KR102110784B1 - Apparatus and method for solving mathematic problems based on artificial intelligence - Google Patents

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Abstract

본 발명은 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법에 관한 것으로, 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하고, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법, 상기 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 수학문제 솔루션을 생성하여 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 현저하게 향상시킴과 동시에 상기 수학문제의 해결원리를 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and a method thereof, a problem solving plan for a math problem is established, and a solving strategy, a solution method, and the math problem for the math problem according to the established problem solving plan By generating a mathematical problem solution that includes a translation of a mathematical problem translated from a natural language or a combination of these, and providing it to a user, it significantly improves the mathematical intuition of the user and effectively acquires the solving principle of the mathematical problem. Artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and method.

Description

인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SOLVING MATHEMATIC PROBLEMS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE} Apparatus and method for solving math problems based on artificial intelligence {APPARATUS AND METHOD FOR SOLVING MATHEMATIC PROBLEMS BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하고, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법, 상기 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 수학문제 솔루션을 생성하여 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 현저하게 향상시킴과 동시에 상기 수학문제의 해결원리를 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and a method thereof, and more specifically, to establish a problem solving plan for a math problem, and a solving strategy and a solving method for the math problem according to the established problem solving plan. , By creating a mathematical problem solution that includes a translation of the mathematical problem translated into a natural language or a combination of these and providing it to the user, it significantly improves the mathematical intuition of the user and effectively acquires the solving principle of the mathematical problem. It relates to an artificial intelligence-based mathematics problem solving device and a method for enabling it.

수학이란 양, 구조, 공간, 변화 등에 대한 개념을 연구하는 학문에 관한 것으로, 자연과학, 공학, 의학, 사회과학 등과 같이 사회 전반적인 분야에서 활용되고 있으며, 각 분야의 급격한 발전에 밑거름이 되고 있다.Mathematics refers to the study of the concepts of quantity, structure, space, change, etc., and is used in all fields of society such as natural science, engineering, medicine, and social science, and is the basis for rapid development in each field.

또한 수학은 인문학이나 경제학 등과 같이 여느 학문들과는 달리 자연계에서 관측되지 않는 개념들까지 추상화하여 그 본질적인 특성이나 성질이 대해 설명하고 진의를 파악할 수 있도록 한다. 즉, 상기 수학은 단순히 수를 계산하는 것에 그치지 않고 복잡하고 어려운 현상에 대한 문제를 해결해 가는 과정을 논리적으로 접근하고 이를 해결하기 위한 해결과정을 배우도록 하는 것이다.Also, unlike other disciplines such as humanities and economics, mathematics abstracts concepts that are not observed in the natural world so that the essential characteristics or properties can be explained and understood. That is, the above mathematics is not only to count numbers, but also to logically approach the process of solving a problem for a complex and difficult phenomenon and learn a solution process for solving the problem.

그러나 종래의 수학학습 방법은 대학수학능력평가시험 혹은 수학을 기반으로 하는 다양한 자격시험 등에서 높은 수학점수를 획득하고자 하는 수학 학습자의 목적에 따라 제공되는 것이 대부분이다. However, most of the conventional mathematics learning methods are provided according to the purpose of a mathematics learner who wants to obtain a high mathematics score in a college mathematics ability test or various qualification tests based on mathematics.

수학을 기반으로 하는 대부분의 시험은 주어진 시간 내에 많은 문제를 풀어야 고득점이 가능하기 때문에 상기 종래의 수학학습 방법은 사용자로 하여금 특정 수학문제에 정확하고 논리적으로 접근할 수 있도록 유도하기 보다는 수학문제에 따라 달리하는 해결방법(예: 수학공식)을 기계적으로 암기하도록 하는 것에 초점이 맞춰져 있다.Since most of the tests based on mathematics can solve a lot of problems within a given time period, high scores are possible. Therefore, the conventional method of mathematics learning is based on mathematics problems rather than inducing the user to accurately and logically access specific mathematics problems. The focus is on mechanically memorizing different solutions (eg mathematical formulas).

또한 종래의 수학학습 방법은 수학문제에 논리적으로 접근하고 수학문제를 해결하기 위한 기본적인 해결원리를 제공하기보다는 수학공식만을 암기하도록 하거나, 외우기도 힘든 복잡한 수학문제풀이만을 반복함으로써, 수학학습을 수행하도록 한다. 이는 일단 시험을 치르고 난 다음에는 상기 암기한 수학공식을 쉽게 잊어버릴 수 있으며, 동일한 수학문제를 다시 해결하고자 할 때에는 해당 수학문제에 대한 수학공식을 적용하지 못해 상기 수학문제를 해결하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 즉, 수학공식위주로 수학학습을 수행하는 경우 새로운 문제에 대한 응용력을 감퇴시켜 수학의 해결원리를 실제 생활이나 타 학문에 적용하고자 할 때 그 효용성이 떨어진다. In addition, the conventional mathematics learning method is to approach the mathematics problem logically and to provide a basic solution for solving the mathematics problem rather than memorizing only the mathematical formula, or repeating a complicated mathematical problem that is difficult to memorize, thereby performing mathematics learning. do. This can easily forget the memorized mathematical formula once after taking the test. When trying to solve the same mathematical problem again, the mathematical formula for the corresponding mathematical problem cannot be applied, so that the mathematical problem cannot be solved. Can be. In other words, in the case of performing mathematics learning centering on the mathematical formula, it is less useful when attempting to apply the solving principle of mathematics to real life or other disciplines by reducing the application power to new problems.

따라서 수학공식만을 암기하거나 계산위주의 수학학습을 탈피하여 특정 수학문제가 주어졌을 때, 해당 수학문제에 대한 기본적인 해결원리와 개념을 습득할 수 있도록 하는 것이 매우 중요하다.Therefore, it is very important to be able to learn basic mathematical principles and concepts of a given mathematical problem when a specific mathematical problem is given by memorizing only the mathematical formula or evading computation-oriented mathematical learning.

이에 본 발명은 딥러닝을 포함한 인공지능 알고리즘을 활용하여 특정 수학문제가 주어졌을 때 해당 문제를 해결하기 위한 전략적인 문제해결계획을 수립하여, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 수학문제에 대한 최적의 접근방법 및 이에 대한 해결과정을 포함하는 수학문제 솔루션을 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 향상시키고 해당 수학문제에 대한 기본적인 해결원리와 개념을 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.Accordingly, the present invention is to develop a strategic problem solving plan for solving a specific math problem when a specific math problem is given by using an artificial intelligence algorithm including deep learning, and the optimal for the math problem according to the established problem solving plan. An artificial intelligence-based mathematical problem solving device that improves a user's mathematical intuition and effectively acquires basic solving principles and concepts for a corresponding mathematical problem by providing a mathematical problem solution including an approach and a solution to the problem I want to provide a method.

본 발명은 수학문제가 주어졌을 때 해당 수학문제를 자연어로 쉽게 풀어서 설명하는 수학번역기를 포함한다. 상기 수학번역기는 한국특허출원번호 제10-2016-0125885호(2016.09.29.)로 출원되어 있으며, 본 발명은 상기 수학번역기의 상세한 내용을 기재하는 것은 생략하지만, 상기 수학번역기의 특허 명세서에 포함된 모든 기술적 사상이 본 발명과 서로 연관되어 동작함을 밝혀 두고자 한다.The present invention includes a mathematics translator that easily solves and solves the math problem when it is given. The mathematical translator is filed as Korean Patent Application No. 10-2016-0125885 (2016.09.29.), The present invention is omitted from the detailed description of the mathematical translator, but is included in the patent specification of the mathematical translator It is intended to reveal that all the technical ideas that have been made work in conjunction with the present invention.

다음으로 본 발명의 기술분야에 존재하는 선행기술에 대하여 간단하게 설명하고, 이어서 본 발명이 상기 선행기술에 비해서 차별적으로 이루고자 하는 기술적 사항에 대해서 기술하고자 한다.Next, the prior art existing in the technical field of the present invention will be briefly described, and then the technical matters to be differentiated from the prior art will be described.

먼저 한국등록특허 제1679667호(2016.11.21.)는 수학 사고력 훈련 시스템 및 방법에 관한 것으로, 사용자의 선택에 따라 상기 수학 사고력 훈련 시스템에서 제공하는 오늘의 수학학습과정 혹은 단원평가 수학학습과정에 대한 스토리텔링 동영상을 제공하여 학습단말을 통해 특정 수학문제에 대한 수학학습을 수행할 수 있도록 하고, 상기 특정 수학문제에 대한 개념 이해여부를 사용자단말로부터 제공받아 상기 특정 수학문제에 대한 유사문제 및 응용문제 풀이과정을 순차적으로 제공하는 수학 사고력 훈련 시스템 및 방법에 관한 것이다.First, Korean Registered Patent No. 1679667 (2016.11.21.) Relates to a mathematics thinking ability training system and method. A storytelling video is provided to enable students to perform mathematics learning on a specific math problem through a learning terminal, and similar concepts and application problems on the specific math problem are provided by a user terminal whether or not a concept understanding of the specific math problem is provided It is related to a mathematical thinking ability training system and method for sequentially providing a solution process.

상기 선행기술은 특정 수학문제에 대한 학습과정을 수행한 결과에 따라 학습자가 상기 특정 수학문제의 개념이해 여부에 따라 상기 특정 수학문제의 유사문제 및 응용문제를 순차적으로 제공하는 것이다.The prior art is to sequentially provide similar problems and application problems of the specific mathematics problem according to whether the learner understands the concept of the specific mathematics problem according to the result of performing the learning process for the specific mathematics problem.

반면에 본 발명은 딥러닝을 포함하는 인공지능 알고리즘을 이용하여 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략, 해당 수학문제에 대한 해결과정, 상기 수학문제가 실질적으로 의미하는 바를 해석한 정보 또는 이들의 조합을 학습자에게 제공하는 것으로, 상기 선행기술은 이러한 본 발명의 기술적 특징을 기재하거나 시사하고 있지 않다.On the other hand, the present invention uses an artificial intelligence algorithm including deep learning, an optimal solution strategy for a specific math problem, a process for solving the math problem, information interpreting what the math problem actually means, or a combination thereof. To provide to the learner, the prior art does not describe or suggest such technical features of the present invention.

또한 한국공개특허 제2013-0089680호(2013.08.13.)는 앱을 이용한 단계별 수학학습방법 및 시스템에 관한 것으로, 수학의 각 주제에 대한 개념, 필수 예제, 유제 및 예제 학습을 포함하는 동영상 강의를 앱을 통해 제공하여 수학을 개념부터 단계별로 학습할 수 있도록 하는 앱을 이용한 단계별 수학학습방법 및 시스템에 관한 것이다. In addition, Korean Patent Publication No. 2013-0089680 (2013.08.13.) Relates to a step-by-step method for learning mathematics and a system using an app, and provides video lectures including concepts, essential examples, emulsion, and example learning on each subject of mathematics It relates to a step-by-step method of learning mathematics and a system using an app that provides an app so that students can learn math from concept to step by step.

상기 선행기술은 수학학습을 위한 앱을 배포하여 상기 앱을 통해 수학학습을 위한 동영상을 제공하는 것인 반면에 본 발명은 기계학습을 활용하여 특정 수학문제에 대한 문제해결전략을 수립하여 상기 수립한 문제해결전략에 따라 상기 수학문제에 대한 최적의 접근방법이나 상기 수학문제의 해결방법을 논리적으로 설명한 문제해결과정을 제공하는 것으로, 상기 선행기술은 이러한 본 발명의 기술적 특징에 대해서는 아무런 기재가 없어, 본 발명과 목적, 구성, 효과에 있어서 명확한 차이점이 있다.Whereas the prior art is to provide a video for learning mathematics through the app by distributing an app for learning mathematics, the present invention was established by establishing a problem solving strategy for a specific math problem using machine learning. According to a problem solving strategy, an optimal approach to the mathematical problem or a problem solving process logically explaining the solving method of the mathematical problem is provided, and the prior art has no description of the technical features of the present invention. There is a clear difference between the present invention and the object, configuration, and effect.

이상에서 살펴본 바와 같이, 대부분의 선행기술들은 단순히 수학문제 및 수학문제를 해결하기 위한 해결방법을 포함하는 학습콘텐츠를 일방적으로 제공하는 것에 그치고 있을 뿐, 본 발명과 같이 수학문제를 해결하기 위한 계획을 수립하여 상기 수립한 계획에 따라 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략, 문제해결과정, 상기 수학문제가 실질적으로 의미하는 바를 해석한 정보 또는 이들의 조합을 포함하는 수학문제 솔루션을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력 및 수학문제에 대한 해결능력을 현저하게 향상시킬 수 있도록 하는 기술적 특징에 대해서는 제시된 바가 없다.As described above, most of the prior arts are merely unilaterally providing learning content including a mathematical problem and a solution for solving the mathematical problem, and a plan for solving the mathematical problem as in the present invention By establishing and providing the user with a mathematical problem solution that includes an optimal solution strategy for a particular math problem, a problem solving process, information interpreting what the math problem actually means, or a combination thereof, according to the established plan, No technical features have been proposed to significantly improve the user's mathematical intuition and ability to solve mathematical problems.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작 된 것으로서, 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하고, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 해당 수학문제에 논리적으로 접근할 수 있도록 함으로써, 사용자가 특정 수학문제에 대한 해결과정 및 해결원리를 정확하고 효과적으로 터득할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention was created to solve the above problems, by establishing a problem solving plan for a specific math problem, and allowing the user to logically access the corresponding math problem according to the established problem solving plan, The object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and a method for accurately and effectively learning a solving process and a solving principle for a mathematical problem.

