KR102446440B1 - 콘텐트를 제공하는 방법 및 디바이스 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 센서 네트워크(Sensor Network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication) 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)을 위한 기술과 관련된 것이다. 본 개시는 디바이스에서 콘텐트를 출력하고, 센싱 디바이스로부터 수신된 사용자의 생체 정보에 기초하여, 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정하고, 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 콘텐트를 변경하며 변경된 콘텐트를 출력하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법을 개시한다. 본 개시는 상기 기술을 기반으로 하는 지능형 서비스(스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 활용될 수 있다.

Description

콘텐트를 제공하는 방법 및 디바이스{Method and device for providing content}
본 발명은 디바이스가 콘텐트를 제공하는 방법, 콘텐트를 제공하는 디바이스 및 콘텐트를 제공하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다.
IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스는 사용자의 생체 정보에 기초하여 콘텐트를 제공함으로써, 사용자의 상태에 따라 효과적으로 콘텐트를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법은 디바이스에서 콘텐트를 출력하는 단계; 센싱 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 단계; 수신된 생체 정보에 기초하여, 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정하는 단계; 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 콘텐트를 변경하는 단계; 및 변경된 콘텐트를 출력하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 사용자의 학습 상태를 결정하는 단계는, 수신된 생체 정보에 포함된 뇌파 정보를 이용하여, 콘텐트에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법은, 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 기 설정된 임계치와 비교하는 단계; 및 비교 결과에 기초하여, 콘텐트의 변경 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 콘텐트를 변경하는 단계는, 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 1 하위 콘텐트에 다른 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 2 하위 콘텐트를 추가하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 추가하는 단계는, 제 1 하위 콘텐트 및 제 2 하위 콘텐트를 선택하는 단계; 선택된 제 1 하위 콘텐트 및 선택된 제 2 하위 콘텐트를 변경하는 단계; 및 변경된 제 1 하위 콘텐트 및 변경된 제 2 하위 콘텐트를 배열하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 콘텐트를 변경하는 단계는, 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상, 크기 및 위치 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 콘텐트를 변경하는 단계는, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트의 출력 시점, 출력 횟수 및 출력 속도 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 콘텐트를 변경하는 단계는, 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들 중 일부를 다른 하위 콘텐트의 객체로 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 콘텐트 제공 방법에 있어서, 콘텐트를 변경하는 단계는, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트가 출력되는 동안의 사용자의 학습 상태에 기초하여, 출력된 하위 콘텐트의 반복 출력 시점 및 반복 출력 횟수 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 콘텐트 제공 방법은 서버가 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 단계; 디바이스에서 출력되는 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 수신된 생체 정보에 기초하여 결정하는 단계; 결정된 학습 상태에 기초하여, 콘텐트를 변경하는 단계; 및 변경된 콘텐트를 디바이스에 전송하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스는, 콘텐트를 출력하는 출력부; 센싱 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 통신부; 및 수신된 생체 정보에 기초하여, 콘텐트에 대한 상기 사용자의 학습 상태를 결정하고, 결정된 학습 상태에 기초하여, 콘텐트를 변경하는 제어부를 포함하고, 출력부는, 변경된 콘텐트를 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 수신된 생체 정보에 포함된 뇌파 정보를 이용하여, 콘텐트에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 기 설정된 임계치와 비교하고, 비교 결과에 기초하여, 콘텐트의 변경 여부를 결정한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 1 하위 콘텐트에 다른 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 2 하위 콘텐트를 추가하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 제 1 하위 콘텐트 및 제 2 하위 콘텐트를 선택하고, 선택된 제 1 하위 콘텐트 및 선택된 제 2 하위 콘텐트를 변경하여, 변경된 제 1 하위 콘텐트 및 변경된 제 2 하위 콘텐트를 배열하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상, 크기 및 위치 중 적어도 하나를 변경한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트의 출력 시점, 출력 횟수 및 출력 속도 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들 중 일부를 다른 하위 콘텐트의 객체로 변경하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스에 있어서, 제어부는, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트가 출력되는 동안의 사용자의 학습 상태에 기초하여, 출력된 하위 콘텐트의 반복 출력 시점 및 반복 출력 횟수 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 서버는 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 통신부; 및 디바이스에서 출력되는 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 수신된 생체 정보에 기초하여 결정하고, 결정된 학습 상태에 기초하여, 콘텐트를 변경하는 제어부를 포함하고, 통신부는, 변경된 콘텐트를 디바이스에 전송하는 것을 특징으로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스가 센싱 디바이스로부터 뇌파 정보를 수신하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 디바이스가 센싱 디바이스로부터 뇌파 정보를 수신하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 집중량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 이해량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 스트레스량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스가 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 기억량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따라 디바이스가 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 기억량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따라 디바이스가 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 기억량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 사용자의 집중량 및 스트레스량에 따라 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스가 뇌파 정보에 기초하여 선택된 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스가 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐트를 이용한 사용자의 뇌파 정보를 수신하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신된 뇌파 정보에 따라 선택된 콘텐트의 메인 하위 콘텐트와 다른 콘텐트의 서브 하위 콘텐트를 조합하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보를 이용하여 선택된 콘텐트와 관련된 다른 콘텐트를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 따라 선택된 동영상 콘텐트와 다른 콘텐트인 사진을 조합하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 따라 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트의 변경 방법을 선택하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라, 디바이스에 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 동영상 콘텐트에 포함된 복수의 동영상 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 이미지 콘텐트에 포함된 복수의 이미지 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 오디오 콘텐트에 포함된 복수의 오디오 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 텍스트 콘텐트에 포함된 복수의 텍스트 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 텍스트 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 일부 객체들을 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 27은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 오디오 콘텐트의 하위 콘텐츠에 포함된 일부 객체들을 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 28은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 멀티미디어 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 동영상 콘텐트의 하위 콘텐츠에 포함된 일부 객체를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 30은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 이용하여, 출력된 일부 하위 콘텐츠의 출력 횟수 및 출력 시점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 31은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스가 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 이용하여, 출력된 일부 하위 콘텐츠의 출력 횟수 및 출력 시점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 32는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스가 사용자의 생체 정보를 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 33은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 34는 본 발명의 다른 실시예에 따른 디바이스의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 35는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스를 도시한 블록도이다.
도 36은 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 37은 본 발명의 다른 실시예에 따른 서버가 수신한 생체 정보에 기초하여 사용자에게 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 38은 본 발명의 다른 실시예에 따라 변경된 콘텐트를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 39는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 40은 본 발명의 다른 실시예에 따라 콘텐트를 제공하는 서버를 도시한 블록도이다.
도 41은 본 발명의 다른 실시예에 따른 센싱 디바이스가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 42는 본 발명의 다른 실시예에 따른 센싱 디바이스가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 43은 본 발명의 다른 실시예에 따른 센싱 디바이스를 도시한 블록도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 명세서 전체에서 "콘텐트"는 유무선 통신망을 통해 제공되는 디지털 정보를 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트는, 동영상 콘텐트(예컨대, TV 프로그램 영상, VOD(Video On Demand), 개인 영상(UCC: User-Created Contents) 등), 이미지 콘텐트(예컨대, 사진, 그림 등), 텍스트 콘텐트(예컨대, 전자책(시, 소설), 편지, 업무 파일, 웹 페이지 등), 오디오 콘텐트(예컨대, mp3 음원, 라디오 방송 등), 애플리케이션(예컨대, 위젯, 게임 등) 등이 포함될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, "콘텐트"는 복수의 객체들로 구성된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 여기에서, 객체는 프레임, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 오디오 데이터 중 어느 하나일 수 있다.
하위 콘텐트는 콘텐트를 시간, 데이터의 크기 및 데이터의 내용 등에 따라 분할한 결과 생성될 수 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 하위 콘텐트가 이에 한정되는 것은 아니다.
동영상 콘텐트는 복수의 프레임들로 구성된 적어도 하나의 동영상 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 단원부터 제 10 단원까지의 강의들로 구성된 영어 강의 동영상 콘텐트에서, 동영상 하위 콘텐트는 각각의 단원에 대한 동영상 강의일 수 있다. 이미지 콘텐트는 이미지 데이터로 구성된 적어도 하나의 이미지 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 4컷 만화 이미지 콘텐트에서, 이미지 하위 콘텐트는 각각의 이미지 컷일 수 있다.
또한, 텍스트 콘텐트는 텍스트 데이터로 구성된 적어도 하나의 텍스트 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 30페이지로 구성된 과학 디지털 교과서에서, 텍스트 하위 콘텐트는 각각의 페이지일 수 있다. 오디오 콘텐트는 오디오 데이터로 구성된 적어도 하나의 오디오 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 공항 티켓을 발권하는 상황에서의 대화에 대한 영어 녹음 파일에서, 오디오 하위 콘텐트는 공항 티겟을 발권하는 상황을 구성하는 공항 도착, 길 찾기 및 티겟 발권 등의 각각의 상황 별 대화일 수 있다.
한편, 전술한 하위 콘텐트에 대한 설명은 본 발명의 일 실시예일 뿐, 하위 콘텐트는 컨텐트의 메타데이터에서 설정된 바에 따라 정의될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 콘텐트를 출력할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 디바이스(100)에서 출력 가능한 복수의 콘텐츠 중 하나를 사용자의 입력에 기초하여 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 디바이스(100)의 화면에 출력되는 복수의 콘텐츠 각각에 대한 아이콘들 중 사용자의 터치 입력에 대응되는 콘텐트를 선택할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 디바이스(100) 내에 구비된 센싱부로부터 사용자의 생체 정보를 획득할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 획득한 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 사용자의 학습 상태는 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 여기에서, 생체 정보는 뇌파, 심장 박동수 및 동공의 움직임 등 사용자로부터 감지되는 생체 신호를 포함할 수 있다. 이하에서는 생체 정보인 뇌파를 예로 들어 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트 제공 방법에 대해 설명하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태에 기초하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 콘텐트를 변경하여, 콘텐트에 포함된 정보를 효율적으로 사용자에게 제공할 수 있다. 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트가 출력되는 동안의 사용자의 학습 상태에 기초하여, 출력된 하위 콘텐트에 대한 학습 상태 및 앞으로 출력될 하위 콘텐트에 대한 학습 상태 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태와 콘텐트에 관해 기 설정된 임계치를 비교하여, 콘텐트의 변경 여부를 결정할 수 있다. 여기에서, 기 설정된 임계치는 사용자가 콘텐트를 학습하는데 요구되는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태가 기 설정된 임계치와 대응되지 않는 경우, 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태가 컨텐트를 학습하는데 요구되는 임계치를 만족하지 못하는 경우, 사용자의 학습 상태에 대응되도록 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트 또는 객체를 다른 하위 콘텐트 또는 다른 객체로 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트 중 일부를 선택하여, 콘텐트를 변경할 수 있다. 또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트의 배열을 변경할 수 있다. 다만, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)에서 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 디바이스(100)는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 태블릿 PC, 전자북 단말기, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 스마트 TV, CE(Consumer Electronics) 기기(예컨대, 디스플레이 패널을 갖는 냉장고, 에어컨 등), HMD(Head Mounted Display) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)와 근거리 통신을 통해 연결될 수 있다. 이때, 센싱 디바이스(10)는 근거리 통신을 통해 디바이스(100)로부터 제어 명령(예컨대, 생체 정보 요청 명령)을 수신할 수 있다. 또한, 센싱 디바이스(10)는 근거리 통신을 통해 디바이스(100)로 입출력 데이터(예컨대, 생체 정보)를 전송할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 BLE(Bluetooth Low Energy) 모듈 및/또는 NFC(Near Field Communications) 모듈을 포함할 수 있다. 센싱 디바이스(10)는 BLE 및/또는 NFC를 통해 디바이스(100)로부터 연결 요청을 수신하여, 와이파이 모듈 또는 블루투스 모듈을 활성화할 수 있다.
센싱 디바이스(10)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 입력 장치, 출력 장치, 제어 장치 등을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 센싱 디바이스(10)에는 스마트 워치, 스마트 글래스, 블루투스 헤드폰 및 HMD(Head Mounted Display) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 센싱 디바이스(10)에는 EEG(Electroencephalogram) 센서, 맥파 센서 및 심전도 센서 등의 바이오 센서가 구비될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스(100)가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S210에서, 디바이스(100)는 콘텐트를 출력한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)에는 적어도 하나의 콘텐트가 저장될 수 있다. 디바이스(100)는 저장된 적어도 하나의 콘텐트 중 하나를 사용자의 입력에 기초하여 선택할 수 있다. 디바이스(100)는 선택된 콘텐트를 출력할 수 있다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 외부 디바이스로부터 적어도 하나의 콘텐트를 스트리밍 방식에 따라 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 입력에 기초하여 선택된 콘텐트를 스트리밍 방식에 따라 수신하여 출력할 수 있다.
단계 S220에서, 디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)와 유무선으로 연결될 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)와 근거리 통신을 통해 연결될 수 있다. 근거리 통신의 예로, 무선 랜(Wi-Fi), NFC(Near Field Communication), 블루투스, BLE(Bluetooth Low Energy), 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)에 사용자의 생체 정보를 요청할 수 있다. 디바이스(100)는 콘텐트가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 요청할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부 하위 콘텐트에 대한 출력이 완료되는 경우, 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 감지된 사용자의 생체 정보를 센싱 디바이스(10)에 요청할 수도 있다. 디바이스(100)는 요청에 대한 응답으로 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 미리 설정된 주기에 따라 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 5분 단위로 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다.
다만, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 다른 예에 따라 디바이스(100)는 디바이스(100) 내에 구비된 센싱부로부터 생체 정보를 획득할 수도 있다.
단계 S230에서, 디바이스(100)는 수신된 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신된 사용자의 생체 정보에 기초하여, 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 집중도, 이해도 및 스트레스도를 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 이용하여 집중량, 이해량 스트레스량 및 기억량 등을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 이미 이용한 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수도 있다.
단계 S240에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 콘텐트를 변경한다.
디바이스(100)에는 콘텐트를 학습하는데 요구되는 사용자의 학습 상태를 나타내는 임계치에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다. 여기에서, 임계치는 콘텐트에 포함된 정보를 사용자가 학습하기 위해 필요한 조건으로, 미리 설정된 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나일 수 있다. 본 명세서에서는 임계치의 값을 포인트 단위로 설명하도록 한다. 여기에서, 포인트는 사용자의 뇌파 정보의 크기, 파형 및 패턴 중 적어도 하나에 관한 데이터를 정규화하여 정수로 나타낸 것일 수 있다. 예를 들어, 영어 동영상 강의에 관한 집중량 임계치는 50 포인트일 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 대한 임계치와 사용자의 학습 상태를 비교할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트에 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S250에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 관한 메타데이터를 출력할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 영어 동영상 강의에 포함된 10개의 단원에 대한 강의들 중, 5개의 단원에 대한 강의들을 선택하여 콘텐트를 변경한 경우, 선택된 5개의 단원에 대한 강의들의 명칭을 변경된 콘텐트와 함께 출력할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트의 출력이 완료되기까지 소요되는 시간에 관한 정보를 출력할 수도 있다.
한편, 전술한 예는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트 만을 출력할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스(100)가 센싱 디바이스(10)로부터 뇌파 정보를 수신하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
단계 S310에서, 디바이스(100)는 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S310은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S320에서, 디바이스(100)는 콘텐트가 선택됨에 따라 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 디바이스(100)와 연결된 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 요청하는 신호를 전송할 수 있다. 뇌파 정보를 요청하는 신호에는 사용자의 디바이스(100)임을 나타내는 인증 정보 등이 포함될 수 있다.
단계 S330에서, 센싱 디바이스(10)는 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)로부터 뇌파 정보를 요청하는 신호를 수신함에 따라 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(10)는 구비된 EEG 센서로부터 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
다른 예에 따라, 센싱 디바이스(10)는 사용자의 뇌파 정보를 미리 검출한 경우, 미리 검출된 뇌파 정보 중 일부를 선택할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(10)는 뇌파 정보를 요청하는 신호를 수신한 시점으로부터 일정 시간 범위 내에 미리 검출된 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
단계 S340에서, 센싱 디바이스(10)는 검출된 사용자의 뇌파 정보를 디바이스(100)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(10)는 와이파이 또는 블루투스 등의 근거리 통신을 통해 디바이스(100)에 사용자의 뇌파 정보를 전송할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)와 센싱 디바이스(10) 간의 통신 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S350에서, 디바이스(100)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
한편, 단계 S350은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S230과 대응될 수 있다.
