KR20110132726A

KR20110132726A - Language studying system using interface filling blank of sentence

Info

Publication number: KR20110132726A
Application number: KR1020100052211A
Authority: KR
Inventors: 박향희
Original assignee: 박향희
Priority date: 2010-06-03
Filing date: 2010-06-03
Publication date: 2011-12-09
Also published as: KR101184900B1

Abstract

PURPOSE: A language learning system using the interface filling the blank presented in a sentence is provided to enable a learner to fill a blank by making a specific word, a syllable, and a phoneme a blank. CONSTITUTION: A blank generating interface(100) efficiently and automatically generates the blank of a sentence. A language library(10) respectively contains the synonym of a word, a contrast word, a nuance, the subject word of a specific sentence. A sentence presenting module(60) presents a sentence, which contains a blank by the blank generating interface, to a learner. An input module(70) makes the blank of a presented sentence be filled by the learner. An evaluation module(80) evaluates a correct answer for an input word.

Description

LANGUAGE STUDYING SYSTEM USING INTERFACE FILLING BLANK OF SENTENCE}

본 발명은 문장에 제시된 공란을 채우는 인터페이스를 이용한 언어 학습 시스템에 관한 것으로, 보다 상세히는 학습자가 학습하고자하는 언어를 대상으로 문장을 제시하되 문장 내 포함되어 언어 교육을 하고자 하는 단어, 특정 음절, 음소, 즉 타깃 키워드를 공란으로 처리하여 학습자가 문장을 읽고 공란을 채우도록 하여 학습자의 언어 심화 교육을 수행할 수 있도록 하는 언어 학습 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a language learning system using an interface that fills in a space provided in a sentence. More specifically, the presenter presents a sentence for a language that a learner wants to learn, but includes a sentence to include language training, specific syllables, and phonemes. In other words, the present invention relates to a language learning system that enables a learner to read a sentence and fill in the blank by processing the target keyword as a blank so that the learner can further deepen the language.

국어 및 영어와 같은 외국어를 학습하는 방법은 교육의 목적과 대상에 따라 상당히 다양한 종류가 제시되어 있는바, 그 종류가 실로 너무 많다보니 학습자가 이러한 학습방법을 체득하는데 있어서도 적지 않은 시행착오를 겪고 있는 실정이라 할 수 있다.There are many different kinds of methods for learning foreign languages such as Korean and English, depending on the purpose and subject of education. Since there are so many kinds, learners are experiencing trial and error in acquiring such learning methods. It can be said that the situation.

특히 언어 교육은 단순하게 암기 위주로 흘러가는 교육방법을 통해서는 고유의 학습효과를 얻기 힘들다는 특성이 있기 때문에 다양한 문장을 학습자에게 제시하면서 문장에 포함된 단어를 이해하고 문맥을 파악하도록 하는 방식이 널리 이용되고 있다.In particular, language education has a characteristic that it is difficult to obtain a unique learning effect through a simple learning method that flows mainly on memorization. Therefore, a variety of methods for presenting various sentences to learners to understand the words contained in the sentences and to grasp the context are widely used. It is used.

이러한 방식을 따르는 공지의 언어 학습 방법을 예시적으로 몇몇 살펴보면, 문장 내에 특정 단어에 밑줄을 그어 해당 단어가 가지는 의미를 학습자에게 설문으로 제시하거나 아니면 특히 초등학교 저학년을 대상으로 할 때에는 선생님이 불러주는 특정 단어 내지 문장을 받아 적는 방법, 일명 받아쓰기를 수행하는 방법이 이용되고 있음을 알 수 있다.Some examples of well-known language learning methods that follow this approach are to underline a word in a sentence and present the meaning of the word to the learner as a questionnaire, or to a teacher's specific call, especially for lower grades. It can be seen that a method of writing a word or sentence and so-called dictation is used.

그런데 이러한 받아쓰기 학습법은 출제자(테스트를 실행하는 교사)가 불러주는 단어/문장을 학습자가 기계적으로 듣고 받아쓰는 방식을 취하고 있어, 테스트를 실행하는 교사 입장에서는 손쉽게 학습자의 실력을 평가할 수 있다는 장점은 있으나 학습자 입장에서는 학습의 재미를 느끼지 못하고 지루하거나 건조한 상태에서 테스트를 받아야한다는 문제점이 있었다.However, the dictation learning method has a merit in which the learner mechanically listens to and dictates the words / phrases that are called by the questionnaire (the teacher who executes the test). However, the teacher who executes the test can easily evaluate the learner's ability. From the point of view of learners, there was a problem in that they did not feel the fun of learning and had to be tested in a boring or dry state.

즉 초등학교 저학년의 경우 언어의 재미를 느끼도록 하는 것을 병행하면서 언어 학습/평가를 수행하도록 하여 보다 학습 언어에 대한 흥미를 지속적으로 느낄 수 있도록 언어 학습을 수행하는 것이 중요한바, 같은 받아쓰기를 한다 하더라도 주로 교훈이 되거나 교육적 의의가 있는 주제를 가짐과 동시에 감동과 재미 요소를 함께 전달하도록 하는 문장에서 특정 단어를 공란 처리하여 받아쓰기를 수행하는 방식이 더욱 효과적이라 할 수 있을 것이다.That is, in the lower grades of elementary school, it is important to carry out language learning / evaluation while making language fun together, so that you can continuously feel the interest in learning language. It may be more effective to dictate a specific word in a sentence that has a subject that is instructive or educationally meaningful and to convey the elements of emotion and fun together.

이러한 목적을 일부 추구한 발명으로서, 국내 공개특허 제 10-1998-0014531호 '캡션 비디오 CD 재생장치를 이용한 외국어 받아쓰기 학습방법'은 자막이 표시되는 비디오를 재생하는 도중에 자막의 일부를 공란 처리하여 학습자에게 공란을 채우도록 하는 방식을 제공하고 있는 것을 알 수 있다.As a part of the invention in pursuit of this purpose, Korean Patent Publication No. 10-1998-0014531, "Learning a foreign language dictation using a caption video CD player," learners by blanking a part of a subtitle while playing a video in which subtitles are displayed. You can see that it provides a way for people to fill in the blanks.

상기 기술에 의하면, 스토리가 있는 비디오를 시청하는 도중 자연스럽게 외국어 또는 국어에 해당하는 단어를 입력할 수 있도록 하여 학습자가 언어 학습을 수월하게 수행할 수 있도록 하는 특성을 제공하기는 하나, 신속하게 스토리가 진행되는 특성을 가진 영상 재생 도중 공란을 채워야 하기 때문에 오히려 자연스러움이 깨질 뿐 아니라 학습자의 수준을 고려하지 않고 무작위로 공란을 처리하기 때문에 학습자의 수준별 맞춤 학습을 이루기에는 문제가 있다 할 것이다.According to the above technique, while providing a feature that allows a learner to easily perform language learning by naturally entering a word corresponding to a foreign language or a Korean language while watching a video with a story, Because the blanks must be filled in during the playback of the video with the advanced characteristics, the naturalness is not only broken, but because the blanks are randomly processed without considering the level of the learners, there is a problem in achieving the customized learning for each level of the learners.

더 나아가, 아무런 단어를 공란 처리하는 것은 학습 발전에 도움이 되지 않을 뿐 아니라 운영자가 공란 처리가 될 단어를 일일이 지정하여 공란으로 처리하는 방식은 불편할 수밖에 없기 때문에 언어 학습에 도움이 될 수 있는 단어를 자동으로 시스템 차원에서 캐치하여 특정 패턴으로 공란으로 처리함으로써 보다 다양한 문장을 문제화할 수 있도록 할 필요가 따른다.Furthermore, blanking a word is not only helpful for the development of learning, but it is inconvenient for the operator to designate a word to be blank and treat it as blank so that it can be helpful for language learning. There is a need to automatically catch at the system level and to process a wider variety of sentences by blanking them in a specific pattern.

따라서 특정 문장에 포함되어 있는 특정 단어/음절/음소를 공란으로 처리하되, 상기 문제를 해결할 수 있는 신규하고 진보한 언어 학습 시스템의 개발이 필요한 실정이다.
Accordingly, while a specific word / syllable / phoneme included in a specific sentence is processed with a blank, the development of a new and advanced language learning system that can solve the problem is required.

본 발명은 상기 기술의 문제점을 극복하기 위해 안출된 것으로, 학습자에게 재미와 교훈을 부여할 수 있는 동화 등으로 이루어진 문장에서 공란이 될 타깃 키워드를 복수 개로 지정하여 상기 타깃 키워드의 특정 음절, 특정 음소, 타깃 키워드 자체 중 어느 하나를 공란 처리한 다음 학습자에게 해당 공란을 채우고 이를 평가함으로써 학습자의 언어 실력 향상을 추구하도록 하는 언어 학습 시스템을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다.The present invention has been made in order to overcome the problems of the technology, by specifying a plurality of target keywords to be blank in a sentence composed of a fairy tale, etc. that can give the learner fun and lessons, specific syllables, specific phonemes of the target keywords The main objective is to provide a language learning system that allows the learner to seek to improve the language skills by blanking any one of the target keywords themselves and then filling in the blank and evaluating the blank.

본 발명에 따른 다른 목적은 학습자의 수준을 미리 테스트함과 동시에 문장에 포함된 단어의 난이도를 미리 파악한 다음, 학습자 수준에 맞는 문장 내 공란 처리 방식을 제공함으로써 수준별 맞춤 학습을 도모하도록 하는 것이다.Another object of the present invention is to test the level of the learner in advance and at the same time grasp the difficulty of the words contained in the sentence in advance, and to provide a level-specific learning by providing a blank processing method in the sentence for the level of the learner.

본 발명에 따른 또 다른 목적은 문장 내 포함된 여러 단어 중 유사 의미, 홍동되기 쉬운 유사 철자 내지 댓구어를 가지는 단어를 자동으로 타깃 키워드로 지정 및 공란 처리하여 공란 선정에 합리적인 의미를 부여함과 아울러 학습 능력 향상을 추구하도록 하는 것이다.Still another object according to the present invention is to assign a reasonable meaning to the selection of blanks by automatically assigning and blanking a word having similar meanings and similar spelling or opposing words among the words included in the sentence as target keywords. It is aimed at improving learning ability.

