KR102585090B1 - 뉴럴 네트워크를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

뉴럴 네트워크를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

실시예들은 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법 및 장치를 제시한다. 일 실시예에 따른 뉴럴 네트워크를 이용하여 컴퓨팅 장치가 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법은, 사용자 단말로부터 웹툰 구독과 관련된 정보 및 사용자의 얼굴 이미지를 수신하고, 상기 웹툰 구독과 관련된 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 상기 컴퓨팅 장치에 입력된 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 결정하고, 상기 복수의 웹툰 캐릭터 각각은 웹툰에 등장하는 캐릭터이고, 상기 웹툰 구독과 관련된 정보에 따라 상기 웹툰의 웹 페이지별 체류시간이 가장 큰 값을 갖는 웹 페이지에서 상기 사용자 단말의 화면에 가장 길게 노출된 웹툰 이미지가 결정되고, 상기 게임 캐릭터는 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터로 결정되고, 상기 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상은 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델을 통해 결정되고, 상기 게임 캐릭터에 대한 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 게임 캐릭터에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값만큼 제1 자원을 증가시키고, 상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 선박에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값만큼 상기 제1 자원을 증가시키고, 상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 건물에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제2 자원을 증가시키고, 상기 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과하는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에게 상기 사전 설정된 기준 값에 매칭된 새로운 가상 건물에 대한 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 자원 및 상기 제2 자원은 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 게임 캐릭터, 가상 선박 및 가상 건물을 업그레이드하고 획득하기 위한 화폐로 사용될 수 있다.

Description

뉴럴 네트워크를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING A GAME LINKED WITH WEBTOON TO A USER TERMINAL USING NEURAL NETWORKS}
본 개시의 실시예들은 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 기술에 관한 것으로, 뉴럴 네트워크를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 기술에 대한 것이다.
최근 스마트폰을 통해 쉽게 접근할 수 있는 다양한 디지털 컨텐츠들이 등장하고 있다. 그 중에서 대표적인 디지털 컨텐츠로 웹툰(webtoon)이 있으며, 웹툰은 웹과 카툰(cartoon)을 합성한 단어로, 네이버, 다음 등과 같은 각종 플랫폼 또는 인터넷에서 연재하는 만화를 지칭할 수 있다.
또한, 게임 회사가 웹툰에 등장한 캐릭터를 이용한 모바일 게임을 서비스하는 경우가 증가하고 있으며, 이렇게 웹툰 캐릭터를 이용한 모바일 게임의 경우에는 웹툰의 스토리 및 웹툰의 캐릭터를 기반으로 모바일 게임을 제작하기 때문에, 게임 회사가 일반적인 모바일 게임보다 상대적으로 용이하게 모바일 게임을 제작할 수 있다.
다만, 웹툰에 등장한 캐릭터를 이용한 것만으로는 웹툰을 구독한 독자나 일반 사용자에게 일시적으로 게임에 대한 흥미를 유발시킬 뿐, 웹툰의 스토리를 이미 알고 있는 경우에는 게임에 대한 흥미를 금방 잃게 되는 문제가 있다.
이에, 웹툰에서 공개되지 않은 설정 내용이나 비하인드 스토리 등을 게임을 웹툰과 연동된 게임을 통해 사용자에게 제공하거나, 사용자의 웹툰을 구독한 정보를 반영하여 해당 웹툰과 연동된 게임 내에서 게임 캐릭터나 가상 건물 등 게임의 진행에 영향을 주는 방법이 필요하다. 또한, 사용자의 이미지 정보와 웹툰 캐릭터를 뉴럴 네트워크를 통해 합성한 캐릭터를 웹툰과 연동된 게임 내 게임 캐릭터로 사용하거나, 게임 캐릭터와 관련된 촬영 사진을 전송함으로써 게임 캐릭터를 획득하는 등 사용자의 게임에 대한 몰입도를 증가시키는 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법이 필요하다.
본 개시의 실시예들은, 뉴럴 네트워크를 이용하여 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
일 실시예에 따른 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용하여 컴퓨팅 장치가 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법은, 사용자 단말로부터 웹툰 구독과 관련된 정보 및 사용자의 얼굴 이미지를 수신하고, 상기 웹툰 구독과 관련된 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 상기 컴퓨팅 장치에 입력된 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 결정하고, 상기 복수의 웹툰 캐릭터 각각은 웹툰에 등장하는 캐릭터이고, 상기 웹툰 구독과 관련된 정보에 따라 상기 웹툰의 웹 페이지별 체류시간이 가장 큰 값을 갖는 웹 페이지에서 상기 사용자 단말의 화면에 가장 길게 노출된 웹툰 이미지가 결정되고, 상기 게임 캐릭터는 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터로 결정되고, 상기 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상은 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델을 통해 결정되고, 상기 게임 캐릭터에 대한 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 게임 캐릭터에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값만큼 제1 자원을 증가시키고, 상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 선박에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값만큼 상기 제1 자원을 증가시키고, 상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 건물에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제2 자원을 증가시키고, 상기 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과하는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에게 상기 사전 설정된 기준 값에 매칭된 새로운 가상 건물에 대한 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 제1 자원 및 상기 제2 자원은 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 게임 캐릭터, 가상 선박 및 가상 건물을 업그레이드하고 획득하기 위한 화폐로 사용될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 웹툰의 특정 웹 페이지에 상기 사용자 단말이 접속한 것에 기반하여, 상기 사용자 단말은 상기 웹툰과 관련된 게임 내에서 상기 제1 자원을 사전 설정된 제1 보너스 값만큼 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 웹툰의 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출되는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말은 상기 제1 자원을 사전 설정된 제2 보너스 값만큼 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 모든 회차를 구독한 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에 대해 특별 가상 건물의 설치가 허용될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 특정 회차에 대해 선택한 평점에 기반하여, 상기 사용자 단말에 대해 상기 제2 자원을 생산하는 주기가 상기 평점에 비례한 비율만큼 사전 설정된 시간동안 감소될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제1 자원을 사전 설정된 제1 비용 값만큼 소모함으로써, 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 상기 새로운 가상 건물에 대한 설치가 상기 사용자 단말에 대해 허용될 수 있다. 상기 사용자 단말이 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 상기 새로운 가상 건물을 건설한 것에 기반하여, 상기 새로운 가상 건물과 관련된 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 사용자 단말이 상기 제1 자원을 사전 설정된 제2 비용 값만큼 소모함으로써, 상기 사용자 단말은 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 랜덤하게 획득할 수 있다. 상기 사용자 단말이 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 획득한 것에 기반하여, 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터와 관련된 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 사용자 단말로부터 토끼와 관련된 이미지를 수신하고, 상기 토끼와 관련된 이미지를 기반으로 제2 뉴럴 네트워크를 이용한 캐릭터 유사도 결정 모델을 통해 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 토끼와 관련된 이미지와 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터를 결정하고, 상기 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터와 관련된 오브젝트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 오브젝트의 개수가 사전 설정된 개수에 도달하는 것에 기반하여, 사용자 단말이 상기 웹툰 캐릭터를 상기 웹툰과 연동된 게임에서 게임 캐릭터로 획득할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제1 뉴럴 네트워크는 제1 입력 레이어, 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함할 수 있다. 상기 사용자의 얼굴 이미지에 대한 데이터 전처리를 통해 상기 사용자의 귀와 관련된 벡터 값으로 구성된 제1 입력 벡터가 생성될 수 있다. 상기 제1 입력 벡터가 상기 제1 뉴럴 네트워크에 입력되는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태 및 크기가 결정될 수 있다. 복수의 제1 입력 벡터 및 복수의 정답 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상으로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제1 뉴럴 네트워크의 상기 제1 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 통과하여 제1 출력 벡터를 출력하고, 상기 제1 출력 벡터는 상기 제1 출력 레이어에 연결된 제1 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제1 손실함수 레이어는 상기 제1 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제1 손실 함수를 이용하여 제1 손실값을 출력하고, 상기 제1 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제1 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 뉴럴 네트워크는 제2 입력 레이어, 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함할 수 있다. 상기 토끼와 관련된 이미지에 대한 데이터 전처리를 통해 토끼와 관련된 벡터 값으로 구성된 제2 입력 벡터가 생성될 수 있다. 상기 제2 입력 벡터가 상기 제2 뉴럴 네트워크에 입력되는 것에 기반하여, 상기 토끼와 관련된 이미지와 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터가 결정될 수 있다. 