KR102615328B1 - 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3d소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 등록된 학생이 요청한 컨설팅요청메시지에 따라 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 제공함으로써, 학생이나 취준생들에게 시급히 필요한 고품위 니즈(needs)에 적합한 컨설팅 전문가를 선별하여 상담이나 가이드를 제공할 수 있고, 대화형 툴을 통해 확보한 학생의 감성이나 참여지수를 포함한 면담정보 등을 학생의 학생부 특징정보에 더 추가 병합하여 학생에게 필요한 최적의 컨설팅 포인트를 설정하고 그에 적합한 최적의 컨설팅 전문가를 그 분야의 최고 대표전문가가 다시 선별하여 제공하므로 써, 학생의 감성까지 고려한 최적의 컨설팅 전문가를 학생에게 제공할 수 있으므로 그에 따라 온라인 컨설팅의 정밀성도 상당히 향상시키는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 제공한다.

Description

디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법 {Control method of education platform system equipped with specialized consulting on 3D software utilization according to the characteristics of each digital content industry}

본 발명은 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 등록된 학생이 요청한 컨설팅요청메시지에 따라 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 제공하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법에 관한 것이다.

일반적으로 중국과 일본을 포함하여 한국은 전세계적으로도 교육열이 매우 높은 것으로 널리 알려져 있다. 이러한 교육과 관련된 인프라 예컨대, 교육시장과 입시정보는 매우 폐쇄되어 있어서 일부 부유층에 소속된 소수의 학생들만이 고액의 비용을 들여서 입시정보를 제공받고 있을 뿐이다. 이러한 점은 대다수의 학생과 학부모에게 교육시장에 대한 불만족을 발생시키고, 사회적으로도 진로 선택에 제한을 주는 문제를 야기시키고 있다. 그런데 최근 인터넷을 포함한 통신장비를 급속히 발달함에 따라 인터넷을 통한 온라인 교육들이 성황을 이루고 있어 예전에 비해 비교적으로 저가의 비용으로 학생들이 원하는 교육을 받게 되었다. 예컨대, 이중 인터넷 및 월드 와이드 웹과 같은 전자 네트워크의 광범위한 이용 및 이용가능성으로 인해, 학생 및 교육자들이 교육 장벽으로서의 지리적 분산 및 물리적인 위치를 극복할 수 있게 되었다. 이러한 전자 매체를 이용하여, 학생들 및 교육자들은 물리적인 위치에 관계없이 교실 강의, 숙제 할당, 텍스트 및 자료, 등급부여, 질의응답 대화 수업 및 전통적인 학습 또는 교육적인 체험을 수행하기 위한 다른 관련 정보를 포함하는 정보를 교환할 수 있다.

그러면, 상기와 같은 종래 인터넷을 통한 온라인강의시스템을 도 1을 참고로 살펴보면, 인터넷(70)의 해당 웹페이지에 접속하여 설정된 강의플랫폼을 이용하여 온라인 수업을 수강할 수 있는 복수의 학생단말기(71a-n)와, 상기 인터넷(70)의 해당 웹페이지에 접속하여 복수의 학생단말기(71a-n)로 접속한 수강생들에게 기설정된 온라인강의를 실행하는 교수 단말기(72)와, 상기 교수 단말기(72)와 복수의 학생단말기(71a-n)가 서로 통신할 수 있도록 양방향 오디오 및 비디오 송수신 기능을 제어하고 교수 단말기(72)로부터 전송되는 강의신호를 실시간 스트리밍으로 복수의 학생단말기(71a-n)로 원활히 전송되도록 제어하는 온라인관리서버(73)를 포함하여 구성된다.

한편 상기와 같은 종래 인터넷을 통한 온라인강의시스템의 동작은 먼저, 온라인관리서버(73)가 예컨대, 실시간 스트리밍 기반 비대면 교육 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 복수의 학생단말기(71a-n)와 소속된 교수 단말기(72)에 제공한다. 이때 상기 복수의 학생단말기(71a-n)가 인터넷(70)을 통해 해당 웹페이지에 접속하여 원하는 강의를 클릭하면 상기 온라인관리서버(73)는 해당 온라인 과목 담당 교수의 교수 단말기(72)에 연결시키고 접속한 학생 단말기(71a-n)와 교수 단말기(72)의 양방향간 오디오 및 비디오가 송수신 테스트를 실행한다. 그리고 상기 테스트 과정에서 이상이 없을 경우 온라인관리서버(73)는 교수 단말기(72)에서 제공하는 온라인강의신호를 스트리밍으로 변환하여 해당 학생단말기(71a-n)로 전송하므로 상기 학생단말기(71a-n)로 접속한 수강생이 원하는 강의를 청취하게 한다.

그러나 상기와 같은 종래 인터넷을 통한 온라인강의시스템은 학생 혹은 수강생이 자신에게 맞는 레벨의 온라인 강사로부터 단순히 온라인 강의만을 들을 수 있을 뿐 학생 혹은 수강생에게 시급히 필요한 고품위 니즈(needs) 예컨대, 고3 학생의 진로상담이나 취준생의 취업정보 등에 적합한 전문가 상담이나 가이드를 전혀 해 줄 수 없기 때문에 교육 편의성의 고품위화를 상당히 저하시켰으며, 설령 온라인 메뉴상의 게시판에 상담기능이 일부 구비되어 있더라고 이는 단순히 개인의 특징정보 예컨대 학생생활기록부와 같은 심층정보를 이용하는 것이 아니라 일반적인 진로상담이나 가이드를 해 줄 뿐 학생이나 취준생에게 적합한 전문가상담이 아니어서 컨설팅정보의 활용성이 상당히 제한된다는 문제점이 있었다.

이에 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 발명된 것으로, 등록된 학생이 요청한 컨설팅요청메시지에 따라 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 제공하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 제공함에 그 목적이 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 대화형 툴을 통해 확보한 학생의 감성이나 참여지수를 포함한 면담정보 등을 학생의 학생부 특징정보에 더 추가 병합하여 학생에게 필요한 최적의 컨설팅 포인트를 설정하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 제공하는데 있다.