본 발명에 따른 추가 목적은 복수 개의 타깃 키워드를 지정한 다음 이 중 일부를 공란으로 처리하되 공란 처리에 특정 패턴을 부여하여 하나의 문장에서 다양한 공란 처리 문장을 도출함으로써 학습자의 반복 학습 내지 등급 별 맞춤 학습 방식을 유도하도록 하는 것이다.
An additional object according to the present invention is to designate a plurality of target keywords and then process some of them as blanks, but give a specific pattern to the blank processing to derive various blank processing sentences from one sentence to learn learners by repeating learning to grade To induce the way.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 문장에 제시된 공란을 채우는 인터페이스를 이용한 언어 학습 시스템은, 특정 학습 언어로 이루어진 상태에서 복수 개의 단어를 포함한 문장을 수준별로 수록한 문장 데이터베이스; 학습 언어에 대한 의미를 각 단어별로 표현한 사전 데이터베이스를 포함하는 언어 라이브러리 및, 상기 문장을 스캔하여 문장을 구성하는 단어와 문단을 인식함과 동시에 단어 개수를 산출하는 문장의 형식적 구조를 파악하는 문장구조 분석모듈과, 상기 문장의 형식적 구조 및 상기 언어 라이브러리를 기준으로 각 단어의 의미에 따라 상기 문장에서 단어 개수 내지 문단 별로 특정 개수의 타깃 키워드를 추출하고 이를 타깃 키워드 데이터베이스로 각 문장 별로 구분 저장하는 타깃 키워드 추출모듈 및, 상기 타깃 키워드 중 일부를 공란 처리하는 공란 처리모듈을 포함하는 공란 생성 인터페이스; 상기 공란 처리된 문장을 학습자에게 제시하는 문장 제시모듈; 입력 수단을 통하여 상기 제시된 문장의 공란에 학습자가 타깃 키워드를 채우도록 하는 입력 모듈; 학습자에 의해 입력된 타깃 키워드에 대한 정답 여부를 평가하는 평가모듈;로 구성된 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the language learning system using the interface to fill in the blanks provided in the sentence according to the present invention, a sentence database containing a plurality of sentences containing a plurality of words in a state consisting of a specific learning language; A language library including a dictionary database representing the meaning of the learning language for each word, and a sentence structure for recognizing the words and paragraphs that form the sentence by scanning the sentence and identifying the formal structure of the sentence that calculates the number of words A target module for extracting a specific number of target keywords for each word count or paragraph from the sentence according to the analysis module and the formal structure of the sentence and the meaning of the language library, and storing the target keywords separately for each sentence in the target keyword database. A blank generation interface including a keyword extraction module and a blank processing module for blank processing of some of the target keywords; A sentence presentation module for presenting the blank processed sentence to a learner; An input module for allowing a learner to fill a target keyword in the space of the sentence provided through an input means; And an evaluation module for evaluating whether the target keyword input by the learner is correct or not.

또한, 상기 시스템은, 특정 설문을 학습자에게 제시하여 테스트를 수행 및 평가하는 테스트 모듈; 상기 테스트 모듈의 테스트 결과에 따라 학습자의 등급을 설정하는 학습자 등급 결정모듈; 상기 설정된 학습자 등급에 따라 상기 문장 데이터베이스에서 수준별 특정 문장을 출력하는 문장 추출모듈;을 포함하고, 상기 공란 처리모듈은, 상기 문장 추출 모듈에서 추출된 문장에서 상기 학습자 등급별로 난이도를 조절하여 공란을 차등 생성하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the system includes a test module for presenting a specific questionnaire to the learner to perform and evaluate the test; A learner grade determining module that sets a learner's grade according to a test result of the test module; And a sentence extraction module for outputting a specific sentence for each level in the sentence database according to the set learner grade, wherein the blank processing module is configured to differentiate the blanks by adjusting the difficulty level for each learner grade in the sentence extracted from the sentence extraction module. Characterized in that it comprises a function to generate.

더불어, 상기 언어 라이브러리는, 의미가 같거나 유사한 단어를 해당 의미 별로 그룹 지정한 유사 의미어 데이터베이스; 및, 철자가 상호 유사하여 의미를 혼동할 수 있는 특정 단어들을 그룹 지정 처리한 유사 철자어 데이터베이스;를 포함하고, 상기 타깃 키워드 추출모듈은, 상기 유사 의미어 데이터베이스를 기준으로 상기 문장 내에서 유사 의미어를 추출하여 이를 상기 타깃 데이터베이스의 일부로 지정하는 유사 의미어 추출부; 상기 유사 철자어 데이터베이스를 기준으로 상기 문장 내에서 유사 철자어를 추출하여 이를 상기 타깃 데이터베이스의 일부로 지정하는 유사 철자어 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The language library may further include a pseudo semantic database in which words having the same or similar meanings are grouped by corresponding meanings; And a similar spelling word database for grouping specific words that may be confused with each other because the spellings are similar to each other. The target keyword extraction module may include a similar meaning in the sentence based on the similar semantic database. A similar semantic extracting unit which extracts a word and designates it as part of the target database; And a similar spelling word extracting unit extracting a similar spelling word from the sentence based on the similar spelling word database and designating the similar spelling word as a part of the target database.

추가적으로, 상기 공란 처리모듈은, 상기 등급 조절부에서 결정한 등급을 기준으로 복수 개의 타깃 키워드 데이터베이스에서 N 개의 타깃 키워드를 선정하여 공란 처리하되, 상기 N 개의 타깃 키워드의 종류를 달리하여 하나의 상기 문장에서 공란 위치가 다른 복수 개의 공란 처리 문장을 형성하는 패턴 설정부;를 포함하고, 상기 문장 제시모듈은, 학습자가 문장 별로 학습하는 회수를 체크하는 체크부를 구비하여, 상기 체크부에 의하여 학습자에게 제시되는 문장의 제시 회수에 따라 상기 패턴 설정부에서 형성한 공란 위치가 다른 복수 개의 공란 처리 문장을 각각 차등 제시하는 것을 특징으로 한다.
In addition, the blank processing module selects N target keywords from a plurality of target keyword databases based on the grade determined by the grade control unit, and processes the blanks, but in one sentence, varying the type of the N target keywords. And a pattern setting unit for forming a plurality of blank processing sentences having different blank positions, wherein the sentence presentation module includes a check unit for checking the number of times the learner learns for each sentence, and is presented to the learner by the check unit. According to the number of times the sentence is presented, a plurality of blank processing sentences having different blank positions formed by the pattern setting unit are characterized by differentially presenting each.

본 발명에 따른 문장에 제시된 공란을 채우는 인터페이스를 이용한 언어 학습 시스템에 의하면,According to the language learning system using the interface to fill in the blanks provided in the sentence according to the present invention,

1) 문장을 구성하는 특정 단어/음절/음소를 공란 처리하고 이를 학습자가 채우도록 하여 학습자가 재미와 흥비를 가지면서 언어 학습을 수행할 수 있도록 하고,1) Blank the specific words / syllables / phonemes that make up a sentence and let the learner fill it so that the learner can learn the language with fun and excitement,

2) 문장 내 단어의 난이도 및 학습자의 언어 실력 수준을 미리 파악하여 학습자의 수준 별 맞춤 학습 방식을 제공할 수 있으며,2) It is possible to grasp the difficulty of the words in the sentence and the level of language skills of the learner in advance to provide a customized learning method for each level of the learner,

3) 문장을 구성하는 2개 이상의 단어 그룹에서 유사 의미, 헷갈리기 쉬운 유사 철자어는 물론 겹받침이 들어간 단어 자체 및 단어 내 겹받침이 있는 위치를 파악하여 이를 자동으로 공란 처리함으로써 키워드가 되는 단머만을 자동 방식으로 공란 처리하여 언어 학습 효과를 배가하도록 함과 동시에, 3) Automatically identify only the short words that become keywords by identifying similar meanings, confusing similar spelling words as well as overlapping words themselves and the position of overlaps in the words in two or more groups of words that make up a sentence. To increase the effectiveness of language learning.

4) 하나의 문장을 가지고도 다양한 패턴 처리 기법에 의하여 서로 다른 공란 위치를 가지는 공란 처리 문장을 생성할 수 있도록 하여 학습자가 반복 문장 학습을 수행할 때에도 지루함을 얻지 않도록 하는 효과를 가진다.
4) Even with one sentence, it is possible to generate a blank processing sentence having different blank positions by various pattern processing techniques so that the learner does not get bored even when performing repetitive sentence learning.

도 1은 본 발명에 따른 문장에 제시된 공란을 채우는 인터페이스를 이용한 언어 학습 시스템이 수행되는 기본적인 절차를 도시한 순서도.
도 2는 본 발명에 따른 시스템의 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에 따른 시스템에서 제시되는 공란을 포함한 문장 양식을 예시적으로 도시한 개념도.1 is a flowchart illustrating a basic procedure of performing a language learning system using an interface for filling in the blanks shown in a sentence according to the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of a system according to the present invention;
3 is a conceptual diagram illustratively showing a sentence style including a space presented in a system according to the present invention.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The accompanying drawings are not drawn to scale and wherein like reference numerals in the various drawings refer to like elements.

본 발명에 따른 시스템은 하드웨어와의 유기적 결합을 통해 실행될 수 있는 환경인 PC 기반 환경, 웹/모바일 기반 환경에서 프로그램 내지 웹 사이트, 모바일 홈 페이지 형태로 구현되는 것은 물론 책자 형태로 구현되는 것도 가능하다.The system according to the present invention may be implemented in a book form as well as in a program or web site or a mobile home page in a PC-based environment, a web / mobile-based environment that can be executed through organic coupling with hardware, and a book form. .

즉, 본 발명의 기술적 사상을 적용한 대상이라면 웹 사이트, 모바일 페이지, 책자, 학습지, 이북(e-book), 인터넷/모바일용 프로그램을 불문하고 본 발명에 따른 기본적 범주에 포함되는 것이 당연하다 할 것이다.
In other words, if the subject of the present invention, the subject matter of the present invention, regardless of web site, mobile page, booklet, study paper, e-book, Internet / mobile program will be included in the basic category according to the present invention. .

도 1은 본 발명에 따른 문장에 제시된 공란을 채우는 인터페이스를 이용한 언어 학습 시스템이 수행되는 기본적인 절차를 도시한 순서도이다.1 is a flowchart illustrating a basic procedure of performing a language learning system using an interface that fills in a blank provided in a sentence according to the present invention.

