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KR20230067471A - 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법 - Google Patents

경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법 Download PDF

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KR20230067471A KR1020220060633A KR20220060633A KR20230067471A KR 20230067471 A KR20230067471 A KR 20230067471A KR 1020220060633 A KR1020220060633 A KR 1020220060633A KR 20220060633 A KR20220060633 A KR 20220060633A KR 20230067471 A KR20230067471 A KR 20230067471A
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Abstract

본 발명은 경기 장면에 대한 촬영 이미지를 기초로, 특정 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을, 사용자에게 제공해 줄 수 있도록 지원하는 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법에 대한 것이다.

Description

경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법{METAVERSE SERVICE OPERATION SERVER TO OPERATE THE METAVERSE SERVICE THAT CAN PROVIDE THE METAVERSE ENVIRONMENT WITH A VIRTUAL STADIUM BACKGROUND MATCHING THE MATCH SCENE TO A USER BASED ON THE SHOOTING IMAGE OF WHICH MATCH SCENE IS PHOTOGRAPHED AND THE OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법에 대한 것이다.
메타버스(Metaverse)란, 가상, 초월을 의미하는 '메타(Meta)'와 세계, 우주를 의미하는 '유니버스(Universe)'의 합성어로, 현실과 연동된 3차원 가상 세계를 의미한다.
최근, 대용량의 정보를 고속으로 전송할 수 있는 5G 통신망이 확충되면서, 생활형 또는 게임형 가상 세계를 지원하는 다양한 형태의 메타버스 서비스들이 등장하고 있다.
이러한 메타버스 서비스는, 사용자들이 메타버스 환경에서 자신의 아바타를 활성화시킬 수 있도록 함으로써, 사용자들이 자신의 아바타를 통해 교육, 쇼핑 등 개인적인 활동을 하거나, 자신의 아바타에 다양한 디지털 아이템들을 적용시킬 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 사용자는 이러한 기능을 활용하여, 물리적인 제약 없이 메타버스 환경에서, 사용자가 원하는 활동을 하거나, 아바타에 다양한 디지털 아이템들을 적용시킴으로써 재미와 만족감을 얻을 수 있다.
이러한 메타버스 서비스에 있어서, 각종 스포츠 선수가 뛰는 경기장과 관련된 메타버스 환경을 간접적으로 경험하기를 원하는 사용자들도 증가하고 있다. 이로 인해, 소정의 경기장과 관련된 가상 배경이 적용된 메타버스 환경을 사용자에게 제공할 수 있는 메타버스 서비스의 도입을 고려할 수 있다.
이와 관련해서, 사용자의 단말로부터, 특정 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지가 수신되면, 인공지능 기반의 스포츠 종목 판단 모델을 기초로, 해당 촬영 이미지에 매칭되는 스포츠 종목을 선별한 후, 선별된 스포츠 종목에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 사용자에게 제공해 줄 수 있다면, 사용자는 보다 편리하고 신속하게, 특정 경기 장면에 대한 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 접할 수 있을 것이다.
따라서, 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로, 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있도록 지원하는 시스템 기술에 대한 연구가 필요하다.
본 발명에 따른 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법은 소정의 경기 장면에 대한 촬영 이미지를 기초로, 해당 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 사용자에게 제공해 줌으로써, 사용자가 메타버스 서비스를 통해 특정 스포츠와 관련된 가상의 경험을 누릴 수 있도록 지원하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른, 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스(Metaverse) 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버는 사전 설정된 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 스포츠 종목들 각각에 대응되는 것으로 사전 제작된, 서로 다른 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 저장되어 있는 그래픽 데이터 저장부, 상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말로부터, 제1 경기 장면이 촬영된 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델 - 상기 스포츠 종목 판단 모델은, 경기 장면에 대한 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 입력된 촬영 이미지와의 매칭 확률을 산출하는 모델임 - 에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인하는 스포츠 종목 확인부 및 상기 제1 스포츠 종목이 확인되면, 상기 그래픽 데이터 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 제1 메타버스 그래픽 데이터를 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 제1 제어 처리부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른, 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법은 사전 설정된 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 스포츠 종목들 각각에 대응되는 것으로 사전 제작된, 서로 다른 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 저장되어 있는 그래픽 데이터 저장부를 유지하는 단계, 상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말로부터, 제1 경기 장면이 촬영된 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델 - 상기 스포츠 종목 판단 모델은, 경기 장면에 대한 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 입력된 촬영 이미지와의 매칭 확률을 산출하는 모델임 - 에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인하는 단계 및 상기 제1 스포츠 종목이 확인되면, 상기 그래픽 데이터 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 제1 메타버스 그래픽 데이터를 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 메타버스 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법은 소정의 경기 장면에 대한 촬영 이미지를 기초로, 해당 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 사용자에게 제공해 줌으로써, 사용자가 메타버스 서비스를 통해 특정 스포츠와 관련된 가상의 경험을 누릴 수 있도록 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 구조를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 메타버스 서비스 운영 서버(110)는 그래픽 데이터 저장부(111), 스포츠 종목 확인부(112) 및 제1 제어 처리부(113)를 포함한다.
그래픽 데이터 저장부(111)에는 사전 설정된 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 스포츠 종목들 각각에 대응되는 것으로 사전 제작된, 서로 다른 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 저장되어 있다.
여기서, 어느 한 스포츠 종목이 '축구'라고 가정하는 경우, '축구'에 대응되는 것으로 사전 제작된, 가상의 축구 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 존재할 수 있고, 다른 한 스포츠 종목이 '야구'라고 가정하는 경우, '야구'에 대응되는 것으로 사전 제작된, 가상의 야구 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 존재할 수 있다.
이와 관련해서, n을 '5'라고 하는 경우, 그래픽 데이터 저장부(111)에는 하기의 표 1과 같이 정보가 저장되어 있을 수 있다.
5개의 스포츠 종목들 메타버스 그래픽 데이터
스포츠 종목 1 메타버스 그래픽 데이터 1
스포츠 종목 2 메타버스 그래픽 데이터 2
스포츠 종목 3 메타버스 그래픽 데이터 3
스포츠 종목 4 메타버스 그래픽 데이터 4
스포츠 종목 5 메타버스 그래픽 데이터 5
스포츠 종목 확인부(112)는 상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 제1 경기 장면이 촬영된 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델(상기 스포츠 종목 판단 모델은, 경기 장면에 대한 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 입력된 촬영 이미지와의 매칭 확률을 산출하는 모델임)에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 스포츠 종목 판단 모델은 상기 n개의 스포츠 종목들의 경기 장면에 대한 사전 설정된 복수의 훈련 이미지들과, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 매칭되는 스포츠 종목에 대한 선택 정보로 구성된 훈련 세트를 기반으로, n차원의 출력 벡터를 출력으로 산출하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기계학습하여 생성한 모델일 수 있다.
이때, 상기 합성곱 신경망에 대한 기계학습은, 상기 복수의 훈련 이미지들 중 어느 하나인 제1 훈련 이미지를, 상기 합성곱 신경망에 입력으로 인가하여 n차원의 제1 출력 벡터를 산출하는 제1 과정, 상기 제1 출력 벡터를 구성하는 n개의 성분들 각각을, 소프트맥스(Softmax) 함수에 입력으로 인가하여 n개의 연산 값들을 산출하는 제2 과정, 상기 n개의 연산 값들 각각을, 상기 제1 훈련 이미지가 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 얼마나 매칭되는지를 지시하는 매칭 확률로 지정하는 제3 과정, 상기 n개의 연산 값들 중, 상기 훈련 세트에서 상기 제1 훈련 이미지에 매칭되어 있는 스포츠 종목에 대한 매칭 확률로 지정된 제1 연산 값이 최대가 되도록 역전파(Backpropagation) 처리를 수행하는 제4 과정을, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 대해 반복함으로써 수행될 수 있다.
