KR20230065668A

KR20230065668A - 동영상을 촬영을 제공하는 전자 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR20230065668A
Application number: KR1020210151471A
Authority: KR
Inventors: 이태훈; 여형석; 김성오; 김진현; 박봉석; 안동혁; 장종운
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-11-05
Filing date: 2021-11-05
Publication date: 2023-05-12

Abstract

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라, 메모리, 및 상기 카메라 및 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 이용하여 복수의 프레임을 포함하는 동영상을 촬영하는 동안, 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력에 기초하여 마커 프레임을 생성하고, 상기 사용자 입력을 수신한 시점에 기초하여 상기 복수의 프레임을 제1영상 또는 제2영상으로 구별하고, 상기 마커 프레임이 상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이에 삽입된 결과 영상을 생성하도록 설정될 수 있다.

Description

동영상을 촬영을 제공하는 전자 장치 및 그 방법{ELECTRONIC DEVICE PROVIDING VIDEO RECORDING AND METHOD THEREOF}

본 문서에 개시된 다양한 실시예는 동영상을 촬영을 제공하는 전자 장치 및 전자 장치가 동영상 촬영을 제공하는 방법에 관한 것이다.

스마트 폰과 같은 휴대용 전자 장치(이하, 전자 장치)는 피사체를 촬영하여 정지 화상 이미지 또는 동영상 이미지를 생성 및 저장할 수 있도록 카메라 기능을 제공한다. 동영상 촬영 기능을 제공함에 있어서, 전자 장치는 동영상 촬영에 필요한 파라미터 정보(예: 노출값)를 동영상 이미지에 포함하여 생성 및 저장할 수 있으며, 촬영을 일시 정지 및 재촬영하여 하나의 동영상 촬영 시에도 시간 간격을 두고 촬영하는 것이 가능하다.

전자 장치가 동영상을 촬영하는 경우, 사용자 의도로 인해 촬영 일시정지 및 재촬영을 반복할 경우 정지로 인한 영상의 맥락이 끊기게 되며, 최종 결과물의 재생 시에 이러한 정지구간으로 인해 전체 재생영상이 부자연스러워질 수 있다. 이러한 정지구간이 있는 영상들을 편집하기 위하여 재생프레임을 육안으로 직접 확인하여 정확한 프레임 구분을 하여야만 해당구간의 보정작업을 수행할 수 있다.

하나의 동영상 촬영 결과물에 복수의 촬영 정지 및 재촬영 구간을 포함하는 경우 각 정지 구간별로 사용자의 의도나 정지 시점의 전/후를 표시하거나 구분하기 위하여, 기존에는 별도의 저장매체에 관련 정보를 기록하거나 영화 촬영 시에 활용되는 슬레이트 장면 촬영 및 삽입과 같은 특별한 방법들이 수반되었다. 여러 개의 정지 구간이 존재하는 하나의 동영상 촬영 결과물은 정지 구간으로 인해 전체적인 영상의 완성도와 영상 집중도를 떨어뜨릴 수 있다.

미디어 크리에이터와 각종 SNS의 영향으로 인해 과거의 정지영상 위주의 컨텐츠에서 이제는 동영상 컨텐츠 등을 주요 디지털생산품으로 생성하여 소모하고 있다. 하지만 동영상 제작과 후처리 작업에 대한 전문적인 지식이 없다면 동영상 컨텐츠를 제작하더라도 디지털 창작물의 가공에 대하여 어려움을 겪을 것이며, 이로 인해 결과물의 저장가치와 공유활용도는 높지 않을 수 있다.

본 발명에서는 동영상 결과물의 1차 가공 편의성과 활용도를 높이기 위하여 촬영과 편집 등의 후처리 작업을 분리해 처리하지 않고, 촬영종료시 결과물에 대한 1차 가공을 자동으로 생성함으로써, 전자 장치가 촬영한 동영상 결과물 가공의 편의성 향상과 해당 결과물에 대한 소비 및 활용 가치를 제고하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 동영상을 촬영하는 방법은, 복수의 프레임을 포함하는 동영상을 촬영하는 동안, 사용자 입력을 수신하는 는 동작, 상기 사용자 입력에 기초하여 마커 프레임을 생성하는 동작, 상기 사용자 입력을 수신한 시점에 기초하여 상기 복수의 프레임을 제1영상 또는 제2영상으로 구별하는 동작, 및 상기 마커 프레임이 상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이에 삽입된 결과 영상을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치가 촬영한 동영상의 완성도, 가공 편의성 및 동영상 촬영 결과물의 활용도를 높일 수 있다.

도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대하여는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2a는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 동영상을 촬영하는 것을 나타낸 것이다.
도 2b는 동영상을 촬영한 전자 장치가 마커 프레임을 생성하는 것을 나타낸 것이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 마커 프레임을 생성하는 동작 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 생성한 마커 프레임을 나타낸 것이다.
도 6은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 제3프레임을 생성하는 것을 나타낸 것이다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 제3프레임을 생성하는 동작 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 마커 프레임을 생성하기 위하여 지정된 입력을 수신하는 것을 나타낸 것이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 지정된 입력을 수신하여 마커 프레임을 생성하는 동작 흐름도이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 지정된 사용자를 식별하여 마커 프레임을 생성하는 것을 나타낸 것이다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

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

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2a는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 동영상을 촬영하는 것을 나타낸 것이다.

도 2b는 동영상을 촬영한 전자 장치가 마커 프레임을 생성하는 것을 나타낸 것이다.

도 2a 및 도 2b를 참조하면, 전자 장치(101)는 피사체(22)를 촬영하고, 동영상 이미지를 생성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 촬영자(21)는 전자 장치(101)를 이용하여 피사체(22)가 포함된 동영상을 촬영할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자(예: 촬영자(21) 및/또는 피사체(22))로부터 동영상 촬영에 관한 입력을 수신하고, 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동영상 촬영에 관한 입력을 제공할 사용자는 촬영자(21) 및 피사체(22) 중 적어도 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 촬영자(21) 또는 피사체(22)로부터 촬영 전, 촬영 도중 및/또는 촬영 종료 후에 촬영에 관한 입력을 수신할 수 있다. 도 2a를 참조하면, 촬영자(21) 및 피사체(22)는 서로 다른, 각 1명의 인물인 경우를 도시하였으나, 이에 한정되지 않는다. 일 실시예에 따르면, 촬영자(21) 및 피사체(22)는 동일한 인물일 수 있고, 피사체(22)는 복수의 인물일 수도 있다.

도 2b를 참조하면, 전자 장치(101)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))을 통해 수신되는 터치 입력, 물리 버튼(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 키 입력, 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180)) 및/또는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 통해 수신되는 제스처 입력 및 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 음성 입력 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(101)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 동영상 촬영 개시하는 입력(211) 또는 재개하는 입력(221), 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력(213) 및 동영상 촬영을 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 개시하는 입력(211)을 수신하는 경우, 동영상 촬영을 시작할 수 있다. 이후 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력(213)을 수신하면, 동영상 촬영을 일시적으로 정지할 수 있다. 동영상 촬영이 일시 정지된 상태에서, 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 재개하는 입력(221) 또는 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 재개하는 입력(221)을 수신 시 동영상 촬영이 일시 정지된 시점까지의 프레임에 이어서 동영상 촬영을 지속할 수 있다. 전자 장치(101)가 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신하는 경우 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 종료하고 동영상 촬영 개시 또는 동영상 촬영 재개 이후 촬영된 이미지 프레임을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터(200)를 하나의 동영상 데이터로 생성 및 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 동영상 촬영 도중 사용자 입력을 수신하는 경우, 마커 프레임(230)을 생성할 수 있다. 마커 프레임(230)은 동영상 촬영에 관한 정보 및 지정된 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동영상 촬영에 관한 정보는, 예를 들면, 촬영된 동영상 데이터의 이미지 파일 포맷에 관한 데이터, 촬영 시간 정보, 촬영 공간 정보, 촬영된 동영상의 노출값, 초점 길이, 조리개 개방 수치 및 플래시 사용 여부에 관한 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 마커 프레임에 포함되는, 지정된 데이터는 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 사용자 입력을 수신할 경우 전자 장치(101)는 마커 프레임에 지정된 데이터를 삽입할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 지정된 데이터로서 사용자가 입력한 메모 데이터를 삽입할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자가 입력한 메모 데이터 및/또는 복수의 메모 데이터에 관한 메모 목록 데이터를 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있고, 동영상 촬영 중 사용자 입력을 복수 회 수신하는 경우, 메모 목록 데이터에 저장된 순서대로 메모 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 메모 데이터는 전자 장치(101)가 사용자로부터 수신한 텍스트 데이터 입력, 음성 데이터 입력, 필기 데이터 입력 및/또는 이미지 데이터 입력 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영 중 또는 촬영 후의 동영상 데이터에 대하여 이미지를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 입력 수신 전까지의 동영상 이미지를 분석하여 동영상 이미지의 컨텍스트에 관한 데이터를 획득할 수 있다. 컨텍스트에 관한 데이터는 인공지능 알고리즘에 기초하여 전자 장치(101)가 생성한 데이터일 수 있고, 또는, 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 도 1의 서버(108))로부터 획득한 동영상 이미지에 대한 이미지 분석 결과 데이터일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 동영상 이미지의 컨텍스트에 기초하여 컨텍스트 데이터와 관련된 텍스트, 이미지 및/또는 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 이미지 분석 결과 동물에 관한 영상인 경우, 컨텍스트 데이터는 '동물'에 관한 정보를 포함할 수 있고, 전자 장치(101)는 '동물'이라는 텍스트를 마커 프레임에 삽입하거나, 미리 저장된 이미지 가운데 동물과 관련된 지정된 이미지를 마커 프레임에 삽입하거나, 또는, 동물에 관한 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 적어도 일부에서 획득한 정지 화상 이미지 데이터 또는 영상 이미지 데이터의 일부를 지정된 데이터로서 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 데이터는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 미리 저장된 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 동영상 촬영 중 사용자 입력을 수신하면, 마커 프레임(230)을 생성할 수 있다. 사용자 입력은, 예를 들면, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자 입력은, 전자 장치(101)가 미리 저장한 터치, 음성 또는 제스처 입력을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 미리 지정된 사용자(예: 촬영자(21) 또는 피사체(22))를 식별하여, 식별된 사용자로부터 제공된 입력만을 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신하는 경우, 수신된 음성 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 음성인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 음성 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치(101)는 제스처 입력을 수신하는 경우, 수신된 제스처 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 제스처 입력인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 제스처 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영된 전체 동영상 데이터(200)를 제1영상(210) 및 제2영상(220)으로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영 중 사용자 입력을 수신한 시점을 기초로 전체 동영상 데이터(200)를 제1영상(210) 및 제2영상(220)으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력(213)을 사용자 입력으로 수신하는 경우, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로, 사용자 입력 수신 이전에 촬영된 적어도 하나의 프레임(212)은 제1영상(210)으로 구분하고, 사용자 입력 수신 이후에 촬영된 적어도 하나의 프레임(222)은 제2영상(220)으로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 생성된 마커 프레임(230)을 제1영상(210) 및 제2영상(220) 사이에 삽입할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 촬영을 정지(종료)하는 입력을 수신하는 경우, 제1영상(210), 마커 프레임(230) 및 제2영상(220)을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터(200)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 전체 동영상 데이터(200) 내에서 제1영상(210) 이후 및 제2영상(220) 이전 시점에 마커 프레임(230)을 삽입할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.

