KR20090058320A - 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 미숙한 학습자의 발화를 이해하기 위한 통계적 언어 이해 기술과 다양한 학습 테마를 지원하기 위한 도메인 확장성이 뛰어난 예제기반 대화 모델링 기술을 이용하여, 학습자의 미숙한 발화를 분석하여 학습자의 의도에 가장 적합한 대화 예제를 선별하여 제공하고, 또한, 학습자의 학습 내용을 평가하여 학습자에게 피드백할 수 있는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법에 관한 것이다.

본 발명의 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템은 학습자의 발화 및 대화 상황을 저장하는 대화 예제 DB, 상기 학습자의 발화 의도에 적합한 교육 예제 표현을 저장하는 교육 예제 DB 및 상기 학습자의 발화가 입력되면, 입력된 상기 학습자의 발화가 대화 상황에 적합한지를 판단하고, 상기 학습자의 발화 의도에 적합한 예제 표현을 선별하여 제공하는 대화 서버를 포함한다.

영어 회화 교육, 음성 대화, 발화, 명시적 교육 기능, 암묵적 교육 기능

Description

외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법{EXAMPLE-BASED COMMUNICATING SYSTEM FOR FOREIGN CONVERSATION EDUCATION AND METHOD THEREFOR}

외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 미숙한 학습자의 발화를 이해하기 위한 통계적 언어 이해 기술과 다양한 학습 테마를 지원하기 위한 도메인 확장성이 뛰어난 예제기반 대화 모델링 기술을 이용하여, 학습자의 미숙한 발화를 분석하여 학습자의 의도에 가장 적합한 대화 예제를 선별하여 제공하고, 또한, 학습자의 학습 내용을 평가하여 학습자에게 피드백할 수 있는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 인터넷의 눈부신 발전으로 인하여 영어가 국제 공용어로서 자리잡고 있어 우리나라를 비롯한 비 영어권 국가에서는 영어를 보다 효율적으로 학습하기 위한 노력을 하고 있다.

그러나, 기존의 영어 교육 방법은 어휘와 문법 위주의 암기식 영어 교육 방법을 사용하여 영어 회화 실력 향상에는 많은 도움을 주지 못하였다.

또한, 영어 회화 실력 향상을 위해 오디오, 비디오를 이용한 멀티미디어 교수법이 개발되었으나, 획일적이고 일방적인 교육의 한계를 벗어나지 못하고 있었다.

최근에는 영어 교육을 위한 가장 효과적인 방법으로 원어민과 자연스런 대화를 나누는 것으로 여겨지지만 학생마다 원어민 교사가 일대일 대화를 해야 하므로 비용이 너무 커서 실제로 적용되기 어렵다는 문제점이 있었다.

이에 한국등록특허 제10-0367746호에서는 인터넷 공간에서 자신의 수준에 맞춰 선택한 2차원의 평면영상 또한 3차원의 입체영상으로 나타나는 인터넷 상의 대화 상대자를 통하여 한국적인 발음이나 비문법적인 문장 및 부정확한 발음 등을 실시간으로 교정 받을 수 있는 “인터넷을 이용한 대화형 통신 시스템 및 통신방법”을 개시하고 있고, 한국등록특허 제10-0296272호에서는 컴퓨터를 이용하여 일대일 혹은 일대 다수의 사용자 사이에 상호 대화방식으로 언어 학습을 실시할 수 있는 “상호 대화식 언어 학습시스템”을 개시하고 있다. 이로써 부족한 원어민 교사를 대신해서 컴퓨터를 영어 교육에 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

그러나, 종래의 외국어 회화 교육 시스템은 주로 음성 인식 기술 측면에서만 제한적으로 활용하고 있어 전반적인 언어 구사 능력 향상에는 취약하다는 문제점이 있다.

또한, 종래에는 외국어 회화 교육 시스템에서 제공되는 단어나 문장을 학습자가 대화식으로 따라하면 학습자의 발음에 대해 분석 및 평가하여 이를 학습자에게 피드백하는 것으로서, 학습자의 발화를 분석하여 그에 적합한 대화 예제를 제공 하지 못한다는 문제점이 있다.

본 발명의 일부 실시예들은 기존의 획일적인 멀티미디어 외국어 학습 방법에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 외국어 회화 교육을 제공한다.

또한, 본 발명의 일부 실시예들은 학습자의 미숙한 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다.

또한, 본 발명의 일부 실시예들은 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법을 제공한다.

또한, 본 발명의 일부 실시예들은 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 제공할 수 있는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법을 제공한다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면은 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템에 있어서, 학습자의 발화 및 대화 상황을 저장하는 대화 예제 DB, 상기 학습자의 발화 의도에 적합한 교육 예제 표현을 저장하는 교육 예제 DB 및 상기 학습자의 발화가 입력되면, 입력된 상기 학습자의 발화가 대화 상황에 적합한지를 판단하고, 상기 학습자의 발화 의도에 적합한 예제 표현을 선별하여 제공하는 대화 서버를 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템을 제공한다.

상기 대화 서버는, 학습자의 발화가 입력되면, 상기 학습자의 발화를 텍스트로 변환하는 음성 인식 모듈, 상기 텍스트로 변환된 학습자의 발화로부터 발화 의도를 유추하는 자연어 이해 모듈, 자연어 이해 모듈에 의해 유추된 학습자 발화의 의도 및 학습 중에 저장된 상기 학습자의 담화 기록에 기초하여 적절한 시스템 응답을 생성하는 대화 관리 모듈, 상기 대화 관리 모듈에 의해 생성된 시스템 응답에 기초하여, 학습자의 대화 상황에 적합한 시스템 발화를 생성하는 자연어 생성 모듈 및 자연어 생성 모듈에 의해 생성된 시스템 발화를 음성으로 합성하는 음성 합성 모듈을 포함할 수 있다.

