KR101778218B1

KR101778218B1 - Apparatus and method for generating evaluation standard of trainer

Info

Publication number: KR101778218B1
Application number: KR1020170063317A
Authority: KR
Inventors: 박재은; 이동균; 박장원
Original assignee: 엘아이지넥스원 주식회사
Priority date: 2017-05-23
Filing date: 2017-05-23
Publication date: 2017-09-26

Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for generating evaluation standards of a trainee by modeling actions of the trainee and analyzing and determining levels of the trainee through cognitive engineering. The apparatus according to the present invention comprises: a training action modeling unit making a division into a first area for calculating recognition time and a second area for calculating action time and modeling training actions of a trainee; an action time calculating unit calculating action time which is expected to be taken by the trainee to complete the training based on the second area; a recognition time calculating unit calculating recognition time required for the trainee to recognize the training contents based on the first area; and an evaluation standard generating unit generating trainee evaluation standards for determining levels of the trainee based on the action time and the recognition time.

Description

[0001] Apparatus and method for generating evaluation criteria [

본 발명은 훈련자의 행태를 분석하여 훈련자들에게 공통적으로 적용할 수 있는 훈련자 평가 기준을 마련하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 또한 본 발명은 이와 같이 마련된 훈련자 평가 기준을 기초로 훈련자를 평가하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and a method for analyzing a behavior of a trainee to prepare a trainee evaluation standard that can be commonly applied to the trainee. The present invention also relates to a system and method for evaluating trainees based on trainer evaluation criteria thus prepared.

무기 시스템이 복잡해지는 것과 비례하여 사용법도 매우 다양해지고 있다. 즉, 여러 상황에 대비하기 위한 기능들이 많이 탑재되고 있고, 이를 정확히 다루는 것이 점점 중요해지고 있다.As the weapon system becomes more complicated, the usage is also becoming more diverse. In other words, there are many functions to prepare for various situations, and it is increasingly important to deal with them correctly.

그러나 훈련을 위해 개발되는 훈련 장비는 동일한 무기 체계의 운용 체계를 더미 형태로 제공하거나, 시나리오에 의해 반복하는 것에 집중하고 있다. 컴퓨터를 이용한 CBT(Computer Based Training)를 다양한 형태로 개발하고 있으나, 훈련자의 숙달 여부를 명확히 판단할 수 없어, 훈련 성과를 측정하기 쉽지 않은 게 현실이다. 결과적으로, 필요 이상의 교육과 훈련이 필요하며, 적지 않은 시간과 비용이 소모되고 있다.However, training equipment developed for training focuses on providing the same weapon system as a dummy or repeating it by scenario. Although CBT (Computer Based Training) using computer is developed in various forms, it is not easy to measure training achievement because it can not clearly determine whether trainee is mastered. As a result, more education and training is needed, and less time and money are consumed.

한국공개특허 제2015-0118281호 (공개일 : 2015.10.22.)Korea Publication No. 2015-0118281 (published on October 22, 2015).

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 훈련자의 행태를 인지 아키텍처로 모델링하고, 훈련자의 수준을 인지공학적으로 분석 판단하여 훈련자 평가 기준을 생성하는 장치 및 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다.It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for modeling a behavior of a trainee by a cognitive architecture and generating a trainee evaluation criterion by analyzing the level of the trainee by cognitive engineering .

또한 본 발명은 훈련자들에게 공통적으로 적용될 수 있는 훈련자 평가 기준을 기초로 훈련자가 숙련자인지를 평가하는 시스템 및 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다.The present invention also aims to propose a system and a method for evaluating whether a trainee is an expert based on a trainee evaluation standard commonly applicable to the trainee.

그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 훈련자의 훈련 행태를 모델링하는 훈련 행태 모델링부; 상기 제2 영역을 기초로 상기 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 상기 행동 시간을 산출하는 행동 시간 산출부; 상기 제1 영역을 기초로 상기 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 상기 인지 시간을 산출하는 인지 시간 산출부; 및 상기 행동 시간과 상기 인지 시간을 기초로 상기 훈련자의 수준을 판단하기 위한 훈련자 평가 기준을 생성하는 평가 기준 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 훈련자 평가 기준 생성 장치를 제안한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a training behavior modeling unit for classifying a training behavior of a trainee into a first region for calculating a recognition time and a second region for calculating a behavior time; An action time calculating unit for calculating the action time that the trainee is expected to take to complete the training based on the second area; A recognition time calculating unit for calculating the recognition time taken by the trainee to recognize the training content based on the first area; And an evaluation criterion generation unit for generating a trainee evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the behavior time and the recognition time.

바람직하게는, 상기 평가 기준 생성부는 상기 행동 시간과 상기 인지 시간을 합산하여 제1 시간을 산출하고, 상기 인지 시간을 상기 제1 시간으로 나누어 인식률(Cognition Ratio)을 산출하며, 상기 인식률을 기초로 상기 훈련자 평가 기준을 생성한다.Preferably, the evaluation criterion generating unit calculates a first time by summing the behavior time and the recognition time, calculates a recognition ratio by dividing the recognition time by the first time, and based on the recognition rate And generates the trainer evaluation criterion.

바람직하게는, 상기 훈련 행태 모델링부는 상기 제1 영역을 상기 훈련 내용을 시각적으로 또는 청각적으로 인식하는 단계와 관련된 제3 영역, 인식된 상기 훈련 내용을 이해하는 단계와 관련된 제4 영역, 및 이해된 상기 훈련 내용을 기초로 행동 방법을 결정하는 단계와 관련된 제5 영역으로 구분한다.Preferably, the training behavior modeling unit includes a third region associated with recognizing the first region visually or audibly, a fourth region associated with understanding the recognized training content, And a fifth step related to a step of determining a behavior method based on the training contents.

바람직하게는, 상기 인지 시간 산출부는 상기 훈련자에 대해 미리 정해진 것으로서 이전 훈련시와 이후 훈련시 사이의 차이값을 보정하기 위한 고유값, 상기 훈련이 상기 훈련자에게 처음 수행되는 것인지 여부와 관련된 값, 및 훈련 반복 횟수를 기초로 상기 제3 영역과 관련된 제2 시간을 산출하고, 상기 고유값, 상기 훈련이 상기 훈련자에게 처음 수행되는 것인지 여부와 관련된 값, 상기 훈련 반복 횟수 및 상기 훈련 반복 횟수에 따라 상기 고유값을 차감시키는 값을 기초로 상기 제4 영역과 관련된 제3 시간 및 상기 제5 영역과 관련된 제4 시간을 산출하며, 상기 제2 시간, 상기 제3 시간 및 상기 제4 시간을 기초로 상기 인지 시간을 산출한다.Preferably, the perceived time calculating unit is a predetermined value for the trainee, and is an eigenvalue for correcting a difference value between a previous training and a subsequent training, a value related to whether the training is performed for the trainee first, Calculating a second time associated with the third region based on the number of training iterations and calculating a second time associated with the third region based on the eigenvalue, a value related to whether the training is first performed by the trainee, Calculating a third time associated with the fourth region and a fourth time associated with the fifth region based on a value that subtracts the eigenvalue from the first time and the second time, And calculates the perceived time.

바람직하게는, 상기 인지 시간 산출부는 상기 제2 시간과 제1 가중치를 곱셈하여 제5 시간을 산출하고, 상기 제3 시간과 제2 가중치를 곱셈하여 제6 시간을 산출하며, 상기 제4 시간과 제3 가중치를 곱셈하여 제7 시간을 산출하고, 상기 제5 시간, 상기 제6 시간 및 상기 제7 시간을 합산하여 상기 인지 시간을 산출한다.Preferably, the perception time calculating unit calculates a fifth time by multiplying the second time by the first weight, calculates a sixth time by multiplying the third time by the second weight, The seventh time is calculated by multiplying the third weight and the fifth time, the sixth time, and the seventh time to calculate the perceived time.

바람직하게는, 상기 훈련 행태 모델링부는 상황 자각(situation awareness)을 기초로 상기 제1 영역을 상기 제3 영역, 상기 제4 영역 및 상기 제5 영역으로 구분한다.Preferably, the training behavior modeling unit classifies the first region into the third region, the fourth region, and the fifth region on the basis of context awareness.

바람직하게는, 상기 훈련 행태 모델링부는 상기 훈련자가 육안으로 확인하는 화면 상에 포인터와 타겟이 표시될 때 상기 훈련자의 훈련 행태를 모델링한다.Preferably, the training behavior modeling unit models the training behavior of the trainee when the pointer and the target are displayed on the screen that the trainee confirms with the naked eye.

바람직하게는, 상기 행동 시간 산출부는 상기 포인터와 상기 타겟 사이의 거리, 및 상기 타겟의 너비를 기초로 상기 행동 시간을 산출한다.Preferably, the behavior time calculation unit calculates the behavior time based on the distance between the pointer and the target, and the width of the target.

또한 본 발명은 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 훈련자의 훈련 행태를 모델링하는 단계; 상기 제2 영역을 기초로 상기 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 상기 행동 시간을 산출하는 단계; 상기 제1 영역을 기초로 상기 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 상기 인지 시간을 산출하는 단계; 및 상기 행동 시간과 상기 인지 시간을 기초로 상기 훈련자의 수준을 판단하기 위한 훈련자 평가 기준을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 훈련자 평가 기준 생성 방법을 제안한다.The present invention further includes a step of modeling a training behavior of a trainee by dividing the first area into two areas for calculating a behavior time and the first area for calculating a recognition time; Calculating the action time that is expected to be taken by the trainee to complete the training based on the second region; Calculating the perceived time required for the trainee to recognize the training content based on the first area; And generating a trainee evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the behavior time and the recognition time.

