KR102260554B1 - Method for generating learning contents - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른, 학습 컨텐츠 생성 장치에 의해 수행되는 학습 컨텐츠 생성 방법으로서, 상기 방법은, 학습자 단말로부터 이미지를 수신하는 단계와 상기 수신된 이미지에 대한 OCR 처리를 수행하는 단계와 상기 OCR 처리가 수행됨에 따라, 상기 이미지로부터 검색 요청 문제를 식별하는 단계와 상기 식별된 검색 요청 문제에 포함된 문자를 구성요소 단위로 분리하는 단계와 상기 식별된 검색 요청 문제에 포함된 수식 내의 키워드를 추출하는 단계와 상기 구성요소 단위로 분리된 문자 및 상기 추출된 키워드를 기초로, 미리 저장된 검색 대상 문제를 필터링하는 단계와 상기 필터링된 검색 대상 문제에 대한 유사도를 판단하는 단계와 상기 판단된 유사도를 기초로, 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제를 추출하는 단계와 상기 추출된 문제에 대한 제1 메타데이터 및 상기 검색 대상 문제에 대한 제2 메타데이터를 비교하는 단계와 상기 비교 결과를 기초로, 상기 검색 대상 문제 중, 상기 검색 요청 문제와 미리 설정된 관련도 기준 이상의 관련도를 갖는 관련 문제를 추출하는 단계와 상기 추출된 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제 및 상기 추출된 관련 문제 중 적어도 하나를 포함하는 학습 컨텐츠를 생성하는 단계와 상기 생성된 학습 컨텐츠를 상기 학습자의 단말에 송신하는 단계를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, as a learning content generating method performed by a learning content generating apparatus, the method includes the steps of: receiving an image from a learner terminal; performing OCR processing on the received image; As the OCR processing is performed, the steps of identifying the search request problem from the image, separating the characters included in the identified search request problem into component units, and keywords in the formula included in the identified search request problem The step of extracting, filtering the pre-stored search target problem based on the characters separated by the element unit and the extracted keyword, determining the similarity to the filtered search target problem, and comparing the determined similarity Extracting a problem having a similarity greater than or equal to a preset similarity criterion based on the basis, comparing first metadata for the extracted problem and second metadata for the search target problem, and based on the comparison result, extracting a related problem having a degree of relevance greater than or equal to a preset relevance criterion to the search request problem from among the search target problems, and at least one of a problem having a similarity greater than or equal to the extracted preset similarity criterion and the extracted related problem It may include generating the learning content including the step and transmitting the generated learning content to the terminal of the learner.
Description
본 발명은 학습 컨텐츠 생성 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 질문 이미지에 대한 OCR 처리 결과를 이용한 학습 컨텐츠 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating learning content. More specifically, it relates to a method of recommending learning content using an OCR processing result for a question image.
학습자가 웹 상의 Q & A 게시판에 질문을 등록하면, 답변자가 질문에 대한 답변을 등록하고, 등록된 답변이 다시 학습자에게 제공되는 온라인 서비스가 이용되고 있다. 이러한 온라인 서비스에서 등록된 질문을 답변자에게 제공하기 위하여, 일반적으로 질문을 구성하는 텍스트의 키워드 기반 분류 및 검색 기술이 이용된다. 이 같은 키워드 기반 분류 및 검색 기술은, 특히 텍스트 기반의 범용 키워드로 구성된 질문의 경우, 등록된 질문이 다수의 답변자에게 노출되게 함으로써, 높은 답변 횟수 및 정확한 답변의 제공을 가능하게 하는 장점이 있다.When a learner registers a question on the Q & A bulletin board on the web, an online service is used in which the responder registers an answer to the question, and the registered answer is provided to the learner again. In order to provide a registered question to an answerer in such an online service, a keyword-based classification and search technology of text constituting a question is generally used. Such keyword-based classification and search technology has the advantage of enabling a high number of answers and providing accurate answers by, in particular, in the case of a question composed of text-based general-purpose keywords, by exposing a registered question to a large number of respondents.
반면, 키워드 기반의 분류 및 검색 기술은, 질문에 수학식 또는 이미지가 포함된 문제와 같이 학습자가 질문 내용을 텍스트로 명확히 표현하기 곤란한 문제의 경우 효과적이지 않다. 텍스트 외에 수학식 또는 이미지를 포함하는 문제의 경우, 질문의 등록 자체가 용이치 않고, 키워드 기반 분류 및 검색도 어렵기 때문이다. 결과적으로, 질문이 키워드 검색으로 답변자에게 검색되지 않음으로써, 학습자가 답변을 제공받을 수 없게 되는 문제점이 발생한다. On the other hand, keyword-based classification and search technology is not effective for problems in which it is difficult for learners to clearly express the content of a question in text, such as a problem in which a question contains an equation or an image. This is because, in the case of a problem including a mathematical formula or an image in addition to text, it is not easy to register a question, and keyword-based classification and search are also difficult. As a result, a problem arises in that a question is not searched for by an answerer through a keyword search, so that a learner cannot receive an answer.
그럼에도, 수학식이나 이미지가 포함된 문제에 대한 질문을 용이하게 등록하고, 효과적으로 분류 및 검색하는 방법은 제공되지 않고 있다. 특히, 이미지 형식의 질문을 분석하여, 매칭된 해설 정보를 즉각적으로 제공할 수 있는 학습 서비스는 제공되지 않고 있다.Nevertheless, a method for easily registering, effectively classifying, and searching for a question for a problem including an equation or an image is not provided. In particular, there is no learning service that can immediately provide matched commentary information by analyzing a question in the form of an image.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 이미지 형식의 질문을 분석하고, 분석 결과를 기초로 검색된 해설 정보를 학습자에게 제공하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide a method and apparatus for analyzing a question in an image format and providing explanatory information searched for based on the analysis result to a learner.
구체적으로, 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 학습자 단말로부터 제공된 이미지에 대한 광학 문자 판독(Optical Character Recognition, 이하, OCR) 처리를 수행하여, 이미지에 포함된 질문과 동일하거나 유사한 문제를 검색하는 방법을 제공하는 것이다. 또한, 검색된 문제에 매칭된 해설 정보를 추출하여, 학습자 단말에 제공하는 방법을 제공하는 것이다.Specifically, the technical problem to be solved by the present invention is to perform Optical Character Recognition (OCR) processing on the image provided from the learner terminal to search for the same or similar problem as the question included in the image. to provide a way In addition, it is to provide a method of extracting commentary information matched to the searched problem and providing it to the learner terminal.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 문제 및 이에 대응된 해설 정보를 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터베이스를 이용하여 학습 서비스를 제공하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다. Another technical problem to be solved by the present invention is to provide a method and apparatus for establishing a problem and explanatory information corresponding thereto as a database, and providing a learning service using the constructed database.
구체적으로, 본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 학습자의 질문에 매칭된 문제가 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 질문을 신규 문제로 저장하는 방법을 제공하는 것이다. 또한, 답변자 단말로부터 신규 문제에 대한 해설 정보를 수신하여 학습자의 단말에 송신하는 방법을 제공하는 것이다.Specifically, another technical problem to be solved by the present invention is to provide a method of storing a question as a new problem when a problem matching the learner's question does not exist in the database. In addition, it is to provide a method of receiving the commentary information on the new problem from the answering terminal and transmitting it to the learner's terminal.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 학습자 단말과 답변자 단말 사이의 Q & A 메시징 인터페이스를 제공하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다. Another technical problem to be solved by the present invention is to provide a method and apparatus for providing a Q & A messaging interface between a learner terminal and an answerer terminal.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 학습자 단말의 학습 서비스 접속 위치에 기반한 학습 서비스 제공 방법 및 장치를 제공하는 것이다. Another technical problem to be solved by the present invention is to provide a method and apparatus for providing a learning service based on a learning service access location of a learner terminal.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 학습 서비스 제공 방법은, 학습자 단말로부터 이미지를 수신하는 단계와 상기 수신된 이미지에 대한 OCR 처리를 수행하는 단계와 상기 OCR 처리가 수행됨에 따라, 상기 이미지로부터 검색 요청 문제를 식별하는 단계와 미리 저장된 검색 대상 문제 중, 상기 검색 요청 문제와 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제를 검색하는 단계와 상기 검색의 결과, 상기 유사도를 갖는 문제가 추출된 경우, 상기 추출된 문제에 대응되는 해설 정보를 상기 학습자의 단말에 송신하는 단계를 포함한다.The learning service providing method for solving the technical problem includes the steps of receiving an image from a learner terminal, performing OCR processing on the received image, and as the OCR processing is performed, a search request problem from the image is solved In the step of identifying and searching for a problem having a similarity greater than or equal to a preset similarity criterion to the search request problem from among the problems to be searched in advance, and as a result of the search, when a problem having the similarity is extracted, the extracted problem is and transmitting corresponding commentary information to the learner's terminal.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 학습 서비스 제공 장치는, 하나 이상의 프로세서와 학습자 단말과 통신하는 네트워크 인터페이스와 상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리와 상기 컴퓨터 프로그램, 검색 대상 문제 및 상기 검색 대상 문제에 매칭된 해설 정보를 저장하는 스토리지를 포함하되, 상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 학습자 단말로부터 이미지를 수신하는 오퍼레이션과 상기 수신된 이미지에 대한 OCR 처리를 수행하는 오퍼레이션과 상기 OCR 처리가 수행됨에 따라, 상기 이미지로부터 검색 요청 문제를 식별하는 오퍼레이션과 상기 검색 대상 문제 중, 상기 검색 요청 문제와 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제를 검색하는 오퍼레이션과 상기 검색의 결과, 상기 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제가 추출된 경우, 상기 추출된 문제에 대응되는 해설 정보를 상기 학습자의 단말에 송신하는 오퍼레이션을 포함할 수 있다.A learning service providing apparatus for solving the technical problem includes a network interface for communicating with one or more processors and a learner terminal, a memory for loading a computer program executed by the processor, the computer program, the search target problem, and the A storage for storing commentary information matched to a search target problem, wherein the computer program performs an operation of receiving an image from the learner terminal, an operation of performing OCR processing on the received image, and the OCR processing being performed Accordingly, an operation of identifying a search request problem from the image, an operation of searching for a problem having a similarity greater than or equal to a preset similarity criterion to the search request problem among the search target problems, and a result of the search, a similarity greater than or equal to the preset similarity criterion When a problem with is extracted, it may include an operation of transmitting commentary information corresponding to the extracted problem to the learner's terminal.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습자는 질문을 이미지 파일 형식으로 손쉽게 등록하고, 등록된 질문에 대한 답변을 제공받을 수 있는 장점이 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치가 텍스트뿐만 아니라, 수학식, 도형, 그림 및 사진 등을 포함하는 학습자의 질문을 식별할 수 있으므로, 학습자가 다양한 과목의 문제에 대하여 질문하고 해설 정보를 제공받을 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is an advantage that a learner can easily register a question in the form of an image file and receive an answer to the registered question. In particular, according to an embodiment of the present invention, since the learning service providing apparatus can identify the learner's question including not only text but also mathematical formulas, figures, drawings, and photos, the learner asks questions about problems in various subjects and provide interpretive information.
