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학술저널
저자정보
여동훈 (포항공과대학교) 라이언 (포항공과대학교) 황병일 (포항공과대학교) 김동주 (포항공과대학교) 황도경 (포항공과대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제1호(통권 제542호)
발행연도
2023.1
수록면
37 - 47 (11page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.1.37

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

딥러닝 기반 안면 상태 감지 모델을 통한 학습자 강의 집중도 분석 시스템
여동훈 ,  라이언 ,  황병일 외 2명 전자공학회논문지 2023.01 학술저널

2022

CNN 기반 안면 상태 감지 모델을 통한 비대면 학습자 강의 집중도 분석 알고리즘
여동훈 ,  노현민 ,  황병일 대한전자공학회 학술대회 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 대면·비대면 혼합 교육 환경에서 딥러닝 기반 안면 상태 감지 모델과 알고리즘을 통한 학습자 집중도 분석 시스템을 제안한다. 기존에는 학습자의 집중도 분석을 위하여 Facial emotion analysis 모델을 통한 안면 상태 감지, Image segmentation 모델을 활용한 자세 감지, Eye tracking과 뇌파 활성도를 이용한 연구들이 있었다. 이에 반해 본 논문에서 제안된 방법은 학습자의 집중도 분석을 위해 Eye blink state 감지를 통하여 Drowsiness를 인식하고 Head-turning state 감지를 통하여 Cheating을 인식한다. 딥러닝 모델 기반 집중도 분석 알고리즘은 분석 과정에서 모델이 도출하는 임의의 Confidence 값이 아닌 정량적 수치를 통하여 집중도를 산출한다. 알고리즘은 카메라를 통하여 수집된 영상 내 학습자의 안면 상태를 기반으로 Eye blink 감지를 통한 Drowsiness 인식, Head pose 감지를 통한 Cheating 인식을 수행하며 인식 데이터를 기반으로 일정 주기로 집중도 상태를 산출한다. 안면 상태 감지에는 Face landmark detector와 Object detector를 활용하였으며 정확도와 동작 속도의 비교를 통해 더 유리한 Object detector를 채택하여 시스템을 구성하였다. 그리고 시스템을 검증하기 위하여 비대면, 대면 상황에 각각 20명, 100명의 시나리오를 통하여 학습자의 집중도를 산출하였으며 90%, 93%의 정확도를 나타내었다.
#Student concentration analysis #Real-time inference #Object detection #Face landmark #CNN network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 기술
Ⅲ. 학습자 집중도 분석 시스템
Ⅳ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
P. Hunter, “The spread of the COVID‐19 coronavirus: Health agencies worldwide prepare for the seemingly inevitability of the COVID‐19 coronavirus becoming endemic," EMBO reports, vol. 21, no. 4, April 2020. google schola S. Al Hajjar, and K. McIntosh, “The first influenza pandemic of the 21st century," Annals of Saudi medicine, vol. 30, no. 1, pp. 1-10, February 2010. google schola M. E. Nickol, and J. Kindrachuk, “A year of terror and a century of reflection: perspectives on the great influenza pandemic of 1918–1919," BMC infectious diseases, vol. 19, no. 1, pp. 1-10, February 2019. google schola “2020 Survey of Korean E-learning Industry,” Software Policy & Research Institute, 2021. google schola P. Sharma et al., “Student concentration evaluation index in an E-learning context using facial emotion analysis," International Conf. on Technology and Innovation in Learning, Teaching and Education, pp. 529-538, Thessaloniki, Greece, June 2018. google schola

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