SW교육 페스티벌 일환으로 진행… 88개 기관, 160여개 프로그램 운영
“우와~, 진짜 구별할 수 있네. 인공지능은 신기하구나”
“선생님, 내가 지시한 대로 정말 움직이고 있어요”
지난 14일 온라인으로 진행된 랜선클래스의 한 장면이다. 랜선클래스는 화상회의 플랫폼을 활용한 일종의 쌍방향 SW・AI 수업이다. 이는 SW 교육 페스티벌의 일환으로 이뤄진 것이다.
한국여성과학기술인육성재단(WISET)은 ‘카멜레온 AI 그림판 코딩’에 대한 수업을 진행했다. ‘카멜레온 AI 그림판’은 말 그대로 아이들 스스로 프로그래밍 플랫폼을 활용해 알록달록한 그림을 그려보는 수업이었다. 아이들은 ‘엔트리’라는 프로그램을 통해 블록형 언어로 코딩을 진행하며, AI를 직접 만져보는 흥미로운 경험을 할 수 있었다.
‘카멜레온 AI 그림판’은 아이들 스스로 프로그래밍 플랫폼을 활용해 알록달록한 그림을 그려보는 수업이었다. © 랜선클래스 수업장면 캡쳐
색종이로 화면 인식시키자 똑똑해진 AI… 눈높이 수업 진행
김진희 강사는 실습용 엔트리 아이디를 제공하고, 로그인하는 방법을 알려주는 등 기초적인 사항부터 차근차근 안내해 가며 차분하게 수업을 이끌어 나갔다. 김 강사는 실시간 채팅창과 오디오로 학생들의 진행사항을 확인하고, 안내사항을 전달하는 능수능란한 진행으로 아이들의 마음을 사로잡았다. 마우스 이동에 따라 화면 속 오브젝트(연필)가 같이 움직이는 모습을 해리포터에 비유하는 등 아이들의 눈높이에 맞춘 친절한 설명도 이어졌다.
특히 코딩교육이라는 특성상, 김 강사가 온라인 화면 공유를 통해 어떤 버튼을 누르는지, 코딩 블록을 조합한 결과가 어떻게 실행되는지를 보여주는 작업은 아이들의 이해를 돕는데 효과적인 모습이었다.
수업에서 AI는 카멜레온과 같이 다양한 색을 표현하기 위한 도구가 됐다. 김 강사와 아이들은 빨강, 파랑 등 저마다의 웹 카메라에 색종이를 갖다 대며 AI를 학습시켰다. 이후 제대로 학습했는지 확인하는 과정에서 AI가 실제 90% 이상의 정확도로 색을 맞추자 다들 감탄하기도 했다. 수업은 이렇게 학습한 AI를 바탕으로 간단한 그림 그리기 프로그램을 만들며 종료됐다.
코딩교육이라는 특성 상, 김 강사가 온라인 화면 공유를 통해 어떤 버튼을 누르는지, 코딩 블록을 조합한 결과가 어떻게 실행되는지를 보여주는 작업은 아이들의 이해를 돕는데 효과적인 모습이었다. © 랜선클래스 수업장면 캡쳐
한편 ‘카멜레온 AI 그림판 코딩’ 수업을 진행한 김진희 강사는 WISET의 신기술(인공지능, 메타버스, 기후변화, 정보보안 등) 분야 강사양성과정을 통해 양성된 인력이다.
WISET 안혜연 이사장은 “WISET 과학기술여성인재아카데미를 통해 미취업 및 경력복귀 희망 이공계 여성을 강사로 양성하고 초중고 및 지자체 등 다양한 수요처에 활용될 수 있도록 적극 지원하고 있다”고 밝혔다.
실시간 소통으로 살펴본 CCTV와 AI의 연관성
대구교육대학교 산학협력단에서도 비슷한 수업을 진행했다. 이번엔 AI를 바탕으로 위험상황을 경고하는 프로그램을 만드는 과정이다.