상기와 같은 본 발명의 일실시예는 디지털 자료로 보존되어 있는 학생부 혹은 대학교 학적부의 모든 기재내용을 설정된 항목별로 추출하여 컨설팅관리서버(2)로 전송한 다음 별도로 저장 관리하는 기록추출부와,

상기 기록추출부에 의해 추출된 학생의 특징정보와 감성 및 참여지수가 포함된 학생의 면담정보 및 진학가능대학교정보를 기초로 하여 다양한 학습 알고리즘을 통해 분석한 후 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭 시키는 컨설팅관리서버와,

상기 컨설팅관리서버로 대화형 툴을 통해 특화컨설팅메시지와 면담정보를 전송하고 그에 따른 응답정보를 수신 받아 디스플레이하는 사용자 단말기를 포함하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템을 제공한다.

상기와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 본 발명의 또 다른 특징은 학생(대학교 학생 포함)들의 진로나 취업과 관련된 컨설팅에 도움이 되는 다양한 데이터, 뉴스 데이터 그리고 입시 데이터, 커뮤니티 데이터를 수집하여 DB에 저장시키는 데이터 크롤링부와,

상기 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출하는 학생감성분석부와,

상기 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출하는 학생참여관리부와,

전문가를 선별하는 과정중에 검색엔진을 구동하여 인터넷을 포함한 유무선 통신망을 통해 현재 메인 전문가로 설정된 인물에 대한 일반대중의 평가를 계속 분석하여 점수화하여 순위를 정한 후 DB에 넣어 관리하는 전문가 플랫폼모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템을 제공한다.

상기와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 본 발명의 또 다른 특징은 먼저, 등록된 학생(혹은 대학교 취업준비생 포함)이 자신의 사용자 단말기로 설정된 툴을 통해 요구된 정보를 기재한 특화컨설팅메시지를 설정된 경로 전송하고 그 대응되는 매칭 컨설팅 전문가를 요청하는 특화컨설팅 요청단계와;

상기 특화컨설팅 요청단계에서, 상기 컨설팅관리서버가 특화컨설팅을 요청한 해당 학생 또는 취업준비생의 학생부 혹은 대학교 학적부를 기반으로 설정된 프로그램에 따라 특화컨설팅 매칭작업을 실행한 다음 그 요청한 학생에게 적합한 컨설팅 전문가정보를 전송해주는 컨설팅전문가정보 전송단계와,

상기 컨설팅전문가정보 전송단계에서, 상기 컨설팅관리서버가 학생부 혹은 대학교 학적부의 특징정보와 해당 학생에게 제공된 컨설팅 전문가정보를 검증된 특별 전문가에게 분석하게 한 다음 그 응답정보를 받아 해당 학생에게 적합하지 않은 컨설팅전문가정보가 제공되지 않도록 컨설팅전문가를 선택적으로 제공하는 전문가 선별검증단계를 포함하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 제공한다.

상기와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 본 발명의 또 다른 특징은 상기 컨설팅전문가정보 전송단계는,

상기 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 등록된 학생의 사용자 단말기로부터 자신의 진로 혹은 취업과 관련된 컨설팅요청메시지를 수신한 다음 상기 컨설팅요청메시지에 대한 응답으로 대화형 툴을 구동하는 면담툴 구동단계를 더 포함하되;

상기 면담툴 구동단계는 상기 대화형 툴이 상기 컨설팅관리서버의 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드와, 적어도 하나의 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 학습 데이터로써 이용하여 학습된 LSTM(Long-short Term Memory) 기반의 인공 신경망을 이용하고, 상기 등록된 학생이 자신의 사용자 단말기로부터 전송하는 질의어를 수신하며, 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드를 기초로 인공 신경망에 상기 질의어를 입력하여 추출된 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 획득하는 키워드 획득단계를 더 포함하고,

상기 키워드 획득단계는 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 과심 키워드가 학생의 현재 진학을 희망하는 학교 혹은 취업을 원하는 기업, 현재 획득한 스펙, 현재 획득한 봉사활동, 현재까지 읽은 도서목록, 현재 학생이 가지고 있는 사회나 기업에 대한 견해정보 중 어느 하나의 내용을 포함하며,

상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드가 상기 질의어가 문의하는 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 추출된 적어도 하나의 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드 중 어느 하나에 대한 응답메시지를 생성한 다음 이 응답메시지를 학생의 면담정보로 등록한 후 이 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드를 기초로 1차 컨설팅 전문가를 매칭시켜 그 결과를 응답메시지와 함께 상기 면담컨설팅을 요청한 학생의 사용자 단말기로 전송하는 응답정보 전송단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 제공한다.

상기와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 본 발명의 또 다른 특징은 컨설팅전문가정보 전송단계는, 상기 면담툴 구동단계중에 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 학생감성분석부를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출하는 감성지수 산출단계를 더 포함하고;

상기 면담툴 구동단계중에, 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 학생참여관리부를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출하는 참여지수 산출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 제공한다.

상기와 같은 본 발명에 의하면, 등록된 학생이 요청한 컨설팅요청메시지에 따라 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 제공함으로써, 학생이나 취준생들에게 시급히 필요한 고품위 니즈(needs)에 적합한 컨설팅 전문가를 선별하여 상담이나 가이드를 제공할 수 있으므로 그에 따라 교육 편의성의 고품위화를 이루는 효과가 있다.

또한 상기와 같은 본 발명에 따르면, 대화형 툴을 통해 확보한 학생의 감성이나 참여지수를 포함한 면담정보 등을 학생의 학생부 특징정보에 더 추가 병합하여 학생에게 필요한 최적의 컨설팅 포인트를 설정하고 그에 적합한 최적의 컨설팅 전문가를 그 분야의 최고 대표전문가가 다시 선별하여 제공하므로 써, 학생의 감성까지 고려한 최적의 컨설팅 전문가를 학생에게 제공할 수 있으므로 그에 따라 온라인 컨설팅의 정밀성도 상당히 향상시키는 효과도 있다.

도 1은 종래 인터넷을 통한 온라인강의시스템을 설명하는 설명도.
도 2는 본 발명에 따른 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템을 좀 더 알기 쉽게 설명하는 설명도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 알기 쉽게 설명하는 플로우차트.

본 발명은 다양한 변환을 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 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 명세서에서 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 명세서에서, "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.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

이하, 본 발명의 실시예에 대해 관련 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템을 좀 더 알기 쉽게 설명하는 설명도이다.

도 2를 참조하면, 일실시예에 따른 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템은 기록추출부(1)와, 컨설팅관리서버(2) 및 사용자 단말기(3a-n)를 포함하여 구성된다.

