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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6145405
(24)【登録日】2017年5月19日
(45)【発行日】2017年6月14日
(54)【発明の名称】生体情報を活用した仮想世界操作装置及び方法
(51)【国際特許分類】
A63F 13/212 20140101AFI20170607BHJP
A61B 5/00 20060101ALI20170607BHJP
【ＦＩ】
A63F13/212
A61B5/00 102Z
【請求項の数】28
【全頁数】75
(21)【出願番号】特願2013-520636(P2013-520636)
(86)(22)【出願日】2011年6月14日
(65)【公表番号】特表2013-540454(P2013-540454A)
(43)【公表日】2013年11月7日
(86)【国際出願番号】KR2011004346
(87)【国際公開番号】WO2012011665
(87)【国際公開日】20120126
【審査請求日】2014年2月12日
【審判番号】不服2015-17208(P2015-17208/J1)
【審判請求日】2015年9月18日
(31)【優先権主張番号】10-2011-0024289
(32)【優先日】2011年3月18日
(33)【優先権主張国】KR
(31)【優先権主張番号】10-2010-0097267
(32)【優先日】2010年10月6日
(33)【優先権主張国】KR
(31)【優先権主張番号】10-2010-0070135
(32)【優先日】2010年7月20日
(33)【優先権主張国】KR
(73)【特許権者】
【識別番号】503447036
【氏名又は名称】サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(74)【代理人】
【識別番号】100091214
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 進介
(72)【発明者】
【氏名】ハン，スン ジュ
(72)【発明者】
【氏名】ハン，ジェ ジュン
(72)【発明者】
【氏名】パン，ウォン チョル
(72)【発明者】
【氏名】キム，ド ギュン
【合議体】
【審判長】
吉村 尚
【審判官】
森次 顕
【審判官】
藤本 義仁
(56)【参考文献】
【文献】
特開２０００−２４３２４（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００２−１８１３５（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開平１１−１６４９６６（ＪＰ，Ａ）
【文献】
国際公開第２０１０／４５３８５（ＷＯ，Ａ２）
【文献】
特開２００７−２０６７４６（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００６−１１０３４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００７−８７３８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００４−１８５４３７（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００４−２３４６１３（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特表２００９−５０２３３５（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
A63F13/00 - 13/98
A63F 9/24
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
仮想世界と現実世界の相互動作を可能にする仮想世界処理装置において、
バイオセンサにより検出された前記現実世界のユーザの生体情報を含む検出情報が入力される入力部であって、前記検出情報は、２進符号化シンタックスに基づく形式である、入力部と、
前記バイオセンサに関するセンサ特性メタデータとセンサ適応選好メタデータとに基づいて前記検出情報を調整する調整部であって、前記センサ特性メタデータは前記バイオセンサのセンサ特性を定め、前記センサ特性は、前記バイオセンサが測定する値の単位、前記バイオセンサが測定できる最大値及び最小値、前記バイオセンサが測定する値に加えられるオフセット、前記バイオセンサが測定できる値の数、前記バイオセンサの最小入力値、前記バイオセンサの信号対雑音比、前記バイオセンサの正確度、前記バイオセンサが設置される位置、のうちの１又は複数を含み、前記センサ適応選好メタデータは、前記検出情報が前記仮想世界において仮想世界オブジェクト又は該仮想世界オブジェクトに関連する情報に反映されるか否か及びどのように反映されるかを指定するユーザの選好度情報を定める、調整部と、
を備え、
前記２進符号化シンタックスは、前記検出情報に関する属性、前記属性のビット数、前記の属性に対応するフラグ、及び前記フラグのビット数を定義し、
前記検出情報は、前記フラグにより定められる前記属性を含む、
ことを特徴とする仮想世界処理装置。
バイオセンサにより検出された前記現実世界のユーザの生体情報を含む検出情報が入力される入力部であって、前記検出情報は、２進符号化シンタックスに基づく形式である、入力部と、
前記バイオセンサに関するセンサ特性メタデータとセンサ適応選好メタデータとに基づいて前記検出情報を調整する調整部であって、前記センサ特性メタデータは前記バイオセンサのセンサ特性を定め、前記センサ特性は、前記バイオセンサが測定する値の単位、前記バイオセンサが測定できる最大値及び最小値、前記バイオセンサが測定する値に加えられるオフセット、前記バイオセンサが測定できる値の数、前記バイオセンサの最小入力値、前記バイオセンサの信号対雑音比、前記バイオセンサの正確度、前記バイオセンサが設置される位置、のうちの１又は複数を含み、前記センサ適応選好メタデータは、前記検出情報が前記仮想世界において仮想世界オブジェクト又は該仮想世界オブジェクトに関連する情報に反映されるか否か及びどのように反映されるかを指定するユーザの選好度情報を定める、調整部と、
を備え、
前記２進符号化シンタックスは、前記検出情報に関する属性、前記属性のビット数、前記の属性に対応するフラグ、及び前記フラグのビット数を定義し、
前記検出情報は、前記フラグにより定められる前記属性を含む、
ことを特徴とする仮想世界処理装置。
【請求項2】
前記調整された検出情報に基づいて前記仮想世界で実行される体感型ゲームを制御する制御部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の仮想世界処理装置。
【請求項3】
前記調整された検出情報に基づいて前記ユーザに対する健康状態を判断する判断部をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の仮想世界処理装置。
【請求項4】
前記バイオセンサは、身長センサ、体重センサ、体温センサ、体脂肪センサ、血液型センサ、血圧センサ、血糖センサ、酸化飽和度センサ、心拍センサ、脳電図センサ、心電図センサ、筋電図センサ、眼電図センサ、電気皮膚反応センサ、電位センサのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。
【請求項5】
前記検出情報は、さらに、
前記検出情報を区分するためのＩＤ情報と、
前記バイオセンサが属するマルチセンサグループを区分するためのグループＩＤ情報と、
前記バイオセンサを参照するセンサＩＤ参照情報と、
前記バイオセンサをグループ化するためのリンクリスト情報と、
前記バイオセンサの作動有無を判別する活性状態情報と、
前記検出情報が前記仮想世界に反映されるときの他の検出情報に対する優先権情報と、
のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。
前記検出情報を区分するためのＩＤ情報と、
前記バイオセンサが属するマルチセンサグループを区分するためのグループＩＤ情報と、
前記バイオセンサを参照するセンサＩＤ参照情報と、
前記バイオセンサをグループ化するためのリンクリスト情報と、
前記バイオセンサの作動有無を判別する活性状態情報と、
前記検出情報が前記仮想世界に反映されるときの他の検出情報に対する優先権情報と、
のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。
【請求項6】
前記入力部は、前記センサ適応選好メタデータがさらに入力されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。
【請求項7】
前記バイオセンサが身長センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項8】
前記バイオセンサが体重センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項9】
前記バイオセンサが体温センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、位置フラグ、タイムスタンプ、単位及び位置のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項10】
前記バイオセンサが体脂肪センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項11】
前記バイオセンサが血液型センサである場合、前記検出情報は、さらに、ＡＢＯタイプ及びＲｈタイプのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項12】
前記バイオセンサが血圧センサである場合、前記検出情報は、最高血圧、最低血圧及び平均血圧（ＭＡＰ）を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、最高血圧フラグ、最低血圧フラグ、平均血圧フラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項13】
前記バイオセンサが血糖センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項14】
前記バイオセンサが酸化飽和度センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項15】
前記バイオセンサが心拍センサである場合、前記検出情報は、値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項16】
前記バイオセンサが脳電図センサである場合、前記検出情報は、配列値を含むとともに、さらに、電極位置ベースフラグ、電極位置フラグ、ウェーブパターンフラグ、電極位置ベース、電極位置、ウェーブパターン、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項17】
前記バイオセンサが心電図センサである場合、前記検出情報は、配列値を含むとともに、さらに、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項18】
