WO2022065868A1 - Ａｐｌ 광고 제공 시스템 - Google Patents

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WO2022065868A1
WO2022065868A1 PCT/KR2021/012941 KR2021012941W WO2022065868A1 WO 2022065868 A1 WO2022065868 A1 WO 2022065868A1 KR 2021012941 W KR2021012941 W KR 2021012941W WO 2022065868 A1 WO2022065868 A1 WO 2022065868A1
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PCT/KR2021/012941
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김정우
이병환
김정훈
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김정우
이병환
김정훈
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    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/08—Auctions

Definitions

  • the present invention relates to an After Product Placement (APL) advertisement providing system, and more specifically, without interruption of the image in the image through graphic work on the content provided by the content provider having a preset number of views for efficient advertising business.
  • APL advertisement is provided to provide a one-stop advertising business model that maximizes the advertising effect by exposing, as well as recommends the content desired by the advertiser based on AI through the matching service, and even confirms the result analysis by predicting the advertising effect to provide a system.
  • Non Skip advertisement is non-skippable when exposed before/after/middle of video
  • bumper ad It is a form that cannot be skipped with a maximum of 6 seconds advertisement.
  • the types of advertisements provided by the existing video content streaming service cannot be skipped or are reproduced before, after, and during the playback of the video, thereby causing the video to be cut off, causing inconvenience to viewers.
  • Patent Document 1 Republic of Korea Patent Application No. 10-2007-0051848 (2007.05.29) "On-line advertisement method the efficiency of which is 100%"
  • Patent Document 2 Republic of Korea Patent Application No. 10-2007-7025724 (April 7, 2006) "A method for calculating online advertisement statistics in real time and a method for implementing computer-generated changes to an online advertisement program (COMPUTING ONLINE ADVERTISING) STATISTICS AND IMPLEMENTING COMPUTER-GENERATED MODIFICATIONS TO AN ONLINE ADVERTISING PROGRAM IN REAL TIME)"
  • the present invention is to solve the above problems, and maximizes the advertising effect by exposing the advertisement without interruption of the image in the image through graphic work on the content provided by the content provider having a preset number of views for an efficient advertising business It is to provide an APL advertisement providing system for doing so.
  • the present invention is to provide an APL advertisement providing system for providing a one-stop advertisement business model that allows an advertiser to recommend the desired content based on AI through a matching service and to check the result analysis through prediction of advertisement effect. .
  • an APL advertisement providing system includes a content provider terminal group 100g comprising a plurality of content provider terminals 100, a network 200, and APL (After Product Placement) advertisements.
  • the APL advertisement providing system 1 including a providing server 300, an advertiser terminal group 400g comprising a plurality of advertiser terminals 400, and an online video providing server 600
  • the APL advertisement providing server 300 includes: , by controlling the transceiver 310 to receive an application for the serial number of the APL content from the content provider terminal 100 through the network 200 , the serial number of the APL content is transmitted through the network 200 to the online video providing server After checking whether the number of views is greater than or equal to the preset number of views through a query to 600
  • the product output time zone and the terminal identification number (IMEI) of the content provider terminal 100 are stored together as one "APL component information", and the advertiser providing each APL product name for the data stored in the database 330 is selected.
  • IMEI terminal identification number
  • APL category information as a standard, and use the generated “APL category information” as metadata as APL product name, APL content serial number, APL product output time period, and terminal identification number (IMEI) of the content provider terminal 100
  • IMEI terminal identification number
  • a content registration module 321 and "APL category information" corresponding to the metadata of each "APL unit information" according to the APL advertisement content request after login using the member ID and password according to the access of the advertiser terminal 400 through the network 200 and a content recommendation module 322 for extracting the matching member ID of the advertiser terminal 400 from the database 330; It may be characterized in that it comprises a.
  • the content recommendation module 322 matches the received APL product name It may be characterized in that "APL component information" is extracted from “APL unit information" having an APL product name that matches the APL product name, and the serial number of the APL content is again extracted from the extracted "APL component information.”
  • the AI scanner finds and previews the optimal space where virtual goods can be exposed in the content.
  • the existing 'Image J' which analyzes images by color, but by combining AI technology and image scanning technology to precisely analyze colors and utilize this technology to simultaneously analyze changes in space and optimize
  • the location can be extracted, and through this, the advertiser can predict the location of the product to be exposed in the video by automatically finding the location where the product can be most naturally exposed and showing it in advance.
  • APL extended reality
  • viewers can interact with reality through 3D or 2D computer graphic work on content that has already been verified. It is a technique that creates the illusion that they are the same. It corresponds to a new advertisement production technique that removes the viewer hurdle of advertisement noise from verified content, and the first advertisement production technique using 3D or 2D XR (extended reality) technology is applied. can do.
  • the APL advertisement providing system provides an advertisement effect by exposing advertisements without interruption of images through graphic work on contents provided by a contents provider having a preset number of views for an efficient advertisement business. It provides a maximizing effect.
  • the APL advertisement providing system provides the effect of allowing the advertiser to recommend the desired content based on AI through the matching service and to check the result analysis by predicting the advertisement effect.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an APL advertisement providing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the components of the APL advertisement providing server 300 of the APL advertisement providing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • 3 and 4 are flowcharts illustrating an operation process of the APL advertisement providing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • [Correction 24.11.2021 under Rule 91] 5 is a diagram showing the form of an advertisement provided to the viewer terminal 500 by the online video content server 600 in the APL advertisement providing system 1 according to an embodiment of the present invention. 6 is a comparison chart of PPL advertisement, APL advertisement, and influencer advertisement.
  • the component when any one component 'transmits' data or signal to another component, the component may directly transmit the data or signal to another component, and through at least one other component This means that data or signals can be transmitted to other components.
  • APL After Product Placement
  • PPL Process Placement
  • the APL advertisement providing system 1 includes a content provider terminal group 100g including a plurality of content provider terminals 100 , a network 200 , an APL advertisement providing server 300 , and a plurality of advertiser terminals ( 400) may include an advertiser terminal group 400g, a viewer terminal group 500g including a plurality of viewer terminals 500, an online video providing server 600, and a big data server 700.
  • the network 200 is a high-speed backbone network of a large-scale communication network capable of high-capacity, long-distance voice and data services, and may be a next-generation wired or wireless network for providing the Internet or high-speed multimedia services.
  • the network 200 may be a mobile communication network, it may be a synchronous mobile communication network or an asynchronous mobile communication network.
  • the asynchronous mobile communication network there may be a wideband code division multiple access (WCDMA) type communication network.
  • WCDMA wideband code division multiple access
  • the mobile communication network 700 may include a Radio Network Controller (RNC).
  • RNC Radio Network Controller
  • the WCDMA network may be a 3G LTE network, a 4G network, other next-generation communication networks such as 5G, and other IP-based IP networks.
