特許 7534501 訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力制御方法、装置、及びコンピュータ読取り可能な記録媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-05

(45)【発行日】2024-08-14

(54)【発明の名称】訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力制御方法、装置、及びコンピュータ読取り可能な記録媒体

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240806BHJP

   G06Q 30/0251 20230101ALI20240806BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06Q30/0251

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2023133899

(22)【出願日】2023-08-21

【審査請求日】2023-08-21

(73)【特許権者】

【識別番号】523318073

【氏名又は名称】レア エンタープライズ カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110002516

【氏名又は名称】弁理士法人白坂

(72)【発明者】

【氏名】キム ジョン ファン

【審査官】野元 久道

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－１４８６８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０９５５８１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

１つ以上のプロセッサと、前記プロセッサで実行可能な命令を格納する１つ以上のメモリとを含むコンピューティング装置で具現される、データベースに格納される訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法であって、
デジタルサイネージに搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置から受信された複数の画像イメージを、前記ビッグデータを用いて分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出ステップと、
前記ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツとをマッチングした分析対象データを生成して、前記ビッグデータとして前記データベースに格納するデータ格納ステップと、
前記分析対象データ及びユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御ステップとを含むことを特徴とする、訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項2】

前記ユーザ情報抽出ステップは、
複数のデジタルサイネージから受信された画像イメージから、ユーザ身体を構成するオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出ステップと、
前記オブジェクト領域のうち、顔領域、肩領域、腕領域、及び上体領域の静的又は動的連結関係を基にした第１のアルゴリズムと、顔領域に対する人工知能性別及び年齢認識アルゴリズムである第２のアルゴリズムのうち、少なくとも１つを用いて、オブジェクトの性別及び年齢を導出する第１の情報抽出ステップとを含み、
前記ユーザの属性情報として、オブジェクトの性別及び年齢を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項3】

前記ユーザ情報抽出ステップは、更に、
前記オブジェクト抽出ステップで用いられた画像イメージの取得時点で、前記ユーザによって前記コンピューティング装置を介してデジタルサイネージから入力された入力情報を基に、ユーザの性別及び年齢を抽出する第２の情報抽出ステップと、
前記第１の情報抽出ステップで導出されたオブジェクトの性別及び年齢と、前記第２の情報抽出ステップで導出されたユーザの性別及び年齢を用いて、前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムのうち、前記第１の情報抽出ステップで用いられたアルゴリズムを学習させるアルゴリズム学習ステップとを含むことを特徴とする、請求項２に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項4】

前記第２の情報抽出ステップは、
前記入力情報のうち、ユーザの性別及び年齢に対する数値情報である直接数値情報を受信するとき、前記ユーザの性別及び年齢を直接数値情報に抽出するか、
前記入力情報に関するユーザの入力速度、入力精度、及び入力パターンにより、ユーザの性別及び年齢を予測する第３のアルゴリズムの結果値から、ユーザの性別及び年齢を抽出することを特徴とする、請求項３に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項5】

前記第２の情報抽出ステップは、前記直接数値情報が受信された時点の前記第３のアルゴリズムの結果値を用いて、前記第３のアルゴリズムを学習させることを特徴とする、請求項４に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項6】

前記出力制御ステップは、ユーザの属性情報のうち、年齢に関する情報によりコンテンツの出力を制御するとき、コンテンツに含まれたテキストのサイズ及びデジタルサイネージの出力明るさを優先して制御することを特徴とする、請求項１に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項7】

前記出力制御ステップは、
同時点に抽出されたユーザの属性情報が複数種と判断される場合、ユーザの属性情報間の優先順位を算出する属性比較アルゴリズムによって、最優先順位を有するユーザの属性情報にマッチングされたメタデータを有するコンテンツである第１のコンテンツを出力するようにし、
複数種のユーザの属性情報にマッチングされるメタデータを有するコンテンツである第２のコンテンツのうち、いずれか１つのコンテンツの選択が可能なコンテンツ選択領域を、前記第１のコンテンツの出力領域に共に出力するようにすることを特徴とする、請求項１に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項8】

前記出力制御ステップは、一時点に抽出されたユーザの属性情報が存在しないか、画像イメージを基にユーザの属性情報の抽出が失敗した場合、
前記デジタルサイネージに出力されるコンテンツを選定することに当たり、前記デジタルサイネージの設置目的に対応するコンテンツを第１の選定条件とし、前記デジタルサイネージが設置された空間のユーザ訪問パターンを第２の選定条件として、前記第１の選定条件及び前記第２の選定条件を満たすコンテンツを、前記デジタルサイネージに出力されるようにすることを特徴とする、請求項１に記載の訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法。

【請求項9】

１つ以上のプロセッサと、前記プロセッサで実行可能な命令を格納する１つ以上のメモリとを含むコンピューティング装置で具現される、データベースに格納される訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力装置であって、
デジタルサイネージに搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置から受信された複数の画像イメージを、前記ビッグデータを用いて分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出部と、
前記ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツとをマッチングした分析対象データを生成して、前記ビッグデータとして前記データベースに格納するデータ格納部と、
前記分析対象データ及びユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御部とを含むことを特徴とする、訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力装置。

【請求項10】

コンピュータ読取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータ読取り可能な記録媒体は、コンピューティング装置にとって、以下のステップを行うようにする命令を格納し、前記ステップは、
デジタルサイネージに搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置から受信された複数の画像イメージを、データベースに格納されるビッグデータを用いて分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出ステップと、
前記ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツとをマッチングした分析対象データを生成して、前記ビッグデータとして前記データベースに格納するデータ格納ステップと、
前記分析対象データ及びユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御ステップとを含むことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、デジタルサイネージを用いたコンテンツ出力において、訪問者タイプに関する多数のデータを用いて、知能型で出力を制御する技術に関し、より詳しくは、デジタルサイネージの周辺で撮影されるオブジェクトの属性情報を用いて、出力されるデータを選択するか、データの出力時の出力形態及びパターンなどを制御する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

一般にデジタルサイネージとは、広告のために設置した大型ディスプレイと思う傾向がある。しかし、デジタルサイネージは、広告というジャンルの範囲を越えて、デジタル情報媒体として機能的に拡張されて、室外の全てのデジタル媒体をデジタルサイネージと規定することができる。

