KR20140052573A - 문장 평가 방법, 이를 위한 장치 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 문장 평가 방법, 이를 위한 장치 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로서, 특히, 문장 평가 문제의 답안데이터를 기 저장된 조건정보에 따라 평가하기 위하여 LSA 학습 모델을 적용함으로써, 문장 평가에 대해 결과뿐 만 아니라, 결과에 따른 응시자의 취약부분을 도출하여 제공하고, 이에 따라 단순한 응시자의 시험에 대한 실력의 인증뿐만 아니라 응시자가 자신이 취약한 부분에 대해 보완할 수 있고, 그 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료인 피드백 정보를 통해 해결 방안을 제시함으로써, 응시자는 자신의 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료를 이용할 수 있어, 응시자의 해당 시험 분야에 대한 실력 향상에 도움을 줄 수 있다.

Description

문장 평가 방법, 이를 위한 장치 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체{Method for sentence evaluation, apparatus thereof and computer recordable medium storing the method}

본 발명은 문장의 자동 평가 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 문장 평가 문제의 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델을 적용하고, 기 저장된 조건정보에 따라 평가하는 문장 평가 방법, 이를 위한 장치 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

최근 대학 입시 시험 및 국내 대기업들이 성적 위주의 평가에서 말하기 또는 쓰기 위주의 실제 영어 능력 평가로 변화하고 있다. 즉, 영어 의사소통 능력 신장을 위해 교육과학 기술부가 NEAT(National English Ability Test, 인터넷을 기반으로 한 듣기, 독해, 말하기, 쓰기 평가)를 개발하여 시범 시행하고 있으며, 향후 공무원 시험이나 수능 영어 시험 등을 대체할 계획이다. 이러한 영어 능력 평가에서 쓰기 능력을 평가하기 위해 작문 평가 시스템을 도입하고 있다.

현재 문장 평가 시스템은 이미 작문한 문장을 문법적으로 분석하여 문법에 맞게 제대로 작성되었는지 오류 검출을 통해 평가한다. 이때, 작문한 문장을 분석하는 과정에는 문장에 대한 형태소를 분석하고 품사를 태깅하는 과정이 필수적으로 요구되는데, 종래의 형태소 분석 및 품사 태깅 장치는 주변 단어들의 어휘, 품사, 의미 및 문맥적인 공기 관계가 복합적으로 고려되지 않고 단순히 품사열 정보에만 의존하기 때문에 그 정확성이 크게 떨어지는 문제점이 있으며, 이를 위해 주변 어휘 규칙과 어휘 문맥 정보를 구축한 어휘 사전, 언어 모델 등을 이용하여 어휘의 규칙 정보와 통계 정보를 상호 보완적으로 적용함으로써 문장 평가 방법을 이용하고 있다.

하지만, 기존의 문장 평가 시스템들은 문제에 제시된 내용 조건을 검사할 수 있는 기능을 제공하지 못하고 있기 때문에, 보다 신뢰성 있고, 정확한 문장 평가를 위한 방안이 필요하다.

