KR102368616B1 - Method for generating lecturer room of metaverse space and apparatus thereof - Google Patents

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KR102368616B1 KR1020210116417A KR20210116417A KR102368616B1 KR 102368616 B1 KR102368616 B1 KR 102368616B1 KR 1020210116417 A KR1020210116417 A KR 1020210116417A KR 20210116417 A KR20210116417 A KR 20210116417A KR 102368616 B1 KR102368616 B1 KR 102368616B1
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Abstract

Disclosed are a method for generating a virtual lecturer space for learning in metaverse and a device thereof. According to one aspect of the present invention, the method comprises: a step of generating, by a device, a first virtual lecture space based on profile information of learners who have applied for a first lecture; and a step of respectively generating, by the device, virtual avatars of instructors and learners entering the first virtual lecture space, and outputting the virtual avatars to the virtual first lecture space.

Description

메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치{METHOD FOR GENERATING LECTURER ROOM OF METAVERSE SPACE AND APPARATUS THEREOF}Method and device for creating virtual lecture space for learning in metaverse

본 발명은 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 특정 내용의 강의(수업)를 가상공간에서 진행할 때, 학습자의 프로필 정보에 기초하여 강의공간을 자동으로 생성함으로써, 학습자들의 교육 참여와 학습에 대한 몰입도를 증가시킬 수 있도록 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and an apparatus for creating a virtual lecture space for learning in a metaverse, and more particularly, to a lecture space based on learner's profile information when a lecture (class) of a specific content is conducted in a virtual space. To a method and an apparatus for creating a virtual lecture space for learning in the metaverse, which can increase learners' participation in education and immersion in learning by automatically creating

최근, 컴퓨터 그래픽 기술을 응용한 가상현실(Virtual Reality), 증강현실(Augmented Reality) 및 혼합현실(Mixed Reality) 기술이 발달하고 있다. 이 때, 가상현실 기술은 컴퓨터를 이용하여 현실 세계에 존재하지 않는 가상 공간을 구축한 후 그 가상 공간을 현실처럼 느끼게 하는 기술을 말하고, 증강현실 또는 혼합현실 기술은 현실 세계 위에 컴퓨터에 의해 생성된 정보를 덧붙여 표현하는 기술, 즉 현실 세계와 가상 세계를 결합함으로써 실시간으로 사용자와 상호작용이 이루어지도록 하는 기술을 말한다.Recently, virtual reality, augmented reality, and mixed reality technology to which computer graphic technology is applied has been developed. At this time, virtual reality technology refers to a technology that uses a computer to build a virtual space that does not exist in the real world and then makes the virtual space feel like reality. It refers to a technology that adds information, that is, a technology that allows interaction with a user in real time by combining the real world and the virtual world.

이들 중 증강현실과 혼합현실 기술은 다양한 분야의 기술(예컨대, 방송 기술, 의료 기술 및 게임 기술 등)들과 접목되어 활용되고 있다. TV에서 일기 예보를 하는 기상 캐스터 앞의 날씨 지도가 자연스럽게 바뀌는 경우나, 스포츠 중계에서 경기장에 존재하지 않는 광고 이미지를 경기장에 실제로 존재하는 것처럼 화면에 삽입하여 송출하는 경우가 방송 기술 분야에 증강현실 기술이 접목되어 활용된 대표적인 예이다. 특히, 이러한 증강현실과 혼합현실 기술은 스마트폰(Smart phone)의 등장과 함께 다양한 응용 서비스로 구현되어 제공되고 있다.Among them, augmented reality and mixed reality technologies are being used in combination with technologies in various fields (eg, broadcasting technology, medical technology, game technology, etc.). Augmented reality technology in the field of broadcasting technology is when the weather map in front of a weather caster who forecasts the weather on TV changes naturally, or when an advertisement image that does not exist in the stadium is inserted into the screen as if it actually exists in the stadium during sports broadcasting. This is a representative example of the combined use. In particular, these augmented reality and mixed reality technologies are being implemented and provided as various application services with the advent of smart phones.

증강현실 또는 혼합현실을 사용자에게 제공하는 대표적인 서비스로서, 메타버스(Meta-verse)가 있다. 이 메타버스는 가공, 추상을 의미하는 '메타(Meta)'와 현실세계를 의미하는 '유니버스(Universe)'의 합성어로 3차원 가상세계를 의미한다. 메타버스는 기존의 가상현실 환경(Virtual reality environment)이라는 용어보다 진보된 개념으로서, 웹과 인터넷 등의 가상세계가 현실세계에 흡수된 증강 현실 환경을 제공한다.As a representative service that provides augmented reality or mixed reality to users, there is a meta-verse. This metaverse is a compound word of 'Meta', meaning fictitious and abstract, and 'Universe', meaning the real world, meaning a three-dimensional virtual world. Metaverse is a more advanced concept than the conventional virtual reality environment, and provides an augmented reality environment in which virtual worlds such as the web and the Internet are absorbed into the real world.

이와 관련하여, 메타버스 기반의 네트워크 환경에서 강사 및 학습자들이 소지하고 있는 스마트폰과 같은 개인용 단말기를 활용하여 강의(수업)를 진행하고, 강사와 학습자간 커뮤니케이션을 활성화시키는 서비스를 제공하고 있다. In this regard, in a metaverse-based network environment, lectures (classes) are conducted using personal terminals such as smartphones possessed by instructors and learners, and a service is provided to activate communication between instructors and learners.

그러나, 종래 메타버스 기반의 가상공간에서 강의를 진행할 때 강의공간을 일률적으로 동일하게 제공함으로써, 학습자들의 교육 참여와 학습에 대한 몰입도를 높이는데 한계가 있다. However, there is a limit in increasing learners' participation in education and immersion in learning by uniformly providing the lecture space when lectures are conducted in a conventional metaverse-based virtual space.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제2011-0070625호(2011.06.24)의 '학습 컨텐츠 제공 시스템 및 방법'에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in 'Learning content providing system and method' of Republic of Korea Patent Publication No. 2011-0070625 (2011.06.24).

본 발명은 전술한 문제점을 개선하기 위하여 인출된 것으로, 본 발명의 목적은 특정 내용의 강의(수업)를 가상공간에서 진행할 때, 학습자의 프로필 정보에 기초하여 강의공간을 자동으로 생성함으로써, 학습자들의 교육 참여와 학습에 대한 몰입도를 증가시킬 수 있도록 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다. The present invention is drawn out to improve the above-described problems, and an object of the present invention is to automatically create a lecture space based on the learner's profile information when a lecture (class) of a specific content is conducted in a virtual space, so that learners It is to provide a method and device for creating a virtual lecture space for learning in the metaverse that can increase participation in education and immersion in learning.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem to be solved by the present invention is not limited to the problem(s) mentioned above, and another problem(s) not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명의 일 측면에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법은, 장치가 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계, 및 상기 장치가 상기 가상의 제1 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 각각 생성하여 상기 가상의 제1 강의공간에 출력하는 단계를 포함한다. A method for generating a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an aspect of the present invention comprises the steps of: generating, by an apparatus, a virtual first lecture space based on profile information of learners who have applied for a first lecture; and generating, by the device, virtual avatars of instructors and learners entering the virtual first lecture space, respectively, and outputting them to the virtual first lecture space.

본 발명은 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계 이전에, 상기 장치가 산업별 및 직무별 중 적어도 하나에 대한 강의공간 템플릿을 생성하여 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다. The present invention may further include, before the step of generating the virtual first lecture space, the device generating and storing a lecture space template for at least one of each industry and each job in a database.

본 발명에서 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계는, 상기 장치가, 상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악하는 단계, 및 상기 장치가 상기 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 상기 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. In the present invention, the step of creating the first virtual lecture space includes, by the device, analyzing profile information of learners who have applied for the first lecture to identify at least one of industries and jobs of each learner; and extracting, by the device, at least one lecture space template corresponding to the industries and jobs of the learners from the database, and generating the virtual first lecture space using the extracted lecture space template. there is.

본 발명은 상기 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계에서, 상기 장치는 상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들을 대상으로 각 산업별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 기 설정된 제1 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고, 상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 기 설정된 제2 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. In the present invention, in the step of generating the virtual first lecture space using the extracted lecture space template, the device counts the number of learners for each industry for learners who have applied for the first lecture, and the If there is an industry with a first ratio or higher among the counted number of learners by industry, a lecture space template corresponding to the corresponding industry is obtained from the database and created as the virtual first lecture space, and among the counted number of learners by industry When an industry that is less than the first ratio and greater than or equal to a preset second ratio exists, at least one item is obtained from the lecture space template corresponding to the industry from the database, and the obtained items are synthesized to form the virtual first You can create a classroom space.

본 발명은 상기 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계에서, 상기 장치는 상기 카운트된 산업별 학습자수 중에서 상기 제2 비율 이상인 산업이 존재하지 않은 경우, 각 직무별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고, 상기 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 제2 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. In the present invention, in the step of generating the first virtual lecture space using the extracted lecture space template, the device is configured for each job when there is no industry with the second ratio or more among the counted number of learners by industry. Count the number of learners, and if there is a job greater than the first ratio among the counted number of learners for each job, obtain a lecture space template corresponding to the job from the database and create the virtual first lecture space, If there is a job that is less than the first ratio and greater than or equal to the second ratio among the number of learners for each job, at least one item is acquired from the lecture space template corresponding to the job from the database, and the acquired items are synthesized to A virtual first lecture space may be created.

본 발명은 학습자 단말로부터 개인화 강의공간 요청 수신 시, 상기 장치가 해당 학습자의 산업 및 직무, 상기 학습자의 강의공간 템플릿 사용이력, 및 다른 학습자들의 강의공간 템플릿 사용이력 중 적어도 하나에 기초하여 강의공간 템플릿 추천 목록을 생성하고, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록을 상기 학습자 단말에 제공하며, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록에서 상기 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 상기 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하여 상기 학습자 단말을 통해 출력되도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다. In the present invention, upon receiving a request for a personalized lecture space from a learner terminal, the device provides a lecture space template based on at least one of the learner's industry and job, the learner's lecture space template use history, and other learners' lecture space template use histories A recommendation list is generated, the lecture space template recommendation list is provided to the learner terminal, and a lecture space template selected by the learner from the lecture space template recommendation list is created as the learner's personalized lecture space through the learner terminal It may further include the step of outputting.

본 발명의 일 측면에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 장치는, 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 제1 강의공간을 생성하는 가상 강의공간 생성부, 상기 가상의 제1 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 각각 생성하는 가상 아바타 생성부, 및 상기 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 상기 가상의 제1 강의공간에 출력하는 메타버스 관리부를 포함한다. An apparatus for generating a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an aspect of the present invention creates a virtual lecture space for generating a virtual first lecture space based on profile information of learners who have applied for a first lecture unit, a virtual avatar generator for generating virtual avatars of instructors and learners entering the virtual first lecture space, respectively, and a metaverse management unit for outputting virtual avatars of the instructors and learners to the first virtual lecture space include

본 발명은 산업별 및 직무별 중 적어도 하나에 대한 강의공간 템플릿을 생성하여 데이터베이스에 저장하는 강의공간 템플릿 생성부를 더 포함할 수 있다. The present invention may further include a lecture space template generator for generating and storing lecture space templates for at least one of each industry and each job function in a database.

본 발명에서 상기 가상 강의공간 생성부는, 상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악하고, 상기 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 데이터베이스로부터 추출하며, 상기 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. In the present invention, the virtual lecture space generation unit analyzes profile information of learners who have applied for the first lecture to identify at least one of the industries and jobs of each learner, and at least one corresponding to the industries and jobs of the learners. A lecture space template of , may be extracted from the database, and the virtual first lecture space may be created using the extracted lecture space template.

본 발명에서 상기 가상 강의공간 생성부는, 상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들을 대상으로 각 산업별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 기 설정된 제1 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고, 상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 기 설정된 제2 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. In the present invention, the virtual lecture space generation unit counts the number of learners for each industry for learners who have applied for the first lecture, and among the counted number of learners for each industry, if there is an industry that is greater than or equal to a preset first ratio, Obtaining a lecture space template corresponding to the industry from the database and creating the virtual first lecture space, and among the counted number of learners by industry, an industry that is less than the first ratio and greater than or equal to a preset second ratio exists, At least one item may be obtained from a lecture space template corresponding to a corresponding industry from the database, and the first virtual lecture space may be generated by synthesizing the obtained items.

본 발명에서 상기 가상 강의공간 생성부는, 상기 카운트된 산업별 학습자수 중에서 상기 제2 비율 이상인 산업이 존재하지 않은 경우, 각 직무별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고, 상기 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 제2 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. In the present invention, the virtual lecture space generation unit, if there is no industry equal to or greater than the second ratio among the counted number of learners by industry, counts the number of learners for each job, and the first ratio among the counted number of learners for each job When a job with more than one job exists, a lecture space template corresponding to the job is obtained from the database and created as the virtual first lecture space, and among the number of learners for each job, a job that is less than the first ratio and greater than or equal to the second ratio If present, at least one item may be obtained from the lecture space template corresponding to the job from the database, and the obtained items may be synthesized to generate the virtual first lecture space.

