KR102149935B1 - 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법 - Google Patents

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Abstract

8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법이 제공되며, 학습 단말로부터 문장분석을 하기 위한 영어문장을 요청받는 경우, 학습 단말과 연동된 교수 단말로부터 수집된 영어문장을 학습 단말로 전송하는 단계, 교수 단말로부터 수집된 영어문장을, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호로 구분하도록 도해하는 단계, 학습 단말로 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호를 전송하는 단계, 및 학습 단말에서 영어문장 내에 구분기호를 입력하는 경우, 도해된 구분기호와 일치하는지의 여부를 체크하여 학습 단말로 전송하는 단계를 포함한다.

Description

8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법{METHOD FOR PROVIDING MEDICAL COUNSELING SERVICE BETWEEN INSURANCE ORGANIZATION AND SPECIALIST BASED ON BIGDATA}
본 발명은 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 관한 것으로, 품사의 종류 뿐 아니라 문장 내에서 사용되는 역할에 따른 성분분류로 문장의 정확한 분석이 가능한 방법을 제공한다.
한국 영어교육현장의 많은 교사들이 사용하는 읽기 교수법 중 하나는 문법과 구문을 이용해 문장을 분석적으로 읽고 해석하는 방법이고, 이때 교사들은 의미단위로 끊어 읽기를 하는데, 이것은 낱개의 단어가 아닌 의미 있는 단위로 나누어 읽는 기술로 유창한 읽기에 매우 도움이 된다. 이러한 의미단위 끊어 읽기가 학습자에게 큰 도움이 된다고 밝힌 선행 연구가 다수 있지만, 길고 복잡한 영어문장들을 교사가 일일이 의미단위로 끊어서 보여주고 해석해주는 기존의 읽기교습법은 제한된 학교 수업 시간을 고려해보면 비효율적이며, 단순한 해석 수준의 수업에 치중하게 되어 그 이상의 읽기 활동을 할만한 충분한 시간이 주어지지 않을 수 있다.
이때, 문장의 각 성분이나 요소를 고유식별코드나 기호를 이용하여 구분하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-1418450호(2014년07월14일 공고)에는 제시 문장, 사용자 정의 문장, 문제, 문장 관련 문법, 단어개체 단위 문법, 기본 학습, 및 문장 및 단어 각각에 대응하는 식별 기호들을 저장 및 관리하고, 데이터베이스부로부터 학습자의 조작에 의한 신호에 대응하는 데이터를 출력하는 구성을 포함하고, 영어에서의 문법적 품사, 문법적 특성, 종속적 결합 요소 등의 추상적인 개념 들을 기능 또는 특성에 따라 그 범위를 확실하게 분류하여 각각에 고유한 코드를 부여하고, 8품사를 더욱더 세분화 하여 분류하고, DB에서 사용하는 개체(Entity)라는 개념을 도입하여 문장 내 모든 단어들 각각을 반드시 하나의 품사 코드가 부여되는 독립성을 가진 개체로 생성하고, 자동화 시스템이 인식할 수 있는 실제적 대상물을 생성하는 구성이 개시되어 있다.
이때, 국어로서 영어(English as a foreign language, 이하 EFL)를 배우는 한국 교육환경에서 8품사와 중요한 의미단위 또는 종속절이나 한정용법과 같은 각종 문법에 대한 사항들을 단순하게 도식화하지 않는 한 문법을 익히기 보다는 도해법을 익히는데 시간을 투자하게 되는 주객이 전도된 상황이 발생할 수 있다. 또한, 학습자인 사용자가 스스로 구문을 분석하고 단순한 도해법으로 구분을 했다고 할지라도 구분을 한 것이 실제 맞는 구분인지의 여부를 확인할 방법이 없으므로 다시 시간과 비용을 투자하여 과외교사를 고용하거나 이에 의존하는 역효과를 가져올 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 영어문법을 이루는 8품사를 구분하도록 도식화하는 것 뿐만 아니라 문장에서 사용된 역할에 의해 도식화함으로써 각 문장의 성분 뿐만 아니라 문장에서 사용된 용법에 의한 성분까지도 이해할 수 있으므로 한국인 EFL 학습자에게 영어 통사구조에 대한 실마리를 지속적으로 노출시킴으로써 영어수업의 효율성을 높이게 하고 도식화된 문장의 비교만으로도 해설식 강의를 대체할 수 있기 때문에 빠르고 효율적인 학습이 가능한, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 학습 단말로부터 문장분석을 하기 위한 영어문장을 요청받는 경우, 학습 단말과 연동된 교수 단말로부터 수집된 영어문장을 학습 단말로 전송하는 단계, 교수 단말로부터 수집된 영어문장을, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호로 구분하도록 도해하는 단계, 학습 단말로 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호를 전송하는 단계, 및 학습 단말에서 영어문장 내에 구분기호를 입력하는 경우, 도해된 구분기호와 일치하는지의 여부를 체크하여 학습 단말로 전송하는 