또한, 본 발명에 다른 실시예에 따르면, 학습자 단말과 답변자 단말 사이의 메시징 인터페이스가 제공되므로, 학습자가 실시간으로 질문하고 이에 대한 답변을 제공받을 수 있는 효과가 있다.In addition, according to another embodiment of the present invention, since a messaging interface between the learner terminal and the answerer terminal is provided, there is an effect that the learner can ask a question in real time and receive an answer thereto.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 학습자는 질문한 문제뿐만 아니라, 질문한 문제 기반으로 학습 서비스 제공 장치에서 추출된 다양한 문제를 추천 받을 수 있게 된다. 이에 따라, 학습자의 학습 경험이 극대화될 수 있다. In addition, according to another embodiment of the present invention, the learner can be recommended not only the question asked, but also various problems extracted from the learning service providing apparatus based on the question asked. Accordingly, the learner's learning experience can be maximized.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 학습자 단말의 학습 서비스 접속 위치에 따라 차등적인 학습 서비스가 제공되므로, 특정 접속 위치에서 학습자의 학습 몰입도가 증대되는 장점이 있다.In addition, according to another embodiment of the present invention, since a differential learning service is provided according to the learning service access location of the learner terminal, there is an advantage in that the learner's learning immersion is increased at a specific access location.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 서비스 제공 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치의 블록(Block)도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습 서비스 제공 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치의 문제 검색 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 학습 서비스 제공 장치에 저장된 문제 및 해설 정보를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 문제의 구성요소 및 가중치를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습자 단말에 해설 정보를 제공하는 방법에 대한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 학습자 단말과 답변자 단말 사이의 메시징 인터페이스의 예시이다.
도 10은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 추천 문제를 설명하기 위한 예시도이다.
도 11은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 학습자 질문 기반 학습 컨텐츠의 예시이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습자 등급 기반의 학습 서비스 제공 시스템의 구성도이다.
도 13은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습자 등급 기반의 학습 서비스 제공 방법의 순서도이다.1 is a block diagram of a system for providing a learning service according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of an apparatus for providing a learning service according to another embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a method for providing a learning service according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a problem search method of an apparatus for providing a learning service according to another embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram for explaining a problem and explanation information stored in an apparatus for providing a learning service, which is referenced in some embodiments of the present invention.
6 and 7 are exemplary diagrams for explaining the components and weights in question, which are referenced in some embodiments of the present invention.
8 is a flowchart of a method of providing commentary information to a learner terminal according to another embodiment of the present invention.
9 is an example of a messaging interface between a learner terminal and an answerer terminal, referred to in some embodiments of the present invention.
10 is an exemplary diagram for explaining a recommendation problem, which is referenced in some embodiments of the present invention.
11 is an example of learner question-based learning content, referenced in some embodiments of the present invention.
12 is a block diagram of a system for providing a learning service based on learner ratings according to another embodiment of the present invention.
13 is a flowchart of a method of providing a learning service based on learner grades according to another embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Advantages and features of the present invention, and a method for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments published below, but can be implemented in various different forms, and only these embodiments make the publication of the present invention complete, and common knowledge in the technical field to which the present invention pertains It is provided to fully inform the possessor of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless clearly defined in particular. The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. As used herein, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase.
본 명세서에서 문제란, 학습자의 학습 성취도를 측정하고, 학습 수준을 증대하기 위해 제작된 것으로, 문자, 도형, 그래프, 그림, 사진 및 수학식 중 적어도 하나를 포함하는 저작물일 수 있다. 또한, 본 명세서에서 문제는 문서화되어 종이에 프린트된 것일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않으며, 문제는 개별 파일 형태로 저장될 수 있는 데이터를 의미할 수 있다.In the present specification, a problem is a work produced to measure a learner's learning achievement and increase a learning level, and includes at least one of characters, figures, graphs, drawings, photos, and mathematical expressions. In addition, in the present specification, the problem may be documented and printed on paper, but the embodiment of the present invention is not limited thereto, and the problem may mean data that can be stored in the form of an individual file.
본 발명의 실시예에 따른 학습 서비스 제공 방법은, 학습 컨텐츠 생성 방법을 일 실시예로 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치는, 학습 컨텐츠 생성 장치를 일 실시예로 포함할 수 있다.A method for providing a learning service according to an embodiment of the present invention may include a method for generating learning content as an embodiment. An apparatus for providing a learning service according to an embodiment of the present invention may include an apparatus for generating learning content as an embodiment.
이에 따라, 본 명세서에서, 본 발명의 실시예에 따른 학습 컨텐츠 생성 방법과 학습 컨텐츠 생성 장치는, 각각 학습 서비스 제공 방법과 학습 서비스 제공 장치로 칭해질 수 있다. Accordingly, in this specification, the learning content generating method and the learning content generating apparatus according to an embodiment of the present invention may be referred to as a learning service providing method and a learning service providing apparatus, respectively.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 서비스 제공 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a system for providing a learning service according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 학습 서비스 제공 시스템은 학습자 단말(50), 학습 서비스 제공 장치(100) 및 답변자 단말(200)을 포함할 수 있다. 도시된 학습자 단말(50), 학습 서비스 제공 장치(100) 및 답변자 단말(200)은 네트워크를 통해 상호 간에 통신할 수 있는 컴퓨팅 장치이다. 특히, 도 1에서 학습자 단말(50)에 의해 촬영되는 문제(10)는, 문자 및 수식을 포함하는 경우가 예로써 도시되었다.Referring to FIG. 1 , the learning service providing system may include a
학습자 단말(50)은 문제(10)에 대한 이미지를 획득하여, 이를 학습 서비스 제공 장치(100)에 송신할 수 있다. 도 1에서, 학습자 단말(50)이 문제(10)에 대한 이미지 획득하는 방법으로, 학습자 단말(50)이 구비된 카메라를 통해 문제(10)를 촬영하는 경우가 예로써 도시되었으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 다른 예로써, 학습자 단말(50)은, 인터넷 상의 웹 페이지로부터 문제(10)를 포함하는 이미지를 내려 받거나, 입력부(미도시)를 통해 학습자로부터 입력된 컨텐츠를 문제로 생성하는 방법으로 문제(10)에 대한 이미지를 획득할 수도 있다.The
본 발명의 일 실시예에 따르면, 학습자 단말(50)은, 문제(10)에 대한 이미지를 학습 서비스 제공 장치(100)에 송신하기 전에, 획득된 이미지에 대한 전처리(Preprocessing) 작업을 수행할 수 있다. 학습자 단말(50)이 수행하는 전처리 작업의 일례로, 학습자 단말(50)은 문제(10)가 촬영된 이미지의 방향을 자동 보정할 수 있다. 예를 들어, 학습자 단말(50)이 문제(10)를 거꾸로 촬영한 경우와 같이 문제(10)의 촬영 각도에 따라, 문제(10)가 기울어지거나 뒤집힌 채로 이미지에 포함될 수 있다. 이때, 학습자 단말(50)은 촬영된 이미지의 방향을 보정할 수 있다. 구체적으로, 학습자 단말(50)은 문제(10)의 방향이 학습자 단말(50)에 의해 디스플레이되는 방향과 일치되도록 이미지의 방향을 회전하는 방식으로 보정하고 저장할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the
이미지에 대한 전처리 작업의 다른 예로, 학습자 단말(50)은, 이미지 상에서 문제(10) 부분만을 식별하여, 문제(10) 부분만 저장할 수도 있다. 즉, 학습자 단말(50)을 통해 촬영되는 이미지는, 문제(10)의 영역과 배경 영역을 포함할 수 있는데, 학습자 단말(50)은, 이미지 상에서, 문제(10)의 영역만을 식별하고, 문제(10) 외의 영역은 노이즈로 취급하여 필터링할 수도 있다. 이를 학습 서비스 제공 장치(100)로 송신할 수 있다.As another example of the pre-processing task for the image, the
또 다른 예로, 학습자 단말(50)은, 이미지 상에서 문제(10)의 위치를 식별하고, 이미지 상에서 문제(10)가 특정 위치로 치우쳐지도록 촬영된 경우, 문제(10)가 이미지의 중간 위치에 자리하도록 이미지를 보정할 수도 있으며, 이미지 상의 문제(10)의 크기를 고려하여 이미지를 보정할 수도 있다.As another example, the
상기 예시된 전처리 작업을 수행하기 위해, 학습자 단말(50)은 획득된 이미지에 대한 전처리 프로그램을 미리 저장할 수 있다.In order to perform the exemplified pre-processing task, the
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상술한 전처리 작업은, 학습자 단말(50)에 의해 획득된 이미지가 학습 서비스 제공 장치(100)에 송신된 후, 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 수행될 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, the above-described pre-processing operation may be performed by the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는, 학습자 단말(50)로부터 수신된 문제(10)를 포함하는 이미지에 대하여 OCR 처리를 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, OCR 처리가 수행됨에 따라, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 이미지 상의 문제(10)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 문제(10)가 수식을 포함하는 수학문제인 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 이미지에 대한 OCR 처리를 통해 이미지에 포함된 문제(10)를 구성하는 문자 및 수식 등을 식별하고, 문제(10)가 표시된 영역의 이미지를, 식별된 문자 및 수식 등으로 변환할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 변환된 문자 및 수식을 하나의 문제 단위로 저장함으로써, 문제에 대한 데이터베이스를 구축할 수도 있다.The learning
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제에 대한 이미지가 학습자 단말(50)로부터 수신되면, 구축된 데이터베이스에 수신된 이미지 상의 문제와 동일하거나 유사한 문제가 존재하는지 검색할 수 있다. 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(100)로부터 수신되어, 문제를 포함하는 이미지가 OCR 처리되기 전에, 적어도 하나의 문제를 미리 저장될 수 있다. 구체적으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 적어도 하나의 문제를 다른 학습자의 단말로부터 수신하거나, 웹에서 크롤링(Crawling)함으로써 수집하고 저장할 수 있다. 또는, 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 적어도 하나의 문제를 학습 서비스 제공 장치(100)의 관리자로부터 직접 입력 받고 저장할 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, when an image for a problem is received from the
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 적어도 하나의 문제뿐만 아니라, 문제에 대한 해설 정보도 미리 저장할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제 및 해설 정보를 각각 저장하고, 양자에 대한 매칭 관계를 저장할 수 있다. 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)에 구축되는 데이터베이스는 관계형 데이터베이스(Relational Database)일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않으며, 학습 서비스 제공 장치(100)에 구축되는 데이터베이스는 그래프 데이터베이스(Graph Database)일 수도 있다. 이 경우, 저장되는 각 문제와 그에 대한 해설 정보는 노드(Node)로 구성되고, 각 문제 사이의 유사도 관계 또는 추천 관계, 각 문제와 해설 정보 사이의 매칭 관계는 엣지(Edge)로 구성될 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, the learning
한편, 문제에 대한 해설 정보는, 답변자 단말(200)로부터 수신될 수 있다.On the other hand, explanation information about the problem may be received from the answering
답변자 단말(200)은 학습 서비스 제공 장치(100)로부터 문제를 수신하고, 답변자로부터 문제에 대한 해설 정보를 입력 받을 수 있다. 답변자 단말(200)은 답변자로부터 입력된 해설 정보를 학습 서비스 제공 장치(100)에 송신할 수 있다.The
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 답변자 단말(200)은 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 제공되는 Q & A 메시징 인터페이스를 통해, 학습자 단말(50)로부터 문제에 대한 질문을 수신하고, 이에 대한 답변자의 답변을 기초로 해설 정보를 생성하고, 학습자 단말(50)에 제공할 수도 있다. According to another embodiment of the present invention, the
학습자 단말(50)은, 스마트 폰, 태블릿 PC, 통신 모듈을 구비한 카메라 중 어느 하나의 장치일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 데스크톱 PC, 랩톱 PC, PDA VR(Virtual Reality) 영상 장치, AR(Augmented Reality) 영상 장치와 같은 컴퓨팅 장치 중 어느 하나일 수도 있다. 답변자 단말(200) 역시, 학습자 단말(50)에 대하여 예시된 컴퓨팅 장치 중 어느 하나일 수 있다.The
학습 서비스 제공 장치(100)는 모바일 또는 고정식 컴퓨팅 장치 중 어느 하나일 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예에 따르면, 학습자 단말(50)로부터 수신된 이미지를 분석함으로써 문제를 식별하고, 이에 응답하여 답변자 단말(200)로부터 수집된 해설 정보를 검색하고, 검색 결과를 학습자 단말(50)에 제공하는 서버 장치일 수 있다.The learning
상술한 도 1의 학습 서비스 제공 시스템은 상술한 구성 외에, 구성요소 간의 데이터 통신을 중계하는 중계 서버, 하나 이상의 다른 학습자 단말 및 하나 이상의 다른 답변자 단말을 구성으로 더욱 포함할 수도 있다.In addition to the above-described configuration, the learning service providing system of FIG. 1 described above may further include a relay server for relaying data communication between components, one or more other learner terminals, and one or more other answerer terminals as configurations.
