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전자 장치가 가상 현실 컨텐츠를 제공하는 방법에 있어서상기 전자 장치에 대한 사용자의 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자가 원하는 가상 현실 컨텐츠에 관련된 텍스트 정보를 획득하는 단계;상기 획득된 텍스트를 사전 학습 언어 모델에 입력함으로써, 상기 사전 학습 언어 모델로부터 텍스트 특징 벡터를 획득하는 단계;기 저장된 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 복수의 큐브맵 이미지 중, 상기 획득된 텍스트 특징 벡터에 대응되는 큐브맵 이미지를 식별하는 단계; 및상기 식별된 큐브맵 이미지를 3차원 공간상에 투영함으로써 가상 현실 컨텐츠를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은상기 생성된 가상 현실 컨텐츠를 상기 전자 장치의 화면상에 출력하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은상기 생성된 가상 현실 컨텐츠를 상기 전자 장치와 연결된 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 장치로 전송하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 텍스트 특징 벡터를 획득하는 단계는상기 사전 학습 언어 모델을 이용하여, 상기 텍스트 정보의 컨텍스트(context)를 식별하는 단계;상기 식별된 컨텍스트에 기초하여 상기 텍스트 정보를 부분 텍스트 정보로 분할하는 단계; 및상기 분할된 부분 텍스트 정보를 임베딩함으로써 텍스트 특징 벡터를 획득하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 사전 학습 언어 모델은상기 전자 장치와 연결된 말뭉치 데이터 베이스로부터 획득된 말뭉치 정보를 학습 데이터로 사용함으로써 미리 학습되는 것을 특징으로 하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 큐브맵 이미지를 식별하는 단계는상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지를 신경망 모델에 입력함으로써 이미지 특징 벡터를 획득하는 단계;상기 획득된 이미지 특징 벡터와 상기 텍스트 특징 벡터를 비교함으로써 벡터 유사도를 식별하는 단계; 및상기 식별된 벡터 유사도에 기초하여, 상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지 중 하나의 큐브맵 이미지를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제6항에 있어서, 상기 벡터 유사도를 식별하는 단계는상기 텍스트 특징 벡터 및 상기 이미지 특징 벡터에 대한, 유클리드 거리, 마할라 노비스 거리, 민코스키 거리, 코사인 거리 중 적어도 하나에 따른 유사도 거리를 식별하는 단계; 및상기 식별된 유사도 거리에 기초하여 상기 텍스트 특징 벡터와 상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지들에 대응되는 이미지 특징 벡터 사이의 벡터 유사도를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제6항에 있어서, 상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지 중 하나의 큐브맵 이미지를 식별하는 단계는상기 식별된 벡터 유사도에 기초하여 상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지들의 우선 순위를 결정하는 단계; 및상기 결정된 우선순위에 기초하여 최우선순위에 해당하는 큐브맵 이미지를 상기 하나의 큐브맵 이미지로 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 가상 현실 컨텐츠를 생성하는 단계는상기 식별된 큐브맵 이미지 내 미리 설정된 큐브 영역 위치 정보에 기초하여, 상기 큐브맵 이미지를 상기 3차원 공간상에 투영 시키는 단계; 및상기 3차원 공간상에 투영된 큐브맵 이미지를 상기 가상 현실 컨텐츠로써 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제9항에 있어서, 상기 3차원 공간상에 투영시키는 단계는상기 식별된 큐브맵 이미지 내 미리 설정된 큐브 영역 위치 정보를 식별하는 단계;상기 큐브 영역 위치 정보의 카테고리에 따라, 상기 3차원 공간을 모델링함으로써 생성되는 3차원 가이드 모델을 획득하는 단계;상기 획득된 3차원 가이드 모델의 공간 영역 위치 정보와 상기 큐브 영역의 위치 정보를 매칭함으로써, 상기 큐브맵 이미지를 3차원 공간상에 투영시키는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 큐브맵 이미지는상기 전자 장치와 연결되는 카메라 장치를 통하여 파노라마 이미지를 획득하고, 상기 획득된 파노라마 이미지를 소정의 큐브 영역 위치 정보에 대응되는 경계를 따라 분할함으로써 큐브 영역 이미지들을 생성하며, 상기 생성된 큐브 영역 이미지들에 상기 큐브 영역 위치 정보를 할당하고, 상기 큐브 영역 이미지들에 할당된 큐브 영역 위치 정보에 기초하여 상기 부분 큐브 이미지들을 합성함으로써 생성되는 것을 특징으로 하는, 방법