前記バイオセンサが筋電図センサである場合、前記検出情報は、配列値を含むとともに、さらに、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項19】
前記バイオセンサが眼電図センサである場合、前記検出情報は、配列値を含むとともに、さらに、電極位置ベースフラグ、電極位置フラグ、電極位置ベース、電極位置、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項20】
前記バイオセンサが電気皮膚反応センサである場合、前記検出情報は、配列値を含むとともに、さらに、ユニットフラグ、ｄｉｍＸ、ｄｉｍＹ、タイムスタンプ及び単位のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項21】
前記検出情報は、身長、体重、体温、体脂肪、血液型、血圧、血糖、酸化飽和度、心拍、脳電図、心電図、筋電図、眼電図及び電気皮膚反応を含み、さらに、身長フラグ、体重フラグ、体温フラグ、体脂肪フラグ、血液型フラグ、血圧フラグ、血糖フラグ、酸化飽和度フラグ、心拍フラグ、脳電図フラグ、心電図フラグ、筋電図フラグ、眼電図フラグ及び電気皮膚反応フラグのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項22】
前記バイオセンサが電位センサである場合、前記検出情報は、ウェーブ値を含むとともに、さらに、タイムスタンプ、波形ラベル、電位位置ベース、電位位置、単位、最大振幅及びウェーブパターンのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１または請求項５に記載の仮想世界処理装置。
【請求項23】
仮想世界と現実世界の相互動作を可能にする仮想世界処理装置の動作方法において、
バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力されるステップであって、前記検出情報は、２進符号化シンタックスに基づく形式である、ステップと、
前記バイオセンサに関するセンサ特性メタデータとセンサ適応選好メタデータとに基づいて前記検出情報を調整するステップであって、前記センサ特性メタデータは前記バイオセンサのセンサ特性を定め、前記センサ特性は、前記バイオセンサが測定する値の単位、前記バイオセンサが測定できる最大値及び最小値、前記バイオセンサが測定する値に加えられるオフセット、前記バイオセンサが測定できる値の数、前記バイオセンサの最小入力値、前記バイオセンサの信号対雑音比、前記バイオセンサの正確度、前記バイオセンサが設置される位置、のうちの１又は複数を含み、前記センサ適応選好メタデータは、前記検出情報が前記仮想世界において仮想世界オブジェクト又は該仮想世界オブジェクトに関連する情報に反映されるか否か及びどのように反映されるかを指定するユーザの選好度情報を定める、ステップと、
を含み、
前記２進符号化シンタックスは、前記検出情報に関する属性、前記属性のビット数、前記の属性に対応するフラグ、及び前記フラグのビット数を定義し、
前記検出情報は、前記フラグにより定められる前記属性を含む、
ことを特徴とする仮想世界処理装置の動作方法。
バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力されるステップであって、前記検出情報は、２進符号化シンタックスに基づく形式である、ステップと、
前記バイオセンサに関するセンサ特性メタデータとセンサ適応選好メタデータとに基づいて前記検出情報を調整するステップであって、前記センサ特性メタデータは前記バイオセンサのセンサ特性を定め、前記センサ特性は、前記バイオセンサが測定する値の単位、前記バイオセンサが測定できる最大値及び最小値、前記バイオセンサが測定する値に加えられるオフセット、前記バイオセンサが測定できる値の数、前記バイオセンサの最小入力値、前記バイオセンサの信号対雑音比、前記バイオセンサの正確度、前記バイオセンサが設置される位置、のうちの１又は複数を含み、前記センサ適応選好メタデータは、前記検出情報が前記仮想世界において仮想世界オブジェクト又は該仮想世界オブジェクトに関連する情報に反映されるか否か及びどのように反映されるかを指定するユーザの選好度情報を定める、ステップと、
を含み、
前記２進符号化シンタックスは、前記検出情報に関する属性、前記属性のビット数、前記の属性に対応するフラグ、及び前記フラグのビット数を定義し、
前記検出情報は、前記フラグにより定められる前記属性を含む、
ことを特徴とする仮想世界処理装置の動作方法。
【請求項24】
前記調整された検出情報に基づいて前記仮想世界で実行される体感型ゲームを制御するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の仮想世界処理装置の動作方法。
【請求項25】
前記調整された検出情報に基づいて前記ユーザに対する健康状態を判断するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２３又は２４に記載の仮想世界処理装置の動作方法。
【請求項26】
請求項２３又は２４に記載の方法を実行するプログラムを記録したコンピュータで読み出し可能な記録媒体。
【請求項27】
現実世界と仮想世界との間の相互動作方法において、
少なくとも１つのバイオセンサを用いて前記現実世界内のユーザに関する情報を検出するステップであって、前記検出された情報は、２進符号化シンタックスに基づく形式である、ステップと、
前記少なくとも１つのバイオセンサに対応する少なくとも１つのセンサ特性メタデータとセンサ適応選好メタデータとに基づいて前記検出された情報を調整するステップであって、前記センサ特性メタデータは前記バイオセンサのセンサ特性を定め、前記センサ特性は、前記バイオセンサが測定する値の単位、前記バイオセンサが測定できる最大値及び最小値、前記バイオセンサが測定する値に加えられるオフセット、前記バイオセンサが測定できる値の数、前記バイオセンサの最小入力値、前記バイオセンサの信号対雑音比、前記バイオセンサの正確度、前記バイオセンサが設置される位置、のうちの１又は複数を含み、前記センサ適応選好メタデータは、前記検出された情報が前記仮想世界において仮想世界オブジェクトに反映されるか否か及びどのように反映されるかを指定するユーザの選好度情報を定める、ステップと、
前記調整された検出された情報に基づいて前記仮想世界内の少なくとも１つのオブジェクトを制御するためのステップと、
を含み、
前記２進符号化シンタックスは、前記検出された情報に関する属性、前記属性のビット数、前記の属性に対応するフラグ、及び前記フラグのビット数を定義し、
前記検出された情報は、前記フラグにより定められる前記属性を含む、
ことを特徴とする現実世界と仮想世界との間の相互動作方法。
少なくとも１つのバイオセンサを用いて前記現実世界内のユーザに関する情報を検出するステップであって、前記検出された情報は、２進符号化シンタックスに基づく形式である、ステップと、
前記少なくとも１つのバイオセンサに対応する少なくとも１つのセンサ特性メタデータとセンサ適応選好メタデータとに基づいて前記検出された情報を調整するステップであって、前記センサ特性メタデータは前記バイオセンサのセンサ特性を定め、前記センサ特性は、前記バイオセンサが測定する値の単位、前記バイオセンサが測定できる最大値及び最小値、前記バイオセンサが測定する値に加えられるオフセット、前記バイオセンサが測定できる値の数、前記バイオセンサの最小入力値、前記バイオセンサの信号対雑音比、前記バイオセンサの正確度、前記バイオセンサが設置される位置、のうちの１又は複数を含み、前記センサ適応選好メタデータは、前記検出された情報が前記仮想世界において仮想世界オブジェクトに反映されるか否か及びどのように反映されるかを指定するユーザの選好度情報を定める、ステップと、
前記調整された検出された情報に基づいて前記仮想世界内の少なくとも１つのオブジェクトを制御するためのステップと、
を含み、
前記２進符号化シンタックスは、前記検出された情報に関する属性、前記属性のビット数、前記の属性に対応するフラグ、及び前記フラグのビット数を定義し、
前記検出された情報は、前記フラグにより定められる前記属性を含む、
ことを特徴とする現実世界と仮想世界との間の相互動作方法。
【請求項28】
前記調整された検出された情報を用いて前記現実世界内の前記ユーザの健康状態を表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２７に記載の現実世界と仮想世界との間の相互動作方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
実施形態は仮想世界処理装置及び方法に関し、より具体的には、現実世界の情報を仮想世界に適用する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
最近、体感型ゲームに関する関心が高まっている。マイクロソフト社は「Ｅ３ ２００９」のＰｒｅｓｓ ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅにおいてゲームコンソールであるＸｂｏｘ３６０に深さ／カラーカメラとマイクアレイから構成された別途のセンサデバイスを結合し、ユーザの全身モーションキャプチャ、顔認識、音声認識技術を提供して別途のコントローラなしで仮想世界と相互作用させる「Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｎａｔａｌ」を発表した。また、ソニー社は、自社ゲームコンソールである「Ｐｌａｙ Ｓｔａｔｉｏｎ３」にカラーカメラとマーカー、超音波センサを結合した位置／方向センシング技術を適用して、コントローラのモーション軌跡を入力することで仮想世界と相互作用できる体感型ゲームモーションコントローラ「Ｗａｎｄ」を発表した。
【0003】
現実世界と仮想世界の相互作用は２種類の方向を有する。第１に、現実世界のセンサから得られたデータ情報を仮想世界に反映する方向、第２に、仮想世界から得られたデータ情報をアクチュエータを介して現実世界に反映する方向である。実施形態は、現実世界と仮想世界の相互作用を実現するため、現実世界のセンサから得られた情報を仮想世界に適用する仮想世界処理装置及び方法を提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
バイオセンサを用いて現実世界のユーザに対する生体情報を収集し、バイオセンサに対するセンサ特性に基づいて収集した情報を調整することによって、現実世界と仮想世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を実現する。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置は、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力される入力部と、前記バイオセンサに関するセンサ特性に基づいて前記検出情報を調整する調整部とを備える。
【0006】
