仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置において、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力される入力部と、前記バイオセンサに関するセンサ特性に基づいて前記検出情報を調整する調整部と、を備えることを特徴とする仮想世界処理装置。前記調整された検出情報に基づいて前記仮想世界で実行される体感型ゲームを制御する制御部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の仮想世界処理装置。前記調整された検出情報に基づいて前記ユーザに対する健康状態を判断する判断部をさらに備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサは、身長センサ、体重センサ、体温センサ、体脂肪センサ、血液型センサ、血圧センサ、血糖センサ、酸化飽和度センサ、心拍センサ、脳電図センサ、心電図センサ、筋電図センサ、眼電図センサ、電気皮膚反応センサ、バイオセンサ及び電位センサのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。前記検出情報は、前記検出情報のs1アイデンティティを区分するためのID情報と、前記バイオセンサが属するマルチセンサグループのアイデンティティを区分するためのグループID情報と、前記バイオセンサを参照するセンサID参照情報と、前記バイオセンサをグループ化するための接続環データ構造要素を示すリンクリスト情報と、前記バイオセンサの作動有無を判別する活性状態情報と、前記検出情報が調整された時間に同じ点を共有する他の検出情報に対する優先権情報と、のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。前記入力部は、前記検出情報を操作するためのセンサ適応選好がさらに入力されることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが身長センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、タイムスタンプ、単位及び値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが体重センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、タイムスタンプ、単位及び値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが体温センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、位置フラグ、タイムスタンプ、単位、値及び位置のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが体脂肪センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、タイムスタンプ、単位及び値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが血液型センサである場合、前記検出情報は、ABOタイプ及びRhタイプのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが血圧センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、最高血圧フラグ、最低血圧フラグ、平均血圧フラグ、タイムスタンプ、単位、最高血圧、最低血圧及び平均血圧MAPのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが血糖センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、タイムスタンプ、単位及び値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが酸化飽和度センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、タイムスタンプ、単位及び値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが心拍センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、タイムスタンプ、単位及び値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが脳電図センサである場合、前記検出情報は、電極位置ベースフラグ、電極位置フラグ、ウェーブパターンフラグ、電極位置ベース、電極位置、ウェーブパターン、タイムスタンプ、単位及び配列値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが心電図センサである場合、前記検出情報は、タイムスタンプ、単位及び配列値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが筋電図センサである場合、前記検出情報は、タイムスタンプ、単位及び配列値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが眼電図センサである場合、前記検出情報は、電極位置ベースフラグ、電極位置フラグ、電極位置ベース、電極位置、タイムスタンプ、単位及び配列値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが電気皮膚反応センサである場合、前記検出情報は、ユニットフラグ、dimX、dimY、タイムスタンプ、単位及び配列値のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記検出情報は、身長フラグ、体重フラグ、体温フラグ、体脂肪フラグ、血液型フラグ、血圧フラグ、血糖フラグ、酸化飽和度フラグ、心拍フラグ、脳電図フラグ、心電図フラグ、筋電図フラグ、眼電図フラグ、電気皮膚反応フラグ、身長、体重、体温、体脂肪、血液型、血圧、血糖、酸化飽和度、心拍、脳電図、心電図、筋電図、眼電図及び電気皮膚反応のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記バイオセンサが電位センサである場合、前記検出情報は、タイムスタンプ、波形ラベル、電位位置ベース、電位位置、ウェーブ値、単位、最大振幅及びウェーブパターンのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想世界処理装置。前記検出情報は1つ以上のフラグを含み、前記一つ以上のフラグそれぞれは前記検出情報が特定フィールドを含むか否かを示すことを特徴とする請求項1または請求項5に記載の仮想処理装置。仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置の動作方法において、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力されるステップと、前記バイオセンサに関するセンサ特性に基づいて前記検出情報を調整するステップと、を含むことを特徴とする仮想世界処理装置の動作方法。前記調整された検出情報に基づいて前記仮想世界で実行される体感型ゲームを制御するステップをさらに含むことを特徴とする請求項24に記載の仮想世界処理装置の動作方法。前記調整された検出情報に基づいて前記ユーザに対する健康状態を判断するステップをさらに含むことを特徴とする請求項24又は25に記載の仮想世界処理装置の動作方法。請求項24乃至請求項25のいずれか1項に記載の方法を実行するプログラムを記録したコンピュータで読み出し可能な記録媒体。現実世界と仮想世界との間の相互動作方法において、少なくとも1つのバイオセンサを用いて前記現実世界内のユーザに関する情報を検出するステップと、前記少なくとも1つのバイオセンサに対応する少なくとも1つのセンサ特性に基づいて前記検出された情報を調整するステップと、前記調整された検出された情報に基づいて前記仮想世界内の少なくとも1つのオブジェクトを制御するためのステップと、を含むことを特徴とする現実世界と仮想世界との間の相互動作方法。前記調整された検出された情報を用いて前記現実世界内の前記ユーザの健康状態を表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項28に記載の現実世界と仮想世界との間の相互動作方法。センサ調整選好情報を用いて前記検出された情報を調整するステップをさらに含むことを特徴とする請求項28又は29に記載の現実世界と仮想世界との間の相互動作方法。バイオセンサを用いて現実世界のユーザに対する生体情報を収集し、バイオセンサに対するセンサ特性に基づいて収集した情報を調整することによって、現実世界と仮想世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を実現する。本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置は、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力される入力部と、前記バイオセンサに関するセンサ特性に基づいて前記検出情報を調整する調整部とを備える。本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置の動作方法は、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して検出した検出情報が入力されるステップと、前記バイオセンサに関するセンサ特性に基づいて前記検出情報を調整するステップとを含む。