KR20220141870A - 지리 정보 자원 활용 - Google Patents

지리 정보 자원 활용 Download PDF

Info

Publication number
KR20220141870A
KR20220141870A KR1020227032261A KR20227032261A KR20220141870A KR 20220141870 A KR20220141870 A KR 20220141870A KR 1020227032261 A KR1020227032261 A KR 1020227032261A KR 20227032261 A KR20227032261 A KR 20227032261A KR 20220141870 A KR20220141870 A KR 20220141870A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
content
geographic
users
location
attribution
Prior art date
Application number
KR1020227032261A
Other languages
English (en)
Inventor
브라이언 디. 슈커
로버트 브루스 반센
얀 메이스터
Original Assignee
구글 엘엘씨
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 구글 엘엘씨 filed Critical 구글 엘엘씨
Publication of KR20220141870A publication Critical patent/KR20220141870A/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0242—Determining effectiveness of advertisements
    • G06Q30/0246—Traffic
    • 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
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • 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
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0242—Determining effectiveness of advertisements
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0272—Period of advertisement exposure
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G06V20/54—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects of traffic, e.g. cars on the road, trains or boats
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09F—DISPLAYING; ADVERTISING; SIGNS; LABELS OR NAME-PLATES; SEALS
    • G09F13/00—Illuminated signs; Luminous advertising
    • G09F13/005—Illumination controller or illuminated signs including an illumination control system
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09F—DISPLAYING; ADVERTISING; SIGNS; LABELS OR NAME-PLATES; SEALS
    • G09F15/00—Boards, hoardings, pillars, or like structures for notices, placards, posters, or the like
    • G09F15/0006—Boards, hoardings, pillars, or like structures for notices, placards, posters, or the like planar structures comprising one or more panels
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G5/00—Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators
    • G09G5/001—Arbitration of resources in a display system, e.g. control of access to frame buffer by video controller and/or main processor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G2330/00—Aspects of power supply; Aspects of display protection and defect management
    • G09G2330/02—Details of power systems and of start or stop of display operation
    • G09G2330/021—Power management, e.g. power saving
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G2360/00—Aspects of the architecture of display systems
    • G09G2360/08—Power processing, i.e. workload management for processors involved in display operations, such as CPUs or GPUs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Silicates, Zeolites, And Molecular Sieves (AREA)
  • Nitrogen And Oxygen Or Sulfur-Condensed Heterocyclic Ring Systems (AREA)
  • Pharmaceuticals Containing Other Organic And Inorganic Compounds (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하고 하나 이상의 지리적 위치의 물리적 위치 사용을 조정하기 위한 컴퓨터 저장 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치. 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터가 획득된다. 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터가 획득된다. 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간을 나타내는 노출 시간이 결정된다. 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠에 대한 기여도 점수가 생성된다. 상기 기여도 점수에 기초하여, 사용자 액션들의 귀인이 세그먼트화되고, 콘텐츠에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 물리적 위치 사용이 조정된다.

Description

지리 정보 자원 활용
본 명세서는 데이터 프로세싱 및 리소스 활용에 관한 것이다.
공공 디스플레이 시스템을 구축, 운영 및 유지 관리하는데 리소스가 많이 소요될 수 있다. 예를 들어, 옥외 디스플레이를 운영하는 것은 전력과 네트워크 리소스를 소모할 수 있으며, 공공 디스플레이 시스템을 적극적으로 관리하지 않으면 이러한 리소스가 낭비될 수 있다.
일반적으로, 본 명세서에 기술된 발명의 일 혁신적 양태는 단계들을 포함하는 방법에 수록되며, 단계들은 주어진 사용자들의 세트에 대해, 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득하는 단계; 상기 지리적 경로에 대해, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득하는 단계; 상기 지리적 경로 및 상기 시맨틱 데이터에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간을 나타내는 노출 시간을 결정하는 단계; 상기 노출 시간에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠에 대한 기여도 점수를 생성하는 동작; 상기 콘텐츠에 대한 기여도 점수에 기초하여, 상기 주어진 사용자들의 세트에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인(attribution)을 세그먼트화하는 동작; 및 상기 콘텐츠에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 물리적 위치 사용을 조정하는 단계를 포함한다.
이 양태의 다른 구현예는 상기 방법의 양태를 수행하도록 구성된 대응 장치, 시스템 및 컴퓨터 저장 디바이스에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 이들 또는 다른 실시예들은 다음 구성들 중 하나 이상을 각각 선택적으로 포함할 수 있다.
일부 양태에서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 속성을 세그먼트화하는 단계는 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안의 노출과 콘텐츠 노출의 다른 기법들 간의 속성을 세그먼트화하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 속성을 세그먼트화하는 단계는 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 콘텐츠에 대한 상이한 노출들 간의 속성을 세그먼트화하는 단계를 더 포함하고, 상기 상이한 노출들 각각에 대한 콘텐츠는 상이한 위치의 상이한 물리적 구조에서 제시되었던 것이다.
일부 양태에서, 하나 이상의 지리적 위치들 중 물리적 위치 사용을 조정하는 단계는: 특정 위치로부터 기존 물리적 구조들을 제거하는 단계; 상기 특정 위치에서 물리적 구조들에 콘텐츠를 디스플레이하기 위해 전력 사용 특성을 변경하는 단계; 상기 특정 위치의 물리적 구조에 하나 이상의 콘텐츠들을 배치하는 단계; 상기 특정 위치의 물리적 구조에 제시되는 하나 이상의 콘텐츠들의 시청 특성을 조정하는 단계를 포함한다.
일부 양태에서, 기여도 점수를 결정하는 단계는: 상기 지리적 경로를 이동하는 동안 차량들에 있는 사용자들의 세트의 콘텐츠 시청 시간을 결정하는 단계; 하나 이상의 트래픽 특성에 기초하여 상기 지리적 위치를 통해 지리적 경로를 이동하는 동안 상기 차량들에 있는 사용자들의 주의 팩터를 결정하는 단계; 상기 트래픽에서 차량들의 예상 사용자들의 수를 결정하는 단계; 상기 시청 시간, 주의 팩터 및 차량 내 예상 사용자들의 수에 기초하여 시인성(viewability) 점수를 계산하는 동작; 및 상기 시인성 점수에 기초하여 상기 기여도 점수를 계산하는 동작을 포함한다.
일부 양태에서, 상기 하나 이상의 트래픽 특성은 (i) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 차량의 속도 (ii) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 상기 차량의 운전자들 또는 승객들의 수 (iii) 하루 중 상기 하나 이상의 트래픽 특성이 기록되는 하루 중 시간 동안의 가시성 특성을 포함한다.
본 명세서에 기술된 본 발명의 특정한 실시예들은 다음의 이점들을 실현하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 문서 전체에서 논의된 기법은 물리적 구조 근처의 지리적 영역에 있는 사람들에게 정보를 효율적이고 효과적으로 제시할 수 있는 물리적 구조를 구성하는데 사용될 수 있는 지리적 영역의 위치를 결정한다. 물리적 구조의 위치는 적어도 특정된 수의 사람들이 물리적 구조를 볼 수 있도록 선택되어, 물리적 구조에 대한 정보를 제시하는데 사용되는 리소스가 효율적으로 사용되도록 할 수 있다. 예를 들어, 다수의 사용 가능한 지리적 영역들 중에서, 물리적 구조에 제시된 콘텐츠를 볼 수 있는 사람의 수를 최대화하는 특정 지리적 영역을 선택하여 물리적 구조를 구축, 유지 관리 및 운영하는 데 필요한 리소스가 보다 효율적으로 사용될 수 있다. 특정 예에서, 본 명세서에 기술된 기법은 디스플레이에서 정보의 제시를 임계 수의 사람들이 디스플레이에서 제시되는 정보를 볼 수 있는 시간으로 제한함으로써, 실외 디스플레이에 전력을 공급하기 위한 에너지의 보다 효율적인 사용(예: 에너지 사용량 감소)을 제공할 수 있다. 일부 상황에서, 실외 디스플레이를 통과하는 트래픽에 대한 정보에 기초하여 디스플레이를 켜고 끌 수 있으므로 실외 디스플레이에서 소비하는 에너지를 줄일 수 있다. 일부 상황에서, 실외 디스플레이를 비추는 조명은 조명이 켜져 있는 시간을 줄이기 위해 본 명세서에서 논의된 기법을 사용하여 획득된 정보에 기초하여 유사하게 켜짐/꺼짐을 토글할 수 있으며, 이는 더 나은 에너지 효율성으로 이어질 것이다. 또 다른 상황에서, 본 명세서에서 논의된 기법을 사용하여 생성된 정보는 실외 디스플레이가 충분히 보일 수 있도록 더 나은 포지션을 지정하는데 사용될 수 있으며, 그에 따라 낭비되는 에너지, 네트워크 리소스 및 옥외 디스플레이를 세우는데 필요한 물리적 리소스를 줄일 수 있다. 이는 물리적 위치의 오용을 줄이고 본 명세서에서 논의된 기법을 사용하여 생성된 정보의 이점 없이 세워진 버려진 옥외 디스플레이를 줄일 수 있다. 이것은 그렇지 않은 경우 필요했을 만큼 클 필요가 없는 보다 효과적인 실외 디스플레이로 이어질 수 있으며, 이는 더 큰 디스플레이가 효과적일 수 있는 다른 위치와 비교할 때 더 적은 에너지 소비로 이어질 수 있다. 본 기법을 사용하여 정보를 제시하기 위한 새로운 물리적 구조를 구성하기 위해 더 적은 위치를 효율적으로 할당하면서도 다수의 상이한 위치에 필요한 것보다 많은 물리적 구조를 구성하는 것과 비교할 때 원하는 효과를 더 많이 얻을 수 있으므로, 지리적 영역의 경관에 대한 부정적인 영향을 방지할 수 있다. 본 기법은 더 적은 전력을 사용하고 네트워크를 통해 더 효율적으로 통신할 수 있는 업데이트된 전자 장치를 사용하여 더 나은 시인성을 위해 기존 물리적 구조를 업그레이드하는데 사용될 수 있는 물리적 구조를 통해 콘텐츠를 디스플레이하는 효과의 정량화를 가능하게 하며, 이는 물리적 구조를 운영하기 위해 사용되는 전기와 같은 귀중한 리소스 절약을 추가로 포함한다. 본 명세서에서 논의된 기법은 또한 각 물리적 구조에서 제시된 콘텐츠가 물리적 구조를 통과하는 청중에게 적절하고 더 유용하도록 어떤 콘텐츠를 제시하는데 어떤 물리적 구조가 사용되는지를 결정하는데 사용될 수 있다.
본 명세서에서 본 발명의 하나 이상의 실시예들의 세부 사항은 첨부 도면과 아래의 설명에서 기술된다. 본 발명의 다른 구성들, 양태들 및 이점들은 설명, 도면 및 청구항으로부터 명백해질 것이다.
도 1은 웹 기반 지리적 맵핑 서비스가 구현될 수 있는 예시적 환경의 블록도이다.
도 2는 차량 내 운전자 및 승객의 시야를 나타내는 예시적 차량의 블록도이다.
도 3은 위치의 시인성 점수를 결정하고 시인성 점수에 기초하여 물리적 위치 사용을 조정하기 위한 예시적 프로세스의 흐름도이다.
도 4는 지리적 경로를 횡단하는 차량의 운전자와 승객이 다수의 위치에서 다수의 물리적 구조에 노출되는 예시적 시나리오의 시각적 표현이다.
도 5는 다수의 콘텐츠에 대한 노출의 기여도를 나타내는 그래프이다.
도 6은 기여도 점수를 생성하고 기여도 점수에 기초하여 사용자 액션의 귀인을 세그먼트화하기 위한 예시적 프로세스의 흐름도이다.
도 7는 기술된 동작들을 수행하는데 사용될 수 있는 예시적 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
본 문서는 콘텐츠를 디스플레이하기 위한 물리적 구조의 적절한 지리적 위치를 결정하거나 물리적 구조의 디스플레이 특성을 수정함으로써 물리적 위치에서 기존의 물리적 구조의 특성을 조정할 수 있는 방법, 시스템, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체를 개시한다.
일반적으로 물리적 구조에 콘텐츠를 디스플레이하는 것은 많은 청중에게 콘텐츠를 제공하는 효율적인 방법이다. 그러나 이러한 콘텐츠 제시 기법은 리소스 활용을 정당화할 만큼 많은 청중이 적절하게 볼 수 있는 신중하게 선택한 위치에 물리적 구조를 배치하지 않으면 효과가 없고 리소스가 낭비될 수 있다. 예를 들어, 지리적 위치 외에 다른 모든 측면(예: 물리적 구조의 규모, 콘텐츠가 디스플레이될 물리적 구조의 표면적 등)에서 동일한 두 개의 물리적 구조 A 및 B를 고려한다. 이 예의 목적을 위해, 물리적 구조 A가 번화한 고속도로 옆에 있고 장애물 없이 지나가는 차량이 쉽게 볼 수 있다고 가정한다. 또한, 물리적 구조 B는 동일한 고속도로에 가깝지만 건물로 인한 방해로 인해 고속도로의 차량이 부분적으로만 볼 수 있게 하는 건물 뒤에 있다고 가정한다. 이 예에서 물리적 구조 A는 방해받지 않는 시야로 인해 콘텐츠를 디스플레이하기 위한 첫 번째 선택인 것처럼 보이지만, 구조의 가시성, 다양한 유형의 차량 승객의 가시성의 차이 및/또는 정보 전달에 있어 구조물의 가시성이 미치는 영향에 관한 실제 데이터가 없으므로, 특히 구조물을 건설하기 전에 어느 위치가 더 나았을지 결정하는 것은 어렵다. 다른 예에서, 지리적 위치를 제외하고는 (이전 예에서 설명한 바와 같이) 다른 모든 측면에서 동일한 두 개의 물리적 구조 C 및 D를 고려한다. 물리적 구조 C는 교통량이 많은 고속도로 옆에 위치하고, 물리적 구조 D는 일반적으로 고속도로의 교통량에 비해 저속 교통량이 적은 도로 옆에 위치한다. 더 많은 사람들이 물리적 구조 D보다 C의 콘텐츠를 볼 수 있으므로 물리적 구조 C는 콘텐츠 디스플레이를 위해 더 높은 우선 순위를 가질 수 있다. 그러나 아래에서 더 자세히 논의되는 바와 같이 구조 D를 통과하는 차량의 속도가 느리면 느리게 움직이는 차량의 승객에게 더 긴 시청 시간으로 인해 제시되는 정보에 따라 더 나은 후보가 될 수 있다.