  • the network 200 includes a content provider terminal group 100g including a plurality of content provider terminals 100 , an APL advertisement providing server 300 , an advertiser terminal group 400g including a plurality of advertiser terminals 400 , and a plurality of viewers.
  • the viewer terminal group 500g composed of the terminals 500, the online video providing server 600, and the big data server 700, and other systems serve to mutually transmit signals and data.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the components of the APL advertisement providing server 300 of the APL advertisement providing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • 3 and 4 are flowcharts illustrating an operation process of the APL advertisement providing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the controller 320 includes a content registration module 321 , a content recommendation module 322 , and an effect prediction confirmation module 323 . ), a content supply contract module 324 , an APL advertisement providing module 325 , and a settlement providing module 326 .
  • the content registration module 321 controls the transceiver 310 to receive an application for the serial number of the APL content through the network 200 from the content provider terminal 100, thereby transferring the serial number of the APL content to the network 200 After checking whether the number of views is greater than or equal to the preset number of views through a query to the online video providing server 600 through
  • the product name, the APL product output time period on the APL content, and the terminal identification number (IMEI) of the content provider terminal 100 may be stored together as one "APL component information".
  • the content registration module 321 generates "APL category information" based on the advertiser providing each APL product name for the data stored in the database 330, and uses the generated “APL category information" as metadata as APL
  • APL component information consisting of a product name, serial number of APL content, APL product output time zone, and terminal identification number (IMEI) of the content provider terminal 100, at least on each "APL category information”
  • a plurality of “APL unit information” including one or more “APL component information” may be generated and stored in the database 330 .
  • the process of generating "APL unit information" by the content registration module 321 may be the content registration process (1) of FIG. 3 .
  • the content recommendation module 322 corresponds to the metadata of each "APL unit information" according to the APL advertisement content request after login using the member ID and password according to the access of the advertiser terminal 400 through the network 200.
  • a member ID of the advertiser terminal 400 matching "APL category information" may be extracted from the database 330 .
  • the content recommendation module 322 matches the received APL product name. It is possible to extract “APL component information” from “APL unit information” having an APL product name that matches the APL product name, and extract the serial number of APL content again from the extracted “APL component information”.
  • the content recommendation module 322 is configured to match the advertisement image provided by the advertiser terminal 400 among the preset number of APL contents with the advertisement atmosphere. Content can be extracted based on AI.
  • the content recommendation module 322 configures the advertisement image provided by the advertiser terminal 400 and the color and saturation of each image frame in the APL product output time period on the "APL component information" corresponding to the extracted APL content.
  • the brightness is analyzed for each APL content, and the average value of the values of hue, saturation, and brightness extracted from each video frame, and each parameter (color, saturation, brightness) of the values of color, saturation, and brightness of the advertisement image
  • the serial numbers of APL content can be sorted with the most similar proximities in priority.
  • the content recommendation module 322 provides the overall color, saturation, and brightness values for pixels of each image frame and advertisement images based on the collected data separated into color, saturation, and brightness values distributed and stored in the DCS DB by the distributed file program.
  • the similarity can be analyzed through a machine learning algorithm and similarity information can be derived.
  • the machine learning algorithm used in the content recommendation module 322 may be one of a decision tree (DT) classification algorithm, a random forest classification algorithm, and a support vector machine (SVM) classification algorithm.
  • DT decision tree
  • SVM support vector machine
  • the content recommendation module 322 analyzes the advertisement image based on the collected data distributed and stored in the DCS DB by the distributed file program, and as a result of the analysis, a plurality of characteristic information according to the change of each color, saturation, and brightness value for each pixel. It is possible to determine whether a state similar to an image frame is similar to that of an image frame as a result of learning by extracting and learning the extracted feature information using at least one of a plurality of machine learning algorithms.
  • the content recommendation module 322 may apply an ensemble structure composed of a plurality of complementary machine learning algorithms to improve the accuracy of the status determination result.
  • the decision tree classification algorithm learns in a tree structure and derives results, so it is easy to interpret and understand the results, the data processing speed is fast, and rules can be derived based on the search tree.
  • RF can be applied as a method to improve the low classification accuracy of DT.
  • the random forest classification algorithm slaughters the results of learning multiple DTs as an ensemble, and it is difficult to understand the results than DT, but the accuracy of the results may be higher than that of DT.
  • SVM can be applied as a way to improve overfitting that can occur through DT or RF learning.
  • the SVM classification algorithm classifies data belonging to different classifications on a plane-based basis, and generally has high accuracy and may have low sensitivity to structural overfitting.
  • the content recommendation module 322 is configured to include sensationalism, violence, fear, imitation, and subtitles in each image frame of the APL product output time on each aligned APL content that falls within a preset rank among the sequence numbers of the extracted APL content. and verification of keyword extraction according to voice recognition.
  • the content recommendation module 322 is a big data-based sensational image set DB, a violent image set DB, a horror image set DB, and imitativeness stored in the big data server 700 when performing verification for sensationalism, violence, fear, and imitation. It can be determined by searching the image set DB.
  • the content recommendation module 322 is the serial number of the APL content for image search request and verification for at least one of sensationalism, violence, fear, and imitation of the big data server 700 through the network 200 . And after controlling the transceiver 310 to transmit the APL product output time period, the verification result data may be received from the big data server 700 as return information.
  • the big data server 700 accesses the online video providing server 600 through the network 200 to verify the serial number of the received APL content and the APL product output time period, and the APL content corresponding to the serial number. Request each video frame image for the video of the APL product output time zone.
  • the big data server 700 stores various pattern images corresponding to each of sensationalism, violence, fear, and imitation. By comparing the pattern included in the video frame image received upon request with the set angle inclined, enlarged, reduced, etc., sensationalism, violence, fear, and imitativeness in the video frame image are determined.
  • the big data server 700 determines the specificity of the pixels included in the video frame image, that is, the contrast of the pixels, the color of the pixels, and the pixels. Characteristics of a pixel can be extracted from a line to be used, a shape in which the pixel changes over time, and the like. In addition, the big data server 700 determines a pixel having characteristics similar to those of the image frame image and each pattern image as a similar range. That is, the big data server 700 determines the pixel from which the characteristic is extracted as the reference pixel, and determines the similarity between the reference pixel and the surrounding pixels. can be judged as Here, the similarity is a concept including a difference in brightness between pixels or a difference in distance between pixels.
  • the content recommendation module 322 does not have sensationalism, violence, fear, or imitation, and there is no sensationalism, violence, fear, and imitation in the keywords extracted according to subtitles and voice recognition.
