KR102369035B1 - 학습 관리 시스템 - Google Patents

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KR102369035B1 KR1020210096911A KR20210096911A KR102369035B1 KR 102369035 B1 KR102369035 B1 KR 102369035B1 KR 1020210096911 A KR1020210096911 A KR 1020210096911A KR 20210096911 A KR20210096911 A KR 20210096911A KR 102369035 B1 KR102369035 B1 KR 102369035B1
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Abstract

사용자 단말; 및 강사와 학생이 각각 상기 사용자 단말을 이용하여 접속 가능한 1대1 화상 채팅방을 운영하는 서버 장치;를 포함하는, 학습 관리 시스템을 개시한다.

Description

학습 관리 시스템{STUDYING MANAGEMENT SYSTEM}
본 발명은 학습 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 온라인 기반의 화상 강의의 관리 시스템에 관한 것이다.
가정에서의 학습 시 학습량에 대해서 학부모뿐만 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 nonface-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(ONLINE 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 기술에 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-toface) 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.
본 발명의 일측면은 1대1 화상 채팅방을 제공하고, 화상 채팅방에서의 학습 내용을 녹화한 학습 파일을 생성하며, 학습 파일을 기반으로 한 학습 피드백을 제공하는 학습 관리 시스템을 개시한다.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 학습 관리 시스템은, 사용자 단말; 및 강사와 학생이 각각 상기 사용자 단말을 이용하여 접속 가능한 1대1 화상 채팅방을 운영하는 서버 장치;를 포함한다.
한편, 상기 서버 장치는, 강사 버전의 학습 관리 서비스를 제공하기 위한 정보를 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말과 송수신하는 강사 버전 운영부;를 포함하고,
상기 강사 버전 운영부는, 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말로 상기 채팅방에 참석한 학생에 대한 수업소견을 입력 받기 위한 화면을 출력하고, 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말을 통해 수업소견에 대하여 입력되는 텍스트가 소정 기준을 충족하는지 여부를 분석하고, 소정 기준을 충족할 때까지 수업소견의 입력을 재요청하고,
강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말을 통해 수업소견에 대하여 입력되는 텍스트가 소정 기준을 충족하는지 여부를 분석하는 것은,
Word2Vec 알고리즘으로 학습 데이터를 학습하여 입력 데이터에 대하여 문맥 정보를 나타내는 벡터값을 추출하는 신경망을 구축하고, 상기 신경망에 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말을 통해 수업소견에 대하여 입력되는 텍스트를 입력하여 벡터값을 추출하고, 추출한 벡터값과 임계치를 비교하는 것을 포함하고,
소정 기준을 충족할 때까지 수업소견의 입력을 재요청하는 것은,
상기 신경망으로부터 추출한 벡터값이 임계치 이상으로 추출될 때까지 수업소견의 입력을 재요청하는 것을 포함할 수 있다.
한편, 상기 강사 버전 운영부는,
강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말로 상기 채팅방에 참석한 학생의 수업태도를 확인할 수 있도록 상기 채팅방의 화면을 녹화한 녹화파일을 입력 받기 위한 화면을 출력하고,
상기 채팅방에 참석한 학생이 소지하고 있는 상기 사용자 단말과 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 채팅방에 참석한 학생이 소지하고 있는 상기 사용자 단말의 요청에 따라 학생의 모습을 촬영한 영상을 획득하여 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말로 전송하는 보조 촬영 장치;를 더 포함하고,
상기 보조 촬영 장치는,
영상을 획득하는 촬영부; 및 상기 촬영부를 이송시키는 이송부;를 포함하고,
상기 촬영부는, 영상 이미지를 획득하는 카메라부; 상기 촬영부의 설치 공간을 제공하는 하우징부; 직육면체 형태로 형성되고, 한 쌍 마련되는 지지 블록; 및 상기 하우징부의 저면과 상기 한 쌍의 지지 블록을 연결하는 복수의 지지 기둥;을 포함하고,
상기 하우징부는, 전면이 개방된 박스 형태로 형성되는 메인 하우징; 및
상기 메인 하우징의 내부에서 바닥면으로부터 상측으로 이격된 위치에 배치되어 다층 선반 구조를 형성하며, 상기 촬영부의 설치 공간을 제공하는 복수의 플레이트;를 포함하고,
상기 지지 기둥은, 저면이 상기 지지 블록에 고정 결합되며 상단이 개방된 케이싱; 상기 케이싱의 상단에 결합되며 중앙에 통공이 형성된 헤드; 및 상기 케이싱에 수용되되 적어도 일부가 상기 헤드를 통해 상기 케이싱의 내부로부터 돌출되며, 상측면이 상기 메인 하우징의 저면에 설치되는 로드;를 포함하고,
상기 로드는, 상기 케이싱에 수용되어 있는 전체 길이의 중간 부분에 외주면으로부터 돌출되도록 형성되는 돌기면;을 포함하고,
상기 케이싱은, 내측 상부에 상기 돌기면을 기준으로 하여 상측 및 하측으로 나뉘어 배치되는 탄성 스프링;을 포함할 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면 온라인 네트워크를 이용하여 누구나 언제 어디서든지 원하는 학습을 수행할 수 있도록 할 수 있다. 학생은 강사와의 실시간 질의응답을 통하여 학습 과정의 이해를 높이고, 강사는 수강생의 반응을 보면서 학습의 흐름을 조절함으로써, 수강생과 강사 모두가 수업에 적극적으로 참여할 수 있는 온라인 교육 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 관리 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버 장치의 제어 블록도이다.
