特許 7398842 人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム

(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】

(24)【登録日】2023-12-07

(45)【発行日】2023-12-15

(54)【発明の名称】人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム

(51)【国際特許分類】

   A63F 13/69 20140101AFI20231208BHJP

   A63F 13/792 20140101ALI20231208BHJP

   A63F 13/58 20140101ALI20231208BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20231208BHJP

   A63F 13/825 20140101ALI20231208BHJP

   A63F 13/822 20140101ALI20231208BHJP

【ＦＩ】

A63F13/69

A63F13/792

A63F13/58

G06Q50/10

A63F13/825

A63F13/822

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2022538824

(86)(22)【出願日】2020-12-22

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-02-28

(86)【国際出願番号】 KR2020018934

(87)【国際公開番号】W WO2021133039

(87)【国際公開日】2021-07-01

【審査請求日】2022-06-21

(31)【優先権主張番号】10-2019-0172957

(32)【優先日】2019-12-23

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】522249165

【氏名又は名称】イ、サン ス

【氏名又は名称原語表記】ＬＥＥ，Ｓａｎｇ Ｓｏｏ

【住所又は居所原語表記】６，Ｔａｎｂｅｏｌ－ｇｉｌ Ｇｗａｎｇｊｕ－ｓｉ Ｇｙｅｏｎｇｇｉ－ｄｏ １２７４７，Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100130111

【弁理士】

【氏名又は名称】新保 斉

(72)【発明者】

【氏名】イ、サン ス

【審査官】三田村 陽平

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１０－１８７８９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２３６８４１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０５０１５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－１８１１３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２５９７９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】韓国公開特許第１０－２００９－００７５９２６（ＫＲ，Ａ）

【文献】特表２０１２－５１３６５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０６１０８７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６３Ｆ ９／２４

Ａ６３Ｆ １３／００－１３／９８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも一つの地域の地形および気象情報を収集して３Ｄコンテンツに変換して保存し、少なくとも一つの建物または土地に対応する不動産客体を設計およびセッティングするユーザインターフェースを含む空間データベース部、キャラクタの性別、身長、体重、体形を設定し、訓練レベルに応じた成長率をセッティングするユーザインターフェースを含むキャラクタ設定部、少なくとも一つの種類の素材を組み合わせて望む大きさ、重さ、デザイン、抵抗、硬度、および耐久性を有するアイテムを生産するアイテム生産部を含むアイテム生産サービス提供サーバー；および
前記アイテム生産サービス提供サーバーで空間、キャラクタ、およびアイテムをなす少なくとも一つの属性をそれぞれ定義および設計し、完成されたアイテムを販売、購入、および交換するユーザ端末；を含む構成において、
前記アイテム生産サービス提供サーバーは、
前記アイテム生産部で生産するアイテムの素材、前記素材の成分、前記成分の比率、大きさ、および重さに対応する抵抗、硬度、および耐久性を計算して数値化し、前記数値化されたデータに対応する使用距離、攻撃力、破壊力、耐久性、防御力、および鍛錬向上力を含むアイテム属性値を生成して付与する人工知能部；をさらに含む
人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項2】

前記アイテム生産サービス提供サーバーは、
前記ユーザ端末が生産するアイテムの需要と供給に基づいて、需要供給曲線が合う地点に対応する価格に調整する価格設定部；をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項3】

前記価格設定部は、前記アイテム生産部で生産するアイテムを構成するリアルタイム素材価格に対応するように前記アイテムの価格を設定することを特徴とする、請求項２に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項4】

前記人工知能部は、前記アイテム生産部で生産するアイテムのリアルタイム素材価格に対応するように前記アイテム属性値を生成して付与することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項5】

前記キャラクタ設定部は、
前記キャラクタが成長および訓練を経ながらパワーレベル、鍛錬レベル、および知略レベルが変更されるように少なくとも一つのパラメータを設定することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項6】

前記アイテム生産サービス提供サーバーは、
前記空間データベース部の少なくとも一つの不動産客体から生産または抽出された農業、水産業、養殖業、林業、食糧、エネルギー、および鉱物資源のうち少なくとも一つまたは少なくとも一つの組み合わせである資源を交換、購入、および販売する資源管理部；をさらに含み、
前記資源の生産量または抽出量は前記少なくとも一つの不動産客体が位置した地域のリアルタイム環境情報に基づいて変動することを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項7】

前記キャラクタ設定部は、
前記アイテム生産サービス提供サーバーと連動した開発者端末で提供する一般トレーナー、特別トレーナー、栄養士、教師、およびメンターのうち少なくとも一つまたは少なくとも一つの組み合わせを利用して前記キャラクタを成長させることを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項8】

前記アイテム生産サービス提供サーバーは、
少なくとも一つのユーザ端末の少なくとも一つのプレイヤー間の戦闘ゲームが進行される場合、前記進行される戦闘ゲームをリアルタイムで中継し、既設定された条件によって選出されたフレーム区間をハイライト映像として抽出してマルチメディアプラットホームにアップロードする共有部；をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【請求項9】

前記既設定された条件は、前記リアルタイムで中継される時の各フレーム毎にコメント数をカウンティングし、前記コメント数が多い順で各フレームを整列し、前記整列されたフレームのうちコメント数がインパルス（Ｉｍｐｕｌｓｅ）の形態で増加した区間である条件であり、
前記共有部は、前記インパルスの形態で増加した区間の映像をハイライト映像として抽出することを特徴とする、請求項８に記載の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システムに関し、プレイヤーが自ら望むゲーム環境、キャラクタ、およびアイテムを生成および売買できるプラットホームを提供する。

【背景技術】

【0002】

コンピュータゲームの発展につれてゲームはより大衆的なエンターテインメントに変化しており、より多くのユーザを満足させるためにグラフィックと効果音および知能化などの多様な研究が進行されている。特にユーザとゲームの間の流れにおいて、開発者の意図をユーザに伝達する水準の単方向方式よりは、個別ユーザの特性に合わせて相互作用する両方向方式が主要な関心事項として認識されている。特に、人工知能技法は新しい試みを可能にする立派な道具として使われるが、ゲームシステム人工知能はゲーム内の地形自動生成など、ゲーム環境をより力動的に変化させるために使われる。ゲームは一度の経験ではなく、繰り返される相互作用の中でもゲームが提示する挑戦課題で新しさを捜し出さなければならないことを意味し、このような観点から見る時、最終的にゲームが性向すべき方向は明確である。

【0003】

この時、人工知能を利用してゲーム内ユーザキャラクタを生成する方法が研究および開発されたが、韓国公開特許第２０１９－０１０９６３９号（２０１９年０９月２６日公開）には、２次元映像から３次元コンテンツを生成することによって後処理なしにランタイムにサービスを提供でき、生成された３次元コンテンツのキャラクタを意味属性を有する高水準の情報をインターフェースとして使って他の形態のキャラクタまたはスタイルに変形したり属性を付与できる構成が開示されている。

