KR102664910B1 - 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치, 방법 및 기록매체 - Google Patents
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치, 방법 및 기록매체 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치는, 기업의 주식 종목별 정보를 수집하며, 사용자 단말과 데이터를 송수신하는 통신모듈, 메타버스 기반으로 모의투자 게임 서비스를 제공하기 위한 프로그램 및 상기 프로그램을 통해 모의투자 게임 서비스를 사용자 단말 상에서 동작시키기 위한 어플리케이션이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 주식 종목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하고, 상기 메타버스 기반의 모의투자 게임 서비스가 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임을 제공하고, 상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액을 정산하며, 상기 통신모듈을 통해 상기 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 어플리케이션 상에서의 사용자 활동 정보를 수집한 후, 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 초개인화 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공하는 프로세서를 포함한다.
Description
본 발명은 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치, 방법 및 기록매체에 관한 것이다.
최근 주식 투자에 대한 개인의 관심이 높아지면서 많은 사람들이 증권 거래 프로그램을 설치하여 주식 투자에 뛰어들고 있다. 이때, 처음 주식을 접하는 사람들은 증권 거래 프로그램이 익숙하지 않아 거래시 발생 가능한 실수 및 투자 경험을 늘리고자 모의투자 서비스를 이용하기도 한다.
하지만, 종래의 모의투자 서비스는 개개인의 수익률 및 수익금에만 의존하는 획일화된 구조로 운영되어 사용자의 집중도 및 흥미도를 유지시키는데 어려움이 있었으며, 이는 결국 충분하지 못한 주식 투자 연습으로 이어지는 문제가 있었다.
또한, 기존 모의투자 서비스는 사용자의 개별 성향을 전혀 고려하지 않아 개인화된 투자 결정을 제공하지 못하였으며, 사용자는 다양한 데이터와 정보에 노출되지만, 이를 효과적으로 분석하고 응용하는 것이 무척 어렵다는 문제가 있었다.
뿐만 아니라, 종래의 모의투자 서비스는 사용자에게 투자 교육 및 의사 결정 지원을 제공하는 부분이 제한적이었으며, 사용자들 간의 경험 및 지식 공유가 부족하고, 다양한 관점을 반영한 투자 의사 결정이 어렵다는 문제가 있었다.
본 발명의 실시예는 기존의 수익률 또는 수익금에 기반한 모의투자 서비스를 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임으로 제공함으로써, 사용자의 모의투자 참여도, 경험, 관심 및 흥미도를 증가시켜 주식 투자의 이해도를 높이고 실제 주식 투자를 더욱 용이하게 진행 가능하도록 하는, 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치, 방법 및 기록매체를 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제1 측면에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치는, 사용자 단말과 데이터를 송수신하는 통신모듈, 메타버스 기반으로 모의투자 게임 서비스를 제공하기 위한 프로그램 및 상기 프로그램을 통해 모의투자 게임 서비스를 사용자 단말 상에서 동작시키기 위한 어플리케이션이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 기업의 주식 종목별 정보를 수집 모듈을 통해 수집하여 상기 메모리 상에 저장하고 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하고, 상기 메타버스 기반의 모의투자 게임 서비스가 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임을 제공하고, 상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 상기 수집 모듈에 전송하여 상기 메모리 상에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 정산 모듈에서 수익률 및 배팅 금액을 계산하며, 상기 통신모듈을 통해 상기 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 어플리케이션 상에서의 사용자 활동 정보를 상기 수집모듈이 수집한 후, 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 초개인화 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공하는 프로세서를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 모의투자 게임이 최초 시작함에 따라 참여하는 사용자들에게 인앱 결제를 통한 충전 및 상기 주식의 매매가 가능한 가상의 모의투자금을 지급하고, 상기 수집한 주식 종목별 정보에 포함된 주식 종목 내에서 상기 모의투자금을 통해 매매한 주식으로 대전 주식 리스트를 구성한 사용자들 간의 대전 매칭을 성사시키며, 상기 매칭된 대전이 완료됨에 따라 모의투자 게임의 결과에 상응하도록 상기 모의투자금에서 상기 모의투자 배팅 금액을 정산할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 대전이 완료됨에 따라 대전 매칭이 성사된 사용자들 중 일 사용자에게 타 사용자의 대전 주식 리스트의 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 주식 종목별 위험도에 기초하여 상기 구성된 대전 주식 리스트에 포함된 주식 종목들 간의 상관관계값 및 베타값을 제공할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 일별 모의투자게임에 패배한 사용자를 대상으로 상기 메타버스 공간 내에 구성된 강의 공간에 사용자의 아바타를 참여하도록 하여 교육 프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 메타버스 공간 내에 참여 중인 사용자들을 대상으로 상기 대전 매칭을 성사시키고, 상기 메타버스 공간 내 소정 영역에 증권 기업의 마케팅 정보를 제공할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 대전성향, 게임타입, 주식 종목 검색 기록, 주식 종목 선택 횟수, 특정 주식 종목 화면의 사용자 활성 시간, 특정 주식 종목의 선호도 및 매매 정보를 포함하는 상기 사용자 활동 정보 및 상기 주식 종목별 위험도를 상기 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 사용자의 성향 정보를 생성하고 타 사용자의 활동 정보 및 성향 정보와의 유사도에 기반하여 상기 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법은 기업의 주식 종목별 정보를 수집 및 저장하는 단계; 상기 수집된 주식 종목별 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계; 상기 수집한 주식 종목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하는 단계; 상기 메타버스 기반의 모의투자 게임 서비스가 사용자 단말의 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라, 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임을 제공하는 단계; 상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 상기 수집 모듈에 전송하여 상기 메모리 상에 저장하는 단계; 상기 메모리에 저장된 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 정산 모듈에서 수익률 및 배팅 금액을 계산하는단계; 상기 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 어플리케이션 상에서의 사용자 활동 정보를 수집하는 단계; 및 상기 수집한 사용자 활동 정보를 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 초개인화 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공하는 단계를 포함한다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.
