KR102619086B1 - Control method of electronic apparatus for providing evaluation information of essay - Google Patents

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Abstract

전자 장치의 제어 방법이 개시된다. 본 제어 방법은, 적어도 하나의 문항에 대하여 학생이 작성한 에세이를 입력받는 단계, 에세이를 구성하는 텍스트를 분석하여 파라미터 별로 에세이의 속성 값을 식별하는 단계, 에세이를 구성하는 텍스트를 표시하고, 표시된 텍스트 내에서 에세이의 파라미터 별 속성 값과 관련된 적어도 하나의 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 표시하는 단계를 포함한다.A method for controlling an electronic device is disclosed. This control method includes the steps of receiving an essay written by a student for at least one question, analyzing the text constituting the essay and identifying attribute values of the essay for each parameter, displaying the text constituting the essay, and displaying the displayed text. and displaying an indicator highlighting at least one subtext related to an attribute value for each parameter of the essay.

Description

에세이에 대한 평가 정보를 제공하는 전자 장치의 제어 방법 { CONTROL METHOD OF ELECTRONIC APPARATUS FOR PROVIDING EVALUATION INFORMATION OF ESSAY }CONTROL METHOD OF ELECTRONIC APPARATUS FOR PROVIDING EVALUATION INFORMATION OF ESSAY }

본 개시는 에세이에 대한 평가 정보를 제공하는 전자 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 학생이 작성한 에세이를 분석하여 파라미터 별 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 전자 장치의 제어 방법에 관한 것이다.This disclosure relates to an electronic device that provides evaluation information about an essay, and more specifically, to a method of controlling an electronic device that analyzes an essay written by a student and provides evaluation information about attribute values for each parameter.

종래 대입 컨설팅의 경우, 문법이나 어휘 위주로 에세이에 대한 첨삭 기능을 제공하기는 하였으나, 에세이의 테마, 문항별 연관성, 대학별 관심도 등 입학사정관이 눈 여겨 보는 요소들에 대해서는 평가하지 못하는 경우가 대부분이었다.In the case of conventional college admissions consulting, it provided editing functions for essays focusing on grammar and vocabulary, but in most cases, it failed to evaluate factors that admissions officers pay attention to, such as the essay's theme, relevance to each question, and level of interest to each university.

특히, 미국 등 일부 국가의 경우 SAT 시험 정책의 변화로 전인적 분석 솔루션에 대한 니즈가 증대하였는바, 에세이에 대한 분석을 보다 전문적으로 제공할 수 있는 솔루션이 필요하다.In particular, in some countries, such as the United States, the need for holistic analysis solutions has increased due to changes in SAT test policies, and a solution that can provide more professional analysis of essays is needed.

본 개시는 스토리의 핵심요소인 인물, 배경, 갈등 개체를 인식하여 합격생 에세이 패턴, 문항의 의도와 비교 분석 등을 지원하는 전자 장치의 제어 방법을 개시한다.The present disclosure discloses a method of controlling an electronic device that recognizes the key elements of a story, such as characters, background, and conflict entities, and supports analysis of the intent and comparative analysis of successful student essay patterns and questions.

본 개시는, 파라미터 별 에세이의 속성 값을 텍스트 상에 시각적/직관적으로 제공하는 전자 장치의 제어 방법을 제공한다.The present disclosure provides a control method for an electronic device that visually/intuitively provides attribute values of an essay for each parameter on text.

본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 적어도 하나의 문항에 대하여 학생이 작성한 에세이를 입력받는 단계, 상기 에세이를 구성하는 텍스트를 분석하여 파라미터 별로 상기 에세이의 속성 값을 식별하는 단계, 상기 에세이를 구성하는 텍스트를 표시하고, 상기 표시된 텍스트 내에서 상기 에세이의 파라미터 별 속성 값과 관련된 적어도 하나의 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 표시하는 단계를 포함한다.A method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure includes receiving an essay written by a student for at least one question, analyzing text constituting the essay, and identifying attribute values of the essay for each parameter. , displaying text constituting the essay, and displaying an indicator highlighting at least one subtext related to an attribute value for each parameter of the essay within the displayed text.

상기 인디케이터를 표시하는 단계는, 적어도 하나의 파라미터가 선택되면, 상기 선택된 파라미터의 속성 값과 관련된 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 표시할 수 있다.The step of displaying the indicator may include, when at least one parameter is selected, displaying an indicator that highlights subtext related to the attribute value of the selected parameter.

이 경우, 상기 전자 장치의 제어 방법은, 상기 인디케이터가 선택되면, 상기 선택된 파라미터의 속성 값과 관련된 상기 서브 텍스트의 속성 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, the control method of the electronic device may include, when the indicator is selected, displaying attribute information of the subtext related to the attribute value of the selected parameter.

또한, 상기 인디케이터를 표시하는 단계는, 복수의 서브 텍스트 각각을 강조하는 복수의 인디케이터를 속성 정보에 따라 구분하여 표시할 수 있다.Additionally, in the step of displaying the indicator, a plurality of indicators that emphasize each of the plurality of subtexts may be displayed separately according to attribute information.

상기 전자 장치의 제어 방법은, 상기 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공을 입력받는 단계, 상기 학교의 상기 전공에 대한 합격자들 각각의 에세이를 분석하여, 상기 합격자들 각각의 에세이에 대하여 파라미터 별 속성 값을 식별하는 단계, 적어도 하나의 파라미터가 선택되면, 상기 선택된 파라미터와 관련된 각 속성 값에 대한 상기 합격자들의 비율 정보를 시각화한 GUI(Graphic User Interface)를 표시하는 단계, 상기 GUI 상에서, 상기 학생이 작성한 에세이의 속성 값에 매칭되는 지점을 나타내는 인디케이터를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.The control method of the electronic device includes the steps of receiving a school and a major to which the student wishes to apply, analyzing the essays of each successful applicant for the major at the school, and providing an attribute value for each parameter for each essay of the successful applicants. Identifying, when at least one parameter is selected, displaying a graphic user interface (GUI) visualizing ratio information of successful applicants for each attribute value related to the selected parameter, on the GUI, written by the student It may include the step of displaying an indicator indicating a point that matches the attribute value of the essay.

이 경우, 상기 전자 장치의 평가 제공 방법은, 상기 에세이에 대한 상기 학생의 의도에 따른 파라미터 별 속성 값을 입력받는 단계, 상기 GUI 상에서, 상기 학생의 의도에 따른 속성 값에 매칭되는 지점을 나타내는 인디케이터를 표시하는 단계, 상기 학생이 작성한 에세이의 속성 값과 상기 학생의 의도에 따른 속성 값을 비교하는 비교 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, the method of providing evaluation of the electronic device includes the steps of receiving attribute values for each parameter according to the student's intention for the essay, and, on the GUI, an indicator indicating a point matching the attribute value according to the student's intention. It may include a step of displaying, and a step of displaying comparison information that compares the attribute value of the essay written by the student with the attribute value according to the student's intention.

한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공을 입력받는 단계, 상기 학교의 상기 전공에 매칭되는 복수의 문항을 제공하는 단계, 상기 복수의 문항 중 적어도 하나의 문항에 대하여 상기 학생이 작성한 에세이를 입력받는 단계, 상기 적어도 하나의 문항의 유형을 식별하고, 상기 식별된 유형에 매칭되는 복수의 파라미터를 식별하는 단계, 상기 식별된 복수의 파라미터 각각에 대하여, 상기 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득하는 단계, 상기 복수의 파라미터 각각에 대하여 획득된 평가 정보에 따라 피드백 텍스트를 생성하는 단계를 포함한다.Meanwhile, a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure includes receiving a school and a major to which a student wishes to apply, providing a plurality of questions matching the major of the school, and answering the plurality of questions. receiving an essay written by the student for at least one question, identifying a type of the at least one question, and identifying a plurality of parameters matching the identified type, each of the identified plurality of parameters For this, the method includes obtaining evaluation information on an essay written by the student and generating a feedback text according to the evaluation information obtained for each of the plurality of parameters.

이 경우, 상기 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득하는 단계는, Originality 파라미터에 대한 평가 정보를 획득함에 있어서, 상기 학생이 작성한 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 복수의 키워드를 추출하는 단계, 상기 복수의 키워드 각각을 벡터 형태로 변환하고, 변환된 벡터들 간의 거리에 따라 상기 복수의 키워드 간의 연관도를 식별하는 단계, 상기 식별된 연관도에 따라 평가 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.In this case, the step of obtaining evaluation information on the essay written by the student includes extracting a plurality of keywords from the text constituting the essay written by the student in obtaining evaluation information about the Originality parameter, the plurality of keywords It may include converting each keyword into a vector form, identifying a degree of association between the plurality of keywords according to the distance between the converted vectors, and obtaining evaluation information according to the identified degree of association.

또한, 상기 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득하는 단계는, Topic Uniqueness 파라미터에 대한 평가 정보를 획득함에 있어서, 상기 학생이 작성한 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 복수의 키워드를 추출하는 단계, 상기 복수의 키워드 각각에 대하여 웹 상에서 검색을 수행하는 단계, 상기 복수의 키워드 각각의 검색 빈도에 따라, 상기 복수의 키워드 중 적어도 하나의 unique 키워드를 선택하는 단계, 상기 학생이 작성한 에세이 내 상기 unique 키워드의 빈도를 기반으로 평가 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of obtaining evaluation information on the essay written by the student includes extracting a plurality of keywords from the text constituting the essay written by the student, in obtaining evaluation information about the Topic Uniqueness parameter, the plurality of keywords Performing a search on the web for each keyword, selecting at least one unique keyword among the plurality of keywords according to the search frequency of each of the plurality of keywords, and determining the frequency of the unique keyword in the essay written by the student. It may include a step of obtaining evaluation information based on the evaluation information.

본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 학생이 작성한 에세이에 대하여 다양한 파라미터 별 속성 값에 대한 평가 정보를 제공할 수 있다.The control method of an electronic device according to the present disclosure can provide evaluation information on attribute values for various parameters for an essay written by a student.

본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 파라미터 별로, 학생이 작성한 에세이의 속성 값을 합격자들의 에세이의 속성 값 및 학생이 의도한 속성 값과 각각 비교하여 평가 정보를 제공한다.The control method of an electronic device according to the present disclosure provides evaluation information by comparing the attribute values of the essay written by the student with the attribute values of the essays of successful applicants and the attribute values intended by the student for each parameter.

또한, 본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 학생이 작성한 에세이 내에 각 파라미터 별 속성 값과 관련된 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 제공함으로써, 학생이 작성한 에세이 내 부분부분에 대한 직관적인 피드백을 제공할 수 있다.In addition, the method of controlling an electronic device according to the present disclosure provides an indicator that highlights subtext related to the attribute value for each parameter within the essay written by the student, thereby providing intuitive feedback on parts of the essay written by the student. You can.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 학생이 작성한 에세이 및 학생이 의도한 속성 값을 입력받기 위해 제공하는 UI(User Interface)를 도시한 도면,
도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Theme 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면,
도 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Character 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면,
도 4c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Setting 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면,
도 4d는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Plot & Conflict 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면,
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 지원 대상인 학교 및 전공에 따라 식별된 복수의 파라미터에 대한 에세이의 평가 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도, 그리고
도 6은 도 5의 실시 예에 따라 전자 장치가 제공하는 UI를 도시한 도면이다.
1 is a block diagram for explaining the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure;
2 is a flowchart illustrating a control method of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure;
FIG. 3 is a diagram illustrating a UI (User Interface) provided by an electronic device according to an embodiment of the present disclosure to receive an essay written by a student and an attribute value intended by the student;
FIG. 4A is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for a Theme parameter according to an embodiment of the present disclosure;
FIG. 4B is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for character parameters according to an embodiment of the present disclosure;
FIG. 4C is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for setting parameters according to an embodiment of the present disclosure;
FIG. 4D is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for Plot & Conflict parameters according to an embodiment of the present disclosure;
5 is a flowchart illustrating an operation in which an electronic device provides evaluation information of an essay on a plurality of parameters identified according to the school and major for support, according to an embodiment of the present disclosure; and
FIG. 6 is a diagram illustrating a UI provided by an electronic device according to the embodiment of FIG. 5.

본 개시에 대하여 구체적으로 설명하기에 앞서, 본 명세서 및 도면의 기재 방법에 대하여 설명한다.Before explaining the present disclosure in detail, the description method of the present specification and drawings will be explained.

