KR102175340B1 - 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 ar 어플리케이션 및 그 제공방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 및 그 제공방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 발음 중심 언어 교육법을 통한 단어의 자모음 학습으로 발음의 기초를 알려주며, 단어를 AR 및 음성으로 알려주고 동물이나 사물 등의 생김새를 직접 확인 시켜줌으로써 단어에 대한 정의를 쉽게 이해시키고, 빅데이터 받아쓰기 오류분석을 통해 부모나 교육자에게 오류분석 결과를 피드백하여 교육에 도움이 되도록 제공하기 위하여, 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션에 있어서, 음가와 음가 대응방법을 교육할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 자모음학습부(100); 카테고리를 통해 낱말들을 분류하여 학습할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 낱말학습부(200); 유아용 AR 어플리케이션 낱말게임을 통해 학습을 유도하는 컨텐츠를 제공하는 낱말퀴즈부(300); 텍스트음성변환(TTS)을 통해 음성출력을 하여 단어의 발음을 확인할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 음성기능부(400); 모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 글자 및 단어를 따라쓰며 학습할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 따라쓰기부(500); 상기 음성기능부(400)와 따라쓰기부(500)를 활용하여 받아쓰기 컨텐츠를 제공하는 받아쓰기부(600); 상기 받아쓰기부(600)에서 입력한 데이터를 기반으로 오류를 분석하는 빅데이터 오류분석부(700); 상기 따라쓰기부에서 터치스크린을 통해 입력된 글자 및 단어의 이미지를 3D 이미지로 출력하는 AR출력부(800); 및 부족한 단어를 저장하고, 학습 완료된 단어를 삭제하는 컨텐츠를 제공하는 단어장기능부(900)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 및 그 제공방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 발음 중심 언어 교육법을 통한 단어의 자모음 학습으로 발음의 기초를 알려주며, 단어를 AR 및 음성으로 알려주고 동물이나 사물 등의 생김새를 직접 확인 시켜줌으로써 단어에 대한 정의를 쉽게 이해시키고, 빅데이터 받아쓰기 오류분석을 통해 부모나 교육자에게 오류분석 결과를 피드백하여 교육에 도움이 되도록 제공할 수 있는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 및 그 제공방법에 관한 것이다.
국내 조기 교육에 대한 관심이 급증하고 동시에 교육용 컨텐츠의 질도 높아져감에 따라 다양한 유아 교육용 컨텐츠 기술들이 개발되고 있다.
특히, 어학 학습과 관련한 종래기술로서 등록특허 제10-1629894호가 개시된다.
상기 종래기술은 매트용 어학 학습 시스템 및 방법에 관한 것으로, 적어도 일면에 캐릭터 이미지와 이에 대응하는 영어 단어가 인쇄되어 있고, 상기 캐릭터 이미지와 영어 단어에 대응하는 증강현실 마커가 인쇄된 발포 수지 재질의 매트; 증강현실 어플리케이션부를 설치하여 상기 증강현실 마커를 인식하고 이에 대응하는 증강 현실 컨텐츠를 구동하고 영어 발음을 출력하며, 이에 대한 사용자의 발음을 인식하고 사용자의 인터랙션에 따른 컨텐츠 데이터를 제공하여 실행하고, 인식된 단어 발음에 대한 평가를 소정의 캐릭터로써 디스플레이하여 출력하는 개인 단말; 상기 개인 단말로부터 통신망을 통하여 요청된 증강 현실 마커와 연관된 증강현실 컨텐츠를 검색하여 제공하고 사용자의 인터랙션에 따라 컨텐츠 데이터를 정합하여 상기 개인 단말로 제공하며, 사용자의 인터랙션 또는 사용자 발음을 인식하여 컨텐츠 데이터를 정합하는 컨텐츠 정합 모듈을 포함하는 증강 현실 서버; 및 상기 증강 현실 서버에 통신망을 통하여 접속 가능하고 증강 현실 마커와 사용자의 인터랙션에 따른 컨텐츠 데이터를 저작하고 사용자 관리와 모니터링을 위한 관리자 단말을 포함하고, 상기 관리자 단말은 상기 증강 현실 서버에 통신망을 통하여 접속 가능하고 추가 확장되는 증강 현실 마커에 대한 증강 현실 컨텐츠를 입력하는 컨텐츠 저작 단말; 및 사용자의 인터랙션에 따른 추가 컨텐츠 데이터를 저작하여 사용자 관리와 모니터링을 처리하기 위한 모니터링 단말을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 음성인식에 관한 종래기술로서 공개특허 제10-2017-0106951호가 개시된다.