  • the network 200 is sent to the online video providing server 600 for the content payload information for the APL product output time among the serial numbers of each sorted APL content that falls within a preset rank among the serial numbers of the extracted APL content ), after controlling the transceiver 310 to receive through a request, the member ID of the online video providing server 600 and the APL product name stored in the APL advertisement content request as metadata, the basis of content payload information generation After creating as "advertisement component information" including the APL product name, APL content serial number, APL product output time, and terminal identification number (IMEI) of the content provider terminal 100, Among the serial numbers of the extracted APL content for the generated plurality of "advertisement component information", "ad unit information”, which is a collection of items corresponding
  • the content recommendation module 322 stores the member ID of the online video providing server 600 and the APL product name stored in the APL advertisement content request as metadata and "ad unit information" in the database 330 .
  • the content recommendation module 322 at least one of selectivity, violence, fear, and imitation is detected as a result of verification by the big data server 700 .
  • at least one of sensationality, violence, fear, and imitation is detected in the extracted keywords according to subtitles and voice recognition, among the serial numbers of each sorted APL content that fall within a preset rank among the sequence numbers of the extracted APL content
  • the transceiver 310 controls the transceiver 310 to receive the network 200 through a request to the online video providing server 600 for the content payload information for the APL product output time
  • the content payload information detected from the received Excluding the video frame image or audio information corresponding to the video frame image, video information, or audio information performing graphic work to cover the detected video frame image or video information with a viewing mark, or adding a noise audio signal to the audio information
  • the member ID of the online video providing server 600, and the APL product name stored in the APL advertisement content request as metadata the APL product name of “APL component information” that became the basis for
  • the content recommendation module 322 stores the member ID of the online video providing server 600 and the APL product name stored in the APL advertisement content request as metadata and "ad unit information" in the database 330, and then It is possible to control the transceiver 310 to transmit the advertisement information completion message to the advertiser terminal 400 through the network 200 .
  • Effect prediction confirmation module 323 transmits/receives unit 310 to receive an advertisement effect prediction request from advertiser terminal 400 according to access through network 200 by advertiser terminal 400 that has received the advertisement information completion message can be controlled
  • the effect prediction confirmation module 323 extracts the member ID of the advertiser terminal 400, extracts the APL product name used for storage in the database 330 of "ad unit information" together with the member ID, and then the extracted product name After requesting the information on the terminal identification number of the viewer terminal 500 that exceeds the preset number of views for the APL content related to the online video providing server 600 through the network 200, the received preset number After extracting the member ID of the advertiser terminal 400 for the terminal identification number of the viewer terminal 500, control the transceiver 310 to transmit at least one APL content included in "ad unit information" together with the member ID can do.
  • the effect prediction confirmation module 323 is a terminal identification number of the viewer terminal 500 extracted for each sorted APL content that falls within a preset rank among the serial numbers of the APL content extracted by the content recommendation module 322 .
  • n is a natural number greater than or equal to 2
  • the transceiver 310 may be controlled to transmit the corresponding APL content and evaluation score to the advertiser terminal 400 through the network 200 as an AI-selected advertisement image.
  • the AI scanner finds the optimal space in which virtual goods can be exposed and shows in advance It is similar to the existing 'Image J', which analyzes images by color, but precisely analyzes colors by combining AI technology and image scanning technology, and utilizes this technology to simultaneously analyze changes in space and optimize location can be extracted, and through this, the advertiser can predict the location of the product to be exposed in the video by automatically finding the location where the product can be most naturally exposed and showing it in advance. and time effort can be resolved.
  • This technology called AI image (or video) scanning technology, is an automatic analysis system that reads fine color differences through AI learning and extracts the values according to various desired options.
  • AI image (or video) scanning technology is an automatic analysis system that reads fine color differences through AI learning and extracts the values according to various desired options.
  • the content supply contract module 324 includes the exposure period between the content provider terminal 100 that provided the highest APL content and the advertiser terminal 400 that received the same APL content as an AI-selected advertisement image, the APL product output time period. Relay generation of the content advertisement supply electronic contract including length and image quality, and store the generated content advertisement supply electronic contract in the database 330, as well as the exposure period between the content provider terminal 100 and the Goju terminal 400; It is also possible to relay online payment for the down payment to which the length of the APL product output time period, the weight according to the duration and length of time according to the contract parameters including the image quality, and the weight according to the increase in the image quality are applied.
  • the APL advertisement providing module 325 automatically scans the brand by AI to generate “partially edited APL content parts” that are virtually exposed to the optimal exposure scene, and then through the network 200 to the online video content server 600 By providing , it is possible to generate an online video through automatic video editing for a corresponding time by the online video content server 600 .
  • the APL advertisement providing module 325 edits and adds 2D or 3D advertisement object image to the content payload information for the advertisement image provided by the advertiser terminal 400 during the APL product output time of the APL contents. After creating "partially edited APL content parts", the online video content server 600 is provided.
  • the online video content server 600 extracts the output time period information for the 2D or 3D advertisement object image included as metadata in the provided "partially edited APL content part" from the “partially edited APL content part", Editing is performed by replacing the "partially edited APL content part" in which the advertisement object image is added to the output time period information on the APL content provided by the content provider terminal 100 corresponding to the original, and thereafter, the audience terminal 500 ), the online video content server 600 provides the number of exposures for a preset period to the settlement providing module 326 through the network 200 when the advertisement is exposed through a search for APL content on which the editing of can
  • the advertisement provided from the online video content server 600 to the viewer terminal 500 may have various forms as shown in FIG. 5 .
  • the APL advertisement providing module 325 may use the first advertisement production technique using 3D and 2D XR (extended reality) technology.
  • the core of APL is a technique that creates the illusion that viewers are the same as the real thing through 3D or 2D computer graphic work on verified contents. That is, the first advertisement production technique using 3D or 2D XR (extended reality) technology can be applied. That is, through 3D image production techniques or 2D image production techniques (3D, 2D computer graphic work), the work of putting products, brands, posters, etc. on existing images as naturally as possible can be exposed as advertisements.
  • the settlement providing module 326 divides and pays the advertisement fee provided by the advertiser terminal 400 to the content provider terminal 100 in proportion to the number of exposures to the edited APL content. ), the transceiver 310 may be controlled to pay advertisement fees to a financial server (not shown).
  • the present invention can provide a strong effect of reducing production costs and riding on influencer advertisements in terms of advertisement effects while enabling remarkably short production compared to conventional PPL advertisements in the production period.
  • the present invention can also be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored.
  • Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. also includes
  • the computer-readable recording medium is distributed in network-connected computer systems, and computer-readable codes can be stored and executed in a distributed manner.
  • functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention pertains.
