KR102471904B1

KR102471904B1 - 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석

Info

Publication number: KR102471904B1
Application number: KR1020210002369A
Authority: KR
Inventors: 조유경
Original assignee: 조유경
Priority date: 2021-01-08
Filing date: 2021-01-08
Publication date: 2022-11-28
Also published as: KR20220100216A

Abstract

본 발명은 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 스마트방석에 포함된 압력 센서, 온도 센서, 마이크 및 맥박 센서 등을 이용하여 사용자의 착석에 따른 압력을 측정하고 사용자 체온을 측정하며 사용자 주변 소리를 입력받고 사용자 맥박을 주기적으로 측정한 후 관리 서버로 전송하면, 관리서버에서 이를 이용하여 학습 시간, 학습 태도 및 학습 환경을 분석한 후 사용자 맞춤 학습 플랜 진단에 활용될 수 있도록 하는 스마트방석에 관한 것이다.

Description

사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석{Smart cushion for customized learning plans and diagnosis}

최근에는 정보통신 기술이 발달하면서 컴퓨터를 통해 온라인 상으로 인터넷을 이용하여 학습자에게 다양한 컨텐츠를 제공하는 학습 서비스가 제공되고 있다.

이와 같은 학습 서비스는 웹사이트나 휴대 단말기를 통해 접속이 가능한 앱(App)을 이용하여 제공되는 문제를 제공하는 방식으로 사용자의 온라인 학습이 가능하다.

이와 같은 학습 컨텐츠를 제공하는 기술은 사용자가 시간과 공간의 제약이 적은 장점을 갖는 온라인을 이용하여 학습 컨텐츠를 제공받아 학습을 직접 수행하고, 그에 대한 결과를 제공받는 서비스 방법으로 많이 개발되었다.

이와 함께 모바일 장치를 이용하여 사용자의 학습을 보조하는 어플리케이션 종류의 기타 서비스가 다수 공개되어 있다.

예를 들어 사용자의 실제 학습시간을 체크하기 위한 스톱워치 어플리케이션 및 학습 계획을 관리하기 위한 스케쥴러 어플리케이션 등이 존재한다.

특히 학습 계획을 관리하는 스케쥴러 어플리케이션은 사용자가 직접 학습 계획을 입력하는 다이어리 형식의 어플리케이션부터 학습목표를 달성하기 위한 학습 계획을 자동으로 생성해주는 학습 플래너 어플리케이션까지 다양한 범주로 분류될 수 있다.

이와 같은 학습 계획을 관리하기 위한 스케쥴러 어플리케이션 관련 기술은 사용자가 직접 계획을 작성하고 계획을 실천 했는지 여부를 스스로 체크하도록 설계되어 있다.

그러나 작성한 학습 계획이 사용자에게 실질적으로 도움이 되는지 아니면 이보다 더 나은 효율을 내기 위한 방안이 존재하는지 스스로 인지할 수 있는 방법이 없다.

또한 학습 계획의 실천 결과는 사용자가 스스로 양심에 따라 체크하는 방식으로 설계되어 있어(예를 들어 10분 학습 계획을 세웠다고 하더라도 계획시간 동안 본인의 학습량이 충족되지 않아도 학습 계획을 실천한 것으로 체크하는 등) 본인 학습 계획에 대한 냉철한 판단이 어려운 문제가 있다.

이를 해결하기 위하여 실질적으로 사용자가 주도적으로 작성한 학습 계획에 대한 평가와, 학습 실시에 따른 계획의 효율성, 사용자의 학습 목표 달성률을 위한 피드백 등을 제공할 수 있도록 사용자 본인이 직접 작성한 학습 계획에 대하여 학습 계획을 진단하고, 학습 계획에 대한 정확한 피드백을 제공할 수 있도록 사용자의 학습 계획에 대한 실행 여부를 판단할 수 있는 보조장치가 요구되고 있는 실정이다.

이와 같은 선행 기술로는 '특허문헌 1'이 있다.

상기 '특허문헌 1'은 자기조절능력 향상을 위한 착석기반 데이터 분석 시스템에 관한 것으로, 방석 또는 의자에 내장된 센서를 통해 착석 여부를 검출하여 분석장치로 전송하면 분석장치에서 학습시간 동안의 학습자의 착석상태에 대한 데이터를 분석한 분석자료 및 통계자료를 이용하여 학습자의 자기조절능력 향상에 기여하고, 학습자의 상태에 따른 적절한 서비스 제공을 가능하게 하는 자기조절능력 향상을 위한 착석기반 데이터 분석 시스템에 관한 것이다.

상기 '특허문헌 1'은 상기 서술한 것과 같이 사용자의 학습 계획에 대한 실행 여부를 판단할 수 있는 보조장치의 기능을 수행한다.

하지만 '특허문헌 1'은 학습자의 자기조절능력 향상을 위한 분석 요소가 단순히 의자에 앉아있는 경우에 따라 발생되는 압력값으로 한정시키고 있기 때문에 앉아 있는 동안 학습 이외의 활동이나 사용자의 건강 악화로 인한 집중력 저하, 수면으로 인한 학습 불가능 상황 등의 학습 상태 변화 요인을 파악할 수 없다는 문제가 있다.

이러한 문제점으로 인하여 '특허문헌 1'은 학습자에게 학습 활동 동안의 학습 시간만을 고려한 분석 결과를 제공하기 때문에 학습자 또는 컨설팅 관리자 등에게 보다 다양한 분석 결과를 제공할 수 없다.

이에 따라서 단순히 착석 시간에 따른 학습 활동 분석이 아닌 학습에 영향을 미치는 다양한 정보를 이용한 사용자의 학습 활동 분석으로 보다 체계적이고 상세한 분석 결과를 제공할 수 있도록 학습 활동 동안 학습에 영향을 미치는 다양한 요소 정보들을 수집할 수 있는 보조 장치에 대한 기술이 요구되고 있는 실정이다.

한국공개특허공보 제10-2016-0121311호(2016.10.19.)

본 발명은 상기 서술한 문제를 해결하기 위하여 안출된 것으로서,

사용자의 학습 활동 중에 사용자의 학습 시간, 착석 자세, 건강 상태, 학습 집중도를 분석하기 위한 정보를 수집할 수 있는 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석을 제공하는데 목적이 있다.