먼저, 본 명세서 및 청구범위에서 사용되는 용어는 본 개시의 다양한 실시 예들에서의 기능을 고려하여 일반적인 용어들을 선택하였다. 하지만, 이러한 용어들은 당해 기술 분야에 종사하는 기술자의 의도나 법률적 또는 기술적 해석 및 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 일부 용어는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있다. 이러한 용어에 대해서는 본 명세서에서 정의된 의미로 해석될 수 있으며, 구체적인 용어 정의가 없으면 본 명세서의 전반적인 내용 및 당해 기술 분야의 통상적인 기술 상식을 토대로 해석될 수도 있다. First, the terms used in the specification and claims are general terms selected in consideration of their functions in various embodiments of the present disclosure. However, these terms may vary depending on the intention of technicians working in the relevant technical field, legal or technical interpretation, and the emergence of new technologies. Additionally, some terms are arbitrarily selected by the applicant. These terms may be interpreted as defined in this specification, and if there is no specific term definition, they may be interpreted based on the overall content of this specification and common technical knowledge in the relevant technical field.

또한, 본 명세서에 첨부된 각 도면에 기재된 동일한 참조번호 또는 부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 부품 또는 구성요소를 나타낸다. 설명 및 이해의 편의를 위해서 서로 다른 실시 예들에서도 동일한 참조번호 또는 부호를 사용하여 설명한다. 즉, 복수의 도면에서 동일한 참조 번호를 가지는 구성요소를 모두 도시되어 있다고 하더라도, 복수의 도면들이 하나의 실시 예를 의미하는 것은 아니다. In addition, the same reference numbers or symbols in each drawing attached to this specification indicate parts or components that perform substantially the same function. For convenience of explanation and understanding, the same reference numerals or symbols are used in different embodiments. That is, even if all components having the same reference number are shown in multiple drawings, the multiple drawings do not represent one embodiment.

또한, 본 명세서 및 청구범위에서는 구성요소들 간의 구별을 위하여 "제1", "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어가 사용될 수 있다. 이러한 서수는 동일 또는 유사한 구성요소들을 서로 구별하기 위하여 사용하는 것이며 이러한 서수 사용으로 인하여 용어의 의미가 한정 해석되어서는 안 된다. 일 예로, 이러한 서수와 결합된 구성요소는 그 숫자에 의해 사용 순서나 배치 순서 등이 제한되어서는 안 된다. 필요에 따라서는, 각 서수들은 서로 교체되어 사용될 수도 있다. Additionally, in this specification and claims, terms including ordinal numbers such as “first”, “second”, etc. may be used to distinguish between components. These ordinal numbers are used to distinguish identical or similar components from each other, and the meaning of the term should not be interpreted limitedly due to the use of these ordinal numbers. For example, the order of use or arrangement of components combined with these ordinal numbers should not be limited by the number. If necessary, each ordinal number may be used interchangeably.

본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 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 this specification, singular expressions include plural expressions, unless the context clearly dictates otherwise. In this application, terms such as “comprise” or “consist of” are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are intended to indicate the presence of one or more other It should be understood that this does not exclude in advance the presence or addition of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

본 개시의 실시 예에서 "모듈", "유닛", "부(part)" 등과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 구성요소를 지칭하기 위한 용어이며, 이러한 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈", "유닛", "부(part)" 등은 각각이 개별적인 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 경우를 제외하고는, 적어도 하나의 모듈이나 칩으로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.In embodiments of the present disclosure, terms such as “module”, “unit”, “part”, etc. are terms to refer to components that perform at least one function or operation, and these components are either hardware or software. It may be implemented or may be implemented through a combination of hardware and software. In addition, a plurality of "modules", "units", "parts", etc. are integrated into at least one module or chip, except in cases where each needs to be implemented with individual specific hardware, and is integrated into at least one processor. It can be implemented as:

또한, 본 개시의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결뿐 아니라, 다른 매체를 통한 간접적인 연결의 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다는 의미는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Additionally, in an embodiment of the present disclosure, when a part is connected to another part, this includes not only direct connection but also indirect connection through other media. In addition, the meaning that a part includes a certain component does not mean that other components are excluded, but that it may further include other components, unless specifically stated to the contrary.

이하에서, 첨부된 도면을 이용하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail using the attached drawings.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram for explaining the configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.

도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the electronic device 100 may include a memory 110 and a processor 120.

전자 장치(100)는 적어도 하나의 컴퓨터를 포함하는 서버로 구현될 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 다양한 통신 방식을 통해 외부 장치들과 통신을 수행할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 애플리케이션 또는 웹 페이지를 통해 다양한 사용자의 단말 장치와 연결되어 후술할 다양한 실시 예에 따른 제어 방법을 수행할 수 있다.The electronic device 100 may be implemented as a server including at least one computer. In this case, the electronic device 100 can communicate with external devices through various communication methods. Specifically, the electronic device 100 may be connected to various users' terminal devices through at least one application or web page and perform control methods according to various embodiments, which will be described later.

또한, 전자 장치(100)는 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 PC, 데스크탑 PC, PDA, 웨어러블 장치 등 다양한 단말 장치에 해당할 수도 있다.Additionally, the electronic device 100 may correspond to various terminal devices such as a smartphone, tablet PC, laptop PC, desktop PC, PDA, or wearable device.

메모리(110)는, 전자 장치(100)의 구성요소들의 전반적인 동작을 제어하기 위한 운영체제(OS: Operating System) 및 전자 장치(100)의 구성요소와 관련된 적어도 하나의 인스트럭션 또는 데이터를 저장하기 위한 구성이다. The memory 110 is configured to store an operating system (OS) for controlling the overall operation of the components of the electronic device 100 and at least one instruction or data related to the components of the electronic device 100. am.

메모리(110)는 ROM, 플래시 메모리 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM 등으로 구성된 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 하드 디스크, SSD(Solid state drive) 등을 포함할 수도 있다.The memory 110 may include non-volatile memory, such as ROM or flash memory, and may include volatile memory, such as DRAM. Additionally, the memory 120 may include a hard disk, solid state drive (SSD), etc.

메모리(110)는 후술할 다양한 실시 예에 이용되는 하나 이상의 인공지능 모델을 포함할 수 있는바, 본 인공지능 모델은, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등을 통해 훈련된 모델일 수 있다. 인공지능 모델은, 서로 다른 레이어에 포함된 노드 간의 가중치에 따라 업데이트되는 방식으로 훈련되는 신경망 모델에 해당할 수 있다.The memory 110 may include one or more artificial intelligence models used in various embodiments that will be described later, and this artificial intelligence model may be a model trained through supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, etc. An artificial intelligence model may correspond to a neural network model that is trained in a way that is updated according to the weights between nodes included in different layers.

프로세서(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 구성 및 동작을 제어하기 위한 구성이다.The processor 120 is a component that controls the overall configuration and operation of the electronic device 100.

프로세서(120)는 메모리(110)와 연결되어 메모리(110)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. The processor 120 is connected to the memory 110 and can control the electronic device 100 by executing at least one instruction stored in the memory 110.

이를 위해, 프로세서(120)는 CPU(Central Processing Unit), AP(Application Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU(Graphic Processing Unit), VPU(Vision Processing Unit) 등과 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU(Neural Processing Unit)와 같은 인공지능 전용 프로세서 등으로 구현될 수 있다. 프로세서(120)는 SRAM 등의 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.To this end, the processor 120 may be a general-purpose processor such as a Central Processing Unit (CPU), an Application Processor (AP), a graphics-specific processor such as a Graphic Processing Unit (GPU), a Vision Processing Unit (VPU), or a Neural Processing Unit (NPU). It can be implemented with an artificial intelligence-specific processor such as . The processor 120 may include volatile memory such as SRAM.

한편, 도시되지는 않았으나, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 외부 장치와 통신을 수행하기 위한 통신부를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, although not shown, the electronic device 100 may further include a communication unit for communicating with at least one external device.

통신부는 하나 이상의 네트워크를 통해 외부의 서버 및/또는 단말 기기와 연결될 수 있으며, 이때 다양한 유무선 통신 방식을 통해 데이터를 주고받을 수 있다.The communication unit can be connected to external servers and/or terminal devices through one or more networks, and data can be exchanged through various wired and wireless communication methods.

네트워크는 영역 또는 규모에 따라 개인 통신망(PAN; Personal Area Network), 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등일 수 있으며, 네트워크의 개방성에 따라 인트라넷(Intranet), 엑스트라넷(Extranet), 또는 인터넷(Internet) 등일 수 있다.Depending on the area or size, the network may be a personal area network (PAN), a local area network (LAN), or a wide area network (WAN). Depending on the openness of the network, it may be an intranet, It may be an extranet, or the Internet.

무선 통신은 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), 5G(5th Generation) 이동통신, CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), GSM(Global System for Mobile Communications), DMA(Time Division Multiple Access), WiFi(Wi-Fi), WiFi Direct, Bluetooth, NFC(near field communication), Zigbee 등의 통신 방식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Wireless communications include LTE (long-term evolution), LTE-A (LTE Advance), 5G (5th Generation) mobile communications, CDMA (code division multiple access), WCDMA (wideband CDMA), UMTS (universal mobile telecommunications system), and WiBro. At least one of the following communication methods: (Wireless Broadband), GSM (Global System for Mobile Communications), DMA (Time Division Multiple Access), WiFi (Wi-Fi), WiFi Direct, Bluetooth, NFC (near field communication), and Zigbee. It can be included.

유선 통신은 이더넷(Ethernet), 광 네트워크(optical network), USB(Universal Serial Bus), 선더볼트(ThunderBolt) 등의 통신 방식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Wired communication may include at least one of communication methods such as Ethernet, optical network, USB (Universal Serial Bus), and Thunderbolt.

한편, 통신 방식은 상술한 예에 한정되지 아니하고, 기술의 발전에 따라 새롭게 등장하는 통신 방식을 포함할 수 있다.Meanwhile, the communication method is not limited to the examples described above and may include newly emerging communication methods as technology develops.

전자 장치(100)는 사용자 입력에 따라 학생 정보를 획득할 수 있으며, 사용자 입력에 따라 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공을 식별할 수 있다.The electronic device 100 can obtain student information according to user input, and can identify the school and major to which the student wishes to apply based on user input.

사용자 입력은, 전자 장치(100)에 포함된 사용자 입력부(ex. 터치 스크린, 버튼, 마이크, 카메라(모션 인식부))를 통해 수신될 수 있다. 또는, 전자 장치(100)가 서버인 경우, 사용자 입력은 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 단말 장치를 통해 수신될 수도 있다.User input may be received through a user input unit (ex. touch screen, button, microphone, camera (motion recognition unit)) included in the electronic device 100. Alternatively, when the electronic device 100 is a server, user input may be received through at least one terminal device connected to the electronic device 100.

구체적인 예로, 전자 장치(100)는 학생의 이름, 나이, 연락처 등을 포함하는 학생 정보를 입력받는 과정을 통해 전자 장치(100)가 제공하는 플랫폼에 대한 회원가입을 수행할 수 있다. 이 경우, 학생 정보와 연동되는 아이디 및 비밀번호가 생성될 수 있다.As a specific example, the electronic device 100 may perform membership registration for a platform provided by the electronic device 100 through a process of receiving student information including the student's name, age, contact information, etc. In this case, an ID and password linked to student information may be created.

그리고, 특정 학생이 로그인된 상태에서 해당 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공이 전자 장치(100)에 입력될 수 있다. 또는, 회원가입 과정에서 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공이 입력될 수도 있음은 물론이다.Additionally, while a specific student is logged in, the school and major to which the student wishes to apply may be entered into the electronic device 100. Alternatively, of course, the school and major to which the student wishes to apply may be entered during the membership registration process.

또한, 전자 장치(100)는 특정 학생이 로그인된 상태에서 해당 학생이 작성한 에세이를 입력받을 수 있다.Additionally, the electronic device 100 can receive an essay written by a specific student while the student is logged in.

관련하여, 도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.In relation to this, FIG. 2 is a flowchart for explaining a method of controlling an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.

도 2를 참조하면, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 문항에 대하여 학생이 작성한 에세이를 입력 받을 수 있다(S210).Referring to FIG. 2, the electronic device 100 can receive an essay written by a student for at least one question (S210).

전자 장치(100)는 전자 장치(100)의 디스플레이/스피커 또는 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 단말 장치(ex. 스마트폰, 태블릿 PC) 등의 디스플레이/스피커를 통해 문항을 제공할 수 있다.The electronic device 100 may provide questions through a display/speaker of the electronic device 100 or a display/speaker of at least one terminal device (ex. smartphone, tablet PC) connected to the electronic device 100. .

문항은, 적어도 하나의 대학/전공의 입시의 에세이와 관련된 문항으로, 지원자(학생)의 입학 동기, 성장 배경, 각종 경험, 가치관 등을 물어보는 질문에 해당할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.The questions are questions related to essays for at least one university/major entrance exam, and may correspond to questions asking about the applicant's (student's) motivation for admission, growth background, various experiences, values, etc., but are not limited to this.

전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 구비된 사용자 입력부(ex. 키패드, 키보드 장치, 마이크 등)를 통해 에세이를 입력 받을 수 있다. 또는, 전자 장치(100)가 서버로 구현된 경우, 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 단말 장치를 전자 장치(100) 상에 에세이가 업로드될 수도 있다. The electronic device 100 can receive essay input through a user input unit (ex. keypad, keyboard device, microphone, etc.) provided in the electronic device 100. Alternatively, if the electronic device 100 is implemented as a server, the essay may be uploaded to the electronic device 100 through at least one terminal device connected to the electronic device 100.