도 3 내지 도 18은 도 1에 도시된 사용자 단말에서 출력하는 화면의 일 예이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 촬영 장치를 보여주는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 관리 시스템을 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 관리 시스템(1000)은 사용자 단말(100) 및 서버 장치(200)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 통신이 가능하고 정보의 입출력이 가능한 단말 장치로, 일예로, PC, 스마트폰, 태블릿 등으로 구비될 수 있다.
사용자 단말(100)은 본 발명에 따른 학습 관리 프로그램(소프트웨어)이 탑재되어 실행될 수 있다.
사용자 단말(100)의 사용자는 강의를 제공하는 강사, 강의를 학습하는 학생 및 강사와 학생을 관리하는 매니저로 나뉠 수 있다.
서버 장치(200)는 네트워크를 통해 사용자 단말(100)과 연결될 수 있으며, 본 발명에 따른 학습 관리 프로그램의 운영 서버일 수 있다.
서버 장치(200)는 사용자 단말(100)과 통신하여 사용자 단말(100)에서 실행하는 학습 관리 프로그램을 통해 학습 관리 서비스를 제공할 수 있다. 본 발명에서 학습 관리 서비스는 강사와 학생이 각각 사용자 단말(100)을 이용하여 참여 가능한 1대1 화상 채팅방을 제공하고, 화상 채팅방에서의 학습 내용을 녹화한 학습 파일을 생성하며, 학습 파일을 기반으로 한 학습 피드백을 제공할 수 있다. 이러한 학습 관리 서비스는 강사 버전, 학생 버전 및 매니저 버전으로 나뉠 수 있다. 이와 관련하여 도 2 이하를 참조하여 설명한다.
도 2는 도 1에 도시된 서버 장치의 제어 블록도이고, 도 3 내지 도 18은 도 1에 도시된 사용자 단말에서 출력하는 화면의 일 예이다.
도 2를 참조하면, 서버 장치(200)는 강사 버전 운영부(210) 및 학생 버전 운영부(220)를 포함할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 강사 버전의 학습 관리 서비스를 제공하기 위한 정보를 사용자 단말(100)과 송수신할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 사용자 단말(100)로부터 강사의 로그인 정보를 수신하는 경우, 미리 등록된 강사의 로그인 정보와 비교하여 해당 강사의 프로그램 로그인을 처리할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 강사의 프로그램 로그인이 처리되는 경우, 도 3과 같은 강사용 메인 페이지를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 강사용 메인 페이지는 강사가 제공하는 강의 정보를 관리할 수 있는 마이페이지 메뉴 및 강의를 수강하는 학생 정보를 관리할 수 있는 학생관리 메뉴로 나뉠 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 3과 같은 강사용 메인 페이지에서 학생관리 메뉴가 입력되는 경우, 도 4와 같은 강사의 강의를 수강하는 학생 별 개인정보 출력 영역과, 수업스케줄, 출석내역, 학생정보, 학습진행상황, 멘토계획서 및 상담소견서의 세부 메뉴 선택 영역으로 나뉘는 강사용 학생관리 메인 페이지를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 4와 같은 강사용 학생관리 메인 페이지에서 수업스케줄 메뉴가 선택되는 경우, 도 5와 같은 학생의 예정된 수업스케줄을 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 4와 같은 강사용 학생관리 메인 페이지에서 출석내역 메뉴가 선택되는 경우, 도 6과 같은 학생의 출석내역을 입력 받기 위한 화면을 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 도 6을 참조하면, 출석내역은 과정, 교사, 수업시간, 상태, 시급지출, 수업태도, 숙제, 수업진도, 수업소견 등의 항목을 포함할 수 있다. 강사 버전 운영부(210)는 도 6과 같은 화면을 통해 학생의 출석내역의 각 항목이 모두 입력되는 경우, 추후 확인할 수 있도록 해당 학생의 출석내역 메뉴에 등록할 수 있다.
