 사무직, 전문직, 의사, 교사 및 공무원 등과 같은 키워드를 의미할 수 있다.
사용자 키워드 분석부(103)는 사용자 단말(200)로부터 제공받은 관심 키워드와 직업 키워드를 기반으로 확장 키워드를 획득하고, 획득된 확장 키워드와 관심 키워드 및 직업 키워드를 포함하는 사용자 키워드를 획득할 수 있다.
구체적으로, 확장 키워드는, 관심 키워드와 직업 키워드를 이용하여 외부의 포털 서버를 통해 검색함으로써 얻어지는 키워드일 수 있다.
더욱 상세하게, 사용자 키워드 분석부(103)는, 외부의 포털 서버를 통해 관심 키워드를 검색하고, 검색된 게시글들 중에서 직업 키워드가 미리 설정된 횟수 이상 포함된 게시글을 선정하고, 선정된 게시글에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 키워드들을 제1 키워드들로 획득할 수 있다.
같은 방식으로, 사용자 키워드 분석부(103)는, 외부의 포털 서버를 통해 직업 키워드를 검색하고, 검색된 게시글들 중에서 관심 키워드가 미리 설정된 횟수 이상 포함된 게시글을 선정하고, 선정된 게시글에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 키워드들을 제2 키워드들로 획득할 수 있다.
사용자 키워드 분석부(103)는, 키워드 데이터베이스를 기반으로 제1 키워드들과 제2 키워드들을 서로 비교하여 동일하거나 유사한 키워드만을 확장 키워드로서 획득할 수 있다. 여기서 키워드 데이터베이스는 키워드들 사이의 동일 또는 유사 여부를 판단하기 위해 참조된다.
여기서 관심 키워드를 선검색하고 직업 키워드를 기반으로 게시글을 선정하는 경우와 직업 키워드를 선검색하고 관심 키워드를 기반으로 게시글을 선정하는 경우는 그 결과에서 다소 차이가 있으며, 본 발명은 불필요한 키워드가 최대한 검색되지 않도록 제1 키워드와 제2 키워드 사이에 동일성이 있거나 유사성이 있는 키워드만을 확장 키워드로서 획득한다.
예를 들어, 사용자 키워드 분석부(103)는 사용자의 관심 분야와 관련된 적어도 하나의 관심 키워드에 '토익' 이라는 키워드가 포함되고, 직업 키워드에 '학생' 이라는 키워드가 포함된 경우, '토익'과 '학생'이라는 키워드들을 통해 '독해', '시험' 및'문법'등과 같은 키워드들을 확장 키워드로서 추가로 획득할 수 있다.
한편, 확장 키워드의 일부는 외부 포털을 통해 검색된 키워드들에 해당하기 때문에 여전히 사용자와 직접 관련성이 적거나 낮은 키워드가 포함될 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 키워드 분석부(103)는, 획득된 확장 키워드들의 적어도 일부를 사용자 단말(200)의 시청 기록에 기반하여 제외시킬 수 있다.
구체적으로, 사용자 키워드 분석부(103)는, 사용자 단말(200)의 사용자가 미리 설정된 최근 기간 이내에 열람하거나 시청한 영상 컨텐츠들의 학습 진도를 결정하고, 결정된 학습 진도가 미리 설정된 기준값 이하인 영상 컨텐츠를 선정할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 기준값은 5 내지 10%일 수 있다.
다음으로, 사용자 키워드 분석부(103)는, 선정된 영상 컨텐츠와 매칭하여 저장된 영상 키워드들를 획득하고, 획득된 영상 키워드들과 동일하거나 유사한 키워드를 앞서 획득한 확장 키워드들에서 제외시킬 수 있다.
예를 들어, 사용자 키워드 분석부(103)는 사용자 단말(200)에서 최근 1개월 내 시청된 복수의 영상 콘텐츠들을 확인할 수 있고, 확인된 영상 콘텐츠들의 시청 완료 정도가 5% 이하인 영상 콘텐츠와 매칭된 영상 키워드와 동일 또는 유사한 키워드를 확장 키워드들에서 제외시킬 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 키워드 분석부(103)는 시청 기록을 기초로 확장 키워드들의 일부를 제외시키기 때문에 사용자가 실질적으로 열람하거나 지속적으로 시청할 가능성이 적은 영상 콘텐츠와 관련된 키워드를 사용자 키워드로 사용하지 않는다.
