맞춤기술찾기

이전대상기술

머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2021009503
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 온라인 학습진단 능력검사에 있어서 주관식 문제에 대해 학습자가 입력한 답안 텍스트를 머신러닝 기술을 이용하여 문장 유사도 측정과 문장 감정 분류를 산출하여 채점결과를 도출하는 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06F 40/205 (2020.01.01) G06F 40/30 (2020.01.01)
CPC G06Q 50/20(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06F 40/205(2013.01) G06F 40/30(2013.01)
출원번호/일자 1020190177432 (2019.12.30)
출원인 부산대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0084915 (2021.07.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 6

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 문혁준 부산 금정구
2 이찬영 부산 금정구
3 송민수 부산 금정구
4 김대현 부산 금정구
5 이승엽 경남 밀양시
6 육동철 부산 금정구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김종석 대한민국 부산광역시 해운대구 센텀중앙로 ** 우동, 에이스하이테크** **층 ****호(브릿지특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1352805-31
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
온라인 학습진단 능력검사 시 문제를 제공하고, 답안을 입력받으면 채점결과를 출력하는 학습진단 능력검사 페이지; 및머신러닝 기술기반으로 상기 답안을 분석하고, 채점결과를 도출하는 머신러닝 서버부;를 포함하는 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템
2 2
제 1항에 있어서,상기 머신러닝 서버부는,답안 내 텍스트를 수집하여 수치화하고, 상기 수치화된 텍스트를 벡터로 변환하는 주관식 답안 자동 채점부;상기 학습진단 능력검사 페이지로부터 전송받은 답안을 저장하는 주관식 답안 저장부; 및상기 머신러닝 서버부로부터 도출된 채점결과를 저장하는 채점결과 저장부;를 포함하는 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템
3 3
제 2항에 있어서,상기 답안 자동 채점부는,상기 벡터로 변환된 텍스트의 거리를 계산하고, 기 저장된 평가 모델의 벡터 거리값과 상기 벡터 거리값을 비교하여 텍스트 유사도를 측정하는 텍스트 유사도 측정부; 및상기 수집된 텍스트를 긍정 또는 부정으로 2가지 분류 기준에 따라 기본 채점하고, 기 저장된 감정 단어와 학습자의 답안 텍스트를 비교하여 분노, 고독, 또는 공포를 표현한 단어에는 가산점을 합산하는 텍스트 감정 분류부;를 포함하는 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템
4 4
제 3항에 있어서,상기 텍스트 유사도 측정부는,벡터로 변환된 텍스트의 방향을 계산하고, 기 저장된 평가 모델의 벡터 방향값과 상기 벡터 방향값을 비교하여 텍스트 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 시스템
5 5
온라인 학습진단 능력검사 시 입력된 답안에서 텍스트가 수집되는 텍스트 수집단계;상기 텍스트가 수치화되고, 상기 수치화된 텍스트가 벡터로 변환되는 텍스트 전처리 단계;상기 텍스트가 정확도가 낮고 손실률이 높은 텍스트일 경우 머신러닝 기술을 기반으로 채점모델이 학습되고, 상기 채점모델의 오버피팅 유무를 확인하여 상기 채점모델이 최적화되는 채점모델 훈련단계; 상기 채점모델과 상기 벡터로 변환된 텍스트가 비교되어 텍스트의 유사도가 측정되고, 기 저장된 감정단어와 상기 텍스트가 비교되어 감정이 분류되는 채점모델 평가단계; 및상기 최적화된 채점모델을 저장하고, 상기 채점모델 평가단계로부터 도출된 상기 채점결과를 저장하는 채점모델 저장단계;를 포함하는 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 방법
6 6
제 4항에 있어서,상기 채점모델 평가단계는,벡터 방향값이 완전히 동일한 경우에는 1, 벡터 방향값이 반대일 경우 -1을 도출하고, 텍스트 유사도는 -1 이상 1이하의 범위를 갖고, 상기 텍스트의 벡터 방향값이 1에 가까울수록 유사도가 높다고 산출하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기술을 이용한 온라인 학습진단 주관식 자동 채점 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 부산대학교산학협력단 SW전문인력역량강화(R&D) SW중심대학(부산대)