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KR20220040325A - 디스플레이 장치 및 그 제어 방법 - Google Patents

디스플레이 장치 및 그 제어 방법 Download PDF

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KR20220040325A
KR20220040325A KR1020200123348A KR20200123348A KR20220040325A KR 20220040325 A KR20220040325 A KR 20220040325A KR 1020200123348 A KR1020200123348 A KR 1020200123348A KR 20200123348 A KR20200123348 A KR 20200123348A KR 20220040325 A KR20220040325 A KR 20220040325A
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content providing
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서승기
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삼성전자주식회사
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Abstract

디스플레이 장치가 개시된다. 디스플레이 장치는, 제1 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제1 어플리케이션 및 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션이 저장된 메모리, 디스플레이, 및 제1 어플리케이션을 실행함으로써 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이하도록 디스플레이를 제어하는 프로세서를 포함하며, 기 설정된 정렬 방식은, 제2 어플리케이션을 통해 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일할 수 있다.

Description

디스플레이 장치 및 그 제어 방법 { DISPLAY APPARATUS AND CONTROLLING METHOD THEREOF }
본 발명은 복수의 컨텐츠 서버로부터 컨텐츠를 수신하는 디스플레이 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
종래의 디스플레이 장치는 장치를 사용하는 사용자가 독립된 어플리케이션을 통해 복수의 서비스를 이용하는 경우 각 서비스에 대응되는 서버에서 컨텐츠 및 추천 컨텐츠 리스트를 제공할 수 밖에 없어 각각의 서비스마다 추천 컨텐츠 리스트를 정렬하는 방식이 통일되지 않는다는 문제점이 있었다.
본 개시는 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 개시의 목적은 복수의 컨텐츠 서버로부터 제공되는 컨텐츠를 동일한 정렬 방식을 제공할 수 있는 디스플레이 장치 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치는, 제1 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제1 어플리케이션 및 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션이 저장된 메모리, 디스플레이, 및 상기 제1 어플리케이션을 실행함으로써, 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는 프로세서를 포함하며, 상기 기 설정된 정렬 방식은, 상기 제2 어플리케이션을 통해 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일할 수 있다.
여기서, 상기 컨텐츠 이용 히스토리는, 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리 및 상기 제1 컨텐츠 제공 서버와 상이한 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리를 포함할 수 있다.
또한, 상기 메모리는, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션을 더 저장하며, 상기 프로세서는, 상기 제2 어플리케이션을 실행함으로써, 상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 제1 어플리케이션을 통해 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 관련된 정보를 상기 제2 어플리케이션에 제공하며, 상기 제2 어플리케이션은, 상기 정렬 방식과 관련된 정보에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트를 제공할 수 있다.
여기서, 상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식은, 컨텐츠의 장르, 컨텐츠의 제작사, 컨텐츠의 감독 또는 컨텐츠의 배우 중 적어도 하나를 기준으로 결정될 수 있다.
한편, 상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리는, 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 수신된 컨텐츠의 장르 정보, 상기 제1 및 제2 어플리케이션의 이용 빈도 정보 또는 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일할 수 있다.
또한, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입은 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입과 상이하며, 상기 프로세서는, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 중 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하고, 상기 일부 정보 및 상기 획득된 정보에 기초하여 상기 컨텐츠 이용 히스토리를 획득할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는, 신경망 모델에 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 입력하여 상기 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하며, 상기 신경망 모델은, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습되었을 수 있다.
한편, 상기 프로세서는, 상기 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면, 상기 특정 컨텐츠를 재생할 수 있는 제3 어플리케이션에 대한 정보를 포함하는 딥 링크(Deep Link) 항목을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제1 어플리케이션 및 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션을 저장하는 디스플레이 장치의 제어 방법은, 상기 제1 어플리케이션을 실행함으로써, 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리를 획득하는 단계, 및 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이하는 단계를 포함하며, 상기 기 설정된 정렬 방식은, 제2 어플리케이션을 통해 제2 어플리케이션에 대응되는 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일할 수 있다.
여기서, 상기 컨텐츠 이용 히스토리는, 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리 및 상기 제1 컨텐츠 제공 서버와 상이한 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제2 어플리케이션을 실행함으로써, 상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제1 어플리케이션을 통해 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 관련된 정보를 상기 제2 어플리케이션에 제공하는 단계를 더 포함하며, 상기 제2 어플리케이션은, 상기 정렬 방식과 관련된 정보에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트를 제공할 수 있다.
여기서, 상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식은, 컨텐츠의 장르, 컨텐츠의 제작사, 컨텐츠의 감독 또는 컨텐츠의 배우 중 적어도 하나를 기준으로 결정될 수 있다.
한편, 상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리는, 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 수신된 컨텐츠의 장르 정보, 상기 제1 및 제2 어플리케이션의 이용 빈도 정보 또는 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일할 수 있다.
또한, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입은 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입과 상이하며, 상기 제어 방법은, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 중 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하는 단계, 및 상기 일부 정보 및 상기 획득된 정보에 기초하여 상기 컨텐츠 이용 히스토리를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 동일한 타입의 정보를 획득하는 단계는, 신경망 모델에 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 입력하여 상기 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하며, 상기 신경망 모델은, 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습되었을 수 있다.
