KR102256832B1 - 온라인을 이용한 비대면 ａｉ 개인학습 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 복수의 학생 스마트단말(100)로 이루어진 학생 스마트단말 그룹(100g), 네트워크(200), 비대면 AI 개인학습 관리서버(300), 복수의 보호자 무선단말(400)로 이루어진 보호자 무선단말 그룹(400g), 복수의 담임 무선단말(500)로 이루어진 담임 무선단말 그룹(500g)을 포함하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)으로서, 상기 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)는, 각 학생 스마트단말(100)의 보호자로 지정된 보호자 무선단말(400)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스(access)에 따른 회원 가입절차에 따른 회원 ID 및 비밀번호, 그리고 학생 사진을 수집하여 데이터베이스(330) 상에 저장하며, 보호자 무선단말(400)의 제 1 단말식별번호, 학생 스마트단말(100)의 제 2 단말식별번호를 함께 보호자 무선단말(400)로부터 수신하여 데이터베이스(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 제 1 및 제 2 단말식별번호를 저장함으로써, 회원 가입 절차를 완료하고 하나의 담임 무선단말(500)을 지정하여 각 회원 정보를 별도록 보관하는 "담임 설정 단위정보"로 저장 과정을 수행하는 온라인 담임 설정모듈(321); 및 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100)과 각 학생의 보호자에 해당하는 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이 각각에 대한 네트워크(200)를 통한 화상회의 요청을 담임 무선단말(500)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어하는 화상회의 제공모듈(322); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템은, 담임제, 학습 플래너, 시간표, 각 교시별 타종을 통해 감염병 수칙을 지키면서도 오프라인 개인학습과 가장 흡사한 효과를 개인가정에서도 획득할 수 있고, 학생에 대한 모니터링시 학생의 출석여부에 대한 확인이 쉽게 가능하며, 학습량 확인도 용이하고, 오프라인과 같은 대면 학습시의 장점인 1:1 매칭 학습이 가능한 효과를 제공할 뿐만 아니라, 학생에 대한 자기 주도 학습 및 온라인 교육에 최적화시키며, 차세대 교육과정에 적합한 학습 플랫폼을 제공할 수 있는 장점이 있고, 또한, 개인학습 관리 데이터 누적을 통해 확보한 빅데이터를 활용하여 AI(인공지능)을 통한 개인 맞춤 학습 솔루션을 제공할 수 있는 효과도 있다.

Description

온라인을 이용한 비대면 ＡＩ 개인학습 관리 시스템{Non-face-to-face ＡＩ personal learning management system using online}

본 발명은 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 화상회의, 담임제, 학습 플래너, 시간표, 각 교시별 타종을 통해 감염병 수칙을 지키면서도 오프라인 개인학습과 가장 흡사한 효과를 개인가정에서도 획득할 수 있도록 할 수 있으며 개인학습 관리 데이터 누적을 통한 빅데이터를 활용하여 AI(인공지능)을 통한 개인 맞춤 학습 솔루션을 제공할 수 있는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템에 관한 것이다.

2019년 12월 중국 우한에서 처음 발생한 이후 중국 전역과 전 세계로 확산된, 새로운 유형의 코로나바이러스(SARS-CoV-2)에 의한 호흡기 감염질환인 코로나바이러스감염증-19는 감염자의 비말(침방울)이 호흡기나 눈·코·입의 점막으로 침투될 때 전염된다. 감염되면 약 2~14일(추정)의 잠복기를 거친 뒤 발열(37.5도) 및 기침이나 호흡곤란 등 호흡기 증상, 폐렴이 주증상으로 나타나지만 무증상 감염 사례도 드물게 나오고 있다.

이러한 코나바이러스의 세계적인 대확산에 따라 비대면이 생활화되고 있으며, 학생들도 학습을 위해 등교가 아닌 가정에서 주로 학습을 하게 되었다.

그러나, 가정에서의 학습시 학습량에 대해서 학부모 뿐만 아니라, 담임 교사 및 학원 강사가 확인하기 어려운 문제점이 있어서 이를 해결하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다.

한편, 이러한 비대면 학습을 위한 종래의 기술들에 대해서 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2015-0155530(2015.11.06)호 "비대면 실명확인 온라인 신분증 식별 및 인식 시스템 및 방법(Distinguish and recognition system of ID card for real name certification by non-face-to-face and online)"은 데이터수신부가 수신한 신분증 이미지의 데이터를 수신받고, 상기 신분증 이미지의 데이터에 대해서 문자인식에 의해 신분증의 종별을 식별하고, 상기 신분증의 종별에 따라 상기 신분증의 진위여부를 식별하는 신분증식별부; 상기 신분증식별부에 의해 식별된 신분증의 종별에 따른 실명확인용 식별자를 상기 신분증 이미지로부터 추출된 텍스트로부터 추출하고, 상기 신분증 이미지에서 얼굴에 해당하는 증명사진을 이미지 데이터로 추출하는 신분증인식부; 상기 신분증인식부에 의해 추출된 실명확인용 식별자의 텍스트 데이터와 상기 증명사진의 이미지 데이터에 대해 정부행정 신분증 실명/진위확인 서비스 시스템에 진위확인을 요청하고, 상기 단말기로부터 입력되는 실명확인 데이터에 대해 휴대폰번호 실명확인 서비스 시스템에 실명확인을 요청하는 실명확인부; 상기 실명확인부에 의해 요청한 진위확인과 실명확인이 정상인 것으로 판별되면, 해당하는 고객의 단말기에 정상 인증되었다는 정보를 전송하는 승인처리부; 상기 신분증식별부 및 상기 신분증인식부가 식별 및 추출을 위해 필요로 하는 데이터와 식별 및 추출한 데이터를 저장하는 신분증식별및인식DB; 및 상기 승인처리부에서 인증된 고객 정보를 저장하는 고객정보DB;를 포함하도록 한 비대면 실명확인 온라인 신분증 식별 및 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.

또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2012-0036923(2012.04.09)호 "온라인 비대면 결제 시스템 및 방법(ON-LINE NON-FACING PAYMENT SYSTEM AND METHOD)"은 온라인PIN을 금융기관의 인증서로 암호화하는 사용자단말기와, 그 암호화된 온라인PIN을 SAM 또는 HSM 등의 보안모듈을 통해 암호화 전환을 하여 금융기관에 결제 승인을 요청하는 중계서버를 포함함으로써, SAM 또는 HSM 등의 보안모듈이 장착되지 않은 사용자단말기에서 온라인 결제시 온라인PIN의 외부 노출을 방지할 수 있고 이를 통해 보안을 한층 강화하는 기술애 관한 것이다.

또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2017-0166703(2017.12.06)호 "비대면 대화형 전자계약 시스템 및 그 방법(Giving and taking about writing with hand and non-face-to-face type electric contract system, and method thereof)"은 사용자가 컴퓨터나 모바일 단말기 등을 통해 온라인 상에서 실시간으로 상대방과 상호 간에 계약 내용(금액, 기간 등)과 자필 서명을 원격으로 번갈아 가면서 주고 받아 계약을 완료함으로써 본인 확인과 위변조 방지, 계약부인 방지 등 전자문서에 반드시 필요한 세가지 조건을 모두 충족하는 비대면(Non-face-to-face) 전자계약을 실행할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.

또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2018-0151719 (2018.11.30)호 "온라인 창의학습 관리 서버(SERVER FOR ONLINE CREATIVITY LEANING MANAGEMENT)"은 학습자의 현재 학습 수준에 대한 평가 결과를 주기적으로 보호자에게 제공함에 따라, 보호자의 지속적인 모니터링을 통해 학습자가 취약한 부분에 대한 피드백을 수행하여 학습자의 학습 수준에 따른 맞춤형 학습 관리가 가능한 효과를 제공하도록 하기 위한 기술에 관한 것이다.

