지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 124 - 132 (9page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
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.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
School Remote Class Operation Status due to COVID-19, https://kess.kedi.re.kr/post/6711307?itemCode=03&menuId=m_02_03_03 (accessed Oct. 20, 2020)
Yan, S., Xiong, Y., Lin, D., “Spatial temporal graph convolutional networks for skeleton-based action recognition,” American Association for Artificial Intelligence Conference, Artificial intelligence, New Orleans, USA, pp. 7444-7452, 2018
Chen, Y., Zhang, Z., Yuan, C., Li, B., Deng, Y., Hu, W., “Channelwise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference, Computer Vision, Paris, France, pp. 13359-13368, 2021.
Carreira, J., & Zisserman, A.. “Quo vadis, action recognition? a new model and the kinetics dataset,” Proceeding of the IEEE Conference, Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, USA, pp. 6299-6308, 2017. https://doi.org/10.1109/cvpr.2017.502
Feichtenhofer, C., Pinz, A., & Zisserman, A., “Convolutional twostream network fusion for video action recognition,” Proceedings of the IEEE conference, Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, USA, pp. 1933-1941, 2016. https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.213
Chen, Y., Zhang, Z., Yuan, C., Li, B., Deng, Y., Hu, W., “Channelwise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition,” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference, Computer Vision, Paris, France, pp. 13359-13368, 2021.
Carreira, J., & Zisserman, A.. “Quo vadis, action recognition? a new model and the kinetics dataset,” Proceeding of the IEEE Conference, Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, USA, pp. 6299-6308, 2017. https://doi.org/10.1109/cvpr.2017.502
Feichtenhofer, C., Pinz, A., & Zisserman, A., “Convolutional twostream network fusion for video action recognition,” Proceedings of the IEEE conference, Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, USA, pp. 1933-1941, 2016. https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.213
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
실시간 온라인 수업 태도 행동 인식 및 데이터 세트 구축
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
얼굴인식 기술을 통한 온라인 시험 부정행위 방지 시스템 설계
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2016 .11
-
실내 사람 객체 인식을 위한 데이터세트 구축 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .11
-
디지털 논리 회로 인식을 위한 이진 그래프 노드 분류 데이터세트
전자공학회논문지
2022 .05
-
대학에서의 실시간 온라인 시험 경험 및 공정성
한국산학기술학회 논문지
2020 .09
-
한국인 얼굴 데이터세트를 활용한 안면인식
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
동물 이미지 패치 분류를 위한 향상된 딥 러닝
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2022 .01
-
비대면 수업에 대한 학생들의 인식 및 만족도 연구 (S대학교 이공계열 학생들의 사례를 중심으로)
대한기계학회 춘추학술대회
2020 .12
-
코로나19 시기 재한 중국인 유학생들의 온라인 수업경험에 대한 질적 분석
한국산학기술학회 논문지
2021 .03
-
적은 데이터 세트를 기반으로 한 동물 이미지의 향상된 딥 러닝
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2020 .01
-
Evaluation of Features for classifying low-level human activities on larger datasets
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .06
-
온라인 수업에서 선호수업유형에 따른 학습자 만족도 분석
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2020 .07
-
기계학습 기반 질병 예측 모델 개발 및 데이터세트 분석
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .06
-
국가 정보시스템의 행정정보 데이터세트의 기록관리를 위한 기록속성 기준 수립 방안 연구
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
2024 .02
-
디지털 트윈을 활용한 드론 객체 탐지 네트워크의 데이터세트 구성
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
데이터 세트의 일부 라벨 제거에 따른 학습 외 분포 데이터 검출 성능 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
비대면 온라인 프로그래밍 수업에 대한 학습자 인식 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
생성 이미지를 이용한 데이터 구축 및 YOLO 객체 탐지 모델을 통한 성능 비교
Proceedings of KIIT Conference
2023 .06
-
의과대학 의료인문학 수업에서 학기제 대면수업과 실시간 온라인 블럭수업의 수업성과 비교
한국산학기술학회 논문지
2022 .08
-
깊이 추정 기반 데이터 정제를 통한 인물 검출 성능 향상
방송공학회논문지
2024 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-567-000204246