KR20170020173A - 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 근거리 무선 통신을 이용하여 보다 정확하게 출결을 체크할 수 있는 방법에 관한 것이다.
본 발명은, 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법에 있어서,
수강자 각각에 대한 인증정보들과, 강의실별 근거리 무선통신 단말기들의 식별 정보들과, 강의실별 최저 수신 감도들을 출석 체크 서버를 통해 인증 정보DB와 강의실별 식별 정보DB와 강의실별 최저 수신강도DB에 저장하는 단계;
수강자 단말기에서 관련 앱을 실행하여 출석 체크 서버에 접속하여 인증 절차를 수행하는 단계;
인증 절차를 통과한 수강자 단말기에서 근거리 무선통신 단말기를 스캔하는 단계;
수강자 단말기의 스캔 결과, 인식된 근거리 무선통신 단말기들의 식별정보들과 수신강도값들을 출결 체크 서버에 전송하는 단계;
현재 시간에 수강자가 수강해야할 강의의 강의실의 근거리 무선통신 단말기의 수신강도값이 다른 수신강도값보다 미리 정해진 편차 이상으로 가장 크고, 이 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 강의실에 출석한 것으로 판단하는 제1판단 단계;
상기 수신강도값들 중에서 가장 큰 수신강도값의 강의실의 식별정보와 현재 수강자가 수강해야 하는 강의의 강의실의 식별정보가 상이하며 상기 가장 큰 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제2 판단 단계;
상기 수신강도값들이 각각 최저 수신 강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재 시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보들에 존재하지 않는 경우에는, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제3 판단 단계;
수신강도값들이 각각 최저 수신강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보에 존재하는 경우에는, 출결 체크 서버에 저장된 출석 판단 기준에 따라, 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하였는지 여부를 판단하는 제4 판단 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 해당하지 않는 모든 경우에는, 출결 체크 서버는 강의실의 강의자의 강사 단말기에 통보하여 강의자가 수작업으로 출결 확인하게 하여 그 결과를 출결 체크 서버에 통보하게 하는 수작업 확인 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가 출결 체크 서버에 의해 강의자 단말기와 수강자 단말기에 전송되는 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와, 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가, 출결 체크 서버에 의해 출결 정보 DB에 저장되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은, 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법에 있어서,
수강자 각각에 대한 인증정보들과, 강의실별 근거리 무선통신 단말기들의 식별 정보들과, 강의실별 최저 수신 감도들을 출석 체크 서버를 통해 인증 정보DB와 강의실별 식별 정보DB와 강의실별 최저 수신강도DB에 저장하는 단계;
수강자 단말기에서 관련 앱을 실행하여 출석 체크 서버에 접속하여 인증 절차를 수행하는 단계;
인증 절차를 통과한 수강자 단말기에서 근거리 무선통신 단말기를 스캔하는 단계;
수강자 단말기의 스캔 결과, 인식된 근거리 무선통신 단말기들의 식별정보들과 수신강도값들을 출결 체크 서버에 전송하는 단계;
현재 시간에 수강자가 수강해야할 강의의 강의실의 근거리 무선통신 단말기의 수신강도값이 다른 수신강도값보다 미리 정해진 편차 이상으로 가장 크고, 이 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 강의실에 출석한 것으로 판단하는 제1판단 단계;
상기 수신강도값들 중에서 가장 큰 수신강도값의 강의실의 식별정보와 현재 수강자가 수강해야 하는 강의의 강의실의 식별정보가 상이하며 상기 가장 큰 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제2 판단 단계;
상기 수신강도값들이 각각 최저 수신 강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재 시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보들에 존재하지 않는 경우에는, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제3 판단 단계;
수신강도값들이 각각 최저 수신강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보에 존재하는 경우에는, 출결 체크 서버에 저장된 출석 판단 기준에 따라, 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하였는지 여부를 판단하는 제4 판단 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 해당하지 않는 모든 경우에는, 출결 체크 서버는 강의실의 강의자의 강사 단말기에 통보하여 강의자가 수작업으로 출결 확인하게 하여 그 결과를 출결 체크 서버에 통보하게 하는 수작업 확인 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가 출결 체크 서버에 의해 강의자 단말기와 수강자 단말기에 전송되는 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와, 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가, 출결 체크 서버에 의해 출결 정보 DB에 저장되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 근거리 무선 통신을 이용하여 보다 정확하게 출결을 체크할 수 있는 방법에 관한 것이다.