이전 예에서 설명한 바와 같이, 지리적 위치의 물리적 구조 표면 상의 콘텐츠의 가시성은 물리적 구조의 유효성/유용성을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 또한 가시성 분석을 사용하여 물리적 구조에 할당된 리소스를 동적 기반으로 수정할 수 있으므로, 물리적 구조에 의한 리소스 소비(예: 물리적 구조를 비추는 조명에 전원 공급, 전자 디스플레이 및/또는 전자 디스플레이에 정보를 전송하는데 활용되는 네트워크에 전원 공급)를 관리하여 정보를 보다 에너지 효율적으로 전달할 수 있다. 본 문서에서 설명하는 기법 및 방법은 지리적 영역 내 위치별로 물리적 구조(또는 제안된 물리적 구조)에 디스플레이되는 콘텐츠의 시인성 분석에 기초하여 시인성 점수를 계산할 수 있다. 본 기법을 사용하여 위치를 선택하여 새 물리적 구조를 구성하거나 물리적 구조가 해당 위치에 이미 있는 경우 디스플레이 속성을 조정할 수 있다. 예를 들어, 물리적 구조가 있는 위치의 시인성 점수가 야간에 낮으면, 물리적 구조의 디스플레이 표면을 더 잘 보이게 하여(예: 야간 가시성을 위해 조명을 더 설치하여) 디스플레이 특성을 조정할 수 있다. 또는 물리적 구조에 대한 전원 공급을 차단하여 디스플레이 특성을 조정할 수 있으므로 귀중한 리소스와 운영 비용을 절약할 수 있다.
본 명세서에서 논의된 기법 및 방법은 또한 다른 지리적 위치에서 물리적 구조를 구성하고 유지하는 상대적 비용을 결정하는데 사용될 수 있다. 물리적 구조를 구성하기 위한 지리적 위치를 선택하는 동안 지리적 위치의 시인성 점수를 사용하여 지리적 위치 획득과 연관된 비용을 결정할 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수가 더 높은 지리적 위치는 시인성 점수가 더 낮은 다른 지리적 위치에 비해 더 높은 금전적 가치를 가질 수 있다. 이러한 기법 및 방법은 지리적 위치의 물리적 구조에 콘텐츠를 제시하는 것과 연관된 가치를 결정하는데 추가로 사용될 수 있다. 예를 들어, 개체(예: 사람 또는 비즈니스)가 물리적 구조에 콘텐츠를 제시하는데 소요되는 비용은 시인성 점수를 기반으로 결정될 수 있다. 일부 상황에서, 시인성 점수에 비례하여 비용이 증가할 수 있다.
기법과 방법은 또한 사람들이 물리적 구조를 통해 노출되는 콘텐츠의 양을 결정하는데 사용될 수 있다. 콘텐츠에 대한 이러한 노출 중 일부는 특정 타겟 액션을 수행하는 사람들에게 기여할 수 있다. 예를 들어, 매일 운전해서 출근하는 동안 물리적 구조에서 멸종 위기에 처한 종의 콘텐츠에 노출된 사용자는 해당 멸종 위기에 처한 종을 구하는데 도움이 되는 뉴스레터에 전화번호나 콘텐츠 내에 디스플레이된 웹사이트를 통해 가입할 수 있고, 여기에서 뉴스레터에 가입하는 것은 특정 타겟 액션으로 간주될 수 있다. 유사하게, 특정 유형의 모바일 디바이스에 대한 콘텐츠에 노출된 사용자는 궁극적으로 그 특정 유형의 모바일 디바이스를 획득할 수 있으며, 여기서 모바일 디바이스의 획득은 타겟 액션으로 간주될 수 있다.
기법 및 방법은 또한 (예를 들어, 이동 경로를 따라) 하나 이상의 물리적 구조에 의해 디스플레이되는 콘텐츠를 통해 사용자가 경험하는 각 콘텐츠 노출의 상대적 기여도를 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 지리적 영역을 이동하는 사용자는 특정 브랜드 X의 신발과 관련된 콘텐츠를 디스플레이하는 둘 이상의 물리적 구조들에 노출될 수 있다. 사용자가 브랜드 X의 신발을 구매하면, 브랜드 X의 신발을 구매하는 타겟 액션의 수행은 예를 들어 노출 수준(예: 노출 횟수 또는 총 노출 기간)에 기초하여 둘 이상의 노출들 각각에 부분적으로 기인할 수 있다.
다양한 유형의 콘텐츠 노출의 상대적 기여를 결정하기 위해 기법 및 방법이 추가로 사용될 수 있다. 예를 들어, 인터넷에 연결된 사람들은 다양한 콘텐츠(예: 검색 결과, 웹 페이지, 디지털 컴포넌트, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 디지털 어시스턴트 디바이스에서 출력되는 오디오 정보)에 노출된다. 물리적 구조에 제시된 콘텐츠에 대한 노출은 콘텐츠 노출의 또 다른 유형이다. 또한 물리적 구조는 정지 이미지 노출, 텍스트 노출, 비디오 노출, 오디오 노출, 인터렉티브 노출 또는 기타 유형의 노출과 같은 노출 유형의 서브세트를 지원할 수 있다. 다른 유형의 콘텐츠 노출은 라디오, 팜플렛 등을 통한 노출을 포함할 수 있다. 이 기법을 사용하여, 다양한 유형의 노출을 포함한 이러한 노출이 타겟 액션의 수행에 대한 기여를 결정할 수 있으며, 이는 추가로 콘텐츠 디스플레이의 매체의 특성을 평가하고 조정하는데 사용될 수 있다.
도 1은 웹 기반 지리적 맵핑 서비스가 구현될 수 있는 예시적 환경(100)의 블록도이다. 환경(100)은 지도 데이터베이스(112), 트래픽 데이터베이스(114) 및 사용자 데이터베이스(116)를 포함하는 컴퓨팅 시스템인 지도 서버(110)를 포함한다. 지도 서버(110)가 단일 유닛으로 도시되어 있지만, 지도 서버(110)는 셀룰러 네트워크, Wi-Fi 네트워크, LAN, WAN, 인터넷 및/또는 기타 적절한 네트워크와 같은 네트워크의 조합을 포함할 수 있고, 임의의 수의 유무선 통신 링크를 포함할 수 있는 네트워크(102)를 통해 통신할 수 있는 분산 시스템으로 구현될 수 있다.
지도 데이터베이스(112)는 디지털 지도를 생성하는데 사용될 수 있는 피처(예를 들어, 도로, 건물, 수역, 학교, 기업 등)에 대한 지도 데이터를 저장한다. 간결함을 위한 지도라고 지칭하는 디지털 지도는 건물, 비즈니스, 지도에 일반적으로 표시되는 기타 피처와 같은 피처들을 포함하는 오버헤드 관점에서 볼 때 세상의 특정 영역을 시각적으로 표현한 것이다. 지도 데이터는 다양한 피처들에 대한 위치 정보(예: GPS 좌표, 위도 및 경도) 및 기타 속성 정보(예: 이름, 크기, 모양)를 포함할 수 있다.
지도는 특정 영역의 2차원(2D) 표현(2D 지도라고 함) 또는 3차원(3D) 표현(3D 지도라고 함)일 수 있다. 예를 들어, 지도 상의 특정 위치의 3D 표현은 대략적인 거리 수준에서 특정 위치의 이미지를 포함할 수 있다(예를 들어, 스트리트 뷰라고도 하는 인간 관찰자의 높이와 유사함). 각 이미지는 이미지로부터 360도 파노라마 뷰가 생성될 수 있도록 특정 위치 및 방향 배향과 연관된다. 이미지는 실제 사진이나 전 세계 여러 지리적 위치에서 캡처된 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 지면보다 높은 차량 탑재 카메라로 캡처되었을 수 있다. 이미지는 3D 모델링 기법과 사진의 분석 및 통합을 사용하한 컴퓨터 생성 렌더링을 포함할 수 있다.
지도 데이터베이스(112)는 또한 거리 및 고속도로와 같은 도로와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 도로 이미지 외에도, 도로 정보는 지리적 영역 또는 다른 도로에 대한 도로의 위치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 지도 데이터베이스(112)는 도로의 차선 수 및 도로가 일방통행인지 양방향인지 여부, 도로의 진출입점 등의 정보를 포함하는 도로의 네트워크를 나타내는 정보를 저장할 수 있다. 정보는 도로 이름 및 교차로 사이의 거리 및 속도 제한과 같은 기타 정보를 포함할 수 있다.
지도 데이터베이스(112)는 또한 관심 지점을 포함할 수 있다. 관심 지점은 사용자에게 흥미롭거나 정보를 제공할 수 있고 지리적 위치와 연관된 지도의 모든 피처일 수 있다. 예를 들어, 관심 지점은 랜드마크, 경기장 또는 건물을 포함할 수 있다. 관심 지점은 전문 지도 제공자, 개별 사용자 또는 다른 개체에 의해 지도 데이터베이스(112)에 추가될 수 있다.
지도 서버(110)의 사용자 데이터베이스(114)는 지리정보 매핑 서비스의 하나 이상의 사용자에 의해 선택적으로 제공되는 정보를 포함할 수 있다. 클라이언트 디바이스(예를 들어, 스마트폰)는 각 디바이스의 현재 위치와 관련된 위치 정보를 생성하도록 구성된 위치 모니터링 컴포넌트를 포함할 수 있으며, 이는 그 후 지도 서버(110)로 전송되고, 위치 서비스가 클라이언트 디바이스에서 활성화될 때 사용자 데이터베이스(114)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 선호 경로 정보, 현재 위치 정보, 사용자가 이동한 과거 경로, 지리적 영역 정보 또는 기타 정보와 같이 수행한 여행과 관련된 정보를 지도 서버(110)와 공유할 수 있다. 이 정보는 지도 서버(110)가 특정 경로를 결정하고 및/또는 지도 서버(110)가 사용자에 대한 서비스로 제공하는 임의의 다른 작업을 수행하는데 사용될 수 있다.
트래픽 데이터베이스(116)는 경로의 계산에 사용될 수 있는 트래픽 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 트래픽 데이터베이스(116)는 예를 들어 트래픽 서비스로부터 획득된 실시간 트래픽 상황을 포함할 수 있다. 더욱이, 트래픽 데이터베이스(116)는 공공 기관, 도로 모니터, 트래픽 카메라 등으로부터 획득된 정보를 포함할 수 있다. 이 정보는 교통 시스템의 특정 지점에서의 트래픽 흐름 속도에 관한 실시간 및 과거 정보를 모두 포함할 수 있다.
도 1은 또한 예시적 지리적 영역(120)의 지도를 도시한다. 지리적 영역의 지도는 건물(110-1 및 110-2), 도시 블록(120), 주거 지역(130), 거리(150-1 및 150-2) 및 여러 지리적 위치(140-1 내지 140- 7)를 포함한다. 이 도면은 또한 거리(150-1)의 일부, 차량(160)(예: 자동차), 사람(165) 및 3개의 물리적 구조(170-1 내지 170-3)를 포함하는 지리적 위치(140-7)의 확대도를 포함한다.
설명의 편의상, 물리적 구조의 건설을 위해 지리적 영역(120) 내의 위치(140-1 내지 140-7)가 선택되는 예를 사용하여 기법 및 방법을 설명한다. 이 예에서 물리적 구조는 예를 들어 새로 구성된 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠의 예상 시인성을 최대화하는 위치에 구성될 수 있다. 프로세스는 또한 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠의 시인성을 증가시키고 및/또는 물리적 구조의 전력 소비를 줄이는 디스플레이 특성을 업그레이드하기 위해 기존 물리적 구조가 있는 위치를 선택하는데 사용될 수 있다. 지리적 영역(120) 내의 지리적 위치를 결정하기 위해, 환경(100)은 지리적 영역(120)의 3D 지도, 사용자 데이터 및 트래픽 데이터를 사용하는 평가 장치(118)를 더 포함한다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)의 3D 지도를 복수의 위치들로 세그먼트화하고 각각의 위치에서 물리적 구조 상에 디스플레이될 때 콘텐츠의 예상된 시인성에 기초하여 각각의 위치를 평가하도록 구성된다. 예를 들어, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)을 지리적 위치(140-1 내지 140-7)로 세그먼트화한다.
