WO2024096146A1 - 제작 데이터 및 사용 데이터를 이용한 사용자 추천 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

제작 데이터 및 사용 데이터를 이용한 사용자 추천 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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WO2024096146A1
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이상용
김용성
이건영
최상호
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팜피 주식회사
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    • H04N21/85—Assembly of content; Generation of multimedia applications
    • H04N21/854—Content authoring

Definitions

  • This specification relates to a method for recommending data related to production to a user using data that can be obtained from content creation and use.
  • the purpose of this specification is to perform learning of an artificial intelligence model using user consumption data and production data and to provide services through the learned artificial intelligence model.
  • the purpose of this specification is to provide a method of recommending various content and assets (elements) to users by using usage data consumed by users and production data of content produced by users.
  • One aspect of the present specification is a method of recommending assets and content to a user by a recommendation device, comprising: receiving learning data from a platform for using the content and an authoring tool for producing the content; Building a learning model based on the learning data; Using the learning model, generating 1) a first model for analyzing the user's characteristics, 2) a second model for recommending the content, and 3) a third model for recommending the asset; delivering recommended content information to the platform using the first model and the second model; and transmitting recommended asset information to the authoring tool using the first model and the third model; may include.
  • the learning data may include 1) user information related to users using the platform, 2) user behavior information related to the user's behavior using the platform and the authoring tool, and 3) content information related to the content. You can.
  • the user information may be collected through statistical collection of the user's terminal and membership registration procedures of the platform.
  • the user behavior information may be collected through statistical collection of the user's terminal, the platform, and the authoring tool.
  • the content information may be collected through procedures for using the content of the platform and through procedures for creating and storing the content through the authoring tool.
  • the platform may deliver a recommended list of content to the user based on the recommended content information.
  • the authoring tool may deliver a recommended list of assets to the user based on the recommended asset information.
  • a recommendation device for recommending assets and content to a user, comprising: a communication unit; Memory with artificial intelligence model; and a processor for functionally controlling the communication unit and the memory; It includes, wherein the processor receives learning data from a platform for using the content and an authoring tool for producing the content, builds a learning model based on the learning data, and uses the learning model. , 1) a first model for analyzing the user's characteristics, 2) a second model for recommending the content, and 3) a third model for recommending the asset, the first model, and Using the second model, recommended content information can be delivered to the platform, and using the first model and the third model, recommended asset information can be delivered to the authoring tool.
  • learning of an artificial intelligence model can be performed using the user's consumption data and production data, and services can be provided through the learned artificial intelligence model.
  • a method of recommending various content and assets (elements), etc., to the user can be provided to the user using usage data consumed by the user and production data of content produced by the user.
  • 1 is a block diagram for explaining an electronic device related to this specification.
  • FIG. 2 is an embodiment to which this specification can be applied.
  • Figure 3 is an example of page creation to which this specification can be applied.
  • Figure 4 is an example of a controller 400 that can be applied to this specification.
  • Figure 5 is an example of a page list to which this specification can be applied.
  • Figure 6 is an example of elements to which this specification can be applied.
  • Figure 7 is an example of event detection of a convergence type manufacturing device to which the present specification can be applied.
  • Figure 8 is an example of a result execution method to which this specification can be applied.
  • Figure 9 is an example of element management to which this specification can be applied.
  • Figure 12 is a block diagram of an AI device according to an embodiment of the present specification.
  • Figure 13 is an example of a recommendation method pipeline to which this specification can be applied.
  • Figure 14 is an example of visual coding to which this specification can be applied.
  • Figure 15 is an example of a recommendation device to which this specification can be applied.
  • Figure 17 is an example of content storage to which this specification can be applied.
  • Figure 18 is an example of recommended content information display to which this specification can be applied.
  • Figure 19 is an example of recommended element information display to which this specification can be applied.
  • 1 is a block diagram for explaining an electronic device related to this specification.
  • the electronic device 100 includes a wireless communication unit 110, an input unit 120, a sensing unit 140, an output unit 150, an interface unit 160, a memory 170, a control unit 180, and a power supply unit 190. ), etc. may be included.
  • the components shown in FIG. 1 are not essential for implementing an electronic device, so the electronic device described in this specification may have more or fewer components than the components listed above.
  • the wireless communication unit 110 is used between the electronic device 100 and the wireless communication system, between the electronic device 100 and another electronic device 100, or between the electronic device 100 and an external server. It may include one or more modules that enable wireless communication between the devices. Additionally, the wireless communication unit 110 may include one or more modules that connect the electronic device 100 to one or more networks.
  • This wireless communication unit 110 may include at least one of a broadcast reception module 111, a mobile communication module 112, a wireless Internet module 113, a short-range communication module 114, and a location information module 115. .
  • the input unit 120 includes a camera 121 or an image input unit for inputting an image signal, a microphone 122 or an audio input unit for inputting an audio signal, and a user input unit 123 for receiving information from a user, for example. , touch keys, push keys (mechanical keys, etc.). Voice data or image data collected by the input unit 120 may be analyzed and processed as a user's control command.
  • the sensing unit 140 may include one or more sensors for sensing at least one of information within the electronic device, information on the surrounding environment surrounding the electronic device, and user information.
  • the sensing unit 140 includes a proximity sensor (141), an illumination sensor (142), a touch sensor, an acceleration sensor, a magnetic sensor, and a gravity sensor.
  • G-sensor gyroscope sensor
  • motion sensor RGB sensor
  • IR sensor infrared sensor
  • fingerprint scan sensor ultrasonic sensor
  • optical sensors e.g., cameras (see 121)), microphones (see 122), battery gauges, environmental sensors (e.g., barometers, hygrometers, thermometers, radiation detection sensors, It may include at least one of a heat detection sensor, a gas detection sensor, etc.) and a chemical sensor (e.g., an electronic nose, a healthcare sensor, a biometric sensor, etc.).
  • the electronic device disclosed in this specification can utilize information sensed by at least two of these sensors by combining them.
  • the output unit 150 is for generating output related to vision, hearing, or tactile sense, and includes at least one of a display unit 151, an audio output unit 152, a haptip module 153, and an optical output unit 154. can do.
  • the display unit 151 can implement a touch screen by forming a layered structure or being integrated with the touch sensor. This touch screen functions as a user input unit 123 that provides an input interface between the electronic device 100 and the user, and can simultaneously provide an output interface between the electronic device 100 and the user.
  • the interface unit 160 serves as a passageway for various types of external devices connected to the electronic device 100.
  • This interface unit 160 connects devices equipped with a wired/wireless headset port, an external charger port, a wired/wireless data port, a memory card port, and an identification module. It may include at least one of a port, an audio input/output (I/O) port, a video input/output (I/O) port, and an earphone port.
  • the electronic device 100 may perform appropriate control related to the connected external device.
  • the memory 170 stores data supporting various functions of the electronic device 100.
  • the memory 170 may store a plurality of application programs (application programs or applications) running on the electronic device 100, data for operating the electronic device 100, and commands. At least some of these applications may be downloaded from an external server via wireless communication. Additionally, at least some of these applications may be present on the electronic device 100 from the time of shipment for basic functions of the electronic device 100 (e.g., incoming and outgoing calls, receiving and sending functions). Meanwhile, the application program may be stored in the memory 170, installed on the electronic device 100, and driven by the control unit 180 to perform an operation (or function) of the electronic device.
  • control unit 180 In addition to operations related to the application program, the control unit 180 typically controls the overall operation of the electronic device 100.
  • the control unit 180 can provide or process appropriate information or functions to the user by processing signals, data, information, etc. input or output through the components discussed above, or by running an application program stored in the memory 170.
  • control unit 180 may control at least some of the components examined with FIG. 1 in order to run an application program stored in the memory 170. Furthermore, the control unit 180 may operate at least two of the components included in the electronic device 100 in combination with each other in order to run the application program.
  • the power supply unit 190 receives external power and internal power under the control of the control unit 180 and supplies power to each component included in the electronic device 100.
  • This power supply unit 190 includes a battery, and the battery may be a built-in battery or a replaceable battery.
