KR20070074265A - 채점 시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 시험 답안지를 스캐닝하여 답안지 이미지 파일을 생성하는 리더기와, 상기 답안지 이미지 파일을 정보파일, 객관식파일 및 주관식파일로 구분하며 상기 정보파일과 객관식파일은 흑화소 밀도값에 의하여 분석하고, 상기 주관식파일은 신경망으로 분석하여 채점하는 채점 클라이언트로 이루어진 채점 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.

따라서, 본 발명은 스캐너를 이용하여 주관식과 객관식을 자동으로 처리하여 객관식에 머물러 있는 시험문제 자동 채점 영역을 주관식으로 넓혀 다양한 출제와 폭넓은 사고를 유발하고, 객관식의 경우에도 새로운 처리방법을 도입하여 특정한 필기구에만 반응하는 방식에서 탈피하여 다양한 수험자의 필기구에도 무관하게 채점할 수 있는 효과가 있다.

시험, 채점, 답안지, 시스템, 주관식, 객관식, 자소, 스트로크

Description

채점 시스템 및 그 제어방법 {System for grading examination paper and control method}

도 1은 본 발명에 따른 채점 시스템 구성도

도 2는 본 발명에 따른 시험 답안지 예시도

도 3은 본 발명의 상기 도 1에 따른 채점 클라이언트 블록도

도 4는 본 발명에 따른 객관식 채점 예시도

도 5는 본 발명에 따른 주관식 채점을 위한 문자인식 예시도

도 6은 본 발명에 따른 주관식 채점을 위한 6가지 글자형식도

도 7 또는 도 8은 본 발명에 따른 주관식 채점을 위한 자소 분리 예시도

도 9는 본 발명에 따른 주관식 채점을 위한 32가지의 결합 스트로크

도 10은 본 발명의 상기 도 9에 따른 ㄷ을 실시예로든 스트로크 추출 예시도

도 11은 본 발명에 따른 채점 제어방법을 나타낸 흐름도

* 주요 도면부호에 대한 설명 *

10 : 정보 기입란 11 :　객관식 기입란

12 : 주관식 기입란 100 : 리더기

200 : 채점 클라이언트 210 : 수신부

220 : 저장부 230 : 정보 및 객관식 처리부

240 : 주관식 처리부 250 : 합산부

300 : 서버

본 발명은 채점 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 학교 및 회사와 같은 각종 단체에서 특정 대상을 시험으로 평가할 때 출제된 시험문제 중에서 응시자가 사지선다, 오지선다와 같이 특정 번호를 선택하여 정답을 기재하는 객관식평가와, 문자 및 숫자로 직접 정답을 기재하는 주관식평가를 동시에 자동으로 채점하는 채점 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.

종래의 채점 시스템은 답안을 마킹(marking)하는 기입란이 표기된 OMR(Optical Mark Read Card)에 응시자가 수성사인펜으로 마킹하여 카드리더기로 마킹한 기입란을 정답과 비교하여 채점하고, 주관식은 오프라인 상에서 사람이 수작업을 통하여 채점한 채점 점수를 채점 시스템에 입력하여 주관식 채점 점수와, 객관식 채점 점수를 연산처리하여 최종 점수를 출력하고 있었다.

그러나, 상기 종래의 기술은 주관식 채점을 수작업으로 한 후 채점 시스템에 입력함에 따라 시간적 소비가 많고, 입력과정에서 오류가 발생될 수 있는 문제점이 있었다.

다른 문제점은 전산화된 객관식 채점에 수작업으로 채점한 주관식 채점을 매칭시키기 위하여 별도의 채점 공정을 거쳐야 함으로 시간적, 경제적 손실이 많은 문제점이 있었다.