상기 서술한 문제를 해결하기 위한 본 발명인 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석은,

스마트방석의 형상을 형성하고 사용자가 스마트방석에 앉았을 때 사용자의 하중을 지지하는 역할을 수행하는 제1베이스,

상기 제1베이스의 상면에 복수개 설치되어 사용자의 착석에 따른 압력 정보를 발생시켜 데이터 수집부로 전송하는 압력 센서,

상기 제1베이스의 상면에 복수개 설치되어 사용자의 체온 정보를 측정하여 데이터 수집부로 전송하는 온도 센서,

사용자의 주변 소리 정보를 입력 받아 데이터 수집부로 전송하는 마이크;

사용자의 맥박 정보를 측정하여 데이터 수집부로 전송하는 맥박 측정 모듈;

상기 압력 센서의 압력 정보, 상기 온도 센서의 체온 정보, 마이크의 주변 소리 정보 및 맥박 측정 모듈의 맥박 정보를 주기적으로 전송 받아 통신 모듈로 전송하는 데이터 수집부 및 상기 데이터 수집부에서 전송 받은 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보, 맥박 정보를 주기적으로 관리 서버로 전송하는 통신 모듈을 포함하되,

관리 서버에서 스마트방석으로부터 주기적으로 전송받은 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보 및 맥박 정보를 분석하여 사용자의 학습 시간, 학습 자세, 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부 및 건강 상태를 분석하는 것을 특징으로 하고,

상기 제1베이스의 하면에 위치하여 사용자의 착석에 따른 충격을 완화시켜 제1베이스가 파손되는 것을 방지할 수 있는 완충부재를 더 포함하되,

상기 완충부재는 솜 또는 탄성이 있는 플라스틱재로 형성되는 것을 특징으로 하고,

직물재질로 형성되어 상기 제1베이스와 압력 센서와 온도 측정 센서와 마이크와 데이터 수집부 및 통신모듈을 감싸 보호하여 이물질의 인입을 차단하는 방석외피를 더 포함하는 것을 특징으로 하며,

상기 제1베이스는 사용자가 스마트방석에 앉았을 때 사용자의 하중을 지지하기 위하여 휨이 적으며 전기 또는 열에 대한 저항이 있는 부도체 재질인 합성수지재로 형성되는 것을 특징으로 하고,

상기 제1베이스는 원형 또는 사각의 형상으로 형성되고 사용자가 스마트방석에 착석하였을 때 장시간 앉아 있더라도 스트레스를 감소시켜 사용자에게 편안감을 제공하기 위하여 신체의 둔부에 대응되는 형상으로 오목하게 형성되는 것을 특징으로 함으로써 상기 서술한 문제를 해결할 수 있다.

상기 서술한 구성에 따른 본 발명인 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석에 따르면,

사용자의 학습 활동 중에 사용자의 학습 시간, 착석 자세, 건강 상태, 학습 집중도를 분석하기 위한 정보를 수집할 수 있는 효과가 제공된다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트 방석의 전체적인 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제1베이스의 예시 구조를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 시스템의 전체적인 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 관리 서버의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

본 명세서에서 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

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. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 “~사이에”와 “바로~사이에” 또는 “~에 이웃하는”과 “~에 직접 이웃하는” 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서 “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어를 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트 방석의 전체적인 구조를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하여 설명하면 본 발명은 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석(10)에 관한 것으로서 더욱 상세하게는 스마트방석(10)에 포함된 압력 센서, 온도 센서(300), 마이크(400), 맥박 측정 센서(500) 등을 이용하여 사용자의 착석에 따른 압력을 측정하고 사용자 체온을 측정하며 사용자 주변 소리를 입력받고 사용자 맥박을 주기적으로 측정한 후 관리 서버(20)로 전송하면, 이를 이용하여 관리 서버(20)에서 학습 시간, 학습 태도 및 학습 환경을 분석한 후 사용자 맞춤 학습 플랜 진단에 활용될 수 있도록 하는 스마트방석(10)에 관한 것이다.

이에 따른 상기 스마트방석(10)은 스마트방석의 형상을 형성하고 사용자가 스마트방석에 앉았을 때 사용자의 하중을 지지하는 역할을 수행하는 제1베이스(100),

상기 제1베이스의 상면에 복수개 설치되어 사용자의 착석에 따른 압력 정보를 발생시켜 데이터 수집부로 전송하는 압력 센서(200),

상기 제1베이스의 상면에 복수개 설치되어 사용자의 체온 정보를 측정하여 데이터 수집부로 전송하는 온도 센서(300),

사용자의 주변 소리 정보를 입력 받아 데이터 수집부로 전송하는 마이크(400),

사용자의 맥박 정보를 측정하여 데이터 수집부로 전송하는 맥박 측정 모듈(500),

상기 압력 센서의 압력 정보, 상기 온도 센서의 체온 정보, 마이크의 주변 소리 정보 및 맥박 측정 모듈의 맥박 정보를 주기적으로 전송 받아 통신 모듈로 전송하는 데이터 수집부(600) 및 상기 데이터 수집부에서 전송 받은 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보, 맥박 정보를 주기적으로 관리 서버로 전송하는 통신 모듈(700)을 포함하되,

관리 서버에서 스마트방석으로부터 주기적으로 전송받은 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보 및 맥박 정보를 분석하여 사용자의 학습 시간, 학습 자세, 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부 및 건강 상태를 분석하는 것을 특징으로 한다.

상기 제1베이스(100)는 스마트방석(10)의 형상을 형성하고 사용자가 스마트방석(10)에 앉았을 때 사용자의 하중을 지지하는 역할을 수행한다.

상기 제1베이스(100)는 사용자의 하중을 지지하기 위하여 휨이 적으며 전기 또는 열에 대한 저항이 있는 부도체 재질인 합성수지재로 형성할 수 있다.

상기 제1베이스(100)는 원형 또는 사각의 형상으로 형성될 수 있으며 사용자가 장시간 앉아있더라도 사용자에게 편안감을 제공하기 위하여 신체의 둔부에 대응되는 형상으로 오목하게 형성될 수 있다.

상기 제1베이스(100) 상면에는 사용자의 착석에 따른 압력을 측정하기 위한 압력 센서(200)와 사용자의 신체 온도를 측정하기 위한 온도 센서(300)가 설치된다.

상기 스마트방석(10)은 관리 서버(20)에서 압력 정보를 기초로 사용자의 착석 여부 및 착석 자세를 분석하고 사용자의 학습 시간 및 학습태도 등을 판단하기 위하여 사용자의 착석에 따른 압력 정보를 발생시키는 압력 센서(200)를 포함할 수 있다.

상기 압력 센서(200)는 사용자가 착석 하였을때 측정한 압력 정보를 이용하여 사용자의 착석여부를 검출할 수 있도록 제1베이스(100) 상면에 설치된다.

이때 상기 압력 센서(200)를 단일 압력 센서(200)로 설치한다면 하나의 압력센서(200)에서 측정한 압력 정보만으로는 관리 서버(20)에서 사용자의 착석 자세까지 판단할 수 없다.