바람직하게는, 상기 생성하는 단계는 상기 행동 시간과 상기 인지 시간을 합산하여 제1 시간을 산출하고, 상기 인지 시간을 상기 제1 시간으로 나누어 인식률(Cognition Ratio)을 산출하며, 상기 인식률을 기초로 상기 훈련자 평가 기준을 생성한다.Preferably, the generating step calculates a first time by summing the action time and the recognition time, calculates a recognition ratio by dividing the recognition time by the first time, and based on the recognition rate, And generates the trainer evaluation criterion.

바람직하게는, 상기 모델링하는 단계는 상기 제1 영역을 상기 훈련 내용을 시각적으로 또는 청각적으로 인식하는 단계와 관련된 제3 영역, 인식된 상기 훈련 내용을 이해하는 단계와 관련된 제4 영역, 및 이해된 상기 훈련 내용을 기초로 행동 방법을 결정하는 단계와 관련된 제5 영역으로 구분한다.Advantageously, said modeling comprises: a third region associated with visually or audibly recognizing said training content; a fourth region associated with understanding said training content recognized; And a fifth step related to a step of determining a behavior method based on the training contents.

바람직하게는, 상기 인지 시간을 산출하는 단계는 상기 훈련자에 대해 미리 정해진 것으로서 이전 훈련시와 이후 훈련시 사이의 차이값을 보정하기 위한 고유값, 상기 훈련이 상기 훈련자에게 처음 수행되는 것인지 여부와 관련된 값, 및 훈련 반복 횟수를 기초로 상기 제3 영역과 관련된 제2 시간을 산출하고, 상기 고유값, 상기 훈련이 상기 훈련자에게 처음 수행되는 것인지 여부와 관련된 값, 상기 훈련 반복 횟수 및 상기 훈련 반복 횟수에 따라 상기 고유값을 차감시키는 값을 기초로 상기 제4 영역과 관련된 제3 시간 및 상기 제5 영역과 관련된 제4 시간을 산출하며, 상기 제2 시간, 상기 제3 시간 및 상기 제4 시간을 기초로 상기 인지 시간을 산출한다.Preferably, the step of calculating the perceived time is determined in advance for the trainee, the intrinsic value for correcting the difference value between the time of the previous training and the time of the next training, whether the training is performed for the trainee first Value, and a number of training iterations, and wherein the second value is associated with the eigenvalue, a value relating to whether the training is first performed by the trainee, the number of training iterations and the number of training iterations Calculates a third time associated with the fourth region and a fourth time associated with the fifth region based on a value subtracting the eigenvalue from the first time, the second time, the third time, and the fourth time And the recognition time is calculated on the basis.

바람직하게는, 상기 인지 시간을 산출하는 단계는 상기 제2 시간과 제1 가중치를 곱셈하여 제5 시간을 산출하고, 상기 제3 시간과 제2 가중치를 곱셈하여 제6 시간을 산출하며, 상기 제4 시간과 제3 가중치를 곱셈하여 제7 시간을 산출하고, 상기 제5 시간, 상기 제6 시간 및 상기 제7 시간을 합산하여 상기 인지 시간을 산출한다.Preferably, the step of calculating the perception time may include calculating a fifth time by multiplying the second time by a first weight, calculating a sixth time by multiplying the third time by a second weight, The fourth time is calculated by multiplying the fourth time and the third weight, and the fifth time, the sixth time, and the seventh time are added up to calculate the perception time.

바람직하게는, 상기 모델링하는 단계는 상황 자각(situation awareness)을 기초로 상기 제1 영역을 상기 제3 영역, 상기 제4 영역 및 상기 제5 영역으로 구분한다.Preferably, the modeling step divides the first area into the third area, the fourth area, and the fifth area based on context awareness.

바람직하게는, 상기 모델링하는 단계는 상기 훈련자가 육안으로 확인하는 화면 상에 포인터와 타겟이 표시될 때 상기 훈련자의 훈련 행태를 모델링한다.Preferably, the modeling step models the training behavior of the trainee when the pointer and the target are displayed on the screen that the trainee visually confirms.

바람직하게는, 상기 행동 시간을 산출하는 단계는 상기 포인터와 상기 타겟 사이의 거리, 및 상기 타겟의 너비를 기초로 상기 행동 시간을 산출한다.Preferably, the calculating of the action time calculates the action time based on the distance between the pointer and the target, and the width of the target.

또한 본 발명은 컴퓨터에서 훈련자 평가 기준 생성 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제안한다.The present invention also proposes a computer program stored on a computer readable medium for executing a method of generating a trainee evaluation criterion in a computer.

또한 본 발명은 훈련자가 훈련을 수행하는 데에 걸린 훈련 시간을 획득하는 훈련 시간 획득부; 상기 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간과 상기 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 기초로 생성된 훈련자 평가 기준과 상기 훈련 시간을 비교하여 상기 훈련 시간이 상기 훈련자 평가 기준 이상 걸리는지 여부를 판단하는 훈련자 평가부; 및 상기 훈련 시간이 상기 훈련자 평가 기준 이상 걸리는 것으로 판단되면 상기 훈련자가 상기 훈련을 다시 수행하도록 제어하는 훈련 반복 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 훈련자 평가 시스템을 제안한다.The present invention also relates to a training time obtaining unit for obtaining a training time taken for a trainee to perform a training; Comparing the training time with a trainee evaluation criterion generated based on an action time expected to be taken by the trainee to complete the training and a recognition time taken by the trainee to recognize the training content, A trainee evaluating unit for judging whether or not it takes more than an evaluation criterion; And a training repetition controller for controlling the trainer to perform the training again if it is determined that the training time is longer than the trainee evaluation criterion.

바람직하게는, 상기 훈련자 평가 시스템은 상기 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 상기 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 상기 훈련자의 훈련 행태를 모델링하는 훈련 행태 모델링부; 상기 제2 영역을 기초로 상기 행동 시간을 산출하는 행동 시간 산출부; 상기 제1 영역을 기초로 상기 인지 시간을 산출하는 인지 시간 산출부; 및 상기 행동 시간과 상기 인지 시간을 기초로 상기 훈련자의 수준을 판단하기 위한 상기 훈련자 평가 기준을 생성하는 평가 기준 생성부를 포함하는 훈련자 평가 기준 생성 장치를 더 포함한다.Preferably, the trainee evaluation system includes a training behavior modeling unit for classifying the training behavior of the trainee into a first region for calculating the perceived time and a second region for calculating the behavior time; A behavior time calculating unit for calculating the behavior time based on the second area; A recognition time calculating unit for calculating the recognition time based on the first area; And an evaluation criterion generation unit for generating the trainee evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the behavior time and the recognition time.

또한 본 발명은 훈련자가 훈련을 수행하는 데에 걸린 훈련 시간을 획득하는 단계; 상기 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간과 상기 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 기초로 생성된 훈련자 평가 기준과 상기 훈련 시간을 비교하여 상기 훈련 시간이 상기 훈련자 평가 기준 이상 걸리는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 훈련 시간이 상기 훈련자 평가 기준 이상 걸리는 것으로 판단되면 상기 훈련자가 상기 훈련을 다시 수행하도록 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 훈련자 평가 방법을 제안한다.The present invention also provides a method comprising: obtaining training time required for a trainee to perform a training; Comparing the training time with a trainee evaluation criterion generated based on an action time expected to be taken by the trainee to complete the training and a recognition time taken by the trainee to recognize the training content, Judging whether or not it takes more than an evaluation criterion; And controlling the trainer to perform the training again if it is determined that the training time is longer than the trainee evaluation criterion.

바람직하게는, 상기 획득하는 단계 이전에, 상기 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 상기 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 상기 훈련자의 훈련 행태를 모델링하는 단계; 상기 제2 영역을 기초로 상기 행동 시간을 산출하는 단계; 상기 제1 영역을 기초로 상기 인지 시간을 산출하는 단계; 및 상기 행동 시간과 상기 인지 시간을 기초로 상기 훈련자의 수준을 판단하기 위한 상기 훈련자 평가 기준을 생성하는 단계를 더 포함한다.Preferably, the step of modeling the training behavior of the trainee is divided into a first region for calculating the perceived time and a second region for calculating the behavior time before the acquiring step; Calculating the action time based on the second region; Calculating the recognition time based on the first area; And generating the trainer evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the behavior time and the perceived time.

또한 본 발명은 컴퓨터에서 훈련자 평가 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제안한다.The present invention also proposes a computer program stored in a computer readable medium for executing a trainee evaluation method in a computer.

본 발명은 상기한 목적 달성을 위한 구성들을 통하여 다음과 같은 효과들을 얻을 수 있다.The present invention can achieve the following effects through the configurations for achieving the above object.

첫째, 본 발명은 인지 아키텍처를 이용하여 인간 행동의 과정을 인지적인 부분과 물리적인 부분으로 구분한다. 또한 본 발명은 인지 아키텍처와 인지 이론을 병합하여 인간 행동의 인지 과정을 결합한다. 즉 본 발명은 인지공학적 관점에서 훈련자의 수준을 판정하기 위한 기준을 마련하고 이 기준을 적용하여 훈련자의 수준을 평가함으로써, 훈련자가 훈련 내용을 명확하게 이해하였는지 여부를 검증할 수 있다.First, the present invention uses a cognitive architecture to divide the process of human behavior into a cognitive part and a physical part. The present invention also combines cognitive architecture and cognitive theory to combine cognitive processes of human behavior. In other words, the present invention can verify whether or not the trainer clearly understands the training contents by setting criteria for judging the level of the trainee from a cognitive engineering perspective and evaluating the level of the trainee by applying the criteria.