예컨대, n을 '5'라고 하고, 상기 훈련 세트가 하기의 표 2와 같이, 상기 5개의 스포츠 종목들인 '스포츠 종목 1, 스포츠 종목 2, 스포츠 종목 3, 스포츠 종목 4, 스포츠 종목 5'의 경기 장면에 대한 사전 설정된 복수의 훈련 이미지들과, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 매칭되는 스포츠 종목에 대한 선택 정보로 구성되어 있다고 하는 경우, 상기 합성곱 신경망에 대한 기계학습이 수행되는 과정을 예를 들어 상세히 설명하면, 다음과 같다.
복수의 훈련 이미지들 각 훈련 이미지에 매칭되는
스포츠 종목에 대한 선택 정보
훈련 이미지 1 스포츠 종목 3
훈련 이미지 2 스포츠 종목 2
훈련 이미지 3 스포츠 종목 5
... ...
먼저, 상기 제1 과정에서는, 상기 복수의 훈련 이미지들 중 어느 하나인 '훈련 이미지 1'을, 상기 합성곱 신경망에 입력으로 인가하여, 5차원의 제1 출력 벡터를 '[o1 o2 o3 o4 o5]'와 같이 산출할 수 있다.
그러고 나서, 상기 제2 과정에서는, 상기 제1 출력 벡터인 '[o1 o2 o3 o4 o5]'를 구성하는 5개의 성분들인 'o1, o2, o3, o4, o5' 각각을, 하기의 수학식 1에 따른 소프트맥스 함수에 입력으로 인가하여, 5개의 연산 값들을 'o(1), o(2), o(3), o(4), o(5)'와 같이 산출할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, S(yi)는 상기 n개의 연산 값들 중 i번째 연산 값으로, yi는 상기 제1 출력 벡터를 구성하는 n개의 성분들 중 i번째 성분의 값을 의미하고, e는 자연상수를 의미한다.
상기 제3 과정에서는, 5개의 연산 값들인 'o(1), o(2), o(3), o(4), o(5)' 각각을, '훈련 이미지 1'이 5개의 스포츠 종목들인 '스포츠 종목 1, 스포츠 종목 2, 스포츠 종목 3, 스포츠 종목 4, 스포츠 종목 5' 각각에 얼마나 매칭되는지를 지시하는 매칭 확률로 지정할 수 있다.
이때, 상기 훈련 세트에서는, '훈련 이미지 1'에 매칭되어 있는 스포츠 종목이 '스포츠 종목 3'이므로, 상기 제4 과정에서는, 5개의 연산 값들인 'o(1), o(2), o(3), o(4), o(5)' 중, '스포츠 종목 3'에 대한 매칭 확률로 지정된 제1 연산 값인 'o(3)'이 최대가 되도록 역전파 처리를 수행할 수 있다.
이러한 방식으로, 상기 합성곱 신경망에 대한 기계학습은, 상기 복수의 훈련 이미지들인 '훈련 이미지 1, 훈련 이미지 2, 훈련 이미지 3, ...' 각각에 대해, 상기 제1 과정, 상기 제2 과정, 상기 제3 과정 및 상기 제4 과정을 반복함으로써 수행될 수 있다.
이로 인해서, 기계학습이 완료된 상기 스포츠 종목 판단 모델에 제1 클라이언트 단말(140)로부터 수신된 상기 제1 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 산출될 수 있고, 이때, 스포츠 종목 확인부(112)는 상기 n개의 스포츠 종목들 중에서, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을, 제1 클라이언트 단말(140)로부터 수신된 상기 제1 촬영 이미지에 매칭되는 스포츠 종목으로 확인할 수 있다.
이러한 상기 스포츠 종목 판단 모델을 기초로, 스포츠 종목 확인부(112)에 의해 상기 제1 스포츠 종목이 확인되면, 제1 제어 처리부(113)는 그래픽 데이터 저장부(111)로부터, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 제1 메타버스 그래픽 데이터를 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 제1 클라이언트 단말(140)의 화면 상에서 표출되도록 제어한다.
이하에서는, 도 2를 참조하여, 스포츠 종목 확인부(112) 및 제1 제어 처리부(113)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말(140)로부터 메타버스 서비스 운영 서버(110)에, 제1 경기 장면이 촬영된 '촬영 이미지 1'이 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되었다고 가정하자.
그러면, 스포츠 종목 확인부(112)는 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델에, '촬영 이미지 1'을 입력으로 인가하여, 5개의 스포츠 종목들인 '스포츠 종목 1, 스포츠 종목 2, 스포츠 종목 3, 스포츠 종목 4, 스포츠 종목 5' 중, '촬영 이미지 1'과의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인할 수 있다.
그 결과, '스포츠 종목 1, 스포츠 종목 2, 스포츠 종목 3, 스포츠 종목 4, 스포츠 종목 5' 중 '촬영 이미지 1'과의 매칭 확률이 최대로 산출된 상기 제1 스포츠 종목이 '스포츠 종목 1'인 것으로 확인되었다고 하는 경우, 제1 제어 처리부(113)는 상기 표 1과 같은 그래픽 데이터 저장부(111)로부터, 상기 제1 스포츠 종목인 '스포츠 종목 1'에 대응되는 '메타버스 그래픽 데이터 1'을, 상기 제1 메타버스 그래픽 데이터로 추출할 수 있다.
그러고 나서, 제1 제어 처리부(113)는 상기 제1 메타버스 그래픽 데이터인 '메타버스 그래픽 데이터 1'을 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목인 '스포츠 종목 1'에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경(220)을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경(220)에 대한 3D 가상 그래픽이 제1 클라이언트 단말(140)의 화면 상에서 표출되도록 제어할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 스포츠 종목 확인부(112)는 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제공 요청 명령이 수신되는 경우, 상기 제1 회원이 본 발명에 따른 메타버스 서비스에 가입된 정식 회원이 맞는 것으로 확인되는 경우에 한해서, 상기 스포츠 종목 판단 모델에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 스포츠 종목을 확인할 수 있도록 하기 위한 사용자 인증을 수행하는 구성을 더 포함할 수 있다.
이와 관련해서, 스포츠 종목 확인부(112)는 특성 벡터 테이블 유지부(114), 인증 행렬 저장부(115), 인증 이벤트 발생부(116), 데이터 분할부(117), 일련번호 생성부(118), 배치 행렬 생성부(119), 전송 처리부(120) 및 확인부(121)를 포함할 수 있다.
특성 벡터 테이블 유지부(114)는 상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, 특성 벡터 테이블을 저장하여 유지한다.
여기서, 상기 특성 벡터 테이블은, 9 이하의 크기를 갖는 자연수로 구성된 사전 설정된 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 서로 다른 숫자들과, 상기 k개의 숫자들 각각에 대응되는 사전 설정된 k차원의 특성 벡터가 기록된 테이블을 의미한다.
예컨대, k를 '3'이라고 하는 경우, 특성 벡터 테이블 유지부(114)는 하기의 표 3과 같은 특성 벡터 테이블을 저장하여 유지할 수 있다.
