WO2019022344A1 - 광고를 교체하여 출력하는 장치 및 방법 - Google Patents

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    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H04N21/44218—Detecting physical presence or behaviour of the user, e.g. using sensors to detect if the user is leaving the room or changes his face expression during a TV program
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    • H04N21/81—Monomedia components thereof
    • H04N21/812—Monomedia components thereof involving advertisement data

Definitions

  • the present disclosure relates to an apparatus and method for replacing and outputting an advertisement, and more particularly, to an apparatus and method for replacing and outputting an advertisement determined based on user status information.
  • the conventional broadcast advertisement is a form in which the advertisement determined in advance by the broadcasting company is output in a lump.
  • a system has been introduced that outputs user-tailored advertisements rather than outputting advertisements determined in advance by broadcasters.
  • it is important to determine which advertisement to output according to the user. Therefore, a method of outputting an advertisement by targeting the user more accurately is required.
  • Various embodiments disclosed may provide an apparatus and method for outputting an advertisement that may be of more interest to a user in the current state by alternatively outputting an advertisement based on user state information.
  • An electronic device includes a memory in which at least one program is stored, a communication unit for receiving context data used to determine the status of the user from at least one external device, Wherein the at least one program comprises the steps of obtaining user state information representative of the user's state from the received context data based on a learning model using one or more neural networks, And controlling to output the determined first advertisement by replacing the determined first advertisement with the second advertisement determined based on the user state information.
  • the first advertisement may be an advertisement determined by the broadcaster to be output from the electronic device, and the second advertisement may be an advertisement targeted to the user, and the advertisement determined to be output instead of the first advertisement.
  • the learning model may be determined by learning the state of the user in response to input of context data into one or more neural networks.
  • the learning model according to some embodiments may be updated as at least one external device connected to the electronic device is changed.
  • the user state information may be differently determined according to at least one of the type of at least one external device, the state of at least one external device, and the value of the context data.
  • the at least one program may further comprise instructions for executing the step of obtaining the viewing history information, and the second advertisement may be determined based on the user status information and the viewing history information.
  • the at least one external device may include at least one of a home appliance, a cooking appliance, a mobile device, a wearable device, a sound device, an exercise device, a lighting device, and a sensor connected to an electronic device via a network .
  • the step of controlling to output the second advertisement in place of the second advertisement includes the steps of recognizing the time when the first advertisement starts and controlling to output the first advertisement by replacing the first advertisement with the second advertisement from the recognized time . ≪ / RTI >
  • Controlling output to be replaced with a second advertisement includes transmitting user state information to an external server, receiving information about a second advertisement determined based on user state information from an external server, And replacing the first advertisement with the second advertisement and outputting the second advertisement based on the information on the received second advertisement.
  • a second advertisement according to some embodiments may be determined based on price information transmitted from each of one or more advertisers accessing an external server.
  • At least one program includes receiving an input that alters the channel, and responsive to the received input, changing the channel from the first channel to the second channel, 2 < / RTI > advertisements in the second channel.
  • a method of replacing and outputting an advertisement includes receiving context data used to determine a user's status from at least one external device, learning using one or more neural networks, Obtaining user state information indicating the state of the user from the received context data based on the model, and controlling to output the determined first advertisement in place of the second advertisement determined based on the user state information .
  • FIG. 1 is a diagram showing an example in which an electronic device according to some embodiments alternates and outputs an advertisement based on user status information.
  • Figure 2 is a flow diagram illustrating a method by which an electronic device according to some embodiments alternates and outputs an advertisement.
  • FIG. 3 is a flow diagram illustrating a method by which an electronic device in accordance with some embodiments learns user state information.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating an example of a neural network used to grasp user status information according to some embodiments.
  • FIG. 5 is a table showing an example of a second advertisement determined based on user state information according to some embodiments.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example in which an electronic device according to some embodiments outputs an advertisement in replacement.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which a second advertisement according to some embodiments is determined based on user status information and viewing history information.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which a second advertisement is determined according to some embodiments.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which there are a plurality of advertisement slots that can be replaced and output an advertisement according to some embodiments.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of outputting a second advertisement being output as the channel is changed according to some embodiments.
  • 11 and 12 are block diagrams showing the configuration of an electronic device according to some embodiments.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a server according to some embodiments.
  • FIG. 14 is a block diagram of a processor in accordance with some embodiments.
  • 15 is a block diagram of a data learning unit according to some embodiments.
  • 16 is a block diagram showing a configuration of a data recognition unit according to some embodiments.
  • 17 is a diagram showing an example in which an electronic device and a server according to some embodiments learn and recognize data by interlocking with each other.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example in which an electronic device according to some embodiments alternates and outputs an advertisement based on user status information.
  • the electronic device 100 may receive a broadcast program from a broadcaster server or a content provider server, and display the received broadcast program.
  • the electronic device 100 can receive advertisements from the broadcaster server or the advertisement providing server during the display of the broadcast program or after the broadcast program ends, and can display the received advertisement.
  • the electronic device 100 can replace the first advertisement determined by the broadcaster server with the second advertisement determined in consideration of the state of the user and display the second advertisement.
  • replacing and displaying the first advertisement with the second advertisement may mean displaying the second advertisement on behalf of the first advertisement.
  • the electronic device 100 can recognize the time when the first advertisement starts to be displayed, and display the second advertisement instead of the first advertisement from the recognized time point.
  • the electronic device 100 may receive context data from at least one external device 101, 102, 103, 104, 105, 106 that is networked with the electronic device 100.
  • the context data received from at least one of the external devices 101 to 106 may mean data used to determine the status of the user.
  • the electronic device 100 can determine the status of the user from the received context data and control the output of an advertisement that can expect a relatively high advertisement effect in consideration of the user status information indicating the status of the user.
  • the electronic device 100 may obtain user state information indicating a user's state from the received context data using a learning model using one or more neural networks.
  • the neural network may be a set of algorithms that learn the state of the user from certain context data entered into the neural network based on artificial intelligence.
  • the neural network may include supervised learning using predetermined context data as an input value, self-learning of the types of context data necessary for judging the state of a user without any guidance, Based on the unsupervised learning that finds the pattern for the context data and the user's state.
  • the neural network can learn the association between the context data and the user's state by using reinforcement learning that uses feedback on whether the result of judging the user's state according to learning is correct have.
  • the user status information may include at least one of information indicating a user's movement state, information indicating a user's biorhythm, and information indicating a user's environment, but is not limited thereto.
  • the information indicating the movement state of the user may include information indicating whether the user is in a moving state, a sleeping state, a cooking state, or a cleaning state, but the present invention is not limited thereto.
  • the information indicating the user's biorhythm may include, for example, information indicating the user's average sleeping time, average waking time, and user's meal time, but is not limited thereto.
  • the information representing the user's surrounding environment means environmental information within a predetermined radius from the user and may include, for example, weather information, temperature information, humidity degree, illuminance information, noise level, sound information, But is not limited thereto.
  • the electronic device 100 may be a portable device such as a TV, a smart phone, a PC, a tablet PC, a mobile phone, a digital camera, a camcorder, a laptop computer, an electronic book terminal, a digital broadcasting terminal, a PDA (Personal Digital Assistants) Player), navigation, MP3 player, and the like.
  • the electronic device 100 may be a digital broadcast receiver capable of receiving digital broadcast, a set-top box, or an IP set-top box.
  • a set-top box or an IP set-top box may be an apparatus for providing multimedia communication services, connected to a device including a display, and having a communication function and a data processing function.
  • the electronic device 100 may communicate with at least one external device and a server (not shown) connected to the electronic device 100 via a network in order to obtain user status information.
  • the external device with which the electronic device 100 communicates to acquire the user status information may be an appliance such as a refrigerator, a washing machine, an air conditioner, an electric appliance such as a fan, a cooking appliance such as a gas range, oven, microwave, rice cooker, , A mobile device, a wearable device, and a sensor.
  • the electronic device 100 can receive data indicating the user's heart rate, sleeping time, exercise amount, consumed calories, and the like from a wearable device worn by a user, and can receive data from a home appliance, a cooker, And can receive data indicating whether each device is currently in an operating state.
  • the electronic device 100 may receive data indicating the current use state of the mobile device from the user's mobile device.
  • the electronic device 100 can display data indicating whether the user is currently in a talking state, viewing a moving picture content using the mobile device, listening to music, surfing the web, or the like But is not limited thereto.
  • the network may be a local area network (LAN), a wide area network (WAN), a value added network (VAN), a mobile radio communication network, a satellite communication network, And is a data communication network having a comprehensive meaning for allowing each network constituent to communicate smoothly with each other, and may include a wired Internet, a wireless Internet, and a mobile wireless communication network.
  • the wireless communication may be performed using, for example, Wi-Fi, Bluetooth, Bluetooth low energy, ZigBee, Wi-Fi Direct, UWB, ), Near Field Communication (NFC), and the like, but the present invention is not limited thereto.
  • Figure 2 is a flow diagram illustrating a method by which an electronic device according to some embodiments alternates and outputs an advertisement.
  • the electronic device 100 receives context data from at least one external device.
  • the external device may be an apparatus connected to the electronic device 100 via a network, and may mean a device located within a predetermined radius from the electronic device 100.
  • the external device may be a home appliance (a washing machine, a refrigerator, a cleaner, an air conditioner, etc.), a cooking device (e.g., a gas range, And oven), a mobile device (e.g., a user's cell phone), a wearable device (e.g., a smart watch), a sound device , A humidity sensor, a motion sensor, etc.), an exercise device (e.g., a treadmill, an indoor bicycle, etc.).
  • a home appliance a washing machine, a refrigerator, a cleaner, an air conditioner, etc.
  • a cooking device e.g., a gas range, And oven
  • a mobile device e.g., a user's cell phone
  • a wearable device e.g., a smart
  • the context data received from at least one external device may be data used by the electronic device 100 to determine the status of the user.
  • the context data may include information indicating an operating state of a home appliance, a cooking appliance, a sound device, and an exercise device, information indicating an on / off state of the lighting device, an operating state of the mobile phone and / And may include, but is not limited to, any data that may be used to determine a user's condition, including, but not limited to, information, temperature, humidity, time, user's movement, user's heart rate, can do.
  • the electronic device 100 obtains user state information indicating the state of the user from the received context data, using a learning model using one or more neural networks.
  • the electronic device 100 may learn one or more associations between the context data and the user's state using one or more neural networks.
  • the electronic device 100 learns the association between the context data and the user's state in response to input of context data received from at least one external device in one or more neural networks,
  • the learning model can be stored in the memory of the electronic device 100.
  • an operation of determining the status of the user may be performed at an external server of the electronic device 100.
  • the electronic device 100 can transmit the context data received from at least one external device to the external server and receive the user status information indicating the user status from the external server.
  • the user status information is information indicating the status of the user, and the type of the user status information may vary according to the embodiment.
  • the user state information may indicate a user's state as a probability value (e.g., a probability that the user is in a hungry state of 70%), and a statistical value (e.g., Use), but the present invention is not limited thereto.
  • the electronic device 100 controls to output the predetermined first advertisement in place of the second advertisement determined based on the user status information.
  • the first advertisement may be an advertisement determined by the broadcaster to be output by the electronic device 100 and the second advertisement may be an advertisement targeted to the user and may mean an advertisement determined to be output instead of the first advertisement. For example, considering the user status information that the user is 85% likely to be in a hungry state, the advertising effect of the food advertisement may be higher than the advertising effect of the other product advertisement. Therefore, even when the golf apparatus advertisement is determined by the broadcaster to be output by the electronic apparatus 100, the electronic apparatus 100 can control to output the golf commodity advertisement by replacing it with the food advertisement.
  • the electronic device 100 may transmit the user status information to the advertisement selection server and receive information on the second advertisement determined based on the user status information from the advertisement selection server.
  • the advertisement selection server is a server for selecting a second advertisement to be output in place of the first advertisement, and may be a server operated by a broadcasting company, and may be a server operated by a third party according to an embodiment.
  • the one or more advertisers may transmit price information to the advertisement selection server so that the advertisement of the advertiser is selected as the second advertisement.
  • the advertisement selection server may determine the second advertisement based on the price information received from the at least one advertiser.
  • the electronic device 100 can recognize the time when the first advertisement is started and can control to output the first advertisement by replacing the first advertisement with the second advertisement from the recognized point of time. Accordingly, the electronic device 100 can prevent the first advertisement from being changed to the second advertisement while being output.
  • the electronic device 100 can control to output the second advertisement determined in consideration of not only the user status information but also the viewing history information. Accordingly, the electronic device 100 can improve the advertisement effect by outputting a more effective advertisement in consideration of the state of the current user.
  • the electronic device 100 may control to cause the second advertisement being output on the first channel to be subsequently output on the second channel when the channel is changed from the first channel to the second channel in response to the input changing the channel have. Accordingly, the electronic device 100 can improve the advertisement effect of the second advertisement by enabling the user to watch the second advertisement from start to finish.
  • the electronic device 100 can receive and output the second advertisement in real time from the server providing the second advertisement.
  • the electronic device 100 may receive a portion of the second advertisement in advance from the server and store it in a memory, outputting a second advertisement stored in the memory, And can receive and output the remaining part from the server in real time.
  • FIG. 3 is a flow diagram illustrating a method for learning user state information in accordance with some embodiments.
  • the electronic device 100 may learn the status of the user from context data received from at least one external device using one or more neural networks.
  • the electronic device 100 may receive context data used to determine the status of the user from at least one external device.
  • the electronic device 100 can receive data indicating the operating state of the device from household appliances including a refrigerator, a washing machine, a vacuum cleaner, and an air conditioner, Data indicating the operating state of the device can be received from the device.
