KR102236847B1 - 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 학습대상 단어의 컨셉 메이커를 포함하는 학습 컨텐츠를 학습자의 사용자 단말기로 제공하는 제어 모듈을 구비하고, 상기 제어 모듈은 상기 학습대상 단어에 대응되는 서로 다른 복수의 컨셉 메이커와 음성 데이터를 순차적으로 사용자 단말기에 제공하여 사용자가 상기 학습대상 단어에 대한 개념을 인지할 수 있도록 하는 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템을 개시한다.

Description

단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템{LANGUAGE LEARNING SYSTEM USING CONCEPT MAKER OF WORDS}

본 발명은 언어 학습 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는 언어 학습에 있어 텍스트를 배제하고 시스템에서 생성된 컨셉 메이커와 컨셉 메이커에 대응하는 음성 데이터를 이용하여 학습자에게 단어의 개념을 인지시키고 인지된 컨셉 메이커를 활용하여 문장을 학습시킬 수 있는 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템에 관한 것이다.

최근 연구에 따르면 사람의 뇌는 3가지 영역으로 나누어진다고 보고 있다. 3가지 영역은 생존에 관계되는 것을 관장하는 영역(도마뱀의 뇌 영역)과, 본능에 관계되는 것을 관장하는 영역(개의 뇌 영역)과, 사고에 관계되는 것을 관장하는 영역(침팬지의 뇌 영역)으로 구분될 수 있다.

언어학습에 있어서도 상황에 따라 뇌의 서로 다른 영역이 사용된다.

예를 들어, 우리는 모국어로 문장을 읽을 때 읽자마자 읽는 순서대로 바로 이해하고, 듣자마자 듣는 순서대로 바로 알아듣고, 생각하자마자 생각하는 순서대로 바로 말이 되어 입에서 나간다.

이와 같이 모국어를 사용할 때 사람들은 사고를 거치지 않고 직관적으로 말을 하게 된다. 즉, 사람들이 모국어를 사용할 때 사용하는 뇌의 영역은 '침팬지의 뇌 영역'이 아니라 '도마뱀의 뇌 영역'에 해당한다고 볼 수 있다. 다시 말해, 언어는 복잡한 사고를 통해 이루어지는 것이 아니라 상황에 대한 인식을 통해 반사적으로 이루어지는 것이라고 할 수 있다.

하지만, 영어를 외국어로 배우는 한국인 대부분은 영어를 학습함에 있어 단어의 스펠링과 문법 등 텍스트에 집중하고, 영어 단어의 의미와 영어 문장 구조를 한국어의 그것에 매칭시키려 한다.

같은 대상을 지칭하는 단어라도 언어에 따라 어감이나 의미가 달라질 수 밖에 없는데 그것을 작위적인 규칙에 맞춰 해석하려 하고, 텍스트의 구조에 집중하다 보니 언어학습 시 사고를 관장하는 뇌의 영역(침팬지의 뇌)을 사용하게 된다.

이와 같이 대부분의 사람들이 외국어 학습에 침팬지의 뇌 영역을 사용하다 보니 모국어를 학습하는 것에 비해 훨씬 큰 에너지를 소비하게 되고 학습 효율이 떨어지게 된다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 단어의 컨셉 메이커를 이용하여 단어의 개념을 인지하고 해당 언어의 사용자들이 생각하는 방식대로 자연스럽게 언어를 습득할 수 있는 방법(도마뱀의 뇌 영역을 이용한 학습)에 대한 연구가 진행되고 있다.

대한민국 등록특허 제10-0798153호 대한민국 등록특허 제10-0867382호 대한민국 등록특허 제10-0852970호

본 발명에 따른 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템은 상기한 바와 같은 종래 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 다음과 같은 해결하고자 하는 과제를 제시한다.

첫째, 텍스트를 배제하여 고차원적인 사고를 하지 않고 생존에 관여하는 뇌의 영역(도마뱀의 뇌 영역)을 이용하여 언어학습을 할 수 있게 하는 언어 학습 시스템을 제공하고자 한다.

둘째, 다양한 컨셉 메이커와 다양한 발음을 학습자에게 제공하여 학습자가 해당 단어에 대한 개념을 자연스럽게 습득할 수 있는 학습 시스템을 제공하고자 한다.