단계를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 영어문법을 이루는 8품사를 구분하도록 도식화하는 것 뿐만 아니라 문장에서 사용된 역할에 의해 도식화함으로써 각 문장의 성분 뿐만 아니라 문장에서 사용된 용법에 의한 성분까지도 이해할 수 있으므로 한국인 EFL 학습자에게 영어 통사구조에 대한 실마리를 지속적으로 노출시킴으로써 영어수업의 효율성을 높이게 하고 도식화된 문장의 비교만으로도 해설식 강의를 대체할 수 있기 때문에 빠르고 효율적인 학습이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 영어문장 학습 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 학습 단말(100), 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 교수 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 학습 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 학습 단말(100), 적어도 하나의 교수 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 학습 단말(100) 및 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
적어도 하나의 학습 단말(100)은, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 영어문장의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 구분기호를 입력하는 단말일 수 있다. 이를 위하여, 적어도 하나의 학습 단말(100)은, 교수 단말(400)로부터 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)를 통하여 수집된 문장을 수신하는 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 학습 단말(100)은 8품사 및 문장성분을 구분하는 구분기호를 입력하는 경우, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)로부터 피드백을 즉시받을 수도 있고, 교수 단말(400)에서 입력한 수업시간에 맞추어 피드백을 받는 단말일 수 있다. 이때, 피드백은 학습자가 입력한 구분기호로 구분한 품사나 문장성분이 맞는지 틀렸는지, 틀렸다면 왜 틀렸는지를 설명하기 위한 텍스트, 이미지 및 동영상일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 학습 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 학습 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 학습 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 교수 단말(400)로부터 영어문장 데이터를 수집하거나 기 저장된 데이터베이스에서 교수 단말(400)로부터 영어문장을 선택받아 교수 단말(400)과 매핑하여 저장하는 서버일 수 있다. 또한, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 교수 단말(400)에서 적어도 하나의 학습 단말(100)을 등록하는 경우, 교수 단말(400)과 적어도 하나의 학습 단말(100)이 연동되도록 하고, 교수 단말(400)에서 업로드 또는 데이터베이스로부터 선택한 영어문장을 적어도 하나의 학습 단말(100)로 전송하도록 하는 서버일 수 있다. 이때, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 학습 단말(100)에서 입력한 구분기호와 기 저장되거나 교수 단말(400)로부터 수집된 구분기호를 비교하고, 이 결과를 적어도 하나의 학습 단말(100) 및 교수 단말(400)로 전송하는 서버일 수 있다. 또한, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 교수 단말(400)의 화면에서 학습 단말(100)이 존재하는 시간 또는 기 설정된 수업시간에 피드백을 출력하도록 함으로써, 복수의 반을 가르치거나 복수의 학생을 가르치는 교수자가 학생의 질문이나 틀린 문제를 찾는데 시간을 쏟지 않도록 하는 서버일 수 있다. 그리고, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 기 저장된 데이터베이스에 존재하는 구분기호와 영어문장의 성분의 연관성을 학습하고, 그 이후에 입력되거나 기 저장된 영어문장에 구분기호를 자동으로 부가하고 오류가 발생하는 경우에는 오류부분을 재학습함으로써 구분기호의 적용규칙을 학습하는 서버일 수 있다. 이에 따라, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 오류없이 영어문장에 구분기호를 부가하고, 이후에 교수 단말(400)에서 구분기호를 직접 입력하지 않더라도 구분기호가 영어문장 내에 포함되도록 배치 및 배열할 수 있고, 적어도 하나의 학습 단말(100)에서 새로운 영어문장을 입력하고 구분기호를 입력한 경우일지라도 학생이 입력한 구분기호가 맞는지의 여부를 학습된 구분기호 입력규칙에 따라 스스로 확인할 수 있는 서버일 수 있다.