이러한 종래의 기술들은 학생을 위한 학습 모니터링이 아니거나, 학생에 대한 모니터링인 경우에도 학생의 학습량 확인이 어려울 뿐만 아니라, 오프라인과 같은 대면 학습시의 장점인 1:1 매칭 학습이 어려운 한계점이 있어 왔다.

대한민국 특허출원 출원번호 제10-2015-0155530(2015.11.06)호 "비대면 실명확인 온라인 신분증 식별 및 인식 시스템 및 방법(Distinguish and recognition system of ID card for real name certification by non-face-to-face and online)" 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2012-0036923(2012.04.09)호 "온라인 비대면 결제 시스템 및 방법(ON-LINE NON-FACING PAYMENT SYSTEM AND METHOD)" 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2017-0166703(2017.12.06)호 "비대면 대화형 전자계약 시스템 및 그 방법(Giving and taking about writing with hand and non-face-to-face type electric contract system, and method thereof)" 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2018-0151719 (2018.11.30)호 "온라인 창의학습 관리 서버(SERVER FOR ONLINE CREATIVITY LEANING MANAGEMENT)"

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 담임제, 학습 플래너, 시간표, 각 교시별 타종을 통해 감염병 수칙을 지키면서도 오프라인 개인학습과 가장 흡사한 효과를 개인가정에서도 획득할 수 있도록 하기 위한 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템 제공하기 위한 것이다.

또한, 본 발명은 학생에 대한 모니터링시 학생의 출석여부에 대한 확인이 쉽게 가능하며, 학습량 확인도 용이하고, 오프라인과 같은 대면 학습시의 장점인 1:1 매칭 학습이 가능한 효과를 제공할 뿐만 아니라, 학생에 대한 자기 주도 학습 및 온라인 교육에 최적화시키며, 차세대 교육과정에 적합한 학습 플랫폼을 제공하도록 하기 위한 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템을 제공하기 위한 것이다.

또한, 본 발명은 개인학습 관리 데이터 누적을 통한 빅데이터를 활용하여 AI(인공지능)을 통한 개인 맞춤 학습 솔루션을 제공하기 위한 것이다.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템은, 복수의 학생 스마트단말(100)로 이루어진 학생 스마트단말 그룹(100g), 네트워크(200), 비대면 AI 개인학습 관리서버(300), 복수의 보호자 무선단말(400)로 이루어진 보호자 무선단말 그룹(400g), 복수의 담임 무선단말(500)로 이루어진 담임 무선단말 그룹(500g)을 포함하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)으로서, 상기 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)는, 각 학생 스마트단말(100)의 보호자로 지정된 보호자 무선단말(400)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스(access)에 따른 회원 가입절차에 따른 회원 ID 및 비밀번호, 그리고 학생 사진을 수집하여 데이터베이스(330) 상에 저장하며, 보호자 무선단말(400)의 제 1 단말식별번호, 학생 스마트단말(100)의 제 2 단말식별번호를 함께 보호자 무선단말(400)로부터 수신하여 데이터베이스(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 제 1 및 제 2 단말식별번호를 저장함으로써, 회원 가입 절차를 완료하고 하나의 담임 무선단말(500)을 지정하여 각 회원 정보를 별도록 보관하는 "담임 설정 단위정보"로 저장 과정을 수행하는 온라인 담임 설정모듈(321); 및 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100)과 각 학생의 보호자에 해당하는 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이 각각에 대한 네트워크(200)를 통한 화상회의 요청을 담임 무선단말(500)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어하는 화상회의 제공모듈(322); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, 화상회의 제공모듈(322)은, "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500)로부터 모든 학생 스마트단말(100) 및 모든 보호자 무선단말(400)에 대한 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 서비스에 대한 미리 설정된 단위 기간으로 구분된 학습 플래너 정보 기반의 프리젠테이션이 실시간 스트리밍 또는 녹화된 영상 제공방식으로 수행된 것을 네트워크(200)를 통한 각 보호자 무선단말(400)에 대한 질의 메시지에 따른 응답 메시지를 수신하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500)에 의한 모든 학생 스마트단말(100)의 비대면 AI 개인학습 관리 서비스의 개시를 수행하도록 요청정보를 학습 플래너 제공모듈(323)로 전달하는 것을 특징으로 한다.

또한, 화상회의 제공모듈(322)은, "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500), 각 학생 스마트단말(100) 및 각 보호자 무선단말(400)에 의한 학습 플래너 정보(각 날짜 별 시간표 정보를 포함)에 포함된 교시에 해당하지 않는 미리 설정된 시간대에 화상 회의 요청에 대해서 상대방이 승락하는 경우, 상호간의 화상회의가 수행될 수 있도록 네트워크(200)를 통해 중계하는 역할을 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에서 학습 플래너 정보는 각 날짜 별 시간표 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 온라인 담임 설정모듈(321)은, 보호자 무선단말(400) 및 학생 스마트단말(100) 중 적어도 하나로부터 희망 학습 시간대에 대한 정보를 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 희망 학습 시간대를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 함께 저장하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템은, 담임제, 학습 플래너, 시간표, 각 교시별 타종을 통해 감염병 수칙을 지키면서도 오프라인 개인학습과 가장 흡사한 효과를 개인가정에서도 획득할 수 있는 효과가 있다.

뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템은, 학생에 대한 모니터링시 학생의 출석여부에 대한 확인이 쉽게 가능하며, 학습량 확인도 용이하고, 오프라인과 같은 대면 학습시의 장점인 1:1 매칭 학습이 가능한 효과를 제공할 뿐만 아니라, 학생에 대한 자기 주도 학습 및 온라인 교육에 최적화시키며, 차세대 교육과정에 적합한 학습 플랫폼을 제공할 수 있는 장점이 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템은, 개인학습 관리 데이터 누적을 통해 확보한 빅데이터를 활용하여 AI(인공지능)을 통한 개인 맞춤 학습 솔루션을 제공할 수 있는 효과도 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1) 중 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)의 기능을 나타내는 참조도면이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1) 중 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)의 기능을 나타내는 참조도면이다.

먼저, 도 1을 참조하면, 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)은 복수의 학생 스마트단말(100)로 이루어진 학생 스마트단말 그룹(100g), 네트워크(200), 비대면 AI 개인학습 관리서버(300), 복수의 보호자 무선단말(400)로 이루어진 보호자 무선단말 그룹(400g), 복수의 담임 무선단말(500)로 이루어진 담임 무선단말 그룹(500g), 그리고 빅데이터 서버(600)를 포함할 수 있다.

네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 이동통신망(700)은 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 복수의 학생 스마트단말(100)로 이루어진 학생 스마트단말 그룹(100g), 비대면 AI 개인학습 관리서버(300), 복수의 보호자 무선단말(400)로 이루어진 보호자 무선단말 그룹(400g), 복수의 담임 무선단말(500)로 이루어진 담임 무선단말 그룹(500g), 그리고 빅데이터 서버(600), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.

도 2를 참조하면, 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)는 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함할 수 있다.

제어부(320)는 온라인 담임 설정모듈(321), 화상회의 제공모듈(322), 학습 플래너 제공모듈(323), 학습 관리 모듈(324) 및 정보 제공 모듈(325)을 포함할 수 있다.

온라인 담임 설정모듈(321)은 각 학생 스마트단말(100)의 보호자로 지정된 보호자 무선단말(400)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스(access)에 따른 회원 가입절차에 따른 회원 ID 및 비밀번호, 그리고 학생 사진을 수집하여 데이터베이스(330) 상에 저장하며, 보호자 무선단말(400)의 제 1 단말식별번호, 학생 스마트단말(100)의 제 2 단말식별번호를 함께 보호자 무선단말(400)로부터 수신하여 데이터베이스(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 제 1 및 제 2 단말식별번호를 저장할 수 있다.

이후, 온라인 담임 설정모듈(321)은 보호자 무선단말(400) 및 학생 스마트단말(100) 중 적어도 하나로부터 희망 학습 시간대(예, pm 6시부터 pm 12시까지)에 대한 정보를 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 희망 학습 시간대를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 함께 저장할 수 있다.

