챗GPT기반 메타버스플랫폼 모델 설계에 관한 연구

Study on the Design of a ChatGPT-Based Metaverse Platform Model

메타버스에서 상호작용은 무엇보다 중요하다. 아바타와의 상호작용과 공간에서의 공통된 경험을 통해 이루어지는 상호작용은 메타버스 사용자 모두에게 독특한 경험을 제공한다. 대화형 인공지능서비스인 챗GPT는 기존의 정적인 메타버스 내 상호작용을 획기적으로 개선할 수 있는 방법일 수 있다. 인공지능을 통해 아바타와 가상기술이 연결되어 인간의 언어를 이해하고 응답할 수 있게 되면서, 보다 몰입감있고 현실감이 느껴지는 메타버스 경험을 할 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 챗GPT를 활용해 한국폴리텍대학의 메타버스플랫폼 가상캠퍼스에서 상호작용을 증강시킬 수 있는 모델을 설계하고자 한다. 향후연구에서는 한국폴리텍대학 고유의 도메인 데이터, NCS 및 산업용 데이터, 개인 데이터 등으로 LLM을 구축하고 충분히 학습한 파인튜닝 상세설계와 프레임웍을 추가하여 시스템으로 구현할 예정이다. 이를 폴리텍대학 메타버스 가상캠퍼스에 적용하면서 테스트와 모니터링을 진행하고, 기술적 측면에서의 전문가 자문과 객관적 평가 등을 적용한 정량적·정성적 분석을 수행하려고 한다.

Interactivity is the most critical factor in the success of metaverse platforms, which can provide a unique user experience through interaction with digital avatars and engagement in a shared space. As a conversational artificial intelligence (AI) service, ChatGPT is considered a promising approach to dramatically improve the quality of interactions with computational agents on existing metaverse platforms. The ability of large language models (LLMs) to understand and respond to human communication can be expected to enable more immersive and realistic experiences. Therefore, in this study, we developed a computational model to enhance interaction with AI agents on a virtual campus on the Korea Polytechnics University metaverse platform by using ChatGPT. In future research, we plan to create an LLM with unique domain data related to Korea Polytechnic University and the National Competency Standards (NCS) along with industrial and personal data and implement the model by fine‑tuning a specially designed architecture with a pretrained framework. We plan to apply this system to the virtual Polytech Metaverse Campus for testing and monitoring. We will also perform quantitative and qualitative analyses based on advice from technical experts and the results of objective evaluations.