KR20240125722A - Learner learning attitude analysis and concentrativeness detecting system in Education Cube and method therefor - Google Patents
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Abstract
본 발명은 개방형 프로토콜인 큐브프로토콜을 제공함으로써, 이러한 큐브프로토콜을 기반으로 학습자 및 교사 간에 메타버스 기반의 온라인 교육이 진행될 수 있는 동시에 이 과정에서 학습자들의 학습태도 및 집중도가 실시간으로 정교하게 측정된 후 교육사업자의 서버에 저장되어 해당 교사, 학습자 및 그 부모 등의 필요에 따라 확인 및 이용될 수 있도록 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템은 큐브 통합운용서버, 교사 단말기, 학습자 단말기, 학습태도/집중도 데이터 검출수단, 학습태도/집중도 분석모듈 및 교육사업자 서버를 포함하여 구성된다.The present invention relates to a system and method for analyzing learner learning attitudes and checking concentration levels in an education cube, which provides an open protocol, Cube Protocol, thereby enabling metaverse-based online education to be conducted between learners and teachers based on the Cube Protocol, and at the same time, in this process, the learning attitudes and concentration levels of learners are precisely measured in real time and then stored in the server of an education provider so that the teachers, learners, and their parents can check and use them as needed. The system for analyzing learner learning attitudes and checking concentration levels in an education cube according to the present invention comprises a Cube integrated operation server, a teacher terminal, a learner terminal, a learning attitude/concentration data detection means, a learning attitude/concentration analysis module, and an education provider server.
Description
본 발명은 메타버스와 같은 3차원 가상 공간에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 개방형 프로토콜인 큐브프로토콜을 제공함으로써, 이러한 큐브프로토콜을 기반으로 학습자 및 교사 간에 메타버스 기반의 온라인 교육이 진행될 수 있는 동시에 이 과정에서 학습자들의 학습태도 및 집중도가 실시간으로 정교하게 측정된 후 교육사업자의 서버에 저장되어 해당 교사, 학습자 및 그 부모 등의 필요에 따라 확인 및 이용될 수 있도록 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for analyzing learner learning attitudes and checking concentration in a three-dimensional virtual space such as a metaverse, and more particularly, to a system and method for analyzing learner learning attitudes and checking concentration in an education cube, which provides an open protocol, the Cube Protocol, so that metaverse-based online education can be conducted between learners and teachers based on the Cube Protocol, and at the same time, in this process, the learners' learning attitudes and concentrations are precisely measured in real time and then stored in the server of an education provider so that the teachers, learners, and their parents can check and use them as needed.
메타버스(metaverse)는 가상을 의미하는 메타(meta)와 세계를 의미하는 유니버스(universe)의 합성어 이고, 일반적으로 알려진 가상현실(VR : Virtual Reality), 증강현실(AR : Augmented Reality), 혼합현실(MR : Mixed Reality), 확장현실(XR : eXtended Reality)이 모두 혼합된 가상환경에 자신을 대신할 아바타(avata)를 이용하여 가상환경에 직접 참여시키는 형태를 메타버스(metaverse)로 정의하고 있으며 메타버스가 운용될 수 있는 영역 또는 범위는 경제, 정치, 사회, 문화 및 교육 분야 등으로 계속 더욱 확장 발전되고 있는 실정이다. The metaverse is a compound word of meta, meaning virtual, and universe, meaning world. It defines the metaverse as a form in which a virtual environment that is a mixture of generally known virtual reality (VR), augmented reality (AR), mixed reality (MR), and extended reality (XR) is used to directly participate in the virtual environment using an avatar that represents oneself. The areas or scope in which the metaverse can be operated are continuously expanding and developing into fields such as economy, politics, society, culture, and education.
또한, 최근의 사회적 거리두기에 의하여 각 개인 간에 직접 대면하기 어려운 환경에서 다양한 사회활동, 교육활동, 경제활동 등을 영위하기 위한 일환으로 메타버스를 이용한 활동의 필요성이 부각되고 있다. 일례로, 공학적 설계와 공정 작업 현장에서 보다 입체적이고 정밀한 작업을 수행할 수 있으며 교육, 헬스케어, 전자상거래, 취미활동 등의 분야로 점차 넓어지고 있다. In addition, the need for activities using the metaverse has been highlighted as part of conducting various social, educational, and economic activities in an environment where it is difficult to meet each other face-to-face due to recent social distancing. For example, it can perform more three-dimensional and precise work in engineering design and process work sites, and is gradually expanding into fields such as education, healthcare, e-commerce, and hobbies.
이에 본 출원인은 메타버스와 같은 3차원 가상 공간을 사용자들이 자신의 단말기나 서버에 용이하게 생성 및 운용할 수 있도록 하고, 이렇게 생성되는 사용자별 3차원 가상공간인 큐브를 기반으로 학습자 및 교사 간의 교육 과정이 보다 입체적으로 진행되는 동시에 이 과정에서 학습자들의 학습태도 및 집중도가 실시간으로 정밀하게 측정되어 추후 이용될 수 있도록 하는 기술로서 본 발명을 제안하게 되었다.Accordingly, the applicant of the present invention proposes a technology that enables users to easily create and operate a three-dimensional virtual space such as a metaverse on their terminals or servers, and allows the educational process between learners and teachers to proceed in a more three-dimensional manner based on the cube, which is a three-dimensional virtual space for each user created in this way, while at the same time allowing the learning attitudes and concentration of learners to be precisely measured in real time and utilized later.
본 발명의 실시 예는 메타버스와 같은 3차원 가상 공간인 큐브를 인터넷 기반으로 학습자, 교사 및 교육사업자들이 개별적으로 생성 및 운용할 수 있도록 하는 개방형 프로토콜인 큐브프로토콜을 제공함으로써, 이러한 큐브프로토콜을 기반으로 학습자 및 교사 간에 메타버스 기반의 온라인 교육이 진행될 수 있는 동시에 이 과정에서 학습자들의 학습태도 및 집중도가 실시간으로 정교하게 측정된 후 교육사업자의 서버에 저장됨에 따라, 해당 측정 데이터들이 교사, 학습자 및 그 부모 등의 필요에 따라 확인 및 이용될 수 있도록 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템 및 그 방법을 제공한다.An embodiment of the present invention provides a cube protocol, which is an open protocol that allows learners, teachers, and educational providers to individually create and operate a cube, which is a three-dimensional virtual space such as a metaverse, on the Internet, thereby enabling metaverse-based online education to be conducted between learners and teachers based on the cube protocol, and at the same time, in this process, the learning attitudes and concentrations of the learners are precisely measured in real time and then stored on the server of the educational provider, so that the measurement data can be confirmed and used according to the needs of teachers, learners, and their parents, thereby providing a system and method for analyzing learner learning attitudes and checking concentration levels in an educational cube.