본 발명에 따른 시스템은 우선 공란을 채운 완전한 문장을 한번 보여준 다음 또는 곧바로 복수 개의 공란이 포함된 문장을 학습자에게 제시한 뒤에 문장 내에 공란에 정답을 입력하도록 하여 전체적인 문장의 흐름 및 주제어 파악은 물론 학습자가 직접 공란을 채우는 방식에 의하여 공란에 해당하는 단어 내지 숙어 등을 보다 잘 기억하도록 하거나 인식할 수 있도록 하는 특성을 제공한다. The system according to the present invention first shows a complete sentence filled with blanks, or immediately after presenting a sentence containing a plurality of blanks to the learner to enter the correct answer in the blanks in the sentence, as well as to learn the flow of the whole sentence and the topic of the learner Provides a feature that allows the user to better remember or recognize words or idioms corresponding to the blanks by filling in the blanks directly.

도 1을 보아 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 시스템은 기본적으로 복수 개의 공란이 포함된 문장을 활자 처리된 책자, 모니터/LCD 화면 등을 통해 학습자에게 제시하고, 입력 수단을 통해 제시된 문장의 공란을 학습자가 채우도록 하며, 학습자가 작성한 공란의 정답을 평가하여 평가 결과에 따라 언어 실력을 향상하기 위한 학습자 지도를 후속적으로 수행할 수 있도록 하는 자료를 생성하는 프로세스로 이루어져 있다.As can be seen from Figure 1, the system according to the present invention is basically presented to the learner through a printed booklet, a monitor / LCD screen, etc. containing a plurality of blanks, the blanks of the sentences presented through the input means It consists of a process of generating data that allows the learner to fill in and evaluates the correct answers in the blanks written by the learner so that they can follow up with the learner to improve their language skills according to the evaluation results.

여기서, 문장은 복수 개의 단어가 수록된 하나의 문단 또는 복수의 문단을 의미하는 것으로 단순한 의미 나열식 내용으로 이루어져 있는 것보다는 스토리를 가진 내용(예를 들어, 동화)으로 이루어지는 것이 학습자의 재미 부여는 물론 주제어 파악 학습 제공을 위해서 바람직하고, 국어는 물론 영어를 비롯한 외국어로 이루어져도 무방하다.Here, a sentence means a paragraph or a plurality of paragraphs in which a plurality of words are recorded. The sentence is composed of a story content (for example, a fairy tale) rather than a simple semantic content. It is preferable for providing the subject grasp learning, and may be made of foreign languages including English as well as Korean.

또한, 문장에서 특정 단어를 공백으로 처리한 일명 '공란(blank)'은 특정 단어를 구성하는 하나 또는 두 개의 음절 내지 겹받침과 같은 특정 음소가 되거나, 아니면 복수 개의 음절로 이루어진 특정 단어 자체가 될 수 있다. 본 발명에서는 상기 공란에 들어가야 할 단어 또는 음절, 음소(받침)을 '타깃 키워드(target keyword)'라고 명명한다.In addition, a 'blank', which is a blank word in a sentence, may be a specific phoneme, such as one or two syllables or overlappings, or a specific word itself consisting of a plurality of syllables. have. In the present invention, words, syllables, and phonemes (supports) to be entered in the blanks are called 'target keywords'.

타깃 키워드는 단순히 무의미하게 지정되는 것이 아니라, 학습자가 주어진 문장에 대한 학습을 통해 언어 실력이 향상될 수 있도록 하기 위한 단어, 음절로 이루어진 것으로, 후술하겠지만 앞선 단어와 유사한 의미를 가진 단어, 철자가 어려운 단어 중 특정 음절, 앞선 단어와 댓구 관계가 되는 단어(댓구어), 문장의 주제가 되는 주제어, 문장의 흐름을 파악하는데 키 포인트가 되는 핵심어 등으로 이루어지며 이러한 타깃 키워드를 추출하는 기능은 공란 생성 인터페이스(100)에서 주관하고, 본 발명의 핵심은 바로 이 타깃 키워드를 지정하여 공란을 생성하는 기술적 특징에 있다 할 것이다.
The target keyword is not simply designated meaninglessly, but is composed of words and syllables so that learners can improve their language skills through learning about a given sentence. It is composed of specific syllables, words that are related to the previous word (the phrase), key words that are the subject of the sentence, and key words that are the key points to understand the flow of sentences.The function of extracting the target keywords is a blank generating interface. Supervised at 100, the core of the present invention is in the technical feature of creating a blank by specifying this target keyword.

타깃 키워드 추출을 기반으로 하는 공란 처리 방식에 대해서는, 시스템 운영자가 미리 공란으로 처리될 단어 내지 음절을 지정하여 공란이 문장 내에서 고정 불변 처리되는 방식을 취할 수도 있는바 이는 주로 공란을 변형하기 어려운 구조로 이루어진 책자 형태로 본 발명에 따른 시스템이 제공될 때 그러하다 할 것이고, 더 나아가 학습자의 수준 또는 학습자가 지루함을 느끼지 않도록 하나의 문장에서도 공란이 변화할 수 있도록 하는 방식을 추구할 수도 있는바 이는 PC 등에서 구현되는 프로그램 형태로 본 발명에 따른 시스템이 제공될 때 더욱 그러하다 할 것이다.For the blank processing method based on the target keyword extraction, the system operator may designate the words or syllables to be treated as blanks in advance so that the blanks are fixed invariably in the sentence. This will be the case when the system according to the present invention is provided in a book form consisting of, and furthermore, the level of the learner or the learner may seek a way to change the blank so that the learner does not feel bored. This is even more so when the system according to the present invention is provided in the form of a program implemented in a PC or the like.

본 발명에 따른 시스템에서 이러한 공란은 시스템 운영자의 의도에 따라 문장의 특정 단어를 지정하여 처리되는 것이 가능하나, 더 나아가 문장의 구조를 분석 및 파악하여 단어 간 연관관계, 학습자의 수준 등에 따라 문장 내 타깃 키워드를 지정하여 해당 타깃 키워드를 공란으로 처리하는 인터페이스를 제공하는 것을 주요 특성으로 한다.
In the system according to the present invention, such a blank can be processed by designating a specific word of a sentence according to the intention of the system operator. Furthermore, by analyzing and grasping the structure of the sentence, the sentence can be processed according to the relationship between words and the level of the learner. Its main feature is to specify a target keyword and to provide an interface for blanking the target keyword.

도 2는 본 발명에 따른 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram showing the configuration of a system according to the present invention.

도 2를 보아 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 시스템은 문장의 공란을 체계적이고 효율적으로 자동 생성하는 기능을 구비한 공란 생성 인터페이스(100), 단어의 유사어/댓구어/뉘앙스/특정 문장의 주제어 등을 각각 수록한 다양한 데이터베이스를 포함한 언어 라이브러리(10), 상기 공란 생성 인터페이스(100)에 의하여 공란 처리된 문장을 학습자에게 제시하는 문장 제시모듈(60), 제시된 문장의 공란을 학습자에 의하여 채우도록 하는 툴을 제공하는 입력 모듈(70), 학습자가 입력한 단어에 대한 정답 여부를 평가하는 평가모듈(80)로 구성되어 있고, 더 나아가 학습자의 수준을 미리 테스트하여 수준에 맞는 공란 처리된 문장을 제시하도록 하기 위한 테스트 모듈(120) 및 학습자 등급 결정 모듈(130)을 구비하고 있다.
As can be seen from Figure 2, the system according to the present invention is a blank generating interface 100 having a function for automatically and automatically generating the blank of the sentence, the synonym / the phrase / nuances of the word / the specific word of a specific sentence, etc. A language library including various databases each containing a 10, a sentence presentation module 60 for presenting a blank sentence to the learner by the blank generation interface 100, the learner to fill in the blank of the presented sentence by the learner The input module 70 provides a tool, and an evaluation module 80 evaluating whether the learner inputs a correct answer. Furthermore, the learner's level is tested in advance to present a blank sentence corresponding to the level. The test module 120 and the learner grading module 130 are provided.

도 3은 본 발명에 따른 시스템에서 제시되는 공란을 포함한 문장 양식을 예시적으로 도시한 개념도이다.3 is a conceptual diagram illustrating a sentence style including a space provided in a system according to the present invention.

이하, 첨부된 도 2,3을 참조하여 본 발명을 이루는 구체적인 구성을 상술하기로 한다.
Hereinafter, a detailed configuration of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3.

본 발명에 따른 공란 생성 인터페이스(100)는 제시된 문장의 구조를 분석하여 문장을 구성하는 단어 간의 연관관계 및 단어에 포함된 특정 음절, 음소의 특성 및 주제어에 따라 문장의 특정 단어 내지 특정 음절을 공란 처리하는 기능을 제공한다.The blank generating interface 100 according to the present invention analyzes the structure of a given sentence and blanks a specific word or a specific syllable of a sentence according to a relationship between words constituting the sentence and specific syllables, phoneme characteristics, and subject matter included in the word. Provides the ability to handle

즉, 공란 생성 인터페이스(100)는 시스템 운영자에 의하여 미리 지정된 단어 및 음절은 물론 문장/단어의 특정 구조를 파악하여 하나의 문장 내에서 여러 패턴으로 공란을 처리할 수 있도록 하는 기능을 수행하는 것이다.That is, the blank generating interface 100 performs a function of processing the blanks in various patterns in one sentence by identifying a specific structure of a sentence / word as well as a word and syllable designated in advance by the system operator.

이러한 공란 생성 인터페이스(100)는 문장 데이터베이스(20), 주어진 문장의 형식적 구조를 분석하는 문장 구조 분석모듈(30), 학습 언어의 특성 관계(유사어, 댓구어 등)를 수록한 언어 라이브러리(10), 상기 언어 라이브러리(10)를 통해 주어진 문장의 실질적 구조, 즉 문장을 구성하는 단어 자체 내지 단어 간 연관관계를 분석하여 타깃 키워드를 추출하여 이를 해당 문장에 종속되도록 저장하는 타깃 키워드 추출모듈(40), 상기 타깃 키워드를 공란 처리하는 공란 처리모듈(50)을 기본적으로 포함하고 있고, 더 나아가 학습자의 수준 내지 문장의 반복 학습 여부에 따라 문장 내 공란의 변화를 부여하는 공란 변화모듈(110)을 포함한다.
The blank generation interface 100 may include a sentence database 20, a sentence structure analysis module 30 for analyzing a formal structure of a given sentence, and a language library 10 containing characteristic relations (similar words, idioms, etc.) of a learning language. The target keyword extraction module 40 analyzes the actual structure of the given sentence through the language library 10, that is, the words themselves or the relations between the words constituting the sentence, extracts the target keyword, and stores the target keyword to be dependent on the sentence. It basically includes a blank processing module 50 for blank processing of the target keyword, and further includes a blank change module 110 for changing a blank in a sentence according to a learner's level or whether a sentence is repeated learning. do.

