WO2023140433A1 - 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템 - Google Patents

메타버스 기반 시뮬레이션 시스템 Download PDF

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WO2023140433A1
WO2023140433A1 PCT/KR2022/005534 KR2022005534W WO2023140433A1 WO 2023140433 A1 WO2023140433 A1 WO 2023140433A1 KR 2022005534 W KR2022005534 W KR 2022005534W WO 2023140433 A1 WO2023140433 A1 WO 2023140433A1
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sensing
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program
unit
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PCT/KR2022/005534
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정희용
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정희용
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    • G09B19/0053—Computers, e.g. programming

Definitions

  • the present invention relates to a metaverse based simulation system.
  • the digital twin is a real world machine, equipment, and objects implemented in a virtual world in a computer, and can be used to identify and solve problems that may occur through simulation tests before making actual products. Recently, various studies are being conducted to improve the simulation environment using the digital twin.
  • the technical problem to be achieved by the present invention is to evaluate the performance of a plurality of result programs generated by a plurality of learning characters based on the software education and coding environment provided in the metaverse environment to select a selection program, and to provide a metaverse-based simulation system capable of improving program performance by receiving the selected program and receiving the selected program to a sensing hardware unit disposed in a real space different from the metaverse environment and controlling metaverse objects included in the metaverse environment or modifying the resulting program according to sensing data obtained by sensing the real space.
  • the metaverse-based simulation system may include a program selection unit, a sensing hardware unit, and an object control unit.
  • the program selector may provide a selection program and a sensing program by evaluating performance of a plurality of result programs generated by a plurality of learning characters based on a software education and coding environment provided in the metaverse environment.
  • the sensing hardware unit may be disposed in a real space different from the metaverse environment, and may be driven by receiving the sensing program to sense the real space and provide sensing data.
  • the object control unit may control metaverse objects included in the metaverse environment according to the sensing data provided from the sensing hardware.
  • the metaverse objects may be implemented in the same metaverse environment as real objects disposed in the real space.
  • each of the sensing hardware included in the sensing hardware unit may be disposed in each of the real objects corresponding to each of the metaverse objects.
  • the sensing hardware unit may compare the sensing data provided from each of the sensing hardware and a sensing result value determined according to a hardware distance between a reference hardware selected from among the sensing hardware and a hardware distance between the sensing hardware with a predetermined sensing reference value, and provide the sensing data to the program selection unit.
  • the program selection unit may further include a correction unit.
  • the correction unit may provide a plurality of correction programs by correcting the resulting programs according to the sensing data.
  • the correction unit may further include a display unit.
  • the display unit may divide the resulting programs into a plurality of modules and display a modification module requiring modification according to the sensing data among the plurality of modules.
  • the correction unit may further include a module recommendation unit.
  • the module recommendation unit may recommend program codes applicable to the modification module.
  • the program selection unit may provide a selection program by re-evaluating performance of the plurality of correction programs.
  • the metaverse-based simulation system may further include a virtual assetization unit.
  • the virtual assetization unit may virtualize and provide digital files for the metaverse environment including the metaverse objects controlled by the object control unit as NFTs.
  • the program selection unit may include a metaverse learning research unit, a metaverse battlefield unit, and an environment control unit.
  • the metaverse learning research unit may provide the coding environment in which the software education is provided in the first metaverse environment of the metaverse environment and a task project can be coded according to the software education.
  • the metaverse battlefield unit evaluates the performance of the resulting programs generated by a plurality of learning characters included in the first metaverse environment using the coding environment in a second metaverse environment different from the first metaverse environment and provides a selection program.
  • the environment control unit may provide a metaverse selection signal for selecting one of the first metaverse environment and the second metaverse environment.
  • the metaverse-based simulation system selects a selection program by evaluating the performance of a plurality of result programs generated by a plurality of learning characters based on the software education and coding environment provided in the metaverse environment, and the sensing program is transferred to a sensing hardware unit disposed in a real space different from the metaverse environment.
  • the program performance can be improved by controlling metaverse objects included in the metaverse environment or modifying the resulting program according to sensing data obtained by sensing the real space.
  • FIG. 1 is a diagram showing a metaverse-based simulation system according to embodiments of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of a program selection unit and a sensing hardware unit included in the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • 3 and 4 are diagrams for explaining the metaverse environment and real space applied to the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • 5 and 6 are diagrams for explaining an example of an operation of the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • FIG. 7 to 10 are diagrams for explaining a correction unit included in the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an embodiment of the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a program selection unit included in the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an environment control unit included in the program selection unit of FIG. 12 .
  • FIG. 1 is a diagram showing a metaverse-based simulation system according to embodiments of the present invention
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of a program selection unit and a sensing hardware unit included in the metaverse-based simulation system of FIG.
  • the metaverse-based simulation system 10 may include a program selection unit 100, a sensing hardware unit 200, and an object control unit 300.
  • the program selection unit 100 evaluates the performance of a plurality of result programs (RPs) generated by a plurality of learning characters based on the software education (SE) and coding environment (CE) provided in the metaverse environment to provide a selection program (SP) and a sensing program (SEP).
  • RPs result programs
  • SP software education
  • SEP sensing program
  • a plurality of learners taking software education (SE) may exist outside the metaverse-based simulation system 10 according to the present invention.
  • a plurality of learners may be connected to each of a plurality of learning characters included in the metaverse environment (MT) through a learning terminal used by each of the plurality of learners.
  • the plurality of learning terminals may include various electronic devices including VR devices used to implement virtual reality.
  • the plurality of learners may include a first learner, a second learner, and a third learner, and the first to third learners are provided in the metaverse environment (MT) through the first terminal to the third terminal. Coding can be performed in CE.
  • the result program (RP) of the first learner may be the first result program (RP1)
  • the result program (RP) of the second learner may be the second result program (RP2).
  • the third learner's result program (RP) may be the third result program (RP3).
  • the program selection unit 100 may evaluate the performances of the first result program RP1 to the third result program RP3 to rank them.
  • a program showing the best performance may be the first result program RP1.
  • the program selection unit 100 may provide the first result program RP1 as the selection program SP.
  • the program selection unit 100 may provide the sensing hardware unit 200 with a sensing program SEP for driving the sensing hardware unit 200 .
  • the sensing program (SEP) may be included in the result program (RP), or may be provided separately in the metaverse-based simulation system 10 according to the present invention.
  • the sensing hardware unit 200 is disposed in a real space RS different from the metaverse environment MT, and is driven by receiving the selection program SP to sense the real space RS and provide sensing data SD.
  • the real space (RS) may be a real space where humans live
  • the metaverse environment (MT) may be a virtual space implemented on a computer.
  • the metaverse environment (MT) can be implemented identically to the real space (RS).
  • the reality space RS may include a plurality of reality buildings, and the plurality of reality buildings may include a second reality building RB2, a third reality building RB3, and a fourth reality building RB4.
  • the metaverse environment (MT) may include a plurality of virtual buildings in the same way as the real space (RS), and the plurality of virtual buildings may include a second virtual building, a third virtual building (MB3), and a fourth virtual building.
  • the first real building RB1 may be indicated by a dotted line as a building to be built, and the first virtual building MB1 may be a virtual building in the metaverse environment MT corresponding to the first real building RB1.
  • the predetermined task project may be programming an arrangement plan for optimally arranging the first reality building (RB1) to be built in the reality space (RS), and the first to third learners.
  • the result programs (RPs) for the task project may be the first result program (RP1) to the third result program (RP3).
  • the building arrangement is described using an assignment project as an example, but the assignment project is not limited thereto and may include various types of software programming assignments.
  • the program selection unit 100 may select the first result program RP1 as the selection program SP and transmit the sensing program SEP to the sensing hardware.
  • the sensing hardware unit 200 may include a plurality of sensing hardware, and the plurality of sensing hardware may include a first sensing hardware S1, a second sensing hardware S2, a third sensing hardware S3, and a fourth sensing hardware S4.
  • the first sensing hardware S1 may be disposed at a predetermined site of the first real building RB1 disposed in the real space RS, and the second sensing hardware S2 may be disposed in the second real building RB2.
  • the third sensing hardware S3 may be disposed in the third reality building RB3, and the fourth sensing hardware S4 may be disposed in the fourth reality building RB4.
  • the first sensing hardware S1 to the fourth sensing hardware S4 may be driven according to the sensing program SEP provided from the program selector 100 .
  • the object control unit 300 may control metaverse objects included in the metaverse environment MT according to the sensing data SD provided from the sensing hardware. For example, the object control unit 300 may change the arrangement of the first virtual building MB1 corresponding to the metaverse object according to sensing data provided from the first sensing hardware S1 to the fourth sensing hardware S4.
  • the metaverse object may include the first virtual building MB1 to the fourth virtual building MB4 included in the metaverse environment MT.
  • metaverse objects may be implemented in the metaverse environment (MT) as real objects arranged in the real space (RS).
  • each of the sensing hardware included in the sensing hardware unit 200 may be disposed on each of the real objects corresponding to each of the metaverse objects.
  • the reality objects may be the second reality building (RB2) to the fourth reality building (RB4)
  • the metaverse objects may be the second virtual building (MB2) to the fourth virtual building (MB4) corresponding to each of the second reality building (RB2) to the fourth reality building (RB4).
  • the metaverse-based simulation system 10 selects a selection program (SP) by evaluating the performance of a plurality of result programs (RP) generated by a plurality of learning characters based on the software education (SE) and coding environment (CE) provided in the metaverse environment (MT), and receives the sensing program (SEP) to the sensing hardware unit 200 disposed in the real space (RS) different from the metaverse environment (MT), receives the metaverse environment (MT), and receives the metaverse according to the sensing data (SD) obtained by sensing the real space (RS).
  • Program performance can be improved by controlling the metaverse objects included in the environment (MT) or by modifying the resulting program (RP).
  • 5 and 6 are diagrams for explaining an example of an operation of the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • the sensing hardware unit 200 compares sensing data SD provided from each of the sensing hardware and a sensing result value determined according to a hardware distance HD between the sensing hardware and the reference hardware RH selected from among the sensing hardware, with a predetermined sensing reference value, and provides the sensing data SD to the program selection unit 100.
  • the layout plan of the first reality building RB1 needs to be modified due to wind (AF) or sunlight (LI) in the real space (RS) that is not considered in the metaverse environment (MT).
  • the arrangement plan of the first reality building RB1 may be modified using the first sensing data SD1 to fourth sensing data SD4 obtained from the first sensing hardware S1 to fourth sensing hardware S4.
  • a sensing reference value may be set in advance in order to determine whether to modify the first result program RP1, which is a program corresponding to the arrangement plan of the first reality building RB1.
  • the sensing reference value may be compared with a sensing result value calculated according to [Equation 1] below.
  • SRV SV1+SV2/HD1+ SV3/HD2+ SV4/HD3
  • SVR is the sensing result value
  • SV1 is the value of the first sensing data
  • SV2 is the value of the second sensing data
  • SV3 is the value of the third sensing data
  • SV4 is the value of the fourth sensing data
  • HD1 is the distance between the first sensing hardware and the second sensing hardware
  • HD2 is the distance between the first sensing hardware and the third sensing hardware
  • HD3 is the distance between the first sensing hardware and the fourth sensing hardware
  • the first sensing hardware is the reference hardware.
  • the sensing reference value may be 50
  • the sensing data SD value may be a value calculated based on the strength of the wind AF sensed by each sensing hardware.
  • the value of the first sensing data SD1 is 30, the value of the second sensing data SD2 is 50, the value of the third sensing data SD3 is 60, and the value of the fourth sensing data SD4 is 60.
  • the first hardware distance HD1 may be 5, the second hardware distance HD2 may be 4, and the third hardware distance HD3 may be 6.
  • the sensing result value according to [Equation 1] may be 65, and since the sensing result value 65 is greater than the sensing reference value 50, the first sensing data SD1 to the fourth sensing data SD4 may be provided to the program selector 100 in order to modify the layout plan of the first reality building RB1 to be newly built.
  • FIG. 7 to 10 are diagrams for explaining a correction unit included in the metaverse-based simulation system of FIG. 1
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an embodiment of the metaverse-based simulation system of FIG. 1 .
  • the program selection unit 100 may further include a correction unit 150 .
  • the correction unit 150 may provide a plurality of correction programs SJP by correcting the result programs RP according to the sensing data SD.
  • the correction unit 150 may further include a display unit 151 .
  • the display unit may divide the resulting programs RP into a plurality of modules and display a correction module SJM among the plurality of modules requiring correction according to the sensing data SD.
  • the first result program RP1 may be divided into a plurality of modules, and the plurality of modules may include a first module MO1, a second module MO2, a third module MO3, and a fourth module MO4.
  • Modules related to the sensing data SD among the first module MO1 to the fourth module MO4 may be the first module MO1 and the third module MO3.
  • the display unit may display the first module MO1 and the third module MO3 as the correction module SJM using distinct colors.
  • the correction unit 150 may further include a module recommendation unit 152 .
  • the module recommendation unit 152 may recommend program codes applicable to the modification module (SJM).
  • the module recommendation unit 152 may store recommendation modules (CHMs) applicable to the first module (MO1) and the third module (MO3), provide the first recommendation module (CHM1) as the recommendation module (CHM) for the first module (MO1), and provide the second recommendation module (CHM2) as the recommendation module (CHM) for the third module (MO3).
  • the first learner can create a modified program (SJP) by modifying the first module (MO1) and the third module (MO3) with reference to the first recommendation module (CHM1) and the second recommendation module (CHM2).
  • the second learner and the third learner can also create a correction program (SJP) in the same way.
  • the program selection unit 100 may re-evaluate the performance of the plurality of correction programs (SJP) and provide the selection program (SP).
  • the correction program SJP corresponding to the first learner may be the first correction program SJP1
  • the correction program SJP corresponding to the second learner may be the second correction program SJP2.
  • the correction program (SJP) corresponding to the third learner may be the third correction program (SJP3).
  • the program selector 100 may reevaluate the performances of the first modified program SJP1 to the third corrected program SJP3 to provide the selected program SP.
  • the metaverse-based simulation system 10 may further include a virtual assetization unit 400.
  • the virtual assetization unit 400 may virtualize and provide digital files for the metaverse environment (MT) including the metaverse objects controlled by the object control unit 300 as NFTs, and include the resulting program (RP) Digital files generated in the metaverse environment (MT) may be virtualized as NFTs.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a program selection unit included in the metaverse-based simulation system of FIG. 1
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an environment control unit included in the program selection unit of FIG. 12 .
  • the program selection unit 100 may include a metaverse learning research unit 110, a metaverse battle field unit 120, and an environment control unit 130.
  • the metaverse learning research unit 110 provides a coding environment (CE) in which software education (SE) is provided in the first metaverse environment (MT1) of the metaverse environment (MT) and a task project can be coded according to the software education (SE). Can provide.
  • the metaverse battlefield unit 120 evaluates the performance of the result programs (RPs) generated by a plurality of learning characters included in the first metaverse environment (MT1) using the coding environment (CE) In the second metaverse environment (MT2), which is different from the first metaverse environment (MT1), it can provide a selection program (SP).
  • SP selection program
  • the environment controller 130 may provide a metaverse selection signal for selecting one of the first metaverse environment MT1 and the second metaverse environment MT2.
  • the environment control unit 130 may include an environment selection unit 131 and a mode selection unit 132 .
  • the environment selection unit 131 may provide a metaverse selection signal (BS) for selecting a selected metaverse environment.
  • the mode selector 132 may provide a mode control signal CS for determining an operation mode in the selected metaverse environment.
  • the metaverse battle field unit 120 may include an evaluation unit and a comparison unit.
  • the evaluation unit may evaluate the performance of a plurality of result programs (RP) and provide an evaluation result (ER).
  • the comparison unit may provide a comparison result (CR) by comparing the evaluation result and a predetermined reference result.
  • the environment selection unit 131 provides the second metaverse selection signal among the metaverse selection signals (BS), and the mode selection unit 132 provides the fourth mode control signal among the mode control signals (CS).
  • the comparison result (CR) for each of the plurality of result programs (RP) may be provided.
  • the metaverse-based simulation system 10 selects a selection program (SP) by evaluating the performance of a plurality of result programs (RP) generated by a plurality of learning characters based on the software education (SE) and coding environment (CE) provided in the metaverse environment (MT), and receives the sensing program (SEP) to the sensing hardware unit 200 disposed in the real space (RS) different from the metaverse environment (MT), receives the metaverse environment (MT), and receives the metaverse according to the sensing data (SD) obtained by sensing the real space (RS).
  • Program performance can be improved by controlling the metaverse objects included in the environment (MT) or by modifying the resulting program (RP).

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템은 프로그램 선택부, 센싱 하드웨어부 및 객체 제어부를 포함할 수 있다. 프로그램 선택부는 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육 및 코딩환경에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램들의 성능을 평가하여 선택 프로그램 및 센싱 프로그램을 제공할 수 있다. 센싱 하드웨어부는 메타버스 환경과 상이한 현실공간에 배치되고, 센싱 프로그램을 전달받아 구동되어 현실공간을 센싱하여 센싱 데이터를 제공할 수 있다. 객체 제어부는 센싱 하드웨어로부터 제공되는 센싱 데이터에 따라 메타버스 환경에 포함되는 메타버스 객체들을 제어할 수 있다. 본 발명에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템은 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육 및 코딩환경에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램들의 성능을 평가하여 선택 프로그램을 선정하고, 센싱 프로그램을 메타버스 환경과 상이한 현실공간에 배치되는 센싱 하드웨어부로 전달받아 현실공간을 센싱하여 획득한 센싱 데이터에 따라 메타버스 환경에 포함되는 메타버스 객체를 제어하거나 결과 프로그램을 수정하여 프로그램 성능을 개선할 수 있다.

Description

메타버스 기반 시뮬레이션 시스템
본 발명은 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 관한 것이다.
디지털 트윈은 현실세계의 기계, 장비 및 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것으로 실제 제품을 만들기 전 모의시험을 통해 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 활용될 수 있다. 최근, 디지털 트윈을 활용하여 시뮬레이션 환경을 개선하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육 및 코딩환경에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램들의 성능을 평가하여 선택 프로그램을 선정하고, 선택 프로그램을 메타버스 환경과 상이한 현실공간에 배치되는 센싱 하드웨어부로 전달받아 현실공간을 센싱하여 획득한 센싱 데이터에 따라 메타버스 환경에 포함되는 메타버스 객체를 제어하거나 결과 프로그램을 수정하여 프로그램 성능을 개선할 수 있는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템을 제공하는 것이다.
이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템은 프로그램 선택부, 센싱 하드웨어부 및 객체 제어부를 포함할 수 있다. 프로그램 선택부는 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육 및 코딩환경에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램들의 성능을 평가하여 선택 프로그램 및 센싱 프로그램을 제공할 수 있다. 센싱 하드웨어부는 상기 메타버스 환경과 상이한 현실공간에 배치되고, 상기 센싱 프로그램을 전달받아 구동되어 현실공간을 센싱하여 센싱 데이터를 제공할 수 있다. 객체 제어부는 상기 센싱 하드웨어로부터 제공되는 상기 센싱 데이터에 따라 상기 메타버스 환경에 포함되는 메타버스 객체들을 제어할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 메타버스 객체들은 상기 현실공간에 배치되는 현실객체들을 상기 메타버스 환경에 동일하게 구현될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 센싱 하드웨어부에 포함되는 센싱 하드웨어들의 각각은 상기 메타버스 객체들의 각각에 상응하는 상기 현실객체들의 각각에 배치될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 센싱 하드웨어부는 상기 센싱 하드웨어들의 각각으로부터 제공되는 상기 센싱 데이터 및 상기 센싱 하드웨어들 중 선택되는 기준 하드웨어와 상기 센싱 하드웨어들 사이의 하드웨어 거리에 따라 결정되는 센싱 결과값을 미리 정해진 센싱 기준값과 비교하여 상기 센싱 데이터를 상기 프로그램 선택부로 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로그램 선택부는 수정부를 더 포함할 수 있다. 수정부는 상기 센싱 데이터에 따라 상기 결과 프로그램들을 수정하여 복수의 수정 프로그램들을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 수정부는 표시부를 더 포함할 수 있다. 표시부는 상기 결과 프로그램들을 복수의 모듈들로 구분하고, 상기 복수의 모듈들 중 상기 센싱 데이터에 따라 수정이 요구되는 수정 모듈을 표시할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 수정부는 모듈 추천부를 더 포함할 수 있다. 모듈 추천부는 상기 수정 모듈에 적용될 수 있는 프로그램 코드를 추천할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로그램 선택부는 상기 복수의 수정 프로그램들의 성능을 재평가하여 선택 프로그램을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템은 가상자산화부를 더 포함할 수 있다. 가상자산화부는 상기 객체 제어부에 제어된 상기 메타버스 객체들을 포함하는 상기 메타버스 환경에 대한 디지털 파일을 NFT로 가상자산화 하여 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 프로그램 선택부는 메타버스 학습 연구부, 메타버스 배틀필드부 및 환경 제어부를 포함할 수 있다. 메타버스 학습 연구부는 상기 메타버스 환경 중 제1 메타버스 환경에서 상기 소프트웨어 교육이 제공되고, 상기 소프트웨어 교육에 따라 과제 프로젝트를 코딩할 수 있는 상기 코딩환경을 제공할 수 있다. 메타버스 배틀필드부는 상기 제1 메타버스 환경에 포함되는 복수의 학습 캐릭터들이 상기 코딩환경을 이용하여 생성한 상기 결과 프로그램들의 성능을 상기 제1 메타버스 환경과 상이한 제2 메타버스 환경에서 평가하여 선택 프로그램을 제공할 수 있다. 환경 제어부는 상기 제1 메타버스 환경 및 상기 제2 메타버스 환경 중 하나의 선택 메타버스 환경을 선택하는 메타버스 선택신호를 제공할 수 있다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이상과 같은 본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
본 발명에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템은 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육 및 코딩환경에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램들의 성능을 평가하여 선택 프로그램을 선정하고, 센싱 프로그램을 메타버스 환경과 상이한 현실공간에 배치되는 센싱 하드웨어부로 전달받아 현실공간을 센싱하여 획득한 센싱 데이터에 따라 메타버스 환경에 포함되는 메타버스 객체를 제어하거나 결과 프로그램을 수정하여 프로그램 성능을 개선할 수 있다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 포함되는 프로그램 선택부 및 센싱 하드웨어부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 4는 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 적용되는 메타버스 환경 및 현실공간을 설명하기 위한 도면들이다.
도 5 및 도 6은 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템의 일 동작 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 7 내지 10은 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 포함되는 수정부를 설명하기 위한 도면들이다.
도 11은 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 12는 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 포함되는 프로그램 선택부의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 13은 도 12의 프로그램 선택부에 포함되는 환경 제어부의 일 예를 나타내는 도면이다.
본 명세서에서 각 도면의 구성 요소들에 참조번호를 부가함에 있어서 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
한편, 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 정의하지 않는 한, 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하는 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 상기 문제점을 해결하기 위해 고안된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템을 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 포함되는 프로그램 선택부 및 센싱 하드웨어부의 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 3 및 4는 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 적용되는 메타버스 환경 및 현실공간을 설명하기 위한 도면들이다.
도 1 내지 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템(10)은 프로그램 선택부(100), 센싱 하드웨어부(200) 및 객체 제어부(300)를 포함할 수 있다. 프로그램 선택부(100)는 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육(SE) 및 코딩환경(CE)에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램(RP)들의 성능을 평가하여 선택 프로그램(SP) 및 센싱 프로그램(SEP)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템(10) 외부에는 소프트웨어 교육(SE)을 수강하는 복수의 학습자들이 존재할 수 있다. 복수의 학습자들은 복수의 학습자들 각각이 사용하는 학습 단말기를 통해서 메타버스 환경(MT)에 포함되는 복수의 학습 캐릭터들의 각각과 연결될 수 있다. 여기서, 복수의 학습 단말기들은 가상현실을 구현하기 위해 사용되는 VR장치들을 포함하여 다양한 전자기기들을 포함할 수 있다.
복수의 학습자들은 제1 학습자, 제2 학습자 및 제3 학습자를 포함할 수 있고, 제1 학습자 내지 제3 학습자는 제1 단말기 내지 제3 단말기를 통해서 메타버스 환경(MT)에서 제공되는 코딩환경(CE)에서 코딩을 수행할 수 있다. 제1 학습자의 결과 프로그램(RP)은 제1 결과 프로그램(RP1)일 수 있고, 제2 학습자의 결과 프로그램(RP)은 제2 결과 프로그램(RP2)일 수 있다. 또한, 제3 학습자의 결과 프로그램(RP)은 제3 결과 프로그램(RP3)일 수 있다. 프로그램 선택부(100)는 제1 결과 프로그램(RP1)내지 제3 결과 프로그램(RP3)의 성능을 평가하여 순위를 정할 수 있다. 제1 결과 프로그램(RP1) 내지 제3 결과 프로그램(RP3) 중 가장 우수한 성능을 나타내는 프로그램은 제1 결과 프로그램(RP1)일 수 있다. 이 경우, 프로그램 선택부(100)는 제1 결과 프로그램(RP1)을 선택 프로그램(SP)으로 제공할 수 있다. 프로그램 선택부(100)는 센싱 하드웨어부(200)를 구동하기 위한 센싱 프로그램(SEP)을 센싱 하드웨어부(200)에 제공할 수 있다. 센싱 프로그램(SEP)은 결과 프로그램(RP)에 포함될 수도 있고, 본 발명에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템(10)에서 별도로 제공할 수도 있다.
센싱 하드웨어부(200)는 메타버스 환경(MT)과 상이한 현실공간(RS)에 배치되고, 선택 프로그램(SP)을 전달받아 구동되어 현실공간(RS)을 센싱하여 센싱 데이터(SD)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 현실공간(RS)은 인간들이 생활하는 현실의 공간일 수 있고, 메타버스 환경(MT)은 컴퓨터 상에 구현되는 가상의 공간일 수 있다. 메타버스 환경(MT)은 현실공간(RS)과 동일하게 구현될 수 있다. 현실공간(RS)은 복수의 현실건물들을 포함할 수 있고, 복수의 현실건물들은 제2 현실건물(RB2), 제3 현실건물(RB3) 및 제4 현실건물(RB4)을 포함할 수 있다. 메타버스 환경(MT)에는 현실공간(RS)과 동일하게 복수의 가상건물들을 포함할 수 있고, 복수의 가상건물들은 제2 가상건물, 제3 가상건물(MB3) 및 제4 가상건물을 포함할 수 있다. 제1 현실건물(RB1)은 건축예정인 건물로서 점선으로 표시될 수 있고, 제1 가상건물(MB1)은 제1 현실건물(RB1)에 대응되는 메타버스 환경(MT)에서의 가상건물일 수 있다.
여기서, 미리 정해진 과제 프로젝트는 현실공간(RS)에 건축예정인 제1 현실건물(RB1)을 최적으로 배치하는 배치안을 프로그래밍하는 것일 수 있고, 제1 학습자 내지 제3 학습자가 생성하는 과제 프로젝트에 대한 결과 프로그램(RP)은 제1 결과 프로그램(RP1) 내지 제3 결과 프로그램(RP3)일 수 있다. 여기에서는 건축물 배치를 과제 프로젝트를 예로 들어 설명하고 있으나, 과제 프로젝트는 이에 한정되지 않고, 다양한 형태의 소프트웨어 프로그래밍 과제를 포함할 수 있다.
예를 들어, 프로그램 선택부(100)는 제1 결과 프로그램(RP1)을 선택 프로그램(SP)으로 선택하고, 센싱 프로그램(SEP)을 센싱 하드웨어에 전달할 수 있다. 센싱 하드웨어부(200)는 복수의 센싱 하드웨어들을 포함할 수 있고, 복수의 센싱 하드웨어들은 제1 센싱 하드웨어(S1), 제2 센싱 하드웨어(S2), 제3 센싱 하드웨어(S3) 및 제4 센싱 하드웨어(S4)를 포함할 수 있다. 제1 센싱 하드웨어(S1)는 현실공간(RS)에 배치되는 제1 현실건물(RB1)의 예정부지에 배치될 수 있고, 제2 센싱 하드웨어(S2)는 제2 현실건물(RB2)에 배치될 수 있다. 제3 센싱 하드웨어(S3)는 제3 현실건물(RB3)에 배치될 수 있고, 제4 센싱 하드웨어(S4)는 제4 현실건물(RB4)에 배치될 수 있다. 제1 센싱 하드웨어(S1) 내지 제4 센싱 하드웨어(S4)는 프로그램 선택부(100)로부터 제공되는 센싱 프로그램(SEP)에 따라 구동될 수 있다.
객체 제어부(300)는 센싱 하드웨어로부터 제공되는 센싱 데이터(SD)에 따라 메타버스 환경(MT)에 포함되는 메타버스 객체들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 객체 제어부(300)는 제1 센싱 하드웨어(S1) 내지 제4 센싱 하드웨어(S4)로부터 제공되는 센싱 테이터에 따라 메타버스 객체에 해당하는 제1 가상건물(MB1)의 배치를 변경할 수 있다. 메타버스 객체는 메타버스 환경(MT)에 포함되는 제1 가상건물(MB1) 내지 제4 가상건물(MB4)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 메타버스 객체들은 현실공간(RS)에 배치되는 현실객체들을 메타버스 환경(MT)에 동일하게 구현될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 센싱 하드웨어부(200)에 포함되는 센싱 하드웨어들의 각각은 메타버스 객체들의 각각에 상응하는 현실객체들의 각각에 배치될 수 있다. 예를 들어, 현실객체는 제2 현실건물(RB2) 내지 제4 현실건물(RB4)일 수 있고, 메타버스 객체들은 제2 현실건물(RB2) 내지 제4 현실건물(RB4)의 각각에 대응되는 제2 가상건물(MB2) 내지 제4 가상건물(MB4)일 수 있다.
본 발명에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템(10)은 메타버스 환경(MT)에서 제공되는 소프트웨어 교육(SE) 및 코딩환경(CE)에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램(RP)들의 성능을 평가하여 선택 프로그램(SP)을 선정하고, 센싱 프로그램(SEP)을 메타버스 환경(MT)과 상이한 현실공간(RS)에 배치되는 센싱 하드웨어부(200)로 전달받아 현실공간(RS)을 센싱하여 획득한 센싱 데이터(SD)에 따라 메타버스 환경(MT)에 포함되는 메타버스 객체를 제어하거나 결과 프로그램(RP)을 수정하여 프로그램 성능을 개선할 수 있다.
도 5 및 도 6은 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템의 일 동작 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 1 내지 6을 참조하면, 센싱 하드웨어부(200)는 센싱 하드웨어들의 각각으로부터 제공되는 센싱 데이터(SD) 및 센싱 하드웨어들 중 선택되는 기준 하드웨어(RH)와 센싱 하드웨어들 사이의 하드웨어 거리(HD)에 따라 결정되는 센싱 결과값을 미리 정해진 센싱 기준값과 비교하여 센싱 데이터(SD)를 프로그램 선택부(100)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 메타버스 환경(MT)에서 고려되지 않은 현실공간(RS)에서의 바람(AF)이나 일조(LI) 등으로 인하여 제1 현실건물(RB1)의 배치안을 수정해야 할 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 제1 센싱 하드웨어(S1) 내지 제4 센싱 하드웨어(S4)로부터 획득되는 제1 센싱 데이터(SD1) 내지 제4 센싱 데이터(SD4)를 이용하여 제1 현실건물(RB1)의 배치안을 수정할 수도 있다. 여기서, 제1 현실건물(RB1)의 배치안에 해당하는 프로그램인 제1 결과 프로그램(RP1)을 수정할 지 여부를 결정하기 위해서 센싱 기준값을 미리 정해 놓을 수 있다. 센싱 기준값은 아래 [수학식 1]에 따라 계산되는 센싱 결과값과 비교될 수 있다.
[수학식 1]
SRV = SV1+SV2/HD1+ SV3/HD2+ SV4/HD3
여기서, SVR은 센싱 결과값, SV1은 제1 센싱 데이터의 값, SV2은 제2 센싱 데이터의 값, SV3은 제3 센싱 데이터의 값, SV4은 제4 센싱 데이터의 값, HD1은 제1 센싱 하드웨어 및 제2 센싱 하드웨어 사이의 거리, HD2는 제1 센싱 하드웨어 및 제3 센싱 하드웨어 사이의 거리, HD3은 제1 센싱 하드웨어 및 제4 센싱 하드웨어 사이의 거리, 제1 센싱 하드웨어는 기준 하드웨어.
예를 들어, 센싱 기준값은 50일 수 있고, 센싱 데이터(SD) 값은 각 센싱 하드웨어로 센싱되는 바람(AF)의 세기를 기준으로 산출된 값일 수 있다. 도 6에 도시되는 바와 같이, 제1 센싱 데이터(SD1)의 값은 30이고, 제2 센싱 데이터(SD2)의 값은 50이고, 제3 센싱 데이터(SD3)의 값은 60이고, 제4 센싱 데이터(SD4)의 값은 60일 수 있다. 또한, 제1 하드웨어 거리(HD1)는 5이고, 제2 하드웨어 거리(HD2)는 4이고, 제3 하드웨어 거리(HD3)는 6일 수 있다. 이 경우, [수학식 1]에 따른 센싱 결과값은 65일 수 있고, 센싱 하드웨어부(200)는 센싱 결과값인 65가 센싱 기준값인 50보다 크므로 신축예정인 제1 현실건물(RB1)의 배치안을 수정하기 위해 제1 센싱 데이터(SD1) 내지 제4 센싱 데이터(SD4)를 프로그램 선택부(100)로 제공할 수 있다.
도 7 내지 10은 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 포함되는 수정부를 설명하기 위한 도면들이고, 도 11은 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 11을 참조하면, 프로그램 선택부(100)는 수정부(150)를 더 포함할 수 있다. 수정부(150)는 센싱 데이터(SD)에 따라 결과 프로그램(RP)들을 수정하여 복수의 수정 프로그램(SJP)들을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 수정부(150)는 표시부(151)를 더 포함할 수 있다. 표시부는 결과 프로그램(RP)들을 복수의 모듈들로 구분하고, 복수의 모듈들 중 센싱 데이터(SD)에 따라 수정이 요구되는 수정 모듈(SJM)을 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 결과 프로그램(RP1)은 복수의 모듈들로 구분될 수 있고, 복수의 모듈들은 제1 모듈(MO1), 제2 모듈(MO2), 제3 모듈(MO3) 및 제4 모듈(MO4)을 포함할 수 있다. 제1 모듈(MO1) 내지 제4 모듈(MO4) 중 센싱 데이터(SD)와 관련된 모듈은 제1 모듈(MO1) 및 제3 모듈(MO3)일 수 있다. 이 경우, 표시부는 제1 모듈(MO1) 및 제3 모듈(MO3)을 구분되는 색상을 사용하여 수정 모듈(SJM)로 표시할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 수정부(150)는 모듈 추천부(152)를 더 포함할 수 있다. 모듈 추천부(152)는 수정 모듈(SJM)에 적용될 수 있는 프로그램 코드를 추천할 수 있다. 예를 들어, 모듈 추천부(152)는 제1 모듈(MO1) 및 제3 모듈(MO3)에 적용될 수 있는 추천 모듈(CHM)들을 저장할 수 있고, 제1 모듈(MO1)에 대한 추천 모듈(CHM)로서 제1 추천 모듈(CHM1)을 제공하고, 제3 모듈(MO3)에 대한 추천 모듈(CHM)로서 제2 추천 모듈(CHM2)을 제공할 수 있다. 제1 학습자는 제1 추천 모듈(CHM1) 및 제2 추천 모듈(CHM2)을 참고하여 제1 모듈(MO1) 및 제3 모듈(MO3)을 수정하여 수정 프로그램(SJP)을 생성할 수 있다. 또한, 제2 학습자 및 제3 학습자도 동일한 방식으로 수정 프로그램(SJP)을 생성할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 프로그램 선택부(100)는 복수의 수정 프로그램(SJP)들의 성능을 재평가하여 선택 프로그램(SP)을 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 학습자에 상응하는 수정 프로그램(SJP)은 제1 수정 프로그램(SJP1)일 수 있고, 제2 학습자에 상응하는 수정 프로그램(SJP)은 제2 수정 프로그램(SJP2)일 수 있다. 또한, 제3 학습자에 상응하는 수정 프로그램(SJP)은 제3 수정 프로그램(SJP3)일 수 있다. 이 경우, 프로그램 선택부(100)는 제1 수정 프로그램(SJP1) 내지 제3 수정 프로그램(SJP3)의 성능을 재평가하여 선택 프로그램(SP)을 제공할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템(10)은 가상자산화부(400)를 더 포함할 수 있다. 가상자산화부(400)는 객체 제어부(300)에 제어된 메타버스 객체들을 포함하는 메타버스 환경(MT)에 대한 디지털 파일을 NFT로 가상자산화 하여 제공할 수 있고, 결과 프로그램(RP)을 포함하여 메타버스 환경(MT)에서 생성되는 디지털 파일들은 NFT로 가상자산화될 수 있다.
도 12는 도 1의 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템에 포함되는 프로그램 선택부의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 13은 도 12의 프로그램 선택부에 포함되는 환경 제어부의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 13을 참조하면, 프로그램 선택부(100)는 메타버스 학습 연구부(110), 메타버스 배틀필드부(120) 및 환경 제어부(130)를 포함할 수 있다. 메타버스 학습 연구부(110)는 메타버스 환경(MT) 중 제1 메타버스 환경(MT1)에서 소프트웨어 교육(SE)이 제공되고, 소프트웨어 교육(SE)에 따라 과제 프로젝트를 코딩할 수 있는 코딩환경(CE)을 제공할 수 있다. 메타버스 배틀필드부(120)는 제1 메타버스 환경(MT1)에 포함되는 복수의 학습 캐릭터들이 코딩환경(CE)을 이용하여 생성한 결과 프로그램(RP)들의 성능을 제1 메타버스 환경(MT1)과 상이한 제2 메타버스 환경(MT2)에서 평가하여 선택 프로그램(SP)을 제공할 수 있다. 환경 제어부(130)는 제1 메타버스 환경(MT1) 및 제2 메타버스 환경(MT2) 중 하나의 선택 메타버스 환경을 선택하는 메타버스 선택신호를 제공할 수 있다. 환경 제어부(130)는 환경 선택부(131) 및 모드 선택부(132)를 포함할 수 있다. 환경 선택부(131)는 선택 메타버스 환경을 선택하는 메타버스 선택신호(BS)를 제공할 수 있다. 모드 선택부(132)는 선택 메타버스 환경에서의 동작모드를 결정하는 모드 제어신호(CS)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 메타버스 배틀필드부(120)는 평가부 및 비교부를 포함할 수 있다. 평가부는 복수의 결과 프로그램(RP)들의 성능을 평가하여 평가결과(ER)를 제공할 수 있다. 비교부는 평가결과 및 미리 정해진 기준결과를 비교하여 비교결과(CR)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 환경 선택부(131)가 메타버스 선택신호(BS) 중 제2 메타버스 선택신호를 제공하고, 모드 선택부(132)가 모드 제어신호(CS) 중 제4 모드 제어신호를 제공하는 경우, 메타버스 배틀필드부(120)가 구동되어 복수의 결과 프로그램(RP)들 각각에 대한 비교결과(CR)가 제공될 수 있다.
본 발명에 따른 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템(10)은 메타버스 환경(MT)에서 제공되는 소프트웨어 교육(SE) 및 코딩환경(CE)에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램(RP)들의 성능을 평가하여 선택 프로그램(SP)을 선정하고, 센싱 프로그램(SEP)을 메타버스 환경(MT)과 상이한 현실공간(RS)에 배치되는 센싱 하드웨어부(200)로 전달받아 현실공간(RS)을 센싱하여 획득한 센싱 데이터(SD)에 따라 메타버스 환경(MT)에 포함되는 메타버스 객체를 제어하거나 결과 프로그램(RP)을 수정하여 프로그램 성능을 개선할 수 있다.

Claims (10)

  1. 메타버스 환경에서 제공되는 소프트웨어 교육 및 코딩환경에 기초하여 복수의 학습 캐릭터들이 생성한 복수의 결과 프로그램들의 성능을 평가하여 선택 프로그램 및 센싱 프로그램을 제공하는 프로그램 선택부;
    상기 메타버스 환경과 상이한 현실공간에 배치되고, 상기 센싱 프로그램을 전달받아 구동되어 현실공간을 센싱하여 센싱 데이터를 제공하는 센싱 하드웨어부; 및
    상기 센싱 하드웨어로부터 제공되는 상기 센싱 데이터에 따라 상기 메타버스 환경에 포함되는 메타버스 객체들을 제어하는 객체 제어부를 포함하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 메타버스 객체들은 상기 현실공간에 배치되는 현실객체들을 상기 메타버스 환경에 동일하게 구현된 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 센싱 하드웨어부에 포함되는 센싱 하드웨어들의 각각은 상기 메타버스 객체들의 각각에 상응하는 상기 현실객체들의 각각에 배치되는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    센싱 하드웨어부는,
    상기 센싱 하드웨어들의 각각으로부터 제공되는 상기 센싱 데이터 및 상기 센싱 하드웨어들 중 선택되는 기준 하드웨어와 상기 센싱 하드웨어들 사이의 하드웨어 거리에 따라 결정되는 센싱 결과값을 미리 정해진 센싱 기준값과 비교하여 상기 센싱 데이터를 상기 프로그램 선택부로 제공하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로그램 선택부는,
    상기 센싱 데이터에 따라 상기 결과 프로그램들을 수정하여 복수의 수정 프로그램들을 제공하는 수정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 수정부는,
    상기 결과 프로그램들을 복수의 모듈들로 구분하고, 상기 복수의 모듈들 중 상기 센싱 데이터에 따라 수정이 요구되는 수정 모듈을 표시하는 표시부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 수정부는,
    상기 수정 모듈에 적용될 수 있는 프로그램 코드를 추천하는 모듈 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 프로그램 선택부는,
    상기 복수의 수정 프로그램들의 성능을 재평가하여 선택 프로그램을 제공하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 프로그램.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템은,
    상기 객체 제어부에 제어된 상기 메타버스 객체들을 포함하는 상기 메타버스 환경에 대한 디지털 파일을 NFT로 가상자산화 하여 제공하는 가상자산화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로그램 선택부는,
    상기 메타버스 환경 중 제1 메타버스 환경에서 상기 소프트웨어 교육이 제공되고, 상기 소프트웨어 교육에 따라 과제 프로젝트를 코딩할 수 있는 상기 코딩환경을 제공하는 메타버스 학습 연구부;
    상기 제1 메타버스 환경에 포함되는 복수의 학습 캐릭터들이 상기 코딩환경을 이용하여 생성한 상기 결과 프로그램들의 성능을 상기 제1 메타버스 환경과 상이한 제2 메타버스 환경에서 평가하여 선택 프로그램을 제공하는 메타버스 배틀필드부; 및
    상기 제1 메타버스 환경 및 상기 제2 메타버스 환경 중 하나의 선택 메타버스 환경을 선택하는 메타버스 선택신호를 제공하는 환경 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타버스 기반 시뮬레이션 시스템.
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