하지만 상기 압력 센서(200)를 복수개 설치한다면 사용자가 착석하였을 때 사용자의 자세에 따라 하중 분포가 달라지기 때문에 각각의 압력 센서(200)에서 측정하는 압력 정보의 값이 서로 상이하여 관리 서버(20)에서 이를 분석하면 사용자의 착석 자세를 판단할 수 있다.

이에 따라 본 발명은 상기 압력 센서(200)를 단일 압력 센서(200)가 아닌 복수개로 설치한다.

한편 관리 서버(20)는 전송 받은 상기 압력 정보를 분석하여 사용자의 착석 여부를 판단한다.

상기 관리 서버(20)는 상기 압력 정보를 처음 전송 받은 시점과 마지막에 전송 받은 시점을 분석하여 스마트방석(10)에 착석한 사용자의 학습 시작 시간 및 학습 종료 시간을 판단한다.

또한 관리 서버(20)는 기계학습 또는 인공지능 학습을 통하여 착석 여부에 따른 학습 시작 시간, 학습 종료 시간 및 착석 자세를 보다 정확하게 판단할 수 있다.

상기 압력 센서(200)는 커패시터, 변형 게이지, 반도체 변형 게이지, 압전 소자, 압전 시트, 다이오드 트렌지스터, 홀 소자, MOS 트랜지스터, 표면파 소자 등 다양한 소자 중에서 선택적으로 사용할 수 있다.

상기 압력 센서(200)의 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.

상기 스마트방석(10)은 관리 서버(20)에서 체온 정보를 기초로 학습 시간 동안 사용자의 건강 상태와 사용자의 자리이탈 여부 등을 판단하기 위하여 사용자의 체온 정보를 측정하는 온도 센서(300)를 포함할 수 있다.

상기 온도 센서(300)는 사용자의 체온 정보를 측정하기 위하여 상기 제1베이스(100)의 상면에 설치된다.

상기 온도 센서(300)는 사용자가 스마트방석(10)에 착석하여 학습을 실시하는 동안 관리 서버(20)에서 사용자의 신체 온도 변화를 분석하여 사용자의 건강 상태, 자리이탈 여부에 따른 학습 집중도 등을 판단하기 위한 것이다.

만약 상기 온도 센서(300)를 하나만 설치한다면 사용자가 스마트방석(10)에 착석한 위치 또는 자세에 따라 온도 센서(300)가 사용자의 실제 체온 정보를 용이하게 측정할 수 없는 문제가 있다.

다시 말하자면, 온도 센서(300)는 설치된 위치에 사용자가 착석한 경우 사용자의 체온 정보를 정확하게 측정할 수 있지만 사용자가 온도 센서(300)의 설치 위치에 착석하지 않은 경우 사용자의 체온 정보를 측정할 수 없다.

따라서 본 발명은 사용자가 스마트방석(10)에 착석하였을 때 착석한 위치 또는 자세에 상관없이 사용자의 체온 정보를 용이하게 측정할 수 있도록 온도 센서(300)를 상기 제1베이스(100) 상면에 복수개 설치한다.

한편 상기 복수개 온도 센서(300)는 각각의 온도 센서(300)에서 사용자의 체온을 측정하기 때문에 사용자의 신체를 벗어난 위치를 측정하거나 온도 센서(300)에서 많이 이격된 신체 부위의 신체 온도를 측정하는 경우 사용자의 신체 온도보다 낮게 측정되어 체온 정보의 정확성이 떨어지는 문제가 있다.

이를 해결하기 위하여 관리 서버(20)는 상기 복수개 온도 센서(300) 각각에서 측정한 체온 정보의 평균값을 사용자의 체온 정보로 판단할 수 있다.

한편 상기 체온 정보의 평균값은 복수개의 온도 센서(300) 중 온도가 낮게 측정한 체온 정보가 포함되어 있기 때문에 실제 사용자의 신체 온도보다 낮은 값이 사용자의 체온 정보로 판단될 수 있는 문제가 있다.

이를 해결하기 위해 제2 실시예로, 관리 서버(20)는 상기 복수개의 온도 센서(300) 각각에서 측정한 신체 온도 정보 중 가장 높게 측정된 체온 정보를 정확한 사용자의 체온 정보로 판단할 수 있다.

또 다른 실시예로, 상기 복수개의 온도 센서(300) 각각은 상기 복수개의 압력 센서(200)와 서로 인접하여 상기 제1베이스(100) 상면에 설치될 수 있다.

보다 상세하게 설명하면, 관리 서버(20)는 사용자가 스마트방석(10)에 착석하였을 때 상기 복수개의 압력 센서(200) 중 사용자의 둔부와 접촉된 압력 센서(200)들이 동작하면, 동작한 압력 센서(200)에 사용자의 신체가 위치하는 것으로 판단하여 동작한 압력 센서(200)와 인접한 온도 센서(300)의 체온정보를 사용자의 체온 정보로 판단할 수 있다.

따라서 관리 서버(20)는 상기 압력 센서(200)들과 인접한 상기 온도 센서(300)들에서 측정한 사용자의 체온 정보들의 평균값 또는 최고 온도를 기초로 하여 사용자의 체온 정보를 보다 정확하게 판단할 수 있다.

또한 관리 서버(20)는 기계학습 또는 인공지능 학습을 통하여 상기 사용자의 체온 변화 및 건강 상태를 보다 정확하게 판단할 수 있다.

상기 건강 상태는 학습 중 사용자의 발열 상태를 점검하여 이후 제공되는 맞춤 컨설팅 제공 단계(S400)에서 성적 부진의 원인이 사용자의 건강 이상 때문인지 여부를 판단하는 자료로 활용될 수 있다.

예컨대, 일정 온도 이상 발열이 지속 된다면 사용자가 감기 등 건강이 악화된 상태로서 학습 효과가 저하될 것이고 성적 부진의 원인이 될 수 있기 때문이다.

상기 온도 센서(300)는 접촉식 또는 비접촉식으로 형성될 수 있다.

상기 접촉식 온도 센서(300)는 열전쌍, 서미스터(thermistor), 저항온도 검출기(RTD) 중 어느 하나로 형성될 수 있다.

상기 열전쌍은 두 개의 서로 다른 금속을 고리모양으로 붙여 놓은 것으로, 두 개의 접합점이 동일한 온도일 때는 전류가 흐르지 않고, 온도가 다른 경우 열전기 현상에 의해 전류가 흐르는 원리로 온도를 측정하는 방식이다.

상기 서미스터(thermistor)는 온도 변화에 따른 저항 변화가 크도록 2~3 종류의 물질을 혼합하여 소결한 반도체로, 주위 온도 변화에 민감한 특성을 이용하여 온도를 측정하는 방식이다.

