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문제 정의
- 그리고 수험자가 자리에서 일어났다가 앉았다가 반복하는 경우를 알아보았다. 표 2는 수험자 1명 이 수험자 1명이 자리에 앉았다가 일어나는 동작을 반복한 경우 얼굴 검출 결과표이다.
- 본 연구는 pc 카메라를 이용하여 온라인 시험에서 공정한 학사관리를 위해 부정행위를 방지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 수험자는 온라인 시험에 응시하기 위해 아이디와 비밀번호를 입력하여 키보드인증 과정을 거쳐 로그인 한다.
- 본 연구에서는 부정행위를 방지하고 공정성 강화를 위해 PC 카메라를 이용하여 수험자가 지속적으로시험을 치고 있는지 확인하는 방법을 제안한다. PC 카메라는 컴퓨터 사용자들이 흔하게 사용하는 것으로 가격이 저렴하고 구하기가 용이하다.
- 외형기반 방법은 얼굴 검출 분야에서 가장 많이 사용하는 방법 중 하나이며, 신경망(Neural Network)을 이용한 검출 [15], 통계 적 방법들을 이용한 SVM(Support Vector machine)[16], 에이더부스터(Adaboost)⑹등 패턴인식 알고리즘이 존재한다. 본 연구에서는 상태 기반 방법 중 가장 많이 적용 되고 있는 에이더부스터 방법을 이용하여 학습자의 얼굴을 검출 하고자 한다. 에이더부스터 방법은 속도가 빠르고 정확도가 높으며 구현이 용이하여 적용하기 편리한 특징이 있다.
- 카메라의 영상 테스트를 해야 한다. 본 연구에서는 온라인 강의를 들을 때 마다 출석 확인과 더불어 수험자의 영상을 촬영하도록 하였다. 그러므로 따로 카메라 설치가 필요하지 않으나 시험동안 오류를 방지하기 위하여 카메라 설정을 맞추도록 하였다.
- 본 연구에서는 온라인 시험도중에 수험자의 자리 이탈과 두 명 이상의 얼굴이 검출되는 경우 오류 발생이 되는 것으로 실험 하였다. 그림 8은 수험자가 지속적으로 검출되는 상태와 검출되지 않은 상태를 나타낸다.
- 그리고 평가 단계에서 시험을 치는데 이때 본인인증 시스템에서 본인 인증단계가 적용된다. 본 연구에서는 온라인 시험의 공정성 강화를 위한 PC 카메라 기반의 본인 인증 시스템을 설계하고 구현하였다.
- 얼굴검출 방법은 카메라로부터 입력된 동영상 또는 정지영상에서 얼굴의 위치를 찾아내는 것을 말하며 영상감시 시스템 원격 회의 시스템 및 얼굴 인식 시스템에서 다양하게 응용 할 수 있는 기술이다[10, 11]. 본연구에서는 얼굴 검출 방법을 사용하여 수험자가 시험을 지속적으로 치고 있는지 확인하고, 키보드 입력특징을 추출하는 방법을 적용하여 온라인 시험에서 수험자 확인을 통한 공정성 강화시스템을 연구하였다. 키보드 입력 특징은 키보드를 누르고 놓을 때의 시간 간격을 측정하여 개인별 키코드를 추출하였다 [51.
- 이때 얼굴이 검출되는지는 얼굴 찾기 알고리즘에 의해 자동으로 확인된다. 얼굴이 검출되지 않으면 수험자가 카메라 촬영의 범위 밖으로 나가는 경우로 보고 경고 표시를 한다. 또한 두 명 이상의 얼굴이 검출될 때도 경고 표시를 한다.
- 경고가 지속되면 본인 획.인을 위해 학사 정보시스템에 저장된 수험자 개인의 정보에 대한 질문을 한다. 질문에 즉시 답변이 이루어지면 시험이 계속되고 답변이 이루어지지 않으면 부정행위로 분류되어 시험을 종료한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.