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강의실에 설치되어 3차원 영상의 픽셀별 깊이 영상 함수관계를 통해 픽셀별 위치에 기반한 깊이 그래디언트 (gradient)로 깊이 영상을 촬영하는 RGB-D카메라(100); 상기 RGB-D카메라(100)와 협동하여, 좌우(Pan), 상하(Tilt), 및 줌(Zoom) 기능으로 위치변화를 통해 상기 강의실 내부 구석구석을 촬영하는 PTZ 카메라(300);상기 RGB-D카메라(100) 및 상기 PTZ 카메라(300)가 촬영한 영상과 동기화된 음향을 감지하는 음향 감지 센서(200); 및상기 RGB-D카메라(100) 및 상기 PTZ 카메라(300)가 촬영한 영상정보와 상기 음향 감지 센서(200)가 감지한 음향정보를 수신한 후, 상기 음향정보가 수업 중에 발생할 수 없는 비정상적인 소리가 지속적으로 발생하는 경우 해당 소리를 발생시키는 학생의 행위를 떠드는 행위로 판단하고, 상기 음향 감지 센서(200)가 강사의 음향감지 후, 바로 학생의 음향이 감지된 경우 또는 수업내용과 관련된 내용을 감지한 경우 해당 학생의 행위를 대답하기 또는 질문하기 행위로 판단하여 상기 강의실 안 학생들 각각의 수업태도를 분석하는 수업태도 분석서버(400);를 포함하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 수업태도 분석서버(400)는 상기 RGB-D카메라(100) 및 상기 PTZ 카메라(300)가 촬영한 영상을 수신받는 영상 수신부(410);상기 음향 감지 센서(200)로부터 상기 영상과 동기화된 음향을 수신받는 음향 수신부(420);상기 영상 수신부(410)로부터 영상정보를 전달받아 해당 영상정보를 분석하는 영상 분석부(440);상기 음향 수신부(420)로부터 음향정보를 전달받아 해당 음향정보를 분석하는 음향 분석부(450);상기 영상 수신부(410)와 상기 음향 수신부(420)로부터 영상정보와 음향정보를 전달받아 저장하는 데이터 베이스부(460);상기 영상 분석부(440)와 상기 음향 분석부(450)가 분석한 영상과 음향으로 수업태도를 평가하는 주제어부(430);를 포함하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 2항에 있어서, 상기 데이터 베이스부(460)는상기 영상 수신부(410)가 수신한 영상정보를 저장관리하는 영상DB(461);상기 음향 수신부(420)가 수신한 음향정보를 저장관리하는 음향DB(462);상기 강의실에서 수업받는 모든 학생들에 대해 사전에 수집되어 저장관리하는 학생정보DB(463); 및상기 학생의 학습을 평가하기 위한 평가기준을 저장관리하는 학습평가 기준DB(464);를 포함하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 3항에 있어서, 상기 영상 분석부(440)는 상기 영상정보로부터 객체(학생)의 위치를 인식하고, 얼굴을 인식하며, 행동을 인식하는 학생 인식모듈(441);상기 학생 인식모듈(441)이 인식한 객체(학생)의 위치, 얼굴, 행동과 상기 학생정보DB(463)에 저장된 사전 정보를 비교분석하여 신원을 확인하고 출석여부를 분석하는 출석여부 분석모듈(442); 및과제 제출여부 확인을 위해 조성된 상황에 특정행위를 인식하여 과제 제출여부를 분석하는 과제 제출여부 분석모듈(443);를 포함하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 4항에 있어서, 상기 학생 인식모듈(441)은 행동을 인식함에 있어 졸음, 떠듦, 장난침, 딴짓함, 싸움을 집중도가 떨어지는 행위로 판단하고, 질문하기와 대답하기를 참여도가 높은 행위로 판단하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 5항에 있어서, 상기 주제어부(430)는 상기 영상 분석부(440)와 상기 음향 분석부(450)의 분석결과을 가지고, 상기 데이터 베이스부(460)의 학습평가 기준DB(464)에 저장된 평가기준에 따라 학생의 수업태도를 평가하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 6항에 있어서, 상기 주제어부(430)는 상기 출석여부 분석모듈(442)의 분석에 따라 무단 결석시, 상기 평가기준을 적용하여 학습 태도를 "매우 나쁨"으로 평가하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 6항에 있어서, 상기 주제어부(430)는 과제 제출여부에 따라 상기 평가기준을 적용하여 'O'점, '플러스 점수' 또는 '마이너스 점수'를 부여하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 6항에 있어서, 상기 주제어부(430)는 상기 집중도를 5분당 졸음 횟수로 측정하되, 인식모듈의 신뢰도가 90% 이상일 때부터 횟수를 카운트하여 해당 카운트 횟수에 따라 0~10점에 해당하는 점수를 부여하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 6항에 있어서, 상기 주제어부(430)는 상기 참여도를 5분당 질문 및 답변 횟수로 측정하되, 손을 든 행위의 인식 신뢰도가 90% 이상일 때부터 상기 횟수를 카운트하여 해당 카운트 횟수에 따라 0~10점에 해당하는 점수를 부여하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 7항 내지 제 10항 중, 어느 한 항에 있어서, 상기 주제어부(430)는 상기 평가기준에 따라 평가된 상기 출석여부, 상기 과제 제출여부, 상기 집중도, 또는 상기 참여도를 기반으로 일, 주, 월 또는 학기 단위로 수업태도 분석하여 평가하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 11항에 있어서, 상기 주제어부(430)에 의해 평가된 수업태도를 통지서 형태로 학부모의 메일 또는 스마트 단말기로 전송하는 통신부(470)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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제 4항에 있어서, 상기 음향 분석부(450)는과제를 제출한 경우 대답을 하도록 상황을 조성하여 학생이 대답한 음향을 분석 후, 상기 학생정보DB(463)에 저장된 사전 정보와 비교분석하여 일치여부에 따라 상기 과제 제출여부 확인을 하는 것을 특징으로 하는 수업태도 분석 시스템
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