  • At least some of the components may cooperate with each other to implement operation, control, or a control method of an electronic device according to various embodiments described below. Additionally, the operation, control, or control method of the electronic device may be implemented on the electronic device by running at least one application program stored in the memory 170.
  • the electronic device 100 may include a recommendation device, a terminal, a visual coding device, and a convergence type manufacturing device.
  • FIG. 2 is an embodiment to which this specification can be applied.
  • a user can communicate with a convergence type manufacturing device through a terminal.
  • a terminal can be connected to a convergence production device through the WEB without a separate application, and users can simultaneously produce 2D and 3D content through the terminal.
  • the recommendation device includes an AI device 20, which will be described later, and is connected to the user's terminal and the convergence type production device, analyzes the user's tendency using metadata generated from the terminal and the convergence type production device, and analyzes the analysis results. By using , you can recommend content and elements (Assets) that suit the user.
  • the convergence type production device receives content creation commands from the terminal through the WEB (S2010).
  • content may include 2D and/or 3D objects.
  • the convergence production device creates a page to create content (S2020).
  • a page includes pages that can be expressed in 2D or 3D form, and the convergence type production device can configure the screen by adding and placing predefined elements (Assets) or templates on each page.
  • Assets predefined elements
  • an event may be registered in the added element, allowing interaction with the content user to be added. This allows users to create immersive and creative content.
  • Figure 3 is an example of page creation to which this specification can be applied.
  • the user can receive a page display screen 300 from the convergence type manufacturing device through the terminal.
  • one piece of content may include one or more pages.
  • the user can change the shape of the page in 2D or 3D through the layout selection window 310 that can appear on the page display screen 300, and create a virtual space with special functions according to the needs of content users, such as AR mode. It can be added separately.
  • the convergence type production device can register a separate controller 400 depending on the type of page. Additionally, the user can change the size and ratio of the page through the layout selection window 310.
  • the convergence type manufacturing device registers the controller 400 based on the page (S2030).
  • the convergence production device can register a controller 400 that can control and interact with elements according to the type of page.
  • Figure 4 is an example of a controller 400 that can be applied to this specification.
  • the convergence type production device displays the registered controller 400, and the user selects the controller ( 400), properties can be easily edited using a mouse or touch. For example, a user can enter an accurate value in the property window 410 to modify the property values of an element in detail.
  • the user can perform additional connected functions by adding a tab to the properties window 410.
  • additional linked functions may include the source of the element's creator or media playback information.
  • the convergence type production device arranges elements on the page (S2040).
  • the convergence type production device may place predefined elements/templates and/or additionally uploaded elements depending on the page type.
  • Figure 5 is an example of a page list to which this specification can be applied.
  • one content consists of a bundle of several pages (screens), and 2D or 3D screens can be selected according to the user's request.
  • a page includes (1) page properties, (2) an event list, and (3) a resource list. More specifically, the event list contains information on events assigned to elements, and the resource list contains information on elements added to the page.
  • Figure 6 is an example of elements to which this specification can be applied.
  • the convergence type production device can provide predefined elements/templates according to the page type to the user through the terminal. Additionally, users can upload and place additional elements.
  • the convergence type manufacturing device modifies the attribute value of the element (S2050).
  • the convergence type production device displays the property window 410 corresponding to the element, and the user uses the controller 400 registered based on the page. ), you can modify attribute values through mouse, touch, numerical input, etc.
  • the convergence type manufacturing device registers an event corresponding to the element (S2060).
  • an event may include a set of “actions” and “results.” More specifically, actions can define conditions under which an event occurs.
  • action is a condition for performing a function and may include various types of events or calls, such as keyboard events, mouse/touch events, gesture events, area events, value events, and call events.
  • results may include “function” and “object”.
  • “functions” can define property changes and specific actions to be performed on the “target” that is the purpose of the function when an event is activated, and can define the basic properties of elements such as position, size, rotation, transparency, etc. It can include control functions for media elements such as hiding, playing, stopping, and pausing. Additionally, it may include a camera, GPS, accelerometer, etc. of the user terminal to utilize information from the external environment.
  • the convergence type production device registers the action, function, and/or object corresponding to the event (S2070). For example, a convergence type production device can register actions, functions, and/or objects based on the attribute values of elements.
  • the convergence production device executes the result based on the registered action (S2080).
  • Figure 7 is an example of event detection of a convergence type manufacturing device to which the present specification can be applied.
  • the convergence type manufacturing device can identify events corresponding to elements, monitor the events, and detect the events.
  • the convergence production device can check the properties to execute a function corresponding to the event and execute the result based on the function and properties.
  • Figure 8 is an example of a result execution method to which this specification can be applied.
  • the convergence type production device can execute “results” simultaneously, and the lower “results” can be connected to the upper “results” and executed continuously. Additionally, there is no limit to the connection of “results” and the upper “results” can be executed simultaneously.
  • This result execution method can also perform continuous functions in the next step using the execution result of the "result", unlike the execution method that is simply driven by a single timeline, in relation to the operation of the elements to the user. It can provide the same environment as the technique and help learn the programming environment naturally.
  • Figure 9 is an example of element management to which this specification can be applied.
  • 2D-shaped elements and 3D-shaped elements each have different properties, making it difficult for the convergence type manufacturing device to control the elements in the same manner. Therefore, the convergence production device first surrounds 2D-shaped elements and 3D-shaped elements through objects called “basic elements” and expands the "basic elements” into "usage elements” used in the authoring tool of the convergence production device. Manage elements so they can be used. For example, the functionality of a “Usage Element” may be configured to control and use the properties of a “Native Element”.
  • usable elements are examples of images, videos, shapes, and 3D models, but if they are in a form that is advantageous for controlling and displaying the characteristics of 2D elements and 3D elements, they can be called “usable elements.” can be displayed.
  • the convergence type production device loads the uploaded element file through a loader and registers the object of the loaded element file in a “use element” that can correspond to the loader.
  • the convergence production device can place uploaded elements using registered “usable elements.”
  • the convergence type production device can load the image file through an image loader and register the object of the loaded image file as an image element. .
  • the convergence type production device loads the 3D model file through a 3D loader, creates an object of the loaded 3D model file, and creates an animation. , by adding animation to the created object, the object can be registered as a 3D element.
  • the convergence production device can create an HTMLVideoElement, add it to the screen, and then control the object by registering it in the "Use Element".
  • One content can include multiple pages, and each page can include a “resourceManager” that manages elements and an “eventManager” that manages action events.
  • Elements placed on the page have a separate depth, so the convergence production device can adjust the exposure order of elements on the screen by adjusting the depth according to the user's needs.
  • an element when placed in a convergence production device, it registers the element in the resource manager of the page and can be managed through changes in its properties, status, etc., registration, deletion, etc.
  • Resource manager not only manages deployed elements, but also generates events for changes and can call connected functions according to resource changes based on the resource list.
  • the convergence production device adds the element to the management list to control the element through the controller registered on the page, so that the controller can recognize and manage the element as a controllable element.
  • Elements registered in the controller can have their properties modified or controlled using the user's mouse, gesture, touch, or external controller.
  • the Redo/Undo function may be necessary during the user's control of elements.
  • the convergence production device records changes in the state of the element by storing the controller's changes in the page's History manager, and upon request, retrieves the element's properties from the list of changes kept in the History manager. You can configure the element state to be restored or updated again by updating the current element properties. Because History manager stores changes for each element, memory problems may occur. Therefore, to prevent this, the convergence type manufacturing device may limit the number of lists of changes stored depending on the situation.
  • the convergence type production device can specify users to share content when creating content and perform the work simultaneously. For example, when content is initially created, the convergence type production device can create a unique channel corresponding to the content. The convergence production device can designate a shared user who can use a unique channel and add that user to the same channel when he or she accesses the content.
  • initial synchronization can be performed by performing an overall update on work changes through a specific user among existing users. After this initial synchronization is achieved, the convergence production device can solve the synchronization issue of unsaved content by sharing data about changes in real time.
  • Figure 12 is a block diagram of an AI device according to an embodiment of the present specification.
  • the AI device 20 may include an electronic device including an AI module capable of performing AI processing or a server including the AI module. Additionally, the AI device 20 may be included in at least a portion of the electronic device 100 shown in FIG. 1 and may be equipped to perform at least a portion of AI processing.
