KR20210000146A - 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템 - Google Patents

문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템 Download PDF

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Abstract

문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템이 개시된다. 본 발명의 일측면에 따른 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템은, 복수개의 문장과 문장들로부터 추출된 연계단어들이 저장된 문장DB, 작문 수준에 대한 정보를 포함하는 사용자 정보를 저장하는 유저DB; 사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 유저DB를 참조하여 인식된 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 문장DB로부터 검색하는 문장검색부, 추천문장을 참조하여 입력단어에 상응하는 추천 조사 또는 추천 어미에 대한 추천단어를 결정하는 추천부 및 추천단어를 표시하여 사용자가 선택하도록 하는 인터페이스부를 포함한다.

Description

문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템{Writing assistant system using sentence database}
본 발명은 문장 데이터베이스를 기반으로 하여 학습자 맞춤 수준 문장을 생성해 주는 작문 보조 시스템에 관한 것이다.
글을 배우기 전의 유아 및 아동, 난독증 학생, 한글 미해득 초등학생, 다문화 아동 등은 스스로 한글 작문 활동을 하는 것에 어려움을 겪는다. 대부분의 언어가 그렇지만 특히나 한글의 조사, 어미가 문장의 내용에 따라 달라지는 형태가 다양하여 더욱 어려움을 겪게 된다.
대부분의 서비스되는 작문 시스템은 번역에 관한 것으로, 예를 들어 한글과 같은 하나의 언어는 습득한 사람이 타 언어를 익히고자 할 때 유용한 시스템이 주를 이룬다.
언어를 처음 접하는 사람의 경우에는 다양한 문장을 접하는 것이 더 효율적일 수 있으므로, 표현하고자 하는 단어는 알고 있더라도 그 쓰임새에 따라 달라지는 형태를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 문장, 단어를 제시하는 보조적 수단이 필요하며, 또한 사용자 수준에 맞는 예시 문장을 제시하는 방식도 필요하다.
공개특허 제10-2011-0035710호: 학습자 인지능력 기반의 외국어 학습 시스템 및 방법
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 다양한 문장, 단어에 대한 데이터베이스를 구축하여, 사용자의 수준에 맞는 문장을 제시하여 각 단어별 상황에 맞는 어미, 조사의 적용을 쉽게 습득할 수 있도록 하는 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 복수개의 문장과 문장들로부터 추출된 연계단어들이 저장된 문장DB; 작문 수준에 대한 정보를 포함하는 사용자 정보를 저장하는 유저DB; 사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 상기 유저DB를 참조하여 인식된 상기 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 상기 문장DB로부터 검색하는 문장검색부; 상기 추천문장을 참조하여 상기 입력단어에 상응하는 추천 조사 및 추천 어미 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 추천단어를 결정하는 추천부; 및 상기 추천단어를 표시하여 사용자가 선택하도록 하는 인터페이스부를 포함하는 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템이 제공된다.
여기서, 상기 추천부는 사용자에 의해 작문문장이 완성되면, 상기 추천문장을 기반으로 상기 작문문장에 상응하는 보정정보를 제공할 수 있다.
또한, 사용자의 이전 작문문장이 존재하는 경우, 상기 추천부는 상기 이전 작문문장에서 쓰인 어미를 참조하여 추천단어를 추천할 수 있다.
또한, 상기 입력단어가 특정개수 이상인 경우, 상기 추천부는 동일한 단어들이 포함된 추천문장을 이용한 자동 보정 기능을 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템에서 수행되는 작문 보조 방법에 있어서, 사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 유저DB를 참조하여 인식된 상기 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 문장DB로부터 검색하는 단계; 상기 추천문장을 참조하여 상기 입력단어에 상응하는 추천 조사 및 추천 어미 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 추천단어를 결정하는 단계; 및 상기 추천단어를 표시하는 단계;를 포함하되, 상기 문장DB는 상기 작문 보조 시스템에 포함된 데이터베이스로서, 복수개의 문장과 문장들로부터 추출된 연계단어들이 저장되어 있고, 상기 유저DB는 상기 작문 보조 시스템에 포함된 데이터베이스로서, 상기 작문 수준에 대한 정보를 포함하는, 작문 보조 방법이 개시된다.
