KR102625441B1 - 디지털 경전에 대한 필사를 체험하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

디지털 경전에 대한 필사를 체험하기 위한 시스템 및 방법이 개시된다. 본 개시의 일 실시예에 따른 시스템은, 사용자가 전자 펜으로 필사함으로써 생성된 텍스트 입력 정보를 수신하는 사용자 입력부, 복수의 경전들에 대한 데이터를 저장하는 메모리부, 경전의 종류를 선택하기 위한 제1 유저 인터페이스, 선택된 경전에 포함된 복수의 구절들 중 미리 설정된 노출 방식에 따라 선택된 하나의 구절, 사용자가 하나의 구절과 다른 구절을 선택하기 위한 다른 구절 선택 메뉴, 사용자가 하나의 구절을 다시 쓰기 위한 다시 쓰기 메뉴, 선택된 경전 내에서 하나의 구절의 위치 표기란, 사용자가 필사하기 위한 필사 구역, 및 사용자가 필사한 내용을 저장하기 위한 완료 메뉴를 포함하는 제2 유저 인터페이스, 및 텍스트 입력 정보에 대응되는 텍스 이미지를 필사 구역에 표시하기 위한 제3 유저 인터페이스를 생성하는 제어부, 및 유저 인터페이스들을 표시하는 디스플레이부를 포함한다.

Description

디지털 경전에 대한 필사를 체험하기 위한 시스템 및 방법{METHOD AND SYSTEM FOR EXPERIENCING THE TRANSCRIPTION OF DIGITAL SCRIPTURES}

본 개시는 전자 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 개시는 디지털 경전에 대한 필사를 체험하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 통상의 기존 성경책은 구약전서와 신약전서를 포함하고 있어 부피가 크고 무거워서 휴대하기 불편한 문제점을 가진다. 특히, 성도가 성경책에 표시된 구절을 펜을 이용하여 직접적으로 손 글씨 방식의 필사를 수행하는 경우, 피로도가 증가하고, 필사하는데 시간이 오래 걸리며, 성격책에 적힌 작은 글씨로 인해 초신자나 시력이 좋지 않은 사람들은 당혹감을 느끼는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 이에, 성도들이 보다 편리하게 필사를 수행할 수 있고 필사에 흥미를 유발하도록 하기 위한 필사 참여 독려 기술이 필요하다.

한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공지기술이라 할 수 없다.

대한민국 공개공보 제10-2009-0119322호, 2009.11.19 공개

본 개시에 개시된 실시예는, 참여자들의 흥미를 유발하도록 챌린지 형태로서 6개월 동안 경전 전체 필사를 완성하는 챌린지를 제공함으로써 다수의 참여자들의 참여를 독려하고, 공통의 관심사를 가진 다수의 참여자가 릴레이 형식으로 필사에 참여하여 공동체 의식 함양하고, 디지털 디바이스 활용하여 지면 필사에 비해 간편한 체험 방식 및 손쉬운 보관 기능을 제공하며, 타이핑이 아닌 손 글씨 방식의 필사로 아날로그적 감성을 체험하게 하고, 다양한 참여자의 손 글씨가 모여서 만든 합본을 2차 콘텐츠로 활용 가능하게 하는 데 그 목적이 있다.

본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 개시의 일 측면에 따른 시스템은, 사용자가 전자 펜으로 필사함으로써 생성된 텍스트 입력 정보를 수신하도록 구성된 사용자 입력부, 복수의 경전들에 대한 데이터를 저장하는 메모리부, 경전의 종류를 선택하기 위한 제1 유저 인터페이스를 생성하도록 구성되고, 사용자가 제1 유저 인터페이스를 통해 경전의 종류를 선택한 것을 나타내는 제1 선택 신호에 응답하여, 선택된 경전에 포함된 복수의 구절들 중 미리 설정된 노출 방식에 따라 선택된 하나의 구절, 사용자가 하나의 구절과 다른 구절을 선택하기 위한 다른 구절 선택 메뉴, 사용자가 하나의 구절을 다시 쓰기 위한 다시 쓰기 메뉴, 선택된 경전 내에서 하나의 구절의 위치 표기란, 사용자가 필사하기 위한 필사 구역, 및 사용자가 필사한 내용을 저장하기 위한 완료 메뉴를 포함하는 제2 유저 인터페이스를 생성하도록 구성되고, 및 텍스트 입력 정보에 대응되는 텍스 이미지를 필사 구역에 표시하기 위한 제3 유저 인터페이스를 생성하도록 구성되는, 제어부, 및 제어부에 의해 생성된 유저 인터페이스들을 표시하도록 구성된 디스플레이부를 포함한다.