  • the AI device 20 may include an AI processor 21, memory 25, and/or a communication unit 27.
  • the AI device 20 is a computing device capable of learning a neural network, and may be implemented in various electronic devices such as servers, desktop PCs, laptop PCs, tablet PCs, etc.
  • the AI processor 21 can learn a neural network using a program stored in the memory 25.
  • the AI processor 21 can create a Recurrent Neural Networks model using Tensorflow on the memory 25, using data that can be collected from the user terminal and convergence production device. , these artificial intelligence models can be trained.
  • a trained artificial intelligence model can create sub-models with the following tasks:
  • Content recommendation model Recommend customized content to users using data analyzed from content usage information and content creation information and user characteristic model
  • Element recommendation model Recommend customized assets to content creators using user characteristic model and asset metadata
  • User characteristic analysis model Analyze user characteristics through analysis of user learning interest, participation, and immersion level.
  • Figure 13 is an example of a recommendation method pipeline to which this specification can be applied.
  • the artificial intelligence model 1300 can be learned using data collected from the platform and the convergence type manufacturing device.
  • the platform can be provided to a terminal through the WEB, and can be connected to a convergence production device to provide a content production environment to users. Additionally, content created by other users can be displayed, and a search function can also be provided for this purpose. Additionally, the platform can provide users with templates that can be used in a content creation environment, and can also provide a search function for this.
  • the learned artificial intelligence model can generate 1) a user characteristic analysis model, 2) a content recommendation model, and 3) an element recommendation model.
  • the user characteristics output by the user characteristic analysis model can be used for learning the artificial intelligence model (1300).
  • the artificial intelligence model 1300 can display recommended content information to the user through the platform using a content recommendation model.
  • the artificial intelligence model 1300 can display element recommendation information to a user who wants to create content through a convergence production device using an element recommendation model based on the user's characteristics output from the user characteristic analysis model. there is.
  • Data collected for learning may include 1) user information, 2) user behavior information, and 3) content information.
  • a user When a user first accesses the platform, it may be collected through the terminal or through the platform's membership registration process.
  • Table 1 below is an example of user information.
  • User behavior information can be collected based on user behavior.
  • Table 2 below is an example of user behavior information.
  • Table 3 below is an example of content information.
  • data collection channel data item data details platform Content usage information Content unique number Content user unique number Content retention time Content usage count Like the content I don't like the content Content Review content bookmark Content Rating Whether to move to the next content after experiencing the content Content View History Convergence type manufacturing device Content production information Unique number of element registrant Classification of elements used Element meta information Element original file name Element category name copyright holder User behavior information used Behavioral information for the elements used Number of uses by element category Content storage information Content registrant unique number subject Target grade Content name Content Description Content Category registration channel Presence of children’s content Content Expected Play Time
  • Figure 14 is an example of visual coding to which this specification can be applied.
  • a user can communicate with a visual coding device through a terminal.
  • a convergence type manufacturing device may include a visual coding device.
  • the terminal can be connected to a visual coding device through the WEB without a separate application, and the user can create content through visual coding through the terminal.
  • the terminal creates a page for visual coding and places elements (asset) on the page (S1410).
  • the terminal may display a list of elements and/or a template containing the elements to the user. Users can select elements from the template to be placed on the page.
  • the terminal Based on the placed elements, the terminal sets a target element that is the target of visual coding (S1420). For example, a user can click to select a target element among elements placed on a page.
  • the terminal sets user behavior related to interaction with the user (S1430).
  • user action may be a condition for an event of a target element to occur.
  • a result may mean an action performed in relation to a target element when the terminal receives input corresponding to a user action from the user.
  • the result may include a “function” for controlling the size, position, and state value of the target element, an “operation” for calculating variables related to the target element, and a “function page” representing the movement of the page.
  • the terminal displays the result of the target element based on the user action input (S1450). For example, when a user clicks on a target element once, the terminal may move the target element for 1 second or display a screen that has been moved to another page as a result.
  • Figure 15 is an example of a recommendation device to which this specification can be applied.
  • the recommendation device is connected to the user terminal and the convergence production device, learns from the collected data, and provides the predicted output value through the learned artificial intelligence model to the platform and the convergence production device.
  • a convergence type production device may include an authoring tool for content production.
  • the recommendation device receives learning data from the platform and the convergence production device (S1510).
  • learning data includes user information related to users using the platform, user behavior information related to the user's behavior using the platform and the convergence production device, and content information related to the content.
  • information such as country, region, city/county/district, language, browser, device, operating system, platform, resolution, etc. can be collected through statistics collection when the user accesses the platform through a terminal.
  • information such as user identification number, user name, user ID, age, gender, and registration date can be collected through information provided by the user to register as a member of the platform.
  • information such as platform stay time, average participation time, number of participating sessions (number of page movements), average participation time per session, return visit, first visit date, content participation time, etc. are collected through the terminal. It may be collected through statistical collection while using the platform. For example, information such as event code for each button, search word information (keyword), and site entry method can be collected through the platform without the user logging in.
  • Users can log in and use content provided through the platform, create content through a convergence production device connected to the platform, and create content through visual coding.
  • content usage information may be collected through the platform based on user behavior.
  • the user can use content through the platform's content display page, and the platform can collect content usage information from the user's behavior through the content display page.
  • the user can create content through the convergence type production device, and the convergence type production device can collect content production information and content storage information.
  • the user can perform visual coding through the added elements, and through this, user behavior information used and operation information of the used elements can be collected.
  • the convergence production device collects the content registrant's unique number, subject, target grade, content name, content description, content category, registration channel, presence of children's content, expected content play time, etc. can do.
  • Figure 17 is an example of content storage to which this specification can be applied.
  • a user who wants to create and save content can input content storage information through a content storage page provided by a convergence type production device.
  • the recommendation device builds a learning model based on the learning data (S1520).
  • the recommendation device uses the learning model to generate 1) a user characteristic analysis model, 2) a content recommendation model, and 3) an element recommendation model (S1530).
  • the recommendation device uses a user characteristic analysis model and a content recommendation model to deliver recommended content information to the platform (S1540). For example, based on the user's characteristics output from the user characteristic analysis model, the recommendation device can transmit recommended content information to the platform using the content recommendation model.
  • Figure 18 is an example of recommended content information display to which this specification can be applied.
  • the platform may display a panel 1800 for displaying recommended content information on the right side of the content display page.
  • recommended content information may include a list including screens and titles of recommended content.
  • the recommendation device uses the user characteristic analysis model and the element recommendation model to transmit recommended element information to the convergence type production device (S1550).
  • Figure 19 is an example of recommended element information display to which this specification can be applied.
  • the convergence type manufacturing device can display recommended element information to the user.
  • a convergence production device displays recommended element information frequently used by users or recommended through an artificial intelligence model in the form of a list at the top of the list of elements provided to the user to create content (1900 )can do.
  • the recommendation device in this specification can use the user's content usage statistics and metadata generated during content creation to analyze the user's tendency and use the analysis results to recommend content and elements suitable for the user.
  • Computer-readable media includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable media include HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Disk), SDD (Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. It also includes those implemented in the form of carrier waves (e.g., transmission via the Internet). Accordingly, the above detailed description should not be construed as restrictive in all respects and should be considered illustrative. The scope of this specification should be determined by reasonable interpretation of the appended claims, and all changes within the equivalent scope of this specification are included in the scope of this specification.

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Abstract

본 명세서는 추천장치가 사용자에게 요소(asset) 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 있어서, 상기 콘텐츠를 사용하기 위한 플랫폼 및 상기 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구로부터, 학습데이터를 수신하고, 상기 학습데이터에 근거하여, 학습모델을 구축하며, 상기 학습모델을 이용하여, 1) 상기 사용자의 특성을 분석하기 위한 제1 모델, 2) 상기 콘텐츠를 추천하기 위한 제2 모델, 및 3) 상기 요소를 추천하기 위한 제3 모델을 생성하고, 상기 제1 모델, 및 상기 제2 모델을 이용하여, 상기 플랫폼에 추천 콘텐츠 정보를 전달하며, 상기 제1 모델, 및 상기 제3 모델을 이용하여, 상기 저작도구에 추천 요소 정보를 전달할 수 있다.

