KR20100025281A - 어학문제생성 시스템 및 방법 - Google Patents

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이현아
최현대
윤형석
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금오공과대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 어학문제생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
더욱 상세하게는 네트워크와 연결되어 상기 네트워크상으로 어학문장을 제공하는 문장제공 단말기와; 상기 네트워크를 통해 문장제공 단말기로부터 제공되는 어학문장을 입력받아 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 분석결과에 기초하여 어학용 문제문장을 생성하는 서버를 포함하는 어학문제생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 최신경향에 따른 단어 및 숙어학습이 가능하고, 다양한 분야의 전문 단어 및 숙어 학습이 가능하도록 하는 효과가 있다.
또한 다양한 분야에서의 정보획득이 가능하고, 사용자의 어학실력 향상에 기여할 수 있다.
어학문제, 빈칸, 문장분석, 문제생성, 단어, 문법

Description

어학문제생성 시스템 및 방법 {System and method for linguistic problem generation}
본 발명은 어학문제생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
더욱 상세하게는 네트워크와 연결되어 상기 네트워크상으로 어학문장을 제공하는 문장제공 단말기와; 상기 네트워크를 통해 문장제공 단말기로부터 제공되는 어학문장을 입력받아 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 분석결과에 기초하여 어학용 문제문장을 생성하는 서버를 포함하는 어학문제생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
점점 세계가 글로벌화 됨에 따라, 대부분의 산업분야에서 다양한 언어를 구사하는 인재를 구하고 있는 것이 현실이다. 더욱이 구직난이 날로 심해짐에 따라, 다양한 언어를 구사할 줄 아는 사람이야 말로 여러 기업체에서 선호하는 인재상이라 할 수 있다.
특히, 영어의 중요성은 아이부터 어른까지 몸소 느낄 수 있는 것이 현실 추 세이며, 공인된 높은 영어실력이 입사의 중요한 조건이 됨에 따라, 대부분의 사람들이 단기간의 학원수강이나 인터넷 강의를 통해 공인시험의 고득점을 올리고자 한다.
하지만 공인어학시험의 경우, 그 주제나 내용이 대부분 비즈니스 쪽으로 한정되어 있다는 단점을 포함하고 있다.
따라서 어학문제를 푸는 것과 동시에 여러 산업분야에서 새롭고 다양한 정보를 얻고자 하는 많은 사람들의 기호를 맞추지 못하는 문제점이 발생한다.
결국, 이러한 이유로 공인시험에서 고득점을 받았음에도 불구하고 실생활이나 업무에 있어서 어렵게 공부한 어학을 사용하지 못하고, 입사를 하고 나서 또는 공인시험에서의 고득점을 받고난 이후에도 원하는 분야에서 사용되는 전문적인 어학공부를 다시 시작하는 사람들이 점차 많아지고 있다.
이러한 사람들이 다시 어학공부를 시작할 때, 많이 사용하는 교재는 신문기사 또는 뉴스원고로서, 어학공부를 위해 신문기사 또는 뉴스원고가 많이 사용되는 이유는 최신경향의 내용이 포함되어 있고, 다양한 분야에 대한 정보를 얻을 수 있기 때문이다.
특히, 영어공부를 위한 전문 웹사이트의 경우, 거의 매일 영어신문기사 또는 영어뉴스원고를 업데이트하여 게시판에 게시하고 있다.
따라서 많은 사람들이 웹사이트를 통해 방대한 양의 어학용 자료를 좀 더 쉽고 편하게 접할 수 있다.
본 발명은 웹사이트상에 게시된 영어신문기사 또는 영어뉴스원고 등의 어학용 자료를 이용하여, 어학문제를 생성 및 제공함으로써, 최신경향에 따른 단어 및 숙어학습이 가능하도록 하고, 다양한 분야의 전문 단어 및 숙어 학습이 가능하도록 하는 어학문제생성 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이에 더하여, 다양한 분야에서의 정보획득이 가능하도록 하고, 사용자의 어학실력 향상에 기여하는 어학문제생성 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 의한, 어학문제생성 시스템은 네트워크와 연결되어 상기 네트워크상으로 어학문장을 제공하는 문장제공 단말기와; 상기 네트워크를 통해 문장제공 단말기로부터 제공되는 어학문장을 입력받아 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 분석결과에 기초하여 어학용 문제문장을 생성하는 서버를 포함한다.