다음으로, 도 2를 참조하여 학습 서비스 제공 장치(100)의 기능 및 동작에 대하여 보다 구체적으로 설명하도록 한다. 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치(100)의 블록도이다.Next, the function and operation of the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(101), 학습자 단말(50) 및 답변자 단말(200)과 통신하는 네트워크 인터페이스(102), 프로세서(101)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(103)와, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지(104)를 포함할 수 있다.The learning
프로세서(101)는 학습 서비스 제공 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(101)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), AP(Application Processor) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(101)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.The
네트워크 인터페이스(102)는 학습 서비스 제공 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 네트워크 인터페이스(102)는 공중 통신망인 인터넷 외에 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 네트워크 인터페이스(102)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.The
특히, 네트워크 인터페이스(102)는 본 발명의 실시예에 따른, 학습 서비스 제공 장치(100)의 학습 서비스 제공 과정에서 다양한 UI(User Interface)를 학습자 단말(50) 및 답변자 단말(200)에 제공할 수 있다. In particular, the
메모리(103)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(103)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들을 실행하기 위하여 스토리지(104)로부터 하나 이상의 프로그램(105)을 로드(load)할 수 있다. 메모리(103)는 기록해독이 가능하며 읽기 또는 쓰기 속도가 빠른 휘발성 메모리(volatile memory)로 구성될 수 있다. 일례로서, 메모리(103)에 RAM, DRAM 또는 SRAM 중 어느 하나가 구비될 수 있다.The
스토리지(104)는 상기 하나 이상의 프로그램(105) 및 Q & A 데이터(107)를 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 2에서 상기 하나 이상의 프로그램(105)의 예시로 학습 서비스 제공 S/W(이하, 학습 서비스 제공 소프트웨어)(105)가 도시되었다.
스토리지(104)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.The
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 소프트웨어(105)는 학습 서비스 제공 장치(100)뿐만 아니라, 학습자 단말(50) 및 답변자 단말(200)에도 설치될 수 있다. 즉, 학습 서비스 제공 소프트웨어(105)는, 설치된 각 장치 사이에서 송수신되는 데이터를 이용하여 각종 기능을 수행하는 에이전트일 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, the learning
Q & A 데이터(107)는 학습자 단말(50)이 촬영하거나 학습자의 입력에 의해 직접 생성하여 학습 서비스 제공 장치(100)에 수신된 문제 또는 학습 서비스 제공 장치(100)가 웹에서 크롤링한 문제에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 또한, Q & A 데이터(107)는 학습 서비스 제공 장치(100)가 웹에서 크롤링하거나, 직접 입력 받은 해설 정보 또는 답변자 단말(200)로부터 수신한 해설 정보를 포함할 수도 있다. Q & A 데이터(107)는 도 1에 대한 설명에서 예시된 데이터베이스의 형태로 저장될 수 있다.Q &
또한, 도시되지 않았으나, 학습 서비스 제공 장치(100)는 본 발명의 실시예에 따른 UI를 출력하기 위한 출력부, 예를 들면, 디스플레이부를 포함할 수 있으며, 문제 및 해설 정보를 직접 입력 받기 위한 입력부를 더 포함할 수도 있다.Also, although not shown, the learning
이하, 도 1 및 도 2에 대한 설명을 기초로, 본 발명의 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치(100)의 기능 및 동작에 대하여 더욱 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, based on the description of FIGS. 1 and 2 , the function and operation of the learning
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습 서비스 제공 방법의 순서도이다. 이하의 각 단계는 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 수행되며, 특히, 이하의 각 단계는 프로세서(101)가 학습 서비스 제공 소프트웨어(105)에 따른 연산을 수행함에 따라 수행된다. 3 is a flowchart of a method for providing a learning service according to another embodiment of the present invention. Each of the following steps is performed by the learning
도 3을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제에 대한 이미지를 수신할 수 있다(S10). 상술한 바와 같이, 문제에 대한 이미지는 학습자 단말(50)로부터 획득된 이미지 일 수 있으며, 학습 서비스 제공 장치(100)가 웹 크롤링을 수행하여 수신한 것일 수도 있다.Referring to FIG. 3 , the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 수신된 이미지에 대한 OCR 처리를 수행할 수 있다(S20). 이때, OCR 처리에 이용되는 알고리즘은, 본 발명이 속한 기술 분야에서 널리 알려진 알고리즘이 이용될 수 있으나, 본 발명의 실시예에 따르면, OCR 처리를 위한 알고리즘으로 기계 학습 알고리즘이 적용되어, 문제에 포함된 문자 및 수식에 대한 인식 정확도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘으로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델이 이용될 수 있다. The learning
이하, 본 발명의 실시예에 따른 합성곱 신경망 모델을 이용한, 학습 서비스 제공 장치(100)의 OCR 처리의 수행 단계를 설명한다. Hereinafter, a step of performing OCR processing of the
일반적인 OCR 처리 방식은, 이미지 상의 문자의 종류를 식별한 후, 문자를 자소 등 구성요소 단위로 분리 인식해야 하는 세그멘테이션(Segmentation) 과정이 필수적이었다. In the general OCR processing method, after identifying the type of character on the image, a segmentation process in which the character is separated and recognized in component units such as grapheme was essential.