본 개시의 전술한 과제 해결 수단에 의하면, 챌린지 형태로서 6개월 동안 경전 전체 필사를 완성하는 챌린지를 제공함으로써 다수의 참여자들의 참여를 독려함으로써 참여자들의 흥미를 유발시키는 효과, 공통의 관심사를 가진 다수의 참여자가 릴레이 형식으로 필사에 참여하여 공동체 의식 함양하게 하는 효과, 디지털 디바이스 활용하여 지면 필사에 비해 간편한 체험 방식 및 손쉬운 보관 기능을 제공하는 효과, 타이핑이 아닌 손 글씨 방식의 필사로 아날로그적 감성을 체험하게 하는 효과, 및 다양한 참여자의 손 글씨가 모여서 만든 합본을 2차 콘텐츠로 활용 가능하게 하는 효과가 있다.

본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 개시에 따른 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시에 따른 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3 내지 도 6은 도 1의 시스템에 의해 제공되는 다양한 실시예들을 유저 인터페이스로 예시적으로 나타낸 도면들이다.

본 개시 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 개시가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.

또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.

이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 개시의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.

본 명세서에서 '본 개시에 따른 시스템'은 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, '본 개시에 따른 시스템'은, 컴퓨터, 서버 장치 및 휴대용 단말기를 모두 포함하거나, 또는 어느 하나의 형태가 될 수 있다.

여기에서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등을 포함할 수 있다.

휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.

단말기는 데이터에 대한 차트, 차트에 대한 내러티브를 서버(120)에 요청할 수 있다. 단말기는 다양한 통계 데이터를 서버(120)에 전송할 수 있다. 단말기는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 전술한 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), 스마트 폰 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 시계, 반지 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.

도 1은 본 개시에 따른 시스템을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 개시의 시스템(100)은, 문자 소스가 저장된 디지털 디바이스를 사용하여 참여자가 필사에 참여하는 디지털 필사 체험 프로그램을 제공할 수 있다. 시스템(100)은, 문학(예, 소설, 수필, 시 등), 비문학(예, 성경, 불경 등), 기타(예, 노래 가사 등) 등의 문자 형태로 구성된 콘텐츠를 소스로 할 수 있다. 시스템(100)의 디지털 디바이스는 소스의 일부분을 확인하고 손글씨로 작성할 수 있는 태블릿(액정)·전자펜(입력장치) 등의 하드웨어를 의미할 수 있다. 시스템(100)에서 공통의 주제에 관심을 가진 다수의 참여자가 정해진 분량만큼 필사 참여하며, 다수의 참여자에 의해 모든 분량이 완료된 경우, 체험이 종료될 수 있다. 시스템(100)은 카테고리(예, 문학, 비문학, 기타 등)를 선택하기 위한 어플리케이션 화면을 참여자에게 제공할 수 있다. 참여자가 전체 소스 중 참여하고 싶은 카테고리를 선택할 수 있다. 시스템(100)은 방대한 문자 소스 중 일부 문자 소스를 선택하여 제공할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 성경의 신약·구약 등의 일부 구절을 선택할 수 있고, 윤동주의 시 중 일부 문장을 선택할 수 있고, BTS의 노래 제목들 중 어느 하나의 노래 제목을 선택할 수 있다. 이 경우, 해당 카테고리 중 한 구절이 어플리케이션 화면에 노출될 수 있다. 이때, 시스템(100)의 관리자가 설정한 분량만큼 한 구절씩 화면에 노출될 수 있으며, 관리자가 설정한 방식에 따라 구절을 순차적 노출시키거나 혹은 무작위 노출시킬 수 있다. 참여자는 시스템(100)의 디지털 디바이스를 사용하여 노출된 구절을 따라서 필사할 수 있다. 참여자는 해당 구절을 따라서 필사하거나 혹은 다른 구절을 선택할 수 있다. 참여자는 필사를 완료한 후, 필사한 내용을 저장할 수 있다. 저장된 필사 내용은, 화면 캡처 이미지로 시스템(100)에 저장될 수 있다. 한편, 시스템(100)은 ② 사용자의 필사 참여에 따른 참여 횟수 및/또는 달성율(또는, 참여율 및/또는 달성율)을 카운팅할 수 있다. 문자 소스의 모든 구절이 참여 완료된 경우, 필사 완료 메시지가 어플리케이션 화면에 표시될 수 있으며, 이와 함께 필사 체험이 종료될 수 있다. 필사 체험이 종료되면, 시스템(100)의 필사 이벤트가 리셋되어, 새로운 필사 체험이 시작될 수 있다.