이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 목적은 문장 평가 문제의 답안데이터를 분석하여 LSA(Latent Semantic Analysis) 학습 모델을 적용하고, 기 저장된 조건정보에 따라 평가할 수 있는 문장 평가 방법, 이를 위한 장치 및 이 방법이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 제공하고자 한다.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 문장평가장치는 문장 평가에 적용되는 조건정보를 저장하는 조건정보 데이터베이스와, 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델을 적용하는 문장 분석부 및 LSA 학습 모델이 적용된 답안데이터를 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 답안데이터를 평가하는 문장 평가부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장평가장치에 있어서, 문장평가부는, 답안데이터를 분석하여 조건정보를 만족하는 단어 또는 문장의 출현 빈도수에 따라 가중치를 다르게 적용하고, 이에 대한 평가 결과를 산출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장평가장치에 있어서, 문장평가부는, 문장 평가의 주제 별로 매칭되는 단어 또는 문장을 확인하고, 확인된 결과에 따라 단어 또는 문장 사이의 유사도를 결정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시 예에 따른 문장 평가 방법은 문장 평가에 적용되는 조건정보를 설정하여 저장하는 단계와, 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델을 적용하는 단계와, LSA 학습 모델이 적용된 답안데이터를 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단하는 단계 및 판단 결과에 따라 답안데이터를 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장 평가 방법에 있어서, 조건정보는 문장 평가에 적용되는 특정단어, 특정문장, 문장수, 단어수, 페이지수, 주제별, 품사종류 중 적어도 하나의 조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장 평가 방법에 있어서, 조건정보를 저장하는 단계는 조건정보에 매칭되는 학습 문서 집합을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장 평가 방법에 있어서, LSA 학습 모델을 적용하는 단계는 답안데이터에 포함된 문장을 단어, 품사, 구, 절, 문장 종류 중 적어도 하나의 기준에 따라 구분하여 정렬하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장 평가 방법에 있어서, 매칭 여부를 판단하는 단계는 답안데이터에 포함된 단어 또는 문장들이 기 저장된 조건정보와 매칭되는지 확인하기 위하여 조건정보에 대한 특정 단어에 대한 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 중 적어도 하나를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장 평가 방법에 있어서, 답안데이터를 평가하는 단계는 답안데이터와 매칭되는 조건정보에 대한 가중치를 계산하는 단계 및 계산된 가중치에 따른 채점 결과를 통해 문장 시험을 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 과제 해결을 위한 또 다른 수단으로서, 문장 평가 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.

본 발명에 따르면, 영어 문장 시험의 각 문제에 제시된 세부 조건 중 내용 조건에 대한 검사를 LSA 학습 모델에 기반하여 수행할 수 있다.

또한, 문장 평가에 대해 결과뿐 만 아니라, 결과에 따른 응시자의 취약부분을 도출하여 제공함으로써, 단순한 응시자의 시험에 대한 실력의 인증뿐만 아니라 응시자가 자신이 취약한 부분에 대해 보완할 수 있다.

또한, 단순히 취약점만 제공하는 것이 아니라, 그 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료인 피드백 정보를 통해 해결 방안을 제시함으로써, 응시자는 자신의 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료를 이용할 수 있어, 응시자의 해당 시험 분야에 대한 실력 향상에 도움을 줄 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 문장 평가 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말기의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 문장평가장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 문장 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.

이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 단말기는 문장 평가를 위하여 문장 평가 어플리케이션을 실행하고, LSA 학습 모델을 적용할 수 있는 이동통신단말기를 대표적인 예로서 설명하지만 단말기는 이동통신단말기에 한정된 것이 아니고, 모든 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 또한, 단말기는 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone), 데스크톱(Desktop), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net book) 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말기일 때 유리하게 활용될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 문장 평가 시스템을 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 문장 평가 시스템(100)은 단말기(10), 문장평가장치(20) 및 통신망(30)으로 구성된다.

또한, 본 발명에 따른 단말기(10)나 문장평가장치(20)에 탑재되는 프로세서는 본 발명에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램 명령을 처리할 수 있다. 일 구현 예에서, 이 프로세서는 싱글 쓰레드(Single-threaded) 프로세서일 수 있으며, 다른 구현 예에서 본 프로세서는 멀티 쓰레드(Multithreaded) 프로세서일 수 있다. 나아가 본 프로세서는 메모리 혹은 저장 장치 상에 저장된 명령을 처리하는 것이 가능하다.

통신망(30)은 단말기(10) 및 문장평가장치(20) 사이의 데이터 전송 및 정보 교환을 위한 일련의 데이터 송수신 동작을 수행한다. 특히, 통신망(30)은 다양한 형태의 통신망이 이용될 수 있으며, 예컨대, WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신방식 또는 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coax), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신방식이 이용될 수 있다. 한편, 통신망(30)은 상기에 제시된 통신방식에 한정되는 것은 아니며, 상술한 통신 방식 이외에도 기타 널리 공지되었거나 향후 개발될 모든 형태의 통신 방식을 포함할 수 있다.

단말기(10)는 통신망(30)을 통해 문장평가장치(20)와 통신하여 문장 평가에 대한 문제데이터를 수신하고, 해당 문제에 대한 답안데이터를 전송한다. 특히, 본 발명에 따른 단말기(10)는 문장 평가를 위한 사용자 인증 과정을 수행하고, 사용자 인증이 완료되면, 문장 평가에 적용되는 문제데이터와 해당 문제에 대한 조건정보를 문장평가장치(20)로부터 수신한다.