한편, 상기 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면, 상기 특정 컨텐츠를 재생할 수 있는 제3 어플리케이션에 대한 정보를 포함하는 딥 링크(Deep Link) 항목을 디스플레이는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자는 다양한 서비스를 이용하더라도 동일한 정렬 방식에 따른 컨텐츠 리스트를 제공받을 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 시스템 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치와 서버 간의 데이터 송수신을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 어플리케이션에서 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
도 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제2 어플리케이션에서 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치가 다양한 정렬 방식에 따라 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치가 다양한 시간대별 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 동일한 컨텐츠에 대한 상이한 타입의 메타 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 딥 링크(Deep Link)에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 딥 링크(Deep Link)를 통한 다른 어플리케이션에서의 컨텐츠 제공을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 신경망 모델을 통한 메타 데이터 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 기능적 구성을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 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.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
본 개시에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 시스템 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 따르면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 시스템은 디스플레이 장치(100) 및 복수의 컨텐츠 제공 서버(210, 220, 230)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 디스플레이를 구비한 전자 장치를 의미한다. 구체적으로는, 디스플레이 장치(100)는 TV, 모니터, 랩탑 PC, 휴대폰, PDA, 키오스크, 비디오 월(video wall) 뿐만 아니라, 디스플레이(120)를 구비한 냉장고나 세탁기, 에어컨 등과 같은 다양한 유형의 가전 제품으로 구현될 수도 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 복수의 컨텐츠 제공 서버(210, 220, 230)로부터 게임 컨텐츠, 영화 컨텐츠, 홈쇼핑 컨텐츠, 드라마 컨텐츠, VR 컨텐츠 등 다양한 타입의 컨텐츠를 수신하여 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 컨텐츠 제공 서버(210, 220, 230)는 모든 네트워크 시스템에서 각종 운영 체계와 어플리케이션(application) 간의 상호 작용을 담당하는 중앙 서버(또는 통합 서버) 또는 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하는 클라우드 서버 등으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 컨텐츠 제공 서버(210, 220, 230)는 동일한 컨텐츠 제공자 또는 상이한 컨텐츠 제공자에 의해 운영되는 서버일 수 있다.
이 경우, 복수의 컨텐츠 제공 서버(210, 220, 230)는 디스플레이 장치(100)와 유선 또는 무선으로 통신을 수행하며, 디스플레이 장치(100)에 저장된 개별적인 어플리케이션(211, 221, 231)을 통해 컨텐츠를 제공할 수 있다.
예를 들어, 서버 A(210)는 대응되는 어플리케이션 A(211)를 통해 컨텐츠를 제공할 수 있고, 서버 B(220)는 어플리케이션 B(221)를 통해, 서버 C(230)는 어플리케이션 C(231)를 통해 각각 컨텐츠를 제공할 수 있다.
디스플레이 장치(100)는 사용자의 조작이 입력되면 사용자의 조작에 대응되는 어플리케이션을 구동하고, 구동된 어플리케이션에 대응되는 외부 서버에서 컨텐츠를 수신하여 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이 장치(100)는 외부 서버로부터 사용자가 스트리밍 또는 다운로드한 컨텐츠에 관한 메타 데이터에 기초하여 정렬된 추천 컨텐츠 리스트를 제공받을 수 있다.
추천 컨텐츠 리스트는 외부 서버에서 제공하는 컨텐츠를 어플리케이션을 통해 사용자가 스트리밍 또는 다운로드한 컨텐츠에 관한 메타데이터에 기초하여 사용자가 선호하는 컨텐츠 순으로 정렬한 리스트이다.
예를 들어, 사용자가 서버 A(210)로부터 '액션' 장르의 영화를 주로 스트리밍(또는 다운로드)하였다면, 서버 A(210)에 대응되는 A 어플리케이션(211)에서는 '액션' 장르에 대한 메타 데이터를 갖는 컨텐츠를 우선적으로 정렬한 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이 장치(100)로 제공할 수 있다.
하지만, 서버 A(210)와 별개인 서버 B(220) 및 서버 C(230)으로부터 제공되는 추천 컨텐츠 리스트는 일반적으로 서버 A(210)로부터 제공되는 추천 컨텐츠 리스트와 별개의 정렬 방식으로 추천 컨텐츠 리스트를 제공하게 된다. 이에 따라, 이하에서는, 복수의 서버 각각에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 동일한 정렬 방식으로 제공할 수 있는 다양한 실시 예에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
메모리(110)는 본 개시의 다양한 실시 예를 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(110)는 데이터 저장 용도에 따라 디스플레이 장치(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 디스플레이 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 디스플레이 장치(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 디스플레이 장치(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 디스플레이 장치(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 디스플레이 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 디스플레이 장치(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 또한, 디스플레이 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.
일 예에 따라 메모리(110)는 디스플레이 장치(100)를 제어하기 위한 적어도 하나의 인스트럭션(instruction) 또는 인스트럭션들을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있다.
다른 예에 따라, 메모리(110)는 복수의 레이어를 포함하는 신경망 모델에 관한 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 신경망 모델에 관한 정보를 저장한다는 것은 신경망 모델의 동작과 관련된 다양한 정보, 예를 들어 신경망 모델에 포함된 복수의 레이어에 대한 정보, 복수의 레이어 각각에서 이용되는 파라미터(예를 들어, 필터 계수, 바이어스 등)에 대한 정보 등을 저장한다는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)는 일 실시 예에 따라 추천 행정 정보를 획득하도록 학습된 신경망 모델에 대한 정보를 저장할 수 있다. 다만, 프로세서(130)가 신경망 모델 전용 하드웨어로 구현되는 경우, 신경망 모델에 관한 정보는 프로세서(130) 내부 메모리에 저장될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(110)는 본 개시에 따른 다양한 동작들에서 생성되는 데이터를 저장하는 단일 메모리로 구현될 수 있다. 다만, 다른 실시 예에 따르면, 메모리(110)는 상이한 타입의 데이터를 각각 저장하거나, 상이한 단계에서 생성되는 데이터를 각각 저장하는 복수의 메모리를 포함하도록 구현될 수도 있다.
