KR20220120263A - 게임 ui 분석 방법 - Google Patents

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Abstract

게임 UI 분석 방법이 개시된다. 분석 방법은 게임 UI 내에 포함된 제1 영역에 대응되는 제1 이미지를 식별하는 단계, 제1 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고 서버로부터 식별된 복수의 제1 오브젝트 각각에 대한 메타 데이터를 수신하는 단계, 수신된 메타 데이터, 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제1 이미지에 기초하여 제1 이미지를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계 및 저장된 제2 이미지를 제공하는 단계를 포함하며, 제2 이미지는 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

Description

게임 UI 분석 방법 {GAME UI ANALYZING METHOD}
본 발명은 게임의 UI에 포함된 이미지를 분석하여 관련 정보를 획득하는 분석 방법에 관한 것이다.
최근 온라인 게임을 플레이하는 사용자가 늘어나는 추세이다. 나아가 온라인 게임을 이용한 E-Sports 관련 시장 역시 확대되고 있다.
E-Sports 에서는 일반 스포츠 경기와 마찬가지로 선수 개인의 기량을 측정하고, 그를 수치화 하는 것이 매우 중요하다. 종래 선수 개인의 기량을 측정하기 위해서는 게임 개발사에서 제공하는 제한된 데이터에 의존해야 했으므로 다양한 측면을 고려한 수치 데이터를 얻는 것이 곤란한 문제점이 있었다. 이에 따라 게임 개발사에서 제공하는 데이터뿐만 아니라 게임의 UI에 포함된 이미지에 기초하여 선수 개인의 기량에 관련된 수치 데이터를 획득하는 방법에 대한 지속적인 요구가 있었다.
본 개시는 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 발명의 목적은 게임 UI 내에 포함된 이미지에 기초하여 재구성된 이미지를 획득하고, 게임을 플레이하는 사용자에 관련된 다양한 정보를 제공하는 게임 UI 분석 방법을 제공함에 있다.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법은, 게임 UI 내에 포함된 제1 영역에 대응되는 제1 이미지를 식별하는 단계, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 서버로부터 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트 각각에 대한 메타 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신된 메타 데이터, 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 및 상기 제1 이미지에 기초하여 상기 제1 이미지를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계 및 상기 저장된 제2 이미지를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제2 이미지는, 상기 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제1 이미지 상에서 상기 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리를 각각 계산하는 단계, 상기 계산 결과에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 정보 및 상기 메타 데이터에 기초하여 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 타입에 관한 제1 정보를 획득하여 저장하는 단계 및 상기 제1 정보에 관한 UI를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제1 정보는, 상기 사용자가 다른 사용자와 협동하는 정도에 관한 정보를 포함하며, 상기 제1 정보에 관한 UI는, 상기 제1 정보에 포함된 정보에 대응되는 사용자의 레벨을 표시할 수 있다.
한편, 상기 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계는, 상기 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 제2 오브젝트를 식별하고, 상기 수신된 메타 데이터, 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보, 상기 식별된 적어도 하나의 제2 오브젝트의 위치 정보 및 상기 제1 이미지에 기초하여 상기 제1 이미지를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장하며, 상기 게임 UI 분석 방법은, 상기 제1 이미지 상에서 상기 복수의 제1 오브젝트와 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리를 계산하는 단계, 상기 계산 결과에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트와 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 정보 및 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 레벨에 관한 제2 정보를 획득하여 저장하는 단계 및 상기 제1 정보에 관한 UI와 상기 제2 정보에 관한 UI를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제2 정보는, 상기 사용자가 게임 결과에 기여한 정도에 관한 정보를 포함하며, 상기 제2 정보에 관한 UI는, 상기 제2 정보에 포함된 정보에 대응되는 사용자의 레벨을 표시할 수 있다.
한편, 상기 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보 및 상기 복수의 제1 오브젝트와 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 제3 정보를 획득하는 단계 및 상기 제1 정보에 관한 UI, 상기 제2 정보에 관한 UI 및 상기 제3 정보에 관한 UI를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 복수의 제1 오브젝트는 상기 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터이며, 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트는 상기 게임 내의 공간에서 위치가 고정된 구조물일 수 있다.
한편, 상기 복수의 제1 오브젝트 중 적어도 하나의 오브젝트가 사라지거나 다른 오브젝트와 겹치면, 상기 메타 데이터에 포함된 위치 정보 또는 기 획득된 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 적어도 하나의 오브젝트의 위치 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 메타 데이터를 수신하는 단계는, 상기 제1 이미지를 제1 신경망 모델에 입력하여 상기 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 상기 제1 신경망 모델은, 이미지가 입력되면 상기 이미지에 포함된 오브젝트에 대한 정보를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따른 기록 매체에 저장되어 게임 UI 분석 방법을 수행하기 위한 프로그램은, 디스플레이를 통해 제공되는 게임 UI에 포함된 제1 영역을 식별하고, 상기 식별된 제1 영역에 대응되는 제1 이미지를 식별하는 단계, 상기 제1 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 서버로부터 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트 각각에 대응되는 메타 데이터를 수신하는 단계, 상기 수신된 메타 데이터, 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 및 상기 제1 이미지에 기초하여 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계 및 상기 획득된 제2 이미지를 상기 디스플레이를 통해 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제2 이미지는, 상기 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 게임 개발사에서 제공하는 데이터뿐만 아니라 게임 UI에 포함된 이미지에 기초하여 획득된 다양한 정보를 제공할 수 있으므로, E-Sports 선수들 및 일반 사용자들의 플레이에 대한 보다 정량적인 분석이 가능하게 된다.
도 1은 일반적인 게임 UI를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 분석 대상 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 제1 오브젝트 식별 및 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 획득을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 제1 오브젝트 간의 거리 식별 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 오브젝트와 제2 오브젝트 간의 거리 식별 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 분석 대상 이미지를 재구성한 새로운 이미지에 관해 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI에 포함된 이미지에 기초하여 획득된 다양한 정보를 제공하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법을 수행하기 위한 전자 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.