  • APL advertisement providing system 100 content provider terminal
  • APL advertisement providing server 310 transceiver
  • controller 321 content registration module

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
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  • Strategic Management (AREA)
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  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

본 발명은 효율적인 광고 비즈니스를 위해 미리 설정된 조회수를 갖는 콘텐츠 공급자에 의해 제공된 콘텐츠에 대한 그래픽 작업을 통해 영상에서 영상의 끊김이 없이 노출시킴으로써, 광고 효과를 극대화할 뿐만 아니라, 매칭 서비스를 통해서 광고주가 원하는 콘텐츠를 AI 기반으로 추천하고 광고효과 예측을 통해 결과 분석까지 확인할 수 있도록 하는 원스톱의 광고 비지니스 모델을 제공하기 위한 APL 광고 제공 시스템에 관한 것이다.

Description

ＡＰＬ 광고 제공 시스템
본 발명은 APL(After Product Placement) 광고 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 효율적인 광고 비즈니스를 위해 미리 설정된 조회수를 갖는 콘텐츠 공급자에 의해 제공된 콘텐츠에 대한 그래픽 작업을 통해 영상에서 영상의 끊김이 없이 노출시킴으로써, 광고 효과를 극대화할 뿐만 아니라, 매칭 서비스를 통해서 광고주가 원하는 콘텐츠를 AI 기반으로 추천하고 광고효과 예측을 통해 결과 분석까지 확인할 수 있도록 하는 원스톱의 광고 비지니스 모델을 제공하기 위한 APL 광고 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
종래의 동영상 콘텐츠 스크리밍 서비스에서 제공하는 광고의 종류로는 트루 뷰(True View) 인스트림, 논 스킵(Non Skip) 광고, 범퍼애드 방식 등이 사용되고 있다.
먼저, 트루 뷰(True View) 인스트림은 영상 시전전에 노출되며 5초후 스킵이 가능하며, 논 스킵(Non Skip) 광고는 영상 전/후/중간에 노출되면 스킵이 불가한 형태이며, 범퍼애드는 최대 6초 광고로 스킵이 불가한 형태이다.
이러한 기존의 동영상 콘텐츠 스크리밍 서비스에서 제공하는 광고의 종류는 스킵이 불가하거나 영상의 재생 전,후,중간에 재생됨으로써, 영상이 끊기는 한계점이 있어 시청자들이 불편한 문제점이 있어 왔다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
(특허문헌 1) 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2007-0051848 (2007.05.29)호 "광고대비판매효율이 100%인 온라인광고방법(On-line advertisement method the efficiency of which is 100%)"
(특허문헌 2) 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2007-7025724(2006.04.07)호 "실시간으로 온라인 광고 통계를 계산하는 방법 및 온라인광고 프로그램에 대한 컴퓨터-생성 변경을 구현하는 방법(COMPUTING ONLINE ADVERTISING STATISTICS AND IMPLEMENTING COMPUTER-GENERATED MODIFICATIONS TO AN ONLINE ADVERTISING PROGRAM IN REAL TIME)"
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 효율적인 광고 비즈니스를 위해 미리 설정된 조회수를 갖는 콘텐츠 공급자에 의해 제공된 콘텐츠에 대한 그래픽 작업을 통해 영상에서 영상의 끊김이 없이 광고를 노출시킴으로써, 광고 효과를 극대화하도록 하기 위한 APL 광고 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 매칭 서비스를 통해서 광고주가 원하는 콘텐츠를 AI 기반으로 추천하고 광고효과 예측을 통해 결과 분석까지 확인할 수 있도록 하는 원스톱의 광고 비지니스 모델을 제공하기 위한 APL 광고 제공 시스템을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템은, 복수의 콘텐츠 공급자단말(100)로 이루어진 콘텐츠 공급자단말 그룹(100g), 네트워크(200), APL(After Product Placement) 광고 제공 서버(300), 복수의 광고주 단말(400)로 이루어진 광고주 단말 그룹(400g), 온라인 동영상 제공 서버(600)를 포함하는 APL 광고 제공 시스템(1)에 있어서, APL 광고 제공 서버(300)는, 콘텐츠 공급자단말(100)로부터 네트워크(200)를 통해 APL 콘텐츠의 일련번호에 대한 신청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, APL 콘텐츠의 일련번호를 네트워크(200)를 통해 온라인 동영상 제공 서버(600)에 대한 질의를 통해 미리 설정된 조회수 이상인지를 확인한 뒤, 미리 설정된 조회수 이상인 경우, APL 콘텐츠의 일련번호 외에 콘텐츠 공급자단말(100)로부터 추가로 수신된 APL 상품의 APL 상품명, APL 콘텐츠 상의 APL 상품 출력 시간대, 및 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 함께 하나의 "APL 구성요소 정보"로 저장하며, 데이터베이스(330)에 저장된 데이터에 대해서 각 APL 상품명을 제공하는 광고사를 기준으로 "APL 카테고리 정보"를 생성하고, 생성된 "APL 카테고리 정보"를 메타데이터로 APL 상품명, APL 콘텐츠의 일련번호, APL 상품 출력 시간대, 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)로 이루어진 "APL 구성요소 정보"를 적어도 하나 이상 저장함으로써, 각 "APL 카테고리 정보" 상에 적어도 하나 이상의 "APL 구성요소 정보"를 포함하는 "APL 단위 정보"를 복수개 생성하여 데이터베이스(330) 상에 저장하는 콘텐츠 등록 모듈(321); 및 네트워크(200)를 통한 광고주 단말(400)의 액세스에 따른 회원 ID 및 비밀번호를 이용한 로그인 이후의 APL 광고 콘텐츠 요청에 따라, 각 "APL 단위 정보"의 메타데이터에 해당하는 "APL 카테고리 정보"와 매칭되는 광고주 단말(400)의 회원 ID를 데이터베이스(330)에서 추출하는 콘텐츠 추천 모듈(322); 을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 콘텐츠 추천 모듈(322)은, "APL 카테고리 정보"에 포함된 APL 상품명을 브랜드 정보로 네트워크(200)를 통한 광고주 단말(400)로부터의 입력정보를 수신하는 경우, 수신된 APL 상품명과 매칭되는 APL 상품명과 일치되는 APL 상품명을 갖는 "APL 단위 정보"에서 "APL 구성요소 정보"를 추출하고, 추출된 "APL 구성요소 정보에서 다시 APL 콘텐츠의 일련번호를 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, APL 광고 제공 서버(300)는, AI가 제품명, 카테고리, 키워드 분석을 통해서 자동으로 최적 콘텐츠를 추천하면, AI 스캐너가 해당 콘텐츠에서 가상의 상품이 노출될 수 있는 최적의 공간을 찾아서 미리 보여주는 기능을 제공함으로써, 색으로 이미지를 분석하는 기존의 ‘Image J’와 유사하지만, AI 기술과 영상 스캐닝 기술을 접목하여 색상을 정밀하게 분석하고 이 기술을 