일 예에 따라, 메모리(110)는 애플리케이션 및 프로세서(130)에 의해 실행되는 적어도 하나의 명령어를 저장할 수 있다. 여기서, 명령어는 프로세서(130)가 입력 영상을 신경망 모델에 입력하여 출력 영상을 획득하기 위한 명령어일 수 있다.
디스플레이(120)는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, QLED(Quantum dot light-emitting diodes) 디스플레이, PDP(Plasma Display Panel) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 디스플레이(120) 내에는 TFT, LTPS(low temperature poly silicon) TFT, OTFT(organic TFT) 등과 같은 형태로 구현될 수 있는 구동 회로, 백라이트 유닛 등도 함께 포함될 수 있다. 한편, 디스플레이(120)는 터치 센서와 결합된 터치 스크린, 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 등으로 구현될 수 있다.
프로세서(130)는 디스플레이 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어한다.
구체적으로, 프로세서(130)는 디스플레이 장치(100)의 각 구성과 연결되어 디스플레이 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 메모리(110) 및 디스플레이(120)와 연결되어 디스플레이 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따라 프로세서(130)는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), NPU(Neural Processing Unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)) 등 다양한 이름으로 명명될 수 있으나, 본 명세서에서는 프로세서(130)로 기재한다. 프로세서(130)는 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다. 또한, 프로세서(130)는 SRAM 등의 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 프로세서(130)는 제1 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 제공받는 어플리케이션(이하, 제1 어플리케이션)을 실행함으로써 제1 컨텐츠 제공 서버로부터 제공되는 컨텐츠를 디스플레이(120)를 통해 제공할 수 있다.
특히, 프로세서(130)는 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다.
여기서, 컨텐츠 이용 히스토리는 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리 및 제1 컨텐츠 제공 서버와 상이한 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 이용 히스토리는 디스플레이 장치(100)가 제1 어플리케이션 및, 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 수신된 컨텐츠를 제공하는 제2 어플리케이션을 통해 사용자에게 제공한 컨텐츠들의 메타 데이터와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 컨텐츠 이용 히스토리는 사용자에게 제공된 컨텐츠의 이름, 컨텐츠의 장르, 컨텐츠 제공 시각 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 컨텐츠 이용 히스토리에 포함된 메타 데이터는 ACR(Automatic Content Recognition, ACR)을 통해 식별된 것일 수 있다. ACR은 미디어 기기에서 재생되거나 미디어 파일에 존재하는 콘텐츠를 인식하기 위한 식별 기술로, ACR 지원을 포함하는 기기는 사용자 기반 입력 또는 검색 작업으로 사용자가 보는 콘텐츠에 대한 추가 정보를 신속하게 얻을 수 있다.
여기서, 기 설정된 정렬 방식은 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 제공받는 어플리케이션(이하, 제2 어플리케이션)을 통해 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일할 수 있다.
즉, 일 실시 예에 따르면, 프로세서(140)는 상이한 복수의 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 동일한 정렬 방식으로 제공함으로써, 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 메모리(110)에 저장된 제2 어플리케이션을 실행함으로써 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이하도록 디스플레이(120)를 제어할 수 있다. 이 경우, 추천 컨텐츠 리스트는 제1 어플리케이션에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트와 동일한 정렬 방식으로 제공될 수 있다.
여기서, 제2 어플리케이션은, 제1 어플리케이션을 통해 제공되는 추천 컨텐츠의 정렬 방식과 관련된 정보에 기초하여 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 제공할 수 있다.
여기서, 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식은 컨텐츠의 장르, 컨텐츠의 제작사, 컨텐츠의 감독 또는 컨텐츠의 배우 중 적어도 하나를 기준으로 결정될 수 있다.
한편, 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리는 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 수신된 컨텐츠의 장르 정보, 제1 및 제2 어플리케이션의 이용 빈도 정보 또는 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 프로세서(130)는 컨텐츠 이용 히스토리에 포함된 어플리케이션의 이용 빈도 정보에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트를 정렬할 수 있다. 구체적으로, 사용자가 A 어플리케이션을 B 어플리케이션보다 더 자주 이용하는 경우, 프로세서(130)는 A 어플리케이션을 통해 제공된 컨텐츠에 관한 메타 데이터를 B 어플리케이션을 통해 제공된 컨텐츠에 관한 메타 데이터보다 우선적으로 고려하여 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식을 결정할 수 있다.
본 개시의 다른 실시 예에 따른 프로세서(130)는 사용자가 A 어플리케이션을 B 어플리케이션보다 더 자주 이용하는 경우, B 어플리케이션을 통해 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입을 A 어플리케이션을 통해 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입으로 변환할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보에 기초하여 시간대별 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 출근 시간대에 사용자가 '게임' 장르의 컨텐츠를 주로 시청하고 퇴근 시간대에 '음악' 장르의 컨텐츠를 주로 시청하는 경우, 프로세서(130)는 출근 시간대에는 '게임' 장르의 컨텐츠를 우선적으로 추천하는 정렬 방식을 적용하고, 퇴근 시간대에는 '음악' 장르의 컨텐츠를 우선적으로 추천하는 정렬 방식을 적용하여 추천 컨텐츠 리스트를 정렬할 수 있다.