따라서, 본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로 본 발명의 목적은 객관식, 주관식 시험을 자동으로 채점하는 채점 시스템 및 그 제어방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 채점 시스템은 시험 답안지를 스캐닝하여 답안지 이미지 파일을 생성하는 리더기와, 상기 답안지 이미지 파일을 정보파일, 객관식파일 및 주관식파일로 구분하며 상기 정보파일과 객관식파일은 흑화소 밀도값에 의하여 분석하고, 상기 주관식파일은 신경망으로 분석하여 채점하는 채점 클라이언트로 이루어진 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일실시예에 따르면 다수의 채점 클라이언트로부터 채점한 시험 답안지를 수집하여 시험 응시자에게 인터넷 상에서 시험관련 정보를 서비스하기 위한 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일실시예에 따르면 상기 채점 클라이언트는 답안지 이미지 파일을 수신하고 상기 답안지 이미지 파일에 일련번호를 부여하여 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 분류하는 수신부와, 상기 분류된 정보파일, 객관식파일, 주관식파일 을 저장하고, 각각의 한글자마다 다수개의 필체가 데이터베이스화되어 저장되는 저장부와, 상기 정보파일, 객관식파일을 흑화소 밀도값이 높은 부분을 추출하여 개인정보 데이터와, 객관식 데이터를 생성하는 정보 및 객관식 처리부와, 상기 주관식파일을 백프로퍼게이션 알고리즘으로 추출된 글자를 상기 저장부에 저장된 각각의 한글자 마다 다수개의 필체와 비교하여 인식된 문자로 채점한 주관식 데이터를 생성하는 주관식 처리부와, 상기 정보 데이터, 객관식 데이터, 주관식 데이터를 수집하여 상기 정보 데이터에 따라 수신부에서 부여한 일련번호로 각 개인에 맞는 채점데이터를 생성하여 시험점수를 합산하는 합산부로 이루어진 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일실시예에 따르면 상기 주관식 처리부는 답안지 이미지 파일을 4등분, 8등분, 16등분, 32등분 중 어느 하나로 수평과 수직으로 나누고 프로젝션하여 한글 구조적 6가지 형식인 첫 자음, 수직모음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수평모음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수직모음, 수평모음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수직모음, 끝자음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수평모음, 끝자음이 결합된 형식 및 첫 자음, 수평모음, 수직모음, 끝자음이 결합된 형식 중 어느 한 형식인가를 판단하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면 리더기가 시험 답안지를 스캐닝하는 단계와, 상기 스캐닝된 시험 답안지를 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 나누어 저장하는 단계와, 상기 정보파일과, 객관식파일을 분석하여 정보데이터와, 객관식데이터를 생성하는 단계와, 상기 주관식파일을 분석하여 주관식데이터를 생성하는 단계와, 상기 정보데이터, 객관식데이터, 주관식데이터를 수집하여 채점데이터를 생 성하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일실시예에 따르면 상기 채점데이터를 생성하는 단계 이후에 상기 채점데이터를 웹 상에서 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 시험 답안지 채점 시스템 구성도로서, 상기 시스템은 리더기(100)와, 채점 클라이언트(200)로 구성되어 답안지를 채점하고 상기 리더기(100)와, 채점 클라이언트(200)에 서버(300)를 더 구비하여 채점한 데이터를 수집하여 관리한다.

보다 상세하게 리더기(100)는 답안지를 스캐닝하고 답안지 이미지 파일을 생성하여 채점 클라이언트(200)에 전송한다. 상기 시험 답안지는 도 2에 도시된 바와 같이 상기 정보 기입란(10)과, 객관식 답안을 체크하는 객관식 기입란(11)과, 주관식 답안을 체크하는 주관식 기입란(12)으로 구성되고, 또한 시험 답안지는 주관식 처리를 위하여 A4용지 규격이 바람직하며, 상기 A4용지 규격의 시험답안지에 객관식 기입란(11)과, 주관식을 기록할 수 있도록 네모 칸을 형성한 주관식 기입란(12)으로 이루어진 시험 답안지를 제작하여 응시자에게 제공한다. 더욱이 상기 정보 기입란(10)은 학년, 성별, 계열, 학급, 번호 등을 필기도구를 이용하여 시험을 치루는 응시자의 개인정보가 전산처리될 수 있도록 해당 항목을 체크하고 응시하고자 하는 과목을 체크하여 전산처리되도록 한다. 상기 객관식 기입란(11)은 응시자가 해당 문항의 답을 체크한다. 상기 주관식 기입란(12)은 각 문항에 대하여 응시자가 필기체로 주관식 답을 기재하는 곳으로서, 일정 규격의 네모 칸을 구비하여 필기체로 주관식 답을 기재하도록 한다. 상기 네모 칸은 가로 11.5㎜ × 세로 11.5㎜의 정사각형으로 최대 26자까지 기록하도록 하는 것이 바람직하다. 또한 상기 네모 칸 내부에 글자가 벗어나 필기하지 않도록 사각형 내부에 일정간격 이격된 보조 점선을 두는 것이 바람직하다. 이와 같은 시험 답안지를 일반적으로 사용되는 스캐너로 스캐닝한 이미지를 채점 클라이언트(200)로 전송한다.

