CONCENTRATION MEASUREMENT SYSTEM AND METHOD THROUGH POSTURE AND MOVEMENT RECOGNITION

실시예에 따른 자세 및 움직임인식을 통한 집중력 측정 시스템 및 방법은 집중력을 평가하는 객관적인 지표를 예측 정확도 형태로 산출하여, 온라인 학습을 하는 참가자들의 집중도를 평가한다. 실시예에서는 컴퓨터비전 라이브러리를 이용해 학습자 자세의 위치 데이터를 수집하고, 교육학 이론 데이터에 따라 정면 얼굴 감지 지표, 신체 움직임 감지 지표 및 척추 측만 가능성 지표의 총 세 가지 측정 항목을 예측 정확도로서 산출한다. 일반적으로 학생들은 수업에 집중할 때 두드러지는 움직임 없이 화면을 바라보며 바르게 앉은 자세를 취하기 때문에, 실시예에서는 학생의 두 눈, 두 귀, 두 어깨, 코, 목, 척추 등을 포함하는 관측 노드의 위치데이터를 계산하고, 관측 노드의 위치 데이터를 기반으로 세 가지 측정 지표를 산출하여 집중도를 결정한다. 또한, 실시예에서는 OpenPose 신경망, DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) RNN(Recurrent Neural Network) 및 BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 중 적어도 하나를 포함하는 딥러닝 뉴럴 네트워크를 테스트 데이터 셋으로 학습시켜 학습 집중도 및 효율성 판단 모델을 구현한다.