또한 본 발명은 수학문제와 상기 수학문제에 대한 해결전략에 대한 매칭관계를 학습하고, 상기 학습한 결과에 따라 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 현저하게 향상시킬 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다. 여기서 수학적 직관력이란 사용자가 수학문제에 대한 해결과정을 일일이 계산하거나 풀어보지 않고서도 한눈에 답을 어느 정도 예견하거나, 쉽게 풀이할 수 있는 방법을 손쉽게 찾아내는 능력을 의미한다.In addition, the present invention learns a matching relationship between a math problem and a solution strategy for the math problem, and provides the user with an optimal solution strategy for a specific math problem according to the learned results, thereby significantly remarking the mathematical intuition of the user. Another object is to provide an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and a method for improving it. Here, mathematical intuition refers to the ability of a user to foresee a certain amount of answers at a glance, or to easily find a way to easily solve them without having to calculate or solve a solution to a mathematical problem.

또한 본 발명은 시멘틱 네트워크를 통해 특정 수학문제에 대한 해결방법을 논리적인 설명과 함께 사용자에게 제공함으로써, 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결원리를 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention provides a solution to a specific mathematics problem through a semantic network with a logical explanation to a user, thereby solving an artificial intelligence-based mathematics problem to effectively acquire a solution and a solution principle to the specific mathematics problem. Another object is to provide an apparatus and a method thereof.

또한 본 발명은 특정 수학문제에 대한 의미를 자연어로 해석하여, 해당 수학문제가 가지고 있는 수학적 의미를 인간이 이해할 수 있는 자연어로 번역하여 제공함으로써, 사용자로 하여금 수학의 원리를 자연적으로 이해할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention interprets the meaning of a specific math problem in a natural language, and provides a mathematical meaning of the math problem by translating it into a natural language that can be understood by a human, thereby allowing the user to naturally understand the principles of mathematics. Another object is to provide an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and method.

또한 본 발명은 사용자 단말에 설치되는 인공지능 기반 수학학습 애플리케이션을 통해 언제 어디서나 수학학습 장치에 접속할 수 있도록 함으로써, 온라인상으로 장소나 시간에 관계없이 수학학습을 수행할 수 있도록 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다. In addition, the present invention provides an AI-based mathematics problem that enables online and online mathematics learning devices to be accessed anytime and anywhere through an AI-based mathematics learning application installed on a user terminal. Another object is to provide a solution device and a method therefor.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결장치는 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하는 문제해결계획 수립부, 수학문제와 상기 수학문제에 대한 해결전략 간의 매핑관계를 학습하여 제1 학습모델을 생성하는 직관엔진, 수학문제와 상기 수학문제에 대한 일반화된 수식 간의 매핑관계를 학습하여 제2 학습모델을 생성하는 로직엔진 및 상기 특정 수학문제에 대한 수학적 표현을 자연어로 번역하여 수학문제 번역문을 생성하는 수학문제 번역부를 포함하며, 상기 문제해결계획은 수학문제유형과 상기 수학문제유형에 대한 복잡도를 매핑한 매핑테이블을 참조하여 상기 특정 수학문제에 대한 복잡도를 판단함으로써, 수립되는 것을 특징으로 한다.The artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus according to an embodiment of the present invention is provided by learning a mapping relationship between a problem solving plan establishing unit for establishing a problem solving plan for a specific math problem and a solving strategy for the math problem. 1 Intuitive engine that generates a learning model, a logic engine that learns a mapping relationship between a math problem and a generalized formula for the math problem, and translates a mathematical expression of the specific math problem into a natural language to learn math It includes a mathematical problem translation unit for generating a problem translation, the problem solving plan is established by determining the complexity for the specific mathematical problem with reference to the mapping table mapping the mathematical problem type and the complexity for the mathematical problem type It is characterized by.

또한 상기 문제해결계획 수립부는, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 수학문제 솔루션을 생성하여 수학학습용 디바이스로 제공하는 것을 더 포함하며, 상기 수학문제 솔루션은, 상기 복잡도에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명, 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the problem-solving plan establishing unit further includes generating a math problem solution for the specific math problem according to the established problem-solving plan and providing it as a device for learning mathematics, wherein the math problem solution is based on the complexity. Characterized in that it comprises a solution strategy for a specific math problem, a solution and a description of the solution, a translation of the math problem, or a combination thereof.

또한 상기 직관엔진은, 상기 제1 학습모델에 상기 특정 수학문제를 입력하여, 해당 수학문제에 대한 해결전략을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결전략 제공부를 더 포함하며, 상기 해결전략은 상기 특정 수학문제의 해결원리를 직관적으로 인식하기 위한 힌트(hint), 숏컷(short cut), 제안(suggest) 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the intuitive engine further includes a mathematical problem solving strategy providing unit that inputs the specific mathematical problem into the first learning model, generates a solving strategy for the corresponding mathematical problem, and provides it to the problem solving plan establishing unit. The strategy is characterized by including a hint, a short cut, a suggestion, or a combination thereof to intuitively recognize the solution principle of the specific mathematical problem.

또한 상기 로직엔진은, 상기 제2 학습모델을 통해 상기 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하고, 상기 생성한 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크를 참조함으로써, 해당 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 생성하여 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결방법 제공부를 더 포함하며, 상기 시멘틱 네트워크는 상기 일반화된 수식에 대한 단계별 풀이과정이 계층적 트리구조로 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, the logic engine, by generating a generalized equation for the specific mathematical problem through the second learning model, and referring to the semantic network for the generated generalized equation, a solution and a solution to the corresponding mathematical problem The method further includes a mathematical problem solving method providing unit that generates a description of the problem solving plan and provides it to the problem solving plan establishment unit, and the semantic network is characterized in that the step-by-step solving process for the generalized equation is composed of a hierarchical tree structure.

또한 상기 수학문제 번역부는, 수학연산자, 상기 수학연산자가 나타내는 의미, 번역규칙이 상호 매핑된 매핑테이블을 참조하여, 상기 특정 수학문제로부터 인식되는 연산자 및 인자를 포함한 상기 특정 수학문제의 수학적 표현을 자연어로 번역하여 문제해결계획 수립부로 제공하는 것을 특징으로 한다.In addition, the mathematical problem translation unit may refer to a mapping table in which a mathematical operator, a meaning represented by the mathematical operator, and a translation rule are mutually mapped, so that a mathematical expression of the specific mathematical problem including the operator and arguments recognized from the specific mathematical problem is a natural language. It is characterized in that it is translated and translated into a problem solving plan establishment department.

아울러 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결방법은, 문제해결계획 수립부를 통해 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하는 문제해결계획 수립 단계, 직관엔진을 통해 수학문제와 상기 수학문제에 대한 해결전략 간의 매핑관계를 학습하여 제1 학습모델을 생성하는 단계, 로직엔진을 통해 수학문제와 상기 수학문제에 대한 일반화된 수식 간의 매핑관계를 학습하여 제2 학습모델을 생성하는 단계 및 상기 특정 수학문제에 대한 수학적 표현을 자연어로 번역하여 수학문제 번역문을 생성하는 수학문제 번역부를 포함하며, 상기 문제해결계획은 수학문제유형과 상기 수학문제유형에 대한 복잡도를 매핑한 매핑테이블을 참조하여 상기 특정 수학문제에 대한 복잡도를 판단함으로써, 수립되는 것을 특징으로 한다.In addition, the AI-based math problem solving method according to an embodiment of the present invention includes a problem solving plan establishment step of establishing a problem solving plan for a specific math problem through a problem solving plan establishing unit, and a math problem and the math through an intuitive engine. Generating a first learning model by learning a mapping relationship between solution strategies for a problem, and generating a second learning model by learning a mapping relationship between a math problem and a generalized equation for the math problem through a logic engine, and And a mathematical problem translation unit that translates a mathematical expression for the specific mathematical problem into a natural language to generate a translation of the mathematical problem, and the problem solving plan refers to a mapping table mapping the mathematical problem type and the complexity of the mathematical problem type. It is characterized in that it is established by determining the complexity of the specific math problem.

또한 상기 문제해결계획 수립 단계는, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 수학문제 솔루션을 생성하여 수학학습용 디바이스로 제공하는 수학문제 솔루션 제공 단계를 더 포함하며, 상기 수학문제 솔루션은, 상기 복잡도에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명, 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the problem solving plan establishment step further includes a math problem solution providing step of generating a math problem solution for the specific math problem according to the established problem solving plan and providing it to a device for learning mathematics. , According to the complexity, characterized in that it comprises a solution strategy for the specific math problem, a solution and a description of the solution, a translation of the math problem, or a combination thereof.

또한 상기 인공지능 기반 수학문제 해결방법은, 상기 제1 학습모델에 상기 특정 수학문제를 입력하여, 해당 수학문제에 대한 해결전략을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결전략 제공 단계를 더 포함하며, 상기 해결전략은 상기 특정 수학문제의 해결원리를 직관적으로 인식하기 위한 힌트(hint), 숏컷(short cut), 제안(suggest) 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the artificial intelligence-based method for solving a mathematical problem may include a step of providing a mathematical problem solving strategy by inputting the specific mathematical problem into the first learning model, generating a solving strategy for the corresponding mathematical problem, and providing the problem solving plan to the problem solving plan establishment unit. Further, the solution strategy is characterized by including a hint (hint), a short cut (suggest), or a combination (suggest) for intuitively recognizing the solution principle of the specific mathematical problem.

또한 상기 인공지능 기반 수학문제 해결방법은, 상기 제2 학습모델을 통해 상기 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하고, 상기 생성한 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크를 참조함으로써, 해당 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 생성하여 문제해결계획 수립부로 제공하는 단계를 더 포함하며, 상기 시멘틱 네트워크는 상기 일반화된 수식에 대한 단계별 풀이과정이 계층적 트리구조로 구성되는 것을 특징으로 한다.In addition, the artificial intelligence-based mathematical problem solving method may generate a generalized formula for the specific mathematical problem through the second learning model, and refer to the semantic network for the generated generalized formula to solve the corresponding mathematical problem. The method further includes generating a solution and a description of the solution and providing it to the problem solving plan establishment unit, wherein the semantic network is characterized in that the step-by-step solution for the generalized equation is composed of a hierarchical tree structure.

또한 상기 수학문제 번역 단계는, 수학연산자, 상기 수학연산자가 나타내는 의미, 번역규칙이 상호 매핑된 매핑테이블을 참조하여, 상기 특정 수학문제로부터 인식되는 연산자 및 인자를 포함한 상기 특정 수학문제의 수학적 표현을 자연어로 번역하여 문제해결계획 수립부로 제공하는 것을 특징으로 한다.Also, in the step of translating the mathematics problem, a mathematical expression of the specific mathematics problem including an operator and arguments recognized from the specific mathematics problem may be referred to by referring to a mapping table in which the mathematics operator, the meanings of the mathematics operator, and translation rules are mutually mapped. It is characterized by being translated into natural language and provided to the problem solving plan establishment department.

