KR102678352B1

KR102678352B1 - 이동 통신망을 이용한 영어 학습 서비스 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR102678352B1
Application number: KR1020210057869A
Authority: KR
Inventors: 김흥섭
Original assignee: 주식회사 퍼넥티브
Priority date: 2021-04-14
Filing date: 2021-05-04
Publication date: 2024-06-26
Also published as: KR102693472B1; KR20220142898A; KR20220142897A; KR20220142899A; KR102353687B1; KR102678351B1; KR20220142896A; KR102678350B1

Abstract

본 발명의 다양한 실시예는, 영어 학습 서비스를 제공하는 서버 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
단순히 문법이나 단어를 암기하는 방식의 영어 교육은 영어 교육에 대한 학습자의 흥미와 의욕을 잃게 만들 수 있고, 텍스트만으로 구성된 컨텐츠의 단순성 때문에 학습 효과도 높지 않은 문제점이 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 서버 및 그 동작 방법은, 사용자의 선호 카테고리에 기반하여 개인별 학습 컨텐츠를 제작하고, 학습 효율을 높이기 위하여 학습 컨텐츠와 관련된 이미지를 사용자 장치로 함께 제공하며, 사용자가 답변한 영어 문장의 완성도에 기반하여, 사용자에게 힌트 단어를 제공할 수 있다.

Description

이동 통신망을 이용한 영어 학습 서비스 방법 및 시스템 {Method and System for Providing English Learning Service Using by Mobile Telecommunication Network}

본 발명의 다양한 실시예는, 영어 학습 서비스를 제공하는 서버 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

인터넷의 영향에 힘입어 인터넷을 이용한 온라인 교육 프로그램이 교육계에서 각광을 받고 널리 활용되고 있다. 온라인 교육 시스템은 대부분 해당 과목 강사의 강의를 동영상 파일로 제작하여 교육 제공 서버를 통해 인터넷 상에 올린 다음, 사용자가 인터넷이 연결된 PC로 시간과 장소에 상관없이 사용자 자신이 원하는 강의를 다운로드 받아 시청하고 학습할 수 있는 스트리밍 방식의 주문형 강의(LOD: Lecture On Demand) 교육 자료를 제공하고 있다.

이러한 온라인 교육 시스템은 사용자가 사이버 대학, 인터넷 교육업체 등의 교육 관련 웹 사이트에서 교육 자료(동영상, 음성, 문자 등을 포함한다)를 다운로드 받아 재생하여 학습하는 멀티미디어 인터넷 재택학습이 가능하고, 다운로드 받은 교육 자료는 언제 어디서든지 PC를 통해 반복 학습이 가능하며, 사용자는 교육 자료에 대한 질문 사항이나 강의 평가 등을 인터넷을 통해 교육 서비스 제공자와 주고 받을 수 있는 기능을 포함하고 있다.

제10-2002-0005242호 (2002.01.17)

단순히 문법이나 단어를 암기하는 방식의 영어 교육은 영어 교육에 대한 학습자의 흥미와 의욕을 잃게 만들 수 있고, 텍스트만으로 구성된 컨텐츠의 단순성 때문에 학습 효과도 높지 않은 문제점이 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 서버 및 그 동작 방법은, 사용자의 선호 카테고리에 기반하여 개인별 학습 컨텐츠를 제작하고, 학습 효율을 높이기 위하여 학습 컨텐츠와 관련된 이미지를 사용자 장치로 함께 제공하며, 사용자가 답변한 영어 문장의 완성도에 기반하여, 사용자에게 힌트 단어를 제공할 수 있다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

다양한 실시예들에 따라서, 영어 학습 서비스를 제공하는 서버는, 통신 인터페이스, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자 장치를 이용하는 사용자의 선호 카테고리를 확인하고, 상기 선호 카테고리에 기반하여 웹 크롤링(web crawling)을 이용하여 수집된 컨텐츠 중에서, 상기 사용자의 학습 레벨에 해당하는 영어 문장 및 상기 영어 문장을 번역한 한국어 문장을 동시에 포함하는 학습용 컨텐츠를 선택하고, 상기 학습용 컨텐츠에 포함된 상기 영어 문장 및 상기 한국어 문장을 분석함으로써, 상기 영어 문장에서 미리 정해진 품사에 해당하는 영어 단어와 한 쌍을 구성하고 상기 미리 정해진 품사에 해당하는 한국어 단어를 상기 한국어 문장으로부터 선택하고, 상기 웹 크롤링을 이용하여, 상기 한국어 단어에 해당하는 제1 이미지들을 수집하고 및 상기 영어 단어에 해당하는 제2 이미지들을 수집하고 -상기 사용자 장치가 셀룰러 네트워크에 연결 중인 상태인 경우, 정지 영상에만 해당하는 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들을 수집하고, 상기 사용자 장치가 Wi-Fi 네트워크에 연결 중인 상태인 경우, 정지 영상 또는 동영상에 해당하는 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들을 수집함-, 상기 제1 이미지들과 상기 제2 이미지들 사이의 제1 유사도를 판단하여, 상기 제1 이미지들 중에서 상기 제2 이미지들에 대하여 가장 높은 유사도를 갖는 대표 이미지를 상기 한국어 단어에 연관시키고 -상기 한국어 문장에서 상기 미리 정해진 품사에 해당하는 모든 단어들에 대하여 대표 이미지들을 연관시키는 동작이 수행됨-, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 대표 이미지들이 연관되어 있는 상기 한국어 문장을 상기 사용자 장치로 제공하고, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 사용자 장치로부터 상기 한국어 문장에 대한 비교 대상 영어 문장을 수신하고, doc2vec 알고리즘을 이용하여, 상기 비교 대상 영어 문장과 정답 문장으로서의 상기 영어 문장 사이의 제2 유사도를 판단하고, 및 상기 제2 유사도가 제1 임계치 이하이고, 상기 제1 임계치 보다 낮은 제2 임계치 이상인 경우: 1) word2vec 알고리즘을 이용하여, 상기 비교 대상 영어 문장에 포함된 쿼리 영어 단어와 상기 영어 문장에 포함된 정답 영어 단어 사이의 제3 유사도를 판단하고 -상기 비교 대상 영어 문장에 포함된 모든 쿼리 단어 단어들에 대하여 상기 영어 문장에 포함된 모든 정답 영어 단어들과의 유사도를 판단하는 동작이 수행됨-, 2) 상기 제3 유사도가 제3 임계치 미만인 경우, 상기 정답 영어 단어의 기본형에 해당하는 단어를 힌트 단어(hint word)로서 상기 사용자 장치로 제공하고, 3) 상기 제3 유사도가 제4 임계치를 초과한 경우, 상기 정답 영어 단어의 반의어를 상기 힌트 단어로서 상기 사용자 장치로 제공하고, 및 4) 상기 제3 유사도가 상기 제3 임계치 이상이고, 상기 제4 임계치 이하인 경우, 상기 정답 영어 단어의 유의어를 상기 힌트 단어로서 상기 사용자 장치로 제공하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 제2 유사도가 상기 제1 임계치를 초과하는 경우, 상기 비교 대상 영어 문장을 정답 처리하고, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 영어 문장을 상기 사용자 장치로 제공하고, 및 상기 제2 유사도가 상기 제2 임계치 미만인 경우, 상기 비교 대상 영어 문장을 오답 처리하고, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 영어 문장을 상기 사용자 장치로 제공하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들을 질감 피처 및 형태 피처 추출을 위한 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 인덱스로 변환하여 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들에 인덱싱하고, 및 상기 타겟 건축물 설계도를 상기 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 변환한 값을 이용하여 상기 제1 유사도를 판단하도록 설정되고, 상기 특정 기준은, 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들로부터 상기 질감 피처를 추출하고, 상기 질감 피처의 벡터를 계산하기 위하여 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들에 아래의 수학식 1을 적용하고, 상기 특정 기준은 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들로부터 상기 형태 피처를 추출하고, 상기 형태 피처를 계산하기 위하여, 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들에 아래의 수학식 2를 적용할 수 있다.

