KR102593755B1 - 강의 플랫폼을 운용하는 서버 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예는 강의 플랫폼을 운용하는 서버에 있어서, 적어도 하나의 프로세서(processor) 및 메모리(memory)를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 단말 장치로부터 강의의 신청에 대한 요청을 수신하고, 상기 강의에 대한 요청들에 기반하여 상기 사용자의 단말 장치로 상기 강의 데이터를 제공하고, 각 사용자에 대한 정보에 기초하여 상기 강의를 신청한 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑(grouping)하고, 각 그룹에 대하여, 상기 그룹 내의 사용자들의 단말 장치로 그룹 미션(group mission)을 제공하도록 제어하는 서버를 제안한다.

Description

강의 플랫폼을 운용하는 서버 {SERVER FOR OPERATING LECTURE PLATFORM}
본 발명은 강의 플랫폼을 운용하는 서버에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 빅 데이터와 인공지능을 이용하여 수강자의 참여를 유도하고 강사와 수강자들 및 수강자들 간의 소통을 적극적으로 유도할 수 있는 강의 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
인류가 이어져 내려오는 오랜 시간 동안에 교육의 방법론적 형태는 계속해서 진화하고 있지만, 가르침이라는 핵심적 요소는 절대적 맥락으로 유지되어오고 있다. 콘텐츠 개발 솔루션의 발전은 온라인 형태의 강의를 인터넷 또는 비디오디스플레이 장치를 통해 강의를 수강하는 교육 방법론적 효율성과 관리의 편의성을 제공하는 중요한 요소로 작용하고 있다. 최근에는 인터넷과 스마트디바이스의 보급이 확대되면서 직접 방문하지 않고 온라인상에서 실시간으로 교육을 받는 형태가 선호되고 있으며 계속해서 늘어가는 추세이다.
공개특허공보 제10-2013-0140187호 (2013.11.18공개) 공개특허공보 제10-2014-0031430호 (2014.03.13공개)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 강의 플랫폼을 운용하는 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치 (또는 그 서버)는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다. 실시예들에 적어도 하나의 단계는: 사용자의 단말 장치로부터 강의의 신청에 대한 요청을 수신하고, 상기 강의에 대한 요청들에 기반하여 상기 사용자의 단말 장치로 상기 강의 데이터를 제공하는 단계; 각 사용자에 대한 정보에 기초하여 상기 강의를 신청한 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑(grouping)하는 단계; 및 각 그룹에 대하여, 상기 그룹 내의 사용자들의 단말 장치로 그룹 미션(group mission)을 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 상기 사용자에 대한 정보는 사용자에 대한 위치 정보를 포함할 수 있고, 상기 그룹핑하는 단계는: 상기 사용자들에 대한 위치 정보 및 샘플링 거리(sampling distance)에 기초하여, 상기 사용자들 중 기준 사용자들을 샘플링(sampling)하는 단계, 상기 기준 사용자들은 상기 샘플링 거리 이상으로 이격되어 위치함; 상기 샘플링된 기준 사용자들에 기반하여 상기 복수의 그룹들을 생성하는 단계, 여기서 하나의 그룹은 하나의 기준 사용자들을 포함함; 및 상기 사용자들 중 상기 기준 사용자들이 아닌 잔여 사용자들을 상기 복수의 그룹들에 매핑하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 상기 잔여 사용자들을 상기 복수의 그룹들에 매핑하는 단계는, 각 잔여 사용자를 가장 가까운 기준 사용자에 대한 그룹에 매핑할 수 있다.
나아가, 실시예들에 따른 그룹핑하는 단계는 상기 복수의 그룹들 중 제 1 그룹 내의 적어도 하나의 사용자를 상기 복수의 그룹들 중 제 2 그룹으로 재그룹핑(regrouping)하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 제 1 그룹에 대한 기준 사용자의 위치 및 상기 제 2 그룹에 대한 기준 사용자의 위치는 상기 샘플링 거리보다 멀리 이격되고, 상기 샘플링 거리의 두 배의 거리보다 가까이 이격될 수 있다.
더 나아가 실시예들에 따른 상기 사용자에 대한 정보는 사용자에 대한 점수 정보를 더 포함할 수 있고, 상기 재그룹핑하는 단계는 각 사용자에 대한 점수(score) 정보에 기초하여 상기 재그룹핑되는 적어도 하나의 사용자를 결정할 수 있다.
더 나아가, 상기 재그룹핑하는 단계는: 상기 제 1 그룹 내의 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 Ma를 도출하는 단계; 상기 강의를 신청한 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 MT를 도출하는 단계; 및 상기 Ma가 상기 MT보다 작은 경우, 상기 제 1 그룹 내의 사용자들 중 Ma보다 작은 점수 정보의 값을 가지는 사용자를 상기 제 2 그룹으로 재그룹핑하는 단계; 를 포함할 수 있다.