복수의 제2 입력 벡터, 복수의 웹툰 캐릭터의 이미지 각각에 대한 픽셀 값 및 복수의 정답 유사도로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제2 뉴럴 네트워크의 상기 제2 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 통과하여 제2 출력 벡터를 출력하고, 상기 제2 출력 벡터는 상기 제2 출력 레이어에 연결된 제2 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제2 손실함수 레이어는 상기 제2 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제2 손실 함수를 이용하여 제2 손실값을 출력하고, 상기 제2 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제2 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 사전 설정된 제1 보너스 값은 하기 수학식에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식에서, 상기 B1은 상기 사전 설정된 제1 보너스 값이고, 상기 rw는 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 회차에 대한 평점이고, 상기 rd는 평점에 대한 기본 값이고, 상기 k는 사용자 단말이 획득한 게임 캐릭터의 종류의 개수이고, 상기 ni는 i번째 게임 캐릭터의 종류에 대응하는 웹툰 캐릭터가 상기 특정 웹 페이지의 웹툰 이미지에서 등장한 횟수이고, 상기 dw는 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 이미지의 용량이고, 상기 nv는 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰에 대한 조회수이고, 상기 nd는 조회수에 대한 기본 값일 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 사전 설정된 제2 보너스 값은 하기 수학식에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식에서, 상기 B2는 상기 사전 설정된 제2 보너스 값이고, 상기 in은 상기 특정 웹툰 이미지가 포함된 웹 페이지에 업로드된 웹툰 이미지의 총 개수이고, 상기 io는 상기 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출된 순서이고, 상기 nr은 상기 컴퓨팅 장치에 등록된 사용자 단말의 개수이고, 상기 no는 상기 컴퓨팅 장치에 등록된 사용자 단말 중에서 해당 사용자 단말에 상기 특정 웹툰 이미지가 노출된 순서이고, 상기 tv는 상기 특정 웹툰 이미지가 노출된 시간이고, 상기 RSRP는 상기 사용자 단말의 통신 상태와 관련된 값이고, 상기 Bmax는 상기 사전 설정된 제2 보너스 값에 대한 최댓값일 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 상기 정답 유사도는 하기 수학식에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식에서, 상기 S는 정답 유사도이고, 상기 m은 가로 픽셀 개수이고, 상기 n은 세로 픽셀 개수이고, 상기 I(i,j)는 상기 제2 입력 벡터의 i번째 가로 및 j번째 세로의 픽셀 값이고, 상기 K(i,j)는 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 i번째 가로 및 j번째 세로의 픽셀 값이고, 상기 는 상기 제2 입력 벡터의 평균 값이고, 상기 는 상기 제2 입력 벡터에 대한 표준 편차 값이고, 상기 는 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 픽셀 값의 평균 값이고, 상기 는 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 픽셀 값의 표준 편차 값이고, 상기 는 상기 제2 입력 벡터와 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 픽셀 값 사이의 공분산 값이고, 상기 C1과 C2는 0이 아닌 상수 값일 수 있다.
실시예들에 따르면, 컴퓨팅 장치는 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상을 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델을 통해 결정함으로써, 웹툰과 연동된 게임을 플레이하는 사용자에게 새로운 경험을 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말의 웹툰 구독과 관련된 정보에 따라 상기 웹툰의 웹 페이지별 체류시간이 가장 큰 값을 갖는 웹 페이지에서 상기 사용자 단말의 화면에 가장 길게 노출된 웹툰 이미지를 결정하고, 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 결정함으로써, 사용자의 웹툰에 대한 관심을 높이면서 게임에 대한 몰입감을 동시에 증가시킬 수 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 뉴럴 네트워크를 이용하여 컴퓨팅 장치가 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법을 나타낸다.
도 4는 일 실시예에 따른 귀 매칭 모델 및 캐릭터 유사도 결정 모델에 사용되는 뉴럴 네트워크의 예를 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 웹툰과 연동된 게임의 화면을 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다. 전자 장치(101)는 클라이언트, 단말기 또는 피어로 지칭될 수도 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
서버(108)는 전자 장치(101)가 접속되며, 접속된 전자 장치(101)로 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(108)는 회원 가입 절차를 진행하여 그에 따라 회원으로 가입된 사용자의 각종 정보를 저장하여 관리하고, 서비스에 관련된 각종 구매 및 결제 기능을 제공할 수도 있다. 또한, 서버(108)는, 사용자 간에 서비스를 공유할 수 있도록, 복수의 전자 장치(101) 각각에서 실행되는 서비스 애플리케이션의 실행 데이터를 실시간으로 공유할 수도 있다. 이러한 서버(108)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버(Web Server) 또는 왑 서버(WAP Server)와 동일한 구성을 가질 수 있다. 그러나, 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등 여하한 언어를 통하여 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. 또한, 서버(108)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 통하여 불특정 다수 클라이언트 및/또는 다른 서버와 연결되어 있고, 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템 및 그를 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 뜻하는 것이다. 또한, 서버(108)는, 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(108) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스(DB: Database, 이하 "DB"라 칭함)를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 따라서, 서버(108)는, 회원 가입 정보와, 게임에 대한 각종 정보 및 데이터를 분류하여 DB에 저장시키고 관리하는데, 이러한 DB는 서버(108)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(DOS), 윈도우(windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 매킨토시(Macintosh) 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 웹사이트(Website), IIS(Internet Information Server)와 유닉스환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH등이 이용될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 서비스의 사용자 인증이나 서비스와 관련된 구매 결제를 위한 인증 시스템 및 결제 시스템과 연동할 수도 있다.
제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 서버(108)와 전자 장치들(101, 104)을 연결하는 망(Network)을 의미한다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 LAN, WAN 등의 폐쇄형 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199) 구조를 의미한다.
데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 가질 수 있다. 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신 될 수 있다. 프로그램(140)의 전부 또는 일부는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.
운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.
미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다.
어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.
데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다.
시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.
어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다.
장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.
본 명세서에 걸쳐, 뉴럴 네트워크(neural network), 신경망 네트워크, 네트워크 함수는, 동일한 의미로 사용될 수 있다. 뉴럴 네트워크는, 일반적으로 "노드"라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 "노드"들은, "뉴런(neuron)"들로 지칭될 수도 있다. 뉴럴 네트워크는, 적어도 둘 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 뉴럴 네트워크들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 "링크"에 의해 상호 연결될 수 있다.
뉴럴 네트워크 내에서, 링크를 통해 연결된 둘 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 전술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.
하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서, 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 노드는 가중치를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 뉴럴 네트워크가 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 뉴럴 네트워크는, 둘 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결 되어 뉴럴 네트워크 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 뉴럴 네트워크 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망 네트워크의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망 네트워크가 존재하는 경우, 두 개의 신경망 네트워크들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 뉴럴 네트워크를 이용하여 컴퓨팅 장치가 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법을 나타낸다. 도 3의 일 실시예는 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 S301에서, 컴퓨팅 장치(예: 도 1의 서버(108))는 사용자 단말로부터 웹툰 구독과 관련된 정보 및 사용자의 얼굴 이미지를 수신할 수 있다.
여기서, 컴퓨팅 장치는 뉴럴 네트워크를 이용하여 사용자 단말에게 웹툰과 연동된 게임을 제공하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 뉴럴 네트워크를 통해 학습된 인공지능 모델에 의해 사용자 단말로부터 수신한 정보를 처리하여 웹툰과 연동된 게임을 제공할 수 있다. 웹툰과 연동된 게임은 웹툰에 등장하는 캐릭터, 웹툰의 스토리 및 배경 등과 같이 웹툰과 관련된 요소들을 기반으로 구성된 게임으로, 웹툰과 관련된 정보가 상기 게임의 플레이에 영향을 미칠 수 있고, 사용자는 상기 게임을 플레이하면서 상기 웹툰의 프리퀄(prequel), 상기 웹툰의 시퀄(sequel) 및 상기 웹툰의 번외편을 확인할 수 있다. 사용자 단말은 상기 웹툰을 구독하고, 상기 웹툰과 연동된 게임을 플레이하는 사용자가 사용하는 단말일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 도 1의 전자 장치(101)일 수 있다.