[수학식 1]

[수학식 2]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들 사이의 상기 제1 유사도를 계산하기 위하여, 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들 사이의 거리 값을 아래의 수학식 3을 적용하여 계산하도록 설정될 수 있다.

[수학식 3]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 doc2vec 알고리즘을 이용하여, 상기 비교 대상 영어 문장과 상기 영어 문장 사이의 상기 제2 유사도를 아래의 수학식 4를 적용하여 계산하도록 설정되고, 상기 비교 대상 영어 문장 p의 doc2vec가 [p₁, p₂, …, p_n]이고, 상기 영어 문장 q의 doc2vec가 [q₁, q₂, …, q_n]일 수 있다.

[수학식 4]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 word2vec 알고리즘의 skip-gram 모델에 기반하는 아래의 수학식 5를 이용하여, 상기 쿼리 영어 단어 및 상기 정답 영어 단어를 벡터화하고, 및 코사인 유사도에 기반하는 아래의 수학식 6을 이용하여 상기 쿼리 영어 단어 및 상기 정답 영어 단어 사이의 상기 제3 유사도를 판단하도록 설정될 수 있다.

[수학식 5]

[수학식 6]

본 발명의 다양한 실시예에 따라, 사용자의 선호 카테고리에 기반하여 학습용 컨텐츠를 사용자 장치로 제공하고, 사용자가 답변한 영어 문장의 완성도에 기반하여, 사용자에게 힌트 단어를 제공함으로써, 사용자의 영어 학습의 효율을 높일 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 네트워크의 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4a 내지 도 4c는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치가 영어 학습 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치가 사용자 장치로 제공하는 질의용 컨텐츠를 나타내는 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른, 문장을 임베딩 벡터로 변환하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른, word2vec 알고리즘의 skip-gram 모델을 나타내는 도면이다.

이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.

본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSync^TM, 애플TV^TM, 또는 구글 TV^TM), 게임 콘솔(예: Xbox^TM, PlayStation^TM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 1을 참조하여, 다양한 실시예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 한편, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에 대하여 설명은 도 1 내지 도 3을 참조하여 후술하도록 한다.

도 4a 내지 도 4c는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 영어 학습 서비스를 제공하는 방법을 설명하기 위한 제1 흐름도이다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(101)가 사용자 장치(102)로 제공하는 질의용 컨텐츠를 나타내는 도면이다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른, 문장을 임베딩 벡터로 변환하는 과정을 설명하기 위한 예시 도면이다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른, word2vec 알고리즘의 skip-gram 모델을 나타내는 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 장치(예: 도 1의 전자 장치(102))(예: 스마트폰)와 통신망을 통해 통신하며, 사용자 장치(102)로 복수의 실행 화면들로 구성된 영어 학습 관련 어플리케이션을 운영하는 서버이거나 또는 복수의 웹 페이지(web page)들로 구성된 웹 사이트(web site)를 제공하는 서버일 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자 장치(102)가 전용 어플리케이션 또는 웹 사이트의 각 실행 화면을 표시할 수 있도록 하는 소스 코드를 사용자 장치(102)로 송신할 수 있고, 사용자 장치(102)는 상기 소스 코드를 수신하여, 상기 전용 어플리케이션 또는 웹 브라우저를 통하여 요청된 실행 화면을 표시할 수 있다.

401 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 사용자 장치(102)를 이용하는 사용자의 선호 카테고리를 확인할 수 있다. 사용자의 선호 카테고리를 확인하는 이유는, 영어와 같이 외국어를 공부할 때, 공부하는 사용자의 관심 분야에 해당하는 컨텐츠를 이용하여 외국어를 공부함으로써, 사용자의 집중도를 높이기 위함이다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 장치(102)가 영어 학습 어플리케이션을 실행한 시점으로부터 미리 정해진 이전 기간(예: 24시간) 동안 처리된 사용자 장치(102)의 로그 데이터에 기반하여 사용자 장치(102)를 이용하는 사용자의 선호 카테고리를 확인할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(101)는 사용자 장치(102)의 로그 데이터로서, 웹 검색 내역, 웹 접속 기록, 및 SNS 어플리케이션 이용 기록, 및 미디어 재생 기록 등에 기반하여, 사용자가 관심을 가진 분야를 나타내는 선호 카테고리를 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 본 발명에 따른 영어 학습 어플리케이션을 통하여 사용자가 직접 선택한 선호 카테고리에 대한 정보를 사용자 장치(102)로부터 수신할 수 있고, 상기 수신된 정보에 기반하여 사용자 장치(102)를 이용하는 사용자의 선호 카테고리를 확인할 수 있다.