둘째, 훈련자에 따라 불필요한 교육이나 훈련을 감소시킬 수 있으며, 이에 따른 시간 및 비용의 절감이 가능해진다.Second, according to the trainee, it is possible to reduce unnecessary education or training, and it is possible to save time and cost accordingly.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인지 모델링 기반 훈련 시스템의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 관찰부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 분석부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 분석부가 수행하는 기능을 설명하기 위한 참고도들이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 훈련부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인지 모델링 기반 훈련 시스템의 구축 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 기준 생성 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 기준 생성 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 시스템의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating an internal configuration of a cognitive modeling-based training system according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram schematically illustrating an internal configuration of an observation unit constituting a training system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a conceptual diagram schematically showing an internal configuration of an analysis unit constituting a training system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 and FIG. 5 are reference views for explaining functions performed by the analysis unit constituting the training system according to the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a conceptual diagram schematically illustrating an internal configuration of a training unit constituting a training system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart schematically illustrating a method of constructing a cognitive modeling-based training system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a block diagram schematically illustrating an internal configuration of a trainer evaluation criterion generating apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.
9 is a flowchart schematically illustrating a method of generating a trainee evaluation criterion according to a preferred embodiment of the present invention.
10 is a block diagram schematically illustrating an internal configuration of a trainee evaluation system according to a preferred embodiment of the present invention.
11 is a flowchart schematically showing a trainee evaluation method according to a preferred embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same reference numerals are used to designate the same or similar components throughout the drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In addition, the preferred embodiments of the present invention will be described below, but it is needless to say that the technical idea of the present invention is not limited thereto and can be variously modified by those skilled in the art.

종래에는 훈련자의 행태를 물리적인 시간으로만 고려하고 있으며, 훈련자 수준 판정 기준을 인지공학적으로 개발하는 절차도 없다. 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템, 즉 인지 모델링을 적용한 훈련 시스템은 이러한 문제점을 해결하기 위해 다음과 같은 기술적 특징들을 가진다.Conventionally, the behavior of the trainee is considered only in terms of physical time, and there is no procedure to develop cognitive engineering criteria for the trainee level. The training system proposed by the present invention, that is, the training system applying the cognitive modeling, has the following technical characteristics in order to solve such a problem.

첫째, 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템은 훈련자의 행태를 인지 아키텍처로 모델링한다. 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템은 훈련자의 행태를 모델링하기 위한 인지 아키텍처로 ACT-R(Adaptive Control of Thought-Rational)을 이용할 수 있다. 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템은 인간 행동의 인지적인 시간과 물리적인 시간을 구분하기 위해 인지 아키텍처를 사용한다.First, the training system proposed in the present invention models the behavior of a trainer into a cognitive architecture. The training system proposed in the present invention can use ACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational) as a cognitive architecture for modeling the behavior of a trainee. The training system proposed in the present invention uses a cognitive architecture to distinguish between cognitive time and physical time of human behavior.

둘째, 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템은 훈련자 수준 판정 기준을 기초로 훈련자의 수준을 인지공학적으로 분석 판단한다. 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템은 피츠의 법칙(Fitts' Law)과 관련된 모델 및 상황 자각(situation awareness) 이론을 통해 훈련자 수준 판정 기준을 개발하고, 이와 같이 생성된 훈련자 수준 판정 기준을 기초로 훈련자의 수준을 인지공학적으로 분석 판단할 수 있다. 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템은 인지적 부하를 경감시키는 측면에서 단순히 물리적 시간을 감축시키는 것과 차이가 있다.Second, the training system proposed in the present invention determines the level of the trainee based on the criterion of the level of the trainee. The training system proposed in the present invention develops the criterion of the level of the trainee through the model of the Fitts 'Law and the model of the situation awareness related to the Fitts' Law, The level can be cognitively analyzed and judged. The training system proposed in the present invention differs from merely reducing the physical time in terms of reducing the cognitive load.

이하에서는 도면들을 참조하여 본 발명에서 제안하는 훈련 시스템, 즉 인지 모델링을 적용한 훈련 시스템을 보다 자세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, the training system proposed by the present invention, that is, the training system applying the cognitive modeling will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 인지 모델링 기반 훈련 시스템의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.1 is a conceptual diagram schematically illustrating an internal configuration of a cognitive modeling-based training system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 따르면, 인지 모델링 기반 훈련 시스템(100)은 입력부(110), 전시부(120), 관찰부(130), 분석부(140), 훈련부(150) 및 제어부(160)를 포함한다.1, the cognitive modeling-based training system 100 includes an input unit 110, a display unit 120, an observation unit 130, an analysis unit 140, a training unit 150, and a control unit 160.

입력부(110)는 성명, 계급, 소속, 직책 등 훈련자 정보를 입력하고, 훈련 수행시 훈련자의 문제 해결 내용을 입력받는 기능을 수행한다. 입력부(110)는 전시부(120)에서 제공하는 형태에 따라 다양한 입력값을 수신할 수 있으며, 훈련은 대대 5지선다형의 입력값을 받을 수 있다.The input unit 110 inputs trainer information such as a name, a rank, a position, a position, and the like, and receives a content of a problem solving by a trainee when performing a training. The input unit 110 may receive various input values according to the form provided by the display unit 120, and the training may receive the input values of the multi-output type.

전시부(120)는 훈련자가 입력부(110)를 통해 훈련자 정보를 입력하기 위한 화면을 제공하며, 훈련용 컨텐츠 제공, 훈련에 대한 결과 등을 피드백하는 기능을 수행한다. 전시부(120)는 훈련부(150)에서 제공하는 각종 컨텐츠 및 분석부(140)의 분석 결과에 따라 다양한 형태로 내용을 전시할 수 있다.The display unit 120 provides a screen for the trainee to input the trainee information through the input unit 110, and provides a function for providing contents for training and a result of training. The display unit 120 may display contents in various forms according to the various contents provided by the training unit 150 and the analysis result of the analysis unit 140.

관찰부(130)는 훈련자의 훈련 내용을 관찰하는 기능을 수행한다. 이를 위해 관찰부(130)는 도 2에 도시된 바와 같이 트래킹(tracking) DB(131), 레코딩(recording) DB(132), 제1 체킹(checking) DB(133) 등의 데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다.The observation unit 130 performs a function of observing the training contents of the trainee. 2, the observation unit 130 includes a database DB such as a tracking DB 131, a recording DB 132, and a first checking DB 133 can do.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 관찰부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다. 이하 설명은 도 2를 참조한다.2 is a conceptual diagram schematically illustrating an internal configuration of an observation unit constituting a training system according to an embodiment of the present invention. The following description refers to Fig.

관찰부(130)는 훈련자가 전시부(120)에서 조작하는 커서의 위치(location), 이동(movement), 이동 시간(time) 등을 추적한다. 관찰부(130)가 추적하여 얻은 결과는 트래킹(tracking) DB(131)에 저장된다. 즉 트래킹 DB(131)는 훈련자가 전시부(120)에서 조작하는 커서의 위치, 이동, 이동 시간 등을 저장한다. 트래킹 DB(131)에 저장된 정보들은 분석부(140)가 훈련자의 훈련 및 문제 해결 수행 시간을 산출하는 데에 활용될 수 있다.The observation unit 130 tracks the location, movement, movement time, etc. of the cursor operated by the trainee on the display unit 120. The results obtained by the observation unit 130 are stored in a tracking DB 131. [ That is, the tracking DB 131 stores the position, movement, movement time, and the like of the cursor operated by the trainee on the display unit 120. [ The information stored in the tracking DB 131 may be used by the analysis unit 140 to calculate the training and troubleshooting time of the trainee.

관찰부(130)는 훈련자가 전시부(120)에서 조작 및 입력하는 모든 내용(records)을 비디오 파일 형태로 생성한다. 관찰부(130)가 이와 같이 생성한 비디오 파일 형태의 것은 레코딩 DB(132)에 저장된다. 즉 레코딩 DB(132)는 훈련자가 전시부(120)에서 조작 및 입력하는 모든 내용을 비디오 파일 형태로 저장한다. 레코딩 DB(132)에 저장된 정보들은 사후 분석시, 정성적 평가 등에 활용될 수 있다.The observing unit 130 generates all the records that the trainee manipulates and inputs in the display unit 120 in the form of a video file. The video file format generated by the observation unit 130 is stored in the recording DB 132. That is, the recording DB 132 stores all contents that the trainer manipulates and inputs in the display unit 120 in the form of a video file. The information stored in the recording DB 132 can be utilized for post-analysis, qualitative evaluation, and the like.

관찰부(130)는 훈련자가 전시부(120)에서 입력한 문제 해결 내용을 입력부(110)로부터 수신하여 분석부(140)에서 훈련자 평가를 위해 활용되도록 제어한다. 관찰부(130)는 이를 위해 입력부(110)로부터 수신된 문제 해결 내용을 제1 체킹 DB(133)에 저장한다.The observation unit 130 receives from the input unit 110 the content of the problem solved by the trainee at the display unit 120 and controls the analysis unit 140 to be utilized for trainee evaluation. The observation unit 130 stores the problem solving content received from the input unit 110 in the first checking DB 133 for this purpose.

다시 도 1을 참조하여 설명한다.Referring back to FIG.

분석부(140)는 관찰부(130) 및 훈련부(150)에서 제공하는 훈련자의 훈련 내용을 활용하여 훈련자의 훈련 행태를 분석하고, 훈련자의 인지 시간, 훈련 수행 시간 등을 산출하여 훈련자 평가 기준을 개발하는 기능을 수행한다. 이를 위해 분석부(140)는 모델 DB(141), 인지 아키텍처 DB(142), 상황 인식 DB(143), 인식률 DB(144) 등을 포함할 수 있다.The analysis unit 140 analyzes the training behavior of the trainee using the trainee's training contents provided by the observation unit 130 and the training unit 150 and develops the trainee evaluation criteria by calculating the recognition time and the training execution time of the trainee . For this, the analysis unit 140 may include a model DB 141, a cognitive architecture DB 142, a situation recognition DB 143, a recognition rate DB 144, and the like.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 분석부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다. 이하 설명은 도 3을 참조한다.FIG. 3 is a conceptual diagram schematically showing an internal configuration of an analysis unit constituting a training system according to an embodiment of the present invention. The following description refers to Fig.