여기서, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 교수 단말(400)은, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 교수자의 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 영어문장 데이터를 직접 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)로 입력하거나 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에 기 저장된 영어문장을 선택하여 적어도 하나의 학습 단말(100)로 공유하는 단말일 수 있다. 이때, 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 적어도 하나의 학습 단말(100)로부터 수집된 구분기호가 포함된 영어문장 데이터를 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에서 그 결과를 채점하는 경우, 채점된 결과인 피드백을 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)로부터 수신하는 단말일 수 있다. 또한, 적어도 하나의 교수 단말(400)은 특정 학생이 소속된 수업시간이나 장소에서 특정 학생의 채점결과를 출력하는 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 영어문장 학습 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 수집부(310), 도해부(320), 전송부(330), 체크부(340)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 학습 단말(100), 적어도 하나의 교수 단말(400)로 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 학습 단말(100), 적어도 하나의 교수 단말(400)은, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 학습 단말(100), 적어도 하나의 교수 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: world wide web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(hyper text mark-up language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(app)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에서 실행되는 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 있어서,
전송부(310)는, 학습 단말(100)로부터 문장분석을 하기 위한 영어문장을 요청받는 경우, 학습 단말(100)과 연동된 교수 단말(400)로부터 수집된 영어문장을 학습 단말(100)로 전송할 수 있다. 이때, 상술한 바와 같이 교수 단말(400)에서 직접 영어문장 데이터를 전송부(310)로 업로드하지 않고 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에 기 구축되어 있는 데이터베이스로부터 선택을 할 수도 있다. 그리고, 학습 단말(100)은 교수 단말(400)과 연동될 수 있는데, 수업 시간에만 연동되고 그 이후에는 연동이 자동해제되도록 이루어질 수 있다. 물론 학습 단말(100)에서 숙제나 과제를 하기 위하여 또는 질문을 하기 위하여 항상 연동을 해놓는 것을 배제하는 것은 아니다. 또는, 전송부(310)는 학습 단말(100)에서 교수 단말(400)과 연동되지 않은 경우에도, 즉 혼자서도 공부를 할 수 있도록 학습 단말(100)에서 영어문장을 선택하여 요청하는 경우에도 학습 단말(100)로 영어문장을 전송할 수 있다.
도해부(320)는, 교수 단말(400)로부터 수집된 영어문장을, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호로 구분하도록 도해할 수 있다. 이때, 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호는, 명사, 대명사, 및 명사적 용법의 문장성분을 구분하는 [], 동사, 조동사, 및 동사와 not의 줄임형식을 구분하는 <>, 형용사, 관사, 및 형용사적 용법의 문장성분을 구분하는 <), (>, (], 및 [), 부사 및 부사적 용법의 문장성분을 구분하는 (), 감탄사를 구분하는 (()), 전치사를 구분하도록 수식어구의 기호와 함께 이용되는 ([]), 접속사를 구분하는 ++, 가정법을 구분하는 [[]], 학습자가 모르거나 질문할 부분을 구분하는 {}을 포함할 수 있으며, 이를 표로 정리하면 이하 표 1과 같다.
기호
명사, 대명사
*부정사,관계사,의문사 등의 명사적기능,
[] [명사]
동사, 조동사
동사와 not의 줄임꼴
<> <동사> <조동사>
형용사, 관사
*부정사, 관계사,의문사,분사 등의 형용사적기능
(,) 중 하나와, <,>,[,] 중 어느 하나의 조합
<형용사),(형용사>,
(형용사],[형용사)
부사
*부정사,관계사,의문사 등의 부사적기능
() (부사)
감탄사 (()) ((감탄사))
전치사 (,[,],) 의 조합 (전치사[명사])
접속사 ++ +접속사+
가정법 [[]] [[가정법]]
기타
모르거나, 불확실하거나, 미분류,질문할 부분
{}
이때, 형용사, 관사, 및 형용사적 용법의 문장성분을 구분하는 <), (>, (], 및 [)는, 형용사를 나타내는 ( 또는 )와, 명사와 동사를 구분하는 [, ], <, >의 조합으로 이루어지되, 명사와 동사를 구분하는 구분기호는 명사와 동사가 위치한 방향에 배치되고, 형용사를 기준으로 명사 또는 동사가 위치한 방향이 좌측이면 [ 또는 < 가 형용사가 시작하는 전단 좌측에 배치되고, )는 형용사가 끝나는 후단 우측에 배치되며, 형용사를 기준으로 명사 또는 동사가 위치한 방향이 우측이면 ] 또는 >가 형용사가 끝나는 후단 우측에 배치되고, ( 는 형용사가 시작하는 전단 좌측에 배치될 수 있다. 예를 들어, 형용사는 보어로써 서술하거나 명사를 수식하는 역할을 하는데, 전자의 경우에는 동사와 함께 존재하고, 후자의 경우에는 명사와 함께 존재한다. 이때, 전자의 경우에는 동사를 표현하는 <, >를 사용하게 되는데, <, >는 동사가 위치한 방향에 따라 배열위치가 정해진다. 예를 들어, I feel bad와 같은 경우에는, bad가 형용사이고 feel은 동사이므로, feel이 위치한 쪽을 가리키면서 동사를 구분하는 < 의 구분기호를 앞에 쓰고(동사가 앞에 있으므로), )를 형용사의 뒤에 씀으로써 형용사라는 품사를 구분하는 것 뿐만 아니라 보어로써 서술하는 기능이 존재한다는 것을 알게 할 수 있다. 상술한 구분기호가 적용된 문장은, I <feel> <bad)로 표현될 수 있다. 또, 후자의 경우에는 명사를 표현하는 [, ]를 사용하게 되는데, [, ]는 명사가 위치한 방향에 따라 배열위치가 정해진다. 예를 들어, fabulous lyrics와 같은 경우에는 fabulous가 형용사이고 lyrics가 명사이므로, lyrics가 위치한 쪽을 가리키면서 명사를 구분하는 ] 의 구분기호를 뒤에 쓰고(명사가 뒤에 있으므로), ( 를 형용사의 앞단에 배열함으로써 형용사라는 품사를 구분하는 것 뿐만 아니라 형용사가 꾸며주는 대상인 명사까지 정확히 알 수 있다.
