KR20220057333A - 컨텐츠 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR20220057333A KR1020200142479A KR20200142479A KR20220057333A KR 20220057333 A KR20220057333 A KR 20220057333A KR 1020200142479 A KR1020200142479 A KR 1020200142479A KR 20200142479 A KR20200142479 A KR 20200142479A KR 20220057333 A KR20220057333 A KR 20220057333A
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Abstract

본 발명에 따른 컨텐츠 추천 시스템이 컨텐츠를 추천하는 방법은, 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계, 시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계, 상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계, 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계 및 상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함한다.

Description

컨텐츠 추천 방법 및 시스템{Method for recommending contents and system for the same}
본 발명은 컨텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 학습자의 인지발달 및 흥미도에 따라 컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
미디어 매체와 통신 기술의 발전으로 인해, 일반적인 정보뿐만 아니라 학습용 정보도 미디어 매체를 통해 습득하고 있으며, 미디어 매체를 통한 학습은 어린 아이들에게도 많은 영향을 미치고 있다.
따라서, 디지털 네이티브(digital native)라는 용어가 있을 정도로 요즘 아이들은 태어나자 마자 통신 기기에서 제공되는 다양한 컨텐츠를 통해 학습을 실시하고 있다.
다양한 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 플랫폼(contents platform)은 단순히 다양한 컨텐츠들을 많이 모아 놓고 회원들에게 제공하는 방식과 각 회원의 선호도에 적합한 컨텐츠를 선별하여 제공하는 추천 방식으로 동작되고 있다.
따라서, 아이들의 교육을 위한 교육용 컨텐츠를 이용하는 경우, 첫 번 번째 방식의 경우에는 너무 많은 컨텐츠의 양으로 인해 교육 대상자에게 적합한 컨텐츠의 선택에 많은 어려움이 발생하며, 판단력이 부족한 아이에게 무작위적으로 노출되는 컨텐츠로 인한 불안감이 발생한다.
또한, 선호도 등을 이용하여 컨텐츠를 추천받는 경우, 교육 대상자인 아이들의 취향에 맞는 컨텐츠의 추천이 이루어지므로 교육적이지 않은 내용의 컨텐츠가 추천되는 경우가 많다.
대한민국 등록특허 제10-2054549호(공고일자: 2019년 12월 04일, 발명의 명칭: 학습자의 동공 변화를 이용한 인지 부하 측정 방법 및 인지 부하 측정 장치)
본 발명이 해결하려는 과제는, 학습자의 인지발달 정도 및 흥미도에 따라 컨텐츠를 추천하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는, 주요 학습자인 어린 아이들에게 교육적인 컨텐츠를 제공할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 컨텐츠 추천 시스템이 컨텐츠를 추천하는 방법은, 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계, 상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계, 시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계, 상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계, 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계 및 상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기설정된 상태는 시각적 표상과 관계된 제1 상태와 언어적 표상과 관계된 제2 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하는 것은, 상기 사용자가 상기 제1 컨텐츠의 포함된 이미지와 텍스트를 응시하는 시간을 비교하는 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 시선 추적을 통해 상기 학습자의 동공 정보를 수신하는 단계; 및 상기 동공 정보에 기반하여 상기 학습자의 흥미도가 미리 정해진 유형 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다.
또한, 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 시스템은, 통신부; 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 컨텐츠 수신부; 상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 컨텐츠 분류부; 상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 상기 통신부를 통해 학습자에게 제공하는 제어부; 시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 시선 정보 수신부; 및 상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 시선 범위 판단부를 포함하며, 상게 제어부는 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하고, 상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 추천할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법 및 시스템에 의하면 학습자의 니즈에 맞는 컨텐츠만이 제공되어, 학습자가 부적합한 컨텐츠에 무분별하게 노출되는 것이 방지된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법 및 시스템에 의하면 현재 발달 상황에 적합한 컨텐츠가 해당 학습자에게 제공되므로, 컨텐츠를 이용한 학습자의 발달 교육이 효율적으로 이루어진다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템에 대한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템, 사용자 단말 및 컨텐츠 DB의 연결에 대한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법에 대한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습자의 시선 범위를 판단하는 것에 대한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 컨텐츠 추천의 실시예에 대한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
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.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 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.