피츠의 법칙(Fitts' Law)은 인간의 정신적 움직임을 설명하고 예측하기 위한 모델이다. 분석부(140)는 훈련자의 수준 판정 기준을 개발하기 위해 모델 DB(141)에 피츠의 법칙에 따른 모델을 생성하여 저장할 수 있다.Fitts' Law is a model for explaining and predicting human mental movements. The analysis unit 140 may generate and store a model according to the Pitts' law in the model DB 141 in order to develop a criterion of the level of the trainee.

분석부(140)는 다음 수학식을 이용하여 피츠의 법칙에 따른 모델을 생성할 수 있다.The analysis unit 140 may generate a model according to the Fitz rule using the following equation.

상기에서 MT는 운동 시간(Movement Time)을 의미하며, log₂(2D/W)는 난이도(index of difficulty)를 의미한다. a와 b는 상수를 의미하며, 실험 결과에 따라 회귀식을 통해 결정된다. W(Width)는 타겟의 너비를 의미하며, D(Distance)는 시작 지점의 중심부터 목표 타겟의 중심까지의 거리를 의미한다.In the above, MT denotes a movement time, and log ₂ (2D / W) denotes an index of difficulty. a and b are constants, and they are determined by a regression equation according to the experimental results. W (Width) means the width of the target, and D (Distance) means the distance from the center of the starting point to the center of the target target.

수학식 1에 따르면, 타겟까지의 거리(D)가 증가하거나 타겟의 너비(W)가 작아지는 경우 난이도가 증가하게 되고, 이와 함께 운동 시간(MT)이 증가함을 알 수 있다.According to Equation (1), when the distance D to the target increases or the width W of the target decreases, the degree of difficulty increases and the movement time MT increases.

한편 분석부(140)는 피츠의 법칙에 따른 모델과 더불어 이 모델을 생성하는 데에 이용되는 운동 시간(MT), 타겟까지의 거리(D), 타겟의 너비(W) 등을 모델 DB(141)에 저장할 수 있다.On the other hand, the analyzer 140 stores the model based on the Fitz rule, the motion time MT used to generate the model, the distance D to the target, the width W of the target, ). &Lt; / RTI >

분석부(140)는 훈련자의 행태를 모델링하기 위해 인지 아키텍처로 ACT-R을 이용할 수 있다. ACT-R은 인간의 행동을 묘사하는 인지 아키텍처로서, IF-THEN 형식으로 실행된다.The analysis unit 140 may use the ACT-R as a cognitive architecture to model the behavior of the trainee. ACT-R is a cognitive architecture that describes human behavior and is implemented in IF-THEN format.

IF는 목표(goal)와 선언 부분 메모리(declarative memory)를 비교하여 적절한 생성(production)을 선택한다.The IF compares the goal with a declarative memory to select the appropriate production.

THEN은 선택된 생성 규칙(production rule)을 실행한다.THEN executes the selected production rule.

분석부(140)는 인지 아키텍처 DB(142)에 인지 아키텍처인 ACT-R과 더불어 복수개의 모듈들(modules)과 복수개의 버퍼들(buffers)을 저장할 수 있다.The analysis unit 140 may store a plurality of modules and a plurality of buffers in the cognitive architecture DB 142 in addition to the cognitive architecture ACT-R.

인지 아키텍처 DB(142)에 저장되는 버퍼들은 각각 하나의 청크(chunk)를 가지고 있다. 여기서 청크는 기억 단위의 정보를 나타내는데, 이는 인간의 인지 한계를 의미한다.The buffers stored in the cognitive architecture DB 142 each have one chunk. Here, chunks represent information of memory units, which means human perception limit.

반면, 인지 아키텍처 DB(142)에 저장되는 모듈들은 각각 많은 청크를 가질 수 있다. 이는 인간의 멀티태스킹을 의미한다.On the other hand, the modules stored in the cognitive architecture DB 142 may each have many chunks. This means human multitasking.

인지 아키텍처 DB(142)에 저장되는 모듈들에는 절차적 모듈(procedural module), 시각적 모듈(visual module), 청각적 모듈(auditory module), 매뉴얼 모듈(manual module), 음성적 모듈(vocal module), 심상적 모듈(imaginal module), 서술적 모듈(declarative module), 목표 모듈(goal module) 등이 있다. 인지 아키텍처 DB(142)에 저장되는 모듈들에 대한 자세한 설명은 도 5를 참조하여 후술한다.Modules stored in the cognitive architecture DB 142 may include a procedural module, a visual module, an auditory module, a manual module, a vocal module, An imaginary module, a declarative module, and a goal module. Details of the modules stored in the cognitive architecture DB 142 will be described later with reference to FIG.

분석부(140)는 본 실시예에서 인지 아키텍처 DB(142)에 저장된 정보들을 기초로 인간의 인지 단계에 따른 인지 수행 시간과 그에 따른 인식 및 실제 물리적 수행 시간을 산출하는 기능을 수행한다.The analysis unit 140 calculates the recognition execution time according to the recognition step of the human being and the recognition and actual physical execution time according to the information stored in the recognition architecture DB 142 in the present embodiment.

분석부(140)는 상황 인식 DB(143)에 SA(Situation Awareness)와 관련된 정보를 저장한다.The analysis unit 140 stores information related to SA (Situation Awareness) in the situation recognition DB 143. [

SA는 동적 시스템(dynamic system)에서 상황 인식에 대한 인간의 인지 과정을 나타내는 이론이다. SA는 인간의 상황 인식을 세 단계로 구분하여 설명한다.SA is a theory of human cognitive processes of contextual perception in dynamic systems. SA explains human situational awareness in three stages.

제1 단계는 지각(perception)으로서, 외부 환경의 요소나 데이터, 정보 등을 인지하는 단계이다.The first step is perception, which is to recognize elements, data, information, etc. of the external environment.

제2 단계는 이해(comprehension)로서, 외부 상황이 의미하는 바와 중요한 점을 전체적인 그림의 형태로 이해하는 단계이다.The second stage is comprehension, which is to understand the meaning and significance of the external situation as a whole picture.

제3 단계는 투사(projection)로서, 제1 단계와 제2 단계를 바탕으로 미래의 상태나 변화 등을 예측하는 단계이다.The third step is a projection step of predicting a future state or change based on the first and second steps.

분석부(140)는 본 실시예에서 상황 인식 DB(143)에 저장된 정보들을 기초로 인간의 인지 단계에 따른 인지 수행 시간을 산출하는 기능을 수행한다.The analysis unit 140 calculates the perceived performance time according to the perception step of the human being based on the information stored in the situation recognition DB 143 in the present embodiment.

인식률 DB(144)는 훈련자의 수준을 판정하기 위한 CR(Cognition Ratio) 및 이 CR과 관련된 각종 정보들을 저장한다.The recognition rate DB 144 stores a CR (Cognition Ratio) for determining the level of the trainee and various information related to the CR.

CR은 분석부(140)가 훈련자의 수준을 판정하기 위해 산출하는 것으로서, 훈련을 반복함으로써 해당 문제나 상황에 익숙해짐을 의미한다. 이에 따라 전체 반응 시간(인지 시간 + 물리적 행동 시간)에서 인지 시간이 줄어드는 것을 나타낸다. 분석부(140)는 CR에 따라 초보자와 숙련자의 수준을 판정하는 기준을 생성할 수 있다. 본 실시예에서는 CR보다 낮은 값을 가지면 해당 훈련자를 숙련자로 판정할 수 있다.The CR is calculated by the analysis unit 140 to determine the level of the trainee, and means that the user is accustomed to the problem or situation by repeating the training. Thus indicating that the perception time is reduced in the total response time (cognitive time + physical behavior time). The analyzer 140 may generate a criterion for determining the level of the novice and expert according to the CR. In the present embodiment, if the value is lower than CR, the trainee can be judged to be an expert.

분석부(140)는 다음 수학식을 이용하여 CR을 산출할 수 있다.The analyzer 140 may calculate the CR using the following equation.

상기에서 Cognition은 인지 시간을 의미하며, Action은 물리적 행동 시간을 의미한다. 분석부(140)는 모델 DB(141)에 저장된 정보들을 기초로 운동 시간(MT)을 물리적 행동 시간으로 산출할 수 있다.In the above, cognition means recognition time, and Action means physical action time. The analysis unit 140 may calculate the exercise time MT as a physical activity time based on the information stored in the model DB 141. [

분석부(140)는 도 4에 설명할 훈련자의 훈련 행태 정보를 기초로 전체 시간(t)을 인지 시간, 물리적 행동 시간 등으로 구분함으로써 인지 시간을 산출할 수 있다. 분석부(140)는 다음 수학식을 이용하여 인지 시간을 산출할 수 있다.The analysis unit 140 can calculate the recognition time by dividing the total time t by the recognition time, the physical activity time, and the like based on the training behavior information of the trainee described in FIG. The analysis unit 140 may calculate the recognition time using the following equation.

상기에서 a, b 및 c는 가중치(weighting value)를 의미한다. a, b 및 c는 각기 다른 값을 가지며, 난이도에 따라 1 ~ 10 중 어느 하나의 값을 가진다. 난이도는 평가 계획자의 주관적인 판단에 따라 사전에 결정될 수 있다.In the above, a, b, and c mean a weighting value. a, b, and c have different values, and have a value of 1 to 10, depending on the degree of difficulty. The difficulty level can be determined in advance according to the subjective judgment of the evaluation planner.

