KR100786352B1

KR100786352B1 - 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법

Info

Publication number: KR100786352B1
Application number: KR1020060075733A
Authority: KR
Inventors: 옥철영; 최호섭; 임지희; 최수일; 배영준
Original assignee: 울산대학교 산학협력단
Priority date: 2006-08-10
Filing date: 2006-08-10
Publication date: 2007-12-14

Abstract

본 발명에 따르면, 문형DB에 저장된 문제유형 및 문제유형에 해당하는 하나 이상의 문제패턴을 선택받는 문제패턴 선택 단계; 문제패턴 선택 단계에서 선택받은 문제패턴에 따라 국어사전DB에 저장된 단어정보로부터 보기단어를 생성하고, 질의문DB로부터 문제패턴에 대응되는 질의문패턴을 독출하여 질의문을 생성하는 보기단어 및 질의문 생성 단계; 및 보기단어에 해당하는 국어사전DB에 저장된 단어정보를 이용하여 질의문에 해당되는 정답문항 및 오답문항을 포함한 보기문항을 생성하고 각 보기문항 당 보기문항을 구별하는 식별기호를 할당하는 보기문항 생성 단계를 포함하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법이 제공된다. 개시된 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법에 따르면, 국어사전DB를 기반으로 한 자동적인 문제 생성이 가능함에 따라 출제 문제의 다양성이 실현되고 문제 출제에 소요되는 인력, 비용 및 시간을 절감할 수 있다.

한국어, 어휘, 학습, 문제, 문항, 보기, 국어사전

Description

한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법{Automatic question generation method for learning korean}

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성을 위한 시스템 구성도,

도 2는 도 1의 시스템에 따른 자동 문제 생성 방법의 흐름도,

도 3은 국어사전DB에 저장된 보기단어의 단어정보를 나타내는 예시도,

도 4는 보기단어 생성 개수가 2개인 경우의 문제패턴에 대한 예시도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100...문형선택부 110...문형DB

120...보기단어생성부 130...국어사전DB

140...질의문생성부 150...질의문DB

160...보기문항생성부

본 발명은 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 한국어 어휘 능력의 평가 및 학습에 필요한 문제를 자동적으로 생 성하는 방법에 관한 것이다.

상기와 같은 한국어 어휘를 대상으로 한 한국어 활용 능력 평가로서, 종래에는 문화관광부 소속기관인 국립국어원에서 우리말 우리글 바로쓰기 운동의 일환으로 '우리말 실력 알아보기' 시험이 주기적으로 출제되고 있다.

그런데, 이러한 상기 '우리말 실력 알아보기' 시험의 문제 출제 방식은 언어 전문가에 의한 수동적인 출제 방식에 의존하고 있는 실정이다.

또한, 대부분의 언어 교육 또는 평가 시험에 사용되고 있는 문제 출제 방식은, 다양한 문제가 저장된 데이터베이스로부터 일정 문제를 추출하는 방식인 문제은행식 출제 방식을 따르고 있다.

이러한 상기 문제은행식 출제 방식에 따르면, 한정된 데이터베이스 내의 데이터에 의존하므로 출제되는 문제의 다양성이 떨어지고 동일한 문제의 반복 출제로 인한 학습 능률의 저하 및 학습평가의 신뢰성이 저하될 수 있음은 물론이며, 새로운 문제 추가시 별도의 출제 인력 및 출제 비용이 소요되고 문제 출제 시간이 낭비될 수 있는 문제점이 있다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로서, 국어사전을 기반으로 하여 자동적인 문제 생성이 가능함에 따라 출제 문제의 다양성이 실현되고 문제 출제에 소요되는 인력, 비용 및 시간을 절감할 수 있는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기에 설명될 것이며, 본 발명의 실시예 에 의해 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 조합에 의해 실현될 수 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법은, 문형DB에 저장된 문제유형 및 상기 문제유형에 해당하는 하나 이상의 문제패턴을 선택받는 문제패턴 선택 단계; 상기 문제패턴 선택 단계에서 선택받은 문제패턴에 따라 국어사전DB에 저장된 단어정보로부터 보기단어를 생성하고, 질의문DB로부터 상기 문제패턴에 대응되는 질의문패턴을 독출하여 질의문을 생성하는 보기단어 및 질의문 생성 단계; 및 상기 보기단어에 해당하는 상기 국어사전DB에 저장된 단어정보를 이용하여 상기 질의문에 해당되는 정답문항 및 오답문항을 포함한 보기문항을 생성하고 각 보기문항 당 보기문항을 구별하는 식별기호를 할당하는 보기문항 생성 단계를 포함한다.

그리고, 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계 중 상기 질의문은, 상기 질의문DB로부터 독출된 상기 질의문패턴과 상기 국어사전DB에 저장된 상기 보기단어의 단어정보를 조합하여 생성될 수 있다.

또한, 상기 국어사전DB에 저장된 상기 단어정보는, 단어의 표제어, 뜻풀이, 품사, 발음, 용례, 원어, 표준어, 순화어, 동의어, 반의어, 상의어, 하의어 중 선택된 하나 이상의 정보일 수 있다.

그리고, 상기 문형DB에 저장된 상기 문제유형은, 단어의 사전적 의미 파악하기, 문장의 빈칸에 적합한 단어 넣기, 다의어 또는 동음이의어 의미 구분하기, 단 어 간의 의미 관계 파악하기, 표준 발음 알기, 순화어 알기, 표준어 규정에 맞게 표기하기, 외래어 표기법에 맞게 표기하기 중 선택된 하나 이상의 문제유형인 것이 바람직하다.