활용하여 공간의 변화까지도 동시 분석하면서 최적의 위치를 추출할 수 있으며, 이를 통해 가장 자연스럽게 상품을 노출할 수 있는 위치를 자동으로 찾아주고 미리 보여줌으로써 광고주는 영상 속에서 노출될 상품의 위치를 예측할 수 있어, 상품의 자연스런 노출, 최적 노출에 대한 시시비비와 시간적 노력을 해결하며, 3D, 2D XR(확장현실) 기술을 사용하는 최초의 광고제작 기법을 사용하되, APL의 핵심은 이미 검증된 콘텐츠에 3D나 2D컴퓨터 그랙픽 작업을 통하여 시청자가 실제와 똑 같다고 착각하도록 제작하는 기법으로, 검증된 콘텐츠에 광고 노이즈라는 시청자 허들을 제거한 새로운 광고제작 기법에 해당하여, 3D나 2D XR(확장현실) 기술을 사용한 최초의 광고제작 기법이 적용하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템은, 효율적인 광고 비즈니스를 위해 미리 설정된 조회수를 갖는 콘텐츠 공급자에 의해 제공된 콘텐츠에 대한 그래픽 작업을 통해 영상에서 영상의 끊김이 없이 광고를 노출시킴으로써, 광고 효과를 극대화하도록 하는 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템은, 매칭 서비스를 통해서 광고주가 원하는 콘텐츠를 AI 기반으로 추천하고 광고효과 예측을 통해 결과 분석까지 확인할 수 있도록 하는 있는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1) 중 APL 광고 제공 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1)의 동작 과정을 나타내는 흐름도이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 24.11.2021]　
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1) 중 온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)에서 시청자 단말(500)에게 제공하는 광고는 형태를 나타내는 도면이다. 도 6은 PPL 광고, APL 광고, 인플루엔저 광고 비교도표이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
본 발명에서 APL(After Product Placement)은 PPL(Product Placement) 방식이 사용된 후에 후처리된 영상을 활용하여 광고를 제공하는 방식을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, APL 광고 제공 시스템(1)은 복수의 콘텐츠 공급자단말(100)로 이루어진 콘텐츠 공급자단말 그룹(100g), 네트워크(200), APL 광고 제공 서버(300), 복수의 광고주 단말(400)로 이루어진 광고주 단말 그룹(400g), 복수의 시청자 단말(500)로 이루어진 시청자 단말 그룹(500g), 온라인 동영상 제공 서버(600), 그리고 빅데이터 서버(700)를 포함할 수 있다.
네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 이동통신망(700)은 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 복수의 콘텐츠 공급자단말(100)로 이루어진 콘텐츠 공급자단말 그룹(100g), APL 광고 제공 서버(300), 복수의 광고주 단말(400)로 이루어진 광고주 단말 그룹(400g), 복수의 시청자 단말(500)로 이루어진 시청자 단말 그룹(500g), 온라인 동영상 제공 서버(600), 그리고 빅데이터 서버(700), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1) 중 APL 광고 제공 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 APL 광고 제공 시스템(1)의 동작 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함하며, 제어부(320)는 콘텐츠 등록 모듈(321), 콘텐츠 추천 모듈(322), 효과 예측 확인 모듈(323), 콘텐츠 공급 계약 모듈(324), APL 광고 제공 모듈(325), 정산 제공 모듈(326)을 포함할 수 있다.
콘텐츠 등록 모듈(321)은 콘텐츠 공급자단말(100)로부터 네트워크(200)를 통해 APL 콘텐츠의 일련번호에 대한 신청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, APL 콘텐츠의 일련번호를 네트워크(200)를 통해 온라인 동영상 제공 서버(600)에 대한 질의를 통해 미리 설정된 조회수 이상인지를 확인한 뒤, 미리 설정된 조회수 이상인 경우, APL 콘텐츠의 일련번호 외에 콘텐츠 공급자단말(100)로부터 추가로 수신된 APL 상품의 APL 상품명, APL 콘텐츠 상의 APL 상품 출력 시간대, 및 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 함께 하나의 "APL 구성요소 정보"로 저장할 수 있다.
이후, 콘텐츠 등록 모듈(321)은 데이터베이스(330)에 저장된 데이터에 대해서 각 APL 상품명을 제공하는 광고사를 기준으로 "APL 카테고리 정보"를 생성하고, 생성된 "APL 카테고리 정보"를 메타데이터로 APL 상품명, APL 콘텐츠의 일련번호, APL 상품 출력 시간대, 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)로 이루어진 "APL 구성요소 정보"를 적어도 하나 이상 저장함으로써, 각 "APL 카테고리 정보" 상에 적어도 하나 이상의 "APL 구성요소 정보"를 포함하는 "APL 단위 정보"를 복수개 생성하여 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있다.
여기서, 콘텐츠 등록 모듈(321)에 의한 "APL 단위 정보"의 생성 과정은 도 3의 콘텐츠 등록 과정(①)일 수 있다.
콘텐츠 추천 모듈(322)은 네트워크(200)를 통한 광고주 단말(400)의 액세스에 따른 회원 ID 및 비밀번호를 이용한 로그인 이후의 APL 광고 콘텐츠 요청에 따라, 각 "APL 단위 정보"의 메타데이터에 해당하는 "APL 카테고리 정보"와 매칭되는 광고주 단말(400)의 회원 ID를 데이터베이스(330)에서 추출할 수 있다.
이후, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 "APL 카테고리 정보"에 포함된 APL 상품명을 브랜드 정보로 네트워크(200)를 통한 광고주 단말(400)로부터의 입력정보를 수신하는 경우, 수신된 APL 상품명과 매칭되는 APL 상품명과 일치되는 APL 상품명을 갖는 "APL 단위 정보"에서 "APL 구성요소 정보"를 추출하고, 추출된 "APL 구성요소 정보에서 다시 APL 콘텐츠의 일련번호를 추출할 수 있다.
이후, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 APL 콘텐츠의 일련번호에 해당하는 APL 콘텐츠가 미리 설정된 개수 이상인 경우 미리 설정된 개수의 각 APL 콘텐츠 중 광고주 단말(400)에 의해 제공된 광고 이미지와 광고 분위기가 매칭되는 APL 콘텐츠를 AI 기반으로 추출할 수 있다.
보다 구체적으로, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 광고주 단말(400)에 의해 제공된 광고 이미지와, 추출된 APL 콘텐츠에 해당하는 "APL 구성요소 정보" 상의 APL 상품 출력 시간대의 각 영상 프레임에 대한 색상, 채도, 명도를 각 APL 콘텐츠 별로 분석하여, 각 영상 프레임에서 추출된 색상, 채도, 명도의 값에 대한 평균값과, 광고 이미지의 색상, 채도, 명도의 값에 대한 각 파라미터(색상, 채도, 명도) 별로 1:1 비교를 통해 가장 유사한 근접값을 우선순위로 APL 콘텐츠의 일련번호를 정렬할 수 있다.
