요약
메타버스는 현실과 가상이 결합된 공간으로 다양한 분야에서 활용되지만, 사용자 만족도를 높이는 연구는 아직 부족합니다. 이에 강화학습을 이용한 콘텐츠 추천 방법을 개발하여 메타버스에서의 사용자 경험을 향상시켰습니다. 사용자 선호도, 추천 콘텐츠 특징, 선호도 피드백 정보를 활용하여 선호도를 예측하고, 후보 콘텐츠 중 사용자가 선호하는 콘텐츠를 추천합니다. 이를 통해 메타버스 환경의 콘텐츠에 대해 정확한 예측이 가능하며, 개인화되고 관련성 있는 콘텐츠 추천이 가능합니다. 이러한 기술은 메타버스 환경에 사용되어 사용자의 몰입감을 높이고, 메타버스 산업의 성장에 기여할 것입니다.
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기본 정보
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특허명: 강화 학습 기반의 콘텐츠 추천을 위한 학습 방법 및 콘텐츠 추천 방법
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발명자: 이현석,이다은
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출원번호: 10-2022-0114848
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등록번호: 10-2538455
발명 배경 및 필요성
기술 배경
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메타버스는 가상과 현실이 융합된 디지털 세계로, 새로운 융합 소셜 플랫폼임
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메타버스 사용자의 경험 만족도를 높이는 연구는 아직 미흡함
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어포던스 디자인은 사용자 경험 만족도를 높이는 방법으로, 지각적 요소가 중요함
기술 필요성
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콘텐츠 추천 시스템은 메타버스의 특성을 활용할 수 있도록 강화학습을 이용한 방법이 주목받음
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강화학습은 사용자 정보를 기반으로 학습해 사용자의 선호도를 고려한 콘텐츠 추천이 가능함
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메타버스 사용자의 만족도와 콘텐츠 추천의 효율성을 높이기 위해 개선된 콘텐츠 추천 방법이 필요함
실험 및 구현
제조 및 구현 방법
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강화 학습 기반으로 사용자의 콘텐츠 선호도와 추천 콘텐츠 특징 정보를 활용하여 선호도 피드백으로 특징 정보를 갱신함
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갱신된 특징 정보를 이용하여 강화 학습을 수행하고, 사용자의 선호도를 예측함
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메타버스 환경에서의 콘텐츠 추천에도 적용 가능하며, 사용자의 선호도에 따라 메타버스 환경을 변경하도록 연계할 수 있음
작동 원리
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사용자의 콘텐츠 선호도와 후보 콘텐츠 특징 정보를 선호도 네트워크에 입력하여 선호도값을 도출함
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추천 콘텐츠의 사용자 선호도 피드백을 이용하여 특징 정보를 갱신함
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갱신된 특징 정보를 이용하여 선호도 네트워크의 강화 학습을 수행함
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위 과정을 반복하여 선호도 네트워크 학습을 완성함
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사용자의 선호도에 따라 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하거나 이와 관련된 메타버스 환경으로 변경함
발명의 활용 방안
제품과 서비스에서의 적용
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본 발명은 사용자의 콘텐츠 선호도 정보를 실시간으로 갱신하는 기술로, 다양한 콘텐츠 추천 서비스에 활용 가능
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메타버스 환경에서의 콘텐츠 추천뿐만 아니라, 다양한 환경에서 콘텐츠 추천이 필요한 경우에도 적용 가능
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프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 수행 가능하여, 기존의 컴퓨팅 시스템에도 쉽게 통합 가능
산업 및 사회적 가치 창출
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사용자의 콘텐츠 선호도 정보를 실시간으로 갱신하여, 사용자가 보다 선호하는 콘텐츠를 추천함으로써 사용자 만족도 향상
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메타버스 콘텐츠와 사용자의 상호작용을 통해 지각적 어포던스 디자인 요소가 개선되어, 사용자 경험 만족도 향상
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다양한 환경에서 콘텐츠 추천이 가능하므로, 콘텐츠 제공 업체의 서비스 범위 확대 및 경쟁력 강화에 기여
메타버스 시장 동향
기술 SWOT 분석
Strengths
강화학습 기반 콘텐츠 추천
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사용자 정보를 기반으로 콘텐츠를 추천하므로, 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.
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메타버스 환경에서도 적용 가능하여, 다양한 환경에서 사용자 선호 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.
Weaknesses
강화학습의 한계
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강화학습은 사용자의 행동 패턴을 학습하므로, 사용자의 행동 패턴이 변화할 경우 정확한 추천이 어려울 수 있습니다.
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또한, 강화학습은 학습 초기에는 추천의 정확도가 낮을 수 있습니다.
Opportunities
메타버스 환경의 확장
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메타버스 환경이 확장되면서, 이 기술을 활용한 콘텐츠 추천의 필요성이 더욱 높아질 것입니다.
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또한, 다양한 콘텐츠 추천 서비스에 활용할 수 있어, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
Threats
경쟁 기술의 발전
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다른 콘텐츠 추천 알고리즘이 발전하면서, 이 기술의 경쟁력이 약화될 수 있습니다.
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특히, 인공지능 기반의 콘텐츠 추천 알고리즘이 발전하면서, 강화학습 기반의 콘텐츠 추천의 한계가 드러날 수 있습니다.
Summary
Strengths
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강화학습 기반의 콘텐츠 추천으로 사용자 만족도를 높이고, 메타버스 환경에서도 적용 가능합니다.
Weaknesses
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강화학습의 한계로 인해, 사용자의 행동 패턴 변화에 따른 추천의 정확도가 떨어질 수 있습니다.
Opportunities
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메타버스 환경의 확장과 다양한 콘텐츠 추천 서비스의 필요성으로 인해, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
Threats
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다른 콘텐츠 추천 알고리즘의 발전으로 인해, 이 기술의 경쟁력이 약화될 수 있습니다.
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