도 3을 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101) 및/또는 도 2a의 전자 장치(101))는 메모리(130)(예: 도 1의 메모리(130)), 카메라 모듈(180)(예: 도 1의 카메라 모듈(180)) 및/또는 프로세서(120)(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 전자 장치(101)의 외부 환경의 이미지 및/또는 영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(180)은 도 1의 카메라 모듈(180)의 구성 및/또는 기능의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 외부로부터 입사된 광을 전기적 신호로 변환하여 이미지 정보를 생성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 전자 장치(101)의 외부 환경을 촬영하고, 주변 환경을 촬영한 영상 정보를 생성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 피사체(예: 도 2a의 피사체(22))의 영상을 촬영할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 디지털 데이터들을 일시적 또는 영구적으로 저장하기 위한 것으로서, 도 1의 메모리(130)의 구성 및/또는 기능 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(130)는 도 1의 프로그램(140) 가운데 적어도 일부를 저장할 수 있다. 메모리(130)는 프로세서(예: 도 3의 프로세서(120))에 의하여 수행될 수 있는 다양한 인스트럭션(instruction)을 저장할 수 있다. 이와 같은 인스트럭션들은 프로세서(120)에 의하여 인식되고 실행될 수 있는 논리 연산, 데이터 입출력 등의 제어 명령을 포함할 수 있다. 메모리(130)가 저장할 수 있는 데이터의 종류 및/또는 양에 대하여는 한정됨이 없을 것이나, 본 문서에서는 다양한 실시예들에 따른 동영상을 촬영하는 방법 및 그 방법을 수행하는 프로세서(120)의 동작과 관련된 메모리의 구성 및 기능에 대하여만 설명하기로 한다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 각 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(120)는 도 1의 프로세서(120)의 구성 및/또는 기능 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다. 프로세서는 카메라 모듈(180) 및 메모리(130)와 같은 전자 장치(101)의 구성요소와 작동적(operatively), 전기적(electrically) 및/또는 기능적(functionally)으로 연결될 수 있다. 다양한 실시예에 따른 프로세서(120)의 각 동작은 실시간으로 이루어질 수 있다. 프로세서(120)가 수행할 수 있는 동작, 연산 및 데이터 처리의 종류 및/또는 양에 대하여는 한정됨이 없을 것이나, 본 문서에서는 다양한 실시예들에 따른 동영상 촬영 방법 및 그 방법을 수행하는 동작과 관련된 프로세서(120)의 구성 및 기능에 대하여만 설명하기로 한다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 이용하여 동영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영에 관한 입력을 수신하고, 수신된 입력에 기초하여 카메라 모듈(180)을 제어하여 동영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))을 통해 수신되는 터치 입력, 물리 버튼(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 키 입력, 카메라 모듈(180) 및/또는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 통해 수신되는 제스처 입력 및 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 음성 입력 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(120)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 동영상 촬영 개시하는 입력 또는 재개하는 입력, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력 및 동영상 촬영을 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영을 개시하는 입력을 수신하는 경우, 동영상 촬영을 시작할 수 있다. 이후 프로세서(120)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 수신하면, 동영상 촬영을 일시적으로 정지할 수 있다. 동영상 촬영이 일시 정지된 상태에서, 프로세서(120)는 동영상 촬영을 재개하는 입력 또는 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영을 재개하는 입력을 수신 시 동영상 촬영이 일시 정지된 시점까지의 프레임에 이어서 동영상 촬영을 지속할 수 있다. 프로세서(120)가 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신하는 경우 프로세서(120)는 동영상 촬영을 종료하고 동영상 촬영 개시 또는 동영상 촬영 재개 이후 촬영된 이미지 프레임을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터를 하나의 동영상 데이터로 생성 및 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 생성 및 저장한 동영상 데이터는 하나 이상의 이미지 프레임을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동영상 촬영 중, 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 수신하는 사용자 입력은, 동영상 촬영 중에 수신 가능한 모든 형태의 입력을 포함할 수 있다. 사용자 입력은, 예를 들면, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자 입력은, 전자 장치(101)가 메모리(130)에 미리 저장한 터치, 음성 또는 제스처 입력을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 미리 지정된 사용자를 식별하여, 식별된 사용자로부터 제공된 입력만을 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 음성 입력을 수신하는 경우, 수신된 음성 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 음성인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 음성 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 제스처 입력을 수신하는 경우, 수신된 제스처 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 제스처 입력인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 제스처 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동영상 촬영 도중 사용자 입력을 수신하는 경우, 마커 프레임을 생성할 수 있다. 마커 프레임은 동영상 촬영에 관한 정보 및 지정된 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동영상 촬영에 관한 정보는, 예를 들면, 촬영된 동영상 데이터의 이미지 파일 포맷에 관한 데이터, 촬영 시간 정보, 촬영 공간 정보, 촬영된 동영상의 노출값, 초점 길이, 조리개 개방 수치 및 플래시 사용 여부에 관한 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 마커 프레임에 포함되는, 지정된 데이터는 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 사용자 입력을 수신할 경우 프로세서(120)는 마커 프레임에 지정된 데이터를 삽입할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)가 지정된 데이터로서 사용자가 입력한 메모 데이터를 삽입할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 입력한 메모 데이터 및/또는 복수의 메모 데이터에 관한 메모 목록 데이터를 메모리(130)에 저장할 수 있고, 동영상 촬영 중 사용자 입력을 복수 회 수신하는 경우, 메모 목록 데이터에 저장된 순서대로 메모 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 메모 데이터는 프로세서(120)가 사용자로부터 수신한 텍스트 데이터 입력, 음성 데이터 입력, 필기 데이터 입력 및/또는 이미지 데이터 입력 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영 중 또는 촬영 후의 동영상 데이터에 대하여 이미지를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 전까지의 동영상 이미지를 분석하여 동영상 이미지의 컨텍스트에 관한 데이터를 획득할 수 있다. 컨텍스트에 관한 데이터는 인공지능 알고리즘에 기초하여 프로세서(120)가 생성한 데이터일 수 있고, 또는, 프로세서(120)가 외부 전자 장치(예: 도 1의 서버(108))로부터 획득한 동영상 이미지에 대한 이미지 분석 결과 데이터일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동영상 이미지의 컨텍스트에 기초하여 컨텍스트 데이터와 관련된 텍스트, 이미지 및/또는 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 이미지 분석 결과 동물에 관한 영상인 경우, 컨텍스트 데이터는 '동물'에 관한 정보를 포함할 수 있고, 프로세서(120)는 '동물'이라는 텍스트를 마커 프레임에 삽입하거나, 미리 저장된 이미지 가운데 동물과 관련된 지정된 이미지를 마커 프레임에 삽입하거나, 또는, 동물에 관한 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 적어도 일부에서 획득한 정지 화상 이미지 데이터 또는 영상 이미지 데이터의 일부를 지정된 데이터로서 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 데이터는 메모리(130)에 미리 저장된 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 마커 프레임은 하나 이상의 프레임을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영된 전체 동영상 데이터를 제1영상 및 제2영상으로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영 중 사용자 입력을 수신한 시점을 기초로 전체 동영상 데이터를 제1영상 및 제2영상으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 사용자 입력으로 수신하는 경우, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로, 사용자 입력 수신 이전에 촬영된 적어도 하나의 프레임은 제1영상으로 구분하고, 사용자 입력 수신 이후에 촬영된 적어도 하나의 프레임은 제2영상으로 구분할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 마커 프레임을 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 촬영을 정지(종료)하는 입력을 수신하는 경우, 제1영상, 마커 프레임 및 제2영상을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전체 동영상 데이터 내에서 제1영상 이후 및 제2영상 이전 시점에 마커 프레임을 삽입할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임을 수차례에 걸쳐 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 동영상 촬영 중에, 제1사용자 입력을 수신하고, 제1사용자 입력 수신 후 동영상 촬영을 지속하는 도중, 제2사용자 입력을 수신하는 경우, 촬영된 복수의 프레임을 복수의 사용자 입력을 기초로 구별하여, 제1영상, 제2영상 및 제3영상으로 구별하고, 제1마커 프레임을 생성하여 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입하고, 제2마커 프레임을 제2영상 및 제3영상 사이에 삽입할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 하나 이상의 동영상에 포함된 마커 프레임을 이용하여 동영상 데이터에 대한 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임에 의하여 구분되는 영상(예: 제1영상 및 제2영상) 각각에 대한 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 하나의 전체 동영상 데이터가 복수의 영상(예: 제1영상 및 제2영상)으로 구분될 수 있고, 프로세서(120)는 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 제1영상 및 제2영상을 구분할 수 있는 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임을 이용하여 복수의 동영상 데이터를 분류하는 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 복수의 동영상 데이터 각각이 포함하는 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 복수의 동영상 데이터 각각을 분류하는 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 인덱스 정보를 이용하여 복수의 동영상 데이터 및/또는 동영상 데이터에 포함된 복수의 구분된 영상을 분류하고, 목차 정보, 북마크, 북마크 리스트 형식으로 구분된 동영상 데이터 및/또는 영상에 관한 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인덱스 정보는 각 영상의 썸네일 정보를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임 이전 영상(예: 제1영상) 및 마커 프레임 이후 영상(예: 제2영상)을 연결하는 적어도 하나의 프레임(예: 제3프레임)을 생성할 수 있다. 