여기서, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트를 입력받을 수 있다.Here, the electronic device 100 can receive text that constitutes an essay.

전자 장치(100)는 입력된 에세이를 구성하는 텍스트를 분석하여 파라미터 별로 에세이의 속성 값을 식별할 수 있다(S220). 전자 장치(100)는 다양한 방식의 자연어 처리 기법을 이용하여 텍스트를 분석할 수 있다.The electronic device 100 may analyze the text constituting the input essay and identify attribute values of the essay for each parameter (S220). The electronic device 100 can analyze text using various natural language processing techniques.

파라미터는, Theme/Mood, Character, Setting, "Plot & Conflict", Writing Quality, "Showing vs Telling" 등을 포함할 수 있으나, 이밖에도 에세이의 속성이나 흐름을 나타내기 위한 다양한 요소가 하나 이상의 파라미터로 설정되어 활용될 수 있다.Parameters may include Theme/Mood, Character, Setting, "Plot & Conflict", Writing Quality, "Showing vs Telling", etc., but in addition, various elements to indicate the properties or flow of the essay are set as one or more parameters. It can be utilized.

Theme/Mood 파라미터는 에세이에 포함된 전반적인 감정 또는 분위기에 대한 파라미터이다. Theme/Mood는 기쁨(joyful), 슬픔(sad), 차분함(calm), 긴장됨(suspenseful), 우울함(disturbed) 등 다양한 속성 값에 해당할 수 있다. Theme/Mood에 대하여 설정될 수 있는 속성 값은, 기 제공된 문항에 따라 다르게 정의될 수 있다.Theme/Mood parameters are parameters for the overall emotion or atmosphere contained in the essay. Theme/Mood can correspond to various attribute values such as joyful, sad, calm, suspenseful, and depressed. Attribute values that can be set for Theme/Mood may be defined differently depending on the questions already provided.

예를 들어, 에세이와 관련된 문항이 지원 동기를 물어보는 문항에 해당하는 경우, 전자 장치(100)는 Theme/Mood 파라미터에 대한 에세이의 속성 값을 curiosity, desire, excitement, pride 중 적어도 하나로 판단할 수 있다. 반면, 에세이와 관련된 문항이 성장 배경을 물어보는 문항에 해당하는 경우, 전자 장치(100)는 Theme/Mood 파라미터에 대한 에세이의 속성 값을 joyful, sad, calm, caring, realization 등으로 판단할 수 있다.For example, if the question related to the essay corresponds to a question asking about motivation for applying, the electronic device 100 may determine the attribute value of the essay for the Theme/Mood parameter to be at least one of curiosity, desire, excitement, and pride. there is. On the other hand, if the question related to the essay corresponds to a question asking about growth background, the electronic device 100 may determine the attribute value of the essay for the Theme/Mood parameter as joyful, sad, calm, caring, realization, etc. .

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 감정 또는 분위기와 관련된 복수의 키워드를 추출할 수 있다.In one embodiment, the electronic device 100 may extract a plurality of keywords related to emotion or atmosphere from text constituting an essay.

이 경우, 전자 장치(100)는 감정 또는 분위기에 해당하는 키워드를 추출하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델을 이용하여, 각 키워드를 식별할 수 있다.In this case, the electronic device 100 may identify each keyword using at least one artificial intelligence model trained to extract keywords corresponding to emotions or mood.

또한, 전자 장치(100)는 텍스트 내에서 추출된 각 키워드 또는 각 키워드가 포함된 문장의 감정/분위기를 분류할 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 서브 텍스트가 입력되면 감정/분위기를 분류하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델(ex. 분류기 모델)이 이용될 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may classify the emotion/mood of each keyword extracted from the text or the sentence containing each keyword. In this case, when at least one subtext is input, at least one artificial intelligence model (ex. classifier model) trained to classify emotion/mood may be used.

또는, 전자 장치(100)는 각 키워드가 포함된 문장을 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 방식으로 분석하여 토픽을 추출할 수 있다. 여기서, 다양한 감정 또는 분위기에 해당하는 문장들을 통해 토픽(감정/분위기)을 분류하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델이 이용될 수 있다.Alternatively, the electronic device 100 may extract topics by analyzing sentences containing each keyword using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Here, at least one artificial intelligence model trained to classify a topic (emotion/mood) through sentences corresponding to various emotions or moods may be used.

그리고, 전자 장치(100)는 각각의 감정 또는 분위기에 해당하는 각 키워드의 비율 또는 빈도에 따라 에세이의 전반적인 감정/분위기에 해당하는 속성 값을 판단할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 각 키워드의 빈도를 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 방식으로 분석하여 에세이의 감정 또는 분위기를 식별할 수도 있다.Additionally, the electronic device 100 may determine an attribute value corresponding to the overall emotion/mood of the essay according to the ratio or frequency of each keyword corresponding to each emotion or atmosphere. In this case, the electronic device 100 may identify the emotion or atmosphere of the essay by analyzing the frequency of each keyword using TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency).

여기서, 전자 장치(100)는 가장 주도적이고 빈번하게 등장하는 키워드들의 감정/분위기에 따라 에세이의 Theme 파라미터의 속성 값을 판단할 수 있다.Here, the electronic device 100 may determine the attribute value of the Theme parameter of the essay according to the emotion/mood of the most dominant and frequently appearing keywords.

Character는 에세이에 등장하는 등장 인물에 대한 파라미터이다.Character is a parameter for the characters that appear in the essay.

Character 파라미터는 에세이가 주로 어떤 등장 인물에 포커싱되었는지에 따라 속성 값이 정해질 수 있다. 예를 들어, Character 파라미터의 속성 값은 Mostly me, Me some others, other characters 등으로 결정될 수 있다. Mostly me는 에세이 작성자(you)의 등장 비율이 비교적 높은 경우를 의미하고, Other characters는 에세이 작성자 외의 등장 인물들의 등장 비율이 비교적 높은 경우를 의미하며, Me some others는 상술한 두 경우의 중간 정도를 의미한다. 다만, Character 파라미터의 속성 값은 상술한 바와 같이 단순히 you(작성자) 및 others(다른 사람)로 구분된 등장 인물들의 등장 빈도 외에도, friend, parents 등 다른 기준에 따라 구분된 등장 인물들의 등장 빈도로 정의될 수 있음은 물론이다.The Character parameter can have an attribute value determined depending on which character the essay is mainly focused on. For example, the attribute value of the Character parameter may be determined as Mostly me, Me some others, other characters, etc. Mostly me refers to a case in which the essay author (you) appears in a relatively high proportion, Other characters refers to a case in which characters other than the essay author appear in a relatively high proportion, and Me some others refers to a case in between the two cases mentioned above. it means. However, the attribute value of the Character parameter is defined as the frequency of appearance of characters classified by simply you (author) and others as described above, as well as the frequency of appearance of characters classified by other criteria such as friends and parents. Of course it can be done.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 등장 인물과 관련된 복수의 키워드를 추출할 수 있다.In one embodiment, the electronic device 100 may extract a plurality of keywords related to characters from text constituting an essay.

이 경우, 전자 장치(100)는 등장 인물에 해당하는 키워드를 추출하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델을 이용하여, 각 키워드를 식별할 수 있다.In this case, the electronic device 100 may identify each keyword using at least one artificial intelligence model trained to extract keywords corresponding to the characters.

또한, 전자 장치(100)는 텍스트 내에서 추출된 각 키워드 또는 각 키워드가 어떤 등장 인물(ex. you(작성자), others)에 해당하는지 분류할 수 있다. 이 경우, 적어도 하나의 단어가 입력되면 입력된 단어가 의미하는 등장 인물을 식별하도록 훈련된 적어도 하나의 인공지능 모델이 이용될 수 있다.Additionally, the electronic device 100 can classify each keyword extracted from the text or which character (ex. you (author), others) corresponds to each keyword. In this case, when at least one word is input, at least one artificial intelligence model trained to identify the character implied by the input word may be used.

그리고, 전자 장치(100)는 각 등장 인물에 해당하는 각 키워드의 비율 또는 빈도에 따라 에세이의 전반적인 등장 인물의 등장 빈도 수를 판단할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may determine the overall frequency of appearance of each character in the essay according to the ratio or frequency of each keyword corresponding to each character.

여기서, 전자 장치(100)는 가장 빈번하게 등장하는 등장 인물의 속성에 따라 Character 파라미터의 속성 값을 판단할 수 있다.Here, the electronic device 100 may determine the attribute value of the character parameter according to the attribute of the character that appears most frequently.

Setting은 에세이에 포함된 장소, 배경, 시간 등에 대한 설명의 강도/상세함과 관련된 파라미터이다.Setting is a parameter related to the intensity/detail of the description of place, background, time, etc. included in the essay.

Setting 파라미터는, 예를 들어, Heavy emphasis on setting, Moderate emphasis on setting, Setting is not a big factor 등의 속성 값에 해당할 수 있으나, 이에 한정될 필요는 없다. Setting 파라미터의 속성 값은, location, time, movement 각각에 대해 별도로 정의될 수도 있다.Setting parameters may correspond to attribute values such as, for example, Heavy emphasis on setting, Moderate emphasis on setting, Setting is not a big factor, etc., but are not necessarily limited thereto. The attribute value of the setting parameter may be defined separately for location, time, and movement.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 장소, 시간, 이동 중 적어도 하나와 관련된 복수의 키워드를 추출할 수 있다. In one embodiment, the electronic device 100 may extract a plurality of keywords related to at least one of place, time, and movement from text constituting an essay.

또한, 전자 장치(100)는 장소, 시간, 이동과 관련된 각 키워드를 수식하는 하나 이상의 문장을 식별할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 can identify one or more sentences that modify each keyword related to place, time, and movement.

이를 위해, 전자 장치(100)는 순차적으로 이어지는 서브 텍스트(ex. 단어, 문장) 간의 관계(ex. 병렬적 관계, 수식하는 관계, 이어지는 관계 등)를 인식하도록 훈련된 적어도 하나의 RNN(Recurrent Neural Network) 기반 인공지능 모델을 이용할 수 있다.To this end, the electronic device 100 uses at least one Recurrent Neural Network (RNN) trained to recognize relationships (e.g., parallel relationships, modifying relationships, consecutive relationships, etc.) between subtexts (e.g. words, sentences) that follow sequentially. Network)-based artificial intelligence model can be used.

여기서, 전자 장치(100)는 에세이 내 장소, 시간, 이동과 관련된 키워드 및 수식 문장의 비율/빈도에 따라 setting의 강도를 식별하고, 식별된 Setting의 강도에 따라 속성 값을 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 장소와 관련된 setting의 강도, 시간과 관련된 setting의 강도, 및 이동과 관련된 setting의 강도에 대하여 평균치를 산출한 뒤, 산출된 평균치에 따라 속성 값(Setting의 강도)을 판단할 수 있다.Here, the electronic device 100 can identify the strength of the setting according to the ratio/frequency of keywords and formula sentences related to place, time, and movement in the essay, and determine the attribute value according to the strength of the identified setting. For example, the electronic device 100 calculates an average value for the intensity of the setting related to place, the intensity of the setting related to time, and the intensity of the setting related to movement, and then calculates an attribute value (strength of setting) according to the calculated average value. ) can be determined.

Plot & Conflict는 에세이 내 감정 또는 플롯에 따라 분위기나 내용이 반전되는 등 전반적인 이야기 흐름에 대한 파라미터이다.Plot & Conflict is a parameter for the overall story flow, such as the mood or content being reversed depending on the emotion or plot within the essay.

Plot & Conflict 파라미터는, 예를 들어, conflict와 관련된 단어 또는 동작 동사(action verb)의 빈도에 따라 속성 값이 정의될 수 있다. 또한, Plot & Conflict 파라미터는 감정이나 흐름의 변화 기복에 따라 감정 기복이 빈번함, 종종 있음, 거의 없음 등의 속성 값으로 정정의될 수도 있다. 또한, Plot & Conflict 파라미터는 에세이 내 전체 등장 인물의 수에 따라 그 속성 값(ex. 등장 인물 수 적음/많음)이 정의될 수도 있다.For example, the Plot & Conflict parameter may have attribute values defined according to the frequency of words or action verbs related to conflict. In addition, the Plot & Conflict parameter may be defined as an attribute value such as frequent, often, or almost never emotional ups and downs, depending on the changes in emotions or flow. Additionally, the Plot & Conflict parameter may have its attribute value (ex. small/large number of characters) defined depending on the total number of characters in the essay.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 에세이의 등장 캐릭터 숫자, conflict와 관련된 단어들의 수/빈도, 및 setting 관련 단어/문장의 수/빈도에 따라 전반적인 플롯의 복잡도를 식별할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 식별된 복잡도에 따라 Plot & Conflict 파라미터에 대한 에세이의 속성 값을 판단할 수 있다.As an example, the electronic device 100 may identify the overall complexity of the plot according to the number of characters appearing in the essay, the number/frequency of words related to conflict, and the number/frequency of words/sentences related to setting. In this case, the electronic device 100 may determine the attribute value of the essay for the Plot & Conflict parameter according to the identified complexity.