【0003】

最近、デジタルサイネージサービスは、ビッグデータ、人工知能など、技術連携が可能であるため、広告だけではなく、安全に関する公共サービス、地域情報提供、モバイル連動イベントなど、様々に活用されており、４次産業革命、スマートシティ、５Ｇ融合サービスなどへのデジタルサイネージの活用は、更に活発になると予測されている。

【0004】

例えば、次世代デジタルサイネージ技術は、単なる情報提供手段を越えて、周辺のオブジェクトに最適化されたコンテンツを提供し、オブジェクトとオブジェクトの情報流通チャンネルの役割を果たす知識ハブとしての機能を行うことと見込まれる。

【0005】

これに関連する技術として、特許文献１では、ディスプレイ部（デジタルサイネージに対応）の近くでユーザを撮影し、撮影された画像から、ユーザ情報、ユーザの移動方向、注目時間、注目回数、及び滞留時間を含む状況情報から関心度を推定して、ディスプレイ部から出力されるコンテンツを推薦する技術が提案されている。

【0006】

前記従来技術は、ユーザの情報などを基に出力されるコンテンツを推薦するなど、コンテンツの選択的な推薦機能においては効果的な側面があるが、ユーザの情報を用いて、コンテンツを効果的に出力するコンテンツ出力の制御に関しては、不十分な側面がある。

【0007】

また、コンテンツ選択などの基準となるユーザの情報を予測することに当たり、単に、最近使用される顔面認識などのみを用いる場合、デジタルサイネージの設置環境などに認識結果が影響を受けるしかなく、正確なユーザの情報に対する予測が不可であり、これを補正又は学習する技術が全く存在しない問題がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0008】

【文献】韓国登録特許第１０－１７４４９４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0009】

本発明は、前記のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、まず、ユーザの属性情報を用いてコンテンツの出力を制御し、コンテンツの選択だけではなく、コンテンツの出力形態を、ユーザに合わせて自動制御して、ユーザが性別及び年齢によって、好むか、カスタマイズされた形態でコンテンツを容易に確認できるようにして、デジタルサイネージの利用率を高める技術を提供することである。

【0010】

本発明の他の目的は、ユーザの属性情報を予測することに当たり、単なる画像認識などのみを利用せず、画像認識時点でのオブジェクトの入力データを用いて、予測精度を高めるように、画像認識アルゴリズム又はデータ分析アルゴリズムを学習するようにして、デジタルサイネージの設置位置によるか、全体のデジタルサイネージにおけるユーザの属性情報の予測精度を更に高めて、精密にカスタマイズされたコンテンツ出力制御が可能な技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0011】

前記目的を達成するために、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法は、デジタルサイネージに搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置から受信された多数の画像イメージを分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出ステップと、前記ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツをマッチングした分析対象データを生成して、データベースに格納するデータ格納ステップと、前記分析対象データ又はユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御ステップとを含むことを特徴とする。

【0012】

前記ユーザ情報抽出ステップは、多数のデジタルサイネージから受信された画像イメージから、ユーザ身体を構成するオブジェト領域を抽出するオブジェクト抽出ステップと、前記オブジェクト領域のうち、顔領域、肩領域、腕領域、及び上体領域の静的又は動的連結関係を基にした第１のアルゴリズム、顔領域に対する人工知能性別及び年齢認識アルゴリズムである第２のアルゴリズムのうち、少なくとも１つを用いて、オブジェクトの性別及び年齢を導出する第１の情報抽出ステップとを含み、前記ユーザの属性情報として、オブジェクトの性別及び年齢を抽出する。

【0013】

前記ユーザ情報抽出ステップは、更に、前記オブジェクト抽出ステップで用いられた画像イメージの取得時点で、デジタルサイネージから入力された入力情報を基に、ユーザの性別及び年齢を抽出する第２の情報抽出ステップと、前記第１の情報抽出ステップで導出されたオブジェクトの性別及び年齢と、前記第２の情報抽出ステップで導出されたユーザの性別及び年齢を用いて、前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムのうち、前記第１の情報抽出ステップで用いられたアルゴリズムを学習させるアルゴリズム学習ステップとを含む。

【0014】

前記第２の情報抽出ステップは、前記入力情報のうち、ユーザの性別及び年齢に対する数値情報である直接数値情報を受信するとき、前記ユーザの性別及び年齢を直接数値情報に抽出するか、前記入力情報に関するユーザの入力速度、入力精度、及び入力パターンにより、ユーザの性別及び年齢を予測する第３のアルゴリズムの結果値から、ユーザの性別及び年齢を抽出する。

【0015】

前記第２の情報抽出ステップは、前記直接数値情報が受信された時点の前記第３のアルゴリズムの結果値を用いて、前記第３のアルゴリズムを学習させる。

【0016】

前記出力制御ステップは、ユーザの属性情報のうち、年齢に関する情報によりコンテンツの出力を制御するとき、コンテンツに含まれたテキストのサイズ及びデジタルサイネージの出力明るさを優先して制御する。

【0017】

前記出力制御ステップは、同時点に抽出されたユーザの属性情報が多種と判断される場合、ユーザの属性情報間の優先順位を算出する属性比較アルゴリズムによって、最優先順位を有するユーザの属性情報にマッチングされたメタデータを有するコンテンツである第１のコンテンツを出力するようにし、多種のユーザの属性情報にマッチングされるメタデータを有するコンテンツである第２のコンテンツのうち、いずれか１つのコンテンツの選択が可能なコンテンツ選択領域を、前記第１のコンテンツの出力領域に共に出力するようにする。

【0018】

前記出力制御ステップは、一時点に抽出されたユーザの属性情報が存在しないか、画像イメージを基にユーザの属性情報の抽出が失敗した場合、前記デジタルサイネージに出力されるコンテンツを選定することに当たり、前記デジタルサイネージの設置目的に対応するコンテンツを第１の選定条件とし、前記デジタルサイネージが設置された空間のユーザ訪問パターンを第２の選定条件として、前記第１の選定条件及び前記第２の選定条件を満たすコンテンツを、前記デジタルサイネージに出力されるようにする。

【0019】

また、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力装置は、デジタルサイネージに搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置から受信された多数の画像イメージを分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出部と、前記ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツをマッチングした分析対象データを生成して、データベースに格納するデータ格納部と、前記分析対象データ又はユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御部とを含むことを特徴とする。