한편, 상기 정답문항과 오답문항을 포함한 보기문항의 개수는, N지선다형 문제가 형성되도록 N개를 가지며, 상기 문제유형의 각 문제패턴에 따라 상기 보기단어의 생성 개수가 달리 조절되는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 보기단어의 생성 개수는 2개일 수 있으며, 1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, 다른 1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다.

또한, 상기 보기단어의 생성 개수는 N개일 수 있고, 1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, N-1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다.

더욱이, 상기 보기단어의 생성 개수는 N+1개일 수 있으며, 2개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, N-1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다.

게다가, 상기 보기단어의 생성 개수는 2N-1개일 수 있고, 1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, 2(N-1)개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적인 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성을 위한 시스템 구성도, 도 2는 도 1의 시스템에 따른 자동 문제 생성 방법의 흐름도, 도 3은 국어사전DB에 저장된 보기단어의 단어정보를 나타내는 예시도, 도 4는 보기단어의 생성 개수가 2개인 경우의 문제패턴에 대한 예시도이다.

이하에서는 도 1 내지 도 4를 참고로 하여 본 발명의 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법에 대하여 상세히 설명하고자 한다.

먼저, 문형선택부(100)가 소정의 사용자로부터 문형DB(110)에 저장된 문제유형 및 상기 문제유형에 해당하는 하나 이상의 문제패턴을 선택받는다(S200).

여기서, 상기 소정의 사용자는 문제출제자, 평가받는 학습자 등일 수 있다.

상기 문형DB(110)에 저장된 상기 문제유형으로는, 단어의 사전적 의미 파악하기(T1), 문장의 빈칸에 적합한 단어 넣기(T2), 다의어 또는 동음이의어 의미 구분하기(T3), 단어 간의 의미 관계 파악하기(T4), 표준 발음 알기(T5), 순화어 알 기(T6), 표준어 규정에 맞게 표기하기(T7), 외래어 표기법에 맞게 표기하기(T8) 중 선택된 하나 이상일 수 있다.

이러한 상기 문형DB(110)의 각 문제유형에는 적어도 하나 이상의 문제패턴이 포함될 수 있다.

하기 표 1에는 이러한 상기 각 문제유형별 문제패턴의 예가 개시되어 있다.

[표 1]

문제유형		문제패턴
T1	단어의 사전적 의미 파악하기	T1-1A	질의문에 제시된 뜻풀이에 알맞은 단어 찾기
		T1-2A	질의문에 제시된 단어에 알맞은 뜻풀이 찾기
		T1-3A	보기문항 중 단어 대 뜻풀이 연결이 잘못된 것 찾기
		T1-3B	보기문항 중 단어 대 뜻풀이 연결이 옳은 것 찾기
T2	문장의 빈칸에 적합한 단어 넣기	T2-1A	질의문에 제시된 문장의 빈칸에 알맞은 단어 찾기
T3	다의어 또는 동음이의어 의미 구분하기	T3-1A	보기문항 중 제시된 다의어의 문맥상 의미가 다른 하나 찾기
T3	다의어 또는 동음이의어 의미 구분하기	T3-2A	질의문에 제시된 동음이의어의 의미가 아닌 것 찾기
T4	단어 간의 의미 관계 파악하기	T4-1A	보기문항 중 단어 간 연결이 동의관계가 아닌 것 찾기
		T4-1B	보기문항 중 단어 간 연결이 동의관계인 것 찾기
		T4-2A	보기문항 중 단어 간 연결이 반의관계가 아닌 것 찾기
		T4-2B	보기문항 중 단어 간 연결이 반의관계인 것 찾기
		T4-3A	보기문항 중 단어 간 연결이 상/하의관계가 아닌 것 찾기
		T4-3B	보기문항 중 단어 간 연결이 상/하의관계인 것 찾기
T5	표준 발음 알기	T5-1A	보기문항 중 단어 대 괄호 안 발음표기가 옳은 것 찾기
		T5-1B	보기문항 중 단어 대 괄호 안 발음표기가 잘못된 것 찾기
		T5-2A	보기문항 중 단어 대 괄호 안 긴소리 표기가 옳은 것 찾기
		T5-2B	보기문항 중 단어 대 괄호 안 긴소리 표기가 잘못된 것 찾기
T6	순화어 알기	T6-1A	보기문항 중 단어 대 순화어 연결이 잘못된 것 찾기
T6	순화어 알기	T6-1B	보기문항 중 단어 대 순화어 연결이 옳은 것 찾기
T7	표준어 규정에 맞게 표기하기	T7-1A	보기문항에 제시된 단어 중 표준어인 것 찾기
T7	표준어 규정에 맞게 표기하기	T7-1B	보기문항에 제시된 단어 중 표준어가 아닌 것 찾기
T8	외래어 표기법에 맞게 표기하기	T8-1A	보기문항 중 원문단어 대 외래어 표기가 잘못된 것 찾기
T8	외래어 표기법에 맞게 표기하기	T8-1B	보기문항 중 원문단어 대 외래어 표기가 옳은 것 찾기

표 1을 참고하면, 기 단어의 사전적 의미 파악하기(T1)의 문제유형은 고유어, 한자어, 고사성어 등의 단어에 대한 의미를 묻는 유형으로, 제시된 (T1-1A), (T1-2A), (T1-3A), (T1-3B) 중 선택된 하나 이상의 문제패턴을 포함할 수 있다.

