KR102393246B1 - 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스 - Google Patents

커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스 Download PDF

Info

Publication number
KR102393246B1
KR102393246B1 KR1020210112923A KR20210112923A KR102393246B1 KR 102393246 B1 KR102393246 B1 KR 102393246B1 KR 1020210112923 A KR1020210112923 A KR 1020210112923A KR 20210112923 A KR20210112923 A KR 20210112923A KR 102393246 B1 KR102393246 B1 KR 102393246B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
communication
tutors
learner
image
conversation
Prior art date
Application number
KR1020210112923A
Other languages
English (en)
Inventor
김동혁
Original Assignee
김동혁
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 김동혁 filed Critical 김동혁
Priority to KR1020210112923A priority Critical patent/KR102393246B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102393246B1 publication Critical patent/KR102393246B1/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
    • G06K9/62—
    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0613—Third-party assisted
    • G06Q30/0619—Neutral agent
    • G06Q50/30—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • 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
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/02—Feature extraction for speech recognition; Selection of recognition unit

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

일 실시 예에 따라, 학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득하는 단계; 상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 상기 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계; 상기 커뮤니케이션 지수에 기초하여 상기 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및 상기 우선 순위 및 상기 커뮤니케이션 지수를 제공하는 단계;를 포함하는, 방법 및 디바이스가 개시된다.

