KR20230066974A

KR20230066974A - Server and operation method that provide customized learning service using learned neural network

Info

Publication number: KR20230066974A
Application number: KR1020210152562A
Authority: KR
Inventors: 김성태
Original assignee: 김성태
Priority date: 2021-11-08
Filing date: 2021-11-08
Publication date: 2023-05-16
Also published as: KR102563678B1

Abstract

The present invention relates to a server for providing a customized learning service using a learned neural network and an operation method thereof, which can improve learning efficiency. The server includes: a processor for tagging each identifier for each formula required to solve a mathematical problem, with respect to mathematical problems, and storing the same in a memory; a transceiver for receiving solution information; and a memory.

Description

Server and operation method that provide customized learning service using learned neural network}

본 발명의 실시예들은 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 서버에 대한 것으로, 휴대용 단말기를 이용하여 수학 문제를 풀거나 학습 동영상을 시청하는 서비스를 제공하는 서버에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to a server that provides a customized learning service, and relates to a server that provides a service for solving a math problem or watching a learning video using a portable terminal.

교육 방법이 다양화되면서 기존의 오프라인 기반의 교육 기관이 주도되었으나 오늘날에는 온라인 교육 시스템이 도입되어 학습자의 선택의 폭이 넓어지고 있다. 교육 학습 서비스에 네트워크 기반 기술이 도입되면서 교육 기관으로의 거리, 시간에 구애받지 않고 학습할 수 있는 온라인 교육 시스템으로 인해 교육 시스템의 구조적 변화가 도래되고 있다.As education methods diversified, existing offline-based education institutions led, but today, online education systems have been introduced to broaden the range of choices for learners. As network-based technology is introduced into education and learning services, structural changes in the education system are coming due to the online education system that enables learning regardless of distance and time to educational institutions.

본 발명의 실시예들은, 학습자 단말기를 통해 맞춤형 학습 동영상 및 수학 문제를 제공함으로써 온라인으로 효율적인 학습 서비스를 제공할 수 있다.Embodiments of the present invention can provide efficient online learning services by providing customized learning videos and math problems through learner terminals.

실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.Technical tasks to be achieved in the embodiments are not limited to those mentioned above, and other technical tasks not mentioned will be considered by those skilled in the art from various embodiments to be described below. can

일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 서버는 프로세서(processor); 송수신기(transceiver); 및 메모리(memory); 를 포함하고, 상기 송수신기는 학습자 단말기로부터 학습자에 대한 나이, 학교, 성적, 성별, 학습 이력, 풀이 문제 정보 및 학습 진도를 포함하는 프로파일 데이터 및 제1 문제 세트 및 제2 문제 세트 각각의 풀이 시간, 풀이 과정 및 풀이 결과를 포함하는 풀이 정보를 수신하고, 상기 학습자 단말기로부터 상기 학습자의 제1 영상을 수강하는 동안 수학 영상들 각각의 타임 프레임별 재생횟수를 수신하고, 상기 프로세서는 수학 영상들의 타임 프레임 각각에 대응하는 적어도 하나의 공식에 식별 코드를 부여하고, 상기 수학 영상들의 타임 프레임 각각을 상기 식별 코드를 기준으로 제1 그룹, 제2 그룹 및 제3 그룹으로 분류하여 메모리에 저장하고, 상기 학습자의 선호도 및 학습 진도에 맞추어 상기 학습자 단말로 수학 개념을 설명하는 상기 제1 그룹의 제1 영상을 전송하고, 수학 문제들 각각을 수학 문제의 풀이에 필요한 공식별로 각각 식별자를 태그하여 상기 메모리에 저장하고, 상기 식별 코드와 대응하는 식별자를 갖는 상기 제1 문제 세트를 전송하고, 상기 제1 문제 세트에 대한 상기 학습자의 상기 풀이 결과가 정답과 일치하는 비율이 기 설정된 비율을 초과하는 경우, 상기 학습자 단말로 각각의 문제 난이도가 한 단계 상향된 상기 제2 문제 세트를 전송하고, 상기 학습자의 상기 학습 이력 및 상기 풀이 문제 정보에 기초하여 상기 제1 영상에 포함된 상기 수학 개념에 대한 상기 학습자의 개념 망각도를 추정하고, 상기 제1 영상의 상기 타임 프레임별 재생횟수 및 상기 제1 문제 세트 및 상기 제2 문제 세트 각각의 상기 풀이 정보에 기초하여 상기 학습자의 개념 이해도를 추정하고, 상기 풀이 정보, 상기 개념 망각도 및 상기 개념 이해도를 기초로 상기 식별 코드에 대응하는 공식에 대한 상기 학습자의 개념 취약도를 산출하고, 상기 식별 코드의 상기 개념 취약도가 기 설정된 임계치를 초과하는 경우, 상기 학습자 단말로 상기 식별 코드와 동일한 식별 코드를 적어도 하나 갖는 상기 제1 그룹의 제2 영상을 전송할 수 있다.A server providing a customized learning service according to an embodiment includes a processor; transceiver; and memory; The transceiver includes profile data including age, school, grade, gender, learning history, solution problem information, and learning progress of the learner from the learner terminal, and solving time for each of the first and second problem sets, Receives solution information including a solution process and solution results, receives the number of reproductions of each mathematical image for each time frame while the learner is taking a first video from the learner terminal, and the processor receives the time frame of the mathematical images An identification code is assigned to at least one formula corresponding to each, and each of the time frames of the mathematical images is classified into a first group, a second group, and a third group based on the identification code, and stored in a memory, and the learner According to the learner's preference and learning progress, the first image of the first group explaining the mathematical concept is transmitted to the learner terminal, and each of the mathematical problems is tagged with an identifier for each formula necessary for solving the mathematical problem and stored in the memory. and transmits the first problem set having an identifier corresponding to the identification code, and when the rate at which the learner's solution result for the first problem set matches the correct answer exceeds a preset rate, the learner Transmits the second problem set in which the difficulty level of each problem is raised by one step to the terminal, and the learner's concept of the mathematical concept included in the first image based on the learner's learning history and the solution problem information Estimating the degree of forgetting, estimating the degree of understanding of the learner's concept based on the number of reproductions of the first video for each time frame and the solution information of each of the first and second problem sets, the solution information, Based on the concept forgetting degree and the concept understanding degree, the learner's concept vulnerability is calculated for a formula corresponding to the identification code, and when the concept vulnerability of the identification code exceeds a preset threshold, the learner terminal It is possible to transmit the second images of the first group having at least one identification code identical to the identification code.

상기 프로세서는 상기 학습자의 상기 풀이 문제 정보 및 상기 학습 이력을 기초로 개념 망각도 추정 모델을 이용하여 상기 수학 개념의 개념 망각도를 추정하고, 상기 망각도 추정 모델은 입력 레이어, 하나 이상의 히든 레이어 및 출력 레이어를 포함하고, 풀이 문제 정보, 학습 이력 및 정답 망각도를 쌍으로 하는 복수의 학습 데이터는 상기 망각도 추정 모델의 상기 입력 레이어에 입력되어 상기 하나 이상의 히든 레이어 및 출력 레이어를 통과하여 출력 벡터를 출력하고, 상기 출력 벡터는 상기 출력 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 손실함수 레이어는 상기 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력하고, 상기 망각도 추정 모델의 파라미터는 상기 손실값이 작아지는 방향으로 학습되고,The processor estimates a concept forgetting degree of the mathematical concept using a concept forgetting degree estimating model based on the solution problem information and the learning history of the learner, and the forgetting degree estimating model includes an input layer, one or more hidden layers, and A plurality of training data including an output layer, paired with solution problem information, learning history, and degree of forgetting correct answers are input to the input layer of the degree of forgetting model, pass through the one or more hidden layers and the output layer, and output vectors The output vector is input to a loss function layer connected to the output layer, and the loss function layer outputs a loss value using a loss function that compares the output vector with the correct answer vector for each learning data, , The parameters of the forgetting degree estimation model are learned in a direction in which the loss value becomes smaller,

[수학식 1][Equation 1]

상기 손실 함수는 상기 수학식 1을 따르고, 상기 수학식 1에서, N은 상기 복수의 학습 데이터의 수, n은 학습 데이터를 식별하는 자연수, k는 n번째 학습 데이터의 값을 식별하는 자연수, nk는 n번째 학습 데이터의 k번째 값을 의미하고, t는 정답 데이터를 의미하고, y는 상기 출력 벡터를 의미하고, E는 손실값을 의미할 수 있다.The loss function follows Equation 1, wherein N is the number of the plurality of training data, n is a natural number identifying the training data, k is a natural number identifying the value of the nth training data, nk denotes the kth value of the nth learning data, t denotes correct answer data, y denotes the output vector, and E denotes a loss value.

