KR102203048B1 - Method for recommending education program in education service based on the simirality and system thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 교육 프로그램 추천방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for recommending an educational program.
최근 초등학교, 중학교, 및 고등학교 등의 공적인 교육기관이나 학원등의 사설 교육기관에서는 일반적인 학습 관리 뿐 아니라 다양한 체험 교육 활동이 이루어지고 있다. 이에 따라 교육기관에서 제공하고 있는 교육 콘텐츠만으로는 이러한 다양한 체험 교육 활동에 대한 서비스 제공이 어려지고 이에 따라 스타트업 기업을 포함하는 다수의 중소규모 교육 콘텐츠 제공업자들이 새로운 교육 프로그램을 제안하며 사업을 운영하고 있다.
또한, 학습 교구의 개발이 빠르게 이루어지면서 각 교육기관에서는 자신이 준비하고 있는 학습 프로그램에 맞는 적절한 교구의 구입이 필수적이다.
이러한 상황하에서, 교육 프로그램을 학생들에게 적절하게 제공하여야할 교육 기관은 자신이 원하는 프로그램을 제공할 수 있는 적절한 교육 콘텐츠 제공업자를 찾거나 적절한 교재 교구를 찾는 것이 매우 어려웠다.
배경기술과 관련된 선행특허로는 한국공개특허공보 제10-2017-0021465가 있습니다. In recent years, public educational institutions such as elementary schools, junior high schools, and high schools, and private educational institutions such as academies, not only general learning management, but also various experiential education activities are being performed. Accordingly, it is difficult to provide services for these various experiential education activities with only education contents provided by educational institutions, and as a result, a number of small and medium-sized education contents providers, including startups, propose new education programs and operate businesses. have.
In addition, as the development of learning tools is rapidly accelerating, it is essential for each educational institution to purchase appropriate teaching tools suitable for the learning programs they are preparing.
Under these circumstances, it has been very difficult for educational institutions to adequately provide educational programs to students to find appropriate educational content providers or appropriate teaching materials to provide their desired programs.
Korean Unexamined Patent Publication No. 10-2017-0021465 is a prior patent related to background technology.
본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 트랜드에 맞춰 변화하는 교육콘텐츠를 빠르게 검색할 수 있어 교육 기관이 적절한 교육 프로그램 및 교재 교구를 선택할 수 있는 유사도를 이용한 교육 프로그램 추천방법 및 그 시스템을 제공하기 위한 것이다. The present invention was conceived to solve the above-described problems, and a method and system thereof for recommending educational programs using similarity in which educational institutions can select appropriate educational programs and teaching materials because they can quickly search for educational contents that change according to trends. It is to provide.
상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 본 발명의 실시예로서, 교육 서비스 제공 단말기, 교육 수요 단말기 및 교육 추천 서버를 포함하는 유사도를 이용한 교육 서비스 제공 네트워크 시스템은, 상기 교육 서비스 제공 단말기로부터 아이템 프로파일 정보를 수신하는 단계, 상기 아이템 프로파일 정보는 교육 서비스 정보 및 교구 정보 중 적어도 하나를 포함함; 상기 교육 수요 단말기로부터 교육 요청 정보를 수신하는 단계, 상기 교육 요청 정보는, 사용자 프로파일 정보 및 검색어 정보를 포함함; 및 상기 교육 추천 서버는, 상기 아이템 프로파일 정보 및 상기 교육 요청 정보의 유사도를 판단하여, 유사도가 높은 상기 아이템 프로파일 정보에 해당하는 상기 교육 서비스 정보 및 상기 교구 정보 중 일부를 선택하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 교육 수요 단말기로 전송하는 단계는 상기 아이템 프로파일 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환하는 단계와, 상기 교육 요청 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환하는 단계와, 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 및 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터의 유사도를 도출하는 단계와, 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터와 유사도가 높은 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터를 추출하여 아이템 프로파일 정보 후보군을 도출하는 단계와, 도출된 아이템 프로파일 정보 후보군의 벡터 테이터를 텍스트 파일로 변환하는 단계와, 변환된 아이템 프로파일 정보 후보군의 텍스트 파일에 대한 필터링을 진행하는 단계와, 필터링 완료된 아이템 프로파일 정보에 해당되는 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 교육 추천 서버는, 상기 교육 수요 단말기 정보로부터 상기 추천 교육 프로그램 및 상기 추천 교구 정보 중 선택된 선택 교육 정보를 수신하여 축적 선택 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 축적 선택 정보는 정보 선택 과정 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 교육 서비스 정보는, 교육 서비스 업체명 정보, 교육 대상자 범위 정보, 서비스 시간 범위 정보, 서비스 지역 범위 정보, 교육 프로그램 정보, 교사 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 사용자 프로파일 정보는, 사용자 업체명 정보, 사용자 지역 정보, 사용자 대상 정보, 사용자 남녀 비율 정보, 사용자 담당자 인적 정보, 사용자 범위 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 사용자 담당자 인적 정보는, 담당자 성별 정보, 담당자 나이정보 및 담당자 담당 업무 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 인공 신경망 추천 모델 기능은, 상기 축적 선택정보에 기초하여 CBC 필터링 기능을 수행하여 상기 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하는 기능일 수 있다.