이상에서와 같이 본 발명의 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법에 따르면, 딥러닝을 포함하는 인공지능 알고리즘을 활용하여, 특정 수학문제가 주어졌을 때, 해당 수학문제를 해결하기 위한 문제해결계획을 수립하고, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략, 상기 수학문제에 대한 해결방법 또는 이들의 조합을 포함하는 수학문제 솔루션을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 현저하게 향상시킴과 동시에 수학문제에 대한 해결원리와 개념을 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 효과가 있다.As described above, according to the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and method of the present invention, when a specific mathematical problem is given by utilizing an artificial intelligence algorithm including deep learning, a problem solving plan for solving the mathematical problem The mathematical intuition of the user is provided by providing the user with a mathematical problem solution including an optimal solution strategy for the specific math problem, a solution method for the math problem, or a combination thereof, according to the established problem solving plan. It has the effect of improving the remarkably and at the same time effectively learning the principles and concepts of solving mathematical problems.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 개략적으로 설명하기 위해 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 직관엔진에서 ANN을 통해 기계학습을 수행하는 경우, ANN의 기계학습 구조와 학습과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 직관엔진에서 CNN을 통해 제1 학습데이터를 기계학습하는 경우, CNN의 기계학습 구조와 학습과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 로직엔진에서 시멘틱 네트워크를 통해 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 이에 대한 설명을 제공하는 방법을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하여 이를 기반으로 상기 특정 수학문제의 솔루션을 제공하는 절차를 나타낸 흐름도이다.1 is a conceptual diagram for schematically explaining an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and method according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing to explain the machine learning structure and learning process of ANN when performing machine learning through ANN in an intuitive engine according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining the machine learning structure and learning process of the CNN when the first learning data is machine-learned through the CNN in the intuitive engine according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a method for providing a solution and a description of a specific math problem through a semantic network in a logic engine according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a procedure for establishing a problem solving plan for a specific math problem according to an embodiment of the present invention and providing a solution for the specific math problem based on this.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 본 발명의 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 일 실시예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의 되어 있지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 아니한다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Specific structural or functional descriptions of the embodiments disclosed in the specification or application of the present invention are exemplified for the purpose of describing the embodiments according to the present invention, and are technical or scientific unless defined otherwise. All terms used in this specification, including terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art to which the present invention pertains. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined herein. No.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법을 개략적으로 설명하기 위해 나타낸 개념도이다.1 is a conceptual diagram for schematically explaining an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and method according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 네트워크를 통해 적어도 하나 이상의 수학학습용 디바이스(200)와 연결되며, 상기 수학학습용 디바이스(200)로 특정 수학문제에 대한 해결과정을 제공함으로써 수학학습을 수행할 수 있도록 한다.As shown in FIG. 1, the apparatus 100 for solving an AI-based math problem according to an embodiment of the present invention is connected to at least one device 200 for learning mathematics through a network, and the device 200 for learning math By providing a solution process for a specific math problem, it is possible to perform mathematics learning.

수학학습용 디바이스(200)는 스마트폰, 노트북 PC, 태블릿 PC, 데스크톱 PC 등을 포함하는 것으로 수학학습을 하고자하는 사용자가 구비한 다양한 유무선 통신단말을 의미한다.The device 200 for learning mathematics includes a smart phone, a notebook PC, a tablet PC, a desktop PC, and the like, and means a variety of wired / wireless communication terminals provided by a user who wants to learn mathematics.

사용자는 상기 유무선 통신단말을 통해 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)로 접속하여, 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)에서 배포하는 수학학습용 애플리케이션이나 프로그램을 다운로드 받아 설치하여, 상기 설치한 수학학습용 애플리케이션이나 프로그램을 실행 및 구동함으로써, 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)를 통해 수학학습 서비스를 제공받을 수 있다.The user accesses the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 through the wired / wireless communication terminal, downloads and installs an application or program for learning math distributed by the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100, and installs the above. By executing and driving an application or program for learning mathematics, a mathematics learning service can be provided through the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100.

또한 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 수학학습용 디바이스(200)로 수학학습 서비스를 제공하기 위해, 우선적으로 수학문제를 해결하기 위한 해결전략에 대한 제1 학습데이터 및 상기 특정 수학문제를 일반화하기 위한 제2 학습데이터를 기계학습한다.In addition, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 firstly provides first learning data and a specific math problem for a solution strategy to solve a math problem in order to provide a math learning service to the math learning device 200. Machine learning of the second learning data for generalization.

또한 제1 학습데이터 및 제2 학습데이터는 기계학습을 위한 데이터로써, 상기 제1 학습데이터는 수학문제와 해당 수학문제의 해결전략에 대한 매핑 테이블이며, 학습데이터 데이터베이스(310)에 저장된다.In addition, the first learning data and the second learning data are data for machine learning, and the first learning data is a mapping table for a math problem and a solution strategy of the math problem, and is stored in the learning data database 310.

상기 수학문제의 해결전략이란, 특정 수학문제가 주어졌을 때, 사용자가 스스로 해당 수학문제를 해결하기 위한 방법을 직관적으로 인식할 수 있도록 하는 것으로, 해당 수학문제에 대한 힌트(hint), 숏컷(short cut), 제안(suggest) 또는 이들의 조합을 포함한다.The solving strategy of the math problem is to allow a user to intuitively recognize a method for solving the math problem when a specific math problem is given, a hint and a short cut for the math problem. cut), suggestions, or combinations thereof.

예를 들어, 수학문제가 log5x = 3 인 경우, 해당 수학문제는 로그법칙 중 하나인 "ab = x <-> logax = b"를 통해 간단하게 해결할 수 있으므로 이때, 상기 수학문제의 해결전략은 상기 로그법칙("ab = x <-> logax = b")이 된다. 한편 특정 수학문제에 대해서 적어도 하나 이상의 해결전략이 존재할 수 있으며, 상기 특정 수학문제와 적어도 하나 이상의 해결전략이 상호 매핑되어 상기 학습데이터 데이터베이스(310)에 저장된다.For example, the math problem is log 5 x = 3, the corresponding mathematical problem can be solved simply through one of the logarithmic laws, "a b = x <-> log a x = b". At this time, the solving strategy of the mathematical problem is the logarithmic law ("a b = x <-> log a x = b "). Meanwhile, at least one solution strategy may exist for a specific math problem, and the at least one solution strategy is mapped to each other and stored in the learning data database 310.

한편 상기 제1 학습데이터는 교수자 또는 수학을 배우고자 하는 학습자에 의해 제공되거나, 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)에 의해 제공될 수 있다.Meanwhile, the first learning data may be provided by an instructor or a learner who wants to learn math, or may be provided by the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100.

따라서 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 제1 학습데이터를 학습함으로써, 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략을 도출할 수 있으며, 상기 도출한 최적의 해결전략을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 현저하게 향상시킬 수 있다. 여기서 상기 수학적 직관력이란, 수학문제를 일일이 계산하거나 풀어보지 않고서도 한 눈에 답을 어느 정도 예견하거나, 쉽게 풀 수 있는 방법을 찾아낼 수 있는 능력을 의미한다. Therefore, the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 can derive an optimal solution strategy for a specific math problem by learning the first learning data, and by providing the derived optimal solution strategy to the user, the user It can significantly improve the mathematical intuition. Here, the mathematical intuition means the ability to foresee a certain amount of answers at a glance, or to find a method that can be easily solved without having to calculate or solve math problems individually.

또한 제2 학습데이터는 수학문제의 예와 해당 수학문제의 예에 대한 일반화된 수식에 대한 매핑 테이블이며, 상기 학습데이터 데이터베이스(310)에 저장된다.In addition, the second learning data is a mapping table for an example of a math problem and a generalized equation for an example of the math problem, and is stored in the learning data database 310.

예를 들어, 수학문제의 예가 "2x + 8 = 12"이고, 이에 대한 일반화된 수식 "ax + b = c"이라고 하면, 상기 제2 학습데이터는 상기 수학문제의 예("2x + 8 = 12") 및 상기 일반화된 수식("ax + b = c")이 상호 매핑되어 상기 학습데이터 데이터베이스(310)에 저장된다. For example, if the example of the math problem is "2x + 8 = 12", and the generalized formula "ax + b = c" for this, the second learning data is the example of the math problem ("2x + 8 = 12") ") And the generalized formula (" ax + b = c ") are mutually mapped and stored in the learning data database 310.

따라서 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 제1 학습데이터를 학습하여 특정 수학문제에 대한 해결전략을 제공하기 위한 제1 학습모델을 생성하며, 상기 제2 학습데이터를 학습하여 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하기 위한 제2 학습모델을 생성한다.Therefore, the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 learns the first learning data to generate a first learning model for providing a solution strategy for a specific math problem, and learns the second learning data to identify a specific math. Create a second learning model to generate a generalized equation for the problem.

또한 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 일반화된 수식에 대한 복수의 시멘틱 네트워크를 시멘틱 네트워크 데이터베이스(340)에 저장하고 있으며, 상기 시멘틱 네트워크를 참조하여 특정 수학문제에 대한 해결과정 및 해결과정에 대한 설명을 생성하여 사용자에게 제공한다.In addition, the AI-based mathematical problem solving apparatus 100 stores a plurality of semantic networks for generalized equations in the semantic network database 340, and refers to the semantic network to solve and solve specific mathematical problems. It generates a description and provides it to the user.

시멘틱 네트워크는 일반화된 수식에 대한 단계별 해결과정이 트리구조로 구성되어 있는 것으로, 상기 일반화된 수식에 대한 해결과정 및 해결방법에 대한 설명을 포함한다. In the semantic network, a step-by-step solution to a generalized equation is composed of a tree structure, and includes a description of a solution and a solution to the generalized equation.

또한 수학문제에 대한 해결과정 및 해결방법은 교수자 또는 학습자에 의해 제공되거나 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)의 관리자에 의해 제공될 수 있다. 또한 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 교수자, 학습자 또는 관리자에 의해 제공되는 수학문제, 해당 수학문제에 대한 단계별 해결과정 및 해결방법은 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)에 의해 일반화되어 시멘틱 네트워크로 구성된다. 즉, 상기 시멘틱 네트워크는 동일한 패턴을 가지는 수학문제를 하나의 수식으로 일반화하고, 상기 일반화한 수식에 대한 단계별 해결과정을 트리구조로 구성한 것이다.In addition, a solution and a solution to a math problem may be provided by an instructor or a learner, or may be provided by an administrator of the AI-based math problem solving apparatus 100. In addition, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 is generalized by the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 for a math problem provided by an instructor, a learner, or a manager, and a step-by-step solution process and a solution for the math problem. It consists of a semantic network. That is, the semantic network generalizes a mathematical problem having the same pattern into a single formula, and constructs a step-by-step solution process for the generalized formula in a tree structure.

예를 들어, 제1 수학문제가 "8x + 5 = 19"이고 제2 수학문제가 "7x - 7 = 0"이면 상기 제1 수학문제 및 제2 수학문제는 "ax + b = c"로 일반화될 수 있으며, 상기 교수자, 학습자 또는 관리자에 의해 제공되는 상기 제1 수학문제 및 제2 수학문제에 대한 단계별 해결과정은 상기 일반화된 수식에 따라 변환되어 상기 시멘틱 네트워크를 구성하게 된다. 한편 상기 시멘틱 네트워크에 대한 설명은 도 5를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.For example, if the first math problem is "8x + 5 = 19" and the second math problem is "7x-7 = 0", the first math problem and the second math problem are generalized to "ax + b = c". The step-by-step solution of the first math problem and the second math problem provided by the instructor, the learner, or the administrator is converted according to the generalized equation to construct the semantic network. Meanwhile, the description of the semantic network will be described in detail with reference to FIG. 5.

상기에서 설명한 것과 같이, 제1 학습데이터 및 제2 학습데이터를 구성하는 각 매핑테이블의 매핑관계는 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)에서 기계학습을 위한 학습데이터로 활용된다.As described above, the mapping relationship of each mapping table constituting the first learning data and the second learning data is utilized as learning data for machine learning in the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100.

즉, 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 제1 학습데이터를 기계학습하여 특정 수학문제에 따른 해결전략을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 향상시킬 수 있도록 한다. 또한 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 제2 학습데이터를 기계학습하고, 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하여, 해당 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크를 참조하여 상기 특정 수학문제에 대한 해결과정을 생성하여 사용자에게 제공함으로서, 특정 수학문제에 대한 해결원리 및 해결과정을 효과적으로 습득할 수 있도록 한다. That is, the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 can improve the mathematical intuitive power of the user by providing the user with a solving strategy according to a specific mathematical problem by machine learning the first learning data. In addition, the AI-based math problem solving apparatus 100 performs machine learning on the second learning data, generates a generalized formula for a specific math problem, and refers to the semantic network for the generalized math problem to the specific math problem. By creating a solution for the solution and providing it to the user, it is possible to effectively learn the solution principle and solution process for a specific math problem.

또한 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 다양한 수학연산자(예:log, sin, cosin 등) 상기 수학연산자가 나타내는 의미, 번역규칙(룰)이 상호 매핑된 매핑테이블을 인터프리터 데이터베이스(320)에 저장하고 있으면서, 특정 수학문제가 주어졌을 때, 해당 수학문제가 내포하고 있는 수학적 의미를 자연어로 해석하여 사용자에게 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자로 하여금 상기 수학문제가 내포하고 있는 수학적 의미를 직관적으로 이해할 수 있도록 한다.In addition, the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 may map a mapping table in which various mathematical operators (eg, log, sin, cosin, etc.) are represented by the mathematical operators, and translation rules (rules) are mutually mapped to the interpreter database 320. While storing, when a specific math problem is given, the mathematical meaning contained in the math problem can be interpreted and provided to the user in natural language. This allows the user to intuitively understand the mathematical meaning of the mathematical problem.