本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置の動作方法は、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力されるステップと、前記バイオセンサに関するセンサ特性に基づいて前記検出情報を調整するステップとを含む。
【0007】
本発明の一実施形態に係る現実世界と仮想世界との間の相互動作方法は、少なくとも１つのバイオセンサを用いて前記現実世界内のユーザに関する情報を検出するステップと、前記少なくとも１つのバイオセンサに対応する少なくとも１つのセンサ特性に基づいて前記検出された情報を調整するステップと、前記調整された検出された情報に基づいて前記仮想世界内の少なくとも１つのオブジェクトを制御するためのステップとを含む。
【発明の効果】
【0008】
本発明によると、バイオセンサを用いて現実世界のユーザに対する生体情報を検出し、バイオセンサに対するセンサ特性に基づいて検出した情報を調整することによって、現実世界と仮想世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を実現することができる。
【0009】
また、本発明によると、検出された生体情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲームを制御することによって、より現実的な仮想世界を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】一実施形態に係るセンサを用いて仮想世界の仮想世界オブジェクトを操作する動作を示す図である。
【図2】本発明の一実施形態に係るバイオセンサ及びバイオセンサが収集した検出情報を示す図である。
【図3】本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。
【図4】一実施形態に係るセンサ特性基本タイプを示す図である。
【図5】一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックスを示す図である。
【図6】一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックスを示す図である。
【図7】一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプを示す図である。
【図8】一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックスを示す図である。
【図9】一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックスを示す図である。
【図10】一実施形態に係る検出情報基本タイプを示す図である。
【図11】本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法を示すフローチャートである。
【図12】本発明の一例に係る脳波電位記録術のための１０−２０システムで用いられる位置の名前を示す図である。
【図13】本発明の一例に係る１２リード心電図記録システムで用いられる位置の名前を示す図である。
【図14】１０−電位位置から始まった１２リードを示す図である。
【図15】一般的なＥＣＧの波形を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本発明に係る実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。しかし、本発明が実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。
【0012】
図１は、一実施形態に係る現実世界内のセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作する動作を示す図である。
【0013】
図１を参照すれば、一実施形態に係る現実世界内のセンサ１００を用いて現実世界のユーザ１１０は、仮想世界のオブジェクト１２０を操作する。現実世界のユーザ１１０は、自身の動作、状態、意図、形態などに関する情報をセンサ１００を通して入力し、センサ１００は、ユーザ１１０の動作、状態、意図、形態などに関する制御情報（ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、ＣＩ）をセンサ信号に含んで仮想世界処理装置に送信する。
【0014】
ここで、仮想世界は、仮想環境及び仮想世界オブジェクトに分類されてもよい。また、仮想世界オブジェクトは、アバター及び仮想オブジェクトに分類されてもよい。
【0015】
実施形態によって現実世界のユーザ１１０は、人間、動物、植物、及び無生物（例えば、物）であってもよく、また、ユーザの周辺環境（温度、気圧など）まで含んでもよい。
【0016】
図２は、本発明の一実施形態に係るバイオセンサ及びバイオセンサが収集した検出情報を示す図である。図２を参照すると、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は、バイオセンサ１１１、１１２、１１３、１１４、１１５を用いて現実世界のユーザ１０１の生体に関する情報１２１、１２２、１２３、１２４、１２５、１２６、１２７、１２８、１２９、１３０、１３１、１３２、１３３、１３４を収集する。
【0017】
例えば、バイオセンサ１１１〜１１５のようなバイオセンサは、現実世界のユーザ１０１の生体に関する情報を収集してもよい。一実施形態に係るバイオセンサは、身長センサ（Ｂｏｄｙ Ｈｅｉｇｈｔ Ｓｅｎｓｏｒ）、体重センサ（Ｂｏｄｙ Ｗｅｉｇｈｔ Ｓｅｎｓｏｒ）１１１、体温センサ（Ｂｏｄｙ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）１１２、体脂肪センサ、血液型センサ（Ｂｌｏｏｄ Ｔｙｐｅ Ｓｅｎｓｏｒ）、血圧センサ（Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｓｅｎｓｏｒ）１１４、血糖センサ（Ｂｌｏｏｄ Ｓｕｇａｒ Ｓｅｎｓｏｒ）１１５、酸化飽和度センサ（Ｂｌｏｏｄ Ｏｘｙｇｅｎ Ｓｅｎｓｏｒ）１１３、心拍センサ（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｓｅｎｓｏｒ）、脳電図センサ（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ Ｓｅｎｓｏｒ、ＥＥＧ Ｓｅｎｓｏｒ）、心電図センサ（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ Ｓｅｎｓｏｒ、ＥＣＧ Ｓｅｎｓｏｒ）、筋電図センサ（Ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｙ Ｓｅｎｓｏｒ、ＥＭＧ Ｓｅｎｓｏｒ）、眼電図センサ（Ｅｌｅｃｔｒｏｏｃｕｌｏｇｒａｐｈｙ Ｓｅｎｓｏｒ、ＥＯＧ Ｓｅｎｓｏｒ）、電気皮膚反応センサ（ｇａｌｖａｎｉｃ ｓｋｉｎ ｒｅｆｌｅｘ ｓｅｎｓｏｒ、ＧＳＲ Ｓｅｎｓｏｒ）、バイオセンサ（Ｂｉｏ Ｓｅｎｓｏｒ）及び電位センサ（Ｅｌｅｃｔｒｏｇｒａｐｈ Ｓｅｎｓｏｒ）のうち少なくとも１つを含んでもよい。前述されたセンサは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。
【0018】
電位センサは、脳電図センサ、心電図センサ、筋電図センサ、眼電図センサ及び電気皮膚反応センサのうちの１つ以上を含んでもよい。
【0019】
身長センサは、現実世界のユーザ１０１のキー１２１を測定する。体重センサ１１１は、現実世界のユーザ１０１の体重１２２を測定する。体温センサ１１２は現実世界のユーザ１０１の体温１２３を測定する。体脂肪センサは、現実世界のユーザ１０１の体脂肪１２４を測定する。血液型センサは現実世界のユーザ１０１の血液型１２５を測定する。血圧センサ１１４は現実世界のユーザ１０１の血圧１２６を測定する。血糖センサ１１５は現実世界のユーザ１０１の血液内のブドウ糖の量、すなわち血糖１２７を測定する。酸化飽和度センサ１１３は現実世界のユーザ１０１の血液内酸素の量、すなわち酸化飽和度１２８を測定する。心拍センサは現実世界のユーザ１０１の心拍数１２９を測定する。脳電図センサは現実世界のユーザ１０１の脳電図１３０を測定する。心電図センサは現実世界のユーザ１０１の心電図１３１を測定する。筋電図センサは現実世界のユーザ１０１の筋電図１３２を測定する。眼電図センサは現実世界のユーザ１０１の眼電図１３３を測定する。電気皮膚反応センサは現実世界１３４のユーザ１０１の電気皮膚反応を測定する。電位センサは基準電極及び活性電極間の電位を測定する。前述されたセンサは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。
【0020】
バイオセンサは、身長センサ、体重センサ、体温センサ、体脂肪センサ、血液型センサ、血圧センサ、血糖センサ、酸化飽和度センサ、心拍センサ、脳電図センサ、心電図センサ、筋電図センサ、眼電図センサ、電気皮膚反応センサ及び電位センサのうち少なくとも２種類以上のセンサの組合によるセンサであってもよい。
【0021】
本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は、現実世界のユーザ１０１の生体に対して収集した情報をバイオセンサの特性に基づいて調整する。また、調整された情報に基づいて一実施形態に係る仮想世界処理装置は、現実世界のユーザ１０１に対する生体情報が適用されると、バイオ−ＵＸ（Ｂｉｏ Ｕｓｅｒ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ）仮想世界を制御する。
【0022】
実施形態に係る仮想世界処理装置は、調整された情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲーム１４１を制御する。
【0023】
例えば、仮想世界処理装置は、体重センサ１１１を用いて現実世界のユーザ１０１の体重情報を収集し、収集された体重情報に基づいて体感型ゲーム１４１のうちのアバターの外形を変形してもよい。
【0024】
また、仮想世界処理装置は、脳電図センサを用いて現実世界のユーザ１０１の脳電図情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム１４１（例えば、アーチェリーゲーム）での集中度に対する能力値を調整する。
【0025】
また、仮想世界処理装置は、筋電図センサを用いて現実世界のユーザ１０１の筋電図情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム１４１（例えば、ボクシングゲーム）におけるパワーに対する能力値を調整する。
【0026】
また、仮想世界処理装置は、眼電図センサを用いて現実世界のユーザ１０１の眼電図情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム１４１のうちのアバターの方向を制御する。
【0027】
また、仮想世界処理装置は、心拍センサを用いて現実世界のユーザ１０１の心拍数情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム１４１（例えば、ゴルフゲーム）における安定状態に対する能力値を調整する。
【0028】