그리고 상기 기록추출부(1)는 디지털 자료로 보존되어 있는 학생부(혹은 학생생활기록부) 혹은 대학교 학적부의 모든 기재내용을 설정된 항목별로 추출하여 컨설팅관리서버(2)로 전송한 다음 별도로 저장한다. 상기 기록추출부(1)는 항목별 추출을 통해 예컨대 각 학기별 또는 연도별 그리고 과목별 취득점수나 담당교사나 지도교수가 기재한 개인별 특징사항 혹은 개인별 상벌 사항 등의 정보를 추출 관리한다.

여기서 상기 학생부 혹은 대학교 학적부는 대부분 디지털데이터형태로 전산화되어 있어서 디지털데이터로 추출이 가능한데, 예컨대, 상기 초중고 학생부는 2003년 나이스시스템으로 전산화되어 관리되고 있다. 그러나 만약 상기 초중고 학생부나 대학교 학적부가 디지털데이터로 전산화되어 있지 않을 경우 디지털변환모듈부(4)를 구비하여 학생부나 학적부의 종이데이터를 디지털데이터로 변환한다.

즉, 상기 디지털변환모듈부(4)는 학생부 혹은 학적부의 기록을 이미지 데이터로 스캔하고, 그 스캔한 이미지 데이터를 설정된 변환프로그램을 통해 텍스트데이터로 변환한 다음 그 변환한 텍스트데이터에서 설정된 키워드를 통해 필요한 정보를 추출한 다음 기록추출부(1)로 전송한다.

또한 상기 컨설팅관리서버(2)는 상기 기록추출부(1)에 의해 추출된 학생의 특징정보와 감성 및 참여지수가 포함된 학생의 면담정보 및 1차 진학가능대학교정보를 기초로 하여 다양한 학습 알고리즘을 통해 분석한 후 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭 시킨다.

그리고 상기 컨설팅관리서버(2)는 학생(대학교 학생 포함)들의 진로나 취업과 관련된 컨설팅에 도움이 되는 다양한 데이터, 뉴스 데이터 그리고 입시 데이터, 정보를 교환할 수 있는 예컨대 지역 맘카페와 같은 커뮤니티 등의 데이터도 수집하여 DB(5)에 저장시키는 데이터 크롤링부(6)를 포함한다.

한편, 학생들의 진로나 취업과 관련된 컨설팅에 도움이 되는 데이터는 학생들이 건축, 디자인, 게임, 기계 등의 다양한 산업분야별로 존재하는 디지털 콘텐츠에서 사용되는 3D 소프트웨어의 활용에 대한 평가점수가 포함될 수 있다. 이때 소프트웨어는 다양한 산업분야에서 쓰이는 소프트웨어를 포함할 수 있으며, 보다 구체적으로는 스케치업, 루비, 라이노, 그래스호퍼, 루미온, 엔스케이프, 오토캐드, 브이레이 등의 2D 및 3D 소프트웨어를 모두 포함할 수 있으며, 3D 모델링을 구현하는 모든 소프트웨어 프로그램을 포함할 수 있다. 즉, 상기의 기재된 소프트웨어가 산업분야별로 쓰이는 목적 및 빈도가 상이할 수 있는데, 이들의 산업분야별 특성에 따라 이들 3D 소프트웨어를 활용도에 대한 평가점수를 측정하고, 각 학생별로 이들이 잘하는 분야를 참작하여 특화된 컨설팅을 진행하도록 하는 것이다.

여기서 상기 데이터 크롤링부(6)는 예컨대 학생부에 기재된 학교, 거주지, 학년, 희망진로 등의 정보에 따라서 필요로 하는 정보를 교환할 수 있는 커뮤니티를 생성할 수 있다. 또한 상기 데이터 크롤링부(6)는 등록된 학생의 학생부로부터 추출한 특징정보의 학교를 기반으로 해당 학교의 학생들이 SNS나 온라인을 통해 접속하거나 찾은 컨설팅 전문가, 강좌, 학원 및 학원 강사 등의 정보를 크롤링하여 상기 컨설팅관리서버(2)의 관련데이터로 제공한다. 이때 상기 데이터 크롤링부(6)는 각 영역별로 학생들이 선호하는 컨설팅 전문가나 강좌의 취합하여 순위를 정하고 이를 상기 컨설팅관리서버(2)의 관련데이터로 제공한다.

여기서 상기 컨설팅관리서버(2)는 적어도 하나의 프로세서(processor: 도시 안됨)와 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory:도시 안됨)를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 인공신경망(7)을 구축하여 상기 적어도 하나의 단계를 수행하도록 한다. 상기 인공신경망(7)은 학습, 추리, 논증, 적응 등의 기능을 갖추고 있음은 물론이다.

한편 상기 컨설팅관리서버(2)는 적어도 하나의 프로세서 형태로 구비된 인공신경망(7)이 기록추출부(1)를 통해 텍스트로 변환 추출된 학생의 학생부로부터 특징정보를 생성한다.

예컨대, 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 설정된 프로그램에 따라 특징키워드를 추출하는데, 학생부의 텍스트에 “협력”이나 “봉사활동”, “외교관”, “반장”, “소심함”, “적극적”, “외국어”, “기업인”등의 키워드를 추출할 수 있다.

그리고 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기와 같이 추출된 키워드를 분석하여 해당학생에게 자주 언급되는 키워드에 가중치를 부여하고 ,예컨대, 적극적, 외교관, 외국어와 같은 키워드가 다른 키워드보다 일정 기준이상으로 많이 언급되면 이 키워드에 가중치를 두어 예컨대 성격이 적극적이고, 외교관을 장래직업으로 하며, 외국어를 잘 하는 학생 특유의 특징정보를 설정하면 된다.

또한 상기 사용자 단말기(3a-n)의 각각은 개인용 컴퓨터(PC), 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다.

예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 사용자 단말기(3a-n) 중 제1 사용자 단말기(3a), 제2 사용자 단말기(3b) 등은 일반 PC 일 수 있고, 또 다른 사용자 단말기(3n)는 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다. 상기 사용자 단말기(3a-n)의 각각은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장 및 참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 상기 사용자 단말기(3a-n)는 유무선으로 통신하여 학생 혹은 수강생이 컨설팅관리서버(2)와 연결된 웹사이트에 구현된 본 발명의 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템에 접근하도록 구성될 수 있다.

