KR20160140041A - 경험지식 기반 가상훈련 시나리오 추출 및 평가 시스템 - Google Patents

Abstract

경험지식 기반 가상훈련 시나리오 추출 및 평가 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 방법은, 전문가의 전문정보들을 획득하고, 전문가의 전문정보들로부터 경험지식들을 추출하며, 경험지식들을 이용한 학습 시나리오를 생성한다. 이에 의해, 기존에 보유하고 있는 가상훈련 시스템에 적용하여 훈련 콘텐츠를 재사용 및 확장함으로써 가상훈련의 가치를 증대시킬 수 있다.

Description

경험지식 기반 가상훈련 시나리오 추출 및 평가 시스템{Virtual Training Scenario Generation and Evaluation System based on Experience Knowledge}

본 발명은 가상훈련 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가상훈련 시나리오를 추출하고, 그에 따른 학습과정/결과를 평가하는 시스템에 관한 것이다.

기존의 가상훈련 기술은 훈련 메뉴얼 기반의 기능훈련 중심의 단방향 훈련 시나리오를 기반으로 하고 있기 때문에, 동일 내용에 대한 반복훈련 위주에 국한되어 있다.

또한, 훈련상황에서 수집한 사용자 데이터는 평가에 국한되어 사용되어 지고 있기 때문에, 실제훈련을 가상훈련으로 대체할 때의 장점이 낮다는 문제도 아울러 존재한다.

나아가, 기존의 가상훈련 기술은 훈련시스템에 종속적으로 개발되어 시스템의 확장성이 떨어지며, 기능개선이 요구될 경우 교체비용이 증가할 수 있다는 단점도 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 사용자 학습패턴/전문정보 마이닝을 통한 개방형 경험지식 기반 훈련 및 평가 시스템을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 가상훈련 방법은, 전문가의 전문정보들을 획득하는 단계; 전문가의 전문정보들로부터 경험지식들을 추출하는 단계; 및 상기 경험지식들을 이용한 학습 시나리오를 생성하는 단계;를 포함한다.

그리고, 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 방법은, 상기 경험지식들을 업데이트 하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 생성단계는, 학습자의 자질을 참조하여 경험지식들을 추천하고, 추천된 경험지식들을 결합하여, 상기 학습 시나리오를 생성할 수 있다.

그리고, 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 방법은, 상기 학습 시나리오에 따른 학습자의 학습 과정 및 결과를 저장하는 단계; 및 상기 학습자의 학습 과정 및 결과를 평가하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 방법은, 학습 시나리오 및 평가 결과, 전문정보들의 업데이트를 Open API로 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 가상훈련 시스템은, 전문가의 전문정보들을 획득하는 DB 시스템; 전문가의 전문정보들로부터 경험지식들을 추출하는 DB 업데이트 시스템; 및 상기 경험지식들을 이용한 학습 시나리오를 생성하는 추천 모듈;을 포함한다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 기존에 보유하고 있는 가상훈련 시스템에 적용하여 훈련 콘텐츠를 재사용 및 확장함으로써 가상훈련의 가치를 증대시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 가상훈련 시스템을 통해 반복 훈련하였을 때 효과가 극대화될 수 있도록 하여, 반복훈련이 어려운 실제훈련(사고상황 대처, 전문가 경험에 의한 지식)을 가상훈련으로 대체할 때의 이점이 크다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경험지식 기반 가상훈련 시스템을 도시한 도면, 그리고,
도 2 및 도 3은 경험지식 기반 가상훈련 시스템의 인터랙션 과정을 보다 상세하게 나타낸 도면이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경험지식 기반 가상훈련 시스템을 도시한 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 시스템은, 실제 현장훈련을 대체하는 가상훈련에 필요한 훈련 시나리오 제작 및 평가를 위한 시스템이다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 시스템은, 사고사례(사고조사보고서, 사고통계 등), 전문정보(법령, 훈련 메뉴얼, 전문가 경험 등) 및 훈련데이터를 기반으로 경험지식 추출 및 평가가 가능한 시스템으로 API(Application Programming Interface)도 제공한다.