상기 저항온도 검출기(RTD)는 절연체의 테두리에 백금, 니켈, 구리와 같은 금속선을 감은 형태로, 도체나 반도체의 전기저항이 온도에 따라 변하는 원리를 이용한 온도 측정 방식이다.

상기 비접촉식 온도 센서(300)는 적외선을 이용하여 물체에 표면에서 방출하는 복사선의 양을 통해 온도를 측정하는 적외선 온도계가 될 수 있다.

상기 온도 센서(300)의 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.

상기 스마트방석(10)은 관리 서버(20)에서 음성 인식을 기초로 사용자의 학습 활동 또는 학습 이외의 활동 여부를 판단하기 위하여 사용자의 주변 소리 정보를 입력받는 마이크(400)를 포함할 수 있다.

상기 마이크(400)는 사용자의 주변 소리 정보를 입력 받아 데이터 수집부(600) 및 통신 모듈(700)을 통하여 관리 서버(20)로 전송할 수 있다.

일반적으로는 사용자가 학습을 하는 동안 발생되는 소리와 학습 이외의 행동을 할 때 발생되는 소리는 서로 상이하다.

예컨대, 상기 학습을 하는 동안 발생되는 소리로는 책넘김 소리, 펜 사용 소리 등이 될 수 있으며 상기 학습 이외의 행동을 하는 동안 발생되는 소리로는 사람의 목소리와 마우스 클릭 소리 및 키보드 타이핑 소리 등이 될 수 있다.

학습을 하는 동안 발생하는 소리인 책 넘김 소리와 펜 소리 등은 데시벨이 낮은 특성이 있고, 학습 이외의 행동을 하는 동안 발생되는 소리인 사람의 목소리와 마우스 클릭 소리 및 키보드 타이핑 소리 등은 데시벨이 비교적 높은 특성이 있다.

또한 상기 학습을 하는 동안 발생되는 소리와 상기 학습 이외의 활동을 하는 동안 발생되는 소리의 주파수 특성이 서로 상이하다.

따라서 관리 서버(20)는 상기와 같이 학습을 하는 동안 발생되는 소리와 학습 이외의 행동을 하는 동안 발생되는 소리의 특성이 서로 상이함으로써 상기 주변 소리 정보를 분석하면 사용자가 학습을 하고 있는지 여부를 판단할 수 있다.

또한 관리 서버(20)는 음성 인식 학습, 기계학습 또는 인공지능 학습을 통하여 소리의 특성에 따른 사용자의 학습 활동 행동 및 학습 이외의 행동을 보다 정확하게 판단할 수 있다.

이를 위하여 관리 서버(20)는 상기 마이크(400)로 부터 전송받은 사용자의 주변 소리 정보를 분석하여 사용자가 학습을 실시하는 동안 학습 이외의 행동을 하는지를 판단할 수 있다.

상기 학습 이외의 행동은 사용자의 학습 상태(예를 들어, 학습을 실시하는 동안 학습에 집중하지 않고 다른 행동을 하는 상태)를 판단하여 이 후 제공되는 맞춤 컨설팅 제공 단계(S400)에서 성적 부진의 원인이 사용자의 학습 상태 문제 때문인지 여부를 판단하는 활용될 수 있다.

상기 마이크(400)는 데이터 수집부(600)와 연결되어 스마트방석(10)에 내장되거나 스마트방석(10) 외측으로 돌출되도록 설치할 수 있다.

상기 스마트방석(10)은 관리 서버(20)에서 맥박 정보를 기초로 사용자의 건강 상태, 수면 여부 등을 판단하기 위하여 사용자의 맥박 정보를 측정하는 맥박 측정 모듈(500)을 포함할 수 있다.

상기 맥박 측정 모듈(500)은 사용자의 신체에 부착되어 사용자의 맥박 정보를 주기적으로 측정할 수 있다.

상기 맥박 측정 모듈(500)은 광센서를 이용하여 사용자의 맥박을 측정할 수 있다.

상기 맥박 측정 모듈(500)은 사용자의 신체 말단부, 손목, 무릎 뒤, 목, 늑간, 이두근 및 발목 중 어느 한 부위에 부착되어 사용자의 맥박을 주기적으로 측정한다.

일반적으로 사용자가 학습을 실시하는 동안 집중할 때의 심박수와 학습 이외의 행동을 하는 동안의 심박수 그리고 수면을 취하는 동안의 심박수는 서로 상이하다.

예를 들어 맥박 측정 센서가 측정한 사용자의 맥박 정보는 사용자가 학습에 집중하는 동안에는 맥박 정보의 값이 비교적 일정하고, 학습 이외의 행동을 하는 동안에는 맥박 정보의 값이 일정하지 않을 수 있으며, 수면을 취하는 동안에는 맥박정보의 값이 활동시 보다 낮게 측정되는 것이 일반적이다.

이에 따라 심박수와 같은 맥박정보를 측정하여 분석하게 되면 사용자가 현재 학습을 실시하는 동안 집중을 하는지 학습 이외의 행동을 하는지 아니면 수면을 취하고 있는지 등의 사용자의 학습 상태를 알 수 있다.

따라서 상기 맥박 측정 모듈(500)은 사용자의 맥박을 주기적으로 측정하고 데이터 수집부(600) 및 통신모듈을 통하여 관리 서버(20)로 맥박 정보를 전송한다.

관리 서버(20)는 전송받은 맥박 정보를 분석하여 사용자의 학습 집중 상태, 수면 상태 등의 사용자의 신체 활동 상태를 파악할 수 있다.

또한 관리 서버(20)는 기계학습 또는 인공지능 학습을 통하여 맥박 정보로부터 사용자의 학습 집중 상태 및 수면 상태를 포함하는 사용자 신체 활동 상태를 보다 정확하게 판단할 수 있다.

상기 맥박 정보 분석 결과인 신체 활동 상태는 학습 중 사용자의 학습 집중 상태 및 수면 상태 등을 점검하여 이후 제공되는 맞춤 컨설팅 제공 단계(S400)에서 성적 부진의 원인이 사용자의 수면 및 학습 집중 상태 때문인지 여부를 판단하는 자료로 활용될 수 있다.

상기 스마트방석(10)은 관리 서버(20)로 사용자의 학습 시간, 학습 자세, 학습 상태, 건강 상태 등을 체크하기 위한 압력, 체온, 소리 등의 정보를 전송하기 위하여 상기 정보를 주기적으로 수집하는 데이터 수집부(600)를 포함할 수 있다.

상기 데이터 수집부(600)는 상기 압력 센서(200)의 압력 정보와 상기 온도 센서(300)의 사용자 체온 정보와 마이크(400)의 사용자 주변 소리 정보 및 맥박 측정 모듈(500)의 사용자 맥박 정보를 수집하여 통신 모듈(700)로 전송한다.