웹툰 구독과 관련된 정보는 사용자 단말의 웹툰과 관련된 활동을 기록한 정보일 수 있다. 예를 들어, 웹툰 구독과 관련된 정보는 웹툰의 웹 페이지에 사용자 단말이 접속한 접속 횟수, 사용자 단말이 접속한 웹툰의 웹 페이지에 대한 정보, 사용자 단말의 웹 페이지별 체류 시간 및 상기 웹툰의 웹 페이지별 사용자의 평점을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말이 접속한 웹툰의 웹 페이지에 대한 정보는 사용자 단말이 접속한 웹툰의 웹 페이지 내 각각의 웹툰 이미지가 노출된 시간 및 웹 페이지가 나타내는 웹툰의 회차 정보를 포함할 수 있다. 사용자 단말이 접속한 웹툰의 웹 페이지 내 각각의 웹툰 이미지가 노출된 시간은 사용자 단말이 웹툰과 관련된 서버로부터 웹툰 이미지를 수신한 시점부터 해당 웹 페이지를 스크롤하는 시점까지의 시간일 수 있다. 웹 페이지에 업로드된 1회분의 웹툰은 복수의 웹툰 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 웹툰 이미지는 전반부의 웹툰 이미지, 중반부의 웹툰 이미지 및 후반부의 웹툰 이미지를 포함할 수 있다. 복수의 웹툰 이미지에 대한 개수는 용량 또는 내용의 전개에 따라 결정될 수 있다. 회차 정보는 제1화, 제2화 등과 같이 몇 번째 에피소드인지를 나타내는 정보일 수 있다. 예를 들어, 웹툰에 대한 총 감상 시간은 상기 웹툰에 대한 웹 페이지별 체류시간의 합산 값일 수 있다.
사용자의 얼굴 이미지는 사용자 단말에 구비된 카메라에 의해 촬영된 사용자의 얼굴에 대한 사진이다. 예를 들어, 사용자의 얼굴 이미지는 사용자의 귀가 포함된 사진으로, 사용자의 얼굴 정면과 사용자의 얼굴 옆면을 사용자의 귀가 보이도록 촬영한 사진일 수 있다. 사용자의 얼굴 이미지는 사용자의 얼굴 정면 이미지 및 사용자의 얼굴 옆면 이미지를 포함할 수 있다.
단계 S302에서, 컴퓨팅 장치는 상기 웹툰 구독과 관련된 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 상기 컴퓨팅 장치에 입력된 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 결정할 수 있다.
여기서, 복수의 웹툰 캐릭터 각각은 웹툰에 등장하는 캐릭터일 수 있다. 예를 들어, 복수의 웹툰 캐릭터에 대한 정보가 상기 컴퓨팅 장치에 사전 입력될 수 있다. 웹툰 캐릭터는 토끼 형상을 한 캐릭터일 수 있다. 예를 들어, 게임 캐릭터는 상기 웹툰과 연동된 게임에서 활동하는 캐릭터이며, 복수의 역할 각각에 대한 캐릭터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 게임 캐릭터는 일꾼 토끼 캐릭터와 선장 토끼 캐릭터를 포함할 수 있다.
웹툰 구독과 관련된 정보에 따라 상기 웹툰의 웹 페이지별 체류시간이 가장 큰 값을 갖는 웹 페이지에서 사용자 단말의 화면에 가장 길게 노출된 웹툰 이미지가 결정될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말이 접속한 웹툰의 웹 페이지 내 각각의 웹툰 이미지가 노출된 시간은 사용자 단말이 웹툰과 관련된 서버로부터 웹툰 이미지를 수신한 시점부터 해당 웹 페이지를 스크롤하는 시점까지의 시간으로 계산할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 웹툰과 관련된 복수의 웹툰 이미지 중에서 사용자 단말이 웹툰과 관련된 서버로부터 웹툰 이미지를 수신한 시점부터 해당 웹 페이지를 스크롤하는 시점까지의 시간이 가장 긴 시간을 갖는 웹툰 이미지를 결정할 수 있다.
게임 캐릭터는 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터로 결정될 수 있다. 예를 들어, 웹툰과 관련된 복수의 웹툰 이미지 각각에 포함된 웹툰 캐릭터에 대한 정보가 웹툰의 웹 페이지별로 컴퓨팅 장치에 사전 저장될 수 있다. 예를 들어, 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터가 복수 개인 경우, 컴퓨팅 장치는 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 랜덤하게 결정할 수 있다. 또는, 예를 들어, 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터가 복수 개인 경우, 컴퓨팅 장치는 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 현재 컴퓨팅 장치에 등록된 웹툰 캐릭터의 개수가 가장 작은 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 결정할 수 있다.
게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상은 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델을 통해 결정될 수 있다. 제1 뉴럴 네트워크는 제1 입력 레이어, 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함할 수 있다.
상기 제1 입력 벡터가 상기 제1 뉴럴 네트워크에 입력되는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태 및 크기가 결정될 수 있다.
즉, 컴퓨팅 장치는 상기 제1 입력 벡터에 따라 서로 다른 귀의 형태 및 크기를 결정할 수 있고, 사용자 단말의 사용자는 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상에 의해 다른 사용자의 게임 캐릭터와 구별할 수 있다.
예를 들어, 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상에 대한 정보는 웹툰 캐릭터별로 컴퓨팅 장치에 사전 저장될 수 있다.
복수의 제1 입력 벡터 및 정답 복수의 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상으로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제1 뉴럴 네트워크의 상기 제1 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 통과하여 제1 출력 벡터를 출력하고, 상기 제1 출력 벡터는 상기 제1 출력 레이어에 연결된 제1 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제1 손실함수 레이어는 상기 제1 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제1 손실 함수를 이용하여 제1 손실값을 출력하고, 상기 제1 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제1 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
단계 S303에서, 컴퓨팅 장치는 상기 게임 캐릭터에 대한 정보를 상기 사용자 단말에게 전송할 수 있다.
게임 캐릭터에 대한 정보는 웹툰 캐릭터에 대한 정보 및 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 웹툰 캐릭터에 대한 정보는 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어떠한 웹툰 캐릭터에 해당하는지 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
단계 S304에서, 컴퓨팅 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 게임 캐릭터에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제1 자원을 증가시킬 수 있다.
예를 들어, 터치 입력은 상기 사용자 단말에 구비된 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서에 의해 감지된 정보일 수 있다.
게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값은 게임 캐릭터의 레벨에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 게임 캐릭터의 레벨이 오를수록 제1 생산 값은 더 큰 값을 가질 수 있다.
게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값이 발생하는 주기가 상기 컴퓨팅 장치에 설정될 수 있다. 게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값이 발생하기 주기가 게임 캐릭터의 레벨에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 게임 캐릭터의 레벨이 오를수록 제1 생산 값은 게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값이 발생하기 주기가 짧아질 수 있다.
게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값은 게임 캐릭터의 종류에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 게임 캐릭터의 종류가 선장 토끼 캐릭터인 경우, 동일한 레벨의 일꾼 토끼 캐릭터보다 제1 생산 값이 큰 값으로 설정될 수 있다.
선장 토끼 캐릭터는 일꾼 토끼 캐릭터와 달리 특수 기능을 가질 수 있다. 예를 들어, 선장 토끼 캐릭터의 종류에 따라 상이한 특수 기능을 질 수 있다. 예를 들어, 선장 토끼 캐릭터의 특수 기능은 제1 자원의 생산 값들을 특정 비율만큼 상승시키는 효과, 제1 자원의 생산 값이 발생하는 주기를 특정 비율만큼 감소시키는 효과 등 다양한 기능들을 포함할 수 있다.
제1 자원은 웹툰과 연동된 게임에서 화폐로 사용되는 자원일 수 있다. 예를 들어, 제1 자원은 폭탄일 수 있다.
단계 S305에서, 컴퓨팅 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 선박에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값만큼 상기 제1 자원을 증가시킬 수 있다.
상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값은 가상 선박의 레벨에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 가상 선박의 레벨이 오를수록 제2 생산 값은 더 큰 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 상기 가상 선박에 대한 터치 입력이 수신될 때마다 상기 제1 자원이 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값만큼 증가할 수 있다.