시스템(100)은 통신부(110), 제어부(120), 메모리부(130), 디스플레이부(140), 및 사용자 입력부(150)를 포함할 수 있다.

통신부(110)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 무선 통신 모듈, 근거리 통신 모듈, 및 위치 정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G, 5G, 6G 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.

무선 통신 모듈은 송신 신호를 송신하는 안테나 및 송신기(Transmitter)를 포함하는 무선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 무선 통신 인터페이스를 통해 디지털 제어 신호를 아날로그 형태의 무선 신호로 변조하는 송신 신호 변환 모듈을 더 포함할 수 있다.

무선 통신 모듈은 수신 신호를 수신하는 안테나 및 수신기(Receiver)를 포함하는 무선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 무선 통신 인터페이스를 통하여 수신한 아날로그 형태의 무선 신호를 디지털 제어 신호로 복조하기 위한 수신 신호 변환 모듈을 더 포함할 수 있다.

근거리 통신 모듈은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.

위치 정보 모듈은 본 개시에 따른 시스템(100)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 예를 들어, GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 시스템(100)의 위치를 획득할 수 있다. 다른 예로서, Wi-Fi모듈을 활용하면, Wi-Fi모듈과 무선신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 시스템(100)의 위치를 획득할 수 있다. 필요에 따라서, 위치 정보 모듈은 치환 또는 부가적으로 시스템(100)의 위치에 관한 데이터를 얻기 위해 통신부의 다른 모듈 중 어느 기능을 수행할 수 있다. 위치 정보 모듈은 시스템(100)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위해 이용되는 모듈로, 시스템(100)의 위치를 직접적으로 계산하거나 획득하는 모듈로 한정되지는 않는다.

제어부(120)는 시스템(100) 내의 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘을 수행할 수 있다. 제어부(120)는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리부(130)를 제어할 수 있다. 제어부(120)는 메모리부(130)에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행할 수 있다. 이때, 메모리부(130)와 제어부(120)는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리부(130)와 제어부(120)는 단일 칩으로 구현될 수도 있다. 또한, 제어부(120)는 본 개시에 따른 다양한 실시 예들을 시스템(100) 상에서 구현하기 위하여, 위에서 살펴본 구성요소들을 중 어느 하나 또는 복수를 조합하여 제어할 수 있다.

제어부(120)는 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(120)에 포함된 프로세서는 인공지능과 관련된 기능을 수행할 수 있다. 본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 프로세서와 메모리를 통해 동작된다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서들로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서들은 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서들은, 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서들이 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.

기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도 형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.

인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들 (weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경 망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.