즉, 상기 단어의 사전적 의미 파악하기(T1) 유형에 따르면, 주어진 단어에 대응되는 뜻풀이 찾기, 주어진 뜻풀이에 대응되는 단어 찾기, 주어진 단어와 뜻풀이 간 연결관계 알기 등의 문제패턴으로 구분될 수 있다.

상기 문장의 빈칸에 적합한 단어 넣기(T2)의 문제유형은, 제시문의 빈칸에 들어갈 알맞은 단어를 찾음으로 하여 단어의 기본적 의미로부터 특정 단어를 문맥에 맞게 사용가능한지를 묻는 유형이며, (T2-1A)의 문제패턴을 포함할 수 있다.

예를 들면, '( )이 높다'라는 질의문의 괄호 안에 적합한 단어(예;'눈')를 보기문항 중에서 선택하는 것에 의해 관용구의 정확한 표현 여부를 알 수 있다.

다음, 상기 다의어 또는 동음이의어 의미 구분하기(T3)의 문제유형은, (T3-1A) 및 (T3-2A)의 문제패턴으로 구분될 수 있다.

상기 (T3-1A)의 문제패턴은 한 단어가 두 가지 이상의 뜻을 가진 다의어에 대한 의미 구분 능력을 묻는 유형으로서, 문맥 속에 사용되고 있는 다의어의 의미 차이를 분간해 내도록 하며, 상기 (T3-2A)의 문제패턴은 소리는 같으나 뜻이 다른 동음이의어에 대한 다양한 의미를 숙지하고 있는지의 여부를 묻는 유형에 속한다.

다음, 상기 단어 간의 의미 관계 파악하기(T4)의 문제유형은 단어 간 일정한 의미 관계 즉, 동의관계, 반의관계, 상의/하의관계를 맺고 있는 단어들을 정확히 파악하고 있는지를 묻는 유형이며, 제시된 단어 쌍들의 동의관계 여부, 반의관계 여부, 상/하의관계 여부를 묻는 상기 (T4-1A), (T4-1B), (T4-2A), (T4-2B), (T4-3A), (T4-3B) 중 선택된 하나 이상의 문제패턴을 포함할 수 있다.

여기서, 단어 간의 의미 관계 파악하기(T4) 문제유형은 상술한 바와 같은 단어쌍에 의한 문제패턴 이외에도 '질의문에 주어진 단어와 특별한 관계를 갖는 특정 단어를 보기문항에서 찾기'와 같은 문제패턴을 더 포함할 수 있음은 물론이다.

다음, 상기 표준 발음 알기(T5)의 문제유형은 한국어의 표준 발음을 정확히 숙지하고 있는지의 여부를 묻는 유형으로서, 제시된 단어의 표준 발음을 판별하여 정확히 표기된 발음 또는 잘못 표기된 발음을 고르거나, 제시된 단어의 올바른 긴소리 표기 또는 잘못된 긴소리 표기를 고르는 것과 같은, 상기 (T5-1A), (T5-1B), (T5-2A), (T5-2B) 중 선택된 하나 이상의 문제패턴을 포함할 수 있다.

다음, 상기 순화어 알기(T6)의 문제유형은, 은어, 한자어, 외래어 등의 순화 능력을 평가하기 위한 유형으로서, 제시된 단어의 순화 표현이 적절한지의 여부를 판단하는 상기 (T6-1A), (T6-1B) 중 선택된 하나 이상의 문제패턴을 포함할 수 있다.

그리고, 상기 표준어 규정에 맞게 표기하기(T7) 문제유형은, 제시된 특정 단어들이 한글 맞춤법 또는 표준어 규정에 맞는지를 판단하고 그 표기가 올바른지의 여부를 선택하는 상기 (T7-1A), (T7-1B) 중 선택된 하나 이상의 문제패턴을 포함할 수 있다.

또한, 상기 외래어 표기법에 맞게 표기하기(T8)의 문제유형은, 한국어 어문 규정 가운데 외래어 표기법을 정확히 알고 있는지를 평가하기 위한 것으로서, 제시된 원문단어 즉, 번역 전 원어에 대한 한글식 외래어 표기가 올바른지의 여부를 가리는 상기 (T8-1A), (T8-1B) 중 선택된 하나 이상의 문제패턴을 포함할 수 있다.

상술한 바와 같은 상기 각 문제유형별 문제패턴은 표 1에 개시된 것으로 한정되지 않으며, 보다 다양한 형태의 문제패턴으로 변형 또는 추가될 수 있음은 물 론이다.

상기 문제패턴 선택 단계(S200) 이후에는, 상기 문제패턴 선택 단계(S200)에서 선택받은 문제패턴에 따라 보기단어생성부(120)가 상기 국어사전DB(130)에 저장된 단어정보로부터 보기단어를 생성하고, 질의문생성부(140)가 질의문DB(150)로부터 상기 선택받은 문제패턴에 대응되는 질의문패턴을 독출하여 질의문을 생성한다(S210).

상기 보기단어는 정답문항 및 오답문항 생성에 필요한 정답단어 및 오답단어를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 정답문항 및 오답문항은 문제의 질의문에 대한 보기문항 즉, 5지선다형 문제인 경우 문제풀이시 학습자에 의해 선택가능한 5개의 보기문항을 형성하는 각각의 문항들이다.

즉, 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)는, 상기 정답문항 및 오답문항을 포함한 보기문항 생성시 필요한 상기 보기단어들을 국어사전DB(130)로부터 독출하여 생성하는 단계, 및 질의문DB(150)로부터 상기 선택받은 문제패턴과 대응되는 질의문패턴을 독출하여 질의문을 생성하는 단계를 의미한다.