【発明の効果】

【0020】

本発明によると、デジタルサイネージの画像撮影装置で撮影された画像データを用いて、オブジェクトの属性情報として、例えば、ユーザの性別及び年齢などを予測し、予測時点のユーザが確認しているコンテンツを用いて、ユーザの属性情報によるコンテンツの関連性を分析した結果を基に、コンテンツを選択するか、ユーザの属性情報によって、コンテンツの出力形態及び明るさなどを制御することになる。

【0021】

この場合、非常に精密にユーザに対する予測時点におけるユーザの利用コンテンツを用いて、ユーザの属性情報別に好むコンテンツの予測アルゴリズムを学習させることで、知能型コンテンツの出力が可能であると共に、ユーザの属性情報によって、コンテンツを、ユーザが認知し易い形態及び明るさなどに出力するように制御することができるので、ユーザが性別及び年齢によって好むか、カスタマイズされた形態でコンテンツを容易に確認できるようにして、デジタルサイネージの利用率を高めることができる。

【0022】

更に、ユーザの属性情報を予測することに当たり、単なる画像認識などのみを利用せず、画像認識時点でのオブジェクトの入力データを用いて、予測精度を高めるように、画像認識によるユーザ属性情報予測、及び入力データ分析によるユーザ属性情報予測に関するアルゴリズムを学習するため、デジタルサイネージの設置位置によるか、全体デジタルサイネージにおけるユーザの属性情報の予測精度を更に高めて、精密にカスタマイズされたコンテンツ出力制御が可能である。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】図１は、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法のフローチャートである。

【図2】図２は、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法のフローチャートである。

【図3】図３は、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法のフローチャートである。

【図4】図４は、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力装置のブロック構成図である。

【図5】図５は、本発明の一実施例の具現による第１の情報抽出ステップを説明するための図である。

【図6】図６は、本発明の一実施例の具現によるアルゴリズム学習ステップを説明するための図である。

【図7】図７は、本発明の一実施例の具現による第２の情報抽出ステップを説明するための図である。

【図8】図８は、本発明の一実施例の具現により、デジタルキオスクに出力される画面の例を示す図である。

【図9】図９は、本発明の一実施例の具現により、デジタルキオスクに出力される画面の例を示す図である。

【図10】図１０は、本発明の一実施例に係るコンピューティング装置の内部構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下では、様々な実施例及び／又は様態を図面を参照して説明する。下記の説明では、説明を目的に、１つ以上の様態の全般的な理解を助けるために、多数の具体的な詳細事項が開示される。しかし、これらの様態は、このような具体的な詳細事項がなくても実行できることも、本発明の技術分野における通常の知識を有する者に認識されるだろう。以後の記載及び添付の図面は、１つ以上の様態の特定の例示的な様態を詳細に述べる。しかし、このような様態は、例示的なことであり、様々な様態の原理での様々な方法のうち、一部が利用可能であり、記述する説明は、このような様態及びこれらの均等物を全て含もうとする意図である。

【0025】

本明細書で使用する「実施例」、「例」、「様態」、「例示」などは、記述する任意の様態又は設計が、他の様態又は設計よりも良好であるか、利点があることと解析されないこともある。

【0026】

また、「含む」及び／又は「含み」という用語は、当該特徴及び／又は構成要素が存在することを意味するが、１つ以上の他の特徴、構成要素及び／又はこれらのグループの存在又は追加を排除しないことと理解されるべきである。

【0027】

また、第１、第２などのように序数を含む用語は、様々な構成要素を説明することに使われるが、前記構成要素は、前記用語により限定されない。前記用語は、ある構成要素を、他の構成要素から区別する目的としてのみ使われる。例えば、本発明の権利範囲を逸脱することなく、第１の構成要素は、第２の構成要素と称することができ、同様に、第２の構成要素も、第１の構成要素として称することができる。及び／又はという用語は、複数の関連して記載された項目の組み合わせ、又は、複数の関連して記載された項目のいずれの項目を含む。

【0028】

また、本発明の実施例において、別に異なって定義しない限り、技術的や科学的な用語を含み、ここで使われる全ての用語は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者にとって、一般に理解されることと同一の意味を有している。一般に使われる辞典に定義されているような用語は、関連技術の文脈上有する意味と一致する意味を有することと解析されるべきであり、本発明の実施例で明白に定義しない限り、理想的や過度に形式的な意味として解析されない。

【0029】

図１乃至図３は、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法のフローチャートであり、図４は、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力装置のブロック構成図であり、図５は、本発明の一実施例の具現による第１の情報抽出ステップを説明するための図であり、図６は、本発明の一実施例の具現によるアルゴリズム学習ステップを説明するための図であり、図７は、本発明の一実施例の具現による第２の情報抽出ステップを説明するための図であり、図８及び図９は、本発明の一実施例の具現により、デジタルキオスクに出力される画面の例を示す図である。

【0030】

以下の説明において、本発明の一実施例に係る訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力方法（以下、「本発明の方法」という）は、後述する図１０に対する説明で言及されるコンピューティング装置、又は、図４に対する説明で言及される訪問者タイプに関するビッグデータを用いたデジタルサイネージの知能型コンテンツ出力装置１０（以下、「本発明の装置」という）、及びこれを成す細部構成要素により行われることと理解されるだろう。そこで、本発明の装置１０は、図１０のコンピューティング装置に含まれるか、その自体として構成されるか、多数のコンピューティング装置がグループウエアで構成されて、本発明の装置１０をなすことと理解される。

【0031】

また、本発明の方法及び装置１０に対する説明において、デジタルサイネージを用いた一般のコンテンツの出力、決済、画像撮影などのための公知のプロセス、及びこれを行うための公知のハードウェア的な構成に関する説明は、省略することにする。

【0032】

本発明の方法において、コンピューティング装置は、まず、デジタルサイネージに搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置から受信された多数の画像イメージを分析し、画像イメージ内のオブジェクトとして、デジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出ステップ（Ｓ１０）を行う。

【0033】

本発明において、デジタルサイネージは、タッチスクリーン又はその他の入力手段と、出力手段とを有し、室内外に設置され、使用者の入力によるコンテンツを出力する全てのデバイスを意味する。また、デジタルサイネージは、各種の機能のために、決済デバイス、カメラなどの画像撮影装置、サウンド出力装置、印刷用プリンターなどのデバイスが内蔵される。

