KR20220068916A - Method for perdicting and managing talents - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 사람의 재능을 예측 및 관리하는 방법에 관한 것으로서, 특히 어린 아이의 재능을 조기에 발견 및 예측하기 위한 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predicting and managing a person's talent, and more particularly to a method for early detection and prediction of the talent of a young child.
최근 아이들의 능력을 발견하고 발전시키기 위한 교육방법과 이를 위한 각종 평가방법들이 다양하게 제시되고 있으며, 그 예로는 지능지수검사(IQ), 감성지수검사(EQ), 적성검사, 창의성 검사 등이 있다.Recently, various educational methods for discovering and developing children's abilities and various evaluation methods for this have been proposed. .
그러나, 이러한 다수의 검사방법들은 모두 검사 당시의 단편적이고 순간적이면서 부분적인 서면을 통한 일회성의 평가결과를 기준으로 판단되는 것이라는 문제가 있다.However, there is a problem in that all of these multiple inspection methods are judged based on the one-time evaluation results through fragmentary, momentary, and partial written tests at the time of the inspection.
우리나라의 경우 대다수의 대학생들이 전공을 다시 바꾸고 싶어 하며, 대다수의 직장인들 역시 직업을 바꾸고 싶어 하는 설문조사 결과가 종종 등장하는데, 이는 자신이 무엇을 잘하는지 그리고 무엇을 좋아하는지를 고려하지 않은채 일률적인 교육과정에만 의존한 결과 때문이다.In Korea, the majority of college students want to change their majors again, and the majority of office workers also want to change jobs. Survey results often appear. This is a uniform education without considering what they are good at and what they like. This is because results depend solely on the process.
이러한 현상을 방지하기 위해서는 결국 재능을 발견하고 예측하고 관리하는 과정이 수반되어야 한다. 종래의 경우 관찰자인 교사가 오프라인 방식으로 학생들의 행동, 대화 내용을 면밀히 관찰하고 이를 토대로 재능을 발견하고 변화를 추적하는 방식이 있었다. In order to prevent this phenomenon, eventually, the process of discovering, predicting, and managing talent must be accompanied. In the past, there was a method in which a teacher, an observer, closely observed students' behaviors and conversations in an offline manner, and based on this, discovered talents and tracked changes.
하지만 이와 같은 관찰 방식은 관찰자의 수준과 역량에 지나치게 의존적이며, 한 명의 관찰자가 관찰할 수 있는 학생의 수가 한정되어 있기 때문에 시간, 비용적인 측면에서 한계가 있었다.However, this observation method is too dependent on the level and competency of the observer, and there are limitations in terms of time and cost because the number of students that one observer can observe is limited.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 대상자의 활동정보를 지속적으로 수집하고, 활동정보에 흥미도와 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 부여하여, 누적된 데이터를 기반으로 대상자의 재능을 예측할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide a method for predicting the subject's talent based on the accumulated data by continuously collecting activity information of the subject, and giving hash tag information indicating the degree of interest and performance to the activity information will do
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.However, the problems to be solved by the present invention are not limited to the problems described above, and other problems may exist.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일면에 따른 사용자 단말에 미리 설치된 어플리케이션을 이용하여 대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법은 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계; 미리 준비된 복수의 재능 카테고리 중 상기 활동정보에 상응하는 재능 카테고리를 하나 이상 매칭시키는 단계; 상기 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 할당하는 단계; 및 일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계를 포함한다.A method for predicting and managing a subject's talent using an application pre-installed on a user terminal according to an aspect of the present invention for solving the above-described problem includes: collecting activity information of the subject through a predetermined user terminal; Matching one or more talent categories corresponding to the activity information among a plurality of talent categories prepared in advance; allocating hash tag information indicating the degree of interest and performance for the activity information matched with the talent category; And based on the collection result of the activity information and hash tag information for a certain period of time comprises the step of generating a prediction result of the subject's talent.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는, 상기 사용자 단말의 카메라를 이용하여 촬영된 사진 또는 영상에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나의 선택 입력을 통해 상기 활동정보를 수집하고, 상기 사용자 단말은 상기 대상자에 대한 재능 관리 권한을 가진 적어도 하나의 사용자의 단말일 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of collecting the activity information of the subject through the predetermined user terminal comprises: among the activity information included in the activity information list corresponding to the photo or image taken using the camera of the user terminal. The activity information is collected through any one selection input, and the user terminal may be a terminal of at least one user having a talent management right for the subject.
본 발명의 일부 실시예는, 상기 사진 또는 영상과 선택 입력을 통해 수집된 활동정보를 학습 데이터로 준비하는 단계; 및 상기 학습 데이터를 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습시키는 단계를 더 포함하고, 상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는, 상기 사용자 단말의 카메라를 이용하여 촬영된 사진 또는 영상에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나를 상기 학습된 인공지능 알고리즘을 통해 자동으로 선택 입력받아 상기 활동정보를 수집할 수 있다.Some embodiments of the present invention, the steps of preparing the activity information collected through the photo or video and selection input as learning data; And further comprising the step of learning an artificial intelligence algorithm using the learning data, the step of collecting the activity information of the subject through the predetermined user terminal, a picture or image taken using the camera of the user terminal The activity information may be collected by automatically selecting and inputting any one of the activity information included in the corresponding activity information list through the learned artificial intelligence algorithm.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 사진 또는 영상과 선택 입력을 통해 수집된 활동정보를 학습 데이터로 준비하는 단계는, 상기 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보의 할당 정보를 상기 학습 데이터로 준비하는 단계를 포함하고, 상기 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 할당하는 단계는, 상기 학습된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 활동정보에 상응하는 재능 카테고리에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 자동으로 할당할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of preparing the activity information collected through the photo or video and the selection input as learning data includes preparing the allocation information of hash tag information indicating the degree of interest and performance as the learning data. Including the step of, allocating hash tag information indicating the degree of interest and performance for the activity information matched with the talent category, the talent category corresponding to the activity information through the learned artificial intelligence algorithm. Hash tag information indicating interest and performance can be automatically assigned.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는, 상기 대상자가 복수인 경우, 상기 복수의 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 제1 사용자의 사용자 단말을 통해 수집된 복수의 대상자에 상응하는 활동정보는 대상자별로 각각 구분되어 저장되고, 개별 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 제2 사용자의 사용자 단말을 통해 수집된 해당 대상자에 상응하는 활동정보는 상기 대상자별로 구분되어 저장되는 영역 중 개별 대상자에 상응하는 영역에 누적하여 저장될 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of collecting activity information of the subject through the predetermined user terminal, if the subject is plural, the user terminal of the first user having talent management rights for the plurality of subjects Activity information corresponding to a plurality of subjects collected through It may be accumulated and stored in an area corresponding to an individual subject among the divided and stored areas.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는, 상기 사용자 단말을 통해 입력된 상기 대상자가 읽은 도서 정보, 일기 정보 및 대화 정보 중 적어도 하나에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나의 선택 입력을 통해 상기 활동정보를 수집할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the step of collecting activity information of the subject through the predetermined user terminal corresponds to at least one of book information, diary information, and conversation information read by the subject input through the user terminal. The activity information may be collected through a selection input of any one of the activity information included in the activity information list.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계는, 상기 일정 기간 동안 누적된 재능 카테고리별로 할당된 해쉬태그 정보를 합산하여 평균화하는 단계; 및 상기 평균화한 결과값이 가장 큰 재능 카테고리에 상응하는 결과를 상기 재능 예측 결과로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the generating of the subject's talent prediction result based on the collection result of the activity information and hash tag information for the predetermined period includes a hash tag assigned to each talent category accumulated during the predetermined period. summing the information and averaging; And the averaged result value may include the step of providing a result corresponding to the largest talent category as the talent prediction result.