여기에서, 강사 버전 운영부(210)는 수업태도 항목에 대하여 수업을 녹화한 녹화파일의 입력을 필수적으로 요청할 수 있다.
또한, 강사 버전 운영부(210)는 수업소견 항목에 대하여 입력되는 텍스트가 소정 기준을 충족하는지 여부를 분석하고, 소정 기준을 충족할 때까지 수업소견 항목의 입력을 재요청할 수 있다. 이는 강사가 입력하는 수업소견이 솔직하고 성실하게 작성될 수 있도록 함으로써 신뢰도를 확보하기 위함이다.
예를 들면, 강사 버전 운영부(210)는 입력 데이터에 대하여 문맥 정보를 나타내는 벡터값을 추출하는 인공지능 신경망을 구축할 수 있다. 여기서, 입력 데이터는 수업소견 항목에 대하여 입력되는 텍스트일 수 있다. 강사 버전 운영부(210)는 수업소견 항목에 대하여 입력되는 텍스트를 누적하여 저장할 수 있으며, 저장한 텍스트를 학습 데이터로 추출할 수 있다. 강사 버전 운영부(210)는 Word2Vec 알고리즘으로 학습 데이터를 학습하여 입력 데이터에 대하여 문맥 정보를 나타내는 벡터값을 추출하는 신경망을 구축할 수 있다.
Word2Vec 알고리즘은 신경망 언어 모델(NNLM : Neural Network Language Model)을 포함할 수 있다. 신경망 언어 모델은 기본적으로 Input Layer, Projection Layer, Hidden Layer, Output Layer로 이루어진 Neural Network이다. 신경망 언어 모델은 단어를 벡터화하는 방법에 사용되는 것이다. 신경망 언어 모델은 공지된 기술이므로 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다.
Word2vec 알고리즘은, 텍스트마이닝을 위한 것으로, 각 단어 간의 앞, 뒤 관계를 보고 근접도를 정하는 알고리즘이다. Word2vec 알고리즘은 비지도 학습 알고리즘이다. Word2vec 알고리즘은 이름이 나타내는 바와 같이 단어의 의미를 벡터형태로 표현하는 계량기법일 수 있다. Word2vec 알고리즘은 각 단어를 200차원 정도의 공간에서 백터로 표현할 수 있다. Word2vec 알고리즘을 이용하면, 각 단어마다 단어에 해당하는 벡터를 구할 수 있다. Word2vec 알고리즘은 종래의 다른 알고리즘에 비해 자연어 처리 분야에서 비약적인 정밀도 향상을 가능하게 할 수 있다. Word2vec은 입력한 말뭉치의 문장에 있는 단어와 인접 단어의 관계를 이용해 단어의 의미를 학습할 수 있다. Word2vec 알고리즘은 인공 신경망에 근거한 것으로, 같은 맥락을 지닌 단어는 가까운 의미를 지니고 있다는 전제에서 출발한다. Word2vec 알고리즘은 텍스트 문서를 통해 학습을 진행하며, 한 단어에 대해 근처(전후 5 내지 10 단어 정도)에 출현하는 다른 단어들을 관련 단어로서 인공 신경망에 학습시킨다. 연관된 의미의 단어들은 문서상에서 가까운 곳에 출현할 가능성이 높기 때문에 학습을 반복해 나가는 과정에서 두 단어는 점차 가까운 벡터를 지닐 수 있다.
Word2vec 알고리즘의 학습 방법은 CBOW(Continuous Bag Of Words) 방식과 skip-gram 방식이 있다. CBOW 방식은 주변 단어가 만드는 맥락을 이용해 타겟 단어를 예측하는 것이다. skip-gram 방식은 한 단어를 기준으로 주변에 올 수 있는 단어를 예측하는 것이다. 대규모 데이터셋에서는 skip-gram 방식이 더 정확한 것으로 알려져 있다.