【0034】

本発明において、コンテンツは、複数に構成される。交通案内キオスクの場合、交通状況や関連案内のためのコンテンツ、公共機関用コンテンツの場合、政策広報コンテンツ、キオスクを通じて実行可能な公共業務に対する案内、及び処理関連インターフェースを構成するコンテンツ、一般の売場用コンテンツの場合、広告用コンテンツ、物品購買インターフェースに関するコンテンツなどが、本発明に含まれるコンテンツとしての例に含まれる。

【0035】

ユーザ情報抽出ステップは、コンテンツ出力方向の画像、すなわち、デジタルサイネージのディスプレイ装置を眺めるユーザに向かう方向に画像を撮影して、ユーザ又はコンテンツを確認できるオブジェクト（車両など）を撮影できるようにし、前記の画像に含まれた多数のフレームイメージとしての画像イメージを、コンピューティング装置が受信し、これを分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザ（オブジェクト）の属性情報を抽出するプロセスである。

【0036】

ここで、撮影された画像は動画であり、分析対象となるデータは、動画に含まれた多数のフレームイメージのうち、認識されるオブジェクトを代表するように選択された１つ以上の画像イメージを含む。ここで、オブジェクトを代表するとは、オブジェクトが完全に画像フレーム領域内に含まれること、オブジェクトの撮影結果が最も明確なことなどの条件を満たすことを意味する。画像に含まれた多数のフレームイメージとしての画像イメージのうち、前記の条件を満たすイメージを分析することになる。

【0037】

オブジェクトの認識とは、公知の人工知能オブジェクト認識アルゴリズムなどを用いて、画像イメージ内に存在するオブジェクトを認識及び識別することを意味する。オブジェクトを認識した後、ＣＮＮ、ＲＮＮなどのアルゴリズムを用いて、オブジェクトの種類を識別するか、オブジェクトの属性情報として後述するように、例えば、オブジェクトの性別及び年齢を予測し、予測された性別及び年齢を、ユーザの属性情報として抽出することができる。

【0038】

特に、ユーザの性別及び年齢を抽出する具体的な実施例として、抽出精度を高めて、さらに精密化されたカスタマイズ型コンテンツの選択及び出力制御を行うための実施例が、図２及び図３に示されている。

【0039】

図２及び図３を参照すると、コンピューティング装置は、まず、多数のデジタルサイネージから受信された画像イメージから、ユーザ身体を構成するオブジェクト領域を抽出するオブジェクト抽出ステップ（Ｓ１１）を行う。

【0040】

ステップＳ１１において、多数のデジタルサイネージとは、一地域又は室内空間をなす領域内に設置されて、比較的類似した環境に存在して、画像分析結果に対する環境情報、すなわち、温度、湿度、外部照明などの影響が類似すると判断される多数のデジタルサイネージを意味することが望ましい。又は、前記のように、温度、湿度、外部照明、流動人口パターンなどをメタデータとして、一定の期間、該当情報をデジタルサイネージ別に収集した後、メタデータが類似したデジタルサイネージを、前記の多数のデジタルサイネージにグループ化することができる。または、環境情報によらず、情報収集が可能な全てのデジタルサイネージが、多数のデジタルサイネージの概念に含まれる。

【0041】

これより、オブジェクト領域を抽出することになると、コンピューティング装置は、オブジェクト領域のうち、顔領域、肩領域、腕領域、及び上体領域の静的又は動的連結関係を基にした第１のアルゴリズム、及び顔領域に対する人工知能性別及び年齢認識アルゴリズムである第２のアルゴリズムのうち、少なくとも１つを用いて、オブジェクトの性別及び年齢を導出する第１の情報抽出ステップ（Ｓ１２）を行うことで、ユーザの属性情報として、オブジェクトの性別及び年齢を抽出し、これをユーザの性別及び年齢として予測することになる。以下の説明において、全てのアルゴリズムは、人工知能、マシンランニング、ディープラーニング、及びビッグデータを用いて学習されるアルゴリズムと理解される。

【0042】

本発明において、第１のアルゴリズムは、例えば、図５に示しているように、身体の全部又は一部を撮影した画像１００のうち、関節又は顔面領域の広大、目、鼻、口などを現わすポイント（Ｐ）を設定し、各ポイント（Ｐ）間の連結ラインの長さ及び、各連結ライン間のベクトル値を用いて、ユーザの身体形状を把握することで、ユーザの性別及び年齢を見積る。例えば、胸領域の形状、身体の屈曲などを用いて性別を予測し、肩と腰ライン、頭ラインの間の角度などから、老年化を判断して、年齢を予測することができる。

【0043】

一方、第２のアルゴリズムは、公知のアルゴリズムであって、顔面領域に対する画像１０１を用いて、顔面の屈曲、肌の荒さ、肌色、瞳、唇、鼻などの形状などを、前記の人工知能、マシンランニング、ディープラーニング、及びビッグデータなどを用いて分析した結果、ユーザの性別及び年齢を予測するためのアルゴリズムである。

【0044】

このような第１のアルゴリズム（ｆ１（Ｐ））及び第２のアルゴリズム（ｆ２（Ｐ））を用いて、上述したように、ユーザの性別及び年齢１１０を導出することになり、該当結果は、後述するステップＳ２０及びＳ３０に用いられて、コンテンツの選択及びコンテンツの出力制御が行われる。

【0045】

一方、前記のような第１及び第２のアルゴリズムは、ユーザに対して撮影した画像を基準に、ユーザの性別及び年齢を予測し、人工知能学習により比較的高い精度を有するが、前記のように、デジタルサイネージが設置された環境及び流動人口などによって、影響を受ける。

【0046】

このような影響を正確に反映して、後述するコンテンツ選択及び制御に対する精密なプロセスを可能にするため、本発明の一実施例において、ステップＳ１０は、上述したステップＳ１１、Ｓ１２の他に、更なるアルゴリズムに対するフィードバック制御ができるようにすることができる。

【0047】

すなわち、図３に示しているように、ステップＳ１２において、本発明におけるコンピューティング装置は、オブジェクト抽出ステップ（Ｓ１１）で用いられた画像イメージの取得時点で、デジタルサイネージから入力された入力情報を基に、ユーザの性別及び年齢を抽出する第２の情報抽出ステップ（Ｓ１３）を行う。

【0048】

画像撮影装置は、ユーザが、デジタルサイネージを用いてコンテンツを確認するか、これに対する相互作用で、ユーザに関する情報を入力する。コンピューティング装置は、前記のステップＳ１３の実行により画像が撮影される間、デジタルサイネージの前方に位置して、該当画像を確認しながら、特定情報を入力するユーザを、画像撮影のオブジェクトと入力データの入力主体が同一のオブジェクトであるため、該当入力データを基準に、実際ユーザの性別及び年齢を推論又は抽出することになる。

