KR101513689B1 - Gainshairng system with collaboration learning contents production based Social Network Service - Google Patents

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Abstract

본 발명은 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 관한 것으로, 질문자가 학습 콘텐츠와 관련된 질문정보를 입력하거나 생성된 학습 콘텐츠를 표시하는 질문자 단말; 상기 질문자 단말이 접속하여 상기 입력된 질문정보에 대응되는 학습 콘텐츠를 검색하는 검색엔진과, 상기 질문자 단말이 QC 어플리케이션을 통해 질문 콘텐츠에 대응되는 학습 프로세스 주제별로 분류된 세그먼트로 구성된 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)를 등록 생성하고, 상기 학습 콘텐츠를 레이어 단위로 저장하고 관리하는 비형식 콘텐츠 DB를 포함하여 구성된 학습 콘텐츠 생성 서버; 참여자가 참여자 RC 어플리케이션을 이용하여 상기 학습 콘텐츠 생성 서버에 접속하여 상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)의 적어도 하나의 세그먼트에 콘텐츠를 추가하여 참여 콘텐츠(RC)를 생성하는 참여자 단말; 및 상기 질문자 단말에서 상기 검색엔진을 통해 학습 콘텐츠를 획득 또는 상기 학습 콘텐츠 기본 객체를 등록할 때와, 상기 참여자 단말에서 참여 콘텐츠를 생성하는 경우, 사이버 머니를 지급하는 수익쉐어 관리부를 포함한다.
이와 같은 본 발명은 제안된 학습법 기반으로 최근 IT 패러다임을 접목한 소셜 러닝(SNS-Learning) 환경에서 수학 협업 콘텐츠 생성을 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성과 함께 효율적인 수익 배분을 위한 수익 분배 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 참여자들의 참여 수익을 보장함으로써 플랫폼 내의 콘텐츠 생성의 확장성과 참여성을 보장하고 양질의 콘텐츠 확보를 가능케 하여 플랫폼의 신뢰도를 확보할 수 있도록 하고, 신뢰도는 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database) 구축을 가능케 한다
The present invention relates to a profit distribution system for generating collaborative learning contents based on an SNS, the system comprising: a questioner terminal for inputting question information related to a learning content by a questioner or displaying a generated learning content; A search engine connected to the interrogator terminal for searching for a learning content corresponding to the inputted question information; and a learning content basic object composed of segments classified by a learning process subject corresponding to the question content through the QC application FU), and a non-formal content DB for storing and managing the learning contents on a layer-by-layer basis; A participant terminal that accesses the learning content creation server using a participant RC application and adds the content to at least one segment of the learning content basic object (FU) to generate a participation content (RC); And a profit share manager for paying cyber money when the questioner terminal acquires the learning content through the search engine or registers the learning content basic object and when the participant terminal generates the participating contents.
The present invention provides a system for generating collaborative mathematics content in a social learning (SNS-Learning) environment that incorporates an IT paradigm based on the proposed learning method, and a profit distribution system for generating effective collaborative learning contents along with an SNS-based collaborative learning content .
In addition, the present invention ensures the expansion of content creation within the platform by ensuring participation profit of the participants, securing true women, securing the quality of contents by ensuring the reliability of the platform, Database)

Description

SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템 {Gainshairng system with collaboration learning contents production based Social Network Service}[0001] Gainshairng system with collaboration learning contents [0002] Production based Social Network Service [
본 발명은 온라인상의 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a profit distribution system for generating learning contents on-line, and more particularly, to a profit distribution system for generating collaborative learning contents based on SNS.
21세기는 국가, 기업 및 사회는 논리적, 창의적인 문제해결 능력을 가진 디지털 컨버전스(Digital Convergence) 시대에 적합한 통합 융합적 사고를 할 수 있는 인재상을 원하고 있다. 이러한 21세기 지식정보화 시대에 적합한 인재교육을 위한 학문으로서 수학교육은 국가경쟁력의 원천으로서 미국, 독일, 일본 등 선진 각국에서 우수 인재 양성을 위해 관심과 노력을 기울이고 있다. 그러나 우리나라 학습교육은 단순 지식암기 및 문제풀이 위주의 입시 지향적인 교육을 교수자가 학습자에게 Top-Down 방식으로 일방적으로 진행하는 주입식 형태의 교육이 이루어져 왔다. In the 21st century, nations, corporations, and societies are looking for talented individuals who can integrate convergent thinking in the era of digital convergence with logical and creative problem-solving abilities. Mathematics education, as a scholarship for talent education suitable for the 21st century knowledge informationization age, is a source of national competitiveness and is paying attention and efforts to cultivate talented people in advanced countries such as USA, Germany, and Japan. However, Korean learning education has been taught as an introverted type in which the instructor lectures on learner in a top-down manner in a unilateral manner.
최근 이러한 학습교육의 문제점을 해결하기 위해 정부는 교육 및 입시정책의 변화를 통해 21세기 통합인재를 교육하고 양성하기 위한 제도를 마련하여 내어 놓고 있다. 최근 영어교육 평가의 경우 읽기(Reading), 듣기(Listening) 평가 위주에서 국가영어능력평가 시험인 NEAT를 2013년도부터 단계적으로 도입하여 쓰기(Writing)와 말하기(Speaking) 평가를 추가로 시행하여, 실제로 글로벌 환경에서 실생활에 도움이 될 수 있는 평가를 시행할 예정이다. 이는 21세기 인재상중에 하나인 언어적 소통을 통해 자유롭게 자신의 의견을 표현할 수 있도록 하기 위함이다.Recently, in order to solve the problems of this learning education, the government has provided a system to educate and train integrated talent in the 21st century through changes in education and entrance examination policies. Recently, in the case of evaluation of English education, NEAT, which is a national English proficiency test, is gradually introduced from the year of 2013 by focusing on evaluation of reading and listening, and further evaluation of writing and speaking, We will carry out evaluations that can help in real life in global environment. This is to allow people to freely express their opinions through linguistic communication, one of the 21st century talents.
입시정책으로는 고등학교 입시는 특목고 및 무분별한 수상실적을 내기 위한 입시환경을 지양하고 내신 성적과 면접만으로 입학할 수 있는 자기주도학습 전형으로 변화되었으며, 이때 면접의 경우 자신의 학업동기 및 학습 성취과정을 논리적으로 표현할 수 있는 인재상을 요구하고 있다. 최근 대학입시의 경우는 정시에서 수시의 비중이 높아지고 있다. 수시의 경우는 크게 입학사정관전형, 학생부전형, 논술전형, 특기자전형 및 기타 전형으로 볼 수 있는데, 수시 전형의 요소들은 언변력(표현력), 사고력, 창의력 및 성실성을 요구하게 된다.As for the entrance examination policy, high school entrance examination was changed to the self-directed study type which can not enter the entrance examination environment for special purpose and indiscriminate awards, and can enter only by the grade and interview. In this case, It requires a human resource that can be expressed logically. In the case of recent college entrance examinations, the proportion of occasional college entrance examinations is increasing. The occasional cases can be seen as a large selection of admissions officers, students' selection, essay essay, special essay essay, and other essays. The elements of the essay usually require the expressiveness, the thinking power, the creativity and the sincerity.
따라서, 앞으로의 학습 교육도 오프라인 교육과 온라인 및 모바일 교육환경의 적절한 브랜디드(Blended) 교육이 필수적이며, 학습자로서 넷세대의 경우는 SNS 환경에 익숙한 세대로서, 양방향 참여형 수업 모델 및 콘텐츠 생성의 협업 패러다임으로의 자연스러운 진화를 예측할 수 있다. 이러한 환경에서의 학습자는 단순한 지식은 인터넷에서 찾을 수 있으며, 학습자는 창의적이고 비판적이며 동시에 협력적으로 사고할 수 있는 능력을 키워나가야 할 필요성이 있다.
Therefore, it is necessary for offline learning and appropriate blended education of online and mobile education environment in the future, and as a learner, a generation familiar with SNS environment as a learner, The natural evolution to paradigm can be predicted. In this environment, learners can find simple knowledge on the Internet, and learners need to be creative, critical, and cooperative.
그리고, 1990년대 중반에 인터넷이 보급화 된 이후, 인터넷 속도 및 환경 인프라가 어느 정도 구축된 2000년부터 인터넷을 기반으로 한 인터넷 강의 사이트가 나오기 시작했다(예: 메가스터디(http://www.megastudy.net)). 인터넷 세대 이전에는 오프라인에서만 학습자는 교수자에 수업을 받다가, 학교 및 사교육에서 수업을 받지 않고도 가정에서 희망하는 수업을 우수 강사를 선택해 언제든지 공부를 할 수 있게 되었다. 즉, 인터넷에 기반 한 학습시스템의 도입으로 큰 패러다임의 전환을 맞이하였다. 이러한 기술적 패러다임의 진화는 교육 패러다임의 변화를 동반하게 된다는 사실을 알 수 있다.Since the introduction of the Internet in the mid-1990s, Internet-based Internet lecture sites have started to emerge from 2000, when Internet speed and environmental infrastructure were built to some extent (eg, megastudy .net)). Before the internet generation, the learner was taught by the instructor only in the off-line and was able to select the excellent lecturer at home at any time without having to take the lessons in the school and private tutoring. In other words, the introduction of the Internet-based learning system has led to a great paradigm shift. The evolution of this technical paradigm is accompanied by a change in the educational paradigm.
요약하면 오프라인 학습, 인터넷 학습, 모바일 학습으로 교육 환경이 다양화 되고 있으며, 학습도 유기적으로 결합되고 있다. 최근의 교육 이슈로는 스마트 러닝 혹은 SNS(Social Network Service) 러닝 형태로 교육 관련 연구가 진행되고 있다. In summary, the learning environments are becoming more diverse, with offline learning, Internet learning, and mobile learning. Recent education issues include research on education in the form of smart learning or social network service (SNS) learning.
실제로 웹 환경의 변화 속에서 다른 측면에서의 교육적 이슈가 제기 되고 있다. 먼저 웹 환경의 진화를 살펴보면 다음과 같다. 초기 웹서비스는 웹 1.0으로 불려 지며 웹 1.0은 고정된 HTML 방식으로 콘텐츠의 생산자가 소비자에게 콘텐츠 및 정보를 일방적으로 공급하는 방식이었다. 즉, 대부분의 웹은 단지 읽기 위한(Read only) 페이지 구성이었다. 웹 1.0에서 진화되어 웹 2.0은 사용자 참여 형태로 진화되어 콘텐츠를 사용자가 직접 생성하기 시작하였다. 즉, 콘텐츠를 읽고 쓸 수 있는(Read-write) 웹 구조로 진화되었다. 최근에는 웹 3.0 시대로 접어들었다. 웹 3.0은 시멘틱 웹(Semantic web)으로서 기존의 웹 2.0 개방 구조 하에서 사용자의 직접적인 콘텐츠 참여에서 보다 의미 있는 데이터를 가지고 보다 의미 있는 검색 로직을 부여하여 정보의 개인화(personalization)에 초점을 맞춰나가고 있다.In fact, educational issues are being raised in other aspects as the web environment changes. First, the evolution of the web environment is as follows. The initial web service is called Web 1.0, and Web 1.0 is a fixed HTML format in which content producers unilaterally supply content and information to consumers. In other words, most webs were just read-only pages. As Web 1.0 evolved, Web 2.0 evolved into user participation, and users began to create their own content. In other words, it has evolved into a read-write web structure. In recent years, we have entered the era of Web 3.0. Web 3.0 is a semantic web that focuses on the personalization of information by providing more meaningful search logic with more meaningful data in user's direct content participation under the existing Web 2.0 open architecture.
웹 3.0은 시멘틱 웹, 분산데이터베이스, 자연언어처리(Search/검색 측면), 인공지능(데이터를 이용한 로직), 자율적인 에이전트(Autonomous Agent) 등의 기술을 적용해 보다 연계가 용이하고 개방적이며 지능적으로 진화하는 차세대 웹으로서 정의된다.  Web 3.0 uses technologies such as semantic web, distributed database, natural language processing (search / retrieval aspect), artificial intelligence (data using logic) and autonomous agent to make it easier to connect, open, and intelligent It is defined as evolving next generation web.
최근에는 시멘틱 웹(Semantic web)에서 메타 웹(Meta web)으로의 진화를 주장하고 있는데 차이점은 시멘틱 웹에서는 온탈러지(ontology), 텍사너미(Taxonomy), 지식기반(Knowledge based) 등의 기술 기반으로 지식(knowledge)을 연결하는 데에서 초점을 맞춘 반면, 메타 웹은 지식 네트워크, 그룹 마인드(Group minds), 시멘틱 웹로그, 분산 커뮤니티 등의 환경에서 지성(Intelligence)을 상호간에 연결시키는 웹을 정의하고 있다.(도 1 참조)Recently, the evolution from the semantic web to the meta web is claimed. The difference is that the semantic web has a technology base such as ontology, taxonomy, and knowledge based While MetaWeb defines a web that links intelligence to each other in environments such as knowledge networks, group minds, semantic web logs, and distributed communities. (See Fig. 1)
이와 같이 IT 환경의 급격한 변화는 정보를 관리하고 정보를 활용하는 부분에 관해서 큰 패러다임의 변화를 가져오고 있다. 웹 1.0 시절에는 정보를 인터넷상에 올리고, 사용자들은 정보를 참고하고 유용한 정보는 북마크 하였다. 웹 2.0으로 진화되면서 사용자와 공급자의 경계가 무너지면서 콘텐츠의 생산과 소비를 양방향으로 하면서 참여 웹으로의 진화를 가져왔다. 콘텐츠의 생성과 수정이 개인 간 집단 간으로 공유하게 되었으며, 새로운 지식의 발견은 빠른 속도로 집단지성으로 지식 네트워크를 형성하게 되었다. This rapid change in the IT environment has led to a great paradigm shift in terms of managing information and utilizing information. During the Web 1.0 era, information was uploaded on the Internet, users referenced the information, and bookmarked useful information. As Web 2.0 evolved, the boundaries between users and suppliers collapsed, resulting in the evolution of participatory Webs, with both production and consumption of content being interactive. Content creation and modification were shared among individual groups, and the discovery of new knowledge quickly formed a knowledge network with collective intelligence.
즉, 최근에는 스마트폰을 기반으로 한 모바일 환경 속에서 어떤 곳에서든 쉽게 참여할 수 있으며 어떤 정보든지 다양한 방식으로 참여를 하며 새로운 콘텐츠를 생성하는 시대를 맞이하고 있다는 점에서, 교육시장도 이러한 변화 속에서 스마트 러닝, SNS 러닝 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 특히 교육 콘텐츠 개발 및 e-러닝 플랫폼의 표준으로 사용되는 SCORM 기반으로 연구가 이루어지고 있다. In other words, in recent years, it is easy to participate anywhere in the mobile environment based on smartphone, and in the era of participating in any kind of information in various ways and creating new contents, Smart learning, and SNS learning researches are actively being carried out. Especially, SCORM is being used as a standard of educational contents development and e - learning platform.
그러나 SCORM의 경우는 콘텐츠의 구성, 전달, 검색 방법 등 학습코스를 실행시키고 학습자의 학습이력을 관리 및 확인하는 방법을 제시하는 등 다소 정형화된 플랫폼 환경에서의 e-러닝 서비스를 구축하는데 초점이 이루어져 있기 때문에, 효율성이 떨어지고 확장성 및 개방성이 떨어지는 문제점이 있었다. However, in the case of SCORM, it focuses on building e-learning services in a somewhat standardized platform environment by suggesting ways to manage the learning history of learners by executing learning courses such as composition, delivery, There is a problem that the efficiency is deteriorated and the expandability and openness are inferior.
그리고, 학습 콘텐츠 생성과 더불어 상기 학습 콘텐츠를 생성하고 보완하는 참여자 및 상기 학습 콘텐츠를 구매하는 소비자 등이 많은 참여를 유도하는 SNS 환경의 새로운 교육 비즈니스 모델이 필요한 실정이다.In addition, there is a need for a new educational business model of the SNS environment in which a participant who creates and supplementes the learning contents and a consumer who purchases the learning contents induce participation, in addition to learning content creation.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 새로운 모델의 학습법을 제안하고, 제안된 학습법 기반으로 최근 IT 패러다임을 접목한 소셜 러닝(SNS-Learning) 환경에서 협업 학습 콘텐츠 생성하여 이에 따른 효율적인 수익 분배 시스템을 제공하고자 함이다.A problem to be solved by the present invention is to propose a learning method of a new model and to provide an efficient profit distribution system by generating collaborative learning contents in a social learning (SNS-Learning) environment in which an IT paradigm is recently applied based on a proposed learning method It is.
또한, 제안된 협업 학습 콘텐츠 생성 적용되는 플랫폼과 함께 효율적인 수익 분배 시스템을 도입하고 확장하여 SNS 환경의 콘텐츠 생성 모델 설계를 통하여 새로운 교육 비즈니스 모델을 제공하고자 함이다.In addition, we intend to introduce and expand an effective revenue distribution system along with the applied platform for generating the collaborative learning contents, and to provide a new educational business model through the design of content creation model in SNS environment.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 특징은 질문자가 학습 콘텐츠와 관련된 질문정보를 입력하거나 생성된 학습 콘텐츠를 표시하는 질문자 단말; 상기 질문자 단말이 접속하여 상기 입력된 질문정보에 대응되는 학습 콘텐츠를 검색하는 검색엔진과, 상기 질문자 단말이 QC 어플리케이션을 통해 질문 콘텐츠에 대응되는 학습 프로세스 주제별로 분류된 세그먼트로 구성된 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)를 등록 생성하고, 상기 학습 콘텐츠를 레이어 단위로 저장하고 관리하는 비형식 콘텐츠 DB를 포함하여 구성된 학습 콘텐츠 생성 서버; 참여자가 참여자 RC 어플리케이션을 이용하여 상기 학습 콘텐츠 생성 서버에 접속하여 상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)의 적어도 하나의 세그먼트에 콘텐츠를 추가하여 참여 콘텐츠(RC)를 생성하는 참여자 단말; 및 상기 질문자 단말에서 상기 검색엔진을 통해 학습 콘텐츠를 획득 또는 상기 학습 콘텐츠 기본 객체를 등록할 때와, 상기 참여자 단말에서 참여 콘텐츠를 생성하는 경우, 사이버 머니를 지급하는 수익쉐어 관리부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing a content, the method comprising: a questioner terminal for inputting question information related to a learning content or displaying a generated learning content; A search engine connected to the interrogator terminal for searching for a learning content corresponding to the inputted question information; and a learning content basic object composed of segments classified by a learning process subject corresponding to the question content through the QC application FU), and a non-formal content DB for storing and managing the learning contents on a layer-by-layer basis; A participant terminal that accesses the learning content creation server using a participant RC application and adds the content to at least one segment of the learning content basic object (FU) to generate a participation content (RC); And a profit share manager for paying cyber money when the questioner terminal acquires the learning content through the search engine or registers the learning content basic object and when the participant terminal generates the participating contents.
여기서, 상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)는, 학습 문제가 정의된 정의 세그먼트; 및 상기 학습 문제의 취급을 다루는 취급 세그먼트로 구성하되, 상기 취급 세그먼트는 상기 학습 문제 해석 및 이해(CE)의 세그먼트와, 상기 학습 문제 풀이계획, 필요개념 및 풀이방법(PCS)의 세그먼트와, 상기 학습 문제 요약, 응용 및 확장(SEG)의 세그먼트로 분류하여 형성된 것이 바람직하다.Here, the learning content basic object FU includes: a definition segment in which a learning problem is defined; And a handling segment handling handling of the learning problem, wherein the handling segment comprises a segment of the learning problem interpretation and understanding (CE), a segment of the learning problem solving plan, a necessary concept and a solution method (PCS) Learning problem summary, application and extension (SEG) segments.
또한, 상기 참여 콘텐츠(RC)는, 적어도 하나의 상기 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)를 포함하거나, 다수의 학습 콘텐츠 기본 객체의 조합으로 형성된 것이 바람직하고, 상기 비형식 콘텐츠 DB는, 상기 참여 콘텐츠(RC)에 대한 정보가 관리되는 비형식 콘텐츠 정 DB(233)와, 상기 참여 콘텐츠(RC)를 생성한 참여자의 정보를 관리하는 참여자 정보 DB로 구성되는 것이 바람직하다.Preferably, the participating contents (RC) include at least one learning content basic object (FU) or a combination of a plurality of learning content basic objects. And a participant information DB for managing information of a participant who has created the participating contents RC. The participant information DB 233 includes information on the participant information RC.
또한, 상기 참여자 정보 DB는, 참여자 코드, 국가, 사용 언어, 연령, 주 활동 표준 커리큘럼 영역 및 관심 표준 커리큘럼 영역 정보 엔터티를 포함하는 것이 바람직하고, 상기 등록된 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)는, 상기 질문자 단말에서 질문자의 기본 정보를 나타내는 FU 기본 엔터티와, 상기 각 세그먼트에 대한 가중치(weight)를 지정하고, 상기 질문자의 질문 의도에 대한 정보를 나타내는 FU 가중치 엔터티와, 상기 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)에 대한 저작권 정보를 나타내는 FU 저작권 엔터티가 등록된 것이 바람직하다.Preferably, the participant information DB includes a participant code, a country, a language, an age, a main activity standard curriculum area, and an interest standard curriculum area information entity. The registered learning content basic object FU includes: An FU basic entity that indicates basic information of the interrogator at the interrogator's terminal, an FU weight entity that designates a weight for each segment, and indicates information about a question intention of the interrogator, It is preferable that the FU copyright entity indicating the copyright information on the FU copyright entity is registered.
그리고, 상기 참여자의 등급을 결정하는 레벨 관리부와, 상기 콘텐츠를 생성한 사용자의 연령과 콘텐츠를 생성한 당시의 생성자의 연령을 관리하는 연령 관리부와, 상기 참여 콘텐츠를 생성한 참여자에게 포인트를 부여하여 순위화하는 순위 관리부로 구성된 평가 관리부를 더 포함하되, 상기 평가 관리부에 결정한 등급에 따라 상기 지급되는 사이버 머니 액수가 결정되는 것이 바람직하고, 상기 질문자가 상기 검색엔진을 통하여 학습 콘텐츠를 획득한 경우, 상기 획득한 학습 콘텐츠에 상응하는 사이버 머니를 상기 수익쉐어 관리부에서 결제하는 것이 바람직하다.The age managing unit manages the age of the creator at the time of generation of the content and the age of the user who created the content, and a point is given to the participant who created the participating content The cyber money amount to be paid is determined according to a grade determined by the evaluation management unit, and when the questioner acquires the learning content through the search engine, And the revenue share management unit may settle the cyber money corresponding to the acquired learning content.
또한, 바람직하게는 상기 수익쉐어 관리부는 상기 결제된 사이버 머니를 상기 참여자에게 배분되는 사이버 머니의 일정 비율을 상기 질문자에게 다지 지급하는 것일 수 있고, 상기 협업 학습 콘텐츠 서버의 상기 질문자, 참여자를 포함하는 모든 사용자에 대한 기본 정보를 획득하여, 상기 기본 정보를 바탕으로 모든 사용자에게 상기 SNS를 통하여 광고노출을 제공하고, 광고주의 상기 광고노출 빈도에 따라 광고대금을 상기 사이버 머니로 상기 수익쉐어 관리부로 지급하는 광고 관리부를 더 포함하는 것일 수 있다.Preferably, the revenue share management unit may pay the cyber money to the questioner at a certain rate of cyber money distributed to the participant, and may include the questioner, the participant of the collaborative learning content server Providing basic information on all users based on the basic information, providing advertisement exposure to all users through the SNS based on the basic information, and paying the advertisement money to the profit share management unit in accordance with the advertisement exposure frequency of the advertiser And an advertisement management unit for managing the advertisement.
더하여, 상기 비형식 콘텐츠 DB로부터 주기적으로 일반화된 콘텐츠(formal contents)를 추출하고, 상기 추출된 일반화된 콘텐츠가 자격이 있는지를 심사하여, 일반화된 콘텐츠 DB에 저장하는 최적의 일반화된 콘텐츠 추출 시스템을 더 포함하되, 구매자가 웹상에서 상기 일반화된 콘텐츠를 상기 사이버 머니로 구매하고, 상기 일반화된 콘텐츠의 각 세그머트별 상기 참여 콘텐츠 생성에 기여한 참여자가 세그먼트 기본 포인트 비율에 따라 상기 수익쉐어 관리부에서 사이버 머니를 지급하는 것이 바람직하다.In addition, an optimal generalized content extraction system for extracting periodically generalized contents from the non-formal content DB, examining whether the extracted generalized contents are qualified, and storing the extracted generalized contents in a generalized content DB Wherein the purchaser purchases the generalized content on the web in the cyber money, and the participant who contributed to the generation of the participating content for each segment of the generalized content, in the revenue share management unit, .
상기 FU 저작권 엔터티를 통해 저작권을 관리하는 저작권 보호관리부와, 저작권 요청자의 저작권 확인 요청을 통해 상기 콘텐츠의 저작권을 증명하는 개방형 저작권 증명 시스템을 포함하되, 상기 저작권 요청자가 상기 콘텐츠의 저작권자임이 증명된 경우, 상기 수익쉐어 관리부에서 상기 사이버 머니를 일정비율로 지급하는 것이 바람직하다.A copyright protection management unit for managing the copyright through the FU copyright entity; and an open copyright proof system for certifying the copyright of the content through a copyright request of the copyright requestor, wherein if the copyright requestor is proved to be the copyright holder of the content , And the revenue share management unit may provide the cyber money at a certain rate.
그리고, 상기 저작권 보호관리부에서의 저작권 관리는, 디지털 권리 관리(DRM: Digital Right Management) 프로그램을 통해 암호화, 워터마킹 및 복제방지 기술이 적용되고, 레이어 단위로 저장된 상기 콘텐츠에 상기 레이어를 동조시킬 수 있는 전용 코넥이 내장된 뷰어가 제공되어 관리되는 것이 바람직하고, 상기 학습 콘텐츠는 수학(mathematics) 학습 콘텐츠인 것이 바람직하며, 상기 질문자 단말 또는 참여자 단말은, PC, 테블릿 PC, 스마트 폰, PDA 중 적어도 어느 하나인 것이 바람직하다.And, the copyright management in the copyright protection management section is implemented by a technique of encrypting, watermarking and copying prevention through a digital rights management (DRM) program and tuning the layer to the contents stored in units of layers Preferably, the learning contents are mathematics learning contents, and the questioner terminal or the participant terminal may be a PC, a tablet PC, a smart phone, a PDA At least one of them is preferable.
이와 같은 본 발명은 제안된 학습법 기반으로 최근 IT 패러다임을 접목한 소셜 러닝(SNS-Learning) 환경에서 수학 협업 콘텐츠 생성을 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성과 함께 효율적인 수익 배분을 위한 수익 분배 시스템을 제공한다.The present invention provides a system for generating collaborative mathematics content in a social learning (SNS-Learning) environment that incorporates an IT paradigm based on the proposed learning method, and a profit distribution system for generating effective collaborative learning contents along with an SNS-based collaborative learning content .
또한, 본 발명은 참여자들의 참여 수익을 보장함으로써 플랫폼 내의 콘텐츠 생성의 확장성과 참여성을 보장하고 양질의 콘텐츠 확보를 가능케 하여 플랫폼의 신뢰도를 확보할 수 있도록 하고, 신뢰도는 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database) 구축을 가능케 한다In addition, the present invention ensures the expansion of content creation within the platform by ensuring participation profit of the participants, securing true women, securing the quality of contents by ensuring the reliability of the platform, Database)
또한, 양질의 학습 콘텐츠 효율적으로 생성하여 활발한 참여를 통해 레벨이 높을수록 더 큰 수익이 보장되기 때문에 더 좋은 콘텐츠를 만들려 노력하게 되고 더 높은 레벨에 도달하기 위해 플랫폼(platform) 내에서 지속적인 활동을 유도하고, 양질의 콘텐츠를 생성하고자 하는 동기를 부여하고 참여자 상호간 경쟁을 고취시켜 플랫폼(platform) 내에서 생성되고 유통되는 콘텐츠의 양적인 부분과 질적인 부분을 동시에 충족시키는 선순환 구조를 만드는 시스템을 제공한다.Also, by creating high-quality learning content efficiently and actively engaging, the higher the level, the bigger the revenue, the more effort is made to create better content and the constant activity within the platform to reach a higher level And provides a system for creating a virtuous circle structure that simultaneously satisfies quantitative and qualitative parts of contents generated and distributed in a platform by motivating the motivation to generate high quality contents and encouraging mutual competition among the participants.
그리고, 국가적 수학 학습 콘텐츠 생산을 자율적이고 지속적인 양질의 콘텐츠 유입이 가능한 본 발명의 시스템으로 단일화하여 수학 학습 콘텐츠 생산에 지출되는 비용을 최소화할 수 있다. 또한 산재 되어있는 수학 학습 콘텐츠를 포털 서비스(portal service) 개념으로 SNS와 결합하여 제공함으로써 수학 학습 콘텐츠에 대한 자원 활용의 효율성을 극대화할 수 있다.In addition, it is possible to unify the production of national mathematical learning contents into the system of the present invention which can autonomously and continuously import high quality contents, thereby minimizing the expenditure on production of math learning contents. In addition, it is possible to maximize the efficiency of resource utilization for math learning contents by providing mathematical learning contents scattered in combination with SNS as a portal service concept.
더 나아가, SNS 참여 콘텐츠의 질적인 검증 속에 상용 콘텐츠로 채택하여 중복된 많은 학습 콘텐츠를 효율적으로 통합하여 원 소스-멀티 활용(One source-Multi Utilization)이라는 국가 경쟁력을 확보할 수 있는 협업형 최적 콘텐츠 자율 생성과 그 수익 분배 시스템을 제공한다.In addition, the contents of the SNS participated in the qualitative verification of the content as commercial content to efficiently integrate duplicated learning contents, to achieve the national competitiveness of One source-Multi Utilization Autonomous generation and its revenue sharing system.
도 1은 소셜 연결성과 정보 연결성을 비교한 웹의 진화를 보여주는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 블록 구성을 나타낸 도면이고,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 작동 흐름을 나타낸 도면이고,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 3×5 MPS 학습 모델을 요약한 구조도이고,
도 5는 종래의 IDEF 모델에 본 발명의 실시예에서 적용되는 3×5 MPS 학습 모델의 적용예를 나타낸 모식도이고,
도 6는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 학습 콘테츠 기본객체(FU)의 정의 구조를 나타낸 도면이고,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 참여 콘텐츠(RC)를 생성하는 FU의 AND/OR 그래프이고,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)과 D_FU의 연계성을 나타낸 도면이고,
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 검색엔진을 통한 학습 콘텐츠 획득 프로세스를 나타낸 도면이고,
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 질문자의 FU 등록 프로세스를 나타낸 도면이고,
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 질문자의 FU 등록과 RC영역 참여자의 콘텐츠 생성 어플리케이션을 나타낸 모식도이고,
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성의 모식도이고,
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 카테고리 내 FU의 확장을 나타낸 모식도이고,
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 헙업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 작동 흐름을 나타낸 구성 블록도이고,
도 15는 최소 사용자 레벨 포인트와 인원비율에 대한 상관 그래프이고,
도 16은 본 발명의 또 다른 실시예로서, SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 최적의 일반화된 콘텐츠 추출 프로세스를 나타낸 모식도이고,
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 배분 시스템에서 발생하는 수익구조의 모식도이고,
도 18은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 광고를 통한 수익 구조를 나타낸 모식도이고,
도 19는 본 발명의 실시예에 따른 수익 분배 시스템에서 수익 분배 영역으로서 일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)과 비형식 콘텐츠 영역(Informal Contents Area)에 유통되는 콘텐츠를 비교한 모식도이고,
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 수익 분배 프로세스 모식도이고,
도 21은 본 발명의 또 다른 실시예로서, SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 저작권 보호관리부의 프로세스 흐름도이고,
도 22는 본 발명의 시시예에 따른 수익 분배 시스템에 사용되는 전용 뷰어 어플리케이션의 모식도이다.