반면, 본 발명의 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 합성곱 신경망 모델을 이용함으로써, 문자의 종류 인식 및 문자의 구성요소 단위에 대한 분리 인식 과정을 수행하지 않을 수 있다. 구체적으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문자의 종류 인식을 선행하지 않고, 수신된 이미지로부터 분리 인식 없이 이미지 상의 전체 픽셀을 분석하여, 각 픽셀에 대한 특징 정보를 추출할 수 있다. 다음으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 합성곱 신경망 모델을 통해 미리 학습된 정보를 기초로, 상기 추출된 픽셀의 특징 정보로부터 이미지 상의 문자의 종류를 예측할 수 있다. 이때, 예측은, 확률적 예측 기법이 적용될 수 있으며, 합성곱 신경망 모델을 통한 학습량이 많을수록 확률적 예측의 정확도가 고도화된다.On the other hand, according to an embodiment of the present invention, the
특히, 본 발명의 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 합성곱 신경망 모델을 통한 학습 결과를 이용하여, 문자뿐만 아니라 수식 역시 인식할 수 있다. 수식은, 숫자와 연산 기호를 포함할 수 있다. 구체적으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 미리 학습된 정보를 기초로, 추출된 특징 정보로부터, 각각의 픽셀이 구성하는 문자 또는 수식을 예측할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 예측된 문자 또는 수식 중 어느 하나를 구성하는 복수개의 픽셀을 클러스터링하고, 클러스터링된 복수개의 픽셀을 기초로, 문자 및 수식 중 적어도 하나를 식별할 수 있다. In particular, according to an embodiment of the present invention, the
학습 서비스 제공 장치(100)는, 이미지 상의 문제가 문자로만 구성된 문제인 경우, 예를 들어, 한글 문제, 영문 문제, 또는 한글과 영문이 혼재된 문제의 경우에도 각각의 문자를 인식함으로써, 이미지 상의 문제를 식별할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 이미지 상의 문제가 문자와 수식으로 구성된 문제인 경우, 예를 들어, 수학 문제인 경우, 문자와 수식을 각각 인식함으로써, 이미지 상의 문제를 식별할 수 있다.The learning
다음으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는, OCR 처리 결과로 식별된 문제를 기초로, 미리 저장된 문제를 검색할 수 있다(S30). 상술한 바와 같이, 학습 서비스 제공 장치(100)는 스토리지(104)에 구축된 데이터베이스로 구축된 Q & A 데이터(107)를 미리 저장할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는, 미리 저장된 Q & A 데이터(107)를 검색하여, OCR 처리 결과로 식별된 문제와 동일하거나 유사한 문제가 추출되는지 판단할 수 있다(S40). 또한, 단계(S40)에서 학습 서비스 제공 장치(100)는, Q & A 데이터(107)의 검색 결과, 상기 식별된 문제와 동일하거나 유사한 문제가 존재하면, 이를 추출할 수 있다. 이때, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 식별된 문제와 미리 설정된 기준 이상의 유사도를 갖는 문제를 상기 동일하거나 유사한 문제로 결정할 수 있다. 상기 유사도 판단 방법에 대한 설명은, 도 4에 대한 설명에서 후술한다.Next, the learning
단계(S40)의 판단 결과, 동일하거나 유사한 문제가 추출되는 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 추출된 문제에 대한 해설 정보를 추출하여, 학습자 단말(50)에 송신할 수 있다(S50). 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는, Q & A 데이터(107) 상에 문제와 그 문제에 대한 해설 정보를 매칭하여 저장할 수 있다.When the same or similar problem is extracted as a result of the determination in step S40, the learning
단계(S40)의 판단 결과, 동일하거나 유사한 문제가 추출되지 않는 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 단계(S20)에서 수행된 OCR 처리 결과로 식별된 문제를 Q & A 데이터(107)로서 저장할 수 있다(S60). 즉, 단계(S40)에서 동일하거나 유사한 문제가 추출되지 않는 경우, 식별된 문제는 Q & A 데이터(107)에 존재하지 않은 신규 문제로 취급되어, 스토리지(104)에 Q & A 데이터(107)에 저장된다. 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 수신된 이미지 및 이의 OCR 처리 결과 식별된 문제를 함께 저장할 수 있다.As a result of the determination of step S40, if the same or similar problem is not extracted, the learning
또 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 식별된 문제의 저장 시, 식별된 문제에 대한 메타데이터를 생성할 수도 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 식별된 문제에 대한 추후 검색 시, 검색 속도 향상을 위한 인덱싱(Indexing) 동작을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 인덱싱은, 식별된 문제를 구성하는 특별 키워드나 기호를 기초로 수행될 수 있다. 즉, 식별된 문제를 분류하는 기준이 되는 수학 기호 또는 키워드가 식별된 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 식별된 문제에 대하여, 미리 설정된 키(Key) 값을 자동으로 할당할 수 있다.According to another embodiment, the learning
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 단계(S60)에서, 미리 설정된 품질 기준을 기초로, 식별된 문제의 저장 여부를 결정할 수 있다. According to another embodiment of the present invention, the
일 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 수신된 이미지의 노이즈 포함 정도 또는 해상도 등을 식별하여, 미리 설정된 품질 기준 이상인 경우, 식별된 문제를 저장할 수 있다.For example, the learning
다른 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 수신된 이미지의 OCR 처리 결과, 식별되는 문제에 포함된 구성요소인 한글, 수식, 도형, 그래프, 이미지 등의 품질이 미리 설정된 품질 기준 이상인 경우, 식별된 문제를 저장할 수도 있다. 이때, 식별된 문제의 저장 여부는, 학습 서비스 제공 장치(100)의 관리자에 의해 정책적으로 결정될 수도 있다. 즉, 상기 관리자에 의해 학습 서비스 제공 장치(100)에 미리 설정된 필수 구성요소가 존재하는 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 필수 구성요소에 대한 OCR 처리 결과가 미리 설정된 품질 기준 이상일 때, 식별된 문제를 저장할 수도 있다.As another example, the learning
또 다른 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는, OCR 처리 결과 식별된 문제의 각 구성요소 별로 미리 설정된 품질 기준 이상인지 여부를 판단할 수도 있다. 이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치(100)는, OCR 처리 결과 식별된 문제의 각 구성요소마다 품질 점수를 결정하고, 합산한 총점이 미리 설정된 점수 이상인 경우에만, 식별된 문제를 저장할 수도 있다.As another example, the
상술한 실시예에서, 미리 설정된 품질 기준은 학습 서비스 제공 장치(100)의 관리자에 의해 결정될 수 있다.In the above-described embodiment, the preset quality criterion may be determined by the manager of the learning
상기 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100) 수신된 이미지의 품질이 낮거나, OCR 처리 결과의 품질이 낮은 경우 스토리지(104)에 저장되지 않을 수 있다. 이로써, 학습 서비스 제공 장치(100)의 스토리지(104) 공간의 절약이 가능하며, 불필요한 검색 대상을 최소화할 수 있는 장점이 있다.According to the embodiment, when the quality of the image received by the learning
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습 서비스 제공 장치(100)의 문제 검색 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 특히, 도 3에 대한 설명에서 상술한 OCR 처리 결과를 기초로 문제를 검색하는 단계(S30) 및 유사도 기준의 문제 추출 단계(S40) 사이에 수행되는, 학습 서비스 제공 장치(100)의 문제 검색 방법을 도 4의 각 단계를 참고하여 설명한다.4 is a flowchart for explaining a problem search method of the learning
도 4를 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는, OCR 처리 결과, 식별된 문자를 구성요소 단위로 분리할 수 있다(S31). 예를 들어, 식별된 문자가 한글인 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 이를 식별하고, 문자의 구성요소인 자음과 모음으로 식별된 한글을 분리할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the learning
또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 OCR 처리 결과, 식별된 수식 내의 키워드를 추출할 수 있다(S32). 예를 들어, 식별된 수식이, 적분 기호와 같이 특정 수식 기호를 포함하는 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 이를 식별할 수 있다.In addition, the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 단계(S31) 및 단계(S32)에 앞서, 식별된 문자의 구성요소를 문자, 수식, 이미지, 도형, 그래프 등 각 구성요소 단위로 분리 식별할 수 있다. The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 분리된 문자의 구성요소 및 상기 추출된 키워드를 기초로, 학습 서비스 제공 장치(100)에 미리 저장된 문제를 필터링할 수 있다(S33). 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 도 2에 대한 설명에서 상술한 바와 같이, 스토리지(104)에 Q & A 데이터(107)를 저장할 수 있다. 또한, Q & A 데이터(107)는 상기 분리된 문자의 구성요소 및 상기 추출된 키워드 중 적어도 일부와 동일 또는 유사한 문제를 포함할 수 있다.The learning
이하, 설명의 편의를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 식별된 문제를 검색 요청 문제라고 칭하고, Q & A 데이터(107)에 미리 포함된 문제 중, 상기 적어도 일부와 동일하거나 유사한 문제를 검색 대상 문제라고 칭하기로 한다. 필터링 단계(S33)에 대하여 자세히 설명한다.Hereinafter, for convenience of explanation, the problem identified by the learning
구체적으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 검색 요청 문제에 포함된, 문자를 구성요소별로 분리하고, 수식 내의 키워드를 추출할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제에 대하여, 분리된 문자의 구성요소 및 추출된 수식 내의 키워드를 기초로 해싱(hashing)을 수행할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 검색 요청 문제에 대한 해싱이 수행되면, 이를 기초로, 미리 인덱싱되어 저장된 검색 대상 문제를 필터링할 수 있다. 즉, 학습 서비스 제공 장치(100)는, Q & A 데이터(107)에 미리 포함된 문제 중, 검색 요청 문제에 포함된 문자의 구성 요소 및 수식 내 추출된 키워드와 적어도 일부 동일 또는 유사한 문제를 필터링할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 검색 대상 문제가 필터링될 수 있다.Specifically, the learning
다음으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 필터링된 각 검색 대상 문제를 구성요소의 카테고리 별로 분리할 수 있다(S34). 예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 대상 문제의 구성요소 중, 문자 파트와 수식 파트로 분리할 수 있다.Next, the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는, 분리된 문자 파트에 대하여 유사도 가중치를 부여할 수 있다(S35). 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 단계(S31)에서 검색 요청 문제의 문자의 구성요소를 기초로, 단계(S34)에서 분리된 문자 파트에 대한 유사도 측정을 수행할 수 있다. 구체적으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 상기 검색 요청 문제에 포함된 상기 분리된 문자의 각 구성요소, 각 구성요소 사이의 거리, 각 구성요소의 배열 순서, 각 구성요소가 결합된 단어, 전체 문자 영역의 길이 중 적어도 하나를 기준으로, 검색 대상 문제의 문자 파트를 분석하고, 분석된 문자 파트에 대한 유사도 가중치를 부여할 수 있다.The learning