단계 S360에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 다른 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 추가할 수 있다.
한편, 단계 S360은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S240과 대응될 수 있다.
단계 S370에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 한편, 단계 S370은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 디바이스(100)가 센싱 디바이스(10)로부터 뇌파 정보를 수신하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
단계 S410에서, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부 하위 콘텐츠를 출력할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 5개의 단원 각각에 대한 영어 강의들로 구성된 동영상 콘텐트에서 제 1 단원에 대한 강의를 출력할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 수학 문제들이 표시된 30페이지의 텍스트 콘텐트에서, 첫 번째 페이지를 출력할 수 있다.
단계 S420에서, 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)에서 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 일부 하위 콘텐츠가 출력됨에 따라, 센싱 디바이스(10)에 일부 하위 콘텐츠의 출력을 나타내는 신호를 송신할 수 있다. 센싱 디바이스(10)는 일부 하위 콘텐츠의 출력을 나타내는 신호를 수신함에 따라, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서는 디바이스(100)에서 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 검출하도록 요청함으로써, 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 보다 정확하게 결정할 수 있다.
단계 S430에서, 디바이스(100)는 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)에 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 각각의 하위 콘텐트의 출력이 완료될 때마다 센싱 디바이스(100)에 출력이 완료된 하위 콘텐트에 대한 사용자의 뇌파 정보를 요청할 수 있다. 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 미리 설정된 단위 시간 동안 출력된 하위 콘텐트에 대한 사용자의 뇌파 정보를 요청할 수도 있다.
단계 S440에서, 센싱 디바이스(10)는 검출된 사용자의 뇌파 정보를 디바이스(100)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(10)는 와이파이 또는 블루투스 등의 근거리 통신을 통해 디바이스(100)에 사용자의 뇌파 정보를 전송할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)와 센싱 디바이스(10) 간의 통신 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S450에서, 디바이스(100)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
한편, 단계 S450은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S460에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는하거나, 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트와 다른 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 조합하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
한편, 단계 S460은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S220과 대응될 수 있다.
단계 S470에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 한편, 단계 S470은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S230과 대응될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 기초하여, 사용자의 학습 상태를 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S510에서, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서 디바이스(100)는 디바이스(100)와 연결된 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 다만, 여기에서 센싱 디바이스(10)는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파를 검출할 수 있는 EEG 센서가 구비된 다른 디바이스로부터 뇌파 정보를 수신할 수도 있다.
단계 S520에서, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보로부터 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 여기에서, 뇌파 정보에는 알파파, 감마파, 베타파 및 SMR(sensorimotor rhythm)파 등 복수개의 종류의 뇌파 중 적어도 하나에 관한 정보가 포함될 수 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보로부터 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보를 필터에 통과시켜 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 결정할 수 있는 특정 대역의 뇌파를 검출할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보로부터 SMR파를 검출할 수 있다.
디바이스(100)는 검출된 뇌파의 파형 및 크기에 기초하여 집중도, 이해도 및 스트레스도 등을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여, 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안의 사용자의 집중도를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 집중도를 시간에 따라 적분하여 집중량을 결정할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 집중량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 이미 이용한 콘텐트의 일부 하위 콘텐트에 대한 집중량을 결정할 수도 있다.
다른 예에 따라 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안의 사용자의 이해도를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 이해도를 시간에 따라 적분하여 이해량을 결정할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 이해량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 이미 이용한 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠에 대한 이해량을 결정할 수도 있다.
또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안의 사용자의 스트레스도를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 미리 설정된 한계 스트레스도를 초과하는 구간의 스트레스도를 시간에 따라 적분하여 스트레스량을 결정할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 스트레스량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 이미 이용한 콘텐트의 일부 하위 콘텐트에 대한 스트레스량을 결정할 수도 있다.
또 다른 예에 따라 디바이스(100)는 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 결정된 사용자의 집중도 및 이해도 중 적어도 하나에 기초하여 기억량을 결정할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 기억량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 이미 이용한 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠에 대한 기억량을 결정할 수도 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 사용자의 뇌파의 크기 및 파형 중 적어도 하나를 미리 저장된 뇌파 패턴과 비교하여, 사용자의 학습 상태를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 수신한 뇌파의 크기 및 파형과 대응되는 제 1 뇌파 패턴을 검출하고, 검출된 제 1 뇌파 패턴이 나타내는 집중량을 사용자의 집중량으로 결정할 수 있다.
단계 S530에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택된 콘텐트를 이용하는데 요구되는 임계치와 사용자의 학습 상태를 비교할 수 있다. 여기에서, 콘텐트의 임계치에 관한 정보는 디바이스(100)의 메모리에 미리 저장될 수 있다.
디바이스(100)는 사용자의 학습 상태가 임계치로부터 기 설정된 임계 범위를 벗어나는 경우, 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 임계치가 이해량 50 포인트이고 임계 범위가 3인 경우, 이해량이 47 포인트 내지 53 포인트 중 어느 하나에 해당하지 않는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는다고 판단할 수 있다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되는 경우, 선택된 콘텐트의 하위 콘텐츠를 출력할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 하위 콘텐츠가 출력되는 동안, 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 각각이 선택된 콘텐트에 대한 임계치에 대응되는지 여부를 판단하는 방법에 대해서는 도 6 내지 도 11을 참조하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
단계 S540에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠의 배열 순서를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라 디바이스(100)는 콘텐트의 하위 콘텐츠 각각에 포함된 객체들의 형태, 색상 및 위치 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트로 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트에 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 추가할 수도 있다.
단계 S550에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S550은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 집중량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 이용하여, 사용자의 집중량을 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 집중량은 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트 중에서, 이미 출력된 하위 콘텐트에 대한 집중량 및 앞으로 출력될 하위 콘텐트에 대한 집중량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보에 포함된 SMR파의 시간에 따른 파형 및 크기 등의 변화를 검출할 수 있다. 한편, SMR파는 본 발명에서, 사용자의 학습 상태를 결정하기 위해 이용하는 뇌파 중 일 예로, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 디바이스(100)는 뇌파 정보로부터 추출된 특정 대역의 뇌파들을 조합하여, 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 수신한 SMR파로부터 집중도에 대한 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값을 결정할 수 있다. 여기에서, 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값은 데이터(예를 들어, 집중도)가 샘플링되는 구간의 길이에 따라 구별될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 SMR파로부터 샘플링 된 5개의 집중도 값의 평균값을 단기 이동 평균값으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 SMR파로부터 샘플링 된 20개의 집중도 값의 평균값을 장기 이동 평균값으로 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 SMR파 검출 시작점으로부터 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값이 교차하는 지점(p1, p2)까지의 구간(c1, c2)을 최적 집중 기간으로 결정할 수 있다.
도 6의 (a)를 참조하면, 디바이스(100)는 검출 시점으로부터 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값이 교차하는 지점(p1)까지의 구간을 최적 집중 기간(c1)으로 결정할 수 있다.
한편, 도 6의 (a)에서, 사용자가 디바이스(100)에서 출력되는 콘텐트를 이용하기 위해 필요한 최대 집중 기간을 n으로 가정할 수 있다. 디바이스(100)는 콘텐트에 대한 최대 집중 기간인 n 동안, 집중도를 시간에 따라 적분하여 집중량 임계치를 획득할 수 있다. 도 6의 (a)에서, 집중량 임계치(620)는 na로 설명하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 뇌파 정보를 수신한 시점인 t1에서 사용자의 최적 집중 기간인 c1이 콘텐트를 학습하는데 필요한 최적 집중 기간인 n 미만인 것에 기초하여, 사용자의 집중량(610)이 집중량 임계치(620)에 대응되지 않는 것으로 결정할 수 있다.
도 6의 (b)를 참조하면, 디바이스(100)는 검출 시점으로부터 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값이 교차하는 지점(p2)까지의 구간을 최적 집중 기간(c2)으로 결정할 수 있다.
한편, 도 6의 (b)에서, 사용자가 디바이스(100)에서 출력되는 콘텐트를 이용하기 위해 필요한 최대 집중 기간을 n으로 가정할 수 있다. 도 6의 (b)에서도, 도 6의 (a)의 경우와 동일하게 콘텐트에 대한 집중량 임계치(640)가 na인 것으로 설명하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 뇌파 정보를 수신한 시점인 t2에서, 사용자의 최적 집중 기간인 c2가 콘텐트를 학습하는데 필요한 최적 집중 기간인 n 이상인 것에 기초하여, 사용자의 집중량(630)이 집중량 임계치(640)에 대응된다고 결정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 이해량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 이용하여, 사용자의 이해량을 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 이해량은 콘텐트에서 출력된 하위 콘텐트에 대한 이해량 및 앞으로 출력될 하위 콘텐트에 대한 이해량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보에 포함된 미드-베타(mid-beta)파의 시간에 따른 파형 및 크기 등의 변화를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신한 미드-베타파로부터 이해도에 대한 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 미드-베타파로부터 샘플링 된 3개의 이해도 값의 평균값을 단기 이동 평균값으로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 미드-베타파로부터 샘플링 된 10개의 이해도 값의 평균값을 장기 이동 평균값으로 결정할 수 있다.
도 7을 참조하면, 디바이스(100)는 이해도가 감소함에 따라 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값이 교차하는 제 1 지점(t1)에서 이해 부족 구간이 시작된다고 결정할 수 있다.
또한, 디바이스(100)는 제 1 지점(t1)부터 단기 이동 평균값과 장기 이동 평균값이 다시 교차하는 제 2 지점(t2)까지의 구간을 이해가 부족한 기간으로 결정할 수 있다.
도 7에서, 디바이스(100)는 t1부터 t2까지의 이해 부족 구간 동안 출력된 콘텐트의 하위 콘텐트에 대한 사용자의 이해량이 부족하다고 결정할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 뇌파 정보를 이용하여 스트레스량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 이용하여, 사용자의 스트레스량을 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 스트레스량은 콘텐트에서 이미 출력된 하위 콘텐트에 대한 스트레스량 및 앞으로 출력될 하위 콘텐트에 대한 스트레스량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보에 포함된 베타파와 감마파의 시간에 따른 파형 및 크기 등의 변화를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신한 베타파와 감마파로부터 결정된 스트레스도가 미리 설정된 위험 스트레스 임계치를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 위험 스트레스 임계치는 사용자에 따라 다르게 설정될 수 있다.
디바이스(100)는 위험 스트레스 임계치를 초과하는 구간에서의 스트레스도를 적분하여, 스트레스량을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 스트레스량(810)이 사용자가 콘텐트의 정보를 획득하기 위해 허용되는 스트레스량 임계치(820)를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서 스트레스량 임계치(820)은 사용자 별로 다르게 설정될 수 있다. 도 8에서, 디바이스(100)는 사용자의 스트레스량(810)이 스트레스량 임계치(820)를 초과한 것으로 판단할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스(100)가 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 기억량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9에는 사용자의 시간에 따른 집중도와 이해도의 변화에 기초하여 결정된 복수개의 상태 다이어그램이 도시되어 있다. 한편, 사용자의 학습 상태가 상태 다이어그램에 포함된 각각의 상태(S1, S2)로 결정될 확률은 사용자의 시간에 따른 집중도 또는 이해도의 변화에 따라 상이할 수 있다.
한편, 도 9에서 S1은 사용자의 기억량이 컨텐트에 대한 기억량 임계치에 대응되는 경우를 나타낸다. 또한, S2는 사용자의 기억량이 컨텐트에 대한 기억량 임계치에 대응되지 않는 경우를 나타낸다.
예를 들어, 도 9의 (a)에서, 디바이스(100)는 사용자의 집중도 및 이해도의 변화에 기초하여, 사용자의 상태가 S1으로 유지될 확률을 0.9, S1에서 S2로 변경될 확률을 0.1, S2에서 S1으로 변경될 확률을 0.9 및 S2로 유지될 확률을 0.1로 결정할 수 있다. 반면에, 도 9 (b)에서, 디바이스(100)는 사용자의 집중도 및 이해도의 변화에 기초하여, 사용자의 상태가 S1으로 유지될 확률을 0.6, S1에서 S2로 변경될 확률을 0.4, S2에서 S1으로 변경될 확률을 0.6 및 S2로 유지될 확률을 0.4로결정할 수 있다. 또한, 도 9 (c)에서, 디바이스(100)는 사용자의 집중도 및 이해도의 변화에 기초하여, 사용자의 상태가 S1으로 유지될 확률을 0.2, S1에서 S2로 변경될 확률을 0.8, S2에서 S1으로 변경될 확률을 0.3 및 S2로 유지될 확률을 0.7로 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 수신한 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 결정되는 집중도 및 이해도에 따라 상태 다이어그램을 재설정함으로써, 콘텐트에 대한 사용자의 기억량이 기억량 임계치에 대응되는지 여부를 보다 정확하게 결정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따라 디바이스(100)가 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 기억량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 디바이스(100)는 사용자의 집중도에 기초하여 사용자의 기억량을 결정하기 위한 상태 다이어그램을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에서 집중도를 나타내는 SMR파를 추출할 수 있다. 디바이스(100)는 추출된 SMR파로부터 시간에 따른 집중도의 변화를 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 제 1 구간에서의 집중도의 변화에 기초하여 사용자의 상태가 S1으로 유지될 확률, S1에서 S2로 변경될 확률, S2에서 S1으로 변경될 확률 및 S2로 유지될 확률을 결정할 수 있다. 여기에서, S1과 S2는 도 9를 참조하여 전술한 바와 같이 각각 사용자의 기억량이 컨텐트에 대한 기억량 임계치에 대응되는 경우 및 사용자의 기억량이 컨텐트에 대한 기억량 임계치에 대응되지 않는 경우를 나타낸다.
한편, 사용자의 상태 다이어그램은 사용자의 집중도에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 제 2 구간에서는 사용자의 집중도가 제 1 구간과 상이하게 변경됨에 따라, 제 1 구간에 대한 상태 다이어그램과 다른 값을 갖는 상태 다이어그램이 결정될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 상태 다이어그램에 기초하여, 사용자의 최대 기억량을 결정할 수 있다. 이에 대해서는 도 11을 참조하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 최대 기억량을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보에 기초하여, 시간에 따른 사용자의 기억량을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 수신한 SMR파와 미드-베타파로부터 사용자의 집중도를 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 결정된 집중도로부터 사용자의 기억량을 나타내는 망각 곡선을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 망각 곡선에서 기억량이 미리 설정된 기억량 임계치 이하로 떨어지는 지점을 예측할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보에 기초하여, 망각 곡선에서 사용자의 최대 기억량을 결정할 수 있다. 여기에서, 최대 기억량은 도 9 및 도 10을 참조하여 전술한 사용자의 상태 다이어그램에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 결정된 집중도의 값이 클수록 사용자의 최대 기억량은 증가할 수 있다. 도 10을 참조하면, 망각 곡선에서 t1, t3 및 t5의 시점의 기억량은 사용자의 최대 기억량을 나타낼 수 있다.
디바이스(100)는 최대 기억량을 기준으로, 사용자의 기억량이 미리 설정된 기억량 임계치 이하로 떨어지는 지점을 예측할 수 있다. 예를 들어, 도 9를 참조하면, 디바이스(100)는 t2와 t4 지점에서 기억량이 미리 설정된 기억량 임계치 이하로 떨어질 것을 예측할 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 하위 콘텐트의 난이도, 중요도 및 사용자의 망각 곡선을 함께 고려하여, 하위 콘텐트에 대한 기억량이 미리 설정된 기억량 임계치 이하로 떨어지는 지점을 예측할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 집중량 및 스트레스량에 따라 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1210에서, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중 어느 하나가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 다른 예에 따라 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 선택된 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐츠가 출력된 경우, 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다.
단계 S1220에서, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보로부터 사용자의 집중량 및 스트레스량을 결정할 수 있다.
디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보로부터 사용자의 집중량을 결정하는 방법은 도 6을 참조하여 전술한 바와 대응될 수 있다. 또한, 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보로부터 사용자의 스트레스량을 결정하는 방법은 도 8을 참조하여 전술한 바와 대응될 수 있다.