상기 채점 클라이언트(200)는 도 3에 도시된 바와 같이 수신부(210)와, 저장부(220)와, 정보 및 객관식 처리부(230), 주관식 처리부(240), 합산부(250)로 구성되어 각 응시자에 대하여 답안지를 채점한다.

보다 상세하게 상기 수신부(210)는 리더기(100)에서 스캐닝한 답안지 이미지를 수신하여 일련번호를 부여하고 3가지 파일로 구분하는 바, 상기 3가지 파일은 답안지 이미지의 정보 기입란(10) 부분의 정보파일과, 객관식 기입란(11) 부분의 객관식파일과, 주관식 기입란(12) 부분의 주관식파일이 해당되며 상기 3가지 파일에 일련번호가 부여된다. 즉, 시험 채점이란 일반적으로 다수의 답안지를 채점하고 있음으로 최초 스캐닝한 답안지에 1번, 다음 스캐닝한 답안지에 2번, 그 다음 답안지에 3번과 같이 다수의 답안지에 스캐닝하는 순서에 따라 일련번호를 부여한다.

즉, 다음 [표 1]과 같이 스캐닝된 답안지는 일련번호가 부여되어 상기 3가지 파일로 구분된다.

스캐닝 되는 답안지 순서	정보파일	객관식파일	주관식파일
1	1-1	1-2	1-3
2	2-1	2-2	2-3
3	3-1	3-2	3-3
.	.	.	.
n	n-1	n-2	n-3

상기 [표 1]과 같이 첫 번째 스캐닝된 답안지에 1을 부여하고 상기 첫 번째 스캐닝된 답안지를 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 나눈 파일에 각각 1-1, 1-2, 1-3의 일련번호를 부여한다. 이와 같이 파일을 나누어 일련번호를 부여하는 이유는 상기 정보파일과, 객관식파일은 흑화소 밀도를 이용하고 상기 주관식 파일은 필체를 디지털화 시키는 신경망을 이용하는 답안지 인식방법이 다름으로 파일을 나누고 상기 나누어진 파일은 각각의 정보파일에 해당되는 객관식파일과, 주관식파일을 합산하기 위하여 일련번호가 부여된다.

따라서, 수신부(210)는 일련번호가 부여된 정보파일, 객관식파일, 주관식파일을 저장부(220)로 전송한다.

상기 저장부(220)는 수신부(210)로부터 일련번호가 부여된 정보파일, 객관식파일, 주관식파일을 구분하여 저장하고 상기 정보파일, 객관식파일을 분석할 수 있도록 정보 및 객관식 처리부(230)로 전송하고, 상기 주관식파일은 주관식 처리부(230)로 전송된다.

또한, 상기 저장부(220)는 한글 데이터베이스인 PE98이 저장되어 있고, 상기 PE98은 한국 사람의 필체에 따라 각 글자마다 1000여개씩 데이터베이스화한 것으로 본 발명에 의해서 추출된 획(Stroke; 이하 스트로크라 칭함.)이 상기 데이터베이스화된 글자와 비교하여 글자를 인식한다.

상기 정보 및 객관식 처리부(230)는 도 4에 도시된 바와 같이 시험 응시자가 도 4의 (a)에 도시된 2번 문제의 답을 리더기(100)로 스캐닝하여 저장되면 도 4의 (b)와 같이 흑화소 밀도값이 시험 응시자가 답한 두 번째 영역에서 값이 가장 크게 나타난다. 이와 같이 시험 응시자가 답한 2번 문제의 답이 두 번째라는 것을 알 수 있다. 즉, 흑화소 밀도의 히스토그램을 이용하면 정답이 1개인 것의 처리는 물론이고, 정답이 2개, 3개 이상의 다수 개의 정답이 존재할 때도 처리할 수 있다.