또한 상기 컨설팅관리서버(2)에는 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출하는 학생감성분석부(8)를 더 포함한다.

더 나아가 상기 컨설팅관리서버(2)는 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출하는 학생참여관리부(9)를 더 포함한다.

그리고 상기 컨설팅관리서버(2)는 전문가를 선별하는 과정중에 검색엔진을 구동하여 인터넷을 포함한 유무선 통신망()을 통해 현재 메인 전문가로 설정된 인물에 대한 일반대중의 평가를 계속 분석하여 점수화하여 순위를 정한 후 DB(5)에 넣어 관리하는 전문가 플랫폼모듈(10)을 더 포함한다.

다음에는 상기와 같은 구성으로 된 본 발명의 제어방법을 설명한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법을 알기 쉽게 설명하는 플로우차트이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 방법은 먼저, S101(특화컨설팅 요청단계)에서, 등록된 학생(혹은 대학교 취업준비생 포함)이 자신의 사용자 단말기로 설정된 툴을 통해 요구된 정보를 기재한 특화컨설팅메시지를 설정된 경로 전송하고 그 대응되는 매칭 컨설팅 전문가를 요청한다.

상기 S101 후에 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)에서, 상기 컨설팅관리서버가 특화컨설팅을 요청한 해당 학생(혹은 대학교 취업준비생 포함)의 학생부(혹은 대학교 학적부)를 기반으로 설정된 프로그램에 따라 특화컨설팅 매칭작업을 실행한 다음 그 요청한 학생에게 적합한 컨설팅 전문가정보를 전송해준다.

상기 S102 후에 S103(전문가 선별검증단계)에서, 상기 컨설팅관리서버가 학생부(혹은 대학교 학적부)의 특징정보와 해당 학생에게 제공된 컨설팅 전문가정보를 검증된 특별 전문가에게 분석하게 한 다음 그 응답정보를 받아 해당 학생에게 적합하지 않은 컨설팅전문가정보가 제공되지 않도록 컨설팅전문가를 선택적으로 제공한다.

즉, 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)에서, 상기 컨설팅관리서버(2)는 등록된 학생이 자신의 사용자 단말기(3a-n)를 통해 요청한 자신의 진로와 관련된 컨설팅을 위한 전문가매칭 컨설팅정보를 제공하기 위해 기 추출하여 분석한 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 디지털대화방식의 면담을 실행한 후 DB(5)에 기 분석된 전문가풀(POOL)과, 관련정보데이터를 계속 비교하여 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 제공하는 기능을 수행한다.

또한 상기 S103(컨설팅전문가정보 전송단계)에서, 상기 컨설팅관리서버(2) 특화컨설팅을 요청한 해당 학생에게 컨설팅매칭후 컨설팅 전문가정보가 제공되거나 혹은 설정에 의하여 제공되기 전에 특화컨설팅을 요청한 해당 학생 혹은 대학교 취업준비생의 학생부 혹은 대학교 학적부의 특징정보와 해당 학생에게 제공된 컨설팅 전문가정보를 기설정된 해당 분야의 검증된 특별 전문가의 전문가 단말기(11a-n)로 전송한다. 그리고 상기와 같은 분석의뢰를 받은 특별전문가는 자신의 전문가 단말기(11a-n)를 사용하여 상기 전송받은 해당 학생의 컨설팅정보를 분석하게 한 다음 그 응답정보를 유무선 통신망()을 통해 상기 컨설팅관리서버(2)로 전송한다. 그러면 상기 컨설팅관리서버(2)는 상기 전문가 단말기(11a-n)로부터 전송받은 응답정보를 분석 처리한 다음 해당 학생에게 적합하지 않은 컨설팅전문가가 있을 경우 예컨대, 매칭 받은 컨설팅전문가가 학생이 진로를 희망하는 대학교과 경쟁관계에 있는 컨설팅전문가이거나 혹은 학생이 취업을 희망하는 기업과 경쟁관계에 있는 컨설팅전문가가가 매칭 되었을 경우 이를 배제하고 다시 컨설팅전문가 매칭작업을 실행하므로 써, 부적절한 컨설팅전문가정보가 제공되지 않도록 컨설팅전문가를 선택적으로 제공하게 한다.

정리하면, 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)는, 상기 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)이 등록된 학생의 사용자 단말기(3a-n)로부터 자신의 진로 혹은 취업과 관련된 컨설팅요청메시지를 수신한 다음 상기 컨설팅요청메시지에 대한 응답으로 대화형 툴을 구동하는 면담툴 구동단계를 더 포함한다.

그리고 상기 면담툴 구동단계는 상기 대화형 툴이 상기 컨설팅관리서버(2)의 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드와, 적어도 하나의 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 학습 데이터로써 이용하여 학습된 LSTM(Long-short Term Memory) 기반의 인공 신경망을 이용하고, 상기 등록된 학생이 자신의 사용자 단말기로부터 전송하는 질의어를 수신하며, 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드를 기초로 인공 신경망에 상기 질의어를 입력하여 추출된 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 획득하는 키워드 획득단계를 더 포함한다.

또한 상기 키워드 획득단계는 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 과심 키워드가 학생의 현재 진학을 희망하는 학교(혹은 취업을 원하는 기업), 현재 획득한 스펙, 현재 획득한 봉사활동, 현재까지 읽은 도서목록, 현재 학생이 가지고 있는 사회나 기업에 대한 견해정보 중 어느 하나의 내용을 포함한다.

그리고 상기 키워드 획득단계는 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드가 상기 질의어가 문의하는 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 추출된 적어도 하나의 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드 중 어느 하나에 대한 응답메시지를 생성한 다음 이 응답메시지를 학생의 면담정보로 등록한 후 이 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드를 기초로 1차 컨설팅 전문가를 매칭시켜 그 결과를 응답메시지와 함께 상기 면담컨설팅을 요청한 학생의 사용자 단말기로 전송하는 응답정보 전송단계를 더 포함한다.

즉, 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)에서는 특화컨설팅을 요청한 학생과 사용자 단말기(3a-n)에 활성화되어 있는 대화형 툴을 통해 디지털형태로 예컨대 카카오 챗봇과 같이 개별적인 면담을 실행한다.