3개의 숫자들 3차원의 특성 벡터
1 [a11 b12 c13]
2 [a21 b22 c23]
3 [a31 b32 c33]
인증 행렬 저장부(115)에는 상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, k x k 크기의 사전 설정된 인증 행렬(상기 인증 행렬은 역행렬이 존재하는 행렬임)이 저장되어 있다.
예컨대, 전술한 예와 같이, k를 '3'이라고 하고, 3 x 3 크기의 사전 설정된 인증 행렬을 '
Figure pat00002
'이라고 하는 경우, 인증 행렬 저장부(115)에는 상기 인증 행렬인 '
Figure pat00003
'이 저장되어 있을 수 있다.
인증 이벤트 발생부(116)는 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행하기 위한 인증 이벤트를 발생시킨다.
데이터 분할부(117)는 상기 인증 이벤트가 발생되면, 사전 설정된 크기를 갖는 랜덤 데이터를 생성하고, 상기 랜덤 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제1 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제1 부분 데이터들 각각에 대해 상기 k개의 숫자들을 오름차순으로 할당한다.
일련번호 생성부(118)는 상기 k개의 제1 부분 데이터들을 랜덤한 순서로 재배치하여 연접(Concatenation)함으로써, 연접 데이터를 생성하고, 상기 연접 데이터 상에서의 상기 k개의 제1 부분 데이터들이 연접된 순서와 동일한 순서로, 각 부분 데이터에 할당된 숫자를 연접함으로써, k자릿수의 제1 일련번호를 생성한다.
배치 행렬 생성부(119)는 상기 제1 일련번호가 생성되면, 상기 특성 벡터 테이블을 참조하여, 상기 제1 일련번호를 구성하는 각 자리의 숫자에 대응되는 k차원의 특성 벡터를 순차적으로 행백터로 배치함으로써, k x k 크기의 제1 배치 행렬을 생성한다.
전송 처리부(120)는 상기 제1 배치 행렬이 생성되면, 상기 제1 배치 행렬과 상기 인증 행렬 간의 행렬 곱을 연산함으로써, 제1 연산 행렬을 생성한 후, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터를 제1 클라이언트 단말(140)로 전송하면서, 제1 클라이언트 단말(140)에 대해, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터로부터 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터를 생성하여 피드백할 것을 지시하는 피드백 명령을 전송한다.
이하에서는, 인증 이벤트 발생부(116), 데이터 분할부(117), 일련번호 생성부(118), 배치 행렬 생성부(119) 및 전송 처리부(120)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 전술한 예와 같이, k를 '3'이라고 하고, 제1 클라이언트 단말(140)로부터 메타버스 서비스 운영 서버(110)에, '촬영 이미지 1'이 수신되면서, 상기 제공 요청 명령이 수신되었다고 가정하자.
그러면, 인증 이벤트 발생부(116)는 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행하기 위한 인증 이벤트를 발생시킬 수 있다.
이렇게, 인증 이벤트 발생부(116)에 의해 상기 인증 이벤트가 발생되면, 데이터 분할부(117)는 사전 설정된 크기를 갖는 랜덤 데이터를 생성할 수 있다.
이때, 상기 랜덤 데이터가 'D'라고 하는 경우, 데이터 분할부(117)는 상기 랜덤 데이터인 'D'를 구성하는 데이터열을 3개로 분할함으로써, 3개의 제1 부분 데이터들을 'D1, D2, D3'과 같이 생성한 후, 상기 3개의 제1 부분 데이터들인 'D1, D2, D3' 각각에 대해 상기 3개의 숫자들인 '1, 2, 3'을 오름차순으로 할당할 수 있다.
그러고 나서, 일련번호 생성부(118)는 상기 3개의 제1 부분 데이터들인 'D1, D2, D3'을 랜덤한 순서로 재배치하여 연접함으로써, 연접 데이터를 'D2D1D3'과 같이 생성할 수 있다.
그 이후, 일련번호 생성부(118)는 상기 연접 데이터인 'D2D1D3' 상에서의 상기 3개의 제1 부분 데이터들인 'D1, D2, D3'이 연접된 순서와 동일한 순서로, 각 부분 데이터에 할당된 숫자를 연접함으로써, 3자릿수의 제1 일련번호를 '213'과 같이 생성할 수 있다.
이렇게, 일련번호 생성부(118)에 의해 상기 제1 일련번호가 생성되면, 배치 행렬 생성부(119)는 상기 표 3과 같은 특성 벡터 테이블을 참조하여, 상기 제1 일련번호인 '213'을 구성하는 각 자리의 숫자인 '2', '1', '3'에 대응되는 3차원의 특성 벡터인 '[a21 b22 c23]', '[a11 b12 c13]', '[a31 b32 c33]'을 순차적으로 행백터로 배치함으로써, 3 x 3 크기의 제1 배치 행렬을 '
Figure pat00004
'과 같이 생성할 수 있다.
이렇게, 배치 행렬 생성부(119)에 의해 상기 제1 배치 행렬이 생성되면, 전송 처리부(120)는 상기 제1 배치 행렬인 '
Figure pat00005
'과 상기 인증 행렬인 '
Figure pat00006
' 간의 행렬 곱을 연산함으로써, 제1 연산 행렬을 '
Figure pat00007
'와 같이 생성할 수 있다.
그러고 나서, 전송 처리부(120)는 상기 제1 연산 행렬인 '
Figure pat00008
'와 상기 연접 데이터인 'D2D1D3'을 제1 클라이언트 단말(140)로 전송하면서, 제1 클라이언트 단말(140)에 대해, 상기 제1 연산 행렬인 '
Figure pat00009
'와 상기 연접 데이터인 'D2D1D3'으로부터 상기 랜덤 데이터인 'D'와 동일한 데이터를 생성하여 피드백할 것을 지시하는 피드백 명령을 전송할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 제1 클라이언트 단말(140)은 메모리 상에 상기 특성 벡터 테이블과 상기 인증 행렬을 사전 저장하고 있고, 메타버스 서비스 운영 서버(110)로부터, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터가 수신됨과 동시에, 상기 피드백 명령이 수신되면, 상기 제1 연산 행렬에, 상기 인증 행렬에 대한 역행렬을 곱함으로써, 상기 제1 배치 행렬을 복원한 후, 상기 특성 벡터 테이블로부터, 상기 제1 배치 행렬을 구성하는 k개의 행벡터들 각각과 동일한 특성 벡터에 대응되어 기록되어 있는 숫자를 순차적으로 추출하여 연접함으로써, k자릿수의 상기 제1 일련번호를 생성하고, 상기 연접 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제2 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 대해 상기 제1 일련번호 구성하는 각 자리의 숫자를 순차적으로 할당하고, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 할당된 숫자에 대해 오름차순으로 상기 k개의 제2 부분 데이터들을 재배치하여 연접함으로써, 피드백용 데이터를 생성하여 메타버스 서비스 운영 서버(110)로 전송할 수 있다.
확인부(121)는 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 피드백 명령에 대응하여, 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터가 생성되어 피드백되는 경우, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증이 완료된 것으로 처리한 후, 상기 스포츠 종목 판단 모델에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 상기 제1 스포츠 종목을 확인한다.