일 예에 따라, 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일할 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버가 동일한 컨텐츠 제공자에 의해 운영되는 경우, 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일할 수 있다.
다른 예에 따라, 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입은 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입과 상이할 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버가 상이한 컨텐츠 제공자에 의해 운영되는 경우, 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입에 기초하여 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 중 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하고, 일부 정보 및 획득된 정보에 기초하여 컨텐츠 이용 히스토리를 획득할 수 있다.
여기서, 프로세서(130)는 신경망 모델에 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 입력하여 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득할 수 있다. 신경망 모델은 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습되었을 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면, 특정 컨텐츠를 재생할 수 있는 제3 어플리케이션에 대한 정보를 포함하는 딥 링크(Deep Link) 항목을 디스플레이하도록 디스플레이를 제어할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 제3 어플리케이션은 메모리(110)에 저장된 어플리케이션으로, 디스플레이 장치(100)가 통신하는 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버와 메타데이터를 공유하지 않는 제3 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 제공받는 어플리케이션일 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치와 서버 간의 데이터 송수신을 설명하기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)는 디스플레이 장치(100)로 컨텐츠를 제공할 수 있다. 일 예에 따른 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)는 제공하는 컨텐츠에 관한 메타 데이터를 공유하는 서버일 수 있다.
예를 들어, 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321) 모두 영화 컨텐츠를 제공할 수 있고, 영화 컨텐츠와 관련된 동일한 타입의 메타데이터를 이용할 수 있다.
반면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 외부 서버(331)는 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)와 메타 데이터를 공유하지 않는 서버일 수 있다. 외부 서버는 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)와 마찬가지로 영화 컨텐츠를 제공할 수는 있으나, 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)에서 이용하는 메타 데이터와 다른 타입의 메타 데이터를 이용할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 다른 디스플레이 장치(100)는 메모리(110)에 제1 어플리케이션(310), 제3 어플리케이션(320), 외부 서버(331)로부터 컨텐츠를 제공받는 어플리케이션(이하, 외부 어플리케이션, 330)을 저장할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 프로세서(130)는 Content Align Engine(131) 및 Content Classifier(132)로 구성될 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 Content Align Engine(131)은 각 어플리케이션에서 제공하는 추천 컨텐츠 리스트를 정렬하는 기능을 수행한다. Content Align Engine(131)은 복수의 어플리케이션(310, 320, 330)을 통해 제공되는 컨텐츠 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 컨텐츠 정보는 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리일 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 Content Align Engine(131)은 컨텐츠 이용 히스토리에 포함된 컨텐츠들의 메타 데이터에 기초하여 각 서버(311, 321, 331)에서 제공하는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 정렬할 수 있다. 이어서, Content Align Engine(131)은 정렬된 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이(120)를 통해 디스플레이할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 Content Align Engine(131)은 제1 어플케이션(310)을 통해 제1 컨텐츠 제공 서버(311)에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 제2 어플리케이션(320)을 통해 제2 컨텐츠 제공 서버(321)에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식을 동일하게 결정할 수 있다.
제1 컨텐츠 제공 서버(311)와 제2 컨텐츠 제공 서버(321)는 동일한 타입의 메타 데이터를 이용하기 때문에 별도의 전처리를 거칠 필요 없이 Content Align Engine(131)이 제1 및 제2 어플리케이션(310, 320)으로부터 획득한 컨텐츠 정보에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식을 결정할 수 있다.
반면, 외부 어플리케이션(330)으로 컨텐츠를 제공하는 외부 서버(331)는 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)와 다른 타입의 메타 데이터를 이용할 수 있기 때문에 Content Align Engine(131)은 외부 서버(331)에서 이용하는 메타 데이터를 포함하는 컨텐츠 정보를 전처리 하여 획득할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 Content Classifier(132)는 외부 어플리케이션(330)으로부터 획득된 컨텐츠 정보를 분석하여 분석된 컨텐츠 정보를 Content Align Engine(131)으로 전달할 수 있다. 일 예에 따른 Content Classifier(132)는 신경망 모델일 수 있다. Content Classifier(132)는 외부 서버(331)에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 제1 컨텐츠 제공 서버(311) 및 제2 컨텐츠 제공 서버(321)에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습된(Machihne Learning) 것일 수 있다.
또한, 본 개시의 다른 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 제1 어플리케이션(310) 또는 제2 어플리케이션(320)이 실행된 경우, 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면 디스플레이(120)에 딥 링크(Deep Link)를 디스플레이할 수 있다.
딥 링크는 특정 주소 혹은 값을 입력하면 어플리케이션이 실행되거나 어플리케이션 내 특정 화면으로 이동시키는 기능을 수행하는 주소로, 그 종류는 URI Scheme 방식, App Link 방식, Universal Link 방식 등으로 나뉘어 진다. 프로세서(130)는 디스플레이(120)에 UI 형태로 디스플레이되는 딥 링크를 통한 사용자의 입력을 식별하여 딥 링크에서 지정하는 어플리케이션을 실행하거나, 어플리케이션 내 특정 화면을 디스플레이할 수 있다.
일 예에 따른 Content Classifier(132)는 제1 어플리케이션(310) 또는 제2 어플리케이션(320)에서 딥 링크를 통한 사용자의 입력이 식별되면, 딥 링크 정보를 획득하여 분석할 수 있다.