한편, 영상 콘텐츠 결정부(104)는 영상 키워드 분석부(101)에서 획득된 영상 키워드들과 사용자 키워드 분석부(103)에서 획득된 사용자 키워드들을 서로 비교하여 등록된 영상 콘텐츠들 중에서 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 선정할 수 있다.
구체적으로, 영상 콘텐츠 결정부(104)는 복수의 사용자 키워드들과 등록된 영상 콘텐츠들에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 사이에 동일하거나 유사한 키워드의 수, 상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들 각각에서 품사에 따른 키워드들의 개수 및 각 품사에 대하여 미리 설정된 가중치의 값을 기반으로 산출되는 유사도에 기초하여 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정할 수 있다.
예를 들어, 영상 콘텐츠 결정부(104)는 복수의 사용자 키워드들과 복수의 영상 키워드들 간의 유사도를 아래의 수학식 2에 기초하여 산출할 수 있다.
Figure pat00003
상기 수학식 2를 참조하면, kn, kv 및 ka는 각 키워드의 품사에 기초하여 미리 설정된 가중치의 값을 의미할 수 있다. 구체적으로, kn은 키워드가 명사인 경우에 미리 설정된 가중치의 값을 의미할 수 있고, kv는 키워드가 동사인 경우에 미리 설정된 가중치의 값을 의미할 수 있고, ka는 키워드가 형용사인 경우에 미리 설정된 가중치의 값을 의미할 수 있다. 이때, 가중치 kn, kv 및 ka는 명사, 동사 및 형용사의 순서로 가중치의 값이 클 수 있다. 예를 들어, kn은 0.5, kv는 0.3, ka는 0.2로 미리 설정될 수 있다.
또한, 상기 수학식 2에서 Nn은 복수의 사용자 키워드들 및 등록된 영상 콘텐츠들 중 유사도를 비교하기 위한 대상 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 중에서 명사의 품사를 가지는 키워드들의 수를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 2에서 Nv는 복수의 사용자 키워드들 및 대상 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 중 동사의 품사를 가지는 키워드들의 수를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 2에서 Na는 복수의 사용자 키워드들 및 유사도를 비교하기 위한 대상 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 중 형용사의 품사를 가지는 키워드들의 수를 의미할 수 있다.
또한, 상기 수학식 2에서 NCn은 대상 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 중에서 명사의 품사를 가지고 사용자 키워드들 중 적어도 하나와 동일 또는 유사한 키워드들의 수를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 2에서 NCv는 유사도를 비교하기 위한 대상 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 중에서 동사의 품사를 가지고 사용자 키워드들 중 적어도 하나와 동일한 키워드들의 수를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 2에서 NCa는 유사도를 비교하기 위한 대상 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 중에서 형용사의 품사를 가지고 사용자 키워드들 중 적어도 하나와 동일한 키워드들의 수를 의미할 수 있다.
예를 들어, 각 키워드의 품사에 기초하여 미리 설정된 가중치의 아래의 표 2와 같이 설정되고, 복수의 사용자 키워드들과 플랫폼에 등록된 복수의 영상 콘텐츠들 중 유사도를 비교하기 위한 대상이 되는 비교의 대상이 되는 제1 영상 콘텐츠, 제2 영상 콘텐츠 및 제3 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들 간의 유사도는 아래의 표 3과 같이 산출될 수 있다.
Figure pat00004
Figure pat00005
상기 표 3을 참조하면, 제1 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들은 복수의 사용자 키워드들과 '1'의 유사도를 가지는 것으로 확인할 수 있고, 제2 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들은 복수의 사용자 키워드들과 '0.63'의 유사도들을 가지는 것으로 확인할 수 있고, 제3 영상 콘텐츠에 대하여 매칭된 복수의 영상 키워드들은 복수의 사용자 키워드들과 '0.31'의 유사도를 가지는 것으로 확인할 수 있다.
이때, 영상 콘텐츠 결정부(101)에서 사용자 맞춤형 콘텐츠를 결정하기 위한 미리 설정된 임계값인 '0.5' 이상의 유사도를 가지는 영상 콘텐츠를 사용자를 위한 사용자 맞춤형 콘텐츠로 결정하는 것으로 설정된 경우, 제1 영상 콘텐츠 및 제2 영상 콘텐츠를 사용자를 위한 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠로 결정할 수 있다.