단계 S1230에서, 디바이스(100)는 결정된 집중량과 콘텐트에 대해 기 설정된 집중량 임계치를 비교할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 10개의 단원 각각에 대한 영어 강의로 구성된 동영상 콘텐트를 이용하는데 필요한 집중량 임계치 100 포인트와 사용자의 집중량을 비교할 수 있다. 다른 예에 따라, 10개의 단원 각각에 대한 영어 강의로 구성된 동영상 콘텐트 중에서, 3개의 단원에 대한 영어 강의가 출력된 경우, 디바이스(100)는 나머지 7개의 단원 각각에 대한 영어 강의를 이용하는데 필요한 집중량 임계치 70 포인트와 사용자의 집중량을 비교할 수 있다.
한편 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 집중량 임계치 이상인 경우, 선택된 콘텐트의 하위 콘텐츠를 출력할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 하위 콘텐츠가 출력되는 동안, 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다.
단계 S1240에서, 디바이스(100)는 사용자의 집중도가 기 설정된 구간 이상 하락하였는지 여부를 판단할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 집중량 임계치 미만인 경우, 사용자의 집중도가 기 설정된 구간 이상 하락하였는지 여부를 판단할 수 있다.
단계 S1250에서, 디바이스(100)는 결정된 스트레스량과 스트레스량 임계치를 비교할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 집중도가 기 설정된 구간 이상 하락한 경우, 결정된 스트레스량과 스트레스량 임계치를 비교할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 10개의 단원 각각에 대한 영어 강의로 구성된 동영상 콘텐트의 스트레스량 임계치 70 포인트와 사용자의 스트레스량을 비교할 수 있다. 다른 예에 따라, 10개의 단원 각각에 대한 영어 강의로 구성된 동영상 콘텐트 중에서, 3개의 단원에 대한 영어 강의가 출력된 경우, 디바이스(100)는 나머지 7개의 단원의 영어 강의를 이용하는 데에 대한 스트레스량 임계치 40 포인트와 사용자의 스트레스량을 비교할 수 있다.
단계 S1260에서, 디바이스(100)는 사용자의 스트레스량이 스트레스량 임계치를 초과하는 경우, 선택된 콘텐트의 종류 및 사용자의 집중량과 스트레스량에 기초하여 사용자의 스트레스량을 감소시킬 수 있는 다른 콘텐트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 음악 재생 애플리케이션이나 게임 애플리케이션을 선택할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 복수의 다른 콘텐츠 중에서, 선택된 콘텐트의 종류에 적합한 콘텐트를 선택할 수도 있다. 여기에서, 선택된 콘텐트와 적합한 다른 콘텐트에 관한 정보를 디바이스(100)의 메모리에 미리 저장될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트가 수학 문제들이 포함된 디지털 북인 경우, 메모리에 미리 저장된 정보에 따라, 음악 재생 애플리케이션을 선택할 수 있다.
또한, 디바이스(100)는 스트레스량과 집중량에 기초하여, 복수의 콘텐츠 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 스트레스량이 상대적으로 스트레스량 임계치에 비해 일정 범위 이상 높은 경우에는 집중량이 감소되더라도 스트레스량의 감소량이 높은 다른 콘텐트를 선택할 수 있다.
단계 S1270에서, 디바이스(1000)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 다른 콘텐트의 하위 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 집중량 및 스트레스량에 기초하여, 다른 콘텐트의 하위 콘텐트가 출력되는 시점 및 시간 길이를 결정할 수 있다. 또한, 다른 예에 따라 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐츠 전부에 다른 콘텐트의 하위 콘텐트를 추가할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 제 1 하위 콘텐트와 제 2 하위 콘텐트 사이에 다른 콘텐트의 하위 콘텐트를 추가할 수 있다.
단계 S1280에서, 디바이스(100)는 사용자의 집중량에 기초하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 디바이ㅏ스(100)는 사용자의 집중도가 기 설정된 구간 이상 하락하지 않고, 스트레스량이 스트레스량 임계치 이하인 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 사용자의 집중도가 기 설정된 구간 이상 하락하지 않고, 스트레스량이 스트레스량 임계치 이하인 경우, 디바이스(100)는 사용자의 집중량 부족이 컨텐트에 포함된 모든 하위 콘텐트를 학습하지 못하는 원인으로 판단할 수 있다. 따라서, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부 하위 콘텐츠를 선택할 수 있다. 다만, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 사용자의 집중량이 집중량 임계치 미만인 경우 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠의 배열 순서를 변경하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 또 다른 예에 따라 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상 및 위치 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
단계 S1290에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S1290은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 12를 참조하여 전술한 디바이스(100)에서 집중량 및 스트레스량에 기초하여 콘텐트를 변경하는 방법은 본 발명의 일 예일 뿐, 디바이스(100)는 집중량, 스트레스량, 이해량 및 기억량 중 적어도 하나에 기초하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스(100)가 뇌파 정보에 기초하여 선택된 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1310에서, 디바이스(100)는 디바이스(100)와 연결된 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 디바이스(100)는 사용자의 입력에 따라 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠를 이용한 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 영어 동영상 강의에서 제 1 단원에 대한 강의를 학습한 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따라, 디바이스(100)는 사용자의 입력에 따라 콘텐트가 선택되는 경우, 콘텐트를 출력하기 이전에 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 입력에 따라 영어 동영상 강의가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 뇌파 정보를 요청할 수 있다. 디바이스(100)는 영어 동영상 강의를 출력하기 이전에, 센싱 디바이스(10)에서 검출된 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다.
단계 S1320에서, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여 선택된 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐트를 출력한 경우, 출력되지 않은 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 영어 동영상 강의에서 제 1 단원에 대한 강의를 시청한 경우, 디바이스(100)는 출력되지 않은 제 2 단원 및 제 3 단원에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
다른 실시예에 따라, 디바이스(100)는 출력된일부 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 영어 동영상 강의에서 제 1 단원에 대한 강의를 시청한 경우 디바이스(100)는 출력된 제 1 단원에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
한편, 사용자가 선택된 콘텐트를 이용하지 않은 경우, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 전체 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 동영상 강의에 포함된 제 1 단원, 제 2 단원 및 제 3 단원의 강의에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
단계 S1330에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트인 제 1 하위 콘텐트 및 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트인 제 2 하위 콘텐트 중 적어도 하나의 하위 콘텐트를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트를 학습하는데 필요한 임계치에 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 제 1 하위 콘텐츠 중 일부를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 결정된 집중량이 영어 동영상 강의에 포함된 제 2 단원 및 제 3 단원에 대한 강의를 학습하는데 필요한 집중량 임계치 미만이라고 판단한 경우, 제 2 단원에 대한 강의만을 선택할 수 있다.
다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트를 학습하는데 필요한 임계치에 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 제 1 하위 콘텐트 및 다른 콘텐트에 포함된 제 2 하위 콘텐트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 집중량이 영어 동영상 강의를 학습하는데 필요한 집중량 임계치 미만이고, 사용자의 스트레스량이 스트레스량 임계치보다 높은 경우, 디바이스(100)는 영어 동영상 강의에 포함된 제 2 단원에 대한 강의 및 음악 애플리케이션에 포함된 제 1 mp3 음원을 선택할 수 있다.
단계 S1340에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 선택된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상 및 위치 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기에서, 객체들은 프레임, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 제 1 하위 콘텐트에 포함된 프레임, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 영어 동영상 강의 내의 제 2 단원에 대한 강의에 포함된 프레임의 위치를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 디지털 교과서의 페이지에 포함된 텍스트 데이터의 형태, 색상 및 위치 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 영어 녹음 파일에 포함된 오디오 데이터의 출력 위치를 변경할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 선택된 제 1 하위 콘텐트에 포함된 객체들에 북마크를 설정할 수도 있다. 디바이스(100)는 북마크가 설정된 객체들의 출력 속도, 출력 횟수 및 출력 크기 등의 출력 방법을 미리 설정된 방법에 따라 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 특정 프레임들의 출력 속도를 낮추거나 빠르게 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 특정 오디오 데이터의 소리를 크거나 작게 출력할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 제 1 하위 콘텐트 뿐만 아니라 선택된 제 2 하위 콘텐트에 포함된 프레임, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제 2 하위 콘텐트로 풍경 사진이 선택된 경우, 디바이스(100)는 풍경 사진의 크기, 색상 및 형태 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
한편, 단계 S1340은 사용자의 학습 상태에 따라 수행되지 않을 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 콘텐트의 선택된 제 1 하위 콘텐트 또는 선택된 다른 콘텐트의 제 2 하위 콘텐트를 이용하는데 필요한 임계치 및 사용자의 학습 상태에 기초하여 하위 콘텐츠에 대한 변경이 필요하지 않다고 판단할 수 있다. 이러한 경우, 디바이스(100)는 단계 S1340을 생략하고, 단계 S1350을 수행할 수 있다.
단계 S1350에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 변경된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 배열하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택되거나 선택되어 변경된 제 1 하위 콘텐츠의 출력 순서를 미리 설정된 출력 순서와 다르게 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 영어 동영상 강의에서, 제 2 단원 및 제 3 단원에 대한 강의가 선택된 경우, 선택된 강의들의 출력 순서를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 이해량에 따라, 사용자가 상대적으로 난이도가 낮은 제 3 단원에 대한 강의를 제 2 단원에 대한 강의 보다 먼저 학습할 수 있도록 강의들의 출력 순서를 변경할 수 있다.
다른 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택되거나 선택되어 변경된 적어도 하나의 제 1 하위 콘텐트와 적어도 하나의 제 2 하위 콘텐트를 배열할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 영어 동영상 강의에서 선택된 제 2 단원 및 제 3 단원에 대한 강의 사이에 명상용 동영상을 배열할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 떨어지는 제 2 단원에 대한 강의 및 제 3 단원에 대한 강의 사이에 다른 동영상을 배열함으로써, 사용자의 집중량을 증가시킬 수 있다.
단계 S1360에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S1360은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 디바이스(100)가 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠를 학습한 사용자의 뇌파 정보를 수신하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14를 참조하면, 디바이스(100)에서 선택된 콘텐트는 제 1a 하위 콘텐트, 제 1b 하위 콘텐트, 제 1c 하위 콘텐트 및 제 1d 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 제 1a 하위 콘텐트의 출력이 완료되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 제 1a 하위 콘텐트가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 요청할 수 있다.
디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)로부터 출력된 제 1a 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 수신한 뇌파 정보에 기초하여, 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 앞으로 출력될 제 1b 하위 콘텐트, 제 1c 하위 콘텐트 및 제 1d 하위 콘텐트에 대해 결정된 사용자의 학습 상태를 센싱 디바이스(10)로부터 수신한 뇌파 정보에 기초하여 결정할 수도 있다.
디바이스(100)는 제 1a 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태가 제 1a 하위 콘텐트에 대해 미리 설정된 임계치를 만족하지 못한 경우, 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 제 1b 하위 콘텐트, 제 1c 하위 콘텐트 및 제 1d 하위 콘텐트에 대해 결정된 사용자의 학습 상태가 제 1b 하위 콘텐트, 제 1c 하위 콘텐트 및 제 1d 하위 콘텐트에 대해 미리 설정된 임계치를 만족하지 못한 경우에도, 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다.
도 14에서, 디바이스(100)는 아직 출력되지 않은 제 1b 하위 콘텐트, 제 1c 하위 콘텐트 및 제 1d 하위 콘텐츠 중에서 제 1b 하위 콘텐트만을 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 사용자의 요청 또는 선택된 콘텐트의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐츠 간의 중요도 순위 등에 따라 일부 하위 콘텐츠를 선택할 수 있으나 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 디바이스(100)는 선택된 제 1b 하위 콘텐트를 구성하는 객체들 중에서 일부 만을 선택하여, 제 1b 하위 콘텐트의 출력 시간을 줄일 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 제 1b 하위 콘텐트 이외에 다른 콘텐트에서 제 2a 하위 콘텐트 및 제 2b 하위 콘텐트를 선택할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 미리 출력된 제 1a 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 제1a 하위 콘텐트를 반복하여 출력할 수도 있다.
도 14를 참조하면, 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태에 따라, 변경된 제 1b 하위 콘텐트, 다른 콘텐트에서 선택된 제 2a 하위 콘텐트 및 제 2b 하위 콘텐트와 미리 출력된 제 1a 하위 콘텐트를 조합하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신된 뇌파 정보에 따라 선택된 콘텐트의 제 1 하위 콘텐트에 다른 콘텐트의 제 2 하위 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1510에서, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택된 경우, 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택된 경우, 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수도 있다.
단계 S1520에서, 디바이스(100)는 수신한 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 학습 상태는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 이용하여 나타낼 수 있다.
단계 S1530에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 다른 콘텐트의 하위 콘텐트가 필요한지 여부를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 다른 콘텐트를 선택해야 하는 경우의 학습 상태에 관한 정보를 메모리에 미리 저장할 수 있다. 디바이스(100)는 메모리에 미리 저장된 학습 상태에 관한 정보와 결정된 사용자의 학습 상태를 비교하여, 다른 콘텐트를 선택할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 집중량 40 포인트 이하 및 스트레스량 60 포인트 이상인 사용자의 경우, 다른 콘텐트를 선택하도록 설정될 수 있다.
단계 S1540에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태 및 선택된 콘텐트에 기초하여 다른 콘텐트를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)에는 사용자의 학습 상태 및 선택된 콘텐트에 따라 선택 가능한 다른 콘텐츠에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트가 수학 디지털 교과서이고, 사용자의 집중량이 30 포인트이고 스트레스량이 70 포인트인 경우, 미리 저장된 정보에 따라 게임 애플리케이션을 선택할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 40 포인트이고, 스트레스량이 50 포인트인 경우, 음악 재생 애플리케이션을 선택할 수 있다.
단계 S1550에서, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 다른 콘텐트의 하위 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 제 1 하위 콘텐츠 중 적어도 하나에 다른 콘텐트에 포함된 복수의 제 2 하위 콘텐츠 중 적어도 하나를 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 디지털 수학 교과서에 포함된 30장의 페이지 중 10장의 페이지를 선택할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 음악 애플케이션에서 최근 자주 출력되었던 음악 파일을 선택할 수 있다. 디바이스(100)는 선택된 10장의 페이지에 선택된 음악 파일을 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 변경된 적어도 하나의 제 1 하위 콘텐트에 변경된 적어도 하나의 제 2 하위 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 선택된 적어도 하나의 제 1 하위 콘텐트 또는 선택된 적어도 하나의 제 2 하위 콘텐트에 포함된 프레임, 이미지 및 텍스트 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 변경된 하위 콘텐츠를 배열하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
단계 S1560에서, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 제 1 하위 콘텐츠 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 제 1 하위 콘텐츠에 포함된 프레임, 이미지 및 텍스트 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 영어 동영상 강의의 제 2 단원에 대한 강의에 포함된 프레임의 위치를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 디지털 교과서의 페이지에 포함된 텍스트의 형태, 색상 및 위치 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 영어 녹음 파일에 포함된 오디오 데이터의 출력 위치를 변경할 수 있다.
단계 S1570에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S1570은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보를 이용하여 선택된 콘텐트와 관련된 다른 콘텐트를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
디바이스(100)는 선택된 콘텐트 및 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 다른 콘텐트를 선택할 수 있다. 디바이스(100)에는 선택된 콘텐트와 관련된 다른 콘텐트의 관계에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다.
도 16을 참조하면, 디바이스(100)에는 선택된 제 1 콘텐트와 관련된 제 2 콘텐트, 제 3 콘텐트 및 제 4 콘텐트에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 제 1 콘텐트와 제 2 콘텐트인 음악 콘텐트를 조합하는 경우, 집중량과 이해량은 각각 30 포인트 및 10 포인트 증가하고, 스트레스량이 20 포인트 감소하며 기억량이 20 포인트 증가한다는 정보를 미리 저장된 정보로부터 획득할 수 있다. 또한, 디바이스(100)에는 제 1 콘텐트에 추가되는 제 2 콘텐트의 시간에 관한 정보도 미리 저장될 수 있다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 제 1 콘텐트에 제 3 콘텐트인 게임 애플리케이션을 추가하는 경우, 집중량 및 이해량이 10 포인트 증가하고, 스트레스량이 40 포인트 감소하며 기억량이 20 포인트 증가한다는 정보를 미리 저장된 정보로부터 획득할 수 있다. 또한, 디바이스(100)에는 제 1 콘텐트에 추가되는 제 3 콘텐트의 시간에 관한 정보도 미리 저장될 수 있다.