상기 프로세서는 상기 학습 이력에 포함된 학습 경과 시간, 상기 학습자의 풀이한 전체 수학 문제 개수 및 전체 수학 문제에 대한 정답률과 전체 수학 문제 중 상기 식별 코드를 포함하는 풀이 수학 문제의 비율에 기초하여 상기 개념 망각도를 추정할 수 있다.The processor determines the concept based on the learning elapsed time included in the learning history, the total number of math problems solved by the learner, the percentage of correct answers for all math problems, and the ratio of math problems solved including the identification code among all math problems. Forgetfulness can be estimated.

상기 프로세서는 상기 식별 코드의 상기 개념 취약도가 기 설정된 임계치 이하인 경우, 상기 학습자 단말로 다음 단계의 수학 개념을 설명하는 상기 제2 그룹의 제1 영상을 전송할 수 있다.When the concept vulnerability of the identification code is less than or equal to a predetermined threshold, the processor may transmit the first image of the second group explaining the mathematical concept of the next step to the learner terminal.

상기 프로세서는 상기 식별 코드의 상기 개념 취약도가 기 설정된 임계치를 초과하는 경우, 상기 학습자 단말로 상기 식별 코드와 동일한 식별 코드를 적어도 하나 갖는 제1 그룹의 제2 영상을 전송할 수 있다.The processor may transmit a second image of a first group having at least one identification code identical to the identification code to the learner terminal when the concept vulnerability of the identification code exceeds a preset threshold.

상기 프로세서는 상기 개념 망각도를 아래 수학식 2에 의해 추정하고,The processor estimates the concept forgetting degree by Equation 2 below,

[수학식 2][Equation 2]

상기 ConF는 상기 T는 학습 경과 시간(Time)이며, 상기 TP는 학습자가 풀이한 전체 문제 개수(Total Problem)이고, 상기 PCA는 학습자의 전체 문제에 대한 정답률(Percentage of Correct Answers)을 나타내고, 상기 SGP는 학습자가 풀이한 전체 수학 문제 중 제1 영상의 식별 코드와 대응되는 식별자를 갖는 수학 문제의 개수(Same Group Problem)를 나타낼 수 있다.In the ConF, T is the learning elapsed time (Time), the TP is the total number of problems solved by the learner (Total Problem), the PCA represents the percentage of correct answers to all problems of the learner, The SGP may indicate the number of mathematical problems (Same Group Problem) having an identifier corresponding to the identification code of the first image among all mathematical problems solved by the learner.

상기 프로세서는 상기 개념 이해도를 아래 수학식 3에 의해 추정하고,The processor estimates the concept understanding by Equation 3 below,

[수학식 3][Equation 3]

상기 FromU는 개념 이해도(Formula Understanding)이며, 상기

은 상기 타임프레임의 재생횟수를 나타내고, 상기

는 수학 문제(k)의 정답 여부를 나타내고,

는 k문제의 풀이 시간을 나타낼 수 있다.The FromU is a concept understanding (Formula Understanding), and the

Represents the number of times of reproduction of the time frame,

represents whether the mathematical problem (k) is correct,

may represent the solution time of k problems.

상기 프로세서는 상기 개념 취약도를 아래 수학식 4에 의해 산출하고,The processor calculates the concept vulnerability by Equation 4 below,

[수학식 4][Equation 4]

상기 ConV는 개념 취약도(Concept Vulnerability)이며, ConF는 개념 망각도(Concept Forgetfulness), FormU는 개념 이해도(Formula Understanding)를 나타낼 수 있다.The ConV may represent concept vulnerability, ConF may represent concept forgetfulness, and FormU may represent formula understanding.

실시예들에 따르면, 학습자 단말기를 통해 맞춤형 학습 서비스를 제공함으로써 학습자에게 맞춤화된 교육을 제공하고, 학습 효율을 향상시킬 수 있다.According to embodiments, customized education can be provided to learners and learning efficiency can be improved by providing customized learning services through learner terminals.

실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.Effects obtainable from the embodiments are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned are clearly derived and understood by those skilled in the art based on the detailed description below. It can be.

실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 시스템을 나타내는 개략도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 시스템을 나타내는 개략도이다.
도 4는 일 실시예에 따라 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 서버의 동작의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따라 맞춤형 제2 문제 세트를 제공하는 서버의 동작의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따라 학습자에게 수학 동영상을 제공하는 서버의 동작의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 맞춤형 동영상 서비스를 제공하는 서버의 구성을 도시한 도면이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Included as part of the detailed description to aid understanding of the embodiments, the accompanying drawings provide various embodiments and, together with the detailed description, describe technical features of the various embodiments.
1 is a schematic diagram illustrating a system for providing a customized learning service according to an exemplary embodiment.
2 is a diagram showing the configuration of a program according to an embodiment.
3 is a schematic diagram illustrating a system for providing a customized learning service according to an exemplary embodiment.
4 is a flowchart illustrating an example of an operation of a server providing a customized learning service according to an exemplary embodiment.
5 is a flow diagram illustrating an example operation of a server providing a customized second problem set according to one embodiment.
6 is a flowchart illustrating an example of an operation of a server for providing math videos to learners according to an embodiment.
7 is a diagram showing the configuration of a server providing a customized video service according to an embodiment.

이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.The following embodiments combine elements and features of the embodiments in a predetermined form. Each component or feature may be considered optional unless explicitly stated otherwise. Each component or feature may be implemented in a form not combined with other components or features. In addition, various embodiments may be configured by combining some components and/or features. The order of operations described in various embodiments may be changed. Some components or features of one embodiment may be included in another embodiment, or may be replaced with corresponding components or features of another embodiment.

도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.In the description of the drawings, procedures or steps that may obscure the gist of various embodiments are not described, and procedures or steps that can be understood by those skilled in the art are not described. did

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.Throughout the specification, when a part is said to "comprising" or "including" a certain element, it means that it may further include other elements, not excluding other elements, unless otherwise stated. do. In addition, terms such as “… unit”, “… unit”, and “module” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is hardware or software or a combination of hardware and software. can be implemented as Also, “a or an”, “one”, “the” and like terms are used herein in the context of describing various embodiments (particularly in the context of the claims below). Unless otherwise indicated or clearly contradicted by context, both the singular and the plural can be used.

이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.Hereinafter, embodiments according to various embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The detailed description set forth below in conjunction with the accompanying drawings is intended to describe exemplary embodiments of various embodiments, and is not intended to represent a single embodiment.

또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.In addition, specific terms used in various embodiments are provided to help understanding of various embodiments, and the use of these specific terms may be changed into other forms without departing from the technical spirit of various embodiments. .

도 1은 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 시스템을 나타내는 개략도이다.1 is a schematic diagram illustrating a system for providing a customized learning service according to an exemplary embodiment.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다. 전자 장치(101)는 클라이언트, 단말기 또는 피어로 지칭될 수도 있다.1 is a block diagram of an electronic device 101 within a network environment 100, according to various embodiments. Referring to FIG. 1 , in a network environment 100, an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or through a second network 199. It may communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 . According to an embodiment, the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or the antenna module 197 may be included. In some embodiments, in the electronic device 101, at least one of these components (eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added. In some embodiments, some of these components (eg, sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into a single component (eg, display module 160). It can be. The electronic device 101 may also be referred to as a client, terminal, or peer.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The processor 120, for example, executes software (eg, the program 140) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 . According to one embodiment, the processor 120 may include a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor). For example, when the electronic device 101 includes the main processor 121 and the auxiliary processor 123, the auxiliary processor 123 may use less power than the main processor 121 or be set to be specialized for a designated function. can The secondary processor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121 .

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다. The secondary processor 123 may, for example, take the place of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, running an application). ) state, together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states. According to one embodiment, the auxiliary processor 123 (eg, image signal processor or communication processor) may be implemented as part of other functionally related components (eg, camera module 180 or communication module 190). there is. According to an embodiment, the auxiliary processor 123 (eg, a neural network processing device) may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model. AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself where the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108). The learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning or reinforcement learning, but in the above example Not limited. The artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers. Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the foregoing, but is not limited to the foregoing examples. The artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다. The memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101 . The data may include, for example, input data or output data for software (eg, program 140) and commands related thereto. The memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134 .