본 발명은 학습자 단말로부터 개인화 강의공간 요청 수신 시, 해당 학습자의 산업 및 직무, 상기 학습자의 강의공간 템플릿 사용이력, 및 다른 학습자들의 강의공간 템플릿 사용이력 중 적어도 하나에 기초하여 강의공간 템플릿 추천 목록을 생성하고, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록을 상기 학습자 단말에 제공하며, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록에서 상기 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 상기 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하여 상기 학습자 단말을 통해 출력되도록 하는 개인화 강의공간 제공부를 더 포함할 수 있다. When receiving a request for a personalized lecture space from a learner terminal, the present invention provides a list of recommended lecture space templates based on at least one of the learner's industry and job, the learner's lecture space template use history, and other learners' lecture space template use histories generating, providing the lecture space template recommendation list to the learner terminal, and generating the lecture space template selected by the learner from the lecture space template recommendation list as the learner's personalized lecture space to be output through the learner terminal It may further include a personalized lecture space providing unit.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 더 제공될 수 있다.In addition to this, other methods for implementing the present invention, other systems, and computer programs for executing the methods may be further provided.

본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치는, 특정 내용의 강의(수업)를 가상공간에서 진행할 때, 학습자의 프로필 정보에 기초하여 강의공간을 자동으로 생성함으로써, 학습자들의 교육 참여와 학습에 대한 몰입도를 증가시킬 수 있다. A method and apparatus for creating a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention provide a lecture space based on learner's profile information when a lecture (class) of a specific content is conducted in a virtual space By automatically generating, it is possible to increase learners' participation in education and immersion in learning.

본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치는, 강의를 진행함에 있어서 각 학습자 개인의 취향이 반영된 가상의 강의공간을 제공함으로써, 학습자의 교육 참여도 및 흥미, 그리고 커뮤니케이션을 증대시킬 수 있다.A method and apparatus for generating a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention provide a virtual lecture space in which each learner's individual taste is reflected in the course of a lecture, thereby allowing learners to participate in education degree, interest, and communication can be increased.

한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다. On the other hand, the effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and various effects may be included within the range obvious to those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 강의공간 생성 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간을 생성하는 서비스 서버를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 강의를 진행하는 메타버스 가상공간을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 공간에서의 학습을 위한 가상 강의공간 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a view for explaining a system for generating a lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram schematically illustrating a service server that creates a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram for explaining a metaverse virtual space in which a lecture is conducted according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a method of generating a virtual lecture space for learning in a metaverse space according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. Hereinafter, a method and apparatus for creating a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation.

또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.Further, implementations described herein may be implemented as, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Although discussed only in the context of a single form of implementation (eg, discussed only as a method), implementations of the discussed features may also be implemented in other forms (eg, as an apparatus or program). The apparatus may be implemented in suitable hardware, software and firmware, and the like. A method may be implemented in an apparatus such as, for example, a processor, which generally refers to a computer, a microprocessor, a processing device, including an integrated circuit or programmable logic device, or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, portable/personal digital assistants (“PDA”) and other devices that facilitate communication of information between end-users.

또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 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. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.In addition, the terms used herein are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof. Terms such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

명세서 전체에서 "콘텐츠(content 또는 contents)"라 함은, 통신망을 통하여 접근 가능한, 문자, 부호, 음성, 음향, 음원, 이미지, 동영상 등으로 이루어지는 디지털 정보 또는 개별 정보 요소를 총칭하는 개념을 포함할 수 있다. 이러한 콘텐츠는, 예를 들면, 텍스트, 이미지, 동영상, 음원, 링크(예를 들면, 웹 링크) 등의 데이터 또는 이러한 데이터 중 적어도 두 가지의 조합을 포함하여 구성될 수 있다. 본 실시 예에서 콘텐츠는 사용자가 콘텐츠를 이용하여 지식을 전달받을 수 있는 학습 콘텐츠를 포함할 수 있다. 명세서 전체에 기재된 "강의"는 수업, 학습과정, 및 학습 콘텐츠 등을 포함할 수 있다. Throughout the specification, the term "content or contents" includes a concept that collectively refers to digital information or individual information elements made up of text, code, voice, sound, sound source, image, video, etc. accessible through a communication network. can Such content may include, for example, data such as text, image, video, sound source, link (eg, web link), or a combination of at least two of these data. In this embodiment, the content may include learning content from which the user can receive knowledge by using the content. “Lesson” described throughout the specification may include classes, learning processes, and learning content.

이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. decide to do

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 강의공간 생성 시스템을 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a system for generating a lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 공간에서의 학습을 위한 강의공간 생성 시스템은 강사 단말(100), 학습자 단말(200) 및 서비스 서버(300)를 포함하고, 이들은 통신망을 통해 연결될 수 있다. Referring to FIG. 1 , a system for creating a lecture space for learning in a metaverse space according to an embodiment of the present invention includes an instructor terminal 100 , a learner terminal 200 , and a service server 300 , and these are a communication network. can be connected via

강사 단말(100)은 서비스 서버(300)가 제공하는 학습 서비스 어플리케이션 또는 학습 서비스 사이트를 실행 또는 표시할 수 있으며, 강사 단말(100)을 통하여 강사의 접속 식별 정보(ID) 및 패스워드를 수신한 서비스 서버(300)는 학습 서비스 어플리케이션 또는 학습 서비스 사이트에 대한 강의자 인증을 수행할 수 있다.The instructor terminal 100 may execute or display a learning service application or a learning service site provided by the service server 300 , and receive access identification information (ID) and password of the instructor through the instructor terminal 100 . The server 300 may perform instructor authentication for a learning service application or a learning service site.

강사 단말(100)은 서비스 서버(300)와의 접속을 통해 메타버스 가상공간의 강사 아바타를 제어할 수 있다. 이때, 강사 단말(100)은 강사의 움직임에 따른 센싱 정보를 수집하여 서비스 서버(300)로 전송할 수 있다. 즉, 강사 단말(100)은 강사의 신체에 부착되는 행위인지 센서(미도시)를 통해 서비스 서버(300)와 접속되며, 행위인지 센서를 통해 감지된 센싱 정보를 서비스 서버(300)로 전송할 수 있다. The instructor terminal 100 may control the instructor avatar in the metaverse virtual space through connection with the service server 300 . In this case, the instructor terminal 100 may collect sensing information according to the instructor's movement and transmit it to the service server 300 . That is, the instructor terminal 100 is connected to the service server 300 through an action recognition sensor (not shown) attached to the instructor's body, and can transmit sensing information detected through the action sensor to the service server 300 . there is.

학습자 단말(200)은 서비스 서버(300)가 제공하는 학습 서비스 어플리케이션 또는 학습 서비스 사이트를 실행 및/또는 표시할 수 있으며, 학습자 단말(200)을 통하여 학습자의 접속 식별 정보(ID) 및 패스워드를 수신한 서비스 서버(300)는 학습 서비스 어플리케이션 또는 학습 서비스 사이트에 대한 학습자 인증을 수행할 수 있다. The learner terminal 200 may execute and/or display a learning service application or a learning service site provided by the service server 300 , and receive the learner's access identification information (ID) and password through the learner terminal 200 . One service server 300 may perform learner authentication for a learning service application or a learning service site.

학습자 단말(200)은 서비스 서버(300)와의 접속을 통해 메타버스 가상공간의 강사 아바타 생성을 제어할 수 있으며, 학습 콘텐츠 등의 서비스를 이용할 수 있다. 또한, 학습자 단말(200)은 서비스 서버(300)와의 접속을 통해 메타버스 가상공간의 학습자 아바타를 제어할 수 있다. 이때, 학습자 단말(200)은 학습자의 움직임에 따른 센싱 정보를 수집하여 서비스 서버(300)로 전송할 수 있다. 즉, 학습자 단말(200)은 학습자의 신체에 부착되는 행위인지 센서(미도시)를 통해 서비스 서버(300)와 접속되며, 행위인지 센서를 통해 감지된 센싱 정보를 서비스 서버(300)로 전송할 수 있다. The learner terminal 200 may control the generation of instructor avatars in the metaverse virtual space through connection with the service server 300 , and may use services such as learning content. Also, the learner terminal 200 may control the learner avatar in the metaverse virtual space through connection with the service server 300 . In this case, the learner terminal 200 may collect sensing information according to the learner's movement and transmit it to the service server 300 . That is, the learner terminal 200 is connected to the service server 300 through an action recognition sensor (not shown) attached to the learner's body, and can transmit sensing information detected through the action recognition sensor to the service server 300 . there is.

강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 강사 및 학습자가 조작하는 데스크 탑 컴퓨터, 스마트폰, 노트북, 태블릿 PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 단말기 일 수 있다. 학습자 단말(200)은 상술한 내용에 제한되지 아니하며, 웹 브라우징이 가능한 단말기는 제한 없이 차용될 수 있다.The instructor terminal 100 and the learner terminal 200 are a desktop computer, a smartphone, a notebook, a tablet PC, a smart TV, a mobile phone, a personal digital assistant (PDA), a laptop, a media player, a micro server operated by the instructor and the learner; It may be, but is not limited to, a global positioning system (GPS) device, an e-book terminal, a digital broadcast terminal, a navigation device, a kiosk, an MP3 player, a digital camera, a home appliance, and other mobile or non-mobile computing devices. In addition, the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 may be wearable terminals such as a watch, glasses, a hair band, and a ring having a communication function and a data processing function. The learner terminal 200 is not limited to the above, and a terminal capable of web browsing can be borrowed without limitation.

또한, 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 가상공간 제공을 위한 추가 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예로, 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 HMD(Head Mount Display)를 포함할 수 있다. 하지만 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)에 포함된 출력장치는 HMD에 제한되는 것은 아니고, 다양한 형태의 출력장치가 가상현실을 제공하는 데 이용될 수 있다. 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 가상 공간을 처리 및 재생하기 위한 처리장치를 내장할 수도 있고, 외부의 처리장치와 연결되어, 처리장치로부터 수신되는 정보를 디스플레이를 이용하여 출력할 수도 있다. 외부의 처리장치는 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)일 수도 있고, 서비스 서버(300)와 연결된 컴퓨팅 장치일 수도 있다. 실시 예에 따라서, 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 서비스 서버(300)로부터 수신되는 정보에 기초하여 가상현실 영상을 출력할 수도 있다.In addition, the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 may include an additional device for providing a virtual space. In one embodiment, the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 may include a head mount display (HMD). However, the output device included in the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 is not limited to the HMD, and various types of output devices may be used to provide virtual reality. The instructor terminal 100 and the learner terminal 200 may have a built-in processing device for processing and reproducing the virtual space, or may be connected to an external processing device to output information received from the processing device using a display. there is. The external processing device may be the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 , or a computing device connected to the service server 300 . According to an embodiment, the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 may output a virtual reality image based on information received from the service server 300 .

또한, 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 센서를 통해 획득된 사용자의 움직임에 대한 정보를 수집하고, 그 사용자의 움직임을 메타버스 가상공간 상의 아바타에 반영한다. 예를 들어, 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 사용자의 주변에 배치된 이미지 센서 또는 사용자가 착용한 맥박 또는 가속도 센서를 통해 사용자의 이동, 행위 등에 대한 움직임 정보를 수집하고 이를 분석하여, 메타버스 가상공간 상의 아바타가 방향을 전환하도록 하거나 손을 흔들도록 할 수 있다.In addition, the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 collect information on the user's movement acquired through a sensor, and reflect the user's movement on the avatar in the metaverse virtual space. For example, the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 collect and analyze movement information about the user's movement, behavior, etc. through an image sensor disposed around the user or a pulse or acceleration sensor worn by the user. , you can make the avatar in the metaverse virtual space change direction or wave a hand.