実施形態に係る仮想世界処理装置は複数のバイオセンサを用いて複数の生体情報を収集し、バイオセンサによって収集またや検出された複数の情報に基づいて体感型ゲーム１４１を制御する。
【0029】
例えば、仮想世界処理装置は、電気皮膚反応センサを用いて現実世界のユーザ１０１の電気皮膚反応情報（例えば、ユーザ１０１の感情変化）を収集し、心拍センサを用いてユーザ１０１の心拍数を収集し、収集された情報（電気皮膚反応及び心拍数）に基づいて体感型ゲーム１４１におけるストレスに対する能力値を調整する。
【0030】
実施形態に係る仮想世界処理装置は、調整された情報に基づいて現実世界のユーザ１０１に対する健康状態１４２を判断する。
【0031】
例えば、仮想世界処理装置は、電位センサを用いてユーザ１０１の基準電極及び活性電極間の電位情報を収集し、収集された情報に基づいて現実世界のユーザ１０１に対する健康状態１４２を判断する。
【0032】
したがって、仮想世界処理装置は、調整された情報に基づいて患者の健康状態をチェックしたり、運動状態をチェックしたり、老人の健康状態をチェックする。
【0033】
図３は、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。
【0034】
本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置３００は、少なくとも１つの入力部３１０、調整部３２０を備える。
【0035】
入力部３１０は、バイオセンサ３０１が現実世界のユーザの生体に対して収集した検出情報３０２が入力される。検出情報３０２については後で詳細に説明する。実施形態に係る入力部３１０は、複数のバイオセンサ３０１から複数の検出情報３０２が入力される。
【0036】
実施形態に係る入力部３１０は、仮想世界の仮想オブジェクト３６０に関する情報を示すＶＲオブジェクトメタデータ３６１が入力されてもよい。また、入力部３１０は、検出情報３０２を操作するためのセンサ適応選好メタデータ３５２がさらに入力される。センサ適応選好メタデータ３５２については後で詳細に説明する。
【0037】
調整部３２０は、バイオセンサ３０１の特性に関するセンサ特性メタデータ３０３に基づいて、検出情報３０２を調整する。センサ特性メタデータ３０３については後で詳細に説明する。
【0038】
例えば、体重センサが現実世界のユーザ３５１の体重を検出した結果、８０ｋｇの検出情報を収集した場合、入力部３１０は８０ｋｇの検出情報が入力される。ここで、体重センサに対するセンサ特性のうち最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）が７０ｋｇであれば、調整部３２０は８０ｋｇの検出情報を７０ｋｇに調整する。また、一実施形態に係る仮想世界処理装置は調整された検出情報（７０ｋｇ）を仮想世界に適用する。
【0039】
実施形態に係る入力部３１０が複数のバイオセンサ３０１それぞれから複数の検出情報３０２が入力された場合、調整部３２０は複数のバイオセンサ３０１それぞれに対する複数のセンサ特性３０３に基づいて複数の検出情報３０２を調整する。
【0040】
実施形態に係る調整部３２０は、調整された検出情報をＶＲオブジェクトメタデータ３６１に適用し、ＶＲオブジェクトメタデータ３６１を調整してＶＲオブジェクトデータ３６２を生成する。実施形態に係る調整部３２０は、センサ特性３０３及びセンサ適応選好メタデータ３５２に基づいて検出情報３０２を調整する。
【0041】
本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置３００は制御部３３０をさらに備えてもよい。制御部３３０は、調整部３２０で調整された検出情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲームを制御する。
【0042】
一実施形態に係る制御部３３０は、体感型ゲームの中の仮想オブジェクト３６０に関する情報を示すＶＲオブジェクトメタデータ３６１に調整された検出情報を適用してＶＲオブジェクトデータ３６２を生成し、生成されたＶＲオブジェクトデータ３６２を体感型ゲームに適用することによって体感型ゲームを制御する。
【0043】
本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置３００は判断部３４０をさらに備えてもよい。判断部３４０は、調整部３２０で調整された検出情報に基づいて現実世界のユーザ３５１に対する健康状態を判断する。
【0044】
一実施形態に係る仮想世界処理装置３００は、判断部３４０で判断されたユーザ３５１に対する健康状態をユーザ３５１に提供する。
【0045】
センサ特性はセンサの特性に関する情報である。センサ特性基本タイプ（ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｂａｓｅ ｔｙｐｅ）はセンサ特性の基本タイプである。実施形態に係るセンサ特性基本タイプは、センサ特性に対するメタデータの一部分として、全てのセンサに共通して適用されるセンサ特性に関するメタデータの基本タイプであってもよい。
【0047】
図４は一実施形態に係るセンサ特性基本タイプを示す図である。図４を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプ４００は、センサ特性基本属性（ｓｅｎｓｏｒ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｂａｓｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４１０及び任意属性（ａｎｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４２０を含む。
【0048】
センサ特性基本属性４１０は、センサ特性基本タイプ４００に基本的に含まれるセンサ特性のグループである。
【0049】
任意属性４２０は、各センサが有する追加的なセンサ特性のグループである。任意属性４２０は、任意のセンサに適用され得る固有の追加的なセンサ特性である。任意属性４２０は、基本属性以外の属性を含むための拡張性を提供する。
【0050】
図５は、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックスを示す図である。図５を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックス５００は、ダイヤグラム５１０（ｄｉａｇｒａｍ）、属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）５２０、及びソース５３０を含んでもよい。
【0051】
ダイヤグラム５１０は、センサ特性基本タイプの図表を含んでもよい。属性５２０は、センサ特性基本属性及び任意属性を含んでもよい。ソース５３０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いてセンサ特性基本タイプを示すプログラムまたはコードを含んでもよい。しかし、図５に示すソース５３０は単なる一実施形態であり、本発明がこれに制限されることはない。
【0052】
図６は、一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックスを示す図である。図６を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックス６００は、ダイヤグラム６１０、属性６２０、及びソース６３０を含む。ダイヤグラム６１０はセンサ特性基本属性の図表を含んでもよい。
【0053】
属性６２０は、単位（ｕｎｉｔ）６０１、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）６０２、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）６０３、オフセット（ｏｆｆｓｅｔ）６０４、解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）６０５、感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）６０６、ＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）６０７、及び正確度（ａｃｃｕｒａｃｙ）６０８を含んでもよい。前述されたセンサは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。
【0054】
単位６０１はセンサが測定する値の単位である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、単位６０１は摂氏（℃）及び華氏（゜Ｆ）であってもよく、センサが速度センサである場合、単位６０１は時速（ｋｍ／ｈ）及び秒速（ｍ／ｓ）であってもよい。
【0055】
最大値６０２と最小値６０３はセンサが測定できる最大値及び最小値である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、最大値６０２は５０℃であり、最小値６０３は０℃である。また、センサが同じ温度計である場合にも、センサの用途及び性能に応じて最大値６０２と最小値６０３が異なってもよい。
【0056】
オフセット６０４は、絶対値を獲得するためにセンサが測定する値に加えられる値である。実施形態に係るセンサが速度センサである場合、現実世界のユーザまたは事物が停止し、速度が０ではない値が測定されれば、センサはオフセット６０４を速度を０に調整するための値に決定する。例えば、停止している現実世界の自動車に対して速度−１ｋｍ／ｈが測定される場合、オフセット６０４は１ｋｍ／ｈになる。
【0057】
解像力６０５は、センサが測定できる値の数である。すなわち、解像力６０５は、センサが測定する最大値及び最小値の間でセンサが測定できる値の数を示す。実施形態に係るセンサが温度計であり、最大値が５０℃、最小値が０℃である場合、解像力６０５が５であれば、センサは温度を１０℃、２０℃、３０℃、４０℃、５０℃のように５個の温度を測定する。限定されない実施形態に係る現実世界の温度が２０℃である場合はもちろん、２７℃である場合にも切捨ての演算を行って温度を２０℃に測定してもよく、あるいは切上げの演算を行って３０℃に測定してもよい。
【0058】
感度６０６は、センサが出力値を測定するために要求される最小入力値である。すなわち、感度６０６は、出力信号を生成するための入力信号の最小大きさを示す。実施形態に係るセンサが温度計であり、感度６０６が１℃である場合、センサは１℃以下の温度変化を測定できず、１℃以上の温度変化のみを測定できる。例えば、現実世界において１５℃から１５．５℃に温度が上昇した場合、センサは依然として１５℃に温度を測定する。
【0059】
ＳＮＲ６０７は、センサが測定する値の信号対雑音の相対的な大きさである。実施形態に係るセンサがマイクである場合、現実世界のユーザの音声を測定することにおいて周辺の騒音が多ければセンサのＳＮＲ６０７は小さい値になる。
【0060】
正確度６０８はセンサの誤差である。すなわち、正確度６０８は、実際値に対する測定値の近さを示す。実施形態に係るセンサがマイクである場合、測定時の温度、湿度などに応じる音声の電波速度の差による測定誤差が正確度６０８になり得る。または、過去の当該センサを介して測定した値の統計的な誤差程度を介してセンサの正確度を決定することができる。