403 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 사용자의 선호 카테고리에 기반하여 웹 크롤링(web crawling)을 이용하여 수집된 컨텐츠 중에서, 사용자의 학습 레벨에 해당하는 영어 문장 및 상기 영어 문장을 번역한 한국어 문장을 동시에 포함하는 학습용 컨텐츠를 선택할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 웹 크롤링(web crawling)을 이용하여, 사용자의 선호 카테고리에 해당하는 컨텐츠를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 크롤러, 파서, 인덱서를 구비하여, 온라인에서 웹 문서를 수집하고, 웹 문서에 포함된 각종 텍스트 정보에 접근할 수 있다. 예를 들어, 크롤러는 선호 카테고리(즉, 관심 분야)의 웹 주소 목록을 수집하고, 웹사이트를 확인하여 링크를 추적하는 방식으로 텍스트 데이터를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 이때 파서는 크롤링 과정 중에 수집된 웹 문서를 해석하여 페이지에 포함된 텍스트 정보를 추출하며, 인덱서는 해당 위치와 의미를 색인할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 선호 카테고리를 나타내는 단어(예: 사건 사고)를 핵심 키워드로 하여, '국내 이슈 사고', '해외 이슈 사고', '오늘 발생한 황당 사고' 등의 사건 사고와 관련된 연관 키워드를 핵심 키워드와 조합하여 웹 크롤링을 수행할 수 있고, 뉴스 기사 제공 서버에서 발행된 영화 관련 뉴스 기사 중에서 영어 문장 및 한국어 문장을 함께 포함하는 학습용 컨텐츠를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 영어 학습을 위하여 영어 문장과 한국어 문장을 함께 포함하는 뉴스를 발행하는 웹 사이트를 웹 크롤링을 수행할 목표 웹 사이트로서 미리 지정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 수집된 컨텐츠로부터, 사용자의 학습 레벨에 해당하는 영어 문장(예: "The boat crashed into a reef and shot under an arched bridge") 및 상기 영어 문장을 번역한 한국어 문장(예: "그 보트는 암초와 충돌하고 난 뒤 아치형 다리 밑으로 쏜살같이 질주했다") 을 동시에 포함하는 학습용 컨텐츠를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자의 이전 학습 데이터 또는 사용자가 직접 입력한 학습 레벨에 기반하여 사용자의 학습 레벨을 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자의 학습 레벨을 5단계로 구분할 수 있고, 사용자의 학습 레벨(예: 1단계 내지 5단계)에 해당하는 문법 형식(예: 1형식 내지 5형식)을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)을 이용하여, 수집된 컨텐츠에 포함된 텍스트 데이터를 인식 및 분석할 수 있고, 분석된 텍스트 데이터로부터 사용자의 학습 레벨에 해당하는 문법 형식을 갖는 영어 문장 및 상기 영어 문장을 번역한 한국어 문장을 동시에 포함하는 학습용 컨텐츠를 선택할 수 있다.

405 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 학습용 컨텐츠에 포함된 상기 영어 문장 및 상기 한국어 문장을 분석함으로써, 상기 영어 문장에서 미리 정해진 품사에 해당하는 영어 단어와 한 쌍을 구성하고 상기 미리 정해진 품사에 해당하는 한국어 단어를 상기 한국어 문장으로부터 선택할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 자연어 이해 모듈을 이용하여, 학습용 컨텐츠에 포함된 영어 문장 및 한국어 문장을 분석함으로써, 영어 문장 및 한국어 문장의 품사를 확인할 수 있고, 미리 정해진 품사에 해당하고, 의미상 서로 한 쌍을 이루는 영어 단어 및 한국어 단어를 선택할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 미리 정해진 품사(예: 명사)에 해당하고 의미상 서로 한 쌍을 이루는 영어 단어 및 한국어 단어(예: "boat 및 보트", "reef 및 암초", "arched bridge 및 아치형 다리")를 선택할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치(101)는 미리 정해진 품사(예: 동사)에 해당하는 의미상 서로 한 쌍을 이루는 영어 단어 및 한국어 단어(예: "crash 및 충돌하다", "shot 및 질주하다")를 선택할 수 있다.

407 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 웹 크롤링을 이용하여 상기 한국어 단어에 해당하는 제1 이미지들을 수집하고 및 상기 영어 단어에 해당하는 제2 이미지들을 수집할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 검색 서비스를 제공하는 웹 사이트에 접속하여 "보트"에 해당하는 제1 이미지들을 검색하고, "boat"에 해당하는 제2 이미지들을 검색할 수 있다. 상기 웹 크롤링을 이용하는 기술은 403 동작에 설명된 방법을 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 장치(102)가 셀룰러 네트워크(예: 3G 네트워크 또는 LTE 네트워크)에 연결 중인 상태인 경우, 정지 영상에만 해당하는 제1 이미지들 및 제2 이미지들을 수집하고, 사용자 장치(102)가 Wi-Fi 네트워크에 연결 중인 상태인 경우, 정지 영상 또는 동영상에 해당하는 제1 이미지들 및 제2 이미지들을 수집할 수 있다. 이는 사용자 장치(102)가 셀룰러 네트워크에 연결된 경우, 정지 영상에만 해당하는 이미지를 사용자 장치(102)로 제공함으로써, 사용자 장치(102)의 데이터 사용량을 최소화하기 위함이다.

409 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 이미지들과 상기 제2 이미지들 사이의 제1 유사도를 판단하여, 상기 제1 이미지들 중에서 상기 제2 이미지들에 대하여 가장 높은 유사도를 갖는 대표 이미지를 상기 한국어 단어에 연관시킬 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 한국어 단어(예: "보트")에 해당하는 제1 이미지들 및 영어 단어(예: "boat")에 해당하는 제2 이미지들을 수집한 경우, 제1 이미지들 및 제2 이미지들 사이의 제1 유사도를 판단할 수 있고, 제1 이미지들 중에서 제2 이미지들에 대하여 가장 높은 유사도를 갖는 하나의 특정 이미지를 대표 이미지로 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들을 수집하면, 이들의 비교를 위해 제1 이미지들 및 제2 이미지들을 프리 프로세싱할 수 있다. 이미지들에 대한 프리 프로세싱은 이미지들 자체의 스케일을 미리 설정된 포멧에 따라 변경하거나 사이즈를 변경하거나 해상도를 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들을 그레이 스케일로 변환할 수 있다. 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들에서 텍스처 피처 및 형태 피처를 추출할 수 있으며, 해당 피처는 색상 값에 종속되지 않기 때문에 채도 값과 명암 값만 존재하는 그레이 스케일로 변환하는 것이 이후의 프로세싱에 소요되는 자원의 양을 줄일 수 있기 때문이다.