【0004】

ただし、前述した構成は人工知能を利用してキャラクタの形状を作ることを助けるものに過ぎず、直接ゲーム内アイテムやゲーム内キャラクタを属性を付与して生成するものでは全くないため、ユーザのニーズを半分だけ満たすものと言える。また、ゲームが繰り返されるにつれてパターンに慣れてその弱点を捜し出しやすくなり、相対的にゲームに対する興味が減少する結果をもたらすことになり、これはすなわち、ゲーム自らのライフサイクル（Ｌｉｆｅ－ Ｃｙｃｌｅ）を減少させる主な原因の一つとして把握されている。そして、ゲームで使われた人工知能技法は静的（Ｓｔａｔｉｃ）なゲーム環境を提供しているため、同一のステージ（Ｓｔａｇｅ）状況に会うことになればユーザの行動パターンもさほど変わらない。したがって、ユーザの望むアイテムを自ら生成できる環境を人工知能基盤で生成することによって、動的（Ｄｙｎａｍｉｃ）にゲーム環境を変化させ得るプラットホームの研究および開発が要求される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】大韓民国公開特許第２０１９－０１０９６３９号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明の一実施例は、ユーザの望むアイテムやキャラクタを自ら生成できるプラットホームを提供し、生成したアイテムまたはキャラクタを売買したり直接ゲームに適用できるようにすることによってゲーム環境を動的に変化させ得るようにし、アイテムの需要と供給による自由市場の原理に基づいて価格を形成させ、人工知能を利用してアイテムの物理的属性を定義できるようにすることによって、開発者ではない一般人が設計をしたとしても開発者水準の実在感を再現できるようにし、一般人も容易に自身が望むゲームのシナリオやストーリーを組み立ててアイテムやキャラクタを生成することによって、個別ユーザの特性に合わせて相互作用する両方向方式のゲームプラットホームを提供できる、人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法を提供することができる。ただし、本実施例が達成しようとする技術的課題は前記のような技術的課題に限定されず、さらに他の技術的課題が存在し得る。

【課題を解決するための手段】

【0007】

前述した技術的課題を達成するための技術的手段として、本発明の一実施例は、少なくとも一つの地域の地形および気象情報を収集して３Ｄコンテンツに変換して保存し、少なくとも一つの建物または土地に対応する不動産客体を設計およびセッティングするユーザインターフェースを含む空間データベース部、キャラクタの性別、身長、体重、体形を設定し、訓練レベルに応じた成長率をセッティングするユーザインターフェースを含むキャラクタ設定部、少なくとも一つの種類の素材を組み合わせて望む大きさ、重さ、デザイン、抵抗、硬度、および耐久性を有するアイテムを生産するアイテム生産部を含むアイテム生産サービス提供サーバー、およびアイテム生産サービス提供サーバーで空間、キャラクタ、およびアイテムをなす少なくとも一つの属性をそれぞれ定義および設計し、完成されたアイテムを販売、購入、および交換するユーザ端末を含む。

【発明の効果】

【0008】

前述した本発明の課題解決手段のうちいずれか一つによると、ユーザの望むアイテムやキャラクタを自ら生成できるプラットホームを提供し、生成したアイテムまたはキャラクタを売買したり直接ゲームに適用できるようにすることによってゲーム環境を動的に変化させ得るようにし、アイテムの需要と供給による自由市場の原理に基づいて価格を形成させ、人工知能を利用してアイテムの物理的属性を定義できるようにすることによって、開発者ではない一般人が設計をしたとしても開発者水準の実在感を再現できるようにし、一般人も容易に自身が望むゲームのシナリオやストーリーを組み立ててアイテムやキャラクタを生成することによって、個別ユーザの特性に合わせて相互作用する両方向方式のゲームプラットホームを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システムを説明するための図面である。

【図2】図１のシステムに含まれたアイテム生産サービス提供サーバーを説明するためのブロック構成図である。

【図3】本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービスが具現された一実施例を説明するための図面である。

【図4】本発明の一実施例に係る図１の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システムに含まれた各構成相互間にデータが送受信される過程を示した図面である。

【図5】本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法を説明するための動作フローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下では、添付した図面を参照して本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施できるように本発明の実施例を詳細に説明する。しかし、本発明は多様な異なる形態で具現され得、ここで説明する実施例に限定されない。そして、図面で本発明を明確に説明するために説明とかかわらない部分は省略し、明細書全体を通じて類似する部分に対しては類似する図面符号を付した。

【0011】

明細書全体で、或る部分が他の部分と「連結」されているとする時、これは「直接的に連結」されている場合だけでなく、その中間に他の素子を挟んで「電気的に連結」されている場合も含む。また、或る部分が何らかの構成要素を「含む」とする時、これは特に反対の記載がない限り他の構成要素を除くものではなく他の構成要素をさらに含み得ることを意味し、一つまたはそれ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部分品またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加の可能性をあらかじめ排除しないものと理解されるべきである。

【0012】

明細書全体で使われる程度の用語「約」、「実質的に」などは、言及された意味に固有な製造および物質許容誤差が提示される時に、その数値でまたはその数値に近接した意味で使われ、本発明の理解を助けるために正確または絶対的な数値が言及された開示内容を非良心的な侵害者が不当に利用することを防止するために使われる。本発明の明細書全体で使われる程度の用語「～（する）段階」または「～の段階」は「～のための段階」を意味しない。

【0013】

本明細書において「部」とは、ハードウェアによって実現されるユニット（ｕｎｉｔ）、ソフトウェアによって実現されるユニット、両方を利用して実現されるユニットを含む。また、１個のユニットが２個以上のハードウェアを利用して実現されてもよく、２個以上のユニットが１個のハードウェアによって実現されてもよい。

【0014】

本明細書において、端末、装置またはデバイスが遂行するものとして記述された動作や機能のうち一部は、該当端末、装置またはデバイスと連結されたサーバーで代わりに遂行されてもよい。これと同様に、サーバーが遂行するものとして記述された動作や機能のうち一部も、該当サーバーと連結された端末、装置またはデバイスで遂行されてもよい。

【0015】

本明細書において、端末とマッピング（Ｍａｐｐｉｎｇ）またはマッチング（Ｍａｔｃｈｉｎｇ）で記述された動作や機能のうち一部は、端末の識別情報（Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ Ｄａｔａ）である端末機の固有番号や個人の識別情報をマッピングまたはマッチングするという意味で解釈され得る。

【0016】

以下、添付された図面を参照して本発明を詳細に説明することにする。

【0017】

図１は、本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システムを説明するための図面である。図１を参照すると、人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム１は、少なくとも一つのユーザ端末１００、アイテム生産サービス提供サーバー３００、少なくとも一つの開発者端末４００を含むことができる。ただし、このような図１の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システム１は本発明の一実施例に過ぎないため、図１を通じて本発明が限定解釈されるものではない。

【0018】

この時、図１の各構成要素は一般的にネットワーク（ｎｅｔｗｏｒｋ、２００）を通じて連結される。例えば、図１に図示された通り、少なくとも一つのユーザ端末１００はネットワーク２００を通じてアイテム生産サービス提供サーバー３００と連結され得る。そして、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ネットワーク２００を通じて少なくとも一つのユーザ端末１００、少なくとも一つの開発者端末４００と連結され得る。また、少なくとも一つの開発者端末４００は、ネットワーク２００を通じてアイテム生産サービス提供サーバー３００と連結され得る。

【0019】

ここで、ネットワークは、複数の端末およびサーバーのようなそれぞれのノード相互間に情報交換が可能な連結構造を意味するもので、このようなネットワークの一例にはＲＦ、３ＧＰＰ（登録商標）（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）ネットワーク、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）ネットワーク、５ＧＰＰ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）ネットワーク、ＷＩＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）ネットワーク、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）ネットワーク、ＮＦＣネットワーク、衛星放送ネットワーク、アナログ放送ネットワーク、ＤＭＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）ネットワークなどが含まれるがこれに限定されはしない。

【0020】

以下において、少なくとも一つのという用語は単数および複数を含む用語として定義され、少なくとも一つのという用語が存在しなくても各構成要素が単数または複数で存在することができ、単数または複数を意味し得ることは自明と言える。また、各構成要素が単数または複数で備えられることは、実施例により変更可能であると言える。

