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실시간 온라인 수업 및 시험 태도 데이터 세트 설계 및 구현
Real-time Online Study and Exam Attitude Dataset Design and Implementation 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.27 no.1, 2022년, pp.124 - 132  

김준식 (광운대학교 전자공학과) ,  이찬휘 (광운대학교 전자공학과) ,  송혁 (한국전자기술연구원) ,  권순철 (광운대학교 스마트융합대학원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 온라인 원격 수업과 비대면 시험으로 인해 수업 태도 및 시험 부정행위에 대한 관리가 어려움을 겪고 있다. 따라서 온라인으로 학생들의 행동을 자동으로 인식하고 검출하는 시스템이 필요하다. 사람의 행동을 인식하는 행동 인식의 경우 컴퓨터 비전에서 많이 연구되는 기술 중 하나이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서는 온라인 수업 및 시험에서 주요 정보가 될 수 있는 사람의 팔 움직임 정보와 주변 물체에 대한 정보를 포함하는 데이터가 필요하다. 기존 데이터 세트는 여러 분야에 대해 분류를 하거나 일상생활 행동으로 구성되어 있어 본 시스템에 적용시키기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 진행되는 온라인 시험 및 수업에서 태도를 분류할 수 있는 데이터 세트를 제시한다. 또한, 기존의 행동 인식 데이터 세트와의 비교를 통해 제안된 데이터 세트가 올바르게 구성되었는지를 보여준다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, due to COVID-19, online remote classes and non-face-to-face exams have made it difficult to manage class attitudes and exam cheating. Therefore, there is a need for a system that automatically recognizes and detects the behavior of students online. Action recognition, which recognizes huma...

주제어

표/그림 (14)

참고문헌 (13)

  1. School Remote Class Operation Status due to COVID-19, https://kess.kedi.re.kr/post/6711307?itemCode03&menuIdm_02_03_03 (accessed Oct. 20, 2020) 

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  3. Chen, Y., Zhang, Z., Yuan, C., Li, B., Deng, Y., Hu, W., "Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition," Proceedings of the IEEE/CVF International Conference, Computer Vision, Paris, France, pp. 13359-13368, 2021. 

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  11. Karpathy, A., Toderici, G., Shetty, S., Leung, T., Sukthankar, R., Fei-Fei, L., "Large-scale video classification with convolutional neural networks," Proceedings of the IEEE conference, Computer Vision and Pattern Recognition, Columbus, USA, pp. 1725-1732, 2014. https://doi.org/10.1109/cvpr.2014.223 

  12. Bottou, L., Neural networks: Tricks of the trade, Springer, pp. 421-436, Berlin, Heidelberg. 2012. 

  13. N. Srivastava, G. Hinton, A. Krizhevesky and R. Salakhutdinov, "Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting," J. of Machine Learning Research, Vol. 15, No. 1, pp. 1929-1958, June 2014. 

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