Figure 1 is a graph showing the evolution of the web comparing social connectivity and information connectivity.
FIG. 2 is a block diagram of a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG.
3 is a flowchart illustrating an operation flow of a revenue sharing system according to an embodiment of the present invention;
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a 3 × 5 MPS learning model applied to a revenue sharing system based on an SNS-based collaborative learning content generation according to an exemplary embodiment of the present invention,
5 is a schematic diagram showing an application example of a 3x5 MPS learning model applied to the conventional IDEF model in the embodiment of the present invention,
FIG. 6 is a view showing a definition structure of a learning contents basic object FU applied to a profit distribution system according to an SNS-based collaborative content generation according to an embodiment of the present invention,
7 is an AND / OR graph of an FU generating participating contents (RC) applied to a profit distribution system according to an embodiment of the present invention,
FIG. 8 is a view showing the linkage between the National Mathematics Standard Curriculum (NMCR) and the D_FU applied to the profit distribution system for generating the SNS-based collaborative learning contents according to the embodiment of the present invention,
FIG. 9 is a diagram illustrating a learning content acquisition process through a search engine of a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 10 is a diagram illustrating a FU registration process of a questioner in a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 11 is a schematic diagram showing an FU registration of a questioner and a content creation application of an RC domain participant in a profit distribution system based on an SNS-based collaborative learning content generation according to an embodiment of the present invention,
12 is a schematic diagram of SNS-based collaborative learning contents generation applied to a profit distribution system according to an embodiment of the present invention,
FIG. 13 is a schematic diagram showing an extension of an FU in the National Mathematical Standard Curriculum (NMCR) category in the profit distribution system based on the SNS-based collaborative learning contents generation according to the embodiment of the present invention,
FIG. 14 is a block diagram illustrating an operational flow of a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG.
15 is a correlation graph for the minimum user level point and personnel ratio,
FIG. 16 is a schematic diagram illustrating an optimal generalized content extraction process in a revenue sharing system according to an embodiment of the present invention; FIG.
17 is a schematic diagram of a profit structure generated in a profit distribution system according to an SNS-based collaborative learning content generation according to an embodiment of the present invention,
18 is a schematic diagram illustrating a profit structure through advertisement in a profit distribution system according to an embodiment of the present invention,
FIG. 19 is a schematic diagram for comparing contents distributed in a generalized content area (Formal Contents Area) and a non-content area (Informal Contents Area) in a profit distribution system according to an embodiment of the present invention,
20 is a schematic diagram of a profit distribution process of a profit distribution system according to an embodiment of the present invention,
FIG. 21 is a flowchart illustrating a process of a copyright protection management unit in a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG.
22 is a schematic diagram of a dedicated viewer application used in a revenue sharing system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 통해 설명될 것이다. 그러나 본 발명은 여기에서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 단지, 본 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여 제공되는 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and how to accomplish it, will be described with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described herein but may be embodied in other forms. The embodiments are provided so that those skilled in the art can easily carry out the technical idea of the present invention to those skilled in the art.
도면들에 있어서, 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 또한 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소를 나타낸다.In the drawings, embodiments of the present invention are not limited to the specific forms shown and are exaggerated for clarity. Also, the same reference numerals denote the same components throughout the specification.
본 명세서에서 "및/또는"이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "포함한다" 또는 "포함하는"으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작, 소자 및 장치의 존재 또는 추가를 의미한다.
The expression "and / or" is used herein to mean including at least one of the elements listed before and after. Also, singular forms include plural forms unless the context clearly dictates otherwise. Also, components, steps, operations and elements referred to in the specification as " comprises "or" comprising " refer to the presence or addition of one or more other components, steps, operations, elements, and / or devices.
이하에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 블록 구성을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 작동 흐름을 나타낸 도면이다. FIG. 2 is a block diagram of a profit distribution system for generating an SNS-based collaborative learning content according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a diagram illustrating a profit Fig. 2 is a diagram showing the operational flow of the distribution system.
도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템은, 질문자가 학습 콘텐츠와 관련된 질문정보를 입력하거나 생성된 학습 콘텐츠를 표시하는 질문자 단말(100); 상기 질문자 단말(100)이 접속하여 상기 입력된 질문정보에 대응되는 학습 콘텐츠를 검색하는 검색엔진(250)과, 상기 질문자 단말(100)이 QC 어플리케이션을 통해 질문 콘텐츠에 대응되는 학습 프로세스 주제별로 분류된 세그먼트로 구성된 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)를 등록 생성하고, 상기 학습 콘텐츠를 레이어 단위로 저장하고 관리하는 비형식 콘텐츠 DB(230)를 포함하여 구성된 학습 콘텐츠 생성 서버(200); 참여자가 참여자 RC 어플리케이션을 이용하여 상기 학습 콘텐츠 생성 서버(200)에 접속하여 상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)의 적어도 하나의 세그먼트에 콘텐츠를 추가하여 참여 콘텐츠(RC)를 생성하는 참여자 단말(300); 및 상기 질문자 단말에서 상기 검색엔진(250)을 통해 학습 콘텐츠를 획득 또는 상기 학습 콘텐츠 기본 객체를 등록할 때와, 상기 참여자 단말에서 참여 콘텐츠를 생성하는 경우, 사이버 머니를 지급하는 수익쉐어 관리부(600)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 2, the system for distributing profits according to the SNS-based collaborative learning contents according to the embodiment of the present invention includes a questioner terminal 100 for inputting question information related to a learning content or displaying a generated learning content ); A search engine 250 that is connected to the interrogator terminal 100 to search for learning contents corresponding to the inputted question information, and a search engine 250 for classifying the question contents into learning process subjects corresponding to the question contents through the QC application A learning content creation server 200 configured to include a non-formal content DB 230 for registering and creating a learning content basic object FU composed of segments and storing and managing the learning contents on a layer-by-layer basis; A participant terminal (300) for a participant to access the learning content creation server (200) using a participant RC application and add content to at least one segment of the learning content basic object (FU) ; And a profit share manager 600 for paying cyber money when the inquirer terminal acquires the learning contents or registers the learning contents basic object through the search engine 250 and when the participant terminal generates the participating contents, ).
즉 본 발명의 실시예는 SNS 환경에서 질문자가 및 참여자가 협업으로 레이어 단위로 저장되는 학습 콘텐츠 기본 객체(FU) 형식의 학습 콘텐츠를 생성하고, 이 학습 콘텐츠를 평가 관리부(400)에서 평가하여, 상기 평가를 바탕으로 수익쉐어 관리부(600)에서 상기 학습 콘텐츠를 생성한 질문자 또는 참여자에게 현금을 환전하여 생성한 사이버 머니를 지급하도록 하여, 효율적인 학습방법을 제공하고, 양질의 학습 콘텐츠를 용이하게 생성할 뿐만 아니라, 각 참여자 또는 사용자 모두에게 적절한 보상과 수익을 공유하는 시스템을 제안한다. That is, in the embodiment of the present invention, in the SNS environment, the learning contents of the learning content basic object (FU) type in which the interrogator and the participants are collaboratively stored on a layer basis are generated, the evaluation management unit 400 evaluates the learning contents, Based on the evaluation, the profit share management unit 600 provides the cyber money generated by exchanging cash to the questioner or the participant who created the learning content, thereby providing an efficient learning method and easily generating high-quality learning contents As well as a system that shares appropriate rewards and rewards for each participant or user.
보다 구체적으로 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 작동 흐름을 살펴보면, 도 3에 나타낸 바와 같이, SNS 환경에서 질문자 또는 사용자 등이 수익쉐어 관리부(600)를 통해 현금을 사이버 머니로 환전하여 획득하고, 질문자가 협업 콘텐츠 생성서버의 검색엔진(250)을 통해 학습 콘텐츠를 검색하고, 질문자 단말을 통해 검색결과가 표시되는데, 원하는 검색결과가 나타나 획득하게 되면 이에 상응하는 사이버 머니를 수익쉐어 관리부(600)를 통해 결제하게 된다.More specifically, as shown in FIG. 3, the operation flow of the revenue sharing system based on the SNS-based collaborative learning content generation according to the embodiment of the present invention will be described. In the SNS environment, a questioner or a user, A questioner searches the learning contents through the search engine 250 of the cooperative content generation server, and the search result is displayed through the interrogator terminal. When the desired search result is obtained and acquired, And the corresponding cyber money is paid through the profit share management unit 600.
검색결과가 없는 경우, 질문자는 질문자 단말을 통해, 학습 콘텐츠 기본객체(FU)를 협업 학습 콘텐츠 생성서버(200)로 등록하고, 등록된 콘텐츠는 저작권 관리부로 상기 등록한 콘텐츠의 저작권을 지정 또는 등록한다. 그리고, 평가 관리부(400)를 통해 질문자 및 등록한 콘텐츠에 포인트를 부여해 등급을 결정한다. 질문자가 콘텐츠는 학습 콘텐츠 기본객체(FU)의 형태로 레이어 단위로 저장되는데, 본 발명의 실시예에서 제안한 학습 프로세스별 세그먼트 구분하여 형성된다.If there is no search result, the questioner registers the learning content basic object (FU) with the collaborative learning content creation server 200 via the questioner terminal, and the registered content specifies or registers the copyright of the registered content with the copyright management unit . Then, points are assigned to the questioner and the registered content through the evaluation management unit 400 to determine the grade. The content of the questioner is stored in units of layers in the form of a learning content basic object (FU), and is formed by segmenting the learning process according to the proposed learning process according to the embodiment of the present invention.
이와 같은 학습 콘텐츠 기본객체(FU)에 다시 참여자가 각 세그먼트별로 참여 콘텐츠를 생성하고 등록하고, 다시 평가 관리부(400)에서 등급을 결정하게 되면, 상기 평가 관리부(400)의 등급 또는 포인트에 따라 수익쉐어 관리부(600)에서 사이버 머니를 참여자에게 지급하는 프로세스를 진행하게 된다. When the participant creates and registers the participating contents for each segment again in the learning content basic object FU and determines the grade in the evaluation management unit 400, The share management unit 600 proceeds to process the cyber money to the participant.
여기서, 상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)는, 학습 문제가 정의된 정의 세그먼트; 및 상기 학습 문제의 취급을 다루는 취급 세그먼트로 구성하되, 상기 취급 세그먼트는 상기 학습 문제 해석 및 이해(CE)의 세그먼트와, 상기 학습 문제 풀이계획, 필요개념 및 풀이방법(PCS)의 세그먼트와, 상기 학습 문제 요약, 응용 및 확장(SEG)의 세그먼트로 분류하여 구성된 것이 바람직하다. 이하에서는 본 발명에 바람직한 실시예로서 학습 콘텐츠를 '수학(mathematics)' 학습 콘텐츠로 하여 설명하기로 한다. Here, the learning content basic object FU includes: a definition segment in which a learning problem is defined; And a handling segment handling handling of the learning problem, wherein the handling segment comprises a segment of the learning problem interpretation and understanding (CE), a segment of the learning problem solving plan, a necessary concept and a solution method (PCS) Learning problem summary, application and extension (SEG) segments. Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described with learning contents as 'mathematics' learning contents.
먼저, 본 발명에서 제안하는 학습법은 [3×5 Matrix Problem Solving]로 명칭하고 축약하여 3×5 MPS라고 부르기로 한다. 3×5 MPS는 크게 상위 단계에서 문제해결 과정을 3단계로 나누고, 3단계에서 핵심적으로 다루어야할 프로세스를 다시 세부적으로 5가지로 새롭게 정의하도록 하여, 학습자 대상으로 문제가 주어졌을 때 제안된 틀(Framework)속에서 주어진 문제를 순차적으로 해결할 수 있도록 하였다. First, the learning method proposed in the present invention will be named [3x5 Matrix Problem Solving] and abbreviated to be called 3x5 MPS. The 3 × 5 MPS is largely divided into three stages of the problem solving process in the upper level, and the process to be dealt with in the third stage is newly defined in five detail, so that the proposed framework Framework) to make it possible to solve given problems sequentially.
3×5 MPS 모델은 크게 전처리(Pre-processing), 주요처리(Processing), 후처리(Post-processing)로 나눈다. 전처리(Pre-processing) 과정에서는 문제를 정확히 이해하는 과정으로 다양한 수학적 도구를 활용하여 문제를 이해하기 위해 모든 것을 펼쳐 놓는 단계이며, 주요처리(Processing) 과정에서는 문제를 어떻게 접근할지에 관한 계획을 세우고, 다양한 개념(IDEF-0에서의 Mechanism 파트에 해당)을 활용하여 문제를 해결한다. 후처리(Post-processing) 과정에서는 해결된 문제의 핵심을 정리하고, 본인 스스로 취약한 부분을 점검하며, 새로운 해결방안을 추가적으로 찾고 마지막으로 문제의 본질인 출제자의 의도를 파악하여 문제를 일반화하거나 응용을 한다. The 3 × 5 MPS model is largely divided into pre-processing, main processing, and post-processing. In the pre-processing process, it is a process of understanding the problem accurately. It is a step to open up everything to understand the problem by using various mathematical tools. In the main processing process, , And various concepts (corresponding to the mechanism part in IDEF-0). In the post-processing process, we summarize the key points of the problem solved, check the self-vulnerability, find additional solutions, and finally identify the intentions of the subject, the essence of the problem, do.
전처리(Pre-processing), 주요처리(Processing), 후처리(Post-processing)의 상위 3단계의 세부적 단계로 학습자가 기본적으로 고려해야할 5단계를 새롭게 정의하고, 5단계에서 보다 세부적으로 발문적 요소를 추가하여 단계별 입체적 사고를 한다는 개념으로 3단계-5단계 메트릭스 형태의 문제해결 방법을 제안하여 35 Matrix Problem Solving(3×5 MPS)라고 하였다. 구체적인 3×5 MPS 모델의 정의는 다음과 같다.
The five steps that the learner should consider basically are newly defined as the detailed steps of the three stages of pre-processing, main processing and post-processing, and in step 5, (3 × 5 MPS) was proposed by suggesting a problem solving method in the form of a 3-step to 5-step matrix with the concept of stepwise stereoscopic thinking. The definition of the concrete 3 × 5 MPS model is as follows.
3×5 3 x 5 MPSMPS 모델 정의 Model definition
1) 1단계 : 1) Step 1: CECE STEP (Comprehension & Expression STEP) STEP (Comprehension & Expression STEP)
1단계 CE STEP은 문제를 정확히 해석하고, 설명하는 단계이다. 1단계에서는 주어진 수학 문제에 관하여 다양한 도구를 통해서 그 문제에 관해서 학습자 스스로 '문제 자체'에 관한 이해 단계를 묻는 과정이다. Step 1 CE STEP is a step that accurately interprets and explains the problem. In the first step, it is the process of asking the learner to understand the 'problem itself' about the problem through various tools about the given mathematical problem.
이해 과정에서 교수자와 학습자 상호간의 이해과정을 다양한 도구를 통해 검증할 수 있는 필수적인 발문요소를 다음과 같이 제안한다.
We propose the following essential elements for verifying the understanding process between the instructor and the learner through various tools in the understanding process.
CECE sub STEP  sub STEP
W (What) - 묻는 것이 무엇인가?  W (What) - What is asking?
W-1 : 무엇을 묻는 문제인가? (Scope & Range)W-1: What is the problem? (Scope & Range)
W-2 : 묻는 것이 무엇인가? (Goal & Aim)
W-2: What is asking? (Goal & Aim)
C (Condition) - 문제에 주어진 조건은?  C (Condition) - What is the condition given to the problem?
C-1 : 문제에 주어진 조건은? (Apparent condition)C-1: What is the condition given to the problem? (Apparent condition)
C-2 : 문제 속에 주어진 숨은 조건은? (Hidden condition)
C-2: What is the hidden condition given in the problem? (Hidden condition)
CE STEP 해석 및 표현 도구  CE STEP interpretation and expression tool
수식(Equation)    Equation
그래프(Graph)    Graph
표(Table)    Table
문장(a written language)    A written language
그림(Picture and Non-uniform picture)    Picture (Picture and Non-uniform picture)
구두표현(Oral Expression)    Oral Expression
위의 다양한 방법으로 CE STEP에서는 학습자와 교수자 사이에 문제의 배경 부분과 실제로 문제를 풀 수 있기 전단계의 모든 과정을 마치게 된다. 즉, 학습자가 모든 상황과 배경을 통해 문제를 충분히 이해할 수 있도록 문제를 모두 펼쳐 놓는 단계를 말한다.
In a variety of ways, CE STEP completes the background of the problem between the learner and the instructor, and the entire process before the problem can be solved. In other words, it is a stage where the learner spreads out all the problems so that the learner understands the problem in all situations and backgrounds.
2) 2단계 : 2) Step 2: PCSPCS STEP (Planning & Concepts & Solving STEP) STEP (Planning & Concepts & Solving STEP)
2단계 PCS STEP은 1단계 CE STEP을 통해서 전반적인 문제의 이해 속에서 문제의 실마리를 지금까지 배운 배경지식을 가지고, 다양한 측면으로 고민해서, 이를 해결하는 과정으로 요약할 수 있다. 2단계에서는 문제를 해결하기 위한 다양한 전략과 전술을 구사하여, 주어진 문제를 실수 없이 해결하는 과정 속에서 학습자의 과제집착능력과 문제해결능력을 키울 수 있게 된다. Step 2 PCS STEP can be summarized as the process of solving the problem clues in the understanding of the overall problem through the first stage CE STEP, with the background knowledge learned so far and considering various aspects. In the second stage, various strategies and tactics are used to solve the problem, so that the learner 's ability to observe the problem and problem - solving ability can be raised in the process of solving the given problem without error.
PCS 단계에서의 세부적인 단계는 아래와 같다.
The detailed steps in the PCS phase are as follows.
PCSPCS sub STEP sub STEP
S (Strategy & Solutions) - 실마리 찾기 및 문제해결하기  S (Strategy & Solutions) - Finding clues and solving problems
S-1 : 계획수립(Planning)S-1: Planning
S-2 : 복합개념활용(Concepts)S-2: Concepts
S-3 : 답구하기(Solving)
S-3: Solving
PCS는 크게 세부 S단계로 표현하며, S단계는 세부적으로 계획수립(S-1) 단계, 복합개념 활용하기(S-2) 단계, 답구하기(S-3) 단계를 거쳐서 주어진 문제의 답을 구하게 된다. S-2의 경우는 S-1 단계와 S-3 단계에서 연속적인 피드백 과정으로 문제를 해결하기 위한 데이터베이스 역할을 하는 가상적(Virtual)인 측면이 있다.The PCS is expressed in detail in the S-level. The S-level is the detailed answer to the given question through the S-1, S-2, and S-3 steps. . In the case of S-2, there is a virtual aspect which serves as a database for solving the problem in the continuous feedback process in steps S-1 and S-3.
S-1 단계에서는 학습자가 전략을 세우는 단계이다. 주어진 문제의 유형에 따라 다양한 전략 및 계획을 세울 수 있다. 일반적으로 문제에 따른 유형으로서는, 1) 아이디어를 요구하는 문제, 2) 규칙성을 발견하는 문제, 3) 그래프 적인 해석을 요구하는 문제, 4) 기존 학습 문제와 유사한 문제 등으로 다양하다. 따라서 S-1 단계는 S-2 단계(개념 도출 단계)와 양방향 피드백 과정을 통하여 문제의 풀이 전략을 세우는 가장 힘든 과정으로 볼 수 있다.In step S-1, the learner is in the process of setting up a strategy. Depending on the type of problem given, a variety of strategies and plans can be established. Typically, the types of problems are as follows: 1) asking for ideas, 2) finding regularities, 3) requiring graphical interpretation, and 4) similar problems with existing learning problems. Therefore, step S-1 can be seen as the most difficult process to solve the problem through S-2 step (concept derivation step) and bidirectional feedback process.
S-1 단계의 경우는 오프라인/온라인 학습 시 교수자가 학습자로 하여금 다양한 발문 요소를 제기하여, 학습자로 하여금 왜?(WHAT?), 어떻게?(HOW?)라는 호기심을 계속 가지도록 하며, 문제해결의 실마리를 입체적으로 사고할 수 있도록 훈련되어야 할 부분이다. IV장 협업 콘텐츠 생성을 위한 SNS 러닝에 필수적인 콘텐츠 객체 정의 항목이 될 것이다.In the case of S-1 step, in the offline / on-line learning, the instructor gives the learner a variety of pausing factors, so that the learner keeps the curiosity of WHAT? And how? It is the part that needs to be trained to be able to think of the clues of three dimensions. Section IV will be a content object definition item essential for running SNS for collaborative content creation.
S-2 단계의 학습 목표는 철저한 개념 학습과 개념간의 유연성 있는 활용 즉, 복합개념 활용 능력을 배양하기 위함이다. 이 학습 목표는 서론에서 언급한 21세기 인재상과 철학적 배경을 같이 한다. 최근 수학 문제의 경우 특정 단원의 개념만을 묻기보다는 최소 3~5개 이상의 복합 개념 문제가 나오기 때문에 S-2 단계를 별도로 구분하였다.The goal of the S-2 step is to cultivate thorough concept learning and flexible application of concepts, ie, ability to use multiple concepts. This learning objective has a philosophical background with the 21st century talent mentioned in the introduction. In the case of the recent mathematical problems, the S-2 stage is separated because it involves at least 3 to 5 complex concept problems rather than just a specific unit concept.
<S-2 유형><Type S-2>
- 개념정의(Definition) - Definition
- 수학공식(Formula) - Formula (Formula)
- 수학정리(Theorem) - Theorem
- 복합개념 - compound concept
3) 3단계 : 3) Step 3: SEGSEG STEP (Summary & Extension & Generalizations STEP) STEP (Summary & Extension & Generalizations STEP)
2단계 PCS STEP에서 학습자가 주어진 문제의 답을 도출하였다. 3단계 SEG STEP에서는 최종 단계로서 문제를 해결할 때의 핵심 포인트를 기술하고, 문제의 해결 방안에 관해서 다양한 효율적 접근방법을 찾고, 이 문제를 일반화까지 함을 목표로 하고 있다.In the second stage PCS STEP, the learner got the answer to the given problem. Step 3 SEG STEP aims to describe the key points in solving problems as a final step, to find various efficient approaches to solve problems, and to generalize this problem.
SEG 단계에서의 세부적인 단계는 아래와 같다.The detailed steps in the SEG step are as follows.
SEGSEG sub STEP sub STEP
N (Note) - 요약 및 반성하기  N (Note) - Summary and Reflection
N-1 : 핵심 포인트 찾기(Key Point)N-1: Key Point Finding (Key Point)
N-2 : 반성하기(Self-reflection)
N-2: Self-reflection
A (Another & Application) - 문제의 확장 및 일반화하기  A (Another & Application) - Extension and generalization of problems
A-1 : 다른 문제풀이법 (Another)A-1: Another Problem Solving Method (Another)
A-2 : 응용하고 일반화하기(Application & Generalization)
A-2: Application & Generalization
N 단계는 요약 및 반성하기 단계로서 세부적인 단계를 보면 N-1 단계에서는 주어진 문제를 해결할 때의 핵심 포인트를 묻는 단계로서 앞으로 이 문제를 풀 때 [이것만은 알아야 할 중요한 사항]을 최종 점검하고, N-1의 요소는 수학문제를 풀 때 교수자의 입장보다는 학습자의 입장에서 문제의 핵심 포인트를 잘 잡아 주어야 한다.Step N is a summarization and reflection step. Step N-1 is the step of asking for the key points when solving the given problem. Finally, when solving the problem, The factor of -1 should be the key point of the problem from the standpoint of the learner rather than the position of the teacher when solving the mathematical problem.
N-2 단계에서는 학습자 스스로 반성하는 단계로서 자기주도 학습 과정에서 문제를 풀 경우 자기 스스로 취약한 부분에 관하여 진단하는 단계이다. 오프라인 수업 환경에서는 오답노트를 위의 학습법과 연계하여 학습시스템의 일부로 유기적 통합을 할 수 있으며, 온-오프 연계 온라인 학습의 경우 학생들 스스로 온라인에 N-2 단계의 유형을 정의하고, 데이터베이스화함으로써 학생의 취약 부분을 과학적으로 상담할 수 있게 되며, 학생 스스로도 복습 과정에서 자신이 모르는 유형에 따른 분석에 따른 전략적 학습을 할 수 있게 된다.In step N-2, the learner reflects on himself / herself, and when he / she solves the problem in the self-directed learning process, he / she is diagnosed himself / herself about the vulnerable part. In offline classroom environment, it is possible to organically integrate wrong answer note with the above learning method and organically integrate as part of the learning system. In case of on-off linked online learning, students can define N-2 type on- And students will be able to conduct strategic learning based on the analysis of the type they do not know during the review process.
A 단계는 문제를 다양하게 접근하고, 개념에 입각하여 문제를 일반화하여 결국 주어진 문제를 통해 관련 개념을 최종 정리하기 위한 확장 학습단계이다.Step A is an extended learning stage for approaching problems in various ways, generalizing problems based on concepts, and ultimately finalizing related concepts through given problems.
A-1 단계에서는 학습자에 따라 문제를 해결하는 방법은 다양하게 있다. 실제 현장에서 한 문제가 주어지면 접근하는 풀이법은 정말로 다양함을 볼 수 있다. A-1 단계에서 나온 다양한 풀이법을 대상으로 보다 효율적인 풀이법을 학습자간 공유하고, 사고의 유연성을 키울 수 있으며, 나아가 학습자간의 협업 수업이 가능하게 된다. A-1 단계는 SNS 러닝 모델에 필수적 데이터로 포함된다.In step A-1, there are various ways to solve problems according to learners. If there is a problem in the actual field, the approach to approach is really diverse. It is possible to share more efficient solution methods among the various solving methods from the step A-1, to increase the flexibility of thinking, and furthermore to enable collaborative learning among learners. Step A-1 is included as essential data in the SNS learning model.
A-2 단계는 해당 문제의 확장 및 일반화 단계이다. 이 단계의 최종 목표는 문제 출제자의 의도를 완벽하게 꿰뚫을 수 있는 단계라고 할 수 있다. 이 단계를 지나면 주어진 문제는 문제로서의 완벽한 해석 이외에도 이 문제의 핵심 개념을 완벽하게 이해할 수 있게 된다. 즉, 문제 속에서 개념의 이해 심화를 할 수 있는 단계이다. Step A-2 is the expansion and generalization of the problem. The ultimate goal of this stage is to be able to completely penetrate the intentions of the questioner. Beyond this step, the given problem becomes a complete understanding of the core concept of the problem, in addition to a complete interpretation of the problem. In other words, it is a step to deepen understanding of the concept in question.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성방법에 적용되는 3×5 MPS 학습 모델을 요약한 구조도이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 3×5 MPS 학습 모델에서 수학 학습 시 교수자는 각 단계의 발문적 요소를 세부 단계에서 적절하게 활용할 수 있으며, 단계별 목표가 도 3에서 상세히 기술되어 있다. 이 수학적 학습 목표는 최근 교육 입시 정책 및 융합형 인재 교육에 맞는 논리적 문제해결 능력 및 표현 중심의 학습 훈련 과정을 동시에 달성할 수 있는 구조적 틀을 제시하고 있다.FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a 3 × 5 MPS learning model applied to a method for generating an SNS-based collaborative learning content according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, in the 3x5 MPS learning model, the instructor can appropriately utilize the pragmatic elements of each step in the detailed steps in the mathematical learning, and the step target is described in detail in FIG. This mathematical learning goal suggests a structural framework that can simultaneously achieve logical problem solving ability and expressive - oriented learning and training process for education admission policies and convergent talent education.
이와 같이 상술한 세부적 5 단계(STEP)인 W-C-S-N-A 과정을 학습 이론의 배경이 된 IDEF-0 모델링에 적용해 보면 도 5와 같다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 학습자로 하여금 입체적 사고 능력을 키워줄 수 있도록 학생들로 하여금 항상 입체적으로 Input, Constraint, Mechanism, Output 형태의 정보를 항상 생각할 수 있도록 습관화 시키도록 한다.5 shows the W-C-S-N-A process, which is the detailed STEP 5, applied to the IDEF-0 modeling which is the background of the learning theory. As shown in FIG. 5, it is necessary for the students to make the habit so that the information of the input, constraint, mechanism, and output form can always be considered in three dimensions so that the learner can develop the three-dimensional thinking ability.
실제 현장에서 수학학습법을 적용해보면 상위권 학생들의 경우 3×5 MPS 학습 모델과 유사한 입체적 사고를 하는 반면, 중/하위권의 학생의 경우는 종래 모델 형태의 시스템적 사고를 하지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 이처럼, 본 발명의 실시예에서 적용되는 3×5 MPS 학습모델은 중/하위권 학생 대상으로 구조적 프레임워크(Framework)를 기반으로 수학적 문제해결 능력 및 서술형 평가를 대비하기 위한 최적 모델로 도입될 수 있다.If students apply the mathematical learning method in the actual field, the top-ranked students will have a stereoscopic idea similar to the 3 × 5 MPS learning model, whereas the middle / low-ranking students will not be able to think systematically in the conventional model form. Thus, the 3x5 MPS learning model applied in the embodiment of the present invention can be introduced as an optimal model for preparing mathematical problem solving ability and descriptive evaluation based on a structural framework for medium / low-level students have.
그리고, G. Pollya 의 이론과 본 발명의 실시예에서 제안한 3×5 MPS 학습모델을 [표 1]과 같이 다양한 항목별로 비교 분석을 하였다.
The 3 × 5 MPS learning model proposed by G. Pollya's theory and the embodiment of the present invention was compared and analyzed by various items as shown in [Table 1].
항목Item G. PollyaG. Pollya 3×5 MPS3 x 5 MPS
문제이해능력Ability to understand problems
전략적 사고Strategic thinking
핵심파악Identify the core
구조적 Framework제시Present structural framework
다른 해결방법 찾기Find another solution
문제응용하기Applying Problems
문제 일반화하기Generalize the problem
복합개념 활용하기Making use of compound concepts
시스템 구현(콘텐츠 & 학습시스템)System implementation (content & learning system)
[표 1]에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 적용되는 3×5 MPS 학습모델과 종래의 G. Pollya 이론과 차이점은 학습자로 하여금 구조적으로 STEP식 사고를 할 수 있도록 프레임워크(framework)를 제공하고 있으며, 3단계 과정으로 구분하여 문제 이해하기, 전략 및 해결하기, 문제정리 및 확장하기로 명확히 구분하여, 각 단계별 핵심 세부 프레임을 명시하여 '5단계 풀이법'으로 구조화 시켰으며, 5단계풀이법의 상세 단계를 정의하여, 어떤 문제가 주어졌을 때 균형 잡힌 구조적 문제해결능력을 배양할 수 있도록 하였다. As shown in Table 1, the difference between the 3 × 5 MPS learning model and the conventional G. Pollya theory applied to the embodiment of the present invention is that a learner can use a framework for structured STEP- , And it is structured as '5 step solution method' by clearly distinguishing between 3 step process, understanding problem, strategy and solution, problem sorting and expansion, By defining the detailed steps of the solution method, we were able to cultivate a balanced structural problem solving ability when given a problem.