또한, 온라인 담임 설정모듈(321)은 보호자 무선단말(400) 및 학생 스마트단말(100) 중 적어도 하나로부터 학생의 학년정보를 수집한 뒤, 학년정보를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 함께 저장할 수 있다.

이후, 온라인 담임 설정모듈(321)은 데이터베이스(330) 상에 저장된 회원 ID를 메타데이터로 하는 동일한 학년정보에 해당하며, 동일한 학습 시간대에 해당하는 추출한 뒤, 추출된 회원 ID가 미리 설정된 수치(예, 30명)에 도달하는 경우 미리 설정된 수치에 해당하는 회원 ID를 하나의 담임 무선단말(500)의 단말식별번호인 제 3 단말식별번호로 배정하고, 배정된 담임 무선단말(500)의 제 3 단말식별번호를 기준으로 미리 설정된 수치의 각 회원 ID, 제 1 및 제 2 단말식별번호를 데이터베이스(330) 상에 "담임 설정 단위정보"로 저장할 수 있다.

화상회의 제공모듈(322)은 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100)과 각 학생의 보호자에 해당하는 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이 각각에 대한 네트워크(200)를 통한 화상회의 요청을 담임 무선단말(500)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

이후, 화상회의 제공모듈(322)은 "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500)로부터 모든 학생 스마트단말(100) 및 모든 보호자 무선단말(400)에 대한 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 서비스에 대한 미리 설정된 단위 기간으로 구분된 학습 플래너 정보 기반의 프리젠테이션이 실시간 스트리밍 또는 녹화된 영상 제공방식으로 수행된 것을 네트워크(200)를 통한 각 보호자 무선단말(400)에 대한 질의 메시지에 따른 응답 메시지를 수신하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500)에 의한 모든 학생 스마트단말(100)의 비대면 AI 개인학습 관리 서비스의 개시를 수행하도록 요청정보를 학습 플래너 제공모듈(323)로 전달할 수 있다.

뿐만 아니라, 화상회의 제공모듈(322)은 "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500), 각 학생 스마트단말(100) 및 각 보호자 무선단말(400)에 의한 학습 플래너 정보(각 날짜 별 시간표 정보를 포함)에 포함된 교시에 해당하지 않는 미리 설정된 시간대에 화상 회의 요청에 대해서 상대방이 승락하는 경우, 상호간의 화상회의가 수행될 수 있도록 네트워크(200)를 통해 중계하는 역할을 수행할 수 있다.

학습 플래너 제공모듈(323)은 화상회의 제공모듈(322)를 통해 담임 무선단말(500)의 화상회의 기반의 프리젠테이션에서 제공한 미리 설정된 단위 기간으로 구분된 학습 플래너 정보(각 날짜 별 시간표 정보를 포함)를 각 미리 설정된 단위 기간의 시작으로부터 미리 설정된 시간 이전에 네트워크(200)를 통해 "담임 설정 단위정보"에 속하는 각 학생 스마트단말(100) 및 보호자 무선단말(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 각 학생 스마트단말(100)과, 각 학생 스마트단말(100)을 가정에서 관리하는 보호자 무선단말(400)에 대한 학습 시작을 준비하도록 경각심을 유도할 수 있다.

여기서 학습 플래너 정보는 각 미리 설정된 단위 기간 동안에 해당하는 희망 학습 시간대(예, pm 6시부터 pm 12시까지)에서의 시간의 흐름인 타임라인 정보에 따른 교시(校時)(예, 제 1 교시부터 제 4 교시)와 각 교시 사이의 쉬는 시간 정보일 수 있다.

학습 관리 모듈(324)은 학습 플래너 제공모듈(323)에서 각 학생 스마트단말(100)과 보호자 무선단말(400)로 제공한 학습 플래너 정보의 교시 동안에 각 학생 스마트단말(100)의 카메라(110)에 의해 촬영되는 현장 영상을 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 객체 인식 기반으로 사람이 인식되지 않는 경우, 학생 스마트단말(100)의 제 1 단말식별번호에 대한 메타데이터인 회원 ID에 해당하는 제 2 단말식별번호에 해당하는 보호자 무선단말(400)로 경고 메시지를 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

또한, 학습 관리 모듈(324)은 학습 플래너 제공모듈(323)에서 각 학생 스마트단말(100)과 보호자 무선단말(400)로 제공한 학습 플래너 정보의 교시 동안에 각 학생 스마트단말(100)의 카메라에 의해 촬영되는 현장 영상을 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 각 현장 영상을 하나의 썸네일 실시간 영상으로 생성한 뒤, 썸네일 기반의 현장 영상을 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 담임 무선단말(500)로 네트워크(200)를 통해 실시간으로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

여기서, 학습 관리 모듈(324)은 썸네일 기반의 현장 영상에 대해서 회원 ID를 함께 담임 무선단말(500)로 네트워크(200)를 통해 실시간 전송할 수 있을 뿐만 아니라, 객체 인식 기반으로 썸네일 기반의 현장 영상 중 사람이 인식되지 않은 것을 선별하여 썸네일 구성 요소에 대한 테두리 및 전체 면적에 대한 하이라이트 방식의 영상을 생성하여 담임 무선단말(500)에게 제공할 수 있다.

본 발명의 학습 관리 모듈(324)은 썸네일 기반의 현장 영상 중 사람이 인식된 경우에도 각 현장 영상에서 등록된 학생 사진과의 동일성 여부를 분석하여 동일하지 않은 객체가 현장 영상에 있는 경우에도 학생 스마트단말(100)의 제 1 단말식별번호에 대한 메타데이터인 회원 ID에 해당하는 제 2 단말식별번호에 해당하는 보호자 무선단말(400)로 경고 메시지를 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

또한, 본 발명의 학습 관리 모듈(324)은 썸네일 기반의 현장 영상 중 사람이 인식된 경우에도 각 현장 영상에서 등록된 학생 사진과의 동일성 여부를 분석하여 동일하지 않은 학생이 현장 영상에 있는 경우에도 등록된 학생 사진과 함께 썸네일 구성 요소에 대한 테두리 및 전체 면적에 대한 하이라이트 방식의 영상을 생성하여 담임 무선단말(500)에게 제공함으로써, 인형 모형 등과 같은 더미(dummy) 객체를 통한 부정출석을 예방할 수 있다.

학습 관리 모듈(324)은 각 교시에서의 학습이 학생 스마트단말(100) 상에서의 동영상 청취, 시험 등이 지정된 학습이 수행되는 경우, 각 교시에 대한 학습 완료 요청이 네트워크(200)를 통해 학생 스마트 단말(100)으로부터 수신되는 경우, 학생 스마트단말(100) 상에서 수행된 동영상 청취 완료 이미지, 시험 답안 이미지 등의 학습 진행 정보에 대한 증거 이미지 캡쳐를 수행하도록 네트워크(200)를 통해 학생 스마트 단말(100)로 요청하여 수신된 증거 이미지 캡쳐를 각 회원 ID 별 교시에 매칭하여 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.

또한, 학습 관리 모듈(324)은 증거 이미지 캡쳐 정보를 네트워크(200)를 통해 각 회원 ID와 매칭하여 저장된 보호자 무선단말(400)로 각 교시가 끝나는 경우 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 뿐만 아니라, 각 회원 ID 별 증거 이미지 캡쳐 정보를 하나의 썸네일 실시간 이미지로 생성한 뒤, 썸네일 기반의 증거 이미지 캡쳐 정보를 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 담임 무선단말(500)로 네트워크(200)를 통해 실시간으로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 학생 스마트단말(100) 상의 학생용 앱과 보호자 무선단말 무선단말(400) 및 담임 무선단말(500) 상의 관리자용 앱을 통해 기존의 오프라인 페이퍼(paper)를 이용한 독서실 학습 진행이 아닌 비대면 기반의 시간 관리와 담임제가 수행될 수 있도록 할 수 있다.