우선, 문장 데이터베이스(20)는 학습이 수행되는 배경, 즉 공란으로 처리되는 특정 단어 내지 음절을 수록한 하나 또는 복수 개의 문단으로 이루어진 문장을 수준별(이는 후술할 학습자의 등급과 연관됨), 주제별, 스토리별 등의 다양한 카테고리에 의하여 분류한 다음 데이터베이스로 처리되어 수록된 것으로서, 여기서 각각의 문장은 앞서 말한 바와 같이 학습자의 재미와 정서를 고려하여 동화와 같이 특정 스토리를 가지도록 이루어지는 것이 바람직하다.First, the sentence database 20 is based on the background in which the learning is performed, that is, a sentence composed of one or a plurality of paragraphs containing specific words or syllables that are processed as blanks (this is related to the learner's grade to be described later), themes, It is classified into various categories such as story and then processed into a database, where each sentence is preferably made to have a specific story like a fairy tale in consideration of the fun and emotion of the learner as described above.

즉, 본 발명에 따른 시스템을 이용하는 학습자의 대상은 특별히 한정되지는 않으나 국어를 예를 들어 설명하자면 국어의 경우 철자 연습을 위한 받아쓰기, 의미 연습 등의 기본적인 단어의 특성을 학습하는 연령대가 주로 초등학생이라 할 수 있기 때문에 초등학생의 정서와 재미를 고려하여 재미, 감동 등의 특정 의미를 부여할 수 있는 스토리를 가진 창작동화, 명작동화와 같은 것으로 이루어지는 것이 바람직하다.That is, the subject of the learner using the system according to the present invention is not particularly limited. However, in the case of Korean, the primary age is mainly for elementary school students who learn the characteristics of basic words such as dictation and semantic practice for spelling practice. Because it can be done, it is desirable to be made of creative fairy tales, famous fairy tales with stories that can give specific meanings such as fun and emotion in consideration of the emotion and fun of elementary school students.

또한 문장의 길이 역시 특정 길이에 한정되지는 않으나 수준별로 문장의 길이를 조절하여 예를 들어 초등학교 2학년 수준을 위한 문장일 경우에는 단어의 난이도 선정은 물론 문장 내 단어 수가 너무 많아 학습자가 지루함을 느끼거나 싫증이 일어나지 않도록 한다.In addition, the length of the sentence is also not limited to a specific length, but by adjusting the length of the sentence by level, for example, if the sentence for the second grade of elementary school, the difficulty of the choice of words, as well as the number of words in the sentence, learners feel bored Do not get tired of doing so.

더불어, 본 발명에서 사용되는 문장은 가급적 다양한 유사어, 댓구어, 틀리기 쉬운 철자를 포함한 단어가 풍부하게 구성되어 있는 것이 하나의 문장을 통해 학습 효과를 배가함과 동시에 다양한 공란 처리 방식을 부여하기 위해서 보다 바람직하다 할 것이다.In addition, the sentence used in the present invention is composed of abundant words including various similar words, idioms, and misspellings as much as possible in order to double the learning effect through one sentence and to give various blank processing methods. It would be preferable.

이러한 문장은 미리 학습자의 학년, 연령대 별로 구성되어 학습자의 학년, 연령에 따라 선택적으로 제시될 수도 있으나 우선 학습자의 수준을 파악하여 학습자의 수준에 따라 같은 연령이라도 문장을 차등 제시하는 방법을 추구할 수 있으며 이는 후술하도록 한다.These sentences may be composed of students' grades and age groups in advance, and may be selectively presented according to the students' grades and ages. However, first of all, the students may pursue a method of differentially presenting sentences even at the same age according to the learners' level. This will be described later.

본 발명에서 제시된 각각의 문장에는 후술할 공란 생성 인터페이스(100)를 통해 필수적으로 타깃 키워드 데이터베이스가 포함된다.
Each sentence presented in the present invention essentially includes a target keyword database through the blank generation interface 100 to be described later.

언어 라이브러리(10)는 학습 언어(예를 들어, 국어)의 의미와 철자를 기반으로 문장 내 포함된 단어에서 타깃 키워드를 추출할 수 있는 기반을 제공하는 것으로, 국어를 예를 들자면 국어사전, 유사어 사전과 같이 이미 알려진 사전이 데이터베이스 처리(즉, 사전 데이터베이스)되어 있는 것은 물론 댓구어 뉘앙스와 같이 특정 숙어만을 별도로 수집한 관용구 데이터를 포함한 개념으로 이해할 수 있는바, 구체적으로 유사 의미어 데이터베이스(11), 유사 철자어 데이터베이스(12), 댓구어 데이터베이스(13), 뉘앙스 단어 데이터베이스(14) 등을 포함하고 이는 후술할 타깃 키워드 추출모듈(40)과 더불어 설명하도록 한다.
The language library 10 provides a basis for extracting a target keyword from a word included in a sentence based on the meaning and spelling of a learning language (for example, Korean), and for example, a Korean dictionary or a similar language. It is understood that not only a dictionary known as a dictionary is processed in a database (i.e., a dictionary database) but also a idiom data including only a specific idiom such as the idiom nuance. , A similar spelling word database 12, an idiom database 13, a nuance word database 14, and the like, which will be described together with a target keyword extraction module 40 to be described later.

문장구조 분석모듈(30)은 주어진 문장의 형식적 구조를 파악하는 기능을 수행하는 것으로서, 구체적으로는 스캔부(31), 문자 인식부(32), 문단 인식부(33), 단어 개수 파악부(34), 단어 수준 파악부(35)를 포함한다.The sentence structure analysis module 30 performs a function of identifying a formal structure of a given sentence, and specifically, a scan unit 31, a character recognizer 32, a paragraph recognizer 33, and a word count determiner ( 34), word level grasping section 35 is included.

스캔부(31)는 주어진 문장을 스캔 처리하는 것으로 구체적으로는 유사어 및 댓구어 등을 파악하기 위해 미리 문장에 포함되어 있는 단어를 포팍하기 위하여 문장 전체를 스캐닝 처리하여 스캔 데이터를 별도로 저장 및 보관하는 역할을 가진다.The scan unit 31 scans a given sentence. Specifically, the scan unit 31 scans the entire sentence in order to pop a word included in the sentence in order to identify similar words and phrases, and stores and stores the scan data separately. Has a role.

문자 인식부(32)는 OCR 기능을 포함하여 상기 스캔부(31)에서 생성한 스캔 데이터를 분석하여 각각의 문자, 복수 문자(음절)로 이루어진 단어를 파악하는 역할을 수행한다.The character recognizer 32 analyzes the scan data generated by the scan unit 31 including the OCR function to identify each character and a word composed of a plurality of characters (syllables).

문단 인식부(33)는 복수 개의 문단(paragraph)으로 이루어진 문장에서 각각의 문단을 구분하여 인식하는 기능을 제공한다.The paragraph recognition unit 33 provides a function of distinguishing each paragraph in a sentence composed of a plurality of paragraphs.

구체적으로 줄이 바뀐 지점을 기준으로 문단을 구별하거나, 마침표를 기준으로 문단을 구별하는 방식을 이용할 수 있으며 이와 같이 문단을 구별하는 이유는 공란 개수를 균등하고 균형성 있게 설정하도록 하는 기준을 제시하기 위함인바, 예를 들어 1개 문단 내에 공란이 2-3개 포함되도록 설정하도록 하는 기준을 제시할 수 있기 위함이고 더불어 특히 댓구어의 경우 하나의 문단 내에서 선행 단어와 댓구가 되는 단어를 찾을 수 있도록 하기 위한 일명 검색 범위를 지정하기 위해서이다.Specifically, paragraphs may be distinguished based on line breaks, or paragraphs based on periods, and the reason for distinguishing paragraphs may be to provide a criterion for setting the number of spaces to be equal and balanced. For example, it is possible to provide a criterion to set two or three blanks in one paragraph, and especially in the case of idioms, it is possible to find the preceding word and the phrase in one paragraph. To specify a so-called search range to ensure that

즉, 공란 분배는 특정한 룰에 종속될 필요는 없지만 문장 전체로 보았을 때 균등하게 공란이 분포되도록 하기 위해서는 문장을 특정 기준에 의거하여 분할할 필요가 있는데 기 기준 중 바람직한 기준으로 문단 별 분할 방식을 제공하는 것이다.In other words, the space distribution does not need to be subject to a specific rule, but it is necessary to divide the sentences based on a specific criterion in order to distribute the space evenly when viewed as a whole sentence. It is.

단어 개수 파악부(34)는 문장 전체 또는 문단 별로 포함된 단어의 개수를 파악하는 기능을 수행하는 것으로, 이 역시 공란을 단어의 개수에 따라 균형적으로 설정하도록 하는 기준을 제시한다.The word count grasping unit 34 performs a function of grasping the number of words included in the entire sentence or each paragraph, and this also presents a criterion for setting the spaces in a balanced manner according to the number of words.

단어 수준 파악부(35)는 문장의 단어의 수준, 즉 예를 들어 학년별 수준을 언어 라이브러리(10) 내지 문장 구조 분석모듈(30)에 속한 단어 수준 데이터베이스(15)를 통해 판단하여 문장의 단어를 수준 별로 구분 지정할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.The word level determining unit 35 determines the word level of the sentence, that is, the grade level, for example, through the word level database 15 belonging to the language library 10 or the sentence structure analysis module 30 to determine the word of the sentence. This function allows you to specify the level by level.

여기서, 단어 수준 데이터베이스(15)는 각각의 단어에 미리 등급, 즉 난이도를 설정하여 각각의 단어에 난이도 코드를 부여한 데이터베이스, 즉 사전 데이터베이스의 개량 버전과 같은 것을 의미하는 것으로, 마치 1~9급으로 지정된 한자의 등급과 같이 "길다"는 초등학교 1학년 수준(예를 들어, 문자와 숫자의 조합으로 이루어진 난이도 코드 F2), "고취"는 초등학교 6학년 수준(예를 들어, 난이도 코드 C5)과 같이 각 단어의 의미에 대해 등급을 지정한 데이터베이스를 의미한다.Here, the word level database 15 is a database that has given a difficulty code to each word by setting a grade, that is, a difficulty level, to each word, that is, the same as an improved version of the dictionary database. As with the designated kanji level, "long" means first grade level of elementary school (for example, difficulty code F2, which is a combination of letters and numbers), and "inspire" means sixth grade level of elementary school (for example, difficulty code C5). Refers to a database rated for the meaning of each word.