단말기(10)는 사용자가 문장 시험에 응시를 위하여 입력되는 입력 신호에 따라 특정 문제에 대한 답안데이터를 저장하고, 문장평가장치(20)의 요청에 따라 저장된 답안데이터를 기 설정된 시간 또는 기간 내에 문장평가장치(20)로 전송한다. 이후, 단말기(10)는 해당 문제에 대한 평가 결과를 문장평가장치(20)로부터 피드백 받아 저장함과 동시에 사용자에게 제공한다.

문장평가장치(20)는 통신망(30)을 통해 단말기(10)와 통신하여 문장 평가를 위한 문제 및 해당 문제에 대한 조건정보를 전송하고, 사용자의 입력에 따라 작성되는 답안데이터를 단말기(10)로부터 수신하여 평가를 수행한다. 특히, 본 발명에 따른 문장평가장치(20)는 단말기(10)의 요청에 따라 문장 평가를 수행하기 위하여 사용자 인증 과정을 실행한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 사용자 인증을 위하여 사용자 아이디와 비밀번호 또는 공인인증 방식을 통해 사용자 인증을 수행한다.

문장평가장치(20)는 문장 평가에 적용되는 조건정보를 설정한다. 여기서, 조건정보는 각각의 문제에 적용되는 조건으로서, 영작에 포함되어야 하는 특정단어, 특정문장, 문장수, 단어수, 페이지수, 주제 별로 구분된 내용, 품사종류 등의 정보가 포함된다. 이때, 문장평가장치(20)는 기 저장된 조건정보에 매칭되는 학습 문서 집합을 생성한다. 즉, 문장평가장치(20)는 조건 정보에 포함되는 단어의 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 등을 수집하여 학습 문서 집합으로 관리한다.

문장평가장치(20)는 단말기(10)로부터 수신되는 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델을 적용한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 단어 또는 문장 사이의 유사도에 따라 답안데이터에 포함된 문장을 단어, 품사, 구, 절, 문장 종류 등의 기준에 따라 구분하여 정렬한다.

본 발명의 실시 예에 따른 LSA 학습 모델에 대한 상세한 설명은 문장평가장치(20)의 주요 구성을 설명하는 과정에서 설명하기로 한다.

문장평가장치(20)는 LSA 학습 모델이 적용된 답안데이터를 기 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 답안데이터에 포함된 단어 또는 문장들이 기 저장된 조건정보와 매칭되는지 확인하기 위하여 조건정보에 대한 특정 단어에 대한 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 등을 확인한다.

문장평가장치(20)는 판단 결과에 따라 답안데이터를 평가한다. 이때, 문장평가장치(20)는 답안데이터와 매칭되는 조건정보에 대한 가중치를 계산하고, 계산된 가중치에 따른 채점 결과를 통해 문장 시험을 평가할 수 있다. 즉, 문장평가장치(20)는 답안데이터를 분석하여 조건정보를 만족하는 단어 또는 문장 중 출현 빈도수에 따라 가중치를 다르게 적용하고, 이에 대한 평가 결과를 산출한다. 또한, 문장평가장치(20)는 문장 평가의 주제 별로 매칭되는 단어 또는 문장을 확인하고, 확인된 결과에 따라 해당 단어 또는 문장 사이의 유사도를 결정할 수 있다. 이후, 문장평가장치(20)는 문장 평가에 대한 결과를 단말기(10)로 제공한다.

이를 통해, 본 발명은 영어 문장 시험의 각 문제에 제시된 세부 조건 중 내용 조건에 대한 검사를 LSA 학습 모델에 기반하여 수행할 수 있다. 또한, 문장 평가에 대해 결과뿐 만 아니라, 결과에 따른 응시자의 취약부분을 도출하여 제공함으로써, 단순한 응시자의 시험에 대한 실력의 인증뿐만 아니라 응시자가 자신이 취약한 부분에 대해 보완할 수 있다. 또한, 단순히 취약점만 제공하는 것이 아니라, 그 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료인 피드백 정보를 통해 해결 방안을 제시함으로써, 응시자는 자신의 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료를 이용할 수 있어, 응시자의 해당 시험 분야에 대한 실력 향상에 도움을 줄 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말기의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 단말기(10)는 제어부(11), 입력부(12), 표시부(13), 저장부(14), 오디오처리부(15) 및 통신부(16)로 구성된다.