여기서, 상기 인공 신경망 추천 모델 기능은, 콘볼루션 신경망(Convolutiaon Neural Network) 기능일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예인 교육 서비스 제공 단말기, 교육 수요 단말기 및 교육 추천 서버를 포함하는 유사도를 이용한 교육 서비스 제공 네트워크 시스템은, 상기 교육 서비스 제공 단말기는 아이템 프로파일 정보를 생성하여 상기 교육 추천 서버로 전송하고, 상기 아이템 프로파일 정보는 교육 서비스 정보 및 교구 정보 중 적어도 하나를 포함함; 상기 교육 수요 단말기는 교육 요청 정보를 생성하여 이를 상기 교육 추천 서버로 전송함, 상기 교육 요청 정보는, 사용자 프로파일 정보 및 검색어 정보를 포함함; 및 상기 아이템 프로파일 정보 및 상기 교육 요청 정보의 유사도를 판단하여, 유사도가 높은 상기 아이템 프로파일 정보에 해당하는 상기 교육 서비스 정보 및 상기 교구 정보 중 일부를 선택하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송할 수 있다.
교육 추천 서버는 상기 아이템 프로파일 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환하고, 상기 교육 요청 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환하고, 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 및 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터의 유사도를 도출하고, 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터와 유사도가 높은 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터를 추출하여 아이템 프로파일 정보 후보군을 도출하고, 도출된 아이템 프로파일 정보 후보군의 벡터 테이터를 텍스트 파일로 변환하고, 변환된 아이템 프로파일 정보 후보군의 텍스트 파일에 대한 필터링을 진행하고, 필터링 완료된 아이템 프로파일 정보에 해당되는 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송할 수 있다.As an embodiment of the present invention conceived to solve the above-described problem, an education service providing network system using similarity including an education service providing terminal, an education demanding terminal, and an education recommendation server includes item profile information from the education service providing terminal. Receiving, wherein the item profile information includes at least one of educational service information and teaching aid information; Receiving training request information from the training demand terminal, the training request information including user profile information and search word information; And the education recommendation server, by determining a similarity between the item profile information and the education request information, and selecting some of the education service information and the teaching aid information corresponding to the item profile information having a high similarity, and recommending a recommended education program and recommendation. It may include the step of selecting as teaching aid information and transmitting it to the education demand terminal.
Here, the transmitting to the education demand terminal includes converting text data included in the item profile information into vector data, converting text data included in the education request information into vector data, and the item profile information Deriving the similarity of the vector data of the education request information and the vector data of the education request information, extracting vector data of the item profile information having a high similarity to the vector data of the education request information to derive an item profile information candidate group, and derivation Converting the vector data of the converted item profile information candidate group into a text file, filtering the converted item profile information candidate group text file, and recommending training programs and recommended teaching aid information corresponding to the filtered item profile information It may include the step of selecting and transmitting it to the education demand terminal.
Here, the education recommendation server may further include generating accumulation selection information by receiving selection education information selected from among the recommended education program and the recommended teaching aid information from the education demand terminal information.
Here, the accumulation selection information may include information selection process information.
Here, the education service information may include education service company name information, education subject range information, service time range information, service area range information, education program information, and teacher information.
Here, the user profile information may include user company name information, user area information, user target information, user gender ratio information, user person in charge personal information, and user range information.
Here, the personal information of the person in charge of the user may include information on the gender of the person in charge, information on the age of the person in charge, and information on the person in charge of the person in charge.
Here, the artificial neural network recommendation model function may be a function of selecting as the recommended education program and recommended teaching aid information by performing a CBC filtering function based on the accumulation selection information.
Here, the artificial neural network recommendation model function may be a convolutiaon neural network function.
In another embodiment of the present invention, an education service providing network system using similarity including an education service providing terminal, an education demanding terminal, and an education recommendation server, the education service providing terminal generates item profile information and transmits it to the education recommendation server. , The item profile information includes at least one of educational service information and teaching aid information; The education demand terminal generates education request information and transmits it to the education recommendation server, the education request information including user profile information and search word information; And determining the similarity of the item profile information and the education request information, selecting some of the education service information and the teaching aid information corresponding to the item profile information having a high similarity, and selecting it as a recommended education program and recommended teaching aid information. It can be transmitted to the education demand terminal.
The education recommendation server converts text data included in the item profile information into vector data, converts text data included in the education request information into vector data, and a vector of vector data of the item profile information and the education request information Derive the similarity of the data, extract the vector data of the item profile information with high similarity to the vector data of the training request information to derive the item profile information candidate group, convert the vector data of the derived item profile information candidate group into a text file , Filtering the text file of the converted item profile information candidate group may be performed, selected as the recommended training program and recommended teaching aid information corresponding to the filtered item profile information, and transmitted to the training demand terminal.