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. The program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다. The input module 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120) of the electronic device 101 from the outside of the electronic device 101 (eg, a user). The input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101 . The sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver. The speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback. A receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다. The display module 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user). The display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device. According to one embodiment, the display module 160 may include a touch sensor set to detect a touch or a pressure sensor set to measure the intensity of force generated by the touch.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.The audio module 170 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다. The sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do. According to one embodiment, the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.The interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 101 to an external electronic device (eg, the electronic device 102). According to one embodiment, the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.The connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102). According to one embodiment, the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.The haptic module 179 may convert electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user may perceive through tactile or kinesthetic senses. According to one embodiment, the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.The camera module 180 may capture still images and moving images. According to one embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.The power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 . According to one embodiment, the power management module 188 may be implemented as at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.The battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 . According to one embodiment, the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다. The communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). Establishment and communication through the established communication channel may be supported. The communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication. According to one embodiment, the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module). Among these communication modules, a corresponding communication module is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a telecommunications network such as a computer network (eg, a LAN or a WAN). These various types of communication modules may be integrated as one component (eg, a single chip) or implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips). The wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199. The electronic device 101 may be identified or authenticated.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.The wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, NR access technology (new radio access technology). NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)). -latency communications)) can be supported. The wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example. The wireless communication module 192 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported. The wireless communication module 192 may support various requirements defined for the electronic device 101, an external electronic device (eg, the electronic device 104), or a network system (eg, the second network 199). According to one embodiment, the wireless communication module 192 is a peak data rate for eMBB realization (eg, 20 Gbps or more), a loss coverage for mMTC realization (eg, 164 dB or less), or a U-plane latency for URLLC realization (eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) may be supported.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다. The antenna module 197 may transmit or receive signals or power to the outside (eg, an external electronic device). According to one embodiment, the antenna module 197 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB). According to one embodiment, the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is selected from the plurality of antennas by the communication module 190, for example. can be chosen A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna. According to some embodiments, other components (eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)) may be additionally formed as a part of the antenna module 197 in addition to the radiator.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the antenna module 197 may form a mmWave antenna module. According to one embodiment, the mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.At least some of the components are connected to each other through a communication method between peripheral devices (eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)) and signal ( e.g. commands or data) can be exchanged with each other.

일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다. According to an embodiment, commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 . Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 . According to an embodiment, all or part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 102 , 104 , or 108 . For example, when the electronic device 101 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service by itself. Alternatively or additionally, one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service. One or more external electronic devices receiving the request may execute at least a part of the requested function or service or an additional function or service related to the request, and deliver the execution result to the electronic device 101 . The electronic device 101 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or additionally processed. To this end, for example, cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used. The electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing. In another embodiment, the external electronic device 104 may include an internet of things (IoT) device. Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks. According to one embodiment, the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199 . The electronic device 101 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.

서버(108)는 전자 장치(101)가 접속되며, 접속된 전자 장치(101)로 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(108)는 회원 가입 절차를 진행하여 그에 따라 회원으로 가입된 사용자의 각종 정보를 저장하여 관리하고, 서비스에 관련된 각종 구매 및 결제 기능을 제공할 수도 있다. 또한, 서버(108)는, 사용자 간에 서비스를 공유할 수 있도록, 복수의 전자 장치(101) 각각에서 실행되는 서비스 애플리케이션의 실행 데이터를 실시간으로 공유할 수도 있다. 이러한 서버(108)는 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버(Web Server) 또는 왑 서버(WAP Server)와 동일한 구성을 가질 수 있다. 그러나, 소프트웨어적으로는, C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등 여하한 언어를 통하여 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈(Module)을 포함할 수 있다. 또한, 서버(108)는 일반적으로 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크를 통하여 불특정 다수 클라이언트 및/또는 다른 서버와 연결되어 있고, 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템 및 그를 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 뜻하는 것이다. 또한, 서버(108)는, 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(108) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스(DB: Database, 이하 "DB"라 칭함)를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 따라서, 서버(108)는, 회원 가입 정보와, 게임에 대한 각종 정보 및 데이터를 분류하여 DB에 저장시키고 관리하는데, 이러한 DB는 서버(108)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(DOS), 윈도우(windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 매킨토시(Macintosh) 등의 운영체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있으며, 대표적인 것으로는 윈도우 환경에서 사용되는 웹사이트(Website), IIS(Internet Information Server)와 유닉스환경에서 사용되는 CERN, NCSA, APPACH등이 이용될 수 있다. 또한, 서버(108)는, 서비스의 사용자 인증이나 서비스와 관련된 구매 결제를 위한 인증 시스템 및 결제 시스템과 연동할 수도 있다.The server 108 is connected to the electronic device 101 and can provide a service to the connected electronic device 101 . In addition, the server 108 may proceed with a membership sign-up procedure, store and manage various types of information of users subscribed as members, and provide various purchase and payment functions related to services. In addition, the server 108 may share execution data of service applications executed in each of the plurality of electronic devices 101 in real time so that the service can be shared among users. This server 108 may have the same configuration as a conventional web server or WAP server in terms of hardware. However, in terms of software, it may include a program module that is implemented through any language such as C, C++, Java, Visual Basic, or Visual C and performs various functions. In addition, the server 108 is generally connected to an unspecified number of clients and/or other servers through an open computer network such as the Internet, and receives requests from clients or other servers to perform tasks and derives and provides work results. It means a computer system and the computer software (server program) installed for it. In addition, the server 108, in addition to the above-described server program, a series of application programs operating on the server 108 and various databases (DB: Database, hereinafter referred to as It should be understood as a broad concept including DB"). Accordingly, the server 108 classifies member registration information and various information and data about games, stores them in a DB, and manages them. This DB may be implemented inside or outside the server 108 . In addition, the server 108 uses a server program provided in various ways according to operating systems such as DOS, Windows, Linux, UNIX, and Macintosh in general server hardware. As a representative example, a website used in a Windows environment, Internet Information Server (IIS), and CERN, NCSA, APPACH, etc. used in a Unix environment can be used. In addition, the server 108 may interoperate with an authentication system and a payment system for user authentication of services or payment for purchases related to services.

제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조 또는 서버(108)와 전자 장치들(101, 104)을 연결하는 망(Network)을 의미한다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, 5G, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)는 LAN, WAN 등의 폐쇄형 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199)일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형인 것이 바람직하다. 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 제1 네트워크(198) 및 제2 네트워크(199) 구조를 의미한다.The first network 198 and the second network 199 are a connection structure capable of exchanging information between nodes such as terminals and servers, or a network connecting the server 108 and the electronic devices 101 and 104. means (Network). The first network 198 and the second network 199 include Internet, Local Area Network (LAN), Wireless Local Area Network (Wireless Local Area Network), Wide Area Network (WAN), Personal Area Network (PAN), and 3G , 4G, LTE, 5G, Wi-Fi, etc., but are not limited thereto. The first network 198 and the second network 199 may be closed first networks 198 and second networks 199 such as LAN and WAN, but are preferably open such as the Internet. The Internet is based on the TCP/IP protocol and several services that exist on its upper layer, such as HTTP (HyperText Transfer Protocol), Telnet, FTP (File Transfer Protocol), DNS (Domain Name System), SMTP (Simple Mail Transfer Protocol), SNMP ( Simple Network Management Protocol), Network File Service (NFS), and Network Information Service (NIS).

데이터베이스는 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS)을 이용하여 컴퓨터 시스템의 저장공간(하드디스크 또는 메모리)에 구현된 일반적인 데이터구조를 가질 수 가질 수 있다. 데이터베이스는 데이터의 검색(추출), 삭제, 편집, 추가 등을 자유롭게 행할 수 있는 데이터 저장형태를 가질 수 있다. 데이터베이스는 오라클(Oracle), 인포믹스(Infomix), 사이베이스(Sybase), DB2와 같은 관계형 데이타베이스 관리 시스템(RDBMS)이나, 겜스톤(Gemston), 오리온(Orion), O2 등과 같은 객체 지향 데이타베이스 관리 시스템(OODBMS) 및 엑셀론(Excelon), 타미노(Tamino), 세카이주(Sekaiju) 등의 XML 전용 데이터베이스(XML Native Database)를 이용하여 본 개시의 일 실시예의 목적에 맞게 구현될 수 있고, 자신의 기능을 달성하기 위하여 적당한 필드(Field) 또는 엘리먼트들을 가질 수 있다.The database may have a general data structure implemented in a storage space (hard disk or memory) of a computer system using a database management program (DBMS). The database may have a data storage form in which data can be freely searched for (extracted), deleted, edited, added, and the like. Databases are relational database management systems (RDBMS) such as Oracle, Informix, Sybase, and DB2, or object-oriented database management such as Gemston, Orion, and O2. It can be implemented according to the purpose of an embodiment of the present disclosure using a system (OODBMS) and XML Native Databases such as Excelon, Tamino, and Sekaiju, and its functions may have appropriate fields or elements to achieve.

도 2는 일 실시예에 따른 프로그램의 구성을 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing the configuration of a program according to an embodiment.

도 2은 다양한 실시예에 따른 프로그램(140)을 예시하는 블록도(200)이다. 일실시예에 따르면, 프로그램(140)은 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들을 제어하기 위한 운영 체제(142), 미들웨어(144), 또는 상기 운영 체제(142)에서 실행 가능한 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. 운영 체제(142)는, 예를 들면, AndroidTM, iOSTM, WindowsTM, SymbianTM, TizenTM, 또는 BadaTM를 포함할 수 있다. 프로그램(140) 중 적어도 일부 프로그램은, 예를 들면, 제조 시에 전자 장치(101)에 프리로드되거나, 또는 사용자에 의해 사용 시 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102 또는 104), 또는 서버(108))로부터 다운로드되거나 갱신 될 수 있다. 프로그램(140)의 전부 또는 일부는 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다. 2 is a block diagram 200 illustrating a program 140 according to various embodiments. According to one embodiment, the program 140 includes an operating system 142, middleware 144, or an application 146 executable in the operating system 142 for controlling one or more resources of the electronic device 101. can include The operating system 142 may include, for example, Android™, iOS™, Windows™, Symbian™, Tizen™, or Bada™. At least some of the programs 140 are, for example, preloaded in the electronic device 101 at the time of manufacture, or when used by a user, an external electronic device (eg, the electronic device 102 or 104), or a server ( 108)) can be downloaded or updated. All or part of program 140 may include a neural network.

