KR102282798B1 - Apparatus for Intellectual Learning Service and Driving Method Thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 지능형 학습서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치는, 교수자의 강의 데이터를 저장하며, 강의 데이터의 저장시 자동 응답 검색을 위한 검색어를 매칭시켜 저장하는 저장부, 및 학습자 단말장치로부터 대화형 메신저 기반으로 학습 질의가 있을 때, 학습 질의의 질의 내용 및 저장한 검색어를 근거로 (기)저장한 강의 데이터를 학습자 단말장치로 자동 전송하며, 제공할 강의 데이터가 없을 때 교수자의 교수자 단말장치로 학습 질의를 전송하는 제어부를 포함할 수 있다.The present invention relates to an intelligent learning service apparatus and a method of driving the apparatus, and the intelligent learning service apparatus according to an embodiment of the present invention stores lecture data of an instructor, and searches for an automatic response search when the lecture data is stored. When there is a learning query based on an interactive messenger from a storage unit that matches and stores, and the learner terminal device automatically transmits (previously) stored lecture data to the learner terminal device based on the query contents of the learning query and the stored search word. , when there is no lecture data to be provided, it may include a control unit for transmitting a learning query to the instructor terminal device of the instructor.
Description
본 발명은 지능형 학습서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 가령 대학에서 학생들이 예습이나 복습을 수행할 때 지능형 대화 로봇 등의 대화형 메신저를 통해 질의에 대한 답변이나 자료를 자동으로 수신하여 학습장애를 해결하는 지능형 학습서비스장치 및 그 장치의 구동방법에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent learning service device and a method of driving the device, and more particularly, when students perform preparation or review at a university, answers to questions or data are provided through an interactive messenger such as an intelligent conversational robot. It relates to an intelligent learning service device that automatically receives and solves learning disabilities, and a method of driving the device.
전자학습(Electronic learning)은 이러닝(e-Learning) 또는 전자교육 등 다양한 명칭으로 불리지만, 교육을 전자적으로 수행할 수 있다는 것에는 동일하다. 전자학습은 정보통신기술을 활용하여 언제(anytime), 어디서나(anywhere), 누구나(anyone) 원하는 수준별 맞춤형 학습을 할 수 있는 체제이다. 전자학습은 전통적인 교육의 장과 비교할 때 학습공간과 학습경험이 보다 확대되고, 학습자 주도성이 강화될 수 있는 교육으로 ICT 활용교육과 같은 의미를 갖는다. 단, 정보통신기술의 발전과 함께 ICT 활용교육이 학습 환경과 방법, 내용 측면에서 보다 확대되고 발전된 형태로 이해할 수 있다.Electronic learning is called by various names such as e-Learning or electronic education, but it is the same in that education can be performed electronically. E-learning is a system that enables customized learning for each desired level at any time, anywhere, and by anyone using information and communication technology. Compared with traditional education fields, e-learning has the same meaning as ICT-using education as an education in which the learning space and learning experience can be expanded and learner initiative can be strengthened. However, along with the development of information and communication technology, education using ICT can be understood in a more expanded and developed form in terms of learning environment, methods, and contents.
그런데, 이러한 이러닝이 보편화된 상황임에도 불구하고, 가령 대학의 많은 학생들은 예습이나 복습을 수행하는 과정에서 의문 사항이나 질의할 내용이 있는 경우 실시간으로 교수와 직접 통화할 수 없는 상태인 경우가 대부분이어서 학습에 장애를 받는 문제가 있으며, 메일이나 게시판을 이용하는 경우 교수의 답변이 있는지 실시간으로 확인하여야 하는 등 불편함이 많다.However, despite the widespread use of e-learning, for example, many students at universities are unable to communicate directly with the professor in real time if they have any questions or questions during the preparation or review process. There is a problem that there is a problem with learning difficulties, and there are many inconveniences such as having to check in real time whether the professor has an answer when using e-mail or bulletin board.
본 발명의 실시예는 가령 대학에서 학생들이 예습이나 복습을 수행할 때 지능형 대화 로봇 등의 대화형 메신저를 통해 질의에 대한 답변이나 자료를 자동으로 수신하여 학습장애를 해결하는 지능형 학습서비스장치 및 그 장치의 구동방법을 제공함에 그 목적이 있다.An embodiment of the present invention provides an intelligent learning service device for resolving learning disabilities by automatically receiving answers to questions or data through a conversational messenger such as an intelligent conversational robot when students perform preparation or review at a university, for example, and An object of the present invention is to provide a method of driving an apparatus.
본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치는, 교수자의 강의 데이터를 저장하며, 상기 강의 데이터의 저장시 자동 응답 검색을 위한 검색어를 매칭시켜 저장하는 저장부, 및 학습자 단말장치로부터 대화형 메신저 기반으로 학습 질의가 있을 때, 상기 학습 질의의 질의 내용 및 상기 저장한 검색어를 근거로 상기 저장한 강의 데이터를 상기 학습자 단말장치로 자동 전송하며, 제공할 강의 데이터가 없을 때 상기 교수자의 교수자 단말장치로 상기 학습 질의를 전송하는 제어부를 포함한다.An intelligent learning service device according to an embodiment of the present invention stores lecture data of a professor, a storage unit that matches and stores a search word for automatic response search when the lecture data is stored, and an interactive messenger based on a learner terminal device When there is a learning query, the stored lecture data is automatically transmitted to the learner terminal device based on the query contents of the learning query and the stored search word, and when there is no lecture data to be provided, to the instructor terminal device of the instructor and a control unit for transmitting the learning query.
상기 저장부는, 상기 강의 데이터로서 상기 질의 내용에 응답하기 위한 답변 내용 및 강의자료를 저장하며, 상기 제어부는, 상기 질의 내용을 근거로 상기 저장한 답변 내용 및 상기 강의자료 중에서 하나를 선택하여 제공할 수 있다.The storage unit stores, as the lecture data, answer contents and lecture materials for responding to the query contents, and the control unit selects and provides one of the stored answer contents and the lecture materials based on the query contents. can
상기 제어부는, 상기 학습 질의를 상기 교수자 단말장치로 전송하면서 상기 질의 내용에 직접 답변할지는 문의하며, 상기 문의에 대한 응답 결과에 따라 상기 학습 질의의 상황에 대처할 수 있다.The control unit transmits the learning inquiry to the instructor terminal device and inquires whether to directly answer the inquiry, and responds to the situation of the learning inquiry according to a result of the response to the inquiry.
상기 제어부는, 상기 문의 후에 지정 시간동안 답변이 없으면, 상기 학습자 단말장치로 추후 답변할 것을 통지할 수 있다.The control unit, if there is no answer for a specified time after the inquiry, may notify the learner terminal device to reply later.