본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 프로세서는 인공지능을 구현할 수 있다. 인공지능이란 사람의 신경세포(biological neuron)를 모사하여 기계가 학습하도록 하는 인공신경망(Artificial Neural Network) 기반의 기계 학습법을 의미한다. 인공지능의 방법론에는 학습 방식에 따라 훈련데이터로서 입력데이터와 출력데이터가 같이 제공됨으로써 문제(입력데이터)의 해답(출력데이터)이 정해져 있는 지도학습(supervised learning), 및 출력데이터 없이 입력데이터만 제공되어 문제(입력데이터)의 해답(출력데이터)이 정해지지 않는 비지도학습(unsupervised learning), 및 현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취할 때마다 외부 환경에서 보상(Reward)이 주어지는데, 이러한 보상을 최대화하는 방향으로 학습을 진행하는 강화학습(reinforcement learning)으로 구분될 수 있다. 또한, 인공지능의 방법론은 학습 모델의 구조인 아키텍처에 따라 구분될 수도 있는데, 널리 이용되는 딥러닝 기술의 아키텍처는, 합성곱신경망(CNN; Convolutional Neural Network), 순환신경망(RNN; Recurrent Neural Network), 트랜스포머(Transformer), 생성적 대립 신경망(GAN; generative adversarial networks) 등으로 구분될 수 있다.

본 장치와 시스템은 인공지능 모델을 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 하나의 인공지능 모델일 수 있고, 복수의 인공지능 모델로 구현될 수도 있다. 인공지능 모델은 뉴럴 네트워크(또는 인공 신경망)로 구성될 수 있으며, 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경을 모방한 통계학적 학습 알고리즘을 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 뉴럴 네트워크의 뉴런은 가중치 또는 바이어스의 조합을 포함할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 하나 이상의 뉴런 또는 노드로 구성된 하나 이상의 레이어(layer)를 포함할 수 있다. 예시적으로, 장치는 input layer, hidden layer, output layer를 포함할 수 있다. 장치를 구성하는 뉴럴 네트워크는 뉴런의 가중치를 학습을 통해 변화시킴으로써 임의의 입력(input)으로부터 예측하고자 하는 결과(output)를 추론할 수 있다.

프로세서는 뉴럴 네트워크를 생성하거나, 뉴럴 네트워크를 훈련(train, 또는 학습(learn)하거나, 수신되는 입력 데이터를 기초로 연산을 수행하고, 수행 결과를 기초로 정보 신호(information signal)를 생성하거나, 뉴럴 네트워크를 재훈련(retrain)할 수 있다. 뉴럴 네트워크의 모델들은 GoogleNet, AlexNet, VGG Network 등과 같은 CNN(Convolution Neural Network), R-CNN(Region with Convolution Neural Network), RPN(Region Proposal Network), RNN(Recurrent Neural Network), S-DNN(Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN(State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN(Deep Belief Network), RBM(Restrcted Boltzman Machine), Fully Convolutional Network, LSTM(Long Short-Term Memory) Network, Classification Network 등 다양한 종류의 모델들을 포함할 수 있으나 이에 제한되지는 않는다. 프로세서는 뉴럴 네트워크의 모델들에 따른 연산을 수행하기 위한 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어 뉴럴 네트워크는 심층 뉴럴 네트워크 (Deep Neural Network)를 포함할 수 있다.

뉴럴 네트워크는 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), 퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron), FF(Feed Forward), RBF(Radial Basis Network), DFF(Deep Feed Forward), LSTM(Long Short Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit), AE(Auto Encoder), VAE(Variational Auto Encoder), DAE(Denoising Auto Encoder), SAE(Sparse Auto Encoder), MC(Markov Chain), HN(Hopfield Network), BM(Boltzmann Machine), RBM(Restricted Boltzmann Machine), DBN(Depp Belief Network), DCN(Deep Convolutional Network), DN(Deconvolutional Network), DCIGN(Deep Convolutional Inverse Graphics Network), GAN(Generative Adversarial Network), LSM(Liquid State Machine), ELM(Extreme Learning Machine), ESN(Echo State Network), DRN(Deep Residual Network), DNC(Differentiable Neural Computer), NTM(Neural Turning Machine), CN(Capsule Network), KN(Kohonen Network) 및 AN(Attention Network)를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것이 아닌 임의의 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있음은 통상의 기술자가 이해할 것이다.