따라서, 상기 흑화소 밀도의 히스토그램을 이용하여 응시자의 성명, 학년, 학급, 번호, 선택과목 등의 정보파일을 분석하여 개인정보 데이터를 생성하고, 객관식파일을 분석하여 객관식점수 데이터를 생성한다. 이와 같이 구축된 개인정보 데이터와, 객관식점수 데이터가 합산부(240)로 전송된다.

상기 주관식 처리부(240)는 주관식파일을 글자부분만을 추출하기 위하여 시험 응시자가 작성한 글자를 흑색과 백색으로 구분하는 히스토그램 균일화 과정을 거쳐 영상을 형상화 하고 상기 형상화한 영상을 세선화 과정을 통하여 글자의 두께를 얇게 한다. 즉, 글자의 두께를 가운데 부분의 한 픽셀만을 제작한다. 이후 도 5에 도시된 바와 같이 수평과 수직으로 글자를 프로젝션하면 각각 수평과 수직 부분의 문자가 시작되는 부분부터 누적된 픽셀수가 나타나고 상기 누적된 픽셀수 중에서 많이 누적된 픽셀수와 적게 누적된 필셀수를 이용하여 글자의 구조적 정보인 6가지 형식 중에서 어느 형식에 해당하는가를 판단한다.

상기 구조적 정보인 6가지 형식은 한글의 경우에 6가지 형식에 맞추어 모든 글자를 구성할 수 있고, 각각의 위치에 사용할 수 있는 자음과 모음이 구별되며 글자의 형식정보를 인식하는 것이다. 즉 도 6에 도시된 바와 같이 (a)의 경우는 첫 자음과 수직모음으로 형성된 형식이고, (b)의 경우는 첫 자음과 수평모음으로 형성된 형식이고, (c)의 경우는 첫 자음, 수직모움, 수평모음으로 형성된 형식이고, (d)의 경우는 첫 자음, 수직모음, 끝자음으로 형성된 형식이고, (e)의 경우는 첫 자음, 수평모음, 끝자음으로 형성된 형식이며, (f)의 경우는 첫 자음, 수직모음, 수평모음, 끝자음으로 형성된 형식이다.

아울러, 누적된 픽셀수를 이용하여 구조적 정보인 6가지 형식중에서 어느 형식에 해당하는가를 판단하기 위해서는 도 5에 도시된 바와 같이 전체 픽셀수를 8등분하여 전체 영역을 각 영역이 차지하는 면적으로 나누고 각 영역이 차지하는 비율을 확률값으로 표시함으로써 6가지 형식중 어느 한 형식으로 인식하게 된다. 또한, 6가지 종류 중의 하나로 인식하기 위하여 백프로파게이션(Backpropagation) 알고리즘을 사용한다. 상기 8등분은 최적화된 등분이며 4등분, 16등분, 32등분으로 할 수도 있으나, 4등분의 경우는 형식을 분류할 수 있으나 정확하게 형식을 분류하기 어렵고, 16등분과 32등분은 인식하는데 있어서 속도가 너무 많이 소요되기 때문에 본 발명은 8등분으로 하는 것이 가장 바람직하다.

이와 같이 6가지 형식중 어느 한 형식으로 인식된 글자는 자소를 도 7에 도시된 바와 같이 분리한다. 상기 자소 분리는 글자의 가장 기본획인 스트로크를 미리 정의하고, 인식 대상 글자인 한글을 하향식 계층 분해를 통해 각 선분의 끝점과 접점 그리고 꺽인점을 그래프 정점으로 하며, 상기 정점들 사이의 연결 관계를 나타내는 에지를 추출하여 속성그래프를 획득하여 각 요소들과 가장 잘 일치하는 단일 스트로크와 두 개 이상의 스트로크를 찾는다. 이렇게 생성된 스트로크와 이전에 인식한 형식 분류 신경망을 이용하여 자소를 분리한다.