추가적으로 3×5 MPS 학습모델은 복합개념을 문제해결단계 중 전략단계에서 양방향 복합개념 활용 능력을 별도 항목으로 훈련함과 동시에, 자기반성 단계인 N-2 과정의 경우는 온라인 학습 시 틀린 문제의 경우 '왜 틀렸는가'에 대한 체크를 하여, 데이터베이스화함으로써, 학습자 및 학부모에게 개인별 학생의 취약점을 상담하는 피드백 과정을 거치게 되는 장점이 있다. In addition, the 3 × 5 MPS learning model trains the compound concept as a separate item in the strategic phase of the problem solving phase as a separate item, while the self-reflection stage, N-2, By making a check on "why wrong" and making it into a database, there is an advantage that a feedback process is performed to consult a learner and a parent with weaknesses of individual students.
본 발명이 실시예에 따른 '3×5 MPS 학습모델'을 적용한 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성하고 이에 따라 관리하는 시스템을 구체화하여 학습 방법이 일관성 있게 훈련될 수 있도록 통합시스템으로 구현된다.
The present invention is implemented as an integrated system so that the learning method can be consistently trained by embodying a system for generating and managing an SNS-based collaborative learning content using the '3 × 5 MPS learning model' according to the embodiment.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 특징 중 하나는 피쳐(Feature) 기반 콘텐츠를 사용한다는 점인데 이하에서, 협업기반 수학 콘텐츠 생성에 관한 기본 정의로서 콘텐츠 단위를 새롭게 정의한다. One feature of the revenue sharing system according to the embodiment of the present invention is the use of feature-based content. Hereinafter, A content unit is newly defined as a basic definition for generating a collaboration-based math content.
수학 관련 콘텐츠로서 특정 단원에 대한 개념, 개념에 대한 문제들이 핵심 콘텐츠 요소이며, 이 콘텐츠의 경우 범위가 다양하게 지정될 수 있다. 본 발명에서 새롭게 제시한 콘텐츠 객체의 정의는 학습 콘텐츠 기본객체로서, 피쳐(Feature) 개념을 도입하기로 한다. 모든 콘텐츠의 참여는 피처 형태로서 데이터가 생성, 저장되게 된다.As mathematical contents, problems about concept and concept of specific unit are core content elements, and the scope of this content can be variously designated. The definition of a content object newly proposed in the present invention introduces the concept of a feature as a learning content basic object. Participation of all contents becomes a feature type in which data is generated and stored.
피쳐(Feature) 개념의 아이디어는 생산공학에서 어셈블리 개념과 유사하다. 하나의 제품(Product)의 구성은 각 개별 부품(Part)들의 결합, 조합으로 구성되어 진다. 즉, 사용자가 필요한 제품은 제품의 사용목적에 따라 완성 제품으로 표현될 수 있으며, 특수 사용 목적을 위해서 협의의 개념으로 작게 제품을 구성할 수 있다. The idea of the feature concept is similar to the assembly concept in production engineering. The composition of a product consists of a combination of individual parts. That is, the product that the user needs can be expressed as a finished product according to the use purpose of the product, and the product can be made small in the concept of consultation for the purpose of special use.
학습 콘텐츠 기본객체(Feature Unit: 이하 'FU'라 한다.)의 정의는 다음과 같다. Definition of Learning Content Basic Object (FU) is as follows.
FU (Feature Unit) : 학습 콘텐츠 기본객체를 말하고, 콘텐츠 생성의 최소 기본 단위로서 수학 협업 콘텐츠 생성 시 이 단위로 콘텐츠의 생성 및 수정이 이루어진다. FU (Feature Unit): It refers to the basic content of learning contents, and when the mathematical collaboration contents are generated as the minimum basic unit of contents generation, content creation and modification are performed in this unit.
- D_FU(Definition Feature Unit) : FU에 참여된 콘텐츠에서 개념을 취급하는 객체이다.- DefinitionFunction Unit (D_FU): An object that handles concepts in contents participated in FU.
- P_FU(Problem Feature Unit) : FU에 참여된 콘텐츠에서 문제들을 취급하는 객체이다.- P_FU (Problem Feature Unit): An object that handles problems in FU-participated content.
VFU(Virtual Feature Unit) : VFU는 실질 학습 콘텐츠로서, 사용자의 목적에 따른 가상적 최종 콘텐츠 구성단위이다. VFU는 FU들의 조합으로 구성될 수 있으며, FU 한 개가 VFU를 구성할 수도 있다. VFU (Virtual Feature Unit): VFU is a real learning content, and is a virtual final content building unit according to the purpose of the user. The VFU may be composed of a combination of FUs, and one FU may constitute a VFU.
QC(Question Contents, 질문 콘텐츠) : 사용자 중 수학 관련 개념과 문제에 관해서 질문을 하는 질문용 콘텐츠 객체이다. QC가 하나 생성되면, 이 QC에 대하여 참여 사용자들이 다양한 콘텐츠 생성 툴로써 RC(참여 콘텐츠)를 생성하게 된다. 질문자는 검색을 통해 해당 질문에 적합한 답을 찾지 못하는 경우 QC 참여자는 새로운 FU를 생성할 수 있으며, 생성된 FU에 RC 참여자들이 RC 콘텐츠들을 생성하게 된다.QC (Question Contents): This is a question content object that questions the user about mathematical concepts and problems. When one QC is generated, participating users generate RC (participating contents) as various contents generation tools with respect to this QC. If the interrogator does not find a suitable answer to the question through the search, the QC participant can create a new FU, and the RC participants will generate RC contents in the generated FU.
RC(Response Contents, 참여 콘텐츠) : QC 참여자에 생성된 FU에 대해 사용자들이 직접 생성한 콘텐츠를 총칭해서 참여 콘텐츠라고 부른다.
RC (Response Contents): The contents generated by the users on the FU generated by the QC participant are collectively referred to as participating contents.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 학습 콘테츠 기본객체(FU)의 정의 구조를 나타낸다. 도 6에 나타낸 바와 같이, FU의 생성 시 크게는 D_FU 와 P_FU 객체가 자동 생성된다. 수학 학습 대상군의 목적에 따라 FU 단위의 조합으로 VFU를 구성되어진다. VFD는 실제 가상적인 최종 실질 콘텐츠 객체라고 보면 된다. 따라서 VFU들 간의 연결구조가 학습자에게는 학습로드맵으로 제시된다FIG. 6 shows a definition structure of a learning contents basic object (FU) applied to a profit distribution system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, D_FU and P_FU objects are automatically generated when FU is generated. The VFU is composed of a combination of FU units according to the purpose of the target group of the mathematics learning. The VFD is considered to be an actual virtual final real content object. Therefore, the connection structure between VFUs is presented as a learning roadmap to learners
VFU, FU의 경우는 국가 언어(language)를 모두 포함할 수 있어야 하며, 제목 및 서브 타이틀의 경우 n개의 데이터가 주어진 정형화된 타이틀 및 주제를 참고하여 정의될 수 있어야 하며, 각 VFU, FU, D_FU, P_FU 상호간의 관계(relation)들이 정의되어야 한다.In case of VFU and FU, it should be able to include all languages. In case of title and subtitle, n data should be defined by referring to given stereotyped title and subject, and each VFU, FU, D_FU , And relations between P_FUs should be defined.
위에서 정의된 콘텐츠 객체들은 사용자 입장에서 쉽게 참여와 생성을 하기 위해서 사용자 인터페이스(User Interface)는 Feature Graph형식과 AND/OR Graph(AOG) 형식으로 콘텐츠 객체를 보다 쉽게 추적(tracing)하고 참여시 인지를 쉽게 하기 위해 플랫폼 구현 시 사용자 편의성 개발을 제안한다. In order to easily participate and create the content objects defined above, the User Interface traces the content object more easily in Feature Graph format and AND / OR Graph (AOG) format, To make it easier, we propose development of user convenience in platform implementation.
즉, 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성은 콘텐츠 객체의 데이터를 상세히 정의하고, 정의된 데이트를 통해서 검색을 할 수 있지만, 사용자가 자신이 정의한 VFU의 범위를 확장해나가면서 자신만의 학습 로드맵을 구성하기 좋다. 특히, AND/OR Graph의 경우는 AND 노드와 OR 노드를 표시하여 필수적으로 알아야 할 FU와 하나 정도만 알아도 될 FU의 경우를 정의하여 학습단계의 효율성을 고려하기 위함이다.
In other words, the creation of the SNS-based collaborative learning contents according to the embodiment of the present invention can define the data of the content object in detail and search through the defined data. However, as the user extends the range of the VFU defined by the user It is good to construct your own learning roadmap. In particular, in the case of the AND / OR graph, it is necessary to consider the efficiency of the learning stage by defining the AND node and the OR node to define the case of the FU which is essential to know and the case of the FU which may know only about one.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 참여 콘텐츠(RC)를 생성하는 FU의 AND/OR 그래프의 예시이다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 참여 콘텐츠(RC)는 VFU1과 VFU2로 구성되어 있으며, VFU1의 경우는 FU1/FU2 혹은 FU3객체 중 어느 하나를 포함하면 되며, FU1/FU2를 선정했을 경우 FU1과 FU2는 동시에 포함되어야 한다. VFU2의 경우는 FU6는 반드시 포함되어야 하며, FU4와 FU5중에서는 어느 하나만을 포함하여 반드시 진행해야 함을 포함한다. FIG. 7 is an example of an AND / OR graph of an FU generating participating contents (RC) applied to a profit distribution system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7, the participating contents RC are composed of VFU1 and VFU2. In the case of VFU1, FU1 / FU2 or FU3 object may be included. When FU1 / FU2 is selected, FU1 and FU2 Should be included at the same time. In the case of VFU2, FU6 must be included and must include only one of FU4 and FU5.
실제 수학의 특정 단위 개념을 이해할 경우 반드시 필요한 개념 및 문제가 있을 수 있으며, 부가적으로 추가 객체를 통해서 이해의 폭을 넓히기 위한 보조적 객체가 있을 수 있다. 이 부분은 AND/OR 그래프로 표현하면 쉬운 사용자 편의성을 가지면서 객체의 조합을 구성할 수 있다. 추가적으로 "SCORM 2004"에 추가된 순서(Sequencing)의 개념을 도입하면 필수적으로 포함할 객체 및 객체 상호간의 우선 학습의 관계를 정립할 수 있게 된다.
There may be concepts and problems that are necessary to understand the specific unit concept of mathematics, and there may be supplementary objects for expanding understanding through additional objects. This part can be expressed as an AND / OR graph to form a combination of objects with easy user friendliness. In addition, introducing the concept of "Sequencing" added to "SCORM 2004" makes it possible to establish the relation of priority learning between object and object to be included.
이와 같이 본 발명의 실시예에서는 핵심적 개념으로 상술한 3×5 MPS 학습모델을 정의하고, 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)라는 개념을 사용하여, 도 2에 나타낸 바와 같이 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 평가관리 시스템을 제안한다. As described above, in the embodiment of the present invention, the above-described 3x5 MPS learning model is defined as a core concept, and the concept of the learning content basic object (FU) is used to generate SNS-based collaborative learning content And suggests an evaluation management system based on them.
먼저, 콘텐츠 생성의 참여는 참여자 중 질문을 올리는 파트(QC)와 질문에 답하는 파트(RC)로 나누어질 수 있는데, 질문자는 질문자 단말(100)(PC, 스마트폰 등)을 자신이 궁금한 부분에 관해서 협업 학습 콘텐츠 생성 서버(200)에 접속하여 검색엔진(250)(Search Engine)이나 사용자 편의 인터페이스를 통해서 직접 질문에 관해 충분한 답변을 얻게 된다.Participation in content creation can be divided into a part (QC) of raising a question and a part (RC) of answering a question among participants, and a questioner can ask the questioner terminal 100 (PC, smart phone, etc.) The user is connected to the collaborative learning content generation server 200 and obtains a sufficient answer to the question directly through the search engine 250 (user interface) or the user interface.
그러나, 질문자가 상기 검색엔진(250)을 통해 충분한 답변 또는 원하는 검색 결과를 얻지 못하는 경우, 바로 FU 객체가 자동 생성되어, 참여 콘텐츠(RC) 생성의 창구가 열리게 되어 참여 콘텐츠 생성 또는 등록 단계로 넘어가게 된다.However, if the interrogator can not obtain a sufficient answer or a desired search result through the search engine 250, the FU object is automatically generated immediately, and a window for creating an RC is opened, I will go.
여기서, 참여 콘텐츠(RC)를 구성할 때 세부적인 콘텐츠 요소로서 D_FU(개념 단위 콘텐츠 unit), P_FU(문제 단위 콘텐츠 unit)로 나눌 수 있다. 또한 D_FU 와 P_FU는 학습법의 중요한 부분을 채택하기 위해서 다음과 같은 세부적 객체를 정의하기로 한다.
Here, when constituting the participating contents (RC), detailed contents elements can be divided into D_FU (conceptual unit content unit) and P_FU (problem unit content unit). In addition, D_FU and P_FU define the following detailed objects to adopt an important part of learning method.
< D_<D_ FUFU 세부 객체 정의 > Defining Detail Objects>
D_FU_M [n] : 질문자에 등록된 QC 영역에서 생성된 FU 객체를 구성하는 세부 객체로서 중요한 개념과 원리에 관한 콘텐츠 영상 및 자료를 정의할 수 있다. D_FU_M에 RC 참여자들은 해당 QC 질문자에게 필요한 최적 개념을 다양한 콘텐츠 생성 툴로서 객체 생성을 하게 된다.D_FU_M [n]: It is possible to define content image and data about important concepts and principles as detailed objects constituting FU object created in QC area registered in interrogator. In the D_FU_M, the RC participants create an object using various content creation tools as the optimum concepts necessary for the QC interrogator.
D_FU_R [n] : 질문자에 등록된 QC 영역에서 생성된 FU 객체를 구성하는 세부 객체로서 D_FU_M 이외에 관련 있는 개념들을 첨가할 수 있는 객체이다. 실제로 개념을 이해하기 위해서는 부가적인 개념들의 설명이 필요할 경우가 있으며, 특히 질문 내용이 복합개념을 취급하는 경우는 주개념 이외에 보조 개념의 설명이 패키지 형태로 필요하다.D_FU_R [n]: It is an object that can add related concepts other than D_FU_M as a detail object constituting the FU object generated in the QC area registered in the interrogator. In order to understand the concept, it is necessary to explain additional concepts. Especially, when the question contents deal with a complex concept, a description of the auxiliary concept in addition to the main concept is required in a package form.
D_FU_A [n] : 질문자에 등록된 QC 영역에서 생성된 FU 객체를 구성하는 세부 객체로서 해당 개념 정의를 실생활이나 타 과목에 확장하여 사용되는 다양한 사례 콘텐츠 및 자료를 저장할 수 있는 객체이다. 이는 최근 스토리텔링 수학 및 융합 인재교육에 필요한 콘텐츠를 생성하고 활용하기 위한 객체로서 별도로 협업 콘텐츠 객체로 추가하였다.
D_FU_A [n]: An object that can store various case contents and data used by expanding the concept definition into real life or other subjects as a detailed object constituting the FU object generated in the QC area registered in the questioner. It is added as a collaborative content object as an object to generate and utilize contents required for teaching storytelling mathematics and fusion talent.
< P_<P_ FUFU 세부 객체 정의 > Defining Detail Objects>
P_FU_CE : 질문자에 등록된 QC 영역에서 생성된 FU 객체를 구성하는 세부 객체로서 문제를 잘 이해하기 위한 콘텐츠 영상 및 자료를 생성 및 저장하기 위한 객체이다. - 3×5 MPS 모델에서 CE STEP을 반영하기 위한 객체P_FU_CE: This is an object for generating and storing the content image and data for better understanding of the problem as the detailed object constituting the FU object created in the QC area registered in the questioner. - object to reflect CE STEP in 3 × 5 MPS model
P_FU_PCS : 질문자에 등록된 QC 영역에서 생성된 FU 객체를 구성하는 세부 객체로서 개념들을 활용하여 어떻게 문제를 접근할 수 있는 방법론 및 실제로 문제를 풀이하는 과정을 저장할 수 있는 콘텐츠 객체이다. P_FU_PCS: It is a content object that can store how to solve the problem and how to solve the problem by using concepts as detailed objects constituting the FU object created in the QC area registered in the questioner.
- 부가 데이터 엔티티 : MD[n], SD[n]- Additional data entities: MD [n], SD [n]
- MD[n] : Main Definition의 약어로, 사용된 주요 개념들을 정의- MD [n]: An abbreviation for Main Definition that defines the main concepts used
- SD[n] : Sub_Definition의 약어로, 주개념 이외에 부가적으로 사용되는 - SD [n]: Abbreviation for Sub_Definition, which is used in addition to the main concept
보조 개념을 정의 (여기서, MD와 SD의 경우는 플랫폼 확장의 경우 문제풀이 시 해당 개념의 주요활용을 따로 두어 관리할 경우 사용할 수 있다. 본 연구에서는 데이터 정의만 한다.)      In the case of MD and SD, the platform extension can be used to manage the problem by solving the main use of the concept.
P_FU_SEG : 질문자에 등록된 QC 영역에서 생성된 FU 객체를 구성하는 세부 객체로서 문제해결 이후 후처리(Post-processing) 과정으로 문제의 핵심 정리, 효과적 다른 풀이방법, 문제 응용하기 등의 관련 콘텐츠 영상 및 자료를 저장하기 위한 객체이다.P_FU_SEG: A detailed object that constitutes the FU object created in the QC area registered in the questioner. It is a post-processing process after problem solving. Related contents such as core problem, effective solution method, problem application, etc. It is an object for storing data.
- P_FU_SEG_N : 문제를 해결한 이후 이 문제의 핵심 및 요약을 사용자 단위에서 참여를 할 수 있는 객체이다.- P_FU_SEG_N: This is an object that can participate in the user's unit and the summary of the problem after solving the problem.
- P_FU_SEG_A1 : 주어진 문제와는 다른 방법으로 문제를 해결한 콘텐츠 영상 및 자료를 저장할 수 있는 객체이다.- P_FU_SEG_A1: An object that can store content images and data that solve the problem in a different way than the given problem.
- P_FU_SEG_A2 : 참여자들이 이 문제를 응용 및 확장하여 새로운 유사 문제를 저장하는 객체이다. 이 객체는 향후 해당 문제에 관한 추가 유사문제로서 향후 자율적인 문제은행 구성 시 필요한 핵심 객체이다.- P_FU_SEG_A2: This is an object where participants apply and extend this problem and store new similar problems. This object is an additional similar problem related to the problem in the future, and is a core object required in the construction of the question bank in the future.
D_FU_A는 정부의 교육정책의 일환인 STEAM 교육(창의적 융합교육)에 활용하기 위한 융합 콘텐츠를 생성하고 공유하기 위한 객체로서 수학적 개념이 타 과목(과학, 미술, 음악 등)에 활용되는 사례를 기본 FU 객체 내에 포함되어 있으므로 교육 패러다임에 입각한 객체 정의라고 볼 수 있다.D_FU_A is an object for creating and sharing convergent contents for use in STEAM education (creative convergence education), which is a part of government education policy. It is a case where mathematical concepts are applied to other subjects (science, art, music, etc.) Since it is contained in the object, it can be regarded as an object definition based on the education paradigm.
P_FU는 학습자 입장에서 충분한 이해와 세부적 참여를 통해서 질적인 답안을 학습법 기반으로 생성하기 위한 클래스 정의이다.P_FU is a class definition for generating qualitative answers based on learning method through sufficient understanding and detailed participation from a learner's perspective.
P_FU_SEG_A1 객체에 저장된 콘텐츠의 경우는 최적 콘텐츠로 랭킹 된 경우는 새로운 QC 객체에 상위 P_FU 세그먼트 객체로 채택될 수 있으며, P_FU_SEG_A2에 저장된 콘텐츠 중 참신한 문제로 선택되는 경우는 새로운 FU 객체로 생성되어 신규 RC 참여자로 인한 RC 콘텐츠 객체들이 생성 및 진화가 되게 된다. If the contents stored in the P_FU_SEG_A1 object are ranked as the optimal content, the new QC object can be adopted as the upper P_FU segment object. If the content stored in the P_FU_SEG_A2 is selected as a novel problem, a new FU object is generated, The RC content objects are generated and evolved.
위에서 제안한 객체들의 참여방식은 다양한 포맷으로 참여할 수 있게 되며, 최적 솔루션의 경우도 세부 항목별도 다양한 포맷으로 랭킹이 부여될 수 있다. 비형식 콘텐츠의 최적 솔루션들은 일정한 검증 과정을 거쳐 향후 형식 콘텐츠 DB로 채택되게 된다. 채택된 DB는 상용 콘텐츠 서비스 모델로서 서비스가 되며 여기서 발생한 수익금은 플랫폼 제공자 및 선택된 콘텐츠 참여자 에게 돌아간다.The proposed method can participate in various formats. In case of the optimal solution, the ranking can be given in various formats. The optimal solutions for non-formal content will be adopted as a format content DB after a certain verification process. The adopted DB becomes a service as a commercial content service model, and the proceeds from it are returned to the platform provider and the selected content participant.
이와 같이 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업 콘텐츠 생성은 실제 SNS 환경에서 가장 중요한 부분은 사용자간의 참여가 활발해야 하고, 다양한 집단의 참여를 유도해야 하기 때문에, 그 조건으로는 1) 쉬운 참여수단, 2) 참여자의 수준별 관리 및 레벨업 혜택, 3) 참여한 콘텐츠에 대한 보상 및 혜택, 4) 콘텐츠의 질적인 완성도(수준별 콘텐츠 확보) 등이 필요한 점을 고려하여 제안된 것이다.In the SNS-based collaborative content generation applied to the embodiment of the present invention, the most important part in the actual SNS environment is that the participation among the users should be active and the participation of various groups should be induced. (3) participating content, (4) quality of content, and (5) securing content according to the level of content.
즉, 본 발명의 실시예에서는 협업을 통한 수학 콘텐츠의 확보는 질문자가 QC 영역에 FU를 등록하고, RC(Response Contents, 참여 콘텐츠)영역 참여자가 등록된 FU(Feature Unit)를 기준으로 FU의 각 세그먼트에 적극적으로 참여함으로써 이뤄진다.That is, in the embodiment of the present invention, in order to acquire the mathematical contents through cooperation, the questioner registers the FU in the QC area, and the participant of the RC (Response Contents) area registers the FU (Feature Unit) By actively participating in the segment.
그리고, 본 발명의 또 다른 실시예에 적용되는 학습 콘텐츠 생성 시스템 또는 플랫폼은 국가별 또는 국가를 뛰어 넘는 참여를 위해서 각 국가에 맞는 국가 수학 표준 커리큘럼(National Mathematics Curriculum Reference : NMCR)을 새롭게 우선 정의하는 것이 바람직하다.Further, the learning content generation system or platform applied to another embodiment of the present invention newly defines a National Mathematics Curriculum Reference (NMCR) for each country for participation beyond the country or country .
국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)은 다음의 [표 2]와 같이 엔터티(Entity)로 정의되며, 대한민국 현 교과과정을 참조한 NMCR의 샘플을 사용하는 것이 가능하다.
The National Mathematics Standards Curriculum (NMCR) is defined as an Entity as shown in [Table 2] below, and it is possible to use the NMCR sample referring to the Korean curriculum.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
NMCR코드NMCR code NMCR_codeNMCR_code NMCR코드(Primary Key)NMCR code (Primary Key)
국가country NMCR_nationNMCR_nation 국가에 대한 정보Information about the country
사용 언어Language used NMCR_languageNMCR_language 해당 국가에서 사용하는 언어에 대한 정보Information about the language used in your country
대영역Large area NMCR_domain_1NMCR_domain_1 수학의 영역에서 최상위의 영역에 대한 정보
예) 수학의 기초, 대수, 해석, 기하, 확률 및 통계 등
Information about the top-level area in the area of mathematics
Ex) mathematics basics, algebra, interpretation, geometry, probability and statistics
소영역Small area NMCR_domain_2NMCR_domain_2 대영역 내에 포함되는 세부 영역
예) 수학의 기초(대영역)
-집합과 명제, 수의 체계 측정
(소영역)
The detail area included in the large area
Ex) mathematics foundation (large area)
- Measurement of set, proposition, number system
(Small area)
학년과정Grade course NMCR_courseNMCR_course 초등과정, 중등과정, 고등과정Elementary, Secondary and Higher
학년grade NMCR_gradeNMCR_grade 학년 과정별 학년에 대한 정보
예) 초등1, 초등2, 초등3,...
Information on Grades by Year
Ex) Elementary 1, Elementary 2, Elementary 3, ...
단원Unit NMCR_unitNMCR_unit 해당 학년과정의 학년별 단원정보Grade information for each grade level course
단원연관성Unit associativity NMCR_unit_correlationNMCR_unit_correlation 해당 단원과 연관되는 타 학년별 연계 단원정보Information related to each unit's grade level
플랫폼에서 질문자가 구하고자 하는 질문을 QC 영역에 FU로 등록하기 위해서는((b) 단계) FU내 D_FU와 연계될 수 있는 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)을 우선 지정함으로써 질문자가 원하는 카테고리를 정확히 지정하게 된다. 질문자가 QC(Question Contents, 질문 콘텐츠)영역에 FU를 등록하기 위해서는 다음에 정의되는 FU 기본 엔터티, FU 가중치 엔터티, FU 저작권 엔터티를 의무적으로 등록해야 한다.
In order to register the question to be asked by the questioner on the platform as an FU in the QC area (step (b)), the national mathematics standard curriculum (NMCR) which can be associated with the D_FU in the FU is designated first, do. In order for a questioner to register an FU in the QC (Question Contents, Question Contents) area, the FU basic entity, FU weight entity, and FU copyright entity defined below must be registered compulsorily.
FU 기본 엔터티 : FU 등록을 위한 기본 정보로 정의된다. FU 기본 엔터티는 질문자의 기본 정보로부터 참조되고 이렇게 정의된 FU 기본 엔터티는 등록된 FU를 RC영역 참여자와 연결시켜 주는 역할을 하게 된다.[표 3]
FU Basic entity : Defined as basic information for FU registration. The FU basic entity is referenced from the basic information of the interrogator, and the FU basic entity defined in this way links the registered FU to the RC area participant.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
질문자코드Questioner code Questioner_codeQuestioner_code 질문자의 고유 코드(Primary Key)The primary key of the interrogator
국가country Questioner_nationQuestioner_nation 질문자의 국가 정보Country information of the questioner
사용 언어Language used Questioner_languageQuestioner_language 기본은 질문자의 사용 언어가 설정되나 질문자가 언어를 지정할 수도 있음The default is set to the language of the questioner, but the questioner can specify the language.
연령age Questioner_ageQuestioner_age 사용자의 연령Age of user
질문자구분Questioner Classification Questioner_typeQuestioner_type 질문자가 QC 영역 질문자인지 RC영역에서 P_FU 등록자인지 구분Identify whether the questioner is a QC zone inquirer or a P_FU registrant in the RC zone
NMCRNMCR NMCR_codeNMCR_code 질문자가 지정한 NMCR 정보NMCR information specified by the interrogator
QC레이어QC layer QC_LayerQC_LayerLayer QC에 등록되는 콘텐츠 Layer 정보Content Layer information registered in QC
질문자의도Questioner's map Questioner_DescriptionQuestioner_Description 질문자의 의도, 검색엔진 참고자료Interrogator's intentions, search engine references
FU 코드FU code FU_codeFU_code QC에 등록되는 FU의 고유 코드번호Unique code number of FU to be registered in QC
FU 가중치 엔터티 : FU 등록 시 FU의 각 세그먼트에 대한 가중치(weight)를 지정하고 질문자의 질문 의도에 대한 정보로 정의된다. 이렇게 정의된 FU 가중치 엔터티는 질문자가 FU의 각 세그먼트 중 중요하게 생각하는 부분이 어떤 것인지 RC영역 참여자에게 알려 해당 세그먼트에서의 참여를 유도하고 질문자가 RC영역 참여자가 생성한 콘텐츠를 취할 때 평가에 대한 가중치를 부여할 때 사용된다.[표 4]
FU Weight Entity : It is defined as the information about the intention of the questioner by assigning a weight to each segment of FU when registering FU. The FU weight entity defined in this way informs the participant of the RC area about which part of the FU each segment is important, and induces participation in the corresponding segment. When the participant takes the content generated by the participant of the RC area, And is used when weights are given. [Table 4]
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
FU코드FU code FU_codeFU_code QC에 등록되는 FU의 고유 코드번호, Primary KeyThe unique code number of the FU registered in the QC, the Primary Key
D_FU_M 가중치D_FU_M Weight D_FU_M_weightD_FU_M_weight 핵심 개념, 원리에 대한 가중치Key Concepts, Weights on Principles
D_FU_R 가중치D_FU_R Weight D_FU_R_weightD_FU_R_weight 핵심 개념, 원리 이외에 관련 있는 개념에 대한 가중치In addition to core concepts and principles, weights for related concepts
D_FU_A 가중치D_FU_A weight D_FU_A_weightD_FU_A_weight 다른 영역(타 과목 연계수업 고려)의 활용도에 관한 콘텐츠 및 자료에 대한 가중치Weights on contents and data on utilization of other areas (consideration of other classes)
P_FU_CE 가중치P_FU_CE Weight P_FU_CE_weightP_FU_CE_weight 문제를 잘 이해하기 위한 콘텐츠에 대한 가중치Weights on content to better understand the issue
P_FU_PCS 가중치P_FU_PCS Weight P_FU_PCS_weightP_FU_PCS_weight 개념들을 활용하여 어떻게 문제를 접근할 수 있는 방법론에 대한 콘텐츠의 가중치Weights of content on how to approach problems using concepts
P_FU_SEG_N 가중치P_FU_SEG_N Weight P_FU_SEG_N_weightP_FU_SEG_N_weight 문제를 해결한 이후 이 문제의 핵심 및 요약에 대한 가중치 After solving the problem, weights on the core and summary of this problem
P_FU_SEG_A1 가중치P_FU_SEG_A1 Weight P_FU_SEG_A1_weightP_FU_SEG_A1_weight 주어진 문제와는 다른 방법으로 문제를 해결한 콘텐츠에 대한 가중치The weight of the content that solves the problem in a different way than the given problem
P_FU_SEG_A2 가중치P_FU_SEG_A2 Weight P_FU_SEG_A2_weightP_FU_SEG_A2_weight 문제를 응용 및 확장하여 새로운 유사 문제를 생성에 대한 가중치Weights for generating new similar problems by applying and expanding the problem
질문자의 의도Intention of the questioner Questioner_noticeQuestioner_notice 질문의 요지를 기술하는 entityEntity describing the point of the question
FU 저작권 엔터티 : QC에 등록되는 FU에 대한 저작권자의 정보를 관리하기 위한 정보로 정의된다. 이렇게 정의된 엔터티는 FU에 대한 저작권자에게 플랫폼에서의 사용을 공지하고 이를 통한 저작권자의 저작권 행사를 돕기 위해 사용된다.[표 5]
FU copyright entity : Defined as information for managing copyright holder's information about FU registered in QC. These entities are used to inform the copyright holder of the FU of their use on the platform and to assist the copyright owner in exercising copyright.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
FU코드FU code FU_codeFU_code QC에 등록되는 FU의 고유 코드번호, Primary KeyThe unique code number of the FU registered in the QC, the Primary Key
출처구분1Category 1 copyright_typecopyright_type 자체/교과서/교재/학교시험/기타Self / Textbook / Textbook / School Exam / Others
출처구분2Category 2 copyright_type_etccopyright_type_etc 출처구분1에서 기타선택 시 추가정보 입력Enter additional information when selecting Others in Source Category 1
출판사1Publisher 1 copyright_publishercopyright_publisher 없음/출판사명(레퍼런스 제공)/기타None / Name of publisher (Reference provided) / Other
출판사2Publisher 2 copyright_publisher_etccopyright_publisher_etc 출판사1에서 기타선택 시 추가정보 입력Enter additional information when selecting guitar in publisher 1
교재명Name of teaching materials copyright_book_titlecopyright_book_title 교재 정보Textbook Information
교재발행일Date of publication copyright_issue_datecopyright_issue_date 발행일 정보Publication date information
저자author copyright_authorcopyright_author 저자정보Author Information
페이지Page copyright_pagecopyright_page 페이지정보About page
문항명Item name copyright_questioncopyright_question 문항정보(예제, 유제,...)Item information (example, emulsion, ...)
