[논문]웹 콘텐츠를 활용한 학습용 타자 연습 어플리케이션의 설계와 구현

김채원; 황소영

doi:10.9717/kmms.2021.24.12.1663

웹 콘텐츠를 활용한 학습용 타자 연습 어플리케이션의 설계와 구현
Design and Implementation of Typing Practice Application for Learning Using Web Contents 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.24 no.12, 2021년, pp.1663 - 1672

김채원 (Dept. of Software, Catholic University of Pusan) , 황소영 (Dept. of Software, Catholic University of Pusan)

Abstract ▼ AI-Helper

There are various typing practice applications. In addition, research cases on learning applications that support typing practice have been reported. These services are usually provided in a way that utilizes their own built-in text. Learners collect various contents through web services and use them a lot for learning. Therefore, this paper proposes a learning application to increase the learning effect by collecting vast amounts of web content and applying it to typing practice. The proposed application is implemented using Tkinter, a GUI module of Python. BeautifulSoup module of Python is used to extract information from the web. In order to process the extracted data, the NLTK module, which is an English data preprocessor, and the KoNLPy module, which is a Korean language processing module, are used. The operation of the proposed function is verified in the implementation and experimental results.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Functional architecture of the proposed application.
그림 Fig. 2. Main screen shot of the proposed application.
그림 Fig. 3. Screen shot of settings menu.
그림 Fig. 4. Screen shot of settings menu in normal mode.
그림 Fig. 5. Help function in settings menu.
그림 Fig. 6. Screen shot of bookmark editing.
그림 Fig. 7. Screen shot of typing practice function in normal mode.
그림 Fig. 8. Screen shot of typing practice function in highlight mode.
그림 Fig. 9. Screen shot of typing practice in case that there is no typo.
그림 Fig. 10. Screen shot of typing practice in case that there are some typos.
그림 Fig. 11. Screen shot of direct importing function menu.
그림 Fig. 12. Screen shot of storing new text in direct importing function.
그림 Fig. 13. Screen shot of typing practice in direct importing function.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이들 서비스는 대개 자체 내장되어있는 글을 따라 입력하는 방식, 혹은 사용자가 원하는 글을 불러와타자 연습을 하는 방식이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 타자 연습의 형태를 보다 개선하여 웹에서 추출한 내용을 타자 연습의 콘텐츠로 제공하는 학습어플리케이션을 착안하였다. 학습자들은 대개 웹 서비스를 통해 다양한 콘텐츠를 수집하고 학습에 활용하고 있다.
학습을 보다 효과적이고 흥미롭게 수행하기 위한 방법들도 다양하게 제시되고 있다. 본 논문에서 눈으로 보는 것에서 그쳤을 웹의 자료를 학습에 유용하게 이용하기 위해 웹 콘텐츠를 활용한 학습용 타자 연습어플리케이션을 제안하였다. 현재는 정확한 내용을 추출하기 위해 제한된 사이트의 정보로 한정하고 있지만 원하는 정보를 효과적으로 추출할 수 있도록 기능 개선이 이루어진다면 더 많은 사이트에서 정확하고 필요한 내용만 추출하여 활용할 수 있을 것이다.
그리고 타자 연습 기능과 타자 속도를 활용하여 간단한 게임 기능을 제공한다. 본 논문에서는 이와 같은 일반적인 타자 연습의 형태에서 벗어나 웹에서 추출한 정보를 타자 연습의 콘텐츠로 제공하는 학습용 어플리케이션의 설계와 구현을 제시한다. 또한 학습의 집중도를 높일 수 있는 기능으로 동작에 있어 기본 모드와 하이라이트 모드를 고려하였다.