예를 들어, 특정 수학식이 log35 = x이면, 해당 수학식을 "5는 3의 몇(x)승?"으로 해석하여 해당 수학식에 대한 자연어 번역문을 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 상기 인터프리터 데이터베이스(320)는 수학식의 연산자, 해당 연산자가 나타내는 의미, 상기 연산자를 자연어로 번역하기 위한 소정의 규칙이 상호 매핑되어 있으며, 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 특정 수학문제가 주어졌을 때, 해당 수학문제를 해석하여 해당 수학문제에 대한 자연어 번역문을 상기 사용자에게 제공할 수 있다. For example, a specific equation is log 3 5 If = x, the corresponding equation can be interpreted as "5 is the power of 3 (x)?" to provide the user with a natural language translation of the equation. That is, in the interpreter database 320, operators of mathematical expressions, meanings represented by the operators, and predetermined rules for translating the operators into natural languages are mutually mapped, and the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 is specified. When a math problem is given, the corresponding math problem can be interpreted and a natural language translation of the math problem can be provided to the user.

또한 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 특정 수학문제가 주어졌을 때, 상기 수학문제를 효과적으로 해결하기 위해 해당 수학문제에 논리적으로 접근하기 위한 문제해결계획을 수립하며, 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기에서 설명한 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법, 자연어 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 수학문제 솔루션을 사용자에게 제공한다. 한편 상기 문제해결계획을 수립하는 과정에 대해서는 도 2를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.In addition, the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100, when a specific math problem is given, establishes a problem solving plan for logically accessing the math problem in order to effectively solve the math problem, and the established problem solving plan According to the above, it provides a user with a mathematical problem solution including a solution strategy, a solution method, a natural language translation, or a combination of the above-described mathematical problems. Meanwhile, the process of establishing the problem solving plan will be described in detail with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 수학문제 해결장치의 구성을 나타낸 블록도이다.2 is a block diagram showing the configuration of an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시한 바와 같이, 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 특정 수학문제가 입력되는 경우, 해당 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하는 문제해결계획 수립부(110), 수학문제와 해당 수학문제에 대한 해결전략 간의 매핑관계를 학습하여 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략을 제공하는 직관엔진(120), 수학문제의 예와 해당 수학문제의 예에 대한 일반화된 수식 간의 매핑관계를 학습하여, 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하고, 상기 생성한 일반화된 수식을 기반으로 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법을 생성하여 제공하는 로직엔진(130), 상기 특정 수학문제를 자연어로 번역하여 제공하는 수학문제 번역부(140), 자연어 처리부(150) 및 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)를 전반적으로 제어하기 위한 제어부(미도시)를 포함하여 구성된다.As shown in Figure 2, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100, when a specific math problem is input, the problem solving plan establishing unit 110 for establishing a problem solving plan for the math problem, the math problem and Learning the mapping relationship between the solving strategies for the corresponding math problem to learn the mapping relationship between the intuitive engine 120 that provides the solving strategy for the specific math problem, the example of the math problem and the generalized formula for the example of the math problem. By generating a generalized formula for a specific mathematical problem, and generating and providing a solution for the specific mathematical problem based on the generated generalized formula, the logic engine 130, and translates the specific mathematical problem into natural language Includes a control unit (not shown) for overall control of the math problem translation unit 140, the natural language processing unit 150 and the artificial intelligence-based math problem solving device 100 provided by the It is configured to.

또한 상기 문제해결계획 수립부(110)는 특정 수학문제가 입력되는 경우, 해당 수학문제의 유형에 대한 복잡도를 판단하여, 상기 복잡도에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립한다.In addition, when a specific math problem is input, the problem solving plan establishing unit 110 determines the complexity of the type of the math problem, and establishes a problem solving plan for the specific math problem according to the complexity.

또한 상기 문제해결계획 수립부(110)는 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 직관엔진(110), 로직엔진(120) 또는 수학문제 번역부(140)에 특정 수학문제에 대한 해결전략, 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명, 상기 특정 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문을 각각 요청할 수 있다. 이후, 상기 문제해결계획 수립부(110)는 상기 요청한 특정 수학문제에 대한 해결전략, 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명, 상기 특정 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 수학문제 솔루션을 생성하여 수학학습용 디바이스(200)로 제공한다. 한편 상기 수학문제 솔루션은 상기 요청을 통해 직관엔진(110), 로직엔진(130) 또는 수학문제 번역부(140)에 특정 수학문제에 대한 해결전략, 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명, 상기 특정 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문을 각각 수신함으로써, 생성된다.In addition, the problem solving plan establishing unit 110 may solve the specific strategy for solving a specific math problem in the intuitive engine 110, the logic engine 120, or the math problem translation unit 140 according to the established problem solving plan. A solution to the math problem, a description of the solution, and a translation of the math problem that translates the specific math problem into a natural language may be requested. Subsequently, the problem solving plan establishing unit 110 may describe a solution strategy for the specific math problem requested, a description of a solution and a solution method for the specific math problem, or a translation of the math problem that translates the specific math problem into natural language or A mathematical problem solution including a combination of these is generated and provided to the device 200 for learning mathematics. On the other hand, the math problem solution is a solution strategy for a specific math problem to the intuitive engine 110, the logic engine 130, or the math problem translation unit 140 through the request, a solution and a solution method for the specific math problem. It is generated by receiving descriptions and translations of the mathematical problems that have been translated into the natural language.

상기 문제해결계획 수립부(110)는 수학문제유형 데이터베이스(미도시)에 저장되는 수학문제유형과 상기 수학문제유형에 따른 복잡도를 매핑한 매핑테이블을 참조하여 상기 특정 수학문제에 대한 복잡도를 판단할 수 있다.The problem solving plan establishing unit 110 determines the complexity of the specific math problem by referring to a mapping table mapping the math problem type stored in the math problem type database (not shown) and the complexity according to the math problem type. Can be.

상기 수학문제유형은 도형문제, 상이한 연산자의 수, 미분, 적분 등과 같이 수학문제에 대한 다양한 유형으로 분류되어 있으며, 상기 복잡도는 1 ~ 4단계로 구분되어 상기 유형에 따라 매핑되어 저장된다. 상기 수학문제유형은 높은 수치의 복잡도와 매핑될수록 복잡도가 높다.The mathematical problem type is classified into various types of mathematical problems, such as a figure problem, the number of different operators, differentials, integrals, etc., and the complexity is divided into steps 1 to 4 and mapped and stored according to the type. The higher the complexity of the mathematical problem type, the higher the complexity.

예를 들어, 하나의 연산자(예: a/b)로 구성되거나, 단순히 도형의 면적을 구하는 수학문제유형인 경우에는 복잡도 1과 매핑되어 저장될 수 있으며, 3개 이상의 연산자 혹은 적분과 같은 수학문제유형은 복잡도 3 내지 4와 매핑되어 저장될 수 있다.For example, in the case of a mathematical problem type that consists of one operator (eg, a / b) or simply obtains the area of a figure, it can be mapped and stored in complexity 1, and mathematical problems such as three or more operators or integrals Types can be stored mapped to complexity 3-4.

상기 수학문제에 포함되는 상이한 연산자의 수가 하나로 구성되는 경우(즉, 복잡도 1)와 같이 해당 수학문제를 번역하는 것만으로도 해당 수학문제를 해결할 수 있는 경우에는 상기 문제해결계획에 따른 솔루션은 수학문제 번역부(140)를 통한 자연어 번역문만을 포함하는 것으로 구성될 수 있다.If the number of different operators included in the math problem is composed of one (ie, complexity 1), and the corresponding math problem can be solved only by translating the math problem, the solution according to the problem solving plan is a math problem. It may be configured to include only natural language translation through the translation unit 140.

예를 들어, 수학식 "log10x = 3"과 같이 상기 특정 수학문제가 연산자 하나로 구성된 경우, 상기 수학문제 번역부(140)를 통해 상기 수학문제는 "x는 10의 3승이다."로 번역될 수 있다. 이와 같이 자연어 번역문만으로도 상기 수학식의 변수 x를 풀어낼 수 있다.For example, the equation "log 10 x = 3 ", if the specific mathematical problem is composed of one operator, the mathematical problem may be translated into the mathematical problem translation unit 140 as" x is the third power of ten. " The variable x in the above equation can be solved.

또한 상기 수학문제유형이 복잡도 2와 매핑된 경우, 상기 직관엔진(120)을 통한 특정 수학문제에 대한 해결전략만을 상기 수학문제 솔루션으로 구성할 수 있으며, 상기 수학문제 유형이 복잡도 3과 매핑된 경우, 상기 로직엔진(130)을 통한 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명만을 상기 수학문제 솔루션으로 구성할 수 있다. 또한 상기 수학문제유형이 복잡도 4와 매핑된 경우 상기 직관엔진(120), 로직엔진(130), 수학문제 번역부(140)로부터 수신되는 정보를 모두 포함하여 상기 수학문제 솔루션으로 구성할 수 있다.In addition, when the math problem type is mapped to the complexity 2, only the solving strategy for a specific math problem through the intuitive engine 120 may be configured as the math problem solution, and the math problem type is mapped to the complexity 3 , Only a solution to a specific math problem through the logic engine 130 and a description of the solution can be configured as the math problem solution. In addition, when the math problem type is mapped to the complexity 4, it can be configured as the math problem solution including all information received from the intuitive engine 120, the logic engine 130, and the math problem translation unit 140.

즉, 상기 문제해결계획은 특정 수학문제에 대한 복잡도를 판단함으로써 수립되며, 상기 문제해결계획에 따른 수학문제 솔루션은 직관엔진(120)을 통해 제공되는 특정 수학문제에 대한 해결전략, 상기 로직엔진(130)을 통해 제공되는 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명, 상기 수학문제 번역부(140)를 통해 제공되는 자연어 번역문 또는 이들의 조합으로 구성된다.That is, the problem solving plan is established by determining the complexity of a specific math problem, and the math problem solution according to the problem solving plan is a strategy for solving a specific math problem provided through the intuitive engine 120, the logic engine ( 130) is composed of a solution to the specific math problem provided through the description of the solution, and a natural language translation provided through the math problem translation unit 140 or a combination thereof.

한편 특정 수학문제가 입력되는 경우, 해당 수학문제에 대한 문제해결계획은 문제해결계획 수립부(110)를 통해 자동으로 수립되는 것이 바람직 하지만, 사용자의 선택에 따라 수립될 수 있다.On the other hand, when a specific math problem is input, it is desirable to automatically establish a problem solving plan for the math problem through the problem solving plan establishing unit 110, but may be established according to a user's selection.

즉, 문제해결계획 수립부(110)는 특정 수학문제에 대하여, 해당 수학문제를 직관적으로 해결하기 위한 해결전략, 해당 수학문제의 해결과정, 해당 수학문제에 대한 수학적 의미에 대한 자연어 번역문 또는 이들의 조합을 선택할 수 있도록 하여, 사용자 스스로가 해당 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하도록 할 수 있다.That is, the problem solving plan establishing unit 110, for a specific math problem, a solution strategy for intuitively solving the math problem, a process for solving the math problem, a natural language translation of the mathematical meaning of the math problem, or a By allowing the combination to be selected, the user himself or herself can establish a problem solving plan for the math problem.

또한 직관엔진(120)은 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 특정 수학문제에 대한 해결전략을 요청받은 경우, 해당 수학문제에 대한 최적의 해결전략을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(120)로 제공하여 사용자에게 제공할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.In addition, when the intuitive engine 120 is requested to solve a specific math problem from the problem solving plan establishing unit 110 according to the established problem solving plan, the optimal solving strategy for the corresponding math problem is generated and recalled. It provides a problem solving plan establishment unit 120 to perform a function to be provided to a user.

상기 해결전략을 생성하기 위한 상기 직관엔진(120)은 상기 학습데이터 데이터베이스(310)에 저장된 수학문제와 해당 수학문제에 대한 해결전략을 매핑한 매핑 테이블을 기계학습하여 제1 학습모델을 생성하는 제1 학습모델 생성부(121) 및 상기 생성한 제1 학습모델을 이용하여 특정 수학문제에 대한 해결전략을 생성하고 제공하는 수학문제 해결전략 제공부(122)를 포함하여 구성된다.The intuition engine 120 for generating the solution strategy is a machine for generating a first learning model by machine learning a mapping table mapping a math problem stored in the learning data database 310 and a solution strategy for the math problem. It comprises a learning model generating unit 121 and a mathematical problem solving strategy providing unit 122 for generating and providing a solving strategy for a specific math problem using the generated first learning model.

제1 학습모델 생성부(121)는 제1 학습데이터를 학습하여 특정 수학문제에 대한 해결전략을 생성하기 위한 제1 학습모델을 생성한다.The first learning model generation unit 121 generates a first learning model for generating a solution strategy for a specific math problem by learning the first learning data.

한편 상기 제1 학습데이터는 수학문제, 해당 수학문제를 직관적으로 해결하기 위한 해결전략이 상호 매핑된 매핑테이블이다.Meanwhile, the first learning data is a mapping table in which a math problem and a solution strategy for intuitively solving the math problem are mutually mapped.