상기 데이터 수집부(600)는 상기 압력 정보와 체온 정보와 주변 소리 정보 및 맥박 정보를 주기적으로 수집한다.

이는 사용자의 학습 상태를 판단하기 위하여 관리 서버(20)가 일정 시간동안 주기적으로 상기 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보, 맥박 정보를 스마트방석(10)으로부터 전달받아 사용자의 학습 상태를 판단하는 요소인 학습 시작 시간, 학습 종료 시간, 착석 자세, 학습 집중도, 신체 상태, 학습 활동 상태 등을 주기적으로 상세하게 분석하기 위한 것이다.

분석 결과인 학습 시작 시간, 학습 종료 시간, 착석 자세, 학습 집중도, 신체 상태, 학습 활동 상태는 사용자의 학습 상태를 점검하기 위한 요소로써 이후 제공되는 맞춤 컨설팅 제공 단계(S400)에서 성적 부진의 원인이 무엇인지 판단하는 자료로 활용될 수 있다.

상기 스마트방석(10)은 사용자의 학습 시간, 학습 자세, 학습 상태, 건강 상태 등을 체크하기 위하여 상기 데이터 수집부(600)에서 주기적으로 수집한 정보를 관리 서버(20)로 전송하는 통신 모듈(700)을 포함할 수 있다.

상기 통신 모듈(700)은 데이터 수집부(600)에서 수집한 상기 압력 정보와 상기 사용자의 체온 정보와 상기 사용자의 주변 소리 정보 및 사용자의 맥박 정보를 관리 서버(20)로 주기적으로 전송할 수 있도록 관리 서버(20)와 통신할 수 있다.

상기 통신 모듈(700)은 통신 방식으로 블루투스, WIFI 등의 데이터 통신 방식을 사용할 수 있다.

상기 스마트방석(10)은 상기 제1베이스(100)의 하면에 위치하고 사용자의 착석에 따른 충격을 완화시켜 제1베이스(100)가 파손되는 것을 방지할 수 있는 완충부재(800)를 더 포함할 수 있다.

상기 완충부재(800)는 솜 또는 탄성이 있는 플라스틱재 등으로 형성될 수 있다.

상기 스마트방석(10)은 직물재질로 형성되어 상기 제1베이스(100)와 압력 센서(200)와 온도 측정 센서와 마이크(400)와 데이터 수집부(600) 및 통신모듈을 감싸 보호하는 방석외피를 더 포함할 수 있다.

상기 방석외피는 이물질의 인입을 차단하여 상기 압력 센서(200)와 온도 측정센서와 마이크(400)와 데이터 수집부(600) 및 통신모듈이 오염되는 것을 방지하기 위한 것이다.

본 발명의 다른 목적은 상기 스마트방석(10)에서 수집한 정보를 이용하여 사용자에게 학습 컨설팅을 제공하기 위한 사용자의 학습 상태 진단 요소인 학습 시간, 착석 자세, 건강 상태 및 학습 집중도를 분석하는 스마트방석(10)을 이용한 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 시스템을 제공하는데 목적이 있다.

이에 따른 본 발명은 상기 스마트방석(10)에서 수집한 정보들을 분석하고 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 관리 서버(20)를 더 포함할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 관리 서버의 구성을 도시한 도면이다.

도 4를 참조하여 설명하면 상기 관리 서버(20)는,

사용자의 기초 학습 능력을 파악하여 사용자에게 적합한 맞춤 학습법을 도출하기 위한 기초 검사 데이터를 사용자 단말기로 전송하고, 사용자 단말기로부터 기초 검사 데이터에 대응되는 응답 데이터를 전달받아 분석하여 사용자의 학습 기초 진단 결과를 생성하는 기초 검사 진단부(21),

사용자 단말기로부터 사용자의 일일, 주간, 월간 중 어느 하나 이상의 기간에 실행할 학습 과목, 학습 시작 시간, 학습 종료 시간, 학습 단원, 학습 사용 교재, 교재 난이도, 공부 형태, 공부 방법, 목표 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 정보를 전송받아 분석하여 사용자의 학습 플랜 정보에 대한 목표 성적 달성 가능성, 실패 가능성, 가능 상승 성적, 가능 하락 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 분석 결과를 생성하는 학습 플랜 설정 분석부(22) 및 상기 스마트방석으로부터 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보 및 사용자 맥박 정보를 주기적으로 전송받아 상기 압력 정보를 이용하여 사용자의 학습 시간과 학습 자세를 판단하고, 상기 체온 정보를 이용하여 사용자의 건강 상태를 판단하며, 상기 주변 소리 정보를 이용하여 사용자의 학습 활동 진행 여부 또는 학습 이외 활동 여부를 판단하고, 상기 사용자 맥박 정보를 이용하여 사용자의 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부, 수면 여부 및 건강 상태를 판단하는 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)는 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보 및 사용자 맥박 정보를 분석할 시 기계 학습, 인공지능 학습, 음성 인식 학습 방식 중 어느 하나 이상을 이용하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)는 스마트방석의 복수개의 온도 센서 각각에서 측정한 체온 정보의 평균값을 사용자의 실제 체온 정보를 판단하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)는 스마트방석의 복수개의 온도 센서 각각에서 측정한 체온 정보 중 가장 높게 측정된 체온 정보를 사용자의 체온 정보로 판단하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)는 스마트방석의 복수개의 압력 센서 중 사용자의 둔부와 접촉된 압력 센서들이 동작하면, 동작한 압력 센서에 사용자의 신체가 위치하는 것으로 판단하여, 동작한 압력 센서와 인접한 온도 센서들의 체온 정보들의 평균값 또는 각각의 체온 정보 중 가장 높게 측정된 체온 정보를 사용자의 체온 정보로 판단하는 것을 특징으로 한다.

사용자의 학습에 대한 컨설팅을 실시하기 위해서는 사용자의 학습 성향, 기본 학습 능력 등을 파악하고 사용자에게 맞는 학습 방법을 찾는 것이 우선이다.

이를 위하여 사용자에게 학습 컨설팅을 진행하기 전에 학습 기초 검사를 실시할 수 있다.

상기 학습 기초 검사를 위하여 상기 관리 서버(20)는 사용자 단말기(30)로 학습 기초 검사 데이터를 전송하고 사용자 단말기(30)로부터 전달받은 응답 데이터를 분석하여 학습 기초 진단 결과를 생성하는 기초 검사 진단부(21)를 포함할 수 있다.