  • the electronic device 100 may receive current temperature data, humidity data, user motion data, and the like from a temperature sensor, a humidity sensor, a motion sensor, and the like, but is not limited thereto.
  • the electronic device 100 may learn one or more neural networks to associate received context data with the user's state.
  • context data received from at least one external device may be used. For example, based on the context data received from at least one external device, it may be determined whether the current user is in a hungry state, whether the user is in motion, being cleaned, preparing food or the like. Which context data is to be used to determine the status of the user can be determined according to learning based on a predetermined criterion. For example, supervised learning in which predetermined context data received from an external device is used as an input value, and self-learning of the types of context data necessary for grasping the status of a user without any guidance, Unsupervised learning that finds a pattern can be used to determine the state of the user.
  • the electronic device 100 stores the learning model in which the association between the context data and the user's state is learned by using one or more neural networks, and stores the learning model in real time based on the learning model stored in the memory The state of the user can be determined from the context data.
  • the electronic device 100 may re-learn the association between the context data and the user's state as the at least one external device connected to the electronic device 100 is changed over the network.
  • which context data is to be used may be determined according to learning based on a predetermined criterion. Therefore, when the external device providing the context data is changed (for example, when a new external device is added or an existing external device is removed), the electronic device 100 re-learns the state of the user, Can be updated.
  • the electronic device 100 may store the updated learning model in a memory and determine the state of the user from the context data received in real time using the updated learning model.
  • one or more neural networks may use context data as input data to learn the association between the context data and the user's preferred advertisement.
  • one or more neural networks may learn the association between the context data and the user's preferred ad category. Accordingly, the electronic device 100 can obtain information on the user's preferred advertisement category from the context data, and output the second advertisement determined based on the user's preferred advertisement category instead of the first advertisement.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating an example of a neural network utilized to determine the status of a user according to some embodiments.
  • the neural network 400 may learn the association between the context data and the user's state, using the context data received from at least one external device 401 to 406 as an input value.
  • the neural network 400 may control the operation of the electromagnetic cooker 401, the operation state of the gas range 402, the operation state of the acoustic device 403, the on / off state of the lighting device 404, The open / close state of the door 405, the time information acquired from the clock 406, and the state of the current user, but the present invention is not limited thereto.
  • the neural network 400 may dynamically select context data received from at least one external device to learn the association between the context data and the user's state.
  • the operation of learning the association between context data and the user's state using at least one neural network may be performed in advance. Then, the electronic device 100 stores a learning model that previously learned the association between the context data and the user's state in the memory, and extracts, from the context data received from the at least one external device, Status information can be obtained.
  • the electronic device 100 uses the learning model to generate data indicating that the electromagnetic cooker 401 is in an inactive state, data indicating that the gas range 402 is in an inactive state, Data indicating that the lighting apparatus 404 is turned on, data indicating that the door of the refrigerator 405 is opened one minute before and one minute before the current time, current time data, etc., It is possible to obtain information that the probability of the state is 75%.
  • the second advertisement determined based on the user state information may be, but is not limited to, an advertisement (e.g., food advertisement) that the hungry user may be interested in.
  • the electronic device 100 may update the learning model as the at least one external device connected to the electronic device 100 is changed over the network. For example, when a sound device 403 connected to the electronic device 100 is removed or a new external device (e.g., an oven or a cleaner) is added, the context received from the at least one external device By re-learning the association between the data and the user's state, the learning model can be updated.
  • a sound device 403 connected to the electronic device 100 is removed or a new external device (e.g., an oven or a cleaner) is added
  • a new external device e.g., an oven or a cleaner
  • the operation of learning the state of the user using at least one neural network and updating the learning model may be performed by an external server.
  • the operation of learning the user's state in response to input of context data received from various external devices existing in the house in one or more neural networks may require a complicated calculation amount.
  • the external server learns the state of the user and performs the operation of updating the learning model, thereby reducing the amount of computation that the electronic device has to perform, and can promptly determine the state of the user.
  • FIG. 5 is a table showing an example of a second advertisement determined based on user state information according to some embodiments.
  • the second advertisement may be determined differently based on the user status information.
  • the first advertisement may be an advertisement determined by the broadcaster to be output from the electronic device 100, and the second advertisement may be an advertisement targeted to the user, which means an advertisement determined to be output instead of the first advertisement.
  • the second advertisement may be an advertisement that can expect a relatively high advertisement effect based on the user status information.
  • the table 500 may include a user status information field 501 and a second advertisement field 502. For example, if the user is 70% likely to be in a hungry state and 20% likely to be in a state preparing food, the current user may be in a state of hungry but not having a meal menu. At this time, an advertisement that can expect a higher advertisement effect may be a food advertisement such as a chicken advertisement or a pizza advertisement.
  • the second The advertisement may be, but is not limited to, beer advertisement or ice cream advertisement.
  • the second advertisement determined based on the user status information, but is not limited thereto.
  • the second advertisement determined based on the user status information may be, for example, an exercise device advertisement or a sports clothing advertisement, but is not limited thereto.
  • the electronic device 100 may provide an advertisement that the user may be more interested in by outputting, instead of the first advertisement, a second advertisement determined based on the user status information, The advertisement effect of the second advertisement can be improved.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example in which an electronic device according to some embodiments outputs an advertisement in replacement.
  • the electronic device 100 may be a TV 600, and a user may watch the TV 600 while exercising at home using an exercise device 610.
  • the first advertisement determined by the broadcaster to be output from the TV 600 when the user is watching the program A being broadcasted on the TV 600 may be a cleaner advertisement.
  • the electronic device 100 may output the second advertisement determined on the basis of the user status information indicating that the user is moving, instead of the cleaner advertisement.
  • the second advertisement determined based on the user status information indicating that the user is in motion may include, but is not limited to, the ionic beverage advertisement 620 or the sports clothing advertisement 621.
  • the electronic device 100 may recognize when the program A ends and the first advertisement is started. Then, the electronic device 100 can replace the first advertisement with the second advertisement from the recognized point of view and output it. Accordingly, the electronic device 100 can prevent the first advertisement from being changed to the second advertisement while the first advertisement is being output, and allows the user to view the second advertisement from start to finish.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which a second advertisement according to some embodiments is determined based on user status information and viewing history information.
  • the electronic device 100 can acquire viewing history information. For example, the electronic device 100 may acquire information about whether the user frequently watches a golf related channel, frequently watches a movie related channel, frequently watches an education related channel, and the like, but is not limited thereto . If the user frequently watches a golf related channel, the user may be interested in advertising golf equipment. In addition, if the user frequently watches a movie related channel, the user may be interested in travel advertisement.
  • the electronic device 100 can control the second advertisement determined in consideration of the user status information as well as the viewing history information to be output instead of the first advertisement.
  • the TV may control to output the second advertisement determined in consideration of both the user status information indicating that the user is exercising and the viewing history information 720 .
  • the electronic device 100 determines the second advertisement in consideration of both the user status information and the viewing history information, thereby enabling the advertisement that the user may be more interested to be outputted as the second advertisement.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which a second advertisement is determined according to some embodiments.
  • an electronic device 100 may send user status information to an advertisement selection server 800.
  • the electronic device 100 may transmit to the advertisement selection server 800 information that the probability that the current user is in a hungry state is 85% or more and the probability that the user is ready to eat is 20% or less .
  • One or more advertisers accessing the advertisement selection server 800 may then check the user status information received by the advertisement selection server 800.
  • the advertiser A (811), the advertiser B (812), and the advertiser C (813) who want to advertise food have a probability that the probability that the user is in a hungry state is 85% Based on the user status information of the user. Accordingly, the advertiser A (811), the advertiser B (812), and the advertiser C (813) predict the advertisement effect based on the user state information and transmit the price information reflecting the predicted result to the advertisement selection server 800 .
  • advertiser A 811 who wants to advertise cookies, Advertiser B 812 who wants to advertise chicken, and Advertiser C 813 who wants to advertise pizza are each charged 50 million won, 60 million won, and 70 million won, respectively.
  • the price information may be received from the servers of advertiser A 811, advertiser B 812, and advertiser C 813, or may be received from advertiser A 811, advertiser B 812, 813, but it is not limited to the example described above.
  • the advertisement selection server 800 receiving the price information from the advertiser A 811, the advertiser B 812 and the advertiser C 813 can determine the second advertisement based on the price information received from the advertisers .
  • the advertisement selection server 800 can determine the advertisement of the advertiser who has offered the highest price as the second advertisement.
  • the advertisement selection server 800 can determine a pizza advertisement of the advertiser C 813, which presents 70 million won, as the second advertisement, and the advertisement of the pizza advertisement of the advertiser C 813 Information to the electronic device 100. Accordingly, the electronic device 100 may output the pizza advertisement of the advertiser C 813 instead of the first advertisement determined by the broadcaster to be output from the electronic device 100.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which there are a plurality of advertisement slots that can be replaced and output an advertisement according to some embodiments.
  • a plurality of advertisements may be output until the broadcast program being output through the electronic device 100 is terminated and the next broadcast program is output.
  • nine advertisement slots may exist between the broadcast program A and the broadcast program B.
  • the predetermined one or more of the plurality of advertisement slots may be a slot capable of replacing the advertisement.
  • the slot in which the advertisement can be replaced may mean an advertisement slot in which the first advertisement determined by the broadcaster to be output from the electronic device 100 may be replaced with the second advertisement and output.
  • the slot in which the advertisement can be replaced is determined in advance by the broadcaster or the content provider. An advertiser who wants to advertise by targeting the user may want to insert the advertisement into a slot where the advertisement can be replaced.
  • eight ad slots 910 may be included between broadcast program A 901 and broadcast program B 902 output via electronic device 100.
  • the second slot 911, the fourth slot 912, and the sixth slot 913 of the eight advertisement slots 910 may be slots for replacing the advertisement.
  • the electronic device 100 may transmit user status information to the advertisement selection server in real time.
  • the one or more advertisers accessing the advertisement selection server may determine a price for the specific advertisement slot determined based on the user status information, and may transmit price information indicating the determined price to the advertisement selection server.
  • the advertisement selection server may determine a second advertisement to be inserted into the advertisement slot based on the price information received from the at least one advertiser.
  • the electronic device 100 may output the predetermined first advertisement at a time corresponding to the second slot 911.
  • the advertisement of the proposed advertiser can be determined as the second advertisement to be output in the fourth slot 912.
  • the advertisement selection server selects the second slot 911, the fourth slot 912, and the sixth slot 913 based on the price information received from one or more advertisers accessing the advertisement selection server.
  • Lt; RTI ID 0.0 > a < / RTI >
  • the second advertisement to be inserted in the second slot 911, the fourth slot 912, and the sixth slot 913 may be determined in advance, rather than being determined in real time.
  • the electronic device 100 may transmit user state information to the advertisement selection server in real time, or may transmit average user state information for a predetermined period to the advertisement selection server.
  • the electronic device 100 may transmit user status information to the advertisement selection server, which indicates that the user is watching a news while he / she is exercising between 9 o'clock and 10 o'clock in the evening for the last week.
  • one or more advertisers accessing the advertisement selection server transmits price information about a desired slot among a plurality of advertisement slots that can replace the advertisement to the advertisement selection server, based on average user state information for the last week .
  • the advertisement selection server may determine in advance a second advertisement to be inserted into a specific slot based on the price information transmitted from the at least one advertiser.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of outputting a second advertisement being output as the channel is changed according to some embodiments.
  • the user can change the channel while viewing the broadcast of the specific channel.
  • the electronic device 100 can control the output of the second advertisement being output without interruption even if the channel is changed when the second advertisement targeting the user is being output on the channel that the user is watching.
  • a user may view channel 9 (1001) through electronic device 100 and change the channel. Further, the second advertisement 1010 determined by targeting the user in the channel 9 (1001) may be output. At this time, even though the electronic device 100 changes from channel 9 (1001) to channel 10 (1002), and from channel 10 (1002) to channel 11 (1003), the second advertisement 1010 Can be controlled to be output successively from the channel 10 (1002) and the channel 11 (1003).
  • the electronic device 100 may sample frames of an image output from the channel 10 (1002) and the channel 11 (1003) to determine whether the output image is a broadcast program or an advertisement. Accordingly, if the broadcast program is terminated on the channel 10 (1002) and the channel 11 (1003) and an advertisement is being output, the electronic device 100 transmits the second advertisement 1010 being output on the channel 9 (1001) 1002) and the channel 11 (1003). Therefore, the electronic device 100 can improve the advertisement effect of the second advertisement by allowing the user to watch the second advertisement from the beginning to the end.
  • 11 and 12 are block diagrams showing the configuration of an electronic device according to some embodiments.
  • an electronic device 100 may include a memory 1100, a communication unit 1200, and a processor 1300.
  • the electronic device 100 may be implemented by more components than the components shown in FIG. 12, an electronic device 100 according to some embodiments includes a user input 1400, an output unit 1500, a memory unit 1100, a communication unit 1200, and a processor 1300 in addition to the memory 1100, the communication unit 1200, and the processor 1300.
  • a sensing unit 1600, and an A / V input unit 1700 may include a memory 1100, a communication unit 1200, and a processor 1300.
  • the memory 1100 may store a program for processing and control of the processor 1300 and may store data input to or output from the electronic device 100.
  • the memory 1100 may be a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory (e.g., SD or XD memory), a RAM (Random Access Memory) SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory) , An optical disc, and the like.
  • a flash memory type e.g., a hard disk type, a multimedia card micro type, a card type memory (e.g., SD or XD memory), a RAM (Random Access Memory) SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory) , An optical disc, and the like.