강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)에 의해 수집되어 분석된 강의실 내의 사용자에 대한 상황 인지(운동 상태) 정보는 서비스 서버(300)를 통해 다른 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)로 제공됨으로써, 동일한 메타버스 가상공간에서 다수의 사용자들 간에 상호작용이 이루어질 수 있다. 일례로, 동일한 메타버스 가상공간에서 강의실 상의 사용자와 현실세계에서 이동하는 사용자 간의 상호작용을 위해, 현실세계에서 이동하는 사용자는 강사 단말(100) 또는 학습자 단말(200)을 소지한다. 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 증강현실 서비스를 이용하여, 현실세계에서 강의실에서 강의하는 사용자에게 현실세계의 모습을 이미지로 투영한 화면 상에 사용자의 모습을 아바타로 투영한 메타버스 가상공간을 제공할 수 있다. 이때, 서비스 서버(300)는 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)로부터 자이로(Gyro) 센서 또는 GPS(Global Positioning System) 모듈을 통해 획득한 사용자의 움직임 또는 위치에 대한 정보를 제공받고, 이를 다른 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)로 전송할 수 있다. Context awareness (exercise state) information about a user in the classroom collected and analyzed by the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 is transmitted to the other instructor terminal 100 and the learner terminal 200 through the service server 300 . By being provided, interaction between multiple users can be made in the same metaverse virtual space. For example, for interaction between a user in a classroom and a user moving in the real world in the same metaverse virtual space, a user moving in the real world carries the instructor terminal 100 or the learner terminal 200 . The instructor terminal 100 and the learner terminal 200 use the augmented reality service to project the user's appearance as an avatar on the screen projected as an image of the real world to the user teaching in the classroom in the real world. Virtual space can be provided. At this time, the service server 300 receives information about the user's movement or location obtained through a gyro sensor or a GPS (Global Positioning System) module from the instructor terminal 100 and the learner terminal 200, and It can be transmitted to other instructor terminals 100 and learner terminals 200 .

이러한 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 종래 메타버스 공간을 제공하는 단말과 동일하므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. Since the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 are the same as the conventional terminal providing the metaverse space, a detailed description thereof will be omitted.

서비스 서버(300)는, 강사 단말(100) 또는 학습자 단말(200)의 제1 강의(제1 수업) 선택 시, 제1 강의를 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 제1 강의공간을 생성하고, 가상의 제1 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들 각각의 가상 아바타를 가상의 제1 강의공간에 출력할 수 있다. 이때, 서비스 서버(300)는 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악하고, 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 데이터베이스로부터 추출하며, 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. When the first lecture (first class) of the instructor terminal 100 or the learner terminal 200 is selected, the service server 300 creates a virtual first lecture space based on profile information of learners who have applied for the first lecture. The virtual avatars of instructors and learners who enter the virtual first lecture space may be generated and output to the virtual first lecture space. At this time, the service server 300 analyzes the profile information of the learners who have applied for the first lecture to identify at least one of the industries and jobs of each learner, and at least one lecture space template corresponding to the industries and jobs of the learners. is extracted from the database, and a virtual first lecture space can be created using the extracted lecture space template.

서비스 서버(300)는 강사 단말(100) 또는 학습자 단말(200)로부터의 센싱 정보를 분석하여 사용자의 행위를 인지하여 가상의 제1 가상공간의 아바타에 반영할 수 있다. 즉, 서비스 서버(300)는 강사 단말(100)로부터 수신한 센싱 정보를 분석하여 강사의 행동을 인지하고, 인지한 강사의 행동을 학습 콘텐츠 상의 아바타에 반영하여 아바타의 행동을 제어할 수 있다.The service server 300 may analyze the sensing information from the instructor terminal 100 or the learner terminal 200 to recognize the user's behavior and reflect it on the avatar of the first virtual space. That is, the service server 300 may analyze the sensing information received from the instructor terminal 100 to recognize the instructor's behavior, and reflect the recognized instructor's behavior on the avatar on the learning content to control the avatar's behavior.

서비스 서버(300)는 접속된 강사 단말(100) 또는 학습자 단말(200)을 사용하는 사용자의 라이프로그(즉, 사용자 정보 및 로그 정보)를 이용하여 사용자 간의 소셜 네트워크를 구성하고, 사용자 간의 소셜 관계를 추론하여 커뮤니케이션 상대를 매칭할 수도 있다. 서비스 서버(300)는 매칭된 커뮤니케이션 상대에 해당하는 강사 및 학습자들간의 메시지 전송 등의 통신기능을 제공하며, 매칭된 커뮤니케이션 상대에 해당하는 강사와 학습자들이 메타버스 상에서 제공되는 서비스를 같이 이용할 수 있도록 한다. The service server 300 configures a social network between users by using the lifelog (ie, user information and log information) of the user using the connected instructor terminal 100 or the learner terminal 200, and a social relationship between users. It is also possible to match the communication partner by inferring. The service server 300 provides communication functions such as message transmission between instructors and learners corresponding to matched communication partners, and enables instructors and learners corresponding to matched communication partners to use services provided on the metaverse together. do.

서비스 서버(300)는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치일 수 있다. 서비스 서버(300)는 클라우드 서버를 의미할 수도 있다. 일 실시예로, 서비스 서버(300)는 플랫폼과 혼용되어 사용될 수 있다.The service server 300 may be a computing device including at least one processor. The service server 300 may also mean a cloud server. In an embodiment, the service server 300 may be used in combination with a platform.

서비스 서버(300)는 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)과 연결되고, 복수의 가상현실 장비들 각각에 콘텐츠를 전송할 수 있으며, 각각의 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)은 서비스 서버(300)로부터 수신된 콘텐츠에 기초하여 가상 공간을 출력할 수 있다. The service server 300 is connected to the instructor terminal 100 and the learner terminal 200, and can transmit content to each of a plurality of virtual reality equipment, and each instructor terminal 100 and the learner terminal 200 provide a service. A virtual space may be output based on the content received from the server 300 .

서비스 서버(300)는 다양한 메타버스 공간을 서로 다른 현실공간에 위치하는 복수의 사용자들에게 제공한다. 이때, 각각의 사용자들은 강사 단말(100) 또는 학습자 단말(200)을 이용하여 서비스 서버(300)에 원격으로 접속하여 동일한 메타버스 공간을 공유할 수 있다. 서비스 서버(300)가 사용자들에게 제공하는 메타버스 공간은 강의실 등 강의하는 장소를 나타내는 다양한 콘텐츠로 구성될 수 있고, 서비스 서버(300)는 원격 접속하는 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200) 각각에게 각각의 특성에 맞는 메타버스 공간들을 제공할 수 있다. 일례로, 서비스 서버(300)는 과학 실험 강의(수업)를 학습하는 학습자들에게 학습자 단말(200)을 통하여 현실세계를 기반으로 하는 과학 실험실을 제공할 수 있다. 이에 따라, 과학 실험을 하는 학습자는 서비스 서버(300)가 제공하는 과학실 메타버스 공간을 모니터 등과 같은 디스플레이 수단을 통해 가상현실의 3D 그래픽으로 제공받을 수 있으며, 메타버스 공간 상에서 자신의 모습이 투영된 아바타를 보며 과학 실험 수업을 학습할 수 있다. The service server 300 provides various metaverse spaces to a plurality of users located in different real spaces. In this case, each user may share the same metaverse space by remotely accessing the service server 300 using the instructor terminal 100 or the learner terminal 200 . The metaverse space provided by the service server 300 to users may be composed of various contents indicating a lecture place, such as a lecture room, and the service server 300 provides remote access to the instructor terminal 100 and the learner terminal 200 . Metaverse spaces suitable for each characteristic can be provided to each. For example, the service server 300 may provide a science laboratory based on the real world through the learner terminal 200 to learners who are learning science experiment lectures (classes). Accordingly, a learner who conducts a science experiment can receive the science lab metaverse space provided by the service server 300 as 3D graphics of virtual reality through display means such as a monitor, You can learn the science experiment class by looking at the avatar.

한편, 본 발명의 실시예에서는 서비스 서버(300)가 가상의 강의공간을 생성하고, 가상의 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 생성하여 가상의 강의공간에 출력하는 것으로 설명하였으나, 이러한 동작은 학습 서비스 어플리케이션(프로그램)을 통해 메타버스에서의 학습을 가능하게 하는 강사 단말(200) 및 학습자 단말(200)에서도 수행할 수 있다. 이에, 가상의 강의공간을 생성하고, 가상의 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 생성하여 가상의 강의공간에 출력하도록 하는 서비스 서버(300) 및 단말(100,200) 중 적어도 하나를 포함하는 개념으로 '장치'라고 칭할 수 있다. Meanwhile, in the embodiment of the present invention, it has been described that the service server 300 creates a virtual lecture space, generates virtual avatars of instructors and learners entering the virtual lecture space, and outputs them in the virtual lecture space. The operation may also be performed in the instructor terminal 200 and the learner terminal 200 that enable learning in the metaverse through the learning service application (program). Accordingly, at least one of a service server 300 and terminals 100 and 200 for generating a virtual lecture space and generating virtual avatars of instructors and learners entering the virtual lecture space and outputting them in the virtual lecture space. As a concept, it can be referred to as a 'device'.

이하에서는 설명의 편의를 위해 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간을 생성하는 구성이 서비스 서버(300)인 경우에 설명하기로 한다.Hereinafter, for convenience of explanation, a configuration for creating a virtual lecture space for learning in the metaverse will be described in the case of the service server 300 .

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간을 생성하는 서비스 서버를 개략적으로 나타낸 블록도, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 강의를 진행하는 메타버스 가상공간을 설명하기 위한 예시도이다.2 is a block diagram schematically showing a service server that creates a virtual lecture space for learning in the metaverse according to an embodiment of the present invention. It is an exemplary diagram for explaining a bus virtual space.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간을 생성하는 서비스 서버(300)는, 통신부(310), 저장부(320), 데이터베이스(330), 인증부(340), 가상 강의공간 생성부(350), 가상 아바타 생성부(360), 메타버스 관리부(370), 행위 인지부(380), 개인화 강의공간 제공부(390), 강의공간 템플릿 생성부(400) 및 제어부(410)를 포함한다.Referring to FIG. 2 , the service server 300 for generating a virtual lecture space for learning in the metaverse according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 310 , a storage unit 320 , and a database 330 . , authentication unit 340, virtual lecture space generation unit 350, virtual avatar generation unit 360, metaverse management unit 370, behavior recognition unit 380, personalized lecture space providing unit 390, lecture space template It includes a generator 400 and a controller 410 .

통신부(310)는 통신망과 연동하여 서비스 서버(300)와 강사 단말(100) 또는 서비스 서버(300)와 학습자 단말(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 나아가, 통신부(310)는 학습자 단말(200)로부터 가상 강의 요청 신호를 수신하고, 해당 가상 강의에 대한 메타버스 가상공간을 학습자 단말(200)에 제공할 수 있다. 또한 통신부(310)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다. 또한, 통신부(310)는 근거리 통신모듈, 무선 통신모듈, 이동통신 모듈, 유선 통신모듈 등 다양한 형태로 구현될 수 있다.The communication unit 310 interworks with the communication network to provide a communication interface necessary to provide a transmission/reception signal between the service server 300 and the instructor terminal 100 or the service server 300 and the learner terminal 200 in the form of packet data. there is. Furthermore, the communication unit 310 may receive a virtual lecture request signal from the learner terminal 200 , and provide a metaverse virtual space for the virtual lecture to the learner terminal 200 . In addition, the communication unit 310 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving signals such as control signals or data signals through wired/wireless connection with other network devices. In addition, the communication unit 310 may be implemented in various forms, such as a short-range communication module, a wireless communication module, a mobile communication module, and a wired communication module.

저장부(320)는 서비스 서버(300)의 동작과 관련된 데이터들을 저장하는 구성이다. 여기서 저장부(320)는 공지된 저장매체를 이용할 수 있으며, 예를 들어, ROM, PROM, EPROM, E EPROM, RAM 등과 같이 공지된 저장매체 중 어느 하나 이상을 이용할 수 있다. 특히, 저장부(320)에는 학습 서비스 프로그램(애플리케이션 또는 애플릿) 등이 저장될 수 있으며, 저장되는 정보들은 필요에 따라 제어부(410)에 의해 취사 선택될 수 있다.The storage unit 320 is configured to store data related to the operation of the service server 300 . Here, the storage unit 320 may use a known storage medium, for example, any one or more of known storage media such as ROM, PROM, EPROM, E EPROM, RAM, etc. may be used. In particular, a learning service program (application or applet) may be stored in the storage unit 320 , and the stored information may be selected by the control unit 410 as needed.

데이터베이스(330)는 강사 정보 데이터베이스(331), 학습자 정보 데이터베이스(332), 강의 정보 데이터베이스(333), 캐릭터 데이터베이스(334), 및 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)를 포함할 수 있다.The database 330 may include an instructor information database 331 , a learner information database 332 , a lecture information database 333 , a character database 334 , and a lecture space template database 335 .

강사 정보 데이터베이스(331)는 강사 정보, 강의 내용, 강의 시간 등을 저장할 수 있다. 이때, 강사 정보 데이터베이스(331)는 회원 가입단계에서 강의자의 성명, 나이, 성별, 학력, 출신학교, 관심분야, 활동 이력, 강의 분야, 아이디 및 비밀번호 등을 포함하는 강사 정보를 입력 받아 저장할 수 있다.The instructor information database 331 may store instructor information, lecture contents, lecture time, and the like. In this case, the lecturer information database 331 may receive and store lecturer information including the lecturer's name, age, gender, academic background, school of origin, field of interest, activity history, lecture field, ID and password, etc. in the membership registration step. .