상술한 구성을 가진 본 발명의 일실시예에 따르면, 교육 서비스 제공자와 교육 서비스 수요자간에 장터를 제공하여셔 트랜드에 맞게 변화하는 시장에 따라 새롭게 만들어지는 다양한 교육 프로그램에 대한 수요와 공급을 원활하게 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 딥러닝을 통해 교육 서비스 수요자에게 최적의 서비스 및 교구 정보를 제공하여 교육 서비스 수요자가 자신이 원하는 콘텐츠의 선택을 손쉽게 할 수 있게 된다. According to an embodiment of the present invention having the above-described configuration, a marketplace is provided between the education service provider and the education service consumer to smoothly provide the supply and demand for various education programs newly created according to the changing market according to the market trend. can do.
According to the present invention, an optimal service and teaching aid information is provided to an educational service consumer through deep learning, so that an educational service consumer can easily select the content they want.
도 1은 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템의 개념도.
도 2는 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템의 블록도.
도 3은 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에서의 교육 프로그램 추천방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 4는 본 발명의 일실시예인 교육 추천 서버를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도.
도 5는 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에 이용되는 교육 요청 정보의 예를 설명하기 위한 엑셀 도면.
도 6는 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에서의 교육 프로그램 추천방법에 따른 검색 화면 이미지도.1 is a conceptual diagram of an education service providing network system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of an education service providing network system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flow chart illustrating a method for recommending an education program in an education service providing network system according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a flow chart for specifically explaining the education recommendation server according to an embodiment of the present invention.
5 is an Excel diagram for explaining an example of training request information used in an education service providing network system according to an embodiment of the present invention.
6 is an image of a search screen according to a method for recommending an education program in an education service providing network system according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예들을 첨부된 도면을 참고하여 더욱 상세히 설명한다. 본 발명의 실시 예들은 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 설명하는 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예들은 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 상세하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템의 개념도이다. 도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 교육 서비스 제공 네트워크 시스템은, 교육 서비스 제공 단말기(100), 교육 수요 단말기(200) 및 규 추천 서버(300)를 포함할 수 있다.
교육 서비스 제공 단말기(100)는, 다양한 교육 프로그램을 개발하는 업체의 단말기로서, 예를 들면 정규 교육 기관인 초중고등학교에 외부 교육을 실시할 수있는 업체의 단말기이다.상기 교육 서비스 제공 단말기(100)는 아이템 프로파일 정보를 생성하여 이를 교육 추천 서버(300)로 전송하게 되는데, 여기서 아이템 프로파일 정보는 교육 서비스 정보 및 교구 정보 중 적어도 하나를 포함할수 있다. 교육 서비스 정보로는 검색 키워드 정보, 업체 및 교육 프로그램 정보, 그리고 선생님 정보를 포함할 수 있다. 다시말해, 교육 서비스 정보는, 교육 서비스 업체명 정보, 교육 대상자 범위 정보, 서비스 시간 범위 정보, 서비스 지역 범위 정보, 교육 프로그램 정보, 교사 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
교육 수요 단말기(200)는 교육 서비스 제공 단말기(100)에서 제공하는 교육 프로그램 또는 교구 정보를 수요하는 업체의 단말기로서 예컨대 초중고등학교 단말기일 수 있다. 교육 수용 단말기는, 교육 요청 정보를 생성하며, 상기 교육 요청 정보는, 사용자 프로파일 정보 및 검색어 정보를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로는 사용자 업체명 정보, 사용자 지역 정보, 사용자 대상 정보, 사용자 남녀 비율 정보, 사용자 담당자 인적 정보, 사용자 범위 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며,상기 사용자 담당자 인적 정보는, 담당자 성별 정보, 담당자 나이정보 및 담당자 담당 업무 정보를 포함할 수 있다.
교육 추천 서버(300)는, 상기 교육 서비스 정보와 상기 교육 요청정보에 기초하여 인공 신경망 추천 모델 기능을 구동하여, 상기 교육 서비스 정보 및 상기 교구 정보 중 일부를 선택하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기(200)로 전송하는 기능을 한다. 상기 인공 신경망 추천 모델 기능은, 콘볼루션 신경망(Convolutiaon Neural Network) 기능일 수 있다. 콘볼루션 신경망은, 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)의 한 종류로, 하나 또는 여러 개의 콘볼루션 계층(convolutional layer)과 통합 계층(pooling layer), 완전하게 연결된 계층(fully connected layer)들로 구성된 신경망으로서, CNN은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지고 있으며, 역전달(Backpropagation algorithm)을 통해 훈련될 수 있다.
교육 추천 서버(300)는 아이템 프로파일 정보 및 상기 교육 요청 정보의 유사도를 판단하여, 유사도가 높은 상기 아이템 프로파일 정보에 해당하는 상기 교육 서비스 정보 및 상기 교구 정보 중 일부를 선택하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송할 수 있다.