운영 체제(142)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 시스템 리소스들(예: 프로세스, 메모리, 또는 전원)의 관리(예: 할당 또는 회수)를 제어할 수 있다. 운영 체제(142)는, 추가적으로 또는 대체적으로, 전자 장치(101)의 다른 하드웨어 디바이스, 예를 들면, 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 구동하기 위한 하나 이상의 드라이버 프로그램들을 포함할 수 있다.The operating system 142 may control management (eg, allocation or reclamation) of one or more system resources (eg, process, memory, or power) of the electronic device 101 . Operating system 142 may additionally or alternatively include other hardware devices of electronic device 101 , such as input module 150 , sound output module 155 , display module 160 , audio module 170 . , sensor module 176, interface 177, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196, or It may include one or more driver programs for driving the antenna module 197.

미들웨어(144)는 전자 장치(101)의 하나 이상의 리소스들로부터 제공되는 기능 또는 정보가 어플리케이션(146)에 의해 사용될 수 있도록 다양한 기능들을 어플리케이션(146)으로 제공할 수 있다. 미들웨어(144)는, 예를 들면, 어플리케이션 매니저(201), 윈도우 매니저(203), 멀티미디어 매니저(205), 리소스 매니저(207), 파워 매니저(209), 데이터베이스 매니저(211), 패키지 매니저(213), 커넥티비티 매니저(215), 노티피케이션 매니저(217), 로케이션 매니저(219), 그래픽 매니저(221), 시큐리티 매니저(223), 통화 매니저(225), 또는 음성 인식 매니저(227)를 포함할 수 있다. The middleware 144 may provide various functions to the application 146 so that the function or information provided from one or more resources of the electronic device 101 may be used by the application 146 . The middleware 144 includes, for example, the application manager 201, the window manager 203, the multimedia manager 205, the resource manager 207, the power manager 209, the database manager 211, and the package manager 213. ), connectivity manager 215, notification manager 217, location manager 219, graphics manager 221, security manager 223, call manager 225, or voice recognition manager 227. can

어플리케이션 매니저(201)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(203)는, 예를 들면, 화면에서 사용되는 하나 이상의 GUI 자원들을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(205)는, 예를 들면, 미디어 파일들의 재생에 필요한 하나 이상의 포맷들을 파악하고, 그 중 선택된 해당하는 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 상기 미디어 파일들 중 해당하는 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(207)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)의 소스 코드 또는 메모리(130)의 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(209)는, 예를 들면, 배터리(189)의 용량, 온도 또는 전원을 관리하고, 이 중 해당 정보를 이용하여 전자 장치(101)의 동작에 필요한 관련 정보를 결정 또는 제공할 수 있다. 일실시예에 따르면, 파워 매니저(209)는 전자 장치(101)의 바이오스(BIOS: basic input/output system)(미도시)와 연동할 수 있다.The application manager 201 may manage the life cycle of the application 146 , for example. The window manager 203 may manage one or more GUI resources used in a screen, for example. The multimedia manager 205 identifies, for example, one or more formats necessary for reproducing media files, and encodes or decodes a corresponding media file among the media files using a codec suitable for the selected format. can be done The resource manager 207 may manage a source code of the application 146 or a memory space of the memory 130 . The power manager 209 may manage, for example, the capacity, temperature, or power of the battery 189, and determine or provide related information necessary for the operation of the electronic device 101 by using corresponding information among them. . According to an embodiment, the power manager 209 may interoperate with a basic input/output system (BIOS) (not shown) of the electronic device 101 .

데이터베이스 매니저(211)는, 예를 들면, 어플리케이션(146)에 의해 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(213)는, 예를 들면, 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다. 커넥티비티 매니저(215)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 간의 무선 연결 또는 직접 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(217)는, 예를 들면, 지정된 이벤트(예: 착신 통화, 메시지, 또는 알람)의 발생을 사용자에게 알리기 위한 기능을 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(219)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(221)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 하나 이상의 그래픽 효과들 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. The database manager 211 may create, search, or change a database to be used by the application 146, for example. The package manager 213 may manage installation or update of applications distributed in the form of package files, for example. The connectivity manager 215 may manage, for example, a wireless connection or a direct connection between the electronic device 101 and an external electronic device. The notification manager 217 may provide a function for notifying a user of occurrence of a designated event (eg, an incoming call, message, or alarm), for example. The location manager 219 may manage location information of the electronic device 101, for example. The graphic manager 221 may manage, for example, one or more graphic effects to be provided to a user or a user interface related thereto.

시큐리티 매니저(223)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 통화(telephony) 매니저(225)는, 예를 들면, 전자 장치(101)에 의해 제공되는 음성 통화 기능 또는 영상 통화 기능을 관리할 수 있다. 음성 인식 매니저(227)는, 예를 들면, 사용자의 음성 데이터를 서버(108)로 전송하고, 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 전자 장치(101)에서 수행될 기능에 대응하는 명령어(command), 또는 그 음성 데이터에 적어도 일부 기반하여 변환된 문자 데이터를 서버(108)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(244)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 미들웨어(144)의 적어도 일부는 운영 체제(142)의 일부로 포함되거나, 또는 운영 체제(142)와는 다른 별도의 소프트웨어로 구현될 수 있다.Security manager 223 may provide system security or user authentication, for example. The telephony manager 225 may manage, for example, a voice call function or a video call function provided by the electronic device 101 . The voice recognition manager 227 transmits, for example, the user's voice data to the server 108, and at least partially based on the voice data, a command corresponding to a function to be performed in the electronic device 101; Alternatively, text data converted at least partially based on the voice data may be received from the server 108 . According to one embodiment, the middleware 244 may dynamically delete some existing components or add new components. According to one embodiment, at least part of the middleware 144 may be included as part of the operating system 142 or may be implemented as separate software different from the operating system 142 .

어플리케이션(146)은, 예를 들면, 홈(251), 다이얼러(253), SMS/MMS(255), IM(instant message)(257), 브라우저(259), 카메라(261), 알람(263), 컨택트(265), 음성 인식(267), 이메일(269), 달력(271), 미디어 플레이어(273), 앨범(275), 와치(277), 헬스(279)(예: 운동량 또는 혈당과 같은 생체 정보를 측정), 또는 환경 정보(281)(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 측정) 어플리케이션을 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 어플리케이션(146)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션(미도시)을 더 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로 지정된 정보 (예: 통화, 메시지, 또는 알람)를 전달하도록 설정된 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하도록 설정된 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)의 다른 어플리케이션(예: 이메일 어플리케이션(269))에서 발생된 지정된 이벤트(예: 메일 수신)에 대응하는 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 노티피케이션 릴레이 어플리케이션은 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 전자 장치(101)의 사용자에게 제공할 수 있다. The application 146 includes, for example, a home 251, a dialer 253, an SMS/MMS 255, an instant message (IM) 257, a browser 259, a camera 261, and an alarm 263. , Contacts (265), Voice Recognition (267), Email (269), Calendar (271), Media Player (273), Albums (275), Watch (277), Health (279) (e.g. exercise or blood sugar) measurement of biometric information) or environmental information 281 (eg, measurement of atmospheric pressure, humidity, or temperature information). According to an embodiment, the application 146 may further include an information exchange application (not shown) capable of supporting information exchange between the electronic device 101 and an external electronic device. The information exchange application may include, for example, a notification relay application configured to transmit designated information (eg, a call, message, or alarm) to an external electronic device, or a device management application configured to manage an external electronic device. there is. The notification relay application, for example, transmits notification information corresponding to a designated event (eg, mail reception) generated in another application (eg, the email application 269) of the electronic device 101 to an external electronic device. can Additionally or alternatively, the notification relay application may receive notification information from an external electronic device and provide the notification information to the user of the electronic device 101 .

장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치 또는 그 일부 구성 요소(예: 외부 전자장치의 디스플레이 모듈 또는 카메라 모듈)의 전원(예: 턴-온 또는 턴-오프) 또는 기능(예: 밝기, 해상도, 또는 포커스)을 제어할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 추가적으로 또는 대체적으로, 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션의 설치, 삭제, 또는 갱신을 지원할 수 있다.The device management application is, for example, a power source (eg, turn-on or turn-off) of an external electronic device that communicates with the electronic device 101 or some component thereof (eg, a display module or a camera module of the external electronic device). ) or functions (eg brightness, resolution, or focus). The device management application may additionally or alternatively support installation, deletion, or update of an application operating in an external electronic device.