학습자 정보 데이터베이스(332)는 학습자의 성명, 아이디, 비밀번호, 학습 이력 등을 포함하는 학습자 정보를 저장한다. 이때, 학습자 정보 데이터베이스(332)는 회원 가입단계에서 학습자의 성명, 나이, 지역, 관심 분야, 아이디 및 비밀번호, 학습 진도, 직업, 역량 수준 등을 포함하는 개인정보를 입력 받아 저장할 수 있다.The learner information database 332 stores learner information including the learner's name, ID, password, and learning history. In this case, the learner information database 332 may receive and store personal information including the learner's name, age, region, field of interest, ID and password, learning progress, occupation, competency level, and the like in the member registration step.

강의 데이터베이스(336)는 각 강사가 강의하거나 강의할 강의(수업, 교육과정, 학습 콘텐츠 등)에 대한 정보를 카테고리로 분류하여 저장할 수 있다. 이때, 강의 데이터베이스(336)에는 강의명, 강사 정보, 해당 강의를 신청한 학습자 정보 등을 포함하는 학습 클래스 정보가 저장될 수 있다. 또한, 강의 데이터베이스(336)에는 각 강의에 대해 강사에 의해 설정된 가상 캐릭터 생성 정보가 저장될 수 있다. 또한, 강의 데이터베이스에는 각 강의를 신청한 학습자들의 가상 캐릭터 생성 정보가 저장될 수 있다. The lecture database 336 may classify information on lectures (classes, curriculum, learning contents, etc.) to be lectured or lectured by each instructor into categories and stored. In this case, the lecture database 336 may store learning class information including the name of the lecture, information on the instructor, information about the learner who has applied for the corresponding lecture, and the like. In addition, virtual character creation information set by the instructor for each lecture may be stored in the lecture database 336 . In addition, virtual character creation information of learners who have applied for each lecture may be stored in the lecture database.

강의 데이터베이스(336)는 카테고리별로 강의 콘텐츠들을 저장할 수 있다. 이때, 강의 데이터베이스(336)는 카테고리 식별정보 및 각 강의 콘텐츠의 키워드 정보 등을 포함하는 메타 데이터를 계층구조로 저장할 수 있다. 키워드 정보는 해당 강의 콘텐츠의 색인어일 수 있다. 또한, 강의 데이터베이스(336)는 유사한 강의 콘텐츠들을 동일한 카테고리에 저장할 수 있다. 또한, 강의 데이터베이스(336)는 각 강의별 학습량 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 학습량 정보는 학습자들이 학습한 횟수, 학습 시간 등을 포함할 수 있다.The lecture database 336 may store lecture contents for each category. In this case, the lecture database 336 may store metadata including category identification information and keyword information of each lecture content in a hierarchical structure. The keyword information may be an index word of the corresponding lecture content. Also, the lecture database 336 may store similar lecture contents in the same category. Also, the lecture database 336 may store learning amount information for each lecture. Here, the learning amount information may include the number of times learners have learned, learning time, and the like.

캐릭터 데이터베이스(334)는 각 연령대의 성별에 따른 캐릭터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 캐릭터 데이터베이스(334)에는 10대, 20대, 30대, 40대, 50대, 60대, 및 70대 등 연령대별 남/여 캐릭터가 저장될 수 있다.The character database 334 may store characters according to the gender of each age group. For example, the character database 334 may store male/female characters for each age group, such as teens, 20's, 30's, 40's, 50's, 60's, and 70's.

강의공간 템플릿 데이터베이스(335)는 산업별, 직무별, 및 강의주제별 등을 대표하는 강의공간 템플릿을 저장할 수 있다. 즉, 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)는 산업, 직무, 및 교육 주제 중 적어도 하나의 카테고리가 설정되어 있고, 각 카테고리별로 강의공간 템플릿, 및 각 강의공간 템플릿을 구성하는 아이템(객체)에 대한 정보가 저장되어 있으며, 각 아이템들에는 우선순위가 설정될 수 있다. The lecture space template database 335 may store lecture space templates representing each industry, each job, and each lecture topic. That is, in the lecture space template database 335, at least one category of industry, job, and education topics is set, and information on a lecture space template for each category and an item (object) constituting each lecture space template is provided. are stored, and priorities may be set for each item.

예를 들면, 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)는 산업, 직무 및 강의주제 등의 대분류 카테고리를 포함할 수 있다. 산업 카테고리는 건설업, 금융 및 보험업, 유통업, 섬유의복업, 음식료업, 보건업, 전기전자업(H/W), IT업(S/W), 제조업, 철강금속업, 화학업, 및 운송업 등의 중분류 카테고리를 포함할 수 있고, 각 중분류 카테고리는 적어도 하나 이상의 강의공간 템플릿을 포함할 수 있으며, 각 강의공간 템플릿은 적어도 하나 이상의 아이템들로 구성될 수 있고, 각 아이템들에는 우선순위가 설정될 수 있다. 또한, 직무 카테고리는 영업, HR, 생산 IT, 마케팅, 경영기획, 및 재무회계 등의 중분류 카테고리를 포함할 수 있고, 각 중분류 카테고리는 적어도 하나 이상의 강의공간 템플릿을 포함할 수 있으며, 각 강의공간 템플릿은 적어도 하나 이상의 아이템들로 구성될 수 있고, 각 아이템들에는 우선순위가 설정될 수 있다. 또한, 교육 주제 카테고리는 리더십, 소통, 힐링, CS, 조직활성화, 창의, 및 Work Skill 등의 중분류 카테고리를 포함할 수 있고, 각 중분류 카테고리는 적어도 하나 이상의 강의공간 템플릿을 포함할 수 있으며, 각 강의공간 템플릿은 적어도 하나 이상의 아이템들로 구성될 수 있고, 각 아이템들에는 우선순위가 설정될 수 있다. For example, the lecture space template database 335 may include large categories such as industries, jobs, and lecture topics. The industry category is divided into construction industry, finance and insurance industry, distribution industry, textile and apparel industry, food and beverage industry, health industry, electrical and electronic industry (H/W), IT industry (S/W), manufacturing industry, steel and metal industry, chemical industry, and transportation industry. It may include categories, and each subcategory category may include at least one or more lecture space templates, and each lecture space template may consist of at least one or more items, and a priority may be set for each item. . In addition, the job category may include middle classification categories such as sales, HR, production IT, marketing, business planning, and financial accounting, and each middle classification category may include at least one or more classroom space templates, and each classroom space template may be composed of at least one or more items, and a priority may be set for each item. In addition, the education topic category may include middle classification categories such as leadership, communication, healing, CS, organizational activation, creativity, and work skill, and each middle classification category may include at least one or more lecture space templates, and each lecture The space template may be composed of at least one or more items, and a priority may be set for each item.

강의공간 템플릿 생성부(400)는 산업, 직무, 및 강의주제 각각을 대표하는 강의공간 템플릿을 생성하여 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)에 저장할 수 있다.The lecture space template generating unit 400 may generate a lecture space template representing each industry, job, and lecture topic and store it in the lecture space template database 335 .

강의공간 템플릿 생성부(400)는 산업, 직무, 및 교육 주제 중 적어도 하나에 대해 강의공간 템플릿을 생성할 수 있다. 예를 들면, 건설업의 경우 강의공간 템플릿 생성부(400)는 공사현장(공사중인 건물 내부), 최고층빌딩 루프탑, 창밖으로 건설중장비(ex.타워크레인)가 보이는 공간 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 또한, 금융 및 보험업의 경우 강의공간 템플릿 생성부(400)는 월스트리트 황소상 앞, 각국의 화폐가 벽지인 강의실, 대형 계산기 위 등을 금융 및 보험업의 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 유통업의 경우 강의공간 템플릿 생성부(400)는 자동화 창고(ex. 아마존물류창고), 컨테이너 화물선, 물건을 나르는 드론 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 리더십의 경우 강의공간 템플릿 생성부(400)는 홍콩의 유명한 리더십 교육센터, 에베레스트 산 정상, 백두산 정상, 막 이륙하는 우주선(엔진에서 불이 뿜어져 나오고 있음), 12척의 배와 이순신, 가라앉는 배위의 선장 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 소통의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 한국에서 제일 맛있는 소고기집, 제주도 바다가 보이는 횟집, 크루즈, 판문점, 유로스타 영국 프랑스 해저터널, 교육장을 벗어난 편안한 분위기의 장소 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 또한, 힐링의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 미국세도나 명상, 인도 요가 성지, 쿠바 해변, 해외여행가는 비행기, 인도네시아 발리, 비자림 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. CS의 경우 강의공간 템플릿 생성부(400)는 휴게소, 서비스센터, 마국 자포스사, 베르사이유 궁전, 버킹검 궁전, 경복궁, 타지마할 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 조직활성화의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 해병대캠프, 수영풀장, 방탈출 미로, 백두산, 개미굴(아바타도 모두 개미), 사냥을 함께 시도하고 있는 사자떼(암사자, 숫사자의 역할 분담) 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 영업의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 협상테이블, 북극/남극에서 냉장고를 팔고 있는 모습 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. HR의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 다보스포럼장, adt포럼장, 서당(훈장과 서생들), Havard 대학 교정 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 생산의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 컨베이어벨트, 도자기를 굽는 장인 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. IT의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 구글, 애플사, 미국 평범한 차고(애플 등 유명IT 기업의 창업장소), 구글 조각공원(Silicon Valley Landmark) 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 마케팅의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 제일기획 본사, 비버리 힐스, 두바이몰, 영국 해롯 백화점, 스위스 명품 시계거리 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 경영기획의 경우, 강의공간 템플릿 생성부(400)는 맥킨지사, 중세시대 전쟁터에서 양 쪽 군대의 진열상황, 항공모함의 항해 모습(기함과 호위함, 그리고 하늘의 비행기들) 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다. 재무회계의 경우 강의공간 템플릿 생성부(400)는 삼일회계법인, 엑셀 시트를 크게(함수도 그리고), 계산기 위, 주가 그래프를 크게, 회계장부 위, 동전이 쌓여있는 배경 등을 강의공간 템플릿으로 생성할 수 있다.The lecture space template generator 400 may generate a lecture space template for at least one of an industry, a job, and an education topic. For example, in the case of the construction industry, the lecture space template generating unit 400 creates a lecture space template by creating a construction site (inside a building under construction), a rooftop of the tallest building, and a space in which heavy construction equipment (ex. tower crane) is visible outside the window. can do. In addition, in the case of the finance and insurance industry, the lecture space template generating unit 400 may create a lecture space template for the finance and insurance industry in front of the Wall Street bull statue, in a lecture room where the currency of each country is wallpaper, and on a large calculator. In the case of the distribution industry, the lecture space template generating unit 400 may generate an automated warehouse (eg, Amazon logistics warehouse), a container freighter, a drone carrying goods, etc. as a lecture space template. In the case of leadership, the lecture space template generation unit 400 is a famous leadership training center in Hong Kong, the summit of Mount Everest, the summit of Mt. Baekdu, a spaceship just taking off (fire is spouting from its engine), 12 ships, Yi Sun-sin, and a sinking boat. You can create a captain, etc., as a lecture space template. In the case of communication, the lecture space template creation unit 400 uses the best beef restaurant in Korea, a sushi restaurant with a view of the sea on Jeju Island, a cruise, Panmunjom, Eurostar UK France undersea tunnel, a comfortable atmosphere outside the training ground, etc. as a lecture space template. can create In addition, in the case of healing, the lecture space template generating unit 400 may create a lecture space template such as Sedona meditation in the United States, a yoga holy place in India, a Cuban beach, an airplane going overseas, Bali, Indonesia, and Bijarim. In the case of CS, the lecture space template generation unit 400 may generate a rest area, a service center, a Maguk Zappos, Palace of Versailles, Buckingham Palace, Gyeongbokgung Palace, Taj Mahal, etc. as a lecture space template. In the case of organizational activation, the lecture space template generating unit 400 generates a marine corps camp, a swimming pool, a room escape maze, Mt. Baekdu, an anthill (both avatars are ants), and a group of lions trying to hunt together (the role of a lioness and a male lion). sharing), etc., can be created as a lecture space template. In the case of sales, the lecture space template generating unit 400 may create a lecture space template with a negotiation table, a figure selling refrigerators in the North/South Poles, and the like. In the case of HR, the lecture space template generating unit 400 may generate the Davos forum, adt forum, Seodang (commendation and students), and Havard University campus as the lecture space template. In the case of production, the lecture space template generating unit 400 may generate a conveyor belt, a craftsman who bakes pottery, etc. as a lecture space template. In the case of IT, the lecture space template generating unit 400 may create a lecture space template such as Google, Apple Inc., an ordinary American garage (a place of founding a famous IT company such as Apple), Google Sculpture Park (Silicon Valley Landmark), and the like. In the case of marketing, the lecture space template generating unit 400 may generate the Cheil Worldwide Headquarters, Beverly Hills, Dubai Mall, Harrods Department Store in England, and Swiss Luxury Watch Street as lecture space templates. In the case of business planning, the lecture space template generating unit 400 uses McKinsey Corporation, the display conditions of both armies on the battlefield in the Middle Ages, and the voyage of aircraft carriers (flagships, frigates, and planes in the sky) as a lecture space template. can create In the case of financial accounting, the lecture space template generation unit 400 uses the Samil Accounting Firm, Excel sheet large (function diagram and), calculator, stock price graph, large accounting book, background of stacked coins, etc. as a lecture space template. can create

인증부(340)는 통신부(310)로부터 수신한 인증 정보를 근거로 사용자 인증을 수행한다. 즉, 인증부(340)는 통신부(310)로부터 수신한 인증 정보로부터 아이디 및 비밀번호를 검출한다. 인증부(340)는 강사 정보 데이터베이스(331)로부터 검출한 아이디 및 비밀번호와 일치하는 강사 정보가 존재하면 강사 인증 성공으로 처리한다. 또한 인증부(340)는 학습자 정보 데이터베이스(332)로부터 검출한 아이디 및 비밀번호와 일치하는 학습자 정보가 존재하면 학습자 인증 성공으로 처리한다.The authentication unit 340 performs user authentication based on the authentication information received from the communication unit 310 . That is, the authentication unit 340 detects the ID and password from the authentication information received from the communication unit 310 . The authenticator 340 processes the instructor authentication success if instructor information matching the ID and password detected from the instructor information database 331 exists. In addition, the authentication unit 340 processes the learner authentication success when there is learner information matching the ID and password detected from the learner information database 332 .