검색 요청 문제의 문자 부분이 "x 값을 구하시오"이고, 검색 대상 문제의 문자 파트가 "x 값은" 인 경우를 예로 들어 설명한다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제의 영문자 "x"와 한글인 "값", "을", "구", "하", "시", "오"를 식별할 수 있다. 이때, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제의 영문자 "x"와 한글인 "값"의 존재 및 양자의 거리, 배열 순서 등을 기초로, 검색 대상 문제의 문자 파트를 분석하고, 검색 대상 문제에 가중치를 부여할 수 있다. 상기 예에서, 학습 서비스 제공 장치(100)는 한글의 경우, 각 어절의 구성요소 역시 식별할 수 있으며, 이를 기초로, 상기 검색 대상 문제의 문자 파트를 분석할 수도 있다.The case where the text part of the search request problem is "find the value of x" and the text part of the search target problem is "the value of x" will be described as an example. The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 필터링 단계(S33)에서 필터링된 각각의 문제에 대하여 모두 가중치를 부여할 수 있으며, 부여된 가중치를 이용하여, 각각의 필터링된 검색 대상 문제의 유사도를 결정할 수 있다(S36). 학습 서비스 제공 장치(100)는 유사도를 기초로, 미리 설정된 유사도 기준 이상의 문제가 추출되는지 판단할 수 있다(S40). 즉, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 단계(S36)에서 결정된 유사도를 기초로, 유사도 기준 이상의 문제가 존재하는지 판단할 수 있다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 유사도 기준 이상의 문제가 존재하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 이를 추출하고, 추출된 문제에 대한 해설 정보를 학습자 단말(50)에 송신할 수 있다. The learning
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 학습 서비스 제공 장치(100)에 저장된 문제 및 해설 정보를 설명하기 위한 예시도이다. 이하, 도 5를 참조하여, 문제와 해설 정보의 관계에 대하여 자세히 설명한다. 도 5에서, Q & A 데이터(107)가 예로써 도시되었으며, 특히, 문제와 그에 대한 해설 정보가 미리 매칭되어 있는 경우가 예로써 도시되었다.5 is an exemplary diagram for explaining the problem and explanation information stored in the learning
Q & A 데이터(107)는 문제(10), 문제(11), 문제(12)를 포함하고, 이에 각각 매칭된 해설 정보(500), 해설 정보(501), 해설 정보(502)를 포함할 수 있다. 도 3 및 도 4에서 참조된 바와 같이, 학습 서비스 제공 장치(100)는 수신된 이미지에 대한 OCR 처리 결과, 수신된 이미지를 검색 요청 문제로 식별할 수 있다. 이때, 학습 서비스 제공 장치(100) 단계(S36)에서, Q & A 데이터(107) 상에서, 검색 요청 문제와 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 검색 대상 문제를 추출할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 문제(10)이 추출된 문제인 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 해설 정보(501)을 추출하여, 학습자 단말(50)에 송신할 수 있다.The Q &
일 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 검색 대상 문제가 복수개인 경우, 가장 높은 유사도를 갖는 문제의 해설 정보를 학습자 단말(50)에 송신할 수 있다.For example, when there are a plurality of search target problems having a similarity greater than or equal to a preset similarity criterion, the learning
다른 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 검색 대상 문제가 문제(10), 문제(11)인 경우, 해설 정보(501) 및 해설 정보(502)를 모두 학습자 단말(50)에 송신할 수도 있다.As another example, the learning
상기 예들에서, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)에 해설 정보뿐만 아니라, 추출된 문제 역시 함께 송신할 수도 있다. 수신된 이미지의 OCR 처리 결과 식별된 검색 요청 문제와 추출된 문제가 유사하되, 동일하지 않을 수 있기 때문이다. 이 경우, 학습자 단말(50)은 최초에 송신한 이미지 상의 문제와 다른 문제지만, 이와 유사한 문제와 그 해설 정보를 수신할 수 있다. 이에 따라, 학습자는 수신된 문제와 해설 정보를 학습함으로써, 검색 대상 문제에 대한 간접적인 학습이 가능하다.In the above examples, the learning
다음으로, 도 6 및 도 7을 참조하여, 도 4에 대한 설명에서 참조된, 학습 서비스 제공 장치(100)의 문제 검색 방법에 대하여 더욱 자세히 설명한다.Next, with reference to FIGS. 6 and 7 , a method of searching for a problem of the learning
도 6 및 도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 문제의 구성요소 및 가중치를 설명하기 위한 예시도이다. 특히, 도 6에서, Q & A 데이터(107)는 문제(10), 문제(11), 문제(12)를 포함하고, 문제(10)는 검색 요청 문제인 것으로 가정한다.6 and 7 are exemplary diagrams for explaining the components and weights in question, which are referred to in some embodiments of the present invention. In particular, in FIG. 6 , it is assumed that the
도 6을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제(10)를 구성요소 단위로 분리 식별할 수 있다. 이에 따라, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제(10)의 수식(610)과 문자(620)를 분리 식별할 수 있다. 도 4 및 도 6을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 Q & A 데이터(107) 중, 문제(11) 및 문제(12)를 필터링하고(S33), 문제(11) 및 문제(12)의 구성요소를 각각 수식(611) 및 문자(621)와, 수식(612) 및 문자(622)로 분리할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제(10)의 수식(610)과 필터링된 문제(11, 12)의 수식(611) 및 수식(612)의 유사도를 판단할 수 있다. 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 수식(610)의 키워드를 추출하고, 이를 기초로, 수식(611) 및 수식(621)을 분석할 수 있다. 분석 결과, 학습 서비스 제공 장치(100)는 수식(611) 및 수식(621)에 유사도 가중치를 부여할 수 있다. 수식에 부여된 가중치를, 이하 제1 가중치라 칭하기로 한다.The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제(10)의 문자(620)과 필터링된 문제(11, 12)의 문자(621) 및 문자(622)의 유사도를 판단할 수 있다. 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문자(620)를 구성요소 단위로 분리하고, 분리된 문자의 구성요소, 구성요소 간의 거리, 구성요소가 결합된 단어, 구성요소의 배열 순서, 전체 문자 영역의 길이 중 적어도 하나를 기초로, 문자(621) 및 문자(622)를 분석할 수 있다. 분석 결과, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문자(621) 및 문자(622)에 유사도 가중치를 부여할 수 있다. 문자에 부여된 가중치를, 이하 제2 가중치라 칭하기로 한다.The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 제1 가중치 및 제2 가중치를 기초로, 문제(11) 및 문제(12)의 유사도를 결정할 수 있다.The learning
도 7에서, 도 6의 문제(10)에 그래프(630)이 더 포함된 문제(710)가 검색 요청 문제로 예시되었다. 도 7을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제(710)를 수식(610), 문자(620) 및 그래프(630)로 분리 식별할 수 있다. 도 7에서 특히, 문제(710)가 그래프(630)을 포함하는 경우가 예시되었으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않으며, 문제(710)는 도형이나 이미지를 포함할 수도 있다. 또한, 수식(611), 문자(720) 및 그래프(730) 중 적어도 일부는 필터링된 하나의 문제에 포함될 수 있으며, 각각 서로 다른 문제에 포함될 수도 있는 것으로 가정한다. In FIG. 7 , a
도 4 및 도 7을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제(710)의 수식(610), 문자(620) 및 그래프(630)을 각각 기초하여, Q & A 데이터(107)에 포함된 필터링된 문제를 분석할 수 있다.4 and 7, the learning
예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제(710)의 수식(610)과 수식(611), 문제(710)의 문자(620)와 문자(720), 문제(710)의 그래프(630)과 그래프(730)를 각각 비교하여, 수식(611), 문자(720), 그래프(730)에 각각 유사도 가중치를 부여할 수 있다.For example, the
이때, 학습 서비스 제공 장치(100)는 수식에 대한 가중치인 제1 가중치, 문자에 대한 가중치인 제2 가중치와 그래프에 대한 가중치(이하, 제3 가중치라 한다.)의 중요도를 기초로, 문제의 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)에, 제1 가중치, 제2 가중치, 제3 가중치의 순서로 가중치의 중요도가 미리 설정될 수 있다. 즉, 제1 가중치, 제2 가중치, 제3 가중치에 재차 가중치가 부여될 수 있다. 이를 위해, 제1 가중치, 제2 가중치, 제3 가중치에 특정 인자가 곱해짐으로써, 제1, 제2, 및 제3 가중치 사이의 우열 관계가 미리 결정될 수도 있다.At this time, the learning
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제(710)의 구성요소인 수식(610), 문자(620) 및 그래프(630)를 분리 식별한 후, 각 구성요소가 문제(710)에서 차지하는 면적을 분석하고, 제1 가중치, 제2 가중치, 및 제3 가중치 사이의 중요도를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 그래프(630)이 가장 넓은 면적을 차지하는 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 제3 가중치를 필터링된 문제에 대한 유사도 결정에 가장 중요한 인자로 결정할 수 있다. 또는, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문자(620)의 가로 길이가 가장 긴 경우, 제2 가중치를 필터링된 문제에 대한 유사도 결정에 가장 중요한 인자로 결정할 수 있다. 다시 말해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제(710)에 대한 OCR 처리 결과를 기초로 동적으로, 각 구성요소의 가중치에 대한 중요도를 결정할 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, the
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 유사도 가중치가 가장 높은 값에 추가 가중치를 부여할 수도 있다. 예를 들어, 문제(710)의 수식(610)과 수식(611), 문제(710)의 문자(620)와 문자(720), 문제(710)의 그래프(630)과 그래프(730)를 각각 비교한 결과, 수식(610) 및 수식(611) 사이의 유사도가 가장 높고, 그래프(630) 및 그래프(730)의 유사도가 두번째로 높고, 문자(620) 및 문자(720)의 유사도가 가장 낮은 경우, 유사도 가중치의 크기는 제1 가중치, 제3 가중치, 제2 가중치 순서로 결정될 수 있다. 이 경우, 학습 서비스 제공 자치(100)는 예를 들어, 제1 가중치에만 미리 설정된 1 이상의 인자를 곱하여, 유사도 결정에 제1 가중치가 가장 많이 반영되도록 할 수도 있다.According to another embodiment of the present invention, the
지금까지, 도 3 내지 도 7을 참조하여, 유사도를 기초로, 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 검색 대상 문제가 추출된 경우, 학습자 단말(50)에 해설 정보를 송신하는 단계(S50) 또는, 유사도 기준 이상의 문제가 추출되지 않은 경우, 식별된 검색 요청 문제를 저장하는 단계(S60)에 대하여 주로 설명하였다.So far, with reference to FIGS. 3 to 7 , when a search target problem identical to or similar to the search request problem is extracted based on the degree of similarity, the step of transmitting commentary information to the learner terminal 50 ( S50 ) or the degree of similarity When the problem above the standard is not extracted, the step (S60) of storing the identified search request problem has been mainly described.