제3프레임은, 예를 들면, 제1영상 및 제2영상을 연결하는 장면 전환 효과를 제공하는 프레임을 포함할 수 있다. 장면 전환 효과는, 예를 들면, 모핑(morphing) 효과, 페이드 인(fade-in) 효과 및 페이드 아웃(fade-out) 효과 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임 이전의 영상(제1영상)의 프레임 가운데 적어도 하나의 프레임(예: 제1프레임)을 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 직전에 촬영된 제1영상 가운데, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로 가까운 시간에 촬영된 프레임 순서대로 제1프레임을 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 시점 직전에 촬영된 프레임만을 제1프레임으로 선택할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임 이후의 영상(제2영상)의 프레임 가운데 적어도 하나의 프레임(예: 제2프레임)을 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 직후에 촬영된 제2영상 가운데, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로 가까운 시간에 촬영된 프레임 순서대로 제2프레임을 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 시점 직후에 촬영된 프레임만을 제2프레임으로 선택할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임을 분석하여 적어도 제1프레임에 포함된 적어도 하나의 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 제1프레임에 포함된 적어도 하나의 픽셀이 가지는 색상, 밝기, 위치 및/또는 그들의 조합을 통해 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 필터를 이용하여 제1프레임을 필터링하고, 필터링된 결과값에 기초하여, 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 특징점이 포함하는 픽셀의 크기, 위치, 색상, 밝기 값을 포함하는 데이터로서 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점은, 벡터값 또는 행렬 형식으로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 평탄한 영역(flat), 코너(coner) 또는 경계(edge)를 검출하는 필터를 이용하여 특징점을 검출할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2프레임을 분석하여 적어도 제2프레임에 포함된 적어도 하나의 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 제2프레임에 포함된 적어도 하나의 픽셀이 가지는 색상, 밝기, 위치 및/또는 그들의 조합을 통해 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 필터를 이용하여 제2프레임을 필터링하고, 필터링된 결과값에 기초하여, 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 특징점이 포함하는 픽셀의 크기, 위치, 색상, 밝기 값을 포함하는 데이터로서 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점은, 벡터값 또는 행렬 형식으로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 평탄한 영역(flat), 코너(coner) 또는 경계(edge)를 검출하는 필터를 이용하여 특징점을 검출할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점을 매핑할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점 사이의 유사도를 확인하고, 유사도가 높은 특징점끼리 매핑할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임의 특징점이 갖는 벡터의 노름(norm) 또는 벡터 간 거리를 비교하여 특징점끼리 매칭한 결과인 매핑 정보를 생성할 수 있다. 매핑 정보는, 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점이 일대일, 다대일 또는 다대다로 대응된 정보일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 매핑 정보에 기초하여 제3프레임을 생성할 수 있다. 제3프레임은, 매핑 정보에 기초하여 생성된 적어도 하나의 프레임일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제3프레임은 제1프레임 및 제2프레임을 연결하는 적어도 하나의 프레임을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 특징점 매핑 정보에 기초하여, 대응되는 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점을 연결하는 제3프레임을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 매핑 정보에 기초하여 생성된 특징점 사이를 연결하는 적어도 하나의 연속함수를 생성하고, 생성된 연속함수에 기초하여 특징점 사이를 연결하는 이미지를 포함하는 제3프레임을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 매핑 정보 및 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 제3프레임을 생성할 수 있다. 예를 들면, 마커 프레임에는 촬영된 영상에 관한 정보(예: 조도값, 화이트밸런스 값)를 포함할 수 있고, 프로세서(120)는 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 제3프레임을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 제3프레임을 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제3프레임을 제1프레임 및 제2프레임 사이에 삽입할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정 정보를 확인할 수 있다. 지정 정보는, 수신된 사용자 입력이 지정된 입력인지 여부에 관한 정보일 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는, 수신된 입력이 지정된 사용자로부터 수신된 것인지 여부를 확인할 수 있는 정보 및 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 지정된 사용자를 구별할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는 사용자의 형태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 이용하여 사용자의 이미지를 촬영할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 카메라 모듈(180)이 촬영하는 이미지에 포함된 피사체 가운데 지정된 사용자의 이미지를 확인할 수 있다. 지정 정보는 이미지 데이터 형식 또는 이미지 데이터를 가공한 이미지 데이터의 특징 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 음성 입력을 수신할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 수신된 음성 가운데 지정된 사용자의 음성이 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 지정 정보는 지정된 사용자의 음성의 특징이 되는 파형에 관한 정보 또는 지정된 사용자의 음성 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 입력이 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예 따르면, 수신된 사용자 입력은 제스처 입력을 포함할 수 있고, 지정 정보는, 제스처 입력이 미리 지정된 입력인지 여부를 확인하는 동작 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력이 사용자의 시선 정보 형식을 포함하는 경우, 프로세서(120)는 사용자의 시선을 추적하고, 지정 정보에 기초하여, 지정된 위치로 시선이 이동하는지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 제스처 동작의 형식(예: 시선(eye-tracking), 눈 깜빡임(blinking), 손 동작(waving), 파밍(palming), 튕기기(fling)) 및/또는 동작의 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 사용자 입력이 음성 입력인 경우, 키워드 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 음성 입력을 수신하고, 음성 입력을 텍스트 분석하여 수신된 음성에 포함된 텍스트 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 지정 정보를 확인하고, 음성 입력에 지정 정보의 키워드 정보와 대응되는 텍스트 정보가 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정 정보에 기초하여 수신된 입력이 지정된 입력인지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 분석을 이용하여 촬영 영상에서 지정된 사용자가 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 사용자로부터 제스처 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 음성 분석을 이용하여 수신된 음성 입력에서 지정된 사용자가 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 사용자로부터 음성 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 분석을 이용하여 촬영 영상에서 지정된 제스처 동작이 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 동작을 포함하는 제스처 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 음성 분석을 이용하여 수신된 음성 입력 중 지정된 키워드가 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 키워드를 포함하는 음성 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 수신된 입력이 지정된 입력으로 확인된 경우, 마커 프레임을 생성 및 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정 정보에 기초하여 수신된 입력이 지정된 사용자에 의한 입력인지 여부를 확인하고, 지정된 사용자에 의한 입력일 경우 마커 프레임을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정 정보에 기초하여, 수신된 입력이 지정된 형식(예: 미리 정해진 동작을 포함하는지 여부 또는 미리 정해진 키워드를 포함하는지 여부)에 대응되는 입력인지 여부를 확인하고, 지정된 형식의 입력을 포함하는 경우, 마커 프레임을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 마커 프레임을 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입할 수 있다.