더 나아가, 상기 사용자에 대한 점수 정보는, 에 의해 표현되고, 상기 s(u)는 상기 점수 정보의 값이고, 상기 A는 상기 사용자의 나이(age)를 나타내고, 상기 H는 상기 사용자의 건강(health)의 정도를 나타내고, 상기 w는 상기 사용자의 재력(wealth)을 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 그룹핑(grouping) 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 적극적인 강의 수강 참여를 유도할 수 있고, 수강자들 간의 소통과 협력을 유도함으로써 수강자들의 만족을 높일 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 이러한 동작들로 인하여, 실시예들에 따른 강의를 수강하는 사용자들을 효과적으로 그룹핑(grouping)할 수 있고, 가까운 사용자들끼리 그룹핑을 하도록 함으로써 사용자들 간 소통을 원활히 할 수 있도록 한다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 실시예들에 따른 사용자들 중 기준 사용자들을 샘플링하는 방법을 나타낸 것이다.
도 4는 실시예들에 따른 기준 사용자들에 기초하여 사용자들을 그룹핑하는 방법을 나타낸 것이다.
도 5는 실시예들에 따른 재그룹핑하는 방법을 나타낸 것이다.
도 6은 실시예들에 따른 재그룹핑하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 서버의 하드웨어 구성도의 예시이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
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.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 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.
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 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템을 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치 (또는 그 서버) (100)에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치 (또는 그 서버) (100)는 강의 플랫폼을 운용하는 방법을 수행한다. 이하에서는 강의 플랫폼을 운용하는 장치(100)를 실시예들에 따른 플랫폼 장치 또는 플랫폼 서버로 호칭한다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템은 강의를 제공하는 강사(101)가 업로드한 강의 데이터를 사용자들에게 제공한다. 즉, 강사(101)는 강사의 단말 장치를 통하여 실시예들에 따른 서버(100)로 강의 데이터를 업로드할 수 있다. 강의 데이터는 예를 들어, 강의 영상, 강의를 위한 이미지, 강의 음성 데이터, 강의를 위한 텍스트 데이터 등을 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 시스템을 구독하는 사용자들(102)의 선택에 따라 시스템에 저장하고 있는 강의 데이터를 사용자들(102)에게 전송 및/또는 제공할 수 있다. 즉, 사용자(102)는 사용자의 단말 장치를 통하여 실시예들에 따른 서버(100)로 접속하여 강사들(101)이 제공하는 강의를 조회할 수 있고, 사용자(102)는 사용자의 단말 장치를 통하여 적어도 하나의 강의를 선택(즉, 구독)하여 선택한 강의를 서버(100)로부터 제공받을 수 있다.
실시예들에 따른 강사(101), 사용자(102)는 각각의 단말 장치를 통해 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)으로부터 강의 등의 서비스를 제공받거나 정보를 수신할 수 있다. 도 1에 나타난 단말 장치(예를 들어, 강사(101), 사용자(102)는 각각의 단말 장치)는 예를 들어, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 빅데이터(103)를 활용하여 사용자(102)들에게 사용자의 성향에 따라 올바른 강의 서비스를 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 특정 강의를 구독하는 사용자들(102)을 하나 또는 그 이상의 그룹들(102a)로 그룹핑(grouping)할 수 있다. 예를 들어, 특정 강사(101)가 제공하는 특정 강의를 구독(또는 선택하여 결제)한 사용자들의 수가 40명이면, 이들을 5개의 그룹으로 8명씩 그룹핑할 수 있다. 그룹핑(grouping)이란, 복수의 사용자들을 하나 또는 그 이상의 그룹들(102a)로 분배하는 것을 의미한다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 특정 강의를 구독하는 사용자들을 복수의 그룹들(102a)로 그룹핑할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 각 사용자들에 대한 정보를 바탕으로 사용자들을 복수의 그룹들(102a)로 그룹핑할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 그룹 내의 사용자들 간의 정보의 공유 및 소통을 원활히 하기 위해, 각 그룹들에 대하여 그룹 미션(group mission)을 제공할 수 있다. 그룹 미션은 각 그룹들에 대한 과제를 의미할 수 있다. 그룹 미션(group mission)은 예를 들어, 실시예들에 따른 강사(101)가 과제물로서 업로드한 데이터일 수 있다. 그룹 미션(group mission)은 예를 들어, 해당 그룹 내의 사용자들 각각에 대하여 다른 역할이 주어지도록 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 개별 사용자 단위로 또는 그룹 단위로 과제물(또는 그룹 미션)을 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 제출(업로드)된 과제물 또는 그룹 미션에 대한 응답을 수신하고, 응답에 기초하여 개별 사용자 또는 그룹에 대한 점수를 결정할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 이러한 그룹핑(grouping) 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 적극적인 강의 수강 참여를 유도할 수 있고, 수강자들 간의 소통과 협력을 유도함으로써 수강자들의 만족을 높일 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 방법은 도 1의 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 방법은 사용자의 단말 장치로부터 강의의 신청에 대한 요청을 수신하고, 상기 강의에 대한 요청들에 기반하여 상기 사용자의 단말 장치로 상기 강의 데이터를 제공하는 단계(S200), 각 사용자에 대한 정보에 기초하여 상기 강의를 신청한 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑(grouping)하는 단계(S201), 각 그룹에 대하여, 상기 그룹 내의 사용자들의 단말 장치로 그룹 미션(group mission)을 제공하는 단계(S202)를 포함할 수 있다.
