KR102384573B1 - 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법 - Google Patents

자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102384573B1
KR102384573B1 KR1020210120362A KR20210120362A KR102384573B1 KR 102384573 B1 KR102384573 B1 KR 102384573B1 KR 1020210120362 A KR1020210120362 A KR 1020210120362A KR 20210120362 A KR20210120362 A KR 20210120362A KR 102384573 B1 KR102384573 B1 KR 102384573B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
learner
query
autonomous
response
teacher
Prior art date
Application number
KR1020210120362A
Other languages
English (en)
Inventor
조옌
Original Assignee
주식회사 오리진
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 오리진 filed Critical 주식회사 오리진
Priority to KR1020210120362A priority Critical patent/KR102384573B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102384573B1 publication Critical patent/KR102384573B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance
    • G06Q50/2057—Career enhancement or continuing education service
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9038—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/40—Processing or translation of natural language
    • G06F40/58—Use of machine translation, e.g. for multi-lingual retrieval, for server-side translation for client devices or for real-time translation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T13/00—Animation
    • G06T13/20—3D [Three Dimensional] animation
    • G06T13/40—3D [Three Dimensional] animation of characters, e.g. humans, animals or virtual beings
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/06—Foreign languages
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/06—Electrically-operated educational appliances with both visual and audible presentation of the material to be studied
    • G09B5/065—Combinations of audio and video presentations, e.g. videotapes, videodiscs, television systems
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L13/00—Speech synthesis; Text to speech systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/04—Real-time or near real-time messaging, e.g. instant messaging [IM]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

본 발명은 학습자의 선 질문 제공이 가능하고, 학습자의 질문 소진 시 이전에 학습했던 데이터를 기반으로 교습자질의를 생성하며, 학습자응답에 질의특성이 존재하는 판별하여 다시 학습자 주도의 학습을 연속적으로 제공하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법을 개시한다.

Description

자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법{TERMINAL FOR LANGUAGE LEARNING INCLUDING FREE TALKING OPTION BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND OPERATING METHOD}
본 발명은 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 학습자의 학습레벨에 대응하여 자율대화를 제공하는 기술에 관한 것이다.
종래에는 유아, 어린이 또는 중고등 학생 등 다양한 학습자를 위한 언어학습을 제공하였다. 종래에는 설정된 커리큘럼으로 학습자를 교육시킬 수 있고, 상황별 설정된 시나리오로 학습자를 교육시킬 수 있으며, 자율적인 대화의 형태로 학습자를 교육시킬 수 있다.
종래의 자율적인 대화방식은 선행기술로 기재된 특허문헌과 같이 학습자의 발화의도에 대응하는 대화 등 비목적의 대화방식이 일반적이다. 그러나 종래의 자율적인 대화의 학습방법은 아래와 같이 다양한 문제점이 있다.
종래에는 학습자의 수준에 맞는 질의를 제공하지 못하여 학습자의 흥미유발을 저하시키고, 프로그램으로 설정된 교습자의 주도 형태로 대화가 진행되어 학습자의 주도적인 언어학습을 제공하지 못하는 한계가 있다.
또한 종래에는 설정된 커리큘럼 또는 상황별 시나리오로 학습자의 언어학습을 제공하였으나, 이러한 학습의 결과를 자율대화에 적용하지 못하는 등 비목적의 자율대화를 제공하는 문제점이 있다.
예를 들어 프로그래밍된 가상의 교습자는 이전에 학습자가 배웠던 언어학습의 결과를 자율대화에 적용하여 목적의 자율대화를 출력함으로써, 학습자는 학습효율과 흥미가 더욱 향상이 가능하다. 그러나 종래에는 이러한 언어학습의 서비스를 제공하지 못하는 실정이다.
한국공개특허 제10-2020-0080914호
상기 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 학습자의 선 질문 제공이 가능하고, 학습자의 질문 소진 시 이전에 학습했던 데이터를 기반으로 교습자질의를 생성하며, 학습자응답에 질의특성이 존재하는 판별하여 다시 학습자 주도의 학습을 연속적으로 제공한다.
