KR101211152B1

KR101211152B1 - 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101211152B1
Application number: KR1020100122184A
Authority: KR
Inventors: 김우영; 이승룡
Original assignee: 경희대학교 산학협력단
Priority date: 2010-12-02
Filing date: 2010-12-02
Publication date: 2012-12-11
Also published as: KR20120060597A

Abstract

가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 스크립트 생성 장치는 멀티 센서가 탑재된 휴대용 단말기를 소지한 사용자의 일상 정보를 소정의 기간 동안 저장하기 위한 데이터베이스 및 데이터베이스에 저장된 사용자의 일상 정보를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 추론하고, 추론된 행동 패턴에 기초하여 스크립트 기반의 가상 현실 게임에 적용이 가능한 스크립트 코드를 구성하는 스크립트 엔진을 포함한다. 스크립트 엔진은 센서 데이터 수집 모듈, 단위 행위 분석 및 정의 모듈, 추론 모듈, 및 스크립트 코드 생성 모듈을 포함할 수 있다.

Description

가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING MOTION ANALYSIS-BASED SCRIPT FOR VIRTUAL REALITY GAME}

본 발명은 가상 현실 게임(virtual reality game)을 위한 컨트롤러에 관한 것으로, 보다 구체적으로 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치와 방법에 관한 것이다.

키보드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 컨트롤러를 이용하여 디스플레이 화면에서 입력 정보를 입력하는 기존의 게임과는 달리, 가상 현실 게임 또는 체험형 게임에서는 게이머의 모션 정보를 획득하고 이를 소정 형태의 입력 정보로 입력함으로써 가상의 공간에서 게임이 진행된다. 예를 들어, 가상 현실 게임에서는 게이머의 실제 행동과 동일한 행동이 입력될 수 있으며, 이에 따라서 가상의 공간에서 마치 게이머가 실제로 행동하는 것과 같은 동일한 동작이 입력되어 게임이 진행될 수 있다. 가상 현실 게임에서는 게이머의 구체적인 동작을 그대로 게임에 반영할 수 있기 때문에, 게이머는 본인이 실제 게임 내에 존재하여 게임을 하는 것과 같은 몰입감을 느낄 수가 있다.

가상 현실 게임을 실현하기 위해서는 게이머의 모션 정보를 획득하는 과정과 획득한 모션 정보를 체험형 게임을 위해 입력하는 과정이 필수적으로 필요하다. 게이머의 모션 정보를 획득하기 위한 모셥 캡쳐 기술에는 광학식과 기계식이 있다. 광학식 모션 캡쳐는 여러 대의 카메라가 2차원 이미지로 촬영한 후 그 이미지를 다시 3차원 위치 데이터로 계산하여 데이터를 추출하는 방식인데 반하여, 기계식 모션 캡쳐는 기계식 특수 장비를 장치하고 행위자의 각 관절 마다 3축 전위차계(Potential meter)를 설치하여 관절 간 회전 운동 값을 얻는 방식이다. 이외에, 센서 등을 신체의 주요 부위에 착용한 다음, 센서의 움직임을 통해 게이머의 모션을 추론하는 방법 등이 사용되고 있다. 그리고 모션 정보를 입력하는 방법은 사용자 인터페이스의 종류나 컨트롤러의 유형에 따라서 여러 가지 유형이 사용되고 있다.

게이머가 기존의 방법을 이용하여 가상 현실 게임에서 사용할 게임 내의 콘텐츠를 하나 제작하는데 필요한 요건은 크게 3가지 과정을 요구한다. 첫 번째 과정은 물리 객체 디자인 과정으로서, 게임 내에서 보여지는 가장 외형적인 부분을 직접 디자인하여 구성하는 과정을 가리킨다. 두 번째 과정은 물리 객체 정의 과정으로서, 객체 디자인에 있어서 세부적으로 묘사하거나 수치적으로 일치해야 하는 부분을 조정하는 과정과 제작된 객체에 특정 속성을 부여하는 과정을 포함한다. 특정 속성에는 물리적 특성이나 재질, 반사 효과 등이 있다. 그리고 마지막 세 번째 과정은 스크립트 코드 작성 과정으로서, 앞선 과정에서 정의된 물리 객체가 게임 내에서 하나의 객체로서 동작하기 위한 일련의 규칙이나 행동을 정의하는 코드를 작성하는 과정을 가리킨다.