S200 단계는, 강의 데이터를 사용자에게 제공한다. 예를 들어, 사용자는 사용자의 단말 장치를 이용하여, 특정 강의에 대한 신청을 요청할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템은 상기의 요청에 기반하여 해당 사용자에게 강의 데이터를 제공 및/또는 전송할 수 있다.
사용자의 단말 장치는 예를 들어, 도 1의 사용자(102)의 단말 장치를 의미할 수 있고, 강의 데이터는 도 1에서 설명한 강의 데이터를 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템은 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대한 정보는 사용자에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다. 사용자에 대한 위치 정보는 예를 들어, 현재 사용자의 단말 장치가 위치하는 장소를 나타내는 정보일 수도 있고, 사용자의 거소 또는 주소를 나타내는 정보일 수도 있고, 사용자의 근무지를 나타내는 정보일 수도 있다. 사용자에 대한 위치 정보는 사용자에 의해 입력되어, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템이 이를 저장부 등에 의해 저장할 수 있다.
사용자의 건강 정도를 나타내는 정보는 예를 들어, 사용자가 최근 1년 간 병원에서 진료를 받은 횟수로 수치화될 수도 있고, 사용자가 최근 1년 간 병원에 지출되는 비용으로 수치화될 수도 있다. 사용자의 경제력의 정도를 나타내는 정보는 예를 들어, 사용자의 자산을 나타내는 정보를 의미할 수도 있고, 사용자에 의해 설정될 수 있는 값일 수도 있다.
S201 단계는, 해당 강의를 신청한 복수의 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑(grouping)한다. 그룹핑(grouping)이란, 복수의 사용자들을 하나 또는 그 이상의 그룹들(102a)로 분배하는 것을 의미한다.
S201 단계는, 해당 강의를 신청한 복수의 사용자들에 대한 위치 정보를 이용하여 그룹핑(grouping)할 수 있다. 즉, S201 단계는 복수의 그룹들로 복수의 사용자들을 그룹핑하는데, 하나의 그룹은 사용자들 간의 위치가 가깝게 구성되도록 복수의 그룹들로 복수의 사용자들을 그룹핑한다. 즉, S201 단계는 하나의 그룹 내의 사용자들의 위치 정보에 나타나는 위치가 서로 멀리 떨어지지 않도록 그룹핑한다.
예를 들면 S201 단계는, 먼저 샘플링 거리(sampling distance)를 설정하고, 샘플링 거리 간격으로 복수의 사용자들을 샘플링한다. 샘플링된 사용자들은 기준 사용자(standard user)라고 호칭할 수 있다. 즉, S201 단계는 기준 사용자들끼리 적어도 샘플링 거리 이상의 거리만큼 이격되도록 기준 사용자들을 샘플링할 수 있다. 샘플링 거리는 예를 들어, 수도권 또는 광역시급 도시인 경우 1km 이내일 수 있고, 그 외인 경우 2km 내지 10km 범위의 거리일 수 있다.
S201 단계는, 먼저 하나의 기준 사용자에 대해 하나의 그룹(group)을 생성한다. 다음으로 S201 단계는, 기준 사용자가 아닌 다른 사용자들 각각에 대하여, 해당 사용자와 가장 가까운 기준 사용자를 결정하고, 가장 가까운 기준 사용자의 그룹에 해당 사용자를 추가한다. 모든 기준 사용자가 아닌 다른 사용자들을 가장 가까운 그룹으로 추가한다.
S201 단계는, 상술한 바와 같이 모든 사용자들을 복수의 그룹들로 그룹핑한 후, 일부 사용자들을 재그룹핑(regrouping)할 수 있다. 예를 들어, 상술한 바와 같이 그룹핑을 수행한 결과, 제 1 그룹에 한 명의 사용자만 포함할 수도 있다. 이 경우에는, 다른 그룹 내에 포함된 적어도 하나의 사용자를 상술한 제 1 그룹으로 다시 배정할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 이러한 그룹핑(grouping) 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 적극적인 강의 수강 참여를 유도할 수 있고, 수강자들 간의 소통과 협력을 유도함으로써 수강자들의 만족을 높일 수 있다.
재그룹핑(regrouping)은 예를 들어, 각 사용자에 대한 정보에 기초하여 수행될 수도 있다. 사용자에 대한 정보는 예를 들어, 그룹핑(grouping) 또는 재그룹핑(regrouping)을 하는데 필요할 수 있는 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대한 정보는 사용자에 대한 점수(score) 정보를 더 포함할 수 있다. 즉 재그룹핑 동작은 예를 들어, 각 사용자에 대한 정보에 기초하여 도출된 각 사용자에 대한 점수(score)를 기반으로 수행될 수도 있다. 사용자에 대한 점수(score)는 사용자에게 필요한 배려의 정도를 나타내는 지표일 수 있다.