딥 링크 정보는 제1 어플리케이션(310) 또는 제2 어플리케이션(320)에서 딥 링크를 통해 사용자에게 제공할 수 있는 정보에 관한 메타 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 어플리케이션(320) 및 외부 어플리케이션(330)은 다른 타입의 메타 데이터를 이용하기 때문에, 제2 어플리케이션(320)을 실행하여 외부 어플리케이션(330)에 관한 딥 링크를 디스플레이하더라도 외부 어플리케이션(330)이 이용하는 메타 데이터에 포함된 정보를 모두 디스플레이하는 것은 불가능할 수 있다. 이 경우 Content Classifier(132)는 제한적인 메타 데이터만을 포함하는 딥 링크 정보를 분석하여 외부 어플리케이션에서 이용하는 메타 데이터를 제2 어플리케이션에서 이용하는 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 Content Align Engine(131)은 Content Classifier(132)가 변환한 메타 데이터를 포함하는 분석된 컨텐츠 정보에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트를 정렬할 수 있다. 이 경우, Content Align Engine(131)가 추천 컨텐츠 리스트를 정렬하는 기준은 제1 어플리케이션(310) 및 제2 어플리케이션(320)을 통해 제공할 추천 컨텐츠 리스트를 정렬하는 방식과 동일한 것일 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 Content Align Engine(131)은 상술한 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식에 관한 정보를 외부 서버(331)로 제공할 수 있다. 외부 서버는 해당 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기초해 추후 외부 어플리케이션(330)을 통해 제공할 추천 컨텐츠 리스트를 자체적으로 정렬할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 상술한 것과 같이 외부 서버로 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리를 전송하지 않고, Content Align Engine(131)이 자체적으로 컨텐츠 이용 히스토리에 기초한 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식을 결정하기 때문에 개인 정보를 보다 안전하게 보호할 수 있는 효과를 가진다.
도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 어플리케이션에서 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 A 어플리케이션이 실행되는 경우, 디스플레이(120) 상에 추천 컨텐츠 리스트(11)를 디스플레이할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 디스플레이(120)의 우측에 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 정렬된 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이할 수 있다.
일 예에 따른 디스플레이 장치(100)가 A 어플리케이션을 이용하는 사용자에게 'a' 장르의 컨텐츠를 우선적으로 추천해 주는 이유는 평소 사용자가 A 어플리케이션을 통해 'a' 장르의 컨텐츠를 빈번하게 스트리밍 또는 다운로드했기 때문일 수 있다.
도 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 제2 어플리케이션에서 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 B 어플리케이션을 이용하는 사용자에게 A 어플리케이션과는 다른 UI를 통해 추천 컨텐츠 리스트(12)를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 A 어플리케이션과 B 어플리케이션에서 제공하는 컨텐츠가 각각 상이할 수 있으나, 프로세서(140)는 A 어플리케이션을 통해 제공하는 추천 컨텐츠 리스트를 정렬하는 방식과 동일한 방식으로 B 어플리케이션을 통해 제공하는 추천 컨텐츠 리스트를 정렬할 수 있다.
그 결과, 디스플레이 장치(100)는 B 어플리케이션을 실행하여 A 어플리케이션을 통해 제공하는 추천 컨텐츠 리스트에서 우선적으로 배열되었던 'a' 장르의 컨텐츠를 우선적으로 배열한 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이(120)를 통해 디스플레이할 수 있다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치가 다양한 정렬 방식에 따라 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 다양한 정렬 방식에 따라 추천 컨텐츠 리스트를 정렬할 수 있다.
일 예에 따른 프로세서(130)는 A 어플리케이션을 실행하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 제공하는 경우, 컨텐츠의 장르(511), 컨텐츠의 제작사(512), 컨텐츠의 감독(513), 및 컨텐츠의 주연 배우(514) 중 어느 하나에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 정렬할 수 있다.
일 예에 따른 프로세서(130)는 기 설정된 복수의 정렬 방식에 관한 선택 조작을 입력 받을 수 있는 UI(510)를 디스플레이(120)의 좌측에 디스플레이할 수 있다. 복수의 정렬 방식 중 어느 하나가 선택되면, 프로세서(130)는 선택된 정렬 방식에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 정렬하여 디스플레이할 수 있다.
도 5a에서 도시한 복수의 정렬 방식은 예시일 뿐이며, 프로세서(130)가 다른 방식에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 정렬할 수 있음은 물론이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치가 다양한 시간대별 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는 것을 도시한 것이다.
일 예에 따른 프로세서(130)는 A 어플리케이션을 실행하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 제공하는 경우, 출근 길(521), 점심 시간(522), 퇴근 길(523), 및 취침 전(524) 중 어느 하나의 시간대에 대응하는 시간대별 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 정렬할 수 있다.
일 예에 따른 다양한 시간대에 대응하는 시간대, 구체적으로 출근 길(521), 점심 시간(512), 퇴근 길(523), 및 취침 전(524) 등은 사용자가 임의로 지정해 놓은 시간대일 수 있다.
프로세서(130)는 다양한 시간대에 대응하는 시간대별 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식에 관한 선택 조작을 입력 받을 수 있는 UI(520)를 디스플레이(120)의 좌측에 디스플레이할 수 있으며, 복수의 시간대 중 어느 하나가 선택되면, 프로세서(130)는 선택된 시간대에 대응하는 시간대별 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 정렬하여 디스플레이할 수 있다.