예를 들면, 교육 추천 서버(300)는 아이템 프로파일 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환하고, 상기 교육 요청 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환하고, 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 및 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터의 유사도를 도출하고, 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터와 유사도가 높은 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터를 추출하여 아이템 프로파일 정보 후보군을 도출하고, 도출된 아이템 프로파일 정보 후보군의 벡터 테이터를 텍스트 파일로 변환하고, 변환된 아이템 프로파일 정보 후보군의 텍스트 파일에 대한 필터링을 진행하고, 필터링 완료된 아이템 프로파일 정보에 해당되는 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송할 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템을 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템의 블록도이다. 여기서 도면부호 100은 교육 서비스 제공 단말기(100)이고, 200은 교육 수요 단말기(200)이며, 300은 교육 추천 서버(300)이다.
교육 추천 서버(300)는 도시된 바와 같이, 서비스 제공자 DE, 서비스 수요자 DB(320), CNN 추천 모듈(330), 그리고 축적 선택 정보 DB(340)를 포함하여 구성될 수 있다.
서비스 제공자 DB(310)는 전술한 바와 같이 교육 서비스 제공 단말기(100)로 부터 수신되는 아이템 프로파일 정보와 검색어 정보(서비스 제공자가 선택한 검색어 정보)를 저장한 데이터 베이스이다. 전술한 바와 같이 아이쳄 프로파일 정보는, 교육 서비스 정보 및 교구 정보 중 적어도 하나를 포함하여, 교육 서비스 정보의 경우, 교육 서비스 업체명 정보, 교육 대상자 범위 정보, 서비스 시간 범위 정보, 서비스 지역 범위 정보, 교육 프로그램 정보, 교사 정보를 포함할 수 있게 된다.
서비스 수요자 DB(320)는 교육 수요자 단말기로부터 전송되는 교육 요청 정보를 축적한 데이터 베이스로서, 교육 요청 정보는, 사용자 프로파일 정보 및 검색어 정보를 포함하며, 사용자 프로파일 정보는 사용자 업체명 정보, 사용자 지역 정보, 사용자 대상 정보, 사용자 남녀 비율 정보, 사용자 담당자 인적 정보, 사용자 범위 정보를 포함할 수 있다.
축적 선택 정보 DB(340)는 후술하는 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에서의 교육 프로그램 추천방법을 통해 교육 서비스 수요자가 선택하는 과정을 모두 저장한 것으로서, 이 DB를 통해 딥러닝 훈련이 이루어지게 되어서 보다 정확한 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보를 교육 수요 단말기(200)에 제공할 수 있게 된다.
CNN 추천 모듈(330)은 교육 서비스 정보와 교육 요청 정보, 그리고 축적 선택 정보에 기초하여 인공 신경망 추천 모델 기능을 구동하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교규 정보를 선정하여 이를 교육 수요 단말기(200)에 전송하는 기능을 한다. 또한, 교육 수요 단말기(200)가 춘천된 교육 프로그램 및 교구 정보중 일부를 선택하는 경우, 선택 교육 정보를 교육 수요 단말기(200)로부터 수신한 후, 이를 이용하여 축적 선택 정보를 생성하여 축적 선택 정보 DB(340) 에 저장한다. 이러한 축적 선택 정보는 정보 선택 과정정보(즉, 위의 과정에 대한 모든 정보)를 포함하게 된다. 다시 말해 인공 신경망 추천 모델 기능은 축적 선택 정보에 기초하여 필터링을 수행하여 보다 정확한 추천 정보를 생성할 수 있게 된다.
이하에서는 상술한 구성을 갖는 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에서의 교육 프르고램 추천 방법에 대하여 도 3을 참조하여 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에서의 교육 프로그램 추천방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 우선 교육 서비스 제공 단말기(100)는 아이템 프로파일 정보를 생성하고 이를 추천 서버(300)로 전송한다(S11). 아이템 프로파일 정보는 교육 서비스 업체명 정보, 교육 대상자 범위 정보, 서비스 시간 범위 정보, 서비스 지역 범위 정보, 교육 프로그램 정보, 교사 정보등의 교육 서비스 정보와 교구 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 여기서 교육 서비스 정보를 생성함에 있어 교육 서비스 제공자가 추천 서버(300)에 회원 등록을 하며 이때 일반적인 아이디 생성 방법에 따라, 업체명 정보, 교육대상자 정보, 서비스 범위 정보 등을 입력하게 된다. 또한 교육 서비스 제공 단말기(100)에서는 회원 등록시 자신을 검색하기 위한 검색어 정보를 미리 입력하게 하여 추후 추천 검색의 정확성을 높이게 구성할 수 있다.
그 다음 교육 수요 단말기(200)는 교육 요청 정보를 전송한다(S31). 이러한 교육 요청 정보 전송전에 교육 수요 단말기(200)도 추천 서버(300)에 회원 등록을 하게 되며, 이 때 다양한 인적 정보와 함께 기본적인 요구 프로그램 정보도 입력할 수 있게 구성된다. 이러한 아이디 생성에 따른 정보가 교육 요청 정보에 포함될 수 있다. 교육 요청 정보에는 교육 수요 단말기(200)에서 입력된 검색어 정보가 포함될 수 있다.
