KR102461829B1 - Method for recommending contents and system for the same - Google Patents

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KR102461829B1
KR102461829B1 KR1020200142479A KR20200142479A KR102461829B1 KR 102461829 B1 KR102461829 B1 KR 102461829B1 KR 1020200142479 A KR1020200142479 A KR 1020200142479A KR 20200142479 A KR20200142479 A KR 20200142479A KR 102461829 B1 KR102461829 B1 KR 102461829B1
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Abstract

본 발명에 따른 컨텐츠 추천 시스템이 컨텐츠를 추천하는 방법은, 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계, 시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계, 상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계, 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계 및 상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함한다.A method for a content recommendation system to recommend content according to the present invention includes: receiving a plurality of content from a content DB; classifying the plurality of content into various types according to a predetermined criterion; Providing content to a learner, receiving the learner's gaze movement information through eye tracking, determining the learner's gaze range based on the gaze movement information, the first content included in the gaze range and determining whether the learner is in any one of the preset states by analyzing the contents of , and recommending second content classified into a type corresponding to the determined state to the learners.

Description

컨텐츠 추천 방법 및 시스템{Method for recommending contents and system for the same}Method for recommending contents and system for the same}

본 발명은 컨텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 학습자의 인지발달 및 흥미도에 따라 컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a content recommendation method and system, and more particularly, to a content recommendation method and system for recommending content according to a learner's cognitive development and interest level.

미디어 매체와 통신 기술의 발전으로 인해, 일반적인 정보뿐만 아니라 학습용 정보도 미디어 매체를 통해 습득하고 있으며, 미디어 매체를 통한 학습은 어린 아이들에게도 많은 영향을 미치고 있다.Due to the development of media media and communication technology, not only general information but also learning information is acquired through media media, and learning through media media has a great influence on young children.

따라서, 디지털 네이티브(digital native)라는 용어가 있을 정도로 요즘 아이들은 태어나자 마자 통신 기기에서 제공되는 다양한 컨텐츠를 통해 학습을 실시하고 있다. Therefore, these days, children are learning through various contents provided by communication devices as soon as they are born to the extent that the term digital native exists.

다양한 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 플랫폼(contents platform)은 단순히 다양한 컨텐츠들을 많이 모아 놓고 회원들에게 제공하는 방식과 각 회원의 선호도에 적합한 컨텐츠를 선별하여 제공하는 추천 방식으로 동작되고 있다.A contents platform that provides various contents is operated in a method of simply collecting a lot of various contents and providing them to members, and a recommendation method of selecting and providing contents suitable for each member's preference.

따라서, 아이들의 교육을 위한 교육용 컨텐츠를 이용하는 경우, 첫 번 번째 방식의 경우에는 너무 많은 컨텐츠의 양으로 인해 교육 대상자에게 적합한 컨텐츠의 선택에 많은 어려움이 발생하며, 판단력이 부족한 아이에게 무작위적으로 노출되는 컨텐츠로 인한 불안감이 발생한다. Therefore, in the case of using educational content for children's education, in the case of the first method, a lot of difficulty occurs in selecting suitable content for the subject of education due to the amount of too much content, and it is randomly exposed to children who lack judgment. Anxiety arises due to the content being used.

또한, 선호도 등을 이용하여 컨텐츠를 추천받는 경우, 교육 대상자인 아이들의 취향에 맞는 컨텐츠의 추천이 이루어지므로 교육적이지 않은 내용의 컨텐츠가 추천되는 경우가 많다.In addition, when content is recommended using preference, etc., content that is not educational is often recommended because content suitable for the taste of children who are education subjects is recommended.

대한민국 등록특허 제10-2054549호(공고일자: 2019년 12월 04일, 발명의 명칭: 학습자의 동공 변화를 이용한 인지 부하 측정 방법 및 인지 부하 측정 장치)Republic of Korea Patent Registration No. 10-2054549 (Announcement Date: December 04, 2019, Title of Invention: Cognitive Load Measurement Method and Cognitive Load Measurement Apparatus Using Changes in Learner's Pupil)

본 발명이 해결하려는 과제는, 학습자의 인지발달 정도 및 흥미도에 따라 컨텐츠를 추천하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. An object of the present invention is to provide a method and system for recommending content according to the degree of cognitive development and interest of a learner.

본 발명이 해결하려는 다른 과제는, 주요 학습자인 어린 아이들에게 교육적인 컨텐츠를 제공할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. Another problem to be solved by the present invention is to provide a method and system capable of providing educational content to young children, who are main learners.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 컨텐츠 추천 시스템이 컨텐츠를 추천하는 방법은, 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계, 시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계, 상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계, 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계 및 상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함할 수 있다.A method for a content recommendation system of the present invention to recommend content for solving the above problem includes: receiving a plurality of content from a content DB; classifying the plurality of content into various types according to a predetermined criterion; Providing the first content among the contents to the learner, receiving the learner's gaze movement information through eye tracking, determining the learner's gaze range based on the gaze movement information, including in the gaze range It may include analyzing the content of the first content to be determined to determine whether the learner is in any one of preset states, and recommending second content classified into a type corresponding to the determined state to the learner.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기설정된 상태는 시각적 표상과 관계된 제1 상태와 언어적 표상과 관계된 제2 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the preset state may include at least one of a first state related to a visual representation and a second state related to a verbal representation.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the learner's state is determined as the first state related to the visual representation, the second content may be content classified by linguistic type.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the learner's state is determined as the second state related to the verbal representation, the second content may be content classified as a visual type.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하는 것은, 상기 사용자가 상기 제1 컨텐츠의 포함된 이미지와 텍스트를 응시하는 시간을 비교하는 것일 수 있다.In one embodiment of the present invention, analyzing the content of the first content may be comparing the time the user gazes at the image and text included in the first content.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 시선 추적을 통해 상기 학습자의 동공 정보를 수신하는 단계; 및 상기 동공 정보에 기반하여 상기 학습자의 흥미도가 미리 정해진 유형 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment of the present invention, receiving the pupil information of the learner through eye tracking; and determining whether the learner's level of interest is one of predetermined types based on the pupil information.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the learner's state is determined as the first state related to the visual representation and the learner's interest is determined as the first type related to the drop in interest, the second content is the visual type It may be content classified as .

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the learner's state is determined as the second state related to linguistic representation and the learner's interest level is determined as the first type related to the decline in interest, the second content is language It may be content classified by enemy type.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the learner's state is determined as the first state related to the visual representation and the learner's interest is determined as the second type related to the increase in interest, the second content is verbal It may be content classified by type.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the learner's state is determined as the second state related to linguistic representation and the learner's level of interest is determined as the second type related to increased interest, the second content is visually It may be content classified by type.

