온라인 학습에서 학습자 학습태도 분석 및 집중도 체크를 위한 얼굴 검출 시스템 Face detection system for the degree of concentration checking and analysis of learning attitude of learners in online learning원문보기
최근 인터넷 기술 및 멀티미디어 기술의 발전에 따라 인터넷은 많은 영역에서 새로운 응용 분야를 개발해 나가고 있다. 특히 교육 영역에 있어서는 인터넷의 응용으로 획기적인 발전을 이루어 내고 있으며 새로운 패러다임의 교육 방법을 제시하고 있다. 이중 온라인 학습을 이용한 학습은 기존의 전통적인 오프라인 교육에서 벗어난 새로운 방안의 교육 방법이며 이는 기존의 오프라인 학습과는 다르게 시간과 공간에 구애 받지 않고 언제 어디서나 강의를 수강할 수 있다는 점에서는 매우 효율적인 학습이다. 이러한 온라인 강의는 많은 장점에도 불구하고 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 학습의 공간이 온라인상에서 이루어진다는 점에서 학생들의 관리 및 학습효과, 평가의 신뢰도가 많이 부족한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 문제점중 학습자의 능동적인 학습태도를 유도하고 학습자의 출결에 대한 신뢰도를 높이고자 얼굴검출 시스템을 이용한 학습자 학습 집중도 시스템을 제안하였다.
최근 인터넷 기술 및 멀티미디어 기술의 발전에 따라 인터넷은 많은 영역에서 새로운 응용 분야를 개발해 나가고 있다. 특히 교육 영역에 있어서는 인터넷의 응용으로 획기적인 발전을 이루어 내고 있으며 새로운 패러다임의 교육 방법을 제시하고 있다. 이중 온라인 학습을 이용한 학습은 기존의 전통적인 오프라인 교육에서 벗어난 새로운 방안의 교육 방법이며 이는 기존의 오프라인 학습과는 다르게 시간과 공간에 구애 받지 않고 언제 어디서나 강의를 수강할 수 있다는 점에서는 매우 효율적인 학습이다. 이러한 온라인 강의는 많은 장점에도 불구하고 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 학습의 공간이 온라인상에서 이루어진다는 점에서 학생들의 관리 및 학습효과, 평가의 신뢰도가 많이 부족한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 문제점중 학습자의 능동적인 학습태도를 유도하고 학습자의 출결에 대한 신뢰도를 높이고자 얼굴검출 시스템을 이용한 학습자 학습 집중도 시스템을 제안하였다.
Recently, with the development of Internet technology and multi-media technology, the Internet is going to develop in many areas, a new application areas. In particular, in the area of education, has made a Epoch-making development in the Internet applications, it has presented the instructional met...
Recently, with the development of Internet technology and multi-media technology, the Internet is going to develop in many areas, a new application areas. In particular, in the area of education, has made a Epoch-making development in the Internet applications, it has presented the instructional methods of the new paradigm. Study using the online learning, instructional method of a conventional traditional new proposal that deviates from the off-line teaching, Unlike the existing off-line learning, without being bound by time and space, in terms of anytime, anywhere it is possible to attend the lecture, is a very efficient learning. Online lectures Despite many advantages, and containing a number of problems. In terms of space of the learning is performed on-line, there is a disadvantage that the student management and learning, the reliability of evaluation missing number. In this study, out of such a variety of problems, concentration to induce an active learning attitude of learners, learners of learning who attempt to increase the reliability and using the face detection system of attendance learning It proposed a degree system.
Recently, with the development of Internet technology and multi-media technology, the Internet is going to develop in many areas, a new application areas. In particular, in the area of education, has made a Epoch-making development in the Internet applications, it has presented the instructional methods of the new paradigm. Study using the online learning, instructional method of a conventional traditional new proposal that deviates from the off-line teaching, Unlike the existing off-line learning, without being bound by time and space, in terms of anytime, anywhere it is possible to attend the lecture, is a very efficient learning. Online lectures Despite many advantages, and containing a number of problems. In terms of space of the learning is performed on-line, there is a disadvantage that the student management and learning, the reliability of evaluation missing number. In this study, out of such a variety of problems, concentration to induce an active learning attitude of learners, learners of learning who attempt to increase the reliability and using the face detection system of attendance learning It proposed a degree system.
