KR102423853B1 - 사용자가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 , 사용자와의 피드백을 통해 이를 보완하여 사용자의 표현능력을 향상시키는 인공지능 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인공지능모델의 학습을 통해 사용자가 교육자의 그림 데이터를 보고 직접 그린 사용자의 그림 데이터와 상기 교육자의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가한 후에 그림 유사도를 기반으로 사용자의 정밀 표현능력을 분석할 수 있는 인공지능 시스템을 제공하는데 목적이 있다. 그리고 본 발명은 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육으로 사용자의 표현능력을 향상시키기 위해 인공지능모델이 사용자가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 사용자와의 피드백을 통해 이를 보완할 수 있는 인공지능 시스템을 제공하는데 목적이 있다.

Description

사용자가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 , 사용자와의 피드백을 통해 이를 보완하여 사용자의 표현능력을 향상시키는 인공지능 시스템 {An artificial intelligence system that improves the user's expressive ability by supplementing the lack of expression in the user's document through feedback from the user}

본 발명은 그림 실력 평가 및 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 제공하기 위한 인공지능 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자에게 표현능력 레벨의 맞춤형 미술 교육 커리큘럼을 제공하기 위해 사용자의 그림 실력을 평가하고, 사용자의 표현능력 향상을 위한 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육 과정에서 인공지능모델이 사용자가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 사용자와의 피드백을 통해 이를 보완하여 사용자의 표현능력을 향상시킬 수 있는 기술에 관한 것이다.

최근에는 구글에서 인공지능을 이용한 온라인 게임인 퀵 드로우(Quick draw)를 개발한 바 있다. 퀵 드로우(Quick draw)는 플레이어인 사용자가 사물이나 개념에 대한 그림 또는 낙서(doodle)를 그리면 학습된 인공지능모델이 이미지 분류(image classification) 기술을 통해 사용자가 생성한 그림 또는 낙서를 인식하여 해당 그림 또는 낙서가 표현하는 사물이나 개념이 어떤 것인지 추측하는 특징이 있다. 미술 교육의 커리큘럼은 학습자의 미술역량에 따라 시작점이 다르게 설정될 필요가 있는데, 현재까지는 미술분야의 전문가가 학습자의 그림 등의 작품을 주관적인 판단으로 평가하여 학습자의 미술역량을 판단했다. 그러나 이러한 주관적인 판단은 객관적인 데이터를 근거로 하는 평가가 아니므로 신빙성이 떨어지며, 시간과 장소의 제약이 따른다는 점에서 개선될 필요가 있다.

한편, 인공지능모델의 딥러닝 학습을 통해 문제 정답의 기준이 되는 정답 이미지 및 이와 유사한 유사 이미지의 특성을 각각 추출한 후, 특성의 상관관계를 분석하여 유사 이미지의 어느 부분이 정답 이미지와 유사한지를 평가(분석)하는 기술이 개발되어 있다. 미술분야의 전문가(학습 튜터)는 가이드해주는 그림을 학습자가 얼마나 유사하게 그렸는지를 분석하여 학습자의 교육 진행수준을 판단할 수 있는데, 이를 판단하기 위해서는 미술분야의 전문가가 가이드 그림과 학습자가 그린 그림의 각 부분을 일일이 분석해야하므로, 학습자가 빠른 피드백을 받기 어렵다는 점에서 개선될 필요가 있다.

종래에는 학교 내 교실 또는 학원 내 강의실에서 학습자의 미술교육과 글쓰기교육을 같이 진행하였으나, 교육자는 학습자에게 미술교육과 글쓰기교육 간의 교집합적인 부분에 대해 별도로 교육해주지 않았으며, 이에 학습자는 각 교육의 학습 효과만 제공받을 뿐이었다. 최근에는 학습자가 원하는 분야의 학습 실력을 효과적으로 향상시킬 뿐 아니라 융합된 과목의 지식을 동시에 습득할 수 있어 유기적 사고력 향상이 가능한 신개념의 교육법으로 시너지 교육이 제안되고 있다. 이러한 시너지 교육은 2개 이상의 과목이 결합된 교육 방식으로 각 교육간의 교집합적 요소의 피드백을 통해 학습자가 교육 간의 시너지를 통해 학습 효과를 제공받을 수 있도록 하는 장점이 있다.

대한민국 등록특허 제10-2291217호(2021.08.12 등록) 대한민국 등록특허 제10-2240930호(2021.04.09 등록) 대한민국 등록특허 제10-2294741호(2021.08.23 등록)

본 발명은 사용자에게 표현능력 레벨의 맞춤형 미술 교육 커리큘럼을 제공하기 위해 인공지능모델의 학습을 통해 시간과 장소의 제약이 없는 짧은 시간 내에 자동화된 방법으로 사용자가 생성한 그림 데이터를 통해 사용자의 그림 실력을 평가할 수 있는 인공지능 시스템을 제공하는데 목적이 있다.