【0021】

少なくとも一つのユーザ端末１００は、人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス関連ウェブページ、アプリケーションページ、プログラムまたはアプリケーションを利用してゲーム空間を設定し、ゲームキャラクタ、およびアイテムを生成するプレイヤーの端末であり得る。そして、ユーザ端末１００は、ゲーム空間で抽出または生産した資源を利用したり市場に販売してアイテムを生成する端末であり得る。また、ユーザ端末１００は、ゲームキャラクタを生成した後、訓練を経てそれぞれのレベル値を獲得する端末であり得る。そして、ユーザ端末１００は、生成したアイテムやキャラクタを販売したり、他人のアイテムやキャラクタを購入する端末であり得る。この時、少なくとも一つのユーザ端末１００は多数のプレイヤーの端末を意味するが、本発明の説明の便宜のために、ユーザ端末１００は、空間設定、キャラクタおよびアイテムを生成する主体と設定し、ユーザを相手方にゲームを進行するユーザは戦闘ゲームの相手方にのみ定義して説明する。もちろん、相手方もユーザ端末１００であって観点のみが異なるだけであるので、相手方の端末においてもユーザ端末１００の構成がすべて遂行され得ることは言うまでもない。

【0022】

ここで、少なくとも一つのユーザ端末１００は、ネットワークを通じて遠隔地のサーバーや端末に接続できるコンピュータで具現され得る。ここで、コンピュータは例えば、ナビゲーション、ウェブブラウザ（ＷＥＢ Ｂｒｏｗｓｅｒ）が搭載されたノートパソコン、デスクトップ（Ｄｅｓｋｔｏｐ）、ラップトップ（Ｌａｐｔｏｐ）等を含むことができる。この時、少なくとも一つのユーザ端末１００は、ネットワークを通じて遠隔地のサーバーや端末に接続できる端末で具現され得る。少なくとも一つのユーザ端末１００は、例えば、携帯性と移動性が保障される無線通信装置であって、ナビゲーション、ＰＣＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＰＤＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｅｌｌｕｌａｒ）、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＩＭＴ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）－２０００、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）－２０００、Ｗ－ＣＤＭＡ（Ｗ－Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）端末、スマートフォン（ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ）、スマートパッド（ｓｍａｒｔｐａｄ）、タブレットＰＣ（Ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）などのようなすべての種類のハンドヘルド（Ｈａｎｄｈｅｌｄ）基盤の無線通信装置を含むことができる。

【0023】

アイテム生産サービス提供サーバー３００は、人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービスウェブページ、アプリケーションページ、プログラムまたはアプリケーションを提供するサーバーであり得る。そして、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ユーザ端末１００で空間を設定し、キャラクタを生成および訓練させ、アイテムを生成できるユーザインターフェースおよびデータベースをあらかじめ構築してプレイヤーのゲーム設計を準備するサーバーであり得る。この時、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、少なくとも一つの開発者端末４００からデータベース構造や該当構造に挿入されるデータをそれぞれ定義したプログラムを受信し、以後ユーザ端末１００のゲーム設計のためにデータベース化するサーバーであり得る。ここで、ユーザはゲーム開発者ではなくＣ言語でさえ知らない場合が大部分であるので、それぞれの空間、キャラクタ、アイテムを設定し生成する時に直観的なユーザインターフェースを必要とする。したがって、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、少なくとも一つの開発者端末４００からゲーム設計のためのユーザインターフェースまで定義を受けるサーバーであり得る。そして、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ユーザ端末１００で設定した値と、既構築されたデータベースの物理的、化学的、電気的、および機械的原理に対応する演算アルゴリズムを、人工知能に基づいて計算し算出できるようにするサーバーであり得る。ここで、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、人工知能を利用して経営および経済原理による価格設定が可能であるようにしてもよい。また、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ユーザ端末１００で空間、キャラクタ、およびアイテムを販売しようとする時、売買プラットホームを通じて需要と供給を把握し、価格を策定したり、空間、キャラクタ、およびアイテムに投資された時間、価格に基づいて価格を調整するサーバーであってもよい。そして、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、リアルタイムゲーム状況を中継するサーバーであってもよい。

【0024】

ここで、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ネットワークを通じて遠隔地のサーバーや端末に接続できるコンピュータで具現され得る。ここで、コンピュータは例えば、ナビゲーション、ウェブブラウザ（ＷＥＢ Ｂｒｏｗｓｅｒ）が搭載されたノートパソコン、デスクトップ（Ｄｅｓｋｔｏｐ）、ラップトップ（Ｌａｐｔｏｐ）等を含むことができる。

【0025】

少なくとも一つの開発者端末４００は、人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス関連ウェブページ、アプリケーションページ、プログラムまたはアプリケーションを利用する開発者の端末であり得る。そして、少なくとも一つの開発者端末４００は、キャラクタを訓練および成長させる時に必要な、キャラクタに助けとなる他のアイテムを生成してアイテム生産サービス提供サーバー３００にアップロードする端末であり得る。また、少なくとも一つの開発者端末４００は、空間構成、キャラクタ生成、およびアイテム生成に要求される少なくとも一つのデータおよびプログラムをアイテム生産サービス提供サーバー３００にアップロードして構造化させる端末であり得る。そして、少なくとも一つの開発者端末４００は、アイテム生産サービス提供サーバー３００で人工知能アルゴリズムをモデリングした後、学習、訓練、および実験を経て最終人工知能モデルをアイテム生産サービス提供サーバー３００に適用させる端末であり得、フィードバックが収集される場合、教師あり学習、半教師あり学習、および教師なし学習による関与および寄与度を有する端末であり得る。

【0026】

ここで、少なくとも一つの開発者端末４００は、ネットワークを通じて遠隔地のサーバーや端末に接続できるコンピュータで具現され得る。ここで、コンピュータは例えば、ナビゲーション、ウェブブラウザ（ＷＥＢ Ｂｒｏｗｓｅｒ）が搭載されたノートパソコン、デスクトップ（Ｄｅｓｋｔｏｐ）、ラップトップ（Ｌａｐｔｏｐ）等を含むことができる。この時、少なくとも一つの開発者端末４００は、ネットワークを通じて遠隔地のサーバーや端末に接続できる端末で具現され得る。少なくとも一つの開発者端末４００は、例えば、携帯性と移動性が保障される無線通信装置であって、ナビゲーション、ＰＣＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＰＤＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｅｌｌｕｌａｒ）、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＩＭＴ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）－２０００、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）－２０００、Ｗ－ＣＤＭＡ（Ｗ－Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、Ｗｉｂｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）端末、スマートフォン（ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ）、スマートパッド（ｓｍａｒｔｐａｄ）、タブレットＰＣ（Ｔａｂｌｅｔ ＰＣ）などのようなすべての種類のハンドヘルド（Ｈａｎｄｈｅｌｄ）基盤の無線通信装置を含むことができる。

【0027】

図２は図１のシステムに含まれたアイテム生産サービス提供サーバーを説明するためのブロック構成図であり、図３は本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービスが具現された一実施例を説明するための図面である。

【0028】

図２を参照すると、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、空間データベース部３１０、キャラクタ設定部３２０、アイテム生産部３３０、価格設定部３４０、人工知能部３５０、資源管理部３６０、共有部３７０を含むことができる。