교육 추천 서버(300)는 교육 서비스 정보와 교육 요청정보를 각 DB에 저장함과 더불어서 인공 신경망 추천 모델 기능을 구동하여 교육 수요 단말기(200)에 적절한 추천 교육 프로그램 또는 추천 교구 정보(추천정보)를 생성하고 이를 교육 수요 단말기(200)로 전송하게 된다(S31,S32). 교육 수요 단말기(200)의 디스플레이부에서는 자신이 입력된 검색어에 따른 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보가 표시되고, 이에 대한 상세 내역을 확인한 후에 자신이 실제 원하는 교육 프로그램 또는 교구 정보를 선택하게 되며, 이에 다른 선택 정보는 다시 교육 추천 서버(300)로 전송되게 된다(S22, S23).
도 4는 본 발명의 일실시예인 교육 추천 서버를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 교육 추천 서버는 아이템 프로파일 정보 및 상기 교육 요청 정보의 유사도를 판단하여, 유사도가 높은 상기 아이템 프로파일 정보에 해당하는 상기 교육 서비스 정보 및 상기 교구 정보 중 일부를 선택하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
교육 추천 서버는 교육 수요 단말기로 전송하는 단계는 상기 아이템 프로파일 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환할 수 있다(400). 예를 들면, 교육 추천 서버는 교육 요청 정보인 "data_raw : ['성폭력 예방 서울특별시 강남구 중학교 국립 남녀공학 일반 디자인 2 4 2 충남 계룡']"를 벡터 데이터인 "x_data : [[39 17 9 10 2 3 4 5 14 7 8 7 15 79 11 11 11 11 11 11 8 11 12 0 0 0 0 0]]"로 변환할 수 있다.
교육 추천 서버는 교육 요청 정보에 포함된 텍스트 데이터를 벡터 데이터로 변환할 수 있다(410).
교육 추천 서버는 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 및 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터의 유사도를 도출할 수 있다(420). 예를 들면, 교육 추천서버는 유사도를 "batch_scores : [-59.77964 -43.46729 -53.563435 -39.96291 -39.971992 -26.947601 -56.816105 -27.615383 -48.176525 74.42727 -4.9208074 -7.525153 -43.746677 -49.84964 ]"과 같이 도출하 f수 있다.
교육 추천 서버는 교육 요청 정보의 벡터 데이터와 유사도가 높은 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터를 추출하여 아이템 프로파일 정보 후보군을 도출하고(430), 도출된 아이템 프로파일 정보 후보군의 벡터 테이터를 텍스트 파일로 변환할 수 있다(440). 예를 들면, 교육 추천 서버는 "result : ['지역테스트', '테스트 인캠퍼스 카드8', '성폭력예방교육', '찾아가는 CEO특강']"와 같이 도출된 아이템 프로파일 정보 후보군의 벡터 테이터를 텍스트 파일로 변환할 수 있다.
교육 추천 서버는 변환된 아이템 프로파일 정보 후보군의 텍스트 파일에 대한 필터링을 진행할 수 있다(450). 예를 들면, 교육 추천 서버는 사용자 프로파일 정보, 축적 선택 정보 등과 같은 정보를 기준으로 불필요한 후보군은 삭제하여 최종 후보군만 도출할 수 있다.
교육 추천 서버는 필터링 완료된 아이템 프로파일 정보에 해당되는 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송(460)할 수 있다.
이와 같은 선택정보는 축적 선택정보로서 생성되고 DB에 저장되게 된다(S33).
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 일실시에에 이용되는 교육 요청 정보를 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에 이용되는 교육 요청 정보의 예를 설명하기 위한 엑셀 도면이다. 도시된 바와 같이 각 열은 각 교육 수요처를 나타내며, 각 행은 교육 서비스 정보의 구체적인 예가 될 것이다.교육 서비스 정보로서, 지역 정보, 학교 유형 정보, 학교 분류 정보, 남녀 비율 정보, 담당자의 담당업무 정보, 대상학년 정보, 프로그램 요청 정보, 교육 시간 정보 등이 포함되게 된다. 또한 키워드 정보 및 선택 프로그램 정보도 이에 포함된다.
도 6는 본 발명의 일실시예인 교육 서비스 제공 네트워크 시스템에서의 교육 프로그램 추천방법에 따른 검색 화면 이미지도이다. 도 6에 도시된 예는 교육 수요 단말기(200)가 교육 추천 서버(300)에 접속한 상태의 초기 화면이다. 로그인을 한 후에 검색어창(10)을 통해 검색어를 입력하게 되면 하단에 추천 프로그램리스트(20)가 표시되며, 이를 선택하게 되면 각 추천 프로그램의 상세 내용 정보를 확인할 수 있게 구성된다.
