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지역품은 대학-중·고교연계 인재육성사업 출석부(순창고)

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AI와 데이터분석 강의

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AI와 데이터분석 강의

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순창고 특강-AI와 데이터분석

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생성형 AI 수업에서 여러 AI 플랫폼을 직접 체험하며 명령어를 입력해 텍스트와 이미지를 만들어 보았습니다. 엔트리를 이용해 스스로 코드를 작성하여 결과물이 움직이게 했고, 아두이노 실습에서는 부품을 조립하고 명령어를 입력해 LED 불빛이 깜빡이도록 설정하였습니다. 실습을 진행하면서 명령어를 잘못 입력해 작동하지 않는 어려움도 있었지만, 코드를 수정하며 문제를 해결함으로써 자기주도적 학습 능력과 문제 해결 능력을 기를 수 있었습니다. 특히 생성형 AI가 단순히 명령을 수행하는 것을 넘어 창의적인 아이디어를 구현할 수 있다는 점이 매우 흥미로웠습니다. 코딩과 기술을 활용하면서 생각보다 재미와 도전의식을 느낄 수 있었고, 이러한 경험이 간호분야에서 다양한 문제를 해결할 수 있을 것이라고 생각하였습니다. 이번 경험을 계기로 AI와 코딩을 활용한 탐구활동을 하려 노력하며, 창의성을 함께 발전시키고자 합니다.

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AI와 데이터 분석 토요특강을 통해 여러 실습을 해보면서 내가 부족한 점을 많이 느꼈습니다. 새로운 명령어나 코딩 구조를 익히는 데 시간이 오래 걸렸고 코드 오류를 고치는 것도 쉽지 않았습니다. 그래서 앞으로는 실습 전에 이론을 충분히 공부하고 관련 자료도 스스로 찾아보며 미리 준비하는 습관을 들이려고 합니다. 또 오류가 생기면 단순히 문제를 해결하는 데 그치지 않고 왜 그런 문제가 생겼는지 원인을 깊이 분석하려고 합니다. 이렇게 하면서 논리적 사고력과 꼼꼼함을 키울 수 있을 거라 생각합니다.

특히 간호 분야에서는 AI와 데이터 분석, 코딩 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어 환자 데이터를 분석해 맞춤형 치료 계획을 세우거나 의료기기의 작동 원리를 이해하고 활용하는 데 코딩 지식이 꼭 필요할 때가 많습니다. 제가 경험한 AI와 코딩 실습은 앞으로 간호 현장에서 복잡한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 거라고 느꼈습니다. 이런 경험을 바탕으로 앞으로도 AI와 코딩을 활용한 탐구 활동에 적극 참여하며 간호 분야에서 창의적이고 주도적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 계속 키워 나갈 계획입니다.

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계속해서 발전하고 있는 AI의 중요성을 AI의 작동원리와 함께 학습하였고, 생성형 AI 기술의 활용을 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 분야에 적용해보면서 저의 AI 활용 능력을 다방면으로 향상시켰습니다. 엔트리의 인공지능 모델 학습을 이용한 번역 코딩을 통해 직접 번역기 모델을 제작하고, 선형회귀 모델과 데이터 시각화 모듈을 이용한 인구수 예측 코딩을 해보며 인공지능을 활용한 코딩의 구조를 이해하고, 통계 자료를 이용한 분석 능력을 향상시켰습니다. 이에 그치지 않고 오렌지3 프로그래밍을 이용하여 번역 애플리케이션을 제작해 핸드폰으로 실행시키는데 성공하였습니다. 이를 통해 제작한 모델을 실제 앱 형태로 배포하여 공유할 수 있다는 응용 가능성을 느꼈고, 어떤 데이터를 입력하고 어떤 과정을 거칠지 기획하는 능력을 길렀습니다.

LED연결 핀의 극, 저항의 색상코드 등 회로에 들어가는 부품들에 대한 이론을 충분히 학습한 후, 아두이노 프로그램을 이용하여 LED회로를 직접 프로그래밍, 실행해보면서 실행 실패의 원인을 찾아보고 다시 고쳐보며 회로 연결의 노하우를 익혔습니다. 이러한 과정에서 초음파 센서를 이용한 LED 회로에 흥미가 생겼고, 프로그래밍을 통해 센서와 물체의 특 거리에 따라 LED가 점멸하는 회로를 구성하였습니다. 이를 통해 센서 입력값을 통한 조건부 회로의 원리를 익혔고, 초음파 센서가 단순한 거리 측정뿐 아니라 다양한 피지컬 컴퓨팅 응용에 활용 가능하다는 것을 확인하였습니다.