Description

커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스{Methods and devices using communication figures}
본 개시의 기술 분야는 학습자 및 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션 상황을 모니터링하여 획득된 정보를 이용하여 커뮤니케이션 지수를 결정하고, 커뮤니케이션 지수에 기초하여 복수의 튜터에 대한 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공하는 기술 분야와 관련된다.
종래 내국인에게 외국어 교육을 제공하기 위해 내국인 강사를 고용하기도 하나, 더욱 학습자의 효과적인 외국어 실력 향상을 위해 외국인 강사를 고용하기도 한다.
그러나, 외국인 강사를 고용하는 경우, 외국인 강사의 주거 비용, 비자 관련 비용 등 외국인의 국내 체류, 취업에 따라 다양한 측면에서 발생되는 부가적인 비용 소요 때문에 고용자 입장에서는 외국인 강사 고용에 따른 비용적 부담이 내국인 강사에 비해 상당하다는 문제점이 존재한다.
또한, 이처럼 외국인 강사 고용 비용이 높기 때문에 외국인 강사로부터 제공되는 교육의 수강 비용 또한 상승하게 되어 학습자로 하여금 외국인 강사의 교육 수강에 대한 비용 부담을 야기시키고, 외국인 강사로부터 제공되는 외국어 교육 기회를 제공받지 못하게 된다는 문제점 또한 존재한다.
이에 따라, 고용자 및 학습자의 외국인 강사 고용 비용, 교육 수강 비용 부담을 효과적으로 해소하면서 학습자에게 효과적인 외국어 교육 기회를 제공할 수 있는 방법, 기술 및 서비스 등의 제공이 시급한 실정이다.
한국공개특허 제 10-2020-0059705호 (2020.05.29)
본 개시에서 해결하고자 하는 과제는 고용자 및 학습자의 외국인 강사 고용 비용, 교육 수강 비용 부담을 효과적으로 해소하면서 학습자에게 효과적인 외국어 교육 기회를 제공할 수 있도록 학습자와 외국어 교육을 제공하는 복수의 튜터 간에 수행되는 외국어 교육을 위한 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 획득된 정보를 이용하여 커뮤니케이션 지수를 결정하고, 커뮤니케이션 지수에 기초하여 복수의 튜터에 대한 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공하는 방법 및 디바이스를 제공하기 위한 것이다.
본 개시에서 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따른 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법은 학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득하는 단계; 상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 상기 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계; 상기 커뮤니케이션 지수에 기초하여 상기 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및 상기 우선 순위 및 상기 커뮤니케이션 지수를 제공하는 단계;를 포함하는, 방법을 포함할 수 있다.
또한, 상기 커뮤니케이션 이미지는 상기 학습자 및 상기 복수의 튜터의 얼굴 이미지 및 제스처 이미지 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 커뮤니케이션 오디오는 상기 학습자 및 상기 복수의 튜터 간의 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오는 샘플링 기간 동안 획득할 수 있다.
또한, 상기 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계는 얼굴 이미지 상의 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수 및 제스처 이미지에 따른 제스처 횟수 중 적어도 하나가 임계값 이상인 경우 상기 커뮤니케이션 이미지에 기설정된 점수를 부여하는 단계; 및 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수 중 적어도 하나가 상기 임계값 이상인 경우 상기 커뮤니케이션 오디오에 기설정된 점수를 부여하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계는 샘플링 기간 동안 획득된 상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오에 부여된 점수에 기초하여 상기 커뮤니케이션 지수를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 임계값은 상기 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수, 상기 제스처 횟수, 상기 대화 길이, 상기 대화 횟수, 상기 대화 크기 및 상기 웃음 횟수 각각에 대한 임계값을 포함하고, 상기 임계값은 샘플링 기간 동안 획득되는 상기 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수, 상기 제스처 횟수, 상기 대화 길이, 상기 대화 횟수, 상기 대화 크기 및 상기 웃음 횟수에 대응되도록 갱신될 수 있다.
또한, 상기 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계는 대화 길이, 대화 횟수, 웃음 횟수 및 대화 크기의 순서로 높은 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 부여된 가중치에 기초하여 결정된 점수를 상기 커뮤니케이션 오디오에 부여하는 단계를 포함하고, 상기 커뮤니케이션 오디오에 상기 커뮤니케이션 이미지보다 높은 가중치를 부여하는 단계; 및 상기 부여된 가중치에 기초하여 상기 커뮤니케이션 지수를 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 제 2 측면에 따르면, 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스는, 학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득하는 모니터링부; 및 상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 상기 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하고, 상기 커뮤니케이션 지수에 기초하여 상기 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정하고, 상기 우선 순위 및 상기 커뮤니케이션 지수를 제공하는 프로세서;를 포함하는 디바이스를 제공할 수 있다.
이 외에도 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 해외 여행이 제한되는 상황 등으로 인해 국내에 거주 중인 단일 내국인 학습자에게, 해외 여행, 어학 연수와 같이 다수의 외국인 유학생(튜터)과 외국어로 커뮤니케이션하여 외국어 능력을 향상시킬 수 있는 효과적인 외국어 학습 환경을 제공할 수 있다.