또한, 상기 대화 서버는, 학습 테마 별 1 이상의 도메인 전문가를 관리하는 도메인 관리 모듈을 더 포함할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 2 측면은 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법에 있어서, 학습자에 의해 입력된 발화로부터 상기 학습자의 발화 의도를 유추하는 단계, 상기 학습자의 발화 의도를 분석하여 대화 상황에 적합한지를 판단하는 단계 및 상기 학습자의 발화가 대화 상황에 적합한 경우에는 상기 학습자의 발화에 적합한 예제 표현을 선별하여 상기 학습자에게 제공하는 단계를 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법을 제공한다.

상기 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법에서, 상기 예제 표현은 암묵적 교육 기능을 위하여 상기 발화 의도에 대응하는 완전한 문장 또는 대체 문장인 것일 수 있다.

또한, 상기 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법에서, 명시적 교육 기능을 위하여, 상기 학습자로부터 도움 요청이 존재하는 경우에, 상기 학습자의 발화 의도에 대응하는 교육 예제 표현을 검색하여 상기 학습자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법에서, 대화 종료 후 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수, 말 멈춤 횟수 중 적어도 하나를 평가하여 학습 성취도 평가 점수를 학습자에게 피드백하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 3 측면은 네트워크를 통한 외국어 학습 서비스 제공 방법에 있어서, 회원으로부터 대화 주제에 관한 학습 테마 선택을 제공하는 단계, 상기 선택된 학습 테마에 따라 학습자의 발화를 유도하는 단계, 학습자로부터 발화를 입력 받는 단계 및 상기 입력된 단계의 발화 의도를 분석하여, 상기 발화 의도에 대응하는 예제 표현을 제공하는 단계를 포함하고, 상기 예제 표현은 상기 분석된 발화 의도에 기초하여 검색된 완전한 문장 또는 대체 문장인 것인 외국어 학습 서비스 제공 방법을 제공한다.

상기 외국어 학습 서비스 제공 방법에서, 상기 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수, 말 멈춤 횟수 중 적어도 하나를 평가하여 학습 성취도 평가 점수를 학습자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 하나에 의하면, 음성 대화 시스템에 통계적 자연어 이해 기술과 예제 기반 대화 모델링 기술과 암묵적 교육 기능, 명시적 교육 기능, 평가 피드백 기능을 추가하여 외국어 회화 학습에 있어서 가장 뛰어난 방법인 원어민과 자연스러운 대화의 효과를 나타낼 수 있는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템 및 방법을 제공한다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 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

이하에서는 도 1 내지 도 9를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템 및 방법을 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 외국어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템의 연결 관계를 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 예제 기반 대화 시스템의 네트워크 구성은 클라이언트(100), 네트워크(200) 및 예제 기반 대화 시스템(300)을 포함하여 이루어진다. 여기서, 예제 기반 대화 시스템(300)은 대화 서버(310) 및 데이터베이스 서버(320)를 포함한다.

전술한 구성에서, 클라이언트(100)는 이동통신 단말기(110)나 컴퓨터(120)로 구현될 수 있다. 여기서, 이동통신 단말기(110)는 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 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함하고, 컴퓨터(120)는 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 데스크톱(desktop), 노트북, 랩톱(laptop) 등을 포함한다.

특히, 이러한 이동통신 단말기(110)나 컴퓨터(120)는 예제 기반 대화 시스템 (300)에서 제공되는 화상, 음성 및 텍스트 등을 이용한 다양한 외국어 학습 서비스를 이용할 수 있도록 스피커, 마이크 및 카메라를 포함하여 이루어질 수 있다.

네트워크(200)는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.

예제 기반 대화 시스템(300)은 미숙한 학습자의 발화를 이해하기 위한 통계적 언어 이해 기술과 다양한 학습 테마를 지원하기 위한 도메인 확장성이 뛰어난 예제기반 대화 모델링 기술을 이용하여, 학습자의 미숙한 발화를 분석하여 학습자의 의도에 가장 적합한 대화 예제를 선별하여 제공하고, 또한, 학습자의 학습 내용을 평가하여 학습자에게 피드백한다.

이러한 예제 기반 대화 시스템(300)은 대화 서버(310) 및 데이터베이스 서버(320)를 포함한다.

대화 서버(300)는 학습자의 미숙한 발화를 분석하여 학습자의 의도에 가장 적합한 대화 예제를 선별하여 제공하고, 학습자의 학습 내용을 평가하여 학습자에게 피드백 한다.

데이터베이스 서버(320)는 회원정보 및 예제 기반 대화 서비스 제공에 필요한 각종 데이터를 저장한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예제 기반 대화 시스템의 세부 구성도이 다.

도 2를 참조하면, 예제 기반 대화 시스템(300)은 대화 서버(310) 및 데이터베이스 서버(320)를 포함한다.

대화 서버(310)는 음성 인식 모듈(311), 자연어 이해 모듈(312), 대화 관리 모듈(313), 자연어 생성 모듈(314), 음성 합성 모듈(315) 및 도메인 전문가 모듈(316)을 포함한다. 여기서, 도메인 전문가 모듈(316)은 출입국 테마 전문가(316a), 교통 테마 전문가(316b) 및 레스토랑 테마 전문가(316c)를 포함한다.

데이터베이스 서버(320)는 회원정보 DB(321), 담화 이력 DB(322), 대화 예제 DB(323), 교육 예제 DB(324) 및 평가 정보 DB(325)를 포함한다.

음성 인식 모듈(311)은 학습자의 발화가 입력되면 이를 텍스트로 변환하여 담화 이력 DB(322)에 저장한다.

자연어 이해 모듈(312)은 입력된 학습자의 발화를 분석하여, 학습자의 발화 의도를 유추하여 학습자의 발화 내용을 사전에 정의된 의미 구조로 변환하여 대화 예제 DB(324)에 저장한다.