【0049】

以後、第１の情報抽出ステップ（Ｓ１２）で導出されたオブジェクトの性別及び年齢と、第２の情報抽出ステップ（Ｓ１３）で導出されたユーザの性別及び年齢を用いて、第１のアルゴリズム（ｆ１（Ｐ））及び第２のアルゴリズム（ｆ２（Ｐ））のうち、第１の情報抽出ステップ（Ｓ１２）で用いられたアルゴリズムを学習させるアルゴリズム学習ステップ（Ｓ１４）を行う。

【0050】

すなわち、図６によると、実際入力データ２００では、入力データによる精密分析により、ユーザの性別及び年齢２１０が抽出される。このとき、ステップＳ１２で導出されたオブジェクトの性別及び年齢１１０と共に抽出されるが、ユーザの性別及び年齢２１０に対する結果を、第１のアルゴリズム（ｆ１（Ｐ））及び第２のアルゴリズム（ｆ２（Ｐ））のうち、第１の情報抽出ステップ（Ｓ１２）で用いられたアルゴリズムに対するフィードバック制御を通じて、学習させることになる。

【0051】

この場合、入力データが存在すると、フィードバック制御を行うことになり、画像イメージの分析のみを行うときよりも、ユーザの性別及び年齢などの属性情報を認識及び予測する精度が高くなり、特に、周辺環境として、地域の人口形態の特色（人種、国家、文化別）、温度、湿度、外部照明、流動人口のパターンなどを、入力データによる実データと比較して、精密な学習が可能となり、ユーザの性別及び年齢に対する精密な判断が可能であり、これにより、ユーザに対するカスタマイズ型コンテンツの選択及び出力制御が可能となる効果がある。

【0052】

一方、前述した入力データは、ユーザがコンテンツを用いる場合、入力する文字又は画像などの整形又は非整形データであり、ユーザの性別及び年齢を直接反映するデータであるか、ユーザの性別及び年齢によって変動するデータを含む。また、ユーザの性別及び年齢によって、入力データに対する入力特性が変わる。

【0053】

このような特徴を更に精密に反映して、ユーザの性別及び年齢の予測に対する豊かなビッグデータの収集及び反映のための実施例が具現される。例えば、前記ステップＳ１３において、コンピューティング装置は、図７に示しているように、入力情報のうち、ユーザの性別及び年齢に関する数値情報である直接数値情報２０１を受信すると、ユーザの性別及び年齢２１１を直接数値情報２０１として抽出するか、入力情報に対するユーザの入力速度、入力精度、及び入力パターンなどの入力データ入力特性情報２０２により、ユーザの性別及び年齢２１２を予測する第３のアルゴリズム（ｆ３（Ｉｎ））の結果値から、ユーザの性別及び年齢を抽出することができる。

【0054】

直接数値情報２０１は、ユーザが直接、自分の性別及び年齢を入力する場合に受信されるデータであって、ユーザの属性情報を予測又は抽出することに当たり、最も正確な情報である。一方、ユーザの性別及び年齢によって、入力データに対する入力速度が速い又は遅く、老眼化の進行及び運動能力の低下可否によって、特定領域に正確に入力を行える確率が決まる。また、入力データに対するミス可否及び動きパターンも、前述したように、性別及び年齢によって異に構成される。

【0055】

第３のアルゴリズム（ｆ３（Ｉｎ））は、このような入力データ自体の内容ではなく、特性によって、ユーザの性別及び年齢を予測するアルゴリズムである。この場合、前述したステップＳ１４において、アルゴリズムの学習に使われる入力データは、前述した直接数値情報２０１が発生する場合に限り、このとき、前述した第３のアルゴリズムも、学習の対象となる。

【0056】

すなわち、ステップＳ１３の実行において、直接数値情報２０１が受信された時点の第３のアルゴリズム（ｆ３（Ｉｎ））の結果値を用いて、第３のアルゴリズム（ｆ３（Ｉｎ））を学習させるようにすることができる。

【0057】

以上のようなステップＳ１０が終わると、コンピューティング装置は、ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツをマッチングした分析対象データを生成して、データベースに格納するデータ格納ステップ（Ｓ２０）を行う。

【0058】

ユーザにカスタマイズされたデジタルコンテンツは、デジタルコンテンツの生成時点に、著作者の意図などによって狙われるオブジェクトの属性情報に対するデータをメタデータとして、各デジタルコンテンツにマッチングして格納することができる。

【0059】

しかし、このような著作者の意図によらず、デジタルサイネージの設置場所及び流動人口の特性によって、コンテンツに対する選好度が変わることがある。このような特徴を反映するために、抽出されたユーザの属性情報の基となる画像イメージ又は入力データの生成時点に、出力されている、すなわち、該当ユーザが確認しているコンテンツを判断し、これに対するビッグデータを構成する場合、ステップＳ１１において、多数のデジタルサイネージの概念と同一の基準にグループ化した多数のデジタルサイネージ別にこれを分析するとき、正確なユーザの特性及び環境情報を反映したユーザが好むコンテンツの把握が可能となる。

【0060】

以後、コンピューティング装置は、分析対象データ又はユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御ステップ（Ｓ３０）を行う。

【0061】

ここで、出力されるコンテンツを制御することを、前述したユーザが好むコンテンツに対する分析結果を基に、特定のユーザがステップＳ１０で認識する場合、該当ユーザのメタデータにマッチングされるコンテンツとして、ユーザが好むコンテンツに該当するコンテンツを選択して、ユーザに提供することを意味する。

【0062】

ここで、分析対象データを利用するとは、ステップＳ２０で言及された格納結果、蓄積された多数の分析対象データの間の関連関係を用いて、コンテンツの長さ、内容、色パターンなどのコンテンツの属性情報と、ユーザの属性情報の間の関連関係を、公知の相関関係分析アルゴリズムなどを用いて分析し、これにより、現在デジタルサイネージで出力可能なコンテンツのうち、ユーザの属性情報と最も高い相関関係を有するコンテンツを選択することを意味する。