이와 같은 방법을 통해 영상 콘텐츠 결정부(104)는 등록된 복수의 영상 콘텐츠들 중 사용자를 위한 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정할 수 있고, 결정된 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 또한, 영상 콘텐츠 결정부(104)는 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠뿐 아니라 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠와 관련된 서비스를 제공할 수도 있다.
예를 들어, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 영상 콘텐츠 결정부(104)에 의해 결정된 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에 대한 정보가 포함된 메시지를 생성할 수 있고, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에 대한 정보가 포함된 메시지를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 이때, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)에 푸쉬 알람 형태로 메시지를 제공할 수 있다. 또 다른 예시로, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 사용자 단말(200)의 사용자 정보를 참조하여 획득된 사용자의 메일 주소로 메시지를 제공할 수도 있다.
여기서, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에 대한 정보는 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠의 제목, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠가 등록된 일자 및 시간, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 시청하기 접속 가능한 링크 및 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에 대한 내용을 요약하여 별도로 생성된 미리 보기 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 사용자 단말(200)에 제공된 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 사용자 단말(200)이 열람하고 시청한 기록을 참조하여 종량제 형태로 비용을 산출할 수 있다. 즉, 월정액 형태의 사용자 이외의 사용자가 이용하는 사용자 단말(200)에 대해서는 종량제 형태로 비용을 산출하여 사용자 단말(200)에 대하여 과금할 수 있다.
이때, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 사용자 단말(200)이 열람하고 시청한 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에서 키프레임(keyframe)을 추출하고, 추출된 키프레임을 기반으로 사용자 단말(200)에 대한 과금 비용을 산출할 수 있다.
사용자 관리부(106)는, 다수의 사용자 단말(200)들로부터 사용자 정보를 수신하고, 수신한 사용자 정보를 기반으로 사용자들을 등록(registration)할 수 있다. 여기서, 사용자 정보는, 사용자 단말(200)의 사용자에 대한 이름, 나이, 연령, 관심 분야, 직업 등을 포함할 수 있다.
또한, 사용자 관리부(106)는, 사용자 단말(200)들 각각으로부터 수신한 사용자 정보를 인증하고, 인증된 사용자 단말(200)에 대하여 등록된 영상 콘텐츠들에 대한 열람을 허용할 수 있다.
이를 위해, 사용자 관리부(106)는, 사용자 단말(200)로부터 제공받은 결제 정보를 기반으로 사용자 단말(200)의 월정액 결제에 대한 등록을 외부 금융 서버와 연동하여 수행하고, 월정액 결제에 대한 등록이 완료된 사용자 단말(200)에 대한 열람을 허용할 수 있다. 여기서 월정액 결제에 대한 등록은 사전 결제를 의미하는 것이 아니라, 월말에 사후 결제가 가능하도록 결제 수단에 대한 자동 결제가 미리 등록 및 승인되는 것을 의미할 수 있다.
사용자 관리부(106)는, 키프레임 기반 비용 산출부(105)를 통해 종량제 형태의 과금액을 결정하고, 과금액이 결정된 사용자 단말(200)에 대한 사후 결제를 외부 금융 서버와 연동하여 수행할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 주기적으로 사용자 단말(200)에 제공할 수 있고, 이와 같은 주기는 미리 설정되거나, 새로운 영상 콘텐츠가 등록되는 경우, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정하기 위한 절차를 수행할 수도 있다.
예를 들어, 새로운 영상 콘텐츠가 등록되거나 사용자 단말(200)로부터 전송받은 관심 키워드 또는 직업 키워드가 변경됨에 따라 사용자 키워드가 갱신되는 경우, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 새롭게 등록된 영상 콘텐츠와 매칭된 영상 키워드들과 갱신된 사용자 키워드들 사이의 유사도를 산출하고, 산출된 유사도가 미리 설정된 임계값 이상인 영상 콘텐츠를 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠로 결정하여 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.
도 3은 도 2에 따른 키프레임 기반 비용 산출부의 동작을 설명하기 위한 제1 개념도이다. 도 4는 도 2에 따른 키프레임 기반 비용 산출부의 동작을 설명하기 위한 제2 개념도이다.