또한, 학습자와 복수의 튜터 간 수행되는 커뮤니케이션 상황을 실시간으로 모니터링하여, 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 복수의 튜터 각각에 대해 결정함으로써, 커뮤니케이션 지수에 기초하여 학습자의 성향, 대화 스타일 등과 유사하거나 적합한 외국인 유학생을 결정, 이에 대한 우선 순위를 제공할 수 있다.
또한, 별도의 학습자 의견이 없더라도 최적의 커뮤니케이션 상대(튜터)를 결정하여 제공할 수 있다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스가 동작하는 각 단계를 도시한 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 커뮤니케이션 상황을 모니터링하는 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따라 제공되는 체험형 외국어 학습 서비스에 대한 비즈니스 모델의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
본 개시에서 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 개시가 완전 하도록 하고, 해당 기술 분야에 속하는 통상의 기술자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 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 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 해당 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스(100)의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도면을 참조하면, 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스(이하, '디바이스(100)'라 함)는 모니터링부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 모니터링부(110)는, 학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 프로세서(120)는, 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 복수의 튜터 각각에 대해 결정하고, 커뮤니케이션 지수에 기초하여 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정하고, 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공할 수 있다.
본 개시에서 설명하는 복수의 튜터는 예를 들면 국내 대학으로 유학하여 국내 거주 중인 복수의 외국인 유학생일 수 있다. 이러한 복수의 외국인 유학생은 본 개시로부터 제공되는 서비스에 튜터로 고용되어 학습자의 외국어 실력 향상을 위해 학습자와 커뮤니케이션을 수행할 수 있다.
국내 거주 중인 외국인 유학생의 경우 학비, 주거비, 생활비 등 국내 체류에 따른 다양한 측면에서 비용이 발생하게 되어 이를 해결하기 위해 국내 취업 활동이 필요할 수 있다.
일반적으로, 유학생이 아닌 일반 외국인의 경우, 고용 시 부가적인 비용이 발생하거나 고용 가능 여부 확인 등 고용과 관련된 복잡한 절차가 요구되며, 고용 불가한 외국인을 고용할 경우 법적인 문제가 발생할 수 있기 때문에 고용자의 입장에서는 외국인 고용에 대한 부담이 상당하다는 문제점이 존재한다.
이에 반해, 외국인 유학생에 대한 고용과 관련된 법적 규제가 비교적 자유롭기 때문에 외국인 유학생은 일반 외국인에 비해 비교적 쉽게 취업할 수 있으나, 취업할 수 있는 업체 또는 사업장 등의 종류가 제한적이기 때문에 취업 절차가 쉬움에도 불구하고 취업할 수 있는 기회가 적어 유학 생활에 따른 비용 마련이 어렵다는 문제점이 존재한다.
본 개시에서 제공되는 서비스에 따르면, 서비스는 서비스 관리자를 통해 외국인 유학생을 내국인 학습자와 커뮤니케이션을 수행하는 튜터로서 고용하고, 고용된 튜터가 계약 기간 동안 내국인 학습자와 커뮤니케이션을 수행하는 빈도, 성과 등에 대응되도록 튜터에게 활동에 따른 급여 또는 학비 보조금을 제공할 수 있다. 또한, 서비스에서 관리, 운영되고 있고, 내국인 학습자와 복수의 튜터가 커뮤니케이션을 수행할 수 있는 환경을 갖춘 게스트 하우스에 거주하는 비용에 대한 할인 혜택을 제공할 수 있다.
이렇게 함으로써, 외국인 유학생은 튜터로 서비스에 고용되어 활동함으로써 국내 유학 생활에 따른 비용 부담을 효과적으로 해소할 수 있고, 고용자 또한 외국인 유학생을 고용함으로써 일반 외국인 고용에 비해 경제적 이점을 얻을 수 있으며, 내국인 학습자는 해외 여행, 어학 연수 등을 하지 않아도 다수의 외국인과의 커뮤니케이션을 통해 효과적은 언어 학습 환경을 제공받을 수 있다. 또한, 고용자는 서비스를 통해 학습자에게 복수의 튜터와 커뮤니케이션을 수행할 수 있는 외국어 학습 기회를 제공하며, 학습자로부터 학습 제공에 따른 학습 비용을 납부받음으로써 종래 서비스, 기술 대비 매우 효율적이고 신규한 수익 구조가 형성될 수 있다.
전술한 모니터링부(110), 프로세서(120) 및 디바이스(100)의 실시 예들은 아래의 도면들을 참조하여 보다 상세히 후술하도록 한다. 전술한 각 구성들은 디바이스(100)와 통합되어 구현될 수 있으므로 후술할 실시 예들을 설명하는 데에 있어 각 구성들의 명칭은 디바이스(100)로 통합되어 설명될 수 있다.
더하여, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 디바이스(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(100)는 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 저장하는 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 사용자 또는 작업자에 의해 이용될 수 있고, 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같이 터치 스크린 패널이 구비된 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 연동될 수 있으며, 이 외에도 데스크탑 PC, 태블릿 PC, 랩탑 PC, 셋탑 박스를 포함하는 IPTV와 같이, 애플리케이션을 설치하고 실행할 수 있는 기반이 마련된 장치에 포함되거나 연동될 수 있다.
디바이스(100)는 본 명세서에서 설명되는 기능을 실현시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 통해 동작하는 컴퓨터 등의 단말기로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 서비스, 시스템(미도시) 및 관련 서버(미도시)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 일 실시 예에 따른 서버는 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공하는 애플리케이션을 지원할 수 있다.