또한, 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 시스템은, 통신부; 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 컨텐츠 수신부; 상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 컨텐츠 분류부; 상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 상기 통신부를 통해 학습자에게 제공하는 제어부; 시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 시선 정보 수신부; 및 상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 시선 범위 판단부를 포함하며, 상게 제어부는 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하고, 상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 추천할 수 있다.In addition, the content recommendation system for recommending the content of the present invention for solving the above problem, the communication unit; a content receiving unit for receiving a plurality of contents from the contents DB; a content classification unit for classifying the plurality of contents into various types according to a predetermined criterion; a control unit providing a first content among the plurality of contents to a learner through the communication unit; a gaze information receiver configured to receive gaze movement information of the learner through gaze tracking; and a gaze range determination unit configured to determine the gaze range of the learner based on the gaze movement information, wherein the image control unit analyzes the content of the first content included in the gaze range to allow the learner to select any one of the preset states. It is possible to determine whether or not to recognize the second content, and to recommend the second content classified into a type corresponding to the determined state.

본 발명의 일 실시예에 따른 방법 및 시스템에 의하면 학습자의 니즈에 맞는 컨텐츠만이 제공되어, 학습자가 부적합한 컨텐츠에 무분별하게 노출되는 것이 방지된다.According to the method and system according to an embodiment of the present invention, only content that meets the needs of the learner is provided, thereby preventing the learner from being indiscriminately exposed to inappropriate content.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법 및 시스템에 의하면 현재 발달 상황에 적합한 컨텐츠가 해당 학습자에게 제공되므로, 컨텐츠를 이용한 학습자의 발달 교육이 효율적으로 이루어진다.In addition, according to the method and system according to an embodiment of the present invention, since content suitable for the current developmental situation is provided to the learner, developmental education of the learner using the content is efficiently performed.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템에 대한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템, 사용자 단말 및 컨텐츠 DB의 연결에 대한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법에 대한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습자의 시선 범위를 판단하는 것에 대한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 컨텐츠 추천의 실시예에 대한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.
1 is a block diagram of a content recommendation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a connection between a content recommendation system, a user terminal, and a content DB according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a content recommendation method according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for determining a learner's gaze range according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an embodiment of a second content recommendation according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart for determining recommended content according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating a specific example of determining recommended content according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, the embodiments disclosed in the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components are assigned the same reference numerals regardless of reference numerals, and redundant description thereof will be omitted. The suffixes "module" and "part" for components used in the following description are given or mixed in consideration of only the ease of writing the specification, and do not have distinct meanings or roles by themselves. In addition, in describing the embodiments disclosed in the present specification, if it is determined that detailed descriptions of related known technologies may obscure the gist of the embodiments disclosed in this specification, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in this specification, and the technical idea disclosed herein is not limited by the accompanying drawings, and all changes included in the spirit and scope of the present invention , should be understood to include equivalents or substitutes.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including ordinal numbers such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it may be directly connected or connected to the other component, but it is understood that other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In the present application, terms such as “comprises” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It is to be understood that this does not preclude the possibility of the presence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

본 명세서에 있어서 네트워크의 통신 방식은 제한되지 않으며, 각 구성요소간 연결이 동일한 네트워크 방식으로 연결되지 않을 수도 있다. 네트워크는, 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 5G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 유선 및/또는 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In the present specification, the communication method of the network is not limited, and the connection between each component may not be connected by the same network method. The network may include not only a communication method using a communication network (eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, a broadcasting network, a satellite network, etc.) but also short-range wireless communication between devices. For example, the network may include all communication methods through which an object and an object can network, and is not limited to wired communication, wireless communication, 3G, 4G, 5G, or other methods. For example, a wired and/or network may be a Local Area Network (LAN), a Metropolitan Area Network (MAN), a Global System for Mobile Network (GSM), an Enhanced Data GSM Environment (EDGE), a High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), Wideband Code Division Multiple Access (W-CDMA), Code Division Multiple Access (CDMA), Time Division Multiple Access (TDMA), Bluetooth, Zigbee, Wi-Fi, Voice over VoIP Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX (World Interoperability for Microwave Access), and one or more communication methods selected from the group consisting of ultrasonic communication can refer to a communication network by However, the present invention is not limited thereto.

이하, 첨부된 도 1 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법 및 시스템에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, a content recommendation method and system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying FIGS. 1 to 7 .

본 발명은 학습자에게 컨텐츠를 추천하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for recommending content to a learner.

본 발명의 컨텐츠를 추천하는 방법은 컨텐츠 추천 시스템에 의해 수행된다.The method of recommending content according to the present invention is performed by a content recommendation system.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템에 대한 구성도이다.1 is a block diagram of a content recommendation system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 통신부(110), 컨텐츠 수신부(120), 컨텐츠 분류부(130), 제어부(140), 시선 정보 수신부(150) 및 시선 범위 판단부(160)를 포함한다.Referring to FIG. 1 , the content recommendation system 100 includes a communication unit 110 , a content receiving unit 120 , a content classifying unit 130 , a control unit 140 , a gaze information receiving unit 150 , and a gaze range determining unit 160 . includes

이하 컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 각 부의 기능에 대해서 설명한다.Hereinafter, functions of each unit included in the content recommendation system 100 will be described.

컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 통신부(110)는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 통신부(110)는 네트워크를 통해 사용자 단말 또는 컨텐츠 DB와 연결될 수 있다. 컨텐츠 수신부(120)는 통신부(110)를 통해 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신할 수 있다. 컨텐츠 분류부(130)는 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있다. 제어부(140)는 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 상기 통신부를 통해 학습자에게 제공할 수 있다. 시선 정보 수신부(150)는 시선 추적을 통해 학습자의 시선 움직임 정보를 수신할 수 있다. 시선 범위 판단부(160)는 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위를 판단할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 시선 범위에 포함되는 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하고, 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 추천할 수 있다. 이에 대해서는 구체적인 실시예 별로 설명하도록 한다.The communication unit 110 included in the content recommendation system 100 may communicate through a network. The communication unit 110 may be connected to a user terminal or a content DB through a network. The content receiving unit 120 may receive a plurality of contents from the contents DB through the communication unit 110 . The content classification unit 130 may classify a plurality of content into various types according to a predetermined criterion. The controller 140 may provide a first content among a plurality of content to the learner through the communication unit. The gaze information receiver 150 may receive gaze movement information of the learner through gaze tracking. The gaze range determination unit 160 may determine the gaze range of the learner based on gaze movement information. Also, the controller 140 may analyze the content of the first content included in the gaze range to determine which one of the preset states the learner is in, and recommend the second content classified into a type corresponding to the determined state. This will be described for each specific embodiment.

