Microsoft AR/VR 특허 공유는 돌출성을 기반으로 사용자에게 개인화된 경험과 디지털 환경 적응 방법을 제공합니다.

Saliency 기반의 디지털 환경 적응 방법

(英伟网Nweon 2023년 10월 27일) XR 디지털 환경에서 사용자를 위한 개인화된 경험을 창출하는 것은 매우 어렵습니다. 또한 다른 디지털 환경과 관련된 콘텐츠를 기반으로 디지털 환경을 적응시키는 것도 똑같이 어렵습니다.

그래서 Microsoft는 "Saliency 기반 디지털 환경 적응"이라는 특허 출원에서 Saliency 기반 디지털 환경 적응 방법을 도입했습니다. 예에서, 디지털 환경은 특히 콘텐츠 속성, 환경 속성, 사용자 프로필 속성 및/또는 그룹 속성을 포함한 다양한 요인에 기초하여 조정될 수 있습니다. 따라서, 기술된 요인들에 기초하여 디지털 환경의 콘텐츠 및/또는 위치에 대한 현저성 측정이 결정될 수 있다.

다음으로, 콘텐츠 세트의 콘텐츠는 관련 중요도 측정을 기반으로 결정될 수 있으며, 여기서 콘텐츠 세트는 각 콘텐츠 인스턴스의 중요도 측정을 기반으로 정렬됩니다.

따라서 사용자에게 표시되는 최고 순위에 사용되는 중요도 척도를 결정할 수 있습니다. 예를 들어 2D 또는 3D 자산이 사용자에게 표시될 수 있으며/또는 환경 메커니즘이 통합되거나 수정될 수 있습니다

또 다른 예로, 유사한 기술을 활용하여 사용자에게 콘텐츠를 표시하기 위한 공간 위치를 결정하고 관련 돌출성 측정값을 기반으로 공간 위치 집합의 순위를 지정할 수 있습니다. 따라서 디지털 환경에서 제공되는 경험은 사용자마다 다를 수 있으며 각 사용자에게 개인화된 경험을 제공합니다

디지털 환경에 적응하는 기능을 구현합니다. 디지털 환경 플랫폼(102)은 디지털 환경 서비스(104) 및 컴퓨팅 장치(106)를 관리하고 제어하는 ​​데 사용되는 소프트웨어 애플리케이션 또는 하드웨어 장치일 수 있다. 디지털 환경 서비스(104)는 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 분석, 사용자 인터페이스 등을 포함한 다양한 기능을 제공할 수 있다. 컴퓨팅 장치(106)는 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿, 또는 네트워크에 연결 가능한 기타 장치일 수 있습니다. 네트워크(108)를 통해 디지털 환경 플랫폼(102)은 디지털 환경 적응 목표를 달성하기 위해 디지털 환경 서비스(104) 및 컴퓨팅 장치(106)와 통신할 수 있습니다.

디지털 환경 플랫폼(102)은 하나 이상의 디지털 환경과 관련된 원격 측정 데이터를 집계할 수 있습니다. 디지털 환경 플랫폼(102)은 요청 프로세서(110), 중요도 측정 엔진(112), 상호 작용 데이터 저장소(114) 및 콘텐츠 데이터 저장소(116)를 포함합니다.

예에서 요청 처리기(110)는 디지털 환경 서비스(104) 및 컴퓨팅 장치(106)로부터 수신될 수 있는 다양한 요청을 처리합니다. 예를 들어, 요청 프로세서(110)는 콘텐츠와 관련된 중요도 메트릭에 대한 요청을 처리할 수 있습니다. 요청에는 중요성이 측정된 콘텐츠 표시, 관련 디지털 환경 표시 및/또는 하나 이상의 통계 데이터가 포함될 수 있습니다.

돌출성 메트릭 엔진(112)은 돌출성 메트릭 및/또는 위치 및/또는 콘텐츠의 표시를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 돌출성 메트릭 엔진(112)은 상호작용 데이터 저장소(114)에 저장된 원격 측정 데이터 및/또는 후보 컨텐츠와 관련된 컨텐츠 속성을 처리할 수 있다.

돌출성 메트릭 엔진(112)은 돌출성 메트릭을 생성하고 및/또는 위에서 설명된 상관 인자에 기초하여 후보 세트로부터 콘텐츠 및/또는 위치를 결정하기 위해 다양한 기술 중 임의의 기술을 사용할 수 있습니다.

시스템(100)은 디지털 환경을 제공하는 데 사용될 수 있는 디지털 환경 서비스(104)를 더 포함합니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(106)의 사용자에게 디스플레이하기 위한 디지털 환경을 제공할 때, 환경 애플리케이션(122) 및 디지털 환경 서비스(104)는 각각 클라이언트 및 서버로서 실행될 수 있다.

다른 예에서, 환경 애플리케이션(122)은 디지털 환경 서비스(104)가 환경 애플리케이션(122)을 임의의 다양한 컴퓨팅 장치에 배포할 수 있도록 로컬로 실행될 수 있습니다.

디지털 환경 서비스(104)는 돌출 프로세서(118)와 콘텐츠 데이터 저장 장치(120)로 구성됩니다. 이 예에서 돌출 프로세서(118)는 원격 측정 데이터를 생성 및/또는 획득하는 데 사용됩니다

추가적으로, 돌출성 프로세서(118)는 디지털 환경 플랫폼으로부터 돌출성 메트릭을 요청할 수 있습니다. 예를 들어, 돌출성 프로세서(118)는 컨텐츠 데이터 저장소(120)로부터 컨텐츠에 대한 돌출성 측정을 요청할 수 있고/있거나 디지털 환경 플랫폼(102)으로부터 외부 컨텐츠를 요청할 수 있다.

위에서 논의한 바와 같이, 환경 애플리케이션(122)은 컴퓨팅 장치(106)의 사용자에게 표시하기 위한 디지털 환경을 생성할 수 있습니다. 다른 예로서, 디지털 환경의 적어도 일부는 디지털 환경 서비스(104)를 통해 제시될 수 있다.

따라서, 돌출 프로세서(124) 및/또는 돌출 프로세서(118)는 디지털 환경에 적응하기 위한 콘텐츠를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 돌출성 프로세서(124)는 디지털 환경 플랫폼(102)으로부터 돌출성 메트릭 및/또는 콘텐츠를 요청할 수 있다.

어떤 경우에는 요청에는 컴퓨팅 장치(106)에 의해 저장될 수 있는 사용자 프로필의 적어도 일부가 포함됩니다. 다른 경우에는 정보가 디지털 환경 서비스(104) 및/또는 디지털 환경 플랫폼(102)을 통해 저장될 수 있습니다.

환경 애플리케이션(122)의 역할은 콘텐츠의 공간적 위치를 결정하고, 사용자에게 표시할 콘텐츠를 선택하고, 결정된 콘텐츠에 따라 환경 메커니즘을 조정하는 것입니다

다른 예에서는 원하는 수의 컴퓨팅 장치를 사용할 수 있습니다. 이러한 예에서 디지털 환경은 각 컴퓨팅 장치의 사용자에게 맞게 조정되어 각 사용자에게 서로 다른 관련 표현을 제공할 수 있습니다

예를 들어, 첫 번째 사용자는 디지털 환경을 첫 번째 콘텐츠 항목을 포함하는 것으로 볼 수 있고, 두 번째 사용자는 디지털 환경을 두 번째 콘텐츠 항목을 포함하는 것으로 볼 수 있습니다. 마찬가지로, 서로 다른 환경 메커니즘은 서로 다른 사용자에게 적합할 수 있습니다. 예를 들어 첫 번째 사용자는 특정 환경 메커니즘을 좋아하고 두 번째 사용자는 이 환경 메커니즘을 좋아하지 않습니다

추가 예로서, 외부 콘텐츠는 제1 사용자와 연관된 제1 관심 세트에 기초하여 제1 사용자에게 제시될 수 있고, 제2 사용자는 제2 사용자와 연관된 제2 관심 세트에 기초하여 제시될 수 있습니다. 사용자는 외부 콘텐츠를 렌더링합니다.

도 2는 콘텐츠 중요도 측정을 생성하기 위한 예시적인 방법(200)을 도시한다.

작업 202부터 콘텐츠 속성 집합을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 이러한 속성 세트에는 콘텐츠의 상대적 접근성 및/또는 희소성이 포함될 수 있습니다.

작업 204, 환경 속성 집합을 얻습니다. 예에서, 환경 속성 세트는 사용자에게 가까운 공간 위치와 같이 콘텐츠가 제시될 수 있는 디지털 환경의 공간 위치와 관련됩니다. 다른 예로서, 환경 속성 세트는 디지털 환경의 스토리라인에서 사용자의 진행에 관한 표시를 포함할 수 있습니다.

작업 206, 사용자 프로필 속성 집합을 얻습니다. 예를 들어, 사용자 프로필 속성 세트는 사용자의 게임 또는 상호 작용 스타일, 사용자의 주의 습관(예: AR/VR 헤드셋에서 결정된 사용자의 관점을 기반으로 함) 등과 관련될 수 있습니다.

작업 208에서는 속성 집합을 얻습니다. 예에서, 속성 세트는 작업(206)에서 획득된 속성과 유사하지만 하나 이상의 통계에 기초하여 집계된 속성을 포함합니다. 예를 들어, 인구통계학적 속성 세트는 하나 이상의 디지털 환경과 연관된 원격 측정 데이터에 기초하여 결정될 수 있습니다(예를 들어, 상호작용 데이터 저장소(114)와 같은 상호작용 데이터 저장소에 의해 제공될 수 있음). 예를 들어, 인구통계학적 속성은 게임 메커니즘 및/또는 사용자의 공간적 위치 및/또는 결정될 수 있는 콘텐츠와 관련된 난이도 및/또는 인기도를 나타낼 수 있습니다.

중국어로 다시 작성된 콘텐츠는 다음과 같습니다. 작업 210은 작업 202-208에서 얻은 속성을 기반으로 콘텐츠의 돌출성 측정을 생성하는 것입니다. 동작(210)의 다양한 측면은 기계 학습 모델을 사용하여 현저성 측정을 생성하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 작업 210은 각 속성과 관련된 가중치 집합을 기반으로 돌출성 측정값을 생성할 수 있습니다.

작업 212는 생성된 돌출성 측정값을 표시합니다. 예를 들어, 중요도 메트릭 요청에 대한 응답으로 중요도 메트릭이 제공될 수 있습니다. 또 다른 예로서, 핵심 척도가 제공되어 콘텐츠 세트의 순위를 매기는 데 사용될 수 있습니다.

그림 3은 디지털 환경에 적응하는 예시적인 방법(300)을 보여줍니다.

302단계가 시작되면 후보 콘텐츠 세트를 획득할 수 있습니다. 예를 들어, 이 콘텐츠 중 일부는 디지털 환경과 관련될 수 있습니다. 또한 이 콘텐츠 중 일부에는 외부 소스의 콘텐츠가 포함될 수 있습니다. 이러한 콘텐츠 컬렉션은 다양한 소스에서 제공됩니다

작업 304에서는 콘텐츠 세트에 대한 중요도 측정값을 결정합니다. 예를 들어, 동작(304)은 동작(302)에서 획득된 콘텐츠 세트의 각 콘텐츠 인스턴스에 대한 돌출성 측정을 생성하는 것을 포함할 수 있다.

304단계에서 생성된 중요도 측정값을 바탕으로 콘텐츠 세트를 정렬하고 308단계로 이동합니다. 정렬된 콘텐츠 세트에서 콘텐츠를 결정합니다. 예를 들어, 하나 이상의 최상위 콘텐츠 인스턴스를 선택하거나 미리 설정된 임계값보다 높은 수준을 갖는 중요도 측정 기준을 기반으로 콘텐츠 인스턴스에서 콘텐츠를 무작위로 선택할 수 있습니다

310단계, 308단계에서 결정된 내용에 따라 디지털 환경을 조정합니다. 예를 들어, 동작(310)은 사용자에게 제시하기 위해 2D 또는 3D 자산 또는 NPC를 포함하도록 디지털 환경을 적응시키는 것을 포함할 수 있다. 또 다른 예는 난이도, 중요성 및/또는 길이가 다양한 다양한 RPG 스토리 옵션을 사용자에게 제공하는 것입니다.

디지털 환경을 조정하는 또 다른 방법의 예는 그림 4 400에 나와 있습니다.

402단계부터 일련의 위치가 결정됩니다. 예에서, 위치 세트는 디지털 환경에서의 사용자의 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어 위치 집합에는 사용자에게 가까운 표면이 포함될 수 있습니다.

다시 쓴 내용은 중국어로 변환해서 원래 의미를 바꾸지 않고 다시 써야 합니다

다시 작성해야 할 것은 406단계, 404단계에서 생성된 돌출성 측정값에 따라 설정된 위치를 정렬하는 것입니다. 단계 408로 이동하여, 정렬된 위치 세트에 기초하여 위치가 결정된다. 예를 들어, 하나 이상의 상위 순위 위치가 선택되거나 다른 예로 사전 설정된 임계값 이상의 유의성 측정값을 가진 위치에서 위치가 무작위로 선택될 수 있습니다

작업 410, 디지털 환경에 적응할 콘텐츠를 결정합니다. 412단계에서는 410단계에서 결정된 컨텐츠를 이용하여 408단계에서 결정된 위치를 기반으로 디지털 환경을 조정한다. 예를 들어, 동작(412)은 결정된 위치에서 사용자에게 프리젠테이션하기 위해 2D 또는 3D 자산 또는 NPC를 포함하도록 디지털 환경을 조정하는 것을 포함할 수 있다.

관련 특허: Microsoft 특허 | Saliency 기반 디지털 환경 적응 |

https://patent.nweon.com/30770

"Saliency 기반 디지털 환경 적응"이라는 제목의 Microsoft 특허 출원은 원래 2022년 3월에 제출되었으며 최근 미국 특허청에 게시되었습니다.

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원문링크 : https://news.nweon.com/114274 다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 원문링크: https://news.nweon.com/114274

위 내용은 Microsoft AR/VR 특허 공유는 돌출성을 기반으로 사용자에게 개인화된 경험과 디지털 환경 적응 방법을 제공합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!