엠펙-2 비트열 상에서 계층적 구조를 갖는 장면전환 검출 방법
    41.
    发明公开
    엠펙-2 비트열 상에서 계층적 구조를 갖는 장면전환 검출 방법 失效
    在MPEG-2比特流上具有分层结构的场景切换检测方法

    公开(公告)号:KR1019990042081A

    公开(公告)日:1999-06-15

    申请号:KR1019970062784

    申请日:1997-11-25

    Abstract: 본 발명은 디지털 비디오에 관련되어 MPEG-2로 부호화된 비트열에서 완전히 복호화를 하지 않고 부호화된 모드, 움직임 벡터의 방향 등을 이용하여 장면 전환을 검출하는 방법에 관한 것이다. 또한, 모든 픽쳐(Picture)에 대하여 검사를 하지 않고, GOP(Group of Picture), 서브-GOP, 픽쳐 등의 순서로 계층적(Hierarchical)으로 장면 전환을 검출함으로써, 연산수를 줄이고 시간을 절약함으로 인해서 효율적인 장면 전환을 검출할 수 있는 발명이다.

    시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템
    42.
    发明授权
    시청행태 인식기반의 시청률 및 광고효과 분석 방법 및 시스템 有权
    基于受众行为意识分析收视率和广告效果的方法和系统

    公开(公告)号:KR101751708B1

    公开(公告)日:2017-07-11

    申请号:KR1020120090263

    申请日:2012-08-17

    Abstract: 본발명은카메라를통한영상인식기반의시청자인식과효율적인데이터수집방법과시청률및 효과측정서버에시청자인식기반의수집데이터를전송할때의전송방법을포함하는시청행태인식기반의시청률및 광고효과분석방법및 시스템을제공한다. 본발명에따른시청행태인식기반의시청률및 광고효과분석방빕및 시스템은방송콘텐츠를시청하는하나이상의시청자를촬영한시청자영상을입력받고, 입력된시청자영상으로부터하나이상의시청자를인식하여시청행태정보를생성하고, 생성된시청행태정보를전달하는시청행태측정장치및 수신된시청행태정보에기초하여각각의시청자개인별로광고효과를분석하여광고효과측정결과를생성하여전달하는광고효과측정서버를포함한다.

    Abstract translation: 基于观看者的感知和高效的数据收集方法和评分和效果的观看的测量服务器的本发明的图像识别使用相机发送在分析方法收视率和广告效果收集观众识别基于数据时行为意识到的传输方法 和一个系统。 接收基于所述评级和根据本发明的广告效益分析bangbip和系统观看行为识别输入的观看者的图像捕获的一个或多个观看者观看的广播内容时,从输入的观看者视频的一个或多个观众的识别到观看行为信息 以及广告效果测量服务器,用于基于用于传递所产生的观看行为信息和所接收的观看行为信息的观看行为测量装置,通过分析每个观众个体的广告效果来产生广告效果测量结果, 。

    영상 인지 광고 장치 및 영상 인지 광고 장치에서의 광고 콘텐츠 제공 방법
    44.
    发明授权
    영상 인지 광고 장치 및 영상 인지 광고 장치에서의 광고 콘텐츠 제공 방법 有权
    用于识别视频的广告设备和用于在广告设备中提供广告内容的方法

    公开(公告)号:KR101693381B1

    公开(公告)日:2017-01-05

    申请号:KR1020100031684

    申请日:2010-04-07

    Abstract: 광고매체에관한영상을이용하여, 사용자가관심을갖는광고콘텐츠를선별하여제공할수 있는, 영상인지광고장치및 영상인지광고장치에서의광고콘텐츠제공방법을개시한다. 일실시예로서, 영상인지광고장치는, 광고매체에관한영상정보를생성하는영상생성부와, 상기생성한영상정보를분석하여, 상기영상정보와연관된광고콘텐츠를선정하는콘텐츠선정부, 및상기선정된광고콘텐츠를, 광고데이터베이스로부터획득하여구비된출력수단을통해제공하는콘텐츠제공부를포함하여구성할수 있다.

    소셜 네트워크 서비스를 이용한 사용자 감정상태정보 제공장치 및 그 방법
    45.
    发明公开
    소셜 네트워크 서비스를 이용한 사용자 감정상태정보 제공장치 및 그 방법 审中-实审
    用户情绪状态信息提供装置,使用社交网络服务及其方法

    公开(公告)号:KR1020160138793A

    公开(公告)日:2016-12-06

    申请号:KR1020150073104

    申请日:2015-05-26

    Abstract: 본발명은소셜네트워크서비스를사용하는사용자에게감정상태에대한정보를제공하기위한것으로서, 사용자신체정보획득부, 사용자신체정보획득부, 콘텐츠정보매핑부, 감정상태판단부를포함할수 있으며, 소셜네트워크서비스를이용하는사용자의감정상태를인지할수 있는정보를획득하여사용자의감정을판단하고, 판단한감정과유사한감정상태를가지는친구또는그룹에대한목록을제공하여유사한감정상태를가지는사람들간에콘텐츠또는소셜네트워크서비스를동시에제공받을수 있게하는데 그목적이있다.

    시청 가구 구성원 프로파일 추론 방법 및 장치
    47.
    发明公开
    시청 가구 구성원 프로파일 추론 방법 및 장치 有权
    评估家庭成员简介的方法和设备

    公开(公告)号:KR1020140109607A

    公开(公告)日:2014-09-16

    申请号:KR1020130023752

    申请日:2013-03-06

    Inventor: 한경수 이한규

    Abstract: Provided are a method and an apparatus for deducing a viewing household member profile. According to the method and apparatus, a viewing pattern of a general viewing household is analyzed based on viewer group classification criteria generated using the standard household member profile, and thus the member profile of the viewing household may be deduced and the deduced profile may be provided, thereby effectively providing advertisements corresponding to the inclination of viewing household members.

    Abstract translation: 提供了一种用于推导观看家庭成员简档的方法和装置。 根据该方法和装置,基于使用标准家庭成员简档生成的观众组分类标准来分析一般观看家庭的观看模式,并且因此可以推导出观看家庭的成员简档并且可以提供推导的简档 从而有效地提供与观看家庭成员的倾斜度相对应的广告。

    방송 시청 선호도를 위한 베이지안 네트워크 모델 기반의 확률적 추론 방법
    50.
    发明公开
    방송 시청 선호도를 위한 베이지안 네트워크 모델 기반의 확률적 추론 방법 无效
    基于BAYESIAN网络模式的电视观众感知方法

    公开(公告)号:KR1020120061533A

    公开(公告)日:2012-06-13

    申请号:KR1020100122871

    申请日:2010-12-03

    Inventor: 이한규 차지훈

    CPC classification number: H04N21/4663

    Abstract: PURPOSE: A Bayesian network model based probability inference method is provided to infer preference element of program metadata by calculating the preference of a specific condition. CONSTITUTION: Viewing information is received according to broadcasting viewing of a viewer. Program metadata is received. The preference according to a Baysiean network model is calculated. The Baysiean network model includes time preference, genre preference, and channel preference.

    Abstract translation: 目的:提供基于贝叶斯网络模型的概率推理方法,通过计算特定条件的偏好来推断程序元数据的偏好元素。 规定:根据观众的广播观看收到观看信息。 收到节目元数据。 计算根据Baysiean网络模型的偏好。 Baysiean网络模型包括时间偏好,类型偏好和频道偏好。

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