본 발명의 실시 에에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템은, 3차원 가상공간(이하 “메타버스”) 및 인터넷 기반의 개방형 프로토콜인 dotCube프로토콜(이하 “큐브프로토콜”)을 제공하는 큐브 통합운용서버와, 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교사큐브”)이 형성되며, 상기 교사큐브에서 실행되는 교육 콘텐츠를 기반으로 온라인 강의가 진행되는 교사 단말기와, 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “학습자큐브”)이 형성되며, 상기 교사 단말기의 교사큐브에서 진행되는 교육 콘텐츠에 대해 상기 학습자큐브를 기반으로 학습 기능을 수행하는 학습자 단말기와, 상기 교사 단말기 및 학습자 단말기 중 적어도 하나에 설치되며, 상기 학습자 단말기를 통해 학습 중인 학습자의 학습 태도 및 집중도를 분석 및 점검하기 위한 데이터를 검출하는 학습태도/집중도 데이터 검출수단과, 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단에서 제공되는 데이터를 기반으로 상기 학습자 단말기별 해당 학습자의 학습 태도 및 집중도 측정값을 각각 계산 및 생성하는 학습태도/집중도 분석모듈과, 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교육사업자큐브”)이 형성하며, 상기 학습태도/집중도 분석모듈의 측정값들을 상기 학습자 단말기별 해당 학습자의 식별정보에 따라 매핑하여 저장하는 교육사업자서버를 포함할 수 있다.The system for analyzing and checking the learning attitude of a learner and detecting the concentration level in an education cube according to the embodiment of the present invention comprises: a cube integrated operation server that provides a three-dimensional virtual space (hereinafter “metaverse”) and an internet-based open protocol, dotCube protocol (hereinafter “cube protocol”); a metaverse space (hereinafter “teacher cube”) based on the cube protocol, a teacher terminal in which an online lecture is conducted based on educational content executed in the teacher cube; a learner terminal in which a metaverse space (hereinafter “learner cube”) based on the cube protocol is formed and which performs a learning function based on the learner cube for educational content executed in the teacher cube of the teacher terminal; a learning attitude/concentration data detection means that is installed in at least one of the teacher terminal and the learner terminal and detects data for analyzing and checking the learning attitude and concentration level of a learner learning through the learner terminal; and a learning attitude/concentration data detection means that calculates and generates learning attitude and concentration measurement values of the corresponding learner for each learner terminal based on data provided by the learning attitude/concentration data detection means. The analysis module and the metaverse space (hereinafter referred to as “education provider cube”) based on the above cube protocol are formed, and may include an education provider server that maps and stores the measurement values of the learning attitude/concentration analysis module according to the identification information of each learner terminal.
또한 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단은, 상기 학습자 단말기를 통해 학습 중인 학습자의 시선을 상기 학습자 단말기에 부착된 웹캠을 통해 촬영하면서 촬영된 영상 내 해당 학습자의 시선을 추적하는 기능 또는 상기 학습자 단말기를 통해 학습 중인 학습자와 동일한 움직임을 하도록 상기 교사큐브에 생성된 학습자 아바타의 시선을 상기 교사큐브에 생성된 가상카메라를 통해 추적하는 기능 중 적어도 하나를 기반으로 하는 시선 추적 방식과, 상기 교사큐브 내에서 학습 중인 학습자 아바타들의 자리 이탈 여부를 상기 가상카메라를 통해 추적 및 확인하는 제1 자리 이탈 추적 방식과, 상기 교사큐브에서 학습 중 해당 교사큐브에서 퇴장하는 학습자를 추적 및 확인하는 제2 자리 이탈 추적 방식 중 적어도 하나를 통해 학습자의 학습 태도 및 집중도 분석 및 점검용의 데이터를 검출하는 것일 수 있다.In addition, the learning attitude/concentration data detection means may detect data for analyzing and checking the learning attitude and concentration of the learner through at least one of a gaze tracking method based on at least one of a function for capturing the gaze of a learner learning through the learner terminal through a webcam attached to the learner terminal and tracking the gaze of the learner in the captured image, or a function for tracking the gaze of a learner avatar created in the teacher cube so that it makes the same movement as the learner learning through the learner terminal through a virtual camera created in the teacher cube, a first seat departure tracking method for tracking and confirming through the virtual camera whether learner avatars learning in the teacher cube leave their seats, and a second seat departure tracking method for tracking and confirming a learner leaving the teacher cube during learning in the teacher cube.
또한, 상기 제1 자리 이탈 추적 방식은 상기 시선 추적 방식 중 상기 가상카메라를 통해 이루어지는 학습자 아바타에 대한 시선 추적 방식과 연계되며, 상기 교사큐브 내에 위치한 상기 가상카메라의 화각 및 상기 가상카메라를 기준으로 사전 설정되는 임계 거리를 기준으로 상기 교사큐브 내에 교육 영역이 형성된 후 상기 교육 영역 바깥으로 이동하는 학습자 아바타를 자리 이탈하는 학습자로 검출하는 것일 수 있다.In addition, the first seat departure tracking method may be linked to a gaze tracking method for a learner avatar that is performed through the virtual camera among the gaze tracking methods, and may detect a learner avatar that moves outside the education area after the education area is formed within the teacher cube based on the angle of view of the virtual camera located within the teacher cube and a threshold distance preset based on the virtual camera as a learner leaving the seat.
또한, 상기 교육 영역 및 그 바깥쪽의 비교육 영역 간 경계에 위치하는 학습자 아바타의 경우 해당 학습자 아바타의 신체 중에서 상기 교육 영역에 위치하는 신체 비율이 50% 미만일 시 자리 이탈하는 학습자로 검출하는 것일 수 있다.In addition, for a learner avatar located at the boundary between the above-mentioned education area and the non-educational area outside it, if the body ratio of the learner avatar located in the education area is less than 50%, the learner may be detected as leaving the position.
또한, 상기 학습태도/집중도 분석모듈은 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 통해 검출되는 학습자 아바타의 자리 이탈 횟수 및 자리 이탈 시간을 기준으로 학습 집중도 측정값을 계산하되, 자리 이탈 시간을 기준으로 하는 학습 집중도 측정값의 경우 아래의 식In addition, the learning attitude/concentration analysis module calculates a learning concentration measurement value based on the number of times and time of leaving the seat of the learner avatar detected through the learning attitude/concentration data detection means. In the case of a learning concentration measurement value based on the time of leaving the seat, the following formula is used.
Tc = (Ctt-Tl)/Ctt×100Tc = (Ctt-Tl)/Ctt×100
(Tc : 집중시간, Ctt : 콘텐츠 교육 시간, Tl : 자리이탈시간)(Tc: concentration time, Ctt: content education time, Tl: seat departure time)
을 통해 계산하는 것일 수 있다.It may be calculated through .
또한, 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단은 상기 가상카메라를 통한 학습자 아바타의 얼굴방향 검출부, 시선방향 검출부, 동공방향 검출부를 포함하는 동시에 상기 얼굴방향 검출부의 검출 신호를 토대로 하는 얼굴방향값 획득부와 상기 시선방향 검출부의 검출 신호를 토대로 하는 시선방향값 획득부 및 상기 동공방향 검출부의 검출 신호를 토대로 하는 동공방향값 획득부를 포함하는 것일 수 있다.In addition, the learning attitude/concentration data detection means may include a face direction detection unit, a gaze direction detection unit, and a pupil direction detection unit of a learner avatar through the virtual camera, and may also include a face direction value acquisition unit based on a detection signal of the face direction detection unit, a gaze direction value acquisition unit based on a detection signal of the gaze direction detection unit, and a pupil direction value acquisition unit based on a detection signal of the pupil direction detection unit.
또한, 상기 학습태도/집중도 분석모듈은 상기 얼굴방향값 획득부, 시선방향값 획득부 및 동공방향값 획득부의 값들을 기반으로 아래의 식In addition, the learning attitude/concentration analysis module uses the following equation based on the values of the face direction value acquisition unit, the gaze direction value acquisition unit, and the pupil direction value acquisition unit.
(교사큐브 내 교육화면에 대한 학습자 아바타들의 얼굴 고정 시간/교사큐브 내 교육화면에 대한 학습자 아바타들의 시선 및 동공 응시 시간)(Face fixation time of learner avatars on the educational screen in the teacher cube/Gaze and pupil fixation time of learner avatars on the educational screen in the teacher cube)
에 따라 학습자 아바타의 학습태도 측정값을 계산하는 것일 수 있다.It may be possible to calculate the learning attitude measurement value of the learner avatar according to the following.
그리고 본 발명의 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 방법은, 교사 단말기에 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교사큐브”)이 형성되는 단계와, 학습자 단말기에 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “학습자큐브”)이 형성되는 단계와, 상기 교사 단말기의 교사큐브에서 실행되는 교육 콘텐츠에 대해 상기 학습자 단말기에서 학습을 수행하는 단계와, 상기 교사 단말기에 탑재되는 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 통해 해당 교사큐브 내 교육 콘텐츠를 대상으로 학습을 수행 중인 상기 학습자 단말기별 해당 학습자들의 학습 태도 및 집중도 분석과 점검용 데이터가 검출되는 단계와, 상기 교사 단말기에 탑재되는 학습태도/집중도 분석모듈에서 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단으로부터 제공되는 데이터를 기반으로 상기 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 학습 태도 및 집중도 측정값을 각각 계산 및 생성하는 단계와, 상기 학습태도/집중도 분석모듈의 측정값들이 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교육사업자큐브”)이 형성된 교육사업자서버에 제공되어 저장되되, 상기 학습자 단말기별 해당 학습자의 식별정보에 따라 매핑하여 저장되는 단계를 포함할 수 있다.And the method for analyzing learner learning attitude and checking concentration in an education cube according to an embodiment of the present invention comprises the steps of forming a metaverse space (hereinafter “teacher cube”) based on a cube protocol in a teacher terminal, forming a metaverse space (hereinafter “learner cube”) based on the cube protocol in a learner terminal, performing learning on the learner terminal for educational content executed in the teacher cube of the teacher terminal, detecting data for analyzing and checking the learning attitude and concentration of each learner terminal performing learning for educational content in the teacher cube through a learning attitude/concentration data detection means installed in the teacher terminal, calculating and generating learning attitude and concentration measurement values of each learner terminal (300) based on data provided from the learning attitude/concentration data detection means in a learning attitude/concentration analysis module installed in the teacher terminal, and calculating the measurement values of the learning attitude/concentration analysis module in the metaverse space (hereinafter “education provider cube”) based on the cube protocol formed. It may include a step of being provided and stored on an education provider server, and being mapped and stored according to the identification information of each learner for each learner terminal.
본 발명의 실시 예에 따르면, 메타버스와 같은 3차원 가상 공간인 큐브를 인터넷 기반으로 학습자, 교사 및 교육사업자들이 개별적으로 생성 및 운용할 수 있도록 하는 개방형 프로토콜인 큐브프로토콜이 제공됨으로써, 이러한 큐브프로토콜을 기반으로 학습자 및 교사 간에 메타버스 기반의 온라인 교육이 진행될 수 있는 동시에 이 과정에서 학습자들의 학습태도 및 집중도가 실시간으로 정교하게 측정된 후 교육사업자의 서버에 저장됨에 따라, 해당 측정 데이터들이 교사, 학습자 및 그 부모 등의 필요에 따라 확인 및 이용될 수 있게 된다.According to an embodiment of the present invention, an open protocol called Cube Protocol is provided, which allows learners, teachers, and educational providers to individually create and operate Cube, a three-dimensional virtual space such as a metaverse, on the Internet. Accordingly, online education based on the metaverse can be conducted between learners and teachers based on this Cube Protocol. At the same time, in this process, the learning attitudes and concentration of the learners are precisely measured in real time and then stored on the server of the educational provider. Accordingly, the measurement data can be confirmed and used according to the needs of teachers, learners, and their parents.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템을 개념적으로 예시한 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템을 예시한 블록 구성도
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 예시한 블록 구성도
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 학습태도/집중도 데이터 검출수단의 시선 추적 방식을 통한 데이터 검출 예를 예시한 도면
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 학습태도/집중도 데이터 검출수단의 자리 이탈 추적 방식을 통한 데이터 검출 예를 예시한 도면
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 학습태도/집중도 데이터 검출수단에서의 시선방향 내지 동공방향을 검출하는 과정을 예시한 도면
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 교사 단말기의 교사큐브와 학습태도/집중도 데이터 검출수단 및 학습태도/집중도 분석모듈 간 연계 구성을 개념적으로 예시한 도면
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 통한 데이터 검출의 다른 예를 예시한 도면
도 10은 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 방법을 예시한 플로우챠트Figure 1 is a conceptual diagram illustrating a system for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in an educational cube according to one embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram illustrating a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an educational cube according to one embodiment of the present invention.
Figure 3 is a block diagram illustrating a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention.
Figures 4 and 5 are diagrams illustrating examples of data detection through the eye tracking method of a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a drawing illustrating an example of data detection through a seat departure tracking method of a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a drawing illustrating a process of detecting a gaze direction or pupil direction in a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram conceptually illustrating the linkage configuration between the teacher cube of the teacher terminal, the learning attitude/concentration data detection means, and the learning attitude/concentration analysis module in the learner learning attitude analysis and concentration check detection system in the education cube according to one embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a drawing illustrating another example of data detection through a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention.
Figure 10 is a flow chart illustrating a method for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in the education cube.
이하의 본 발명에 관한 상세한 설명들은 본 발명이 실시될 수 있는 실시 예이고 해당 실시 예의 예시로써 도시된 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 당업자가 본 발명의 실시에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 기재된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다.The following detailed description of the present invention is made with reference to the accompanying drawings, which are examples of embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention, while different from each other, are not necessarily mutually exclusive. For example, specific shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the present invention. Furthermore, it should be understood that the positions or arrangements of individual components within each described embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention.
따라서 후술되는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be limiting, and the scope of the present invention is defined only by the appended claims, along with the full scope equivalents to which such claims are entitled, if properly described. Like reference numerals in the drawings designate the same or similar features throughout the several aspects.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the present invention are selected from the most widely used general terms possible while considering the functions of the present invention, but they may vary depending on the intention of engineers working in the field, precedents, the emergence of new technologies, etc. In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meanings thereof will be described in detail in the description of the relevant invention. Therefore, the terms used in the present invention should be defined based on the meanings of the terms and the overall contents of the present invention, rather than simply the names of the terms.