이하에서는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 독립적으로 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공하는 실시 예를 중심으로 서술하도록 하지만, 전술한 것처럼, 서버와의 연동을 통해 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공할 수도 있다. 즉, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)와 서버는 그 기능의 측면에서 통합 구현될 수 있고, 서버는 생략될 수도 있으며, 어느 하나의 실시 예에 제한되지 않음을 알 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스(100)가 동작하는 각 단계를 도시한 흐름도이다.
단계 S210에서 디바이스(100)는 학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득할 수 있고, 단계 S220에서 디바이스(100)는 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 복수의 튜터 각각에 대해 결정할 수 있다.
예를 들면, 커뮤니케이션 상황은 학습자와 복수의 튜터가 동일한 공간(또는, 가상 회의 환경 등)에서 학습자가 학습하고자 하는 언어(예: 영어 등)를 이용하여 상호 대화하는 상황일 수 있다. 이러한 커뮤니케이션 상황에서는 학습자와 복수의 튜터가 대화를 진행함에 따라 대화 내용 또는 상대방에 대한 긍정적인 제스처, 부정적인 제스처, 웃음, 긍정적인 얼굴 표정, 부정적인 얼굴 표정, 긍정적인 단어, 부정적인 단어 및 대화에 흥미를 가지는 정도 등 언어적, 비언어적 신호 및 표현들이 나타날 수 있다. 학습자와 복수의 튜터 간의 커뮤니케이션은 학습자와 단일 튜터 간 이루어지거나 학습자와 복수의 튜터 간 이루어지는 상황을 모두 포함할 수 있다.
학습자와 복수의 튜터 간 수행되는 커뮤니케이션 상황에서 나타나는 긍정적 또는 부정적인 신호 및 표현은, 학습자가 현재 커뮤니케이션 상황에 만족하는 정도, 흥미를 갖는 정도 및 활발히 참여하는 정도 등을 나타낸다고 볼 수 있다. 디바이스(100)는 커뮤니케이션 상황에서 학습자 및 복수의 튜터가 나타내는 긍정적 또는 부정적인 신호 및 표현을 포함하는 커뮤니케이션 이미지, 커뮤니케이션 오디오를 획득, 이용하여 수치화한 값인, 커뮤니케이션에 따른 학습자의 외국어 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 복수의 튜터 각각에 대해 결정할 수 있다.
모니터링부(110)는 카메라, 마이크, 센서(적외선 센서, 모션 센서 등 복수의 사람들이 모여 커뮤니케이션하는 상황을 감지할 수 있는 다양한 종류의 센서를 포함할 수 있다) 등을 포함할 수 있다. 이러한 모니터링부(110)는 커뮤니케이션 상황을 모니터링하여 기설정된 주기마다, 또는 실시간으로 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 미리 정해진 샘플링 기간(예: 1주일) 동안 획득할 수 있다.
예를 들면, 커뮤니케이션 이미지는 학습자 및 복수의 튜터의 얼굴 이미지 및 제스처 이미지 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 커뮤니케이션 오디오는 학습자 및 복수의 튜터 간의 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기(대화 음성의 크기) 및 웃음 횟수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 커뮤니케이션 이미지를 포함하는 '이미지'는 동영상을 구성하는 단일 이미지 및 단일 이미지 전체를 포함하는 동영상 그 자체를 나타낼 수 있다. 즉, 본 개시에서 설명하고 있는 '이미지'는 동영상의 단일 이미지 및 동영상을 모두 포함할 수 있다.
구체적으로, 얼굴 이미지는 입꼬리의 각도를 포함할 수 있다. 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 경우는 커뮤니케이션 상황에서 학습자 또는 복수의 튜터가 웃거나 미소를 띠는 등 긍정적인 신호를 나타내고 있는 것으로 볼 수 있다. 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수가 임계값 이상인 경우, 커뮤니케이션 상황에서 지속적으로 긍정적인 대화가 이루어진다고 볼 수 있으며, 긍정적인 대화가 이루어질수록 대화에 대한 흥미도, 참여도 및 만족도 등이 높아 더욱 집중하여 외국어를 구사하게 되어 결과적으로 학습자의 외국어 학습 효율이 향상될 수 있다는 점에서, 디바이스(100)는 획득된 커뮤니케이션 이미지에 포함되는 학습자 및 복수의 튜터의 얼굴 이미지 상에서 나타나는 입꼬리 각도가 기설정 각도 이상인 횟수를 카운트하고, 횟수가 임계값 이상일 경우 커뮤니케이션 이미지에 기설정된 점수를 부여할 수 있다.
또한, 학습자 및 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션 상황에서 학습자 및 복수의 튜터의 제스처 이미지에 따른 제스처의 횟수가 많을수록 상호 커뮤니케이션 상황에 더욱 집중하고 있고, 또 적극적으로 참여하고 있다고 볼 수 있으며, 이러한 적극적인 커뮤니케이션은 자신의 의견을 외국어로 더욱 명확히 전달하기 위해 집중하고 있는 것으로 볼 수 있고, 결과적으로 학습자의 외국어 학습 효율이 향상된다고 볼 수 있다. 이에 따라, 디바이스(100)는 제스처 이미지에 따른 학습자 및 복수의 튜터의 제스처 횟수를 카운트하고, 카운트된 제스처의 횟수가 임계값 이상일 경우 커뮤니케이션 이미지에 기설정된 점수를 부여할 수 있다.
또한, 대화의 길이가 길수록, 대화 횟수가 잦을수록, 대화의 크기가 클수록 활발하고 적극적인 대화가 이루어진다고 볼 수 있으며, 일반적으로 외국어 능력을 향상시키는 데에 외국어를 듣고 직접 구사하는 방식이 효율적이라는 점에서 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기가 각각 임계값 이상인 경우 커뮤니케이션 오디오에 각각 기설정된 점수가 부여될 수 있다. 또한, 대화 중 웃는 횟수가 많은 경우에도 마찬가지로 학습자 및 복수의 튜터 간 원활하고 긍정적인 대화가 이루어진다고 볼 수 있어 웃음 횟수가 임계값 이상인 경우 기설정된 점수가 커뮤니케이션 오디오에 부여될 수 있다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 샘플링 기간 동안 획득된 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오에 부여된 점수에 기초하여, 복수의 튜터 각각에 대해 커뮤니케이션 지수를 결정할 수 있다.
예를 들어, 학습자와 커뮤니케이션을 수행한 튜터가 한 명일 경우, 커뮤니케이션 지수는 커뮤니케이션을 수행한 해당 튜터에 대해 결정될 수 있다.