이하에서는, 제1 클라이언트 단말(140) 및 확인부(121)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 전술한 예와 같이, k를 '3'이라고 하고, 제1 클라이언트 단말(140)의 메모리 상에는 상기 표 3과 같은 특성 벡터 테이블과 상기 인증 행렬인 '
Figure pat00010
'이 사전 저장되어 있다고 가정하자. 또한, 전술한 예와 같이, 전송 처리부(120)가 상기 제1 연산 행렬인 '
Figure pat00011
'와 상기 연접 데이터인 'D2D1D3'을 제1 클라이언트 단말(140)로 전송함과 동시에, 상기 피드백 명령을 제1 클라이언트 단말(140)로 전송함에 따라, 메타버스 서비스 운영 서버(110)로부터 제1 클라이언트 단말(140)에, 상기 제1 연산 행렬인 '
Figure pat00012
'와 상기 연접 데이터인 'D2D1D3'이 수신되면서, 상기 피드백 명령이 수신되었다고 가정하자.
그러면, 제1 클라이언트 단말(140)은 상기 제1 연산 행렬인 '
Figure pat00013
'에, 상기 인증 행렬인 '
Figure pat00014
'에 대한 역행렬인 '
Figure pat00015
'를 곱함으로써, 상기 제1 배치 행렬인 '
Figure pat00016
'을 복원할 수 있다.
그 이후, 제1 클라이언트 단말(140)은 상기 표 3과 같은 특성 벡터 테이블로부터, 상기 제1 배치 행렬인 '
Figure pat00017
'을 구성하는 3개의 행벡터들인 '[a21 b22 c23]', '[a11 b12 c13]', '[a31 b32 c33]' 각각과 동일한 특성 벡터에 대응되어 기록되어 있는 숫자인 '2', '1', '3'을 순차적으로 추출하여 연접함으로써, 3자릿수의 상기 제1 일련번호를 '213'으로 생성할 수 있다.
그러고 나서, 제1 클라이언트 단말(140)은 상기 연접 데이터인 'D2D1D3'을 구성하는 데이터열을 3개로 분할함으로써, 3개의 제2 부분 데이터들을 'D2, D1, D3'과 같이 생성한 후, 상기 3개의 제2 부분 데이터들인 'D2, D1, D3' 각각에 대해 상기 제1 일련번호인 '213'을 구성하는 각 자리의 숫자인 '2', '1', '3'을 순차적으로 할당할 수 있다.
그 이후, 제1 클라이언트 단말(140)은 상기 3개의 제2 부분 데이터들인 'D2, D1, D3' 각각에 할당된 숫자에 대해 오름차순인 '1', '2', '3'의 순서로, 상기 3개의 제2 부분 데이터들을 'D1, D2, D3'의 형태로 재배치하여 연접함으로써, 'D1D2D3'이라고 하는 피드백 데이터를 생성할 수 있다. 이러한 피드백 데이터인 'D1D2D3'은, 데이터 분할부(117)가 상기 랜덤 데이터인 'D'를 분할하여 생성한 상기 제1 분할 데이터들인 'D1, D2, D3'을 순차적으로 연접한 데이터와 동일한 데이터로서, 결국, 상기 피드백 데이터는 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터가 될 수 있다.
이렇게, 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 피드백 명령에 대응하여, 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터가 생성되어 메타버스 서비스 운영 서버(110)에 피드백되는 경우, 확인부(121)는 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증이 완료된 것으로 처리한 후, 상기 스포츠 종목 판단 모델에, '촬영 이미지 1'을 입력으로 인가하여, 5개의 스포츠 종목들인 '스포츠 종목 1, 스포츠 종목 2, 스포츠 종목 3, 스포츠 종목 4, 스포츠 종목 5' 중, '촬영 이미지 1'과의 매칭 확률이 최대로 산출된 상기 제1 스포츠 종목을 확인할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 메타버스 서비스 운영 서버(110)는 얼굴 모델링 저장부(122), 바디 모델링 저장부(123), 안내 메시지 전송부(124), 데이터 추출부(125), 아바타 생성부(126) 및 제2 제어 처리부(127)를 더 포함할 수 있다.
얼굴 모델링 저장부(122)에는 시전 지정된 복수의 스포츠 선수들 각각의 얼굴에 대응되는 것으로 사전 제작된, 3D 아바타의 얼굴을 생성하기 위한 복수의 3D 얼굴 모델링 데이터들이 저장되어 있다.
바디 모델링 저장부(123)에는 3D 아바타에서 얼굴을 제외한 바디(Body)를 생성하기 위한, 사전 제작된 복수의 3D 바디 모델링 데이터들이 저장되어 있다.
여기서, 바디란, 아바타를 구성하는 얼굴을 제외한 몸통, 팔, 다리 등의 나머지 부분을 의미한다.
안내 메시지 전송부(124)는 제1 제어 처리부(113)를 통해, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 제1 클라이언트 단말(140)의 화면 상에서 표출되도록 제어된 이후, 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 복수의 스포츠 선수들 중 제1 스포츠 선수의 얼굴을 기반으로 하는 자신만의 3D 아바타를 생성할 것을 요청하는 생성 명령이 수신되면, 제1 클라이언트 단말(140)로, 상기 제1 회원의 신장 및 몸무게에 대한 정보를 전송할 것을 요청하는 내용이 포함된 안내 메시지를 전송한다.
예컨대, 전술한 예와 같이, 제1 제어 처리부(113)를 통해, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경(220)에 대한 3D 가상 그래픽이 제1 클라이언트 단말(140)의 화면 상에서 표출되도록 제어되었다고 가정하자.
이때, 제1 클라이언트 단말(140)로부터 메타버스 서비스 운영 서버(110)에, 상기 복수의 스포츠 선수들인 '스포츠 선수 1, 스포츠 선수 2, 스포츠 선수 3, ...' 중 어느 한 명인 '스포츠 선수 1'의 얼굴을 기반으로 하는 자신만의 3D 아바타를 생성할 것을 요청하는 생성 명령이 수신되면, 안내 메시지 전송부(124)는 제1 클라이언트 단말(140)로, 상기 제1 회원의 신장 및 몸무게에 대한 정보를 전송할 것을 요청하는 내용이 포함된 안내 메시지를 전송할 수 있다.
데이터 추출부(125)는 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 안내 메시지에 대한 응답으로, 제1 신장 및 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 얼굴 모델링 저장부(122)로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 바디 모델링 저장부(123)로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 제1 3D 바디 모델링 데이터를 추출한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 데이터 추출부(125)는 바디 정보 저장부(128), 추출 이벤트 발생부(129) 및 바디 모델링 추출부(130)를 포함할 수 있다.
바디 정보 저장부(128)에는 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 신장 및 몸무게에 대한 정보가 저장되어 있다.
예컨대, 바디 정보 저장부(128)에는 하기의 표 4와 같이 정보가 저장되어 있을 수 있다.
복수의 3D 바디 모델링 데이터들 신장 및 몸무게
3D 바디 모델링 데이터 1 175cm, 65kg
3D 바디 모델링 데이터 2 165cm, 55kg
3D 바디 모델링 데이터 3 180cm, 85kg
... ...
추출 이벤트 발생부(129)는 제1 클라이언트 단말(140)로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 얼굴 모델링 저장부(122)로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 바디 모델링 저장부(123)로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 3D 바디 모델링 데이터를 추출하기 위한 추출 이벤트를 발생시킨다.
예컨대, 제1 클라이언트 단말(140)로부터 메타버스 서비스 운영 서버(110)에, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되었다고 가정하자.
그러면, 추출 이벤트 발생부(129)는 얼굴 모델링 저장부(122)로부터, 상기 제1 스포츠 선수인 '스포츠 선수 1'의 얼굴에 대응되는 3D 얼굴 모델링 데이터를, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터로 추출한 후, 바디 모델링 저장부(123)로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 3D 바디 모델링 데이터를 추출하기 위한 추출 이벤트를 발생시킬 수 있다.