상기 종래기술은 문법 모델을 이용하여 음성인식을 수행하는 방법 및 디바이스 음성 인식 시 이용되는 문법 모델을 포함하는 음성 인식 데이터를 갱신하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 단어를 포함하는 언어 데이터(langurage data)를 획득하는 단계; 상기 적어도 하나의 단어 중 상기 문법 모델에 존재하지 않는 단어를 검출하는 단계; 상기 검출된 단어에 대한 적어도 하나의 발음열(phoneme sequence)을 획득하는 단계; 상기 적어도 하나의 발음열 각각을 소정 단위로 분할하여, 상기 적어도 하나의 발음열 각각을 구성하는 구성요소를 획득하는 단계; 상기 적어도 하나의 발음열 각각을 구성하는 구성 요소의 음성 인식 시 출현할 확률에 관한 정보를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 확률 정보에 기초하여 상기 문법 모델을 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
하지만, 상기와 같은 종래기술은 발음 중심 언어교육법을 활용하여 음성인식 기반 AR 어플리케이션 시스템이 결여되어, 모바일 디바이스를 활용하여 언제 어디서든 편리하게 유아 맞춤형 단어 교육 서비스를 제공할 수 없다.
또한 빅데이터 받아쓰기 오류분석을 통해 부모나 교육자에게 오류분석 결과를 피드백하는 기술이 부재하여, 부모나 교육자에게 도움이 될 수 있는 피드백 자료를 도출할 수 없는 문제점이 잔존한다.
이에 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 발음 중심 언어 교육법을 통한 단어의 자모음 학습으로 발음의 기초를 알려주며, 단어를 AR 및 음성으로 알려주고 동물이나 사물 등의 생김새를 직접 확인 시켜줌으로써 단어에 대한 정의를 쉽게 이해시키고, 빅데이터 받아쓰기 오류분석을 통해 부모나 교육자에게 오류분석 결과를 피드백하여 교육에 도움이 되도록 제공할 수 있도록 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 및 그 제공방법에 주안점을 두고 있다.
위 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은, 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션에 있어서, 음가와 음가 대응방법을 교육할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 자모음학습부(100); 카테고리를 통해 낱말들을 분류하여 학습할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 낱말학습부(200); 유아용 AR 어플리케이션 낱말게임을 통해 학습을 유도하는 컨텐츠를 제공하는 낱말퀴즈부(300); 텍스트음성변환(TTS)을 통해 음성출력을 하여 단어의 발음을 확인할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 음성기능부(400); 모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 글자 및 단어를 따라쓰며 학습할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 따라쓰기부(500); 상기 음성기능부(400)와 따라쓰기부(500)를 활용하여 받아쓰기 컨텐츠를 제공하는 받아쓰기부(600); 상기 받아쓰기부(600)에서 입력한 데이터를 기반으로 오류를 분석하는 빅데이터 오류분석부(700); 상기 따라쓰기부에서 터치스크린을 통해 입력된 글자 및 단어의 이미지를 3D 이미지로 출력하는 AR출력부(800); 및 부족한 단어를 저장하고, 학습 완료된 단어를 삭제하는 컨텐츠를 제공하는 단어장기능부(900)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 빅데이터 오류분석부(700)는, 상기 받아쓰기부(600)에서 인식된 글자정보의 유니코드 특성을 활용하여 자소를 분해하는 자소분해기(710); 상기 자소분해기(710)에서 분해된 자소의 형태소를 분석하는 형태소분석기(720); 상기 형태소분석기(720)에서 분석한 형태소정보를 기반으로 받아쓰기 오류를 분석하는 오류분석기(730); 상기 오류분석기(730)에서 분석한 오류정보의 통계자료를 통해 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성기(740); 상기 빅데이터 생성기(740)에서 생성된 빅데이터 결과값을 전송할 수 있는 피드백전송기(750)로 구성되는 것을 특징으로 한다.
그리고 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 제공방법에 있어서, 모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 받아쓰기 글자를 입력하는 단계(S100); 상기 글자 입력 단계(S200)에서 입력된 받아쓰기 글자정보를 인식하는 단계(S200); 상기 글자정보를 인식하는 단계(S200)에서 인식한 글자정보의 유니코드 특성을 활용하여 자소를 분해하는 단계(S300); 상기 자소를 분해하는 단계(S300)에서 분해한 자소를 형태소 단위로 분해하여 분석하는 단계(S400); 상기 분석하는 단계(S400)에서 분석한 형태소정보를 받아쓰기 오류를 분석하는 오류분석 단계(S500); 상기 오류분석 단계(S500)에서 분석한 오류정보의 통계자료를 통해 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성 단계(S600); 및 상기 빅데이터 생성 단계(S600)에서 생성한 빅데이터 결과값을 전송하는 피드백 전송 단계(S700)로 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 빅데이터 생성 단계(S600)는, 오답 및 정답정보를 포함한 빅데이터를 군집화하는 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610); 상기 군집화된 클러스터링 기반 빅데이터 정보의 패턴을 분석하는 시각화 과정(S620)을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 시각화 과정(S620)은, 관계시각화 과정(S630), 비교시각화 과정(S640), 공간시각화 과정(S650) 중 어느 하나의 시각화 과정으로 구성되는 것을 특징으로 한다.