전자 장치(101)는 가버 필터(Gabor Filter)를 제1 이미지들 및 제2 이미지들에 적용하여 텍스처 피처를 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들를 주파수 공간으로 변환하고 가버 필터링하여 텍스처 피처를 추출할 수 있다. 이미지에서 질감, 즉 텍스처 정보는 그 영상의 특징을 나타내는 중요한 시각적 특징 중의 하나로서 오랫동안 연구되어 왔다. 이러한 이미지의 질감 피처는 이미지에서 레이블을 추출하고, 추출된 레이블을 인덱싱하고(indexing) 및 요약화(abstraction)하는 데 있어서, 주요한 하위레벨 기술자(descriptor)로 이용될 수 있다. 또한, 상기 이미지의 텍스처 피처는 타일 또는 직물 데이터베이스에서의 내용기반 검색에 중요하게 이용될 수 있다. 상기 가버 필터는 이미지로부터 피처 벡터를 추출하기 위해 사용되는 알고리즘으로 가우시안 함수에 의한 밴더 패스 필터에 해당한다. 상기 가버 필터(gabor filter)는 아래의 [수학식 1]을 따라 제1 이미지들 및 제2 이미지들로부터 텍스처 피처에 대한 2차원 벡터를 추출할 수 있다.

[수학식 1]

또한, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들로부터 형태 피처를 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 HOG 알고리즘을 적용하여 상기 형태 피처를 추출할 수 있다. HOG 피처는 다양한 버전이 존재할 수 있으나, 주된 컨셉은 객체의 로컬 피처를 계산하고, 상기 객체의 특징을 강도 균등분포를 이용하여 이미지에서 객체의 형태 피처를 추출하는 알고리즘이다. 전자 장치(101)는 아래의 [수학식 2]를 따라 제1 이미지들 및 제2 이미지들로부터 형태 피처에 대한 저차원 벡터를 추출할 수 있다.

[수학식 2]

이후 전자 장치(101)는 추출한 피처에 대한 벡터를 합성(merge)하여 제1 이미지들 및 제2 이미지들 사이의 제1 유사도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들의 특징 기술자들의 집합을 비교하여, 제1 이미지들 및 제2 이미지들 사이의 동일 유사 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(101)는 제1 이미지들의 특징 기술자 벡터 값과 제2 이미지들의 특징 기술자 벡터 값 사이의 거리(즉, 제1 유사도)를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 아래의 [수학식 3]에 따라 제1 이미지들 및 제2 이미지들 사이의 거리값을 계산할 수 있고, 이에 기초하여, 제1 이미지들 중에서 제2 이미지들에 대한 유사도가 가장 높은 특정 이미지를 대표 이미지로 선택할 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 및 제2 이미지들을 서로 비교한 결과, 가장 유사하다고 판단된 한 쌍의 제1 특정 이미지(즉, "보트"에 해당하는 이미지) 및 제2 특정 이미지(즉, "boat"에 해당하는 이미지)를 확인할 수 있고, 그 중 제1 특정 이미지를 대표 이미지로 선택할 수 있다.

[수학식 3]

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제1 이미지들 중에서 선택된 대표 이미지를 한국어 단어(예: "보트")에 연관시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 학습용 컨텐츠에 포함된 한국어 문장에서 미리 정해진 품사에 해당하는 모든 단어들에 대하여 대표 이미지들을 연관시키는 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 미리 정해진 품사(예: 명사 및 동사)에 해당하는 모든 한국어 단어(예: "보트", "암초", "아치형 다리", "충돌하다", "질주하다")들 각각에 대하여 해당하는 대표 이미지를 연관시키는 동작을 수행할 수 있다.

411 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 통신 인터페이스(예: 도 1의 통신 인터페이스(170))를 통하여, 대표 이미지들이 연관되어 있는 한국어 문장을 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 전자 장치(101)는 영어 학습 어플리케이션을 이용하여 미리 정해진 품사에 해당하는 한국어 단어들에 대한 대표 이미지들과 학습용 컨텐츠에 포함된 한국어 문장(511)(예: "그 보트는 암초와 충돌하고 난 뒤 아치형 다리 밑으로 쏜살같이 질주했다.")을 질의용 컨텐츠(510)에 포함시켜 사용자 장치(102)로 제공할 수 있고, 사용자 장치(102)는 질의용 컨텐츠(510)를 전자 장치(101)로부터 수신하여 디스플레이를 통하여 표시할 수 있다.

413 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 통신 인터페이스(170)를 통하여 사용자 장치(102)로부터 질의용 컨텐츠(510)에 포함된 한국어 문장(511)에 대한 비교 대상 영어 문장을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 한국어 문장(예: "그 보트는 암초와 충돌하고 난 뒤 아치형 다리 밑으로 쏜살같이 질주했다.")을 영어로 번역한 비교 대상 영어 문장을 사용자 장치(102)에 입력할 수 있고, 전자 장치(101)는 사용자에 의하여 입력된 비교 대상 영어 문장을 사용자 장치(102)로부터 수신할 수 있다.

415 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 doc2vec 알고리즘을 이용하여, 사용자 장치(102)로부터 수신된 비교 대상 영어 문장과 정답 문장으로서 학습용 컨텐츠에 포함된 영어 문장 사이의 제2 유사도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 전자 장치(101)는 사용자가 입력한 비교 대상 영어 문장과 학습용 컨텐츠에 포함된 정답용 영어 문장(512)(예: "The boat crashed into a reef and shot under an arched bridge") 사이의 제2 유사도를 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512)을 수치형(numerical) 다차원 벡터 형태로 표현할 수 있다. 도 6를 참조하면, 전자 장치(101)는 문장을 다차원의 가상 공간(500)에 실수 값 벡터인 숫자 벡터(501)로 변화시키는 임베딩 기술인 doc2vec를 이용함으로써 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512)을 숫자 벡터로 표현할 수 있다. 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512) 각각에 대하여 형태소 분석기 혹은 색인어 추출기 등 언어 전처리기를 이용하여 무의미한 텍스트 정보를 제거할 수 있다. 예를 들어, 문장에서 조사, 조용사 등 불필요한 품사의 단어나 특수 기호(예컨대, !, ?, / 등) 등을 제거하고 문장에서 나머지 부분, 즉 체언이나 어근에 해당되는 단어를 추출한 후 추출된 단어를 숫자 벡터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512) 각각의 임베딩 벡터를 이용하여 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512) 사이의 제2 유사도를 계산할 수 있다. 이때, 전자 장치(101)는 문장을 구성하는 단어들을 나타내는 벡터 집합을 이용하여 문장 간의 유사성 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 doc2vec 간의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 계산함으로써 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장 사이의 제2 유사도를 계산할 수 있다. 비교 대상 영어 문장 p의 doc2vec가 [p1, p2, …, pn]이고, 정답용 영어 문장 q의 doc2vec가 [q1, q2, …, qn]라 할 때, 두 문장 p와 q 간의 유사도를 나타내는 유클리디안 거리는 아래의 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.