또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 제 1 콘텐트에 제 4 콘텐트인 사진을 추가하는 경우, 집중량 및 이해량이 각각 20 포인트와 30 포인트 증가하고, 스트레스량이 10 포인트 감소하며 기억량이 10 포인트 증가한다는 정보를 미리 저장된 정보로부터 획득할 수 있다. 또한, 디바이스(100)에는 제 1 콘텐트에 추가되는 제 4 콘텐트의 시간에 관한 정보도 미리 저장될 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 선택된 콘텐트를 이용하는데 적합한 다른 콘텐트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 스트레스량이 스트레스량 임계치 보다 일정 수준 이상 높은 경우, 스트레스량의 감소에 효과적인 게임을 선택할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 집중량 임계치 보다 일정 범위 이상 낮은 경우, 집중량의 증가에 효과적인 음악을 선택할 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 따라 선택된 동영상 콘텐트에 다른 동영상 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17을 참조하면, 디바이스(100)는 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중도를 결정할 수 있다.
한편, 디바이스(100)에서 선택된 콘텐트는 수학 강의 동영상으로 4개의 동영상 하위 콘텐츠(1710)를 포함할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 집중도에 기초하여 4개의 동영상 하위 콘텐츠(1710)에 대한 사용자의 집중량을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 집중량과 4개의 동영상 하위 콘텐츠(1710)의 집중량 임계치를 비교할 수 있다.
디바이스(100)는 비교 결과 사용자의 집중량이 집중량 임계치에 대응되지 않는 구간(1720)을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 집중량 임계치에 대응되지 않는 구간(1720) 또는 그 구간(1720)의 전 후에, 다른 콘텐트(1730)를 삽입하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 도 13을 참조하면, 디바이스(100)는 수학 강의 동영상의 하위 콘텐츠 사이에 명상용 동영상(1730)을 삽입하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 따라 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트의 변경 방법을 선택하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1810에서, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택된 경우, 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수도 있다.
단계 S1820에서, 디바이스(100)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 학습 상태는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 이용하여 나타낼 수 있다.
단계 S1830에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태 및 선택된 콘텐트에 기초하여 콘텐트 변경 방법을 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 사용자의 학습 상태에 따른 콘텐트 변경 방법에 관한 정보가 콘텐트의 종류 별로 메모리에 미리 저장할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 동영상 콘텐트에 대한 콘텐트 변경 방법을 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량의 값에 따라 분류하여 미리 저장할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태와 메모리에 미리 저장된 학습 상태를 비교하여 선택된 콘텐트의 변경 방법을 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 30 포인트인 경우, 선택된 영어 동영상 강의에 포함된 복수의 동영상 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하는 변경 방법을 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 선택된 영어 동영상 강의의 메타데이터에 포함된 복수의 동영상 하위 콘텐츠의 중요도 또는 난이도 순위 정보에 기초하여, 순위가 높은 동영상 하위 콘텐츠를 순위가 낮은 동영상 하위 콘텐츠에 비해 우선적으로 선택할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 사용자가 원하는 동영상 하위 콘텐트를 선택할 수 있도록 제목과 같은 복수의 동영상 하위 콘텐츠의 식별값을 디바이스(100)의 화면에 출력할 수도 있다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 50포인트이고, 이해량이 40포인트인 경우, 선택된 수학 디지털 교과서에 포함된 복수의 수학 문제들 중 일부를 강조하는 방법을 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 선택된 수학 디지털 교과서의 메타데이터에 포함된 복수의 문제들의 중요도 정보에 기초하여, 중요도가 높은 문제를 중요도가 낮은 문제에 비해 우선적으로 선택할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 사용자가 원하는 문제를 선택할 수 있도록 문제가 해당되는 단원 등과 같은 문제의 식별값을 디바이스(100)의 화면에 출력할 수도 있다.
단계 S1840에서, 디바이스(100)는 단계 S1830에서 선택된 콘텐트 변경 방법에 따라 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 선택된 콘텐트는 디바이스(100)에 저장된 복수의 콘텐츠 중 어느 하나일 수 있다. 디바이스(100)는 저장된 콘텐트를 단계 S1830에서 선택된 콘텐트 변경 방법에 따라 변경할 수 있다.
다른 실시예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트를 외부 디바이스로부터 수신하여, 스트리밍 할 수도 있다. 디바이스(100)가 선택된 콘텐트를 스트리밍 하는 경우, 디바이스(100)는 외부 디바이스에 결정된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보를 전송할 수 있다. 외부 디바이스는 디바이스(100)로부터 수신한 콘텐트 변경 방법에 따라 콘텐트를 변경하여 디바이스(100)에 전송할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)가 선택된 콘텐트를 스트리밍 하는 경우, 디바이스(100)는 외부 디바이스로부터 수신한 콘텐트를 선택된 콘텐트 변경 방법에 따라 변경할 수도 있다.
단계 S1850에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S1850은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따라, 디바이스(100)에 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 19를 참조하면, 디바이스(100)는 콘텐트의 종류 별로 사용자의 학습 상태에 따른 콘텐트 변경 방법을 분류하여 미리 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 각각을 구성하는 객체들 중 일부를 강조, 대체 및 공개하거나 객체들 중 일부의 위치를 변경할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)의 콘텐트 변경 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 19의 (a)에는 텍스트 콘텐트에 대한 콘텐트 변경 방법을 사용자의 학습 상태에 따라 분류한 표가 도시되어 있다. 도 19의 (a)에 도시된 표를 참조하면, 디바이스(100)는 텍스트 콘텐트에 포함된 복수의 텍스트 하위 콘텐츠 중 일부를 선택할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 텍스트 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 각각을 구성하는 텍스트들 중 일부를 강조, 공개 및 대체 하거나 텍스트들 중 일부의 위치를 변경할 수 있다.
또한, 디바이스(100)는 복수의 텍스트 콘텐트 변경 방법들을 사용자의 학습 상태에 따라 분류하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 집중량 30 포인트, 이해량 50 포인트, 스트레스량 20 포인트 및 기억량 10 포인트에 대응되는 경우, 텍스트 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠를 분할하는 방법을 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 어느 하나에 우선 순위를 두고 콘텐트 변경 방법을 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 집중량에 우선 순위를 두고, 사용자의 학습 상태가 집중량 26포인트, 이해량 47 포인트, 스트레스량 20 포인트 및 기억량 10 포인트, 임계 범위가 4인 경우, 텍스트 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠를 분할하는 방법을 선택할 수 있다.
도 19의 (b)에는 동영상 콘텐트에 대한 콘텐트 변경 방법을 사용자의 학습 상태에 따라 분류한 표가 도시되어 있다. 도 19의 (b)에 도시된 표를 참조하면, 디바이스(100)는 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 선택할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 동영상 콘텐트에 포함된 복수의 동영상 하위 콘텐츠에 객체를 삽입할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 동영상 콘텐트의 하위 콘텐츠들 각각에 자막을 삽입할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 동영상 콘텐트의 출력 속도 또는 출력 횟수를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 동영상 콘텐트 변경 방법들을 사용자의 학습 상태에 따라 분류하여 저장할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 어느 하나에 우선 순위를 두고 콘텐트 변경 방법을 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 이해량에 우선 순위를 두고, 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 집중량 45 포인트, 이해량 10 포인트, 스트레스량 20 포인트 및 기억량 30 포인트에 대응되는 경우, 동영상의 출력 속도를 변경하는 방법을 선택할 수 있다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S2010에서, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택된 경우, 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수도 있다.
단계 S2020에서, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 학습 상태는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 이용하여 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여, 사용자가 앞으로 집중할 수 있는 콘텐트의 범위를 나타내는 집중량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여, 사용자가 앞으로 이해할 수 있는 콘텐트의 범위를 나타내는 이해량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여, 사용자가 앞으로 받을 수 있는 스트레스량을 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여, 사용자가 앞으로 기억할 수 있는 콘텐트의 범위를 나타내는 기억량을 결정할 수 있다.
단계 S2030에서, 디바이스(100)는 결정된 학습 상태 및 디바이스(100)에서 선택된 콘텐트에 기초하여 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐트들 중 일부 하위 콘텐츠를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태와 선택된 콘텐트에 대한 임계치를 비교할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트에 대한 임계치에 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부 하위 콘텐츠를 선택할 수 있다.
예를 들어, 선택된 동영상 콘텐트에 포함된 10개의 하위 콘텐츠에 대한 집중량 임계치가 100 포인트 일 수 있다. 한편, 디바이스(100)에서 수신한 뇌파 정보를 기초로 결정된 사용자의 집중량은 40 포인트일 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 집중량 40 포인트에 대응되는 일부 하위 콘텐츠를 선택된 동영상 콘텐트에 포함된 10개의 동영상 하위 콘텐츠 중에서 선택할 수 있다.
여기에서, 디바이스(100)는 선택된 동영상 콘텐트의 메타데이터에 포함된 중요도 정보에 기초하여, 일부 하위 콘텐츠를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 집중량을 기초로, 10개의 동영상 하위 콘텐츠 중 중요도의 순위가 제 1 순위부터 제 4 순위까지의 하위 콘텐츠를 선택할 수 있다.
단계 S2040에서, 디바이스(100)는 선택된 일부 하위 콘텐츠를 조합하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 미리 결정된 순서에 따라 선택된 일부 하위 콘텐츠를 배열하여 조합할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 동영상 콘텐트에서 선택된 4개의 일부 하위 콘텐츠를 미리 결정된 순서에 따라 배열하여 조합할 수 있다.
다른 예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 일부 하위 콘텐츠를 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 배열할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 이해량이 이해량 임계치 보다 낮은 경우, 난이도가 낮은 하위 콘텐트츠를 다른 하위 콘텐츠에 비해 우선적으로 배열할 수 있다.
또 다른 예에 따라, 디바이스(100)는 사용자의 입력에 따라 선택된 일부 하위 콘텐츠을 배열할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 일부 하위 콘텐츠의 식별 정보를 출력할 수 있다. 사용자는 출력된 일부 하위 콘텐츠의 식별 정보에 기초하여 사용자가 원하는 순서에 따라 일부 하위 콘텐츠가 배열되도록 디바이스(100)에 배열 정보를 입력할 수 있다. 디바이스(100)는 입력된 배열 정보에 따라 선택된 일부 하위 콘텐츠를 배열할 수 있다.
단계 S2050에서 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S2050은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 21은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 동영상 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 21을 참조하면, 디바이스(100)에는 선택된 영어 강의 동영상(2110)이 출력될 수 있다. 영어 강의 동영상(2110)은 하위 콘텐트 a(2112), 하위 콘텐트 b(2114), 하위 콘텐트 c(2116) 및 하위 콘텐트 d(2118)를 포함할 수 있다. 영어 강의 동영상(2110)에 포함된 하위 콘텐츠(2112, 2114, 2116, 2118) 각각은 예를 들어, 강의 주제, 강의 시간 및 동영상 데이터의 용량 등에 따라 영어 강의 동영상(2110)을 분할하여 생성될 수 있다. 각각의 동영상 하위 콘텐츠(2112, 2114, 2116, 2118)는 영어 강의 동영상(2110)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐트의 식별값에 따라 식별될 수 있다.
디바이스(100)는 하위 콘텐트 a(2112)가 출력되는 동안 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 여기에서, 결정되는 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나는 앞으로 출력될 하위 콘텐트 b(2114), 하위 콘텐트 c(2116) 및 하위 콘텐트 d(2118)에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나일 수 있다.
또한 다른 예에 따라, 디바이스(100)에서 결정되는 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나는 이미 출력된 하위 콘텐트 a(2112)에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나일 수 있으나, 도 21에서는 디바이스(100)에서 앞으로 출력될 하위 콘텐츠(2114, 2116, 2118)에 대해 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정하는 것으로 설명하도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여, 사용자의 집중량을 20 포인트로 결정할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여, 사용자의 이해량을 70 포인트로 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 집중량 및 이해량과 복수의 하위 콘텐츠(2114, 2116, 2118)에 대한 집중량 임계치 및 이해량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 집중량 임계치는 30 포인트고 이해량 임계치는 50 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 집중량이 집중량 임계치에 대응되지 않으므로, 영어 강의 동영상(2110)을 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보에서 영어 강의 동영상(2110)에 대해 분류된 콘텐트 변경 방법들을 검색할 수 있다. 디바이스(100)는 검색된 콘텐트 변경 방법들 중에서, 사용자의 결정된 집중량 및 이해량에 대응되는 콘텐트 변경 방법인 일부 하위 콘텐츠를 선택하는 방법을 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 방법에 따라, 영어 강의 동영상(2110)에 포함된 아직 출력되지 않은 복수의 하위 콘텐츠(2114, 2116, 2118) 중에서 하위 콘텐트 b(2114)와 하위 콘텐트 d(2118)를 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 영어 강의 동영상(2110)에 대한 메타데이터(2120)에서 복수의 하위 콘텐츠(2112, 2114, 2116, 2118)에 관한 중요도 정보를 참조하여 중요도가 높은 하위 콘텐트 b(2114)와 하위 콘텐트 d(2118)를 선택할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 하위 콘텐트 b(2114)와 하위 콘텐트 d(2118)를 조합하여 콘텐트(2110)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 복수의 하위 콘텐츠(2112, 2114, 2116, 2118)에 대해 미리 결정된 순서 정보에 따라 제 하위 콘텐트 b(2114)와 하위 콘텐트 d(2118)를 순차적으로 배열하여 조합할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 b(2114)와 하위 콘텐트 d(2118)의 메타데이터에 설정된 난이도 정보를 고려하여 난이도에 따라 하위 콘텐트 b(2114)와 하위 콘텐트 d(2118)를 배열하여 조합할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 출력에 40분이 소요되는 영어 동영상 강의(2110)에 포함된 일부 하위 콘텐츠(2114, 2118)를 선택하여, 출력에 20분이 소요되도록 콘텐트(2110)를 변경할 수 있다. .
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2130)를 출력할 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2130)가 출력되는 동안 계속적으로 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수도 있다. 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2130)에 포함된는 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여, 변경된 콘텐트(2130)를 재변경할 수 있다.
도 22는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 텍스트 콘텐트(2210)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2211 내지 2219) 중 일부를 선택하여 콘텐트(2210)를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 22를 참조하면, 디바이스(100)에는 선택된 디지털 수학 문제집(2210)이 출력될 수 있다. 디지털 수학 문제집(2210)은 수학 문제에 대한 복수의 하위 콘텐츠(2211 내지 2219)를 포함할 수 있다. 각각의 하위 콘텐츠(2211 내지 2219)는 디지털 수학 문제집(2210)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐트의 식별값에 따라 식별될 수 있다.
디바이스(100)는 하위 콘텐트 a(2211)의 1번 수학 문제가 출력되는 동안 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여, 사용자의 이해량이 30 포인트인 것으로 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 이해량과 복수의 하위 콘텐츠(2211 내지 2219)에 대한 이해량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 이해량 임계치는 50 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 이해량이 이해량 임계치에 대응되지 않으므로, 디지털 수학 문제집(2210)을 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보에서 디지털 수학 문제집(2210)에 대해 분류된 콘텐트 변경 방법들을 검색할 수 있다. 디바이스(100)는 검색된 콘텐트 변경 방법들 중에서, 사용자의 결정된 이해량에 대응되는 콘텐트 변경 방법인 일부 하위 콘텐츠를 선택하는 방법을 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 방법에 따라, 디지털 수학 문제집(2210)에 포함된 아직 출력되지 않은 복수의 하위 콘텐츠(2212 내지 2219) 중에서 하위 콘텐트 b(2212) 내지 하위 콘텐트 g(2217)를 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 디지털 수학 문제집(2210)에 대한 메타데이터(2220)에서 복수의 하위 콘텐츠(2211 내지 2219)에 관한 난이도 정보를 참조하여 난이도가 중 및 하에 해당하는 하위 콘텐트 b(2212) 내지 하위 콘텐트 g(2217)를 선택할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 하위 콘텐트 b(2212) 내지 하위 콘텐트 g(2217)를 조합하여 콘텐트(2210)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 복수의 하위 콘텐츠(2211 내지 2219)에 대해 미리 결정된 순서 정보에 따라 하위 콘텐트 b(2212) 내지 하위 콘텐트 g(2217)를 순차적으로 배열하여 조합할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 b(2212) 내지 하위 콘텐트 g(2217)의 메타데이터에 설정된 난이도 정보를 고려하여 난이도 중에 해당하는 하위 콘텐트 e(2215) 내지 하위 콘텐트 g(2217)를 난이도 하에 해당하는 하위 콘텐트 a(2214) 내지 하위 콘텐트 d(2214)에 비해 우선적으로 배열하여 조합할 수도 있다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2230)를 출력할 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2230)가 출력되는 동안 계속적으로 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수도 있다. 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2230)에 포함되는 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여, 변경된 콘텐트(2230)를 재변경할 수 있다.