이상과 같은 구성의 본 발명에 의하면, 어휘가 폭발하는 2~6세의 유아들에게 발음 중심 언어 교육법을 통해 음가를 학습시킴으로써 한글의 규칙성과 바른 철자를 지도할 수 있는 효과를 제공한다.
또한 빅데이터 받아쓰기를 활용하여 수집된 자주 틀리는 단어 모음의 피드백을 통해 유아의 부모 또는 교육자들이 유아를 지도할 때 도움이 될 수 있는 현저한 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 개략적 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 메인화면 실시예시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 컨텐츠 메뉴화면 실시예시도이다.
도 4는 본 발명에 따른 발음학습부의 실시예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 낱말학습부의 실시예시도이다.
도 6은 본 발명에 따른 낱말퀴즈부의 실시예시도이다.
도 7은 본 발명에 따른 따라쓰기부의 실시예시도이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명에 따른 메쉬벡터추출부의 실시예시도이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 받아쓰기부의 실시예시도이다.
도 10은 본 발명에 따른 단어장기능부의 실시예시도이다.
도 2는 본 발명에 따른 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 메인화면 실시예시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 컨텐츠 메뉴화면 실시예시도이다.
도 4는 본 발명에 따른 발음학습부의 실시예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 낱말학습부의 실시예시도이다.
도 6은 본 발명에 따른 낱말퀴즈부의 실시예시도이다.
도 7은 본 발명에 따른 따라쓰기부의 실시예시도이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명에 따른 메쉬벡터추출부의 실시예시도이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 받아쓰기부의 실시예시도이다.
도 10은 본 발명에 따른 단어장기능부의 실시예시도이다.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부한 도면을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다.
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션에 관한 것으로, 발음 중심 언어 교육법을 통한 단어의 자모음 학습으로 발음의 기초를 알려주며, 단어를 AR 및 음성으로 알려주고 동물이나 사물 등의 생김새를 직접 확인 시켜줌으로써 단어에 대한 정의를 쉽게 이해시키고, 빅데이터 받아쓰기 오류분석을 통해 부모나 교육자에게 오류분석 결과를 피드백하여 교육에 도움이 되도록 제공하기 위하여, 도 1에서 도시된 바와 같이, 서버(10), 프로세서(20), 메모리(30), 자모음학습부(100), 낱말학습부(200), 낱말퀴즈부(300), 음성기능부(400), 따라쓰기부(500), 받아쓰기부(600), 오류분석부(700), AR출력부(800), 단어장기능부(900)를 포함하여 구성된다.
상기 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 메인화면은 도 2에서 도시된 바와 같이 구성될 수 있으며, 회원가입과 로그인을 위한 시스템을 제공한다.
도 3을 참조하면, 상기 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 메인화면에서 로그인 이후, 자모음학습부(100), 낱말학습부(200), 낱말퀴즈부(300), 단어장기능부(900)를 제공하는 컨텐츠 메뉴를 구성할 수 있다.
서버(10)는 일반적 형태의 클라이어트를 포함하는 컴퓨터 시스템 서버를 의미하며, 상기 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 다양한 컨텐츠들을 제공하기 위하여 구동된다.
프로세서(20)는 일반적인 형태의 중앙처리장치(CPU)를 포함하며, 후술할 자모음학습부(100), 낱말학습부(200), 낱말퀴즈부(300), 음성기능부(400), 따라쓰기부(500), 받아쓰기부(600), 오류분석부(700), AR출력부(800), 단어장기능부(900)에서 연산하는 모든 연산처리과정을 수행하는 장치로서, 컴퓨터 코드를 실행하고 데이터를 생성 및 사용하는 모든 동작을 실행한다.
메모리(30)는 상기 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션에서 사용되는 모든 데이터를 저장하는 메모리 장치로서, 기본적인 입출력 시스템, 운영 체제, 다양한 어플리케이션, 사용자 인터페이스 기능, 프로세서 기능 등 온라인으로 구현되는 모든 종류의 데이터를 저장할 수 있다.
상기 메모리(30)는 후술할 오류분석부(700)에서 처리하는 대용량의 빅데이터를 저장할 수 있도록 구비된다.