각 부의 더욱 구체적인 기능에 대해서는 이하에서 컨텐츠 추천 방법 및 시스템을 설명하면서 상세히 설명한다.More specific functions of each unit will be described in detail below while describing a content recommendation method and system.

본 명세서에서 설명되는 사용자 단말에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display) 등이 포함될 수 있다.The user terminal described in this specification includes a mobile phone, a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation system, and a slate PC. , a tablet PC, an ultrabook, a wearable device, for example, a watch-type terminal (smartwatch), a glass-type terminal (smart glass), a head mounted display (HMD), etc. may be included. .

사용자 단말은 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다.The user terminal may include a communication module, and technical standards or communication methods for mobile communication (eg, Global System for Mobile communication (GSM), Code Division Multi Access (CDMA), Code Division Multi Access 2000 (CDMA2000) ), Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only (EV-DO), Wideband CDMA (WCDMA), High Speed Downlink Packet Access (HSDPA), High Speed Uplink Packet Access (HSUPA), Long Term Evolution (LTE), A wireless signal is transmitted and received with at least one of a base station, an external terminal, and a server on a mobile communication network constructed according to LTE-A (Long Term Evolution-Advanced), etc.).

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템, 사용자 단말 및 컨텐츠 DB의 연결에 대한 도면이다.2 is a diagram illustrating a connection between a content recommendation system, a user terminal, and a content DB according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템(100), 사용자 단말(220) 및 컨텐츠 DB(200)는 네트워크(210)를 통해 상호간에 연결될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the content recommendation system 100 , the user terminal 220 , and the content DB 200 may be connected to each other through the network 210 .

사용자 단말(220)은 상술한 통신 모듈을 통해 네트워크(210)와 연결되며, 컨텐츠 추천 시스템(100) 및 컨텐츠 DB(200)와 데이터를 송수신할 수 있다.The user terminal 220 is connected to the network 210 through the above-described communication module, and may transmit/receive data to and from the content recommendation system 100 and the content DB 200 .

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법의 각 단계에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, each step of the content recommendation method according to an embodiment of the present invention will be described.

본 명세서에서 설명되는 컨텐츠는 음악, 동영상 등을 포함할 수 있으며 이에 한정되지 않고 서버를 통해 사용자에게 제공되는 모든 컨텐츠일 수 있다. 그러나 이하에서는 설명의 편의를 위해 컨텐츠를 동영상으로 가정하고 설명하도록 한다.The content described in this specification may include music, video, etc., but is not limited thereto, and may be any content provided to a user through a server. However, in the following description, it is assumed that the content is a moving picture for convenience of explanation.

또한, 학습자는 사용자 단말(220)을 통해 컨텐츠를 제공받아 학습을 수행하는 것으로 가정하고 설명하도록 한다.In addition, it is assumed that the learner is provided with content through the user terminal 220 to perform learning.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법에 대한 순서도이다.3 is a flowchart of a content recommendation method according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템이(100) 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계(S310), 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계(S320), 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계(S330), 시선 추적을 통해 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계(S340), 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계(S350), 시선 범위에 포함되는 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계(S360) 및 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 학습자에게 추천하는 단계(S370)를 포함한다.Referring to FIG. 3 , the content recommendation system 100 receives a plurality of content from the content DB ( S310 ), classifying the plurality of content into various types according to a predetermined criterion ( S320 ), among the plurality of content Providing the first content to the learner (S330), receiving the learner's gaze movement information through eye tracking (S340), determining the learner's gaze range based on the gaze movement information (S350), the gaze range Including a step (S360) of analyzing the content of the first content included in the learner to determine whether the learner is in any one of the preset states (S360) and a step of recommending the second content classified into a type corresponding to the determined state to the learner (S370) do.

상술한 각 단계들은 특별한 인과관계에 의해 나열된 순서에 따라 수행되어야 하는 경우를 제외하고, 나열된 순서와 상관없이 수행될 수 있다. 그러나 이하에서는 설명의 편의를 위해 상술한 각 단계들이 나열된 순서에 따라 수행되는 것을 가정하여 설명하도록 한다.Each of the above-described steps may be performed irrespective of the listed order, except for a case where they must be performed in the listed order due to a special causal relationship. However, hereinafter, for convenience of description, it is assumed that each of the above-described steps is performed in the listed order.

이하, 각 단계를 구체적으로 설명한다.Hereinafter, each step will be described in detail.

컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계(S310)는 컨텐츠 추천 시스템이(100) 컨텐츠 DB(200)에 포함된 컨텐츠를 수신하는 단계이다. 컨텐츠 DB는 자체적으로 구축된 DB일 수 있고, 유투브 등 상용 DB일 수도 있다. 컨텐츠 추천 시스템(100)은 접근가능한 모든 DB에서 컨텐츠를 분류하기 위해 여러 개의 컨텐츠를 수신할 수 있다.The step of receiving a plurality of contents from the contents DB ( S310 ) is a step in which the contents recommendation system 100 receives the contents included in the contents DB 200 . The content DB may be a self-built DB or a commercial DB such as YouTube. The content recommendation system 100 may receive multiple contents in order to classify contents from all accessible DBs.