보다 바람직한 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 문장제공 단말기로부터 네트워크를 통해 어학문장을 입력받는 문장입력부와; 상기 문장입력부로 입력된 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 그 분석결과를 출력하는 문장분석부와; 상기 문장분석부에서 분석된 분석결과에 기초하여 빈 칸이 포함된 어학용 문제 문장을 생성하는 문제생성부를 포함하는 서버를 포함함을 특징으로 한다.
보다 바람직한 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 빈 칸이 포함된 어학용 문제문장에 대응하는 보기단어를 더 생성하는 문제생성부를 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 문제문장의 유형 및 상기 문제문장의 유형에 대응하는 어학문장 중 적어도 하나를 저장하는 데이터베이스 저장부를 더 포함하는 서버를 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 상기 문장분석부에서 분석된 단어 및 어학문장에 대해 상기 데이터베이스 저장부 내에 저장된 문제문장과 비교하여 유사한 부분이 없는 경우, 상기 문장분석부로부터 분석된 단어 및 어학문장에 기초하여 문제문장을 생성하는 서버를 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 상기 문장분석부에서 분석된 단어 및 어학문장에 대해 상기 데이터베이스 저장부 내에 저장된 문제문장과 비교하여 유사한 부분이 있는 경우, 상기 문장분석부로부터 분석된 단어 및 어학문장에 기초하여 문제문장 생성 및 상기 단어 및 어학문장에 대응하는 상기 데이터베이스 저장부 내에 저장된 문제문장 생성 중 적어도 하나를 수행하는 서버를 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 전송규약인 RSS(Really Simple Syndication 또는 Rich Site Summary) 리더기를 거쳐 입력되는 문장입력부를 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 시스템은 태거(Tagger)를 사용하여 상기 입력된 어학문장 내 단어에 대한 품사를 분석하고, 상기 입력된 단어에 품사를 표시하는 문장분석부를 포함함을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 의한, 어학문제생성 방법은 문장제공 단말기로부터 네트워크를 통해 어학문장을 입력받는 어학문장 수신단계와; 상기 입력된 어학문장의 단어 및 문법을 분석하는 문장분석단계와; 상기 분석된 어학문장에 기초하여 빈 칸을 포함하는 어학용 문제문장을 생성하는 문제생성단계를 포함한다.
보다 바람직한 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 방법은 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석하는 제1과정과; 상기 분석된 어학문장과 데이터베이스 내 저장된 문제문장 중 유사한 부분이 적어도 한 부분 존재하는지 확인하는 제2과정과; 상기 분석된 어학문장 중에서, 상기 데이터베이스 내에 저장되지 않은 단어가 존재하는지 확인하는 제3과정을 포함하는 문장분석단계를 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 방법은 상기 데이터베이스 내 저장된 문제문장 중에서 상기 입력된 어학문장과 적어도 한 부분 유사한 문제문장이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 상기 유사한 문제문장을 수신하여 출력하는 과정을 더 포함하는 제2과정을 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 방법은 상기 분석된 어학문장 중에서 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 단어가 존재하는 경우, 상기 단어를 상기 데이터베이스에 저장하는 과정을 더 포함하는 제3과정을 포함함을 특징으로 한다.
보다 바람직한 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 방법은 상기 어학용 문제문장에 해당하는 보기단어를 생성하는 과정을 더 포함하는 문제생성단계를 포함함을 특징으로 한다.
보다 바람직한 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 방법은 상기 문제생성단계를 거쳐 생성된 어학용 문제문장과 상기 어학용 문제문장의 해당하는 보기단어를 저장하는 데이터베이스 저장단계를 더 포함함을 특징으로 한다.