본 명세서에 있어서 네트워크의 통신 방식은 제한되지 않으며, 각 구성요소간 연결이 동일한 네트워크 방식으로 연결되지 않을 수도 있다. 네트워크는, 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, 객체와 객체가 네트워킹 할 수 있는 모든 통신 방법을 포함할 수 있으며, 유선 통신, 무선 통신, 3G, 4G, 5G, 혹은 그 이외의 방법으로 제한되지 않는다. 예를 들어, 유선 및/또는 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX (IEEE 802.16e), UMB (formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access) 및 초음파 활용 통신으로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 통신 방법에 의한 통신 네트워크를 지칭할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도 1 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법 및 시스템에 대해서 설명하도록 한다.
본 발명은 학습자에게 컨텐츠를 추천하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명의 컨텐츠를 추천하는 방법은 컨텐츠 추천 시스템에 의해 수행된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템에 대한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 통신부(110), 컨텐츠 수신부(120), 컨텐츠 분류부(130), 제어부(140), 시선 정보 수신부(150) 및 시선 범위 판단부(160)를 포함한다.
이하 컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 각 부의 기능에 대해서 설명한다.
컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 통신부(110)는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 통신부(110)는 네트워크를 통해 사용자 단말 또는 컨텐츠 DB와 연결될 수 있다. 컨텐츠 수신부(120)는 통신부(110)를 통해 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신할 수 있다. 컨텐츠 분류부(130)는 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류할 수 있다. 제어부(140)는 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 상기 통신부를 통해 학습자에게 제공할 수 있다. 시선 정보 수신부(150)는 시선 추적을 통해 학습자의 시선 움직임 정보를 수신할 수 있다. 시선 범위 판단부(160)는 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위를 판단할 수 있다. 또한, 제어부(140)는 시선 범위에 포함되는 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하고, 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 추천할 수 있다. 이에 대해서는 구체적인 실시예 별로 설명하도록 한다.
각 부의 더욱 구체적인 기능에 대해서는 이하에서 컨텐츠 추천 방법 및 시스템을 설명하면서 상세히 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 사용자 단말에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display) 등이 포함될 수 있다.
사용자 단말은 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 시스템, 사용자 단말 및 컨텐츠 DB의 연결에 대한 도면이다.
도 2를 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템(100), 사용자 단말(220) 및 컨텐츠 DB(200)는 네트워크(210)를 통해 상호간에 연결될 수 있다.
사용자 단말(220)은 상술한 통신 모듈을 통해 네트워크(210)와 연결되며, 컨텐츠 추천 시스템(100) 및 컨텐츠 DB(200)와 데이터를 송수신할 수 있다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법의 각 단계에 대해 설명하도록 한다.
본 명세서에서 설명되는 컨텐츠는 음악, 동영상 등을 포함할 수 있으며 이에 한정되지 않고 서버를 통해 사용자에게 제공되는 모든 컨텐츠일 수 있다. 그러나 이하에서는 설명의 편의를 위해 컨텐츠를 동영상으로 가정하고 설명하도록 한다.
또한, 학습자는 사용자 단말(220)을 통해 컨텐츠를 제공받아 학습을 수행하는 것으로 가정하고 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컨텐츠 추천 방법에 대한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템이(100) 컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계(S310), 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계(S320), 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계(S330), 시선 추적을 통해 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계(S340), 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계(S350), 시선 범위에 포함되는 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계(S360) 및 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 학습자에게 추천하는 단계(S370)를 포함한다.
상술한 각 단계들은 특별한 인과관계에 의해 나열된 순서에 따라 수행되어야 하는 경우를 제외하고, 나열된 순서와 상관없이 수행될 수 있다. 그러나 이하에서는 설명의 편의를 위해 상술한 각 단계들이 나열된 순서에 따라 수행되는 것을 가정하여 설명하도록 한다.
이하, 각 단계를 구체적으로 설명한다.
컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계(S310)는 컨텐츠 추천 시스템이(100) 컨텐츠 DB(200)에 포함된 컨텐츠를 수신하는 단계이다. 컨텐츠 DB는 자체적으로 구축된 DB일 수 있고, 유투브 등 상용 DB일 수도 있다. 컨텐츠 추천 시스템(100)은 접근가능한 모든 DB에서 컨텐츠를 분류하기 위해 여러 개의 컨텐츠를 수신할 수 있다.
복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계(S320)는 컨텐츠 DB(200)로부터 컨텐츠를 수신한 후 이를 분류하는 단계이다. 분류 과정은 컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 프로그램에 의해 자동으로 분류될 수 있으며, 또는 시스템 관리자가 수동으로 분류할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠 DB(200)로부터 복수개의 컨텐츠를 수신한 후, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 자막이 포함된 컨텐츠 또는 자막이 포함되지 않은 컨텐츠로 자동으로 분류할 수 있다. 다른 실시예로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 동물이 많이 등장하는 컨텐츠 또는 사람이 많이 등장하는 컨텐츠 등으로 자동으로 분류할 수 있다. 또한, 컨텐츠 분류는 시스템 관리자에 의해 수동으로 분류될 수도 있다. 일 실시예로, 시스템 관리자는 컨텐츠를 시청한 후 컨텐츠 주제에 따라 영상을 분류할 수 있다. 구체적으로, 시스템 관리자가 컨텐츠 주제를 판단하여 음악 주제 컨텐츠, 교육 주제 컨텐츠, 건강 주제 컨텐츠 등으로 분류할 수 있다. 다른 실시예로, 시스템 관리자는 컨텐츠를 시청한 후 컨텐츠 난이도에 따라 영상을 분류할 수 있다. 구체적으로, 난이도를 상, 중, 하로 나누어 컨텐츠를 분류할 수 있다. 또 다른 실시예로, 시스템 관리자는 컨텐츠를 시청한 후 컨텐츠 유형에 따라 컨텐츠를 분류할 수 있다. 구체적으로, 반복이 필요한 영상, 시리즈 시청이 필요한 영상, 순서에 따라 시청이 필요한 영상 등 다양한 유형으로 컨텐츠를 분류할 수 있다. 상술한 예시들은 컨텐츠 분류 방법에 일 예시이며, 본 명세서에서 설명하는 컨텐츠 분류는 이에 한정되지 않고 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.
컨텐츠를 분류하는 단계(S320)는 컨텐츠를 적어도 하나의 구간으로 구분하는 단계를 포함할 수 있다. 상술한 과정에 의하여 복수개의 컨텐츠 중 교육 주제 컨텐츠로 분류된 어느 하나의 컨텐츠는 다시 적어도 하나의 구간으로 구분될 수 있다. 구체적으로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 구간에 포함된 요소를 분석하여 컨텐츠를 적어도 하나의 구간으로 구분할 수 있다. 구분 과정은 컨텐츠 추천 시스템(100)에 포함된 프로그램에 의해 자동으로 구분될 수 있으며, 또는 시스템 관리자가 수동으로 구분할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠의 내용에 따라 구간을 구분할 수 있다. 구체적으로, 교육 주제 컨텐츠는 교육 내용을 설명하는 구간과 교육 내용을 확인하는 구간으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 사람이 교육 내용을 학습자에게 설명하는 구간을 컨텐츠의 제1 구간으로, 이후 퀴즈 등 학습자에게 교육 내용을 확인하는 구간을 제2 구간으로 결정할 수 있다. 더하여, 제2 구간 이후 다시 사람이 교육 내용을 학습자에게 설명하는 구간을 컨텐츠의 제3 구간으로 결정할 수 있다. 다른 실시예로, 컨텐츠에 주체에 따라 구간을 구분할 수 있다. 구체적으로, 컨텐츠에 사람이 등장하는 구간과 컨텐츠에 동물이 등장하는 구간으로 구분될 수 있다. 상술한 예시들은 컨텐츠 구분 방법에 일 예시이며, 본 명세서에서 설명하는 컨텐츠 분류는 이에 한정되지 않고 다양한 방법에 의하여 수행될 수 있다.