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 적용되는 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)과 D_FU의 연계성을 나타낸 도면이다. 도 8에 나타낸 바와 같이, 질문자가 QC에 등록하는 FU의 D_FU와 연계되어 해당카테고리의 개념군을 제공할 수 있게 된다. 이러한 개념군은 RC영역 참여자에 의해 지속적인 확장을 보장받는다.
FIG. 8 is a diagram showing the linkage between the national mathematical standard curriculum (NMCR) and the D_FU applied to the profit distribution system for generating the SNS-based collaborative learning contents according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, the interrogator can provide the concept group of the category in association with the D_FU of the FU registered in the QC. This concept group is guaranteed to be continually expanded by participants in the RC domain.
본 발명의 실시예를 통한 질문자의 활동은 다음의 2가지로 정의된다.The activity of the interrogator through the embodiment of the present invention is defined as the following two.
1) 검색엔진(250)(Search Engine)을 통한 검색 과정을 통해 질문자가 원하는 콘텐츠를 선택하여 획득할 수 있다.1) It is possible to select and acquire a content desired by a questioner through a search process through a search engine 250 (Search Engine).
도 9는 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에서 검색엔진(250)을 통한 학습 콘텐츠 획득 프로세스를 나타낸 도면이다. 도 9에 나타낸 바와 같이, 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database : ICDB) : FU 단위의 각 세그먼트(Segment)별로 RC영역 참여자가 생성한 콘텐츠에 대한 정보가 관리되는 DB(비형식 콘텐츠 정보 DB(233))와 그 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자의 정보를 관리하는 DB(참여자 정보 DB)로 구성된다.FIG. 9 is a diagram illustrating a process of acquiring a learning content through the search engine 250 in the generation of an SNS-based collaborative learning content according to an embodiment of the present invention. 9, an informal contents database (ICDB) 230 is a DB (non-format content information (ICDB)) in which information about contents generated by an RC area participant is managed for each segment in FU units DB 233) and a DB (participant information DB) for managing the information of the participants of the RC area that generated the content.
RC영역 참여자 정보 DB(RC Players Information Database : RPIDB)(235)는 [표 6]에 나타난 엔터티를 포함한다.
The RC Players Information Database (RPIDB) 235 includes the entities shown in [Table 6].
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
국가country Player_nationPlayer_nation RC영역 참여자의 국가 정보Country information for RC area participants
사용 언어Language used Player_languagePlayer_language RC영역 참여자가 사용하는 언어
언어는 중복 정의 가능
Language used by RC area participants
Languages can be defined redundantly
연령age Player_agePlayer_age RC영역 참여자 연령RC area participant age
주활동 NMCRPrimary Activity NMCR Player_NMCR_fieldPlayer_NMCR_field RC영역 참여자가 주로 활동하는 NMCRThe NMCR
관심 NMCRInterest NMCR Player_NMCR_interestPlayer_NMCR_interest RC영역 참여자가 등록 하고자 하는 관심 NMCRThe interests of RC area participants to register NMCR
optimal NMCR index : 검색엔진(250)(Search Engine)은 비형식 콘텐츠 정보 DB(233)(Informal Contents Information Database) 내에서 질문자가 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)을 기반으로 최적화된 콘텐츠 정보를 추출해낸다.optimal NMCR index: The search engine 250 (Search Engine) extracts optimized content information based on the national mathematical standard curriculum (NMCR) designated by the questioner in the informal contents information database 233 .
optimal nation Index : 검색엔진(250)(Search Engine)은 RC 영역 참여자 정보 DB(RPIDB) 내에서 질문자에 최적화된 국가기준으로 RC 영역 참여자 정보를 추출해낸다. optimal nation index: The search engine 250 extracts the RC region participant information from the RC region participant information DB (RPIDB) according to the national standard optimized for the interrogator.
optimal language Index : 검색엔진(250)(Search Engine)은 RC 영역 참여자 정보 DB(RPIDB) 내에서 질문자에 최적화된 사용 언어기준으로 RC 영역 참여자 정보를 추출해낸다.optimal language Index: The search engine 250 (the search engine) extracts the RC region participant information based on the language used in the queryer in the RC region participant information DB (RPIDB).
optimal age Index : 검색엔진(250)(Search Engine)은 RC 영역 참여자 정보 DB(RPIDB) 내에서 질문자에 최적화된 연령기준으로 RC 영역 참여자 정보 및 콘텐츠 정보를 추출해낸다.optimal age Index: The search engine 250 (Search Engine) extracts RC area participant information and content information on the basis of the age optimized for the interrogator in the RC area participant information DB (RPIDB).
optimal level Index : 검색엔진(250)(Search Engine)은 RC 영역 참여자의 레벨을 관리하는 평가관리(Grade Management : GM)에 의해 질문자가 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)을 기반으로 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 상위 레벨의 RC 영역 참여자 정보 및 콘텐츠 정보를 추출해낸다.optimal level Index: The search engine 250 (search engine) is a search engine based on the national mathematics standard curriculum (NMCR) designated by a questioner by Grade Management (GM) (NMCR) extracts the participant information and contents information of the upper level RC area.
optimal ranking Index : 검색엔진(250)(Search Engine)은 RC 영역 참여자의 랭킹을 관리하는 평가관리(Grade Management : GM)에 의해 질문자가 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)을 기반으로 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 상위의 평가를 받고 있는 RC 영역 참여자 정보 및 콘텐츠 정보를 추출해낸다.optimal ranking Index: Search Engine (250) (Search Engine) is based on the national mathematics standard curriculum (NMCR) designated by the questioner by Grade Management (GM) (NMCR) extracts the participant information and content information of the RC area that is being evaluated in the upper level.
이와 같이, 검색엔진(250)(Search Engine)은 질문자(Questioner)가 지정하는 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR), 국가(nation), 언어(language), 연령(age)과 문항정보(Question Information)에 을 단독 또는 2개 이상의 AND 조건으로 각각의 추출된 결과를 결합하여 질문자의 질문에 부합하는 최적의 RC영역 참여자와 콘텐츠를 추출해내고 질문자가 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 검색조건에 부합하는 RC 영역 참여자와 콘텐츠를 검색결과로 제공한다.In this way, the search engine 250 searches the National Mathematics Standard Curriculum (NMCR), the nation, the language, the age, and the Question Information designated by the Questioner. (NRCR), which satisfies the retrieval conditions in the national mathematics standard curriculum (NMCR) designated by the questioner, by combining the extracted results with the extracted results in the single or two or more AND conditions, Provide domain participants and content as search results.
그리고, 비형식 콘텐츠 정보 DB(233)(Informal Contents Information Database : ICIDB)는 RC영역 참여자가 질문자의 FU 각 세그먼트별로 링크를 걸거나 생성한 콘텐츠에 대한 기본 정보를 관리하기 위한 기본 콘텐츠 엔터티, 링크된 콘텐츠를 관리하기 위한 콘텐츠 링크 엔터티, 콘텐츠를 레이어 단위로 생성하고 관리하기 위한 콘텐츠 레이어 엔터티로 구성된다. 기본 콘텐츠 엔터티는 아래의 [표 7]과 같이 정의된다.
The non-type content information DB 233 (ICIDB) is a basic content entity for linking or generating basic information about the content generated by the RC area participant for each FU segment of the interrogator, A content link entity for managing content, and a content layer entity for creating and managing content on a layer basis. The basic content entities are defined as [Table 7] below.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
FU 코드FU code FU_codeFU_code RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU 코드, Primary KeyFU code that participates in RC area and creates content or engages in linking, Primary Key
FU 세그먼트FU segment FU_segmentFU_segment RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU의 세그먼트A segment of the FU where the RC region participant creates content or links and participates
참여구분Participation RC_typeRC_type FU참여/P_FU등록/P_FU참여에 대한 구분(기본은 FU참여)FU Participation / P_FU Registration / P_FU Participation Classification (Basic participation is FU)
콘텐츠타입Content type FU_contents_typeFU_contents_type 링크/생성에 대한 구분Separation for link / creation
콘텐츠코드Content code FU_contents_codeFU_contents_code 링크되거나 생성된 콘텐츠의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the linked or generated content, Primary Key
콘텐츠 링크 엔터티는 아래의 [표 8]과 같이 정의된다.
The content link entity is defined as [Table 8] below.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
FU 코드FU code FU_codeFU_code RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU 코드, Primary KeyFU code that participates in RC area and creates content or engages in linking, Primary Key
FU 세그먼트FU segment FU_segmentFU_segment RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU의 세그먼트A segment of the FU where the RC region participant creates content or links and participates
콘텐츠코드Content code contents_codecontents_code 링크되거나 생성된 콘텐츠의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the linked or generated content, Primary Key
링크되는 RC Player코드Linked RC Player Code link_Player_codelink_Player_code RC영역 참여자가 링크한 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자의 고유 코드RC area The unique code of the participant in the RC area in which the participant created the linked content
링크되는 콘텐츠의
FU 코드
Of the content being linked
FU code
link_FU_codelink_FU_code RC영역 참여자가 링크한 콘텐츠의 FU 코드The FU code of the content linked to the RC area participant
링크되는 콘텐츠의
FU 세그먼트
Of the content being linked
FU segment
link_FU_segmentlink_FU_segment RC영역 참여자가 링크한 콘텐츠의 FU 세그먼트FU Segment of Content Linked by RC Region Participant
링크되는 콘텐츠코드Linked content code link_contents_codelink_contents_code RC영역 참여자가 링크한 콘텐츠의 고유 코드The unique code of the content linked to the RC zone participant
콘텐츠 레이어 엔터티는 아래의 [표 9]와 같이 정의된다.
The content layer entity is defined as [Table 9] below.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
FU 코드FU code FU_codeFU_code RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU 코드, Primary KeyFU code that participates in RC area and creates content or engages in linking, Primary Key
FU 세그먼트FU segment FU_segmentFU_segment RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU의 세그먼트A segment of the FU where the RC region participant creates content or links and participates
콘텐츠코드Content code contents_codecontents_code 링크되거나 생성된 콘텐츠의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the linked or generated content, Primary Key
Layer 타입Layer type Layer_typeLayer_type Layer 형태가 text/image/voice/video인지를 구분Separate whether the layer type is text / image / voice / video
Layer 경로Layer path Layer_pathLayer_path 생성된 Layer가 저장된 경로Path where created layer is stored
Layer 순서Layer Order Layer_orderLayer_order Layer가 정렬되는 순서The order in which the layers are sorted
이와 같은 비형식 콘텐츠 DB(230)를 가지고 질문자가 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 콘텐츠를 획득하는 방법을 살펴보면, 도 9에 나타낸 바와 같이, 질문자는 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)을 지정하여 QC 영역에 FU를 등록하기 전 우선 검색엔진(250)(Search Engine)에 국가(nation), 언어(language), 연령(age)을 설정하고 문항정보(Question Information)를 입력하여 자신이 QC영역에 등록하고자 하는 FU와 동일하거나 유사한 FU가 있는지 찾아본다. 검색엔진(250)(Search Engine)은 비형식 콘텐츠 DB(230)(ICDB)와 평가 관리부(400)(Grade Management)(400)를 참조하여 질문자(Questioner)에게 최적의 콘텐츠를 제공한다. 그리고 나서 질문자(Questioner)는 검색엔진(250)(Search Engine)으로 제공받은 콘텐츠 목록을 확인하고 원하는 FU를 선택하게 된다.
Referring to FIG. 9, a questioner selects a national mathematical standard curriculum (NMCR) as a method for acquiring contents through a search engine 250 (Search Engine) A country, a language, and an age are set in the search engine 250 before the FU is registered in the QC zone, and the question information is input to the QC unit 240, Look for an FU that is the same or similar to the FU you want to register with. The search engine 250 provides optimum contents to the questioner by referring to the non-formal content DB 230 (ICDB) and the evaluation management unit 400 (Grade Management) The Questioner then checks the list of content provided by the search engine 250 and selects the desired FU.
2) QC 영역에 FU 를 등록함으로써 질문자가 원하는 콘텐츠를 선택에 의해 획득할 수 있다. 2) By registering the FU in the QC field, the content desired by the interrogator can be obtained by selection .
도 10은 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에서 질문자의 FU 등록 프로세스를 나타낸 도면이다. 도 10에 나타낸 바와 같이, 질문자가 검색엔진(250)(Search Engine)을 통한 검색으로 자신이 원하는 콘텐츠를 획득하지 못했을 때 질문자가 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 QC 영역에 FU를 등록함으로써 비로소 구동된다.FIG. 10 is a diagram illustrating an FU registration process of a questioner in the generation of an SNS-based collaborative learning content according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, when a questioner fails to acquire a desired content by searching through the search engine 250 (Search Engine), the questioner starts to register the FU in the QC area of the National Mathematical Standard Curriculum (NMCR) do.
검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 만족할 만한 콘텐츠를 확보하지 못한 경우 질문자가 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 QC 영역에 PC나 모바일 기기(Mobile device)를 이용하여 텍스트(text), 이미지(image), 음성(voice), 동영상(video) 등 질문자가 참여 가능한 여러 가지 방법으로 FU를 등록한다. 그리고, 질문자는 FU를 등록할 때 위에서 정의한 'FU 기본 엔터티', 'FU 가중치 엔터티', 'FU 저작권 엔터티'를 의무적으로 등록해야 한다.If the content can not be satisfactorily obtained through the search engine 250 (Search Engine), the QC area of the national mathematical standard curriculum (NMCR) designated by the questioner can be displayed in the QC area using a PC or a mobile device, the FU is registered in various ways in which a questioner can participate, such as an image, voice, and video. In addition, when the FU is registered, the questioner has to compulsorily register the 'FU Basic Entity', 'FU Weight Entity', and 'FU Copyright Entity' defined above.
FU 기본 엔터티 : 질문자가 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 QC 영역에 FU를 등록하면서 질문자의 기본정보와 결합하여 기본 설정된다.FU basic entity: The inquirer registers the FU in the QC area of the national mathematics standard curriculum (NMCR), and is set in combination with the basic information of the questioner.
FU 가중치 엔터티 : 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 QC 영역에 FU를 등록하면서 FU의 세그먼트별 중요도에 따라 질문자가 가중치를 설정하고 질문자의 의도를 기술한다. FU 세그먼트 별 가중치를 설정함으로써 질문자는 질문자가 필요한 FU 세그먼트에서 RC 영역 참여자들의 선별적 참여를 이끌 수 있어 빠른 피드백(feedback)이 가능하다. FU Weight Entity: The FU is registered in the QC area of the national mathematics standard curriculum (NMCR), and the questioner sets the weight according to the importance of each segment of the FU and describes the intention of the questioner. By setting the weights for each FU segment, the interrogator can select the participant of the RC area in the FU segment that the interrogator needs, and thus it is possible to feedback quickly.
FU 저작권 엔터티 : 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 QC 영역에 FU를 등록하면서 FU가 가지는 저작권 정보를 구성된 엔터티에 맞게 상세히 설정한다.FU copyright entity: The FU is registered in the QC area of the national mathematical standard curriculum (NMCR), and copyright information of the FU is set in detail according to the configured entity.
질문자에 의해 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 QC 영역에 FU가 등록되면 'FU 기본 엔터티'에 정의된 질문자의 국가, 사용 언어, 연령과 RC영역 참여자 정보 DB(RPIDB)에 정의된 RC영역 참여자의 국가, 사용 언어, 연령, 주활동 NMCR, RC영역 참여자 스스로 지정한 관심 NMCR을 참조하여 참여가 보장되는 해당 RC영역 참여자들에 SMS, SNS, e-mail 등의 방법으로 알람기능을 제공한다.(S250) 이를 통해 RC 영역 참여자들은 질문자가 FU를 등록함과 동시에 적극적인 참여와 경쟁이 이뤄지게 된다.When the FU is registered in the QC area of the national mathematics standard curriculum (NMCR) by the interrogator, the questioner's country, language, age, and RC area defined in the 'FU basic entity' Country, Language, Age, Main Activity NMCR, RC Area Participants Provide alarm function to participants in the RC area who are guaranteed participation by referring to the NMCR of interest themselves, by SMS, SNS, e-mail, etc. (S250 ) Through this, participants in the RC area will be actively engaged and compete with each other when the interrogator registers the FU.
이처럼, 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성방법은 질문자에 의해 QC 영역에 등록된 FU를 중심으로 RC 영역 참여자들은 D_FU와 P_FU로 구분하여 참여하게 된다. 여기서 FU의 기본 구성 요소인 D_FU는 D_FU_M, D_FU_R, D_FU_A 세그먼트로 각각 구분되고, P_FU는 P_FU_CE, P_FU_PCS, P_FU_SEG_N, P_FU_SEG_A1, P_FU_SEG_A2 세그먼트로 각각 구분되어 RC영역 참여자의 참여가 이루어진다.As described above, in the SNS-based collaborative learning content generation method applied to the embodiment of the present invention, participants in the RC domain are divided into D_FU and P_FU based on the FU registered in the QC domain by the interrogator. Here, D_FU, which is a basic component of FU, is divided into D_FU_M, D_FU_R and D_FU_A segments, and P_FU is divided into P_FU_CE, P_FU_PCS, P_FU_SEG_N, P_FU_SEG_A1 and P_FU_SEG_A2 segments.
그리고, RC 영역 참여자들은 질문자가 QC 영역에 FU를 등록하면서 설정한 각 세그먼트에 대한 가중치(weight value)를 확인하고 각 세그먼트별로 이미 참여한 콘텐츠 등록 내역을 확인함으로써 각 세그먼트별 참여에 대한 선택의 폭을 달리할 수 있다. 즉, RC 영역 참여자는 질문자가 등록한 FU의 각 세그먼트별로 링크를 하거나 콘텐츠를 생성함으로써 협업 활동을 진행하게 된다.(도 2 참조)
In addition, participants in the RC area check the weight value of each segment set by the interrogator in registering the FU in the QC area, and check the content registration details already participated in each segment to determine the selection width for each segment Can be different. In other words, the participant of the RC region can collaborate by creating a link or content for each segment of the FU registered by the interrogator (see FIG. 2).
본 발명의 실시예에 적용되는 협업 학습 콘텐츠 생성에서 참여 콘텐츠 생성 단계로서, RC 영역 참여자가 질문자가 등록한 FU에 각 세그먼트별로 참여 콘텐츠를 추가 생성하고 등록하는 프로세스를 살펴보면 다음과 같다. The process of generating and registering the participating contents for each segment in the FU registered by the interrogator in the RC region participant in the step of generating participating contents in the cooperative learning content generation according to the embodiment of the present invention will be described.
해당 FU에 대한 참여를 결정한 RC 영역 참여자는 우선 질문자에게 제공되는 검색엔진(250)(Search Engine)을 동일하게 제공받아 질문자의 검색능력에 따라 좌우되는 검색결과를 전문가적인 관점에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 활용하여 콘텐츠 확보를 시도하게 된다. 일반적으로 질문자의 경우 플랫폼에 익숙한 사용자가 아니므로 여러 검색 옵션을 제공받지만 이를 잘 활용하지 못하는 경향이 높다. 이를 통해 불필요한 RC영역에서의 참여 피로도와 중복적인 콘텐츠 생성을 최소화할 수 있고 반대로 질문자는 그만큼 빠른 콘텐츠 전달을 보장받을 수 있다.The participant of the RC region who has decided to participate in the FU is provided with the search engine 250 (Search Engine) provided to the questioner in advance and receives the search result, which is influenced by the searcher's search ability, (Search Engine). In general, the questioner is not a user who is familiar with the platform, so he has many search options but tends not to use it well. In this way, it is possible to minimize the participation fatigue and redundant contents generation in the unnecessary RC domain, while the interrogator can guarantee the rapid delivery of contents.
먼저, RC 영역 참여자가 참여 콘텐츠를 생성하기 위해, 참여를 위한 FU에 링크 과정을 살펴보면, 일반적으로 수학 콘텐츠의 특성상 RC 영역 참여자들은 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 D_FU에 대한 세그먼트와 P_FU내 P_FU_CE 세그먼트에서 가장 활발한 콘텐츠의 링크가 예상된다. 검색엔진(250)(Search Engine)으로 검색에 성공한 RC영역 참여자는 검색된 콘텐츠를 질문자의 해당 세그먼트에 링크(link)함으로써 해당 FU에 대한 참여를 종료하게 된다. 이때 앞에서 정의한 RC영역 '참여자 정보 DB 엔터티'와 '기본 콘텐츠 엔터티', '콘텐츠 링크 엔터티'가 설정되어 비형식 콘텐츠 DB(230)(ICDB)에 쌓이게 된다.First, in order to generate the participating contents, the participant of the RC region examines the linking process to the participating FU. In general, the participants of the RC region of the mul- tism content are divided into the segments for the D_FU through the search engine 250 (Search Engine) A link to the most active content in my P_FU_CE segment is expected. The participant of the RC area that has been successfully searched by the search engine 250 (Search Engine) terminates participation in the relevant FU by linking the searched contents to the corresponding segment of the interrogator. At this time, the RC area 'participant information DB entity', 'basic content entity', and 'content link entity' are defined and accumulated in the non-form content DB 230 (ICDB).
다음으로 RC 영역 참여자가 QC 영역에 등록된 FU의 각 세그먼트별로 콘텐츠를 직접 생성(create) 프로세스를 살펴보면 다음과 같다.Next, the process of directly creating content for each segment of the FU registered in the QC region by the RC region participant will be described as follows.
RC 영역 참여자가 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 원하는 유의미한 콘텐츠 확보가 어려울 경우 RC 영역 참여자는 FU의 각 세그먼트별로 콘텐츠 생성에 참여하게 된다. QC 영역에 FU를 등록하는 질문자와 RC 영역에 콘텐츠를 생성하는 참여자는 사용가능한 기기(device)에 간단한 프로그램 설치(program install)를 통해 QC 어플리케이션(Application) 및 RC 어플리케이션(Application)을 설치할 수 있다.If it is difficult for the participant of the RC region to obtain meaningful content desired through the search engine 250 (Search Engine), the participant of the RC region participates in the content creation for each segment of the FU. The interrogator who registers the FU in the QC area and the participant who creates the contents in the RC area can install a QC application and an RC application through a simple program install on a usable device.
도 11은 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성방법에서 질문자의 FU 등록과 RC영역 참여자의 콘텐츠 생성 어플리케이션을 나타낸 모식도이다. 도 11에 나타낸 바와 같이, 질문자는 QC 영역에 자신이 등록할 수 있는 데이터를 QC 어플리케이션을 통해 FU를 등록할 수 있고, RC영역 참여자는 등록된 FU의 각 세그먼트별로 콘텐츠를 생성하여 등록할 수 있다.11 is a schematic diagram showing an FU registration of a questioner and a content creation application of an RC domain participant in the SNS-based collaborative learning content generation method applied to the embodiment of the present invention. As shown in Fig. 11, the interrogator can register the FU through the QC application, and the RC area participant can create and register contents for each segment of the registered FU in the data that can be registered in the QC area .
질문자는 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 QC 어플리케이션을 통해 QC 영역에 FU를 레이어 기반으로 등록하게 된다. 상술한 바와 같이, 질문자는 QC 영역에 FU를 등록할 때 'FU 기본 엔터티', 'FU 가중치 엔터티', 'FU 저작권 엔터티'를 만족하는 값들을 정의해야 한다. 그리고, QC 어플리케이션에 의해 QC 영역에 FU가 등록되게 되면 RC 영역 참여자는 플랫폼 내에서 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에 접근하여 QC 영역에 등록된 FU를 확인한다.The questioner registers the FU as a layer based on the QC area through the QC application in the designated national mathematics standard curriculum (NMCR). As described above, the interrogator must define values satisfying the 'FU basic entity', 'FU weight entity', and 'FU copyright entity' when registering the FU in the QC zone. Then, when the FU is registered in the QC area by the QC application, the RC area participant accesses the corresponding national mathematical standard curriculum (NMCR) in the platform to identify the FU registered in the QC area.
그리고 나서, RC 영역 참여자는 FU의 각 세그먼트별로 지정된 가중치 및 다른 RC 영역 참여자가 등록한 콘텐츠를 확인하고 참여할 세그먼트를 결정짓는다. 이하에서 RC 어플리케이션을 통해 각 세그먼트 폼에 따라 RC 영역 참여자가 등록 생성 과정을 구체적으로 설명한다.Then, the RC region participant confirms the weight assigned to each segment of the FU and the contents registered by other RC region participants, and determines the segment to participate. Hereinafter, the registration process of the RC domain participant will be described in detail according to each segment form through the RC application.
- RC 어플리케이션은 FU의 각각의 세그먼트에 따라 콘텐츠가 FU 기반으로 축적될 수 있도록 프레임워크(framework)을 제공한다.- The RC application provides a framework so that content can be accumulated on an FU basis based on each segment of the FU.
- RC 어플리케이션은 RC영역 참여자가 D_FU_M, D_FU_R, D_FU_A 세그먼트 참여를 위한 폼을 동일하게 제공한다.- The RC application provides the same form for the RC area participant to participate in the D_FU_M, D_FU_R, and D_FU_A segments.
- RC 어플리케이션은 RC영역 참여자가 P_FU_CE 세그먼트 참여 시, 본 발명의 실시예에 적용되는 학습모델인 3×5 MPS에서 CE STEP의 폼을 제공하여 생성되는 콘텐츠가 W-1, W-2, C-1, C-2에 대한 구분이 명확히 되도록 한다.- RC application is a RC application that provides a form of CE STEP in 3x5 MPS, which is a learning model applied to the embodiment of the present invention, when the RC area participant participates in the P_FU_CE segment, and the contents generated are W-1, W- 1, and C-2.
- RC 어플리케이션은 RC영역 참여자가 P_FU_PCS 세그먼트 참여 시, 본 발명의 실시예에 적용되는 학습모델인 3×5 MPS에서 PCS STEP의 폼을 제공하여 생성되는 콘텐츠가 S-1, S-2, S-3에 대한 구분이 명확히 되도록 한다.- RC application, when RC participant participates in P_FU_PCS segment, contents generated by providing PCS STEP form in 3 × 5 MPS, which is a learning model applied to the embodiment of the present invention, are S-1, S-2, S- 3 to be clarified.
- RC 어플리케이션은 RC영역 참여자가 P_FU_SEG_N 세그먼트 참여 시, 본 발명의 실시예에 적용되는 학습모델인 3×5 MPS에서 SEG STEP의 폼 중에 N에 대한 폼을 제공하여 생성되는 콘텐츠가 N-1, N-2에 대한 구분이 명확히 되도록 한다.- RC application, when the RC area participant participates in the P_FU_SEG_N segment, provides a form for N in the form of SEG STEP in 3 × 5 MPS, which is a learning model applied to the embodiment of the present invention, -2 in order to clarify the distinction.
- RC 어플리케이션은 RC영역 참여자가 P_FU_SEG_A1 세그먼트 참여 시, 본 발명의 실시예에 적용되는 학습모델인 3×5 MPS에서 SEG STEP의 폼 중에 A-1에 대한 폼을 제공한다.The RC application provides a form for A-1 in the form of SEG STEP in 3x5 MPS, which is a learning model applied to the embodiment of the present invention, when the RC area participant participates in the P_FU_SEG_A1 segment.
- RC 어플리케이션은 RC영역 참여자가 P_FU_SEG_A2 세그먼트 참여 시, 본 발명의 실시예에 적용되는 학습모델인 3×5 MPS에서 SEG STEP의 폼 중에 A-2에 대한 폼을 제공한다.- The RC application provides a form for A-2 during the SEG STEP form in the 3x5 MPS, which is a learning model applied to the embodiment of the present invention, when the RC area participant participates in the P_FU_SEG_A2 segment.
이와 같이, 참여를 결정한 세그먼트에서 RC 어플리케이션을 구동시켜 해당 FU에서 레이어로 가져와 그 위에 강의, 동영상, 목소리, 이미지, 텍스트, 전자칠판, 기타 첨부파일 등을 각각의 또 다른 레이어로 콘텐츠를 등록시킨다.In this way, the RC application is activated in the segment to which participation has been determined, and the content is registered in another layer of each layer such as lecture, video, voice, image, text, electronic board,
그리고, RC 어플리케이션으로 등록되는 콘텐츠는 위에서 정의한 RC 영역 '참여자 정보 DB 엔터티', '기본 콘텐츠 엔터티', '콘텐츠 레이어 엔터티'를 만족하는 값들이 정의됨으로써 비형식 콘텐츠 DB(230)(ICDB)에 콘텐츠 쌓이게 된다.The contents registered in the RC application are defined in the RC area 'participant information DB entity', 'basic content entity', and 'content layer entity' It will accumulate.
여기서, RC 어플리케이션은 레이어 기반의 전자칠판(Electronic Backboard) 형식을 기본으로 하는 것이 바람직하다. 레이어를 기반으로 하는 전자칠판 형식의 RC 어플리케이션은 QC 영역에 등록된 FU를 RC영역 참여자의 수정이나 복사, 훼손 없이 참여자의 데이터(text, image, voice, video 등.)뿐만 아니라 참여자의 첨삭까지 레이어로 처리됨으로써 RC 영역 참여자의 기준으로 쉽게 콘텐츠를 생성하고 수정할 수 있다.Here, the RC application is preferably based on a layer-based electronic backboard format. Layer-based RC board applications are designed to allow the FUs registered in the QC area to be updated as well as the participant's data (text, image, voice, video, etc.) It is possible to easily create and modify contents based on the RC area participant.
레이어 기반의 방식은 Adobe사의 플래시의 구조와 동일하다 볼 수 있다. Adobe사의 플래시는 레이어 구조로 각각의 객체를 구분해 놓음으로써 각각의 레이어를 손쉽게 제어(수정, 삭제, 늘리기, 줄이기, 위치조정 등)할 수 있다. The layer-based approach is identical to Adobe's Flash architecture. Adobe Flash can easily control (modify, delete, increase, reduce, position, etc.) each layer by separating each object with a layer structure.
레이어 형식으로 콘텐츠가 관리됨으로써 플랫폼 내에서의 콘텐츠를 제공할 때 발생하는 콘텐츠의 저작권(불법 복사, 파일 유출) 문제도 전용 코덱과 전용 뷰어로 어느 정도 해결할 수 있다.
The management of content in the layer format can solve some problems of copyright (illegal copy, file leaking) of contents which occurs when contents are provided in the platform by a dedicated codec and a dedicated viewer.
도 12는 본 발명의 실시예에 적용되는 SNS 기반의 협업을 통한 참여 콘텐츠 생성의 모식도이다. 도 12에 나타낸 바와 같이, RC 어플리케이션은 플랫폼 내에서 단지 콘텐츠를 생성하기 위한 도구로써 독립적으로 구동되지 플랫폼을 대체하지는 않는다. 질문자 및 RC 영역 참여자들의 모든 활동은 콘텐츠 등록을 위한 어플리케이션(QC용, RC용) 사용을 제외하고는 SNS 기반의 플랫폼 내에서 이뤄지게 된다. 이렇게 등록된 QC 영역의 질문에 대한 FU는 RC 영역에서의 여러 참여자들의 협업에 의해 질문자가 취합할 수 있는 최적의 콘텐츠를 제공하려는 활동을 하게 된다. 12 is a schematic diagram of participation content creation through collaboration based on SNS applied to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 12, the RC application does not replace a platform that is not independently driven as a tool for generating content only in the platform. All activities of interrogators and participants in the RC area will be performed within the SNS-based platform, except for the application for content registration (QC, RC). The FU for the question of the registered QC area will act to provide the best contents that the questioner can collect by the collaboration of the participants in the RC domain.