복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계(S320)는 컨텐츠 DB(200)로부터 컨텐츠를 수신한 후 이를 분류하는 단계이다. 분류 과정은 컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 프로그램에 의해 자동으로 분류될 수 있으며, 또는 시스템 관리자가 수동으로 분류할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠 DB(200)로부터 복수개의 컨텐츠를 수신한 후, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 자막이 포함된 컨텐츠 또는 자막이 포함되지 않은 컨텐츠로 자동으로 분류할 수 있다. 다른 실시예로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 동물이 많이 등장하는 컨텐츠 또는 사람이 많이 등장하는 컨텐츠 등으로 자동으로 분류할 수 있다. 또한, 컨텐츠 분류는 시스템 관리자에 의해 수동으로 분류될 수도 있다. 일 실시예로, 시스템 관리자는 컨텐츠를 시청한 후 컨텐츠 주제에 따라 영상을 분류할 수 있다. 구체적으로, 시스템 관리자가 컨텐츠 주제를 판단하여 음악 주제 컨텐츠, 교육 주제 컨텐츠, 건강 주제 컨텐츠 등으로 분류할 수 있다. 다른 실시예로, 시스템 관리자는 컨텐츠를 시청한 후 컨텐츠 난이도에 따라 영상을 분류할 수 있다. 구체적으로, 난이도를 상, 중, 하로 나누어 컨텐츠를 분류할 수 있다. 또 다른 실시예로, 시스템 관리자는 컨텐츠를 시청한 후 컨텐츠 유형에 따라 컨텐츠를 분류할 수 있다. 구체적으로, 반복이 필요한 영상, 시리즈 시청이 필요한 영상, 순서에 따라 시청이 필요한 영상 등 다양한 유형으로 컨텐츠를 분류할 수 있다. 상술한 예시들은 컨텐츠 분류 방법에 일 예시이며, 본 명세서에서 설명하는 컨텐츠 분류는 이에 한정되지 않고 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.The step of classifying the plurality of contents into various types according to a predetermined criterion ( S320 ) is a step of classifying the contents after receiving the contents from the contents DB 200 . The classification process may be automatically classified by a program included in the content recommendation system 100 or may be classified manually by a system administrator. In an embodiment, after receiving a plurality of contents from the contents DB 200 , the contents recommendation system 100 may automatically classify contents with or without subtitles. In another embodiment, the content recommendation system 100 may automatically classify content in which many animals appear or content in which many people appear. In addition, content classification may be manually classified by a system administrator. As an embodiment, the system administrator may classify images according to content subjects after viewing the content. Specifically, the system administrator may determine the content subject and classify the content into music subject content, education subject content, health subject content, and the like. In another embodiment, the system administrator may classify the image according to the difficulty level of the content after viewing the content. Specifically, the content may be classified by dividing the difficulty level into high, medium, and low. In another embodiment, the system administrator may classify the content according to the content type after viewing the content. Specifically, content may be classified into various types, such as an image requiring repetition, an image requiring series viewing, and an image requiring viewing according to an order. The above-described examples are examples of a content classification method, and the content classification described in this specification is not limited thereto and may be performed by various methods.

컨텐츠를 분류하는 단계(S320)는 컨텐츠를 적어도 하나의 구간으로 구분하는 단계를 포함할 수 있다. 상술한 과정에 의하여 복수개의 컨텐츠 중 교육 주제 컨텐츠로 분류된 어느 하나의 컨텐츠는 다시 적어도 하나의 구간으로 구분될 수 있다. 구체적으로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 구간에 포함된 요소를 분석하여 컨텐츠를 적어도 하나의 구간으로 구분할 수 있다. 구분 과정은 컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 프로그램에 의해 자동으로 구분될 수 있으며, 또는 시스템 관리자가 수동으로 구분할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠의 내용에 따라 구간을 구분할 수 있다. 구체적으로, 교육 주제 컨텐츠는 교육 내용을 설명하는 구간과 교육 내용을 확인하는 구간으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 사람이 교육 내용을 학습자에게 설명하는 구간을 컨텐츠의 제1 구간으로, 이후 퀴즈 등 학습자에게 교육 내용을 확인하는 구간을 제2 구간으로 결정할 수 있다. 더하여, 제2 구간 이후 다시 사람이 교육 내용을 학습자에게 설명하는 구간을 컨텐츠의 제3 구간으로 결정할 수 있다. 다른 실시예로, 컨텐츠에 주체에 따라 구간을 구분할 수 있다. 구체적으로, 컨텐츠에 사람이 등장하는 구간과 컨텐츠에 동물이 등장하는 구간으로 구분될 수 있다. 상술한 예시들은 컨텐츠 구분 방법에 일 예시이며, 본 명세서에서 설명하는 컨텐츠 분류는 이에 한정되지 않고 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.Classifying the content ( S320 ) may include classifying the content into at least one section. Any one of the contents classified as educational topic contents among the plurality of contents by the above-described process may be divided into at least one section again. Specifically, the content recommendation system 100 may divide the content into at least one section by analyzing the elements included in the section. The classification process may be automatically classified by a program included in the content recommendation system 100 or may be manually classified by a system administrator. As an embodiment, the section may be divided according to the content of the content. Specifically, the educational subject content may be divided into a section for explaining the educational content and a section for confirming the educational content. For example, the content recommendation system 100 may determine a section in which a person explains the educational content to the learner as the first section of the content, and a section in which the learner checks the educational content, such as a quiz, as the second section. In addition, after the second section, a section in which the human explains the educational content to the learner may be determined as the third section of the content. In another embodiment, the content may be divided into sections according to subjects. Specifically, it may be divided into a section in which a person appears in the content and a section in which an animal appears in the content. The above-described examples are examples of a content classification method, and the content classification described in this specification is not limited thereto and may be performed by various methods.

컨텐츠 추천 시스템(100)은 상술한 방법에 의하여 구분된 컨텐츠의 구간에 포함된 요소 중 시각적 요소 및 언어적 요소의 비중을 산출할 수 있다. 또한, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 산출한 비중에 따라 구간의 유형을 결정할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠 추천 시스템(100)이 사람이 교육 내용을 학습자에게 설명하는 구간을 컨텐츠의 제1 구간으로 결정한 경우, 제1 구간에 포함된 요소를 분석하여 시각적 요소 및 언어적 요소의 비중을 산출할 수 있다. 구체적으로, 제1 구간에 포함된 설명 내용이 대부분 문자로 이루어진 경우 시각적 요소보다 언어적 요소의 비중이 높을 수 있다. 이 때, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 제1 구간의 유형을 언어적 유형으로 결정할 수 있다. 반대로, 제1 구간에 포함된 설명 내용이 대부분 이미지로 이루어진 경우 언어적 요소보다 언어적 요소의 비중이 높을 수 있다. 이 때, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 제1 구간의 유형을 시각적 유형으로 결정할 수 있다. 컨텐츠 추천 시스템(100)이 구분하는 컨텐츠 구간의 유형은 시각적 유형, 언어적 유형 외에도 다양한 유형으로 구분될 수 있다.The content recommendation system 100 may calculate the weight of the visual element and the linguistic element among the elements included in the section of the content divided by the above-described method. Also, the content recommendation system 100 may determine the type of section according to the calculated weight. In one embodiment, when the content recommendation system 100 determines the section in which the person explains the educational content to the learner as the first section of the content, it analyzes the elements included in the first section to determine the weight of the visual element and the linguistic element can be calculated. Specifically, when most of the description included in the first section consists of text, the proportion of the linguistic element may be higher than the visual element. In this case, the content recommendation system 100 may determine the type of the first section as a linguistic type. Conversely, when most of the description included in the first section consists of images, the proportion of the linguistic element may be higher than that of the linguistic element. In this case, the content recommendation system 100 may determine the type of the first section as a visual type. The type of content section classified by the content recommendation system 100 may be divided into various types in addition to a visual type and a linguistic type.