도 3을 참조하면, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 구성하는 영상 프레임들 중에서 키프레임을 추출하고, 추출된 키프레임에 대한 사용자 단말(200)의 종량제 형태의 과금액을 결정할 수 있다.
즉, 통상적인 종량제의 경우 영상 콘텐츠를 시청한 시간에 따라 과금되는 경우가 많다. 그러나, 시청 시간보다는 영상 콘텐츠마다 핵심적인 내용이 소개되는 부분을 시청했는지 여부가 실질적으로 중요한 경우가 많고, 사용자들 중에는 자신이 원하는 부분만을 빠르게 스킵(skip)하여 시청하는 일도 빈번하게 발생하므로 정확히 사용자에게 제공한 콘텐츠의 질을 고려하여 과금하기 어렵다.
본 발명에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 키프레임 기반으로 사용자 단말(200)에 대한 과금액을 결정하는 방안을 추가로 제안한다.
키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 구성하는 영상 프레임들 중에서 키프레임을 추출할 수 있다.
구체적으로, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 영상 프레임들에서 서로 시간적으로 인접한 2개의 영상 프레임들을 서로 비교하고, 비교 결과 움직임 변화가 기준값 이상인 영상 프레임을 키프레임으로 추출할 수 있다. 여기서 시간적으로 인접한 2개의 영상 프레임들은 이전 프레임(fb)과 현재 프레임(fc)을 포함할 수 있다. 여기서 이전 프레임(fb)은 현재 프레임(fc)과 시간적으로 직전에 위치한 영상 프레임일 수 있다.
움직임 변화를 파악하기 위하여, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 이전 프레임(fb)과 현재 프레임(fc) 각각을 복수의 블록(block)들로 구획하고, 구획된 블록들을 기반으로 이전 프레임(fb)과 현재 프레임(fc) 사이의 움직임 벡터들을 획득하고, 획득된 움직임 벡터들의 크기를 기반으로 움직임 변화가 기준값 이상인 영상 프레임을 키프레임으로 추출할 수 있다.
이때, 움직임 벡터(mv)는 이전 프레임(fb)에 위치한 제1 블록(bkl1)과 현재 프레임(fc)에 위치하고 제1 블록(blk1)과 유사한 제2 블록(blk2) 사이의 거리를 지시하는 벡터일 수 있다.
예를 들어 도 3을 참조하면, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 현재 프레임(fc)을 구성하는 블록들 중에서 이전 프레임(fb)에 위치한 제1 블록(blk1)과 유사한 제2 블록(blk2)을 결정할 수 있다. 구체적으로, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 제1 블록(blk1)을 구성하는 화소값들과 현재 프레임(fc)을 구성하는 블록들 각각을 구성하는 화소값들을 각각 대응하는 위치끼리 서로 차분하여 차분 화소값들을 획득하고, 획득된 차분 화소값들의 총합이 미리 설정된 기준값 이하인 블록을, 제1 블록(blk1)과 유사한 제2 블록(blk2)으로 결정할 수 있다.
제1 블록(blk1)과 유사한 제2 블록(blk2)이 결정되면, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 제1 블록(blk1)에서 제2 블록(blk2)으로 이동하는 방향과 크기를 지시하는 움직임 벡터(mv)를 획득할 수 있다.
상술한 방식으로 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 이전 프레임(fb)과 현재 프레임(fa) 사이의 움직임 벡터들을 획득하고, 획득된 움직임 벡터들의 크기에 대한 평균이 미리 설정된 기준값 이상인 영상 프레임을 키 프레임으로 추출할 수 있다.
한편, 강의와 같은 영상 콘텐츠의 경우 영상 내에서 강사의 움직임이 비교적 작은 경우가 많기 때문에 움직임 변화를 기반으로 키 프레임을 추출하는 경우에는 실질적으로 중요도가 높은 부분과 대응하는 키 프레임이 추출되기 어려울 수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위한 수단으로, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 구성하는 영상 프레임들 중에서 움직임 변화를 기반으로 초기 키 프레임을 추출하고, 추출된 초기 키프레임들 중에서 음성 데이터를 기반으로 키 프레임을 추출할 수도 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 구성하는 음성 데이터(dB)를 시간(t)에 따라 나타낸 그래프가 도시된다.