특히, 본 발명의 특징에 따른 어학문제생성 방법은 상기 입력된 어학문장은 신문기사와 뉴스원고 중 적어도 하나를 입력받음을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명인 어학문제생성 시스템 및 방법은, 최신경향에 따른 단어 및 숙어학습이 가능하고, 다양한 분야의 전문 단어 및 숙어 학습이 가능하도록 하는 효과가 있다.
또한 다양한 분야에서의 정보획득이 가능하고, 사용자의 어학실력 향상에 기여할 수 있다.
본 발명에 따른 어학문제생성 시스템 및 방법에 대한 예는 다양하게 적용될 수 있으며, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 어학문제생성 시스템에 관한 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 어학문제생성 시스템은 문장제공 단말기(100)와, 네트워크(200), 서버(300)를 포함한다.
상기 문장제공 단말기(100)는, 신문기사 및 뉴스원고의 어학문장을 저장하고, 상기 네트워크(200)상으로 상기 어학문장을 제공한다.
상기 네트워크(200)는, 유무선 인터넷, WAN(Wide Area Network), LAN(Local Area Network) 등을 포함하는 다양한 형태의 통신망일 수 있다.
상기 서버(300)는, 상기 네트워크(200)를 통해 문장제공 단말기(100)로부터 어학문장을 수신하고, 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석한 후 이에 기초하여 어학용 문제문장을 생성하는 것으로, 문장입력부(320), 문장분석부(340), 문제생성부(360) 및 데이터베이스 저장부(380)를 포함한다.
상기 문장입력부(320)는, 네트워크(200)를 통해 문장제공 단말기(100)로부터 어학문장을 수신한다.
상기 문장분석부(340)는, 문장입력부(320)에서 수신한 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 그 분석결과를 문제생성부(360)로 출력한다.
상기 문제생성부(360)는, 문장분석부(340)로부터 출력된 분석결과에 기초하여 어학용 문제문장을 생성한다.
상기 데이터베이스 저장부(380)는, 문제생성부(360)로부터 생성된 어학용 문제문장의 유형 및 상기 유형에 해당하는 어학용 문제문장을 저장한다.
이하에서는 순서도를 통해 어학문제생성 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 어학문제를 생성 및 제공하는 서버(300)는 어학문장을 제공하는 문장제공 단말기로부터 상기 어학문장을 수신한다(S310). 여기서 상기 문장제공 단말기로부터 제공되는 상기 어학문장은 신문기사나 뉴스원고 중 어느 일부분의 문장일 수 있다.
한편, 상기 어학문장의 수신은 RSS(Really Simple Syndication 또는 Rich Site Summary)기술을 사용할 수 있다.
상기 RSS 기술이라 함은, 신문기사의 손쉬운 제공 즉, 콘텐츠 수집 및 배급을 위해 고안된 전송규약(Protocol)의 하나로서, XML(eXtensible Markup Language) 기반의 표준 통신 포맷이다. 이러한 구현방식을 통해, 다양한 콘텐츠의 요약, 상호 공유 및 송수신이 가능하다.
상기 콘텐츠에 있어서, 신문기사 및 뉴스원고의 헤드라인 내용만 포함될 수 있고, 상기 신문기사 및 뉴스원고에 대한 링크만 있을 수 있으며, 상기 신문기사 및 뉴스원고가 게시된 사이트의 전체 콘텐츠가 포함될 수 있다.
이와 같은 상기 RSS 기술은 RSS 리더기를 사용하여 상기 신문기사 및 뉴스원고를 웹사이트와 같은 단말기로부터 입력받을 수 있다. 다시 말해, 해당 웹사이트가 업데이트 되었는지 또는 새 글이 올라왔는지 등의 내용을 실시간으로 쉽게 확인할 수 있는 RSS 리더기를 사용함으로써, 보다 빠른 어학문장의 수집이 가능해진다.
서버(300)는 상기 수신한 어학문장을 단어와 상기 단어의 품사 및 문법부분으로 나누어 분석한다(S320). 이 때 품사분별을 수행하는 태거(Tagger)를 사용하여, 수신한 단어에 대해 품사를 표시해둔다.