즉, 본 발명의 제3 측면에 따른 실행하기 위한 명령어들의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는, 기업의 주식 종목별 정보를 수집 및 저장하고, 상기 수집된 주식 종목별 정보를 사용자 단말로 전송하고, 상기 수집한 주식 종목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하고, 상기 메타버스 기반의 모의투자 게임 서비스가 사용자 단말의 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라, 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임을 제공하고, 상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 상기 수집 모듈에 전송하여 상기 메모리 상에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 정산 모듈에서 수익률 및 배팅 금액을 계산하고, 상기 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 어플리케이션 상에서의 사용자 활동 정보를 수집하고, 상기 수집한 사용자 활동 정보를 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 초개인화 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 의하면, 사용자의 주식 투자 활동 및 성향을 체계적으로 분석하여 모의투자에 있어 맞춤화된 투자 포트폴리오를 제공할 수 있으며 이를 통해 투자자는 개인의 성향과 목표에 부합하는 투자 전략을 개발하고 효과적으로 투자 결정을 내릴 수 있는 장점이 있다.
특히, 메타버스 기반으로 모의투자 서비스를 제공하여 다수의 사용자가 동시에 참여 가능하도록 하고 개인 또는 팀을 구성하여 대전 기반의 모의투자 게임을 플레이함으로써 사용자의 흥미도와 집중도를 향상시키고 지속시킬 수 있는 장점이 있다. 또한, 사용자들 간의 경험과 지식 공유를 촉진하며, 다양한 관점을 반영한 투자 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있다.
또한, 다양한 주식 관련 정보를 인공지능 알고리즘을 통해 분석하고, 사용자 활동에 기반한 주식 포트폴리오를 추천함으로써, 수많은 주식 관련 정보와 데이터에 노출되어 있는 환경에서도 이를 효과적으로 분석 및 의사결정에 활용할 수 있도록 한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 일 실시예는 투자자들에게 교육 및 훈련을 제공함으로써 모의투자가 무분별한 게임으로만 유지되는 것이 아니라, 사용자는 모의투자 게임을 플레이하고 훈련 강좌를 수강하여 자본시장에 대한 지식을 향상시킬 수 있도록 유도할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 다른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 다른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법의 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치(100) 및 방법에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 시스템(1)을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치(100)와 모의투자 게임 서비스를 수행하는 주체인 복수의 사용자 단말(200)을 포함한다.
이때, 도 1에 도시한 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 시스템(1)을 구성하는 각 구성요소들은 네트워크(network)를 통해 연결될 수 있다. 네트워크는 단말들 및 서버(100)들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(network)의 일 예에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크, WiFi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
복수의 사용자 단말(200)은 모의투자 게임 서비스 제공 장치(100)로부터 제공받은 어플리케이션을 설치하여 어플리케이션을 통해 본 발명에 상응하는 모의투자 게임 서비스를 수행하는 단말이다. 이러한 사용자 단말(200)은 어플리케이션을 통해 회원 가입을 하고, 아바타를 생성하여 메타버스 공간 내에서 아바타 조작이 가능한 권한을 갖는 사용자의 단말(200)에 해당한다.
사용자 단말(200)은 일반적인 PC, 스마트 단말 등일 수 있으며, 사용자의 장치 구비 현황에 따라 HMD와 같은 장비도 함께 또는 독립적으로 운용될 수 있다.
한편, 본 발명에서 설명하는 모의투자 게임이 수행되는 메타버스 공간은 메타버스 세계에서의 전체 구성요소로 제공될 수도 있고, 일부 구성요소로 제공될 수도 있다. 전체 구성요소로 제공된다 함은 예를 들어, 사용자 단말(200)에 모의투자 게임 서비스를 위한 공간만으로 구성되는 것이다. 반면, 일부 구성요소로 제공된다 함은 메타버스 세계 내에 모의투자 게임 서비스를 위한 공간뿐만 아니라 가상의 건물, 학교, 여행 장소 등 가상의 객체들과 함께 제공됨을 의미한다.
