JP5714695B2 - 仮想世界処理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は仮想世界処理装置及び方法に関し、より具体的には、現実世界の情報を仮想世界に適用する装置及び方法に関する。

最近、体感型ゲームに関する関心が高まっている。マイクロソフト社は「Ｅ３ ２００９」の記者会見においてゲームコンソールであるＸｂｏｘ３６０に深度／色彩カメラとマイクアレイから構成された別途のセンサデバイスを結合し、ユーザの全身モーションキャプチャ、顔認識、音声認識技術を提供して別途のコントローラなしで仮想世界と相互作用させる「Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｎａｔａｌ」を発表した。また、ソニー社は、自社ゲームコンソールである「Ｐｌａｙ Ｓｔａｔｉｏｎ３」にカラーカメラとマーカー、超音波センサを結合した位置／方向センシング技術を適用して、コントローラのモーション軌跡を入力することで仮想世界と相互作用できる体感型ゲームモーションコントローラ「Ｗａｎｄ」を発表した。

現実世界と仮想世界の相互作用は２種類の方向を有する。第１に、現実世界のセンサから得られたデータ情報を仮想世界に反映する方向、第２に、仮想世界から得られたデータ情報をアクチュエータ（ａｃｔｕａｔｏｒ）を介して現実世界に反映する方向である。実施形態は、現実世界と仮想世界の相互作用を実現するため、現実世界のセンサから得られた情報を仮想世界に適用する制御システム、制御方法及び命令構造を提供する。

適応ＲＶエンジンの複雑度を減少させることができる仮想世界処理装置及び方法を提供する。

本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は、センサ特性に関する情報を第１メタデータに符号化するセンサと、仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する適応ＶＲ部と、前記第１メタデータ及び前記第２メタデータに基づいて前記仮想世界に適用される情報を生成し、前記生成された情報を第３メタデータに符号化する適応ＲＶ部とを備えてもよい。

一実施形態に係る仮想世界処理方法は、センサ特性に関する情報を第１メタデータに符号化する動作、仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する動作、前記第１メタデータ及び前記第２メタデータに基づいて前記仮想世界に適用される情報を生成する動作及び前記生成された情報を第３メタデータに符号化する動作を含んでもよい。

一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作する動作を示す図である。 一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作するシステムを示す図である。 本発明の他の一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作する仮想世界処理装置を示す図である。 本発明の一実施形態に係るセンサ及び適応ＲＶ部を示す図である。 本発明の一実施形態に係るセンサ及び適応ＲＶ部を示す図である。 本発明の一実施形態に係るセンサ及び適応ＲＶ部を示す図である。 本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン及びアクチュエータを示す図である。 本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン及びアクチュエータを示す図である。 本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン及びアクチュエータを示す図である。 一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。 は本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。 一実施形態に係るセンサ特性基本タイプを示す図である。 一実施形態に係るセンサ特性基本タイプ（ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｂａｓｅ ｔｙｐｅ）のシンタックス（ｓｙｎｔａｘ）を示す図である。 一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックスを示す図である。 一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプを示す図である。 一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックスを示す図である。 一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックスを示す図である。 一実施形態に係る検出情報基本タイプを示す図である。 一実施形態に係る仮想世界処理方法のフローチャートを示す図である。 他の一実施形態に係る仮想世界処理方法のフローチャートを示す図である。 一実施形態に係る仮想世界処理装置を用いる動作を示す図である。

以下、本発明に係る実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。しかし、本発明の技術的範囲が実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。

本明細書において用いられる「オブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）」は、仮想世界で実現され、表現される事物、物体あるいはアバター（ａｖａｔａｒ）などを含んでもよい。

以下、添付する図面を参照しながら本発明に係る実施形態について詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作する動作を示す図である。図１を参照すれば、一実施形態に係るセンサ１００を用いて現実世界のユーザ１１０は、仮想世界のオブジェクト１２０を操作する。現実世界のユーザ１１０は、センサ１００を通して、自身の動作、状態、意図、形態などを入力し、センサ１００は、ユーザ１１０の動作、状態、意図、形態などに関する制御情報（ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、ＣＩ）をセンサ信号に含んで仮想世界処理装置に送信する。

実施形態によっては、現実世界のユーザ１１０は、人間、動物、植物、および無生物（例えば、物）であってもよく、また、ユーザの周辺環境まで含んでもよい。

図２Ａは、一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作するシステムを示す図である。図２Ａを参照すれば、本発明の一実施形態に係るセンサ信号は、現実世界２１０の装置であるセンサを介して入力され、現実世界２１０のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する制御情報２０１を含む。そして、当該センサ信号は、仮想世界処理装置に送信される。本発明の実施形態に係る制御情報２０１は、現実世界２１０のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する制御情報である。そして、制御情報２０１は、センサ特性、センサ適応選好および検出情報を含む。なお、センサ特性、センサ適応選好、および検出情報については、図４から図１３を参考して後述する。

一実施形態に係る仮想世界処理装置は、適応ＲＶ（ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｒｅａｌ ｗｏｒｌｄ ｔｏ ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ）２２０を含んでもよい。実施形態に係る適応ＲＶ２２０は、ＲＶエンジン（ｒｅａｌ ｗｏｒｌｄ ｔｏ ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ ｅｎｇｉｎｅ、ＲＶ ｅｎｇｉｎｅ）に実現されてもよい。適応ＲＶ２２０は、センサ信号に含まれている現実世界２１０のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する制御情報（ＣＩ）２０１を用いて現実世界２１０の情報を仮想世界２４０に適用できる情報に変換する。

実施形態に係る適応ＲＶ２２０は、現実世界２１０のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する制御情報２０１を用いてＶＷＩ（ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、仮想世界情報）２０２を変換する。

ＶＷＩ２０２は仮想世界２４０に関する情報である。例えば、ＶＷＩ２０２は、仮想世界２４０のオブジェクトまたはオブジェクトを構成する要素に関する情報を含んでもよい。

仮想世界処理装置は、適応ＲＶ２２０によって変換された情報２０３を適応ＲＶ／ＶＲ（ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｒｅａｌ ｗｏｒｌｄ ｔｏ ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ／ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ ｔｏ ｒｅａｌ ｗｏｒｌｄ）２３０を介して仮想世界２４０に送信する。

表１は図２Ａに表示されている構成について説明する。

図２Ｂは、本発明の更なる一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作する仮想世界処理装置を示す図である。図２Ｂを参照すれば、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は、センサ２５０、適応ＲＶ部２５５及び適応ＶＲ部２６０を備える。

センサ２５０は、現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を収集する。センサ２５０から収集された情報は検出情報を含んでもよい。

実施形態に係るセンサ２５０は入力部を備える。入力部はセンサ適応選好を現実世界のユーザから入力されてもよい。

センサ２５０は、センサ特性に関する情報を第１メタデータに符号化する。センサ２５０は第１メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

一実施形態に係るセンサ２５０は、センサ特性に関する情報を２進（ｂｉｎａｒｙ）形態に符号化して第１メタデータを生成する。ここで、２進形態に符号化された第１メタデータは２進符号化シンタックス、２進符号化シンタックスの属性のビット数及び２進符号化シンタックスの属性の形式を含んでもよい。センサ２５０は、２進形態に符号化された第１メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

また、センサ２５０は、センサ特性に関する情報をＸＭＬ形態に符号化して第１メタデータを生成する。センサ２５０は、ＸＭＬ形態に符号化された第１メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。また、センサ２５０はセンサ特性に関する情報をＸＭＬ形態に符号化し、ＸＭＬ形態に符号化された情報を２進形態に符号化して第１メタデータを生成してもよい。センサ２５０は、２進形態に符号化された第１メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

また、センサ２５０は、現実世界から収集した情報を第４メタデータに符号化してもよい。センサ２５０は、第４メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

一実施形態に係るセンサ２５０は、現実世界から収集した情報を２進形態に符号化して第４メタデータを生成してもよい。ここで、２進形態に符号化された第４メタデータは、２進符号化シンタックス、２進符号化シンタックスの属性のビット数及び２進符号化シンタックスの属性の形式を含んでもよい。センサ２５０は、２進形態に符号化された第４メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

また、センサ２５０は、現実世界から収集した情報をＸＭＬ形態に符号化して第４メタデータを生成してもよい。センサ２５０は、ＸＭＬ形態に符号化された第４メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

また、センサ２５０は、現実世界から収集した情報をＸＭＬ形態に符号化し、ＸＭＬ形態に符号化された情報を２進形態に符号化して第４メタデータを生成してもよい。センサ２５０は、２進形態に符号化された第４メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

実施形態に係るセンサ２５０は、メタデータエンコーダ２５１を備える。

メタデータエンコーダ２５１は、センサ特性に関する情報を第１メタデータに符号化する。ここで、センサ２５０は第１メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信してもよい。また、メタデータエンコーダ２５１は、現実世界から収集された情報を第４メタデータに符号化してもよい。適応ＲＶ部２５５に含まれたメタデータデコーダ２５６はセンサ２５０から受信した第１メタデータを復号化する。

実施形態に係るメタデータエンコーダ２５１は、センサ特性に関する情報または現実世界から収集された情報をＸＭＬ形態のデータに符号化するＸＭＬエンコーダまたは２進形態のデータに符号化する２進形態エンコーダのうち少なくとも１つを含む。

また、メタデータデコーダ２５６は、受信したＸＭＬ形態のデータを復号化するＸＭＬデコーダまたは受信した２進形態のデータを復号化する２進形態デコーダのうち少なくとも１つを含んでもよい。

以下、図２Ｃ〜図２Ｅを参照してセンサ２５０がセンサ特性に関する情報を符号化する実施形態及び適応ＲＶ部２５５が受信したデータを復号化する実施形態について説明する。

図２Ｃ〜図２Ｅは、本発明の一実施形態に係るセンサ及び適応ＲＶ部を示す図である。

図２Ｃを参照すれば、本発明の一実施形態に係るセンサ２７１はＸＭＬエンコーダ２７２を含んでもよい。ＸＭＬエンコーダ２７２は、センサ２７１のセンサ特性に関する情報をＸＭＬ形態のメタデータに符号化する。また、ＸＭＬエンコーダ２７２は、センサ２７１が現実世界から収集した情報（例えば、検出情報）をＸＭＬ形態のメタデータに符号化する。

また、センサ２７１は、ＸＭＬエンコーダ２７２が符号化したメタデータを適応ＲＶ２７４に送信する。

適応ＲＶ２７４はＸＭＬデコーダ２７３を含んでもよく、ＸＭＬデコーダ２７３はセンサ２７１から受信したメタデータを復号化してもよい。

図２Ｄを参照すれば、本発明の一実施形態に係るセンサ２７５は、ＸＭＬエンコーダ２７６および２進形態エンコーダ２７７を含んでもよい。ＸＭＬエンコーダ２７６は、ＸＭＬエンコーダ２７２は、センサ２７１のセンサ特性に関する情報をＸＭＬ形態に符号化する。また、ＸＭＬエンコーダ２７６は、センサ２７５が現実世界から収集した情報（例えば、検出情報）をＸＭＬ形態に符号化する。

２進形態エンコーダ２７７は、ＸＭＬエンコーダ２７６が符号化したデータを２進形態のメタデータに符号化する。また、センサ２７５は、ＸＭＬエンコーダ２７６および２進形態エンコーダ２７７が符号化したメタデータを適応ＲＶ２８０に送信する。

適応ＲＶ２８０は２進形態デコーダ２７８およびＸＭＬデコーダ２７９を含んでもよく、２進形態デコーダ２７８はセンサ２７５から受信したメタデータをＸＭＬ形態に復号化する。また、ＸＭＬデコーダ２７９は、２進形態デコーダ２７８がＸＭＬ形態に復号化したデータを再び復号化する。

図２Ｅを参照すれば、本発明の一実施形態に係るセンサ２８１は２進形態エンコーダ２８２を含んでもよい。２進形態エンコーダ２８２は、センサ特性に関する情報を２進形態のメタデータに符号化してもよい。また、２進形態エンコーダ２８２は、センサ２８１が現実世界から収集した情報（例えば、検出情報）を２進形態のメタデータに符号化してもよい。また、センサ２８１は、２進形態エンコーダ２８２が符号化したメタデータを適応ＲＶ２８４に送信する。