키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 음성 데이터(dB)에서 초기 키프레임과 대응하는 시각을 기준으로 미리 설정된 시간 간격 이내에 위치한 음성 데이터(db)의 진폭 변화율을 산출할 수 있다.
구체적으로 도 4를 참조하면, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 음성 데이터(db)에서 제1 초기 키프레임(kf1)과 제2 초기 프레임(kf2)과 대응하는 시각을 선정하고, 선정된 시각을 기준으로 미리 설정된 시간 간격(dt) 이내에 위치한 음성 데이터(db)의 진폭 변화율을 산출할 수 있다.
예를 들어, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 제1 초기 키프레임(kf1)의 시각을 기준으로 미리 설정된 시간 간격(dt) 이내에 위치하는 음성 데이터(db)에 대하여 제1 진폭 변화율을 산출하고, 제2 초기 키프레임(kf2)의 시각을 기준으로 미리 설정된 시간 간격(dt) 이내에 위치하는 음성 데이터(db)에 대하여 제2 진폭 변화율을 산출할 수 있다.
다음으로, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는, 산출된 진폭 변화율이 미리 설정된 기준값 이상인 초기 프레임을 키 프레임으로 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 진폭 변화율과 제2 진폭 변화율 중에서 제2 진폭 변화율이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 제2 초기 키프레임(kf2)을 키 프레임으로 추출할 수 있다.
키프레임 기반 비용 산출부(105)는 키 프레임이 추출되면, 추출된 키 프레임을 사용자 단말(200)이 시청하였는지 여부에 따라 종량제 과금액을 결정할 수 있다. 예를 들어, 키프레임 기반 비용 산출부(105)는 사용자 맞춤형 영상 컨텐츠를 시청한 시간에 비례하는 제1 과금액에 키 프레임들 각각을 시청하였을 때마다 추가되는 제2 과금액을 더하여 종량제 과금액을 결정할 수 있다.
즉, 사용자 단말(200)이 사용자 맞춤형 영상 컨텐츠를 30분 시청한 경우, 시청한 30분에 비례하는 제1 과금액을 결정하고, 시청한 30분 중에 포함된 키 프레임의 개수에 제2 과금액을 곱한 값을 제1 과금액에 더하는 방식으로 종량제 과금액을 결정할 수 있다.
이러한 경우, 사용자 단말(200)이 주요 부분만을 스킵하여 시청할 경우에도 주요 부분(키 프레임과 대응)을 시청할 때마다 일정한 제2 과금액이 추가 적용되므로 사용자 단말(200)이 실질적으로 제공받은 콘텐츠의 내용에 따라 과금이 이루어질 수 있는 장점이 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제1 타입을 도시한 도면이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제2 타입을 도시한 도면이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제3 타입을 도시한 도면이다. 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제4 타입을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제1 타입은 영상 콘텐츠가 제공되는 제1 영역인 'Class Zone'이라 할 수 있다.
'Class Zone'은 영어, 중국어 및 일본어 등 어학의 학습을 위한 강의와 관련된 영상 콘텐츠, 엑셀, 파워포인트 및 워드 등 직무와 관련된 영상 콘텐츠, 정보처리기사, 기능사 및 컴퓨터 활용 능력 등 자격증의 실기나 필기의 학습을 위한 강의와 관련된 영상 콘텐츠, 영유아, 아동, 초등학년 대상의 영상 콘텐츠(예를 들어, 영어 대본 영상 콘텐츠 등을 포함할 수 있음.) 등 일반적으로 온라인 상에서 유료로 이용 가능하거나 판매되는 영상 콘텐츠가 포함될 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼을 가입한 사용자인 회원은 무료 및 무제한으로 영상 콘텐츠를 이용할 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제2타입은 영상 콘텐츠가 제공되는 제2 영역인 'Author Zone'이라 할 수 있다.
'Author Zone' 은 플랫폼을 운영하는 운영자 측에 의해 직접적으로 영상 콘텐츠를 제작하여 등록하는 영역을 의미할 수 있다. 'Author Zone'은 베스트 셀러나 운영자 측에서 자체적으로 엄선된 다양한 분야의 양서를 선정하여 출판사 및 저자에 대한 1:1 미팅을 통해 저자(author)가 직접 자신의 도서를 큐레이션하는 영상 콘텐츠가 포함될 수 있다.