도 23은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 학습 상태에 따라 오디오 콘텐트(2310)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316) 중 일부를 선택하여 콘텐트(2310)를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 23을 참조하면, 디바이스(100)에는 오디오 방송(2310)이 출력될 수 있다. 오디오 방송은(2310)은 복수의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316)를 포함할 수 있다. 오디오 방송(2310)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316) 각각은 예를 들어, 강의 주제, 강의 시간 및 오디오 데이터의 용량 등에 따라 오디오 방송(2310)을 분할하여 생성될 수 있다. 각각의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316)는 오디오 방송(2310)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐트의 식별값에 따라 식별될 수 있다. 여기에서, 식별값은 예를 들어, 하위 콘텐츠의 타임 스탬프 일 수 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
디바이스(100)는 오디오 방송(2310)이 선택되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여, 사용자의 이해량이 20 포인트인 것을 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 이해량과 복수의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316)에 대한 이해량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 이해량 임계치는 30 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 이해량이 이해량 임계치에 대응되지 않으므로, 오디오 방송(2310)을 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보에서 오디오 방송(2310)에 대해 분류된 콘텐트 변경 방법들을 검색할 수 있다. 디바이스(100)는 검색된 콘텐트 변경 방법들 중에서, 사용자의 집중량에 대응되는 콘텐트 변경 방법인 일부 하위 콘텐츠를 선택하는 방법을 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 방법에 따라, 오디오 방송(2310)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316) 중에서 하위 콘텐트 a(2312) 및 하위 콘텐트 b(2314)를 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 오디오 방송(2310)에 대한 메타데이터에서 복수의 하위 콘텐츠(2312, 2314, 2316)의 중요도 정보를 참조하여 다른 하위 콘텐츠(2316)에 비해 중요도가 높은 하위 콘텐츠(2312, 2314)를 선택할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 하위 콘텐트 a(2312) 및 하위 콘텐트 b(2314)를 조합하여 콘텐트(2310)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 미리 결정된 순서 정보에 따라 하위 콘텐트 a(2312) 및 하위 콘텐트 b(2314)를 순차적으로 배열하여 조합할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 사용자의 선택에 따라 하위 콘텐트 b(2314)를 하위 콘텐트 a(2312) 보다 먼저 배열하여, 하위 콘텐츠(2312, 2314)를 조합할 수 있다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2320)를 출력할 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2320)가 출력되는 동안 계속적으로 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수도 있다. 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2320)에 포함되는 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 검출된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여, 변경된 콘텐트(2320)를 재변경할 수 있다.
도 24는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 사용자의 학습 상태에 따라 텍스트 콘텐트(2410)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2412, 2414, 2416) 중 일부를 선택하여 콘텐트(2420)를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 24를 참조하면, 디바이스(100)에는 디지털 영어 단어장(2410)이 출력될 수 있다. 디지털 영어 단어장은(2410)은 복수의 하위 콘텐츠(2411 내지 2416)를 포함할 수 있다. 디지털 영어 단어장(2410)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2411 내지 2416) 각각은 디지털 영어 단어장(2410)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐트의 식별값에 따라 식별될 수 있다.
디바이스(100)는 디지털 영어 단어장(2410)에 포함된 하위 콘텐트 a(2411)가 출력되는 동안 검출된 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보를 이용하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여, 사용자의 기억량이 30 포인트인 것으로 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 기억량과 아직 출력되지 않은 복수의 하위 콘텐츠(2412 내지 2416)에 대한 기억량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 기억량 임계치는 50 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 기억량이 기억량 임계치에 대응되지 않으므로, 디지털 영어 단어장(2410)을 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보에서 디지털 영어 단어장(2410)에 대해 분류된 콘텐트 변경 방법들을 검색할 수 있다. 디바이스(100)는 검색된 콘텐트 변경 방법들 중에서, 사용자의 기억량에 대응되는 콘텐트 변경 방법인 일부 하위 콘텐츠를 선택하는 방법을 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 방법에 따라, 디지털 영어 단어장(2410)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2411 내지 2416) 중에서 하위 콘텐트 b(2412), 하위 콘텐트 c(2413) 및 하위 콘텐트 d(2414)를 선택할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 디지털 영어 단어장(2410)에 대한 메타데이터에서 복수의 하위 콘텐츠(2411 내지 2416)의 중요도 정보를 참조하여 다른 하위 콘텐츠(2415, 2416) 보다 중요도가 높은 하위 콘텐츠(2412, 2413, 2414)를 선택할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 복수의 하위 콘텐츠(2412, 2413, 2414)를 조합하여 콘텐트(2410)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 복수의 하위 콘텐츠(2412, 2413, 2414)에 대해 미리 결정된 순서 정보에 따라 하위 콘텐트 b(2312), 하위 콘텐트 c(2313) 및 하위 콘텐트 d(2314)를 순차적으로 배열하여 조합할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일뿐, 디바이스(100)는 중요도가 높은 하위 콘텐트를 먼저 배열하여 복수의 하위 콘텐츠(2412, 2413, 2414)를 조합할 수 있다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2420)를 출력할 수 있다. 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2420)가 출력되는 동안 계속적으로 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수도 있다. 디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2420)에 포함되는 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 검출된 사용자의 뇌파 정보애 기초하여, 변경된 콘텐트(2420)를 재변경할 수 있다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체를 변경하여 콘텐트를 변경하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S2510에서, 디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 다른 실시예에 따라 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 어느 하나가 선택된 경우, 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수도 있다.
단계 S2520에서, 디바이스(100)는 수신된 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 학습 상태는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 이용하여 나타낼 수 있다.
한편, 단계 S2520은 도 20을 참조하여 전술한 단계 S2020과 대응될 수 있다.
단계 S2530에서, 디바이스(100)는 결정된 학습 상태 및 디바이스(100)에서 선택된 콘텐트에 기초하여 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체들을 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태와 선택된 콘텐트를 학습하는데 필요한 임계치를 비교할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트에 대한 임계치에 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트의 객체들을 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체들 중 적어도 일부 객체들의 형태, 색상, 크기 및 위치를 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 다른 하위 콘텐트에 포함된 객체들을 추가할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 객체를 삭제하거나 다른 하위 콘텐트에 포함된 객체로 대체할 수도 있다. 디바이스(100)가 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트의 객체들을 변경하는 구체적인 방법에 대해서는 도 26 내지 도 29를 참조하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
단계 S2540에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S2540은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S250과 대응될 수 있다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 텍스트 콘텐트(2610)의 하위 콘텐트(2630)에 포함된 일부 객체들(2631, 2533, 2635, 2637)을 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 26을 참조하면, 디바이스(100)에는 텍스트 콘텐트(2610)가 출력될 수 있다. 텍스트 콘텐트는(2610)은 복수의 하위 콘텐츠(2620, 2630)를 포함할 수 있다. 텍스트 콘텐트(2610)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2620, 2630) 각각은 텍스트 콘텐트(2610)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐트의 식별값에 따라 식별될 수 있다. 예를 들어, 텍스트 콘텐트(2610)의 하위 콘텐츠(2620, 2630)가 문단에 따라 식별되는 경우, 텍스트 콘텐트(2610)의 메타데이터에는 문단 각각을 나타내는 식별값이 포함될 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 텍스트 콘텐트(2610)의 하위 콘텐트 a(2620)가 출력되는 동안 검출된 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 집중량이 30 포인트인 것으로 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 사용자의 집중량과 아직 출력되지 않은 하위 콘텐트 b(2630)에 대한 집중량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 집중량 임계치는 40 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 집중량이 집중량 임계치에 대응되지 않으므로, 텍스트 콘텐트(2610)의 하위 콘텐트 b(2620)에 포함된 일부 객체(2631, 2633, 2635, 2637)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 집중량에 대응되도록 선택된 텍스트 콘텐트(2610)를 변경할 수 있다.
디바이스(100)는 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보에서 텍스트 콘텐트(2610)에 대해 분류된 콘텐트 변경 방법들을 검색할 수 있다. 디바이스(100)는 검색된 콘텐트 변경 방법들 중에서, 사용자의 집중량에 대응되는 콘텐트 변경 방법인 하위 콘텐트에 포함된 객체들을 변경하는 방법을 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 방법에 따라, 텍스트 콘텐트(2610)에 포함된 일부 객체들(2631, 2633, 2635, 2637)을 변경하여, 하위 콘텐트 b(2640)를 변경할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 텍스트 콘텐트(2610)에 대한 메타데이터에서 하위 콘텐트 b(2630)의 중요도 정보를 참조하여, 다른 객체들에 비해 중요도가 높은 일부 객체들(2631, 2633, 2635, 2637)을 선택할 수 있다. 이하에서는 디바이스(100)에서 선택된 일부 객체들(2631, 2633, 2635, 2637)을 변경하는 방법에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.
도 26을 참조하면, 디바이스(100)는 선택된 제 2 객체(2633)의 굵기를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 제 2 객체(2633)의 굵기를 제 2 하위 콘텐트(2630)에 포함된 다른 객체들의 굵기에 비해 더 굵게 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 제 1 객체(2631)의 색상을 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 제 1 객체(2631)의 색상을 검은색에서 파란색으로 변경할 수 있다.
디바이스(100)는 제 3 객체(2635)의 형태를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 제 3 객체(2635)의 형태가 기울어지도록 변경할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 제 4 객체(2637)의 크기를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 제 4 객체(2637)의 크기를 증가시킬 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 객체들(2631, 2635, 2637, 2639)을 변경할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)가 선택된 콘텐트(2610)에 포함된 객체들을 변경하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2650)를 출력할 수 있다.
도 27은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 오디오 콘텐트(2710)의 하위 콘텐츠(2720, 2730, 2740)에 포함된 일부 객체들(2722, 2742)을 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 27을 참조하면, 디바이스(100)에는 선택된 오디오 콘텐트(2710)가 출력될 수 있다. 오디오 콘텐트는(2710) 복수의 하위 콘텐츠(2720, 2730, 2740)를 포함할 수 있다. 오디오 콘텐트(2710)에 포함된 복수의 하위 콘텐츠(2720, 2730, 2740) 각각은 오디오 콘텐트(2710)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐트의 식별값에 따라 식별될 수 있다.
디바이스(100)는 오디오 콘텐트(2710)가 선택되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 이해량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 이해량이 40 포인트인 것으로 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 사용자의 이해량과 선택된 오디오 콘텐트(2710)의 복수의 하위 콘텐츠(2720, 2730, 2740)에 대한 이해량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 이해량 임계치는 50 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 이해량이 이해량 임계치에 대응되지 않으므로, 오디오 콘텐트(2710)의 하위 콘텐츠(2720, 2730, 2740)에 포함된 일부 객체(2722, 2742)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 이해량에 대응되도록 선택된 오디오 콘텐트(2710)를 변경할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 미리 저장된 콘텐트 변경 방법에 관한 정보에서 오디오 콘텐트(2710)에 대해 분류된 콘텐트 변경 방법들을 검색할 수 있다. 디바이스(100)는 검색된 콘텐트 변경 방법들 중에서, 사용자의 결정된 이해량에 대응되는 콘텐트 변경 방법인 하위 콘텐트에 포함된 객체들을 변경하는 방법을 결정할 수 있다. 여기에서, 객체는 하위 콘텐트를 구성하는 오디오 데이터일 수 있다.
디바이스(100)는 결정된 방법에 따라, 오디오 콘텐트(2710)에 포함된 일부 객체들(2722, 2742)을 변경할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 오디오 콘텐트(2710)에 대한 메타데이터에서 오디오 하위 콘텐츠(2720, 2730, 2740)의 난이도 정보를 참조하여, 다른 객체들에 비해 난이도가 높은 일부 객체들(2722, 2742)을 선택할 수 있다. 이하에서는 디바이스(100)에서 선택된 일부 객체들(2722, 2742)을 변경하는 방법에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.
도 27을 참조하면, 디바이스(100)는 선택된 제 1 객체(2722)가 출력되는 음량의 크기를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 제 1 객체(2722)가 출력되는 음량의 크기를 다른 객체들이 출력되는 음량의 크기에 비해 증가시킬 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 제 2 객체(2742)가 출력되는 위치를 변경할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 객체들(2722, 2742)을 변경할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)가 선택된 콘텐트(2710)에 포함된 객체들을 변경하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2750)를 출력할 수 있다.
도 28은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 멀티미디어 콘텐트(2810)의 하위 콘텐트(예를 들어, 2840)에 포함된 객체(2842)를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 여기에서, 객체(2842)는 텍스트 데이터일 수 있다.
도 28을 참조하면, 디바이스(100)에는 선택된 멀티미디어 콘텐트(2810)가 출력될 수 있다. 멀티미디어 콘텐트는(2810)는 복수의 하위 콘텐츠(2820, 2830, 2840, 2850)를 포함할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 멀티미디어 콘텐트(2810)의 메타데이터에 포함된 하위 콘텐츠의 식별값에 따라 복수의 하위 콘텐츠 각각을 식별할 수 있다.
디바이스(100)는 하위 콘텐트 a(2820)와 하위 콘텐트 b(2830)가 출력되는 동안 감지된 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 이해량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 이해량이 70 포인트인 것으로 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 사용자의 이해량과 멀티미디어 콘텐트(2810)에서 아직 출력되지 않은 하위 콘텐트 c(2840)와 하위 콘텐트 d(2850)에 대한 이해량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 이해량 임계치는 50 포인트인 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 사용자의 이해량이 이해량 임계치에 대응되지 않으므로, 멀티미디어 콘텐트(2810)의 하위 콘텐트 c(2840) 및 하위 콘텐트 d(2850) 중 적어도 하나에 포함된 일부 객체(예를 들어, 2842)를 변경할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 결정된 이해량이 이해량 임계치 보다 높으므로, 사용자의 멀티미디어 콘텐트(2810)에 대한 성취도를 높이기 위해, 하위 콘텐트 c(2840)의 일부 객체를 삭제할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 c(2840) 중 일부 텍스트 데이터를 삭제하여, 삭제된 일부 텍스트 데이터에 대해서는 하위 콘텐트 d(2850)의 오디오 데이터만이 출력되도록 콘텐트를 변경할 수 있다.
여기에서, 디바이스(100)는 멀티미디어 콘텐트(2810)에 대한 메타데이터에서 하위 콘텐츠(2820,2840)의 난이도 정보를 참조하여, 다른 객체들에 비해 난이도가 높은 일부 객체를(2842)을 선택할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 객체(2842)를 삭제하여, 콘텐트(2810)를 변경할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)가 선택된 콘텐트(2810)에 포함된 객체들을 변경하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2860)를 출력할 수 있다.
도 29는 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 수신한 뇌파 정보에 기초하여 선택된 동영상 콘텐트(2910)의 하위 콘텐츠(2920, 2930)에 포함된 일부 객체(2922)를 변경하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 여기에서, 객체(2922)는 프레임일 수 있다.
도 29를 참조하면, 디바이스(100)에는 선택된 동영상 콘텐트(2910)가 출력될 수 있다. 동영상 콘텐트는(2910)는 복수의 동영상 하위 콘텐츠(2920, 2930)를 포함할 수 있다. 한편, 동영상 콘텐트(2910)는 복수의 동영상 하위 콘텐츠(2920, 2930) 이외에도 텍스트 하위 콘텐츠를 추가로 포함할 수 있다. 다만, 여기에서 텍스트 하위 콘텐츠는 동영상 하위 콘텐츠(2920, 2930)와 달리 출력되지 않는 것으로 가정한다.
디바이스(100)는 동영상 콘텐트(2910)의 메타데이터에 포함된 동영상 하위 콘텐츠(2920, 2930)의 식별값에 따라 복수의 동영상 하위 콘텐츠 각각을 식별할 수 있다.