콘텐츠를 제작하는 전술한 종래 기술에 의하면, 게이머가 메타버스(metaverse) 게임 공간에서 충분한 활동과 게임을 즐기기 위하여 스크립트 언어를 직접 작성하여 입력해야 한다. 그런데, 이러한 스크립트 언어는 일반인이 이해하여 많은 모션을 묘사하기 위하여 사용하기에는 상당한 고수준의 언어이기 때문에, 일반인이 자신이 입력하기를 원하는 모든 행위를 스크립트 언어로 작성하여 입력하기는 상당히 어렵다. 따라서 스크립트 기반의 가상 현실 게임은 고수준의 스크립트 언어라는 상당히 높은 장벽이 존재함으로 인하여, 일반적인 사람들이 쉽게 게임에 접근하기가 어렵다.

본 발명이 해결하려는 하나의 과제는 고수준의 스크립트 언어를 잘 알지 못하는 사람도 가상 현실 게임을 쉽게 즐길 수 있는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하려는 다른 하나의 과제는 개별 사용자의 특성을 반영할 뿐만 아니라 메타버스 게임으로의 접근성을 용이하게 함으로써 게임에 대한 몰입감을 향상시킬 수 있는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 방법은 먼저 멀티 센서가 탑재된 휴대용 단말기를 소지한 사용자의 일상 정보를 소정의 기간 동안 데이터베이스에 저장한다. 그리고 데이터베이스에 저장된 사용자의 일상 정보를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 추론하고, 추론된 행동 패턴에 기초하여 스크립트 기반의 가상 현실 게임에 적용이 가능한 스크립트 코드를 구성한다.

상기 실시예의 일 측면에 의하면, 멀티 센서는 가속도 센서, 자이로 센서, 및 위치 추적 장치(Golbal Positioning System, GPS) 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다. 그리고 라이프 로그를 저장하는 과정에서는 하루 또는 그 이상의 기간 동안 멀티 센서로 측정한 데이터를 저장할 수 있다.

상기 실시예의 다른 측면에 의하면, 스크립트 코드를 구성하는 단계는 데이터베이스로부터 정보를 받아 수집과 분류를 거쳐 시간에 따른 행동 집합군을 생성하는 센서 데이터 수집 단계, 상기 행동 집합군을 가상 현실 게임에서 사용할 수 있는 단위 행위로 분류하는 단위 행위 분석 및 정의 단계, 상기 단위 행위로부터 상기 가상 현실 게임에서 상기 사용자가 행한 물리적 행위를 추론함과 동시에 상기 사용자의 성향과 성격을 추론하는 추론 단계, 및 추론된 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 반영하여 상기 사용자의 물리적 행위를 상기 가상 현실 게임 내에서 이용할 수 있는 스크립트 코드로 생성하는 스크립트 코드 생성 단계를 포함할 수 있다. 이 경우에, 상기 추론 단계는 상기 단위 행위 분석 및 정의 단계에서 분류된 단위 행위를 상기 사용자의 위치 정보와 상기 단위 행위의 종류와 강도를 기반으로 행위의 장소, 상위 행위, 및 이동 방법을 추론하는 1차 추론 단계와 상기 1차 추론 단계의 결과를 기반으로 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 추론하는 2차 추론 단계를 포함할 수 있다.

상기 실시예의 다른 측면에 의하면, 상기 가상 현실 게임에서는 현실적인 그래픽과 물리 현상을 반영하여 구성된 3차원 게임 공간을 구성하고, 상기 가상 현실 게임 내에서의 콘텐츠의 형성과 관리를 소정의 스크립트 언어를 이용하여 수행할 수 있다.