'Author Zone'을 통해 제공되는 영상 콘텐츠는 약 10분에서 15분 정도의 길이를 가지는 영상 콘텐츠일 수 있고, 1년 간 약 300권의 양서를 선정하여 'Author Zone'으로 제공하기 위한 영상 콘텐츠가 제작될 수 있다.
도 7을 참조하면, 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제3 타입은 영상 콘텐츠가 제공되는 제3 영역인 'CEO Zone'이라 할 수 있다.
'CEO Zone'은 소상공인 및 중소기업 CEOM를 위한 영역으로 사업을 운영하는 과정에서 필요시 될 수 있는 세무, 노무, 법률, 정책자금 등 각 분야별로 발생하는 제도에 대한 내용을 제공하기 위해 각 분야의 전문가로부터 교육 받을 수 있는 영상 콘텐츠가 제공될 수 있다.
도 8을 참조하면, 영상 콘텐츠에 대한 복수의 타입들 중 제4 타입은 영상 콘텐츠가 제공되는 제4 영역인 'Expert Zone'이라 할 수 있다.
'Expert Zone'은 다양한 분야에 대하여 플랫폼의 운영자 측에서 미리 지정한 전문적인 지식을 보유하고 있는 전문가(예를 들어, 세무사, 노무사, 변리사, 회계사, 변호사, 기술사 및 감정 평가사 등)와 무료로 1:1 방식의 질의 및 응답(Q&A)를 진행할 수 있는 영역을 의미할 수 있다.
특히, 'Expert Zone'은 플랫폼에 가입한 사용자인 회원은 각 전문가와 원격 영상 시스템을 통하여 회원의 질의에 대하여 화상으로 응답을 받을 수 있고, 이때 원격 영상 시스템을 사용한 비용은 회원이 회원 가입 시 미리 설정한 신용 카드 등의 결제 수단을 통해 자동적으로 결제될 수 있다. 예를 들어, 원격 영상 시스템의 이용에 대한 비용은 원격 영상 시스템을 종료하기 위한 버튼 등인 '종료하기'를 터치 또는 클릭하는 경우, 원격 영상 시스템의 이용에 대한 비용의 결제가 진행될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110) 및 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 일 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150) 및 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 영상 콘텐츠 제공 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 동작은 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작이나 기능 중 적어도 일부를 포함할 수 있으며, 중복 설명을 방지하기 위하여 자세한 설명은 생략한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버의 동작 방법을 예시적으로 도시한 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작 방법은, 미리 수집된 다수의 영상 콘텐츠들 각각에 대한 영상 키워드들을 획득할 수 있다(S100). 예를 들어, 영상 키워드들을 획득하는 동작(S100)은, 운영자 키워드 및 분석 키워드를 기반으로 획득될 수 있다.
이후, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작 방법은, 영상 키워드들을 영상 콘텐츠와 매칭하여 영상 콘텐츠를 등록할 수 있다(S200).
이후, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작 방법은, 사용자 단말에 따른 사용자 키워드들과 영상 키워드들을 기반으로 등록된 영상 콘텐츠들 중에서 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정할 수 있다(S300). 단계 S300에 따른 동작은, 영상 콘텐츠 결정부(104)를 참조하여 설명한 동작들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
이때, 단계 S300에서 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작 방법은, 사용자를 위한 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정하기 위해 영상 키워드 및 사용자 키워드 간의 유사도를 비교하는 동작을 포함하며, 비교된 유사도가 미리 설정된 임계값 이상인 경우, 미리 설정된 임계값 이상인 유사도를 가지는 영상 콘텐츠를 사용자를 위한 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠로 결정할수 있다.
이후, 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작 방법은 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다(S400).