또한, 학습자와 커뮤니케이션을 수행한 튜터가 적어도 한 명 이상일 경우, 디바이스(100)는 복수개의 센서를 포함하도록 구비된 센서부(미도시)를 통해 RGB 인식, 이미지 인식 또는 모션 인식 등을 수행하여 복수의 튜터 각각에 대한 이미지를 구분한 뒤 각각의 튜터에 대한 커뮤니케이션 이미지를 획득할 수 있고, 센서부를 통해 초음파 인식 등을 수행하여 복수의 튜터 각각의 음향을 구분하여 복수의 튜터 각각에 대한 커뮤니케이션 오디오를 획득할 수 있다.
이후, 디바이스(100)는 구분된 각각의 튜터에 대한 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오와 학습자에 대한 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득한 후 각각의 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오에 부여된 점수에 기초하여 각각의 튜터에 대해 커뮤니케이션 지수를 결정할 수 있다.
이에 따라, 단일 학습자와 복수의 튜터 간 커뮤니케이션이 수행되는 경우에도 개별 튜터에게 커뮤니케이션 지수를 결정할 수 있게 된다.
일 실시 예에서 임계값은 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수, 제스처 횟수, 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수 각각에 대한 임계값을 포함할 수 있다. 해당 요소들 마다 커뮤니케이션 상황에서 발생되는 횟수가 상이할 수 있기 때문에 디바이스(100)는 각각에 해당하는 임계값을 각각 설정함으로써 더욱 정확하게 점수를 부여할 수 있다.
이러한 임계값은 샘플링 기간 동안 획득되는 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수, 제스처 횟수, 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수에 대응되도록 갱신될 수 있다.
예를 들면, 샘플링 기간은 제 1 구간 및 제 2 구간을 포함할 수 있다. 제 1 구간은 전체 샘플링 기간 중 기설정된 기간(예: 전체 기간의 50%)을 포함하는 구간일 수 있고, 제 2 구간은 제1 구간을 제외한 나머지 기간을 포함하는 구간일 수 있다.
구체적으로, 기설정된 제스처 횟수에 대한 임계값이 20회라고 할 때, 제 1 구간 동안 획득된 제스처 횟수가 5회인 경우, 학습자는 튜터와의 커뮤니케이션 상황에서 제스처를 비교적 적게 사용하는 성향을 갖고있는 것으로 볼 수 있다. 제스처를 적게 사용하더라도 긍정적이고 적극적인 대화는 충분히 이루어질 수 있다고 볼 수 있기 때문에, 이 경우 임계값을 낮은 값으로 갱신하는 것이 학습자에게 더욱 적합한 튜터를 제공하기에 용이할 수 있다. 이에 따라, 디바이스(100)는 제 2 구간까지 획득된 제스처 횟수를 이용하여 기설정된 임계값을 기설정 값(예: 제 1 구간 및 제 2 구간에서 획득된 제스처 횟수의 평균값 또는 제 2 구간에서 획득된 제스처 횟수)으로 갱신할 수 있다.
단계 S230에서 디바이스(100)는 커뮤니케이션 지수에 기초하여 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 대화 길이, 대화 횟수, 웃음 횟수 및 대화 크기 순서로 높은 가중치를 부여하고, 부여된 가중치에 기초하여 결정된 점수를 커뮤니케이션 오디오에 부여할 수 있다.
예를 들어, 대회 1회 당 대화 길이가 길수록 대화에 대한 학습자의 집중도, 흥미도 등이 높은 것으로 볼 수 있다. 또한, 이처럼 지속적으로 대화하는 경우는 자신의 의견을 집중적, 지속적으로 피력하는 경우 등일 수 있으며, 이러한 경우 외국어 능력이 쉽게 향상될 수 있다는 점에서 대화 길이에 1순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 대화 횟수가 많을수록 외국어를 구사할 수 있는 기회가 많고, 학습자 또한 튜터와 원활한 대화가 가능하여 효과적인 외국어 학습이 이루어질 수 있다고 볼 수 있어 대화 횟수에 2순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 웃음 횟수가 많을수록 긍정적이고 원활한 대화가 이루어진다고 볼 수 있으나, 비언어적 상황이기 때문에 다른 요소에 비해 외국어 학습 효율에 대한 중요도가 다소 낮다는 점에서 웃음 횟수에 3순위로 높은 가중치가 부여될 수 있고, 대화 크기가 클수록 긍정적인 대화가 이루어진다고 볼 수 있으나, 외국어 실력 향상에 다소 중요도가 낮은 짧고 간단한 인사 혹은 감탄사 등을 나타낼 수 있다는 점에서 대화 크기에 4순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
디바이스(100)는 이와 같이 상이하게 부여된 가중치에 기초하여 커뮤니케이션 오디오에 부여되는 점수의 크기를 결정할 수 있고, 결정된 점수를 커뮤니케이션 오디오에 부여하여 학습자의 외국어 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 복수의 튜터 각각에 대해 결정함으로써, 학습자의 커뮤니케이션 성향과 가장 적합한 튜터의 우선 순위를 결정할 수 있다.
다른 실시 예에서, 디바이스(100)는 학습자의 외국어 실력에 대한 선택 입력을 수신할 수 있다.
예를 들어, 학습자의 외국어 실력은 '상, 중, 하' 등급으로 분류될 수 있고, 학습자로부터 이에 대한 선택 입력을 수신할 수 있다.
수신된 학습자의 외국어 실력이 '하' 등급인 경우, 튜터와의 커뮤니케이션을 위해 외국어를 구사하는 것이 다소 버거울 수 있다. 다만, 외국어를 구사하는 실력이 다소 부족하더라도 적극적으로 커뮤니케이션을 수행하는 경우 외국어 실력 및 학습 효율이 향상될 수 있다는 점에서 상기 가중치의 순서는 대화 횟수, 웃음 횟수, 대화 길이 및 대화 크기 순서로 높게 결정될 수 있고, 이러한 순서로 높은 가중치가 각각의 요소에 부여될 수 있다.
예를 들면, 외국어를 구사할 수 있는 실력이 다소 부족하더라도 외국어를 자주 구사하거나 튜터로부터 커뮤니케이션 상황에 대응되는 외국어를 자주 들을수록 학습 효율이 크게 증가할 수 있기 때문에 대화 횟수에 1순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 웃음 횟수가 많을수록 커뮤니케이션 상황에 대해 긍정적일 수 있고, 비교적 적극적으로 커뮤니케이션 상황에 참여하고 있어 이러한 경우에도 마찬가지로 외국어 학습 효율이 향상될 수 있다는 점에서 웃음 횟수에 2순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 외국어 구사 실력이 부족하나 지속적으로 대화를 이어가는 경우, 대화 흐름에 맞는 외국어 문장, 단어 등을 빠르게 습득할 수 있고 문맥을 쉽게 파악할 수 있는 등 외국어 실력 향상에 도움이 된다는 점에서 대화 길이에 3순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 대화 크기가 큰 경우 외국어를 자신감 있게 구사하려 노력하는 것으로 볼 수 있으며, 외국어 구사에 대한 적극성, 집중도가 외국어 실력 향상에 도움이 된다는 점에서 대화 크기에 4순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