상기의 해결하고자 하는 과제를 위한 본 발명의 실시예에 따른 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기는, 학습자질의에 대응하는 교습자응답과 관련된 응답데이터, 교습자질의와 관련된 질의데이터 및 학습자의 학습레벨과 관련된 학습자데이터를 포함하는 학습데이터를 저장하는 저장부; 상기 학습데이터를 이용한 지도학습을 기반으로 학습자질의에 대응하는 교습자응답의 생성이 가능하고, 학습자응답을 받기 위한 교습자질의의 생성이 가능하며, 교습자응답을 생성할 때 응답데이터에서 학습자의 학습레벨에 대응하는 응답을 선택하는 자율대화 제공부 및 상기 자율대화 제공부에서 생성된 교습자응답 또는 교습자질의를 교습자의 음성과 이미지로 출력하는 입출력부를 포함하여, 자율대화를 이용한 능동형 언어학습을 학습자에게 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기 입출력부는 설정된 제1 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 학습자에게 질의를 독려하는 독려메시지를 출력하고, 상기 자율대화 제공부는 독려메시지를 출력할 때 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 준비하며, 상기 입출력부는 설정된 제2 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 자율대화 제공부에서 생성된 교습자질의를 출력하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 입출력부 및 자율대화 제공부를 포함하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기의 동작방법은, 상기 입출력부가 기본 학습자 질의시간 안에 학습자질의의 수신여부를 판별하는 단계 및 상기 자율대화 제공부가 학습자질의를 수신하면 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 생성하고, 교습자응답의 특성을 분석하여 교습자질의의 추가적 필요여부를 판별하는 단계를 포함하고, 상기 자율대화 제공부는 학습자질의를 미수신하면 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 생성하여, 학습자질의의 수신여부 및 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 통하여 적응적으로 교습자질의를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 입출력부는 교습자질의에 대응하는 학습자응답을 수신하고, 학습자응답 이후부터 기본 학습자 질의시간 안에 추가적 학습자음성이 존재하는지 여부를 판별하며, 상기 자율대화 제공부는 학습자응답에 질의특성이 존재하는지 판별하고, 질의특성이 존재하면 질의특성에 대응하는 교습자응답을 생성하며, 질의특성과 추가적 학습자음성이 미존재하면 교습자질의를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 입출력부는 기본 학습자 질의시간 안에 1차 학습자질의의 수신여부를 판별하고, 1차 학습자질의를 수신하면 추가 학습자 질의시간 안에 2차 학습자질의의 수신여부를 판별하며, 상기 자율대화 제공부는 1차 학습자질의 또는 2차 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 학습자의 선 질문을 제공하여 학습자 주도의 학습을 제공할 수 있고, 학습자의 질문 소진 시 이전에 학습했던 데이터를 기반으로 교습자질의를 생성하여 목적의 자율대화를 제공할 수 있으며, 학습자응답에 질의특성이 존재하는 판별하여 다시 학습자 주도의 학습을 연속적으로 제공할 수 있고, 자율대화에 의한 학습효과를 크게 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 언어학습 단말기를 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 제공부를 상세하게 도시한 블록도이다.
도 3은 문장학습의 교육을 제공하는 화면을 도시한 예이다.
도 4는 문장학습에서 확장문장의 교육을 제공하는 화면을 도시한 예이다.
도 5는 상황대화를 선택하는 화면을 도시한 예이다.
도 6은 마트에서 지인과의 인사 상황대화를 연출하는 화면을 도시한 예이다.
도 7은 자율대화의 시작화면을 도시한 예이다.
도 8은 자율대화에서 학습자의 질의가 소진될 때 학습을 이어가는 화면을 도시한 예이다.
도 9는 학습자 선 질문의 자율대화를 도시한 예이다.
도 10은 학습자가 레벨 중복 문장으로 자율대화를 시작하는 경우를 도시한 예이다.
도 11은 학습자가 선 질문을 하지 않는 경우를 도시한 예이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 언어학습 시스템을 도시한 블록도이다.
이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 언어학습 단말기를 도시한 블록도로서, 언어학습 단말기(100)는 스마트폰, 데스크톱, 랩톱 또는 프로그램 기능이 구현된 다양한 단말기일 수 있고, 이에 한정하지 않는다.
저장부(110), 입출력부(120) 및 제공부(130)를 포함한다. 저장부(110)는 교습자와 학습자 간의 학습을 위한 학습데이터를 저장한다. 제공부(130)는 학습데이터를 이용하여 교습자의 응답이나 질의를 생성하고, 이를 통하여 언억학습을 학습자에게 제공한다.
입출력부(120)는 제공부(130)에서 생성된 교습자의 응답이나 질의를 출력하거나, 학습자의 질의나 응답을 수신한다. 여기서 교습자는 학습자와의 학습 교류를 위한 가상의 객체로서 입출력부(120)를 통하여 표출된다. 가상의 객체는 원어민 교습자 역할을 수행한다.
입출력부(120)는 화면, 음성 인식 또는 음성 출력 등 다양한 기능을 포함할 수 있고, 이에 한정하지 않는다.