따라서, 본 발명의 실시 예에서는 skip-gram 방식을 이용한 Word2vec 알고리즘을 사용한다. 예컨대, Word2vec 알고리즘을 통해 학습이 잘 완료되면, 고차원 공간에서 비슷한 단어는 근처에 위치할 수 있다. 상술한 바와 같은 Word2vec 알고리즘에 따르면 학습 문서 내 주위 단어의 분포가 가까운 단어일수록 산출되는 벡터값은 유사해질 수 있으며, 산출된 벡터값이 비슷한 단어는 유사한 것으로 간주할 수 있다. Word2vec 알고리즘은 공지된 기술이므로 벡터값 계산과 관련한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
강사 버전 운영부(210)는 위와 같이 구축되는 인공지능 신경망에 사용자 단말(100)로부터 수업소견 항목에 대하여 입력되는 텍스트를 입력 데이터로 입력하여 벡터값을 추출할 수 있으며, 벡터값이 임계치 이상으로 추출될 때까지 수업소견 항목에 대한 답변 입력을 재요청할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 4와 같은 강사용 학생관리 메인 페이지에서 학생정보 메뉴가 선택되는 경우, 도 7과 같은 학생정보를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 예컨대, 학생정보는 성적, 취약파트, 목표, 문제점, 성향 등이 포함될 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 4와 같은 강사용 학생관리 메인 페이지에서 학습진행상황 메뉴가 선택되는 경우, 도 8과 같은 학습진행상황 입력 화면을 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 도 8을 참조하면, 학습진행상황은 과목, 수업월, 교재 및 진도, 학생 특징 및 상세 문제점, 수업진행 방법 등의 항목을 포함할 수 있다. 강사 버전 운영부(210)는 사용자 단말(100)로 소정 주기(예컨대, 1달)로 학습진생상황 입력을 요청할 수 있다.
한편, 강사 버전 운영부(210)는 도 3과 같은 강사용 메인 페이지에서 마이페이지 메뉴가 입력되는 경우, 강사의 개인정보 출력 영역과, 강의스케줄, 강의내역, 시급현황, 장비현황, 급여내역 및 SMS내역의 세부 메뉴 선택 영역으로 나뉘는 강사용 마이페이지를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 3과 같은 강사용 마이페이지에서 강의스케줄 메뉴가 선택되는 경우, 도 9와 같은 강사의 강의스케줄을 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 여기에서, 강의스케줄에는 과목, 학생명 등이 포함될 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 3과 같은 강사용 마이페이지에서 시급현황 메뉴가 선택되는 경우, 도 10과 같은 강사가 입력한 수업소견 내역 별 시급 현황을 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 3과 같은 강사용 마이페이지에서 급여내역 메뉴가 선택되는 경우, 도 11과 같은 강사의 월별 급여내역을 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
한편, 강사 버전 운영부(210)는 강의실 개설을 위한 정보를 사용자 단말(100)과 송수신할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 12와 같은 강의실 개설 요청 페이지를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
강사 버전 운영부(210)는 도 12와 같은 강의실 개설 페이지를 통해 강의실 개설이 요청되는 경우, 도 13과 같이 복수의 사용자 단말(100)이 접속 가능한 강의실을 개설할 수 있다. 도 13을 참조하면, 강의실은 강의실에 접속한 강사의 모습을 촬영하는 영상 및 학생의 모습을 촬영하는 영상을 나란히 출력하여 공유할 수 있다. 이를 위해 사용자 단말(100)은 사용자의 모습을 촬영하기 위한 영상 촬영 모듈을 구비하는 것이 바람직하다. 강사 및 학생은 각각 자신의 사용자 단말(100)을 이용하여 강의실에 접속하여 수업을 진행할 수 있다.
또한, 도 14를 참조하면, 강의실은 강의실에 접속한 모든 사용자 단말(100) 간에 문서를 공유하는 기능을 제공할 수 있다.
또한, 도 15를 참조하면, 강의실은 강의실에 접속한 모든 사용자 단말(100) 간에 동영상을 공유하는 기능을 제공할 수 있다.
또한, 도 16을 참조하면, 강의실은 강의실에 접속한 모든 사용자 단말(100) 간에 웹 페이지를 공유하는 기능을 제공할 수 있다.