이와 같은 기능을 수행하는 본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 시스템은, 경험지식 DB 시스템(100), DB 업데이트 시스템(200), 부가 서비스 시스템(300)을 포함하여 구축된다.

경험지식 DB 시스템(100)은 전문가 DB(110), Fact DB(120), Rule DB(130), Personal DB(140) 및 경험지식 분석 모듈(150)을 포함한다.

전문가 DB(110)는 전문가의 경험지식이 저장되어 있는 DB로, 후술할 경험지식 자동 추출 모듈(230)에 의해 추출된 경험지식이 저장된다.

경험지식 분석 모듈(150)은 전문가 DB(110)의 경험지식들을 분석하여, 가상학습에 필요한 핵심 경험지식들을 추출한다.

Fact DB(120)는 경험지식으로부터 추출된 학습 키워드가 저장되어 있는 DB이고, Rule DB(130)는 경험 규칙들이 저장되어 있는 DB이다. Personal DB(140)는 학습 과정/결과에 대한 정보들이 학습자 개인별로 저장되어 있는 DB이다.

DB 업데이트 시스템(200)은 경험지식 DB 시스템(100)에 저장되어 있는 정보들을 업데이트 하는 시스템으로, 선택적 업데이트 모듈(210), 학습과정/결과 분석 모듈(220) 및 경험지식 자동 추출 모듈(230)을 포함한다.

경험지식 자동 추출 모듈(230)은 전문가의 전문정보들을 수집하고, 수집된 전문정보들을 분석하여 경험지식을 자동으로 추출하여 전처리한 후 전문가 DB(110)에 저장한다.

선택적 업데이트 모듈(210)도 전문가의 전문정보들을 수집하고, 수집된 전문정보들을 분석하여 전문가 DB(110)에 저장된 경험지식을 자동으로 업데이트 한다. 이를 위해, 선택적 업데이트 모듈(210)은 경험지식 텍스트 마이닝 기법을 활용한다.

학습과정/결과 분석 모듈(220)은 사용자의 학습과정/결과, 사용패턴을 모니터링하고, 이를 분석하여 평가한다. 학습과정/결과 분석 모듈(220)에 의한 분석/평가결과는 Personal DB(140)에 저장된다.

부가 서비스 시스템(300)은, 맞춤형 학습 프로그램 추천 모듈(310), Open API 모듈(320) 및 경험지식 확장 모듈(330)을 포함한다.

맞춤형 학습 프로그램 추천 모듈(310)은 학습결과를 기반으로 사용자에게 맞춤형 학습 프로그램 추천하여 주는 모듈이다. 경험지식 확장 모듈(330)은 학습자의 학습과정/결과를 기반으로 학습에 이용할 경험지식을 확장하여 주는 모듈이다.

Open API 모듈(320)에는, Open API 기반 경험지식 DB(100) 연동을 위한 수단으로, 가상훈련을 위한 경험지식 DB 기반 학습 모듈용 API, 학습과정/결과 분석을 위한 분석/평가 모듈용 API 및 전문정보 분석을 통한 경험지식 DB 업데이트 모듈용 API를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 경험지식 기반 가상훈련 시스템의 인터랙션 과정이 도 2와 도 3에 보다 상세하게 도시되어 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 전문가의 전문정보들은 NoSQL DB에 도큐먼트로 저장되고, 형태소 분석을 통해 키워드 집합 추출하고, 추출된 경험 키워드를 기반으로 전문정보들을 자동으로 분류한다.

이에 의해, 경험지식이 수집되고 업데이트 된다. 이 과정에서, 경험지식 추출은 전문가에 의한 수동 검증을 거치도록 할 수 있다.