【0029】

本発明の一実施例に係るアイテム生産サービス提供サーバー３００や連動されて動作する他のサーバー（図示されず）が、少なくとも一つのユーザ端末１００、および少なくとも一つの開発者端末４００に人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービスアプリケーション、プログラム、アプリケーションページ、ウェブページなどを伝送する場合、少なくとも一つのユーザ端末１００、および少なくとも一つの開発者端末４００は、人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービスアプリケーション、プログラム、アプリケーションページ、ウェブページなどを設置したり開くことができる。また、ウェブブラウザで遂行されるスクリプトを利用してサービスプログラムが少なくとも一つのユーザ端末１００、および少なくとも一つの開発者端末４００で駆動されてもよい。ここで、ウェブブラウザはウェブ（ＷＷＷ：ｗｏｒｌｄ ｗｉｄｅ ｗｅｂ）サービスを利用できるようにするプログラムであって、ＨＴＭＬ（ｈｙｐｅｒ ｔｅｘｔ ｍａｒｋ－ｕｐ ｌａｎｇｕａｇｅ）で叙述されたハイパーテキストを受けて見せるプログラムを意味し、例えばネットスケープ（Ｎｅｔｓｃａｐｅ）、エクスプローラーー（Ｅｘｐｌｏｒｅｒ）、クロム（ｃｈｒｏｍｅ）等を含む。また、アプリケーションは端末上のアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）を意味し、例えば、モバイル端末（スマートフォン）で遂行されるアプリケーション（ａｐｐ）を含む。

【0030】

図２を参照すると、空間データベース部３１０は、少なくとも一つの地域の地形および気象情報を収集して３Ｄコンテンツに変換して保存し、少なくとも一つの建物または土地に対応する不動産客体を設計およびセッティングするユーザインターフェースを含むことができる。本発明の一実施例に係るアイテム生成サービスは、単純に人や機械を通じてプレーをすることによってアイテムを追加したり増加させることではなく、アイテム自体を生成することである。すなわち、ゲーム開発者の領域にユーザが進入をすることになることであり、これに伴い、ユーザは自身が望むアイテムを設計および生成でき、開発者もユーザがどのようなアイテムを望むかを把握できるため、以後ゲームのアップデートにニーズを積極的に反映することができる。これに伴い、本発明の一実施例に係る方法は、ゲームを遂行する空間を設定することから始まるが、これもまた多様なオプションのうちいずれか一つを選択したり開発者がすでに構築した静的な環境を利用するのではなく、ユーザが直接空間を選択（オプション選択ではない）することから始まる。このために、空間データベース部３１０は、全世界の地形、位置、高度、座標などをそれぞれ保存することになり、各地域の天然資源および人的資源のようなデータだけでなく、リアルタイム気象状況を反映しなければならないため、公共ＡＰＩを通じて気象データも実際に受信して適用することになる。

【0031】

このために、空間データベース部３１０は、ウェブクローラを利用することができる。この時、ウェブクローラとは、組織的、自動化された方法でワールドワイドウェブを探索するコンピュータプログラムである。ウェブクローラがする作業をウェブクローリング（ｗｅｂ クローリング）あるいはスパイダリング（ｓｐｉｄｅｒｉｎｇ）と呼び、ボットやソフトウェアエージェントの一形態である。ウェブクローラは大きく一般ウェブクローラと分散ウェブクローラがある。ウェブクローラの基本動作を説明すれば、まずＵＲＬフロンティア（Ｆｒｏｎｔｉｅｒ）モジュールでＵＲＬを持ってきて、ｈｔｔｐプロトコルを使って該当ＵＲＬのウェブページを持ってくることから始める。その次に、フェッチ（Ｆｅｔｃｈ）モジュールで臨時保存所にウェブページを保存し、パーサ（Ｐａｒｓｅｒ）モジュールでテキストとリンクを抽出し、テキストはインデクサ（Ｉｎｄｅｘｅｒ）に送られる。リンクの場合はＵＲＬフロンティアに追加されるべきかに対してＣｏｎｔｅｎｔ Ｓｅｅｎ、ＵＲＬ Ｆｉｌｔｅｒ、Ｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ ＵＲＬ Ｅｌｅｍｅｎｔモジュールを経ながら判断することになる。

【0032】

この時、全世界の地域、地形、気象、資源などのデータ全部を一般ウェブクローラでクローリングすることは事実上不可能であるため、本発明の一実施例では、分散ウェブクローラをより使用し得る。分散ウェブクローラは大きく二つに分けられるが、その中の一つが中央集中式（Ｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ）方式であり、他の一つはＰ２Ｐ（ｏｒ Ｆｕｌｌｙ－Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ）方式である。中央集中式分散ウェブクローラは、ＵＲＬマネジャーがサーバーのような役割を遂行し、クローラがクライアントの役割をする構造である。クローラで文書をダウンロードし、アウトリンク（ＯｕｔＬｉｎｋ）ＵＲＬを抽出してＵＲＬマネジャーに渡すと、ＵＲＬマネジャーはダウンロードした文書のＵＲＬであるかを検査してＵＲＬ重複を除去する。すなわち、一般のウェブクローラでＵＲＬ重複とＵＲＬ管理をする部分をＵＲＬマネジャーが代行するものである。一方、Ｐ２Ｐ方式は各クローラが完全に独立的な構造を有する。Ｐ２Ｐ方式は、それぞれのクローラが一般のウェブクローラのように動作をする。それぞれのクローラは文書をダウンロードし、ＯｕｔＬｉｎｋ ＵＲＬを抽出し、ＵＲＬ重複の除去まで、すべてそれぞれのクローラが独立的に動作する。このようにするためには、それぞれのクローラで管理するダウンロードしたＵＲＬリストは互いに排他的でなければならない。そうでないと、互いに異なるクローラで同一の文書をダウンロードする現象が発生するであろう。これを解決する方法として、それぞれのクローラはダウンロードするＵＲＬドメイン（Ｄｏｍａｉｎ）を互いに排他的に分けて管理することができる。すなわち、自身がダウンロードドメインに属するもののみ管理し、残りのＵＲＬは他のクローラに渡す方法であるが、このような方法を利用する場合、それぞれのクローラが独立的に動作することができる。

【0033】

その次はウェブコンテンツを抽出しなければならないが、ウェブコンテンツ抽出技術は、ウェブ文書から情報分析に活用されるコンテンツであるタイトル、作成者、掲示日、本文を自動で抽出する機能を提供する。ウェブコンテンツ抽出システムはコンテンツを抽出する規則を自動生産してコンテンツのみを抽出する装置であって、コンテンツ抽出規則を自動生成する規則生成器（Ｒｕｌｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）、与えられたウェブ文書でナビゲーションコンテンツを除去するナビゲーションコンテンツ除去器（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｅｌｉｍｉｎａｔｏｒ）、コンテンツ抽出規則キーワード類似度比較を通じてコンテンツを抽出するコンテンツ抽出器（Ｃｏｒｅ Ｃｏｎｔｅｘｔ Ｅｘｔｒａｃｔｏｒ）で構成され得る。また、気象データや地形データはテキストで説明されている場合も存在するが、多くはライダー（Ｒｉｄａｒ）やレーダー（Ｒａｄａｒ）を利用した衛星資料である場合が多い。このような場合、定形データだけでなく、非定型データから定形データを収集しなければならない場合が存在する。このために、本発明の一実施例のクローラは、規則に定義されたデータタイプにより収集したデータのタグを判別することができる。ＨＴＭＬタグはマルチメディアデータによって異なって記述するため、映像、イメージ、およびオーディオの場合、それぞれのタグを付着し、各イメージ内にテキストが存在する場合、イメージからテキストを認識するイメージ認識アルゴリズムを利用してテキストを抽出することができる。

