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세계적으로 COVID-19가 만연하고 있다. COVID-19는 인간에게 매우 위험하기 때문에 많은 기관에서는 온라인으로 시험을 치르고 있다. 하지만 온라인 시험은 부정행위의 문제가 있다. CBT 프로그램에서 각 수험자에게는 순서가 서로 다른 시험문제를 받는다. 그 결과로 처음부터 어려운 문제를 배정받는 수험자는 그렇지 않은 다른 수험자들보다 불리한 상황에 처하게 된다. 게다가 이 방법으로는 혼자서 수행하는 부정행위를 막을 수 없다. M사의 프로그램은 휴대폰과 컴퓨터에 탑재된 카메라로 수험자를 모니터링하여 부정행위를 방지한다. 하지만 이 방법에서 수험자는 카메라들의 사각지대에서 부정행위를 저지를 수 있다. 본 논문에서는 기존 부정행위 탐지 시스템이 갖는 문제점을 개선하기 위해 눈의 위치 추적을 통한 부정행위 탐지 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 수험자 모드와 관리자 모드로 구성된다. 수험자 모드에서 수험자는 시험이 시작되면 화면 속 사각형 영역 안에 얼굴을 위치시킨다. 이후 수험자의 눈이 그 사각형 영역을 2초 이상 벗어날 경우에 부정행위로 간주된다. 관리자 모드에서 관리자는 카메라로 촬영된 전체 수험자의 영상과 부정행위 여부를 실시간으로 확인할 수 있다.
COVID-19 is prevalent around the world. Since COVID-19 is very dangerous to humans, many institutions are conducting online exam. However, online exams have the problem of cheating. In the CBT program, each examinee is given a different order of papers. However, since the order of the problems is different, it causes a disadvantageous situation for the examinee who is assigned to the problem with high difficulty for the first time. Also, this method does not prevent cheating performed alone. Company M's program prevents cheating by monitoring examinees with cameras mounted on mobile phones and computers. However, in this method, the examinee can commit cheating using the blind spots of the cameras. In this paper, we propose a cheating detection system using facial recognition technology to improve the problems of the existing cheating detection system. The proposed system consists of an examinee mode and an administrator mode. In the examinee mode, when the test starts, if an examinee places his or her face in a rectangular area on the screen and leaves the area for more than 2 seconds, it is considered cheating. In the administrator mode, the administrator can check the video of all examinees and whether there is any cheating in real time.