適応ＲＶ２８４は２進形態デコーダ２８３を含んでもよく、２進形態デコーダ２８３はセンサ２８１から受信したメタデータを復号化してもよい。

再び図２Ｂを参照すれば、適応ＶＲ部２６０は、仮想世界２６５に関する情報を第２メタデータに符号化する。

一実施形態に係る適応ＶＲ部２６０は、仮想世界２６５に関する情報を２進形態に符号化して第２メタデータを生成する。ここで、２進形態に符号化された第２メタデータは、２進符号化シンタックス、２進符号化シンタックスの属性のビット数、および２進符号化シンタックスの属性の形式を含んでもよい。適応ＶＲ部２６０は、２進形態に符号化された第２メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

また、適応ＶＲ部２６０は、仮想世界２６５から収集した情報をＸＭＬ形態に符号化して第２メタデータを生成する。適応ＶＲ部２６０は、ＸＭＬ形態に符号化された第２メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

また、適応ＶＲ部２６０は仮想世界２６５から収集した情報をＸＭＬ形態に符号化し、ＸＭＬ形態に符号化された情報を２進形態に符号化して第２メタデータを生成する。適応ＶＲ部２６０は、２進形態に符号化された第２メタデータを適応ＲＶ部２５５に送信する。

実施形態に係る適応ＶＲ部２６０はメタデータエンコーダ２６２を含んでもよい。ここで、メタデータエンコーダ２６２は、仮想世界２６５に関する情報を第２メタデータに符号化してもよい。

実施形態に係るメタデータエンコーダ２６２は、仮想世界２６５に関する情報をＸＭＬ形態のメタデータに符号化するＸＭＬエンコーダ、または２進形態のメタデータに符号化する２進形態エンコーダのうち少なくとも１つを含んでもよい。

実施形態に係るメタデータエンコーダ２６２はＸＭＬエンコーダを含み、ＸＭＬエンコーダは仮想世界２６５に関する情報をＸＭＬ形態のデータに符号化する。

また、メタデータエンコーダ２６２はＸＭＬエンコーダおよび２進形態エンコーダを含み、ＸＭＬエンコーダ仮想世界２６５に関する情報をＸＭＬ形態のデータに符号化し、２進形態エンコーダがＸＭＬ形態のデータを再び２進形態のデータに符号化する。

また、メタデータエンコーダ２６２は２進形態エンコーダを含み、２進形態エンコーダは仮想世界２６５に関する情報を２進形態のデータに符号化する。

適応ＲＶ部２５５は、センサ２５０から送信されたセンサ特性に関する情報が符号化された第１メタデータおよび適応ＶＲ部２６０から送信された仮想世界に関する情報が符号化された第２メタデータに基づいて仮想世界２６５に適用される情報を生成する。ここで、適応ＲＶ部２５５は生成された情報を第３メタデータに符号化してもよい。

実施形態に係る適応ＲＶ部２５５は、センサから２５０から送信されたセンサ特性に関する情報が符号化された第１メタデータ、現実世界から収集した情報（検出情報）が符号化された第４メタデータ及び仮想世界に関する情報が符号化された第２メタデータに基づいて仮想世界２６５に適用される情報を生成する。ここで、適応ＲＶ部２５５は生成された情報を第３メタデータに符号化する。

実施形態に係る適応ＲＶ部２５５は、メタデータデコーダ２５６、メタデータデコーダ２５８及びメタデータエンコーダ２５７を備える。適応ＲＶ部２５５は、メタデータデコーダ２５６が第１メタデータを復号化した情報及びメタデータデコーダ２５８が第２メタデータを復号化した情報に基づいて、仮想世界２６５に適用される情報を生成する。ここで、適応ＲＶ部２５５は、第２メタデータに含まれる仮想世界オブジェクト属性（ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ ｏｂｊｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）及び検出情報に対応するよう、仮想世界２６５に適用される情報を生成する。

実施形態に係る適応ＲＶ部２５５は、メタデータデコーダ２５６が第１メタデータを復号化した情報（センサ特性に関する情報）及び第４メタデータを復号化した情報（検出情報）とメタデータデコーダ２５８が第２メタデータを復号化した情報（仮想世界に関する情報）に基づいて、仮想世界２６５に適用される情報を生成する。ここで、適応ＲＶ部２５５は、第２メタデータに含まれる仮想世界オブジェクト属性（ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ ｏｂｊｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）及び検出情報に対応するよう、仮想世界２６５に適用される情報を生成する。

メタデータエンコーダ２５７は、適応ＲＶ部２５５が生成した仮想世界２６５に適用される情報を第３メタデータに符号化してもよい。また、適応ＲＶ部２５５は第３メタデータを適応ＶＲ部２６０に送信する。

本発明の一側面によれば、適応ＶＲ部２６０はメタデータデコーダ２６１を含んでもよい。ここで、メタデータデコーダ２６１は第３メタデータを復号化する。適応ＶＲ部２６０は、デコードされた情報に基づいて仮想世界２６５のオブジェクトの属性を変換する。また、適応ＶＲ部２６０は変換された属性を仮想世界２６５に適用する。

本発明の一側面によれば、仮想世界処理システムは、仮想世界２６５に関する情報を現実世界のアクチュエータ（ａｃｔｕａｔｏｒ）に送信し、仮想世界２６５の情報が現実世界に反映されるようにする。以下、図２Ｆ〜図２Ｈを参照して仮想世界２６５の情報が現実世界に反映される実施形態を詳説する。

図２Ｆ〜図２Ｈは、本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン及びアクチュエータを示す図である。

図２Ｆを参照すると、本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン２８５はＸＭＬエンコーダ２８６を含んでもよい。適応ＶＲエンジン２８５は図２Ｂの適応ＲＶ部２５５の一実施形態として、仮想世界２６５に関する情報が現実世界に反映されるように仮想世界２６５に関する情報を現実世界のアクチュエータ２８８に送信する。

適応ＶＲ部２６０は、仮想世界２６５のオブジェクトの属性の変化に関する情報を収集し、収集された情報を適応ＶＲエンジン２８５に送信する。適応ＶＲエンジン２８５はＸＭＬエンコーダ２８６を含み、ＸＭＬエンコーダ２８６は受信した仮想世界２６５に関する情報をＸＭＬ形態のデータに符号化する。また、適応ＶＲエンジン２８５は、ＸＭＬエンコーダ２８６が符号化したデータをアクチュエータ２８８に送信する。

アクチュエータ２８８はＸＭＬデコーダ２８７を含み、ＸＭＬデコーダ２８７は適応ＶＲエンジン２８５から受信したＸＭＬ形態のデータを復号化する。アクチュエータ２８８はＸＭＬデコーダ２８７が復号化した情報に対応して動作する。

図２Ｇを参照すると、本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン２９０はＸＭＬエンコーダ２９１及び２進形態エンコーダ２９２を含んでもよい。

適応ＶＲ部２６０は、仮想世界２６５のオブジェクトの属性の変化に関する情報を収集し、収集された情報を適応ＶＲエンジン２９０に送信する。適応ＶＲエンジン２９０はＸＭＬエンコーダ２９１及び２進形態エンコーダ２９２を含み、ＸＭＬエンコーダ２９１は受信した仮想世界２６５に関する情報をＸＭＬ形態のデータに符号化し、２進形態エンコーダ２９２はＸＭＬエンコーダ２９１が符号化したデータを再び２進形態のデータに符号化する。また、適応ＶＲエンジン２９０は２進形態エンコーダ２９２が符号化したデータをアクチュエータ２９５に送信する。

アクチュエータ２９５は２進形態デコーダ２９３及びＸＭＬデコーダ２９４を含み、２進形態デコーダ２９３は適応ＶＲエンジン２９０から受信した２進形態のデータをＸＭＬ形態のデータに復号化し、ＸＭＬデコーダ２９４は２進形態デコーダ２９３がＸＭＬ形態に復号化したデータを復号化する。アクチュエータ２９５は、ＸＭＬデコーダ２９４が復号化した情報に対応して動作する。

図２Ｈを参照すると、本発明の一実施形態に係る適応ＶＲエンジン２９６は２進形態エンコーダ２９７を含んでもよい。

適応ＶＲ部２６０は仮想世界２６５のオブジェクトの属性の変化に関する情報を収集し、収集された情報を適応ＶＲエンジン２９６に送信する。適応ＶＲエンジン２９６は２進形態エンコーダ２９７を含み、２進形態エンコーダ２９７は、受信した仮想世界２６５に関する情報を２進形態のデータに符号化する。また、適応ＶＲエンジン２９６は、２進形態エンコーダ２９７が符号化したデータをアクチュエータ２９９に送信する。

アクチュエータ２９９は２進形態デコーダ２９８を含み、２進形態デコーダ２９８は、適応ＶＲエンジン２９６から受信した２進形態のデータを復号化する。アクチュエータ２９９は２進形態デコーダ２９８が復号化した情報に対応して動作する。

図３Ａは一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。図３Ａを参照すると、一実施形態に係る仮想世界処理装置３００は格納部３１０及び処理部３２０を備える。格納部３１０はセンサの特性に関するセンサ特性を格納する。

センサは、現実世界のユーザの動作、状態、意図または形態などを測定する装置である。センサはセンサ入力装置（ｓｅｎｓｏｒｙ ｉｎｐｕｔ ｄｅｖｉｃｅ）と表現され得る。実施形態に係るセンサを（１）音響、音声、振動（２）自動車、運送手段（３）化学物（４）電流、電位、磁気、ラジオ、（５）環境、天気、（６）フロー、（７）電離放射線、亜原子粒子、（８）ナビゲーション装置、（９）位置、角度、変位、距離、速度、加速度、（１０）視覚、光、映像、（１１）圧力、力、密度、レベル、（１２）熱、ヒート、温度、（１３）近接、存在、（１４）センサ技術のようにタイプごとに分類してもよい。

表２はセンサタイプによるセンサの実施形態を示す。下記の表に示すセンサは一実施形態に過ぎず、本発明が下記の表に示すセンサのみによって実現されるものと制限されて解釈されてはならない。

例えば、センサタイプ（１）音響、音声、振動のマイク（Ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）は現実世界ユーザの音声およびユーザ周辺の音声を収集する。センサタイプ（２）自動車、運送手段の速度センサは、現実世界のユーザの速度および現実世界の物体（例えば、運送手段）の速度を測定する。センサタイプ（３）化学物の酸素センサは、現実世界ユーザ周辺の空気の中の酸素比率および現実世界のユーザ周辺の液体の中の酸素比率を測定する。センサタイプ（４）電流、電位、磁気、ラジオの金属探知器は、現実世界ユーザおよび周辺の金属有無を測定する。センサタイプ（５）環境、天気のレインセンサは現実世界で雨が降るか否かを測定する。センサタイプ（６）フローのフローセンサは、現実世界における流体流動の比率を測定する。センサタイプ（７）電離放射線、亜原子粒子のシンチレータ（ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ）は、現実世界のユーザおよびユーザ周辺の放射線比率を測定する。センサタイプ（８）ナビゲーション装置の昇降計は、現実世界のユーザおよびユーザ周辺の昇降速度を測定する。センサタイプ（９）位置、角度、変位、距離、速度、加速度の走行記録計は、現実世界の物体（例えば、運送手段）の走行距離を測定する。センサタイプ（１０）視覚、光、映像の光トランジスタは、現実世界の光を測定する。センサタイプ（１１）圧力、力、密度、レベルの気圧計は、現実世界の気圧を測定する。センサタイプ（１２）熱、ヒート、温度のボロメータは、現実世界の輻射線を測定する。センサタイプ（１３）近接、存在のモーション探知器は、現実世界のユーザの動きを測定する。センサタイプ（１４）センサ技術のバイオセンサは、現実世界のユーザの生物学的な性質を測定する。