상술한 구성을 가진 본 발명의 일실시예에 따르면, 교육 서비스 제공자와 교육 서비스 수요자간에 장터를 제공하여셔 트랜드에 맞게 변화하는 시장에 따라 새롭게 만들어지는 다양한 교육 프로그램에 대한 수요와 공급을 원활하게 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 딥러닝을 통해 교육 서비스 수요자에게 최적의 서비스 및 교구 정보를 제공하여 교육 서비스 수요자가 자신이 원하는 콘텐츠의 선택을 손쉽게 할 수 있게 된다.
설명된 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있으며, 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다. 또한, 본 명세서에서 설명된 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술사상의 범위에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. The embodiments of the present invention may be modified in various forms, and the scope of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described below. The present embodiments are provided to explain the present invention in more detail to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains.
1 is a conceptual diagram of an education service providing network system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the education service providing network system according to the present invention may include an education
The education
The
The
The
For example, the
Hereinafter, a network system for providing an education service according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 2.
2 is a block diagram of an education service providing network system according to an embodiment of the present invention. Here,
As illustrated, the
As described above, the service provider DB 310 is a database storing item profile information and search word information (search word information selected by the service provider) received from the education
The service consumer DB 320 is a database that accumulates training request information transmitted from the training consumer terminal, and the training request information includes user profile information and search word information, and the user profile information includes user company name information, user region information, It may include user target information, user gender ratio information, user person in charge personal information, and user range information.
The accumulation
The CNN
Hereinafter, a method of recommending an education program in the education service providing network system having the above-described configuration will be described with reference to FIG. 3.
3 is a flowchart illustrating a method of recommending an education program in an education service providing network system according to an embodiment of the present invention. First, the education
Then, the
The
4 is a flow chart for specifically explaining an education recommendation server according to an embodiment of the present invention.
Referring to FIG. 4, the education recommendation server determines the similarity of item profile information and the education request information, and selects some of the education service information and the teaching aid information corresponding to the item profile information having a high similarity to provide a recommended education program. And selecting the recommended teaching aid information and transmitting it to the education demand terminal.
Transmitting the education recommendation server to the education demand terminal may convert text data included in the item profile information into vector data (400). For example, the education recommendation server uses the education request information "data_raw: ['Sexual Violence Prevention Seoul Gangnam-gu Middle School National
The education recommendation server may convert text data included in the education request information into vector data (410).
The education recommendation server may derive a degree of similarity between vector data of the item profile information and vector data of the education request information (420). For example, the education recommendation server can derive the similarity as "batch_scores: [-59.77964 -43.46729 -53.563435 -39.96291 -39.971992 -26.947601 -56.816105 -27.615383 -48.176525 74.42727 -4.9208074 -7.525153 -43.746677 -49.84964 ]" .
The education recommendation server extracts vector data of the item profile information having a high similarity to the vector data of the training request information to derive an item profile information candidate group (430), and converts the vector data of the derived item profile information candidate group into a text file. There is (440). For example, the education recommendation server can use the vector data of the item profile information candidates derived such as "result: ['regional test','test in campus card 8','sexual violence prevention education','visiting CEO special lecture']". It can be converted to a text file.
The education recommendation server may perform filtering on the text file of the converted item profile information candidate group (450). For example, the education recommendation server may derive only the final candidate group by deleting unnecessary candidate groups based on information such as user profile information and accumulation selection information.
The education recommendation server may select a recommended education program and recommended teaching aid information corresponding to the filtered item profile information and transmit it to the education demand terminal (460).
Such selection information is generated as accumulation selection information and stored in the DB (S33).
Hereinafter, with reference to FIG. 5, training request information used in an embodiment of the present invention will be described.
5 is an Excel diagram for explaining an example of training request information used in an education service providing network system according to an embodiment of the present invention. As shown, each column represents each education demand source, and each row will be a specific example of education service information. As education service information, region information, school type information, school classification information, gender ratio information, and task information of the person in charge , Target grade information, program request information, education time information, etc. will be included. Also, keyword information and selection program information are included in this.
6 is an image diagram of a search screen according to a method for recommending an education program in an education service providing network system according to an embodiment of the present invention. The example shown in FIG. 6 is an initial screen in which the
According to an embodiment of the present invention having the above-described configuration, a marketplace is provided between the education service provider and the education service consumer to smoothly provide the supply and demand for various education programs newly created according to the changing market according to the market trend. can do.
According to the present invention, an optimal service and teaching aid information is provided to an educational service consumer through deep learning, so that an educational service consumer can easily select the content they want.
Various modifications may be made to the described embodiments, and all or part of each of the embodiments may be selectively combined and configured. In addition, it should be noted that the embodiments described in the present specification are for the purpose of explanation and not for the limitation thereof. In addition, those skilled in the art will understand that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention.