【0034】

例えば、空間データベースの場合、前述した通り、２Ｄと３Ｄによる空間的データベースの確保が要求されるが、分散コンピューティング環境で分散して保存することも可能である。また、ユーザがフィリピンのボラカイ地域を選択する場合、自身が望むホテルを建てたり、ココナッツまたはマンゴー農場を望む方式で作っていくことができ、他のユーザ、すなわち相手方プレイヤーの侵入を防ぐためのセッティングをすることもできる。この空間は前述した通り、実際値に基づいてもよく、仮想の設定値に基づいてもよい。また、ユーザが選択した空間は実際の自然地形を基本ベースに設定するので、実際の気象情報、例えば、２０１９年１２月２日にカンムリ（Ｋａｍｍｕｒｉ）台風ですべての船と船舶が出航できず、航空が遅延し、島に入ることも出ることもできない状況が発生したが、このような情報をそのまま利用したりまたはリアルタイムで適用して、敵が侵入しようとする場合、１２月２日のカンムリ（Ｋａｍｍｕｒｉ）台風で全く接近が出来ない方式で適用をすることになる。また、１０月の台風で農作物が大きな被害を被ったことがあるが、マンゴー価格上昇の原因となった。このような場合、マンゴー価格は実際に上昇したのであるが、これをそのまま反映して価格を設定することができ、市場の価格変動性をそのまま追従して行くことができる。ここで、人的被害までそのまま反映してもよい。

【0035】

キャラクタ設定部３２０は、キャラクタの性別、身長、体重、体形を設定し、訓練レベルに応じた成長率をセッティングするユーザインターフェースを含むことができる。キャラクタ設定部３２０は、キャラクタが成長および訓練を経ながらパワーレベル、鍛錬レベル、および知略レベルが変更されるように少なくとも一つのパラメータを設定することができる。キャラクタ設定部３２０は、アイテム生産サービス提供サーバー３００と連動した開発者端末４００で提供する一般トレーナー、特別トレーナー、栄養士、教師、およびメンターのうち少なくとも一つまたは少なくとも一つの組み合わせを利用してキャラクタを成長させることができる。また、キャラクタ設定部３２０は、キャラクタ生成モジュールを含むことができるが、これは新規キャラクタ生成時に必要なモジュールであって、開発者端末４００でサンプルとして作っておいたキャラクタ以外にもキャラクタカスタマイジングシステムがさらに追加され得る。これはキャラクタの外形を細部的にユーザが望む姿のキャラクタを生成するシステムであり、種族、職業、身長、体格、胸囲、皮膚色、ヘアースタイル、髪の毛の色、顔の類型、顔の輪郭、目、瞳の大きさ、瞳色、眉毛、鼻の形、口の形、唇の色、点および傷跡、入れ墨、入れ墨の色、顔飾り、顔飾りの色、声の類型などの他にも多数が存在する。もちろん、外形的な部分以外にも前述した通り、各種レベルがさらに含まれ得る。

【0036】

例えば、キャラクタ設定ページはユーザの望むキャラクタを作っていく空間であるが、ユーザが戦士を作ることを望むのであれば、戦士の身長と体重、顔付きなどの基本を設定し、自身のキャラクタが成長できるように継続的な管理をすることになる。戦士が使う剣の重さが１００ｋｇであると仮定する場合、キャラクタは１００ｋｇの剣を使用できる筋肉と訓練がされていないと最適のパワーを発散できなくなる。このために、キャラクタ設定ページは、開発者端末４００で供給する一般トレーナーとプレミアムトレーナー、および栄養士、教師、メンターなどを供給することになる。これを通じて、ユーザのキャラクタはパワーレベル、鍛錬レベル、知略レベルのような部分で成長していくことｇできる。ここで、パワーレベルは、キャラクタが有するパワーのことを言い、キャラクタのパワーとアイテムの値が複合的に演算されてさらに強力なパワーを有することができる。鍛錬レベルの場合、必殺技のような機能を発揮するようにし、アイテムによって必殺技がさらに強力に発揮され得る。知略レベルの場合、知略レベルによって部下を統率できる範囲が設定され、部下および同盟を効果的に制御できるようにする能力である。このようによく成長させたキャラクタを通じてユーザはさらに広い領域を治めることになり、ユーザの望む方式の社会システムを適用することができる。例えば、資本主義、社会主義、社会補償制度のような社会システムと税金、徴兵、徴用などがユーザの設定により定められることになる。

【0037】

また、キャラクタ設定部３２０は、ペトリネット（Ｐｅｔｒｉ－Ｎｅｔ）モジュールを通じてプレイヤーのスタイルを推論することによって、プレイヤーの固有キャラクタが成長するにつれてプレイヤーに合う特性化をなすように支援する方法をさらに適用することができる。ゲーム中の多くの変数の間での複雑な相互作用を提供する作業は非常に重要なことである。特に、プレイヤーの動作ヒストリー分析の結果物であり成長の前提条件となる動作項目と、それにともなう動作および成長との連係の形態を表現することが基本として遂行されなければならない。この時、ペトリネットは、一部のラインで図式化された形態で表現される同時並行システムのモデル化のための概念であり、情報の流れを最大限簡素化して表現するのに適合である。標準ペトリネットの構成要素としては、場所（Ｐｌａｃｅ）、遷移（Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）、トークン（Ｔｏｋｅｎ）等がある。トークンは場所から遷移を経て他の場所に動く。遷移の各入力場所に少なくとも一つの入力トークンがあればその遷移は活性化（ｅｎａｂｌｅ）され、任意の活性化された遷移は各入力場所から一つのトークンを入れることによって遷移させることができる。遷移の選択は確定的なものではなく、まさにこの点がプロトコルをモデル化するのに有用な理由となる。一方、有限オートマトン（Ｆｉｎｉｔｅ Ａｕｔｏｍａｔｏｎ）とも言う有限状態機械（Ｆｉｎｉｔｅ－ｓｔａｔｅ ｍａｃｈｉｎｅ、ＦＳＭ）はコンピュータプログラムと電子論理回路を設計するのに使われる数学的モデルである。有限な個数の状態を有することができる抽象機械と言える。このような機械は一度にただ一つの状態のみを有することになり、現在状態（Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｓｔａｔｅ）とは任意の与えられた時間の状態を指す。このような機械は何らかの事件（Ｅｖｅｎｔ）によって一状態から他の状態に変化することができ、これを遷移（Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）という。特定のＦＳＭは、現在状態から可能な遷移状態と、このような遷移を誘発する条件の集合と定義される。

【0038】

この時、基本的にプレイヤーのプレイングヒストリーに基づいてプレイヤーのスタイルを推論する必要がある。もちろん、プレイヤーの行動分類に対するカウンティング中心にプレイヤーのスタイルを推論する方法が全的に正確なものではないが、プレイヤーに適合な成長環境を提供するためには必ず必要である。このような過程が排除されるのであれば、このシステムは単純に無作為でプレイヤーのキャラクタの性向を変更させる、大した意味のないシステムに転落することになるであろうからである。これに伴い、スタイル推論結果に基づいて、キャラクタの成長、すなわち成長がなされる連係モデルに対して具体的な形態を設定することができる。

【0039】

最初に、プレイヤースタイル推論を遂行するが、成長形態を決定するためにプレイヤーのプレイングスタイルを分類する。基本アイディアはプレイヤーが最も多く取った動作に基づいてプレイヤーに最も適合なプレースタイルを推論していくものであり、まずプレイヤーが取る動作の組み合わせとそれにより類推され得るプレイングスタイルの定義が要求される。特性化の多様性により考慮される動作の数が多くなり、それにより数多くの関係形態が表現されなければならない必要がある。ペトリネットは、このように多くの要因の間での相互作用を表すのに適合しており、併せて多様な状況に対してテストしやすい機能を提供する。ペトリネットモジュールを通じて前述した、プレイヤーの動作とそれにともなうプレイングスタイルの類推を効果的に表すことができる。特定の成長に対する条件（Ｃｌａｕｓｅ）をＰＲＥＣＯＮＤＩＴＩＯＮとし、これらに対する条件の満足を表すＴＯＫＥＮが備えられた時、ペトリネットモジュールはプレイヤーのプレイングスタイルを推論し、該当成長と関係するＴＲＡＮＳＩＴＩＯＮを成長形態を決定し、これによって成長がなされ得るようにする。

