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효율적인 이러닝을 위한 학습자 얼굴 인증 기술

The Face Authentication Mechanism of Learner for the Efficient E-Learning

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.15 no.5, 2010년, pp.67 - 74  

장은겸 (대전대학교 컴퓨터공학과) ,  김경배 (서원대학교 전자계산교육)

초록
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학습자와 교수자간의 효율적인 학습을 지원하고 학습자의 편의성과 공간 시간적으로 제안된 학습 환경을 개선하기 위해 이러닝 기술이 다각도로 연구되고 있다. 그러나 학업 성취도를 포함한 학습 과정에서 오프라인 수업에 못 미치는 결과를 초래하고 있다. 즉, 대리인이 학습에 참여한 출석, 학습에 집중력이 부족한 형식적인 학습, 학습자의 학습태도 관리 등의 영역에 문제를 가지고 있으므로 당연한 결과라 할 수 있다. 이러한 환경적인 문제가 해결되어야 시간 공간의 제안을 받지 않는 이러닝 시스템의 장점을 살릴 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 학습자의 얼굴 인증 컴퓨팅 기술을 이용하여 학습자 인증과 학습 진행이 될 수 있는 기술을 제안한다. 학습자의 얼굴을 실시간으로 감시하여 학습자의 자리 비움 및 학습 이외의 행위, 대리인에 대한 제한을 방지할 수 있는 기능을 제공한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

E-learning technology which effectively supports the learning methodologies between students and professors and which provides location and time benefits to students is being researched now a days. However, E-learning classes produce bad effects comparing with offline classes in learning procedures ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 이러닝 시스템 환경에서 학습강화를 위해 학습자 얼굴인증 기술을 적용한 이러닝 시스템을 제안하였다. 학습자의 얼굴인식을 통해 시스템 로그인 식별과 인증정보로 활용하여 이러닝 학습에 실시간 학습자 인증 기능을 제공한다.
  • 웹캠을 이용하여 학습자의 얼굴을 인식하여 콘텐츠를 구성하여 흥미를 유발 시킬 수 있도록 하여 학습효과를 높이고자 고안된 기술이다. 학습자의 얼굴 표정을 인식하여 다음과 같이 감성상태를 추출하여 대응한다.
  • 교사자와 학습자간의 상호 인터페이스에 의한 학습 효과 증대 기술인 실시간 질의/응답 및 학습자 감성 인식 기술은 대리인의 학습과 실시간 콘텐츠 구성에 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 보완하고 이러닝의 요구사항을 만족시키기 위해 본 논문에서는 학습자의 얼굴 인증 기술을 제안하여 이러닝의 학업 참여와 성취도를 증대시키고자 하였다.
  • 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 학습자의 학습강화를 위해 실시간으로 학습자의 얼굴인식 및 인증 기술을 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
AdaBoost 학습 알고리즘은 다양한 얼굴 영상을 검출하기 위해 무엇을 사용하는가? Haar-like feature와 AdaBoost 학습 알고리즘은 전형적인 얼굴 검출 알고리즘이다. Haar-like feature는 얼굴 검색에서 주로 사용하는 기법으로 특징 값을 추출하는 방법이고 AdaBoost 학습 알고리즘은 인식률을 높이는 방법으로 다양한 얼굴 영상을 검출하기 위해 다중해상도 피라미드를 사용한다[4,5].
Haar-like feature는 무엇인가? Haar-like feature와 AdaBoost 학습 알고리즘은 전형적인 얼굴 검출 알고리즘이다. Haar-like feature는 얼굴 검색에서 주로 사용하는 기법으로 특징 값을 추출하는 방법이고 AdaBoost 학습 알고리즘은 인식률을 높이는 방법으로 다양한 얼굴 영상을 검출하기 위해 다중해상도 피라미드를 사용한다[4,5].
Haar-like feature를 얼굴 검출에서 사용하면 어떤 현상이 일어나는가? 이를 얼굴 검출에서 사용하면 얼굴을 배경으로 판단할 확률이 1%보다 작아진다. 뿐만 아니라 특징 값을 구하는데 요구되는 계산량은 단순히 합 연산으로 빠른 얼굴 검출을 요하는 응용분야에서 사용될 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (8)

  1. 박정현, 김인옥, 정상목, 송기상, 김종백, "감성 인식 컴퓨팅 기술을 적용한 이러닝 상호작용 기술 연구," 한국컴퓨터교육학회, 제11권, 제2호, 2008년 3월. 

  2. 정인성, "구성주의에 기초한 온라인 가상대학 모델 개발," 교육공학연구, 제13권, 제2호, 315-338쪽, 1997년 

  3. 송복섭.권수갑, "교육혁신 e-Learning 개념 및 동향," 주간기술동향 통권 1305호, 2007. 

  4. 이상윤, "얼굴인식 최신 기술 및 표준화 동향," IT Standard weekly 2005권, 36호, 2005. 

  5. P. Viola and M.J. Jones, "Robust real-time object detection", Technical Report Series, Compaq Cambridge research Laboratory, CRL 2001. 

  6. Alexander Kuranov, Rainer Lienhart, and Vadim Pisarevsky, "An Empirical Analysis of Boosting Algorithms for Rapid Objects With an Extended Set of Haar-like Features," Intel Technical Report MRL-TR-July 02-01, 2002. 

  7. Y. Freund and R. E. Schapire, "A Decision-Theor etic Generalization of On-Line Learning and an Appli I cation to Boosting," Proc. Second European Conference on Computational Learning Theory, LNCS, 1995. 

  8. 장은겸, "UCC 환경에서 디지털콘텐츠 지적재산권 보호를 위한 인증 메커니즘," 박사학위논문, 대전대학교, 2007. 

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