한편, 강사 버전 운영부(210)는 도 13 내지 도 16과 같은 강의실의 출력 화면을 녹화하여 녹화파일을 생성할 수 있다. 강사 버전 운영부(210)는 생성한 녹화파일을 강사의 사용자 단말(100)로 전송하여, 강사가 추후에 출석내역 입력 시, 도 6과 같은 수업태도 항목에 녹화파일을 입력할 수 있도록 한다.
학생 버전 운영부(220)는 학생의 프로그램 로그인이 처리되는 경우, 도 17과 같은 학생용 마이 페이지를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 도 17을 참조하면, 학생용 마이 페이지는 강의 수강 내역, 출격 내역 등을 출력할 수 있다.
학생 버전 운영부(220)는 학생의 프로그램 로그인이 처리되는 경우, 도 18과 같은 강의실 입장 페이지를 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다. 도 18을 참조하면, 강의실 입장 페이지는 학생이 수강중인 강의 목록이 출력될 수 있으며, 강의 목록 중 어느 하나의 강의가 선택되는 경우, 해당 강의실 페이지에 접속할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 관리 시스템(1000)은 보조 촬영 장치를 더 포함할 수 있다.
보조 촬영 장치는 사용자 단말(100)과 유선 또는 무선으로 연결될 수 있으며, 사용자 또는 사용자 영상을 촬영하여 사용자 단말(100)로 전달할 수 있다.
예를 들면, 사용자 단말(100)은 강의실에 접속한 동안 보조 촬영 장치를 이용하여 강의를 수강중인 사용자의 모습을 다양한 각도에서 촬영할 수 있으며, 이러한 촬영 영상을 서버 장치(200)로 전송하여 프로그램에 함께 업로드될 수 있도록 한다. 이와 같은 보조 촬영 장치는 학생의 모습을 다양한 각도에서 확인할 수 있도록 하여 학생의 자세 등을 포함하는 수업태도를 보다 정확히 파악할 수 있을 것이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 촬영 장치를 보여주는 도면이다.
도 19를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 촬영 장치(500)는 촬영부(300) 및 이송부(400)를 포함할 수 있다.
촬영부(300)는 카메라부(310), 하우징부(320), 지지 블록(330) 및 지지 기둥(340)을 포함할 수 있다.
카메라부(310)는 영상 이미지를 촬영할 수 있다. 카메라부(310)는 사용자 단말(100)과 유선 또는 무선으로 연결될 수 있으며, 사용자 단말(100)로부터 수신하는 제어 신호에 따라 영상 이미지를 촬영하여 사용자 단말(100)로 출력할 수 있다.
하우징부(320)는 카메라부(310)의 설치 공간을 제공할 수 있다.
하우징부(320)는 메인 하우징(321), 제1 플레이트(322) 및 제2 플레이트(323)를 포함할 수 있다.
메인 하우징(321)은 전면이 개방된 박스 형태로 형성될 수 있다.
제1 플레이트(322) 및 제2 플레이트(323)는 메인 하우징(321)의 내부에서 바닥면으로부터 상측으로 이격된 위치에 배치되어 다층 선반 구조를 형성할 수 있다.
제1 플레이트(322) 및 제2 플레이트(323)는 카메라부(310)의 설치 공간을 제공할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 제1 플레이트(322) 및 제2 플레이트(323) 중 어느 하나의 플레이트에 카메라부(310)를 설치함으로써 설치 높이를 조절할 수 있다.
지지 블록(330)은 직육면체 형태로 형성될 수 있으며, 한 쌍 마련될 수 있다.
지지 기둥(340)은 하우징부(320)의 저면과 한 쌍의 지지 블록(330)을 연결할 수 있다.
지지 기둥(340)은 저면이 지지 블록(330)에 고정 결합되며 상단이 개방된 케이싱(341), 케이싱(341)의 상단에 결합되며 중앙에 통공이 형성된 헤드(342) 및 케이싱(341)에 수용되되 적어도 일부가 헤드(342)를 통해 케이싱(341)의 내부로부터 돌출되는 로드(343)를 포함할 수 있다. 이러한 로드(343)의 상측면이 메인 하우징(321)의 저면에 접착 수단을 통해 설치될 수 있다. 메인 하우징(321)의 저면 각 꼭지점 부분에 각각 설치되는 것이 바람직하다.