또한, 본 발명은 인공지능모델의 학습을 통해 사용자가 교육자의 그림 데이터를 보고 직접 그린 사용자의 그림 데이터와 상기 교육자의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가한 후에 그림 유사도를 기반으로 사용자의 정밀 표현능력을 분석할 수 있는 인공지능 시스템을 제공하는데 목적이 있다.

그리고 본 발명은 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육으로 사용자의 표현능력을 향상시키기 위해 인공지능모델이 사용자가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 사용자와의 피드백을 통해 이를 보완할 수 있는 인공지능 시스템을 제공하는데 목적이 있다.

다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 그림 실력 평가 및 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 제공하기 위한 인공지능 시스템은, 통신부; 학습자인 사용자에게 상호작용 환경을 제공하며, 상기 통신부를 통해 수신하는 교육자인 제2 사용자가 생성한 그림 데이터를 상기 사용자에게 제공하기 위한 사용자 인터페이스; 상기 사용자에게 그림 데이터에 대한 그림 주제를 문제로 제시하며, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터가 상기 그림 주제에 맞는 그림 데이터인지 분석한 후 산출하는 미술역량 점수로 상기 사용자의 미술역량을 평가하도록 학습되는 미술역량 평가부; 상기 사용자를 가이드하기 위한 상기 제2 사용자의 그림 데이터를 상기 사용자에게 제시한 후, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터와 상기 제2 사용자의 그림 데이터의 특징을 추출하여 상기 사용자가 생성한 그림 데이터와 상기 제2 사용자의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가하도록 학습되는 그림 유사도 평가부; 및 텍스트와 그림 데이터가 포함되도록 상기 사용자에 의해 작성된 문서를 미술교육 및 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육의 진행을 위해 분석하여 상기 텍스트 내 핵심 키워드와 상기 핵심 키워드에 해당하는 그림 데이터의 객체를 추출하고, 상기 핵심 키워드 및 객체에 대한 피드백을 상기 사용자와 주고받도록 학습되는 키워드 및 특징점 추출부;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 미술역량 평가부는, 상기 사용자에게 생성할 그림 데이터에 대한 그림 주제를 문제로 제시한 후 일정 시간이 경과되면, 상기 그림 데이터가 생성될 그림 영역, 상기 사용자가 상기 그림 데이터를 생성하는데 이용되는 툴(tool) 및 상기 그림 데이터를 생성하기 위한 제한 시간에 대한 정보가 포함된 창을 상기 인공지능 시스템의 디스플레이 상에 출력시키도록 제1 인공지능모델로 학습될 수 있다.

그리고 상기 미술역량 평가부는, 상기 제한 시간이 경과되면 상기 창에 생성된 그림 데이터를 저장하며, 상기 그림 데이터를 이루는 객체의 조합으로부터 각 객체를 라벨링하고, 상기 라벨링된 각 객체가 상기 그림 주제와 연관된 정도를 분석하여 미술역량 점수로 산출할 수 있다.

또한, 상기 그림 유사도 평가부는, 상기 미술역량 평가부를 통해 한 번이상 미술역량 점수가 산출된 사용자가 그림 유사도 평가를 요청한 후, 상기 제2 사용자가 상기 제2 사용자의 단말에 접속하여 상기 사용자의 그림 유사도 평가의 요청에 응답하는 경우, 상기 사용자에게 그림 유사도 평가를 제공할 수 있다.

그리고 상기 그림 유사도 평가부는, 상기 제2 사용자가 상기 사용자의 그림 유사도 평가의 요청에 응답하는 경우, 상기 제2 사용자가 요청에 응답하면서 상기 제2 사용자의 단말에 입력한 상기 제2 사용자의 그림 데이터가 제1 그림 영역에 표시되도록 하면서 상기 사용자가 상기 그림 데이터를 생성하는데 이용되는 툴이 도구 영역에 포함된 창을 상기 인공지능 시스템의 디스플레이 상에 출력시키도록 제2 인공지능모델로 학습될 수 있다.

또한, 상기 그림 유사도 평가부는, 상기 사용자가 제2 그림 영역에 그림 데이터를 생성하는 경우, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체와 상기 제2 사용자의 그림 데이터를 이루는 객체 각각을 라벨링한 후, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체와 상기 제2 사용자의 그림 데이터를 이루는 객체가 유사한 정도를 기반으로 그림 유사도를 평가할 수 있다.

그리고 상기 키워드 및 특징점 추출부는, 상기 미술역량 평가부와 그림 유사도 평가부를 통해 한 번 이상 미술역량 점수의 산출과 그림 유사도가 평가된 사용자가 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 문서를 입력 또는 저장한 후에 상기 시너지 교육을 요청하는 경우, 상기 사용자의 요청에 응답하여 상기 사용자에게 상기 문서를 통해 상기 시너지 교육을 제공할 수 있다.