대화 관리 모듈(313)은 사용자 인증과 사용자의 프로파일 로드를 담당하고, 자연어 이해 모듈(312)에 의해 변환된 학습자 발화의 의미 구조와 학습자가 대화하는 동안 저장된 담화 기록에 기초하여 적절한 시스템 응답을 생성한다.

자연어 생성 모듈(314)은 대화 관리 모듈(313)에 의해 생성된 시스템 응답에 기초하여 학습자의 대화 상황에 적합한 시스템 발화를 생성한다.

음성 합성 모듈(315)은 자연어 생성 모듈(314)에 의해 생성된 시스템 발화를 음성으로 합성한다.

도메인 전문가 모듈(316)은 학습 테마 별로 출입국 테마 전문가(316a), 교통 테마 전문가(316b) 및 레스토랑 테마 전문가(316c)를 관리한다. 각 도메인 전문가(316a, 316b, 316c)는 학습이 진행되는 동안 학습자 대한 평가 데이터를 수집하고 학습이 종료될 때까지 수집한 데이터를 도메인 전문가 모듈(316)로 전달한다. 도메인 전문가 모듈(316)은 학습 테마가 종료되면 각 도메인 전문가(316a, 316b, 316c)로부터 전달받은 학습자에 대한 평가 데이터를 기초로 하여, 학습자의 평가 성적과 개선점을 학습자에게 피드백한다.

회원정보 DB(321)는 회원 별로 예제 기반 대화 시스템(300)에 로그인 시 필요한 아이디와 그에 따른 비밀 번호 및 여타의 회원정보가 저장된다.

담화 이력 DB(322)는 학습을 진행하는 동안의 학습자의 모든 담화 기록 즉, 대화 상황 정보를 저장한다.

대화 예제 DB(323)는 자연어 이해 모듈(312)에 의해 변환된 학습자의 발화 의도 및 이에 해당하는 발화의 의미 구조를 저장한다.

교육 예제 DB(324)는 자연어 이해 모듈(312)에 의해 추출된 사용자 발화 의도를 색인 키로 하여 발화 의도에 맞는 각 학습 테마 별 각종 교육 예제 정보를 저장한다.

평가정보 DB(325)는 학습을 진행하는 동안 각 도메인 전문가에 의해 평가된 평가 정보를 회원 별로 저장한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 자연어 이해 기술을 설명하기 위 한 도면이다.

도 3을 참조하면, 자연어 이해 모듈(312)은 학습자의 발화를 분석하여, 학습자 발화 내의 개체명을 나타내는 구성 성분 슬롯 및 학습자의 발화 의도를 나타내는 화행과 주행을 각각 추출한다. 즉, 자연어 이해 모듈(312)은 음성 인식 모듈(311)로부터 입력된 학습자의 발화를 Sequence labeling model인 CRF(Conditional Random Field)를 이용하여 구성 성분 슬롯을 추출하고, Classification model인 MaxEnt(Maximum Entropy Classifier)를 이용하여 화행과 주행을 추출한다.

한편, 대화 관리 모듈(313)은 예제 기반 대화 시스템(300)의 중심 구성 요소로서 대화 흐름을 관장한다. 입력된 학습자의 발화에 대해 응답을 생성하고 서비스에 관련된 외부 지식을 가져온다. 외국어 회화 교육을 위한 대화 시스템은 학습 테마에 따라 대화가 디자인 단계에서 정해질 수 있으므로 시스템 주도형으로 만드는 것이 효율적이다.

대부분의 시스템 주도형 대화 관리에서는 학습자 발화가 단답형으로 쉽게 예측이 되도록 시스템 발화를 디자인하여 대화 흐름을 단순화하고 이를 가장 쉽게 표현하는 유한 상태 기반 전력을 사용한다. 하지만 외국어 회화 교육을 위해서는 학습자가 단답형 문장이 아니라 가능한 유창하게 말을 사용하게 하는 것이 중요하다.

따라서 시스템 주도의 대화이지만 학습자의 발화의 자유도가 높아야 한다. 이런 형태의 대화는 제한된 상호 주도로 세분화 될 수 있으며, 제한된 상호 주도형에 가장 효율적인 대화 전략은 프레임 기반 전략이다. 따라서, 본 발명에서는 대화 간리를 위해 프레임 기반 전략을 취한다. 프레임 기반의 대화 관리에서는 유한 상태 기반과 달리 대화 상태 전이에 대한 명확한 정의가 없고 서비스를 위한 정보 상태만 정의되어 있기 때문에 정보 상태에 따라 대화 상태를 정하는 알고리즘이 필요하다. 대부분의 프레임 기반 대화 시스템에서는 스크립트 또는 규칙을 이용하지만 영어 교육 대화 시스템은 다양한 학습 테마를 지원해야 하므로 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 방법을 사용한다. 규칙 기반 시스템은 새로운 도메인을 위해서 전문가가 수작업으로 일일이 규칙 작성하여야 하지만 예제 기반 시스템은 대화 예제 말뭉치로부터 대화를 자동적으로 모델링하므로 저렴한 비용으로 새로운 도메인을 지원할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예제 기반 대화의 모델링 전략을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 예제 기반 대화의 모델링 전략은 대화 예제 말뭉치(401)에 대화 상황과 이에 대한 시스템 응답 정보를 태깅한다. 대화 상황이란 자연어 이해 모듈(312)에 의해 추출된 학습자의 발화 의도와 발화에 포함된 포함 정보 그리고 담화 이력 벡터로 정의된다. 담화 이력 벡터는 예제 대화에서 현재 사용자 발화 상황까지 프레임의 어떤 슬롯이 채워졌는지를 이진 벡터 값으로 나타낸다. 이와 같이 태깅된 대화 예제 말뭉치(401)로부터 자동으로 대화 예제 DB(323)를 생성한다.