즉, 단어 수준 파악부(35)는 이러한 단어 수준 데이터베이스(15)를 통하여 문장 내 단어 각각에 대한 수준, 즉 난이도를 파악하고 이를 수준 별로 별도 그룹 처리하여 저장하며, 더 나아가 수준 별로 그룹 처리된 단어의 각 그룹 별 개수를 파악하여 전체 문장의 전체 수준(난이도)을 판단할 수 있는 지표를 제공하기도 한다.That is, the word level grasping unit 35 grasps the level, that is, the difficulty level, for each word in the sentence through the word level database 15, and stores them by grouping them by level and further grouping the words by level. It also provides an indicator to determine the overall level (difficulty level) of all sentences by identifying the number of groups in each group.

이와 같은 구성으로 이루어진 문장구조 분석모듈(30)은 문장의 형식적 구조를 파악하여 문장의 실질적 구조를 분석할 수 있는 전제 조건을 제시함과 아울러 공란을 균형적으로 설정하기 위한 환경을 제공하는 역할을 수행하며, 문장의 단어가 변경되지 않은 이상은 하나의 문장에 대해서 문장구조 분석모듈에 의한 문장 구조 분석은 1회만 수행하여도 충분하다 할 것이다.
The sentence structure analysis module 30 having such a configuration serves to provide an environment for balancing the spaces and suggesting prerequisites for analyzing the actual structure of the sentence by grasping the formal structure of the sentence. As long as the words of the sentence have not been changed, sentence structure analysis by the sentence structure analysis module for one sentence may be sufficient.

본 발명에 따른 타깃 키워드 추출모듈(40)은 상기 문장구조 분석모듈(30)에 의하여 파악된 문장의 형식적 구조를 기반으로 각 단어 간 연관관계, 문장 내에서 핵심 단어가 되는 핵심어 내지 주제어를 파악 내지 지정하여 공란 처리를 해야 할 타깃 키워드를 선별하는 기능, 즉 문자의 실질적인 구조를 파악하는 기능을 수행하는 것으로, 이 역시 하나의 문장에서 1회의 타깃 키워드 추출을 통해 타깃 키워드 데이터베이스(90)를 생성하는 역할을 하기 때문에 문장을 제시할 때마다 수행되는 것이 아니라 문장 당 1회의 구동으로 충분한 모듈이라 할 수 있다. The target keyword extraction module 40 according to the present invention may identify the key word or the main word that becomes a key word in a relationship between each word and a key word based on the sentence structure identified by the sentence structure analysis module 30. This function performs a function of selecting a target keyword to be designated and subjected to blank processing, that is, a function of identifying the actual structure of a character, which also generates the target keyword database 90 through one target keyword extraction in one sentence. Because it plays a role, it is not performed every time a sentence is presented, but a module sufficient for one drive per sentence.

타깃 키워드 추출모듈(40)은 문장에 포함되어 있는 복수 개의 단어 중 랜덤 방식으로 몇몇 단어를 뽑아 이를 타깃 키워드로 지정하는 방식을 위할 수 있으나, 이 경우 효율적인 학습 효과를 거두기 힘들 수 있기 때문에 타깃 키워드 선정에 있어서 특정한 이유를 제시하고자 하며, 이러한 특정 기준에 의하여 선정 기능을 하는 세부 구성을 포함한다.The target keyword extraction module 40 may be for a method of selecting several words from a plurality of words included in a sentence in a random manner and designating them as target keywords, but in this case, the target keyword may be difficult to obtain an effective learning effect. In order to present a specific reason, a detailed configuration for selecting functions based on these specific criteria is included.

이를 위해, 타깃 키워드 추출모듈(40)은 구체적으로 유사 의미어 추출부(41), 유사 철자어 추출부(42), 댓구어 단어 추출부(43), 뉘앙스 단어 추출부(44), 겹받침 추출부(45), 주제어 추출부(46), 저장부(47)로 구성되어 있다.To this end, the target keyword extraction module 40 specifically includes a similar semantic extracting unit 41, a similar spelling word extracting unit 42, a phrase word extracting unit 43, a nuance word extracting unit 44, and overlapping extraction. It is composed of a unit 45, a main word extraction unit 46, and a storage unit 47.

유사 의미어 추출부(41)는 언어 라이브러리(10)의 유사 의미어 데이터베이스(11)를 기준으로 문장 내에 포함된 단어에서 같거나 유사한 의미를 가진 단어를 추출하는 기능을 수행한다.The similar semantic extraction unit 41 performs a function of extracting words having the same or similar meanings from the words included in the sentences based on the similar semantic database 11 of the language library 10.

앞서 언급한 바와 같이, 유사 의미어 데이터베이스(11)는 학습언어(예들 들어, 국어)의 단어 의미가 같거나 유사한 단어를 수록한 데이터베이스를 의미하는 것으로, 가령 '아름답다', '아름답게', '아름다운'과 같은 파생어는 '예쁘다', '예쁘게', '예쁜'과 같은 유사 의미어와 같은 그룹에 속하도록 구분 지정을 한 것을 말한다.As mentioned above, the pseudo semantic database 11 refers to a database containing words having the same or similar words in the learning language (eg, Korean), such as 'beautiful', 'beautiful', 'beautiful' Derivatives such as 'define' belong to the same group as similar semantics such as 'pretty', 'pretty', 'pretty'.

즉, 유사 의미어 추출부(41)는 상기 스캔부(31)를 통해 스캔된 데이터에서 선행 단어와 유사한 유사 의미어를 추출하여 이를 하나의 그룹으로 지정하여 타깃 키워드 데이터베이스(90)의 일종인 일명 유사 의미어 타깃 키워드 데이터베이스(91)로 지정하는 기능을 수행한다.That is, the similar semantic extracting unit 41 extracts the similar semantic similar to the preceding word from the data scanned by the scanning unit 31 and designates it as a group so that it is a kind of target keyword database 90. A function that designates the pseudo semantic target keyword database 91 is performed.

이러한 유사 의미어에 해당하는 단어가 공란으로 처리되어 학습자가 이에 정답을 입력하는 경우에는 반드시 원래의 단어가 아닌 유사한 의미를 가진 단어를 채워도 정답으로 인정하도록 한다.If the word corresponding to the similar semantic word is processed as a blank, and the learner inputs the correct answer, the correct answer may be recognized even if the word having the similar meaning is filled instead of the original word.

유사 철자어 추출부(42)는 언어 라이브러리(10)에 포함되어 있는 유사 철자어 데이터베이스(12)를 통해 철자가 유사한 단어를 추출하여 별도의 그룹(유사 철자어 타깃 키워드 데이터베이스(92))으로 지정하는 역할을 한다.The similar spelling word extracting unit 42 extracts the similarly spelled words through the similar spelling database 12 included in the language library 10 and designates them as a separate group (similar spelling target keyword database 92). It plays a role.

예를 들어, 유사 철자어라 함은 잊다/잃다, 벌이다/벌리다, 너머/넘어와 같은 단어는 실제 언어 구사 및 문장 표현 시에 학습자가 자주 실수를 하거나 헷갈려하는 단어에 해당하는 것으로, 유사 철자어 추출부(42)는 이러한 상호 철자가 받침 하나 차이 또는 발음이 유사하나 철자가 다른 단어를 수록한 유사 철자어 데이터베이스(12)를 기준으로 문장 내에서 유사 철자어를 추출하여 이를 유사 철자어 타깃 키워드 데이터베이스(92)로 저장 처리하는 기능을 한다.For example, words such as forget / lose, earn / break, and beyond / over are similar spelling words that correspond to words that learners frequently make mistakes or confuse when expressing real language and sentences. The part 42 extracts a similar spelling word from a sentence based on a similar spelling database 12 containing words that are similar to each other or have similar but different spellings. A function of storing processing is performed at 92.

여기서, 유사 철자어는 사전을 예를 들어 설명하면 어느 하나의 단어는 그 앞선 단어, 뒤에 제시되는 단어(예를 들어, 가련, 가렴, 가령)와 늘 유사 철자를 가지게 되는데, 본 발명에서 의미하는 유사 철자어는 사전에 표현된 모든 단어를 대상으로 하였다기보다 주로 의미가 비슷하되 철자가 달라 학습자가 자주 헷갈려하는 단어만을 특정하게 선정된 것을 의미한다고 이해할 수 있다. Here, when the similar spelling is described using a dictionary as an example, any one word always has a similar spelling with the preceding word and the word (for example, pretty, pretty, etc.), which is similar in the present invention. Rather than targeting all words represented in the dictionary, the spelling word can be understood to mean that only words that are similar in meaning but different in spelling are specifically selected for words that are often confused by learners.

뉘앙스 단어 추출부(44)는 상기 유사 의미어와는 약간 차별이 되는 것으로, 의미가 거시적으로는 유사하나 미시적으로는 차이를 가지는 단어를 별도 데이터베이스 처리한 뉘앙스 데이터베이스(14)를 언어 라이브러리(또는 유사 의미어 데이터베이스의 하위 카테고리로 수록)에 포함하도록 하고 이를 기준으로 뉘앙스 단어를 추출하는 기능을 수행하는 것으로, 예를 들어 한산하다/한가하다, 외가/외척과 같은 단어를 뉘앙스 차이를 가지는 단어로 설정하여 이러한 뉘앙스 차이가 있는 단어를 뉘앙스 단어라 명명하여 이를 역시 타깃 키워드 데이터베이스(90)의 일종인 뉘앙스 단어 타깃 키워드 데이터베이스(94)로 지정하는 역할을 한다.The nuance word extracting unit 44 is slightly different from the similar semantic. The language library (or similar semantics) includes the nuance database 14 which separately processes words having similar macroscopic meanings but microscopic differences. The sub-categories of the database, and extract the nuance words based on the sub-categories of the database. The nuance word is named as a nuance word and serves as a nuance word target keyword database 94 which is also a kind of target keyword database 90.