디바이스(100)는 사용자의 뇌파 정보를 센싱 디바이스(10)로부터 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 이해량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 이해량이 30 포인트일 것으로 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 사용자의 이해량과 동영상 콘텐트(2910)에 대한 이해량 임계치를 비교할 수 있다. 여기에서, 이해량 임계치는 40 포인트인 것으로 가정한다. 디바이스(100)는 사용자의 이해량이 이해량 임계치에 대응되지 않으므로, 동영상 콘텐트(2910)의 하위 콘텐트 a(2920)에 포함된 일부 객체(예를 들어, 2922)를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 a(2920)에서 선택된 객체(2922)에 다른 하위 콘텐트의 객체(2940)를 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 a(2920)의 선택된 프레임(2922)에 하위 콘텐트 a(2920)의 스크립트에 해당하는 텍스트 데이터(2940)를 선택된 객체(2922)에 추가하여 콘텐트(2940)를 변경할 수 있다.
한편, 디바이스(100)는 멀티미디어 콘텐트(2810)에 대한 메타데이터에서 하위 콘텐츠(2920,2930)의 중요도 정보를 참조하여, 다른 객체들에 비해 중요도가 높은 일부 객체를(2922)을 선택할 수 있다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(2950)를 출력할 수 있다.
도 30은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 이용하여, 출력된 일부 하위 콘텐츠의 출력 횟수 및 출력 시점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S3010에서, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부 하위 콘텐츠를 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 사용자의 입력에 대응되는 콘텐트를 선택할 수 있다. 여기에서 콘텐트는 적어도 하나의 하위 콘텐트를 포함할 수 있다. 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠를 미리 설정된 순서에 따라 순차적으로 출력할 수 있다.
단계 S3020에서, 디바이스(100)는 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트가 출력되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 검출할 것을 요청할 수 있다. 디바이스(100)는 일부 하위 콘텐츠의 출력이 완료되면, 센싱 디바이스(10)에 출력이 완료된 일부 하위 콘텐트의 뇌파 정보를 요청할 수 있다.
다만, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 디바이스(100)는 미리 설정된 주기에 따라 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 뇌파 정보를 수신할 수도 있다.
단계 S3030에서, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 출력된 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 여기에서, 사용자의 학습 상태는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나로 나타낼 수 있다. 디바이스(100)는 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
예를 들어, 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트 a 및 하위 콘텐트 b가 출력된 경우, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 a 및 하위 콘텐트 b가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 하위 콘텐트 a 및 하위 콘텐트 b에 대한 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
단계 S3040에서, 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 출력된 하위 콘텐츠 중 적어도 하나의 하위 콘텐트를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 결정된 사용자의 학습 상태와 출력된 하위 콘텐츠에 대한 임계치를 비교할 수 있다. 디바이스(100)는 출력된 하위 콘텐츠 중에서 사용자의 학습 상태가 하위 콘텐트의 임계치에 대응되지 않는 하위 콘텐트를 선택할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 출력된 하위 콘텐트 a에 대한 기억량 임계치가 30 포인트이고 사용자의 하위 콘텐트 a에 대해 결정된 기억량이 15 포인트인 경우, 하위 콘텐트 a를 선택할 수 있다.
단계 S3050에서, 디바이스(100)는 선택된 하위 콘텐트의 출력 횟수 및 출력 시점을 결정하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 디바이스(100)는 출력된 하위 콘텐츠 중에서 결정된 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 하위 콘텐츠를 반복적으로 출력할 수 있다. 디바이스(100)는 선택된 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태에 기초하여 선택된 하위 콘텐트의 출력 횟수 및 출력 시점을 결정할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 하위 콘텐트 a에 대한 사용자의 기억량이 15 포인트이고, 기억량 임계치가 30 포인트인 경우, 디바이스(100)에서 출력되고 있는 하위 콘텐트의 다음 순서에 하위 콘텐트 a를 1회 출력 할 수 있다.
단계 S3060에서, 디바이스(100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 단계 S3060은 도 2를 참조하여 전술한 단계 S230과 대응될 수 있다.
도 30을 참조하여 전술한 예는 본 발명의 일 실시예일뿐, 디바이스(100)는 사용자가 학습한 콘텐트를 학습이 종료된 이후에 다시 출력할 수도 있다. 디바이스(100)는 사용자의 기억량에 기초하여, 사용자가 콘텐트에 대한 학습을 종료한 이후 사용자의 기억량이 기억량 임계치 미만으로 낮아지는 시점을 예측할 수 있다. 디바이스(100)는 사용자의 기억량이 기억량 임계치 미만이 되는 시점에 콘텐트를 출력할 수 있다.
도 31은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)가 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 이용하여, 출력된 일부 하위 콘텐츠의 출력 횟수 및 출력 시점을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 복수의 하위 콘텐츠 중 일부 하위 콘텐츠를 출력할 수 있다.
디바이스(100)는 복수의 콘텐츠 중에서 사용자의 입력에 대응되는 콘텐트(3110)를 선택할 수 있다. 여기에서 콘텐트는 적어도 하나의 하위 콘텐츠(3112. 3113, 3116, 3118)를 포함할 수 있다. 디바이스(100)는 선택된 콘텐트(310)에 포함된 하위 콘텐츠(3112, 3114, 3116, 3118)을 미리 설정된 순서에 따라 순차적으로 출력할 수 있다.
디바이스(100)는 선택된 콘텐트(3110)의 제 1a 하위 콘텐트(3112) 및 제 1b 하위 콘텐트(3114)가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보를 수신할 수 있다. 디바이스(100)는 하위 콘텐트의 출력이 완료될 때마다, 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 검출할 것을 요청할 수 있다.
디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 출력된 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1a 하위 콘텐트(3112)가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 결정된 제 1a 하위 콘텐트(3112)에 대한 기억량은 30 포인트일 수 있다. 또한, 제 1b 하위 콘텐트(3114)가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 결정된 제 1b 하위 콘텐트(3114)에 대한 기억량은 50 포인트일 수 있다.
디바이스(100)는 제 1a 하위 콘텐트(3112) 및 제 1b 하위 콘텐트(3114)의 난이도 및 중요도 등과 결정된 기억량에 기초하여 사용자가 제 1a 하위 콘텐트(3112) 및 제 1b 하위 콘텐트(3114)를 망각할 시점을 예측할 수 있다. 디바이스(100)는 예측된 시점에 제 1a 하위 콘텐트(3112) 및 제 1b 하위 콘텐트(3114)가 반복적으로 출력되도록 선택된 콘텐트에 포함된 다른 하위 콘텐츠(3116, 3118)과 조합하여 배열할 수 있다.
도 31을 참조하면, 디바이스(100)는 제 1a 하위 콘텐트(3112)에 대해 예측된 망각 시점에 기초하여 제 1c 하위 콘텐트(3116) 이후에, 제 1a 하위 콘텐트(3112)가 출력되도록 제 1a 하위 콘텐트(3112)를 제 1c 하위 콘텐트(3116)와 제 1d 하위 콘텐트(3118) 사이에 삽입할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 제 1b 하위 콘텐트(3114)에 대해 예측된 망각 시점에 기초하여, 제 1d 하위 콘텐트(3118) 이후에, 제 1b 하위 콘텐트가 출력되도록 하위 콘텐츠를 배열할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는 제 1a 하위 콘텐트(3112) 및 제 1b 하위 콘텐트(3114)가 출력되는 동안 검출된 뇌파 정보에 기초하여 앞으로의 사용자의 학습 상태를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 앞으로의 사용자의 집중량이 60 포인트일 것으로 결정할 수 있다.
디바이스(100)는 앞으로 출력될 제 1c 하위 콘텐트(3116), 제 1a 하위 콘텐트(3112), 제 1d 하위 콘텐트(3118) 및 제 1b 하위 콘텐트(3114)에 대한 집중량 임계치와 결정된 사용자의 집중량을 비교할 수 있다. 디바이스(100)는 결정된 사용자의 집중량이 집중량 임계치 미만인 경우, 앞으로 출력될 하위 콘텐츠(3112, 3114, 3116, 3118)를 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 31을 참조하면, 디바이스(100)는 상대적으로 중요도가 낮은 제 1b 하위 콘텐트(3114)의 일부 객체를 삭제하여 사용자의 집중량에 대응되도록 하위 콘텐츠(3112, 3114, 3116, 3118)을 변경할 수 있다.
디바이스(100)는 변경된 콘텐트(3120)를 출력할 수 있다.
도 32는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)가 사용자의 생체 정보를 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S3210에서, 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)로부터 사용자의 생체 정보를 요청하는 신호를 수신할 수 있다.
단계 S3220에서, 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)의 요청에 따라 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)의 요청을 수신함에 따라, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 여기에서, 디바이스(100)는 디바이스(100)에서 콘텐트가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 생체 정보를 요청할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠의 일부가 출력되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 생체 정보를 요청할 수 있다.
다른 실시예에 따라, 센싱 디바이스(10)는 기 설정된 주기에 따라 미리 검출된 사용자의 뇌파 정보 중에서, 디바이스(100)로부터 요청을 수신한 시점과 근접한 시점에 검출된 뇌파 정보를 검출할 수도 있다.
단계 S3230에서, 센싱 디바이스(10)는 검출된 사용자의 생체 정보를 디바이스(100)에 전송할 수 있다. 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)와 유무선으로 연결될 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 센싱 디바이스(10)는 디바이스(100)와 근거리 통신을 통해 연결될 수 있다. 근거리 통신의 예로, 무선 랜(Wi-Fi), NFC(Near Field Communication), 블루투스, BLE(Bluetooth Low Energy), 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband) 등이 있을 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(10)는 블루투스를 이용하여, 디바이스(100)에 검출된 사용자의 뇌파 정보를 전송할 수 있다.
도 33 은 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 33에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는, 통신부(110), 제어부(130) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 디바이스(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 디바이스(100)는 구현될 수 있다.
통신부(110)는 사용자의 생체 정보를 수신한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(110)는 사용자의 생체 정보를 요청하는 신호를 센싱 디바이스(10)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는 디바이스(100)에서 콘텐트가 선택되는 경우, 센싱 디바이스(10)에 사용자의 뇌파 정보를 요청하는 신호를 전송할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 선택된 콘텐트에 포함된 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 센싱 디바이스(10)에서 감지된 사용자의 생체 정보를 요청하는 신호를 전송할 수 있다. 통신부(110)는 요청에 대한 응답으로 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다.
다른 예에 따라, 통신부(110)는 미리 설정된 주기에 따라 센싱 디바이스(10)로부터 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다.
제어부(130)는 획득된 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(130)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 집중도, 이해도 및 스트레스도를 결정할 수 있다. 제어부(130)는 결정된 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 이용하여 집중량, 이해량 스트레스량 및 기억량 등을 결정할 수 있다.
제어부(130)는 디바이스에서 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐츠를 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 변경할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(130)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여, 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트 및 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 적어도 하나의 하위 콘텐트를 선택할 수 있다.
예를 들어, 제어부(130)는 결정된 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트를 학습하는데 요구되는 임계치와 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부를 선택할 수 있다.
다른 실시예에 따라 제어부(130)는 결정된 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트를 학습하는데 필요한 임계치에 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트 및 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 선택할 수 있다.
제어부(130)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 선택된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제어부(130)는 선택된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상, 크기 및 위치 중 적어도 하나를 변경할 수 있다. 여기에서, 객체들은 프레임, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 제어부(130)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 프레임, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 오디오 데이터 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따라, 제어부(130)는 선택된 콘텐트의 하위 콘텐트 뿐만 아니라 다른 콘텐트의 하위 콘텐트에 포함된 프레임, 이미지 및 텍스트 중 적어도 하나를 변경할 수 있다.
제어부(130)는 결정된 사용자의 학습 상태에 기초하여 변경된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 배열하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 제어부(130)는 복수의 하위 콘텐트가 선택되어 변경된 경우, 변경된 복수의 하위 콘텐트를 배열하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
도 34는 본 발명의 다른 실시예에 따른 디바이스(100)의 구성을 설명하기 위한 블록 구성도이다.
예를 들어, 도 34에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(100)는, 통신부(110), 센싱부(120), 제어부(130), A/V 입력부(140), 출력부(150), 사용자 입력부(160) 및 메모리(170)를 포함할 수도 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
통신부(110)는, 디바이스(100)와 센싱 디바이스(10) 또는 디바이스(100)와 외부 디바이스(미도시) 간의 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(110)는, 근거리 통신부(111), 이동 통신부(112), 방송 수신부(113)를 포함할 수 있다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(111)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(112)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(113)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 디바이스(100)가 방송 수신부(113)를 포함하지 않을 수도 있다.
센싱부(120)는, 디바이스(100)의 상태 또는 디바이스(100) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 제어부(130)로 전달할 수 있다.
센싱부(120)는, 디바이스(100)에서 컨텐트가 실행되는 경우, 실행되는 컨텐트를 이용하는 사용자의 생체 정보 및 사용자의 생체 정보가 획득된 시점의 사용자의 상황을 나타내는 컨텍스트 정보를 획득한다.
센싱부(120)는, 바이오 센서(121) 지자기 센서(Magnetic sensor)(122), 가속도/자이로스코프 센서 (123), 온/습도 센서(124), 적외선 센서(125), 위치 센서(예컨대, GPS)(126), 기압 센서(127), 근접 센서(128), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(129) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
바이오 센서(121)는 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 바이오 센서(121)는 구비된 EEG 센서를 이용하여, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
한편, 바이오 센서(121)는 복수개의 콘텐츠 중 어느 하나를 선택하는 사용자의 입력이 수신되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 다른 예에 따라, 바이오 센서(121)는 사용자 입력을 기초로 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 바이오 센서(121)는 EEG 센서, 맥파 센서, 심전도 센서 및 홍채 센서 등을 포함할 수 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 센싱부(120)에 포함된 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
제어부(130)는, 통상적으로 디바이스(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(130)는, 메모리(170)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 통신부(110), 센싱부(120), A/V 입력부(140), 출력부(150), 사용자 입력부(160) 및 메모리(170)등을 전반적으로 제어할 수 있다.
한편, 도 34의 제어부(130)는 도 33의 제어부(130)와 대응될 수 있다.
A/V(Audio/Video) 입력부(140)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(141)와 마이크로폰(142) 등이 포함될 수 있다. 카메라(141)은 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 제어부(130) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.
카메라(141)에서 처리된 화상 프레임은 메모리(170)에 저장되거나 통신부(110)를 통하여 외부로 전송될 수 있다. 카메라(141)는 단말기의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수도 있다.
마이크로폰(142)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(142)은 외부 디바이스 또는 화자로부터 음향 신호를 수신할 수 있다. 마이크로폰(142)는 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생 되는 잡음(noise)를 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 이용할 수 있다.
출력부(150)는, 제어부(130)에서 결정된 동작을 수행하기 위한 것으로, 이에는 디스플레이부(151)와 음향 출력부(152), 진동 모터(153) 등이 포함될 수 있다.
디스플레이부(151)는 디바이스(100)에서 처리되는 정보를 출력한다. 예를 들어, 디스플레이부(151)는, 선택된 콘텐트를 디스플레이 할 수 있다. 또한, 디스플레이부(151)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
한편, 디스플레이부(151)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(151)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(151)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 디바이스(100)의 구현 형태에 따라 디바이스(100)는 디스플레이부(151)를 2개 이상 포함할 수도 있다. 이때, 2개 이상의 디스플레이부(151)는 힌지(hinge)를 이용하여 마주보게 배치될 수 있다.
음향 출력부(152)는 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(170)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(152)는 디바이스(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음, 알림음)과 관련된 음향 신호를 출력한다. 이러한 음향 출력부(152)에는 스피커(speaker), 버저(Buzzer) 등이 포함될 수 있다.
진동 모터(153)는 진동 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 진동 모터(153)는 오디오 콘텐트 또는 동영상 콘텐트(예컨대, 호신호 수신음, 메시지 수신음 등)의 출력에 대응하는 진동 신호를 출력할 수 있다. 또한, 진동 모터(153)는 터치스크린에 터치가 입력되는 경우 진동 신호를 출력할 수도 있다.
사용자 입력부(160)는, 사용자가 디바이스(100)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(180)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자 입력부(160)는, 사용자 입력을 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력부(160)는, 디바이스(100)에서 출력 가능한 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나를 선택하는 사용자의 입력을 획득할 수 있다.
