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KR102816230B1 - 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법 - Google Patents

인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법 Download PDF

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KR102816230B1 KR1020220099776A KR20220099776A KR102816230B1 KR 102816230 B1 KR102816230 B1 KR 102816230B1 KR 1020220099776 A KR1020220099776 A KR 1020220099776A KR 20220099776 A KR20220099776 A KR 20220099776A KR 102816230 B1 KR102816230 B1 KR 102816230B1
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Abstract

본 발명은 딥러닝을 통해 자동으로 광고주의 선호도를 파악하고, 파악된 결과를 이용하여 광고 카피를 자동 생성하여 제공하는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 광고주 단말로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신하여 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하고, 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공하며, 질의문에 대한 응답을 수신하여 수신된 응답 정보를 반영하여 광고 콘텐츠 자원을 추출하여 추출된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 적어도 하나 이상 생성하여 제공하는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치에 의해 광고주에게 만족도 높은 광고 카피와 같은 광고 콘텐츠를 자동 생성하여 제공할 수 있는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법을 제공할 수 있는 효과가 도출된다.

Description

인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법{Apparatus and Method for Automatic creation of Advertisement contents based on AI}
본 발명은 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 딥러닝을 통해 자동으로 광고주의 선호도를 파악하고, 파악된 결과를 이용하여 광고 카피를 자동 생성하여 제공하는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 광고 카피는 광고 메시지를 창조하고 유지하고 발전시키는 메시지의 등뼈(backbone of message)이다. 광고 전문가들은 글이나 말로 표현한 것을 카피로 보는 협의의 개념을 넘어서, 광고 메시지를 구성하는 전체적인 구성요소를 카피로 보는 광의의 개념을 지지한다.
즉 카피는 좁은 의미에서 헤드라인과 보디카피를 가리키거나, 넓은 의미에서 시각적 표현을 포함한 광고물을 구성하는 모든 요소를 가리킨다. 카피를 어떻게 창작하느냐에 따라 설득 효과가 달라진다. 현대 광고에서는 글이나 말로 표현한 것을 카피로 보는 협의의 개념보다 광고 메시지를 구성하는 전체적인 구성요소로 보는 광의의 개념으로 카피를 이해하려는 관점이 우세하다.
카피는 광고주의 광고 목표를 달성하는 중요한 설득 메시지로서 판매를 늘리거나 브랜드 인지도·선호도 형성에 영향을 미친다.
이와 관련하여 선행기술 문헌인 한국특허공개번호 제10-2019-0001619호는, '웹 기반 배너광고 관리 방법 및 시스템'을 통해 미리 설정된 관리방법을 이용하여 복수 개의 배너 광고를 자동적으로 관리하고자 한다. 그러나 각 온라인 매체는 규격이 서로 상이하고, 변화 속도도 빨라 홍보 관리만으로는 온라인매체를 위한 홍보 자료를 생성하는 데에 소요되는 리소스를 줄이기에는 한계가 있다.
한편, 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다.
데이터를 어떻게 분류할 것인가에 대해 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다. ‘의사결정나무’나 ‘베이지안망’, ‘서포트벡터머신(SVM)’, ‘인공신경망’ 등이 대표적이다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습 방법이다.
딥 러닝 모델은 인간이 결론을 내리는 방식과 유사한 논리 구조를 사용하여 데이터를 지속적으로 분석하도록 설계된다. 이를 달성하기 위해 딥 러닝 애플리케이션은 인공 신경망이라는 계층화된 알고리즘 구조를 사용한다. 인공 신경망의 설계는 인간 두뇌의 생물학적 신경망에서 영감을 얻어, 표준 머신 러닝 모델보다 뛰어난 학습 프로세스를 제공할 수 있다.
KR 10-2019-0001619 A KR 10-2021-0092976 A
본 발명은 이 같은 기술적 배경에서 도출된 것으로, 상품에 적합하고, 광고주의 취향이나 성향, 카피 방향에 대한 정보들을 질의문을 통해 획득하고, 질의 응답에 따라 광고주에게 만족도 높은 광고 카피와 같은 광고 콘텐츠를 자동 생성하여 제공할 수 있는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 카피라이터 정보나 생성된 광고 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 딥러닝을 수행하여 학습 결과를 반영함으로써 광고 콘텐츠를 자동 생성함에 있어 광고주의 만족도가 더 높은 광고 콘텐츠를 제작할 수 있는 광고 콘텐츠 자원을 추출할 수 있는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 포함한다.