바디 모델링 추출부(130)는 상기 추출 이벤트가 발생되면, 바디 정보 저장부(128)를 참조하여, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대해, 각 3D 바디 모델링 데이터에 대응되는 신장 및 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 바디 특징 벡터를 생성하고, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 제1 바디 특징 벡터를 생성한 후, 바디 모델링 저장부(123)로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중, 상기 제1 바디 특징 벡터와의 벡터 유사도가 최대로 산출되는 바디 특징 벡터를 갖는 3D 바디 모델링 데이터를, 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터로 추출한다.
여기서, 상기 벡터 유사도를 산출하기 위해서는, 코사인 유사도 또는 유클리드 거리(Euclidean Distance)가 활용될 수 있다.
관련해서, 바디 정보 저장부(128)에 상기 표 4와 같이, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 신장 및 몸무게에 대한 정보가 저장되어 있다고 하는 경우, 바디 모델링 추출부(130)는 '3D 바디 모델링 데이터 1'에 대응되는 신장 및 몸무게인 '175(cm)'와 '65(kg)'을 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터로 '[175 65]'를 생성할 수 있고, '3D 바디 모델링 데이터 2'에 대응되는 신장 및 몸무게인 '165(cm)'와 '55(kg)'을 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터로 '[165 55]'를 생성할 수 있으며, '3D 바디 모델링 데이터 3'에 대응되는 신장 및 몸무게인 '180(cm)'와 '85(kg)'을 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터로 '[180 85]'를 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 바디 모델링 추출부(130)는 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 바디 특징 벡터를 생성할 수 있다.
그러고 나서, 바디 모델링 추출부(130)는 제1 클라이언트 단말(140)로부터 수신된 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 제1 바디 특징 벡터를 생성한 후, 바디 모델링 저장부(123)로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중, 상기 제1 바디 특징 벡터와의 벡터 유사도가 최대로 산출되는 바디 특징 벡터를 갖는 3D 바디 모델링 데이터를, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터로 추출할 수 있다.
이렇게, 데이터 추출부(125)를 통해, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터가 추출되면, 아바타 생성부(126)는 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 조합하여 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 생성한다.
제2 제어 처리부(127)는 상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터가 생성되면, 상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 기초로, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경 상에서 상기 제1 3D 아바타를 활성화함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에서 상기 제1 3D 아바타가 존재하는 3D 가상 그래픽이 제1 클라이언트 단말(140)의 화면 상에서 표출되도록 제어한다.
이하에서는, 도 2를 참조하여, 아바타 생성부(126) 및 제2 제어 처리부(127)의 동작을 예를 들어, 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 데이터 추출부(125)를 통해, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터가 추출되었다고 가정하자.
그러면, 아바타 생성부(126)는 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 조합하여 제1 3D 아바타(210)에 대한 모델링 데이터를 생성할 수 있다.
그러고 나서, 제2 제어 처리부(127)는 상기 제1 3D 아바타(210)에 대한 모델링 데이터를 기초로, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경(220) 상에서 상기 제1 3D 아바타(210)를 활성화함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경(220)에서 상기 제1 3D 아바타(210)가 존재하는 3D 가상 그래픽이 제1 클라이언트 단말(140)의 화면 상에서 표출되도록 제어할 수 있다.
이를 통해, 상기 제1 회원은 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경(220) 상에서, 상기 제1 3D 아바타(210)를 이용할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
단계(S310)에서는 사전 설정된 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 스포츠 종목들 각각에 대응되는 것으로 사전 제작된, 서로 다른 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 저장되어 있는 그래픽 데이터 저장부를 유지한다.
단계(S320)에서는 상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말로부터, 제1 경기 장면이 촬영된 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델(상기 스포츠 종목 판단 모델은, 경기 장면에 대한 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 입력된 촬영 이미지와의 매칭 확률을 산출하는 모델임)에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인한다.
단계(S330)에서는 상기 제1 스포츠 종목이 확인되면, 상기 그래픽 데이터 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 제1 메타버스 그래픽 데이터를 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S320)에서는 상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, 특성 벡터 테이블(상기 특성 벡터 테이블은, 9 이하의 크기를 갖는 자연수로 구성된 사전 설정된 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 서로 다른 숫자들과, 상기 k개의 숫자들 각각에 대응되는 사전 설정된 k차원의 특성 벡터가 기록된 테이블임)을 저장하여 유지하는 단계, 상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, k x k 크기의 사전 설정된 인증 행렬(상기 인증 행렬은 역행렬이 존재하는 행렬임)이 저장되어 있는 인증 행렬 저장부를 유지하는 단계, 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행하기 위한 인증 이벤트를 발생시키는 단계, 상기 인증 이벤트가 발생되면, 사전 설정된 크기를 갖는 랜덤 데이터를 생성하고, 상기 랜덤 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제1 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제1 부분 데이터들 각각에 대해 상기 k개의 숫자들을 오름차순으로 할당하는 단계, 상기 k개의 제1 부분 데이터들을 랜덤한 순서로 재배치하여 연접함으로써, 연접 데이터를 생성하고, 상기 연접 데이터 상에서의 상기 k개의 제1 부분 데이터들이 연접된 순서와 동일한 순서로, 각 부분 데이터에 할당된 숫자를 연접함으로써, k자릿수의 제1 일련번호를 생성하는 단계, 상기 제1 일련번호가 생성되면, 상기 특성 벡터 테이블을 참조하여, 상기 제1 일련번호를 구성하는 각 자리의 숫자에 대응되는 k차원의 특성 벡터를 순차적으로 행백터로 배치함으로써, k x k 크기의 제1 배치 행렬을 생성하는 단계, 상기 제1 배치 행렬이 생성되면, 상기 제1 배치 행렬과 상기 인증 행렬 간의 행렬 곱을 연산함으로써, 제1 연산 행렬을 생성한 후, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터를 상기 제1 클라이언트 단말로 전송하면서, 상기 제1 클라이언트 단말에 대해, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터로부터 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터를 생성하여 피드백할 것을 지시하는 피드백 명령을 전송하는 단계 및 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 피드백 명령에 대응하여, 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터가 생성되어 피드백되는 경우, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증이 완료된 것으로 처리한 후, 상기 스포츠 종목 판단 모델에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 상기 제1 스포츠 종목을 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 제1 클라이언트 단말은 메모리 상에 상기 특성 벡터 테이블과 상기 인증 행렬을 사전 저장하고 있고, 상기 메타버스 서비스 운영 서버로부터, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터가 수신됨과 동시에, 상기 피드백 명령이 수신되면, 상기 제1 연산 행렬에, 상기 인증 행렬에 대한 역행렬을 곱함으로써, 상기 제1 배치 행렬을 복원한 후, 상기 특성 벡터 테이블로부터, 상기 제1 배치 행렬을 구성하는 k개의 행벡터들 각각과 동일한 특성 벡터에 대응되어 기록되어 있는 숫자를 순차적으로 추출하여 연접함으로써, k자릿수의 