강의를 진행한 박재언 강사는 먼저 CCTV를 예로 들며 AI 알람 프로그램의 필요성부터 일깨웠다. 쌍방향 온라인 수업답게 일방적인 설명이 아니라, ‘패들렛’이라는 가상 게시판 플랫폼을 통해 아이들과 소통하는 방식이었다. 아이들은 ‘범죄예방’, ‘도둑잡을 때’, ‘우리가 어떤 행동을 하는지 보기 위해’ 등 저마다의 의견을 내며 수업에 적극적으로 참여했다.
쌍방향 온라인 수업답게 일방적인 설명이 아니라, ‘패들렛’이라는 가상 게시판 플랫폼을 통해 아이들과 소통하는 방식을 취했다. © 랜선클래스 수업장면 캡쳐
그런데 CCTV와 AI는 무슨 관계가 있을까. 박 강사는 “CCTV를 보는 인력은 한정적인데, 봐야 할 화면은 많다”며 “이렇게 될 경우, 위험에 대한 감시가 소홀해지거나 찾고 싶은 것을 못 찾는 등 여러 문제가 생긴다”고 전했다. AI는 인간 대신 관찰을 하면서 이러한 문제를 해결하는 일종의 도구다.
수업은 AI와 기계학습의 기본 개념으로 이어졌다. 박 강사는 기계학습에 대해 “인공지능에게 여러 자료를 주고 학습시키는 것”이라며 ‘지도학습’ 개념을 소개했다. 지도학습은 기계학습의 한 종류로서, 정답을 알려주는 과정을 통해 AI를 학습시키는 것을 말한다. 박 강사는 “우리가 책을 읽고 지식을 배우는 것처럼, 인공지능에게도 지식을 알려주는 것”이라는 눈높이 설명을 덧붙였다.
기계학습 기본 개념, 온라인 실습 통해 흥미롭게 습득
이후 웹 카메라를 통한 이미지 학습 시연이 이뤄졌다. 박 강사와 학생들은 각자 손 모양을 가위‧바위‧보로 바꿔가며 촬영한 이미지를 학습시켰다. 박 강사는 “학습하지 않은 AI는 사람과 달리 가위, 바위, 보를 모른다”라며 “때문에 이미지를 인식시킬 때는 온전히 손 모양만 나오는 것이 좋다. 배경은 단순화하고, 얼굴 등이 노출되지 않도록 피해야 한다”고 말했다. 그는 “학습시키는 가위, 바위, 보의 이미지 수가 서로 비슷해야지 AI의 판단력이 좋아진다”고 부연했다.
이는 기계학습의 기본 개념인 데이터 편향과 노이즈 제거를 쉽게 설명한 것이다. 아이들은 자연스럽게 자신의 손 사진을 촬영하며 AI의 기초를 접하는 모습이었다.
이후 본격적인 AI 알람 프로그램 만들기가 시작됐다. 아이들은 동영상 속 사람들의 행동을 보며 마스크를 쓴 사람과 아닌 사람, 반만 쓴 사람의 모습을 캡처하고, 이를 AI에 학습시켜 알람 프로그램을 만들었다. 실제 프로그램 속 경찰 오브젝트가 마스크 착용 여부에 따라 “마스크를 잘 착용하셨네요!”, “마스크를 올려주세요!”, “마스크를 착용합시다!” 등 적절한 메시지를 나타냈다.
이렇게 실시간 온라인 쌍방향 수업을 진행한 랜선클래스에는 기업·기관·단체·AI교육 선도학교 등 총 88개 기관이 참여했다. 이들 기관들은 행사 기간 내 160여개 프로그램을 진행하여 아이들에게 AI 및 SW에 대한 기본 개념을 흥미롭게 전했다.
(1688)
로그인후 이용 가능합니다.