즉 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장하는 저장부, 광고주 단말로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신하는 이미지 수신부, 상기 이미지 수신부로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하는 이미지 분석부, 상기 이미지 분석부에서의 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공하는 질의문 제공부, 광고주 단말로부터 상기 질의문 제공부에서 제공된 질의문에 대한 응답을 수신하는 응답 수신부, 상기 응답 수신부로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 저장부에 저장된 데이터 중 적어도 일부를 광고 콘텐츠 자원으로 추출하는 자원 추출부 및 상기 응답 수신부로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 자원 추출부에서 추출된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 적어도 하나 이상 생성하여 제공하는 광고 콘텐츠 제공부를 포함한다.
한편, 광고 콘텐츠 자동 생성 장치에서 수행되는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법에 있어서, 광고주 단말로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신하는 이미지 수신 단계, 상기 이미지 수신 단계에서 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하는 이미지 분석 단계, 상기 이미지 분석 단계에서의 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공하는 질의문 제공 단계, 광고주 단말로부터 상기 질의문 제공 단계에서 제공된 질의문에 대한 응답을 수신하는 응답 수신 단계, 상기 응답 수신 단계로 수신된 응답 정보를 반영하여 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장하는 저장부에 저장된 데이터 중 적어도 일부를 광고 콘텐츠 자원으로 추출하는 자원 추출 단계 및 상기 응답 수신 단계로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 자원 추출 단계에서 생성된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하여 제공하는 광고 콘텐츠 제공 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면 상품에 적합하고, 광고주의 취향이나 성향, 카피 방향에 대한 정보들을 질의문을 통해 획득하고, 질의 응답에 따라 광고주에게 만족도 높은 광고 카피와 같은 광고 콘텐츠를 생성하여 제공할 수 있는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법을 제공할 수 있는 효과가 도출된다.
또한, 광고주가 선택한 광고 콘텐츠의 카피라이터 정보나 생성된 광고 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 딥러닝을 수행하여 학습 결과를 반영함으로써 광고 콘텐츠를 자동 생성함에 있어 광고주의 만족도를 더욱 더 높은 광고 콘텐츠를 제작할 수 있는 광고 콘텐츠 자원을 추출할 수 있는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
광고 콘텐츠 자동 생성 장치(10)는 전자단말기 또는 서버-클라이언트 시스템 중 어느 하나의 형태로 구현될 수 있으며, 서버로 구현될 경우, 광고 콘텐츠 자동 생성 장치(10)를 구성하는 구성부는 물리적으로 분리된 복수의 서버에서 수행되거나 하나의 서버에서 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 광고 콘텐츠 자동 생성 장치(10)는 n가지 질문에 대한 답변을 근거로 광고 카피를 포함하는 광고 콘텐츠를 자동으로 생성하여 제공할 수 있다.
구체적으로 딥러닝 기술을 활용하여 광고주 단말로부터 입력받은 광고 대상 상품 관련 이미지를 분석하고, 해당 이미지로부터, 어떠한 물체인지, 그리고, 어떤 느낌 또는 분위기의 사진인지를 파악하고, 파악된 분류에 따라 1차적으로 질의문을 결정하여 안내한다. 그리고 1차적으로 안내한 질의문에 대한 응답을 수신하고 또 다른 질의문을 추가로 제시하여 2차적으로 응답을 수신하여 광고주의 선호도가 높을 것으로 파악되는 광고 카피를 포함한 광고 콘텐츠의 후보군을 모색하여 제공해줌으로써 광고주의 만족도 높은 광고 콘텐츠를 제공해줄 수 있다.
통신부(110)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(110)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.
또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
외부의 임의의 적어도 하나의 단말기는 광고주 단말(20)일 수 있다. 또한 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기는 카피라이터나 광고 콘텐츠 제작하는 제작자가 소지하는 다양한 형태의 제작자 단말(30)일 수도 있다.
광고주가 소지하는 광고주 단말(20)이나 제작자 단말(30)은 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
저장부(180)는 외부장치로부터 수신/입력되는 데이터, 일 실시예에 따른 광고 콘텐츠 자동 생성 장치(10)가 생성한 데이터 등 각종 데이터 및 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있다. 저장부(180)는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한 저장부(180)는 예를 들어, 플래시 메모리, ROM, RAM, EEROM, EPROM, EEPROM, 하드 디스크, 레지스터를 포함할 수도 있다. 또는 저장부(180)는 파일 시스템, 데이터베이스, 임베디드 데이터베이스를 포함할 수도 있다.