상기 제어부는, 상기 교수자의 강의자료에서 상기 질의 내용에 관련되는 부분을 발췌한 발췌자료를 상기 강의 데이터로서 전송할 수 있다.The control unit may transmit, as the lecture data, an extract obtained by extracting a part related to the query content from the lecture material of the instructor.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치의 구동방법은, 저장부 및 제어부를 포함하는 지능형 학습서비스장치의 구동방법으로서, 교수자의 강의 데이터를 저장하며, 상기 강의 데이터의 저장시 자동 응답 검색을 위한 검색어를 매칭시켜 상기 저장부에 저장하는 단계, 및 상기 제어부가, 학습자 단말장치로부터 대화형 메신저 기반으로 학습 질의가 있을 때, 상기 학습 질의의 질의 내용 및 상기 저장한 검색어를 근거로 상기 저장한 강의 데이터를 상기 학습자 단말장치로 자동 전송하며, 제공할 강의 데이터가 없을 때 상기 교수자의 교수자 단말장치로 상기 학습 질의를 전송하는 단계를 포함한다.In addition, the driving method of the intelligent learning service device according to an embodiment of the present invention is a driving method of an intelligent learning service device including a storage unit and a control unit, and stores lecture data of an instructor, and automatically responds when the lecture data is stored. matching a search term for a search and storing it in the storage unit; and, when a learning query is received from a learner terminal device based on an interactive messenger, by the control unit, based on the query content of the learning query and the stored search word and automatically transmitting the stored lecture data to the learner terminal device, and transmitting the learning query to the instructor terminal device of the instructor when there is no lecture data to be provided.
상기 저장하는 단계는, 상기 강의 데이터로서 상기 질의 내용에 응답하기 위한 답변 내용 및 강의자료를 저장하며, 상기 전송하는 단계는, 상기 질의 내용을 근거로 상기 저장한 답변 내용 및 상기 강의자료 중에서 하나를 선택하여 제공할 수 있다.The storing may include storing answer content and lecture data for responding to the query as the lecture data, and the transmitting may include selecting one of the stored answer content and the lecture material based on the query content. You can choose to provide.
상기 구동방법은, 상기 학습 질의를 상기 교수자 단말장치로 전송하면서 상기 질의 내용에 직접 답변할지는 문의하며, 상기 문의에 대한 응답 결과에 따라 상기 학습 질의의 상황에 대처하는 단계를 포함할 수 있다.The driving method may include inquiring whether to directly answer the question while transmitting the learning query to the instructor terminal device, and responding to the learning query situation according to a response result to the inquiry.
상기 구동방법은, 상기 문의 후에 지정 시간동안 답변이 없으면, 상기 학습자 단말장치로 추후 답변할 것을 통지하는 단계를 포함할 수 있다.The driving method may include the step of notifying the learner terminal device to give an answer later if there is no answer for a specified time after the inquiry.
상기 구동방법은, 상기 교수자의 강의자료에서 상기 질의 내용에 관련되는 부분을 발췌한 발췌자료를 상기 강의 데이터로서 전송하는 단계를 포함할 수 있다.The driving method may include transmitting, as the lecture data, extract data obtained by extracting a part related to the query content from the lecture material of the instructor.
본 발명의 실시예에 따르면, 학생들이 예습이나 복습을 수행하는 과정에서 문의사항에 대하여 즉흥적으로 답변을 제공받거나 관련 자료를 제공받을 수 있게 됨으로써 학습능률이 오르고, 학생들의 학습능력에도 도움이 될 것이다.According to an embodiment of the present invention, students will be able to receive immediate answers to inquiries or to receive related materials in the process of performing preparations or review, thereby increasing their learning efficiency and helping students to learn. .
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스시스템을 나타내는 도면,
도 2는 도 1의 학습자 단말장치상의 화면을 예시하여 나타낸 도면,
도 3은 도 1의 지능형 학습서비스장치의 세부 구조를 예시한 블록다이어그램, 그리고
도 4는 도 1의 지능형 학습서비스장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.1 is a view showing an intelligent learning service system according to an embodiment of the present invention;
2 is a view showing an example of a screen on the learner terminal device of FIG. 1;
3 is a block diagram illustrating a detailed structure of the intelligent learning service device of FIG. 1, and
4 is a flowchart illustrating a driving process of the intelligent learning service device of FIG. 1 .
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스시스템을 나타내는 도면이며, 도 2는 도 1의 학습자 단말장치상의 화면을 예시하여 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating an intelligent learning service system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating a screen on the learner terminal device of FIG. 1 .
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스시스템(90)은 가령 챗봇(chatbot)과 같은 지능형 대화 로봇을 이용한 학습서비스시스템으로서, 교수자 단말장치(100), 학습자 단말장치(110), 통신망(120) 및 지능형 학습서비스장치(130)의 일부 또는 전부를 포함한다.1, an intelligent
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 통신망(120)과 같은 일부 구성요소가 생략되어 교수자 단말장치(100)나 학습자 단말장치(110)가 지능형 학습서비스장치(130)와 다이렉트 통신(예: P2P 통신)을 수행하거나 지능형 학습서비스장치(130)의 일부 또는 전부가 통신망(120) 내의 네트워크장치(예: 무선교환장치 등)에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.Here, "including some or all" means that some components such as the
교수자 단말장치(100)는 데스크탑컴퓨터, 랩탑컴퓨터, 태블릿PC, 스마트폰, 나아가 스마트TV를 포함하며, 그 주변장치로서 인공지능(AI) 스피커 등을 더 포함할 수 있다. 교수자 단말장치(100)는 대학 등에서 강의를 진행하는 교수와 같이 교수자가 사용하는 단말장치로서, 교수자는 단말장치를 통해 학생들이 자신의 수업을 예습하고 복습할 때, 예상되는 질문, 혹은 질문에 대한 답변내용이나 학습자료에 대한 정보 즉 데이터를 제공한다. 예를 들어, 특정 과목의 강의에 대한 강의 녹화물이나 파워포인트(PPT) 등의 강의노트가 있는 경우, 해당 강의자료를 지능형 학습서비스장치(130)로 제공하면서 지능형 대화 로봇 기반의 검색에 의해 자신이 제공한 강의자료와 답변내용이 강의 데이터로서 제공될 수 있도록 하기 위한 검색어를 제공한다. 물론, 검색어는 강의에 대한 주제, 소재, 내용, 키워드 등이 될 수 있다. 이러한 검색 키워드는 팝업창과 같은 UI(User Interface) 창의 형태에 따라 다양한 방식으로 입력될 수 있다. 예를 들어, 1차 검색어, 2차 검색어와 같이 카테고리 항목을 구분하여 순서대로 입력할 수 있다.The
교수자 단말장치(100)에서 교수자가 강의자료를 제공할 때, 지능형 학습서비스장치(130)는 특정 검색어 즉 제1 키워드를 기반으로, 또는 관련 강의자료의 내용을 일부 분석하여 예상되는 키워드 혹은 검색어를 교수자에게 제공한 후, 선택하도록 할 수도 있다. 이와 같이 예시로서 교수자에게 제시되는 키워드는 지능형 학습서비스장치(130)에서 다양한 경로를 통해 데이터를 수집하고 또는 해당 서비스를 기반으로 누적되는 데이터를 통해 인공지능(AI)의 딥러닝과 같은 동작을 수행하여 예시로서의 키워드를 생성해 제시해 줄 수도 있을 것이다. 이와 같이, 교수자 단말장치(100)를 통해 교수자는 직접 키워드 즉 검색어를 입력할 수 있지만, 자동으로 제시된 키워드를 중에서 다양한 키워드 즉 예상되는 질문 등에 대한 정보를 제공할 수 있다. 키워드는 통상 보통명사와 같은 단어의 복합명사 등을 의미한다면 검색어는 문장 등을 포함하는 의미로 이해될 수도 있을 것이다.When the instructor provides lecture materials in the
통상 교수자의 강의자료는 한학기에 14주차 ~ 15주차로 구성될 것이고, 각 주차마다의 강의내용을 기반으로 키워드를 제공할 수도 있는 것이므로, 키워드 또는 예상되는 질문 등에 대한 키워드를 제공함에 어려움은 없을 것이다.Usually, lecture materials of instructors will consist of 14 to 15 weeks per semester, and keywords can be provided based on the lecture contents for each week, so there will be no difficulty in providing keywords for keywords or expected questions. .