본 개시의 예시적인 실시예에 따르면, 프로세서는 GoogleNet, AlexNet, VGG Network 등과 같은 CNN(Convolution Neural Network), R-CNN(Region with Convolution Neural Network), RPN(Region Proposal Network), RNN(Recurrent Neural Network), S-DNN(Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN(State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN(Deep Belief Network), RBM(Restrcted Boltzman Machine), Fully Convolutional Network, LSTM(Long Short-Term Memory) Network, Classification Network, Generative Modeling, eXplainable AI, Continual AI, Representation Learning, AI for Material Design, 자연어 처리를 위한 BERT, SP-BERT, MRC/QA, Text Analysis, Dialog System, GPT-3, GPT-4, 비전 처리를 위한 Visual Analytics, Visual Understanding, Video Synthesis, ResNet 데이터 지능을 위한 Anomaly Detection, Prediction, Time-Series Forecasting, Optimization, Recommendation, Data Creation 등 다양한 인공지능 구조 및 알고리즘을 이용할 수 있으며, 이에 제한되지 않는다.

제어부(120)는, 경전의 종류를 선택하기 위한 제1 유저 인터페이스를 생성할 수 있다. 본 개시의 경전은 디지털화된 데이터를 의미할 수 있다. 본 개시의 경전은 디지털 경전으로 지칭될 수 있다. 경전의 종류는, 예를 들면, 성경, 불경, 제어부(120)는, 사용자의 제1 선택 신호에 응답하여, 제2 유저 인터페이스를 생성할 수 있다. 제1 선택 신호는 사용자가 제1 유저 인터페이스를 통해 경전의 종류를 선택한 것을 나타내는 신호일 수 있다. 제2 유저 인터페이스는 선택된 경전에 포함된 복수의 구절들 중 미리 설정된 노출 방식에 따라 선택된 하나의 구절, 사용자가 하나의 구절과 다른 구절을 선택하기 위한 다른 구절 선택 메뉴, 사용자가 하나의 구절을 다시 쓰기 위한 다시 쓰기 메뉴, 선택된 경전 내에서 하나의 구절의 위치 표기란, 사용자가 필사하기 위한 필사 구역, 및 사용자가 필사한 내용을 저장하기 위한 완료 메뉴를 포함할 수 있다. 제어부(120)는, 텍스트 입력 정보에 대응되는 텍스 이미지를 필사 구역에 표시하기 위한 제3 유저 인터페이스를 생성할 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(120)는, 누적 달성률 그래프를 포함하는 제4 유저 인터페이스를 생성할 수 있다. 누적 달성률 그래프는, 선택된 경전에 대한 필사 이벤트에 참여한 참여자가 선택된 경전에 포함된 복수의 구절들을 필사한 정도를 누적적으로 나타내는 그래프일 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(120)는, 사용자가 완료 메뉴를 선택하는 것을 나타내는 제2 선택 신호에 응답하여, 사용자가 필사한 내용을 이미지화할 수 있고, 이미지화된 필사 내용을 메모리부(130)에 저장할 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(120)는, 메모리부(130)에 이미지화된 필사 내용이 저장되면, 누적 달성률 그래프에서 누적 달성률을 업데이트할 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(120)는, 생성형 인공지능 모델(예, GPT 등)을 이용하여 텍스트 입력 정보로부터 사용자의 필체를 참여자 별로 인식할 수 있고, 인식된 필체를 기초로 사용자의 필사 참여에 따른 참여 횟수 및 필사 완료 횟수를 카운팅할 수 있고, 참여자 별 참여 횟수 및 필사 완료 횟수를 기초로, 선택된 경전에 대한 필사를 가장 많이 참여하고 필사를 완료한 참여자에게 보상을 제공하기 위한 제5 유저 인터페이스를 생성할 수 있다.

메모리부(130)는 시스템(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터와 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 음악 파일, 정지영상, 동영상 등)을 저장할 있고, 시스템(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 시스템(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.

이러한, 메모리부(130)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 메모리부(130)는 시스템(100)과는 분리되어 있으나, 유선 또는 무선으로 연결된 데이터베이스가 될 수도 있다.

메모리부(130)는 복수의 경전들에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리부(130)는 사용자가 필사한 내용이 이미지화된 필사 내용을 포함하는 데이터를 저장할 수 있다.

디스플레이부(240)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 시스템(100)과 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부로써 기능함과 동시에, 시스템(100)과 사용자 간에 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.