학교 수업, 학원 강의 등에서 수강생들에 대해 강의실 출결 확인이 이루어지게 된다.
그런데, 일반적으로 수강자의 출결확인은 강사의 호명에 손을 들면서 대답을 하는 수작업 확인에 의해 이루어지는데, 이러한 수작업에 의한 출결 확인은 시간이 많이 걸리므로 실제 수업 시간이나 강의 시간의 단축을 초래하게 된다.
이러한 수작업에 의한 확인의 문제점을 해결하기 위하여, 한국공개특허 공개번호10-2013-97874호(출원인 : 리베카, 공개일자 : 2013년 9월 4일)의 종래기술에서는 자동적으로 출결을 체크하는 방법을 개시하고 있다.
그런데, 이 방법은 도1과 같이, 출석관리 서버(210)가, 수강해야 하는 강의실에 설치된 근거리 무선 통신 단말기(110)(예 : 비콘)의 식별 정보를 구성원 단말기(100-1 ... 100-n)에 제공하고, 수강자 단말기(100)가 인접한 근거리 무선통신 단말기들을 스캔하여 인식된 무선통신 단말기들의 식별 정보들을 획득하여, 서버(210)로부터 수신한 강의실의 식별 정보가 인식된 근거리 무선통신 단말기의 식별정보들에 존재하는지를 판단하여, 존재하면 출석한 것으로 판단하고 비존재하면 결석한 것으로 자동적으로 판단하여, 그 판단 결과를 출석 관리 서버(210)에 전송하게 된다.
그러나, 수강자가 강의실에 출석하지 않고, 강의실 바로 옆 복도에 수강자가 있는 경우 또는 본인이 출석해야 할 강의실 주변에서 해당 강의실의 근거리 무선통신이 수신되는 다른 강의실 또는 휴게실에 수강자가 존재하는 경우에도, 근거리 무선통신 단말기의 특성상 각 수강자 단말기(100)에 의해 스캔되어 인식되는 근거리 무선통신 단말기(110)가 다수 개 존재하고 해당 강의실의 근거리 무선 통신 단말기(110)도 인식이 되므로, 이러한 종래기술에 의해서는 이렇게 해당 강의실 외부의 인근 지역에 수강자가 존재하여도 강의실에 존재하는 것으로 판단하는 오류가 발생한다.
따라서, 강의실 내에 수강자가 존재하는 경우와 강의실 외부의 인근 지역에 수강자가 존재하는 경우를 정확하게 구별할 수 있는 출결 체크 방법이 필요하다.
한편, 강의실 내부에 수강자가 존재하여도, 수강자 단말기(100)의 상태, 기종 및 배터리 상태에 따라 수신 강도가 떨어지고 수신 오류가 발생하는 경우가 빈번하며, 수강자가 강의실 내의 구조물에 가려진 위치에 존재하는 경우에도 수신 강도가 떨어지고 수신 오류가 발생하기 때문에, 종래기술을 적용하면 이러한 경우에 수강자가 출석하였음에도 불구하고 자동적으로 불출석한 것으로 판단해 버리는 문제점이 발생한다.
본 발명은 이러한 종래기술의 문제점을 감안하여, 수강자 단말기에 의해 스캔되는 근거리 무선통신 단말기가 다수 개 존재하더라도, 수강해야 하는 강의실에 수강자가 존재하는지를 정확하게 판단할 수 있는 출력 체크 방법을 제공한다.