입력부(12)는 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 단말기(10)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 제어부(11)로 전달한다. 또한, 입력부(12)는 사용자의 터치 또는 조작에 따른 입력 신호를 발생하는 키패드와 터치패드 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 이때, 입력부(12)는 표시부(13)와 함께 하나의 터치패널(또는 터치스크린)의 형태로 구성되어 입력과 표시 기능을 동시에 수행할 수 있다. 또한, 입력부(12)는 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다. 특히, 입력부(12)는 사용자 인증을 위한 입력 신호(아이디, 패스워드) 및 문장 평가에 적용되는 답안데이터를 작성하기 위한 입력 신호를 입력한다.

표시부(13)는 단말기(10)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시한다. 또한, 표시부(13)는 단말기(10)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 여기서, 표시부(13)는 LCD(Liquid Crystal Display), TFT-LCD(Thin Film Transistor LCD), OLED(Organic Light Emitting Diodes), 발광다이오드(LED), AMOLED(Active Matrix Organic LED), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원 디스플레이(3 Dimension) 등으로 구성될 수 있다. 이때, 표시부(13)는 터치스크린(touch screen) 형태로 구성될 수 있고, 이와 같이, 표시부(13)가 터치스크린 형태로 형성된 경우, 표시부(13)는 입력부(12)의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 표시부(13)는 사용자 인증을 실행하는 과정, 문장 평가를 수행하는 모든 실행화면, 문장 평가에 따른 결과를 피드백 받아 화면에 출력한다.

저장부(14)는 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함하고, 단말기(10)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장한다. 이러한 저장부(14)는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 단말기(10)는 사용자의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어부(11)의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 프로그램 영역은 단말기(10)를 부팅시키는 운영체제, 사용자 인증을 위한 인증서를 등록하는 프로그램, 인증서를 이용하여 사용자 인증을 수행하는 프로그램, 문장 평가를 수행하는 프로그램 등을 저장한다. 또한, 데이터 영역은 단말기(10)의 사용에 따라 발생하는 데이터가 저장되는 영역이다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 데이터 영역은 사용자 인증을 위한 사용자 별 인증서, 문장 평가를 위한 문제, 특정 문제에 대한 답안데이터를 저장한다.

오디오처리부(15)는 오디오 신호를 재생하여 출력하기 위한 스피커(SPK) 또는 마이크(MIC)로부터 입력되는 오디오 신호를 제어부(11)에 전달하는 기능을 수행한다. 이러한 오디오처리부(15)는 마이크를 통해 입력되는 아날로그 형식의 오디오 신호를 디지털 형식으로 변환하여 제어부(11)에 전달할 수 있다. 또한, 오디오처리부(15)는 제어부(11)로부터 출력되는 디지털 형식의 오디오 신호를 아날로그 신호로 변환하여 스피커를 통해 출력할 수 있다. 특히, 오디오처리부(15)는 문장 평가에 대한 결과에 따른 효과음 또는 실행음을 출력한다.

통신부(16)는 문장평가장치(20)와 통신망(30)을 통해 데이터를 송수신하기 위한 기능을 수행한다. 여기서, 통신부(16)는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신 수단과 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신 수단 등을 포함한다. 이러한 통신부(16)는 무선통신 모듈(미도시) 및 유선통신 모듈(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 무선통신 모듈은 무선 통신 방법에 따라 데이터를 송수신하기 위한 구성이며, 단말기(10)가 무선 통신을 이용하는 경우, 무선망 통신 모듈, 무선랜 통신 모듈 및 무선팬 통신 모듈 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 문장평가장치(20)로 전송하거나, 수신할 수 있다. 또한, 유선통신 모듈은 유선으로 데이터를 송수신하기 위한 것이다. 유선통신 모듈은 유선을 통해 통신망(30)에 접속하여, 단말기(10) 및 문장평가장치(20)에 데이터를 전송하거나, 수신할 수 있다. 즉, 단말기(10)는 유선통신 모듈을 이용하여 통신망(30)에 접속하며, 통신망(30)을 통해 문장평가장치(20)와 데이터를 송수신할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 통신부(16)는 문장평가장치(20)와 통신하여 문장 평가와 관련된 데이터를 송수신한다. 즉, 통신부(16)는 통신망(30)을 통해 문장평가장치(20)와 통신하여 문장 평가에 대한 문제데이터를 수신하고, 해당 문제에 대한 답안데이터를 전송한다.