자모음학습부(100)는 유아의 발음학습을 하기위하여 음가와 음가를 대응하여 발음지도를 할 수 있도록 제공하는 컨텐츠도구로서, 후술할 음성기능부(400)의 음성인식기술을 활용하여 유아의 음성을 인식하고, 발음을 교육할 수 있도록 구비된다.
음성기능부(400)는 상기 자모음학습부(100)에서 입력된 음성데이터를 인식하여 인식된 단어를 텍스트데이터로 변환하는 장치로서, 상기 변환한 텍스트데이터를 자모음학습부(100)에 전송하여 자모음학습부(100)에서 제공한 단어와 일치하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 정답여부를 후술할 AR출력부(800)를 통해 출력한다.
상기 음성기능부(400)는 일반적인 음성인식장치 기술인 음향 신호 추출, 잡음 제거, 특징 추출하는 과정을 통해 음성인식하는 장치를 포함하거나, 다양한 종류의 음성인식 프로그램들을 통해 연동서비스될 수 있도록 제공할 수 있다.
또한 상기 음성기능부(400)는 문자음성 자동변환 기술(TTS, Text to Speech)을 통해 상기 메모리부(30)에 저장된 단어와 문법규칙들을 기반으로 음성출력할 수 있는 시스템을 포함한다.
상기 음성기능부(400)에서 특징 추출한 음성데이터를 자모음학습부(100)로 전송하여, 메모리(30)에 저장된 음성모델 데이터베이스(DB)와 비교하여 일치/불일치 여부를 확인한다.
도 4를 참조하면, 상기 자모음학습부(100)에서 제공하는 단어 샘플의 발음을 스피커로 출력하여 유아가 발음을 듣게 하고, 유아가 발음을 따라 소리내면 해당 음성데이터를 입력하여 음성기능부(400)와 연동하여 상술한 바와 같은 과정을 수행한다.
도 5를 참조하면, 낱말학습부(200)는 카테고리를 통해 낱말들을 분류하여 학습할 수 있는 컨텐츠 제공 도구로서, 동물, 과일, 식물, 탈것 등의 카테고리를 통해 해당 분류에 속하는 단어를 제공할 수 있도록 구비된다.
도 6을 참조하면, 낱말퀴즈부(300)는 유아 교육용 AR 어플리케이션 낱말게임을 통해 학습을 유도하는 컨텐츠 제공 도구로서, 단어를 설명하는 그림샘플과 정답과 오답을 포함한 단어를 제공하여 정답/오답을 출력할 수 있도록 구비된다.
도 7을 참조하면, 따라쓰기부(500)는 모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 글자 및 단어를 따라쓰며 학습할 수 있는 컨텐츠 제공 도구로서, 상기 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션에서 제공하는 샘플단어를 모바일 디스플레이상 터치스크린에 터치방식으로 입력하면, 입력한 단어를 인식하여 텍스트로 변환함으로써 제공한 샘플단어와 일치/불일치 여부를 판단하는 과정을 통해 정답여부를 출력할 수 있다.
이하, 상기 따라쓰기부(500)에서 모바일 디스플레이상 터치스크린에 터치방식으로 입력한 단어를 인식하여 텍스트로 변환하는 과정을 상세하게 설명한다.
따라쓰기부(500)는 메쉬벡터추출부(510), 세선화교차벡터추출부(520), 역전파분석부(530)를 포함하여 구성될 수 있다.(미도시)
메쉬벡터추출부(510)는 상기 모바일 디스플레이상 터치스크린에 터치방식으로 입력한 단어를 일정한 크기로 정규화하는 장치로서, 일정 부분지역(cell)의 검은색 픽셀 개수 합으로 해당 면적 값을 계산하여 그 부분지역의 특징값(Feature)로 정한다.
도 8a를 참조하면, 상기 모바일 디스플레이상 터치스크린에 터치방식으로 입력한 단어 이미지를 정규화하고, 16개의 부분지역(Block)으로 나누어 상기 각 부분지역에 대한 0의 빈도수를 계산하여 이진값으로 표현한다.
세선화교차벡터추출부(520)는 상기 메쉬벡터추출부(510)에서 생성한 이진값의 이미지를 기반으로 수평과 수직 검출선을 이용하여 교차점의 값을 특징 벡터로 사용하는 픽셀 매트릭스 장치이다.
도 8b를 참조하면, 상기 세선화교차벡터추출부(520)는 세선화 알고리즘을 적용하여 병렬처리방법으로 이진값 이미지의 객체 표면 밝기값을 처리하여, 상기 밝기값이 0으로 처리되는 픽셀을 중심으로 최 외각 픽셀들을 1픽셀씩 제거하여 결과적으로 1의 두께를 가지는 구조로 추출함으로써, 16×16으로 정규화된 이미지가 X방향으로 16개, Y방향으로 16개의 행을 가지고, 상기 각 행별로 최소 0에서 최대 14까지 값을 가진다.