또한, 상기 추천단어를 결정하는 단계는, 사용자에 의해 작문문장이 완성되면, 상기 추천문장을 기반으로 상기 작문문장에 상응하는 보정정보를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 추천단어를 결정하는 단계는, 사용자의 이전 작문문장이 존재하는 경우, 상기 추천부는 상기 이전 작문문장에서 쓰인 어미를 참조하여 추천단어를 추천하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 추천단어를 결정하는 단계는, 상기 입력단어가 특정개수 이상인 경우, 상기 추천부는 동일한 단어들이 포함된 추천문장을 이용한 자동 보정 기능을 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 다양한 문장, 단어에 대한 데이터베이스를 구축하여, 사용자의 수준에 맞는 문장을 제시하여 각 단어별 상황에 맞는 어미, 조사의 적용을 쉽게 습득할 수 있어, 한글 학습자뿐만 아니라 난독증 학생, 다문화 가정 아동 등 글자를 배우기 전이라도 쉽게 문장 형태 작문이 가능하게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 작문 보조 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 기능블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단어 입력에 의한 작문 보조 서비스 과정을 도시한 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인별 작문 이력을 이용한 맞춤형 작문 서비스를 위한 프로세스를 도시한 예시도
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 후술될 제1 임계값, 제2 임계값 등의 용어는 실질적으로는 각각 상이하거나 일부는 동일한 값인 임계값들로 미리 지정될 수 있으나, 임계값이라는 동일한 단어로 표현될 때 혼동의 여지가 있으므로 구분의 편의상 제1, 제2 등의 용어를 병기하기로 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 작문 보조 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 기능블록도이다.
도 1을 참조하면, 작문 보조 시스템은 통신부(10), 문장DB(20), 유저DB(30) 및 제어부(40)를 포함하되, 제어부(40)는 그 기능에 따라 문장검색부(41), 추천부(42), 인터페이스부(43)를 포함할 수 있다.
통신부(10)는 본 작문 보조 시스템이 통신망을 통해 접속한 유저단말들에게 작문 보조 서비스를 개시하기 위한 통신수단으로서, 이는 당업자에게는 자명할 것이므로 더욱 상세한 설명은 생략한다. 다만 본 발명의 작문 보조 시스템이 개인 컴퓨팅 장치로서 구현되는 경우, 통신부(10)는 생략될 수도 있을 것이며, 이는 이하의 설명에 의해 당업자에게는 더욱 자명하게 될 것이다.
문장DB(20)에는 다양한 문장이 저장되는데, 예를 들어 유아동이 즐겨보는 동화책으로부터 100개의 문장이 독출되어 저장되는 형태일 수도 있다. 도면에는 도시되지 않았으나, 유저별로 문장DB(20)에 저장되는 문장들이 설정될 수 있는데, 예를 들어 유저가 선택한 동화책으로부터 문장들이 추출되어 저장되는 형태이다. 이해의 편의를 위해 예를 들면, 유저A는 [백설공주] 동화책으로부터 추출된 문장들이 문장DB에 저장되고, 유저B는 [피터팬]의 문장이 이용되는 방식일 수 있다.
그리고, 문장DB(20)에는 각 문장들을 구성하는 단어들(이하 '연계단어'라 칭함)이 별도로 저장될 수도 있다.
유저DB(30)에는 각 유저들에 대한 식별정보(아이디 등), 작문 이력, 작문 수준 등에 대한 정보가 저장된다. 작문 이력으로서 작문했던 문장, 작문의 정확도 수치값, 작문 보조에 이용되었던 동화책 정보, 작문 보조에 이용되었던 조사, 어미 등에 대한 추천단어, 추천문장 등이 저장된다.