메모리(170)는, 제어부(130)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예컨대, 복수의 콘텐츠, 선택된 콘텐트에 기초하여 변경되는 콘텐트, 사용자의 뇌파 정보 등)을 저장할 수도 있다.
메모리(170)는 사용자의 생체 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(170)는 사용자의 학습 상태에 따른 콘텐트 변경 방법에 관한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(170)는 선택된 콘텐트와 결합되어 사용자의 학습 상태를 효율적으로 높일 수 있는 다른 콘텐트에 관한 정보를 저장할 수도 있다.
메모리(170)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 인터넷(internet)상에서 메모리(170)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 또는 클라우드 서버를 운영할 수도 있다.
메모리(170)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(171), 터치 스크린 모듈(172), 알림 모듈(173) 등으로 분류될 수 있다.
UI 모듈(71)은, 애플리케이션 별로 디바이스(100)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(172)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 제어부(130)로 전달할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(172)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(172)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.
터치스크린의 터치 또는 근접 터치를 감지하기 위해 터치스크린의 내부 또는 근처에 다양한 센서가 구비될 수 있다. 터치스크린의 터치를 감지하기 위한 센서의 일례로 촉각 센서가 있다. 촉각 센서는 사람이 느끼는 정도로 또는 그 이상으로 특정 물체의 접촉을 감지하는 센서를 말한다. 촉각 센서는 접촉면의 거칠기, 접촉 물체의 단단함, 접촉 지점의 온도 등의 다양한 정보를 감지할 수 있다.
또한, 터치스크린의 터치를 감지하기 위한 센서의 일례로 근접 센서가 있다.
근접 센서는 소정의 검출면에 접근하는 물체, 혹은 근방에 존재하는 물체의 유무를 전자계의 힘 또는 적외선을 이용하여 기계적 접촉이 없이 검출하는 센서를 말한다. 근접 센서의 예로는 투과형 광전 센서, 직접 반사형 광전 센서, 미러 반사형 광전 센서, 고주파 발진형 근접 센서, 정전용량형 근접 센서, 자기형 근접 센서, 적외선 근접 센서 등이 있다. 사용자의 터치 제스처에는 탭, 터치&홀드, 더블 탭, 드래그, 패닝, 플릭, 드래그 앤드 드롭, 스와이프 등이 있을 수 있다.
알림 모듈(173)은 디바이스(100)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다. 디바이스(100)에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력, 일정 알림 및 사용자 입력의 획득 등이 있다. 알림 모듈(173)은 디스플레이부(151)를 통해 비디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 음향 출력부(152)를 통해 오디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 진동 모터(173)를 통해 진동 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있다.
도 35는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)를 도시한 블록도이다.
도 35에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 통신부(11), 센싱부(13) 및 입력부(15)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 센싱 디바이스(10)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 센싱 디바이스(10)는 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
통신부(11)는 디바이스(100)로부터 사용자의 생체 정보를 요청하는 신호를 수신할 수 있다. 통신부(11)는 디바이스(100)와 유무선으로 연결될 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 통신부(11)는 디바이스(100)와 근거리 통신을 통해 연결될 수 있다. 근거리 통신의 예로, 무선 랜(Wi-Fi), NFC(Near Field Communication), 블루투스, BLE(Bluetooth Low Energy), 지그비, WFD((Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband) 등이 있을 수 있다.
센싱부(13)는 디바이스(100)의 요청에 따라 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱부(13)는 디바이스(100)의 요청을 수신함에 따라, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(13)는 디바이스(100)에서 콘텐트가 선택되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 또한, 센싱부(13)는 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠의 일부가 출력되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
다른 실시예에 따라, 센싱부(13)는 기 설정된 주기에 따라 미리 검출된 사용자의 뇌파 정보 중에서, 디바이스(100)로부터 요청을 수신한 시점과 근접한 시점에 검출된 뇌파 정보를 검출할 수도 있다. 한편, 검출된 사용자의 생체 정보는 통신부(11)를 통해 디바이스(100)에 전송할 수 있다.
한편, 센싱부(13)에는 EEG(Electroencephalogram) 센서, 맥파 센서 및 심전도 센서 등의 바이오 센서가 구비될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
입력부(15)는 센싱 디바이스(10)의 온오프를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 입력부(15)는 사용자로부터 뇌파 정보의 검출을 요청하는 입력 신호를 수신하여, 센싱부(13)에 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 센싱 디바이스(10)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(10)에는 스마트 워치, 스마트 글래스 및 블루투스 헤드폰 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 센싱 디바이스(10)는 IoT 기능을 지원하지 않는 안경, 헤드폰 등에 부착 가능한 칩 형태일 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 센싱 디바이스(10)는 다른 사물에 부착 가능한 어떠한 형태로도 구현될 수 있다. 센싱 디바이스(10)는 사용자의 뇌파가 감지되는 신체의 일부에 근접한 사물에 부착되어, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
도 36은 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 시스템(3600)을 설명하기 위한 개념도이다.
도 36에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 시스템(3600)은 센싱 디바이스(3610), 서버(3620) 및 디바이스(3630)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 콘텐트를 제공하는 시스템(3600)이 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 콘텐트를 제공하는 시스템(3600)이 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 센싱 디바이스(3610)는 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 센싱 디바이스(3610)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(3610)는 입력 장치, 센싱 장치, 출력 장치 및 제어 장치 등을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 센싱 디바이스(3610)에는 스마트 워치, 스마트 글래스, 블루투스 헤드폰, HMD 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 여기에서 센싱 장치에는 EEG(Electroencephalogram) 센서, 맥파 센서 및 심전도 센서 등의 바이오 센서가 구비될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 예에 따라, 센싱 디바이스(3610)는 IoT 기능을 지원하지 않는 안경, 헤드폰 등에 부착 가능한 칩 형태일 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 센싱 디바이스(3610)는 다른 사물에 부착 가능한 어떠한 형태로도 구현될 수 있다. 센싱 디바이스(3610)는 사용자의 뇌파가 감지되는 신체의 일부에 근접한 사물에 부착되어, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(3610) 생체 정보의 검출을 요청하는 신호를 수신하는 경우, 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 여기에서, 생체 정보의 검출을 요청하는 신호는 사용자 입력에 의해 생성될 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 센싱 디바이스(3610)는 사용자의 입력을 수신 가능한 디바이스(3630)로부터 생체 정보의 검출을 요청하는 신호를 수신할 수도 있다. 다른 실시예에 따라 센싱 디바이스(3610)는 미리 설정된 주기에 따라 사용자의 생체 정보를 검출할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(3610)는 검출된 사용자의 생체 정보를 서버(3620)에 전송할 수 있다. 센싱 디바이스(3610)는 사용자의 생체 정보와 함께 사용자를 식별할 수 있는 사용자 식별 정보를 서버(3620)에 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3620)는 수신한 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(3620)는 수신한 사용자의 뇌파 정보를 통계적으로 분석하여, 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
다른 예에 따라, 서버(3620)는 사용자에 대해 미리 저장된 복수개의 뇌파 패턴과 수신한 사용자의 뇌파 정보를 비교하여, 대응되는 뇌파 패턴이 나타내는 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 사용자의 학습 상태로 결정할 수 있다.
서버(3620)는 결정된 사용자의 학습 상태에 따라, 디바이스(3630)에서 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다. 서버(3620)는 디바이스(3630)와의 통신을 통해, 디바이스(3630)에서 선택된 콘텐트에 관한 정보를 미리 수신할 수 있다. 서버(3620)는 저장된 복수의 콘텐츠 중에서, 수신된 정보에 기초하여 어느 하나의 콘텐트를 선택할 수 있다. 서버(3620)는 선택된 콘텐트를 사용자의 학습 상태에 따라 변경할 수 있다.
한편, 다른 예에 따라, 서버(3620)는 콘텐츠 제공 서버(도 39의 3640)로부터 제공되는 콘텐트를 스트리밍하여, 디바이스(3630)에 전송할 수 있다. 서버(3620)는 콘텐츠 제공 서버로부터 스트리밍한 콘텐트를 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 변경할 수 있다. 이에 대해서는 도 39를 참조하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3620)는 변경된 콘텐트를 디바이스(3630)에 전송할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(3630)는 서버(3620)로부터 수신한 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 디바이스(3630)에서 변경된 콘텐트가 출력되는 동안, 센싱 디바이스(3610)는 변경된 콘텐트를 학습하는 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 센싱 디바이스(3610)는 검출된 뇌파 정보를 서버(3620)에 전송할 수 있다. 서버(3620)는 수신한 뇌파 정보를 사용자의 학습 상태를 재결정하여, 콘텐트를 재변경할 수 있다.
도 37은 본 발명의 다른 실시예에 따른 서버(3620)가 수신한 생체 정보에 기초하여 사용자에게 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S3710에서, 서버(3620)는 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다.
단계 S3720에서, 서버(3620)는 수신한 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3620)는 센싱 디바이스(3610)에서 검출된 사용자의 생체 정보를 센싱 디바이스(3610)로부터 수신할 수 있다.
서버(3620)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(3620)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 집중도, 이해도 및 스트레스도를 결정할 수 있다. 서버(3620)는 결정된 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 이용하여 집중량, 이해량 스트레스량 및 기억량 등을 결정할 수 있다.
단계 S3730에서, 서버(3620)는 디바이스(3630)에서 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 변경할 수 있다.
서버(3620)에는 선택된 콘텐트를 이용하는데 필요한 학습 상태를 나타내는 임계치에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다. 임계치는 미리 설정된 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나일 수 있다.
서버(3620)는 선택된 콘텐트에 대한 임계치와 사용자의 학습 상태를 비교할 수 있다. 또한, 서버(3620)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 서버(3620)는 사용자의 학습 상태가 임계치를 만족하지 못하는 경우, 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버(3620)는 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트에 추가하여 콘텐트를 변경할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S3740에서, 서버(3620)는 변경된 콘텐트를 디바이스(3630)에 전송할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3620)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 관한 메타데이터를 전송할 수도 있다. 예를 들어, 서버(3620)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트의 출력이 완료되기까지 소요되는 시간에 관한 정보를 디바이스(3630)에 전송할 수도 있다.
한편, 전술한 예는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 서버(3620)는 변경된 콘텐트 만을 디바이스(3630)에 전송할 수도 있다.
도 38은 본 발명의 다른 실시예에 따라 콘텐트를 제공하는 시스템(3600)을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S3810에서, 디바이스(3630)는 사용자의 입력에 기초하여 디바이스(3630)에서 출력 가능한 복수의 콘텐츠 중 어느 하나를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(3630)는 디바이스(3630)의 화면에 복수의 콘텐츠 각각을 나타내는 식별 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(3630)는 디바이스(3630)의 화면에 복수의 콘텐츠 각각을 나타내는 아이콘, 이미지 및 텍스트 등을 표시할 수 있다. 디바이스(3630)는 표시된 복수의 콘텐츠 각각을 나타내는 식별 정보 중에서 사용자 입력에 대응되는 식별 정보가 나타내는 콘텐트를 선택할 수 있다.
한편, 다른 예에 따라, 디바이스(3630)는 사용자의 음성 입력을 수신하여, 콘텐트를 선택할 수도 있다.
단계 S3820에서, 디바이스(100)는 콘텐트가 선택됨에 따라 센싱 디바이스(3610)에 사용자의 뇌파 정보를 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(3630)는 디바이스(3630)와 연결된 센싱 디바이스(3610)에 사용자의 뇌파 정보를 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 뇌파 정보를 요청하는 신호에는 사용자의 디바이스(3630)로부터 뇌파 정보를 요청하는 신호가 송신되었음을 나타내는 인증 정보 등이 포함될 수 있다.
단계 S3830에서, 센싱 디바이스(3610)는 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(3610)는 디바이스(3630)로부터 뇌파 정보를 요청하는 신호를 수신함에 따라 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(3610)는 구비된 EEG 센서로부터 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 다른 예에 따라, 센싱 디바이스(3610)는 미리 검출된 사용자의 뇌파 정보가 존재하는 경우, 뇌파 정보를 요청하는 신호를 수신한 시점으로부터 특정 시간 범위 내에서 검출된 생체 정보를 검출할 수 있다.
단계 S3840에서, 센싱 디바이스(3610)는 검출된 사용자의 뇌파 정보를 디바이스(3630)에 전송할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(3610)는 사용자의 뇌파 정보와 함께, 사용자임을 나타내는 식별 정보를 디바이스(3630)에 전송할 수 있다. 다만, 이는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 센싱 디바이스(3610)는 서버(3620)에 검출된 사용자의 뇌파 정보를 전송할 수도 있다. 이에 대해서는 도 39를 참조하여 설명하도록 한다.
단계 S3850에서, 디바이스(3630)는 센싱 디바이스(3610)로부터 수신한 뇌파 정보를 서버(3620)에 전송할 수 있다.
단계 S3860에서 서버(3620)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3620)는 수신된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
한편, 서버(3620)가 사용자의 학습 상태를 결정하는 방법은 도 2 내지 도 31을 참조하여 전술한 디바이스(100)가 사용자의 학습 상태를 결정하는 방법과 대응될 수 있다.
단계 S3870에서, 서버(3620)는 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3620)는 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경하거나, 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 다른 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 추가하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
한편, 서버(3620)가 콘텐트를 변경하는 방법은 도 2 내지 도 31을 참조하여 전술한 디바이스(100)가 콘텐트를 변경하는 방법과 대응될 수 있다.
단계 S3880에서, 서버(3620)는 변경된 콘텐트를 디바이스(3630)에 전송할 수 있다. 한편, 단계 S3880은 도 37을 참조하여 전술한 단계 S3740과 대응될 수 있다.
단계 S3890에서, 디바이스(3630)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
도 39는 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 시스템(3900)을 설명하기 위한 개념도이다.
도 39에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 시스템(3900)은 센싱 디바이스(3910), 서버(3920), 디바이스(3930) 및 콘텐츠 제공 서버(3940)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 콘텐트를 제공하는 시스템(3900)이 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 콘텐트를 제공하는 시스템(3900)이 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 센싱 디바이스(3910)는 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 센싱 디바이스(3910)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(3910)에는 스마트 워치, 스마트 글래스, 블루투스 헤드폰 및 HMD 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 센싱 디바이스(3910)는 IoT 기능을 지원하지 않는 안경, 헤드폰 등에 부착 가능한 칩 형태일 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(3910)는 검출된 사용자의 생체 정보를 서버(3920)에 전송할 수 있다.
한편, 센싱 디바이스(3910)는 도 36을 참조하여 전술한 센싱 디바이스(3610)와 대응될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 서버(3920)는 콘텐츠 제공 서버(3940)로부터 제공되는 콘텐트를 수신하여, 디바이스(3930)에 스트리밍할 수 있다. 콘텐츠 제공 서버(3940)는 콘텐츠를 공급하는 업체에서 운영되는 서버로서 제작된 콘텐츠가 저장될 수 있다. 콘텐츠 제공 서버(3940)는 서버(3920)가 요청하는 콘텐트를 서버(3920)에 전송할 수 있다.
또한, 서버(3920)는 디바이스(3930)의 사용자가 미리 등록된 사용자로 인증되는 경우, 콘텐츠 제공 서버(3940)로부터 콘텐트를 수신하여, 디바이스(3930)에 수신한 콘텐트를 스트리밍 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 디바이스(3930)는 서버(3920)로부터 수신한 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 한편, 디바이스(3930)는 도 36을 참조하여 전술한 디바이스(3630)와 대응될 수 있다.
도 40은 본 발명의 다른 실시예에 따라 콘텐트를 제공하는 서버(3620)를 도시한 블록도이다.
도 40에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 서버(3620)는 통신부(3621) ?? 제어부(3623)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 콘텐트를 제공하는 서버(3620)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 서버(3620)는 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
통신부(3621)는 획득된 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(3621)는 센싱 디바이스(3610)에서 검출된 사용자의 생체 정보를 디바이스(3630)로부터 수신할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 통신부(3621)는 센싱 디바이스(3620)로부터 생체 신호를 수신할 수도 있다.
제어부(3623)는 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(3623)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 집중도, 이해도 및 스트레스도를 결정할 수 있다. 제어부(3623)는 결정된 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 이용하여 집중량, 이해량 스트레스량 및 기억량 등을 결정할 수 있다.
또한, 제어부(3623)는 도 2 내지 도 31을 참조하여 전술한 방법에 따라 수신한 뇌파 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다.
제어부(3623)는 디바이스(3630)에서 선택된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 결정된 사용자의 학습 상태에 따라 변경할 수 있다. 제어부(3623)에는 선택된 콘텐트를 이용하는데 필요한 학습 상태를 나타내는 임계치에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다.
제어부(3623)는 선택된 콘텐트에 대한 임계치와 사용자의 학습 상태를 비교할 수 있다. 또한, 제어부(3623)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제어부(3623)는 사용자의 학습 상태가 임계치를 만족하지 못하는 경우, 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부를 선택할 수 있다. 다른 예에 따라, 제어부(3623)는 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트에 추가하여 콘텐트를 변경할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 통신부(3621)는 변경된 콘텐트를 디바이스(3630)에 전송할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(3621)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 관한 메타데이터를 디바이스(3630)에 전송할 수도 있다.
도 41은 본 발명의 다른 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
센싱 디바이스(4100)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(10)는 입력 장치, 출력 장치, 제어 장치 등을 포함할 수 있으며, 예를 들어, 센싱 디바이스(4100)에는 스마트 워치, 스마트 글래스, 블루투스 헤드폰 및 HMD 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 센싱 디바이스(4100)에는 EEG(Electroencephalogram) 센서, 맥파 센서 및 심전도 센서 등의 바이오 센서가 구비될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 센싱 디바이스(4100)는 콘텐트를 출력할 수 있다. 이 때, 센싱 디바이스(4100)는 출력 대상이 되는 콘텐트를 사용자 입력에 기초하여 선택할 수 있다.
센싱 디바이스(4100)는 구비된 센서를 통해 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 센싱 디바이스(4100)는 검출된 사용자의 생체 정보에 따라 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 사용자의 학습 상태는 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나에 기초하여 나타낼 수 있다.
한편, 센싱 디바이스(4100)는 선택된 콘텐트에 포함된 정보를 효율적으로 사용자에게 제공하기 위해, 사용자의 학습 상태에 따라 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다. 여기에서, 사용자의 학습 상태는 출력된 콘텐트의 하위 콘텐트에 대한 학습 상태 및 앞으로 출력될 콘텐트의 하위 콘텐트에 대한 학습 상태 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
센싱 디바이스(4100)는 사용자의 학습 상태가 선택된 콘텐트에 대한 임계치에 대응되지 않는 경우, 선택된 콘텐트를 변경할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다.
도 42는 본 발명의 다른 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)가 콘텐트를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S4210에서, 센싱 디바이스(4100)는 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(4100)는 구비된 EEG 센서를 이용하여, 사용자의 뇌파 정보를 획득할 수 있다.
한편, 센싱 디바이스(4100)는 복수개의 콘텐츠 중 어느 하나를 선택하는 사용자의 입력이 수신되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 획득할 수 있다. 다른 예에 따라, 센싱 디바이스(4100)는 사용자 입력을 기초로 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수도 있다.
단계 S4220에서, 센싱 디바이스(4100)는 검출된 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)는 획득된 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 센싱 디바이스(4100)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 출력된 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 집중도, 이해도 및 스트레스도를 결정할 수 있다. 센싱 디바이스(4100)는 결정된 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 이용하여 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 등을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 센싱 디바이스(4100)는 이미 이용한 콘텐트의 일부 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수도 있다.
단계 S4230에서, 센싱 디바이스(4100)는 선택된 콘텐트를 결정된 사용자의 학습 상태에 따라, 변경할 수 있다.
한편, 여기에서 선택된 콘텐트는 센싱 디바이스(4100)내에 미리 저장된 복수의 콘텐츠 중 하나일 수 있다. 다른 예에 따라 선택된 콘텐트는 센싱 디바이스(4100)가 외부의 콘텐츠 제공 서버(도 39, 3940)로부터 스트리밍 방식으로 제공 받는 콘텐츠 중 하나일 수 있다.
센싱 디바이스(4100)에는 선택된 콘텐트를 이용하는데 필요한 학습 상태를 나타내는 임계치에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다. 임계치는 선택된 콘텐트에 포함된 정보를 사용자가 학습하기 위해 필요한 조건으로 미리 설정된 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나일 수 있다.
센싱 디바이스(4100)는 선택된 콘텐트에 대한 임계치와 사용자의 학습 상태를 비교할 수 있다. 또한, 센싱 디바이스(4100)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트를 변경할 수 있다.
예를 들어, 센싱 디바이스(4100)는 사용자의 학습 상태가 암계치를 만족하지 못하는 경우, 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경할 수 있다. 다른 예에 따라, 센싱 디바이스(4100)는 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트에 추가하여 콘텐트를 변경할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
단계 S4240에서, 센싱 디바이스(4100)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 관한 메타데이터를 출력할 수도 있다. 한편, 전술한 예는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 센싱 디바이스(4100)는 변경된 콘텐트 만을 출력할 수도 있다.
도 43은 본 발명의 다른 실시예에 따른 센싱 디바이스(4100)를 도시한 블록도이다.
도 43에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 콘텐트를 제공하는 센싱 디바이스(4100)는 센싱부(4110), 제어부(4130), 및 출력부(4150)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 콘텐트를 제공하는 센싱 디바이스(4100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 센싱 디바이스(4100)는 구현될 수 있다.
이하 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.
센싱부(4110)는 사용자의 생체 정보를 검출할 수 있다. 예를 들어 센싱부(4110)는 구비된 EEG 센서를 이용하여, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 센싱부(4110)는 복수개의 콘텐츠 중 어느 하나를 선택하는 사용자의 입력이 수신되는 경우, 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수 있다. 다른 예에 따라, 센싱부(4110)는 사용자 입력을 기초로 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 사용자의 뇌파 정보를 검출할 수도 있다.
제어부(4130)는 검출된 생체 정보에 기초하여 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(4130)는 획득된 사용자의 생체 정보에 기초하여 사용자의 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(4130)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐트가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 출력된 일부 하위 콘텐트에 대한 사용자의 집중도, 이해도 및 스트레스도를 결정할 수 있다. 제어부(4130)는 결정된 집중도, 이해도 및 스트레스도 중 적어도 하나를 이용하여 집중량, 이해량 스트레스량 및 기억량 등을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(4130)는 선택된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠가 출력되는 동안 획득된 사용자의 뇌파 정보에 기초하여 앞으로 이용할 콘텐트의 다른 하위 콘텐트에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 제어부(4130)는 이미 출력된 콘텐트의 일부 하위 콘텐츠에 대한 사용자의 학습 상태를 결정할 수도 있다.
제어부(4130)는 선택된 콘텐트를결정된 사용자의 학습 상태에 따라, 변경할 수 있다.
제어부(4130)에는 선택된 콘텐트를 이용하는데 필요한 학습 상태를 나타내는 임계치에 관한 정보가 미리 저장될 수 있다.
제어부(4130)는 선택된 콘텐트에 대한 임계치와 사용자의 학습 상태를 비교할 수 있다. 또한, 제어부(4130)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제어부(4130)는 사용자의 학습 상태가 임계치에 대응되지 않는 경우, 콘텐트에 포함된 하위 콘텐츠 중 일부를 선택하여 콘텐트를 변경할 수 있다.
다른 예에 따라, 제어부(4130)는 다른 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트를 선택된 콘텐트에 포함된 하위 콘텐트에 추가하여 콘텐트를 변경할 수도 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 본 발명의 일 실시예에 따라 콘텐트를 변경하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(4150)는 변경된 콘텐트를 출력할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 출력부(4150)는 변경된 콘텐트와 함께, 변경된 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트에 관한 메타데이터를 출력할 수도 있다. 한편, 전술한 예는 본 발명의 일 실시예일 뿐, 출력부(4150)는 변경된 콘텐트 만을 출력할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
100: 디바이스
110: 통신부
130: 제어부
150: 출력부

Claims (21)

  1. 디바이스에서 콘텐트를 출력하는 단계;
    센싱 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 생체 정보에 기초하여, 상기 출력된 콘텐트에 대한 사용자의 집중량, 사용자의 이해량, 사용자의 스트레스량 및 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 학습 상태를 결정하는 단계;
    각각의 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들을 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량에 따라 분류한 결과 획득된 정보를 이용하여, 상기 출력된 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들 중 상기 결정된 사용자의 학습 상태에 대응되는 콘텐트 변경 방법을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여 변경된 콘텐트를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 사용자의 학습 상태를 결정하는 단계는,
    상기 수신된 생체 정보에 포함된 뇌파 정보를 이용하여, 상기 출력된 콘텐트에 대한 상기 사용자의 집중량, 상기 사용자의 이해량, 상기 사용자의 스트레스량 및 상기 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 사용자의 집중량, 상기 사용자의 이해량, 상기 사용자의 스트레스량 및 상기 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 기 설정된 임계치와 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과에 기초하여, 상기 콘텐트의 변경 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 1 하위 콘텐트에 다른 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 2 하위 콘텐트를 추가하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 추가하는 단계는,
    상기 제 1 하위 콘텐트 및 상기 제 2 하위 콘텐트를 선택하는 단계;
    상기 선택된 제 1 하위 콘텐트 및 상기 선택된 제 2 하위 콘텐트를 변경하는 단계; 및
    상기 변경된 제 1 하위 콘텐트 및 상기 변경된 제 2 하위 콘텐트를 배열하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상, 크기 및 위치 중 적어도 하나를 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트의 출력 시점, 출력 횟수 및 출력 속도 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들 중 일부를 다른 하위 콘텐트의 객체로 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스의 콘텐트 제공 방법.
  9. 삭제
  10. 서버가 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 사용자의 생체 정보에 기초하여, 상기 디바이스에서 출력된 콘텐트에 대한 사용자의 집중량, 사용자의 이해량, 사용자의 스트레스량 및 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 학습 상태를 결정하는 단계;
    각각의 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들을 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량에 따라 분류한 결과 획득된 정보를 이용하여, 상기 출력된 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들 중 상기 결정된 사용자의 학습 상태에 대응되는 콘텐트 변경 방법을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여 변경된 콘텐트를 상기 디바이스에 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서버의 콘텐트 제공 방법.
  11. 콘텐트를 출력하는 출력부;
    센싱 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 통신부; 및
    상기 수신된 생체 정보에 기초하여, 상기 출력된 콘텐트에 대한 사용자의 집중량, 사용자의 이해량, 사용자의 스트레스량 및 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 학습 상태를 결정하고, 각각의 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들을 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량에 따라 분류한 결과 획득된 정보를 이용하여, 상기 출력된 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들 중 상기 결정된 학습 상태에 대응되는 콘텐트 변경 방법을 결정하는 제어부를 포함하고,
    상기 출력부는,
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여 변경된 콘텐트를 출력하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 수신된 생체 정보에 포함된 뇌파 정보를 이용하여, 상기 출력된 콘텐트에 대한 상기 사용자의 집중량, 상기 사용자의 이해량, 상기 사용자의 스트레스량 및 상기 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 사용자의 집중량, 상기 사용자의 이해량, 상기 사용자의 스트레스량 및 상기 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 기 설정된 임계치와 비교하고, 상기 비교 결과에 기초하여, 상기 콘텐트의 변경 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 1 하위 콘텐트에 다른 콘텐트 내에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트인 제 2 하위 콘텐트를 추가하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제 1 하위 콘텐트 및 상기 제 2 하위 콘텐트를 선택하고, 상기 선택된 제 1 하위 콘텐트 및 상기 선택된 제 2 하위 콘텐트를 변경하여, 상기 변경된 제 1 하위 콘텐트 및 상기 변경된 제 2 하위 콘텐트를 배열하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  16. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들의 형태, 색상, 크기 및 위치 중 적어도 하나를 변경하는 콘텐트를 제공하는 디바이스.
  17. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트에 포함된 적어도 하나의 하위 콘텐트의 출력 시점, 출력 횟수 및 출력 속도 중 적어도 하나를 결정하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  18. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여, 상기 콘텐트의 적어도 하나의 하위 콘텐트에 포함된 객체들 중 일부를 다른 하위 콘텐트의 객체로 변경하는 것을 특징으로 하는 디바이스.
  19. 삭제
  20. 디바이스로부터 사용자의 생체 정보를 수신하는 통신부; 및
    상기 수신된 사용자의 생체 정보에 기초하여, 상기 디바이스에서 출력된 콘텐트에 대한 사용자의 집중량, 사용자의 이해량, 사용자의 스트레스량 및 사용자의 기억량 중 적어도 하나를 포함하는 사용자의 학습 상태를 결정하고, 각각의 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들을 집중량, 이해량, 스트레스량 및 기억량에 따라 분류한 결과 획득된 정보를 이용하여, 상기 출력된 콘텐트의 종류에 대한 복수의 콘텐트 변경 방법들 중 상기 결정된 사용자의 학습 상태에 대응되는 콘텐트 변경 방법을 결정하는 제어부를 포함하고,
    상기 통신부는,
    상기 결정된 콘텐트 변경 방법에 기초하여 변경된 콘텐트를 상기 디바이스에 전송하는 것을 특징으로 하는 서버.
  21. 제 1항 내지 제8항 및 제 10항 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180233220A1 (en) * 2017-02-15 2018-08-16 Dayton Christian Trent Pharmacological dispensing system
GB2565302B (en) * 2017-08-08 2022-04-13 Sony Interactive Entertainment Inc Head-mountable apparatus and methods
US11037460B2 (en) * 2018-06-05 2021-06-15 International Business Machines Corporation Cognitive robotic assistance for education
US11786694B2 (en) 2019-05-24 2023-10-17 NeuroLight, Inc. Device, method, and app for facilitating sleep
JP7418873B2 (ja) * 2020-11-30 2024-01-22 株式会社進鳳堂 判定装置及びプログラム
US20220215436A1 (en) * 2021-01-07 2022-07-07 Interwise Ltd. Apparatuses and methods for managing content in accordance with sentiments
WO2022158160A1 (ja) * 2021-01-19 2022-07-28 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 支援システム、支援方法、及びプログラム
KR102366859B1 (ko) * 2021-05-24 2022-02-23 라이트하우스(주) 교육 콘텐츠 큐레이션 및 커리큘럼 제공 방법, 장치 및 시스템
US20230275889A1 (en) * 2022-02-25 2023-08-31 Capital One Services, Llc Authentication using brain-machine interfaces

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3970759B2 (ja) * 2002-12-11 2007-09-05 中部日本電気ソフトウェア株式会社 生体固有情報を用いた表示システム及び表示方法
KR20060007334A (ko) 2004-07-19 2006-01-24 (주) 심평 착탈식 귀전극 부착 가능한 뇌파 측정용 휴대용 접이식헤드셋
JP5228305B2 (ja) 2006-09-08 2013-07-03 ソニー株式会社 表示装置、表示方法
KR20120035571A (ko) 2010-10-06 2012-04-16 에스케이텔레콤 주식회사 신체상태를 통한 학습정보 제공 방법 및 그의 단말장치
KR20120065111A (ko) * 2010-12-10 2012-06-20 박찬시 몰입도 평가 기반 맞춤형 온라인 학습 방법 및 시스템
KR20130082839A (ko) 2011-12-20 2013-07-22 두산동아 주식회사 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공 장치 및 그 방법
KR20140021208A (ko) 2012-08-09 2014-02-20 숭실대학교산학협력단 학습 의지 및 학습 능률 패턴 변동 예측을 통해 개인화된 콘텐츠 제공 장치 및 방법
KR101566788B1 (ko) 2012-11-16 2015-11-09 삼육대학교산학협력단 하지기능 및 보행기능을 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스를 기반한 기능적 전기자극치료기
JP2013077013A (ja) 2012-11-20 2013-04-25 Sony Corp 表示装置、表示方法
US9030495B2 (en) * 2012-11-21 2015-05-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Augmented reality help
WO2015047032A1 (ko) 2013-09-30 2015-04-02 삼성전자 주식회사 생체 신호에 기초하여 컨텐츠를 처리하는 방법, 및 그에 따른 디바이스
US9881512B2 (en) * 2014-08-29 2018-01-30 Dhiraj JEYANANDARAJAN Systems and methods for customizing a learning experience of a user
KR102293795B1 (ko) 2014-09-24 2021-08-25 삼성전자주식회사 디바이스에 컨텐츠를 출력하는 방법, 그 디바이스 및 기록매체
US9892167B2 (en) * 2015-03-31 2018-02-13 Rovi Guides, Inc. Methods and systems for generating cluster-based search results

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