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계속해서 발전하고 있는 AI의 중요성을 AI의 작동원리와 함께 학습하였고, 생성형 AI 기술의 활용을 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 분야에 적용해보면서 저의 AI 활용 능력을 다방면으로 향상시켰습니다. 엔트리의 인공지능 모델 학습에서 선형회귀 모델과 데이터 시각화 모듈을 이용한 인구수 예측 코딩을 해보고, 번역 코딩을 통해 직접 번역기 모델을 제작하며 인공지능을 활용한 통계 자료 분석 능력을 향상시켰고 코딩의 구조를 이해하였습니다. 이에 그치지 않고 오렌지3 프로그래밍을 이용하여 번역 애플리케이션을 제작해 핸드폰으로 실행시키는데 성공하였습니다. 이를 통해 제작한 모델을 실제 앱 형태로 배포 할 수 있다는 점에서 복잡한 약학 용어를 쉬운 용어로 변환해주는 모델의 애플리케이션 배포에 흥미가 생겼고, 데이터의 입력과 과정을 기획하는 능력을 길렀습니다.

회로에 들어가는 부품들에 대한 이론을 충분히 학습한 후, 아두이노 프로그램을 이용하여 LED회로를 직접 프로그래밍, 실행 해보면서 실행 실패의 원인을 찾아보고 다시 고쳐보며 회로 연결의 노하우를 익혔습니다. 이러한 과정에서 초음파 센서를 이용한 LED 회로에 흥미가 생겼고, 프로그래밍을 통해 센서와 물체의 특정 거리에 따라 LED가 점멸하는 회로를 구성하였습니다. 이를 통해 센서 입력값을 통한 조건부 회로의 원리를 알게되었고, 피지컬 컴퓨팅의 응용에 대해 관심을 가지게 되었습니다. 이러한 학습을 토대로 심박수, 체온 센서 등을 통하여 약 복용 후 생체 신호 변화를 알려주어, 약효나 부작용을 감지해주는 웨어러블 기기의 제작을 자세히 조사해보고 싶습니다.

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AI와 데이터 분석 수업을 듣고 나서, 처음에는 조금 어렵고 생소하게 느껴졌지만 점점그 중요성을 깨닫게 되었다. 수업에서는 데이터를 어떻게 분석하고, 그 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾아낼 수 있는지 배웠다. 특히 머신러닝 알고리즘이 데이터를 처리하고 예측하는 방식에 대해 배우면서, 실제로 우리 주변에서 얼마나 많은 서비스들이 이런 기술을 사용하고 있는지 실감할 수 있었다. 또한 엔트리를 사용하여 직접 생성형 AI를 도시 내 인구수를 에측해보는 활동을 함으로써 AI가 활용되는걸 몸소 체감하였다. 이 뿐만 아니라 수업을 통해 AI가 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 활용되는지를 배우게 되어, 이 기술에 대해 더 깊이 관심을 가지게 되었다.

아두이노 수업에서는 LED 제어와 초음파 센서를 활용한 프로젝트를 진행하면서 실제 하드웨어와 소프트웨어가 어떻게 결합되어 문제를 해결할 수 있는지 배웠다. 처음에는 아두이노 보드와 기본적인 부품들이 어떻게 작동하는지 이해하는 게 어려웠지만, 수업을 통해 점점 더 익숙해지면서 다양한 프로젝트를 실습할 수 있었다.

특히 LED 제어는 아두이노의 기초적인 실습 중 하나였는데, 일정한 시간동안 LED가 켜지고 꺼지기를 반복하는 간단한 프로그램을 만들었다. 이 과정에서 아두이노의 기본적인 제어 방법과 프로그래밍 언어의 흐름을 익힐 수 있었다. 회로와 프로그래밍 언어를 이용해 LED를 제어하는 시스템을 만들면서, 하드웨어와 소프트웨어가 어떻게 상호작용하는지 실감할 수 있었다. 프로그램 코드 한 줄 한 줄이 어떻게 하드웨어에 영향을 미치는지 보는 경험은 매우 흥미로웠다.