정보 제공 모듈(325)은 각 교시에 결석하거나, 다른 사람을 출석시키는 불출석 학생의 ID와 각 교시의 썸네일 구성요소인 현장 영상을 담임 무선단말(500)의 제 3 단말식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 각 교시가 종료되고 담임 무선단말(500) 상에서 교시 종료 요청을 네트워크(200)를 통해 수신되는 경우 네트워크(200)를 통해 각 학생 스마트단말(100) 및 보호자 무선단말(400)로 타종소리가 출력되기 위한 타종 요청을 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

이후, 정보 제공 모듈(325)은 각 담임 무선단말(500)에 의해 설정된 학습 플래너 정보를 구성하는 각 미리 설정된 단위 기간 동안에 미리 설정된 불출석 교시 임계치를 초과하는 회원 ID에 대해서 패널티 정보를 생성하여 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있으며, 회원 ID에 해당하는 보호자 무선단말(400)로 불출석한 교시 정보와 함께 패널티 정보를 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어하거나 보호자 무선단말(400)의 네트워크(200)를 통한 액세스에 따라 출석한 교시 정보와 함께 패널티 정보를 저장한 데이터베이스(330)를 공개할 수 있다.

여기서 패널티 정보는 예를 들어 하루에 1시간도 들어오지 않는 경우가 3번 발생하는 경우 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)에서 제공하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 서비스에 대한 사용을 미리 설정된 기간 수행할 수 없는 퇴출 제도일 수 있으며, 이러한 퇴출 제도는 회원 ID 기반으로 온라인 담임 설정모듈(321)에 의해 수행될 수 있다.

한편, 도 4는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1) 상에서 추가로 각 학생 스마트단말(100)을 운영하는 학생의 공부 방 등의 개인 공간의 의자에 사용가능한 IoT 관리형 쿠션(700)을 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 제 1 실시예에 따른 IoT 관리형 쿠션(700)(도 4a)은 쿠션 바디(710), 압력센서(720), 광센서(730), MCU(750), 통신모듈(760) 및 저장부(770)를 포함하며, 제 2 실시예에 따른 IoT 관리형 쿠션(700)(도 1b)은 쿠션 바디(710), 압력센서(720), 광센서(730), 모션센서(740), MCU(750), 통신모듈(760) 및 저장부(770)를 포함함으로써, 학생들의 안전 및 학습을 관리할 수 있도록 하는 기능을 수행할 수 있다.

쿠션 바디(710)는 시중에 유통되는 일반적인 형태로 도 1에 도시된 바와 같이 내부에 충진재를 넣어서 미리 설정된 높이를 갖고 양 측부면, 그리고 전방면 및 후방면을 갖고 상부면과 하부면이 평평한 구조로 형성될 수 있으며, 측부면, 전방면, 후방면은 평평하거나 곡면 구조로 형성될 수 있다.

여기서 제 1 실시예의 경우 쿠션 바디(710)의 상부면에는 압력센서(720)가 복수개가 분포되어 형성되며, 사용자의 대퇴부와 인접한 전방면과 상부면이 만나는 곡면 영역에는 광센서(730)가 형성될 수 있다. 한편, 제 2 실시예의 경우 제 1 실시예와 동일하게 쿠션 바디(710)의 상부면에는 압력센서(720)가 복수개가 분포되어 형성되며, 사용자의 대퇴부와 인접한 전방면과 상부면이 만나는 곡면 영역에는 광센서(730)가 하나 형성될 뿐만 아니라, 후방면과 상부면이 만나는 곡면 영역에 광센서(730)가 추가로 형성되고, 후방면에 모션센서(740)가 추가로 형성될 수 있다. 여기서, 광센서(730)가 추가로 형성되는 후방면과 상부면이 만나는 곡면 영역은 사용자의 엉덩이와 직접 닿거나 인접한 영역에 해당할 수 있다.

이하에서는 도 4b서 도시된 제 2 실시예에 따른 IoT 관리형 쿠션(700)의 구조를 중심으로 구체적으로 IoT 관리형 쿠션(700)에 대해서 구체적으로 살펴보도록 한다.

압력센서(720)는 쿠션 바디(710)의 상부면에 복수의 압력센서가 배치되어 모듈 형태로 형성되고, 쿠션 바디(710)의 상부면 중 학생의 엉덩이 끝단이 근접한 후방 영역에 비해 학생의 대퇴부가 근접한 전방 영역에 비해 많은 갯수를 분포시킴으로써, 주로 전방 영역에 학생의 대퇴부와 연결된 두 다리의 움직임을 관찰할 수 있는 것에 착안하여, 쿠션 바디(710)의 상부면의 전방의 복수의 압력센서의 전체 간격이 데스크 프레이트 전방의 복수의 압력센서의 전체 간격에 비해 좁게 그리고 갯수가 많도록 배치하는 것이 바람직하다.

압력센서(720)는 각 압력측정값을 포함하는 압력인식정보로 MCU(750)로 제공할 수 있다. 한편, 각 압력센서(720)는 가압 인식 뿐만 아니라, 각 센서에 누르는 하중도 함께 측정하기 위한 중량센서를 함께 구비하는 것이 바람직하다.

광센서(730)는 상술한 바와 같이 쿠션 바디(710)의 전방면과 후방면이 상부면과 만나는 영역에 제 1 광센서(731) 및 제 2 광센서(732)로 형성됨으로써, 학생이 쿠션 바디(710)의 상부면에 착석하는 경우 제 1 광센서(731)는 학생의 다리의 움직임을, 그리고 제 2 광센서(732)는 학생의 엉덩이의 움직임에 따른 조도를 측정하여 조도정보를 생성하는 조도센서와, 적외선광 출력단과 수광단을 포함하여 적외선광 출력단으로부터 발광된 적외선광원이 학생의 다리(제 1 광센서(731)),엉덩이 및 등(제 2 광센서(732))에 반사되어 입사되는 광원의 양에 따라 학생의 다리 움직임에 따른 위치와, 등 또는 엉덩이의 위치 정보를 가늠하기 위한 적외선광원정보를 생성하는 적외선센서를 포함할 수 있다.

여기서 광센서(730)를 구성하는 적외선센서는 복수개가 집합되는 모듈 형태로 각 적외선센서가 적외선광 출력단과 수광단이 이웃하게 형성되어 적외선광 출력단으로부터 발광된 적외선광원이 학생의 신체 일부에 반사되어 입사되는 광원의 양에 따라 다리의 위치 정보(제 1 광센서(731)), 그리고 등 또는 엉덩이의 위치 정보(제 2 광센서(732))를 가늠할 수 있다.

즉, 광센서(730)를 구성하는 적외선센서는 적외선광원이 미리 설정된 제 1 오차 범위를 초과하여 감소하는 지점에 대해서 학생이 쿠션 바디(710) 상부로 다리를 얹어 놓은 지점을 인식할 뿐만 아니라, 적외선광원이 미리 설정된 제 2 오차 범위 내에서 증가하는 지점에 대해서 RTT(Round Trip Time)에 대한 측정을 통해 엉덩이 또는 등이 위치한 높이 지점을 인식할 수 있다.

또한, 광센서(730)를 구성하는 조도센서도 적외선 센서와 동일한 위치에 형성되므로 조도센서도 조도 정보의 평균값을 조도정보로 MCU(750)로 제공할 수 있다.