평가 장치(118)는 상기 복수의 위치들 중 각각의 특정 위치(예를 들어, 140-1 내지 140-7)에 대한 시인성 점수를 결정하도록 구성된다. 일부 구현예에서, 특정 위치에 대한 시인성 점수는 그 특정 위치에 위치한 물리적 구조(기존 또는 제안된)에 의해 제공되는 총 노출 레벨을 표시한다. 예를 들어, 시인성 점수는 특정 위치를 지나가는 트래픽이 위치의 물리적 구조에 디스플레이된 콘텐츠를 볼 수 있는 총 시간을 나타낼 수 있다. 보다 구체적으로, 시인성 점수는 물리적 위치를 지나가는 사람들이 지리적 영역에 위치한 물리적 구조에 제시된 콘텐츠에 얼마나 오래 노출될 것인지(예를 들어, 볼 수 있음) 나타낼 수 있다. 일부 상황에서, 시인성 점수는 그 사람이 콘텐츠를 볼 수 있었던 시간 대신 콘텐츠가 사람에 의해 인식된 것으로 결정된 시간(예: 노출을 둘러싼 컨텍스트에 기초하여)을 고려한다. 예를 들어, 특정 위치의 물리적 구조에 디스플레이된 콘텐츠는 일정 시간(예: 30초) 동안 사람(예: 트래픽에서 차량 운전자)에게 보여질 수 있지만, 평가 장치(118)는 그 사람은 운전과 주변 트래픽에 주의를 기울이기 때문에 사실상 훨씬 더 짧은 시간(예: 5초) 동안 콘텐츠를 본다고 결정할 수 있다. 이 예에서, 평가 장치(118)는 차량 운전자와 관련된 특정 위치에 대한 시인성 점수를 결정할 목적으로 더 짧은 기간을 사용할 수 있다. 그러나, 평가 장치(118)는 자동차 승객과 관련된 특정 위치에 대한 시인성 점수를 결정하기 위해 더 긴 기간을 사용할 수 있다. 이와 같이, 상이한 유형의 청중(예를 들어, 운전자, 승객, 전방을 향하고 있는 승객, 후방을 향하고 있는 승객 등)에 대해 상이한 시인성 점수가 계산될 수 있다.
또한 다른 컨텍스트 정보에 기초하여 시인성 점수가 생성될 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수는 주제별 또는 비즈니스 유형별로 생성될 수 있다. 이 예에서, 시인성 점수는 물리적 구조를 통과하는 사람들에게 디스플레이되는 콘텐츠에 노출될 사람들에 대한 주제 또는 비즈니스 유형의 관련성 측정에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 보석 가게(또는 보석 주제)에 대한 시인성 점수가 결정된다고 가정한다. 이 예에서, 시인성 점수는 물리적 구조를 통과하여 궁극적으로 보석 가게에 갔거나, 온라인에서 보석을 검색했거나, 그렇지 않으면 보석에 관심을 표명한 사람들의 일부에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 이러한 방식으로, 시인성 점수는 시인성 점수가 생성된 주제 또는 비즈니스 유형과 관련된 콘텐츠를 제시하기 위해 다양한 사용 가능한 물리적 구조의 값의 표시를 제공하도록 전문화될 수 있다. 일부 상황에서, 시인성 점수(또는 전문화된 시인성 점수)는 지도 인터페이스에 표시될 수 있으며, 이를 통해 물리적 위치를 검색하는 개체가 콘텐츠를 제시하여 다양한 물리적 위치들의 시인성 점수를 비교하게 하고 상대적 시인성 점수에 기초하여 선택하게 할 수 있다.
위치의 시인성 점수를 계산하기 위해, 평가 장치(118)는 3D 지도를 사용하여 지리적 영역(120)에서 지리적 경로를 식별한다. 경로는 도로, 인도, 산책로 또는 기타 유형의 경로를 포함할 수 있다. 경로를 식별한 후, 평가 장치(118)는 위치에서 물리적 구조에 의해 디스플레이되는 콘텐츠에 노출될 수 있는 지리적 영역의 사람의 수를 결정한다. 사람들은 이전에 식별된 지리적 경로를 통과하는 차량의 운전자와 승객을 포함할 수 있다. 사람들은 또한 운전자도 승객도 아니지만 지리적 영역(120)에 존재하는 추가적인 사람들(예를 들어, 보행자)을 포함할 수 있다. 평가 장치(118)는 사람들이 콘텐츠를 시청하는 동안 가질 수 있는 주의 수준을 더 고려한다. 그런 다음, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)의 사람들이 해당 위치의 물리적 구조를 본(또는 볼 것으로 예상된) 총 시간을 나타내는 시인성 점수를 결정한다. 이들 팩터 및 평가 장치(118)에 의한 이들의 사용 각각은 아래에서 더 상세히 설명된다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)의 3D 지도에 기초하여 위치에서 물리적 구조가 보일 수 있는 경로들을 결정할 수 있다. 평가 장치(118)는 또한 각각의 경로에 대해, 경로 상의 여행자가 물리적 구조를 볼 수 있는 기간을 결정한다. 예를 들어, 지리적 영역(120)의 위치(140-5)에서 물리적 구조(170-3)에 디스플레이된 콘텐츠는 지리적 경로(150-1, 150-2)에서 볼 수 있다. 이 예에서, 평가 장치(118)는 아래에서 더 논의되는 바와 같이 위치에 대한 시인성 점수를 생성하기 위해 상이한 기간 동안의 상이한 트래픽 양 및/또는 기타 트래픽 특성을 나타내는 트래픽 데이터를 사용할 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 시인성 분석의 일부로서 지리적 영역(120)을 통과하는 여행자(예를 들어, 경로를 따라 이동하는 사람들)가 횡단하는 상이한 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 사용할 수 있다. 트립 데이터는 예를 들어 여행자가 이동한 경로, 속도 정보, 시간 정보 및/또는 여행과 관련된 기타 정보를 포함할 수 있다. 시인성 점수가 시간 간격(예: 하루의 특정 시간, 일주일 또는 기타 특정된 시간 간격)에 대해 계산되는 경우, 시간 간격 동안 이루어진 여행이 식별될 수 있고, 이러한 여행에 대한 트립 데이터는 시인성 점수를 계산하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수가 특정 기간(예: 오후 러시아워)에 대해 계산되고, (예: 기존 또는 잠재적 물리적 구조의) 특정 위치가 두 개의 다른 경로에서 볼 수 있다고 가정한다. 이 예에서, 평가 장치(118)는 해당 여행자에 대한 트립 데이터에 의해 표시된 바와 같이, 특정 위치를 특정 기간 동안 두 개의 경로를 통해 여행자가 볼 수 있었던 총 시간에 기초하여 특정 위치에 대한 시인성 점수를 결정할 수 있다. 일부 구현예에서, 여행자가 특정 위치를 볼 수 있었던 총 시간은 차량에 있는 사람(즉, 운전자 및 승객)의 총 수 및 특정 기간 동안 두 개의 경로를 통과하는 임의의 추가 사람에 기초한다. 일부 구현예에서, 시인성 점수는 사람들의 서브세트(예를 들어, 승객들만)에 대해 결정될 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 개체 특정 시인성 분석을 수행하기 위해 여행자의 서브세트에 의해 횡단된 상이한 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 평가 장치(118)는 특정 개체(예를 들어, 특정 보석상) 또는 특정 유형의 개체(임의의 보석상)와 연관된 하나 이상의 목적지(예를 들어, 중지 지점)를 방문한 여행자의 서브세트를 선택하여, 특정 엔터티 또는 특정 유형의 엔터티에 대한 물리적 구조의 특수 시인성 점수를 결정한다. 여행자의 서브세트는 특정 개체(예를 들어, 특정 유형의 비즈니스)의 지리적 위치 또는 특정 개체와 컨텍스트적으로 관련된 특정 지리적 위치에 도달하기 위해 다른 지리적 경로를 횡단하는 여행자를 포함할 수 있다. 그러한 구현예에서, 평가 장치(118)는 개체 특정 콘텐츠(예를 들어, 개체에 의해 제공되는 콘텐츠 또는 개체와 컨텍스트적으로 관련된 콘텐츠)를 제시하기 위한 후보로서 물리적 구조의 시인성 점수를 결정할 수 있고, 이는 특정 개체에 의해 제공되는 콘텐츠를 제시하는데 사용할 물리적 위치(예: 가장 높은 시인성 점수를 가진 물리적 위치)를 선택하기 위해 특정 개체에 의해 사용될 수 있다. 이러한 구현예에서, 시인성 점수는 지도 인터페이스에 제시될 수 있으며, 이를 통해 특정 엔터티는 각각의 시인성 점수에 기초하여 다양한 후보 물리적 위치를 평가하고 콘텐츠를 제시하기 위해 하나 이상의 위치들에서 하나 이상의 특정 물리적 구조를 선택할 수 있다. 이러한 구현예에서, 시인성 점수는 콘텐츠를 제시하기 위한 특정 엔터티에 대한 물리적 구조 값의 표시로 간주될 수 있다.
위치의 시인성에 대한 트래픽의 영향을 고려하기 위해, 평가 장치(118)는 시인성 점수를 조정하기 위해 트래픽 데이터베이스(114)로부터의 트래픽 데이터를 사용할 수 있다. 트래픽 데이터베이스(114)는 트래픽 속도뿐만 아니라 하루 중 서로 다른 시간대에 기록된 서로 다른 교통량을 포함한다. 도로 구간의 교통량은 주어진 시간 간격 동안 도로 구간을 통과하는 차량의 수를 나타낸다. 교통량은 시간대, 계절 등을 포함하는 복수의 팩터들에 기초하여 달라질 수 있다. 예를 들어 평일에는 직장으로 출근하고 집으로 퇴근하는 사람이 많아 아침과 저녁에 사업장에 가까운 도로에서 교통량이 많을 수 있다. 교통량 데이터 소스에는 공공 기관, 도로 모니터 및 교통 카메라를 포함할 수 있다. 일부 구현예에서, 교통량 데이터는 또한 차량의 운전자 또는 승객이 지도 서버(110)와 공유하는 차량의 위치 정보를 사용하여 획득될 수 있다.
일부 구현예에서, 교통량에 관한 정보가 사용가능하지 않은 경우, 평가 장치(118)는 이력 데이터에 기초하여 교통량의 추정치를 생성할 수 있다. 예를 들어, 특정 위치에 대한 교통량이 일정 기간 동안 경로의 서브세트에 있는 경로에 대해 사용할 수 없는 경우, 평가 장치(118)는 이전에 기록된 교통량의 과거 기록에 기초하여 시계열로서 경로의 교통량을 모델링하고, 날짜, 하루 중 시간, 기상 조건 등에 기초하여 교통량의 추정치를 생성한다. 일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 날짜, 하루 중 시간 및/또는 기상 조건과 같은 입력 파라미터들을 프로세싱하도록 트레이닝된 기계 학습 모델을 생성하고 교통량의 예측을 생성한다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 다음 기법들 중 하나 이상을 사용하여 트래픽 데이터에 기초하여 경로의 서브세트를 횡단하는 트래픽 내의 사람들(예를 들어, 운전자 및 승객)의 수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 인공 지능 및 컴퓨터 비전 기법을 사용하여 차량 점유를 예측하기 위해 차량의 비디오 및/또는 이미지를 프로세싱할 수 있다. 지리적 영역(120)의 하나 이상의 위치에 위치한 하나 이상의 카메라를 사용하여 캡처된 하나 이상의 이미지는 트래픽의 도로 및 차량을 포함하는 지리적 영역(120)을 도시할 수 있다. 객체 검출 기법을 사용하여 각 개별 차량이 식별되고, 차량(또는 차량 및 주변 환경의 일부)만 나타내는 새로운 크롭된 이미지가 생성될 수 있다. 새 이미지는 차량에 있는 사람의 수를 예측하도록 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 프로세싱될 수 있다. 이 프로세스는 이미지(또는 일련의 이미지)에 있는 모든 차량에 대해 반복되어 트래픽에서 예상된 사람들의 수를 결정할 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 트립 데이터에 기초하여 트래픽에 있는 사람들의 수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량의 승객 4명 중 3명이 지도 서버(110)와 위치 정보를 공유하는 경우, 지도 서버(110)는 동일한 시간 간격 동안 기록된 서로 다른 위치에 있는 3명의 승객 각각의 다수의 기록에 기초하여 차량에 이동 중인 적어도 세 사람이 있다고 결정할 수 있다. 경로의 서브세트를 횡단하는 모든 차량에 대해 지도 서버(110)에 의해 유사한 계산이 수행되어, 도로(예를 들어, 트래픽)에 있는 사람의 대략적인 수를 결정할 수 있다. 다른 예에서, 평가 장치(118)는 도로에 있는 사람들의 수를 결정하기 위해 휴리스틱을 사용할 수 있다. 예를 들어, 다인승 차량(HOV) 차선을 점유하는 차량은 운전자를 포함하여 임계 수 이상의 승객(예를 들어, HOV 차선을 사용하는데 필요한 하나 이상의 승객 또는 적어도 최소 승객 수)이 있다고 가정할 수 있다. 승객의 임계 수는 지리적 영역(120)에 대해 구현된 교통 규칙에 따라 달라질 수 있다.
지리적 영역(120)에 있는 사람들의 수는 또한 차량의 승객도 운전자도 아니지만 특정 위치의 물리적 구조에 디스플레이된 콘텐츠를 볼 수 있는 추가 사람들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 지리적 영역(120)에 존재하는 보행자 및 자전거 타는 사람과 같은 추가 사람들은 지리적 영역(120)의 다른 지리적 위치의 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠도 볼 수 있다. 모델링은 하루 중 임의의 시간 동안 지리적 영역(120)에 있는 추가 사람의 수를 추정하는데 사용될 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 차량의 운전자 및 승객의 시청 시간을 결정하기 위해 경로를 따라 이동하는 차량의 속도를 고려할 수 있다. 예를 들어, 경로 중 하나를 횡단하는 차량이 특정 위치의 물리적 구조를 볼 수 있는 경로 섹션에 접근하고 있다고 가정한다. 차량이 경로의 섹션을 횡단하는 속도는 물리적 구조의 콘텐츠를 차량의 운전자나 승객이 볼 수 있는 시간을 결정한다. 보다 구체적으로, 빠르게 움직이는 차량은 시인성이 있는 기간이 더 짧고 느리게 움직이는 차량은 시인성이 있는 기간이 더 길 것이다.