본 발명의 일 실시예의 경우, 메타버스 공간은 예를 들어 증권가 거리를 배경으로 구현되며, 메타버스 공간 내 건물이나 특정 외벽, 현수막 등을 활용하여 사용자들에게 기업(일반 기업 또는 증권 기업 등)의 특정 상품을 마케팅할 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예는 증권 기업의 어플리케이션을 통해 모의투자 게임 서비스가 제공되는 형태로 실시될 수 있는바, 이 경우 마케팅 정보에는 증권 계좌개설이나 금융 상품 가입을 위한 광고 정보가 포함될 수도 있다.
메타버스 공간 내에는 사용자가 아바타 조작을 통해 활동시 아이템을 획득하거나 퀘스트를 수행하는 등 다양한 게임 요소들이 추가 운용될 수 있다. 또한, 사용자는 메타버스 공간 내 아바타 조작을 통해 기업의 IR 자료 등을 획득할 수 있는 등 기업 마케팅 요소들이 포함되어 운용될 수 있다.
그밖에, 본 발명의 일 실시예는 메타버스 공간을 제공함에 있어서도 초개인화된 메타버스 공간 제공이 가능하다. 일 실시예로, 서버는(100)는 메타버스 공간을 제공함에 있어, 메타버스 공간의 면적 정보를 산출하고, 전체 공간을 제공 기능에 따라 기 설정된 영역으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 영역은 광고 영역, 주식 정보 제공 영역, 뉴스 영역 등이 이에 해당할 수 있다. 그 다음, 서버(100)는 각 사용자의 현재 주식 포트폴리오에 포함된 주식의 비중에 기초하여 해당 주식에 상응하는 광고 영역, 주식 정보 제공 영역, 뉴스 영역을 차등되도록 메타버스 공간에 할당 적용할 수 있다(표출되는 정보의 수 또는 표출되는 정보의 크기).
이때, 본 발명의 일 실시예는 기 설정된 영역마다 최대 배치 가능 정보 수 및 최소 배치 가능 정보 수가 설정될 수 있다. 여기에서 최대 배치 가능 정보 수는 예를 들어 주식 정보 제공 영역의 경우 사용자의 주식 포트폴리오에 포함된 주식 종목의 수에 각 비중에 따라 최대 표출 가능한 정보의 수를 의미하며, 반대로 최소 배치 가능 정보 수는 사용자의 주식 포트폴리오에 포함된 주식 종목의 수로 설정될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치(100)의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치(100)는 통신모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다.
통신모듈(110)은 기업의 주식 종목별 정보를 수집하며, 복수의 사용자 단말(200)과 데이터를 송수신하며, 복수의 사용자 단말(200)로 모의투자 게임 서비스를 동작시키기 위한 어플리케이션을 제공한다.
메모리(120)에는 메타버스 기반으로 모의투자 게임 서비스를 제공하기 위한 프로그램과, 프로그램을 통해 모의투자 게임 서비스를 사용자 단말(200) 상에서 동작시키기 위한 어플리케이션이 저장된다.
프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 복수의 인공지능 알고리즘에 기초하여 모의투자 게임 서비스를 운용한다. 이때, 프로세서(130)는 기능적으로 수집 모듈과 정산모듈을 포함할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 통신모듈(110)을 통해 기업의 주식 종목별 정보를 수집 모듈을 통해 수집하여 메모리 상에 저장한다. 프로세서(130)는 주식 시장에서 상장된 다양한 종목들에 대한 정보를 수집할 수 있으며, 바람직하게는 전체 주식 종목이 아닌 모의투자 게임 서비스 대상 주식 종목들에 대한 정보를 수집할 수 있다. 여기에서 수집되는 기업의 주식 종목별 정보는 재무제표, 고빈도 거래 정보, 채권, 주석, 뉴스 데이터를 포함할 수 있다.
기업의 주식 종목별 정보는 예를 들어 한국의 경우 Dart(한국 전자 공시 시스템), KRX(한구 거래소), KIND(한국 금융투자협회)와 같은 데이터 제공 엔터티에서 제공되는 데이터를 활용하여 수집될 수 있으며, 데이터 수집 방식은 웹 크롤링 방식, API를 통한 추출 방식 등 다양한 방법이 적용될 수 있다.
대표적으로, 가장 핵심자료인 재무제표의 경우, 프로세서(130)는 시장조치에 따른 공시자료를 소정 시간 간격(짧게는 1분 길게는 5분 간격)으로 사이트를 감시하여, 새로운 공시자료가 업데이트시 즉시 관련된 모든 내용을 수집할 수 있다. 이때, 재무제표의 경우 XBRL(eXtensible Business Reporting Language) 기반의 국제표준 전산언어를 통해 수집 가능하다.
한편, 모든 상장된 주식 종목의 경우 특정 한날 한시에 보고서를 제출하지 않는다. 이를 위해, 프로세서(130)는 각 기업의 모든 결산월에 맞게 특정 달의 특정 기업의 보고서를 수집할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 주석과 같은 숫자로 작성되지 않은 자료를 주식 종목별 정보로 수집할 수 있다.