Description

제작 데이터 및 사용 데이터를 이용한 사용자 추천 방법 및 이를 위한 장치
본 명세서는 콘텐츠 제작 및 사용에서 획득될 수 있는 데이터를 이용하여 사용자에게 제작과 관련된 데이터를 추천하기 위한 방법에 관한 것이다.
인터넷 기술의 발달로 5G, 6G 환경에서 높은 성능의 네트워크 환경을 기반으로하여 다양한 형태의 멀티미디어 콘텐츠가 빠르게 성장하고 있다. 유튜브나 틱톡 등 대형 사용자의 참여형 플랫폼이 활성화되며 개개인의 콘텐츠를 창작하고 배포하는 욕구가 커져가고 있으며 그로 인한 다양한 형태의 저작도구들이 나타나고 있다.
이러한 저작도구를 통해, 사용자는 다양한 콘텐츠를 소비할 수 있고 기업들은 이런 사용자들의 활동 데이터 분석을 통해 사용자가 관심을 갖는 콘텐츠의 연관 콘텐츠를 추천하는 알고리즘을 활용하여 사용자에게 보다 편하고 직관적인 서비스를 제공할 수 있다.
그러나 이러한 일반적인 추천 알고리즘은 사용자가 소비하는 콘텐츠에만 국한되어 있을 뿐 WEB3.0에 기반한 사용자가 제작하는 콘텐츠의 제작 데이터를 고려한 추천 알고리즘은 없는 실정이다.
본 명세서의 목적은, 사용자의 소비 데이터와 제작 데이터를 활용하여 인공지능 모델의 학습을 수행하고, 학습된 인공지능 모델을 통한 서비스를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 명세서의 목적은 사용자가 소비하는 사용 데이터와 사용자가 제작하는 콘텐츠의 제작 데이터를 이용하여 사용자에게 다양한 콘텐츠와 어셋(요소) 등의 추천 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 명세서가 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하의 명세서의 상세한 설명으로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서의 일 양상은, 추천장치가 사용자에게 어셋(asset) 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 있어서, 상기 콘텐츠를 사용하기 위한 플랫폼 및 상기 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구로부터, 학습데이터를 수신하는 단계; 상기 학습데이터에 근거하여, 학습모델을 구축하는 단계; 상기 학습모델을 이용하여, 1) 상기 사용자의 특성을 분석하기 위한 제1 모델, 2) 상기 콘텐츠를 추천하기 위한 제2 모델, 및 3) 상기 어셋을 추천하기 위한 제3 모델을 생성하는 단계; 상기 제1 모델, 및 상기 제2 모델을 이용하여, 상기 플랫폼에 추천 콘텐츠 정보를 전달하는 단계; 및 상기 제1 모델, 및 상기 제3 모델을 이용하여, 상기 저작도구에 추천 어셋 정보를 전달하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 학습데이터는 1) 상기 플랫폼을 이용하는 사용자와 관련된 사용자 정보, 2) 상기 사용자가 상기 플랫폼 및 상기 저작도구를 이용하는 행동과 관련된 사용자 행동정보, 및 3) 상기 콘텐츠와 관련된 콘텐츠 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 정보는 상기 사용자의 단말의 통계 수집 및 상기 플랫폼의 회원 가입 절차를 통해, 수집될 수 있다.
또한, 상기 사용자 행동정보는 상기 사용자의 단말의 통계 수집, 상기 플랫폼 및 상기 저작도구를 통해, 수집될 수 있다.
또한, 상기 콘텐츠 정보는 상기 플랫폼의 상기 콘텐츠를 사용하기 위한 절차 및 상기 저작도구를 통해, 상기 콘텐츠를 제작하고 저장하기 위한 절차를 통해, 수집될 수 있다.
또한, 상기 플랫폼은 상기 추천 콘텐츠 정보에 근거하여, 상기 콘텐츠의 추천 리스트를 상기 사용자에게 전달할 수 있다.
또한, 상기 저작도구는 상기 추천 어셋 정보에 근거하여, 상기 어셋의 추천 리스트를 상기 사용자에게 전달할 수 있다.
본 명세서의 또 다른 일 양상은, 사용자에게 어셋(asset) 및 콘텐츠를 추천하기 위한 추천장치에 있어서, 통신부; 인공지능 모델이 포함된 메모리; 및 상기 통신부 및 상기 메모리를 기능적으로 제어하기 위한 프로세서; 를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 콘텐츠를 사용하기 위한 플랫폼 및 상기 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구로부터, 학습데이터를 수신하고, 상기 학습데이터에 근거하여, 학습모델을 구축하며, 상기 학습모델을 이용하여, 1) 상기 사용자의 특성을 분석하기 위한 제1 모델, 2) 상기 콘텐츠를 추천하기 위한 제2 모델, 및 3) 상기 어셋을 추천하기 위한 제3 모델을 생성하고, 상기 제1 모델, 및 상기 제2 모델을 이용하여, 상기 플랫폼에 추천 콘텐츠 정보를 전달하며, 상기 제1 모델, 및 상기 제3 모델을 이용하여, 상기 저작도구에 추천 어셋 정보를 전달할 수 있다.
본 명세서의 실시예에 따르면, 사용자의 소비 데이터와 제작 데이터를 활용하여 인공지능 모델의 학습을 수행하고, 학습된 인공지능 모델을 통한 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 명세서의 실시예에 따르면, 사용자가 소비하는 사용 데이터와 사용자가 제작하는 콘텐츠의 제작 데이터를 이용하여 사용자에게 다양한 콘텐츠와 어셋(요소) 등의 추천 방법을 제공할 수 있다.
본 명세서에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 명세서와 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 3은 본 명세서가 적용될 수 있는 페이지 생성의 예시이다.
도 4는 본 명세서에 적용될 수 있는 컨트롤러(400)의 예시이다.
도 5는 본 명세서가 적용될 수 있는 페이지 리스트의 예시이다.
도 6은 본 명세서가 적용될 수 있는 요소들의 예시이다.
도 7은 본 명세서가 적용될 수 있는 융합형 제작장치의 이벤트 탐지의 예시이다.
도 8은 본 명세서가 적용될 수 있는 결과 실행방법의 예시이다.
도 9는 본 명세서가 적용될 수 있는 요소 관리의 예시이다.
도 10 및 도 11은 본 명세서가 적용될 수 있는 요소 업로드의 예시이다.
도 12는 본 명세서의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
도 13은 본 명세서가 적용될 수 있는 추천방법 파이프라인의 예시이다.
도 14는 본 명세서가 적용될 수 있는 비주얼 코딩의 예시이다.
도 15는 본 명세서가 적용될 수 있는 추천장치의 일 실시예이다.
도 16은 본 명세서가 적용될 수 있는 콘텐츠 표시의 예시이다.
도 17은 본 명세서가 적용될 수 있는 콘텐츠 저장의 예시이다.
도 18은 본 명세서가 적용될 수 있는 추천 콘텐츠 정보 표시의 예시이다.
도 19는 본 명세서가 적용될 수 있는 추천 요소 정보 표시의 예시이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 명세서의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 명세서와 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
상기 전자 기기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 센싱부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성요소들은 전자 기기를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 전자 기기는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 기기(100)와 다른 전자 기기(100) 사이, 또는 전자 기기(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
이러한 무선 통신부(110)는, 방송 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114), 위치정보 모듈(115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
입력부(120)는, 영상 신호 입력을 위한 카메라(121) 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰(microphone, 122), 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(123, 예를 들어, 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등)를 포함할 수 있다. 입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
센싱부(140)는 전자 기기 내 정보, 전자 기기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(141, proximity sensor), 조도 센서(142, illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 122 참조), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 전자 기기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(151), 음향 출력부(152), 햅팁 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 기기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 기기(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.
또한, 메모리(170)는 전자 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 전자 기기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 전자 기기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 전자 기기(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 전자 기기(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 전자 기기(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 전자 기기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 전자 기기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(180)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
또한, 제어부(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 전자 기기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
전원공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 전자 기기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 전자 기기 상에서 구현될 수 있다.