교통량 데이터와 유사하게, 지도 서버(110)는 도로 모니터, 트래픽 카메라 등을 사용하여 트래픽에서 차량의 속도와 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 일부 구현예에서, 지도 서버(110)는 지리적 영역(120)에서 차량의 한 명 이상의 운전자 또는 승객이 공유하는 위치 정보로부터 차량의 속도를 추론할 수 있다. 예를 들어, 차량의 운전자 또는 승객이 지도 서버(110)와 위치 정보를 공유하는 경우, 지도 서버(110)는 차량의 위치와 차량이 두 위치 사이를 이동하는데 걸린 시간을 두 번 연속적으로 판독하여 차량의 속도를 계산할 수 있다. 일부 구현예에서, 트래픽에 있는 각 차량의 개별 속도보다는 특정 시간 간격으로 트래픽에 있는 모든 차량이 차량 속도의 평균으로 표현될 수 있다. 이것은 트래픽에서 하나 이상의 차량의 속도를 관찰하거나 기록할 수 없는 문제를 완화하는데 도움이 된다. 교통량에 따라 트래픽에서 차량의 속도가 달라진다. 그러나, 그것은 또한 지리적 영역(120)에서 지리적 경로의 제한 속도, 날씨 및 하루 중 시간에 의존할 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 경로의 서브세트에 있는 차량의 운전자 및 승객을 포함하는 사람들 및 지리적 영역에 존재하는 추가 사람의 관점 및 시야를 고려하여 영역 내 위치의 시인성을 결정한다. 사람의 시야는 주어진 순간에 볼 수 있는 관찰 가능한 세계의 일부를 지칭한다. 사람이 콘텐츠를 디스플레이하는 물리적 구조의 표면을 볼 수 있도록 하려면 지리적 위치의 물리적 구조가 사람의 관점으로부터 시야 내에 있어야 한다. 예를 들어, 도 1은 차량(160)이 지리적 위치(140-7)를 가로질러 횡단하는 지리적 위치(140-7)의 확대도(180)를 도시한다. 운전자가 좌측에 있다고 가정하면, 선(190-1, 190-2)은 물리적 구조(170-1)를 포함하지만 물리적 구조(170-2)를 포함하지 않는 차량(160)의 운전자의 시야를 나타낸다. 사람의 시야는 차량에 있는 사람의 좌석 배치에 따라 변경될 수도 있다. 예를 들어, 2열 시트가 있는 세단과 같이 차량의 뒷좌석에 앉은 승객은 운전자, 세단의 앞좌석 및 앞좌석에 앉은 승객으로 인해 전방 시야가 가려질 것이다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 그들의 주의 팩터에 기초하여 지리적 영역(120)에서 운전자, 승객 및 추가적인 사람들을 포함하는 각 사람을 특성화한다. 사람의 주의 팩터는 그 사람의 시야에서 사람이 관찰하는 세부 수준을 나타낸다. 사람의 주의 팩터는 또한 사람의 시야에서 물리적 구조에 의해 디스플레이되는 콘텐츠와 관련하여 사람이 관찰하는 세부 수준의 표시를 제공할 수 있다. 사람의 주의 팩터는 그 사람이 수행한 활동에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 차량을 운전하는 운전자는 승객이 다른 활동(예: 모바일 디바이스에서 웹 브라우징)에 참여하고 있지 않다고 가정할 때 운전자 옆에 앉아있는 승객의 주의에 비해 물리적 구조에 디스플레이된 콘텐츠에 대해 더 낮은 주의(및 대응하는 주의 팩터)를 가질 것이다. 사람의 주의 팩터는 지리적 영역을 통과하는 차량의 속도, 주어진 지리적 영역을 통과하는 차량의 운전자 또는 승객 수 및 하나 이상의 특성이 기록된 하루 중 시간 동안 가시성 특성을 포함하는 하나 이상의 트래픽 특성에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 물리적 구조가 밤에 조명되지 않는다고 가정할 때 주간 조명 조건으로 인해 물리적 구조의 콘텐츠가 더 가시적이기 때문에 지리적 영역(120) 내의 사람들은 일반적으로 주간에 더 높은 주의 팩터를 가질 것이다. 다른 예에서, 더 빠른 속도로 지리적 영역(120)을 통과하는 차량의 운전자 및 승객은 일반적으로 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠에 집중할 시간이 적어져 주의 팩터가 낮아진다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 주의 팩터에 기초하여 사람에 대한 새로운 시야를 결정할 수 있다. 예를 들어 주의 팩터는 0과 1 사이의 값이라고 가정한다. 평가 장치(118)는 시야에 주의 팩터를 곱함으로써 사람에 대한 새로운 시야를 결정할 수 있다. 시야 및 주의 팩터는 도 2를 참조하여 더 설명된다.
도 2는 차량(205) 내 운전자(210) 및 승객(220)의 시야를 나타내는 예시적 차량(205)의 도면이다. 운전자는 차량(205)의 좌측에 앉아 있고, 선(235-1 및 235-2)을 사용하여 표현된 시야를 갖는다. 도로에 더 많은 교통량이 있는 경우, 운전자(210)는 운전에 더 집중해야 하므로 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠에 대한 주의가 감소된다. 평가 장치(118)는 점선(230-1, 230-2)을 사용하여 표현될 수 있는 감소된 주의 팩터에 기초하여 사람에 대한 새로운 시야를 결정할 수 있다. 승객(220)은 차량(205)의 우측 뒷좌석에 앉아 있고, 점선(240-1, 240-2)으로 표현된 차량(205)의 우측 후방 창을 통한 시야를 갖는다. 승객(220)은 자동차 운전에 대한 책임이 없기 때문에 승객이 다른 활동에 참여하지 않는다고 가정하면 승객의 시야는 동일하게 유지된다. 운전자(210)의 포지션은 운전하는 국가에 따라 반대 방향으로 전환될 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 사람이 차량의 운전자인지 승객인지에 기초하여 사람에 대한 시청 시간을 결정한다. 예를 들어, 평가 장치(118)는 각각의 위치에 대한 경로를 횡단하는 차량의 운전자에 대한 총 시청 시간을 결정할 수 있다. 운전자의 총 시청 시간은 각각의 위치에서 물리적 구조에 디스플레이된 콘텐츠를 운전자가 보는 총 시간을 나타낸다. 총 시청 시간은 경로의 서브세트에 있는 교통량, 트래픽에 있는 차량의 속도, 하루 중 시간, 보는 관점, 그리고 차량의 유형을 포함하여 상기 언급된 하나 이상의 팩터들에 기초할 수 있다(또는 이를 사용하여 조정될 수 있다). 예를 들어, 평가 장치(118)는 각각의 팩터를 0과 1 사이의 값으로 측정(또는 계산)할 수 있다. 또한, 평가 장치(118)는 모든 운전자의 시청 시간을 합산한 다음 합산된 값에 각 팩터를 곱함으로써 총 운전자 시청 시간을 결정할 수 있다. 유사하게, 평가 장치(118)는 승객의 총 승객 시청 시간 및 총 추가 사람 시청 시간을 결정할 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 다음 식에 기초하여 시인성 점수를 결정한다.
Figure pct00001
식(1)
여기서 t는 위치 loc의 물리적 구조를 볼 수 있는 주어진 지리적 영역을 통과하는 여행자가 횡단하는 모든 지리적 경로를 포함하고, Td는 위치 loc의 물리적 구조 표면의 총 운전자 시청 시간이고, Ad는 운전자의 주의 팩터 d, Tp는 위치 loc에서 물리적 구조 표면의 총 승객 시청 시간, Ap는 승객 p의 주의 팩터, Ep는 지리적 경로 t에서 차량의 예상 승객 수, Ta는 위치 loc에서 물리적 구조의 표면을 보는 총 추가 사람들의 시간이다.
위에서 언급된 바와 같이, 시인성 점수는 다수의 상이한 위치에 대해 생성될 수 있다. 다수의 상이한 위치는 새로운 물리적 구조의 건설을 위한 후보 위치라고도 하는 잠재적 위치 또는 물리적 구조의 기존 위치를 포함할 수 있다. 일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 시인성 점수들에 기초하여 지리적 영역(120) 내의 복수의 위치들 중에서 위치를 선택한다. 예를 들어, 상술한 공식에 기초한 위치의 더 높은 시인성 점수는 더 낮은 시인성 점수를 갖는 다른 위치의 물리적 구조의 디스플레이 표면보다 그 위치의 물리적 구조의 디스플레이 표면이 더 나은 시인성을 갖는다는 것을 나타낸다. 이러한 시나리오에서, 평가 장치(118)는 시인성 점수가 더 높은 위치를 선택하도록 구성될 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, 위치의 선택은 선택된 위치에서 물리적 구조에 콘텐츠가 제시될 콘텐츠 제공자에 의해 이루어질 수 있다. 예를 들어, 지도 인터페이스가 콘텐츠 제공자에게 제시될 수 있고, 지도 인터페이스에 도시된 지리적 영역에 포함된 다양한 기존 및/또는 후보 물리적 위치에 대한 시인성 점수가 콘텐츠 제공자에게 제시될 수 있다. 위에서 언급한 바와 같이, 콘텐츠 제공자에게 제시되는 시인성 점수는 콘텐츠 제공자의 하나 이상의 특성에 기초하여 전문화될 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수는 물리적 구조를 따라 이동하고 궁극적으로 일부 타겟 액션(예: 특정 주제 또는 유형의 제품과 연관된 위치 방문 또는 제공)을 수행하는 사람들에 의한 물리적 구조의 시인성에 기초하여 생성될 수 있다. 시인성 점수는 물리적 구조를 따라 이동한 사람들이 궁극적으로 특정 유형의 아이템을 획득했는지 또는 그렇지 않으면 일부 특정된 타겟 액션을 수행했는지 여부에 기초하여 생성될 수 있다. 이러한 방식으로, 시인성 점수는 물리적 구조에 콘텐츠를 제시하는 콘텐츠 제공자의 값을 나타낼 수 있으며, 지 인터페이스는 콘텐츠 제공자가 다양한 위치에 있는 다수의 상이한 물리적 구조의 상대적 값을 신속하게 비교하여 콘텐츠 제공자에 의해 제공되는 콘텐츠의 표현을 위한 하나 이상의 물리적 구조의 선택을 용이하게 한다.
일부 구현예에서, 시인성 점수에 기초하여 지리적 영역(120) 내의 위치를 선택한 후, 위치는 콘텐츠를 디스플레이하기 위한 새로운 물리적 구조를 구성하는데 사용될 수 있다. 다른 구현예에서, 물리적 구조가 선택된 위치에 이미 존재하는 경우, 물리적 구조의 디스플레이 속성이 조정될 수 있다. 예를 들어, 높은 시인성 점수에 기초하여 물리적 구조가 있는 위치를 선택하고 물리적 구조 표면의 기존 디스플레이 속성을 개선할 수 있다고 가정하면 표면의 속성이 업그레이드될 수 있다. 예를 들어, 야간에 시인성을 높이기 위해 디스플레이 표면의 조명을 업그레이드하여 디스플레이 속성을 변경할 수 있다. 다른 예에서, 표면이 더 높은 시인성 점수를 가지므로, 물리적 구조의 표면에 디스플레이되는 콘텐츠가 변경될 수 있다.
대안적으로, 낮은 시인성 점수에 기초하여 물리적 구조가 있는 위치가 선택되는 경우(예를 들어, 지정된 기간 동안), 물리적 구조 표면의 기존 디스플레이 속성을 조정하여 귀중한 리소스를 절약할 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수가 낮은 위치의 물리적 구조 표면은 콘텐츠를 디스플레이하는데 필요한 에너지 소비를 줄이기 위해 야간에 꺼질 수 있다. 다른 예에서, 낮은 시인성 점수에 의해 표시되는 바와 같이, 낮은 시인성 스코어를 갖는 위치의 물리적 구조는 낮은 시인성으로 인해 완전히 제거될 수 있다.
위에서 언급한 바와 같이, 기존 물리적 구조에 대한 조정은 물리적 구조의 효율성을 높이기 위해 하루 종일 및/또는 다른 시간대에 동적으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 물리적 구조의 시인성 점수가 더 높은 밤의 일부만 물리적 구조를 비추는 조명을 켜면 에너지를 절약하고 빛 공해를 줄일 수 있다. 유사하게, 새로운 물리적 구조를 구축할지 여부를 결정하기 위해 특정 위치의 시인성 점수를 사용하면 물리적 구조를 통과하는 여행자에게 정보를 효과적으로 전달하지 않을 물리적 구조를 구성하는데 사용될 수 있는 낭비되는 재료를 줄일 수 있다.
도 3은 시인성 점수를 결정하고 시인성 점수에 기초하여 물리적 위치 사용을 조정하기 위한 예시적 프로세스(300)의 흐름도이다. 프로세스(300)의 동작들은, 예를 들어, 도 1의 시스템(100)의 지도 서버(110), 또는 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치에 의해 구현될 수 있다. 프로세스(300)의 동작들은 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령어들로서 구현될 수 있으며, 명령어들의 실행은 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치로 하여금 프로세스(300)의 동작들을 수행하게 한다.