본 발명의 일부 실시예에서, 상기 일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계는, 상기 대상자의 재능 예측 결과를 지속적으로 수집하여 재능 포트폴리오 북을 생성하는 단계와, 상기 대상자의 재능 예측 결과를 상기 대상자에 대한 재능 관리 권한을 가진 사용자 또는 상기 사용자의 지인에게 공유하는 단계와, 상기 대상자의 재능 예측 결과를 토대로 멘토를 연계하는 단계 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.In some embodiments of the present invention, the generating of the subject's talent prediction result based on the collection result of the activity information and hash tag information for the predetermined period includes continuously collecting the subject's talent prediction result to create a talent portfolio At least among the steps of generating a book, sharing the target's talent prediction result with a user having talent management authority for the target or an acquaintance of the user, and linking a mentor based on the target's talent prediction result It may include one more.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.A computer program according to another aspect of the present invention for solving the above-described problems is combined with a computer that is hardware to execute a method for predicting and managing the talent of the subject, and is stored in a computer-readable recording medium.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.
상술한 본 발명에 의하면, 대상자의 일상생활에서의 활동정보를 지속적으로 수집하여 대상자의 재능을 예측 및 발견할 수 있고 이를 발전시킬 수 있다.According to the present invention described above, by continuously collecting activity information in the subject's daily life, it is possible to predict and discover the subject's talent and develop it.
또한, 시간 및 금전적인 측면에서 저비용으로 대중이 이용할 수 있으며, 해당 서비스의 지속적인 운용을 통한 학습 과정을 통해 점차적으로 재능 예측 및 관리를 위한 사용자의 개입을 최소화시킬 수 있다는 장점이 있다.In addition, it can be used by the public at a low cost in terms of time and money, and has the advantage of gradually minimizing user intervention for talent prediction and management through a learning process through continuous operation of the service.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능 예측 및 관리를 위한 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법의 순서도이다.
도 3은 활동정보를 수집하는 일 예시를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에서의 재능 카테고리를 도시한 도면이다.
도 5는 활동정보와 재능 카테고리를 매칭시키는 내용을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 재능 카테고리 별 해쉬태그 정보에 할당된 가중치를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 재능 예측 결과에 기반하여 생성된 재능 포트폴리오 북을 도시한 도면이다.
도 8은 멘토 지원 서비스 및 서포터즈 서비스를 설명하기 위한 도면이다.
도 9 내지 도 12는 재능 예측 결과를 기반으로 맞춤 서비스를 제공하는 일 예시를 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능을 고려한 모의 입시 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram illustrating a system for predicting and managing a subject's talent according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a method for predicting and managing a subject's talent according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of collecting activity information.
4 is a diagram illustrating talent categories in an embodiment of the present invention.
5 is a diagram for explaining the content of matching activity information and talent category.
6 is a view for explaining the weight assigned to the hash tag information for each talent category.
7 is a diagram illustrating a talent portfolio book generated based on a talent prediction result.
8 is a diagram for describing a mentor support service and a supporters service.
9 to 12 are diagrams illustrating an example of providing a customized service based on a talent prediction result.
13 is a diagram for explaining a method of simulating a mock entrance exam in consideration of a subject's talent according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully understand the scope of the present invention to those skilled in the art, and the present invention is only defined by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the stated components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various elements, these elements are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the spirit of the present invention.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein will have the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless specifically defined explicitly.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 대상자의 재능 예측 및 관리 방법에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, a method for predicting and managing a subject's talent according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능 예측 및 관리를 위한 시스템(1)을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 대상자의 재능 예측 및 관리를 위한 서버(100)와 소정의 사용자 단말(200)을 포함한다.As shown in Figure 1, the present invention includes a
이때, 도 1에 도시한 대상자의 재능 예측 및 관리를 위한 시스템(1)을 구성하는 각 구성요소들은 네트워크(network)를 통해 연결될 수 있다. 네트워크는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(network)의 일 예에는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크, WiFi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.At this time, each component constituting the
소정의 사용자 단말(200)은 서버(100)로부터 제공받은 어플리케이션을 설치하여 어플리케이션을 통해 본 발명에 상응하는 서비스를 수행하는 단말이다. 이러한 사용자 단말(200)은 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 사용자의 단말(200)에 해당한다.The
일 예로, 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 사용자는 교사와 학부모일 수 있다. 교사의 경우에는 1명의 교사가 복수 명의 대상자를 관리하며, 교사의 사용자 단말(200)을 제1 사용자 단말(210)이라 지칭하도록 한다.For example, users having talent management authority for the subject may be teachers and parents. In the case of a teacher, one teacher manages a plurality of subjects, and the
또한, 학부모의 경우에는 교사보다는 더 적은 수의 대상자를 관리하며, 교사의 사용자 단말(210)에 의해 생성된 개별 대상자의 정보를 수신하며, 학부모의 단말을 제2 사용자 단말(220)이라 한다.In addition, in the case of the parent, a smaller number of subjects than the teacher is managed, the information of the individual subject generated by the
여기에서 대상자는 재능을 예측하고 관리하기 위한 대상이 되는 주체로, 5살 이하의 유아나 초등학교 이전의 어린이가 이에 해당할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.Here, the subject is a subject for predicting and managing talent, and may be an infant under 5 years of age or a child before elementary school, but is not necessarily limited thereto.
참고로, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말(200)은 대상자의 재능을 예측 및 관리하는 서버에 접속할 수 있는 사용자 단말기이다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치, 즉 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. For reference, the
특히, 사용자 단말(200)은 휴대용 단말기에 인터넷 통신과 정보 검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서, 사용자가 원하는 다수의 응용 프로그램(즉, 애플리케이션)을 설치하여 실행할 수 있는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 패드(Pad)와 같은 단말이며, 일반적인 스마트 워치(Smart watch), 웨어러블(wearable) 단말, 기타 이동통신 단말 등일 수도 있다.In particular, the
서버(100)는 사용자 단말(200)에게 재능 예측 및 관리를 위한 어플리케이션을 제공하며, 사용자 단말(200)에 상응하는 계정을 관리하며, 각 사용자 단말(200)로부터 수집된 데이터를 저장 및 관리한다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법의 순서도이다.2 is a flowchart of a method for predicting and managing a subject's talent according to an embodiment of the present invention.
한편, 도 2에 도시된 각 단계들은 서버(100)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.Meanwhile, each of the steps shown in FIG. 2 may be understood to be performed by the
본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능 예측 및 관리 방법은, 사용자 단말(200)에 미리 설치된 어플리케이션을 이용하는 것으로, 소정의 사용자 단말(200)을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계(S110)와, 미리 준비된 복수의 재능 카테고리 중 상기 활동정보에 상응하는 재능 카테고리를 하나 이상 매칭시키는 단계(S120)와, 상기 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 할당하는 단계(S130)와, 일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계(S140)를 포함한다.The subject's talent prediction and management method according to an embodiment of the present invention is to use an application installed in advance in the
먼저, 서버(100)는 소정의 사용자 단말(200)을 통해 대상자의 활동정보를 수집한다(S110). 여기에서 활동정보라 함은 대상자가 활동하고 있는 내역을 소정의 방식으로 기록하여 저장한 것을 말한다. First, the
도 3은 활동정보를 수집하는 일 예시를 도시한 것으로서, 일 실시예로 서버(100)는 사용자 단말(200)의 카메라를 이용하여 촬영된 사진 또는 영상에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나의 선택 입력을 통해 활동정보를 수집할 수 있다.FIG. 3 shows an example of collecting activity information. In an embodiment, the
예를 들어, 학부모가 제2 사용자 단말(220)을 통해 대상자가 피아노를 연주하고 있는 사진을 찍고, 미리 준비된 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 '음악 연주' 또는 '음악'이라는 활동정보를 선택하여 입력하면, 서버(100)는 이러한 활동정보를 수집할 수 있다.For example, the parent takes a picture of the subject playing the piano through the
만약, 활동정보 리스트에 상응하는 활동정보가 없는 경우, 사용자 단말(200)의 사용자는 직접 입력을 통해 활동정보를 입력할 수 있다.If there is no activity information corresponding to the activity information list, the user of the
또 다른 실시예로, 서버(100)는 사용자 단말(200)을 통해 입력된 대상자가 읽은 도서 정보에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나의 선택 입력을 통해 활동정보를 수집할 수 있다.In another embodiment, the
각 도서에는 ISBN 코드가 부착되어 있는바, 사용자는 사용자 단말(200)의 카메라를 통해 ISBN 코드를 촬영하면 해당 도서정보가 독출되며, 사용자는 도서정보에 상응하는 활동정보를 선택하여 입력하면, 서버(100)는 도서정보와 활동정보를 함께 수집한다.ISBN code is attached to each book, and when the user shoots the ISBN code through the camera of the
만약, ISBN 코드가 부착되어 있지 않은 도서정보의 경우에는 직접 입력도 가능하다.If the book information is not attached with the ISBN code, direct input is possible.
또 다른 실시예로, 서버(100)는 대상자가 작성한 일기 정보와 이에 상응하는 활동정보를 함께 수집할 수 있으며, 인공지능 스피커나 사용자 단말(200)을 통한 대상자와의 대화정보를 활동정보와 함께 수집할 수도 있다.In another embodiment, the
이러한 일기정보나 대화정보를 통해, '오늘 무엇을 했는지?', '무엇이 가장 좋았는지?'에 관련된 정보를 획득할 수 있다.Through such diary information or conversation information, it is possible to obtain information related to 'what did you do today?' and 'what did you like best?'
한편, 본 발명의 일 실시예에서 카메라에 의해 촬영된 사진 또는 영상은 사용자 단말(200)을 이용하여 직접 촬영된 사진 또는 영상일 수 있으며, 서버(100)가 SNS 활동을 추적하여 자동으로 수집한 것일 수도 있다. 또한, 대상자의 SNS 친구의 활동을 추적하여 대상자의 일상활동이나 또는 대상자가 주되게 속하는 준거집단 내의 친구나 지인의 활동을 추적하여 이를 분석의 자료로 삼을 수도 있다.On the other hand, in an embodiment of the present invention, the photo or image taken by the camera may be a photo or image taken directly using the
한편, 본 발명은 대상자가 복수인 경우 복수의 대상자에 대한 활동정보를 각각 구별하여 관리할 수 있다.On the other hand, in the present invention, when there are a plurality of subjects, activity information for a plurality of subjects can be separately managed.
즉, 대상자가 복수인 경우, 복수의 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 제1 사용자의 사용자 단말(210)을 통해 수집된 복수의 대상자에 상응하는 활동정보는 대상자별로 구분하여 저장되도록 할 수 있다. That is, when there are a plurality of subjects, the activity information corresponding to the plurality of subjects collected through the
또 다른 실시예로, 개별 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 제2 사용자의 사용자 단말(220)을 통해 수집된 해당 대상자에 상응하는 활동정보는 대상자별로 구분되어 저장되는 영역 중 개별 대상자에 상응하는 영역에 누적하여 저장될 수 있다.In another embodiment, the activity information corresponding to the subject collected through the
일 예로, 교사가 A~E 대상자를 대상으로 활동정보를 수집하면, 교사의 사용자 단말(210)에는 A, B, C, D, E 대상자별로 구분되어 폴더별로 저장될 수 있다. 이는 추후 설명하는 학습 과정을 통해 자동으로 구분될 수도 있으며, 얼굴 인식 기능 등을 이용하여 자동으로 구분될 수도 있고, 교사에 의해 수동으로 구분되어 저장될 수도 있다.For example, when the teacher collects activity information from subjects A to E, the
대상자 A의 학부모의 사용자 단말(220)에는 교사에 의해 저장된 활동정보가 누적하여 저장되며, 이후 학부모의 사용자 단말(220)을 통해 기록된 대상자 A의 활동정보 역시 교사의 사용자 단말(210)에도 누적하여 저장된다.Activity information stored by the teacher is accumulated and stored in the
이때, 학부모와 교사의 사용자 단말(200)에는 기록 일시, 기록 주체, 장소 등이 자동으로 생성되어, 언제, 어디서, 누구에 의해 활동정보가 생성된 것인지 확인할 수 있다.At this time, the
즉, 본 발명의 일 실시예는 제1 및 제2 사용자 단말(200) 각각에 대상자의 활동정보가 누적하여 기록되는 것을 기본으로 하되, 실시예에 따라 제1 및 제2 사용자 단말(200)에 누적 저장되는 활동정보는 대상자를 기준으로 동시 누적되어 각각 저장될 수도 있다.That is, one embodiment of the present invention is based on the accumulation and recording of the subject's activity information in each of the first and
다음으로, 서버(100)는 미리 준비된 복수의 재능 카테고리 중 활동정보에 상응하는 재능 카테고리를 하나 이상 매칭시킨다(S120).Next, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에서의 재능 카테고리를 도시한 것이며, 도 5는 활동정보와 재능 카테고리를 매칭시키는 내용을 설명하기 위한 도면이다.Figure 4 shows a talent category in an embodiment of the present invention, Figure 5 is a view for explaining the content of matching the activity information and talent category.
재능 카테고리는 인간친화지능, 언어지능, 논리수학지능, 신체운동지능, 음악지능, 공간지능, 자연지능, 자기성찰지능으로 구성된다.The talent category consists of human-friendly intelligence, language intelligence, logical and mathematical intelligence, physical and motor intelligence, musical intelligence, spatial intelligence, natural intelligence, and self-reflection intelligence.
