Drowsiness prediction technique based on SVM based time and position in the classroom

SVM 기반의 교실 내 시간과 위치에 따른 졸음 예측 기법

최근 하드웨어의 컴퓨팅 능력이 좋아짐에 따라 기계학습 분야가 주목받고 있다. 이에 따라 많은 양의 데이터를 처리하기 수월해졌으며 수많은 데이터들을 기계학습 알고리즘을 통해 학습시키기 간편해졌다. 이러한 발전으로 기계학습이 적용되는 분야 또한 넓어져 교육 분야에도 활발히 적용되고 있다. 본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 교실 내 좌석과 시간에 따른 졸음을 예측하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 통해 교사들은 학생들의 졸음을 사전에 방지 하여 수업 진행에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.