댓구어 추출부(43)는 역시 언어 라이브러리(10)에 속한 댓구어 데이터베이스(13)를 기준으로 문장 내 댓구어를 추출하여 이를 댓구어 타깃 키워드 데이터베이스(93)로 지정 내지 생성하는 기능을 수행하는 것으로, 댓구어 데이터베이스(13)라 함은 가령 "결코 ~ 아니다", " 왜냐하면 ~ 때문이다.", "모름지기 ~ 해야 한다.", "마치 ~ 듯"과 같이 상호 댓구가 되어 같이 사용되는 관용구를 별도의 데이터베이스로 처리하여 언어 라이브러리(10)의 일 종류로 수록한 것을 의미한다.The phrase extraction unit 43 extracts the phrase in the sentence based on the phrase database 13 belonging to the language library 10, and designates or generates the phrase in the phrase target keyword database 93. The phrase database 13 refers to idioms that are used together with each other, such as "never" or "because of", "because they don't know", or "as if". This means that the data is processed as a separate database and recorded as one kind of language library 10.

이러한 댓구어는 학습자가 단어 사용 범례를 향상하도록 하기 위해 필수적으로 수행되어야 하는 단어로서, 댓구어 추출부(43)는 예를 들어 2개의 단어로 구성된 댓구어에서 앞선 제 1 단어가 등장하였을 때 뒤따른 제 2 단어를 찾아 제 1,2 단어를 댓구어 타깃 키워드 데이터베이스(93)로 지정하는 역할을 담당한다.These idioms are words that must be performed in order to enhance the word usage legend for the learner, and the idiom extracting unit 43 is the second word that appears when the first word appears in the idiom consisting of two words, for example. It finds 2 words, and assigns the 1st and 2nd words to the target word target keyword database 93. As shown in FIG.

겹받침 추출부(45)는 단어의 받침이 겹받침, 즉 ㄲ, ㅃ과 같은 동일 자음으로 이루어진 겹받침, ㅲ, ㅺ과 같이 서로 다른 자음으로 이루어진 겹받침을 포함한 단어를 추출하고 더 나아가 해당 겹받침이 위치한 단어의 위치(즉 '가엾다'의 경우 해당 단어에서 2번째 음절의 받침이라는 식)까지 파악하는 역할을 수행한다.The overlap extracting unit 45 extracts a word including a layer of overlapping words, that is, a layer of overlapping consonants such as ㄲ and ,, and a layer of overlapping consonants such as ㅲ and 하고. It also plays the role of identifying the location (that is, the support of the second syllable in the word in the case of 'thin').

이러한 겹받침은 특히 초등학생들이 받아쓰기를 할 때 자주 실수를 하는 단어로서 겹받침 추출부(45)는 1차적으로 겹받침이 들어간 단어를 무조건 추출하는 방식을 취한 다음, 2차적으로 등급 기준으로 보았을 때 특히 어렵거나 실수가 있을 수 있는 단어를 추출하여 최종적으로 겹받침 타깃 키워드 데이터베이스(95)로 지정 내지 셍성하는 기능을 수행한다.This overlap is a word that is often mistaken especially when elementary school students dictate, and the overlap extracting unit 45 first takes a method of unconditionally extracting a word having overlapping, and then it is particularly difficult when viewed in terms of the second grade. Extracts a word that may be a mistake and finally assigns or generates a word to the overlap target keyword database 95.

주제어 추출부(46)는 문단, 또는 전체 문장을 기준으로 핵심이 되는 단어 내지 주제를 수록한 단어를 추출하는 것으로 이는 문장 내에 기 설정되어 포함된 주제어 데이터베이스(21)를 기준으로 추출하는 방식을 취한다.The main word extracting unit 46 extracts a word or a topic including a key word based on a paragraph or an entire sentence, which is extracted based on the main word database 21 included in the sentence. do.

즉, 시스템 운영자가 해당 문장에서 주제로 평가될 수 있는 단어를 미리 지정하여 이를 주제어로 수동 설정한 주제어 데이터베이스(21)를 문장 데이터베이스(20)의 각각의 문장 내에 하위 카테고리로 설정하여 연동성을 부여하도록 하고, 이러한 주제어 데이터베이스(21)에 각 문장 별로 수록된 주제어를 주제어 추출부(46)는 주제어 타깃 키워드 데이터베이스(96)로 지정하는 기능을 수행한다.That is, the system operator pre-specifies a word that can be evaluated as a subject in the sentence, and sets the subject database 21 manually set as the subject as a subcategory in each sentence of the sentence database 20 to give interoperability. In addition, the main word extracting unit 46 assigns the main word recorded for each sentence in the main word database 21 to the main word target keyword database 96.

저장부(47)는 상술한 각 구성에서 추출된, 즉 각 목적별로 하위 그룹을 이루는 각각의 타깃 키워드 데이터베이스(91 내지 96)를 하나 상위 그룹으로 지정된 데이터베이스로 체계화하여 최종적으로 타깃 키워드 데이터베이스(90)를 생성하는 기능을 수행한다.The storage unit 47 organizes each of the target keyword databases 91 to 96, which are extracted from the above-described configurations, that is, a subgroup for each purpose into a database designated as one upper group, and finally, the target keyword database 90 Performs the function of generating it.

즉, 본 발명에 따른 타깃 키워드 추출모듈(40)에 의하여 본 발명에 따른 시스템에서 제시되는 모든 문장은 타깃 키워드 데이터베이스(90)를 수록하게 되고 이러한 타깃 키워드 데이터베이스(90)에 대한 추출 작업은 각 문장 당 1회의 작업으로 충분하기 때문에 실제 문장에서 공란을 형성할 때 많은 시간이 소요되거나 데이터 처리에 따른 과부하가 걸리는 문제를 방지할 수가 있다.
That is, all sentences presented in the system according to the present invention by the target keyword extraction module 40 according to the present invention include the target keyword database 90, and the extraction operation for the target keyword database 90 is performed by each sentence. One task per task is enough to avoid the problem of time-consuming or empty data processing.

본 발명에 따른 공란 처리모듈(50)은 상기 문장구조 분석모듈(30)과 타깃 키워드 추출모듈(40)에 의하여 파악, 추출된 근거를 통해 문장 내의 타깃 키워드를 브랭크 처리, 즉 공란을 설정하도록 하는 기능을 제공하는 것으로, 구체적으로 개수 설정부(51), 등급 조절부(52), 패턴 설정부(53), 공란 처리부(54)로 구성되어 있다.The blank processing module 50 according to the present invention is configured to blank the target keyword in a sentence, that is, set a blank, on the basis of the grasp and extracted by the sentence structure analysis module 30 and the target keyword extraction module 40. The number setting unit 51, the grade adjusting unit 52, the pattern setting unit 53, and the blank processing unit 54 are provided.

개수 설정부(51)는 전체 문장 또는 문단 별로 설정될 공란의 개수를 설정하는 기능을 제공한다.The number setting unit 51 provides a function of setting the number of blanks to be set for each sentence or paragraph.

이 때, 공란 개수 기준은 단어의 등급 별, 전체 문장/문단 내 포함된 단어 개수에 따라 다양한 방식으로 설정이 될 수 있다.In this case, the blank number criterion may be set in various manners according to the number of words included in each word / paragraph of the word grade.

등급 조절부(52)는 추출된 타깃 키워드의 등급을 설정하는 기능을 수행하는 것으로, 이는 단어 수준 데이터베이스(15)와의 비교를 통해, 또는 상기 단어 수준 파악부(35)에서 파악된 단어의 등급을 전송받는 방식으로 수행될 수 있으며 이를 통해 예를 들어 유사 의미어 그룹에서 B 등급(예를 들어, 초등학교 6학년 수준)에 속한 단어(타깃 키워드)는 2개/C 등급 단어는 3개, 겹받침 그룹에서 A 등급에 속하는 단어는 1개, B 등급에 속하는 단어는 4개....와 같이 각 타깃 키워드의 수준을 지정하는 기능을 수행한다.The grade adjusting unit 52 performs a function of setting the grade of the extracted target keyword, which is compared with the word level database 15 or the grade of the word grasped by the word level determining unit 35. Can be performed in a manner that is transmitted and received, so that, for example, words belonging to a B-level (for example, 6th grade elementary school) in the semantic semantic group (target keywords) are 2 / C-level words, and 3 overlapping groups. In A, one word belonging to the A level and four words belonging to the B level are used to specify the level of each target keyword.

이러한 등급 설정부(52)는 공란을 설정한 문장의 난이도를 조절하는 목적으로 활용될 수가 있다.The grade setting unit 52 may be used for the purpose of adjusting the difficulty of the sentence set the blank.

패턴 설정부(53)는 가령 초등학교 3학년 대상의 수준으로 공란 설정을 해야 할 때, 유사 의미어, 유사 철자어, 뉘앙스 단어가 포함되어야 할 단어 개수 및 위치 분배를 특정 패턴 기준에 의하여 상기 타깃 키워드 데이터베이스(90)에서 실제 공란 처리가 되는 단어를 최종적으로 선택하는 기능을 수행한다.When the pattern setting unit 53 needs to set a blank at a level of, for example, an elementary school third grader, the target keyword is based on a specific pattern criterion for the number and location distribution of words to be included in a synonym, a similar spelling word and a nuance word. In the database 90, a function of finally selecting a word that is actually blanked is performed.

즉, 상기 타깃 키워드 추출모듈(40)에서 추출한 타깃 키워드가 모두 공란으로 처리되는 것은 아니기 때문에 이 중 특정 단어만을 공란으로 처리를 하야 하는데, 상기 개수 설정부(51)와 등급 설정부(52)에 의한 기준을 바탕으로 한 패턴에 따라 특정 개수와 수준을 가진 타깃 키워드를 최종적으로 공란 처리가 될 단어로서 선정을 하도록 하는 것이며, 이 경우 같은 수준을 가진 공란 처리 문장, 즉 하나의 문장에서 총 n개의 타깃 키워드에 의한 n 개의 공란이 형성되었다 하더라도 제 1 패턴, 제 2 패턴에 따라 공란의 위치(즉, 타깃 키워드 대상)가 변화되어 하나의 문장에서 서로 다른 n 개의 공란이 형성된 복수 개의 공란 형성 문장을 형성할 수 있는 기반을 제공할 수 있다.That is, since the target keywords extracted by the target keyword extraction module 40 are not all processed as blanks, only specific words should be processed as blanks, and the number setting unit 51 and the rating setting unit 52 may be used. According to the pattern based on the criteria, the target keywords having a certain number and level are selected as words to be finally processed. In this case, the blank processing sentences having the same level, that is, a total of n words in one sentence Even if n blanks are formed by the target keyword, a plurality of blank forming sentences in which a different n blanks are formed in one sentence by changing the position of the blank (ie, target keyword target) according to the first pattern and the second pattern. It can provide a foundation to form.

