• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.124-132
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• 2022

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.