또한, 전자 장치(100)는 에세이 내 갈등과 관련된 단어들의 등장 수/빈도를 식별하여 Plot & Conflict 파라미터에 대한 속성 값으로 판단할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may identify the number/frequency of occurrences of words related to conflict within the essay and determine this as an attribute value for the Plot & Conflict parameter.

또한, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트를 복수의 구간으로 구분하고, 구분된 구간 별로 conflict 관련 단어 및/또는 감정의 변화를 인지하여, 전반적인 에세이의 전개가 어떻게 진행되는지에 따라 속성 값을 판 단할 수 있다.In addition, the electronic device 100 divides the text constituting the essay into a plurality of sections, recognizes conflict-related words and/or changes in emotions for each section, and determines the attribute value according to how the overall essay development progresses. can be judged.

Writing Quality는, 에세이 내 각 문장의 우수성(명확성, 문법 등)에 해당하는 파라미터이다.Writing Quality is a parameter that corresponds to the excellence (clarity, grammar, etc.) of each sentence in an essay.

Writing Quality 파라미터의 속성 값(ex. superb, strong, good, mediocre, weak)은, Correctness, Writing Diversity, Readability, Clarity 각각에 대하여 판단될 수 있다.The attribute values of the Writing Quality parameter (ex. superb, strong, good, mediocre, weak) can be judged for each of Correctness, Writing Diversity, Readability, and Clarity.

예를 들어, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 문법 체킹 알고리즘/로직을 활용하여 에세이 내 각 문장의 문법 정확도를 판단하여, Correctness에 대한 속성 값을 점수 등으로 환산할 수 있다.For example, the electronic device 100 may determine the grammatical accuracy of each sentence in an essay using at least one grammar checking algorithm/logic, and convert the attribute value for Correctness into a score, etc.

또한, 전자 장치(100)는 일반적으로 활용되지 않는 단어(ex. TF-IDF 기반 추출)의 수/빈도에 따라 Writing Diversity에 대한 속성 값을 점수 등으로 환산할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may convert the attribute value for Writing Diversity into a score, etc. according to the number/frequency of words that are not generally used (ex. TF-IDF based extraction).

또한, 전자 장치(100)는 Gunning fog, Flesch-Kincaid, and SMOG(Simple Measure of Gobbledygook) 등의 인덱스를 활용하여 Readability와 관련된 속성 값을 식별할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may identify attribute values related to readability using indices such as Gunning fog, Flesch-Kincaid, and Simple Measure of Gobbledygook (SMOG).

또한, 전자 장치(100)는 에세이 내 문장 별 단어 수, 구체적으로는, 문장 별로 전환, 명사, 수동태 등에 각각 해당하는 단어의 수에 따라 Clarity에 대한 속성 값을 산출할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 can calculate the attribute value for Clarity according to the number of words for each sentence in the essay, specifically, the number of words corresponding to transitions, nouns, passive voices, etc. for each sentence.

"Showing vs Telling"은 강조하는 문장과 상세하게 풀어쓰는 문장 간의 비율 관계에 해당하는 파라미터이다.“Showing vs Telling” is a parameter that corresponds to the ratio relationship between emphasized sentences and detailed sentences.

"Showing vs Telling" 파라미터의 속성 값은, 강조 또는 상징적인 문장과 설명하는 문장 간의 비율에 따라 정의될 수 있다.The attribute value of the “Showing vs Telling” parameter can be defined according to the ratio between emphatic or symbolic sentences and explanatory sentences.

일 실시 예로, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 강조하는 문장 및 설명하는 문장을 각각 추출할 수 있다.In one embodiment, the electronic device 100 may extract emphasizing sentences and explanatory sentences respectively from the text constituting the essay.

구체적으로, strong verb 및 uncommon adjective 중 적어도 하나를 포함하는 문장은 강조하는 문장으로 식별되고, static/stative verb 및 common adjective 중 적어도 하나를 포함하는 문장은 설명하는 문장으로 식별될 수 있다. 여기서, 각 동사/형용사가 일반적인지(static/stative/common) 혹은 흔하지 않은지(strong/uncommon)는, 일반적인 동사/형용사 및 흔하지 않은 동사/형용사 각각에 대한 정보를 포함하는 적어도 하나의 데이터베이스(ex. lexicon)에 따라 기정의되어 있을 수 있다.Specifically, a sentence containing at least one of a strong verb and an uncommon adjective may be identified as an emphatic sentence, and a sentence containing at least one of a static/stative verb and a common adjective may be identified as an explanatory sentence. Here, whether each verb/adjective is common (static/stative/common) or uncommon (strong/uncommon) is determined through at least one database (ex. It may be predefined depending on the lexicon.

구체적으로, 전자 장치(100)는 각 문장을, 문장의 속성(ex. 강조하는 문장 vs 설명하는 문장)을 판단하도록 훈련된 인공지능 모델에 입력할 수 있다. 이 경우, 인공지능 모델은 기저장된 lexicon에 포함된 각 단어를 문장 내 각 동사/형용사와 비교함으로써 각 문장의 속성을 판단할 수 있다.Specifically, the electronic device 100 may input each sentence into an artificial intelligence model trained to determine the properties of the sentence (e.g., a sentence that emphasizes vs. a sentence that explains). In this case, the artificial intelligence model can determine the properties of each sentence by comparing each word included in the pre-stored lexicon with each verb/adjective in the sentence.

그리고, 전자 장치(100)는 강조하는 문장(Showing) 및 설명하는 문장(telling) 간의 비율에 따라 "Showing vs Telling" 파라미터에 대한 속성 값을 판단할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may determine the attribute value for the “Showing vs. Telling” parameter according to the ratio between the emphasized sentence (Showing) and the explaining sentence (telling).

상술한 바와 같이 다양한 파라미터와 관련된 속성 값이 판단되면, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 각 속성 값과 관련된 적어도 하나의 서브 텍스트를 강조하는 시각적 UI(User Interface)를 제공할 수 있다(S230).When attribute values related to various parameters are determined as described above, the electronic device 100 may provide a visual UI (User Interface) that highlights at least one subtext related to each attribute value within the text constituting the essay. There is (S230).

전자 장치(100)는 자체 구비된 디스플레이 또는 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 단말 장치의 디스플레이를 통해 상술한 텍스트(에세이) 및 인디케이터를 제공할 수 있다.The electronic device 100 may provide the above-described text (essay) and indicator through its own display or the display of at least one terminal device connected to the electronic device 100.

구체적으로, 전자 장치(100)는 에세이를 구성하는 텍스트를 표시하는 한편, 표시된 텍스트 내에서 에세이의 파라미터 별 속성 값과 관련된 적어도 하나의 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 표시할 수 있다. 관련하여, 도 4a 내지 도 4d를 통해 보다 자세히 후술한다.Specifically, the electronic device 100 may display text constituting an essay, while displaying an indicator that highlights at least one subtext related to an attribute value for each parameter of the essay within the displayed text. In relation to this, it will be described in more detail later with reference to FIGS. 4A to 4D.

한편, 도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 학생이 작성한 에세이 및 학생이 의도한 속성 값을 입력받기 위해 제공하는 UI(User Interface)를 도시한 도면이다.Meanwhile, FIG. 3 is a diagram illustrating a UI (User Interface) provided by an electronic device according to an embodiment of the present disclosure to receive an essay written by a student and an attribute value intended by the student.

도 3을 참조하면, 전자 장치(100)는 학생이 지원하고자 하는 대학 및 전공과 관련된 적어도 하나의 문항(301)을 제공할 수 있다. 본 문항(301)은, 일 예로, 학생이 지원하고자 하는 대학 및 전공의 입시 과정에서 기 출제된 문항일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Referring to FIG. 3 , the electronic device 100 may provide at least one question 301 related to the university and major to which the student wishes to apply. For example, this question 301 may be a question that has already been asked during the entrance exam for the university and major to which the student wishes to apply, but is not limited to this.

그리고, 전자 장치(100)는 사용자 입력에 따라 수신된 에세이(302)를 디스플레이할 수 있다. 구체적으로, 에세이(302)를 구성하는 텍스트가 디스플레이될 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may display the received essay 302 according to the user input. Specifically, text constituting the essay 302 may be displayed.

그리고, 전자 장치(100)는 학생이 해당 에세이(302)에 대해서 의도한 파라미터 별 속성 값을 입력받기 위한 UI(310)를 제공할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may provide a UI 310 for receiving attribute values for each parameter intended by the student for the essay 302.

해당 UI(310)를 통해, 학생이 에세이(302)에 대하여 의도한 파라미터 별(Mood, Character, Setting) 속성 값이 선택될 수 있다.Through the corresponding UI 310, attribute values for each parameter (Mood, Character, Setting) intended by the student for the essay 302 can be selected.

여기서, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이(302)를 분석하여 상술한 다양한 실시 예와 같이 파라미터 별 속성 값을 판단할 수 있다.Here, the electronic device 100 may analyze the essay 302 written by the student and determine attribute values for each parameter as in the various embodiments described above.

또한, 전자 장치(100)는 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공에 대한 합격자들 각각의 에세이를 분석하여, 합격자들 각각의 에세이에 대하여 파라미터 별 속성 값을 식별할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may analyze the essays of each successful applicant for the school and major to which the student wishes to apply, and identify attribute values for each parameter for each successful applicant's essay.

그리고, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이(302)의 파라미터 별 속성 값, 합격자들이 작성한 에세이의 파라미터 별 속성 값, 학생이 의도한 파라미터 별 속성 값(ex. 도 3)을 비교 분석하여, 후술할 도 4a 내지 도 4d와 같이 평가 정보를 제공할 수 있다.In addition, the electronic device 100 compares and analyzes the attribute values for each parameter of the essay 302 written by the student, the attribute value for each parameter of the essay written by the successful applicants, and the attribute value for each parameter intended by the student (ex. FIG. 3), Evaluation information may be provided as shown in FIGS. 4A to 4D, which will be described later.

도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Theme 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면이다. FIG. 4A is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for a Theme parameter, according to an embodiment of the present disclosure.

도 4a를 참조하면, 전자 장치(100)는 적어도 하나의 파라미터를 선택받기 위한 메뉴 UI(401)를 제공할 수 있는바, 도 4a는 사용자 입력에 따라 메뉴 UI(401) 중 Theme 파라미터(410)가 선택된 경우를 가정한다.Referring to FIG. 4A, the electronic device 100 may provide a menu UI 401 for selecting at least one parameter. FIG. 4A shows the Theme parameter 410 of the menu UI 401 according to the user input. Assume that is selected.

Theme 파라미터(410)가 선택되면, 전자 장치(100)는 선택된 Theme 파라미터(410)의 속성 값(ex. joyful, suspenseful, disturbed 등)과 관련된 서브 텍스트(문장, 단어 등)를 강조하는 인디케이터를 표시할 수 있다.When the Theme parameter 410 is selected, the electronic device 100 displays an indicator that highlights the subtext (sentence, word, etc.) related to the attribute value (ex. joyful, suspenseful, disturbed, etc.) of the selected Theme parameter 410. can do.

여기서, 인디케이터에 의해 강조되는 각각의 서브 텍스트는, Theme 파라미터(410)와 관련된 속성 정보(ex. joy, suspense, disturbed)와 매칭될 수 있다. Here, each subtext emphasized by the indicator may be matched with attribute information (ex. joy, suspense, disturbed) related to the Theme parameter 410.

속성 정보는, 특정 파라미터(ex. Theme 파라미터)와 관련된 에세이의 속성 값을 정의함에 있어 활용되는 각 서브 텍스트의 속성에 대한 정보를 의미한다.Attribute information refers to information about the attributes of each subtext used in defining attribute values of an essay related to a specific parameter (ex. Theme parameter).

구체적으로, 도 4a를 참조하면, joy(: 속성 정보)에 매칭되는 문장을 강조하는 인디케이터들(411-1, 2)이 각각 표시될 수 있으며, suspense(: 속성 정보)에 매칭되는 문장을 강조하는 인디케이터(412-1), disturbed에 매칭되는 문장을 강조하는 인디케이터(413-1) 등이 각각 에세이(302)의 텍스트 상에 표시될 수 있다.Specifically, referring to FIG. 4A, indicators 411-1 and 2 that emphasize sentences matching joy (: attribute information) may be displayed, respectively, and emphasize sentences matching suspense (: attribute information). An indicator 412-1 that emphasizes a sentence matching disturbed, an indicator 413-1 that emphasizes a sentence matching disturbed, etc. may be displayed on the text of the essay 302, respectively.