따라서 상기 제1 학습모델 생성부(121)는 수학문제와 상기 수학문제에 대한 해결전략 간의 매핑관계를 학습하여 상기 특정 수학문제에 대한 적어도 하나 이상의 해결전략을 출력하기 위한 제1 학습모델을 생성하여 학습모델 데이터베이스(330)에 저장한다.Accordingly, the first learning model generator 121 generates a first learning model for learning a mapping relationship between a math problem and a solution strategy for the math problem and outputting at least one solution strategy for the specific math problem. It is stored in the learning model database 330.

또한 상기 제1 학습모델 생성부(121)에 의해 생성된 제1 학습모델의 입력은 특정 수학문제가 되며, 상기 제1 학습모델의 출력은 상기 입력된 특정 수학문제를 해결하기 위한 적어도 하나 이상의 해결전략이 된다.In addition, the input of the first learning model generated by the first learning model generator 121 becomes a specific math problem, and the output of the first learning model solves at least one or more to solve the input specific math problem. Become a strategy.

한편 상기 해결전략은 사용자로 하여금 상기 특정 수학문제를 직관적으로 해결할 수 있는 방법을 제시하는 것으로, 상기 특정 수학문제를 해결하기 위한 힌트, 숏컷, 제안 또는 이들의 조합을 포함한다.On the other hand, the solution strategy is to present a method for the user to intuitively solve the specific math problem, and includes a hint, a short cut, a suggestion, or a combination thereof to solve the specific math problem.

즉, 상기 제1 학습모델은 특정 수학문제를 해결하기 위한 최적의 해결전략을 제공하기 위해 생성되는 것으로, 상기 해결전략을 통해 사용자는 수학적 직관력을 현저하게 향상시킬 수 있다.That is, the first learning model is generated to provide an optimal solution strategy for solving a specific math problem, and through the solution strategy, the user can significantly improve mathematical intuition.

또한 수학문제 해결전략 제공부(122)는 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 특정 수학문제의 해결전략에 대한 요청을 수신한 경우, 상기 학습모델 데이터베이스(330)로부터 제1 학습모델을 로딩하여 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 수신되는 특정 수학문제를 상기 로딩한 제1 학습모델에 적용함으로써, 해당 수학문제에 대한 해결전략을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공한다.In addition, the mathematical problem solving strategy providing unit 122 loads the first learning model from the learning model database 330 when receiving a request for a solving strategy of a specific math problem from the problem solving plan establishing unit 110. By applying a specific math problem received from the problem solving plan establishing unit 110 to the loaded first learning model, a solution strategy for the corresponding math problem is generated and provided to the problem solving plan establishing unit 110.

직관엔진(120)은 지도학습(supervised learning)방법의 한 종류인 ANN(artificial neural network) 또는 CNN(convolution neural network)와 같은 기계학습방법을 통해 상기 제1 학습데이터를 학습할 수 있다. 한편 ANN 및 CNN을 통한 상기 직관엔진(120)의 기계학습 구조는 도 3 및 도 4를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.The intuitive engine 120 may learn the first learning data through a machine learning method such as an artificial neural network (ANN) or a convolution neural network (CNN), which is a type of supervised learning method. Meanwhile, the machine learning structure of the intuitive engine 120 through ANN and CNN will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4.

또한 로직엔진(130)은 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 특정 수학문제에 대한 해결과정을 요청받은 경우, 해당 수학문제에 대한 해결과정을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(120)로 제공하여 사용자에게 제공할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.In addition, when the logic engine 130 is requested to solve a specific math problem from the problem solving plan establishing unit 110 according to the established problem solving plan, it solves the problem by generating a solving procedure for the math problem. Provided to the planning unit 120 to perform a function to be provided to the user.

한편 상기 해결과정을 생성하기 위한 로직엔진(130)은 상기 학습데이터 데이터베이스(310)에 저장된 제2 학습데이터를 기계학습하여 제2 학습모델을 생성하는 제2 학습모델 생성부(131) 및 상기 특정 수학문제에 대한 해결과정을 생성하고 제공하는 수학문제 해결과정 제공부(132)를 포함하여 구성된다.Meanwhile, the logic engine 130 for generating the solution process includes a second learning model generation unit 131 for generating a second learning model by machine learning the second learning data stored in the learning data database 310 and the specific It comprises a mathematical problem solving process providing unit 132 for generating and providing a solution to the mathematical problem.

제2 학습데이터는 수학문제의 일예와 해당 수학문제의 일예에 대한 일반화된 수식이 상호 매핑된 매핑테이블이다.The second learning data is a mapping table in which an example of a math problem and a generalized formula for an example of the math problem are mutually mapped.

제2 학습모델 생성부(131)는 상기 매핑테이블의 수학문제의 일예와 상기 수학문제의 일예에 대한 일반화된 수식 간의 매핑관계를 학습하여, 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 출력하기 위한 제2 학습모델을 생성하고, 상기 생성한 제2 학습모델을 학습데이터 데이터베이스(330)에 저장한다.The second learning model generation unit 131 learns a mapping relationship between an example of a math problem in the mapping table and a generalized formula for an example of the math problem, and a second for outputting a generalized formula for a specific math problem. The learning model is generated and the generated second learning model is stored in the learning data database 330.

한편 제2 학습모델 생성부(131)는 상기 제2 학습데이터를 기계학습함에 있어, 지도학습(supervised learning)방법의 한 종류인 EBL(explanation based learning)과 같은 기계학습방법을 통해 상기 제2 학습데이터를 학습할 수 있다. 이를 통해 적은 양의 학습데이터만으로도 다양한 수학문제에 대한 일반화된 수식을 학습할 수 있다.On the other hand, in the second learning model generation unit 131 in the machine learning of the second learning data, the second learning through a machine learning method such as EBL (explanation based learning), which is a type of supervised learning method. You can learn the data. Through this, it is possible to learn generalized equations for various mathematical problems with only a small amount of learning data.

또한 수학문제 해결방법 제공부(132)는 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 특정 수학문제의 해결방법 및 해결방법에 대한 설명에 대한 요청을 수신한 경우, 상기 학습모델 데이터베이스(330)로부터 제2 학습모델을 로딩한다. 이후, 상기 수학문제 해결방법 제공부(132)는 상기 로딩한 제2 학습모델에 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 수신되는 특정 수학문제를 적용하여 해당 수학문제에 대한 일반화된 수식을 도출한다.In addition, when the mathematical problem solution providing unit 132 receives a request for a description of a solution and a solution method for a specific math problem from the problem solving plan establishing unit 110, the math problem solving method providing unit 132 may provide 2 Load the learning model. Thereafter, the math problem solving method providing unit 132 applies a specific math problem received from the problem solving plan establishing unit 110 to the loaded second learning model to derive a generalized formula for the math problem. .

다음으로 수학문제 해결방법 제공부(132)는 상기 도출한 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크를 시멘틱 네트워크 데이터베이스(340)로부터 로딩하여, 해당 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공한다.Next, the mathematical problem solution providing unit 132 loads the semantic network for the generalized formula derived from the semantic network database 340, and generates a description of a solution and a solution to the math problem. It is provided to the problem solving plan establishment unit 110.

수학문제 해결방법 및 해결방법에 대한 설명은 수학문제를 최종적으로 풀이하기 위해 각 단계별 해결과정 및 해결과정에 대한 설명을 각각 포함하는 것으로 상기 각 단계별 해결과정과 상기 각 단계별 해결과정에 대한 설명을 순차적으로 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공함으로써, 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 상기 사용자에게 제공할 수 있도록 한다. 한편 상기 로직엔진(130)을 통해 수학문제 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 제공하는 방법에 대해서는 도 5를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.The description of the mathematical problem solving method and the solution method includes a description of each step-by-step solution process and a solution process in order to finally solve the mathematics problem. It is generated and provided to the problem solving plan establishing unit 110, so that the user can provide the user with a solution method and a solution method for the specific math problem. Meanwhile, a method for providing a method for solving a mathematical problem and a method for solving the problem through the logic engine 130 will be described in detail with reference to FIG. 5.

또한 수학문제 번역부(140)는 문제해결계획 수립부(110)로부터 특정 수학문제에 대한 자연어 번역문을 요청받은 경우, 상기 문제해결계획 수립부(110)로부터 수신되는 특정 수학문제로부터 연산자 및 인자를 추출하고, 상기 인터프리터 데이터베이스(320)에 저장된 연산자, 수학연산자가 나타내는 의미, 번역규칙이 상호 매핑된 매핑테이블을 참조하여 상기 추출한 연산자 및 인자를 포함한 상기 수학문제의 수학적 표현에 대한 의미를 자연어로 번역한 수학문제 번역문을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공함으로써, 사용자에게 제공할 수 있도록 한다.In addition, when the mathematical problem translation unit 140 receives a natural language translation for a specific math problem from the problem solving plan establishing unit 110, the operator and the arguments from the specific math problem received from the problem solving plan establishing unit 110. Extract and translate the meaning of the mathematical expression of the mathematical problem, including the extracted operator and arguments, into a natural language by referring to a mapping table in which the operator stored in the interpreter database 320, a meaning represented by a mathematical operator, and a translation rule are mutually mapped. A translation of a mathematical problem is generated and provided to the problem solving plan establishing unit 110 so that it can be provided to a user.

한편 자연어 처리부(150)는 상기 수학문제 번역부(140)와 반대의 기능을 수행하는 것으로, 자연어 문장으로 입력되는 수학문제(예: 10을 5로 나누면 얼마인가?)를 일반적인 수학식(x = 10/5)으로 번역하여 사용자에게 제공한다.On the other hand, the natural language processing unit 150 performs the opposite function to the mathematical problem translation unit 140, and general mathematical expressions (x = how much is 10 divided by 5?) 10/5) to provide to the user.

상기 자연어 처리부(150)는 상기 입력되는 수학문제에 대한 자연어 문장을 형태소, 구절단위, 구문단위 또는 이들의 조합을 포함한 자연어 처리를 통해 상기 자연어 문장으로부터 유의미한 단어를 추출함으로써, 상기 자연어 문장의 수학문제를 일반적인 수학식으로 번역하여 사용자에게 제공할 수 있다. 한편 상기 자연어 처리부(150)는 공지된 인공지능 기반의 자연어 처리 기술을 통해 상기 자연어로 입력되는 수학문제를 수학식으로 번역하여 상기 사용자에게 제공할 수 있도록 구현될 수 있다.The natural language processing unit 150 extracts a meaningful word from the natural language sentence through natural language processing including a morpheme, phrase unit, phrase unit, or a combination of the natural language sentences for the input mathematical problem, thereby solving the mathematical problem of the natural language sentence. Can be translated into a general mathematical expression and provided to the user. Meanwhile, the natural language processing unit 150 may be implemented to translate a mathematical problem input into the natural language into a mathematical expression through a known artificial intelligence-based natural language processing technology and provide it to the user.

이하에서는 도 3 및 도 4를 참조하여 상기 직관엔진(120)의 기계학습 구조를 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, the machine learning structure of the intuitive engine 120 will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 직관엔진에서 ANN을 통해 기계학습을 수행하는 경우, ANN의 기계학습 구조와 학습과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.3 is a view showing to explain the machine learning structure and learning process of ANN when performing machine learning through ANN in an intuitive engine according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 직관엔진(120)의 제1 학습모델 생성부(121)는 수학문제와 해당 수학문제에 대한 해결전략을 매핑한 매핑테이블(즉, 제1 학습데이터)을 기계학습하여 특정 수학문제에 대한 해결전략을 출력하기 위한 제1 학습모델을 생성한다.As shown in FIG. 3, the first learning model generation unit 121 of the intuitive engine 120 according to an embodiment of the present invention is a mapping table (ie, mapping a math problem and a solution strategy for the math problem). Machine learning of the first learning data) creates a first learning model for outputting a solution strategy for a specific math problem.

한편 제1 학습모델 생성부(121)에서 ANN을 통해 제1 학습데이터를 기계학습하여 제1 학습모델을 생성하는 경우, 상기 ANN의 기계학습구조는 수학문제가 입력되는 적어도 하나 이상의 입력 노드를 포함하는 입력 레이어, 적어도 하나 이상의 히든 노드를 포함하는 히든 레이어 및 적어도 하나 이상의 출력 노드를 포함하는 출력 레이어를 포함하여 구성된다.On the other hand, when the first learning model generating unit 121 machine-learns the first learning data through the ANN to generate the first learning model, the machine learning structure of the ANN includes at least one or more input nodes into which mathematical problems are input. It comprises an input layer, a hidden layer including at least one hidden node, and an output layer including at least one output node.

또한 입력 레이어는 수학문제와 해당 수학문제에 대한 해결전략을 매핑한 제1 학습데이터를 입력받으며, 히든 레이어는 상기 입력 레이어 및 출력 레이어와 특정 가중치를 가지는 링크(link)를 통해 각각 연결된다.In addition, the input layer receives first learning data mapping a math problem and a solution strategy for the math problem, and the hidden layer is connected to the input layer and the output layer through a link having a specific weight.