한편, 상기 국어사전DB(130)에 저장된 상기 단어정보는, 각 단어에 대한 표제어, 뜻풀이, 품사, 발음, 상기 단어가 사용되는 예시문인 용례, 한글 번역 전의 원어, 표준어, 순화어, 동의어, 반의어, 상의어, 하의어 중 선택된 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.

이러한 상기 국어사전DB(130)에 저장된 단어정보는 기존의 국어사전에 기재된 단어정의 형식을 기반으로 하고 있으며, 도 3에는 이러한 상기 국어사전DB(130) 에 저장되는 단어별 단어정보의 예시가 도시되어 있다.

여기서, 상기 단어가 두 개 이상의 의미를 가진 다의어인 경우, 각각의 의미가 개별적으로 구분되어 저장될 수 있도록 각 단어의 표제어와 뜻풀이 간 관계가 1:1의 형태로 국어사전DB(130)에 저장되는 것이 바람직하다.

예를 들어, 상기 단어가 '개량'인 경우 상기 국어사전DB(130)에 저장되는 상기 '개량'은 '개량01:나쁜 점을 고쳐 좋게 함', '개량02:다시 고쳐 측량함'과 같이 2개의 '단어 대 뜻풀이' 관계로 별도의 ID를 가지고 개별 저장될 수 있다.

그리고, 상기 저장되는 단어가 비표준어인 경우 국어사전DB(130)에는 기존의 국어사전상에 기재된 단어정의 형식을 기반으로, 도 3과 같이 상기 비표준어 단어의 뜻풀이 정보를 "'~'의 잘못"의 형태로 저장하고 상기 '~'에 상기 비표준어 단어에 대응되는 표준어의 표제어를 삽입하여 뜻풀이 하며, 상기 비표준어 단어의 표준어 정보에는 상기 해당 표준어의 표제어가 저장된다.

또한, 상기 저장되는 단어가 비순화어인 경우 상기 국어사전DB(130)에는 기존의 국어사전상에 기재된 단어정의 형식을 바탕으로, 상기 비순화어 단어의 뜻풀이 정보를 "'~'으로 순화"의 형태로 저장하고 상기 '~'에 상기 비순화어 단어에 대응되는 순화어의 표제어를 삽입하여 뜻풀이하고, 상기 비순화어 단어의 순화어 정보에는 상기 해당 순화어의 표제어가 저장된다.

도 3을 참조하면, '문듯'은 '문득'의 잘못된 표현으로 비표준어에 해당되고, 상기 '문득'은 '문듯'의 표준어에 해당되므로, 상기 '문듯'의 뜻풀이 정보는 "'문득'의 잘못"으로 저장된다.

그리고, 상기 비표준어에 해당되는 '문듯'의 단어정보 중 표준어 정보에는 상기 '문듯'의 표준어에 해당되는 '문득'이 저장된다.

또한, 상기 비표준어 '문듯'에 대응되는 상기 표준어 '문득'은 2개의 의미를 가지는 다의어에 해당되므로 도 3과 같이 각각의 의미가 구분되도록 2개의 단어:뜻풀이 형태로 개별 ID를 가지고 저장된다.

한편, 도 3에서 국어사전DB(130)에 저장된 상기 '문듯'에 대한 단어정보를 살펴보면, 표제어, 뜻풀이, 품사 및 표준어 정보를 포함하고 있으며, 상기 '문득'에 대한 단어정보는 표제어, 뜻풀이, 품사 및 용례에 관한 정보를 포함하고 있다.

이상과 같이 상기 국어사전DB(130)에 저장되는 단어정보는 기존의 국어사전을 기반으로 하여 저장되는 단어에 따라 달리 구성될 수 있다.

한편, 특정 단어에 대해 동일한 의미의 표제어가 존재하는 경우, "단어:=표제어"의 형태로 국어사전DB(130)에 저장되어 상기 단어의 뜻풀이를 다른 단어의 표제어를 통해 대신할 수도 있다.

상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)에서는 상술한 바와 같은 상기 국어사전DB(130)에 저장된 단어정보를 이용하여 보기단어를 생성하게 되며, 상기 보기단어는 상기 문제패턴에 따라 생성되는 개수가 달리 조절될 수 있다.

이러한 상기 국어사전DB(130)에 저장된 상기 보기단어의 단어정보는 추후 각 문제에 대한 정답문항과 오답문항을 포함한 보기문항을 생성하는 데 이용될 수 있다.

한편, 하기 표 2에는 상기 각 문제패턴별 상기 질의문DB(150)에 저장된 질의 문패턴의 예가 개시되어 있다.