이상과 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은, 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법에 있어서,
수강자 각각에 대한 인증정보들과, 강의실별 근거리 무선통신 단말기들의 식별 정보들과, 강의실별 최저 수신 감도들을 출석 체크 서버를 통해 인증 정보DB와 강의실별 식별 정보DB와 강의실별 최저 수신강도DB에 저장하는 단계;
수강자 단말기에서 관련 앱을 실행하여 출석 체크 서버에 접속하여 인증 절차를 수행하는 단계;
인증 절차를 통과한 수강자 단말기에서 근거리 무선통신 단말기를 스캔하는 단계;
수강자 단말기의 스캔 결과, 인식된 근거리 무선통신 단말기들의 식별정보들과 수신강도값들을 출결 체크 서버에 전송하는 단계;
현재 시간에 수강자가 수강해야할 강의의 강의실의 근거리 무선통신 단말기의 수신강도값이 다른 수신강도값보다 미리 정해진 편차 이상으로 가장 크고, 이 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 강의실에 출석한 것으로 판단하는 제1판단 단계;
상기 수신강도값들 중에서 가장 큰 수신강도값의 강의실의 식별정보와 현재 수강자가 수강해야 하는 강의의 강의실의 식별정보가 상이하며 상기 가장 큰 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제2 판단 단계;
상기 수신강도값들이 각각 최저 수신 강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재 시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보들에 존재하지 않는 경우에는, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제3 판단 단계;
수신강도값들이 각각 최저 수신강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보에 존재하는 경우에는, 출결 체크 서버에 저장된 출석 판단 기준에 따라, 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하였는지 여부를 판단하는 제4 판단 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 해당하지 않는 모든 경우에는, 출결 체크 서버는 강의실의 강의자의 강사 단말기에 통보하여 강의자가 수작업으로 출결 확인하게 하여 그 결과를 출결 체크 서버에 통보하게 하는 수작업 확인 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가 출결 체크 서버에 의해 강의자 단말기와 수강자 단말기에 전송되는 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와, 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가, 출결 체크 서버에 의해 출결 정보 DB에 저장되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은, 수강자 단말기에 의해 스캔되는 근거리 무선통신 단말기가 다수 개 존재하더라도, 수강해야 하는 강의실에 수강자가 존재하는지를 정확하게 판단할 수 있는 출력 체크 방법을 제공하게 된다.
또한, 본 발명에서는 자동적으로 출결을 판단하기 어려운 경우에는 강사가 출석 여부를 수동으로 판단하게 하여, 출석하였음에도 불구하고 불출석 처리하는 것을 방지하게 된다.
도1은 종래기술에 따른 출석 체크 시스템의 구성도
도2는 본 발명에 따른 출석 체크 시스템의 구성도
도3은 본 발명의 출석 체크 방법이 적용되는 강의실의 배치와 영역들을 표시함
도2는 본 발명에 따른 출석 체크 시스템의 구성도
도3은 본 발명의 출석 체크 방법이 적용되는 강의실의 배치와 영역들을 표시함
먼저, 본 발명의 출석 체크 방법이 적용되는 출석 체크 시스템의 전체적인 구성을 도2을 참고로 하여 간단히 설명한다.
각 강의실(10-1 .... 10-n)에는 중앙 천장에 근거리 무선통신 단말기(예 : 비콘)(11-1 .... 11-n)이 설치되고, 각 강의실 내에 수강자 단말기들(12-1-1 ..... 12-1-k ~ 12-n-1 .... 12-n-m)(예:스마트폰)와 강의자 단말기들(13-1, 13-n)이 존재하게 된다.
그리고, 각 강의실의 수강자 단말기들(12-1-1 ..... 12-1-k ~ 12-n-1 .... 12-n-m)과 강의자 단말기들(13-1, 13-n)은 출결 체크 서버(20)과 무선 통신 가능하게 연결된다.
또한, 출결 체크 서버(20)에는, 강의실별로 강의실 내부라고 인식할 수 있는 최저 수신 신호 강도값(RSS)을 저장하는 강의실별 최저 수신강도DB(31)와, 각 강의실의 근거리 무선 통신 단말기(11-1 .... 11-n)에 대응하는 식별정보(b1 .... bn)를 저장하고 있는 강의실별 식별 정보 DB(32)와, 수강생들을 인증할 수 있는 인증정보(아이디, 비밀번호)를 저장하고 있는 인증 정보 DB(33)와, 각 강의실의 수강자 단말기(12-1-1 ..... 12-1-k ~ 12-n-1 .... 12-n-m)로부터 수신되는 출결 결과를 저장하는 출결 정보 DB(34)가 연결된다.
이제, 본 발명의 출결 체크 방법에 대해 도2, 3을 참고로 하여 구체적으로 설명한다. 도3에서 사각형 박스는 강의실을 나타내고, b1 .... b9는 각 강의실의 인식 정보를 나타낸다.
- 단계1 : 강의실별로 근거리 무선통신 단말기들(11-1, ... , 11-N)을 청장 등에 부착할 때에, 강의실별 근거리 무선통신 단말기들(11-1, ... , 11-n)의 식별 정보(b1,....bn)와 강의실별 최저 수신 신호 강도값(RSS1,...., RSSn)을 정하여, 출석 체크 서버(20)을 통해 각각 강의실별 식별 정보DB(32)와 강의실별 최저 수신강도DB(31)에 저장한다. 이때, RSS값은 수신신호 강도를 일정 시간 동안의 산술 평균하여 정하는 것이 바람직하다. 또한, 수강자 전체에 대한 인증 정보(아이디, 비밀번호)를 인증 정보DB(33)에 저장시켜 놓는다.