本発明の一実施形態に係る現実世界と仮想世界との間の相互動作方法は、少なくとも1つのバイオセンサを用いて前記現実世界内のユーザに関する情報を検出するステップと、前記少なくとも1つのバイオセンサに対応する少なくとも1つのセンサ特性に基づいて前記検出された情報を調整するステップと、前記調整された検出された情報に基づいて前記仮想世界内の少なくとも1つのオブジェクトを制御するためのステップとを含む。本発明によると、バイオセンサを用いて現実世界のユーザに対する生体情報を検出し、バイオセンサに対するセンサ特性に基づいて検出した情報を調整することによって、現実世界と仮想世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を実現することができる。また、本発明によると、検出された生体情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲームを制御することによって、より現実的な仮想世界を実現することができる。以下、本発明に係る実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。しかし、本発明が実施形態によって制限されたり限定されることはない。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。図1は、一実施形態に係る現実世界内のセンサを用いて仮想世界のオブジェクトを操作する動作を示す図である。図1を参照すれば、一実施形態に係る現実世界内のセンサ100を用いて現実世界のユーザ110は、仮想世界のオブジェクト120を操作する。現実世界のユーザ110は、自身の動作、状態、意図、形態などに関する情報をセンサ100を通して入力し、センサ100は、ユーザ110の動作、状態、意図、形態などに関する制御情報controlinformation、CIをセンサ信号に含んで仮想世界処理装置に送信する。ここで、仮想世界は、仮想環境及び仮想世界オブジェクトに分類されてもよい。また、仮想世界オブジェクトは、アバター及び仮想オブジェクトに分類されてもよい。実施形態によって現実世界のユーザ110は、人間、動物、植物、及び無生物例えば、物であってもよく、また、ユーザの周辺環境温度、気圧などまで含んでもよい。図2は、本発明の一実施形態に係るバイオセンサ及びバイオセンサが収集した検出情報を示す図である。図2を参照すると、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は、バイオセンサ111、112、113、114、115を用いて現実世界のユーザ101の生体に関する情報121、122、123、124、125、126、127、128、129、130、131、132、133、134を収集する。例えば、バイオセンサ111~115のようなバイオセンサは、現実世界のユーザ101の生体に関する情報を収集してもよい。一実施形態に係るバイオセンサは、身長センサBodyHeightSensor、体重センサBodyWeightSensor111、体温センサBodyTemperatureSensor112、体脂肪センサ、血液型センサBloodTypeSensor、血圧センサBloodPressureSensor114、血糖センサBloodSugarSensor115、酸化飽和度センサBloodOxygenSensor113、心拍センサHeartRateSensor、脳電図センサElectroencephalographySensor、EEGSensor、心電図センサElectroencephalographySensor、ECGSensor、筋電図センサElectromyographySensor、EMGSensor、眼電図センサElectrooculographySensor、EOGSensor、電気皮膚反応センサgalvanicskinreflexsensor、GSRSensor、バイオセンサBioSensor及び電位センサElectrographSensorのうち少なくとも1つを含んでもよい。前述されたセンサは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。電位センサは、脳電図センサ、心電図センサ、筋電図センサ、眼電図センサ及び電気皮膚反応センサのうちの1つ以上を含んでもよい。身長センサは、現実世界のユーザ101のキー121を測定する。体重センサ111は、現実世界のユーザ101の体重122を測定する。体温センサ112は現実世界のユーザ101の体温123を測定する。体脂肪センサは、現実世界のユーザ101の体脂肪124を測定する。血液型センサは現実世界のユーザ101の血液型125を測定する。血圧センサ114は現実世界のユーザ101の血圧126を測定する。血糖センサ115は現実世界のユーザ101の血液内のブドウ糖の量、すなわち血糖127を測定する。酸化飽和度センサ113は現実世界のユーザ101の血液内酸素の量、すなわち酸化飽和度128を測定する。心拍センサは現実世界のユーザ101の心拍数129を測定する。脳電図センサは現実世界のユーザ101の脳電図130を測定する。心電図センサは現実世界のユーザ101の心電図131を測定する。筋電図センサは現実世界のユーザ101の筋電図132を測定する。眼電図センサは現実世界のユーザ101の眼電図133を測定する。電気皮膚反応センサは現実世界134のユーザ101の電気皮膚反応を測定する。電位センサは基準電極及び活性電極間の電位を測定する。前述されたセンサは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。バイオセンサは、身長センサ、体重センサ、体温センサ、体脂肪センサ、血液型センサ、血圧センサ、血糖センサ、酸化飽和度センサ、心拍センサ、脳電図センサ、心電図センサ、筋電図センサ、眼電図センサ、電気皮膚反応センサ及び電位センサのうち少なくとも2種類以上のセンサの組合によるセンサであってもよい。本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置は、現実世界のユーザ101の生体に対して収集した情報をバイオセンサの特性に基づいて調整する。また、調整された情報に基づいて一実施形態に係る仮想世界処理装置は、現実世界のユーザ101に対する生体情報が適用されると、バイオ-UXBioUserExperience仮想世界を制御する。実施形態に係る仮想世界処理装置は、調整された情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲーム141を制御する。例えば、仮想世界処理装置は、体重センサ111を用いて現実世界のユーザ101の体重情報を収集し、収集された体重情報に基づいて体感型ゲーム141のうちのアバターの外形を変形してもよい。また、仮想世界処理装置は、脳電図センサを用いて現実世界のユーザ101の脳電図情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム141例えば、アーチェリーゲームでの集中度に対する能力値を調整する。また、仮想世界処理装置は、筋電図センサを用いて現実世界のユーザ101の筋電図情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム141例えば、ボクシングゲームにおけるパワーに対する能力値を調整する。また、仮想世界処理装置は、眼電図センサを用いて現実世界のユーザ101の眼電図情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム141のうちのアバターの方向を制御する。また、仮想世界処理装置は、心拍センサを用いて現実世界のユーザ101の心拍数情報を収集し、収集された情報に基づいて体感型ゲーム141例えば、ゴルフゲームにおける安定状態に対する能力値を調整する。実施形態に係る仮想世界処理装置は複数のバイオセンサを用いて複数の生体情報を収集し、バイオセンサによって収集またや検出された複数の情報に基づいて体感型ゲーム141を制御する。例えば、仮想世界処理装置は、電気皮膚反応センサを用いて現実世界のユーザ101の電気皮膚反応情報例えば、ユーザ101の感情変化を収集し、心拍センサを用いてユーザ101の心拍数を収集し、収集された情報電気皮膚反応及び心拍数に基づいて体感型ゲーム141におけるストレスに対する能力値を調整する。実施形態に係る仮想世界処理装置は、調整された情報に基づいて現実世界のユーザ101に対する健康状態142を判断する。例えば、仮想世界処理装置は、電位センサを用いてユーザ101の基準電極及び活性電極間の電位情報を収集し、収集された情報に基づいて現実世界のユーザ101に対する健康状態142を判断する。したがって、仮想世界処理装置は、調整された情報に基づいて患者の健康状態をチェックしたり、運動状態をチェックしたり、老人の健康状態をチェックする。図3は、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の構成を示す図である。本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作または仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置300は、少なくとも1つの入力部310、調整部320を備える。入力部310は、バイオセンサ301が現実世界のユーザの生体に対して収集した検出情報302が入力される。検出情報302については後で詳細に説明する。実施形態に係る入力部310は、複数のバイオセンサ301から複数の検出情報302が入力される。