또한, 교수자 단말장치(100)는 학생들의 질문사항 등에 대하여 지능형 학습서비스장치(130)에서 질의에 대한 답변을 제공할 수 없거나 관련 자료를 제공할 수 없을 경우, 지능형 학습서비스장치(130)로부터 해당 질의사항을 수신한다. 이에 따라 교수자는 교수자 단말장치(100)를 통해 학생들의 질의에 답변할 수 있게 된다.In addition, when the
이의 과정에서 가령, 지능형 학습서비스장치(130)는 교수자 단말장치(100)로 학생의 질의에 대하여 직접 답해줄 수 있는지를 먼저 문의할 수 있다. 따라서, 직접 답변할 수 있는지에 대한 문의가 있는 경우에는 단순히 예(Yes)나 아니오(No)의 형태로 문의에 답할 수 있을 것이다. 물론 교수자는 바로 답할 수 없음을 먼저 알리고, 추후에 질의에 대한 답변을 제공할 수도 있을 것이다.In this process, for example, the intelligent
학습자 단말장치(110)는 교수자 단말장치(100)와 마찬가지로 지능형 학습서비스장치(130)의 서비스를 이용하기 위한 랩탑컴퓨터나 태블릿PC, 스마트폰 등의 다양한 장치를 포함한다. 지능형 대화 로봇(예: 챗봇, 채터봇, 채터박스, 대화 에이전트 등)은 PC나 모바일 기반으로 모두 구현이 가능하므로 크게 문제되지는 않는다. 따라서 학습자 단말장치(110)는 지능형 대화 로봇을 2가지의 형태로 사용할 수 있다. 가령, 어플리케이션(이하, 앱)의 형태로 학습자 단말장치(110)에서 다운로드받아 이를 실행할 수도 있지만, 지능형 학습서비스장치(130)에서 제공하는 지정 화면에서, 또는 메인 화면에 표시되는 챗봇 메신저 아이콘을 클릭하여 질의를 할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 후자보다는 전자의 경우가 더욱 바람직할 수 있다. 다시 말해, 학습을 위한 전용 챗봇 메신저를 구현한다고 볼 수 있다.The
학습자는 학습자 단말장치(110)의 화면에서 학습 전용 챗봇 메신저를 실행한 후 예습이나 복습시 궁금한 사항이나 해당 수업의 강의를 담당하는 교수자의 강의자료나 해당 강의자료의 특정 내용이 알고 싶을 때에는 챗봇 메신저를 통해 질의할 수 있다. 예컨대, 도 2에서는 홍길동 학생이 메신저를 통해 자신이 요청한 사항과 관련해 강의자료를 제공받는 것을 보여주고 있다. 학습자 단말장치(110)는 챗봇, 더 정확하게는 지능형 대화 로봇 기반으로 답변을 수신하고, 강의자료도 제공받을 수 있지만, 만약 챗봇이 서비스 즉 질의에 대한 답변을 제공하지 못하는 경우에는 교수자와 연락을 취하여 교수자의 응답에 관련되는 답변을 제공할 수 있다. 여기서 응답과 관련되는 답변이란 교수자의 응답 내용을 그대로 학습자에게 전송할 수 있지만, 간접적으로 가령 즉시 답변 가능한지 물었을 때 불가능한 상황임을 수신하게 되면, 현재 답변이 불가하다는 내용을 전송하는 것 등을 포함한다.The learner executes the learning-only chatbot messenger on the screen of the
다시 말해, 학습자 단말장치(110)는 지능형 학습서비스장치(130)에서 학습자의 질의에 대한 답변이나 강의자료를 제공할 수 없을 때, 교수자 단말장치(100)로 학습자의 질의 내용을 전송한다. 이때, 직접 답변을 할 수 있는지를 묻는 것이다. 만약, 교수자는 당장은 힘들다는 응답을 주면, 해당 응답을 근거로 지능형 학습서비스장치(130), 더 정확하게는 챗봇은 가령 "현재 교수님이 답변을 제공할 수 없는 상태에 있습니다"와 같은 메시지를 전송하는 것이다. 이와 같이, 학습자 단말장치(110)를 사용하는 학습자는 예습이나 복습을 진행하는 과정에서 교수자에게 질의할 내용이 있는 경우에는 실시간으로 챗봇을 통해 학습의 도움을 받을 수 있으므로, 학습의 연속성을 가질 수 있어, 학습능률이 증대될 것이다.In other words, the
예를 들어, 특정 학생은 예습이나 복습 중에 자신의 학습자 단말장치(110)를 사용하여 도 2에서와 같이, "교수님, 블록체인 산업규모 좀 알고 싶어요ㅠ"와 같은 형태의 메시지를 전송할 수 있다. 물론 학생은 이러한 질문이 챗봇이 처리할 것임을 알지만, 혹여 교수님이 메시지를 받을 수 있기 때문에 "교수님"이라 전송할 수 있다. 이와 같이, 메시지가 전송되면, 도 1의 지능형 학습서비스장치(130)는 해당 메시지를 분석하여, 분석 결과를 근거로 교수자가 사전에 입력한 키워드 등과 대비하여 일치하는 답변내용이나 강의자료를 제공할 수 있다. 물론 강의자료는 메시지의 분석 결과 학생이 자료를 요청한 경우에 한하여 제공될 수 있다. 또한, 이의 과정에서 제공되는 자료는 지능형 학습서비스장치(130)에서 유사도 등을 판단하여 제공될 수 있는 만큼 학생이 원하는 직접적인 자료가 아닐 수도 있다.For example, a specific student may transmit a message in the form of "Professor, I want to know the scale of the blockchain industry," as shown in FIG. 2, by using his/her
가령, 이의 경우 학생과 챗봇은 서로 지속적인 대화를 진행하게 된다. 예컨대, "지금 제공된 자료는 제가 찾는 자료하고는 조금 차이가 있어요", "저는 블록체인의 시장규모를 알고 싶었거든요"라는 형태의 메시지를 학생이 다시 전송하면, 챗봇은 다시 해당 메시지를 분석하여 질의에 맞는 강의자료를 제공할 수 있게 된다. 물론 강의자료는 전체 자료에서 일부를 발췌하는 형태로 제공될 수도 있다. 본 발명의 실시예서는 문장 기반의 자연어 처리 기술을 사용할 수 있다. 컴퓨터가 정보를 이해하고 논리적으로 추론할 수 있는 시멘틱 웹 기술, 문자로 구성된 데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 텍스트마이닝 기술, 대화 상대의 상황과 문맥을 파악하는 상황인식 컴퓨팅 기술 등이 다양하게 적용될 수 있을 것이다.For example, in this case, the student and the chatbot have a continuous conversation with each other. For example, if a student sends a message in the form of "The data provided now is slightly different from the data I'm looking for", "I wanted to know the market size of the block chain", the chatbot analyzes the message again and asks We will be able to provide you with course materials that are suitable for you. Of course, lecture materials may be provided in the form of excerpts from the entire material. An embodiment of the present invention may use a sentence-based natural language processing technology. Semantic web technology that allows a computer to understand information and logically infer it, text mining technology that finds useful information from data composed of characters, and context-aware computing technology that understands the situation and context of a conversation partner will be applied in various ways. .