또한, 도 7에는 도시되지 않았으나, 로드(343)는 전체 길이의 중간 부분에 외주면으로부터 돌출되는 돌기면을 형성할 수 있다. 케이싱(341)은 내측 상부에 돌기면을 기준으로 하여 상측 및 하측으로 나뉘는 탄성 스프링을 포함할 수 있다. 이에 따라, 로드(343)는 케이싱(341)에 수용되어 있는 돌기면이 상측 및 하측으로 탄성 스프링에 의해 탄성력이 가해짐으로써 케이싱(341)으로부터 승하강하여 메인 하우징(321)이 수평 상태를 유지할 수 있도록 한다.
이와 같은 촬영부(300)는 수평 상태를 유지하면서 촬영 영상을 획득할 수 있도록 하여 영상의 질을 보장할 수 있다.
이송부(400)는 촬영부(300)를 좌,우 방향으로 유동없이 움직일 수 있도록 안내하는 레일부(401)와, 상기 레일부(401)를 수평상태로 안정되게 유지하는 다리부(402)와, 상기 레일부(401)에 장착되어 레일부(401)를 따라 좌,우 방향으로 움직이면서 영상을 촬영할 수 있도록 촬영부(300)를 장착하는 장착부(403)를 포함할 수 있다.
레일부(401)는 금속, 목재 등 다양한 재질로 구성할 수 있으나 압출성형되고 단면이 개락 사각형상인 알루미늄 프로파일로 구성하고, 상기 레일부(401)는 설치와 해체를 용이하게 하면서 이동과 보관의 용이성을 제공할 수 있도록 하나 이상의 것으로 준비하는 것이 바람직하다.
상기 레일부(401)는 소정의 간격을 유지하여 제1 레일바디(405)와 제2 레일바디(406)를 평행하게 유지시켜 일측에 위치하는 제1 레일(407)과 타측에 위치하는 제2 레일(408)로 분리 구성한다.
상기 다리부(402)는, 제1 레일(407)과 제2 레일(408)이 움직이지 않도록 견고하게 잡아주면서 받쳐주고 수평상태를 유지할 수 있도록 하는 것으로서, 제1 레일(407)과 제2 레일(408)의 연결부위를 잡아주는 메인 다리(410)와 제1 레일(407)과 제2 레일(408)의 양단을 지지하는 서브 다리(411)로 구성한다.
상기 메인 다리(410)는 제1 레일(407)과 제2 레일(408)의 연결부위가 안치될 수 있도록 판상형태의 안치 플레이트(412)를 구비하고, 상기 안치 플레이트(412)의 저면에는 지면과 연접되어 안치 플레이트(412)를 지지하기 위한 지지 다리(413)를 구비한다.
상기 지지 다리(413)는 설치위치의 지면에 대응하여 높이조절이 가능하게 구비하는 것이 당연할 것이며, 일반적으로 카메라를 받쳐주는 삼각대를 활용하여 설치하여도 무방할 것이다.
상기 안치 플레이트(412)의 전,후측에는 연접되는 제1 레일(407)과 제2 레일(408)의 제 위치를 유지할 수 있도록 하기 위한 레일 홈 또는 레일 가이드(RG)를 형성하고, 상기 레일 가이드(RG) 또는 안치 플레이트(412)의 저면에는 밀착된 제1 레일(407)과 제2 레일(408)을 움직이지 않도록 볼트와 같은 체결수단으로 견고하게 고정한다.
상기 서브 다리(411)는 메인 다리(410)에 유지된 제1 레일(407)과 제2 레일(408)의 내부에 높이조절수단을 가지는 한 쌍의 지지 다리(415)의 상부에 간격유지바(416)로 고정하여 제1 레일(407) 및 제2 레일(408)의 폭 내부에 삽입될 수 있도록 한다.
한편, 상기 안치 플레이트(412)의 중앙에는 레일부(401)의 높이와 폭만큼 돌출되는 형태의 곡선연결부를 일체로 또는 별도로 형성하여 고정시켜 레프트 및 제1 레일(407) 및 제2 레일(408)을 촬영부(300)를 직선으로 움직이지 않고 곡선형태로 움직일 수 있도록 구성하여도 된다.
장착부(403)는, 촬영부(300)의 지지 블록(340)을 장착하기 위한 통상적인 장착홈을 가지는 장착플레이트를 구비하고, 상기 장착플레이트의 저면에는 레일부(401)의 상면과 연접되어 활주할 수 있도록 롤러(422)를 장착한다.