【0063】

一方、多数のユーザが１つのデジタルサイネージを用いる場合、前述したユーザの属性情報にマッチングされるコンテンツが多数である。この場合、図９におけるコンピューティング装置は、ステップＳ３０の実行において、同時点に抽出されたユーザの属性情報が多種と判断される場合、ユーザの属性情報間の優先順位を算出する属性比較アルゴリズムによって、最優先順位を有するユーザの属性情報にマッチングされたメタデータを有するコンテンツである第１のコンテンツ（Ｃ１、Ｃ２）を出力するようにし、多種のユーザの属性情報にマッチングされるメタデータを有するコンテンツである第２のコンテンツ（Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５）のいずれか１つのコンテンツの選択が可能なコンテンツ選択領域３１１を、第１のコンテンツの出力領域に共に出力するようにすることが可能である。

【0064】

ユーザの属性情報間の優先順位は、例えば、デジタルサイネージの設置環境によって、公共目的のデジタルサイネージである場合、該当設置場所で提供されるサービスの利用確率が最も高いユーザ（例えば、老人ホームの場合、年寄り層）、一般売場のデジタルサイネージの場合、該当設置場所で購買力が最も高いことと把握されるユーザなど、デジタルサイネージの設置場所、設置目的などに応じて、予め設定可能である。

【0065】

一方、ユーザの属性情報のうち、特に、年齢を反映する場合、デジタルサイネージの利用に際して、コンテンツの出力形態を異に設定しなければならない。すなわち、小児青少年期のユーザ、大人ユーザ、年寄りユーザによって、出力される形態を異にして、ユーザの集中度を高めるか、性別によって、ユーザの集中度を高めることができるコンテンツ出力方式の差別化が可能である。

【0066】

このとき、コンテンツの出力形態は、コンテンツを構成するイメージの内容、色、インターフェース構造、文字のサイズ、フォントなど、コンテンツの出力方式に対する全ての形態を意味する。

【0067】

特に、例えば、ステップＳ３０の実行において、例えば、コンピューティング装置は、図８に示しているように、ユーザの属性情報のうち、年齢に関する情報により、コンテンツの出力を制御するとき、コンテンツに含まれたテキストのサイズ及びデジタルサイネージの出力明るさを優先して制御することができる。すなわち、基本出力形態３００よりも年寄りユーザの場合、文字のサイズを拡張し、内容を単純化した形態３０１を出力するようにして、ユーザの属性情報に合わせて、認知性を向上させる。

【0068】

一方、ステップＳ３０の実行において、一時点に抽出されたユーザの属性情報が存在しないか、画像イメージを基に、ユーザの属性情報の抽出が失敗した場合が発生する。

【0069】

この場合、オブジェクトが全く識別されない場合、コンテンツの出力自体、すなわち、デジタルサイネージの駆動を停止して、電力を節減するか、明るさを減らして、電力を節減する。

【0070】

しかし、常時駆動されるデジタルサイネージの場合、例えば、デジタルサイネージに出力されるコンテンツを選定することに当たり、デジタルサイネージの設置目的に対応するコンテンツを、第１の選定条件とし、デジタルサイネージが設置された空間のユーザ訪問パターンを、第２の選定条件として、第１の選定条件及び第２の選定条件を満たすコンテンツを、前記デジタルサイネージに出力することができる。

【0071】

具体的に、第１の選定条件に対応するコンテンツ選定において、デジタルサイネージが商業目的として設置された場合、商業サービスを提供する供給者に基づくマーケティングコンテンツを、デジタルサイネージで出力されるようにして、マーケティング手段として活用されるようにし、デジタルサイネージが公共目的として設置された場合、公共機関端末に連動したサーバで既設定された周期毎に受信される公共メディアコンテンツが出力されるようにして、情報伝達媒体として活用されるようにする。

【0072】

一方、データベースで、前述した第１の選定条件に対応する複数のコンテンツ選定が完了した場合、コンピューティング装置は、ステップＳ３０の実行において、第１の選定条件に対応する複数のコンテンツに対して、デジタルサイネージが設置された空間のユーザ訪問パターンを、第２の選定条件とするコンテンツを選定することになる。

【0073】

このとき、前述したユーザ訪問パターンとは、デジタルサイネージが設置された空間に既格納された時間帯別ユーザ訪問パターンから、時間帯別主要ユーザ性別及び主要ユーザ年齢層を導出するか、前述したビッグデータ処理結果に基づくオブジェクト情報と理解され、第１の選定条件を適用して、データベースより抽出された複数のコンテンツのうち、主要ユーザ性別及び主要ユーザ年齢層に対応するコンテンツを選定して、デジタルサイネージに出力させるようにすることと理解される。

【0074】

すなわち、本発明では、デジタルサイネージ周辺のオブジェクト情報として、性別及び年齢層が識別されない場合にあっても、通常、デジタルサイネージが設置された場所のユーザ訪問パターンに基づいて、現在デジタルサイネージ周辺に存在する可能性が高い性別及び年齢層が好むコンテンツを、デジタルサイネージに出力することで、デジタルサイネージの注視効率を高めることで、マーケティング効果及び情報伝達効果の低下を防止する効果がある。

【0075】

一方、デジタルサイネージが公共目的として設置された場合において、ステップＳ３０の実行において、コンピューティング装置は、データベースではなく、公共機関端末に連動したサーバで既設定された周期毎に公共メディアコンテンツを受信して、デジタルサイネージに出力させることができる。

【0076】

但し、前述した公共機関端末に連動したサーバで受信された第１の公共メディアコンテンツの再生時間が、第２の公共メディアコンテンツが受信される周期に対応する時点よりも短い再生時間を有し、デジタルサイネージを通じて出力されるコンテンツが存在しない空白時間が発生する場合、本発明のステップＳ３０の実行において、コンピューティング装置は、前記空白時間の間、第１の公共メディアコンテンツのハイライトポイントに対応する区間を、デジタルサイネージに出力した後、次の周期に受信される第２の公共メディアコンテンツへの再生を転換させるように機能する。

【0077】

例えば、公共メディアコンテンツの受信周期が１０分であり、第１の公共メディアコンテンツの再生時間が８分である場合、２分間の空白時間が生じることになるが、本発明では、このような空白時間に、デジタルサイネージにコンテンツ出力を中断することなく、第１の公共メディアコンテンツのハイライトポイントを繰返し再生することで、デジタルサイネージを用いた情報伝達効率を高めることができる。