또한, 전문가 인터뷰를 통한 수동 입력기를 통해서도, 경험지식을 획득할 수 있으며, 획득된 경험지식은 자동 추출된 경험지식과 마찬가지로 경험지식 DB 시스템(100)에 저장된다.

또한, 도 3에 도시된 바와 같이, Fact DB(120)와 Rule DB(130)를 참조하여, 경험지식을 생성 및 추천하고, 경험지식을 확장/결합하여 학습 시나리오를 생성한다. 생성된 학습 시나리오는 Open API로 제공될 수 있다.

경험 생성과 추천 과정에서, 사용자 패턴/직관 등을 자질 벡터로 더 참조할 수 있다.

한편, 사용자(학습자)의 학습 과정/결과는 Personal DB(140)에 저장되며, 이로부터 사용자 패턴/직관을 추출할 수도 있다. 또한, 이 결과는 평가자에게 제공될 수도 있다.

지금까지, 경험지식 기반 가상훈련 시나리오 추출 및 평가 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.

본 발명의 실시예에 따른 가상훈련 시스템은, 사용자 학습패턴/전문정보 마이닝을 통한 개방형 경험지식 기반 훈련 및 평가를 제공한다. 또한, 기존에 보유하고 있는 가상훈련 시스템에 적용하여 훈련 콘텐츠를 재사용 및 확장함으로써 가상훈련의 가치를 증대시킬 수 있다.

나아가, 가상훈련 시스템을 통해 반복 훈련하였을 때 효과가 극대화될 수 있도록 하여, 반복훈련이 어려운 실제훈련(사고상황 대처, 전문가 경험에 의한 지식)을 가상훈련으로 대체할 때의 이점이 크다.

또한, 사용자 학습패턴 데이터 마이닝을 통한 경험지식 확장 및 학습추천을 통해 양방향 학습이 가능하며, 사고사례(사고조사보고서, 사고통계 등) 및 전문정보(법령, 훈련메뉴얼, 전문가 경험 등) 분석을 통한 가상훈련 시나리오 및 경험지식 업데이트를 통해 훈련메뉴얼 기반의 기능훈련에서 벗어나 훈련컨텐츠가 지속적으로 업데이트 될 수 있다.

그리고, 사용자 학습패턴에 따른 시스템 UX 및 훈련평가 프로세스를 추가하여 사용성을 높이고, 시스템 종속성에서 벗어나 훈련 시나리오 및 평가 시스템을 개방형으로 설계함으로써, 시스템 확장성을 확보하여 기존에 보유하고 있는 가상훈련 시스템들에 적용이 쉽다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

100 : 경험지식 DB 시스템
200 : DB 업데이트 시스템
310 : 맞춤형 학습 프로그램 추천 모듈
320 : Open API 모듈
330 : 경험지식 확장 모듈

Claims (6)

1. 전문가의 전문정보들을 획득하는 단계;
   전문가의 전문정보들로부터 경험지식들을 추출하는 단계; 및
   상기 경험지식들을 이용한 학습 시나리오를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상훈련 방법.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 경험지식들을 업데이트 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상훈련 방법.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 생성단계는,
   학습자의 자질을 참조하여 경험지식들을 추천하고, 추천된 경험지식들을 결합하여, 상기 학습 시나리오를 생성하는 것을 특징으로 하는 가상훈련 방법.
   
4. 청구항 3에 있어서,
   상기 학습 시나리오에 따른 학습자의 학습 과정 및 결과를 저장하는 단계; 및
   상기 학습자의 학습 과정 및 결과를 평가하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상훈련 방법.
   
5. 청구항 1에 있어서,
   학습 시나리오 및 평가 결과, 전문정보들의 업데이트를 Open API로 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상훈련 방법.
   
6. 전문가의 전문정보들을 획득하는 DB 시스템;
   전문가의 전문정보들로부터 경험지식들을 추출하는 DB 업데이트 시스템; 및
   상기 경험지식들을 이용한 학습 시나리오를 생성하는 추천 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상훈련 시스템.
   

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