본 명세서에 걸쳐, 뉴럴 네트워크(neural network), 신경망 네트워크, 네트워크 함수는, 동일한 의미로 사용될 수 있다. 뉴럴 네트워크는, 일반적으로 "노드"라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 "노드"들은, "뉴런(neuron)"들로 지칭될 수도 있다. 뉴럴 네트워크는, 적어도 둘 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 뉴럴 네트워크들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의 "링크"에 의해 상호 연결될 수 있다.Throughout this specification, a neural network, a neural network, and a network function may be used interchangeably. A neural network may consist of a set of interconnected computational units, which may be generally referred to as “nodes”. These “nodes” may also be referred to as “neurons”. A neural network includes at least two or more nodes. Nodes (or neurons) constituting neural networks may be interconnected by one or more “links”.

뉴럴 네트워크 내에서, 링크를 통해 연결된 둘 이상의 노드들은 상대적으로 입력 노드 및 출력 노드의 관계를 형성할 수 있다. 입력 노드 및 출력 노드의 개념은 상대적인 것으로서, 하나의 노드에 대하여 출력 노드 관계에 있는 임의의 노드는 다른 노드와의 관계에서 입력 노드 관계에 있을 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다. 전술한 바와 같이, 입력 노드 대 출력 노드 관계는 링크를 중심으로 생성될 수 있다. 하나의 입력 노드에 하나 이상의 출력 노드가 링크를 통해 연결될 수 있으며, 그 역도 성립할 수 있다.In a neural network, two or more nodes connected through a link may form a relative relationship of an input node and an output node. The concept of an input node and an output node is relative, and any node in an output node relationship with one node may have an input node relationship with another node, and vice versa. As described above, the input node to output node relationship can be created around the link. More than one output node can be connected to one input node through a link, and vice versa.

하나의 링크를 통해 연결된 입력 노드 및 출력 노드 관계에서, 출력 노드는 입력 노드에 입력된 데이터에 기초하여 그 값이 결정될 수 있다. 여기서, 입력 노드와 출력 노드를 상호 연결하는 노드는 가중치를 가질 수 있다. 가중치는 가변적일 수 있으며, 뉴럴 네트워크가 원하는 기능을 수행하기 위해, 사용자 또는 알고리즘에 의해 가변될 수 있다. 예를 들어, 하나의 출력 노드에 하나 이상의 입력 노드가 각각의 링크에 의해 상호 연결된 경우, 출력 노드는 상기 출력 노드와 연결된 입력 노드들에 입력된 값들 및 각각의 입력 노드들에 대응하는 링크에 설정된 가중치에 기초하여 출력 노드 값을 결정할 수 있다.In a relationship between an input node and an output node connected through one link, the value of the output node may be determined based on data input to the input node. Here, a node interconnecting the input node and the output node may have a weight. The weight may be variable, and may be changed by a user or an algorithm in order for the neural network to perform a desired function. For example, when one or more input nodes are interconnected by respective links to one output node, the output node is set to a link corresponding to values input to input nodes connected to the output node and respective input nodes. An output node value may be determined based on the weight.

전술한 바와 같이, 뉴럴 네트워크는, 둘 이상의 노드들이 하나 이상의 링크를 통해 상호연결 되어 뉴럴 네트워크 내에서 입력 노드 및 출력 노드 관계를 형성한다. 뉴럴 네트워크 내에서 노드들과 링크들의 개수 및 노드들과 링크들 사이의 연관관계, 링크들 각각에 부여된 가중치의 값에 따라, 신경망 네트워크의 특성이 결정될 수 있다. 예를 들어, 동일한 개수의 노드 및 링크들이 존재하고, 링크들 사이의 가중치 값이 상이한 두 신경망 네트워크가 존재하는 경우, 두 개의 신경망 네트워크들은 서로 상이한 것으로 인식될 수 있다.As described above, in a neural network, two or more nodes are interconnected through one or more links to form an input node and output node relationship in the neural network. Characteristics of the neural network may be determined according to the number of nodes and links in the neural network, an association between the nodes and links, and a weight value assigned to each link. For example, when there are two neural networks having the same number of nodes and links and different weight values between the links, the two neural networks may be recognized as different from each other.

도 3은 일 실시예에 따른 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 시스템을 나타내는 개략도이다.3 is a schematic diagram illustrating a system for providing a customized learning service according to an exemplary embodiment.

일 실시예에 따르면, 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 시스템(300)은 서버(310), 데이터 베이스(311), 학습자 단말기(330) 및 네트워크(320)을 포함할 수 있다. 이하 학습자 단말기(330)는 학습자(330)로 지칭될 수 있다.According to an embodiment, the system 300 for providing customized learning services may include a server 310, a database 311, a learner terminal 330, and a network 320. Hereinafter, the learner terminal 330 may be referred to as the learner 330 .

서버(310)와 연동되는 학습자 단말기(330)는 서버(310)에 액세스하기 위한 소프트웨어가 설치될 수 있다. 소프트웨어는 어플리케이션으로 지칭될 수 있다. 소프트웨어는 서버(310)에 연동되는 학습 서비스를 원격으로 제공받기 위해 다양한 동작을 수행할 수 있다.Software for accessing the server 310 may be installed in the learner terminal 330 that works with the server 310 . Software may be referred to as an application. The software may perform various operations to remotely receive a learning service linked to the server 310 .

학습자는 학습자 단말기(330)에 설치된 어플리케이션을 통해 비대면으로 수학 문제를 풀거나, 수학 동영상 강의를 재생하거나, 일시 정지하거나, 배속 재생하거나, 10초 뒤로 또는 앞으로 건너뛰기를 할 수 있다. 이하에서, 서버(310)에 액세스하기 위한 소프트웨어는 앱스토어에서 다운로드할 수 있다.The learner can solve a math problem non-face-to-face through an application installed on the learner terminal 330, play a math video lecture, pause, play at double speed, or skip back or forward by 10 seconds. In the following, software for accessing the server 310 can be downloaded from the App Store.

서버(310)와 연동되는 데이터 베이스(311)에는 학습자 정보에 해당하는 프로파일 데이터 및 학습자의 풀이 정보가 저장될 수 있다. 프로파일 데이터는 학습자의 나이, 학습자가 진학 중인 학교, 성적, 성별 및 학습 진도를 포함할 수 있다. 또한, 풀이 정보는 학습자의 수학 문제에 대한 풀이 시간, 풀이과정 및 풀이 결과를 포함할 수 있다.The database 311 linked with the server 310 may store profile data corresponding to learner information and learner's solution information. Profile data may include the learner's age, the school the learner is attending, grades, gender, and learning progress. In addition, the solution information may include a solution time, a solution process, and a solution result for the learner's math problem.

학습자 단말기(330)는 학습자가 수학 문제 풀이를 시작한 시각과 풀이를 마친 시각 간의 차이 시간에 해당하는 풀이 시간을 산출하고, 서버(310)에 전송할 수 있다. 또한, 학습자 단말기(330)는 학습자로부터 수학 문제에 대한 풀이식, 공식 또는 계산식을 풀이 과정으로 입력 받을 수 있고, 풀이 과정을 서버(310)에 전송할 수 있다.The learner's terminal 330 may calculate a solution time corresponding to a difference time between the time the learner started solving the math problem and the time the solution was finished, and transmit it to the server 310 . In addition, the learner terminal 330 may receive a solution formula, formula, or calculation formula for a mathematical problem from the learner as a solution process, and may transmit the solution process to the server 310 .

도 4는 일 실시예에 따라 맞춤형 학습 서비스를 제공하는 서버의 동작의 예시를 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an example of an operation of a server providing a customized learning service according to an exemplary embodiment.

일 실시예에 따르면, 동작(S401)에서, 서버(310)는 수학 영상들의 타임 프레임 각각에 설명하는 공식별로 식별 코드를 부여하고, 수학 영상들을 동일한 식별 코드별로 제1 그룹, 제2 그룹 및 제3 그룹으로 분류하여 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 타임 프레임은 10분 동안의 영상 프레임을 의미할 수 있다. 예를 들어, A 수학영상의 a 강사가 이차방정식의 근의 공식을 설명하고, B 수학 영상의 b 강사가 동일한 이차방정식의 근의 공식을 설명하는 경우, 서버(310)는 A 수학 영상과 B 수학 영상의 각각의 해당 타임 프레임에 동일한 식별 코드를 부여할 수 있다. 또한, A 수학 영상 및 B 수학 영상의 각각의 동일한 식별 코드의 타임 프레임은 제1 그룹에 속할 수 있다. 즉, 제1 그룹에 속한 수학 영상의 타임 프레임들은 동일한 공식을 설명하는 수학 영상들의 타임 프레임들로 구성될 수 있다.According to an embodiment, in operation S401, the server 310 assigns an identification code to each of the time frames of the mathematical images for each formula, and divides the mathematical images into a first group, a second group, and a second group by the same identification code. It can be classified into 3 groups and stored in memory. In one embodiment, the time frame may mean a video frame for 10 minutes. For example, if instructor a of math video A explains the formula of the root of a quadratic equation and instructor b of math video B explains the formula of the root of the same quadratic equation, the server 310 may use the math video A and B The same identification code may be assigned to each corresponding time frame of a mathematical image. Also, time frames of the same identification code of each of the math image A and the math image B may belong to the first group. That is, time frames of math images belonging to the first group may be composed of time frames of math images describing the same formula.