이에 따라, 광센서(730)는 압력센서(720)에 의한 초기압력정보가 입력됨을 MCU(750)에 의해 인식된 뒤, MCU(750)의 요청에 따라 조도정보, 다리, 엉덩이(등)의 위치정보를 MCU(750)로 제공함으로써, MCU(750)의 분석에 따라 제 1 및 제 2 광센서(131, 131)에 대한 조도정보의 변화가 디폴트 상태(쿠션 바디(710)로 착선하기 전의 조도정보)로부터 초기 임계치 이상 발생하고, 제 1 광센서(731)로부터 제공받은 다리의 위치정보가 쿠션 바디(710)의 상부면 상에서 미리 설정된 지점 이상으로 당겨져 있는 상태가 미리 설정된 시간 동안 지속되고, 제 2 광센서(732)로부터 제공받은 엉덩이(등)의 위치정보로부터 제 1 광센서(731)에 의해 인식된 다리의 위치정보 중 임의의 위치까지의 길이에 대해서, 학생이 기초형상정보를 획득하기 위해 앉은 경우 측정된 좌석시 면적정보를 이루는 세로 길이(다리에서 엉덩이로 향하는 방향에 대한 길이) 상에서의 대응되는 길이로 기초형상정보 상에서 매칭되는 경우 착석으로 인식하여 착석을 인식하도록 하는 착석시간정보를 MCU(750)로 통지할 수 있다. 여기서 학생의 좌석시 면적정보는 사전에 복수의 센서로 이루어진 압력센서(720)에 의해 측정되어 MCU(750)에 의해 저장부(770)에 저장되거나 오프라인 상에서 측정을 통해 저장부(770)에 저장된 정보일 수 있다.

모션센서(740)는 쿠션 바디(710) 중 후면부 또는 쿠션 바디(710) 내부에 자이로 센서로 형성됨으로써, 쿠션 바디(710)의 방향 변화 정보를 모션인식정보로 MCU(750)로 제공할 수 있다.

여기서, MCU(750)는 압력센서(720)를 통해 압력인식정보가 수신되는 경우, 압력인식정보 상에 포함된 복수의 압력센서(720)에 의해 인식되는 엉덩이와 대퇴부로 이어지는 형상정보를 분석할 뿐만 아니라, 형상정보의 각 테두리 영역과 내부 영역을 형성하는 각 압력센서(720)에서 추출한 하중을 추출할 수 있다.

이후, MCU(750)는 저장부(770)에 각 회원 ID로 저장된 기초형상정보와, 기초형상정보를 형성하기 위한 각 압력센서(720)에 의해 인식된 하중범위에 대해서 각각 먼저 추출된 형상정보와, 형상정보를 구성하는 포인트의 하중정보의 비교를 통해 매칭되는 경우 인증을 완료함으로써, 통신모듈(760)을 사용한 무선 인증 절차가 필요없게 간편한 인증을 수행할 수 있다.

MCU(750)는 형상정보와 매칭되는 기초형상정보를 갖는 회원 ID를 저장부(770)로부터 추출한 뒤, 압력센서(720)를 통해 압력인식정보를 수신하여 인증이 완료된 후에 광센서(730)로부터 착석시간정보를 수신한 뒤, 추출된 회원 ID를 메타데이터로 저장부(770) 상으로 착석시간정보 및 쿠션 ID를 함께 저장할 수 있다.

이후, MCU(750)는 압력센서(720), 광센서(730), 모션센서(740)를 통해 압력인식정보, 광인식정보, 모션인식정보를 각각 수신한 뒤, 수신된 학생의 압력인식정보, 광인식정보, 모션인식정보를 수집하여 학습기록정보를 생성한 뒤, 생성된 학습기록정보를 추출된 회원 ID를 메타데이터로 저장부(770) 상으로 착석시간정보 및 쿠션 ID와 함께 "학생단위정보"로 실시간으로 저장할 수 있다.

이후, MCU(750)는 학생단위정보를 학생 스마트단말(100)로 근거리 무선통신을 통해 전송하도록 통신모듈(760)을 제어함으로써, 학생 스마트단말(100)에 의해 네트워크(200)를 통해 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)로 "학생단위정보"에 "독서실 ID" 및 "회원 ID"를 추가하여 함께 전송할 수 있다.

한편 도 5는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1) 중 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)에서 학습 관리 모듈(324)의 추가 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 5를 참조하면, 학습 관리 모듈(324)은 정보등록모듈(324a), 정보수집모듈(324b) 및 기록정보 분석모듈(324c)을 포함할 수 있다.

정보등록모듈(324a)은 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100)에 대한 네트워크(200)를 통한 학생의 보호자 무선단말(400)에 대한 액세스를 수용하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 보호자 무선단말(400)에 의해 액세스한 학생 스마트단말(100)와 지정된 쿠션 ID를 갖는 IoT 관리형 쿠션(700) 간의 근거리 무선 통신 커버리지에 대한 인식 완료가 확인되는 경우, 보호자 무선단말(400) 상에서 회원 ID 및 비밀번호를 통한 학생 스마트단말(100)에 대한 보호자 로그인 이후, IoT 관리형 쿠션(700) 상으로 보호자의 학생이 앉도록 지시를 통해 IoT 관리형 쿠션(700)의 각 압력센서(720)에 의해 상술한 기초형상정보와 각 압력센서(720)에 의해 인식된 하중정보를 적어도 두번 이상 제공하여 각 압력센서(720)별 하중범위가 생성되도록 할 수 있다.

정보등록모듈(324a)은 생성된 기초형상정보와 하중범위를 학생 스마트단말(100)로부터 회원 ID와 함께 수신한 뒤, 수신된 회원 ID와 함께 기초형상정보와 하중범위를 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있다. 여기서 IoT 관리형 쿠션(700)의 MCU(750)는 회원 ID와 함께 기초형상정보와 하중범위를 정보등록모듈(324a)로 전송전에 저장부(770) 상에 회원 ID를 메타데이터로 기초형상정보와 하중범위를 저장할 수 있다.

이후, 정보수집모듈(324b)은 IoT 관리형 쿠션(700)의 MCU(750)에 의해 저장부(770)에 각 회원 ID 및 각 쿠션 ID로 저장된 기초형상정보와, 기초형상정보를 형성하기 위한 각 압력센서(720)에 의해 인식된 하중범위에 대해서 각각 먼저 추출된 형상정보와, 형상정보를 구성하는 포인트의 하중정보의 비교를 통해 매칭되는 경우 인증을 완료함을 네트워크(200)를 통해 통지 받은 경우, 독서실 ID, 쿠션 ID, 회원 ID와 함께 수신되는 학생단위정보를 네트워크(200)를 통해 수신한 뒤, 데이터베이스(330) 상에 각 독서실 ID를 대 카테고리로 하고, 쿠션 ID를 중 카테코리, 회원 ID를 소 카테고리로 하여 학생단위정보를 실시간으로 저장할 수 있다. 여기서 학생단위정보와 함께, 정보수집모듈(324b)은 IoT 관리형 쿠션(700)의 MCU(750)에 의해 통지된 착석시간정보를 저장부(770) 상에 함께 저장할 수 있다.

기록정보 분석모듈(324c)은 데이터베이스(330)에 저장된 각 쿠션 ID 별 회원 ID에 해당하는 학생단위정보 중 압력센서(720)에 의해 수집된 압력인식정보, 광센서(730)에 의해 수집된 광인식정보, 모션센서(740)에 의해 수집된 모션인식정보에 대한 분석을 통해 "학습활동 기록정보"를 생성할 수 있다.

여기서 제 1 실시예로, 기록정보 분석모듈(324c)은 압력인식정보, 광인식정보, 모션인식정보 중 압력인식정보(형상정보, 하중정보)가 학습시에 발생가능한 미리 설정된 활성화 압력변화범위를 갖는 경우 학습활동 활성화 정보로 분석할 수 있다. 즉, 기록정보 분석모듈(324c)은 압력인식정보로 복수의 압력센서(150) 각각의 하중 측정값 중 적어도 하나 이상에 대해서 각 자기 주도 학습 및 온라인 교육의 과목에 대해서 미리 설정된 위치범위내(기초형상정보 및 기초형상정보의 복수의 변형 패턴)에서 압력센서의 하중 측정값에 대해서 각각 초기의 디폴트(default) 상태에서의 압력에서 하중 측정값의 변화(파라미터)가 미리 설정된 활성화 압력변화범위 내인 경우, 학습활동 활성화 정보로 분석하는 것이다.