또한 초음파 센서를 활용한 프로젝트도 기억에 남는다. 초음파 센서를 이용해 거리를 측정하고, 측정하나 값을 센서와 연결되어 있는 모니터를 통해 수신하여 측정된 거리값을 눈으로 확인하는 활동을 했다. 이 과정에서 센서가 실제로 어떻게 동작하는지 이해하게 되었고, 이를 활용해 다양한 상황을 실시간으로 감지하고 반응할 수 있다는 점이 매우 유용하게 느껴졌다.

AI와 데이터 분석 기술은 현재 생명공학 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 AlphaFold라는 AI 프로그램은 단백질 구조 예측에 혁신적인 변화를 가져왔고, 이를 통해 생명과학 연구의 새로운 가능성을 열었다. 나는 AI와 데이터 분석 수업을 들으면서 이러한 기술들이 어떻게 실제 연구에 적용될 수 있는지, 그리고 그것들이 생명공학 분야에서 어떤 영향을 미치는지에 대해 깊이 생각하게 되었다.

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토요일마다 AI와 데이터 분석에 대해 배웠는데, 그 중 가장 제 기억에 남는 것은 휴대폰에서 사용할 수 있는 앱을 만들어 본 것이었습니다.  엔트리와 ''이라는 앱을 사용해서 번역기 앱을 만들어 봤는데, 컴퓨터에서 먼저 코딩을 한 뒤 이 앱을 통해 핸드폰에서 잘 작동되는지 시범해 보는 방식이었습니다.

또 아누이노를 이용해 직접 회로를 만들어보는 시간도 있었습니다. TinkerCad라는 사이트를 통해 먼저 회로를 구상해서 시범해 본 뒤, 아누이노를 사용해 그 회로를 재현해보았습니다.  회로를 재현하는 것에서 더 나아가 프로그래밍을 더해, 명령에 맞게 LED 불빛이 깜박거리게 했는데 이를 통해 pinMode, serial.begin HIGH, LOW 등 다양한 명령어를 배울 수 있었습니다.

이러한 경험을 통해 어떻게 핸드폰에서 사용 가능한 앱을 만들 수 있는 지를 새롭게 배웠습니다. 현재, 이미 거의 모든 사람이 핸드폰을 가지고 있습니다. 이러한 상황 속에서 핸드폰 앱을 만들 수 있는 능력을 통해 저는 더 많은 사람들을 도울 수 있다고 생각합니다. 우울증에 걸린 사람들을 위한 앱을 만드는 등의 예가 있습니다. 또한 저는 회로를 만들고 그에 맞게 코딩하는 법도 배웠습니다. 여기서 제가 코딩하는 법에 대해 배운 경험은 앞서 배운 앱 만드는 것과도 연계해서 사용될 수 있을 것입니다. 따라서 저는 앞으로 앱을 만드는 방법에 대해 더 알아볼 것입니다. 또 저의 코딩 능력을 발전시켜 제가 만들고 싶은 앱을 한 번 만들어 보겠습니다.

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주말 동안 인공지능 코딩과 엔트리, 여러 AI 앱을 직접 사용해 보면서 배운 내용을 인공지능이 글이나 그림을 만드는 원리뿐 아니라 데이터를 입력하고 결과를 분석하는 과정을 배우면서, 이런 기술이 운동과 건강 관리에도 쓰일 수 있겠다고 생각했다. 예를 들어 운동할 때 측정되는 심박수나 걸음 수 같은 기록을 활용하면 운동 효과를 확인하거나 나에게 맞는 운동 방법을 찾는 데 도움이 될 것 같았다.

엔트리에서 데이터 예측 코딩을 해보며 숫자 자료를 다루는 방법을 익혔고, 번역 코딩을 통해서는 입력된 내용을 자동으로 바꿔주는 과정을 경험했다. 이런 과정을 통해 코딩의 구조와 흐름을 이해할 수 있었고, 체육에도 적용할 수 있는 아이디어를 떠올릴 수 있었다.

