초록 ▼

온라인 쌍방향 실시간 영어 스피킹 강의 플랫폼 서비스 제공 시스템이 제공되며, 수업을 선택하고 수업 내 인터넷 강의를 수강한 후, 인터넷 강의를 기반으로 기 설정된 시간에 양방향의 라이브 클래스를 진행하며, 과제를 제출하고 첨삭을 받는 사용자 단말, 수업을 담당하는 교수자로 지정되고, 수업의 라이브 클래스를 기 설정된 시간에 진행할 때 사용자 단말과 연결되며, 사용자 단말의 과제에 첨삭한 결과를 업로드하는 교수자 단말 및 적어도 하나의 수업에 인터넷 강의, 라이브 클래스 및 교수자 단말을 지정하여 등록하는 구축부, 사용자 단말에서

온라인 쌍방향 실시간 영어 스피킹 강의 플랫폼 서비스 제공 시스템이 제공되며, 수업을 선택하고 수업 내 인터넷 강의를 수강한 후, 인터넷 강의를 기반으로 기 설정된 시간에 양방향의 라이브 클래스를 진행하며, 과제를 제출하고 첨삭을 받는 사용자 단말, 수업을 담당하는 교수자로 지정되고, 수업의 라이브 클래스를 기 설정된 시간에 진행할 때 사용자 단말과 연결되며, 사용자 단말의 과제에 첨삭한 결과를 업로드하는 교수자 단말 및 적어도 하나의 수업에 인터넷 강의, 라이브 클래스 및 교수자 단말을 지정하여 등록하는 구축부, 사용자 단말에서 수업을 선택하는 경우 인터넷 강의로의 엑세스권을 부여하는 부여부, 수업의 라이브 클래스 시간인 경우 사용자 단말과 교수자 단말 간 온라인으로 양방향 및 실시간 연결이 되도록 하는 연결부, 사용자 단말에서 과제를 제출한 경우 교수자 단말로 전달하여 첨삭을 요청하는 첨삭관리부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버를 포함한다.

대표청구항 ▼

수업을 선택하고 상기 수업 내 인터넷 강의를 수강한 후, 상기 인터넷 강의를 기반으로 기 설정된 시간에 양방향의 라이브 클래스를 진행하며, 과제를 제출하고 첨삭을 받는 사용자 단말;상기 수업을 담당하는 교수자로 지정되고, 상기 수업의 라이브 클래스를 기 설정된 시간에 진행할 때 상기 사용자 단말과 연결되며, 상기 사용자 단말의 과제에 첨삭한 결과를 업로드하는 교수자 단말; 및적어도 하나의 수업에 인터넷 강의, 라이브 클래스 및 교수자 단말을 지정하여 등록하는 구축부, 상기 사용자 단말에서 수업을 선택하는 경우 인터넷 강의로의 엑세스

수업을 선택하고 상기 수업 내 인터넷 강의를 수강한 후, 상기 인터넷 강의를 기반으로 기 설정된 시간에 양방향의 라이브 클래스를 진행하며, 과제를 제출하고 첨삭을 받는 사용자 단말;상기 수업을 담당하는 교수자로 지정되고, 상기 수업의 라이브 클래스를 기 설정된 시간에 진행할 때 상기 사용자 단말과 연결되며, 상기 사용자 단말의 과제에 첨삭한 결과를 업로드하는 교수자 단말; 및적어도 하나의 수업에 인터넷 강의, 라이브 클래스 및 교수자 단말을 지정하여 등록하는 구축부, 상기 사용자 단말에서 수업을 선택하는 경우 인터넷 강의로의 엑세스권을 부여하는 부여부, 상기 수업의 라이브 클래스 시간인 경우 상기 사용자 단말과 상기 교수자 단말 간 온라인으로 양방향 및 실시간 연결이 되도록 하는 연결부, 상기 사용자 단말에서 과제를 제출한 경우 상기 교수자 단말로 전달하여 첨삭을 요청하는 첨삭관리부를 포함하는 플랫폼 서비스 제공 서버;를 포함하고,상기 사용자 단말은 복수의 주체에 귀속된 복수의 사용자 단말이고,상기 플랫폼 서비스 제공 서버는,상기 복수의 사용자 단말과 상기 교수자 단말 간에 온라인으로 실시간 및 양방향으로 화상 연결되는 수업인 상기 라이브 클래스로 연결이 된 상태에서, 여러명의 사용자가 함께 하는 줌(Zoom) 수업에서 영어표현을 익히기 위한 음성발화의 수행시 교수자가 따라하지 않는 자의 파악이 쉽도록, 각 사용자 단말의 마이크를 통하여 수집되는 음성발화를 확인하여 마이크에 소리가 입력되고 있는지를 체크하고, 소리가 입력되고 있으면 입력되는 소리가 영어표현에 대응하는 음성발화인지의 여부를 체크함으로써, 상기 복수의 사용자 단말 중 마이크에 입력되는 음성이 없거나 다른 복수의 사용자 단말의 음성발화 내 텍스트와 다른 텍스트를 음성발화하는 경우를 추출하여 상기 교수자 단말로 전달하는 음성발화확인부; 및적어도 하나의 스피킹 시험에 기 설정된 빈도 이상으로 출제되는 영어표현(Expression)을 영어 템플릿(Template)으로 제공하고, 상기 사용자 단말에서 상기 과제를 제출할 때 상기 영어 템플릿의 암기 또는 상기 영어 템플릿을 이용하는 영어 스피킹을 녹음한 녹음본을 업로드하는 템플릿암기부를 더 포함하고,상기 음성발화확인부는,화상회의 플랫폼인 줌의 사용 없이 플랫폼의 구축시 지연이 없도록 각 사용자 단말의 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 고려하고, 송신단(End)에 맞는 스트리밍이 가능하도록 설정하고,송신단이 다수의 인코딩율로 실시간 비디오를 인코딩하고, 인코딩된 프레임을 세그먼트 단위(Group of Pictures, GoP)로 미디어 서버에 전송하는 구조를 이용하되,수신단의 ABR 스트리밍과 호환되기 위해, 각 세그먼트의 처음 프레임이 키 프레임으로 인코딩하도록 하고, 미디어 서버가 세그먼트 버퍼에 세크먼트를 저장하여 수신단 요청시 전달하도록 하고, 목표 지연시간 이상으로 세그먼트가 저장되면 저지연 전송을 위해 미디어 서버가 이전 세그먼트를 누락시키도록 함으로써 상기 구조를 통해 트랜스코딩 없는 저지연 전송이 가능하도록 하고,추가로 시스템상에서 미디어 서버가 인코딩을 수행하여 비디오 품질을 최대화하기 위한 최적화 인코딩율을 계산하도록 하되, 상기 계산을 위해 미디어 서버가 수신단으로부터 수집한 가용 전송량을 추정하도록 하고, K-Means 클러스터링을 통해 추정된 가용 전송량을 인코딩율 개수만큼 클러스터링하도록 하고, 그룹별로 가용 전송량의 최솟값을 인코딩율로 결정함으로써 상기 인코딩율의 설정이 이루어지도록 하고,상기 템플릿암기부는,상기 