가상 선박은 복수 개의 특수 효과를 가질 수 있고, 상기 복수 개의 특수 효과는 사전 설정된 대기 시간이 경과되면 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 복수 개의 특수 효과 각각에 대해 제1 자원을 사용함으로써, 그 효과가 증가할 수 있다. 예를 들어, 복수 개의 특수 효과는 사전 설정된 시간동안 자동으로 가상 선박에 대한 터치 입력이 수행되는 효과, 사전 설정된 시간동안 사전 설정된 비율만큼 제1 자원의 생산 값을 증가시키는 효과 및 사전 설정된 시간동안 제2 자원을 생산하는 주기를 사전 설정된 비율만큼 감소시키는 효과를 포함할 수 있다.
단계 S306에서, 컴퓨팅 장치는 상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 건물에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제2 자원을 증가시킬 수 있다.
제2 자원은 웹툰과 연동된 게임에서 화폐로 사용되는 자원일 수 있다. 예를 들어, 제2 자원은 당근일 수 있다.
상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값은 가상 건물의 종류에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 상기 웹툰과 연동된 게임에서 설치가 가능한 가상 건물의 종류는 상기 제1 자원의 양에 따라 단계별로 증가할 수 있다. 예를 들어, 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과한 경우, 컴퓨팅 장치는 사전 설정된 기준 값에 매칭된 가상 건물에 대한 정보를 사용자 단말에게 전송할 수 있다. 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과한 경우, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말에 대해 새로운 종류의 가상 건물에 대한 설치를 허용할 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 값을 가진 사전 설정된 기준 값이 상기 컴퓨팅 장치에 대해 사전 입력될 수 있다. 서로 다른 사전 설정된 기준 값 각각에 서로 다른 종류의 가상 건물이 매칭될 수 있다. 사전 설정된 기준 값이 클수록 사전 설정된 기준 값에 매칭된 가상 건물에 설정된 제3 생산 값은 큰 값일 수 있다.
상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값은 가상 건물의 레벨에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 가상 건물의 레벨이 오를수록 제3 생산 값은 더 큰 값을 가질 수 있다.
상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값이 발생하는 주기는 가상 건물의 종류에 따라 상이할 수 있다.
상기 제1 자원 및 상기 제2 자원은 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 게임 캐릭터, 가상 선박 및 가상 건물을 업그레이드하고 획득하기 위한 화폐로 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 자원은 가상 선박의 레벨을 증가시키기 위한 비용, 가상 선박의 특수 기능의 효과를 증가시키기 위한 비용, 가상 건물의 레벨을 증가시키기 위한 비용 및 게임 캐릭터를 획득하기 위한 비용으로 사용될 수 있다. 제2 자원은 게임 캐릭터의 레벨을 증가시키기 위한 비용으로 사용될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 웹툰의 특정 웹 페이지에 상기 사용자 단말이 접속한 것에 기반하여, 상기 사용자 단말은 상기 웹툰과 관련된 게임 내에서 상기 제1 자원을 사전 설정된 제1 보너스 값만큼 획득할 수 있다.
특정 웹 페이지는 상기 컴퓨팅 장치에 사전 설정될 수 있다. 특정 웹 페이지는 웹툰의 특정 회차가 업로드된 웹 페이지일 수 있다.
예를 들어, 상기 웹툰의 특정 웹 페이지에 상기 사용자 단말이 접속한 것은 상기 웹툰 구독과 관련된 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
또는, 예를 들어, 상기 웹툰과 관련된 서버로부터 상기 컴퓨팅 장치에게 접속 메시지를 수신한 것에 기반하여 상기 웹툰의 특정 웹 페이지에 상기 사용자 단말이 접속한 것으로 결정될 수 있다. 여기서, 접속 메시지는 상기 컴퓨팅 장치에게 상기 사용자 단말이 접속한 것을 알리는 메시지로서, 사용자 단말을 식별하기 위한 정보 및 사용자 단말이 접속한 웹 페이지의 주소를 포함할 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 사전 설정된 제1 보너스 값은 하기 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식 1에서, 상기 B1은 상기 사전 설정된 제1 보너스 값이고, 상기 rw는 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 회차에 대한 평점이고, 상기 rd는 평점에 대한 기본 값이고, 상기 k는 사용자 단말이 획득한 게임 캐릭터의 종류의 개수이고, 상기 ni는 i번째 게임 캐릭터의 종류에 대응하는 웹툰 캐릭터가 상기 특정 웹 페이지의 웹툰 이미지에서 등장한 횟수이고, 상기 dw는 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 이미지의 용량이고, 상기 nv는 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰에 대한 조회수이고, 상기 nd는 조회수에 대한 기본 값일 수 있다.
예를 들어, 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 회차에 대한 평점은 특정 웹 페이지에 해당하는 웹툰의 회차에 대해 사용자 단말이 선택한 평점일 수 있다. 평점은 0 보다 크고 10 이하인 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 평점에 대한 기본 값, 조회수에 대한 기본 값 및 게임 캐릭터의 종류에 대응하는 웹툰 캐릭터가 상기 특정 웹 페이지의 웹툰 이미지에서 등장한 횟수는 컴퓨팅 장치에 사전 설정될 수 있다.
예를 들어, 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 회차에 대한 평점이 높고, 조회 수가 낮을수록 상기 사전 설정된 제1 보너스 값은 큰 값으로 결정될 수 있다. 사용자 단말이 획득한 게임 캐릭터의 종류의 개수가 많고, 해당 게임 캐릭터가 상기 웹툰에 등장한 횟수가 많으며, 상기 특정 웹 페이지에 업로드된 웹툰 이미지의 용량이 클수록 상기 사전 설정된 제1 보너스 값은 큰 값으로 결정될 수 있다.
이를 통해, 컴퓨팅 장치는 웹툰과 연동된 게임을 플레이하는 사용자에게 새로운 경험을 제공할 수 있고, 웹툰에 대한 관심을 높이면서 게임에 대한 몰입감을 증가시킬 수 있다.
상기 웹툰의 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출되는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말은 상기 제1 자원이 사전 설정된 제2 보너스 값만큼 획득할 수 있다.
예를 들어, 상기 웹툰의 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송된 경우, 상기 웹툰의 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출된 것으로 결정될 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 사전 설정된 제2 보너스 값은 하기 수학식 2에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식 2에서, 상기 B2는 상기 사전 설정된 제2 보너스 값이고, 상기 in은 상기 특정 웹툰 이미지가 포함된 웹 페이지에 업로드된 웹툰 이미지의 총 개수이고, 상기 io는 상기 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출된 순서이고, 상기 nr은 상기 컴퓨팅 장치에 등록된 사용자 단말의 개수이고, 상기 no는 상기 컴퓨팅 장치에 등록된 사용자 단말 중에서 해당 사용자 단말에 상기 특정 웹툰 이미지가 노출된 순서이고, 상기 tv는 상기 특정 웹툰 이미지가 노출된 시간이고, 상기 RSRP는 상기 사용자 단말의 통신 상태와 관련된 값이고, 상기 Bmax는 상기 사전 설정된 제2 보너스 값에 대한 최댓값일 수 있다.
여기서, RSRP는 사용자 단말이 수신하는 참조 신호에 대한 전력을 나타내는 RSRP(reference signal received power) 값일 수 있다. RSRP는 사용자 단말의 통신 상태를 나타내는 값으로, 음의 dB 값을 가질 수 있다. 예를 들어, RSRP의 절대 값이 클수록, 상기 사용자 단말의 통신 상태가 불량한 것으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출된 순서는 상기 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 전송된 순서일 수 있다. 특정 웹툰 이미지가 노출된 시간은 사용자 단말이 웹툰과 관련된 서버로부터 웹툰 이미지를 수신한 시점부터 해당 웹 페이지를 스크롤하는 시점까지의 시간일 수 있다. 상기 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출된 순서는 상기 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 전송된 순서는 상기 웹툰과 관련된 서버로부터 상기 컴퓨팅 장치 또는 상기 사용자 단말에게 수신될 수 있다. min 함수는 괄호 안의 두 값 중에서 더 작은 값을 선택하는 함수이다.
예를 들어, 특정 웹툰 이미지가 노출된 시간이 길고, RSRP 값이 작을수록 상기 사전 설정된 제2 값이 큰 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 특정 웹툰 이미지가 사용자 단말에게 노출된 순서가 빠를수록 상기 사전 설정된 제2 값이 큰 값을 가질 수 있다.
이를 통해, 컴퓨팅 장치는 웹툰과 연동된 게임을 플레이하는 사용자에게 새로운 경험을 제공할 수 있고, 웹툰에 대한 관심을 높이면서 게임에 대한 몰입감을 증가시킬 수 있다.