제안 방법

기존의 타자 연습 서비스는 자체에 내장되어있는 글을 따라 적는 방식, 혹은 사용자가 원하는 글을 불러와 타자 연습을 수행하는 방식으로 제공된다. 그리고 타자 연습 기능과 타자 속도를 활용하여 간단한 게임 기능을 제공한다. 본 논문에서는 이와 같은 일반적인 타자 연습의 형태에서 벗어나 웹에서 추출한 정보를 타자 연습의 콘텐츠로 제공하는 학습용 어플리케이션의 설계와 구현을 제시한다.
본 논문에서는 이와 같은 일반적인 타자 연습의 형태에서 벗어나 웹에서 추출한 정보를 타자 연습의 콘텐츠로 제공하는 학습용 어플리케이션의 설계와 구현을 제시한다. 또한 학습의 집중도를 높일 수 있는 기능으로 동작에 있어 기본 모드와 하이라이트 모드를 고려하였다.
그 자료들을 학습을 위해 사용한다면 간편하고 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹의 정보를 일시적인 검색에 그치지 않고 지속적으로 활용할 수 있도록 타자 연습을 활용한 학습 어플리케이션을 제안한다. 제공하는 주요 기능 구조를 Fig.
하이라이트 모드는 단어에 대한 빈출도를계산해 하이라이트 처리가 되도록 하는 모드이다. 본논문에서는 전체 단어의 개수와 각 단어가 해당 페이지 내에서 얼마나 나왔는지 각 개수를 측정한 값을 비교해 많이 나온 단어를 선별해 내어 하이라이트 표시해주도록 하였다. 하이라이트를 적용할 단어의 개수는 다음과 같은 방법으로 선정하였다.
제안하는 어플리케이션은 파이선(Python)의 GUI 모듈인 Tkinter를 사용하여 PC환경에서 동작하도록 구현하였다. 웹의 정보를 추출하기 위해서 파이선의 BeautifulSoup모듈을 사용하였고 추출된 내용을 처리하기 위해 영어 데이터 전처리기인 NLTK(NaturalLanguageToolkit)모듈과 한글을 처리하기 위한 KoNLPy(PythonpackageforNaturalLanguage Processingof theKoreanlanguage)모듈을 사용하였다. 추출하고자 하는 사이트의 URL입력을 통해 HTML태그를 받아오면 해당 태그에서 불필요한 요소들을 제거한 뒤 텍스트 파일로 저장하고 해당 파일은 각 전처리기를 통해 타자 연습을 할 수 있는 형태로 바뀌게 된다.
추출하고자 하는 사이트의 URL입력을 통해 HTML태그를 받아오면 해당 태그에서 불필요한 요소들을 제거한 뒤 텍스트 파일로 저장하고 해당 파일은 각 전처리기를 통해 타자 연습을 할 수 있는 형태로 바뀌게 된다. 제안하는 어플리케이션은 URL을 입력할 때 마다 각자 원하는 방식에 맞춰 학습할 수 있도록 서비스를 제공한다.
제안하는 어플리케이션은 파이선(Python)의 GUI 모듈인 Tkinter를 사용하여 PC환경에서 동작하도록 구현하였다. 웹의 정보를 추출하기 위해서 파이선의 BeautifulSoup모듈을 사용하였고 추출된 내용을 처리하기 위해 영어 데이터 전처리기인 NLTK(NaturalLanguageToolkit)모듈과 한글을 처리하기 위한 KoNLPy(PythonpackageforNaturalLanguage Processingof theKoreanlanguage)모듈을 사용하였다.

대상 데이터

수식 (1)과 (2)에서 wc_ko_hl은 하이라이트 될 한글 단어 개수, t_wc_hl은 하이라이트 될 전체 단어 개수, wc_ko는 한글 단어 개수, wc_en은 영어 단어 개수, wc_en_hl은 하이라이트 될 영어 단어 개수이다. 하이라이트 될 전체 단어 개수는 전체 페이지 수에 따라 구분하여 20페이지 이하는 30개, 100페이지 이하는 45개, 100페이지 초과는 60개로 임의선정 하였으며 이와 같은 기준으로 하이라이트 할 단어의 비율을 조정하도록 하였다.

이론/모형

제안한 웹 콘텐츠를 활용한 학습용 타자 연습 어플리케이션의 구현 및 실험 결과에 대해 제시한다. 개발환경은 파이선 3.8을 기반으로 관련 패키지를 효율적으로 관리하기 위해 파이참(PyCharm)을 활용하였다. Fig.