역전파분석부(530)는 지도교사학습모델을 통하여 학습 데이터들의 목표값과 실제 데이터출력값을 비교하여 오차를 줄이는 장치로서, 전방향 분석과 후방향 분석을 통하여 역전파신경파 학습을 수행한다.
상기 전방향 분석은 임의의 목표값을 도출하기 위해 입력층에 입력 패턴이 입력되면 각각의 노드에서 입력함수와 활성함수에 의해 계산된 값들이 은닉 층을 통과하여 출력층에서 값을 출력하는 분석 과정이다.
상기 후방향 분석은 목표값과 실제 데이터출력값 사이 오차를 계산하여 상기 오차값을 출력층에서 입력층으로 역전파하며 오차를 최소화하는 방향으로 각 노드들 간의 가중치와 바이어스들의 연결강도를 조절하는 분석 과정이다.
상기 역전파분석부(530)는 전방향 분석과 후방향 분석을 오류 기준치에 수렴할 때까지 반복실시하여 최적의 값인 특징 벡터(Feature)가 추출되면 최종적인 단어 인식을 수행한다.
상술한 과정을 통해 인식한 단어와 상기 유아 교육용 AR 어플리케이션에서 제공한 샘플단어의 일치/불일치 여부를 판단하는 과정을 통해 정답여부를 출력할 수 있다.
도 9a를 참조하면, 받아쓰기부(600)는 상기 메모리(30)에 저장된 단어 데이터들을 기반으로 음성기능부(400)를 통해 샘플단어를 스피커로 출력하면, 해당 샘플단어에 대한 받아쓰기를 유아가 모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 입력할 수 있도록 제공하는 컨텐츠 도구이다.
상기 받아쓰기부(600)가 음성기능부(400)의 문자음성 자동변환 기술(TTS, Text to Speech)을 통해 상기 메모리부(30)에 저장된 단어와 문법규칙들을 기반으로 음성출력하고, 따라쓰기부(500)에서 모바일 디스플레이상 터치스크린에 터치방식으로 입력한 단어를 인식하는 과정은 상술한 바와 같으므로 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
오류분석부(700)는 상기 받아쓰기부(600)에서 인식한 받아쓰기 글자정보를 통해 오류정보를 분석하여 피드백 자료를 생성할 수 있는 빅데이터 분석장치로서, 도 1에서 도시된 바와 같이 자소분해기(710), 형태소분석기(720), 오류분석기(730), 빅데이터 생성기(740), 피드백 전송기(750)로 구성된다.
자소분해기(710)는 상기 받아쓰기부(600)에서 인식한 받아쓰기 글자정보의 유니코드 특성을 활용하여 자소를 분해하는 도구로서, 음운인식과정 분석 시스템을 이용한다.
상기 음운인식과정 분석 시스템은 유니코드의 자모합침요령(Conjoining Jamo Behavior) 방식을 사용할 수 있다.
상기 자모합침요령 방식은 한글 유니코드의 주소(0xAC00 ~ 0xDA73)를 이용하여 순서대로 배치하여 정렬하는 기법을 통해 각 음운별 고유IP주소를 부여하는 것이다.
상기 자모합침요령 방식을 통해 음운을 분석하고, 모바일 디스플레이상 터치스크린에 받아쓰기 글자를 입력하는 키스트로크 시간을 기반으로 상기 분석한 음운인식 정보의 입력시간을 분석할 수 있도록 구비된다.
상기 모바일 디스플레이상 터치스크린에 받아쓰기 글자를 입력하는 키스트로크 시간을 분석한 결과를 도 9b에 도시한 바와 같이 산출할 수 있다.
형태소분석기(720)는 상기 자소분해기(710)에서 분해한 자소의 형태소를 분석하기 위하여 어절 구성 형태소 분리과정, 형태소 원형 복원 과정, 분석 후보 선택과정을 통해 분석과정을 진행한다.
어절 구성 형태소 분리과정에서는 조사와 어미를 분리하고, 선어말어미를 분리한다.
형태서 원형 복원 과정에서는 불규칙 원형을 복원한다.
분석 후보 선택과정은 체언, 용언, 독립언, 복합어, 미등록를 인식하고 준말을 처리하여 후보를 추출한다.
오류분석기(730)는 상기 상기 형태소분석기(720)에서 분석한 형태소정보를 기반으로 받아쓰기 오류를 분석하기 위하여, 받아쓰기 오류정보를 분류한다.
상기 받아쓰기 오류정보 분류작업은 발음 정서 오답, 맞춤법 정서 오답의 카데고리로 분류하여 진행한다.