특히, 도 8은 도 7과 같이 분리된 자소를 인식하기 위하여 자소에 나타난 스트로크가 이미 정의된 스트로크와 비교해서 얼마나 자주 나타나는가를 [표 2]와 같이 확률값으로 나타낸 것이다. 모델별 출현 확률의 계산은 모델별로 나타낸 스트로크의 개수를 그 자소에서 추출한 전체 스트로크의 수로 나누고, 확률값은 각 자소마다 이미 정의된 스트로크의 수인 32개씩 추출한다. 상기 모델은 획을 구성하는 기본형태 요소로 도 9에 도시된 바와 같이 총 32개의 형태로 표현할 수 있다.

자소	모델 ID(x)	0	1	...	20	...	30	31
ㄷ	모양
	추출개수(Sn)	3	1	...	1		1	0
	출현확률(P(x))	0.33	0.11	...	0.11	...	0.11	0.0
자소	모델ID(x)	0	1	...	20	...	30	31
ㅏ	추출개수(Sn)	1	2	...	0	...	1	0
	출현확률(P(x))	0.17	0.33	...	0.0	...	0.17	0.0
자소	모델ID(x)	0	1	...	20	...	30	31
ㄹ	추출개수(Sn)	3	2	...	1	...	0	0
	출현확률(P(x))	0.27	0.18	...	0.09	...	0.0	0.0

출현확률 P(x) = Sn/St

x : 모델ID

Sn : 모양별 추출개수

St : 추출된 총 개수

상기 기술한 내용을 보다 이해하기 쉽도록 6가지 형식, 스트로크, 스트로크 추출 방법, 백프로퍼게이션 알고리즘에 대하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.

우선, 6가지 형식은 도 6에 도시된 바와 같이 한글은 자음과 모음이 2차원 공간에서 구조적으로 배치되는 6가지 중요한 형식을 가지고 있고, 모든 글자는 상기 6가지 형식에 맞추어서 구성할 수 있으며, 각각의 위치에 사용할 수 있는 자음과 모음이 구별되어 있음으로, 글자의 형식정보로 어떤 종류의 글자인지 확인하기 위한 것이다.

다음, 스트로크는 한글의 하양식 계층분해에서 가장 하위부분에 있는 글자의 가장 기본 획이다. 한글인식에 있어서 주로 사용되는 스트로크는 수직선, 수평선, 좌 대각선, 우 대각선, 그리고 ㅇ과 ㅎ을 표기하기 위해 동그라미 스트로크가 대다수이다. 본 발명은 단일 스트로크와 두 개의 스트로크의 관계를 표현할 수 있는 모델을 사용하고 있는 바, 도 9의 ID 0, 1, 2, 3의 가장 기본이 되는 4가지의 스트로크를 이용하여 두 개 의 기본 스트로크 사이의 결합을 이용한 32가지의 결합 스트로크를 이용한다. 기본 스트로크 모양에서 상기 동그라미 스트로크는 제외한다. 상기 동그라미 스트로크를 제외한 이유는 제안된 스트로크들을 결합하면 동그라미를 충분히 표현할 수 있기 때문이다. 또한 도 9에 도시된 스트로크들 중에서 검은색 이음점은 기본 획과 획의 연결을 의미한다.

상기 스트로크 추출 방법은 도 10에 도시된 바와 같이 ㄷ 이라는 자음에서 도 9에서 정의한 스트로크 모델과 매칭을 수행할 수 있도록 부분 그래프로 분리하는 방법을 나타내는데, 모든 에지의 집합에서 서로 동일한 노드를 공유하는 연결된 에지의 쌍을 추출한다. 또한, 도 10은 ㄷ의 자음에선 5종류의 기본 획을 추출한 것을 도시한 것이다.

상기 백프로퍼게이션 알고리즘은 본 발명에 의하여 인식된 글자와, 저장부(210)에 저장된 PE98의 글자와 비교하여 글자를 인식한다.

따라서, 상기 주관식 처리부(240)는 인식된 글자를 이용하여 채점한 후 주관식채점 데이터를 생성하고 상기 주관식채점 데이터는 합산부(250)로 전송된다.