주어진 지리적 영역의 3차원(3D) 표현이 획득된다(310). 예를 들어, 평가 장치(118)는 물리적 구조가 지리적 영역 내의 위치에서 조정되어야 하는 지도 데이터베이스(112)로부터 지리적 영역(120)의 3D 지도를 획득한다.
평가 장치(118)는 주어진 지리적 영역의 하나 이상의 트래픽 특성 및 상이한 기간 동안 상이한 교통량을 나타내는 트래픽 데이터를 획득한다(320). 예를 들어, 평가 장치(118)는 하루 중 서로 다른 시간대에 기록된 서로 다른 교통량을 포함하는 트래픽 데이터베이스(114)로부터의 트래픽 데이터를 사용할 수 있다. 평가 장치(118)는 또한 공공 기관, 도로 모니터 및 트래픽 카메라와 같은 다른 소스로부터 트래픽 데이터를 획득할 수 있다. 트래픽 데이터는 또한 차량의 운전자 또는 승객이 지도 서버(110)와 공유하는 차량의 위치 정보를 사용하여 획득될 수 있다. 트래픽 데이터는 교통 시스템의 특정 지점에서의 교통량 및 트래픽 흐름 속도에 관한 실시간 및 과거 정보를 모두 포함할 수 있다.
평가 장치(118)는 주어진 지리적 영역을 통과하는 여행자에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득한다(330). 예를 들어, 평가 장치(118)는 지리적 위치의 물리적 구조를 볼 수 있는 경로를 결정하기 위해 주어진 지리적 영역을 통과하는 여행자에 의해 횡단된 다른 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득할 수 있다. 트립 데이터는 트래픽 차량의 사람 수, 트래픽 속도 및/또는 기타 트래픽 특성을 추정하는데 추가로 사용될 수 있다.
평가 장치(118)는 지리적 영역의 3D 표현을 복수의 특정 위치로 세그먼트화한다(340). 예를 들어, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)을 위치(140-1 내지 140-7)로 세그먼트화할 수 있다.
평가 장치(118)는 복수의 위치들 중 각각의 위치에 대한 시인성 점수를 결정한다(350). 예를 들어, 평가 장치(118)는 콘텐츠가 각각의 위치의 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠를 모든 운전자와 승객이 볼 수 있는 총 지속시간을 나타내는 복수의 위치들 중 각각의 위치에 대한 경로의 서브세트를 횡단하는 모든 차량의 운전자 및 승객의 총 시청 시간을 결정할 수 있다. 평가 장치(118)는 시야, 차량의 속도, 하루 중 시간, 트래픽 상황에 기초하여 트래픽에서 차량의 개별 운전자 및 승객 각각에 대한 주의 팩터를 추가로 결정한다. 마지막으로, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120) 내의 위치 각각의 시인성 점수를 결정한다. 일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 시인성 점수를 결정하기 위해 위에서 논의된 식 1을 사용할 수 있다. 또한 위에서 논의된 바와 같이, 시인성 점수는 콘텐츠의 제시를 위해 물리적 위치를 평가하는 특정 콘텐츠 제공자(또는 다른 개체)와 연관된 특성을 사용하여 전문화될 수 있다.
물리적 위치 사용은 시인성 점수(360)에 기초하여 조정된다. 예를 들어, 높은 시인성 점수에 기초하여 물리적 구조를 가진 위치가 선택되면, 디스플레이 표면의 조명을 업그레이드하여 야간에 시인성을 높이고 전력 소비를 줄일 수 있다. 예를 들어, 밤에 조명을 켜야 하는 물리적 구조의 경우, 할로겐 조명을 LED 조명으로 교체하여 전력 소비를 줄일 수 있다. 대안적으로, 낮은 시인성 점수에 기초하여 물리적 구조가 있는 위치가 선택되는 경우, 물리적 구조 표면의 기존 디스플레이 속성을 조정하여 귀중한 리소스를 절약할 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수가 낮은 위치의 물리적 구조 표면은 콘텐츠를 디스플레이하는데 필요한 전기 소비를 줄이기 위해 야간에 꺼질 수 있다. 다른 예에서, 낮은 시인성 점수에 의해 표시되는 바와 같이, 낮은 시인성 스코어를 갖는 위치의 물리적 구조는 낮은 시인성으로 인해 완전히 제거될 수 있다.
다른 예에서, 위치가 새로운 물리적 구조를 구성하기 위해 선택되면, 위치의 시인성 점수는 위치 획득과 연관된 비용을 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수가 더 높은 지리적 위치는 시인성 점수가 더 낮은 다른 지리적 위치에 비해 더 높은 금전적 가치를 가질 수 있다. 다른 예에서, 시인성 점수는 위치의 물리적 구조에 대한 콘텐츠를 제시하는 것과 연관된 값을 결정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 물리적 구조에 콘텐츠를 제시하기 위해 개체에서 발생하는 비용은 위치의 시인성 점수에 정비례할 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수가 높은 위치의 물리적 구조에 콘텐츠를 제시하는 비용은 일반적으로 시인성 점수가 낮은 다른 위치에 있는 물리적 구조에 콘텐츠를 제시하는 비용보다 높다.
일반적으로 지리적 영역을 횡단하는 동안 사람들은 지리적 영역(120) 전체에 분산된 여러 위치의 여러 물리적 구조에 디스플레이된 여러 콘텐츠에 노출될 수 있다. 이러한 상황에서 사람들은 서로 다른 위치에 있는 서로 다른 물리적 구조에 디스플레이되는 동일한 콘텐츠에 노출될 수 있다. 예를 들어, 지리적 영역은 동일한 콘텐츠를 디스플레이하는 두 개의 서로 다른 위치에 있는 둘 이상의 물리적 구조를 포함할 수 있다. 이러한 다수의 노출 각각은 사용자가 특정 타겟 액션을 수행하는데 기여할 수 있지만, 각 콘텐츠 노출이 사람의 후속 타겟 액션 수행에 얼마나 기여하는지 결정하기 어려울 수 있다. 지리적 영역(120)을 횡단하는 동안 발생한 각각의 콘텐츠 노출의 상대적 기여도를 결정하기 위해, 평가 장치(118)는 사람들이 횡단한 경로에 기초하여 동일한 콘텐츠를 디스플레이하는 서로 다른 위치의 각 물리적 구조에 대한 기여도 점수를 결정한다. 일부 구현예에서, 각각의 노출에 대한 기여도 점수를 결정하는 것은 콘텐츠를 디스플레이하는 지리적 영역의 상이한 위치들에서 물리적 구조들 각각에 대한 시인성 점수를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로에서 볼 수 있는 물리적 구조 각각에 대한 시인성 점수를 결정하기 위해, 평가 장치(118)는 지리 공간 매핑 서비스의 사용자이기도 한 사람들이 공유하는 트립 데이터를 획득할 수 있다. 트립 데이터는 특히 지리적 영역(120)에 존재하는 차량의 운전자 및 승객을 포함하는 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단되는 지리적 영역(120) 내의 경로를 특정한다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 트립 데이터에 표시된 대로 지리적 경로를 통해 지리적 영역(120)을 횡단하는 동안 주어진 사용자들의 세트가 노출되는 지리적 영역(120)의 복수의 위치들에서 물리적 구조에 디스플레이되는 다양한 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득한다. 일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 콘텐츠의 다양성을 결정하기 위해 지리적 영역의 3D 지도를 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 지리적 경로가 각각의 지리적 위치가 콘텐츠를 디스플레이하기 위한 물리적 구조를 포함할 수 있는 지리적 영역(120)의 하나 이상의 지리적 위치를 통과한다고 가정한다. 그러한 시나리오에서, 지리적 경로에 대응하는 시맨틱 데이터는 지리적 영역(120)의 하나 이상의 위치들에서 하나 이상의 물리적 구조들 각각에 디스플레이된 콘텐츠를 나타내거나, 특성화하거나, 식별할 것이다. 설명의 목적을 위해, 기법은 도 4에 도시된 예시적 시나리오를 참조하여 추가로 설명된다.
도 4는 차량(420)이 지리적 경로(430)를 통해 지리적 영역(120)을 가로질러 횡단하는 예시적 시나리오의 시각적 표현이다. 지리적 경로(430)는 차량(420)의 운전자 및 승객을 포함하는 사용자 세트에 대한 트립 데이터를 사용하여 결정된다. 지리적 경로(430) 아래로 더 내려가면 차량(420)의 운전자(선(440-1 및 440-2)를 사용하여 표시됨) 및 승객(선(440-3 및 440-4)을 사용하여 표시됨)의 시야 내에 두 개의 물리적 구조(450 및 460)가 있음을 알 수 있다. 설명을 위해, 두 개의 물리적 구조는 동일한 콘텐츠를 디스플레이하지만 콘텐츠를 동일하거나 다른 콘텐츠 제공자에 의해 제공되거나 동일한 주제와 관련될 수 있다고 가정한다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 사용자들의 세트가 지리적 영역(120)을 통한 여행 동안 노출되었던 다수의 물리적 구조들 중에서 물리적 구조들 각각에 대한 콘텐츠의 노출 시간을 결정할 수 있다. 노출 시간은 운전자와 승객을 포함하는 일련의 사람들에 의한 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠의 총 시청 시간을 나타낸다. 예를 들어, 두 개의 물리적 구조(450, 460)가 동일한 콘텐츠를 디스플레이한다고 가정한다. 사용자들의 세트(예를 들어, 차량(420)의 운전자 및 승객)는 두 개의 물리적 구조(450 및 460) 각각에 의해 디스플레이되는 콘텐츠에 노출될 것이다. 평가 장치(118)는 사람들의 세트의 시야, 차량의 속도, 하루 중 시간, 보는 관점, 차량의 유형 및/또는 기타 팩터들에 기초하여 각각의 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠에 대한 노출 시간을 결정할 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 트립 데이터 및 트래픽 데이터에 기초하여 차량에 있는 예상 인원 수를 결정할 수 있다. 특정 구현예에 따라 사용자들의 세트는 단일 차량 또는 다수의 차량에 여러 사람들을 포함할 수 있다. 다수의 물리적 구조(물리적 구조(450 및 460)) 각각에 대한 노출 시간을 결정하기 위해, 평가 장치(118)는 사용자들의 세트를 운전자와 승객으로 도해할 수 있고 그 도해에 기초하여 운전자와 승객에 대한 주의 팩터를 계산한다. 앞서 언급된 바와 같이, 사람의 주의 팩터는 그 사람이 수행한 활동과 교통량, 지리적 영역을 통과하는 차량의 속도, 차량의 좌석 배치 및/또는 하루 중 시간 동안 가시성 특성.을 포함하는 하나 이상의 트래픽 특성에 기초하여 달라질 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는, 예를 들어 트립 데이터에 의해 표시되는 지리적 경로를 통해 지리적 영역(110)을 횡단하는 동안 사용자들의 세트에 제시된 콘텐츠에 대해 식 1(위에서 설명됨)을 사용하여 시인성 점수를 결정한다. 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)의 지리적 경로(430), 지리적 경로(430)의 교통량, 여행이 이루어진 하루 중 시간, 상이한 트래픽 상황에서 지리적 경로(430)의 차량의 속도, 지리적 경로(430)를 횡단하는 차량의 승객 및 운전자를 포함하는 사용자들의 세트의 사용자 수 추정 및/또는 각각의 물리적 구조 상의 콘텐츠가 지리적 경로(430)에서 볼 수 있는 시간의 양을 포함하는 시인성 점수를 계산하기 위해 여러 팩터를 고려한다.
일부 구현예에서, 평가 장치는 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간을 나타내는 노출 시간이 결정할 수 있다. 노출 시간은 시인성 점수로 표현되거나 시인성 점수와 별도로 계산될 수 있다. 예를 들어, 노출 시간은 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 시간의 합계로 계산할 수 있다. 일부 상황에서, 시인성 점수와 관련하여 위에서 논의한 것과 같은 다양한 팩터를 사용하여 노출 시간이 조정될 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 타겟 액션의 수행에 대한 각각의 콘텐츠 노출의 상대적 기여도를 나타내는 기여도 점수를 결정한다. 예를 들어, 콘텐츠 노출 각각의 시인성 점수 또는 노출 시간은 타겟 액션의 수행에 대한 각각의 기여도 점수를 생성하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 시인성 점수 또는 노출 시간은 시인성 점수 또는 노출 시간에 기초하여 기여도 점수를 생성할 수 있는 함수의 입력 파라미터로 사용될 수 있다. 일부 상황에서, 각 노출에 대한 기여도 점수는 모든 노출의 총 노출 시간에 대한 해당 노출의 노출 시간 비율에 비례할 수 있다. 시인성 점수 또는 노출 시간으로부터 기여도 점수를 계산하는 또 다른 기법은 시스템 관리자가 정의한 휴리스틱을 사용하는 것이다. 예를 들어, 노출의 기여도가 시인성 점수 또는 노출 시간에 정비례하는 경우, 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠에 대한 시인성 점수 또는 노출 시간이 높을수록 기여도 점수가 높아진다. 보다 구체적으로, 물리적 구조(450)의 콘텐츠에 대한 시인성 점수 또는 노출 시간이 물리적 구조(460)의 콘텐츠에 대한 시인성 점수 또는 노출 시간보다 크면, 물리적 구조(450)로 인한 노출의 기여도 점수는 물리적 구조(460)의 기여도 점수보다 클 것이다.