최종적으로 기록정보 분석모듈(324c)은 학습활동 활성화 정보를 생성한 뒤, 학습활동 활성화 정보의 기초가 된 압력인식정보(파라미터)정보를 네트워크(200)를 통한 빅데이터 서버(600)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 빅데이터 서버(600)로부터 "학습활동 기록정보"에 대한 반환 요청을 전송할 수 있다.

여기서, 빅데이터 서버(600)는 네트워크(200)를 통해 수신된 학습활동 활성화 정보 생성의 기초가 된 압력인식정보의 각 파라미터정보 뿐만 아니라, 학습활동 활성화 정보에서 미리 설정된 활성화 적외선광원범위 내에서 각 과목에 대한 미리 설정된 범위인지 여부를 분석하여, 최종적으로 학습활동 오프(OFF), 특정 과목에 대한 학습활동 온(ON), 불특정 과목에 대한 학습활동 온(ON) 중 하나에 해당하는 "학습활동 기록정보"를 생성할 수 있다. 즉, 자율학습 또는 온라인학습이 활동적이지 않은 과목인 경우 각 미리 설정된 범위가 빅데이터 서버(600)에 의해 AI 기반으로 낮게 설정되며, 동일한 방식으로 노트 필기와 책에 대한 많은 페이지에 대한 넘기는 등의 활동성이 높아지는 과목에 대해서는 미리 설정된 범위를 높게 설정되는 것이 바람직하다.

이후, 빅데이터 서버(600)는 생성된 학습활동 기록정보를 네트워크(200)를 통해 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)로 전송할 수 있다.

이에 따라, 정보 제공 모듈(324)은 빅데이터 서버(600)로부터 반환된 "학습활동 기록정보"를 쿠션 ID를 대 카테고리로 하고, 회원 ID를 중 카테고리로 하여 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있다.

이후, 정보 제공 모듈(324)은 각 보호자 무선단말(400)의 회원 ID와 부모인증을 통해 학생활동 기록정보에 대한 열람 요청을 네트워크(200)를 통해 보호자 무선단말(400)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 각 회원 ID에 해당하는 타임라인에 따른 학습활동 기록정보를 네트워크(200)를 통해 보호자 무선단말(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

또한, 정보 제공 모듈(324)은 각 보호자 무선단말(400) 상에 관리자용 앱이 설치된 경우, 보호자 무선단말(400)에 의한 회원 ID 및 비밀번호 설정에 따라 실시간으로 자녀의 학습활동 상태를 확인하는 정보를 제공할 수 있다.

한편, 정보 제공 모듈(324)은 파라미터와 관련하여 압력인식정보에 해당하는 쿠션 바디(710) 상에서의 형상정보 및 하중정보에 대한 변화정보를 동일한 타임라인에 맞춰서 동기화시킨 상태에서, 기존의 학생에 대해서 수집된 3차원 영상과 IoT 관리형 쿠션(700)의 3차원 형상을 동일한 축척으로 일치시킨 뒤, 학생의 3차원 영상에 대해서 제 1 내지 제 3 정보에 대한 변환 작업을 걸쳐, IoT 관리형 쿠션(700) 상에서 하부의 의자와 함께 앉아 있는 상태 정보를 3차원 아이콘 영상 정보로 생성하여 네트워크(200)를 통해 각 회원 ID에 매칭하여 저장된 학생 스마트단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 데이터베이스(330) 상에서 추출한 뒤 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.

여기서, 정보 제공 모듈(324)은 기존의 학생에 대해서 수집된 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환시키는 경우, 사진 이미지에 대해서 디코딩을 수행하여 복수의 디코딩된 이미지를 생성하고, 3차원 형상으로 표현하기 위한 기본단위인 폴리곤의 집합을 생성한 뒤, 디코딩된 이미지 각각을 상기 폴리곤의 집합 위에 붙이는 텍스쳐맵핑을 수행하여 3차원 영상을 생성하여, 생성된 3차원 영상에 대해서 폴리곤에 대한 각 영역의 형상정보 및 하중정보에 대한 변화정보로의 픽셀 변환을 통해 앉아 있는 상태 정보를 생성할 수 있다.

이에 따라 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템은, 개인학습 관리 데이터 누적을 통해 확보한 빅데이터를 활용하여 AI(인공지능)을 통한 개인 맞춤 학습 솔루션을 제공할 수 있는 장점이 있다.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

1 : 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템
100 : 학생 스마트단말 100g: 학생 스마트단말 그룹
200 : 네트워크 300 : 비대면 AI 개인학습 관리서버
310 : 송수신부 320 : 제어부
321 : 온라인 담임 설정모듈 322 : 화상회의 제공모듈
323 : 학습 플래너 제공모듈 324 : 학습 관리 모듈
325 : 정보 제공 모듈 330 : 데이터베이스
400 : 보호자 무선단말 400g : 보호자 무선단말 그룹
500 : 담임 무선단말 500g : 담임 무선단말
600 : 빅데이터 서버

Claims (5)