셋째, 학습자에게 인식된 단어의 컨셉 메이커들의 결합을 통해 외국어 문장을 자연스럽게 이해하고 학습할 수 있는 학습 시스템을 제공하고자 한다.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위해 본 발명은 학습대상 단어의 컨셉 메이커를 포함하는 학습 컨텐츠를 학습자의 사용자 단말기로 제공하는 제어 모듈을 구비하고, 상기 제어 모듈은 상기 학습대상 단어에 대응되는 서로 다른 복수의 컨셉 메이커와 음성 데이터를 순차적으로 사용자 단말기에 제공하여 사용자가 상기 학습대상 단어에 대한 개념을 인지할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템을 개시한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어 모듈은 상기 복수의 컨셉 메이커들 사이에 기본 메이커를 제공하도록 형성된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 기본 메이커는 컨셉 메이커들의 공통점을 추출하여 상기 공통점이 가장 많이 포함된 컨셉 메이커인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어 모듈은 상기 학습대상 단어와 결합빈도가 가장 높은 단어를 찾고 상기 단어들이 함께 포함된 결합 컨셉 메이커를 확인한 후 상기 결합 컨셉 메이커에서 각 단어에 대응되는 메이커들을 분리하여 기본 메이커로 선정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 사용자에게 인식된 컨셉 메이커들을 조합하여 외국어 문장에 대한 학습 컨텐츠를 제공하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 문장을 구성하는 단어들에 대응되는 컨셉 메이커마다 메이커 영역을 할당하고 각 컨셉 메이커에 대응되는 음성이 제공됨에 따라 상기 메이커 영역을 조합하여 학습 컨텐츠를 제공하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 단어의 종류에 따라 서로 다른 형태의 메이커 영역을 할당하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 메이커 영역은 제1 영역이 제2 영역을 둘러싸도록 형성되는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 서로 접하는 영역의 경계에 컨셉 메이커가 경계가 배치되도록 컨셉 메이커를 배치하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어모듈은 단어의 종류가 동사인 경우 상기 단어에 할당되는 메이커 영역을 다시 둘로 나누는 것을 특징으로 한다.

이상과 같은 구성의 본 발명에 따른 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템은 다음과 같은 효과를 제공한다.

첫째, 고차원적인 사고를 하지 않고 직관적으로 언어를 학습할 수 있게 하여 학습에 드는 에너지 소모를 줄이고 학습 효율을 극대화시킬 수 있다.

둘째, 학습자에게 하나의 단어에 해당하는 다양한 컨셉 메이커를 제공함으로써 해당 언어를 모국어로 사용하는 사람과 동일하게 단어의 의미를 인식할 수 있게 한다.

셋째, 단어에 따른 메이커 영역을 할당하고 메이커 영역의 결합을 통해 다양한 문장에 대한 학습이 가능하게 하고자 한다.

넷째, 시스템이 언어 종류에 따라 단어의 컨셉 메이커들을 재조합하여 보다 효율적으로 복수의 언어를 학습할 수 있게 한다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 언어 학습 시스템의 개념도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 방법의 순서도.
도 3은 외국어 단어의 개념과 한국어 단어의 개념의 차이를 설명하기 위한 개념도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 단어의 컨셉을 인지시키는 방법을 설명하는 개념도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 메이커 영역의 구분을 설명하는 개념도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 메이커 영역의 결합을 통한 문장 학습을 설명하는 개념도.
도 7은 메이커 영역에 그려지는 컨셉 메이커 간의 결합 방식을 설명하기 위한 개념도.
도 8은 메이커 영역의 벡터화를 통해 복잡한 문장구조를 설명하는 실시예를 나타낸 개념도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 형성된 단어의 컨셉 메이커들을 나타낸 개념도.
도 10은 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 컨셉 메이커들을 중첩시켜 문장을 설명하는 방법을 나타낸 개념도.

본 발명에 따른 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 본 발명에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 본 명세서에서는 서로 다른 실시예라도 동일·유사한 구성에 대해서는 동일·유사한 참조번호를 부여하고, 그 설명은 처음 설명으로 갈음한다. 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

또한, 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 또는 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 언어 학습 시스템(100)의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템(100)은 서버를 통해 다수의 사용자에게 언어 학습 컨텐츠를 제공할 수 있도록 형성된다.

이하에서 설명하는 컨셉 메이커는 시각, 청각, 촉각, 후각, 느낌 등에 관한 아웃풋일 수 있다. 예를 들어, 컨셉 메이커는 사용자에게 제공되는 이미지, 냄새, 감촉, 소리 등이 될 수 있다.

