- 프로젝트명 : 스마트폰 카메라를 활용한 시험감독 보조 시스템 - "EYESee"
| 관리자 | 수험자 |
|---|---|
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git clone https://github.com/CSID-DGU/2024-2-SCS4031-4tune-1.git
(1) 프론트엔드 env 파일 추가
# frontend/eyesee-user/.env.local
NEXT_PUBLIC_API_KEY= "http://localhost:8080"
NEXT_PUBLIC_WEBSOCKET_KEY= "ws://localhost:8000/ws"
# frontend/eyesee-admin/.env.local
NEXT_PUBLIC_API_KEY= "http://localhost:8080"
(2) 수험자 페이지 실행
cd 2024-2-SCS4031-4tune-1/src/frontend/eyesee-user
pnpm install
pnpm dev
(3) 관리자 페이지 실행
cd 2024-2-SCS4031-4tune-1/src/frontend/eyesee-admin
pnpm install
pnpm dev
- Python 3.10 환경에서 AI 서버 실행
- requirements.txt 파일을 사용하여 필요한 라이브러리를 설치 및 uvicorn을 사용하여 서버 실행
python 3.10
cd 2024-2-SCS4031-4tune-1/src/ai
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
- 필수 요구사항
- Java 17 이상
- Gradle 7.6+
- MySQL 데이터베이스
- 설정 방법
(1) 데이터베이스 설정
- MySQL 데이터베이스 생성
application.properties파일에 데이터베이스 정보 설정
# MySQL
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/[데이터베이스 이름]?useSSL=false&serverTimezone=UTC&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.datasource.username="username"
spring.datasource.password="password"
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.hibernate.naming.physical-strategy=org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl
spring.jpa.hibernate.naming.implicit-strategy=org.hibernate.boot.model.naming.ImplicitNamingStrategyLegacyJpaImpl
spring.jpa.show-sql=true
(2) 환경 변수 설정
# application.properties
# JWT
jwt.secret=""
jwt.expiration=360000
jwt.refreshExpiration=604800000
jwt.studentExpiration=7200
# AWS
aws.bucketName="bucket name"
aws.region=ap-northeast-2
aws.accessKey="access key"
aws.secretKey="secret key"
(3) 필요한 의존성 설치
- 프로젝트 루트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하여 의존성 설치
./gradlew build
- 애플리케이션 실행 방법
(1) Gradle로 실행
- 프로젝트 디렉터리로 이동
cd 2024-2-SCS4031-4tune-1/src/backend/Eyesee
- Gradle 명령어로 애플리케이션 실행
./gradlew bootRun
(2) IDE로 실행
- IDE에서 프로젝트 열기
src/backend/Eyesee/src/main/java/com/fortune/eyesee디렉터리의EyeseeApplication.java파일 찾기- 해당 파일의
main메서드를 실행하여 애플리케이션 시작
- 대규모 시험의 감독 어려움
- 모든 수험자를 실시간으로 모니터링하는 것은 현실적으로 어려움
- 특히 대면 시험에서 수험자의 시선과 행동 감시는 필수적이지만 인력과 기술의 한계로 인해 부정행위 감지에 어려움 존재
- 부정행위의 잠재적 위험
- 수험자가 시험지 이외의 장소를 주시하거나 부정한 물체를 사용하는 경우 발생
- 이러한 행동을 실시간으로 감시하고 제어할 필요성 대두
- 공정한 시험 환경 구축 필요
- 부정행위를 실시간으로 감지하여 모든 수험자에게 동등한 시험 환경 제공 필요
- 실시간 부정행위 감지 시스템 개발
- 모바일 카메라와 AI 기반의 시선 추적 및 객체 탐지 기술을 결합
- 수험자의 시선 및 행동을 모니터링하여 부정행위 발생 시 경고 메시지 발송
- 시험 관리 효율성 증대
- 감독관의 부담을 줄이고 다수의 수험자를 효과적으로 관리
- 공정한 평가 구현
- 부정행위를 최소화하여 수험자들에게 공정한 시험 기회 제공
- 대면 시험 부정행위 방지 시스템의 부재
- 기존 시스템은 비대면 시험에 초점을 맞추어 대면 시험에서는 활용이 제한적
- 기존 부정행위 감지 방식의 한계
- 감독관의 직관에 의존하여 감지율이 낮고 일관성이 부족
- 시선 추적 및 객체 탐지 기술의 발전
- AI 기술의 발전으로 실시간 감지 및 분석 가능
- 교육 및 시험 감독 분야에서의 적용으로 부정행위 방지에 기여
- 효율적인 시험 관리 필요
- 대규모 시험에서 감독 효율성을 높이고 부정행위를 예방하여 공정성 확보
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대면 시험 환경에 특화
- 기존 시스템은 비대면 시험 환경에 최적화된 반면, 본 시스템은 대면 시험 환경에 맞춰 설계됨
- 모바일 카메라를 활용해 수험자의 시선을 추적하고, 손이나 책상 위 물체를 감지하는 객체 탐지 기능 제공
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다양한 부정행위 유형 감지
- 시선 추적을 통해 시험지 이외의 장소를 주시하는 행위 감지
- 객체 탐지로 손이나 책상 위 부정 물체 사용 여부 실시간 감지
-
효율적인 데이터 관리
- 경고가 발생할 때에만 영상을 녹화하여 데이터 처리 부담 감소
- 불필요한 영상 저장을 방지하고 저장소 효율성 극대화
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실시간 알림 시스템
- 부정행위 감지 시 감독관에게 즉각 알림 전송
- 감독관의 효율적인 개입 지원으로 시험 관리 부담 경감
| 분류 | 기술 스택 |
|---|---|
| AI | YOLO v8, MediaPipe |
| Frontend | NEXT.js, Vercel |
| Backend | Spring Boot, MySQL, Redis, AWS RDS, AWS EC2, nginx |
| 이름 | 학과 | 학번 | 역할 | 주요 업무 |
|---|---|---|---|---|
| 천기정 | 산업시스템공학과 | 2019112471 | AI | 객체 탐지 및 시선 추적 AI 개발 |
| 설현아 | 융합보안학과 | 2022113107 | Frontend | UI/UX 설계 및 프론트엔드 개발 |
| 이종범 | 경영정보학과 | 2019111598 | Backend | AWS EC2 & nginx 서버 개발, 백엔드 API 개발 |
| 김호정 | 경영정보학과 | 2020111556 | Backend | 백엔드 API 개발 |
- [김주영 멘토님]
- 메인 브랜치에서 분기하여 사용
- 브랜치 이름 규칙:
frontend/feature/signin backend/fix ai/feature
- 브랜치 이름 규칙:
- 커밋 메시지 작성 형식:
BE: [feature] dto 구조 변경 #1