결국 질문자가 QC 영역에 등록한 FU는 각각의 세그먼트별로 RC 영역 참여자 단독 또는 각각의 참여자들의 참여로 하나의 FU를 형성하게 된다. 이러한 과정을 협업(collaboration)을 통한 수학 콘텐츠의 확보라 할 수 있다.
As a result, the FU registered by the interrogator in the QC domain forms a single FU by each participant of the RC region or each participant by each segment. This process can be called the acquisition of math content through collaboration.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 카테고리 내 FU의 확장을 나타낸 모식도이다. 도 13에 나타낸 바와 같이, RC 영역 참여자가 P_FU_SEG_A2 세그먼트에 참여함으로써 해당 FU는 또 다른 P_FU를 가지게 되어 P_FU에 대한 콘텐츠 확장을 가능하게 한다. 이는 FU 단위의 기본 D_FU에 해당하는 관련 문제로서 P_FU의 연속적인 추가 생산을 가능하게 하여 자연스러운 유사문제 생성 프로세스를 가지게 된다. 즉, 협업 관련 유사문항 자동 생성 기능을 가지게 된다.FIG. 13 is a schematic diagram showing an extension of an FU in the National Mathematical Standard Curriculum (NMCR) category in a profit distribution system based on SNS-based collaborative learning contents generation according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 13, as the RC region participant participates in the P_FU_SEG_A2 segment, the corresponding FU has another P_FU to enable content expansion for the P_FU. This is a related problem that corresponds to the basic D_FU in FU units, allowing for the continuous additional production of P_FU, resulting in a natural similar problem generation process. That is, it has the function to automatically generate similar items related to collaboration.
RC 영역 참여자가 새로운 P_FU1을 확장하게 되면 'FU 기본 엔터티'에는 RC영역 참여자의 기본 정보가 설정되고 '질문자 구분 엔터티'인 Questioner_type이 RC 영역으로 설정되어 등록된다. '기본 콘텐츠 엔터티'에서는 '참여 구분 엔터티'인 RC_type이 새로운 P_FU 등록일 경우에는 'P_FU등록'으로 P_FU 에 대한 참여일 경우 'P_FU참여'로 설정되어 등록된다.
When the RC area participant extends the new P_FU1, the basic information of the RC area participant is set in the 'FU basic entity' and the Questioner_type 'Questioner classification entity' is set in the RC area and registered. In the 'basic content entity', when 'RC_type' which is a 'participation distinguishing entity' is a new P_FU registration, 'P_FU registration' is set and 'P_FU participation' is registered if it is participation to P_FU.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 헙업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 구성인 평가 관리부(400)의 작동 흐름을 나타낸 구성 블록도이다. FIG. 14 is a configuration block diagram illustrating an operation flow of the evaluation management unit 400, which is a configuration of a profit distribution system according to an SNS-based walk-behind learning content generation according to an embodiment of the present invention.
상술한 본 발명의 실시예에 따른 수익 분배 시스템에서 제공하는 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)을 기반으로 질문자의 FU를 각 세그먼트별로 연계하여 질문자에 타겟팅(Targeting)된 유의미한 콘텐츠를 제공하기 위해서는 방대한 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database)가 필요하고, 방대한 비형식 콘텐츠 DB(230)(ICDB) 구축을 위해서는 QC영역에서의 질문자 참여와 RC 영역 참여자의 활동 확대가 무엇보다 중요하다.In order to provide meaningful contents targeted to the interrogator by linking the interrogator's FU on each segment based on the national mathematical standard curriculum (NMCR) provided by the profit distribution system according to the embodiment of the present invention, In order to construct a large non-formal content DB 230 (ICDB), it is important that participant interrogators participate in the QC domain and expand activities of the RC domain participants.
따라서, QC 영역에서의 질문자와 RC영역 참여자의 참여 확대를 위해 평가 관리 알고리즘(Grade Management Algorithm : GMA)을 본 발명의 실시예에 따른 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에 도입한다.Therefore, the Grade Management Algorithm (GMA) is introduced in the profit distribution system according to the embodiment of the present invention in order to expand the participation of the interrogator and the RC area participant in the QC area.
도 14에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 평가관리(Grade Management) 관리부는 크게 레벨 관리(Level Management)부(410), 연령 관리(Age Management)부(430), 순위 관리(Ranking Management)부(450)로 구성된다. 또한 이러한 각각의 관리부는 내부적으로 사용자를 관리하는 부분과 콘텐츠를 관리하는 부분으로 구분된다.14, the Grade Management management unit according to the embodiment of the present invention mainly includes a level management unit 410, an age management unit 430, a Rank Management ) Unit 450. [0031] As shown in FIG. Each of these management units is divided into a portion for internally managing users and a portion for managing contents.
여기서, 레벨 관리(Level Management)부(410)는 콘텐츠를 생성한 사용자와 생성된 콘텐츠에 대한 레벨을 관리하고 RC영역 참여자의 등급을 결정하고, 연령 관리(Age Management)부(430)는 콘텐츠를 생성한 사용자의 연령과 생성된 콘텐츠를 생성한 당시의 생성자의 연령을 관리하며, 연령 관리(Age Management)부(430)는 [표 10]의 연령계수(Age's coefficient)를 가진다.
Here, the level management unit 410 manages the level of the user who created the content and the generated content, determines the rating of the RC area participant, and the age management unit 430 manages the content The age management unit 430 manages the age of the user who generated the content and the age of the creator at the time of generation of the generated content, and the age management unit 430 has an age coefficient of [Table 10].
Age's differenceAge's difference 00 1One 22 33 44 55 6~6 ~
Age's coefficientAge's coefficient 1One 0.90.9 0.70.7 0.50.5 0.30.3 0.20.2 0.10.1
연령계수(Age's coefficient)는 Contents Age Point에서도 동일하게 적용된다.Age's coefficient applies equally to the Contents Age Point.
- 연령계수(Age's coefficient)는 해당 콘텐츠가 질문자의 연령에 가장 부합하는 RC 영역 참여자와 콘텐츠를 질문자에게 제공하기 위해 사용된다.- Age's coefficient is used to provide the questioner with the content and content of the RC area whose content best matches the age of the questioner.
- 연령계수(Age's coefficient)는 질문자의 연령과 질문자가 선택하는 해당 콘텐츠를 생성했을 때의 RC영역 참여자 연령의 차로 결정된다.- Age's coefficient is determined by the difference between the age of the questioner and the age of the participant in the RC area when the content is selected by the questioner.
- 연령차가 없을 경우 가장 높은 계수가 할당되고 연령차가 클수록 낮은 계수가 할당되어 연령과 관련된 포인트 지급에 영향을 미치게 된다.- If there is no age difference, the highest coefficient is assigned. The larger the age difference, the lower the coefficient is assigned, which affects the point payment related to age.
이처럼 연령 관리(Age Management)부(430)는 콘텐츠를 생성한 RC 영역 참여자, 생성된 콘텐츠 모두 콘텐츠를 등록한 시점의 RC 영역 참여자의 연령(age)별로 관리된다. 따라서 RC 영역 참여자의 연령이 계속 증가되더라도 질문자의 연령에 따라 시스템은 질문자 연령에 최적화된 RC영역 참여자 정보와 콘텐츠를 제공할 수 있게 된다.As such, the Age Management unit 430 manages the age of the RC area participant at the time the contents are registered in the RC area participant and the generated contents. Therefore, according to the age of the questioner, the system will be able to provide information and contents of RC area participants optimized for the age of the questioner, even if the age of the RC area participant is continuously increased.
위에서 정의한 연령계수(Age's coefficient)도 마찬가지로 단순히 질문자와 RC 영역 참여자의 연령차이로 결정되는 것이 아니라 질문자와 질문자가 선택하는 콘텐츠를 생성한 시점의 RC영역 참여자의 연령과의 차에 의해 결정되게 된다.The Age's coefficient defined above is determined not only by the age difference between the questioner and the RC area participant but also by the difference between the age of the RC area participant at the time of generating the content selected by the interrogator and the interrogator.
질문자의 연령에 따라 질문자에 의해 선택되어 지는 콘텐츠에 해당하는 RC영역 참여자와 콘텐츠는 계속해서 해당 연령에 대한 포인트(Point)가 계속해서 누적되기 때문에 시간이 지나더라도 RC영역 참여자가 해당 연령대에서 잘 만들어 놓은 콘텐츠에 대한 활용 가치를 계속해서 부여받게 되고 질문자는 자신의 연령에 최적화된 RC 영역 참여자와 콘텐츠를 지속적으로 제공받을 수 있게 된다.The RC area participant and the content corresponding to the content selected by the questioner according to the age of the interrogator continue to accumulate points for the age continuously, The user will continue to receive the value added for the content that has been placed, and the questioner will be able to continue to receive content and content optimized for his / her age.
그리고, 순위 관리(Ranking Management)부(450)는 생성된 콘텐츠와 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자를 다른 RC 영역 참여자들이 평가하는 것을 관리한다.The Ranking Management unit 450 manages the evaluation of the generated content and the RC area participants that generated the content by other RC area participants.
이처럼, 레벨 관리(Level Management)부(410), 연령 관리(Age Management)부(430), 순위 관리(Ranking Management)부(450)는 내부적으로 누적되는 포인트(point)를 관리함으로써 질문자에게 최적화된 RC 영역 참여자와 콘텐츠를 제공할 수 있게 되고 다음에 설명할 수익쉐어를 위한 기본 자료로써 의미를 가진다.
As described above, the level management unit 410, the age management unit 430, and the ranking management unit 450 manage accumulated points internally, It will be able to provide content to RC area participants and make sense as a basis for future revenue share.
각각의 관리(Management)부는 다음 [표 11]에 나타낸 포인트가 정의되어 누적된다.
Each Management unit defines and accumulates the points shown in the following [Table 11].
관리(Management)Management 포인트(Point)Point
Level ManagementLevel Management User Level Point(ULP)User Level Point (ULP)
Contents Level Point(CLP)Contents Level Point (CLP)
Age ManagementAge Management User Age Point(UAP)User Age Point (UAP)
Contents Age Point(CAP)Contents Age Point (CAP)
Ranking ManagementRanking Management User Ranking Point(URP)User Ranking Point (URP)
Contents Ranking Point(CRP)Contents Ranking Point (CRP)
User Level Point(ULP는 질문자가 등록한 FU의 해당 세그먼트에 RC 영역 참여자가 링크를 하거나 콘텐츠를 생성하는 활동자체로 RC 영역 참여자에 부여되는 포인트와 질문자가 FU의 해당 세그먼트에 링크되거나 등록된 콘텐츠를 선택함으로써 RC 영역 참여자에 부여되는 포인트이다.User Level Point (ULP means the point that the participant of the RC area links to the corresponding segment of the FU registered by the interrogator and the content is created by the participant of the RC area itself and the point given to the RC area participant and the questioner is linked to the corresponding segment of the FU or selects the registered content This is the point awarded to RC area participants.
여기서 질문자의 선택으로 RC 영역 참여자에 부여되는 포인트는 질문자가 FU를 등록할 때 'FU 가중치 엔터티'에 설정되는 가중치(weight value)에 의한 영향을 받게 된다.Here, the point assigned to the RC area participant by the questioner's selection is influenced by the weight value set in the 'FU weighting entity' when the interrogator registers the FU.
User Age Point(UAP)는 질문자가 등록한 FU의 해당 세그먼트에 RC 영역 참여자가 링크를 하거나 콘텐츠를 생성한 때의 사용자 연령을 구분하여 RC 영역 참여자에게 부여되는 포인트와 질문자가 FU의 해당 세그먼트에 링크되거나 등록된 콘텐츠를 선택할 때 해당 콘텐츠를 생성한 때의 RC 영역 참여자 연령을 구분하여 RC영역 참여자에 부여되는 포인트이다.The User Age Point (UAP) identifies the age of the user when the RC area participant links or creates the content to the corresponding segment of the FU registered by the interrogator, so that the point assigned to the RC area participant and the questioner are linked to the corresponding segment of the FU When selecting the registered content, it is a point given to the RC area participant by classifying the age of the RC area participant when the content is generated.
여기서 질문자의 선택으로 RC 영역 참여자 연령별 RC 영역 참여자에게 부여되는 포인트는 'User Level Point'와 동일하게 질문자가 FU를 등록할 때 'FU 가중치 엔터티'에 설정되는 가중치(weight value)에 의한 영향을 받게 된다.In this case, the point assigned to the RC area participant of the RC area participant by the questioner's choice is affected by the weight value set to the 'FU weighting entity' when the questioner registers the FU like the 'User Level Point' do.
User Ranking Point(URP)는 RC 영역 참여자가 FU에 링크를 하거나 생성한 콘텐츠를 생성한 사용자에 대해 다른 RC 영역 참여자가 사용자에 부여하는 포인트이다.User Ranking Point (URP) is the point that the RC area participant gives to the user by the other RC area participant for the user who created or links to the FU.
Contents Level Point(CLP)트는 질문자가 등록한 FU의 해당 세그먼트에 RC 영역 참여자가 링크를 하거나 콘텐츠를 생성하는 활동자체로 해당 콘텐츠에 부여되는 포인트와 질문자가 FU의 해당 세그먼트에 링크되거나 등록된 콘텐츠를 선택함으로써 해당 콘텐츠에 부여되는 포인트이다.Contents Level Point (CLP) is the activity that the participant of the RC area links or creates the content to the corresponding segment of the FU registered by the questioner, and the points given to the content and the questioner are linked to the corresponding segment of the FU or select the registered content Thereby giving a point to the content.
여기서 질문자의 선택으로 콘텐츠에 부여되는 포인트는 질문자가 FU를 등록할 때 'FU 가중치 엔터티'에 설정되는 가중치(weight value)에 의한 영향을 받게 된다.Here, the point assigned to the content by the questioner's choice is influenced by the weight value set in the 'FU weighted entity' when the interrogator registers the FU.
Contents Age Point(CAP)는 질문자가 등록한 FU의 해당 세그먼트에 RC영역 참여자가 링크를 하거나 콘텐츠를 생성한 때의 사용자 연령을 구분하여 콘텐츠에 부여되는 포인트와 질문자가 FU의 해당 세그먼트에 링크되거나 등록된 콘텐츠를 선택할 때 해당 콘텐츠를 생성한 때의 사용자 연령을 구분하여 콘텐츠에 부여되는 포인트이다.The contents age point (CAP) is a point in which the participant of the RC area or the user age when the content is generated is divided into the corresponding segment of the FU registered by the interrogator, and the point given to the content and the questioner are linked to the corresponding segment of the FU, When a content is selected, it is a point assigned to the content by classifying the age of the user when the content is generated.
여기서 질문자의 선택으로 사용자 연령별 콘텐츠에 부여되는 포인트는 Contents Level Point(CLP)와 동일하게 질문자가 FU를 등록할 때 'FU 가중치 엔터티'에 설정되는 가중치(weight value)에 의한 영향을 받게 된다.Here, the point assigned to the user age content by the questioner's choice is influenced by the weight value set in the 'FU weighted entity' when the questioner registers the FU in the same manner as the Contents Level Point (CLP).
Contents Ranking Point(CRP)는 RC 영역 참여자가 FU에 링크를 하거나 생성한 콘텐츠를 생성한 사용자에 대해 다른 RC 영역 참여자가 콘텐츠에 부여하는 포인트이다.Contents Ranking Point (CRP) is a point that a participant of an RC area links to an FU or a content that another RC area participant gives to a user who created the content.
사용자(User : RC 영역 참여자)와 콘텐츠(Contents)에 부여되는 포인트를 관리하기 위한 포인트 엔터티는 다음의 [표 12], [표 13] 및 [표 14]와 같이 정의된다.
The point entities for managing the points assigned to the user (User: RC area participant) and the contents are defined in the following [Table 12], [Table 13] and [Table 14].
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
User Level PointUser Level Point ULPULP 사용자 레벨 포인트User Level Points
User Ranking PointUser Ranking Point URPURP 사용자 순위 포인트User ranking points
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
User AgeUser Age Player_agePlayer_age 콘텐츠를 생성한 당시의 사용자 연령 정보User age information at the time the content was created
User Age PointUser Age Point UAPUAP 사용자 연령 포인트User age points
사용자 연령 포인트(User Age Point : UAP)는 콘텐츠를 생성한 당시의 사용자 연령 정보를 기준으로 누적되므로 별도의 엔터티(entity)를 가진다.
The User Age Point (UAP) is accumulated based on the user age information at the time of generating the content, and thus has a separate entity.
엔터티Entity 엔터티명Entity name 내용Contents
RC Player코드RC Player Code Player_codePlayer_code RC영역 참여자의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the RC zone participant, Primary Key
FU 코드FU code FU_codeFU_code RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU 코드, Primary KeyFU code that participates in RC area and creates content or engages in linking, Primary Key
FU 세그먼트FU segment FU_segmentFU_segment RC영역 참여자가 콘텐츠를 생성하거나 링크를 걸며 참여하는 FU의 세그먼트A segment of the FU where the RC region participant creates content or links and participates
콘텐츠코드Content code contents_codecontents_code 링크되거나 생성된 콘텐츠의 고유 코드, Primary KeyThe unique code of the linked or generated content, Primary Key
Contents Level PointContents Level Point CLPCLP 콘텐츠 레벨 포인트Content Level Points
Contents Age PointContents Age Point CAPCAP 콘텐츠 연령 포인트Content age point
Contents Ranking PointContents Ranking Point CRPCRP 콘텐츠 순위 포인트Content rating points
각각의 관리에서 사용자 포인트(User Point)와 콘텐츠 포인트(Contents Point)로 구분하여 관리되는 이유는 질문자에게 보다 최적화된 RC 영역 참여자와 콘텐츠를 구분하여 제공할 수 있기 때문이다.The reason why the management is divided into the user point and the content point in each management is to provide the questioner with the more optimized RC area participant and content separately.
예를 들어 질문자가 레벨이 높은 질문자를 지정하여 FU 전체 또는 해당 세그먼트를 맡길 수도 있고 질문자가 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 내에서 레벨이 높은 콘텐츠별로 목록을 확인할 수도 있다.For example, a questioner may assign a high-level interrogator to take over the entire FU or segment, or the examiner may check the list by high-level content within the National Mathematics Standards Curriculum (NMCR).
사용자 포인트(User Point)는 RC 영역의 참여자에 부여되는 포인트로 사용자의 능력치를 표현한다면 콘텐츠 포인트(Contents Point)는 콘텐츠 자체에 부여되는 포인트로 콘텐츠의 완결성을 표현한다.If a user point expresses a user's ability value as a point given to a participant of the RC area, a contents point expresses the completeness of the content with a point given to the content itself.
본 발명의 실시예에 따른 평가관리(Grade Management) 시스템에서 관리되는 포인트(point)는 질문자가 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 내에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 찾은 콘텐츠를 선택할 때, RC 영역 참여자가 질문자의 FU의 각 세그먼트에 링크 또는 생성할 때 얻을 수 있는 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)와 질문자가 QC 영역 FU를 등록할 때 세그먼트별 설정된 'FU 가중치 엔터티"의 가중치에 의해 계산되어 부여되는 가중치 포인트(weighted point)로 구분된다.The points managed in the Grade Management system according to the embodiment of the present invention are used when a questioner selects a content found through the search engine 250 (Search Engine) within the National Mathematical Standard Curriculum (NMCR) , The Segment Basic Point that can be obtained when the RC area participant links or creates each segment of the questioner's FU and the weight of the 'FU weighted entity' set for each segment when the questioner registers QC area FU And is divided into weighted points that are calculated and given.
세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point) : 세그먼트 중 플랫폼에서 중요하게 여기는 P_FU_PCS, P_FU_SEG_A-1, P_FU_SEG_A-2 세그먼트에 대해서는 다른 세그먼트의 기본 포인트에 비해 높은 세그먼트 기본 포인트 값을 해당 세그먼트에 부여하고 콘텐츠가 선택되었을 경우와 선택되지 못했을 경우의 기본 포인트 값에 큰 차이를 두어 부정한 방법으로 사용자 및 콘텐츠 포인트를 획득하려는 시도를 막고자 하였다[표 15].
Segment Basic Point: For the segments P_FU_PCS, P_FU_SEG_A-1, and P_FU_SEG_A-2 that are important to the platform, the segments are given a higher segment base point value than the base points of other segments, Table 15 shows that there is a large difference between the case and the default point value when not selected.
세그먼트 기본 포인트 엔터티Segment base point entity 세그먼트 기본 포인트 엔터티명Segment base point entity name 세그먼트 기본 포인트 값
(선택 시)
Segment default point value
(When selected)
D_FU_M 기본 포인트D_FU_M base point D_FU_M_Basic_pointD_FU_M_Basic_point 2020
D_FU_R 기본 포인트D_FU_R base point D_FU_R_Basic_pointD_FU_R_Basic_point 2020
D_FU_A 기본 포인트D_FU_A base point D_FU_A_Basic_pointD_FU_A_Basic_point 2020
P_FU_CE 기본 포인트P_FU_CE base point P_FU_CE_Basic_pointP_FU_CE_Basic_point 1010
P_FU_PCS 기본 포인트P_FU_PCS base point P_FU_PCS_Basic_pointP_FU_PCS_Basic_point 40*40 *
P_FU_SEG_N 기본 포인트P_FU_SEG_N base point P_FU_SEG_N_Basic_pointP_FU_SEG_N_Basic_point 1010
P_FU_SEG_A-1 기본 포인트P_FU_SEG_A-1 Basic points P_FU_SEG_A-1_Basic_pointP_FU_SEG_A-1_Basic_point 40*40 *
P_FU_SEG_A-2 기본 포인트P_FU_SEG_A-2 Basic points P_FU_SEG_A-2_Basic_pointP_FU_SEG_A-2_Basic_point 40*40 *
질문자가 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 내에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해서 콘텐츠를 채택하거나 질문자가 QC 영역에 등록한 FU의 각 세그먼트에 등록된 RC 영역 참여자의 콘텐츠를 채택할 때 사용자(User)와 콘텐츠(Contents)에 지급되는 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)는 설정된 포인트 값이 지급되고 질문자가 QC 영역에 등록된 FU의 각 세그먼트에 채택되지 못한 RC영역 참여자(사용자 : User)와 콘텐츠(Contents)에 지급되는 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)는 설정된 포인트의 극히 일부만 지급된다.When the interrogator adopts the content through the search engine 250 (Search Engine) within the National Mathematical Standards Curriculum (NMCR) or adopts the content of the RC area participant registered in each segment of the FU registered by the interrogator in the QC area, The segment basic point that is paid to the user and the content is the point where the set point value is paid and the questioner is not able to adopt the RC area participant (user: User) which is not adopted in each segment of the FU registered in the QC area, (Segment Basic Point) to be paid in Contents is paid only a small part of the set point.
선택된 콘텐츠와 선택되지 못한 콘텐츠에 대한 포인트 차는 사용자 포인트(User Point), 콘텐츠 포인트(Contents Point) 모두 100배 이상의 차가 발생하도록 한다.The point difference between the selected content and the unselected content causes a difference of 100 times or more in both the user point and the content point.
이러한 포인트의 차는 질문자로 하여금 해당 콘텐츠가 선택되어야 높은 포인트의 획득이 가능하도록 하여 RC영역 참여자가 양질의 콘텐츠를 생성할 수 있도록 유도하기 위한 것이다.The difference of these points is to allow the questioner to obtain a high point by selecting the corresponding content, thereby inducing the RC region participant to generate high quality contents.
세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)는 질문자와 RC 영역 참여자 간의 역할에 따라 레벨 관리(Level Management)부, 연령관리(Age Management)부 내에서 다음과 같은 포인트 계산식이 적용된다.
The following points are applied to the segment basic point in the Level Management and Age Management sections according to the role between the questioner and the RC area participant.
질문자가 지정한 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 내에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 원하는 콘텐츠를 찾아 이를 선택한 경우에는 다음의 포인트가 콘텐츠와 해당 콘텐츠를 생성한 RC 영역 참여자에게 지급된다[표 16].
If the desired content is found and selected through the search engine 250 (Search Engine) within the National Mathematical Standards Curriculum (NMCR) designated by the interrogator, the following points are paid to the content and the RC area participants who generated the content 16].
포인트 유형(Point Type)Point Type 공식(Formula)Formula
User Level Point(ULP)User Level Point (ULP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트)Segment Basic Point (adopted segment)
Contents Level Point(CLP)Contents Level Point (CLP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트)Segment Basic Point (adopted segment)
User Age Point(UAP)User Age Point (UAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×연령계수(age's coefficient)Segment Basic Point (age segment) × age coefficient
Contents Age Point(CAP)Contents Age Point (CAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×연령계수(age's coefficient)Segment Basic Point (age segment) × age coefficient
등록된 FU에 RC 영역 참여자가 검색엔진(Search Engine)(250)을 통해 찾은 콘텐츠를 해당 FU 세그먼트에 링크 처리한 경우 링크 처리한 RC 영역 참여자와 링크 처리한 콘텐츠를 생성한 RC 영역 참여자 사용자 포인트(User Point)는 각각 5:5로 배분되고 콘텐츠 포인트(Contents Point)는 링크된 해당 콘텐츠에 지급된다. 링크가 질문자에 의해 채택된 경우의 포인트 지급규칙을 [표 17]에서 나타낸다.When the contents found through the search engine (250) are linked to the corresponding FU segment by the RC area participant in the registered FU, the RC area participant who has processed the link processing and the RC area participant user point User Points) are distributed to 5: 5, and contents points (Content Points) are distributed to the linked contents. [Table 17] shows the point payment rules when the link is adopted by the interrogator.
포인트 유형(Point Type)Point Type 공식(Formula)Formula
User Level Point(ULP)User Level Point (ULP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ÷2
*링크한 RC영역 참여자와 링크된 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자에 지급
Segment Basic Point (Segment adopted) ÷ 2
* Paid to the RC area participants who created linked content with the RC area participants who have linked
Contents Level Point(CLP)Contents Level Point (CLP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트)
*링크된 콘텐츠에 지급
Segment Basic Point (adopted segment)
* Payment to linked content
User Age Point(UAP)User Age Point (UAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×연령계수(age's coefficient) ÷2
*링크한 RC영역 참여자와 링크된 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자에 지급
Segment Basic Point (age segment) ÷ age's coefficient ÷ 2
* Paid to the RC area participants who created linked content with the RC area participants who have linked
Contents Age Point(CAP)Contents Age Point (CAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×연령계수(age's coefficient)
*링크된 콘텐츠에 지급
Segment Basic Point (age segment) × age coefficient
* Payment to linked content
링크가 질문자에 의해 채택되지 못한 경우 포인트 지급 규칙을 [표 18]에서 나타낸다.
If the link is not accepted by the interrogator, the point-payment rule is shown in Table 18.
포인트 유형(Point Type)Point Type 공식(Formula)Formula
User Level Point(ULP)User Level Point (ULP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×BR÷2
*링크한 RC영역 참여자와 링크된 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자에 지급
Segment Basic Point (adopted segment) × BR ÷ 2
* Paid to the RC area participants who created linked content with the RC area participants who have linked
Contents Level Point(CLP)Contents Level Point (CLP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×BR
*링크된 콘텐츠에 지급
Segment Basic Point (segment adopted) × BR
* Payment to linked content
User Age Point(UAP)User Age Point (UAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×
BR ×연령계수(age's coefficient) ÷2
*링크한 RC영역 참여자와 링크된 콘텐츠를 생성한 RC영역 참여자에 지급
Segment Basic Point (adopted segment) ×
BR × age's coefficient ÷ 2
* Paid to the RC area participants who created linked content with the RC area participants who have linked
Contents Age Point(CAP)Contents Age Point (CAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×
BR ×연령계수(age's coefficient)
*링크된 콘텐츠에 지급
Segment Basic Point (adopted segment) ×
BR × age's coefficient
* Payment to linked content
BR(Basic Rate)은 플랫폼에서 설정되어 FU 세그먼트(segment)에 등록된 콘텐츠가 질문자에 의해 선택될 때 지급되는 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point) 대비 선택되지 못했을 때 지급할 포인트를 결정짓는 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)를 기준으로 한 비율이다.BR (Basic Rate) is a segment that is set when a content registered in an FU segment is selected by a questioner on a platform. A segment is a segment that determines a point to be paid when a segment basic point is not selected. (Segment Basic Point).
등록된 FU에 RC 영역 참여자가 콘텐츠를 생성하여 해당 FU 세그먼트에 등록한 경우 콘텐츠를 생성한 RC 영역 참여자에 모든 포인트가 지급된다. 콘텐츠가 질문자에 의해 채택된 경우 포인트 지급 규칙을 [표 19]에서 나타낸다.
If the RC area participant creates the content in the registered FU and registers it in the corresponding FU segment, all points will be paid to the RC area participant who created the content. The point payment rule is shown in Table 19 when the content is adopted by the interrogator.
포인트 유형(Point Type)Point Type 공식(Formula)Formula
User Level Point(ULP)User Level Point (ULP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트)Segment Basic Point (adopted segment)
Contents Level Point(CLP)Contents Level Point (CLP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트)Segment Basic Point (adopted segment)
User Age Point(UAP)User Age Point (UAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×연령계수(age's coefficient)Segment Basic Point (age segment) × age coefficient
Contents Age Point(CAP)Contents Age Point (CAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×연령계수(age's coefficient)Segment Basic Point (age segment) × age coefficient
콘텐츠가 질문자에 의해 채택되지 못한 경우 포인트 지급 규칙을 [표 20]에서 나타낸다.
If the content is not accepted by the interlocutor, the point payment rule is shown in Table 20.
포인트 유형(Point Type)Point Type 공식(Formula)Formula
User Level Point(ULP)User Level Point (ULP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×BRSegment Basic Point (segment adopted) × BR
Contents Level Point(CLP)Contents Level Point (CLP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) × BRSegment Basic Point (segment adopted) × BR
User Age Point(UAP)User Age Point (UAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×
BR ×연령계수(age's coefficient)
Segment Basic Point (adopted segment) ×
BR × age's coefficient
Contents Age Point(CAP)Contents Age Point (CAP) Segment Basic Point(채택된 세그먼트) ×
BR ×연령계수(age's coefficient)
Segment Basic Point (adopted segment) ×
BR × age's coefficient
가중치 포인트(weighted point) : 위에서 정의된 'FU 가중치 엔터티'의 가중치 값은 질문자의 설정에 따라 동적으로 변하게 된다. 가중치에 대한 유의미한 의미부여를 위해 각각의 세그먼트별 가중치에 대해 최댓값(MAX weight value)과 최솟값(MIN weight value)을 지정하게 되고 각각의 세그먼트에 부여되는 가중치의 합을 일정한 값으로 제한한다[표 21].
Weighted point: The weight value of the 'FU weighted entity' defined above changes dynamically according to the interrogator's setting. In order to give a meaning to the weight, the MAX weight value and the MIN weight value are designated for each segment weight, and the sum of the weights given to the segments is limited to a certain value (see Table 21 ].