実施形態に係る入力部310は、仮想世界の仮想オブジェクト360に関する情報を示すVRオブジェクトメタデータ361が入力されてもよい。また、入力部310は、検出情報302を操作するためのセンサ適応選好メタデータ352がさらに入力される。センサ適応選好メタデータ352については後で詳細に説明する。調整部320は、バイオセンサ301の特性に関するセンサ特性メタデータ303に基づいて、検出情報302を調整する。センサ特性メタデータ303については後で詳細に説明する。例えば、体重センサが現実世界のユーザ351の体重を検出した結果、80kgの検出情報を収集した場合、入力部310は80kgの検出情報が入力される。ここで、体重センサに対するセンサ特性のうち最大値maxValueが70kgであれば、調整部320は80kgの検出情報を70kgに調整する。また、一実施形態に係る仮想世界処理装置は調整された検出情報70kgを仮想世界に適用する。実施形態に係る入力部310が複数のバイオセンサ301それぞれから複数の検出情報302が入力された場合、調整部320は複数のバイオセンサ301それぞれに対する複数のセンサ特性303に基づいて複数の検出情報302を調整する。実施形態に係る調整部320は、調整された検出情報をVRオブジェクトメタデータ361に適用し、VRオブジェクトメタデータ361を調整してVRオブジェクトデータ362を生成する。実施形態に係る調整部320は、センサ特性303及びセンサ適応選好メタデータ352に基づいて検出情報302を調整する。本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置300は制御部330をさらに備えてもよい。制御部330は、調整部320で調整された検出情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲームを制御する。一実施形態に係る制御部330は、体感型ゲームの中の仮想オブジェクト360に関する情報を示すVRオブジェクトメタデータ361に調整された検出情報を適用してVRオブジェクトデータ362を生成し、生成されたVRオブジェクトデータ362を体感型ゲームに適用することによって体感型ゲームを制御する。本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置300は判断部340をさらに備えてもよい。判断部340は、調整部320で調整された検出情報に基づいて現実世界のユーザ351に対する健康状態を判断する。一実施形態に係る仮想世界処理装置300は、判断部340で判断されたユーザ351に対する健康状態をユーザ351に提供する。センサ特性はセンサの特性に関する情報である。センサ特性基本タイプsensorcapabilitybasetypeはセンサ特性の基本タイプである。実施形態に係るセンサ特性基本タイプは、センサ特性に対するメタデータの一部分として、全てのセンサに共通して適用されるセンサ特性に関するメタデータの基本タイプであってもよい。以下、図4~図6を参照してセンサ特性及びセンサ特性基本タイプについて詳細に説明する。図4は一実施形態に係るセンサ特性基本タイプを示す図である。図4を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプ400は、センサ特性基本属性sensorcapabilitybaseattributes410及び任意属性anyattributes420を含む。センサ特性基本属性410は、センサ特性基本タイプ400に基本的に含まれるセンサ特性のグループである。任意属性420は、各センサが有する追加的なセンサ特性のグループである。任意属性420は、任意のセンサに適用され得る固有の追加的なセンサ特性である。任意属性420は、基本属性以外の属性を含むための拡張性を提供する。図5は、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックスを示す図である。図5を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本タイプのシンタックス500は、ダイヤグラム510diagram、属性attributes520、及びソース530を含んでもよい。ダイヤグラム510は、センサ特性基本タイプの図表を含んでもよい。属性520は、センサ特性基本属性及び任意属性を含んでもよい。ソース530は、XMLeXtensibleMarkupLanguageを用いてセンサ特性基本タイプを示すプログラムまたはコードを含んでもよい。しかし、図5に示すソース530は単なる一実施形態であり、本発明がこれに制限されることはない。図6は、一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックスを示す図である。図6を参照すれば、一実施形態に係るセンサ特性基本属性のシンタックス600は、ダイヤグラム610、属性620、及びソース630を含む。ダイヤグラム610はセンサ特性基本属性の図表を含んでもよい。属性620は、単位unit601、最大値maxValue602、最小値minValue603、オフセットoffset604、解像力numOflevels605、感度sensitivity606、SNRsignaltonoiseratio607、及び正確度accuracy608を含んでもよい。前述されたセンサは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。単位601はセンサが測定する値の単位である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、単位601は摂氏°C及び華氏 ゚Fであってもよく、センサが速度センサである場合、単位601は時速km/h及び秒速m/sであってもよい。最大値602と最小値603はセンサが測定できる最大値及び最小値である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、最大値602は50°Cであり、最小値603は0°Cである。また、センサが同じ温度計である場合にも、センサの用途及び性能に応じて最大値602と最小値603が異なってもよい。オフセット604は、絶対値を獲得するためにセンサが測定する値に加えられる値である。実施形態に係るセンサが速度センサである場合、現実世界のユーザまたは事物が停止し、速度が0ではない値が測定されれば、センサはオフセット604を速度を0に調整するための値に決定する。例えば、停止している現実世界の自動車に対して速度-1km/hが測定される場合、オフセット604は1km/hになる。解像力605は、センサが測定できる値の数である。すなわち、解像力605は、センサが測定する最大値及び最小値の間でセンサが測定できる値の数を示す。実施形態に係るセンサが温度計であり、最大値が50°C、最小値が0°Cである場合、解像力605が5であれば、センサは温度を10°C、20°C、30°C、40°C、50°Cのように5個の温度を測定する。限定されない実施形態に係る現実世界の温度が20°Cである場合はもちろん、27°Cである場合にも切捨ての演算を行って温度を20°Cに測定してもよく、あるいは切上げの演算を行って30°Cに測定してもよい。感度606は、センサが出力値を測定するために要求される最小入力値である。すなわち、感度606は、出力信号を生成するための入力信号の最小大きさを示す。実施形態に係るセンサが温度計であり、感度606が1°Cである場合、センサは1°C以下の温度変化を測定できず、1°C以上の温度変化のみを測定できる。例えば、現実世界において15°Cから15.5°Cに温度が上昇した場合、センサは依然として15°Cに温度を測定する。SNR607は、センサが測定する値の信号対雑音の相対的な大きさである。実施形態に係るセンサがマイクである場合、現実世界のユーザの音声を測定することにおいて周辺の騒音が多ければセンサのSNR607は小さい値になる。正確度608はセンサの誤差である。すなわち、正確度608は、実際値に対する測定値の近さを示す。実施形態に係るセンサがマイクである場合、測定時の温度、湿度などに応じる音声の電波速度の差による測定誤差が正確度608になり得る。または、過去の当該センサを介して測定した値の統計的な誤差程度を介してセンサの正確度を決定することができる。実施形態に係る属性620は位置をさらに含んでもよい。位置はセンサの位置である。実施形態に係るセンサが温度計である場合、現実世界のユーザのわき間がセンサの位置になってもよい。位置は経度/緯度、地面からの高さ/方向などであってもよい。一実施形態に係るセンサ特性基本属性の単位601、最大値602、最小値603、オフセット604、解像力605、感度606、SNR607、正確度608及び位置について表1の通りである。ソース630は、XMLeXtensibleMarkupLanguageを用いてセンサ特性基本属性を示すプログラムまたはコードを含んでもよい。図面符号631は、最大値602に対する定義をXMLに表したものである。図面符号631によれば、最大値602はfloatの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。図面符号632は、最小値603に対する定義をXMLに表したものである。図面符号632によれば、最小値603はfloatの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。図面符号633は、解像力605に対する定義をXMLに表したものである。図面符号633によれば、解像力605はnonNegativeIntegerの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。