또한 ANN은 상기 입력 레이어, 히든 레이어 및 출력 레이어를 각각 연결하는 링크의 가중치를 조정해가면서 주어진 입력과 상기 주어진 입력에 대한 원하는 출력의 쌍(즉, 수학문제와 해당 수학문제에 대한 해결전략)을 기계학습함으로써, 기계학습되지 않은 수학문제에 대해서도 해당 수학문제를 접근하기 위한 해결전략을 출력할 수 있도록 한다.In addition, ANN adjusts the weight of the link connecting the input layer, the hidden layer, and the output layer, respectively, and sets a desired pair of input and a desired output for the given input (ie, a math problem and a solution strategy for the math problem). By machine learning, it is possible to output a solving strategy for approaching the mathematics problem even for a mathematics problem that is not machine-learned.

또한 링크의 가중치는 백프로퍼게이션(back propagation)방법을 통해 조정되며, 상기 조정을 통해 제1 학습데이터의 특정 수학문제에 대한 해결전략이 정확하게 출력될 수 있도록 한다. In addition, the weight of the link is adjusted through a back propagation method, and through the adjustment, a solution strategy for a specific math problem of the first learning data can be accurately output.

즉, ANN은 상기 제1 학습데이터를 통해 미리 알고 있는 수학문제에 대한 해결전략을 출력하기 위해 백프로퍼게이션 방법으로 상기 입력 레이어, 히든 레이어 및 출력 레이어 간의 링크에 대한 가중치를 조정함으로써, 상기 제1 학습데이터를 기계학습한다. 이를 통해 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략을 출력할 수 있다.That is, ANN adjusts the weight of the link between the input layer, the hidden layer, and the output layer by a backpropagation method to output a solution strategy for a mathematical problem previously known through the first learning data, so that the first Machine learning of learning data. Through this, it is possible to output the optimal solution strategy for a specific math problem.

또한 출력 레이어는 적어도 하나 이상의 해결전략을 출력하며, 상기 각각의 해결전략은 0 ~ 1 사이의 확률값을 가지며, 상기 각각의 해결전략에 대한 확률값을 모두 더하면 1이 된다.In addition, the output layer outputs at least one solution strategy, each solution strategy has a probability value between 0 and 1, and when all of the probability values for each solution strategy are added, it becomes 1.

직관엔진(120)에서 ANN을 통해 제1 학습데이터를 기계학습하여 수학문제에 대한 해결전략을 출력하기 위해 생성되는 제1 학습모델의 입력은 상기 문제해결계획 수립부(110)에서 제공되는 특정 수학문제가 되며, 출력은 상기 특정 수학문제에 대한 적어도 하나 이상의 해결전략을 포함한다.The input of the first learning model generated to output the solving strategy for the mathematical problem by machine learning the first learning data through the ANN from the intuitive engine 120 is a specific math provided by the problem solving plan establishing unit 110 It becomes a problem, and the output includes at least one solution strategy for the particular math problem.

또한 직관엔진(120)은 상기 제1 학습모델을 통해 출력되는 적어도 하나 이상의 해결전략 중 높은 확률값을 가지는 해결전략을 선택함으로써, 문제해결계획 수립부(110)로부터 제공되는 특정 수학문제에 대한 해결전략을 생성하며, 상기 생성한 해결전략을 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공한다.In addition, the intuitive engine 120 selects a solution strategy having a high probability value among at least one solution strategy output through the first learning model, thereby solving a specific math problem provided by the problem solving plan establishing unit 110. And provides the generated solution strategy to the problem solving plan establishing unit 110.

이후, 상기 문제해결계획 수립부(110)는 직관엔진(120)으로부터 제공받은 특정 수학문제에 대한 해결전략을 수학학습용 디바이스(200)로 제공함으로써, 사용자로 하여금 해당 수학문제에 대한 해결전략을 인식할 수 있도록 한다.Subsequently, the problem solving plan establishing unit 110 provides a solution strategy for a specific math problem provided by the intuitive engine 120 to the device 200 for mathematical learning, thereby allowing the user to recognize the solution strategy for the math problem. Make it possible.

이하에서는 도 4를 참조하여 상기 직관엔진(120)에서 CNN(convolution neural network)을 통해 제1 학습데이터를 기계학습하는 경우, 상기 CNN의 기계학습구조와 학습과정을 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, when the first learning data is machine-learned through the convolution neural network (CNN) in the intuitive engine 120 with reference to FIG. 4, the machine learning structure and learning process of the CNN will be described in detail.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 직관엔진에서 CNN을 통해 제1 학습데이터를 기계학습하는 경우, CNN의 기계학습 구조와 학습과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.4 is a diagram for explaining the machine learning structure and learning process of the CNN when the first learning data is machine-learned through the CNN in the intuitive engine according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시한 바와 같이, 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)의 직관엔진(120)에서 CNN을 통해 제1 학습데이터를 기계학습하는 경우, 상기 CNN의 학습구조는 전처리 과정을 통해 이미지화된 제1 학습데이터가 입력되는 입력 레이어, 컨볼루션(convolution) 레이어, 풀링(pooling) 레이어 및 완전연관(fully connected)레이어로 구성된다.As shown in FIG. 4, when the first learning data is machine-learned through CNN in the intuitive engine 120 of the AI-based math problem solving apparatus 100, the learning structure of the CNN is imaged through a pre-processing process. It is composed of an input layer into which the first learning data is input, a convolution layer, a pooling layer, and a fully connected layer.

한편 CNN을 통해 상기 제1 학습데이터를 기계학습하는 경우, 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 제1 학습데이터를 CNN에 적합한 데이터로 변환하는 전처리 과정을 수행한다.Meanwhile, when the first learning data is machine-learned through CNN, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 performs a pre-processing process of converting the first learning data into data suitable for CNN.

상기 전처리 과정은 상기 제1 학습데이터를 구성하는 각각의 수학문제와 상기 각 수학문제에 대한 해결전략을 소정의 과정에 따라 수치화하고, 상기 수치화한 각각의 수학문제와 해당 수학문제와 매핑된 해결전략을 하나의 단위 이미지로 각각 변환한다.In the pre-processing process, each math problem constituting the first learning data and the solving strategy for each math problem are quantified according to a predetermined process, and each of the numerical math problems and a solving strategy mapped to the math problem are mapped. Converts each into one unit image.

다음으로 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 복수의 단위 이미지를 결합하여 특정 해상도(예: 32 x 32)를 가지는 이미지 데이터를 생성한다.Next, the artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 combines the plurality of unit images to generate image data having a specific resolution (for example, 32 x 32).

즉, 상기 이미지 데이터는 수치화된 상기 제1 학습데이터가 이미지화 된 것으로, 상기 제1 학습데이터의 용량에 따라 적어도 하나 이상으로 구성될 수 있다.That is, the image data is obtained by digitizing the first learning data, and may be configured as at least one according to the capacity of the first learning data.

또한 상기 입력 레이어는 상기 전처리 과정을 통해 이미지 데이터로 변환된 제1 학습데이터를 입력받으며, 상기 컨볼루션 레이어는 특정 가중치를 가지는 커널을 미리 설정한 스트라이드(상기 커널의 이동단위를 의미함)에 따라 상기 제1 학습데이터에 대한 이미지 데이터의 특정 부분과 상기 커널의 가중치를 컨볼루션 하여, 상기 이미지 데이터의 특정 부분에 대한 특징 맵을 생성하여 출력한다. In addition, the input layer receives first learning data converted into image data through the pre-processing process, and the convolution layer is based on a stride (meaning a moving unit of the kernel) in which a kernel having a specific weight is preset. A feature map for a specific portion of the image data is generated and output by convolution of a weight of the kernel and a specific portion of the image data for the first learning data.

또한 풀링 레이어는 상기 커널과 스트라이드의 크기에 따라 상기 컨볼루션 레이어로부터 출력되는 특징 맵을 풀링함으로써, 상기 특징 맵을 적어도 하나 이상의 서브 이미지 데이터로 서브 샘플링한다.In addition, the pooling layer pools the feature map output from the convolutional layer according to the size of the kernel and stride, thereby sub-sampling the feature map with at least one sub-image data.

한편 서브 샘플링은 맥스 풀링(max pooling) 또는 에버리지 풀링(average pooling) 방법을 통해 수행될 수 있다.Meanwhile, sub-sampling may be performed through a max pooling method or an average pooling method.

또한 상기 CNN은 상기 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어가 하나의 쌍으로 구성되어 적어도 하나 이상으로 구현되어 상기 컨볼루션 레이어를 통한 컨볼루션과 상기 풀링 레이어를 통한 서브 샘플링 과정을 반복적으로 수행할 수 있으며, 이를 통해 특정 수학문제의 해결전략에 대한 최적화된 특징 맵을 생성할 수 있다.In addition, the CNN is configured by at least one of the convolutional layer and the pooling layer configured as a pair, so that the convolution through the convolution layer and the sub-sampling process through the pooling layer can be repeatedly performed. Through this, it is possible to generate an optimized feature map for a solution strategy of a specific math problem.

또한 완전연관 레이어는 상기 생성한 적어도 하나 이상의 특징 맵을 연결시켜 특정 수학문제에 대한 해결전략을 출력할 수 있도록 한다. 이때, 출력되는 상기 해결전략을 적어도 하나 이상으로 구성되고, 상기 각각의 해결전략은 0 ~ 1 사이의 확률값을 가지며, 소프트 맥스(soft max)를 통해 제일 높은 확률값을 가지는 해결전략을 선택함으로써, 상기 특정 수학문제에 대한 최적을 해결전략을 생성한다.In addition, the full association layer connects at least one of the generated feature maps to output a solution strategy for a specific math problem. At this time, the output is composed of at least one solution strategy, each of the solution strategy has a probability value between 0 and 1, by selecting a solution strategy having the highest probability value through a soft max (soft max), Create a strategy that solves the best for a particular math problem.

이러한 과정을 통해 상기 직관엔진(120)은 수학문제와 상기 수학문제의 해결전략 간의 매핑관계를 기계학습하여 CNN을 통한 제1 학습모델을 생성할 수 있으며, 상기 제1 학습모델의 입력은 문제해결계획 수립부(110)에서 제공되는 특정 수학문제가 되며, 출력은 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략이 된다.Through this process, the intuitive engine 120 may generate a first learning model through CNN by machine learning a mapping relationship between a math problem and a solving strategy of the math problem, and inputting the first learning model solves the problem. It becomes a specific math problem provided by the planning unit 110, and the output becomes a solution strategy for the specific math problem.

한편 특정 수학문제는 상기에서 설명한 것과 전처리 과정을 통해 이미지화되어 상기 제1 학습모델에 입력된다.On the other hand, certain mathematical problems are imaged through the pre-processing described above and input to the first learning model.

또한 직관엔진(120)은 상기 제1 학습모델을 통해 출력되는 적어도 하나 이상의 해결전략 중 가장 높은 확률값을 가지는 해결전략을 선택함으로써, 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있도록 한다.In addition, the intuitive engine 120 selects a solution strategy having the highest probability value among at least one solution strategy output through the first learning model, so that a solution strategy for the specific math problem can be generated and provided to the user. do.

도 3 및 도 4를 참조하여 설명한 것과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 직관엔진(120)은 ANN 또는 CNN을 통해 수학문제와 해당 수학문제에 대한 해결전략을 기계학습하여 제1 학습모델을 생성할 수 있다. 또한 직관엔진(120)은 상기 제1 학습모델을 통해 사용자에게 특정 수학문제에 대한 최적의 해결전략을 생성하여 제공함으로서, 사용자로 하여금 특정 수학문제를 해결하기 위한 수학적 직관력을 효과적으로 습득할 수 있도록 한다. 다만 본 발명에서 상기 제1 학습데이터를 ANN 혹은 CNN을 통해 학습하는 것이 바람직하지만, 특정 수학문제에 대해 최적의 해결전략을 출력하는 것이 주된 목적이므로, 상기 제1 학습데이터를 학습하기 위한 기계학습방법은 그 제한을 두지 않는다.As described with reference to FIGS. 3 and 4, the intuitive engine 120 according to an embodiment of the present invention may perform a first learning model by machine learning a math problem and a solving strategy for the math problem through ANN or CNN. Can be created. In addition, the intuitive engine 120 generates and provides an optimal solution strategy for a specific math problem to the user through the first learning model, so that the user can effectively acquire a mathematical intuition for solving a specific math problem. . However, in the present invention, it is preferable to learn the first learning data through ANN or CNN, but since the main purpose is to output an optimal solution strategy for a specific math problem, a machine learning method for learning the first learning data Does not place that limit.