[수학식 4]

전자 장치(101)는 임베딩 벡터 간의 유클리디안 거리로부터 문장 간의 유사도를 파악할 수 있고, 이때 유클리디안 거리가 가까울수록 문장 유사도가 높다고 할 수 있다.

417 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 유사도가 제1 임계치를 초과하는 경우, 상기 비교 대상 영어 문장을 정답 처리하고, 통신 인터페이스(170)를 통하여 상기 정답용 영어 문장(512)을 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512) 사이의 제2 유사도가 제1 임계치(예: 90%)를 초과하는 경우, 비교 대상 영어 문장을 정답 처리하고, 정답용 영어 문장(512)을 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 이는 사용자가 정답에 가까운 문장을 입력하였기 때문에 간단한 오기에 대해서는 사용자 편의를 위하여 곧바로 정답을 알려주는게 학습에 더 도움이 되기 때문이다.

419 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 유사도가 제1 임계치 보다 낮은 제2 임계치 미만인 경우, 상기 비교 대상 영어 문장을 오답 처리하고, 통신 인터페이스(170)를 통하여 상기 정답용 영어 문장(512)을 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512) 사이의 제2 유사도가 제2 임계치(예: 40%) 미만인 경우, 비교 대상 영어 문장을 오답 처리하고, 정답용 영어 문장(512)을 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 이는 사용자가 정답과 거의 다른 문장을 입력하였기 때문에 사용자의 학습 레벨이 적합하지 않은 문장으로 판단하여 곧바로 정답을 알려주기 위함이다.

421 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제2 유사도가 제1 임계치 이하이고, 제2 임계치 이상인 경우, W2V(word2vec) 알고리즘, D2V(doc2vec) 알고리즘, Sent2Vec 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 이용하여, 상기 비교 대상 영어 문장에 포함된 쿼리 영어 단어와 상기 정답용 영어 문장(512)에 포함된 정답 영어 단어 사이의 제3 유사도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장과 정답용 영어 문장(512) 사이의 제2 유사도가 제1 임계치(예: 90%) 이하이고, 제2 임계치(예: 40%) 이상인 경우, W2V(word2vec) 알고리즘, D2V(doc2vec) 알고리즘, Sent2Vec 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 이용하여, 상기 비교 대상 영어 문장에 포함된 쿼리 영어 단어와 상기 정답용 영어 문장(512)에 포함된 정답 영어 단어 사이의 제3 유사도를 판단할 수 있다. 이는 사용자가 정답용 영어 문장을 직접 완성할 수 있도록 사용자가 잘못 입력한 단어들에 대하여 힌트를 제공하기 위함이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 비교 영어 대상 문장에 포함된 모든 쿼리 영어 단어들 및 정답용 영어 문장(512)에 포함된 모든 정답 영어 단어들을 언어처리 알고리즘을 통하여 벡터화할 수 있다. 여기서, 언어처리 알고리즘은 자연어처리(Natural Language Processing) 분야에서 활용되는 워드 임베딩(word embedding) 알고리즘을 의미할 수 있다. 워드 임베딩은 말뭉치(corpus)에 존재하는 단어들을 연속형의 값을 갖는 벡터로 표현하기 위한 것으로서, 벡터화된 단어 벡터는 다른 단어들과 문맥상의 의미가 최대한 보존될 수 있도록 알고리즘에 의해 학습된다. 워드 임베딩 알고리즘으로는 NNLM(Neural Network Language Model), RNNLM(Recurrent Neural Net Language Model) 및 Word2Vec를 포함할 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하고 다양한 알고리즘을 적용하여 워드 임베딩을 실시할 수 있다. 이하에서는, Word2Vec 알고리즘을 기반으로 하는 실시 예를 설명하기로 한다. Word2Vec은 전방 전달 신경망(feedforward neural network) 기반의 언어 모델을 활용한 워드 임베딩 알고리즘으로서, hidden layer와 output layer에서 계산에 많은 시간이 소요되는 NNLM의 문제점을 보완하여 신경망 구성의 단순함에 비해 학습된 단어의 벡터표현에 대한 우수한 성능을 나타낸다. Word2Vec은 같은 맥락을 지닌 단어는 가까운 의미를 지고 있다고 전제하여 입력한 말뭉치의 문장에 있는 단어와 인접 단어의 관계를 이용해 단어의 의미를 학습한다. 연관된 의미의 단어들은 문서상에서 가까운 곳에 나타날 가능성이 높기 때문에 학습을 반복해 나가는 과정에서 두 단어는 점차 가까운 벡터값을 가질 수 있다. Word2Vec은 두 가지 모델이 있는데, CBOW(Continuous Bag-Of-Words)와 skip-gram 모델이 있다. CBOW는 주변 단어가 주어졌을 때 중심 단어를 예측하는 모델이고, skip-gram은 CBOW와 반대로 중심 단어를 입력받고 그에 대한 주변 단어를 예측하는 모델이다. 도 7을 참조하면, 본 발명에 적용될 수 있는 Word2Vec 알고리즘에서의 skip-gram 모델의 계층도는, Input layer에서는 벡터화하고자 하는 비교 대상 영어 문장 및 정답용 영어 문장(512)에 포함된 단어들을 one-hot-encoding으로 벡터화한다. Hidden layer에서는 one-hot-encoding으로 벡터화된 데이터에 가중치 행렬 W와 W`를 곱하여 Output layer로 내보낸다. Skip-gram 모델의 input 데이터와 정답 데이터는 모두 1*|V|(=어휘 집합의 크기)의 크기의 one-hot encoding된 벡터이다. W와 W' 는 |V| * d(=임베딩 차원수) 크기를 갖는 행렬이다. Output layer에서는 SoftMax 계산을 수행하고, 계산 결과를 정답 단어의 계산 결과와 비교하여 역전파(backpropagation)한다. 여기서 SoftMax 계산은 아래의 [수학식 5]에 의해 수행될 수 있다.

[수학식 5]

여기서,　P(o|c) 는 타겟 단어(o)가 주어졌을 때 문맥 단어(c)가 등장할 조건부 확률,　v _c 는 타겟 단어에 대한 벡터값,　u _o 는 문맥 단어에 대한 벡터값을 의미한다. 즉, Word2Vec은 상기 [수학식 5]에 의한 조건부 확률　P(o|c) 를 최대화하는 방향으로 가중치 행렬 W, W`를 업데이트하면서 학습을 수행하여 서로 관련이 있는 단어에 해당하는 벡터값들은 N차원 공간에서 서로 비슷한 곳에 위치하도록 한다. 전자 장치(101)는 상술한 바와 같이 학습을 통하여 파싱된 문장에 포함된 단어들을 벡터화하여 단어 각각에 대한 벡터들을 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 아래의 [수학식 6]을 이용하여, 비교 대상 영어 문장에 포함된 단어 벡터들(a) 및 정답용 영어 문장에 포함된 단어 벡터들(b) 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산할 수 있다. 여기서,　R(a,b) 는 코사인 유사도를 의미한다.

[수학식 6]

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 비교하고자 하는 단어가 복수개인 경우, 각각의 항목마다 가중치를 부여하여 유사도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장에 포함된 모든 쿼리 단어 단어들에 대하여 정답용 영어 문장(512)에 포함된 모든 정답 영어 단어들과의 유사도를 판단하는 동작을 수행할 수 있다.

423 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제3 유사도가 제3 임계치 미만인 경우, 정답 영어 단어의 기본형에 해당하는 단어를 힌트 단어(hint word)로서 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장에 포함된 제1 쿼리 단어와 정답용 영어 문장에 포함된 제1 정답 영어 단어(예: "under") 사이의 유사도가 제3 임계치(예: 50%) 미만인 경우, 제1 정답 영어 단어의 기본형에 해당하는 단어(예: "under")를 힌트 단어로서 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 힌트 단어를 선택하기 위하여, 어학 사전 서비스를 제공하는 웹 사이트에서 제1 정답 영어 단어를 검색할 수 있고, 검색 결과로부터 상기 힌트 단어를 추출할 수 있다.

425 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제3 유사도가 제4 임계치를 초과하는 경우, 정답 영어 단어의 반의어에 해당하는 단어를 힌트 단어(hint word)로서 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장에 포함된 제1 쿼리 단어와 정답용 영어 문장에 포함된 제1 정답 영어 단어(예: "under") 사이의 유사도가 제4 임계치(예: 80%)를 초과하는 경우, 제1 정답 영어 단어의 반의어(예: "above")를 힌트 단어로서 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다.

427 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제3 유사도가 제3 임계치 이상이고, 제4 임계치 이하인 경우, 정답 영어 단어의 유의어에 해당하는 단어를 힌트 단어(hint word)로서 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 비교 대상 영어 문장에 포함된 제1 쿼리 단어와 정답용 영어 문장에 포함된 제1 정답 영어 단어(예: "under") 사이의 유사도가 제3 임계치(예: 50%) 이상이고, 제4 임계치(80%) 이하인 경우, 제1 정답 영어 단어의 유의어(예: "below")를 힌트 단어로서 사용자 장치(102)로 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 423 동작 내지 427 동작에서 힌트 단어로서, 정답 영어 단어의 기본형, 반의어, 유의어를 제공하는 이유는 사용자가 힌트 단어를 보고 정답 단어를 용이하게 연상하도록 하기 위함이다.

도 1 내지 도 3을 참조하여 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에 대하여 설명한다.

전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스(110)는 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.

메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.

미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(145)는 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.

디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(170)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.

무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.

통신 모듈(220)(예: 통신 인터페이스(170))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227), NFC 모듈(228) 및 RF 모듈(229)를 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.

메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.

센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.

입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(252), (디지털) 펜 센서(254), 키(256), 또는 초음파 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 하드웨어 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.

디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 프로젝터(266), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(252)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(252)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(272), USB(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.

인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFlo^TM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(201))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(201)(또는, 전자 장치(101))는, 전면, 후면 및 상기 전면과 상기 후면 사이의 공간을 둘러싸는 측면을 포함하는 하우징을 포함할 수도 있다. 터치스크린 디스플레이(예: 디스플레이(260))는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 전면을 통하여 노출될 수 있다. 마이크(288)는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 하우징의 부분을 통하여 노출될 수 있다. 적어도 하나의 스피커(282)는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 하우징의 다른 부분을 통하여 노출될 수 있다. 하드웨어 버튼(예: 키(256))는, 상기 하우징의 또 다른 부분에 배치되거나 또는 상기 터치스크린 디스플레이 상에 표시하도록 설정될 수 있다. 무선 통신 회로(예: 통신 모듈(220))은, 상기 하우징 안에 위치할 수 있다. 상기 프로세서(210)(또는, 프로세서(120))는, 상기 하우징 안에 위치하며, 상기 터치스크린 디스플레이, 상기 마이크(288), 상기 스피커(282) 및 상기 무선 통신 회로에 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 메모리(230)(또는, 메모리(130))는, 상기 하우징 안에 위치하며, 상기 프로세서(210)에 전기적으로 연결될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제 1 사용자 인터페이스를 포함하는 제 1 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 설정되고, 상기 메모리(230)는, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 제 1 동작과 제 2 동작을 수행하도록 야기하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제 1 동작은, 상기 제 1 사용자 인터페이스가 상기 터치스크린 디스플레이 상에 표시되지 않는 도중에, 상기 버튼을 통하여 제 1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제 1 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(ASR: automatic speech recognition) 및 지능 시스템(intelligence system)을 포함하는 외부 서버로 상기 제 1 사용자 발화에 대한 제 1 데이터를 제공하고, 상기 제 1 데이터를 제공한 이후에, 상기 외부 서버로부터 상기 제 1 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 태스크를 수행하도록 하는 적어도 하나의 명령을 수신하고, 상기 제 2 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제 1 사용자 인터페이스가 표시되는 도중에 상기 버튼을 통하여 상기 제 1 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제 2 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제 2 사용자 발화에 대한 제 2 데이터를 제공하고, 상기 제 2 데이터를 제공한 이후에, 상기 서버로부터, 상기 제 2 사용자 발화로부터 상기 자동 스피치 인식에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하지만, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않고, 상기 제 1 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 버튼은, 상기 하우징의 상기 측면에 위치하는 물리적인 키를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제 1 타입의 사용자 입력은, 상기 버튼에 대한 1회 누름, 상기 버튼에 대한 2회 누름, 상기 버튼에 대한 3회 누름, 상기 버튼에 대한 1회 누른 이후에 누름 유지, 또는 상기 버튼에 대한 2회 누름 및 누름 유지 중 하나일 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가 상기 제 1 사용자 인터페이스를 가상 키보드와 함께 표시하도록 더 야기할 수 있다. 상기 버튼은, 상기 가상 키보드의 일부가 아닐 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 외부 서버로부터, 상기 제 1 동작 내에서의 상기 제 1 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성되는 텍스트에 대한 데이터를 수신하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제 1 어플리케이션 프로그램은, 노트 어플리케이션 프로그램, 이메일 어플리케이션 프로그램, 웹 브라우저 어플리케이션 프로그램 또는 달력 어플리케이션 프로그램 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제 1 어플리케이션 프로그램은, 메시지 어플리케이션을 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 텍스트를 입력한 이후에 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 자동으로 입력된 텍스트를 송신하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 제 3 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제 3 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제 1 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에, 상기 버튼을 통하여 제 2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제 3 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제 3 사용자 발화에 대한 제 3 데이터를 제공하고, 상기 제 3 데이터를 제공한 이후에, 상기 제 3 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 제 4 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제 4 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제 1 사용자 인터페이스가 표시되지 않는 도중에, 상기 버튼을 통하여 상기 제 2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제 4 사용자 발화를 수신하고, 상기 제 4 사용자 발화에 대한 제 4 데이터를 상기 외부 서버로 제공하고, 상기 제 4 데이터를 제공한 이후에, 상기 제 4 사용자 발화에 응답하여, 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 마이크를 통하여 제 5 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로, 상기 제 5 사용자 발화에 대한 제 5 데이터를 제공하고, 및 상기 제 5 데이터를 제공한 이후에, 상기 제 5 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제 1 타입의 사용자 입력 및 상기 제 2 타입의 사용자 입력은 서로 다르며, 상기 버튼에 대한 1회 누름, 상기 버튼에 대한 2회 누름, 상기 버튼에 대한 3회 누름, 상기 버튼에 대한 1회 누른 이후에 누름 유지, 또는 상기 버튼에 대한 2회 누름 및 누름 유지 중 하나로부터 선택될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제 2 사용자 인터페이스를 포함하는 제 2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 더 설정되며, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 제 3 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제 3 동작은, 상기 제 2 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에 상기 버튼을 통하여 상기 제 1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 1 타입의 사용자 입력이 수신된 이후에, 상기 마이크를 통하여 제 3 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로, 상기 제 3 사용자 발화에 대한 제 3 데이터를 제공하고, 상기 제 3 데이터를 제공한 이후에, 상기 외부 서버로부터, 상기 제 3 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하면서, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않고, 상기 제 2 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력하고, 및 상기 텍스트를 입력하고, 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 상기 입력된 텍스트를 자동으로 송신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제 1 사용자 인터페이스를 포함하는 제 1 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 설정되고, 상기 메모리(230)는, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 제 1 동작과 제 2 동작을 수행하도록 야기하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제 1 동작은, 상기 버튼을 통하여 제 1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제 1 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(ASR: automatic speech recognition) 및 지능 시스템(intelligence system)을 포함하는 외부 서버로, 상기 제 1 사용자 발화에 대한 제 1 데이터를 제공하고, 및 상기 제 1 데이터를 제공한 이후에, 상기 제 1 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 제 2 동작은, 상기 버튼을 통하여 제 2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제 2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제 2 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제 2 사용자 발화에 대한 제 2 데이터를 제공하고, 상기 제 2 데이터를 제공한 이후에, 상기 서버로부터, 상기 제 2 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하면서, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않으며, 상기 제 1 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가 상기 제 1 사용자 인터페이스를 가상 키보드와 함께 표시하도록 더 야기할 수 있으며, 상기 버튼은, 상기 가상 키보드의 일부가 아닐 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 외부 서버로부터 상기 제 1 동작 내에서 상기 제 1 사용자 발화로부터 상기 ASR에 의하여 생성되는 텍스트에 대한 데이터를 수신하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가 상기 제 1 사용자 인터페이스의 상기 디스플레이 상에 표시와 독립적으로 상기 제 1 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 전자 장치가 잠금 상태에 있거나 또는 상기 터치스크린 디스플레이가 턴 오프된 것 중 적어도 하나인 경우에, 상기 제 2 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제 1 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에, 상기 제 2 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 상기 마이크(288)를 통하여 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(automatic speech recognition: ASR) 또는 자연어 이해(natural language understanding: NLU) 중 적어도 하나를 수행하는 외부 서버로, 상기 사용자 발화에 대한 데이터와 함께, 상기 사용자 발화에 대한 데이터에 대하여 상기 ASR을 수행하여 획득된 텍스트에 대하여 상기 자연어 이해를 수행할지 여부와 연관된 정보를 송신하고, 상기 정보가 상기 자연어 이해를 수행하지 않을 것을 나타내면, 상기 외부 서버로부터 상기 사용자 발화에 대한 데이터에 대한 상기 텍스트를 수신하고, 상기 정보가 상기 자연어 이해를 수행할 것을 나타내면, 상기 외부 서버로부터 상기 텍스트에 대한 상기 자연어 이해 수행 결과 획득된 명령을 수신하도록 야기하는 인스트럭션을 저장할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, Android^TM, iOS^TM, Windows^TM, Symbian^TM, Tizen^TM, 또는 Bada^TM를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)은 커널(320)(예: 커널(141)), 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143)), (API(360)(예: API(145)), 및/또는 어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.