[표 2]

문항DB에 저장된 [문제패턴]		질의문DB에 저장된[질의문패턴]에 따른 질의문의 예
T1-1A	질의문에 제시된 뜻풀이에 알맞은 단어 찾기	-다음 중 '하나의 단위로서 처리되는 서로 연관된 레코드의 집합'을 일컫는 말은?
T1-2A	질의문에 제시된 단어에 알맞은 뜻풀이 찾기	-다음 중 '발명'의 사전적 의미는? -다음 중 '발명'의 사전적 의미를 나타내는 것은?
T1-3A	보기문항 중 단어 대 뜻풀이 연결이 잘못된 것 찾기	-다음 중 제시된 단어의 뜻을 잘못 풀이한 것은? -다음 중 제시된 단어 대 뜻풀이가 잘못 연결된 것은?
T1-3B	보기문항 중 단어 대 뜻풀이 연결이 옳은 것 찾기	-다음 중 제시된 단어의 뜻이 올바르게 풀이된 것은? -다음 중 제시된 단어와 뜻풀이가 바르게 연결된 것은?
T2-1A	질의문에 제시된 문장의 빈칸에 알맞은 단어 찾기	-제시된 문장의 빈칸에 들어갈 알맞은 말은? -다음 중 제시된 문장의 빈칸에 가장 알맞은 말은?
T3-1A	보기문항 중 제시된 다의어의 문맥상 의미가 다른 하나 찾기	-다음의 보기항목에 제시된 문장 중 '두다'의 의미가 다른 하나는?
T3-2A	질의문에 제시된 동음이의어의 의미가 아닌 것	-다음 중 '사전'의 의미가 될 수 없는 말은? -다음 중 '사전'의 의미에 해당 되지 않는 말은?
T4-1A	보기문항 중 단어 간 연결이 동의관계가 아닌 것 찾기	-다음 중 같은 뜻을 가진 말로 연결되지 않은 것은? -다음 중 동의어끼리 연결되지 않은 것은?
T4-1B	보기문항 중 단어 간 연결이 동의관계인 것 찾기	-다음 중 같은 뜻을 가진 말로 올바르게 연결된 것은? -다음 중 동의 관계의 단어끼리 올바르게 연결된 것은?
T4-2A	보기문항 중 단어 간 연결이 반의관계가 아닌 것 찾기	-다음 중 반대의 뜻을 가진 말로 연결되지 않은 것은? -다음 중 반의어끼리 연결되지 않은 것은?
T4-2B	보기문항 중 단어 간 연결이 반의관계인 것 찾기	-다음 중 반대의 뜻을 가진 말로 연결된 것은? -다음중 반의 관계의 단어끼리 연결된 것은?
T4-3A	보기문항 중 단어 간 연결이 상/하의관계가 아닌 것 찾기	-다음 중 단어 간 연결이 상의/하의관계가 아닌 것은? -다음 중 상의/하의관계의 단어로 연결되지 않은 것은?
T4-3B	보기문항 중 단어 간 연결이 상/하의관계인 것 찾기	-다음 중 단어 간 연결이 상의/하의관계인 것은? -다음 중 상의/하의관계의 단어끼리 연결된 것은?
T5-1A	보기문항 중 단어 대 괄호 안 발음표기가 옳은 것 찾기	-다음 중 단어별 괄호 안 발음 표기가 올바른 것은? -다음 중 단어별 발음 표기가 올바르게 연결된 것은?
T5-1B	보기문항 중 단어 대 괄호 안 발음표기가 잘못된 것 찾기	-다음 중 단어별 괄호 안 발음 표기가 잘못된 것은? -다음 중 단어별 발음 표기가 잘못 연결된 것은?
T5-2A	보기문항 중 단어 대 괄호 안 긴소리 표기가 옳은 것 찾기	-다음 중 단어별 괄호 안 긴소리 표기가 올바른 것은? -다음 중 단어별 긴소리 표기가 올바르게 연결된 것은?
T5-2B	보기문항 중 단어 대 괄호 안 긴소리 표기가 잘못된 것 찾기	-다음 중 단어별 괄호 안 긴소리 표기가 잘못된 것은? -다음 중 단어별 긴소리 표기가 정확히 연결된 것은?
T6-1A	보기문항 중 단어 대 순화어 연결이 잘못된 것 찾기	-다음 중 단어에 대한 순화어가 잘못 연결된 것은? -다음 중 단어별 순화어 연결이 잘못된 것은?
T6-1B	보기문항 중 단어 대 순화어 연결이 옳은 것 찾기	-다음 중 단어에 대한 순화어가 올바르게 연결된 것은? -다음 중 단어별 순화어 연결이 옳은 것은?
T7-1A	보기문항에 제시된 단어 중 표준어인 것 찾기	-다음 증 제시된 단어가 표준어인 것은? -다음 중 표준어인 것은?
T7-1B	보기문항에 제시된 단어 중 표준어가 아닌 것 찾기	-다음 제시된 단어 중 표준어인 아닌 것은? -다음 중 표준어가 아닌 것은?
T8-1A	보기문항 중 원문단어 대 외래어 표기가 잘못된 것 찾기	-다음 중 해당 원문단어의 외래어 표기가 잘못된 것은? -다음 원어별 외래어 표기가 잘못 연결된 것은?
T8-1B	보기문항 중 원문단어 대 외래어 표기가 옳은 것 찾기	-다음 중 해당 원문단어의 외래어 표기가 올바른 것은? -다음 중 원어별 외래어 표기가 올바르게 연결된 것은?

각 문제패턴별 질의문패턴은 표 2에 제시된 바와 같으며, 하나의 문제패턴에는 동일한 의미를 가지는 변형된 다양한 질의문패턴이 존재할 수 있다.

다시 말해서, 상기 표 2에는 각 문제패턴별로 1개 내지 2개의 질의문패턴만을 예시하고 있으나 그 이상의 다양한 질의문패턴으로 변경될 수 있음은 물론이다.

이상과 같이 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)는, 상기 문제패턴 선택 단계(S200)에서 선택받은 문제패턴에 따라 질의문DB(150)로부터 상기 문제패턴에 대응되는 질의문패턴을 독출하여 질의문을 생성하게 된다.