다음으로, 도 3의 단계(S60) 이후에, 학습자 단말(50)이 검색 요청 문제에 대한 해설 정보를 획득하지 못한 경우에, 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 수행되는 실시예를 도 8 및 도 9를 참조하여 설명한다. Next, after step S60 of FIG. 3 , when the
다만, 여기에서 설명되는 실시예는, 도 3의 단계(S60) 이후에, 학습자 단말(50)이 검색 요청 문제에 대한 해설 정보를 획득하지 못한 경우뿐만 아니라 도 3의 단계(S50) 이후에도 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 학습자 단말(50)이 검색 요청 문제에 대한 해설 정보를 획득하였음에도, 학습자가 추가 해설을 요청하는 경우, 단계(S50) 이후에 본 실시예가 수행될 수 있다. 또는, 학습자 단말(50)이 검색 요청 문제와 유사 문제에 대한 해설 정보를 획득하였고, 학습자가 검색 요청 문제의 해설을 요청하는 경우에도 마찬가지이다.However, in the embodiment described herein, after step S60 of FIG. 3 , the
이하, 도 3의 단계(S60) 이후에, 학습자 단말(50)이 검색 요청 문제에 대한 해설 정보를 획득하지 못한 경우를 예를 들어 설명한다.Hereinafter, after step S60 of FIG. 3 , a case in which the
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습자 단말(50)에 해설 정보를 제공하는 방법에 대한 순서도이다. 도 8을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말로부터 문제에 대한 해설 요청 메시지를 수신할 수 있다(S61). 학습자는, 학습자 단말(50)을 조작하여, 학습 서비스 제공 장치(100)에 문제에 대한 해설 요청 메시지를 송신할 수 있다. 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)에 상기 해설 요청 메시지의 생성 및 송신을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.8 is a flowchart of a method of providing commentary information to the
학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)로부터 수신되는 해설 요청 메시지에 응답하여, 복수의 답변자 단말 중 적어도 하나의 단말에 해설 요청 메시지를 송신할 수 있다(S63). 학습자 단말(50)로부터 수신되는 해설 요청 메시지와, 적어도 하나의 단말에 송신되는 해설 요청 메시지는 동일한 메시지일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)로부터 수신되는 해설 요청 메시지를 기초로, 적어도 하나의 단말에 송신하기 위한 해설 요청 메시지를 생성할 수도 있다. 또는, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 단계(S60)에서 식별된 문제가 신규 문제로 저장되면, 학습자 단말(50)로부터 해설 요청이 수신되지 않더라도, 신규 문제에 대한 해설 요청 메시지를 자동 생성하고, 복수의 답변자 단말 중 적어도 하나의 단말에 자동 생성된 해설 요청 메시지를 송신할 수도 있다. The learning
도 1에서 도시된 답변자 단말(200)은 복수개 일 수 있으며, 복수개의 답변자 단말은, 학습 서비스 제공 장치(100)에 미리 등록된 단말 장치일 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 복수개의 답변자 단말의 컨택 정보를 미리 저장할 수 있다.There may be a plurality of answering
학습 서비스 제공 장치(100)는 적어도 하나의 답변자 단말로부터 문제에 대한 해설 정보를 수신할 수 있다(S65). 적어도 하나의 답변자 단말이, 도 1의 답변자 단말(200)이라고 가정한다. 답변자 단말(200)은 학습 서비스 제공 장치(100)로부터 해설 요청 메시지를 수신할 수 있으며, 문제에 대한 이미지 및 검색 요청 문제 중 적어도 하나를 수신할 수도 있다.The learning
답변자는 수신된 문제에 대한 이미지 및 검색 요청 문제 중 적어도 하나에 대한 해설 정보를 답변자 단말(200)에 입력할 수 있다. 이때, 해설 정보는 이미지 파일 형식일 수 있다. 또는, 답변자 단말(200)을 통해 제공되는 해설 정보 생성 인터페이스를 통해 답변자로부터 입력을 수신함으로써, 답변자 단말(200)이 해설 정보를 생성할 수도 있다.The answerer may input commentary information on at least one of an image for the received question and a search request question to the
답변자 단말(200)로부터 해설 정보가 수신되면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 수신된 해설 정보를 학습자 단말(50)에 송신할 수 있다(S67). 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 수신된 해설 정보와 검색 요청 문제를 매칭하여 저장할 수도 있다. 이 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 도 3의 단계(S60)에 대한 설명에서 상술한 품질 기준에 따라 수신된 해설 정보의 저장 여부를 결정할 수도 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 수신된 해설 정보와 답변자 단말(200)의 답변자 정보를 매칭하여 저장할 수도 있다.When commentary information is received from the answering
다음으로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)로부터 메시징 인터페이스 생성 요청이 수신되는지 여부를 판단할 수 있다(S68). 예를 들어, 학습자는 단계(S67)에서 학습자 단말(50)을 통해 해설 정보가 수신되었으나, 추가적인 질문 사항이 있거나, 관련 문제에 대한 문의가 있는 경우, 학습자 단말(50)을 통해 학습 서비스 제공 장치(100)에 메시징 인터페이스 생성 요청을 송신할 수 있다.Next, the learning
단계(S68)에서, 판단 결과, 학습 서비스 제공 장치(100)는 메시징 인터페이스 생성 요청이 수신되면, 학습자 단말(50)과 답변자 단말(200) 사이의 메시징 인터페이스를 생성할 수 있다(S69). 이 경우, 메시징 인터페이스의 생성에 앞서, 학습 서비스 제공 장치(100)는 답변자 단말(200)에 메시징 인터페이스에 대한 초대 메시지를 송신할 수도 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 답변자 단말(200)로부터 초대 메시지에 응하는 메시지가 수신되면, 학습자 단말(50) 및 답변자 단말(200) 사이의 메시징 인터페이스를 생성할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)과 답변자 단말(200) 사이의 세션이 형성되도록 제어하고, 학습자과 답변자를 참여자로 하는 인스턴트 메시징 인터페이스를 제공할 수 있다. In step S68 , as a result of the determination, the learning
도 9는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 학습자 단말과 답변자 단말 사이의 메시징 인터페이스의 예시이다. 도 9에서, 메시징 인터페이스의 예로써, 답변자와 학습자를 참여자로 하는 채팅창(900)이 도시되었다. 9 is an example of a messaging interface between a learner terminal and an answerer terminal, referred to in some embodiments of the present invention. In FIG. 9 , as an example of a messaging interface, a
도 9를 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 채팅창(900)을 통해, 학습자와 답변자 사이의 문제 및 해설 정보에 대한 메시지 교환(910)을 지원할 수 있다. 이를 위해, 메시지 문자, 기호 및 수식 등의 할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 학습자 단말(50)로부터 수신된 문제에 대한 이미지 또는 식별된 검색 요청 문제와 미리 설정된 유사도 기준 이상의 문제를 검색 및 추출할 수 있다. 미리 설정된 유사도 기준 이상의 문제는, 검색 요청 문제와 동일 문제 및 유사 문제를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 9 , the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제와 동일 문제 또는 유사 문제의 메타데이터를 분석할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 분석된 메타데이터를 기초로, 추출된 동일 문제 또는 유사 문제에 대한 관련 문제를 검색하고 추출할 수도 있다.The learning
예를 들어, 유사 문제는, 검색 요청 문제와 일부 문자가 다르거나, 숫자가 다른 문제일 수 있다. 즉, 수학 문제를 예로 들어 설명하면, 문제를 풀이하는데 요구되는 원리 또는 공식은 동일하나, 주어진 상수 값이 다르거나, 변수의 표현이 다른 경우이다.For example, a similar problem may be a problem with some letters or numbers different from the problem with a search request. That is, if a mathematical problem is described as an example, the principle or formula required to solve the problem is the same, but the given constant value is different or the expression of the variable is different.
유사 문제의 경우, 미리 설정된 유사도 기준 대비 유사도가 높으나, 검색 요청 문제와 동일성 영역으로 분류되지는 못하는 문제일 수 있다. 예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)에 미리 설정된 유사도가 90% 이상인 경우, 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 문제로 판단하고, 95% 이상의 동일성이 인정되면, 검색 요청 문제와 동일한 문제로 판단한다고 가정한다. 이때, 유사 문제는 검색 요청 문제와 90% 이상 95% 미만의 동일성이 인정되는 문제일 수 있다.In the case of the similarity problem, although the similarity is high compared to the preset similarity criterion, it may be a problem that cannot be classified into the same domain as the search request problem. For example, when the degree of similarity preset in the learning
예를 들어, 관련 문제는, 역시 수학 문제를 예로 들어 설명하면, 검색 대상 문제와 수학의 단원과 같은 카테고리가 동일하거나, 문제 풀이 방법 등이 관련된 문제일 수 있다. 즉, 검색 요청 문제가 수학 단원 중 집합 단원에 대한 문제인 경우, 관련 문제는, 두 집합의 교집합을 구하여 구해진 숫자를 이용하여, 방정식을 연산하는 문제인 경우이다.For example, if a related problem is also described using a math problem as an example, the search target problem and the category such as a unit of mathematics may be the same, or a problem solving method may be related. That is, when the search request problem is a problem for the set unit among the math units, the related problem is a problem of calculating an equation using a number obtained by finding the intersection of two sets.
관련 문제의 경우, 검색 요청 문제와 미리 설정된 유사도 기준 대비 유사도가 낮으나, 메타데이터 상의 정보가 관련성을 갖는 문제일 수 있다. 상기 예시된 바와 같이, 학습 서비스 제공 장치(100)에 미리 설정된 유사도가 90% 이상의 동일성을 요구한다고 가정한다. 이때, 학습 서비스 제공 장치(100)가 검색 요청 문제와의 유사도 판단 결과, 80%의 동일성이 인정되는 문제가 검색된 경우, 검색된 문제가 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 문제가 아닌 것으로 판단할 수 있다. In the case of the related problem, the similarity to the search request problem and the preset similarity criterion is low, but it may be a problem in which information on the metadata has relevance. As exemplified above, it is assumed that the similarity preset in the learning
일 실시예에서, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 검색된 문제에 대한 메타데이터를 분석할 수 있다. 메타데이터는 예를 들어, 문제가 수학 문제인 경우, 문제의 단원 정보, 문제를 설명하고, 분류하기 위한 키워드 정보 등을 포함할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 메타데이터를 분석하여, 검색된 문제와 검색 요청 문제와의 관련성을 판단할 수 있다. 즉, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색된 문제가 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 문제인 경우뿐만 아니라, 동일하거나 유사한 문제가 아닌 경우에도, 검색된 문제의 메타데이터 분석을 통해 검색 요청 문제와의 관련성을 판단할 수 있다. In an embodiment, the
이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 유사도 기준 외에 관련도 기준을 미리 설정 받을 수도 있다. To this end, the learning
여기에서, 관련도 기준은, 검색 요청 문제가 수학문제일 때, 검색 요청 문제와 검색된 문제를 구성하는 문자, 숫자, 수식의 유사성 판단 기준이 아닌, 검색 요청 문제와 검색된 문제의 메타데이터 상의 유사성을 판단하기 위한 기준일 수 있다. 즉, 관련도 기준은, 문제와 문제 사이의 관련성을 판단하기 위한 기준이며, 정책적으로 결정될 수 있다.Here, the relevance criterion is, when the search request problem is a mathematical problem, the similarity in the metadata between the search request problem and the searched problem, not the similarity determination criterion between the letters, numbers, and formulas constituting the search request problem and the searched problem. It may be a criterion for judging. That is, the relevance criterion is a criterion for judging the relevance between the problem and the problem, and may be determined by policy.