100 : 교육 서비스 제공 단말기
200 : 교육 수요 단말기
300 : 교육 추천 서버
310 : 서비스 제공자 DB
320 : 서비스 수요자 DB
330 : CNN 추천 모듈
340 : 축적 선택 정보 DB100: education service providing terminal
200: education demand terminal
300: Education recommendation server
310: Service provider DB
320: Service consumer DB
330: CNN recommendation module
340: accumulation selection information DB
Claims (12)
상기 교육 추천 서버는 상기 교육 서비스 제공 단말기로부터 아이템 프로파일 정보를 수신하는 단계, 상기 아이템 프로파일 정보는 교육 서비스 정보 및 교구 정보 중 적어도 하나를 포함함;
상기 교육 서비스 정보는,
교육 서비스 업체명 정보, 교육 대상자 범위 정보, 서비스 시간 범위 정보, 서비스 지역 범위 정보, 교육 프로그램 정보, 교사 정보를 포함하고,
상기 교육 추천 서버는 상기 교육 수요 단말기로부터 교육 요청 정보를 수신하는 단계, 상기 교육 요청 정보는, 사용자 프로파일 정보 및 검색어 정보를 포함함;
상기 사용자 프로파일 정보는,
사용자 업체명 정보, 사용자 지역 정보, 사용자 대상 정보, 사용자 남녀 비율 정보, 사용자 담당자 인적 정보, 사용자 범위 정보를 포함하고,
상기 사용자 담당자 인적 정보는,
담당자 성별 정보, 담당자 나이정보 및 담당자 담당 업무 정보를 포함하고,
상기 교육 추천 서버는 상기 아이템 프로파일 정보에 포함된 텍스트 데이터를 수치로 표현된 벡터 데이터로 변환하는 단계;
상기 교육 추천 서버는 상기 교육 요청 정보에 포함된 텍스트 데이터를 수치로 표현된 벡터 데이터로 변환하는 단계;
상기 교육 추천 서버는 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 및 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터의 유사도를 도출하는 단계;
상기 교육 추천 서버는 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 및 상기 교육 요청 정보의 벡터 데이터와의 유사도를 이용하여 상기 아이템 프로파일 정보의 벡터 데이터 중 일부를 아이템 프로파일 정보 후보군으로 도출하는 단계;
상기 교육 추천 서버는 상기 도출된 아이템 프로파일 정보 후보군의 수치로 표현된 벡터 테이터를 텍스트 파일로 변환하는 단계;
상기 교육 추천 서버는 상기 교육 서비스 정보 및 상기 사용자 프로파일 정보를 기준으로 변환된 아이템 프로파일 정보 후보군의 텍스트 파일 중 사용자 프로파일 정보, 축적 선택 정보를 기준으로 불필요한 후보군은 삭제하여 필터링하는 단계;
상기 교육 추천 서버는 필터링 완료된 아이템 프로파일 정보에 해당되는 상기 교육 서비스 정보 및 상기 교구 정보 중 일부를 선택하여 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하여 이를 상기 교육 수요 단말기로 전송하는 단계; 및
상기 교육 서비스 제공 단말기는 선택된 교육 프로그램 또는 교구 정보를 상기 교육 추천 서버로 전송 하는 단계를 포함하되,
상기 교육 추천 서버는, 상기 교육 서비스 정보와 상기 교육 요청정보에 기초하여 하나 또는 여러 개의 콘볼루션 계층(convolutional layer)과 통합 계층(pooling layer), 완전하게 연결된 계층(fully connected layer)들로 구성된 신경망인 콘볼루션 신경망(Convolutiaon Neural Network) 기능을 구동하고,
상기 콘볼루션 신경망(Convolutiaon Neural Network) 기능은,
상기 축적 선택정보에 기초하여 필터링 기능을 수행하여 상기 추천 교육 프로그램 및 추천 교구 정보로 선정하는 기능인, 유사도를 이용한 교육 프로그램 추천방법.Item profile information is generated and transmitted to an education recommendation server, and the item profile information is an education service providing terminal including at least one of education service information and teaching aid information, and education request information is generated and transmitted to the education recommendation server. , The education request information includes an education demand terminal including user profile information and search word information, and the education service information corresponding to the item profile information by determining the similarity between the item profile information and the education request information. And an education recommendation server that selects some of the parish information, selects it as a recommended training program and recommended parish information, and transmits it to the education demand terminal, and provides a marketplace between the education service provider and the education service consumer to suit the trend. It can smoothly provide the supply and demand for various educational programs that are newly created in accordance with the changing market, and provide service and teaching aid information to educational service consumers through deep learning, so that educational service consumers can choose the content they want. As a method of recommending training programs for an educational service providing network system using similarity for ease of use,
Receiving, by the education recommendation server, item profile information from the education service providing terminal, the item profile information including at least one of education service information and teaching aid information;
The above educational service information,
Includes education service company name information, education target range information, service time range information, service area range information, education program information, and teacher information,
Receiving, by the education recommendation server, education request information from the education demand terminal, the education request information including user profile information and search word information;
The user profile information,
User company name information, user region information, user target information, user gender ratio information, user person in charge personal information, user range information,
The personal information of the person in charge of the user,
Including the gender information of the person in charge, the age information of the person in charge, and the work information in charge of the person in charge,
Converting, by the education recommendation server, text data included in the item profile information into vector data expressed as numerical values;
Converting, by the education recommendation server, text data included in the education request information into vector data expressed as numerical values;
The education recommendation server deriving a similarity between vector data of the item profile information and vector data of the education request information;
The education recommendation server deriving some of the vector data of the item profile information as an item profile information candidate group by using the similarity between the vector data of the item profile information and the vector data of the education request information;
Converting, by the education recommendation server, vector data expressed as a numerical value of the derived item profile information candidate group into a text file;
The education recommendation server deleting and filtering unnecessary candidate groups based on user profile information and accumulation selection information among text files of the item profile information candidate group converted based on the education service information and the user profile information;
The education recommendation server selecting a part of the education service information and the teaching aid information corresponding to the filtered item profile information, selecting a recommended education program and recommended teaching aid information, and transmitting it to the education demand terminal; And
The education service providing terminal includes the step of transmitting the selected education program or teaching aid information to the education recommendation server,
The education recommendation server is a neural network composed of one or several convolutional layers, a pooling layer, and fully connected layers based on the education service information and the education request information. Drives the convolutiaon neural network function,
The convolutiaon neural network function,
A method for recommending an education program using similarity, which is a function of selecting as the recommended education program and recommended teaching aid information by performing a filtering function based on the accumulated selection information.