상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 모든 회차를 구독한 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에 대해 특별 가상 건물의 설치가 허용될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 웹툰 구독과 관련된 정보를 기반으로 상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 모든 회차를 구독하였는지 여부를 결정할 수 있다. 특별 가상 건물은 특별한 이벤트에 의해서만 설치가 가능한 가상 건물일 수 있다. 예를 들어, 특별 가상 건물은 상기 제1 자원의 양에 따라 단계별로 설치 가능한 가상 건물의 종류에 포함되지 않을 수 있다.
상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 특정 회차에 대해 선택한 평점에 기반하여, 상기 사용자 단말에 대해 상기 제2 자원을 생산하는 주기가 상기 평점에 비례한 비율만큼 사전 설정된 시간동안 감소될 수 있다. 예를 들어, 웹툰의 특정 회차는 상기 컴퓨팅 장치에 사전 입력될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말이 상기 웹툰의 제15화에 대해 선택한 평점이 7점인 경우, 컴퓨팅 장치는 상기 제2 자원을 생산하는 주기를 70퍼센트만큼 7초동안 감소시킬 수 있다. 즉, 평점을 10으로 나눈 비율만큼 상기 제2 자원을 생산하는 주기를 감소시키고, 평점을 초로 변환한 시간만큼 감소된 주기가 유지될 수 있다.
상기 제1 자원을 사전 설정된 제1 비용 값만큼 소모함으로써, 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 상기 새로운 가상 건물에 대한 설치가 상기 사용자 단말에 대해 허용될 수 있다. 사전 설정된 제1 비용 값은 새로운 가상 건물을 설치하는 비용에 해당하며, 사전 설정된 제1 비용 값은 가상 건물의 종류에 따라 상이할 수 있다.
상기 사용자 단말이 상기 제1 자원을 사전 설정된 제2 비용 값만큼 소모함으로써, 상기 사용자 단말은 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 랜덤하게 획득할 수 있다. 사전 설정된 제2 비용 값은 게임 캐릭터를 획득하기 위한 비용에 해당한다.
상기 사용자 단말이 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 획득한 것에 기반하여, 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터와 관련된 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송될 수 있다. 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터와 관련된 웹툰 이미지는 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터에 대한 프리퀄 웹툰 이미지, 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터에 대한 시퀄 웹툰 이미지 또는 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터에 대한 번외편 웹툰 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 웹툰 캐릭터가 게임 캐릭터로 획득된 횟수가 증가함에 따라, 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터에 대한 프리퀄 웹툰 이미지, 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터에 대한 시퀄 웹툰 이미지 및 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터에 대한 번외편 웹툰 이미지의 순서로 사용자 단말에게 전송될 수 있다.
상기 사용자 단말이 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 상기 새로운 가상 건물을 건설한 것에 기반하여, 상기 새로운 가상 건물과 관련된 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송될 수 있다. 상기 새로운 가상 건물과 관련된 웹툰 이미지는 새로운 가상 건물과 관련된 프리퀄 웹툰 이미지, 새로운 가상 건물과 관련된 시퀄 웹툰 이미지 또는 새로운 가상 건물과 관련된 번외편 웹툰 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 S307에서, 컴퓨팅 장치는 상기 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과하는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에게 상기 사전 설정된 기준 값에 매칭된 새로운 가상 건물에 대한 정보를 전송할 수 있다.
예를 들어, 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과한 경우, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말에 대해 새로운 종류의 가상 건물에 대한 설치를 허용할 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 값을 가진 사전 설정된 기준 값이 상기 컴퓨팅 장치에 대해 사전 입력될 수 있다. 서로 다른 사전 설정된 기준 값 각각에 서로 다른 종류의 가상 건물이 매칭될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 상기 사용자 단말로부터 토끼와 관련된 이미지를 수신할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 상기 토끼와 관련된 이미지를 기반으로 제2 뉴럴 네트워크를 이용한 캐릭터 유사도 결정 모델을 통해 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 토끼와 관련된 이미지와 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터를 결정할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 상기 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터와 관련된 오브젝트를 상기 사용자 단말에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 상기 오브젝트의 개수가 사전 설정된 개수에 도달하는 것에 기반하여, 사용자 단말이 상기 웹툰 캐릭터를 상기 웹툰과 연동된 게임에서 게임 캐릭터로 획득할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 상기 웹툰 캐릭터와 관련된 오브젝트를 상기 사용자 단말에게 하루에 한번만 전송할 수 있다.
상기 제2 뉴럴 네트워크는 제2 입력 레이어, 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함할 수 있다.
상기 토끼와 관련된 이미지에 대한 데이터 전처리를 통해 토끼와 관련된 벡터 값으로 구성된 제2 입력 벡터가 생성될 수 있다. 여기서, 토끼와 관련된 이미지는 상기 사용자 단말에 구비된 카메라를 통해 촬영된 토끼 사진일 수 있다. 토끼와 관련된 벡터 값은 토끼와 관련된 이미지에서 토끼에 대한 영역에 포함된 픽셀 값일 수 있다. 픽셀 값은 다양한 색공간과 관련된 값 중 어느 하나일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 토끼와 관련된 이미지 중에서 토끼에 대한 영역만 추출하도록 이미지를 전처리할 수 있다.
상기 제2 입력 벡터가 상기 제2 뉴럴 네트워크에 입력되는 것에 기반하여, 상기 토끼와 관련된 이미지와 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터가 결정될 수 있다.
복수의 제2 입력 벡터, 복수의 웹툰 캐릭터의 이미지 각각에 대한 픽셀 값 및 복수의 정답 유사도로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제2 뉴럴 네트워크의 상기 제2 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 통과하여 제2 출력 벡터를 출력하고, 상기 제2 출력 벡터는 상기 제2 출력 레이어에 연결된 제2 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제2 손실함수 레이어는 상기 제2 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제2 손실 함수를 이용하여 제2 손실값을 출력하고, 상기 제2 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제2 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 상기 정답 유사도는 하기 수학식 3에 의해 결정될 수 있다.
상기 수학식 3에서, 상기 S는 정답 유사도이고, 상기 m은 가로 픽셀 개수이고, 상기 n은 세로 픽셀 개수이고, 상기 I(i,j)는 상기 제2 입력 벡터의 i번째 가로 및 j번째 세로의 픽셀 값이고, 상기 K(i,j)는 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 i번째 가로 및 j번째 세로의 픽셀 값이고, 상기 는 상기 제2 입력 벡터의 평균 값이고, 상기 는 상기 제2 입력 벡터에 대한 표준 편차 값이고, 상기 는 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 픽셀 값의 평균 값이고, 상기 는 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 픽셀 값의 표준 편차 값이고, 상기 는 상기 제2 입력 벡터와 해당 웹툰 캐릭터의 이미지에 대한 픽셀 값 사이의 공분산 값이고, 상기 C1과 C2는 0이 아닌 상수 값일 수 있다.
여기서, 공분산은 2개의 확률변수의 선형 관계를 나타내는 값이다. 2개의 변수 중 하나의 값이 상승하는 경향을 보일 때 다른 값도 상승하는 선형 상관성이 있다면 양수의 공분산 값을 가지고, 반대로 2개의 변수 중 하나의 값이 상승하는 경향을 보일 때 다른 값이 하강하는 선형 상관성이 있다면 음수의 공분산의 값을 가질 수 있다.
상술한 수학식 3을 통해, 복수의 제2 입력 벡터, 즉 복수의 토끼에 대한 영역의 픽셀 값과 복수의 웹툰 캐릭터의 이미지 각각에 대한 픽셀 값에 대한 복수의 정답 유사도를 결정함으로써, 상기 제2 뉴럴 네트워크를 효과적으로 학습시킬 수 있다.