Aper는 SA의 제1 단계(perception)를 의미하고, Bcom은 SA의 제2 단계(comprehension)를 의미하며, Cpro는 SA의 제3 단계(projection)를 의미한다.Aper means the first stage of the SA, Bcom means the second stage (comprehension) of the SA, and Cpro means the third stage of the SA.

i는 훈련자의 고유값을 의미한다. i는 이전 훈련 진행시와 이후 훈련 진행시 사이의 차이값을 보정하는 값이다.i is the trait's unique value. i is a value that corrects the difference between the time of the previous training and the time of the next training.

familiar는 훈련 반복을 의미하며, newone은 훈련자가 처음 해보는 훈련을 의미한다. familiar와 newone은 소정의 정수값을 가진다. Newone은 고유값 i와 같고, familiar는 고유값 i를 훈련 반복시 감소시키는 값이다.familiar means training repetition, and newone means training the trainee first. Familiar and newone have a certain integer value. Newone is equal to eigenvalue i, and familiar is a value that decreases eigenvalue i during training iteration.

한편 k는 반복 횟수를 의미한다.K means the number of repetitions.

분석부(140)는 관찰부(130)와 훈련부(150)로부터 훈련자의 훈련 행태 정보를 제공받아 훈련자 수준을 판정하기 위한 CR(Cognition Ratio)을 산출한다. 분석부(140)는 이를 위해 앞서 설명한 피츠의 법칙에 따른 모델, ACT-R 인지 아키텍처, SA 인지 이론 등을 활용한다.The analysis unit 140 receives the training behavior information of the trainee from the observation unit 130 and the training unit 150 and calculates a CR (Cognition Ratio) for determining the level of the trainee. The analysis unit 140 uses the Fitz's law model, the ACT-R aware architecture, and the SA awareness theory described above.

도 4 및 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 분석부가 수행하는 기능을 설명하기 위한 참고도들이다.FIG. 4 and FIG. 5 are reference views for explaining functions performed by the analysis unit constituting the training system according to the embodiment of the present invention.

훈련자의 훈련 행태는 도 4에 도시된 바와 같이 구성되어 있다. 따라서 다음과 같이 전체 시간에서 눈으로 읽는 시간(210), 인지 시간(220, 230), 행동 시간(240) 등을 구분할 수 있다.The training behavior of the trainee is configured as shown in Fig. Therefore, it is possible to distinguish the eye reading time 210, the recognition time 220 and 230, and the action time 240 in the whole time as follows.

① 1회 수행시 : 전체 시간(t) = 읽는 시간(visual; t_r1) + 인지 시간(cognition; t_c1) + 행동 시간(manual; t_a1)① 1 once performed when: the total time (t) = read time (visual; t _r1) + think time (cognition; t _c1) + action time (manual; t _a1)

② N회 수행시 : 전체 시간(t) = 첫회 수행시 읽는 시간(t_r1) + 첫회 수행시 인지 시간(t_c1) + 첫회 수행시 행동 시간(t_a1) + … + N회 반복에 따른 시스템 처리 및 결과 전시 시간(St) + N회 수행시 읽는 시간(t_rn) + N회 수행시 인지 시간(t_cn) + N회 수행시 행동 시간(t_an)(2) The total time (t) = the time to read in the first execution (t _r1 ) + the time of the first execution (t _c1 ) + the time of the first execution (t _a1 ) + + N times repeatedly processing system and results according to the display time (St) + N times when performing reading time (t _rn) + N times performed when it is time (t _cn) + N times when performing action time (t _an)

분석부(140)는 전체 시간을 읽는 시간, 인지 시간, 행동 시간 등으로 구분하기 위해 훈련 과정 전체에 대한 인지 과정을 ACT-R로 모델링한다. ACT-R 모델링은 관찰부(130)에서 제공하는 훈련 행태를 ACT-R 인지 아키텍처로 변환하는 것이다.The analysis unit 140 models ACT-R as a cognitive process for the whole training process in order to classify the total time as a reading time, a recognition time, and an action time. ACT-R modeling is to convert the training behavior provided by the observation unit 130 into an ACT-R or an architecture.

ACT-R 모델링은 도 5에 도시된 바와 같이 각각 7개의 모듈들과 버퍼들로 단계를 나눌 수 있다.ACT-R modeling can be divided into seven modules and buffers, respectively, as shown in FIG.

절차적 모듈(procedural module; 미도시)은 각각의 모듈들 사이에서 정보 교환, 커뮤니케이션 등의 역할을 수행한다.A procedural module (not shown) plays a role of information exchange and communication among the modules.

시각적 모듈(visual module; 304)은 외부 환경으로부터 정보를 보는 기능을 수행한다. 시각적 모듈(304)에 의해 생성된 시각 정보는 제4 버퍼(314)에 저장된다.A visual module 304 functions to view information from the external environment. The time information generated by the visual module 304 is stored in the fourth buffer 314.

청각적 모듈(auditory module; 306)은 외부 환경으로부터 정보를 듣는 기능을 수행한다. 청각적 모듈(306)에 의해 생성된 청각 정보는 제6 버퍼(316)에 저장된다.An auditory module (306) performs the function of listening to information from the external environment. The auditory information generated by the auditory module 306 is stored in the sixth buffer 316.

매뉴얼 모듈(manual module; 305)은 팔, 다리 등을 움직임으로써 외부 환경에 대해 적절한 행동을 취한다. 매뉴얼 모듈(305)에 의해 생성된 매뉴얼 정보는 제5 버퍼(315)에 저장된다.A manual module 305 takes appropriate actions on the external environment by moving the arms, legs, and the like. The manual information generated by the manual module 305 is stored in the fifth buffer 315.

음성적 모듈(vocal module; 307)은 말을 함으로써 외부 환경에 대해 적절한 행동을 취한다. 음성적 모듈(307)에 의해 생성된 음성 정보는 제7 버퍼(317)에 저장된다.The vocal module (307) takes appropriate action on the external environment by speaking. The voice information generated by the voice module 307 is stored in the seventh buffer 317.

심상적 모듈(imaginal module; 302)은 현재의 과제(problem)에 대한 멘탈 표상을 가지고 있다. 심상적 모듈(302)에 의해 생성된 심상 정보는 제2 버퍼(312)에 저장된다.The imaginal module 302 has a mental representation of the current problem. The image information generated by the imaginary module 302 is stored in the second buffer 312.

서술적 모듈(declarative module; 303)은 기억으로부터 정보를 불러오거나 기억에 정보를 저장하는 기능을 수행한다. 서술적 모듈(303)에 의해 생성된 서술 정보는 제3 버퍼(313)에 저장된다.A declarative module 303 functions to retrieve information from or store information in memory. The description information generated by the descriptive module 303 is stored in the third buffer 313. [

목표 모듈(goal module; 301)은 태스크를 수행하기 위해 현재의 의도를 계속 진행시키는 기능을 수행한다. 목표 모듈(301)에 의해 생성된 목표 정보는 제1 버퍼(311)에 저장된다.The goal module 301 performs the function of continuing the current intention to perform the task. The target information generated by the target module 301 is stored in the first buffer 311. [

액션(action) 부분은 피츠의 법칙을 통해 전시부(120)에서 제공하는 화면의 내용(커서의 위치, 이동 시간, 거리 등)에 따라 계산되고, 인지(cognition) 부분은 SA 부분과 같이 세 부분으로 나뉜다. SA의 제1 단계(perception; 321), 제2 단계(comprehension; 322) 및 제3 단계(projection; 323) 모두 훈련의 반복 숙달에 의해 낮아지는 것을 목표로 한다.The action part is calculated according to the contents (cursor position, movement time, distance, etc.) of the screen provided in the display part 120 through the Fitz rule, and the cognition part is calculated in three parts It is divided. Both the perception 321, the comprehension 322, and the projection 323 of the SA are aimed at being lowered by the repetitive mastery of the training.

본 발명에서는 훈련의 반복 숙달에 의해 인지적인 시간이 낮아지는 것을 주로 표현한다. 이는 대부분의 무기 체계가 운용 프로그램을 제어하는 것이므로, 물리적인 속도 향상보다는 인지적인 속도 향상에 목표를 두기 때문이다. 반면, 신체의 올바른 행동, 속도 향상 등이 되는 것을 목표로 하는 무기 체계의 경우, 피츠의 법칙에 따른 운동 시간(MT)이 줄어드는 것으로 변환하여 최종적인 훈련자 수준 판정 기준을 생성하는 것도 가능하다.In the present invention, it is mainly expressed that the cognitive time is lowered by the repetitive mastery of the training. This is because most weapons systems control the operating program and therefore aim to increase the cognitive speed rather than the physical speed. On the other hand, in the case of a weapon system aiming at correct behavior, speeding, etc. of the body, it is also possible to transform the movement time (MT) according to Fitz's law to produce a final trainee level criterion.

다시 도 1을 참조하여 설명한다.Referring back to FIG.

훈련부(150)는 훈련자의 훈련 내용을 제공하며, 훈련자 정보를 저장 및 로딩하는 기능을 수행한다.The training unit 150 provides the training contents of the trainee, and stores and loads the trainee information.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 훈련 시스템을 구성하는 훈련부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 개념도이다.FIG. 6 is a conceptual diagram schematically illustrating an internal configuration of a training unit constituting a training system according to an embodiment of the present invention.

훈련부(150)는 도 6에 도시된 바와 같이 수습 정보(trainee info) DB(151), 훈련 콘텐츠(training contents) DB(152), 제2 체킹 DB(153) 등을 포함할 수 있다.The training unit 150 may include a trainee info DB 151, a training contents DB 152, a second checking DB 153, etc. as shown in FIG.

수습 정보 DB(151)는 입력부(110)로부터 받은 훈련자 정보를 저장한다. 성명(ID name), 계급(grade), 소속(department), 직책(duty) 등 훈련자 정보는 그 형태와 내용을 수정할 수 있으며, 이는 전시부(120)를 통해 입출력된다.The probation information DB 151 stores trainee information received from the input unit 110. The trainer information, such as ID name, grade, department, duty, etc., can be modified in its form and content, which is input and output through the display unit 120.