상기 제1 일련번호를 생성하고, 상기 연접 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제2 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 대해 상기 제1 일련번호 구성하는 각 자리의 숫자를 순차적으로 할당하고, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 할당된 숫자에 대해 오름차순으로 상기 k개의 제2 부분 데이터들을 재배치하여 연접함으로써, 피드백용 데이터를 생성하여 상기 메타버스 서비스 운영 서버로 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 스포츠 종목 판단 모델은 상기 n개의 스포츠 종목들의 경기 장면에 대한 사전 설정된 복수의 훈련 이미지들과, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 매칭되는 스포츠 종목에 대한 선택 정보로 구성된 훈련 세트를 기반으로, n차원의 출력 벡터를 출력으로 산출하는 합성곱 신경망을 기계학습하여 생성한 모델로서, 상기 합성곱 신경망에 대한 기계학습은, 상기 복수의 훈련 이미지들 중 어느 하나인 제1 훈련 이미지를, 상기 합성곱 신경망에 입력으로 인가하여 n차원의 제1 출력 벡터를 산출하는 제1 과정, 상기 제1 출력 벡터를 구성하는 n개의 성분들 각각을, 소프트맥스 함수에 입력으로 인가하여 n개의 연산 값들을 산출하는 제2 과정, 상기 n개의 연산 값들 각각을, 상기 제1 훈련 이미지가 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 얼마나 매칭되는지를 지시하는 매칭 확률로 지정하는 제3 과정, 상기 n개의 연산 값들 중, 상기 훈련 세트에서 상기 제1 훈련 이미지에 매칭되어 있는 스포츠 종목에 대한 매칭 확률로 지정된 제1 연산 값이 최대가 되도록 역전파 처리를 수행하는 제4 과정을, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 대해 반복함으로써 수행될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법은 시전 지정된 복수의 스포츠 선수들 각각의 얼굴에 대응되는 것으로 사전 제작된, 3D 아바타의 얼굴을 생성하기 위한 복수의 3D 얼굴 모델링 데이터들이 저장되어 있는 얼굴 모델링 저장부를 유지하는 단계, 3D 아바타에서 얼굴을 제외한 바디를 생성하기 위한, 사전 제작된 복수의 3D 바디 모델링 데이터들이 저장되어 있는 바디 모델링 저장부를 유지하는 단계, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어된 이후, 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 복수의 스포츠 선수들 중 제1 스포츠 선수의 얼굴을 기반으로 하는 자신만의 3D 아바타를 생성할 것을 요청하는 생성 명령이 수신되면, 상기 제1 클라이언트 단말로, 상기 제1 회원의 신장 및 몸무게에 대한 정보를 전송할 것을 요청하는 내용이 포함된 안내 메시지를 전송하는 단계, 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 안내 메시지에 대한 응답으로, 제1 신장 및 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 상기 얼굴 모델링 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 제1 3D 바디 모델링 데이터를 추출하는 단계, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터가 추출되면, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 조합하여 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 생성하는 단계 및 상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터가 생성되면, 상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 기초로, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경 상에서 상기 제1 3D 아바타를 활성화함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에서 상기 제1 3D 아바타가 존재하는 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 추출하는 단계는 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 신장 및 몸무게에 대한 정보가 저장되어 있는 바디 정보 저장부를 유지하는 단계, 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 상기 얼굴 모델링 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 3D 바디 모델링 데이터를 추출하기 위한 추출 이벤트를 발생시키는 단계 및 상기 추출 이벤트가 발생되면, 상기 바디 정보 저장부를 참조하여, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대해, 각 3D 바디 모델링 데이터에 대응되는 신장 및 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 바디 특징 벡터를 생성하고, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 제1 바디 특징 벡터를 생성한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중, 상기 제1 바디 특징 벡터와의 벡터 유사도가 최대로 산출되는 바디 특징 벡터를 갖는 3D 바디 모델링 데이터를, 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
이상, 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법은 도 1 내지 도 2를 이용하여 설명한 메타버스 서비스 운영 서버(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 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 본 발명을 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.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버
111: 그래픽 데이터 저장부 112: 스포츠 종목 확인부
113: 제1 제어 처리부 114: 특성 벡터 테이블 유지부
115: 인증 행렬 저장부 116: 인증 이벤트 발생부
117: 데이터 분할부 118: 일련번호 생성부
119: 배치 행렬 생성부 120: 전송 처리부
121: 확인부 122: 얼굴 모델링 저장부
123: 바디 모델링 저장부 124: 안내 메시지 전송부
125: 데이터 추출부 126: 아바타 생성부
127: 제2 제어 처리부 128: 바디 정보 저장부
129: 추출 이벤트 발생부 130: 바디 모델링 추출부
140: 제1 클라이언트 단말

Claims (12)

  1. 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스(Metaverse) 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버에 있어서,
    사전 설정된 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 스포츠 종목들 각각에 대응되는 것으로 사전 제작된, 서로 다른 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 저장되어 있는 그래픽 데이터 저장부;
    상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말로부터, 제1 경기 장면이 촬영된 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델 - 상기 스포츠 종목 판단 모델은, 경기 장면에 대한 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 입력된 촬영 이미지와의 매칭 확률을 산출하는 모델임 - 에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인하는 스포츠 종목 확인부; 및
    상기 제1 스포츠 종목이 확인되면, 상기 그래픽 데이터 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 제1 메타버스 그래픽 데이터를 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 제1 제어 처리부
    를 포함하는 메타버스 서비스 운영 서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 스포츠 종목 확인부는
    상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, 특성 벡터 테이블 - 상기 특성 벡터 테이블은, 9 이하의 크기를 갖는 자연수로 구성된 사전 설정된 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 서로 다른 숫자들과, 상기 k개의 숫자들 각각에 대응되는 사전 설정된 k차원의 특성 벡터가 기록된 테이블임 - 을 저장하여 유지하는 특성 벡터 테이블 유지부;
    상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, k x k 크기의 사전 설정된 인증 행렬 - 상기 인증 행렬은 역행렬이 존재하는 행렬임 - 이 저장되어 있는 인증 행렬 저장부;
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행하기 위한 인증 이벤트를 발생시키는 인증 이벤트 발생부;
    상기 인증 이벤트가 발생되면, 사전 설정된 크기를 갖는 랜덤 데이터를 생성하고, 상기 랜덤 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제1 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제1 부분 데이터들 각각에 대해 상기 k개의 숫자들을 오름차순으로 할당하는 데이터 분할부;
    상기 k개의 제1 부분 데이터들을 랜덤한 순서로 재배치하여 연접(Concatenation)함으로써, 연접 데이터를 생성하고, 상기 연접 데이터 상에서의 상기 k개의 제1 부분 데이터들이 연접된 순서와 동일한 순서로, 각 부분 데이터에 할당된 숫자를 연접함으로써, k자릿수의 제1 일련번호를 생성하는 일련번호 생성부;