복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계(S330)는 컨텐츠 추천 시스템(100)이 하나의 컨텐츠를 사용자 단말(220)을 통해 학습자에게 제공하는 단계이다. 제1 컨텐츠는 컨텐츠 추천 시스템(100)이 단계(S320)에서 분류한 결과와 학습자의 정보를 비교하여 선택한 컨텐츠일 수 있다. 일 실시예로, 학습자가 3~5세 아동인 경우 컨텐츠 추천 시스템(100)은 분류된 기준이 유아용 영상인 컨텐츠 중 1개를 제1 컨텐츠로 제공할 수 있다. 다른 실시예로, 학습자가 수학 교육 영상을 자주 시청하는 이력을 가지고 있는 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 분류된 기준이 수학 교육 영상인 컨텐츠 중 1개를 제1 컨텐츠로 제공할 수 있다. 반대의 실시예로, 학습자가 게임 관련 영상을 자주 시청하는 이력을 가지고 있는 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자에게 다양한 영상을 추천하기 위하여 분류된 기준이 음악 관련 영상인 컨텐츠 중 1개를 제1 컨텐츠로 제공할 수 있다. 상술한 바와 같이, 컨텐츠 추천 시스템(100)이 학습자에게 제공하는 제1 컨텐츠는 학습자의 정보와 관련된 컨텐츠일 수 있고, 또는 컨텐츠 DB에서 수신한 컨텐츠 중 타인의 시청비율이 높은 컨텐츠일 수도 있다.The step of providing the first content among the plurality of content to the learner ( S330 ) is a step in which the content recommendation system 100 provides one content to the learner through the user terminal 220 . The first content may be content selected by the content recommendation system 100 by comparing the classification result in step S320 with the learner's information. In an embodiment, when the learner is a child aged 3 to 5, the content recommendation system 100 may provide one of the contents whose classification criterion is an infant image as the first content. As another embodiment, when the learner has a history of frequently viewing mathematics education images, the content recommendation system 100 may provide one of the content whose classification criterion is a mathematics education image as the first content. In the opposite embodiment, when the learner has a history of frequently viewing game-related videos, the content recommendation system 100 provides one of the contents whose classification criteria are music-related videos in order to recommend various videos to the learner. 1 can be provided as content. As described above, the first content provided by the content recommendation system 100 to the learner may be content related to the learner's information, or content received from the content DB may be content with a high viewing rate of others.

이하, 도 4를 참조하여 시선 추적을 통해 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계(S340) 및 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계(S350)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the step of receiving the learner's gaze movement information through eye tracking ( S340 ) and the step of determining the learner's gaze range based on the gaze movement information ( S350 ) will be described with reference to FIG. 4 .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습자의 시선 범위를 판단하는 것에 대한 도면이다.4 is a diagram for determining a learner's gaze range according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 학습자는 사용자 단말(220)을 통해 컨텐츠를 제공받기 때문에 사용자 단말(220)에 시선이 향하게 된다. 컨텐츠 추천 시스템(100)은 사용자 단말(220)에 포함된 시선 추적부를 통하여 학습자의 시선 움직임 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예로, 사용자 단말(220)이 스마트폰인 경우 시선 추적부는 카메라일 수 있다. 다른 실시예로, 사용자 단말(220)이 학습을 위한 전용 기기인 경우 시선 추적부는 학습자의 동공 움직임, 시선 움직임 등을 추적할 수 있는 장치일 수 있다. Referring to FIG. 4 , since the learner is provided with content through the user terminal 220 , their gaze is directed to the user terminal 220 . The content recommendation system 100 may receive the learner's gaze movement information through the gaze tracking unit included in the user terminal 220 . As an embodiment, when the user terminal 220 is a smartphone, the eye tracking unit may be a camera. As another embodiment, when the user terminal 220 is a dedicated device for learning, the eye tracking unit may be a device capable of tracking a pupil movement, a gaze movement, and the like of a learner.

도 4를 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 수신한 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위(410)를 판단할 수 있다. 사용자 단말(220)에 디스플레이부가 포함되고 상기 디스플레이부에 컨텐츠가 제공되는 경우, 학습자의 시선은 디스플레이부를 향하게 된다. 이 때, 학습자는 디스플레이부 전체를 인식하지 못할 수 있으며, 시선 범위(410)에 포함되는 디스플레이부에 표시되는 컨텐츠 중 일부만을 인식할 수 있다. 시선 범위(410)는 도 4와 같이 디스플레이부 상에 위치할 수 있으며, 또는 디스플레이부와 디스플레이부가 아닌 영역에 겹쳐서 위치할 수 있으며, 또는 디스플레이부가 아닌 영역에 위치할 수도 있다. Referring to FIG. 4 , the content recommendation system 100 may determine the learner's gaze range 410 based on the received gaze movement information. When the user terminal 220 includes a display unit and content is provided to the display unit, the learner's gaze is directed toward the display unit. In this case, the learner may not recognize the entire display unit, and may recognize only a part of the content displayed on the display unit included in the gaze range 410 . The gaze range 410 may be located on the display unit as shown in FIG. 4 , overlapping the display unit and an area other than the display unit, or located in an area other than the display unit.

컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 시선이 일정 시간 머무는 곳을 시선 범위(410)로 판단할 수 있다. 일 실시예로, 학습자의 시선이 특정 범위에 1초 이상 머문다고 판단되는 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 시선이 머무는 지점을 시선 범위(410)로 판단할 수 있다.The content recommendation system 100 may determine a location where the gaze of the learner stays for a predetermined time as the gaze range 410 . As an embodiment, when it is determined that the gaze of the learner stays in a specific range for 1 second or more, the content recommendation system 100 may determine the point where the gaze of the learner stays as the gaze range 410 .