도 4는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 마커 프레임을 생성하는 동작 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a의 전자 장치(101) 및/또는 도 3의 전자 장치(101))가 마커 프레임을 생성하는 각 동작은 전자 장치에 포함된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 및/또는 도 3의 프로세서(120))가 수행하는 각 동작으로 이해될 수 있다. 도 4의 각 동작은 동작 간의 순서, 각 동작의 일부가 변경, 치환, 또는 자명하게 도출 가능한 새로운 동작이 추가될 수 있다.

동작 401을 참조하면, 프로세서(120)는 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 이용하여 동영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영에 관한 입력을 수신하고, 수신된 입력에 기초하여 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 제어하여 동영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))을 통해 수신되는 터치 입력, 물리 버튼(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 키 입력, 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180)) 및/또는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 통해 수신되는 제스처 입력 및 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 음성 입력 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(120)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 동영상 촬영 개시하는 입력 또는 재개하는 입력, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력 및 동영상 촬영을 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영을 개시하는 입력을 수신하는 경우, 동영상 촬영을 시작할 수 있다. 이후 프로세서(120)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 수신하면, 동영상 촬영을 일시적으로 정지할 수 있다. 동영상 촬영이 일시 정지된 상태에서, 프로세서(120)는 동영상 촬영을 재개하는 입력 또는 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영을 재개하는 입력을 수신 시 동영상 촬영이 일시 정지된 시점까지의 프레임에 이어서 동영상 촬영을 지속할 수 있다. 프로세서(120)가 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신하는 경우 프로세서(120)는 동영상 촬영을 종료하고 동영상 촬영 개시 또는 동영상 촬영 재개 이후 촬영된 이미지 프레임을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터를 하나의 동영상 데이터로 생성 및 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 생성 및 저장한 동영상 데이터는 하나 이상의 이미지 프레임을 포함할 수 있다.

동작 402를 참조하면, 프로세서(120)는 동영상 촬영 중, 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 수신하는 사용자 입력은, 동영상 촬영 중에 수신 가능한 모든 형태의 입력을 포함할 수 있다. 사용자 입력은, 예를 들면, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자 입력은, 전자 장치(101)가 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 미리 저장한 터치, 음성 또는 제스처 입력을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 미리 지정된 사용자를 식별하여, 식별된 사용자로부터 제공된 입력만을 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 음성 입력을 수신하는 경우, 수신된 음성 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 음성인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 음성 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 제스처 입력을 수신하는 경우, 수신된 제스처 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 제스처 입력인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 제스처 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다.

동작 403을 참조하면, 프로세서(120)는 동영상 촬영 도중 사용자 입력을 수신하는 경우, 마커 프레임을 생성할 수 있다. 마커 프레임은 동영상 촬영에 관한 정보 및 지정된 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동영상 촬영에 관한 정보는, 예를 들면, 촬영된 동영상 데이터의 이미지 파일 포맷에 관한 데이터, 촬영 시간 정보, 촬영 공간 정보, 촬영된 동영상의 노출값, 초점 길이, 조리개 개방 수치 및 플래시 사용 여부에 관한 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 마커 프레임에 포함되는, 지정된 데이터는, 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 사용자 입력을 수신할 경우 프로세서(120)는 마커 프레임에 지정된 데이터를 삽입할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)가 지정된 데이터로서 사용자가 입력한 메모 데이터를 삽입할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 입력한 메모 데이터 및/또는 복수의 메모 데이터에 관한 메모 목록 데이터를 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 저장할 수 있고, 동영상 촬영 중 사용자 입력을 복수 회 수신하는 경우, 메모 목록 데이터에 저장된 순서대로 메모 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 메모 데이터는 프로세서(120)가 사용자로부터 수신한 텍스트 데이터 입력, 음성 데이터 입력, 필기 데이터 입력 및/또는 이미지 데이터 입력 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영 중 또는 촬영 후의 동영상 데이터에 대하여 이미지를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 전까지의 동영상 이미지를 분석하여 동영상 이미지의 컨텍스트에 관한 데이터를 획득할 수 있다. 컨텍스트에 관한 데이터는 인공지능 알고리즘에 기초하여 프로세서(120)가 생성한 데이터일 수 있고, 또는, 프로세서(120)가 외부 전자 장치(예: 도 1의 서버(108))로부터 획득한 동영상 이미지에 대한 이미지 분석 결과 데이터일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동영상 이미지의 컨텍스트에 기초하여 컨텍스트 데이터와 관련된 텍스트, 이미지 및/또는 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 이미지 분석 결과 동물에 관한 영상인 경우, 컨텍스트 데이터는 '동물'에 관한 정보를 포함할 수 있고, 프로세서(120)는 '동물'이라는 텍스트를 마커 프레임에 삽입하거나, 미리 저장된 이미지 가운데 동물과 관련된 지정된 이미지를 마커 프레임에 삽입하거나, 또는, 동물에 관한 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 적어도 일부에서 획득한 정지 화상 이미지 데이터 또는 영상 이미지 데이터의 일부를 지정된 데이터로서 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 데이터는 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 미리 저장된 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다.일 실시예에 따르면, 마커 프레임은 하나 이상의 프레임을 포함할 수 있다.

동작 404를 참조하면, 프로세서(120)는 촬영된 전체 동영상 데이터를 제1영상 및 제2영상으로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영 중 사용자 입력을 수신한 시점을 기초로 전체 동영상 데이터를 제1영상 및 제2영상으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 사용자 입력으로 수신하는 경우, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로, 사용자 입력 수신 이전에 촬영된 적어도 하나의 프레임은 제1영상으로 구분하고, 사용자 입력 수신 이후에 촬영된 적어도 하나의 프레임은 제2영상으로 구분할 수 있다.

동작 405를 참조하면, 프로세서(120)는 생성된 마커 프레임을 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 촬영을 정지(종료)하는 입력을 수신하는 경우, 제1영상, 마커 프레임 및 제2영상을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전체 동영상 데이터 내에서 제1영상 이후 및 제2영상 이전 시점에 마커 프레임을 삽입할 수 있다.