図３Ｂは、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。図３Ｂを参照すると、一実施形態に係る入力装置３６０は、現実世界のユーザからセンサ適応選好３６１が入力される。実施形態に係る入力装置３６０は、センサ３７０または仮想世界処理装置３５０にモジュールの形態に挿入されるよう実現されてもよい。センサ適応選好３６１について図７〜図９を参照して後述する。

センサ３７０は、センサ特性３７１および検出情報３７２を仮想世界処理装置３５０に送信してもよい。センサ特性３７１および検出情報３７２については図４〜図６及び図１０を参照して後述する。

本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置３５０は信号処理部３５１および適応部３５２を備える。

信号処理部３５１は、センサ３７０からセンサ特性３７１および検出情報３７２を受信し、受信したセンサ特性３７１および検出情報３７２に対する信号処理作業を行う。実施形態に係る信号処理部３５１は、センサ特性３７１および検出情報３７２に対してフィルタリング作業および検証作業を行う。

適応部３５２は入力装置３６０からセンサ適応選好３６１を受信し、受信したセンサ適応選好３６１に基づいて仮想世界３８０に適用されるように信号処理部３５１で信号処理した情報について適応作業を行う。また、仮想世界処理装置３５０は、適応部３５２で適応作業を行った情報を仮想世界３８０に適用する。

センサ特性はセンサの特性に関する情報である。センサ特性基本タイプはセンサ特性の基本タイプである。実施形態に係るセンサ特性基本タイプはセンサ特性に対するメタデータの一部分として、全てのセンサに共通して適用されるセンサ特性に関するメタデータの基本タイプである。

以下、図４から図６を参照してセンサ特性およびセンサ特性基本タイプについて詳説する。

図４は一実施形態に係るセンサ特性基本タイプを示す図である。図４を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプ４００は、センサ特性基本属性（ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｂａｓｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４１０および例外属性（ａｎｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４２０を含む。

センサ特性基本属性４１０は、センサ特性基本タイプ４００に基本的に含まれるセンサ特性のグループである。

例外属性４２０はセンサが有する追加的なセンサ特性のグループである。例外属性４２０は、任意のセンサに適用され得る固有の追加的なセンサ特性である。例外属性４２０は、基本属性以外の属性を含むための拡張性を提供する。

図５は、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックス（ｓｙｎｔａｘ）を示す図である。図５を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックス５００は、ダイヤグラム５１０（ｄｉａｇｒａｍ）、属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）５２０、およびソース５３０を含んでもよい。

ダイヤグラム５１０は、センサ特性基本タイプの図表を含んでもよい。

属性５２０は、センサ特性基本属性および例外属性を含んでもよい。

ソース５３０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてセンサ特性基本タイプを示すプログラムを含んでもよい。しかし、図５に示すソース５３０は単なる一実施形態であり、本発明がこれに制限されることはない。

表２−２は他の実施形態に係るセンサ特性基本タイプのソースを示す。

表２−３は本発明の一実施形態に係るセンサ特性基本タイプに対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表２−４は、本発明の一実施形態に係るセンサ特性基本タイプに対応する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

図６は、一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックスを示す図である。図６を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックス６００は、ダイヤグラム６１０、属性６２０、およびソース６３０を含む。ダイヤグラム６１０はセンサ特性基本属性の図表を含んでもよい。

属性６２０は、単位（ｕｎｉｔ）６０１、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）６０２、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）６０３、オフセット（ｏｆｆｓｅｔ）６０４、解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）６０５、感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）６０６、ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）６０７、および正確度（ａｃｃｕｒａｃｙ）６０８を含んでもよい。

単位６０１はセンサが測定する値の単位である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、単位６０１は摂氏（℃）および華氏（゜Ｆ）であってもよく、センサが速度センサである場合、単位６０１は時速（ｋｍ／ｈ）および秒速（ｍ／ｓ）であってもよい。

最大値６０２と最小値６０３はセンサが測定できる最大値および最小値である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、最大値６０２は５０℃であり、最小値６０３は０℃である。また、センサが同じ温度計である場合にも、センサの用途および性能に応じて最大値６０２と最小値６０３が異なってもよい。

オフセット６０４は、絶対値を獲得するためにセンサが測定する値に加えられる値である。実施形態に係るセンサが速度センサである場合、現実世界のユーザまたは事物が停止し、速度が０ではない値が測定されれば、センサはオフセット６０４を速度を０に調整するための値に決定する。例えば、停止している現実世界の自動車に対して速度−１ｋｍ／ｈが測定される場合、オフセット６０４は１ｋｍ／ｈになる。

解像力６０５は、センサが測定できる値の個数である。実施形態によってセンサが温度計であり、最大値が５０℃、最小値が０℃である場合、解像力６０５が５であれば、センサは温度を１０℃、２０℃、３０℃、４０℃、５０℃のように５個の温度を測定する。実施形態に係る現実世界の温度が２０℃である場合はもちろん、２７℃である場合にも切捨ての演算を行って温度を２０℃に測定してもよく、あるいは切上げの演算を行って３０℃に測定してもよい。

感度６０６は、センサが出力値を測定するために要求される最小入力値である。実施形態に係るセンサが温度計であり、感度６０６が１℃である場合、センサは１℃以下の温度変化を測定できず、１℃以上の温度変化のみを測定できる。例えば、現実世界において１５℃から１５．５℃に温度が上昇した場合、センサは依然として１５℃に温度を測定する。

ＳＮＲ６０７は、センサが測定する値の信号対雑音の相対的な大きさである。実施形態に係るセンサがマイクである場合、現実世界のユーザの音声を測定することにおいて周辺の騒音が多ければセンサのＳＮＲ６０７は小さい値になる。

正確度６０８はセンサの誤差である。実施形態に係るセンサがマイクである場合、測定時の温度、湿度などに応じる音声の電波速度の差による測定誤差が正確度６０８になり得る。または、過去の当該センサを介して測定した値の統計的な誤差程度を介してセンサの正確度を決定することができる。

正確度６０８はセンサの誤差である。実施形態に係るセンサがマイクである場合、測定市議温度、湿度などによる音声の電波速度の差による測定誤差が正確度６０８になる。または、過去に当該センサによって測定した値の統計的な誤差程度を介してセンサの正確度を決定してもよい。

実施形態に係る正確度６０８は、２種類の表現方式を選択してもよい。正確度６０８はパーセント正確度（Ｐｅｒｃｅｎｔ Ａｃｃｕｒａｃｙ）方式及び値正確度（Ｖａｌｕｅ Ａｃｃｕｒａｃｙ）方式を含む。

パーセント正確度方式は、測定値の正確度を測定可能な範囲を基準として表示する方式であり、正確度６０８を０から１間の値に表現してもよい。

値正確度方式は、測定値と実際値との差であり、正確度６０８を表現してもよい。

実施形態に係る属性６２０は位置をさらに含んでもよい。位置はセンサの位置である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、現実世界のユーザのわき間がセンサの位置になってもよい。位置は経度／緯度、地面からの高さ／方向などであってもよい。

一実施形態に係るセンサ特性基本属性の単位６０１、最大値６０２、最小値６０３、オフセット６０４、解像力６０５、感度６０６、ＳＮＲ６０７、正確度６０８及び位置について表３の通りである。

ソース６３０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてセンサ特性基本属性を示すプログラムを含んでもよい。

図面符号６３１は、最大値６０２に対する定義をＸＭＬに表したものである。図面符号６３１によれば、最大値６０２は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

図面符号６３２は、最小値６０３に対する定義をＸＭＬに表したものである。図面符号６３２によれば、最小値６０３は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

図面符号６３３は、解像力６０５に対する定義をＸＭＬに表したものである。図面符号６３３によれば、解像力６０５は「ｎｏｎＮｅｇａｔｉｖｅＩｎｔｅｇｅｒ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

しかし、図６に示すソース６３０は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

表３−３は、本発明の一実施形態に係るセンサ特性基本属性に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表３−４は、本発明の一実施形態に係るセンサ特性基本属性に対応する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

再び図３Ａを参照すれば、処理部３２０は、センサ特性に基づいてセンサから受信した第１値に対して判断し、第１値に対応する第２値を仮想世界に送信する。

実施形態に係る処理部３２０は、センサから受信した第１値がセンサが測定できる最大値よりも小さいか同じであり、最小値よりも大きいか同じである場合、第１値に対応する第２値を仮想世界に送信する。

実施形態に係るセンサから受信した第１値が、センサの測定できる最大値よりも大きい場合、処理部３２０は第１値を最大値として認識して第１値に対応する第２値を仮想世界に送信してもよい。または、第１値が最小値よりも小さい場合、処理部３２０は第１値を最小値として認識して第１値に対応する第２値を仮想世界に送信する。

一実施形態に係る仮想世界処理装置３００は、センサから受信された第１値を操作するためのセンサ適応選好を格納する第２格納部（図示せず）をさらに備えてもよい。処理部３２０は、センサ特性に基づいて第１値から第３値を生成し、センサ適応選好に基づいて第３値から第２値を生成する。

実施形態に係るセンサを介して測定された現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報をそのまま仮想世界に反映してもよい。

以下、センサの具体的な実施形態に対するセンサ特性について説明する。センサは、位置センサ、方位センサ、加速度センサ、光センサ、音声センサ、温度センサ、湿度センサ、距離センサ、モーションセンサ、知能カメラセンサ、環境騒音センサ、気圧センサ、速度センサ、角速度センサ、角加速度センサ、力センサ、トルクセンサ、および圧力センサであってもよく、本発明はこれらに制限されることはない。

表３−５は、一実施形態に係るセンサを個別的なセンサタイプに応じて分類する２進符号化を示す。

表４はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて位置センサに対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

位置センサ特性タイプ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は位置センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。

位置センサ特性タイプは位置センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。位置センサに対するセンサ特性基本属性は、範囲（ｒａｎｇｅ）、範囲タイプ（ｒａｎｇｅ ｔｙｐｅ）、ｘ最大値（ｘｍａｘＶａｌｕｅ）、ｘ最小値（ｘｍｉｎＶａｌｕｅ）、ｙ最大値（ｙｍａｘＶａｌｕｅ）、ｙ最小値（ｙｍｉｎＶａｌｕｅ）、ｚ最大値（ｚｍａｘＶａｌｕｅ）及びｚ最小値（ｚｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

範囲は位置センサが測定できる範囲である。例えば、範囲タイプ及びグローバル座標（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）システムを用いて位置センサが測定することのできる範囲を表す。

グローバル座標（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）の原点は左側上部に位置してもよい。グローバル座標には右側座標システム（ｒｉｇｈｔ ｈａｎｄｅｄ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）を適用する。グローバル座標のｘ軸はスクリーンの右側上部の方向を正の方向にし、ｙ軸は重力方向（スクリーンの下方向）を正の方向にし、ｚ軸はユーザ位置の反対方向（スクリーンに入る方向）を正の方向にする。

範囲タイプは、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システムの範囲である。ｘ最大値は、位置センサが位置座標単位（例えば、メートル）で測定できるｘ軸の最大値である。ｘ最小値は、位置センサが位置座標単位（例えば、メートル）で測定できるｘ軸の最小値である。ｙ最大値は、位置センサが位置座標単位（例えば、メートル）で測定できるｙ軸の最大値である。ｙ最小値は、位置センサが位置座標単位（例えば、メートル）で測定できるｙ軸の最小値である。ｚ最大値は、位置センサが位置座標単位（例えば、メートル）で測定できるｚ軸の最大値である。ｚ最小値は、位置センサが位置座標単位（例えば、メートル）で測定できるｚ軸の最小値である。

表４−２は、本発明の一実施形態に係る位置センサ特性タイプをＸＭＬ形態に２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表４−３は、本発明の一実施形態に係る位置センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表５は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて方位センサ（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表５のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

方位センサ特性タイプ（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は方位センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。方位センサ特性タイプは、方位センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。