부가적으로, 예를 들어, 사용자 단말은 상기 사용자 단말에 구비된 카메라를 사용하여 상기 웹툰과 연동된 게임의 인터페이스를 통해 토끼 인형에 부착된 식별 코드를 인식할 수 있다. 사용자 단말은 인식된 식별 코드가 포함된 요청 메시지를 컴퓨팅 장치에게 전송할 수 있다. 여기서, 요청 메시지는 상기 컴퓨팅 장치에게 상기 웹툰과 연동된 게임 내에 특수한 게임 캐릭터에 대한 추가를 요청하는 메시지일 수 있다. 컴퓨팅 장치는 토끼 인형에 부착된 식별 코드에 기반하여 상기 웹툰과 연동된 게임 내에 특수한 게임 캐릭터를 추가할 수 있다. 또한, 예를 들어, 요청 메시지는 사용자의 얼굴 이미지를 포함할 수 있다. 상기 요청 메시지에 사용자의 얼굴 이미지가 포함된 경우, 컴퓨팅 장치는 사용자의 얼굴 이미지에 대한 사용자의 표정 및 얼굴 톤을 분석하고, 분석한 사용자의 표정에 매칭되는 표정을 특수한 게임 캐릭터의 표정으로 결정하고, 분석한 사용자의 얼굴 톤에 매칭되는 색상을 특수한 게임 캐릭터의 색상으로 결정할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 귀 매칭 모델 및 캐릭터 유사도 결정 모델에 사용되는 뉴럴 네트워크의 예를 나타낸다. 도 4의 일 실시예는 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 4를 참조하면, 귀 매칭 모델 및 캐릭터 유사도 결정 모델에 사용되는 뉴럴 네트워크는 입력 레이어(411), 하나 이상의 히든 레이어(412) 및 출력 레이어(413)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 뉴럴 네트워크 및 제2 뉴럴 네트워크는 입력 레이어(411), 하나 이상의 히든 레이어(412) 및 출력 레이어(413)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 뉴럴 네트워크는 CNN(Convolutional Neural Network)일 수 있다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해 정규화 기법 중 하나인 배치 정규화 레이어(batch normalization layer)(이하, BN 레이어)를 추가함으로써, 과적합의 위험을 감소시킬 수 있다. 여기서, 배치 정규화 레이어는 학습 과정에서 각 배치 단위 별로 데이터가 다양한 분포를 가져도, 각 배치 별로 평균과 분산을 이용해 정규화하는 동작을 수행할 수 있다. 배치는 모델의 가중치를 한번 업데이트시킬 때 사용되는 샘플들의 묶음을 지칭한다. 이때, BN 레이어에 사용되는 활성화 함수는 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit) 함수일 수 있다. PReLU 함수는 가중치 값이 0 이하일 경우에 기울기가 0으로 고정되는 문제를 해결하기 위해, 파라미터 a를 추가하여 가중치 값이 0 이하일 때의 기울기를 학습시킬 수 있다.
또한, 하나 이상의 히든 레이어(413)는 맥스-풀링 레이어(max-pooling layer)와 같은 서브-샘플링 레이어(sub-sampling layer)를 포함하지 않고, 컨벌루셔널 레이어(convolutional layer), BN 레이어, 풀링 레이어 및 완전 연결 레이어(fully-connected layer)를 포함할 수 있다. 이때, 입력 데이터의 양이 줄어들지 않는 점을 고려하여, 짝수 번째 컨벌루셔널 레이어(convolutional layer)의 스트라이드(stride)의 크기를 홀수 번째와 다르게 2로 설정할 수 있다. 예를 들어, 스트라이드를 2로 설정할 경우, 픽셀 하나씩을 뛰어 넘으면서 컨벌루션 처리가 수행될 수 있다. 이를 통해, 서브-샘플링의 윈도우 사이즈가 2인 경우와 동일하게 입력 데이터의 양의 절반으로 줄어드는 효과가 발생할 수 있다. 서프-샘플링을 적용할 경우 단순히 입력 데이터의 양만 줄어들지만 컨벌루션을 적용할 경우에는 데이터의 양도 감소시키면서 글로벌한 특징 점들을 마스크의 계수를 통해 그 특징을 더욱 차별화할 수 있다.
부가적으로, 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델에 있어서, 사용자의 얼굴 이미지에 대한 데이터 전처리를 통해 상기 사용자의 귀와 관련된 벡터 값으로 구성된 제1 입력 벡터가 생성될 수 있다. 사용자의 귀와 관련된 벡터 값은 얼굴에 대한 귀의 비율 값, 이갑개(concha)에서 이륜(helix)까지의 최대 길이에 대한 값, 이갑개(concha)에서 대이륜(antihelix)까지의 최대 길이에 대한 값, 이주(tragus)의 길이에 대한 값 및 귓볼의 크기에 대한 값을 포함할 수 있다. 여기서, 이갑개는 귓구멍이 시작되는 부분에서 오목하게 패여 있는 부분일 수 있다. 이륜은 귓바퀴의 가장 바깥쪽 둘레 부분일 수 있다. 대이륜은 이륜과 평행하게 위치한 귓바퀴 안쪽의 돌출된 부분일 수 있다. 이주는 귓바퀴 앞쪽에 위치한 귓구멍 옆에 볼록하게 튀어나온 부분일 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치는 귀와 관련된 복수의 랜드 마크를 이용하여 사용자의 얼굴 이미지에 대한 데이터 전처리를 수행함으로써, 상기 사용자의 귀와 관련된 벡터 값으로 구성된 제1 입력 벡터를 생성할 수 있다. 귀와 관련된 복수의 랜드 마크는 상기 컴퓨팅 장치에 사전 입력될 수 있다.
즉, 컴퓨팅 장치는 상기 제1 입력 벡터에 따라 서로 다른 귀의 형태 및 크기를 결정할 수 있고, 사용자 단말의 사용자는 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상에 의해 다른 사용자의 게임 캐릭터와 구별할 수 있다.
예를 들어, 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상에 대한 정보는 웹툰 캐릭터별로 컴퓨팅 장치에 사전 저장될 수 있다.
복수의 제1 입력 벡터 및 정답 복수의 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상으로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제1 뉴럴 네트워크의 상기 제1 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 통과하여 제1 출력 벡터를 출력하고, 상기 제1 출력 벡터는 상기 제1 출력 레이어에 연결된 제1 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제1 손실함수 레이어는 상기 제1 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제1 손실 함수를 이용하여 제1 손실값을 출력하고, 상기 제1 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제1 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
부가적으로, 캐릭터 유사도 모델에 입력되는 제2 입력 벡터와 관련하여, 컴퓨팅 장치는 토끼와 관련된 이미지 중에서 토끼에 대한 영역만 추출하도록 이미지를 전처리할 수 있다. 컴퓨팅 장치는 전처리된 이미지에 YOLO(you only look once) 모델을 적용하여 토끼에 대한 영역이 인식되면, 테두리 박스(bounding box)의 시작 좌표와 높이, 너비 정보를 획득할 수 있다. 여기서, YOLO 모델은 테두리 박스 조정(bounding box coordinate)과 분류(classification)를 뉴럴 네트워크를 통해 동시에 실행하는 통합적 인식을 구현하는 인공지능 알고리즘이다. 컴퓨팅 장치는 테두리 박스에 대한 정보를 기반으로 테두리 박스에 포함된 토끼에 대한 영역의 픽셀 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, YOLO 모델에 사용되는 제3 뉴럴 네트워크는 제3 입력 레이어, 하나 이상의 제3 히든 레이어 및 제3 출력 레이어를 포함할 수 있다. 서버가 토끼와 관련된 이미지에 YOLO 모델을 적용하여 토끼와 관련된 이미지에 포함된 토끼에 대한 영역을 인식하기 위해, 서버는 하나 이상의 제3 히든 레이어를 통해 토끼와 관련된 이미지에 대한 특징 맵을 생성할 수 있다. 이후, 서버는 상기 특징 맵에 대해 서로 다른 크기를 가지는 복수의 그리드로 분류하고, 그리드를 구성하는 각 셀에 대해 서로 다른 크기의 앵커 박스를 n개를 적용함으로써 테두리 박스(bounding box)를 결정할 수 있다. 서버는 테두리 박스의 시작 좌표와 높이, 너비 정보를 획득하는 것을 기반으로 객체 탐색을 수행할 수 있다. 이때, 서버는 각 클래스마다 독립적인 시그모이드 레이어를 사용하여 탐색 결과를 종합함으로써, 토끼와 관련된 이미지에서 토끼에 대한 영역을 인식할 수 있다. 또한, 서버가 토끼와 관련된 이미지의 실제 데이터에 대한 테두리 박스를 분석하여, 유사한 부분끼리 그룹핑되도록 클러스터링을 사용함으로써, n개의 서로 다른 크기의 앵커 박스가 결정될 수 있다.