도 5는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a의 전자 장치(101) 및/또는 도 3의 전자 장치(101))가 생성한 마커 프레임을 나타낸 것이다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 동영상 촬영 도중 사용자 입력을 수신하는 경우, 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(540) 및/또는 제2마커 프레임(550))을 생성할 수 있다. 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(540) 및/또는 제2마커 프레임(550))은 동영상 촬영에 관한 정보(541) 및 지정된 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동영상 촬영에 관한 정보(541)는, 예를 들면, 촬영된 동영상 데이터의 이미지 파일 포맷에 관한 데이터, 촬영 시간 정보, 촬영 공간 정보, 촬영된 동영상의 노출값, 초점 길이, 조리개 개방 수치 및 플래시 사용 여부에 관한 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 마커 프레임에 포함되는, 지정된 데이터는, 지정된 데이터는 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 사용자 입력을 수신할 경우 프로세서(120)는 마커 프레임에 지정된 데이터를 삽입할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)가 지정된 데이터로서 사용자가 입력한 메모 데이터를 삽입할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자가 입력한 메모 데이터 및/또는 복수의 메모 데이터에 관한 메모 목록 데이터를 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 저장할 수 있고, 동영상 촬영 중 사용자 입력을 복수 회 수신하는 경우, 메모 목록 데이터에 저장된 순서대로 메모 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 메모 데이터는 프로세서(120)가 사용자로부터 수신한 텍스트 데이터 입력, 음성 데이터 입력, 필기 데이터 입력 및/또는 이미지 데이터 입력 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영 중 또는 촬영 후의 동영상 데이터에 대하여 이미지를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 전까지의 동영상 이미지를 분석하여 동영상 이미지의 컨텍스트에 관한 데이터를 획득할 수 있다. 컨텍스트에 관한 데이터는 인공지능 알고리즘에 기초하여 프로세서(120)가 생성한 데이터일 수 있고, 또는, 프로세서(120)가 외부 전자 장치(예: 도 1의 서버(108))로부터 획득한 동영상 이미지에 대한 이미지 분석 결과 데이터일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 동영상 이미지의 컨텍스트에 기초하여 컨텍스트 데이터와 관련된 텍스트, 이미지 및/또는 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 이미지 분석 결과 동물에 관한 영상인 경우, 컨텍스트 데이터는 '동물'에 관한 정보를 포함할 수 있고, 프로세서(120)는 '동물'이라는 텍스트를 마커 프레임에 삽입하거나, 미리 저장된 이미지 가운데 동물과 관련된 지정된 이미지를 마커 프레임에 삽입하거나, 또는, 동물에 관한 음성 데이터를 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 전까지 촬영된 동영상 데이터의 적어도 일부에서 획득한 정지 화상 이미지 데이터 또는 영상 이미지 데이터의 일부를 지정된 데이터로서 마커 프레임에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 데이터는 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 미리 저장된 텍스트, 이미지 및 음성 데이터 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(540) 및/또는 제2마커 프레임(550))은 하나 이상의 프레임을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영된 전체 동영상 데이터를 제1영상(510) 및 제2영상(520)으로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영 중 사용자 입력을 수신한 시점을 기초로 전체 동영상 데이터를 제1영상(510) 및 제2영상(520)으로 구분할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 사용자 입력으로 수신하는 경우, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로, 사용자 입력 수신 이전에 촬영된 적어도 하나의 프레임(511)은 제1영상(510)으로 구분하고, 사용자 입력 수신 이후에 촬영된 적어도 하나의 프레임(521)은 제2영상(520)으로 구분할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(540) 및/또는 제2마커 프레임(550))을 수차례에 걸쳐 생성할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 동영상 촬영 중에, 제1사용자 입력을 수신하고, 제1사용자 입력 수신 후 동영상 촬영을 지속하는 도중, 제2사용자 입력을 수신하는 경우, 촬영된 복수의 프레임을 복수의 사용자 입력을 기초로 구별하여, 제1영상(510), 제2영상(520) 및 제3영상(530)으로 구별하고, 제1마커 프레임(540)을 생성하여 제1영상(510) 및 제2영상(520) 사이에 삽입하고, 제2마커 프레임(550)을 제2영상(520) 및 제3영상(530) 사이에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영을 정지(종료)하는 입력을 수신하는 경우, 제1영상(510), 제1마커 프레임(540), 제2영상(520), 제2마커 프레임(550) 및 제3영상(530)을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터(500)를 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 하나 이상의 동영상에 포함된 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(540) 및/또는 제2마커 프레임(550))을 이용하여 동영상 데이터에 대한 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 마커 프레임에 의하여 구분되는 영상(예: 제1영상, 제2영상 및 제3영상) 각각에 대한 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 하나의 전체 동영상 데이터가 복수의 영상(예: 제1영상, 제2영상 및 제3영상)으로 구분될 수 있고, 전자 장치(101)는 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 제1영상 및 제2영상을 구분할 수 있는 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 마커 프레임을 이용하여 복수의 동영상 데이터를 분류하는 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 복수의 동영상 데이터 각각이 포함하는 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 복수의 동영상 데이터 각각을 분류하는 인덱스 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 생성된 인덱스 정보를 이용하여 복수의 동영상 데이터 및/또는 동영상 데이터에 포함된 복수의 구분된 영상을 분류하고, 목차 정보, 북마크, 북마크 리스트 형식으로 구분된 동영상 데이터 및/또는 영상에 관한 정보를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인덱스 정보는 각 영상의 썸네일 정보(543)를 포함할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 제3프레임을 생성하는 것을 나타낸 것이다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임(630) 이전 영상(예: 제1영상(610)) 및 마커 프레임(630) 이후 영상(예: 제2영상(620))을 연결하는 적어도 하나의 프레임(예: 제3프레임(640))을 생성할 수 있다. 제3프레임은, 예를 들면, 제1영상(610) 및 제2영상(620)을 연결하는 장면 전환 효과를 제공하는 프레임을 포함할 수 있다. 장면 전환 효과는, 예를 들면, 모핑(morphing) 효과, 페이드 인(fade-in) 효과 및 페이드 아웃(fade-out) 효과 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 도 6을 참조하면, 제3프레임(640)은 제1영상(610)에 포함된 인물의 이미지(예: 제1프레임(613))가 제2영상(620)에 포함된 동물의 이미지(예: 제2프레임(623))으로 서서히 변하는 영상을 포함하는 적어도 하나의 프레임을 포함할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 하나 이상의 제1프레임(613)을 선택할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 마커 프레임(630) 이전의 영상(제1영상(610))의 프레임들(611) 가운데 적어도 하나의 프레임(예: 제1프레임(613))을 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 입력 직전에 촬영된 제1영상(610) 가운데, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로 가까운 시간에 촬영된 프레임 순서대로 제1프레임(613)을 선택할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는 사용자 입력 수신 시점 직전에 촬영된 프레임만을 제1프레임(613)으로 선택할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 하나 이상의 제2프레임(623)을 선택할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 마커 프레임(630) 이후의 영상(제2영상(620))의 프레임들(621) 가운데 적어도 하나의 프레임(예: 제2프레임(623))을 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 입력 직후에 촬영된 제2영상(620) 가운데, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로 가까운 시간에 촬영된 프레임 순서대로 제2프레임(623)을 선택할 수 있다. 또는, 전자 장치(101)는 사용자 입력 수신 시점 직후에 촬영된 프레임만을 제2프레임(623)으로 선택할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 제1프레임(613) 및 제2프레임(623)의 특징점을 검출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1프레임(613)을 분석하여 적어도 제1프레임(613)에 포함된 적어도 하나의 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 제1프레임(613)에 포함된 적어도 하나의 픽셀이 가지는 색상, 밝기, 위치 및/또는 그들의 조합을 통해 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 이미지 필터를 이용하여 제1프레임(613)을 필터링하고, 필터링된 결과값에 기초하여, 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 특징점이 포함하는 픽셀의 크기, 위치, 색상, 밝기 값을 포함하는 데이터로서 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점은, 벡터값 또는 행렬 형식으로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 평탄한 영역(flat), 코너(coner) 또는 경계(edge)를 검출하는 필터를 이용하여 특징점을 검출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제2프레임(623)을 분석하여 적어도 제2프레임(623)에 포함된 적어도 하나의 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 제2프레임(623)에 포함된 적어도 하나의 픽셀이 가지는 색상, 밝기, 위치 및/또는 그들의 조합을 통해 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 이미지 필터를 이용하여 제2프레임(623)을 필터링하고, 필터링된 결과값에 기초하여, 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 특징점이 포함하는 픽셀의 크기, 위치, 색상, 밝기 값을 포함하는 데이터로서 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점은, 벡터값 또는 행렬 형식으로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 평탄한 영역(flat), 코너(coner) 또는 경계(edge)를 검출하는 필터를 이용하여 특징점을 검출할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 특징점 매핑 정보를 생성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1프레임(613)의 특징점 및 제2프레임(623)의 특징점을 매핑할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1프레임(613)의 특징점 및 제2프레임(623)의 특징점 사이의 유사도를 확인하고, 유사도가 높은 특징점끼리 매핑할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1프레임(613)의 특징점이 갖는 벡터의 노름(norm) 또는 벡터 간 거리를 비교하여 특징점끼리 매칭한 결과인 매핑 정보를 생성할 수 있다. 매핑 정보는, 제1프레임(613)의 특징점 및 제2프레임(623)의 특징점이 일대일, 다대일 또는 다대다로 대응된 정보일 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 매핑 정보에 기초하여 제3프레임(640)을 생성할 수 있다. 제3프레임(640)은, 매핑 정보에 기초하여 생성된 적어도 하나의 프레임일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제3프레임(640)은 제1프레임(613) 및 제2프레임(623)을 연결하는 적어도 하나의 프레임을 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 특징점 매핑 정보에 기초하여, 대응되는 제1프레임(613)의 특징점 및 제2프레임(623)의 특징점을 연결하는 제3프레임(640)을 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 매핑 정보에 기초하여 생성된 특징점 사이를 연결하는 적어도 하나의 연속함수를 생성하고, 생성된 연속함수에 기초하여 특징점 사이를 연결하는 이미지를 포함하는 제3프레임(640)을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 매핑 정보 및 마커 프레임(630)에 포함된 정보에 기초하여 제3프레임(640)을 생성할 수 있다. 예를 들면, 마커 프레임(630)에는 촬영된 영상에 관한 정보(예: 조도값, 화이트밸런스 값)를 포함할 수 있고, 전자 장치(101)는 마커 프레임(630)에 포함된 정보에 기초하여 제3프레임(640)을 생성할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 생성된 제3프레임(640)을 삽입할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 생성된 제3프레임(640)을 제1영상(610) 및 제2영상(620) 사이에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제3프레임(640)을 제1프레임(613) 및 제2프레임(623) 사이에 삽입할 수 있다.

도 7은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 제3프레임을 생성하는 동작 흐름도이다.

도 7를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a의 전자 장치(101) 및/또는 도 3의 전자 장치(101))가 제3프레임을 생성하는 각 동작은 전자 장치에 포함된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 및/또는 도 3의 프로세서(120))가 수행하는 각 동작으로 이해될 수 있다. 도 7의 각 동작은 동작 간의 순서, 각 동작의 일부가 변경, 치환, 또는 자명하게 도출 가능한 새로운 동작이 추가될 수 있다.

동작 701을 참조하면, 프로세서(120)는 하나 이상의 제1프레임을 선택할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임 이전의 영상(제1영상)의 프레임 가운데 적어도 하나의 프레임(예: 제1프레임)을 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 직전에 촬영된 제1영상 가운데, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로 가까운 시간에 촬영된 프레임 순서대로 제1프레임을 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 시점 직전에 촬영된 프레임만을 제1프레임으로 선택할 수 있다.

동작 702를 참조하면, 프로세서(120)는 하나 이상의 제2프레임을 선택할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 마커 프레임 이후의 영상(제2영상)의 프레임 가운데 적어도 하나의 프레임(예: 제2프레임)을 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력 직후에 촬영된 제2영상 가운데, 사용자 입력 수신 시점을 기준으로 가까운 시간에 촬영된 프레임 순서대로 제2프레임을 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(120)는 사용자 입력 수신 시점 직후에 촬영된 프레임만을 제2프레임으로 선택할 수 있다.

동작 703을 참조하면, 프로세서(120)는 제1프레임 및 제2프레임의 특징점을 검출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임을 분석하여 적어도 제1프레임에 포함된 적어도 하나의 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 제1프레임에 포함된 적어도 하나의 픽셀이 가지는 색상, 밝기, 위치 및/또는 그들의 조합을 통해 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 필터를 이용하여 제1프레임을 필터링하고, 필터링된 결과값에 기초하여, 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 특징점이 포함하는 픽셀의 크기, 위치, 색상, 밝기 값을 포함하는 데이터로서 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점은, 벡터값 또는 행렬 형식으로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 평탄한 영역(flat), 코너(coner) 또는 경계(edge)를 검출하는 필터를 이용하여 특징점을 검출할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2프레임을 분석하여 적어도 제2프레임에 포함된 적어도 하나의 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 제2프레임에 포함된 적어도 하나의 픽셀이 가지는 색상, 밝기, 위치 및/또는 그들의 조합을 통해 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 필터를 이용하여 제2프레임을 필터링하고, 필터링된 결과값에 기초하여, 특징점을 검출할 수 있다. 특징점은, 특징점이 포함하는 픽셀의 크기, 위치, 색상, 밝기 값을 포함하는 데이터로서 검출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징점은, 벡터값 또는 행렬 형식으로 표현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 평탄한 영역(flat), 코너(coner) 또는 경계(edge)를 검출하는 필터를 이용하여 특징점을 검출할 수 있다.