이하에서는 설명의 편의상 '메이커'가 컨셉 이미지인 경우에 대하여 기술하고 있으나, '메이커'가 '컨셉 사운드', '컨셉 스멜' 등 다른 다양한 형태의 아웃풋인 경우에도 본 발명의 개념이 적용될 수 있다.

또한, 이하에서는 설명의 편의상 '컨셉 사운드'를 '음성데이터'로 지칭하고 있으나 '음성데이터'라는 표현은 '컨셉 사운드'로 받아들여질 수 있다.

본 발명에서는 서로 다른 형태의 메이커의 매칭(ex. '컨셉 이미지'와 '컨셉 사운드'의 매칭)을 통해 단어의 개념을 습득할 수 있게 한다.

학습자들은 사용자 단말기를 통해 언어 학습 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 사용자 단말기에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등의 이동 단말기나 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정 단말기가 포함될 수 있다.

시스템(100)은 제어모듈(110)과, 데이터수집모듈(120)과, 데이터베이스(130)와, 메이커 조합 모듈(140) 등을 포함할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 각 모듈을 구분하여 설명하고 있지만 실제 제어모듈(110)이 다른 모듈들을 기능을 포함하도록 형성되는 것이 가능하다.

제어모듈(110)은 데이터들의 조합을 통해 표준화된 컨셉 메이커를 생성시킬 수 있다. 이러한 컨셉 메이커 생성을 위해 제어모듈(110)에는 머신러닝 모듈이 포함될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 제어모듈(110)은 인터넷을 통해 해당 단어가 사용되는 언어권 국가들에서 해당 단어에 매칭되는 메이커 데이터들을 수집하여 해당 단어의 컨셉을 명확히 정립하는 것이 가능해진다.

데이터수집모듈(120)은 온라인 상에 노출되는 단어들에 대한 메이커 데이터들을 수집하여 제어모듈(110)에 제공한다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면 데이터수집모듈(120)은 단어들에 대응하는 메이커 데이터 뿐 아니라 해당 단어에 대응되는 음성데이터도 수집할 수 있다.

데이터베이스(130)에는 시스템(100)을 구동시키기 위한 각종 데이터들이 저장된다.

예를 들어, 데이터베이스(130)에는 단어들에 대응되는 메이커 데이터들과 해당 단어에 대응되는 복수의 음성 데이터들이 저장될 수 있다.

데이터베이스(130)에는 제어모듈(110)을 통해 학습되는 기본 메이커 정보와 기본 음성 정보도 저장될 수 있다.

기본 메이커는 기저장된 특정 메이커일 수 있다. 또한, 기본 메이커는 데이터수집모듈(120)을 통해 확인된 해당 단어에 대해 가장 노출 빈도가 높은 메이커이거나, 학습자들이 기본 메이커로 선택한 빈도가 높은 메이커일 수 있다. 학습자들의 선택이란 해당 메이커를 제공하였을 때 해당 단어에 대한 인식이 완료되었다는 응답일 수 있다.

또한, 기본 메이커는 머신 러닝 모듈에 의하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 머신 러닝 모듈은 해당 단어에 대하여 수집되는 메이커들의 공통점들을 추출해 내고 추출된 공통점들을 가장 많이 포함하고 있는 메이커를 기본 메이커로 설정할 수 있다.

기본 음성은 기저장된 특정 음성일 수 있다. 또한, 기본 음성은 데이터수집모듈(120)을 통해 확인된 해당 단어에 대해 가장 노출 빈도가 높은 음성 데이터이거나(ex. 특정 성우의 음성 데이터), 학습자들이 기본 음성으로 선택한 빈도가 높은 데이터일 수 있다. 학습자들의 선택이란 해당 음성을 제공하였을 때 해당 단어에 대한 인식이 완료되었다는 응답일 수 있다.

또한, 기본 음성은 머신 러닝 모듈에 의하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 머신 러닝 모듈은 해당 단어에 대하여 수집되는 음성들의 공통된 억양이나 강세 등의 데이터를 추출해 내고 추출된 공통점들을 가장 많이 포함하고 있는 음성을 기본 음성으로 설정할 수 있다.

메이커 조합 모듈(140)은 외국어 문장에 대한 컨셉 메이커들의 조합을 결정한다.