일 실시예에 있어서 저장부(180)는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장한다. 예를들어 기존에 생성된 광고 카피 데이터가 다량 저장될 수 있다. 또한 광고주의 광고 콘텐츠 제작에 필요한 요소별 선호 정보 및 광고 제작 이력 정보들을 저장할 수 있다.
이때 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들은 카피문구나 문구를 이미지로 생성하는 데 필요한 그래픽 정보들을 포함할 수 있다. 또는 카피 문구와 함께 표시될 수 있는 아이콘이나 이미지, 배경화면에 대한 데이터들을 포함할 수도 있다.
이미지 수신부(120)는 광고주 단말(20)로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신한다. 일 실시예에 있어서 이미지 수신부(120)는 광고주 단말(20)을 통해 광고 콘텐츠 생성 의뢰와 함께 광고 대상이 되는 상품의 이미지 정보를 더 수신할 수 있다. 예를들어 광고주 단말(20)로부터 광고 대상 상품을 촬영한 이미지 파일을 수신할 수 있다.
또한 추가적으로 광고 대상 상품 관련 이미지는 광고주가 생성하고자 하는 광고 콘텐츠의 초안 파일을 포함할 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니고 광고주가 선택한 기존의 광고 콘텐츠의 이미지 데이터를 포함하는 것도 가능하다.
이미지 분석부(130)는 이미지 수신부(120)로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석한다.
일 실시예에 있어서 이미지 분석부(130)는 이미지 수신부(120)로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network)에 의해 학습을 수행하고 분석을 수행할 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니다.
이미지 분석부(130)는 이미지 수신부(120)로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하고 광고 대상 상품의 종류를 파악할 수 있다.
즉 이미지 분석부(130)는 이미지 수신부(120)로 수신되는 광고 대상 상품 관련 이미지에 기반하여 광고 대상 상품이 어떤 물체인지 또는 서비스 종류인지, 그리고 어떤 느낌 또는 분위기의 사진인지를 파악할 수 있다.
이미지의 느낌이나 분위기를 파악함에 있어서, 느낌이나 분위기에 대한 기준은 서비스 제공자에 의해 임의로 결정될 수 있다. 예를들어 분위기는 이미지에 포함된 색들의 채도나 명도의 분포나 문자가 포함된 경우에 해당 문자를 인식하여 포함된 단어나 특수 문자등을 반영하여 결정될 수 있다.
예를 들면 이미지 분석부(130)는 광고 대상 상품 관련 이미지로부터 연상되는 단어나, 계절 정보, 시간 정보등을 파악할 수도 있다.
질의문 제공부(140)는 이미지 분석부(130)에서의 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공한다.
질의문 제공부(140)는 해당 광고 콘텐츠의 광고 대상 타켓 정보를 획득하기 위한 다양한 형태 및 내용 관련 질의문을 제시할 수 있다.
구체적으로 광고 대상 연령층, 광고 대상 그룹이나 성별 정보, 광고의 목적이 상품 판매를 위한 것인지, 캠페인이나 공연안내와 같은 정보의 파급효과를 위한 것인지등에 대한 관련 질의문을 제시하는 것도 가능하다.
또한, 광고 콘텐츠 제작 시 가시적인 효과를 내기위한 그래픽 요소들을 결정하기 위해 필요한 정보를 얻을 수 있는 질의문을 제시할 수도 있다.
예를들어 글자체, 선호하는 채도나 색감의 톤, 분위기, 어투나 단어, 표현 기법등 광고 콘텐츠를 생성하기에 필요한 다양한 정보들을 포함한다.
이때 질의문 제공부(140)는 딥러닝 기술을 활용하여, 파악된 분류에 따라 질의문을 결정하여 안내할 수 있다.
응답 수신부(150)는 광고주 단말(20)로부터 질의문 제공부(140)에서 제공된 질의문에 대한 응답을 수신한다.
그리고 질의문 제공부(140)는 응답 수신부(150)로 수신된 응답에 기반하여 몇 개의 추가 질의문을 더 제공할 수 있다. 질의문 제공부(140)는 수신되는 질의 응답에 따라 상이한 질의문이 제공될 수 있다.