  • a flash memory type e.g., a hard disk type
  • a multimedia card micro type e.g.
  • the programs stored in the memory 1100 may be classified into a plurality of modules according to their functions, for example, a UI module 1110, a touch screen module 1120, a notification module 1130, .
  • the UI module 1110 can provide a specialized UI, a GUI, and the like, which are interlocked with the electronic device 100 for each application.
  • the touchscreen module 1120 may detect a touch gesture on the user's touch screen and may pass information to the processor 1300 about the touch gesture.
  • the touch screen module 1120 may recognize and analyze the touch code.
  • the touch screen module 1120 may be configured as separate hardware including a controller.
  • the notification module 1130 may generate a signal for notifying the occurrence of an event of the electronic device 100.
  • events generated in the electronic device 100 include call signal reception, message reception, key signal input, schedule notification, and the like.
  • the notification module 1130 may output a notification signal in the form of a video signal through the display 1510 or may output a notification signal in the form of an audio signal through the sound output unit 1520.
  • the communication unit 1200 may include one or more components that allow the electronic device 100 to communicate with an external device (not shown) and the server 2000.
  • the communication unit 1200 may include a short range communication unit 1210, a mobile communication unit 1220, and a broadcast receiving unit 1230.
  • the short-range wireless communication unit 1210 includes a Bluetooth communication unit, a BLE (Bluetooth Low Energy) communication unit, a Near Field Communication unit, a WLAN communication unit, a Zigbee communication unit, IrDA, an infrared data association) communication unit, a WFD (Wi-Fi Direct) communication unit, an UWB (ultra wideband) communication unit, an Ant + communication unit, and the like.
  • a Bluetooth communication unit a BLE (Bluetooth Low Energy) communication unit, a Near Field Communication unit, a WLAN communication unit, a Zigbee communication unit, IrDA, an infrared data association) communication unit, a WFD (Wi-Fi Direct) communication unit, an UWB (ultra wideband) communication unit, an Ant + communication unit, and the like.
  • the mobile communication unit 1220 transmits and receives a radio signal to at least one of a base station, an external terminal, and a server on a mobile communication network.
  • the wireless signal may include various types of data depending on a voice call signal, a video call signal, or a text / multimedia message transmission / reception.
  • the broadcast receiving unit 1230 receives broadcast signals and / or broadcast-related information from outside via a broadcast channel.
  • the broadcast channel may include a satellite channel and a terrestrial channel.
  • the communication unit 1200 may receive context data used for determining the status of the user from at least one external device and may transmit and receive information necessary for executing operations related to outputting and replacing the advertisement .
  • the communication unit 1200 receives context data from at least one external device including a refrigerator, a cooking device, a mobile device, a wearable device, a sound device, a lighting device, and a sensor connected to the electronic device 100 via a network .
  • the communication unit 1200 may transmit the user status information to the server, and may receive information on the second advertisement determined based on the user status information from the server.
  • the processor 1300 typically controls the overall operation of the electronic device 100.
  • the processor 1300 may include a communication unit 1200, a user input unit 1400, an output unit 1500, a sensing unit 1600, and an A / V input unit (not shown) by executing programs stored in the memory 1100 1700) can be generally controlled.
  • the processor 1300 may also perform the functions of the electronic device 100 described in Figures 1 to 10 by executing programs stored in the memory 1100. [
  • the processor 1300 may obtain user state information indicating the state of the user from the context data received from at least one external device, based on the learning model using one or more neural networks. For example, the processor 1300 may store data indicating whether or not the cooking appliance, the sound device, and the household appliance operate, the temperature data received from various kinds of sensors, the humidity data, the data indicating the on / The state of the user can be determined in consideration of the voice data of the user, the data indicating the current use state of the user's cellular phone, and the like. For example, the processor 1300 may determine whether the current user is in a hungry state, whether the user is in motion, being cleaned, preparing food, and the like, but the present invention is not limited thereto.
  • the processor 1300 can learn the state of the user from the context data received from the external device by using the learning model stored in the memory 1100 or the server 2000, and according to the learned result, Can be obtained. This will be described in more detail with reference to FIG. 15 to FIG.
  • the processor 1300 may control to output the predetermined first advertisement in place of the second advertisement determined based on the user state information.
  • the first advertisement may be an advertisement determined by the broadcaster to be output from the electronic device 100
  • the second advertisement may be an advertisement targeted to the user, which means an advertisement determined to be output instead of the first advertisement.
  • the processor 1300 can determine the second advertisement considering the user history information as well as the viewing history information. Accordingly, the processor 1300 can more accurately determine the second advertisement targeted to the user.
  • the processor 1300 can recognize the time when the first advertisement is started and can control to output the first advertisement by replacing the first advertisement with the second advertisement from the recognized point of time. Accordingly, the processor 1300 can prevent the first advertisement from being changed to the second advertisement while being output.
  • the processor 1300 can improve the advertisement effect on the second advertisement by allowing the user to watch the second advertisement from beginning to end.
  • the user input unit 1400 means means for the user to input data for controlling the electronic device 100.
  • the user input unit 1400 may include a key pad, a dome switch, a touch pad (contact type capacitance type, pressure type resistive type, infrared ray detection type, surface ultrasonic wave conduction type, A tension measuring method, a piezo effect method, etc.), a jog wheel, a jog switch, and the like, but is not limited thereto.
  • the user input unit 1400 may receive a user input for changing a channel output through the electronic device 100.
  • the output unit 1500 may output an audio signal, a video signal, or a vibration signal.
  • the output unit 1500 may include a display 1510 and an audio output unit 1520.
  • the display 1510 displays and outputs information processed in the electronic device 100.
  • the display 1510 can output a broadcast program of a channel selected by the user.
  • Display 1510 may also output a first advertisement determined in the broadcaster to be output from electronic device 100 and a second advertisement targeted to the user.
  • the audio output unit 1520 outputs audio data received from the communication unit 1200 or stored in the memory 1100.
  • the sound output unit 1520 also outputs sound signals related to the functions (e.g., call signal reception sound, message reception sound, alert sound) performed in the electronic device 100. [
  • the sensing unit 1600 may sense a state of the electronic device 100 or a state around the electronic device 100 and may transmit sensed information to the processor 1300. [ The sensing unit 1600 may be used to generate some of the data necessary for determining the user state.
  • the sensing unit 1600 includes a magnetism sensor 1610, an acceleration sensor 1620, an on / humidity sensor 1630, an infrared sensor 1640, a gyroscope sensor 1650, (GPS) 1660, an air pressure sensor 1670, a proximity sensor 1680, and an RGB sensor (illuminance sensor) 1690, for example.
  • a magnetism sensor 1610 an acceleration sensor 1620, an on / humidity sensor 1630, an infrared sensor 1640, a gyroscope sensor 1650, (GPS) 1660, an air pressure sensor 1670, a proximity sensor 1680, and an RGB sensor (illuminance sensor) 1690, for example.
  • GPS global positioning sensor
  • RGB sensor luminance sensor
  • the A / V (Audio / Video) input unit 1700 is for inputting an audio signal or a video signal, and may include a camera 1710 and a microphone 1720.
  • the camera 1710 can obtain an image frame such as a still image or a moving image through the image sensor in the video communication mode or the photographing mode.
  • the image captured via the image sensor may be processed through the processor 1300 or a separate image processing unit (not shown).
  • the image photographed by the camera 1710 can be utilized as data used to determine the user state.
  • the microphone 1720 receives an external acoustic signal and processes it as electrical voice data.
  • the microphone 1720 may receive acoustic signals from an external device or user.
  • the microphone 1720 may receive the user's voice input.
  • the external sound signal received by the microphone 1720 may be utilized as data used for determining the state of the user.
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of a server according to some embodiments.
  • a server 2000 may include a DB 2100, a communication unit 2200, and a processor 2300.
  • the DB 2100 may store context data necessary for determining a user's state, and may store a learning model using one or more neural networks according to an embodiment.
  • the communication unit 2200 may include one or more components for communicating with the electronic device 100.
  • the processor 2300 typically controls the overall operation of the server 2000.
  • the processor 2300 can entirely control the DB 2100 and the communication unit 2200 by executing programs stored in the DB 2100 of the server 2000.
  • the processor 2300 may perform some of the operations of the electronic device 100 in FIGS. 1 through 10 by executing programs stored in the DB 2100.
  • the processor 2300 can perform a function of determining a user state using a learning model using one or more neural networks, and can manage context data used to determine a user state.
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration of a processor according to some embodiments.
  • the processor 1300 may include a data learning unit 1310 and a data recognition unit 1320.
  • the data learning unit 1310 may learn a criterion for determining the state of the user.
  • the data learning unit 1310 can learn a criterion as to which context data to use to determine the state of the user.
  • the data learning unit 1310 can learn a criterion on how to determine the state of the user using the context data.
  • the data learning unit 1310 can acquire data to be used for learning and apply the acquired data to a data recognition model to be described later to learn a criterion for determining the state of the user.
  • the data recognition unit 1320 can determine the status of the user based on the context data and generate the user status information indicating the status of the user.
  • the data recognition unit 1320 can determine the state of the user from the predetermined context data and generate the user state information using the learned data recognition model.
  • the data recognition unit 1320 can acquire predetermined context data according to a predetermined reference by learning and use the data recognition model with the obtained context data as an input value.
  • the data recognition unit 1320 can determine the state of the user based on the predetermined context data by using it. Further, the resultant value output by the data recognition model with the obtained context data as an input value can be used for updating the data recognition model.
  • At least one of the data learning unit 1310 and the data recognizing unit 1320 may be manufactured in the form of at least one hardware chip and mounted on the electronic device.
  • at least one of the data learning unit 1310 and the data recognition unit 1320 may be fabricated in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI) or a conventional general purpose processor Or application processor) or a graphics-only processor (e.g., a GPU), and may be mounted on various electronic devices as described above.
  • AI artificial intelligence
  • a conventional general purpose processor Or application processor e.g., a graphics-only processor
  • the data learning unit 1310 and the data recognizing unit 1320 may be mounted on one electronic device or on separate electronic devices, respectively.
  • one of the data learning unit 1310 and the data recognizing unit 1320 may be included in the electronic device, and the other may be included in the server.
  • the data learning unit 1310 and the data recognition unit 1320 may provide the model information constructed by the data learning unit 1310 to the data recognition unit 1320 via a wire or wireless communication, 1320 may be provided to the data learning unit 1310 as additional learning data.
  • At least one of the data learning unit 1310 and the data recognition unit 1320 may be implemented as a software module.
  • the software module may be a computer-readable, And may be stored in non-transitory computer readable media.
  • the at least one software module may be provided by an operating system (OS) or by a predetermined application.
  • OS operating system
  • OS Operating System
  • some of the at least one software module may be provided by an Operating System (OS)
  • OS Operating System
  • 15 is a block diagram of a data learning unit according to some embodiments.
  • a data learning unit 1310 includes a data acquisition unit 1310-1, a preprocessing unit 1310-2, a learning data selection unit 1310-3, a model learning unit 1310 -4) and a model evaluation unit 1310-5.
  • the data acquisition unit 1310-1 may acquire context data necessary for determining the user's state and context data necessary for learning to determine the user's state.
  • the data acquisition unit 1310-1 can acquire context data from at least one external device connected to the electronic device 100 via a network, for example.
  • the preprocessing unit 1310-2 may preprocess the acquired context data so that the acquired context data can be used for learning to determine the state of the user.
  • the preprocessing unit 1310-2 can process the acquired context data into a predetermined format so that the model learning unit 1310-4, which will be described later, can use the acquired context data for learning to determine the user's state have.
  • the learning data selecting unit 1310-3 can select the context data necessary for learning from the preprocessed context data.
  • the selected context data may be provided to the model learning unit 1310-4.
  • the learning data selection unit 1310-3 can select context data required for learning from the preprocessed context data according to a predetermined criterion for determining the state of the user.
  • the learning data selection unit 1310-3 can also select the context data according to a predetermined reference by learning by the model learning unit 1310-4, which will be described later.
  • the model learning unit 1310-4 can learn a criterion on how to determine the state of the user based on the learning data. For example, the model learning unit 1310-4 can learn the association between the learning data and the user's state. Also, the model learning unit 1310-4 may learn a criterion on which learning data should be used to determine the state of the user.
  • the model learning unit 1310-4 can learn the data recognition model used for determining the user's state by using the learning data.
  • the data recognition model may be a pre-built model.
  • the data recognition model may be a pre-built model that receives basic learning data (e.g., sample data, etc.).
  • the data recognition model can be constructed considering the application field of the recognition model, the purpose of learning, or the computer performance of the device.
  • the data recognition model may be, for example, a model based on a neural network.
  • models such as Deep Neural Network (DNN), Recurrent Neural Network (RNN), and Bidirectional Recurrent Deep Neural Network (BRDNN) may be used as a data recognition model, but the present invention is not limited thereto.
  • the model learning unit 1310-4 may use a data recognition model to learn a data recognition model having a large relation between input learning data and basic learning data You can decide.
  • the basic learning data may be pre-classified according to the type of data, and the data recognition model may be pre-built for each data type.
  • the basic learning data may be pre-classified by various criteria such as an area where the learning data is generated, a time at which the learning data is generated, a size of the learning data, a genre of the learning data, a creator of the learning data, .
  • model learning unit 1310-4 can learn a data recognition model using, for example, a learning algorithm including an error back-propagation method or a gradient descent .
  • the model learning unit 1310-4 can learn the data recognition model through, for example, supervised learning using the learning data as an input value. Also, the model learning unit 1310-4 can learn the type of data necessary for judging the state of the user without much guidance, for example, the data recognition model can be learned through unsupervised learning. Also, the model learning unit 1310-4 can learn the data recognition model through reinforcement learning using feedback on whether the result of judging the state of the user according to the learning is correct, for example.