사용자에 대한 점수 정보는 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보, 사용자의 경제력의 정도를 나타내는 정보, 사용자의 나이를 나타내는 정보에 기초하여 도출될 수 있다. 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보는 예를 들어, 사용자에 의해 설정될 수 있는 값일 수도 있고, 사용자의 단말 장치로부터 사용자에 대한 신체적인 정보에 의해 가공된 정보일 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보는 사용자의 단말 장치로부터 수신되는 사용자의 심박수를 나타내는 정보, 사용자의 평균 맥박을 나타내는 정보, 사용자의 식단에 관한 정보, 사용자의 수면 시간 등에 관한 정보, 사용자의 하루 평균 걸음의 수를 나타내는 정보 등을 포함할 수 있다.
사용자가 건강이 좋지 못하면 해당 사용자에 대한 배려의 필요성이 커질 수 있다. 즉, 사용자에 대한 점수 정보는 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보의 값에 반비례하는 관계일 수 있다. 사용자의 나이가 높다면 해당 사용자에 대한 배려의 필요성이 커질 수 있다. 즉, 사용자에 대한 점수 정보는 사용자의 나이를 나타내는 정보의 값에 비례하는 관계일 수 있다. 사용자의 경제력이 낮다면, 해당 사용자에 대한 배려의 필요성이 커질 수 있다. 즉, 사용자에 대한 점수는 사용자의 재력을 나타내는 정보의 값에 반비례할 수 있다.
따라서, 실시예들에 따른 사용자에 대한 점수 정보는 아래와 같은 수학식들 중 적어도 하나에 기초하여, S201 단계에서 도출될 수 있다.
s(u)는 사용자 u에 대한 점수 정보의 값이고, 상기 A는 상기 사용자의 나이(age)를 나타내고, 상기 H는 상기 사용자의 건강(health)의 정도를 나타내고, 상기 W는 상기 사용자의 재력(wealth)을 나타낼 수 있다. a, b, c는 모두 1이거나, 1 이상인 정수를 나타내는 상수일 수 있다.
s(u)는 사용자 u에 대한 점수 정보의 값이고, H는 사용자가 1년 내 병원에 지출한 지출 비용(만 원)을 나타내고, A는 사용자의 나이를 월(month) 단위로 나타낸 값이고, W는 사용자의 소득의 분위를 나타내고, k는 1 이상의 정수로 표현되는 상수일 수 있음.
s(u)는 사용자 u에 대한 점수 정보의 값이고, H는 사용자가 1년 내 병원에 다녀간 횟수를 나타내고, A는 사용자의 나이를 나타내고, W는 1분위 내지 10분위로 구분되는 사용자의 소득의 분위를 나타냄
s(u)는 사용자 u에 대한 점수 정보의 값이고, A는 사용자의 나이를 나타냄
재그룹핑(regrouping)은, 예를 들어 각 그룹 내의 사용자들의 점수 정보의 평균을 도출하고, 전체 수강자들에 대한 점수 정보의 평균을 도출하고, 이들을 비교하여 특정 사용자를 다른 그룹으로 재배치할 수 있다.
S202 단계는, 각 그룹에 대하여, 상기 그룹 내의 사용자들의 단말 장치로 그룹 미션(group mission)을 제공한다. 그룹 미션(group mission)은 예를 들어 그룹 미션은 각 그룹들에 대한 과제를 의미할 수 있다. 그룹 미션(group mission)은 예를 들어, 실시예들에 따른 강사(101)가 과제물로서 업로드한 데이터일 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 시스템(100)은, 이러한 재그룹핑(regrouping) 동작으로 인해 강의를 수강하는 사용자들에게 적극적인 강의 수강 참여를 유도할 수 있고, 수강자들 간의 소통과 협력을 유도함으로써 수강자들의 만족을 높일 수 있다.
도 3은 실시예들에 따른 사용자들 중 기준 사용자들을 샘플링하는 방법을 나타낸 것이다.
도 3에 나타난 동작은 예를 들어, 도 1의 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치(100)에 의해 수행될 수 있고, 도 2의 S201 단계에서 수행되는 동작을 의미할 수 있다.
도 3은 실시예들에 따른 강의를 수강하는 사용자들의 위치의 분포를 나타낸다. 도 3을 참조하면, 검은색 점과 파랑색 점은 사용자들의 위치를 나타낸다. 사용자들의 위치는 예를 들어, 사용자들의 단말 장치에서 획득한 위치 정보로서, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치가 수신한 사용자들에 대한 위치 정보를 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 사용자들의 단말 장치로부터 사용자에 대한 정보(즉, 사용자에 대한 위치 정보)를 수신한다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 수신한 사용자들에 대한 정보를 이용하여 도 3에 나타난 바와 같이 사용자들의 위치의 분포를 파악한다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 사용자들의 위치들의 분포에 기초하여, 기준 사용자(300)를 결정한다. 기준 사용자란 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치가 샘플링 거리(sampling distance, 300a) 간격으로 샘플링한 사용자를 의미한다. 즉, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운영하는 장치는 기준 사용자들끼리 적어도 샘플링거리 이상의 거리만큼 이격되도록 기준 사용자들을 샘플링할 수 있다. 샘플링 거리(300a)는 예를 들어, 수도권 또는 광역시급 도시인 경우 1km 이내일 수 있고, 그 외의 경우 2km 내지 10km 범위의 거리일 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 다양한 방법을 이용하여 사용자들 내에서 기준 사용자들을 선택할 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 사용자들의 분포들 중 임의의 사용자(예를 들어, S4)를 제 1 기준 사용자로 선택할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 제 1 기준 사용자로부터 샘플링 거리만큼 떨어져 있는 사용자들 중, 제 1 기준 사용자와 가장 가까운 사용자를 제 2 기준 사용자로 선택할 수 있다. 그 후 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 제 1 기준 사용자와 제 2 기준 사용자로부터 동시에 샘플링 거리만큼 떨어져 있는 사용자들 중에서, 제 1 기준 사용자 또는 제 2 기준 사용자와 가장 가까운 사용자를 제 3 기준 사용자로 선택할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 이러한 과정을 반복한다.