훈련 콘텐츠 DB(152)는 훈련자가 수행할 훈련 형태에 대한 내용을 담고 있다. 훈련 내용은 전시부(120)를 통해 훈련자에게 제공되며, 훈련하고자 하는 콘솔(console), 디스플레이(display), 무기 체계(system) 등의 기본 기능에 시나리오 및 훈련 테스트용 문제(exercise)를 포함한다.The training content DB 152 contains contents of the training form to be performed by the trainee. The training contents are provided to the trainee through the display unit 120 and include scenarios and exercise tests for basic functions such as a console, a display, and a system to be trained.

제2 체킹 DB(153)는 훈련자가 전시부(120)에서 입력한 문제 해결 내용(results)을 입력부(110)로부터 받아 저장한다. 제2 체킹 DB(153)에 저장된 정보들은 훈련부(150)에서 훈련자 평가 및 이력 관리를 위해 활용된다.The second checking DB 153 receives from the input unit 110 the results of the training inputted by the trainer through the display unit 120 and stores the results. The information stored in the second checking DB 153 is utilized by the training unit 150 for trainee evaluation and history management.

다시 도 1을 참조하여 설명한다.Referring back to FIG.

본 실시예에서 제어부(160)가 수행하는 기능들을 정리하여 보면 다음과 같다.The functions performed by the controller 160 in this embodiment are summarized as follows.

첫째, 제어부(160)는 분석부(140)로부터 나온 결과를 전시부(120)에 제공한다.First, the control unit 160 provides the display unit 120 with the result of the analysis unit 140.

둘째, 제어부(160)는 관찰부(130)의 정보를 분석부(140)가 활용할 수 있도록 제어한다.Second, the control unit 160 controls the analyzer 140 to utilize the information of the observation unit 130.

셋째, 제어부(160)는 관찰부(130)의 정보를 훈련부(150)가 활용할 수 있도록 제어한다.Third, the control unit 160 controls the training unit 150 to utilize the information of the observation unit 130.

넷째, 제어부(160)는 입력부(110)로부터 받은 훈련자의 문제 해결 내용을 관찰부(130)와 훈련부(150)에 제공한다.Fourth, the control unit 160 provides the observation unit 130 and the training unit 150 with the content of the problem solved by the trainee received from the input unit 110. [

다섯째, 제어부(160)는 입력부(110)로부터 받은 훈련자 정보를 훈련부(150)에 제공한다.Fifth, the control unit 160 provides the training unit 150 with the trainee information received from the input unit 110.

여섯째, 제어부(160)는 훈련부(150)의 훈련용 컨텐츠를 전시부(120)가 전시할 수 있도록 제어한다.Sixth, the control unit 160 controls the display unit 120 to display the training content of the training unit 150. FIG.

일곱째, 제어부(160)는 훈련부(150)의 문제 해결 내용 결과를 분석부(140)가 활용할 수 있도록 제어한다.Seventh, the control unit 160 controls the analysis unit 140 to utilize the results of the problem solving by the training unit 150.

이상 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명에서 제안하는 인지 모델링 기반 훈련 시스템(100)에 대하여 설명하였다. 다음으로 인지 모델링을 적용한 훈련 시스템의 구축 방법에 대하여 설명한다.The training system 100 based on the cognitive modeling proposed in the present invention has been described with reference to FIGS. 1 to 6. FIG. Next, the construction method of training system applying cognitive modeling is explained.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 인지 모델링 기반 훈련 시스템의 구축 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.FIG. 7 is a flowchart schematically illustrating a method of constructing a cognitive modeling-based training system according to an embodiment of the present invention.

먼저 제어부(160)가 훈련자 테스트를 수행한다(S405).First, the controller 160 performs a trainer test (S405).

이후 제어부(160)가 훈련자 정확도 및 수행 시간을 체킹(checking)한다(S410).Thereafter, the controller 160 checks the trainer's accuracy and execution time (S410).

이후 관찰부(130)가 훈련자의 훈련 행태를 추적(behavior tracking)한다(S415).Thereafter, the observation unit 130 tracks the trainee's training behavior (S415).

이후 분석부(140)가 훈련자의 행태 로그 기록을 바탕으로 물리적 행동 시간(action)을 산출한다(S420). 분석부(140)는 피츠의 법칙(Fitts' Law)에 따른 모델을 적용하여 운동 시간(MT)을 산출하고, 이 운동 시간을 물리적 행동 시간으로 산출할 수 있다.Thereafter, the analysis unit 140 calculates a physical action time based on the trainee's behavior log record (S420). The analyzer 140 may calculate the exercise time (MT) by applying a model according to the Fitts' Law, and calculate the exercise time as a physical action time.

이후 분석부(140)가 훈련자의 행태를 모델링하고 상황 자각(SA) 이론을 적용하여 인지 시간(cognition)을 산출한다(S425, S430).Thereafter, the analysis unit 140 models the behavior of the trainee and applies a state awareness (SA) theory to calculate cognition (S425, S430).

먼저 분석부(140)는 훈련자의 행태 로그 기록을 바탕으로 인지 아키텍처로 훈련자의 행태를 모델링한다(S425). 분석부(140)는 ACT-R을 인지 아키텍처로 이용할 수 있다. 또한 분석부(140)는 ACT-R을 이용하여 훈련자의 행태를 인지 부분(cognition)과 지각 부분(perception)으로 분리할 수 있다. 분석부(140)는 도 5에 도시된 바와 같이 목표 모듈(301), 심상적 모듈(302), 서술적 모듈(303) 등을 인지 부분으로 분리하고, 시각적 모듈(304), 매뉴얼 모듈(305), 청각적 모듈(306), 음성적 모듈(307) 등을 지각 부분으로 분리할 수 있다.First, the analysis unit 140 models the behavior of the trainee into the cognitive architecture based on the trainee's behavior log record (S425). The analysis unit 140 may use the ACT-R as a cognitive architecture. Also, the analysis unit 140 can separate the behavior of the trainee into cognition and perception using the ACT-R. 5, the analysis unit 140 separates the target module 301, the imaginary module 302, the descriptive module 303, and the like into cognitive parts, and outputs the visual module 304, the manual module 305 ), The auditory module 306, the phonetic module 307, and the like.

이후 분석부(140)는 도 5에 도시된 바와 같이 ATC-R의 각 모듈 중 SA와 연관되는 부분을 매칭하여(S430) 인지 시간을 산출한다. 분석부(140)는 인지 부분에 의해 수행되는 시간을 인지 시간으로 추정하고, 지각 부분에 의해 수행되는 시간을 물리적 행동 시간으로 추정할 수 있다.5, the analyzer 140 matches the portion of the ATC-R associated with the SA (S430), and calculates the time of perception. The analyzer 140 may estimate the time that is performed by the recognition portion as the recognition time, and may estimate the time that is performed by the recognition portion as the physical activity time.

이후 분석부(140)는 훈련자의 수준을 판정하기 위한 기준을 생성한다(S435). 분석부(140)는 훈련자의 행태에 따른 물리적 행동 시간과 인지 시간을 기초로 CR(Cognition Ratio)을 산출하고, 이 CR을 기초로 훈련자의 수준을 판정하기 위한 기준을 생성할 수 있다.Thereafter, the analysis unit 140 generates a criterion for determining the level of the trainee (S435). The analysis unit 140 may calculate a CR (Cognition Ratio) based on the physical action time and the perceived time according to the behavior of the trainee, and generate a criterion for determining the level of the trainee based on the CR.

이후 훈련부(150)가 훈련자의 수준을 평가한다(S440). 훈련부(150)는 각 훈련자의 정확도, 수행 시간 등을 훈련자 수준 판정 기준과 비교하여 훈련자의 수준을 평가할 수 있다. 예컨대, 훈련부(150)는 훈련자의 수행 시간이 훈련자 수준 판정 기준보다 짧을 경우 이 훈련자를 숙련자로 판정하고, 훈련자의 수행 시간이 훈련자 수준 판정 기준보다 길 경우 이 훈련자를 비숙련자로 판정할 수 있다.Thereafter, the training unit 150 evaluates the level of the trainee (S440). The training unit 150 can evaluate the level of the trainee by comparing the accuracy, execution time, etc. of each trainee with the criterion of the trainee level. For example, the training unit 150 may determine that the trainee is an expert if the trainee's execution time is shorter than the trainee level determination criterion, and may determine that the trainee is not skilled if the run time of the trainee is longer than the trainee level criterion.

훈련자 수준 평가시 훈련자가 숙련자로 판정되어 목표에 충족될 경우, 제어부(160)는 훈련자 테스트를 종료한다. 반면 훈련자 수준 평가시 훈련자가 비숙련자로 판정되어 목표에 미달될 경우, 제어부(160)는 피드백(feedback)을 통해 훈련자 테스트를 반복 수행하도록 제어한다(S445).If the trainee is judged to be an expert at the trainee level evaluation and is satisfied with the target, the control unit 160 ends the trainee test. On the other hand, if the trainer is judged to be unskilled at the level of the trainee, the control unit 160 controls the trainer to repeatedly perform the trainee test (S445).

이상 도 1 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일실시 형태에 대하여 설명하였다. 이하에서는 이러한 일실시 형태로부터 추론 가능한 본 발명의 바람직한 형태에 대하여 설명한다.1 to 7, an embodiment of the present invention has been described. Best Mode for Carrying Out the Invention Hereinafter, preferred forms of the present invention that can be inferred from the above embodiment will be described.

도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 기준 생성 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.FIG. 8 is a block diagram schematically illustrating an internal configuration of a trainer evaluation criterion generating apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.