【0078】

この時、前述したハイライトポイントは、コンテンツを構成するシーン別平均オブジェクト数を演算し、平均オブジェクトよりも多いオブジェクトを有する部分を含む再生時間を有する区間であるか、コンテンツで最も多くの色変化が起きる部分を含む再生時間を有する区間の概念と理解され、このようなハイライトポイントを空白時間に出力することで、公共メディアコンテンツが発揮する情報伝達の効果を更に極大化することができる。

【0079】

コンテンツ転換に対するプロセスにおいて、コンピューティング装置は、既設定された周期毎に公共機関サーバから、公共メディアコンテンツを受信し、先に受信された第１の公共メディアコンテンツを、デジタルサイネージに出力させる。

【0080】

この時、コンピューティング装置は、デジタルサイネージに出力されている第１の公共メディアコンテンツの再生時間が、次の公共メディアコンテンツを受信する周期よりも短いか否かを確認し、第１の公共メディアコンテンツの再生時間が、次の公共メディアコンテンツの受信周期よりも短い場合、第１の公共メディアコンテンツのハイライトポイントを、デジタルサイネージに繰返し出力するステップＳ４が行われて、デジタルサイネージの空白時間を無くすことができ、以後、受信された第２の公共メディアコンテンツが受信されたか否かを確認した後、受信された第２の公共メディアコンテンツを、デジタルサイネージに出力させる。

【0081】

もちろん、第１の公共メディアコンテンツの再生時間が、次の公共メディアコンテンツを受信する周期と同一である場合、第１の公共メディアコンテンツの再生が終了する時点に受信された第２の公共メディアコンテンツを、直ちに再生するように機能し、第１の公共メディアコンテンツの再生時間が、次の公共メディアコンテンツを受信する周期よりも長い場合、受信された第２の公共メディアコンテンツの再生を遅らせた後、第１の公共メディアコンテンツの再生が完了した後に、第２の公共メディアコンテンツの再生が行われることと理解される。

【0082】

また、一方、本発明のデジタルサイネージは、図４のように、一単位空間に複数個設置される場合が存在し、デジタルサイネージの設置方向及び設置位置の少なくともいずれか１つを含む項目に基づいて、グループ化が行われることもできる。

【0083】

具体的に、デジタルサイネージのグループ化基準は、同一の設置方向を有するデジタルサイネージを、１つのグループにグループ化するか、設置位置によって、臨界面積内に設置されたデジタルサイネージを、１つのグループにグループ化するなどの基準が適用可能である。もちろん、このようなデジタルサイネージのグループ化基準は、前記一単位空間を管理する管理主体により、直接グループ化基準が設定されることもできるが、本発明は、これに限定されない。

【0084】

一方、デジタルサイネージドルに対するグループ化が行われると、ステップＳ３０の実行において、コンピューティング装置は、同一のグループに属するデジタルサイネージドルに対して、同一のコンテンツ出力信号を伝達することができる。

【0085】

更には、外部気象官制センターサーバから、デジタルサイネージが設置された地域の気象情報を受信し、受信された気象情報から、日出時間及び日没時間の少なくともいずれか１つを含む情報を取得し、取得された時間情報に対応する日照量により、デジタルサイネージの画面明るさ及び輝度のうち、少なくともいずれか１つを含む要素のレベル値を制御することもできる。

【0086】

具体的に、本発明では、日照量が多いか、日が出ている時間（日出以後時間から日没以前時間）では、デジタルサイネージを通じて出力されるコンテンツの可視性が、日光により多少落ちる傾向があるので、デジタルサイネージの明るさ及び輝度のレベル値を、所定のレベル値よりも高い値に設定して、デジタルサイネージを通じて出力されるコンテンツの可視性低下を防止する効果があり、反対に、雨が降る天気、雲が立ち込めた天気で日照量が少ないか、日が暮れた時間（日没以後時間）には、デジタルサイネージの明るさ及び輝度を、所定のレベル値よりも低い値に設定して、デジタルサイネージによる光公害を最小化し、且つ、エネルギー消費効率を大きく改選する効果を提供する。

【0087】

図４は、前述した本発明の装置１０に対する構成ブロック図であり、図４に示しているように、本発明の装置１０は、デジタルサイネージ２０に連動するか、その内部に設置され、ユーザ情報抽出部１１と、データ格納部１２と、出力制御部１３とを含む。この時、データベース１４は、分析対象データ及びデジタルサイネージの利用に関する様々なデータを統合的に関連するために、本発明の装置１０に含まれるか、本発明の装置１０に連動するように構成される。

【0088】

ユーザ情報抽出部１１は、デジタルサイネージ２０に搭載され、コンテンツ出力領域方向の画像を撮影する画像撮影装置２１から受信された多数の画像イメージを分析して、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出する機能を行う。すなわち、前述した説明において、ステップＳ１０～Ｓ１４に関する説明で言及したコンピューティング装置の全ての機能を行う構成と理解される。

【0089】

データ格納部１２は、ユーザ情報の取得時点とデジタルサイネージ２０に対する駆動ログデータを基に抽出されたデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツをマッチングした分析対象データを生成して、データベース１４に格納する機能を行う。すなわち、前述した説明において、ステップＳ２０に関する説明で言及した全ての機能を行う構成と理解される。

【0090】

出力制御部１３は、分析対象データ又はユーザ情報を基に、出力されるコンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージ２０の出力手段２２の出力明るさ、及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する機能を行う。すなわち、前述した説明において、ステップＳ３０に関する説明で言及した全ての機能を行う構成と理解される。

【0091】

図１０は、本発明の一実施例に係るコンピューティング装置の内部構成の一例を示しており、以下の説明において、前述した図１乃至図９に関する説明と重複する説明は、省略する。

【0092】

図１０に示しているように、コンピューティング装置１００００は、少なくとも１つのプロセッサ１１１００と、メモリ１１２００と、周辺装置インターフェース１１３００と、入出力サブシステム１１４００（Ｉ／Ｏ ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ）と、電力回路１１５００と、通信回路１１６００とを少なくとも含む。この時、コンピューティング装置１００００は、触覚インターフェース装置に連結されたユーザ端末機（Ａ）、又は前述したコンピューティング装置（Ｂ）に該当する。

【0093】

メモリ１１２００は、一例として、高速ランダムアクセスメモリ（ｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ又は不揮発性メモリを含む。メモリ１１２００は、コンピューティング装置１００００の動作に必要なソフトウェアモジュール、コマンド集合、又はその他に様々なデータを含む。

【0094】

この時、プロセッサ１１１００や周辺装置インターフェース１１３００などの他のコンポネントからメモリ１１２００にアクセスすることは、プロセッサ１１１００により制御される。