또한, 상기 키워드 및 특징점 추출부는, 상기 문서를 분석하여 상기 문서 내 텍스트가 미포함되는 것으로 판단하는 경우, 상기 문서 내 그림 데이터를 설명하기 위한 음성의 녹음을 상기 사용자에게 요청하며, 상기 사용자의 음성이 녹음되면 상기 사용자의 음성을 텍스트로 변환하고, 상기 텍스트를 상기 문서 내 텍스트로 판단하도록 제3 인공지능모델로 학습될 수 있다.

그리고 상기 키워드 및 특징점 추출부는, 상기 사용자 인터페이스를 통해 입력 또는 저장되는 문서 내 텍스트나 상기 사용자의 음성으로부터 변환된 텍스트를 인식한 후, 상기 인식된 텍스트를 상기 핵심 키워드와 비핵심 키워드로 구분하도록 제4 인공지능모델로 학습될 수 있다.

또한, 상기 키워드 및 특징점 추출부는, 상기 핵심 키워드에 해당하는 객체의 위치를 상기 문서 내 그림 데이터로부터 검출하도록 제5 인공지능모델로 학습될 수 있다.

본 발명은 시간과 장소의 제약이 없는 짧은 시간 내에 사용자의 그림 실력을 평가하여 표현능력 레벨을 구분하고, 사용자의 표현능력 레벨의 맞춤형 미술 교육 커리큘럼을 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 사용자의 그림 데이터를 정해진 분류에 따라 맞고 틀리고를 평가하는 것이 아닌, 사용자가 교육자의 그림 데이터를 얼마나 기억하고 이를 표현하는지에 대한 평가를 통해 사용자의 정밀 표현능력을 분석할 수 있다.

그리고 본 발명은 사용자의 표현능력 향상을 위한 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육 과정에서 인공지능모델이 사용자가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 사용자와의 피드백을 통해 보완하여 사용자의 표현능력을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 통해 사용자에게 미술교육과 글쓰기교육 각각을 지속적으로 진행할 수 있는 재미를 줌과 동시에 시너지 교육에 의한 학습 효과를 제공할 수 있다.

다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 미술역량 평가부의 미술역량 평가 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 그림 유사도 평가부의 그림 유사도 평가 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 키워드 및 특징점 추출부의 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.

이하에서는, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.

본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.

본 발명의 일 실시예에 따른 그림 실력 평가 및 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 제공하기 위한 인공지능 시스템(100)(이하에서는 '인공지능 시스템(100)'이라 한다.)은 사용자(1)에게 표현능력 레벨의 맞춤형 미술 교육 커리큘럼을 제공하기 위해 사용자(1)의 그림 실력을 평가하고, 사용자(1)의 표현능력 향상을 위한 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육 과정에서 인공지능모델이 사용자(1)가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 사용자와의 피드백을 통해 이를 보완하여 사용자의 표현능력을 향상시킬 수 있는 시스템으로서, 이를 위한 구성요소는 다음과 같다.

사용자(1)는 성별, 학력, 나이 등을 한정하지 아니하나, 본 발명에서는 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 제공받을 필요가 있는 저학력의 아동인 유치원생 또는 초등학생일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 시스템(100)은 사용자 인터페이스(110), 미술역량 평가부(120), 그림 유사도 평가부(130), 키워드 및 특징점 추출부(140) 및 통신부(150)가 구비된다.

사용자 인터페이스(110)는 학습자인 사용자(1)에게 상호작용 환경을 제공하며, 통신부(150)를 통해 수신하는 교육자인 제2 사용자(2)가 생성한 그림 데이터를 사용자(1)에게 제공하기 위해 인공지능 시스템(100)에 구비된다.

이러한 사용자 인터페이스(110)는 사용자(1)가 인공지능 시스템(100)과 상호작용할 수 있는 환경을 제공하며, 상기 사용자(1)로부터 명령을 입력받아 전자적인 데이터로 변환하기 위한 하드웨어 장치 및 소프트웨어 프로그램을 포괄하는 개념이다. 예를 들어, 키보드, 마우스, 터치펜 등의 입력 장치와 디스플레이 등의 출력 장치, 상기 입력 장치를 통해 입력된 윤곽선, 색상 등의 데이터를 처리하여 실시간으로 출력 장치에 표시하기 위한 드로잉 애플리케이션이 포함될 수 있다.

즉, 인공지능 시스템(100)은 사용자 인터페이스(110)를 통해 사용자(1)와 상호작용하게 되며, 이를 통해 상기 사용자(1)로부터 그림 데이터가 입력될 수 있다.