발명에서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부”, ＂…모듈“ 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When it is said in the invention that a part of the whole “includes” a certain component, this does not exclude other components, but rather may include other components, unless otherwise specifically stated. In addition, terms such as “part,” “module,” etc. described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, and this may be implemented by hardware or software, or by a combination of hardware and software.
도 1 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템 및 그 방법에 대해 설명한다.Referring to FIGS. 1 to 10, a system and method for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in an educational cube according to an embodiment of the present invention are described.
먼저 도 1 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에 대해 설명한다.First, with reference to FIGS. 1 to 9, a learner's learning attitude analysis and concentration check detection system in an educational cube according to one embodiment of the present invention will be described.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템을 개념적으로 예시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템을 예시한 블록 구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 예시한 블록 구성도이다.FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram illustrating a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a block diagram illustrating a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to an embodiment of the present invention.
도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템은 큐브 통합운용서버(100), 교사 단말기(200), 학습자 단말기(300), 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400), 학습태도/집중도 분석모듈(500) 및 교육사업자 서버(600)를 포함하여 구성된다.As described above, the learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention is configured to include a cube integrated operation server (100), a teacher terminal (200), a learner terminal (300), a learning attitude/concentration data detection means (400), a learning attitude/concentration analysis module (500), and an education provider server (600).
큐브 통합운용서버(100)는 3차원 가상공간(이하 “메타버스”) 및 인터넷 기반의 개방형 프로토콜인 dotCube프로토콜(이하 “큐브프로토콜”)을 제공한다.The Cube integrated operation server (100) provides a three-dimensional virtual space (hereinafter “metaverse”) and the dotCube protocol (hereinafter “Cube protocol”), an open protocol based on the Internet.
부연 설명하면, 프로토콜(protocol)은 전산 또는 통신에서 송신측과 수신측이 주고 받는 정보 데이터의 크기와 구조 또는 형식을 규격화하고 어떠한 방식으로 주고 받을 것인가에 대한 사전 약속을 정한 통신규약이다.To elaborate, a protocol is a communication rule that standardizes the size, structure, or format of information data exchanged between the sender and receiver in a computer or communication system and establishes a prior agreement on how to exchange it.
이러한 프로토콜에는 형식을 개방(open)하여 누구나 사용할 수 있도록 공개한 것을 개방형 프로토콜(open protocol)이라 하고, 제한된 범위에서 허용된 일부 사용자 만이 특정 프로토콜을 사용하도록 제한하는 것을 폐쇄형 프로토콜(close protocol)이라고 한다. These protocols are called open protocols when their format is open and available for anyone to use, while those that restrict the use of a specific protocol to a limited number of permitted users are called closed protocols.
컴퓨터 통신 기술 분야에서 개방형 상호 접속 시스템(Open Systems Interconnection/OSI)은 컴퓨터 네트워크 통신을 위한 일종의 가이드 라인이며, 인터넷 통신을 위한 것으로 TCP/IP, HTTP, FTP 등이 대표적이다. In the field of computer communication technology, Open Systems Interconnection (OSI) is a type of guideline for computer network communication, and representative examples for Internet communication include TCP/IP, HTTP, and FTP.
본 실시 예의 상기 큐브프로토콜은 데이터 포맷을 다른 개방형 프로토콜과 다르게 개성있고 운용에 최적화된 상태로 설계한 동시에 누구나 사용할 수 있도록 개방 하였으므로 구분을 위하여 큐브프로토콜로 호칭키로 힌다.The Cube Protocol of the present embodiment is designed to have a unique data format and be optimized for operation, unlike other open protocols, and is open for anyone to use, so it is called Cube Protocol for differentiation.
교사 단말기(200)는 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교사큐브(210)”)이 형성되며, 교사큐브(210)에서 실행되는 교육 콘텐츠를 기반으로 온라인 강의가 진행된다.The teacher terminal (200) forms a metaverse space (hereinafter “teacher cube (210)”) based on the above cube protocol, and online lectures are conducted based on educational content running in the teacher cube (210).
학습자 단말기(300)는 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “학습자큐브(310)”)이 형성되며, 교사 단말기(200)의 교사큐브(210)에서 진행되는 교육 콘텐츠에 대해 학습자큐브(310)를 기반으로 학습 기능을 수행한다.The learner terminal (300) forms a metaverse space (hereinafter “learner cube (310)”) based on the above cube protocol, and performs a learning function based on the learner cube (310) for educational content being conducted in the teacher cube (210) of the teacher terminal (200).
학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)은 교사 단말기(200) 및 학습자 단말기(300) 중 적어도 하나에 설치되며, 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자의 학습 태도 및 집중도를 분석 및 점검하기 위한 데이터를 검출하는 기능을 수행한다. 본 실시 예에서는 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)이 교사 단말기에 설치되는 것을 예로 하였다.The learning attitude/concentration data detection means (400) is installed in at least one of the teacher terminal (200) and the learner terminal (300), and performs the function of detecting data for analyzing and checking the learning attitude and concentration of a learner who is learning through the learner terminal (300). In this embodiment, it is exemplified that the learning attitude/concentration data detection means (400) is installed in the teacher terminal.
학습태도/집중도 분석모듈(500)은 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)에서 제공되는 데이터를 기반으로 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 학습 태도 및 집중도 측정값을 각각 계산 및 생성하는 기능을 수행한다. 그리고 본 실시 예에서는 학습태도/집중도 분석모듈(500)이 교사 단말기(200)에 설치되는 것을 예로 하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.The learning attitude/concentration analysis module (500) performs the function of calculating and generating learning attitude and concentration measurement values of each learner for each learner terminal (300) based on data provided from the learning attitude/concentration data detection means (400). In addition, in this embodiment, the learning attitude/concentration analysis module (500) is installed in the teacher terminal (200) as an example, but the present invention is not limited thereto.
교육사업자서버(600)는 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교육사업자큐브(510)”)이 형성하며, 학습태도/집중도 분석모듈(500)의 측정값들을 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 식별정보에 따라 매핑하여 저장한다.The education provider server (600) forms a metaverse space (hereinafter “education provider cube (510)”) based on the above cube protocol, and stores the measurement values of the learning attitude/concentration analysis module (500) by mapping them to the identification information of the corresponding learner for each learner terminal (300).
그리고 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)은, 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자의 시선을 학습자 단말기(300)에 부착된 웹캠(320)을 통해 촬영하면서 촬영된 영상 내 해당 학습자의 시선을 추적하는 기능 또는 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자와 동일한 움직임을 하도록 교사큐브(210)에 생성된 학습자 아바타의 시선을 교사큐브(210)에 생성된 가상카메라(220)를 통해 추적하는 기능 중 적어도 하나를 기반으로 하는 시선 추적 방식과, 교사큐브(210) 내에서 학습 중인 학습자 아바타들의 자리 이탈 여부를 가상카메라(220)를 통해 추적 및 확인하는 제1 자리 이탈 추적 방식과, 교사큐브(210)에서 학습 중 해당 교사큐브(210)에서 퇴장하는 학습자를 추적 및 확인하는 제2 자리 이탈 추적 방식 중 적어도 하나를 통해 학습자의 학습 태도 및 집중도 분석 및 점검용의 데이터를 검출하는 것일 수 있다.And the learning attitude/concentration data detection means (400) may detect data for analyzing and checking the learning attitude and concentration of the learner through at least one of a gaze tracking method based on at least one of a function for capturing the gaze of a learner learning through a learner terminal (300) by using a webcam (320) attached to the learner terminal (300) and tracking the gaze of the learner in the captured image, or a function for tracking the gaze of a learner avatar created in a teacher cube (210) so that it makes the same movement as the learner learning through the learner terminal (300) through a virtual camera (220) created in the teacher cube (210), a first seat departure tracking method for tracking and confirming whether learner avatars learning in the teacher cube (210) have left their seats through a virtual camera (220), and a second seat departure tracking method for tracking and confirming a learner leaving the teacher cube (210) while learning in the teacher cube (210).
도 4 및 도 5를 참조하면, 도 4는 상술한 시선 추적 방식 중에서 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자의 시선을 학습자 단말기(300)에 부착된 웹캠(320)을 통해 촬영하면서 촬영된 영상 내 해당 학습자의 시선을 추적하는 방식을 예시한 것이고, 도 5는 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자와 동일한 움직임을 하도록 교사큐브(210)에 생성된 학습자 아바타의 시선을 교사큐브(210)에 생성된 가상카메라(220)를 통해 추적하는 방식을 예시한 것이다.Referring to FIGS. 4 and 5, FIG. 4 illustrates an example of a method of tracking the gaze of a learner learning through a learner terminal (300) by capturing the gaze of the learner in the captured image through a webcam (320) attached to the learner terminal (300) among the above-described gaze tracking methods, and FIG. 5 illustrates an example of a method of tracking the gaze of a learner avatar created in a teacher cube (210) so that the learner learning through the learner terminal (300) makes the same movements as the learner, through a virtual camera (220) created in the teacher cube (210).
그리고 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)의 상기 제1 자리 이탈 추적 방식은 상기 시선 추적 방식 중 가상카메라(220)를 통해 이루어지는 학습자 아바타에 대한 시선 추적 방식과 연계되며, 이러한 제1 자리 이탈 추적 방식은 교사 단말기(200)의 교사큐브(210) 내에 위치한 가상카메라(220)의 화각 및 가상카메라(220)를 기준으로 사전 설정되는 임계 거리를 기준으로 교사큐브(210) 내에 교육 영역(211)이 형성된 후 교육 영역(211) 바깥으로 이동하는 학습자 아바타를 자리 이탈하는 학습자로 검출하는 것일 수 있다. And the first seat departure tracking method of the learning attitude/concentration data detection means (400) is linked to the gaze tracking method for a learner avatar that is performed through a virtual camera (220) among the gaze tracking methods, and this first seat departure tracking method may detect a learner avatar that moves outside the education area (211) after the education area (211) is formed in the teacher cube (210) based on the angle of view of the virtual camera (220) located in the teacher cube (210) of the teacher terminal (200) and a threshold distance preset based on the virtual camera (220) as a learner leaving the seat.
또한, 교육 영역(211) 및 그 바깥쪽의 비교육 영역(212) 간 경계에 위치하는 학습자 아바타의 경우 해당 학습자 아바타의 신체 중에서 교육 영역(211)에 위치하는 신체 비율이 50% 미만일 시 자리 이탈하는 학습자로 검출하는 것일 수 있다.In addition, for a learner avatar located at the boundary between an education area (211) and a non-education area (212) outside of it, if the body ratio of the learner avatar located in the education area (211) is less than 50%, the learner may be detected as leaving the position.
도 6은 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)의 상기 제1 자리 이탈 추적 방식 및 제2 자리 이탈 추적 방식을 예시한 도면이다. 이를 참조하여 부연 설명하면, 학습자의 자리 이탈 형태에는 상술한 것처럼 교육콘텐츠 화각 교육 영역으로부터 바깥쪽으로의 자리 이탈 및 다른 큐브로의 이동에 따른 자리 이탈이 있다. 그리고 상술한 교육콘텐츠 화각 교육 영역으로부터 바깥쪽으로의 자리 이탈은 교사큐브 내에서 교육콘텐츠가 실행되는 Object 중앙에 가상카메라 존재하고, 이러한 가상카메라로 부터 임의 거리와 임의 화각 영역안에 있는 교육 공간 영역 계산을 하며, 이러한 교육 공간 영역에서 벗어나는 아바타는 자리 이탈로 체크하게 된다. 또한 상기 교육 공간 영역의 가이드 라인에 존재하는 아바타의 경우 해당 교육 공간 영역 내 아바타 비율을 계산하여 그 계산된 값이 50% 미만 시 자리 이탈로 체크하게 된다.FIG. 6 is a diagram illustrating the first and second seat departure tracking methods of the learning attitude/concentration data detection means (400). Referring to this, for further explanation, the forms of learner seat departure include seat departure from the educational content viewing angle educational area to the outside as described above and seat departure due to movement to another cube. In addition, the seat departure from the educational content viewing angle educational area described above is performed by calculating an educational space area within an arbitrary distance from this virtual camera and an arbitrary viewing angle area in the educational space area, and an avatar that leaves this educational space area is checked as seat departure. In addition, in the case of an avatar that exists in the guide line of the educational space area, the avatar ratio within the corresponding educational space area is calculated, and if the calculated value is less than 50%, it is checked as seat departure.
다시 도 1 내지 도 3으로 돌아가서, 학습태도/집중도 분석모듈(500)은 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)을 통해 검출되는 학습자 아바타의 자리 이탈 횟수 및 자리 이탈 시간을 기준으로 학습 집중도 측정값을 계산하되, 자리 이탈 시간을 기준으로 하는 학습 집중도 측정값의 경우 아래의 식Returning to Figures 1 to 3, the learning attitude/concentration analysis module (500) calculates a learning concentration measurement value based on the number of times and time of leaving the seat of the learner avatar detected by the learning attitude/concentration data detection means (400). In the case of a learning concentration measurement value based on the time of leaving the seat, the following equation is used.
Tc = (Ctt-Tl)/Ctt×100Tc = (Ctt-Tl)/Ctt×100
(Tc : 집중시간, Ctt : 콘텐츠 교육 시간, Tl : 자리이탈시간)(Tc: concentration time, Ctt: content education time, Tl: seat departure time)
을 통해 계산된다.is calculated through .
그리고 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)은 가상카메라(220)를 통한 학습자 아바타의 얼굴방향 검출부(410), 시선방향 검출부(420), 동공방향 검출부(430)를 포함하는 동시에 얼굴방향 검출부(410)의 검출 신호를 토대로 하는 얼굴방향값 획득부(440)와 시선방향 검출부(420)의 검출 신호를 토대로 하는 시선방향값 획득부(450) 및 동공방향 검출부(430)의 검출 신호를 토대로 하는 동공방향값 획득부(460)를 포함한다.And the learning attitude/concentration data detection means (400) includes a face direction detection unit (410), a gaze direction detection unit (420), and a pupil direction detection unit (430) of a learner avatar through a virtual camera (220), and at the same time, a face direction value acquisition unit (440) based on a detection signal of the face direction detection unit (410), a gaze direction value acquisition unit (450) based on a detection signal of the gaze direction detection unit (420), and a pupil direction value acquisition unit (460) based on a detection signal of the pupil direction detection unit (430).