도 5b에서 도시한 복수의 시간대는 예시일 뿐이며, 프로세서(130)가 다른 시간대에 대응하는 시간대별 추천 컨텐츠 리스트 정렬 방식에 기초하여 추천 컨텐츠 리스트(11)를 정렬할 수 있음은 물론이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 동일한 컨텐츠에 대한 상이한 타입의 메타 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
하나의 컨텐츠에 대해 서로 다른 데이터 소스에서 생성되는 메타 데이터의 타입은 상이할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따른 데이터 소스는 서버인 것을 상정하고 설명한다. 예를 들어, 도 6과 같이 X 영화라는 하나의 컨텐츠에 대해 A 데이터 소스(A 서버)가 생성한 메타 데이터(610)의 타입은 B 데이터 소스(B 서버)가 생성한 메타 데이터(620)의 타입과 상이할 수 있다.
또한, 하나의 컨텐츠(X 컨텐츠)에 대한 서로 다른 메타 데이터는 타입이 상이할 뿐만 아니라 포함된 필드 값도 상이할 수 있다. 예를 들어, A 데이터 소스로부터 생성된 메타 데이터(610)에는 배우 정보가 포함되어 있지 않고, B 데이터 소스로부터 생성된 메타 데이터(620)에는 출시 년도가 포함되지 않을 수 있다.
이 경우, A 데이터 소스로부터 생성된 메타 데이터(610)에서 배우 정보를 추출할 수 없게 되므로, 프로세서(130)가 A 데이터 소스로부터 생성된 메타 데이터(610)를 이용하는 경우 배우 정보를 기초로 추천 컨텐츠 리스트를 정렬하는 방식을 적용할 수 없는 문제점이 있었다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 프로세서(130)는 B 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(620)를 A 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(610)의 타입으로 변환할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 B 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(620)에 포함된 program id(621)을 A 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(610) 상의 필드 값인 program_id(611)로 변환할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 B 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(620)에 포함된 Genre(622)를 A 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(610) 상의 필드 값인 genres(612)로 변환할 수 있다.
프로세서(130)는 B 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(620)에 포함된 필드 값 중 A 데이터 소스에서 생성한 메타 데이터(610) 상의 필드 값과 일치하지 않는 필드 값을 신경망 모델에 입력하여 메타 데이터 변환을 수행할 수도 있다.
도 7a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 딥 링크(Deep Link)에 대해 설명하기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 A 어플리케이션을 통해 디스플레이(120)의 우측에 추천 컨텐츠 리스트(11)를 디스플레이할 수 있다. 프로세서(130)는 사용자가 추천 컨텐츠 리스트(11)에서 특정 컨텐츠를 선택하는 경우, 해당 컨텐츠에 대한 상세 정보를 디스플레이(120) 좌측에 디스플레이 함과 동시에 딥 링크 UI(700)를 디스플레이할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 딥 링크 UI(700)에는 A 어플리케이션에 대응되는 A 서버 와 메타데이터를 공유하지 않는 외부 서버로부터 컨텐츠를 제공 받는 C 어플리케이션에서 이용하는 메타 데이터에 기초한 컨텐츠 관련 정보가 포함될 수 있다. 도 6에서 설명한 것과 같이, A 서버와 외부 서버에서 생성한 메타 데이터의 타입이 상이할 수 있으므로, 딥 링크UI(700)을 통해 제공되는 컨텐츠 관련 정보는 제한적인 정보만을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 딥 링크 UI(700)에 C 어플리케이션으로의 연결을 매개하는 UI(이하, 연결 UI, 710)를 디스플레이할 수 있다. 프로세서(130)는 연결 UI를 통한 사용자의 입력이 수신되면, C 어플리케이션을 실행할 수 있다.
도 7b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 딥 링크(Deep Link)를 통한 다른 어플리케이션에서의 컨텐츠 제공을 설명하기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 프로세서(130)는 도 7a에서 도시한 연결 UI를 통한 조작에 따라 C 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(130)가 C 어플리케이션을 실행하는 경우 딥 링크 UI(700)에 포함되지 않았던 컨텐츠에 관한 상세 정보(720)를 모두 디스플레이할 수 있다. 그 결과, 디스플레이 장치(100)는 A 어플리케이션을 통해 제공되는 추천 컨텐츠 리스트에 포함된 컨텐츠를 그에 대한 메타 데이터와 다른 타입의 메타 데이터를 이용하는 C 어플리케이션을 통해 제공할 수 있게 된다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 신경망 모델을 통한 메타 데이터 변환을 설명하기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 신경망 모델(800)은 다양한 메타 데이터에 기초하여 기계 학습(Machine Learning)된 모델일 수 있다. 얘를 들어, 신경망 모델(800)은 복수의 샘플 데이터(또는 훈련 데이터)중에 적어도 하나에 기초하여 학습된 모델일 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)는 메모리(110) 내에 신경망 모델(800)을 저장할 수도 있으나, 신경망 모델(800)은 별도의 서버(미도시)에 저장된 것일 수도 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 프로세서(130)는 신경망 모델(800)을 통해 메타 데이터를 변환할 수 있다. 변환 전 메타 데이터(810)는 신경망 모델(800)을 통해 다른 타입의 메타 데이터(820)로 변환될 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 신경망 모델(800)을 통해 영화 제목에 관한 정보(812) 및 장르 정보(813)를 변환 후 메타 데이터(820)에 영화 제목에 관한 정보(821) 및 장르 정보(822)를 포함시킬 수 있다. 반면, 썸네일에 관한 정보(811)는 변환 후 메타 데이터(820)에 포함시키지 않을 수 있다.