【0040】

複数の条件プレイスは同一の成長の条件部として使われ得、また、単数の条件部が複数の成長部に対する条件部として使われ得る。このような複雑な形態の連結関係形態は、その規模が大きくなるほど複雑度が急激に増加して複数の両親と複数の子供を許容する混雑なグラフ構造をなすことになるため、これを効果的に統制するための制御プロトコルを必要とする。ペトリネットは前述した通り、先行条件に該当するプレイヤーの動作とトークンに該当する条件の満足、そして、複数の条件を参照する遷移を通じてプレイヤースタイルを決定する手続きを通じてプレイングスタイル類推を効果的に表すことができる。

【0041】

このように成長形態が決定されたのであれば、すぐに適用をするものではなく、具体的な成長形態を考慮することになる。基本的に成長形態は多くの部分が先定義された企画結果によって決定される。ゲーム開発者およびユーザの企画意図によって、これはより広範囲に拡張され得るが、基本的に次のような成長形態項目が考慮されなければならない。まず、キャラクタの特性化された成長と全体的な均衡成長の間の調節が必要である。プレイヤーの性向がある特性に近いと判断された時、それに該当する能力の発展のみがなされるのではなく、より距離のある特性項目に該当する能力の発展も一定部分なされるべきであるということである。前述したプレイングスタイル推論モデルだけで成長形態を決定すると、えてして過度に特定能力に偏った成長がなされることもある。したがって、プレイヤーの成長形態の決定はプレイヤーから最も近い特性だけではない、すべての特性のプレイヤーとの類似度を考慮した形態が反映されるようにする。

【0042】

また、キャラクタの全体の成長度による能力向上比率も考慮され得る。これは該当ゲームの企画意図により選択肢が分かれることになるが、例えばキャラクタのライフサイクルが短い一本勝負性カジュアルゲームの場合、プレイヤーがゲーム内の他プレイヤーよりはやいレベルアップを通じて優位の先占を狙うように誘導しなければならず、同時にレベルによる過度な能力値の格差は止揚すべきであろう。これに反し、キャラクタの寿命が長いＭＭＯＲＰＧの場合、プレイヤーがキャラクタの成長に大きい喜びを感じて持続的にサービスを利用するように誘導すべきであろう。その他にも、成長の適用は企画意図にしたがって直ちに適用されるか中間クェストを通じてなされ得る。あるいはシステムに、より直観性を加味しようとするのであれば、ユーザがキャラクタの成長度を数値的にチェックできるようにするインターフェースを提供してもよい。

【0043】

前述した構成を通じてプレイヤーの性向を推論し適用する過程を例を挙げて説明する。まず、ペトリネットを基盤としたプレイヤーのスタイル推論を遂行するために、まず先定義されたキャラクタの属性に基づいてペトリネットの条件部（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ Ｐｌａｃｅ）に該当するキャラクタの行動様式の整理と結果部（Ｇｒｏｗｔｈ Ｐｌａｃｅ）に該当するキャラクタ成長形態の定義、そして、条件部と結果部の間の論理的関係を意味する遷移（Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）を先に定義することができる。条件と結果の間に論理的な中間部が必要な場合、深さの追加を通じて中間部（Ｍｉｄ Ｐｌａｃｅ）として追加されてもよい。最終ソンジョン形態の決定に該当する結果部（Ｇｒｏｗｔｈ Ｐｌａｃｅ）の深さを０のルートノードとして置き、ターミナルノードをプレイヤーの行動パターンとして置いて、深さを基盤として条件部を保存する。この時、任意の条件部を対象とする接近を容易にするために、マップ方式で各ノードを保存することができる。各条件部ノードを生成、保存後、条件部と結果部ノード間の論理的相関関係を表現するためにＴｒａｎｓｉｔｉｏｎを生成しなければならない。ノード内にＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎとの関係が定義されている場合、ルートノードから始まる再帰的検査を通じてペトリネットシステムの全体モデリングを完了することができる。

【0044】

また、前述したシステム構造を通じて実際のゲーム要素とマッピングをなすためには、まずゲーム内元素に対する先定義が必要であり、先定義されたゲーム要素の属性を基盤とする条件部と結果部間の関係の定義がさらに付加され得る。この時、人間関係を通じて最も基本的なプレイヤーの行動パターンによるプレイヤータイプ導出関係を伝達することができる。これに加えて、各行動パターンがある結果の導出にどの程度の寄与をするか、また、単一の行動パターンではなく組み合わせられた行動パターンによって結果の導出に影響を及ぼす場合の形態を、ペトリネットモデリングを通じて図式化することができる。例えば、プレイヤーのゲーム性向に対して遠距離での戦闘を楽しむゲリラ戦闘選好スタイルであると仮定した時、戦闘時に遠距離で行われる行動はそのようなスタイル推論の根拠となり得る。ただし、遠距離で攻撃を受けることだけを前提としたゲリラ戦闘選好スタイル推論は、攻撃を受けることを止揚しなければならないゲリラ戦闘の特性上、その信頼度が落ちる。ゲリラ戦闘スタイル決定のための遷移構造を例に挙げると、価格関連条件と攻撃を受けることに関連する条件として二つの中間条件が存在する。そのうち、攻撃を受けることを前提とした条件に対しては遠距離での打撃を複合条件として併合しておくことによって、前記のような論理的根拠を実際に反映することができる。

【0045】

結果として、ゲームプラットホームとの直接的な通信を通じてプレイヤーの行動を感知し、これをプレイヤースタイル推論で手掛かりとして使われる条件部ノードの様式に変換し、プレイヤースタイル推論で決定されたプレイヤーの成長決定に対応して実際に成長を適用しなければならないキャラクタの属性を決定し、キャラクタ属性の実際の成長量を決定し、キャラクタの行動をプレイヤースタイル推論の手掛かりに変換した後、キャラクタ成長形態の決定として、まず該当ノードにトークンを追加し、該当ノードをシードにして遷移可能なノードに対する遷移を遂行する。ペトリネット構造内のすべてのノードを探索しながら遷移を遂行するには多くの費用が発生するため、遷移可能有無の検査は、まず、トークンの追加が発生したノード（Ｐｌａｃｅ）の出力遷移（Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）を探訪する。各遷移を探訪しながら該当遷移の入力ノードがすべてトークンを備えているかどうか（Ｅｎａｂｌｅｄ）を検査した後、もし準備された遷移が発見されると探訪を中止し、該当遷移を遂行する。すべての遷移を探訪するまで準備された遷移が発見されないと検査を終了し、準備された遷移が発見されて探訪が中止されトークンを遷移させたのであれば、トークンが追加されたノードに対して前記過程を再帰的に遂行できる。このような過程を経て、最終的にルートノードに該当する成長決定ノードまで遷移が発生したのであれば、成長形態の決定を通じて実際の成長形態を決定する。もちろん、前述した方法に限定されず、多様な方法でキャラクタ成長および訓練が可能であることは自明と言える。

【0046】

アイテム生産部３３０は、少なくとも一つの種類の素材を組み合わせて望む大きさ、重さ、デザイン、抵抗、硬度、および耐久性を有するアイテムを生産することができる。これに伴い、ユーザ端末１００は、アイテム生産サービス提供サーバー３００で空間、キャラクタ、およびアイテムをなす少なくとも一つの属性をそれぞれ定義および設計し、完成されたアイテムを販売、購入、および交換することができる。ここで、アイテム生産部３３０は、武器、防御具、装身具、使用性アイテム、持続性アイテムを含むことができ、武器の場合は武器の種類、武器の素材、攻撃力、耐久度、能力値、特性値など、一つの武器が有するデータ値は設定により多数の情報を保有することができる。