단계2 : 이제, 출결 체크를 하고자하는 수강자 단말기(예: 12-1-1)는 관련 앱을 실행하여 출석 체크 서버(20)에 접속하여 아이디, 비밀번호를 입력하여 인증절차를 수행한다.
- 단계3 : 이제, 인증절차를 통과한 수강자의 수강자 단말기(12-1-1)는 근거리 무선통신 단말기들(11-1, ... , 11-n)을 스캔한다.
- 단계4 : 수강자 단말기(12-1-1)가, 인식된 근거리 무선통신 단말기들의 식별 정보들과 수신 강도값들을 출결 체크 서버(20)에 전송한다.
- 단계5 : 수강자 단말기(12-1-1)가 도3의 영역(A1)에 존재하여 수강해야 하는 강의의 강의실에 수강자가 존재하는 경우에는, 근거리 무선통신 단말기들(11-1 ... 11-9)(식별정보(b1 .... b9)) 정도가 인식될 것이고, 현재 시간에 수강자가 수강해야할 강의의 강의실의 근거리 무선통신 단말기(예 : 11-1)(식별정보(b1))의 수신강도값(S1)이 다른 수신강도값(예: S2 .... S9)보다 미리 정해진 편차(D) 이상으로 가장 크고, 수신강도값(S1)이 그 강의실의 RSS값(RSS1)보다 크게 되므로, 출결 체크 서버(20)는 수강자가 강의실에 출석한 것으로 판단한다.
- 단계6 : 수강자 단말기(12-1-1)가 도3의 영역(A2)에 존재하여 수강해야 하는 강의의 강의실에 수강자가 존재하지 않는 경우에는, 근거리 무선통신 단말기들(11-1 ... 11-6)(식별정보(b1 ... b6)) 정도가 인식될 것이고, 수신강도값(S1,....S6) 중에서 가장 큰 값(S4)의 강의실의 식별정보(b4)와 현재 수강자가 수강해야 하는 강의의 강의실의 식별정보(b1)가 상이하며, 수신강도(S4)가 그 강의실의 RSS값(RSS4)보다 크게 되므로, 출결 체크 서버(20)는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단한다.
- 단계7 : 수강자 단말기(12-1-1)가 도3의 강의실들에서 이격된 위치(A3)에 존재하는 경우에는, 근거리 무선통신 단말기들(11-3, 11-4, 11-5)(식별정보(b3, b4, b5)) 정도가 인식될 것이고, 수신강도값들(S3, S4, S5)이 각각 RSS값(RSS3, RSS4, RSS5) 이상이고, 수신강도값들(S3, S4, S5)이 서로 상기의 편차(D) 미만이며, 현재 시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보(b1)가, 인식된 식별정보(b3, b4, b5)에 존재하지 않을 것이므로, 출결 체크 서버(20)는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단한다.
- 단계8 : 수강자 단말기(12-1-1)이 도3의 삼각형 영역(T1)에 존재하는 경우 에는, 근거리 무선통신 단말기들(11-1, 11-2, 11-3, 11-4, 11-5, 11-9)(식별정보(b1, b2, b3, b4, b5, b9)) 정도가 인식될 것이고, 수신강도값(S1, S2, S3, S4, S5, S9)들이 각각 RSS값(RSS1, RSS2, RSS3, RSS4, RSS5, RSS9) 이상이고, 수신강도값들(S1, S2, S3, S4, S5, S9)이 서로 상기의 편차(D) 미만이지만, 현재시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보(b1)가, 인식된 식별정보(b1, b2, b3, b4, b5, b9)에 존재하므로, 단계6에서는 판단할 수가 없게 된다.
이때에는, 해당 수강자가 현재 수강해야 하는 강의실의 식별정보(b1)을 포함하여 정방형을 이루는 인접 4개의 강의실의 식별정보(b1, b2, b3, b4)가 인식되고, 식별정보(b1, b2, b3, b4)의 수신강도(S1, S2, S3, S4)가 미리 설정되어 있는 T1 영역내에 존재하는지를 판단하기 위한 하기의 영역판단 기준을 만족한다면, 출결 체크 서버(20)는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않은 것으로 판단한다. 물론 삼각형 영역(T2, T3, T4)에 수강자 단말기(12-1-1)가 존재하는 경우에도 동일한 방법이 적용된다.