도 8에 따르면, 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)는 훈련 행태 모델링부(510), 행동 시간 산출부(520), 인지 시간 산출부(530), 평가 기준 생성부(540), 제1 전원부(550) 및 제1 주제어부(560)를 포함한다.8, the trainer evaluation criterion generating apparatus 500 includes a training behavior modeling unit 510, a behavior time calculating unit 520, a recognition time calculating unit 530, an evaluation criterion generating unit 540, a first power source unit 550 and a first main control unit 560.

제1 전원부(550)는 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)를 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.The first power supply unit 550 performs a function of supplying power to each component constituting the trainee evaluation criterion generating apparatus 500.

제1 주제어부(560)는 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.The first main control unit 560 performs a function of controlling the overall operation of each component constituting the trainee evaluation criterion generating apparatus 500.

훈련 행태 모델링부(510)는 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 훈련자의 훈련 행태를 모델링하는 기능을 수행한다.The training behavior modeling unit 510 performs a function of modeling the training behavior of the trainee by dividing the training area into a first area for calculating the recognition time and a second area for calculating the activity time.

훈련 행태 모델링부(510)는 제1 영역을 훈련 내용을 시각적으로 또는 청각적으로 인식하는 단계와 관련된 제3 영역, 인식된 훈련 내용을 이해하는 단계와 관련된 제4 영역, 및 이해된 훈련 내용을 기초로 행동 방법을 결정하는 단계와 관련된 제5 영역으로 구분할 수 있다.The training behavior modeling unit 510 includes a third region related to the step of visually or auditorily recognizing the training contents of the first region, a fourth region related to the step of understanding the recognized training contents, And a fifth area related to a step of determining a behavior method based on the information.

훈련 행태 모델링부(510)는 상황 자각(situation awareness)을 기초로 제1 영역을 제3 영역, 제4 영역 및 제5 영역으로 구분할 수 있다.The training behavior modeling unit 510 may classify the first region into the third region, the fourth region, and the fifth region based on the situation awareness.

행동 시간 산출부(520)는 제2 영역을 기초로 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간을 산출하는 기능을 수행한다.The behavior time calculation unit 520 performs a function of calculating an action time that is expected to be taken by the trainee to complete the training based on the second area.

훈련 행태 모델링부(510)는 훈련자가 육안으로 확인하는 화면 상에 포인터와 타겟이 표시될 때 훈련자의 훈련 행태를 모델링할 수 있다. 이때 행동 시간 산출부(520)는 포인터와 타겟 사이의 거리, 및 타겟의 너비를 기초로 행동 시간을 산출할 수 있다.The training behavior modeling unit 510 can model the training behavior of the trainee when the pointer and the target are displayed on the screen that the trainee visually confirms. At this time, the action time calculating unit 520 may calculate the action time based on the distance between the pointer and the target and the width of the target.

인지 시간 산출부(530)는 제1 영역을 기초로 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 산출하는 기능을 수행한다.The perceived time calculating unit 530 calculates the perceived time required for the trainee to recognize the training contents based on the first area.

인지 시간 산출부(530)는 다음 순서에 따라 인지 시간을 산출할 수 있다.The recognition time calculating unit 530 can calculate the recognition time according to the following procedure.

먼저 인지 시간 산출부(530)는 훈련자에 대해 미리 정해진 것으로서 이전 훈련시와 이후 훈련시 사이의 차이값을 보정하기 위한 고유값, 훈련이 훈련자에게 처음 수행되는 것인지 여부와 관련된 값, 및 훈련 반복 횟수를 기초로 제3 영역과 관련된 제2 시간을 산출한다.First, the perceived time calculating unit 530 determines a predetermined value for the trainee, including an eigenvalue for correcting the difference between the previous training time and the subsequent training time, a value related to whether or not the training is performed for the first time by the trainee, A second time related to the third area is calculated.

이후 인지 시간 산출부(530)는 훈련자에 대해 미리 정해진 것으로서 이전 훈련시와 이후 훈련시 사이의 차이값을 보정하기 위한 고유값, 훈련이 훈련자에게 처음 수행되는 것인지 여부와 관련된 값, 훈련 반복 횟수 및 훈련 반복 횟수에 따라 고유값을 차감시키는 값을 기초로 제4 영역과 관련된 제3 시간 및 제5 영역과 관련된 제4 시간을 순차적으로 산출한다.Thereafter, the perceived time calculating unit 530 determines a predetermined value for the trainee, such as an eigen value for correcting the difference value between the previous training and the subsequent training, a value related to whether or not the training is first performed to the trainee, A third time related to the fourth area and a fourth time related to the fifth area are sequentially calculated on the basis of the value for subtracting the eigenvalues according to the number of training repetitions.

이후 인지 시간 산출부(530)는 제2 시간, 제3 시간 및 제4 시간을 기초로 인지 시간을 산출한다. 인지 시간 산출부(530)는 제2 시간과 제1 가중치를 곱셈하여 제5 시간을 산출하고, 이후 제3 시간과 제2 가중치를 곱셈하여 제6 시간을 산출하며, 이후 제4 시간과 제3 가중치를 곱셈하여 제7 시간을 산출하고, 이후 제5 시간, 제6 시간 및 제7 시간을 합산하여 인지 시간을 산출한다.Then, the perceived time calculating unit 530 calculates the perceived time based on the second time, the third time and the fourth time. The perceived time calculating unit 530 calculates the fifth time by multiplying the second time by the first weight and then by calculating the sixth time by multiplying the third time by the second weight, Calculates the seventh time by multiplying the weights, and then calculates the perceived time by adding the fifth time, the sixth time, and the seventh time.

평가 기준 생성부(540)는 행동 시간 산출부(520)에 의해 산출된 행동 시간과 인지 시간 산출부(530)에 의해 산출된 인지 시간을 기초로 훈련자의 수준을 판단하기 위한 훈련자 평가 기준을 생성하는 기능을 수행한다.The evaluation criterion generation unit 540 generates a trainee evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the behavior time calculated by the behavior time calculation unit 520 and the recognition time calculated by the recognition time calculation unit 530 .

평가 기준 생성부(540)는 다음 순서에 따라 훈련자 평가 기준을 생성할 수 있다.The evaluation criterion generator 540 may generate a trainee evaluation criterion according to the following procedure.

먼저 평가 기준 생성부(540)는 행동 시간과 인지 시간을 합산하여 제1 시간을 산출한다.First, the evaluation criterion generator 540 calculates the first time by summing the behavior time and the recognition time.

이후 평가 기준 생성부(540)는 인지 시간을 제1 시간으로 나누어 인식률(Cognition Ratio)을 산출한다.Then, the evaluation criterion generator 540 calculates the recognition ratio (cognition ratio) by dividing the recognition time by the first time.

이후 평가 기준 생성부(540)는 인식률을 기초로 훈련자 평가 기준을 생성한다.The evaluation criterion generator 540 then generates a trainee evaluation criterion based on the recognition rate.

다음으로 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)의 작동 방법에 대하여 설명한다.Next, an operation method of the trainee evaluation criterion generating apparatus 500 will be described.

도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 기준 생성 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.9 is a flowchart schematically illustrating a method of generating a trainee evaluation criterion according to a preferred embodiment of the present invention.

먼저 훈련 행태 모델링부(510)가 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 훈련자의 훈련 행태를 모델링한다(S610).First, the training behavior modeling unit 510 classifies the training behavior of the trainee into a first region for calculating the recognition time and a second region for calculating the action time (S610).

이후 행동 시간 산출부(520)가 제2 영역을 기초로 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간을 산출한다(S620).Thereafter, the action time calculating unit 520 calculates an action time that is expected to be required for the trainee to complete the training based on the second region (S620).

이후 인지 시간 산출부(530)가 제1 영역을 기초로 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 산출한다(S630).Thereafter, the perceived time calculating unit 530 calculates the perceived time required for the trainee to recognize the training content based on the first area (S630).

이후 평가 기준 생성부(540)가 행동 시간과 인지 시간을 기초로 훈련자의 수준을 판단하기 위한 훈련자 평가 기준을 생성한다(S640).Thereafter, the evaluation criterion generator 540 generates a trainee evaluation criterion for judging the level of the trainee based on the action time and the perceived time (S640).

앞서 도 8 및 도 9를 참조하여 훈련자 평가 기준을 생성하는 장치와 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는 훈련자를 평가하는 시스템과 방법에 대하여 설명한다.8 and 9, an apparatus and a method for generating a trainee evaluation criterion have been described. Hereinafter, a system and method for evaluating trainees will be described.

도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 시스템의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.10 is a block diagram schematically illustrating an internal configuration of a trainee evaluation system according to a preferred embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 훈련자 평가 시스템(700)은 훈련 시간 획득부(710), 훈련자 평가부(720), 훈련 반복 제어부(730), 제2 전원부(740) 및 제2 주제어부(750)를 포함한다.10, the trainee evaluation system 700 includes a training time obtaining unit 710, a trainee evaluating unit 720, a training repetition controlling unit 730, a second power source unit 740, and a second main control unit 750 .

제2 전원부(740)는 훈련자 평가 시스템(700)을 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.The second power supply unit 740 performs a function of supplying power to each configuration of the trainee evaluation system 700.

제2 주제어부(750)는 훈련자 평가 시스템(700)을 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.The second main control unit 750 performs a function of controlling the overall operation of each constituent constituting the trainee evaluation system 700.

훈련 시간 획득부(710)는 훈련자가 훈련을 수행하는 데에 걸린 훈련 시간을 획득하는 기능을 수행한다.The training time acquiring unit 710 performs a function of acquiring a training time required for the trainee to perform the training.