프로세서(130)는 기업의 주식 종목별 정보를 수집함과 동시에 정제할 수 있으며, 인공지능 알고리즘의 학습과 판단을 위한 데이터를 추출할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 데이터의 유효성을 확인하고 분석 가능한 형태로 주식 종목별 정보를 가공할 수 있다.
그 다음, 프로세서(130)는 주식 종목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출할 수 있다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서는 편의상 하나의 제1 인공지능 알고리즘이 주식 종목별 위험도 정보를 출력하는 것으로 설명하였으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 바람직하게 제1 인공지능 알고리즘은 최종 위험도를 제외한 후술하는 5개의 위험도를 각각 출력하는 인공신경망의 조합으로 구성될 수 있다.
일 실시예로, 주식 종목별 위험도 정보는 재무제표에 관한 위험도, 고빈도 거래에 관한 위험도, 기업의 채권에 관한 위험도, 기업의 비정형 데이터에 기초한 위험도, 뉴스 및 SNS에 기반한 위험도와 이들을 앙상블하여 산출한 최종 위험도를 포함할 수 있다.
이때, 재무제표에 관한 위험도는 상장 종목의 재무제표 데이터를 분석하여 그 종목의 재무 건강 상태 및 안정성을 수치화한 값이다. 재무제표는 종목의 재무 상태, 손익계산서, 현금흐름표 등을 포함할 수 있으며, 재무제표에 관한 위험도는 종목의 재무 위험을 반영할 수 있다.
고빈도거래에 관한 위험도는 고빈도 거래 데이터를 분석하여, 해당 종목이 거래되는 패턴 및 변동성을 평가하는 값으로, 이때 고빈도 거래는 주식 시장에서의 빠른 거래가 이루어짐을 의미한다.
채권에 관한 위험도는 채권 시장에서의 종목의 위험을 평가하는 값으로, 예를 들어 채권 시장에서의 신용 등급 및 이자율과 관련된 데이터를 분석하여 산출될 수 있다.
비정형 데이터에 기초한 위험도는 회사의 공시된 주석 데이터 등과 같은 비정형 데이터를 분석하여, 해당 종목과 관련된 특별한 정보나 이벤트를 감지하고 평가하는 값이다. 이때, 주석 데이터는 재무제표와 관련된 상세한 정보를 제공하며, 이를 통해 잠재적인 위험 요인을 식별할 수 있다.
뉴스 및 SNS 등 위험도는 뉴스 및 소셜 미디어 데이터를 분석하여 해당 종목과 관련된 소식, 이슈, 감정 등을 감지하고 평가하는 값으로, 시장에서의 심리 및 외부 요인에 따른 위험을 평가하는 데 사용될 수 있다.
최종 위험도는 앞서 설명한 5가지 위험도를 앙상블하여 산출한 것으로 프로세서(130)는 각각 결정된 위험도를 평균(소위, Soft Voting 방식) 또는 가중평균(소위, Weighted Voting)하여 최종 위험도를 산출할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 5가지 위험도를 모두 앙상블하는 것이 아닌 각 사용자에 의해 선택된 항목에 상응하는 위험도만을 앙상블하여 최종 위험도로 제공할 수도 있다. 이는 초개인화 포트폴리오를 구성하는데 중요한 요소로 작용될 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 주식 종목별 위험도 정보와 함께 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 기본적으로 종목 고유의 식별자인 종목코드와 종목명을 비롯하여 6개의 위험도 정보와 이에 기반하여 산출되는 종목별 스코어, 랭킹, 등급 및 종목의 위험 여부를 판단하기 위해 기 설정된 임계치값을 통하여 산출된 대출 가능 여부값 등이 제공될 수 있다. 또한, 각종 기업정보(종목과 관련된 기업 정보, 경영 상황, 주가 동향, 경제 환경 등) 등이 함께 제공될 수 있다.
이후, 사용자 단말(200)에서 메타버스 기반의 모의투자 게임 서비스가 어플리케이션을 통해 동작됨에 따라 프로세서(130)는 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임을 제공한다. 그리고 프로세서(130)는 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 수집 모듈에 전송하여 메모리 상에 저장하도록 하고, 메모리 상에 저장된 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 정산 모듈을 통해 수익률 및 배팅 금액을 계산한다.
기존의 모의투자는 개인이 독립적으로 모의투자 서버에 접속하여 주식 시장 데이터를 활용한 투자를 시뮬레이션하는 방식으로 운용되었다. 각 개인 투자자는 자신만의 계정으로 접속하여, 개인의 투자 결정과 포트폴리오를 관리한다. 주로 실제 주식 시장과 유사한 데이터와 화면을 제공하여 사용자들은 이를 통해 주식 거래를 시뮬레이션할 수 있으며, 투자 전략을 테스트할 수 있다. 이러한 기존 방식으로 개인 투자자들은 주식 시장에 대한 경험을 얻고 투자 스킬을 향상시킬 수 있었다.