예를 들어, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는, 먼저 S1 사용자(300)를 기준 사용자로 선택할 수 있다. 그 후 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는, S2로부터 샘플링 거리(300a) 이상으로 이격된 거리만큼 떨어져 있는 사용자들 중 S1 사용자(300)과 가장 가까운 사용자 즉, S2를 기준 사용자로 선택할 수 있다. 그 후, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는, S1 및 S2를 기준으로 샘플링 거리 이상으로 이격된 거리만큼 떨어져 있는 사용자들 중 S1 및/또는 S2 사용자와 가장 가까운 사용자 즉, S3를 기준 사용자로 선택할 수 있다. 이와 같은 방법으로 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 사용자들 내에서 기준 사용자들(S1 내지 S7 등)을 선택할 수 있다.
실시예들에 따른 샘플링 거리(Sampling distance)는 기준 사용자마다 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 기준 사용자(S1)가 수도권 중심부에 위치한 경우, 샘플링 거리는 짧은 거리(예를 들어, 1km 이내 등)일 수 있다. 예를 들어, 기준 사용자(S1)가 인구밀도가 적은 지방에 위치한 경우, 샘플링 거리는 긴 거리(예를 들어, 10km 등)일 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 도 3에 나타난 바와 같이 사용자들 내에서 기준 사용자들을 선택한 후, 기준 사용자들에 기초하여 하나 또는 그 이상의 그룹(group)들을 생성할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 사용자들을, 기준 사용자들에 기반하여 그룹핑(grouping)할 수 있다. 실시예들에 따른 그룹핑 동작은 도 4에서 자세히 설명한다.
도 4는 실시예들에 따른 기준 사용자들에 기초하여 사용자들을 그룹핑하는 방법을 나타낸 것이다.
도 4에 나타난 동작은 예를 들어, 도 1의 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치(100)에 의해 수행될 수 있고, 도 2의 S201 단계에서 수행되는 그룹핑(grouping) 동작을 의미할 수 있다. 도 4에 나타난 동작은 예를 들어, 도 3에 나타난 동작이 이루어진 이후에 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 파랑색 점(400, S1 내지 S7)은 실시예들에 따른 기준 사용자를 의미한다. 실시예들에 따른 기준 사용자는 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치의 그룹핑(grouping) 동작에서, 복수의 그룹들을 생성하는데 기준이 되는 사용자를 의미한다. 즉, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 하나의 기준 사용자마다 하나의 그룹(group)을 생성한다. 예를 들어, 도 4를 참조하면 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 S1을 포함하는 제 1 그룹부터 S7을 포함하는 제 7 그룹까지 7개의 그룹들을 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 기준 사용자들이 아닌 다른 사용자들(401)을 하나씩 조회하여, 해당 사용자(401)가 어느 기준 사용자와 가장 가까운지 계산할 수 있고, 해당 사용자(401)를 가장 가까운 기준 사용자에 대한 그룹으로 그룹핑할 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 401이 지칭하는 사용자는 S2 내지 S7 기준 사용자보다 S1 기준 사용자에 더 가깝다. 따라서, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 401이 지칭하는 사용자를 S1 기준 사용자를 포함하는 그룹 내에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 402가 지칭하는 사용자는 S3 기준 사용자에 가장 가깝다. 따라서, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 402이 지칭하는 사용자를 S3 기준 사용자를 포함하는 그룹 내에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면, 403이 지칭하는 사용자는 S6 기준 사용자에 가장 가깝다. 따라서, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 403이 지칭하는 사용자를 S6 기준 사용자를 포함하는 그룹 내에 포함시킬 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 이러한 방법으로, 기준 사용자들이 아닌 다른 사용자들을 모두 조회하여, 다른 사용자들을 생성된 그룹들 내에 모두 포함시킬 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 이러한 동작들로 인하여, 실시예들에 따른 강의를 수강하는 사용자들을 효과적으로 그룹핑(grouping)할 수 있고, 가까운 사용자들끼리 그룹핑을 하도록 함으로써 사용자들 간 소통을 원활히 할 수 있도록 한다.
도 5는 실시예들에 따른 재그룹핑하는 방법을 나타낸 것이다.