이때 상기 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)은 대화형 툴을 통해 등록된 학생의 사용자 단말기(3a-n)로부터 자신의 진로 혹은 취업과 관련된 컨설팅요청메시지를 수신한 다음 내용을 분석한 후 상기 컨설팅요청메시지에 대한 응답메시지를 작성하여 사용자 단말기(3a-n)로 전송한다.

이 과정에서 상기 컨설팅관리서버(2)는 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드와, 적어도 하나의 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 학습데이터로써 이용하여 학습된 LSTM(Long-short Term Memory) 기반의 인공 신경망(7)을 이용한다.

그리고 상기 과정에서 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기 등록된 학생이 자신의 사용자 단말기(3a-n)로부터 전송하는 질의어를 수신 받아 학습, 추리, 분석한 다음 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 추출하여 획득한다.

예컨대, 상기 인공신경망(7)은 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드를 학생의 현재 진학을 희망하는 학교(혹은 취업을 원하는 기업), 현재 획득한 스펙, 현재 획득한 봉사활동, 현재까지 읽은 도서목록, 현재 학생이 가지고 있는 사회나 기업에 대한 견해정보 중 어느 하나의 내용을 포함하도록 설정하고 학생이 질의하는 질의어가 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드의 내용이 포함되는 지를 분석하되,

예컨대, 학생이 한국대학교의 정치외교학과를 지원하기를 원하며 그것과 관련된 컨설팅면담을 진행하거나 혹은 학생이 삼성전자의 반도체연구소를 지원하기를 원하며 그것과 관련된 컨설팅면담을 진행할 경우 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드는 이들과 관련하여 설정하고 즉, 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드를 한국대학교와 정치외교학과로 설정하거나 혹은 삼성전자와 반도체연구소를 설정하며, 그에 대한 응답메시지를 작성한다.

그리고 상기 과정에서 상기 인공신경망(7)은 상기 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드를 기초로 하여 사용자의 질의어의 반복 및 유사여부를 학습, 추리, 분석한 다음 이를 근거로 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드를 산출한다.

또한 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 면담 질의 과정에서 추출하여 분석한 해당 학생의 학생부 특징정보 기반의 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드를 기초로 하여 DB(5)에 들어있는 컨설팅 전문가풀(POOL)에서 1차로 매칭을 실행한 다음 그 매칭된 컨설팅 전문가를 해당 학생의 사용자 단말기(3a-n)로 전송한다.

또한 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)는 상기 면담툴 구동단계중에 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)이 학생감성분석부(8)를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출하는 감성지수 산출단계를 더 포함한다.

그리고 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)는 상기 면담툴 구동단계중에, 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)이 학생참여관리부(9)를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출하는 참여지수 산출단계를 더 포함한다.

즉, 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 학생감성분석부(8)를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출한다. 예컨대, 상기 학생이 디지털대화방식의 면담을 실행하면서 반복적으로 혹은 자주 “정말로”혹은 “너무 환상적입니다”등의 단어를 반복적으로 사용할 경우 이를 학생감성분석부(8)의 감성분석모델에 넣어 수치나 등급으로 변환하여 감성지수로 산출할 수 있다.

또한 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 학생참여관리부(9)를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출할 수 있다. 예컨대, 상기 학생이 디지털대화방식의 면담을 실행하면서 인공신경망(7)의 질의에 반복적으로 그리고 적극적으로 응답하고 질문하지 않은 자신의 견해도 계속 언급할 경우 이 정도를 학생참여관리부(9)의 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 수치나 등급으로 변환하여 참여지수로 산출할 수 있다.

더 나아가 상기 컨설팅전문가정보 전송단계(S102)는, 상기 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)이 학생이 진학할 모든 대상의 대학교 목록(혹은 취업할 기업목록)을 DB(5)로부터 수신하고, 상기 복수의 대학교 목록의 각각의 속성을 범주형 또는 수치형으로 구분하며, 학생이 진로를 희망하는 복수의 대학교 정보(혹은 취업을 희망하는 기업정보)를 등록된 학생의 사용자 단말기(3a-n)로부터 수신하는 기능을 더 포함한다.

이때 상기 컨설팅전문가정보 전송단계(S102)에서, 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)은 상기 복수의 대학교(혹은 기업)의 각각의 속성을 범주형 또는 수치형으로 구분한다.

즉, 상기 범주형은 대학교(혹은 기업)에서 진학을 희망하는 학생들에게 요구하는 조건 예컨대, 학생이 가지고 있는 견해정보, 봉사활동이나 스펙 혹은 상벌정보 중 적어도 어느 하나에 상응하도록 구성한다.

반면에 상기 수치형은 대학교(혹은 기업)에서 진학을 요구하는 학생들에게 요구하는 취득학점과 공인 어학점수 중 적어도 어느 하나에 상응하고, 하기의 수학식 1에 기반을 두어 f번째 진로희망정보와 m번째 실제 학생진로레벨 사이의 제1 매칭성(Rfmk)을 산출하는 1차 진로레벨 산출단계를 더 포함한다.

[수학식1]

여기서, 상기 Qfmk는 k번째 속성이 f번째 진학희망정보와 m번째 실제 학생진로레벨정보에 모두 포함되는 경우에 1로 설정하고, 그렇지 않은 경우에는 0으로 설정하며, p는 f번째 진학희망정보와 m번째 실제 학생진로레벨 각각에 포함되는 속성의 개수 중 최대값에 상응한다.

또한 상기 제2 매칭성(Rfm)은, 상기 k번째 속성이 상기 범주형인 경우, 상기 대학교(혹은 기업)에서 진학을 희망하는 학생들에게 요구하는 조건과 학생이 가지고 있는 조건이 유사한 경우에는 1로 설정되며, 상이한 경우에는 0으로 설정되고, 상기 k번째 속성이 상기 수치형인 경우, 수학식 2와 f번째 대학교(혹은 기업)에서 진학을 요구하는 학생들에게 요구하는 취득학점과 공인 어학점수의 속성 수치값(xfk)과 m번째 실제 학생진로레벨정보의 속성 수치값(xmk)에 기반을 두어 산출되고, max(xk)는 상기 대학교(혹은 기업)에서 진학을 희망하는 학생들에게 요구하는 조건과, 대학교(혹은 기업)에서 진학을 요구하는 학생들에게 요구하는 취득학점과 공인 어학점수 및 실제 학생진로레벨정보에 포함되는 상기 k번째 속성 중에서 최대값에 상응하고, min(xk)은 상기 대학교(혹은 기업)에서 진학을 희망하는 학생들에게 요구하는 조건과, 대학교(혹은 기업)에서 진학을 요구하는 학생들에게 요구하는 취득학점과 공인 어학점수 및 실제 학생진로레벨정보에 포함되는 상기 k번째 속성 중에서 최소값에 상응한다.