  • the model learning unit 1310-4 can store the learned data recognition model.
  • the model learning unit 1310-4 can store the learned data recognition model in the memory of the apparatus including the data recognition unit 1320.
  • the model learning unit 1310-4 may store the learned data recognition model in a memory of the apparatus including the data recognition unit 1320 to be described later.
  • the model learning unit 1310-4 may store the learned data recognition model in the memory of the server connected to the electronic device and the wired or wireless network.
  • the memory in which the learned data recognition model is stored may also store instructions or data associated with, for example, at least one other component of the device.
  • the memory may also store software and / or programs.
  • the program may include, for example, a kernel, a middleware, an application programming interface (API), and / or an application program (or " application ").
  • the model evaluating unit 1310-5 inputs the evaluation data to the data recognition model. If the recognition result output from the evaluation data does not satisfy the predetermined criterion, the model evaluating unit 1310-5 can allow the model learning unit 1310-4 to learn again have.
  • the evaluation data may be predetermined data for evaluating the data recognition model.
  • the model evaluation unit 1310-5 it can be evaluated as unsatisfactory.
  • the predetermined criterion is defined as a ratio of 2%
  • the learned data recognition model outputs an incorrect recognition result for evaluation data exceeding 20 out of a total of 1000 evaluation data, Can be estimated that the learned data recognition model is not suitable.
  • the model evaluation unit 1310-5 evaluates whether each of the learned moving image recognition models satisfies a predetermined criterion, Can be determined as a model. In this case, when there are a plurality of models satisfying the predetermined criterion, the model evaluating unit 1310-5 can determine any one or a predetermined number of models previously set in the order of higher evaluation scores as the final data recognition model.
  • the data acquisition unit 1310-1, the preprocessing unit 1310-2, the learning data selection unit 1310-3, the model learning unit 1310-4, and the model evaluation unit 1310-4 in the data learning unit 1310, -5) may be fabricated in at least one hardware chip form and mounted on an electronic device.
  • at least one of the data acquisition unit 1310-1, the preprocessing unit 1310-2, the learning data selection unit 1310-3, the model learning unit 1310-4, and the model evaluation unit 1310-5 One may be made in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI), or may be fabricated as part of a conventional general purpose processor (e.g., a CPU or application processor) or a graphics dedicated processor (e.g., GPU) And may be mounted on various electronic devices.
  • AI artificial intelligence
  • the data acquisition unit 1310-1, the preprocessing unit 1310-2, the learning data selection unit 1310-3, the model learning unit 1310-4, Or may be mounted on separate electronic devices, respectively.
  • some of the data acquisition unit 1310-1, the preprocessing unit 1310-2, the learning data selection unit 1310-3, the model learning unit 1310-4, and the model evaluation unit 1310-5 May be included in the electronic device, and the rest may be included in the server.
  • At least one of the data acquisition unit 1310-1, the preprocessing unit 1310-2, the learning data selection unit 1310-3, the model learning unit 1310-4, and the model evaluation unit 1310-5 Software module. At least one of the data acquisition unit 1310-1, the preprocessing unit 1310-2, the learning data selection unit 1310-3, the model learning unit 1310-4, and the model evaluation unit 1310-5, (Or program modules including instructions), the software modules may be stored in a computer-readable, readable, non-transitory computer readable media. Also, in this case, the at least one software module may be provided by an operating system (OS) or by a predetermined application. Alternatively, some of the at least one software module may be provided by an Operating System (OS), and some of the software modules may be provided by a predetermined application.
  • OS operating system
  • OS Operating System
  • 16 is a block diagram showing a configuration of a data recognition unit according to some embodiments.
  • the data recognition unit 1320 includes a data acquisition unit 1320-1, a preprocessing unit 1320-2, a recognition data selection unit 1320-3, 1320-4 and a model updating unit 1320-5.
  • the data acquisition unit 1320-1 may acquire data necessary for determining the state of the user, and the preprocessing unit 1320-2 may acquire data necessary for determining the state of the user, Data can be preprocessed.
  • the preprocessing unit 1320-2 can process the acquired data into a predetermined format so that the recognition result providing unit 1320-4, which will be described later, can use the acquired data to determine the user's state.
  • the data acquisition unit 1320-1 may acquire context data from at least one external device connected to the electronic device 100 via the network. Further, for example, the context data may be data generated in the electronic device 100 or data received from an external device.
  • the recognition data selection unit 1320-3 can select data necessary for determining the state of the user from among the preprocessed data.
  • the selected data may be provided to the recognition result provider 1320-4.
  • the recognition data selecting unit 1320-3 can select some or all of the preprocessed data according to a predetermined criterion for determining the state of the user.
  • the recognition data selection unit 1320-3 can also select data according to a predetermined criterion by learning by the model learning unit 1310-4, which will be described later.
  • the recognition result providing unit 1320-4 can determine the state of the user by applying the selected data to the data recognition model.
  • the recognition result providing unit 1320-4 can provide the recognition result according to the data recognition purpose.
  • the recognition result providing unit 1320-4 can apply the selected data to the data recognition model by using the data selected by the recognition data selecting unit 1320-3 as an input value.
  • the recognition result can be determined by the data recognition model.
  • the model updating unit 1320-5 can update the data recognition model based on the evaluation of the recognition result provided by the recognition result providing unit 1320-4. For example, the model updating unit 1320-5 provides the recognition result provided by the recognition result providing unit 1320-4 to the model learning unit 1310-4 so that the model learning unit 1310-4 The data recognition model can be updated.
  • the data acquisition unit 1320-1, the preprocessing unit 1320-2, the recognition data selection unit 1320-3, the recognition result providing unit 1320-4, and the model updating unit 1320-4 in the data recognizing unit 1320 1320-5 may be fabricated in at least one hardware chip form and mounted on an electronic device.
  • At least one may be made in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence (AI) or as part of a conventional general purpose processor (e.g. CPU or application processor) or a graphics dedicated processor (e.g. GPU) It may be mounted on one electronic device.
  • AI artificial intelligence
  • a conventional general purpose processor e.g. CPU or application processor
  • a graphics dedicated processor e.g. GPU
  • the data acquiring unit 1320-1, the preprocessing unit 1320-2, the recognition data selecting unit 1320-3, the recognition result providing unit 1320-4, and the model updating unit 1320-5 May be mounted on the electronic device 100, or may be mounted on separate devices, respectively.
  • the preprocessing unit 1320-2, the recognition data selection unit 1320-3, the recognition result providing unit 1320-4, and the model updating unit 1320-5 Some of which may be included in electronic device 100, and some of which may be included in the server.
  • At least one of the data acquisition unit 1320-1, the preprocessing unit 1320-2, the recognition data selection unit 1320-3, the recognition result providing unit 1320-4, and the model updating unit 1320-5 May be implemented as a software module.
  • At least one of the data acquisition unit 1320-1, the preprocessing unit 1320-2, the recognition data selection unit 1320-3, the recognition result providing unit 1320-4, and the model updating unit 1320-5 When implemented in a module (or program module including instructions), the software module may be stored in a computer-readable, non-transitory computer readable medium.
  • the at least one software module may be provided by an operating system (OS) or by a predetermined application.
  • OS Operating System
  • some of the software module may be provided by an Operating System (OS)
  • some of the software modules may be provided by a predetermined application.
  • 17 is a diagram showing an example in which an electronic device and a server according to some embodiments learn and recognize data by interlocking with each other.
  • the server 2000 may learn a criterion for determining the status of a user, and the electronic device 100 may determine a user's intention based on a learning result by the server 2000, Provision and recommendation of alternative actions.
  • the model learning unit 2340 of the server 2000 can perform the function of the data learning unit 1310 shown in FIG.
  • the model learning unit 2340 of the server 2000 can learn a criterion on which data is used to determine the state of the user.
  • the model learning unit 2340 of the server can learn a criterion on how to determine the state of the user by using the data.
  • the model learning unit 2340 can acquire data to be used for learning and apply the acquired data to a data recognition model to be described later to learn a criterion for determining the state of the user.
  • the recognition result providing unit 1320-4 of the electronic device 100 applies the data selected by the recognition data selecting unit 1320-3 to the data recognition model generated by the server 2000, It can be judged.
  • the recognition result providing unit 1320-4 transmits the data selected by the recognition data selecting unit 1320-3 to the server 2000.
  • the server 2000 selects the recognition data selecting unit 1320-3, To apply the selected data to the recognition model to determine the state of the user.
  • the recognition result providing unit 1320-4 of the electronic device 100 receives the recognition model generated by the server 2000 from the server 2000 and determines the state of the user using the received recognition model .
  • the recognition result providing unit 1320-4 of the device 1000 applies the data selected by the recognition data selecting unit 1320-3 to the data recognition model received from the server 2000 to determine the state of the user can do.
  • the electronic device 100 and the server 2000 can effectively perform a task for learning and data recognition of a data recognition model, and can perform data processing in order to provide a service corresponding to a user's intention. Efficiently, and effectively protects user's privacy.
  • Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media.
  • the computer-readable medium may include both computer storage media and communication media.
  • Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
  • Communication media typically includes any information delivery media, including computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism.
  • &quot part " may be a hardware component such as a processor or a circuit, and / or a software component executed by a hardware component such as a processor.

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Abstract

광고를 교체하여 출력하는 전자 장치 및 방법이 제공된다. 적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신하는 통신부, 및 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 광고를 교체하여 출력하는 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 학습 모델에 기초하여, 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태을 나타내는 사용자 상태 정보를 획득하는 단계, 기결정된 제1 광고를 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계를 실행하는 명령어들을 포함할 수 있다.

Description

광고를 교체하여 출력하는 장치 및 방법
본 개시는 광고를 교체하여 출력하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 광고를 교체하여 출력하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
종래의 방송 광고는 방송사에 의해 사전에 결정된 광고를 일괄적으로 출력하는 형태이다. 그러나, 인터넷이 발달함에 따라, 방송사에 의해 사전에 결정된 광고를 출력하는 것이 아니라 사용자 맞춤형 광고를 출력하는 시스템이 도입되었다. 사용자 맞춤형 광고를 출력하는 경우, 사용자에 따라 어떤 광고를 출력할 것인지가 중요하므로, 사용자를 보다 정확하게 타겟팅하여 광고를 출력할 수 있는 방법이 요구된다.
개시된 다양한 실시예들은, 사용자 상태 정보에 기초하여 광고를 교체하여 출력함으로써, 사용자가 현재 상태에서 보다 관심을 가질 수 있는 광고를 출력하는 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
일부 실시예에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리, 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신하는 통신부, 및 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 광고를 교체하여 출력하는 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 학습 모델에 기초하여, 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득하는 단계, 기결정된 제1 광고를 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따른 제1 광고는 전자 장치에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 광고이며, 제2 광고는 사용자를 타겟팅한 광고로서 제1 광고 대신 출력되도록 결정된 광고일 수 있다.
일부 실시예에 따른 학습 모델은, 하나 이상의 뉴럴 네트워크에 컨텍스트 데이터가 입력된 것에 응답하여, 사용자의 상태를 학습함으로써 결정될 수 있다.
일부 실시예에 따른 학습 모델은, 전자 장치에 연결된 적어도 하나의 외부 장치가 변경됨에 따라 업데이트될 수 있다.
일부 실시예에 따른 사용자 상태 정보는, 적어도 하나의 외부 장치의 종류, 적어도 하나의 외부 장치의 상태, 및 컨텍스트 데이터의 값 중 적어도 하나에 따라 상이하게 결정될 수 있다.
일부 실시예에 따른 적어도 하나의 프로그램은, 시청 이력 정보를 획득하는 단계를 실행하는 명령어들을 더 포함하고, 제2 광고는 사용자 상태 정보 및 시청 이력 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에 따른 적어도 하나의 외부 장치는, 네트워크를 통해 전자 장치와 연결된 가전기기, 조리기기, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스, 음향기기, 운동기기, 조명기기, 및 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따른 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계는, 제1 광고가 시작되는 시점을 인식하는 단계, 및 인식된 시점부터 제1 광고를 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따른 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계는, 사용자 상태 정보를 외부 서버에 전송하는 단계, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고에 관한 정보를 외부 서버로부터 수신하는 단계, 및 수신된 제2 광고에 관한 정보에 기초하여, 제1 광고를 제2 광고로 교체하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따른 제2 광고는, 외부 서버에 액세스하는 하나 이상의 광고주 각각으로부터 전송된 가격 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
일부 실시예에 따른 적어도 하나의 프로그램은, 채널을 변경하는 입력을 수신하는 단계, 및 수신된 입력에 응답하여, 채널이 제1 채널에서 제2 채널로 변경됨에 따라, 제1 채널에서 출력중인 제2 광고가 상기 제2 채널에서 이어서 출력되도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따른 전자 장치가 광고를 교체하여 출력하는 방법은, 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신하는 단계, 하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 학습 모델에 기초하여, 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득하는 단계, 기결정된 제1 광고를 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 사용자 상태 정보에 기초하여 광고를 교체하여 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 일부 실시예에 따른 전자 장치가 광고를 교체하여 출력하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 사용자 상태 정보를 학습하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 일부 실시예에 따른 사용자의 상태 정보를 파악하기 위해 이용하는 뉴럴 네트워크(neural network)의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 일부 실시예에 따라 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고의 예시를 나타내는 표를 도시한 도면이다.