제공부(130)는 학습데이터를 이용한 인공지능(artificial intelligence) 기술이 적용된다. 인공지능은 인간의 생각이나 학습능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 것으로서, 흔히 AI라고 불린다.
제공부(130)는 사람의 신경망을 모사해 학습자의 음성을 인식한 학습자 음성정보와 학습데이터를 스스로 비교 분석하고, 분석된 결과를 입출력부(120)로 출력함으로써, 학습자의 언어학습 교육을 인공지능적으로 제공할 수 있다. 학습데이터는 교육학습의 카테고리별로 분류될 수 있다.
제공부(130)는 학습자의 음성정보 기반의 학습데이터를 분석하기 위하여 기계학습(machine learning) 기술이 적용될 수 있다. 기계학습은 인공지능의 연구분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 제공부(130)에서 실현하고자 하는 기술이다.
기계학습은 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning)으로 구분된다. 지도학습은 학습데이터를 참조하여 학습자의 입력값에 대응하는 출력값을 찾는 방식이고, 비지도학습은 입력값들만 있는 훈련데이터를 이용하여 입력값들의 규칙성을 찾아 내고, 찾아낸 결과를 출력하여 학습자에게 제공한다.
도 2는 도 1의 제공부를 상세하게 도시한 블록도로서, 제공부(130)는 교육학습의 카테고리에 대응하여 지도학습과 비지도학습을 선택적으로 제공할 수 있고, 카테고리별로 교육 제공부(141), 상황대화 제공부(142) 및 자율대화 제공부(143)를 포함한다.
도 3은 문장학습의 교육을 제공하는 화면을 도시한 예로서, 교육 제공부(141)는 학습자의 학습레벨로 학습자를 교육시키고, 교육결과에 대한 평가를 생성할 수 있다.
교육 제공부(141)는 초기에 학습자의 학습레벨에 대한 정보를 보유하지 못할 수 있으므로, 학습자의 학습레벨을 판별하기 위한 레벨 테스트에 관한 기능을 포함할 수 있다. 레벨 테스트는 설정된 질의에 대한 학습자의 답변을 평가하여 학습자의 학습레벨을 판별할 수 있다.
교육 제공부(141)는 가상의 교습자를 이용한 AI학습을 제공한다. 학습자에게 제공하는 교육은 문장학습, 단어학습 또는 학습게임으로 구분될 수 있다. 문장학습은 도 3에 도시된 바와 같이 확장문장, 발음교정 및 문장깜박이를 포함할 수 있다.
문장학습은 문장의 형태로 언어를 학습하는 것이고, 단어학습은 단어의 형태로 언어를 학습하는 것이며, 학습게임은 문장 또는 단어의 의미를 퀴즈 형태로 알아 맞춰 언어를 학습하는 것이다.
도 4는 문장학습에서 확장문장의 교육을 제공하는 화면을 도시한 예로서, 입출력부(120)는 교습자의 이미지를 출력할 수 있고, 제공부(140)에서 제공된 교습자의 질의를 음성 또는 텍스트의 형태로 출력할 수 있으며, 학습자의 음성을 인식하여 텍스트의 형태로 출력할 수 있다.
교육 제공부(141)는 학습자의 음성을 분석하여 확장문장의 정답여부를 판별하고, 정답여부에 따른 다음 확장문장의 학습을 제공할 수 있다. 교육 제공부(141)는 문장학습에서 학습자의 발음 수준을 평가하기 위한 발음교정 또는 화면에 깜박거리는 문장을 따라 읽는 수준을 평가하기 위한 문장깜박이를 포함할 수 있다.
도 5는 상황대화를 선택하는 화면을 도시한 예로서, 상황대화 제공부(142)는 학습자에게 테마와 상황의 선택을 제공하고, 선택된 테마와 상황에 대응하여 상황대화를 제공할 수 있다.
저장부(110)는 테마와 학습레벨별 복수의 상황이 구분된 상황데이터를 저장할 수 있고, 입출력부(120)는 학습자에게 테마와 상황의 선택에 대한 입력을 제공할 수 있다.
도 6은 마트에서 지인과의 인사 상황대화를 연출하는 화면을 도시한 예로서, 테마는 대분류이고, 상황은 중분류 또는 소분류이다. 테마는 장소별로 구분될 수 있고, 상황은 장소에서 발생할 수 있는 다양한 상황일 수 있다. 예를 들어 공항은 테마가 되고, 상황은 수속절차, 상품구매, 라운지이용, 은행거래 또는 지인인사 등 공항에서 발생하는 다양한 상황이다.