즉, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 색상, 채도, 명도 값으로 분리된 수집 데이터를 기준으로 각 영상 프레임의 픽셀과 광고 이미지에 대한 색상, 채도, 명도의 전체적인 유사도를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 유사도 정보를 내릴 수 있다. 보다 구체적으로, 콘텐츠 추천 모듈(322)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
콘텐츠 추천 모듈(322)은 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터를 기준으로 광고 이미지를 분석하여 그 분석한 결과로 각 색상, 채도, 명도 값의 픽셀별 변화에 따른 복수의 특징 정보를 추출하고 추출된 특징 정보를 복수의 머신러닝 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 이용하여 학습하여 학습한 결과로 영상 프레임과의 유사 상태 여부를 판단할 수 있다.
즉, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 상태 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
또한, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 추출된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 미리 설정된 순위 내에 해당하는 각 정렬된 APL 콘텐츠 상에서의 APL 상품 출력 시간대의 각 영상 프레임에서 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성, 자막 및 음성인식에 따른 키워드 추출 등에 대한 검증을 수행할 수 있다.
콘텐츠 추천 모듈(322)은 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성에 대한 검증 수행시, 빅데이터 서버(700)에 저장된 빅데이터 기반 선정성 이미지 집합 DB, 폭력성 이미지 집합 DB, 공포성 이미지 집합 DB, 모방성 이미지 집합 DB에 대한 검색을 통해 판별할 수 있다.
즉, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(700)에 대한 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성 중 적어도 하나 이상에 대한 이미지 검색 요청과 검증을 위한 APL 콘텐츠의 일련번호 및 APL 상품 출력 시간대를 전송하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 검증 결과 데이터를 반환 정보로 빅데이터 서버(700)로부터 수신할 수 있다.
이에 따라, 빅데이터 서버(700)는 수신된 APL 콘텐츠의 일련번호 및 APL 상품 출력 시간대에 대한 검증을 위해 네트워크(200)를 통해 온라인 동영상 제공 서버(600)로 액세스하여 일련번호에 해당하는 APL 콘텐츠의 APL 상품 출력 시간대의 영상에 대한 각 영상 프레임 이미지를 요청한다.
한편, 빅데이터 서버(700)에는 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성 각각에 해당하는 다양한 패턴 이미지가 저장되어 있는데, 다양한 패턴 이미지 자체 정보 또는 다양한 패턴 이미지의 기울어진 것, 역으로 된 것, 미리 설정된 각도가 기울어진 것, 확대된 것, 축소된 것 등과 요청에 따라 수신된 영상 프레임 이미지에 포함된 패턴을 비교하여 영상 프레임 이미지 속의 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성을 판별한다.
즉, 빅데이터 서버(700)는 각 영상 프레임 이미지가 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성에 해당하는 경우, 영상 프레임 이미지에 포함된 화소의 특정, 즉, 화소의 명암, 화소의 색상, 화소가 형성하는 선, 및 화소가 시간의 흐름에 따라서 변화하는 형태 등으로부터 화소의 특성을 추출할 수 있다. 그리고 빅데이터 서버(700)는 영상 프레임 이미지와 각 패턴 이미지에 대한 화소의 특성과 유사한 특성을 포함하는 화소를 유사범위로 판단한다. 즉, 빅데이터 서버(700)는 특성이 추출된 화소를 기준 화소로 판단하고, 이 기준 화소와 주변 화소들과의 유사성을 판단하여 유사로 판단되는 경우에는 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성 등으로 판단할 수 있다. 여기서 유사성이란 화소간의 명암 차이 또는 화소간의 거리 차이를 포함하는 개념이다.
콘텐츠 추천 모듈(322)은 빅데이터 서버(700)에 의한 검증 결과 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성이 없으며, 자막 및 음성인식에 따른 추출된 키워드에서도 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성이 없다고 분석된 경우, 추출된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 미리 설정된 순위 내에 해당하는 각 정렬된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 APL 상품 출력 시간대에 대한 콘텐츠 페이로드 정보에 대해서 네트워크(200)를 온라인 동영상 제공 서버(600)에 대해 요청을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 온라인 동영상 제공 서버(600)의 회원 ID, 그리고 APL 광고 콘텐츠 요청에 저장된 APL 상품명을 메타데이터로, 콘텐츠 페이로드 정보 생성의 기초가 된 "APL 구성요소 정보"의 APL 상품명, APL 콘텐츠의 일련번호, APL 상품 출력 시간대, 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 포함하는 "광고 구성요소 정보"로 생성한 뒤, 생성된 복수의 "광고 구성요소 정보"에 대해서 추출된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 광고 분위기가 매칭되는 미리 설정된 순위 내에 해당하는 것을 집합한 "광고 단위 정보"를 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
즉, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 온라인 동영상 제공 서버(600)의 회원 ID, 그리고 APL 광고 콘텐츠 요청에 저장된 APL 상품명을 메타데이터로, "광고 단위 정보"를 데이터베이스(330)에 저장하는 것이다.