또한, 전치사를 구분하도록 수식어구의 기호와 함께 이용되는 ([])는, [] 내에 수식어구가, () 내에 전치사가 포함되도록 적용될 수 있다. 일반적으로 전치사는 명사보다 앞에서 시간, 장소, 방향 등을 나타내는 의미로 많이 쓰이는데, I'm coming for you의 문장에서 for는 전치사이고 you는 대명사이다. 이 문장에서 you는 수식어구이고 for가 전치사이므로, (for [you])로 된다. 전치사 뒤에는 대부분 명사 또는 대명사가 나오게 되므로, 명사 또는 대명사를 구분하는 구분기호인 []를 이용하여 수식어구를 구분하는 것이다.
상술한 규칙을 가지는 구분기호가 영어문장에서 어떻게 쓰이는지를 8품사 및 문장성분에 따라 실시예에 따라 이하에서 살펴보기로 한다.
첫 번째로, 명사는 [ ] 내에 위치하는데, 명사 뿐만 아니라, 명사, 대명사, 명사절, 명사구, 대명사절, 대명사구, 명사 또는 대명사 역할이나 용법으로 쓰이는 것을 모두 포함할 수 있으므로, 단어, 구, 절, 및 문장에도 모두 적용될 수 있으며, 그 예는 이하 표 2와 같다. 이하에서, <<be>>는 본동사이고 표 1의 규칙상으로는 <>로 표기되어야 하지만, 초급자용에서는 초급자가 be 동사와 조동사 및 본동사를 구분하는 것이 중요할 수 있으므로, 조동사와 혼동을 막기 위하여 본동사를 <<>>로 표기할 수도 있다고 정의한다.
명사 [water], [shortage], [disaster], [future]
대명사 [they]
명사구 [[water][shortage]], [(a] [disaster]], [(the] [future]]
명사절 [that [[water] [shortage]] <will> <<be>> [(a][disaster]] (in [[(the] [future]])]
두 번째로, 동사는 동사, 조동사, 동사나 조동사 구 및 절, 동사적 용법에 이용되며, 구분기호는 <>로 한다. 다만, 예외도 허용할 수 있는데, 이는 조동사와 본동사가 함께 쓰이는 경우 조동사와 본동사를 구분하기 위하여 본동사는 <<>>로, 조동사는 <>로 표기할 수 있고, 조동사와 본동사를 합하여 하나의 <> 구분기호로 표시할 수도 있으며 그 예시는 이하의 표 3과 같다.
[They] <insist> [that [[water] [shortages]] <will> <<be>> [(a][disaster]] (in [[(the] [future]])].
우선 that 절 이전의 본동사는 insist이고 조동사가 포함되지 않았으므로 이를 구분할 필요가 없기 때문에 <>로 표기한다. 이때, that 절 이하에서 will과 be가 나오는데 will은 조동사, be는 본동사이므로 이를 구분하기 위하여 will은 <>로 표기, be는 <<>>로 표기할 수 있고, 실시예에 따라 그 역의 성립을 배제하는 것은 아님은 물론이라 할 것이다. 또는, will be를 묶어서 <>로 표기할 수 있고, 이는 <will be>와 같이 표기될 수 있다. 즉, 조동사와 본동사는 최종적으로 동사의 기능을 수행하기 때문에 초급자는 세부적으로 구분하여 익히도록 하고 중급 이상의 학습자는 간단하게 하나의 동사처럼 동사그룹으로 묶어 도해하는 것도 가능하다 할 것이다. 세 번째로, 형용사와 관사는 모두 명사나 대명사를 꾸며주는 역할을 수행하기 때문에 동일한 구분기호를 사용하도록 함으로써 무언가를 꾸며준다는 의미를 학습자가 이해하도록 할 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이 <형용사)는 수식하는 동사가 왼쪽에 있음을 의미하고, (형용사> 수식하는 동사가 오른쪽에 있음을 의미하며, [형용사) 수식하는 명사가 왼쪽에 있음을 의미하고, (형용사] 수식하는 명사가 오른쪽에 있음을 의미한다. 이때, 형용사는, 부사를 구분하는 ()와 구별하기 위해 반드시 한쪽에 ( 또는 ) 기호 하나만 사용하고, 나머지 한쪽의 기호는 수식하는 대상과 위치를 나타내는 <,>,[,] 기호의 반대기호를 사용하여 조합하여 사용함은 이상에서 설명한 바와 같다. 이때, <, >나 [, ]의 기호의 방향선택은 수식하는 동사나 명사의 위치에 따라 동사나 명사의 방향으로 향하게 사용하는 것을 규칙으로 한다. 이때, 형용사의 제한적 용법이나 서술적 용법에서도 마찬가지의 방법으로 이용될 수 있으며, 형용사의 구분기호 예시는 이하 표 4와 같다.
