수기 답안지 자동 채점 시스템

Abstract

온라인에서 작성된 과제 답안을 채점하는 연구는 많으나, 오프라인에서 수기로 작성된 답안을 채점하기는 쉽지 않다. 이는 답안의 작성 패턴이 다양하며 각 답안 마다 개별적인 채점 모델을 구축하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 본 연구는 단답형 문제의 프로토타입 답지로부터 유사한 답안을 검색하여 빠르게 채점을 돕는 도구를 개발하고자 한다. 특히 오프라인에서 작성된 답안을 샴 합성곱 신경망을 이용해 유사도를 측정하는 방법에 초점을 두었다. 이를 이용해 채점자가 점진적으로 정답/오답 답안 이미지를 판단해가며 수집된 답안과의 유사도 정렬을 통해 남은 답안의 채점을 빠르게 수행할 수 있다. 그리고 실제 답안지 데이터를 이용하여 유사도의 정확도를 실험적으로 확인하였다.