한편, 반대로 콘텐츠 추천 모듈(322)은 빅데이터 서버(700)에 의해 검증 결과 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성 중 적어도 하나 이상이 검출되고. 자막 및 음성인식에 따른 추출된 키워드에서도 선정성, 폭력성, 공포성, 모방성 중 적어도 하나 이상 검출된 경우, 추출된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 미리 설정된 순위 내에 해당하는 각 정렬된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 APL 상품 출력 시간에 대한 콘텐츠 페이로드 정보에 대해서 네트워크(200)를 온라인 동영상 제공 서버(600)에 대해 요청을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 수신된 콘텐츠 페이로드 정보에서 검출된 영상 프레임 이미지, 영상 정보, 또는 음성 정보에 해당하는 영상 프레임 이미지 또는 음성 정보를 제외하거나 시청 마크로 해당 검출된 영상 프레임 이미지, 영상 정보를 가리도록 그래픽 작업을 수행하거나 음성 정보에 노이즈 음성 신호를 추가하는 작업을 수행한 뒤, 온라인 동영상 제공 서버(600)의 회원 ID, 그리고 APL 광고 콘텐츠 요청에 저장된 APL 상품명을 메타데이터로, 콘텐츠 페이로드 정보 생성의 기초가 된 "APL 구성요소 정보"의 APL 상품명, APL 콘텐츠의 일련번호, APL 상품 출력 시간대, 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 포함하는 "광고 구성요소 정보"로 생성한 뒤, 생성된 복수의 "광고 구성요소 정보"에 대해서 추출된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 광고 분위기가 매칭되는 미리 설정된 순위 내에 해당하는 것을 집합한 "광고 단위 정보"를 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
즉, 콘텐츠 추천 모듈(322)은 온라인 동영상 제공 서버(600)의 회원 ID, 그리고 APL 광고 콘텐츠 요청에 저장된 APL 상품명을 메타데이터로, "광고 단위 정보"를 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 해당되는 광고주 단말(400)에게 네트워크(200)를 통해 광고 정보 완료 메시지를 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
효과 예측 확인 모듈(323)은 광고 정보 완료 메시지를 수신한 광고주 단말(400)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스에 따라 광고주 단말(400)로부터 광고 효과 예측 요청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이후, 효과 예측 확인 모듈(323)은 광고주 단말(400)의 회원 ID를 추출한 뒤, 회원 ID와 함께 "광고 단위 정보"의 데이터베이스(330)로의 저장에 사용된 APL 상품명을 추출한 뒤, 추출된 상품명과 관련된 APL 콘텐츠에 대해서 미리 설정된 조회수를 넘긴 시청자 단말(500)의 단말식별번호에 대한 정보를 네트워크(200)를 통해 온라인 동영상 제공 서버(600)에 대해서 요청한 뒤, 수신된 미리 설정된 수에 해당하는 시청자 단말(500)의 단말식별번호에 대한 광고주 단말(400)의 회원 ID를 추출한 뒤, 회원 ID와 함께 "광고 단위 정보"에 포함된 APL 콘텐츠를 적어도 하나 이상 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이후, 효과 예측 확인 모듈(323)은 콘텐츠 추천 모듈(322)에 의해 추출된 APL 콘텐츠의 일련번호 중 미리 설정된 순위 내에 해당하는 각 정렬된 APL 콘텐츠에 대해서 추출된 시청자 단말(500)의 단말식별번호에 대한 광고 효용성에 대해서 질의를 통해 제 1 내지 제 n 단계(n은 2 이상의 자연수)로 구분한 온라인 답변을 수신한 뒤, 온라인 답변에 해당하는 평가점수를 정량적 수치에 따라 내림차순으로 정리하고 최상위에 해당하는 APL 콘텐츠 및 평가점수에 대해서 AI 선택 광고 영상으로 네트워크(200)를 통해 광고주 단말(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
또한, 효과 예측 확인 모듈(323)은 AI가 제품명, 카테고리, 키워드 분석을 통해서 자동으로 최적 콘텐츠를 추천하면, AI 스캐너가 해당 콘텐츠에서 가상의 상품이 노출될 수 있는 최적의 공간을 찾아서 미리 보여주는 기능을 제공함으로써, 색으로 이미지를 분석하는 기존의 ‘Image J’와 유사하지만, AI 기술과 영상 스캐닝 기술을 접목하여 색상을 정밀하게 분석하고 이 기술을 활용하여 공간의 변화까지도 동시 분석하면서 최적의 위치를 추출할 수 있으며, 이를 통해 가장 자연스럽게 상품을 노출할 수 있는 위치를 자동으로 찾아주고 미리 보여줌으로써 광고주는 영상 속에서 노출될 상품의 위치를 예측할 수 있어, 상품의 자연스런 노출, 최적 노출에 대한 시시비비와 시간적 노력을 해결할 수 있다.
본 기술은 일명 AI이미지(또는 동영상) 스캐닝 기술로 불리우며, 미세한 색의 차이를 AI학습을 통해 읽어내고 그 값을 여러 가지 원하는 옵션에 맞추어 그 값을 추출해주는 자동분석 시스템이다. 즉, 색변화 값을 분석하여 일정시간동안 공간의 변화가 없는 곳을 찾아주는 기술을(제품이나 상표가 자연스럽게 일정 시간 노출될 수 있는 공간) 학습을 통해 본 시스템에 접목시킬 수 있다.
콘텐츠 공급 계약 모듈(324)은 최상위에 해당하는 APL 콘텐츠를 제공한 콘텐츠 공급자단말(100)와, 동일한 APL 콘텐츠를 AI 선택 광고 영상으로 제공받은 광고주 단말(400) 간의 노출 기간, APL 상품 출력 시간대의 길이, 영상 화질을 포함한 콘텐츠 광고 공급 전자계약서 생성을 중계하고, 생성된 콘텐츠 광고 공급 전자계약서를 데이터베이스(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 콘텐츠 공급자단말(100)와 고주 단말(400) 간의 노출 기간, APL 상품 출력 시간대의 길이, 영상 화질을 포함한 계약 파라미터에 따른 기간 및 시간의 길이에 따른 가중치, 영상 화질의 상승에 따른 가중치를 적용한 계약금에 대한 온라인 결제도 함께 중계할 수 있다.
APL 광고 제공 모듈(325)은 AI가 자동으로 브랜드를 스캔하여 최적의 노출 장면에 가상 노출한 "일부 편집된 APL 콘텐츠 파트"를 생성한 뒤, 네트워크(200)를 통해 온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)로 제공함으로써, 온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)에 의해 해당 시간에 대한 자동적인 영상 편집을 통해 온라인 동영상을 생성하도록 할 수 있다.
보다 구체적으로, APL 광고 제공 모듈(325)은 APL 콘텐츠 중 APL 상품 출력 시간대에 광고주 단말(400)에서 제공한 광고 이미지에 대해서 콘텐츠 페이로드 정보에 2D 또는 3D 광고 객체 이미지로 편집하여 추가한 편집된 "일부 편집된 APL 콘텐츠 파트"를 생성한 뒤, 온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)를 제공하는 것이다.
이에 따라, 온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)는 제공된 "일부 편집된 APL 콘텐츠 파트"에 메타데이터로 포함된 2D 또는 3D 광고 객체 이미지에 대한 출력 시간대 정보를 "일부 편집된 APL 콘텐츠 파트"에서 추출한 뒤, 출력 시간대 정보에 광고 객체 이미지가 추가된 "일부 편집된 APL 콘텐츠 파트"를 원본에 해당하는 콘텐츠 공급자단말(100)가 제공한 APL 콘텐츠 상에서 대체하는 편집을 수행하는 것이며, 이후에 시청단 단말(500)의 편집이 수행된 APL 콘텐츠에 대한 검색을 통해 광고가 노출되는 경우, 온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)가 미리 설정된 기간 동안의 노출 횟수를 네트워크(200)를 통해 정산 제공 모듈(326)로 제공할 수 있다.
온라인 동영상 콘텐츠 서버(600)에서 시청자 단말(500)에게 제공하는 광고는 도 5와 같은 다양한 형태일 수 있다.