발음 정서 오답은 표준어 규정의 표준발음법에 따라 표준어의 실제 발음을 따르되, 국어의 전통성과 합리성을 고려하여 정함의 기준에 입각하여 분류한다.
상기 발음 정서 오답은 받침의 발음 오류, 음의 동화 오류, 경음화 오류, 음의 첨가 오류, 된소리 오류, 구개음화 오류, 모음 오류 등 다양한 종류의 발음 정서 오류들을 포함하며 나열한 종류에 제한되지 않는다.
맞춤법 정서 오답은 상기 형태소분석기(720)에서 분석한 형태소정보를 기반으로 표준어 규정에 적용하여 분류한다.
상기 맞춤법 정서 오답은 체언과 조사 오류, 어간과 어미 오류, 접미사 오류, 합성어 및 접두사 오류, 준말 오류 등 다양한 종류의 오류들을 포함하며 나열한 종류에 제한되지 않는다.
빅데이터 생성기(740)는 상기 오류분석기(730)에서 분석한 오류정보의 통계자료를 통해 빅데이터를 생성하기 위하여, 오답 및 정답정보를 포함한 빅데이터를 군집화하는 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610); 상기 군집화된 클러스터링 기반 빅데이터 정보의 패턴을 분석하는 시각화 과정(S620)을 포함한다.
상기 빅데이터 생성기(740)는 상기 오류분석기(730)에서 분석한 오류정보와 정답정보를 기반으로 받아쓰기부(600)에서 산출된 오류항목 분석을 통해 기초데이터를 생성할 수 있다.
상기 기초데이터를 생성하기 위해 오답 및 정답정보를 포함한 빅데이터를 군집화하는 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610)을 거친다.
상기 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610)은 각 부분집합에 잔존하는 데이터의 공통된 특징의 거리 측정법을 활용하여 유사도를 계산함으로써 이루어질 수 있다.
또한 상기 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610)은 클러스터링을 수행하는 K-평균 알고리즘(K-means Algorithm)을 통해 오답 및 정답정보를 포함한 빅데이터를 K개의 클러스터로 묶어 각 클러스트간 분산을 최소화시키는 방식으로 수행될 수 있다.
상기 군집화된 클러스터링 기반 빅데이터 정보의 패턴을 분석하는 시각화 과정(S620)은 교육 목적을 위하여 인포그래픽 기법을 통해 빅데이터를 시각적으로 공간에 배치함으로써 패턴화시키는 과정으로, 관계시각화 과정(S630), 비교시각화 과정(S640), 공간시각화 과정(S650) 중 어느 하나의 시각화 과정으로 구성될 수 있다.
관계시각화 과정(S630)은 x-y좌표계를 이용하여 변수간 관계를 나타내는 산포도 방식, 상기 받아쓰기 데이터의 오류 유형별로 거품크기를 나타내어 시각화 하는 버블차트(Bubble Chart) 방식, 연속하는 값을 일정한 구간으로 분할하여 연결밀도를 나타내는 연속 밀도 그래프 방식을 통해 이루어질 수 있다.
비교시각화 과정(S640)은 단위, 변수, 칸으로 구성되어 변수에 따라 색깔을 다르게 나타내는 히트맵 방식, 대상의 특징을 나타내는 변수를 관련지어 집단적 경향성을 도출시키는 평행좌표그래프 방식, 모든 변수들을 비교하여 유사한 데이터를 그래프상 가깝게 배치하는 다차원 척도 방식을 통해 이루어질 수 있다.
피드백전송기(750)는 상기 빅데이터 생성기(740)에서 생성된 빅데이터 결과값을 전송할 수 있는 장치로서, 무선통신모듈을 통해 상기 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 사용자 또는 회원가입시 입력한 부모 연락처에 링크되어 전송할 수 있다.
AR 출력부(800)는 모바일 디스플레이상 출력화면을 AR 기능을 통해 출력할 수 있도록 마련되는 장치이다.
도 10을 참조하면, 단어장기능부(900)는 유아가 모르는 단어를 저장하여 언제든지 열람하고 삭제할 수 있도록 구비된다.
한편, 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션의 제공방법은, 도 11에서 도시된 바와 같이, 모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 받아쓰기 글자를 입력하는 단계(S100); 상기 글자 입력 단계(S200)에서 입력된 받아쓰기 글자정보를 인식하는 단계(S200); 상기 글자정보 인식 단계에서 인식한 글자정보의 유니코드 특성을 활용하여 자소를 분해하는 단계(S300); 상기 자소 분해 단계(S300)에서 분해한 자소를 형태소 단위로 분해하여 분석하는 단계(S400); 상기 형태소 분석 단계(S400)에서 분석한 형태소정보를 받아쓰기 오류를 분석하는 오류분석 단계(S500); 상기 오류분석 단계(S500)에서 분석한 오류정보의 통계자료를 통해 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성 단계(S600); 및 상기 빅데이터 생성 단계(S600)에서 생성한 빅데이터 결과값을 전송하는 피드백 전송 단계(S700)로 구성된다.