디스플레이부(240)는 시스템(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(240)는 시스템(100)에서 구동되는 응용 프로그램(일 예로, 어플리케이션)의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이부(240)는 제어부(120)에 의해 생성된 유저 인터페이스들을 표시할 수 있다.

사용자 입력부(150)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것으로서, 사용자 입력부(150)를 통해 정보가 입력될 수 있다. 이러한, 사용자 입력부(150)는 하드웨어식 물리 키(예를 들어, 시스템(100)의 전면, 후면 및 측면 중 적어도 하나에 위치하는 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 소프트웨어식 터치 키를 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치 키는, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린 타입의 디스플레이부(240) 상에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다. 한편, 가상키 또는 비주얼 키는, 다양한 형태를 가지면서 터치스크린 상에 표시되는 것이 가능하며, 예를 들어, 그래픽(graphic), 텍스트(text), 아이콘(icon), 비디오(video) 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입력부(150)는 태블릿 패드로 구현되어 사용자가 전자 펜으로 필사함으로써 생성된 텍스트 입력 정보를 수신할 수 있다.

도시되지 않았지만, 시스템(100)은 인터페이스부를 더 포함할 수 있다. 인터페이스부는 시스템(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부는 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈(SIM)이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 시스템(100)에서는, 인터페이스부에 연결된 외부 기기와 관련된 적절한 제어를 수행할 수 있다.

도시되지 않았지만, 시스템(100)은 적어도 하나의 카메라를 더 포함할 수 있다. 카메라는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리한다. 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(240)에 표시되거나 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 카메라가 복수 개일 경우, 매트릭스 구조를 이루도록 배치될 수 있으며, 이와 같이 매트릭스 구조를 이루는 카메라들을 통해 다양한 각도 또는 초점을 갖는 복수의 영상정보가 입력될 수 있고, 또한 카메라들은 3차원의 입체영상을 구현하기 위한 좌 영상 및 우 영상을 획득하도록, 스트레오 구조로 배치될 수도 있다. 적어도 하나의 카메라는 필사를 참여하는 참여자를 촬영할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 인공지능 모델(예, CNN, DNN, RNN 등)을 이용하여 적어도 하나의 카메라에 의해 촬영된 참여자의 이미지로부터 참여자를 인식할 수 있다.

도 2는 본 개시에 따른 방법을 나타낸 순서도이다.

도 2를 참조하면, 도 2의 방법은 제어부(120), 예를 들어 프로세서에 의해 수행될 수 있다.

단계 S100에서, 프로세서는 경전의 종류를 선택하기 위한 제1 유저 인터페이스를 생성한다.

단계 S200에서, 프로세서는 제1 선택 신호에 응답하여, 제2 유저 인터페이스를 생성한다.

단계 S300에서, 프로세서는 텍스트 입력 정보에 대응되는 텍스 이미지를 필사 구역에 표시하기 위한 제3 유저 인터페이스를 생성한다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은 프로세서가 누적 달성률 그래프를 포함하는 제4 유저 인터페이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은 프로세서가 제2 선택 신호에 응답하여, 사용자가 필사한 내용을 이미지화하는 단계, 프로세서가 이미지화된 필사 내용을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은, 프로세서가, 메모리부에 이미지화된 필사 내용이 저장되면, 누적 달성률 그래프에서 누적 달성률을 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은, 프로세서가 생성형 인공지능 모델을 이용하여 텍스트 입력 정보로부터 사용자의 필체를 참여자 별로 인식하는 단계, 프로세서가 인식된 필체를 기초로 사용자의 필사 참여에 따른 참여 횟수 및 필사 완료 횟수를 카운팅하는 단계, 및 프로세서가, 참여자 별 참여 횟수 및 필사 완료 횟수를 기초로, 선택된 경전에 대한 필사를 가장 많이 참여하고 필사를 완료한 참여자에게 보상을 제공하기 위한 제5 유저 인터페이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

도 3 내지 도 6은 도 1의 시스템에 의해 제공되는 다양한 실시예들을 유저 인터페이스로 예시적으로 나타낸 도면들이다.