작문 수준은 유저의 나이, 성별, 국적 등에 대한 개인정보와 상술한 바와 같은 작문했던 문장들의 정확도 등에 의한 평가 수치에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어 나이가 어릴수록, 작문 이력의 정확도가 낮을수록 작문 수준은 낮게 책정될 수 있을 것이다.
제어부(40)는 문장DB 및 유저DB를 관리하는 기능을 수행하며, 특히 접속된 유저에 대한 작문 보조 기능을 제공한다.
제어부(40)의 문장검색부(41)는 사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 유저DB를 참조하여 인식된 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 문장DB로부터 검색한다. 예를 들어, 입력문장이 [사과]와 [먹다]인 경우, [백설공주가 독이 든 사과를 먹었습니다]와 [사과는 동생이 어제 다 먹었다]라는 추천문장이 검색된다.
추천부(42)는 추천문장을 참조하여 입력단어에 상응하는 추천 조사 및 추천 어미 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 추천단어를 결정한다. 위 예에 따르면, 조사로써 [-를]과 [-는]이, 어미로써는 [-었습니다], [-었다]가 추천단어로 결정될 수 있다.
인터페이스부(43)는 추천단어를 사용자가 인지하여 사용할 수 있도록 하는 인터페이스 화면을 제공하는데, 예를 들어 추천단어를 화면의 일측에 표시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 단어 입력에 의한 작문 보조 서비스 과정을 도시한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인별 작문 이력을 이용한 맞춤형 작문 서비스를 위한 프로세스를 도시한 예시도이다.
먼저 도 2를 참조하면, 작문 보조 시스템은 사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 유저DB를 참조하여 인식된 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 문장DB로부터 검색한다(S210).
예를 들어, 사용자로부터 [사과]가 입력된 경우, 작문 보조 시스템은 유저DB를 참조하여 사용자의 작문 수준이 [매우 낮음]으로 확인하고, 문장DB에서 [사과]에 상응하는 하나 이상의 추천문장으로서 [사과를 맛있게 먹어요], [사과가 탐스럽게 잘 익었습니다.], [사과를 잘라서 사이 좋게 나누자.] 등의 문장을 독출할 수 있다. 사용자의 작문 수준이 [매우 낮음]이므로 작문 보조 시스템은 단문만 추천문장으로 독출할 수 있다.
한편, 사용자의 작문 수준이 [낮음]인 경우에는 서로 대등한 단문들끼리 연결된 중문(重文)까지 추천문장으로 독출될 수 있다. 또한, 사용자의 작문 수준이 [중간]인 경우에는 하나의 문장이 다른 문장에 종속적으로 연결되는 연합복문(連合複文)까지 추천문장으로 독출될 수 있다. 또한 사용자의 작문 수준이 [높음]인 경우에는 하나의 문장이 다른 문장을 문장 성분으로 포유하고 있는 포유복문(包有複文)까지 추천문장으로 독출될 수 있다. 또한 사용자의 작문 수준이 [매우 높음]인 경우에는 하나의 문장에 모든 형태의 복문들이 포함된 혼성문(混成文)까지 추천문장으로 독출될 수도 있다.
그리고, 검색된 추천문장을 참조하여 입력단어에 상응하는 추천 조사 및 추천 어미 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 추천단어를 결정한다(S220). 그리고 결정된 추천단어를 사용자가 인지하여 사용할 수 있도록 하는 인터페이스 화면을 제공한다(S230).
도 3을 함께 참조하면, 문장DB(20)는 동화문장DB와 동화단어DB로 미리 구축되어 있고, 사용자의 개인 수준 입력에 대한 정보도 사전 어휘 검사 또는 사용자가 직접 입력한 수준에 대한 정보로 미리 설정되어 있을 수 있다. 또한, 이전에 사용자가 작문 보조 시스템을 통해 생성하였던 문장과 사용하였던 단어들은 유저DB(30)(도 3의 개인DB)에 미리 저장되어 있을 수 있다.