가상 강의공간 생성부(350)는 각 강의를 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 강의공간을 생성할 수 있다. 여기서, 프로필 정보는 학습자가 속한 산업 및 직무 등을 포함할 수 있다. The virtual lecture space generating unit 350 may create a virtual lecture space based on profile information of learners who have applied for each lecture. Here, the profile information may include an industry to which the learner belongs, a job, and the like.

가상 강의공간 생성부(350)는 제1 강의를 신청한 학습자들의 프로필 정보를 학습자 정보 데이터베이스(332)로부터 획득하고, 획득된 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악할 수 있다. 그런 후, 가상 강의공간 생성부(350)는 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)로부터 추출하고, 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다.The virtual lecture space generating unit 350 obtains profile information of learners who have applied for the first lecture from the learner information database 332, and analyzes the obtained profile information of the learners to determine at least one of industries and jobs of each learner. can Then, the virtual lecture space generating unit 350 extracts at least one lecture space template corresponding to the industries and jobs of the learners from the lecture space template database 335, and uses the extracted lecture space template to create a virtual first You can create a classroom space.

구체적으로, 가상 강의공간 생성부(350)는 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들을 대상으로 각 산업의 학습자 수를 카운트하고, 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 기 설정된 제1 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)로부터 해당 산업의 강의공간 템플릿을 획득하여 가상의 제1 강의 공간으로 생성할 수 있다. 여기서, 제1 비율은 임의로 설정된 값으로, 예컨대, 70%일 수 있다.Specifically, the virtual lecture space generating unit 350 counts the number of learners in each industry for learners who have applied for taking the first lecture, and if there is an industry that is greater than or equal to a preset first ratio among the counted number of learners by industry , it is possible to obtain a lecture space template of the corresponding industry from the lecture space template database 335 and create it as a virtual first lecture space. Here, the first ratio may be an arbitrarily set value, for example, 70%.

예를 들어, 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들이 속한 산업 중 건설업이 70%이상인 경우, 가상 강의공간 생성부(350)는 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 건설업의 강의공간 템플릿인 공사현장 배경을 가상의 제1 강의공간(A)으로 생성할 수 있다. 이때, 가상의 제1 강의공간(A)에는 가상 강사 아바타(10)와 가상 학습자 아바타(20)가 표시될 수 있다. For example, if the construction industry is more than 70% of the industries to which the learners who have applied for the first lecture belong, the virtual lecture space generating unit 350 is a lecture space template of the construction industry as shown in FIG. The construction site background can be created as a virtual first lecture space (A). In this case, the virtual instructor avatar 10 and the virtual learner avatar 20 may be displayed in the first virtual lecture space A.

만약, 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 제1 비율 이상인 산업이 존재하지 않으면, 가상 강의공간 생성부(350)는 산업별 학습자 수가 제2 비율 이상이고 제1 비율 미만인 산업이 존재하는지를 판단할 수 있다. 산업별 학습자 수가 제2 비율 이상이고 제1 비율 미만인 산업이 존재하면, 가상 강의공간 생성부(350)는 해당 산업의 강의공간 템플릿을 구성하는 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 획득된 아이템들을 합성하여 가상의 제1 강의 공간을 생성할 수 있다. 이때, 가상 강의공간 생성부(350)는 학습자 수가 제2 비율 이상인 산업들 중에서 가장 높은 비율의 산업명에 대응하는 강의공간 템플릿을 메인 배경으로 설정하고, 다음 차순으로 높은 비율의 산업명에 대응하는 강의공간 템플릿에서 우선순위가 가장 높은 아이템을 추출하며, 추출된 아이템을 메인 배경에 추가하여 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. 이때, 강의공간 템플릿을 구성하는 각 아이템들은 위치정보(해당 강의공간 템플릿에서의 위치)와 함께 매칭되어 있으므로, 가상 강의공간 생성부(350)는 추출된 아이템의 위치정보를 획득하고, 메인 배경의 해당 위치에 추출된 아이템을 추가함으로써, 가상의 강의공간을 생성할 수 있다.If there is no industry with a first ratio or more among the counted number of learners by industry, the virtual lecture space generating unit 350 may determine whether there is an industry in which the number of learners by industry is greater than or equal to the second ratio and less than the first ratio. If there is an industry in which the number of learners for each industry is greater than or equal to the second ratio and less than the first ratio, the virtual lecture space generating unit 350 acquires at least one item constituting the lecture space template of the corresponding industry, and synthesizes the obtained items to create a virtual It is possible to create a first lecture space of . At this time, the virtual lecture space generating unit 350 sets the lecture space template corresponding to the industry name of the highest ratio among industries in which the number of learners is equal to or greater than the second ratio as the main background, The item with the highest priority is extracted from the lecture space template, and the extracted item is added to the main background to create a virtual first lecture space. At this time, since each item constituting the lecture space template is matched with location information (position in the corresponding lecture space template), the virtual lecture space generating unit 350 obtains the location information of the extracted item, and By adding the extracted item to the corresponding location, a virtual lecture space can be created.

예를 들어, 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들이 속한 산업 중 건설업이 40%, 철강금속업이 36%, 및 기타 24%인 경우, 가상 강의공간 생성부(350)는 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 건설업의 강의공간 템플릿인 '공사현장 배경(A)'을 메인 배경으로 하고, 철강금속업의 강의공간 템플릿에서 우선순위가 가장 높은 아이템인 '우주선(B)'을 메인 배경에 합성함으로써, 가상의 강의공간을 생성할 수 있다. 이때, 가상 강의공간 생성부(350)는 우주선(B)의 위치정보를 획득하고, 획득된 위치정보에 우주선(B)을 합성할 수 있다. For example, if the construction industry is 40%, the steel and metal industry is 36%, and the other 24% among the industries to which the learners who have applied for the first lecture belong, the virtual lecture space generating unit 350 is shown in (b) of FIG. ), the 'construction site background (A)', a lecture space template for the construction industry, is the main background, and 'spaceship (B)', the highest priority item in the lecture space template for the steel and metal industry, is the main background. By synthesizing to , a virtual lecture space can be created. In this case, the virtual lecture space generating unit 350 may obtain the position information of the spacecraft B, and synthesize the spacecraft B with the obtained position information.

또한, 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 학습자 수가 제2 비율 이상인 산업이 존재하지 않으면, 가상 강의공간 생성부(350)는 제1 강의를 신청한 학습자들을 대상으로 각 직무별 학습자 수를 카운트하고, 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 제1 비율 이상인 직무가 존재하는지를 판단할 수 있다. 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 제1 비율 이상인 직무가 존재하면, 가상 강의공간 생성부(350)는 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 가상의 제1 강의공간으로 생성할 수 있다. 여기서, 제1 비율 및 제2 비율은 임의로 설정된 값으로, 예컨대, 제1 비율은 70%, 제2 비율은 25%일 수 있다.In addition, if there is no industry in which the number of learners is greater than or equal to the second ratio among the counted number of learners by industry, the virtual lecture space generating unit 350 counts the number of learners for each job for learners who have applied for the first lecture, and the counted It can be determined whether there is a job with a first ratio or higher among the number of learners for each job. If there is a job with a first ratio or more among the counted number of learners for each job, the virtual lecture space generating unit 350 obtains a lecture space template corresponding to the corresponding job from the lecture space template database 335 to obtain a virtual first lecture space. can be created with Here, the first ratio and the second ratio may be arbitrarily set values, for example, the first ratio may be 70%, and the second ratio may be 25%.

만약, 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 제1 비율 이상인 직무가 존재하지 않으면, 가상 강의공간 생성부(350)는 직무별 학습자 수가 제2 비율 이상이고 제1 비율 미만인 직무가 존재하는지를 판단할 수 있다. 직무별 학습자 수가 제2 비율 이상이고 제1 비율 미만인 직무가 존재하면, 가상 강의공간 생성부(350)는 해당 직무의 강의공간 템플릿을 구성하는 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 획득된 아이템들을 합성하여 가상의 제1 강의 공간을 생성할 수 있다. 이때, 가상 강의공간 생성부(350)는 학습자 수가 제2 비율 이상인 직무들 중에서 가장 높은 비율의 직무명에 대응하는 강의공간 템플릿을 메인 배경으로 설정하고, 다음 차순으로 높은 비율의 직무명에 대응하는 강의공간 템플릿에서 우선순위가 가장 높은 아이템을 추출하며, 추출된 아이템을 메인 배경에 추가하여 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다. 이때, 강의공간 템플릿을 구성하는 각 아이템들은 위치정보(해당 강의공간 템플릿에서의 위치)와 함께 매칭되어 있으므로, 가상 강의공간 생성부(350)는 추출된 아이템의 위치정보를 획득하고, 메인 배경의 해당 위치에 추출된 아이템을 추가함으로써, 가상의 강의공간을 생성할 수 있다.If, among the counted number of learners by job, there is no job having a first ratio or more, the virtual lecture space generating unit 350 may determine whether there is a job in which the number of learners for each job is greater than or equal to the second ratio and less than the first ratio. When the number of learners for each job is greater than or equal to the second ratio and there is a job with less than the first ratio, the virtual lecture space generating unit 350 acquires at least one item constituting the lecture space template of the corresponding job, and synthesizes the obtained items. A virtual first lecture space may be created. At this time, the virtual lecture space generating unit 350 sets the lecture space template corresponding to the job name of the highest ratio among the jobs where the number of learners is greater than or equal to the second ratio as the main background, The item with the highest priority is extracted from the lecture space template, and the extracted item is added to the main background to create a virtual first lecture space. At this time, since each item constituting the lecture space template is matched with location information (position in the corresponding lecture space template), the virtual lecture space generating unit 350 obtains the location information of the extracted item, and By adding the extracted item to the corresponding location, a virtual lecture space can be created.

또한, 카운트된 산업별 및 직무별 학습자 수가 각각 제1 비율 및 제2 비율 이상인 산업 및 직무가 존재하지 않으면, 가상 강의공간 생성부(350)는 강사에 의해 설정된 기본 템플릿으로 가상의 강의공간을 생성할 수 있다. 강사는 강의 개설 시, 가상의 강의공간 생성에 필요한 강의공간 템플릿을 선택하여 기본 템플릿으로 설정할 수 있다. In addition, if there is no industry and job where the counted number of learners for each industry and job is equal to or greater than the first ratio and the second ratio, respectively, the virtual lecture space generating unit 350 generates a virtual lecture space with the basic template set by the instructor. can When opening a lecture, the instructor can select a lecture space template required to create a virtual lecture space and set it as the default template.