도 5에 나타난 동작은 예를 들어, 도 1의 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치(100)에 의해 수행될 수 있고, 도 2의 S201 단계에서 수행되는 재그룹핑(regrouping) 동작을 의미할 수 있다. 도 5에서 수행되는 실시예들에 따른 재그룹핑하는 동작은 도 3 내지 도 4에 나타난 동작들 일부 또는 전부를 수행한 후에, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는, 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑한 후, 일부 사용자들에 대하여 재그룹핑(regrouping)을 수행할 수 있다. 재그룹핑(regrouping)은 특정 사용자를, 해당 사용자가 속한 그룹으로부터 제거되어, 다른 그룹으로 추가되는 것을 의미한다. 예를 들어, 제 1 그룹에 포함된 제 1 사용자는 제 1 그룹과 다른 제 2 그룹으로 재배정될 수 있는데, 이를 제 1 사용자가 제 2 그룹으로 리그룹핑되었다고 표현할 수 있다.
재그룹핑하는 동작은 예를 들어, 사용자 재배정(reassignment) 동작(500), 그룹 합병(merge) 동작 (501) 및/또는 그룹 분할(split) 동작(502)이 있을 수 있다.
재배정 동작(500)은, 제 1 그룹 내에 포함된 제 1 사용자를 제 1 그룹과 다른 제 2 그룹으로 다시 배정하는 것을 의미한다. 재배정 동작이 적용되는 제 1 사용자는 다양한 방법에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자는 해당 사용자에 대한 점수(score) 정보, 제 1 그룹 및/또는 제 2 그룹의 사용자들에 대한 점수 정보의 평균, 및/또는 전체 사용자에 대한 점수 정보의 평균 등에 기초하여 결정될 수 있다.
사용자에 대한 점수 정보는 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보, 사용자의 경제력의 정도를 나타내는 정보, 사용자의 나이를 나타내는 정보에 기초하여 도출될 수 있다. 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보는 예를 들어, 사용자에 의해 설정될 수 있는 값일 수도 있고, 사용자의 단말 장치로부터 사용자에 대한 신체적인 정보에 의해 가공된 정보일 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보는 사용자의 단말 장치로부터 수신되는 사용자의 심박수를 나타내는 정보, 사용자의 평균 맥박을 나타내는 정보, 사용자의 식단에 관한 정보, 사용자의 수면 시간 등에 관한 정보, 사용자의 하루 평균 걸음의 수를 나타내는 정보 등을 포함할 수 있다. 사용자에 대한 점수 정보는 도 2 내지 도 3에 나타난 바에 따른 사용자에 대한 점수를 의미한다.
실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는, 예를 들어, 제 1 그룹 내에 포함된 사용자들의 점수 정보의 평균이, 전체 사용자들에 대한 점수 정보의 평균보다 현저히 낮은 경우, 제 1 그룹 내에 포함된 사용자들 중 점수 정보가 낮은(또는 가장 낮은) 사용자를 제 2 그룹으로 재배정할 수 있다. 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는, 예를 들어, 제 1 그룹 내에 포함된 사용자들의 점수 정보의 평균이, 전체 사용자들에 대한 점수 정보의 평균보다 현저히 높은 경우, 제 1 그룹 내에 포함된 사용자들 중 점수 정보가 높은(또는 가장 높은) 사용자를 제 2 그룹으로 재배정할 수 있다. 여기서, 제 2 그룹은 제 1 그룹과 인접한 그룹 또는 가까운 그룹일 수 있다.
그룹 합병 동작(501)은, 하나 또는 그 이상의 그룹들을 합병하여 새로운 하나의 그룹을 생성하는 것이다. 예를 들어, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치가 제 1 그룹과 제 2 그룹을 합병(501)하는 경우, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 제 1 그룹에 포함된 사용자들과 제 2 그룹에 포함된 사용자들을 모두 포함하는 제 3 그룹을 생성한다. 여기서, 제 2 그룹은 제 1 그룹과 인접한 그룹 또는 가까운 그룹일 수 있다. 그룹 합병 동작은 예를 들어 제 1 그룹 및/또는 제 2 그룹에 포함된 사용자들의 수가 일정 수 미만인 경우 수행될 수 있다.
그룹 분할 동작(502)은, 제 1 그룹에 포함된 사용자들을 복수의 그룹들로 재배정하는 것을 의미한다. 예를 들어, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 제 1 그룹을 분할하여, 제 2 그룹, 제 3 그룹을 생성할 수 있다. 제 1 그룹에 포함된 사용자들은, 분할되어 생성된 제 2 그룹 내에 포함되거나, 분할되어 생성된 제 3 그룹 내에 포함된다. 그룹 분할 동작(502)은 3개 이상의 그룹들로 분할을 수행할 수도 있다. 그룹 분할 동작(502)은 예를 들어 제 1 그룹에 포함된 사용자들의 수가 일정 수보다 많은 경우 수행될 수 있다.
도 6은 실시예들에 따른 재그룹핑하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6에 나타난 실시예들에 따른 재그룹핑하는 방법은 예를 들어, 도 1의 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치(100)에 의해 수행될 수 있고, 도 2의 S201 단계에서 수행되는 재그룹핑(regrouping) 동작을 의미할 수 있다. 도 6은 도 2의 S201에 나타난 재그룹핑 동작 및/또는 도 5에 나타난 재배정 동작(500)을 나타내는 흐름도일 수 있다.