方位センサに対するセンサ特性基本属性は、方位範囲（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｒａｎｇｅ）、方位範囲タイプ（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｒａｎｇｅ ｔｙｐｅ）、ｘ最大値（ｘｍａｘＶａｌｕｅ）、ｘ最小値（ｘｍｉｎＶａｌｕｅ）、ｙ最大値（ｙｍａｘＶａｌｕｅ）、ｙ最小値（ｙｍｉｎＶａｌｕｅ）、ｚ最大値（ｚｍａｘＶａｌｕｅ）及びｚ最小値（ｚｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

範囲は、方位センサが測定できる範囲である。例えば、方位範囲タイプ及びグローバル座標（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）システムを用いて方位センサが測定できる範囲を表す。

方位範囲タイプは、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システムの方位範囲である。ｘ最大値は、方位センサが方位座標単位（例えば、ラジアン）で測定できるｘ軸の最大値である。ｘ最小値は、方位センサが方位座標単位（例えば、ラジアン）で測定できるｘ軸の最小値である。ｙ最大値は、方位センサが方位座標単位（例えば、ラジアン）で測定できるｙ軸の最大値である。ｙ最小値は、方位センサが方位座標単位（例えば、ラジアン）で測定できるｙ軸の最小値である。ｚ最大値は、方位センサが方位座標単位（例えば、ラジアン）で測定できるｚ軸の最大値である。ｚ最小値は、方位センサが方位座標単位（例えば、ラジアン）で測定できるｚ軸の最小値である。

表５−２は本発明の一実施形態に係る方位センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表５−３は、本発明の一実施形態に係る方位センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表６はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて加速度センサ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表６のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

加速度センサ特性タイプ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は加速度センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。

加速度センサ特性タイプは、加速度センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。加速度センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は、加速度センサが加速度単位（例えば、ｍ／ｓ２）で測定できる最大値である。最小値は、加速度センサが加速度単位（例えば、ｍ／ｓ２）で測定できる最小値である。

表６−２は、本発明の一実施形態に係る加速度センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表６−３は本発明の一実施形態に係る加速度センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表７は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて光センサ（ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表７のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

光センサ特性タイプ（ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は光センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。光センサ特性タイプは、光センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。

光センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）、色（ｃｏｌｏｒ）及びロケーション（ｌｏｃａｔｉｏｎ）を含んでもよい。

最大値は、光センサが光の強度単位（例えば、ＬＵＸ）で測定できる最大値である。最小値は、光センサが光の強度単位（例えば、ＬＵＸ）で測定できる最小値である。色は、光センサが提供できる色である。例えば、色はＲＧＢ値であってもよい。

ロケーションは、光センサの位置である。例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システム（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）を用いて光センサの位置を示す。

表７−２は、本発明の一実施形態に係る光センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表７−３は本発明の一実施形態に係る光センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表８はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて音声センサ（ｓｏｕｎｄ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表８のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

音声センサ特性タイプ（ｓｏｕｎｄ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は、音声センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。音声センサ特性タイプは音声センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。音声センサに対するセンサ特性基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は音声センサが声大きさ単位（例えば、デシベル（ｄＢ））で測定できる最大値である。最小値は、音声センサが声大きさ単位（例えば、デシベル（ｄＢ））で測定できる最小値である。

表８−２は、本発明の一実施形態に係る音声センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表８−３は、本発明の一実施形態に係る音声センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表９は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて温度センサ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表９のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

温度センサ特性タイプ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は温度センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。温度センサ特性タイプは、温度センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。

温度センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。

最大値は、温度センサが温度単位（例えば、摂氏（℃）及び華氏（゜Ｆ））で測定できる最大値である。最小値は、温度センサが温度単位（例えば、摂氏（℃）及び華氏（゜Ｆ））で測定できる最小値である。

ロケーションは温度センサの位置である。例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システム（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）を用いて温度センサの位置を示す。

表９−２は、本発明の一実施形態に係る温度センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表９−３は、本発明の一実施形態に係る温度センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて湿度センサ（Ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１０のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

湿度センサ特性タイプ（Ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は湿度センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。湿度センサ特性タイプは、湿度センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。

湿度センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。最大値は、湿度センサが湿度単位（例えば、％）で測定できる最大値である。最小値は、湿度センサが湿度単位（例えば、％）で測定できる最小値である。

ロケーションは、湿度センサの位置である。例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システム（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）を用いて湿度センサの位置を示す。

表１０−２は、本発明の一実施形態に係る湿度センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１０−３は、本発明の一実施形態に係る湿度センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１１はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて距離センサ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１１のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

距離センサ特性タイプ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は、距離センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。距離センサ特性タイプは距離センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。距離センサに対するセンサ特性基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。

最大値は、距離センサが長さ単位（例えば、ｍｅｔｅｒ）で測定できる最大値である。最小値は、距離センサが長さ単位（例えば、ｍｅｔｅｒ）で測定できる最小値である。

ロケーションは距離センサの位置である。例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システム（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）を用いて距離センサの位置を示す。

表１１−２は、本発明の一実施形態に係る距離センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１１−３は、本発明の一実施形態に係る距離センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１２はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてモーションセンサ（Ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１２のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

モーションセンサ特性タイプ（Ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）はモーションセンサに対するセンサ特性を説明するための道具である。

モーションセンサは、複数のセンサの結合からなる統合センサであってもよい。例えば、モーションセンサは位置センサ、速度センサ、加速度センサ、方位センサ、角速度センサ及び角加速度センサの結合で構成される。モーションセンサ特性タイプはモーションセンサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。

モーションセンサに対するセンサ特性基本属性は、位置特性（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）、速度特性（ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）、加速度特性（ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）、方位特性（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）、角速度特性（ａｎｇｕｌａｒ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）及び角加速度特性（ａｎｇｕｌａｒ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ）を含んでもよい。

位置特性は位置に関する特性である。速度特性は速度に関する特性である。加速度特性は加速度に関する特性である。方位特性は方位に関する特性である。角速度特性は角速度に関する特性である。角加速度特性は角加速度に関する特性である。

表１２−２は、本発明の一実施形態に係るモーションセンサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１２−３は、本発明の一実施形態に係るモーションセンサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１３は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて知能カメラセンサ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃａｍｅｒａ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１３のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

知能カメラ特性タイプ（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃａｍｅｒａ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は、知能カメラセンサに対するセンサ特性を説明するための道具である。知能カメラセンサ特性タイプは、知能カメラセンサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。

知能カメラセンサに対するセンサ特性基本属性は、特徴点追跡状態（ｆｅａｔｕｒｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ）、表情追跡状態（ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ）、胴体動作追跡状態（ｂｏｄｙ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ）、最大胴体特徴ポイント（ｍａｘ Ｂｏｄｙ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｐｏｉｎｔ）、最大顔特徴ポイント（ｍａｘ Ｆａｃｅ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｐｏｉｎｔ）、特徴点追跡（Ｔｒａｃｋｅｄ Ｆｅａｔｕｒｅ）、顔特徴追跡点（ｔｒａｃｋｅｄ ｆａｃｉａｌ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓ）、胴体特徴追跡点（ｔｒａｃｋｅｄ ｂｏｄｙ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓ）、特徴点タイプ（ｆｅａｔｕｒｅ ｔｙｐｅ）、顔特徴点マスク（ｆａｃｉａｌ ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｓｋ）及び胴体特徴点マスク（ｂｏｄｙ ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｓｋ）を含んでもよい。

特徴点追跡状態は、知能カメラの特徴点追跡可能の有無に関する情報である。表情追跡状態は、知能カメラの顔表情に関するアニメーション抽出可能の有無に関する情報である。胴体動作追跡状態は、知能カメラの胴体に関するアニメーション抽出可能の有無に関する情報である。

最大胴体特徴ポイントは、知能カメラセンサが体の特徴点を追跡できる最大値である。最大顔特徴ポイントは、知能カメラセンサが顔の特徴点を追跡できる最大値である。

特徴点追跡は体と顔の特徴点の追跡可能の有無に関する情報である。顔特徴追跡点は、顔特徴点それぞれが活性状態であるか、または顔特徴マスクに基づいていないかの有無に関する情報である。

胴体特徴追跡点は、胴体特徴点それぞれが活性状態であるか、または胴体特徴マスクに基づいていないかの有無に関する情報である。特徴点タイプは特徴点のタイプに対するリストである。例えば、特徴点タイプは１．顔、２．体、３．顔と体などを含んでもよい。

顔特徴点マスクは顔特徴点に対するリストである。胴体特徴点マスクは胴体特徴点に対するリストである。

表１３−２は、本発明の一実施形態に係る知能カメラセンサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１３−３は、本発明の一実施形態に係る知能カメラセンサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１４は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて環境騒音センサタイプ（Ａｍｂｉｅｎｔ ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

環境騒音センサタイプ（Ａｍｂｉｅｎｔ ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は環境騒音センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。環境騒音センサ特性タイプは、環境騒音センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。環境騒音センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。

最大値は、環境騒音センサが測定できる最大値である。例えば、単位はｄＢであってもよい。最小値は、環境騒音センサが測定できる最小値である。例えば、単位はｄＢであってもよい。

ロケーションは環境騒音センサの位置である。例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システム（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）を用いて環境騒音センサの位置を示す。

表１４−２は、本発明の一実施形態に係る環境騒音センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１４−３は、本発明の一実施形態に係る環境騒音センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１５は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて気圧センサタイプ（Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１５のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

気圧センサ特性タイプ（Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は、気圧センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。気圧センサ特性タイプは、気圧センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。気圧センサに対するセンサ特性基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。

最大値は、気圧センサが気圧単位（例えば、ｈＰａ）で測定できる最大値である。最小値は、気圧センサが気圧単位（例えば、ｈＰａ）で測定できる最小値である。

ロケーションは気圧センサの位置である。例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸によるグローバル座標システム（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）を用いて気圧センサの位置を示す。

表１５−２は、本発明の一実施形態に係る気圧センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１５−３は、本発明の一実施形態に係る気圧センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１６は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて速度センサタイプ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１６のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

速度センサ特性タイプ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）は速度センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。速度センサ特性タイプは速度センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。速度センサに対するセンサ特性基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は速度センサが速度単位（例えば、ｍ／ｓ）で測定できる最大値である最小値は、速度センサが速度単位（例えば、ｍ／ｓ）で測定できる最小値である。

表１６−２は、本発明の一実施形態に係る速度センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１６−３は、本発明の一実施形態に係る速度センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１７は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて角速度センサタイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１７のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

角速度センサ特性タイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）は、角速度センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。角速度センサ特性タイプは、角速度センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。角速度センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は、角速度センサが角速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ）で測定できる最大値である。最小値は、角速度センサが角速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ）で測定できる最小値である。

表１７−２は、本発明の一実施形態に係る角速度センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１７−３は、本発明の一実施形態に係る角速度センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１８は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて角加速度センサタイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１８のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

角加速度センサ特性タイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ）は、角加速度センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。角加速度センサ特性タイプは、角加速度センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。角加速度センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は、角加速度センサが角加速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ２）で測定できる最大値である。最小値は、角加速度センサが角加速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ２）で測定できる最小値である。

表１８−２は、本発明の一実施形態に係る角加速度センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１８−３は、本発明の一実施形態に係る角加速度センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１９は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて力センサタイプ（Ｆｏｒｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表１９のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

力センサ特性タイプ（Ｆｏｒｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は、力センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。力センサ特性タイプは、力センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。力センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は、力センサが力単位（例えば、Ｎｅｗｔｏｎ）で測定できる最大値である。最小値は、力センサが力単位（例えば、Ｎｅｗｔｏｎ）で測定できる最小値である。

表１９−２は、本発明の一実施形態に係る力センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表１９−３は、本発明の一実施形態に係る力センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表２０はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてトルクセンサタイプ（Ｔｏｒｑｕｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表２０のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

トルクセンサ特性タイプ（Ｔｏｒｑｕｅ Ｓｅｎｓｏｒ）はトルクセンサに対するセンサ特性を説明するための道具である。トルクセンサ特性タイプは、トルクセンサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。トルクセンサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。