또한, 학습태도/집중도 분석모듈(500)은 얼굴방향값 획득부(440), 시선방향값 획득부(450) 및 동공방향값 획득부(460)의 값들을 기반으로 아래의 식In addition, the learning attitude/concentration analysis module (500) uses the following equation based on the values of the face direction value acquisition unit (440), the gaze direction value acquisition unit (450), and the pupil direction value acquisition unit (460).
(교사큐브 내 교육화면에 대한 학습자 아바타들의 얼굴 고정 시간/교사큐브 내 교육화면에 대한 학습자 아바타들의 시선 및 동공 응시 시간)(Face fixation time of learner avatars on the educational screen in the teacher cube/Gaze and pupil fixation time of learner avatars on the educational screen in the teacher cube)
에 따라 학습자 아바타의 학습태도 측정값을 계산한다.The learning attitude measurement value of the learner avatar is calculated accordingly.
도 7은 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)에서의 시선방향 내지 동공방향을 검출하는 방식을 예시한 것이며, 이를 참조하여 학습태도/집중도 분석모듈(500)의 기능에 대해 부연 설명하면, 프로그램을 통한 아바타 시선 방향으로 VR에 표시되는 영역이나 모바일, PC 화면에 표출되는 영역을 추적 해당 영역에 교육 관련 콘텐츠가 없을 경우 학습에 대한 집중도를 차감한다.Fig. 7 is an example of a method for detecting the direction of gaze or pupil direction in a learning attitude/concentration data detection means (400), and with reference to this, the function of the learning attitude/concentration analysis module (500) is further explained. The area displayed in VR or the area displayed on a mobile or PC screen is tracked in the direction of the avatar's gaze through the program. If there is no educational content in that area, the focus on learning is deducted.
도 8은 교사 단말기의 교사큐브와 학습태도/집중도 데이터 검출수단 및 학습태도/집중도 분석모듈 간 연계 구성을 개념적으로 예시한 도면이다.Figure 8 is a diagram conceptually illustrating the connection configuration between the teacher cube of the teacher terminal, the learning attitude/concentration data detection means, and the learning attitude/concentration analysis module.
그리고 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템에서, 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 통한 데이터 검출의 다른 예를 예시한 도면이다. And FIG. 9 is a drawing exemplifying another example of data detection through a learning attitude/concentration data detection means in a learner learning attitude analysis and concentration check detection system in an education cube according to one embodiment of the present invention.
즉, 학습태도/집중도 데이터 검출수단은 적용영역지정 영역내 시선 추적을 통한 집중도 차감을 하는 방식이 사용될 수 있고, 이를 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.That is, the learning attitude/concentration data detection method can be used to deduct concentration through eye tracking within the designated application area, and this is explained in more detail as follows.
1. 시선추적장치 내장 된 VR 활용1. Use of VR with built-in eye tracking device
- VR기기의 시선추적 기술 활용 안구 위치 추적- Tracking eye position using VR device’s eye tracking technology
- 시스템이 사용자 눈동자 위치를 서로 정확히 일치- The system precisely matches the user's eye positions to each other
- 지정된 적용영역 내 측정 기술 별 시간 체크- Time check by measurement technology within the specified application area
2. 측정 기술2. Measurement technology
-시선고정시간, 응시 빈도, 응시 시간 등의 정보를 밀리 초 단위에서 측정- Measure information such as gaze fixation time, gaze frequency, and gaze duration in milliseconds
- 시선응시시간 : 콘텐츠 대상에 시선을 머문 시간을 의미- Gaze time: refers to the time spent looking at the content object.
3. 적용영역3. Area of application
- 하나의 영역 또는 여러 개로 분할 가능 하다.- Can be divided into one area or multiple areas.
다음은 도 10을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 방법에 대해 설명한다.The following describes a method for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in an educational cube according to an embodiment of the present invention with reference to FIG. 10.
도 10은 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 방법을 예시한 플로우챠트이다.Figure 10 is a flowchart illustrating a method for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in the education cube.
설명에 앞서, 본 실시 예에 따른 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 방법은 도 1 내지 도 9를 참조하여 설명한 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템을 토대로 한 것이다.Before the explanation, the method for analyzing learner learning attitude and detecting concentration check in the education cube according to the present embodiment is based on the system for analyzing learner learning attitude and detecting concentration check in the education cube described with reference to FIGS. 1 to 9.
도시된 바와 같이, 단계(S110)에서, 교사 단말기에 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교사큐브”)이 형성된다.As illustrated, in step S110, a metaverse space (hereinafter “teacher cube”) based on the cube protocol is formed on the teacher terminal.
단계(S120)에서, 학습자 단말기에 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “학습자큐브”)이 형성된다.In step (S120), a metaverse space (hereinafter “learner cube”) based on the cube protocol is formed in the learner terminal.
단계(S130)에서, 상기 교사 단말기의 교사큐브에서 실행되는 교육 콘텐츠에 대해 상기 학습자 단말기에서 학습을 수행한다.In step (S130), learning is performed on the learner terminal for educational content running on the teacher cube of the teacher terminal.
단계(S140)에서, 상기 교사 단말기에 탑재되는 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 통해 해당 교사큐브 내 교육 콘텐츠를 대상으로 학습을 수행 중인 상기 학습자 단말기별 해당 학습자들의 학습 태도 및 집중도 분석과 점검용 데이터가 검출된다.In step (S140), data for analysis and inspection of learning attitudes and concentrations of learners for each learner terminal performing learning on educational content within the teacher cube are detected through a learning attitude/concentration data detection means installed on the teacher terminal.
단계(S150)에서, 상기 교사 단말기에 탑재되는 학습태도/집중도 분석모듈에서 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단으로부터 제공되는 데이터를 기반으로 상기 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 학습 태도 및 집중도 측정값을 각각 계산 및 생성한다.In step (S150), the learning attitude/concentration analysis module installed in the teacher terminal calculates and generates learning attitude and concentration measurement values of each learner for each learner terminal (300) based on data provided from the learning attitude/concentration data detection means.
단계(S160)에서, 상기 학습태도/집중도 분석모듈의 측정값들이 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교육사업자큐브”)이 형성된 교육사업자서버에 제공되어 저장되되, 상기 학습자 단말기별 해당 학습자의 식별정보에 따라 매핑하여 저장된다.In step (S160), the measurement values of the learning attitude/concentration analysis module are provided and stored in the education provider server where the cube protocol-based metaverse space (hereinafter referred to as “education provider cube”) is formed, and are stored by mapping them according to the identification information of the corresponding learner for each learner terminal.