프로세서(130)는 변환 전 메타 데이터(810)에 포함되지 않았던 새로운 필드 정보를 변환 후 메타 데이터(820)에 포함시킬 수도 있다. 구체적으로, 감독에 관한 정보(823), 상영 시간에 관한 정보(824), 및 제작사에 관한 정보(825)는 변환 전 메타 데이터(810)에는 포함되지 않았으나, 프로세서(130)가 신경망 모델(800)을 통해 변환 후 메타 데이터(820)에 새로이 포함시킨 것일 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 장치의 기능적 구성을 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 9에 따르면, 디스플레이 장치(100')는 메모리(110), 프로세서(130), 입력부(140), 디스플레이(120), 출력부(150) 및 사용자 인터페이스(160)를 포함한다. 도 9에 도시된 구성 중 도 2에 도시된 구성과 중복되는 구성에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.
입력부(140)는 다양한 타입의 컨텐츠를 입력받는다. 예를 들어 입력부(140)는 AP 기반의 Wi-Fi(와이파이, Wireless LAN 네트워크), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 유/무선 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), 이더넷(Ethernet), IEEE 1394, HDMI(High-Definition Multimedia Interface), USB(Universal Serial Bus), MHL(Mobile High-Definition Link), AES/EBU(Audio Engineering Society/ European Broadcasting Union), 옵티컬(Optical), 코액셜(Coaxial) 등과 같은 통신 방식을 통해 외부 장치(예를 들어, 소스 장치), 외부 저장 매체(예를 들어, USB 메모리), 외부 서버(예를 들어 웹 하드) 등으로부터 스트리밍 또는 다운로드 방식으로 영상 신호를 입력받을 수 있다. 여기서, 영상 신호는 SD(Standard Definition), HD(High Definition), Full HD 또는 Ultra HD 영상 중 어느 하나의 디지털 영상 신호가 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(150)는 음향 신호를 출력한다. 예를 들어, 출력부(150)는 프로세서(130)에서 처리된 디지털 음향 신호를 아날로그 음향 신호로 변환하고 증폭하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(150)는 적어도 하나의 채널을 출력할 수 있는, 적어도 하나의 스피커 유닛, D/A 컨버터, 오디오 앰프(audio amplifier) 등을 포함할 수 있다. 일 예에 따라 출력부(150)는 다양한 멀티 채널 음향 신호를 출력하도록 구현될 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 입력 영상의 인핸스 처리에 대응되도록 입력된 음향 신호를 인핸스 처리하여 출력하도록 출력부(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 입력된 2채널 음향 신호를 가상의 멀티 채널(예를 들어, 5.1 채널) 음향 신호로 변환하거나, 디스플레이 장치(100')가 놓인 위치를 인식해 공간에 최적화된 입체 음향 신호로 처리하거나, 입력 영상의 타입(예를 들어 컨텐츠 장르)에 따라 최적화된 음향 신호를 제공할 수 있다.
사용자 인터페이스(160)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린, 리모콘 송수신부 등으로 구현될 수 있다. 리모콘 송수신부는 적외선 통신, 블루투스 통신 또는 와이파이 통신 중 적어도 하나의 통신 방식을 통해 외부 원격 제어 장치로부터 리모콘 신호를 수신하거나, 리모콘 신호를 송신할 수 있다.
디스플레이 장치 (100')는 구현 예에 따라 튜너 및 복조부를 추가적으로 포함할 수 있다. 튜너(미도시)는 안테나를 통해 수신되는 RF(Radio Frequency) 방송 신호 중 사용자에 의해 선택된 채널 또는 기 저장된 모든 채널을 튜닝하여 RF 방송 신호를 수신할 수 있다. 복조부(미도시)는 튜너에서 변환된 디지털 IF 신호(DIF)를 수신하여 복조하고, 채널 복호화 등을 수행할 수도 있다. 일 실시 예에 따라 튜너를 통해 수신된 입력 영상은 복조부(미도시)를 통해 처리된 후, 일 실시 예에 따른 영상 처리를 위해 프로세서(130)로 제공될 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 디스플레이 제어 방법은, 제1 어플리케이션을 실행함으로써 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리를 획득한다(S1010). 이어서, 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이할 수 있다(S1020).
여기서, 기 설정된 정렬 방식은 제2 어플리케이션을 통해 제2 어플리케이션에 대응되는 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일할 수 있다.
여기서, 컨텐츠 이용 히스토리는 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리 및 제1 컨텐츠 제공 서버와 상이한 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리를 포함할 수 있다.
또한, 제2 어플리케이션을 실행함으로써 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 제1 어플리케이션을 통해 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 관련된 정보를 제2 어플리케이션에 제공하는 단계를 더 포함하며, 제2 어플리케이션은 정렬 방식과 관련된 정보에 기초하여 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 제공할 수 있다.
여기서, 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식은 컨텐츠의 장르, 컨텐츠의 제작사, 컨텐츠의 감독 또는 컨텐츠의 배우 중 적어도 하나를 기준으로 결정될 수 있다.
한편, 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리는 제1 및 제2 컨텐츠 서버로부터 수신된 컨텐츠의 장르 정보, 제1 및 제2 어플리케이션의 이용 빈도 정보 또는 제1 및 제2 컨텐츠 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일할 수 있다.