1. 복수의 학생 스마트단말(100)로 이루어진 학생 스마트단말 그룹(100g), 네트워크(200), 비대면 AI 개인학습 관리서버(300), 복수의 보호자 무선단말(400)로 이루어진 보호자 무선단말 그룹(400g), 복수의 담임 무선단말(500)로 이루어진 담임 무선단말 그룹(500g), 그리고 빅데이터 서버(600)를 포함하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)에 있어서, 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)는, 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함하며, 제어부(320)는, 온라인 담임 설정모듈(321), 화상회의 제공모듈(322), 학습 플래너 제공모듈(323), 학습 관리 모듈(324) 및 정보 제공 모듈(325)을 포함하며,
   온라인 담임 설정모듈(321)은,
   각 학생 스마트단말(100)의 보호자로 지정된 보호자 무선단말(400)에 의한 네트워크(200)를 통한 액세스(access)에 따른 회원 가입절차에 따른 회원 ID 및 비밀번호, 그리고 학생 사진을 수집하여 데이터베이스(330) 상에 저장하며, 보호자 무선단말(400)의 제 1 단말식별번호, 학생 스마트단말(100)의 제 2 단말식별번호를 함께 보호자 무선단말(400)로부터 수신하여 데이터베이스(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 제 1 및 제 2 단말식별번호를 저장하고, 보호자 무선단말(400) 및 학생 스마트단말(100) 중 적어도 하나로부터 희망 학습 시간대에 대한 정보를 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 희망 학습 시간대를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 함께 저장하며, 보호자 무선단말(400) 및 학생 스마트단말(100) 중 적어도 하나로부터 학생의 학년정보를 수집한 뒤, 학년정보를 회원 ID를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 함께 저장하며,
   데이터베이스(330) 상에 저장된 회원 ID를 메타데이터로 하는 동일한 학년정보에 해당하며, 동일한 학습 시간대에 해당하는 추출한 뒤, 추출된 회원 ID가 미리 설정된 수치에 도달하는 경우 미리 설정된 수치에 해당하는 회원 ID를 하나의 담임 무선단말(500)의 단말식별번호인 제 3 단말식별번호로 배정하고, 배정된 담임 무선단말(500)의 제 3 단말식별번호를 기준으로 미리 설정된 수치의 각 회원 ID, 제 1 및 제 2 단말식별번호를 데이터베이스(330) 상에 "담임 설정 단위정보"로 저장하며,
   화상회의 제공모듈(322)은,
   하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이, 하나의 담임 설정단위정보에 속하는 담임 무선단말(500)과 적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100)과 각 학생의 보호자에 해당하는 적어도 하나 이상의 보호자 무선단말(400) 사이 각각에 대한 네트워크(200)를 통한 화상회의 요청을 담임 무선단말(500)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어하며,
   "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500)로부터 모든 학생 스마트단말(100) 및 모든 보호자 무선단말(400)에 대한 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 서비스에 대한 미리 설정된 단위 기간으로 구분된 학습 플래너 정보 기반의 프리젠테이션이 실시간 스트리밍 또는 녹화된 영상 제공방식으로 수행된 것을 네트워크(200)를 통한 각 보호자 무선단말(400)에 대한 질의 메시지에 따른 응답 메시지를 수신하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500)에 의한 모든 학생 스마트단말(100)의 비대면 AI 개인학습 관리 서비스의 개시를 수행하도록 요청정보를 학습 플래너 제공모듈(323)로 전달하며,
   "담임 설정 단위정보"에 속하는 하나의 담임 무선단말(500), 각 학생 스마트단말(100) 및 각 보호자 무선단말(400)에 의한 학습 플래너 정보(각 날짜 별 시간표 정보를 포함)에 포함된 교시에 해당하지 않는 미리 설정된 시간대에 화상 회의 요청에 대해서 상대방이 승락하는 경우, 상호간의 화상회의가 수행될 수 있도록 네트워크(200)를 통해 중계하는 역할을 수행하며,
   학습 플래너 제공모듈(323)은,
   화상회의 제공모듈(322)를 통해 담임 무선단말(500)의 화상회의 기반의 프리젠테이션에서 제공한 미리 설정된 단위 기간으로 구분된 학습 플래너 정보(각 날짜 별 시간표 정보를 포함)를 각 미리 설정된 단위 기간의 시작으로부터 미리 설정된 시간 이전에 네트워크(200)를 통해 "담임 설정 단위정보"에 속하는 각 학생 스마트단말(100) 및 보호자 무선단말(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 각 학생 스마트단말(100)과, 각 학생 스마트단말(100)을 가정에서 관리하는 보호자 무선단말(400)에 대한 학습 시작을 준비하도록 경각심을 유도하며, 학습 플래너 정보로 각 미리 설정된 단위 기간 동안에 해당하는 희망 학습 시간대에서의 시간의 흐름인 타임라인 정보에 따른 교시(校時)와 각 교시 사이의 쉬는 시간 정보를 포함하는 것을 활용하며,
   학습 관리 모듈(324)은,
   학습 플래너 제공모듈(323)에서 각 학생 스마트단말(100)과 보호자 무선단말(400)로 제공한 학습 플래너 정보의 교시 동안에 각 학생 스마트단말(100)의 카메라(110)에 의해 촬영되는 현장 영상을 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 객체 인식 기반으로 사람이 인식되지 않는 경우, 학생 스마트단말(100)의 제 1 단말식별번호에 대한 메타데이터인 회원 ID에 해당하는 제 2 단말식별번호에 해당하는 보호자 무선단말(400)로 경고 메시지를 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
   학습 플래너 제공모듈(323)에서 각 학생 스마트단말(100)과 보호자 무선단말(400)로 제공한 학습 플래너 정보의 교시 동안에 각 학생 스마트단말(100)의 카메라에 의해 촬영되는 현장 영상을 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 각 현장 영상을 하나의 썸네일 실시간 영상으로 생성한 뒤, 썸네일 기반의 현장 영상을 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 담임 무선단말(500)로 네트워크(200)를 통해 실시간으로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
   썸네일 기반의 현장 영상에 대해서 회원 ID를 함께 담임 무선단말(500)로 네트워크(200)를 통해 실시간 전송할 수 있을 뿐만 아니라, 객체 인식 기반으로 썸네일 기반의 현장 영상 중 사람이 인식되지 않은 것을 선별하여 썸네일 구성 요소에 대한 테두리 및 전체 면적에 대한 하이라이트 방식의 영상을 생성하여 담임 무선단말(500)에게 제공하며,
   썸네일 기반의 현장 영상 중 사람이 인식된 경우에도 각 현장 영상에서 등록된 학생 사진과의 동일성 여부를 분석하여 동일하지 않은 객체가 현장 영상에 있는 경우에도 학생 스마트단말(100)의 제 1 단말식별번호에 대한 메타데이터인 회원 ID에 해당하는 제 2 단말식별번호에 해당하는 보호자 무선단말(400)로 경고 메시지를 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
   썸네일 기반의 현장 영상 중 사람이 인식된 경우에도 각 현장 영상에서 등록된 학생 사진과의 동일성 여부를 분석하여 동일하지 않은 학생이 현장 영상에 있는 경우에도 등록된 학생 사진과 함께 썸네일 구성 요소에 대한 테두리 및 전체 면적에 대한 하이라이트 방식의 영상을 생성하여 담임 무선단말(500)에게 제공함으로써, 인형 모형과 같은 더미(dummy) 객체를 통한 부정출석을 예방하며,
   각 교시에서의 학습이 학생 스마트단말(100) 상에서의 동영상 청취, 시험의 지정된 학습이 수행되는 경우, 각 교시에 대한 학습 완료 요청이 네트워크(200)를 통해 학생 스마트 단말(100)으로부터 수신되는 경우, 학생 스마트단말(100) 상에서 수행된 동영상 청취 완료 이미지, 시험 답안 이미지의 학습 진행 정보에 대한 증거 이미지 캡쳐를 수행하도록 네트워크(200)를 통해 학생 스마트 단말(100)로 요청하여 수신된 증거 이미지 캡쳐를 각 회원 ID 별 교시에 매칭하여 데이터베이스(330)에 저장하며,
   증거 이미지 캡쳐 정보를 네트워크(200)를 통해 각 회원 ID와 매칭하여 저장된 보호자 무선단말(400)로 각 교시가 끝나는 경우 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 뿐만 아니라, 각 회원 ID 별 증거 이미지 캡쳐 정보를 하나의 썸네일 실시간 이미지로 생성한 뒤, 썸네일 기반의 증거 이미지 캡쳐 정보를 하나의 "담임 설정 단위정보"에 속하는 담임 무선단말(500)로 네트워크(200)를 통해 실시간으로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, 학생 스마트단말(100) 상의 학생용 앱과 보호자 무선단말 무선단말(400) 및 담임 무선단말(500) 상의 관리자용 앱을 통해 기존의 오프라인 페이퍼(paper)를 이용한 독서실 학습 진행이 아닌 비대면 기반의 시간 관리와 담임제가 수행될 수 있도록 하며,