서버(100)는 수집한 활동정보를 8개의 재능 카테고리 중 하나 이상에 매칭시킬 수 있다. 만약, 활동정보가 복수 개의 재능 카테고리에 매칭되는 경우, 가중치를 부여하여 재능 카테고리에 매칭시킬 수도 있다.The
예를 들어, 아이가 동요를 작사, 작곡하는 활동정보를 수집한 경우, 서버(100)는 이를 '음악지능'과 '언어지능'에 해당하는 재능 카테고리에 매칭시킬 수 있다.For example, when a child collects activity information for writing and composing nursery rhymes, the
다음으로, 서버(100)는 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 할당한다(S130).Next, the
일 실시예로, 해쉬태그 정보는 대상자라 무엇을 좋아하는지를 나타내는 흥미도 정보와 무엇을 잘하는지를 나타내는 수행도 정보를 수치화하여 기록하기 위한 것이다.In one embodiment, the hashtag information is to digitize and record interest information indicating what the subject likes and performance information indicating what they are good at.
본 발명에서 흥미도 정보와 수행도 정보는 각각 구분되어 1점 내지 5점으로 해쉬태그 타입으로 기록될 수 있으며, 흥미도 정보와 수행도 정보가 일체화되어 가장 높은 7점부터 가장 낮은 1점까지 부여될 수 있다.In the present invention, interest information and performance information are divided into 1 to 5 points, respectively, and can be recorded in a hash tag type, and interest information and performance information are integrated so that the highest 7 points to the lowest 1 points are given. can be
예를 들어, 교사나 학부모는 사용자 단말(200)을 이용하여, 대상자가 피아노 연주를 하고 있는 사진이나 영상을 촬영하고, 활동정보로 '피아노 연주'를 선택 입력하면, 서버(100)는 '피아노 연주' 활동정보를 '음악지능' 재능 카테고리에 매칭시키게 된다. 활동정보의 선택 이후 서버(100)는 재능 카테고리와의 매칭 결과를 사용자 단말(200)로 제공하며, 교사나 학부모에게 해쉬태그 정보를 할당할 것을 요청한다. 교사나 학부모는 피아노 연주에 대한 활동정보에 대하여 6점의 점수를 해쉬태그 정보로 부여하면, 서버(100)는 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 해쉬태그 정보를 할당 및 저장한다.For example, if a teacher or a parent takes a picture or an image of a subject playing the piano using the
한편, 본 발명의 일 실시예는 해쉬태그 정보에 대하여 연속 가중치를 부여하여, 더욱 정확한 대상자의 재능 예측 결과가 생성되게끔 할 수 있다.On the other hand, an embodiment of the present invention by giving continuous weight to the hash tag information, it is possible to generate a more accurate target's talent prediction result.
즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 각 재능 카테고리 별로 활동정보 및 해쉬태그 정보를 할당하여 관리한다. 이때, 서버(100)는 대상자의 활동정보가 하나의 재능 카테고리 내에서 연속하여 수집되는 경우, 미리 설정된 연속 가중치를 부여할 수 있다.That is, as shown in FIG. 6, the
예를 들어, 재능 카테고리 A에서 제1 활동정보에 대한 해쉬태그 정보가 5점으로 할당되고, 제1 활동정보에 연속하는 제2 활동정보에 대한 해쉬태그 정보가 4점으로 할당된 경우, 제1 활동정보에 연속하는 제2 활동정보의 경우 대상자가 해당되는 재능 카테고리에 대하여 더욱 흥미를 가지거나 더욱 집중하는 것으로 볼 수 있는바, 이 경우 제2 활동정보에 대하여 소정의 연속 가중치를 부여할 수 있다.For example, when the hash tag information for the first activity information in talent category A is assigned as 5 points, and the hashtag information for the second activity information continuous to the first activity information is assigned as 4 points, the first In the case of the second activity information continuous to the activity information, it can be seen that the subject is more interested or more focused on the corresponding talent category. In this case, a predetermined continuous weight can be given to the second activity information. .
이러한 연속 가중치는 연속되는 횟수가 증가할수록 더욱 큰 가중치 수치가 부여될 수 있도록 설정될 수 있다.The continuous weight may be set so that a larger weight value can be given as the number of consecutive weights increases.
반대로, 제1 활동정보가 시작된 이후 소정의 시간(t) 동안 후속되는 제2 활동 정보가 수집되지 않는 경우, 해당 재능 카테고리에 대하여 대상자는 흥미를 느끼지 못하거나 집중하지 못하는 것으로 볼 수 있으므로, 이 경우 해당 재능 카테고리 전체에 대한 감소 가중치를 적용시키거나, 소정의 시간 이후 후속되는 제2 활동정보에 대하여 감소 가중치를 적용시킬 수 있다.Conversely, if the second activity information is not collected for a predetermined time (t) after the first activity information is started, it can be seen that the subject does not feel interest or cannot focus on the talent category, in this case A reduction weight may be applied to the entire talent category, or a reduction weight may be applied to the second activity information that follows after a predetermined time.
이때, 연속 가중치나 감소 가중치는 재능 예측 결과에서 요구되는 신뢰도에 기반하여 결정될 수 있으며, 더욱 정확한 재능 예측 결과를 요하는 경우 가중치의 적용 폭은 낮아질 수 있으며, 재능 카테고리 간의 구별이 용이하며 러프한 재능 예측 결과를 요하는 경우 큰 가중치가 적용될 수 있다.At this time, the continuous weight or reduced weight may be determined based on the reliability required in the talent prediction result, and if a more accurate talent prediction result is required, the application range of the weight may be lowered, and the distinction between talent categories is easy and rough talent Large weights can be applied when prediction results are required.
이러한 가중치의 구분 적용을 통해 본 발명의 일 실시예는 대상자의 재능 예측 결과가 더욱 명확하게 도출될 수 있게끔 할 수 있다.Through the divisional application of these weights, an embodiment of the present invention can enable the subject's talent prediction result to be more clearly derived.
한편, 본 발명의 일 실시예는 학습 데이터를 생성하고 이에 기반하여 인공지능 알고리즘을 학습 및 적용시킬 수 있다.Meanwhile, an embodiment of the present invention may generate learning data and learn and apply an artificial intelligence algorithm based thereon.
구체적으로, 서버(100)는 사진 또는 영상과, 선택 입력을 통해 수집된 활동정보를 빅데이터 기반의 학습 데이터로 준비하고, 준비된 학습 데이터를 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습시킬 수 있다. 이때, 인공지능 알고리즘을 학습하기 위한 학습 방법은 딥러닝, 기계학습, 신경망 기반 학습 등 다양한 학습 방법이 적용될 수 있으며, 특별히 어느 하나로 한정되어 적용되는 것은 아니다.Specifically, the
이 경우, 서버(100)는 대상자가 특정 활동정보를 하고 있는 상황에서 어떤 표정을 지었을 경우, 이를 분석 대상으로 삼을지 여부를 결정하고, 표정에 나타난 감정의 정도를 각 대상자별로 표정의 부위(예컨대, 코 주변 근육 변화, 눈 주변의 근육 변화, 입 주변의 근육 변화 등)를 포착하여 판단할지 등을 결정하고, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘을 학습시킬 수 있다.In this case, the
이와 같은 학습 과정을 통해 학습된 인공지능 알고리즘을 통해, 본 발명은 사용자 단말(200)의 카메라를 이용하여 촬영된 사진 또는 영상에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나를 자동으로 선택 입력받을 수 있다.Through the artificial intelligence algorithm learned through such a learning process, the present invention automatically selects any one of the activity information included in the activity information list corresponding to the picture or image taken using the camera of the
즉, 교사나 학부모는 대상자에 대한 사진이나 영상을 촬영하는 것만으로 충분하며, 서버(100)는 이에 대하여 활동정보를 부가하여 관리할 수 있다. That is, it is sufficient for a teacher or a parent to take a picture or an image of the subject, and the
이에 더 나아가, 전술한 바와 같이 인공지능 알고리즘은 얼굴 인식 기법을 통해 복수의 대상자를 구분하여 관리할 수도 있다. Furthermore, as described above, the artificial intelligence algorithm may classify and manage a plurality of subjects through a face recognition technique.
또한, 본 발명의 일 실시예는 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보의 할당 정보를 학습 데이터로 준비할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, allocation information of hash tag information indicating interest and performance may be prepared as learning data.
이에 따라, 서버(100)는 학습된 인공지능 알고리즘을 통해 활동정보에 상응하는 재능 카테고리에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 자동으로 할당할 수 있다. Accordingly, the
이와 같이, 본 발명의 일 실시예는 교사나 학부모가 사용자 단말(200)을 이용하여 대상자를 촬영하는 것만으로도 자동으로 활동정보를 생성하고, 이에 대응하는 재능 카테고리를 매칭시키며, 해쉬태그 정보를 할당할 수 있다.As such, in one embodiment of the present invention, a teacher or parent automatically generates activity information just by photographing a subject using the
서버(100)는 이와 같이 지속적으로 생성되는 각 정보를 수집하여 학습 데이터로 준비한 후, 기 설정된 주기에 따라 인공지능 알고리즘을 학습시켜 재능 예측 결과의 정확도 및 신뢰도를 계속하여 향상시킬 수 있다.The
다음으로, 서버(100)는 일정 기간 동안의 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성한다(S140).Next, the
일 실시예로, 서버(100)는 일정 기간 동안 누적된 재능 카테고리별로 할당된 해쉬태그 정보를 합산하여 평균화할 수 있다. 그리고 평균화한 결과값이 가장 큰 재능 카테고리에 상응하는 결과를 재능 예측 결과로 제공할 수 있다.In one embodiment, the
이 과정에서 서버(100)는 전술한 가중치를 적용한 결과를 토대로 합산하여 평균화함으로써 더욱 정확하거나 명확한 재능 예측 결과를 생성할 수 있다.In this process, the
또한, 서버(100)는 대상자의 재능 예측 결과를 지속적으로 수집하여 재능 포트폴리오 북을 자동으로 생성할 수 있다. 이러한 재능 포트폴리오 북은 각 대상자별로 재능 예측 결과를 지속적으로 수집하여 매 분석별 결과 보고는 물론이고, 시간의 추이에 따른 분석 결과의 변화에 기초한 분석 결과 보고 내용을 포함하는 종합 분석 보고서이다. 일 예로, 포트폴리오 북은 pdf 버전으로 생성될 수도 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.In addition, the
도 7은 재능 예측 결과에 기반하여 생성된 재능 포트폴리오 북을 도시한 것으로, 서버(100)는 년도별, 분기별, 학년별로 구분하여 재능 포트폴리오 북을 생성할 수 있다. 이러한 재능 포트폴리오 북은 사용자 단말(200)의 디지털 책장에 저장되어, 학부모나 교사는 누적되어 관리되는 재능 포트폴리오 북을 통해 대상자의 재능 예측 결과를 확인할 수 있다.7 shows a talent portfolio book generated based on the talent prediction result, the
구체적으로, 본 발명의 일 실시예는 4가지 종류의 포트폴리오 북을 자동 생성 및 제공이 가능하다.Specifically, according to an embodiment of the present invention, it is possible to automatically create and provide four types of portfolio books.
일 실시예로, 선생님 단말인 제1 사용자 단말(210)을 통해 대상자의 사진 또는 영상을 촬영하여 활동정보를 수집하고, 선생님에 의한 수동으로 또는 인공지능 알고리즘에 기초하여 자동으로 활동정보에 흥미도 및 수행도를 기반으로 하는 해쉬태그가 할당되면, 재능 카테고리와의 매칭 결과를 고려하여 포트폴리오 북을 자동으로 생성할 수 있다. In one embodiment, the activity information is collected by taking a picture or video of the subject through the
이러한 포트폴리오 북은 어린이집이나 유치원에서 선생님 단말에 의해 수집된 활동정보를 기반으로 생성된다. 선생님은 제1 사용자 단말(210)의 미리 설치된 어플리케이션(본 발명에서는 이를 '아이로그 스쿨'이라 지칭하도록 한다)을 실행시키고, 선생님 계정으로 '아이로그 스쿨'에 로그인하게 되면, 각 대상자별로 활동정보가 수집되고, 재능 카테고리와의 매칭 결과가 생성되며, 매칭 결과 중 우선 순위가 높은 활동정보(사진 또는 영상)을 기반으로 매 학기마다 또는 학년마다 포트폴리오 북이 대상자별로 자동으로 생성되게 된다.Such a portfolio book is generated based on activity information collected by a teacher terminal in a daycare center or kindergarten. The teacher runs the pre-installed application of the first user terminal 210 (this is referred to as 'ilog school' in the present invention), and when the teacher logs into 'ilog school' with the teacher's account, activity information for each subject is collected, matching results with talent categories are generated, and a portfolio book is automatically created for each subject every semester or grade based on activity information (photo or video) with high priority among the matching results.
다른 실시예로, 학부모 단말인 제2 사용자 단말(220)을 통해 대상자의 사진 또는 영상을 촬영하여 활동정보를 수집하고, 학부모에 의한 수동으로 또는 인공지능 알고리즘에 기초하여 자동으로 활동정보에 흥미도 및 수행도를 기반으로 하는 해쉬태그가 할당되면, 재능 카테고리와의 매칭 결과를 고려하여 포트폴리오 북을 자동으로 생성할 수 있다. In another embodiment, the activity information is collected by taking a photo or video of the subject through the
학부모는 제2 사용자 단말(220)의 미리 설치된 어플리케이션(본 발명에서는 이를 구별하기 위해 '아이로그 홈'이라 지칭하도록 한다)을 실행시키고, 학부모 계정으로 '아이로그 홈'에 로그인하게 되면, 대상자에 대한 활동정보가 누적 수집되고, 재능 카테고리와의 매칭 결과가 생성되며, 매칭 결과 중 우선 순위가 높은 활동정보(사진 또는 영상)을 기반으로 매달마다 또는 매년마다 포트폴리오 북이 대상자별로 자동으로 생성되게 된다.The parent executes the pre-installed application of the second user terminal 220 (referred to as 'ilog home' to distinguish them in the present invention) and logs into 'ilog home' with the parent account, Activity information is accumulated, and matching results with talent categories are generated, and a portfolio book is automatically created for each subject every month or every year based on activity information (photo or video) with high priority among the matching results. .
또 다른 실시예로, 선생님, 또는 학부모는 제1 및 제2 사용자 단말(200)을 이용하여 놀이동산, 키즈카페, 공원 등(본 발명에서는 이를 파크라 지칭하도록 한다)에서 수집한 활동정보를 기반으로 포트폴리오 북을 생성할 수 있다. 제1 및 제2 사용자 단말(200)에 미리 설치된 어플리케이션(본 발명에서는 이를 구별하기 위해 '아이로그 파크'이라 지칭하도록 한다)을 실행시키고, 파크에서의 활동정보를 수집하면, 재능 카테고리와의 매칭 결과가 생성되며, 매칭 결과 중 우선 순위가 높은 활동정보(사진 또는 영상)을 기반으로 매달마다 또는 매년마다 포트폴리오 북이 대상자별로 자동으로 생성되게 된다. In another embodiment, the teacher or the parent uses the first and
이때, '아이로그 파크'의 경우 전국을 대상으로 하는 파크 정보를 미리 저장한 후, 제1 및 제2 사용자 단말(200)의 현재위치 정보를 기반으로 파크에 위치한 것인지 여부를 자동으로 판별할 수 있다. 예를 들어, 선생님이 '아이로그 스쿨'로, 학부모가 '아이로그 홈'으로 로그인한 경우라 하더라도 위치정보를 기반으로 파크에 위치한 것으로 판단된 경우 자동으로 '아이로그 파크' 어플리케이션으로 전환되어 파크에서 수집된 활동정보는 '아이로그 스쿨', '아이로그 홈'을 이용하여 수집된 활동정보와 구별되도록 누적 수집할 수 있다. 또는, '아이로그 파크'에 활동정보가 수집되는 것은 소정의 시간 이상 대상자와 사용자 단말(200)이 머무르는 경우, 자동으로 전환되어 수집되도록 할 수도 있다. 집 앞에 가까운 공원이나 공원으로 분류되지 않은 곳에 잠깐 머물다 간 경우 파크에서 활동한 것으로 보기 어려울 수 있으므로, 본 발명의 일 실시예는 시간 정보를 더 이용하여 활동정보를 구분 수집할 수도 있다.At this time, in the case of 'I-Log Park', it is possible to automatically determine whether or not the park is located on the basis of the current location information of the first and
또는, '아이로그 파크'로 전환하여 활동정보를 누적 수집할지 여부를 선생님 또는 학부모가 수동으로 선택할 수도 있는바, 미리 저장된 파크 정보가 없는 경우나 파크 정보에 활동정보를 누적 수집하기 원하지 않는 경우 등 다양한 상황에 따라 활동정보를 구분하여 수집되도록 할 수 있다. Alternatively, teachers or parents can manually select whether or not to collect activity information by switching to 'Ilog Park'. Activity information can be classified and collected according to various situations.
이와 같이 '아이로그 스쿨', '아이로그 홈', '아이로크 파크'에 대응하는 어플리케이션을 통해 수집된 활동정보 및 재능 카테고리 매칭 결과는 '아이로그 캘린더'에 상응하는 포트폴리오 북으로 가공되어 제공될 수 있다. '아이로그 캘린더'는 '아이로그 스쿨', '아이로그 홈', '아이로크 파크'에 상응하는 포트폴리오 북 결과 중 월별, 분기별 등 소정 기간 동안의 흥미도 및 수행도가 가장 높은 활동정보를 서버(100)가 추천하여 자동으로 생성한 포트폴리오 북이다. As such, the activity information and talent category matching results collected through applications corresponding to 'I-Log School', 'I-Log Home', and 'I-Lok Park' will be processed and provided as a portfolio book corresponding to the 'I-Log Calendar'. can 'I-Log Calendar' displays the activity information with the highest interest and performance for a certain period, such as monthly and quarterly, among the portfolio book results corresponding to 'I-Log School', 'I-Log Home', and 'I-Log Park'. It is a portfolio book automatically generated by the
이때, 서버(100)는 우선순위에 따라 복수의 후보 활동정보에 상응하는 재능 카테고리 매칭 결과를 선생님 또는 학부모에게 제공할 수 있으며, 선생님 또는 학부모는 사용자 단말(200)을 통해 이를 확인한 후, 후보 활동정보에 따라 자동으로 포트폴리오 북을 생성되도록 컨펌하거나, 차순위에 해당하는 활동정보로 변경하여 컨펌할 수도 있다. At this time, the
그밖에, 서버(100)는 대상자의 재능 예측 결과를 대상자에 대한 재능 관리 권한을 가진 사용자 또는 사용자의 지인과 공유할 수 있으며, 대상자의 재능 예측 결과를 토대로 멘토를 연계시킬 수 있다.In addition, the
즉, 전술한 방식에 따라 재능 예측 결과가 생성되면, 대상자의 재능 관련 재능 포트폴리오 북을 구성하고, 멘토를 연계하여, 체계적인 재능 개발 과정이 수행되도록 할 수 있다. 또한, 재능 예측 결과를 정서적으로 가까운 가족, 지인과 공유하도록 하여, 자연스러운 상호작용을 통해 대상자가 발현된 재능을 스스로 자각하고 주변 사람들의 인정과 성원을 받아가며 긍정적으로 우호적인 분위기에서 스스로가 성장할 수 있도록 지원한다.That is, when the talent prediction result is generated according to the above-described method, the subject's talent-related talent portfolio book is configured, and the mentor is linked, so that a systematic talent development process can be performed. In addition, by sharing the talent prediction result with emotionally close family and acquaintances, the target can become aware of the talent expressed through natural interaction, receive the recognition and support of the people around him, and grow himself in a positively friendly atmosphere. support to
도 8은 멘토 지원 서비스 및 서포터즈 서비스를 설명하기 위한 도면으로, 서버(100)는 한국 유아교육학회, 따뜻한 교육공동체연구센서, 대한 소아과학회, 교육회사 등의 전문가 집단과 연계하여, 또는 개별 전문가들의 정보를 수집하여, 각 대상자에게 필요하고 적합한 멘토를 발굴하여 이를 각 대상자와 연계한다.8 is a view for explaining the mentor support service and supporters service, the
예컨데, 서버(100)는 멘토 풀에서 어떤 대상자에 적합한 후보 멘토(들)을 발굴하면, 후보 맨토(들)에게 해당 대상자의 재능 포트폴리오 북을 전달하여 멘토 수락 여부를 확인하고, 수락한 멘토(들)와 해당 대상자를 연락 채널을 형성한다. 연계된 후에는 해당 대상자에 대한 주기적 또는 간헐적 분석 결과를 곧바로 멘토에게 전달하고, 멘토의 조언을 대상자에게 피드백 한다.For example, when the
서버(100)는 멘토의 조언을 제공받아 재능 포트폴리오 북에 포함시킬 수 있다.The
또한, 서버(100)는 재능 예측 결과를 도 8에 도시된 바와 같이 대상자의 지지자가 될 수 있는 가족, 친구, 지인 등 또는 대상자가 지정한 자에게 제공할 수 있다. 구체적으로는 가족, 친구, 지인들의 스마트폰이나 PC, 이메일 계정 등으로 재능 예측 결과를 제공한다.In addition, the
서버(100)는 재능 예측 결과뿐 아니라, 대상자들의 일상의 모습들도 공유할 수 있다. 대상자의 재능 예측 결과 및/또는 일상 모습을 공유받은 지지자들이 이에 대한 피드백을 대상자에게 하게 되면, 대상자는 정서적으로 유대감을 느끼고 보다 긍정적인 사고 방식을 가지며, 칭찬 등을 통해 자신의 재능을 보다 뚜렷이 인식하고 스스로 발전시켜나가는 경향을 가지게 된다.The
일 실시예로, 본 발명은 대상자의 꿈과 비전의 형성을 지원하기 위하여 독서, 놀이, 여행 가이드를 포함하는 가이드를 제공하며, 이 외에도 꿈과 비전의 형성에 도움이 되는 다양한 항목의 가이드를 제공할 수 있다.In one embodiment, the present invention provides a guide including reading, play, and travel guides to support the formation of dreams and visions of subjects, and in addition to providing guides of various items helpful in forming dreams and visions can do.
도 9 내지 도 12는 재능 예측 결과를 기반으로 맞춤 서비스를 제공하는 일 예시를 도시한 것으로, 서버(100)는 재능 예측 결과를 토대로 대상자에게 적합한 도서를 추천하거나, 놀이(취미활동, 장난감 등 포함)를 추천하거나 여행(체험학습 등 포함)에 대해서 추천한다. 이를 통해 본 발명의 일 실시예는 대상자 스스로 자신의 꿈을 구체적으로 형성하도록 하고 인생에 걸친 비전을 형성하는 것을 지원한다.9 to 12 show an example of providing a customized service based on the talent prediction result, the
이때, 서버(100)는 추천된 도서나 놀이, 여행과 관련하여 로그 정보와 피드백 정보를 수집할 수 있으며, 이를 재능 예측 결과와 함께 학습하여 보다 대상자에게 최적화된 맞춤 서비스를 제공할 수 있도록 할 수 있다.At this time, the
한편, 서버(100)의 가이드에 따른 독서, 놀이 활동, 여행 등에 따른 대상자의 반응을 본 발명에 따른 사용자 단말(200)을 통하여 지속적으로 수집하여 빅데이터 자료로 취합 분석함이 바람직하다.On the other hand, it is preferable to continuously collect the reaction of the subject according to reading, play activity, travel, etc. according to the guide of the
도 12를 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 재능 예측 결과를 기반으로 대상자의 진로 설계를 지원할 수 있다. 서버(100)는 축적된 대상자 개인의 재능 예측 결과를 토대로 발현된 재능과 관련된 직업 분야를 추천한다. 바람직하게는 대상자가 주로 활동할 시대의 기술, 문화, 정치, 산업의 변화상을 예측하고 고려하여 추천하는 것이 좋다. 더 바람직하게는 여러 대상자들의 재능 예측 결과를 취합하여 동시대의 재능 관련 빅데이터를 분석한 결과를 감안하여 대상자의 상대적 재능을 고려하여 직업 분야를 추천한다. 12 , an embodiment of the present invention may support career design of a subject based on a talent prediction result. The
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 대상자의 재능을 고려한 모의 입시 시뮬레이션 방법을 설명하기 위한 도면이다.13 is a diagram for explaining a method of simulating a mock entrance exam in consideration of a subject's talent according to an embodiment of the present invention.
도 13을 참조하면, 본 발명의 일 실시예는 재능 예측 결과를 기반으로 대상자에게 적합한 대학 정보를 제공해줄 수 있으며, 이를 위한 모의 입시 시뮬레이션을 제공할 수 있다.Referring to FIG. 13 , an embodiment of the present invention may provide appropriate college information to a subject based on a talent prediction result, and may provide a mock entrance exam simulation for this.
서버(100)는 소정의 시점을 기준을 복수의 대상자들에 대한 희망 대학 및 희망 학과를 입력받는다. 일 예로, 한 학기가 끝나는 시점, 또는 한 학년이 끝나는 시점을 기준으로 각 대상자에 상응하는 사용자 단말(200)을 통해 희망 대학 및 희망 학과를 입력받는다.The
이때, 서버(100)는 소정의 시점을 기준으로 희망 대학 및 희망 학과별로 복수의 대상자가 지원한 경쟁률을 실시간으로 제공할 수 있다.In this case, the
예를 들어, 학부모는 A대학의 a학과의 경쟁률을 확인하고, 해당 대학의 해당 학과가 학부모들 사이에서 인기가 있음을 확인할 수 있다.For example, the parent can check the competition rate of department a in University A and confirm that the department in the university is popular among parents.
또한, 서버(100)는 소정의 시점을 기준으로 대상자에 상응하는 재능 예측 결과를 제공할 수 있으며, 재능 예측 결과에 매칭되는 적어도 하나의 추천 대학 및 추천 학과를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 이러한 학부모나 교사는 추천 대학 및 추천 학과 중에서 희망 대학 및 희망 학과를 선택하여 입력할 수있다.In addition, the
다음으로, 서버(100)는 입력된 희망 학과에 상응하는 재능 카테고리와 재능 예측 결과가 매칭되는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 기초하여 희망 대학 및 희망 학과의 모의 합격 결과를 제공한다.Next, the
이는 학부모들이 단순히 희망하는 대학에 지원하도록 하는 것이 아니라, 대상자의 재능을 고려하여 재능 예측 결과에 맞는 대학 및 학과에 지원하도록 학부모에게 가이드를 제공하는 것이다.This is not to allow parents to simply apply to the desired university, but to provide a guide for parents to apply to the university and department that matches the talent prediction result considering the talent of the target.
따라서, 모의 합격 결과는 대학의 학과에 상응하는 재능 카테고리에 대상자의 재능 예측 결과가 매칭되는지 여부만을 판단하여 모의 합격 결과를 제공할 수 있다.Therefore, the mock pass result may provide a mock pass result by judging only whether the subject's talent prediction result matches the talent category corresponding to the department of the university.
하지만, 모의 합격 결과를 제공하는 실시예는 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 전술한 흥미도와 수행도에 따른 해쉬태그 정보와, 활동정보가 생성된 횟수 정보를 종합적으로 고려하여 실제 경쟁률에 따른 모의 합격 결과를 제공할 수도 있다.However, the embodiment in which the mock pass result is provided is not necessarily limited thereto, and the simulated pass result according to the actual competition rate by comprehensively considering the hash tag information according to the above-mentioned level of interest and performance and information on the number of times activity information is generated. may also provide
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예는, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.One embodiment of the present invention described above may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a computer, which is hardware, and stored in a medium.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.The above-mentioned program, in order for the computer to read the program and execute the methods implemented as a program, C, C++, JAVA, Ruby, which the processor (CPU) of the computer can read through the device interface of the computer; It may include code coded in a computer language such as machine language. Such code may include functional code related to a function defining functions necessary for executing the methods, etc., and includes an execution procedure related control code necessary for the processor of the computer to execute the functions according to a predetermined procedure. can do. In addition, this code may further include additional information necessary for the processor of the computer to execute the functions or code related to memory reference for which location (address address) in the internal or external memory of the computer should be referenced. have. In addition, when the processor of the computer needs to communicate with any other computer or server located remotely in order to execute the functions, the code uses the communication module of the computer to determine how to communicate with any other computer or server remotely. It may further include a communication-related code for whether to communicate and what information or media to transmit and receive during communication.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The storage medium is not a medium that stores data for a short moment, such as a register, a cache, a memory, etc., but a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device. Specifically, examples of the storage medium include, but are not limited to, ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and an optical data storage device. That is, the program may be stored in various recording media on various servers accessible by the computer or in various recording media on the computer of the user. In addition, the medium may be distributed in a computer system connected to a network, and a computer-readable code may be stored in a distributed manner.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.