상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치는 멀티 센서가 탑재된 휴대용 단말기를 소지한 사용자의 일상 정보를 소정의 기간 동안 저장하기 위한 데이터베이스 및 상기 데이터베이스에 저장된 상기 사용자의 일상 정보를 이용하여 상기 사용자의 행동 패턴을 추론하고, 추론된 상기 행동 패턴에 기초하여 스크립트 기반의 가상 현실 게임에 적용이 가능한 스크립트 코드를 구성하는 스크립트 엔진을 포함할 수 있다.

상기 실시예의 일 측면에 의하면, 상기 멀티 센서는 가속도 센서, 자이로 센서, 및 위치 추적 장치(Golbal Positioning System, GPS) 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다. 그리고 상기 데이터베이스에는 하루 또는 그 이상의 기간 동안 상기 멀티 센서로 측정한 데이터가 저장될 수 있다.

상기 실시예의 다른 측면에 의하면, 상기 스크립트 엔진은 상기 데이터베이스로부터 정보를 받아 수집과 분류를 거쳐 시간에 따른 행동 집합군을 생성하는 센서 데이터 수집 모듈, 상기 행동 집합군을 가상 현실 게임에서 사용할 수 있는 단위 행위로 분류하는 단위 행위 분석 및 정의 모듈, 상기 단위 행위로부터 상기 가상 현실 게임에서 상기 사용자가 행한 물리적 행위를 추론함과 동시에 상기 사용자의 성향과 성격을 추론하는 추론 모듈, 및 추론된 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 반영하여 상기 사용자의 물리적 행위를 상기 가상 현실 게임 내에서 이용할 수 있는 스크립트 코드로 생성하는 스크립트 코드 생성 모듈을 포함할 수 있다. 이 경우에, 상기 추론 모듈은 상기 단위 행위 분석 및 정의 모듈에서 분류된 단위 행위를 상기 사용자의 위치 정보와 상기 단위 행위의 종류와 강도를 기반으로 행위의 장소, 상위 행위, 및 이동 방법을 추론하는 제1 추론 모듈, 및 상기 제1 추론 모듈에서 추론한 결과를 기반으로 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 추론하는 제2 추론 모듈을 포함할 수 있다.

상기 실시예의 다른 측면에 의하면, 상기 가상 현실 게임은 현실적인 그래픽과 물리 현상을 반영하여 구성된 3차원 게임 공간을 구성하고, 상기 가상 현실 게임 내에서의 콘텐츠의 형성과 관리를 소정의 스크립트 언어를 이용하여 수행하는 게임일 수 있다.

본 발명에 따른 행위분석 기반의 스크립트 코드 생성 방법이나 장치에 의하면, 사용자, 즉 게이머의 정보를 수집하고 또한 수집된 자신의 정보에 기초하여 구성된 스크립트 코드를 게임 공간에 자동으로 제공할 수 있다. 이에 의하면, 스크립트 언어를 모르는 일반 사용자들이라도 메타버스 게임에 쉽게 참여할 수 있다. 따라서 본 발명에 의하면, 스크립트 기반의 가상 현실 게임에서 일반 사용자들이 메타버스 게임으로의 접근성을 용이하게 할 수 있을 뿐만 아니라 게임에 대한 몰입감을 더욱 높일 수가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 방법을 보여 주는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치를 보여 주는 구성도이다.
도 3은 추론 모듈에서의 수행되는 추론 과정의 일례를 보여 주는 도면이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 방법을 보여 주는 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가상 현실 게임을 위한 행위분석 기반 스크립트 생성 장치를 보여 주는 구성도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 우선 데이터베이스(110)에 사용자의 라이프 로그 데이터를 저장한다(10). 라이프 로그 데이터는 사용자, 즉 게이머의 일상을 소정의 시간 동안 기록한 데이터인데, 데이터베이스(DB)에 저장되는 데이터는 적어도 하루 이상, 예컨대 약 2-3일 정도의 게이머의 일상적인 행동을 기록한 데이터일 수 있다. 이러한 라이프 로그 데이터는 이미 상위 수준의 추론이 한번 이루어진 데이터로써, '앉기', '걷기' 등과 같은 수준에 해당하는 데이터일 수 있다. 그리고 라이프 로그 데이터는 소정의 기준에 따라서 여러 가지 유형의 데이터로 분류할 수 있는데, 예를 들어 게이머의 위치 정보를 지시하는 '위치 데이터', 게이머의 구체적인 행동을 지시하는 '행위 데이터', 그리고 게이머 행동의 강도나 이동 속도 등과 같은 속성을 지시하는 '속도(강도) 데이터' 등으로 분류할 수 있다.