학습자의 발화가 입력되면 자연어 이해 모듈(312)을 거쳐서 학습자의 발화 의도(405)와 포함 정보가 의미 구조(406)로 전달되고, 대화 관리 모듈(313)은 이를 현재까지의 담화 이력(407)과 결합하여 이를 색인 키로 이용하여 대화 예제 DB(323)를 검색한다.

대화 예제 DB(323)의 검색 결과 값으로 현재 대화 상황에 맞는 적절한 시스템 응답이 출력되고 이 값을 바탕으로 자연어 생성 모듈(314)은 시스템 발화를 생성한다. 이때, 만약 현재 대화 상황에 대한 대화 예제 검색 결과가 하나 이상이거나 하나도 존재하지 않을 경우에는 부분 일치가 가능하도록 제약을 완화하여 학습자의 의도만을 가지고 대화 예제를 검색할 수 있다.

이것은 실제 시스템 응답이 현재 상황의 사용자 의도에 가장 많이 의존하기 때문이다. 또한, 검색 결과가 둘 이상일 경우에는 발화 유사도(408)를 측정하여 검색된 둘 이상의 예제 중에서 가장 적합한 예제를 선택한다. 이때 발화 유사도(408)는 현재 진행 중인 대화 상황과 검색된 대화 예제 사이에 현재까지 채워진 정보 이력의 유사성을 반영하는 담화 이력 유사도와 대화 예제의 사용자 발화와 현재 사용자 발화 사이의 어휘 유사성을 나타내는 어희-의미 유사도를 비교함으로써 측정될 수 있다.

그러나 이 두 발화를 비교하기 위해서는 개체명 부분을 주의해서 처리해야 한다. 개체명은 자주 바뀌는 부분이므로 개체명이 서로 다르더라도 어휘의 유사성이 떨어지지 않도록 개체명을 의미 범주명으로 치환하여 비교한다. 대부분 대화의 상황은 대화 예제를 통해 시스템 발화를 결정할 수 있지만, 대화 예제가 없는 특수한 경우에는 미리 만들어 놓은 메타 규칙을 사용한다.

상술한 바와 같은 본 발명의 예제 기반 대화 시스템에 따르면, 외국어 학습자들이 불완전한 외국어 실력으로도 실제 원어민과 대화하는 것과 같은 체험을 통 해 외국어 실력을 향상 시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 예제 기반 대화 시스템(300)은 교육과 평가 기능을 이용하여 외국어에 미숙한 학습자들이 대화 중에 부족한 부분에 대해 올바른 표현을 학습할 수 있도록 피드백을 수행한다. 교육과 평가 기능은 암묵적 교육 기능, 명시적 교육 기능 및 평가 피드백 기능으로 나뉘어진다.

먼저, 암묵적 교육 기능은 문법적으로 불완전한 학습자의 미숙한 발화를 분석하여 학습자가 대화를 진행하면서 자신이 표현하고자 하는 발화에 대한 향상된 표현을 습득할 수 있도록 올바른 예제 문장을 제공하는 것이다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 암묵적 교육 기능의 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 예제 기반 대화 시스템(300)은 입력된 학습자 발화가 현재 대화 상황에 적절한지를 판단하기 위해 대화 예제 DB(323)를 검색한다. 이때, 검색 결과가 존재하지 않는 경우에는 학습자에게 재발화 요청을 하고, 검색 결과가 둘 이상 존재하는 경우에는 학습자의 발화가 현재 대화 상황에 적절하고 그 의미가 이해가능 한 것이므로 교육 예제 DB(324)로부터 대화 상황에 맞는 예제 표현을 검색하여 학습자에게 제공한다. 이때, 교육 예제 DB(324)는 자연어 이해 모듈(312)에 의해 추출된 사용자 발화 의도를 색인 키로 하여 발화 의도에 맞는 발화 예제를 저장하고 있다. 교육 예제 DB(324)의 검색 결과가 둘 이상일 경우에는 입력된 학습자 발화와의 어휘 유사도를 비교하여 가장 유사한 문장을 선택한다.

예를 들어, “Your passport please” 의 시스템 발화에 대해 학습자가 “ Here this”로 발화한 경우, 이는 문맥적으로 이해 가능한 발화이지만 어색한 영어 표현이다. 따라서, 예제 기반 대화 시스템(300)은 사용자 발화에 대한 암묵적 교육 기능을 통해서 “Here you are”와 같은 예제 발화를 클라이언트(100)로 제공하여, 학습자의 더 나은 영어 문장 표현을 돕는다.

또한, “What’s your nationality? 의 시스템 발화에 대해 학습자가 “I am Korean”이라고 정확한 발화를 한 경우에도, 예제 기반 대화 시스템(300)은 암묵적 교육 기능을 통해서 “I come from Korea” 와 같은 예제 발화를 클라이언트(100)로 제공하여, 학습자가 다른 영어 문장을 참고할 수 있도록 한다.

또한, “What’s the purpose of your visit?”의 시스템 발화에 대해 학습자가 “Travel”이라고 단답형의 발화를 한 경우에도, 예제 기반 대화 시스템(300)은 암묵적인 교육 기능을 통해서 “I am here on business”와 같은 예제 발화를 클라이언트(100)로 제공하여, 학습자가 완성된 문장을 학습할 수 있도록 한다.

또한, “How long are you staying?”의 시스템 발화에 대해 학습자가 “I stay or three weeks”라고 발화 의미는 맞지만 문법적으로 잘못된 표현을 발화한 경우에, 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자 발화의 의미 구조를 분석하여 이에 적합한 예제 발화를 교육 예제 DB(324)로부터 검색하여 “I will stay for three weeks”와 같은 적절한 예제 발화를 클라이언트(100)로 제공한다. 이로써, 학습자에게 문법적으로 올바른 발화 예제를 학습할 수 있도록 한다.