도 6은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 광고를 교체하여 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 일부 실시예에 따른 제2 광고가 사용자 상태 정보 및 시청 이력 정보에 기초하여 결정되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 일부 실시예에 따라 제2 광고가 결정되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 일부 실시예에 따라 광고를 교체하여 출력할 수 있는 광고 슬롯이 복수인 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 일부 실시예에 따라 채널이 변경됨에 따라 출력중인 제2 광고를 이어서 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11 및 도 12는 일부 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 13은 일부 실시예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 14는 일부 실시예에 따른 프로세서의 블록도이다.
도 15는 일부 실시예에 따른 데이터 학습부의 블록도이다.
도 16은 일부 실시예에 따른 데이터 인식부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 17은 일부 실시예에 따른 전자 장치 및 서버가 서로 연동함으로써 데이터를 학습하고 인식하는 예시를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 사용자 상태 정보에 기초하여 광고를 교체하여 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는, 방송사 서버 또는 컨텐트 제공자 서버로부터 방송 프로그램을 수신하고, 수신된 방송 프로그램을 디스플레이할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는, 방송 프로그램이 디스플레이되는 도중에 또는 방송 프로그램이 종료된 이후에, 방송사 서버 또는 광고 제공 서버로부터 광고를 수신할 수 있으며, 수신된 광고를 디스플레이할 수 있다.
전자 장치(100)는, 광고를 디스플레이할 때, 방송사 서버에 의해 기결정된 제1 광고를 사용자의 상태를 고려하여 결정된 제2 광고로 교체하여 디스플레이할 수 있다. 이때, 제1 광고를 제2 광고로 교체하여 디스플레이한다는 것은, 제1 광고를 대신하여 제2 광고를 디스플레이한다는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 제1 광고가 디스플레이되기 시작하는 시점을 인식하고, 인식된 시점부터 제1 광고 대신 제2 광고를 디스플레이할 수 있다.
전자 장치(100)는, 전자 장치(100)와 네트워크로 연결된 적어도 하나의 외부 장치(101, 102, 103, 104, 105, 106)로부터 컨텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 적어도 하나의 외부 장치(101 내지 106)로부터 수신된 컨텍스트 데이터는, 사용자의 상태를 판단하는데 사용되는 데이터를 의미할 수 있다. 전자 장치(100)는, 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 판단하고, 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 고려하여 상대적으로 높은 광고 효과를 기대할 수 있는 광고가 출력되도록 제어할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 모델을 이용하여, 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
뉴럴 네트워크는, 인공지능(Artificial Intelligence)에 기초하여 뉴럴 네트워크에 입력된 소정의 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 학습하는 알고리즘의 집합일 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크는, 소정의 컨텍스트 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning), 별다른 지도 없이 사용자의 상태를 판단하기 위해 필요한 컨텍스트 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 사용자의 상태를 판단하기 위한 패턴을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)에 기초하여, 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습할 수 있다. 또한, 예를 들어, 뉴럴 네트워크는, 학습에 따른 사용자의 상태를 판단한 결과가 올바른 지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 이용하여, 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습할 수 있다.
사용자 상태 정보는, 사용자의 움직임 상태를 나타내는 정보, 사용자의 생체리듬(biorhythm)을 나타내는 정보, 및 사용자의 주변 환경을 나타내는 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 사용자의 움직임 상태를 나타내는 정보는, 사용자가 운동하는 상태인지, 잠자는 상태인지, 요리하는 상태인지, 청소하는 상태인지 등을 나타내는 정보를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 사용자의 생체리듬을 나타내는 정보는, 예를 들어, 사용자의 평균 취침 시간과 평균 기상 시간, 및 사용자의 식사 시간 등을 나타내는 정보를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 사용자의 주변 환경을 나타내는 정보는, 사용자로부터 소정의 반경 내의 환경 정보를 의미하는 것으로서, 예를 들어, 날씨 정보, 온도 정보, 습도 정도, 조도 정보, 소음 정도, 소리 정보 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
전자 장치(100)는, TV, 스마트폰, PC, 태블릿 PC, 휴대폰, 디지털 카메라, 캠코더, 노트북 컴퓨터(laptop computer), 전자책 단말기, 디지털 방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 내비게이션, MP3 플레이어 등과 같이 디스플레이를 포함하는 장치일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 전자 장치(100)는, 디지털 방송 수신이 가능한 디지털 방송 수신기, 셋탑박스(set-top box), 또는 IP 셋탑박스일 수 있다. 셋탑박스 또는 IP 셋탑박스는, 디스플레이를 포함하는 장치에 연결되어, 멀티미디어 통신 서비스를 제공하는 장치로서, 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 장치일 수 있다.
전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보를 획득하기 위하여, 네트워크를 통해 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 외부 장치 및 서버(미도시)와 통신할 수 있다.
사용자 상태 정보를 획득하기 위해 전자 장치(100)가 통신하는 외부 장치는, 냉장고, 세탁기, 에어컨, 선풍기 등과 같은 가전 기기, 가스레인지, 오븐, 전자레인지, 밥솥 등과 같은 조리 기기, 조명 기기, 음향 기기, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스, 및 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 사용자가 착용하는 웨어러블 디바이스로부터 사용자의 심박수, 취침 시간, 운동량, 소모한 칼로리 등을 나타내는 데이터를 수신할 수 있으며, 가전 기기, 조리 기기, 또는 음향 기기로부터 각 기기가 현재 작동 상태인지 여부를 나타내는 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는, 사용자의 모바일 디바이스로부터 모바일 디바이스의 현재 사용 상태를 나타내는 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 사용자가 현재 통화하는 상태인지, 모바일 디바이스를 이용하여 동영상 컨텐트를 시청하는 상태인지, 음악을 듣고 있는 상태인지, 웹 서핑을 하는 상태인지 등을 나타내는 데이터를 수신할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
네트워크는, 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 일부 실시예에 따른 전자 장치가 광고를 교체하여 출력하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
동작 S200에서, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 외부 장치로부터 컨텍스트 데이터를 수신한다. 외부 장치는, 네트워크를 통해 전자 장치(100)와 연결된 장치로서, 전자 장치(100)로부터 소정 반경 내에 위치하는 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)가 집 안에 설치된 TV인 경우, 외부 장치는, 집 안에 위치하는 가전 기기(세탁기, 냉장고, 청소기, 에어컨 등), 조리기기(예를 들어, 가스레인지, 전자 레인지, 및 오븐 등), 모바일 디바이스(예를 들어, 사용자의 핸드폰), 웨어러블 디바이스(예를 들어, 스마트 워치), 음향기기(예를 들어, 스피커), 조명기기, 센서(예를 들어, 온도 센서, 습도 센서, 움직임 센서 등), 운동기기(예를 들어, 트레드밀(treadmill), 실내 자전거 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터는, 전자 장치(100)가 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 데이터일 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 데이터는, 가전기기, 조리기기, 음향기기, 및 운동기기의 작동 상태를 나타내는 정보, 조명기기의 온/오프 상태를 나타내는 정보, 핸드폰 및/또는 웨어러블 디바이스의 동작 상태 등을 나타내는 정보, 온도, 습도, 시간, 사용자의 움직임, 사용자의 심박수, 및 집 안에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자의 상태를 판단하는데 사용될 수 있는 모든 데이터를 포함할 수 있다.
동작 S210에서, 전자 장치(100)는 하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 학습 모델을 이용하여, 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득한다.
일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용하여 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습할 수 있다. 전자 장치(100)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크에 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터가 입력된 것에 응답하여, 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습하고, 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습한 학습 모델을 전자 장치(100)의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 실시예에 따라, 사용자의 상태를 판단하는 동작이 전자 장치(100)의 외부 서버에서 수행될 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터를 외부 서버에 전송하고, 외부 서버로부터 사용자 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 수신할 수 있다. 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습하는 과정에 대한 상세한 설명은, 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.
사용자 상태 정보는, 사용자의 상태를 나타내는 정보로서, 사용자 상태 정보의 형태를 실시예에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 사용자 상태 정보는, 사용자의 상태를 확률값(예를 들어, 사용자가 배고픈 상태일 확률이 70%)으로 나타낼 수 있으며, 통계 수치(예를 들어, 사용자가 운동기기를 월평균 20회 이상 사용) 등으로 나타낼 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
동작 S230에서, 전자 장치(100)는 기결정된 제1 광고를 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어한다.
제1 광고는, 전자 장치(100)에 의해 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 광고이며, 제2 광고는 사용자를 타겟팅한 광고로서, 제1 광고 대신 출력되도록 결정된 광고를 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 배고픈 상태일 확률이 85%라는 사용자 상태 정보를 고려하면, 음식 광고의 광고 효과가 다른 제품 광고의 광고 효과보다 높을 수 있다. 따라서, 전자 장치(100)에 의해 골프용품 광고가 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 경우라 하더라도, 전자 장치(100)는 골프용품 광고를 음식 광고로 교체하여 출력하도록 제어할 수 있다.
전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보를 광고 선정 서버에 전송할 수 있으며, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고에 관한 정보를 광고 선정 서버로부터 수신할 수 있다. 광고 선정 서버는, 제1 광고를 대신하여 출력될 제2 광고를 선정하는 서버로서, 방송사에 의해 운영되는 서버일 수 있으며, 실시예에 따라, 제3자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 하나 이상의 광고주는, 광고주의 광고가 제2 광고로 선정되도록 하기 위하여, 가격 정보를 광고 선정 서버에 전송할 수 있다. 광고 선정 서버는, 하나 이상의 광고주로부터 수신된 가격 정보에 기초하여 제2 광고를 결정할 수 있다.
전자 장치(100)는, 제1 광고가 시작되는 시점을 인식할 수 있고, 인식된 시점부터 제1 광고를 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 제1 광고가 출력되는 도중에 제2 광고로 변경되는 것을 방지할 수 있다.
전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보뿐만 아니라 시청 이력 정보를 더 고려하여 결정된 제2 광고가 출력되도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 현재 사용자의 상태를 고려하여 보다 효과적인 광고를 출력함으로써, 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는, 채널을 변경하는 입력에 응답하여 채널을 제1 채널에서 제2 채널로 변경할 때, 제1 채널에서 출력중인 제2 광고가 제2 채널에서 이어서 출력되도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 사용자가 제2 광고를 처음부터 끝까지 시청할 수 있도록 함으로써, 제2 광고의 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
전자 장치(100)는, 제2 광고를 제공하는 서버로부터 제2 광고를 실시간으로 수신하여 출력할 수 있다. 또는, 실시예에 따라, 전자 장치(100)는, 제2 광고의 일부를 미리 서버로부터 수신하여 메모리에 저장하고, 메모리에 저장된 제2 광고를 출력하면서, 메모리에 저장되어 있지 않은 제2 광고의 나머지 일부를 서버로부터 실시간으로 수신하여 출력할 수 있다.
도 3은 일부 실시예에 따라 사용자 상태 정보를 학습하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용하여 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 학습할 수 있다.
도 3을 참조하면, 동작 S300에서 전자 장치(100)는 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 냉장고, 세탁기, 청소기, 및 에어컨 등을 포함하는 가전기기로부터 기기의 작동 상태를 나타내는 데이터를 수신할 수 있으며, 밥솥, 오븐, 가스레인지 등을 포함하는 조리기기로부터 기기의 작동 상태를 나타내는 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는, 온도 센서, 습도 센서, 움직임 센서 등으로부터 현재 온도 데이터, 습도 데이터, 사용자의 움직임 데이터 등을 수신할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
동작 S310에서, 전자 장치(100)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용하여 수신된 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태에 관한 연관 관계를 학습할 수 있다.
사용자의 상태를 판단하기 위하여, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터가 이용될 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터에 기초하여, 현재 사용자가 배고픈 상태인지 여부, 사용자가 운동 중인지 여부, 청소 중인지 여부, 음식을 준비하는 상태인지 여부 등이 판단될 수 있다. 사용자의 상태를 판단하기 위해 어떠한 컨텍스트 데이터가 이용될 것인지는 기 설정된 기준에 의한 학습에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 외부 장치로부터 수신된 소정의 컨텍스트 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning), 별다른 지도 없이 사용자의 상태 파악을 위해 필요한 컨텍스트 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 사용자의 상태 파악을 위한 패턴을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)이 사용자의 상태 판단에 이용될 수 있다. 또한, 예를 들어, 학습에 따른 사용자의 상태 판단의 결과가 올바른지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)이 사용자의 상태 판단에 이용될 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용하여 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습한 학습 모델을 메모리에 저장하고, 메모리에 저장된 학습 모델에 기초여 실시간으로 수신되는 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 판단할 수 있다.
동작 S320에서, 전자 장치(100)는, 네트워크를 통해 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 외부 장치가 변경됨에 따라, 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 다시 학습할 수 있다. 사용자의 상태를 판단하기 위하여, 어떠한 컨텍스트 데이터가 이용될 것인지는 기설정된 기준에 의한 학습에 따라 결정될 수 있다. 따라서, 컨텍스트 데이터를 제공하는 외부 장치가 변경되는 경우(예를 들어, 새로운 외부 장치가 추가되거나 기존의 외부 장치가 제거되는 경우), 전자 장치(100)는 사용자의 상태를 다시 학습함으로써, 학습 모델을 업데이트할 수 있다. 전자 장치(100)는, 업데이트된 학습 모델을 메모리에 저장하고, 업데이트된 학습 모델을 이용하여 실시간으로 수신되는 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 판단할 수 있다.