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문제 정의
따라서, 본 연구에서는 온라인교육의 장·단점을 파악하고, 기존 온라인교육의 단점을 해결하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
이에 따라서 본 연구에서는 온라인 학습의 학습감독권의 기능을 부여하기 위해 얼굴영상을 이용한 학습자 집중도 분석 시스템을 구현하고 제안한다.
가설 설정
잘 듣지 않는 편이다. 5. 잘 듣지 않는다.
제안 방법
본 시스템은 기존의 오프라인 학습에서의 학습자가 강의에 집중하고 듣고 있을 때 교수자를 응시하고 있다는 전제를 가지고 구축 하였다.[6]
본 연구에서는 ‘수업 시간에 학습자가 얼굴을 정면으로 하여 강의를 듣는 상태를 집중하고 있다.
집중도 분석 시스템은 크게 얼굴 검출과 시간 스케줄링, 집중도 추출로 구성된다. 얼굴 검출에서는 관심영역(Region Of Interest : ROI)에서 얼굴을 탐색하여 OpenCV를 이용하여 얼굴을 검출한다. 시간 스케줄링(time scheduling)에서는 일정한 시간 간격을 유지하면서 프레임을 가져와서 읽는다.
얼굴이 검출되는데 걸리는 시간을 측정한 후 시간 지연 함수로 일정하게 시간 지연 간격을 두어서 1초에 10 프레임이 일정하게 검출되도록 시간 스케줄링을 한다. 시간 측정은 win32 API에서 제공하는 시간 측정함수인 QueryPerformanceFrequency 와 QueryPerformanceCounter를 사용하여 그림 4 와 같이 먼저 초당 증가하는 주파수를 계산한다.
대상 데이터
본 시스템에서는 픽셀 자체를 이용하는 것보다 영상이 가지고 있는 특징을 더 잘 압축할 수 있는 Haar-like Feature를 얼굴을 인식하는 인식자로 사용하였다. 그림 3은 Haar-like Feature의 프로토타입의 예를 보여준다.
영상의 획득은 opencv에서의 IPlImange 구조체를 이용한다.[7]
다음은 현재 한 대학 강좌에 대하여 온라인 학습을 하고 있는 학생들의 온라인 학습에 집중도를 설문조사 한 것이다. 총 36명의 수강생중 27명의 대답이다.
후속연구
향후 현재의 얼굴 검출뿐만 아닌 눈, 입 코 등의 얼굴의 다른 영역 등을 검출 하여 학습자의 현재 학습 상태 졸림 등을 표현할 수 있는 연구를 추가 하여 학습자의 진정한 학습 상태 검출을 통한 완벽한 피드백에 대한 연구가 필요 하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
온라인 학습의 집중도 분석 시스템은 어떻게 구성되는가?
본 연구에서 제안하는 집중도 분석 시스템의 전체 개요는 그림 2와 같다. 집중도 분석 시스템은 크게 얼굴 검출과 시간 스케줄링, 집중도 추출로 구성된다. 얼굴 검출에서는 관심영역(Region Of Interest : ROI)에서 얼굴을 탐색하여 OpenCV를 이용하여 얼굴을 검출한다.
온라인강의의 문제점은?
이러한 온라인강의는 많은 장점에도 불구하고 여러 가지 문제점을 갖고 있다. 즉, 수강자와 교수자 사이의 상호 작용이 원활하지 못함으로서 학습 효율이 떨어지고, 인터넷과 같은 열린 통신망을 이용하기 때문에 평가와 관리 등에 있어서 많은 문제들이 나타나고 있다.[4]
기존의 오프라인교육 특징은?
기존의 오프라인교육은 특정 장소에서 고정된 시간에 교과서 및 교재를 중심으로 교수자가 전달하는 방식으로 이루어졌으며 학습자가 접할 수 있는 학습정보와 내용이 상대적으로 매우 제한적이며 학생들 스스로가 학습의 주체가 되기보다는 교수자가 학습 결과물을 이끌어 내도록 주도적 역할을 하므로 상호교류 역시 교수자부터의 일방적인 것으로 학생들은 소극적인 위치에서 학습에 임하게 되었다. 그러나 현재에는 학습자와 교수자가 동일하지 않은 시공간에 존재하더라도 교수학습이 가능하다.
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