제어부(11)는 운영 체제(OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다. 예컨대, 제어부(11)는 중앙처리장치(CPU, Central Processing Unit)가 될 수 있다. 제어부(11)는 단말기(10)의 전원이 켜지면, 운영 체제를 보조 기억 장치로부터 주 기억 장치로 이동시킨 후, 운영 체제를 구동하기 위한 부팅(booting)을 수행하고, 필요한 신호 제어를 수행한다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 제어부(11)는 문장 평가를 위한 사용자 인증 과정을 수행하고, 사용자 인증이 완료되면, 문장 평가에 적용되는 문제데이터와 해당 문제에 대한 조건정보를 문장평가장치(20)로부터 수신한다.

제어부(11)는 사용자가 문장 시험에 응시를 위하여 입력되는 입력 신호에 따라 특정 문제에 대한 답안데이터를 저장하고, 문장평가장치(20)의 요청에 따라 저장된 답안데이터를 기 설정된 시간 또는 기간 내에 문장평가장치(20)로 전송한다. 이후, 제어부(11)는 해당 문제에 대한 평가 결과를 문장평가장치(20)로부터 피드백 받아 저장함과 동시에 사용자에게 제공한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 문장평가장치의 구성을 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 문장평가장치(20)는 문장 분석부(21), 문장 평가부(22), LSA 학습 모델(23) 및 조건정보 DB(24)로 구성된다.

문장평가장치(20)는 문장 평가를 위한 모든 기능을 실행한다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따른 문장평가장치(20)는 문장 평가에 적용되는 조건정보를 설정한다. 여기서, 조건정보는 각각의 문제에 적용되는 조건으로서, 영작에 포함되어야 하는 특정단어, 특정문장, 문장수, 단어수, 페이지수, 주제 별로 구분된 내용, 품사종류 등의 정보가 포함된다. 이때, 문장평가장치(20)는 기 저장된 조건정보에 매칭되는 학습 문서 집합을 생성한다. 즉, 문장평가장치(20)는 조건 정보에 포함되는 단어의 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 등을 수집하여 학습 문서 집합으로 관리한다. 그리고, 문장평가장치(20)는 문장 평가를 위한 특정 문제에 적용되는 조건정보를 조건 정보 DB(24)에 저장한다.

문장이 입력되면, 문장 분석부(21)는 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 단어 또는 문장 사이의 유사도에 따른 LSA 학습 모델(23)을 적용한다. 여기서, 문장 분석부(21)는 답안데이터에 포함된 문장을 단어, 품사, 구, 절, 문장 종류 등의 기준에 따라 구분하여 정렬한다. 즉, 문장 분석부(21)는 답안데이터에 포함된 내용을 검사하기 위하여 LSA 학습 모델(23)을 적용한다.

LSA 학습 모델(23)은 단어 또는 문장 만으로 매칭되지 않는 단어와 단어, 단어와 문장, 문장과 문장을 추출할 수 있다. 즉, LSA 학습 모델(23)은 단어의 매칭으로 부족한 정보 검색에 이용될 수 있으며, 개념적으로 co-occurrence(공기)를 이용한다. 여기서, 공기 정보를 이용하는 것은 단어의 형태(morphology)가 아닌 의미(semantic)를 이용하는 것으로, 예를 들어, 'apple'이라는 단어는 같은 문장에 공기하는 동사가 'take'인지 'eat'인지에 따라 의미가 달라질 수 있으며, 'restaurant', 'delicious', 'gorgedly'라는 단어와 같은 문장에 공기하는 처음 보는 단어는 'food'일 수 있다. 또한, LSA 학습 모델(23)은 이론적으로 선형대수학의 SVD(Singular Value Decomposition)을 이용한다.