이때, 그림 데이터는 사용자(1)가 인공지능 시스템(100)에 구비된 디스플레이 상에 출력되는 창의 그림 영역에 생성되는 데이터로서, 상기 사용자(1)가 지정한 위치에 생성되는 객체의 조합으로 이루어지고, 객체는 한정하지 아니하나 미술 심리검사의 평가요소가 될 항목이 포함된 정보일 수 있다.

여기서, 미술 심리검사는 일 예로 객체인 집, 나무 및 사람 중 적어도 하나를 그리는 것을 과제로 제시한 후 그림의 형태, 색상, 위치 등의 정보로부터 사용자의 심리상태를 분석하는 HTP 검사일 수 있으나, 다양한 객체의 조합으로 이루어진 그림 데이터를 통해 사용자(1)의 그림 실력의 평가와 학업성취도의 예측이 가능토록 방식을 한정하지 아니하며, 객체를 이루는 항목은 객체가 집이라면 집틀(지붕, 벽, 굴뚝 등), 창문 및 문이 포함될 수 있고, 객체가 나무라면 줄기, 뿌리, 나뭇잎, 열매 등이 포함될 수 있다.

미술역량 평가부(120)는 사용자(1)에게 그림 데이터에 대한 그림 주제를 문제로 제시하며, 상기 사용자(1)가 생성한 그림 데이터가 상기 그림 주제에 맞는 그림 데이터인지 분석한 후 산출하는 미술역량 점수로 상기 사용자(1)의 미술역량을 평가하기 위해 인공지능 시스템(100)에 구비된다.

여기서, 미술역량은 다양한 대상 및 현상에 대한 지각을 통해 자신의 감정을 이해 및 표현하고 미적 경험에 반응하면서 미적 가치를 내면화하는 미적 감수성, 변화하는 시각 문화 속에서 이미지 정보 및 시각 매체를 이해하고 해석하며 이를 활용한 창작 및 비평을 통해 시각적으로 소통할 수 있는 시각적 소통 능력, 자신의 느낌과 생각을 창의적으로 표현할 수 있으며 미술과 다양한 분야의 지식 및 경험 등을 연계 융합하여 미술 활동 과정에서 직면한 다양한 문제를 합리적으로 해결할 수 있는 창의·융합 능력, 유연하고 개방적인 태도로 미술 문화의 다원적 가치를 이해하고 존중하는 미술문화 이해 능력, 미술 활동에 자발적이고 주도적으로 참여하면서 자기를 개발 및 성찰하며 그 과정에서 타인의 생각과 느낌을 이해하고 존중 및 배려하며 협력할 수 있는 자기주도적 미술 학습 능력 등이 포함될 수 있다.

또한, 미술역량 평가부(120)는 사용자(1)의 미술역량을 평가하기 위해 제1 인공지능모델(121)로 학습되며, 상기 제1 인공지능모델(121)은 상기 사용자(1)의 그림 데이터가 그림 주제에 맞는 그림인지 판단하기 위해 이미지 분류(image classification) 기술을 기반으로 학습될 수 있다.

이러한 미술역량 평가부(121)가 사용자(1)의 미술역량 평가 과정의 일 예는 다음과 같다.

도 2는 도 1에 도시된 미술역량 평가부의 미술역량 평가 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 미술역량 평가부(120)는 제1 인공지능모델(121)에 의해 학습되어 인공지능 시스템(100)의 디스플레이를 통해 사용자(1)에게 생성할 그림 데이터에 대한 그림 주제를 문제로 제시하며, 일정 시간이 경과되면 상기 사용자(1)에 의해 그림 데이터가 생성될 그림 영역, 상기 사용자(1)가 그림 데이터를 생성하는데 이용되는 툴(tool) 및 그림 데이터를 생성하기 위한 제한 시간에 대한 정보가 포함된 창을 인공지능 시스템(100)의 디스플레이 상에 출력시킨다.

그 후, 미술역량 평가부(120)는 제한 시간이 경과되면 창에 생성된 그림 데이터를 데이터베이스에 저장하며, 그림 데이터를 이루는 객체의 조합으로부터 각 객체를 라벨링하고, 상기 라벨링된 각 객체가 그림 주제와 연관된 정보를 분석하여 미술역량 점수를 산출한다. 이때, 미술역량 점수의 방식은 한정하지 아니하나, 저학력의 아동인 사용자(1)가 점수 수준을 용이하게 판단할 수 있도록 100점 만점을 기준으로 산출될 수 있다.

이와 같이, 미술역량 평가부(120)는 인공지능모델의 학습을 통해 시간과 장소의 제약이 없는 짧은 시간 내에 자동화된 방법으로 사용자가 생성한 그림 데이터를 이용하여 사용자(1)의 미술역량을 평가할 수 있는 장점이 있으며, 사용자의 미술역량 평가를 기반으로 사용자의 학습 수준 및 미술교육의 효과를 판단할 수 있다.