다음으로, 명시적 교육 기능은 학습 중에 학습자가 대화 상황에 적절한 외국어 표현을 할 수 없을 때 대화를 계속 진행하기 위해 학습자가 예제 기반 대화 시 스템(300)으로 명시적으로 도움을 요청할 경우에 학습자를 도와주기 위한 기능이다. 이때, 예제 기반 대화 시스템(300)은 대화 예제 DB(323)로부터 기대되는 사용자 동작을 찾고 이를 이용하여 교육 예제 DB(324)를 검색하여 대화 문맥에 맞는 적절한 발화 예제를 학습자에게 제공한다. 학습자는 예제 기반 대화 시스템(300)으로부터 제공 받은 발화 예제를 따라 발화하거나 발화 예제를 기반으로 응용하여 대화를 진행할 수 있다. 또한, 학습자는 난이도에 따라 영어 예문뿐만 아니라 한글 예문을 이용하여 번역을 예제 기반 대화 시스템(300)으로 요구할 수도 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 명시적 교육 기능의 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자의 발화가 입력되면 발화 내용이 명시적인 도움 요청인지를 판단하여, 명시적인 도움 요청인 경우에는 이전 시스템 응답에 적절한 학습자의 발화를 교육 예제 DB(324)로부터 검색한다. 검색 결과가 둘 이상인 경우에는 무작위 선택으로 최종 예제 표현을 선택하여 선택된 예제 표현을 학습자에게 제공한다. 학습자는 예제 표현을 참고하여 대화를 계속해서 진행할 수 있다.

예를 들어, “What kind of job?”이라는 시스템 발화에 대해 학습자가 “Help me”(명시적 도움 요청)을 하면, 예제 기반 대화 시스템(300)은 이전에 국적, 방문 목적, 기간에 대해 정보를 얻었다는 상황 정보를 이용하여 교육 예제 DB(324)를 검색하고, 교육 예제 DB(324)로부터 적절한 발화 예제를 선택하여 해당 질문에 학습자가 응용할 수 있도록 “I am a student” 또는 “I am a computer programmer” 등의 예제 발화를 클라이언트(100)로 제공한다.

마지막으로, 평가 점수 피드백 기능은 대화 종료 후 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수 및 말 멈춤 횟수 등을 평가하여 학습 성취도 평가 점수를 학습자에게 피드백하는 기능이다. 평가 데이터는 대화가 진행되는 동안 각 학습 테마에 대한 각 도메인 전문가(316a, 316b, 316c)가 수집하여 학습이 종료되면 이를 도메인 관리 모듈(316)로 전달하고, 도메인 관리 모듈(316)은 각 도메인 전문가(316a, 316b, 316c)로부터 전달 받은 평가 데이터를 분석하여 총점과 개선점을 학습자에게 피드백한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 외국어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(S11)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자가 특정 학습 테마를 선택하면 해당 학습 테마에 해당하는 도메인 전문가(316a, 316b, 316c)를 활성화시키고 학습 테마에 대한 대화를 시작한다. 단계(S12)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 입력된 학습자의 발화가 존재하는지를 판단하여, 입력된 발화가 존재하지 않는 경우에는 단계(S12)를 반복 수행하는 반면에, 입력된 발화가 존재하는 경우에는 단계(S13)로 진행하여, 학습자의 발화가 현재 대화 상황에 적절한지를 판단하기 위하여 대화 예제 DB(323)를 검색한다.

단계(S14)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 단계(S13)에서의 검색 결과, 검색된 대화 예제가 존재하는지를 판단하여, 대화 예제가 존재하지 않는 경우에는 단계(S15)로 진행하여 학습자에게 재 발화를 요청하는 반면에, 입력된 학습자의 발 화에 해당하는 대화 예제가 존재하는 경우에는 단계(S16)으로 진행하여, 검색된 대화 예제가 둘 이상인지를 판단한다.

단계(S16)에서의 판단 결과, 검색된 대화 예제가 하나인 경우에는 단계(S17)로 진행하여 검색된 대화 예제를 학습자에게 제공하는 반면에, 검색된 대화 예제가 둘 이상인 경우에는 단계(S18)로 진행하여, 대화 상황에 맞는 예제 표현을 교육 예제 DB(324)로부터 검색한다.

단계(S19)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 단계(S18)에서의 검색 결과가 둘 이상인지를 판단하여, 검색된 교육 예제가 하나인 경우에는 단계(S20)으로 진행하여, 해당 교육 예제를 학습자에게 제공하는 반면에, 검색된 교육 예제가 둘 이상인 경우에는 단계(S21)로 진행하여 입력된 학습자의 발화와 어휘 유사도를 비교한다.

단계(S22)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 단계(S21)에서의 비교 결과, 학습자의 발화와 가장 유사한 교육 예제를 선택하여 클라이언트(100)로 제공한다.

단계(S23)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자의 도움 요청이 존재하는지를 판단하여, 도움 요청이 존재하지 않는 경우에는 단계(S23)을 반복 수행하는 반면에, 도움 요청이 존재하는 경우에는 단계(S24)로 진행하여, 학습자의 현재 대화 상황에 적절한 예제 표현을 제공한다. 여기서, 학습자로부터의 도움 요청은 학습 중에 학습자가 대화 상황에 적절한 외국어 표현을 할 수 없을 때 대화를 계속 진행하기 위해 학습자가 예제 기반 대화 시스템(300)으로 명시적으로 도움을 요청하는 것으로서, 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자의 현재 대화 상황을 분석하 여 학습자의 의도에 적합한 예제 표현을 제공한다.