이와 달리, 본 발명의 일 실시예는 메타버스 기반의 모의투자 게임을 통해 모의투자를 진행한다는 점에서 기존 모의투자와 큰 차이가 있다. 본 발명의 일 실시예는 기존의 모의투자와 달리 여러 사용자가 가상의 메타버스 공간에 모여 모의투자를 진행하는 방식으로, 사용자들은 메타버스 공간에서 다른 투자자들과 함께 주식 게임을 진행할 수 있다. 일 예로, 메타버스 공간은 주식 거래소와 같은 환경을 시뮬레이션할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 기존 모의투자와는 달리 다중 참여를 허용하여, 1:1뿐만 아니라 1:2, 2:2 등 N:M(N, M은 자연수)까지 다수의 사용자들이 함께 주식을 선택하고 모의투자를 할 수 있도록 구현된다. 이는 협동 투자 및 경쟁 투자를 가능하게 하며, 사용자들은 함께 주식을 선택하고 그 결과를 공유할 수 있으며, 투자 결정을 함께 만들고 경쟁하며 즐길 수 있도록 한다.
이처럼, 기존의 모의투자는 주로 개인적인 학습과 훈련에 중점을 두는 반면, 본 발명의 일 실시예는 메타버스 기반의 모의투자 게임으로 제공됨에 따라 협동 및 경쟁적인 투자 게임으로 다수의 사용자가 함께 참여하여 즐길 수 있는 경험을 제공한다.
이러한 모의투자 게임 제공을 위해, 프로세서(130)는 모의투자 게임이 최초 시작함에 따라 참여하는 사용자들에게 가상의 모의투자금을 지급한다. 일 예로, 모의투자금은 약 1억원 가량의 가상의 사이버 머니(또는 코인) 형태로 지급될 수 있다. 모의투자금은 인앤 결제를 통해 충전이 가능하며, 사용자는 모의투자금을 기반으로 주식을 매수 및 매도할 수 있다. 이 주식 거래는 모의투자 게임 안에서 이루어지며, 사용자들은 주식 종목을 선택하고 모의투자금으로 주식을 매매할 수 있다.
모의투자금을 지급받은 사용자는 타 사용자와 대전 매칭을 통해 모의투자 게임을 수행할 수 있다. 사용자들은 소정의 주식 종목 내에서 모의투자금을 통해 주식을 매매하여 대전 주식 리스트를 구성할 수 있다. 여기에서 소정의 주식 종목은 프로세서(130)에 의해 수집된 주식 종목별 정보에 포함된 주식 종목을 의미한다.
프로세서(130)는 모의투자 게임을 위해 대전 주식 리스트를 구성한 사용자들간의 대전 매칭을 성사시킨다. 대전 매칭이 성사된 사용자들은 대전을 통해 일정 금액을 배팅하고 타 사용자(또는 타 팀)과 수익률에 대한 경쟁을 할 수 있다. 그리고 매칭된 대전이 완료되면 프로세서(130)는 모의투자 게임의 결과에 상응하도록 모의투자금에서 모의투자 배팅 금액을 정산한다. 즉, 모의투자 게임에서 이간 사용자는 타 사용자의 배팅 금액을 획득할 수 있다. 이는 사용자의 모의투자금에 반영되어, 사용자는 갱신된 모의투자금으로 다음 대전을 위한 주식 매매를 할 수 있다.
이때, 매칭된 대전은 소정의 단위 시간 동안 진행될 수 있으며, 소정의 단위 시간의 일 예로는 1일 단위의 증권 거래 시간일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 만약 단위 시간보다 짧은 세부 단위 시간으로 대전이 매칭된 경우, 세부 단위 시간에 비례하여 배팅 금액이 자동 설정될 수 있다.
프로세서(130)는 단위 시간 또는 세부 단위 시간 경과 후 대전이 완료되면, 대전 결과를 기반으로 다음 단위 시간에서의 주식 포트폴리오를 추천할 수 있다. 구체적으로, 대전에서 적용한 주식 포트폴리오 정보와, 대전 중 사용자의 활동 정보(매매, 손절매, 검색 기록 등) 및 주식 포트폴리오 정보에 상응하는 주식 종목별 위험도 정보를 기반으로 다음 단위 시간에서의 주식 포트폴리오를 추천할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 이전 단위 시간에서의 대전 결과에 따른 모의투자 배팅 금액 정산 결과가 전체 사용자의 평균 시간 대비 정산 금액을 단위 시간에 반영한 결과보다 더 적을 경우 다음 단위 시간에서의 주식 포트폴리오를 추천할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예는 기존의 모의투자와는 달리, 사용자의 주식 매매 활동을 통해 얻은 합산 수익과 합산 수익률을 랭킹에 반영하여 사용자들이 모의투자 게임 내에서 어떤 성과를 달성했는지 확인할 수 있도록 한다. 또한, 사용자가 보유하고 있는 가상의 모의투자금의 양도 랭킹에 영향을 미치도록 하며, 모의투자 게임 내에서 타 사용자와의 대전에서 승리한 횟수 및 패배한 횟수도 랭킹에 영향을 미치도록 한다. 이들 요소는 각각 소정의 가중치 및 변환계수가 적용되어 랭킹에 적용될 수 있도록 한다.