더욱 상세하게 설명하면 상기 기초 검사 진단부(21)는 사용자의 기초 학습 능력 파악, 맞춤 학습법 파악을 위한 기초 검사 데이터를 사용자 단말기(30)로 전송하고, 사용자 단말기(30)로부터 전달받은 기초 검사 데이터에 대응되는 응답 데이터를 분석하여 사용자의 학습 기초 진단 결과를 생성한다.

상기 학습 기초 진단 결과는 사용자의 기초 학습 능력과 사용자 맞춤 학습법을 포함한다.

상기 기초 학습 능력은 사용자의 기초 학습 능력을 평가한 결과를 의미하고, 상기 사용자 맞춤 학습법은 상기 사용자의 기초 학습 능력에 적합한 학습 방법을 의미한다.

이에 따라 상기 기초 검사 진단부(21)는 사용자의 기초 학습 능력을 진단하고 사용자 맞춤 학습법을 도출함으로써 관리자가 사용자에 대하여 면밀한 학습 컨설팅을 할 수 있다.

상기 기초 검사 데이터란 학습성취유형검사, 진로능력유형검사, 학습-진로-진학밸런스 검사, 학습고민유형 검사 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.

상기 학습성취유형검사는 사용자의 학습상황을 분석 및 체크하고, 사용자의 학습수준별 목표 설정 및 사용자의 학습법, 교재, 강의, 학습시간을 파악하기 위한 검사이다.

상기 진로능력유형검사는 사용자의 진로상황을 분석 및 체크하고, 사용자의 진로활동별 목표를 설정하며, 사용자의 학교별 활동, 활동별 역량을 파악하기 위한 검사이다.

상기 학습-진로-진학밸런스 검사는 사용자의 학습, 진로, 진학 강점을 분석하고 체크하며, 사용자의 학습, 진학 목표를 설정하며, 사용자의 전공, 대학, 전형의 유불리를 확인하기 위한 검사이다.

상기 학습고민유형 검사는 사용자의 학습고민상황을 분석 및 체크하고, 사용자의 고민유형별 학습 목표를 설정하며, 사용자의 학습 스트레스별 극복 유형을 검사하고, 사용자의 학습 적응 및 적응 유형을 파악하기 위한 검사이다.

사용자의 학습 활동을 보다 면밀히 분석하여 학습 컨설팅을 진행하기 위해서는 학습 플랜을 세우고 학습 플랜의 적합성을 분석하고 학습 플랜에 따른 학습 활동을 분석하여야 한다.

상세히 설명하면 사용자 맞춤의 컨설팅을 진행하기 위해서는 사용자의 학습 플랜을 분석하고 사용자의 기초 학습 능력에 기초하여 사용자의 학습 플랜이 사용자에게 적합한지 여부 등의 문제점을 분석할 필요가 있다.

이를 위하여 상기 관리 서버(20)는 사용자 단말기(30)로부터 전송받은 학습 플랜 정보를 상기 사용자의 기초 학습 능력을 기초로 분석하여 학습 플랜 분석 결과를 생성하는 학습 플랜 설정 분석부(22)를 포함할 수 있다.

보다 상세히 설명하면 상기 학습 플랜 설정 분석부(22)는 사용자 단말기(30)로부터 사용자의 일일, 주간, 월간 중 어느 하나 이상의 기간에 실행할 학습 과목, 학습 시작 시간, 학습 종료 시간, 학습 단원, 학습 사용 교재, 교재 난이도, 공부 형태, 공부 방법, 목표 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 정보를 전송받아 사용자의 기초 학습 능력을 기초로 분석하여 사용자의 학습 플랜 정보에 대한 목표 성적 달성 가능성, 실패 가능성, 가능 상승 성적, 가능 하락 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 분석 결과를 생성한다.

따라서 상기 학습 플랜 분석 결과는 관리자가 상기 학습 플랜 분석 정보를 이용함으로써 사용자의 학습 플랜 정보에 대한 문제점과 개선점을 파악하여 학습 컨설팅에 이용할 수 있다.

사용자가 학습 플랜에 따른 학습 활동을 실시하는 중에는 사용자가 제대로 학습을 활동하고 있는지, 사용자 주변 상황은 어떤지, 학습을 진행하는 동안 사용자의 건강 상태에 문제가 있는지 등을 확인할 수 있어야만 관리자가 학습 실시 상황에서 발생 가능 문제점을 파악하고 이에 대한 개선방안 등에 대하여 보다 상세한 학습 컨설팅을 진행할 수 있다.

따라서 관리 서버(20)는 사용자의 학습 활동 및 건강 상태 등을 확인할 수 있는 정보를 주기적으로 전송받아 분석할 필요가 있다.

이를 위하여 상기 관리 서버(20)는 상기 스마트방석(10)으로부터 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보 및 사용자 맥박 정보를 주기적으로 전송받아 상기 압력 정보를 이용하여 사용자의 학습 시간과 학습 자세를 판단하고, 상기 체온 정보를 이용하여 사용자의 건강 상태를 판단하며, 상기 주변 소리 정보를 이용하여 사용자의 학습 활동 진행 여부 또는 학습 이외 활동 여부를 판단하고, 상기 사용자 맥박 정보를 이용하여 사용자의 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부, 수면 여부 및 건강 상태를 판단하는 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)를 포함할 수 있다.

더 나아가 상기 학습 플랜 실시 결과 분석부(23)는 상기 학습 활동 진행 여부와 상기 학습 이외 활동 여부와 수면 여부를 이용하여 학습 집중도를 판단할 수 있다.

예컨대, 학습 집중도는 사용자가 스마트방석(10)에 착석한 시간 중에서 학습 이외의 활동을 한 시간 및 수면 상태에 있는 시간 등을 반영하여 판단할 수 있다.

상기 압력 정보, 체온 정보, 사용자 체온 정보, 주변 소리 정보 및 사용자 맥박 정보는 상기 서술한 것과 같이 학습 컨설팅을 할 때 사용자가 제대로 학습 활동을 하고 있는지, 학습을 진행하는 동안 사용자의 건강 상태에 문제가 있는지 등을 확인하여 사용자의 학습 진행 상황의 문제에 대한 개선방안 등의 보다 상세한 학습 컨설팅을 진행하기 위한 정보이다.

상기 스마트방석(10)을 이용한 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 시스템은 상기 스마트방석(10)에서 수집한 정보를 이용하여 사용자에게 학습 컨설팅을 제공하기 위한 사용자의 학습 상태 진단 요소인 학습 시간, 착석 자세, 건강 상태, 학습 집중도를 분석할 수 있는 효과가 제공된다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

본 발명의 또 다른 목적은 상기 전술한 스마트방석(10) 및 관리 서버(20)를 포함하는 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 시스템을 이용하여 사용자에게 맞춤 학습 컨설팅을 제공하기 위한 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법을 제공하는데 있다.