    상기 제1 일련번호가 생성되면, 상기 특성 벡터 테이블을 참조하여, 상기 제1 일련번호를 구성하는 각 자리의 숫자에 대응되는 k차원의 특성 벡터를 순차적으로 행백터로 배치함으로써, k x k 크기의 제1 배치 행렬을 생성하는 배치 행렬 생성부;
    상기 제1 배치 행렬이 생성되면, 상기 제1 배치 행렬과 상기 인증 행렬 간의 행렬 곱을 연산함으로써, 제1 연산 행렬을 생성한 후, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터를 상기 제1 클라이언트 단말로 전송하면서, 상기 제1 클라이언트 단말에 대해, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터로부터 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터를 생성하여 피드백할 것을 지시하는 피드백 명령을 전송하는 전송 처리부; 및
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 피드백 명령에 대응하여, 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터가 생성되어 피드백되는 경우, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증이 완료된 것으로 처리한 후, 상기 스포츠 종목 판단 모델에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 상기 제1 스포츠 종목을 확인하는 확인부
    를 포함하고,
    상기 제1 클라이언트 단말은
    메모리 상에 상기 특성 벡터 테이블과 상기 인증 행렬을 사전 저장하고 있고, 상기 메타버스 서비스 운영 서버로부터, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터가 수신됨과 동시에, 상기 피드백 명령이 수신되면, 상기 제1 연산 행렬에, 상기 인증 행렬에 대한 역행렬을 곱함으로써, 상기 제1 배치 행렬을 복원한 후, 상기 특성 벡터 테이블로부터, 상기 제1 배치 행렬을 구성하는 k개의 행벡터들 각각과 동일한 특성 벡터에 대응되어 기록되어 있는 숫자를 순차적으로 추출하여 연접함으로써, k자릿수의 상기 제1 일련번호를 생성하고, 상기 연접 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제2 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 대해 상기 제1 일련번호 구성하는 각 자리의 숫자를 순차적으로 할당하고, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 할당된 숫자에 대해 오름차순으로 상기 k개의 제2 부분 데이터들을 재배치하여 연접함으로써, 피드백용 데이터를 생성하여 상기 메타버스 서비스 운영 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 메타버스 서비스 운영 서버.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 스포츠 종목 판단 모델은
    상기 n개의 스포츠 종목들의 경기 장면에 대한 사전 설정된 복수의 훈련 이미지들과, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 매칭되는 스포츠 종목에 대한 선택 정보로 구성된 훈련 세트를 기반으로, n차원의 출력 벡터를 출력으로 산출하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기계학습하여 생성한 모델로서, 상기 합성곱 신경망에 대한 기계학습은, 상기 복수의 훈련 이미지들 중 어느 하나인 제1 훈련 이미지를, 상기 합성곱 신경망에 입력으로 인가하여 n차원의 제1 출력 벡터를 산출하는 제1 과정, 상기 제1 출력 벡터를 구성하는 n개의 성분들 각각을, 소프트맥스(Softmax) 함수에 입력으로 인가하여 n개의 연산 값들을 산출하는 제2 과정, 상기 n개의 연산 값들 각각을, 상기 제1 훈련 이미지가 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 얼마나 매칭되는지를 지시하는 매칭 확률로 지정하는 제3 과정, 상기 n개의 연산 값들 중, 상기 훈련 세트에서 상기 제1 훈련 이미지에 매칭되어 있는 스포츠 종목에 대한 매칭 확률로 지정된 제1 연산 값이 최대가 되도록 역전파(Backpropagation) 처리를 수행하는 제4 과정을, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 대해 반복함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 메타버스 서비스 운영 서버.
  4. 제1항에 있어서,
    시전 지정된 복수의 스포츠 선수들 각각의 얼굴에 대응되는 것으로 사전 제작된, 3D 아바타의 얼굴을 생성하기 위한 복수의 3D 얼굴 모델링 데이터들이 저장되어 있는 얼굴 모델링 저장부;
    3D 아바타에서 얼굴을 제외한 바디(Body)를 생성하기 위한, 사전 제작된 복수의 3D 바디 모델링 데이터들이 저장되어 있는 바디 모델링 저장부;
    상기 제1 제어 처리부를 통해, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어된 이후, 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 복수의 스포츠 선수들 중 제1 스포츠 선수의 얼굴을 기반으로 하는 자신만의 3D 아바타를 생성할 것을 요청하는 생성 명령이 수신되면, 상기 제1 클라이언트 단말로, 상기 제1 회원의 신장 및 몸무게에 대한 정보를 전송할 것을 요청하는 내용이 포함된 안내 메시지를 전송하는 안내 메시지 전송부;
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 안내 메시지에 대한 응답으로, 제1 신장 및 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 상기 얼굴 모델링 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 제1 3D 바디 모델링 데이터를 추출하는 데이터 추출부;
    상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터가 추출되면, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 조합하여 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 생성하는 아바타 생성부; 및
    상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터가 생성되면, 상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 기초로, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경 상에서 상기 제1 3D 아바타를 활성화함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에서 상기 제1 3D 아바타가 존재하는 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 제2 제어 처리부
    를 더 포함하는 메타버스 서비스 운영 서버.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 추출부는
    상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 신장 및 몸무게에 대한 정보가 저장되어 있는 바디 정보 저장부;
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 상기 얼굴 모델링 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 3D 바디 모델링 데이터를 추출하기 위한 추출 이벤트를 발생시키는 추출 이벤트 발생부; 및
    상기 추출 이벤트가 발생되면, 상기 바디 정보 저장부를 참조하여, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대해, 각 3D 바디 모델링 데이터에 대응되는 신장 및 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 바디 특징 벡터를 생성하고, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 제1 바디 특징 벡터를 생성한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중, 상기 제1 바디 특징 벡터와의 벡터 유사도가 최대로 산출되는 바디 특징 벡터를 갖는 3D 바디 모델링 데이터를, 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터로 추출하는 바디 모델링 추출부
    를 포함하는 메타버스 서비스 운영 서버.
  6. 경기 장면이 촬영된 촬영 이미지를 기반으로 사용자에게 상기 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스(Metaverse) 환경을 제공할 수 있는 메타버스 서비스를 운영하기 위한 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법에 있어서,
    사전 설정된 n(n은 2 이상의 자연수임)개의 스포츠 종목들 각각에 대응되는 것으로 사전 제작된, 서로 다른 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 제공하기 위한 메타버스 그래픽 데이터가 저장되어 있는 그래픽 데이터 저장부를 유지하는 단계;
    상기 메타버스 서비스에 가입되어 있는 복수의 회원들 중 어느 한 명인 제1 회원이 보유하고 있는 제1 클라이언트 단말로부터, 제1 경기 장면이 촬영된 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제1 경기 장면에 매칭되는 가상 경기장 배경이 적용된 메타버스 환경에 대한 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행한 후, 사전 기계학습된 스포츠 종목 판단 모델 - 상기 스포츠 종목 판단 모델은, 경기 장면에 대한 촬영 이미지가 입력되면, 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 대한, 상기 입력된 촬영 이미지와의 매칭 확률을 산출하는 모델임 - 에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 제1 스포츠 종목을 확인하는 단계; 및
    상기 제1 스포츠 종목이 확인되면, 상기 그래픽 데이터 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 제1 메타버스 그래픽 데이터를 로드하여, 상기 제1 스포츠 종목에 대응되는 것으로 사전 제작된 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경을 구성함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 단계