본 명세서에서 전자기기(100)는 추천장치, 단말, 비주얼 코딩 장치 및 융합형 제작장치를 포함할 수 있다.
도 2는 본 명세서가 적용될 수 있는 일 실시예이다.
도 2를 참조하면, 사용자는 단말을 통해, 융합형 제작장치와 통신할 수 있다. 예를 들어, 단말은 별도의 어플리케이션 없이도, WEB을 통해 융합형 제작장치와 연결될 수 있으며, 사용자는 단말을 통해, 2D 및 3D 콘텐츠를 동시에 제작하는 것이 가능하다.
추천장치는 후술되는 AI 장치(20)를 포함하며, 사용자의 단말 및 융합형 제작장치와 연결되어, 단말 및 융합형 제작장치로부터 생성되는 메타 데이터를 이용하여, 사용자의 성향을 분석하고, 분석 결과를 활용하여, 사용자에게 맞는 콘텐츠 및 요소(Asset)를 추천할 수 있다.
융합형 제작장치는 WEB을 통해, 단말로부터 콘텐츠 생성을 명령받는다(S2010). 예를 들어, 콘텐츠는 2D 및/또는 3D 객체를 포함할 수 있다.
융합형 제작장치는 콘텐츠 생성을 위해 페이지(Page)를 생성한다(S2020). 예를 들어, 페이지는 2D 또는 3D 형태로 표현될 수 있는 페이지를 포함하며, 융합형 제작장치는 각 페이지에 기정의된 요소(Asset)나 템플릿을 추가 및 배치하여 화면을 구성할 수 있다. 보다 자세하게, 추가된 요소에는 이벤트(event)가 등록되어, 콘텐츠 사용자와의 상호작용이 추가될 수 있다. 이를 통해, 사용자는 몰입감 있고 창의적인 콘텐츠를 제작할 수 있다
도 3은 본 명세서가 적용될 수 있는 페이지 생성의 예시이다.
도 3을 참조하면, 사용자는 단말을 통해, 융합형 제작장치로부터 페이지 표시화면(300)을 제공받을 수 있다. 예를 들어, 하나의 콘텐츠는 하나 이상의 페이지를 포함할 수 있다. 또한, 사용자는 페이지 표시화면(300)에서 나타날 수 있는 레이아웃 선택창(310)을 통해, 페이지의 형태를 2D 또는 3D 변경할 수 있으며, AR모드 등 콘텐츠 사용자의 요구에 따라 특별한 기능을 가진 가상 공간을 별도로 추가할 수 있다. 융합형 제작장치는 페이지의 형태에 따라 별도의 컨트롤러(400)를 등록할 수 있다. 또한, 사용자는 레이아웃 선택창(310)을 통해, 페이지의 크기 및 비율을 변경할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 융합형 제작장치는 페이지에 근거하여, 컨트롤러(400)를 등록한다(S2030). 예를 들어, 융합형 제작장치는 페이지의 형태에 따라, 요소(Element)를 제어하고 상호작용할 수 있는 컨트롤러(400)를 등록할 수 있다.
도 4는 본 명세서에 적용될 수 있는 컨트롤러(400)의 예시이다.
도 4를 참조하면, 사용자가 단말을 통해, 요소를 선택하면 해당 요소에 맞는 속성이 속성창(410)에 표시되며, 융합형 제작장치는 등록된 컨트롤러(400)를 표시하고, 사용자는 컨트롤러(400)를 이용하여 마우스나 터치를 이용하여 간편하게 속성을 편집할 수 있다, 예를 들어, 사용자는 속성창(410)에서 정확한 수치를 입력하여 세밀하게 요소의 속성값들을 수정할 수 있다. 사용자는 속성창(410)에 탭을 추가하여 부가적인 연결된 기능을 수행시킬 수 있다. 예를 들면, 부가적인 연결된 기능들은 요소의 제작자의 출처나 미디어 재생정보 등을 포함할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 융합형 제작장치는 페이지에 요소를 배치한다(S2040). 예를 들어, 융합형 제작장치는 페이지 형태에 따라, 기정의된 요소/템플릿(template) 및/또는 추가적으로 업로드된 요소를 배치할 수 있다.
도 5는 본 명세서가 적용될 수 있는 페이지 리스트의 예시이다.
도 5를 참조하면, 하나의 콘텐츠는 여러개의 페이지(화면)의 묶음으로 구성되어, 사용자의 요구에 따라 2D, 3D 화면이 선택될 수 있다.
예를 들어, 페이지는 (1) 페이지의 속성과 (2) 이벤트 리스트, (3) 리소스(resource) 리스트를 포함한다. 보다 자세하게, 이벤트 리스트는 요소에 할당된 이벤트들의 정보를 포함하며, 리소스 리스트는 페이지에 추가된 요소들의 정보를 포함한다.
도 6은 본 명세서가 적용될 수 있는 요소들의 예시이다.
도 6을 참조하면, 융합형 제작장치는 단말을 통해 사용자에게 페이지 형태에 따라, 기정의된 요소/템플릿(template)을 제공할 수 있다. 또한, 사용자는 추가적으로 요소를 업로드하고 배치할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 융합형 제작장치는 요소의 속성값을 수정한다(S2050).
예를 들어, 사용자가 페이지 표시화면(300)에 배치된 요소를 선택하면, 융합형 제작장치는 해당 요소에 대응되는 속성창(410)을 표시하고, 사용자는 페이지에 근거하여 등록된 컨트롤러(400)를 이용하여, 마우스, 터치, 수치 입력 등을 통해, 속성값을 수정할 수 있다.
융합형 제작장치는 요소에 대응되는 이벤트를 등록한다(S2060). 예를 들어, 이벤트는 "액션" 및 "결과"의 집합을 포함할 수 있다. 보다 자세하게, 액션은 이벤트가 발생하는 조건을 정의할 수 있다. 예를 들어, "액션"은 기능이 수행되기 위한 조건으로서, 키보드 이벤트, 마우스/터치 이벤트, 제스처 이벤트, 영역 이벤트, 값 이벤트, 호출 이벤트 등 다양한 형태의 이벤트나 호출을 포함할 수 있다.
또한, 결과는 "기능" 및 "대상"을 포함할 수 있다.
보다 자세하게, “기능”은 이벤트가 활성화되면 그 기능의 목적이 되는 "대상"에 대해서 수행할 속성 변경 및 특정 행위 들을 정의할 수 있으며, 위치, 크기, 회전, 투명도 등 요소의 기본 속성과 보기, 감추기, 재생, 정지, 일시정지 등의 미디어 요소에 대한 제어 기능을 포함할 수 있다. 또한, 외부 환경의 정보를 활용하기 위한 사용자 단말의 카메라, GPS, 가속도계 등도 포함할 수 있다.
융합형 제작장치는 이벤트에 대응되는 액션, 기능 및/또는 대상을 등록한다(S2070). 예를 들어, 융합형 제작장치는 요소의 속성값에 근거하여, 액션, 기능 및/또는 대상을 등록할 수 있다.
융합형 제작장치는 등록된 액션에 근거하여, 요소에 대한 이벤트가 감지되면, 결과를 실행한다(S2080).
도 7은 본 명세서가 적용될 수 있는 융합형 제작장치의 이벤트 탐지의 예시이다.
도 7을 참조하면, 융합형 제작장치는 요소에 대응되는 이벤트를 확인하고, 이벤트를 모니터링하여, 이벤트를 탐지할 수 있다. 융합형 제작장치는 이벤트가 탐지되는 경우, 이벤트에 대응되는 기능을 실행하기 위해, 속성을 확인하고, 기능 및 속성에 근거하여, 결과를 실행할 수 있다.
도 8은 본 명세서가 적용될 수 있는 결과 실행방법의 예시이다.
도 8을 참조하면, 융합형 제작장치는 “결과"를 동시에 실행할 수 있으며, 하위 "결과"는 상위 "결과"와 연결되어 연속되어 실행될 수 있다. 또한, "결과"의 연결은 제한이 없으며 상위 "결과"의 실행 결과를 이용하여 다음 스텝에서 연속적인 기능을 수행할 수도 있다. 이러한 결과 실행방법은 단순히 하나의 타임라인으로 구동되는 실행방법과 달리, 사용자에게 요소의 동작과 관련하여, 실제 프로그래밍 기법과 동일한 환경을 제공할 수 있고, 프로그래밍 환경을 자연스럽게 학습하는데 도움을 줄 수 있다.