   정보 제공 모듈(325)은,
   각 교시에 결석하거나, 다른 사람을 출석시키는 불출석 학생의 ID와 각 교시의 썸네일 구성요소인 현장 영상을 담임 무선단말(500)의 제 3 단말식별번호를 메타데이터로 데이터베이스(330) 상에 저장할 뿐만 아니라, 각 교시가 종료되고 담임 무선단말(500) 상에서 교시 종료 요청을 네트워크(200)를 통해 수신되는 경우 네트워크(200)를 통해 각 학생 스마트단말(100) 및 보호자 무선단말(400)로 타종소리가 출력되기 위한 타종 요청을 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
   각 담임 무선단말(500)에 의해 설정된 학습 플래너 정보를 구성하는 각 미리 설정된 단위 기간 동안에 미리 설정된 불출석 교시 임계치를 초과하는 회원 ID에 대해서 패널티 정보를 생성하여 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있으며, 회원 ID에 해당하는 보호자 무선단말(400)로 불출석한 교시 정보와 함께 패널티 정보를 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어하거나 보호자 무선단말(400)의 네트워크(200)를 통한 액세스에 따라 출석한 교시 정보와 함께 패널티 정보를 저장한 데이터베이스(330)를 공개하며, 패널티 정보는 하루에 미리 설정된 최소 시간도 들어오지 않는 경우가 미리 설정된 횟수가 발생하는 경우 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)에서 제공하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 서비스에 대한 사용을 미리 설정된 기간 수행할 수 없는 퇴출 제도 정보인 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서, 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템(1)은,
   학생 스마트단말(100)을 운영하는 학생의 공부방 개인 공간의 의자에 사용가능한 IoT 관리형 쿠션(700)을 더 포함하며,
   IoT 관리형 쿠션(700)은,
   쿠션 바디(710), 압력센서(720), 광센서(730), 모션센서(740), MCU(750), 통신모듈(760) 및 저장부(770)를 포함함으로써, 학생들의 안전 및 학습을 관리할 수 있도록 하는 기능을 수행하며,
   학습 관리 모듈(324)은,
   정보등록모듈(324a), 정보수집모듈(324b) 및 기록정보 분석모듈(324c)을 포함하며,
   정보등록모듈(324a)은,
   적어도 하나 이상의 학생 스마트단말(100)에 대한 네트워크(200)를 통한 학생의 보호자 무선단말(400)에 대한 액세스를 수용하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 보호자 무선단말(400)에 의해 액세스한 학생 스마트단말(100)와 지정된 쿠션 ID를 갖는 IoT 관리형 쿠션(700) 간의 근거리 무선 통신 커버리지에 대한 인식 완료가 확인되는 경우, 보호자 무선단말(400) 상에서 회원 ID 및 비밀번호를 통한 학생 스마트단말(100)에 대한 보호자 로그인 이후, IoT 관리형 쿠션(700) 상으로 보호자의 학생이 앉도록 지시를 통해 IoT 관리형 쿠션(700)의 각 압력센서(720)에 의해 상술한 기초형상정보와 각 압력센서(720)에 의해 인식된 하중정보를 적어도 두번 이상 제공하여 각 압력센서(720)별 하중범위가 생성되도록 하며,
   생성된 기초형상정보와 하중범위를 학생 스마트단말(100)로부터 회원 ID와 함께 수신한 뒤, 수신된 회원 ID와 함께 기초형상정보와 하중범위를 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있고, 여기서 IoT 관리형 쿠션(700)의 MCU(750)는 회원 ID와 함께 기초형상정보와 하중범위를 정보등록모듈(324a)로 전송전에 저장부(770) 상에 회원 ID를 메타데이터로 기초형상정보와 하중범위를 저장하며,
   정보수집모듈(324b)은,
   IoT 관리형 쿠션(700)의 MCU(750)에 의해 저장부(770)에 각 회원 ID 및 각 쿠션 ID로 저장된 기초형상정보와, 기초형상정보를 형성하기 위한 각 압력센서(720)에 의해 인식된 하중범위에 대해서 각각 먼저 추출된 형상정보와, 형상정보를 구성하는 포인트의 하중정보의 비교를 통해 매칭되는 경우 인증을 완료함을 네트워크(200)를 통해 통지 받은 경우, 독서실 ID, 쿠션 ID, 회원 ID와 함께 수신되는 학생단위정보를 네트워크(200)를 통해 수신한 뒤, 데이터베이스(330) 상에 각 독서실 ID를 대 카테고리로 하고, 쿠션 ID를 중 카테코리, 회원 ID를 소 카테고리로 하여 학생단위정보를 실시간으로 저장할 수 있으며, 여기서 학생단위정보와 함께, 정보수집모듈(324b)은 IoT 관리형 쿠션(700)의 MCU(750)에 의해 통지된 착석시간정보를 저장부(770) 상에 함께 저장하며,
   기록정보 분석모듈(324c)은,
   데이터베이스(330)에 저장된 각 쿠션 ID 별 회원 ID에 해당하는 학생단위정보 중 압력센서(720)에 의해 수집된 압력인식정보, 광센서(730)에 의해 수집된 광인식정보, 모션센서(740)에 의해 수집된 모션인식정보에 대한 분석을 통해 "학습활동 기록정보"를 생성하며,
   압력인식정보, 광인식정보, 모션인식정보 중 압력인식정보(형상정보, 하중정보 포함)가 학습시에 발생가능한 미리 설정된 활성화 압력변화범위를 갖는 경우 학습활동 활성화 정보로 분석하며, 압력인식정보로 복수의 압력센서(150) 각각의 하중 측정값 중 적어도 하나 이상에 대해서 각 자기 주도 학습 및 온라인 교육의 과목에 대해서 미리 설정된 위치범위내(기초형상정보 및 기초형상정보의 복수의 변형 패턴)에서 압력센서의 하중 측정값에 대해서 각각 초기의 디폴트(default) 상태에서의 압력에서 하중 측정값의 변화(파라미터)가 미리 설정된 활성화 압력변화범위 내인 경우, 학습활동 활성화 정보로 분석하며,
   학습활동 활성화 정보를 생성한 뒤, 학습활동 활성화 정보의 기초가 된 압력인식정보(파라미터)정보를 네트워크(200)를 통한 빅데이터 서버(600)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 빅데이터 서버(600)로부터 "학습활동 기록정보"에 대한 반환 요청을 전송하며,
   빅데이터 서버(600)는,
   네트워크(200)를 통해 수신된 학습활동 활성화 정보 생성의 기초가 된 압력인식정보의 각 파라미터정보 뿐만 아니라, 학습활동 활성화 정보에서 미리 설정된 활성화 적외선광원범위 내에서 각 과목에 대한 미리 설정된 범위인지 여부를 분석하여, 최종적으로 학습활동 오프(OFF), 특정 과목에 대한 학습활동 온(ON), 불특정 과목에 대한 학습활동 온(ON) 중 하나에 해당하는 "학습활동 기록정보"를 생성하되, 자율학습 또는 온라인학습이 활동적이지 않은 과목인 경우 각 미리 설정된 범위가 빅데이터 서버(600)에 의해 AI 기반으로 낮게 설정되며, 동일한 방식으로 노트 필기와 책에 대한 페이지에 대한 넘기는 것을 포함하는 활동성이 높아지는 과목에 대해서는 미리 설정된 범위를 높게 설정되며,
   빅데이터 서버(600)는,
   생성된 학습활동 기록정보를 네트워크(200)를 통해 비대면 AI 개인학습 관리서버(300)로 전송하며,
   정보 제공 모듈(324)은,
   빅데이터 서버(600)로부터 반환된 "학습활동 기록정보"를 쿠션 ID를 대 카테고리로 하고, 회원 ID를 중 카테고리로 하여 데이터베이스(330) 상에 저장하며, 각 보호자 무선단말(400)의 회원 ID와 부모인증을 통해 학생활동 기록정보에 대한 열람 요청을 네트워크(200)를 통해 보호자 무선단말(400)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 각 회원 ID에 해당하는 타임라인에 따른 학습활동 기록정보를 네트워크(200)를 통해 보호자 무선단말(400)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며, 각 보호자 무선단말(400) 상에 관리자용 앱이 설치된 경우, 보호자 무선단말(400)에 의한 회원 ID 및 비밀번호 설정에 따라 실시간으로 자녀의 학습활동 상태를 확인하는 정보를 제공하며, 파라미터와 관련하여 압력인식정보에 해당하는 쿠션 바디(710) 상에서의 형상정보 및 하중정보에 대한 변화정보를 동일한 타임라인에 맞춰서 동기화시킨 상태에서, 기존의 학생에 대해서 수집된 3차원 영상과 IoT 관리형 쿠션(700)의 3차원 형상을 동일한 축척으로 일치시킨 뒤, 학생의 3차원 영상에 대해서 제 1 내지 제 3 정보에 대한 변환 작업을 걸쳐, IoT 관리형 쿠션(700) 상에서 하부의 의자와 함께 앉아 있는 상태 정보를 3차원 아이콘 영상 정보로 생성하여 네트워크(200)를 통해 각 회원 ID에 매칭하여 저장된 학생 스마트단말(100)의 단말식별번호(IMEI)를 데이터베이스(330) 상에서 추출한 뒤 전송하도록 송수신부(310)를 제어하는 것을 특징으로 하는 온라인을 이용한 비대면 AI 개인학습 관리 시스템.
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