상기 어학문장을 구성하는 각 단어에 있어서, 특정 단어 하나가 여러 뜻을 내포하는 경우에 대비하여 각 단어의 의미뿐만 아니라, 상기 단어의 품사도 분석한다. 더불어, 상기 어학문장이 포함하는 각 문법에 대한 분석도 수행한다.
특히, 상기 태거를 사용하여 수신한 단어의 품사를 파악함으로써, 품사를 활용한 어학문제 생성이 가능해질 수 있다.
상기 어학문장의 분석이 완료되고 난 후, 그 분석결과와 데이터베이스 내 저장된 문제문장과 비교하는 작업이 수행된다(S330).
먼저, 상기 분석된 어학문장과 상기 저장된 문제문장에서 유사부분이 존재하는지 확인하며(S340), 유사부분이 존재하는 경우, 데이터베이스 내 저장된 기출문제문장을 수신한다(S350). 여기서, 상기 유사부분이라 함은 동일한 뜻을 갖는 단어가 사용되었거나 같은 문법이 사용되는 경우를 예로 들 수 있다.
이와 달리 유사부분이 존재하지 않는 경우, 상기 분석된 어학문장의 단어가 상기 데이터베이스 내 저장된 단어에 포함되어 있는지 여부를 확인한다(S360). 이는 상기 데이터베이스 내 저장되지 않는 단어 즉, 신규단어가 상기 어학문장에 사용되었는지 여부를 확인하기 위해 수행된다.
상기 신규단어가 상기 어학문장에 사용되는 경우, 상기 신규단어를 상기 데이터베이스에 저장한다(S370). 이와 달리 상기 신규단어가 상기 어학문장에 사용되지 않는 경우, 상기 어학문장의 분석결과에 기초하여 어학용 문제문장을 생성한다(S380). 상기 생성된 어학용 문제문장은 빈칸을 포함하는 문제문장이 바람직하다.
특히 어학용 문제문장을 생성함에 있어서, 문제문장을 신규 생성 및 상기 데이터베이스 내에 저장된 기출문제문장 중 적어도 한 문장을 문제문장으로 생성할 수 있다.
이어서, 생성된 문제문장에 해당하는 보기단어를 생성한다(S390). 이 때, 상기 보기단어는 상기 문제문장 내 빈칸으로 비워진 정답단어와 뜻이 비슷하거나, 상기 정답단어의 다른 품사형태를 갖는 단어일 수 있다.
이 때, 도 3을 참조하여 상기 보기단어 생성과정(S390)을 좀 더 자세히 살펴보도록 한다.
인터넷 또는 각종 네트워크를 통해 앞서 생성된 빈 칸이 포함된 문제문장의 정답단어를 포함하는 문서를 검색하고, 문서검색개수를 확인한다(S391). 이 때, 상기 정답단어의 문석검색개수를 ‘n’으로 하도록 한다.
이 후, 상기 정답단어와 다른 품사형태를 갖는 단어 및 유사한 의미를 갖는 후보보기단어를 선택하고, 인터넷 또는 각종 네트워크를 통해 상기 후보보기단어를 포함하는 문서를 검색하고, 문서검색개수를 확인한다(S393). 이 때, 상기 후보보기단어의 문서검색개수를 ‘m’으로 하도록 한다.
인터넷 또는 각종 네트워크에서의 검색결과를 통해 얻은 정답단어의 문석검색개수(n)를 상기 후보보기단어의 문서검색개수(m)로 나누고, 그 나눈값이 사용자가 미리 설정한 임계값보다 작은지를 판단한다(S395).
상기 임계값은 사용자가 생성된 문제문장의 유형 및 정답단어에 따라, 그 값을 달리하여 미리 설정해 놓는 것이 바람직하다. 이로 인해, 사용 빈도수가 낮은 보기단어를 생성하도록 하여, 해당 문제문장에 대해 여러 개의 정답단어가 존재하지 않도록 할 수 있다.
이 때, 정답단어의 문서검색개수(n)를 상기 후보보기단어의 문서검색개수(m)로 나눈 값이 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 후보보기단어로 인한 정답단어가 여러 개 존재할 수 있다고 판단하여 다른 후보보기단어를 선택한다(S397).