이 때 상기 빅데이터 생성 단계(S600)는, 오답 및 정답정보를 포함한 빅데이터를 군집화하는 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610); 상기 군집화된 클러스터링 기반 빅데이터 정보의 패턴을 분석하는 시각화 과정(S620)을 포함한다.
그리고 상기 시각화 과정(S620)은, 관계시각화 과정(S630), 비교시각화 과정(S640), 공간시각화 과정(S650) 중 어느 하나의 시각화 과정으로 구성될 수 있다.
이상과 같은 구성의 본 발명을 통해 어휘가 폭발하는 2~6세의 유아들에게 발음 중심 언어 교육법을 통해 음가를 학습시킴으로써 한글의 규칙성과 바른 철자를 지도할 수 있는 효과를 제공한다.
또한 빅데이터 받아쓰기를 활용하여 수집된 자주 틀리는 단어 모음의 피드백을 통해 유아의 부모 또는 교육자들이 유아를 지도할 때 도움이 될 수 있는 현저한 효과를 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은, 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 알 수 있다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야할 것이다.
10 : 서버 400 : 음성기능부
20 : 프로세서 500 : 따라쓰기부
30 : 메모리 600 : 받아쓰기부
100 : 자모음학습부 700 : 오류분석부
200 : 낱말학습부 800 : AR출력부
300 : 낱말퀴즈부 900 : 단어장기능부
20 : 프로세서 500 : 따라쓰기부
30 : 메모리 600 : 받아쓰기부
100 : 자모음학습부 700 : 오류분석부
200 : 낱말학습부 800 : AR출력부
300 : 낱말퀴즈부 900 : 단어장기능부
Claims (5)
- 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션에 있어서,
음가와 음가 대응방법을 교육할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 자모음학습부(100);
카테고리를 통해 낱말들을 분류하여 학습할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 낱말학습부(200);
유아용 AR 어플리케이션 낱말게임을 통해 학습을 유도하는 컨텐츠를 제공하는 낱말퀴즈부(300);
텍스트음성변환(TTS)을 통해 음성출력을 하여 단어의 발음을 확인할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 음성기능부(400);
모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 글자 및 단어를 따라쓰며 학습할 수 있는 컨텐츠를 제공하는 따라쓰기부(500);
상기 음성기능부(400)와 따라쓰기부(500)를 활용하여 받아쓰기 컨텐츠를 제공하는 받아쓰기부(600);
상기 받아쓰기부(600)에서 입력한 데이터를 기반으로 오류를 분석하는 빅데이터 오류분석부(700);
상기 따라쓰기부에서 터치스크린을 통해 입력된 글자 및 단어의 이미지를 3D 이미지로 출력하는 AR출력부(800); 및
부족한 단어를 저장하고, 학습 완료된 단어를 삭제하는 컨텐츠를 제공하는 단어장기능부(900)를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션.
- 제 1 항에 있어서,
상기 빅데이터 오류분석부(700)는,
상기 받아쓰기부(600)에서 인식된 글자정보의 유니코드 특성을 활용하여 자소를 분해하는 자소분해기(710);
상기 자소분해기(710)에서 분해된 자소의 형태소를 분석하는 형태소분석기(720);
상기 형태소분석기(720)에서 분석한 형태소정보를 기반으로 받아쓰기 오류를 분석하는 오류분석기(730);
상기 오류분석기(730)에서 분석한 오류정보의 통계자료를 통해 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성기(740); 및
상기 빅데이터 생성기(740)에서 생성된 빅데이터 결과값을 전송할 수 있는 피드백전송기(750)로 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션.
- 제 1항 또는 제 2항의 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션을 이용하되,
모바일 디스플레이상 터치스크린을 통해 받아쓰기 글자를 입력하는 단계(S100);
상기 글자를 입력하는 단계(S200)에서 입력된 받아쓰기 글자정보를 인식하는 단계(S200);
상기 글자정보를 인식하는 단계(S200)에서 인식한 글자정보의 유니코드 특성을 활용하여 자소를 분해하는 단계(S300);
상기 자소를 분해하는 단계(S300)에서 분해한 자소를 형태소 단위로 분해하여 분석하는 단계(S400);
상기 분석 단계(S400)에서 분석한 형태소정보를 받아쓰기 오류를 분석하는 오류분석 단계(S500);
상기 오류분석 단계(S500)에서 분석한 오류정보의 통계자료를 통해 빅데이터를 생성하는 빅데이터 생성 단계(S600); 및
상기 빅데이터 생성 단계(S600)에서 생성한 빅데이터 결과값을 전송하는 피드백 전송 단계(S700)로 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 제공방법.