이와 같이, 디바이스(100)는 수신된 학습자의 외국어 실력에 따라 가중치의 크기를 상이하게 결정함으로써 커뮤니케이션 오디오에 부여되는 점수의 크기를 결정할 수 있고, 결정된 점수를 커뮤니케이션 오디오에 부여하여 학습자의 외국어 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 복수의 튜터 각각에 대해 결정함으로써, 학습자의 커뮤니케이션 성향과 가장 적합한 튜터의 우선 순위를 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 커뮤니케이션 오디오에 커뮤니케이션 이미지보다 높은 가중치를 부여할 수 있고, 부여된 가중치에 기초하여 커뮤니케이션 지수를 결정할 수 있다.
예를 들면, 일반적으로 외국어 학습 효율은 제스처, 웃음 등 비언어적 활동을 수행할 때보다 외국어를 직접 구사하고 듣는 언어적 활동을 수행할 때 더욱 높다고 볼 수 있다. 이에 따라, 언어적 활동을 포함하는 커뮤니케이션 오디오에 비언어적 활동을 포함하는 커뮤니케이션 이미지보다 더 높은 가중치를 부여하여 복수의 튜터에 대한 커뮤니케이션 지수를 결정함으로써 학습자에게 더욱 적합한 튜터에 대한 우선 순위를 결정할 수 있다. 이러한 우선 순위는 커뮤니케이션 지수에 대응되도록 결정될 수 있다. 예를 들면, 우선 순위는 커뮤니케이션 지수가 높은 순서로 차등적으로 결정될 수 있다.
단계 S240에서 디바이스(100)는 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수를 제공할 수 있다. 커뮤니케이션 지수는 복수의 튜터 각각에 대해 결정된 것으로, 학습자는 제공된 커뮤니케이션 지수를 통해 자신과 커뮤니케이션이 적합한 튜터가 누구인지 파악할 수 있고, 제공된 우선 순위를 통해 학습 효율이 가장 좋은 튜터를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 제공되는 우선 순위 및 커뮤니케이션 지수는 학습자 단말 또는 서비스에 제공될 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 커뮤니케이션 상황을 모니터링하는 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도면을 참조하면 디바이스(100)는 복수의 센서를 포함하도록 구비된 센서부를 포함할 수 있다. 이러한 센서부는 모니터링부(110)에 포함될 수 있다.
디바이스(100)는 모니터링부(110)를 통해 학습자 및 학습자와 커뮤니케이션을 수행하는 튜터로부터 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득할 수 있다.
예를 들면, 디바이스(100)는 모니터링부(110)를 통해 RGB 인식, 이미지 인식, 모션 인식 또는 초음파 인식 등을 수행하여 학습자 및 복수의 튜터의 얼굴 이미지, 제스처 이미지를 획득할 수 있고, 모니터링부(110)를 통해 획득된 음성 정보에 기초하여 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수를 획득할 수 있다.
커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득하기 위해, 학습자와 복수의 튜터 간 커뮤니케이션은 모니터링부(110)가 설치된 공간에서 수행되는 것이 바람직할 수 있다. 이에 따라, 서비스는 복수의 모니터링부(110)가 설치된 게스트 하우스를 운영하고, 학습자와 복수의 튜터가 게스트 하우스에 머무는 동안 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 보다 용이하게 획득할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따라 제공되는 체험형 외국어 학습 서비스에 대한 비즈니스 모델의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도면을 참조하면, 디바이스(100)는 학습자와 복수의 튜터 간 커뮤니케이션을 수행할 수 있는 환경을 제공하여 학습자의 외국어 실력 향상 기회를 제공할 수 있는 '체험형 외국어 학습 서비스'를 제공할 수 있는 비즈니스 모델의 일 예가 도시되어 있다.
예를 들면, 외국인 유학생은 국내 대학에 유학을 신청하여 국내에 거주할 수 있다. 외국인 유학생은 국내에 거주하는 동안 각종 비용을 납부해야 하며, 일반적으로 국내 기업, 업체 등에 취업하여 비용을 충당하게 된다.
체험형 외국어 학습 서비스, 이하 '서비스'는 외국인 유학생이 유학 중인 국내 대학에 외국인 유학생 취업 및 하우징 서비스에 대해 안내할 수 있다. 서비스 안내에 따라 외국인 유학생은 국내에서 유학 생활을 하는 동안 발생되는 비용을 충당하기 위해 서비스에 취업을 의뢰할 수 있다. 서비스는 외국인 유학생을 튜터로서 고용하며, 튜터의 취업에 따른 학비 보조금을 지원할 수 있다.
서비스는 복수의 튜터와 커뮤니케이션을 수행할 수 있는 외국어 학습 기회를 외국어 학습자에게 제공할 수 있다. 외국어 학습자는 학습에 대한 비용을 서비스에 납부하고, 복수의 튜터와 커뮤니케이션을 수행하여 외국어를 학습할 수 있는 게스트 하우스를 방문할 수 있다. 이 때 학습자는 학습 체험에 대한 비용을 서비스에 납부할 수 있다.
외국어 학습자는 방문한 게스트 하우스에서 복수의 튜터와 커뮤니케이션을 수행하며 외국어 학습 기회를 제공받을 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 비즈니스 모델에 따르면, 외국인 유학생은 비교적 쉽게 국내 유학 생활에 필요한 비용을 충당할 수 있고, 내국인 학습자는 해외 여행, 어학 연수를 굳이 떠나지 않고도 국내에서 상대적으로 저렴한 비용으로 다수의 외국인과 커뮤니케이션을 수행하여 외국어 능력을 향상시킬 수 있으며, 서비스는 외국인 유학생 및 외국어 학습자 양 측의 니즈를 효과적으로 충족시킬 수 있는 효율적인 수익 모델을 구현할 수 있게 된다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예를 들어, 디스플레이 장치 또는 컴퓨터)에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예를 들어, 메모리)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서(120)(예를 들어, 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 인스트럭션들 중 적어도 하나의 인스트럭션을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 인스트럭션에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 인스트럭션들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 개시에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스
110: 모니터링부 120: 프로세서