상황대화 제공부(142)는 선택된 상황과 학습자의 학습레벨에 대응하는 1차 교습자질의를 생성하여 입출력부(120)에게 제공하고, 1차 교습자질의에 응답하는 학습자응답을 입출력부(120)로부터 전달받으며, 1차 교습자질의에 대응하는 예상응답정보와 학습자응답을 비교하여 학습자응답의 정확도를 판별할 수 있다.
상황대화 제공부(142)는 학습자응답의 정확도가 설정된 기준 미만이면 학습자의 학습레벨보다 낮은 1차 교습자질의 또는 2차 교습자질의를 생성할 수 있다.
상황대화 제공부(142)는 학습자응답의 정확도가 설정된 기준 미만인 상태에서 예상응답정보와의 유사성이 낮다면 학습자의 학습레벨보다 낮은 1차 교습자질의를 생성하고, 예상응답정보와의 유사성이 높다면 학습자의 학습레벨보다 낮은 2차 교습자질의를 생성할 수 있다.
본 발명은 학습자의 수준에 대응하여 학습자에게 상황대화를 제공함으로써, 대화중단의 발생확률을 감소시킬 수 있고, 학습자의 대화유도를 지속적으로 유지시킬 수 있으며, 궁극적으로 학습자의 상황대화능력을 향상시킬 수 있다.
상황대화 제공부(142)는 입출력부(120)를 통하여 학습자응답의 정확도가 설정된 기준 미만이면 예상응답정보와 학습자응답을 비교하여 생성된 복습정보를 출력하고, 복습정보를 출력한 이후 학습자의 학습레벨보다 낮은 1차 교습자질의 또는 2차 교습자질의를 출력할 수 있다.
입출력부(120)는 최초 1차 교습자질의에 응답하는 학습자응답을 미수신하면 학습자의 학습레벨보다 낮은 1차 교습자질의를 출력하고, 최하위 학습레벨의 1차 교습자질의에 응답하는 학습자응답을 미수신하면 최하위 학습레벨의 1차 교습자질의와 예상응답정보를 함께 출력할 수 있다.
본 발명은 학습자의 수준에 따른 단계별 질의를 제공함으로써, 학습자의 학습수준에 맞는 상황대화를 제공할 수 있고, 상황대화에 의한 학습효과를 학습자로부터 기대할 수 있다.
본 발명은 학습자의 응답을 미수신할 때 질의 수준의 감소 및 질의에 대한 예상응답정보의 출력 등 2단계로 대응함으로써, 상황대화의 학습효율을 더욱 향상시킬 수 있다.
입출력부(120)는 학습자가 설정된 학습레벨에 미도달하면 하나의 상황을 선택하는 입력을 제공하고, 학습자가 설정된 학습레벨에 도달하면 복수의 상황 선택이 가능한 입력을 제공할 수 있다.
상황대화 제공부(142)는 복수의 상황이 선택되면 복수의 상황 시나리오를 재구성하여 합성 시나리오를 생성할 수 있다. 상황대화 제공부(142)는 복수의 상황이 선택되면 상황데이터로부터 선택된 복수의 상황과 관련된 복수의 시나리오를 독출하고, 독출된 복수의 시나리오를 재구성하여 합성 시나리오를 생성할 수 있다.
입출력부(120)는 설정된 학습레벨에 도달한 학습자에 의해 특정 상황을 선택하는 입력을 수신하면 화면에 특정 상황과 합성이 가능한 상황을 표시할 수 있고, 상황대화 제공부(142)는 사전에 합성 매칭이 가능한 상황이 설정될 수 있다.
예를 들어 시나리오는 장소별로 방문하는 목적이 발생하고, 장소별로 지인과의 만남이 가능하므로, 상황대화 제공부(142)는 장소별 방문목적과 돌발적 상황을 합성 매칭하여 재구성한 합성 시나리오를 생성할 수 있다.
본 발명은 일정 수준 이상의 학습자를 대상으로 고난위도의 상황대화를 선택할 수 있는 환경을 제공함으로써, 학습자의 흥미유발을 제공할 수 있고, 학습자의 상황대화에 대한 몰입도를 향상시킬 수 있으며, 궁극적으로 언어학습의 능력향상 효과를 기대할 수 있다.
도 7은 자율대화의 시작화면을 도시한 예로서, 자율대화 제공부(143)는 학습자의 질의 또는 응답에 대응하여 자율대화를 제공할 수 있다. 자율대화 제공부(143)는 도 7에 도시된 바와 같이 먼저 학습자의 질의가 가능하여 학습자 주도의 능동형으로 언어학습을 제공할 수 있다.