본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
A 또는/및 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
본 개시에서 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람을 지칭할 수 있다. 이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 '사용자'라고 함은 게임을 플레이하는 사람을 의미할 수 있다.
도 1은 일반적인 게임 UI를 설명하기 위한 도면이다.
도 1은 특정 게임(리그 오브 레전드™)의 UI(User Interface)를 도시한 것이다. 해당 게임은 복수의 사용자가 서로 다른 두 팀에 배정되어 각자가 컨트롤하는 캐릭터를 통해 상대 팀과 경쟁하며, 일정한 조건을 성취하는 팀이 승리하는 방식으로 진행된다. 구체적으로, 해당 게임은 서로 다른 두 팀은 각 팀의 진영에 복수의 구조물을 포함하고, 상대 팀의 진영에 포함된 구조물을 파괴하는 조건을 성취하는 팀이 승리하는 방식으로 진행될 수 있다.
여기서, UI란 일반적으로 사용자와 사물 또는 시스템, 특히 기계, 컴퓨터 프로그램 등 사이에서 의사소통을 할 수 있도록 일시적 또는 영구적인 접근을 목적으로 만들어진 물리적, 가상적 매개체를 의미하나, 본 개시에 있어서는 UI가 특정 게임에 관한 시각 정보를 사용자에게 제공하는 화면인 것으로 전제하고 게임 UI 분석 방법에 포함된 일련의 동작을 설명하도록 한다.
게임 UI(100)에는 다양한 시각 정보가 포함되어 있을 수 있다. 여기서, 게임 UI(100)는 게임 내 공간의 일부 공간에 대응되는 시각 정보를 포함할 수 있으며, 구체적으로 게임 UI(100)는 캐릭터(11-1, 11-2), 구조물(21), 미니 맵(Mini Map) 영역(110), 상태지시영역(120)에 대응되는 시각 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 캐릭터(11-1, 11-2)는 사용자가 게임 상에서 컨트롤 할 수 있는 오브젝트일 수 있다. 사용자는 입력 수단(마우스, 키보드 등)을 통해 캐릭터를 컨트롤 할 수 있다. 구체적으로, 사용자는 게임 내 공간에서 캐릭터의 위치를 변경하거나 캐릭터가 특정 동작을 취하도록 컨트롤 할 수 있다.
구조물(21)은 게임 내 공간 중 일정한 위치에 배치되어 있는 지형지물, 구조물 또는 공작물을 포함할 수 있다. 일 예에 따른 구조물(21)은 상대 팀의 사용자가 컨트롤하는 캐릭터에게 공격을 하는 포탑(Turret)일 수 있다.
미니 맵 영역(110)은 게임 내 공간을 축소하여 표시하는 미니 맵이 제공되는 영역일 수 있다. 여기서, 미니 맵 영역(110)에는 복수의 캐릭터(11-1, 11-2) 및 구조물에 대한 이미지가 포함되어 있을 수 있다.
상태지시영역(120)은 각 캐릭터의 상태를 표시하는 영역일 수 있다. 구체적으로, 상태지시영역(120)은 캐릭터의 능력치, 자원, 생명력, 소지품 등에 관한 정보를 표시하는 영역일 수 있다.
이하에서는 게임 UI 내에 포함된 이미지에 기초하여 재구성된 이미지를 획득하고, 게임을 플레이하는 사용자에 관련된 다양한 정보를 제공하는 다양한 실시 예에 대해 좀더 구체적으로 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 게임 UI(100) 내에 포함된 제1 영역에 대응되는 제1 이미지(110)를 식별할 수 있다(S210). 여기서, 제1 영역은 상술한 미니 맵 영역일 수 있다.
구체적으로, 제1 이미지(110)를 식별하는 단계(S210)는 게임 UI(100)에 대응되는 이미지를 신경망 모델에 입력하여 미니 맵 영역(110)에 대응되는 제1 이미지(110)를 식별할 수 있다.
여기서, 신경망 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은 기본 신경망 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 신경망 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
또한, 신경망 모델 각각은 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 신경망 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 신경망 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
이어서, 게임 UI 분석 방법은 제1 이미지(110)에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 서버로부터 식별된 복수의 제1 오브젝트에 각각에 대한 메타 데이터를 수신할 수 있다(S220).
여기서, 제1 오브젝트는 상술한 바와 같이 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터일 수 있다. 제1 오브젝트를 식별함에 있어 제1 이미지(110)를 식별하는 경우와 마찬가지로 신경망 모델이 활용될 수 있다.
구체적으로, 제1 오브젝트를 식별하고 이에 대한 메타 데이터를 수신하는 단계(S220)는 제1 이미지(110)를 제1 신경망 모델에 입력하여 복수의 제1 오브젝트를 식별할 수 있으며, 여기서 제1 신경망 모델은 이미지가 입력되면 이미지에 포함된 오브젝트에 대한 정보를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.
한편, 복수의 제1 오브젝트 각각에 대한 메타 데이터는 서버에 저장된 데이터로서, 일 예에 따른 메타 데이터는 캐릭터에 관한 정보, 캐릭터를 컨트롤하는 사용자의 ID, 게임 진행 과정에서 발생한 이벤트에 관한 정보 및 게임 서비스 상태에 관한 정보를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 메타 데이터는 특정 캐릭터가 특정 구조물을 파괴하거나, 특정 캐릭터가 다른 캐릭터를 처치하거나, 특정 캐릭터가 일정한 타입의 공작물을 설치하는 등의 이벤트에 관련된 정보를 포함할 수 있다.
이어서, 게임 UI 분석 방법은 수신된 메타 데이터, 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 및 제1 이미지(110)에 기초하여 제1 이미지(110)를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장할 수 있다(S230).
구체적으로, 제1 이미지(110)는 가시성이 좋지 않은 이미지일 수 있으므로, 수신한 메타 데이터와 제1 오브젝트의 위치 정보에 기초하여 제1 이미지(110)를 재구성한 제2 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 재구성은 이미지에 포함된 오브젝트의 크기와 형태를 변형하는 처리 과정을 포함할 수 있다.
또한, 제2 이미지는 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 이미지는 특정 캐릭터가 다른 캐릭터를 처치하거나, 특정 캐릭터가 일정한 타입의 공작물을 설치하는 등의 이벤트에 관련된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로는, 제2 이미지에 포함된 아이콘은 게임 내에서 발생하는 이벤트의 타입에 대응되는 형상을 가지며, 제2 이미지에 포함된 텍스트는 이벤트가 발생한 시간에 대한 정보를 지시하는 내용을 포함할 수 있다.
마지막으로, 게임 UI 분석 방법은 저장된 제2 이미지를 제공할 수 있다(S240). 여기서, 제공의 방식은 디스플레이를 통한 이미지 제공 또는 전기적 통신을 이용한 이미지 파일의 전송을 모두 포함할 수 있다.
여기서, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치 정보에 기초하여 제1 이미지(110) 상에서 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리를 각각 계산하고, 계산 결과에 기초하여 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 획득된 정보 및 메타 데이터에 기초하여 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 타입에 관한 제1 정보를 획득하여 저장할 수 있다.
상기에서는 제1 이미지(110) 상에서 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리를 계산하는 것으로 설명하였으나, 다른 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 획득된 제1 이미지(110) 상에서 제1 오브젝트 사이의 거리를 계산할 수 있다.
여기서, 제1 정보는 사용자가 같은 팀에 속하는 다른 사용자와 협동하여 게임을 플레이하는 정도(이하, 협동성)에 관한 정보일 수 있다. 구체적으로, 같은 팀에 속한 특정 사용자가 플레이하는 캐릭터와 다른 사용자가 플레이하는 캐릭터 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간이 길수록 두 캐릭터를 플레이하는 사용자들이 더 긴밀하게 협동하여 게임을 플레이하였다고 판단할 수 있으므로, 이 경우 게임 UI 분석 방법은 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 제1 정보를 획득할 수 있다.
그리고, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 획득된 제1 정보에 관한 UI를 제공할 수도 있다. 여기서, 제1 정보에 관한 UI는 각 사용자의 협동성에 대응되는 사용자의 레벨을 표시할 수 있다. 구체적으로, 제1 정보에 관한 UI는 특정 사용자의 협동성이 높은 경우 협동성에 대응되는 레벨을 'High'로 표시하고, 그의 협동성이 낮은 경우 협동성에 대응되는 레벨을 'Low'로 표시할 수 있다. 또한, 제1 정보에 관한 UI는 텍스트 형식으로 레벨을 표시할 수 있을 뿐 아니라 막대그래프 등의 시각적 요소를 이용해 레벨을 표시할 수도 있다.
한편, 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계(S230)는, 제1 이미지(110)에 포함된 적어도 하나의 제2 오브젝트를 식별하고, 수신된 메타 데이터, 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보, 식별된 적어도 하나의 제2 오브젝트의 위치 정보 및 제1 이미지(110)에 기초하여 제1 이미지(110)를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장할 수 있다. 여기서 적어도 하나의 제2 오브젝트는 게임 내의 공간에서 위치가 고정된 구조물일 수 있다.
구체적으로, 제1 오브젝트가 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터일 경우, 제2 오브젝트는 복수의 캐릭터 각각에 대응되는 복수의 구조물을 포함할 수 있다. 일 예에 따른 캐릭터는 게임 진행 시간 중 상당 시간 이상을 캐릭터에 대응되는 구조물과 인접한 공간에 위치할 수 있다.
또한, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 이미지(110) 상에서 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리를 계산하는 단계, 계산 결과에 기초하여 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득하는 단계, 획득된 정보 및 메타 데이터에 기초하여 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 레벨에 관한 제2 정보를 획득하여 저장하는 단계 및 제1 정보에 관한 UI와 제2 정보에 관한 UI를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기에서는 제1 이미지(110) 상에서 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리를 계산하는 것으로 설명하였으나, 다른 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 획득된 제1 이미지(110) 상에서 제1 오브젝트와 제2 오브젝트 사이의 거리를 계산할 수 있다.
여기서, 제2 정보는 설정된 기준에 따라 평가한 특정 사용자의 게임 결과에 기여한 정도(이하, 활약도)에 관한 정보일 수 있다. 구체적으로, 일 예에 따른 제2 오브젝트가 상대 팀의 사용자가 컨트롤하는 캐릭터에게 공격을 하는 포탑(Turret)일 경우, 게임 진행 도중에 자신의 팀의 진영에 포함된 포탑과 가까이 위치한 시간이 긴 캐릭터를 플레이한 사용자는 해당 게임에서의 활약도가 낮다고 평가될 수 있으므로, 이 경우 게임 UI 분석 방법은 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 제2 정보를 획득할 수 있다.
여기서, 제2 정보에 관한 UI는 각 사용자의 활약도에 대응되는 사용자의 레벨을 표시할 수 있다. 구체적으로, 제2 정보에 관한 UI는 특정 사용자의 활약도가 높은 경우 활약도에 대응되는 레벨을 'High'로 표시하고, 그의 활약도가 낮은 경우 활약도에 대응되는 레벨을 'Low'로 표시할 수 있다. 또한, 제2 정보에 관한 UI는 텍스트 형식으로 레벨을 표시할 수 있을 뿐 아니라 막대그래프 등의 시각적 요소를 이용해 레벨을 표시할 수도 있다.
또한, 게임UI 분석 방법은 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보 및 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 제3 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제3 정보는 특정 사용자가 같은 팀에 속한 사용자로부터 도움을 받은 정도에 관한 정보일 수 있다.
구체적으로, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 정보에 기초하여 특정 사용자의 협동성에 대응되는 레벨을 식별할 수는 있으나, 제1 정보는 단순히 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 획득되는 정보로서, 어떤 사용자가 도움을 주는 입장이었는지 또는 도움을 받는 입장이었는지에 관한 정보는 제1 정보에 포함되지 않는다.
이 경우 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 오브젝트와 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 다른 사용자에게 도움을 준 사용자 또는 다른 사용자로부터 도움을 받은 사용자 각각에 대응되는 제3 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 일 예에 따른 복수의 제1 오브젝트에는 A라는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터 a 및 B라는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터 b가포함되며, 제2 오브젝트에 캐릭터 a에 대응되는 구조물 c 및 캐릭터 b에 대응되는 구조물 d를 포함하는 경우, 게임 UI 분석 방법은 두 캐릭터 a와 b가 임계 거리 미만으로 이격된 경우 캐릭터에 대응되는 구조물에서 임계 거리 이상 이격되어 있는 캐릭터를 컨트롤하는 사용자가 캐릭터에 대응되는 구조물에서 임계 거리 미만으로 이격되어 있는 캐릭터를 컨트롤하는 사용자를 도와준 것으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 특정한 시간 동안 캐릭터 a 와 캐릭터 b의 위치가 임계 거리 미만으로 이격되어 있었으며, 동시에 캐릭터 a와 구조물 c는 임계 거리 미만으로, 캐릭터 b와 구조물 d는 임계 거리 이상 이격되어 있는 경우 일 예에 따른 제3 정보는 특정한 시간 동안 사용자 B가 사용자 A를 도와주었음을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
반대로, 특정한 시간 동안 캐릭터 a 와 캐릭터 b의 위치가 임계 거리 미만으로 이격되어 있었으며, 동시에 캐릭터 a와 구조물 c는 임계 거리 이상, 캐릭터 b와 구조물 d는 임계 거리 미만으로 이격되어 있는 경우 일 예에 따른 제3 정보는 특정한 시간 동안 사용자 A가 사용자 B를 도와주었음을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 획득된 제3 정보에 관한 UI를 제공할 수도 있다. 이에 관해서는 도 8에서 상세히 설명하도록 한다.
한편, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 복수의 제1 오브젝트 중 적어도 하나의 오브젝트가 사라지거나 다른 오브젝트와 겹치면 메타 데이터에 포함된 위치 정보 또는 기 획득된 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 오브젝트의 위치 정보를 획득하는 단계를 더 포함 할 수 있다.
일 예에 따른 게임(리그 오브 레전드™)에서 등장하는 다양한 캐릭터는 생명력이 모두 소진되는 경우 게임 내의 공간에서 일정 시간 동안 사라질 수 있다. 일 예에 따른 제1 오브젝트가 캐릭터인 경우 생명력이 모두 소진되어 게임 내의 공간에서 일정 시간 동안 사라진 캐릭터는 제1 이미지(110) 상에서 식별되지 않을 수 있다. 이 경우 게임 UI 분석 방법은 서버로부터 수신한 메타 데이터에 기초하여 생명력이 모두 소진되어 게임 내의 공간에서 일정 시간 동안 사라진 캐릭터가 제1 이미지(110) 상의 기 설정된 지점에 위치하는 것으로 식별하거나 또는 제1 이미지(110) 상에 존재하지 않는 것으로 식별할 수 있다.
한편, 제1 이미지(110)에 포함된 복수의 캐릭터에 대응되는 이미지가 서로 겹치는 경우에는 겹쳐있는 복수의 캐릭터 중 일부 캐릭터는 식별되지 않을 수 있다. 이 경우 게임 UI 분석 방법은 식별되지 않는 캐릭터가 다른 캐릭터와 겹쳐지기 이전에 획득된 해당 캐릭터의 위치 정보에 기초하여 다른 캐릭터와 겹쳐진 캐릭터의 위치 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 식별되지 않는 캐릭터가 다른 캐릭터와 겹쳐 있는 시간 동안 해당 캐릭터가 다른 캐릭터와 겹쳐지기 이전에 획득된 해당 캐릭터의 위치에서 정지하고 있는 것으로 식별하고, 해당 캐릭터가 다른 캐릭터와의 겹침이 해소되어 새롭게 식별되는 경우 해당 캐릭터가 다른 캐릭터와 겹쳐지기 이전에 획득된 해당 캐릭터의 위치로부터 새롭게 식별된 위치로 이동한 것으로 식별할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 분석 대상 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법의 분석 대상 이미지인 제1 이미지(110)가 도시되어 있다. 제1 이미지(110)에는 직사각형 모양의 형상(111)이 포함될 수 있으며, 일 예에 따른 형상(111)은 게임 UI가 특정 게임에 관한 시각 정보를 사용자에게 제공하는 화면에 대응되는 영역일 수 있다.
일 예에 따른 제1 이미지(110)는 게임 공간에 대응되는 미니 맵을 표시하는 이미지일 수 있다. 제1 이미지(110)에는 복수의 오브젝트가 포함되어 있을 수 있으며, 여기서 복수의 오브젝트는 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터 및 게임 내의 공간에서 위치가 고정된 구조물을 포함할 수 있다. 그러나, 오브젝트는 이뿐 아니라 캐릭터를 제외한 이동체, 캐릭터가 생성할 수 있는 다양한 형태의 공작물을 포함할 수도 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 게임 UI(100)상에서 미니 맵 영역에 대응되는 제1 이미지(110)를 식별할 수 있으며, 이 경우 신경망 모델을 활용할 수도 있음은 앞서 설명한 바와 같다. 한편, 게임 UI 분석 방법은 게임 UI(100)에 대한 에지 정보 에 기초하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있다.
구체적으로, 게임 UI 분석 방법은 디스플레이를 통해 제공되는 게임 UI(100)를 카메라를 통해 촬영한 이미지에 기초하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있고, 게임이 구동되는 전자 장치에 설치된 프로그램을 통해 제1 이미지(110)에 대응되는 정보를 획득하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있다.
일 예에 따른 게임(리그 오브 레전드??)는 화면 하단에 미니 맵 영역을 포함하는 UI를 제공할 수 있다. 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 미니 맵 영역이 화면 상에서 다른 영역과 구분되는 에지(Edge) 정보를 식별하여 에지를 기준으로 제1 이미지(110)를 식별할 수 있다. 또한, 게임 UI 분석 방법은 에지 정보 이외에도 미니 맵 영역이 갖는 고유한 화소 정보 또는 미니 맵 영역에 포함된 복수의 오브젝트가 갖는 모션 정보에 기초하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 제1 오브젝트 식별 및 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 획득을 설명하기 위한 도면이다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 이미지(110)에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 식별된 제1 오브젝트의 위치 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 제1 오브젝트는 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터일 수 있다.
구체적으로, 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 이미지(110)를 제1 신경망 모델에 입력하여 복수의 제1 오브젝트를 식별할 수 있으며, 여기서 상기 제1 신경망 모델은 이미지가 입력되면 이미지에 포함된 캐릭터의 존재, 캐릭터의 이름 및 캐릭터가 속한 팀에 관한 정보를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.
도 4를 참조하면, 캐릭터 인식 결과 이미지(400)에는 제1 이미지(110)의 우측 하단에는 서로 다른 팀에 속한 두 캐릭터(11-1, 12-1) 및 해당 캐릭터들의 이름(AA, FF)에 대응되는 텍스트가 포함될 수 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 식별된 캐릭터에 대응되는 위치 정보를 획득할 수 있으며, 여기서 위치 정보는 캐릭터의 이름(Character_name), 캐릭터의 상대적 X 좌표(Relative_center_x), 캐릭터의 상대적 Y 좌표(Relative_center_y), 캐릭터의 상대 너비(Relative_width) 및 캐릭터의 상대 높이(Relative_height)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 캐릭터의 상대적 X 좌표 및 캐릭터의 상대적 Y 좌표는 제1 이미지(110) 내에 포함된 캐릭터에 대응되는 원형의 이미지의 중심점이 제1 이미지(110) 내에서 갖는 상대적인 좌표 값일 수 있다. 예를 들어 제1 이미지(110)의 좌측 하단을 기준으로, 캐릭터 AA(11-1)는 상대적 X 좌표로 0.8, 상대적 Y 좌표로 0.1의 값을 가질 수 있다. 한편, 캐릭터 BB(12-1)는 상대적 X좌표로 0.85, 상대적 Y 좌표로 0.15의 값을 가질 수 있다.
한편, 일 예에 따른 상대 너비는 제1 이미지(110)의 가로 길이에 비해 캐릭터에 대응되는 원형의 이미지가 갖는 가로 길이의 비를 의미할 수 있다. 상대 높이는 제1 이미지(110)의 세로 길이에 비해 캐릭터에 대응되는 원형의 이미지가 갖는 세로 길이의 비를 의미할 수 있다. 일 예에 따른 모든 캐릭터의 상대 너비와 상대 높이는 0.05의 값을 가질 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 복수의 제1 오브젝트 간의 거리 식별 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면 제1 이미지(110)의 좌측 하단에 진영이 위치한 제1 팀에 속하는 두 캐릭터(11-1, 11-2) 및 제1 이미지(110)의 우측 상단에 진영이 위치한 제2 팀에 속하는 두 캐릭터(12-1, 12-2)가 도시되어 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 팀에 속하는 두 캐릭터(11-1, 11-2) 및 제2 팀에 속하는 두 캐릭터(12-1, 12-2) 각각의 위치 정보를 획득하고, 획득된 복수의 위치 정보에 기초하여 같은 팀에 속하는 두 캐릭터 사이의 거리를 각각 계산할 수 있다.
계산 결과에 따르면, 도 5에 표현된 시점에서 제1 팀에 속한 두 캐릭터(11-1, 11-2) 사이의 거리(510)는 임계 거리 이상일 수 있다. 한편, 제2 팀에 속한 두 캐릭터(12-1, 12-2) 사이의 거리(520)는 임계 거리 미만일 수 있다. 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 팀에 속한 두 캐릭터(11-1, 11-2)는 서로 협동하지 않은 상태로 식별하고, 제2 팀에 속한 두 캐릭터(12-1, 12-2)는 서로 협동하고 있는 상태로 식별할 수 있다.
이 경우 게임 UI 분석 방법은 제2 팀에 속한 두 캐릭터(12-1, 12-2)가 협동하고 있는 상태로 식별된 시간에 관한 정보를 획득하고, 획득된 정보 및 제2 팀에 속한 두 캐릭터(12-1, 12-2)에 대응되는 메타 데이터에 기초하여 제2 팀에 속한 두 캐릭터(12-1, 12-2)를 플레이하는 사용자들의 플레이 타입에 관한 정보를 획득하여 저장할 수 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 서로 협동하고 있는 상태로 식별된 시간이 긴 캐릭터들을 플레이하는 사용자들일수록 높은 협동성 레벨을 갖는 플레이 타입을 갖는 것으로 식별할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 제1 오브젝트와 제2 오브젝트 간의 거리 식별 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 제1 이미지(110)에는 서로 다른 팀에 속하는 두 캐릭터(11-1, 12-1) 및 각 캐릭터에 대응되는 두 구조물(21-1, 22-1)이 포함되어 있을 수 있다. 여기서 구조물(21-1, 22-1)은 상대 팀의 사용자가 컨트롤하는 캐릭터(11-1, 12-1)에게 공격을 하는 포탑(Turret)일 수 있다. 구체적으로 제1 팀에 속하는 포탑(21-1)은 제2 팀에 속하는 캐릭터(12-1)를 공격할 수 있고, 제2 팀에 속하는 포탑(22-1)은 제1 팀에 속하는 캐릭터(11-1)를 공격할 수 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 이미지(110) 상에서 복수의 캐릭터(11-1, 12-1)와 적어도 하나의 포탑(21-1, 22-1)을 식별하고, 복수의 캐릭터(11-1, 12-1)와 적어도 하나의 포탑(21-1, 22-1) 사이의 거리를 각각 계산할 수 있다.
이를 위해 게임 UI 분석 방법은 캐릭터를 식별할 때와 마찬가지로 신경망 모델을 이용하여 포탑을 식별할 수 있다. 여기서, 신경망 모델은 이미지가 입력되면 이미지에 포함된 포탑의 존재 및 포탑이 속한 팀에 관한 정보를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.
또한, 게임 UI 분석 방법은 식별된 포탑을 기준으로 일정한 범위를 갖는 영역에 캐릭터가 위치한 경우에 캐릭터와 포탑 사이의 거리가 임계 거리 미만인 것으로 식별할 수 있다. 일 예에 영역은 포탑을 기준으로 일정한 범위를 갖는 직사각형의 영역일 수 있다.
계산 결과에 따르면, 도 6에 표현된 시점에서 제1 팀에 속한 캐릭터(11-1)와 그에 대응되는 포탑(21-1) 사이의 거리는 임계 거리 미만일 수 있다. 한편, 제2 팀에 속한 두 캐릭터(12-1)와 그에 대응되는 포탑(22-1) 사이의 거리는 임계 거리 이상일 수 있다. 일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 제1 팀에 속한 캐릭터(11-1)를 컨트롤하는 사용자는 게임 결과에 적게 기여한 것으로 판단하고, 제2 팀에 속한 캐릭터(12-1)를 컨트롤하는 사용자는 게임 결과에 크게 기여한 것으로 판단할 수 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 게임 결과에 크게 기여한 것으로 판단된 사용자일수록 높은 활약도 레벨을 갖는 것으로 식별할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 분석 대상 이미지를 재구성한 새로운 이미지에 관해 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 제1 이미지(110)를 재구성한 제2 이미지(210)가 도시되어 있다. 구체적으로, 제2 이미지(210)는 제1 이미지(110)에 포함된 것으로 식별된 복수의 캐릭터의 위치 정보, 식별된 복수의 캐릭터 각각에 대응되는 메타 데이터 및 제1 이미지(110)에 기초하여 제1 이미지(110)를 재구성한 이미지일 수 있다.
일 예에 따른 제2 이미지(210)는 제1 이미지(110)에 비해 이미지에 포함된 캐릭터의 크기가 작을 수 있다. 따라서 제2 이미지(210) 상에서는 캐릭터가 서로 겹치는 현상이 최소화될 수 있으며, 캐릭터의 미세한 움직임까지 시각적으로 식별하기 용이한 특징이 있다.
일 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 획득된 제2 이미지(210)를 저장하고, 이를 사용자에게 제공할 수 있다. 여기서, 제공의 방식은 디스플레이를 통한 이미지 제공 또는 전기적 통신을 이용한 이미지 파일의 전송을 모두 포함할 수 있다.
도 7에서는 제2 이미지(210)가 캐릭터 및 게임 내 공간 중 일정한 위치에 배치되어 있는 지형지물만이 포함되어 있으나, 제1 이미지(110)에 포함된 제2 오브젝트, 이를테면 포탑 역시 제2 이미지(210)에 포함될 수 있음은 물론이다.
또한, 도 7에는 도시하지 않았으나, 제2 이미지(210)는 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이를 통해 사용자는 캐릭터의 움직임을 시각적으로 식별하기 용이할 뿐만 아니라, 게임 내에서 캐릭터에 의해 유발되는 다양한 이벤트에 대한 정보를 실시간으로 제공받을 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI에 포함된 이미지에 기초하여 획득된 다양한 정보를 제공하는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 제1 이미지(110)에 포함된 다양한 오브젝트에 관한 정보에 기초하여 획득된 다양한 정보가 시각적인 방법으로 제공되는 이미지(800)가 도시되어 있다.
일 예에 따른 이미지(800)는 서로 다른 세 캐릭터(801, 802, 803)를 컨트롤 하는 복수의 사용자에 대응되는 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 복수의 사용자에 대응되는 정보는 협동성(810)에 관련된 정보, 활약도(820)에 관련된 정보 및 같은 팀에 속한 사용자로부터 도움을 받은 정도(830)에 관련된 정보를 포함할 수 있다.
일 예에 따 같은 팀에 속한 사용자로부터 도움을 받은 정도(830)에 관련된 정보는 백분율로 표현될 수 있다. 구체적으로, 한 팀에 다섯 명의 사용자가 속한 경우, 다섯 명의 사용자 각각에 대응되는 도움을 받은 정도(830)에 대응되는 백분율을 모두 합치면 100%가 될 수 있다.
또한, 도움을 받은 정도(830)에 대응되는 백분율이 가장 높은 사용자가 같은 팀에 속하는 사용자로부터 가장 많은 도움을 받았다는 것을 의미할 수 있다. 한편, 협동성(810) 및 활약도(820)에 관해서는 앞서 설명한 바와 같으며, 일 예에 따른 협동성(810) 및 활약도(820)는 눈금으로 레벨을 지시하는 막대그래프 형태로 표현될 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법은 각 사용자에 대응되는 협동성(810), 활약도(820) 및 도움을 받은 정도(830)에 기초하여 각 사용자의 플레이에 대한 스코어를 부여할 수도 있다.
일 예에 따른 스코어는 협동성(810) 및 활약도(820)의 레벨을 더한 수치 및 도움을 받은 정도(830)에 대응되는 백분율에 기초하여 부여될 수 있다.
구체적으로, 캐릭터 XX(801)를 컨트롤하는 사용자는 '4' 레벨의 협동성과 '2' 레벨의 활약도를 갖는 플레이를 하였을 수 있다. 한편, 캐릭터 XX(801)를 컨트롤하는 사용자는 같은 팀에 속한 사용자들로부터 15%만큼 도움을 받았으므로, 다른 사용자들에 비해 상대적으로 적은 도움을 받은 점을 고려하여 해당 사용자의 플레이에 대한 스코어를 부여할 수 있다.
한편, 캐릭터 YY(802)를 컨트롤하는 사용자는 '2' 레벨의 협동성과 '3'레벨의 활약도를 갖는 플레이를 하였을 수 있다. 해당 사용자는 같은 팀에 속한 사용자들로부터 25%만큼 도움을 받았으므로, 그가 다른 사용자들에 비해 상대적으로 많은 도움을 받은 점 및 협동성(810) 및 활약도(820)의 레벨을 더한 수치가 캐릭터 XX(801)를 컨트롤하는 사용자의 협동성(810) 및 활약도(820)의 레벨을 더한 수치보다 낮은 점을 고려하여 해당 사용자의 플레이에 대한 스코어를 캐릭터 XX(801)를 컨트롤하는 사용자의 플레이에 대한 스코어보다 상대적으로 낮게 부여할 수 있다.
상술한 게임 UI 분석 방법에 의할 때, 복수의 사용자가 동일한 협동성(810) 및 활약도(820)를 갖는 플레이를 한 경우라도 도움을 받은 정도(830)가 다른 경우 복수의 사용자들의 플레이에 대한 스코어를 차등 부여할 수 있게 되므로, 어떤 사용자가 보다 우수한 플레이를 하였는지를 판단할 수 있게 된다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 게임 UI 분석 방법을 수행하기 위한 전자 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
상술한 게임 UI 분석 방법은 전자 장치(900)에 의해 수행될 수 있다. 이를 위해 일 예에 따른 전자 장치(900)는 이미지 인식부(910), 오브젝트 인식부(920), 메타 데이터 융합부(930), 정보 획득부(940) 및 이미지 획득부(950)를 포함할 수 있다.
여기서, 전자 장치(900)가 포함하는 복수의 구성(910-950)은 전자 장치(900)의 기능적 구성과 관련된 복수의 모듈이다. 구체적으로, 일 예에 따른 복수의 모듈(910-950)은 전자 장치(900)의 메모리(미도시)에 저장된 소프트웨어 모듈이거나 전자 장치(900) 상에 회로적으로 구현된 하드웨어 모듈일 수 있다. 또는, 복수의 모듈 각각은 소프트웨어 및 하드웨어가 조합된 형태로 구현될 수도 있다.
한편, 전자 장치(900)의 일 구성 요소인 프로세서(미도시)에 의해 복수의 모듈에 대응되는 기능들이 수행될 수도 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 이미지 인식부(910)는 게임 UI(100)에 포함된 미니 맵 영역에 대응되는 제1 이미지(110)를 식별하는 모듈이다. 일 예에 따른 이미지 인식부(910)는 신경망 모델을 활용하여 제1 이미지(110)를 식별할 수 있다. 한편, 이미지 인식부(910)는 게임 UI(100)에 대한 에지 정보 에 기초하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있다.
구체적으로, 이미지 인식부(910)는 디스플레이를 통해 제공되는 게임 UI(100)를 카메라를 통해 촬영한 이미지에 기초하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있고, 게임이 구동되는 전자 장치(900)에 설치된 프로그램을 통해 제1 이미지(110)에 대응되는 정보를 획득하여 제1 이미지(110)를 식별할 수도 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 오브젝트 인식부(920)는 제1 이미지(110)에 포함된 복수의 제1 오브젝트 및 적어도 하나의 제2 오브젝트를 식별할 수 있는 모듈이다. 여기서, 제1 오브젝트는 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터이고, 제2 오브젝트는 제2 오브젝트는 게임 내의 공간에서 위치가 고정된 구조물일 수 있다.
일 예에 따른 오브젝트 인식부(920)는 신경망 모델을 활용하여 제1 이미지(110)에 포함된 복수의 제1 오브젝트 및 적어도 하나의 제2 오브젝트를 식별할 수 있다. 여기서, 신경망 모델은 이미지가 입력되면 이미지에 포함된 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트에 관한 정보를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 메타 데이터 융합부(930)는 서버로부터 식별된 제1 오브젝트 및 제2 오브젝트에 관한 메타 데이터를 수신하고, 수신된 메타 데이터를 메타 데이터에 대응되는 오브젝트에 관한 정보와 매칭하여 저장할 수 있는 모듈이다.
구체적으로, 일 예에 따른 메타 데이터 융합부(930)는 오브젝트 인식부(920)에서 획득한 오브젝트에 관한 정보에 기초하여, 각 오브젝트에 대응되는 메타 데이터를 수신하고, 오브젝트에 관한 정보 및 그에 대응되는 메타 데이터를 매칭하여 저장할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 정보 획득부(940)는 제1 정보, 제2 정보 또는 제3 정보를 획득할 수 있는 모듈이다.
일 예에 따른 정보 획득부(940)는 복수의 제1 오브젝트 각각의 위치 정보에 기초하여 제1 이미지(110) 상에서 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리를 각각 계산하고, 계산 결과에 기초하여 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 정보 획득부(940)는 획득된 정보 및 복수의 제1 오브젝트 각각에 대응되는 메타 데이터에 기초하여 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 타입에 관한 제1 정보를 획득하여 저장할 수 있다.
또한, 일 예에 따른 정보 획득부(940)는 제1 이미지(110) 상에서 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리를 계산하고, 계산 결과에 기초하여 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득할 수 있다. 이어서, 정보 획득부(940)는 획득된 정보 및 복수의 제1 오브젝트 각각에 대응되는 메타 데이터에 기초하여 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 레벨에 관한 제2 정보를 획득하여 저장할 수 있다.
또한, 일 예에 따른 정보 획득부(940)는 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보 및 복수의 제1 오브젝트와 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 제3 정보를 획득하여 저장할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 이미지 획득부(950)는 제1 이미지(110)를 재구성한 제2 이미지(210)를 획득하여 제공할 수 있는 모듈이다. 구체적으로, 제2 이미지(210)는 제1 이미지(110)에 포함된 것으로 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보, 식별된 복수의 제1 오브젝트 각각에 대응되는 메타 데이터 및 제1 이미지(110)에 기초하여 제1 이미지(110)를 재구성한 이미지일 수 있다.
일 예에 따른 제2 이미지(210)는 제1 이미지(110)에 비해 이미지에 포함된 제1 오브젝트의 크기가 작을 수 있다. 따라서 제2 이미지(210) 상에서는 제1 오브젝트가 서로 겹치는 현상이 최소화될 수 있으며, 제1 오브젝트의 미세한 움직임까지 시각적으로 식별하기 용이한 특징이 있다.
일 예에 따른 이미지 획득부(950)는 획득된 제2 이미지(210)를 저장하고, 이를 사용자에게 제공할 수 있다. 여기서, 제공의 방식은 디스플레이를 통한 이미지 제공 또는 전기적 통신을 이용한 이미지 파일의 전송을 모두 포함할 수 있다.
나아가, 제1 이미지(110)에 포함된 제2 오브젝트, 이를테면 게임 내의 공간에서 위치가 고정된 구조물 역시 제2 이미지(210)에 포함될 수 있음은 물론이다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치(900)에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치(900)에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.
또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치(900)에 구비된 임베디드 서버 또는 적어도 하나의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.
한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 게임 UI 분석 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해 되어져서는 안될 것이다.
100: 게임 UI 110: 제1 이미지
210: 제2 이미지 900: 전자 장치
910: 이미지 인식부 920: 오브젝트 인식부
930: 메타 데이터 융합부 940: 정보 획득부
950: 이미지 획득부

Claims (10)

  1. 게임 UI 분석 방법에 있어서,
    게임 UI 내에 포함된 제1 영역에 대응되는 제1 이미지를 식별하는 단계;
    상기 제1 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 서버로부터 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트 각각에 대한 메타 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 메타 데이터, 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 및 상기 제1 이미지에 기초하여 상기 제1 이미지를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 제2 이미지를 제공하는 단계;를 포함하며,
    상기 제2 이미지는, 상기 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함하는 게임 UI 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 이미지 상에서 상기 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리를 각각 계산하는 단계;
    상기 계산 결과에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 정보 및 상기 메타 데이터에 기초하여 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 타입에 관한 제1 정보를 획득하여 저장하는 단계; 및
    상기 제1 정보에 관한 UI를 제공하는 단계;를 더 포함하는 게임 UI 분석 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 정보는,
    상기 사용자가 다른 사용자와 협동하는 정도에 관한 정보를 포함하며,
    상기 제1 정보에 관한 UI는,
    상기 제1 정보에 포함된 정보에 대응되는 사용자의 레벨을 표시하는, 게임 UI 분석 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계는,
    상기 제1 이미지에 포함된 적어도 하나의 제2 오브젝트를 식별하고,
    상기 수신된 메타 데이터, 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보, 상기 식별된 적어도 하나의 제2 오브젝트의 위치 정보 및 상기 제1 이미지에 기초하여 상기 제1 이미지를 재구성한 제2 이미지를 획득하여 저장하며,
    상기 게임 UI 분석 방법은,
    상기 제1 이미지 상에서 상기 복수의 제1 오브젝트와 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리를 계산하는 단계;
    상기 계산 결과에 기초하여 상기 복수의 제1 오브젝트와 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 정보 및 상기 메타 데이터에 기초하여 상기 게임을 플레이하는 사용자의 플레이 레벨에 관한 제2 정보를 획득하여 저장하는 단계; 및
    상기 제1 정보에 관한 UI와 상기 제2 정보에 관한 UI를 제공하는 단계;를 더 포함하는 게임 UI 분석 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2 정보는,
    상기 사용자가 게임 결과에 기여한 정도에 관한 정보를 포함하며,
    상기 제2 정보에 관한 UI는,
    상기 제2 정보에 포함된 정보에 대응되는 사용자의 레벨을 표시하는, 게임 UI 분석 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 제1 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보 및 상기 복수의 제1 오브젝트와 상기 적어도 하나의 제2 오브젝트 사이의 거리가 임계 거리 미만인 시간에 관한 정보에 기초하여 제3 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 정보에 관한 UI, 상기 제2 정보에 관한 UI 및 상기 제3 정보에 관한 UI를 제공하는 단계;를 더 포함하는 게임 UI 분석 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 제1 오브젝트는 상기 게임을 플레이하는 사용자가 컨트롤하는 캐릭터이며,
    상기 적어도 하나의 제2 오브젝트는 상기 게임 내의 공간에서 위치가 고정된 구조물인, 게임 UI 분석 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 제1 오브젝트 중 적어도 하나의 오브젝트가 사라지거나 다른 오브젝트와 겹치면, 상기 메타 데이터에 포함된 위치 정보 또는 기 획득된 위치 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 적어도 하나의 오브젝트의 위치 정보를 획득하는 단계;를 더 포함하는 게임 UI 분석 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 메타 데이터를 수신하는 단계는,
    상기 제1 이미지를 제1 신경망 모델에 입력하여 상기 복수의 제1 오브젝트를 식별하고,
    상기 제1 신경망 모델은,
    이미지가 입력되면 상기 이미지에 포함된 오브젝트에 대한 정보를 출력하도록 학습된 모델인, 게임 UI 분석 방법.
  10. 게임 UI 분석 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 기록 매체에 있어서,
    게임 UI 분석 방법은,
    디스플레이를 통해 제공되는 게임 UI에 포함된 제1 영역을 식별하고, 상기 식별된 제1 영역에 대응되는 제1 이미지를 식별하는 단계;
    상기 제1 이미지에 포함된 복수의 제1 오브젝트를 식별하고, 서버로부터 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트 각각에 대응되는 메타 데이터를 수신하는 단계;
    상기 수신된 메타 데이터, 상기 식별된 복수의 제1 오브젝트의 위치 정보 및 상기 제1 이미지에 기초하여 제2 이미지를 획득하여 저장하는 단계; 및
    상기 획득된 제2 이미지를 상기 디스플레이를 통해 출력하는 단계;를 포함하며,
    상기 제2 이미지는, 상기 메타 데이터에 포함된 정보에 대응되는 텍스트 또는 아이콘 중 적어도 하나를 포함하는 기록 매체.
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