통신망(120)은 유무선 통신망을 모두 포함한다. 가령 통신망(120)으로서 유무선 인터넷망이 이용되거나 연동될 수 있다. 여기서 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTN)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망 등을 포함하는 의미이다. 물론 본 발명의 실시예에 따른 통신망(120)은 이에 한정되는 것이 아니며, 향후 구현될 차세대 이동통신 시스템의 접속망으로서 가령 클라우드 컴퓨팅 환경하의 클라우드 컴퓨팅망, 5G망 등에 사용될 수 있다. 가령, 통신망(120)이 유선 통신망인 경우 통신망(120) 내의 액세스포인트는 전화국의 교환국 등에 접속할 수 있지만, 무선 통신망인 경우에는 통신사에서 운용하는 SGSN 또는 GGSN(Gateway GPRS Support Node)에 접속하여 데이터를 처리하거나, BTS(Base Station Transmission), NodeB, e-NodeB 등의 다양한 중계기에 접속하여 데이터를 처리할 수 있다.The
통신망(120)은 액세스포인트를 포함할 수 있다. 여기서의 액세스포인트는 건물 내에 많이 설치되는 펨토(femto) 또는 피코(pico) 기지국과 같은 소형 기지국을 포함한다. 여기서, 펨토 또는 피코 기지국은 소형 기지국의 분류상 교수자 단말장치(100)나 학습자 단말장치(110)를 최대 몇 대까지 접속할 수 있느냐에 따라 구분된다. 물론 액세스포인트는 교수자 단말장치(100)나 학습자 단말장치(110)와 지그비 및 와이파이 등의 근거리 통신을 수행하기 위한 근거리 통신모듈을 포함한다. 액세스포인트는 무선통신을 위하여 TCP/IP 혹은 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)를 이용할 수 있다. 여기서, 근거리 통신은 와이파이 이외에 블루투스, 지그비, 적외선, UHF(Ultra High Frequency) 및 VHF(Very High Frequency)와 같은 RF(Radio Frequency) 및 초광대역 통신(UWB) 등의 다양한 규격으로 수행될 수 있다. 이에 따라 액세스포인트는 데이터 패킷의 위치를 추출하고, 추출된 위치에 대한 최상의 통신 경로를 지정하며, 지정된 통신 경로를 따라 데이터 패킷을 다음 장치, 예컨대 지능형 학습서비스장치(130)로 전달할 수 있다. 액세스포인트는 일반적인 네트워크 환경에서 여러 회선을 공유할 수 있으며, 예컨대 라우터(router), 리피터(repeater) 및 중계기 등이 포함된다.The
지능형 학습서비스장치(130)는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 대화 로봇 기반의 학습서비스를 제공한다. 물론 이러한 지능형 대화 로봇 기반의 학습서비스는 다양한 곳에서 사용될 수 있지만, 대학을 예로 들어 설명한다. 가령, 대학의 홈페이지에서 메인화면상에는 대화형 로봇 가령, 챗봇을 나타내는 아이콘이 표시될 수 있는데, 이를 실행하여 질의를 하는 형태로 이루어질 수 있다. 만약, 지능형 학습서비스장치(130)가 지능형 대화 로봇 기반의 서비스를 제공하는 서버 등의 전용 장치라면, 다시 말해 카카*톡과 같은 메신저 회사에서 제공하는 메신저라면 이를 통해서도 얼마든지 가능할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 어떠한 형태로 서비스가 이루어지는지에 특별히 한정하지는 않을 것이다.The intelligent
본 발명의 실시예에서는 교수자들이 지능형 학습서비스장치(130)에 접속하여 자신들이 직접 강의자료를 제공하고, 키워드를 제공하는 등의 동작을 수행한다. 예를 들어, 학습자 단말장치(110)를 통해 학습자가 메신저를 실행하면, 도 2에서와 같이, 채팅을 위한 화면이 표시된다. 즉, 메시지 전송창이 생성되는 것이다. 이는 앱의 형태로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 지능형 대화 로봇과 채팅으로 대화를 수행하되, 학습과 관련한 대화, 나아서는 학습이나 진학 상담 등을 진행하여 학습에 도움을 줄 수 있을 것이다.In an embodiment of the present invention, the instructors access the intelligent
예를 들어, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치(130)는 챗봇을 이용한 동영상 혹은 동영상 강의물을 제공할 수 있다. 지능형 학습서비스장치(130)는 가령 메인서버로서 각 학과의 교수들의 학업 강의에 대한 정보를 저장하고, 각 강의에 대한 음성파일을 이용하여 강의 내용별로 프레임(frame)을 분리하여 저장한다. 물론 여기서, 프레임은 1주차, 2주차와 같은 주차별 단위가 될 수 있다. 이때, 각 프레임 설정은 해당 교수들이 자신의 강의에 대한 주제, 소재, 내용, 키워드 등을 사전에 입력하도록 하여 제작된다. 챗봇을 통해 학생들이 학습에 대한 질문을 하는 경우 관련 질문과 관련하여 유사성 즉 유사도가 높은 음성파일이나 동영상의 프레임을 제공하는 것이다. 이때, 관련 동영상이 없는 경우 지능형 학습서비스장치(130)는 교수자 단말장치(100)로 챗봇을 통해 해당 학습자의 질의 내용을 자동 통지하고 직접 답해줄지 여부를 묻는다. 소정 시간 동안 교수자 단말장치(100)로부터 연락이 없는 경우 학습자에게 추후 답변할 것을 통지하고 교수자 단말장치(100)로부터 연락이 오면 즉시 학습자에게 통지하도록 하여 학습능력을 높인다. 상기의 동작들은 모두 챗봇 즉 인공지능(AI) 로봇이 모든 내용이나 상황을 스스로 감지하여 지정 규칙에 따라 동작하는 것을 나타낸다. 물론 여기서의 지정 규칙은 딥러닝과 같은 알고리즘을 포함하는 것이다.For example, the intelligent
예를 들어, 지능형 학습서비스장치(130)는 학습자와 대화형 메신저를 통해 채팅을 진행하고 교수자 단말장치(100)로부터 연락이 오면 학습자에게 이의 사실을 통지하고, 학습자와 교수자가 직접 채팅을 진행하도록 연결할 수도 있다. 다시 말해, 챗봇은 학습자와 교수자가 채팅을 하도록 중개하는 것이다. 이와 같이 학습서비스장치(130)를 통해 학습자의 질의에 응답하고, 또는 강의자료를 제공하고, 나아가 교수자와 직접 대화를 하도록 하며 자신은 상황을 모니터링하고 하는 방법은 다양할 수 있다. 다시 말해, 교수자로부터 연락이 온 후, 교수자가 답변이 없으면 교수자의 단말장치(100)로 학습자와 대화를 지속하라는 메시지를 전송할 수 있다. 또는 단체 카*방과 같이 학습자, 챗봇, 교수자가 단체 채팅을 수행할 수도 있다. 다시 말해, 챗봇은 학습자와 교수자가 자유롭게 대화를 이어갈 수 있도록 중재를 하는 것이다. 이와 같이 채팅 구현 방법과 관련해서는 다양한 방법이 가능할 수 있고, 이는 무엇보다 시스템 설계자의 의도에 따라 다양하게 설계될 수 있는 것이므로, 본 발명의 실시예에서는 어느 하나의 방식에 특별히 한정하지는 않을 것이다.For example, the intelligent