동작 704를 참조하면, 프로세서(120)는 특징점 매핑 정보를 생성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점을 매핑할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점 사이의 유사도를 확인하고, 유사도가 높은 특징점끼리 매핑할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1프레임의 특징점이 갖는 벡터의 노름(norm) 또는 벡터 간 거리를 비교하여 특징점끼리 매칭한 결과인 매핑 정보를 생성할 수 있다. 매핑 정보는, 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점이 일대일, 다대일 또는 다대다로 대응된 정보일 수 있다.

동작 705를 참조하면, 프로세서(120)는 매핑 정보에 기초하여 제3프레임을 생성할 수 있다. 제3프레임은, 매핑 정보에 기초하여 생성된 적어도 하나의 프레임일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제3프레임은 제1프레임 및 제2프레임을 연결하는 적어도 하나의 프레임을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 특징점 매핑 정보에 기초하여, 대응되는 제1프레임의 특징점 및 제2프레임의 특징점을 연결하는 제3프레임을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 매핑 정보에 기초하여 생성된 특징점 사이를 연결하는 적어도 하나의 연속함수를 생성하고, 생성된 연속함수에 기초하여 특징점 사이를 연결하는 이미지를 포함하는 제3프레임을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 매핑 정보 및 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 제3프레임을 생성할 수 있다. 예를 들면, 마커 프레임에는 촬영된 영상에 관한 정보(예: 조도값, 화이트밸런스 값)를 포함할 수 있고, 프로세서(120)는 마커 프레임에 포함된 정보에 기초하여 제3프레임을 생성할 수 있다.

동작 706을 참조하면, 프로세서(120)는 생성된 제3프레임을 삽입할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 제3프레임을 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제3프레임을 제1프레임 및 제2프레임 사이에 삽입할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 마커 프레임을 생성하기 위하여 지정된 입력을 수신하는 것을 나타낸 것이다.

도 8을 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a의 전자 장치(101) 및/또는 도 3의 전자 장치(101))는 동영상 촬영 중 사용자 입력을 수신하고, 사용자 입력에 기초하여 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(851) 및/또는 제2마커 프레임(852))을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 지정된 입력에 기초하여 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(851) 및/또는 제2마커 프레임(852))을 생성할 수 있다. 지정된 입력은 사용자 입력 가운데, 미리 저장된 지정 정보에 대응되는 입력일 수 있다.

지정 정보는, 수신된 사용자 입력이 지정된 입력인지 여부에 관한 정보일 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는, 수신된 입력이 지정된 사용자로부터 수신된 것인지 여부를 확인할 수 있는 정보 및 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 지정된 사용자를 구별할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는 사용자의 형태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 이용하여 사용자의 이미지를 촬영할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 카메라 모듈(180)이 촬영하는 이미지에 포함된 피사체 가운데 지정된 사용자의 이미지를 확인할 수 있다. 지정 정보는 이미지 데이터 형식 또는 이미지 데이터를 가공한 이미지 데이터의 특징 정보를 포함할 수 있다.

도 8을 참조하면, 전자 장치(101)는 촬영자(21) 및 피사체(22) 모두를 동시에 촬영할 수 있다. 전자 장치(101)는 촬영자(21)의 이미지(840) 또는 피사체(22)의 이미지(830)를 확인하여, 미리 저장된 지정 정보에 기초하여 촬영자(21) 또는 피사체(22) 가운데 지정된 사용자의 이미지를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 촬영자(21) 또는 피사체(22) 가운데 지정된 사용자로 확인된 이미지의 제스처만을 사용자 입력으로서 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 지정된 사용자를 지속적으로 추적할 수 있다. 도 8의 일 예를 참조하면, 전자 장치(101)는 피사체(22)를 촬영 중이나, 지정된 사용자는 촬영자(21)일 수 있다. 전자 장치(101)는 디스플레이 상에 지정된 사용자인 촬영자의 이미지(840)를 PIP(picture in picture) 방식을 통하여 표시할 수 있고, 지정된 사용자인 촬영자(21)는 촬영 중에 PIP 방식을 통해 촬영자 이미지(840)를 확인하여, 제스처 입력을 효과적으로 제어할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)는 촬영자 이미지(840)의 동작에 기초하여 제스처 입력을 수신할 수 있다. 또 다른 예를 참조하면, 피사체(22)가 지정된 사용자인 경우, 전자 장치(101)는 동영상 촬영 중, 피사체의 이미지(830)에 기초하여 지정된 사용자인지 여부를 확인하고, 피사체의 이미지(830)의 동작에 기초하여 제스처 입력을 수신할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 입력이 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예 따르면, 수신된 사용자 입력은 제스처 입력을 포함할 수 있고, 지정 정보는, 제스처 입력이 미리 지정된 입력인지 여부를 확인하는 동작 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력이 사용자의 시선 정보 형식을 포함하는 경우, 전자 장치(101)는 사용자의 시선을 추적하고, 지정 정보에 기초하여, 지정된 위치로 시선이 이동하는지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 제스처 동작의 형식(예: 시선(eye-tracking), 눈 깜빡임(blinking), 손 동작(waving), 파밍(palming), 튕기기(fling)) 및/또는 동작의 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 수신된 음성 가운데 지정된 사용자의 음성이 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 지정 정보는 지정된 사용자의 음성의 특징이 되는 파형에 관한 정보 또는 지정된 사용자의 음성 데이터를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 사용자 입력이 음성 입력인 경우, 키워드 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신하고, 음성 입력을 텍스트 분석하여 수신된 음성에 포함된 텍스트 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 지정 정보를 확인하고, 음성 입력에 지정 정보의 키워드 정보와 대응되는 텍스트 정보가 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다. 도 8에 도시된 일 예를 참조하면, 지정된 입력은 음성 입력일 수 있다. 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력을 분석하여, 텍스트로 변환할 수 있고, 음성 입력에 포함된 신호를 텍스트화 한 정보를 미리 저장된 지정 정보와 비교할 수 있다. 도 8을 참조하면, 지정된 입력은, "ABCD"일 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력을 텍스트 분석 하여 "ABCD"를 포함하는 입력(예: 제1음성 입력(810))이 검출되는 경우, 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(851))을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 입력은 복수개일 수 있고, 복수개의 지정된 입력은 미리 정해진 순서에 따라 지정된 입력으로 식별될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 사용자 입력의 순서에 대한 정보를 포함할 수 있다. 도 8을 참조하면, 지정 정보는 제1음성 입력(810)과 제2음성 입력(820)에 대한 순서를 포함할 수 있다. 예를 들어,"EFGH"의 음성 입력(예: 제2음성 입력(820))이 "ABCD"의 음성 입력(예: 제1음성 입력(810))보다 먼저 수신되는 경우, 마커 프레임이 생성되지 않으나, "ABCD"의 음성 입력(예: 제1음성 입력(810))을 수신 시 제1마커(851)를 생성하고, 제1마커(851) 생성 이후 "EFGH"의 음성 입력(예: 제2음성 입력(820)을 수신하는 경우 제2마커(852)를 생성할 수 있다.

도 9는 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 지정된 입력을 수신하여 마커 프레임을 생성하는 동작 흐름도이다.

도 9를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a의 전자 장치(101) 및/또는 도 3의 전자 장치(101))가 마커 프레임을 생성하는 각 동작은 전자 장치에 포함된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 및/또는 도 3의 프로세서(120))가 수행하는 각 동작으로 이해될 수 있다. 도 9의 각 동작은 동작 간의 순서, 각 동작의 일부가 변경, 치환, 또는 자명하게 도출 가능한 새로운 동작이 추가될 수 있다.

동작 901을 참조하면, 프로세서(120)는 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 이용하여 동영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영에 관한 입력을 수신하고, 수신된 입력에 기초하여 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 제어하여 동영상을 촬영할 수 있다. 프로세서(120)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 디스플레이 모듈(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))을 통해 수신되는 터치 입력, 물리 버튼(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 키 입력, 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180)) 및/또는 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(176))을 통해 수신되는 제스처 입력 및 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150))을 통해 입력되는 음성 입력 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(120)가 수신할 수 있는 동영상 촬영에 관한 입력은, 동영상 촬영 개시하는 입력 또는 재개하는 입력, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력 및 동영상 촬영을 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영을 개시하는 입력을 수신하는 경우, 동영상 촬영을 시작할 수 있다. 이후 프로세서(120)는 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 수신하면, 동영상 촬영을 일시적으로 정지할 수 있다. 동영상 촬영이 일시 정지된 상태에서, 프로세서(120)는 동영상 촬영을 재개하는 입력 또는 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 동영상 촬영을 재개하는 입력을 수신 시 동영상 촬영이 일시 정지된 시점까지의 프레임에 이어서 동영상 촬영을 지속할 수 있다. 프로세서(120)가 동영상 촬영을 정지하는 입력을 수신하는 경우 프로세서(120)는 동영상 촬영을 종료하고 동영상 촬영 개시 또는 동영상 촬영 재개 이후 촬영된 이미지 프레임을 모두 포함하는 전체 동영상 데이터를 하나의 동영상 데이터로 생성 및 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 생성 및 저장한 동영상 데이터는 하나 이상의 이미지 프레임을 포함할 수 있다.

동작 902를 참조하면, 프로세서(120)는 동영상 촬영 중, 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)가 수신하는 사용자 입력은, 동영상 촬영 중에 수신 가능한 모든 형태의 입력을 포함할 수 있다. 사용자 입력은, 예를 들면, 동영상 촬영을 일시 정지하는 입력을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 사용자 입력은, 전자 장치(101)가 메모리(예: 도 3의 메모리(130))에 미리 저장한 터치, 음성 또는 제스처 입력을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 미리 지정된 사용자를 식별하여, 식별된 사용자로부터 제공된 입력만을 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 음성 입력을 수신하는 경우, 수신된 음성 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 음성인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 음성 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(120)는 제스처 입력을 수신하는 경우, 수신된 제스처 입력을 분석하여, 미리 지정된 사용자로부터 수신된 제스처 입력인지 여부를 판단하고, 상기 판단에 기초하여 상기 수신된 제스처 입력이 사용자 입력인지 여부를 식별할 수 있다.