FU 가중치 엔터티
(FU 등록 시 설정됨)
FU weight entity
(Set when registering FU)
Weight valueWeight value Total
weight value
(Max)
Total
위 값
(Max)
MaxMax MinMin
D_FU_M 가중치D_FU_M Weight 99 1One 1616
D_FU_R 가중치D_FU_R Weight 99 1One
D_FU_A 가중치D_FU_A weight 99 1One
P_FU_CE 가중치P_FU_CE Weight 99 1One
P_FU_PCS 가중치P_FU_PCS Weight 99 1One
P_FU_SEG_N 가중치P_FU_SEG_N Weight 99 1One
P_FU_SEG_A-1 가중치P_FU_SEG_A-1 Weight 99 1One
P_FU_SEG_A-2 가중치P_FU_SEG_A-2 Weight 99 1One
위의 예와 같이 가중치에 대한 최댓값과 최솟값, 가중치의 총 합을 제한하지 않으면 각 세그먼트 별로 설정되는 가중치는 가중치로서의 의미를 상실하게 된다. 예를 들어 아무런 제한이 없을 경우 앞으로 설명할 가중치를 포함하는 포인트 계산식에서 질문자가 세그먼트 별로 얼마나 많은 가중치를 부여하느냐에 따라 포인트 값은 심한 변동성을 가지게 되어 공정한 포인트 지급이 불가능하게 되고 질문자가 어떤 세그먼트를 중요하게 생각하는 지도 모호하게 된다.As shown in the above example, if we do not limit the sum of the maximum and minimum values and the weights, the weights set for each segment lose their significance as weights. For example, if there are no limitations, the point value will vary considerably depending on how many weights are assigned to each segment by the questioner in the point calculation formula that includes the weight to be explained in the future, making it impossible to pay a fair point. It is also ambiguous to think.
가중치 포인트(weighted point)는 위에서 정의한 의 조건에 의해 결정되는 각각의 포인트에 가중치(weight value)를 곱함으로써 계산될 수 있다[표 22].
A weighted point can be calculated by multiplying each point determined by the condition defined above by a weight value [Table 22].
가중치 포인트 공식(weighted point Formula) Weighted point Formula
User Level Point(ULP) ×weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치)User Level Point (ULP) × weight value (weight of corresponding segment set in FU weight entity)
Contents Level Point(CLP) ×weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치)Contents Level Point (CLP) × weight value (weight of corresponding segment set in FU weight entity)
User Age Point(UAP) ×weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치)User Age Point (UAP) × weight value (weight of the corresponding segment set in the FU weight entity)
Contents Age Point(CAP) ×weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치)Contents Age Point (CAP) × weight value (Weight of the corresponding segment set in the FU weight entity)
결국 질문자와 RC 영역 참여자 간의 역할에 따라 위에서 정의되는 의 조건에 의해 결정되는 레벨관리(Level Management)부(410)와 연령관리(Age Management)부(430)에 누적되는 실제 포인트는 아래와 같이 정의된다[표 23].
In other words, the actual points accumulated in the level management unit 410 and the age management unit 430, which are determined according to the condition defined above according to the role between the interrogator and the RC area participant, are defined as follows [Table 23].
실제 포인트(Point Value)Point Value
User Level Point(ULP) ×(1 + weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치))User Level Point (ULP) × (1 + weight value) (Weight of the corresponding segment set in the FU weighting entity)
Contents Level Point(CLP) ×(1 + weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치))Contents Level Point (CLP) × (1 + weight value) (Weight of the corresponding segment set in the FU weight entity)
User Age Point(UAP) ×(1 + weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치))User Age Point (UAP) × (1 + weight value) (Weight of the corresponding segment set in the FU weight entity)
Contents Age Point(CAP) ×(1 + weight value(FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치))Contents Age Point (CAP) x (1 + weight value (Weight of the corresponding segment set in the FU weight entity))
사용자 순위 포인트(User Ranking Point : URP)와 콘텐츠 순위 포인트(Contents Ranking Point : CRP) : 순위 관리(Ranking Management)부(450)에서 관리되는 사용자 순위 포인트(User Ranking Point : URP)와 콘텐츠 순위 포인트(Contents Ranking Point : CRP)는 RC 영역 참여자의 추천으로 해당 콘텐츠를 생성한 RC 영역 참여자(사용자)와 해당 콘텐츠에 부여되는 포인트이다.User Ranking Point (URP) and Contents Ranking Point (CRP): User Ranking Point (URP) managed by the Ranking Management Unit 450 and content ranking points Contents Ranking Point (CRP) is a point assigned to a participant (user) of an RC area and a corresponding content that generate the corresponding content by recommendation of the RC area participant.
RC 영역의 참여자의 추천으로 부여되는 사용자 순위 포인트(User Ranking Point : URP)와 콘텐츠 순위 포인트(Contents Ranking Point : CRP)는 해당 콘텐츠가 등록된 FU의 각 세그먼트에 설정되는 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)가 각각 지급된다[표 24].
User Ranking Point (URP) and Contents Ranking Point (CRP), which are given as a recommendation of a participant in the RC region, are set to a Segment Basic Point ), Respectively [Table 24].
Point TypePoint Type FormulaFormula
User Ranking Point(URP)User Ranking Point (URP) Segment Basic Point(해당 FU에 등록된 세그먼트)Segment Basic Point (segment registered in the corresponding FU)
Contents Ranking Point(CRP)Contents Ranking Point (CRP) Segment Basic Point(해당 FU에 등록된 세그먼트)Segment Basic Point (segment registered in the corresponding FU)
평가 관리(Grade Management)부(400)는 최종적으로 레벨 관리(Level Management)부(410)에서 획득된 사용자 레벨 포인트(User Level Point)를 활용하여 RC 영역 참여자에 대한 등급(Grade)을 정하고 관리하게 된다. 평가 관리(Grade Management)부(400)에서 관리되는 등급(Grade)은 11등급으로 나누고 인원비율과 최소 사용자 레벨 포인트(Minimum User Level Point)로 최종 등급(Grade)이 RC영역 참여자에게 부여된다.
The grade management unit 400 finally determines and manages a grade for the RC area participant using the user level point obtained in the level management unit 410 do. The Grade managed by the Grade Management unit 400 is divided into 11 grades and the final grade is assigned to the RC area participants with a personnel ratio and a minimum user level point.
■ 인원비율은 지수함수가 활용된다.■ Exponential function is used for personnel ratio.
Figure 112012080914515-pat00001
(단, A>1, n=0 인 정수, C1은 비례상수)
Figure 112012080914515-pat00001
(Where A> 1, n = 0, C 1 is a proportional constant)
Figure 112012080914515-pat00002
Figure 112012080914515-pat00002
(단, m>0인 정수) (Pr(Ln)은 n번째 등급의 인원비율(%))
(Where m> 0 is an integer) (P r (L n ) is the nth grade personnel ratio (%))
ex)C1=1, A=2, m=11인 경우ex) When C 1 = 1, A = 2, and m = 11
Figure 112012080914515-pat00003
Figure 112012080914515-pat00003
Figure 112012080914515-pat00004
Figure 112012080914515-pat00004
                        ●
                        ●
Figure 112012080914515-pat00005

Figure 112012080914515-pat00005

■ 최소 사용자 레벨 포인트(Minimum User Level Point)는 이차함수가 활용된다. The minimum user level point is a quadratic function.
Point(Ln) = Max - Pn (단,Point(Ln)>0, n>0인 정수, Max는 최대 포인트 상수)Point (L n ) = Max - P n ( where Point (L n )> 0, n> 0, Max is the maximum point constant)
Pk = C2·K2 (단 는 비례상수, K>0 인 정수)P k = C 2揃 K 2 (Where D is a proportional constant, K> 0)
ex) Max = 2000000, C2 = 16525, 인 경우ex) When Max = 2000000, C 2 = 16525,
Figure 112012080914515-pat00006

Figure 112012080914515-pat00006

등급(Grade)은 다음의 [표 20]에 나타난 예와 같이 정해 질 수 있다.
Grades can be defined as shown in the following table.
등급Rating 등급명Rating name 최소 사용자 레벨 포인트Minimum user level points 인원비율Person ratio
L1L1 PP(Professor Player)PP (Professor Player) 1,983,4751,983,475 0.05%0.05%
L2L2 LP(Lecturer Player)LP (Lecturer Player) 1,933,9001,933,900 0.10%0.10%
L3L3 L3L3 1,851,2751,851,275 0.20%0.20%
L4L4 L4L4 1,735,6001,735,600 0.39%0.39%
L5L5 L5L5 1,586,8751,586,875 0.78%0.78%
L6L6 L6L6 1,405,1001,405,100 1.56%1.56%
L7L7 L7L7 1,190,2751,190,275 3.12%3.12%
L8L8 L8L8 942,400942,400 6.25%6.25%
L9L9 L9L9 661,475661, 475 12.51%12.51%
L10L10 L10L10 347,500347,500 25.01%25.01%
L11L11 BP(Basic Player)BP (Basic Player) 475475 50.02%50.02%
등급(Grade)은 최소 사용자 레벨 포인트(Minimum User Level Point)와 인원비율 중 낮은 쪽의 등급(Grade)이 부여된다. 도 15는 최소 사용자 레벨 포인트와 인원비율에 대한 상관 그래프이다.Grade is given to the lowest of the Minimum User Level Point and the Person Ratio. 15 is a correlation graph for the minimum user level point and personnel ratio.
예를 들어 사용자 레벨 포인트(User Level Point)로는 등급이 L5인데 인원비율로는 등급이 L7 일 때 RC 영역 참여자에게 부여되는 등급(Grade)은 낮은 등급인 L7이 부여된다. 등급(Grade)에서의 사용자 레벨 포인트(Minimum User Level Point)와 인원비율을 상호 제한하는 것은 플랫폼 내에 참여자수가 너무 적거나 너무 많을 경우 등급(Grade)에 대한 신뢰도를 높이기 위함이다.For example, the user level point has a rating of L5, and as a percentage of the personnel, a grade assigned to the RC area participant is assigned a low rating of L7 when the rating is L7. Limiting the Minimum User Level Point and Personnel Ratio in Grade is to increase confidence in the Grade if the number of participants in the platform is too small or too large.
예를 들어 인원 100명이고 1명이 1개의 콘텐츠를 만들고 나머지 99명은 콘텐츠를 하나도 만들지 않았다고 했을 때 인원비율로만 했을 때 콘텐츠를 1개 등록한 참여자는 단숨에 L6의 등급(Grade)을 획득할 수 있지만 최소 사용자 레벨 포인트(Minimum User Level Point)의 제한에 의해 BP(Basic Player)에 해당하는 L11 등급(Grade)이 부여됨으로써 등급(Grade)에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 즉, 도 14에 나타낸 바와 같이, 최소 사용자 레벨 포인트(Minimum User Level Point)와 인원비율은 등급(Grade) 상승에 따라 서로 상반된 관계를 가진다.For example, if you have 100 people, 1 person creates 1 content, and 99 people have not created any content, participants who register a content only at a percentage of the time will be able to acquire L6 Grade at a glance, The L11 grade corresponding to the BP (Basic Player) is given by the limitation of the minimum user level point, thereby increasing the reliability of the grade. That is, as shown in FIG. 14, the Minimum User Level Point and the personnel ratio have a mutually incompatible relationship with each other as the grade increases.
RC 영역 참여자는 플랫폼 내의 적극적인 참여를 통해 궁극적으로 최상위 등급인 PP(Professor Player) 등급(Grade)으로의 상승을 추구하게 되는데 그 이유는 RC 영역 참여자가 PP(Professor Player) 등급(Grade)을 획득할 경우 플랫폼의 주요 목적인 비형식 콘텐츠(Informal Contents)에서 선별된 콘텐츠를 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로 확정하는 과정에서 PP(Professor Player) 등급(Grade)을 획득한 RC 영역 참여자가 의결권을 가지도록 설계하였기 때문이다.Participants in the RC area will eventually pursue a rise to the highest grade, Professor Player (Grade) through active participation in the platform, because the participants in the RC area will acquire a Professor Player grade In the process of establishing the selected content in the Informal Contents as the main purpose of the platform as the generalized contents (Formal Contents), it is designed so that the participant of the RC area who obtained the PP (Professor Player) It is because.
즉 플랫폼 내에서 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)를 확보하는데 영향력을 미칠 수 있는 권한이 부여되고 그만큼 수익쉐어에 있어 더 많은 인센티브(incentive)가 부여된다.In other words, they are empowered to have influence in securing the formal contents within the platform, and they are given more incentive in revenue sharing.
따라서 RC영역 참여자는 더 높은 등급(Grade)로의 상승을 위해 RC 영역에서 질문자에 채택될만한 양질의 콘텐츠 생성에 주력하여 비형식 콘텐츠(Informal Contents)에 대한 신뢰도를 안정적으로 높일 수 있다.Therefore, the participants in the RC area can steadily improve the reliability of the informal contents by focusing on the generation of high-quality contents to be adopted to the interrogator in the RC area for the rise to the higher grade.
결국 평가관리(Grade Management) 시스템에서 정해지는 등급(Grade)은 수익쉐어 알고리즘(Gainsharing Algorithm)에서 수익쉐어 금액을 정하는데 중요한 요소로 작용한다.In the end, the grade set in the Grade Management system is an important factor in determining the amount of revenue share in the Gain Sharing Algorithm.
이처럼 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 평가관리(Grade Management) 시스템의 여러 관리적인 기능들은 결국 QC 영역과 RC 영역에서의 지속적인 참여와 양질의 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database : ICDE) 생성을 유도하기 위한 것이며 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database : FCDB)를 축적하기 위한 플랫폼(platform)내 프로세스의 일부라 볼 수 있다.
As described above, the various management functions of the Grade Management system according to the SNS-based collaborative learning contents generation according to the embodiment of the present invention are continuously participated in the QC region and the RC region, (Informative Contents Database: ICDE), and is a part of a process for storing a generalized content DB (FCDB).
도 16은 본 발명의 또 다른 실시예로서, SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 최적의 일반화된 콘텐츠 추출 프로세스를 나타낸 모식도이다. 도 16에 나타낸 바와 같이, 최적의 일반회된 콘텐츠 추출 시스템(500)은, 상기 비형식 콘텐츠 DB(230)로부터 주기적으로 일반화된 콘텐츠(formal contents)를 추출하는 일반화된 콘텐츠 추출하고, 상기 추출된 일반화된 콘텐츠가 자격이 있는지를 심사하는 추출부((530)와; 상기 일반화된 콘텐츠를 저장하는 일반화된 콘텐츠 DB(550)로 구성된 최적의 일반화된 콘텐츠 추출 시스템(500) 포함하여 구성된다. 그리고, 상기 심사부에서 추출된 콘텐츠가 일반화된 콘텐츠(Optimal Contents)로서 자격이 없다고 판단된 경우, 상기 추출된 콘텐츠를 상기 비형식 콘텐츠 DB(230)로 저장하는 것이 바람직하다.FIG. 16 is a schematic diagram illustrating an optimal generalized content extraction process in a profit sharing system according to an embodiment of the present invention. FIG. As shown in FIG. 16, the optimum generalized contents extraction system 500 extracts generalized contents that extract periodically generalized contents from the non-formal contents DB 230, An optimal generalized content extraction system 500 including an extraction unit 530 for checking whether the generalized content is eligible and a generalized content DB 550 for storing the generalized content, , And if it is determined that the extracted content is not qualified as a generalized content (Optimal Contents), it is preferable that the extracted content is stored in the non-content DB 230.
즉, 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database)에서 다음의 색인을 AND 조건으로 각각의 추출된 결과를 결합하여 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database)에서 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로 인정할만한 콘텐츠를 주기적으로 추출(extraction)하여 최상위 등급(Grade)인 PP(Professor Player) 등급의 RC 영역 참여자에게 제공하고 PP 등급 참여자의 승인 여부를 취합하여 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database)(550)에 포함을 할 것인지 아니면 다시 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database)로 돌릴 것인지를 관리한다.That is, in the informal contents database 230, the following indexes are combined with the extracted results by the AND condition, and the extracted contents are combined into the generalized contents (Formal Contents) in the non-formal contents DB 230 (Informal Contents Database) (PP) class, which is the highest grade, to the participant of the RC area. The contents of the PP grade participant are collected and the generalized contents DB (Formal Contents Database) 550) or whether to return to the informal contents database 230 (Informal Contents Database).
optimal NMCR index : 최적의 일반화된 콘텐츠 추출관리(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템(500)은 비형식 콘텐츠 정 DB(233)(Informal Contents Information Database : ICIDB)(233)에서 해당 NMCR에 최적화된 콘텐츠 정보를 추출해낸다.The optimal NMCR index: Optimal Formal Contents Sort Management (OFCSM) system 500 is optimized for the corresponding NMCR in the Informal Contents Information Database (ICIDB) 233 And extracts the content information.
optimal contents level Index : 최적의 일반화된 콘텐츠 추출관리(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템은 콘텐츠의 레벨을 관리하는 평가관리(Grade Management : GM)에 의해 추출된 NMCR을 기반으로 해당 NMCR에서 상위 레벨의 콘텐츠를 추출해낸다.optimal contents level Index: The Optimal Formal Contents Sort Management (OFCSM) system is based on NMCR extracted by Grade Management (GM) which manages the level of content, Of the content.
optimal ranking Index : 최적의 일반화된 콘텐츠 추출(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템(500)은 콘텐츠의 랭킹을 관리하는 평가관리(Grade Management : GM)에 의해 추출된 NMCR을 기반으로 해당 NMCR에서 상위의 평가를 받고 있는 콘텐츠를 추출해낸다.optimal ranking Index: Optimal Formal Contents Sort Management (OFCSM) The system 500 is a system for ranking top ranked NMCRs based on NMCR extracted by Grade Management (GM) And extracts the content that is being evaluated.
이처럼, 본 발명의 실시예에 따른 평가관리(Grade Management) 시스템에서 적용되는 최적의 일반화된 콘텐츠 추출(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템(500)은 상기 optimal NMCR Index, optimal contents level Index, optimal contents ranking Index를 통해 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로 분류될 수 있는 콘텐츠를 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database)에서 주기적으로 추출(extraction)해낸다. 단, 추출된 콘텐츠가 속해있는 NMCR에서 활동하는 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자는 최소 인원을 만족해야 한다.As described above, the optimal systematic content sorting management (OFCSM) system 500 employed in the Grade Management system according to the embodiment of the present invention can be applied to the optimal NMCR Index, contents extracted from the non-formal content DB 230 (Informal Contents Database) by periodically extracting contents that can be classified as contents (Formal Contents) generalized through the contents ranking Index. However, participant of PP (Professor Player) grade (Grade) active in NMCR where extracted contents belongs must satisfy minimum number.
최적의 일반화된 콘텐츠 추출(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템(500)은 해당 NMCR에서 활동하는 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자가 최소 인원(예 : 3명) 미만일 때는 해당 NMCR에서 콘텐츠를 추출하지 않는다. 이는 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database : FCDB)(550)에 등록되는 콘텐츠의 신뢰성을 높이기 위함이다.The Optimal Formal Contents Sort Management (OFCSM) system 500 is a system in which if a participant in the Professor Player grade (PP) who is active in the corresponding NMCR is less than a minimum number (eg, 3) Do not extract content. This is to increase the reliability of contents registered in a generalized content DB (FCDB) 550.
그리고, 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로 추출된 콘텐츠는 심사부(530)에서 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자 중에서 해당 NMCR에서 주로 활동하는 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자에게 전달되어 추출된 콘텐츠가 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써의 자격이 있는지 플랫폼에서 심사를 요청받아 심사하게 된다.The contents extracted as the generalized contents are transmitted to the participant of the PP (Professor Player) grade who is mainly active in the corresponding NMCR among the participants of the PP (Professor Player) grade in the judging unit 530 And the platform is judged whether the extracted contents are qualified as generalized contents (Formal Contents).
해당 콘텐츠를 전달받은 심사부(530)의 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자들은 심사를 통해 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써의 자격에 동의 또는 거절을 할 수 있고 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자들의 동의와 거절에 대한 비를 산출하여 동의한 비율이 50%이상이면 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써 인정을 받게 된다. Participants of the PP (Professor Player) grade of the judging unit 530 that received the content can accept or reject the qualification as generalized contents through the screening and receive the PP (Professor Player) Grade) of the participants agree and refuse to calculate the proportion of the agreed 50% or more will be recognized as generalized content (Formal Contents).
심사부에서 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써 인정을 받은 콘텐츠는 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database)(550)에 FU 세그먼트별로 콘텐츠가 즉시 등록되어 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써의 자격을 정식으로 부여받게 된다.The contents recognized as the generalized contents in the judging department are registered in the generalized content DB (Formal Contents Database) (550) immediately by the FU segment so that the qualification as the generalized contents (formal contents) is formally granted .
심사부에서 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써 인정을 받지 못한 콘텐츠는 다시 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database)에 머무르게 된다. 이렇게 머무르게 되는 비형식 콘텐츠(Informal Contents)는 상술한 최적의 일반화된 콘텐츠 추출(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템(500)에 의해 추가적인 RC 영역 참여자의 참여(contents에 추가적인 첨삭, RC 영역 참여자의 추천, 질문자가 등록한 FU의 해당 세그먼트에 링크 등의 참여) 또는 검색엔진(250)(Search Engine)을 통한 질문자의 선택이 새롭게 이뤄질 때까지 일반화된 콘텐츠(Formal Contents) 추출에서 배제된다. 이를 통해 중복된 콘텐츠에 추출에 의한 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 참여자 피로도를 낮춘다.The content that has not been recognized as generalized contents in the examination section will stay in the informal contents database 230 again. The informal contents to be held in this way are the contents of the additional RC area participant's participation (additional addition to the contents of the RC area participant) by the optimal systematic contents sort management (OFCSM) Recommendation, participation in the relevant segment of the FU registered by the interrogator), or extraction of the generalized content (Formal Contents) until the interrogator's selection through the search engine 250 is newly performed. This reduces the PP (Professor Player) grade participation fatigue by extracting duplicate content.
최적의 일반화된 콘텐츠 추출관리(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템(500)은 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로 등록된 콘텐츠가 영구히 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database)(550)에 머무는 것을 허락하지 않는다. 이는 유럽축구 리그에서 1부 리그 하위 3개 팀이 2부 리그로 강등되고 2부 리그 상위 3개 팀이 1부 리그로 승격되는 것과 동일하다.Optimal Formal Contents Sort Management (OFCSM) system 500 allows content registered as generalized content to remain permanently in a generalized content DB (Formal Contents Database) 550 I never do that. This is the same as the first three league teams in the European soccer league are relegated to the second league and the top three teams in the second league are promoted to the first league.
따라서 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)라도 구매자의 낮은 관심도로 외면되거나 다른 비형식 콘텐츠(Informal Contents)가 높은 관심을 받게 되면 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로써의 지위를 잃을 수 있음을 의미한다. 이를 통해 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)와 비형식 콘텐츠(Informal Contents)가 상호 경쟁하면서 결정되는 최종의 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)는 진정한 최적 콘텐츠로서의 가치를 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 인정받게 된다.
Thus, even generalized contents (contents) may be lost due to low interest of the buyer, or if other informal contents receive high attention, they may lose their status as generalized contents. In this way, the final generalized contents (formal contents) determined by competing the generalized contents and the informal contents are recognized by the National Mathematics Standard Curriculum (NMCR) as the true optimum contents do.
도 17은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 배분 시스템에서 발생하는 수익구조의 모식도이다. 도 17에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 수익 배분 시스템의 수익구조는 비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서의 수익과 일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서의 수익으로 나눌 수 있다.FIG. 17 is a schematic diagram of a profit structure generated in a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG. As shown in FIG. 17, the profit structure of the profit distribution system according to the embodiment of the present invention is such that the profit in the Informal Contents Area in which the informal contents are distributed and the revenue in the Formal Contents Area in which the generalized contents are distributed Of revenue.
먼저, 비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서의 수익을 살펴보면, 비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서는 통상적으로 사이버머니(cyber money)가 통용되고 질문자가 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 내에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 질문을 검색하거나 QC 영역에 FU를 등록하기 위해 지불해야 하는 사이버머니(cyber money)를 구매할 때 발생하는 환전 수익이 플랫폼 내에서 발생한다. 사이버머니(cyber money)는 각 국가별 기준 통화의 가치를 고려하여 결정된다.First, in terms of revenue in the informal contents area, cyber money is commonly used in an informal contents area, and a questionnaire is used in a national mathematical standard curriculum The exchange revenue that occurs when purchasing cyber money to search for a query via the search engine 250 within the NMCR or to register the FU in the QC zone occurs within the platform . The cyber money is determined by taking into account the value of the base currency in each country.
질문자 또는 RC 영역의 참여자가 획득한 사이버머니(cyber money)를 현금(cash)으로 교환하기 위해서는 각 국가별 기준 통화의 가치보다 더 많은 사이버머니(cyber money)가 필요하다. 사이버머니(cyber money)를 현금으로 교환할 때 발생하는 이러한 환전 차는 시스템의 수익 규모에 따라 달라질 수 있다.In order to exchange cyber money obtained by a participant in a questioner or RC area for cash, more cyber money is needed than the value of the base currency in each country. Such currency exchanges, which occur when cash is exchanged for cyber money, may vary depending on the system's revenue scale.
예를 들어, 1,000원으로 1,000사이버머니(cyber money)를 구매했다면 구매 후 또는 사이버머니 축적 후 1,000원으로 교환하기 위해서는 1,300사이버머니(cyber money)가 있어야 한다. 이 경우 약 23%의 환전 수익((300÷1300)×100)이 본 발명의 시스템(platform)에서 발생한다.For example, if you have purchased 1,000 cyber money at 1,000 won, you must have 1,300 cyber money to make a purchase after the purchase or to exchange for 1,000 won after cyber money accumulation. In this case, a return of about 23% ((300 ÷ 1300) × 100) occurs in the inventive system.
그리고, 도 3을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 수익 분배 시스템의 수익 배분 프로세스를 살펴보면, 질문자가 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 사용하기 위해서 결제해야 하는 사이버머니(cyber money)는 없지만 검색된 목록에서 원하는 콘텐츠를 열람하기 위해서는 일정액의 사이버머니(cyber money)를 본 발명의 시스템에 결제해야 한다. 단, 본 발명의 시스템은 질문자가 해당 콘텐츠(FU)를 열람하기 전에 프리뷰(preview)를 제공하여 질문자가 필요 없는 콘텐츠(FU)에 사이버머니(cyber money)가 지급되는 것을 막는다.Referring to FIG. 3, the profit distribution process of the profit distribution system according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 3, in which a questioner has to pay for using the search engine 250 (Search Engine) in the National Mathematical Standard Curriculum Although there is no cyber money, a certain amount of cyber money must be paid to the system of the present invention in order to browse the desired content from the searched list. However, the system of the present invention provides a preview before the questioner browses the contents (FU), thereby preventing cyber money from being paid to the contents (FU) unnecessary for the interrogator.
QC 영역에 FU를 등록할 때는 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 해당 콘텐츠를 찾아 열람할 때보다 더 많은 사이버머니(cyber money)의 결제가 필요하다. 그 이유는 검색엔진(250)(Search Engine)을 통한 콘텐츠의 채택은 이미 만들어진 콘텐츠를 채택하는 부분이고 FU가 등록되어 세그먼트별로 새로운 콘텐츠들이 링크되거나 생성되는 것은 RC 영역 참여자들의 수고가 필요하기 때문이다.When registering the FU in the QC area, more cyber money settlement is required than searching and browsing the contents through the search engine 250 (Search Engine). The reason for this is that the adoption of the content through the search engine 250 (Search Engine) is the part that adopts the already created content, and the FU is registered and the new contents are linked or generated for each segment, .
이때 발생하는 사이버머니(cyber money)의 결제액은 위에서 정의된 각각의 세그먼트별 가중치(weight value)에 대한 최댓값(MAX weight value)과 최솟값(MIN weight value)의 결정과 각각의 세그먼트에 부여되는 가중치(weight value) 총합의 최댓값(total weight value(MAX))값에 이해 결정된다.The payment amount of the cyber money generated at this time is determined by determining the MAX weight value and the MIN weight value for each segment weight value defined above and the weight value given to each segment weight value) is determined by the total weight value (MAX) value.
예를 들어, 각각의 세그먼트별 가중치의 최댓값이 9이고 최솟값이 1, 가중치 총합의 최댓값이 16이라고 할 때, 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 콘텐츠를 채택할 때 100사이버머니(cyber money)가 책정된다면 QC 영역에 FU를 등록하기 위해서는 1,600사이버머니(cyber money) 책정이 고려될 수 있다.For example, if the maximum value of each segment weight is 9, the minimum value is 1, and the maximum value of the weighted sum is 16, then cyber money ), 1,600 cyber money schemes can be considered to register the FU in the QC area.
그 이유는 QC 영역에 FU가 등록되면 최소한 각 세그먼트별로 1개 이상의 콘텐츠가 확보되고 이렇게 확보된 콘텐츠 중 질문자로 하여금 콘텐츠가 결정되어야 유의미한 FU로서의 가치를 인정받을 수 있기 때문에 FU 등록 이후에 RC 영역 참여자들의 참여가 필수적이므로 이들의 참여를 이끌기 위한 최소한의 사이버머니(cyber money) 설정을 위해서이다. 하지만 위에서 예를 든 FU 등록을 위한 사이버머니(cyber money)의 설정은 절대적이지 않고 RC 영역 참여자의 참여를 유도하기 위한 선에서 결정되면 된다.The reason is that when FU is registered in the QC area, at least one content is secured per each segment, and since the content of the secured content is determined, the value of the FU can be recognized as a significant FU. Therefore, Is essential for the establishment of a minimum cyber money to lead their participation. However, the configuration of the cyber money for FU registration as above is not absolute but it should be decided in order to induce participation of the RC area participant.
질문자가 QC 영역에 FU를 등록하였으나 원하는 콘텐츠를 획득하지 못한 경우에는 사이버머니(cyber money)와 가중치(weight value)를 회수하는 이유를 입력하고 FU에 등록된 사이버머니(cyber money)와 가중치(weight value)를 회수할 수 있다. If the questioner registers the FU in the QC area but fails to acquire the desired content, enter the reason for withdrawing the cyber money and the weight value, and input the cyber money and the weight value can be retrieved.
이때, 본 발명의 시스템은 악의적인 질문자(충분히 잘 된 세그먼트별 콘텐츠를 충분히 취합한 후 콘텐츠를 선택하지 않고 악의적으로 사이버머니와 가중치를 회수하는 것을 습관적으로 하는 질문자)를 선별하기 위해 질문자가 등록한 FU와 각 세그먼트별 등록된 콘텐츠는 플랫폼(platform)에서 유지되며 RC영역 참여자들에게 질문자 정보를 열람함으로써 회수된 기록과 회수된 FU 목록, 회수된 FU 세그먼트에 등록된 콘텐츠, 회수된 이유에 대한 정보를 확인할 수 있도록 한다.At this time, in order to select a malicious inquirer (a questioner who habitually recovers cyber money and weights maliciously without sufficiently selecting the content after sufficiently completing segmented content), the FU And the contents registered for each segment are maintained on the platform, and the inquirer information is read to the participants of the RC area, and information about the collected record and the retrieved FU list, contents registered in the retrieved FU segment, So that it can be confirmed.
일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서의 수익 구조는 통상적으로 실제 현금(cash)이 통용되고 콘텐츠를 소비하는 소비자가 실제 콘텐츠를 구매함으로써 수익이 플랫폼 내에서 발생한다.
The profit structure in the general contents area (Formal Contents Area) is usually such that actual cash is used and revenue is generated in the platform by consumers purchasing the actual contents.
비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)과 일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR), 질문자 및 콘텐츠 구매자의 사용자 정보, RC 영역 참여자의 사용자 정보 등을 토대로 마케팅 장소(marketing place)를 제공함으로써 광고 수주에 대한 부가 수익이 현금(cash)으로 발생하게 된다.The National Mathematics Standards Curriculum (NMCR), the user information of the questioner and the content purchaser, and the user information of the RC area participant in the informal contents area where the non-formatted contents are distributed and the general contents area (the formal contents area) By providing a marketing place as a basis, additional revenue on advertising orders will be generated as cash.