最大値は、トルクセンサがトルク単位（例えば、Ｎ−ｍｍ（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ））で測定できる最大値である。最小値は、トルクセンサがトルク単位（例えば、Ｎ−ｍｍ（Ｎｅｗｔｏｎ ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ））で測定できる最小値である。

表２０−２は、本発明の一実施形態に係るトルクセンサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表２０−３は、本発明の一実施形態に係るトルクセンサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表２１は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて圧力センサタイプ（Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表２１のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

圧力センサ特性タイプ（Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は圧力センサに対するセンサ特性を説明するための道具である。圧力センサ特性タイプは、圧力センサに対するセンサ特性基本属性を含んでもよい。圧力センサに対するセンサ特性基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及びロケーションを含んでもよい。

最大値は圧力センサが圧力単位（例えば、ｍ／ｓ）で測定できる最大値である。最小値は圧力センサが圧力単位（例えば、ｍ／ｓ）で測定できる最小値である。

表２１−２は、本発明の一実施形態に係る圧力センサ特性タイプをＸＭＬ形態で２進形態に変換する２進符号化シンタックスを示す。

表２１−３は、本発明の一実施形態に係る圧力センサ特性タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

以下、センサ適応選好に対して詳細に説明する。センサ適応選好（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）は、センサから受信された値を操作するための情報である。

センサ適応選好基本タイプ（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂａｓｅ ｔｙｐｅ）はユーザの操作情報の基本タイプである。実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプは、センサ適応選好に対するメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）の一部分として、すべてのセンサに共通して適用されるセンサ適応選好に関するメタデータの基本タイプである。

以下、図７〜図９を参照してセンサ適応選好及びセンサ適応選好基本タイプに対して詳細に説明する。

図７は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプを示す図である。図７を参照すると、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプ７００は、センサ適応選好基本属性（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂａｓｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）７１０および例外属性（ａｎｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）７２０を含んでもよい。

センサ適応選好基本属性７１０は、センサ適応選好基本タイプ７００に基本的に含まれるセンサ適応選好のグループである。

例外属性７２０は、追加的なセンサ適応選好のグループである。例外属性７２０は、任意のセンサに適用され得る固有の追加的なセンサ適応選好であってもよい。例外属性７２０は、基本属性以外の属性を含むための拡張性を提供する。

図８は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックスを示す図である。図８を参照すれば、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックス８００は、ダイヤグラム（Ｄｉａｇｒａｍ）８１０、属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）８２０、およびソース（Ｓｏｕｒｃｅ）８３０を含んでもよい。

ダイヤグラム８１０は、センサ適応選好基本タイプの図表を含んでもよい。属性８２０は、センサ適応選好基本属性および例外属性を含んでもよい。ソース８３０は、ＸＭＬを用いてセンサ適応選好基本タイプを示すプログラムを含んでもよい。しかし、図８に示すソース８３０は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

図９は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックスを示す図である。図９を参照すれば、一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックス９００は、ダイヤグラム（Ｄｉａｇｒａｍ）９１０、属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）９２０、およびソース（Ｓｏｕｒｃｅ）９３０を含んでもよい。ダイヤグラム９１０は、センサ適応選好基本属性の図表を含んでもよい。

属性９２０は、センサ参照ＩＤ（ＳｅｎｓｏｒＩｄＲｅｆ）９０１、センサ適応モード（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ）９０２、活性状態（ａｃｔｉｖａｔｅ）９０３、単位（ｕｎｉｔ）９０４、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）９０５、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）９０６、および解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）９０７を含んでもよい。

センサ参照ＩＤ９０１は、特定の検出情報を生成する個別的なセンサの識別子を参照する情報である。センサ適応モード９０２は、センサの適用方法に関するユーザの選好情報である。実施形態に係るセンサ適応モード９０２は、センサを介して測定された現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を測定して仮想世界に反映するための適応方法に対するセンサ適応選好であってもよい。例えば、「ストリクト（ｓｔｒｉｃｔ）」値はセンシングした現実世界の情報を仮想世界に直接的に適用するユーザの選好を表し、「スケーラブル（ｓｃａｌａｂｌｅ）」値はセンシングした現実世界の情報をユーザの選好に応じて変化して仮想世界に適用するユーザの選好を表す。

活性状態９０３は、仮想世界でセンサを活性化するか否かに関する情報である。実施形態に係る活性状態９０３は、センサの作動有無を判別するセンサ適応選好であってもよい。

単位９０４は、仮想世界で用いられる値の単位である。例えば、単位９０４はピクセルであってもよい。実施形態に係る単位９０４はセンサから受信された値に対応する値の単位であってもよい。

最大値９０５と最小値９０６は、仮想世界で用いられる値の最大値と最小値である。実施形態に係る最大値９０５と最小値９０６は、センサから受信された値に対応する値の単位であってもよい。

解像力９０７は、仮想世界で用いられる値の個数である。実施形態に係る仮想世界で用いられる値の最大値と最小値との間の段階数を割るための値であってもよい。

一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のセンサ参照ＩＤ９０１、適応モード９０２、活性状態９０３、単位９０４、最大値９０５、最小値９０６、および解像力９０７について下記の表２２のように整理することができる。

ソース９３０は、ＸＭＬを用いてセンサ適応選好基本属性を示すプログラムを含んでもよい。

図面符号９３１は、活性状態９０３に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３１によれば、活性状態９０３は「ｂｏｏｌｅａｎ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

図面符号９３２は、最大値９０５に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３２によれば、最大値９０５は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

図面符号９３３は、最小値９０６に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３３によれば、最小値９０６は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

図面符号９３４は、解像力９０７に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３４によれば、解像力９０７は「ｎｏｎＮｅｇａｔｉｖｅＩｎｔｅｇｅｒ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。

しかし、図９に示すソース９３０は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

以下、センサの具体的な実施形態に対するセンサ適応選好を説明する。

表２３は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて位置センサ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２３のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

位置センサタイプ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は位置センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。位置センサ特性タイプは、位置センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。位置センサに対するセンサ適応選好基本属性は範囲（ｒａｎｇｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

範囲は位置センサが測定した位置情報に対するユーザの選好範囲である。解像力は位置センサが測定した位置情報に対するユーザの選好解像力である。

表２４は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて方位センサ（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

方位センサタイプ（Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は方位センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。方位センサ特性タイプは、方位センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。方位センサに対するセンサ適応選好基本属性は、方位範囲（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｒａｎｇｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。方位範囲は、方位センサが測定した方位情報に対するユーザの選好範囲である。

解像力は、方位センサが測定した方位情報に対するユーザの選好解像力である。

表２５は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて加速度センサ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２５のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

加速度センサタイプ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は加速度センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。

加速度センサ特性タイプは、加速度センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。加速度センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、加速度センサが測定した加速度情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、加速度センサが測定した加速度情報に対するユーザの選好最小値である。

解像力は、加速度センサが測定した加速度情報に対するユーザの選好解像力である。

表２６は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて光センサ（Ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２６のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

光センサタイプ（Ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は光センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。光センサ特性タイプは光センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。光センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）、解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）及び保護色（ｕｎｆａｖｏｒａｂｌｅ ｃｏｌｏｒ）を含んでもよい。

最大値は、光センサの測定値に対するユーザの選好最大値である。最小値は、光センサの測定値に対するユーザの選好最小値である。解像力は、光センサの測定値に対するユーザの選好解像力である。

保護色は光センサの測定値に対するユーザの保護色である。例えば、保護色はＲＧＢ値や分類参照としてユーザの保護色のリストであってもよい。

表２７は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて音声センサ（Ｓｏｕｎｄ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２７のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

音声センサタイプ（Ｓｏｕｎｄ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は音声センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。音声センサ特性タイプは、音声センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。音声センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）及び最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）を含んでもよい。

最大値は、音声センサの測定値でユーザが許容する最大値である。最小値は、音声センサの測定値でユーザが許容する最小値である。

表２８は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて温度センサ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２８のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

温度センサタイプ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は温度センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。温度センサ特性タイプは、温度センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。温度センサに対するセンサ適応選好基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、温度センサが測定した温度情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、温度センサが測定した温度情報に対するユーザの選好最小値である。

解像力は、温度センサが測定した温度情報に対するユーザの選好解像力である。

表２９は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて湿度センサ（Ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表２９のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

湿度センサタイプ（Ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は湿度センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。湿度センサ特性タイプは湿度センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。湿度センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、湿度センサが測定した湿度情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、湿度センサが測定した湿度情報に対するユーザの選好最小値である。

解像力は、湿度センサが測定した湿度情報に対するユーザの選好解像力である。

表３０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて距離センサ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３０のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

距離センサタイプ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、距離センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。距離センサ特性タイプは、距離センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。距離センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、距離センサが測定した長さ情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、距離センサが測定した長さ情報に対するユーザの選好最小値である。

解像力は、距離センサが測定した長さ情報に対するユーザの選好解像力である。

表３１は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてモーションセンサ（Ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３１のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

モーションセンサ特性タイプ（Ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は、モーションセンサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。モーションセンサ特性タイプは、モーションセンサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。

モーションセンサに対するセンサ適応選好基本属性は、選好位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）、選好速度（ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）、選好加速度（ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）、選好方位（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）、選好角速度（ａｎｇｕｌａｒ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）及び選好角加速度（ａｎｇｕｌａｒ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）を含んでもよい。

選好位置はユーザ選好位置である。選好速度はユーザ選好速度である。選好加速度はユーザ選好加速度である。選好方位はユーザ選好方位である。選好角速度はユーザ選好角速度である。選好角加速度はユーザ選好角加速度である。

表３２は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて知能カメラセンサ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃａｍｅｒａ ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３２のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

知能カメラセンサ特性タイプ（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃａｍｅｒａ ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｔｙｐｅ）は、知能カメラセンサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。知能カメラセンサ特性タイプは、知能カメラモーションセンサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。

知能カメラモーションセンサに対するセンサ適応選好基本属性は、顔特徴点追跡オン（ＦａｃｅＦｅａｔｕｒｅＴｒａｃｋｉｎｇＯｎ）、胴体特徴点追跡オン（ＢｏｄｙＦｅａｔｕｒｅＴｒａｃｋｉｎｇＯｎ）、顔表情追跡オン（ＦａｃｉａｌＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＴｒａｃｋｉｎｇＯｎ）、ジェスチャー追跡オン（ＧｅｓｔｕｒｅＴｒａｃｋｉｎｇＯｎ）、顔追跡マップ（ＦａｃｅＴｒａｃｋｉｎｇＭａｐ）及び胴体追跡マップ（ＢｏｄｙＴｒａｃｋｉｎｇＭａｐ）を含んでもよい。

顔特徴点追跡オンは、知能カメラセンサがユーザの顔の特徴点を追跡する顔特徴点追跡モードを活性化するか否かに関する情報である。胴体特徴点追跡オンは、知能カメラセンサがユーザ胴体の特徴点を追跡する胴体特徴点追跡モードを活性化するか否かに関する情報である。顔表情追跡オンは、知能カメラセンサがユーザの顔表情を追跡することに対するユーザの選好情報である。

ジェスチャー追跡オンは、知能カメラセンサがユーザのジェスチャーを追跡することに対するユーザの選好情報である。顔追跡マップは、顔追跡マップタイプに対するブールマップ（Ｂｏｏｌｅａｎ Ｍａｐ）を提供する。ブールマップはユーザが追跡しようとする顔の部分を提供する。実施形態に係る顔追跡マップタイプに対するブールマップは目（Ｅｙｅｓ）、口（Ｍｏｕｔｈ）、鼻（Ｎｏｓｅ）及びの耳（Ｅａｒｓ）を顔の部分に提供する。

胴体追跡マップは胴体追跡マップタイプに対するブールマップを提供する。ブールマップはユーザが追跡しようとする胴体の部分を提供する。実施形態に係る胴体追跡マップタイプに対するブールマップは、頭（Ｈｅａｄ）、八（Ａｒｍｓ）、手（Ｈａｎｄｓ）、脚（Ｌｅｇｓ）、足（Ｆｅｅｔ）及び中間胴体（ＭｉｄｄｌｅＢｏｄｙ）を胴体の部分に提供する。

表３３は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて環境騒音センサ（Ａｍｂｉｅｎｔ Ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３３のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

環境騒音センサタイプ（Ａｍｂｉｅｎｔ Ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は環境騒音センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。環境騒音センサ特性タイプは環境騒音センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。環境騒音センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、環境騒音センサが測定した環境騒音情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、環境騒音センサが測定した環境騒音情報に対するユーザの選好最小値である。

解像力は、環境騒音センサが測定した環境騒音情報に対するユーザの選好解像力である。

表３４は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて気圧センサ（Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

気圧センサタイプ（Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）は気圧センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。気圧センサ特性タイプは、気圧センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。気圧センサに対するセンサ適応選好基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、気圧センサが測定した気圧情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、気圧センサが測定した気圧情報に対するユーザの選好最小値である。

解像力は、気圧センサが測定した気圧情報に対するユーザの選好解像力である。

表３５は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて速度センサ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３５のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

速度センサタイプ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）は速度センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。速度センサ特性タイプは、速度センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。速度センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、速度センサが測定した速度情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、速度センサが測定した速度情報に対するユーザの選好最小値である。解像力は、速度センサが測定した速度情報に対するユーザの選好解像力である。

表３６は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて角速度センサ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３６のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

角速度センサタイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）は角速度センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。角速度センサ特性タイプは、角速度センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。角速度センサに対するセンサ適応選好基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、角速度センサが測定した角速度情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、角速度センサが測定した角速度情報に対するユーザの選好最小値である。解像力は、角速度センサが測定した角速度情報に対するユーザの選好解像力である。

表３７は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて角加速度センサ（Ａｎｇｕｌａｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３７のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

角加速度センサタイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ）は角加速度センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。角加速度センサ特性タイプは、角加速度センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。角加速度センサに対するセンサ適応選好基本属性は最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、角加速度センサが測定した角加速度情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、角加速度センサが測定した角加速度情報に対するユーザの選好最小値である。解像力は、角加速度センサが測定した角加速度情報に対するユーザの選好解像力である。

表３８は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて力センサ（Ａｍｂｉｅｎｔ Ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３８のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

力センサタイプ（Ａｍｂｉｅｎｔ Ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は力センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。力センサ特性タイプは、力センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。力センサに対するセンサ適応選好基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、力センサが測定した力情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、力センサが測定した力情報に対するユーザの選好最小値である。解像力は、力センサが測定した力情報に対するユーザの選好解像力である。

表３９は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてトルクセンサ（Ｔｏｒｑｕｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表３９のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

トルクセンサタイプ（Ｔｏｒｑｕｅ Ｓｅｎｓｏｒ）はトルクセンサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。トルクセンサ特性タイプは、トルクセンサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。トルクセンサに対するセンサ適応選好基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、トルクセンサが測定したトルク情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、トルクセンサが測定したトルク情報に対するユーザの選好最小値である。解像力は、トルクセンサが測定したトルク情報に対するユーザの選好解像力である。

表４０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて圧力センサ（Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ適応選好を示す。しかし、下記の表４０のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

圧力センサタイプ（Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）は圧力センサに対するセンサ適応選好を説明するための道具である。圧力センサ特性タイプは、圧力センサに対するセンサ適応選好基本属性を含んでもよい。圧力センサに対するセンサ適応選好基本属性は、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）を含んでもよい。

最大値は、圧力センサが測定した圧力情報に対するユーザの選好最大値である。最小値は、圧力センサが測定した圧力情報に対するユーザの選好最小値である。解像力は、圧力センサが測定した圧力情報に対するユーザの選好解像力である。

本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は検出情報（ｓｅｎｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を含んでもよい。

検出情報（ｓｅｎｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）は、センサを制御する命令である。実施形態に係る検出情報はセンサによって測定された現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を仮想世界に反映するため、センサを制御するための命令語であってもよい。

実施形態に係る検出情報は、検出情報に対するメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）のルート構成要素であってもよい。

以下、図１０を参照して検出情報に対して詳細に説明する。図１０は、一実施形態に係る検出情報基本タイプを示す図である。図１０を参照すると、一実施形態に係る検出情報基本タイプ１０００は、検出情報基本属性（ｓｅｎｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）１０１０および例外属性（ａｎｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）１０２０を含んでもよい。

検出情報基本タイプ１０００は、個別的な検出情報を相続（ｉｎｈｅｒｉｔ）することのできる最上の基本タイプである。

検出情報基本属性１０１０は命令のための属性のグループである。

例外属性１０２０は追加的な検出情報のグループである。例外属性１０２０は、任意のセンサに適用できる固有の追加的な検出情報であってもよい。例外属性１０２０は、基本属性以外の他の属性を含むための拡張性を提供する。

表４１は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて検出情報基本タイプを示すプログラムを含んでもよい。しかし表４１は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

表４１−２は、本発明の一実施形態に係る検出情報基本タイプに対する２進符号化シンタックスを示す。

表４１−３は、本発明の一実施形態に係る検出情報基本タイプに対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

検出情報基本属性１０１０は、ＩＤ１０１１、センサ参照ＩＤ（ｓｅｎｓｏｒＩｄＲｅｆ）１０１２、グループＩＤ（ｇｒｏｕｐＩＤ）１０１３、優先権（ｐｒｉｏｒｉｔｙ）１０１４、活性状態（ａｃｔｉｖａｔｅ）、および接続リスト（ｌｉｎｋｅｄｌｉｓｔ）１０１６を含んでもよい。

ＩＤ１０１１は、センサの個別的なアイデンティティを区分するためのＩＤ情報である。センサ参照ＩＤ１０１２は、特定の検出情報に含まれる情報を生成するセンサの識別子を参照する情報である。

グループＩＤ１０１３は、特定センサが属するマルチセンサグループ（ｍｕｌｔｉ−ｓｅｎｓｏｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）の個別的なアイデンティティを区分するためのＩＤ情報である。

優先権１０１４は、検出情報が適用される時間に同じ点を共有する同じグループ内のセンサに対する検出情報の優先権情報である。実施形態によって１が最も高い優先権を示し、値が大きくなるほど優先権が低くなる。

活性状態１０１５は、センサの作動有無を判別する情報である。接続リスト１０１６は、様々なセンサをグループ化するための接続環情報である。実施形態に係る接続リスト１０１６は、隣接するセンサの識別子に対する参照情報を含む方法によってセンサをグループ化するマルチセンサグループに関する情報であってもよい。

実施形態に係る検出情報基本属性１０１０は、値、タイムスタンプ、および有効期間をさらに含んでもよい。値はセンサ測定値である。値はセンサから受信された値であってもよい。タイムスタンプはセンサがセンシングする時の時間情報である。有効期間はセンサ命令の有効な期間に関する情報である。実施形態に係る有効期間は秒の単位であってもよい。

一実施形態に係る検出情報基本属性であるｉｄ、ｉｄｒｅｆ（ｉｄ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）、活性状態、値、接続リスト、タイムスタンプ、および有効期間について下記の表４２のように整理することができる。

表４３は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて検出情報基本属性を示すプログラムであってもよい。

表４３−２は、本発明の一実施形態に係る検出情報基本属性に対する２進符号化シンタックスを示す。

表４３−３は、本発明の一実施形態に係る検出情報基本属性に対する技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

以下、センサの具体的な実施形態に対する検出情報を説明する。

表４４は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて位置センサ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表４４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

位置センサタイプ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は位置センサに対する検出情報を説明するための道具である。位置センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、位置、位置値タイプ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｔｙｐｅ）、Ｐｘ、Ｐｙ及びＰｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは位置センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、位置センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。位置は距離単位（例えば、ｍｅｔｅｒ）の位置センサの３次元値に関する情報である。位置値タイプは３次元位置ベクトルを示すための道具である。

Ｐｘは位置センサのｘ軸値に関する情報である。Ｐｙは位置センサのｙ軸値に関する情報である。Ｐｚは位置センサのｚ軸値に関する情報である。

表４５及び表４６は、本発明の一実施形態に係る位置センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表４５及び表４６は位置センサに対する検出情報の２進符号化シンタックス、２進符号化シンタックスの属性が占めるビット数（Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｂｉｔｓ）及び前記属性の形式（Ｍｎｅｍｏｎｉｃ）を含んでもよい。

例えば、位置センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックスは、位置センサの優先権を示す優先権を含んでもよい。ここで、優先権が占めるビット数は８ビットであってもよい。また、優先権の形式はｕｉｍｓｂｆであってもよい。ｕｉｍｓｂｆは、符号のない整数最上位ビット優先（Ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｉｎｔｅｇｅｒ Ｍｏｓｔ Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ Ｂｉｔ Ｆｉｒｓｔ）を示す。

実施形態に係る形式は、ｂｓｌｂｆおよびＵＴＦ−８をさらに含んでもよい。ｂｓｌｂｆは、ビットストリング左側ビット優先（ｂｉｔ ｓｔｒｉｎｇ ｌｅｆｔ ｂｉｔ ｆｉｒｓｔ）を示す。ＵＴＦ−８（Ｕｎｉｃｏｄｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｏｒｍａｔ−８）はユニコードのための可変長文字符号化方式を示す。ＵＴＦ−８はユニコードした文字を示すために１バイト〜４バイトを用いてもよい。

表４７はデータの形式を示す。

表４８は、本発明の一実施形態に係る位置センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表４９は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて方位センサ（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表４９のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

方位センサタイプ（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は方位センサに対する検出情報を説明するための道具である。方位センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、方位、方位値タイプ、Ｏｘ、Ｏｙ及びＯｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは、方位センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、方位センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。方位は、方位単位（例えば、ｒａｄｉａｎ）の方位センサの値に関する情報である。方位値タイプは３次元方位ベクトルを示すための道具である。

Ｏｘは、方位センサのｘ軸回転角値に関する情報である。Ｏｙは、方位センサのｙ軸回転角値に関する情報である。Ｏｚは、方位センサのｚ軸回転角値に関する情報である。

表５０は、本発明の一実施形態に係る方位センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表５１は、本発明の一実施形態に係る方位センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表５２は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて加速度センサ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表５２のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

加速度センサタイプ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は加速度センサに対する検出情報を説明するための道具である。加速度センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、加速度、加速度値タイプ、Ａｘ、Ａｙ及びＡｚの属性を含んでもよい。

タイムスタンプは、加速度センサの検出時間に関する情報である。有効期間は、加速度センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。加速度は、加速度単位（例えば、ｍ／ｓ２）の加速度センサの値に関する情報である。加速度値タイプは、３次元加速度ベクトルを示すための道具である。

Ａｘは、加速度センサのｘ軸値に関する情報である。Ａｙは、加速度センサのｙ軸値に関する情報である。Ａｚは、加速度センサのｚ軸値に関する情報である。

表５３は、本発明の一実施形態に係る加速度センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表５４は本発明の一実施形態に係る加速度センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表５５は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて光センサ（ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表５５のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

光センサタイプ（ｌｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は光センサに対する検出情報を説明するための道具である。光センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、値及び色の属性を含んでもよい。

タイムスタンプは光センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、光センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。

値は、光の強度単位（例えば、ＬＵＸ）の光センサ値に関する情報である。色は、光センサが提供できる色である。例えば、色はＲＧＢ値であってもよい。

表５６は、本発明の一実施形態に係る光センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表５７は、本発明の一実施形態に係る光センサに対応するユニットＣＳ（Ｕｎｉｔ ＣＳ）の２進符号化を示す。表５７はユニットタイプ（Ｕｎｉｔ Ｔｙｐｅ）及びユニットの用語識別子（Ｔｅｒｍ ＩＤ ｏｆ Ｕｎｉｔ）を含んでもよい。

表５８は、本発明の一実施形態に係る光センサに対応するカラーＣＳ（ｃｏｌｏｒ ＣＳ）の２進符号化を示す。表５８はカラータイプ（ｃｏｌｏｒ Ｔｙｐｅ）及びカラーの用語識別子（Ｔｅｒｍ ＩＤ ｏｆ ｃｏｌｏｒ）を含んでもよい。

表５９は、本発明の一実施形態に係る光センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表６０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて音声センサ（ｓｏｕｎｄ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表６０のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

音声センサ命令タイプ（ｓｏｕｎｄ ｓｅｎｓｏｒ ｃｏｍｍａｎｄ ｔｙｐｅ）は、音声センサに対する検出情報を説明するための道具である。

表６１は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて温度センサ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表６１のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

温度センサタイプ（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は温度センサに対する検出情報を説明するための道具である。温度センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間及び値の属性を含んでもよい。タイムスタンプは温度センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、温度センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。値は、温度単位（例えば、摂氏（℃）及び華氏（゜Ｆ））の温度センサ値に関する情報である。

表６２は、本発明の一実施形態に係る温度センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表６３は、本発明の一実施形態に係る温度センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表６４は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて湿度センサ（Ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表６４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

湿度センサタイプ（Ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、湿度センサに対する検出情報を説明するための道具である。湿度センサタイプはタイムスタンプ、有効期間及び値の属性を含んでもよい。タイムスタンプは、湿度センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、湿度センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。値は、湿度単位（例えば、％）の湿度センサ値に関する情報である。

表６５は、本発明の一実施形態に係る湿度センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表６６は、本発明の一実施形態に係る湿度センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表６７は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて距離センサ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対するセンサ特性を示す。しかし、下記の表６７のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

距離センサタイプ（Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、距離センサに対する検出情報を説明するための道具である。

距離センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間及び値の属性を含んでもよい。タイムスタンプは、距離センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、距離センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。値は距離の単位（例えば、ｍｅｔｅｒ）の距離センサ値に関する情報である。

表６８は、本発明の一実施形態に係る距離センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表６９は、本発明の一実施形態に係る距離センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表７０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてモーションセンサ（Ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表７０のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

モーションセンサタイプ（Ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）はモーションセンサに対する検出情報を説明するための道具である。モーションセンサタイプは、ｉｄ、ｉｄｒｅｆ、位置、速度、加速度、方位、角速度及び角加速度を含んでもよい。ｉｄは、モーションセンサの個別的なアイデンティティを区分するためのＩＤ情報である。

ｉｄｒｅｆは、モーションセンサの個別的なアイデンティティを区分するためのｉｄに対する付加的な情報である。

位置は、位置単位（例えば、ｍｅｔｅｒ）の位置ベクトル値に関する情報である。速度は、速度単位（例えば、ｍ／ｓ）の速度ベクトル値に関する情報である。

加速度は、速度単位（例えば、ｍ／ｓ２）の加速度ベクトル値に関する情報である。方位は、方位単位（例えば、ｒａｄｉａｎ）の方位ベクトル値に関する情報である。

角速度は、速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ）の角速度ベクトル値に関する情報である。角加速度は、速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ２）の速度ベクトル値に関する情報である。

表７１は、本発明の一実施形態に係るモーションセンサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表７２は、本発明の一実施形態に係るモーションセンサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表７３は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて知能カメラセンサ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｃａｍｅｒａ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表７３のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

知能カメラセンサタイプ（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃａｍｅｒａ ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、知能カメラセンサに対する検出情報を説明するための道具である。知能カメラセンサタイプは、顔アニメーションｉｄ（Ｆａｃｉａｌ Ａｎｉｍａｔｉｏｎ ＩＤ）、胴体アニメーションｉｄ（Ｂｏｄｙ Ａｎｉｍａｔｉｏｎ ＩＤ）、顔特徴点（Ｆａｃｅ Ｆｅａｔｕｒｅ）及び胴体特徴点（Ｂｏｄｙ Ｆｅａｔｕｒｅ）を含んでもよい。

顔アニメーションｉｄは、顔表情に対するアニメーションクリップを参照する（ｒｅｆｅｒｅｎｃｉｎｇ）ＩＤである。胴体アニメーションｉｄは、胴体に対するアニメーションクリップを参照すればＩＤである。

顔特徴点は、知能カメラに検出された顔特徴点それぞれの３次元位置に関する情報である。

胴体特徴点は、知能カメラに検出された胴体特徴点それぞれの３次元位置に関する情報である。

表７４は、本発明の一実施形態に係る知能カメラセンサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表７５は、本発明の一実施形態に係る知能カメラセンサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表７６は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて環境騒音センサ（Ａｍｂｉｅｎｔ Ｎｏｉｓｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表７６のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

環境騒音センサタイプは、環境騒音センサに対する検出情報を説明するための道具である。環境騒音センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間及び値の属性を含んでもよい。タイムスタンプは、環境騒音センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、環境騒音センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。値は、の声の強度単位（例えば、ｄＢ）の環境騒音センサ値に関する情報である。

表７７は、本発明の一実施形態に係る環境騒音センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表７８は、本発明の一実施形態に係る環境騒音センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表７９は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて気圧センサ（Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表７９のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

気圧センサタイプは、気圧センサに対する検出情報を説明するための道具である。気圧センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間及び値の属性を含んでもよい。タイムスタンプは、気圧センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、気圧センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。値は、気圧単位（例えば、ｈＰａ）の気圧センサ値に関する情報である。

表８０は、本発明の一実施形態に係る気圧センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表８１は、本発明の一実施形態に係る気圧センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表８２は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて速度センサ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表８２のプログラムソース（ｓｏｕｒｃｅ）は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

速度センサタイプ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、速度センサに対する検出情報を説明するための道具である。速度センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、速度、速度値タイプ、Ｖｘ、Ｖｙ及びＶｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは、速度センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、速度センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。速度は、速度単位（例えば、ｍ／ｓ）の速度センサの値に関する情報である。速度値タイプは、３次元速度ベクトルを示すための道具である。

Ｖｘは、速度センサのｘ軸値に関する情報である。Ｖｙは、速度センサのｙ軸値に関する情報である。Ｖｚは、速度センサのｚ軸値に関する情報である。

表８３は、本発明の一実施形態に係るの速度センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表８４は、本発明の一実施形態に係るの速度センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表８５は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて角速度センサ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表８５のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

角速度センサタイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、角速度センサに対する検出情報を説明するための道具である。角速度センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、角速度、角速度値タイプ、ＡＶｘ、ＡＶｙ及びＡＶｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは、角速度センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、角速度センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。角速度は、角速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ）の角速度センサの値に関する情報である。角速度値タイプは３次元角速度を示すための道具である。

ＡＶｘは、角速度センサのｘ軸回転角速度値に関する情報である。ＡＶｙは、角速度センサのｙ軸回転角速度値に関する情報である。ＡＶｚは、角速度センサのｚ軸回転角速度値に関する情報である。

表８６は、本発明の一実施形態に係る角速度センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表８７は、本発明の一実施形態に係る角速度センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表８８は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて角加速度センサ（Ａｎｇｕｌａｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表８８のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

角加速度センサタイプ（Ａｎｇｕｌａｒ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、角加速度センサに対する検出情報を説明するための道具である。角加速度センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、角加速度、角加速度値タイプ、ＡＡｘ、ＡＡｙ及びＡＡｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは、角加速度センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、角加速度センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。角加速度は、角加速度単位（例えば、ｒａｄｉａｎ／ｓ２）の角加速度センサの値に関する情報である。角加速度値タイプは３次元角加速度ベクトルを示すための道具である。

ＡＡｘは、角加速度センサのｘ軸角加速度値に関する情報である。ＡＡｙは、角加速度センサのｙ軸角加速度値に関する情報である。ＡＡｚは、角加速度センサのｚ軸角加速度値に関する情報である。

表８９は、本発明の一実施形態に係る角加速度センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表９０は、本発明の一実施形態に係る角加速度センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表９１は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて力センサ（Ｆｏｒｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表９１のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

力センサタイプ（Ｆｏｒｃｅ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、力センサに対する検出情報を説明するための道具である。力センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、力、力値タイプ、ＦＳｘ、ＦＳｙ及びＦＳｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは、力センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は力センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。力は、力単位（例えば、Ｎ）の力センサの値に関する情報である。力値タイプは、３次元力ベクトルを示すための道具である。

ＦＳｘは、力センサのｘ軸力値に関する情報である。ＦＳｙは、力センサのｙ軸力値に関する情報である。ＦＳｚは、力センサのｚ軸力値に関する情報である。

表９２は、本発明の一実施形態に係る力センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表９３は、本発明の一実施形態に係る力センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表９４は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてトルクセンサ（Ｔｏｒｑｕｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表９４のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

トルクセンサタイプ（Ｔｏｒｑｕｅ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、トルクセンサに対する検出情報を説明するための道具である。トルクセンサタイプは、タイムスタンプ、有効期間、トルク、トルク値タイプ、ＴＳｘ、ＴＳｙ及びＴＳｚの属性を含んでもよい。タイムスタンプは、トルクセンサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、トルクセンサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。トルクは、トルク単位（例えば、Ｎ−ｍｍ）のトルクセンサの値に関する情報である。トルク値タイプは、３次元トルクベクトルを示すための道具である。

ＴＳｘは、トルクセンサのｘ軸トルク値に関する情報である。ＴＳｙは、トルクセンサのｙ軸トルク値に関する情報である。ＴＳｚは、トルクセンサのｚ軸トルク値に関する情報である。

表９５は、本発明の一実施形態に係るトルクセンサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表９６は、本発明の一実施形態に係るトルクセンサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表９７は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて圧力センサ（Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記の表９７のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

圧力センサタイプ（Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ ｔｙｐｅ）は、表３８力センサに対する検出情報を説明するための道具である。圧力センサタイプは、タイムスタンプ、有効期間及び値の属性を含んでもよい。タイムスタンプは圧力センサの検出時間に関する情報である。

有効期間は、圧力センサの命令の有効期間に関する情報である。例えば、有効期間は秒単位であってもよい。値は、圧力単位（例えば、Ｎ／ｍｍ２）の圧力センサ値に関する情報である。

表９８は、本発明の一実施形態に係る圧力センサに対する検出情報に対応する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表９９は、本発明の一実施形態に係る圧力センサの技術語構成セマンティック（Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）を示す。

表１００は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてタイムスタンプタイプ（Ｔｉｍｅ Ｓｔａｍｐ Ｔｙｐｅ）を示すプログラムであってもよい。しかし、下記の表１００のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

表１０１は、本発明の一実施形態に係るタイムスタンプタイプに対する２進符号化シンタックス（Ｂｉｎａｒｙ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ Ｓｙｎｔａｘ）を示す。

表１０１−２は、本発明の一実施形態に係るタイムスタンプタイプに対する技術語構成セマンティックを示す。

図１１は、一実施形態に係る仮想世界処理方法のフローチャートを示す図である。図１１を参照すると、一実施形態に係る仮想世界処理方法はセンサの特性に関するセンサ特性を格納する（Ｓ１１１０）。

また、センサ特性に基づいてセンサから受信された第１値に対して判断し、第１値に対応する第２値を仮想世界に送信する（Ｓ１１２０）。

実施形態に係るセンサ特性は、センサが測定される最大値および最小値を含んでもよい。仮想世界処理方法は、第１値が最大値よりも小さいか同じであり、最小値よりも大きいか同じである場合、第１値に対応する第２値を仮想世界に送信する。

実施形態に係るセンサ特性は、センサが測定する第１値の単位を含んでもよい。また、センサ特性は絶対値を得るためにセンサが測定する第１値に加えられるオフセット値を含んでもよい。また、センサ特性は、センサが測定される値の個数を含んでもよい。また、センサ特性は、センサが出力値を測定するために要求される最小入力値を含んでもよい。また、センサ特性はセンサのＳＮＲを含んでもよい。また、センサ特性はセンサの誤差を含んでもよい。また、センサ特性はセンサの位置を含んでもよい。

一実施形態に係る仮想世界処理方法は、センサから受信された第１値を操作するためのセンサ適応選好を格納するステップをさらに含んでもよく（図示せず）、前記送信するステップは、センサ特性に基づいて第１値から第３値を生成し、センサ適応選好に基づいて第３値から第２値を生成する。