한편, 인공지능 시스템(100)은 상기 미술역량 평가부(120)가 구비됨에 따라 미술역량 평가 서비스를 사용자(1)에게 제공할 수 있으며, 사용자(1)는 미술역량 평가 서비스를 제공받기 위해 다양한 방식으로 ID를 생성하여 회원가입할 수 있다.

더 나아가, 인공지능 시스템(100)은 사용자(1)가 미술역량 평가 서비스에 회원가입 후 최초로 ID를 로그인하게 되면 입회 테스트로서 미술역량을 평가받도록 하며, 미술역량에 대해 주기적으로 테스트를 받도록 함으로써, 상기 사용자(1)가 주기적인 테스트에 따른 미술역량 점수를 통해 미술역량이 향상되는지를 판단할 수 있도록 한다.

다시 도 1을 참조하면, 그림 유사도 평가부(130)는 사용자(1)를 가이드하기 위한 제2 사용자(2)의 그림 데이터를 상기 사용자(1)에게 제시한 후, 상기 사용자(1)가 생성한 그림 데이터와 제2 사용자(2)의 그림 데이터의 특징을 추출하여 상기 사용자(1)가 생성한 그림 데이터와 제2 사용자(2)의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가하기 위해 인공지능 시스템(100)에 구비된다.

이때, 그림 유사도 평가부(130)를 이용할 사용자(1)는 한정하지 아니하나, 미술역량 평가부(120)를 통해 한 번 이상 미술역량 점수가 산출된 사용자(1)일 수 있다.

또한, 그림 유사도 평가부(130)는 상기 사용자(1)가 생성한 그림 데이터와 제2 사용자(2)의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가하기 위해 제2 인공지능모델(131)로 학습되며, 제2 인공지능모델(131)은 사용자(1)가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체의 조합과 제2 사용자(2)의 그림 데이터를 이루는 객체의 조합으로부터 각 객체의 위치별 특징의 상관관계를 분석하는 것으로 그림 유사도를 평가하도록 학습될 수 있다.

이러한 그림 유사도 평가부(130)가 사용자(1)의 그림 유사도를 평가하는 과정의 일 예는 다음과 같다.

도 3은 도 1에 도시된 그림 유사도 평가부의 그림 유사도 평가 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 그림 유사도 평가부(130)는 미술역량 평가부(120)를 통해 한 번이상 미술역량 점수가 산출된 사용자(1)가 그림 유사도 평가를 요청한 후, 제2 사용자(2)가 제2 사용자의 단말(3)에 접속하여 상기 사용자(1)의 그림 유사도 평가의 요청에 응답하는 경우, 상기 제2 사용자(2)가 요청에 응답하면서 상기 제2 사용자의 단말(3)에 입력한 상기 제2 사용자(2)의 그림 데이터가 제1 그림 영역에 표시되도록 하면서 상기 사용자(1)가 상기 그림 데이터를 생성하는데 이용되는 툴이 도구 영역에 포함된 창을 상기 인공지능 시스템의 디스플레이 상에 출력시킨다.

그 후, 그림 유사도 평가부(130)는 사용자(1)가 제2 그림 영역에 그림 데이터를 생성하는 경우, 상기 사용자(1)가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체와 상기 제2 사용자(2)의 그림 데이터를 이루는 객체 각각을 라벨링한 후, 상기 사용자(1)가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체와 상기 제2 사용자(2)의 그림 데이터를 이루는 객체가 유사한 정도를 기반으로 그림 유사도를 평가할 수 있다.

이와 같이, 그림 유사도 평가부(130)는 인공지능모델의 학습을 통해 사용자(1)가 제2 사용자(2)의 그림 데이터를 보고 직접 그린 상기 사용자(1)의 그림 데이터와 상기 교육자(2)의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가하며, 상기 사용자(1)의 그림 데이터를 정해진 분류에 따라 맞고 틀리고를 평가하는 것이 아닌, 상기 사용자(1)가 상기 제2 사용자(2)의 그림 데이터를 얼마나 기억하고 이를 표현하는지에 대한 평가를 통해 상기 사용자(1)의 정밀 표현능력을 분석할 수 있다.

한편, 인공지능 시스템(100)은 미술역량 평가부(120)로 산출된 미술역량 점수와 그림 유사도 평가부(130)로부터 평가된 그림 유사도를 기반으로 사용자(1)의 그림 표현능력을 평가하여 그림 표현능력 레벨(level)을 구분하고, 상기 그림 표현능력 레벨 맞춤형의 미술 교육 커리큘럼을 상기 사용자(1)에게 제공할 수 있다.