여기서 예를 들어 특정 패턴은 B 등급 수준에서는 어느 유사 의미어가 포함되어야 하는지 여부, 유사 의미어는 몇 개가 포함되어야 하는지 여부 등을 다른 뉘앙스 단어, 겹받침 단어 등과의 종합적인 관계 설정을 통해 마련된 기준을 의미하는 것이다.Here, for example, a specific pattern refers to a criterion established by establishing a comprehensive relationship with other nuance words, overlapping words, and the like, which similar semantics should be included at the level B, and how many similar semantics should be included. will be.

더 나아가, 패턴 설정부(53)는 하나의 문장에서 같은 등급이 아니라 특정 패턴을 기준으로 공란 위치를 달리 처리하여 다양한 등급을 형성할 수도 있어, 반드시 동일 등급 내에서만이 다양한 패턴이 형성되는 것만은 아니다. Furthermore, the pattern setting unit 53 may form various grades by differently processing a blank position based on a specific pattern rather than the same grade in one sentence, so that various patterns are formed only within the same grade. no.

이러한 패턴 설정부(53)에서 제공하는 특정 패턴으로 최종적인 공란 선별 기준을 갖게 되면 동일 개수를 가진 공란 처리 문장이 공란의 위치를 변경하여 다양한 문제로서 제시될 수 있는 특성을 제공할 수 있게 된다.When the final blank selection criteria are provided by the specific pattern provided by the pattern setting unit 53, the blank processing sentences having the same number can be changed to provide the characteristics that can be presented as various problems.

더불어, 본 발명에서 의미하는 패턴은 동일/차등 등급이라는 등급 기준으로만 설정되는 것은 아니고, 유사 의미어만 공란으로 처리하도록 하는 패턴, 겹받침을 가진 단어만 공란으로 처리하도록 하는 패턴과 같이 보다 다양한 기준과 룰에 의하여 변화될 수 있어, 특정 언어 학습 목적을 위해서 간편하게 본 발명의 시스템에 의한 학습이 수행되도록 하는 것도 가능하다.In addition, the pattern that is meant in the present invention is not set only to the grade criteria of the same / differential grade, more diverse criteria such as the pattern to process only similar semantics as blanks, the pattern to process only words with overlaps as blanks And it can be changed by the rules, it is also possible to simply perform the learning by the system of the present invention for a specific language learning purpose.

공란 처리부(54)는 상기 패턴 설정부(53)에서 최종적으로 선별된 타깃 키워드를 지워 공란으로 설정하여 공란 처리 문장을 생성하고 이를 별도 저장하는 기능을 수행한다. 이 때, 공란은 반드시 특정 단어 자체가 아니라 특정 음절, 음소(겹받침)와 같이 단어의 일부 부분만을 공란으로 처리되도록 하는 것도 물론 가능하다.The blank processing unit 54 deletes the target keywords finally selected by the pattern setting unit 53 and sets them as blanks to generate blank processing sentences and separately store them. At this time, the blank is not necessarily a specific word itself, but of course, only a part of a word, such as a specific syllable or phoneme (overlapping), may be processed as a blank.

이로써, 학습자가 풀게 되는 공란을 구비한 문장(공란 처리 문장)을 생성하여 학습자에게 문제로서 제시할 수 있게 된다.In this way, a sentence (blank processing sentence) having a blank to be solved by the learner can be generated and presented to the learner as a problem.

추가적으로, 공란 생성 인터페이스(100)에 포함되는 공란 변화모듈(110)은 상기 패턴 설정부(53)에서 패턴의 변화 처리를 하여 동일 문장에서 공란의 위치를 변경하는 기능을 수행한다.In addition, the blank change module 110 included in the blank generation interface 100 performs a function of changing the pattern in the pattern setting unit 53 to change the position of the blank in the same sentence.

즉, 앞서 말한 패턴 설정부(53)에 의하면 동일 등급을 가지면서도 공란의 위치를 변경할 수 있는 확장 기능을 갖도록 하기 때문에, 공란 변화모듈(110)은 예를 들어 특정 문장이 제 1 패턴에 의하여 공란 처리가 되었다면 제 2 패턴에 의하여 공란 처리를 다시 하여 공란의 위치를 변경하도록 하여 동일 문장으로 여러 학습 효과를 창출할 수 있도록 하는 특성을 제공한다.
That is, according to the aforementioned pattern setting unit 53 to have an expansion function that can change the position of the blank while having the same grade, the blank change module 110 is a specific sentence, for example, the blank by the first pattern If the processing is performed, the blank processing is performed again according to the second pattern so as to change the position of the blank, thereby providing a characteristic of generating various learning effects with the same sentence.

이와 같은 구성을 가진 공란 생성 인터페이스(100)에 의하면, 학습자의 등급, 수준에 따라 체계적이고 합리적인 공란을 문장 내에 설정할 수 있도록 하여 학습자의 언어 실력을 향상할 수 있도록 할 뿐 아니라 다시 학습을 할 때 지루함을 느끼거나 아예 정답을 외워 기계적으로 문제를 푸는 악영향을 방지할 수 있도록 하는 특성을 제공한다.
According to the blank generating interface 100 having such a configuration, it is possible to set systematic and reasonable blanks in a sentence according to the grade and level of the learner, thereby improving the language skills of the learner and boring when learning again. Or to memorize the correct answer altogether to prevent the adverse effects of mechanically solving problems.

다시 도 2를 보아 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 문장 제시 모듈(60)은 공란 처리 문장을 책자, LCD. LED 화면, 모니터 등을 통해 학습자에게 제시하는 역할을 하는바, 문장을 제시하는 방식은 특정 시간 내에 공란을 모두 채울 수 있도록 하고 정해진 시간이 지나면 문장 제시를 중지하는 제 1 방식, 우선 공란을 형성하지 않은 완성 문장을 먼저 특정 시간동안 보여준 다음 공란 처리 문장을 학습자게에 제공하는 제 2 방식, 학습자가 문장 학습을 하는 회수를 체크하는 체크부(61)를 추가적으로 구비하여 이러한 체크부(61)를 통해 제 1패턴에 의하여 설정된 공란 처리된 문장을 1회차 체크 시에 제시한 다음, 2회차 체크 시에서는 제 2 패턴(예를 들어, 유사 의미어만 공란으로 처리한 기준)으로 공란 처리된 문장을 제시하고, 3회차 체크 시에서는 제 3 패턴(예를 들어, 주제어만 공란으로 처리한 기준)으로 공란 처리된 문장을 제시하도록 하는 제 3 방식 등으로 문장을 제시하도록 하여, 반복 학습, 특정 개념(예를 들어 유사 의미어 이해) 집중 학습 등의 다양한 학습 방법을 제시함으로써 다양하고 집중적인 언어 학습 효과를 거둘 수 있도록 하는 특성을 수행하도록 한다.
As can be seen again from Figure 2, the sentence presentation module 60 according to the present invention is a blank processing sentence booklet, LCD. It plays a role of presenting to learners through LED screens, monitors, etc.The way of presenting a sentence is to fill the blanks within a certain time and to form a first way of stopping sentence presentation after a predetermined time. The second method of showing a complete sentence that has not been completed first for a specific time, and then providing a blank processing sentence to the learner, and further comprising a checker 61 for checking the number of times the learner learns the sentence through the checker 61. Present the blanked sentence set by the first pattern at the first check, and then present the blanked sentence with the second pattern (for example, a standard that processes only similar semantics as blank) at the second check. In the third check, the third sentence (for example, a criterion in which only the main word is processed as a blank) may be used to present a blank sentence. To be presented to the chapter, and to perform the iterative learning, the characteristics of a particular concept by providing a variety of learning methods, such as (for example, similar language means understanding) focused learning so that you get the variety of intensive language learning.

입력 모듈(70)은 키패드, 문자입력기와 같은 입력 수단을 학습자에게 제공하여 이를 통해 공란에 학습자가 생각하는 정답을 기입하도록 하는 기능을 제공한다.The input module 70 provides a learner with input means such as a keypad and a text input device to provide the learner with a function to fill in the blanks with the correct answer.

평가 모듈(80)은 학습자가 입력한 단어의 정답 여부를 평가하여 학습자의 수준 내지 실력을 측정할 수 있는 기반을 제공하는 역할을 담당한다.The evaluation module 80 plays a role of providing a basis for measuring a learner's level or ability by evaluating whether a word entered by a learner is correct or not.

이와 같은 본 발명에 따른 시스템을 통하여 공란을 채우는 방식으로써 학습자가 다양한 언어 학습을 가질 수 있도록 하는 특성을 부여한다.
Through such a system according to the present invention by filling in the blanks to give a feature that allows the learner to have a variety of language learning.

하기에서는 본 발명에 따른 테스트 모듈과 학습자 등급 결정모듈을 통하여 이루어지는 학습자 선행 수준 평가 방식을 설명하도록 한다.Hereinafter, the learner prior level evaluation method made through the test module and the learner grading module according to the present invention will be described.

본 발명에 따른 시스템에 추가적으로 구비되는 테스트 모듈(110)은 학습자가 본 발명에서 제공하는 문장을 학습하기 이전에 우선 학습자의 수준을 파악하여 학습자의 수준에 맞는 등급으로 공란 처리된 문장을 제공하도록 하는 기반을 제공하는 것으로, 우선 테스트 데이터베이스(125)에서 제공하는 설문을 통해 학습자의 실력을 파악하도록 하는 기능을 수행한다.The test module 110 additionally provided in the system according to the present invention allows the learner to first grasp the level of the learner before providing the sentence provided by the present invention so as to provide a blank processed sentence at a level suitable for the level of the learner. To provide a basis, first to perform a function to grasp the learner's skills through a questionnaire provided in the test database (125).

여기서, 테스트 데이터베이스(125)는 반드시 공란 처리된 문장만으로 이루어진 것은 아니고 학습 언어의 기본적인 실력을 파악할 수 있는 다양한 문제로 이루어져 있는 것을 의미한다.Here, the test database 125 does not necessarily consist of only processed sentences, but means a variety of problems that can grasp basic skills of the learning language.