しかし、図6に示すソース630は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。以下、センサ適応選好に対して詳細に説明する。センサ適応選好sensoradaptationpreferenceは、センサから受信された値を操作するための情報である。すなわち、センサ適応選好は、センサから収集された検出情報に対する調整する方法に関するユーザの選好度情報を示す。センサ適応選好基本タイプsensoradaptationpreferencebasetypeはユーザの操作情報の基本タイプである。実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプは、センサ適応選好に対するメタデータの一部分として、すべてのセンサに共通して適用されるセンサ適応選好に関するメタデータの基本タイプである。以下、図7~図9を参照してセンサ適応選好及びセンサ適応選好基本タイプに対して詳細に説明する。図7は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプを示す図である。図7を参照すると、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプ700は、センサ適応選好基本属性sensoradaptationpreferencebaseattributes710及び任意属性anyattributes720を含んでもよい。センサ適応選好基本属性710は、センサ適応選好基本タイプ700に基本的に含まれるセンサ適応選好のグループである。任意属性720は、各センサに関する追加的なセンサ適応選好のグループである。任意属性720は、任意のセンサに適用され得る固有の追加的なセンサ適応選好であってもよい。任意属性720は、基本属性以外の属性を含むための拡張性を提供する。図8は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックスを示す図である。図8を参照すれば、一実施形態に係るセンサ適応選好基本タイプのシンタックス800は、ダイヤグラムDiagram810、属性Attributes820、及びソースSource830を含んでもよい。ダイヤグラム810は、センサ適応選好基本タイプの図表を含んでもよい。属性820は、センサ適応選好基本属性及び任意属性を含んでもよい。ソース830は、XMLを用いてセンサ適応選好基本タイプを示すプログラムまたはコードを含んでもよい。しかし、図8に示すソース830は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。また、ソース830のコードのプログラムはXMLではない他の言語であってもよい。実施形態はXMLに限定されない。図9は、一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックスを示す図である。図9を参照すれば、一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のシンタックス900は、ダイヤグラムDiagram910、属性Attributes920、及びソースSource930を含んでもよい。ダイヤグラム910は、センサ適応選好基本属性の図表を含んでもよい。属性920は、センサID参照SensorIdRef901、センサ適応モードsensoradaptationmode902、活性状態activate903、単位unit904、最大値maxValue905、最小値minValue906、及び解像力numOflevels907を含んでもよい。センサID参照901は、特定の検出情報を生成する個別的なセンサの識別子を参照する情報である。センサ適応モード902は、センサの適用方法に関するユーザの選好情報である。実施形態に係るセンサ適応モード902は、センサを介して測定された現実世界のユーザの動作、状態、意図、形態などに関する情報を測定して仮想世界に反映するための適応方法に対するセンサ適応選好であってもよい。例えば、ストリクトstrict値は検出した現実世界の情報を仮想世界に直接的に適用するユーザの選好を表し、スケーラブルscalable値は検出した現実世界の情報をユーザの選好に応じて変化して仮想世界に適用するユーザの選好を表す。活性状態903は、仮想世界でセンサを活性化するか否かに関する情報である。実施形態に係る活性状態903は、センサの作動有無を判別するセンサ適応選好であってもよい。単位904は、仮想世界で用いられる値の単位である。例えば、単位904はピクセルであってもよい。実施形態に係る単位904はセンサから受信された値に対応する値の単位であってもよい。最大値905と最小値906は、仮想世界で用いられる値の最大値と最小値である。実施形態に係る最大値905と最小値906は、センサから受信された値に対応する値の単位であってもよい。解像力907は、仮想世界で用いられる値の個数である。実施形態に係る仮想世界で用いられる値の最大値と最小値との間の段階数を割るための値であってもよい。一実施形態に係るセンサ適応選好基本属性のセンサID参照901、適応モード902、活性状態903、単位904、最大値905、最小値906、及び解像力907について下記の表2のように整理することができる。このような属性は例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。ソース930は、XMLを用いてセンサ適応選好基本属性を示すプログラムを含んでもよい。しかし、実施形態はこれに限定されることはない。図面符号931は、活性状態903に対する定義をXMLで表したものである。図面符号931によれば、活性状態903はbooleanの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。図面符号932は、最大値905に対する定義をXMLで表したものである。図面符号932によれば、最大値905はfloatの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。図面符号933は、最小値906に対する定義をXMLで表したものである。図面符号933によれば、最小値906はfloatの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。図面符号934は、解像力907に対する定義をXMLで表したものである。図面符号934によれば、解像力907はnonNegativeIntegerの類型のデータを有し、選択的に用いてもよい。しかし、図9に示すソース930は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。以下、検出情報sensedinformationについて説明する。検出情報はセンサが現実世界から収集した情報である。実施形態に係る検出情報は、検出情報に対するメタデータmetadataのルート構成要素であってもよい。以下、図10を参照して検出情報に対して詳細に説明する。図10は、一実施形態に係る検出情報基本タイプを示す図である。図10を参照すると、一実施形態に係る検出情報基本タイプ1000は、検出情報基本属性sensedinformationbaseattributes1010及び任意属性anyattributes1020を含んでもよい。検出情報基本タイプ1000は、個別的な検出情報を相続inheritすることのできる最上の基本タイプである。検出情報基本属性1010は命令のための属性のグループである。任意属性1020は各センサに関する追加的な検出情報のグループである。任意属性1020は、任意のセンサに適用できる固有の追加的な検出情報であってもよい。任意属性1020は、基本属性以外の他の属性を含むための拡張性を提供する。下記の表3はソース1を示す。ソース1はXMLeXtensibleMarkupLanguageを用いて検出情報基本タイプを示すプログラムまたはコードを含んでもよい。しかしソース1は一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。検出情報基本属性1010は、ID1011、センサ参照IDsensorIdRef1012、グループIDgroupID1013、優先権priority1014、活性状態activate、及び接続リストlinkedlist1016を含んでもよい。このような基本属性は例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。ID1011は、センサが収集した検出情報の個別的なアイデンティティを区分するためのID情報である。センサ参照ID1012は、センサを参照する情報である。すなわち、センサID参照1012は特定の検出情報に含まれる情報を生成するセンサの識別子を参照する情報である。グループID1013は、センサが属するマルチセンサグループの個別的なアイデンティティを区分するための情報である。すなわち、グループID1013は、特定センサが属するマルチセンサグループの個別的なアイデンティティを区分するためのID情報である。優先権1014は、検出情報報が調整Adaptされた時間に同じ点Pointを共有する他の検出情報に対する検出情報の優先権情報である。実施形態によって1が最も高い優先権を示してもよく、値が大きくなるほど優先権が低くなる。優先権1014のデフォルトDefault値は1であってもよい。同一の優先権を有する1つ以上の検出された情報がある場合、処理の順序は適応エンジンによって決定される。優先権1014は、検出された情報を適応VRの特性に応じて仮想世界オブジェクト特性に適用するために用いられてもよい。