또한, 인공지능 시스템(100)은 상기 그림 유사도 평가부(130)가 구비됨에 따라 그림 유사도의 정도를 통해 사용자(1)의 순간 기억력을 판단할 수 있는 기억력 교육 서비스를 상기 사용자(1)에게 제공할 수 있으며, 상기 사용자(1)는 기억력 교육 서비스를 제공받기 위해 다양한 방식으로 ID를 생성하여 회원가입할 수 있다.

이때, 사용자(1)가 생성하는 ID는 미술역량 평가 서비스를 제공받기 위해 생성된 ID일 수 있다.

더 나아가, 인공지능 시스템(100)은 제2 사용자(2)의 그림 데이터가 제1 그림 영역에 표시되는 시간을 감소시키거나, 상기 제2 사용자(2)의 그림 데이터가 복잡한 객체의 조합으로 이루어지도록 하는 것을 통해 기억력 교육 난이도를 높임으로써, 상기 사용자(1)에게 레벨별 기억력 교육 서비스를 제공할 수 있다.

다시 도 1을 참조하면, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 텍스트와 그림 데이터가 포함되도록 사용자(1)에 의해 작성된 문서를 분석하여 상기 문서의 텍스트 내 핵심 키워드와 상기 핵심 키워드에 해당하는 그림 데이터의 객체를 추출하고, 상기 핵심 키워드 및 객체에 대한 피드백을 상기 사용자(1)와 주고받도록 인공지능 시스템(100)에 구비된다.

이때, 키워드 및 특징점 추출부(140)를 이용할 사용자(1)는 한정하지 아니하나, 미술역량 평가부(120)와 그림 유사도 평가부(130)를 통해 그림 표현능력이 평가된 사용자(1)일 수 있으며, 문서 내 텍스트와 그림 데이터는 연결관계로 이루어질 수 있다.

또한, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 상기 사용자(1)가 사용자 인터페이스(110)를 통해 문서를 입력 또는 저장한 후에 미술교육 및 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 요청하는 경우, 상기 사용자(1)의 요청에 응답하여 상기 사용자(1)가 문서를 통해 시너지 교육을 제공받도록 한다.

즉, 키워드 및 특징점 추출부(140)가 미술교육 및 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 사용자(1)에게 제공하기 위해서는 문서에 텍스트와 그림 데이터가 포함될 필요가 있으나, 사용자(1)는 학력 수준에 따라 텍스트를 기재하지 못할 수 있다.

이에, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 텍스트가 미포함된 문서로부터 텍스트를 추출하기 위해 상기 문서 내 그림 데이터를 설명하기 위한 사용자(1)의 음성이 녹음될 수 있으며, 상기 사용자(1)의 음성으로 텍스트를 추출하도록 제3 인공지능모델(141)로 학습된다.

제3 인공지능모델(141)은 사용자(1)의 음성이 키워드 및 특징점 추출부(140)에 녹음되면, 상기 사용자(1)의 음성이 녹음되는 과정에서 함께 녹음파일에 녹음된 노이즈를 제거하여 상기 녹음파일을 전처리하고, 상기 녹음파일의 음성을 텍스트로 추출한 후 상기 텍스트의 단어를 표준어에 맞게 수정함으로써 텍스트를 추출하는 STT(Speech to text) 기술을 통해 학습될 수 있다.

키워드 및 특징점 추출부(140)는 제3 인공지능모델(141)을 통해 학습되어 사용자(1)의 음성이 녹음된 녹음파일로부터 추출하는 텍스트를 문서 내 텍스트로 판단하고, 이를 인식하여 핵심 키워드를 추출할 수 있다.

즉, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 사용자 인터페이스(110)를 통해 입력 또는 저장된 문서 내 텍스트나 사용자(1)의 음성이 녹음된 녹음파일로부터 추출된 텍스트를 인식한 후, 인식된 텍스트를 핵심 키워드와 비핵심 키워드로 구분하며, 이를 위해 제4 인공지능모델(142)로 학습된다.

제4 인공지능모델(142)은 텍스트의 인식과 상기 텍스트로부터 핵심 키워드를 추출하기 위해 광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)과 텍스트 요약(Text summarization) 병합된 기술을 통해 학습될 수 있다.

여기서, 텍스트 요약은 텍스트로부터 문장 또는 단어구를 추출하여 상기 텍스트를 요약하는 추출적 요약(extractive summarization) 또는 텍스트의 핵심 문맥을 기반으로 상기 텍스트에 없던 새로운 문장을 생성하여 상기 텍스트를 추상적으로 요약(abstractive summarization) 일 수 있으나, 키워드 및 특징점 추출부(140)가 인식한 텍스트로부터 핵심 키워드를 추출하는 것이므로, 추출적 요약 방식이 적용되는 것이 바람직하다.