도 9는 본 명세서가 적용될 수 있는 요소 관리의 예시이다.
도 9를 참조하면, 2D 형태의 요소와 3D 형태의 요소는 각각 속성이 상이하여 동일한 방식으로 융합형 제작장치가 그 요소들을 제어하기가 어렵다. 따라서, 융합형 제작장치는 우선 "기본 요소"라는 객체를 통하여 2D 형태의 요소와 3D 형태의 요소를 감싸고 "기본 요소"를 바탕으로 융합형 제작장치의 저작 도구에서 사용하는"사용 요소"로 확장하여 사용하도록도 요소를 관리한다. 예를 들어, "사용 요소"의 기능은 "원시 요소"의 특성을 제어하고 사용하도록 구성될 수 있다. 보다 자세하게, 도 9에서는 "사용 요소"를 이미지, 비디오, 도형, 3D 모델로 예를 들었으나, 2D 형태의 요소 및 3D 형태의 요소의 특성을 제어하고 표시하기에 유리한 형태라면 "사용 요소"로 표시될 수 있다.
도 10 및 도 11은 본 명세서가 적용될 수 있는 요소 업로드의 예시이다.
도 10 및 도 11을 참조하면, 융합형 제작장치는 업로드된 요소 파일을 로더(loader)를 통해 로드하고 로드된 요소 파일의 객체를 로더에 대응될 수 있는 "사용 요소"에 등록한다. 융합형 제작장치는 등록된 "사용 요소"를 이용하여, 업로드된 요소를 배치할 수 있다.
도 10을 참조하면, 업로드된 요소 파일이 이미지 파일인 경우, 융합형 제작장치는 이미지 로더를 통해, 당해 이미지 파일을 로드하고, 로드된 이미지 파일의 객체(object)를 이미지 요소로 등록할 수 있다.
도 11을 참조하면, 업로드된 요소 파일이 3D 모델 파일인 경우, 융합형 제작장치는 3D 로더를 통해, 당해 3D 모델 파일을 로드하고, 로드된 3D 모델 파일의 객체를 생성하고, 애니메이션을 생성하여, 생성된 객체에 애니메이션에 부가하여, 당해 객체를 3D 요소로 등록할 수 있다.
예를 들어, 업로드된 요소 파일이 비디오 파일인 경우, 융합형 제작장치는 HTMLVideoElement를 생성하여 화면에 추가후 그 객체를 "사용 요소"에 등록하여 제어할 수 있다.
하나의 컨텐츠는 여러 개의 페이지를 포함할 수 있고, 각각의 페이지들은 요소들을 관리하는 "resourceManager"와 동작 이벤트를 관리하는 "eventManager"를 포함할 수 있다.
페이지에 배치된 요소는 별도의 깊이(Depth)를 가지고 있어, 융합형 제작장치는 사용자의 필요에 따라 깊이를 조절하여 화면에 요소의 노출 순서를 조정할 수 있다.
예를 들어, 융합형 제작장치는 요소가 배치되게 되면 해당 페이지의 Resource manager에 해당 요소를 등록하게 되고 그 속성, 상태등의 변경 사항이나 등록, 삭제등을 통하여 관리할 수 있다. Resource manager는 배치된 요소의 관리뿐만 아니라 변경사항에 대한 이벤트를 발생시켜 리소스 리스트에 근거하여, 리소스의 변화에 따른 연결된 기능을 호출할 수 있다.
요소가 추가되면, 융합형 제작장치는 페이지에 등록된 컨트롤러를 통해, 요소를 제어하기 위하여, 요소를 관리 목록에 추가하여 컨트롤러가 제어가 가능한 요소로 인지하고 관리할 수 있도록 한다. 컨트롤러에 등록된 요소는 사용자의 마우스나 제스처, 터치, 외부 컨트롤러 등으로 속성을 수정하거나 제어할 수 있다.
또한, 사용자가 요소를 제어하는 과정에서 Redo/Undo의 기능이 필요 할 수 있다. 이를 위해, 융합형 제작장치는 페이지의 History manager에서 컨트롤러의 변경 사항을 저장하여 해당 요소의 상태의 변경 사항을 기록하고, 요청에 따라 History manager에서 보관 중인 변경 사항의 목록에서 요소의 속성을 불러와 현재 요소 속성을 업데이트하여 요소 상태를 복원하거나 다시 업데이트 할 수 있게 구성할 수 있다. History manager는 요소 별로 변경사항이 저장되기 때문에 메모리 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 이를 방지하기 위해 융합형 제작장치는 상황에 따라 저장되는 변경 사항의 목록의 개수를 제한할 수 있다.
또한, 융합형 제작장치는 콘텐츠 제작시 공유할 사용자를 지정하여 동시에 작업을 수행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠가 초기 생성되면, 융합형 제작장치는 콘텐츠에 대응되는 고유의 채널을 생성할 수 있다. 융합형 제작장치는 고유의 채널을 이용할 수 있는 공유 사용자를 지정하고 그 사용자가 해당 콘텐츠에 접속하게 되면 동일한 채널에 추가할 수 있다.
동일 채널에 있는 사용자는 변경 사항을 실시간으로 주고받으며 저작 데이터를 실시간으로 동기화 할 수 있다. 이를 위해, 통신은 websocket혹은 webrtc를 통하여 실시간으로 이루어질 수 있다.
하지만, 저장되지 않은 콘텐츠에 새로운 사용자가 접속하게되면 예전 버전의 콘텐츠의 상태로 동기화가 이루어 지게 되어 버전 차이가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해, 새로운 사용자가 공유 채널에 추가된 후, 처음 콘텐츠를 접속하게되면 기존의 작업중인 사용자중 특정 사용자를 통해, 작업 변경 사항에 대한 전반적인 업데이트를 수행하여 초기 동기화가 진행될 수 있다. 이렇게 초기 동기화가 이루어진 이후, 융합형 제작장치는 변경 사항에 대한 데이터를 실시간으로 공유하는 방식을 통해, 저장되지 않은 콘텐츠의 동기화 이슈를 해결할 수 있다.
도 12는 본 명세서의 일 실시예에 따른 AI 장치의 블록도이다.
상기 AI 장치(20)는 AI 프로세싱을 수행할 수 있는 AI 모듈을 포함하는 전자 기기 또는 상기 AI 모듈을 포함하는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 AI 장치(20)는 도 1에 도시된 전자기기(100)의 적어도 일부의 구성으로 포함되어 AI 프로세싱 중 적어도 일부를 함께 수행하도록 구비될 수도 있다.
상기 AI 장치(20)는 AI 프로세서(21), 메모리(25) 및/또는 통신부(27)를 포함할 수 있다.
상기 AI 장치(20)는 신경망을 학습할 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 서버, 데스크탑 PC, 노트북 PC, 태블릿 PC 등과 같은 다양한 전자 장치로 구현될 수 있다.
AI 프로세서(21)는 메모리(25)에 저장된 프로그램을 이용하여 신경망을 학습할 수 있다. 예를 들어, AI 프로세서(21)는 Tensorflow가 활용된 Recurrent Neural Networks(순환 신경망) 모델을 메모리(25) 상에 생성할 수 있고, 사용자 단말 및 융합형 제작장치에서 수집될 수 있는 데이터를 이용하여, 이러한 인공지능 모델을 학습시킬 수 있다.
예를 들어, 학습된 인공지능 모델은 다음과 같은 테스크를 갖는 하위 모델들을 생성할 수 있다 :
1. 콘텐츠 추천 모델 : 콘텐츠 사용정보와 콘텐츠 제작정보를 분석한 데이터와 사용자 특성 모델을 활용하여 사용자에게 맞춤 콘텐츠 추천
2. 요소 추천 모델 : 사용자 특성 모델과 어셋(asset) 메타 데이터를 활용하여, 콘텐츠 제작자에게 맞춤 어셋 추천
3. 사용자 특성 분석 모델 : 사용자의 학습흥미도, 참여도, 몰입도 등의 분석을 통해, 사용자의 특성을 분석
도 13은 본 명세서가 적용될 수 있는 추천방법 파이프라인의 예시이다.