이러한, LSA 학습 모델(23)은 단어와 문서 사이의 행렬을 3개의 행렬로 분해한다. 여기서, 3개의 행렬은 단어에 대응되는 행렬(T), 문서에 대응되는 전치(D) 및 대각행렬(S)이 되고, 3개의 행렬의 곱으로 행렬을 계산한다. 즉, T는 100차원 공간에 100만개의 단어에 대응되는 점으로 표현되고, D는 100차원 공간에 500만개의 문서에 대응되는 점으로 표현되고, S는 1~100번째 차원의 중요도를 나타내는 대각행렬이 될 수 있다. 이를 통해, LSA 학습 모델은 원래의 공간에서는 500만개의 문서가 100만 차원 공간의 한 점으로 표현될 수 있었으나, 행렬(D)를 통해 500만개의 문서가 100차원으로 차원 축소된 공간의 한 점으로 투영된다. 또한, 축소된 공간으로 투영되는 중에 비슷한 공기 패턴을 가지는 문서나 단어는 가까운 위치로 근접할 수 있다.

문장 평가부(22)는 LSA 학습 모델(23)이 적용된 답안데이터를 기 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단한다. 여기서, 문장 평가부(22)는 답안데이터에 포함된 단어 또는 문장들이 기 저장된 조건정보와 매칭되는지 확인하기 위하여 조건정보에 대한 특정 단어에 대한 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 등을 확인한다.

문장 평가부(22)는 판단 결과에 따라 답안데이터를 평가한다. 이때, 문장 평가부(22)는 답안데이터와 매칭되는 조건정보에 대한 가중치를 계산하고, 계산된 가중치에 따른 채점 결과를 통해 문장 시험을 평가할 수 있다. 즉, 문장 평가부(22)는 답안데이터를 분석하여 조건정보를 만족하는 단어 또는 문장 중 출현 빈도수에 따라 가중치를 다르게 적용하고, 이에 대한 평가 결과를 산출한다. 또한, 문장 평가부(22)는 문장 평가의 주제 별로 매칭되는 단어 또는 문장을 확인하고, 확인된 결과에 따라 해당 단어 또는 문장 사이의 유사도를 결정할 수 있다. 이후, 문장 평가부(22)는 문장 평가에 대한 결과를 응시자에게 피드백 한다.

또한, 본 발명에 따른 문장평가장치(20)는 단말기(10)의 사용자가 등록된 사용자인지 여부를 판단하는 수단으로서, 가입 절차에 의해 사용자를 등록한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 문장 시험에 응시하는 경우에 사용자의 인증 정보를 이용하여 사용자 인증을 수행할 수 있다. 이때, 인증 정보는 사용자 등록 시 미리 등록하는 정보이며, 사용자의 식별자(ID, Identification)와 이에 대응하는 패스워드(Password)를 포함할 수 있다. 또한, 인증정보는 사용자 인증을 위하여 공인인증 방식을 적용할 수 있다.

또한, 상술한 바와 같이 구성되는 문장평가장치(20)는 서버 기반 컴퓨팅 기반 방식 또는 클라우드 방식으로 동작하는 하나 이상의 서버로 구현될 수 있다. 특히, 클라우드 컴퓨팅 장치를 이용하여 문장 평가를 위한 데이터는 인터넷 상의 클라우드 컴퓨팅 장치에 영구적으로 저장될 수 있는 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기능을 통해 제공될 수 있다. 여기서, 클라우드 컴퓨팅은 데스크톱, 태블릿 컴퓨터, 노트북, 넷북 및 스마트폰 등의 디지털 단말기에 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 IT(Information Technology) 자원, 예를 들어, 하드웨어(서버, 스토리지, 네트워크 등), 소프트웨어(데이터베이스, 보안, 웹 서버 등), 서비스, 데이터 등을 온 디맨드(On demand) 방식으로 서비스하는 기술을 의미한다.

한편, 문장평가장치(20)나 단말기(10)에 탑재되는 메모리는 그 장치 내에서 정보를 저장한다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.