이와 달리, 정답단어의 문서검색개수(n)를 상기 후보보기단어의 문서검색개수(m)로 나눈 값이 상기 임계값보다 작은 경우, 상기 후보보기단어를 최종보기단어로 생성한다(S399).
이와 같이 생성된 상기 어학용 문제문장과 상기 어학용 문제문장에 해당하는 보기단어를 데이터베이스에 저장한다(S392). 이 때 생성된 상기 문제문장은 영어공부를 하는 사람들이 많이 응시하는 TOEIC(Test Of English for International Communication)의 문법문제에 해당하는 파트 5에서 출제되는 문제와 유사할 수 있다. 또한 어학용 문제문장 생성동작이 반복수행 될수록 상기 신규단어 저장동작이 반복됨으로써, 다양한 단어를 사용한 어학용 문제문장이 생성될 수 있다.
예를 들어 TOEIC의 경우, 문제출제를 위해 사용하는 분야는 대부분 비즈니스 쪽으로 한정되어 있다. 결국 영어실력향상을 위해 TOEIC 공부만 하게 될 경우, 전반적인 산업 또는 사회에서 많이 사용되거나, 사용자가 속해있는 분야에서 사용되는 정보 및 단어를 따로 익혀야 하는 불편이 따르게 된다.
따라서 사용자가 본 발명을 사용하는 경우, 사용자가 원하는 분야에 해당하는 문제문장을 선택적으로 생성함으로써, 이러한 불편을 해소할 수 있다.
어학문제생성 시스템 및 방법을 제공하는 본 발명은, 신문기사 및 뉴스원고에 기초하여 문제문장을 생성함으로써, 최신경향에 따른 단어 및 숙어학습이 가능할 뿐만 아니라, 다양한 분야의 전문 단어 및 숙어학습이 가능하다는 장점이 있다. 이에 더하여, 다양한 분야에서의 정보획득이 가능하고, 무엇보다 사용자의 어학실력 향상에 기여를 할 수 있다는 장점이 있다.
이상 본 발명에 의한 어학문제생성 시스템 및 방법에 대하여 설명하였다. 이러한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 어학문제생성 시스템에 관한 블록도이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 어학문제생성 방법에 관한 흐름도이고,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 어학문제생성 방법 중 보기단어 생성에 관한 순서도이다.
***도면의 주요부분에 대한 부호의 설명***
100: 문장제공 단말기 200: 네트워크
300: 서버 320: 문장입력부
340: 문장분석부 360: 문제생성부
380: 데이터베이스 저장부

Claims (15)

  1. 네트워크와 연결되어 상기 네트워크상으로 어학문장을 제공하는 문장제공 단말기와;
    상기 네트워크를 통해 문장제공 단말기로부터 제공되는 어학문장을 입력받아 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 분석결과에 기초하여 어학용 문제문장을 생성하는 서버를 포함하는 어학문제생성 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 문장제공 단말기로부터 네트워크를 통해 어학문장을 입력받는 문장입력부와;
    상기 문장입력부로 입력된 어학문장의 단어 및 문법을 분석하고, 그 분석결과를 출력하는 문장분석부와;
    상기 문장분석부에서 분석된 분석결과에 기초하여 빈 칸이 포함된 어학용 문제문장을 생성하는 문제생성부를 포함함을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 문제생성부는 빈 칸이 포함된 어학용 문제문장에 대응하는 보기단어를 더 생성함을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  4. 제2항 또는 3항에 있어서,
    상기 서버는 문제문장의 유형 및 상기 문제문장의 유형에 대응하는 어학문장 중 적어도 하나를 저장하는 데이터베이스 저장부를 더 포함함을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 서버는 상기 문장분석부에서 분석된 단어 및 어학문장에 대해 상기 데이터베이스 저장부 내에 저장된 문제문장과 비교하여 유사한 부분이 없는 경우, 상기 문장분석부로부터 분석된 단어 및 어학문장에 기초하여 문제문장을 생성함을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 서버는 상기 문장분석부에서 분석된 단어 및 어학문장에 대해 상기 데이터베이스 저장부 내에 저장된 문제문장과 비교하여 유사한 부분이 있는 경우, 상기 문장분석부로부터 분석된 단어 및 어학문장에 기초하여 문제문장 생성 및 상기 단어 및 어학문장에 대응하는 상기 데이터베이스 저장부 내에 저장된 문제문장 생성 중 적어도 하나를 수행함을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 문장입력부는 전송규약인 RSS(Really Simple Syndication 또는 Rich Site Summary) 리더기를 거쳐 입력됨을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  8. 제2항에 있어서, 상기 문장분석부는 태거(Tagger)를 사용하여 상기 입력된 어학문장 내 단어에 대한 품사를 분석하고, 상기 입력된 단어에 품사를 표시함을 특징으로 하는 어학문제생성 시스템.