Claims (7)

  1. 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법에 있어서,
    학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득하는 단계;
    상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 상기 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계;
    상기 커뮤니케이션 지수에 기초하여 상기 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및
    상기 우선 순위 및 상기 커뮤니케이션 지수를 제공하는 단계;를 포함하고,
    상기 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계는
    대화 길이, 대화 횟수, 웃음 횟수 및 대화 크기의 순서로 높은 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 부여된 가중치에 기초하여 결정된 점수를 상기 커뮤니케이션 오디오에 부여하는 단계를 포함하고,
    상기 커뮤니케이션 오디오에 상기 커뮤니케이션 이미지보다 높은 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 부여된 가중치에 기초하여 상기 커뮤니케이션 지수를 결정하는 단계;를 더 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 커뮤니케이션 이미지는 상기 학습자 및 상기 복수의 튜터의 얼굴 이미지 및 제스처 이미지 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 커뮤니케이션 오디오는 상기 학습자 및 상기 복수의 튜터 간의 대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오는 샘플링 기간 동안 획득되는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계는
    얼굴 이미지 상의 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수 및 제스처 이미지에 따른 제스처 횟수 중 적어도 하나가 임계값 이상인 경우 상기 커뮤니케이션 이미지에 기설정된 점수를 부여하는 단계; 및
    대화 길이, 대화 횟수, 대화 크기 및 웃음 횟수 중 적어도 하나가 상기 임계값 이상인 경우 상기 커뮤니케이션 오디오에 기설정된 점수를 부여하는 단계;를 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하는 단계는
    샘플링 기간 동안 획득된 상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오에 부여된 점수에 기초하여 상기 커뮤니케이션 지수를 결정하는 단계;를 포함하는, 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수, 상기 제스처 횟수, 상기 대화 길이, 상기 대화 횟수, 상기 대화 크기 및 상기 웃음 횟수 각각에 대한 임계값을 포함하고,
    상기 임계값은 샘플링 기간 동안 획득되는 상기 입꼬리의 각도가 기설정 각도 이상인 횟수, 상기 제스처 횟수, 상기 대화 길이, 상기 대화 횟수, 상기 대화 크기 및 상기 웃음 횟수에 대응되도록 갱신되는, 방법.
  6. 삭제
  7. 커뮤니케이션 지수를 이용하는 디바이스에 있어서,
    학습자와 복수의 튜터 간에 수행되는 커뮤니케이션의 상황을 모니터링하여 커뮤니케이션 이미지 및 커뮤니케이션 오디오를 획득하는 모니터링부; 및
    상기 커뮤니케이션 이미지 및 상기 커뮤니케이션 오디오를 이용하여 상기 커뮤니케이션을 통한 학습자의 학습 효율을 나타내는 커뮤니케이션 지수를 상기 복수의 튜터 각각에 대해 결정하고, 상기 커뮤니케이션 지수에 기초하여 상기 복수의 튜터에 대한 우선 순위를 결정하고, 상기 우선 순위 및 상기 커뮤니케이션 지수를 제공하는 프로세서;를 포함하고,
    대화 길이, 대화 횟수, 웃음 횟수 및 대화 크기의 순서로 높은 가중치를 부여하고 상기 부여된 가중치에 기초하여 결정된 점수를 상기 커뮤니케이션 오디오에 부여하고,
    상기 커뮤니케이션 오디오에 상기 커뮤니케이션 이미지 보다 높은 가중치를 부여하여 상기 복수의 튜터 각각에 대한 상기 커뮤니케이션 지수를 결정하는, 프로세서;를 포함하는, 디바이스.
KR1020210112923A 2021-08-26 2021-08-26 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스 KR102393246B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210112923A KR102393246B1 (ko) 2021-08-26 2021-08-26 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210112923A KR102393246B1 (ko) 2021-08-26 2021-08-26 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102393246B1 true KR102393246B1 (ko) 2022-05-02