상술한 구성에 의해서, 메타버스와 같은 3차원 가상 공간인 큐브를 인터넷 기반으로 학습자, 교사 및 교육사업자들이 개별적으로 생성 및 운용할 수 있도록 하는 개방형 프로토콜인 큐브프로토콜을 제공하게 되고, 이러한 큐브프로토콜을 기반으로 학습자 및 교사 간에 메타버스 기반의 온라인 교육이 진행될 수 있는 동시에 이 과정에서 학습자들의 학습태도 및 집중도가 실시간으로 정교하게 측정된 후 교육사업자의 서버에 저장됨으로써, 해당 측정 데이터들을 교사, 학습자 및 그 부모 등이 필요에 따라 확인할 수 있게 된다.By the above-described configuration, the Cube Protocol, an open protocol that allows learners, teachers, and educational providers to individually create and operate Cube, a three-dimensional virtual space like the Metaverse, based on the Internet, is provided. Based on this Cube Protocol, online education based on the Metaverse can be conducted between learners and teachers. At the same time, in this process, the learners' learning attitudes and concentration are precisely measured in real time and then stored on the educational provider's server, so that teachers, learners, and their parents can check the corresponding measurement data as needed.
이상과 같이 본 설명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, although this description has been described with specific details such as specific components and limited embodiments and drawings, this has only been provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments, and those with common knowledge in the field to which the present invention pertains can make various modifications and variations from this description.
따라서 본 발명의 사상은 설명된 실시 예에 국한되어 정하여 저서는 안되며, 후술되는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등하거나 등가적인 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the idea of the present invention should not be limited to the described embodiments, and all modifications that are equivalent or equivalent to the claims described below as well as the claims are included in the scope of the idea of the present invention.
100 : 큐브 통합운용서버 200 : 교사 단말기
210 : 교사큐브 211 : 교육 영역
212 : 비교육 영역 220 : 가상카메라
300 : 학습자 단말기 310 : 학습자큐브
320 : 웹캠 400 : 학습태도/집중도 데이터 검출수단
410 : 얼굴방향 검출부 420 : 시선방향 검출부
430 : 동공방향 검출부 440 : 얼굴방향값 획득부
450 : 시선방향값 획득부 460 : 동공방향값 획득부
500 : 학습태도/집중도 분석모듈 600 : 교육사업자 서버
610 : 교육사업자큐브100: Cube Integrated Operation Server 200: Teacher Terminal
210: Teacher Cube 211: Education Area
212: Non-educational Area 220: Virtual Camera
300: Learner terminal 310: Learner cube
320: Webcam 400: Learning attitude/concentration data detection method
410: Face direction detection unit 420: Gaze direction detection unit
430: Pupil direction detection unit 440: Facial direction value acquisition unit
450: Obtaining the gaze direction value 460: Obtaining the pupil direction value
500: Learning attitude/concentration analysis module 600: Education provider server
610: Education Business Cube
Claims (7)
상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교사큐브(210)”)이 형성되며, 상기 교사큐브(210)에서 실행되는 교육 콘텐츠를 기반으로 온라인 강의가 진행되는 교사 단말기(200);
상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “학습자큐브(310)”)이 형성되며, 상기 교사 단말기(200)의 교사큐브(210)에서 진행되는 교육 콘텐츠에 대해 상기 학습자큐브(310)를 기반으로 학습 기능을 수행하는 학습자 단말기(300);
상기 교사 단말기(200) 및 학습자 단말기(300) 중 적어도 하나에 설치되며, 상기 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자의 학습 태도 및 집중도를 분석 및 점검하기 위한 데이터를 검출하는 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400);
상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)에서 제공되는 데이터를 기반으로 상기 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 학습 태도 및 집중도 측정값을 각각 계산 및 생성하는 학습태도/집중도 분석모듈(500); 및
상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교육사업자큐브(610)”)이 형성하며, 상기 학습태도/집중도 분석모듈(500)의 측정값들을 상기 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 식별정보에 따라 매핑하여 저장하는 교육사업자서버(600)를 포함하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템.Cube integrated operation server (100) that provides a three-dimensional virtual space (hereinafter “metaverse”) and dotCube protocol (hereinafter “Cube protocol”), an open protocol based on the Internet;
A metaverse space (hereinafter referred to as “teacher cube (210)”) based on the above cube protocol is formed, and a teacher terminal (200) in which online lectures are conducted based on educational content executed in the teacher cube (210);
A metaverse space (hereinafter referred to as “learner cube (310)”) based on the above cube protocol is formed, and a learner terminal (300) that performs a learning function based on the learner cube (310) for educational content being conducted in the teacher cube (210) of the teacher terminal (200);
A learning attitude/concentration data detection means (400) installed in at least one of the teacher terminal (200) and the learner terminal (300) and detecting data for analyzing and checking the learning attitude and concentration of a learner learning through the learner terminal (300);
A learning attitude/concentration analysis module (500) that calculates and generates learning attitude and concentration measurement values of each learner for each learner terminal (300) based on the data provided by the learning attitude/concentration data detection means (400); and
A system for analyzing learner learning attitude and checking concentration in an education cube, which is formed by a metaverse space based on the above cube protocol (hereinafter referred to as “education provider cube (610)”) and includes an education provider server (600) that maps and stores the measurement values of the learning attitude/concentration analysis module (500) according to the identification information of the learner for each learner terminal (300).
상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)은, 상기 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자의 시선을 상기 학습자 단말기(300)에 부착된 웹캠(320)을 통해 촬영하면서 촬영된 영상 내 해당 학습자의 시선을 추적하는 기능 또는 상기 학습자 단말기(300)를 통해 학습 중인 학습자와 동일한 움직임을 하도록 상기 교사큐브(210)에 생성된 학습자 아바타의 시선을 상기 교사큐브(210)에 생성된 가상카메라(220)를 통해 추적하는 기능 중 적어도 하나를 기반으로 하는 시선 추적 방식과, 상기 교사큐브(210) 내에서 학습 중인 학습자 아바타들의 자리 이탈 여부를 상기 가상카메라(220)를 통해 추적 및 확인하는 제1 자리 이탈 추적 방식과, 상기 교사큐브(210)에서 학습 중 해당 교사큐브(210)에서 퇴장하는 학습자를 추적 및 확인하는 제2 자리 이탈 추적 방식 중 적어도 하나를 통해 학습자의 학습 태도 및 집중도 분석 및 점검용의 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템.In the first paragraph,
The learning attitude/concentration data detection means (400) is characterized in that it detects data for analyzing and checking the learning attitude and concentration of the learner through at least one of a gaze tracking method based on at least one of a function for capturing the gaze of the learner learning through the learner terminal (300) through a webcam (320) attached to the learner terminal (300) and tracking the gaze of the learner avatar created in the teacher cube (210) so that it makes the same movement as the learner learning through the learner terminal (300) through a virtual camera (220) created in the teacher cube (210), a first seat departure tracking method for tracking and confirming whether the learner avatars learning in the teacher cube (210) have left their seats through the virtual camera (220), and a second seat departure tracking method for tracking and confirming a learner leaving the teacher cube (210) while learning in the teacher cube (210). Concentration check detection system.