상술한 컨텐츠 구간의 유형을 결정하는 과정에서 컨텐츠 추천 시스템(100)은 컨텐츠에 포함된 복수의 구간에 대해 학습자의 시선 범위에 대한 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 시선 범위에 대한 정보를 통해 학습자가 복수의 구간 중 어느 구간에 더 집중하는지 판단할 수 있다. 구체적으로, 제1 구간의 유형이 시각적 유형이고 제2 구간의 유형이 언어적 유형인 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 시선 범위에 대한 정보를 통해 학습자가 제1 구간 재생시에 더 집중하고 있다고 판단할 수 있다. 컨텐츠 추천 시스템(100)은 복수의 구간에 대한 학습자의 시선 범위에 대한 정보와 복수의 구간의 유형을 종합하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정할 수 있다. 기설정된 상태의 구체적인 실시예에 대해서는 후술하여 설명한다.In the process of determining the type of the above-described content section, the content recommendation system 100 may generate information about the learner's gaze range for a plurality of sections included in the content. As an embodiment, the content recommendation system 100 may determine which section among a plurality of sections the learner concentrates more on through the information on the gaze range. Specifically, when the type of the first section is a visual type and the type of the second section is a linguistic type, the content recommendation system 100 allows the learner to focus more on reproducing the first section through information about the learner's gaze range and It can be judged that there is The content recommendation system 100 may determine whether the learner is in any one of preset states by synthesizing the information on the gaze range of the learner for the plurality of sections and the types of the plurality of sections. A specific embodiment of the preset state will be described later.

시선 범위에 포함되는 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계(S360)에 대하여 설명한다.A step (S360) of determining whether the learner is in any one of the preset states by analyzing the contents of the first content included in the gaze range will be described.

상술한 바와 같이, 제1 컨텐츠는 학습자의 정보와 관련된 컨텐츠일 수 있고, 다른 컨텐츠일 수 있다. 일반적으로, 제1 컨텐츠가 학습자의 선호도가 높은 컨텐츠라면 학습자는 제1 컨텐츠에 집중하는 경향을 보일 수 있다. 반대로, 제1 컨텐츠가 학습자의 선호도가 낮은 컨텐츠라면 학습자는 제1 컨텐츠에 집중하지 못하는 경향을 보일 수 있다.As described above, the first content may be content related to the learner's information or other content. In general, if the first content is a content that a learner has a high preference for, the learner may show a tendency to focus on the first content. Conversely, if the first content is content with a low preference of the learner, the learner may have a tendency not to focus on the first content.

일 실시예로, 기설정된 상태는 시각적 표상과 관계된 제1 상태와 언어적 표상과 관계된 제2 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 컨텐츠가 이미지와 글자를 모두 포함하는 컨텐츠라고 가정하면, 학습자의 시선 범위에 이미지가 더 많이 포함되어 있을 수 있고 반대로 글자가 더 많이 포함되어 있을 수 있다. 이와 같이 이미지와 글자를 동시에 제시했을 경우, 학습자 시선의 응시 시간을 비교하여, 이미지를 더 많이 응시하는 경우 시각적 표상과 관계된 제1 상태로, 글자를 더 많이 보면 언어적 표상과 관계된 제2 상태라고 판단할 수 있다.As an embodiment, the preset state may include at least one of a first state related to a visual representation and a second state related to a verbal representation. Specifically, assuming that the first content is content including both images and text, more images may be included in the learner's gaze range, and conversely, more text may be included in the learner's gaze range. In this way, when an image and text are presented at the same time, the learner's gaze time is compared, and when the image is stared more, the first state is related to the visual representation, and when the text is shown more, the second state is related to the linguistic representation. can judge

기설정된 상태는 상술한 실시예 이외에도 학습자의 상태를 나타내는 다양한 상태를 포함할 수 있다.The preset state may include various states indicating the learner's state in addition to the above-described embodiment.

이하, 도 5 내지 7을 참조하여 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 학습자에게 추천하는 단계(S370)에 대하여 설명한다.Hereinafter, the step ( S370 ) of recommending the second content classified into the type corresponding to the determined state to the learner will be described with reference to FIGS. 5 to 7 .

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 컨텐츠 추천의 실시예에 대한 도면이다.5 is a diagram illustrating an embodiment of a second content recommendation according to an embodiment of the present invention.

학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계(S360)에서 결정된 학습자의 상태에 따라 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 대응하는 유형으로 분류된 컨텐츠를 학습자에게 추천할 수 있다.According to the learner's state determined in step S360 of determining whether the learner is in any one of the preset states, the content recommendation system 100 may recommend content classified into the learner's corresponding type to the learner.

도 5를 참조하면, 학습자의 기설정된 상태(510)는 제1 상태(520) 및 제2 상태(530) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 상술한 설명과 같이 제1 상태(520)를 시각적 표상과 관계된 상태, 제2 상태(530) 언어적 표상과 관계된 상태라고 가정하면, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되는 경우, 학습자에게 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠(560)인 제2 컨텐츠(540)를 추천할 수 있다. 반대로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되는 경우, 학습자에게 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠(550)인 제2 컨텐츠(540)를 추천할 수 있다. 이는 학습자가 다양한 표상으로 습득하는 것을 훈련할 수 있도록 반대로 추천해줄 수 있기 때문이다.Referring to FIG. 5 , the learner's preset state 510 may include at least one of a first state 520 and a second state 530 . As described above, assuming that the first state 520 is a state related to visual representation and the second state 530 is a state related to verbal representation, the content recommendation system 100 determines that the learner's state is the first state related to the visual representation. When the 1 state is determined, the second content 540 that is the content 560 classified by linguistic type may be recommended to the learner. Conversely, when the learner's state is determined to be the second state related to the verbal representation, the content recommendation system 100 may recommend the second content 540 that is the content 550 classified as a visual type to the learner. This is because, on the contrary, it can be recommended so that learners can train what they acquire with various representations.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 순서도이다.6 is a flowchart for determining recommended content according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하여 추천 컨텐츠를 결정하는 다른 실시예에 대하여 설명한다. Another embodiment of determining recommended content will be described with reference to FIG. 6 .

도 6을 참조하면, 상술한 설명과 같이 학습자의 상태를 결정(S610)하고 추천 컨텐츠를 결정(S630)하는 것에 더하여 학습자의 흥미도를 결정(S620)하고 이를 기반으로 추천 컨텐츠를 결정(S630)할 수 있다.Referring to FIG. 6 , as described above, in addition to determining the learner's status (S610) and determining the recommended content (S630), the learner's level of interest is determined (S620) and recommended content is determined based on this (S630) can do.