仮想世界オブジェクト特性はセンサのグループ内で定義される。例えば、適応RVはそれの制限された能力のために優先権1014の降順でセンサのグループの個別的な検出された情報を処理する。すなわち、低い優先権1014を有する検出された情報は損失されることになる。活性状態1015はセンサの作動有無を判別する情報である。true値はセンサが活性化されなければActivatedならないことを意味し、false値はセンサが非活性化されなければDeactivatedならないことを意味する。リンクリスト1016は、様々なセンサをグループ化するためのリンク環情報である。実施形態に係るリンクリスト1016は、隣接するセンサの識別子に対する参照情報を含む方法によりセンサをグループ化するマルチセンサグループに関する情報であってもよい。実施形態に係る検出情報基本属性1010は、値、タイムスタンプ及び有効期間をさらに含んでもよい。値はセンサ測定値である。値はセンサから受信された値であってもよい。タイムスタンプはセンサがセンシングする時の時間情報である。有効期間はセンサ命令の有効な期間に関する情報である。実施形態に係る有効期間は秒の単位であってもよい。一実施形態に係る検出情報基本属性について下記の表4のよう整理することができる。基本属性例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。以下、センサの具体的な実施形態に対する検出情報を説明する。下記の表5はソース2を示す。ソース2はXMLeXtensibleMarkupLanguageを用いて身長センサに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース2のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。身長センサタイプBodyHeightSensortypeは、身長センサに対する検出情報を説明するためのツールである。身長センサタイプは、タイムスタンプTimestamp、単位Unit及び値Valueの属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、身長センサの検出時間に関する情報である。単位は、身長センサの検出情報の単位に関する情報である。例えば、身長センサの検出された情報の単位はインチまたはセンチメーターであってもよい。値は、身長センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はcm単位で検出されてもよい。下記の表6は例示1を示す。例示1は身長センサタイプの例示を示す。しかし、例示1は身長センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示1を参照すると、身長センサが測定した検出情報は170.5cmの大きさの値を有してもよい。下記の表7は、身長センサタイプの2進表現シンタックスbinaryrepresentationsyntaxの例示を示す。下記の表8は、身長センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。表8で説明されたように、2進表現はデータフィールドとして1つ以上のフラグを示す。すなわち、2進表現を用いることによって、検出情報は1つ以上のフラグを含んでもよい。1つ以上のフラグそれぞれは、検出情報が特定フィールドを含むか否かを示す。特定フラグの値が0であるとき、前記の特定フラグに対応する特定フィールドは検出情報内に含まれないことがある。したがって、フラグを用いることで検出情報のデータ大きさが限定されることがある。下記の表9はソース3を示す。ソース3は、XMLを用いて体重センサBodyWeightsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース3のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。体重センサタイプは、体重センサに対する検出情報を説明するためのツールである。体重センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、体重センサの検出時間に関する情報である。単位は、体重センサの検出情報の単位に関する情報である。例えば、体重センサの検出された情報の単位はキログラムであってもよい。値は、体重センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はkg単位で検出されてもよい。下記の表10は例示2を示す。例示2は体重センサタイプの例示を示す。しかし、例示2は体重センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示2を参照すると、体重センサが測定した検出情報は65.4kg大きさの値を有してもよい。下記の表11は、体重センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表12は、体重センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表13はソース4を示す。ソース4は、XMLを用いて体温センサBodyTemperaturesensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース4のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。体温センサタイプは、体温センサに対する検出情報を説明するためのツールである。体温センサタイプは、タイムスタンプ、単位、値及び位置の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、体温センサの検出時間に関する情報である。単位は、体温センサの検出情報の単位に関する情報である。例えば、体温センサの検出された情報の単位は摂氏であってもよい。値は、体温センサが検出した値に関する情報である。例えば、値は摂氏°C単位で検出されてもよい。位置は、体温センサが検出した位置に関する情報である。実施形態に係る位置は、一般的に身体に対する温度Generalbodytemperature、わきAxillary、耳Ear、指Finger、胃腸管Gastro-intestinaltract、口Mouth、直腸Rectum、足指Toe及び鼓膜Tympanumを含んでもよい。しかし、実施形態はこれに限定されることはない。下記の表14は例示3を示す。例示3は体温センサタイプの例示を示す。しかし、例示3は体温センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示2を参照すると、体温センサが測定した検出情報は36.5度の大きさの値を有してもよい。下記の表15は、体温センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表16は、体温センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表17は、locationフィールドの2進表現及び位置情報の例示を示す。下記の表18はソース5を示す。ソース5はXMLを用いて体脂肪センサBodyFatsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース5のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。体脂肪センサタイプは体脂肪センサに対する検出情報を説明するためのツールである。体脂肪センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、体脂肪センサの検出時間に関する情報である。単位は、体脂肪センサの検出情報の単位に関する情報である。値は、体脂肪センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はパーセンテージ単位で検出されてもよい。下記の表19は例示4を示す。例示4は体脂肪センサタイプの例示を示す。しかし、例示4は体脂肪センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示4を参照すると、体脂肪センサが測定した検出情報は75の大きさの値を有してもよい。下記の表20は、体脂肪センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表21は、体脂肪センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表22はソース6を示す。ソース6は、XMLを用いて血液型センサBloodTypesensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース6のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。血液型センサタイプは、血液型センサに対する検出情報を説明するためのツールである。血液型センサタイプは、ABOタイプ及びRhタイプの属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。ABOタイプは、血液型センサによって検出されたABO血液型に関する情報である。実施形態に係るABOタイプはA、B、AB及びOを含んでもよい。Rhタイプは、血液型センサによって検出されたRh血液型に関する情報である。実施形態に係るRhタイプはRhとRh-を含んでもよい。下記の表23は例示5を示す。例示5は血液型センサタイプの例示を示す。