이러한 라이프 로그 데이터는 여러 가지 방법을 이용하여 획득할 수 있다. 그 중의 한 가지 방법은 게이머가 손쉽게 휴대할 수 있는 휴대용 단말기를 이용하는 것이다. 휴대용 단말기는 사용자가 소지함에 불편함이 없는 크기의 소형 단말기인데, 라이프 로그의 기록을 위하여 휴대용 단말기에는 여러 가지 종류의 센서가 탑재되어 있다. 예를 들어, 가속도 센서나 자이로 센서, 그리고 위치 추적 장치(Global Positioning System, GPS) 등과 같은 멀티 센서가 휴대용 단말기에 탑재될 수 있다. 각 센서를 통해서 측정된 데이터는 휴대용 단말기에서 1차 추론(걷기, 앉기, 뛰기 등)이 이루어지며, 데이터베이스에는 1차 추론이 이루어진 데이터가 저장될 수 있다.

그리고 도 1을 참조하면, 데이터베이스에 저장된 사용자의 라이프 로그 데이터를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 추론하고, 추론된 행동 패턴에 기초하여 스크립트 기반의 가상 현실 게임에 적용이 가능한 스크립트 코드를 자동으로 구성한다(20). 즉, 본 발명의 실시예에서는 사용자의 일상 정보를 이용하여 사용자의 성향이나 현재 상태를 추론한 다음, 추론된 사용자의 성향이나 현재 상태 등을 반영하여 스크립트 코드를 자동으로 구성하므로, 개별 사용자의 특성을 반영할 뿐만 아니라 메타버스 게임으로의 접근성을 용이하게 함으로써 게임에 대한 몰입감을 향상시킬 수 있다.

이러한 스크립트 코드의 구성 과정(20)은 스크립트 엔진(120)에서 수행될 수 있다(도 2 참조). 스크립트 엔진은 실제 공간에서 멀티 센서로 수집된 개인의 라이프 로그를 이용하여 개인의 행동 패턴과 활동 내용을 분석함과 동시에 개인의 성향과 현재 상태 등을 추론하여, 가상 현실 공간에 적용이 가능한 개인의 정보가 반영된 새로운 스크립트 코드를 작성하는 엔진을 가리킨다. 스크립트 엔진(120)은 추론된 개인의 성향이나 현재 상태에 기초하여, 추론된 사용자의 행위에 적합한 스크립트 코드를 자동으로 생성한다. 이를 위하여, 스크립트 엔진(120)은 센서 데이터 수집 모듈(122), 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124), 추론 모듈(126), 및 스크립트 코드 생성 모듈(128)을 포함할 수 있다.

먼저, 센서 데이터 수집 모듈(122)은 레이프 로그 데이터가 누적되어 저장되어 있는 데이터베이스(110)로부터 정보를 받아 수집과 분류를 거쳐 가장 기본적인 행동을 결정하여 시간에 따른 행동 집합군을 형성한다(22). 보다 구체적으로, 센서 데이터 수집 모듈(122)은 소정의 시간 간격 동안에 기록되어 있는 라이프 로그 데이터를 이용하여, 이 기간 동안에 게이머가 행한 행위를 1차적으로 추정할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터 수집 모듈(122)은 게이머가 오후 3시부터 3시 10분까지는 걷기를 했고, 3시 10분부터 3시 15분까지 달리기를 했으며, 3시 15분부터 3시 30분까지는 걷기를 한 것으로 추정할 수 있다.