일 실시예로, 학습자의 흥미도를 결정(S620)하기 위한 방법은 시선 추적을 통해 학습자의 동공 정보를 수신하는 단계 및 동공 정보에 기반하여 학습자의 흥미도가 미리 정해진 유형 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the method for determining the degree of interest of the learner ( S620 ) includes the steps of receiving the learner's pupil information through eye tracking, and determining which one of the predetermined types of the learner's interest is based on the pupil information. It may include further steps.

학습자의 흥미도는 동공 정보에 기반하여 결정될 수 있으며 구체적인 실시예로 동공크기 변화에 따라 흥미지속형, 흥미회복형, 흥미상승형, 흥미하락형 등 다양한 유형으로 분류될 수 있다.The learner's level of interest may be determined based on pupil information, and as a specific embodiment, it may be classified into various types such as an interest lasting type, an interest recovery type, an interest increasing type, and a decreasing interest type according to a change in pupil size.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.7 is a diagram illustrating a specific example of determining recommended content according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정(S710)되고, 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정(S720)되는 경우, 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠(S730)일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 하락하고 있는 경우, 학습자의 집중도를 향상시키기 위하여 학습자의 선호도가 높은 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.Referring to FIG. 7 , when the learner's state is determined to be the first state related to the visual representation (S710) and the learner's interest is determined to be the first type related to the drop in interest (S720), the second content is the visual type It may be the content (S730) classified as . Specifically, when the learner's state is the first state related to the visual representation, and the current learner's interest in the content is declining, the content classified as a visual type with the learner's preference is high in order to improve the learner's concentration. The second content may be provided to the learner.

도면에 도시되어 있지는 않으나, 다른 실시예로 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 하락하고 있는 경우, 학습자의 집중도를 향상시키기 위하여 학습자의 선호도가 높은 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.Although not shown in the drawings, in another embodiment, when the learner's state is determined as the second state related to linguistic representation and the learner's interest level is determined as the first type related to the decline in interest, the second content is linguistic It may be content classified by type. Specifically, when the learner's state is the second state related to linguistic representation, and the current learner's interest in content is declining, in order to improve the learner's concentration, the The content may be provided to the learner as the second content.

도면에 도시되어 있지는 않으나, 또 다른 실시예로 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 하락하고 있는 경우, 학습자의 집중도를 향상시키기 위하여 학습자의 선호도가 높은 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.Although not shown in the drawings, in another embodiment, when the learner's state is determined as the second state related to linguistic representation and the learner's interest is determined as the first type related to the decline in interest, the second content is language It may be content classified by enemy type. Specifically, when the learner's state is the second state related to linguistic representation, and the current learner's interest in the content is declining, in order to improve the learner's concentration, the The content may be provided to the learner as the second content.

도면에 도시되어 있지는 않으나, 또 다른 실시예로 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 상승하고 있는 경우, 학습자에게 다양한 컨텐츠를 학습시키기 위하여 학습자의 선호도가 낮은 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.Although not shown in the drawings, in another embodiment, when the learner's state is determined as the first state related to the visual representation and the learner's interest is determined as the second type related to the increase in interest, the second content is verbal It may be content classified by type. Specifically, when the learner's state is the first state related to the visual representation, and the current learner's interest in the content is increasing, the learner is classified as a linguistic type with a low preference in order to learn various content to the learner. The content may be provided to the learner as the second content.

도면에 도시되어 있지는 않으나, 또 다른 실시예로 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 상승하고 있는 경우, 학습자에게 다양한 컨텐츠를 학습시키기 위하여 학습자의 선호도가 낮은 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.Although not shown in the drawings, as another embodiment, when the learner's state is determined as the second state related to linguistic representation and the learner's interest is determined as the second type related to the increase in interest, the second content is visually It may be content classified by type. Specifically, when the learner's state is the second state related to linguistic representation, and the current learner's interest in content is increasing, in order to teach the learner various content, the learner's preference is classified as a visual type. The content may be provided to the learner as the second content.

이상, 본 발명의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템의 실시예들에 대해 설명하였다. 본 발명의 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 해당 실시예에만 한정되는 것은 아니고, 서로 양립 불가능하지 않은 이상, 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 서로 다른 실시예에 병합되어 적용될 수 있다.In the above, embodiments of the content recommendation method and system of the present invention have been described. The technical features disclosed in each embodiment of the present invention are not limited to the embodiment, and unless they are mutually incompatible, the technical features disclosed in each embodiment may be combined and applied to different embodiments.

이상, 본 발명의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템의 실시예들에 대해 설명하였다. 본 발명은 상술한 실시예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 관점에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 본 명세서의 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.In the above, embodiments of the content recommendation method and system of the present invention have been described. The present invention is not limited to the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various modifications and variations will be possible from the point of view of those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the scope of the present invention should be defined not only by the claims of the present specification, but also by those claims and their equivalents.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드(또는, 애플리케이션이나 소프트웨어)로서 구현하는 것이 가능하다. 상술한 생성 방법은 메모리 등에 저장된 코드에 의하여 실현될 수 있다. The present invention described above can be implemented as computer-readable code (or application or software) on a medium in which a program is recorded. The above-described generating method may be realized by a code stored in a memory or the like.

컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 프로세서 또는 제어부를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.The computer-readable medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable media include Hard Disk Drive (HDD), Solid State Disk (SSD), Silicon Disk Drive (SDD), ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc. There is also a carrier wave (eg, transmission over the Internet) that includes implementation in the form of. In addition, the computer may include a processor or a control unit. Accordingly, the above detailed description should not be construed as restrictive in all respects but as exemplary. The scope of the present invention should be determined by a reasonable interpretation of the appended claims, and all modifications within the equivalent scope of the present invention are included in the scope of the present invention.