일 실시예로, 프로세서(130)는 대전이 완료되면 대전 매칭이 성사된 사용자들 중 일 사용자에게 타 사용자의 대전 주식 리스트의 정보를 제공할 수 있다. 일명 훔쳐보기 기능으로 다른 사용자가 게임 내에서 선택한 주식 종목과 관련된 정보를 열람할 수 있도록 한다. 이는 모의투자 게임 내에서의 경쟁과 전략을 향상시키기 위한 기능으로, 사용자들은 다른 사용자가 어떤 주식을 선택하고 어떤 성과를 얻었는지 확인할 수 있으며, 이 정보를 통해 자신의 투자 전략(포트폴리오)을 조정하거나 다른 사용자의 경험을 참고할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에서 프로세서(130)는 제1 인공지능 알고리즘에 의해 출력된 주식 종목별 위험도에 기초하여 사용자에 의해 구성된 대전 주식 리스트에 포함된 주식 종목들 간의 상관관계값 및 베타값을 제공할 수 있다. 이때, 상관관계값은 사용자에 의해 선택된 주식들 간의 상호작용에 의한 결과값을 수치화한 것으로, 포트폴리오를 구성시 다양한 주식을 어떻게 조합하는 것이 바람직한가에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 베타값은 일반 시장 지수와의 상대적인 주가 움직임을 나타내는 것으로, 주식의 민감성과 관련이 있는바, 사용자는 베타값을 확인하여 리스크 관리 및 포트폴리오의 최적화를 수행하는데 참고할 수 있다.
한편, 수많은 사용자들 중 일부는 최초 지급한 모의투자금을 모두 소진하는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 소정 대상의 사용자로 하여금 메타버스 공간 내에 구성된 강의 공간에 사용자의 아바타를 참여하도록 하여 교육 프로그램을 제공할 수 있다. 이때, 소정 대상 사용자는 일별 모의투자게임에 패배한 사용자 또는 지급 모의투자금을 모두 소진한 사용자 등일 수 있다. 또는, 사용자가 수익률 게임에서 패배하거나 어려움을 겪는 것으로 판단시, 프로세서(130)는 사용자에게 이러한 교육을 의무적으로 수강하도록 유도할 수 있다. 강의에는 문제풀이 및 퀴즈와 같은 학습 도구가 포함되어 있어, 사용자는 강의를 듣고 자본시장에 대한 이해도를 향상시킬 수 있다. 이 경우, 무조건적인 교육 참여는 사용자들의 게임 흥미도를 저하시킬 수도 있는바, 강의를 수강 완료한 사용자들에게는 소정의 인센티브(모의투자금, 금융상품 투자를 위한 교육 수료증 등) 가 제공될 수도 있다.
이후, 프로세서(130)는 통신모듈(110)을 통해 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 어플리케이션 상에서의 사용자 활동 정보를 수집한 후, 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 초개인화 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성하고 이를 사용자 단말(200)로 제공한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
구체적으로, 프로세서(130)는 주식 종목 검색 기록, 주식 종목 선택 횟수, 특정 주식 종목 화면의 사용자 활성 시간, 특정 주식 종목의 선호도 및 매매 정보, 주식투자 위험도와 관련한 게임 성향(대전성향, 게임타입 등), 배팅금액, 종목선택 및 비율정보 등을 포함하는 사용자 활동 정보를 수집할 수 있다. 그리고 프로세서(130)는 수집한 사용자 활동 정보 및 제1 인공지능 알고리즘을 통해 출력한 주식 종목별 위험도를 제2 인공지능 알고리즘에 입력한다. 이러한 입력에 대응하는 출력으로 사용자의 성향 정보가 생성되며, 사용자의 성향 정보는 사용자의 투자 성향, 선호도, 행동 패턴 등을 반영할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 모의투자 게임을 통해 1:1, 1:2, 1:3 등의 모의투자 게임을 진행할 때의 성과를 분석하여, 사용자의 승패율과 성향을 파악할 수 있다. 1:1의 경우 50%의 승패율을 갖지만, 1:2는 33.3%, 1:3은 25%의 승패율로 점점 낮아지게 된다. 하지만, 여러 명이 배팅하기 때문에 얻을 수 있는 수익은 자신의 배가 될 수 있다. 또한, 종목 선택 빈도, 주가 등락률에 대한 선호도, 손절매 시점 등을 통해 사용자의 위험 성향을 파악할 수 있다. 이처럼 본 발명의 일 실시예는 이러한 데이터와 분석 결과를 토대로 사용자의 개별적인 성향을 이해하고, 투자 스타일을 파악할 수 있다.