또한, 센서 데이터 수집 모듈(122)은 필요한 경우에는 위 과정에서 형성된 행동 집합군, 즉 걷기, 뛰기, 걷기 내에 존재하는 국부적인 노이즈를 제거하여 개선된 행동 집합군을 작성할 수도 있다. 예를 들어, 전술한 예에서 3시 10분부터 3시 15분까지의 달리기라는 행동을 노이즈로 판단하고, 게이머가 오후 3시부터 3시 30분까지 계속 걷기를 한 것으로 추정을 할 수 있다. 국부적인 노이즈의 제거를 위하여, 센서 데이터 수집 모듈(122)은 노이즈 필터를 포함할 수 있다. 노이즈 필터의 특성, 즉 행동 집합군 내에서 노이즈로 판단하는 행동은 가상 현실 게임의 종류나 특성, 게이머의 특성, 해당 행동의 전후 행동의 종류 등에 따라서 기준이 달라질 수 있는데, 본 실시예에서는 이러한 노이즈 필터의 특성에는 특별한 제한이 없다.

그리고 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124)은 센서 데이터 수집 모듈(122)에서 발생된 행동 집합군 또는 개선된 행동 집합군을 게임에서 사용할 수 있는 행동으로 분류한다(24). 즉, 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124)은 개선된 행동 집합군에 포함되어 있는 각각의 행위가 가상 현실 게임에서 어떤 행위로 될 것인가를 소정의 기준에 따라서 분류하거나 또는 추론 모듈(126)에서 사용할 수 있는 양식으로 변환하는 과정을 수행한다. 이러한 행위의 분석 및 정의 과정은 해당 가상 현실 게임의 특성을 고려하여 결정된다. 해당 게임의 특성상 그 적용이 불가능한 행위는 허용 가능한 적절한 다른 행위로 수정이 되어 정의될 필요가 있다.

추론 모듈(126)은 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124)에서 정의되거나 변경된 사용자의 행위로부터 가상 현실 게임에서 사용자가 행한 물리적 행위를 추론함과 동시에 사용자의 성향과 성격을 추론한다(26). 이를 위하여, 추론 모듈(126)은 1차 추론 모듈인 행위 추론부(126a)와 2차 추론 모듈인 성향 및 상태 추론부(126b)를 포함한다.

행위 추론부(126a)는 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124)에서 정의되거나 변경된 사용자의 행위들에 기초하여 사용자가 어떤 장소에서 어떠한 행동을 구체적으로 얼마만큼의 시간만큼 행하였는지를 유추한다. 예를 들어, 오후 3시에서 오후 3시 30분 사이에 사용자가 걷기를 하고 또한 사용자가 있는 장소가 집에서 학교로 변경된 경우에, 행위 추론부는 위 시간 동안에 사용자가 걸어서 집에서 학교까지 간 것으로 추론할 수 있다.

그리고 성향 및 상태 추론부(126b)는 이러한 행위 추론부(126a)의 추론 결과에 기초하여 사용자의 대략적인 성향이나 성격은 물론 현재의 상태를 추론한다. 성향 및 상태 추론부(126b)는 해당 행위 뿐만이 아니라 그 이전의 사용자의 행위들을 종합하여 사용자의 성향이나 상태를 추론할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 독서나 공부 등과 같은 정적인 활동을 좋아하는지 또는 스포츠나 등산 등과 같은 동적인 활동을 좋아하는지 성향을 추론하고, 또한 해당 시간의 몸 상태가 아주 좋은지 아니면 가벼운 질환(감기)으로 인하여 몸 상태가 좋지 아니한지 등을 추론할 수 있다.

이와 같이, 성향 및 상태 추론부(126b)에서 추론된 사용자의 성향이나 현재의 상태 등은 가상 현실 게임 내에서 아바타의 큰 행동 시나리오를 결정하기 위한 중요한 요소로 이용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 동적인 스포츠를 좋아하고 또한 당일의 몸 상태가 아주 좋은 것으로 추론된 경우에, 만일 사용자가 집에서 학교로 갔다면 그 이후의 시간에는 축구 등과 같은 스포츠 게임을 하는 것으로 시나리오를 결정할 수 있다. 반면, 사용자가 정적인 성향을 가지고 있고 또한 당일의 몸 상태에 특이한 점이 없다면, 만일 사용자가 집에서 학교로 갔다면 그 이후의 시간에는 도서관에서 친구들과 세미나를 하거나 또한 혼자서 독서나 리포트 작성 등을 하는 것으로 시나리오를 결정할 수 있다.