  9. 문장제공 단말기로부터 네트워크를 통해 어학문장을 입력받는 어학문장 수신단계와;
    상기 입력된 어학문장의 단어 및 문법을 분석하는 문장분석단계와;
    상기 분석된 어학문장에 기초하여 빈 칸을 포함하는 어학용 문제문장을 생성하는 문제생성단계를 포함하는 어학문제생성 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 문장분석단계는 상기 어학문장의 단어 및 문법을 분석하는 제1과정과;
    상기 분석된 어학문장과 데이터베이스 내 저장된 문제문장 중 유사한 부분이 적어도 한 부분 존재하는지 확인하는 제2과정과;
    상기 분석된 어학문장 중에서, 상기 데이터베이스 내에 저장되지 않은 단어가 존재하는지 확인하는 제3과정을 포함함을 특징으로 하는 어학문제생성 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제2과정은 상기 데이터베이스 내 저장된 문제문장 중에서 상기 입력된 어학문장과 적어도 한 부분 유사한 문제문장이 존재하는 경우, 상기 데이터베이스로부터 상기 유사한 문제문장을 수신하여 출력하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 어학문제생성 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제3과정은 상기 분석된 어학문장 중에서 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 단어가 존재하는 경우, 상기 단어를 상기 데이터베이스에 저장하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 어학문제생성 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 문제생성단계는 상기 어학용 문제문장에 해당하는 보기단어를 생성하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 어학문제생성 방법.
  14. 제9항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 문제생성단계를 거쳐 생성된 어학용 문제문장과 상기 어학용 문제문장의 해당하는 보기단어를 저장하는 데이터베이스 저장단계를 더 포함함을 특징으로 어학문제생성 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 입력된 어학문장은 신문기사와 뉴스원고 중 적어도 하나를 입력받음을 특징으로 하는 어학문제생성 방법.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101122101B1 (ko) * 2010-07-07 2012-06-14 (주) 능률교육 외국어 학습 서비스 제공방법
WO2014047346A2 (en) * 2012-09-19 2014-03-27 Google Inc. Automatically generating quiz questions based on displayed media content
CN106528530A (zh) * 2016-10-24 2017-03-22 北京光年无限科技有限公司 一种确定句子类型的方法及装置
WO2017142127A1 (ko) * 2016-02-19 2017-08-24 김병인 단어/숙어 시험 문제 출제 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101122101B1 (ko) * 2010-07-07 2012-06-14 (주) 능률교육 외국어 학습 서비스 제공방법
WO2014047346A2 (en) * 2012-09-19 2014-03-27 Google Inc. Automatically generating quiz questions based on displayed media content
WO2014047346A3 (en) * 2012-09-19 2014-06-05 Google Inc. Automatically generating quiz questions based on displayed media content
US9117374B2 (en) 2012-09-19 2015-08-25 Google Inc. Automatically generating quiz questions based on displayed media content
WO2017142127A1 (ko) * 2016-02-19 2017-08-24 김병인 단어/숙어 시험 문제 출제 방법, 서버 및 컴퓨터 프로그램
CN106528530A (zh) * 2016-10-24 2017-03-22 北京光年无限科技有限公司 一种确定句子类型的方法及装置

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