しかし、例示5は血液型センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示5を参照すると、血液型センサが測定した検出情報はAのABOタイプ及びRhのRhタイプを有してもよい。下記の表24は血液型センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表25は、血液型センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表26は、ABOTypeフィールドの2進表現及びタイプの例示を示す。下記の表27はソース7を示す。ソース7は、XMLを用いて血圧センサBloodPressuresensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース7のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。血圧センサタイプは血圧センサに対する検出情報を説明するためのツールである。血圧センサタイプは、タイムスタンプ、単位、最高血圧SystolicBP、最低血圧DiastolicBP及び平均血圧MAPの属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、血圧センサの検出時間に関する情報である。単位は、血圧センサの検出情報の単位に関する情報である。最高血圧は、血圧センサが検出した収縮血圧systolicBloodPressureに関する情報である。実施形態に係る最高血圧はmmHgの単位を有してもよい。最低血圧は、血圧センサが検出した拡張期血圧diastolicBloodPressureに関する情報である。平均血圧は、血圧センサが検出した平均血圧meanarterialpressureに関する情報である。下記の表28は例示6を示す。例示6は、血圧センサタイプの例示を示す。しかし、例示6は血圧センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示6を参照すると、血圧センサが測定した検出情報は121の最高血圧、83の最低血圧及び100の平均血圧を有してもよい。下記の表29は血圧センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表30は、血圧センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表31はソース8を示す。ソース8は、XMLを用いて血糖センサBloodSugarsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース8のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。血糖センサタイプは、血糖センサに対する検出情報を説明するためのツールである。血糖センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、血糖センサの検出時間に関する情報である。単位は、血糖センサの検出情報の単位に関する情報である。値は、血糖センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はmg/dL単位で検出されてもよい。下記の表32は例示7を示す。例示7は血糖センサタイプの例示を示す。しかし、例示7は血糖センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示7を参照すると、血糖センサが測定した検出情報は115mg/dLの値を有してもよい。下記の表33は血糖センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表34は血糖センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表35は酸化飽和度センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表36は、酸化飽和度センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表37はソース9を示す。ソース9はXMLを用いて心拍センサHeartRatesensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース9のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。心拍センサタイプは、心拍センサに対する検出情報を説明するためのツールである。心拍センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、心拍センサの検出時間に関する情報である。単位は、心拍センサの検出情報の単位に関する情報である。値は、心拍センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はBPM単位で検出されてもよい。下記の表38は例示8を示す。例示8は心拍センサタイプの例示を示す。しかし、例示8は心拍センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。例示8を参照すると、心拍センサが測定した検出情報は65BPMの値を有してもよい。下記の表39は心拍センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表40は、心拍センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表41はソース10を示す。ソース10は、XMLを用いて脳電図センサEEGsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース10のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。脳電図センサタイプは、脳電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。脳電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、脳電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、脳電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、脳電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値は置いて単位で検出されてもよい。下記の表42は例示9を示す。例示9は、脳電図センサタイプの例示を示す。しかし、例示9は脳電図センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。下記の表43は、脳電図センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表44は、脳電図センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表45はelectrodeLocationBaseフィールドの2進表現及び電極位置タイプの例示を示す。下記の表46は、wavePatternフィールドの2進表現及びウェーブパターンタイプの例示を示す。下記の表47はソース11を示す。ソース11は、XMLを用いて心電図センサECGsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース11のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。心電図センサタイプは、心電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。心電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、心電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、心電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、心電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はmV単位で検出されてもよい。下記の表48は例示10を示す。例示10は心電図センサタイプの例示を示す。しかし、例示10は心電図センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。下記の表49は、心電図センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表50はソース12を示す。ソース12は、XMLを用いて筋電図センサEMGsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース12のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。筋電図センサタイプは、筋電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。筋電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、筋電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、筋電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、筋電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はmV単位で検出されてもよい。