도 3은 이러한 추론 모듈(126)에서의 추론 과정을 예시적으로 보여 주는 흐름도이다. 도 3에는 추론 모듈(126)에서 이루어지는 추론 과정의 일례를 개략적으로 표현한 것으로서, 데이터베이스(110)에 저장되어 있는 라이프 로그 데이터로부터 추론을 하는 것으로 도시되어 있다. 그러나 센서 데이터 수집 모듈(122)과 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124)을 생략한 것은 단지 도시의 편의와 알고리즘의 명확한 설명을 위한 것이며, 실제 추론 과정(26)에서는 센서 데이터 수집 모듈(122)에서의 과정과 단위 행위 분석 및 정의 모듈(124)에서의 과정이 추가되어야 한다.

도 3을 참조하면, 행위 추론부(126a)는 라이프 로그 데이터 중에서 위치 데이터와 행위 데이터를 이용하여, 사용자의 행위가 일어난 장소와 함께 상위 행위가 무엇인지를 추론한다. 여기서, 상위 행위란 기본 행위에 장소 개념이 결합된 행위(걸어서 등교하는 것)일 수 있는데, 여기에만 한정되는 것은 아니다. 아울러, 행위 추론부(126a)는 위치 데이터와 속도(강도) 데이터, 필요한 경우에는 행위 데이터를 모두 이용하여, 이동 방법을 추론할 수도 있다. 계속해서, 성향 및 상태 추론부(126b)는 추론된 행위의 장소, 상위 행위의 유형, 및 이동 방법 등을 종합하여 사용자의 성향과 함께 상태를 추론한다.

계속해서 도 1 및 도 2를 참조하면, 스크립트 코드 생성 모듈(128)은 추론 모듈(126)에서 추론된 사용자의 성향과 현재 상태를 반영하여 사용자의 물리적 행위를 가상 현실 게임 내에서 이용할 수 있는 스크립트 코드로 생성한다(28). 스크립트 코드 생성 모듈(128)은 추론된 소정의 행위에 대한 스크립트 코드는 물론 이러한 행위에 이어지는 사용자의 행위에 대한 스크립트 코드를 함께 생성할 수 있다. 예를 들어, 스크립트 코드 생성 모듈(128)은 오후 3시에서 3시 30분 사이에 사용자가 집에서 학교로 가는 스크립트 코드를 생성하고, 이후에는 축구 등과 같은 스포츠 게임을 하거나 또는 도서관에서 세미나 등을 하는 스크립트 코드를 생성할 수 있다. 이와 같이 스크립트 코드 생성 모듈(128)에서 생성된 스크립트 코드는 게임을 위하여 게임기의 콘트롤러로 전달된다.

이상의 설명은 본 발명의 실시예에 불과할 뿐, 이 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 본 발명의 기술 사상은 특허청구범위에 기재된 발명에 의해서만 특정되어야 한다. 따라서 본 발명의 기술 사상을 벗어나지 않는 범위에서 전술한 실시예는 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.

110 : 데이터베이스
120 : 스크립트 엔진
122 : 센서 데이터 수집 모듈
124 : 단위 행위 분석 및 정의 모듈
126 : 추론 모듈
128 : 스크립트 코드 생성 모듈