단계(S25)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 현재 진행 중인 학습 테마의 대화 종료 여부를 판단하여, 종료되지 않은 경우에는 단계(S25)를 반복 수행하는 반면에, 종료된 경우에는 단계(S26)으로 진행하여, 학습자의 학습 결과에 대한 평가 데이터를 분석하여 학습자에 대한 피드백을 학습자에게 제공한다. 이때, 학습자로 제공되는 피드백 화면에는 예를 들어, “출입국 테마 학습을 마쳤습니다. 학습 성적은 B입니다. 다음 학습 시에 더 자세한 표현을 사용하고 대화를 빨리 진행하는 연습을 하세요.” 등이 표시될 수 있다. 또한, 평가 데이터는 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수, 말 멈춤 횟수 등의 미리 정의된 요소들의 측정치를 합산한 것이다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크를 통한 외국어 학습 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

단계(S31)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 클라이언트(100)로부터 회원이 입력한 로그인 정보, 예를 들어, 회원 아이디 및 비밀 번호를 전송 받는다. 이때, 사용자가 회원이 아닌 경우에 예제 기반 대화 시스템(300)은 회원 가입을 받게 되며, 회원 가입 정보, 예를 들어, 성명, 성별, 연령, 주소, 전화번호 등의 기본 정보 또는 취향, 관심사 등의 부가 정보 등을 클라이언트(100)로부터 전송 받아 각 사용자 별로 분류하여 회원 정보 DB(321)에 저장한다.

단계(S32)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 회원으로부터 선택된 학습 테마가 존재하는지를 판단하여, 선택된 학습 테마가 존재하지 않는 경우에는 단 계(S32)를 반복 수행하는 반면에, 선택된 학습 테마가 존재하는 경우에는 단계(S33)으로 진행하여, 테마 학습을 시작한다. 여기서, 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습 테마 선택 페이지를 클라이언트(100)로 제공하며, 이때 제공되는 학습 테마는 대화 주제에 따라 ‘출입국 테마’, ‘교통 테마’, ‘레스토랑 테마’, ‘호텔 테마’ 등으로 구성될 수 있다. 학습자가 특정 학습 테마를 선택하면 예제 기반 대화 시스템(300)은 해당 학습 테마에 해당하는 도메인 전문가(316a, 316b, 316c)를 활성화시키고 학습 시작을 알리는 시스템 발화 예를 들어, “Hello”를 한다.

단계(S34)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 입력된 학습자의 발화가 존재하는지를 판단하여 존재하지 않는 경우에는 단계(S34)를 반복 수행하는 반면에, 입력된 발화가 존재하는 경우에는 단계(S35)로 진행하여, 단계(S34)에서 입력된 학습자의 발화 의도에 적합한 예제를 검색한다.

단계(S36)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자의 발화 의도에 적합한 예제를 클라이언트(100)로 제공한다. 이는 본 발명의 암묵적 교육 기능에 따라 문법적으로 불완전한 학습자의 미숙한 발화를 분석하여 학습자가 대화를 진행하면서 자신이 표현하고자 하는 발화에 대한 향상된 표현을 습득할 수 있도록 올바른 예제 표현을 제공한다. 여기서, 입력된 학습자의 발화 의도에 적합한 예제 표현 제공 방법은 도 7의 단계(S13) 내지 단계(S21)에서의 예제 기반 대화 제공 방법과 동일하며, 입력된 학습자의 발화가 현재 대화 상황에 적합한지를 판단하기 위하여 대화 예제 DB(323)를 검색하여 제공하고, 그 검색 결과, 학습자의 발화에 적합한 대화 예제가 둘 이상 검색된 경우에는 교육 예제 DB(324)를 검색하여 학습자의 발화 의도에 적합한 예제 표현을 선별하여 제공한다.

단계(S37)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 클라이언트(100)로부터 학습자의 도움 요청이 존재하는지를 판단하여, 도움 요청이 존재하지 않는 경우에는 단계(S37)을 반복 수행하는 반면에, 도움 요청이 존재하는 경우에는 단계(S38)로 진행하여, 학습자의 현재 대화 상황에 적절한 예제 표현을 제공한다. 여기서, 학습자로부터의 도움 요청은 학습 중에 학습자가 대화 상황에 적절한 외국어 표현을 할 수 없을 때 대화를 계속 진행하기 위해 학습자가 예제 기반 대화 시스템(300)으로 명시적으로 도움을 요청하는 것으로서, 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자의 현재 대화 상황을 분석하여 학습자의 의도에 적합한 예제 표현을 제공한다.

단계(S39)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 현재 진행 중인 학습 테마의 종료 여부를 판단하여, 종료되지 않은 경우에는 단계(S39)를 반복 수행하는 반면에, 종료된 경우에는 단계(S40)으로 진행하여, 학습자의 학습 결과에 대한 평가 데이터를 분석하여 학습자에 대한 피드백 화면을 클라이언트(100)로 제공한다. 이때, 클라이언트(100)로 제공되는 피드백 화면에는 예를 들어, “출입국 테마 학습을 마쳤습니다. 학습 성적은 B입니다. 다음 학습 시에 더 자세한 표현을 사용하고 대화를 빨리 진행하는 연습을 하세요.” 등이 표시될 수 있다. 또한, 평가 데이터는 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수, 말 멈춤 횟수 등의 미리 정의된 요소들의 측정치를 합산한 것이다.