자원 추출부(160)는 응답 수신부(150)로 수신된 응답 정보를 반영하여 저장부(180)에 저장된 데이터 중 적어도 일부를 광고 콘텐츠 자원으로 추출한다.
자원 추출부(160)는 응답 수신부(150)에서 수신되는 응답에 따라 광고주가 선호하는 스타일의 적어도 하나 이상의 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 정보들을 추출할 수 있다.
이때 자원 추출부(160)는 응답 수신부(150)로 수신된 응답에 따라 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 정보들에 대해 몇 개의 후보군을 모색할 수 있다.
즉, 1차 판단을 수행하고, 추가 질문을 더 제공하여 추가질문에 대한 응답으로 2차 판단을 수행하도록 구현될 수도 있다.
배경 이미지 및 텍스트, 캐릭터 등 배경 이미지 위에 노출되는 그래픽 오브젝트를 포함할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
또한 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 정보에 포함되는 광고 콘텐츠 템플릿은 광고 콘텐츠의 틀이 되는 그래픽 설정의 집합으로서, 광고 콘텐츠에 포함된 그래픽 설정을 시각적으로 표현하여 광고주 단말(20)로 제공할 수 있다.
광고 콘텐츠 템플릿은 적어도 하나 이상의 레이어로 구성될 수 있다. 각 레이어는 그리드에 의해 그래픽 요소들이 배치될 수 있으며 하나 이상의 영역으로 구분될 수 있다.
실시예에 따라 그리드로 구분된 각 영역에 대해 색상, 톤, 폰트와 같은 그래픽 설정이 지정될 수 있다.
이때 광고 콘텐츠 템플릿 중 배경 이미지가 배치되는 배경 리소스 레이어, 배경 이미지에 대하여 패턴, 필터등의 효과를 설정하는 배경 효과 레이어, 배경 이미지 위에 노출되는 그래픽 오브젝트가 배치되는 오브젝트 리소스 레이어, 그래픽 오브젝트 중 텍스트가 배치되는 택스트 레이어, 각 그래픽 요소들이 모두 배치되어 조합된 최종 이미지의 컬러값을 조정하여 전체적인 이미지의 완성도를 향상시키는 이미지 컬러 오버레이 등을 포함할 수 있다.
뿐만 아니라 저장부(180)는 홍보하고자 하는 내용이 광고 콘텐츠에 포함되게 하기 위한 가이드 정보를 저장한다.
일 실시예에 있어서, 광고 대상 상품의 정체와 홍보 대상의 특성을 포함하는 홍보 대상 정보 및 문구 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를들어 응답 수신부(150)는 수신한 질의문에 대한 응답에 기반하여 광고 대상 상품의 종류나, 광고주가 선호하는 광고 콘텐츠의 스타일 정보를 파악할 수 있다. 그리고 응답 수신부(150)가 수신한 질의문에 대한 응답에 기반하여 광고 타깃 정보를 확인할 수도 있다. 예를들어 광고 타깃이 주로 20대인 경우에 해당 연령대에서 사용 빈도가 높은 단어나 말투 관심도가 높은 주제에 대한 정보를 분석할 수 있다.
일 실시예에 있어서 자원 추출부(160)는 예를들어 SNS 서버와 연동될 수도 있다. 예를들어 다수의 게시물들을 분석하여 해당 연령대, 성별, 거주지에 거주하는 광고 대상에 대해 분석 및 파악할 수 있다. 그리고 자원 추출부(160)는 분석 및 파악된 정보에 기반하여 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 자료들을 추출한다.
자원 추출부(160)는 예를 들어 광고 타킷이 어린이일 경우에는 어린이들의 수준에 맞는 단어나 어법을 사용하여 광고 콘텐츠를 제작할 수 있는 광고 콘텐츠 자원을 추출한다. 추가적으로 광고 콘텐츠에 포함되도록 해당 광고 대상 연령 및 성별에서 선호도가 높은 캐릭터나 이모티콘 등의 요소를 가미하도록 콘텐츠 자원으로 추출할 수 있다.
광고 콘텐츠 제공부(170)는 응답 수신부(150)로 수신된 응답 정보를 반영하여 자원 추출부(160)에서 추출된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 적어도 하나 이상 생성하여 제공한다.