実施形態に係るセンサ適応選好は、センサ適応選好を第１値に適用する方法に関する情報を含んでもよい。また、センサ適応選好は、仮想世界でセンサを活性化するか否かに関する情報を含んでもよい。また、センサ適応選好は、仮想世界で用いられる第２値の単位を含んでもよい。また、センサ適応選好は、仮想世界で用いられる第２値の最大値および最小値を含んでもよい。また、センサ適応選好は仮想世界で用いられる第２値の個数を含んでもよい。

図１２は、更なる一実施形態に係る仮想世界処理方法のフローチャートを示す図である。図１２を参照すれば、一実施形態に係る仮想世界処理方法は、センサから現実世界の情報が入力されるために初期セッティングをする（Ｓ１２１０）。実施形態に係る初期セッティングするステップ（Ｓ１２１０）は、センサを活性化させる動作であってもよい。

また、センサの特性に関する情報であるセンサ特性およびセンサから受信された値を操作するための情報であるセンサ適応選好を格納する（Ｓ１２２０）。

また、センサを介して現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を測定する（Ｓ１２３０）。センサが現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を測定できない場合、情報を測定するまでステップＳ１２３０を繰り返す。

また、センサを介して現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を測定した場合、情報に対する前処理過程を適用する（Ｓ１２４０）。

また、センサを制御する命令である検出情報を用いてセンサを制御する（Ｓ１２５０）。

また、適応ＲＶは、センサ特性に基づいてセンサから受信された第１値に対して判断し、第１値に対応する第２値を仮想世界に送信する（Ｓ１２６０）。実施形態に係るセンサ特性に基づいて第１値から第３値を生成し、センサ適応選好に基づいて第３値から第２値を生成し、第２値を仮想世界に送信する。

図１３は、一実施形態に係る仮想世界処理装置を用いる動作を示す図である。図１３を参照すれば、一実施形態に係るセンサ１３０１を用いて現実世界のユーザ１３１０は自身の意図を入力してもよい。実施形態に係るセンサ１３０１は、現実世界のユーザ１３１０の動作を測定するモーションセンサおよびユーザ１３１０の腕と足先に着用されて腕と足先が指している方向および位置を測定するリモートポインタ（ｒｅｍｏｔｅ ｐｏｉｎｔｅｒ）を備える。

センサ１３０１を介して入力された現実世界のユーザ１３１０の腕を広げる動作、止まって立っている状態、手と足の位置、および手が開かれている角度などに関する制御情報（ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、ＣＩ）１３０２を含むセンサ信号は仮想世界処理装置に送信される。

実施形態に係る制御情報１３０２は、センサ特性、センサ適応選好、および検出情報を含んでもよい。

実施形態に係る制御情報１３０２は、ユーザ１３１０の腕と足に対する位置情報をｘ、ｙ、ｚ軸の値であるＸ_ｒｅａｌ、Ｙ_ｒｅａｌ、Ｚ_ｒｅａｌ値とｘ、ｙ、ｚ軸との角度の値であるΘ_{Ｘｒｅａｌ}、Θ_{Ｙｒｅａｌ}、Θ_{Ｚｒｅａｌ}値のように表して含んでもよい。

一実施形態に係る仮想世界処理装置は、ＲＶエンジン１３２０を含んでもよい。ＲＶエンジン１３２０は、センサ信号に含まれている制御情報１３０２を用いて現実世界の情報を仮想世界に適用される情報に変換する。

実施形態に係るＲＶエンジン１３２０は、制御情報１３０２を用いてＶＷＩ（ｖｉｒｔｕａｌ ｗｏｒｌｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、仮想世界情報）１３０３を変換する。

ＶＷＩ１３０３は仮想世界に関する情報である。例えば、ＶＷＩ１３０３は、仮想世界のオブジェクトまたはオブジェクトを構成する要素に関する情報を含んでもよい。

実施形態に係るＶＷＩ１３０３は、仮想世界オブジェクト情報１３０４およびアバター情報１３０５を含んでもよい。

仮想世界オブジェクト情報１３０４は、仮想世界のオブジェクトに関する情報である。実施形態に係る仮想世界オブジェクト情報１３０４は、仮想世界のオブジェクトのアイデンティティを区分するためのＩＤ情報であるオブジェクトＩＤおよび仮想世界のオブジェクトの状態、大きさなどを制御するための情報であるオブジェクト制御／スケール（ｏｂｊｅｃｔ ｃｏｎｔｒｏｌ／ｓｃａｌｅ）を含んでもよい。

実施形態に係る仮想世界処理装置は、仮想世界オブジェクト情報１３０４およびアバター情報１３０５を制御命令することによって制御する。制御命令は、生成、消滅、複写などの命令を含んでもよい。仮想世界処理装置は、制御命令と共に仮想世界オブジェクト情報１３０４またはアバター情報１３０５のいずれかの情報を操作するかを選択し、選択した情報に対するＩＤを指定することによって命令語を生成する。

表１０２はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて制御命令の構成方法を示す。しかし、下記の表８２のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。

ＲＶエンジン１３２０は、制御情報１３０２を用いてＶＷＩ１３０３に腕を広げる動作、止まって立っている状態、手と足の位置及び手が開かれている角度などに関する情報を適用してＶＷＩ１３０３を変換する。

ＲＶエンジン１３２０は、変換されたＶＷＩに関する情報１３０６を仮想世界へ送信する。実施形態に係る変換されたＶＷＩに関する情報１３０６は、仮想世界のアバターの腕と足に対する位置情報をｘ、ｙ、ｚ軸の値のＸ_{ｖｉｒｔｕａｌ}、Ｙ_{ｖｉｒｔｕａｌ}、Ｚ_{ｖｉｒｔｕａｌ}値とｘ、ｙ、ｚ軸との角度の値であるΘＸ_{ｖｉｒｔｕａｌ}、ΘＹ_{ｖｉｒｔｕａｌ}、ΘＺ_{ｖｉｒｔｕａｌ}値に示して含んでもよい。また、仮想世界のオブジェクトの大きさに関する情報をオブジェクトの横（ｗｉｄｔｈ）、縦（ｈｅｉｇｈｔ）、深度（ｄｅｐｔｈ）の値のｓｃａｌｅ（ｗ、ｄ、ｈ）ｖｉｒｔｕａｌ値に示して含んでもよい。

実施形態に係る変換されたＶＷＩに関する情報１３０６が送信される前の仮想世界１３３０でアバターはオブジェクトを持っている状態であり、変換されたＶＷＩに関する情報１３０６が送信された後の仮想世界１３４０では現実世界のユーザ１３１０の腕を広げる動作、止まって立っている状態、手と足の位置及び手が開いている角度などが反映され、仮想世界のアバターが腕を広げてオブジェクトを大きく（ｓｃａｌｉｎｇ ｕｐ）することができる。

即ち、現実世界のユーザ１３１０がオブジェクトを握って拡大させるモーションを取れば、センサ１３０１によって現実世界のユーザ１３１０の腕を広げる動作、止まって立っている状態、手と足の位置及び手が開いている角度などに関する制御情報１３０２が生成される。また、ＲＶエンジン１３２０は、現実世界で測定されたデータの現実世界のユーザ１３１０に関する制御情報１３０２を仮想世界に適用され得る情報に変換してもよい。変換された情報は仮想世界のアバター及びオブジェクトに関する情報の構造に適用され、アバターにはオブジェクトを握って広げる動作が反映され、オブジェクトは大きさが拡大する。

本発明に係る実施形態は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読取可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうちの１つまたはその組合せを含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、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保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コード（ｍａｃｈｉｎｅ ｃｏｄｅ）だけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コード（ｈｉｇｈｅｒ ｌｅｖｅｌ ｃｏｄｅ）を含む。上述したハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアのレイヤで動作するように構成されてもよい。

上述したように、本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。

したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲だけではなく特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

Claims (13)

1. 予め決定された２進符号化シンタックスに基づいてセンサ特性に関する情報を第１メタデータに符号化するセンサと、
   仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する適応ＶＲ部と、
   前記第１メタデータ及び前記第２メタデータに基づいて前記仮想世界に適用される情報を生成し、前記生成された情報を第３メタデータに符号化する適応ＲＶ部と、
   を備え、
   前記予め決定された２進符号化シンタックスは、前記センサ特性に関する属性及び前記属性に対応するフラグを定義し、
   前記第１メタデータは、前記フラグ及び予め決定された論理値を有する少なくとも１つのフラグに対応する少なくとも１つの属性を含むことを特徴とする仮想世界処理装置。
2. 前記センサは現実世界から収集した情報を第４メタデータに符号化し、
   前記適応ＲＶ部は、前記第１メタデータ、前記第２メタデータ及び前記第４メタデータに基づいて前記仮想世界に適用される情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の仮想世界処理装置。
3. 前記予め決定された２進符号化シンタックスは、前記属性それぞれのビット数、前記属性それぞれの形式、前記フラグそれぞれのビット数、及び前記フラグそれぞれの形式をさらに定義することを特徴とする請求項１に記載の仮想世界処理装置。
4. 前記適応ＶＲ部は、前記仮想世界に関する情報を２進形態に符号化して前記第２メタデータを生成し、前記２進形態に符号化された前記第２メタデータを前記適応ＲＶ部に送信することを特徴とする請求項１に記載の仮想世界処理装置。
5. 前記適応ＶＲ部は、前記仮想世界に関する情報をＸＭＬ形態に符号化して前記第２メタデータを生成し、前記ＸＭＬ形態に符号化された前記第２メタデータを前記適応ＲＶ部に送信することを特徴とする請求項１に記載の仮想世界処理装置。
6. 前記適応ＶＲ部は、前記仮想世界に関する情報をＸＭＬ形態に符号化し、前記ＸＭＬ形態に符号化された情報を２進形態に符号化して前記第２メタデータを生成し、前記２進形態に符号化された前記第２メタデータを前記適応ＲＶ部に送信することを特徴とする請求項１に記載の仮想世界処理装置。
7. 予め決定された２進符号化シンタックスに基づいてセンサ特性に関する情報を第１メタデータに符号化する動作と、
   仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する動作と、
   前記第１メタデータ及び前記第２メタデータに基づいて前記仮想世界に適用される情報を生成する動作と、
   前記生成された情報を第３メタデータに符号化する動作と、
   を含み、
   前記予め決定された２進符号化シンタックスは、前記センサ特性に関する属性及び前記属性に対応するフラグを定義し、
   前記第１メタデータは、前記フラグ及び予め決定された論理値を有する少なくとも１つのフラグに対応する少なくとも１つの属性を含むことを特徴とする仮想世界処理方法。
8. 現実世界から収集した情報を第４メタデータに符号化する動作をさらに含み、
   前記仮想世界に適用される情報を生成する前記動作は、前記第１メタデータ、前記第２メタデータ及び前記第４メタデータに基づいて前記仮想世界に適用される情報を生成することを特徴とする請求項７に記載の仮想世界処理方法。
9. 前記予め決定された２進符号化シンタックスは、前記属性それぞれのビット数、前記属性それぞれの形式、前記フラグそれぞれのビット数、及び前記フラグそれぞれの形式をさらに定義することを特徴とする請求項７に記載の仮想世界処理方法。
10. 前記仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する前記動作は、前記仮想世界に関する情報をＸＭＬ形態に符号化して前記第２メタデータを生成することを特徴とする請求項７に記載の仮想世界処理方法。
11. 前記仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する前記動作は、前記仮想世界に関する情報を２進形態に符号化して前記第２メタデータを生成することを特徴とする請求項７に記載の仮想世界処理方法。
12. 前記仮想世界に関する情報を第２メタデータに符号化する前記動作は、前記仮想世界に関する前記情報をＸＭＬ形態に符号化し、前記ＸＭＬ形態に符号化された情報を２進形態に符号化して前記第２メタデータを生成することを特徴とする請求項７に記載の仮想世界処理方法。
13. 請求項７から請求項１２のいずれか一項に記載の方法を行うプログラムを記録したコンピュータで読み出し可能な記録媒体。

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