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230040565A (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-23 | 샘랩 주식회사 | Customized content providing system ans method for providing real-time collaborative editing services based on operational conversion |
KR20230040563A (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-23 | 샘랩 주식회사 | System for customized content providing based on big data and method the same |
KR20230041130A (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-24 | 샘랩 주식회사 | CUSTOMIZED CONTENT PROVIDING SYSTEM ANS METHOD FOR PROVIDING WebRTC-BASED REAL-TIME CHAT SERVICE |
KR20230077325A (en) | 2021-11-25 | 2023-06-01 | 장진기 | Method and device for providing recommended education information using public data |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011253462A (en) * | 2010-06-03 | 2011-12-15 | Sony Corp | Contents recommendation system, contents recommendation device and contents recommendation method |
KR20170021465A (en) * | 2015-08-18 | 2017-02-28 | 건국대학교 산학협력단 | Apparatus and method for providing field experience study service |
KR20180001972A (en) * | 2016-06-28 | 2018-01-05 | 주식회사 이디아이코리아 | Matching system for instructor in school |
KR20180014259A (en) * | 2016-07-05 | 2018-02-08 | (주)모두파트너스 | System for providing education brokerage service, server and method for providing education brokerage service |
KR20190117584A (en) * | 2017-02-09 | 2019-10-16 | 페인티드 도그, 인크. | Method and apparatus for detecting, filtering and identifying objects in streaming video |
-
2019
- 2019-11-20 KR KR1020190149853A patent/KR102203048B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011253462A (en) * | 2010-06-03 | 2011-12-15 | Sony Corp | Contents recommendation system, contents recommendation device and contents recommendation method |
KR20170021465A (en) * | 2015-08-18 | 2017-02-28 | 건국대학교 산학협력단 | Apparatus and method for providing field experience study service |
KR20180001972A (en) * | 2016-06-28 | 2018-01-05 | 주식회사 이디아이코리아 | Matching system for instructor in school |
KR20180014259A (en) * | 2016-07-05 | 2018-02-08 | (주)모두파트너스 | System for providing education brokerage service, server and method for providing education brokerage service |
KR20190117584A (en) * | 2017-02-09 | 2019-10-16 | 페인티드 도그, 인크. | Method and apparatus for detecting, filtering and identifying objects in streaming video |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230040565A (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-23 | 샘랩 주식회사 | Customized content providing system ans method for providing real-time collaborative editing services based on operational conversion |
KR20230040563A (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-23 | 샘랩 주식회사 | System for customized content providing based on big data and method the same |
KR20230041130A (en) * | 2021-09-16 | 2023-03-24 | 샘랩 주식회사 | CUSTOMIZED CONTENT PROVIDING SYSTEM ANS METHOD FOR PROVIDING WebRTC-BASED REAL-TIME CHAT SERVICE |
KR102599370B1 (en) * | 2021-09-16 | 2023-11-07 | 샘랩 주식회사 | Customized content providing system ans method for providing real-time collaborative editing services based on operational conversion |
KR102599368B1 (en) * | 2021-09-16 | 2023-11-07 | 샘랩 주식회사 | System for customized content providing based on big data and method the same |
KR102599369B1 (en) * | 2021-09-16 | 2023-11-08 | 샘랩 주식회사 | CUSTOMIZED CONTENT PROVIDING SYSTEM ANS METHOD FOR PROVIDING WebRTC-BASED REAL-TIME CHAT SERVICE |
KR20230077325A (en) | 2021-11-25 | 2023-06-01 | 장진기 | Method and device for providing recommended education information using public data |
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