도 3을 참조하면, 도 1의 시스템(300)이 도 3과 같이 예시적으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 백석대학교 내에서 기독교박물관 부속 시설에 디지털 성경필사 콘텐츠를 포함하는 시스템(300)이 설치될 수 있다. 시스템(300)에 포함된 사용자 입력부(310)는 참여자가 화면에 표시된 디지털 필사를 수행하기 위한 하드웨어일 수 있다. 시스템(300)에 포함된 디스플레이부(320)는 디지털 필사 콘텐츠 화면을 표시할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 다수의 사람들이 성경, 불경, 팔만대장경 등에 대한 필사를 체험할 수 있도록, 시스템(300)이 학교, 교회, 성당, 사찰 등에 설치될 수 있다. 디스플레이부(320)는 전자 펜을 구비할 수 있다.

도 4를 참조하여 예를 들면, 디지털 필사 콘텐츠 화면(400)은 콘텐츠 제목(410), 경전의 종류들(420, 430), 누적 달성률 그래프(440)를 포함할 수 있다. 경전의 종류들(420, 430)은, 예를 들면, 구약성경(420), 및 신약성경(430)을 포함할 수 있다. 사용자는 구약성경(420)과 신약성경(430) 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 한편, 사용자 참여수에 따라, 참사 참여수가 카운팅됨으로써 누적 달성률 그래프(440)의 달성도를 나타내는 막대 기호가 증가할 수 있다.

도 5를 참조하면, 사용자가 선택한 어느 하나의 경전의 종류가 표시할 수 있다. 예를 들면, 디지털 필사 콘텐츠 화면(500)은 도 4의 구약성경(420)에 대한 화면이 표시될 수 있다. 시스템(100)은 구약성경(420)에 포함된 복수의 구절들 중 미리 설정된 노출 방식에 따라 선택된 하나의 구절을 표시할 수 있다. 노출 방식은, 예를 들면, 무작위 방식일 수 있다. 선택된 하나의 구절은, 도 5의 ①을 참조하여 예를 들면, 현재 구설 안내, 즉 구약성경(420) 신명기 6장 6절이 표시될 수 있다. 사용자가 필사할 텍스트가 표시될 수 있다. 도 5의 ②를 참조하여 예를 들면, 텍스트 노출, 즉 구약성경(420) 신명기 6장 6절의 구제적인 구절인 '내가 오늘 당신들에게 명하는 이 말씀을 마음에 새기고'라는 텍스트가 표시될 수 있다. 사용자 필사 구간, 즉 사용자가 전자펜을 이용하여 필사할 필사 구역이, 도 5의 ③에 도시된 바와 같이 표시될 수 있다. 사용자가 필사한 필사 내용을 저장하기 위한 완료 메뉴가, 도 5의 ④에 도시된 바와 같이 표시될 수 있다. 이에 따라, 필사 내용이 이미지화되어 이미지화된 필사 내용을 포함하는 데이터가 시스템(100)에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(100)의 관리자가 이미지화된 필사 내용을 확인 및 백업할 수 있다. 도 5의 ⑤를 참조하면, 사용자가 필사 행사에 참여하지 않고 대기화면으로 돌아가기 위한 돌아가기 메뉴가 표시될 수 있다. 일 실시예에서, 디지털 필사 콘텐츠 화면(500)에서 사용자가 일정 시간 동안(예, 3분) 필사를 수행하지 않은 경우, 필사 내용이 저장되지 않고 자동으로 대기화면(예, 디지털 필사 콘텐츠 화면(400))이 표시될 수 있다. 도 5의 ⑥을 참조하면, 필사 내용이 저장되지 않고 사용자가 현재 표시된 구절(예, 구약성경(420) 신명기 6장 6절의 구제적인 구절)과 다른 구절을 불러오기 위한 다른구절 선택 메뉴가 표시될 수 있다. 도 5의 ⑦을 참조하면, 사용자가 현재 필사한 내용이 삭제되며 새로운 필사를 시작하기 위한 다시 쓰기 메뉴가 표시될 수 있다. 도 5의 ⑧을 참조하면, 누적 달성률 그래프가 표시될 수 있다. 누적 달성률 그래프가 100%로 달성되면, 축하 메시지가 디지털 필사 콘텐츠 화면(500)에 표시될 수 있다. 도시되지 않았지만, 누적 달성률 그래프의 수치는 미리 설정된 시간 동안(예, 6개월) 카운팅될 수 있다. 미리 설정된 시간 동안 내에 누적 달성률 그래프의 수치가 100%를 달성하지 못하면, 리셋될 수 있다.