【0047】

また、アイテム生産部３３０のアイテム生産基地の場合、人工知能部３５０で演算できるようにすべてのデータ値を基本に設定または収集した後に始める。デザインの場合、大きさと重さ、抵抗などの工学値を有し、成分による硬度と耐久性、加工に伴われる難易度などの多様な値を考慮してデザインされることになる。アイテム生産基地で必要とされるすべての材料は、ユーザ間の取り引きを通じて供給されるものとゲーム運営者によって供給される材料があり、ユーザは自身が開発したアイテムを完成することになると、これをゲーム内で広告して販売するか自身が使って他のユーザが確認できるようにする。すなわちアイテム開発者であるユーザが、開発されたアイテムを広告を通じて販売しないと開発されたアイテムは他のユーザに露出されなくなる。これを通じて、秘密兵器のようなアイテムを有して他のユーザを制圧できるようになり、自身の領域を拡張していくことができるようになるのである。また、アイテム生産基地で開発された類似する形の剣であっても使われた材料により強度と耐久性値が異なるため、ユーザ間の戦闘で相手方に及ぼす影響力が互いに異なって現れることになる。例えば、鉄という材料を通じて作られた剣の場合、鉄という材料が有するデータ値と銅で作られた剣のデータ値の差によって、人工知能部３５０は、鉄で作られた剣に、より多くの攻撃性と耐久性を付与するようにする方式である。また、同一材料の剣であってもどれほど使いやすくデザインされたかによって、はやさと携帯性などに対する異なるデータ値を与えるので、ユーザはより良い材料と細心なデザインを通じてアイテムを開発しなければならず、システム自主的に、ユーザがより良いアイテムを開発するように誘導することができる。

【0048】

そして、アイテム生産基地の場合、細分化された運営が可能である。例えば、鍛冶屋や木工所、レンガ工場、農場、果樹園、養殖場、組立工場のような形態のアイテム生産基地に細分化させることができ、ユーザは自身が望むアイテムに必要な付属を下請けに出すことができるように設定してもよい。すなわち、大量の武器が必要となる時、ユーザは自身と協力関係にあるユーザに下請けに出すことができ、これを通じて多量の武器が供給されて効果的なゲームの進行ができることになる。また、生産において働き手が不足する場合、ユーザは運営者を通じて労働人員を雇用することができ、協力関係にある他のユーザの助けを受けてもよい。このようなアイテム生産が可能であるように、アイテム生産基地はデザインに対する基本道具が提供され、アイテム生産基地のバージョンによる機能の多様化が追加され得る。

【0049】

アイテム生産基地は一つのアイテムを基準としてデザインして生産することができ、生産されるすべてのアイテムは、最初に人工知能部３５０で発行した同一の演算値を有する同一のアイテムが生産されることになる。アイテムを生産しているアイテム生産基地で他のアイテムを生産しようとする時、すべての生産工程が中止され、再び最初のデザインおよび材料選択過程から新しく始まることになる。アイテム生産基地では、材料に対する需要と供給による価格変動率が適用されてリアルタイムで材料の価格が変動することになる。この価格変動率をよく活用することによって、さらに安い価格で材料を購入してアイテムを生産できるようにする戦略も可能とさせる。

【0050】

これに伴い、価格設定部３４０は、ユーザ端末１００が生産したアイテムの需要と供給に基づいて、需要供給曲線が合う地点に対応する価格に調整することができる。この時、価格設定部３４０は、アイテム生産部３３０で生産するアイテムを構成するリアルタイム素材価格に対応するようにアイテムの価格を設定することができる。

【0051】

人工知能部３５０は、アイテム生産部３３０で生産するアイテムの素材、素材の成分、成分の比率、大きさ、および重さに対応する抵抗、硬度、および耐久性を計算して数値化し、数値化されたデータに対応する使用距離、攻撃力、破壊力、耐久性、防御力、および鍛錬向上力を含むアイテム属性値を生成して付与することができる。この時、人工知能部３５０は、アイテム生産部で生産するアイテムのリアルタイム素材価格に対応するようにアイテム属性値を生成して付与することができる。人工知能部３５０は、アイテム生産基地で生産されたアイテムに対して使われた材料、工学的設計、重さ、長さなどのデータ値を演算して、アイテムが有する使用距離と攻撃能力、破壊力、耐久性、防御能力、鍛錬向上能力などの値を付与することになる。例えば、革で作った鎧の場合、革が有する防御能力値が鉄で作られた矢の攻撃能力によって無力化されるのである。また、鉄で作られた盾の場合、鉄の盾が有する防御能力値が鉄で作られた矢の攻撃能力を相当部分無力化させることができるようになる。このように、アイテム生産基地で作られたすべてのアイテムは人工知能部３５０の演算を通じて固有の値を有することになり、それぞれのアイテムが有するデータ値はユーザが望む時に確認できることになる。

【0052】

本特許の特徴は、既存のゲームが有している派手なデザインやストーリーなしに始まることである。白紙に絵を描くように、運営者がセッティングしておいた空間でアイテム生産基地を通じて自身が望むアイテムを直接作り、適用しながらゲームを進行していく方式である。キャラクタも自身が望むイメージで作ることができ、発展させることができる。すなわちユーザが作っていくゲームである。運営者はユーザが、より効果的にアイテムを開発および適用できるようにシステムを補完して行き、ユーザは思う存分自身が望むアイテムを開発適用する好循環構造で運営されるゲームである。また、自律市場を運営することによって需要と供給による材料の価格が形成され、アイテムの生産量調節および新しいアイテムの開発を促進するようにするゲームである。

【0053】

資源管理部３６０は、空間データベースの少なくとも一つの不動産客体から生産または抽出された農業、水産業、養殖業、林業、食糧、エネルギー、および鉱物資源のうち少なくとも一つまたは少なくとも一つの組み合わせを交換、購入、および販売することができる。ここで、資源の生産量または抽出量は、少なくとも一つの不動産客体が位置した地域のリアルタイム環境情報に基づいて変動され得る。

【0054】

共有部３７０は、少なくとも一つのユーザ端末１００の少なくとも一つのプレイヤー間の戦闘ゲームが進行される場合、進行される戦闘ゲームをリアルタイムで中継し、既設定された条件によって選出されたフレーム区間をハイライト映像として抽出してマルチメディアプラットホームにアップロードすることができる。ここで、既設定された条件は、リアルタイムで中継される時の各フレーム毎にコメント数をカウンティングし、コメント数が多い順で各フレームを整列し、整列されたフレームのうちコメント数がインパルス（Ｉｍｐｕｌｓｅ）の形態で増加した区間である条件であり、共有部３７０は、インパルス形態で増加した区間の映像をハイライト映像として抽出することを特徴とすることができる。リアルタイム中継画面でおもしろい状況が発生したり興味深いゲームが進行される時、リアルタイムユーザの反応は急速に増加することになる。これは、コメントの頻度や個数が既設定された単位時間別に増加する数値をグラフで確認すれば可能であるが、インパルスが存在する部分、すなわち突然コメントの頻度や数が増加する部分をハイライトとして選定することができる。これに伴い、本発明の一実施例に係るゲームは、ゲームに対するあらすじの映像がないので、毎日発生する戦闘中に名勝負をハイライト映像としてユーチューブのような媒体等を通じてのチャネルを運営してユーザに続く状況をブリーフィングすることができる。