실시예들에 따른 재그룹핑하는 방법은, 제 1 그룹 내의 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 _을 도출하는 단계(S600), 강의를 신청한 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 _를 도출하는 단계(S601), 및/또는 상기 _가 상기 _보다 작은 경우, 상기 제 1 그룹 내의 사용자들 중 _보다 작은 점수 정보의 값을 가지는 사용자를 상기 제 2 그룹으로 재그룹핑(S602)하는 단계를 포함할 수 있다.
S600 단계는, 각 그룹에 대하여, 해당 그룹 내에 포함된 사용자들에 대한 점수 정보의 평균 값 (M_a)을 도출한다. 사용자들에 대한 점수 정보는 예를 들어, 도 2 내지 도 5에서 설명한 사용자들에 대한 점수 정보를 의미한다. S600 단계는, 해당 그룹 내에 포함된 사용자들에 대한 점수 정보의 평균 값 대신 해당 그룹 내에 포함된 사용자들에 대한 점수 정보의 중앙 값을 도출할 수도 있다.
S601 단계는, 해당 강의를 신청한 사용자들에 대한 점수 정보의 평균 값(M_T)를 도출한다. S601 단계는, 해당 그룹 내에 포함된 사용자들에 대한 점수 정보의 평균 값 대신 해당 그룹 내에 포함된 사용자들에 대한 점수 정보의 중앙 값을 도출할 수도 있다.
S602 단계는, 제 1 그룹 내에 포함된 사용자들의 점수 정보의 평균이, 전체 사용자들에 대한 점수 정보의 평균보다 작은 경우(또는 일정 정도 이상의 차이를 두고 작은 경우), 제 1 그룹 내에 포함된 사용자들 중 가장 작은 점수 정보의 값을 가지는 사용자를 선택한다. S602 단계는, 선택된
가장 작은 점수 정보의 값을 가지는 사용자를 제 2 그룹으로 재그룹핑한다.
도 2에서 설명한 바와 같이 사용자에 대한 점수(score)는 사용자에게 필요한 배려의 정도를 나타내는 지표일 수 있다. 예를 들어, 도 2에서 설명한 바와 같이 사용자가 건강이 좋지 못하면 해당 사용자에 대한 배려의 필요성이 커질 수 있다. 즉, 사용자에 대한 점수 정보는 사용자의 건강 정도를 나타내는 정보의 값에 반비례하는 관계일 수 있다. 사용자의 나이가 높다면 해당 사용자에 대한 배려의 필요성이 커질 수 있다. 즉, 사용자에 대한 점수 정보는 사용자의 나이를 나타내는 정보의 값에 비례하는 관계일 수 있다. 사용자의 경제력이 낮다면, 해당 사용자에 대한 배려의 필요성이 커질 수 있다. 즉, 사용자에 대한 점수는 사용자의 재력을 나타내는 정보의 값에 반비례할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 장치는 그룹 내에서 사용자에 대한 점수(score)가 가장 낮은 사용자를 다른 그룹으로 재그룹핑하는 것을 우선으로 할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용하는 서버의 하드웨어 구성도의 예시이다.
도 7을 참조하면, 강의 플랫폼을 운용 장치(또는 그 서버) (100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110); 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 강의 플랫폼을 운용 장치(또는 그 서버) (100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 콘텐츠 관리 장치(또는 이를 제공하기 위한 서버) (100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 콘텐츠 관리 장치(또는 이를 제공하기 위한 서버) (100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
즉, 실시예들에 따른 강의 플랫폼을 운용 장치(또는 그 서버) (100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor); 및/또는 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 적어도 하나의 단계는: 사용자의 단말 장치로부터 강의의 신청에 대한 요청을 수신하고, 상기 강의에 대한 요청들에 기반하여 상기 사용자의 단말 장치로 상기 강의 데이터를 제공하는 단계; 상기 강의에 대한 키워드(keyword)들 및 각 사용자에 대한 정보에 기초하여 상기 강의를 신청한 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑(grouping)하는 단계; 및 각 그룹에 대하여, 상기 그룹 내의 적어도 하나의 사용자의 단말 장치로 그룹 미션(group mission)을 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
여기서 실시예들에 따른 사용자에 대한 정보는 사용자에 대한 위치 정보를 포함할 수 있다. 여기서 상기 그룹핑하는 단계는: 상기 사용자들에 대한 위치 정보 및 샘플링 거리(sampling distance)에 기초하여, 상기 사용자들 중 기준 사용자들을 샘플링(sampling)하는 단계; 상기 샘플링된 기준 사용자들에 기반하여 상기 복수의 그룹들을 생성하는 단계, 여기서 하나의 그룹은 하나의 기준 사용자들을 포함함; 및 상기 사용자들 중 상기 기준 사용자들이 아닌 잔여 사용자들을 상기 복수의 그룹들에 매핑하는 단계; 를 포함할 수 있다. 여기서 상기 기준 사용자들은 상기 샘플링 거리 이상으로 이격되어 위치할 수 있다.