단계(S41)에서 예제 기반 대화 시스템(300)은 학습자가 다른 학습 테마를 학 습하기 위해 선택한 학습 테마가 존재하는지를 판단하여, 선택된 학습 테마가 존재하면, 단계(S33)으로 되돌아가 선택된 학습 테마에 해당하는 대화를 시작하는 반면에, 선택된 학습 테마가 존재하지 않는 경우에는 단계(S42)로 진행하여 학습자의 평가 데이터를 평가 정보 DB(325)에 저장한다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 외국어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템은 학습자의 미숙한 발화를 이해하는 통계적 자연어 이해 기술과 예제 기반 대화 모델링 기술 및 암묵적 교육 기능, 명시적 교육 기능 및 평가 피드백 기능을 이용하여, 학습자의 의도에 가장 적합한 대화 예제를 선별하여 제공하고, 또한, 학습자의 학습 내용을 평가하여 학습자에게 피드백함으로써 효과적인 외국어 회화 교육을 가능하게 한다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전 달 매체를 포함한다.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예의 하나 이상의 구성 요소 또는 동작을 실시하기 위하여 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템 아키텍쳐의 일례를 도시한 도면이다. 하드웨어 시스템(800)은 프로세서(810), 캐쉬(815), 메모리(815) 및 상술한 기능에 관련된 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션 및 드라이버를 포함할 수 있다.

추가적으로, 하드웨어 시스템(800)은 고성능 입/출력(I/O) 버스(840) 및 표준 I/O 버스(870)를 포함한다. 호스트 브릿지(820)는 프로세서(810)를 고성능 I/O 버스(840)에 결합시키고, I/O 버스 브릿지(850)는 두 개의 버스(840 및 870)를 상호 결합시킨다. 시스템 메모리(860) 및 네트워크/통신 인터페이스(830)는 고성능 I/O 버스(840)에 결합된다. 하드웨어 시스템(800)은 비디오 메모리(도시 생략) 및 그 비디오 메모리에 결합된 디스플레이 장치를 더 포함할 수 있다. 대용량 기억장치(830) 및 I/O 포트(890)는 표준 I/O 버스(870)에 결합된다. 하드웨어 시스템(800)은 키보드 및 포인팅 디바이스(pointing device), 그리고 표준 I/O 버스(870)에 결합된 디스플레이 장치(도시 생략)를 선택적으로 포함할 수 있다. 총괄적으로, 이러한 요소들은 넓은 범위의 컴퓨터 하드웨어 시스템을 표현하도록 의도되며, 인텔사에 의해 제조된 펜티엄 프로세서뿐만 아니라 다른 적절한 프로세서에 기반하는 범용 컴퓨터 시스템을 포함하나 이에 제한되지는 않는다.

하드웨어 시스템(800)의 구성 요소들은 아래에서 더 상세하게 설명된다. 보다 구체적으로, 네트워크 인터페이스(830)는 하드웨어 시스템과 이더넷(예를 들어, IEEE 802.3) 네트워크 등과 같은 임의의 넓은 범위의 네트워크 사이의 통신을 제공한다. 본 발명의 일 실시예의 경우, 네트워크 인터페이스(830)는 하드웨어 시스템(800)과 네트워크 사이를 접속하여 하드웨어 시스템(800)이 그것들의 데이터베이스들을 관리하도록 한다. 대용량 기억장치(830)는 데이터와 프로그래밍 명령을 위한 영구 기억장치를 제공하여 본 발명의 일 실시예에서 구현되는 상술한 기능을 수행하고, 시스템 메모리(860)(예를 들어, DRAM)는 프로세서(810)에 의하여 수행될 때 데이터 및 프로그래밍 명령을 위한 임시 기억장치를 제공한다. I/O 포트(890)는 하드웨어 시스템(800)에 결합될 수 있는 추가적인 주변 장치 간의 통신을 제공하는 하나 이상의 직렬 및/또는 병렬 통신 포트이다.

하드웨어 시스템(800)은 다양한 종류의 시스템 아키텍쳐를 포함할 수 있고, 하드웨어 시스템(800)의 다양한 구성요소가 재배치될 수 있다. 예를 들어, 캐쉬(815)는 프로세서(810)에 내장될 수 있다. 선택적으로, 캐쉬(815) 및 프로세서(810)는 “프로세서 모듈”로써 함께 묶여질 수 있고, 이 때 프로세서(810)는 “프로세서 코어”로서 지칭될 수 있다. 또한, 본 발명의 특정한 실시예는 상술한 구성 요소의 전부를 요구하거나 포함하지 않을 수 있다. 예를 들어, 표준 I/O 버스(870)에 결합되는 것으로 도시된 주변 장치들은 고성능 I/O 버스(840)에 결합할 수 있다. 추가적으로, 임의의 실시예에서 단지 하나의 버스만 존재할 수 있고, 하드웨어 시스템(800)의 구성 요소들은 그 하나의 버스에 결합될 수 있다. 더욱이, 하드웨어 시스템(800)은 추가적인 프로세서, 기억 장치 또는 메모리와 같은 추가적인 구성요소를 포함할 수 있다. 이하에서 논의되는 것처럼, 본 발명의 일 실시예의 동작은 하드웨어 시스템(800)에 의해 구동되는 일련의 소프트웨어 루틴으로서 실시될 수 있다. 이러한 소프트웨어 루틴들은 프로세서(810)와 같은 하드웨어 시스템에서 프로세서에 의하여 실행될 수 있는 복수의 또는 일련의 명령들을 포함한다. 우선, 일련의 명령들은 대용량 기억 장치(830)와 같은 기억 장치에 저장된다. 그러나 일련의 명령들은 디스켓, CD-ROM, ROM, EEPROM 등과 같은 임의의 적절한 기억 매체에 저장될 수 있다. 더욱이, 일련의 명령들은 국소적으로 저장될 필요가 없고, 네트워크/통신 인터페이스(830)를 통하여 네트워크 상의 서버 등과 같은 원격 기억 장치로부터 수신될 수 있다. 그 명령들은 대용량 기억 장치(830)와 같은 기억 장치로부터 시스템 메모리(860)로 복사되고, 프로세서(810)에 의하여 액세스되고 실행된다.