한편, 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)에서 상기 질의문은, 상기 질의문DB(150)로부터 독출된 상기 질의문패턴과 상기 국어사전DB(130)에 저장된 상기 보기단어의 단어정보를 조합하여 생성될 수 있다.

즉, 예를 들어 표 2를 참고하면, 상기 문제패턴 선택 단계(S200)에서 (T1-1A)의 문제패턴을 선택받은 후, 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)에서는 상기 국어사전DB(130)로부터 '파일'이라는 보기단어를 생성한 후 상기 질의문DB(150)로부터 상기 (T1-1A)의 문제패턴과 대응되는 질의문패턴인 "다음 중 ()을/를 일컫는 말은?"을 독출한다.

다음으로, 상기 독출된 질의문패턴과 상기 생성된 보기단어인 '파일'의 단어정보 중에서 뜻풀이 정보를 조합하여 "다음 중 '하나의 단위로서 처리되는 서로 연관된 레코드의 집합'을 일컫는 말은?"과 같은 질의문이 완성될 수 있다.

여기서, 상기 보기단어 중 정답단어가 아닌 오답단어는 정답단어와 형태적 또는 의미적으로 유사할수록 난이도가 높은 오답문항을 생성할 수 있다.

즉, 상기 정답단어가 '파일'인 경우, 오답단어에 해당되는 보기단어는 상기 '파일'처럼 자료의 단위를 의미하는 '필드', '워드', '바이트', '비트' 등이 선택될 수 있다.

따라서, 오답단어는 이미 선택된 정답단어로부터 추출한 품사, 원어, 단어의 길이, 단어의 첫음절, 끝음절 등의 정보를 이용하여 선택되는 것이 바람직하며, 상기와 같은 방법으로 학습 대상자의 수준을 고려하여 문제의 난이도 조절이 가능할 수 있으며 이에 따른 올바른 한국어 생활 및 한국어 능력 향상을 가져올 수 있다.

다른 예로, 표 2의 (T2-1A)의 문제패턴을 선택받고, 상기 국어사전DB(130)로부터 '눈'이라는 보기단어를 생성한 경우, 질의문DB(150)로부터 "제시된 문장의 빈칸에 들어갈 알맞은 말은?"이라는 질의문이 독출된다.

다음으로, 상기 생성된 보기단어인 '눈'의 단어정보 중 '눈이 높다'와 같은 용례정보를 추출한 후 상기 독출된 질의문패턴과 상기 용례정보를 조합하여, "제시된 문장의 빈칸에 들어갈 알맞은 말은?, '( )이 높다'"와 같이 예문이 포함된 질의문이 완성될 수 있다.

상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210) 이후, 보기문항생성부(160)는 상기 보기단어에 해당하는 상기 국어사전DB(130)에 저장된 단어정보를 이용하여 상기 질의문에 해당되는 정답문항 및 오답문항을 포함한 보기문항을 생성하고, 각 보기문항 당 보기문항을 구별할 수 있는 식별기호를 할당한다(S220).

즉, 상기 보기문항 생성 단계(S220)는, 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)에서 생성된 보기단어의 단어정보 즉, 각 보기단어의 표제어, 뜻풀이, 품 사, 발음, 용례, 원어, 표준어, 순화어, 동의어, 반의어, 상의어, 하의어 등의 정보를 이용하여 상기 질의문에 대한 정답문항 및 오답문항을 생성시켜 문제를 완성한다.

한편, 상기 할당되는 식별기호는 아라비아 숫자로 이루어진 숫자기호, 가나다 또는 abc 순으로 이루어진 문자기호 등일 수 있으며, 각 보기문항을 구별할 수 있는 다양한 식별기호로 변형될 수 있음은 물론이다.

도 4에서는 완성된 문제 및 그에 대한 오답문항, 정답문항, 상기 오답문항과 정답문항 생성시 사용되는 보기단어의 예시가 도시되어 있다.

이하에서는 도 4의 예시를 참고로 하여 본 발명의 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법을 설명하고자 한다.

먼저, 문형DB(110)에 저장된 문제유형 중 (T3) 문제유형 및 상기 (T3) 문제유형에 해당되는 문제패턴 (T3-1A)을 선택받는다.

선택받은 문제패턴에 따라 국어사전DB(130)에 저장된 단어정보로부터 다의어 특성을 가진 보기단어들을 생성한다. 이때 상기 생성된 다의어는 서로 다른 뜻풀이를 가지고 서로 다른 ID로 개별 저장된 2개의 '두다'라는 단어이다.

또한, 선택받은 문제패턴에 따라 표 2와 같이 "다음의 보기항목에 제시된 문장 중 ( )의 의미가 다른 하나는?"이라는 질의문패턴을 독출하고, 독출된 질의문패턴과 상기 보기단어인 '두다'를 조합하여, "다음의 보기항목에 제시된 문장 중 '두다'의 의미가 다른 하나는?"과 같은 질의문을 완성한다.

질의문이 완성된 후, 상기 보기단어인 '두다'의 단어정보 중 용례정보를 이 용하여 상기 질의문에 해당되는 정답문항 및 오답문항을 포함한 보기문항을 생성한 후 각 보기문항에 ①~④의 식별기호를 할당하여 문제를 완성한다.

도 4를 참고하면, 상기 국어사전DB(130)에는 상기 보기단어인 2개의 '두다'의 단어에 대하여 각각의 뜻풀이, 용례정보가 개별 ID로 저장되어 있으며, 각각의 용례정보를 이용하여 1개의 정답문항과 3개의 오답문항을 생성하고 있다.