【0055】

加えて、本発明の一実施例は、環境を動的に変化させることもできるが、これは前述したユーザの性向情報に基づいて変化させることができる。すなわち、ユーザの性向モデリングを通じて得た情報に基づいてゲーム環境を動的に変化させるためには、どのようなゲーム環境変数が効果的にユーザの行動パターンに変化を誘導できるかを考えてみることが必要である。この過程を通じて、ユーザは自身が遂行した行動パターンに対するフィードバックを受けることになり、これは今後遂行する行動パターンに影響を与えることになる。したがって、ユーザの行動パターンでゲーム環境を変化させ、この変化はユーザの性向モデルを変化させ、この構造は循環構造である。このような循環構造は一つのサイクルを形成でき、これはゲーム全体に亘って持続的な影響力を発揮する。ゲーム環境の変化を起こすために例えば、怖さ、冷静さ、連続攻撃、集中攻撃のユーザ行動を、敵の種類、フィールドの種類、空間の広さ、アイテムの種類を少なくとも一つまたは少なくとも一つの組み合わせを変更させることによって設定でき、各ノードに連結された連係関係は加重値を互いに異なるように有することができる。これを通じて、試用者の行動パターンに対して、持続的にゲームの構造が相互作用をなしていくことができる。すなわち、ユーザがゲームをプレーする過程で表出する意図を複数の形態に分類し、その特性を最もよく反映できるパターンに再び分類する。このような規則にしたがってユーザの行動パターンを互いに独立的な性向モデルで表現し、性向モデルは入力により、大きくユーザが感じる心理を表現するものとゲームの目標を達成しようとする行動を示すものに分け、このように作られたモデルを通じてユーザの行動に影

【0056】

響力を行使できる環境変数の調整を遂行できる。例えば、敵の種類や地形を構成するタイプの種類、あるいはプレー可能な領域の範囲や生成されるアイテムの種類などのそれぞれ項目に亘っての変化がんされてもよい。

【0057】

以下、前述した図２のアイテム生産サービス提供サーバーの構成による動作過程を図３を例に挙げて詳細に説明することにする。ただし、実施例は本発明の多様な実施例のうちいずれか一つに過ぎず、これに限定されないことは言うまでもない。

【0058】

図３を参照すると、（ａ）アイテム生産サービス提供サーバー３００は空間データを収集および構築し、（ｂ）キャラクタを設計および生成する条件に対応するようにキャラクタを生成させ、（ｃ）アイテムも同様にユーザの設定および設計で構築し、（ｄ）ユーザが生成したキャラクタやアイテムを利用してユーザが設計した空間環境でゲームを楽しめるようにし、これもまたリアルタイムまたは周期的にアップロードされて共有されるようにする。

【0059】

このような図２および図３の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法について説明されていない事項は、前述した図１を通じて人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法について説明された内容と同一であるか、説明された内容から容易に類推可能であるため、以下では説明を省略することにする。

【0060】

図４は、本発明の一実施例に係る図１の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供システムに含まれた各構成相互間にデータが送受信される過程を示した図面である。以下、図４を通じて各構成相互間にデータが送受信される過程の一例を説明するであろうが、このような実施例に本願が限定解釈されるものではなく、前述した多様な実施例により図４に図示されたデータが送受信される過程が変更され得ることは技術分野に属する当業者に自明である。

【0061】

図４を参照すると、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、少なくとも一つの開発者端末４００からユーザ開発のためのセッティングおよびプログラムがアップロードされ（Ｓ４１００）、データベースを構築する（Ｓ４２００）。この時、ユーザ端末１００で地域を選択すると（Ｓ４３００）、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、選択された地域の天然資源およびリアルタイム気象状況を収集して適用し（Ｓ４４００）、選択された地域にこれを反映する（Ｓ４５００）。また、ユーザ端末１００でキャラクタを生成する場合（Ｓ４６００）、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、生成条件によるキャラクタを生成し（Ｓ４６１０）、訓練が進行されるにつれてレベルを自動調整する（Ｓ４６３０）。

【0062】

そして、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ユーザ端末１００でアイテムを生成する場合（Ｓ４７００）、生成条件により同様にアイテムを生成し（Ｓ４７１０）、生成条件に対応するように属性値を計算して反映することができる（Ｓ４７３０）。また、アイテム生産サービス提供サーバー３００は、ユーザ端末１００で交換および販売プラットホームを利用できるようにし（Ｓ４８００）、少なくとも一つのユーザ端末１００でゲームを始める場合（Ｓ４９００）、これを共有することができる（Ｓ４９２０）。

【0063】

前述した段階（Ｓ４１００～Ｓ４９２０）間の順序は例示に過ぎず、これに限定されない。すなわち、前述した段階（Ｓ４１００～Ｓ４９２０）間の順序は相互に変動され得、このうち一部の段階は同時に遂行されたり削除されてもよい。

【0064】

このような図４の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法について説明されていない事項は、前述した図１～図３を通じて人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法について説明された内容と同一であるか、説明された内容から容易に類推可能であるため、以下では説明を省略することにする。

【0065】

図５は、本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法を説明するための動作フローチャートである。図５を参照すると、アイテム生産サービス提供サーバーは、少なくとも一つの地域の地形および気象情報を収集して３Ｄコンテンツに変換して保存し、少なくとも一つの建物または土地に対応する不動産客体を設計およびセッティングするユーザインターフェースを提供する（Ｓ５１００）。

【0066】

そして、アイテム生産サービス提供サーバーは、キャラクタの性別、身長、体重、体形を設定し、訓練レベルに応じた成長率をセッティングするユーザインターフェースを提供し（Ｓ５２００）、少なくとも一つの種類の素材を組み合わせて望む大きさ、重さ、デザイン、抵抗、硬度、および耐久性を有するアイテムを生産する（Ｓ５３００）。

【0067】

このような図５の人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法について説明されていない事項は、前述した図１～図４を通じて人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法について説明された内容と同一であるか、説明された内容から容易に類推可能であるため、以下では説明を省略することにする。

【0068】

図５を通じて説明された一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法は、コンピュータによって実行されるアプリケーションやプログラムモジュールのようなコンピュータによって実行可能な命令語を含む記録媒体の形態でも具現され得る。コンピュータ読み取り可能媒体はコンピュータによってアクセスされ得る任意の使用可能媒体であり得、揮発性および不揮発性媒体、分離型および非分離型媒体をすべて含む。また、コンピュータ読み取り可能媒体はコンピュータ保存媒体をすべて含むことができる。コンピュータ保存媒体はコンピュータ読み取り可能命令語、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータのような情報の保存のための任意の方法または技術で具現された揮発性および不揮発性、分離型および非分離型媒体をすべて含む。

【0069】

前述した本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法は、端末に基本的に設置されたアプリケーション（これは端末に基本的に搭載されたプラットホームや運営体制などに含まれたプログラムを含むことができる）により実行され得、ユーザがアプリケーションストアサーバー、アプリケーションまたは該当サービスと関連したウェブサーバーなどのアプリケーション提供サーバーを通じてマスター端末機に直接設置したアプリケーション（すなわち、プログラム）により実行されてもよい。このような意味で、前述した本発明の一実施例に係る人工知能基盤動的ゲーム環境を生成するためのアイテム生産サービス提供方法は、端末に基本的に設置されたりユーザによって直接設置されたアプリケーション（すなわち、プログラム）で具現され、端末機になどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され得る。

【0070】

前述した本発明の説明は例示のためのもので、本発明が属する技術分野の通常の知識を有する者は本発明の技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態に容易に変形可能であることが理解できるであろう。したがって、以上で記述した実施例はすべての面で例示的なものであり限定的ではないものと理解されるべきである。例えば、単一型として説明されている各構成要素は分散されて実施されてもよく、同様に分散されたものとして説明されている構成要素も結合された形態で実施され得る。

【0071】

本発明の範囲は前記詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味および範囲そして、その均等概念から導き出されるすべての変更または変形された形態は本発明の範囲に含まれるものと解釈されるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】