동작 903을 참조하면, 프로세서(120)는 지정 정보를 확인할 수 있다. 지정 정보는, 수신된 사용자 입력이 지정된 입력인지 여부에 관한 정보일 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는, 수신된 입력이 지정된 사용자로부터 수신된 것인지 여부를 확인할 수 있는 정보 및 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 지정된 사용자를 구별할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는 사용자의 형태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 이용하여 사용자의 이미지를 촬영할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 카메라 모듈(180)이 촬영하는 이미지에 포함된 피사체 가운데 지정된 사용자의 이미지를 확인할 수 있다. 지정 정보는 이미지 데이터 형식 또는 이미지 데이터를 가공한 이미지 데이터의 특징 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 음성 입력을 수신할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 수신된 음성 가운데 지정된 사용자의 음성이 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 지정 정보는 지정된 사용자의 음성의 특징이 되는 파형에 관한 정보 또는 지정된 사용자의 음성 데이터를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 입력이 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예 따르면, 수신된 사용자 입력은 제스처 입력을 포함할 수 있고, 지정 정보는, 제스처 입력이 미리 지정된 입력인지 여부를 확인하는 동작 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력이 사용자의 시선 정보 형식을 포함하는 경우, 프로세서(120)는 사용자의 시선을 추적하고, 지정 정보에 기초하여, 지정된 위치로 시선이 이동하는지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 제스처 동작의 형식(예: 시선(eye-tracking), 눈 깜빡임(blinking), 손 동작(waving), 파밍(palming), 튕기기(fling)) 및/또는 동작의 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 사용자 입력이 음성 입력인 경우, 키워드 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 음성 입력을 수신하고, 음성 입력을 텍스트 분석하여 수신된 음성에 포함된 텍스트 정보를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 지정 정보를 확인하고, 음성 입력에 지정 정보의 키워드 정보와 대응되는 텍스트 정보가 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다.

동작 904를 참조하면, 프로세서(120)는 지정 정보에 기초하여 수신된 입력이 지정된 입력인지 여부를 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 분석을 이용하여 촬영 영상에서 지정된 사용자가 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 사용자로부터 제스처 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 음성 분석을 이용하여 수신된 음성 입력에서 지정된 사용자가 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 사용자로부터 음성 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 분석을 이용하여 촬영 영상에서 지정된 제스처 동작이 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 동작을 포함하는 제스처 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 음성 분석을 이용하여 수신된 음성 입력 중 지정된 키워드가 포함되었는지 여부를 확인하고, 지정된 키워드를 포함하는 음성 입력이 수신되는 경우, 수신된 입력을 지정된 입력으로 판단할 수 있다.

동작 905를 참조하면, 프로세서(120)는 수신된 입력이 지정된 입력으로 확인된 경우, 마커 프레임을 생성 및 삽입할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정 정보에 기초하여 수신된 입력이 지정된 사용자에 의한 입력인지 여부를 확인하고, 지정된 사용자에 의한 입력일 경우 마커 프레임을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지정 정보에 기초하여, 수신된 입력이 지정된 형식(예: 미리 정해진 동작을 포함하는지 여부 또는 미리 정해진 키워드를 포함하는지 여부)에 대응되는 입력인지 여부를 확인하고, 지정된 형식의 입력을 포함하는 경우, 마커 프레임을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 마커 프레임을 제1영상 및 제2영상 사이에 삽입할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 지정된 사용자를 식별하여 마커 프레임을 생성하는 것을 나타낸 것이다.

도 10을 참조하면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2a의 전자 장치(101) 및/또는 도 3의 전자 장치(101))는 동영상 촬영 중 사용자 입력을 수신하고, 사용자 입력에 기초하여 마커 프레임(예: 제1마커 프레임(851) 및/또는 제2마커 프레임(852))을 생성할 수 있다.

지정 정보는, 수신된 사용자 입력이 지정된 입력인지 여부에 관한 정보일 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는, 수신된 입력이 지정된 사용자로부터 수신된 것인지 여부를 확인할 수 있는 정보 및 지정된 종류의 입력인지 여부를 확인할 수 있는 정보 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 지정 정보는 지정된 사용자를 구별할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 지정 정보는 사용자의 형태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 카메라 모듈(예: 도 3의 카메라 모듈(180))을 이용하여 사용자의 이미지를 촬영할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 카메라 모듈(180)이 촬영하는 이미지에 포함된 피사체 가운데 지정된 사용자의 이미지를 확인할 수 있다. 지정 정보는 이미지 데이터 형식 또는 이미지 데이터를 가공한 이미지 데이터의 특징 정보를 포함할 수 있다.

도 10을 참조하면, 전자 장치(101)는 촬영자(21), 제1피사체(22) 및 제2피사체(23) 모두를 동시에 촬영할 수 있다. 전자 장치(101)는 촬영자(21)의 이미지(1050), 제1피사체(22)의 이미지(1040) 또는 제2피사체(23)의 이미지를 확인하여, 미리 저장된 지정 정보에 기초하여 촬영자(21), 제1피사체(22) 또는 제2피사체(23) 가운데 지정된 사용자의 이미지를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 촬영자(21), 제1피사체(22) 또는 제2피사체(23) 가운데 지정된 사용자로 확인된 이미지의 제스처만을 사용자 입력으로서 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 지정된 사용자를 지속적으로 추적할 수 있다. 도 10의 일 예를 참조하면, 전자 장치(101)는 제1피사체(22)를 지정된 사용자로 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1피사체(22)의 이미지(1040)를 추적하고, 제1피사체의 이미지(1040)의 동작을 분석하여, 제스처 입력을 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 동영상 촬영 중, 제1피사체의 이미지(1040)에 기초하여 지정된 사용자인지 여부를 확인하고, 피사체의 이미지(1040)의 동작에 기초하여 제스처 입력을 수신할 수 있다. 도 10의 또 다른 일 예에 따르면, 지정된 사용자는 촬영자(21)일 수 있다. 전자 장치(101)는 디스플레이 상에 지정된 사용자인 촬영자의 이미지(1050)를 PIP(picture in picture) 방식을 통하여 표시할 수 있고, 지정된 사용자인 촬영자(21)는 촬영 중에 PIP 방식을 통해 촬영자 이미지(1050)를 확인하여, 제스처 입력을 효과적으로 제어할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)는 촬영자 이미지(1050)의 동작에 기초하여 제스처 입력을 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지정 정보는 수신된 사용자 입력이 음성 입력인 경우, 키워드 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신하고, 음성 입력을 텍스트 분석하여 수신된 음성에 포함된 텍스트 정보를 확인할 수 있다. 전자 장치(101)는 지정 정보를 확인하고, 음성 입력에 지정 정보의 키워드 정보와 대응되는 텍스트 정보가 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다. 도 10에 도시된 일 예를 참조하면, 지정된 입력은 음성 입력일 수 있다. 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력을 분석하여, 텍스트로 변환할 수 있고, 음성 입력에 포함된 신호를 텍스트화 한 정보를 미리 저장된 지정 정보와 비교할 수 있다. 도 10을 참조하면, 지정된 입력은, "ABCD"일 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 음성 입력을 텍스트 분석 하여 "ABCD"를 포함하는 입력(예: 제1음성 입력(1010), 제2음성 입력(1020) 및/또는 제3음성 입력(1030))이 검출되는 경우, 마커 프레임을 생성할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 음성 입력을 수신할 수 있고, 지정 정보에 기초하여 수신된 음성 가운데 지정된 사용자의 음성이 포함되었는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 지정 정보는 지정된 사용자의 음성의 특징이 되는 파형에 관한 정보 또는 지정된 사용자의 음성 데이터를 포함할 수 있다. 도 10의 일 예를 참조하면, 전자 장치(101)는 지정 정보에 기초하여, 촬영자(21), 제1피사체(22) 또는 제2피사체(23)의 음성을 구별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1음성 입력(1010), 제2음성 입력(1020) 및 제3음성 입력(1030)을 수신하고, 수신된 복수의 음성 입력을 지정 정보에 기초하여 분석하고, 지정된 사용자에 의한 음성 입력을 검출할 수 있다. 도 10을 참조하면, 지정된 사용자는 제1피사체(22)일 수 있다. 이 경우 전자 장치(101)는 지정 정보에 기초하여, 제1음성 입력(1010) 및 제3음성 입력(1030)은 무시하고, 제2음성 정보(1020)만을 지정된 사용자 입력으로서 수신할 수 있다. 이 때 전자 장치(101)는 제2음성 입력(1020)에 기초하여 마커 프레임을 생성할 수 있다.

또한, 상기 마커 프레임은, 상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이의 장면 전환을 위한 정보 및 미리 지정된 텍스트 정보 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 장면 전환을 위한 정보는, 상기 촬영된 제1영상 및/또는 제2영상에 대응하는, 이미지 파일 포맷에 관한 데이터, 메타 데이터, 상기 촬영에 대응되는 시간 정보, 공간 정보, 노출값, 초점 길이, 조리개 개방 수치 및 플래시 사용 여부에 관한 정보 가운데 적어도 일부를 포함할 수 있다.