복수의 제2 입력 벡터, 복수의 웹툰 캐릭터의 이미지 각각에 대한 픽셀 값 및 복수의 정답 유사도로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제2 뉴럴 네트워크의 상기 제2 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 통과하여 제2 출력 벡터를 출력하고, 상기 제2 출력 벡터는 상기 제2 출력 레이어에 연결된 제2 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제2 손실함수 레이어는 상기 제2 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제2 손실 함수를 이용하여 제2 손실값을 출력하고, 상기 제2 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제2 손실값이 작아지는 방향으로 학습될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 웹툰과 연동된 게임의 화면을 나타낸다. 도 5의 일 실시예는 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 5를 참고하면, 웹툰과 연동된 게임의 화면(500)은 제1 게임 캐릭터(511), 제2 게임 캐릭터(512), 가상 선박(520), 가상 건물(530), 제1 자원(540) 및 제2 자원(550)을 포함할 수 있다. 그러나, 도 5에 도시된 구성 요소가 웹툰과 연동된 게임의 화면(500)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 5에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소가 화면(500)에 디스플레이 될 수도 있고, 도 5에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소가 화면(500)가 디스플레이 될 수도 있다.
제1 게임 캐릭터(511)는 웹툰과 연동된 게임 내에서 사전 설정된 시간 주기마다 제1 자원(540)을 생산하는 일꾼 토끼 캐릭터일 수 있다. 예를 들어, 사전 설정된 시간 주기 이후 사용자 단말로부터 일꾼 토끼 캐릭터에 대한 터치 입력이 수행되면, 일꾼 토끼 캐릭터에 설정된 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제1 자원(540)을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 일꾼 토끼 캐릭터는 웹툰에 조연으로 등장하는 웹툰 캐릭터 중 어느 하나일 수 있다. 예를 들어, 일꾼 토끼 캐릭터를 구성하는 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상은 사용자 단말로부터 수신한 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델을 통해 결정될 수 있다. 예를 들어, 일꾼 토끼 캐릭터에 제1 자원(540)을 생산하는 제1 생산 값이 설정될 수 있다. 사용자 단말은 일꾼 토끼 캐릭터에 대해 제2 자원(550)을 사용함으로써 일꾼 토끼 캐릭터의 레벨을 증가시킬 수 있고, 상기 일꾼 토끼 캐릭터의 레벨에 따라 제1 생산 값이 증가될 수 있다.
제2 게임 캐릭터(512)는 웹툰과 연동된 게임 내에서 사전 설정된 시간 주기마다 제1 자원(540)을 생산하는 선장 토끼 캐릭터일 수 있다. 예를 들어, 사전 설정된 시간 주기 이후 사용자 단말로부터 선장 토끼 캐릭터에 대한 터치 입력이 수행되면, 선장 토끼 캐릭터에 설정된 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제1 자원(540)을 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 선장 토끼 캐릭터는 웹툰에 주연으로 등장하는 웹툰 캐릭터 중 어느 하나일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은 선장 토끼 캐릭터와 관련된 오브젝트를 수집할 수 있고, 상기 오브젝트의 개수가 사전 설정된 개수에 도달하는 경우, 해당 선장 토끼 캐릭터를 게임 캐릭터로 획득할 수 있다. 예를 들어, 선장 토끼 캐릭터의 종류에 따라 상이한 특수 기능을 질 수 있다. 예를 들어, 선장 토끼 캐릭터의 특수 기능은 제1 자원의 생산 값들을 특정 비율만큼 상승시키는 효과, 제1 자원의 생산 값이 발생하는 주기를 특정 비율만큼 감소시키는 효과 등 다양한 기능들을 포함할 수 있다. 사용자 단말은 선장 토끼 캐릭터에 대해 제2 자원(550)을 사용함으로써 선장 토끼 캐릭터의 레벨을 증가시킬 수 있다. 상기 선장 토끼 캐릭터의 레벨이 증가됨으로써 제1 생산 값이 증가될 수 있다. 또한, 선장 토끼 캐릭터의 레벨이 증가됨으로써 선장 토끼 캐릭터에 설정된 특수 기능의 효과가 업그레이드될 수 있다.
가상 선박(520)은 사용자 단말에 의해 웹툰과 연동된 게임의 화면(500) 내에 임의로 배치될 수 있다. 예를 들어, 상기 가상 선박에 대한 터치 입력이 수행될 때마다 제1 자원(540)이 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값만큼 증가할 수 있다. 즉, 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값에 터치 입력의 횟수를 곱한만큼 제1 자원(540)이 증가할 수 있다. 가상 선박(520)은 복수 개의 특수 효과를 가질 수 있고, 상기 복수 개의 특수 효과는 사전 설정된 대기 시간이 경과되면 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말이 복수 개의 특수 효과 각각에 대해 제1 자원(540)을 사용함으로써, 그 효과가 증가할 수 있다. 예를 들어, 복수 개의 특수 효과는 사전 설정된 시간동안 자동으로 가상 선박(520)에 대한 터치 입력이 수행되는 효과, 사전 설정된 시간동안 사전 설정된 비율만큼 제1 자원(540)의 생산 값을 증가시키는 효과 및 사전 설정된 시간동안 제2 자원(550)을 생산하는 주기를 사전 설정된 비율만큼 감소시키는 효과를 포함할 수 있다.
가상 건물(530)은 사용자 단말에 의해 웹툰과 연동된 게임의 화면(500) 내에 임의로 설치될 수 있다. 예를 들어, 사전 설정된 시간 주기 이후 사용자 단말로부터 가상 건물(530)에 대한 터치 입력이 수행되면, 가상 건물(530)은 해당 가상 건물(530)에 설정된 제3 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제2 자원(550)을 증가시킬 수 있다. 가상 건물(530)은 사전 설정된 시간 주기마다 제2 자원(550)을 생산할 수 있다. 제2 자원(550)을 생산하는 주기 및 제2 자원(550)을 생산하는 제3 생산 값은 가상 건물(530)의 종류에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 제1 자원(540)에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과한 경우, 컴퓨팅 장치는 사전 설정된 기준 값에 매칭된 가상 건물(530)에 대한 정보를 사용자 단말에게 전송할 수 있다. 제1 자원(540)에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과한 경우, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말에 대해 새로운 종류의 가상 건물(530)에 대한 설치를 허용할 수 있다. 서로 다른 사전 설정된 기준 값 각각에 서로 다른 종류의 가상 건물(530)이 매칭될 수 있다. 가상 건물(530)에 설정된 제3 생산 값은 가상 건물의 레벨에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 가상 건물(530)의 레벨이 오를수록 제3 생산 값은 더 큰 값을 가질 수 있다. 가상 건물(530)의 레벨은 제1 자원(540)을 사용함으로써 증가될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 6의 일 실시예는 본 개시의 다양한 실시예들과 결합될 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(600)는 프로세서(610), 통신부(620) 및 메모리(630)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 6에 도시된 구성 요소 모두가 컴퓨팅 장치(600)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 6에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 컴퓨팅 장치(600)가 구현될 수도 있고, 도 6에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 서비스 제공 컴퓨팅 장치(600)가 구현될 수도 있다. 예를 들어, 일부 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(600)는 프로세서(610), 통신부(620) 및 메모리(630) 이외에 사용자 입력 인터페이스(미도시), 출력부(미도시) 등을 더 포함할 수도 있다.
프로세서(610)는, 통상적으로 컴퓨팅 장치(600)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(610)는 하나 이상의 프로세서를 구비하여, 컴퓨팅 장치(600)에 포함된 다른 구성 요소들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(610)는, 메모리(630)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 통신부(620) 및 메모리(630) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(610)는 메모리(630)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 도 3 내지 도 5에 기재된 컴퓨팅 장치(600)의 기능을 수행할 수 있다.
통신부(620)는, 컴퓨팅 장치(600)가 다른 장치(미도시) 및 서버(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 다른 장치(미도시)는 컴퓨팅 장치(600)와 같은 컴퓨팅 장치이거나, 센싱 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 통신부(620)는 네트워크를 통해, 다른 전자 장치로부터의 사용자 입력을 수신하거나, 외부 장치로부터 외부 장치에 저장된 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(620)는 상기 컴퓨팅 장치(600)와 연결된 사용자 단말들로부터 정보를 수신할 수 있다.