영어 템플릿의 제공시, 어휘력의 확장을 위해 문맥(Context)을 유지한 채 유사한 단어를 추천해 주고,영어를 쓰거나 말할 때 필요한 산출적 어휘지식 중에서 능동적으로 단어를 떠올려 사용할 수 있는 자유산출적 어휘지식과 관련하여, 사용자의 과제의 녹음본 또는 영어 회화 데이터를 분석함으로써 파악된 사용자의 자유산출적 어휘지식을 고려하여, 사용자의 산출적 어휘지식을 확장시키기 위한 단어 추천 방법을 제공하되,상기 단어 추천 방법으로서, 사용자별 맞춤단어를 추천하기 위해 사용자의 반복적인 표현을 대체할 수 있는 다른 표현을 추천해주는 대체 추천과, 대화 주제에 대한 의미적 확장을 돕기 위해 대화 주제에 관련된 표현을 추천해주는 확장 추천을 제공하고,상기 대체 추천의 제공을 위해,사용자의 대화 데이터를 분석하기 전에, 어휘 대체 모델을 통한 음성 인식 결과로 나온 사용자의 대화문의 인식률이 높아지도록 BERT를 기반으로 한 유창성 검사 모델(Disfluency Detection)을 통해 화자가 잘못 발화한 내용을 교정해 주고, 이후 사용된 단어들의 빈도수를 기준으로 자주 사용된 단어들을 추출하고, 이후 화상영어 플랫폼을 통한 과거 일대일 수업들에서 사용자의 산출적 어휘지식으로서 사용자가 사용한 단어를 추출하고, 현재 세션의 대화 데이터를 기반으로 산출적 어휘지식의 범위를 업데이트하고, 추출한 단어 리스트 중 사용자의 이전 추천 데이터에 해당되는 단어들을 제외시킨 후, 주어진 문장에서 문장의 문맥을 유지한 채 특정 단어를 대체할 수 있는 단어의 생성이 가능한 상기 어휘 대체(Lexical Substitution) 모델을 사용하여 대체가능한 동의어들을 찾으며,문맥과 목표 단어를 동시에 고려한 대체어를 얻기 위해, 빈칸에 알맞은 모든 단어를 추측하는 빈칸채우기(Fill-in-the-Blank) 모델이 아닌 상기 어휘 대체 모델을 이용하고, 상기 어휘 대체 모델로서 대화 문맥 데이터와 대체하고자 하는 목표 단어의 위치를 인풋으로 넣으면 대체 가능한 후보 단어들의 확률을 리스트 형태로 제공하는 XLNet을 기반으로 한 어휘 대체모델을 이용하고, 상기 XLNet을 기반으로 한 어휘 대체모델을 이용함으로써, 대체하고자 하는 각 단어마다 후보 단어들을 10 개씩 구한 뒤, 대체가능 확률의 우선순위를 고려하여 추천단어를 추출하고, 상기 추출된 단어를 산출적 어휘지식의 포함여부, 단어의 난이도, 및 문맥과 목표를 동시에 고려했는지의 여부를 고려하여 필터링시키고,상기 확장 추천의 제공을 위해,음성인식 결과를 후처리 한 뒤, 대화 주제 추출(Topic Extraction)이 가능한 MonkeyLearn API를 이용하여 대화 기록 데이터에서 하나의 주제를 추출하고, 이후 대화 도중 사용된 단어들을 사용 빈도 순으로 나열한 후 이전에 찾은 주제와 관련있는 단어인 대화의 키워드를 가려내고, 상기 대화의 키워드를 가려낼 때 각 단어를 벡터로 표현하는 벡터 공간 모델을 사용하여 단어간의 유사도 또는 관련성을 파악하고, 가려내진 키워드마다 입력된 단어에 대해 유사한 유사 단어들을 추출하고, 이후 추출된 유사 단어들 중 사용자의 어휘 수준과 유사 난이도의 단어들을 추출하여 사용자별로 제시되도록 하고,상기 대체 추천과 상기 확장 추천을 포함한 단어 추천 방법의 제공시, 추천되는 단어가 문맥에 맞지 않는 오류의 발생을 고려하여, 상위 N 개의 단어를 추출한 이후에 검색엔진을 통하여 재차 문장의 검색을 수행하고 검색결과가 존재하는지의 여부를 확인하는 과정을 수행하는 것인, 온라인 양방향 실시간 영어 스피킹 강의 플랫폼 서비스 제공 시스템.