Claims

멀티 센서가 탑재된 휴대용 단말기를 소지한 사용자의 일상적인 행동을 소정의 기간 동안 기록한 사용자의 일상 정보를 데이터베이스에 저장하는 라이프 로그 저장 단계; 및
상기 데이터베이스에 저장된 상기 사용자의 일상 정보를 이용하여 상기 사용자의 행동 패턴을 추론하고, 추론된 상기 행동 패턴에 기초하여 스크립트 기반의 가상 현실 게임에 적용이 가능한 스크립트 코드를 구성하는 스크립트 코드 구성 단계를 포함하는 행위분석 기반 스크립트 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 멀티 센서는 가속도 센서, 자이로 센서, 및 위치 추적 장치(Golbal Positioning System, GPS) 중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 라이프 로그 저장 단계에서는 하루 또는 그 이상의 기간 동안 상기 멀티 센서로 측정한 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 방법.
제1항에 있어서, 상기 스크립트 코드 구성 단계는
상기 데이터베이스로부터 정보를 받아 수집과 분류를 거쳐 시간에 따른 행동 집합군을 생성하는 센서 데이터 수집 단계;
상기 행동 집합군을 가상 현실 게임에서 사용할 수 있는 단위 행위로 분류하는 단위 행위 분석 및 정의 단계;
상기 단위 행위로부터 상기 가상 현실 게임에서 상기 사용자가 행한 물리적 행위를 추론함과 동시에 상기 사용자의 성향과 성격을 추론하는 추론 단계; 및
추론된 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 반영하여 상기 사용자의 물리적 행위를 상기 가상 현실 게임 내에서 이용할 수 있는 스크립트 코드로 생성하는 스크립트 코드 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 방법.
제4항에 있어서, 상기 추론 단계는
상기 단위 행위 분석 및 정의 단계에서 분류된 단위 행위를 상기 사용자의 위치 정보와 상기 단위 행위의 종류와 강도를 기반으로 행위의 장소, 상위 행위, 및 이동 방법을 추론하는 1차 추론 단계; 및
상기 1차 추론 단계의 결과를 기반으로 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 추론하는 2차 추론 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 방법.
제1항에 있어서,
상기 가상 현실 게임은 3차원 게임 공간을 구성하고, 상기 가상 현실 게임 내에서의 콘텐츠의 형성과 관리를 소정의 스크립트 언어를 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 방법.
멀티 센서가 탑재된 휴대용 단말기를 소지한 사용자의 일상적인 행동을 소정의 기간 동안 기록한 사용자의 일상 정보를 저장하기 위한 데이터베이스; 및
상기 데이터베이스에 저장된 상기 사용자의 일상 정보를 이용하여 상기 사용자의 행동 패턴을 추론하고, 추론된 상기 행동 패턴에 기초하여 스크립트 기반의 가상 현실 게임에 적용이 가능한 스크립트 코드를 구성하는 스크립트 엔진을 행위분석 기반 스크립트 생성 장치.
제7항에 있어서,
상기 멀티 센서는 가속도 센서, 자이로 센서, 및 위치 추적 장치(Golbal Positioning System, GPS) 중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치.
제7항에 있어서,
상기 데이터베이스에는 하루 또는 그 이상의 기간 동안 상기 멀티 센서로 측정한 데이터가 저장되는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치.
제7항에 있어서, 상기 스크립트 엔진은
상기 데이터베이스로부터 정보를 받아 수집과 분류를 거쳐 시간에 따른 행동 집합군을 생성하는 센서 데이터 수집 모듈;
상기 행동 집합군을 가상 현실 게임에서 사용할 수 있는 단위 행위로 분류하는 단위 행위 분석 및 정의 모듈;
상기 단위 행위로부터 상기 가상 현실 게임에서 상기 사용자가 행한 물리적 행위를 추론함과 동시에 상기 사용자의 성향과 성격을 추론하는 추론 모듈; 및
추론된 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 반영하여 상기 사용자의 물리적 행위를 상기 가상 현실 게임 내에서 이용할 수 있는 스크립트 코드로 생성하는 스크립트 코드 생성 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치.
제10항에 있어서, 상기 추론 모듈은
상기 단위 행위 분석 및 정의 모듈에서 분류된 단위 행위를 상기 사용자의 위치 정보와 상기 단위 행위의 종류와 강도를 기반으로 행위의 장소, 상위 행위, 및 이동 방법을 추론하는 제1 추론 모듈; 및
상기 제1 추론 모듈에서 추론한 결과를 기반으로 상기 사용자의 성향과 현재 상태를 추론하는 제2 추론 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치.
제7항에 있어서,
상기 가상 현실 게임은 3차원 게임 공간을 구성하고, 상기 가상 현실 게임 내에서의 콘텐츠의 형성과 관리를 소정의 스크립트 언어를 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 행위분석 기반 스크립트 생성 장치.