즉, 4개의 보기항목 중 3개의 오답문항에 쓰인 '두다'는 서로 동일한 의미를 갖는 ID:200인 '두다'의 용례정보를 이용하여 생성된 것이고, 나머지 1개의 정답문항에 쓰인 '두다'는 ID:100인 '두다'의 용례정보를 이용하여 생성됨에 따라 상기 오답문항과 별개의 의미를 가진다.

한편, 본 발명에 있어서, 상기 정답문항과 오답문항을 포함한 보기문항의 개수는 앞서 상술한 바와 같이 N지선다형 문제가 형성되도록 N개를 가지게 되며, 상기 문제유형의 각 문제패턴에 따라 상기 보기단어의 생성 개수가 달리 조절될 수 있다.

하기 표 3에는 각 문제패턴별 보기단어의 생성 개수에 대한 예시가 개시되어 있다.

[표 3]

문제패턴	보기단어 생성 개수
T3-1A	2
T1-1A, T1-2A, T2-1A, T3-1B, T5-1A, T5-1B, T5-2A, T5-2B, T7-1A, T7-1B, T8-1A, T8-1B	N
T1-3A, T4-1A, T4-2A, T4-3A, T6-1A	N+1
T1-3B, T4-1B, T4-2B, T4-3B, T6-1B	2N-1

도 4와 같이 상기 문제패턴이 (T3-1A)인 경우에는 상기 보기단어의 생성 개 수는 2개 즉, 2개의 서로 다른 ID를 갖는 '두다'이며, 1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, 다른 나머지 1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성되는 것을 알 수 있다. 즉, 복수개의 오답문항 생성에 오직 한 단어가 이용되는 경우 2개의 보기단어로부터 N개의 보기문항 생성이 가능하다.

또한, 상기 보기단어의 생성 개수는 N개이며, 1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, N-1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다. 즉, 이러한 경우는 보기단어 및 질의문 생성 단계(S210)에서 생성된 N개의 보기단어에 대한 각각의 단어정보가 별개의 보기문항 생성에 이용되는 경우이다.

예를 들어, 표 2를 참고하여 문제패턴이 (T1-2A)인 경우, '발명'을 포함한 N개의 보기단어가 임의 방식으로 생성되고, 상기 문제패턴에 대한 질의문인 "다음 중 '발명'의 사전적 의미는?"에 대한 정답문항은 상기 '발명'의 단어정보 중 뜻풀이 정보를 이용하여 생성되고, N-1개의 오답문항은 상기 '발명'을 제외한 나머지 N-1개의 보기단어의 뜻풀이 정보를 이용하여 각각 생성된다.

한편, 상기 보기단어의 생성 개수는 N+1개이며, 2개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, N-1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다. 즉, 이러한 경우는 정답문항 1개당 2개의 보기단어 정보가 필요하고 오답문항 1개당 1개의 보기단어 정보가 필요한 경우를 의미한다.

예를 들면, (T1-3A)의 문제패턴과 같이, 개별 보기문항은 '단어:뜻풀이' 관계의 연결 구조를 가지며, "제시된 단어 대 뜻풀이가 잘못 연결된 것은?"의 질의문 에 대하여 총 N+1개의 보기단어가 필요하게 된다.

즉, 상기 문제가 N=4인 사지선다형인 경우, N+1개인 A,B,C,D,E의 5개의 보기단어가 선택되고, 선택된 단어의 뜻풀이 정보로부터 다음과 같은 ①~④의 보기항목이 생성될 수 있다. (① A단어:A뜻풀이, ② B단어:B뜻풀이, ③ C단어:C뜻풀이, ④ D단어:E뜻풀이; 정답문항은 ④번 보기문항)

즉, 2개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항(④)이 생성되고, N-1개인 3개의 보기단어를 기반으로 3개의 오답문항의 생성이 가능하다.

한편, 상기 보기단어의 생성 개수는 2N-1개이며, 1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, 2(N-1)개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성될 수 있다. 즉, 이러한 경우는 정답문항 1개당 1개의 보기단어 정보가 필요하고 오답문항 1개당 2개의 보기단어 정보가 필요한 경우를 의미한다.

예를 들면, (T4-1B)의 문제패턴과 같이, 개별 보기문항은 '단어:동의어' 관계의 연결 구조를 가지며, "다음 중 동의 관계의 단어끼리 올바르게 연결된 것은?"의 질의문에 대하여 총 2N-1개의 보기단어가 필요하게 된다.

즉, 예를 들어 N=4인 사지선다형 문제인 경우, 2N-1개인 A,B,C,D,E,F,G의 7개의 보기단어가 선택되고, 선택된 단어의 뜻풀이 정보로부터 다음과 같은 ①~④의 보기항목이 생성될 수 있다. (① A단어:A동의어, ② B단어:(E단어 또는 E동의어) ③ C단어:(F단어 또는 F동의어), ④ D단어:(G단어 또는 G동의어); 정답문항은 ①번 보기문항)

즉, 상기 A단어의 단어정보에는 A단어와 동의관계를 갖는 A동의어 정보가 포 함되어 있으므로, 1개의 보기단어(A단어)에 포함된 단어정보를 기반으로 1개의 정답문항(①)이 생성되고, 나머지 2(N-1)개인 6개의 보기단어를 기반으로 3개의 오답문항의 생성이 가능하다.

한편, 문제유형 (T5)에 종속된 문제패턴인 (T5-1A), (T5-1B), (T5-2A), (T5-2B)의 경우, 개별 보기문항은 '단어:발음'의 형태를 가지게 되며 보기단어 생성개수는 N개일 수 있다.