구체적으로, 우선 학습자의 학년 또는 나이를 파악하고 해당 학년, 나이 기준으로 어느 정도의 언어 실력을 가졌는지 여부를 판단하여 최종적으로는 학년, 나이 기준을 벗어난(예를 들어 초등학교 6학년 학습자가 고 2 수준의 실력을 가지는 경우) 학습자 등급을 도출할 수 있도록 하는 기반을 제공한다.Specifically, first, grasp the student's grade or age, and determine the level of language proficiency based on the grade and age, and finally fall outside the grade and age criteria (for example, 6th grade learners Provide a basis for deriving learner levels.

예로서, 다양한 단어 난이도와 단어 개수를 가진 문장 내지 문단을 기반으로 한 문제를 낸 다음 정답을 요구하여 각 문제에 대한 정답 수가 몇 개인지 여부를 파악하는 방식에 의하여 테스트 과정을 실행할 수 있고, 본 발명에서는 이와 같이 학습자의 테스트가 선행되는 것을 우선으로 하며 만일 테스트를 받지 않은 경우에는 해당 학습자의 나이에 대한 보통 수준을 가진 것으로 임시 등급을 설정한다.For example, a test procedure may be executed by generating a question based on a sentence or paragraph having various word difficulty levels and word counts, and then asking for a correct answer to determine how many correct answers are provided for each problem. In the present invention, the test of the learner is preceded in this way. If the test is not performed, the temporary grade is set to have a normal level of the learner's age.

학습자 등급 결정모듈(130)은 상기 테스트 모듈(120)에 의하여 도출된 학습자의 테스트 결과를 기준으로 학습자의 등급을 결정하는 것으로, 해당 학년, 나이 기준으로 5등급(아주 잘함/잘함/보통/못함/아주 못함)으로 설정하거나 아니면 보다 디테일한 등급(고 2 학습자 기준으로 1 ~ 10등급)을 설정할 수도 있다.Learner grade determination module 130 determines the grade of the learner based on the learner's test results derived by the test module 120, 5 grades based on the grade, age (very good / good / normal / not good) You can set / not very high, or you can set a more detailed grade (1-10 grades based on high 2 learners).

이러한 학습자 등급 결정모듈(130)은 학습자가 학습을 해야 할 문장 내지 문장 내 공란을 선정하는 기초 자료로서 활용이 되고 이러한 학습자 등급을 학습을 수행하는 과정에서 상기 평가모듈의 평가에 따라 상향되거나 하향되도록 가변 처리되는 것도 가능하다.The learner grade determination module 130 is used as a basic material for selecting a sentence or a space in a sentence to be learned by the learner, so that the learner grade is raised or lowered according to the evaluation of the evaluation module in the course of learning. It is also possible to be variable processing.

이와 같이 학습자 등급 결정모듈(130)에 의해 학습자 등급이 결정되면, 해당 등급에 따라 문장 추출모듈(140)은 상기 문장 데이터베이스(20)에서 특정 문장(즉, 수준 별로 카테고리화된 문장 중에서 어느 하나)을 추출하여 상기 공란 생성 인터페이스(100)에 해당 문장을 전송하고, 상기 공란 처리모듈(50)의 등급 설정부(52)는 단어 수준 데이터베이스(15)와 상기 학습자에게 설정된 등급을 비교하여 해당 학습자의 등급 별로 당 문장에서 공란을 생성할 때 해당 학습자의 수준에 맞게 공란을 생성하는 기능을 제공한다.When the learner grade is determined by the learner grade determination module 130 as described above, the sentence extraction module 140 according to the corresponding grade is a specific sentence in the sentence database 20 (that is, any one of the sentences categorized by level) Extracts and transmits the sentence to the blank generating interface 100, and the grade setting unit 52 of the blank processing module 50 compares the word level database 15 with the grade set to the learner to When creating blanks in this sentence for each grade, it provides a function to create blanks according to the level of the corresponding learner.

이로 인해, 학습자가 자신의 수준에 맞는 문장 및 공란을 제시받아 학습을 수행할 수 있기 때문에 수준별 또는 맞춤식 학습 진행을 도모할 수 있도록 하는 특성을 제공한다.
As a result, the learner is able to perform learning by being presented with a sentence and a blank corresponding to his or her level, thereby providing a characteristic for promoting a level or custom learning process.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 문장에 제시된 공란을 채우는 인터페이스를 이용한 언어 학습 시스템의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.
As described so far, the configuration and operation of the language learning system using the interface that fills in the blanks provided in the sentence according to the present invention are described in the above description and the drawings, but this is merely an example, and thus the idea of the present invention is described and described. The present invention is not limited to the drawings, and various changes and modifications are possible without departing from the technical spirit of the present invention.

10: 언어 라이브러리 46: 주제어 추출부
11: 유사 의미어 데이터베이스 47: 저장부
12: 유사 철자어 데이터베이스 50: 공란 처리모듈
13: 댓구어 데이터베이스 51: 개수 설정부
14: 뉘앙스 단어 데이터베이스 52: 등급 조절부
20: 문장 데이터베이스 53: 패턴 설정부
30: 문장 구조 분석모듈 54: 공란 처리부
31: 스캔부 60: 문장 제시모듈
32: 문자 인식부 70: 입력 모듈
33: 문단 인식부 80: 평가 모듈
34: 단어 개수 파악부 90: 타깃 키워드 데이터베이스
35: 단어 수준 파악부 100: 공란 생성 인터페이스
40: 타깃 키워드 추출모듈 110: 공란 변화모듈
41: 우사 의미어 추출부 120: 테스트 모듈
42: 유사 철자어 추출부 125: 테스트 데이터베이스
43: 댓구어 단어 추출부 130: 학습자 등급 결정모듈
44: 뉘앙스 단어 추출부 140: 문장 추출모듈
45: 겹받침 추출부10: language library 46: subject extraction unit
11: semantic database 47: storage
12: pseudo-spelling database 50: blank processing module
13: Opinion Database 51: Count Settings
14: Nuance Word Database 52: Grading Regulator
20: sentence database 53: pattern setting section
30: sentence structure analysis module 54: blank processing unit
31: scan unit 60: sentence presentation module
32: character recognition unit 70: input module
33: paragraph recognition unit 80: evaluation module
34: word count grasp 90: target keyword database
35: word level grasp 100: blank generation interface
40: target keyword extraction module 110: blank change module
41: Usa semantic extractor 120: test module
42: pseudo spelling extractor 125: test database
43: phrase word extracting unit 130: learner grade determination module
44: nuance word extraction unit 140: sentence extraction module
45: layered extraction part

Claims

Language learning system using the interface to fill in the blanks provided in the sentence,
A sentence database including sentences containing a plurality of words in levels in a specific learning language;
A language library including a dictionary database representing the meaning of the learning language for each word, and a sentence structure for recognizing the words and paragraphs that form the sentence by scanning the sentence and identifying the formal structure of the sentence that calculates the number of words A target module for extracting a specific number of target keywords for each word count or paragraph from the sentence according to the analysis module and the formal structure of the sentence and the meaning of the language library, and storing the target keywords separately for each sentence in the target keyword database. A blank generation interface including a keyword extraction module and a blank processing module for blank processing of some of the target keywords;
A sentence presentation module for presenting the blank processed sentence to a learner;
An input module for allowing a learner to fill a target keyword in the space of the sentence provided through an input means;
Evaluation module for evaluating the correct answer to the target keyword input by the learner; characterized in that consisting of, language learning system using the interface to fill in the blanks provided in the sentence.

The method of claim 1,
The system,
A test module for presenting a specific questionnaire to a learner to perform and evaluate the test;
A learner grade determining module that sets a learner's grade according to a test result of the test module;
And a sentence extraction module for outputting a specific sentence for each level in the sentence database according to the set learner grade.
The blank processing module,
And a function of differentially generating blanks by adjusting the difficulty level for each learner grade in the sentences extracted by the sentence extracting module.

The method of claim 1,
The language library,
And a word level database which treats the difficulty level for each word as a difficulty code and assigns each word.
The sentence structure analysis module,
And a word level determining unit for determining a difficulty level for each word forming a sentence through the word level database.
The blank processing module,
And a rating controller configured to differentially classify and process the target keyword according to the level of each word set in the word level database. The language learning system using the interface filling in the blanks provided in the sentence is further included.

The method of claim 1,
The language library,
A pseudo semantic database in which words having the same or similar meanings are grouped by corresponding meanings; And,
And a similar spelling database for grouping specific words in which the spellings are similar to each other and may confuse the meaning.
The target keyword extraction module,
A similar semantic extracting unit extracting a similar semantic in the sentence based on the similar semantic database and designating the semantic semantic as a part of the target database;
A similar spelling word extracting unit for extracting a similar spelling word from the sentence based on the similar spelling word database and designating the similar spelling word as a part of the target database; Learning system.

The method of claim 1,
The language library,
A idiom database in which two words are mutually quoted and grouped with each word of a mate relationship;
The target keyword extraction module,
A phrase extraction unit for extracting a phrase in the sentence based on the phrase database and designating the phrase as a part of the target database;
Interface for filling in the blanks provided in the sentence, characterized in that it includes; the overlap extracting unit for extracting the word itself including the overlap position or the overlap of the word in the sentence consisting of the overlapping specific phoneme support and designates it as part of the target database; Language learning system using.

The method of claim 3, wherein
The blank processing module,
The N target keywords are selected from a plurality of target keyword databases based on the grade determined by the grade control unit, and the blanks are processed. However, the blank spaces are different from each other by different kinds of the N target keywords. And a pattern setting unit forming a sentence.
The sentence presentation module,
It includes a checker to check the number of times the learner learns by sentence,
By using the interface to fill in the blanks provided in the sentence, characterized in that the differential display for each of the plurality of blank processing sentences different from the blank position formed in the pattern setting unit according to the number of presentation of the sentences presented to the learner by the checker Language Learning System.

The method of claim 4, wherein
The system,
A test module for presenting a test database to a learner to test basic skills of the learner's learning language before presenting the sentence to the learner;
And a learner grade determining module for assigning a grade to a learner according to the result of the test module.
The rating unit of the blank processing module,
And comparing the level of each word set in the word level database with the level of the learner determined by the learner's grading module and extracting the target keyword to process the blank. Language Learning System.