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제11항에 있어서, 상기 큐브맵 데이터 베이스는상기 카메라 장치를 통하여 획득된 파노라마 이미지로부터 생성되는 복수의 큐브맵 이미지들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법
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가상 현실 컨텐츠를 제공하는 전자 장치에 있어서,디스플레이;네트워크 인터페이스;하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 적어도 하나의 프로세서; 를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,상기 전자 장치에 대한 사용자의 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자가 원하는 가상 현실 컨텐츠에 관련된 텍스트 정보를 획득하고,상기 획득된 텍스트를 사전 학습 언어 모델에 입력함으로써, 상기 사전 학습 언어 모델로부터 텍스트 특징 벡터를 획득하고,기 저장된 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 복수의 큐브맵 이미지 중, 상기 획득된 텍스트 특징 벡터에 대응되는 큐브맵 이미지를 식별하고,상기 식별된 큐브맵 이미지를 3차원 공간상에 투영함으로써 가상 현실 컨텐츠를 생성하는, 전자 장치
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제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 생성된 가상 현실 컨텐츠를 상기 전자 장치의 화면상에 출력하는 전자 장치
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제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 생성된 가상 현실 컨텐츠를 상기 전자 장치와 연결된 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 장치로 전송하는, 전자 장치
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제14항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 사전 학습 언어 모델을 이용하여, 상기 텍스트 정보의 컨텍스트(context)를 식별하고,상기 식별된 컨텍스트에 기초하여 상기 텍스트 정보를 부분 텍스트 정보로 분할하고,상기 분할된 부분 텍스트 정보를 임베딩함으로써 텍스트 특징 벡터를 획득하는, 전자 장치
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제16항에 있어서, 상기 사전 학습 언어 모델은상기 전자 장치와 연결된 말뭉치 데이터 베이스로부터 획득된 말뭉치 정보를 학습 데이터로 사용함으로써 미리 학습되는 것을 특징으로 하는, 방법
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제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지를 신경망 모델에 입력함으로써 이미지 특징 벡터를 획득하고,상기 획득된 이미지 특징 벡터와 상기 텍스트 특징 벡터를 비교함으로써 벡터 유사도를 식별하고,상기 식별된 벡터 유사도에 기초하여, 상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지 중 하나의 큐브맵 이미지를 식별하는, 전자 장치
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제18항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는상기 텍스트 특징 벡터 및 상기 이미지 특징 벡터에 대한, 유클리드 거리, 마할라 노비스 거리, 민코스키 거리, 코사인 거리 중 적어도 하나에 따른 유사도 거리를 식별하고,상기 식별된 유사도 거리에 기초하여 상기 텍스트 특징 벡터와 상기 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 큐브맵 이미지들에 대응되는 이미지 특징 벡터 사이의 벡터 유사도를 식별하는, 전자 장치
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전자 장치가 가상 현실 컨텐츠를 제공하는 방법에 있어서상기 전자 장치에 대한 사용자의 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자가 원하는 가상 현실 컨텐츠에 관련된 텍스트 정보를 획득하는 단계;상기 획득된 텍스트를 사전 학습 언어 모델에 입력함으로써, 상기 사전 학습 언어 모델로부터 텍스트 특징 벡터를 획득하는 단계;기 저장된 큐브맵 데이터 베이스에 저장된 복수의 큐브맵 이미지 중, 상기 획득된 텍스트 특징 벡터에 대응되는 큐브맵 이미지를 식별하는 단계; 및상기 식별된 큐브맵 이미지를 3차원 공간상에 투영함으로써 가상 현실 컨텐츠를 생성하는 단계; 를 포함하는, 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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