평가 장치(118)는 주어진 사용자들의 세트에 의해 수행된 사용자 액션들(예를 들어, 지정된 타겟 액션)의 귀인을 세그먼트화하기 위해 기여도 점수를 사용한다. 일부 구현예에서, 귀인은 각 콘텐츠 노출에 대해 결정된 기여도 점수에 비례할 수 있다. 예를 들어, 물리적 구조(450)에 제시된 콘텐츠에 대한 기여도 점수가 0.6이고, 물리적 구조(460)에 제시된 콘텐츠에 대한 기여도 점수가 0.4라고 가정한다. 이 예에서, 물리적 구조(450)에 제시된 콘텐츠는 사용자 액션의 수행에 대한 크레딧의 60%에 기인할 수 있는 반면, 물리적 구조(460)는 사용자 액션의 수행에 대한 크레딧의 40%에 기인할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 사용자 액션은 전화 걸기, 자원봉사 등록, 아이템 구매 또는 일부 다른 특정 타겟 액션과 같은 임의의 특정 타겟 액션(예를 들어, 콘텐츠 제공자에 의해 특정된 바와 같음)일 수 있다.
일부 상황에서, 콘텐츠 노출의 기여도에 교차 채널 노출을 포함할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 노출 중 일부는 온라인 콘텐츠 노출일 수 있고, 다른 콘텐츠 노출은 물리적 구조에 제시된 콘텐츠에 대한 노출일 수 있다. 이 예에서, 각각의 콘텐츠 노출의 기여도는 다른 콘텐츠 노출의 영향에 대한 보다 전체적인 관점을 제공하기 위해 모든 교차 채널 노출의 관점에서 결정될 수 있다. 교차 채널 노출은 각각 예를 들어 노출 유형(예: 능동 대 수동), 노출 길이, 노출과 특정 타겟 액션의 수행 사이의 경과 시간 및/또는 기타 팩터들에 기초하여 가중치가 부여될 수 있다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 콘텐츠에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 선택된 특정 물리적 위치의 물리적 위치 사용을 조정할 수 있다. 기여도 점수는 특정 콘텐츠 노출이 한 사람 또는 사람들의 세트에게 미치는 영향의 척도를 나타낸다. 물리적 구조가 있는 위치의 기여도 점수가 높고 표면의 기존 표시 속성이 업그레이드될 수 있는 경우, 표면의 속성을 업그레이드하여 물리적 구조가 제시하는 콘텐츠를 개선할 수 있다. 예를 들어, 야간에 시인성을 높이기 위해 디스플레이 표면의 조명을 업그레이드하거나, 저해상도 디스플레이를 고해상도 디스플레이로 교체하거나, 디스플레이의 시야각을 조정하여 디스플레이 속성을 변경할 수 있다. 다른 예에서, 더 높은 기여도 점수는 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠 유형을 향상시키기 위한 기초로 사용될 수 있다.
대안적으로, 물리적 구조가 있는 위치가 낮은 시인성 점수를 갖는 경우, 물리적 구조 표면의 기존 디스플레이 속성을 조정하여 귀중한 리소스를 절약할 수 있다. 예를 들어, 기여도 점수가 낮은 물리적 구조의 표면은 밤에 소등하여 콘텐츠 디스플레이에 필요한 전력 소비를 줄일 수 있다. 다른 예에서, 낮은 기여도 점수에 기초하여 낮은 기여도 점수를 가진 위치의 물리적 구조가 완전히 제거될 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 서로 다른 물리적 구조에 디스플레이된 콘텐츠의 다수의 노출 후 후속 타겟 액션의 수행은 상대적 기여도 점수에 기초한 다수의 노출 각각에 기인할 수 있다. 타겟 액션의 수행에 대한 귀인은 다양한 방식으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 수행의 귀인은 사용자가 하나 이상의 콘텐츠 노출 후에 특정 타겟 액션을 수행할 가능성으로 표현될 수 있다. 이는 도 5을 참조하여 추가로 설명된다.
도 5는 다수의 콘텐츠에 대한 노출의 기여도를 나타내는 그래프(500)이다. 초기적으로, 성능 레벨은 기준 성능 레벨(510)이다. 사용자가 노출 A(520)(예를 들어, 물리적 구조(450)를 통한 콘텐츠에 대한 노출)를 경험할 때, 성능 레벨은 상승한 다음 시간이 지남에 따라 감소하기 시작한다. 그런 다음 사용자는 노출 B(530)(예를 들어, 물리적 구조(460)를 통한 콘텐츠에 대한 노출)를 경험하여, 성능 레벨이 상승한 다음 시간이 지남에 따라 다시 감소한다.
노출 B(530) 이후의 시간 t에서, 사용자는 타겟 액션(예를 들어, 전환)을 수행한다. 이 예에서, 성능 레벨은 최종 성능 레벨(540)로 감소한다. 이 예에서, 최종 성능 레벨(540)은 노출(520)과 노출(530) 모두로부터의 기여를 포함한다. 이 두 노출의 나머지 증분 효과에 대한 설명을 위해 노출 B(530)는 발생하지 않았지만 타겟 액션은 여전히 시간 t에서 발생했다고 가정한다. 이 예에서 시간 t에 남아 있는 성능 레벨은 노출 B(530)가 없었다면 550으로 감소했을 것이다. 이 경우 노출 B(530)에 기인한 성능 기여도(560)는 성능 레벨(540과 550) 사이의 차이이므로, 노출 B(530)는 성능 레벨(540 및 550)의 차이에 기초하여 타겟 액션의 수행에 대한 크레딧의 일부에 기인할 수 있다.
이 예를 계속하면 시간 t에서 노출 A(520)의 성능 기여도(570)는 기준 성능 레벨(510)과 노출 A(520)가 발생했지만 노출 B(530)가 발생하지 않은 경우 존재했을 성능 레벨(550) 간의 차이를 고려하여 설명될 수 있다. 예를 들어, 성능 기여도(685), 따라서 노출 A(510)에 기인하는 타겟 액션의 수행에 대한 크레딧 부분은 기준 성능 레벨(690)을 초과하는 시간 t에서의 성능 레벨의 일부이다.
위에서 언급했듯이, 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠에 노출되는 사람들은 콘텐츠 노출의 다른 기법을 통해 콘텐츠에 노출될 수도 있다. 예를 들어, 인터넷에 연결된 사람들은 다양한 디지털 콘텐츠(예: 검색 결과, 웹 페이지, 디지털 컴포넌트, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 디지털 어시스턴트 디바이스에서 출력되는 오디오 정보)에 노출된다. 콘텐츠에 노출되는 이러한 다양한 기법은 사용자가 특정 타겟 액션을 수행하는 것에도 기여할 수 있다. 예를 들어, 특정 유형의 모바일 디바이스에 대한 웹 페이지에 노출된 사용자는 물리적 구조에서 동일한 유형의 모바일 디바이스와 관련된 콘텐츠에도 노출되어 궁극적으로 특정 유형의 모바일 디바이스를 획득할 수 있다.
다양한 기법과 노출 매체를 포함할 수 있는 각 콘텐츠 노출이 사용자가 후속 타겟 액션을 수행하는데 얼마나 기여하는지를 결정하는 것은 어려울 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "스포츠카"를 검색하고, "스포츠카"라는 검색어를 제출한 결과 반환된 검색 결과를 검토하고, 스포츠카의 특정 브랜드를 나타내는 온라인 콘텐츠에 노출되고, 동일한 브랜드의 스포츠카를 디스플레이하는 물리적 구조에 노출되고, 특정 브랜드의 스포츠카 구입에 대한 정보를 얻기 위한 요청을 제출한다고 가정한다. 이 예에서, 특정 브랜드의 스포츠카를 획득하는 것에 대한 정보를 얻기 위한 요청의 사용자의 후속 제출에 각각의 상이한 콘텐츠 노출이 기여한 양을 수량화하기 어렵다. 그러나, 각 콘텐츠 노출 형태의 상대적인 기여도에 대한 정보는 하나 이상의 콘텐츠 배포 시스템(각 콘텐츠 배포 시스템이 콘텐츠 노출의 특정 형식과 관련된 경우)에 의해 도출되고 사용되어, 사용자에게 사용자와 관련된 정보를 보다 효율적이고 효과적으로 제공할 수 있고, 서드파티들이 그들이 생산 및 배포하는 콘텐츠가 후속 사용자 액션에 어떻게 영향을 미치는지 이해할 수 있도록 한다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 동일한 콘텐츠를 디스플레이하는 물리적 구조뿐만 아니라 콘텐츠 노출의 다른 기법을 통한 노출에 대한 타겟 액션의 수행을 귀속시키기 위해 적절한 알고리즘 및 기계 학습 모델을 사용할 수 있다. 이러한 상황에서, 수학적 관계를 사용하여 총 성능 레벨을 표현 및/또는 수량화할 수 있다. 예를 들어, 특정 타겟 액션에 대한 사용자의 수행이 디지털 콘텐츠에 대한 노출과 물리적 구조를 통한 콘텐츠에 대한 노출에 기초하는 경우, 특정 타겟 액션에 대한 성능 레벨은 다음과 같이 표현된다:
X=Xp+Xo
여기서 X는 총 기여도, Xp는 물리적 구조를 통한 노출로 인한 기여도, Xo는 디지털 콘텐츠 노출로 인한 기여도이다.
일부 구현예에서, 평가 장치(118)는 선택된 위치의 물리적 위치 사용을 조정하기 위해 후속 타겟 액션의 귀인에 기초하여 지리적 영역(120) 내의 복수의 위치들 중에서 위치를 선택할 수 있다. 귀인(attribution)은 특정 콘텐츠 노출이 타겟 액션의 수행에 얼마나 영향을 미치는지 측정한다. 예를 들어, 사용자들의 세트에 의한 타겟 액션의 수행이 위치에서 물리적 구조를 통한 콘텐츠 노출에 많이 기인하는 경우, 물리적 구조 표면의 기존 디스플레이 속성을 개선할 수 있다고 가정하면 표면의 속성이 업그레이드될 수 있다. 예를 들어, 야간에 시인성을 높이기 위해 디스플레이 표면의 조명을 업그레이드하여 디스플레이 속성을 변경할 수 있다. 다른 예에서, 표면은 타겟 액션의 수행에 대해 더 높은 귀인을 갖기 때문에, 하나 이상의 콘텐츠 유닛들이 물리적 구조의 표면에 디스플레이될 수 있다.
대안적으로, 위치의 물리적 구조를 통한 노출이 적기 때문에 물리적 구조가 있는 위치를 선택하면, 물리적 구조 표면의 기존 표시 속성을 조정하여 귀중한 리소스를 절약할 수 있다.
도 6은 기여도 점수를 생성하고 기여도 점수에 기초하여 사용자 액션의 귀인을 세그먼트화하기 위한 예시적 프로세스(600)의 흐름도이다. 프로세스(600)의 동작들은, 예를 들어, 도 1의 시스템(100)의 평가 장치(118), 또는 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치에 의해 구현될 수 있다. 프로세스(600)의 동작들은 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 명령어들로서 구현될 수 있으며, 명령어들의 실행은 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치로 하여금 프로세스(600)의 동작들을 수행하게 한다.
데이터 평가 장치(118)는 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득한다(610). 예를 들어, 평가 장치(118)는 지리적 영역(120)을 통해 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 영역(120) 내의 경로를 식별하기 위해 사람들에 의해 공유된 트립 데이터를 획득할 수 있다.
데이터 평가 장치(118)는 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득한다(620). 예를 들면, 평가 장치(118)는 트립 데이터에 표시된 대로 지리적 경로를 통해 지리적 영역(120)을 횡단하는 동안 주어진 사용자들의 세트가 노출되는 지리적 영역(120)의 복수의 위치들에서 물리적 구조에 디스플레이되는 다양한 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득한다. 평가 장치(118)는 또한 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠의 다양성을 결정함으로써 지리적 영역의 3D 지도를 프로세싱함으로써 시맨틱 데이터를 획득할 수 있다.
평가 장치(118)는 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간의 양을 나타내는 노출 시간을 결정한다(630). 예를 들면, 평가 장치(118)는 사용자들의 세트가 지리적 영역(120)을 통한 여행 동안 노출되었던 다수의 물리적 구조들 중에서 물리적 구조들 각각에 대한 콘텐츠의 노출 시간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 평가 장치(118)는 차량(420)의 운전자 및 승객을 포함하는 사용자들의 세트가 두 개의 물리적 구조(450 및 460) 각각에 의해 디스플레이되는 콘텐츠에 노출되는 시간의 양을 결정한다.
평가 장치(118)는 노출 시간에 기초하여 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠에 대한 기여도 점수를 생성한다(640). 예를 들어, 다수의 위치 각각에서 물리적 구조를 통한 콘텐츠 노출의 시인성 점수 또는 노출 시간은 타겟 액션의 수행에 대한 각각의 기여도 점수로 사용될 수 있거나 각각의 기여도 점수를 계산하는데 사용될 수 있다. 일부 구현예에서, 시인성 점수 또는 노출 시간은 시인성 점수 또는 노출 시간에 기초하여 기여도 점수를 생성할 수 있는 함수의 입력 파라미터로 사용될 수 있다. 시인성 점수로부터 기여도 점수를 계산하는 또 다른 기법은 시스템 관리자나 콘텐츠 제공자가 정의한 휴리스틱을 사용하는 것이다. 예를 들어, 노출의 기여도가 시인성 점수 또는 노출 시간에 정비례하는 경우, 물리적 구조에 디스플레이되는 콘텐츠의 시인성 점수 또는 노출 시간이 높을수록 기여도 점수가 높아진다. 예를 들면, 물리적 구조(450)의 콘텐츠의 시인성 점수 또는 노출 시간이 물리적 구조(460)의 콘텐츠의 시인성 점수 또는 노출 시간보다 크면, 물리적 구조(450)로 인한 노출의 기여도 점수는 물리적 구조(460)의 기여도 점수보다 클 것이다.