100: 컨텐츠 추천 시스템
110: 통신부
120: 컨텐츠 수신부
130: 컨텐츠 분류부
140: 제어부
150: 시선 정보 수신부
160: 시선 범위 판단부
100: content recommendation system
110: communication department
120: content receiving unit
130: content classification unit
140: control unit
150: gaze information receiving unit
160: gaze range determination unit

Claims (13)

컨텐츠 추천 시스템이 컨텐츠를 추천하는 방법에 있어서,
컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계;
상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계-상기 여러 유형은, 상기 복수 개의 컨텐츠 중 시각적인 표상과 관련되는 컨텐츠는 제1 유형, 언어적인 표상과 관련되는 컨텐츠는 제2 유형으로 구분됨;
상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계;
시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계;
상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계;
상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용이 상기 제1 유형인 경우 상기 학습자의 상태를 제1 상태로 결정하고, 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용이 상기 제2 유형인 경우 상기 학습자의 상태를 제2 상태로 결정하는 단계; 및
상기 결정된 상태가 상기 제1 상태인 경우, 상기 제2 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하고, 상기 결정된 상태가 상기 제2 상태인 경우, 상기 제1 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함하는
컨텐츠 추천 방법.
A method for a content recommendation system to recommend content, the method comprising:
Receiving a plurality of contents from the contents DB;
Classifying the plurality of contents into various types according to a predetermined criterion - As for the various types, among the plurality of contents, a content related to a visual representation is a first type, and a content related to a linguistic representation is a second type separated by ;
providing a first content among the plurality of content to a learner;
receiving the learner's gaze movement information through gaze tracking;
determining a gaze range of the learner based on the gaze movement information;
When the content of the first content included in the gaze range is the first type, the learner's status is determined as the first status, and when the content of the first content included in the gaze range is the second type determining the learner's state as a second state; and
When the determined state is the first state, the second content classified as the second type is recommended to the learner, and when the determined state is the second state, the second content classified as the first type is recommended Including the step of recommending to the learner
How to recommend content.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 분류하는 단계는,
상기 컨텐츠를 적어도 하나의 구간으로 구분하는 단계;
상기 구간에 포함된 요소 중 시각적 요소 및 언어적 요소의 비중을 산출하는 단계; 및
상기 비중에 따라 상기 구간의 유형을 결정하는 단계를 포함하는
컨텐츠 추천 방법.
The method of claim 1,
The classification step is
dividing the content into at least one section;
calculating the proportions of visual elements and linguistic elements among the elements included in the section; and
Determining the type of the section according to the specific gravity
How to recommend content.
제3 항에 있어서,
상기 결정하는 단계에서,
상기 제1 컨텐츠에 포함된 복수의 구간에 대해 상기 학습자의 시선 범위에 대한 정보를 생성하는 단계; 및
상기 복수의 구간에 대한 상기 학습자의 시선 범위에 대한 정보와 상기 복수의 구간의 유형을 종합하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 포함하는
컨텐츠 추천 방법.
4. The method of claim 3,
In the determining step,
generating information about the learner's gaze range for a plurality of sections included in the first content; and
Comprising the step of synthesizing the information on the gaze range of the learner for the plurality of sections and the types of the plurality of sections to determine which one of the preset states the learner is in
How to recommend content.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1 항에 있어서,
시선 추적을 통해 상기 학습자의 동공 정보를 수신하는 단계; 및
상기 동공 정보에 기반하여 상기 학습자의 흥미도가 미리 정해진 유형 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 더 포함하는,
컨텐츠 추천 방법.
The method of claim 1,
receiving pupil information of the learner through eye tracking; and
Further comprising the step of determining which one of the predetermined types of interest of the learner based on the pupil information,
How to recommend content.
제8 항에 있어서,
상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우,
상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠인
컨텐츠 추천 방법.
9. The method of claim 8,
When the learner's state is determined to be a first state related to visual representation, and the learner's interest level is determined to be a first type related to a decline in interest,
The second content is content classified by visual type.
How to recommend content.
제8 항에 있어서,
상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우,
상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠인
컨텐츠 추천 방법.
9. The method of claim 8,
When the learner's status is determined to be the second state related to verbal representation, and the learner's interest level is determined to be the first type related to decreased interest,
The second content is content classified by linguistic type.
How to recommend content.
제8 항에 있어서,
상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우,
상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠인
컨텐츠 추천 방법.
9. The method of claim 8,
When the learner's state is determined as the first state related to visual representation and the learner's interest is determined as the second type related to the increase in interest,
The second content is content classified by linguistic type.
How to recommend content.
제8 항에 있어서,
상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우,
상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠인
컨텐츠 추천 방법
9. The method of claim 8,
When the learner's status is determined to be a second state related to verbal representation, and the learner's level of interest is determined to be a second type related to increased interest,
The second content is content classified by visual type.
How to recommend content
컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 시스템은,
통신부;
컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 컨텐츠 수신부;
상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 컨텐츠 분류부-상기 여러 유형은, 상기 복수 개의 컨텐츠 중 시각적인 표상과 관련되는 컨텐츠는 제1 유형, 언어적인 표상과 관련되는 컨텐츠는 제2 유형으로 구분됨;
상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 상기 통신부를 통해 학습자에게 제공하는 제어부;
시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 시선 정보 수신부; 및
상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 시선 범위 판단부를 포함하며,
상게 제어부는 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용이 상기 제1 유형인 경우 상기 학습자의 상태를 제1 상태로 결정하고, 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용이 상기 제2 유형인 경우 상기 학습자의 상태를 제2 상태로 결정하고,
상기 결정된 상태가 상기 제1 상태인 경우, 상기 제2 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하고, 상기 결정된 상태가 상기 제2 상태인 경우, 상기 제1 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는
컨텐츠 추천 시스템.

A content recommendation system that recommends content,
communication department;
a content receiving unit for receiving a plurality of contents from the contents DB;
Content classification unit for classifying the plurality of contents into various types according to a predetermined criterion - The various types include a first type of content related to a visual representation and a second type of content related to a linguistic representation among the plurality of contents divided into 2 types;
a control unit providing a first content among the plurality of contents to a learner through the communication unit;
a gaze information receiver configured to receive gaze movement information of the learner through gaze tracking; and
And a gaze range determination unit for determining the gaze range of the learner based on the gaze movement information,
When the content of the first content included in the gaze range is the first type, the controller determines the learner's state as the first state, and the content of the first content included in the gaze range is the second If the type, determine the learner's status as a second status,
When the determined state is the first state, the second content classified as the second type is recommended to the learner, and when the determined state is the second state, the second content classified as the first type is recommended recommended to the learner
Content recommendation system.

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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010218491A (en) * 2009-03-19 2010-09-30 Nomura Research Institute Ltd Content distribution system, content distribution method, and computer program

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140098322A (en) * 2013-01-30 2014-08-08 이성규 Method and apparatus for providing personalized contents
KR102287905B1 (en) * 2013-11-01 2021-08-09 삼성전자주식회사 Multimedia apparatus, Online education system, and Method for providing education content thereof
KR102054549B1 (en) * 2017-03-31 2019-12-10 이화여자대학교 산학협력단 Cognitive load measurement method and system using pupil dilation of learner

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010218491A (en) * 2009-03-19 2010-09-30 Nomura Research Institute Ltd Content distribution system, content distribution method, and computer program

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