이에 따른 상기 전술한 스마트방석(10)과 관리 서버(20)의 각 구성을 이용한 본 발명의 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법에 대하여 도 5를 참조하여 설명하면,

관리 서버의 기초 검사 진단부는 사용자의 기초 학습 능력과 사용자에게 맞는 학습법을 파악하기 위하여, 사용자 단말기로 기초 검사 데이터를 전송하고, 사용자 단말기에서 기초 검사 데이터에 대응되는 응답 데이터를 사용자로부터 입력받아 관리 서버로 전송하며, 관리 서버에서 상기 응답 데이터를 분석하여 사용자의 기초 학습 능력과 사용자 맞춤 학습법을 포함하는 학습 기초 진단 결과를 생성하는 학습 기초 검사 진단 결과 생성 단계(S100),

관리 서버의 학습 플랜 설정 분석부는 사용자 단말기로부터 전송받은 학습 플랜 정보를 분석하여 학습 플랜 정보에 대한 목표 성적 달성 가능성, 실패 가능성, 가능 상승 성적, 가능 하락 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 분석 결과를 생성하는 학습 플랜 분석 결과 생성 단계(S200),

관리 서버의 학습 플랜 실시 결과 분석부는 상기 스마트방석로부터 전송 받은 압력 센서에서 사용자의 착석에 따라 발생시킨 압력 정보, 온도 센서에서 측정한 사용자의 체온 정보, 마이크에서 입력 받은 사용자의 주변 소리 정보 및 맥박 측정 모듈에서 측정한 사용자의 맥박 정보를 분석하여 사용자의 착석 자세, 학습 시간, 건강 상태, 학습 활동 진행 여부 및 학습 이외 활동 여부를 판단하는 학습 실시 분석 단계(S300) 및 사용자의 학습 플랜 정보에 포함된 목표 성적과 사용자의 실제 성적을 비교하고 사용자의 목표 성적과 학습 실시 후에 달성한 실제 성적에 차이가 있을 시 상기 학습 실시 분석 단계에서 판단한 사용자의 착석 자세, 학습 시간, 건강 상태, 학습 활동 진행 여부 및 학습 이외 활동 여부를 이용하여 사용자의 학습 태도 및 집중도에 문제가 있는지를 진단하는 사용자 맞춤 컨설팅을 제공하는 맞춤 컨설팅 제공 단계(S400)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 실시 분석 단계에서 사용자의 착석 자세와 학습 시간은 상기 관리서버의 학습 플랜 실시 결과 분석부에서 상기 스마트방석의 압력 정보를 분석하여 판단하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 실시 분석 단계에서 사용자의 건강 상태는 관리서버의 학습 플랜 실시 결과 분석부에서 상기 스마트방석의 체온 정보와 맥박 정보를 분석하여 판단하는 것을 특징으로 한다.

상기 학습 실시 분석 단계에서 사용자의 학습 활동 진행 여부 및 학습 이외 활동 여부는 관리서버의 학습 플랜 실시 결과 분석부에서 상기 스마트방석의 주변 소리 정보와 맥박 정보를 분석하여 판단하는 것을 특징으로 한다.

관리자가 사용자에게 학습 컨설팅을 제공할 때 보다 상세한 학습 컨설팅을 제공하기 위해서는 학습을 실시하기 전에 사용자의 학습 기초 능력을 파악하여야 하고, 학습을 실시하는 중에는 학습 활동에 대한 사용자 신체 상태, 학습 시간 등의 정보를 수집해야 하며, 학습을 실시한 후에는 사용자의 학습 목표(예를 들어 목표 성적 등)를 포함하는 사용자의 학습 플랜 및 상기 학습 플랜에 대한 학습 실시 결과 및 달성 성적 등이 필요하다.

이에 따라 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법은 먼저 관리 서버(20)가 사용자의 기초 학습 능력과 사용자에게 맞는 학습법을 파악하기 위하여 사용자 단말기(30)로 기초 검사 데이터를 전송하고, 사용자 단말기(30)에서 기초 검사 데이터에 대응되는 응답 데이터를 사용자로부터 입력받아 관리 서버(20)로 전송하며, 관리 서버(20)에서 상기 응답 데이터를 분석하여 사용자의 기초 학습 능력과 사용자 맞춤 학습법을 포함하는 학습 기초 진단 결과를 생성하는 학습 기초 검사 진단 결과 생성 단계(S100)를 포함할 수 있다.

상기 학습 기초 진단 결과는 관리자가 사용자의 학습 컨설팅을 진행할 때 참조할 수 있다.

두번째로, 관리자는 사용자가 학습 목표에 대한 학습 플랜을 세우면 이를 분석하여 학습 플랜이 학습 목표를 달성할 수 있는지 여부를 파악할 수 있어야 한다.

이를 위하여 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법은 관리 서버(20)가 사용자 단말기(30)에서 사용자로부터 입력받은 학습 플랜 정보를 전송받아 분석하여 학습 플랜 정보에 대한 목표 성적 달성 가능성, 실패 가능성, 가능 상승 성적, 가능 하락 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 분석 결과를 생성하는 학습 플랜 분석 결과 생성 단계(S200)를 포함할 수 있다.

상기 학습 플랜 분석 결과는 관리자가 사용자의 학습 컨설팅을 진행할 때 사용자의 학습 플랜 정보의 문제점을 파악하여 보다 상세한 컨설팅을 제공하기 위한 것이다.

세번째로, 관리자는 사용자에게 학습 컨설팅을 제공하기 위하여 사용자가 학습 플랜 정보에 따른 학습 활동을 실시하였을 때 사용자가 학습을 활동하고 있는지, 사용자 주변 상황은 어떤지, 학습을 진행하는 동안 사용자의 건강 상태에 문제가 있는지 등을 확인할 필요가 있다.

관리자는 사용자의 학습 활동을 하는 동안의 집중도 하락, 건강 상태 문제, 학습 시간 부족 등의 학습 문제가 확인되어야 보다 상세한 컨설팅이 가능하다.

상기 사용자의 학습 문제를 확인하기 위해서는 상기 스마트방석(10)을 이용하여 필요한 정보를 수집할 필요가 있다.

또한 상기 스마트방석(10)에서 수집한 필요 정보를 관리자가 사용자의 학습 컨설팅을 진행할 때 필요한 정보를 도출할 수 있도록 분석할 필요가 있다.