평가 장치(118)는 콘텐츠에 대한 기여도 점수에 기초하여 주어진 사용자들의 세트에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화한다(650). 예를 들어, 서로 다른 물리적 구조들에 디스플레이된 콘텐츠의 다수의 콘텐츠 노출 후 사용자들의 세트에 대한 후속 타겟 액션의 수행은 상대적 기여도 점수에 기초하여 다수의 노출 각각에 기인할 수 있다. 예를 들어, 도 5에서, 최종 성능 레벨(540)은 노출(520) 및 노출(530) 모두로부터의 성능 기여를 포함한다.
물리적 위치 사용은 콘텐츠(660)에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 사용자들의 세트에 의한 타겟 액션의 수행이 치에서 물리적 구조를 통한 콘텐츠 노출에 많이 기인하는 경우, 물리적 구조 표면의 기존 디스플레이 속성이 최적이 아니라고 가정하면 표면의 속성이 업그레이드될 수 있다. 대안적으로, 위치의 물리적 구조를 통한 노출이 적기 때문에 물리적 구조가 있는 위치를 선택하면, 물리적 구조 표면의 기존 표시 속성을 조정하여 귀중한 리소스를 절약할 수 있다.
도 7는 상기 기술된 동작들을 수행하는데 사용될 수 있는 예시적 컴퓨터 시스템(700)의 블록 다이어그램이다. 시스템(700)은 프로세서(710), 메모리(820), 저장 디바이스(830) 및 입력/출력 디바이스(840)를 포함한다. 컴포넌트들(710, 720, 730 및 740) 각각은 예를 들면, 시스템 버스(750)를 사용하여 상호 연결될 수 있다. 프로세서(710)는 시스템(700) 내에서 실행하기 위한 명령어들을 프로세싱할 수 있다. 일 구현예에서, 프로세서(710)는 단일-스레드 프로세서이다. 다른 구현예에서, 프로세서(710)는 멀티-스레드 프로세서이다. 프로세서(710)는 메모리(820) 또는 저장 디바이스(730)에 저장된 명령어들을 프로세싱할 수 있다.
메모리(720)는 시스템(800) 내에 정보를 저장한다. 일 구현예에서, 메모리(720)는 비일시적일 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체이다. 일 구현예에서, 메모리(720)는 휘발성 메모리 유닛이다. 다른 구현예에서, 메모리(720)는 비휘발성 메모리 유닛이다.
저장 디바이스(730)는 시스템(700)에 대한 대형 저장소를 제공할 수 있다. 일 구현예에서, 저장 디바이스(730)는 비일시적일 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체이다. 다양한 상이한 구현예에서, 저장 디바이스(730)는 예를 들면, 하드 디스크 디바이스, 광학 디스크 디바이스, 다수의 컴퓨팅 디바이스들(예를 들면, 클라우드 저장 디바이스)에 의해 네트워크를 통해 공유되는 저장 디바이스 또는 일부 기타 대용량 저장 디바이스를 포함할 수 있다.
입력/출력 디바이스(740)는 시스템(700)에 대한 입력/출력 동작들을 제공한다. 일 구현예에서, 입력/출력 디바이스(740)는 네트워크 인터페이스 디바이스 예를 들어, 이더넷 카드, 직렬 통신 디바이스(예를 들어, RS-232 포트) 및/또는 무선 인터페이스 디바이스(예를 들어, 802.11 카드) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 다른 구현예에서, 입력/출력 디바이스는 입력 데이터를 수신하고 출력 데이터를 다른 디바이스들(760) 예를 들어, 키보드, 프린터 및 디스플레이 디바이스들에 송신하도록 구성된 드라이버 디바이스들을 포함할 수 있다. 그러나, 모바일 컴퓨팅 디바이스들, 모바일 통신 디바이스들, 셋톱 박스 텔레비전 클라이언트 디바이스들 등과 같은 다른 구현예들도 사용될 수 있다.
예시적 프로세싱 시스템이 도 8에서 기술되었지만, 본 발명의 구현예들 및 본 명세서에 기술된 기능적 동작들은 본 발명에 개시된 구조들 및 그들의 구조적 균등물들 또는 그들 중 하나 이상의 조합들을 포함하는 다른 유형의 디지털 전자 회로에서, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 구현될 수 있다.
전자 문서(간단히 문서로 지칭됨)는 반드시 파일에 해당하는 것은 아니다. 문서는 다른 문서를 보관하는 파일의 일부, 문제의 문서 전용 단일 파일 또는 다수의 조정된 파일에 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예들과 본 명세서에 기술된 동작들은 본 발명에 개시된 구조들 및 그들의 구조적 균등물들 또는 그들 중 하나 이상의 조합들을 포함하는 디지털 전자회로 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 구현될 수 있다. 본 명세서에 기술된 본 발명의 실시예들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로서 구현될 수 있다. 즉, 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행 또는 데이터 프로세싱 장치의 동작을 제어하기 위한 컴퓨터 저장 매체(또는 매체들)에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어들의 하나 이상의 모듈들. 대안적으로 또는 추가로, 프로그램 명령어들은 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행하기 위한 적절한 수신기 장치에 전송하기 위한 정보를 인코딩하기 위해 생성된 인공적으로 생성된 전파된 신호 즉, 기계-생성 전기, 광학 또는 전자기적 신호에 인코딩될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스, 컴퓨터 판독가능 저장 기판, 랜덤 또는 직렬 액세스 메모리 어레이 또는 디바이스 또는 그들 중 하나 이상의 조합이거나 그에 포함될 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체는 전파된 신호가 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인공적으로 생성된 전파된 신호에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어들의 소스 또는 목적지일 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체는 하나 이상의 별개의 물리적 컴포넌트들 또는 매체(예를 들면, 다수의 CD들, 디스크들, 또는 다른 저장 디바이스들)이거나 또는 그에 포함될 수 있다.
본 명세서에 기술된 동작들은 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스들에 저장된 또는 다른 소스들로부터 수신된 데이터에서 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행되는 동작들로서 구현될 수 있다.
용어 "데이터 프로세싱 장치"는 예시로서 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터, 시스템 온 칩 또는 앞서 언급된 것들 중 다수의 것들 또는 조합들을 포함하는 데이터를 프로세싱하기 위한 모든 종류의 장치, 디바이스들 및 기계들을 포함한다. 상기 장치는 특수 목적 논리 회로, 예를 들어 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(application specific integrated circuit)을 포함할 수 있다. 또한, 장치는 하드웨어 이외에 문제의 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 생성하는 코드, 예를 들어 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제, 크로스-플랫폼 런타임(cross-platform runtime) 실행 환경, 가상 머신 또는 그들 중 하나 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할 수 있다. 장치 및 실행 환경은 웹 서비스들, 분산 컴퓨팅 및 그리드 컴퓨팅 인프라와 같은 다양한 컴퓨팅 모델 인프라를 실현할 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 또는 코드로도 알려져 있음)은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들, 선언적 또는 절차적 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립 실행형 프로그램으로서 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 객체로서 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 기타 단위를 포함하는 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 대응할 수 있지만, 반드시 그런 것은 아니다. 프로그램은 다른 프로그램들이나 데이터, 예를 들어, 마크업 언어 문서에 저장된 하나 이상의 스크립트들을 가지는 파일의 부분에, 문제되는 프로그램 전용 단일의 파일에 또는 다수의 조정된 파일들, 예를 들어, 하나 이상의 모듈들, 서브프로그램 또는 코드의 일부를 저장하는 파일들에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 또는 하나의 사이트에 위치되어 있거나 다수의 사이트들에 걸쳐서 분산되어 있고 통신 네트워크에 의해 상호연결된 다수의 컴퓨터들에서 실행되도록 배포될 수 있다.
본 명세서에 기술된 프로세스들 및 논리 흐름들은 입력 데이터를 동작하고 출력을 생성함으로써 액션들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 하나 이상의 프로그래머블 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 프로세스들 및 논리 흐름들은 또한 FPGA 또는 ASIC와 같은 특수 목적 논리 회로에 의해 수행될 수 있고, 장치는 또한 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적절한 프로세서들은, 예시로서, 범용 및 전용 마이크로프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기-전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 필수 엘리먼트들은 명령어들에 따라 액션들을 수행하기 위한 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스들이다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대형 저장 디바이스들 예를 들면, 자기적, 자기-광학 디스크들 또는 광학적 디스크들 또한 포함하거나 또는 그로부터 데이터를 수신하거나 그에 데이터를 전송하기 위해 동작적으로 결합될 수 있다. 그러나, 컴퓨터는 상기 디바이스들을 반드시 가져야하는 것은 아니다. 추가로, 컴퓨터는 다른 디바이스, 예를 들어, 몇 가지만 나열하면, 모바일 전화, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 모바일 오디오 또는 비디오 플레이어, 게임 콘솔, GPS 수신기 또는 휴대용 저장 디바이스 예를 들어, 범용 직렬 버스(USB) 플래시 드라이브에 내장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어 및 데이터를 저장하기에 적합한 디바이스는 예를 들어, EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스들과 같은 반도체 메모리 디바이스; 예를 들어, 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크와 같은 자기 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함하는 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 디바이스를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로에 의해 보충되거나 그 안에 통합될 수 있다.
사용자와의 인터렉션을 제공하기 위해, 본 명세서에서 기술된 본 발명의 실시예들은 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위해 예를 들어, CRT(cathode ray tube) 또는 LCD(liquid crystal display) 모니터와 같은 디스플레이 디바이스 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포인팅 디바이스 예를 들어, 마우스 또는 트랙볼을 갖는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 디바이스들도 사용자와의 인터렉션을 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백과 같은 임의의 형태의 감각적 피드백일 수 있고, 사용자로부터의 입력은 음향, 음성 또는 촉각 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다. 추가로, 컴퓨터는 사용자에 의해 사용되는 디바이스에 문서를 송수신함으로써 예를 들어, 웹브라우저로부터 수신된 요청에 응답하여, 사용자의 사용자 디바이스상의 웹브라우저에 웹페이지를 전송함으로써 사용자와 인터렉션할 수 있다.
본 명세서에서 기술된 발명의 실시예는 예를 들어 데이터 서버와 같은 백엔드 컴포넌트, 애플리케이션 서버와 같은 미들웨어 컴포넌트 또는 그래픽 사용자 인터페이스를 가지는 사용자 컴퓨터 또는 사용자가 본 명세서에 기술된 본 발명의 구현예와 인터렉션할 수 있는 웹 브라우저와 같은 프론트엔드 컴포넌트 또는 하나 이상의 상기 백엔드, 미들웨어 또는 프론트엔드 컴포넌트들의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트들은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체, 예를 들어 통신 네트워크에 의해 상호연결될 수 있다. 통신 네트워크들의 예는 근거리 통신망("LAN") 및 광역 통신망("WAN"), 인터-네트워크(예를 들어, 인터넷) 및 피어투피어 네트워크(예를 들어, 애드혹 피어투피어 네트워크)를 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 사용자들 및 서버들을 포함할 수 있다. 사용자와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며, 일반적으로 통신 네트워크를 통해 인터렉션한다. 사용자와 서버의 관계는 각각의 컴퓨터에서 실행되고 서로 사용자-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 발생한다. 일부 실시예에서, 서버는(예를 들어, 사용자 디바이스와 인터렉션하는 사용자에게 데이터를 디스플레이하고 사용자 입력을 수신하기 위해) 사용자 디바이스에 데이터(예를 들어, HTML 페이지)를 전송한다. 사용자 디바이스에서 생성된 데이터(예를 들어, 사용자 인터렉션의 결과)는 서버에서 사용자 디바이스로부터 수신될 수 있다.
본 명세서는 많은 특정 구현 세부내용을 포함하지만, 이들은 임의의 발명의 범위 또는 청구될 수 있는 범위에 대한 제한으로서 해석되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시예에 특정한 구성들에 대한 설명으로 해석되어야 한다. 별개의 실시예의 컨텍스트에서 본 명세서에서 기술되는 일정 구성들은 또한 단일 실시예에서 조합하여 구현될 수 있다. 반대로, 단일 실시예의 컨텍스트에서 기술된 다양한 구성들은 또한 다수의 실시예에서 개별적으로 또는 임의의 적절한 서브 조합으로 구현될 수 있다. 게다가, 구성들은 일정 조합으로 동작하고 심지어 초기적으로 그렇게 청구되는 것으로서 상기에서 기술될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 구성들은 일부 경우, 조합으로부터 제거될 수 있고, 청구된 조합은 서브 조합 또는 서브 조합의 변형으로 안내될 수 있다.
유사하게, 동작들이 특정한 순서로 도면에서 도시되었지만, 이는 상기 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 시계열적 순서로 수행되어야 함을 요구하는 것으로서 또는 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안된다. 특정 환경에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱은 이점이 있다. 게다가, 상기 기술된 실시예에서 다양한 시스템 컴포넌트들의 분리는 모든 실시예에서 그러한 분리가 필요한 것으로서 이해되어서는 안되며, 일반적으로 기술된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 단일의 소프트웨어 제품에 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품들에 패키징될 수 있다고 이해되어야 한다.
따라서, 본 발명의 특정한 실시예들이 기술되었다. 다른 실시예들도 다음의 청구항들의 범위 내에 있다. 일부 경우에, 청구항들에서 기재된 액션들은 상이한 순서로 수행되고 여전히 원하는 결과들을 달성할 수 있다. 추가로, 첨부 도면들에 도시된 프로세스들은 원하는 결과들을 달성하기 위해 특정한 도시된 순서, 또는 시계열적 순서를 반드시 필요로 하지 않는다. 특정 구현예에서, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱은 이점이 있다.