한편, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 제4 인공지능모델(142)을 통해 학습되어 추출한 핵심 키워드에 해당하는 객체의 위치를 문서 내 그림 데이터로부터 검출할 수 있으며, 이를 위해 제5 인공지능모델(143)로 학습될 수 있다.

제5 인공지능모델(143)은 핵심 키워드에 해당하는 객체(이미지)의 위치를 검출하도록 객체 탐지(Object Detection), 이미지 분류(Image classification) 및 이미지 캡쳐닝(Image captioning) 기술을 통해 학습될 수 있다.

여기서, 이미지 캡쳐닝은 이미지를 보고 어떤 이미지인지 언어로 설명하는 작업으로서, 본 발명에서는 문서 내 그림 데이터를 이루는 객체의 조합으로부터 각 객체가 어떤 객체인지 언어로 설명하는 작업을 의미한다.

이러한 키워드 및 특징점 추출부(140)는 제3, 4, 5 인공지능모델(141, 142, 143)을 통해 학습된다고 설명하였으나, 상기 제3, 4, 5 인공지능모델(141, 142, 143)은 하나의 인공지능모델로 구현될 수 있다.

이와 같은, 키워드 및 특징점 추출부(140)가 사용자(1)에게 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 제공하는 과정의 일 예는 다음과 같다.

도 4는 도 1에 도시된 키워드 및 특징점 추출부의 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 사용자(1)는 텍스트 및 상기 텍스트와 연계된 그림 데이터가 포함된 문서인 그림 일기를 사용자 인터페이스(110)를 통해 입력 또는 저장할 수 있다.

그 후, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 텍스트로부터 핵심 키워드를 추출한 후 상기 핵심 키워드에 해당하는 객체를 추출하며, 핵심 키워드 및/또는 객체에 대한 사용자(1)와의 피드백을 더 이상 추출할 핵심 키워드가 없이질 때까지 반복하여 상기 사용자(1)가 미술교육과 글쓰기교육에 의한 학습 효과를 제공받도록 한다.

이와 같이, 키워드 및 특징점 추출부(140)는 인공지능모델의 학습을 통해 사용자(1)가 작성한 문서로 미술교육과 글쓰기교육 간의 교집합적 요소를 분석한 후에 두 교육 간의 교집합적 요소에 대한 상기 사용자(1)와의 피드백을 통해 상기 사용자(1)가 두 교육 간의 시너지를 기반으로 학습 효과를 제공받도록 하며, 상기 사용자(1)에게 미술교육과 글쓰기교육 각각을 지속적으로 진행할 수 있는 재미를 줌과 동시에 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육의 학습 효과를 제공할 수 있다.

한편, 인공지능 시스템(100)은 키워드 및 특징점 추출부(140)가 구비됨에 따라 시너지 교육 서비스를 사용자(1)에게 제공할 수 있으며, 상기 사용자(1)는 시너지 교육 서비스를 제공받기 위해 다양한 방식으로 ID를 생성하여 회원가입할 수 있다.

이때, 사용자(1)가 생성하는 ID라 함은 미술역량 평가 서비스, 기억력 교육 서비스 및 시너지 교육 서비스를 제공받을 수 있는 ID를 의미한다.

그리고 인공지능 시스템(100)은 키워드 및 특징점 추출부(140)가 구비됨에 따라 사용자(1)의 표현능력 향상을 위한 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육 과정에서 사용자(1)가 작성한 문서로부터 표현이 부족한 부분에 대해 사용자(1)와의 피드백을 통해 이를 보완하여 사용자(1)의 표현능력을 향상시킬 수 있다.

이와 같은, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 시스템(100)은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.

상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.

본 발명은 본 발명의 기술적 사상 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.

1: 사용자, 2: 제2 사용자,
3: 제2 사용자의 단말, 100: 인공지능 시스템,
110: 사용자 인터페이스, 120: 미술역량 평가부,
121: 제1 인공지능모델, 130: 그림 유사도 평가부,
131: 제2 인공지능모델, 140: 키워드 및 특징점 추출부,
141: 제3 인공지능모델, 142: 제4 인공지능모델,
143: 제5 인공지능모델, 150: 통신부.