이를 위하여 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법은, 관리 서버(20)가 상기 스마트방석(10)의 압력 센서(200)에서 사용자의 착석에 따라 발생시킨 압력 정보, 온도 센서(300)에서 측정한 사용자의 체온 정보, 마이크(400)에서 입력 받은 사용자의 주변 소리 정보, 맥박 측정 모듈(500)에서 측정한 사용자의 맥박 정보를 전송받아 기계학습, 인공지능 학습을 기초로 스마트방석(10)으로부터 주기적으로 전송 받은 압력 정보를 이용하여 사용자의 착석 자세를 판단하고 또한 처음 압력 정보를 전송 받은 시간과 마지막으로 전송 받은 시간을 이용하여 학습 시간을 판단하고, 체온 정보를 이용하여 사용자의 건강 상태를 판단하며, 주변 소리 정보를 기계학습, 인공지능 학습, 음석 인식을 기초로 하여 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부를 판단하며, 맥박 정보를 기계학습, 인공지능 학습을 기초로 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부, 수면 여부 및 건강 상태를 판단하는 학습 실시 분석 단계(S300)를 포함할 수 있다.

마지막으로, 관리자 단말기(40)는 사용자의 학습 플랜 정보에 포함된 목표 성적과 사용자의 실제 성적을 비교하고 사용자의 목표 성적과 학습 실시 후에 달성한 실제 성적에 차이가 있을 시 상기 관리 서버(20)에서 판단한 착석 자세, 학습 시간, 학습 활동 진행 여부, 학습 이외 활동 여부, 수면 여부 및 건강 상태를 이용하여 사용자의 학습 태도, 집중도 등에 문제가 있는지를 진단하여 사용자 맞춤으로 보다 상세한 컨설팅을 제공하는 맞춤 컨설팅 제공 단계(S400)를 포함할 수 있다.

상기 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 방법은 상기 전술한 스마트방석(10)을 이용한 사용자 맞춤 학습 플랜 진단 시스템을 이용하여 사용자에게 맞춤 학습 컨설팅을 제공할 수 있는 효과가 있다.

10 : 스마트방석 400 : 마이크
20 : 관리 서버 500 : 맥박 측정 모듈
100 : 제1베이스 600 : 데이터 수집부
200 : 압력 센서 700 : 통신 모듈
300 : 온도 센서 800 : 완충부재

Claims

사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석에 있어서,
스마트방석의 형상을 형성하고 사용자가 스마트방석에 앉았을 때 사용자의 하중을 지지하는 역할을 수행하는 제1베이스;
상기 제1베이스의 상면에 복수개 설치되어 사용자의 착석에 따른 압력 정보를 발생시켜 데이터 수집부로 전송하는 압력 센서;
상기 제1베이스의 상면에 복수개 설치되어 사용자의 체온 정보를 측정하여 데이터 수집부로 전송하는 온도 센서;
사용자의 주변 소리 정보를 입력 받아 데이터 수집부로 전송하는 마이크;
사용자의 맥박 정보를 측정하여 데이터 수집부로 전송하는 맥박 측정 모듈;
상기 압력 센서의 압력 정보, 상기 온도 센서의 체온 정보, 마이크의 주변 소리 정보 및 맥박 측정 모듈의 맥박 정보를 주기적으로 전송 받아 통신 모듈로 전송하는 데이터 수집부;
상기 데이터 수집부에서 전송 받은 압력 정보, 체온 정보, 주변 소리 정보, 맥박 정보를 주기적으로 관리 서버로 전송하는 통신 모듈;
상기 제1베이스의 하면에 위치하여 사용자의 착석에 따른 충격을 완화시켜 제1베이스가 파손되는 것을 방지하며, 솜 또는 탄성이 있는 플라스틱재로 형성되는 완충부재; 및
직물재질로 형성되어 상기 제1베이스와 압력 센서와 온도 측정 센서와 마이크와 데이터 수집부 및 통신모듈을 감싸 보호하여 이물질의 인입을 차단하는 방석외피;를 포함하되,
상기 관리서버의 기초 검사 진단부에서 사용자의 기초 학습 능력을 파악하여 사용자에게 적합한 맞춤 학습법을 도출하기 위한 기초 검사 데이터를 사용자 단말기로 전송하고, 사용자 단말기로부터 기초 검사 데이터에 대응되는 응답 데이터를 전달받아 분석하여 사용자의 학습 기초 진단 결과를 생성하고,
상기 관리서버의 학습 플랜 설정 분석부에서 사용자 단말기로부터 사용자의 일일, 주간, 월간 중 어느 하나 이상의 기간에 실행할 학습 과목, 학습 시작 시간, 학습 종료 시간, 학습 단원, 학습 사용 교재, 교재 난이도, 공부 형태, 공부 방법, 목표 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 정보를 전송받아 분석하여 사용자의 학습 플랜 정보에 대한 목표 성적 달성 가능성, 실패 가능성, 가능 상승 성적, 가능 하락 성적 중 어느 하나 이상을 포함하는 학습 플랜 분석 결과를 생성하며,
상기 관리서버의 학습 플랜 실시 결과 분석부에서, 상기 통신모듈로부터 주기적으로 전송받은 상기 압력 정보를 이용하여 사용자의 착석여부와 학습 시간을 판단하고, 상기 복수개의 상기 압력 센서로부터 측정된 압력 정보들을 통한 하중 분포를 이용하여 사용자의 착석 자세를 판단하여 사용자의 학습 자세를 판단하고, 상기 통신모듈로부터 주기적으로 전송받은 상기 체온 정보를 이용하여 사용자의 신체 온도 변화를 분석하여 사용자의 건강 상태를 판단하며, 상기 통신모듈로부터 주기적으로 전송받은 상기 주변 소리 정보를 이용하여, 주변 소리가 설정 주파수 이내이면 학습을 하는 동안 발생하는 소리로 판단하여 학습 활동을 진행하는 것으로 판단하고, 주변 소리가 설정 주파수를 초과하면 학습 이외의 활동을 하는 것으로 판단하고, 상기 통신모듈로부터 주기적으로 전송받은 상기 사용자의 맥박 정보를 이용하여 사용자의 학습 활동 진행 여부, 학습 집중 상태, 수면 여부 및 건강 상태를 판단하며, 상기 사용자가 착석한 시간 중에서 학습 이외의 활동을 한 시간 및 수면 상태에 있는 시간을 반영하여 학습 집중도를 판단하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석.
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제 1항에 있어서,
상기 제1베이스는 사용자가 스마트방석에 앉았을 때 사용자의 하중을 지지하기 위하여 휨이 적으며 전기 또는 열에 대한 저항이 있는 부도체 재질인 합성수지재로 형성되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석.
제 1항에 있어서,
상기 제1베이스는 원형 또는 사각의 형상으로 형성되고 사용자가 스마트방석에 착석하였을 때 장시간 앉아 있더라도 스트레스를 감소시켜 사용자에게 편안감을 제공하기 위하여 신체의 둔부에 대응되는 형상으로 오목하게 형성되는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤 학습 플랜 진단을 위한 스마트방석.