가상 아바타 생성부(360)는 행위 인지부(380)로부터 제공받은 사용자의 이동 정보 데이터와 행위 정보 데이터에 기초하여 사용자의 움직임과 연동하여 움직이는 아바타를 생성할 수 있다. 한편, 가상 아바타 생성부는 통신부를 통해 사용자 단말로부터 수신받은 다른 사용자의 이동 정보 데이터와 행위 정보 데이터에 기초하여 다른 사용자의 움직임과 연동하여 움직이는 아바타를 생성할 수 있다. The virtual avatar generator 360 may generate an avatar that moves in association with the user's movement based on the user's movement information data and the behavior information data provided from the behavior recognition unit 380 . Meanwhile, the virtual avatar generator may generate an avatar that moves in association with movement of another user based on movement information data and behavior information data of another user received from the user terminal through the communication unit.

가상 아바타 생성부(360)는, 학습자의 제1 강의 선택 시, 제1 강의에 설정된 강사 캐릭터 생성 정보에 따라 제1 가상 강사 아바타를 생성할 수 있다. 즉, 학습자가 특정 내용의 제1 강의(제1 수업)를 선택하면, 가상 아바타 생성부(360)는 제1 강의를 진행할 강사 또는 제1 강의를 보조할 보조 강사에 대한 아바타(외형, 이력, 스토리 등)를 데이터베이스(330)에 저장된 학습 데이터(강의 데이터)에 기초하여 자동으로 생성할 수 있다. 여기서, 강사 캐릭터 생성 정보는 강사의 캐릭터 설정값에 따른 강사 캐릭터 생성, 강사 캐릭터 자동 생성, 및 보조 강사 캐릭터 생성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 강사의 캐릭터 설정값에 따른 강사 캐릭터 생성은 강사에 의해 설정된 캐릭터 설정값에 따라 가상 강사 아바타를 생성하는 것을 의미하고, 강사 캐릭터 자동 생성은 제1 강의와 유사한 강의들에 기초하여 자동으로 가상 강사 아바타를 생성하는 것을 의미할 수 있다. 보조 강사 캐릭터 생성은 제1 강의를 보조할 보조 강사에 대한 아바타를 제1 강의와 유사한 강의들에 기초하여 자동으로 생성하는 것을 의미할 수 있다.When the learner selects the first lecture, the virtual avatar generator 360 may generate the first virtual instructor avatar according to instructor character creation information set in the first lecture. That is, when the learner selects a first lecture (first class) of specific content, the virtual avatar generating unit 360 provides an avatar (appearance, history, story, etc.) may be automatically generated based on learning data (lecture data) stored in the database 330 . Here, the instructor character generation information may include at least one of creating an instructor character according to a character set value of the instructor, automatically generating the instructor character, and creating an assistant instructor character. Instructor character creation according to the instructor's character set value means to generate a virtual instructor avatar according to the character set value set by the instructor, and the instructor character automatic generation automatically creates a virtual instructor avatar based on lectures similar to the first lecture. may mean to create Creating an assistant instructor character may mean automatically generating an avatar for an assistant instructor who will assist the first lecture based on lectures similar to those of the first lecture.

이하, 가상 아바타 생성부(360)가 가상 캐릭터 생성 정보에 기초하여 제1 가상 강사 아바타를 생성하는 방법에 대해 설명하기로 한다. Hereinafter, a method for the virtual avatar generator 360 to generate the first virtual instructor avatar based on the virtual character creation information will be described.

먼저, 강사 캐릭터 생성 정보가 강사의 캐릭터 설정값에 따른 강사 캐릭터 생성인 경우, 가상 아바타 생성부(360)는 캐릭터 설정값 내의 성별, 연령대, 크기, 색상 및 외모에 따른 제1 가상 강사 아바타를 생성할 수 있다. 즉, 강사는 제1 강의 관련하여 가상공간에서 강의할 캐릭터(아바타)의 성별, 연령, 크기, 색상, 및 외모 등의 캐릭터 설정값을 강사 단말(100)을 통해 입력할 수 있고, 강사 단말(100)은 제1 강의에 대한 캐릭터 설정값을 서비스 서버(300)로 전송할 수 있다. 그러면, 가상 아바타 생성부(360)는 캐릭터 설정값에 따른 캐릭터를 생성하고, 그 캐릭터를 제1 가상 강사 아바타로 생성할 수 있다. First, when the instructor character creation information is the instructor character creation according to the instructor character set value, the virtual avatar generator 360 generates a first virtual instructor avatar according to the gender, age group, size, color and appearance in the character set value. can do. That is, the instructor may input character set values such as gender, age, size, color, and appearance of the character (avatar) to be lectured in the virtual space in relation to the first lecture through the instructor terminal 100, and the instructor terminal ( 100 ) may transmit a character setting value for the first lecture to the service server 300 . Then, the virtual avatar generating unit 360 may generate a character according to the character set value and generate the character as the first virtual instructor avatar.

다음으로, 강사 캐릭터 생성 정보가 강사 캐릭터 자동 생성인 경우, 가상 아바타 생성부(360)는 제1 강의와 유사한 강의들의 상대 학습량 비율 및 강사 정보를 분석하고, 상대 학습량 비율 및 강사 정보에 기초하여 제1 가상 강사 아바타를 자동으로 생성할 수 있다. Next, when the instructor character creation information is automatic instructor character generation, the virtual avatar generator 360 analyzes the relative learning amount ratio and instructor information of lectures similar to the first lecture, and based on the relative learning amount ratio and the instructor information, 1 You can automatically create a virtual instructor avatar.

구체적으로, 가상 아바타 생성부(360)는 제1 강의의 카테고리에 포함된 강의들의 학습량에 기초하여 기 설정된 일정 개수의 강의들을 추출할 수 있다. 즉, 가상 아바타 생성부(360)는 제1 강의와 유사한 강의들이 매핑된 카테고리의 강의들을 강의 정보 데이터베이스(333)로부터 추출하고, 그 추출된 강의들의 강사 정보 및 학습량 정보를 추출할 수 있다. 여기서, 강사 정보는 연령대, 성별, 학력, 출신학교, 관심분야, 및 활동이력 등을 포함할 수 있고, 학습량 정보는 학습자들이 학습한 횟수, 학습 시간 등을 포함할 수 있다. 그런 후, 가상 아바타 생성부(360)는 추출된 강의들의 학습량 정보에 기초하여 기 설정된 일정 개수의 강의를 추출할 수 있다. 이때, 가상 아바타 생성부(360)는 학습자들이 학습한 횟수, 및 학습 시간 중 적어도 하나가 많은 순으로 강의들을 정렬하고, 상위에 정렬된 일정 개수의 강의를 선택할 수 있다. 예컨대, 가상 아바타 생성부(360)는 학습량이 높은 3개의 강의를 선택할 수 있다. Specifically, the virtual avatar generator 360 may extract a preset number of lectures based on the learning amount of the lectures included in the category of the first lecture. That is, the virtual avatar generator 360 may extract lectures of a category to which lectures similar to the first lecture are mapped from the lecture information database 333 , and extract instructor information and learning amount information of the extracted lectures. Here, the instructor information may include age, gender, academic background, school of origin, field of interest, activity history, etc., and the learning amount information may include the number of times learners have learned, learning time, and the like. Thereafter, the virtual avatar generator 360 may extract a preset number of lectures based on the extracted learning amount information of the lectures. In this case, the virtual avatar generating unit 360 may sort the lectures in the order in which at least one of the number of times the learners have learned and the learning time is greater, and select a predetermined number of lectures arranged at the top. For example, the virtual avatar generator 360 may select three lectures with a high learning amount.

가상 아바타 생성부(360)는 선택된 강의별로 상대 학습량 비율을 산출할 수 있다. 이때, 가상 아바타 생성부(360)는 추출된 강의들의 학습 횟수의 합 대비 각 강의의 학습 횟수에 기초하여 상대 학습량 비율을 산출할 수 있다. The virtual avatar generator 360 may calculate a relative learning amount ratio for each selected lecture. In this case, the virtual avatar generator 360 may calculate a relative learning amount ratio based on the number of times of learning of each lecture compared to the sum of the number of times of learning of the extracted lectures.

예를 들어 3개의 강의를 선택한 경우, 가상 아바타 생성부(360)는 아래 수학식 1을 이용하여 상대 학습량 비율(rn)을 산출할 수 있다.For example, when three lectures are selected, the virtual avatar generator 360 may calculate the relative learning amount ratio r n using Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

rn =(제n 강의 학습횟수 / 3개 강의의 학습 횟수 합 ) * 100r n = (Number of lessons learned in nth lecture / Sum of learning times in 3 lessons) * 100

상대 학습량 비율이 산출되면, 가상 아바타 생성부(360)는 상대 학습량 비율 및 강사 정보에 기초하여 제1 가상 강사 아바타를 생성할 수 있다. 이때, 가상 아바타 생성부(360)는 상대 학습량 비율이 가장 높은 강의의 강사 나이 및 성별을 선택하고, 선택된 나이 및 성별에 해당하는 캐릭터를 캐릭터 데이터베이스(334)로부터 추출하며, 추출된 캐릭터를 제1 가상 강사 아바타로 생성할 수 있다. When the relative learning amount ratio is calculated, the virtual avatar generator 360 may generate a first virtual instructor avatar based on the relative learning amount ratio and instructor information. In this case, the virtual avatar generating unit 360 selects the age and gender of a lecturer having the highest relative learning rate, extracts a character corresponding to the selected age and gender from the character database 334 , and sets the extracted character to the first You can create it as a virtual instructor avatar.

예를 들어, 상대 학습량 비율이 가장 높은 강의의 강사가 36세의 여성인 경우, 가상 아바타 생성부(360)는 캐릭터 데이터베이스(334)로부터 30대 여성의 캐릭터를 추출하고, 추출된 30대 여성의 캐릭터를 제1 가상 강사 아바타로 생성할 수 있다. For example, if the lecturer with the highest relative learning rate is a 36-year-old female lecturer, the virtual avatar generator 360 extracts a character of a woman in her 30s from the character database 334, A character may be created as the first virtual instructor avatar.

마지막으로, 강사 캐릭터 생성 정보가 보조 강사 캐릭터 생성인 경우, 가상 아바타 생성부(360)는 강사의 캐릭터 설정값에 따라 제1 가상 강사 아바타를 생성하고, 제1 강의와 유사한 강의들의 상대 학습량 비율 및 강사 정보에 기초하여 제1 가상 보조 강사 아바타를 생성할 수 있다. 이때, 가상 아바타 생성부(360)는 강사의 캐릭터 설정값 내의 성별, 연령대, 크기, 색상 및 외모에 따른 제1 가상 강사 아바타를 생성할 수 있다. 또한, 가상 아바타 생성부(360)는 제1 강의와 유사한 강의들의 상대 학습량 비율 및 강사 정보를 분석하고, 상대 학습량 비율 및 강사 정보에 기초하여 제1 가상 보조 강사 아바타를 자동으로 생성할 수 있다. 구체적으로, 가상 아바타 생성부(360)는 제1 강의와 유사한 강의들이 매핑된 카테고리의 강의들을 추출하고, 그 추출된 강의들의 강사 정보 및 학습량 정보를 추출할 수 있다. 그런 후, 가상 아바타 생성부(360)는 추출된 강의들의 학습량 정보에 기초하여 기 설정된 일정 개수의 강의를 추출하며, 추출된 강의별로 상대 학습량 비율을 산출할 수 있다. 상대 학습량 비율이 산출되면, 가상 아바타 생성부(360)는 상대 학습량 비율 및 강사 정보에 기초하여 제1 가상 보조 강사 아바타를 생성할 수 있다. 이때, 가상 아바타 생성부(360)는 상대 학습량 비율이 가장 높은 강의의 강사 나이 및 성별을 선택하고, 선택된 나이 및 성별에 해당하는 캐릭터를 캐릭터 데이터베이스(334)로부터 추출하며, 추출된 캐릭터를 제1 가상 보조 강사 아바타로 생성할 수 있다. 또한, 가상 아바타 생성부(360)는 상대 학습량 비율이 가장 높은 강사의 학력 및 출신학교를 선택하여, 제1 가상 보조 강사 아바타의 학력 및 출신학교로 설정할 수 있다. 또한, 가상 아바타 생성부(360)는 추출된 각 강사의 관심분야 및 활동이력에서 일정 개수의 관심분야 및 활동이력을 각각 추출하고, 추출된 관심분야 및 활동이력을 제1 가상 보조 강사 아바타의 관심분야 및 활동이력으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 3명의 강사가 추출된 경우, 가상 아바타 생성부(360)는 각 강사의 관심분야에서 (3 * rn )개씩 선택하고, 각 강사의 활동이력에서 (3 * rn)개씩 선택할 수 있다. Finally, when the instructor character creation information is the auxiliary instructor character creation, the virtual avatar generator 360 generates a first virtual instructor avatar according to the instructor's character set value, and the relative learning rate and A first virtual assistant instructor avatar may be generated based on the instructor information. In this case, the virtual avatar generator 360 may generate the first virtual instructor avatar according to the gender, age group, size, color, and appearance in the character set value of the instructor. In addition, the virtual avatar generator 360 may analyze the relative learning amount ratio and instructor information of lectures similar to the first lecture, and automatically generate the first virtual assistant instructor avatar based on the relative learning amount ratio and the instructor information. Specifically, the virtual avatar generator 360 may extract lectures of a category to which lectures similar to the first lecture are mapped, and extract instructor information and learning amount information of the extracted lectures. Thereafter, the virtual avatar generator 360 may extract a preset number of lectures based on the extracted learning amount information of the lectures, and calculate a relative learning amount ratio for each extracted lecture. When the relative learning amount ratio is calculated, the virtual avatar generator 360 may generate a first virtual assistant instructor avatar based on the relative learning amount ratio and instructor information. In this case, the virtual avatar generating unit 360 selects the age and gender of the instructor of the lecture having the highest relative learning rate, extracts a character corresponding to the selected age and gender from the character database 334 , and sets the extracted character to the first You can create it as a virtual assistant instructor avatar. Also, the virtual avatar generating unit 360 may select the educational background and school of the instructor having the highest relative learning rate, and set the first virtual assistant instructor avatar's educational background and school of origin. In addition, the virtual avatar generating unit 360 extracts a certain number of fields of interest and activity histories from the extracted fields of interest and activity histories of each instructor, and sets the extracted fields of interest and activity histories to the interests of the first virtual assistant instructor avatar. It can be set by field and activity history. For example, when three instructors are extracted, the virtual avatar generator 360 selects (3 * r n ) from each instructor's field of interest, and selects (3 * r n ) from each instructor's activity history. can

메타버스 관리부(370)는 가상 아바타 생성부(360)에서 생성된 강사 및 학습자 각각의 가상 아바타를 가상 강의공간 생성부(350)에서 생성된 가상의 강의공간에 출력할 수 있다. The metaverse management unit 370 may output the virtual avatars of instructors and learners generated by the virtual avatar generation unit 360 to the virtual lecture space created by the virtual lecture space generation unit 350 .

메타버스 관리부(370)는 행위 인지부(380)에서 인지된 강사 및 학습자의 행위를 가상 강의공간의 강사 아바타 및 학습자 아바타의 움직임에 반영하여 제어할 수 있다.The metaverse management unit 370 may control the actions of the instructor and the learner recognized by the action recognition unit 380 by reflecting the movements of the instructor avatar and the learner avatar in the virtual lecture space.

메타버스 관리부(370)는 현실세계가 투영되는 아바타가 행위하는 가상의 강의공간인 메타버스를 관리한다. 즉, 메타버스 관리부(370)는 행위 인지부(380)의 행위 인지 정보를 메타버스에 적용할 수 있다.The metaverse management unit 370 manages the metaverse, which is a virtual lecture space in which the avatar on which the real world is projected acts. That is, the metaverse management unit 370 may apply the behavior recognition information of the behavior recognition unit 380 to the metaverse.

행위 인지부(380)는 강사 단말(100) 및 학습자 단말(200)로부터 사용자(강사 및 학습자를 포함함)의 행위를 감지한 센싱 정보를 수신하고, 센싱 정보에 기초하여 사용자 행위를 인지할 수 있다.The behavior recognition unit 380 may receive sensing information for detecting an action of a user (including an instructor and a learner) from the instructor terminal 100 and the learner terminal 200, and recognize the user action based on the sensing information. there is.

행위 인지부(380)는 콘텐츠에 사용자의 행동을 반영하기 위해 사용자의 행동에 해당하는 센싱 정보를 수신하고, 수신한 센싱 정보를 이용하여 사용자에 대한 행위 인지를 수행할 수 있다. 이때, 행위 인지부(380)는 기 저장된 행위 정보를 참조하여 사용자의 행위를 인지할 수 있다. The behavior recognition unit 380 may receive sensing information corresponding to the user's behavior in order to reflect the user's behavior in the content, and may perform behavior recognition for the user by using the received sensing information. In this case, the behavior recognition unit 380 may recognize the user's behavior by referring to pre-stored behavior information.

개인화 강의공간 제공부(390)는, 학습자 단말로부터 개인화 강의공간 요청 수신 시, 해당 학습자의 산업 및 직무, 상기 학습자의 강의공간 템플릿 사용이력, 및 다른 학습자들의 강의공간 템플릿 사용이력 중 적어도 하나에 기초하여 강의공간 템플릿 추천 목록을 생성하고, 생성한 강의공간 템플릿 추천 목록을 학습자 단말에 제공하며, 강의공간 템플릿 추천 목록에서 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하여 학습자 단말을 통해 출력되도록 할 수 있다. 이를 통해 개인화 강의공간 제공부(390)는 공통의 강의공간을 제공하는 것이 아니라 학습자 개개인 마다 다른 모습의 강의공간을 제공할 수 있다.The personalized lecture space providing unit 390, upon receiving a request for a personalized lecture space from the learner terminal, is based on at least one of the learner's industry and job, the learner's lecture space template use history, and other learners' lecture space template use histories to create a lecture space template recommendation list, provide the created lecture space template recommendation list to the learner terminal, and create a classroom space template selected by the learner from the lecture space template recommendation list as the learner's personalized lecture space through the learner terminal can be printed out. Through this, the personalized lecture space providing unit 390 may not provide a common lecture space, but may provide a lecture space with a different appearance for each learner.

개인화 강의공간 제공부(390)는 해당 학습자의 산업 또는 직무에 대응하는 강의공간 템플릿, 해당 학습자의 사용 횟수가 많은 순으로 일정 개수의 강의공간 템플릿, 및 다른 학습자들의 사용 횟수가 많은 순으로 일정 개수의 강의공간 템플릿 중 적어도 하나를 학습자 단말에 제공하고, 제공한 강의공간 템플릿 중에서 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하여 출력할 수 있다. The personalized lecture space providing unit 390 provides a set number of lecture space templates corresponding to the learner's industry or job, a certain number of lecture space templates in the order of the learner's frequency of use, and a certain number of lecture space templates in the order of the highest number of uses by other learners. It is possible to provide at least one of the lecture space templates to the learner terminal, and to generate and output the lecture space template selected by the learner from among the provided lecture space templates as the learner's personalized lecture space.

예를 들면, 개인화 강의공간 제공부(390)는 개인화 강의공간을 요청한 학습자의 프로필 정보에 포함된 산업의 강의공간 템플릿으로 가상의 강의공간을 생성하여 학습자 단말에 제공할 수 있다. 또한, 개인화 강의공간 제공부(390)는 개인화 강의공간을 요청한 학습자의 강의공간 템플릿 사용 이력에 기초하여 자주 사용한 강의공간 템플릿을 선택할 수 있도록 자주 사용한 강의공간 템플릿 목록을 학습자 단말에 제공할 수 있고, 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿으로 가상의 강의공간을 생성하여 학습자 단말에 제공할 수 있다. 또한, 개인화 강의공간 제공부(390)는 다른 학습자들이 많이 사용한 순서대로 강의공간 템플릿 목록을 학습자 단말에 제공하고, 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 가상의 강의공간으로 생성하여 학습자 단말에 제공할 수 있다. For example, the personalized lecture space providing unit 390 may create a virtual lecture space with an industrial lecture space template included in the profile information of the learner who requested the personalized lecture space and provide it to the learner terminal. In addition, the personalized lecture space providing unit 390 may provide a frequently used lecture space template list to the learner terminal so that a frequently used lecture space template can be selected based on the lecture space template use history of the learner who requested the personalized lecture space, A virtual lecture space can be created with the lecture space template selected by the learner and provided to the learner terminal. In addition, the personalized lecture space providing unit 390 provides a list of lecture space templates to the learner terminal in the order that other learners use it frequently, and generates a lecture space template selected by the learner as a virtual lecture space and provides it to the learner terminal. there is.

개인화 강의공간 제공부(390)를 통해 학습자별로 개인화된 가상 강의공간을 출력되도록 할 수 있다. The personalized lecture space providing unit 390 may output a personalized virtual lecture space for each learner.

한편, 인증부(340), 가상 강의공간 생성부(350), 가상 아바타 생성부(360), 메타버스 관리부(370), 행위 인지부(380), 개인화 강의공간 제공부(390), 및 강의공간 템플릿 생성부(400)는 컴퓨팅 장치상에서 프로그램을 실행하기 위해 필요한 프로세서 등에 의해 각각 구현될 수 있다. 이처럼 인증부(340), 가상 강의공간 생성부(350), 가상 아바타 생성부(360), 메타버스 관리부(370), 행위 인지부(380), 개인화 강의공간 제공부(390), 및 강의공간 템플릿 생성부(400)는 물리적으로 독립된 각각의 구성에 의해 구현될 수도 있고, 하나의 프로세서 내에서 기능적으로 구분되는 형태로 구현될 수도 있다. Meanwhile, the authentication unit 340 , the virtual lecture space generation unit 350 , the virtual avatar generation unit 360 , the metaverse management unit 370 , the behavior recognition unit 380 , the personalized lecture space providing unit 390 , and the lecture The space template generator 400 may be implemented by a processor or the like required to execute a program on a computing device. As such, the authentication unit 340, the virtual lecture space generation unit 350, the virtual avatar generation unit 360, the metaverse management unit 370, the behavior recognition unit 380, the personalized lecture space providing unit 390, and the lecture space The template generator 400 may be implemented by each physically independent configuration, or may be implemented in a form that is functionally divided within one processor.

제어부(410)는 통신부(310), 저장부(320), 데이터베이스(330), 인증부(340), 가상 강의공간 생성부(350), 가상 아바타 생성부(360), 메타버스 관리부(370), 행위 인지부(380), 개인화 강의공간 제공부(390) 및 강의공간 템플릿 생성부(400)를 포함하는 서비스 서버(300)의 다양한 구성부들의 동작을 제어하는 구성으로, 적어도 하나의 연산 장치를 포함할 수 있는데, 여기서 상기 연산 장치는 범용적인 중앙연산장치(CPU), 특정 목적에 적합하게 구현된 프로그래머블 디바이스 소자(CPLD, FPGA), 주문형 반도체 연산장치(ASIC) 또는 마이크로 컨트롤러 칩일 수 있다. 또한, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음을 본 실시 예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. The control unit 410 includes a communication unit 310 , a storage unit 320 , a database 330 , an authentication unit 340 , a virtual lecture space generation unit 350 , a virtual avatar generation unit 360 , and a metaverse management unit 370 . , an action recognition unit 380 , a personalized lecture space providing unit 390 , and a lecture space template generating unit 400 for controlling operations of various components of the service server 300 , at least one computing device may include, wherein the arithmetic unit may be a general-purpose central processing unit (CPU), a programmable device device (CPLD, FPGA) implemented appropriately for a specific purpose, an application-specific integrated circuit (ASIC), or a microcontroller chip. In addition, it can be understood by those of ordinary skill in the art to which this embodiment pertains that it may be implemented in other types of hardware.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 공간에서의 학습을 위한 가상 강의공간 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a method of generating a virtual lecture space for learning in a metaverse space according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 서비스 서버는 복수의 학습자 단말로부터 제1 강의의 수강신청정보를 수신하여 저장한다(S410).Referring to FIG. 4 , the service server receives and stores course registration information of a first lecture from a plurality of learner terminals ( S410 ).

그런 후, 제1 강의의 강의시간이 되면(S420), 서비스 서버(300)는 제1 강의를 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 제1 강의공간을 생성한다(S430). 이때, 서비스 서버(300)는 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악할 수 있다. 그런 후, 서비스 서버(300)는 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 강의공간 템플릿 데이터베이스(335)로부터 추출하고, 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 가상의 제1 강의공간을 생성할 수 있다.Then, when the lecture time of the first lecture comes ( S420 ), the service server 300 creates a virtual first lecture space based on the profile information of the learners who have applied for the first lecture ( S430 ). In this case, the service server 300 may analyze the profile information of the learners who have applied for the first lecture to identify at least one of the industry and the job of each learner. Then, the service server 300 extracts at least one lecture space template corresponding to the industries and jobs of the learners from the lecture space template database 335, and uses the extracted lecture space template to create a virtual first lecture space. can create

S430 단계가 수행되면, 서비스 서버(300)는 가상의 제1 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들 각각의 가상 아바타를 가상의 제1 강의공간에 출력한다(S440).When step S430 is performed, the service server 300 outputs virtual avatars of instructors and learners who enter the virtual first lecture space to the virtual first lecture space (S440).