메이커 조합 모듈(140)은 메이커 영역(200)의 배치와 크기 등을 고려하여 컨셉 메이커를 확대, 축소 또는 중첩시킬 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 방법의 순서도이다.

도 2를 참조하여 도 1에서 설명한 시스템(100)이 어떠한 방식으로 학습자에게 학습 컨텐츠를 제공하는지 설명한다.

도시된 바에 따르면, 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 방법은 크게 시스템(100)이 단어의 기본 메이커를 만드는 단계(S100)와, 시스템(100)이 학습자에게 단어의 컨셉을 학습시키는 단계(S200)와, 시스템(100)이 학습된 단어의 컨셉을 활용하여 외국어 문장을 학습시키는 단계(S300) 등을 포함한다.

시스템(100)이 단어의 기본 메이커를 만드는 단계(S100)는 제어모듈(110)에 의한 컨셉 메이커 학습 단계를 포함할 수 있다.

컨셉 메이커 학습 단계에서 제어모듈(110)은 인터넷을 통해 해당 단어가 사용되는 언어권 국가들에서 해당 단어에 매칭되는 메이커 데이터들을 수집할 수 있다.

또한, 제어모듈(110)은 해당 단어와 함께 사용되는 다른 단어들의 노출 빈도를 파악하여 단어의 컨셉 메이커를 생성시키는 것이 가능하다.

예를 들어, 데이터수집모듈(120)은 검색엔진에서 해당 단어에 대한 자동완성문장 정보나, 해당 단어를 포함하는 뉴스, 특정 홈페이지나 온라인 커뮤니티, 포털 사이트 등에서 사용되는 단어들의 조합, 실시간 검색어에 포함되는 단어 등에 대한 데이터를 수집할 수 있다. 이를 통해 해당 단어를 가장 많이 사용하는 집단에서 사용되는 단어의 컨셉을 파악할 수 있으며, 단어가 어떤 단어와 빈번하게 결합되는지 파악함으로써 해당 단어의 컨셉을 명확히 정립하는 것이 가능해진다.

또한, 제어모듈(110)은 결합 빈도가 가장 높은 단어들을 파악하여 해당 단어들에 모두에 대한 메이커를 함께 포함하는 메이커 데이터를 찾아낼 수 있다.

그 후 제어모듈(110)은 상기 메이커 데이터에서 각 단어에 해당하는 메이커를 분리한다. 이러한 과정을 통해 해당 단어의 기본 메이커를 결정하는 것이 가능하다.

본 발명의 다른 일 실시예에 따르면 시스템(100)이 단어의 기본 메이커를 만드는 단계(S100)가 생략될 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 S100 단계를 생략하고 데이터베이스(130)에 저장된 단어들에 대한 기본 메이커 데이터를 활용하는 것이 가능하다.

시스템(100)이 학습자에게 단어의 컨셉을 학습시키는 단계(S200)는 해당 단어에 대한 복수의 컨셉 메이커들과 기본 메이커를 이용하여 이루어진다.

도 3을 참조하면 이러한 컨셉 학습의 중요성을 알 수 있다.

도 3에는 외국어 단어의 개념과 한국어 단어의 개념의 차이를 설명하기 위한 개념도가 도시되어 있다.

서로 다른 언어의 단어들은 서로 유사할 수는 있어도 동일한 개념을 가지지 않는다. 예를 들어, 도 3에 도시된 영어 단어(10) 'keep'에는 '유지하다(21)', '계속 있다(22)', '반복하다(23)', '남겨두다(24)' 등의 한글 단어(20)가 대응될 수 있다. 이와 같이 하나의 단어에 서로 다른 복수의 뜻이 매칭되는 것은 단어가 가진 개념이 서로 다르기 때문이다.

이하에서는 도 4 내지 도 10을 참고하여 시스템(100)이 어떻게 학습자에게 단어의 컨셉을 인지시켜 복잡한 사고나 암기 없이 직관적으로 언어를 이해할 수 있게 하는지를 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 단어의 컨셉을 인지시키는 방법을 설명하는 개념도이다.

도 4를 참조하면, 시스템(100)은 복수의 컨셉 메이커를 학습자에게 노출시켜 해당 단어에 대한 개념을 인지시킬 수 있다.

예를 들어, 시스템(100)이 'Dog'라는 영어 단어의 개념을 학습자에게 인식시키는 과정을 살펴본다.