이후 상기와 같이 사용자로부터 단어가 입력되면 작문 보조 시스템은 추천문장을 독출한 후 추천단어를 결정하는데, 일례에 따르면 문장DB(20)(즉, 도 3의 동화문장DB)에는 주제어에 따라 문장들이 분류되어 있어 이를 고려한 문장 요소가 우선 추천될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 [사과]를 입력할 경우, 주제어 [사과]를 포함하고 있는 [사과를 맛있게 먹어요], [사과가 탐스럽게 잘 익었습니다.], [사과를 잘라서 사이 좋게 나누자.] 등의 문장DB(20)에서 사용된 동사를 우선으로 추천하고, 사용자가 선택하는 동사에 따라 [사과] 뒤에 붙는 조사를 [-를], [-가] 등으로 구별하여 추천한다.
즉, 작문 보조 시스템은 추천문장에 포함된 단어 중 동사, [자르다], [나누다], [먹다], [익다] 를 추천할 수 있다. 이후 사용자가 [자르다]를 선택하면 [사과]는 잘라지는 대상이 되므로 작문 보조 시스템은 목적격 조사 [-를]을 추천할 수 있다. 같은 예시에서 사용자가 [익다]를 선택하면 사과는 주어가 되므로 작문 보조 시스템은 주격 조사 [-가]를 추천할 수 있다.
또한 사용자가 입력한 단어의 성격을 고려하여 DB에서 이어질 단어를 추천해 줄 수도 있다. 예를 들어 사용자가 명사 단어를 입력할 경우 조사를 추천하고, 동사나 형용사 단어의 어간을 입력할 경우 어미를 자동으로 추천하는 것이다. 또한 연어나 의존명사가 이어지는 DB가 구축된 경우 개인만의 추천이 제공될 수 있다.
그리고, 조사는 DB 내에서 자주 쓰이는 빈도를 분석하여 그에 따라 우선 추천할 수 있으며, 예를 들어 [나] 뒤에 주로 쓰이는 조사가 [-는]일 경우 이를 우선적으로 추천한다.
그리고 일례에 따르면, 추천부(42)는 사용자에 의해 작문문장이 완성되면, 추천문장을 기반으로 작문문장에 상응하는 보정정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, [사과가 먹었습니다]라는 작문문장이 완성되면, [사과가 -> 사과를]라는 보정정보를 제공한다. 비록 도시되지는 않았지만, 보정정보와 관련된 정보들은 유저DB(30)에 저장되어 당해 사용자가 어떠한 작문 오류를 했었는지 확인할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 사용자의 이전 작문문장이 존재하는 경우, 추천부(42)는 이전 작문문장에서 쓰인 어미를 참조하여 추천단어를 추천할 수 있다. 예를 들어, 이전 작문문장에 [마셨다]라는 술어가 사용되었다면, 그 어미를 참조하여 과거형인 [-었다]라는 어미를 추천하는 것이다. 즉, 사용자가 여러 개의 문장을 나열할 경우 앞선 문장에서 쓰인 어미를 고려하여 추천하는 것으로, 예를 들어 사용자가 상대 높임법 중 하나를 선택했을 경우, 작문 보조 시스템은 이어지는 문장 역시 통일성을 가질 수 있도록 앞선 문장과 동일한 어미를 우선 추천한다.
그리고, 문장을 작성하고 수정하는 단계에서 단어의 문장 성분을 고려하여 이에 맞는 조사나 어미를 자동으로 제시하는데, 예를 들어, [먹다(eat)]가 문장의 끝에 위치할 경우 종결어미 [-다] 등을 제시하지만, 두 개 이상의 문장 사이에 위치하거나 문장 중간에 위치할 경우 [-고], [-어서] 등의 연결어미를 제시한다.