또한, 상기 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자 입력이 미리 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하고, 상기 확인에 기초하여 마커 프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 사용자 입력은, 음성 입력을 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 음성 입력을 수신하고, 상기 수신된 음성 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 음성 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하고, 상기 확인 결과에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 지정 정보는, 키워드 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 음성 입력을 텍스트 분석 하여 상기 음성 입력에 상기 키워드 정보가 포함되었는지 여부에 기초하여 상기 비교를 수행하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 지정 정보는, 지정된 사용자의 음성인지 여부를 식별하는 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 지정 정보에 기초하여, 상기 음성 입력이 상기 지정된 사용자로부터 수신된 음성인지 여부를 확인하고, 상기 확인에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 사용자 입력은, 상기 사용자의 시선 정보 및 움직임 정보 가운데 적어도 하나를 포함하는 제스처 입력을 포함할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 카메라를 통하여 상기 제스처 입력을 수신하고, 상기 수신된 제스처 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 제스처 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하고, 상기 확인 결과에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 지정 정보는, 동작 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제스처 입력을 이미지 분석 하여 상기 제스처 입력에 상기 동작 정보가 포함되었는지 여부에 기초하여 상기 비교를 수행하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 지정 정보는, 상기 카메라에 촬영 중인 영상 내의 이미지가 상기 지정된 사용자의 이미지에 해당하는지 여부를 식별하는 정보를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 촬영 중인 영상 내의 이미지를 분석하고, 상기 지정 정보에 기초하여, 상기 이미지 내부에 포함된 지정된 사용자의 이미지를 식별하고, 상기 식별된 사용자 이미지의 움직임에 기초하여 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 제1영상에 포함된 적어도 하나의 제1프레임을 선택하고, 상기 제2영상에 포함된 적어도 하나의 제2프레임을 선택하고, 상기 제1프레임 및 상기 제2프레임의 이미지를 분석하여 각 프레임에 포함된 복수의 특징점을 검출하고, 상기 제1프레임의 특징점 및 상기 제2프레임의 특징점 사이의 대응 정보인 특징점 매핑 정보를 생성하고, 상기 매핑 정보에 기초하여 상기 제1프레임 및 상기 제2프레임을 연결하는 적어도 하나의 제3프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 특징점 매핑 정보 및 상기 마커 프레임에 기초하여 제3프레임을 생성하도록 설정될 수 있다.

또한, 상기 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자 입력이 미리 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 확인에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 사용자 입력은, 음성 입력을 포함하고, 상기 사용자 입력을 수신하는 동작은, 상기 음성 입력을 수신하는 동작을 더 포함하고, 상기 사용자 입력이 미리 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작은, 상기 수신된 음성 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 음성 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

또한, 카메라를 통하여 상기 제스처 입력을 수신하는 동작, 상기 수신된 제스처 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 제스처 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 확인 결과에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

또한, 상기 제1영상에 포함된 적어도 하나의 제1프레임을 선택하는 동작, 상기 제2영상에 포함된 적어도 하나의 제2프레임을 선택하는 동작, 상기 제1프레임 및 상기 제2프레임의 이미지를 분석하여 각 프레임에 포함된 복수의 특징점을 검출하는 동작, 상기 제1프레임의 특징점 및 상기 제2프레임의 특징점 사이의 대응 정보인 특징점 매핑 정보를 생성하는 동작, 및 상기 매핑 정보에 기초하여 상기 제1프레임 및 상기 제2프레임을 연결하는 적어도 하나의 제3프레임을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.

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

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

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

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

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

Claims

전자 장치에 있어서,
카메라;
메모리; 및
상기 카메라 및 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 카메라를 이용하여 복수의 프레임을 포함하는 동영상을 촬영하는 동안, 사용자 입력을 수신하고,
상기 사용자 입력에 기초하여 마커 프레임을 생성하고,
상기 사용자 입력을 수신한 시점에 기초하여 상기 복수의 프레임을 제1영상 또는 제2영상으로 구별하고,
상기 마커 프레임이 상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이에 삽입된 결과 영상을 생성하도록 설정되는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 마커 프레임은,
상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이의 장면 전환을 위한 정보 및 미리 지정된 텍스트 정보 가운데 적어도 일부를 포함하는 전자 장치.
제2항에 있어서,
상기 장면 전환을 위한 정보는,
상기 촬영된 제1영상 및/또는 제2영상에 대응하는, 이미지 파일 포맷에 관한 데이터, 메타 데이터, 상기 촬영에 대응되는 시간 정보, 공간 정보, 노출값, 초점 길이, 조리개 개방 수치 및 플래시 사용 여부에 관한 정보 가운데 적어도 일부를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자 입력이 미리 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하고,
상기 확인에 기초하여 마커 프레임을 생성하도록 설정되는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 사용자 입력은,
음성 입력을 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 음성 입력을 수신하고,
상기 수신된 음성 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 음성 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하고,
상기 확인 결과에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
제6항에 있어서,
상기 지정 정보는,
키워드 정보를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 음성 입력을 텍스트 분석 하여 상기 음성 입력에 상기 키워드 정보가 포함되었는지 여부에 기초하여 상기 비교를 수행하도록 설정된 전자 장치.
제6항에 있어서,
상기 지정 정보는,
지정된 사용자의 음성인지 여부를 식별하는 정보를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 지정 정보에 기초하여, 상기 음성 입력이 상기 지정된 사용자로부터 수신된 음성인지 여부를 확인하고,
상기 확인에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 사용자 입력은,
상기 사용자의 시선 정보 및 움직임 정보 가운데 적어도 하나를 포함하는 제스처 입력을 포함하는 전자 장치.
제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 카메라를 통하여 상기 제스처 입력을 수신하고,
상기 수신된 제스처 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 제스처 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하고,
상기 확인 결과에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 지정 정보는,
동작 정보를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 제스처 입력을 이미지 분석 하여 상기 제스처 입력에 상기 동작 정보가 포함되었는지 여부에 기초하여 상기 비교를 수행하도록 설정된 전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 지정 정보는,
상기 카메라에 촬영 중인 영상 내의 이미지가 상기 지정된 사용자의 이미지에 해당하는지 여부를 식별하는 정보를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 촬영 중인 영상 내의 이미지를 분석하고, 상기 지정 정보에 기초하여, 상기 이미지 내부에 포함된 지정된 사용자의 이미지를 식별하고,
상기 식별된 사용자 이미지의 움직임에 기초하여 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1영상에 포함된 적어도 하나의 제1프레임을 선택하고,
상기 제2영상에 포함된 적어도 하나의 제2프레임을 선택하고,
상기 제1프레임 및 상기 제2프레임의 이미지를 분석하여 각 프레임에 포함된 복수의 특징점을 검출하고,
상기 제1프레임의 특징점 및 상기 제2프레임의 특징점 사이의 대응 정보인 특징점 매핑 정보를 생성하고,
상기 매핑 정보에 기초하여 상기 제1프레임 및 상기 제2프레임을 연결하는 적어도 하나의 제3프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
제12항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 특징점 매핑 정보 및 상기 마커 프레임에 기초하여 제3프레임을 생성하도록 설정된 전자 장치.
전자 장치가 동영상을 촬영하는 방법에 있어서,
복수의 프레임을 포함하는 동영상을 촬영하는 동안, 사용자 입력을 수신하는 는 동작;
상기 사용자 입력에 기초하여 마커 프레임을 생성하는 동작;
상기 사용자 입력을 수신한 시점에 기초하여 상기 복수의 프레임을 제1영상 또는 제2영상으로 구별하는 동작; 및
상기 마커 프레임이 상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이에 삽입된 결과 영상을 생성하는 동작을 포함하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 마커 프레임은,
상기 제1영상 및 상기 제2영상 사이의 장면 전환을 위한 정보 및 미리 지정된 텍스트 정보 가운데 적어도 일부를 포함하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자 입력이 미리 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작; 및
상기 확인에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하는 동작을 더 포함하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 사용자 입력은,
음성 입력을 포함하고,
상기 사용자 입력을 수신하는 동작은,
상기 음성 입력을 수신하는 동작을 더 포함하고,
상기 사용자 입력이 미리 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작은,
상기 수신된 음성 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 음성 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작을 포함하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 사용자 입력은,
상기 사용자의 시선 정보 및 움직임 정보 가운데 적어도 하나를 포함하는 제스처 입력을 포함하는 방법.
제18항에 있어서,
카메라를 통하여 상기 제스처 입력을 수신하는 동작;
상기 수신된 제스처 입력을 상기 메모리에 미리 저장된 지정 정보와 비교하여 상기 제스처 입력이 지정된 사용자 입력인지 여부를 확인하는 동작; 및
상기 확인 결과에 기초하여 상기 마커 프레임을 생성하는 동작을 포함하는 방법.
제14항에 있어서,
상기 제1영상에 포함된 적어도 하나의 제1프레임을 선택하는 동작;
상기 제2영상에 포함된 적어도 하나의 제2프레임을 선택하는 동작;
상기 제1프레임 및 상기 제2프레임의 이미지를 분석하여 각 프레임에 포함된 복수의 특징점을 검출하는 동작;
상기 제1프레임의 특징점 및 상기 제2프레임의 특징점 사이의 대응 정보인 특징점 매핑 정보를 생성하는 동작; 및
상기 매핑 정보에 기초하여 상기 제1프레임 및 상기 제2프레임을 연결하는 적어도 하나의 제3프레임을 생성하는 동작을 포함하는 방법.