훈련자 평가부(720)는 훈련자 평가 기준과 훈련 시간을 비교하여 훈련 시간이 훈련자 평가 기준 이상 걸리는지 여부를 판단하는 기능을 수행한다. 훈련자 평가부(720)가 상기한 기능을 수행하는 데에 이용되는 훈련자 평가 기준은 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간과 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 기초로 생성될 수 있다.The trainer evaluation section 720 compares the trainee evaluation criteria with the training time and determines whether the training time exceeds the trainee evaluation criteria. The trainer evaluation criteria used by the trainer evaluator 720 to perform the above function is based on the behavior time that the trainer is expected to take to complete the training and the time it takes for the trainer to recognize the training content Lt; / RTI >

훈련 반복 제어부(730)는 훈련 시간이 훈련자 평가 기준 이상 걸리는 것으로 판단되면 훈련자가 훈련을 다시 수행하도록 제어하는 기능을 수행한다.The training repetition control unit 730 controls the trainer to perform the training again if it is determined that the training time is longer than the trainee evaluation standard.

훈련자 평가 시스템(700)은 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)를 더 포함할 수 있다. 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)에 대해서는 도 8을 참조하여 전술하였는 바, 여기서는 그 자세한 설명을 생략한다.The trainer evaluation system 700 may further include a trainer evaluation criteria generation device 500. [ The trainer evaluation criterion generating apparatus 500 has been described above with reference to FIG. 8, and a detailed description thereof will be omitted here.

다음으로 훈련자 평가 시스템(700)의 작동 방법에 대하여 설명한다.Next, the operation method of the trainee evaluation system 700 will be described.

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 훈련자 평가 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.11 is a flowchart schematically showing a trainee evaluation method according to a preferred embodiment of the present invention.

먼저 훈련 시간 획득부(710)가 훈련자가 훈련을 수행하는 데에 걸린 훈련 시간을 획득한다(S810).First, the training time acquiring unit 710 acquires a training time required for the trainee to perform the training (S810).

이후 훈련자 평가부(720)가 훈련자 평가 기준과 훈련 시간을 비교하여 훈련 시간이 훈련자 평가 기준 이상 걸리는지 여부를 판단한다(S820). 훈련자 평가부(720)는 훈련자 평가 기준으로 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간과 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 기초로 생성된 것을 이용할 수 있다.Thereafter, the trainee evaluator 720 compares the trainee evaluation criteria with the training time, and determines whether the training time exceeds the trainee evaluation standard (S820). The trainer evaluation unit 720 may use the trainee evaluation criteria based on the behavior time that the trainee is supposed to take to complete the training and the time it takes for the trainee to recognize the training content.

훈련 시간이 훈련자 평가 기준 이상 걸리는 것으로 판단되면, 훈련 반복 제어부(730)가 훈련자가 훈련을 다시 수행하도록 제어한다(S830).If it is determined that the training time is longer than the trainee evaluation standard, the training repeat control unit 730 controls the trainer to perform the training again (S830).

반면 훈련 시간이 훈련자 평가 기준 미만 걸리는 것으로 판단되면, 제2 주제어부(750)가 훈련자 테스트를 종료한다.On the other hand, if it is determined that the training time is less than the trainee evaluation criteria, the second main control unit 750 ends the trainee test.

한편 S810 단계 이전에, 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)가 훈련자가 훈련을 완료하는 데에 걸릴 것으로 예상되는 행동 시간과 훈련자가 훈련 내용을 인지하는 데에 걸린 인지 시간을 기초로 훈련자 평가 기준을 생성할 수 있다.On the other hand, prior to step S810, the trainer evaluation criterion generator 500 generates a trainer evaluation criterion based on the expected time it takes for the trainer to complete the training and the time it took for the trainer to recognize the training content can do.

자세하게는, 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)는 다음 순서에 따라 훈련자 평가 기준을 생성할 수 있다.Specifically, the trainer evaluation criterion generating apparatus 500 can generate a trainer evaluation criterion in the following order.

먼저 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)는 인지 시간을 산출하기 위한 제1 영역과 행동 시간을 산출하기 위한 제2 영역으로 구분하여 훈련자의 훈련 행태를 모델링한다.First, the trainer evaluation criterion generating apparatus 500 classifies the training behavior of the trainee into a first region for calculating the recognition time and a second region for calculating the action time.

이후 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)는 제2 영역을 기초로 행동 시간을 산출한다.Thereafter, the trainee evaluation criterion generator 500 calculates the action time based on the second area.

이후 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)는 제1 영역을 기초로 인지 시간을 산출한다.Thereafter, the trainee evaluation criterion generator 500 calculates the recognition time based on the first area.

이후 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)는 행동 시간과 인지 시간을 기초로 훈련자의 수준을 판단하기 위한 훈련자 평가 기준을 생성한다.Thereafter, the trainer evaluation criterion generator 500 generates a trainer evaluation criterion for judging the level of the trainer based on the behavior time and the recognition time.

훈련자 평가 기준 생성 장치(500)가 수행하는 상기한 단계들은 S810 단계 이전에 수행될 수 있으나, 본 발명에서 이에 한정되는 것은 아니다. 즉 훈련자 평가 기준 생성 장치(500)가 수행하는 상기한 단계들은 S810 단계와 동시에 수행되거나, S810 단계와 S820 단계 사이에 수행되는 것도 가능하다.The above-described steps performed by the trainer evaluation criterion generating apparatus 500 may be performed before the step S810, but the present invention is not limited thereto. That is, the steps performed by the trainer evaluation criterion generator 500 may be performed simultaneously with step S810, or may be performed between steps S810 and S820.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.It is to be understood that the present invention is not limited to these embodiments, and all elements constituting the embodiment of the present invention described above are described as being combined or operated in one operation. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. In addition, such a computer program may be stored in a computer readable medium such as a USB memory, a CD disk, a flash memory, etc., and read and executed by a computer to implement an embodiment of the present invention. As the recording medium of the computer program, a magnetic recording medium, an optical recording medium, or the like can be included.

또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Furthermore, all terms including technical or scientific terms have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs, unless otherwise defined in the Detailed Description. Commonly used terms, such as predefined terms, should be interpreted to be consistent with the contextual meanings of the related art, and are not to be construed as ideal or overly formal, unless expressly defined to the contrary.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications, substitutions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims. will be. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention and the accompanying drawings are intended to illustrate and not to limit the technical spirit of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments and the accompanying drawings . The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

Claims

A first area for calculating a recognition time and a second area for calculating a behavior time, and modeling the training behavior of the trainee, wherein the first area is related to the step of visually or auditorily recognizing the contents of the training A training region modeling unit for classifying the training region into a fifth region related to the recognized region, a fourth region related to the recognized training content, and a fourth region related to the determination of the action method based on the learned training content;
An action time calculating unit for calculating the action time that the trainee is expected to take to complete the training based on the second area;
And calculating a difference between the time of the previous training and the time of the next training based on the first area and the recognition time of the trainee, Calculating a second time associated with the third region based on a value relating to whether the training is first performed by the trainee and a number of training iterations and determining whether the training is first performed to the trainee A third time associated with the fourth region and a fourth time associated with the fifth region based on a value that subtracts the eigenvalue according to a value associated with the training, the number of training iterations, and the number of training iterations, 2 hours, the third time, and the fourth time; And
An evaluation criterion generating unit for generating a trainee evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the behavior time and the recognition time,
The trainer evaluation criterion generating device comprising:

The method according to claim 1,
Wherein the evaluation criterion generator calculates a first time by summing the behavior time and the perceived time, calculates a recognition ratio by dividing the perceived time by the first time, and based on the recognition rate, Wherein the trainer evaluation criterion generating unit generates the trainer evaluation criterion generating unit.

delete

The method according to claim 1,
Wherein the perceived time calculating unit calculates a fifth time by multiplying the second time by a first weight and calculates a sixth time by multiplying the third time by a second weight and the fourth time and the third weight And the seventh time is calculated by adding the fifth time, the sixth time, and the seventh time to calculate the recognition time.

The method according to claim 1,
Wherein the training behavior modeling unit classifies the first region into the third region, the fourth region, and the fifth region based on context awareness.

The method according to claim 1,
Wherein the training behavior modeling unit models the training behavior of the trainee when a pointer and a target are displayed on a screen that the trainee visually confirms.

8. The method of claim 7,
Wherein the behavior time calculation unit calculates the behavior time based on a distance between the pointer and the target and a width of the target.

Modeling the training behavior of the trainee by dividing the first region for calculating the perceived time and the second region for calculating the action time;
Calculating the action time that is expected to be taken by the trainee to complete the training based on the second region;
Calculating the perceived time required for the trainee to recognize the training content based on the first area; And
Generating a trainer evaluation criterion for determining the level of the trainee based on the action time and the perceived time;
/ RTI >
Wherein the modeling step comprises: a third area associated with visually or audibly recognizing the training content of the first area; a fourth area associated with understanding the recognized training content; And a fifth area related to a step of determining a behavior method based on the fifth area,
Wherein the step of calculating the perceived time comprises predicting for the trainee an intrinsic value for correcting a difference value between a previous training and a subsequent training, a value relating to whether the training is first performed by the trainee, Calculating a second time associated with the third region based on the number of iterations and calculating a second time associated with the third region based on the eigenvalue, a value related to whether the training is first performed by the trainee, the number of training iterations, Calculates a third time associated with the fourth region and a fourth time associated with the fifth region based on a value that subtracts the value from the first time and the fourth time based on the second time, And calculating a time of the trainee evaluation criterion.

10. The method of claim 9,
Wherein the generating step calculates a first time by summing the action time and the perceived time, calculates a recognition ratio by dividing the perceived time by the first time, and based on the recognition rate, To generate a trainer evaluation criterion.

delete

10. The method of claim 9,
Calculating the fifth time by multiplying the second time by the first weight, calculating the sixth time by multiplying the third time by the second weight, calculating the sixth time by multiplying the third time by the second weight, The third time, and the fifth time, the sixth time, and the seventh time to calculate the recognition time.

A computer program stored on a computer-readable medium for executing a method of generating a trainer evaluation criterion according to any one of claims 9, 10 and 13 in a computer.