또한, 입력단어가 특정개수(예를 들어 3개 등) 이상인 경우, 추천부(42)는 동일한 단어들이 포함된 추천문장을 이용한 자동 보정 기능을 제공한다.
작문한 문장에 문장DB(20)와 동일한 단어가 3개 이상 있을 경우 문법적으로 오류가 있는 부분을 교정할 수 있도록 제안하는 것이다. 예를 들어, 아동이 [오늘이 날씨가 맑아서 친구들이 놀이터에서 놀았습니다.]라는 문장을 작문한 경우, [오늘], [날씨], [친구들] 등의 단어가 포함된 문장을 기반으로 [오늘은 날씨가 맑아서 친구들과 놀이터에서 놀았습니다.]와 같이 교정할 수 있게 추천하거나 자동 교정해주는 것이다.
사용자가 작문을 완료한 내용은 유저DB(30)(도 3의 문장DB)에 저장되어 리뷰 및 평가가 가능하며, 이를 기반으로 그 다음 작문에 대한 모델링을 다음 맞춤화 과정에서 제안할 수 있을 것이다.
상기에서는 본 발명이 작문 보조 시스템으로 구현된 경우에 대한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명은 소프트웨어적으로 구현될 수도 있다. 이 경우 위에서 설명한 실시예의 각 기능들은 소프트웨어를 구현하기 위한 각 단계로 구현될 수도 있다. 상술한 작문 보조 시스템에 대한 실시예를 통해 소프트웨어적인 실시예를 유추하는 것은 본 발명의 기술분야의 통상의 기술자에게 자명한 사항이므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
또한, 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 통신부 20 : 문장DB
30 : 유저DB 40 : 제어부

Claims (5)

  1. 복수개의 문장과 문장들로부터 추출된 연계단어들이 저장된 문장DB;
    작문 수준에 대한 정보를 포함하는 사용자 정보를 저장하는 유저DB;
    사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 상기 유저DB를 참조하여 인식된 상기 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 상기 문장DB로부터 검색하는 문장검색부;
    상기 추천문장을 참조하여 상기 입력단어에 상응하는 추천 조사 및 추천 어미 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 추천단어를 결정하는 추천부; 및
    상기 추천단어를 표시하여 사용자가 선택하도록 하는 인터페이스부;
    를 포함하는 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추천부는 사용자에 의해 작문문장이 완성되면, 상기 추천문장을 기반으로 상기 작문문장에 상응하는 보정정보를 제공하는, 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    사용자의 이전 작문문장이 존재하는 경우, 상기 추천부는 상기 이전 작문문장에서 쓰인 어미를 참조하여 추천단어를 추천하는, 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 입력단어가 특정개수 이상인 경우, 상기 추천부는 동일한 단어들이 포함된 추천문장을 이용한 자동 보정 기능을 제공하는, 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템.
  5. 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템에서 수행되는 작문 보조 방법에 있어서,
    사용자로부터 하나 이상의 단어가 입력되면, 유저DB를 참조하여 인식된 상기 사용자의 작문 수준과 입력단어에 상응하는 하나 이상의 추천문장을 문장DB로부터 검색하는 단계;
    상기 추천문장을 참조하여 상기 입력단어에 상응하는 추천 조사 및 추천 어미 중 적어도 어느 하나 이상에 대한 추천단어를 결정하는 단계; 및
    상기 추천단어를 표시하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 문장DB는 상기 작문 보조 시스템에 포함된 데이터베이스로서, 복수개의 문장과 문장들로부터 추출된 연계단어들이 저장되어 있고,
    상기 유저DB는 상기 작문 보조 시스템에 포함된 데이터베이스로서, 상기 작문 수준에 대한 정보를 포함하는, 작문 보조 방법.
KR1020190075072A 2019-06-24 2019-06-24 문장 데이터베이스를 이용한 작문 보조 시스템 KR102268816B1 (ko)

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