도 18은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 광고를 통한 수익 구조를 나타낸 모식도이다. 도 18에 나타낸 바와 같이, 광고는 광고관리(Advertising Management)부에 의해 관리된다. 광고관리(Advertising Management)부에 포함된 광고노출관리(Advertising Exposure Management) 모듈은 플랫폼 내에서 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)과 모든 참여자(질문자, 구매자, RC 영역 참여자)의 기본 정보를 통해 국가, 사용 언어, 연령, 관심 분야에 대한 레퍼런스(reference)의 참조가 가능하므로 광고주에게 표적마케팅(target marketing)에 대한 효율성을 보장하고 플랫폼 내의 여러 프로세스 내에서 목적에 맞는 광고 노출을 제공한다.FIG. 18 is a schematic diagram illustrating a profit structure through advertisement in a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; FIG. As shown in FIG. 18, the advertisement is managed by an advertisement management unit. The Advertising Exposure Management module included in the Advertising Management section is used within the platform to provide information on the national mathematical standard curriculum (NMCR) and basic information on all participants (questioner, buyer, and RC area participants) Reference to the language, age, and interest can be referenced, so advertisers can be assured of efficiency in target marketing and provide targeted advertising exposure within the various processes within the platform.
광고노출관리(Advertising Exposure Management) 모듈은 플랫폼에서 활동하는 모든 참여자의 SNS에도 광고노출을 제공함으로써 광고의 확장과 확산에도 영향력을 미칠 수 있기 때문에 광고주에게 매력적인 마케팅장소(marketing place)를 제공하게 된다.The Advertising Exposure Management module provides advertisers with an attractive marketing place because they can influence the expansion and spread of the advertisement by providing advertisement exposure to the SNS of all the participants in the platform.
표적마케팅(target marketing)으로 노출되는 광고는 광고노출관리(Advertising Exposure Management) 모듈에 의해 노출빈도를 광고주에게 제공하고 광고주는 노출빈도에 따라 광고대금을 플랫폼에 지급하게 된다. 페이지 노출 당 광고비 집행 이외도 추가적으로 다양한 광고 진행방식을 도입할 수 있다.Advertisements that are exposed as target marketing are provided to the advertiser by the advertisement exposure management module and the advertiser pays the advertisement money to the platform according to the frequency of the exposure. In addition to enforcing ad spending per page impressions, we can also introduce a variety of ad delivery methods.
플랫폼은 광고주의 만족도를 극대화할 수 있는 마케팅장소(marketing place)를 제공하고 이러한 마케팅장소(marketing place)의 제공은 궁극적으로 본 발명의 시스템 내의 수익을 담보하게 된다.The platform provides a marketing place that can maximize the satisfaction of the advertiser and the provision of such a marketing place ultimately guarantees the profit in the system of the present invention.
수익 배분은 내 수익과 마찬가지로 크게 비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서의 수익쉐어와 일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서의 수익쉐어로 나눌 수 있다. 추가적으로 본 발명의 시스템에서의 수익 중 일부를 다시 RC 영역 참여자에게 수익을 배분함으로써 RC 영역 참여자의 활용에 대한 동기부여를 부여할 수 있도록 하고 등급(Grade) 향상에 대한 기대치를 높이게 한다.
Revenue allocation can be divided into revenue share in the informal contents area and profit share in the area where the generalized content is distributed (Formal Contents Area). In addition, some of the revenues from the system of the present invention may be reallocated to the participants of the RC area, thereby motivating the use of the RC area participants and raising the expectations for the grade improvement.
첫째로, 비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서의 수익 배분은 질문자가 검색을 하여 콘텐츠를 획득하거나 QC 영역에 FU를 등록하여 RC 영역 참여자의 참여로 콘텐츠를 획득할 때 콘텐츠 획득을 위해 사이버머니(cyber money)를 결제하게 되는데 이렇게 결제된 사이버머니(cyber money)는 RC 영역 참여자에게 전달되어 수익쉐어(Gainsharing)가 이뤄진다. 다만 플랫폼에서 사이버머니(cyber money)를 구입하기 위해 현금으로 사이버머니(cyber money)를 구매를 할 때 발생하는 환전 수수료는 본 발명의 시스템의 수익으로 수익쉐어(Gainsharing)에서 제외된다.First, the profit distribution in the informal contents area is obtained when the inquirer obtains the content by searching or registers the FU in the QC area, and acquires the content when the content is acquired by participation of the RC area participant The cyber money paid for the cyber money is transferred to the RC area participant and the gain sharing is done. However, the exchange fees incurred when purchasing cyber money in cash to purchase cyber money from the platform are excluded from the revenue sharing due to the profit of the system of the present invention.
질문자가 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 원하는 콘텐츠를 프리뷰(preview) 한 후에 콘텐츠를 획득함으로써 질문자가 결제하는 사이버머니(cyber money)는 각 세그먼트별 콘텐츠 생성자(RC 영역 참여자)에게 배분되고 실제 RC 영역 참여자가 획득하는 사이버 머니는 아래와 같이 정의 된다.The cyber money that the questioner pays by acquiring the content after the questioner previews the desired content through the search engine 250 (Search Engine) is distributed to the content creator (RC area participant) for each segment The cyber money obtained by the participants in the actual RC area is defined as follows.
- RC Player's gain(cyber money) = (segment basic point value ÷ total segment basic point value) ×cyber money- RC Player's gain (cyber money) = (segment basic point value ÷ total segment basic point value) × cyber money
- RC Player's gain(cyber money) : 해당 세그먼트 RC 영역 참여자가 획득하는 수익(사이버 머니)      - RC Player's gain (cyber money): Revenue earned by participants in the segment RC area (cyber money)
- segment basic point value : 세그먼트 기본 포인트 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 기본 포인트 값- segment basic point value: the base point value of the corresponding segment set in the segment base point entity
- total segment basic point value : 세그먼트 기본 포인트 엔터티에 설정된 기본 세그먼트 포인트 값의 총합- total segment basic point value: sum of basic segment point values set in the segment base point entity
- cyber money : 질문자가 콘텐츠를 획득함으로써 지불하는 사이버 머니- cyber money: The cyber money the inquirer pays by acquiring the content
단, 사이버머니(cyber money)는 포인트와는 다르게 콘텐츠가 채택된 RC영역 참여자에게만 지급된다.However, the cyber money is paid only to the participants in the RC area where the content is adopted differently from the point.
질문자가 결제하는 사이버머니(cyber money)는 질문자가 FU를 등록할 때 설정하는 FU의 각 세그먼트 가중치(weight value) 엔터티의 값에 따라 각 세그먼트별로 콘텐츠 생성자(RC영역 참여자)에게 배분되고 실제 RC 영역 참여자가 획득하는 사이버 머니는 아래와 같이 정의된다.The cyber money that the questioner pays is allocated to the content creator (RC area participant) by each segment according to the value of each segment weight value entity of the FU that the questioner sets when registering the FU, The cyber money that the participant acquires is defined as follows.
- RC Player's gain(cybe money) = (segment weight value × total weight value) × cyber money- RC Player's gain (cybe money) = (segment weight value x total weight value) x cyber money
- RC Player's gain(cyber money) : 해당 세그먼트 RC 영역 참여자가 획득하는 수익(사이버 머니)- RC Player's gain (cyber money): Revenue earned by participants in the segment RC area (cyber money)
- segment weight value : FU 가중치 엔터티에 설정된 해당 세그먼트의 가중치 값- segment weight value: FU Weight value of the corresponding segment set in the entity
- total weight value : FU 가중치 엔터티에 할당되는 전체 세그먼트의 가중치의 합- total weight value: sum of weights of all segments allocated to the FU weight entity
- cyber money : 질문자가 콘텐츠를 획득함으로써 지불하는 사이버 머니- cyber money: The cyber money the inquirer pays by acquiring the content
단, 사이버머니(cyber money)는 포인트와는 다르게 콘텐츠가 채택된 R C영역 참여자에게만 지급된다.However, cyber money is paid only to participants in the R C area where the content is adopted differently from the point.
본 발명의 실시예에 따른 수익 분배 시스템은 질문자가 RC 영역 참여자의 콘텐츠를 선택함으로써 지출되는 사이버머니(cyber money)의 일정부분을 되돌려주는 페이백(payback) 서비스를 제공한다. 페이백(payback) 서비스는 시스템 내에서 질문자의 활동에 대한 보상책이라 할 수 있고 위에서 정의된 각 세그먼트별로 RC 영역 참여자에게 배분되는 사이버머니(cyber money)의 일정 비율(segment payback share rate)이 질문자에게 지급된다. 질문자에게 페이백(payback)되는 제원은 사이버머니(cyber money) 환전에 따른 플랫폼 내 수익에서 충당된다.The revenue distribution system according to the embodiment of the present invention provides a payback service for returning a certain portion of cyber money spent by the questioner selecting the contents of the RC domain participant. The payback service is a remedy for interrogators' activity in the system and a segment payback share rate of cyber money distributed to the RC area participants for each segment defined above is used for the interrogator Is paid. Payback to the questioner is covered in the platform revenues from the cyber money exchange.
페이백(payback) 되는 비율은 플랫폼 내의 사이버머니(cyber money) 환전 수익의 규모에 따라 정해지고 세그먼트 페이백 쉐어 비율(segment payback share rate)이라 정의하고 플랫폼 내에서 아래와 같이 페이백(payback)되는 사이버머니(cyber money)가 결정된다.
The payback ratio is defined according to the size of the cyber money exchange revenue in the platform and is defined as a segment payback share rate. In the platform, The cyber money is determined.
payback cyber money = (cyber money) × (segment payback share rate)payback cyber money = (cyber money) x (segment payback share rate)
- payback cyber money : 질문자에게 페이백(payback) 되는 사이버머니(cyber money)- payback cyber money: The cyber money that is paid back to the questioner.
- cyber money : 질문자가 콘텐츠를 획득함으로써 지불하는 사이버 머니- cyber money: The cyber money the inquirer pays by acquiring the content
- segment payback share rate : 세그먼트 페이백 쉐어 비율
- segment payback share rate: Segment payback share ratio
비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서 통용되는 사이버머니(cyber money)는 위에서 언급했듯이 일정 금액을 현금(cash)으로 전환할 수 있을 뿐만 아니라 플랫폼 내에서 상품(물건, 아이템 등)을 구매할 때 구매 대금으로 사용이 가능하기 때문에 현금과 유사한 메리트를 가지게 된다. 따라서 RC영역 참여자는 더 많은 사이버머니(cyber money) 획득을 위해 사이버머니(cyber money) 획득이 가능한 모든 활동에 관심을 가지게 된다.
As mentioned above, cyber money, which is used in the informal contents area, can not only convert a certain amount into cash, but also can transfer goods (items, items, etc.) Because it can be used as a purchase price when purchasing, it has a merit similar to cash. As a result, participants in the RC area will be interested in all activities that can earn cyber money to acquire more cyber money.
둘째로, 일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서의 수익 분배를 살펴보면, 시스템의 수익쉐어 관리부(600)에서는 구매자(Consumer)가 일반화된 콘텐츠(Formal Content)를 구매할 때 현금(cash)을 지급하게 되는데 이렇게 지급된 현금(cash)은 시스템과 RC 영역 참여자가 일정 비율로 수익을 나눠 가지게 된다. 이로써 시스템의 수익이 확보될 뿐만 아니라 RC 영역 참여자를 위한 수익쉐어(Gainsharing)가 이뤄지게 된다.Second, the distribution of profits in a general contents area (Formal Contents Area) will be described. In the revenue share management part 600 of the system, when purchasers purchase generalized contents (formal contents) ). The cash paid in this way will be distributed to the system and RC area participants at a certain rate. This not only secures the revenue of the system, but also provides revenue sharing for the RC area participants.
도 19는 본 발명의 실시예에 따른 수익 분배 시스템에서 수익 분배 영역으로서 일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)과 비형식 콘텐츠 영역(Informal Contents Area)에 유통되는 콘텐츠를 비교한 모식도이다. 일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서는 비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)과는 다르게 FU 내 세그먼트 단위로 콘텐츠가 유통되는 것이 아니라 FU 단위로 콘텐츠가 유통된다.FIG. 19 is a schematic diagram for comparing contents distributed in a generalized content area (Formal Contents Area) and a non-content area (Informal Contents Area) as a profit distribution area in the profit distribution system according to the embodiment of the present invention. Unlike the Informal Contents Area in which the generalized content is distributed, the contents are distributed in units of FU instead of the segments in the FU segment.
비형식 콘텐츠가 유통되는 영역(Informal Contents Area)에서는 FU에 등록된 각 세그먼트의 콘텐츠가 포도송이처럼 엮여 모두 유통된다고 한다면 일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서는 PP(Professor Player) 등급(Grade)의 RC영역 참여자에 의해 각 세그먼트 별로 최적 콘텐츠로 채택된 세그먼트만 FU의 각 세그먼트에 지정이 되어 온전한 FU 단위로 유통된다. 따라서 RC 영역 참여자의 수익은 FU 단위로 발생하는 수익을 FU 내 세그먼트별 기본 포인트 비율(segment basic point rate)에 따라 배분되고 세그먼트 기본 포인트 비율(segment basic point rate)은 위에서 정의된 세그먼트 기본 포인트 엔터티에 지정된 값에 의해 결정된다.In the Informal Contents Area, if the content of each segment registered in the FU is woven together like grape clusters and distributed, the field of generalized contents (Formal Contents Area) Grade) are assigned to each segment of the FU, and only the segment selected as the optimal content for each segment is distributed to the whole FU unit. Therefore, the profit of the RC area participant is distributed according to the segment basic point rate in the FU, and the segment basic point rate is divided into the segment basic point entities defined above It is determined by the specified value.
- segment basic point rate = (segment basic point value) - (total segment basic point value)- segment basic point value = - (total segment basic point value)
- segment basic point rate : 세그먼트 기본 포인트 비율- segment basic point rate: segment base point rate
- segment basic point value : 해당 세그먼트 기본 포인트 엔터티에 설정된 포인트 값- segment basic point value: The point value set in the segment base point entity
- total segment basic point value : FU 전체 할당된 각 세그먼트의 기본 포인트 값의 합- total segment basic point value: FU Sum of the base point values of all segments allocated
예를 들면 위에서 언급한 세그먼트 기본 포인트(Segment Basic Point)를 인용하면 D_FU_M의 세그먼트 기본 포인트 비율(segment basic point rate)은 "20 ÷ 200 = 0.1"이 된다.([표 15] 참조)For example, if we refer to the above-mentioned segment basic point, the segment basic point rate of D_FU_M becomes "20 ÷ 200 = 0.1" (see [Table 15]).
일반화된 콘텐츠가 유통되는 영역(Formal Contents Area)에서의 수익쉐어(Gainsharing)는 다음과 같이 정의될 수 있다.Gainsharing in the area where generalized contents are distributed (Formal Contents Area) can be defined as follows.
- RC Player's gain(cash) = Cash 〉(FU share rate) 〉(segment basic point rate)- RC Player's gain (cash) = Cash> (FU share rate)> (segment basic point rate)
- RC Player's gain(cash) : 해당 세그먼트 RC 영역 참여자가 획득하는 수익(현금)- RC Player's gain (cash): Revenue (cash) earned by the participant in the corresponding segment RC area
- Cash : 소비자가 결제한 현금- Cash: Cash paid by the consumer
- FU share rate : 플랫폼과 FU가 나눠 가지게 되는 비율 중 FU가 가지는 비율- FU share rate: Percentage of FU divided by platform and FU
- segment basic point rate : [표 15]에서 정의된 세그먼트 기본 포인트 비율- segment basic point rate: the segment base point rate defined in [Table 15]
예를 들어 소비자가 결제한 현금이 6,000원이고 플랫폼과 FU가 가지는 비율이 50%이고 D_FU_M의 세그먼트 기본 포인트 비율이 0.1이라면 해당 세그먼트 RC 영역 참여자가 획득하는 현금(cash)은 "6,000 × 0.5 × 0.1 = 300원"이 된다.
For example, if the cash paid by the customer is KRW 6,000, the ratio of the platform and the FU is 50%, and the segment base point rate of D_FU_M is 0.1, the cash obtained by the participant of the segment RC area is "6,000 × 0.5 × 0.1 = 300 won ".
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템의 수익 분배 프로세스 모식도이다. 본 발명의 시스템에 귀속되는 수익은 크게 비형식 콘텐츠 영역(Informal Contents Area)에서 발생하는 사이버머니(cyber money) 환전 수익, 일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)에서 발생하는 콘텐츠 구매에 따른 수익 비율, 광고수주에 의한 수익으로 나뉘게 된다.20 is a diagram illustrating a profit distribution process of a profit distribution system according to an embodiment of the present invention; The revenues attributable to the system of the present invention largely depend on the cyber money exchange revenues generated in the informal contents area, the profit ratio of the content purchases occurring in the generalized content area, It is divided into profit by the order of advertisement.
도 20에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 시스템에서 발생하는 총 수익을 플랫폼 총 수익(Platform Total Gain : PTG)으로 정의하고 플랫폼 총 수익(PTG)은 수익쉐어 관리부(600)(Platform Gainsharing Management : PGM)에 의해 플랫폼 총 수익(PTG)을 관리하고 플랫폼 수익쉐어 알고리즘(Platform Gainsharing Algorithm : PGA)에 의해 플랫폼 총 수익(PGT)의 일부를 RC 영역 참여자와 매월 나누게 된다. 이 때 RC 영역 참여자에 할당되는 플랫폼 총 수익(PTG)의 비율을 수익쉐어 비율(Gainsharing rate)이라 정의한다.20, the total revenue generated in the system of the present invention is defined as a platform total gain (PTG), the platform total revenue (PTG) is defined as a platform gain management (PGM) 600, (PTG) by the Platform Gain Sharing Algorithm (PGA), and part of the Platform Total Revenue (PGT) is divided monthly by the RC Domain Participant by the Platform Gain Sharing Algorithm (PGA). In this case, the ratio of platform total revenue (PTG) allocated to RC area participants is defined as the revenue sharing rate.
본 발명의 실시예에 따른 시스템의 수익쉐어 관리부(600)(Platform Gainsharing Management : PGM)는 사이버머니(cyber money)에 대한 환전 수익과 구매자(Consumer)의 구매에 의해 RC 영역 참여자와 배분되는 수익, 광고 수익을 관리한다. The system according to an embodiment of the present invention includes a system 600 for collecting exchange profit for cyber money and revenues distributed to an RC area participant by purchase of a consumer, Manage ad revenue.
플랫폼 총 수익(Platform Total Gain : PTG)은 플랫폼 수익쉐어 관리(PGM)에 의해 관리되는 플랫폼 내의 자체 수익의 총합을 나타낸다. 플랫폼 총 수익(PTG)에서 RC 영역 참여자에 제공되는 수익(cash)은 플랫폼 수익쉐어 알고리즘(Platform Gainsharing Algorithm : PGA)에 설정되는 수익쉐어 비율(Gainsharing rate)에 따라 결정된다.Platform Total Gain (PTG) represents the sum of the self-revenue within the platform managed by Platform Revenue Share Management (PGM). The cash provided to the RC zone participants in the Platform Total Revenue (PTG) is determined by the Gainsharing rate set in the Platform Gain Sharing Algorithm (PGA).
Total Incentive(for RC Players) = PTG × Gainsharing rateTotal Incentive (for RC Players) = PTG x Gainsharing rate
- Total Incentive(for RC Players) : RC영역 참여자들에게 나눠주는 플랫폼 수익(인센티브)- Total Incentive (for RC Players): The platform revenue (incentive)
- PTG : 플랫폼 총 수익- PTG: platform total revenue
- Gainsharing rate : 플랫폼 수익쉐어 알고리즘(PGA)에 설정되는 수익쉐어 비율- Gainsharing rate: The revenue share rate set in the platform revenue share algorithm (PGA)
플랫폼 총 수익(PTG)을 RC 영역 참여자에 배분하는 수익쉐어는 위에서 설명된 평가관리(Grade Management) 시스템에서 결정되는 RC영역 참여자의 등급(Grade)과 플랫폼 수익쉐어 알고리즘(Platform Gainsharing Algorithm)에 설정되는 등급 수익쉐어 비율(Grade Gainsharing Rate)에 의해 차등 배분된다.The revenue share that distributes the Platform Total Revenue (PTG) to the RC Domain participants is set in the Grade of RC Domain Participants determined in the Grade Management System described above and in the Platform Gainsharing Algorithm Grade Gain Sharing Rate (Grade Gain Sharing Rate).
RC Player's Incentive(in Grade) = {Total Incentive(for RC Players) × Grade Gainsharing Rate} ÷ {Total RC Players × Grade Headcount Rate}RC Player's Incentive (in Grade) = {Total Incentive (for RC Players) x Grade Gainsharing Rate} / {Total RC Players Grade Headcount Rate}
- RC Player's Incentive(in Grade) : 해당 등급의 RC 영역 참여자에 배분되는 수익- RC Player's Incentive (in Grade): Revenue allocated to RC area participants in the corresponding class
- Total Incentive(for RC Players) : 위에서 정의된 플랫폼에서 RC 영역 참여자들에게 나눠주는 플랫폼 수익(인센티브)- Total Incentive (for RC Players): Platform income (incentives) to be distributed to RC area participants on the platform defined above.
- Grade Gainsharing Rate : 플랫폼에서 제공되는 수익(인센티브)에 대한 등급별 지급 비율- Grade Gainsharing Rate: Percentage of payments by platform for revenue (incentives)
- Total RC Players : 전체 RC 영역 참여자 수- Total RC Players: Total RC area participants
- Grade Headcount Rate : [표 4-25]에서 정의된 해당 등급이 가지는 인원비율- Grade Headcount Rate: Percentage of the person who has the grade defined in [Table 4-25]
예를 들어 월 플랫폼 총 수익(PTG)이 1,000,000,000원이고 RC 영역 참여자에게 배분되는 수익(Incentive)이 플랫폼 총 수익의 65%라 하고 PP(Professor Player)등급의 수익쉐어 비율(Grade Gainsharing Rate)이 10%, 전체 RC 영역 참여자 수가 1,000,000명 PP(Professor Player)등급의 인원 비율(Grade Headcount Rate)이 0.05%라 가정하면 PP(Professor Player)등급에 배분되는 수익(PP's Personal Gain)은 다음과 같이 계산된다.For example, if the monthly platform total revenue (PTG) is KRW 1,000,000,000 and the incentive allocated to the RC area participants is 65% of the platform total revenue and the Grade Sharing Rate of the Professor Player (PP) %, Total number of participants in the RC area 1,000,000 Assuming that the Grade Headcount Rate of the PP is 0.05%, the PP's Personal Gain for the Professor Player is calculated as follows .
PP's Personal Gain = (1,000,000,000원 ×0.65 ×0.1)PP's Personal Gain = (1,000,000,000 W × 0.65 × 0.1)
÷ (1,000,000명 ×0.0005)÷ (1,000,000 persons × 0.0005)
= 130,000원= $ 130
RC 영역 참여자는 결국 비형식 콘텐츠 영역(Informal Contents Area)에서 쌓인 사이버머니(cyber money)를 현금(cash)으로 환전하여 얻은 현금(cash), 일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)에서 콘텐츠 판매로 확보되는 현금(cash), 플랫폼에서 매월 제공되는 개인수익(Personal Gain)에 대한 현금(cash) 등 플랫폼 내에서의 활동으로 현금(cash) 수익을 증대시킬 수 있다.Participants in the RC area will eventually acquire cash from the cyber money that was accumulated in the Informal Contents Area, cash, and content sales from the generalized content area (Formal Contents Area). Cash on a platform, and cash on a monthly personal gain on a platform, can increase cash revenues on the platform.
RC 영역 참여자가 생성한 콘텐츠가 일반화된 콘텐츠(formal contents)로 인정받을 경우 플랫폼에서 제공되는 수익에 콘텐츠 판매에 대한 수익이 더해지기 때문에 비형식 콘텐츠(informal contents)일 때보다 제공받는 수익은 더 커지게 된다. 따라서 RC 영역 참여자는 더 많은 현금(cash)을 플랫폼으로부터 지급받기 위해 자신이 생성한 콘텐츠가 광범위하게 유통되기를 바라게 되며, RC 영역 참여자는 양질의 콘텐츠 생성에 더 많은 노력을 하게 된다.If the contents generated by the RC area participants are recognized as generalized contents, the revenue provided by the platform is more profitable than the informal contents because the revenue from the content sales is added to the revenue provided by the platform . Therefore, RC area participants want to distribute their generated content in order to receive more cash from the platform, and RC area participants make more effort to produce high quality contents.
또한 이렇게 제공되는 현금양은 콘텐츠의 질, 콘텐츠의 생성량, 지속적인 참여 여부, 참여자의 등급에 따라 급격한 차이를 가지므로 RC 영역에서의 참여자는 더 많은 수익 창출을 위해 더 적극적인 참여를 시도하게 된다.In addition, since the amount of cash provided is significantly different depending on the quality of the content, the amount of generated content, the continuous participation, and the rating of the participant, the participants in the RC area try to participate more actively in order to generate more revenue.
그러므로 본 발명의 실시예에 따른 협업 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템은 SNS 기반으로 참여자들의 참여 수익을 보장함으로써 플랫폼 내의 콘텐츠 생성의 확장성과 참여성을 보장하고 양질의 콘텐츠 확보를 가능케 하여 플랫폼의 신뢰도를 확보할 수 있도록 한다. 이러한 신뢰도는 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database) 구축을 가능케 한다.
Therefore, according to the embodiment of the present invention, the profit distribution system according to the embodiment of the present invention can guarantee the participation profit of the participants based on the SNS, . This reliability makes it possible to build a generalized content DB (Formal Contents Database).
도 21은 본 발명의 또 다른 실시예로서, SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템에서 저작권 보호관리부(700)의 프로세스 흐름도이다. 도 21에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 시스템은 효율적인 저작권 관리를 위해 개방형 저작권 증명 시스템(Open Type Copyright Certification System : OTCCS)을 운영한다.FIG. 21 is a process flow diagram of a copyright protection management unit 700 in a profit distribution system according to another embodiment of the present invention. As shown in FIG. 21, the system of the present invention operates an Open Type Copyright Certification System (OTCCS) for efficient copyright management.
상술한 바와 같이 질문자에 의해 QC 영역에 FU를 등록하기 위해서는 FU 저작권 엔터티(FU Copyright entity)에 정의된 엔터티의 값들이 지정되어야 한다. FU를 등록할 때 지정되는 FU 저작권 엔터티(FU Copyright entity) 값은 저작권 보호관리(Copyright Protection Management) 모듈의 지원을 받아 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)에서 저작권자가 자신의 콘텐츠를 쉽게 찾아 플랫폼에서 저작권을 주장할 수 있도록 편의를 제공한다.As described above, in order to register the FU in the QC area by the interrogator, the values of the entities defined in the FU Copyright entity must be specified. The FU Copyright entity value specified when registering the FU is supported by the Copyright Protection Management module so that the copyright holder can easily find his or her own content on the Open Copyright Provisioning System (OTCCS) Provide accommodations to make claims.
저작권 보호관리부(700)(Copyright Protection Management)는 FU 저작권 엔터티(FU Copyright entity)를 참조하여 콘텐츠 유통에 필요한 저작권 보호(Copyright Protection), 저작권 주장전인 콘텐츠의 유지(keep contents), 저작권자의 요청에 의한 콘텐츠의 삭제(contents removal), 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)에서 저작권자의 검색(copyright holder search) 제공 등을 관리한다.The copyright protection management unit 700 refers to the FU Copyright entity to view the copyright protection required for content distribution, the contents of the content before the copyright claim, Deletion of contents (contents removal), and provision of a copyright holder search in an open copyright proof system (OTCCS).
개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)은 플랫폼에서 공개된 저작권에 대해 해당 콘텐츠의 저작권을 주장자가 나타나면 해당 저작권 주장자에게 저작권에 대한 증명 자료를 요청하게 된다. 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)에 저작권 주장자가 전달한 저작권에 대한 증명자료는 여러 경로를 통해 검수과정을 거치게 된다.(검수과정은 일반적으로 플랫폼 내 저작권 담당자가 수행한다.)The Open Copyright Proof System (OTCCS) will ask the copyright claimant for proof of copyright when the copyright holder claims the copyright for the copyright on the platform. The proof of copyright sent by the copyright claimant to the Open Copyright Proof System (OTCCS) is subject to verification through various channels. (The verification process is usually performed by the in-platform copyright owner.)
개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)은 저작권 검수 결과로 저작권 인정에 대한 승인여부를 판단하게 되는데 저작권에 대한 인정에 대한 승인이 반려된 경우 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)은 저작권 요청자에게 저작권 요청이 거절되었음을 알리고 저작권 보호관리(CPM)로 그 결과를 통보한다.The Open Copyright Protection System (OTCCS) will judge whether or not to approve the copyright as a result of the copyright examination. If the approval for the copyright is rejected, the Open Copyright Protection System (OTCCS) informs the copyright claimant that the copyright request has been rejected Notify the result with copyright protection management (CPM).
저작권 인정에 대한 승인이 거절된 콘텐츠는 저작권 보호관리(CPM)에 의해 플랫폼 내부에 계속해서 콘텐츠를 유지시킴과 동시에 다시 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)에 전달되어 새로운 저작권 요청자를 기다리게 된다.Content that has been rejected for copyright authorization will continue to be maintained within the platform by the Copyright Protection Management (CPM), while being passed on to the Open Copyright Proofing System (OTCCS) to await a new copyright requestor.
개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)에서 저작권을 인정하여 승인된 경우 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)은 저작권이 인정되는 저작권 요청자에게 수익쉐어 또는 수익 분배 시스템에서의 광고 제휴(join)를 제안하여 시스템 내에서 해당 콘텐츠가 계속 유지될 수 있도록 노력한다.If approved by copyright in the Open Copyright Proof System (OTCCS), the Open Copyright Proof System (OTCCS) proposes an advertising partnership in the revenue share or revenue sharing system to the copyright claimants who are granted the copyright, Try to keep the content going.
해당 콘텐츠에 대해 저작권이 인정된 저작권 요청자가 수익쉐어 또는 광고 제휴(join)를 받아들이게 되면 해당 콘텐츠는 수익 분배 시스템에 계속 유지되고 저작권 보호관리(CPM)에 의해 정식으로 저작권이 보호되고 개방형 저작권 증명 시스템에 더 이상 저작권 정보를 제공하지 않는다.If the copyright claimant for the content accepts a revenue share or an advertising association, the content will remain in the revenue sharing system and will be formally copyrighted by the Copyright Protection Management (CPM) No longer provide copyright information.
해당 콘텐츠에 대해 저작권이 인정된 저작권 요청자가 수익쉐어 또는 광고 제휴(join)를 받아들이지 않는 경우 해당 콘텐츠는 즉시 수익 분배 시스템에서 제거되고 저작권 보호관리(CPM)는 해당 콘텐츠가 속했던 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR) 내에서 FU 등록 시 지정되는 FU 저작권 엔터티(FU Copyright entity) 값을 저작권 문제로 삭제된 콘텐츠의 저작권 정보와 비교하여 일치하는 경우 FU 등록을 원천적으로 차단함으로써 추후 발생하게 될 저작권 분쟁에 대비한다.
If the copyrighted claimant for the content does not accept a revenue share or an advertising affiliation, the content is immediately removed from the revenue sharing system and the CPM will be removed from the country mathematics standard curriculum (NMCR) ), The FU copyright entity (FU Copyright entity) value that is specified when registering the FU is compared with the copyright information of the content that has been deleted due to the copyright problem, and if the FU is identical, the FU registration is basically blocked to prepare for future copyright disputes.