상기 제1 자리 이탈 추적 방식은 상기 시선 추적 방식 중 상기 가상카메라(220)를 통해 이루어지는 학습자 아바타에 대한 시선 추적 방식과 연계되며, 상기 교사큐브(210) 내에 위치한 상기 가상카메라(220)의 화각 및 상기 가상카메라(220)를 기준으로 사전 설정되는 임계 거리를 기준으로 상기 교사큐브(210) 내에 교육 영역(211)이 형성된 후 상기 교육 영역(211) 바깥으로 이동하는 학습자 아바타를 자리 이탈하는 학습자로 검출하는 것을 특징으로 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템.In the second paragraph,
The above first seat departure tracking method is linked to the gaze tracking method for a learner avatar through the virtual camera (220) among the above gaze tracking methods, and is characterized in that a learner avatar moving out of an education area (211) formed within the teacher cube (210) after the education area (211) is formed based on a threshold distance preset based on the angle of view of the virtual camera (220) located within the teacher cube (210) and the virtual camera (220) is detected as a learner leaving the seat. A system for analyzing learner learning attitudes and checking concentration in an education cube.
상기 교육 영역(211) 및 그 바깥쪽의 비교육 영역(212) 간 경계에 위치하는 학습자 아바타의 경우 해당 학습자 아바타의 신체 중에서 상기 교육 영역(211)에 위치하는 신체 비율이 50% 미만일 시 자리 이탈하는 학습자로 검출하는 것을 특징으로 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템.In the third paragraph,
A system for analyzing learner learning attitudes and checking concentration in an education cube, characterized in that, for a learner avatar located at the boundary between the above education area (211) and the non-education area (212) outside thereof, if the body ratio of the learner avatar located in the education area (211) is less than 50%, the learner is detected as leaving the seat.
상기 학습태도/집중도 분석모듈(500)은 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)을 통해 검출되는 학습자 아바타의 자리 이탈 횟수 및 자리 이탈 시간을 기준으로 학습 집중도 측정값을 계산하되, 자리 이탈 시간을 기준으로 하는 학습 집중도 측정값의 경우 아래의 식
Tc = (Ctt-Tl)/Ctt×100
(Tc : 집중시간, Ctt : 콘텐츠 교육 시간, Tl : 자리이탈시간)
을 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템.In clause 3 or 4,
The above learning attitude/concentration analysis module (500) calculates a learning concentration measurement value based on the number of times and time of leaving the seat of the learner avatar detected through the learning attitude/concentration data detection means (400). In the case of a learning concentration measurement value based on the time of leaving the seat, the following formula is used.
Tc = (Ctt-Tl)/Ctt×100
(Tc: concentration time, Ctt: content education time, Tl: seat departure time)
A system for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration levels in an educational cube characterized by calculating through .
상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단(400)은 상기 가상카메라(220)를 통한 학습자 아바타의 얼굴방향 검출부(410), 시선방향 검출부(420), 동공방향 검출부(430)를 포함하는 동시에 상기 얼굴방향 검출부(410)의 검출 신호를 토대로 하는 얼굴방향값 획득부(440)와 상기 시선방향 검출부(420)의 검출 신호를 토대로 하는 시선방향값 획득부(450) 및 상기 동공방향 검출부(430)의 검출 신호를 토대로 하는 동공방향값 획득부(460)를 포함하며,
상기 학습태도/집중도 분석모듈(500)은 상기 얼굴방향값 획득부(440), 시선방향값 획득부(450) 및 동공방향값 획득부(460)의 값들을 기반으로 아래의 식
(교사큐브 내 교육화면에 대한 학습자 아바타들의 얼굴 고정 시간/교사큐브 내 교육화면에 대한 학습자 아바타들의 시선 및 동공 응시 시간)
에 따라 학습자 아바타의 학습태도 측정값을 계산하는 것을 특징으로 하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 시스템.In the second paragraph,
The above learning attitude/concentration data detection means (400) includes a face direction detection unit (410), a gaze direction detection unit (420), and a pupil direction detection unit (430) of a learner avatar through the virtual camera (220), and at the same time includes a face direction value acquisition unit (440) based on a detection signal of the face direction detection unit (410), a gaze direction value acquisition unit (450) based on a detection signal of the gaze direction detection unit (420), and a pupil direction value acquisition unit (460) based on a detection signal of the pupil direction detection unit (430).
The above learning attitude/concentration analysis module (500) uses the following equation based on the values of the face direction value acquisition unit (440), the gaze direction value acquisition unit (450), and the pupil direction value acquisition unit (460).
(Face fixation time of learner avatars on the educational screen in the teacher cube/Gaze and pupil fixation time of learner avatars on the educational screen in the teacher cube)
A system for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in an education cube, characterized by calculating a learning attitude measurement value of a learner avatar according to the learning attitude measurement value.
학습자 단말기에 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “학습자큐브”)이 형성되는 단계;
상기 교사 단말기의 교사큐브에서 실행되는 교육 콘텐츠에 대해 상기 학습자 단말기에서 학습을 수행하는 단계;
상기 교사 단말기에 탑재되는 학습태도/집중도 데이터 검출수단을 통해 해당 교사큐브 내 교육 콘텐츠를 대상으로 학습을 수행 중인 상기 학습자 단말기별 해당 학습자들의 학습 태도 및 집중도 분석과 점검용 데이터가 검출되는 단계;
상기 교사 단말기에 탑재되는 학습태도/집중도 분석모듈에서 상기 학습태도/집중도 데이터 검출수단으로부터 제공되는 데이터를 기반으로 상기 학습자 단말기(300)별 해당 학습자의 학습 태도 및 집중도 측정값을 각각 계산 및 생성하는 단계;
상기 학습태도/집중도 분석모듈의 측정값들이 상기 큐브프로토콜 기반의 메타버스 공간(이하 “교육사업자큐브”)이 형성된 교육사업자서버에 제공되어 저장되되, 상기 학습자 단말기별 해당 학습자의 식별정보에 따라 매핑하여 저장되는 단계를 포함하는 교육큐브에서의 학습자 학습태도 분석과 집중도 체크 검출 방법.The stage where a metaverse space based on the Cube Protocol (hereinafter referred to as “Teacher Cube”) is formed on the teacher terminal;
A step in which a metaverse space (hereinafter referred to as “learner cube”) based on the Cube Protocol is formed on a learner terminal;
A step of performing learning on the learner terminal regarding educational content running on the teacher cube of the teacher terminal;
A step of detecting data for analysis and inspection of learning attitudes and concentrations of learners for each learner terminal performing learning on educational content within the teacher cube through a learning attitude/concentration data detection means installed on the teacher terminal;
A step of calculating and generating learning attitude and concentration measurement values of each learner for each learner terminal (300) based on data provided from the learning attitude/concentration data detection means in the learning attitude/concentration analysis module installed in the teacher terminal;
A method for analyzing learner learning attitudes and detecting concentration checks in an education cube, including a step of storing and providing the measurement values of the learning attitude/concentration analysis module to an education provider server in which a metaverse space (hereinafter referred to as “education provider cube”) based on the cube protocol is formed, and mapping and storing them according to the identification information of each learner terminal.
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Legal Events
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| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20230209 |
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Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20250402 Patent event code: PE09021S01D |