명사-형용사 [Here] <is> [a letter] [form [Minsu]).
동사-형용사 [That][shirt] <looks> <great) (on [you]).
형용사 용법 [This] <is> (very) <important) (to [man])
네 번째로, 부사, 부사구, 부사절, 부사적 용법으로 쓰이는 성분은 ()의 구분기호를 가지며, 이하의 표 5와 같다.
[This] <is> (very) <important) (to [man]).
다섯 번째로, 감탄사는, (())의 구분기호로 구분되는데, wow는 ((wow)), oh!는 ((oh!))로 구분될 수 있다. 이때, ((oh))!로 이용하는 것도 가능하고, awww~라는 표현이 왔을 때, ((awww))~ 또는 ((awww~))가 모두 가능한 것과 같은 원리일 수 있다.
여섯 번째로, 전치사는 전치사와 명사가 형용사구 또는 부사구로 이용되기 때문에, 전치사와 명사가 포함된 부분을 그룹핑하여 ([])로 표현함으로써 최종적으로는 문법적으로 묶일 수 있으며, 결과적으로는 형용사 용법과 부사적 용법을 형용사와 부사의 구분기호를 조합하여 사용할 수 있으며, 그 예시는 이하 표 6과 같다.
부사적 용법 (in [time])
형용사적 용법 [by [the car])
한정적 용법 [Here] <is> [a letter] [form [Minsu]).
서술적용법, 주격보어의 형용사적 역할 [It] <is> <of [use]).
[It] <is> <of (great) [use]).
서술적용법, 목적격보어의 형용사적 역할 Please!! <make> [yourself] <at [home]).
목적어를 두고 분리된 경우 <turn [it] on>
일곱 번째로, 접속사는 ++의 구분기호로 구분하며, Joe waited for the train, but the train was late에서 접속사만 구분기호로 구분한다면, Joe waited for the +but+ the train was late와 같이 구분될 수 있고, 여덟 번째로, 가정법은, [[]]로 표기될 수 있고, 이하 문장에서 가정법만 구분기호로 표기한다면, Even the dog, an animal used to bizarre surroundings, developed a strange, off-register look, as [[if he were badly printed in overlapping colors]]와 같이 구분될 수 있다.이하에서는 상술한 개념을 가지고 각 품사가 형태와 기능이 다른 경우나 복합이나 조합된 경우 및 의문사와 관계사를 도해할 때 구분기호를 이용하는 실시예를 설명하기로 한다.
첫 번째로 부정사를 설명한다.
우선, 부정사는, 부정사의 명사적 용법은 명사의 구분기호로, 형용사적 용법은 형용사의 구분기호로, 부사적 용법은 부사의 구분기호로 구분할 수 있고, 이의 예시는 이하 표 7과 같다.
명사적 용법 [I] <hope> [to <see> [you] (soon)].
형용사적 용법 [He] <has made> [a promise] [to <come> (again)).
부사적 용법 [I] <am please> (to <see> [you] (again)).
두 번째로, 동명사의 명사적 용법 및 동사적 용법 모두 동사가 명사로 기능하는 것이므로, 명사의 구분기호로 구분하며, 이의 예시는 이하와 표 8과 같다. 이때, [<Drinking (heavily)>]는, 동사적 의미로 쓰이기는 했지만 문장 내에서 명사로 사용되고 있으므로, 동사적 용법의 구분기호인 <>를 쓰되, []로 마무리함으로서 동사적 용법으로 쓰이나 문장 내에서 해석될 때에는 []표시, 즉 명사로 사용됨을 표시할 수도 있다.
명사적 용법 [The lightning] <struck> [the homes].
명사적 용법 [<Drinking (heavily)>] <was> [(his] [downfall]].