서로 다른 속성 정보(ex. joy, suspense, disturbed)에 매칭되는 인디케이터들은 서로 구분되어 표시될 수 있다. 구체적으로, 도 4a를 참조하면, joy, suspense, disturbed 각각에 매칭되는 인디케이터들은 서로 다른 컬러로 표시되었다.Indicators matching different attribute information (ex. joy, suspense, disturbed) can be displayed separately. Specifically, referring to FIG. 4A, indicators matching joy, suspense, and disturbed are displayed in different colors.

또한, 도 4a를 참조하면, 적어도 하나의 인디케이터(411-1)가 마우스 클릭이나 터치 등의 사용자 조작에 의해 선택되는 경우, 전자 장치(100)는 해당 인디케이터(411-1)가 강조하는 문장이 매칭되는 속성 정보(: joy)를 나타내는 문구를 추가적으로 표시할 수 있다.Additionally, referring to FIG. 4A, when at least one indicator 411-1 is selected by a user operation such as a mouse click or touch, the electronic device 100 selects the sentence emphasized by the corresponding indicator 411-1. A phrase indicating matching attribute information (: joy) can be additionally displayed.

도 4a를 참조하면, 전자 장치(100)는 Theme 파라미터(410)에 대한 에세이(302)의 속성 값과 관련된 다양한 평가 정보(410', 410'', 410''')를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 4A , the electronic device 100 may provide various evaluation information 410', 410'', and 410''' related to the attribute value of the essay 302 for the theme parameter 410.

평가 정보(410')는 학생이 의도한 속성 값과 실제 에세이(302)의 속성 값을 비교한 것으로, 학생이 의도한 속성 값 disturbed인 반면 실제 속성 값은 joy라는 점에서 "vs."가 포함되었다. 다만, 만약 학생이 의도한 속성 값이 실제 속성 값과 동일한 경우, "=."이 포함될 수 있음은 물론이다.The evaluation information 410' compares the attribute value intended by the student with the attribute value of the actual essay 302, and includes "vs." in that the attribute value intended by the student is disturbed, while the actual attribute value is joy. It has been done. However, if the attribute value intended by the student is the same as the actual attribute value, "=." can of course be included.

평가 정보(410'')는 선택된 파라미터(Theme)와 관련된 각 속성 값에 대한 합격자들의 비율 정보를 시각화한 GUI(Graphic User Interface)를 포함할 수 있다. 도 4a를 참조하면, 각 속성 값(disturbed, suspenseful, sad, joyful, calm)에 해당하는 합격자들의 비율에 따라 막대 모양의 GUI가 표시되었다.The evaluation information 410'' may include a graphic user interface (GUI) that visualizes information on the ratio of successful applicants for each attribute value related to the selected parameter (Theme). Referring to Figure 4a, a bar-shaped GUI was displayed according to the ratio of successful applicants corresponding to each attribute value (disturbed, suspenseful, sad, joyful, calm).

또한, 도 4a를 참조하면, 평가 정보(410'')는, 학생이 의도한 에세이의 속성 값에 매칭되는 GUI(막대) 상 지점을 나타내는 인디케이터(intended), 및 학생이 작성한 에세이의 속성 값에 매칭되는 GUI 상 지점을 나타내는 인디케이터(detected)를 각각 포함할 수 있다.Additionally, referring to FIG. 4A, the evaluation information 410'' is an indicator (intended) indicating a point on the GUI (bar) that matches the attribute value of the essay intended by the student, and the attribute value of the essay written by the student. Each may include an indicator (detected) indicating a matching point on the GUI.

평가 정보(410''')는 학생이 작성한 에세이(302)에 포함된 다양한 감정들과 합격자들이 작성한 에세이에 포함된 다양한 감정들을 비교하는 비교 정보를 포함한다. 도 4a를 참조하면, 평가 정보(410''')의 좌측에는, 합격자들의 에세이에 포함된 다양한 감정(ex. approval, realization, excitement, admiration, optimism, annoyance)의 빈도가 각 감정에 매칭되는 원들의 크기로 형상화되었다. 그리고, 평가 정보(410''')의 우측에는 학생이 작성한 에세이에 포함된 다양한 감정의 빈도가 각 감정에 매칭되는 원들의 크기로 형상화되었다.The evaluation information 410''' includes comparison information that compares various emotions included in the essay 302 written by the student with various emotions included in the essays written by successful applicants. Referring to FIG. 4A, on the left side of the evaluation information 410''', the frequencies of various emotions (e.g. approval, realization, excitement, admiration, optimism, annoyance) included in the essays of successful applicants are displayed in circles matching each emotion. It was shaped by the size of the field. And, on the right side of the evaluation information 410''', the frequency of various emotions included in the essay written by the student is represented by the size of circles matching each emotion.

한편, 도시되지는 않았으나, 전자 장치(100)는 상술한 평가 정보(410', 410'', 410''')의 내용을 종합적으로 포함하는 텍스트 형태의 평가문을 별도로 제공할 수 있음은 물론이다. 이 경우, 주어진 평가 정보에 따라 문장 및 텍스트를 생성하기 위한 적어도 하나의 인공지능 모델이 이용될 수 있다.Meanwhile, although not shown, the electronic device 100 may separately provide an evaluation statement in text form that comprehensively includes the contents of the above-described evaluation information 410', 410'', and 410'''. am. In this case, at least one artificial intelligence model may be used to generate sentences and texts according to given evaluation information.

도 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Character 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면이다.FIG. 4B is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for character parameters according to an embodiment of the present disclosure.

도 4b는 사용자 입력에 따라 메뉴 UI(401) 중 Character 파라미터(420)가 선택된 경우를 가정한다.Figure 4b assumes that the character parameter 420 of the menu UI 401 is selected according to user input.

Character 파라미터(420)가 선택되면, 전자 장치(100)는 선택된 Character 파라미터(420)와 관련된 각각의 속성 값(ex. Mostly me, Me some others, other characters)에 매칭되는 서브 텍스트(문장, 단어 등)를 강조하는 인디케이터를 표시할 수 있다.When the Character parameter 420 is selected, the electronic device 100 displays subtext (sentences, words, etc.) matching each attribute value (e.g. Mostly me, Me some others, other characters) related to the selected Character parameter 420. ) can be displayed.

여기서, Character 파라미터(420)의 속성 값과 관련된 각 서브 텍스트의 속성 정보는, you, others 등에 해당할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Here, the attribute information of each subtext related to the attribute value of the character parameter 420 may correspond to you, others, etc., but is not limited thereto.

구체적으로, 도 4b를 참조하면, 전자 장치(100)는 you에 해당하는 등장 인물에 매칭되는 단어 "I"(속성 정보: you, character indicator)를 강조하는 인디케이터(421-1)를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 "I"를 설명하는 문장(속성 정보: you, character descriptor)을 강조하는 인디케이터(421-2)를 표시할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 4B, the electronic device 100 may display an indicator 421-1 that emphasizes the word "I" (attribute information: you, character indicator) matching the character corresponding to you. there is. Additionally, the electronic device 100 may display an indicator 421-2 that emphasizes a sentence describing “I” (attribute information: you, character descriptor).

만약, 사용자 입력(마우스 클릭, 터치 조작 등)에 따라 인디케이터(421-1)가 선택되면, "I"에 매칭되는 속성 정보에 따라 "character (you)"와 같은 문구가 표시될 수 있다. 만약, 사용자 입력에 따라 인디케이터(422-2)가 선택되면 문장의 속성 정보에 따라 "Descriptors about (you)"와 같은 문구가 표시될 수 있다.If the indicator 421-1 is selected according to user input (mouse click, touch operation, etc.), a phrase such as “character (you)” may be displayed according to attribute information matching “I”. If the indicator 422-2 is selected according to the user input, a phrase such as “Descriptors about (you)” may be displayed according to the attribute information of the sentence.

또한, 도 4b를 참조하면, 전자 장치(100)는 others에 해당하는 등장 인물에 매칭되는 단어 "grandmother"(속성 정보: others, character indicator)를 강조하는 인디케이터(422-1)를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 "grandmother"를 설명하는 문장(속성 정보: others, character descriptor)을 강조하는 인디케이터(422-2)를 표시할 수 있다.Additionally, referring to FIG. 4B, the electronic device 100 may display an indicator 422-1 that emphasizes the word “grandmother” (attribute information: others, character indicator) matching the character corresponding to others. . Additionally, the electronic device 100 may display an indicator 422-2 that emphasizes a sentence describing “grandmother” (attribute information: others, character descriptor).

도 4b를 참조하면, 전자 장치(100)는 Character 파라미터(420)에 대한 에세이(302)의 속성 값과 관련된 다양한 평가 정보(420', 420'', 420''', 420'''')를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 4B, the electronic device 100 provides various evaluation information 420', 420'', 420''', 420'''' related to the attribute value of the essay 302 for the character parameter 420. can be provided.

평가 정보(420')는 Character 파라미터(420)에 대한 합격자들의 에세이의 속성 값(Mostly me, Me some others, Other characters)의 비율을 나타내는 GUI(막대)를 포함할 수 있다. The evaluation information 420' may include a GUI (bar) indicating the ratio of the attribute values (Mostly me, Me some others, Other characters) of the successful applicants' essays to the character parameter 420.

또한, 평가 정보(420')는, GUI 내 학생이 의도한 속성 값(intended by you)에 해당하는 지점을 가리키는 인디케이터, 및 GUI 내 학생이 작성한 실제 에세이의 속성 값(detected in essay)에 해당하는 지점을 가리키는 인디케이터를 각각 포함할 수 있다.In addition, the evaluation information 420' is an indicator pointing to a point corresponding to the attribute value (intended by you) intended by the student in the GUI, and an attribute value of the actual essay written by the student in the GUI (detected in essay). Each indicator pointing to a point can be included.

평가 정보(420'')는 합격자들의 에세이 내 등장 인물을 설명하는 문장의 수와 학생이 작성한 에세이 내 등장 인물을 설명하는 문장의 수 간 비교 정보를 포함할 수 있다.The evaluation information 420'' may include comparison information between the number of sentences describing the characters in the essays of successful applicants and the number of sentences describing the characters in the essays written by the students.

구체적으로, 평가 정보(420'')는 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 내 전체 등장 인물에 대한 설명의 수 및 작성자(you)에 대한 설명의 수를 각각 나타내는 그래프들을 포함할 수 있다. 또한, 평가 정보(420'')는 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 내 전체 등장 인물에 대한 설명의 수 및 작성자(you)에 대한 설명의 수를 각각 나타내는 그래프들을 포함할 수 있다.Specifically, the evaluation information 420'' may include graphs representing the number of descriptions for all characters and the number of descriptions for the author (you) in the essays (Admitted Case Avg.) of successful applicants. Additionally, the evaluation information 420'' may include graphs representing the number of descriptions for all characters and the number of descriptions for the author (you) in the essay (Your Essay) written by the student.

평가 정보(420''')는 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 및 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 각각의 전체 등장 인물에 대한 작성자(you)의 등장 비율에 대한 비교 정보를 포함할 수 있다.The evaluation information 420''' may include comparative information about the appearance ratio of the author (you) to all characters in each of the essays of successful applicants (Admitted Case Avg.) and the essay written by the student (Your Essay). .

평가 정보(420'''')는 각 에세이를 서론(Intro), 본론(Body 1, Body 2, Body 3), 결론(Conclusion)으로 구분한 경우, 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 및 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 각각에 대해 구간 별 등장 인물의 수를 비교하여 도시하는 비교 그래프를 포함할 수 있다.Evaluation information (420'''') is provided when each essay is divided into introduction, body (Body 1, Body 2, Body 3), and conclusion, and the essays of successful applicants (Admitted Case Avg.) and student For each of your essays, you can include a comparison graph that compares the number of characters in each section.

도 4c는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Setting 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면이다.FIG. 4C is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for setting parameters according to an embodiment of the present disclosure.

도 4c는 사용자 입력에 따라 메뉴 UI(401) 중 Setting 파라미터(430)가 선택된 경우를 가정한다.Figure 4c assumes that the setting parameter 430 of the menu UI 401 is selected according to user input.

Setting 파라미터(430)가 선택되면, 전자 장치(100)는 선택된 Setting 파라미터(430)의 속성 값(ex. heavy emphasis on setting, moderate emphasis on setting, setting is not a big factor)과 관련된 서브 텍스트(문장, 단어 등)를 강조하는 인디케이터를 표시할 수 있다.When the Setting parameter 430 is selected, the electronic device 100 displays a subtext (sentence) related to the attribute value (ex. heavy emphasis on setting, moderate emphasis on setting, setting is not a big factor) of the selected Setting parameter 430. , words, etc.) can be displayed.

여기서, 각 서브 텍스트의 속성 정보는, setting indicator, setting descriptor 등에 해당할 수 있다.Here, the attribute information of each subtext may correspond to a setting indicator, setting descriptor, etc.