(S1 < RSS1) AND (RSS2 < S2 < Max(RSS)) AND
(RSS3 < S3 < Max(RSS)) AND (RSS4 < S4 < Max(RSS))
여기서, Max(RSS)는 무선통신 단말기들을 스캔했을 때 수신할 수 있는
최대 수신강도값이다.
한편, 영역(T1, T2, T3, T4)에 대한 상기의 수학식에 의한 판단 기준은, 도3과 같이 일정한 구조를 가지고 있는 강의실이고 비교적 일정하게 정해진 위치(예 : 도3의 경우에는 강의실 천장의 중앙 위치)에 근거리 무선통신 단말기를 부착했을 때는 적용 가능한 방법이지만, 정방형이 아닌 비정형의 구조로 강의실이 배치된 경우나 비교적 일정하지 못한 위치에 근거리 무선통신 단말기가 설치될 경우에는 상기의 수학식에 따른 판단 방법을 적용할 수 없으므로, 다른 판단 방법이 필요하다.
즉 비정형적인 구조의 강의실이 배치된 경우나 일정하지 않은 위치에 근거리 무선통신 단말기가 설치된 경우에는, 판별하고 싶은 영역(T1)에서 수신되는 다수 개의 근거리 무선통신 단말기들의 수신 강도값들을 함수의 입력으로 하고, 함수의 출력은 영역(T1) 내 존재하는지 아닌지를 참과 거짓 형태로 불리언(Boolean)값으로 출력하는 판단 함수가 필요하다.
그런데, 이와 같은 판단 함수를 수학적으로 명확히 표현하기가 어렵기 때문에, 이러한 경우에는 신경망 학습방법을 통해 해당 판단 함수를 만들어 낼 수 있다. 즉 판별하고 싶은 영역(T1)에서 측정을 통하여 수신되는 근거리 무선통신 단말기들의 신호 강도값들의 샘플을 학습과 검증하기 용이한 수 만큼 만들어 내고(이 샘플의 수는 사용하고자 하는 신경망모델 및 학습방법에 따라 달라질 수 있다), 이렇게 얻어진 학습 샘플들을 가지고 판단 함수를 구성할 수 있는 신경망을 구축한 후 학습 시킨다. 그리고 이렇게 얻어진 신경망을 통한 판단 함수를 미리 측정해 둔 검증 샘플을 활용하여 검증하여 판단성공률이 원하는 수준 이상이 될 때까지 함수를 추가 학습시켜 사용한다. 이때 사용될 수 있는 신경망 학습모델로는 간단하게 오차역전파(error back-propagation)방법이 있고, 좀 더 복잡하고 정교한 인공신경망(Artifical Neural Network)와 같은 방법들을 사용할 수도 있다.
결국, 영역(T1, T2, T3, T4)에 대해서는 상기의 수학식 또는 신경망을 통한 판단 함수를 미리 정하여 출석 체크 서버(20)에 저장해 놓고, 스캔되어 인식되는 근거리 무선통신 단말기들과 그 수신강도값들을 이 수학식 또는 판단 함수에 적용하여 불출석 여부를 판단하게 된다.
- 단계9 : 상기 단계5 내지 8에 해당하지 않는 모든 경우에는, 출결 체크 서버(20)는 강의실의 강의자(강사)의 강사 단말기(13-1)에 출결 판단이 어려운 수강자들의 명단을 전송하여, 강의자가 수동으로 출결 확인하여 강사 단말기(13-1)에 이들의 출석여부를 체크(입력)하면, 강사 단말기(13-1)은 그 결과를 출결 체크 서버(20)에 전송하게 한다.
- 단계10 : 상기 단계5 내지 9에 의한 출결 판단 결과는 출결 체크 서버(20)에 의해 강의자 단말기(13-1)와 수강자 단말기(12-1-1)에 전송된다. 또한, 상기 단계5 내지 단계9에 의한 출결 판단 결과는 출결 체크 서버(20)에 의해 출결정보DB(34)에 저장된다.
이상과 같은 방법으로 각 수강자가 본 발명의 출결 체크 방법을 적용하면 신속하고 정확하게 출결 체크가 이루어지게 된다.
또한, 본 발명에서는 자동적으로 출결을 판단하기 어려운 경우에는 강사가 출석 여부를 수동으로 판단하게 하여, 출석하였음에도 불구하고 불출석 처리하는 것을 방지할 수 있게 된다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였는데, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않고 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형된 실시예가 가능하다는 것에 유의해야 한다.