도 3에서는 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습하는 것으로 설명하였지만 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 하나 이상의 뉴럴 네트워크는 컨텍스트 데이터를 입력 데이터로 하여, 컨텍스트 데이터와 사용자가 선호하는 광고 사이의 연관 관계를 학습할 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 뉴럴 네트워크는, 컨텍스트 데이터와 사용자가 선호하는 광고 카테고리 사이의 연관 관계를 학습할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 컨텍스트 데이터로부터 사용자가 선호하는 광고 카테고리에 관한 정보를 획득하고, 사용자가 선호하는 광고 카테고리에 기초하여 결정된 제2 광고를 제1 광고 대신 출력할 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 일부 실시예에 따른 사용자의 상태를 판단하기 위해 이용하는 뉴럴 네트워크(neural network)의 예시를 나타내는 도면이다.
도 4a를 참조하면, 뉴럴 네트워크(400)는, 적어도 하나의 외부 장치(401 내지 406)로부터 수신된 컨텍스트 데이터를 입력 값으로 하여 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습할 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크(400)는, 전기 밥솥(401)의 작동 상태, 가스레인지(402)의 작동 상태, 음향기기(403)의 작동 상태, 조명기기(404)의 온/오프 상태, 냉장고(405) 문의 개폐 상태, 시계(406)로부터 획득한 시간 정보 등과 현재 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 뉴럴 네트워크(400)는, 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관게를 학습하기 위하여, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터를 동적으로 선택할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 적어도 하나의 뉴럴 네트워크를 이용하여 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습하는 동작은, 사전에 수행될 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는, 사전에 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습한 학습 모델을 메모리에 저장하고, 저장된 학습 모델을 이용하여 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 4b를 참조하면, 전자 장치(100)는 학습 모델을 이용하여, 전기 밥솥(401)이 미작동 상태임을 나타내는 데이터, 가스레인지(402)가 미작동 상태임을 나타내는 데이터, 음향기기(403)가 오프 상태임을 나타내는 데이터, 조명기기(404)이 켜져 있음을 나타내는 데이터, 1분 전과 30분 전에 냉장고(405)의 문이 열렸음을 나타내는 데이터, 현재 시간 데이터 등으로부터, 사용자가 배고픈 상태일 확률이 75%라는 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고는, 배고픈 사용자가 관심을 가질 수 있는 광고(예를 들어, 음식 광고)일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 전자 장치(100)는, 네트워크를 통해 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 외부 장치가 변경됨에 따라, 학습 모델을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)에 연결되어 있던 음향기기(403)가 제거되거나, 또는 새로운 외부 장치(예를 들어, 오븐, 또는 청소기)가 추가된 경우, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 다시 학습함으로써, 학습 모델이 업데이트될 수 있다.
실시예에 따라, 적어도 하나의 뉴럴 네트워크를 이용하여 사용자의 상태를 학습하고, 학습 모델을 업데이트하는 동작은 외부 서버에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 뉴럴 네트워크에 집 안에 존재하는 여러 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터가 입력된 것에 응답하여 사용자의 상태를 학습하는 동작은 복잡한 연산량을 필요로 할 수 있다. 따라서, 외부 서버가 사용자의 상태를 학습하고, 학습 모델을 업데이트하는 동작을 수행함으로써, 전자 장치가 수행해야 하는 연산량을 줄일 수 있으며, 사용자의 상태를 보다 빨리 판단할 수 있다.
도 5는 일부 실시예에 따라 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고의 예시를 나타내는 표를 도시한 도면이다.
일부 실시예에 따르면, 사용자 상태 정보에 따라 제2 광고가 상이하게 결정될 수 있다. 제1 광고는, 전자 장치(100)에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 광고이며, 제2 광고는 사용자를 타겟팅한 광고로서 제1 광고 대신 출력되도록 결정된 광고를 의미할 수 있다. 이때, 제2 광고는, 사용자 상태 정보에 기초하여, 상대적으로 높은 광고 효과를 기대할 수 있는 광고일 수 있다.
도 5를 참조하면, 표(500)은, 사용자 상태 정보 필드(501) 및 제2 광고 필드(502)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 배고픈 상태일 확률이 70%이고, 현재 음식을 준비하는 상태일 확률이 20%이면, 현재 사용자가 배고픈 상태이지만 식사 메뉴가 정해지지 않은 상태일 수 있다. 이때, 보다 높은 광고 효과를 기대할 수 있는 광고는, 치킨 광고 또는 피자 광고와 같이 음식 광고일 수 있다.
또한, 예를 들어, 사용자가 더운 상태일 확률이 75%이고, 현재 시간이 오후 9시 30분이며, 최근 1달 동안 집 내부 조명의 평균 소등 시간이 오전 1시라면, 사용자를 타겟팅한 제2 광고는 맥주 광고 또는 아이스크림 광고 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 현재 기온이 33도이고, 주말 아침에 전자 장치(100) 앞에 3명 이상의 사람이 있으며, 사용자가 더운 상태일 확률이 90%일 때, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고는 워터파크 광고일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다른 예로서, 사용자의 집에서 최근 3달 동안 운동기기가 매일 2시간 이상 작동되었다면, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고는 운동기기 광고 또는 스포츠 의류 광고 등일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
따라서, 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 제1 광고 대신, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력함으로써, 사용자가 보다 관심을 가질 수 있는 광고를 제공할 수 있으며, 제2 광고의 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
도 6은 일부 실시예에 따른 전자 장치가 광고를 교체하여 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 전자 장치(100)는 TV(600)일 수 있으며, 사용자는 집에서 운동기기(610)를 이용하여 운동하면서 TV(600)를 시청할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 TV(600)에서 방송 중인 프로그램 A을 시청 중이고, 프로그램 A가 종료될 때 TV(600)에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 제1 광고는 청소기 광고일 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는, 사용자가 운동하는 중임을 나타내는 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고를 청소기 광고 대신 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 운동하는 중임을 나타내는 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고는, 이온음료 광고(620) 또는 스포츠 의류 광고(621)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 프로그램 A가 종료되고 제1 광고가 시작되는 시점을 인식할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는, 인식된 시점부터 제1 광고를 제2 광고로 교체하여 출력할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 제1 광고가 출력되는 도중에 제2 광고로 변경되는 것을 방지할 수 있으며, 사용자가 제2 광고를 처음부터 끝까지 볼 수 있도록 한다.
도 7은 일부 실시예에 따른 제2 광고가 사용자 상태 정보 및 시청 이력 정보에 기초하여 결정되는 예시를 나타내는 도면이다.
일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 시청 이력 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 사용자가 골프 관련 채널을 자주 시청하는지, 영화 관련 채널을 자주 시청하는지, 또는 교육 관련 채널을 자주 시청하는지 등에 관한 정보를 획득할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 사용자가 골프 관련 채널을 자주 시청하는 경우, 사용자는 골프 용품 광고에 관심을 가질 수 있다. 또한, 사용자가 영화 관련 채널을 자주 시청하는 경우, 사용자는 여행 광고에 관심을 가질 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보뿐만 아니라 시청 이력 정보를 더 고려하여 결정된 제2 광고가 제1 광고 대신 출력되도록 제어할 수 있다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(100)가 TV일 때, 사용자가 운동기기(710)를 이용하여 운동하면서 TV에서 출력되는 방송을 시청 중일 수 있다. 이때, TV는, TV에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 제1 광고 대신, 사용자가 운동 중임을 나타내는 사용자 상태 정보 및 시청 이력 정보(720)를 모두 고려하여 결정된 제2 광고가 출력되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 평소에 패션 관련 채널과 여행 관련 채널을 자주 시청하는 경우, 사용자가 운동 중임을 나타내는 사용자 상태 정보 및 사용자가 패션 관련 채널을 자주 시청한다는 것을 나타내는 시청 이력 정보에 기초하여, 스포츠 의류 광고(700)가 제2 광고로 결정될 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보 및 시청 이력 정보를 모두 고려하여 제2 광고를 결정함으로써, 사용자가 보다 관심을 가질 수 있는 광고가 제2 광고로서 출력될 수 있도록 한다.
도 8은 일부 실시예에 따라 제2 광고가 결정되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보를 광고 선정 서버(800)에 전송할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는, 현재 사용자가 배고픈 상태일 확률이 85% 이상이고, 사용자가 식사를 준비하는 상태일 확률이 20% 이하라는 정보를 광고 선정 서버(800)에 전송할 수 있다. 그러면, 광고 선정 서버(800)에 액세스하는 하나 이상의 광고주는, 광고 선정 서버(800)로 수신된 사용자 상태 정보를 확인할 수 있다. 이때, 음식을 광고하려는 광고주 A(811), 광고주 B(812), 및 광고주 C(813)는, 사용자가 배고픈 상태일 확률이 85% 이상이고 사용자가 식사를 준비하는 상태일 확률이 20% 이하라는 사용자 상태 정보에 기초하여, 사용자를 타겟팅하여 광고할 수 있다. 이에 따라, 광고주 A(811), 광고주 B(812), 및 광고주 C(813)는, 사용자 상태 정보에 기초하여 광고 효과를 예측하고, 예측한 결과를 반영한 가격 정보를 광고 선정 서버(800)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 과자를 광고하려는 광고주 A(811), 치킨을 광고하려는 광고주 B(812), 및 피자를 광고하려는 광고주 C(813)는, 배고픈 상태에 있는 사용자를 타겟팅하기 위하여, 각각 5천만원, 6천만원, 및 7천만원을 지불하고자 할 수 있다. 이때, 가격 정보는, 광고주 A(811), 광고주 B(812), 및 광고주 C(813)의 서버들로부터 수신될 수 있고, 또는 광고주 A(811), 광고주 B(812), 및 광고주 C(813)의 단말들로부터 수신될 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
광고주 A(811), 광고주 B(812), 및 광고주 C(813)로부터 가격 정보를 수신한 광고 선정 서버(800)는, 광고주들로부터 수신한 가격 정보에 기초하여, 제2 광고를 결정할 수 있다. 예를 들어, 광고 선정 서버(800)는, 가장 높은 가격을 제시한 광고주의 광고를 제2 광고로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 8을 참조하면, 광고 선정 서버(800)는, 7천만원을 제시한 광고주 C(813)의 피자 광고를 제2 광고로 결정할 수 있으며, 광고주 C(813)의 피자 광고에 대한 정보를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)는, 전자 장치(100)에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 제1 광고 대신 광고주 C(813)의 피자 광고를 출력할 수 있다.
도 9는 일부 실시예에 따라 광고를 교체하여 출력할 수 있는 광고 슬롯이 복수인 예시를 나타내는 도면이다.
일부 실시예에 따르면, 전자 장치(100)를 통해 출력중인 방송 프로그램이 종료되고 다음 방송 프로그램이 출력되기 전까지 복수의 광고가 출력될 수 있다. 예를 들어, 방송 프로그램 A과 방송 프로그램 B 사이에 9개의 광고가 출력되는 경우, 방송 프로그램 A와 방송 프로그램 B 사이에 9개의 광고 슬롯(slot)이 존재할 수 있다. 또한, 복수의 광고 슬롯(slot) 중 기결정된 하나 이상의 광고 슬롯은 광고를 교체할 수 있는 슬롯일 수 있다. 광고를 교체할 수 있는 슬롯은, 전자 장치(100)에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 제1 광고가 제2 광고로 교체되어 출력될 수 있는 광고 슬롯을 의미할 수 있다. 광고를 교체할 수 있는 슬롯은 방송사 또는 컨텐트 제공자에 의해 사전에 결정되며, 사용자를 타겟팅하여 광고를 하려는 광고주는 광고를 교체할 수 있는 슬롯에 광고를 삽입하고자 할 수 있다.
예를 들어, 도 9를 참조하면, 전자 장치(100)를 통해 출력되는 방송 프로그램 A(901)와 방송 프로그램 B(902) 사이에 8개의 광고 슬롯(910)이 포함될 수 있다. 이때, 8개의 광고 슬롯(910) 중 2번째 슬롯(911), 4번째 슬롯(912), 및 6번째 슬롯(913)이 광고를 교체할 수 있는 슬롯일 수 있다.
일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는 사용자 상태 정보를 실시간으로 광고 선정 서버에 전송할 수 있다. 또한, 광고 선정 서버에 액세스하는 하나 이상의 광고주는, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 특정 광고 슬롯에 대한 가격을 결정하고, 결정된 가격을 나타내는 가격 정보를 광고 선정 서버에 전송할 수 있다. 광고 선정 서버는, 하나 이상의 광고주로부터 수신된 가격 정보에 기초하여, 해당 광고 슬롯에 삽입될 제2 광고를 결정할 수 있다.
예를 들어, 2번째 슬롯(911)에 대응하는 시점 직전에 전자 장치(100) 앞에 있던 사용자가 다른 공간으로 이동한 경우, 2번째 슬롯(911)에 대응하는 시점에 광고가 출력되더라도 시청하는 사용자가 없을 것이므로, 2번째 슬롯(911)에 대한 가격 정보를 광고 선정 서버에 전송하는 광고주가 없을 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 2번째 슬롯(911)에 대응하는 시점에 기결정된 제1 광고를 출력할 수 있다. 또한, 4번째 슬롯(912)에 대응하는 시점의 사용자 상태 정보에 기초하여 4번째 슬롯(912)에 대한 가격 정보를 광고 선정 서버에 전송한 광고주가 복수인 경우, 광고 선정 서버는 가장 높은 가격을 제시한 광고주의 광고를 4번째 슬롯(912)에 출력될 제2 광고로 결정할 수 있다. 전술한 방법에 따라, 광고 선정 서버는, 광고 선정 서버에 액세스하는 하나 이상의 광고주로부터 수신한 가격 정보에 기초하여, 2번째 슬롯(911), 4번째 슬롯(912), 및 6번째 슬롯(913)에 각각 삽입될 제2 광고를 결정할 수 있다.