동작(S402)에서, 서버(310)는 학습자의 선호도 및 학습 진도에 맞추어 학습자 단말로 수학 개념을 설명하는 제1 그룹의 제1 영상을 전송할 수 있다. 학습자의 선호도는 상기 학습자의 나이, 성별 및 성적에 기반하여 산출될 수 있다. 예를 들어, 학습자가 19세 여학생이고, 중하위권의 수학 성적을 갖는 경우, 서버(310)는 다른 19세 여학생들로부터 많이 재생되고, 개념 설명 위주의 수학 영상을 학습자의 선호도가 높은 영상으로 판단할 수 있다. 또한, 학습 진도는 학습자의 과거 수학 영상 수강 이력 및 학습자의 학교의 현재 학습 교육 진행 과정을 포함할 수 있다. 서버(310)는 학습자의 현재 학습 교육 진행 과정 및 과거 수학 영상 수강 이력에 기초하여 학습자의 학습 진도에 알맞은 제1 영상을 제공할 수 있다.In operation S402, the server 310 may transmit the first video of the first group explaining the mathematical concept to the learner's terminal according to the learner's preference and learning progress. The learner's preference may be calculated based on the learner's age, gender, and grades. For example, if the learner is a 19-year-old female student and has a lower-middle-class math score, the server 310 may determine a math image that is frequently reproduced from other 19-year-old female students and is focused on explaining concepts as an image that the learner has a high preference for. can In addition, the learning progress may include the learner's past mathematics video attendance history and the current learning education progress of the learner's school. The server 310 may provide a first image suitable for the learner's learning progress based on the learner's current learning education progress and past mathematics video taking history.

동작(S403)에서, 서버(310)는 수학 문제들의 풀이에 필요한 공식들을 식별자로 태그하여 메모리에 저장할 수 있다. 예를 들어, 일차 방정식을 이용하여야 수학 문제에 대하여, 서버(310)는 해당 수학 문제에 "A001"의 식별자를 태그할 수 있다. 또한, 이차 방정식의 근의 공식을 이용하여 풀 수 있는 수학 문제에 대하여, 서버(310)는 해당 수학 문제에 "A002"의 식별자를 태그할 수 있다.In operation S403, the server 310 may tag formulas necessary for solving mathematical problems with identifiers and store them in a memory. For example, with respect to a mathematical problem in which a linear equation must be used, the server 310 may tag the mathematical problem with an identifier of “A001”. In addition, with respect to a mathematical problem that can be solved using the formula of the root of a quadratic equation, the server 310 may tag the mathematical problem with an identifier of “A002”.

동작(S404)에서, 서버(310)는 식별 코드와 대응하는 식별자를 갖는 제1 문제 세트를 전송할 수 있다. 제1 문제 세트는 2개 이상의 수학 문제들을 포함할 수 있다. 또한, 제1 문제 세트에 포함된 수학 문제들은 각각 동일한 공식을 이용하여 풀 수 있는 수학 문제들에 해당할 수 있다. 여기서, 식별 코드와 대응하는 식별자를 갖는 제1 문제 세트의 의미는 하나의 공식을 설명하는 수학 영상의 타임 프레임에 대하여 동일한 공식을 이용하여 풀 수 있는 수학 문제를 의미할 수 있다.In operation S404, the server 310 may transmit a first problem set having an identification code and a corresponding identifier. The first problem set may include two or more math problems. In addition, the mathematical problems included in the first problem set may correspond to mathematical problems that can be solved using the same formula. Here, the meaning of the first problem set having an identifier corresponding to an identification code may mean a mathematical problem that can be solved using the same formula for a time frame of a mathematical image describing one formula.

도 5는 일 실시예에 따라 맞춤형 제2 문제 세트를 제공하는 서버의 동작의 예시를 나타내는 흐름도이다.5 is a flow diagram illustrating an example operation of a server providing a customized second problem set according to one embodiment.

일 실시예에 따르면, 동작(S501)에서, 서버(310)는 학습자의 제1 문제 세트에 대한 풀이 정보를 학습자 단말기(330)로부터 수신할 수 있다. 제1 문제 세트에 대한 풀이 정보는 제1 문제 세트에 포함된 각각의 수학 문제들에 대한 풀이 시간, 풀이 과정 및 풀이 과정을 포함할 수 있다.According to an embodiment, in operation S501, the server 310 may receive solution information for the learner's first problem set from the learner terminal 330. The solution information for the first problem set may include a solution time, a solution process, and a solution process for each of the math problems included in the first problem set.

동작(S502)에서, 서버(310)는 학습자의 풀이 결과와 정답에 기초하여 제1 문제 세트에 대한 정답률을 산출할 수 있다. 서버(310)는 제1 문제 세트에 대한 정답률을 각각의 수학 문제의 오답 여부에 기초하여 산출할 수 있다.In operation S502, the server 310 may calculate a correct answer rate for the first problem set based on the learner's solution result and the correct answer. The server 310 may calculate a correct answer rate for the first problem set based on whether or not each math problem is answered incorrectly.

동작(S503)에서, 풀이 결과가 정답과 일치하는 비율(예를 들어, 정답률)이 기 설정된 비율을 초과하는 경우, 서버(310)는 학습자 단말로 각각의 문제 난이도가 한 단계 상향된 제2 문제 세트를 전송할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 비율이 70%에 해당하고, 제1 문제 세트의 수학 문제가 10문제인 경우, 학습자가 8문제 이상 정답을 맞춘 경우에, 서버(310)는 제2 문제 세트를 전송할 수 있다. 문제 난이도는 서버(310)에 각각의 수학 문제 별로 저장된 난이도에 해당할 수 있다. 또한, 문제 난이도가 한 단계 상향된 것은 동일한 공식을 이용하되 계산식이 복잡한 경우 또는 제1 문제 세트와 동일한 공식 뿐만 아니라 다른 공식을 함께 응용하여 수학 문제를 풀이하여야 하는 경우를 의미할 수 있다.In operation S503, if the ratio (for example, the ratio of correct answers) in which the solution result matches the correct answer exceeds the preset ratio, the server 310 sends the learner terminal a second problem in which the difficulty level of each problem is raised by one level. sets can be sent. For example, if the preset ratio corresponds to 70% and the number of math problems in the first problem set is 10, the server 310 may transmit the second problem set when the learner has correctly answered 8 or more problems. . The difficulty of the problem may correspond to the difficulty stored in the server 310 for each math problem. In addition, the level of difficulty of the problem raised by one level may mean a case in which the same formula is used but the calculation formula is complex, or a case in which a mathematical problem must be solved by applying not only the same formula as the first problem set but also other formulas together.

동작(S504)에서, 풀이 결과가 정답과 일치하는 비율이 기 설정된 비율 이하인 경우, 서버(310)는 학습자 단말로 각각의 문제 난이도가 제1 문제 세트와 동일한 제2 문제 세트를 전송할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 비율이 70%에 해당하고, 제1 문제 세트의 수학 문제가 10문제이며, 학습자가 8문제 보다 적은 수학 문제를 맞춘 경우, 서버(310)는 문제 난이도가 동일한 제2 문제 세트를 전송할 수 있다. 여기서 문제 난이도가 동일한 제2 문제 세트는 제1 문제 세트와 동일한 공식 및/또는 개념을 이용하여 풀이할 수 있는 수학 문제들을 의미할 수 있다.In operation S504, if the ratio of the solution result to the correct answer is equal to or less than the preset ratio, the server 310 may transmit a second problem set having the same difficulty level as the first problem set to the learner terminal. For example, when the preset ratio corresponds to 70%, the math problems of the first problem set are 10 problems, and the learner has solved fewer than 8 math problems, the server 310 sends a second problem having the same problem difficulty. sets can be sent. Here, the second problem set having the same difficulty level may refer to mathematical problems that can be solved using the same formula and/or concept as the first problem set.

도 6은 일 실시예에 따라 학습자에게 수학 동영상을 제공하는 서버의 동작의 예시를 나타내는 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating an example of an operation of a server for providing math videos to learners according to an embodiment.