- 제 3항에 있어서,
상기 빅데이터 생성 단계(S600)는,
오답 및 정답정보를 포함한 빅데이터를 군집화하는 클러스터링 기반 정보 추출 과정(S610); 및
상기 군집화된 클러스터링 기반 빅데이터 정보의 패턴을 분석하는 시각화 과정(S620)을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 제공방법.
- 제 4항에 있어서,
상기 시각화 과정(S620)은,
관계시각화 과정(S630), 비교시각화 과정(S640), 공간시각화 과정(S650) 중 어느 하나의 시각화 과정으로 구성되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체에 저장된 유아를 위한 교육용 AR 어플리케이션 제공방법.
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|---|---|
| KR (1) | KR102175340B1 (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113920802A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-11 | 重庆重大产业技术研究院有限公司 | 一种基于ar增强现实技术的土力学智能教学系统 |
| KR102404247B1 (ko) * | 2021-07-01 | 2022-06-02 | 고유경 | 고객 관리 시스템 |
| KR102491978B1 (ko) * | 2021-12-21 | 2023-01-27 | (주)웅진씽크빅 | 학습자 음성을 이용한 문자 언어 학습 장치 및 이를 이용한 문자 언어 학습 지원 방법 |
| KR20230053341A (ko) * | 2021-10-14 | 2023-04-21 | 김종옥 | 전자 필사 시스템의 전자 필사 서비스 제공 방법 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR0131572B1 (ko) * | 1993-10-11 | 1998-04-24 | 배순훈 | 터치스크린을 이용한 교육용 시스템 및 방법 |
| KR20140086016A (ko) * | 2012-12-28 | 2014-07-08 | 이성종 | 단어 학습 시스템 및 방법 |
| KR20150036954A (ko) * | 2013-09-30 | 2015-04-08 | 박종칠 | 어플을 이용한 받아쓰기 학습 및 채점방법 |
| KR101629894B1 (ko) | 2015-11-02 | 2016-06-13 | 함덕표 | 매트용 어학 학습 시스템 및 방법 |
| KR20170106951A (ko) | 2015-01-16 | 2017-09-22 | 삼성전자주식회사 | 문법 모델을 이용하여 음성인식을 수행하는 방법 및 디바이스 |
| KR20190053584A (ko) * | 2017-11-10 | 2019-05-20 | 충남대학교산학협력단 | 음성인식과 게임 콘텐츠를 활용한 언어 학습 시스템 |
-
2019
- 2019-07-31 KR KR1020190093529A patent/KR102175340B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR0131572B1 (ko) * | 1993-10-11 | 1998-04-24 | 배순훈 | 터치스크린을 이용한 교육용 시스템 및 방법 |
| KR20140086016A (ko) * | 2012-12-28 | 2014-07-08 | 이성종 | 단어 학습 시스템 및 방법 |
| KR20150036954A (ko) * | 2013-09-30 | 2015-04-08 | 박종칠 | 어플을 이용한 받아쓰기 학습 및 채점방법 |
| KR20170106951A (ko) | 2015-01-16 | 2017-09-22 | 삼성전자주식회사 | 문법 모델을 이용하여 음성인식을 수행하는 방법 및 디바이스 |
| KR101629894B1 (ko) | 2015-11-02 | 2016-06-13 | 함덕표 | 매트용 어학 학습 시스템 및 방법 |
| KR20190053584A (ko) * | 2017-11-10 | 2019-05-20 | 충남대학교산학협력단 | 음성인식과 게임 콘텐츠를 활용한 언어 학습 시스템 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102404247B1 (ko) * | 2021-07-01 | 2022-06-02 | 고유경 | 고객 관리 시스템 |
| KR20230053341A (ko) * | 2021-10-14 | 2023-04-21 | 김종옥 | 전자 필사 시스템의 전자 필사 서비스 제공 방법 |
| KR102544285B1 (ko) * | 2021-10-14 | 2023-06-14 | 김종옥 | 전자 필사 시스템의 전자 필사 서비스 제공 방법 |
| CN113920802A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-11 | 重庆重大产业技术研究院有限公司 | 一种基于ar增强现实技术的土力学智能教学系统 |
| KR102491978B1 (ko) * | 2021-12-21 | 2023-01-27 | (주)웅진씽크빅 | 학습자 음성을 이용한 문자 언어 학습 장치 및 이를 이용한 문자 언어 학습 지원 방법 |
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