下記の表51は例示11を示す。例示11は筋電図センサタイプの例示を示す。しかし、例示11は筋電図センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。下記の表52は筋電図センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表53はソース13を示す。ソース13は、XMLを用いて眼電図センサEOGsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース13のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。眼電図センサタイプは、眼電図センサに対する検出情報を説明するためのツールである。眼電図センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、眼電図センサの検出時間に関する情報である。単位は、眼電図センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、眼電図センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はトゥォダヌィで検出されることができる。下記の表54は例示12を示す。例示12は眼電図センサタイプの例示を示す。しかし、例示12は眼電図センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。下記の表55は、眼電図センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表56は、眼電図センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表57は、electrodeLocationBaseフィールドの2進表現及び電極位置タイプの例示を示す。下記の表58はソース14を示す。ソース14は、XMLを用いて電気皮膚反応センサGSRsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース14のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。電気皮膚反応センサタイプは、電気皮膚反応センサに対する検出情報を説明するためのツールである。電気皮膚反応センサタイプは、タイムスタンプ、単位及び配列値の属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、電気皮膚反応センサの検出時間に関する情報である。単位は、電気皮膚反応センサの検出情報の単位に関する情報である。配列値は、電気皮膚反応センサが検出した値に関する情報である。例えば、値はμΩ単位で検出されてもよい。下記の表59は例示13を示す。例示13は電気皮膚反応センサタイプの例示を示す。しかし、例示13は電気皮膚反応センサタイプの一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。下記の表60は、電気皮膚反応センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表61は、電気皮膚反応センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表62はソース15を示す。ソース15は、XMLを用いてバイオセンサBIOsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース15のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。バイオセンサタイプは、バイオセンサに対する検出情報を説明するためのツールである。バイオセンサタイプはね身長BodyHeight、体重BodyWeight、体温BodyTemperature、体脂肪BodyFat、血液型BloodType、血圧BloodPressure、血糖BloodSugar、酸化飽和度BloodOxygen、心拍HeartRate、脳電図EEG、心電図ECG、筋電図EMG、眼電図EOG及び電気皮膚反応GSRの属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。このようなバイオセンサタイプは例示的なものであり、実施形態はこれに限定されることはない。下記の表63は、バイオセンサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表64はバイオセンサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表65はソース16を示す。ソース16は、XMLを用いて電位センサElectrographsensorに対する検出情報を示す。しかし、下記のソース16のプログラムソースは一実施形態に過ぎず、本発明がこれに制限されることはない。電位センサタイプは、電位センサに対する検出情報を説明するためのツールである。電位センサタイプは、タイムスタンプ、波形ラベルWaveFormLabel、電位位置ベースElectrodeLocationBase、電位位置ElectrodeLocation、ウェーブ値WaveValue、単位Unit、最大振幅MaxAmplitude及びウェーブパターンWavePatternの属性のうち少なくとも1つを含んでもよい。タイムスタンプは、電位センサの検出時間に関する情報である。波形ラベルは、ベースの波形ラベルを記述する。波形ラベルは、電位ラベル分類スキームElectrographyClassificationSchemeによって提供される分類スキーマ用語Termを参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ISO/IEC23005-6のA.2.Xで定義されたものであってもよい。電位位置ベースは、基底Base電極の位置を特定する。電位位置ベースは電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ISO/IEC23005-6のA.2.Xで定義されたものであってもよい。電位位置は、基底電極の位置を特定する。電位位置は、電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ISO/IEC23005-6のA.2.Xで定義されたものであってもよい。ウェーブ値はマイクロボルトμVに単位であって、電位センサの時系列的TimeSeriesな検出値を示す。単位は基本Default単位以外の他の単位が用いられた場合、ウェーブ値及び最大振幅量子に対する検出された値の単位を特定する。単位は、電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ISO/IEC23005-6のA.2.Xで定義されたものであってもよい。最大振幅はマイクロボルトμVに単位であり、電極センサの最大振幅を示す。ウェーブパターンは、検出されたウェーブのパターンを特定する。ウェーブパターンは、電位ラベル分類スキームによって提供される分類スキーマ用語を参照してもよい。電位ラベル分類スキームは、ISO/IEC23005-6のA.2.Xで定義されたものであってもよい。2つの電極間の電気活動ElectricalActivityを測定するための位置が図12及び図13を参照して下記で詳細に説明される。電気活動は、2つの電極間で波形を形成する。例えば、図12に示すFP1及びF7の2つの電極から第1波形が取得される。それぞれの波形を識別するために、どのような2つの位置が用いられたかを把握する必要がある。下記の表66は、周波数によって分類される波形の種類Typeの一例である。下記の表67は波形パターン分類スキームの一例である。波形の最大振幅は活動の強度Intensityを示すために用いられる。電位センサに対する検出情報は、時系列的な電気的潜在Potentialデータ、2つの電極位置の対応するラベル、波形のパターンに基づいた波形分類及び最大振幅を含んでもよい。下記の表68は、身長センサタイプの2進表現シンタックスの例示を示す。下記の表69は、身長センサタイプの2進表現のための追加的なセマンティックスの例示を示す。下記の表70は、locationフィールドの2進表現及び位置情報の例示を示す。図11は、本発明の一実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法を示すフローチャートである。図11を参照すると、本発明の一実施形態に係る仮想世界と現実世界の相互動作interoperabilityまたは仮想世界間の相互動作を可能にする仮想世界処理装置の動作方法は、バイオセンサが前記現実世界のユーザの生体に対して収集した検出情報が入力されるS1110。実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、仮想世界の仮想オブジェクトに関する情報を示すVRオブジェクトデータが入力される。また、仮想世界処理装置の動作方法は、検出情報を操作するためのセンサ適応選好がさらに入力されてもよい。仮想世界処理装置の動作方法は、バイオセンサの特性に関するセンサ特性に基づいて検出情報を調整するS1120。例えば、体重センサが現実世界のユーザの体重を検出した結果、80kgの検出情報を収集した場合、仮想世界処理装置の動作方法は80kgの検出情報が入力される。ここで、体重センサに対するセンサ特性のうち最大値maxValueが70kgであれば、仮想世界処理装置の動作方法は80kgの検出情報を70kgの最大値に調整する。