본 발명의 일 양상에 있어서, 광고 콘텐츠 제공부(170)는 적어도 하나 이상의 광고 콘텐츠로 구성된 광고 콘텐츠 후보군을 광고주 단말(20)로 제공하고, 광고주 단말(20)로부터 제공된 후보군의 광고 콘텐츠들에 대한 선호도 정보를 더 입력받아 광고주마다 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 학습한다.
일 실시예에 있어서 광고 콘텐츠 제공부(170)는 적어도 하나 이상의 후보군 광고 콘텐츠를 제공한다.
자원 추출부(160)는 학습된 광고주가 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 반영하여 광고 콘텐츠 자원을 추출한다. 이때 자원 추출부(160)는 저장부(180)에 기 저장된 수천, 수만개의 카피 언어 샘플들 중 적어도 하나를 추출할 수 있다.
일 양상에 있어서 저장부(180)는 광고주 별로 기존에 생성된 광고 콘텐츠 이력 정보 및 질의문에 대한 응답 정보를 매칭시켜 저장한다.
그리고 광고 콘텐츠 제공부(170)는 응답 수신부(150)의 응답 결과와 자원 추출부(160)에서 추출된 자원 정보 또는 광고 콘텐츠 제공부(170)에서 기 제공된 광고 콘텐츠 간 연관관계를 딥러닝 학습한다.
본 발명의 다른 양상에 있어서, 저장부(180)는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터와 카피라이터 정보를 매칭시켜서 저장하고, 자원 추출부(160)는 광고주가 선호하는 광고 콘텐츠에 대해 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터를 파악한다.
그리고 파악된 적어도 하나 이상의 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터가 제작한 콘텐츠를 광고 콘텐츠 자원으로 추출한다.
자원 추출부(160)는 예를들어 자카드 유사도, 코사인 유사도, 유클리디언 유사도, 또는 맨하탄 유사도 등을 이용하여 텍스트 유사도를 산출하여 광고 콘텐츠 간 텍스트 유사도(Similarity)를 비교분석할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다. 그리고 자원 추출부(160)는 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터의 광고 콘텐츠를 추출하여 광고 콘텐츠 후보군으로 포함시킬 수 있다.
본 발명의 특징적인 양상에 있어서, 질의문 제공부(140)는 적어도 하나 이상의 광고 카피 샘플들 중 적어도 하나의 선호 샘플을 선택받고, 선택받은 광고 카피 샘플 각각에 대해 선호 이유를 입력받는 질의문을 제공한다.
그리고 질의문 제공부(140)에서 제공된 질의문에 대해 광고주의 광고 콘텐츠의 선호 성향을 파악한다.
자원 추출부(160)는 광고주의 광고 콘텐츠의 선호 성향을 파악하여 그에 맞는 자원을 추출할 수 있다. 이에 따라 광고주가 원하는 카피를 생성하여 제공하는 것이 가능하다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 광고 콘텐츠 자동 생성 장치에서 수행되는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법은 광고주 단말로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신한다(S200).
일 실시예에 있어서 이미지 수신 단계는 광고주 단말을 통해 광고 콘텐츠 생성 의뢰와 함께 광고 대상이 되는 상품의 이미지 정보를 더 수신할 수 있다. 예를들어 광고주 단말로부터 광고 대상 상품을 촬영한 이미지 파일을 수신할 수 있다.
또한 추가적으로 광고 대상 상품 관련 이미지는 광고주가 생성하고자 하는 광고 콘텐츠의 초안 파일을 포함할 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니고 광고주가 선택한 기존의 광고 콘텐츠의 이미지 데이터를 포함하는 것도 가능하다.
그리고 이미지 수신 단계에서 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석한다(S210).
일 실시예에 있어서 이미지 분석 단계는 이미지 수신 단계로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network)에 의해 학습을 수행하고 분석을 수행할 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니다.
이미지 분석 단계는 이미지 수신 단계로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하고 광고 대상 상품의 종류를 파악할 수 있다.
즉 이미지 분석 단계는 이미지 수신 단계로 수신되는 광고 대상 상품 관련 이미지에 기반하여 광고 대상 상품이 어떤 물체인지 또는 서비스 종류인지, 그리고 어떤 느낌 또는 분위기의 사진인지를 파악할 수 있다.