한편, 학습자는 가상의 제1 강의공간을 학습자 개인 취향의 강의공간으로 변경하기를 원할 수 있다. 이에, 학습자 단말(200)은 학습자로부터 개인화 강의공간 요청 신호를 입력받아 서비스 서버(300)로 전송한다. 개인화 강의공간 요청 신호는 학습자 식별정보 등을 포함할 수 있다. 서비스 서버(300)는 해당 학습자의 산업 및 직무, 상기 학습자의 강의공간 템플릿 사용이력, 및 다른 학습자들의 강의공간 템플릿 사용이력 중 적어도 하나에 기초하여 강의공간 템플릿 추천 목록을 생성하고, 강의공간 템플릿 추천 목록을 학습자 단말에 제공할 수 있다. 그러면, 학습자는 강의공간 템플릿 추천 목록에서 원하는 강의공간 템플릿을 선택할 수 있다. 학습자가 원하는 강의공간 템플릿을 선택하면, 서비스 서버(300)는 강의공간 선택 정보를 서비스 서버(300)로 전송할 수 있다. 서비스 서버(300)는 강의공간 템플릿 추천 목록에서 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하고, 생성된 개인화 강의 공간을 학습자 단말을 통해 출력되도록 할 수 있다. 이때, 개인화 강의공간은 해당 학습자의 학습자 단말에만 출력되고, 다른 학습자들의 단말에는 출력되지 않을 수 있다. Meanwhile, the learner may want to change the virtual first lecture space into a lecture space of the learner's personal preference. Accordingly, the learner terminal 200 receives the personalized lecture space request signal from the learner and transmits it to the service server 300 . The personalized lecture space request signal may include learner identification information and the like. The service server 300 generates a lecture space template recommendation list based on at least one of the learner's industry and job, the learner's lecture space template use history, and other learners' lecture space template use histories, and recommends the lecture space template. The list may be provided to the learner terminal. Then, the learner can select a desired lecture space template from the recommended lecture space template list. When the learner selects a desired lecture space template, the service server 300 may transmit lecture space selection information to the service server 300 . The service server 300 may generate the lecture space template selected by the learner from the lecture space template recommendation list as the learner's personalized lecture space, and output the created personalized lecture space through the learner terminal. In this case, the personalized lecture space may be output only to the learner's terminal of the corresponding learner and not to the terminals of other learners.

상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치는, 특정 내용의 강의(수업)를 가상공간에서 진행할 때, 학습자의 프로필 정보에 기초하여 강의공간을 자동으로 생성함으로써, 학습자들의 교육 참여와 학습에 대한 몰입도를 증가시킬 수 있다. As described above, in the method and apparatus for creating a virtual lecture space for learning in the metaverse according to an embodiment of the present invention, when a lecture (class) of a specific content is conducted in a virtual space, based on the learner's profile information Thus, by automatically creating a lecture space, it is possible to increase learners' participation in education and immersion in learning.

본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법 및 그 장치는, 강의를 진행함에 있어서 각 학습자 개인의 취향이 반영된 가상의 강의공간을 제공함으로써, 학습자의 교육 참여도 및 흥미, 그리고 커뮤니케이션을 증대시킬 수 있다.A method and apparatus for generating a virtual lecture space for learning in a metaverse according to an embodiment of the present invention provide a virtual lecture space in which each learner's individual taste is reflected in the course of a lecture, thereby allowing learners to participate in education degree, interest, and communication can be increased.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, this is merely an example, and those skilled in the art to which various modifications and equivalent other embodiments are possible. will understand Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the following claims.

100 : 강사 단말
200 : 학습자 단말
300 : 서비스 서버
310 : 통신부
320 : 저장부
330 : 데이터베이스
340 : 인증부
350 : 가상 강의공간 생성부
360 : 가상 아바타 생성부
370 : 메타버스 관리부
380 : 행위 인지부
390 : 개인화 강의공간 제공부
400 : 강의공간 템플릿 생성부
410 : 제어부
100: instructor terminal
200: learner terminal
300 : service server
310: communication department
320: storage
330: database
340: authentication unit
350: virtual lecture space generation unit
360: virtual avatar generator
370: metaverse management unit
380: action recognition unit
390: Personalized lecture space provision unit
400: lecture space template generation unit
410: control unit

Claims (12)

장치가, 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계; 및
상기 장치가, 상기 가상의 제1 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 각각 생성하여 상기 가상의 제1 강의공간에 출력하는 단계를 포함하되,
상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계에서,
상기 장치는, 상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들을 대상으로 각 산업별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 기 설정된 제1 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고,
상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 기 설정된 제2 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법.
generating, by the device, a virtual first lecture space based on profile information of learners who have applied for taking the first lecture; and
and generating, by the device, virtual avatars of instructors and learners entering the virtual first lecture space, respectively, and outputting them to the virtual first lecture space,
In the step of creating the virtual first lecture space,
The device counts the number of learners for each industry for learners who have applied for the first lecture, and if there is an industry with a first ratio or higher among the counted number of learners for each industry, it corresponds to the industry from the database to obtain a lecture space template to create the virtual first lecture space,
If there is an industry that is less than the first ratio and greater than or equal to a preset second ratio among the counted number of learners by industry, at least one item is obtained from the lecture space template corresponding to the industry from the database, and the obtained items are A method of generating a virtual lecture space for learning in a metaverse, characterized in that by synthesizing the first virtual lecture space.
제1항에 있어서,
상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계 이전에,
상기 장치가 산업별 및 직무별 중 적어도 하나에 대한 강의공간 템플릿을 생성하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법.
According to claim 1,
Before the step of creating the virtual first lecture space,
The method of generating a virtual lecture space for learning in the metaverse, characterized in that the apparatus further comprises the step of generating, by the apparatus, a lecture space template for at least one of each industry and each job, and storing the template in the database.
제2항에 있어서,
상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계는,
상기 장치가, 상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악하는 단계; 및
상기 장치가, 상기 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 상기 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법.
3. The method of claim 2,
The step of creating the first virtual lecture space comprises:
analyzing, by the device, profile information of learners who have applied for the first lecture to identify at least one of industries and jobs of each learner; and
extracting, by the apparatus, at least one lecture space template corresponding to the industries and jobs of the learners from the database, and generating the virtual first lecture space using the extracted lecture space template A method of creating a virtual lecture space for learning in the metaverse characterized by its features.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 단계에서,
상기 장치는, 상기 카운트된 산업별 학습자수 중에서 상기 제2 비율 이상인 산업이 존재하지 않은 경우, 각 직무별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고,
상기 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 제2 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법.
According to claim 1,
In the step of creating the virtual first lecture space,
The device counts the number of learners for each job when there is no industry with the second ratio or higher among the counted number of learners by industry, and when there is a job with the first ratio or higher among the counted number of learners for each job , obtain a lecture space template corresponding to the job from the database and create the virtual first lecture space,
If there is a job that is less than the first ratio and greater than or equal to the second ratio among the number of learners for each job, at least one item is acquired from the lecture space template corresponding to the job from the database, and the acquired items are synthesized to A method of creating a virtual lecture space for learning in a metaverse, characterized in that the first virtual lecture space is created.
제5항에 있어서,
학습자 단말로부터 개인화 강의공간 요청 수신 시, 상기 장치가 해당 학습자의 산업 및 직무, 상기 학습자의 강의공간 템플릿 사용이력, 및 다른 학습자들의 강의공간 템플릿 사용이력 중 적어도 하나에 기초하여 강의공간 템플릿 추천 목록을 생성하고, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록을 상기 학습자 단말에 제공하며, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록에서 상기 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 상기 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하여 상기 학습자 단말을 통해 출력되도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 방법.
6. The method of claim 5,
Upon receiving the request for personalized lecture space from the learner terminal, the device generates a lecture space template recommendation list based on at least one of the learner's industry and job, the learner's lecture space template use history, and other learners' lecture space template use histories generating, providing the lecture space template recommendation list to the learner terminal, and generating the lecture space template selected by the learner from the lecture space template recommendation list as the learner's personalized lecture space to be output through the learner terminal A virtual lecture space creation method for learning in the metaverse, characterized in that it further comprises a step.
제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보에 기초하여 가상의 제1 강의공간을 생성하는 가상 강의공간 생성부;
상기 가상의 제1 강의공간에 입장하는 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 각각 생성하는 가상 아바타 생성부; 및
상기 강사 및 학습자들의 가상 아바타를 상기 가상의 제1 강의공간에 출력하는 메타버스 관리부를 포함하되,
상기 가상 강의공간 생성부는,
상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들을 대상으로 각 산업별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 기 설정된 제1 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고,
상기 카운트된 산업별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 기 설정된 제2 비율 이상인 산업이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 산업에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 장치.
a virtual lecture space generator for generating a virtual first lecture space based on profile information of learners who have applied for taking the first lecture;
a virtual avatar generator for generating virtual avatars of instructors and learners entering the virtual first lecture space, respectively; and
A metaverse management unit for outputting the virtual avatars of the instructors and learners to the virtual first lecture space,
The virtual lecture space generation unit,
The number of learners for each industry is counted for learners who have applied for the first lecture, and if there is an industry with a first ratio or higher among the counted number of learners for each industry, a lecture space template corresponding to the industry is obtained from the database to obtain and create the virtual first lecture space,
If there is an industry that is less than the first ratio and greater than or equal to a preset second ratio among the counted number of learners by industry, at least one item is obtained from the lecture space template corresponding to the industry from the database, and the obtained items are A virtual lecture space generating apparatus for learning in a metaverse, characterized in that by synthesizing the virtual first lecture space.
제7항에 있어서,
산업별 및 직무별 중 적어도 하나에 대한 강의공간 템플릿을 생성하여 상기 데이터베이스에 저장하는 강의공간 템플릿 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 장치.
8. The method of claim 7,
The virtual lecture space creation apparatus for learning in the metaverse, characterized in that it further comprises a lecture space template generator for generating a lecture space template for at least one of industry and job-specific and storing it in the database.
제7항에 있어서,
상기 가상 강의공간 생성부는,
상기 제1 강의의 수강을 신청한 학습자들의 프로필 정보를 분석하여 각 학습자들의 산업 및 직무 중 적어도 하나를 파악하고, 상기 학습자들의 산업 및 직무에 대응하는 적어도 하나의 강의공간 템플릿을 데이터베이스로부터 추출하며, 상기 추출된 강의공간 템플릿을 이용하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 장치.
8. The method of claim 7,
The virtual lecture space generation unit,
By analyzing the profile information of the learners who have applied for the first lecture, at least one of the industries and jobs of each learner is identified, and at least one lecture space template corresponding to the industries and jobs of the learners is extracted from the database, A virtual lecture space generating apparatus for learning in a metaverse, characterized in that the first virtual lecture space is created by using the extracted lecture space template.
삭제delete 제7항에 있어서,
상기 가상 강의공간 생성부는,
상기 카운트된 산업별 학습자수 중에서 상기 제2 비율 이상인 산업이 존재하지 않은 경우, 각 직무별 학습자 수를 카운트하고, 상기 카운트된 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿을 획득하여 상기 가상의 제1 강의 공간으로 생성하고,
상기 직무별 학습자 수 중에서 상기 제1 비율 미만이면서 제2 비율 이상인 직무가 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 해당 직무에 대응하는 강의공간 템플릿으로부터 적어도 하나의 아이템을 획득하고, 상기 획득된 아이템들을 합성하여 상기 가상의 제1 강의공간을 생성하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 장치.
8. The method of claim 7,
The virtual lecture space generation unit,
If there is no industry with the second ratio or higher among the counted number of learners by industry, the number of learners for each job is counted. Obtaining a lecture space template corresponding to the job and creating the virtual first lecture space,
If there is a job that is less than the first ratio and greater than or equal to the second ratio among the number of learners for each job, at least one item is acquired from the lecture space template corresponding to the job from the database, and the acquired items are synthesized to A virtual lecture space generating apparatus for learning in the metaverse, characterized in that the first virtual lecture space is created.
제7항에 있어서,
학습자 단말로부터 개인화 강의공간 요청 수신 시, 해당 학습자의 산업 및 직무, 상기 학습자의 강의공간 템플릿 사용이력, 및 다른 학습자들의 강의공간 템플릿 사용이력 중 적어도 하나에 기초하여 강의공간 템플릿 추천 목록을 생성하고, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록을 상기 학습자 단말에 제공하며, 상기 강의공간 템플릿 추천 목록에서 상기 학습자에 의해 선택된 강의공간 템플릿을 상기 학습자의 개인화 강의공간으로 생성하여 상기 학습자 단말을 통해 출력되도록 하는 개인화 강의공간 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스에서의 학습을 위한 가상의 강의공간 생성 장치.
8. The method of claim 7,
When receiving a request for a personalized lecture space from a learner terminal, generating a lecture space template recommendation list based on at least one of the learner's industry and job, the learner's lecture space template use history, and other learners' lecture space template use histories, A personalized lecture space that provides the lecture space template recommendation list to the learner terminal, and generates a lecture space template selected by the learner from the lecture space template recommendation list as the learner's personalized lecture space and outputs it through the learner terminal A virtual lecture space generating device for learning in the metaverse, characterized in that it further comprises a providing unit.
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