물론, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치(130)는 교수자가 강의자료를 시스템에 저장시킬 때, 키워드를 제공하는 등의 동작을 수행하고, 또 강의자료에서 프레임을 구분하여 키워드를 제공하는 것 등을 예시하였지만, 가령 지능형 학습서비스장치(130)는 강의내용을 분석하여 자동으로 키워드를 생성하는 것도 얼마든지 가능할 수 있다. 예를 들어, 대제목과 소제목 등만 스캔하여 분석한 후 이를 근거로 학습자의 자료 요구에 응답하는 것이다. 다시 말해, 학습자가 자료를 요청하는 경우, 키워드를 기반으로 특정 장(chapter)을 발췌하여 제공할 수 있다. 이의 경우, 교수자들은 강의자료를 음성파일이나 PPT 강의노트의 형태로 제공할 때, 프레임을 구분하는 작업을 덜 수 있게 된다. 즉, 지능형 학습서비스장치(130)는 편집 동작을 수행하는 것이다. 물론, 이러한 자료의 제공은 교수자의 저작권 등을 침해하지 않는 범위에서 서비스가 제공되는 것이 바람직하다.Of course, the intelligent
나아가, 지능형 학습서비스장치(130)는 서비스 범위를 앞서 언급한 대로 특정 대학이나 학원 등에 한정하는 것이 아니라, 전국의 학원 또는 전국의 대학을 범위로 확장할 수도 있을 것이다. 예를 들어, 학습자가 서비스를 이용할 때 또는 질의를 할 때 적정한 정보를 함께 제공하도록 하는 것이다. 가령, 학습자가 현재 진학 중인 대학이나 학과, 학년에 대한 정보를 입력하면 이를 근거로 특정 교과목이나 교수의 자료나 키워드를 분석하여 챗봇은 해당 분석 결과를 근거로 학습자의 질의에 대한 답변을 제공하거나 학습자료를 제공해 주는 것이다.Furthermore, the intelligent
물론 챗봇도 인공지능 프로그램에 해당된다. 다시 말해, 자연인의 대화를 스스로 인식하는 기능을 수행하기 때문이다. 대화를 위하여 채팅 메신저 프로그램을 더 구현할 뿐이다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치(130)는 학습자들의 학습과 관련해 수집되는, 또는 교수자들로부터 제공받은 데이터를 근거로 딥러닝을 수행하고, 해당 분석결과를 근거로 챗봇을 통한 학습서비스의 성능을 높일 수 있다. 가령, 학습자 경험을 누적하는 것이다. 다시 말해, 동일한 질의 사항에 대하여 많은 학습자들이 특정 답변에 만족해 했고, 또 그에 대한 답변을 제공한 결과 별도의 피드백이 없다고 판단되면, 해당 답변에 가중치를 부여하는 등의 방식으로 확률을 높이는 것이다. 이를 통해 답변이나 학습자료의 후보군에서 순위를 딥러닝에 의해 주기적으로 변경하면서 학습자들의 서비스 요청에 대한 만족도를 증가시켜 줄 수 있게 될 것이다.Of course, chatbots are also artificial intelligence programs. In other words, it is because it performs the function of recognizing the dialogue of natural people by itself. It just implements more chat messenger program for conversation. Accordingly, the intelligent
도 3은 도 1의 지능형 학습서비스장치의 세부 구조를 나타내는 블록다이어그램이다.3 is a block diagram showing a detailed structure of the intelligent learning service apparatus of FIG. 1 .
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치(130)는 통신 인터페이스부(300), 제어부(310), 지능형 학습처리부(320) 및 저장부(330)의 일부 또는 전부를 포함한다.As shown in FIG. 3 , the intelligent
여기서, "일부 또는 전부를 포함한다"는 것은 저장부(330)와 같은 일부 구성요소가 생략되어 구성되거나, 지능형 학습처리부(320)와 같은 일부 구성요소가 제어부(310)와 같은 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.Here, "including some or all" means that some components such as the
통신 인터페이스부(300)는 도 1의 학습자 단말장치(110)와, 더 나아가서는 교수자 단말장치(100)와 가령 챗봇 메신저와 같은 메신저 통신을 수행한다. 여기서, 메신저라 함은 인터넷상의 통신 방법 가운데 하나로서 인스턴트 메신저를 의미한다. 다시 말해, 동일한 인스턴트 메신저 프로그램을 설치한 네티즌들끼리는 별도의 사이트와의 연결없이 단말기 대 단말기로 각종 통신기능이 가능한 것이다. 별도의 인터넷이나 PC통신 서비스에 가입하지 않고도 인스턴트 메신저 프로그램의 설치만으로 서로 간의 대화가 가능하다. 또한, 프로그램 자체가 용량이 작기 때문에 부담없이 설치할 수 있고, 다운로드받는 데에 별도의 비용도 들지 않는다. 이러한 프로그램의 작동원리는 목록에 등록된 사용자들이 IP 주소를 파악하여 수시로 온라인 여부를 확인하는 것이고, 이를 통해 제공되는 다양한 서비스를 운영할 수 있는 기반을 확보하는 것이다. 방식은 중앙 네트워크 방식, P2P(peer-to-peer) 연결 방식, 혹은 두 가지를 결합한 형태 등 3가지 방법으로 메시지를 전달할 수 있다.The
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 통신 인터페이스부(300)는 지정된 상황에 따라 두 가지를 결합한 방식의 통신을 수행할 수 있다. 다시 말해, 통신 인터페이스부(300)는 제어부(310)의 지시에 따라 학생의 질의에 대하여 교수자의 도움없이 자체적으로 처리가 가능한 경우에는 지능형 대화 로봇을 통해 자체적으로 응답하고, 또 요청한 학습자료 등을 제공할 수 있지만, 자체적으로 처리할 수 없는 상황이 될 때, 교수자에게 해당 질의나 질의 내용을 통지하고, 답변이나 학습자료를 제공해 주도록 중개하는 것이다. 여기서, 중개라는 것은 단순히 전달만 수행하는 중계가 아니라, 상황을 파악하여 적절히 대처하는 동작을 의미한다. 이와 같이, 통신 인터페이스부(300)는 제어부(310)의 제어하에 다양한 통신 동작을 수행할 수 있다.Accordingly, the
물론, 통신 인터페이스부(300)는 통신을 수행하는 과정에서 변/복조, 인코딩/디코딩, 먹싱/디먹싱, 해상도를 변환하는 스케일링 등의 동작을 더 수행할 수도 있다. 물론 암호화나 복호화 동작을 더 수행할 수도 있다. 개인정보가 전달되는 것으로 판단될 때에는 제어부(310)의 제어하에 개인정보를 암호화하여 전송할 수도 있을 것이다. 물론 전송할 때, 공개키를 함께 제공하여 상대측에서 복호화가 이루어지도록 할 수도 있을 것이다.Of course, the