이미지의 느낌이나 분위기를 파악함에 있어서, 느낌이나 분위기에 대한 기준은 서비스 제공자에 의해 임의로 결정될 수 있다. 예를 들어 분위기는 이미지에 포함된 색들의 채도나 명도의 분포나 문자가 포함된 경우에 해당 문자를 인식하여 포함된 단어나 특수 문자등을 반영하여 결정될 수 있다.
예를 들면 이미지 분석부(130)는 광고 대상 상품 관련 이미지로부터 연상되는 단어나, 계절 정보, 시간 정보등을 파악할 수도 있다.
이후에 이미지 분석 단계에서의 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공한다(S220).
일 양상에 있어서 질의문 제공 단계는 적어도 하나 이상의 광고 카피 샘플들 중 적어도 하나의 선호 샘플을 선택받고, 선택받은 광고 카피 샘플 각각에 대해 선호 이유를 입력받도록 질의문을 제시한다.
구체적으로 광고 대상 연령층, 광고 대상 그룹이나 성별 정보, 광고의 목적이 상품 판매를 위한 것인지, 캠페인이나 공연안내와 같은 정보의 파급효과를 위한 것인지등에 대한 관련 질의문을 제시하는 것도 가능하다.
또한, 광고 콘텐츠 제작 시 가시적인 효과를 내기위한 그래픽 요소들을 결정하기 위해 필요한 정보를 얻을 수 있는 질의문을 제시할 수도 있다.
예를들어 글자체, 선호하는 채도나 색감의 톤, 분위기, 어투나 단어, 표현 기법등 광고 콘텐츠를 생성하기에 필요한 다양한 정보들을 포함한다.
이때 질의문 제공 단계는 딥러닝 기술을 활용하여, 파악된 분류에 따라 질의문을 결정하여 안내할 수 있다.
그리고 광고주 단말로부터 질의문 제공 단계에서 제공된 질의문에 대한 응답을 수신한다(S230).
그리고 질의문 제공 단계는 응답 수신 단계로 수신된 응답에 기반하여 몇 개의 추가 질의문을 더 제공할 수도 있다. 이때 질의문 제공 단계는 수신되는 질의 응답에 따라 상이한 질의문이 제공될 수 있다.
이후에 응답 수신 단계로 수신된 응답 정보를 반영하여 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장하는 저장부에 저장된 데이터 중 적어도 일부를 광고 콘텐츠 자원으로 추출한다(S240).
저장부는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장한다. 예를 들어 기존에 생성된 광고 카피 데이터가 다량 저장될 수 있다. 또한 광고주의 광고 콘텐츠 제작에 필요한 요소별 선호 정보 및 광고 제작 이력 정보들을 저장할 수 있다.
이때 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들은 카피문구나 문구를 이미지로 생성하는 데 필요한 그래픽 정보들을 포함할 수 있다. 또는 카피 문구와 함께 표시될 수 있는 아이콘이나 이미지, 배경화면에 대한 데이터들을 포함할 수도 있다.
자원 추출 단계는 응답 수신 단계에서 수신되는 응답에 따라 광고주가 선호하는 스타일의 적어도 하나 이상의 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 정보들을 추출할 수 있다.
이때 자원 추출 단계는 응답 수신 단계로 수신된 응답에 따라 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 정보들에 대해 몇 개의 후보군을 모색할 수 있다.
즉, 1차 판단을 수행하고, 추가 질문을 더 제공하여 추가질문에 대한 응답으로 2차 판단을 수행하도록 구현될 수도 있다.
배경 이미지 및 텍스트, 캐릭터 등 배경 이미지 위에 노출되는 그래픽 오브젝트를 포함할 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다.
또한 광고 콘텐츠를 제작하기에 필요한 정보에 포함되는 광고 콘텐츠 템플릿은 광고 콘텐츠의 틀이 되는 그래픽 설정의 집합으로서, 광고 콘텐츠에 포함된 그래픽 설정을 시각적으로 표현하여 광고주 단말로 제공할 수 있다.
그리고 응답 수신 단계로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 자원 추출 단계에서 생성된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하여 제공한다(S250).
본 발명의 일 양상에 있어서, 광고 콘텐츠 제공 단계는, 적어도 하나 이상의 광고 콘텐츠로 구성된 광고 콘텐츠 후보군을 광고주 단말로 제공하고, 광고주 단말로부터 제공된 후보군의 광고 콘텐츠들에 대한 선호도 정보를 더 입력받아 광고주마다 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 학습한다.