자율대화 제공부(143)는 설정된 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의를 미수신하면 입출력부(120)로 입력된 학습자의 입력데이터, 학습자의 교육이 이루어진 교육데이터 및 학습자의 선택에 의해 상황대화가 이루어진 상황데이터 중 적어도 하나를 이용하여 교습자질의를 생성한다.
학습자의 입력데이터는 입출력부(120)를 통하여 학습자의 음성이 입력된 데이터를 의미한다. 교육데이터는 교육 제공부(141)에서 학습자의 교육이 이루어진 데이터를 의미한다. 상황데이터는 상황대화 제공부(142)에서 학습자의 상황대화가 이루어진 데이터를 의미한다.
자율대화 제공부(143)는 학습자 주도의 능동형 언어학습을 제공하되, 학습자의 응답이나 질의가 소진될 때 교습자 주도가 반영된 반능동형 언어학습을 제공하여, 자율대화를 지속적으로 유지시킨다.
저장부(110)는 학습자의 교육과 평가를 위한 교육데이터, 평가 기반의 학습레벨과 관련된 학습자데이터, 테마별 복수의 상황이 구분된 상황데이터, 학습자질의에 대응하는 교습자응답과 관련된 응답데이터 및 교습자질의와 관련된 질의데이터를 포함하는 학습데이터를 저장할 수 있다.
도 8은 자율대화에서 학습자의 질의가 소진될 때 학습을 이어가는 화면을 도시한 예로서, 자율대화 제공부(143)는 학습데이터를 이용한 지도학습을 기반으로 학습자질의에 대응하는 교습자응답의 생성이 가능하고, 학습자응답을 받기 위한 교습자질의의 생성이 가능하며, 교습자응답을 생성할 때 응답데이터에서 학습자의 학습레벨에 대응하는 응답을 선택한다.
입출력부(120)는 자율대화 제공부(143)에서 생성된 교습자응답 또는 교습자질의를 교습자의 음성과 이미지로 출력한다. 자율대화 제공부(143)는 학습자의 질의와 응답을 함께 제공하는 자율대화를 이용한 능동형 언어학습을 학습자에게 제공한다.
입출력부(120)는 설정된 제1 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 학습자에게 질의를 독려하는 독려메시지를 출력하고, 자율대화 제공부(143)는 독려메시지를 출력할 때 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 준비하며, 입출력부(120)는 설정된 제2 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 자율대화 제공부(143)에서 생성된 교습자질의를 출력할 수 있다.
교육 제공부(141)는 교육데이터를 이용하여 학습자의 학습레벨로 학습자를 교육시키고, 교육결과에 대한 평가를 생성하며, 교육과 평가로 수동형 언어학습을 학습자에게 제공할 수 있다.
교육 제공부(141)와 상황대화 제공부(142)는 교습자 주도의 수동형 언어학습을 제공할 수 있고, 자율대화 제공부(143)는 학습자 주도의 능동형 언어학습을 제공할 수 있다.
자율대화 제공부(143)는 설정된 제1 기본 학습자 질의시간 동안에 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 비지도학습을 기반으로 입출력부로 입력된 학습자의 입력데이터의 규칙성을 분석하고, 비지도학습의 결과를 지도학습의 입력으로 사용하여 교습자질의를 준비할 수 있다.
예를 들어 자율대화 제공부(143)는 도 8에 도시된 바와 같이 입출력부(120)에서 설정된 제1 기본 학습자 질의시간 동안 교습자가 "지금 대답해주세요." 라는 독려형 메시지를 출력하면 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 준비하고, 입출력부(120)는 설정된 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 자율대화 제공부(143)에서 생성된 "Why are you here?"라는 교습자질의를 출력할 수 있다. 이때 교습자질의의 생성은 도 6에 도시된 바와 같이 학습자가 상황대화에서 사전에 학습된 마트에 관한 데이터를 통해 생성될 수 있다.
목적의 상황대화 또는 자율대화를 하는 동안에 학습자는 비목적의 대화가 이루어 질 수 있다. 제공부(140)는 학습데이터를 이용한 지도학습을 기반으로 상황대화와 자율대화를 제공하고, 상황대화의 목적이 이탈될 때와 자율대화에서 학습자의 응답이나 질의가 소진될 때 비지도학습을 기반으로 입출력부로 입력된 학습자의 입력데이터의 규칙성을 분석하며, 비지도학습의 결과를 지도학습의 입력으로 사용할 수 있다.