Claims (5)
- 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법에 있어서,
수강자 각각에 대한 인증정보들과, 강의실별 근거리 무선통신 단말기들의 식별 정보들과, 강의실별 최저 수신 감도들을 출석 체크 서버를 통해 인증 정보DB와 강의실별 식별 정보DB와 강의실별 최저 수신강도DB에 저장하는 단계;
수강자 단말기에서 관련 앱을 실행하여 출석 체크 서버에 접속하여 인증 절차를 수행하는 단계;
인증 절차를 통과한 수강자 단말기에서 근거리 무선통신 단말기를 스캔하는 단계;
수강자 단말기의 스캔 결과, 인식된 근거리 무선통신 단말기들의 식별정보들과 수신강도값들을 출결 체크 서버에 전송하는 단계;
현재 시간에 수강자가 수강해야할 강의의 강의실의 근거리 무선통신 단말기의 수신강도값이 다른 수신강도값보다 미리 정해진 편차 이상으로 가장 크고, 이 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 강의실에 출석한 것으로 판단하는 제1판단 단계;
상기 수신강도값들 중에서 가장 큰 수신강도값의 강의실의 식별정보와 현재 수강자가 수강해야 하는 강의의 강의실의 식별정보가 상이하며 상기 가장 큰 수신강도값이 그 강의실의 최저 수신 강도값보다 크면, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제2 판단 단계;
상기 수신강도값들이 각각 최저 수신 강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재 시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보들에 존재하지 않는 경우에는, 출결 체크 서버는 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않았다고 판단하는 제3 판단 단계;
수신강도값들이 각각 최저 수신강도값 이상이고, 수신강도값들이 서로 상기의 편차 미만이며, 현재시간에 수강해야 하는 강의실의 식별정보가 상기 인식된 식별정보에 존재하는 경우에는, 출결 체크 서버에 저장된 출석 판단 기준에 따라, 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하였는지 여부를 판단하는 제4 판단 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 해당하지 않는 모든 경우에는, 출결 체크 서버는 강의실의 강의자의 강사 단말기에 통보하여 강의자가 수작업으로 출결 확인하게 하여 그 결과를 출결 체크 서버에 통보하게 하는 수작업 확인 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가 출결 체크 서버에 의해 강의자 단말기와 수강자 단말기에 전송되는 단계;
상기 제1 내지 제4 판단 단계들에 의한 출결 판단 결과와, 상기 수작업 확인 단계에 의한 출결 확인 결과가, 출결 체크 서버에 의해 출결 정보 DB에 저장되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법. - 제1항에 있어서, 상기 근거리 무선 통신 단말기는 비콘인 것을 특징으로 하는 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 최저 수신 강도값들은 일정 시간 동안의 산술 평균값으로 정해지는 것을 특징으로 하는 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 출석 판단 기준은, 판별하고 싶은 영역에서 측정을 통하여 수신되는 근거리 무선통신 단말기들의 신호 강도값들의 샘플을 이용한 신경망모델 및 학습방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 출석 판단 기준은, 수강자가 현재 수강해야 하는 강의실의 식별정보(b1)을 포함하여 정방형을 이루는 인접 4개의 강의실의 식별정보(b1, b2, b3, b4)의 수신강도(S1, S2, S3, S4)가 하기의 수학식 만족한다면, 수강자가 수강해야 하는 강의실에 출석하지 않은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 근거리 무선 통신을 이용한 출결 체크 방법.
(S1 < RSS1) AND (RSS2 < S2 < Max(RSS)) AND
(RSS3 < S3 < Max(RSS)) AND (RSS4 < S4 < Max(RSS))
여기서, Max(RSS)는 무선통신 단말기들을 스캔했을 때 수신할 수 있는
최대 수신강도값이다.
Priority Applications (1)
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112734965A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-30 | 上海真灼科技股份有限公司 | 一种学生考勤方法、系统及设备 |
| EP3852072A1 (de) * | 2020-01-20 | 2021-07-21 | Skidata Ag | Verfahren zur zugangskontrolle für personen und fahrzeuge und system zur durchführung des verfahrens |
-
2015
- 2015-08-14 KR KR1020150115039A patent/KR20170020173A/ko active IP Right Grant
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| EP3852072A1 (de) * | 2020-01-20 | 2021-07-21 | Skidata Ag | Verfahren zur zugangskontrolle für personen und fahrzeuge und system zur durchführung des verfahrens |
| US11433854B2 (en) | 2020-01-20 | 2022-09-06 | Skidata Ag | Access control method for persons and vehicles and system for carrying out the method |
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