실시예들에 따른 상기 잔여 사용자들을 상기 복수의 그룹들에 매핑하는 단계는, 각 잔여 사용자를 가장 가까운 기준 사용자에 대한 그룹에 매핑할 수 있다.
나아가 실시예들에 따른 상기 그룹핑하는 단계는 상기 복수의 그룹들 중 제 1 그룹 내의 적어도 하나의 사용자를 상기 복수의 그룹들 중 제 2 그룹으로 재그룹핑(regrouping)하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 상기 제 1 그룹에 대한 기준 사용자의 위치 및 상기 제 2 그룹에 대한 기준 사용자의 위치는 상기 샘플링 거리보다 멀리 이격되고, 상기 샘플링 거리의 두 배의 거리보다 가까이 이격될 수 있다.
실시예들에 따른 상기 사용자에 대한 정보는 사용자에 대한 점수 정보를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 재그룹핑하는 단계는 각 사용자에 대한 점수(score) 정보에 기초하여 상기 재그룹핑되는 적어도 하나의 사용자를 결정할 수 있다.
여기서, 상기 재그룹핑하는 단계는: 상기 제 1 그룹 내의 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 을 도출하는 단계; 상기 강의를 신청한 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 를 도출하는 단계; 및 상기 가 상기 보다 작은 경우, 상기 제 1 그룹 내의 사용자들 중 보다 작은 점수 정보의 값을 가지는 사용자를 상기 제 2 그룹으로 재그룹핑하는 단계; 를 포함할 수 있다. 여기서 상기 사용자에 대한 점수 정보는,
에 의해 표현될 수 있고, 상기 s(u)는 상기 점수 정보의 값이고, 상기 A는 상기 사용자의 나이(age)를 나타내고, 상기 H는 상기 사용자의 건강(health)의 정도를 나타내고, 상기 W는 상기 사용자의 재력(wealth)을 나타낼 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (1)

  1. 강의 플랫폼을 운용하는 서버에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    메모리(memory); 를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    사용자의 단말 장치로부터 강의의 신청에 대한 요청을 수신하고,
    상기 강의에 대한 요청들에 기반하여 상기 사용자의 단말 장치로 상기 강의 데이터를 제공하고,
    각 사용자에 대한 정보에 기초하여 상기 강의를 신청한 사용자들을 복수의 그룹(group)들로 그룹핑(grouping)하고,
    각 그룹에 대하여, 상기 그룹 내의 사용자들의 단말 장치로 그룹 미션(group mission)을 제공하도록 제어하고,
    상기 프로세서가 그룹핑하는 것은:
    상기 강의를 신청한 사용자들에 대한 위치 정보 및 샘플링 거리(sampling distance)에 기초하여, 상기 강의를 신청한 사용자들 중 기준 사용자들을 샘플링(sampling)하되, 상기 기준 사용자들은 상기 샘플링 거리 이상으로 이격되어 위치하고,
    상기 샘플링된 기준 사용자들에 기반하여 상기 복수의 그룹들을 생성하되, 상기 하나의 그룹은 하나의 기준 사용자들을 포함하고,
    상기 강의를 신청한 사용자들 중에서 상기 기준 사용자들을 제외한 잔여 사용자들을 상기 복수의 그룹들에 매핑하는 것을 특징으로 하고,
    상기 프로세서가 상기 잔여 사용자들을 상기 복수의 그룹들에 매핑하는 것은:
    상기 잔여 사용자들 각각에 가장 가까운 기준 사용자에 대한 그룹에 매핑하는 것을 특징으로 하고,
    상기 프로세서가 그룹핑하는 것은:
    상기 복수의 그룹들 중 제1 그룹 내의 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 을 도출하고,
    상기 강의를 신청한 사용자들에 대한 점수 정보의 평균값 를 도출하고,
    상기 가 상기 보다 작은 경우, 상기 제1 그룹 내의 사용자들 중 보다 작은 점수 정보의 값을 가지는 사용자를 제2 그룹으로 재그룹핑(regrouping)하는 것을 특징으로 하고,
    상기 사용자에 대한 점수 정보는,

    에 의해 표현되고, 상기 s(u)는 상기 점수 정보의 값이고, 상기 s(u)에서의 u는 상기 제1 그룹 내의 사용자들 중 사용자 u에 상응하고, 상기 A는 상기 사용자의 나이(age)에 상응하고, 상기 H는 상기 사용자 u가 1년 내 병원에 지출한 비용에 상응하고, 상기 W는 상기 사용자 u의 소득분위에 상응하고,
    상기 제1 그룹에 대한 기준 사용자의 위치 및 상기 제2 그룹에 대한 기준 사용자의 위치는 상기 샘플링 거리보다 멀리 이격되고, 상기 샘플링 거리의 두 배의 거리보다 가까이 이격되고,
    상기 강의 데이터는 강의 영상, 강의 이미지, 강의 음성 데이터, 및 강의 텍스트 데이터를 포함하고,
    상기 그룹 미션은 강사가 상기 강의 플랫폼에 과제물로서 업로드한 데이터를 나타내는, 서버.
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