제공부(140)는 비지도학습의 결과를 지도학습의 입력으로 사용하여 목적이 이탈된 대화에서 상황대화로 복귀하거나, 교습자질의로 자율대화를 지속적으로 유지시킬 수 있다.
도 9는 학습자 선 질문의 자율대화를 도시한 예로서, 입출력부(120)는 기본 학습자 질의시간 안에 학습자질의의 수신여부를 판별하고, 자율대화 제공부(143)는 학습자질의를 수신하면 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 생성하고, 교습자응답의 특성을 분석하여 교습자질의의 추가적 필요여부를 판별한다.
자율대화 제공부(143)는 학습자질의를 미수신하면 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 생성하여, 학습자질의의 수신여부 및 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 통하여 적응적으로 교습자질의를 생성한다.
입출력부(120)는 기본 학습자 질의시간 안에 1차 학습자질의의 수신여부를 판별할 수 있고, 1차 학습자질의를 수신하면 추가 학습자 질의시간 안에 2차 학습자질의의 수신여부를 판별할 수 있다. 자율대화 제공부(143)는 1차 학습자질의 또는 2차 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 생성할 수 있다.
예를 들어 도 9에 도시된 바와 같이 제1 기본 학습자 질의시간은 3초이고, 제2 기본 학습자 질의시간은 5초이며, 제1 기본 학습자 질의시간이 지나가면 도 8에 도시된 바와 같이 "지금 대답해주세요"라는 독려메시지를 출력한다.
입출력부(120)는 교습자질의에 대응하는 학습자응답을 수신하고, 학습자응답 이후부터 기본 학습자 질의시간 안에 추가적 학습자음성이 존재하는지 여부를 판별할 수 있다.
자율대화 제공부(143)는 학습자응답에 질의특성이 존재하는지 판별하고, 질의특성이 존재하면 질의특성에 대응하는 교습자응답을 생성하며, 질의특성과 추가적 학습자음성이 미존재하면 교습자질의를 생성할 수 있다.
자율대화 제공부(143)는 추가적 학습자음성이 존재하면 학습자응답과 추가적 학습자음성의 연관성을 분석하고, 추가적 학습자음성이 응답특성 또는 질의특성인지 판별하며, 연관성 분석과 특성 판별에 기반하여 교습자응답 또는 교습자질의를 생성할 수 있다.
예를 들어 도 9에 도시된 바와 같이 학습자는 "To buy snack foods. How about you?"라는 응답과 질의특성의 답변을 한다. 이때 자율대화 제공부(143)는 질의특성이 존재하면 질의특성에 대응하고, 질문 역할의 변경을 위한 교습자응답을 생성할 수 있다.
본 발명은 학습자의 선 질문을 제공하여 학습자 주도의 학습을 제공할 수 있고, 학습자의 질문 소진 시 이전에 학습했던 데이터를 기반으로 교습자질의를 생성하여 목적의 자율대화를 제공할 수 있으며, 학습자응답에 질의특성이 존재하는 판별하여 다시 학습자 주도의 학습을 연속적으로 제공할 수 있고, 자율대화에 의한 학습효과를 크게 향상시킬 수 있다.
도 10은 학습자가 레벨 중복 문장으로 자율대화를 시작하는 경우를 도시한 예로서, 학습자의 학습레벨은 starter, junior 및 senior로 구분될 수 있고, 시스템 설계에 맞게 좀 더 세부적으로 구분될 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
입출력부(120)는 starter/junior의 중복 레벨의 학습자질의를 수신할 수 있고, 자율대화 제공부(143)는 starter/junior의 중복 레벨의 학습자질의에서 가장 낮은 레벨로 교습자응답을 제공할 수 있다.
도 11은 학습자가 선 질문을 하지 않는 경우를 도시한 예로서, 입출력부(120)는 학습자의 학습레벨에 대응하는 교습자질의를 출력할 수 있고, 자율대화 제공부(143)는 교습자질의에 대응하는 학습자응답의 정확도가 설정된 기준 미만이면 학습자의 학습레벨보다 낮은 교습자질의를 생성할 수 있다.
자율대화 제공부(143)는 교습자질의에 대응하는 학습자응답의 정확도가 설정된 기준을 초과하면 도 11에 도시된 바와 같이 교습자질의 레벨을 상승시킬 수 있다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 언어학습 시스템을 도시한 블록도로서, 언어학습 시스템(10)은 언어학습 단말기(100) 및 언어학습 서버(200)를 포함한다. 통신부(130)는 제공부(140)를 설치하기 위해 언어학습 서버(200)로 또는 앱스토어(300)로부터 애플리케이션을 수신하고, 비지도학습의 결과를 언어학습 서버(200)로 전송할 수 있다.