성능/효과

기존의 연구 사례와 국내에서 제공되는 타자 연습 서비스에서는 한정된 데이터를 기반으로 타자 연습 및 학습에의 활용이 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 형태를 개선하여 사용자가 검색한 웹 콘텐츠를 추출하여 학습에 활용하게 함으로써 기존의 타자 연습 및 이와 접목한 학습 어플리케이션의 기능 향상을 볼 수 있었다. 세부개선사항으로 하이라이트 모드 동작에서 발견된 일부 오차의 수정과 타자 속도의 계산에 대한 보다 면밀한 측정방안이 요구된다.
본 장에서는 제안한 웹 콘텐츠를 활용한 학습용 타자 연습 어플리케이션의 구현과 실험 결과를 기술하였다. 설계에서 제안한 기능 구조에 따라 개별 기능을 구현하였고 전반적으로 제시한 기능이 동작함을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 기존의 연구 사례와 국내에서 제공되는 타자 연습 서비스에서는 한정된 데이터를 기반으로 타자 연습 및 학습에의 활용이 이루어졌다.

후속연구

현재는 정확한 내용을 추출하기 위해 제한된 사이트의 정보로 한정하고 있지만 원하는 정보를 효과적으로 추출할 수 있도록 기능 개선이 이루어진다면 더 많은 사이트에서 정확하고 필요한 내용만 추출하여 활용할 수 있을 것이다. 또한 학습에 도움이 되는 부가적인 기능을 구현한다면 학습 서비스를 위한 보다 견고한 시스템으로개선시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이러한 형태를 개선하여 사용자가 검색한 웹 콘텐츠를 추출하여 학습에 활용하게 함으로써 기존의 타자 연습 및 이와 접목한 학습 어플리케이션의 기능 향상을 볼 수 있었다. 세부개선사항으로 하이라이트 모드 동작에서 발견된 일부 오차의 수정과 타자 속도의 계산에 대한 보다 면밀한 측정방안이 요구된다.
본 논문에서 눈으로 보는 것에서 그쳤을 웹의 자료를 학습에 유용하게 이용하기 위해 웹 콘텐츠를 활용한 학습용 타자 연습어플리케이션을 제안하였다. 현재는 정확한 내용을 추출하기 위해 제한된 사이트의 정보로 한정하고 있지만 원하는 정보를 효과적으로 추출할 수 있도록 기능 개선이 이루어진다면 더 많은 사이트에서 정확하고 필요한 내용만 추출하여 활용할 수 있을 것이다. 또한 학습에 도움이 되는 부가적인 기능을 구현한다면 학습 서비스를 위한 보다 견고한 시스템으로개선시킬 수 있을 것이다.

참고문헌 (9)

C.N. Lee, Design and Implementation of an English Learning System Supporting Practice in Typing, Master's Thesis of Kyungnam University, 2001.
S.C. Kim and J.T. Han, "Implementation of Korean/English Word Puzzle Game for Typing and Language Learning," Proceeding of the Conference of the Korea Association of Computer Education, pp. 257-262, 2010.
B.J. In, S.M. Jun, S.J. Kim, Y.S. Yook, H.S. Park, and J.T. Kim, "App Development of Typing Practice based on Android OS using Uni-code," Proceeding of the Fall Conference of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, pp. 357-358, 2012.
Y.M. Lim, "The Mouse & Keyboard Control Application based on Smart Phone," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 2, pp. 396-403, 2017.

원문보기 상세보기
Tkinter-Tcl/Tk Python Interface(2021), https://docs.python.org/ko/3/library/tkinter.html (accessed April 28, 2021).
Requests: HTTP for Humans, https://docs.python-requests.org/en/master/ (accessed May 4, 2021).
Beautiful Soup Documentation(2020), https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ bs4/doc (accessed May 4, 2021).
NLTK 3.6.2 documentation(2021), https://www.nltk.org/ (accessed May 12, 2021).
KoNLPy: Korean NLP in Python(2019), https://konlpy.org/en/latest/ (accessed May 12, 2021).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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