컨텐츠 추천 시스템(100)은 상술한 방법에 의하여 구분된 컨텐츠의 구간에 포함된 요소 중 시각적 요소 및 언어적 요소의 비중을 산출할 수 있다. 또한, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 산출한 비중에 따라 구간의 유형을 결정할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠 추천 시스템(100)이 사람이 교육 내용을 학습자에게 설명하는 구간을 컨텐츠의 제1 구간으로 결정한 경우, 제1 구간에 포함된 요소를 분석하여 시각적 요소 및 언어적 요소의 비중을 산출할 수 있다. 구체적으로, 제1 구간에 포함된 설명 내용이 대부분 문자로 이루어진 경우 시각적 요소보다 언어적 요소의 비중이 높을 수 있다. 이 때, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 제1 구간의 유형을 언어적 유형으로 결정할 수 있다. 반대로, 제1 구간에 포함된 설명 내용이 대부분 이미지로 이루어진 경우 언어적 요소보다 언어적 요소의 비중이 높을 수 있다. 이 때, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 제1 구간의 유형을 시각적 유형으로 결정할 수 있다. 컨텐츠 추천 시스템(100)이 구분하는 컨텐츠 구간의 유형은 시각적 유형, 언어적 유형 외에도 다양한 유형으로 구분될 수 있다.
복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계(S330)는 컨텐츠 추천 시스템(100)이 하나의 컨텐츠를 사용자 단말(220)을 통해 학습자에게 제공하는 단계이다. 제1 컨텐츠는 컨텐츠 추천 시스템(100)이 단계(S320)에서 분류한 결과와 학습자의 정보를 비교하여 선택한 컨텐츠일 수 있다. 일 실시예로, 학습자가 3~5세 아동인 경우 컨텐츠 추천 시스템(100)은 분류된 기준이 유아용 영상인 컨텐츠 중 1개를 제1 컨텐츠로 제공할 수 있다. 다른 실시예로, 학습자가 수학 교육 영상을 자주 시청하는 이력을 가지고 있는 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 분류된 기준이 수학 교육 영상인 컨텐츠 중 1개를 제1 컨텐츠로 제공할 수 있다. 반대의 실시예로, 학습자가 게임 관련 영상을 자주 시청하는 이력을 가지고 있는 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자에게 다양한 영상을 추천하기 위하여 분류된 기준이 음악 관련 영상인 컨텐츠 중 1개를 제1 컨텐츠로 제공할 수 있다. 상술한 바와 같이, 컨텐츠 추천 시스템(100)이 학습자에게 제공하는 제1 컨텐츠는 학습자의 정보와 관련된 컨텐츠일 수 있고, 또는 컨텐츠 DB에서 수신한 컨텐츠 중 타인의 시청비율이 높은 컨텐츠일 수도 있다.
이하, 도 4를 참조하여 시선 추적을 통해 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계(S340) 및 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계(S350)에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습자의 시선 범위를 판단하는 것에 대한 도면이다.
도 4를 참조하면, 학습자는 사용자 단말(220)을 통해 컨텐츠를 제공받기 때문에 사용자 단말(220)에 시선이 향하게 된다. 컨텐츠 추천 시스템(100)은 사용자 단말(220)에 포함된 시선 추적부를 통하여 학습자의 시선 움직임 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예로, 사용자 단말(220)이 스마트폰인 경우 시선 추적부는 카메라일 수 있다. 다른 실시예로, 사용자 단말(220)이 학습을 위한 전용 기기인 경우 시선 추적부는 학습자의 동공 움직임, 시선 움직임 등을 추적할 수 있는 장치일 수 있다.
도 4를 참조하면, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 수신한 시선 움직임 정보에 기반하여 학습자의 시선 범위(410)를 판단할 수 있다. 사용자 단말(220)에 디스플레이부가 포함되고 상기 디스플레이부에 컨텐츠가 제공되는 경우, 학습자의 시선은 디스플레이부를 향하게 된다. 이 때, 학습자는 디스플레이부 전체를 인식하지 못할 수 있으며, 시선 범위(410)에 포함되는 디스플레이부에 표시되는 컨텐츠 중 일부만을 인식할 수 있다. 시선 범위(410)는 도 4와 같이 디스플레이부 상에 위치할 수 있으며, 또는 디스플레이부와 디스플레이부가 아닌 영역에 겹쳐서 위치할 수 있으며, 또는 디스플레이부가 아닌 영역에 위치할 수도 있다.
컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 시선이 일정 시간 머무는 곳을 시선 범위(410)로 판단할 수 있다. 일 실시예로, 학습자의 시선이 특정 범위에 1초 이상 머문다고 판단되는 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 시선이 머무는 지점을 시선 범위(410)로 판단할 수 있다.
상술한 컨텐츠 구간의 유형을 결정하는 과정에서 컨텐츠 추천 시스템(100)은 컨텐츠에 포함된 복수의 구간에 대해 학습자의 시선 범위에 대한 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 시선 범위에 대한 정보를 통해 학습자가 복수의 구간 중 어느 구간에 더 집중하는지 판단할 수 있다. 구체적으로, 제1 구간의 유형이 시각적 유형이고 제2 구간의 유형이 언어적 유형인 경우, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 시선 범위에 대한 정보를 통해 학습자가 제1 구간 재생시에 더 집중하고 있다고 판단할 수 있다. 컨텐츠 추천 시스템(100)은 복수의 구간에 대한 학습자의 시선 범위에 대한 정보와 복수의 구간의 유형을 종합하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정할 수 있다. 기설정된 상태의 구체적인 실시예에 대해서는 후술하여 설명한다.
시선 범위에 포함되는 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계(S360)에 대하여 설명한다.
상술한 바와 같이, 제1 컨텐츠는 학습자의 정보와 관련된 컨텐츠일 수 있고, 다른 컨텐츠일 수 있다. 일반적으로, 제1 컨텐츠가 학습자의 선호도가 높은 컨텐츠라면 학습자는 제1 컨텐츠에 집중하는 경향을 보일 수 있다. 반대로, 제1 컨텐츠가 학습자의 선호도가 낮은 컨텐츠라면 학습자는 제1 컨텐츠에 집중하지 못하는 경향을 보일 수 있다.
일 실시예로, 기설정된 상태는 시각적 표상과 관계된 제1 상태와 언어적 표상과 관계된 제2 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제1 컨텐츠가 이미지와 글자를 모두 포함하는 컨텐츠라고 가정하면, 학습자의 시선 범위에 이미지가 더 많이 포함되어 있을 수 있고 반대로 글자가 더 많이 포함되어 있을 수 있다. 이와 같이 이미지와 글자를 동시에 제시했을 경우, 학습자 시선의 응시 시간을 비교하여, 이미지를 더 많이 응시하는 경우 시각적 표상과 관계된 제1 상태로, 글자를 더 많이 보면 언어적 표상과 관계된 제2 상태라고 판단할 수 있다.
기설정된 상태는 상술한 실시예 이외에도 학습자의 상태를 나타내는 다양한 상태를 포함할 수 있다.
이하, 도 5 내지 7을 참조하여 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 학습자에게 추천하는 단계(S370)에 대하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 컨텐츠 추천의 실시예에 대한 도면이다.
학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계(S360)에서 결정된 학습자의 상태에 따라 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 대응하는 유형으로 분류된 컨텐츠를 학습자에게 추천할 수 있다.
도 5를 참조하면, 학습자의 기설정된 상태(510)는 제1 상태(520) 및 제2 상태(530) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 상술한 설명과 같이 제1 상태(520)를 시각적 표상과 관계된 상태, 제2 상태(530) 언어적 표상과 관계된 상태라고 가정하면, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되는 경우, 학습자에게 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠(560)인 제2 컨텐츠(540)를 추천할 수 있다. 반대로, 컨텐츠 추천 시스템(100)은 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되는 경우, 학습자에게 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠(550)인 제2 컨텐츠(540)를 추천할 수 있다. 이는 학습자가 다양한 표상으로 습득하는 것을 훈련할 수 있도록 반대로 추천해줄 수 있기 때문이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 순서도이다.
도 6을 참조하여 추천 컨텐츠를 결정하는 다른 실시예에 대하여 설명한다.
도 6을 참조하면, 상술한 설명과 같이 학습자의 상태를 결정(S610)하고 추천 컨텐츠를 결정(S630)하는 것에 더하여 학습자의 흥미도를 결정(S620)하고 이를 기반으로 추천 컨텐츠를 결정(S630)할 수 있다.
일 실시예로, 학습자의 흥미도를 결정(S620)하기 위한 방법은 시선 추적을 통해 학습자의 동공 정보를 수신하는 단계 및 동공 정보에 기반하여 학습자의 흥미도가 미리 정해진 유형 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
학습자의 흥미도는 동공 정보에 기반하여 결정될 수 있으며 구체적인 실시예로 동공크기 변화에 따라 흥미지속형, 흥미회복형, 흥미상승형, 흥미하락형 등 다양한 유형으로 분류될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 컨텐츠 결정에 대한 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정(S710)되고, 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정(S720)되는 경우, 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠(S730)일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 하락하고 있는 경우, 학습자의 집중도를 향상시키기 위하여 학습자의 선호도가 높은 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.
도면에 도시되어 있지는 않으나, 다른 실시예로 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 하락하고 있는 경우, 학습자의 집중도를 향상시키기 위하여 학습자의 선호도가 높은 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.
도면에 도시되어 있지는 않으나, 또 다른 실시예로 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 하락하고 있는 경우, 학습자의 집중도를 향상시키기 위하여 학습자의 선호도가 높은 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.
도면에 도시되어 있지는 않으나, 또 다른 실시예로 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 상승하고 있는 경우, 학습자에게 다양한 컨텐츠를 학습시키기 위하여 학습자의 선호도가 낮은 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.
도면에 도시되어 있지는 않으나, 또 다른 실시예로 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우, 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠일 수 있다. 구체적으로, 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태인데 현재 학습자의 흥미도가 컨텐츠에 대한 흥미가 상승하고 있는 경우, 학습자에게 다양한 컨텐츠를 학습시키기 위하여 학습자의 선호도가 낮은 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠를 제2 컨텐츠로 학습자에게 제공할 수 있다.
이상, 본 발명의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템의 실시예들에 대해 설명하였다. 본 발명의 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 해당 실시예에만 한정되는 것은 아니고, 서로 양립 불가능하지 않은 이상, 각 실시예에 개시된 기술적 특징들은 서로 다른 실시예에 병합되어 적용될 수 있다.