전술한 단계 S100 내지 S400에 따른 세부 동작은 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 영상 콘텐츠 제공 서버(100)의 동작을 참조하여 통상의 기술자에게 용이하게 이해될 수 있으므로 구체적인 설명은 생략한다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 영상 콘텐츠 제공 서버 101: 영상 키워드 분석부
102: 영상 콘텐츠 등록부 103: 사용자 키워드 분석부
104: 영상 콘텐츠 결정부 105: 키프레임 기반 비용 산출부
106: 사용자 관리부 110: 프로세서
120: 메모리 130: 송수신 장치
140: 입력 인터페이스 장치 150: 출력 인터페이스 장치
160: 저장 장치 200: 사용자 단말

Claims (5)

  1. 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 영상 콘텐츠 제공 서버로서,
    미리 수집된 다수의 영상 콘텐츠들을 분석하여 상기 영상 콘텐츠들 각각에 대응하는 복수의 영상 키워드들을 획득하는 영상 키워드 분석부;
    상기 영상 키워드들을 상기 영상 콘텐츠들 각각에 매칭하여 상기 영상 콘텐츠들을 등록(registration)하는 영상 콘텐츠 등록부;
    사용자 단말로부터 제공받은 사용자의 관심 분야와 대응하는 관심 키워드 및 사용자의 직업 분야와 대응하는 직업 키워드를 기반으로 상기 사용자 단말과 대응하는 사용자 키워드들을 획득하는 사용자 키워드 분석부;
    상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들을 서로 비교하여 등록된 상기 영상 콘텐츠들 중에서 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 선정하는 영상 콘텐츠 결정부; 및
    상기 사용자 단말로부터 제공받은 사용자 정보를 기반으로 상기 사용자를 등록하는 사용자 관리부를 포함하되,
    상기 영상 키워드들 각각은,
    운영자로부터 입력받고 상기 영상 콘텐츠들 각각의 등장 인물, 타입(type) 및 내용 중 적어도 하나를 지시하는 운영자 키워드; 및
    상기 내용, 상기 사용자 단말이 남긴 후기 및 상기 영상 콘텐츠들 각각에 대한 온라인 검색 결과 중 적어도 하나를 통해 획득되는 분석 키워드를 포함하는, 영상 콘텐츠 제공 서버.
  2. 청구항 1에서,
    상기 영상 키워드 분석부는,
    상기 영상 콘텐츠들 각각을 구성하는 음성 데이터에 대하여 STT(Speech to Text) 처리를 수행하여 상기 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 변환된 텍스트 데이터에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 상기 분석 키워드로 획득하고,
    상기 영상 콘텐츠들 각각에 대응하는 상기 운영자 키워드를 기반으로 외부의 포털 서버를 통해 검색된 게시글들 중에서 적어도 하나의 게시글을 선정하고, 선정된 게시글에서 미리 설정된 빈도수를 초과하는 적어도 하나의 키워드를 상기 분석 키워드로 획득하는, 영상 콘텐츠 제공 서버.
  3. 청구항 2에서,
    상기 사용자 키워드 분석부는,
    상기 관심 키워드와 상기 직업 키워드를 기반으로 확장 키워드를 획득하고, 상기 확장 키워드와 상기 관심 키워드 및 상기 직업 키워드를 포함하는 상기 사용자 키워드들을 획득하되,
    상기 확장 키워드는, 상기 관심 키워드와 상기 직업 키워드를 이용하여 외부의 포털 서버를 통해 검색함으로써 얻어지는 키워드인, 영상 콘텐츠 제공 서버.
  4. 청구항 3에서,
    상기 영상 콘텐츠 결정부는,
    상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들 사이에 동일하거나 유사한 키워드의 개수, 상기 사용자 키워드들과 상기 영상 키워드들 각각에서 품사에 따른 키워드들의 개수, 및 상기 품사에 따라 결정되는 가중치를 기반으로 산출되는 유사도에 따라 상기 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 결정하는, 영상 콘텐츠 제공 서버.
  5. 청구항 1에서,
    상기 사용자 단말이 열람하고 시청한 상기 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠에서 키프레임을 추출하고, 추출된 키프레임을 기반으로 상기 사용자 단말에 대한 종량제 과금 비용을 산출하는 키프레임 기반 비용 산출부를 더 포함하는, 영상 콘텐츠 제공 서버.