또한 상기 직관엔진(120)은 상기 제1 학습데이터가 업데이트 되는 경우, 상기 업데이트된 제1 학습데이터를 반영하여 고도화된 학습모델을 생성할 수 있도록 함으로써, 특정 수학문제에 대한 최적화된 해결전략을 사용자에게 제공할 수 있다.In addition, when the first learning data is updated, the intuitive engine 120 may generate an advanced learning model by reflecting the updated first learning data, so that the user can use an optimized solution strategy for a specific math problem. Can provide.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 로직엔진에서 시멘틱 네트워크를 통해 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 이에 대한 설명을 제공하는 방법을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a method for providing a solution and a description of a specific math problem through a semantic network in a logic engine according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 로직엔진(130)은 문제해결계획 수립부(110)로부터 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명 요청을 수신한 경우, 제2 학습모델을 학습모델 데이터베이스(330)로부터 로딩한다.As shown in FIG. 5, when the logic engine 130 according to an embodiment of the present invention receives a request for a description of a solution and a solution to a specific math problem from the problem solving plan establishing unit 110, The second learning model is loaded from the learning model database 330.

상기 제2 학습모델은 수학문제에 대한 예제와 해당 수학문제에 대한 예제의 일반화된 수식 간의 매칭관계를 설명기반 기계학습(explanation based learning) 등과 같은 지도 학습(supervised learning)방법을 통해 학습하여 생성된 것으로, 적은 수의 예제만으로도 학습하지 않은 특정 수학문제를 일반화할 수 있다.The second learning model is generated by learning a matching relationship between an example for a mathematics problem and a generalized formula of an example for the mathematics problem through a supervised learning method such as explanation based learning. As a result, it is possible to generalize a specific mathematical problem that has not been learned even with a small number of examples.

다음으로 로직엔진(130)는 상기 제2 학습모델을 통해 출력되는 특정 수학문의 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크(semantic network)를 시멘틱 네트워크 데이터베이스(340)로부터 로딩한다.Next, the logic engine 130 loads a semantic network for a generalized expression of a specific mathematical statement output through the second learning model from the semantic network database 340.

상기 시멘틱 네트워크는 루트 노드(loot node), 복수의 내부 노드(internal node) 및 복수의 리프 노드(leaf node)가 계층적으로 형성되는 트리 구조로 구성된다.The semantic network is composed of a tree structure in which a root node, a plurality of internal nodes, and a plurality of leaf nodes are hierarchically formed.

상기 루트 노드는 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 나타내며, 상기 복수의 내부 노드는 상기 특정 수학문제를 해결하기 위한 해결과정인 중간풀이 과정에 의한 중간풀이 수식을 나타낸다.The root node represents a generalized equation for a specific mathematical problem, and the plurality of internal nodes represent an intermediate solution equation by an intermediate solution process that is a solution for solving the specific mathematical problem.

또한 루트 노드는 적어도 하나 이상의 내부 노드를 자식 노드로 하여 단방향 링크로 연결되며, 특정 내부 노드는 적어도 하나 이상의 내부 노드 혹은 하나의 리프 노드를 자식 노드로 하여 단방향 링크로 연결될 수 있다.In addition, the root node may be connected by a unidirectional link with at least one internal node as a child node, and a specific internal node may be connected by a unidirectional link with at least one internal node or one leaf node as a child node.

또한 상기 특정 내부 노드는 부모 노드의 중간풀이 수식을 나타내며, 상기 리프 노드는 특정 부모 노드가 나타내는 중간풀이 수식에 대한 해답을 나타낸다. 즉, 상기 리프 노드는 상기 특정 수학문제에 대한 최종적인 해답을 나타내는 것이다.In addition, the specific inner node represents the intermediate solution formula of the parent node, and the leaf node represents the solution to the intermediate solution formula represented by the specific parent node. That is, the leaf node represents the final answer to the specific math problem.

또한 상기 링크는 부모 노드와 자식 노드 간의 릴레이션을 의미하는 것으로, 상기 릴레이션은 부모 노드가 나타내는 수학문제 혹은 중간풀이 수식으로부터 상기 자식 노드가 나타내는 중간풀이 수식을 도출하기 위한 해결과정을 나타낸다.In addition, the link means a relation between a parent node and a child node, and the relation represents a solution process for deriving an intermediate solution expression represented by the child node from a math problem or an intermediate solution expression represented by the parent node.

다음으로 상기 로직엔진(130)은 상기 로딩한 시멘틱 네트워크를 참조하여, 상기 릴레이션을 토대로 상기 특정 수학문제에 대한 단계별 해결과정과 이에 대한 설명을 출력한다.Next, the logic engine 130 refers to the loaded semantic network, and outputs a step-by-step solution process and a description of the specific math problem based on the relation.

이때, 상기 로직엔진(130)은 상기 릴레이션에 해당하는 적어도 하나 이상의 해결과정을 문제해결계획 수립부(110)를 통해 사용자에게 제공하여 선택하도록 하거나, 상기 수학문제 해결과정을 제공한 교수자, 학습자, 혹은 상기 사용자에 의해서 선호되는 해결방법을 자동적으로 선택하여 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명을 상기 사용자에게 제공할 수 있다.At this time, the logic engine 130 provides at least one or more resolution processes corresponding to the relation to the user through the problem solving plan establishing unit 110 for selection, or a professor or learner who provides the math problem solving process, Alternatively, the preferred solution can be automatically selected by the user to provide a solution to the specific math problem and a description of the solution to the user.

또한 상기 사용자가 특정 해결과정을 선택하거나, 상기 로직엔진(130)이 자동으로 특정 해결과정을 선택함으로써, 상기 릴레이션(즉, 링크)에 따라 선택되는 다음의 노드가 내부 노드인 경우, 상기 내부 노드와 상기 내부 노드의 적어도 하나 이상의 자식 노드에 대한 릴레이션에 해당하는 적어도 하나 이상의 해결과정을 상기 사용자에게 제공하여 선택하도록 하거나, 교수자, 학습자, 혹은 상기 사용자에 의해서 선호되는 해결방법을 자동적으로 선택한다.In addition, when the user selects a specific solution or the logic engine 130 automatically selects a specific solution, the next node selected according to the relation (ie, link) is the internal node, the internal node And at least one or more resolution processes corresponding to relations to at least one or more child nodes of the internal node are provided to the user for selection, or a preferred solution is automatically selected by a professor, a learner, or the user.

이때 상기 해결과정은 상기 특정 수학문제를 해결하기 위한 단계별 방법이 되는 것이므로, 상기 선택한 해결과정이 해당 수학문제를 해결하기 위한 해결방법에 대한 설명이 된다.At this time, since the solving process is a step-by-step method for solving the specific mathematical problem, the selected solving process is a description of a solving method for solving the corresponding mathematical problem.

한편 로직엔진(130)은 상기 선택되는 다음의 노드가 리프 노드인 경우, 상기 리프 노드는 상기 특정 수학문제에 대한 최종적인 해답을 나타내고 있으므로, 상기 선택한 해결과정, 상기 해결과정에 대한 설명, 상기 해결과정에 의한 중간풀이 수식 및 해답을 순차적으로 출력함으로써, 상기 특정 수학문제에 대한 수학문제 해결방법을 생성한다. 이후, 상기 로직엔진(130)은 상기 생성한 상기 수학문제 해결방법을 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공하며, 상기 문제해결계획 수립부(110)는 상기 솔루션을 상기 수학학습용 디바이스(200)로 제공하여 사용자가 이를 인식할 수 있도록 한다.On the other hand, when the next node to be selected is the leaf node, the logic engine 130 represents the final answer to the specific math problem, so the selected solution, the description of the solution, and the solution By sequentially outputting an intermediate solution formula and a solution by a process, a mathematical problem solving method for the specific math problem is generated. Thereafter, the logic engine 130 provides the method for solving the generated mathematical problem to the problem solving plan establishing unit 110, and the problem solving plan establishing unit 110 provides the solution to the math learning device 200 ) To allow the user to recognize it.

예를 들어, 도 5에 도시한 것과 같이, 특정 수학문제가 "8x + 16 = 32"인 경우, 이를 상기 제2 학습모델을 통해 일반화하면 상기 특정 수학문제는 "ax + b = c" 된다. 이때, 상기 로직 엔진(130)은 상기 일반화된 수식 "ax + b = c"에 대한 시멘틱 네트워크를 상기 시멘틱 네트워크 데이터베이스(340)로부터 로딩하여, 선호되는 해결과정을 순차적으로 선택(예: "이항"을 선택하고, "양변에 a를 나눔"을 선택)하여 리프 노드에 따른 해답을 도출하고, 상기 선택한 해결과정 및 상기 해결과정에 의해 선택되는 내부 노드의 중간풀이 수식(예: "ax = c - b" 및 "ax/a = (c - b)/a") 및 해답(예: "x = (c - b)/a")을 포함하는 수학문제 해결방법을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부(110)로 제공한다.For example, as shown in FIG. 5, when a specific math problem is "8x + 16 = 32", generalizing it through the second learning model, the specific math problem becomes "ax + b = c". At this time, the logic engine 130 loads the semantic network for the generalized formula "ax + b = c" from the semantic network database 340, sequentially selecting a preferred solution (eg, "binomial") , And selecting "divide a by both sides") to derive the answer according to the leaf node, and the intermediate solution formula of the selected solution and the internal node selected by the solution process (for example, "ax = c- b "and" ax / a = (c-b) / a ") and a solution (eg" x = (c-b) / a ") to generate a mathematical problem-solving method to establish the problem-solving plan (110).

한편 상기 해결방법은 특정 수학문제를 일반화하고 상기 일반화한 수식에 대한 해결방법이므로, 상기 특정 수학문제의 변수를 상기 시멘틱 네트워크에 대입하여, 해당 수학문제에 대한 실제 해결방법을 생성할 수 있으며, 상기 실제 해결방법과 상기 일반화한 수식에 대한 해결방법을 동시에 제공할 수도 있다.On the other hand, since the solution is a generalization of a specific mathematical problem and a solution to the generalized equation, the variable of the specific mathematical problem can be substituted into the semantic network to generate an actual solution to the corresponding mathematical problem. It is also possible to provide an actual solution and a solution to the generalized equation at the same time.

또한 상기 시멘틱 네트워크는 일반화된 수식에 대한 문제해결과정이 추가되거나 삭제, 혹은 변경되는 경우에 이를 반영하여 업데이트될 수 있으며, 특히 상기 문제해결과정이 추가되는 경우에는 상기 시멘틱 네트워크의 깊이(레벨) 및 너비는 확장될 수 있음은 당연하다.In addition, the semantic network may be updated to reflect this when a problem solving process for a generalized equation is added, deleted, or changed. In particular, when the problem solving process is added, the depth (level) of the semantic network and It is natural that the width can be expanded.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립하여 이를 기반으로 상기 특정 수학문제의 솔루션을 제공하는 절차를 나타낸 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a procedure for establishing a problem solving plan for a specific math problem according to an embodiment of the present invention and providing a solution for the specific math problem based on this.

도 6에 도시한 바와 같이, 인공지능 기반 수학문제 해결과정에 대한 절차는 우선, 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 입력되는 특정 수학문제에 대한 복잡도를 판단한다(S110).As illustrated in FIG. 6, the procedure for the AI-based math problem solving process is first, and the AI-based math problem solving apparatus 100 determines the complexity of the input specific math problem (S110).

상기 복잡도는 상기 수학문제유형 및 상기 수학문제유형에 대한 복잡도를 매핑한 매핑테이블을 참조함으로써, 수행된다.The complexity is performed by referring to the mapping table mapping the mathematical problem type and the complexity for the mathematical problem type.

다음으로 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 판단한 복잡도에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 문제해결계획을 수립한다(S120).Next, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 establishes a problem solving plan for the specific math problem according to the determined complexity (S120).

상기 문제해결계획은 입력되는 상기 특정 수학문제의 유형에 대한 복잡도를 판단하여 상기 특정 수학문제의 솔루션을 구성하기 위해 수립된다.The problem solving plan is established to construct a solution of the specific math problem by determining the complexity of the type of the specific math problem being input.

상기 솔루션은 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법 및 해결방법에 대한 설명, 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하여 구성된다.The solution is composed of a solution strategy for a specific math problem, a description of a solution and a solution method, a translation of a math problem, or a combination thereof.

다음으로 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 특정 수학문제에 대한 솔루션을 생성한다(S130).Next, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 generates a solution for the specific math problem according to the established problem solving plan (S130).

상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 수립한 문제해결계획에 따라 직관엔진(120), 로직엔진(130) 및 수학문제 번역부(140)를 통해 상기 특정 수학문제에 대한 해결전략, 상기 특정 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명, 상기 특정 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 상기 특정 수학문제에 대한 솔루션을 생성한다.The artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus 100 according to the established problem solving plan through the intuitive engine 120, the logic engine 130 and the math problem translation unit 140, the solving strategy for the specific math problem, A solution to the specific mathematical problem is generated, including a solution to the specific mathematical problem and a description of the solution, a translation of the specific mathematical problem into a natural language, or a combination of the mathematical problems.