일 실시예로, 사용자의 성향 정보는 타 사용자의 활동 정보 및 성향 정보와의 유사도와의 비교 분석을 통해 주식 포트폴리오 추천 정보가 생성 및 출력된다. 이때, 타 사용자와의 유사도 비교 분석을 위해 협업 필터링 방식을 적용할 수 있다. 일 예로, 사용자와 유사한 패턴, 행동 또는 선호도를 갖는 타 사용자를 검출한 후, 사용자 및 타 사용자 간의 투자 항목의 대비를 통해 추천 주식 종목을 추출할 수 있다.
또는, 해당 사용자가 선호하는 주식과 유사한 다른 주식을 추천할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 A 종목을 좋아하면 B 종목도 좋아할 가능성이 있다는 가정을 기반으로 추천 종목을 결정하는 콘텐츠 기반 필터링 기법을 적용할 수 있다. 이때, 유클리드 거리법칙, 코사인 법칙과 같은 유사도 측정 기법을 활용하여 유사도가 최대한 가까운 종목을 선정하여 사용자에게 제공할 수 있다.
이와 같이 생성되는 주식 포트폴리오 추천 정보는 사용자의 성향과 맞춤화된 주식 종목 및 비중을 제안하는 것으로, 투자자의 특정 요구사항 및 목표에 부합하는 포트폴리오를 구성하는데 도움을 준다.
일련의 과정에서 프로세서(130)는 각각의 모든 사용자의 데이터를 수집할 수 있으며, 각 인공지능 알고리즘을 통해 출력된 결과값을 저장하고, 원본 데이터를 기업에게 전송하거나 소정 형식의 리포트 방식으로 출력할 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 전술한 특정 주식 종목 화면의 사용자 활성 시간을 사용자 단말(200)의 어플리케이션 상의 출력 화면을 통해 카운팅할 수 있다. 이에 더 나아가 보다 구체적인 활성 시간의 카운팅을 위해, 본 발명의 일 실시예는 사용자가 사용자 단말(200)을 주시한 시간을 기반으로 카운팅할 수 있다.
구체적으로 프로세서(130)는 사용자 단말(200)의 어플리케이션을 통해 카메라를 기 설정된 주기마다 동작시켜 사용자의 주시 정보를 획득하고 이를 기반으로 활성 시간을 카운팅할 수 있다. 이 경우는 사용자 단말(200)의 화면 상에 단일 종목에 대한 정보가 표출된 경우 적용됨이 바람직하다. 만약, 복수의 종목이 동시에 표출되는 경우 프로세서(130)는 어플리케이션을 통해 사용자가 바라보는 위치에 상응하는 주시 좌표정보를 획득할 수 있다. 그리고 프로세서(130)는 주시 좌표정보를 통해 사용자가 화면 상에 출력된 전체 영역(종목 및 그 외 영역) 중 특정 종목에 주시하고 있는지 여부를 정확하게 확인하고 이에 대한 활성 시간을 카운팅할 수 있다.
이때, 사용자의 주시 정보가 너무 짧을 경우 이는 우연에 의한 사용자의 행위로 판단할 수 있는바, 사용자가 일정 시간 주시해야 하는 최소 주시 시간이 설정될 수 있으며, 최소 주시 시간은 가변 설정될 수 있다. 최소 주시 시간은 전체 사용자들의 평균 주시 시간을 기준으로 주시 시간이 등급화된 후, 소정의 하위 등급에 상응하는 시간으로 설정될 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 다른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치(100)에 의해 수행되는 방법을 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 다른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법의 순서도이다.
먼저, 기업의 주식 종목별 정보를 수집하면(S110), 수집한 주식 종목별 정보를 사용자 단말로 전송한다(S120).
다음으로, 수집한 주식 몽목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출한다(S130).
다음으로, 메타버스 기반의 모의투자 게임 서비스가 사용자 단말(200)의 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라, 복수의 사용자 간의 대전 기반의 모의투자 게임을 제공하고(S140), 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 수집 모듈에 전송하여 메모리 상에 저장한다(S150).
다음으로, 메모리에 저장된 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 정산 모듈에서 수익률 및 배팅 금액을 계산한다(S160).
다음으로, 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 어플리케이션 상에서의 사용자 활동 정보를 수집하고(S170), 수집한 사용자 활동 정보를 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 초개인화 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공한다(S180).