메모리(630)는, 프로세서(610)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(630)는 사용자에 의해 입력된 정보 또는 네트워크를 통해 단말로부터 수신된 정보를 저장할 수 있다. 메모리(630)는 컴퓨팅 장치(600)로 입력되거나 컴퓨팅 장치(600)로부터 출력되는 정보를 저장할 수도 있다. 예를 들어, 메모리(720)는 웹툰에 대한 대표 이미지가 노출된 횟수, 웹툰에 대한 유저의 클릭 수, 웹툰을 유저가 감상한 시간, 웹툰에 대해 유저가 연속으로 감상한 에피소드들, 웹툰에서 유저가 이탈한 에피소드, 상기 에피소드에서 유저가 이탈한 부분, 웹툰을 감상한 유저에 대한 정보, 웹툰에 대한 유저의 평점 및 복수의 웹툰들 중에서 웹툰이 열람된 순서를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(630)는 프로세서(610)에서 생성된 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(720)는 프로세서(610)에 의해 생성된 그림체에 대한 제1 점수, 전개 속도에 대한 제2 점수, 스토리에 대한 제3 점수, 웹툰에 대한 시각화 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(630)는 프로세서(610)에서 생성된 추천 점수, 추천 시간과 관련된 사전 설정된 시간 및 추천 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(630)는 사전 설정된 복수의 텍스트 및 사전 설정된 복수의 텍스트에 매칭된 점수를 저장할 수 있다.
메모리(630)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 뉴럴 네트워크를 이용하여 컴퓨팅 장치가 웹툰과 연동된 게임을 사용자 단말에게 제공하는 방법에 있어서,
    사용자 단말로부터 웹툰 구독과 관련된 정보 및 사용자의 얼굴 이미지를 수신하는 단계;
    상기 웹툰 구독과 관련된 정보 및 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 상기 컴퓨팅 장치에 입력된 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 결정하는 단계;
    상기 복수의 웹툰 캐릭터 각각은 웹툰에 등장하는 캐릭터이고,
    상기 웹툰 구독과 관련된 정보에 따라 상기 웹툰의 웹 페이지별 체류시간이 가장 큰 값을 갖는 웹 페이지에서 상기 사용자 단말의 화면에 가장 길게 노출된 웹툰 이미지가 결정되고,
    상기 게임 캐릭터는 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 웹툰 이미지에 포함된 웹툰 캐릭터로 결정되고,
    상기 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상은 상기 사용자의 얼굴 이미지를 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용한 귀 매칭 모델을 통해 결정되고,
    상기 게임 캐릭터에 대한 정보를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계;
    상기 사용자 단말로부터 상기 게임 캐릭터에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터에 설정된 제1 생산 값만큼 제1 자원을 증가시키는 단계;
    상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 선박에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 선박에 설정된 제2 생산 값만큼 상기 제1 자원을 증가시키는 단계; 및
    상기 사용자 단말로부터 상기 웹툰과 연동된 게임에 배치된 가상 건물에 대한 터치 입력을 수신하는 것에 기반하여, 상기 가상 건물에 설정된 제3 생산 값만큼 상기 웹툰과 연동된 게임의 제2 자원을 증가시키는 단계; 및
    상기 제1 자원에 대한 값이 사전 설정된 기준 값을 초과하는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에게 상기 사전 설정된 기준 값에 매칭된 새로운 가상 건물에 대한 정보를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 자원 및 상기 제2 자원은 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 게임 캐릭터, 가상 선박 및 가상 건물을 업그레이드하고 획득하기 위한 화폐로 사용되는,
    방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 웹툰의 특정 웹 페이지에 상기 사용자 단말이 접속한 것에 기반하여, 상기 사용자 단말은 상기 웹툰과 관련된 게임 내에서 상기 제1 자원을 사전 설정된 제1 보너스 값만큼 획득하고,
    상기 웹툰의 특정 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에 노출되는 것에 기반하여, 상기 사용자 단말은 상기 제1 자원을 사전 설정된 제2 보너스 값만큼 획득하고,
    상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 모든 회차를 구독한 것에 기반하여, 상기 사용자 단말에 대해 특별 가상 건물의 설치가 허용되고,
    상기 사용자 단말이 상기 웹툰의 특정 회차에 대해 선택한 평점에 기반하여, 상기 사용자 단말에 대해 상기 제2 자원을 생산하는 주기가 상기 평점에 비례한 비율만큼 사전 설정된 시간동안 감소되는,
    방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 제1 자원을 사전 설정된 제1 비용 값만큼 소모함으로써, 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 상기 새로운 가상 건물에 대한 설치가 상기 사용자 단말에 대해 허용되고,
    상기 사용자 단말이 상기 제1 자원을 사전 설정된 제2 비용 값만큼 소모함으로써, 상기 사용자 단말은 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 랜덤하게 획득하고,
    상기 사용자 단말이 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 어느 하나의 웹툰 캐릭터를 게임 캐릭터로 획득한 것에 기반하여, 게임 캐릭터로 획득된 웹툰 캐릭터와 관련된 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송되고,
    상기 사용자 단말이 상기 웹툰과 연동된 게임 내에서 상기 새로운 가상 건물을 건설한 것에 기반하여, 상기 새로운 가상 건물과 관련된 웹툰 이미지가 상기 사용자 단말에게 전송되는,
    방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 사용자 단말로부터 토끼와 관련된 이미지를 수신하는 단계;
    상기 토끼와 관련된 이미지를 기반으로 제2 뉴럴 네트워크를 이용한 캐릭터 유사도 결정 모델을 통해 상기 복수의 웹툰 캐릭터 중에서 상기 토끼와 관련된 이미지와 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터를 결정하는 단계; 및
    상기 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터와 관련된 오브젝트를 상기 사용자 단말에게 전송하는 단계를 더 포함하되,
    상기 오브젝트의 개수가 사전 설정된 개수에 도달하는 것에 기반하여, 사용자 단말이 상기 웹툰 캐릭터를 상기 웹툰과 연동된 게임에서 게임 캐릭터로 획득하는,
    방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 제1 뉴럴 네트워크는 제1 입력 레이어, 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 포함하고,
    상기 사용자의 얼굴 이미지에 대한 데이터 전처리를 통해 상기 사용자의 귀와 관련된 벡터 값으로 구성된 제1 입력 벡터가 생성되고,
    상기 제1 입력 벡터가 상기 제1 뉴럴 네트워크에 입력되는 것에 기반하여, 상기 게임 캐릭터를 구성하는 귀의 형태 및 크기가 결정되고,
    복수의 제1 입력 벡터 및 복수의 정답 게임 캐릭터의 귀의 형태, 귀의 크기 및 귓바퀴의 색상으로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제1 뉴럴 네트워크의 상기 제1 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제1 히든 레이어 및 제1 출력 레이어를 통과하여 제1 출력 벡터를 출력하고, 상기 제1 출력 벡터는 상기 제1 출력 레이어에 연결된 제1 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제1 손실함수 레이어는 상기 제1 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제1 손실 함수를 이용하여 제1 손실값을 출력하고, 상기 제1 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제1 손실값이 작아지는 방향으로 학습되고,
    상기 제2 뉴럴 네트워크는 제2 입력 레이어, 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 포함하고,
    상기 토끼와 관련된 이미지에 대한 데이터 전처리를 통해 토끼와 관련된 벡터 값으로 구성된 제2 입력 벡터가 생성되고,
    상기 제2 입력 벡터가 상기 제2 뉴럴 네트워크에 입력되는 것에 기반하여, 상기 토끼와 관련된 이미지와 유사도가 가장 높은 웹툰 캐릭터가 결정되고,
    복수의 제2 입력 벡터, 복수의 웹툰 캐릭터의 이미지 각각에 대한 픽셀 값 및 복수의 정답 유사도로 구성된 각각의 학습 데이터는 상기 제2 뉴럴 네트워크의 상기 제2 입력 레이어에 입력되고, 상기 하나 이상의 제2 히든 레이어 및 제2 출력 레이어를 통과하여 제2 출력 벡터를 출력하고, 상기 제2 출력 벡터는 상기 제2 출력 레이어에 연결된 제2 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 제2 손실함수 레이어는 상기 제2 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 제2 손실 함수를 이용하여 제2 손실값을 출력하고, 상기 제2 뉴럴 네트워크의 파라미터는 상기 제2 손실값이 작아지는 방향으로 학습되는,
    방법.
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