운영 시스템은, 소프트웨어 어플리케이션(도시 생략)과의 데이터 입/출력을 포함하는 하드웨어 시스템(800)의 동작을 관리하고 제어한다. 운영 시스템은 시스템 상에서 실행되는 소프트웨어 어플리케이션과 시스템의 하드웨어 구성 요소 사이의 인터페이스를 제공한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 운영 시스템은 마이크로소프트사의 Windows 95/98/NT/XP/VISTA 운영 시스템일 수 있다. 그러나, 본 발명은 애플 컴퓨터사의 애플 맥킨토시 운영 시스템, 유닉스(UNIX) 운영 시스템, 리눅스(LINUX) 운영 시스템 등과 같은 다른 적절한 운영 시스템에서도 사용될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 외국어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템의 연결 관계를 도시한 도면이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예제 기반 대화 시스템의 세부 구성도이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적 자연어 이해 기술을 설명하기 위한 도면이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예제 기반 대화의 모델링 전략을 설명하기 위한 도면이다

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 암묵적 교육 기능의 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 명시적 교육 기능의 구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 외국어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크를 통한 외국어 학습 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 9는 본 발명의 일 실시예의 하나 이상의 구성 요소 또는 동작을 실시하 위하여 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템 아키텍쳐의 일례를 도시한 도면이다.

*** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ***

100: 클라이언트 110: 이동통신 단말기

120: 컴퓨터 200: 네트워크

300: 예제 기반 대화 시스템 310: 대화 서버

311: 음성 인식 모듈 312: 자연어 이해 모듈

313: 대화 관리 모듈 314: 자연어 이해 모듈

315: 음성 합성 모듈 316: 도메인 전문가 모듈

316a: 출입금 테마 전문가 316b: 교통 테마 전문가

316c: 레스토랑 테마 전문가 320: 데이터베이스 서버

321: 회원 정보 DB 322: 담화 이력 DB

323: 대화 예제 DB 324: 교육 예제 DB

325: 평가 정보 DB

Claims (12)

1. 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템에 있어서,

   학습자의 발화 및 대화 상황을 저장하는 대화 예제 DB,

   상기 학습자의 발화 의도에 적합한 교육 예제 표현을 저장하는 교육 예제 DB 및

   상기 학습자의 발화가 입력되면, 입력된 상기 학습자의 발화가 대화 상황에 적합한지를 판단하고, 상기 학습자의 발화 의도에 적합한 예제 표현을 선별하여 제공하는 대화 서버

   를 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 대화 서버는,

   학습자의 발화가 입력되면, 상기 학습자의 발화를 텍스트로 변환하는 음성 인식 모듈,

   상기 텍스트로 변환된 학습자의 발화로부터 발화 의도를 유추하는 자연어 이해 모듈,

   자연어 이해 모듈에 의해 유추된 학습자 발화의 의도 및 학습 중에 저장된 상기 학습자의 담화 기록에 기초하여 적절한 시스템 응답을 생성하는 대화 관리 모 듈,

   상기 대화 관리 모듈에 의해 생성된 시스템 응답에 기초하여, 학습자의 대화 상황에 적합한 시스템 발화를 생성하는 자연어 생성 모듈 및

   자연어 생성 모듈에 의해 생성된 시스템 발화를 음성으로 합성하는 음성 합성 모듈

   을 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 대화 서버는,

   학습 테마 별 1 이상의 도메인 전문가를 관리하는 도메인 관리 모듈

   을 더 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템.
4. 제 3 항에 있어서,

   상기 도메인 전문가는 상기 학습자의 학습 결과를 평가하여 상기 도메인 관리 모듈로 전달하는 것인 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 예제 표현은 발화의 완전한 문장 또는 동일한 의미의 문장을 포함하는 것인 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 시스템.
6. 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법에 있어서,

   학습자에 의해 입력된 발화로부터 상기 학습자의 발화 의도를 유추하는 단계,

   상기 학습자의 발화 의도를 분석하여 대화 상황에 적합한지를 판단하는 단계 및

   상기 학습자의 발화가 대화 상황에 적합한 경우에는 상기 학습자의 발화에 적합한 예제 표현을 선별하여 상기 학습자에게 제공하는 단계

   를 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법.
7. 제 6 항에 있어서,

   상기 예제 표현은, 암묵적 교육 기능을 위하여 상기 발화 의도에 대응하는 완전한 문장 또는 대체 문장인 것인 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법.
8. 제 6 항에 있어서,

   명시적 교육 기능을 위하여, 상기 학습자로부터 도움 요청이 존재하는 경우에, 상기 학습자의 발화 의도에 대응하는 교육 예제 표현을 검색하여 상기 학습자에게 제공하는 단계

   를 더 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법.
9. 제 6 항에 있어서,

   대화 종료후 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수, 말 멈춤 횟수 중 적어도 하나를 평가하여 학습 성취도 평가 점수를 학습자에게 피드백하는 단계

   를 더 포함하는 외국어 회화 교육을 위한 예제기반 대화 방법.
10. 네트워크를 통한 외국어 학습 서비스 제공 방법에 있어서,

    회원으로부터 대화 주제에 관한 학습 테마 선택을 제공하는 단계,

    상기 선택된 학습 테마에 따라 학습자의 발화를 유도하는 단계,

    학습자로부터 발화를 입력 받는 단계 및

    상기 입력된 단계의 발화 의도를 분석하여, 상기 발화 의도에 대응하는 예제 표현을 제공하는 단계를 포함하고,

    상기 예제 표현은 상기 분석된 발화 의도에 기초하여 검색된 완전한 문장 또 는 대체 문장인 것인 외국어 학습 서비스 제공 방법.
11. 제 10 항에 있어서,

    상기 학습 테마의 완수 여부, 소요 시간, 발화 적절성, 도움 요청 횟수, 말 멈춤 횟수 중 적어도 하나를 평가하여 학습 성취도 평가 점수를 학습자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 것인 외국어 학습 서비스 제공 방법.
12. 제 6 항 내지 제 11 항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터가 읽기 가능한 기록 매체.

Images