언어학습 서버(200)는 언어학습 단말기(100)별 비지도학습의 결과 간의 상관관계를 모델링하여 각 비지도학습의 결과를 분류 또는 군집화하고, 분류 또는 군집화된 데이터를 상호 비교하여 제공부(140)의 업데이트에 관한 업데이트 파일을 생성할 수 있다. 제공부(140)는 통신부(130)를 통하여 업데이트 파일을 수신하고, 업데이트 파일을 이용하여 펌웨어 업데이트가 가능하다.
언어학습 단말기(100)는 관리부(150)를 더 포함할 수 있다. 관리부(150)는 학습자의 계정을 관리할 수 있고, 제공부(140)에 관한 서비스 이용에 따른 과금을 설정할 수 있으며, 업데이트에 관한 버전을 관리할 수 있다.
10: 언어학습 시스템 100: 언어학습 단말기
110: 저장부 120: 입출력부
130: 통신부 140: 제공부
141: 교육 제공부 142: 상황대화 제공부
143: 자율대화 제공부 150: 관리부
200: 언어학습 서버 300: 앱스토어

Claims (5)

  1. 학습자질의에 대응하는 교습자응답과 관련된 응답데이터, 교습자질의와 관련된 질의데이터 및 학습자의 학습레벨과 관련된 학습자데이터를 포함하는 학습데이터를 저장하는 저장부;
    상기 학습데이터를 이용한 지도학습을 기반으로 학습자질의에 대응하는 교습자응답의 생성이 가능하고, 학습자응답을 받기 위한 교습자질의의 생성이 가능하며, 교습자응답을 생성할 때 응답데이터에서 학습자의 학습레벨에 대응하는 응답을 선택하는 자율대화 제공부 및
    상기 자율대화 제공부에서 생성된 교습자응답 또는 교습자질의를 교습자의 음성과 이미지로 출력하는 입출력부를 포함하여, 자율대화를 이용한 능동형 언어학습을 학습자에게 제공하며,
    학습자의 선 질문 제공이 가능하고, 학습자의 질문 소진 시 이전에 학습했던 데이터를 기반으로 교습자질의를 생성하며, 학습자응답에 질의특성이 존재하는지 판별하여 다시 학습자 주도의 학습을 연속적으로 제공하는 것을 특징으로 하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 입출력부는 설정된 제1 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 학습자에게 질의를 독려하는 독려메시지를 출력하고,
    상기 자율대화 제공부는 독려메시지를 출력할 때 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 준비하며,
    상기 입출력부는 설정된 제2 기본 학습자 질의시간 동안 학습자질의에 대한 입력을 미수신하면 자율대화 제공부에서 생성된 교습자질의를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기.
  3. 입출력부 및 자율대화 제공부를 포함하는 자율대화 기능이 구비된 언어학습 단말기의 동작방법에 있어서,
    상기 입출력부가 기본 학습자 질의시간 안에 학습자질의의 수신여부를 판별하는 단계 및
    상기 자율대화 제공부가 학습자질의를 수신하면 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 생성하고, 교습자응답의 특성을 분석하여 교습자질의의 추가적 필요여부를 판별하는 단계를 포함하고,
    상기 자율대화 제공부는 학습자질의를 미수신하면 학습자응답을 받기 위한 교습자질의를 생성하여, 학습자질의의 수신여부 및 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 통하여 적응적으로 교습자질의를 생성하며,
    학습자의 선 질문 제공이 가능하고, 학습자의 질문 소진 시 이전에 학습했던 데이터를 기반으로 교습자질의를 생성하며, 학습자응답에 질의특성이 존재하는지 판별하여 다시 학습자 주도의 학습을 연속적으로 제공하는 것을 특징으로 하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기의 동작방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 입출력부는 교습자질의에 대응하는 학습자응답을 수신하고, 학습자응답 이후부터 기본 학습자 질의시간 안에 추가적 학습자음성이 존재하는지 여부를 판별하며,
    상기 자율대화 제공부는 학습자응답에 질의특성이 존재하는지 판별하고, 질의특성이 존재하면 질의특성에 대응하는 교습자응답을 생성하며, 질의특성과 추가적 학습자음성이 미존재하면 교습자질의를 생성하는 것을 특징으로 하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기의 동작방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 입출력부는 기본 학습자 질의시간 안에 1차 학습자질의의 수신여부를 판별하고, 1차 학습자질의를 수신하면 추가 학습자 질의시간 안에 2차 학습자질의의 수신여부를 판별하며,
    상기 자율대화 제공부는 1차 학습자질의 또는 2차 학습자질의에 대응하는 교습자응답을 생성하는 것을 특징으로 하는 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기의 동작방법.