Claims (1)

1. 인공지능 시스템에 있어서,
   통신부;
   학습자인 사용자에게 상호작용 환경을 제공하며, 상기 통신부를 통해 수신하는 교육자인 제2 사용자가 생성한 그림 데이터를 상기 사용자에게 제공하기 위한 사용자 인터페이스;
   상기 사용자에게 그림 데이터에 대한 그림 주제를 문제로 제시하며, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터가 상기 그림 주제에 맞는 그림 데이터인지 분석한 후 산출하는 미술역량 점수로 상기 사용자의 미술역량을 평가하는 미술역량 평가부;
   상기 사용자를 가이드하기 위한 상기 제2 사용자의 그림 데이터를 상기 사용자에게 제시한 후, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터와 상기 제2 사용자의 그림 데이터의 특징을 추출하여 상기 사용자가 생성한 그림 데이터와 상기 제2 사용자의 그림 데이터 간의 그림 유사도를 평가하는 그림 유사도 평가부; 및
   텍스트와 그림 데이터가 포함되도록 상기 사용자에 의해 작성된 문서를 미술교육 및 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육의 진행을 위해 분석하여 상기 텍스트 내 핵심 키워드와 상기 핵심 키워드에 해당하는 그림 데이터의 객체를 추출하고, 상기 핵심 키워드 및 객체에 대해 상기 사용자와의 피드백이 이루어지는 키워드 및 특징점 추출부;를 포함하고,
   상기 미술역량 평가부는,
   상기 사용자에게 생성할 그림 데이터에 대한 그림 주제를 문제로 제시한 후 일정 시간이 경과되면, 상기 그림 데이터가 생성될 그림 영역, 상기 사용자가 상기 그림 데이터를 생성하는데 이용되는 툴(tool) 및 상기 그림 데이터를 생성하기 위한 제한 시간에 대한 정보가 포함된 창을 상기 인공지능 시스템의 디스플레이 상에 출력시키도록 학습되는 제1 인공지능모델;을 포함함으로써, 상기 제1 인공지능모델의 학습을 통해 상기 사용자의 미술역량을 평가하고,
   상기 그림 유사도 평가부는,
   상기 미술역량 평가부를 통해 한 번이상 미술역량 점수가 산출된 사용자가 그림 유사도 평가를 요청한 후, 상기 제2 사용자가 상기 제2 사용자의 단말에 접속하여 상기 사용자의 그림 유사도 평가의 요청에 응답하는 경우, 상기 사용자에게 그림 유사도 평가를 제공하며,
   상기 제2 사용자가 상기 사용자의 그림 유사도 평가의 요청에 응답하는 경우, 상기 제2 사용자가 요청에 응답하면서 상기 제2 사용자의 단말에 입력한 상기 제2 사용자의 그림 데이터가 제1 그림 영역에 표시되도록 하면서 상기 사용자가 상기 그림 데이터를 생성하는데 이용되는 툴이 도구 영역에 포함된 창을 상기 인공지능 시스템의 디스플레이 상에 출력시키도록 학습되는 제2 인공지능모델;을 포함함으로써, 상기 제2 인공지능모델의 학습을 통해 그림 유사도를 평가하며,
   상기 키워드 및 특징점 추출부는,
   상기 미술역량 평가부와 그림 유사도 평가부를 통해 한 번 이상 미술역량 점수의 산출과 그림 유사도가 평가된 사용자가 상기 사용자 인터페이스를 통해 상기 문서를 입력 또는 저장한 후에 상기 시너지 교육을 요청하는 경우, 상기 사용자의 요청에 응답하여 상기 사용자에게 상기 문서를 통해 상기 시너지 교육을 제공하고,
   상기 문서를 분석하여 상기 문서 내 텍스트가 미포함되는 것으로 판단하는 경우, 상기 문서 내 그림 데이터를 설명하기 위한 음성의 녹음을 상기 사용자에게 요청하며, 상기 사용자의 음성이 녹음되면 상기 사용자의 음성을 텍스트로 변환하고, 상기 텍스트를 상기 문서 내 텍스트로 판단하도록 학습되는 제3 인공지능모델;
   상기 사용자 인터페이스를 통해 입력 또는 저장되는 문서 내 텍스트나 상기 사용자의 음성으로부터 변환된 텍스트를 인식한 후, 상기 인식된 텍스트를 상기 핵심 키워드와 비핵심 키워드로 구분하도록 학습되는 제4 인공지능모델; 및
   상기 핵심 키워드에 해당하는 객체의 위치를 상기 문서 내 그림 데이터로부터 검출하도록 학습되는 제5 인공지능모델;을 포함함으로써, 상기 제3, 4, 5 인공지능모델의 학습을 통해 상기 시너지 교육을 제공하고,
   
   상기 그림 유사도 평가부는,
   상기 사용자가 제2 그림 영역에 그림 데이터를 생성하는 경우, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체와 상기 제2 사용자의 그림 데이터를 이루는 객체 각각을 라벨링한 후, 상기 사용자가 생성한 그림 데이터를 이루는 객체와 상기 제2 사용자의 그림 데이터를 이루는 객체가 유사한 정도를 기반으로 그림 유사도를 평가하는 것을 특징으로 하는 그림 실력 평가 및 미술교육과 글쓰기교육이 연계된 시너지 교육을 제공하기 위한 인공지능 시스템.

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