구체적으로, 도 4c를 참조하면, 전자 장치(100)는 'setting indicator'에 해당하는 "in front of"를 강조하는 인디케이터(431-1)를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 배경 등을 보다 자세히 설명하는 'setting descriptor'에 해당하는 문장을 강조하는 인디케이터(431-2)를 표시할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 4C, the electronic device 100 may display an indicator 431-1 that emphasizes “in front of” corresponding to the “setting indicator.” Additionally, the electronic device 100 may display an indicator 431-2 that emphasizes a sentence corresponding to a 'setting descriptor' that explains the background in more detail.

만약, 사용자 입력(마우스 클릭, 터치 조작 등)에 따라 인디케이터(431-1)가 선택되면, "setting indicator"라는 문구가 표시될 수 있다. 만약, 사용자 입력에 따라 인디케이터(432-2)가 선택되면, "Setting Descriptor"라는 문구가 표시될 수 있다.If the indicator 431-1 is selected according to user input (mouse click, touch operation, etc.), the phrase “setting indicator” may be displayed. If the indicator 432-2 is selected according to user input, the phrase “Setting Descriptor” may be displayed.

또한, 도 4c를 참조하면, 전자 장치(100)는 'setting indicator'에 해당하는 "placed in"을 강조하는 인디케이터(431-2)를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 'setting descriptor'에 해당하는 문장(: my hometown as I have lived there for ten years from birth)을 강조하는 인디케이터(432-2)를 표시할 수 있다.Additionally, referring to FIG. 4C, the electronic device 100 may display an indicator 431-2 that emphasizes “placed in” corresponding to the “setting indicator.” Additionally, the electronic device 100 may display an indicator 432-2 that emphasizes the sentence corresponding to the 'setting descriptor' (: my hometown as I have lived there for ten years from birth).

도 4c를 참조하면, 전자 장치(100)는 Setting 파라미터(430)에 대한 에세이(302)의 속성 값과 관련된 다양한 평가 정보(430', 430'', 430''')를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 4C, the electronic device 100 may provide various evaluation information 430', 430'', and 430''' related to the attribute value of the essay 302 for the setting parameter 430.

평가 정보(430')는 Setting 파라미터(430)의 속성 값들에 대한 합격자들의 에세이의 비율 정보를 나타내는 GUI를 포함할 수 있다. 또한, 평가 정보(430')는 GUI 상에서 학생이 의도한 속성 값에 해당하는 지점을 나타내는 인디케이터(intended by you), 및 GUI 상에서 학생이 작성한 에세이의 속성 값에 해당하는 지점을 나타내는 인디케이터(detected in essay)를 각각 포함할 수 있다.The evaluation information 430' may include a GUI indicating ratio information of the essays of successful applicants to the attribute values of the setting parameter 430. In addition, the evaluation information 430' includes an indicator (intended by you) indicating a point corresponding to the attribute value intended by the student on the GUI, and an indicator indicating a point corresponding to the attribute value of the essay written by the student on the GUI (detected in Each essay can be included.

평가 정보(430'')는 합격자들의 에세이 내 'setting indicator' 및 'setting descriptor' 각각의 수와 학생이 작성한 에세이 내 'setting indicator' 및 'setting descriptor' 각각의 수를 비교하는 비교 정보를 포함할 수 있다.The evaluation information 430'' may include comparative information comparing the number of 'setting indicator' and 'setting descriptor' in the essays of successful applicants with the number of 'setting indicator' and 'setting descriptor' in the essay written by the student. You can.

구체적으로, 평가 정보(430'')는 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 내 'setting indicator' 및 'setting descriptor' 각각의 수를 나타내는 그래프들을 포함할 수 있다. 또한, 평가 정보(430'')는 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 내 'setting indicator' 및 'setting descriptor' 각각의 수를 나타내는 그래프들을 포함할 수 있다.Specifically, the evaluation information 430'' may include graphs showing the numbers of each 'setting indicator' and 'setting descriptor' in the essays (Admitted Case Avg.) of successful applicants. Additionally, the evaluation information 430'' may include graphs representing the numbers of each 'setting indicator' and 'setting descriptor' in the essay (Your Essay) written by the student.

평가 정보(430''')는 각 에세이를 서론(Intro), 본론(Body 1, Body 2, Body 3), 결론(Conclusion)으로 구분한 경우, 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 및 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 각각에 대해 구간 별 setting의 강도(ex. 구간 내 setting indicator/descriptor의 수/빈도)를 비교하여 도시하는 비교 그래프를 포함할 수 있다.Evaluation information (430''') includes the essays of successful applicants (Admitted Case Avg.) and the student's essay when each essay is divided into Introduction, Body 2, Body 3, and Conclusion. For each written essay (Your Essay), you can include a comparison graph that compares the strength of the setting for each section (e.g., the number/frequency of setting indicators/descriptors within the section).

도 4d는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 Plot & Conflict 파라미터에 대한 에세이의 속성 값에 대한 평가 정보를 제공하는 UI를 도시한 도면이다.FIG. 4D is a diagram illustrating a UI in which an electronic device provides evaluation information on attribute values of an essay for Plot & Conflict parameters according to an embodiment of the present disclosure.

도 4d는 사용자 입력에 따라 메뉴 UI(401) 중 Plot & Conflict 파라미터(440)가 선택된 경우를 가정한다.Figure 4d assumes that the Plot & Conflict parameter 440 is selected from the menu UI 401 according to user input.

Plot & Conflict 파라미터(440)가 선택되면, 전자 장치(100)는 선택된 Plot & Conflict 파라미터(440)의 속성 값(ex. sparse, frequent)과 관련된 서브 텍스트(문장, 단어 등)를 강조하는 인디케이터를 표시할 수 있다.When the Plot & Conflict parameter 440 is selected, the electronic device 100 displays an indicator that highlights subtext (sentences, words, etc.) related to the attribute value (e.g. sparse, frequent) of the selected Plot & Conflict parameter 440. It can be displayed.

여기서, 각 서브 텍스트의 속성 정보는, conflict word, action verb, positive sentiment, negative sentiment 등에 해당할 수 있다.Here, the attribute information of each subtext may correspond to conflict word, action verb, positive sentiment, negative sentiment, etc.

구체적으로, 도 4d를 참조하면, 전자 장치(100)는 'action verb'에 해당하는 서브 텍스트들을 각각 강조하는 인디케이터들(441-1, 2)를 표시할 수 있다. Specifically, referring to FIG. 4D, the electronic device 100 may display indicators 441-1 and 2 that respectively highlight subtexts corresponding to 'action verb'.

또한, 전자 장치(100)는 'conflict word'에 해당하는 서브 텍스트(ex. however)를 강조하는 인디케이터(442-1)를 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 'negative sentiment'에 해당하는 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터(442-2)를 표시할 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may display an indicator 442-1 that emphasizes the subtext (ex. however) corresponding to the 'conflict word'. Additionally, the electronic device 100 may display an indicator 442-2 that emphasizes subtext corresponding to 'negative sentiment'.

도 4d를 참조하면, 전자 장치(100)는 Plot & Conflict 파라미터(440)에 대한 에세이(302)의 속성 값과 관련된 다양한 평가 정보(440', 440'', 440''')를 제공할 수 있다.Referring to FIG. 4D, the electronic device 100 may provide various evaluation information (440', 440'', 440''') related to the attribute value of the essay 302 for the Plot & Conflict parameter 440. there is.

평가 정보(440')는 합격자들의 에세이 내 'conflict word' 및 'action verb' 각각의 수와 학생이 작성한 에세이 내 'conflict word' 및 'action verb' 각각의 수를 비교하는 비교 정보를 포함할 수 있다.The evaluation information 440' may include comparative information that compares the number of 'conflict words' and 'action verbs' in the essays of successful applicants with the number of 'conflict words' and 'action verbs' in the essays written by the students. there is.

구체적으로, 평가 정보(440')는 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 내 'conflict word' 및 'action verb' 각각의 수를 나타내는 그래프들을 포함할 수 있다. 또한, 평가 정보(440')는 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 내 'conflict word' 및 'action verb' 각각의 수를 나타내는 그래프들을 포함할 수 있다.Specifically, the evaluation information 440' may include graphs showing the numbers of each 'conflict word' and 'action verb' in the essays (Admitted Case Avg.) of successful applicants. Additionally, the evaluation information 440' may include graphs showing the numbers of each 'conflict word' and 'action verb' in the essay (Your Essay) written by the student.

평가 정보(430'')는 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 내 감정 기복의 빈도를 나타내는 그래프, 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 내 감정 기복의 빈도를 나타내는 그래프를 각각 포함하는 비교 정보로 구성될 수 있다.The evaluation information 430'' consists of comparative information including a graph showing the frequency of emotional ups and downs in the essays of successful applicants (Admitted Case Avg.) and a graph showing the frequency of emotional ups and downs in the essay written by the student (Your Essay). It can be.

평가 정보(440''')는 각 에세이를 서론(Intro), 본론(Body 1, Body 2, Body 3), 결론(Conclusion)으로 구분한 경우, 합격자들의 에세이(Admitted Case Avg.) 및 학생이 작성한 에세이(Your Essay) 각각에 대해 구간 별 텐션의 강도(ex. 구간 내 감정 기복, 또는 구간 내 conflict word/action verb의 수/빈도)를 비교하여 도시하는 비교 그래프를 포함할 수 있다.Evaluation information (440''') includes the essays of successful applicants (Admitted Case Avg.) and the student's essay when each essay is divided into introduction, body 2, body 3, and conclusion. For each written essay (Your Essay), you can include a comparison graph that compares the intensity of tension (e.g., emotional ups and downs within the section, or the number/frequency of conflict words/action verbs within the section) for each section.

한편, 상술한 메뉴 UI(401) 상에서 "Overall"이 선택된 경우, 전자 장치(100)는 상술한 도 4a 내지 도 4d에서 제공된 다양한 평가 정보를 요약하여 종합적으로 제공할 수 있다.Meanwhile, when “Overall” is selected on the above-described menu UI 401, the electronic device 100 can summarize and comprehensively provide various evaluation information provided in FIGS. 4A to 4D.

한편, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공에 따라 문항을 제공하고, 해당 학교 및 전공에 따라 에세이를 평가하기 위한 파라미터를 다르게 생성할 수 있다.Meanwhile, according to one embodiment, the electronic device 100 may provide questions according to the school and major to which the student wishes to apply, and may generate different parameters for evaluating the essay depending on the school and major.

관련하여, 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 지원 대상인 학교 및 전공에 따라 식별된 복수의 파라미터에 대한 에세이의 평가 정보를 제공하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.In relation to this, FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation in which an electronic device provides evaluation information of an essay on a plurality of parameters identified according to the school and major being supported, according to an embodiment of the present disclosure.

도 5를 참조하면, 전자 장치(100)는 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공을 입력받을 수 있다(S510).Referring to FIG. 5, the electronic device 100 can receive input of the school and major to which the student wishes to apply (S510).

그리고, 전자 장치(100)는 입력된 학교 및 전공에 매칭되는 복수의 문항을 제공할 수 있다(S520). 복수의 문항은, 해당 학교 및 전공과 관련된 과거 입시 과정의 기출 문항일 수 있다.Additionally, the electronic device 100 may provide a plurality of questions matching the input school and major (S520). Multiple questions may be questions from past entrance exams related to the relevant school and major.

그리고, 전자 장치(100)는, 제공된 복수의 문항 중 적어도 하나의 문항에 대하여 학생이 작성한 에세이를 입력받을 수 있다(S530).Additionally, the electronic device 100 may receive an essay written by the student for at least one question among the plurality of provided questions (S530).

여기서, 전자 장치(100)는 에세이가 입력된 문항의 유형을 식별하고, 식별된 유형에 매칭되는 복수의 파라미터를 식별할 수 있다(S540). Here, the electronic device 100 may identify the type of question in which the essay is input and identify a plurality of parameters matching the identified type (S540).

문항의 유형은, 지원 동기를 묻는 "why us" 유형, "Intelectual interest" 유형, "Meaningful experience & lesson learned" 유형, 성취 경험과 관련된 "Achievement" 유형, 사회적 활동과 관련된 "contribution & solution" 유형, 휴가 또는 계절 별 활동을 묻는 "activity" 유형, "unique quality, passion, talent" 유형, "extracurricular activity or work experience" 유형, "role and contribution in community" 유형, "role, involvement, and contributin in college community" 유형, "Overcoming challenge or ethical dilemma" 유형, "culture & diversity" 유형, "collaboration & teamwork" 유형, "Creativity" 유형, "Leadership experience" 유형, "values, perspectives, or beliefs" 유형, ㅇ영향을 받은 인물에 대한 "person who infuluence you" 유형, "favorite book/movie/quote" 유형, "diversity" 유형, "future goals" 유형, "hobby" 유형 등 다양할 수 있으나, 이밖에도 다양한 유형이 가능하다. 전자 장치(100) 또는 전자 장치(100)와 연결된 적어도 하나의 서버 상에 대학/전공 각각에 매칭되는 문항의 유형에 대한 정보가 기저장되어 활용될 수 있다.The types of questions include the “why us” type, which asks about motivation for applying, the “Intelectual interest” type, the “Meaningful experience & lesson learned” type, the “Achievement” type related to achievement experiences, the “contribution & solution” type related to social activities, “activity” type asking about vacation or seasonal activities, “unique quality, passion, talent” type, “extracurricular activity or work experience” type, “role and contribution in community” type, “role, involvement, and contributing in college community” " Type, "Overcoming challenge or ethical dilemma" type, "culture & diversity" type, "collaboration & teamwork" type, "Creativity" type, "Leadership experience" type, "values, perspectives, or beliefs" type, ㅇinfluence The received person may be of various types, such as "person who influence you" type, "favorite book/movie/quote" type, "diversity" type, "future goals" type, and "hobby" type, but various other types are also possible. Information on the type of question matching each university/major may be pre-stored and utilized on the electronic device 100 or at least one server connected to the electronic device 100.