또, 센서를 활용한 회로 실습을 하면서 특정 조건에 따라 LED가 켜지고 꺼지게 만드는 활동을 했는데, 이 원리를 운동 상황에 접목하면 움직임을 기록하거나 반응을 측정하는 데 쓸 수 있을 것 같았다. 이런 활동을 통해 인공지능과 코딩이 체육 활동을 더 효과적으로 만들어 줄 수 있다는 점을 알게 되었고, 앞으로는 웨어러블 기기나 운동 보조 프로그램 같은 것에도 관심을 가지고 탐구해 보고 싶다.

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난 이번 AI와 데이터 분석 특강에 하루도 빠지지 않고 참여하면서 생성형 AI의 기초적인 개념과 특징을 배우고, 여러 분야에서 다양한 형태로 활용되고 있다는 사실을 알게 되었다. 수업에서는 텍스트,이미지,음악,프레젠테이션, 번역, 차트, 등 여러 종류의 생성형 AI 도구를 직접 체험해 볼 수 있었는데, 뤼튼을 활용한 문서 작성과 Gamma를 이용한 PPT 제작, Recraft로 이미지를 생성하고 수정하는 과정이 흥미로웠다. 이러한 활동들을 통해 다양한 AI 도구들이 학습과 일상 속에서 얼마나 어떻게 실용적으로 쓰일 수 있는지를 몸소 실감할 수 있었다. 엔트리를 이용한 AI와 데이터 분석 프로그래밍 실습은 대체로 인상깊었다. 그중에서도 파파고 번역AI 블록을 활용한 번역 실습은 직접 블록을 연결해 코딩을 해 원하는 문장을 번역해보면서 번역 앱들이 작동하는 기본적인 원리를 이해할 수 있게 해주었다. 단순히 결과를 보는 것인 아닌 내가 직접 코딩을 통해 AI가 어떻게 언어를 변환하는지를 확인하는 그 과정이 정말 흥미롭게 다가왔다. 또한 데이터 분석 실습에서는 선형회귀 모델을 활용해 인구수를 예측하고, 데이터 시각화 모듈을 통해 결과를 그래프로 표현해보는 활동을 하였다. 이 과정에서 AI가 단순히 정보를 빠르고 간략하게 처리하는 수준을 넘어, 미래를 예측하고 의사결정에 도움을 줄 수 있는 강력한 도구라는 사실을 깨닫게 되었다. 번역 AI는 언어적 장벽을 줄여주듯이, 데이터 분석 AI는 사회 문제 해결과 다양한 연구 분야에서 활용될 가능성이 크다는 점을 크게 체감할 수 있었다.

이번 특강을 통해 생성형 AI는 이미 놀랍게 발전하였지만 거기에 인간의 창의성을 결합하면 그냥 사용했을 때 보다 훨씬 큰 가치를 발휘할 수 있는 도구라는 것을 알게 되어 생성형 AI를 다양한 분야에서 어떻게 적용하고 활용해 나갈 수 있을지를 고민하며 살아갈 것이고, 빠르게 발전하는 미래사회의 변화와 흐름을 이해하는 데에도 큰 도움이 되었다고 생각한다.

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아두이노와 초음파 센서를 활용한 LED 제어 실습에서 코드 문법과 조건문 이해 부족으로 오류를 겪었으나, 입력값 처리와 제어 흐름을 분석하고 자료 탐색 및 생성형 AI를 활용해 코드를 수정하였다. 이를 통해 하드웨어 제어에서 소프트웨어 로직 설계의 중요성을 인식하였다.

엔트리를 활용한 AI 실습 중 표정 인식 활동에 가장 큰 흥미를 보였으며, 로봇이 환경과 인간의 상태를 인식하는 능력이 핵심임을 이해하였다. 또한 붓꽃 품종 분류와 선형회귀 기반 인구수 예측 실습을 통해 데이터 분포와 입력 변수 선택에 따라 모델 성능이 달라짐을 확인하며, 모델 구조와 학습 데이터의 중요성을 인식하였다.

활동 이후 AI를 단순한 결과 중심 기술이 아닌 데이터·알고리즘·환경 인식이 결합된 공학적 시스템으로 이해하게 되었으며, 향후 유전 알고리즘을 활용한 자율주행 로봇 경로 최적화 등 실제 로봇 제어 문제에 AI를 적용하는 심화 탐구를 계획하고 있다.