그리고 자원 추출 단계는, 학습된 광고주의 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 더 반영하여 광고 콘텐츠 자원을 추출한다.
본 발명의 다른 양상에 있어서 저장부는 광고주 별로 기존에 생성된 광고 콘텐츠 이력 정보 및 질의문에 대한 응답 정보를 매칭시켜 저장하고, 광고 콘텐츠 제공 단계는, 상기 질의문 응답 단계의 응답 결과와 상기 광고 콘텐츠 생성 단계에서 생성된 광고 콘텐츠 간 연관관계를 딥러닝 학습한다.
또한 저장부는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터와 카피라이터 정보를 매칭시켜서 저장하고, 자원 추출 단계는 광고주가 선호하는 광고 콘텐츠에 대해 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터를 파악하고, 파악된 적어도 하나 이상의 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터가 제작한 콘텐츠를 광고 콘텐츠 자원으로 추출한다.
이에 따라 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법은 광고주에게 질문을 제시하고, n가지 질문에 대한 답변을 근거로 적어도 하나 이상의 광고 카피를 자동으로 생성하여 제공해줌으로써 만족도 높은 광고 카피를 자동 생성하여 제공해줄 수 있다.
전술한 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 광고 콘텐츠 자동 생성 장치 110 : 통신부
120 : 이미지 수신부 130 : 이미지 분석부
140 : 질의문 제공부 150 : 응답 수신부
160 : 자원 추출부 170 : 광고 콘텐츠 제공부
180 : 저장부 20 : 광고주 단말
30 : 제작자 단말

Claims (10)

  1. 기존에 생성된 복수의 광고 카피 데이터와 요소별 선호 정보 및 광고 제작 이력 정보를 포함하는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장하는 저장부;
    광고주 단말로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신하는 이미지 수신부;
    상기 이미지 수신부로 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하는 이미지 분석부;
    상기 이미지 분석부에서의 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공하는 질의문 제공부;
    상기 광고주 단말로부터 상기 질의문 제공부에서 제공된 질의문에 대한 응답을 수신하는 응답 수신부;
    상기 응답 수신부로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 저장부에 저장된 데이터 중 적어도 일부를 광고 콘텐츠 자원으로 추출하는 자원 추출부; 및
    상기 응답 수신부로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 자원 추출부에서 추출된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 적어도 하나 이상 생성하여 제공하는 광고 콘텐츠 제공부;를 포함하며,
    상기 광고 콘텐츠 제공부는,
    적어도 하나 이상의 광고 콘텐츠로 구성된 광고 콘텐츠 후보군을 상기 광고주 단말로 제공하고, 상기 광고주 단말로부터 제공된 후보군의 광고 콘텐츠들에 대한 선호도 정보를 더 입력받아 광고주마다 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 학습하며,
    상기 자원 추출부는,
    학습된 광고주의 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 반영하여 광고 콘텐츠 자원을 추출하며,
    상기 저장부는,
    광고주 별로 기존에 생성된 광고 콘텐츠 이력 정보 및 질의문에 대한 응답 정보를 매칭시켜 저장하고,
    상기 광고 콘텐츠 제공부는,
    상기 응답 수신부의 응답 결과와 상기 자원 추출부에서 추출된 광고 콘텐츠 자원과 상기 광고 콘텐츠 제공부에서 기 제공된 광고 콘텐츠 간 연관관계를 딥러닝 학습하며,
    상기 질의문 제공부는,
    광고 콘텐츠의 광고 대상 타켓 정보를 획득하기 위해서, 광고 대상 연령층, 광고 대상 그룹이나 성별 정보, 광고의 목적이 상품 판매를 위한 것인지, 캠페인이나 공연안내와 같은 정보의 파급효과를 위한 것인지에 대한 관련 질의문을 제공하며,
    상기 저장부는,
    홍보하고자 하는 내용이 광고 콘텐츠에 포함되게 하기 위한 가이드 정보를 저장하고,
    상기 응답 수신부는,
    수신한 질의문에 대한 응답에 기반하여 광고 대상 상품의 종류, 광고주가 선호하는 광고 콘텐츠의 스타일 정보 및 광고 타깃 정보를 확인하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장부는,
    광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터와 카피라이터 정보를 매칭시켜서 저장하고,
    상기 자원 추출부는,
    광고주가 선호하는 광고 콘텐츠에 대해 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터를 파악하고,
    상기 파악된 적어도 하나 이상의 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터가 제작한 콘텐츠를 광고 콘텐츠 자원으로 추출하는, 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 질의문 제공부는,
    적어도 하나 이상의 광고 카피 샘플들 중 적어도 하나의 선호 샘플을 선택받고, 선택받은 광고 카피 샘플 각각에 대해 선호 이유를 입력받도록 질의문을 제시하는, 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 장치.