Claims (18)

  1. 컴퓨터로 구현되는 방법으로서,
    주어진 사용자들의 세트에 대해, 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득하는 단계;
    상기 지리적 경로에 대해, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득하는 단계;
    상기 지리적 경로 및 상기 시맨틱 데이터에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간을 나타내는 노출 시간을 결정하는 단계;
    상기 노출 시간에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠에 대한 기여도 점수를 생성하는 단계;
    상기 콘텐츠에 대한 기여도 점수에 기초하여, 상기 주어진 사용자들의 세트에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인(attribution)을 세그먼트화하는 단계; 및
    상기 콘텐츠에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 물리적 위치 사용을 조정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하는 단계는 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안의 노출과 콘텐츠 노출의 다른 기법들 간의 귀인을 세그먼트화하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하는 단계는 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 콘텐츠에 대한 상이한 노출들 간의 귀인을 세그먼트화하는 단계를 더 포함하고, 상기 상이한 노출들 각각에 대한 콘텐츠는 상이한 위치의 상이한 물리적 구조에서 제시되었던 것인, 방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 하나 이상의 지리적 위치들 중 물리적 위치 사용을 조정하는 단계는:
    특정 위치로부터 기존 물리적 구조들을 제거하는 단계;
    상기 특정 위치에서 물리적 구조들에 콘텐츠를 디스플레이하기 위해 전력 사용 특성을 변경하는 단계;
    상기 특정 위치의 물리적 구조에 하나 이상의 콘텐츠들을 배치하는 단계; 및
    상기 특정 위치의 물리적 구조에 제시되는 하나 이상의 콘텐츠들의 시청 특성을 조정하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 기여도 점수를 결정하는 단계는:
    상기 지리적 경로를 이동하는 동안 차량들에 있는 사용자들의 세트의 콘텐츠 시청 시간을 결정하는 단계;
    하나 이상의 트래픽 특성에 기초하여 상기 지리적 위치를 통해 지리적 경로를 이동하는 동안 상기 차량들에 있는 사용자들의 주의 팩터를 결정하는 단계;
    상기 트래픽에서 차량들의 예상 사용자들의 수를 결정하는 단계;
    상기 시청 시간, 주의 팩터 및 차량 내 예상 사용자들의 수에 기초하여 시인성 점수를 계산하는 단계; 및
    상기 시인성 점수에 기초하여 상기 기여도 점수를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 하나 이상의 트래픽 특성은 (i) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 차량의 속도 (ii) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 상기 차량의 운전자들 또는 승객들의 수 (iii) 하루 중 상기 하나 이상의 트래픽 특성이 기록되는 하루 중 시간 동안의 가시성 특성을 포함하는, 방법.
  7. 시스템으로서,
    주어진 사용자들의 세트에 대해, 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득하는 동작;
    상기 지리적 경로에 대해, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득하는 동작;
    상기 지리적 경로 및 상기 시맨틱 데이터에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간을 나타내는 노출 시간을 결정하는 동작;
    상기 노출 시간에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠에 대한 기여도 점수를 생성하는 동작;
    상기 콘텐츠에 대한 기여도 점수에 기초하여, 상기 주어진 사용자들의 세트에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인(attribution)을 세그먼트화하는 동작; 및
    상기 콘텐츠에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 물리적 위치 사용을 조정하는 동작을 포함하는, 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하는 동작은 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안의 노출과 콘텐츠 노출의 다른 기법들 간의 귀인을 세그먼트화하는 동작을 포함하는, 시스템.
  9. 청구항 7에 있어서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하는 동작은 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 콘텐츠에 대한 상이한 노출들 간의 귀인을 세그먼트화하는 동작을 더 포함하고, 상기 상이한 노출들 각각에 대한 콘텐츠는 상이한 위치의 상이한 물리적 구조에서 제시되었던 것인, 시스템.
  10. 청구항 7에 있어서, 하나 이상의 지리적 위치들 중 물리적 위치 사용을 조정하는 동작은:
    특정 위치로부터 기존 물리적 구조들을 제거하는 동작;
    상기 특정 위치에서 물리적 구조들에 콘텐츠를 디스플레이하기 위해 전력 사용 특성을 변경하는 동작;
    상기 특정 위치의 물리적 구조에 하나 이상의 콘텐츠들을 배치하는 동작;
    상기 특정 위치의 물리적 구조에 제시되는 하나 이상의 콘텐츠들의 시청 특성을 조정하는 동작을 포함하는, 시스템.
  11. 청구항 7에 있어서, 상기 기여도 점수를 결정하는 동작은:
    상기 지리적 경로를 이동하는 동안 차량들에 있는 사용자들의 세트의 콘텐츠 시청 시간을 결정하는 동작;
    하나 이상의 트래픽 특성에 기초하여 상기 지리적 위치를 통해 지리적 경로를 이동하는 동안 상기 차량들에 있는 사용자들의 주의 팩터를 결정하는 동작;
    상기 트래픽에서 차량들의 예상 사용자들의 수를 결정하는 동작;
    상기 시청 시간, 주의 팩터 및 차량 내 예상 사용자들의 수에 기초하여 시인성 점수를 계산하는 동작; 및
    상기 시인성 점수에 기초하여 상기 기여도 점수를 계산하는 동작을 포함하는, 시스템.
  12. 청구항 7에 있어서, 상기 하나 이상의 트래픽 특성은 (i) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 차량의 속도 (ii) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 상기 차량의 운전자들 또는 승객들의 수 (iii) 하루 중 상기 하나 이상의 트래픽 특성이 기록되는 하루 중 시간 동안의 가시성 특성을 포함하는, 시스템.
  13. 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 명령어들은 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 데이터 프로세싱 장치로 하여금 동작들을 수행하게 하며, 상기 동작들은:
    주어진 사용자들의 세트에 대해, 주어진 사용자들의 세트에 의해 횡단된 지리적 경로를 특정하는 트립 데이터를 획득하는 동작;
    상기 지리적 경로에 대해, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠를 특정하는 시맨틱 데이터를 획득하는 동작;
    상기 지리적 경로 및 상기 시맨틱 데이터에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 특정 콘텐츠에 노출되었던 총 시간을 나타내는 노출 시간을 결정하는 동작;
    상기 노출 시간에 기초하여, 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 상기 주어진 사용자들의 세트가 노출되었던 콘텐츠에 대한 기여도 점수를 생성하는 동작;
    상기 콘텐츠에 대한 기여도 점수에 기초하여, 상기 주어진 사용자들의 세트에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인(attribution)을 세그먼트화하는 동작; 및
    상기 콘텐츠에 할당된 세그먼트화된 귀인의 일부에 기초하여 물리적 위치 사용을 조정하는 동작을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하는 동작은 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안의 노출과 콘텐츠 노출의 다른 기법들 간의 귀인을 세그먼트화하는 동작을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  15. 청구항 13에 있어서, 상기 사용자에 의해 수행된 사용자 액션들의 귀인을 세그먼트화하는 동작은 상기 지리적 경로를 횡단하는 동안 콘텐츠에 대한 상이한 노출들 간의 귀인을 세그먼트화하는 동작을 더 포함하고, 상기 상이한 노출들 각각에 대한 콘텐츠는 상이한 위치의 상이한 물리적 구조에서 제시되었던 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  16. 청구항 13에 있어서, 하나 이상의 지리적 위치들 중 물리적 위치 사용을 조정하는 동작은:
    특정 위치로부터 기존 물리적 구조들을 제거하는 동작;
    상기 특정 위치에서 물리적 구조들에 콘텐츠를 디스플레이하기 위해 전력 사용 특성을 변경하는 동작;
    상기 특정 위치의 물리적 구조에 하나 이상의 콘텐츠들을 배치하는 동작; 및
    상기 특정 위치의 물리적 구조에 제시되는 하나 이상의 콘텐츠들의 시청 특성을 조정하는 동작을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  17. 청구항 13에 있어서, 상기 기여도 점수를 결정하는 동작은:
    상기 지리적 경로를 이동하는 동안 차량들에 있는 사용자들의 세트의 콘텐츠 시청 시간을 결정하는 동작;
    하나 이상의 트래픽 특성에 기초하여 상기 지리적 위치를 통해 지리적 경로를 이동하는 동안 상기 차량들에 있는 사용자들의 주의 팩터를 결정하는 동작;
    상기 트래픽에서 차량들의 예상 사용자들의 수를 결정하는 동작;
    상기 시청 시간, 주의 팩터 및 차량 내 예상 사용자들의 수에 기초하여 시인성 점수를 계산하는 동작; 및
    상기 시인성 점수에 기초하여 상기 기여도 점수를 계산하는 동작을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  18. 청구항 13에 있어서, 상기 하나 이상의 트래픽 특성은 (i) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 차량의 속도 (ii) 상기 주어진 지리적 경로를 통과하는 상기 차량의 운전자들 또는 승객들의 수 (iii) 하루 중 상기 하나 이상의 트래픽 특성이 기록되는 하루 중 시간 동안의 가시성 특성을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
KR1020227032261A 2021-04-06 2021-04-06 지리 정보 자원 활용 KR20220141870A (ko)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2021/025858 WO2022216272A1 (en) 2021-04-06 2021-04-06 Geospatially informed resource utilization

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220141870A true KR20220141870A (ko) 2022-10-20

Family

ID=75675006

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227032261A KR20220141870A (ko) 2021-04-06 2021-04-06 지리 정보 자원 활용

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20230245166A1 (ko)
EP (1) EP4094165A1 (ko)
JP (1) JP7511663B2 (ko)
KR (1) KR20220141870A (ko)
CN (1) CN115668173A (ko)
CA (1) CA3174933A1 (ko)
WO (1) WO2022216272A1 (ko)

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1566788A3 (en) * 2004-01-23 2017-11-22 Sony United Kingdom Limited Display
US20120315839A1 (en) * 2009-12-30 2012-12-13 Meterlive Ltd. Analyzing audiences at public venues
US20140207576A1 (en) * 2013-01-23 2014-07-24 Brian B. Walker Digital advertising cellular display system
US8693733B1 (en) * 2012-03-30 2014-04-08 Arboc, Llc Targeted advertising based on license plate recognition
JP6105313B2 (ja) * 2013-02-14 2017-03-29 住友不動産株式会社 インターネット広告の効果測定方法、効果測定装置及び効果測定システム
US20150113454A1 (en) * 2013-10-21 2015-04-23 Motorola Mobility Llc Delivery of Contextual Data to a Computing Device Using Eye Tracking Technology
US20150317687A1 (en) * 2014-05-02 2015-11-05 Jaichander Ramesh System and method for analytics-based advertising
CN110770783A (zh) * 2017-06-16 2020-02-07 本田技研工业株式会社 车辆控制系统、车辆控制方法、程序以及车辆管理系统
JP6919405B2 (ja) * 2017-08-10 2021-08-18 トヨタ自動車株式会社 デジタルサイネージ制御装置、デジタルサイネージ制御方法、プログラム、記録媒体
US10907983B1 (en) * 2018-02-01 2021-02-02 Facebook, Inc. Navigation information on an online system
JP6621954B1 (ja) * 2019-03-27 2019-12-18 株式会社博報堂Ｄｙホールディングス 計画策定装置及びコンピュータプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023528130A (ja) 2023-07-04
US20230245166A1 (en) 2023-08-03
CA3174933A1 (en) 2022-10-06
CN115668173A (zh) 2023-01-31
JP7511663B2 (ja) 2024-07-05
EP4094165A1 (en) 2022-11-30
WO2022216272A1 (en) 2022-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liao et al. Disparities in travel times between car and transit: Spatiotemporal patterns in cities
Daddio Maximizing bicycle sharing: An empirical analysis of capital bikeshare usage
US8566035B2 (en) Route optimization
KR20210014694A (ko) 파라미터 간의 계산된 트레이드-오프를 고려하여 내비게이션 경로 생성 및 카풀 옵션 식별
Levine et al. The impact of automated transit, pedestrian, and bicycling facilities on urban travel patterns
Rybarczyk Toward a spatial understanding of active transportation potential among a university population
Amaral et al. An exploratory evaluation of urban street networks for last mile distribution
McCahill Non-work accessibility and related outcomes
Chen et al. Exploring the impacts of built environment on bike-sharing trips on weekends: The case of Guangzhou
Arp et al. Dynamic macro scale traffic flow optimisation using crowd-sourced urban movement data
JP7511663B2 (ja) 地理空間情報に基づいたリソースの利用
KR102699498B1 (ko) 지리 정보 리소스 활용
Wang et al. Evaluating the bikeability of urban streets using dockless shared bike trajectory data
Clifton et al. Improving trip generation methods for livable communities
Zhou et al. Assessing the effects of the built environment and microclimate on cycling volume
Allen et al. Generating measures of access to employment for Canada's eight largest urban regions
Appleyard et al. Designing for street livability in the era of driverless cars
Hitge et al. The survivability of cycling in a co-evolutionary agent-based model
Bronson et al. Alternative and adaptive transportation: What household factors support recovery from a drastic increase in gas price?
Khamitov et al. Analysis of framework for building a smart city through the implementation of a smart bus stop project
Rui et al. Beyond built environment: Unveiling the interplay of streetscape perceptions and cycling behavior
Li et al. Agent-based digital traffic model generation for regions facing data scarcity using aggregated cellphone data: a case study for Brussels
De Gruyter et al. Street and activity centre characteristics associated with the use of different transport modes
Elliott et al. Quantifying Non-Motorized Demand—A New Way of Understanding Walking and Biking Demand
Litman Beyond Roadway Level-of-Service: Improving Transport System Impact Evaluation