COVID-19 팬데믹 이후 온라인 비대면 평가의 중요성이 증가하면서 부정행위 방지에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 이러한 문제 를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 부정행위 방지 통합 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 인공지능 기술을 활용하여 수험자의 본인 확인, 소리 탐지, 부정행위 관련 사물 탐지, 행동 모니터링 등을 통해 부 정행위를 실시간으로 탐지하고 방지하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 개발된 시스템은 MediaPipe, YOLOv9, Whisper, ...
COVID-19 팬데믹 이후 온라인 비대면 평가의 중요성이 증가하면서 부정행위 방지에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 이러한 문제 를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 부정행위 방지 통합 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 인공지능 기술을 활용하여 수험자의 본인 확인, 소리 탐지, 부정행위 관련 사물 탐지, 행동 모니터링 등을 통해 부 정행위를 실시간으로 탐지하고 방지하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 개발된 시스템은 MediaPipe, YOLOv9, Whisper, OpenCV 등의 최신 인 공지능 기술을 사용하여 수험자의 얼굴, 손, 음성 등을 분석하여 부정행 위를 탐지한다. 특히, 기존의 연구와 달리 본인인증 시 손의 형상과 음성 정보를 받아 시험 진행 중에 제3자의 개입을 확인하고, 행동 인식과 객 체 인식을 결합하여 부정행위를 실시간으로 모니터링한다. 다양한 테스 트 시나리오를 통해 시스템의 성능을 평가한 결과, 높은 정확도와 실시 간 처리 성능을 보여주었고, 시험의 공정성을 유지하고 감독관의 감독 능력을 향상하는 데 효과적임을 입증하였다.
COVID-19 팬데믹 이후 온라인 비대면 평가의 중요성이 증가하면서 부정행위 방지에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 이러한 문제 를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 부정행위 방지 통합 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 인공지능 기술을 활용하여 수험자의 본인 확인, 소리 탐지, 부정행위 관련 사물 탐지, 행동 모니터링 등을 통해 부 정행위를 실시간으로 탐지하고 방지하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 개발된 시스템은 MediaPipe, YOLOv9, Whisper, OpenCV 등의 최신 인 공지능 기술을 사용하여 수험자의 얼굴, 손, 음성 등을 분석하여 부정행 위를 탐지한다. 특히, 기존의 연구와 달리 본인인증 시 손의 형상과 음성 정보를 받아 시험 진행 중에 제3자의 개입을 확인하고, 행동 인식과 객 체 인식을 결합하여 부정행위를 실시간으로 모니터링한다. 다양한 테스 트 시나리오를 통해 시스템의 성능을 평가한 결과, 높은 정확도와 실시 간 처리 성능을 보여주었고, 시험의 공정성을 유지하고 감독관의 감독 능력을 향상하는 데 효과적임을 입증하였다.
In the wake of the COVID-19 pandemic, the importance of online remote assessments has surged, highlighting the need to prevent cheating. This study aims to address this issue by developing an integrated system for preventing cheating using artificial intelligence (AI) technology. The proposed method...
In the wake of the COVID-19 pandemic, the importance of online remote assessments has surged, highlighting the need to prevent cheating. This study aims to address this issue by developing an integrated system for preventing cheating using artificial intelligence (AI) technology. The proposed method utilizes AI to verify the identity of examinees, detect sounds, identify suspicious objects related to cheating, and monitor behaviors in real-time. The system developed in this study employs technologies such as MediaPipe, YOLOv9, Whisper, and OpenCV to analyze the examinees' faces, hands, and voices for detecting cheating. Unlike previous research, this system incorporates hand shape and voice information during identity verification to identify third-party involvement during the exam. It also combines behavior recognition with object detection to monitor cheating in real-time. Performance evaluations through various test scenarios demonstrated the system's high accuracy and real-time processing capabilities. The system was proven effective in maintaining the fairness of exams and enhancing the monitoring capabilities of proctors. Overall, this research confirms that the AI-based cheating prevention system significantly improves the efficiency and accuracy of detecting cheating, thus ensuring the integrity of online remote assessments.
In the wake of the COVID-19 pandemic, the importance of online remote assessments has surged, highlighting the need to prevent cheating. This study aims to address this issue by developing an integrated system for preventing cheating using artificial intelligence (AI) technology. The proposed method utilizes AI to verify the identity of examinees, detect sounds, identify suspicious objects related to cheating, and monitor behaviors in real-time. The system developed in this study employs technologies such as MediaPipe, YOLOv9, Whisper, and OpenCV to analyze the examinees' faces, hands, and voices for detecting cheating. Unlike previous research, this system incorporates hand shape and voice information during identity verification to identify third-party involvement during the exam. It also combines behavior recognition with object detection to monitor cheating in real-time. Performance evaluations through various test scenarios demonstrated the system's high accuracy and real-time processing capabilities. The system was proven effective in maintaining the fairness of exams and enhancing the monitoring capabilities of proctors. Overall, this research confirms that the AI-based cheating prevention system significantly improves the efficiency and accuracy of detecting cheating, thus ensuring the integrity of online remote assessments.
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