비록 본 명세서와 도면에서는 예시적인 장치 구성을 기술하고 있지만, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 다른 유형의 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 본 발명에 따른 장치의 동작을 제어하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조성물 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 문장 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 문장 평가 방법을 제공하기 위한 문장평가장치(20)는 S11 단계에서 문장 평가에 적용되는 조건정보를 설정한다. 여기서, 조건정보는 각각의 문제에 적용되는 조건으로서, 영작에 포함되어야 하는 특정단어, 특정문장, 문장수, 단어수, 페이지수, 주제 별로 구분된 내용, 품사종류 등의 정보가 포함된다. 이때, 문장평가장치(20)는 기 저장된 조건정보에 매칭되는 학습 문서 집합을 생성한다. 즉, 문장평가장치(20)는 조건 정보에 포함되는 단어의 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 등을 수집하여 학습 문서 집합으로 관리한다.

문장평가장치(20)는 S13 단계에서 문장 평가를 실행한다. 이때, 문장평가장치(20)는 문장 평가를 수행하기 위하여 사용자 인증 과정을 실행한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 사용자 인증을 위하여 사용자 아이디와 비밀번호 또는 공인인증 방식을 통해 사용자 인증을 수행한다.

문장평가장치(20)는 S15 단계에서 특정 문제에 대한 답안데이터를 수집한다. 그리고, 문장평가장치(20)는 S17 단계에서 수집된 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델(23)을 적용한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 답안데이터에 포함된 문장을 단어, 품사, 구, 절, 문장 종류 등의 기준에 따라 구분하여 정렬한다.

문장평가장치(20)는 S19 단계에서 문장을 평가한다. 즉, 문장평가장치(20)는 LSA 학습 모델(23)이 적용된 답안데이터를 기 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단한다. 여기서, 문장평가장치(20)는 답안데이터에 포함된 단어 또는 문장들이 기 저장된 조건정보와 매칭되는지 확인하기 위하여 조건정보에 대한 특정 단어에 대한 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 등을 확인한다.

또한, 문장평가장치(20)는 판단 결과에 따라 답안데이터를 평가한다. 이때, 문장평가장치(20)는 답안데이터와 매칭되는 조건정보에 대한 가중치를 계산하고, 계산된 가중치에 따른 채점 결과를 통해 문장 시험을 평가할 수 있다. 즉, 문장평가장치(20)는 답안데이터를 분석하여 조건정보를 만족하는 단어 또는 문장 중 출현 빈도수에 따라 가중치를 다르게 적용하고, 이에 대한 평가 결과를 산출한다. 또한, 문장평가장치(20)는 문장 평가의 주제 별로 매칭되는 단어 또는 문장을 확인하고, 확인된 결과에 따라 해당 단어 또는 문장 사이의 유사도를 결정할 수 있다.

이후, 문장평가장치(20)는 S21 단계에서 문장 평가에 대한 결과를 피드백 한다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 문장평가장치(20)는 특정 문제의 조건정보로 여름관련 내용, 'sea'와 'sun' 단어 포함, 30문장 이내의 조건을 설정한다. 그리고, 문장평가장치(20)는 문장 평가를 위한 문장(응시자에 의해 작성된 다수의 문장들)이 입력되면, 해당되는 문장에 LSA 학습 모델(23)을 적용하여 분석하고, 기 저장된 조건정보에 매칭되는지 여부를 확인하여 문장을 평가한다. 이후, 문장평가장치(20)는 평가 결과를 응시자 또는 관리자에게 피드백 한다.

이를 통해, 본 발명은 영어 문장 시험의 각 문제에 제시된 세부 조건 중 내용 조건에 대한 검사를 LSA 학습 모델에 기반하여 수행할 수 있다. 또한, 문장 평가에 대해 결과뿐 만 아니라, 결과에 따른 응시자의 취약부분을 도출하여 제공함으로써, 단순한 응시자의 시험에 대한 실력의 인증뿐만 아니라 응시자가 자신이 취약한 부분에 대해 보완할 수 있다. 또한, 단순히 취약점만 제공하는 것이 아니라, 그 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료인 피드백 정보를 통해 해결 방안을 제시함으로써, 응시자는 자신의 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료를 이용할 수 있어, 응시자의 해당 시험 분야에 대한 실력 향상에 도움을 줄 수 있다.

컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)과 같은 반도체 메모리를 포함한다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

본 발명은 문장 평가 문제의 답안데이터를 기 저장된 조건정보에 따라 평가하기 위하여 LSA 학습 모델에 기반하여 수행할 수 있다. 또한, 문장 평가에 대해 결과뿐 만 아니라, 결과에 따른 응시자의 취약부분을 도출하여 제공함으로써, 단순한 응시자의 시험에 대한 실력의 인증뿐만 아니라 응시자가 자신이 취약한 부분에 대해 보완할 수 있다. 또한, 단순히 취약점만 제공하는 것이 아니라, 그 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료인 피드백 정보를 통해 해결 방안을 제시함으로써, 응시자는 자신의 취약점을 보완할 수 있는 학습 자료를 이용할 수 있어, 응시자의 해당 시험 분야에 대한 실력 향상에 도움을 줄 수 있다.

이러한 점에서 본 발명은 단순히 평가 알고리즘으로 적용하는 것이 아닌, 향후 대학 입시 시험이나 국내 대기업 등이 수행하는 영어 능력 평가, 주관식 평가 등에 적용하여 자동 평가가 가능하도록 함으로써 산업상 이용 가능성이 있다. 이는 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있다.

10: 단말기 20: 문장평가장치 30: 통신망
11: 제어부 12: 입력부 13: 표시부
14: 저장부 15: 오디오처리부 16: 통신부
21: 문장분석부 22: 문장평가부 23: LSA 학습 모델
24: 조건정보 DB 100: 문장 평가 시스템

Claims (10)

1. 문장 평가에 적용되는 조건정보를 저장하는 조건정보 데이터베이스;
   상기 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델을 적용하는 문장 분석부; 및
   상기 LSA 학습 모델이 적용된 답안데이터를 상기 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 상기 답안데이터를 평가하는 문장 평가부;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장평가장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 문장 평가부는,
   상기 답안데이터를 분석하여 상기 조건정보를 만족하는 단어 또는 문장 의 출현 빈도수에 따라 가중치를 다르게 적용하고, 이에 대한 평가 결과를 산출하는 것을 특징으로 하는 문장평가장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 문장 평가부는,
   상기 문장 평가의 주제 별로 매칭되는 단어 또는 문장을 확인하고, 상기 확인된 결과에 따라 상기 단어 또는 문장 사이의 유사도를 결정하는 것을 특징으로 하는 문장평가장치.
4. 문장 평가에 적용되는 조건정보를 설정하여 저장하는 단계;
   상기 문장 평가를 위한 답안데이터를 분석하여 LSA 학습 모델을 적용하는 단계;
   상기 LSA 학습 모델이 적용된 답안데이터를 상기 저장된 조건정보와 비교하여 매칭 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 판단 결과에 따라 상기 답안데이터를 평가하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 평가 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 조건정보는
   상기 문장 평가에 적용되는 특정단어, 특정문장, 문장수, 단어수, 페이지수, 주제별, 품사종류 중 적어도 하나의 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 평가 방법.
6. 제4항에 있어서,
   상기 조건정보를 설정하여 저장하는 단계는
   상기 조건정보에 매칭되는 학습 문서 집합을 생성하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 평가 방법.
7. 제4항에 있어서,
   상기 LSA 학습 모델을 적용하는 단계는
   상기 답안데이터에 포함된 문장을 단어, 품사, 구, 절, 문장 종류 중 적어도 하나의 기준에 따라 구분하여 정렬하는 것을 특징으로 하는 문장 평가 방법.
8. 제4항에 있어서,
   상기 매칭 여부를 판단하는 단계는
   상기 답안데이터에 포함된 단어 또는 문장들이 기 저장된 조건정보와 매칭되는지 확인하기 위하여 상기 조건정보에 대한 특정 단어에 대한 유사어, 동의어, 반의어, 상위개념어, 하위개념어 중 적어도 하나를 확인하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 평가 방법.
9. 제4항에 있어서,
   상기 답안데이터를 평가하는 단계는
   상기 답안데이터와 매칭되는 조건정보에 대한 가중치를 계산하는 단계; 및
   상기 계산된 가중치에 따른 채점 결과를 통해 상기 문장 시험을 평가하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 평가 방법.
10. 제4항 내지 제9항 중 적어도 하나의 항에 기재된 문장 평가 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.

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