1: 대상자 재능 예측 및 관리 시스템
100: 대상자 재능 예측 및 관리 서버
200: 사용자 단말1: Target talent prediction and management system
100: target talent prediction and management server
200: user terminal
Claims (9)
소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계;
미리 준비된 복수의 재능 카테고리 중 상기 활동정보에 상응하는 재능 카테고리를 하나 이상 매칭시키는 단계;
상기 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 할당하는 단계; 및
일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계를 포함하는,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
In a method for predicting and managing a subject's talent using an application pre-installed on a user terminal,
collecting activity information of a subject through a predetermined user terminal;
Matching one or more talent categories corresponding to the activity information among a plurality of talent categories prepared in advance;
allocating hash tag information indicating the degree of interest and performance for the activity information matched with the talent category; and
Comprising the step of generating a talent prediction result of the subject based on the collection result of the activity information and hash tag information for a certain period of time,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는,
상기 사용자 단말의 카메라를 이용하여 촬영된 사진 또는 영상에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나의 선택 입력을 통해 상기 활동정보를 수집하고,
상기 사용자 단말은 상기 대상자에 대한 재능 관리 권한을 가진 적어도 하나의 사용자의 단말인 것인,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
According to claim 1,
The step of collecting activity information of the subject through the predetermined user terminal,
Collecting the activity information through a selection input of any one of the activity information included in the activity information list corresponding to the photo or image taken using the camera of the user terminal,
The user terminal will be a terminal of at least one user with a talent management authority for the subject,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 사진 또는 영상과 선택 입력을 통해 수집된 활동정보를 학습 데이터로 준비하는 단계; 및
상기 학습 데이터를 이용하여 인공지능 알고리즘을 학습시키는 단계를 더 포함하고,
상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는,
상기 사용자 단말의 카메라를 이용하여 촬영된 사진 또는 영상에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나를 상기 학습된 인공지능 알고리즘을 통해 자동으로 선택 입력받아 상기 활동정보를 수집하는 것인,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
3. The method of claim 2,
preparing the activity information collected through the photo or video and selection input as learning data; and
Further comprising the step of learning an artificial intelligence algorithm using the learning data,
The step of collecting activity information of the subject through the predetermined user terminal,
Which one of the activity information included in the activity information list corresponding to the photo or image taken using the camera of the user terminal is automatically selected and input through the learned artificial intelligence algorithm to collect the activity information,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 사진 또는 영상과 선택 입력을 통해 수집된 활동정보를 학습 데이터로 준비하는 단계는,
상기 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보의 할당 정보를 상기 학습 데이터로 준비하는 단계를 포함하고,
상기 재능 카테고리가 매칭된 활동정보에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 할당하는 단계는,
상기 학습된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 활동정보에 상응하는 재능 카테고리에 대한 흥미도 및 수행도를 나타내는 해쉬태그 정보를 자동으로 할당하는 것인,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
4. The method of claim 3,
The step of preparing the activity information collected through the photo or video and selection input as learning data,
and preparing allocation information of hash tag information indicating the degree of interest and performance as the learning data,
Allocating hash tag information indicating the degree of interest and performance for the activity information matched with the talent category comprises:
Is to automatically allocate hash tag information indicating the degree of interest and performance for the talent category corresponding to the activity information through the learned artificial intelligence algorithm,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는,
상기 대상자가 복수인 경우, 상기 복수의 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 제1 사용자의 사용자 단말을 통해 수집된 복수의 대상자에 상응하는 활동정보는 대상자별로 각각 구분되어 저장되고,
개별 대상자에 대한 재능 관리 권한을 갖는 제2 사용자의 사용자 단말을 통해 수집된 해당 대상자에 상응하는 활동정보는 상기 대상자별로 구분되어 저장되는 영역 중 개별 대상자에 상응하는 영역에 누적하여 저장되는 것인,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
3. The method of claim 2,
The step of collecting the activity information of the subject through the predetermined user terminal,
If the subject is a plurality, the activity information corresponding to the plurality of subjects collected through the user terminal of the first user having talent management authority for the plurality of subjects is stored separately for each subject,
Activity information corresponding to the subject collected through the user terminal of the second user having talent management authority for the individual subject is accumulated and stored in the area corresponding to the individual subject among the areas divided and stored for each subject,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 소정의 사용자 단말을 통해 대상자의 활동정보를 수집하는 단계는,
상기 사용자 단말을 통해 입력된 상기 대상자가 읽은 도서 정보, 일기 정보 및 대화 정보 중 적어도 하나에 상응하는 활동정보 리스트에 포함된 활동정보 중 어느 하나의 선택 입력을 통해 상기 활동정보를 수집하는 것인,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
According to claim 1,
The step of collecting activity information of the subject through the predetermined user terminal,
Collecting the activity information through a selection input of any one of the activity information included in the activity information list corresponding to at least one of book information, diary information, and conversation information read by the subject input through the user terminal,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계는,
상기 일정 기간 동안 누적된 재능 카테고리별로 할당된 해쉬태그 정보를 합산하여 평균화하는 단계; 및
상기 평균화한 결과값이 가장 큰 재능 카테고리에 상응하는 결과를 상기 재능 예측 결과로 제공하는 단계를 포함하는,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
According to claim 1,
The step of generating the talent prediction result of the subject based on the collection result of the activity information and hash tag information for the predetermined period,
summing up and averaging the hash tag information allocated to each talent category accumulated over the predetermined period; and
Comprising the step of providing a result corresponding to the talent category with the highest averaged result value as the talent prediction result,
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
상기 일정 기간 동안의 상기 활동정보 및 해쉬태그 정보의 수집 결과에 기초하여 대상자의 재능 예측 결과를 생성하는 단계는,
상기 대상자의 재능 예측 결과를 지속적으로 수집하여 재능 포트폴리오 북을 생성하는 단계와, 상기 대상자의 재능 예측 결과를 상기 대상자에 대한 재능 관리 권한을 가진 사용자 또는 상기 사용자의 지인에게 공유하는 단계와, 상기 대상자의 재능 예측 결과를 토대로 멘토를 연계하는 단계 중 적어도 하나를 더 포함하는,
대상자의 재능을 예측 및 관리하는 방법.
According to claim 1,
The step of generating the talent prediction result of the subject based on the collection result of the activity information and hash tag information for the predetermined period,
Generating a talent portfolio book by continuously collecting the subject's talent prediction results, and sharing the subject's talent prediction results with a user having a talent management right for the subject or an acquaintance of the user, the subject Further comprising at least one of the steps of linking mentors based on the talent prediction results of
Methods for predicting and managing the talents of subjects.
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2021
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- 2021-10-29 KR KR1020210147087A patent/KR20220068917A/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR20180038847A (en) | 2016-10-07 | 2018-04-17 | 이종열 | Potential competence development method, system and recording media for computer program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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KR20220068917A (en) | 2022-05-26 |
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