도 6을 참조하면, 사용자가 필사를 완료하고 완료 메뉴를 선택한 경우, 디지털 필사 콘텐츠 화면(600)에서 '완료되었습니다'라는 완료 안내 문구가 표시될 수 있다.

한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.

이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 개시가 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

Claims (5)

1. 사용자가 전자 펜으로 필사함으로써 생성된 텍스트 입력 정보를 수신하도록 구성된 사용자 입력부;
   복수의 경전들에 대한 데이터를 저장하는 메모리부;
   경전의 종류를 선택하기 위한 제1 유저 인터페이스를 생성하도록 구성되고, 상기 사용자가 상기 제1 유저 인터페이스를 통해 상기 경전의 종류를 선택한 것을 나타내는 제1 선택 신호에 응답하여, 선택된 경전에 포함된 복수의 구절들 중 미리 설정된 노출 방식에 따라 선택된 하나의 구절, 상기 사용자가 상기 하나의 구절과 다른 구절을 선택하기 위한 다른 구절 선택 메뉴, 상기 사용자가 상기 하나의 구절을 다시 쓰기 위한 다시 쓰기 메뉴, 상기 선택된 경전 내에서 하나의 구절의 위치 표기란, 상기 사용자가 필사하기 위한 필사 구역, 및 상기 사용자가 필사한 내용을 저장하기 위한 완료 메뉴를 포함하는 제2 유저 인터페이스를 생성하도록 구성되고, 및 상기 텍스트 입력 정보에 대응되는 텍스 이미지를 상기 필사 구역에 표시하기 위한 제3 유저 인터페이스를 생성하도록 구성되는, 제어부;
   필사를 참여하는 상기 사용자를 촬영하도록 구성되는 카메라; 및
   상기 제어부에 의해 생성된 유저 인터페이스들을 표시하도록 구성된 디스플레이부를 포함하고,
   상기 제어부는,
   인공지능 모델을 이용하여 상기 카메라에 의해 촬영된 이미지로부터 상기 사용자를 참여자로 인식하고,
   생성형 인공지능 모델을 이용하여 상기 텍스트 입력 정보로부터 상기 사용자의 필체를 참여자 별로 인식하고,
   상기 카메라에 의해 촬영된 이미지를 통해 인식된 참여자 및 상기 인식된 필체를 기초로, 상기 사용자의 필사 참여에 따른 참여 횟수 및 필사 완료 횟수를 카운팅하고,
   상기 참여자 별 참여 횟수 및 필사 완료 횟수를 기초로, 상기 선택된 경전에 대한 필사를 가장 많이 참여하고 필사를 완료한 참여자에게 보상을 제공하기 위한 제5 유저 인터페이스를 생성하는 것을 특징으로 하는, 시스템.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 선택된 경전에 대한 필사 이벤트에 참여한 참여자가 상기 선택된 경전에 포함된 복수의 구절들을 필사한 정도를 누적적으로 나타내는 누적 달성률 그래프를 포함하는 제4 유저 인터페이스를 생성하는 것을 특징으로 하는, 시스템.
3. 제2 항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 사용자가 상기 완료 메뉴를 선택하는 것을 나타내는 제2 선택 신호에 응답하여, 상기 사용자가 필사한 상기 내용을 이미지화하고,
   상기 이미지화된 필사 내용을 상기 메모리부에 저장하는 것을 특징으로 하는, 시스템.
4. 제3 항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 메모리부에 상기 이미지화된 필사 내용이 저장되면, 상기 누적 달성률 그래프에서 누적 달성률을 업데이트하는 것을 특징으로 하는, 시스템.
5. 삭제

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