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학습코스 자동 생성 시스템이 콘텐츠 공유 환경에 산재되어 있는 비정형화된 콘텐츠들 중 지식을 가진 콘텐츠를 선별하는 단계;상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 콘텐츠 공유 환경에서 사용자로부터 콘텐츠를 선택한 순서를 의미하는 콘텐츠 선택 정보를 입력받는 단계;상기 학습코스 자동 생성 시스템이 확률처리 모델과 상기 콘텐츠 선택 정보를 이용하여 학습코스 모델을 생성하는 단계; 및상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 생성된 학습코스 모델을 이용하여 상기 사용자 맞춤형 학습코스를 상기 선별된 콘텐츠를 대상으로 생성하는 단계를 포함하고,상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 지식을 가진 콘텐츠를 선별하는 단계는,상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 콘텐츠 공유 환경에 산재되어 있는 비정형화된 콘텐츠들 중 지식을 가진 콘텐츠들을 기설정된 카테고리에 따라 분류하는 단계;상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 분류된 콘텐츠들을 순위, 리뷰수, 댓글 수, 제작된 시간, 최종 접속 시간 중 적어도 하나를 이용하여 등급을 계산하는 단계;상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 순위, 리뷰수, 댓글 수, 제작된 시간, 최종 접속 시간 각각의 항목에 대해 서로 다른 가중치를 부여하고, 상기 가중치가 부여된 각각의 항목들의 총합을 이용하여 상기 콘텐츠의 등급을 계산하는 단계; 및상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 계산된 콘텐츠의 등급이 기설정된 기준값 이상인 콘텐츠들을 코스 후보로 설정하고, 상기 설정된 코스 후보들을 저장하는 단계;를 포함하고, 상기 학습코스 자동 생성 시스템이 상기 맞춤형 학습 코스 생성 시 상기 저장된 코스 후보들을 이용하는 학습코스 자동 생성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 지식을 가진 데이터를 선별하는 단계는,상기 콘텐츠 공유 환경에서 각각의 콘텐츠들을 기설정된 카테고리에 따라 분류하는 단계;상기 각각의 콘텐츠들에 순위, 리뷰 수, 댓글 수, 제작된 시간, 최종 접속 시간 중 적어도 하나 이상을 이용하여 등급을 계산하는 단계; 및상기 각각의 콘텐츠들의 등급이 기설정된 기준값 이상인 콘텐츠들을 선택하여 코스 후보로 설정하고 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 콘텐츠 선택 정보를 입력받는 단계는,상기 사용자가 상기 콘텐츠 공유 환경에서 이전에 선택했던 콘텐츠들의 순서를 추출하여 입력받거나, 상기 사용자가 현재 선택한 콘텐츠들의 순서를 입력받는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 학습코스 모델을 생성하는 단계는,상기 확률처리 모델로 상태 천이 확률 행렬과 관측 모델 확률 행렬 및 초기 상태 확률 행렬을 포함하는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 사용하는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 방법
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제 4 항에 있어서,상기 학습코스 모델을 생성하는 단계는,상기 은닉 마르코프 모델과 상기 콘텐츠 선택 정보를 이용하여 상태열을 찾는 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)으로 상기 학습코스 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 사용자 맞춤형 학습코스를 생성하는 단계는,특정 사용자로부터 특정 사용자 선택 정보를 입력받아 학습코스 모델을 생성하고, 상기 특정 사용자 선택 정보를 이용하여 생성된 학습코스를 다른 사용자에게 추천하는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 방법
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제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
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콘텐츠 공유 환경에서 지식을 가진 콘텐츠를 선별하는 전처리부;상기 콘텐츠 공유 환경에서 사용자로부터 콘텐츠를 선택한 순서를 의미하는 콘텐츠 선택 정보를 입력받는 입력부;확률처리 모델과 상기 콘텐츠 선택 정보를 이용하여 학습코스 모델을 생성하는 모델링부; 및상기 모델링부에서 생성된 학습코스 모델을 이용하여 상기 사용자 맞춤형 학습코스를 상기 전처리부에서 선별된 콘텐츠를 대상으로 생성하는 학습코스 생성부를 포함하고, 상기 전처리부는 상기 지식을 가진 콘텐츠를 선별하기 위해, 상기 콘텐츠 공유 환경에 산재되어 있는 비정형화된 콘텐츠들 중 지식을 가진 콘텐츠들을 기설정된 카테고리에 따라 분류하고, 상기 분류된 콘텐츠들을 순위, 리뷰수, 댓글 수, 제작된 시간, 최종 접속 시간 중 적어도 하나를 이용하여 등급을 계산하며, 상기 순위, 리뷰수, 댓글 수, 제작된 시간, 최종 접속 시간 각각의 항목에 대해 서로 다른 가중치를 부여하고, 상기 가중치가 부여된 각각의 항목들의 총합을 이용하여 상기 콘텐츠의 등급을 계산하고, 상기 계산된 콘텐츠의 등급이 기설정된 기준값 이상인 콘텐츠들을 코스 후보로 설정하고, 상기 설정된 코스 후보들을 저장하며,상기 학습코스 생성부는 상기 맞춤형 학습 코스 생성 시 상기 저장된 코스 후보들을 이용하는 학습코스 자동 생성 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 모델링부는,상기 확률처리 모델로 상태 천이 확률 행렬과 관측 모델 확률 행렬 및 초기 상태 확률 행렬을 포함하는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 사용하는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 모델링부는,상기 은닉 마르코프 모델과 상기 콘텐츠 선택 정보를 이용하여 상태열을 찾는 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)으로 상기 학습코스 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 학습코스 자동 생성 시스템
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