
20여년간 영어인증능력 시험제도를 통해 입지를 다진 TOSEL의 신규 학습컨텐츠 플랫폼입니다.
전국 학원들을 대상으로 심사과정을 거쳐 TOSEL Lab 지정교육기관을 선별하고,
선별된 지정교육기관과 해당 기관의 원생들을 대상으로 맞춤식 진단 데이터 공유 및 처방과 컨텐츠 제공을 통하여
해당 지정교육 기관의 원생들의 영어능력 성장을 돕고 있습니다.
2022년 8월에 런칭, 약 5000여명이 사용중인 실제 서비스입니다.
서비스 초기 기획부터 개발, 소통 및 런칭까지 모든 프로세스에 주도적인 역할로 참여하였고
기존에 Monolothic한 시험 웹사이트에 모든 기능이 몰려있던 TOSEL 사이트 리뉴얼까지 고려하여 TOSEL Lab Main Web Site 및 4개의 Digital Contents가 포함된 Microservices Architecture 방식의 플랫폼으로 설계하였습니다.
그럼 지금부터 제가 참여했던 TOSEL Lab Platform의 프로젝트들을 소개해드리겠습니다.
TOSEL Lab Platform Main website 입니다. (lab.tosel.co.kr)
TOSEL Lab에 대한 소개와 이용방법등이 기재되어있으며 타 업체와 컨텐츠 협업이 예정되어있었기 때문에 CORS통신이 가능하게끔 설계하였습니다.
기관장 및 원생들은 해당 Main Site를 통해서 컨텐츠를 이용할 수 있습니다.
TOSEL Lab은 심사과정을 통과한 기관만이 사용할 수 있게끔 기획하였으며 총 14개의 유저종류가 존재합니다.
따라서 이 프로젝트를 진행하면서 가장 크게 느낀점에 대해 말씀드리자면 방대하고 복잡한 유저 권한관리의 필요성을 여실히 깨달았다고 할 수 있겠습니다.
유저종류에 따른 DB설계와 해당 종류에 따라 권한을 부여하는 API구축 등의 경험들을 통해 백엔드 개발자로서 유저 권한관리의 중요성을 파악할 수 있었고 또한 보안에 많은 신경을 쓰게되었습니다.
TOSEL Lab 지정교육기관의 원생들이 매월 응시하는 월별고사 컨텐츠인 Monthly Test 입니다.
시험 프로세스 기획 및 정립, 다양한 형태와 리소스에 대응하는 문항 db설계, 문항 레이아웃 확정 작업, timer 설계 등의 작업을 진행하였습니다.
Monthly Test의 경우 Offline/Online이 선택가능하게끔 기획되었기 때문에 성적처리 및 데이터 누적 프로세스도 두가지 방식으로 설계해야 했으며, 해당 과정에 어려움이 있었지만 업무 자동화 script 제작을 통해 해결할 수 있었습니다.
위에 설명드린 Monthly Test의 성적 처리 프로젝트입니다.
TOSEL Lab은 기관들의 원생의 실력을 진단 및 처방해주는 플랫폼이기에 응시자의 학교 / 지역 / 학원 평균 및 응시자가 고른 답의 추적이 편하게끔 성적데이터 DB를 기획 및 설계 하였습니다.
또한 Offline으로 Monthly Test를 응시한 기관의 경우 종이에 적힌 데이터를 바로 DB에 삽입할 수 없으므로 OMR 카드에 적힌 데이터값을 이용해 성적처리하기 위해 여러 업체와 소통하여 저희 프로그램에 맞는 OMR을 제작하는 등 복잡한 과정을 겪었고,
OMR에 적힌 데이터값을 OCR을 이용하여 데이터로딩, 오답 정정, 엑셀파일로 변환 후 자동화 Script를 통해 성적 DB에 추가하는 방식으로 극복할 수 있었습니다.
Monthly Test의 성적자료 프로젝트입니다.
TOSEL Lab의 기획 상 원생의 데이터를 진단/처방 데이터 제공이 필요하기에 각 지역별/학교별/학원 별 평균 수치 및 미국학생들의 영어 독서능력 수치인 AR/Lexile과의 비교표가 포함되게끔 기획하였습니다.
각 평균수치 비교 및 AR/LEXILE 지수 등을 제공하는 부분의 알고리즘과 개인 및 모든원생들의 평균성적 DB설계 / 데이터 로딩 알고리즘을 구현하였습니다.
짧은 기간내에 끝내야하는 프로젝트였기에 원래는 Backend 개발이 주 분야인 제가 Publishing/Frontend 영역 또한 대부분의 작업을 하였고, 해당 부분에서 그래프 및 chart.js 등의 라이브러리 사용에 어려움이 있었습니다.
하지만 작업을 진행하며 퍼블리셔 및 프론트엔드 분야에 대해 더 많이 배울 수 있어 좋은 경험이었습니다.
TOSEL Lab의 Digital Contents 중 하나인 Placement Test 입니다.
학원에서 신규 원생의 적절한 학습 레벨을 평가하여 반 배치고사로 활용하는 컨텐츠로 기획하였습니다
출제된 문항에 대한 응시자의 답변에 따라 다음문항의 난이도가 달라지는 Adaptive-Test 형태로 기획하였으며 유기적으로 출제된 다양한 문항 및 해당 문항의 정답여부를 통계화하고 분야별 레벨설정이 가능하게끔 Classification 알고리즘을 통해 구현하였습니다.
프로젝트를 진행하면서 Classification 및 Clustering등 머신러닝의 알고리즘들을 많이 공부하게 되었고 AI에 대해서도 관심이 생기게 되었습니다.
일일 문제풀이 Digital Contents인
Daily Study(Self Study) 입니다.
TOSEL Lab을 이용하는 원생들이 매일 문제풀이를 통한 자기주도 영어학습 습관을 키우고, 스스로 문제를 해결하면서 영어 성취도를 향상시켜 나갈 수 있게끔 제공하는
일주일마다 전체 문제가 제공되는 방식으로 기획하습니다. 또한 학생이 문제를 풀다가 중간에 save 하는 기능을 구현 하였고. 문제를 전체 다 푼 후 원장측과 학생 측에서 오답확인이 가능하게끔 제작하였습니다.
레벨별 / 카테고리 별로 다양한 문항이 존재하기에 종류별로 문항 DB 설계를 도맡아 진행하였고 문제 레이아웃 구축 작업, 오답확인 API 구축, 원장 측의 원생 Self Study를 확인이 가능한 기능을 하는 S2S 통신API 구축을 진행하는 역할을 맡았습니다.
TOSEL Lab을 이용하는 원생들이 단어학습을 할 수 있게 제공되는 Digital Contents인 Voca Quiz입니다.
랜덤으로 문항을 출제하는 알고리즘 설계 및 개발, 문항 및 문제풀이 관련 DB설계 및 수정, 본인 정답률과 전체 정답률을 기준으로 기반한 개인별 맞춤 오답노트 알고리즘 설계 등의 작업에 참여하였습니다.
또한 프론트엔드 부분으로는 랜덤한 단어의 글자 길이에 따라 레이아웃 배치가 달라지게 설계하는 역할을 담당하였고 프론트엔드와의 협업에 대해서도 많이 배울 수 있었습니다.