또한, 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입은 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입과 상이하며, 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입에 기초하여 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 중 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하는 단계 및 일부 정보 및 획득된 정보에 기초하여 컨텐츠 이용 히스토리를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 동일한 타입의 정보를 획득하는 단계는 신경망 모델에 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 입력하여 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득할 수 있다.
또한, 신경망 모델은 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습된 것일 수 있다.
한편, 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면 특성 컨텐츠를 재생할 수 있는 제3 어플리케이션에 대한 정보를 포함하는 딥 링크(Deep Link) 항목을 디스플레이는 단계를 더 포함할 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 디스플레이 장치에 설치 가능한 애플리케이션 형태로 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 디스플레이 장치에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 디스플레이 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 디스플레이 장치 중 적어도 하나의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서(130) 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 디스플레이 장치(100)의 프로세싱 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 디스플레이 장치(100)에서의 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 한다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해 되어져서는 안될 것이다.
100: 디스플레이 장치 110: 메모리
120: 디스플레이 130: 프로세서
140: 입력부 150: 출력부
160: 사용자 인터페이스

Claims (20)

  1. 디스플레이 장치에 있어서,
    제1 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제1 어플리케이션 및 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션이 저장된 메모리;
    디스플레이; 및
    상기 제1 어플리케이션을 실행함으로써,
    사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는 프로세서;를 포함하며,
    상기 기 설정된 정렬 방식은,
    상기 제2 어플리케이션을 통해 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일한, 디스플레이 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컨텐츠 이용 히스토리는,
    상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리 및 상기 제1 컨텐츠 제공 서버와 상이한 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리를 포함하는, 디스플레이 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 메모리는,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션을 더 저장하며,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 어플리케이션을 실행함으로써,
    상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 디스플레이 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 어플리케이션을 통해 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 관련된 정보를 상기 제2 어플리케이션에 제공하며,
    상기 제2 어플리케이션은,
    상기 정렬 방식과 관련된 정보에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는, 디스플레이 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식은,
    컨텐츠의 장르, 컨텐츠의 제작사, 컨텐츠의 감독 또는 컨텐츠의 배우 중 적어도 하나를 기준으로 결정되는, 디스플레이 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리는,
    상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 수신된 컨텐츠의 장르 정보, 상기 제1 및 제2 어플리케이션의 이용 빈도 정보 또는 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 디스플레이 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일한, 디스플레이 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입은 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입과 상이하며,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 중 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하고, 상기 일부 정보 및 상기 획득된 정보에 기초하여 상기 컨텐츠 이용 히스토리를 획득하는, 디스플레이 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    신경망 모델에 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 입력하여 상기 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하며,
    상기 신경망 모델은,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습된, 디스플레이 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면, 상기 특정 컨텐츠를 재생할 수 있는 제3 어플리케이션에 대한 정보를 포함하는 딥 링크(Deep Link) 항목을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 디스플레이 장치.
  11. 제1 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제1 어플리케이션 및 제2 컨텐츠 제공 서버에 대응되는 제2 어플리케이션을 저장하는 디스플레이 장치의 제어 방법에 있어서,
    상기 제1 어플리케이션을 실행함으로써,
    사용자의 컨텐츠 이용 히스토리를 획득하는 단계; 및
    사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 기 설정된 정렬 방식으로 디스플레이하는 단계;를 포함하며,
    상기 기 설정된 정렬 방식은,
    제2 어플리케이션을 통해 제2 어플리케이션에 대응되는 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 동일한, 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 컨텐츠 이용 히스토리는,
    상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리 및 상기 제1 컨텐츠 제공 서버와 상이한 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 이용 히스토리를 포함하는, 제어 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제2 어플리케이션을 실행함으로써,
    상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 추천 컨텐츠 리스트를 디스플레이하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 어플리케이션을 통해 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식과 관련된 정보를 상기 제2 어플리케이션에 제공하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 제2 어플리케이션은,
    상기 정렬 방식과 관련된 정보에 기초하여 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 상기 추천 컨텐츠 리스트를 제공하는, 제어 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 추천 컨텐츠 리스트의 정렬 방식은,
    컨텐츠의 장르, 컨텐츠의 제작사, 컨텐츠의 감독 또는 컨텐츠의 배우 중 적어도 하나를 기준으로 결정되는, 제어 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 사용자의 컨텐츠 이용 히스토리는,
    상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 수신된 컨텐츠의 장르 정보, 상기 제1 및 제2 어플리케이션의 이용 빈도 정보 또는 상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버로부터 컨텐츠를 수신한 시간 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 제어 방법.
  17. 제 11항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 형식은 동일한, 제어 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입은 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입과 상이하며,
    상기 제어 방법은,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 타입에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터 중 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 일부 정보 및 상기 획득된 정보에 기초하여 상기 컨텐츠 이용 히스토리를 획득하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 동일한 타입의 정보를 획득하는 단계는,
    신경망 모델에 상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 입력하여 상기 일부 정보와 동일한 타입의 정보를 획득하며,
    상기 신경망 모델은,
    상기 제2 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터를 상기 제1 컨텐츠 제공 서버에서 제공되는 컨텐츠의 메타 데이터와 동일한 타입으로 변환하도록 학습된, 제어 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 추천 컨텐츠 리스트에서 특정 컨텐츠가 선택되면, 상기 특정 컨텐츠를 재생할 수 있는 제3 어플리케이션에 대한 정보를 포함하는 딥 링크(Deep Link) 항목을 디스플레이는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
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