    를 포함하는 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 스포츠 종목을 확인하는 단계는
    상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, 특성 벡터 테이블 - 상기 특성 벡터 테이블은, 9 이하의 크기를 갖는 자연수로 구성된 사전 설정된 k(k는 2 이상의 자연수임)개의 서로 다른 숫자들과, 상기 k개의 숫자들 각각에 대응되는 사전 설정된 k차원의 특성 벡터가 기록된 테이블임 - 을 저장하여 유지하는 단계;
    상기 복수의 회원들 각각이 보유하고 있는 클라이언트 단말과 사전 공유하고 있는, k x k 크기의 사전 설정된 인증 행렬 - 상기 인증 행렬은 역행렬이 존재하는 행렬임 - 이 저장되어 있는 인증 행렬 저장부를 유지하는 단계;
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 제1 촬영 이미지가 수신되면서, 상기 제공 요청 명령이 수신되면, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증을 진행하기 위한 인증 이벤트를 발생시키는 단계;
    상기 인증 이벤트가 발생되면, 사전 설정된 크기를 갖는 랜덤 데이터를 생성하고, 상기 랜덤 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제1 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제1 부분 데이터들 각각에 대해 상기 k개의 숫자들을 오름차순으로 할당하는 단계;
    상기 k개의 제1 부분 데이터들을 랜덤한 순서로 재배치하여 연접(Concatenation)함으로써, 연접 데이터를 생성하고, 상기 연접 데이터 상에서의 상기 k개의 제1 부분 데이터들이 연접된 순서와 동일한 순서로, 각 부분 데이터에 할당된 숫자를 연접함으로써, k자릿수의 제1 일련번호를 생성하는 단계;
    상기 제1 일련번호가 생성되면, 상기 특성 벡터 테이블을 참조하여, 상기 제1 일련번호를 구성하는 각 자리의 숫자에 대응되는 k차원의 특성 벡터를 순차적으로 행백터로 배치함으로써, k x k 크기의 제1 배치 행렬을 생성하는 단계;
    상기 제1 배치 행렬이 생성되면, 상기 제1 배치 행렬과 상기 인증 행렬 간의 행렬 곱을 연산함으로써, 제1 연산 행렬을 생성한 후, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터를 상기 제1 클라이언트 단말로 전송하면서, 상기 제1 클라이언트 단말에 대해, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터로부터 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터를 생성하여 피드백할 것을 지시하는 피드백 명령을 전송하는 단계; 및
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 피드백 명령에 대응하여, 상기 랜덤 데이터와 동일한 데이터가 생성되어 피드백되는 경우, 상기 제1 회원에 대한 사용자 인증이 완료된 것으로 처리한 후, 상기 스포츠 종목 판단 모델에, 상기 제1 촬영 이미지를 입력으로 인가하여, 상기 n개의 스포츠 종목들 중, 상기 제1 촬영 이미지와의 매칭 확률이 최대로 산출된 상기 제1 스포츠 종목을 확인하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 클라이언트 단말은
    메모리 상에 상기 특성 벡터 테이블과 상기 인증 행렬을 사전 저장하고 있고, 상기 메타버스 서비스 운영 서버로부터, 상기 제1 연산 행렬과 상기 연접 데이터가 수신됨과 동시에, 상기 피드백 명령이 수신되면, 상기 제1 연산 행렬에, 상기 인증 행렬에 대한 역행렬을 곱함으로써, 상기 제1 배치 행렬을 복원한 후, 상기 특성 벡터 테이블로부터, 상기 제1 배치 행렬을 구성하는 k개의 행벡터들 각각과 동일한 특성 벡터에 대응되어 기록되어 있는 숫자를 순차적으로 추출하여 연접함으로써, k자릿수의 상기 제1 일련번호를 생성하고, 상기 연접 데이터를 구성하는 데이터열을 k개로 분할함으로써, k개의 제2 부분 데이터들을 생성한 후, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 대해 상기 제1 일련번호 구성하는 각 자리의 숫자를 순차적으로 할당하고, 상기 k개의 제2 부분 데이터들 각각에 할당된 숫자에 대해 오름차순으로 상기 k개의 제2 부분 데이터들을 재배치하여 연접함으로써, 피드백용 데이터를 생성하여 상기 메타버스 서비스 운영 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 스포츠 종목 판단 모델은
    상기 n개의 스포츠 종목들의 경기 장면에 대한 사전 설정된 복수의 훈련 이미지들과, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 매칭되는 스포츠 종목에 대한 선택 정보로 구성된 훈련 세트를 기반으로, n차원의 출력 벡터를 출력으로 산출하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기계학습하여 생성한 모델로서, 상기 합성곱 신경망에 대한 기계학습은, 상기 복수의 훈련 이미지들 중 어느 하나인 제1 훈련 이미지를, 상기 합성곱 신경망에 입력으로 인가하여 n차원의 제1 출력 벡터를 산출하는 제1 과정, 상기 제1 출력 벡터를 구성하는 n개의 성분들 각각을, 소프트맥스(Softmax) 함수에 입력으로 인가하여 n개의 연산 값들을 산출하는 제2 과정, 상기 n개의 연산 값들 각각을, 상기 제1 훈련 이미지가 상기 n개의 스포츠 종목들 각각에 얼마나 매칭되는지를 지시하는 매칭 확률로 지정하는 제3 과정, 상기 n개의 연산 값들 중, 상기 훈련 세트에서 상기 제1 훈련 이미지에 매칭되어 있는 스포츠 종목에 대한 매칭 확률로 지정된 제1 연산 값이 최대가 되도록 역전파(Backpropagation) 처리를 수행하는 제4 과정을, 상기 복수의 훈련 이미지들 각각에 대해 반복함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    시전 지정된 복수의 스포츠 선수들 각각의 얼굴에 대응되는 것으로 사전 제작된, 3D 아바타의 얼굴을 생성하기 위한 복수의 3D 얼굴 모델링 데이터들이 저장되어 있는 얼굴 모델링 저장부를 유지하는 단계;
    3D 아바타에서 얼굴을 제외한 바디(Body)를 생성하기 위한, 사전 제작된 복수의 3D 바디 모델링 데이터들이 저장되어 있는 바디 모델링 저장부를 유지하는 단계;
    상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에 대한 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어된 이후, 상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 복수의 스포츠 선수들 중 제1 스포츠 선수의 얼굴을 기반으로 하는 자신만의 3D 아바타를 생성할 것을 요청하는 생성 명령이 수신되면, 상기 제1 클라이언트 단말로, 상기 제1 회원의 신장 및 몸무게에 대한 정보를 전송할 것을 요청하는 내용이 포함된 안내 메시지를 전송하는 단계;
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 안내 메시지에 대한 응답으로, 제1 신장 및 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 상기 얼굴 모델링 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 제1 3D 바디 모델링 데이터를 추출하는 단계;
    상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터가 추출되면, 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터와 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 조합하여 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터가 생성되면, 상기 제1 3D 아바타에 대한 모델링 데이터를 기초로, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경 상에서 상기 제1 3D 아바타를 활성화함으로써, 상기 제1 가상 경기장 배경이 적용되어 있는 메타버스 환경에서 상기 제1 3D 아바타가 존재하는 3D 가상 그래픽이 상기 제1 클라이언트 단말의 화면 상에서 표출되도록 제어하는 단계
    를 더 포함하는 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 3D 바디 모델링 데이터를 추출하는 단계는
    상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 신장 및 몸무게에 대한 정보가 저장되어 있는 바디 정보 저장부를 유지하는 단계;
    상기 제1 클라이언트 단말로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 대한 정보가 수신되면, 상기 얼굴 모델링 저장부로부터, 상기 제1 스포츠 선수의 얼굴에 대응되는 상기 제1 3D 얼굴 모델링 데이터를 추출한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게에 매칭되는 3D 바디 모델링 데이터를 추출하기 위한 추출 이벤트를 발생시키는 단계; 및
    상기 추출 이벤트가 발생되면, 상기 바디 정보 저장부를 참조하여, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대해, 각 3D 바디 모델링 데이터에 대응되는 신장 및 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 바디 특징 벡터를 생성함으로써, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 각각에 대응되는 바디 특징 벡터를 생성하고, 상기 제1 신장 및 상기 제1 몸무게를 성분으로 갖는 2차원의 제1 바디 특징 벡터를 생성한 후, 상기 바디 모델링 저장부로부터, 상기 복수의 3D 바디 모델링 데이터들 중, 상기 제1 바디 특징 벡터와의 벡터 유사도가 최대로 산출되는 바디 특징 벡터를 갖는 3D 바디 모델링 데이터를, 상기 제1 3D 바디 모델링 데이터로 추출하는 단계
    를 포함하는 메타버스 서비스 운영 서버의 동작 방법.
  11. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  12. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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