KR1020210039258A 2021-03-26 2021-03-26 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템 KR102467481B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210039258A KR102467481B1 (ko) 2021-03-26 2021-03-26 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템
KR1020220149763A KR102624803B1 (ko) 2021-03-26 2022-11-10 영상 콘텐츠의 등장 인물과 타입을 기반으로 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210039258A KR102467481B1 (ko) 2021-03-26 2021-03-26 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220149763A Division KR102624803B1 (ko) 2021-03-26 2022-11-10 영상 콘텐츠의 등장 인물과 타입을 기반으로 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220134084A true KR20220134084A (ko) 2022-10-05
KR102467481B1 KR102467481B1 (ko) 2022-11-16

Family

ID=83596981

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210039258A KR102467481B1 (ko) 2021-03-26 2021-03-26 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템
KR1020220149763A KR102624803B1 (ko) 2021-03-26 2022-11-10 영상 콘텐츠의 등장 인물과 타입을 기반으로 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220149763A KR102624803B1 (ko) 2021-03-26 2022-11-10 영상 콘텐츠의 등장 인물과 타입을 기반으로 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102467481B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024091084A1 (ko) * 2022-10-27 2024-05-02 주식회사 일만백만 동영상 자동 생성을 위한 참조 장면 추천 방법 및 참조 장면 추천 장치

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060104320A (ko) * 2005-03-30 2006-10-09 한국전자금융 주식회사 네트워크 카메라를 이용한 보안 감시 시스템 및 방법
KR20100094154A (ko) * 2009-02-18 2010-08-26 주식회사 인스프리트 사용자 맞춤형 ｉｐｔｖ 광고 제공 시스템 및 광고 제공 방법
KR20200130552A (ko) * 2019-05-09 2020-11-19 김진이 직업영상 공유 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060104320A (ko) * 2005-03-30 2006-10-09 한국전자금융 주식회사 네트워크 카메라를 이용한 보안 감시 시스템 및 방법
KR20100094154A (ko) * 2009-02-18 2010-08-26 주식회사 인스프리트 사용자 맞춤형 ｉｐｔｖ 광고 제공 시스템 및 광고 제공 방법
KR20200130552A (ko) * 2019-05-09 2020-11-19 김진이 직업영상 공유 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024091084A1 (ko) * 2022-10-27 2024-05-02 주식회사 일만백만 동영상 자동 생성을 위한 참조 장면 추천 방법 및 참조 장면 추천 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR102467481B1 (ko) 2022-11-16
KR102624803B1 (ko) 2024-01-12
KR20220156498A (ko) 2022-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11797773B2 (en) Navigating electronic documents using domain discourse trees
US20190251117A1 (en) Media consumption history
CN102369724B (zh) 自动捕获信息，例如使用文档感知设备捕获信息
US11861319B2 (en) Chatbot conducting a virtual social dialogue
Binali et al. A state of the art opinion mining and its application domains
US8156010B2 (en) Multimodal context marketplace
Hosseini et al. SentiPers: a sentiment analysis corpus for Persian
CN112364204B (zh) 视频搜索方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110222167A (zh) 一种获取目标标准信息的方法和系统
CN103038769A (zh) 用于将内容导引到社交网络引擎用户的系统和方法
CN103377258A (zh) 用于对微博信息进行分类显示的方法和设备
Swaminathan et al. Wearmail: On-the-go access to information in your email with a privacy-preserving human computation workflow
US20090327877A1 (en) System and method for disambiguating text labeling content objects
KR102624803B1 (ko) 영상 콘텐츠의 등장 인물과 타입을 기반으로 사용자 맞춤형 영상 콘텐츠를 제공하는 시스템
Gallagher Export laws: China is selling on surveillance technology to the rest of the world
Meyer et al. A year in Madrid as described through the analysis of geotagged Twitter data
Monroe The meanings of “meaning” in social scientific text analysis
Yang et al. A novel customer-oriented recommendation system for paid knowledge products
Neumann et al. TIB's Portal for audiovisual media: New ways of indexing and retrieval
CN113095078A (zh) 关联资产确定方法、装置和电子设备
Tian et al. Semantic similarity measure of natural language text through machine learning and a keyword‐aware cross‐encoder‐ranking summarizer—A case study using UCGIS GIS &T body of knowledge
CN113297471A (zh) 生成数据对象标签、数据对象搜索方法、装置及电子设备
CN110659419A (zh) 确定目标用户的方法及相关装置
CN111143694B (zh) 一种情报推送方法、装置及存储设备、程序
US11610402B2 (en) System and method for crowdsourcing a video summary for creating an enhanced video summary

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant