KR102477783B1 - 디지털 트윈에 기반한 메타버스를 제공하는 방법 및 시스템 - Google Patents
디지털 트윈에 기반한 메타버스를 제공하는 방법 및 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 메타버스 환경에서 수행된 시뮬레이션 결과를 제공하는 시스템은, 전자 장치, 상기 전자 장치에 메타버스 환경을 제공하는 메타버스 서버, 상기 메타버스 서버에 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 제공하는 데이터 베이스 서버, 및 현실 세계에 대한 관측 정보를 상기 메타버스 서버 또는 상기 데이터 베이스 서버에 제공하는 외부 장치를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 상기 메타버스 서버와 무선 통신 채널을 수립하고, 상기 통신 회로를 통해 상기 메타버스 서버로부터 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 수신하고, 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보에 기반하여, 상기 전자 장치의 디스플레이를 통해 메타버스 화면을 출력하고, 상기 메타버스 화면을 출력하는 동안, 사용자가 설정한 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하기 위해, 상기 메타버스 서버에서 시뮬레이션을 수행하도록 하는 사용자 입력을 획득하고, 상기 사용자 입력을 획득한 것에 응답하여, 상기 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령을 상기 메타버스 서버로 전송하고, 상기 명령은 상기 기준 조건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 메타버스 서버는 상기 전자 장치로부터 상기 명령을 수신한 것에 응답하여, 상기 구현 정보 및 상기 관측 정보에 대해 인공 지능을 이용하여, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하도록 시뮬레이션을 수행하고, 상기 시뮬레이션 결과에 기반하여, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
Description
본 개시의 기술적 사상은 디지털 트윈에 기반하여 구현된 메타버스를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자가 설정한 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하기 위해, 디지털 트윈에 기반하여 구현된 메타버스 공간에서 시뮬레이션(simulation)하고, 시뮬레이션 결과에 따른 결과 정보를 이용하여 현실 세계에서 발생될 수 있는 문제들을 예방하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 일 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
가상 현실(Virtual Reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR), 또는 혼합 현실(Mixed Reality, MR)을 사용자에게 제공할 수 있는 대표적인 서비스로서, 메타버스(Metaverse)가 있다. 메타버스는 가공, 추상을 의미하는 메타(Meta)와 현실세계를 의미하는 유니버스(Universe)의 합성어로 3차원 가상세계를 의미하며, 기존의 가상현실 환경이라는 용어보다 진보된 개념이다.
한편 최근에는 사물 인터넷(IoT, Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, 사이버 물리 시스템(CPS, Cyber Physical Systems) 등의 기술이 널리 이용되고 있으며, 이러한 기술들이 집약된 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 주목받고 있다. 디지털 트윈(Digital Twin)은 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션(모의실험)함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 항공, 기계 제조, 건설 등 많은 산업 분야에 적용될 전망이다.
특히 스마트 시티 실현에 디지털 기술을 도입함으로써, 도시 전체를 3차원으로 디지털화하고, 도시 환경을 분석하여 도시의 설계, 건설, 운용 전 분야에 있어서 다양한 문제를 시뮬레이션하고 해결할 수 있다.
본 발명은 디지털 트윈 기술을 이용하여 구현된 메타버스 공간에서 여러가지 조건들이 적용된 상황들을 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과를 이용하여 현실세계에서 발생될 수 있는 문제들을 예방하는 방법 및 시스템을 제시하는데 목적이 있다.
특히, 본 발명은 현실 세계에서 교통 체증을 줄이기 위한 도로를 새롭게 건설하기에 앞서, 디지털 트윈 기술에 기반한 메타버스 공간을 활용하여 교통 체증이 최소화되는, 최적의 도로 형태를 예측하여, 이에 따른 도로를 현실 세계에 건설함으로써, 새로운 도시 계획, 구축, 운영, 및 발전에 기여하는 방법 및 시스템을 제시하는데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 현실 세계에서 일조권, 조망권 및 지반 문제를 예방하기 위한 건축물을 새롭게 건설하기에 앞서, 디지털 트윈 기술에 기반한 메타버스 공간을 활용하여 일조권, 조망권 및 지반 문제를 예방하는 최적의 건축물 형태를 예측하고, 이에 따른 건축물을 현실 세계에 건설함으로써, 새로운 도시 계획, 구축, 운영, 및 발전에 기여하는 방법 및 시스템을 제시하는데 목적이 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 메타버스 환경에서 수행된 시뮬레이션 결과를 제공하는 시스템은, 전자 장치, 상기 전자 장치에 메타버스 환경을 제공하는 메타버스 서버, 상기 메타버스 서버에 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 제공하는 데이터 베이스 서버, 및 현실 세계에 대한 관측 정보를 상기 메타버스 서버 또는 상기 데이터 베이스 서버에 제공하는 외부 장치를 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 상기 메타버스 서버와 무선 통신 채널을 수립하고, 상기 통신 회로를 통해 상기 메타버스 서버로부터 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 수신하고, 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보에 기반하여, 상기 전자 장치의 디스플레이를 통해 메타버스 화면을 출력하고, 상기 메타버스 화면을 출력하는 동안, 사용자가 설정한 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하기 위해, 상기 메타버스 서버에서 시뮬레이션을 수행하도록 하는 사용자 입력을 획득하고, 상기 사용자 입력을 획득한 것에 응답하여, 상기 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령을 상기 메타버스 서버로 전송하고, 상기 명령은 상기 기준 조건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 메타버스 서버는 상기 전자 장치로부터 상기 명령을 수신한 것에 응답하여, 상기 구현 정보 및 상기 관측 정보에 대해 인공 지능을 이용하여, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하도록 시뮬레이션을 수행하고, 상기 시뮬레이션 결과에 기반하여, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예에 따르면, 디지털 트윈 기술에 기반한 메타버스 공간을 활용하여 교통 체증을 최소화하는 최적의 도로 형태를 예측하고, 이에 따른 도로를 현실 세계에 건설함으로써, 새로운 도시를 효율적으로 건설, 구축, 및 운영할 수 있다.
디지털 트윈 기술에 기반한 메타버스 공간을 활용하여 일조권, 조망권 및 지반 문제를 예방하는 최적의 건축물 형태를 예측하고, 이에 따른 건축물을 현실 세계에 건설함으로써, 새로운 도시를 효율적으로, 건설, 구축, 및 운영할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 시스템을 도시한다.
도 2는 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3은 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 이용하여 시뮬레이션 하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 2는 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 3은 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 이용하여 시뮬레이션 하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"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.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 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, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 시스템(100)을 도시한다.
도 1을 참조하면, 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 시스템(100)은 사용자(예: 전자 장치(101)의 사용자)에게 상기 메타버스 공간을 제공할 수 있다. 사용자(예: 전자 장치(101)의 사용자)는 메타버스 공간을 제공할 수 있는 전자 장치(101)(예: 스마트 폰, 웨어러블 전자 장치)을 이용하여, 메타버스 공간을 체험하기 위해 메타버스 서버(103)에 접속할 수 있다. 상기 사용자는 메타버스 서버(103)에 접속하여, 메타버스 공간에서 다른 사용자들과 상호작용할 수 있고, 디지털 트윈을 이용하여 현실 세계를 반영한 메타버스 환경을 체험할 수 있다. 예를 들어, 디지털 트윈을 이용하여 현실 세계를 반영한 메타버스 환경은 도시, 관광지, 행사장, 또는 공연장 등의 현실 세계를 반영한 메타버스 환경일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 사용자는 메타버스 서버(103)를 이용하여 여러가지 상황들(조건들)을 시뮬레이션할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 현실 세계의 도시에 도로를 설계하기에 앞서, 교통 체증을 최소화할 수 있는 도로 형태를 확인하기 위해, 메타버스 서버(103)를 이용하여 시뮬레이션할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 데이터 베이스 서버(103)로부터 제공된 현실 세계 환경에 대한 측량 자료들을 이용하여 상기 현실 세계 환경을 반영한 메타버스 공간을 구현할 수 있고, 머신 러닝, 딥러닝, 또는 인공지능을 이용하여, 여러 도로 형태들을 시뮬레이션하여 최적의 도로 형태를 도출할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자는 현실 세계의 도시에 건축물을 설계하기에 앞서, 일조권, 조망권, 또는 지반 문제를 예방할 수 있는 건축물 형태를 확인하기 위해, 메타버스 서버(103)를 이용하여 시뮬레이션할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 데이터 베이스 서버(103)로부터 제공된 현실 세계 환경에 대한 측량 자료들을 이용하여 상기 현실 세계 환경을 반영한 메타버스 공간을 구현할 수 있고, 머신 러닝, 딥러닝, 또는 인공지능을 이용하여 여러 건축물 형태를 시뮬레이션하여 최적의 건축물 형태를 도출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 시스템(100)은 전자 장치(101), 메타버스 서버(103), 데이터 베이스 서버(105), 및 외부 장치(107)를 포함할 수 있다. 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 시스템(100)은 도 1에 도시된 구성요소들(예: 전자 장치(101), 메타버스 서버(103), 데이터 베이스 서버(105), 및 외부 장치(107))에 제한되지 않을 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 상기 메타버스 공간에서 여러가지 상황들을 시뮬레이션하는 외부 서버를 더 포함할 수 있다. 상기 외부 서버는 머신 러닝 또는 딥러닝을 이용하여 여러가지 상황들을 시뮬레이션할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 사용자가 메타버스 서버(103)에 접속하여, 상기 사용자에게 메타버스 공간을 체험하도록 메타버스 환경을 제공하는 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 스마트 폰 또는 웨어러블 장치를 포함할 수 있으며, 이에 제한되지 않는다. 상기 웨어러블 장치는 HMD(Head Mounted Display) 장치 또는 AR(Augmented reality) Glass를 포함할 수 있으며, 이에 제한되지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 통신 회로, 디스플레이, 및 프로세서를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 언급된 구성요소에 제한되지 않으며, 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 메모리, 센서, 마이크, 또는 스피커를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 상기 통신 회로를 통해 메타버스 서버(103), 데이터 베이스 서버(105), 또는 외부 장치(107) 중 적어도 하나와 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 상기 통신 회로를 통해 메타버스 서버(103)로부터 메타버스 환경을 구성하는 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 수신한 메타버스 환경을 구성하는 정보를 이용하여, 상기 디스플레이를 통해 3D 그래픽으로 구현된 메타버스 공간을 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 디스플레이를 통해 표시된, 3D 그래픽으로 구현된 메타버스 공간을 체험할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(101)는 상기 통신 회로를 통해 메타버스 서버(103)로 시뮬레이션을 시작하는 명령을 전송하고, 메타버스 서버(103)로부터 시뮬레이션 결과를 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 통신 회로 및 디스플레이와 작동적으로 및/또는 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 프로세서는 전자 장치(101)의 구성요소들(예: 통신 회로, 디스플레이)로부터 명령을 획득하고, 상기 명령을 해석 및/또는 처리하여, 전자 장치(101)를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메타버스 서버(103)는 디지털 트윈 기술을 이용하여 메타버스 환경을 구현할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 구현된 메타버스 환경에 대한 정보를 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 전자 장치(101)는 메타버스 서버(103)로부터 수신한 상기 정보를 이용하여 상기 디지털 트윈 기술을 이용하여 구현된 메타버스 환경을 전자 장치(101)의 디스플레이를 통해 출력할 수 있다. 상기 메타버스 환경은 도시, 관광지, 행사장, 또는 공연장 등의 현실 세계를 반영한 다양한 콘텐트로 구성될 수 있다. 디지털 트윈을 이용하여 현실 세계를 반영한 메타버스 환경을 구현하기 위한 구현 정보는 데이터 베이스 서버(105)로부터 제공받은 정보일 수 있다. 예를 들어, 상기 구현 정보는 도시, 관광지, 행사장, 또는 공연장에 대한 지도 정보, 건물 정보, 기상 정보, 지반 정보, 교통 신호 정보, 교통량 정보, 또는 관광 정보 중 적어도 하나 일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 베이스 서버(105)는 상기 구현 정보를 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 데이터 베이스 서버(105)는 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 데이터 베이스 서버(105)는 외부 장치(107)로부터 수신된 실시간 데이터에 기반하여 상기 구현 정보를 실시간으로 업데이트할 수 있다. 외부 장치(107)는 현실 세계를 관측할 수 있는 전자 장치를 의미할 수 있다. 즉, 외부 장치(107)는 항공 촬영, 드론 3D 촬영, 또는 라이다(lidar) 촬영 중 적어도 하나를 이용하여 상기 현실 세계에 대한 관측을 수행하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 외부 장치(107)는 드론 장치, CCTV, 자동차에 부착된 카메라, 항공 촬영 가능한 장치, 기상 관측 장치를 포함할 수 있다. 상기 드론 장치는 상기 드론 장치의 카메라를 이용하여 현실 세계를 실시간으로 촬영할 수 있고, 상기 실시간으로 촬영된 데이터를 데이터 베이스 서버(105) 또는 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 상기 드론 장치는 현실 세계의 건물, 도로, 또는 지형을 3D로 촬영하고, 촬영된 데이터를 데이터 베이스 서버(105) 또는 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 데이터 베이스 서버(105)는 상기 촬영된 데이터를 이용하여 실시간으로 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다. 상기 CCTV, 상기 자동차에 부착된 카메라, 상기 항공 촬영 가능한 장치는 현실 세계의 건물, 도로, 또는 지형을 실시간으로 촬영할 수 있고, 실시간으로 촬영된 데이터를 데이터 베이스 서버(105) 또는 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 상기 기상 관측 장치는 현실 세계의 기상 정보를 실시간으로 측정할 수 있고, 상기 측정된 데이터를 데이터 베이스 서버(105) 또는 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 촬영된 데이터 및 측정된 데이터를 이용하여 상기 구현 정보를 실시간으로 업데이트 할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 구현 정보에 상기 촬영된 데이터 또는 측정된 데이터를 반영하고, 머신 러닝, 딥러닝, 또는 인공 지능 중 적어도 하나를 이용하여, 최적의 도로 형태, 최적의 건축물 형태를 도출하기 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
도 2는 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 제공하는 방법의 흐름도를 도시한다.
이하에서 도 2를 참조하여, 디지털 트윈을 이용하여 구현된 메타버스 환경을 사용자에게 제공하고, 사용자는 메타버스 환경을 이용하여 다양한 상황들에 대해 시뮬레이션하는 방법에 대해 설명한다. 도 1을 참조하여 설명한 내용과 중복되는 부분은 생략하고 설명하기로 한다.
동작 201에서, 데이터 베이스 서버(105)는 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 상기 구현 정보는 현실 세계의 도시, 관광지, 행사장, 또는 공연장과 같은 현실 환경에 대한 지도 정보, 건물 정보, 지형 정보, 기상 정보, 지반 특성 정보, 교통 신호 정보, 교통량 정보, 또는 관광 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 203에서, 외부 장치(107)는 현실 세계에 대한 현실 상황을 관측할 수 있고, 상기 관측된 정보를 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 드론 장치는 현실 세계의 건물, 도로, 또는 지형에 대해 3D로 촬영하고, 촬영된 데이터를 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 다른 예를 들어, 기상 관측 장치는 현실 세계의 기상 정보를 측정하고, 상기 측정된 데이터를 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다. 상기 기상 정보는 일조량, 강수량, 바람의 세기 및 방향 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 도 2에 도시되지 않았으나, 상기 촬영된 데이터 또는 상기 측정된 데이터는 데이터 베이스 서버(105)로도 전송될 수 있으며, 데이터 베이스 서버(105)는 상기 촬영된 데이터 또는 상기 측정된 데이터를 이용하여 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 실시간으로 업데이트할 수 있다.
동작 205에서, 메타버스 서버(103)는 상기 현실 세계에 대한 촬영된 데이터 또는 측정된 데이터를 이용하여, 데이터 베이스 서버(105)로부터 수신한 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 실시간으로 업데이트할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 업데이트된 구현 정보를 저장할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 데이터 베이스 서버(105)로부터 수신한 구현 정보와 외부 장치(107)로부터 수신한 관측된 정보(예: 상기 촬영된 데이터 또는 상기 측정된 데이터)를 비교할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 비교 결과 데이터의 차이가 기준 값 이상인 경우에, 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 외부 장치(107)로부터 관측된 정보의 수신 횟수가 기준 횟수 이상인 경우, 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 외부 장치(107)로부터 관측 정보를 수신한 때로부터 기준 시간 이상 초과한 경우, 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 데이터 베이스 서버(105)는 상기 데이터 베이스 서버(105)에 저장된 구현 정보와 외부 장치(107)로부터 수신한 관측된 정보(예: 상기 촬영된 데이터 또는 상기 측정된 데이터)를 비교할 수 있다. 데이터 베이스 서버(105)는 상기 비교 결과 데이터의 차이가 기준 값 이상인 경우에, 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다. 데이터 베이스 서버(105)는 외부 장치(107)로부터 관측된 정보의 수신 횟수가 기준 횟수 이상인 경우, 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다. 데이터 베이스 서버(105)는 외부 장치(107)로부터 관측 정보를 수신한 때로부터 기준 시간 이상 초과한 경우, 상기 구현 정보를 업데이트할 수 있다.
동작 207에서, 전자 장치(101)는 전자 장치(101)의 사용자가 메타버스 환경을 체험하도록, 메타버스 서버(103)에 접속할 수 있다. 도 2에 동작 207는 동작 205 이후에 수행되도록 도시하였으나, 동작 207은 동작 201 내지 205 동안 언제든지 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 메타버스 서버(103)에 접속하기 위한 입력을 감지한 것에 응답하여, 전자 장치(101)는 사용자 인증을 수행할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자가 인증된 경우, 메타버스 서버(103)에 접속할 수 있다. 전자 장치(101)는 센서를 포함할 수 있고, 상기 센서를 통해 사용자를 인증할 수 있다. 상기 센서는 생체 센서를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 생체 센서를 통해 생체 정보를 획득할 수 있고, 상기 생체 정보에 기반하여 사용자를 인증할 수 있다. 상기 생체 센서는 지문 센서, 초음파 지문 센서, 홍체 센서, 심박수 센서 등을 포함할 수 있다.
동작 209에서, 메타버스 서버(103)는 메타버스 환경에 대한 정보를 전자 장치(101)에 전송할 수 있다. 상기 메타버스 환경에 대한 정보는 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 가공하여, 메타버스 환경을 생성하기 위한 정보를 의미할 수 있다. 상기 메타버스 환경에 대한 정보는 외부 장치(107)로부터 수신된 관측 정보를 반영하여 업데이트된 구현 정보를 의미할 수 있다.
동작 211에서, 전자 장치(101)는 메타버스 서버(103)로부터 수신된 메타버스 환경에 대한 정보를 이용하여, 전자 장치(101)의 디스플레이를 통해 메타버스 환경을 나타내는 화면을 출력할 수 있다. 전자 장치(101)의 사용자는 상기 메타버스 환경에 대한 정보를 이용하여 상기 디스플레이를 통해 출력된 화면을 통해, 메타버스 환경을 체험할 수 있다.
동작 213에서, 전자 장치(101)는 상기 디스플레이를 통해 상기 메타버스 환경을 출력하는 동안, 메타버스 환경에서 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하기 위해, 시뮬레이션을 수행하기 위한 사용자 입력을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 현실 세계의 교통 체증을 최소화하는 도로 형태를 확인하기 위해, 메타버스 환경에서 시뮬레이션을 수행하도록 하는 사용자 입력을 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(101)는 현실 세계의 건축물의 일조권 및 조망권이 기준 수치 이상이고, 건축물의 지반 문제를 예방하기 위한 건축물의 형태를 확인하기 위해, 메타버스 환경에서 시뮬레이션을 수행하도록 하는 사용자 입력을 획득할 수 있다.
상기 사용자 입력을 터치 입력, 드래그 입력, 스와이프 입력, 버튼 입력, 제스처 입력, 또는 음성 입력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 215에서, 전자 장치(101)는 상기 사용자 입력을 획득한 것에 응답하여, 상기 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령을 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다.
동작 217에서, 메타버스 서버(103)는 전자 장치(101)로부터 상기 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령을 수신한 것에 응답하여, 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 데이터 베이스 서버(105)로부터 수신한 구현 정보와 외부 장치(107)로부터 수신한 측정 정보를, 머신 러닝, 딥러닝, 또는 인공 지능 중 적어도 하나를 이용하여, 사용자가 설정한 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하기 위해, 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어, 메타버스 서버(103)는 상기 구현 정보와 상기 측정 정보를, 머신 러닝, 딥러닝 또는 인공 지능 중 적어도 하나를 이용하여, 현실 세계의 교통 체증을 최소화하는 도로 형태를 확인하기 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 다른 예를 들어, 메타버스 서버(103)는 상기 구현 정보와 상기 측정 정보를, 머신 러닝, 딥러닝 또는 인공 지능 중 적어도 하나를 이용하여, 현실 세계의 건축물의 일조권 및 조망권이 기준 수치 이상이 되고, 건축물의 지반 문제를 예방하기 위한 건축물의 형태를 확인하기 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메타버스 서버(103)는 상기 구현 정보와 상기 측정 정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습 모델을 이용하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 상기 인공 신경망은 DNF(Deep Feedforward Network), RNN(Recurrent Neural Network), 및 LSTM(Long Short-Term Memory)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메타버스 서버(103)는 시뮬레이션을 수행한 결과, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보가 없는 경우, 상기 기준 조건을 설정된 범위 내에서 자동으로 변경하고, 상기 변경된 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하도록 시뮬레이션을 수행하는, 시스템. 상기 설정된 범위는 사용자에 의해 설정될 수 있고, 상기 기준 조건의 본질적 특성이 변하지 않는 수준의 범위를 의미할 수 있다.
동작 219에서, 메타버스 서버(103)는 시뮬레이션 결과를 전자 장치(101)로 전송할 수 있다. 메타버스 서버(103)는 상기 시뮬레이션 결과 또는 상기 결과를 나타내는 알림을 전자 장치(101)에 무선 통신 연결된 사용자의 다른 전자 장치(예: 웨어러블 장치)로 전송할 수 있다.
도 3은 디지털 트윈을 적용한 메타버스 공간을 이용하여 시뮬레이션 하는 방법의 흐름도를 도시한다.
동작 301에서, 메타버스 서버(103)는 전자 장치(101)로부터 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령을 수신한 것에 응답하여, 시뮬레이션에 대한 기준 조건을 확인할 수 있다. 상기 명령은 상기 기준 조건에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 기준 조건은 현실 세계의 교통 체증을 최소화하기 위한 도로 형태일 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 기준 조건은 현실 세계의 건축물의 일조권 및 조망권이 기준 수치 이상이고, 건축물의 지반 특성이 기준 수치 이상이 되는 건축물의 위치 및 형태일 수 있다. 건축물의 형태는 건축물의 높이, 너비, 모양을 포함할 수 있다.
동작 303에서, 메타버스 서버(103)는 상기 기준 조건을 만족하도록, 머신 러닝, 딥러닝, 인공 지능, 또는 인공 신경망 중 적어도 하나를 이용하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 상기 시뮬레이션 동작은 메타버스 서버(103) 이외의 서버에서 수행될 수도 있다. 예를 들어, 메타버스 서버(103)는 상기 기준 조건에 대한 정보를 외부 서버로 전송하고, 상기 외부 서버는 상기 기준 조건에 대한 정보에 기반하여 머신 러닝, 딥러닝, 인공 지능, 또는 인공 신경망 중 적어도 하나를 이용하여 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 상기 외부 서버는 상기 시뮬레이션 결과를 메타버스 서버(103)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메타버스 서버(103)는 교통량에 대한 정보, 신호 체계에 대한 정보, 및 건물의 위치에 대한 정보에 기반하여, 머신 러닝, 딥러닝, 인공 지능, 또는 인공 신경망 중 적어도 하나를 이용하여, 현실 세계의 교통 체증을 최소화하는 도로 형태를 결정할 수 있다. 상기 교통량에 대한 정보는 외부 장치(107)(예: 드론 장치, CCTV, 자동차들에 설치된 카메라, 항공 촬영 장치)에 의해 촬영된 데이터일 수 있다. 상기 신호 체계에 대한 정보는 신호 체계를 제어하는 정부 기관으로부터 획득한 정보일 수 있다. 상기 건물의 위치에 대한 정보는 외부 장치(107)에 의해 촬영된 데이터 또는 GIS(Geographic Information System)일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메타버스 서버(103)는 일조량, 강수량, 바람의 세기 및 방향에 대한 정보, 지반 특성에 대한 정보, 건물의 형태에 대한 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 머신 러닝, 딥러닝, 인공 지능, 또는 인공 신경망 중 적어도 하나를 이용하여, 일조권 및 조망권이 기준 수치 이상이고, 지반 특성이 기준 수치 이상인, 현실 세계의 건축물 형태를 결정할 수 있다. 상기 일조량, 강수량, 바람의 세기 및 방향에 대한 정보는 외부 장치(107)에 의해 관측된 정보 또는 기상 정보를 수집하는 정부 기관으로부터 획득한 정보일 수 있다. 상기 지반 특성에 대한 정보는 외부 장치(107)에 의해 관측된 정보 또는 지반 특성에 대한 정보를 수집하는 정부 기관으로부터 획득한 정보일 수 있다. 상기 건물의 형태에 대한 정보는 건축물의 높이, 너비, 모양에 대한 정보를 포함할 수 있다.
동작 305에서, 메타버스 서버(103)는 상기 기준 조건을 만족하는 시뮬레이션 결과를 확인할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 예시적인 실시예들이 개시되었다. 본 명세서에서 특정한 용어를 사용하여 실시예들을 설명되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
Claims (10)
- 메타버스 환경에서 수행된 시뮬레이션 결과를 제공하는 시스템에 있어서,
상기 시스템은 전자 장치, 상기 전자 장치에 메타버스 환경을 제공하는 메타버스 서버, 상기 메타버스 서버에 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 제공하는 데이터 베이스 서버, 및 현실 세계에 대한 관측 정보를 상기 메타버스 서버 또는 상기 데이터 베이스 서버에 제공하는 외부 장치를 포함하고, 상기 외부 장치는 라이다(lidar) 촬영 방법을 이용하여 상기 현실 세계에 대해 관측을 수행하여 상기 관측 정보를 획득하는 장치임,
상기 전자 장치는:
상기 전자 장치의 통신 회로를 통해 상기 메타버스 서버와 무선 통신 채널을 수립하고,
상기 통신 회로를 통해 상기 메타버스 서버로부터 상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보를 수신하고,
상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보에 기반하여, 상기 전자 장치의 디스플레이를 통해 메타버스 화면을 출력하고,
상기 메타버스 화면을 출력하는 동안, 사용자가 설정한 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하기 위해, 상기 메타버스 서버에서 시뮬레이션을 수행하도록 하는 사용자 입력을 획득하고,
상기 사용자 입력을 획득한 것에 응답하여, 상기 시뮬레이션을 수행하기 위한 명령을 상기 메타버스 서버로 전송하고, 상기 명령은 상기 기준 조건에 대한 정보를 포함하고,
상기 메타버스 서버는:
상기 전자 장치로부터 상기 명령을 수신한 것에 응답하여, 상기 구현 정보 및 상기 관측 정보에 대해 인공 지능을 이용하여, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하도록 시뮬레이션을 수행하고,
상기 시뮬레이션 결과에 기반하여, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 상기 전자 장치로 전송하고,
상기 외부 장치로부터, 상기 외부 장치가 상기 라이다 촬영 방법을 이용하여 상기 현실 세계를 관측함으로써 획득한 상기 관측 정보를 수신하고,
상기 데이터 베이스 서버로부터, 상기 메타버스 환경을 구현하는 상기 구현 정보를 수신하고,
상기 관측 정보와 상기 구현 정보를 비교하고,
상기 비교 결과에 기반하여, 상기 비교 결과 데이터의 차이 값을 결정하고,
상기 차이 값이 기준 값 이상인 경우, 상기 구현 정보를 업데이트하고,
상기 업데이트된 구현 정보를, 상기 전자 장치로 전송하고,
상기 전자 장치는:
상기 메타버스 서버로부터, 상기 업데이트된 구현 정보를 수신하고,
상기 업데이트된 구현 정보에 기반하여, 상기 디스플레이를 통해 출력되고 있는 상기 메타버스 화면을 변경하는, 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 인공 지능은 머신 러닝, 딥러닝, 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 포함하고, 상기 인공 신경망은 DNF(Deep Feedforward Network), RNN(Recurrent Neural Network), 및 LSTM(Long Short-Term Memory)을 포함하는, 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 메타버스 서버는 상기 외부 장치로부터 수신한 관측 정보에 기반하여, 상기 구현 정보를 업데이트하는, 시스템.
- 삭제
- 청구항 3에 있어서,
상기 메타버스 서버는:
상기 외부 장치로부터 상기 관측 정보를 수신한 횟수를 식별하고,
상기 횟수가 기준 횟수 이상인 경우, 상기 구현 정보를 업데이트하는, 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 메타버스 서버는:
상기 외부 장치로부터 관측 정보를 수신한 시점에 대응하는 시간 정보를 획득하고,
상기 시간 정보에 기반하여, 상기 시점으로부터 기준 시간 이상 초과한 경우, 상기 구현 정보를 업데이트하는, 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 메타버스 서버는:
상기 시뮬레이션을 수행한 결과, 상기 기준 조건을 만족하는 결과 정보가 존재하지 않는 경우, 상기 기준 조건을 설정된 범위 내에서 자동으로 변경하고,
상기 변경된 기준 조건을 만족하는 결과 정보를 확인하도록 시뮬레이션을 수행하는, 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 베이스 서버는:
상기 외부 장치로부터 상기 관측 정보를 수신하고, 및
상기 관측 정보에 기반하여, 상기 데이터 베이스 서버에 저장된 구현 정보를 업데이트하고,
상기 업데이트된 구현 정보를 상기 메타버스 서버로 전송하는, 시스템.
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 메타버스 환경을 구현하는 구현 정보는 현실 세계의 도시, 관광지, 행사장, 또는 공연장에 대응하는 현실 환경에 대한 지도 정보, 건물 정보, 지형 정보, 기상 정보, 지반 특성 정보, 교통 신호 정보, 교통량 정보, 또는 관광 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
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Payment date: 20221212 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
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| PG1601 | Publication of registration |