도시된 바에 따르면, 시스템(100)은 먼저 'Dog'에 대응되는 제1 컨셉 메이커(31)를 사용자에게 제공한다.

시스템(100)은 제1 컨셉 메이커(31)를 제공할 때 'Dog'에 대한 제1 음성(41)을 함께 제공한다. 그 후 시스템(100)은 제2 컨셉 메이커(32)와 제2 음성(42), 제3 컨셉 메이커(33)와 제3 음성(43), 제4 컨셉 메이커와 제4 음성(44) 등을 순차적으로 제공한다.

시스템(100)이 제공하는 음성들은 동일한 음성일 수도 있고 서로 다른 음성일 수도 있다.

예를 들어, 시스템(100)은 영어 단어에 대한 음성을 제공할 때 서로 다른 국가에서 해당 단어를 읽는 음성을 제공하거나(ex. 미국식 발음, 영국식 발음, 필리핀식 발음, 호주식 발음, 인도식 발음 등), 남성의 발음과 여성의 발음을 번갈아 제공하는 방식으로 서로 다른 음성을 제공할 수 있다.

시스템은 해당 단어에 대응되는 다양한 음성을 학습자에게 제공하여 다른 음성을 듣더라도 그 음성들이 동일한 단어에 대응되는 것임을 알게 한다. 즉, 학습자는 이러한 과정을 통해 동일한 단어를 지칭하는 서로 다른 음성들의 공통점을 인식할 수 있게 된다.

예를 들어, 같은 단어를 발음하더라도 지역에 따라 서로 다른 식으로 발음하는 것이 가능한데(ex. 'turn right'에 대해 '턴 라이트', '턴 롸잇', '똔 라이뜨' 등으로 발음하는 것이 가능) 시스템은 이러한 다양한 발음들을 학습자에게 제공하고, 학습자는 이러한 발음들이 모두 동일한 컨셉 메이커('turn right'에 대응되는 컨셉 메이커)에 대응된다는 것을 인식하게 된다.

학습자는 서로 다른 컨셉 메이커와 음성을 제공받으며 공통되는 특징을 파악하여 해당 단어의 개념을 인식하게 된다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 시스템(100)은 단어에 대한 학습 컨텐츠를 제공할 때 긍정적인 컨셉 메이커와, 부정적인 컨셉 메이커를 구분하여 제공할 수 있다.

시스템(100)은 해당 단어와 연결되는 단어를 분석하여 해당 컨셉 메이커가 긍정적인지 부정적인지 파악할 수 있다.

예를 들어, 'bad boy', 'lazy boy' 등과 같은 부정적 단어와 결합되는 컨셉 메이커는 부정적 컨셉 메이커로 판단하고, 'good boy', 'kind boy' 등과 같은 긍정적 단어와 결합되는 컨셉 메이커는 긍정적 컨셉 메이커로 판단할 수 있다.

시스템(100)은 학습자가 단어에 대한 개념을 인식한 후 컨셉 메이커들의 조합을 통해 외국어 문장을 학습시킬 수 있다.

시스템(100)은 서로 다른 메이커 영역(200)의 결합을 통해 외국어 문장을 학습시킬 수 있다(S300).

도 5 내지 도 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 메이커 영역(200)의 구분을 설명하는 개념도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 메이커 영역(200)의 결합을 통한 문장 학습을 설명하는 개념도이고, 도 7은 메이커 영역(200)에 그려지는 컨셉 메이커 간의 결합 방식을 설명하기 위한 개념도이고, 도 8은 메이커 영역(200)의 벡터화를 통해 복잡한 문장구조를 설명하는 실시예를 나타낸 개념도이다.

도 5 내지 도 7을 참조하면, 단어의 종류에 따라 서로 다른 메이커 영역(200)이 할당될 수 있다.

예를 들어, 형용사에는 'ㄷ'자 형태의 제1 영역(210)이 할당되고, 명사에는 'ㅡ'자 형태의 제2 영역(220)이 할당될 수 있다. 마찬가지로 단어의 종류에 따라 제3 영역(230) 내지 제5 영역(250) 등이 할당될 수 있다.

상기 메이커 영역(200)들에는 해당 단어에 대응되는 컨셉 메이커가 그려진다.

특히 동사에 해당하는 제3 영역(230)은 3-1영역(230a)과 3-2영역(230b)으로 나뉘어질 수 있다. 이는 언어에 따라 동사의 형태가 변형될 수 있기 때문에 변화 형태를 반영하기 위한 것이다.