상기 합산부(250)는 정보 및 객관식 처리부(230)에서 처리된 개인정보 데이터와, 객관식채점 데이터와, 주관식 처리부(240)에서 처리된 주관식채점 데이터를 수집하여 최초 스캐닝 과정에서 부여한 일련번호에 의해서 개인정보에 따라 시험점수를 합산하여 채점 데이터를 생성한다.

상기 서버(300)는 채점 클라이언트(200)의 합산부(250)에서 생성된 채점 데이터를 학교별, 학생별 등으로 데이터베이스화하고 상기 데이터베이스화된 것을 웹 사이트에 등록하여 응시자들 모두가 시험 결과를 쉽게 확인하도록 서비스한다.

도 11은 본 발명에 따른 채점 시스템의 제어방법의 흐름도로서, 상기 채점 시스템의 제어방법은 다음과 같은 처리과정을 수행한다.

리더기가 시험 답안지를 스캐닝하는 단계(S10)와, 상기 스캐닝된 시험 답안지를 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 나누어 저장하는 단계(S20)와, 상기 정보파일과, 객관식파일을 분석하여 정보데이터와, 객관식데이터를 생성하는 단계(S30)와, 상기 주관식파일을 분석하여 주관식데이터를 생성하는 단계(S40)와, 상기 정보데이터, 객관식데이터, 주관식데이터를 수집하여 채점데이터를 생성하는 단계(S50)와, 상기 채점데이터를 웹 상에서 제공하는 단계(S60)로 이루어진다.

상기 리더기가 시험 답안지를 스캐닝하는 단계(S10)는 다수의 시험 답안지에 일련번호를 부여하고 스캐닝하여 답안지 이미지 파일을 생성한다.

상기 스캐닝된 시험 답안지를 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 나누어 저장하는 단계(S20)는 S10단계에서 리더기(100)에서 스캐닝된 시험 답안지 이미지 파일을 채점 클라이언트(200)에서 상기 시험 답안지 이미지 파일에 일련번호를 부여하고, 시험에 따른 개인정보가 기록된 정보파일, 객관식 정답 기재란에 정답을 체크한 객관식파일, 주관식 정답 기재란에 필기한 주관식파일로 나누어 저장한다.

상기 정보파일과, 객관식파일을 분석하여 개인정보데이터와, 객관식데이터를 생성하는 단계(S30)는 저장된 정보파일과, 객관식파일을 정보 및 객관식 처리부(230)에서 추출하여 흑화소 밀도값을 측정하고 상기 흑화소 밀도값이 높은 곳이 시험 응시자가 답안을 체크한 것임으로 이를 이용하여 개인정보데이터와, 객관식데이터를 생성한다.

상기 주관식파일을 분석하여 주관식데이터를 생성하는 단계(S40)는 히스토그램 균일화 과정, 세선화과정을 통하여 글자의 두께를 얇게 한 후에 글자의 구조가 한글의 6가지 구조적 형식 중에서 어디에 해당하는가를 판단한 후에 형식이 결정되면 각각 자음과 모음으로 분리한 후 자음과 모음이 어떤 스트로크로 구성되어 있는지 미리 정의된 32가지 종류의 획으로 그룹화하고 그룹화된 획을 이용하여 어떤 글자인지를 판별한다. 판별된 글자와 이미 입력된 정답 글자와 비교함으로써 채점되고 채점된 주관식데이터를 생성한다.

상기 정보데이터, 객관식데이터, 주관식데이터를 수집하여 채점데이터를 생성하는 단계(S50)는 합산부(250)가 정보데이터로부터 이름, 학년, 번호 등의 개인정보에 따라, 객관식데이터에서 채점된 점수, 주관식데이터에서 채점된 점수를 최초 스캐닝 과정에서 부여한 일련번호에 의해서 개인정보에 따라 시험점수를 합산하여 채점데이터를 생성한다.

상기 채점데이터를 웹 상에서 제공하는 단계(S60)는 채점 클라이언트(200)에서 응시자에 따라 주관식, 객관식 시험이 채점된 점수가 서버(300)로 전송되면 상기 서버(300)와 연동되어 구동하는 웹 사이트에 채점 클라이언트(200)에서 획득한 채점데이터를 등록하여 응시자들에게 시험관련 서비스를 제공한다.