세 번째로, 분사는 마찬가지로 문장 내에서 사용된 용법에 따른 구분기호를 이용할 수 있다. 예를 들어, 동사적 용법인 경우, 동사의 구분기호인 <>로, 명사적 용법인 경우, 명사적 용법의 구분기호인 []의 조합을, 형용사적 용법인 경우, 형용사적 용법의 구분기호인 ()의 조합을 사용할 수 있으며, 예를 들어, 동사적 용법인 경우, [(a] <dancing][girl]]로, 형용사적 용법의 경우 [(a] <smoking] [dish]]로 표시될 수 있다.
네 번째로, 관계사와 의문사인 경우에는 사용된 용법에 따른 구분기호를 이용할 수 있다. 예를 들어, [a book] [which [I] <like>)인 경우, 관계대명사 절이 a book을 꾸미는 형용사절이므로 형용사의 구분기호를 이용할 수 있다. 마찬가지로, 관계부사인 경우에도 [the house] [where [I]<was><born))에서 보면, where이 장소를 나타내는 부사의 역할이지만, 문장 해석상 the house를 꾸며주는 형용사로 기능하고 있으므로 형용사의 구분기호를 이용할 수 있다.
그 외의 예외규칙은, 동사와 형용사를 하나의 동사구와 같이 그루핑하는 것을 허용하는데, 예를 들어, [This] <is> (very) <important) (to [man])을, [This] <is (very) important> (to [man])와 같이 표현하는 것이 가능하다.
상술한 규칙을 기반으로, 전송부(330)는, 학습 단말(100)로 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호를 전송할 수 있고, 체크부(340)는, 학습 단말(100)에서 영어문장 내에 구분기호를 입력하는 경우, 도해된 구분기호와 일치하는지의 여부를 체크하여 학습 단말(100)로 전송할 수 있다. 또한, 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호는, 글자의 굵기, 색상, 글자체, 및 밑줄 중 적어도 하나 또는 적어도 하나의 조합을 포함하고, 학습자의 레벨별로 구분기호가 포함하는 8품사 및 문장성분의 범위가 증감될 수 있다.
한편, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 영어문장을 포함한 학습 데이터가 저장된 데이터베이스가 구축되고, 학습 단말(100) 또는 교수 단말(400)에서 데이터베이스로부터 추출한 영어문장을 이용하여 구분기호를 표시하는 경우, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에서 기 저장된 구분기호와 비교하여 그 결과를 학습 단말(100) 또는 교수 단말(400)로 피드백하고, 학습 단말은 복수로 이루어져 교수 단말(400)에서 복수의 학습 단말(100)과 연동되고, 교수 단말(400)은 복수의 학습 단말(100)에서 피드백받은 결과를 수집하여 출력할 수 있다.
덧붙여서, 본 발명의 일 실시예에 따른 구분기호가 사용되고 채점된 결과는 빅데이터로 수집되어 오류가 발생되는 경우를 최소화하기 위하여 학습에 이용될 수 있다. 즉, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 학습 단말(100) 및 교수 단말(400)로부터 영어문장에 표기된 구분기호와, 구분기호가 적용되는 규칙을 수집하여, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다. 그리고, 빅데이터화부(360)는, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다.
이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다. 또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 영어문장 학습 서비스에서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수 있다. 또한, 클러스터 분석(Cluster Analysis)은, 비슷한 특성을 가진 체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 그룹을 발굴하는데 사용될 수 있다. 이렇게 학습된 구분기호 적용규칙으로 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 새로 입력된 영어문장에 스스로 구분기호를 부가할 수 있고, 이후 교수자가 입력하지 않아도 학생들에게 정답을 알려줄 수 있게 된다. 이때, 스스로 구분기호를 부가하는데에서 오류가 발생할 수 있으므로, 교수자 또는 담당자로부터 오류 데이터를 입력받을 수 있고, 파악된 오류 부분 및 오류 원인을 빅데이터에 업데이트한 후, 오류의 패턴을 발견하고 분류를 통하여 오류율을 예측하기 위하여 인공신경망을 이용한 학습을 진행할 수 있다.