제어부(310)는 도 3의 지능형 학습서비스장치(130)를 구성하는 통신 인터페이스부(300), 지능형 학습처리부(320) 및 저장부(330)의 전반적인 제어 동작을 담당한다. 예를 들어, 제어부(310)는 지능형 대화 로봇, 가령 챗봇과 같은 인공지능 프로그램을 통해 학습자의 학습을 돕기 위하여 지능형 학습처리부(320)를 제어한다. 다시 말해, 학습자가 특정 과목의 수업에 대비하기 위하여 예습을 수행하거나 이미 이루어진 수업의 강의에 대하여 복습을 수행하면서 궁금한 질의사항이 있을 때, 일대일 메신저 방식으로 학습의 어려움을 해결할 수 있도록 돕는다. 물론, 학습의 어려움은 진로상담이나 학습과 관련하여 다양한 상담을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 실시예에서는 편의상 학습 질의에 한하여 설명하고자 한다.The
좀더 구체적으로, 제어부(310)는 통신 인터페이스부(300)를 통해 학습자의 질의가 수신되는 경우 이를 지능형 학습처리부(320)에 제공한다. 그리고, 지능형 학습처리부(320)로부터 해당 질의에 대한 답변이나 자료를 제공하기 위한 URL 등의 정보를 수신할 수 있다. 그러면, 제어부(310)는 해당 URL 정보 등을 근거로 도 1의 DB(130a)에 접속하여 답변 내용이나 자료를 검색하여 이를 학습자 단말장치(110)로 제공하는 것이다. 물론 이의 과정에서 제어부(310)는 지능형 학습처리부(320)와 다양한 동작을 수행할 수 있다. 대표적으로, 학습자의 질의에 답변이 가능할 경우, 중앙 네트워크 방식으로 서비스를 진행하지만, 답변이 불가능할 경우에는 학습자와 교수자가 P2P로 대화가 가능하도록 하는 것이다. 제어부(310)는 지능형 학습처리부(320)와 이와 같은 동작을 수행한다고 볼 수 있다.More specifically, when a learner's query is received through the
그 이외에도 제어부(310)는 지능형 학습서비스를 진행하는 과정에서 처리되는 다양한 정보나 데이터를 저장부(330)에 저장한 후, 지능형 학습처리부(320)에서 요청이 있을 때, 해당 저장부(330)의 정보나 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다수의 학습자들로부터 질의 즉 쿼리가 있으면 이를 저장부(330)에 저장한 후 순서대로 불러내어 지능형 학습처리부(320)에 제공할 수 있을 것이다.In addition, the
한편, 제어부(310)는 본 발명의 다른 실시예로서, CPU와 메모리를 포함할 수 있다. 물론 CPU와 메모리는 원칩화하여 구성될 수 있다. 이에 따라, CPU는 시스템의 구동 초기에 지능형 학습처리부(320)에 저장된 프로그램을 복사하여 메모리에 로딩한 후 이를 실행시킴으로써 데이터 처리 속도를 빠르게 증가시킬 수 있다. CPU는 제어회로, 연산부(ALU), 명령어해석부 및 레지스트리 등을 포함하며, 메모리는 램(RAM)을 포함할 수 있다. 제어회로는 제어동작을 담당하고, 연산부는 가령 2진 비트정보의 연산동작을 수행하며, 명령어해석부는 2진 비트의 기계어를 제어회로가 인식하도록 해석하는 동작을 수행한다. 예를 들어, 룩업테이블(LUT)상의 우측에는 입력된 정보가, 그에 매칭되어 좌측에는 CPU가 인식 가능한 기계어가 저장된다. 따라서, CPU는 해당 기계어를 근거로 자신이 수행해야 할 동작을 인식할 수 있다.Meanwhile, as another embodiment of the present invention, the
지능형 학습처리부(320)는 학습자가 예습 및 복습을 수행하는 과정에서 학습에 궁금한 사항이 발생할 때, 물론 학업 상담 등도 가능할 수 있겠지만, 메신저를 실행하여 지능형 대화 로봇과 대화를 수행할 수 있도록 한다. 일종의 인공지능 프로그램을 구현한다고 볼 수 있다. 메신저를 통해 학습자가 질의를 하면, 해당 메시지의 내용을 분석하고, 분석 결과를 근거로 적절한 즉 유사도가 높은 답변이나 학습에 도움이 될 수 있는 자료를 제공한다. 메신저를 통해 대화 내용이 입력되면 이를 분석하는 자연어 처리 기술이 사용된다. 평서문이나 의문문 등을 분석하고, 문장을 이해하게 된다. 이를 통해 적절한 답변을 제공하거나 자료를 제시한다.The intelligent
물론 지능형 학습처리부(320)는 시스템 설계자가 프로그램 설계시에 규정한 규칙 기반으로 답변을 제시할 수 있지만, 딥러닝과 같은 인공지능 프로그램을 통해 답변할 답변 내용이나 제시할 자료에 대한 정보를 주기적으로 갱신한다. 다시 말해, 최초에 10개의 데이터를 가지고 학습자의 질의에 답변을 제공하였지만, 학습자로부터 해당 답변이 잘못되었다는 것을 학습자의 거듭되는 질문을 통해 파악하게 되면, 오류를 주기적으로 갱신하면서 정확도를 높이는 것이다. 물론 제시하는 자료의 경우에도 예외는 아니다. 예를 들어, 학습자의 질의에 대한 분석결과를 근거로 A라는 자료를 제시하였지만, 학습자로부터 새로운 자료의 제시 요청이 있는 경우, 기존의 A라는 자료는 질의와 매칭되는 자료로서 배제하거나 가중치를 낮게 부여하는 것이다. 이와 같이 계속되는 학습을 통해 오류를 수정하여 정확도가 높은 응답과 자료가 제공될 수 있도록 한다.Of course, the intelligent
물론 지능형 학습처리부(320)는 학습자에게 질의에 대한 응답과 자료를 제공하기 위하여 교수자로부터 예상되는 질의와 그에 대한 응답 결과를 근거로 프로그램을 초기에 수행하는 것이 바람직하다. 다시 말해, 활용할 수 있는 기준 데이터가 있어야 이를 근거로 계속해서 학습을 통해 수정을 할 수 있기 때문이다. 이러한 과정에서 가령, 지능형 학습처리부(320)는 자료의 제공시 특정 부분을 발췌하여 학습자에게 제공할 수 있다. 다시 말해, 지능형 학습처리부(320)는 교수자가 제공하는 강의자료를 분석하여 관련 내용들을 알 수 있으므로, 가령 각 장의 제목을 근거로 학습자의 질의에 대하여 특정 부분을 발췌하여 제공하는 것이다. 예를 들어, 앞서 도 2에서 언급한 바와 같이, 블록체인의 산업규모와 관련한 부분은 강의자료의 도표를 설명하는 부분에서 블록체인과 산업규모라는 2개의 키워드를 찾아 관련 부분을 발췌하여 학습자에게 제공하는 것이다. Of course, it is preferable that the intelligent
이외에도 지능형 학습처리부(320)는 메신저 대화를 수행하는 과정에서 특정 상황 즉 제1상황에서는 중앙네트워크 방식으로 학습자와 대화를 수행하다가 제2상황, 가령 로봇이 학습자의 질의에 답변을 제공할 수 없게 될 때, 교수자를 통해 P2P 방식으로 대화가 이루어지도록 하는 것이다. 이와 같이 P2P 방식으로 대화가 이루어지는 과정에서도 지능형 학습처리부(320)는 대화 내용을 인식할 수 있고, 상황인식이 가능하므로, 대화를 유도할 수 있다. 다시 말해, 대학의 학생과 교수는 서로 친분 관계가 두터울 수 있지만, 일반 사설학원의 경우에는 수강생과 강의자의 관계는 친분 관계가 조금 낮을 수 있다. 이의 경우에는 지능형 학습처리부(320)의 대화 로봇이 적극 대화를 중재해야 할 수도 있기 때문이다. 이와 같이, 지능형 학습처리부(320)는 상황에 따라 대화 상대를 바꾸고 또 중개하면서 학습자의 학습에 대한 도움을 준다고 볼 수 있다.In addition, the intelligent