예를 들어, 영어의 경우 조동사가 일반동사 앞에 나오며 일반동사의 컨셉을 변화시키기 때문에 3-1영역(230a)에는 조동사에 대한 컨셉 메이커가 그려지고 3-2영역(230b)에는 일반동사에 대한 컨셉 메이커가 그려질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 특정 언어에서 관용적으로 붙는 단어들(ex. 관사, 단수형 일반동사에 붙는 's' 등)은 컨셉 메이커에서 제외시킬 수 있다.

도 6을 참조하면, 해당 영역에 각 단어에 대응되는 컨셉 메이커가 그려지고 컨셉 메이커들이 연결될 수 있도록 메이커 영역(200)들이 순차적으로 결합된다.

도시된 바와 같이 경계나 범위를 나타내는 단어(ex.'in', 'out' 등)의 경우 메이커 영역(200)에 경계나 범위를 표시함으로서 표현되는 것이 가능하다.

도 7을 참조하면, 메이커 영역(200)에 그려지는 컨셉 메이커는 특정 규칙을 갖도록 설정될 수 있다.

도시된 바에 따르면, 제1 영역(210)은 5개의 세부영역(211,212,213,214,215)으로 이루어질 수 있고 제2 영역(220)과 접하는 면(211b)과, 제3 영역(230)과 접하는 면(211a)을 구비할 수 있다. 제2 영역(220)은 2개의 세부영역(221,222)으로 이루어질 수 있으며 제1 영역(210)과 접하는 면(221a, 221b)과 제3 영역(230)과 접하는 면(222a,222b)을 구비할 수 있다. 제3 영역(230)은 5개의 세부영역(231,232,233,234,235)으로 이루어지고 제1 영역(210)과 접하는 면(231a)과 제2 영역(220)과 접하는 면(231b)을 구비할 수 있다.

시스템(100)은 각 영역에 그려지는 컨셉 메이커들이 다른 영역과 접하는 면에 컨셉 메이커의 경계가 배치되도록 할 수 있다.

예를 들어, 형용사(제1 영역(210))+명사(제2 영역(220))+동사(제3 영역(230))가 연결되는 문장의 경우 시스템(100)은 명사에 대응하는 컨셉 메이커의 경계가 제1 영역(210)에 접하는 면과 제3 영역(230)에 접하는 면 양쪽에 배치되도록 메이커를 확대할 수 있다. 다른 예로 명사(제2 영역(220))+동사(제3 영역(230))가 연결되는 문장의 경우 제1 영역(210)과 제2 영역(220)이 접하지 않으므로 시스템(100)은 명사에 대응하는 컨셉 메이커의 경계가 제3 영역(230)과 접하는 면에 배치되도록 메이커를 축소할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면 문장 안에 문장이 들어간 '구' 또는 '절'의 경우 도 8에 도시된 것처럼 '구'나 '절' 전체를 하나의 컨셉 메이커화 한 후 확대, 축소, 이동시키는 것이 가능하다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 형성된 단어의 컨셉 메이커들을 나타낸 개념도이고, 도 10은 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 컨셉 메이커들을 중첩시켜 문장을 설명하는 방법을 나타낸 개념도이다.

도 9 및 도 10을 참조하면, 각 단어에 대한 컨셉 메이커들의 일부 영역을 중첩시켜 문장을 설명할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 각 단어에 해당하는 영역들이 서로 중첩되며 문장을 설명한다.

예를 들어, 도 9에는 제1 영역(210)에는 "I"에 대한 컨셉 메이커, 제2 영역(220)에는 "felt"에 대한 컨셉 메이커, 제3 영역(230)에는 "something"에 대한 컨셉 메이커, 제4 영역에는 "crawling"에 대한 컨셉 메이커가 도시되어 있다.

이렇게 형성된 컨셉 메이커는 문장의 발음이 나오는 순서에 따라 일정 부분 서로 중첩되며 표시될 수 있다.

또한, 다른 실시예에 따르면, 단어의 품사에 따라 서로 다른 영역을 할당하고 특정 품사의 경우 일부가 겹치는 것이 아니라 전체 문장의 프레임을 형성할 수 있다.