44억년 전 초기 지구에서 생명체 재료가 되는 탄화수소, 알데히드, 알코올 등 유기 분자들이 철이 풍부한 운석이나 화산재 입자들이 촉진하는 화학반응을 통해 생성된 것으로 보인다는 연구 결과가 나왔다.
국내 연구진이 안정적이고 부작용이 적으면서 수술 후 전이·재발을 막을 새로운 형태의 암 치료 백신 개발 가능성을 열었다. 한국연구재단은 울산대 진준오 교수 연구팀이 암세포에서 얻은 표면 단백질을 항원으로 이용한 지질 나노입자(AiLNP)를 개발하는 데 성공했다고 25일 밝혔다.
복통, 설사, 직장 출혈, 철 결핍 빈혈(iron deficiency anemia) 등 4가지 징후 또는 증상이 50세 이전에 나타나는 조기 발생(early-onset) 대장암의 경고 신호라는 연구 결과가 나왔다.
화학 섬유에서 나오는 미세 플라스틱 오염에 경각심을 갖고 생분해가 가능한 옷을 찾는 착한 소비가 생기고 있지만 생분해를 내세우며 개발된 섬유도 실제 환경에서는 제대로 썩지 못하는 것으로 나타났다.
유인 화성 탐사를 앞두고 이것이 실제 가능한지 관심이 높은 가운데 쥐 머리에 초음파를 쏴 동면 상태를 안전하게 반복 유도할 수 있다는 연구 결과가 나와 주목된다. 미국 세인트루이스 워싱턴대(WUSL) 홍 천 교수팀은 26일 과학저널 '네이처 신진대사'(Nature Metabolism)에서 초음파 펄스를 생쥐와 쥐의 뇌 특정 부위에 쏴 동면 상태를 안전하게 가역적으로 유도하는 데 성공했다고 밝혔다. 연구팀은 이 방법은 머리 위에 초음파 방출기를 장착하는 비침습적 방식으로 초음파를 쏴 뇌의 신경 세포를 일시적으로 활성화해 체온을 낮추고 신진대사를 늦출 수 있다며 향후 의학이나 장거리 우주 비행에 응용될 수 있을 것이라고 말했다.
플라보놀 성분을 함유한 사과와 블랙베리 등을 섭취하는 것이 노인의 '노쇠' 발현 가능성을 낮춘다는 연구 결과가 나왔다. 노쇠(frailty)는 나이가 들면서 신체 기능이 필연적으로 떨어지는 노화(aging)와는 구분되는 것으로, 일상에 지장을 줄 만큼 나이에 비해 신체기능이 심각하게 약해져 낙상과 골절 등을 초래할 위험이 높고 장애와 사망으로 이어질 수 있다. 미국 하버드의대 계열 임상 연구소인 '힌다·아서 마커스 노화연구소' 등에 따르면 플라보노이드의 하위그룹인 '플라보놀' 섭취와 노쇠의 연관성을 분석한 연구 결과를 '미국 임상영양학 저널'(American Journal of Clinical Nutrition)에 발표했다.
북극해 식물플랑크톤이 유엔 '기후변화에 관한 정부 간 협의체'(IPCC)의 예상치보다 최대 3배 감소할 것이라는 연구 결과가 나왔다고 극지연구소가 24일 밝혔다. 포항공과대학교 국종성 교수 연구팀, 극지연구소 양은진 박사, 미국 스크립스 해양연구소 임형규 박사 등으로 구성된 국제공동연구팀은 쇄빙연구선 아라온호 탐사를 포함한 다양한 북극해 현장 탐사에서 획득한 데이터를 활용해 북극해 식물플랑크톤의 농도 예측기법을 개발했다. 이를 적용한 결과 이산화탄소 배출 시나리오에 따라 차이는 있었지만, 2100년 식물플랑크톤의 농도는 기존 IPCC 5차, 6차 보고서의 예측과 비교할 때 감소 폭이 최대 3배로 늘었다.