상기 롤러(422)는 장착플레이트에 설치되는 구동수단에 의하여 정,역 방향으로 회전하면서 레일부(401)을 따라 좌,우측 방향으로 이동하여 장착된 촬영부(300)를 이동시킬 수 있도록 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1000: 학습 관리 시스템
100: 사용자 단말
200: 서버 장치

Claims (3)

  1. 사용자 단말; 및
    강사와 학생이 각각 상기 사용자 단말을 이용하여 접속 가능한 1대1 화상 채팅방을 운영하는 서버 장치;를 포함하고,
    상기 서버 장치는,
    강사 버전의 학습 관리 서비스를 제공하기 위한 정보를 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말과 송수신하는 강사 버전 운영부;를 포함하고,
    상기 강사 버전 운영부는,
    강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말로 상기 채팅방에 참석한 학생에 대한 수업소견을 입력 받기 위한 화면을 출력하고, 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말을 통해 수업소견에 대하여 입력되는 텍스트가 소정 기준을 충족하는지 여부를 분석하고, 소정 기준을 충족할 때까지 수업소견의 입력을 재요청하고,
    강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말을 통해 수업소견에 대하여 입력되는 텍스트가 소정 기준을 충족하는지 여부를 분석하는 것은,
    Word2Vec 알고리즘으로 학습 데이터를 학습하여 입력 데이터에 대하여 문맥 정보를 나타내는 벡터값을 추출하는 신경망을 구축하고, 상기 신경망에 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말을 통해 수업소견에 대하여 입력되는 텍스트를 입력하여 벡터값을 추출하고, 추출한 벡터값과 임계치를 비교하는 것을 포함하고,
    소정 기준을 충족할 때까지 수업소견의 입력을 재요청하는 것은,
    상기 신경망으로부터 추출한 벡터값이 임계치 이상으로 추출될 때까지 수업소견의 입력을 재요청하는 것을 포함하고,
    상기 강사 버전 운영부는,
    강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말로 상기 채팅방에 참석한 학생의 수업태도를 확인할 수 있도록 상기 채팅방의 화면을 녹화한 녹화파일을 입력 받기 위한 화면을 출력하고,
    상기 채팅방에 참석한 학생이 소지하고 있는 상기 사용자 단말과 유선 또는 무선으로 연결되고, 상기 채팅방에 참석한 학생이 소지하고 있는 상기 사용자 단말의 요청에 따라 학생의 모습을 촬영한 영상을 획득하여 강사가 소지하고 있는 상기 사용자 단말로 전송하는 보조 촬영 장치;를 더 포함하고,
    상기 보조 촬영 장치는,
    영상을 획득하는 촬영부; 및
    상기 촬영부를 이송시키는 이송부;를 포함하고,
    상기 촬영부는,
    영상 이미지를 획득하는 카메라부;
    상기 촬영부의 설치 공간을 제공하는 하우징부;
    직육면체 형태로 형성되고, 한 쌍 마련되는 지지 블록; 및
    상기 하우징부의 저면과 상기 한 쌍의 지지 블록을 연결하는 복수의 지지 기둥;을 포함하고,
    상기 하우징부는,
    전면이 개방된 박스 형태로 형성되는 메인 하우징; 및
    상기 메인 하우징의 내부에서 바닥면으로부터 상측으로 이격된 위치에 배치되어 다층 선반 구조를 형성하며, 상기 촬영부의 설치 공간을 제공하는 복수의 플레이트;를 포함하고,
    상기 지지 기둥은,
    저면이 상기 지지 블록에 고정 결합되며 상단이 개방된 케이싱;
    상기 케이싱의 상단에 결합되며 중앙에 통공이 형성된 헤드; 및
    상기 케이싱에 수용되되 적어도 일부가 상기 헤드를 통해 상기 케이싱의 내부로부터 돌출되며, 상측면이 상기 메인 하우징의 저면에 설치되는 로드;를 포함하고,
    상기 로드는,
    상기 케이싱에 수용되어 있는 전체 길이의 중간 부분에 외주면으로부터 돌출되도록 형성되는 돌기면;을 포함하고,
    상기 케이싱은,
    내측 상부에 상기 돌기면을 기준으로 하여 상측 및 하측으로 나뉘어 배치되는 탄성 스프링;을 포함하는, 학습 관리 시스템.
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