도 13을 참조하면, 인공지능 모델(1300)은 플랫폼 및 융합형 제작장치로부터 수집된 데이터를 이용하여, 학습될 수 있다.
예를 들어, 플랫폼은 WEB을 통해, 단말에 제공될 수 있으며, 융합형 제작장치와 연결되어 사용자에게 컨텐츠 제작 환경을 제공할 수 있다. 또한, 다른 사용자가 제작한 콘텐츠를 표시할 수 있으며, 이를 위한 검색기능도 제공할 수 있다. 또한, 플랫폼은 컨텐츠 제작 환경에서 사용될 수 있는 템플릿을 사용자에게 제공할 수 있으며, 이를 위한 검색기능도 제공할 수 있다.
학습된 인공지능 모델은 1) 사용자 특성 분석 모델, 2) 콘텐츠 추천 모델, 및 3) 요소 추천 모델을 생성할 수 있다. 사용자 특성 분석 모델이 출력한 사용자의 특성은 인공지능 모델(1300)의 학습을 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 사용자 특성 분석 모델에서 출력된 사용자의 특성에 근거하여, 인공지능 모델(1300)은 콘텐츠 추천 모델을 이용하여, 플랫폼을 통해 추천 콘텐츠 정보를 사용자에게 표시할 수 있다.
또한, 인공지능 모델(1300)은 사용자 특성 분석 모델에서 출력된 사용자의 특성에 근거하여, 요소 추천 모델을 이용하여, 융합형 제작장치를 통해 콘텐츠를 제작하고자 하는 사용자에게 요소 추천 정보를 표시할 수 있다.
학습을 위해 수집된 데이터는 1) 사용자 정보, 2) 사용자 행동정보, 및 3) 콘텐츠 정보를 포함할 수 있다.
1. 사용자 정보
사용자가 플랫폼을 최초 접속하는 경우, 단말을 통해 수집되거나, 플랫폼의 회원 가입 절차를 통해, 수집될 수 있다.
다음의 표 1은 사용자 정보의 예시이다.
데이터 수집 채널 데이터 항목
통계 수집 국가지역
시/군/구
언어
브라우저
기기
운영체제
플랫폼
해상도
플랫폼 회원 가입 사용자 고유번호사용자 이름
사용자 ID
연령
성별
가입일자
2. 사용자 행동정보사용자의 행동에 따라 수집될 수 있다.
다음의 표 2는 사용자 행동정보의 예시이다.
데이터 수집 채널 데이터 항목
통계 수집 플랫폼 체류시간평균 참여시간
참여세션수 (페이지 이동 개수)
세션당 평균 참여시간
재방문
첫방문 날짜
콘텐츠 참여시간
플랫폼 버튼별 이벤트 코드검색어 정보 (키워드)
콘텐츠 View 히스토리
콘텐츠 후기
콘텐츠 별점
콘텐츠 좋아요 / 싫어요
콘텐츠 책갈피
사이트 진입 방법
융합형 제작장치 사용자 고유번호아이템 선택
메뉴 선택
비쥬얼 코딩 설정 선택
3. 콘텐츠 정보
다음의 표 3은 콘텐츠 정보의 예시이다.
데이터 수집 채널 데이터 항목 데이터 세부 항목
플랫폼 콘텐츠 사용정보 콘텐츠 고유번호콘텐츠 사용자 고유번호
콘텐츠 체류시간
콘텐츠 사용횟수
콘텐츠 좋아요
콘텐츠 싫어요
콘텐츠 후기
콘텐츠 책갈피
콘텐츠 별점
콘텐츠 체험 후 다음 콘텐츠 이동여부
콘텐츠 View 히스토리
융합형 제작장치 콘텐츠 제작정보 요소 등록자의 고유번호
사용된 요소 구분
요소 메타정보
요소 원본 파일명
요소 카테고리명
저작권자
사용된 사용자 행위 정보
사용된 요소의 동작 정보
요소 구분별 사용수
콘텐츠 저장정보 콘텐츠 등록자 고유번호
과목
대상학년
콘텐츠 명
콘텐츠 설명
콘텐츠 카테고리
등록 채널
유아 콘텐츠 유무
콘텐츠 예상 플레이 시간
도 14는 본 명세서가 적용될 수 있는 비주얼 코딩의 예시이다.
도 14를 참조하면, 사용자는 단말을 통해, 비주얼 코딩 장치와 통신할 수 있다. 예를 들어, 융합형 제작장치는 비주얼 코딩 장치를 포함할 수 있다.
또한, 단말은 별도의 어플리케이션 없이도, WEB을 통해 비주얼 코딩 장치와 연결될 수 있으며, 사용자는 단말을 통해, 비주얼 코딩을 통한 컨텐츠를 제작하는 것이 가능하다.
단말은 비주얼 코딩을 위한 페이지를 생성하고, 페이지에 요소(asset)를 배치한다(S1410). 예를 들어, 단말은 사용자에게 요소들의 목록, 및/또는 요소들이 포함된 템플릿을 표시할 수 있다. 사용자는 템플릿에서 페이지에 배치될 요소를 선택할 수 있다.
단말은 배치된 요소에 근거하여, 비주얼 코딩의 대상이 되는 대상(target) 요소를 설정한다(S1420). 예를 들어, 사용자는 페이지에 배치된 요소 중에, 대상 요소를 클릭하여 선택할 수 있다.
단말은 사용자와의 상호작용과 관련된 사용자 행위를 설정한다(S1430). 예를 들어, 사용자 행위는 대상 요소의 이벤트가 발생하기 위한 조건일 수 있다.
단말은 사용자 행위에 근거하여, 대상 요소와 관련된 결과를 설정한다(S1440). 예를 들어, 결과는 단말이 사용자로부터 사용자 행위에 대응되는 입력을 받는 경우, 대상 요소와 관련되어 수행되는 동작을 의미할 수 있다. 결과는 대상 요소의 크기, 위치 및 상태값을 제어하는 "기능", 대상 요소와 관련된 변수들을 연산하기 위한 "연산", 및 페이지의 움직임을 나타내는 "기능 페이지"를 포함할 수 있다.
단말은 사용자 행위가 입력된 것에 근거하여, 대상 요소의 결과를 표시한다(S1450). 예를 들어, 사용자로부터 대상 요소의 클릭을 1번 입력받는 경우, 단말은 결과로서, 대상 요소를 1초 동안 이동키거나 다른 페이지로 이동된 화면을 표시할 수 있다.
도 15는 본 명세서가 적용될 수 있는 추천장치의 일 실시예이다.
도 15를 참조하면, 추천장치는 사용자 단말 및 융합형 제작장치와 연결되어, 수집된 데이터를 통해 학습하고, 학습된 인공지능 모델을 통해 예측된 출력값을 플랫폼 및 융합형 제작장치에 제공할 수 있다. 예를 들어, 융합형 제작장치는 콘텐츠 제작을 위한 저작도구를 포함할 수 있다.
추천장치는 플랫폼 및 융합형 제작장치로부터 학습데이터를 수신한다(S1510). 예를 들어, 학습데이터는 플랫폼을 이용하는 사용자와 관련된 사용자 정보, 사용자가 플랫폼 및 융합형 제작장치를 이용하는 행동와 관련된 사용자 행동정보, 및 콘텐츠와 관련된 콘텐츠 정보를 포함한다.
보다 자세하게, 사용자 정보에서, 국가, 지역, 시/군/구, 언어, 브라우저, 기기, 운영체제, 플랫폼, 해상도 등의 정보는 사용자가 단말을 통해 플랫폼에 접속하는 경우, 통계수집을 통해 수집될 수 있다. 또한, 사용자 정보에서 사용자 고유번호, 사용자 이름, 사용자 ID, 연령, 성별, 가입일자 등의 정보는 사용자가 플랫폼에 회원가입을 위해 제공하는 정보들을 통해 수집될 수 있다.