また、一実施形態に係る仮想世界処理装置は、調整された検出情報70kgを仮想世界に適用してもよい。実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、調整された検出情報をVRオブジェクトメタデータに適用してVRオブジェクトメタデータを調整し、VRオブジェクトデータを生成する。実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、センサ特性及びセンサ適応選好SensorAdaptationPreferenceに基づいて検出情報を調整する。本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置の動作方法は、調整された検出情報に基づいて仮想世界で実行される体感型ゲームを制御するS1121。一実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、体感型ゲームのうち仮想オブジェクトに関する情報を示すVRオブジェクトメタデータに調整された検出情報を適用してVRオブジェクトデータを生成し、生成されたVRオブジェクトデータを体感型ゲームに適用することによって体感型ゲームを制御する。本発明の一実施形態によれば、仮想世界処理装置の動作方法は、調整された検出情報に基づいて現実世界のユーザに対する健康状態を判断するS1122。また、一実施形態に係る仮想世界処理装置の動作方法は、判断されたユーザに対する健康状態をユーザに提供する。図12は、本発明の一例に係る脳波電位記録術Electroencephalography;EEGのための10-20システムで用いられる位置の名前を示す図である。シンボルFP1、FP2は前頭極FrontalPoleである。F3、F4は前頭Frontalである。C3、C4は中心Centralである。P3、P4は頭頂Parientalである。O1、O2は後頭Occipitalである。F7、F8は前側頭AnteriorTemporalである。T3、T4は中間側頭MiddleTemporalである。T5、T6は後側頭PosteriorTemporalである。FZは正中前頭Midline-Frontalである。CZは正中中心Midline-Centralである。PZは正中頭頂Midline-Parientalである。A1、A2は耳Auricularである。すなわち、前の文字F、T、C、P及びOはそれぞれ前頭、側頭、中心、頭頂及び後頭を示す。後文字Zは正中に位置する電極を示す。後文字のうち偶数すなわち、2、4、6及び8は右半球Hemisphereに位置する電極を示す。後文字のうち奇数すなわち、1、3、5及び7は左半球Hemisphereに位置する電極を示す。図13は、本発明の一例に係る12リードLead心電図記録Electrocardiography;ECGシステムで用いられる位置の名前を示す図である。ECGは電極を示すために広く用いられる位置マップである。それぞれの位置の頭字語Acronymが図13に示されている。このような情報に基づいて、12-リードシステム内のそれぞれのラベルはその特定の電極の位置を有する。例えば、V1はV1の位置における単極Unipolarの電極から取得される。下記の表71は電極ラベル及び電極位置を説明する。下記の表72は電極位置分類スキームの一例である。図14は、10-電位位置から始まった12リードを示す図である。リードI1410、リードII1415及びリードIII1420は四肢Limbリードである。この信号の電極は四肢の上1つはそれぞれの腕、1つは左側の足に位置する。リードI1410は、左側の腕LA電極及び右側の腕RA電極間の電圧である。リードI1410は下記の数式1によって算出される。リードII1415は左側の足LL電極及び右側の腕RA電極間の電圧である。リードII1415は下記の数式2によって算出される。リードIII1420は、左側の足LL電極及び左側の腕LA電極間の電圧である。リードIII1420は下記の数式3によって算出される。リードは単極Unipolar及び双極Bipolarの二種類がある。双極リードは1つの正、1つの負の電極を有する。12-リードECGで四肢リードI1410、II1415及びIII1420は双極である。単極リードも2つの極を有するが、負極は他の電極のロットLotsからの信号で作られた合成極CompositePoleである。12-リードECGで四肢リードを除いたものaVR1425、aVL1430、aVF1435、V11440、V21445、V31450、V41455、V51460及びV61465は単極である。aVRArgumentedVectorRight1425、aVLArgumentedVectorLeft1430及びaVFArgumentedVectorFoot1435は増幅四肢リードAugmentedLimbLeadである。増幅四肢リードは四肢リードのように3つの電極から得られる。しかし、増幅四肢リードは心臓を異なる角またはベクトルで観測する。aVR1425は右側の腕で正電極を有する。負電極は左側の腕電極及び左側の足電極の組合であり、これは右側の腕における正電極の信号強度を増幅する。aVR1425は下記の数式4によって算出される。aVL1430は左側の腕で正電極を有する。負電極は右側の腕電極及び左側の足電極の組合であり、これは左側の腕における正電極の信号強度を増幅する。aVL1430は下記の数式5によって算出される。aVF1435は左側の足で正電極を有する。負電極は右側の腕電極及び左側の足電極の組合であり、これは左側の足における正電極の信号強度を増幅する。aVF1435は下記の数式6によって算出される。aVR1425、aVL1430及びaVF1435は下記の数式7のように四肢リードに基づいて算出される。心臓の前方PrecordialリードV11440、V21445、V31450、V41455、V51460及びV61465に対する電極は胸部のすぐ上部に位置する。心臓に近接するため、心臓の前方リードは増幅を要求しない。心臓の前方リードは、いわゆる水平平面HorizontalPlane内における心臓の電気的な行動を観測する。水平平面内における心臓の電気的軸はZ軸と言及される。図15は、一般的なECGの波形を示す図である。一般的な、心臓周期CardiacCycleのECG追跡はPウェーブ1510、QRSコンプレックス1595、Tウェーブ1550及びUウェーブECGのうち50~75で見えるから構成される。EEGとは異なり、ECG波形は、連続する5個の異なる波形P1510、Q1520、R1530、S1540及びT1550の組合波形である。一般的な心房脱分極AtrialDepolarizationの間、主電気的ベクトルはSAノードからAVノードに向かい、右心房から左心房に拡散される。これはECGでのPウェーブ1510に変換する。Pウェーブ1510の持続時間は80msである。Tウェーブ1550は、心室Ventricleの再分極Repolarizationまたは復旧を示す。QRSコンプレックス1595の開始から及びTウェーブ1550の頂点までの間隔は絶対不応期AbsoluteRefactoryPeriodと呼ばれる。Tウェーブ1550の後日半分は相対拒絶期RelativeRefactoryPeriodと呼ばれる。Tウェーブ1550の持続時間は160msである。PRセグメント1560は、Pウェーブ1510及びQRSコンプレックス1595を連結する。これは一致する。STセグメント1570は、QRSコンプレックス1595及びTウェーブ1550を連結する。PRインターバル1580は、Pウェーブ1510の最初からQRSコンプレックス1595の最初までが測定されたものである。QTインターバル1590は、QRSコンプレックス1595の最初からTウェーブ1550の最後までが測定されたものである。QRSコンプレックス1595は、右心室及び左心室の急速な脱分極を示す。右心室及び左心室は心房に比べて大きい筋肉塊Massを有する。したがって、QRSコンプレックス1595は、P-ウェーブ1510に比べて極めて大きい振幅を有する。ECG波形の時系列的なデータは特定パターンに分類されることができないが、波形の特性を識別するために全体の時系列データが要求されるということが注目されなければならない。したがって、それぞれのリード及びそれの対応リードのラベルにおける電気的な潜在データの時系列が用いられる必要がある。EMG波形は特定筋肉における電気活動を示す。それぞれの筋肉に対する電極の位置は一般的に筋肉の先端である。すなわち、それぞれの筋肉は、それに対応する電極の推薦位置を有する。さらに、EMGの分類された波形パターン情報はない。それぞれの筋肉における電気的な潜在データの時系列及びそれに対応する筋肉のラベルが用いられる必要がある。本発明に係る実施形態は、様々なコンピュータ手段によって実行されることができるプログラム命令形態で実現され、コンピュータで読み取り可能な媒体に記録されることができる。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェア当業者に公示されて使用可能なものであってもよい。上述したように、本発明は限定された実施形態と図面によって説明されたが、本発明が上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明が属する分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正および変形が可能である。したがって、本発明の範囲は上述した実施形態に限定されて定められてはならず、添付の特許請求の範囲だけではなく、この特許請求の範囲と均等なものによって定められなければならない。