저장부(330)는 제어부(310)의 제어하에 처리되는 다양한 정보나 데이터를 저장한다. 학습자의 질의 즉 쿼리가 있는 경우, 이를 저장부(330)에 순차적으로 저장한 후 다시 순서대로 불러내어 지능형 학습처리부(320)에 제공할 수 있다. 또한, 도 1의 DB(130a)에서 가져온 데이터를 저장부(330)에 저장한 후, 제어부(310)의 제어하에 지능형 학습처리부(320)로 제공할 수도 있을 것이다.The
도 4는 도 1의 지능형 학습서비스장치의 구동 과정을 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a driving process of the intelligent learning service device of FIG. 1 .
설명의 편의상 도 4를 도 1과 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 학습서비스장치(130)는 교수자의 강의 데이터를 저장하며, 강의 데이터의 저장시 자동 응답 검색을 위한 검색어를 매칭시켜 저장한다(S400). 물론 여기서, 검색어는 카테고리별 단어(예: 보통명사나 복합명사)나 문장이 될 수 있다.Referring to FIG. 4 together with FIG. 1 for convenience of explanation, the intelligent
또한, 지능형 학습서비스장치(130)는 학습자 단말장치(110)로부터 대화형 메신저 기반으로 학습 질의가 있을 때, 학습 질의의 질의 내용 및 저장한 검색어를 근거로 (기)저장한 강의 데이터를 학습자 단말장치(110)로 자동 전송하며, 제공할 강의 데이터가 없을 때 교수자의 교수자 단말장치(100)로 학습 질의를 전송한다(S410). 예컨대, 지능형 학습 서비스장치(130)는 질의 내용과 유사도를 갖는 검색어를 근거로 교수자가 기저장한 강의자료를 학습자 단말장치(110)로 자동 전송하며, 전송할 강의자료가 없을 때 학습을 담당한 교수자의 교수자 단말장치(100)로 질의 내용을 전송할 수 있을 것이다.In addition, when there is a learning query based on an interactive messenger from the
이와 같이, 지능형 학습서비스장치(130)는 중앙네트워크 방식으로 학습자와 대화를 진행하다가 특정 상황, 가령 학습자의 질의에 대한 답변이 어려울 경우에는 해당 학습자의 질의와 관계되는 교수자에게로 대화를 진행하여 질의에 대한 답변이나 강의데이터가 제공되도록 할 수 있다.In this way, the intelligent
상기한 내용 이외에도 지능형 학습서비스장치(130)는 다양한 동작을 수행하지만, 이와 관련해서는 앞서 충분히 설명하였으므로 그 내용들로 대신하고자 한다.In addition to the above, the intelligent
한편, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비일시적 저장매체(non-transitory computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시 예를 구현할 수 있다.On the other hand, even though it has been described that all components constituting the embodiment of the present invention are combined or operated in combination, the present invention is not necessarily limited to this embodiment. That is, within the scope of the object of the present invention, all the components may operate by selectively combining one or more. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components are selectively combined to perform some or all functions of the combined components in one or a plurality of hardware program modules It may be implemented as a computer program having Codes and code segments constituting the computer program can be easily deduced by those skilled in the art of the present invention. Such a computer program is stored in a computer-readable non-transitory computer readable media, read and executed by the computer, thereby implementing an embodiment of the present invention.
여기서 비일시적 판독 가능 기록매체란, 레지스터, 캐시(cache), 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라, 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로, 상술한 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리 카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독가능 기록매체에 저장되어 제공될 수 있다.Here, the non-transitory readable recording medium refers to a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device, not a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, etc. . Specifically, the above-described programs may be provided by being stored in a non-transitory readable recording medium such as a CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, and the like.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.In the above, preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described, but the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and it is common in the technical field to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Various modifications may be made by those having the knowledge of, of course, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.
