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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영수 (연세대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
242 - 248 (7page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.02.242

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최근 대학 강의실에서 스마트폰 앱을 통한 출결 정보를 이용한 전자출결시스템이 많이 도입되고 있는 상황이다. 일부 국비 훈련 기관에서 출결관리에 생체정보인 지문을 이용한 전자출결시스템을 사용하고 있다. 하지만 출결 인식의 헛점과 인식 오류에 따른 부정 출결 및 출석체크의 대기시간이 길어지는 문제점을 가지고 있다. 이의 해결을 위하여 출결관리시스템에 인공지능 알고리즘인 컨벌루션 뉴럴 네트워크와 K-Means 클러스터링을 결합하여 출결 인식률을 향상시킬 수 있는 인공지능기반 출결관리시스템의 응용 모델을 제안하고 이를 구현하고 검증하였다. 제안 모델은 얼굴 인식율 향상에 따른 출석체크의 실시간성을 높이고 생체인식을 사용함으로써 단말기의 양도에 따른 부정출결을 방지하는데 기여함으로써 교육훈련기관에서 널리 사용이 예상된다.
#전자출결 #인공지능 #컨벌루션 뉴럴 네트워크 #얼굴 인식 #K-평균 클러스터링 #Electronic Attendance #Artificial Intelligence #Convolutional Neural Network #Face Recognition #K-Means Clustering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 출결관리시스템의 구조
Ⅲ. 인공지능 모델
Ⅳ. 출결관리시스템의 응용 모델
Ⅴ. 결론
참고문헌

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