다음으로 상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)는 상기 생성한 솔루션을 수학학습을 요청한 수학학습용 디바이스(200)로 제공한다(S140). 이때, 수학학습용 디바이스(200)는 인공지능 기반 수학문제 해결장치(100)로부터 수신되는 특정 수학문제에 대한 솔루션을 상기 수학학습용 디바이스(200)에 구비되는 디스플레이로 출력함으로써, 사용자가 상기 솔루션을 통해 상기 특정 수학문제에 대한 해결과정을 인식할 수 있도록 한다.Next, the artificial intelligence-based math problem solving apparatus 100 provides the generated solution to the math learning device 200 requesting math learning (S140). At this time, the device 200 for learning mathematics outputs a solution for a specific math problem received from the AI-based math problem solving apparatus 100 to a display provided in the math learning device 200, so that the user can It is possible to recognize a solution process for the specific math problem.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 인공지능 기반 수학문제 해결장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특정 수학문제에 대한 복잡도를 판단하여 상기 복잡도에 따라 특정 수학문제의 해결계획을 수립하여, 해당 수학문제에 대한 해결전략, 해결방법 및 해결방법에 대한 설명, 해당 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제 번역문 또는 이들의 조합을 포함한 수학문제 솔루션을 제공함으로써, 사용자의 수학적 직관력을 현저하게 향상시킴과 동시에 수학문제에 대한 해결과정 및 해결원리를 효과적으로 습득할 수 있도록 하는 효과가 있다.As described above, the present invention relates to an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus and method, by determining the complexity of a specific mathematical problem and establishing a solution plan for the specific mathematical problem according to the complexity, to By providing a solution to a mathematical problem, including a solution strategy, a description of the solution and a solution, a translation of the corresponding math problem into a natural language, or a translation of the math problem, or a combination of these, it significantly improves the mathematical intuition of the user and simultaneously solves the math problem This has the effect of effectively acquiring the solution process and the solution principle.

상기에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 위주로 상술하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되는 것은 아니며 본 발명의 각 구성요소는 동일한 목적 및 효과의 달성을 위하여 본 발명의 기술적 범위 내에서 변경 또는 수정될 수 있을 것이다.In the above, the preferred embodiment according to the present invention has been mainly described, but the technical spirit of the present invention is not limited thereto, and each component of the present invention is modified or modified within the technical scope of the present invention in order to achieve the same purpose and effect. It could be.

아울러 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.In addition, although the preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and it is not limited to the specific embodiments described above, without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical idea or prospect of the present invention.

100: 인공지능 기반 수학문제 해결장치 110: 문제해결계획 수립부
120: 직관엔진 121: 제1 학습모델 생성부
122: 수학문제 해결전략 제공부 130: 로직엔진
131: 제2 학습모델 생성부 132: 수학문제 해결방법 제공부
140: 수학문제 번역부 150: 자연어 처리부
200: 수학학습용 디바이스 300: 데이터베이스
310: 학습데이터 데이터베이스 320: 인터프리터 데이터베이스
330: 학습모델 데이터베이스 340: 시멘틱 네트워크 데이터베이스100: artificial intelligence-based math problem solving device 110: problem solving plan establishment department
120: intuitive engine 121: first learning model generation unit
122: Math problem solving strategy providing unit 130: Logic engine
131: second learning model generation unit 132: mathematical problem solution providing unit
140: Math problem translation unit 150: Natural language processing unit
200: device for learning mathematics 300: database
310: learning data database 320: interpreter database
330: learning model database 340: semantic network database

Claims (10)

특정 수학문제에 대한 유형과 상기 수학문제의 유형에 대한 복잡도를 매핑한 매핑테이블을 참조하여, 상기 복잡도에 따라 문제해결계획을 수립하는 문제해결계획 수립부;
상기 수학문제와 상기 수학문제에 대한 해결전략 간의 매핑관계인 제1 학습데이터를 기계학습하여 제1 학습모델을 생성하는 직관엔진;
상기 수학문제와 상기 수학문제에 대한 일반화된 수식 간의 매핑관계인 제2 학습데이터를 기계학습하여 제2 학습모델을 생성하는 로직엔진; 및
상기 수학문제에 대한 수학적 표현을 자연어로 번역하여 상기 수학문제의 번역문을 생성하는 수학문제 번역부;를 포함하며,
상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 직관엔진, 상기 로직엔진 및 상기 수학문제 번역부에 요청하여, 상기 수학문제에 대한 해결전략, 상기 수학문제에 대한 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명, 상기 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제의 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 상기 수학문제에 대한 솔루션을 생성하여 수학학습용 디바이스로 제공하며,
상기 해결전략은, 상기 수학문제의 해결원리를 직관적으로 인식하기 위한 힌트(hint), 숏컷(short cut), 제안(suggest) 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치.A problem solving plan establishing unit for establishing a problem solving plan according to the complexity by referring to a mapping table mapping the type of a specific math problem and the complexity of the type of the math problem;
An intuitive engine for generating a first learning model by machine learning the first learning data, which is a mapping relationship between the math problem and a solving strategy for the math problem;
A logic engine for generating a second learning model by machine learning the second learning data which is a mapping relationship between the mathematical problem and a generalized equation for the mathematical problem; And
Includes a mathematical problem translation unit for generating a translation of the mathematical problem by translating the mathematical expression of the mathematical problem into a natural language.
Request the intuition engine, the logic engine, and the math problem translation unit according to the established problem solving plan, a solution strategy for the math problem, a solution for the math problem and a description of the solution, and the math A solution to the above math problem including a translation of a math problem that translates the problem into a natural language or a combination thereof is generated and provided as a device for learning mathematics,
The solving strategy is an artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus comprising a hint, a short cut, a suggestion, or a combination thereof for intuitively recognizing the solving principle of the mathematical problem. . 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치는,
상기 생성한 제1 학습모델에 상기 수학문제를 입력하여, 상기 수학문제에 대한 해결전략을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결전략 제공부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치.The method according to claim 1,
The artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus,
And inputting the mathematical problem into the generated first learning model, and further comprising a mathematical problem solving strategy providing unit that generates a solution strategy for the mathematical problem and provides it to the problem solving plan establishment unit. Based math problem solving device. 청구항 1에 있어서,
상기 인공지능 기반 수학문제 해결장치는,
상기 생성한 제2 학습모델을 통해 상기 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하고, 상기 생성한 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크를 참조함으로써, 상기 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결방법 제공부;를 더 포함하며,
상기 시멘틱 네트워크는, 상기 일반화된 수식에 대한 단계별 풀이과정이 계층적 트리구조로 구성되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치.The method according to claim 1,
The artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus,
Through the generated second learning model, a generalized equation for the mathematical problem is generated, and by referring to the semantic network for the generated generalized equation, a description of a solution and a solution to the mathematical problem is generated. Further provided by the mathematical problem solving method provided by the problem solving plan establishment unit;
The semantic network, AI-based mathematical problem solving apparatus characterized in that the step-by-step solution to the generalized formula is composed of a hierarchical tree structure. 청구항 1에 있어서,
상기 수학문제 번역부는,
수학연산자, 상기 수학연산자가 나타내는 의미, 번역규칙이 상호 매핑된 매핑테이블을 참조하여, 상기 수학문제로부터 인식되는 연산자 및 인자를 포함한 상기 수학문제의 수학적 표현을 자연어로 번역하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치.The method according to claim 1,
The mathematical problem translation unit,
A mathematical expression of the mathematical problem including operators and arguments recognized from the mathematical problem is translated into a natural language with reference to a mapping table in which the mathematical operator, the meaning of the mathematical operator, and the translation rules are mutually mapped to the problem solving plan establishment unit Artificial intelligence-based mathematical problem solving apparatus characterized by providing. 문제해결계획 수립부, 직관엔진, 로직엔진, 및 수학문제 번역부를 포함하는 인공지능 기반 수학문제 해결장치를 통한 인공지능 기반 수학문제 해결방법에 있어서,
상기 문제해결계획 수립부를 통해, 특정 수학문제에 대한 유형과 상기 수학문제의 유형에 대한 복잡도를 매핑한 매핑테이블을 참조하여, 상기 복잡도에 따라 문제해결계획을 수립하는 문제해결계획 수립 단계;
상기 직관엔진을 통해, 상기 수학문제와 상기 수학문제에 대한 해결전략 간의 매핑관계인 제1 학습데이터를 기계학습하여 제1 학습모델을 생성하는 단계;
상기 로직엔진을 통해, 상기 수학문제와 상기 수학문제에 대한 일반화된 수식 간의 매핑관계인 제2 학습데이터를 기계학습하여 제2 학습모델을 생성하는 단계; 및
상기 수학문제 번역부를 통해, 상기 수학문제에 대한 수학적 표현을 자연어로 번역하여 상기 수학문제의 번역문을 생성하는 수학문제 번역 단계;를 포함하며,
상기 수립한 문제해결계획에 따라 상기 직관엔진, 상기 로직엔진 및 상기 수학문제 번역부에 요청하여, 상기 수학문제에 대한 해결전략, 상기 수학문제에 대한 해결방법 및 상기 해결방법에 대한 설명, 상기 수학문제를 자연어로 번역한 수학문제의 번역문 또는 이들의 조합을 포함하는 상기 수학문제에 대한 솔루션을 생성하여 수학학습용 디바이스로 제공하며,
상기 해결전략은, 상기 수학문제의 해결원리를 직관적으로 인식하기 위한 힌트(hint), 숏컷(short cut), 제안(suggest) 또는 이들의 조합을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결방법.In the artificial intelligence-based mathematical problem solving method through the AI-based mathematical problem solving apparatus including a problem solving plan establishment unit, an intuitive engine, a logic engine, and a math problem translation unit,
A problem-solving plan establishment step of establishing a problem-solving plan according to the complexity by referring to a mapping table mapping a type of a specific mathematics problem and a complexity of the mathematics problem type through the problem-solving plan establishment unit;
Generating a first learning model by machine-learning first learning data that is a mapping relationship between the math problem and a solving strategy for the math problem through the intuitive engine;
Generating a second learning model by machine-learning second learning data that is a mapping relationship between the math problem and a generalized equation for the math problem through the logic engine; And
And a mathematical problem translation step of generating a translation of the mathematical problem by translating a mathematical expression of the mathematical problem into a natural language through the mathematical problem translation unit.
Request the intuition engine, the logic engine, and the math problem translation unit according to the established problem solving plan, a solution strategy for the math problem, a solution for the math problem and a description of the solution, and the math A solution to the above math problem including a translation of a math problem that translates the problem into a natural language or a combination thereof is generated and provided as a device for learning mathematics,
The solution strategy is a method for solving an AI-based mathematics problem characterized by including a hint, a short cut, a suggestion, or a combination thereof, for intuitively recognizing the principle of solving the mathematics problem. . 삭제delete 청구항 6에 있어서,
상기 인공지능 기반 수학문제 해결방법은,
상기 생성한 제1 학습모델에 상기 수학문제를 입력하여, 상기 수학문제에 대한 해결전략을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결전략 제공 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결방법.The method according to claim 6,
The AI-based math problem solving method,
And providing a mathematical problem solving strategy by inputting the mathematical problem into the generated first learning model, generating a solving strategy for the mathematical problem, and providing it to the problem solving plan establishment unit. How to solve basic math problems. 청구항 6에 있어서,
상기 인공지능 기반 수학문제 해결방법은,
상기 생성한 제2 학습모델을 통해 상기 특정 수학문제에 대한 일반화된 수식을 생성하고, 상기 생성한 일반화된 수식에 대한 시멘틱 네트워크를 참조함으로써, 상기 수학문제에 대한 해결방법 및 해결방법에 대한 설명을 생성하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 수학문제 해결방법 제공 단계;를 더 포함하며,
상기 시멘틱 네트워크는, 상기 일반화된 수식에 대한 단계별 풀이과정이 계층적 트리구조로 구성되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결방법.The method according to claim 6,
The AI-based math problem solving method,
By generating a generalized equation for the specific mathematical problem through the generated second learning model, and referring to the semantic network for the generated generalized equation, a description of a solution and a solution to the mathematical problem is provided. Further comprising; providing a mathematical problem-solving method generated and provided to the problem-solving plan establishment unit;
The semantic network, AI-based mathematical problem solving method, characterized in that the step-by-step solution to the generalized formula is composed of a hierarchical tree structure. 청구항 6에 있어서,
상기 수학문제 번역 단계는,
수학연산자, 상기 수학연산자가 나타내는 의미, 번역규칙이 상호 매핑된 매핑테이블을 참조하여, 상기 수학문제로부터 인식되는 연산자 및 인자를 포함한 상기 수학문제의 수학적 표현을 자연어로 번역하여 상기 문제해결계획 수립부로 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 수학문제 해결방법.The method according to claim 6,
The mathematical problem translation step,
A mathematical expression of the mathematical problem including operators and arguments recognized from the mathematical problem is translated into a natural language with reference to a mapping table in which the mathematical operator, the meaning of the mathematical operator, and the translation rules are mutually mapped to the problem solving plan establishment unit Artificial intelligence-based math problem solving method, characterized in that provided.
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