이하, 상술한 도 2의 영어문장 학습 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3을 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
도 3을 참조하면, (a) 상술한 바와 같이 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 구분기호와 구분기호가 적용되는 규칙을 학습할 수 있다. 그리고, (b) 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 교수 단말(400)로부터 영어문장을 수신한 경우, 교수 단말(400)과 연동된 적어도 하나의 학습 단말(100)로 이를 전달할 수 있으며, (c) 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에서 학습 단말(100)로부터 수신된 구분기호가 포함된 영어문장이 제대로 되었는지를 확인하고 그 결과를 교수 단말(400)로 전송할 수 있다. 즉, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 학습의 결과로 스스로 영어문장에 구분기호를 삽입할 수 있으므로, 교수 단말(400)로부터 수신되는 영어문장에 구분기호를 삽입하여 정답지를 만들고, 이를 학습 단말(100)과 비교함으로써, 학생들이 어떠한 문장을 제대로 구분하지 못하는지를 교수 단말(400)로 전송함으로써 교수자가 이후 수업방향을 설정하거나 수업을 할 때 설명을 하도록 한다. 이때, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 교수 단말(400)로 학생들이 많이 틀린 순서로 영어문장 및 구분기호를 통계화 및 정렬하여 전송할 수 있다. 또한, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 교수 단말(400)의 교수자가 복수의 학생을 가르치고 있는 경우에는, 어떤 교실 또는 어떤 타임의 학생이 어떠한 문제를 틀렸는지를 일일이 체크할 수 없으므로, 수업시간 기준 또는 교수 단말(400) 및 학습 단말(100) 간 지점이 동일한 경우 등을 기준으로 하여 해당 수업시간에 참석한 학생 또는 해당 장소에 위치한 학생의 문제를 출력하도록 할 수 있다. 이에 따라, (d) 교수 단말(400)은 학생들이 모르는 문제를 일일이 체크하거나 뽑지 않아도 해당 수업시간만 되면 해당 수업을 듣는 학생들이 질문한 문제나 문장을 많이 틀린 순으로 정렬하게 되므로 수업준비에 들이는 시간을 줄일 수 있다.
이와 같은 도 2 및 도 3의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 4를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 4에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 4를 참조하면, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는, 구분기호와 적용규칙을 기반으로 학습을 진행하고, 영어문장 데이터를 외부 또는 내부로부터 수집하여 데이터베이스를 구축하며(S4100), 해당 영어문장에 구분기호를 적용하고 그 피드백을 관리자 단말(미도시) 등으로부터 받으며 학습을 진행한다(S4200).
한편, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 교수 단말(400)에서 학습 단말(100)을 등록하거나 그 반대의 경우에는 교수 단말(400)과 학습 단말(100)을 연동시키고(S4300), 교수 단말(400)로부터 영어문장이 수집되는 경우 이를 학습 단말(100)로 전송시킨다(S4000). 또한, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 학습된 단순도해법으로 구분기호를 표시하고(S4500), 교수 단말(400)로부터 정답이 전송되는 경우, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)에서 표시한 구분기호와 일치하는지를 확인하고(S4600), 비교 후에 오류부분을 재학습한다(S4700).
그리고, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 학습 단말(100)에서 구분기호가 기재된 영어문장이 전송되는 경우(S4800), 비교하여 채점을 진행하고(S4810), 학습 단말(100)로는 피드백을, 교수 단말(400)로는 학생의 오답문장, 정리된 질문 데이터를 전송하고(S4830), 학생 단말(100)이 수업시간에 기 지정된 위치에 존재하는 경우 교수 단말(400)로 해당 학생의 질문 또는 오답문장을 전송하여 출력되도록 한다(S4900). 마지막으로, 영어문장 학습 서비스 제공 서버(300)는 S4700에서 재학습을 실시했던 데이터를 모아 주기적으로 재학습 및 업데이트를 시작한다(S4910, S4920).
상술한 단계들(S4100~S4920)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S4100~S4920)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 4의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 3을 통해 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 영어문장 학습 서비스 제공 서버는, 학습 단말로부터 문장분석을 하기 위한 영어문장을 요청받는 경우, 학습 단말과 연동된 교수 단말로부터 수집된 영어문장을 학습 단말로 전송한다(S5100).
그리고, 영어문장 학습 서비스 제공 서버는, 교수 단말로부터 수집된 영어문장을, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호로 구분하도록 도해하고(S5200), 학습 단말로 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호를 전송한다(S5400).
마지막으로, 영어문장 학습 서비스 제공 서버는, 학습 단말에서 영어문장 내에 구분기호를 입력하는 경우, 도해된 구분기호와 일치하는지의 여부를 체크하여 학습 단말로 전송한다(S5500).