KR1020210120362A 2021-09-09 2021-09-09 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법 KR102384573B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210120362A KR102384573B1 (ko) 2021-09-09 2021-09-09 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210120362A KR102384573B1 (ko) 2021-09-09 2021-09-09 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102384573B1 true KR102384573B1 (ko) 2022-04-11

Family

ID=81210190

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210120362A KR102384573B1 (ko) 2021-09-09 2021-09-09 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102384573B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101023777B1 (ko) * 2008-11-25 2011-03-21 주식회사 보이스웹인터내셔날 어학 학습 콘텐츠 제공 방법, 그 시스템 및 그 방법이 기록된 기록 매체
KR101743230B1 (ko) * 2016-04-18 2017-06-05 (주)케이디엠티 가상현실 및 음성인식 기반의 실감 어학학습 콘텐츠 제공 장치 및 방법
KR20200050373A (ko) * 2018-11-01 2020-05-11 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 제어 방법
KR20200080914A (ko) 2018-12-27 2020-07-07 한국전자통신연구원 언어학습을 위한 양국어 자유 대화 시스템 및 방법
KR20210051948A (ko) * 2019-10-31 2021-05-10 주식회사 엘지씨엔에스 외국어 학습장치 및 이를 이용하는 외국어 학습서비스 제공방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101023777B1 (ko) * 2008-11-25 2011-03-21 주식회사 보이스웹인터내셔날 어학 학습 콘텐츠 제공 방법, 그 시스템 및 그 방법이 기록된 기록 매체
KR101743230B1 (ko) * 2016-04-18 2017-06-05 (주)케이디엠티 가상현실 및 음성인식 기반의 실감 어학학습 콘텐츠 제공 장치 및 방법
KR20200050373A (ko) * 2018-11-01 2020-05-11 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 제어 방법
KR20200080914A (ko) 2018-12-27 2020-07-07 한국전자통신연구원 언어학습을 위한 양국어 자유 대화 시스템 및 방법
KR20210051948A (ko) * 2019-10-31 2021-05-10 주식회사 엘지씨엔에스 외국어 학습장치 및 이를 이용하는 외국어 학습서비스 제공방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
뉴스와이어 ‘머니브레인, AI 영어회화 스픽나우 돌풍...오픈 2달 만에 교육앱 1위’(2019.11.26.) 1부.* *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111226224B (zh) 用于翻译语音信号的方法及电子设备
Kim et al. Design principles and architecture of a second language learning chatbot
Latham et al. Oscar: An intelligent conversational agent tutor to estimate learning styles
US20160063879A1 (en) Generating high-level questions from sentences
US20190147760A1 (en) Cognitive content customization
Griol et al. An architecture to develop multimodal educative applications with chatbots
Baird et al. The perception of vocal traits in synthesized voices: Age, gender, and human likeness
US20200051451A1 (en) Short answer grade prediction
KR102035088B1 (ko) 스토리텔링 기반 멀티미디어 무인 원격 1:1 맞춤형 교육시스템
Wilks et al. A prototype for a conversational companion for reminiscing about images
JP2020154093A (ja) 教育支援システム、方法及びプログラム
Ludusan et al. Does infant‐directed speech help phonetic learning? A machine learning investigation
Sonderegger et al. Chatbot-mediated Learning: Conceptual Framework for the Design of Chatbot Use Cases in Education.
Engwall et al. Is a wizard-of-oz required for robot-led conversation practice in a second language?
Schlotterbeck et al. TARTA: teacher activity recognizer from transcriptions and audio
KR102384573B1 (ko) 자율대화 기능이 구비된 인공지능 기반의 언어학습 단말기 그 동작방법
KR20210009266A (ko) 음성 인식 기반의 세일즈 대화 분석 방법 및 장치
US20210056957A1 (en) Ability Classification
KR102395702B1 (ko) 문장을 이루는 단위를 단계별 확장하여 스텝화한 영어 교육 서비스 제공 방법
CN112256743A (zh) 一种自适应出题方法、设备及存储介质
KR102569339B1 (ko) 스피킹 테스트 시스템
Zellou et al. Linguistic analysis of human-computer interaction
US20230182005A1 (en) Controlling multicomputer interaction with deep learning and artificial intelligence
Jaya et al. Development Of Conversational Agent To Enhance Learning Experience: Case Study In Pre University
Viktorova et al. The use of artificial intelligence for Arabic learning

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant