과목과 단원, 난이도와 유형별로 문제를 등록하고 관리하며 필요한 조건에 따라 문제를 검색·추출하여 시험이나 문제지를 구성할 수 있도록 개발합니다. 객관식·주관식 문제와 정답·해설 관리, 응시·채점·결과 분석까지 하나의 시스템으로 구축합니다.
기존에 보유한 문제와 정답·해설 자료가 있다면 데이터 구조를 확인하여 문제은행으로 이전할 수 있습니다. 필요한 경우 AI를 활용해 기존 문제와 유사한 유형의 문제를 생성하는 기능도 개발할 수 있습니다.
과목·단원·유형·난이도별로 문제와 정답·해설을 관리합니다.
조건에 맞는 문제를 선택하거나 자동 추출하여 시험을 구성합니다.
온라인 응시와 답안 제출, 자동·수동 채점을 처리합니다.
점수와 정답률, 오답과 취약 영역을 분석합니다.
문제 수가 늘어나면 단순한 문서나 엑셀만으로 필요한 문제를 찾고 시험을 구성하기 어려워집니다. 문제 등록과 분류부터 시험 구성, 채점과 결과 분석까지 반복되는 업무를 하나의 시스템으로 관리할 수 있습니다.
문제와 정답·해설이 여러 문서와 파일에 흩어져 있으면 원하는 과목이나 단원, 난이도의 문제를 찾는 데 많은 시간이 필요합니다.
시험을 만들 때마다 기존 문제를 하나씩 찾아 복사하고 편집한다면 반복 작업이 많아집니다. 과목·단원·난이도 등의 조건으로 문제를 검색하거나 자동 추출할 수 있습니다.
응시 인원이 많아질수록 답안 확인과 점수 계산, 성적 정리와 오답 확인에 많은 시간이 필요합니다. 문제 유형에 따라 자동 채점과 결과 집계를 적용할 수 있습니다.
같은 학습 개념을 평가하면서 숫자나 조건, 표현이 다른 문제를 반복적으로 제작해야 한다면 AI를 활용해 기존 문제를 참고한 유사문제 생성 기능을 시스템에 적용할 수 있습니다.
어떤 과목과 단원으로 문제를 분류하는지, 문제 유형과 난이도는 어떻게 관리하는지, 시험을 어떤 방식으로 구성하고 채점하는지 확인합니다. 현재 보유한 문제 데이터와 실제 운영 방식을 기준으로 문제 등록부터 시험·채점·결과 분석까지 필요한 기능을 구체화합니다.
문제를 단순히 등록하는 시스템만 개발하지 않습니다. 기존 문제지와 문제 분류 기준, 시험 구성과 채점 방식을 분석하고 OCR을 이용한 과거 문제지 데이터화부터 시험지 생성, OMR 채점과 AI 유사문제 생성까지 실제 운영에 필요한 흐름을 설계합니다.
과목과 단원, 문제 유형과 난이도, 정답·해설 구조와 시험 구성 방식을 확인하여 문제은행에서 관리해야 할 데이터와 분류 기준을 정의합니다.
OCR을 통한 기존 문제지 등록, 문제 검색과 추출, 시험지 구성, PDF 출력과 답안 제출·채점, 성적과 오답 분석까지 하나의 흐름으로 설계합니다.
문제 등록·검색과 시험지 생성, PDF 다운로드, 온라인 채점 기능을 개발하고 필요에 따라 AI를 활용한 유사문제 생성과 OMR 이미지 인식·자동 채점 기능까지 구현합니다.
문제를 과목·단원·난이도별로 관리하고 기존 문제지는 OCR을 통해 데이터화할 수 있습니다. 조건에 맞는 문제로 시험지를 구성하여 PDF로 제공하고, AI 유사문제 생성과 OMR 자동 채점, 성적·오답 분석까지 필요한 기능을 맞춤형으로 개발합니다.
객관식과 주관식 등 다양한 문제를 등록하고 과목, 단원, 유형, 난이도 등의 기준으로 분류하여 필요한 문제를 빠르게 검색하고 활용할 수 있습니다.
PDF나 스캔 이미지로 보관하고 있는 과거 시험지를 OCR 기술로 인식하여 문제와 선택지, 정답 등의 데이터를 문제은행으로 전환할 수 있도록 개발합니다.
과목과 단원, 난이도 등의 조건으로 문제를 검색하고 필요한 문제를 선택하거나 자동 추출하여 시험지를 구성합니다. 완성된 시험지는 PDF 형태로 생성·다운로드할 수 있습니다.
촬영하거나 스캔한 OMR 답안지를 이미지로 인식하고 표시된 답안을 정답 데이터와 비교하여 자동으로 채점하고 점수를 계산하는 기능을 개발할 수 있습니다.
기존 문제와 출제 조건을 기반으로 숫자, 조건, 표현이나 보기 등을 변경하여 비슷한 개념을 평가할 수 있는 유사문제 생성 기능을 개발할 수 있습니다.
응시자별 점수와 오답, 문제별 정답률과 난이도, 과목·단원별 취약 영역을 분석하여 시험 결과와 문제 활용 데이터를 확인할 수 있습니다.
기존 시험지와 문제를 다시 처음부터 입력하는 것이 아니라 PDF·스캔 자료를 OCR로 인식하여 문제 데이터로 전환하고, 축적된 문제를 시험지 제작과 PDF 출력, OMR 채점과 AI 유사문제 생성에 다시 활용할 수 있도록 시스템화합니다.
과목·단원·난이도별 문제를 체계적으로 관리하고 기존 PDF와 스캔 문제지는 OCR을 통해 문제 데이터로 전환합니다. 시험지 구성과 PDF 다운로드, OMR 자동 채점, 성적 분석과 AI 유사문제 생성까지 하나의 시스템으로 구축합니다.
과목 · 단원 · 유형 · 난이도 · 정답 · 해설
PDF · 스캔 · 문제 인식 · 데이터 변환
보유한 문제를 데이터로 축적하고 출제부터 채점·분석까지 하나의 환경에서 관리합니다.
문제 추출 · 시험 구성 · 문제지 · PDF 다운로드
답안 인식 · 자동 채점 · 분석 · 유사문제 생성
기존 문제와 출제·채점 방식을 분석하고 문제 데이터 구조부터 시험 운영 방식까지 단계별로 설계·개발합니다.
기존 문제·분류·출제 방식 확인
문제 등록·OCR·분류 구조 설계
문제 추출·시험 구성·PDF 생성
OMR 채점·분석·AI 유사문제
출제·채점·분석 통합 운영
학원과 교육기업, 자격시험, 평가 서비스 등 문제의 유형과 출제·채점 방식에 따라 필요한 기능은 달라집니다. 보유한 문제와 실제 시험 운영 방식을 분석하여 필요한 기능을 맞춤형으로 구성합니다.
과목과 단원별 문제를 축적하고 수업이나 시험에 필요한 문제를 검색·추출하여 다양한 시험지를 빠르게 구성할 수 있습니다.
PDF와 스캔 이미지로 보관하고 있는 과거 시험지와 문제자료를 OCR로 인식하여 검색하고 재사용할 수 있는 문제 데이터로 전환합니다.
다수의 문제를 유형과 난이도별로 관리하고 시험별 출제 기준에 맞춰 문제를 구성하여 반복적으로 시험을 운영할 수 있는 시스템을 구축합니다.
문제은행에서 시험지를 구성하여 PDF로 출력하고 오프라인 시험 후 제출된 OMR 답안지를 인식하여 채점과 성적 처리를 자동화할 수 있습니다.
응시자의 시험 결과를 누적하여 과목과 단원별 성적, 오답과 취약 영역, 문제별 정답률 등 다양한 데이터를 분석할 수 있습니다.
