📑 Project

• 프로젝트명 : 스마트폰 카메라를 활용한 시험감독 보조 시스템 - "EYESee"

관리자	수험자

1. 개발 동기 및 목표

1) 개발 동기

• 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

2) 개발 목표

• 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

2. 필요성

• 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

3. 차별점 및 개선점

• 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

• 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

• 실시간 알림 시스템

  • 부정행위 감지 시 감독관에게 즉각 알림 전송
  • 감독관의 효율적인 개입 지원으로 시험 관리 부담 경감

🎨 프로젝트 설계

1. 플로우차트

2. ERD

3. 개발 환경

분류	기술 스택
AI	YOLO v8, MediaPipe
Frontend	NEXT.js, Vercel
Backend	Spring Boot, MySQL, Redis, AWS RDS, AWS EC2, nginx

4. 시스템 아키텍처

⚙️ 파트별 핵심 기술

1. AI

2. 프론트엔드

3. 백엔드

🎬 시연 영상

(링크)

🛜 접속 링크

• 수험자 https://eyesee-exam.vercel.app

• 관리자 https://eyesee-admin.vercel.app

🦉 Team

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

🧑🏻‍🏫 Mentor

• [김주영 멘토님]

🔒 협업 규칙

브랜치 규칙

• 메인 브랜치에서 분기하여 사용
  • 브랜치 이름 규칙:

    frontend/feature/signin
    backend/fix
    ai/feature

커밋 메시지 규칙

• 커밋 메시지 작성 형식:

  BE: [feature] dto 구조 변경 #1