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저자정보
김동우 (네이버) 강승우 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
773 - 779 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.5.773

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강의 환경에서 학생들이 강의 내용을 잘 습득하고 있는지를 파악하는 것은 교수자에게 중요하다. 현장형 혹은 실시간 강의에서는 강의를 진행하며 교수자가 학습자를 관찰하는 것으로 학습자의 상태를 유추할 수 있다. 하지만 온라인 강의 플랫폼을 활용한 녹화형 강의의 경우 교수자와 학습자의 시공간적인 거리로 인하여 기존의 방법을 활용하는 것에 제약이 있다. 본 논문에서는 손목시계 형태의 디바이스에 탑재된 생리 신호 센서를 이용하여 온라인 강의를 듣는 학습자의 좌절감 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 대표적인 생리 신호 센서인 PPG 센서와 EDA 센서를 퓨전하여 사용하며, 기계 학습 모델을 이용하여 학습자의 좌절감 상태를 분류한다. 분류 모델은 10-겹 교차검증을 통해 평균 F1 점수 0.75를 보임을 확인하였다.
#온라인 강의 학습자 #생리 신호 센서 #센서 퓨전 #좌절감 상태 파악 #기계 학습 #Online Learners #Physiological Sensor #Sensor Fusion #Frustration Detection #Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 웨어러블 센서 기반 감정 상태 분석 방법
Ⅳ. 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (18)

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