기존 문제와 출제 방식을 AI가 분석하여 동일하거나 유사한 학습 개념을 평가할 수 있는 새로운 유사문제를 생성하는 기능도 개발할 수 있습니다.
요구사항 정리부터 사이트맵과 콘텐츠 준비, 외부 서비스 연동, 개발 검수와 서비스 오픈까지 웹사이트·웹서비스 개발 과정에서 활용할 수 있는 프로젝트 문서를 제공합니다.
프로젝트에 필요한 기능과 요구사항을 정리하고 필수 기능과 선택 기능, 우선순위와 참고자료를 관리할 수 있는 문서입니다.
자료 자세히 보기홈페이지와 웹서비스의 페이지 번호와 메뉴, 화면명과 사용자 유형을 정리하는 문서입니다.
자료 자세히 보기로고와 회사소개, 이미지, 상품정보, 약관과 외부 서비스 자료 등 디자인과 개발에 필요한 자료의 준비 상태를 관리합니다.
자료 자세히 보기개발된 기능을 사용자 관점에서 테스트하고 기대 결과와 검수 결과, 오류·수정사항과 처리 상태를 기록하는 문서입니다.
자료 자세히 보기도메인과 SSL, 운영 서버, 백업, 실결제와 외부 API, 관리자 계정, 보안·SEO 등 서비스 오픈 전 필수 항목을 확인합니다.
자료 자세히 보기프로젝트 준비부터 개발, 검수·오픈과 유지보수까지 단계별로 활용할 수 있는 프로젝트 문서를 무료로 제공하고 있습니다.
프로젝트 문서 전체 보기제공되는 문서는 일반적인 프로젝트 진행 과정을 기준으로 작성되어 있으며, 프로젝트의 규모와 서비스 유형, 계약 범위와 운영 방식에 맞게 필요한 항목을 수정하여 사용할 수 있습니다.
문제은행 시스템 구축 이후 담당자가 문제 등록과 분류, 시험지 구성, PDF 출력과 채점, 성적·오답 분석 기능을 직접 사용할 수 있도록 주요 운영 방법을 정리합니다.
Question · OCR · Test
Scoring · AI · Analysis
운영 매뉴얼의 제공 여부와 상세 범위는 구축된 문제은행 기능과 프로젝트 계약 범위에 따라 협의하여 진행합니다.
문제와 선택지, 정답·해설을 등록하고 과목과 단원, 유형과 난이도 등의 기준으로 문제를 분류하고 검색하는 방법을 정리합니다.
PDF와 스캔 자료를 OCR로 인식하여 문제 데이터로 등록하고, 조건에 맞는 문제를 검색·선택하여 시험지를 구성하고 PDF로 생성하는 방법을 정리합니다.
제출된 OMR 답안지를 이미지로 인식하고 정답 데이터와 비교하여 채점하는 방법과 채점 결과를 확인·수정하는 운영 방법을 정리합니다.
기존 문제를 기반으로 AI 유사문제를 생성하고 생성된 문제를 검토·등록하는 방법과 성적, 오답, 정답률, 취약 영역을 확인하는 방법을 정리합니다.
문제은행 운영. 유지보수 매뉴얼의 제작 여부와 제공 형식, 상세 수준은 문제 관리, OCR, 시험지·PDF, OMR 채점, AI 유사문제 생성과 분석 기능 등 프로젝트 계약 범위에 따라 달라질 수 있습니다. 별도의 OCR·AI 운영 기준이나 상세 기술 문서가 필요한 경우 협의하여 진행합니다.
맞춤형 웹 시스템, 쇼핑몰, LMS, 플랫폼, 기업 홈페이지 등
다양한 비즈니스 환경에 맞춰 구축한 주요 프로젝트를 소개합니다.