또한, 문항의 유형 별로, 복수의 파라미터에 대한 정보가 기저장되어 활용될 수 있다. Additionally, for each type of question, information on a plurality of parameters can be pre-stored and utilized.

예를 들어, "why us" 유형에 대해서는, "College & Department Fit", "Major Fit", "Prompt Oriented Sentiments" 등의 파라미터가 각각 기설정되어 있을 수 있다. For example, for the “why us” type, parameters such as “College & Department Fit”, “Major Fit”, and “Prompt Oriented Sentiments” may be preset, respectively.

예를 들어, "intellectual intereset" 유형에 대해서는, "Major Fit", "General Knowledge", "Prompt Oriented Sentiments", "Originality" 등의 파라미터가 각각 기설정되어 있을 수 있다.For example, for the “intellectual intereset” type, parameters such as “Major Fit”, “General Knowledge”, “Prompt Oriented Sentiments”, and “Originality” may be preset, respectively.

예를 들어, "Contribution & solution" 유형에 대해서는, "Social awareness", "prompt oriented sentiments", "initiative, engagement, and contribution", "Topic Uniqueness" 등의 파라미터가 각각 기설정될 수 있다.For example, for the “Contribution & solution” type, parameters such as “Social awareness”, “prompt oriented sentiments”, “initiative, engagement, and contribution”, and “Topic Uniqueness” may be preset, respectively.

그리고, 전자 장치(100)는 문항의 유형에 따라 식별된 복수의 파라미터 각각에 대하여, 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득할 수 있다(S550).Additionally, the electronic device 100 may obtain evaluation information on the essay written by the student for each of a plurality of parameters identified according to the type of question (S550).

평가 정보는, 학생이 작성한 에세이의 파라미터 별 절대 평가 내용을 포함할 수 있고, 학생이 지원하고자 하는 대학/전공의 합격자들의 에세이의 파라미터 별 평가 내용과의 비교 정보를 포함할 수도 있다.The evaluation information may include the absolute evaluation content for each parameter of the essay written by the student, and may also include comparative information with the evaluation content for each parameter of the essays of successful applicants to the university/major to which the student wishes to apply.

일 예로, 문항의 유형이 "intellectual interest" 유형인 경우, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이를 분석하여 "Originality" 파라미터와 관련된 평가 정보를 획득할 수 있다.For example, if the type of question is the “intellectual interest” type, the electronic device 100 may acquire evaluation information related to the “Originality” parameter by analyzing the essay written by the student.

구체적으로, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 복수의 키워드를 추출할 수 있다. 여기서, 추출된 키워드들은, 'intellectual interest'와 관련된 기저장된 단어들에 해당하거나, 또는 'intellectual interest'가 변환된 벡터와의 거리가 일정 거리 이내인 벡터에 매칭되는 단어들에 해당할 수 있다.Specifically, the electronic device 100 may extract a plurality of keywords from text constituting an essay written by a student. Here, the extracted keywords may correspond to pre-stored words related to 'intellectual interest', or words matching a vector whose distance from the vector into which 'intellectual interest' is converted is within a certain distance.

이 경우, 전자 장치(100)는 추출된 복수의 키워드 각각을 벡터 형태로 변환하고, 변환된 벡터들 간의 거리에 따라 복수의 키워드 간의 연관도를 식별할 수 있다. 이 경우, 키워드 간의 연관도가 너무 가까우면 비교적 1차원적인 에세이로 해석될 수 있고, 키워드 간의 연관도가 너무 멀면 이해하기 어려운 에세이로 해석될 수 있다.In this case, the electronic device 100 may convert each of the extracted keywords into vector form and identify the degree of association between the plurality of keywords according to the distance between the converted vectors. In this case, if the correlation between keywords is too close, it may be interpreted as a relatively one-dimensional essay, and if the correlation between keywords is too far, it may be interpreted as an essay that is difficult to understand.

전자 장치(100)는 식별된 연관도에 따라 평가 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 키워드 간의 연관도가 적정치에 해당하는 임계 연관도와 가까울수록, 전자 장치(100)는 "Originality" 파라미터에 대한 에세이의 평가 점수를 높게 산정할 수 있다.The electronic device 100 may obtain evaluation information according to the identified degree of relevance. For example, the closer the degree of association between keywords is to the critical degree of association corresponding to an appropriate value, the higher the electronic device 100 can calculate the evaluation score of the essay for the “Originality” parameter.

또한, 일 예로, 문항의 유형이 "Contribution & solution" 유형인 경우, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이를 분석하여 "Topic Uniqueness" 파라미터와 관련된 평가 정보를 획득할 수 있다.Additionally, as an example, if the type of question is the “Contribution & solution” type, the electronic device 100 may acquire evaluation information related to the “Topic Uniqueness” parameter by analyzing the essay written by the student.

구체적으로, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 복수의 키워드를 추출할 수 있다. 여기서, 추출된 키워드들은 'social', 'issue', 'contribution', 'solution' 등의 단어와 비교적 연관도가 높은 키워드들일 수 있으며, 에세이 내 적어도 하나의 문장의 토픽에 해당하는 키워드일 수 있다.Specifically, the electronic device 100 may extract a plurality of keywords from text constituting an essay written by a student. Here, the extracted keywords may be keywords that are relatively highly related to words such as 'social', 'issue', 'contribution', and 'solution', and may be keywords that correspond to the topic of at least one sentence in the essay. .

이 경우, 전자 장치(100)는 추출된 복수의 키워드 각각에 대하여 웹 상에서 검색을 수행할 수 있다.In this case, the electronic device 100 may perform a search on the web for each of the plurality of extracted keywords.

이때, 복수의 키워드 각각의 검색 빈도에 따라, 전자 장치(100)는 복수의 키워드 중 적어도 하나의 unique 키워드를 선택할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 TF-IDF 기법을 통해 일반적으로 잘 나타나지 않음에도 해당 에세이 내에 등장하는 unique 키워드를 식별할 수도 있다.At this time, according to the search frequency of each of the plurality of keywords, the electronic device 100 may select at least one unique keyword from the plurality of keywords. In this case, the electronic device 100 may use the TF-IDF technique to identify unique keywords that appear in the essay even though they do not appear in general.

그리고, 전자 장치(100)는 학생이 작성한 에세이 내 unique 키워드의 빈도를 기반으로 평가 정보를 획득할 수 있다. 일 예로, unique 키워드의 빈도가 너무 많거나 너무 적지 않은 일정 수치에 근접할수록 평가 점수가 더 높게 산출될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.Additionally, the electronic device 100 may obtain evaluation information based on the frequency of unique keywords in the essay written by the student. For example, as the frequency of unique keywords approaches a certain value that is neither too high nor too low, the evaluation score may be calculated higher, but is not limited to this.

상술한 다양한 실시 예에 따라 복수의 파라미터 각각에 대하여 평가 정보가 획득되면, 전자 장치(100)는 복수의 파라미터 각각에 대하여 획득된 평가 정보에 따라 피드백 텍스트를 생성할 수 있다(S560).When evaluation information is obtained for each of a plurality of parameters according to the various embodiments described above, the electronic device 100 may generate feedback text according to the evaluation information obtained for each of the plurality of parameters (S560).

피드백 텍스트는, 복수의 파라미터 각각에 대한 평가 정보가 요약/종합된 결과 생성된 텍스트에 해당할 수 있다.The feedback text may correspond to text generated as a result of summarizing/synthesizing evaluation information for each of a plurality of parameters.

도 6은 도 5의 실시 예에 따라 전자 장치가 제공하는 UI를 도시한 도면이다.FIG. 6 is a diagram illustrating a UI provided by an electronic device according to the embodiment of FIG. 5.

도 6을 참조하면, UI(610)를 통해 학생이 지원하고자 하는 대학 및 전공이 선택되거나 및/또는 학생이 지원하고자 하는 대학 및 전공에 대한 정보가 표시될 수 있다.Referring to FIG. 6, the university and major to which the student wishes to apply may be selected and/or information about the university and major to which the student wishes to apply may be displayed through the UI 610.

전자 장치(100)는 학생이 지원하고자 하는 대학 및 전공과 관련된 유형의 문항(601)을 제공할 수 있으며, 해당 문항(601)에 대하여 사용자가 작성한 에세이(602)를 입력받을 수 있다.The electronic device 100 can provide a question 601 of a type related to the university and major to which the student wishes to apply, and can receive an essay 602 written by the user for the question 601.

도 6을 참조하면, 전자 장치(100)는 문항의 유형인 "why us" 유형에 매칭되는 복수의 파라미터("College & Department Fit"(660), "Major Fit"(670), "Prompt Oriented Sentiments"(680) 등)를 포함하는 메뉴 UI(651)를 제공할 수 있다. prompt oriented sentiments(680)는 문항의 유형(: why us)과 관련된 감정의 표현 정도를 의미하는 파라미터에 해당한다.Referring to FIG. 6, the electronic device 100 sets a plurality of parameters (“College & Department Fit” (660), “Major Fit” (670), “Prompt Oriented Sentiments” that match the “why us” type of the question. A menu UI (651) including "(680), etc.) may be provided. Prompt oriented sentiments (680) corresponds to a parameter that indicates the degree of expression of emotions related to the type of question (: why us).

관련하여, 전자 장치(100)는 해당 학교 및 전공과 관련된 키워드들에 대한 정보 및 문항의 유형(why us)과 관련된 감정들에 대한 정보를 포함하는 UI(651')를 제공할 수 있다. 이 경우, 학생은 본인이 작성한 에세이(602) 내 표현을 UI(651') 내 키워드 및 감정과 비교하면서 에세이 작성 방식을 보완할 수 있다.In relation to this, the electronic device 100 may provide a UI 651' that includes information on keywords related to the school and major and information on emotions related to the type of question (why us). In this case, the student can supplement the essay writing method by comparing the expressions in the essay 602 written by the student with the keywords and emotions in the UI 651'.

도 6을 참조하면, College & Department Fit 파라미터(660)와 관련하여, 전자 장치(100)는 지원 대상 대학인 'Brown University'와 관련된 서브 텍스트들을 강조하기 위한 인디케이터들(660-1, 2)을 표시할 수 있다. 또한, Major Fit 파라미터(670)와 관련하여, 전자 장치(100)는 지원 대상 전공인 'sociology'와 관련된 서브 텍스트들을 강조하기 위한 인디케이터들(670-1, 2)을 표시할 수 있다.Referring to FIG. 6, in relation to the College & Department Fit parameter 660, the electronic device 100 displays indicators 660-1 and 2 to highlight subtexts related to 'Brown University', the university to be supported. It can be displayed. Additionally, in relation to the Major Fit parameter 670, the electronic device 100 may display indicators 670-1 and 2 to emphasize subtexts related to 'sociology', the major to be supported.

여기서, 인디케이터들(660-1, 2) 중 적어도 하나가 마우스 클릭 또는 터치 등에 따라 선택되는 경우, 전자 장치(100)는 속성 정보인 "College & Dept."와 같은 문구를 표시할 수 있다. 또한, 인디케이터들(670-1, 2) 중 적어도 하나가 마우스 클릭 또는 터치 등에 따라 선택되는 경우, 전자 장치(100)는 속성 정보인 "Major Fit"과 같은 문구를 표시할 수 있다.Here, when at least one of the indicators 660-1 and 2 is selected according to a mouse click or touch, the electronic device 100 may display attribute information such as “College & Dept.” Additionally, when at least one of the indicators 670-1 and 2 is selected according to a mouse click or touch, the electronic device 100 may display attribute information such as “Major Fit.”

또한, 도 6을 참조하면, 전자 장치(100)는 메뉴 UI(651) 내 파라미터들에 대한 평가 정보가 종합적으로 반영된 피드백 텍스트(651'')를 제공할 수 있다.Additionally, referring to FIG. 6 , the electronic device 100 may provide feedback text 651'' that comprehensively reflects evaluation information on parameters within the menu UI 651.