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S180은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 4의 내용은 도 5의 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법의 내용에도 적용될 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, JavaScript, Ruby, Python, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 모의투자 게임 서비스 제공 장치
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 프로세서
200: 사용자 단말
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 프로세서
200: 사용자 단말
Claims (9)
- 메타버스 기반으로 대전 기반의 모의투자 게임 서비스를 제공하기 위한 프로그램 및 상기 프로그램을 통해 모의투자 게임 서비스를 사용자 단말 상에서 동작시키기 위한 어플리케이션이 저장된 메모리 및
상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 기업의 주식 종목별 정보를 수집 및 저장하고 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하고,
상기 모의투자 게임 서비스가 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라 복수의 사용자 간의 모의투자 게임을 제공하고, 상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 수익률 및 배팅 금액을 계산 및 정산하며,
대전성향, 게임타입, 주식 종목 검색 기록, 주식 종목 선택 횟수, 특정 주식 종목 화면의 사용자 활성 시간, 특정 주식 종목의 선호도 및 매매 정보를 포함하는 사용자 활동 정보 및 상기 주식 종목별 위험도를 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 사용자의 성향 정보를 생성하고 타 사용자의 활동 정보 및 성향 정보와의 유사도에 기반하여 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공하는 프로세서를 포함하는,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 모의투자 게임이 최초 시작함에 따라 참여하는 사용자들에게 인앱 결제를 통한 충전 및 상기 주식의 매매가 가능한 가상의 모의투자금을 지급하고,
상기 수집한 주식 종목별 정보에 포함된 주식 종목 내에서 상기 모의투자금을 통해 매매한 주식으로 대전 주식 리스트를 구성한 사용자들 간의 대전 매칭을 성사시키며, 상기 매칭된 대전이 완료됨에 따라 모의투자 게임의 결과에 상응하도록 상기 모의투자금에서 상기 모의투자 배팅 금액을 정산하는 것인,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 대전이 완료됨에 따라 대전 매칭이 성사된 사용자들 중 일 사용자에게 타 사용자의 대전 주식 리스트의 정보를 제공하는 것인,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 주식 종목별 위험도에 기초하여 상기 구성된 대전 주식 리스트에 포함된 주식 종목들 간의 상관관계값 및 베타값을 제공하는 것인,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 프로세서는 일별 모의투자게임에 패배한 사용자를 대상으로 메타버스 공간 내에 구성된 강의 공간에 사용자의 아바타를 참여하도록 하여 교육 프로그램을 제공하는 것인,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 프로세서는 메타버스 공간 내에 참여 중인 사용자들을 대상으로 상기 대전 매칭을 성사시키고, 상기 메타버스 공간 내 소정 영역에 증권 기업의 마케팅 정보를 제공하는 것인,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치.
- 삭제
- 컴퓨터에 의해 수행되는 방법에 있어서,
기업의 주식 종목별 정보를 수집 및 저장하는 단계;
상기 수집된 주식 종목별 정보를 사용자 단말로 전송하는 단계;
상기 수집한 주식 종목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하는 단계;
메타버스 기반의 대전 기반의 모의투자 게임 서비스가 사용자 단말의 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라, 복수의 사용자 간의 모의투자 게임을 제공하는 단계;
상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 수익률 및 배팅 금액을 계산 및 정산하는 단계;
대전성향, 게임타입, 주식 종목 검색 기록, 주식 종목 선택 횟수, 특정 주식 종목 화면의 사용자 활성 시간, 특정 주식 종목의 선호도 및 매매 정보를 포함하는 사용자 활동 정보 및 상기 주식 종목별 위험도 정보를 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 사용자의 성향 정보를 생성하고 타 사용자의 활동 정보 및 성향 정보와의 유사도에 기반하여 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공하는 단계를 포함하는,
메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 방법.
- 실행하기 위한 명령어들의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체로서,
기업의 주식 종목별 정보를 수집 및 저장하고, 상기 수집된 주식 종목별 정보를 사용자 단말로 전송하고, 상기 수집한 주식 종목별 정보를 미리 학습된 제1 인공지능 알고리즘에 입력하여 주식 종목별 위험도 정보를 산출하고,
메타버스 기반의 대전 기반의 모의투자 게임 서비스가 사용자 단말의 어플리케이션 상에서 동작됨에 따라, 복수의 사용자 간의 모의투자 게임을 제공하고, 상기 모의투자 게임의 결과에 상응하여 모의투자 게임에 참여한 사용자들의 모의투자 배팅 금액 및 사용자의 선택 종목을 기반으로 수익률 및 배팅 금액을 계산 및 정산하고,
대전성향, 게임타입, 주식 종목 검색 기록, 주식 종목 선택 횟수, 특정 주식 종목 화면의 사용자 활성 시간, 특정 주식 종목의 선호도 및 매매 정보를 포함하는 사용자 활동 정보 및 상기 주식 종목별 위험도 정보를 미리 학습된 제2 인공지능 알고리즘에 입력하여 사용자의 성향 정보를 생성하고 타 사용자의 활동 정보 및 성향 정보와의 유사도에 기반하여 주식 포트폴리오 추천 정보를 생성 및 제공하는,
컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
Priority Applications (1)
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| KR1020230148755A KR102664910B1 (ko) | 2023-11-01 | 2023-11-01 | 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치, 방법 및 기록매체 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020230148755A KR102664910B1 (ko) | 2023-11-01 | 2023-11-01 | 메타버스 기반 모의투자 게임 서비스 제공 장치, 방법 및 기록매체 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| KR102664910B1 true KR102664910B1 (ko) | 2024-05-17 |
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2023
- 2023-11-01 KR KR1020230148755A patent/KR102664910B1/ko active IP Right Grant
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