지금까지 본 발명에 대해서 상세히 설명하였으나, 그 과정에서 언급한 실시예는 예시적인 것일 뿐, 한정적인 것이 아님을 분명히 하며, 본 발명은 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상이나 분야를 벗어나지 않는 범위내에서, 균등하게 대처될 수 있는 정도의 구성요소 변경은 본 발명의 범위에 속한다 할 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 스캐너를 이용하여 주관식과 객관식을 자동으로 처리하여 객관식에 머물러 있는 시험문제 자동 채점 영역을 주관식으로 넓혀 다양한 출제와 폭넓은 사고를 유발하고, 객관식의 경우에도 새로운 처리방법을 도입하여 특정한 필기구에만 반응하는 방식에서 탈피하여 다양한 수험자의 필기구에도 무관하게 채점할 수 있는 효과가 있다.

Claims (6)

1. 시험 답안지를 스캐닝하여 답안지 이미지 파일을 생성하는 리더기와;

   상기 답안지 이미지 파일을 정보파일, 객관식파일 및 주관식파일로 구분하며 상기 정보파일과 객관식파일은 흑화소 밀도값에 의하여 분석하고, 상기 주관식파일은 신경망으로 분석하여 채점하는 채점 클라이언트로 이루어진 것을 특징으로 하는 채점 시스템.
2. 제 1 항에 있어서, 다수의 채점 클라이언트로부터 채점한 시험 답안지를 수집하여 시험 응시자에게 인터넷 상에서 시험관련 정보를 서비스하기 위한 서버를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 채점 시스템.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 채점 클라이언트는

   답안지 이미지 파일을 수신하고 상기 답안지 이미지 파일에 일련번호를 부여하여 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 분류하는 수신부와;

   상기 분류된 정보파일, 객관식파일, 주관식파일을 저장하고, 각각의 한글자마다 다수개의 필체가 데이터베이스화되어 저장되는 저장부와;

   상기 정보파일, 객관식파일을 흑화소 밀도값이 높은 부분을 추출하여 개인정 보 데이터와, 객관식 데이터를 생성하는 정보 및 객관식 처리부와;

   상기 주관식파일을 백프로퍼게이션 알고리즘으로 추출된 글자를 상기 저장부에 저장된 각각의 한글자 마다 다수개의 필체와 비교하여 인식된 문자로 채점한 주관식 데이터를 생성하는 주관식 처리부와;

   상기 정보 데이터, 객관식 데이터, 주관식 데이터를 수집하여 상기 정보 데이터에 따라 수신부에서 부여한 일련번호로 각 개인에 맞는 채점데이터를 생성하여 시험점수를 합산하는 합산부로 이루어진 것을 특징으로 하는 채점 시스템.
4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 주관식 처리부는 답안지 이미지 파일을 4등분, 8등분, 16등분, 32등분 중 어느 하나로 수평과 수직으로 나누고 프로젝션하여 한글 구조적 6가지 형식인 첫 자음, 수직모음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수평모음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수직모음, 수평모음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수직모음, 끝자음이 결합된 형식과, 첫 자음, 수평모음, 끝자음이 결합된 형식 및 첫 자음, 수평모음, 수직모음, 끝자음이 결합된 형식 중 어느 한 형식인가를 판단하는 것을 특징으로 하는 채점 시스템.
5. 리더기가 시험 답안지를 스캐닝하는 단계와;

   상기 스캐닝된 시험 답안지를 정보파일, 객관식파일, 주관식파일로 나누어 저장하는 단계와;

   상기 정보파일과, 객관식파일을 분석하여 정보데이터와, 객관식데이터를 생성하는 단계와;

   상기 주관식파일을 분석하여 주관식데이터를 생성하는 단계와;

   상기 정보데이터, 객관식데이터, 주관식데이터를 수집하여 채점데이터를 생성하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 채점 시스템의 제어방법.
6. 제 1 항에 있어서, 상기 채점데이터를 생성하는 단계 이후에 상기 채점데이터를 웹 상에서 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 채점 시스템의 제어방법.

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