이와 같은 도 5의 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (7)

  1. 영어문장 학습 서비스 제공 서버에서 실행되는 영어문장 학습 서비스 제공 방법에 있어서,
    영어문장 학습 서비스 제공 서버의 전송부에서, 학습 단말로부터 문장분석을 하기 위한 영어문장을 요청받는 경우, 상기 학습 단말과 연동된 교수 단말로부터 수집된 영어문장을 상기 학습 단말로 전송하는 단계;
    영어문장 학습 서비스 제공 서버의 도해부에서, 상기 교수 단말로부터 수집된 영어문장을, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호로 구분하도록 도해하는 단계;
    영어문장 학습 서비스 제공 서버의 전송부에서, 상기 학습 단말로 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하도록 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호를 전송하는 단계; 및
    영어문장 학습 서비스 제공 서버의 체크부에서, 상기 학습 단말에서 상기 영어문장 내에 상기 구분기호를 입력하는 경우, 상기 도해된 구분기호와 일치하는지의 여부를 체크하여 상기 학습 단말로 전송하는 단계;를 포함하고,
    상기 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호는,
    명사, 대명사, 및 명사적 용법의 문장성분을 구분하는 [];
    동사, 조동사, 및 동사와 not의 줄임형식을 구분하는 <>;
    형용사, 관사, 및 형용사적 용법의 문장성분을 구분하는 <), (>, (], 및 [);
    부사 및 부사적 용법의 문장성분을 구분하는 ();
    감탄사를 구분하는 (());
    전치사를 구분하도록 수식어구의 기호와 함께 이용되는 ([]);
    접속사를 구분하는 ++;
    가정법을 구분하는 [[]];를 포함하며,
    상기 형용사, 관사, 및 형용사적 용법의 문장성분을 구분하는 <), (>, (], 및 [)는, 형용사를 나타내는 ( 또는 )와, 명사와 동사를 구분하는 [, ], <, >의 조합으로 이루어지되, 상기 명사와 동사를 구분하는 구분기호는 명사와 동사가 위치한 방향에 배치되고,
    상기 형용사를 기준으로 명사 또는 동사가 위치한 방향이 좌측이면 [ 또는 < 가 형용사가 시작하는 전단 좌측에 배치되고, )는 상기 형용사가 끝나는 후단 우측에 배치되며,
    상기 형용사를 기준으로 명사 또는 동사가 위치한 방향이 우측이면 ] 또는 >가 형용사가 끝나는 후단 우측에 배치되고, ( 는 상기 형용사가 시작하는 전단 좌측에 배치되고,
    상기 전치사를 구분하도록 수식어구의 기호와 함께 이용되는 ([])는, [] 내에 수식어구가, () 내에 전치사가 포함되도록 적용되며,
    상기 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호는, 학습자가 모르거나 질문할 부분을 구분하는 {};를 포함하며,
    상기 단순도해법에 포함된 8품사 구분기호 및 문장성분 구분기호는, 글자의 굵기, 색상, 글자체, 및 밑줄 중 적어도 하나 또는 적어도 하나의 조합을 포함하고, 학습자의 레벨별로 상기 구분기호가 포함하는 8품사 및 문장성분의 범위가 증감되고,
    상기 영어문장 학습 서비스 제공 서버는 영어문장을 포함한 학습 데이터가 저장된 데이터베이스가 구축되고, 상기 학습 단말 또는 교수 단말에서 상기 데이터베이스로부터 추출한 영어문장을 이용하여 구분기호를 표시하는 경우, 상기 영어문장 학습 서비스 제공 서버에서 기 저장된 구분기호와 비교하여 그 결과를 상기 학습 단말 또는 교수 단말로 피드백하고, 상기 학습 단말은 복수로 이루어져 상기 교수 단말에서 복수의 학습 단말과 연동되고, 상기 교수 단말은 상기 복수의 학습 단말에서 피드백받은 결과를 수집하여 출력하는 것인, 8품사 및 문장 내 사용역할로 성분을 구분하는 단순도해법을 이용한 영어문장 학습 서비스 제공 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102356376B1 (ko) * 2021-06-21 2022-02-08 정정근 문장구성요소의 5품사화를 이용한 영어 학습 서비스 제공 시스템

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102282307B1 (ko) * 2020-12-14 2021-07-28 이덕호 영어 학습 시스템 및 그 방법
KR102523075B1 (ko) * 2021-12-24 2023-04-20 한혜영 영어 문장 구조를 시각화한 교재

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101647751B1 (ko) * 2015-02-27 2016-08-11 한정규 개인화된 온라인 교육 시스템 및 방법

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020004233A (ko) * 2000-07-04 2002-01-16 이원구 영어문장의 구성요소를 도형으로 표기하는 방법 및 그에의한 영어교재
KR101302875B1 (ko) * 2011-09-28 2013-09-05 손민석 기호처리를 통해 문장구조 인식이 용이한 영어문장 직독직해 학습시스템
KR20130053480A (ko) * 2011-11-14 2013-05-24 조광석 영어 각 품사의 도형 표시 및 서로 관련된 문법적 구성 요소 간의 유기적 결합 관계 도식화를 이용한 영어 문장 분석 방법 및 그에 따른 교수법
KR20170066186A (ko) * 2015-12-04 2017-06-14 카페24 주식회사 영문 표시 방법, 장치 및 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101647751B1 (ko) * 2015-02-27 2016-08-11 한정규 개인화된 온라인 교육 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102356376B1 (ko) * 2021-06-21 2022-02-08 정정근 문장구성요소의 5품사화를 이용한 영어 학습 서비스 제공 시스템

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