그러므로 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)에서, 상기 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)이 상기 제2 매칭성이 가장 높은 순서로, 상기 복수의 대학교 중에서 적어도 하나의 학생이 진학할 수 있는 대학교정보(혹은 기업정보)를 선택하고, 상기 선택된 적어도 하나의 학생이 진학 가능한 대학교정보를 상기 등록된 학생의 사용자 단말기로 전달하는 1차 진학가능대학교 전송단계를 더 포함한다.

또한 상기 S102(컨설팅전문가정보 전송단계)에는 상기 컨설팅관리서버(2)와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망(7)이 전문가매칭 컨설팅기능을 실행하는 중에 등록된 학생이 요청한 자신의 진로 혹은 취업과 관련된 컨설팅요청메시지에 따라 해당 학생의 학생부 특징정보와, 대화형 툴을 통해 확보한 학생의 면담정보와, 1차 진학가능대학교정보를 기초로 하여 전문가풀(POOL)과 관련정보데이터를 계속 비교하여 대표 전문가를 복수로 선정한 후 이들 대표전문가의 전문가 단말기를 통해 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 해당 사용자 단말기로 제공하는 최종 전문가매칭단계를 더 포함한다.

즉, 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기 컨설팅전문가정보 전송단계에서, 수학식 1에 기반을 둔 f번째 진로희망정보와 m번째 실제 학생진로레벨 사이에서 제1 매칭성(Rfmk)을 산출하여 1차 진로레벨을 결정하는데 예컨대, f번째 진로희망정보가 학생이 진로를 희망하는 한국대학교(혹은 삼성전자), 제2 한국대학교(혹은 하이닉스), 제3 한국대학교(혹은 SK) 등을 포함할 수 있고, m번째 실제 학생진로레벨은 학생이 취득한 실제 학생부성적(혹은 학점), 스펙 및 상벌 사항 등이 포함하여 가장 유사한 진로희망대학교(혹은 기업)들을 선별하고 그 선별된 진로희망대학교(혹은 기업)들에 대한 컨설팅 전문가를 1차로 선정한다. 그리고 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기와 같이 1차 매칭성으로 1차 컨설팅 전문가를 선정한 후에 제2 매칭성을 갖는 가장 높은 순서대로, 즉, 상기와 같이 제1 매칭성에 의해 선택된 복수의 대학교 중에서 학생이 진학할 수 있는 적어도 하나의 대학교정보(혹은 기업정보)를 선택하고, 상기 선택된 학생이 진학 가능한 적어도 하나의 대학교정보(혹은 기업정보)를 상기 등록된 학생의 사용자 단말기(3a-n)로 전달한다.

그리고 최종적으로 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 전문가매칭 컨설팅기능을 실행하는 중에 등록된 학생이 요청한 자신의 진로 혹은 취업과 관련된 컨설팅요청메시지에 따라 해당 학생의 학생부 특징정보와, 대화형 툴을 통해 확보한 학생의 면담정보와, 1차 진학가능대학교정보를 기초로 하여 전문가풀(POOL)과 관련정보데이터를 종합적으로 추리 및 분석한 후 컨설팅을 요청한 학생(혹은 대학교 취업준비생)의 진로희망대학교(혹은 진로희망 기업)와 유사도가 가장 높은 결과데이터를 산출한다. 또한 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기와 같은 과정을 거쳐 산출한 컨설팅을 요청한 학생(혹은 대학교 취업준비생)의 진로희망대학교(혹은 진로희망 기업)와 유사도가 가장 높은 결과데이터를 기설정된 설정절차에 따라 선정된 복수의 대표 전문가의 전문가 단말기(11a-n)로 전송한다. 따라서 상기 복수의 대표 전문가는 자신들의 전문가 단말기(11a-n)를 통해 자신들이 받은 유사도가 가장 높은 결과데이터를 추리 및 분석한 다음 해당 학생에게 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭시켜 해당 사용자 단말기(3a-n)로 최종 제공한다.

한편 상기 최종 전문가매칭단계에는 최적의 컨설팅 전문가정보를 전달받은 등록된 학생의 사용자 단말기로부터 해당 컨설팅 전문가에 대해 거부요청 받는 경우 전문가풀에 들어있는 대체 전문가 정보를 검색하는 제1 변경기간과, 제1 변경기간과 동시에 차순위 전문가를 추적하는 제2 변경기간과, 이들의 정보를 취합하여 대체 전문가를 산출하는 제3 변경기간을 설정하되,

상기 제1 변경기간에서 컨설팅관리서버의 인공신경망(7)은 전문가풀(POOL)과 관련정보데이터를 검색 및 분석하여 추천된 최적 전문가를 거부한 학생에게 적합한 대체 전문가를 선별하는 제1 대응정보를 획득하고,

상기 제2 변경기간에서, 상기 컨설팅관리서버의 인공신경망(7)은 특별전문가 플랫폼모듈(10)을 구동하여 추천받은 특별전문가를 통해 해당 학생에 대한 관련정보를 제공하고 해당 특별 전문가로부터 매칭 전문가를 추천받는 제2 대응정보를 회득하며,

상기 제3 변경기간에서, 상기 컨설팅관리서버의 인공신경망(7)은 상기 제1 변경기간에서 산출한 제1 대응정보와, 상기 제2 변경기간에서 추천받은 제2 대응정보를 병합한 후 이를 학습된 인공 신경망의 AI 딥러닝을 활용하여 대체 전문가를 선정한 다음 그 선정된 대체 전문가를 추천된 최적 전문가를 거부한 학생의 사용자 단말기로 전송하는 대체 전문가 추천단계를 더 포함한다.