Family

ID=81593312

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210112923A KR102393246B1 (ko) 2021-08-26 2021-08-26 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102393246B1 (ko)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160133981A (ko) * 2015-05-14 2016-11-23 한솔인티큐브 주식회사 커뮤니케이션 플랫폼 제공 시스템
KR20160143422A (ko) * 2015-06-05 2016-12-14 (주)인클라우드 학습자 감성 기반의 스마트 교육 시스템
KR20180005877A (ko) * 2016-07-07 2018-01-17 주식회사 이음솔 사용자 단말을 이용한 외국어 학습 제공 시스템 및 그 방법
JP2018049481A (ja) * 2016-09-21 2018-03-29 富士ゼロックス株式会社 情報処理装置、評価システムおよびプログラム
KR20180097912A (ko) * 2017-02-24 2018-09-03 트라이큐빅스 인크. 사용자 단말을 이용하여 사용자의 감정을 분석하는 감정 분석 방법 및 시스템
KR101960815B1 (ko) * 2017-11-28 2019-03-21 유엔젤주식회사 증강 현실과 가상 현실을 이용한 학습 지원 시스템 및 방법
KR102089725B1 (ko) * 2018-09-28 2020-03-16 주식회사 또가배 학습 동기 지수를 이용한 영상 기반의 상호 학습 방법 및 장치
KR20200056760A (ko) * 2018-11-15 2020-05-25 손진호 인공지능을 이용하여 교육자를 평가하고 피교육자의 교육 성취를 향상하는 시스템 및 방법
KR20200059705A (ko) 2018-11-21 2020-05-29 송영희 전문강사 매칭 서비스 제공방법

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160133981A (ko) * 2015-05-14 2016-11-23 한솔인티큐브 주식회사 커뮤니케이션 플랫폼 제공 시스템
KR20160143422A (ko) * 2015-06-05 2016-12-14 (주)인클라우드 학습자 감성 기반의 스마트 교육 시스템
KR20180005877A (ko) * 2016-07-07 2018-01-17 주식회사 이음솔 사용자 단말을 이용한 외국어 학습 제공 시스템 및 그 방법
JP2018049481A (ja) * 2016-09-21 2018-03-29 富士ゼロックス株式会社 情報処理装置、評価システムおよびプログラム
KR20180097912A (ko) * 2017-02-24 2018-09-03 트라이큐빅스 인크. 사용자 단말을 이용하여 사용자의 감정을 분석하는 감정 분석 방법 및 시스템
KR101960815B1 (ko) * 2017-11-28 2019-03-21 유엔젤주식회사 증강 현실과 가상 현실을 이용한 학습 지원 시스템 및 방법
KR102089725B1 (ko) * 2018-09-28 2020-03-16 주식회사 또가배 학습 동기 지수를 이용한 영상 기반의 상호 학습 방법 및 장치
KR20200056760A (ko) * 2018-11-15 2020-05-25 손진호 인공지능을 이용하여 교육자를 평가하고 피교육자의 교육 성취를 향상하는 시스템 및 방법
KR20200059705A (ko) 2018-11-21 2020-05-29 송영희 전문강사 매칭 서비스 제공방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hockly et al. Current and future digital trends in ELT
Divekar* et al. Foreign language acquisition via artificial intelligence and extended reality: design and evaluation
Moore et al. From participatory design to a listening infrastructure: A case of urban planning and participation
Newhouse STEM the boredom: Engage students in the Australian curriculum using ICT with problem-based learning and assessment
US10643488B2 (en) System and method of assessing depth-of-understanding
US20190066525A1 (en) Assessment-based measurable progress learning system
Sato et al. Rise to the occasion: The trajectory of a novice Japanese teacher’s first online teaching through action research
CN112084318B (zh) 一种对话辅助方法、系统及装置
Gasteiger et al. Deploying social robots in museum settings: A quasi-systematic review exploring purpose and acceptability
Harding et al. Transcribing: A tool for mathematics pre-service teachers to reflect on their own teaching
KR102393246B1 (ko) 커뮤니케이션 지수를 이용하는 방법 및 디바이스
Al-Shahrani Investigating the determinants of mobile learning acceptance in higher education in Saudi Arabia
KR101122188B1 (ko) 외국어 학습 시스템 및 방법
JP2015169844A (ja) 学習支援システム、学習支援方法及び学習支援プログラム
Lee et al. Addressing automatic speech recognition for ELT from a Global Englishes perspective
Chumkaew The Development of Chatbot Provided Registration Information Services for Students in Distance Learning
Heath et al. The challenges of designing a robot for a satisfaction survey: Surveying humans using a social robot
KR101944628B1 (ko) 화상 학습 기반의 일대일 외국어 학습 시스템
KR20220008542A (ko) 언어학습시스템 및 이를 이용한 언어학습방법
US20220366896A1 (en) Intelligent training and education bot
KR102631621B1 (ko) 목소리 정보를 처리하는 방법 및 디바이스
Syring et al. Demands and tasks of intercultural school development: Group discussions with experts about intercultural school development
US20230401515A1 (en) System and method for providing a personalized assessment report
AU2016100392A4 (en) A system and method for assessing a person's response to a scenario
US20230237922A1 (en) Artificial intelligence-driven avatar-based personalized learning techniques

Legal Events

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