【0061】
実施形態に係る属性６２０は位置をさらに含んでもよい。位置はセンサの位置である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、現実世界のユーザのわき間がセンサの位置になってもよい。位置は経度／緯度、地面からの高さ／方向などであってもよい。
【0062】
一実施形態に係るセンサ特性基本属性の単位６０１、最大値６０２、最小値６０３、オフセット６０４、解像力６０５、感度６０６、ＳＮＲ６０７、正確度６０８及び位置について表１の通りである。
【0063】
【表1】
【0064】
図面符号６３１は、最大値６０２に対する定義をＸＭＬに表したものである。図面符号６３１によれば、最大値６０２は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。図面符号６３２は、最小値６０３に対する定義をＸＭＬに表したものである。図面符号６３２によれば、最小値６０３は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。
【0065】
図面符号６３３は、解像力６０５に対する定義をＸＭＬに表したものである。図面符号６３３によれば、解像力６０５は「ｎｏｎＮｅｇａｔｉｖｅＩｎｔｅｇｅｒ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。
【0066】
しかし、図６に示すソース６３０は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。
【0067】
以下、センサ適応選好に対して詳細に説明する。センサ適応選好（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）は、センサから受信された値を操作するための情報である。すなわち、センサ適応選好は、センサから収集された検出情報に対する調整する方法に関するユーザの選好度情報を示す。
【0068】
センサ適応選好基本タイプ（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂａｓｅ ｔｙｐｅ）はユーザの操作情報の基本タイプである。実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプは、センサ適応選好に対するメタデータの一部分として、すべてのセンサに共通して適用されるセンサ適応選好に関するメタデータの基本タイプである。
【0070】
図７は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプを示す図である。図７を参照すると、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプ７００は、センサ適応選好基本属性（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂａｓｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）７１０及び任意属性（ａｎｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）７２０を含んでもよい。
【0071】
センサ適応選好基本属性７１０は、センサ適応選好基本タイプ７００に基本的に含まれるセンサ適応選好のグループである。任意属性７２０は、各センサに関する追加的なセンサ適応選好のグループである。任意属性７２０は、任意のセンサに適用され得る固有の追加的なセンサ適応選好であってもよい。任意属性７２０は、基本属性以外の属性を含むための拡張性を提供する。
【0072】
図８は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックスを示す図である。図８を参照すれば、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックス８００は、ダイヤグラム（Ｄｉａｇｒａｍ）８１０、属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）８２０、及びソース（Ｓｏｕｒｃｅ）８３０を含んでもよい。
【0073】
ダイヤグラム８１０は、センサ適応選好基本タイプの図表を含んでもよい。
【0074】
属性８２０は、センサ適応選好基本属性及び任意属性を含んでもよい。
【0075】
ソース８３０は、ＸＭＬを用いてセンサ適応選好基本タイプを示すプログラムまたはコードを含んでもよい。しかし、図８に示すソース８３０は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。また、ソース８３０のコードのプログラムはＸＭＬではない他の言語であってもよい。実施形態はＸＭＬに限定されない。
【0076】
図９は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックスを示す図である。図９を参照すれば、一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックス９００は、ダイヤグラム（Ｄｉａｇｒａｍ）９１０、属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）９２０、及びソース（Ｓｏｕｒｃｅ）９３０を含んでもよい。
【0077】
ダイヤグラム９１０は、センサ適応選好基本属性の図表を含んでもよい。
【0078】
属性９２０は、センサＩＤ参照（ＳｅｎｓｏｒＩｄＲｅｆ）９０１、センサ適応モード（ｓｅｎｓｏｒ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ）９０２、活性状態（ａｃｔｉｖａｔｅ）９０３、単位（ｕｎｉｔ）９０４、最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）９０５、最小値（ｍｉｎＶａｌｕｅ）９０６、及び解像力（ｎｕｍＯｆｌｅｖｅｌｓ）９０７を含んでもよい。
【0079】
センサＩＤ参照９０１は、特定の検出情報を生成する個別的なセンサの識別子を参照する情報である。センサ適応モード９０２は、センサの適用方法に関するユーザの選好情報である。実施形態に係るセンサ適応モード９０２は、センサを介して測定された現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を測定して仮想世界に反映するための適応方法に対するセンサ適応選好であってもよい。例えば、「ストリクト（ｓｔｒｉｃｔ）」値は検出した現実世界の情報を仮想世界に直接的に適用するユーザの選好を表し、「スケーラブル（ｓｃａｌａｂｌｅ）」値は検出した現実世界の情報をユーザの選好に応じて変化して仮想世界に適用するユーザの選好を表す。
【0080】
活性状態９０３は、仮想世界でセンサを活性化するか否かに関する情報である。実施形態に係る活性状態９０３は、センサの作動有無を判別するセンサ適応選好であってもよい。
【0081】
単位９０４は、仮想世界で用いられる値の単位である。例えば、単位９０４はピクセルであってもよい。実施形態に係る単位９０４はセンサから受信された値に対応する値の単位であってもよい。
【0082】
最大値９０５と最小値９０６は、仮想世界で用いられる値の最大値と最小値である。実施形態に係る最大値９０５と最小値９０６は、センサから受信された値に対応する値の単位であってもよい。
【0083】
解像力９０７は、仮想世界で用いられる値の個数である。実施形態に係る仮想世界で用いられる値の最大値と最小値との間の段階数を割るための値であってもよい。
【0084】
一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のセンサＩＤ参照９０１、適応モード９０２、活性状態９０３、単位９０４、最大値９０５、最小値９０６、及び解像力９０７について下記の表２のように整理することができる。このような属性は例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。
【0085】
【表2】
【0086】
図面符号９３１は、活性状態９０３に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３１によれば、活性状態９０３は「ｂｏｏｌｅａｎ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。
【0087】
図面符号９３２は、最大値９０５に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３２によれば、最大値９０５は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。
【0088】
図面符号９３３は、最小値９０６に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３３によれば、最小値９０６は「ｆｌｏａｔ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。
【0089】
図面符号９３４は、解像力９０７に対する定義をＸＭＬで表したものである。図面符号９３４によれば、解像力９０７は「ｎｏｎＮｅｇａｔｉｖｅＩｎｔｅｇｅｒ」の類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。
【0090】
しかし、図９に示すソース９３０は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。
【0091】
以下、検出情報（ｓｅｎｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）について説明する。検出情報はセンサが現実世界から収集した情報である。実施形態に係る検出情報は、検出情報に対するメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）のルート構成要素であってもよい。
【0092】
以下、図１０を参照して検出情報に対して詳細に説明する。図１０は、一実施形態に係る検出情報基本タイプを示す図である。図１０を参照すると、一実施形態に係る検出情報基本タイプ１０００は、検出情報基本属性（ｓｅｎｓｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）１０１０及び任意属性（ａｎｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）１０２０を含んでもよい。
【0093】
検出情報基本タイプ１０００は、個別的な検出情報を相続（ｉｎｈｅｒｉｔ）することのできる最上の基本タイプである。検出情報基本属性１０１０は命令のための属性のグループである。任意属性１０２０は各センサに関する追加的な検出情報のグループである。任意属性１０２０は、任意のセンサに適用できる固有の追加的な検出情報であってもよい。任意属性１０２０は、基本属性以外の他の属性を含むための拡張性を提供する。
【0094】
下記の表３はソース１を示す。ソース１はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて検出情報基本タイプを示すプログラムまたはコードを含んでもよい。しかしソース１は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。
【0095】
【表3】
【0096】
ＩＤ１０１１は、センサが収集した検出情報の個別的なアイデンティティを区分するためのＩＤ情報である。センサ参照ＩＤ１０１２は、センサを参照する情報である。すなわち、センサＩＤ参照１０１２は特定の検出情報に含まれる情報を生成するセンサの識別子を参照する情報である。
【0097】
グループＩＤ１０１３は、センサが属するマルチセンサグループの個別的なアイデンティティを区分するための情報である。すなわち、グループＩＤ１０１３は、特定センサが属するマルチセンサグループの個別的なアイデンティティを区分するためのＩＤ情報である。
【0098】
優先権１０１４は、検出情報報が調整（Ａｄａｐｔ）された時間に同じ点（Ｐｏｉｎｔ）を共有する他の検出情報に対する検出情報の優先権情報である。実施形態によって１が最も高い優先権を示してもよく、値が大きくなるほど優先権が低くなる。
【0099】
優先権１０１４のデフォルト（Ｄｅｆａｕｌｔ）値は１であってもよい。同一の優先権を有する１つ以上の検出された情報がある場合、処理の順序は適応エンジンによって決定される。
【0100】
優先権１０１４は、検出された情報を適応ＶＲの特性に応じて仮想世界オブジェクト特性に適用するために用いられてもよい。仮想世界オブジェクト特性はセンサのグループ内で定義される。例えば、適応ＲＶはそれの制限された能力のために優先権１０１４の降順でセンサのグループの個別的な検出された情報を処理する。すなわち、低い優先権１０１４を有する検出された情報は損失されることになる。
【0101】
活性状態１０１５はセンサの作動有無を判別する情報である。「ｔｒｕｅ」値はセンサが活性化されなければ（Ａｃｔｉｖａｔｅｄ）ならないことを意味し、「ｆａｌｓｅ」値はセンサが非活性化されなければ（Ｄｅａｃｔｉｖａｔｅｄ）ならないことを意味する。
【0102】
リンクリスト１０１６は、様々なセンサをグループ化するためのリンク環情報である。実施形態に係るリンクリスト１０１６は、隣接するセンサの識別子に対する参照情報を含む方法によりセンサをグループ化するマルチセンサグループに関する情報であってもよい。
【0103】
実施形態に係る検出情報基本属性１０１０は、値、タイムスタンプ及び有効期間をさらに含んでもよい。値はセンサ測定値である。値はセンサから受信された値であってもよい。タイムスタンプはセンサがセンシングする時の時間情報である。
【0104】
有効期間はセンサ命令の有効な期間に関する情報である。実施形態に係る有効期間は秒の単位であってもよい。
【0105】
一実施形態に係る検出情報基本属性について下記の表４のよう整理することができる。基本属性例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。
【0106】
【表4】
【0107】
下記の表５はソース２を示す。ソース２はＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いて身長センサに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース２のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。
【0108】
【表5】
【0109】
タイムスタンプは、身長センサの検出時間に関する情報である。単位は、身長センサの検出情報の単位に関する情報である。例えば、身長センサの検出された情報の単位はインチまたはセンチメーターであってもよい。値は、身長センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はｃｍ単位で検出されてもよい。
【0110】
下記の表６は例示１を示す。
【0111】
例示１は身長センサタイプの例示を示す。しかし、例示１は身長センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。
【0112】
【表6】
【0113】
下記の表７は、身長センサタイプの２進表現シンタックス（ｂｉｎａｒｙ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｓｙｎｔａｘ）の例示を示す。
【0114】
【表7】
【0115】
【表8】
【0116】
１つ以上のフラグそれぞれは、検出情報が特定フィールドを含むか否かを示す。特定フラグの値が「０」であるとき、前記の特定フラグに対応する特定フィールドは検出情報内に含まれないことがある。したがって、フラグを用いることで検出情報のデータ大きさが限定されることがある。
【0117】
下記の表９はソース３を示す。
【0118】
ソース３は、ＸＭＬを用いて体重センサ（Ｂｏｄｙ Ｗｅｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ）に対する検出情報を示す。しかし、下記のソース３のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。
【0119】
【表9】
【0120】
下記の表１０は例示２を示す。
【0121】
【表10】
【0122】
下記の表１１は、体重センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0123】
【表11】
【0124】
【表12】
【0125】
【表13】
【0126】
体温センサタイプは、体温センサに対する検出情報を説明するためのツールである。体温センサタイプは、タイムスタンプ、単位、値及び位置の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、体温センサの検出時間に関する情報である。単位は、体温センサの検出情報の単位に関する情報である。例えば、体温センサの検出された情報の単位は摂氏(°C)であってもよい。値は、体温センサが検出した値に関する情報である。例えば、値は摂氏（℃）単位で検出されてもよい。
【0127】
位置は、体温センサが検出した位置に関する情報である。実施形態に係る位置は、一般的に身体に対する温度（Ｇｅｎｅｒａｌ ｂｏｄｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）、わき（Ａｘｉｌｌａｒｙ）、耳（Ｅａｒ）、指（Ｆｉｎｇｅｒ）、胃腸管（Ｇａｓｔｒｏ−ｉｎｔｅｓｔｉｎａｌ ｔｒａｃｔ）、口（Ｍｏｕｔｈ）、直腸（Ｒｅｃｔｕｍ）、足指（Ｔｏｅ）及び鼓膜（Ｔｙｍｐａｎｕｍ）を含んでもよい。しかし、実施形態はこれに限定されることはない。
【0128】
下記の表１４は例示３を示す。
【0129】
【表14】
【0130】
例示２を参照すると、体温センサが測定した検出情報は３６．５度の大きさの値を有してもよい。
【0131】
下記の表１５は、体温センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0132】
【表15】
【0133】
【表16】
【0134】
【表17】
【0135】
【表18】
【0136】
体脂肪センサタイプは体脂肪センサに対する検出情報を説明するためのツールである。体脂肪センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、体脂肪センサの検出時間に関する情報である。単位は、体脂肪センサの検出情報の単位に関する情報である。値は、体脂肪センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はパーセンテージ（％）単位で検出されてもよい。
【0137】
下記の表１９は例示４を示す。
【0138】
【表19】
【0139】
下記の表２０は、体脂肪センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0140】
【表20】
【0141】
【表21】
【0142】
【表22】
【0143】
血液型センサタイプは、血液型センサに対する検出情報を説明するためのツールである。血液型センサタイプは、ＡＢＯタイプ及びＲｈタイプの属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。ＡＢＯタイプは、血液型センサによって検出されたＡＢＯ血液型に関する情報である。実施形態に係るＡＢＯタイプはＡ、Ｂ、ＡＢ及びＯを含んでもよい。Ｒｈタイプは、血液型センサによって検出されたＲｈ血液型に関する情報である。実施形態に係るＲｈタイプはＲｈ＋とＲｈ−を含んでもよい。
【0144】
下記の表２３は例示５を示す。
【0145】
【表23】
【0146】
下記の表２４は血液型センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0147】
【表24】
【0148】
【表25】
【0149】
【表26】
【0150】
【表27】
【0151】
血圧センサタイプは血圧センサに対する検出情報を説明するためのツールである。血圧センサタイプは、タイムスタンプ、単位、最高血圧（ＳｙｓｔｏｌｉｃＢＰ）、最低血圧（ＤｉａｓｔｏｌｉｃＢＰ）及び平均血圧（ＭＡＰ）の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、血圧センサの検出時間に関する情報である。
【0152】
単位は、血圧センサの検出情報の単位に関する情報である。最高血圧は、血圧センサが検出した収縮血圧（ｓｙｓｔｏｌｉｃ Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）に関する情報である。実施形態に係る最高血圧はｍｍＨｇの単位を有してもよい。
【0153】
最低血圧は、血圧センサが検出した拡張期血圧（ｄｉａｓｔｏｌｉｃ Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）に関する情報である。平均血圧は、血圧センサが検出した平均血圧（ｍｅａｎ ａｒｔｅｒｉａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）に関する情報である。
【0154】
下記の表２８は例示６を示す。
【0155】
【表28】
【0156】
下記の表２９は血圧センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0157】
【表29】
【0158】
【表30】
【0159】
【表31】
【0160】
血糖センサタイプは、血糖センサに対する検出情報を説明するためのツールである。血糖センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、血糖センサの検出時間に関する情報である。単位は、血糖センサの検出情報の単位に関する情報である。値は、血糖センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はｍｇ／ｄＬ単位で検出されてもよい。
【0161】
下記の表３２は例示７を示す。
【0162】
【表32】
【0163】
下記の表３３は血糖センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0164】
【表33】
【0165】
【表34】
【0166】
【表35】
【0167】
【表36】
【0168】
【表37】
【0169】
心拍センサタイプは、心拍センサに対する検出情報を説明するためのツールである。心拍センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、心拍センサの検出時間に関する情報である。単位は、心拍センサの検出情報の単位に関する情報である。値は、心拍センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はＢＰＭ単位で検出されてもよい。
【0170】
下記の表３８は例示８を示す。
【0171】
【表38】
【0172】
下記の表３９は心拍センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0173】
【表39】
【0174】
【表40】
【0175】
【表41】
【0176】
脳電図センサタイプは、脳電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。脳電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、脳電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、脳電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、脳電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値は置いて単位で検出されてもよい。
【0177】
下記の表４２は例示９を示す。
【0178】
【表42】
【0179】
下記の表４３は、脳電図センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0180】
【表43】
【0181】
【表44】
【0182】
【表45】
【0183】
【表46】
【0184】
【表47】
【0185】
心電図センサタイプは、心電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。心電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、心電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、心電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、心電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はｍＶ単位で検出されてもよい。
【0186】
下記の表４８は例示１０を示す。
【0187】
【表48】
【0188】
下記の表４９は、心電図センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0189】
【表49】
【0190】
【表50】
【0191】
筋電図センサタイプは、筋電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。筋電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、筋電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、筋電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、筋電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はｍＶ単位で検出されてもよい。
【0192】
下記の表５１は例示１１を示す。
【0193】
【表51】
【0194】
下記の表５２は筋電図センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0195】
【表52】
【0196】
【表53】
【0197】
眼電図センサタイプは、眼電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。眼電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、眼電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、眼電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、眼電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はトゥォダヌィで検出されることができる。
【0198】
下記の表５４は例示１２を示す。
【0199】
【表54】
【0200】
下記の表５５は、眼電図センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0201】
【表55】
【0202】
【表56】
【0203】
【表57】
【0204】
【表58】
【0205】
電気皮膚反応センサタイプは、電気皮膚反応センサに対する検出情報を説明するためのツールである。電気皮膚反応センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、電気皮膚反応センサの検出時間に関する情報である。単位は、電気皮膚反応センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、電気皮膚反応センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はμΩ単位で検出されてもよい。
【0206】
下記の表５９は例示１３を示す。
【0207】
【表59】
【0208】
下記の表６０は、電気皮膚反応センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0209】
【表60】
【0210】
【表61】
【0211】
【表62】
【0212】
バイオセンサタイプはね身長（Ｂｏｄｙ Ｈｅｉｇｈｔ）、体重（Ｂｏｄｙ Ｗｅｉｇｈｔ）、体温（Ｂｏｄｙ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）、体脂肪（Ｂｏｄｙ Ｆａｔ）、血液型（Ｂｌｏｏｄ Ｔｙｐｅ）、血圧（Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）、血糖（Ｂｌｏｏｄ Ｓｕｇａｒ）、酸化飽和度（Ｂｌｏｏｄ Ｏｘｙｇｅｎ）、心拍（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ）、脳電図（ＥＥＧ）、心電図（ＥＣＧ）、筋電図（ＥＭＧ）、眼電図（ＥＯＧ）及び電気皮膚反応（ＧＳＲ）の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。このようなバイオセンサタイプは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。
【0213】
下記の表６３は、バイオセンサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0214】
【表63】
【0215】
【表64】
【0216】
【表65】
【0217】
電位センサタイプは、電位センサに対する検出情報を説明するためのツールである。電位センサタイプは、タイムスタンプ、波形ラベル（Ｗａｖｅ Ｆｏｒｍ Ｌａｂｅｌ）、電位位置ベース（Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ Ｂａｓｅ）、電位位置（Ｅｌｅｃｔｒｏｄｅ Ｌｏｃａｔｉｏｎ）、ウェーブ値（Ｗａｖｅ Ｖａｌｕｅ）、単位（Ｕｎｉｔ）、最大振幅（Ｍａｘ Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ）及びウェーブパターン（Ｗａｖｅ Ｐａｔｔｅｒｎ）の属性のうち少なくとも１つを含んでもよい。タイムスタンプは、電位センサの検出時間に関する情報である。 波形ラベルは、ベースの波形ラベルを記述する。波形ラベルは、電位ラベル分類スキーム（Ｅｌｅｃｔｒｏｇｒａｐｈｙ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｃｈｅｍｅ）によって提供される分類スキーマ用語（Ｔｅｒｍ）を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ＩＳＯ／ＩＥＣ２３００５−６のＡ．２．Ｘで定義されたものであってもよい。
【0218】
電位位置ベースは、基底（Ｂａｓｅ）電極の位置を特定する。電位位置ベースは電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ＩＳＯ／ＩＥＣ２３００５−６のＡ．２．Ｘで定義されたものであってもよい。
【0219】
電位位置は、基底電極の位置を特定する。電位位置は、電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ＩＳＯ／ＩＥＣ２３００５−６のＡ．２．Ｘで定義されたものであってもよい。
【0220】
ウェーブ値はマイクロボルト（μＶ）に単位であって、電位センサの時系列的（Ｔｉｍｅ Ｓｅｒｉｅｓ）な検出値を示す。
【0221】
単位は基本（Ｄｅｆａｕｌｔ）単位以外の他の単位が用いられた場合、ウェーブ値及び最大振幅量子に対する検出された値の単位を特定する。単位は、電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ＩＳＯ／ＩＥＣ２３００５−６のＡ．２．Ｘで定義されたものであってもよい。
【0222】
最大振幅はマイクロボルト（μＶ）に単位であり、電極センサの最大振幅を示す。ウェーブパターンは、検出されたウェーブのパターンを特定する。ウェーブパターンは、電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ＩＳＯ／ＩＥＣ２３００５−６のＡ．２．Ｘで定義されたものであってもよい。
【0224】
電気活動は、２つの電極間で波形を形成する。例えば、図１２に示すＦＰ１及びＦ７の２つの電極から第１波形が取得される。それぞれの波形を識別するために、どのような２つの位置が用いられたかを把握する必要がある。
【0225】
下記の表６６は、周波数によって分類される波形の種類（Ｔｙｐｅ）の一例である。
【0226】
【表66】
【0227】
【表67】
【0228】
電位センサに対する検出情報は、時系列的な電気的潜在（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）データ、２つの電極位置の対応するラベル、波形のパターンに基づいた波形分類及び最大振幅を含んでもよい。
【0229】
下記の表６８は、身長センサタイプの２進表現シンタックスの例示を示す。
【0230】
【表68】
【0231】
【表69】
【0232】
【表70】
【0233】
実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、仮想世界の仮想オブジェクトに関する情報を示すＶＲオブジェクトデータが入力される。また、仮想世界処理装置の動作方法は、検出情報を操作するためのセンサ適応選好がさらに入力されてもよい。仮想世界処理装置の動作方法は、バイオセンサの特性に関するセンサ特性に基づいて検出情報を調整する（Ｓ１１２０）。
【0234】
例えば、体重センサが現実世界のユーザの体重を検出した結果、８０ｋｇの検出情報を収集した場合、仮想世界処理装置の動作方法は８０ｋｇの検出情報が入力される。ここで、体重センサに対するセンサ特性のうち最大値（ｍａｘＶａｌｕｅ）が７０ｋｇであれば、仮想世界処理装置の動作方法は８０ｋｇの検出情報を７０ｋｇの最大値に調整する。また、一実施形態に係る仮想世界処理装置は、調整された検出情報（７０ｋｇ）を仮想世界に適用してもよい。
【0235】
実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、調整された検出情報をＶＲオブジェクトメタデータに適用してＶＲオブジェクトメタデータを調整し、ＶＲオブジェクトデータを生成する。実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、センサ特性及びセンサ適応選好（Ｓｅｎｓｏｒ Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）に基づいて検出情報を調整する。
【0236】
本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置の動作方法は、調整された検出情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲームを制御する（Ｓ１１２１）。
【0237】
一実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、体感型ゲームのうち仮想オブジェクトに関する情報を示すＶＲオブジェクトメタデータに調整された検出情報を適用してＶＲオブジェクトデータを生成し、生成されたＶＲオブジェクトデータを体感型ゲームに適用することによって体感型ゲームを制御する。
【0238】
本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置の動作方法は、調整された検出情報に基づいて現実世界のユーザに対する健康状態を判断する（Ｓ１１２２）。また、一実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、判断されたユーザに対する健康状態をユーザに提供する。
【0239】
図１２は、本発明の一例に係る脳波電位記録術（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｐｈｙ；ＥＥＧ）のための１０−２０システムで用いられる位置の名前を示す図である。
【0240】
シンボルＦＰ１、ＦＰ２は前頭極（Ｆｒｏｎｔａｌ Ｐｏｌｅ）である。Ｆ３、Ｆ４は前頭（Ｆｒｏｎｔａｌ）である。Ｃ３、Ｃ４は中心（Ｃｅｎｔｒａｌ）である。Ｐ３、Ｐ４は頭頂（Ｐａｒｉｅｎｔａｌ）である。Ｏ１、Ｏ２は後頭（Ｏｃｃｉｐｉｔａｌ）である。Ｆ７、Ｆ８は前側頭（Ａｎｔｅｒｉｏｒ Ｔｅｍｐｏｒａｌ）である。Ｔ３、Ｔ４は中間側頭（Ｍｉｄｄｌｅ Ｔｅｍｐｏｒａｌ）である。Ｔ５、Ｔ６は後側頭（Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ Ｔｅｍｐｏｒａｌ）である。ＦＺは正中前頭（Ｍｉｄｌｉｎｅ−Ｆｒｏｎｔａｌ）である。ＣＺは正中中心（Ｍｉｄｌｉｎｅ−Ｃｅｎｔｒａｌ）である。ＰＺは正中頭頂（Ｍｉｄｌｉｎｅ−Ｐａｒｉｅｎｔａｌ）である。Ａ１、Ａ２は耳（Ａｕｒｉｃｕｌａｒ）である。
【0241】
すなわち、前の文字Ｆ、Ｔ、Ｃ、Ｐ及びＯはそれぞれ前頭、側頭、中心、頭頂及び後頭を示す。後文字Ｚは正中に位置する電極を示す。後文字のうち偶数（すなわち、２、４、６及び８）は右半球（Ｈｅｍｉｓｐｈｅｒｅ）に位置する電極を示す。後文字のうち奇数（すなわち、１、３、５及び７）は左半球（Ｈｅｍｉｓｐｈｅｒｅ）に位置する電極を示す。
【0242】
図１３は、本発明の一例に係る１２リード（Ｌｅａｄ）心電図記録（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ；ＥＣＧ）システムで用いられる位置の名前を示す図である。ＥＣＧは電極を示すために広く用いられる位置マップである。それぞれの位置の頭字語（Ａｃｒｏｎｙｍ）が図１３に示されている。
【0243】
このような情報に基づいて、１２−リードシステム内のそれぞれのラベルはその特定の電極の位置を有する。例えば、Ｖ１はＶ１の位置における単極（Ｕｎｉｐｏｌａｒ）の電極から取得される。
【0244】
下記の表７１は電極ラベル及び電極位置を説明する。
【0245】
【表71】
【0246】
【表72】
【0247】
リードＩ１４１０は、左側の腕（ＬＡ）電極及び右側の腕（ＲＡ）電極間の電圧である。リードＩ１４１０は下記の数式（１）によって算出される。
【0248】
【数1】
【0249】
リードＩＩ１４１５は下記の数式（２）によって算出される。
【0250】
【数2】
【0251】
リードＩＩＩ１４２０は下記の数式（３）によって算出される。
【0252】
【数3】
【0253】
１２−リードＥＣＧで四肢リードを除いたものａＶＲ１４２５、ａＶＬ１４３０、ａＶＦ１４３５、Ｖ１１４４０、Ｖ２１４４５、Ｖ３１４５０、Ｖ４１４５５、Ｖ５１４６０及びＶ６１４６５は単極である。ａＶＲ（Ａｒｇｕｍｅｎｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ｒｉｇｈｔ）１４２５、ａＶＬ（Ａｒｇｕｍｅｎｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ｌｅｆｔ）１４３０及びａＶＦ（Ａｒｇｕｍｅｎｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ｆｏｏｔ）１４３５は増幅四肢リード（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｌｉｍｂ Ｌｅａｄ）である。増幅四肢リードは四肢リードのように３つの電極から得られる。しかし、増幅四肢リードは心臓を異なる角（またはベクトル）で観測する。
【0254】
ａＶＲ１４２５は右側の腕で正電極を有する。負電極は左側の腕電極及び左側の足電極の組合であり、これは右側の腕における正電極の信号強度を増幅する。ａＶＲ１４２５は下記の数式（４）によって算出される。
【0255】
【数4】
【0256】
ａＶＬ１４３０は下記の数式（５）によって算出される。
【0257】
【数5】
【0258】
ａＶＦ１４３５は下記の数式（６）によって算出される。
【0259】
【数6】
【0260】
【数7】
【0261】
図１５は、一般的なＥＣＧの波形を示す図である。一般的な、心臓周期（Ｃａｒｄｉａｃ Ｃｙｃｌｅ）のＥＣＧ追跡はＰウェーブ１５１０、ＱＲＳコンプレックス１５９５、Ｔウェーブ１５５０及びＵウェーブ（ＥＣＧのうち５０〜７５％で見える）から構成される。ＥＥＧとは異なり、ＥＣＧ波形は、連続する５個の異なる波形Ｐ１５１０、Ｑ１５２０、Ｒ１５３０、Ｓ１５４０及びＴ１５５０の組合波形である。
【0262】
一般的な心房脱分極（Ａｔｒｉａｌ Ｄｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）の間、主電気的ベクトルはＳＡノードからＡＶノードに向かい、右心房から左心房に拡散される。これはＥＣＧでのＰウェーブ１５１０に変換する。Ｐウェーブ１５１０の持続時間は８０ｍｓである。
【0263】
Ｔウェーブ１５５０は、心室（Ｖｅｎｔｒｉｃｌｅ）の再分極（Ｒｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）（または復旧）を示す。ＱＲＳコンプレックス１５９５の開始から及びＴウェーブ１５５０の頂点までの間隔は絶対不応期（Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｒｅｆａｃｔｏｒｙ Ｐｅｒｉｏｄ）と呼ばれる。Ｔウェーブ１５５０の後日半分は相対拒絶期（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｒｅｆａｃｔｏｒｙ Ｐｅｒｉｏｄ）と呼ばれる。Ｔウェーブ１５５０の持続時間は１６０ｍｓである。
【0264】
ＰＲセグメント１５６０は、Ｐウェーブ１５１０及びＱＲＳコンプレックス１５９５を連結する。これは一致する。ＳＴセグメント１５７０は、ＱＲＳコンプレックス１５９５及びＴウェーブ１５５０を連結する。ＰＲインターバル１５８０は、Ｐウェーブ１５１０の最初からＱＲＳコンプレックス１５９５の最初までが測定されたものである。
【0265】
ＱＴインターバル１５９０は、ＱＲＳコンプレックス１５９５の最初からＴウェーブ１５５０の最後までが測定されたものである。ＱＲＳコンプレックス１５９５は、右心室及び左心室の急速な脱分極を示す。右心室及び左心室は心房に比べて大きい筋肉塊（Ｍａｓｓ）を有する。したがって、ＱＲＳコンプレックス１５９５は、Ｐ−ウェーブ１５１０に比べて極めて大きい振幅を有する。
【0266】
ＥＣＧ波形の時系列的なデータは特定パターンに分類されることができないが、波形の特性を識別するために全体の時系列データが要求されるということが注目されなければならない。したがって、それぞれのリード及びそれの対応リードのラベルにおける電気的な潜在データの時系列が用いられる必要がある。
【0267】
ＥＭＧ波形は特定筋肉における電気活動を示す。それぞれの筋肉に対する電極の位置は一般的に筋肉の先端である。すなわち、それぞれの筋肉は、それに対応する電極の推薦位置を有する。さらに、ＥＭＧの分類された波形パターン情報はない。それぞれの筋肉における電気的な潜在データの時系列及びそれに対応する筋肉のラベルが用いられる必要がある。
【0268】
本発明に係る実施形態は、様々なコンピュータ手段によって実行されることができるプログラム命令形態で実現され、コンピュータで読み取り可能な媒体に記録されることができる。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェア当業者に公示されて使用可能なものであってもよい。
【0269】
上述したように、本発明は限定された実施形態と図面によって説明されたが、本発明が上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正および変形が可能である。
【0270】
したがって、本発明の範囲は上述した実施形態に限定されて定められてはならず、添付の特許請求の範囲だけではなく、この特許請求の範囲と均等なものによって定められなければならない。
【符号の説明】
【0271】
１００ センサ１１０、１０１ ユーザ
１１１、１１２、１１３、１１４、１１５ バイオセンサ
１２０ オブジェクト
１２１、１２２、１２３、１２４、１２５、１２６、１２７、１２８、１２９、１３０、１３１、１３２、１３３、１３４ 生体に関する情報
３００ 仮想世界処理装置
３０１ バイオセンサ
３０２ 検出情報
３０３ センサ特性メタデータ
３１０ 入力部
３２０ 調整部
３５２ センサ適応選好メタデータ
３６０ 仮想オブジェクト
３６１ ＶＲオブジェクトデータ
３６２ ＶＲオブジェクトメタデータ