일 실시예에 따르면, 동작(S601)에서, 프로파일 데이터에 포함된 학습 이력, 풀이 문제 정보에 기초하여 제1 영상에 포함된 수학 개념에 대한 학습자의 개념 망각도를 추정할 수 있다. 학습 이력은 학습 경과 시간, 학습자의 풀이한 전체 수학 문제 개수 및 전체 수학 문제에 대한 정답률과 전체 수학 문제 중 상기 식별 코드를 포함하는 풀이 수학 문제의 비율을 포함할 수 있다. According to an embodiment, in operation S601, a learner's concept forgetting degree for the mathematical concept included in the first image may be estimated based on the learning history and solution problem information included in the profile data. The learning history may include the elapsed learning time, the total number of math problems solved by the learner, the percentage of correct answers for all math problems, and the ratio of math problems solved including the identification code among all math problems.

여기서, 상기 식별 코드는 학습자가 수강한 제1 그룹의 제1 영상의 식별 코드를 의미한다. 제1 영상의 식별 코드는 복수개의 타임 프레임에 대응하는 식별 코드들을 포함할 수 있으며, 복수의 공식들을 의미할 수 있다. 식별 코드를 포함하는 풀이 수학 문제의 비율은 수학 영상 강의에 포함된 공식을 이용하여야 하는 수학 문제들의 풀이 비율을 의미할 수 있다. 또한, 개념 망각도는 공식에 대한 이해도, 공식 망각도를 의미할 수 있다.Here, the identification code means the identification code of the first video of the first group that the learner took. The identification code of the first image may include identification codes corresponding to a plurality of time frames and may mean a plurality of formulas. The ratio of solving math problems including identification codes may refer to the solving ratio of math problems that require using formulas included in math video lectures. In addition, the degree of forgetting the concept may mean the degree of understanding of the formula and the degree of forgetting the formula.

여기서, 개념 망각도는 아래 수학식 2에 의해 추정될 수 있다.Here, the degree of concept forgetting can be estimated by Equation 2 below.

[수학식 2][Equation 2]

서버(310)가 수학식 2을 이용하여 개념 망각도를 산출하는 경우, 학습자의 기억력은 한계가 있으므로, 학습자가 풀어본 전체 문제의 수(예를 들어, TP)가 많을수록 하나의 개념에 대한 개념 망각도가 높아지는 경우를 고려할 수 있다. 또한, 서버(310)는 동일한 공식의 이용 횟수에 대응하는 SGP를 이용하여 개념 망각도를 산출하고, 이를 통해 동일 개념에 대한 반복 학습으로 인한 학습자의 기억력 상승도를 고려할 수 있다.When the server 310 calculates the degree of concept oblivion using Equation 2, since the learner's memory is limited, the more the total number of problems (eg, TP) solved by the learner, the more the concept for one concept. A case in which the degree of forgetfulness increases may be considered. In addition, the server 310 may calculate a concept forgetting degree by using the SGP corresponding to the number of uses of the same formula, and through this, the increase in memory of the learner due to repetitive learning of the same concept may be considered.

다른 실시예에서, 서버(310)는 상기 학습자의 상기 풀이 문제 정보 및 상기 학습 이력을 기초로 개념 망각도 추정 모델을 이용하여 상기 수학 개념들 각각의 개념 망각도를 추정하고, 상기 망각도 추정 모델은 입력 레이어, 하나 이상의 히든 레이어 및 출력 레이어를 포함하고, 풀이 문제 정보, 학습 이력 및 정답 망각도를 쌍으로 하는 복수의 학습 데이터는 상기 망각도 추정 모델의 상기 입력 레이어에 입력되어 상기 하나 이상의 히든 레이어 및 출력 레이어를 통과하여 출력 벡터를 출력하고, 상기 출력 벡터는 상기 출력 레이어에 연결된 손실함수 레이어에 입력되고, 상기 손실함수 레이어는 상기 출력 벡터와 각각의 학습 데이터에 대한 정답 벡터를 비교하는 손실 함수를 이용하여 손실값을 출력하고, 상기 망각도 추정 모델의 파라미터는 상기 손실값이 작아지는 방향으로 학습되고,In another embodiment, the server 310 estimates a concept forgetting degree of each of the mathematical concepts using a concept forgetting degree estimation model based on the learner's solution problem information and the learning history, and the forgetting degree estimation model includes an input layer, one or more hidden layers, and an output layer, and a plurality of learning data paired with solution problem information, a learning history, and a degree of forgetting a correct answer are input to the input layer of the forgetting degree estimation model to determine the one or more hidden layers. An output vector is output by passing through a layer and an output layer, the output vector is input to a loss function layer connected to the output layer, and the loss function layer compares the output vector with the correct answer vector for each training data. A loss value is output using a function, and parameters of the forgetting degree estimation model are learned in a direction in which the loss value decreases,

[수학식 1][Equation 1]

동작(S602)에서, 서버(310)는 제1 영상의 타임 프레임별 재생횟수, 풀이한 문제들의 풀이 시간 및 학습자가 풀이한 문제 세트들에 대한 풀이 정보를 기초로 하여 학습자의 개념 이해도를 추정할 수 있다.In operation S602, the server 310 estimates the learner's level of understanding of the concept based on the number of reproductions of the first video for each time frame, the solution time of the solved problems, and the solution information for the problem sets solved by the learner. can

서버(310)는 개념 이해도를 아래 수학식 3에 의해 추정할 수 있다.The server 310 may estimate the degree of understanding of the concept by Equation 3 below.

[수학식 3][Equation 3]

상기 FromU는 개념 이해도(Formula Understanding)이며, 상기

은 상기 타임프레임의 재생횟수를 나타내고, 상기

는 수학 문제(k)의 정답 여부를 나타내고,

Represents the number of times of reproduction of the time frame,

represents whether the mathematical problem (k) is correct,

may represent the solution time of k problems.

서버(310)는 학습자가 수학 영상 강의 수강 중 반복하여 재생한 구간을 고려함으로써, 상대적으로 취약한 공식이나 개념을 정확히 인식할 수 있다. 또한, 서버(310)는 학습자가 틀린 문제에 대한 풀이 시간을 함께 고려하여 학습자의 개념 이해도를 더욱 정확히 산출할 수 있다. 또한, 서버(310)는 학습자의 개념 이해도를 산출하여 학습자의 수준에 맞는 수학 영상 및 수학 문제를 제공함으로써, 학습자의 수학 능력을 효율적으로 향상시킬 수 있다.The server 310 can accurately recognize a relatively weak formula or concept by considering a section repeatedly reproduced by the learner while attending a math video lecture. In addition, the server 310 may more accurately calculate the learner's concept understanding by considering the solution time for the learner's wrong problem together. In addition, the server 310 can efficiently improve the learner's mathematical ability by calculating the degree of understanding of the learner's concept and providing a mathematical image and mathematics problem suitable for the learner's level.

동작(S603)에서, 서버(310)는 풀이 정보, 개념 망각도 및 개념 이해도를 기초로 식별 코드별로 학습자의 개념 취약도를 산출할 수 있다. 서버(310)는 개념 취약도를 아래 수학식 4에 의해 산출할 수 있다. 식별 코드별로 학습자의 개념 취약도를 산출한다는 것은 별개의 공식 또는 개념 별로 개념 취약도를 산출하는 것을 의미할 수 있다.In operation S603, the server 310 may calculate the concept vulnerability of the learner for each identification code based on the solution information, the degree of concept forgetfulness, and the degree of concept understanding. The server 310 may calculate the concept vulnerability by Equation 4 below. Calculating the learner's concept vulnerability for each identification code may mean calculating the concept vulnerability for each separate formula or concept.

[수학식 4][Equation 4]

동작(S604)에서, 식별 코드의 개념 취약도가 기 설정된 임계치를 초과하는 경우, 서버(310)는 학습자 단말로 식별 코드와 동일한 식별 코드를 적어도 하나 갖는 제1 그룹의 제2 영상을 전송할 수 있다. 개념 취약도가 기 설정된 임계치를 초과하는 경우는 학습자가 해당 개념 또는 공식에 대하여 이해도가 현저히 낮은 경우에 해당할 수 있다. 즉, 서버(310)는 상기 학습자에게 해당 개념 또는 공식에 대하여 복습이 필요한 경우를 판단하고, 동일한 개념 또는 공식에 대하여 다른 방식으로 설명하는 수학 영상에 해당하는 제1 그룹의 제2 영상을 제공할 수 있다. In operation S604, when the concept vulnerability of the identification code exceeds a predetermined threshold, the server 310 may transmit the second image of the first group having at least one identification code identical to the identification code to the learner terminal. . If the concept vulnerability exceeds a preset threshold, it may correspond to a case in which the learner's understanding of the concept or formula is remarkably low. That is, the server 310 determines when the learner needs to review the corresponding concept or formula, and provides a second image of the first group corresponding to math images that explain the same concept or formula in a different way. can

여기서, 제2 영상은 제1 영상과 동일한 그룹에 속하므로 같은 공식에 대한 개념 강의에 해당할 수 있고, 다른 방식으로 동일한 개념을 설명하는 영상에 해당할 수 있다. 또한, 제1 영상과 제2 영상의 강사는 다른 강사에 해당할 수 있다. 이를 통해, 학습자는 취약한 파트의 공식에 대하여 지루함을 느끼지 않고 강의를 수강할 수 있다. 서버(310)는 학습자의 취약한 파트를 판단하고, 학습자에게 복습 또는 개념의 재적립을 수행할 수 있는 영상을 제공함으로써, 학습자의 학습 효율을 높일 수 있다. 또한, 서버(310)는 학습자의 집중도를 유지시킴으로써, 대면 수업 이상의 학습 효과를 창출할 수 있다.Here, since the second image belongs to the same group as the first image, it may correspond to a concept lecture on the same formula, or may correspond to an image explaining the same concept in a different way. In addition, the instructors of the first video and the second video may correspond to different instructors. Through this, the learner can attend the lecture without feeling bored with the formula of the weak part. The server 310 can increase the learner's learning efficiency by determining the weak part of the learner and providing the learner with an image for review or redetermination of concepts. In addition, the server 310 can create a learning effect beyond face-to-face class by maintaining the learner's concentration.