유아를 대상으로 다양한 학습 콘텐츠를 제공하고, 모바일 환경에서 쉽고 편리하게 학습할 수 있도록 개발한 유아교육 앱
프로젝트 자세히 보기 →
학원의 강사 채용공고와 강사의 이력서를 기반으로 학원과 강사를 연결할 수 있도록 개발한 구인구직 플랫폼
프로젝트 자세히 보기 →
학생과 강사, 수업 정보를 관리하고 교육서비스 운영에 필요한 업무를 처리할 수 있도록 구축한 LMS 시스템
프로젝트 자세히 보기 →문제 등록과 분류, OCR을 통한 과거 문제지 데이터화, 시험지·PDF 생성, OMR 자동 채점, AI 유사문제 생성과 성적 분석에 대해 자주 문의하시는 내용을 정리했습니다.
가능합니다. 엑셀이나 문서로 정리된 문제뿐 아니라 기존 데이터의 구조를 확인하여 과목, 단원, 문제 유형, 난이도, 정답과 해설 등의 기준으로 문제은행에 이전할 수 있습니다. 자료의 형식과 상태에 따라 이전 범위와 방법을 먼저 검토합니다.
가능합니다. PDF나 이미지 형태의 과거 시험지를 OCR로 인식하여 문제와 선택지 등의 내용을 추출하고 문제은행 데이터로 변환하는 기능을 개발할 수 있습니다. 원본의 화질과 문서 구조에 따라 인식 결과를 검수하는 과정이 필요할 수 있습니다.
가능합니다. 과목과 단원, 난이도, 문제 유형과 문항 수 등의 조건을 지정하여 문제은행에서 문제를 자동으로 추출하거나 직접 선택할 수 있습니다. 구성된 시험지는 정해진 양식에 맞춰 PDF로 생성하고 다운로드할 수 있습니다.
가능합니다. 촬영하거나 스캔한 OMR 답안지에서 표시된 답안을 이미지 인식 기술로 추출하고 문제은행에 등록된 정답과 비교하여 점수와 채점 결과를 자동으로 계산하는 기능을 개발할 수 있습니다.
가능합니다. 기존 문제와 출제 방식을 기반으로 AI를 활용해 숫자나 조건, 표현 또는 보기 등을 변경하여 유사한 학습 개념을 평가하는 새로운 문제를 생성할 수 있습니다. 생성된 문제는 바로 사용하기보다 담당자가 검토한 후 문제은행에 등록할 수 있도록 구성하는 것을 권장합니다.
가능합니다. 응시자별 점수와 오답, 과목·단원별 성적과 취약 영역, 문제별 정답률과 오답률 등을 집계할 수 있습니다. 누적된 데이터를 기반으로 시험 결과와 문제 활용 현황을 관리자에서 확인할 수 있도록 구성합니다.
가능합니다. 기존 회원이나 원생 정보, 수강 데이터와 시험 결과를 연동해야 하는 경우 현재 시스템의 API와 데이터베이스 구조를 확인하여 문제은행과 연결할 수 있습니다. 연동 가능 범위는 기존 시스템의 기술 환경을 검토한 후 결정합니다.
현재 보유한 문제와 과거 시험자료, 문제 분류와 출제·채점 방식을 확인하여 문제 등록부터 시험지 제작, 채점과 성적 분석까지 하나의 문제은행 시스템으로 구축합니다.
문제은행 시스템 개발 문의현재 사용 중인 문제 파일이나 엑셀, PDF·스캔 문제지, 시험지와 OMR 샘플이 있다면 함께 보내주세요. 보유 자료를 기준으로 OCR 적용과 데이터 이전, AI 기능을 포함한 개발 범위를 검토할 수 있습니다.
보유한 문제 수와 자료 형식, 과목·단원·난이도 등의 분류 기준과 기존 시험 운영 방식을 확인합니다.
OCR 문제 인식, 시험지·PDF 생성, OMR 채점, 성적 분석과 AI 유사문제 생성 등 필요한 기능을 정리합니다.
문제 수와 데이터 이전 범위, OCR·OMR 처리 방식, 시험·분석과 AI 기능을 기준으로 예상 개발 비용과 기간을 안내합니다.