예를 들어, 검색 요청 문제가 단원 카테고리로 2차 방정식, 풀이 방법으로 근의 공식, 난이도 정보로 레벨 3인 메타데이터를 갖고, 검색된 문제가 단원 카테고리로 3차 방정식, 풀이 방법으로 근의 공식 및 인수분해, 난이도 정보로 레벨3인 메타데이터를 갖는 경우를 가정한다. 또한, 단원 카테고리, 풀이 방법의 정보, 난이도 정보가 각각의 관련도 기준의 파라미터로서, 수치화 된 값을 갖는 정보인 경우를 가정한다. 이 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제와 검색된 문제의 파라미터 값을 비교하여 관련성을 판단할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제와 검색된 문제의 파라미터 값의 차이가 미리 설정된 값 이하인 경우, 검색된 문제가 검색 요청 문제와 관련성이 있는 것으로 판단할 수 있다. 이때, 학습 서비스 제공 장치(100)는 복수의 파라미터를 비교하여, 검색된 문제와 검색 요청 문제의 관련성을 판단할 수도 있다.For example, the search request problem has metadata with quadratic equation as the unit category, quadratic equation as the solution method, and
학습 서비스 제공 장치(100)는, 미리 설정된 관련도 기준 이상의 관련성이 인정되는 경우, 검색된 문제를 관련 문제로 판단할 수 있다. The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는, 도 3의 식별된 문제를 기초로 검색 대상 문제를 검색하는 단계(S30)와 유사도 기준의 문제를 추출하는 단계(S40)에서 관련 문제를 검색 및 추출할 수도 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 문제를 추출한 후, 추출한 문제를 대상으로 관련 문제 검색 및 추출을 수행할 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 즉, 학습 서비스 제공 장치(100)는 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 문제의 검색 및 추출 동작과 별개의 프로세스로 관련 문제를 검색하고 추출할 수도 있다. The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 관련 문제를 학습자 단말(50) 및 답변자 단말(200) 중 적어도 하나에 제공할 수 있다. 예를 들어, 관련 문제가 답변자 단말(200)에 제공된 경우, 답변자는 채팅창(900)을 통해, 관련 문제(920)을 학습자에게 추천할 수 있다. 이를 위해, 학습 서비스 제공 장치(100)는 제공된 관련 문제를 선택하여 채팅창(900)을 통해 학습자 단말(50)에 제공하기 위한 인터페이스를 답변자 단말(200)에 제공할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 답변자의 단말(200)에 관련 문제를 검색하기 위한 인터페이스를 제공할 수도 있다. The learning
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 자동으로, 학습자 단말(50)의 요청에 의해, 또는, 답변자의 답변자 단말(200)에 대한 조작에 의해 검색 요청 문제와 동일하지 않으나 유사한 문제 또는 관련 문제가 추천될 수 있다. 이와 같이, 검색 요청 문제와 동일하거나 유사한 문제 또는 관련 문제로서, 학습자 단말(50)에 의해 검색 요청된 문제와 다르지만, 학습자 단말(50)에 제공되는 문제를 추천 문제라고 칭할 수 있다. Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, a search request is automatically made by the learning
도 10은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 추천 문제를 설명하기 위한 예시도이다.10 is an exemplary diagram for explaining a recommendation problem, which is referenced in some embodiments of the present invention.
도 10을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 도 2의 Q & A 데이터(107)에 속한 문제를 유사도 기준 및 관련도 기준 중 적어도 하나에 따라 분류할 수 있다. 도 10의 문제 그룹0, 문제 그룹1, 문제 그룹2, 문제 그룹3 및 문제 그룹 10은 관련도 기준에 따라 분류된 문제의 그룹이며, 각 문제 그룹에 속한 문제는 유사도 기준에 따라 그룹핑된 유사한 문제이다.Referring to FIG. 10 , the learning
문제A1 및 문제B1은 검색 요청 문제 또는 검색 요청 문제와 동일한 문제이다. 도 10에서, 문제 그룹0은 난이도1에 해당하는 문제의 그룹이고, 문제 그룹1, 문제 그룹2 및 문제 그룹3은 난이도2에 해당하는 문제의 그룹이며, 문제 그룹10은 난이도3에 해당하는 문제 그룹인 경우가 예시되었다. 난이도1, 난이도2, 난이도3은 각각 세부 난이도로 다시 분류될 수 있다. 즉, 동일한 난이도2에 속하는 문제도 수평방향으로 차등적인 난이도를 가질 수 있다. 예를 들어, 문제A1 및 문제A2는 난이도2에 해당하는 문제이나, 문제A2는 문제A1 보다 세부 난이도가 더 높을 수 있다.Problems A1 and B1 are the same problems as the retrieval request problem or the retrieval request problem. 10 ,
또한, 도 10의 문제 그룹1, 문제 그룹2 및 문제 그룹3은 동일한 난이도인 난이도2에 해당하는 문제들의 그룹이되, 메타데이터 상의 단원 카테고리가 다른 그룹일 수 있다. 즉, 도 10의 문제 그룹의 수직 방향 높이는 단원 카테고리의 차이를 나타낼 수 있다.In addition,
일 실시예에서, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제A1이 검색 요청된 경우, 즉, 학습자가 문제A1을 질문한 경우, 유사도 판단 결과, 유사한 문제의 그룹으로 문제 그룹1을 식별할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자가 질문했던 문제와 유사한 문제를 식별된 문제 그룹1에서 추출하여 학습자 단말(50)에 추천 문제로 제공할 수 있다. 동일한 문제 그룹에 속한 문제는 검색 요청 문제와 상수의 차이만 있는 유사 문제일 수 있으며, 학습 서비스 제공 장치(100)는, 예를 들어, 문제 그룹1의 문제A2를 추천 문제로 추천할 수 있다. In an embodiment, when the problem A1 is searched for, that is, when the learner asks the question A1, the learning
다른 실시예에서, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제A2가 검색 요청된 경우, 유사도 판단 결과, 유사한 문제의 그룹으로 문제 그룹2를 식별하여 유사한 문제를 문제 그룹2에서 추출하여 학습자 단말(50)에 추천 문제로 제공할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제A2를 기준으로 미리 설정된 관련도 기준 이상의 문제를 추출할 수 있다. 이때, 학습 서비스 제공 장치(100)는 메타데이터 상의 난이도 정보를 기준으로 인접 난이도를 갖는 문제 그룹을 먼저 식별한 후, 식별된 문제 그룹에 속한 문제를 추출하여 추천할 수도 있다. 도 10에서, 식별된 문제 그룹으로 문제 그룹0 및 문제 그룹10이 예시되었다. 문제 그룹0은 문제B1과 단원 카테고리는 동일하나 난이도가 낮아 기초 학습을 위한 문제가 속한 그룹이며, 문제 그룹10은 문제B1과 단원 카테고리는 동일하나 난이도가 높아 심화 학습을 위한 문제가 속한 그룹일 수 있다. In another embodiment, when the problem A2 is searched for, the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는, 예를 들어, 문제 그룹0에 속한 문제a2 및/또는 문제 그룹10에 속한 문제D1를 관련 문제로 추출하여 학습자 단말(50)에 추천 문제로 제공할 수 있다.The learning
또 다른 실시예에서, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자의 질문 문제 내역(1000)을 저장할 수 있다. 도 10에서, 질문 문제 내역에 문제A1 및 문제B1이 저장된 경우가 예시되었다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 질문 문제 내역(1000)을 기초로, 학습자에게 질문 문제와 난이도는 동일하되, 단원 카테고리가 다른 문제 그룹을 식별할 수 있다. 즉, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제 그룹3을 식별할 수 있으며, 예를 들어 문제 그룹3에 속한 문제C1을 추천 문제로 학습자 단말(100)에 제공할 수 있다. In another embodiment, the learning
또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 질문 문제 내역(1000)을 기초로 질문 문제와 난이도가 다른 문제 그룹을 식별할 수도 있다. 예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)는 문제 그룹0 및/또는 문제 그룹10을 식별할 수 있으며, 식별된 문제 그룹에 속한 문제를 학습자에게 추천할 수도 있다.Also, the learning
도 11은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 학습자 질문 기반 학습 컨텐츠의 예시이다. 11 is an example of learner question-based learning content, referenced in some embodiments of the present invention.
도 11을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 도 10의 질문 문제 내역(1000)을 기초로, 학습자 맞춤형 학습 컨텐츠(1100)를 생성할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 질문 문제 내역(1000)을 기초로, 학습자의 학습 수준을 판단할 수 있다. 또한, 학습 서비스 제공 장치(100)는 미리 설정된 기간 동안 질문 문제 내역(1000)에 추가되는 문제들을 기초로, 일정 기간 동안의 학습자의 학습 성취도를 판단할 수도 있다.Referring to FIG. 11 , the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 질문 문제 내역(1000)을 기초로, 검색 요청 문제와, 동일한 문제, 유사한 문제 및 관련 문제를 추천 문제로 추출할 수 있으며, 추출된 문제로 구성된 학습 컨텐츠(1100)를 생성할 수 있다. 도 11에서, 학습 컨텐츠(1100)가 제1 영역에 검색 요청 문제 또는 검색 요청 문제와 동일한 문제로 판단된 문제(1110)를 포함하고, 제2 영역에 추천 문제(1120)를 포함하는 경우가 예시되었다. 검색 요청 문제(1110) 및 추천 문제(1120)는 메타데이터의 적어도 하나의 파라미터를 기초로 학습 컨텐츠(1100) 내에 순차적으로 배열될 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 검색 요청 문제 또는 이와 동일한 문제로 판단된 문제(1110)와 추천 문제(1120)는 임의의 순서대로 학습 컨텐츠(1100) 내에 배열될 수도 있다.The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 문제의 단원 카테고리, 난이도, 풀이 방법 등 메타데이터 상의 파라미터를 기준으로 개별적인 학습 컨텐츠를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 학습 서비스 제공 장치(100)는 동일한 단원으로만 구성된 학습 컨텐츠, 심화 난이도의 문제로만 구성된 학습 컨텐츠, 반복적으로 유사한 풀이 방법이 적용되는 문제로만 구성된 학습 컨텐츠를 생성할 수 있다.The learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 생성된 학습 컨텐츠(1100)를 학습자 단말(50)에 송신할 수 있다.The learning
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습자 등급 기반의 학습 서비스 제공 시스템의 구성도이다. 특히, 도 12의 학습자 등급 기반의 학습 서비스 제공 시스템으로, 도 1의 학습 서비스 제공 시스템에 학습자 인증 장치(1200)가 추가된 경우가 예로써 도시되었다.12 is a block diagram of a system for providing a learning service based on learner ratings according to another embodiment of the present invention. In particular, as the learner grade-based learning service providing system of FIG. 12 , a case in which the
도 12를 참조하면, 학습자 인증 장치(1200)는 학습자 단말(50)이 미리 설정된 영역(1210) 내에 위치하는 것을 감지할 수 있다. 학습자 단말(50)이 학습 서비스 제공 장치(100)이 제공하는 학습 서비스에 접속되면, 학습자 인증 장치(1200)는 영역(1210) 내에서 상기 학습 서비스에 접속한 학습자 단말(50)의 고유 정보를 식별할 수 있다. 식별된 고유 정보가 학습 서비스 제공 장치(100)에 전달되면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)의 사용자인 학습자의 학습자 등급을 판단할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 판단된 학습자 등급에 대응되는 학습 서비스를 학습자 단말(50)에 제공할 수 있다.Referring to FIG. 12 , the
예를 들어, 학습자 단말(50)의 고유 정보는 맥어드레스(Mac address) 정보일 수 있으며, 학습자 인증 장치(1200)는 미리 설정된 영역(1210) 내에 Wi-Fi 인터넷을 제공하는 AP(Access Point)일 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 AP에 할당된 ip 정보 및/또는 학습자 단말(50)의 맥어드레스 정보를 기초로, 학습자 단말(50)에 미리 설정된 영역(1210) 내에서 학습 서비스에 접속이 개시되는지 판단할 수 있다. For example, the unique information of the
학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 등급 별로, 서로 다른 학습 서비스를 제공할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자가 신청한 학습 서비스 유형, 학습 서비스 과금액, 서비스 접속 위치 및 학습 서비스 참여도 중 적어도 하나를 기초로 학습자 등급을 결정할 수 있다.The learning
일 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 기본 등급인 학습자가 학습 서비스에 접속되면, 기본 학습 서비스를 제공할 수 있다. 기본 학습 서비스는 학습자 단말(50)로부터 문제를 포함하는 이미지가 수신되면, 이를 OCR 분석하여 식별된 검색 요청 문제에 대한 해설 정보를 제공하는 서비스일 수 있다. 이때, 기본 등급인 학습자에게는 검색 요청 문제에 대하여 각 해설 정보가 학습자 단말(50)에 송신될 때마다, 서비스 비용이 과금될 수 있다. As an example, the learning
다른 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 기본 등급 보다 상위 등급인 학습자가 학습 서비스에 접속되면, 각 학습자의 등급에 맞춰 등급별 학습 서비스를 제공할 수 있다. 등급별 학습 서비스는, 상술한 기본 학습 서비스를 포함하고, 추가적으로 추천 문제를 학습자 단말(50)에 제공하는 서비스일 수 있다. 또한, 등급별 학습 서비스는, 학습자의 등급에 따라, 도 11에서 예시된 학습 컨텐츠(1100)를 학습자 단말(50)에 정기적 또는 비정기적으로 제공하는 서비스를 포함할 수도 있다. 이때, 학습자 상위 등급의 학습자에게는, 검색 요청 문제에 대한 해설 정보 제공은 무료로 제공되고, 학습 컨텐츠(1100)는 각 컨텐츠당 유료로 제공될 수 있다.As another example, when a learner with a higher grade than the basic grade accesses the learning service, the learning
또 다른 예로, 학습 서비스 제공 장치(100)는 기본 등급의 학습자 또는 학습자 등급이 결정되지 않은 학습자가 학습 서비스에 접속되면, 학습자 단말(50)의 접속 위치가 미리 설정된 영역(1210) 내인지 판단할 수 있다. 학습자 단말(50)의 접속 위치가 영역(1210) 내인 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자의 등급을 상위 등급 학습자로 결정할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100) 상위 등급 학습자로 결정된 학습자의 학습자 단말(50)에 등급별 학습 서비스를 제공할 수 있다.As another example, the learning
상기 기본 학습 서비스 및 등급별 학습 서비스의 내용 및 과금 정책은 예에 불과하며, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다.The contents and charging policy of the basic learning service and the learning service by grade are merely examples, and the embodiment of the present invention is not limited thereto.