동작(S605)에서, 식별 코드의 개념 취약도가 기 설정된 임계치 이하인 경우, 서버(310)는 학습자 단말로 다음 단계의 수학 개념을 설명하는 제2 그룹의 제1 영상을 전송할 수 있다. 여기서 개념 취약도가 기 설정된 임계치 이하인 경우는 학습자가 해당 개념 또는 공식에 대하여 숙지하고, 개념에 대한 응용이 가능한 상태를 의미할 수 있다.In operation S605, when the concept vulnerability of the identification code is less than or equal to a preset threshold, the server 310 may transmit the first image of the second group explaining the mathematical concept of the next step to the learner's terminal. Here, when the concept vulnerability is less than or equal to a predetermined threshold value, it may mean a state in which the learner is acquainted with the corresponding concept or formula and can apply the concept.

또한, 제2 그룹의 제1 영상은 학습자가 기 수강한 제1 그룹의 제1 영상과 다른 수학 공식 또는 개념에 대한 설명 영상에 해당할 수 있다. 또한, 제2 그룹은 제1 그룹보다 한 단계 어려운 개념에 대한 설명 영상에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제1 그룹의 영상들이 일차 방정식에 대한 개념 또는 공식에 대한 설명 영상이라면, 제2 그룹의 영상들은 이차 방정식에 대한 개념 또는 공식에 대한 설명 영상에 해당할 수 있다. 서버(310)는 학습자의 개념 또는 공식에 대한 취약한 정도를 판단하고, 학습자의 수학 능력에 맞추어 동일한 개념의 복습의 기회를 제공하거나 다음 개념의 선행 학습을 유도함으로써, 학습자 맞춤형 학습 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 학습자가 수학 개념 또는 공식에 대한 이해가 빠른 경우, 그에 맞추어 빠르게 다음 학습을 유도함으로써, 학습자의 흥미 및 집중도를 지속시킬 수 있으며, 학습자의 효율적인 수학 능력 향상을 유도할 수 있다.In addition, the first image of the second group may correspond to an explanation image for a mathematical formula or concept different from the first image of the first group that the learner has already taken. Also, the second group may correspond to explanatory videos for a concept that is one level more difficult than the first group. For example, if the images of the first group are explanatory images of a concept or formula of a linear equation, the images of the second group may correspond to an explanatory image of a concept or formula of a quadratic equation. The server 310 may provide a learner-customized learning service by determining the learner's level of vulnerability to a concept or formula, providing an opportunity to review the same concept according to the learner's math ability, or inducing prior learning of the next concept. there is. In addition, if the learner has a quick understanding of mathematical concepts or formulas, by promptly inducing the next learning accordingly, the learner's interest and concentration can be maintained, and the learner's efficient mathematical ability can be improved.

도 7은 일 실시예에 따른 맞춤형 동영상 서비스를 제공하는 서버의 구성을 도시한 도면이다.7 is a diagram showing the configuration of a server providing a customized video service according to an embodiment.

서버(700)(예: 도1의 서버(108) 또는 도3의 서버(310))는 메모리(memory)(701), 프로세서(processor)(702) 및 송수신기(703)를 포함할 수 있다. 송수신기(703)는 송수신기(transceiver)를 포함할 수 있다.The server 700 (eg, the server 108 of FIG. 1 or the server 310 of FIG. 3 ) may include a memory 701 , a processor 702 , and a transceiver 703 . The transceiver 703 may include a transceiver.

메모리(701)는 롬(ROM), 램(RAM), 비휘발성메모리, 휘발성메모리, 하드 디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), USB 메모리, 플래시 메모리 카드, 이에 상응하는 각종 이동식, 휴대식 저장매체(예컨대, SD(Secure Digital) 메모리 카드, microSD 메모리 카드, ISO 7816 표준의 저장장치 등)를 포함하지만, 이에 한정되지 않고 데이터를 저장하는 모든 종류의 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(701)는 저장 장치로 지칭될 수 있다.The memory 701 includes ROM, RAM, non-volatile memory, volatile memory, hard disk drive (HDD), solid state drive (SSD), USB memory, flash memory card, and various types of removable and portable devices corresponding thereto. A storage medium (eg, a secure digital (SD) memory card, a microSD memory card, an ISO 7816 standard storage device, etc.), but is not limited thereto, and may include all types of storage devices for storing data. The memory 701 may be referred to as a storage device.

프로세서(702)는 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The processor 702 may include a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or instructions. Like any other device capable of executing and responding, it may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims

In a server providing a customized learning service,
processor; transceiver; and memory; including,
The transceiver is:
Includes profile data including age, school, grade, gender, learning history, solution problem information, and learning progress of the learner from the learner terminal, and the solution time, solution process, and solution result of each of the first and second problem sets Receive solving information,
Receiving the number of playbacks for each time frame of each of the math videos while taking the first video of the learner from the learner terminal;
The processor:
An identification code is assigned to at least one formula corresponding to each time frame of the mathematical images, and each of the time frames of the mathematical images is classified into a first group, a second group, and a third group based on the identification code, and stored in the memory. save,
Transmitting a first image of the first group explaining a mathematical concept to the learner terminal according to the learner's preference and learning progress;
Each of the mathematical problems is tagged with an identifier for each formula necessary for solving the mathematical problem and stored in the memory,
Transmitting the first problem set having an identifier corresponding to the identification code;
When the ratio of the learner's solution result to the correct answer for the first problem set exceeds a preset ratio, transmitting the second problem set in which the difficulty level of each problem is raised by one step to the learner terminal,
Estimating the learner's concept forgetfulness for the mathematical concept included in the first image based on the learner's learning history and the solution problem information;
Estimating the learner's level of understanding of the concept based on the number of reproductions of the first video for each time frame and the solution information of each of the first problem set and the second problem set;
Calculating the learner's concept vulnerability for a formula corresponding to the identification code based on the solution information, the concept forgetting degree, and the concept understanding degree;
Transmitting a second image of the first group having at least one identification code identical to the identification code to the learner terminal when the concept vulnerability of the identification code exceeds a preset threshold.
A server that provides personalized learning services.

According to claim 1,
The processor:
Estimating a concept forgetting degree of the mathematical concept using a concept forgetting degree estimation model based on the learner's solution problem information and the learning history;
The forgetfulness estimation model includes an input layer, one or more hidden layers, and an output layer,
A plurality of learning data paired with solution problem information, learning history, and degree of forgetting answer are input to the input layer of the degree of forgetting model, pass through the one or more hidden layers and the output layer, and output an output vector, and output the output vector. A vector is input to a loss function layer connected to the output layer, and the loss function layer outputs a loss value using a loss function that compares the output vector with the correct answer vector for each learning data, and the forgetting degree estimation model The parameter of is learned in a direction in which the loss value becomes smaller,
[Equation 1]

The loss function follows Equation 1 above,
In Equation 1, N is the number of the plurality of training data, n is a natural number identifying the learning data, k is a natural number identifying the value of the nth learning data, nk means the kth value of the nth learning data And, t means the correct answer data, y means the output vector, E means the loss value,
A server that provides personalized learning services.

According to claim 1,
The processor:
Based on the learning elapsed time included in the learning history, the total number of mathematical problems solved by the learner, the percentage of correct answers for all mathematical problems, and the ratio of mathematical problems solved including the identification code among all mathematical problems, the degree of forgetting the concept to presume,
A server that provides personalized learning services.

According to claim 1,
The processor:
When the concept vulnerability of the identification code is less than or equal to a preset threshold, transmitting the first image of the second group explaining the mathematical concept of the next step to the learner terminal.
A server that provides personalized learning services.

According to claim 1,
The processor:
Transmitting a second image of a first group having at least one identification code identical to the identification code to the learner terminal when the concept vulnerability of the identification code exceeds a preset threshold.
A server that provides personalized learning services.