그리고 상기 대체 전문가 추천단계에는 컨설팅관리서버의 인공신경망(7)이 대체 전문가를 선정하는 기능을 실행하는 중에 추가로 심층 전문가 컨설팅 요청을 할 경우 기 설정되어있는 특별 전문가 단말기를 다중으로 화상접속시킨후 대체 전문가를 추천한 이유에 대해 추가의 컨설팅을 실행한 후 특별 전문가 단말기를 통해 그 특별 전문가가 디지털포맷형태로 작성한 심층컨설팅결과정보를 전달받아 해당 학생의 사용자 단말기로 전송시키는 심층 전문가 컨설팅단계를 더 포함한다.

또한 상기 최종 전문가매칭단계는 컨설팅관리서버에 구비된 전문가 플랫폼모듈이 상기와 같이 최적 전문가가 거부된 후 대체 전문가가 추천된 경우 해당 핵심컨설팅정보의 내용을 기 산출된 해당 학생의 감성지수와 참여지수를 더 추가하여 설정된 프로그램에 따라 분석한 후 해당 학생에게 더 적합한 메인 전문가에게 매칭시킨 후 해당 메인 전문가에게 통신매체를 통해 연결하여 컨설팅을 받게 하는 메인전문가 매칭단계를 더 포함한다.

더 나아가, 상기 S103(전문가 선별검증단계)에는 전문가 플랫폼모듈이 검색엔진을 구동하여 인터넷을 포함한 유무선통신망을 통해 현재 메인 전문가로 설정된 인물에 대한 일반대중의 평가를 계속 분석하여 점수화 하고 해당 점수가 후보 전문가그룹에서 최순위에 올려져 있는 전문가의 점수보다 설정된 기간 동안 점수허용범위 이하로 평가될 경우 해당 전문가를 메인에서 배제하고 후보 전문가그룹에서 최순위에 올려져 있는 전문가를 다시 메인 전문가로 갱신함으로써, 전문가를 계속 최상위 컨설팅 전문가로만 구성하는 전문가 최상상태유지단계를 더 포함한다.

또한 상기 S103(전문가 선별검증단계)에는 상기 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 등록된 학생의 사용자 단말기로 진학가능 대학교정보를 제공하는 중에 예기치 못한 변수들이 발생될 경우 이미 제공된 컨설팅정보에 예기치 못한 변수들을 추가로 더 포함하여 재분석한 다음 좀 더 보정된 갱신컨설팅정보를 제공하는 갱신컨설팅정보 제공단계를 더 포함한다.

즉, 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기 전문가 선별검증단계중에 전문가 플랫폼모듈(10)의 검색엔진을 구동하여 인터넷을 포함한 유무선 통신망(12)을 통해 현재 메인 전문가로 설정된 인물에 대한 일반대중의 평가를 계속 분석하여 점수화 한다. 예컨대, 상기 메인 전문가가 맘카페를 포함하여 각종 커뮤니티의 댓글이나 학원 홍보글에서 혹은 SNS상에서 설정된 키워드가 언급되는 횟수를 상기 전문가 플랫폼모듈(10)이 추출하여 점수화하여 순위를 매겨 DB(5)에 저장한다. 그리고 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 상기 DB(5)에서 상기 전문가 플랫폼모듈(10)이 추출하여 점수화한 메인 전문가의 순위(혹은 점수)가 후보 전문가그룹의 차순위(혹은 점수)보다 낮을 경우 후보 전문가그룹에서 최순위에 올려져 있는 차순위 전문가의 점수보다 설정된 기간 동안 예컨대 1 달동안 점수허용범위 이하로 평가될 경우 해당 메인 전문가를 메인에서 배제하고 후보 전문가그룹에서 최순위에 올려져 있는 차순위 전문가를 다시 메인 전문가로 갱신함으로써, 컨설팅 전문가를 계속 최상위 컨설팅 전문가로만 구성한다.

이때 상기 컨설팅관리서버(2)의 인공신경망(7)은 등록된 학생의 사용자 단말기(3a-n)로 진학가능 대학교정보를 제공하는 중에 예기치 못한 변수들 예컨대, 추천된 대학교의 정원이 축소되는 등의 돌발적인 요인(혹은 추천기업에서 사원모집을 취소하는 발표)이 발생될 경우 이미 제공된 컨설팅정보에 예기치 못한 변수들을 추가로 더 포함하여 재분석한 다음 좀 더 보정된 갱신컨설팅정보를 제공한다.

이상에서는 본 발명의 다양한 실시예들에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예들에 한정되지 아니하며, 상술한 실시예들은 첨부하는 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양하게 변형 실시될 수 있음은 물론이고, 이러한 변형 실시예들이 본 발명의 기술적 사상이나 범위와 별개로 이해되어져서는 아니 될 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 범위는 오직 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.

1 : 기록추출부 2 : 컨설팅관리서버
3a-n: 사용자 단말기 4 : 디지털변환모듈부
5 : DB 6 : 데이터 크롤링부
7 : 인공신경망 8 : 학생감성분석부
9 : 학생참여관리부 10: 전문가 플랫폼모듈
11a-n: 전문가 단말기 12: 유무선 통신망

Claims (3)