또한, 실시예에 따라, 2번째 슬롯(911), 4번째 슬롯(912), 및 6번째 슬롯(913)에 삽입될 제2 광고는 실시간으로 결정되는 것이 아니라, 사전에 결정될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 사용자 상태 정보를 실시간으로 광고 선정 서버에 전송할 수도 있으며, 소정의 기간에 대한 평균적인 사용자 상태 정보를 광고 선정 서버에 전송할 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 최근 1주일 동안 매일 저녁 9시부터 10시 사이에 사용자가 운동을 하면서 뉴스를 시청하고 있음을 나타내는 사용자 상태 정보를 광고 선정 서버에 전송할 수 있다. 이때, 광고 선정 서버에 액세스하는 하나 이상의 광고주는, 최근 1주일 동안의 평균적인 사용자 상태 정보에 기초하여, 광고를 교체할 수 있는 복수의 광고 슬롯 중 원하는 슬롯에 대한 가격 정보를 광고 선정 서버에 전송할 수 있다. 광고 선정 서버는, 하나 이상의 광고주로부터 전송된 가격 정보에 기초하여, 특정 슬롯에 삽입될 제2 광고를 미리 결정할 수 있다.
도 10은 일부 실시예에 따라 채널이 변경됨에 따라 출력중인 제2 광고를 이어서 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
사용자는 특정 채널의 방송을 시청하다가 채널을 변경할 수 있다. 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 사용자가 시청중인 채널에서 사용자를 타겟팅한 제2 광고가 출력 중일 때, 채널이 변경되더라도 출력중인 제2 광고가 끊기지 않고 이어서 출력되도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 도 10을 참조하면, 사용자는 전자 장치(100)를 통해 채널 9(1001)를 시청하다가 채널을 변경할 수 있다. 또한, 채널 9(1001)에서 사용자를 타겟팅하여 결정된 제2 광고(1010)가 출력 중일 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는, 채널 9(1001)에서 채널 10(1002), 채널 10(1002)에서 채널 11(1003)로 변경되더라도, 채널 9(1001)에서 출력 중이던 제2 광고(1010)가 채널 10(1002) 및 채널 11(1003)에서 이어서 출력되도록 제어할 수 있다.
채널을 변경하는 사용자 입력에 응답하여, 채널이 채널 9(1001)에서 채널 10(1002)으로 변경되고, 채널 10(1002)에서 채널 11(1003)로 변경될 때, 전자 장치(100)는 채널 10(1002) 및 채널 11(1003)에서 방송 프로그램이 출력 중인지 광고가 출력 중인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 채널 10(1002) 및 채널 11(1003)에서 출력되는 영상의 프레임을 샘플링하여, 출력되는 영상이 방송 프로그램인지 광고인지 판단할 수 있다. 이에 따라, 채널 10(1002) 및 채널 11(1003)에서 방송 프로그램이 종료되고 광고가 출력 중이면, 전자 장치(100)는 채널 9(1001)에서 출력 중인 제2 광고(1010)를 채널 10(1002) 및 채널 11(1003)에서 이어서 출력되도록 제어할 수 있다. 따라서, 전자 장치(100)는, 사용자가 제2 광고를 처음부터 끝까지 시청할 수 있도록 함으로써, 제2 광고의 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
도 11 및 도 12는 일부 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 메모리(1100), 통신부(1200), 및 프로세서(1300)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 11에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 전자 장치(100)가 구현될 수도 있다. 예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 메모리(1100), 통신부(1200), 및 프로세서(1300) 이외에 사용자 입력부(1400), 출력부(1500), 센싱부(1600), A/V 입력부(1700)를 더 포함할 수 있다.
메모리(1100)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 전자 장치(100)로 입력되거나 전자 장치(100)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(1100)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
메모리(1100)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1110), 터치 스크린 모듈(1120), 알림 모듈(1130) 등으로 분류될 수 있다.
UI 모듈(1110)은, 애플리케이션 별로 전자 장치(100)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1120)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일부 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1120)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1120)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.
알림 모듈(1130)은 전자 장치(100)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다. 전자 장치(100)에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력, 일정 알림 등이 있다. 알림 모듈(1130)은 디스플레이(1510)를 통해 비디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 음향 출력부(1520)를 통해 오디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있다.
통신부(1200)는, 전자 장치(100)가 외부 장치(미도시) 및 서버(2000)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1200)는, 근거리 통신부(1210), 이동 통신부(1220), 방송 수신부(1230)를 포함할 수 있다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1210)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(1220)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(1230)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다.
또한, 통신부(1200)는, 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신할 수 있으며, 광고를 교체하여 출력하는데 관련된 동작을 실행하기 위해 필요한 정보를 서버와 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1200)는, 네트워크를 통해 전자 장치(100)와 연결된 냉장고, 조리기기, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스, 음향기기, 조명기기, 센서를 포함하는 적어도 하나의 외부 장치로부터 컨텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(1200)는, 사용자 상태 정보를 서버에 전송할 수 있으며, 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고에 대한 정보를 서버로부터 수신할 수 있다.
프로세서(1300)는, 통상적으로 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 통신부(1200), 사용자 입력부(1400), 출력부(1500), 센싱부(1600), 및 A/V 입력부(1700) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(1300)는 메모리(1100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 1 내지 도 10에 기재된 전자 장치(100)의 기능을 수행할 수 있다.
프로세서(1300)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 모델에 기초하여, 적어도 하나의 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 조리기기, 음향기기, 가전기기의 작동 여부를 나타내는 데이터, 다양한 종류의 센서로부터 수신된 온도 데이터, 습도 데이터, 조명기기의 온/오프 상태를 나타내는 데이터, 사용자의 음성 데이터, 사용자의 휴대 전화의 현재 사용 상태를 나타내는 데이터 등을 고려하여, 사용자의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 현재 사용자가 배고픈 상태인지 여부, 사용자가 운동 중인지 여부, 청소 중인지 여부, 음식을 준비하는 상태인지 여부 등을 판단할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 프로세서(1300)는, 메모리(1100) 또는 서버(2000)에 저장된 학습 모델을 이용함으로써, 외부 장치로부터 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 학습할 수 있으며, 학습된 결과에 따라 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득할 수 있다. 이에 관해서는, 도 15 내지 도 18에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
프로세서(1300)는, 기결정된 제1 광고를 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어할 수 있다. 전술한 바와 같이, 제1 광고는 전자 장치(100)에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 광고이며, 제2 광고는 사용자를 타겟팅한 광고로서 제1 광고 대신 출력되도록 결정된 광고를 의미할 수 있다.
또한, 실시예에 따라, 프로세서(1300)는, 사용자 상태 정보뿐만 아니라 시청 이력 정보를 더 고려하여 제2 광고를 결정할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(1300)는, 보다 정확하게 사용자를 타겟팅한 제2 광고를 결정할 수 있다.
프로세서(1300)는, 제1 광고가 시작되는 시점을 인식할 수 있으며, 인식된 시점부터 제1 광고를 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(1300)는, 제1 광고가 출력되는 도중에 제2 광고로 변경되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 프로세서(1300)는, 제1 채널에서 제2 광고로 교체되어 출력되고 있을 때, 채널을 변경하는 입력에 응답하여 채널이 제1 채널에서 제2 채널로 변경되면, 제1 채널에서 출력중인 제2 광고가 제2 채널에서 이어서 출력되도록 제어할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(1300)는, 사용자가 제2 광고를 처음부터 끝까지 시청할 수 있도록 함으로써, 제2 광고에 대한 광고 효과를 향상시킬 수 있다.
사용자 입력부(1400)는, 사용자가 전자 장치(100)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(1400)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자 입력부(1400)는, 전자 장치(100)를 통해 출력되는 채널을 변경하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
출력부(1500)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1500)는 디스플레이(1510) 및 음향 출력부(1520)를 포함할 수 있다.
디스플레이(1510)는 전자 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 예를 들어, 디스플레이(1510)는, 사용자가 선택한 채널의 방송 프로그램을 출력할 수 있다. 또한, 디스플레이(1510)는, 전자 장치(100)에서 출력되도록 방송사에서 기결정된 제1 광고 및 사용자를 타겟팅한 제2 광고를 출력할 수 있다.
음향 출력부(1520)는 통신부(1200)로부터 수신되거나 메모리(1100)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(1520)는 전자 장치(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음, 알림음)과 관련된 음향 신호를 출력한다.
센싱부(1600)는, 전자 장치(100)의 상태 또는 전자 장치(100) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 센싱부(1600)는, 사용자 상태를 판단하기 위해 필요한 데이터 중 일부를 생성하는데 이용될 수 있다.
센싱부(1600)는, 지자기 센서(Magnetic sensor)(1610), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1620), 온/습도 센서(1630), 적외선 센서(1640), 자이로스코프 센서(1650), 위치 센서(예컨대, GPS)(1660), 기압 센서(1670), 근접 센서(1680), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(1690) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
A/V(Audio/Video) 입력부(1700)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1710)와 마이크로폰(1720) 등이 포함될 수 있다. 카메라(1710)은 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 프로세서(1300) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다. 카메라(1710)에 의해 촬영된 이미지는 사용자 상태를 판단하기 위해 사용되는 데이터로 활용될 수 있다.
마이크로폰(1720)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(1720)은 외부 장치 또는 사용자로부터 음향 신호를 수신할 수 있다. 마이크로폰(1720)은 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다. 마이크로폰(1720)이 수신한 외부의 음향 신호는 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 데이터로 활용될 수 있다.
도 13은 일부 실시예에 따른 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 13을 참조하면, 일부 실시예에 따른 서버(2000)는, DB(2100), 통신부(2200), 및 프로세서(2300)를 포함할 수 있다.
DB(2100)는, 사용자의 상태를 판단하기 위해 필요한 컨텍스트 데이터를 저장할 수 있으며, 실시예에 따라 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 모델을 저장할 수 있다.
통신부(2200)는 전자 장치(100)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다.
프로세서(2300)는, 통상적으로 서버(2000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(2300)는, 서버(2000)의 DB(2100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, DB(2100) 및 통신부(2200) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(2300)는 DB(2100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 1 내지 도 10에서의 전자 장치(100)의 동작의 일부를 수행할 수 있다.
프로세서(2300)는, 하나 이상의 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 모델을 이용하여 사용자 상태를 판단하는 기능을 수행할 수 있으며, 사용자 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 관리할 수 있다.
도 14는 일부 실시예에 따른 프로세서의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 14를 참조하면, 일부 실시예에 따른 프로세서(1300)는 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)를 포함할 수 있다.
데이터 학습부(1310)는 사용자의 상태를 판단하기 위한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 사용자의 상태를 판단하기 어떤 컨텍스트 데이터를 이용할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 데이터 학습부(1310)는 컨텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 상태를 어떻게 판단할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 후술할 데이터 인식 모델에 적용함으로써, 사용자의 상태를 판단하기 위한 기준을 학습할 수 있다.
데이터 인식부(1320)는 컨텍스트 데이터에 기초하여 사용자의 상태를 판단하고 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다. 데이터 인식부(1320)는 학습된 데이터 인식 모델을 이용하여, 소정의 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 판단하고, 사용자 상태 정보를 생성할 수 있다. 데이터 인식부(1320)는 학습에 의한 기 설정된 기준에 따라 소정의 컨텍스트 데이터를 획득하고, 획득된 컨텍스트 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델을 이용할 수 있다. 또한, 데이터 인식부(1320)는 이를 이용함으로써, 소정의 컨텍스트 데이터에 기초한 사용자의 상태를 결정할 수 있다. 또한, 획득된 컨텍스트 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델에 의해 출력된 결과 값은, 데이터 인식 모델을 업데이트하는데 이용될 수 있다.
데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
이 경우, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 하나는 전자 장치에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(1310)가 구축한 모델 정보를 데이터 인식부(1320)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(1320)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(1310)로 제공될 수도 있다.
한편, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 15는 일부 실시예에 따른 데이터 학습부의 블록도이다.
도 15를 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 학습부(1310)는 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(1310-1)는 사용자의 상태를 판단하기 위해 필요한 컨텍스트 데이터 및 사용자의 상태를 판단하기 위한 학습을 위하여 필요한 컨텍스트 데이터를 획득할 수 있다.
데이터 획득부(1310-1)는, 예를 들어, 네트워크를 통해 전자 장치(100)에 연결된 적어도 하나의 외부 장치로부터 컨텍스트 데이터를 획득할 수 있다.
전처리부(1310-2)는 사용자의 상태를 판단하기 위한 학습에 획득된 컨텍스트 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 컨텍스트 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(1310-2)는 후술할 모델 학습부(1310-4)가 사용자의 상태를 판단하기 위한 학습을 위하여 획득된 컨텍스트 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 컨텍스트 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다.
학습 데이터 선택부(1310-3)는 전처리된 컨텍스트 데이터 중에서 학습에 필요한 컨텍스트 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 컨텍스트 데이터는 모델 학습부(1310-4)에 제공될 수 있다. 학습 데이터 선택부(1310-3)는 사용자의 상태를 판단하기 위한 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 컨텍스트 데이터 중에서 학습에 필요한 컨텍스트 데이터를 선택할 수 있다. 또한, 학습 데이터 선택부(1310-3)는 후술할 모델 학습부(1310-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 컨텍스트 데이터를 선택할 수도 있다.
모델 학습부(1310-4)는 학습 데이터에 기초하여 사용자의 상태를 어떻게 판단할 지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 예를 들어, 모델 학습부(1310-4)는, 학습 데이터와 사용자의 상태 사이의 연관 관계를 학습할 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는 사용자의 상태를 판단하기 위하여 어떤 학습 데이터를 이용해야 하는 지에 대한 기준을 학습할 수도 있다.