도 22는 본 발명의 시시예에 따른 수익 분배 시스템에 사용되는 전용 뷰어 어플리케이션의 모식도이다. 도 22에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 시스템에서 콘텐츠가 질문자에게 제공되거나 구매자에게 판매될 때, 저작권이 관리되는 형식은 통상적으로 알려진 DRM(Digital Right Management)을 통해 암호화, 워터마킹, 복제방지 등의 기술이 접목되어 관리된다. 여기에 추가적으로 앞에서 언급한 바와 같이 콘텐츠 자체가 레이어(Layer) 기준으로 제작되기 때문에 레이어를 동조(Synchronization) 시킬 수 있는 전용 코덱이 내장된 뷰어(viewer)가 시스템에서 제공된다.22 is a schematic diagram of a dedicated viewer application used in a revenue sharing system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 22, in the system of the present invention, when content is provided to a questioner or sold to a purchaser, the format in which the copyright is managed is encrypted by using DRM (Digital Right Management) Technology is applied and managed. In addition, as mentioned above, since the content itself is produced based on a layer, a viewer provided with a dedicated codec capable of synchronizing layers is provided in the system.
본 발명의 시스템에 등록된 콘텐츠는 시스템에서 제공되는 뷰어(viewer)로만 콘텐츠의 확인이 가능하기 때문에 콘텐츠의 불법 유통(copy)을 차단하여 콘텐츠를 생성한 참여자의 권익을 최대한 보호할 수 있다.Since contents registered in the system of the present invention can be confirmed only by a viewer provided in the system, it is possible to protect the rights and interests of a participant who created a content by blocking an illegal copy of the content.
RC 영역 참여자들은 위에서 언급한 바와 같이 RC 어플리케이션을 통해 레이어 형식으로 콘텐츠를 생성하거나 첨삭하게 되는데 이러한 레이어는 전용 코덱(Codec)에 의해 동기화(Synchronization) 되어 전용 뷰어(viewer)의 스크린(Scree)영역에서 재생된다.As mentioned above, the participants in the RC area create or annotate content in a layer format through the RC application. These layers are synchronized by a dedicated codec (codec) so that the screen area of the viewer Is reproduced.
전용 뷰어(viewer)에서 동기화된 콘텐츠가 재생될 때 DRM에 의한 저작권 보호에 대한 기술(암호화, 워터마킹, 복제방지 등의 기술)이 접목되어 콘텐츠 유출에 대한 보호를 기본적으로 하게 된다.When a synchronized content is reproduced by a viewer, a technique for copyright protection by DRM (technology such as encryption, watermarking, copy protection, etc.) is combined to protect the content from being leaked.
동영상 재생에 연관이 없는 기타 콘텐츠와 정보들(기타 첨부파일, 동영상 러닝타임, NMCR정보, 인덱스 정보, 북마크 정보, 저작권 정보, 제작자 정보 등)은 전용뷰어의 기타영역(etc area)에 제공이 된다.Other content and information (such as other attachments, video runtime, NMCR information, index information, bookmark information, copyright information, creator information, etc.) that are not related to video playback are provided in the other areas of the dedicated viewer .
전용 코덱(Codec)은 표준 포맷 파일(Standard Format File) 제공으로 WEB, IP-TV, Mobile, Etc Platform 등 이종의 플랫폼에서도 서비스가 될 수 있도록 설계된다. Dedicated codec (Codec) is designed to provide services in heterogeneous platforms such as WEB, IP-TV, Mobile, Etc Platform by providing standard format file.
본 발명의 시스템은 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS), 저작권 보호관리(Copyright Protection Management), 전용 뷰어(viewer), 전용 코덱(Codec), DRM(Digital Right Management)에 의해 관리되는 콘텐츠의 저작권 문제 해결 노력 이 외에 추가적으로 각 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에 해당하는 콘텐츠를 보유한 출판사와 전략적 제휴를 통해 대량의 콘텐츠를 일시에 QC 영역의 FU로 등록하여 출판사와 상호 협력적인 관계를 유지함으로써 저작권을 동시에 해결하기 위한 노력도 병행하고자 한다. 이 경우 대량으로 등록되는 QC 영역의 각각의 FU는 저작권 보호관리(Copyright Protection Management) 시스템에 의해 저작권이 보호되고 저작권 정보를 개방형 저작권 증명 시스템(OTCCS)으로 보내 저작권자를 찾는 프로세스를 제휴가 유지되는 동안 생략하게 된다.
The system of the present invention is an effort to solve the copyright problem of contents managed by an open copyright system (OTCCS), a copyright protection management, a viewer, a codec, and a DRM (Digital Right Management) In addition, by registering as a FU of the QC area at the same time, a large amount of content is strategically allied with a publisher having contents corresponding to each country mathematical standard curriculum (NMCR) We will also work together to make efforts. In this case, each of the FUs of the QC area registered in large quantities is protected by the copyright protection management system (copyright protection system) and the copyright information is transmitted to the open copyright certification system (OTCCS) It is omitted.
이하에서 본 발명의 실시예에 따른 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템을 총괄적으로 도 2 및 도 3을 참조하여 설명하기로 한다. 그리고, 본 발명의 수익 분배 시스템을 이하 플랫폼(platform)이라 한다.Hereinafter, a profit distribution system for generating SNS-based collaborative learning contents according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 and 3 as a whole. The profit distribution system of the present invention is hereinafter referred to as a platform.
① 질문자(Questioner)가 플랫폼(platform)에서 콘텐츠를 획득하기 위해 플랫폼(platform)에서 제공하는 국가 수학 표준 커리큘럼(National Mathematics Curriculum Reference : NMCR)을 선택한다.① Select the National Mathematics Curriculum Reference (NMCR) provided by the questioner on the platform to acquire content from the platform.
플랫폼(platform)에서의 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 제공은 질문자(Questioner)에게 자신이 필요한 콘텐츠에 쉽게 접근할 수 있게 하고 정확히 분류된 카테고리(category)에서 RC 영역 참여자들(RC Players)의 참여가 가능하도록 한다. 따라서 해당 카테고리(category)에 연관성이 높고 신뢰도가 높은 콘텐츠를 지속적으로 축적할 수 있다.
The provision of the National Mathematics Standards Curriculum (NMCR) on the platform allows the Questioner to easily access the content he needs and the participation of RC Players in the correctly categorized category . Therefore, it is possible to continuously accumulate highly related and highly reliable contents in a corresponding category.
② 선택된 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 카테고리(category)에서 검색엔진(250)(Search Engine)을 이용하여 비형식 콘텐츠 DB(230)(Informal Contents Database : ICDB)에서 원하는 콘텐츠가 있는지 확인한다.
(2) Check whether there is desired content in the informal contents database (ICDB) 230 using the search engine 250 (Search Engine) in the category of the selected national mathematical standard curriculum (NMCR).
③ 질문자(Questioner)는 검색엔진(250)(Search Engine)이 제공하는 목록 중 원하는 콘텐츠를 프리뷰(preview)형태로 확인할 수 있고 전체를 열람하고자 할 때 플랫폼(platform)에서 설정된 사이버머니(cyber money)를 지불하게 된다.
(3) The questioner can check the desired contents of the list provided by the search engine 250 (preview engine), and can view the cyber money set in the platform when browsing the entire contents. .
④ 질문자(Questioner)가 검색엔진(250)(Search Engine)으로 원하는 콘텐츠를 찾아 열람하는 경우 해당 콘텐츠를 생성한 RC 영역 참여자(RC Player)에게 평가 관ㄹ리부(Grade Management)에서 정해지는 포인트(point)와 플랫폼 수익쉐어 관리부(600)(Platform Gainsharing Management : PGM)에서 정해지는 사이버머니(cyber money)를 지급받는다.
(4) When a questioner searches and browses a desired content using a search engine 250, the RC player who has created the content is informed of points designated by Grade Management ) And the platform profit sharing management (PGM) 600 (cyber money).
⑤ 검색엔진(250)(Search Engine)으로 원하는 콘텐츠를 찾지 못한 경우 질문자(Questioner)는 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에 위치한 QC 영역에 FU를 등록하게 된다.⑤ If the search engine (250) (Search Engine) can not find the desired content, the questioner registers the FU in the QC area located in the national mathematical standard curriculum (NMCR).
이때, 질문자(Questioner)는 검색엔진(250)(Search Engine)을 이용하여 해당 콘텐츠를 열람한 것과 마찬가지로 사이버머니(cyber money)를 지불하게 되고 FU의 저작권정보와 FU 세그먼트(segment)에 대한 가중치(weight)를 등록하게 된다.
At this time, the questioner pays cyber money just as the contents are browsed using the search engine 250 (search engine), and the questioner inquires about the copyright information of the FU and the weight of the FU segment weight).
⑥ QC 영역에 새롭게 등록된 FU는 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 주로 활동하는 RC 영역 참여자들(RC Players)에게 SMS, SNS, e-mail 등을 통해 새로운 FU 등록을 알린다.
⑥ The newly registered FU in the QC area informs the RC players who are mainly active in the national mathematics standard curriculum (NMCR) through the SMS, SNS, e-mail, etc. to register the new FU.
⑦ 플랫폼(platform)으로부터 새로운 FU 등록을 인지한 RC 영역 참여자들(RC Players)은 FU의 각 세그먼트(segment)별로 필요한 콘텐츠를 링크(link) 또는 생성(creation)함으로써 플랫폼(platform)에 참여하게 된다.
⑦ RC Players who recognize a new FU registration from the platform participate in the platform by linking or creating the necessary content for each segment of the FU .
⑧ RC 영역 참여자(RC Player)가 검색엔진(250)(Search Engine)을 통해 찾은 콘텐츠를 해당 세그먼트(segment)에 링크(link)를 등록하거나 직접 콘텐츠를 생성(creation)하여 등록한 것을 질문자(Questioner)의 선택에 의해 해당 RC 영역 참여자들(RC Players)에게 평가 관리부(400)(Grade Management)에서 정해지는 포인트(point)와 플랫폼 수익쉐어 관리부(600)(Platform Gainsharing Management)에서 정해지는 사이버머니(cyber money)를 지급받는다.
(8) The RC Player registers the link found in the search segment of the content found through the search engine 250 or the content created by the RC Player to the questioner. The point determined by the Grade Management and the cyber money determined by the platform gain sharing management 600 are transmitted to the RC players to the RC players money.
⑨ 플랫폼(platform)은 평가 관리부(400)(Grade Management)와 연계된 최적의 일반화된 콘텐츠 추출관리(Optimal Formal Contents Sort Management : OFCSM) 시스템에 의해 해당 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)에서 활동하는 최고 등급의 RC 영역 참여⑧⑧⑧자들(Top Grade(Professor Player: PP) RC Players)에게 주기적으로 일반화가 가능한 콘텐츠를 추출하여 제공하고 최고 등급의 RC 영역 참여자(PP)들은 제공받은 콘텐츠의 일반화 여부를 최종 판단하게 된다.
⑨ The platform is the highest grade that is active in the national mathematics standard curriculum (NMCR) by the Optimal Formal Contents Sort Management (OFCSM) system linked with the Grade Management (400) ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ ⑧ 추출 추출 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 하게 do.
⑩ 최고 등급의 RC영역 참여자(PP)들에 의해 일반화된 콘텐츠(Formal Contents)로 인정받은 콘텐츠는 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database : FCDB)에 등록된다.
⑩ Content that is recognized as a generalized content by the participants of the highest level RC area (PP) is registered in the generalized content DB (FCDB).
⑪ 일반화된 콘텐츠 DB(Formal Contents Database : FCDB)에 등록된 콘텐츠는 구매자의 의사에 의해 콘텐츠 판매가 이뤄진다.
⑪ Contents registered in the generalized content DB (FCDB) are sold by contents of the buyer's intention.
⑫ 콘텐츠가 판매될 때 생기는 콘텐츠 구매자(Consumer)가 지불하는 현금(cash)은 플랫폼 수익쉐어 관리부(600)(Platform Gainsharing Management)에 의해 일정비율은 플랫폼으로, 일정비율은 해당 콘텐츠의 생성자(RC Player)에게 지급된다.
12) The cash paid by the content buyer that occurs when the content is sold is a platform by a platform gain sharing management unit 600, and a certain ratio is a producer of the content (RC Player ).
플랫폼(platform)은 질문자(Questioner)가 FU를 등록할 때 지정하는 저작권에 관련된 정보를 저작권 보호관리부(700)(Copyright Protection Management : CPM)와 개방형 저작권 증명 시스템(Open Type Copyright Certification System)에 의해 저작권을 관리하고 보호하게 된다. 콘텐츠 유통을 위한 저작권 보호는 일반적인 DRM(Digital Right Management)의 기술적 지원을 받는다.The platform is a system in which information related to copyright specified when a questioner registers a FU is protected by a copyright protection management unit (CPM) 700 and an open type copyright certification system And the like. Copyright protection for content distribution is supported by general digital rights management (DRM) technical support.
플랫폼(platform)에서는 질문자(Questioner)와 참여자(RC Player)를 위한 전용 어플리케이션(Application)을 제공하고 QC 영역에 등록된 FU를 세그먼트(segment) 단위로 콘텐츠 생성에 참여할 수 있도록 한다.In the platform, a dedicated application is provided for the questioner and the player (RC Player), and the FU registered in the QC area is allowed to participate in the content creation in a segment unit.
플랫폼(platform)에서 제공되는 어플리케이션(Application)은 레이어(Layer) 형식으로 여러 정보들을 구분하여 저장되도록 함으로써 RC 영역 참여자(RC Player)들 간의 콘텐츠의 첨삭이 가능하여 협업에 의한 콘텐츠 생성을 가능케 하고 전용 뷰어(viewer)를 통해 DRM과 더불어 저작권 보호가 가능한 콘텐츠를 질문자(Questioner)와 콘텐츠 구매자(Consumer)에게 제공하게 한다. The application provided in the platform is divided into various information in a layer format so that content can be added between the RC players so that content can be generated by collaborations. In addition to DRM, a viewer can provide copyrighted contents to questioners and content buyers.
플랫폼(platform)에서 제공되는 어플리케이션(Application)은 PC와 모바일 기기(mobile device) 모두를 지원하고 표현 가능한 모든 데이터를 수용할 수 있도록 하여 언제 어디에서나 플랫폼(platform)의 참여를 확보한다.An application provided on a platform supports both a PC and a mobile device and can accommodate all representable data to secure participation of a platform anytime and anywhere.
질문자(Questioner)가 QC 영역에 FU를 등록하였으나 원하는 콘텐츠를 획득하지 못한 경우에는 사이버머니(cyber money)와 가중치(weight value)를 회수하는 이유를 입력하고 FU에 등록된 사이버머니(cyber money)와 가중치(weight value)를 회수할 수 있다. 이때, 플랫폼(platform)은 악의적인 질문자(충분히 잘 된 세그먼트별 콘텐츠를 충분히 취합한 후 콘텐츠를 선택하지 않고 악의적으로 사이버머니와 가중치를 회수하는 것을 습관적으로 하는 질문자)를 선별하기 위해 질문자가 등록한 FU와 각 세그먼트별 등록된 콘텐츠는 플랫폼(platform)에서 유지되며 RC 영역 참여자들에게 질문자 정보를 열람함으로써 회수된 기록과 회수된 FU 목록, 회수된 FU에 세그먼트에 등록된 콘텐츠, 회수된 이유에 대한 정보를 확인할 수 있다.If the Questioner registers the FU in the QC area but fails to acquire the desired content, enter the reason for withdrawing the cyber money and the weight value and enter the cyber money registered in the FU A weight value can be recovered. At this time, the platform is a malicious inquirer (a questioner who habitually takes the cyber money and the weights maliciously without selecting the content after sufficiently collecting the good segment contents) And the contents registered for each segment are maintained on the platform, and the inquirer information is read to the participants of the RC area, and the collected record and the collected FU list, the contents registered in the segment in the retrieved FU, .
양질의 콘텐츠로 인정받은 콘텐츠는 비형식 콘텐츠 영역(Informal Contents Area)에서 벗어나 일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)으로 등록되고 일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)에 등록된 콘텐츠는 판매를 통한 현금(cash) 수익을 보장받게 된다.Contents recognized as good quality contents are registered as a generalized content area (formal contents area) out of the informal contents area and contents registered in the generalized contents area (formal contents area) cash earnings will be guaranteed.
플랫폼(platform)은 국가 수학 표준 커리큘럼(NMCR)의 엔터티(entity)로 포함되어 있는 국가, 사용 언어, 학년과정, 학년과 질문자(Questioner)와 참여자(RC Player)가 가지고 있는 국가, 사용 언어, 나이, 활동관심 분야를 통한 표적 마케팅(target marketing)이 가능한 마케팅 장소(marketing place)와 광고를 적절한 위치에 표시하고 광고노출 수를 측정하는 광고노출관리(Advertising Exposure Management) 시스템을 통해 광고 결과 데이터를 광고주에게 제공함으로써 광고유치에 의한 광고수익을 기대할 수 있다.The platform is defined as the country, language, grade level, grade and questioner of the national mathematics standard curriculum (NMCR), the country, language, age of the participant (RC Player) , A marketing place where target marketing is possible through an activity interest field and an advertisement exposure management system that displays an advertisement at an appropriate position and measures the number of advertisement impressions, The advertising revenue can be expected by attracting advertisements.
플랫폼(platform)은 광고노출관리(Advertising Exposure Management) 시스템에 의해 발생하는 광고수입을 포함하여 플랫폼(platform) 내에서 발생하는 순수한 수익을 플랫폼 수익쉐어 관리부(600)(Platform Gainsharing Management)를 통해 정해진 비율만큼 평가 관리부(400)(Grade Management)에서 정해지는 등급(Grade)에 따라 RC 영역 참여자들(RC Players)에게 차등으로 수익(cash)을 배분한다.The platform includes the advertisement income generated by the advertisement exposure management system and the net income generated in the platform is distributed to the platform profit sharing management unit 600 (Platform Gain Sharing Management) And distributes the cash to the RC players in accordance with the grade determined by the Grade Management (400).
플랫폼(platform)에서 RC 영역 참여자(RC Player)는 콘텐츠를 잘 만들어 질문자(Questioner)와 구매자(Consumer)에 많은 선택을 받을수록 활발한 참여를 통해 레벨이 높을수록 더 큰 수익이 보장되기 때문에 더 좋은 콘텐츠를 만들려 노력하게 되고 더 높은 레벨에 도달하기 위해 플랫폼(platform) 내에서 활동을 지속적으로 유지하고자 하게 된다.In the platform, the RC Player is good at making content and has many choices for questioner and buyer. The active participation increases the higher the level, the better the profit And try to keep the activity on the platform constantly to reach a higher level.
플랫폼(platform)은 수익쉐어와 콘텐츠의 이동을 통해 플랫폼(platform) 내의 참여자(RC Player)에게 단순한 참여가 아닌 질문자(Questioner)에게 선택받을 수 있는 양질의 콘텐츠를 생성하고자 하는 동기를 부여하고 참여자 상호간 경쟁을 고취시켜 플랫폼(platform) 내에서 생성되고 유통되는 콘텐츠의 양적인 부분과 질적인 부분을 동시에 충족시키는 선순환 구조를 만들 수 있게 한다.The platform provides a motivation to generate high quality content that can be selected by a questioner rather than a simple participation to a player (RC Player) in the platform through profit share and movement of contents, It enables competition to create a virtuous circle structure that simultaneously meets both quantitative and qualitative content generated and distributed within the platform.
일반화된 콘텐츠 영역(Formal Contents Area)에서 이뤄지는 콘텐츠의 유통은 국가 네트워크(National Network : 국가기관, 국가교육기관, 학교, 학원, 개인)를 주 고객으로 이뤄진다.The distribution of the contents in the generalized contents area is made by the national network (national institution, national education institution, school, institute, individual) as the main customers.
또한 플랫폼(platform)의 확보는 고객인 국가 네트워크(National Network)가 최적화되고 일반화된 콘텐츠(Optimal Formal Contents : OFC)를 수학 학습법이라는 프레임웍(framework) 기반으로 제공받을 수 있게 한다.In addition, securing the platform enables the customer National Network to be optimized and to provide Optimal Formal Contents (OFC) based on the framework of the mathematical learning method.
국가적 수학 학습 콘텐츠 생산을 자율적이고 지속적인 양질의 콘텐츠 유입이 가능한 본 플랫폼(platform)으로 단일화하여 수학 학습 콘텐츠 생산에 지출되는 비용을 최소화할 수 있다. 또한 산재 되어있는 수학 학습 콘텐츠를 포털 서비스(portal service) 개념으로 SNS와 결합하여 제공함으로써 수학 학습 콘텐츠에 대한 자원 활용의 효율성을 극대화 할 수 있다.
It is possible to minimize the expenditure on production of mathematical learning contents by unifying the production of national mathematical learning contents into this platform which can autonomously and continuously import high quality contents. In addition, it is possible to maximize the efficiency of resource utilization for math learning contents by providing mathematical learning contents scattered in combination with SNS as a portal service concept.
이상의 설명에서 본 발명은 특정의 실시 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능 하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
While the invention has been shown and described with respect to the specific embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Anyone with it will know easily.
100: 질문자 단말, 200: 학습 콘텐츠 생성 서버, 230: 비형식 콘텐츠 DB
233: 비형식 콘텐츠 정보 DB, 235: 참여자 정보 DB
250: 검색엔진, 300: 참여자 단말
400: 평가 관리부, 410: 레벨 관리부, 430: 연령 관리부, 450: 순위 관리부
500: 최적의 일반화된 콘텐츠 추출 시스템, 530: 심사부
550: 일반화된 콘텐츠 DB, 600: 수익쉐어 관리부, 700: 저작권 보호관리부
100: Questioner terminal, 200: Learning content creation server, 230: Non-format content DB
233: non-format content information DB, 235: participant information DB
250: search engine, 300: participant terminal
400: evaluation management unit, 410: level management unit, 430: age management unit, 450:
500: optimal generalized content extraction system, 530:
550: generalized content DB, 600: profit share management unit, 700: copyright protection management unit

Claims (15)

  1. 질문자가 학습 콘텐츠와 관련된 질문정보를 입력하거나 생성된 학습 콘텐츠를 표시하는 질문자 단말;
    상기 질문자 단말이 접속하여 상기 입력된 질문정보에 대응되는 학습 콘텐츠를 검색하는 검색엔진과, 상기 질문자 단말이 QC 어플리케이션을 통해 상기 질문 콘텐츠에 대응되는 학습 콘텐츠의 개념을 취급하는 객체 유닛(D_FU)과 상기 학습 콘텐츠의 문제를 취급하는 객체유닛(P_FU)의 세그먼트로 분류되어 피쳐(Feature) 유닛으로 구성된 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)를 레이어 단위로 등록하고, 상기 학습 콘텐츠를 레이어 단위로 저장하고 관리하는 비형식 콘텐츠 DB를 포함하여 구성된 학습 콘텐츠 생성 서버;
    참여자 RC 어플리케이션을 이용하여 상기 학습 콘텐츠 생성 서버에 접속하여 상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)의 적어도 하나의 세그먼트에 링크하거나 콘텐츠를 추가하여 참여 콘텐츠(RC)를 생성하고 등록하는 참여자 단말; 및
    상기 질문자 단말에서 상기 검색엔진을 통해 학습 콘텐츠를 획득 또는 상기 학습 콘텐츠 기본 객체를 등록할 때와, 상기 참여자 단말에서 참여 콘텐츠를 생성하는 경우, 사이버 머니를 지급하는 수익쉐어 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    A questioner terminal for inputting question information related to the learning contents by the questioner or displaying the generated learning contents;
    An object unit (D_FU) for handling the concept of learning contents corresponding to the question content through the QC application, and a search unit Registers a learning content basic object (FU), which is classified into segments of an object unit (P_FU) handling a problem of the learning content, as a feature unit in units of layers and stores and manages the learning contents on a layer basis A learning content creation server configured to include an unformatted content DB;
    A participant terminal connected to the learning content generation server using a participant RC application and linking to at least one segment of the learning content basic object FU or adding and adding and creating and registering an RC; And
    And a profit share management unit for paying cyber money when the questioner terminal acquires the learning content through the search engine or registers the learning content basic object and when the participant terminal generates the participating content, A System of Revenue Distribution Based on SNS - based Collaborative Learning Content Generation.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 학습 콘텐츠 기본객체(FU)는,
    학습 문제가 정의된 정의 세그먼트; 및 상기 학습 문제의 취급을 다루는 취급 세그먼트로 구성하되,
    상기 취급 세그먼트는 상기 학습 문제 해석 및 이해(CE)의 세그먼트와, 상기 학습 문제 풀이계획, 필요개념 및 풀이방법(PCS)의 세그먼트와, 상기 학습 문제 요약, 응용 및 확장(SEG)의 세그먼트로 분류하여 형성된 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    The method according to claim 1,
    The learning content basic object (FU)
    Definition of a defined problem segment; And a handling segment that handles the handling of the learning problem,
    Wherein the handling segment is segmented into segments of the learning problem interpretation and understanding (CE), segments of the learning problem solving plan, needs concept and solving method (PCS), and segments of the learning problem summary, application and extension (SEG) Wherein the SNS-based collaborative learning content generation unit generates the SNS-based collaborative learning content.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 참여 콘텐츠(RC)는,
    적어도 하나의 상기 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)를 포함하거나, 다수의 학습 콘텐츠 기본 객체의 조합으로 형성된 것을 특징으로 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    3. The method of claim 2,
    The participating content (RC)
    Wherein the at least one learning content basic object (FU) includes at least one learning content basic object (FU) or a combination of a plurality of learning content basic objects.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 비형식 콘텐츠 DB는,
    상기 참여 콘텐츠(RC)에 대한 정보가 관리되는 비형식 콘텐츠 정보 DB와,
    상기 참여 콘텐츠(RC)를 생성한 참여자의 정보를 관리하는 참여자 정보 DB로 구성되는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    The method of claim 3,
    The non-formal content DB includes:
    An informal content information DB in which information on the participating content (RC) is managed,
    And a participant information DB for managing information of a participant who has generated the participant content (RC).
  5. 제4항에 있어서,
    상기 참여자 정보 DB는,
    참여자 코드, 국가, 사용 언어, 연령, 주 활동 표준 커리큘럼 영역 및 관심 표준 커리큘럼 영역 정보 엔터티를 포함하는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    5. The method of claim 4,
    The participant information DB includes:
    A participant code, a country, a language used, an age, a main activity standard curriculum area, and an interest standard curriculum area information entity.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 등록된 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)는,
    상기 질문자 단말에서 질문자의 기본 정보를 나타내는 FU 기본 엔터티와,
    상기 각 세그먼트에 대한 가중치(weight)를 지정하고, 상기 질문자의 질문 의도에 대한 정보를 나타내는 FU 가중치 엔터티와,
    상기 학습 콘텐츠 기본 객체(FU)에 대한 저작권 정보를 나타내는 FU 저작권 엔터티가 등록된 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    The method of claim 3,
    The registered learning content basic object (FU)
    An FU basic entity indicating the basic information of the interrogator at the interrogator terminal,
    An FU weight entity which designates a weight for each segment and represents information on a question intention of the interrogator;
    And an FU copyright entity indicating copyright information on the learning content basic object (FU) is registered.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 참여자의 등급을 결정하는 레벨 관리부와, 상기 콘텐츠를 생성한 사용자의 연령과 콘텐츠를 생성한 당시의 생성자의 연령을 관리하는 연령 관리부와, 상기 참여 콘텐츠를 생성한 참여자에게 포인트를 부여하여 순위화하는 순위 관리부로 구성된 평가 관리부를 더 포함하되,
    상기 평가 관리부에 결정한 등급에 따라 상기 지급되는 사이버 머니 액수가 결정되는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    The method according to claim 6,
    An age management unit for managing the age of the creator at the time of generation of the content and the age of the user who has generated the content, a ranking manager for assigning points to the participant who created the participant content, And an evaluation management unit configured by a rank management unit,
    Wherein the cyber money amount to be paid is determined according to a grade determined by the evaluation management unit.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 질문자가 상기 검색엔진을 통하여 학습 콘텐츠를 획득한 경우, 상기 획득한 학습 콘텐츠에 상응하는 사이버 머니를 상기 수익쉐어 관리부에서 결제하는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    8. The method of claim 7,
    Wherein the cyber money corresponding to the acquired learning content is paid by the profit share management unit when the interrogator acquires the learning content through the search engine.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 수익쉐어 관리부는 상기 결제된 사이버 머니를 상기 참여자에게 배분되는 사이버 머니의 일정 비율을 상기 질문자에게 다지 지급하는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    9. The method of claim 8,
    Wherein the revenue share management unit distributes the cyber money to the questioner in a ratio of a cyber money allocated to the participant.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 협업 학습 콘텐츠 서버의 상기 질문자, 참여자를 포함하는 모든 사용자에 대한 기본 정보를 획득하여, 상기 기본 정보를 바탕으로 모든 사용자에게 상기 SNS를 통하여 광고노출을 제공하고, 광고주의 상기 광고노출 빈도에 따라 광고대금을 상기 사이버 머니로 상기 수익쉐어 관리부로 지급하는 광고 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    6. The method of claim 5,
    Acquiring basic information about all users including the interrogator and participants of the collaborative learning contents server, providing advertisement exposures to all users based on the basic information through the SNS, And an advertisement management unit for providing the advertisement money to the profit share management unit with the cyber money.
  11. 삭제delete
  12. 제6항에 있어서,
    상기 FU 저작권 엔터티를 통해 저작권을 관리하는 저작권 보호관리부와, 저작권 요청자의 저작권 확인 요청을 통해 상기 콘텐츠의 저작권을 증명하는 개방형 저작권 증명 시스템을 포함하되,
    상기 저작권 요청자가 상기 콘텐츠의 저작권자임이 증명된 경우, 상기 수익쉐어 관리부에서 상기 사이버 머니를 일정비율로 지급하는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    The method according to claim 6,
    A copyright protection management unit for managing the copyright through the FU copyright entity; and an open type copyright proof system for certifying the copyright of the content through the copyright request of the copyright requestor,
    Wherein the revenue share management unit provides the cyber money at a predetermined rate when the copyright requestor is proved to be the copyright holder of the content.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 저작권 보호관리부에서의 저작권 관리는,
    디지털 권리 관리(DRM: Digital Right Management) 프로그램을 통해 암호화, 워터마킹 및 복제방지 기술이 적용되고, 레이어 단위로 저장된 상기 콘텐츠에 상기 레이어를 동조시킬 수 있는 전용 코넥이 내장된 뷰어가 제공되어 관리되는 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    13. The method of claim 12,
    Wherein the copyright management in the copyright protection management unit comprises:
    A viewer having a built-in dedicated connec- tion capable of tuning the layer to the content, which is encrypted, watermarked and copy-protected, is applied through a digital rights management (DRM) A system for distributing revenue by generating SNS - based collaborative learning contents.
  14. 제1항 내지 제10항, 제12항 및 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 학습 콘텐츠는 수학(mathematics) 학습 콘텐츠인 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.
    14. A method according to any one of claims 1 to 10, 12 and 13,
    Wherein the learning content is mathematics learning content. &Lt; RTI ID = 0.0 &gt; [10] &lt; / RTI &gt;
  15. 제14항에 있어서,
    상기 질문자 단말 또는 참여자 단말은,
    PC, 테블릿 PC, 스마트 폰, PDA 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 SNS 기반의 협업 학습 콘텐츠 생성에 따른 수익 분배 시스템.







    15. The method of claim 14,
    The interrogator terminal or the participant terminal,
    (SNS) based collaborative learning contents generation system, wherein the system is at least one of a PC, a tablet PC, a smart phone, and a PDA.







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