피드백 텍스트(651'')는 각 파라미터들(660, 670, 680)과 관련하여 식별된 에세이(602)의 속성 값 및/또는 평가 정보가 종합적으로 적용된 결과 생성된 것일 수 있다. 관련하여, 전자 장치(100)는 각 파라미터의 속성 값 및/또는 평가 정보를 순차적으로 반영하여 하나 이상의 문장을 생성하는 인공지능 모델을 이용할 수 있다.The feedback text 651'' may be generated as a result of comprehensively applying the attribute values and/or evaluation information of the essay 602 identified in relation to each of the parameters 660, 670, and 680. In relation to this, the electronic device 100 may use an artificial intelligence model that generates one or more sentences by sequentially reflecting the attribute value and/or evaluation information of each parameter.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 서로 저촉되지 않는 한 둘 이상의 실시 예가 함께 구현될 수 있다.Meanwhile, two or more of the various embodiments described above may be implemented together as long as they do not conflict with each other.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다.Meanwhile, the various embodiments described above may be implemented in a recording medium that can be read by a computer or similar device using software, hardware, or a combination thereof.

하드웨어적인 구현에 의하면, 본 개시에서 설명되는 실시 예들은 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(Programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서(processor), 제어기(controller), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessor), 기타 기능 수행을 위한 전기적인 유닛(unit) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.According to hardware implementation, the embodiments described in this disclosure include application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), and field programmable gate arrays (FPGAs). ), processor, controller, micro-controllers, microprocessor, and other electrical units for performing functions.

일부의 경우에 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 상술한 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 작동을 수행할 수 있다.In some cases, embodiments described herein may be implemented in the processor itself. According to software implementation, embodiments such as procedures and functions described in this specification may be implemented as separate software modules. Each of the software modules described above may perform one or more functions and operations described herein.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 서버 또는 단말의 처리동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium)에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 처리 동작을 상술한 기기가 수행하도록 한다.Meanwhile, computer instructions for performing processing operations of a server or terminal according to various embodiments of the present disclosure described above may be stored in a non-transitory computer-readable medium. Computer instructions stored in such a non-transitory computer-readable medium, when executed by a processor of a specific device, cause the device to perform processing operations of the electronic device according to the various embodiments described above.

비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다. A non-transitory readable medium refers to a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short period of time, such as registers, caches, and memories. Specifically, the various applications or programs described above may be stored and provided on non-transitory readable media such as CD, DVD, hard disk, Blu-ray disk, USB, memory card, ROM, etc.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be understood individually from the technical idea or perspective of the present invention.

100: 전자 장치 110: 메모리
120: 프로세서
100: electronic device 110: memory
120: processor

Claims (9)

전자 장치의 제어 방법에 있어서,
적어도 하나의 문항에 대하여 학생이 작성한 에세이를 입력받는 단계;
상기 에세이를 구성하는 텍스트를 분석하여 파라미터 별로 상기 에세이의 속성 값을 식별하는 단계; 및
상기 에세이를 구성하는 텍스트를 표시하고, 상기 표시된 텍스트 내에서 상기 에세이의 파라미터 별 속성 값과 관련된 적어도 하나의 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 표시하는 단계;를 포함하며,
제1 파라미터의 속성 값은 상기 에세이에서 감정 또는 분위기에 해당하는 감정/분위기 키워드를 추출하고, 상기 감정/분위기 키워드의 빈도에 기초하여 구분되며,
제2 파라미터의 속성 값은 상기 에세이에서 등장인물 키워드를 추출하여 상기 등장인물 키워드에 따라 상기 에세이에 등장하는 등장 인물들을 식별하고 상기 등장인물들의 빈도수에 따라 구분되어 지정되고,
제3 파라미터의 속성값은 상기 에세이에 포함된 장소, 시간, 이동 적어도 하나와 관련된 세팅 키워드를 추출하고 상기 세팅 키워드의 비율에 따라 상기 세팅 키워드의 강도를 식별하고 상기 식별된 세팅 키워드의 강도에 대하여 평균치를 산출하여 산출된 상기 평균치에 따라 식별되어 지정되는 것을 특징으로 하는,
전자 장치의 제어 방법.
In a method of controlling an electronic device,
Receiving an essay written by a student for at least one question;
Analyzing the text constituting the essay to identify attribute values of the essay for each parameter; and
Displaying text constituting the essay, and displaying an indicator highlighting at least one subtext related to an attribute value for each parameter of the essay within the displayed text,
The attribute value of the first parameter extracts emotion/mood keywords corresponding to emotions or moods from the essay and is classified based on the frequency of the emotion/mood keywords,
The attribute value of the second parameter is specified by extracting character keywords from the essay, identifying characters appearing in the essay according to the character keywords, and classifying the characters according to their frequency,
The attribute value of the third parameter extracts a setting keyword related to at least one place, time, or movement included in the essay, identifies the strength of the setting keyword according to the ratio of the setting keyword, and relates to the strength of the identified setting keyword. Characterized in that the average value is calculated and identified and designated according to the calculated average value,
Control methods for electronic devices.
제1항에 있어서,
상기 인디케이터를 표시하는 단계는,
적어도 하나의 파라미터가 선택되면, 상기 선택된 파라미터의 속성 값과 관련된 서브 텍스트를 강조하는 인디케이터를 표시하는, 전자 장치의 제어 방법.
According to paragraph 1,
The step of displaying the indicator is,
A method of controlling an electronic device, wherein when at least one parameter is selected, an indicator is displayed highlighting subtext related to an attribute value of the selected parameter.
제2항에 있어서,
상기 전자 장치의 제어 방법은,
상기 인디케이터가 선택되면, 상기 선택된 파라미터의 속성 값과 관련된 상기 서브 텍스트의 속성 정보를 표시하는 단계;를 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
According to paragraph 2,
The control method of the electronic device is,
When the indicator is selected, displaying attribute information of the subtext related to the attribute value of the selected parameter.
제1항에 있어서,
상기 인디케이터를 표시하는 단계는,
복수의 서브 텍스트 각각을 강조하는 복수의 인디케이터를 속성 정보에 따라 구분하여 표시하는, 전자 장치의 제어 방법.
According to paragraph 1,
The step of displaying the indicator is,
A control method for an electronic device, wherein a plurality of indicators that emphasize each of a plurality of subtexts are distinguished and displayed according to attribute information.
제1항에 있어서,
상기 전자 장치의 제어 방법은,
상기 학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공을 입력받는 단계;
상기 학교의 상기 전공에 대한 합격자들 각각의 에세이를 분석하여, 상기 합격자들 각각의 에세이에 대하여 파라미터 별 속성 값을 식별하는 단계;
적어도 하나의 파라미터가 선택되면, 상기 선택된 파라미터와 관련된 각 속성 값에 대한 상기 합격자들의 비율 정보를 시각화한 GUI(Graphic User Interface)를 표시하는 단계; 및
상기 GUI 상에서, 상기 학생이 작성한 에세이의 속성 값에 매칭되는 지점을 나타내는 인디케이터를 표시하는 단계;를 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
According to paragraph 1,
The control method of the electronic device is,
Entering the school and major to which the student wishes to apply;
Analyzing the essays of each successful applicant for the major at the school, and identifying attribute values for each parameter for each successful applicant's essay;
When at least one parameter is selected, displaying a graphic user interface (GUI) visualizing ratio information of successful candidates for each attribute value related to the selected parameter; and
Displaying, on the GUI, an indicator indicating a point matching an attribute value of an essay written by the student.
제5항에 있어서,
상기 전자 장치의 제어 방법은,
상기 에세이에 대한 상기 학생의 의도에 따른 파라미터 별 속성 값을 입력받는 단계;
상기 GUI 상에서, 상기 학생의 의도에 따른 속성 값에 매칭되는 지점을 나타내는 인디케이터를 표시하는 단계; 및
상기 학생이 작성한 에세이의 속성 값과 상기 학생의 의도에 따른 속성 값을 비교하는 비교 정보를 표시하는 단계;를 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
According to clause 5,
The control method of the electronic device is,
receiving attribute values for each parameter according to the student's intention for the essay;
On the GUI, displaying an indicator indicating a point matching an attribute value according to the student's intention; and
A method of controlling an electronic device comprising: displaying comparison information comparing an attribute value of an essay written by the student with an attribute value according to the student's intention.
전자 장치의 제어 방법에 있어서,
학생이 지원하고자 하는 학교 및 전공을 입력받는 단계;
상기 학교의 상기 전공에 매칭되는 복수의 문항을 제공하는 단계;
상기 복수의 문항 중 적어도 하나의 문항에 대하여 상기 학생이 작성한 에세이를 입력받는 단계;
상기 적어도 하나의 문항의 유형을 식별하고, 상기 식별된 유형에 매칭되는 복수의 파라미터를 식별하는 단계;
상기 식별된 복수의 파라미터 각각에 대하여, 상기 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득하는 단계; 및
상기 복수의 파라미터 각각에 대하여 획득된 평가 정보에 따라 피드백 텍스트를 생성하는 단계;를 포함하며,
상기 복수의 파라미터를 식별하는 단계는,
제1 파라미터의 속성 값을 상기 에세이에서 감정 또는 분위기에 해당하는 감정/분위기 키워드를 추출하고, 상기 감정/분위기 키워드의 빈도에 기초하여 구분하는 단계;
제2 파라미터의 속성 값을 상기 에세이에서 등장인물 키워드를 추출하여 상기 등장인물 키워드에 따라 상기 에세이에 등장하는 등장 인물들을 식별하고 상기 등장인물들의 빈도수에 따라 구분하여 지정하는 단계;
제3 파라미터의 속성 값을 상기 에세이에 포함된 장소, 시간, 이동 적어도 하나와 관련된 세팅 키워드를 추출하고 상기 세팅 키워드의 비율에 따라 상기 세팅 키워드의 강도를 식별하고 상기 식별된 세팅 키워드의 강도에 대하여 평균치를 산출하여 산출된 상기 평균치에 따라 식별하여 지정하는 단계;
를 더 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
In a method of controlling an electronic device,
Step of inputting the school and major to which the student wishes to apply;
Providing a plurality of questions matching the major of the school;
Receiving an essay written by the student for at least one question among the plurality of questions;
Identifying a type of the at least one item and identifying a plurality of parameters matching the identified type;
Obtaining evaluation information of the essay written by the student for each of the identified plurality of parameters; and
A step of generating feedback text according to evaluation information obtained for each of the plurality of parameters,
The step of identifying the plurality of parameters includes:
extracting emotion/mood keywords corresponding to emotions or moods from the essay as attribute values of the first parameter and classifying them based on the frequency of the emotion/mood keywords;
Extracting character keywords from the essay, identifying characters appearing in the essay according to the character keywords, and classifying and specifying the characters according to their frequencies as the attribute value of the second parameter;
The attribute value of the third parameter extracts a setting keyword related to at least one place, time, or movement included in the essay, identifies the intensity of the setting keyword according to the ratio of the setting keyword, and relates to the intensity of the identified setting keyword. Calculating an average value and identifying and designating it according to the calculated average value;
A control method of an electronic device further comprising.
제7항에 있어서,
상기 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득하는 단계는, Originality 파라미터에 대한 평가 정보를 획득함에 있어서,
상기 학생이 작성한 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 복수의 키워드를 추출하는 단계;
상기 복수의 키워드 각각을 벡터 형태로 변환하고, 변환된 벡터들 간의 거리에 따라 상기 복수의 키워드 간의 연관도를 식별하는 단계; 및
상기 식별된 연관도에 따라 평가 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
In clause 7,
The step of obtaining evaluation information on the essay written by the student includes obtaining evaluation information on the Originality parameter,
Extracting a plurality of keywords from the text constituting the essay written by the student;
Converting each of the plurality of keywords into vector form and identifying a degree of association between the plurality of keywords according to the distance between the converted vectors; and
A method of controlling an electronic device, comprising: acquiring evaluation information according to the identified correlation.
제7항에 있어서,
상기 학생이 작성한 에세이의 평가 정보를 획득하는 단계는, Topic Uniqueness 파라미터에 대한 평가 정보를 획득함에 있어서,
상기 학생이 작성한 에세이를 구성하는 텍스트 내에서 복수의 키워드를 추출하는 단계;
상기 복수의 키워드 각각에 대하여 웹 상에서 검색을 수행하는 단계;
상기 복수의 키워드 각각의 검색 빈도에 따라, 상기 복수의 키워드 중 적어도 하나의 unique 키워드를 선택하는 단계; 및
상기 학생이 작성한 에세이 내 상기 unique 키워드의 빈도를 기반으로 평가 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 전자 장치의 제어 방법.
In clause 7,
The step of obtaining evaluation information on the essay written by the student includes obtaining evaluation information on the Topic Uniqueness parameter,
Extracting a plurality of keywords from the text constituting the essay written by the student;
performing a search on the web for each of the plurality of keywords;
selecting at least one unique keyword among the plurality of keywords according to the search frequency of each of the plurality of keywords; and
Obtaining evaluation information based on the frequency of the unique keyword in the essay written by the student.
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