보다 자세하게, 사용자 행동정보에서, 플랫폼 체류시간, 평균 참여시간, 참여세션수 (페이지 이동 개수), 세션당 평균 참여시간, 재방문, 첫방문 날짜, 콘텐츠 참여시간 등의 정보는 사용자가 단말을 통해 플랫폼을 이용하는 동안 통계수집을 통해 수집될 수 있다. 예를 들어, 버튼별 이벤트 코드, 검색어 정보 (키워드), 사이트 진입 방법 등의 정보는 사용자의 로그인 동작 없이도 플랫폼을 통해 수집될 수 있다.
사용자는 로그인을 하고, 플랫폼을 통해 제공되는 콘텐츠를 사용할 수 있고, 플랫폼과 연결된 융합형 제작장치를 통해 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 비주얼 코딩을 통한 컨텐츠 제작도 가능하다.
보다 자세하게, 콘텐츠 정보에서, 콘텐츠 사용정보는 사용자의 행동에 근거하여, 플랫폼을 통해 수집될 수 있다.
도 16은 본 명세서가 적용될 수 있는 콘텐츠 표시의 예시이다.
도 16을 참조하면, 사용자는 플랫폼의 콘텐츠 표시를 위한 페이지를 통해 콘텐츠를 사용할 수 있고, 플랫폼은 콘텐츠 표시를 위한 페이지를 통해 사용자의 행동으로부터 콘텐츠 사용정보를 수집할 수 있다.
다시, 도 15를 참조하면, 사용자는 융합형 제작장치를 통해 콘텐츠를 제작할 수 있고, 융합형 제작장치는 콘텐츠 제작정보 및 콘텐츠 저장정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 추가된 요소를 통해, 비주얼 코딩을 수행할 수 있고, 이를 통해, 사용된 사용자 행위 정보 및 사용된 요소의 동작 정보 등이 수집될 수 있다. 또한, 사용자가 제작이 완료된 콘텐츠를 저장할 때, 융합형 제작장치는 콘텐츠 등록자 고유번호, 과목, 대상학년, 콘텐츠 명, 콘텐츠 설명, 콘텐츠 카테고리, 등록 채널, 유아 콘텐츠 유무, 콘텐츠 예상 플레이 시간 등을 수집할 수 있다.
도 17은 본 명세서가 적용될 수 있는 콘텐츠 저장의 예시이다.
도 17을 참조하면, 콘텐츠를 제작하고 저장하려는 사용자는, 융합형 제작장치로부터 제공되는 콘텐츠 저장을 위한 페이지를 통해, 콘텐츠 저장정보들을 입력할 수 있다.
다시, 도 15를 참조하면, 추천장치는 학습데이터에 근거하여, 학습모델을 구축한다(S1520).
추천장치는 학습모델을 이용하여, 1) 사용자 특성 분석 모델, 2) 콘텐츠 추천 모델, 및 3) 요소 추천 모델을 생성한다(S1530).
추천장치는 사용자 특성 분석 모델 및 콘텐츠 추천 모델을 이용하여, 플랫폼에 추천 콘텐츠 정보를 전달한다(S1540). 예를 들어, 사용자 특성 분석 모델에서 출력된 사용자의 특성에 근거하여, 추천 장치는 콘텐츠 추천 모델을 이용하여, 추천 콘텐츠 정보를 플랫폼으로 전달할 수 있다.
도 18은 본 명세서가 적용될 수 있는 추천 콘텐츠 정보 표시의 예시이다.
도 18을 참조하면, 플랫폼은 콘텐츠 표시를 위한 페이지의 우측에 추천 콘텐츠 정보를 표시하기 위한 패널(1800)을 표시할 수 있다. 예를 들어, 추천 콘텐츠 정보는 추천 콘텐츠의 화면 및 타이틀을 포함하는 리스트를 포함할 수 있다.
다시 도 15를 참조하면, 추천장치는 사용자 특성 분석 모델 및 요소 추천 모델을 이용하여, 융합형 제작장치에 추천 요소 정보를 전달한다(S1550).
도 19는 본 명세서가 적용될 수 있는 추천 요소 정보 표시의 예시이다.
도 19를 참조하면, 융합형 제작장치는 사용자에게 추천 요소 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 융합형 제작장치는 사용자가 콘텐츠를 제작하기 위해, 사용자에게 제공하는 요소들의 리스트 상단에 사용자들이 자주 사용하거나, 인공지능 모델을 통해 추천된 추천 요소 정보를 리스트의 형태로 표시(1900)할 수 있다.
이를 통해, 본 명세서에서 추천장치는 사용자의 콘텐츠 사용 통계와 콘텐츠 제작시 생성되는 메타 데이터를 활용하여, 사용자의 성향을 분석하고 분석 결과를 활용하여 사용자에게 맞는 콘텐츠 및 요소를 추천할 수 있다.
전술한 본 명세서는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.
또한, 이상에서 서비스 및 실시 예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 명세서를 한정하는 것이 아니며, 본 명세서가 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 서비스 및 실시 예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (8)

  1. 추천장치가 사용자에게 어셋(asset) 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 있어서,
    상기 콘텐츠를 사용하기 위한 플랫폼 및 상기 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구로부터, 학습데이터를 수신하는 단계;
    상기 학습데이터에 근거하여, 학습모델을 구축하는 단계;
    상기 학습모델을 이용하여, 1) 상기 사용자의 특성을 분석하기 위한 제1 모델, 2) 상기 콘텐츠를 추천하기 위한 제2 모델, 및 3) 상기 어셋을 추천하기 위한 제3 모델을 생성하는 단계;
    상기 제1 모델, 및 상기 제2 모델을 이용하여, 상기 플랫폼에 추천 콘텐츠 정보를 전달하는 단계; 및
    상기 제1 모델, 및 상기 제3 모델을 이용하여, 상기 저작도구에 추천 어셋 정보를 전달하는 단계;
    를 포함하는, 추천방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 학습데이터는
    1) 상기 플랫폼을 이용하는 사용자와 관련된 사용자 정보,
    2) 상기 사용자가 상기 플랫폼 및 상기 저작도구를 이용하는 행동과 관련된 사용자 행동정보, 및
    3) 상기 콘텐츠와 관련된 콘텐츠 정보를 포함하는, 추천방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 정보는
    상기 사용자의 단말의 통계 수집 및 상기 플랫폼의 회원 가입 절차를 통해, 수집되는, 추천방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 행동정보는
    상기 사용자의 단말의 통계 수집, 상기 플랫폼 및 상기 저작도구를 통해, 수집되는, 추천방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 콘텐츠 정보는
    상기 플랫폼의 상기 콘텐츠를 사용하기 위한 절차 및 상기 저작도구를 통해, 상기 콘텐츠를 제작하고 저장하기 위한 절차를 통해, 수집되는, 추천방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 플랫폼은
    상기 추천 콘텐츠 정보에 근거하여, 상기 콘텐츠의 추천 리스트를 상기 사용자에게 전달하는, 추천방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 저작도구는
    상기 추천 어셋 정보에 근거하여, 상기 어셋의 추천 리스트를 상기 사용자에게 전달하는, 추천방법.
  8. 사용자에게 어셋(asset) 및 콘텐츠를 추천하기 위한 추천장치에 있어서,
    통신부;
    인공지능 모델이 포함된 메모리; 및
    상기 통신부 및 상기 메모리를 기능적으로 제어하기 위한 프로세서; 를 포함하며,
    상기 프로세서는
    상기 콘텐츠를 사용하기 위한 플랫폼 및 상기 콘텐츠를 제작하기 위한 저작도구로부터, 학습데이터를 수신하고, 상기 학습데이터에 근거하여, 학습모델을 구축하며, 상기 학습모델을 이용하여, 1) 상기 사용자의 특성을 분석하기 위한 제1 모델, 2) 상기 콘텐츠를 추천하기 위한 제2 모델, 및 3) 상기 어셋을 추천하기 위한 제3 모델을 생성하고, 상기 제1 모델, 및 상기 제2 모델을 이용하여, 상기 플랫폼에 추천 콘텐츠 정보를 전달하며, 상기 제1 모델, 및 상기 제3 모델을 이용하여, 상기 저작도구에 추천 어셋 정보를 전달하는, 추천장치.
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