【0095】

周辺装置インターフェース１１３００は、コンピューティング装置１００００の入力及び／又は出力周辺装置を、プロセッサ１１１００及びメモリ１１２００に結合させる。プロセッサ１１１００は、メモリ１１２００に格納されたソフトウェアモジュール又はコマンド集合を行って、コンピューティング装置１００００のための様々な機能を行い、データを処理する。

【0096】

入出力サブシステム１１４００は、様々な入出力周辺装置を周辺装置インターフェース１１３００に結合させる。例えば、入出力サブシステム１１４００は、モニタやキーボード、マウス、プリンタ、又は、必要に応じて、タッチスクリーンやセンサなどの周辺装置を、周辺装置インターフェース１１３００に結合させるためのコントローラを含む。他の側面によると、入出力周辺装置は、入出力サブシステム１１４００を介することなく、周辺装置インターフェース１１３００に結合することもできる。

【0097】

電力回路１１５００は、端末機のコンポーネントの全部又は一部に電力を供給することができる。例えば、電力回路１１５００は、電力管理システム、バッテリーや交流（ＡＣ）などのような１つ以上の電源、充電システム、電力失敗感知回路（ｐｏｗｅｒ ｆａｉｌｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔ）、電力変換器やインバータ、電力状態標識又は電力生成、管理、分配のための任意の他のコンポーネントを含むことができる。

【0098】

通信回路１１６００は、少なくとも１つの外部ポートを用いて、他のコンピューティング装置と通信を可能にする。

【0099】

または、前述したように、必要に応じて、通信回路１１６００は、ＲＦ回路を含み、電磁気信号（ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｉｇｎａｌ）としても周知のＲＦ信号を送受信することで、他のコンピューティング装置と通信を可能にすることもできる。

【0100】

このような図１０の実施例は、コンピューティング装置１００００の一例に過ぎず、コンピューティング装置１１０００は、図１０における一部のコンポーネントが省略されるか、図１０における更なるコンポーネントを備えるか、２つ以上のコンポーネントを結合させる構成又は配置を有することができる。例えば、モバイル環境の通信端末のためのコンピューティング装置は、図１０に示しているようなコンポーネントの他にも、タッチスクリーンやセンサ等を更に含むこともでき、通信回路１１６０に様々な通信方式（ＷｉＦｉ、３Ｇ、ＬＴＥ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）など）のＲＦ通信のための回路が含まれる。コンピューティング装置１００００に含まれるコンポーネントは、１つ以上の信号処理、又はアプリケーションに特化された集積回路を含むハードウェア、ソフトウェア、又は、ハードウェア及びソフトウェアの両者の組み合わせで具現される。

【0101】

本発明の実施例による方法は、様々なコンピューティング装置を通じて行われるプログラム命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）形態に具現されて、コンピュータ読取り可能な媒体に記録される。特に、本実施例によるプログラムは、ＰＣ基盤のプログラム、又はモバイル端末専用のアプリケーションで構成される。本発明が適用されるアプリケーションは、ファイル配布システムが提供するファイルを通じて、ユーザ端末に設置される。一例として、ファイル配布システムは、ユーザ端末機の要請によって、前記ファイルを伝送するファイル伝送部（図示せず）を含む。

【0102】

以上で説明された装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又は、ハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合わせで具現される。例えば、実施例で説明された装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、又は、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行し、応答する他のいずれの装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ、又は特殊の目的のコンピュータを用いて具現される。処理装置は、運営体制（ＯＳ）、及び前記運営体制上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行することができる。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答して、データを接近、格納、操作、処理、及び生成することもできる。理解の便宜のために、処理装置は、１つが用いられると説明した場合もあるが、当該技術分野における当業者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）、及び／又は複数タイプの処理要素をも含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ、及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。

【0103】

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又は、これらのうち、１つ以上の組み合わせを含み、所望の通り動作するように、処理装置を構成するか、独立的に又は結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置により解析されるか、処理装置に命令又はデータを提供するために、どのタイプの機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ格納媒体、又は装置に永久的に又は一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）される。ソフトウェアは、ネットワークで連結されたコンピューティング装置上に分散し、分散された方法で格納又は実行されることもできる。ソフトウェア及びデータは、１つ以上のコンピュータ読取り可能な記録媒体に格納される。

【0104】

実施例による方法は、様々なコンピュータ手段により行われるプログラム命令形態で具現され、コンピュータ読取り可能な媒体に記録される。前記コンピュータ読取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独で又は組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施例のために、特に設計され構成されたものであるか、コンピュータソフトウェア当業者に公知されて、使用可能なものである。コンピュータ読取り可能な記録媒体としては、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｍｅｄｉａ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気－光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納し、実行するように特に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令としては、コンパイラーにより作られるような機械語コードだけでなく、インタプリターなどを用いて、コンピュータにより実行可能な高級言語コードを含む。前記ハードウェア装置は、実施例の動作を行うために、１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成され、その逆も同様である。

【0105】

以上のように実施例が、たとえ限定した実施例と図面により説明されたが、当該技術分野における当業者であれば、前記の記載から様々な修正及び変形が可能である。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順に行われるか、及び／又は、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わさるか、他の構成要素又は均等物により対置又は置換されても、適切な結果が達成される。そのため、他の具現、他の実施例、及び特許請求の範囲と均等なものも、後述する特許請求の範囲に属する。

【要約】      （修正有）

【課題】デジタルサイネージ周辺のオブジェクトの属性情報を用いて、出力するデータを選択するか、データの出力時の出力形態及びパターン等を制御する知能型コンテンツ出力方法、知能型コンテンツ出力装置及び記録媒体を提供する。
【解決手段】方法は、撮影したコンテンツ出力領域方向の画像イメージを分析し、画像イメージ内のオブジェクトとしてデジタルコンテンツを確認するユーザの属性情報を抽出するユーザ情報抽出ステップと、ユーザ情報の取得時点と、デジタルサイネージに対する駆動ログデータを基にデジタルコンテンツの出力時点を用いて、ユーザ情報とデジタルコンテンツをマッチングした分析対象データを生成し、データベースに格納するデータ格納ステップと、分析対象データ又はユーザ情報を基に、出力コンテンツ、コンテンツの出力形態、デジタルサイネージの出力明るさ及びデジタルサイネージの駆動可否を制御する出力制御ステップと、を含む。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】