도 13은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 학습자 등급 기반의 학습 서비스 제공 방법의 순서도이다. 이하, 도 13을 참조하여, 학습자 등급 기반의 학습 서비스 제공 방법을 다시 한번 설명한다. 각 단계는 학습 서비스 제공 장치(100)에 의해 수행된다.13 is a flowchart of a method of providing a learning service based on learner grades according to another embodiment of the present invention. Hereinafter, a method of providing a learning service based on learner grades will be described again with reference to FIG. 13 . Each step is performed by the learning
도 13을 참조하면, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)의 학습 서비스 접속 위치를 식별할 수 있다(S1301). 이를 위해, 학습 서비스 제공 시스템은 도 12에 예시된 바와 같이 학습자 인증 장치(1200)를 포함할 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 인증 장치(1200)로부터 학습자 단말(50)의 고유 정보를 수신함으로써, 학습자 단말(50)의 접속 위치를 식별할 수 있다.Referring to FIG. 13 , the learning
학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)의 접속 위치가 미리 설정된 영역인지 여부를 판단할 수 있다(S1303). 예를 들어, 미리 설정된 영역은, 학습 서비스가 제공되는 장소로서, 독서실, 학교, 학원 등 교육 시설일 수 있다. 학습 서비스 제공 장치(100)에 상기 교육 시설을 장소 정보가 미리 설정될 수 있다.The learning
상기 판단 결과, 학습자 단말(50)의 접속 위치가 미리 설정된 영역이 아닌 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습 서비스에 접속한 학습자 단말(50)의 학습자의 등급이 기본 등급인지 상위 등급인지 판단할 수 있다. 즉, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자가 등급별 학습 서비스 대상자인지 판단할 수 있다(S1305).As a result of the determination, if the access location of the
학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자가 기본 등급의 학습자로 판단되면, 학습자 단말(50)에 기본 학습 서비스를 제공할 수 있다(S1307).When it is determined that the learner is a learner of the basic level, the learning
반면, 단계(S1303)에서 학습자 단말(50)의 접속 위치가 미리 설정된 영역 내로 판단된 경우, 또는 단계(S1305)에서 학습자의 등급이 상위 등급으로 판단된 경우, 학습 서비스 제공 장치(100)는 학습자 단말(50)에 학습자의 등급에 맞춰, 등급별 학습 서비스를 제공할 수 있다(S1309).On the other hand, when it is determined in step S1303 that the access location of the
지금까지 첨부된 도면을 참조하여 설명된 본 발명의 실시예에 따른 방법들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현된 컴퓨터프로그램의 실행에 의하여 수행될 수 있다. 상기 컴퓨터프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 제1 컴퓨팅 장치로부터 제2 컴퓨팅 장치에 송신되어 상기 제2 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 제2 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다. 상기 제1 컴퓨팅 장치 및 상기 제2 컴퓨팅 장치는, 서버 장치, 데스크탑 PC와 같은 고정식 컴퓨팅 장치, 노트북, 스마트폰, 태블릿 피씨와 같은 모바일 컴퓨팅 장치를 모두 포함한다.The methods according to the embodiments of the present invention described with reference to the accompanying drawings so far may be performed by executing a computer program embodied in computer-readable code. The computer program may be transmitted from the first computing device to the second computing device through a network such as the Internet and installed in the second computing device, thereby being used in the second computing device. The first computing device and the second computing device include all of a server device, a stationary computing device such as a desktop PC, and a mobile computing device such as a notebook computer, a smartphone, and a tablet PC.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although the embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can realize that the present invention can be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
Claims (3)
학습자 단말로부터 이미지를 수신하는 단계;
합성곱 신경망 모델을 이용하여, 상기 수신된 이미지에 대한 OCR 처리를 수행하는 단계;
상기 OCR 처리에 의해, 상기 수신된 이미지 상의 전체 픽셀을 분석하고, 각각의 픽셀에 대한 특징 정보를 추출하는 단계;
상기 합성곱 신경망 모델을 통해 미리 학습된 정보를 기초로, 상기 추출된 각각 픽셀의 특징 정보로부터, 상기 각각의 픽셀이 구성하는 문자 또는 수식을 예측하는 단계;
상기 예측이 수행됨에 따라, 상기 이미지 상의 문자와 수식을 각각 인식함으로써, 검색 요청 문제를 식별하는 단계;
상기 식별된 검색 요청 문제에 포함된 문자를 구성요소 단위로 분리하는 단계;
상기 식별된 검색 요청 문제에 포함된 수식 내의 수식 기호를 추출하는 단계;
상기 구성요소 단위로 분리된 문자 및 상기 추출된 수식 기호를 기초로, 미리 저장된 검색 대상 문제를 필터링하는 단계;
상기 필터링된 검색 대상 문제에 대한 유사도를 판단하는 단계;
상기 판단된 유사도를 기초로, 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제를 추출하는 단계;
상기 추출된 문제에 대한 제1 메타데이터 및 상기 검색 대상 문제에 대한 제2 메타데이터를 비교하는 단계;
상기 비교 결과를 기초로, 상기 검색 대상 문제 중, 상기 검색 요청 문제와 미리 설정된 관련도 기준 이상의 관련도를 갖는 관련 문제를 추출하는 단계;
상기 추출된 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제 및 상기 추출된 관련 문제 중 적어도 하나를 포함하는 학습 컨텐츠를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 학습 컨텐츠를 상기 학습자의 단말에 송신하는 단계를 포함하는,
학습 컨텐츠 생성 방법.A method performed by a learning content generating device, comprising:
Receiving an image from a learner terminal;
performing OCR processing on the received image using a convolutional neural network model;
analyzing all pixels on the received image by the OCR processing, and extracting feature information for each pixel;
predicting a character or a formula constituting each pixel from the extracted feature information of each pixel based on information previously learned through the convolutional neural network model;
as the prediction is performed, identifying a search request problem by recognizing each character and expression on the image;
separating the characters included in the identified search request problem into component units;
extracting a modifier symbol in a formula included in the identified search request problem;
filtering pre-stored search target problems based on the characters separated into the component units and the extracted modifier symbols;
determining a degree of similarity to the filtered search target problem;
extracting a problem having a similarity greater than or equal to a preset similarity criterion based on the determined similarity;
comparing first metadata for the extracted problem and second metadata for the search target problem;
extracting, from among the search target problems, a related problem having a degree of relevance higher than or equal to a preset relevance criterion to the search request problem, based on the comparison result;
generating learning content including at least one of a problem having a similarity greater than or equal to the extracted preset similarity criterion and the extracted related problem; and
Comprising the step of transmitting the generated learning content to the terminal of the learner,
How to create learning content.
상기 추출된 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제의 메타데이터 상의 난이도를 식별하는 단계를 포함하고,
상기 학습 컨텐츠를 생성하는 단계는,
상기 식별된 난이도를 기초로, 상기 검색 요청 문제를 송신한 상기 학습자 단말의 학습자 학습수준을 판단하는 단계; 및
상시 판단된 학습수준을 기초로, 상기 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제 및 상기 관련 문제를 포함하는 학습 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함하는,
학습 컨텐츠 생성 방법. The method of claim 1, wherein the step of extracting a problem having a similarity greater than or equal to a preset similarity criterion comprises:
Including the step of identifying the difficulty in the metadata of the problem having a similarity greater than or equal to the extracted preset similarity criterion,
The step of generating the learning content,
determining a learner learning level of the learner terminal that has transmitted the search request problem based on the identified difficulty level; and
On the basis of the always determined learning level, generating learning content including a problem having a similarity greater than or equal to the preset similarity criterion and the related problem,
How to create learning content.
상시 판단된 학습수준을 기초로, 상기 미리 설정된 유사도 기준 이상의 유사도를 갖는 문제 및 상기 관련 문제를 포함하는 학습 컨텐츠를 생성하는 단계는,
상기 단원 카테고리, 난이도 및 풀이 방법 중 적어도 하나를 기준으로 학습 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함하는,
학습 컨텐츠 생성 방법.The method according to claim 2, wherein the problem and the related problem having a similarity greater than or equal to the preset similarity criterion each have metadata including at least one parameter of a unit category, a difficulty level, and a solution method,
The step of generating learning content including a problem having a similarity greater than or equal to the preset similarity criterion and the related problem based on the always determined learning level,
Including the step of generating learning content based on at least one of the unit category, difficulty and solving method,
How to create learning content.
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