즉, 상기 (T5-1B)의 문제패턴을 예를 들면, 선택된 보기단어가 'A,B,C,D' 이며 각 보기단어의 단어정보로부터 추출된 발음정보가 '[a],[b],[c],[d]' 인 경우, 특정 보기단어의 발음정보 '[a]'를 보기문항생성부(160)의 소정 프로그램에 의해 '[a']'로 변환하는 방법에 의해 다음과 같은 ①~④의 보기항목이 생성될 수 있다. (① A:[a'], ② B:[b] ③ C:[c], ④ D:[d]; 정답문항은 발음 표기가 잘못된 ①번 보기문항)

즉, 문제유형 (T5)의 경우, 소정의 프로그램 구동 기반하에 N개의 보기단어를 이용하여 N개의 보기항목을 생성시킬 수 있다.

한편, 문제유형 (T8)에 종속된 문제패턴인 (T8-1A) 및 (T8-1B)의 경우, 개별 보기문항은 '원어:외래어'의 형태를 가지게 되며 상기 문제유형 (T5)에서와 동일한 원리에 따라 상기 보기단어 생성개수는 N개일 수 있다.

즉, 예를 들어 문제패턴이 (T8-1B)이고 선택된 보기단어가 'A,B,C,D' 이며 각 보기단어의 단어정보로부터 추출된 외래어 정보는 '에이,비,시,디' 인 경우, 특정 보기단어들의 외래어 정보 '에이', '비', '시'를 소정 프로그램에 의해 '애이', '삐', '씨'로 각각 변환하는 방법에 의해 다음과 같은 ①~④의 보기항목이 생성될 수 있다. (① A:애이, ② B:삐 ③ C:씨, ④ D:디; 정답문항은 외래어 표기가 올바른 ④번 보기문항)

이상과 같은 본 발명에 따르면, 한국어 어휘 학습을 위한 문제 생성시 국어사전DB(130)을 기반으로 하여 기존의 문제 은행식 출제 방식에 비해 다양한 문제의 출제가 가능하고 동일한 문제의 반복적인 출제 빈도를 절감시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법에 따르면, 문제 출제시 소요되는 인력, 비용, 시간적인 낭비가 절감될 수 있는 효과를 제공한다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.

본 발명에 따른 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법에 따르면, 국어사전DB를 기반으로 하여 자동적인 문제 생성이 가능함에 따라 기존의 문제 은행식 출제 방식에 비하여 반복되는 문제 출제의 빈도가 낮아지고 출제 문제의 다양성이 실현되어 학습 능률의 상승 및 학습평가의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며 문제 출제 인력, 출제 비용, 출제 시간을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.

Claims

문형DB에 저장된 문제유형 및 상기 문제유형에 해당하는 하나 이상의 문제패턴을 선택받는 문제패턴 선택 단계;

상기 문제패턴 선택 단계에서 선택받은 문제패턴에 따라 국어사전DB에 저장된 단어정보로부터 보기단어를 생성하고, 질의문DB로부터 상기 문제패턴에 대응되는 질의문패턴을 독출하여 질의문을 생성하는 보기단어 및 질의문 생성 단계; 및

상기 보기단어에 해당하는 상기 국어사전DB에 저장된 단어정보를 이용하여 상기 질의문에 해당되는 정답문항 및 오답문항을 포함한 보기문항을 생성하고 각 보기문항 당 보기문항을 구별하는 식별기호를 할당하는 보기문항 생성 단계를 포함하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 1항에 있어서, 상기 보기단어 및 질의문 생성 단계 중 상기 질의문은,

상기 질의문DB로부터 독출된 상기 질의문패턴과 상기 국어사전DB에 저장된 상기 보기단어의 단어정보를 조합하여 생성되는 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 국어사전DB에 저장된 상기 단어정보는,

단어의 표제어, 뜻풀이, 품사, 발음, 용례, 원어, 표준어, 순화어, 동의어, 반의어, 상의어, 하의어 중 선택된 하나 이상의 정보인 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 1항에 있어서, 상기 문형DB에 저장된 상기 문제유형은,

단어의 사전적 의미 파악하기, 문장의 빈칸에 적합한 단어 넣기, 다의어 또는 동음이의어 의미 구분하기, 단어 간의 의미 관계 파악하기, 표준 발음 알기, 순화어 알기, 표준어 규정에 맞게 표기하기, 외래어 표기법에 맞게 표기하기 중 선택된 하나 이상인 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 1항 또는 제 4항에 있어서, 상기 정답문항과 오답문항을 포함한 보기문항의 개수는,

N지선다형 문제가 형성되도록 N개를 가지며,

상기 문제유형의 각 문제패턴에 따라 상기 보기단어의 생성 개수가 달리 조절되는 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 5항에 있어서, 상기 보기단어의 생성 개수는 2개이며,

1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, 다른 1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성되는 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 5항에 있어서, 상기 보기단어의 생성 개수는 N개이며,

1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, N-1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성되는 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 5항에 있어서, 상기 보기단어의 생성 개수는 N+1개이며,

2개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, N-1개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성되는 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.
제 5항에 있어서, 상기 보기단어의 생성 개수는 2N-1개이며,

1개의 보기단어를 기반으로 1개의 정답문항이 생성되고, 2(N-1)개의 보기단어를 기반으로 나머지 N-1개의 오답문항이 생성되는 것을 특징으로 하는 한국어 어휘 학습을 위한 자동 문제 생성 방법.