커널(320)은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330) 는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(341), 윈도우 매니저(342), 멀티미디어 매니저(343), 리소스 매니저(344), 파워 매니저(345), 데이터베이스 매니저(346), 패키지 매니저(347), 커넥티비티 매니저(348), 노티피케이션 매니저(349), 로케이션 매니저(350), 그래픽 매니저(351), 또는 시큐리티 매니저(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370)의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(345)는, 예를 들면, 배터리의 용량 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 파워 매니저(345)는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.

커넥티비티 매니저(348)는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(349)는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(350)는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API(360)는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.

어플리케이션(370)은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 와치(384), 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서(210)), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.

[수학식 1]

[수학식 2]

[수학식 3]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 doc2vec 알고리즘을 이용하여, 상기 비교 대상 영어 문장과 상기 영어 문장 사이의 상기 제2 유사도를 아래의 수학식 4를 적용하여 계산하도록 설정되고, 상기 비교 대상 영어 문장 p의 doc2vec가 [p1, p2, …, pn]이고, 상기 영어 문장 q의 doc2vec가 [q1, q2, …, qn]일 수 있다.

[수학식 4]

[수학식 5]

[수학식 6]

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

통신 인터페이스; 및 프로세서; 를 포함하고,
상기 프로세서는:
사용자 장치를 이용하는 사용자의 선호 카테고리를 확인하고,
상기 선호 카테고리에 기반하여 웹 크롤링(web crawling)을 이용하여 수집된 컨텐츠 중에서, 상기 사용자의 학습 레벨에 해당하는 영어 문장 및 상기 영어 문장을 번역한 한국어 문장을 동시에 포함하는 학습용 컨텐츠를 선택하고,
상기 학습용 컨텐츠에 포함된 상기 영어 문장 및 상기 한국어 문장을 분석함으로써, 상기 영어 문장에서 미리 정해진 품사에 해당하는 영어 단어와 한 쌍을 구성하고 상기 미리 정해진 품사에 해당하는 한국어 단어를 상기 한국어 문장으로부터 선택하고,
상기 웹 크롤링을 이용하여, 상기 한국어 단어에 해당하는 제1 이미지들을 수집하고 및 상기 영어 단어에 해당하는 제2 이미지들을 수집하되, ① 상기 사용자 장치가 셀룰러 네트워크에 연결 중인 상태인 경우, 정지 영상에만 해당하는 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들을 수집하고, ② 상기 사용자 장치가 Wi-Fi 네트워크에 연결 중인 상태인 경우, 동영상에 해당하는 상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들을 수집하고,
상기 제1 이미지들 및 상기 제2 이미지들 각각에: 가버 필터(Gabor Filter)를 적용함으로써 텍스터 피처(texture feature)들을 추출하고, HOG(Histogram of Oriented Gradients) 알고리즘을 적용함으로써 형태 피처들을 추출하고,
상기 텍스터 피처들과 상기 형태 피처들에 기반하여 상기 제1 이미지들과 상기 제2 이미지들 사이의 제1 유사도를 판단하고,
상기 제1 이미지들 중에서 상기 제2 이미지들에 대하여 가장 높은 유사도를 갖는 대표 이미지를 상기 한국어 단어에 연관시키되, 상기 한국어 문장에서 상기 미리 정해진 품사에 해당하는 모든 단어들에 대하여 대표 이미지들을 연관시키는 동작이 수행되고,
상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 대표 이미지들이 연관되어 있는 상기 한국어 문장을 상기 사용자 장치에게 제공하고,
상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 한국어 문장에 대한 비교 대상인 제1 영어 문장을 상기 사용자 장치로부터 수신하고,
Doc2Vec 알고리즘을 이용하여, ① 상기 제1 영어 문장으로부터 제1 숫자 벡터(p_i)를 추출하고, ② 정답 문장인 제2 영어 문장으로부터 제2 숫자 벡터(q_i)를 추출하고,
상기 제1 숫자 벡터(p_i)와 상기 제2 숫자 벡터(q_i)를 아래의 수학식 1에 적용함으로써, 상기 제1 영어 문장과 상기 제2 영어 문장 사이의 제2 유사도를 산출하되, n은 상기 제1 영어 문장 또는 상기 제2 영어 문장의 개수를 나타내고,
[수학식 1]

상기 제2 유사도가 제1 임계치 이하이고, 상기 제1 임계치 보다 낮은 제2 임계치 이상인 경우:
1) Word2Vec 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 영어 문장에 포함된 쿼리 영어 단어와 상기 제2 영어 문장에 포함된 정답 영어 단어 사이의 제3 유사도를 판단하되, 상기 제1 영어 문장에 포함된 모든 쿼리 단어 단어들에 대하여 상기 제2 영어 문장에 포함된 모든 정답 영어 단어들과의 유사도를 판단하는 동작이 수행되고,
2) 상기 제3 유사도가 제3 임계치 미만인 경우, 상기 정답 영어 단어의 기본형에 해당하는 단어를 힌트 단어(hint word)로서 상기 사용자 장치에게 제공하고,
3) 상기 제3 유사도가 제4 임계치를 초과한 경우, 상기 정답 영어 단어의 반의어를 상기 힌트 단어로서 상기 사용자 장치에게 제공하고,
4) 상기 제3 유사도가 상기 제3 임계치 이상이고, 상기 제4 임계치 이하인 경우, 상기 정답 영어 단어의 유의어를 상기 힌트 단어로서 상기 사용자 장치에게 제공하도록 설정되고,
상기 프로세서는:
상기 제2 유사도가 상기 제1 임계치를 초과하는 경우, 상기 제1 영어 문장을 정답 처리하고, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 제2 영어 문장을 상기 사용자 장치에게 제공하고,
상기 제2 유사도가 상기 제2 임계치 미만인 경우, 상기 제1 영어 문장을 오답 처리하고, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 제2 영어 문장을 상기 사용자 장치에게 제공하도록 설정되고,
상기 Word2Vec 알고리즘은 skip-gram 모델에 기반하여 상기 쿼리 영어 단어 및 상기 정답 영어 단어를 벡터화 하되, 상기 skip-gram 모델은 입력받은 중심 단어에 대한 주변 단어를 예측하는 모델이고,
상기 프로세서는, 코사인 유사도에 기반하여 상기 쿼리 영어 단어 및 상기 정답 영어 단어 사이의 상기 제3 유사도를 판단하도록 설정된, 시스템.