또한, 모델 학습부(1310-4)는 사용자의 상태를 판단하기 위해 이용되는 데이터 인식 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 경우, 데이터 인식 모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 데이터 인식 모델은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 데이터 등)을 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.
데이터 인식 모델은, 인식 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 인식 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시예에 따르면, 모델 학습부(1310-4)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.
또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 오류 역전파법(error back-propagation) 또는 경사 하강법(gradient descent)을 포함하는 학습 알고리즘 등을 이용하여 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 학습 데이터를 입력 값으로 하는 지도 학습(supervised learning) 을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 별다른 지도 없이 사용자의 상태를 판단하기 위해 필요한 데이터의 종류를 스스로 학습함으로써, 사용자의 상태를 판단하기 위한 기준을 발견하는 비지도 학습(unsupervised learning)을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다. 또한, 모델 학습부(1310-4)는, 예를 들어, 학습에 따라 사용자의 상태를 판단한 결과가 올바른지에 대한 피드백을 이용하는 강화 학습(reinforcement learning)을 통하여, 데이터 인식 모델을 학습시킬 수 있다.
또한, 데이터 인식 모델이 학습되면, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 저장할 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 데이터 인식부(1320)를 포함하는 장치의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 후술할 데이터 인식부(1320)를 포함하는 장치의 메모리에 저장할 수 있다. 또는, 모델 학습부(1310-4)는 학습된 데이터 인식 모델을 전자 장치와 유선 또는 무선 네트워크로 연결되는 서버의 메모리에 저장할 수도 있다.
이 경우, 학습된 데이터 인식 모델이 저장되는 메모리는, 예를 들면, 장치의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 함께 저장할 수도 있다. 또한, 메모리는 소프트웨어 및/또는 프로그램을 저장할 수도 있다. 프로그램은, 예를 들면, 커널, 미들웨어, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션") 등을 포함할 수 있다.
모델 평가부(1310-5)는 데이터 인식 모델에 평가 데이터를 입력하고, 평가 데이터로부터 출력되는 인식 결과가 소정 기준을 만족하지 못하는 경우, 모델 학습부(1310-4)로 하여금 다시 학습하도록 할 수 있다. 이 경우, 평가 데이터는 데이터 인식 모델을 평가하기 위한 기 설정된 데이터일 수 있다.
예를 들어, 모델 평가부(1310-5)는 평가 데이터에 대한 학습된 데이터 인식 모델의 인식 결과 중에서, 인식 결과가 정확하지 않은 평가 데이터의 개수 또는 비율이 미리 설정된 임계치를 초과하는 경우 소정 기준을 만족하지 못한 것으로 평가할 수 있다. 예컨대, 소정 기준이 비율 2%로 정의되는 경우, 학습된 데이터 인식 모델이 총 1000개의 평가 데이터 중의 20개를 초과하는 평가 데이터에 대하여 잘못된 인식 결과를 출력하는 경우, 모델 평가부(1310-5)는 학습된 데이터 인식 모델이 적합하지 않은 것으로 평가할 수 있다.
한편, 학습된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 모델 평가부(1310-5)는 각각의 학습된 동영상 인식 모델에 대하여 소정 기준을 만족하는지를 평가하고, 소정 기준을 만족하는 모델을 최종 데이터 인식 모델로서 결정할 수 있다. 이 경우, 소정 기준을 만족하는 모델이 복수 개인 경우, 모델 평가부(1310-5)는 평가 점수가 높은 순으로 미리 설정된 어느 하나 또는 소정 개수의 모델을 최종 데이터 인식 모델로서 결정할 수 있다.
한편, 데이터 학습부(1310) 내의 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5)는 하나의 전자 장치에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 전자 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 일부는 전자 장치에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(1310-1), 전처리부(1310-2), 학습 데이터 선택부(1310-3), 모델 학습부(1310-4) 및 모델 평가부(1310-5) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 16은 일부 실시예에 따른 데이터 인식부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 16을 참조하면, 일부 실시예에 따른 데이터 인식부(1320)는 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부(1320-1)는 사용자의 상태를 판단하기 위해 필요한 데이터를 획득할 수 있으며, 전처리부(1320-2)는 사용자의 상태를 판단하기 위해 획득된 데이터가 이용될 수 있도록, 획득된 데이터를 전처리할 수 있다. 전처리부(1320-2)는 후술할 인식 결과 제공부(1320-4)가 사용자의 상태를 판단하기 위하여 획득된 데이터를 이용할 수 있도록, 획득된 데이터를 기 설정된 포맷으로 가공할 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1320-1)는 네트워크를 통해 전자 장치(100)에 연결된 적어도 하나의 외부 장치로부터 컨텍스트 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 컨텍스트 데이터는 전자 장치(100)에서 생성된 데이터 또는 외부 장치로부터 수신된 데이터일 수 있다.
인식 데이터 선택부(1320-3)는 전처리된 데이터 중에서 사용자의 상태를 판단하기 위해 필요한 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 인식 결과 제공부(1320-4)에게 제공될 수 있다. 인식 데이터 선택부(1320-3)는 사용자의 상태를 판단하기 위한 기 설정된 기준에 따라, 전처리된 데이터 중에서 일부 또는 전부를 선택할 수 있다. 또한, 인식 데이터 선택부(1320-3)는 후술할 모델 학습부(1310-4)에 의한 학습에 의해 기 설정된 기준에 따라 데이터를 선택할 수도 있다.
인식 결과 제공부(1320-4)는 선택된 데이터를 데이터 인식 모델에 적용하여 사용자의 상태를 판단할 수 있다. 인식 결과 제공부(1320-4)는 데이터의 인식 목적에 따른 인식 결과를 제공할 수 있다. 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 입력 값으로 이용함으로써, 선택된 데이터를 데이터 인식 모델에 적용할 수 있다. 또한, 인식 결과는 데이터 인식 모델에 의해 결정될 수 있다.
모델 갱신부(1320-5)는 인식 결과 제공부(1320-4)에 의해 제공되는 인식 결과에 대한 평가에 기초하여, 데이터 인식 모델이 갱신되도록 할 수 있다. 예를 들어, 모델 갱신부(1320-5)는 인식 결과 제공부(1320-4)에 의해 제공되는 인식 결과를 모델 학습부(1310-4)에게 제공함으로써, 모델 학습부(1310-4)가 데이터 인식 모델을 갱신하도록 할 수 있다.
한편, 데이터 인식부(1320) 내의 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 전자 장치에 탑재될 수도 있다.
또한, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5)는 하나의 전자 장치(100)에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 장치들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 일부는 전자 장치(100)에 포함되고, 나머지 일부는 서버에 포함될 수 있다.
또한, 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 획득부(1320-1), 전처리부(1320-2), 인식 데이터 선택부(1320-3), 인식 결과 제공부(1320-4) 및 모델 갱신부(1320-5) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스트럭션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
도 17은 일부 실시예에 따른 전자 장치 및 서버가 서로 연동함으로써 데이터를 학습하고 인식하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 17을 참조하면, 서버(2000)는 사용자의 상태를 판단하기 위한 기준을 학습할 수 있으며, 전자 장치(100)는 서버(2000)에 의한 학습 결과에 기초하여 사용자의 의도 판단, 연관 정보의 제공 및 대체 동작의 추천을 판단할 수 있다.
이 경우, 서버(2000)의 모델 학습부(2340)는 도 15에 도시된 데이터 학습부(1310)의 기능을 수행할 수 있다. 서버(2000)의 모델 학습부(2340)는 사용자의 상태를 판단하기 위하여 어떤 데이터를 이용할 것인지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 또한, 서버의 모델 학습부(2340)는 데이터를 이용하여 사용자의 상태를 어떻게 판단할 것인지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 모델 학습부(2340)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 후술할 데이터 인식 모델에 적용함으로써, 사용자의 상태를 판단하기 위한 기준을 학습할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)의 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 서버(2000)에 의해 생성된 데이터 인식 모델에 적용하여 사용자의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 서버(2000)에게 전송하고, 서버(2000)가 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 인식 모델에 적용하여 사용자의 상태를 판단할 것을 요청할 수 있다.
또는, 전자 장치(100)의 인식 결과 제공부(1320-4)는 서버(2000)에 의해 생성된 인식 모델을 서버(2000)로부터 수신하고, 수신된 인식 모델을 이용하여 사용자의 상태를 판단할 수 있다. 이 경우, 디바이스(1000)의 인식 결과 제공부(1320-4)는 인식 데이터 선택부(1320-3)에 의해 선택된 데이터를 서버(2000)로부터 수신된 데이터 인식 모델에 적용하여 사용자의 상태를 판단할 수 있다.
또한, 전자 장치(100) 및 서버(2000)는 데이터 인식 모델의 학습 및 데이터 인식을 위한 작업을 효과적으로 분배하여 수행할 수 있으며, 이를 통하여, 사용자의 의도에 부합하는 서비스를 제공하기 위하여 데이터 처리를 효율적으로 수행하고, 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호할 수 있다.
일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 적어도 하나의 프로그램이 저장되는 메모리;
    적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신하는 통신부; 및
    상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 광고를 교체하여 출력하는 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 학습 모델에 기초하여, 상기 수신된 컨텍스트 데이터로부터 상기 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득하는 단계;
    기결정된 제1 광고를 상기 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계;
    를 실행하는 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 광고는 상기 전자 장치에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 광고이며, 상기 제2 광고는 상기 사용자를 타겟팅한 광고로서 상기 제1 광고 대신 출력되도록 결정된 광고인 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 학습 모델은, 상기 하나 이상의 뉴럴 네트워크에 상기 컨텍스트 데이터가 입력된 것에 응답하여,상기 사용자의 상태를 학습함으로써 결정되는 것인, 전자 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 학습 모델은, 상기 전자 장치에 연결된 상기 적어도 하나의 외부 장치가 변경됨에 따라 업데이트되는 것인, 전자 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 학습 모델에 의해 획득되는 상기 사용자 상태 정보는, 상기 적어도 하나의 외부 장치의 종류, 상기 적어도 하나의 외부 장치의 상태, 및 상기 컨텍스트 데이터의 값 중 적어도 하나에 따라 상이하게 결정되는 것인, 전자 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    시청 이력 정보를 획득하는 단계;
    를 실행하는 명령어들을 더 포함하고,
    상기 제2 광고는, 상기 사용자 상태 정보 및 상기 시청 이력 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 외부 장치는, 네트워크를 통해 상기 전자 장치와 연결된 가전기기, 조리기기, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스, 음향기기, 운동기기, 조명기기, 및 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계는,
    상기 제1 광고가 시작되는 시점을 인식하는 단계; 및
    상기 인식된 시점부터 상기 제1 광고를 상기 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계는,
    상기 사용자 상태 정보를 외부 서버에 전송하는 단계;
    상기 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 상기 제2 광고에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 단계; 및
    수신된 상기 제2 광고에 관한 정보에 기초하여, 상기 제1 광고를 상기 제2 광고로 교체하여 출력하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 제2 광고는, 상기 외부 서버에 액세스하는 하나 이상의 광고주 각각으로부터 전송된 가격 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    채널을 변경하는 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 입력에 응답하여, 상기 채널이 제1 채널에서 제2 채널로 변경됨에 따라, 상기 제1 채널에서 출력중인 상기 제2 광고가 상기 제2 채널에서 이어서 출력되도록 제어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
  12. 전자 장치가 광고를 교체하여 출력하는 방법에 있어서,
    적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자의 상태를 판단하기 위해 사용되는 컨텍스트 데이터를 수신하는 단계;
    하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 학습 모델에 기초하여, 상기 수신된 컨텍스트 데이터로부터 사용자의 상태를 나타내는 사용자 상태 정보를 획득하는 단계;
    기결정된 제1 광고를 상기 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 제1 광고는 상기 전자 장치에서 출력되도록 방송사에 의해 기결정된 광고이며, 상기 제2 광고는 상기 사용자를 타겟팅한 광고로서 상기 제1 광고 대신 출력되도록 결정된 광고인 것을 특징으로 하는, 방법.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 학습 모델은, 상기 하나 이상의 뉴럴 네트워크에 상기 컨텍스트 데이터가 입력된 것에 응답하여,상기 사용자의 상태를 학습함으로써 결정되는 것인, 방법.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 방법은,
    시청 이력 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제2 광고는, 상기 사용자 상태 정보 및 상기 시청 이력 정보에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  16. 제 12항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 외부 장치는, 네트워크를 통해 상기 전자 장치와 연결된 가전기기, 조리기기, 모바일 디바이스, 웨어러블 디바이스, 음향기기, 운동기기, 조명기기, 및 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  17. 제 12항에 있어서,
    상기 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계는,
    상기 제1 광고가 시작되는 시점을 인식하는 단계; 및
    상기 인식된 시점부터 상기 제1 광고를 상기 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  18. 제 12항에 있어서,
    상기 제2 광고로 교체하여 출력하도록 제어하는 단계는,
    상기 사용자 상태 정보를 외부 서버에 전송하는 단계;
    상기 사용자 상태 정보에 기초하여 결정된 상기 제2 광고에 관한 정보를 상기 외부 서버로부터 수신하는 단계; 및
    수신된 상기 제2 광고에 관한 정보에 기초하여, 상기 제1 광고를 상기 제2 광고로 교체하여 출력하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  19. 제 12항에 있어서, 상기 방법은,
    채널을 변경하는 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 입력에 응답하여, 상기 채널이 제1 채널에서 제2 채널로 변경됨에 따라, 상기 제1 채널에서 출력중인 상기 제2 광고가 상기 제2 채널에서 이어서 출력되도록 제어하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  20. 제 12항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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