한편, APL 광고 제공 모듈(325)은 3D, 2D XR(확장현실) 기술을 사용하는 최초의 광고제작 기법을 사용할 수 있다. 즉, APL의 핵심은 이미 검증된 콘텐츠에 3D나 2D컴퓨터 그랙픽 작업을 통하여 시청자가 실제와 똑 같다고 착각하도록 제작하는 기법으로, 검증된 콘텐츠에 광고 노이즈라는 시청자 허들을 제거한 새로운 광고제작 기법이다. 즉, 3D나 2D XR(확장현실) 기술을 사용한 최초의 광고제작 기법이 적용할 수 있다. 즉, 3D영상 제작기법이나 2D영상 제작기법(3D, 2D 컴퓨터그래픽작업)을 통해서 기존 영상에 최대한 자연스럽게 제품이나 브랜드, 포스터 등을 입히는 작업을 광고로 노출시킬 수 있다.
정산 제공 모듈(326)은 편집이 수행된 APL 콘텐츠에 대한 노출 횟수에 비례하게 콘텐츠 공급자 단말(100)로 광고주 단말(400)이 제공한 광고비에 대해서 분할하여 지급하는 정산을 수행하기 위해 네트워크(200)를 통해 금융 서버(미도시)에 대한 광고비 지급을 수행하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
[규칙 제91조에 의한 정정 24.11.2021]　
도 6은 종래의 방송 PPL, 본 발명에 따른 APL 방식, 종래의 인플루엔저 광고를 비교한 도표이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 24.11.2021]　
[삭제]
[규칙 제91조에 의한 정정 24.11.2021]　
도 6과 같이 본 발명은 제작 기간에서 획기적으로 종래의 PPL 광고에 비해 획기적으로 짧게 제작이 가능하면서도 제작 비용을 줄이고 광고 효과에 있어서는 인플루엔저 광고에 편승할 수 있는 강력한 효과를 제공할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
[부호의 설명]
1 : APL 광고 제공 시스템 100 : 콘텐츠 공급자단말
100g : 콘텐츠 공급자단말 그룹 200 : 네트워크
300 : APL 광고 제공 서버 310 : 송수신부
320 : 제어부 321 : 콘텐츠 등록 모듈
322 : 콘텐츠 추천 모듈 323 : 효과 예측 확인 모듈
324 : 콘텐츠 공급 계약 모듈 325 : APL 광고 제공 모듈
326 : 정산 제공 모듈 330 : 데이터베이스
400 : 광고주 단말 400g : 광고주 단말 그룹
500 : 시청자 단말 500g : 시청자 단말 그룹
600 : 빅데이터 서버

Claims (3)

  1. 복수의 콘텐츠 공급자단말(100)로 이루어진 콘텐츠 공급자단말 그룹(100g), 네트워크(200), APL(After Product Placement) 광고 제공 서버(300), 복수의 광고주 단말(400)로 이루어진 광고주 단말 그룹(400g), 온라인 동영상 제공 서버(600)를 포함하는 APL 광고 제공 시스템(1)에 있어서, APL 광고 제공 서버(300)는,
    콘텐츠 공급자단말(100)로부터 네트워크(200)를 통해 APL 콘텐츠의 일련번호에 대한 신청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, APL 콘텐츠의 일련번호를 네트워크(200)를 통해 온라인 동영상 제공 서버(600)에 대한 질의를 통해 미리 설정된 조회수 이상인지를 확인한 뒤, 미리 설정된 조회수 이상인 경우, APL 콘텐츠의 일련번호 외에 콘텐츠 공급자단말(100)로부터 추가로 수신된 APL 상품의 APL 상품명, APL 콘텐츠 상의 APL 상품 출력 시간대, 및 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 함께 하나의 "APL 구성요소 정보"로 저장하며,
    데이터베이스(330)에 저장된 데이터에 대해서 각 APL 상품명을 제공하는 광고사를 기준으로 "APL 카테고리 정보"를 생성하고, 생성된 "APL 카테고리 정보"를 메타데이터로 APL 상품명, APL 콘텐츠의 일련번호, APL 상품 출력 시간대, 콘텐츠 공급자단말(100)의 단말식별번호(IMEI)로 이루어진 "APL 구성요소 정보"를 적어도 하나 이상 저장함으로써, 각 "APL 카테고리 정보" 상에 적어도 하나 이상의 "APL 구성요소 정보"를 포함하는 "APL 단위 정보"를 복수개 생성하여 데이터베이스(330) 상에 저장하는 콘텐츠 등록 모듈(321); 및
    네트워크(200)를 통한 광고주 단말(400)의 액세스에 따른 회원 ID 및 비밀번호를 이용한 로그인 이후의 APL 광고 콘텐츠 요청에 따라, 각 "APL 단위 정보"의 메타데이터에 해당하는 "APL 카테고리 정보"와 매칭되는 광고주 단말(400)의 회원 ID를 데이터베이스(330)에서 추출하는 콘텐츠 추천 모듈(322); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 APL 광고 제공 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 콘텐츠 추천 모듈(322)은,
    "APL 카테고리 정보"에 포함된 APL 상품명을 브랜드 정보로 네트워크(200)를 통한 광고주 단말(400)로부터의 입력정보를 수신하는 경우, 수신된 APL 상품명과 매칭되는 APL 상품명과 일치되는 APL 상품명을 갖는 "APL 단위 정보"에서 "APL 구성요소 정보"를 추출하고, 추출된 "APL 구성요소 정보에서 다시 APL 콘텐츠의 일련번호를 추출하는 것을 특징으로 하는 APL 광고 제공 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 APL 광고 제공 서버(300)는,
    AI가 제품명, 카테고리, 키워드 분석을 통해서 자동으로 최적 콘텐츠를 추천하면, AI 스캐너가 해당 콘텐츠에서 가상의 상품이 노출될 수 있는 최적의 공간을 찾아서 미리 보여주는 기능을 제공함으로써, 색으로 이미지를 분석하는 기존의 ‘Image J’와 유사하지만, AI 기술과 영상 스캐닝 기술을 접목하여 색상을 정밀하게 분석하고 이 기술을 활용하여 공간의 변화까지도 동시 분석하면서 최적의 위치를 추출할 수 있으며, 이를 통해 가장 자연스럽게 상품을 노출할 수 있는 위치를 자동으로 찾아주고 미리 보여줌으로써 광고주는 영상 속에서 노출될 상품의 위치를 예측할 수 있어, 상품의 자연스런 노출, 최적 노출에 대한 시시비비와 시간적 노력을 해결하며,
    3D, 2D XR(확장현실) 기술을 사용하는 최초의 광고제작 기법을 사용하되, APL의 핵심은 이미 검증된 콘텐츠에 3D나 2D컴퓨터 그랙픽 작업을 통하여 시청자가 실제와 똑 같다고 착각하도록 제작하는 기법으로, 검증된 콘텐츠에 광고 노이즈라는 시청자 허들을 제거한 새로운 광고제작 기법에 해당하여, 3D나 2D XR(확장현실) 기술을 사용한 최초의 광고제작 기법이 적용하는 것을 특징으로 하는 APL 광고 제공 시스템.
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