100: 교수자 단말장치 110: 학습자 단말장치
120: 통신망 130: 지능형 학습서비스장치
300: 통신 인터페이스부 310: 제어부
320: 지능형 학습처리부 330: 저장부100: instructor terminal device 110: learner terminal device
120: communication network 130: intelligent learning service device
300: communication interface unit 310: control unit
320: intelligent learning processing unit 330: storage unit
Claims (6)
학습자 단말장치로부터 대화형 메신저 기반으로 학습 질의가 있을 때, 상기 학습 질의의 질의 내용 및 상기 저장한 검색어를 근거로 상기 저장한 강의 데이터를 상기 학습자 단말장치로 자동 전송하며, 제공할 강의 데이터가 없을 때 상기 교수자의 교수자 단말장치로 상기 학습 질의를 전송하는 제어부;를 포함하되,
상기 제어부는,
상기 전송한 학습 질의에 대하여 상기 교수자로부터 연락이 온 후 상기 교수자가 답변이 없으면 상기 교수자 단말장치로 상기 학습자 단말장치와 대화를 지속하라는 메시지를 전송하고, 상기 학습자와 상기 교수자가 대화를 이어가도록 중재하며,
상기 제어부는,
동일한 질의 사항에 대하여 다수의 학습자들이 답변에 만족해 했고, 상기 답변에 대한 피드백이 없다고 판단되면 답변에 가중치를 부여하는 방식으로 확률을 높여 답변이나 학습자료의 후보군에서 순위를 주기적으로 변경하면서 상기 학습자들의 서비스 요청에 대한 만족도를 증가시키고, 상기 학습자로부터 답변이 잘못되었다는 것을 학습자의 거듭되는 질문을 통해 파악하게 되면 오류를 주기적으로 갱신하면서 정확도를 높이되, 학습자의 질의에 대한 분석결과를 근거로 A라는 자료를 제시하였으나 상기 학습자로부터 새로운 자료의 요청이 있는 경우 상기 A라는 자료는 질의와 매칭되는 자료로서 배제하거나 가중치를 낮게 부여하여 상기 오류를 주기적으로 갱신하며,
상기 제어부는,
상기 교수자의 강의자료에서 상기 질의 내용에 관련되는 부분을 발췌한 발췌자료를 상기 강의 데이터로서 전송하고, 상기 학습 질의의 질의 내용의 키워드를 기반으로 상기 강의자료의 지정된 장(chapter)을 발췌하는 편집 동작을 수행하는 지능형 학습서비스장치.a storage unit for storing lecture data of an instructor, and matching and storing a search word for automatic response search when the lecture data is stored; and
When there is a learning query based on an interactive messenger from the learner terminal device, the stored lecture data is automatically transmitted to the learner terminal device based on the query content of the learning query and the stored search word, and there is no lecture data to be provided. When including; a control unit for transmitting the learning query to the instructor terminal device of the instructor;
The control unit is
If there is no response from the instructor after receiving a contact from the instructor with respect to the sent learning query, a message is transmitted to the instructor terminal device to continue the conversation with the learner terminal device, and the learner and the instructor are arbitrated to continue the conversation and
The control unit is
If a large number of learners were satisfied with the answer to the same question and there is no feedback for the above answer, weight is given to the answer to increase the probability by periodically changing the ranking in the candidate group of answers or learning materials. If the satisfaction of the service request is increased and the learner's repeated questions are identified as being incorrect, the error is periodically updated to increase the accuracy, but based on the analysis result of the learner's query, If data is presented but new data is requested from the learner, the data A is excluded as data matching the query or the error is periodically updated by giving a low weight,
The control unit is
Editing to transmit the excerpt from the lecture material of the instructor, in which the part related to the query content is extracted as the lecture data, and extract a designated chapter of the lecture material based on the keyword of the query content of the learning query An intelligent learning service device that performs actions.
상기 저장부는, 상기 강의 데이터로서 상기 질의 내용에 응답하기 위한 답변 내용 및 강의자료를 저장하며,
상기 제어부는, 상기 질의 내용을 근거로 상기 저장한 답변 내용 및 상기 강의자료 중에서 하나를 선택하여 제공하는 지능형 학습서비스장치.According to claim 1,
The storage unit stores, as the lecture data, answer contents and lecture data for responding to the query contents,
The control unit, an intelligent learning service device for selecting and providing one of the stored answer content and the lecture material based on the query content.
상기 제어부는, 상기 학습 질의를 상기 교수자 단말장치로 전송하면서 상기 질의 내용에 직접 답변할지는 문의하며, 상기 문의에 대한 응답 결과에 따라 상기 학습 질의의 상황에 대처하는 지능형 학습서비스장치.According to claim 1,
The control unit transmits the learning query to the instructor terminal device and inquires whether to directly answer the query, and the intelligent learning service device responds to the situation of the learning query according to a response result to the inquiry.
상기 제어부는, 상기 문의 후에 지정 시간동안 답변이 없으면, 상기 학습자 단말장치로 추후 답변할 것을 통지하는 지능형 학습서비스장치.4. The method of claim 3,
The control unit, if there is no answer for a specified time after the inquiry, an intelligent learning service device for notifying the learner terminal device to reply later.
교수자의 강의 데이터를 저장하며, 상기 강의 데이터의 저장시 자동 응답 검색을 위한 검색어를 매칭시켜 상기 저장부에 저장하는 단계; 및
상기 제어부가, 학습자 단말장치로부터 대화형 메신저 기반으로 학습 질의가 있을 때, 상기 학습 질의의 질의 내용 및 상기 저장한 검색어를 근거로 상기 저장한 강의 데이터를 상기 학습자 단말장치로 자동 전송하며, 제공할 강의 데이터가 없을 때 상기 교수자의 교수자 단말장치로 상기 학습 질의를 전송하는 단계;를 포함하되,
상기 제어부가, 상기 전송한 학습 질의에 대하여 상기 교수자로부터 연락이 온 후 상기 교수자가 답변이 없으면 상기 교수자 단말장치로 상기 학습자 단말장치와 대화를 지속하라는 메시지를 전송하고, 상기 학습자와 상기 교수자가 대화를 이어가도록 중재하는 단계;
상기 제어부가, 동일한 질의 사항에 대하여 다수의 학습자들이 답변에 만족해 했고, 답변에 대한 피드백이 없다고 판단되면 답변에 가중치를 부여하는 방식으로 확률을 높여 답변이나 학습자료의 후보군에서 순위를 주기적으로 변경하면서 상기 학습자들의 서비스 요청에 대한 만족도를 증가시키고, 상기 학습자로부터 답변이 잘못되었다는 것을 학습자의 거듭되는 질문을 통해 파악하게 되면 오류를 주기적으로 갱신하면서 정확도를 높이되, 학습자의 질의에 대한 분석결과를 근거로 A라는 자료를 제시하였으나 상기 학습자로부터 새로운 자료의 요청이 있는 경우 상기 A라는 자료는 질의와 매칭되는 자료로서 배제하거나 가중치를 낮게 부여하여 상기 오류를 주기적으로 갱신하는 단계; 및
상기 제어부가, 상기 교수자의 강의자료에서 상기 학습 질의의 질의 내용에 관련되는 부분을 발췌한 발췌자료를 상기 강의 데이터로서 전송하고, 상기 질의 내용의 키워드를 기반으로 상기 강의자료의 지정된 장(chapter)을 발췌하는 편집 동작을 수행하는 단계;를
더 포함하는 지능형 학습서비스장치의 구동방법.As a driving method of an intelligent learning service device comprising a storage unit and a control unit,
storing lecture data of an instructor, matching a search word for automatic response search when the lecture data is stored, and storing in the storage unit; and
When there is a learning query based on an interactive messenger from the learner terminal device, the control unit automatically transmits the stored lecture data to the learner terminal device based on the query contents of the learning query and the stored search word, and provides Transmitting the learning query to the instructor's terminal device of the instructor when there is no lecture data; including,
The controller transmits a message to continue the conversation with the learner terminal device to the instructor terminal device if the instructor does not answer after a contact is received from the instructor with respect to the transmitted learning query, and the learner and the instructor talk mediating to continue;
When the control unit determines that a large number of learners are satisfied with the answer to the same question and there is no feedback on the answer, it increases the probability by assigning a weight to the answer and periodically changes the ranking in the candidate group of answers or learning materials. If the learner's satisfaction with the service request is increased, and the learner's repeated questions are identified through the learner's repeated question, the error is periodically updated to increase the accuracy, but based on the analysis result of the learner's query periodically updating the error by excluding the data A as data matching the query or giving it a low weight when the data A is presented but new data is requested by the learner; and
The control unit transmits, as the lecture data, an extract obtained by extracting a part related to the query content of the learning query from the lecture material of the instructor, and a designated chapter of the lecture material based on the keyword of the query content performing an edit operation to extract the ;
Driving method of the intelligent learning service device further comprising
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