1. 디지털 자료로 보존되어 있는 학생부 혹은 대학교 학적부의 모든 기재내용을 설정된 항목별로 추출하여 컨설팅관리서버로 전송한 다음 별도로 저장 관리하는 기록추출부와, 상기 기록추출부에 의해 추출된 학생의 특징정보와 감성 및 참여지수가 포함된 학생의 면담정보 및 진학가능대학교정보를 기초로 하여 다양한 학습 알고리즘을 통해 분석한 후 해당 학생에 맞는 최적의 컨설팅 전문가를 매칭 시키는 컨설팅관리서버와, 상기 컨설팅관리서버로 대화형 툴을 통해 특화컨설팅메시지와 면담정보를 전송하고 그에 따른 응답정보를 수신 받아 디스플레이하는 사용자 단말기를 포함하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법으로서,
   상기 학생 혹은 취업준비생이 자신의 사용자 단말기로 설정된 툴을 통해 요구된 정보를 기재한 특화컨설팅메시지를 설정된 경로 전송하고 그 대응되는 매칭 컨설팅 전문가를 요청하는 특화컨설팅 요청단계와;
   상기 특화컨설팅 요청단계에서, 상기 컨설팅관리서버가 특화컨설팅을 요청한 해당 학생 또는 취업준비생의 학생부 혹은 대학교 학적부를 기반으로 설정된 프로그램에 따라 특화컨설팅 매칭작업을 실행한 다음 그 요청한 학생에게 적합한 컨설팅 전문가정보를 전송해주는 컨설팅전문가정보 전송단계와,
   상기 컨설팅전문가정보 전송단계에서, 상기 컨설팅관리서버가 학생부 혹은 대학교 학적부의 특징정보와 해당 학생에게 제공된 컨설팅 전문가정보를 검증된 특별 전문가에게 분석하게 한 다음 그 응답정보를 받아 해당 학생에게 적합하지 않은 컨설팅전문가정보가 제공되지 않도록 컨설팅전문가를 선택적으로 제공하는 전문가 선별검증단계를 포함하며,
   상기 학생 혹은 취업준비생의 진로나 취업과 관련된 컨설팅에 도움이 되는 다양한 데이터, 뉴스 데이터 그리고 입시 데이터, 커뮤니티 데이터를 수집하여 DB에 저장시키는 데이터 크롤링부와, 상기 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출하는 학생감성분석부와, 상기 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출하는 학생참여관리부와, 상기 전문가 선별단계중에 검색엔진을 구동하여 인터넷을 포함한 유무선 통신망을 통해 현재 메인 전문가로 설정된 인물에 대한 일반대중의 평가를 계속 분석하여 점수화하여 순위를 정한 후 DB에 넣어 관리하는 전문가 플랫폼모듈을 더 포함하고;
   상기 컨설팅에 도움이 되는 다양한 데이터는 건축, 디자인, 게임, 기계 분야를 포함하는 산업분야별로 존재하는 디지털 콘텐츠에서 사용되는 3D 소프트웨어의 활용에 대한 평가점수가 포함하며,
   상기 컨설팅전문가정보 전송단계는,
   상기 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 등록된 학생의 사용자 단말기로부터 자신의 진로 혹은 취업과 관련된 컨설팅요청메시지를 수신한 다음 상기 컨설팅요청메시지에 대한 응답으로 대화형 툴을 구동하는 면담툴 구동단계를 더 포함하되;
   상기 면담툴 구동단계는 상기 대화형 툴이 상기 컨설팅관리서버의 메모리에 미리 저장된 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드와, 적어도 하나의 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 학습 데이터로써 이용하여 학습된 LSTM(Long-short Term Memory) 기반의 인공 신경망을 이용하고, 상기 등록된 학생이 자신의 사용자 단말기로부터 전송하는 질의어를 수신하며, 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드 및 제2 관심 키워드를 기초로 인공 신경망에 상기 질의어를 입력하여 추출된 제1 특징 키워드 및 제2 특징 키워드를 획득하는 키워드 획득단계를 더 포함하고,
   상기 키워드 획득단계는 상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드가 학생의 현재 진학을 희망하는 학교 혹은 취업을 원하는 기업, 현재 획득한 스펙, 현재 획득한 봉사활동, 현재까지 읽은 도서목록, 현재 학생이 가지고 있는 사회나 기업에 대한 견해정보 중 어느 하나의 내용을 포함하며,
   상기 적어도 하나의 제1 관심 키워드와 상기 제2 관심 키워드가 상기 질의어가 문의하는 적어도 어느 하나를 포함하며, 상기 해당 학생의 학생부 특징정보를 기초로 하여 추출된 적어도 하나의 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드 중 어느 하나에 대한 응답메시지를 생성한 다음 이 응답메시지를 학생의 면담정보로 등록한 후 이 제1 특징 키워드와 제2 특징 키워드를 기초로 1차 컨설팅 전문가를 매칭시켜 그 결과를 응답메시지와 함께 면담컨설팅을 요청한 학생의 사용자 단말기로 전송하는 응답정보 전송단계를 더 포함하며,
   상기 면담툴 구동단계중에 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 학생감성분석부를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 감성분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생의 감성지수를 산출하는 감성지수 산출단계를 더 포함하고;
   상기 면담툴 구동단계중에, 컨설팅관리서버와 연동하는 적어도 하나의 프로세서 형태의 인공신경망이 학생참여관리부를 구동하여 대화형 툴을 통해 디지털대화방식의 면담을 실행하는 중에 해당 학생이 사용하는 단어들을 설정된 참여열의 분석모델에 넣어 분석한 후 해당 학생이 현 프로그램에 대해 참여하는 정도를 참여지수로 산출하는 참여지수 산출단계를 더 포함하며,
   상기 컨설팅전문가정보 전송단계는 인공신경망이 학생이 진학할 모든 대상의 복수의 대학교 목록을 수신하여, 상기 복수의 대학교 목록의 속성을 범주형 및 수치형으로 구분하며,
   상기 범주형은 진학을 희망하는 학생들에게 요구되는 조건을 의미하며, 상기 수치형은 진학을 희망하는 학생들에게 요구되는 취득학점 및 공인 어학점수 중 적어도 하나를 포함하며,
   상기 컨설팅전문가정보 전송단계는 하기 [수학식1]에 기초하여 f번째 진로희망정보와 m번째 실제 학생진로레벨 사이의 제1 매칭성을 산출하는 1차 진로레벨 산출단계를 더 포함하며,
   
   [수학식1]
   상기 [수학식1]에서 Rfmk는 상기 제1 매칭성을 의미하며, Xmk는 m번째 학생진로레벨정보의 k번째 속성 수치값을 의미하며, Xfk는 f번째 대학교에서 진학을 요구하는 학생들에게 요구하는 취득학점 및 공인 어학점수의 상기 k번째 속성 수치값을 의미하며, max(Xk)는 대학교에서 진학을 희망하는 학생들에게 요구하는 조건, 취득학점과 공인 어학점수 및 실제 학생진로레벨에 포함되는 상기 k번째 속성 수치값 중 최대값을 의미하며, min(Xk)은 대학교에서 진학을 희망하는 학생들에게 요구하는 조건, 취득학점 및 공인 어학점수 및 실제 학생진로레벨에 포함되는 상기 k번째 속성 수치값 중 최소값을 의미하며,
   상기 복수의 대학교 목록 중 상기 제1 매칭성에 의해 학생이 진학할 수 있는 대학교정보를 선택하고, 상기 제1 매칭성으로 상기 학생이 진학할 수 있는 대학교정보에 대한 1차 컨설팅 전문가를 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 콘텐츠 산업분야별 특성에 따라 3D소프트웨어 활용에 대한 특화 컨설팅이 구비된 교육플랫폼시스템의 제어방법.
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