  6. 광고 콘텐츠 자동 생성 장치에서 수행되는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법에 있어서,
    광고주 단말로부터 광고 대상 상품 관련 이미지를 수신하는 이미지 수신 단계;
    상기 이미지 수신 단계에서 수신된 광고 대상 상품 관련 이미지를 딥러닝 기술로 분석하는 이미지 분석 단계;
    상기 이미지 분석 단계에서의 분석 결과에 따라 광고 콘텐츠 생성을 위한 질의문을 제공하는 질의문 제공 단계;
    상기 광고주 단말로부터 상기 질의문 제공 단계에서 제공된 질의문에 대한 응답을 수신하는 응답 수신 단계;
    상기 응답 수신 단계로 수신된 응답 정보를 반영하여, 기존에 생성된 복수의 광고 카피 데이터와 요소별 선호 정보 및 광고 제작 이력 정보를 포함하는 광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터들을 저장하는 저장부에 저장된 데이터 중 적어도 일부를 광고 콘텐츠 자원으로 추출하는 자원 추출 단계; 및
    상기 응답 수신 단계로 수신된 응답 정보를 반영하여 상기 자원 추출 단계에서 생성된 광고 콘텐츠 자원에 기반한 맞춤형 광고 콘텐츠를 생성하여 제공하는 광고 콘텐츠 제공 단계;를 포함하며,
    상기 광고 콘텐츠 제공 단계는,
    적어도 하나 이상의 광고 콘텐츠로 구성된 광고 콘텐츠 후보군을 상기 광고주 단말로 제공하고, 상기 광고주 단말로부터 제공된 후보군의 광고 콘텐츠들에 대한 선호도 정보를 더 입력받아 광고주마다 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 학습하며,
    상기 자원 추출 단계는,
    학습된 광고주의 선호하는 광고 콘텐츠 스타일을 반영하여 광고 콘텐츠 자원을 추출하며,
    상기 저장부는,
    광고주 별로 기존에 생성된 광고 콘텐츠 이력 정보 및 질의문에 대한 응답 정보를 매칭시켜 저장하고,
    상기 광고 콘텐츠 제공 단계는,
    상기 응답 수신 단계의 응답 결과와 상기 자원 추출 단계의 광고 콘텐츠 자원과 상기 광고 콘텐츠 제공 단계에서 기 제공된 광고 콘텐츠 간 연관관계를 딥러닝 학습하며,
    상기 질의문 제공 단계는,
    광고 콘텐츠의 광고 대상 타켓 정보를 획득하기 위해서, 광고 대상 연령층, 광고 대상 그룹이나 성별 정보, 광고의 목적이 상품 판매를 위한 것인지, 캠페인이나 공연안내와 같은 정보의 파급효과를 위한 것인지에 대한 관련 질의문을 제공하며,
    상기 저장부는,
    홍보하고자 하는 내용이 광고 콘텐츠에 포함되게 하기 위한 가이드 정보를 저장하고,
    상기 응답 수신 단계는,
    수신한 질의문에 대한 응답에 기반하여 광고 대상 상품의 종류, 광고주가 선호하는 광고 콘텐츠의 스타일 정보 및 광고 타깃 정보를 확인하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 저장부는,
    광고 콘텐츠 제작에 필요한 데이터와 카피라이터 정보를 매칭시켜서 저장하고,
    상기 자원 추출 단계는,
    광고주가 선호하는 광고 콘텐츠에 대해 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터를 파악하고,
    상기 파악된 적어도 하나 이상의 유사도가 기준 이상인 광고 콘텐츠를 제작한 카피라이터가 제작한 콘텐츠를 광고 콘텐츠 자원으로 추출하는, 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 질의문 제공 단계는,
    적어도 하나 이상의 광고 카피 샘플들 중 적어도 하나의 선호 샘플을 선택받고, 선택받은 광고 카피 샘플 각각에 대해 선호 이유를 입력받도록 질의문을 제시하는, 인공지능 기반의 광고 콘텐츠 자동 생성 방법.

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