예를 들어, 동사에 해당하는 영역은 명사에 해당하는 영역보다 크고(ex. 명사의 영역의 A4라면 동사의 영역은 A3가 될 수 있음), 두 개의 영역이 중첩되는 정도는 30% 정도가 바람직하나 이에 국한되는 것은 아니다. 또한, 접속사나 관계사는 필름 같은 느낌으로 전체 프레임으로 표현될 수 있다. 접속사나 관계사의 앞에 작은 영역을 할당하여 접속사/관계사의 종류를 표시하는 것도 가능하다.

상기에서 설명한 실시예들에 따르면, 고차원적인 사고를 하지 않고 직관적으로 언어를 학습할 수 있게 하여 학습에 드는 에너지 소모를 줄이고 학습 효율을 극대화시킬 수 있고, 학습자에게 하나의 단어에 해당하는 다양한 컨셉 메이커를 제공함으로써 해당 언어를 모국어로 사용하는 사람과 동일하게 단어의 의미를 인식할 수 있게 하며, 단어에 따른 메이커 영역을 할당하고 메이커 영역의 결합을 통해 다양한 문장에 대한 학습이 가능하게 할 수 있는 등 종래 기술에 비해 개선된 효과를 기대할 수 있다.

이상에서 설명한 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템은 위에서 설명된 실시예들의 구성과 방법에 한정되는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

100 : 언어 학습 시스템 110 : 제어모듈
120 : 데이터수집모듈 130 : 데이터베이스
140 : 메이커 조합 모듈 200 : 메이커 영역
210 : 제1 영역 220 : 제2 영역
230 : 제3 영역 240 : 제4 영역
300 : 확장 메이커 영역

Claims (10)

1. 학습대상 단어의 컨셉 메이커를 포함하는 학습 컨텐츠를 학습자의 사용자 단말기로 제공하는 제어 모듈을 구비하고,
   상기 제어 모듈은,
   상기 학습대상 단어에 대응되는 서로 다른 복수의 컨셉 메이커와 음성 데이터를 순차적으로 사용자 단말기에 제공하여 사용자가 상기 학습대상 단어에 대한 개념을 인지할 수 있도록 하며,
   문장을 구성하는 단어들에 대응되는 컨셉 메이커마다 메이커 영역을 할당하고 각 컨셉 메이커에 대응되는 음성이 제공됨에 따라 상기 메이커 영역을 조합하고, 상기 메이커 영역의 조합에 의하여 하나로 연결된 새로운 컨셉 메이커를 제공하며,
   상기 하나의 연결된 컨셉 메이커는,
   상기 메이커 영역들의 적어도 일부가 중첩되도록 배치하되, 각 영역에 포함되는 컨셉 메이커들을 확대하거나 축소하여 두 영역이 접하는 경계 면에서 컨셉 메이커가 하나의 이미지처럼 연결되도록 형성되는 것을 특징으로 하는 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어 모듈은,
   상기 복수의 컨셉 메이커들 사이에 기본 메이커를 제공하도록 형성되는 것을 특징으로 하는 단어의 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
3. 제2항에 있어서,
   상기 기본 메이커는,
   컨셉 메이커들의 공통점을 추출하여 상기 공통점이 가장 많이 포함된 컨셉 메이커인 것을 특징으로 하는 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
4. 제2항에 있어서,
   상기 제어 모듈은,
   상기 학습대상 단어와 결합빈도가 가장 높은 단어를 찾고 상기 단어들이 함께 포함된 결합 컨셉 메이커를 확인한 후 상기 결합 컨셉 메이커에서 각 단어에 대응되는 메이커들을 분리하여 기본 메이커로 선정하는 것을 특징으로 하는 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 제어 모듈은,
   사용자에게 인식된 컨셉 메이커들을 조합하여 외국어 문장에 대한 학습 컨텐츠를 제공하는 것을 특징으로 하는 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
6. 삭제
7. 제1항에 있어서,
   상기 제어 모듈은,
   단어의 종류에 따라 서로 다른 형태의 메이커 영역을 할당하는 것을 특징으로 하는 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
8. 제7항에 있어서,
   상기 메이커 영역은,
   제1 영역이 제2 영역을 둘러싸도록 형성되는 것을 특징으로 하는 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
9. 삭제
10. 제1항에 있어서,
    상기 제어 모듈은,
    단어의 종류가 동사인 경우 상기 단어에 할당되는 메이커 영역을 다시 둘로 나누는 것을 특징으로 하는 컨셉 메이커를 이용한 언어 학습 시스템.
    

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