이상, 본 발명의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템의 실시예들에 대해 설명하였다. 본 발명은 상술한 실시예 및 첨부한 도면에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자의 관점에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 본 명세서의 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드(또는, 애플리케이션이나 소프트웨어)로서 구현하는 것이 가능하다. 상술한 생성 방법은 메모리 등에 저장된 코드에 의하여 실현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 프로세서 또는 제어부를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100: 컨텐츠 추천 시스템
110: 통신부
120: 컨텐츠 수신부
130: 컨텐츠 분류부
140: 제어부
150: 시선 정보 수신부
160: 시선 범위 판단부

Claims (13)

  1. 컨텐츠 추천 시스템이 컨텐츠를 추천하는 방법에 있어서,
    컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 단계;
    상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 단계;
    상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 학습자에게 제공하는 단계;
    시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 단계;
    상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 단계;
    상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 상기 학습자에게 추천하는 단계를 포함하는
    컨텐츠 추천 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 기설정된 상태는 시각적 표상과 관계된 제1 상태와 언어적 표상과 관계된 제2 상태 중 적어도 하나를 포함하는,
    컨텐츠 추천 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 분류하는 단계는,
    상기 컨텐츠를 적어도 하나의 구간으로 구분하는 단계;
    상기 구간에 포함된 요소 중 시각적 요소 및 언어적 요소의 비중을 산출하는 단계; 및
    상기 비중에 따라 상기 구간의 유형을 결정하는 단계를 포함하는
    컨텐츠 추천 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계에서,
    상기 제1 컨텐츠에 포함된 복수의 구간에 대해 상기 학습자의 시선 범위에 대한 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 구간에 대한 상기 학습자의 시선 범위에 대한 정보와 상기 복수의 구간의 유형을 종합하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 포함하는
    컨텐츠 추천 방법.
  5. 제2 항에 있어서,
    상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되는 경우,
    상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠인
    컨텐츠 추천 방법.
  6. 제2 항에 있어서,
    상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되는 경우,
    상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠인
    컨텐츠 추천 방법.
  7. 제2 항에 있어서,
    상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하는 것은,
    상기 사용자가 상기 제1 컨텐츠의 포함된 이미지와 텍스트를 응시하는 시간을 비교하는 것인
    컨텐츠 추천 방법.
  8. 제2 항에 있어서,
    시선 추적을 통해 상기 학습자의 동공 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 동공 정보에 기반하여 상기 학습자의 흥미도가 미리 정해진 유형 중 어느 하나인지 결정하는 단계를 더 포함하는,
    컨텐츠 추천 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우,
    상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠인
    컨텐츠 추천 방법.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미하락과 관계된 제1 유형으로 결정되는 경우,
    상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠인
    컨텐츠 추천 방법.
  11. 제8 항에 있어서,
    상기 학습자의 상태가 시각적 표상과 관계된 제1 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우,
    상기 제2 컨텐츠는 언어적 유형으로 분류된 컨텐츠인
    컨텐츠 추천 방법.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 학습자의 상태가 언어적 표상과 관계된 제2 상태로 결정되고, 상기 학습자의 흥미도가 흥미상승과 관계된 제2 유형으로 결정되는 경우,
    상기 제2 컨텐츠는 시각적 유형으로 분류된 컨텐츠인
    컨텐츠 추천 방법
  13. 컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 시스템은,
    통신부;
    컨텐츠 DB로부터 복수개의 컨텐츠를 수신하는 컨텐츠 수신부;
    상기 복수개의 컨텐츠를 소정의 기준에 따라 여러 유형으로 분류하는 컨텐츠 분류부;
    상기 복수개의 컨텐츠 중 제1 컨텐츠를 상기 통신부를 통해 학습자에게 제공하는 제어부;
    시선 추적을 통해 상기 학습자의 시선 움직임 정보를 수신하는 시선 정보 수신부; 및
    상기 시선 움직임 정보에 기반하여 상기 학습자의 시선 범위를 판단하는 시선 범위 판단부를 포함하며,
    상게 제어부는 상기 시선 범위에 포함되는 상기 제1 컨텐츠의 내용을 분석하여 상기 학습자가 기설정된 상태 중 어느 하나인지 결정하고,
    상기 결정된 상태에 대응하는 유형으로 분류된 제2 컨텐츠를 추천하는
    컨텐츠 추천 시스템.
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