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초등학생을 위한 라즈베리파이 기반 자율주행 자동차 교육 프로그램 운영 방안 연구
A Study on the Raspberry Pi-based Autonomous Driving Car Education Program for Elementary School Students

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  • 발행기관
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 바로가기
  • 간행물
    지능정보융합과 미래교육 바로가기
  • 통권
    제2권 제4호 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.9-16
  • 저자
    이대환, 임은주, 왕경은, 이영석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A439423

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원문정보

초록

영어
This study proposes a camp program for artificial intelligence education, utilizing a Raspberry Pi-based autonomous driving car, to enhance students' interest and understanding of artificial intelligence along with a correct perception of AI. The program aims to involve students in annotating object image data and developing artificial intelligence based on computer vision. The educational camp program is designed in a project format, allowing students to directly generate image data and create object recognition models to be applied to autonomous vehicles. Block coding, capable of machine learning and image inference, is employed, taking into consideration the students' proficiency levels. The program covers a broad understanding of the sensors and operating principles of autonomous vehicles, and it aims to familiarize students with basic syntax and image inference methods necessary for controlling autonomous driving cars.
한국어
본 연구는 라즈베리파이 기반 자율주행 자동차를 활용하여 학생들이 객체 이미지 데이터를 어노테이션(Annotation)하고 컴퓨터 비 전 기반의 인공지능을 개발하는 인공지능 교육을 위한 캠프 프로그램을 제안하여 인공지능에 대한 올바른 인식과 함께 인공지능에 대 한 흥미와 이해도를 향상시키고자 한다. 본 교육 프로그램은 학생들이 직접 이미지 데이터를 생성하고 객체인식 모델을 활용해 자율자 동차에 적용해볼 수 있는 프로젝트 형태로 구성하였으며, 학생들의 수준을 고려하여 기계 학습 및 이미지 추론이 가능한 블록 코딩을 활용한다. 자율주행 자동차의 센서와 작동 원리를 개괄적으로 이해하고, 자율주행 자동차 제어에 필요한 기초적인 문법과 이미지 추론 방법을 익혀 자율주행 자동차를 주행하고자 한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1.1 연구의 필요성
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 자율주행 자동차
2.2 이미지 어노테이션(Image Annotation)
Ⅲ. 연구의 내용 및 방법
3.1 교육 프로그램 개발을 위한 연구 과정
3.2 교육 프로그램 개발을 위한 사전 연구
3.3 교육 프로그램 개발
3.4 연구 대상
3.5 연구 도구
Ⅳ. 연구의 적용 및 결과 분석
4.1 교육 프로그램 적용
4.2. 교육 프로그램 적용 결과 분석
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

라즈베리파이 자율주행 자동차 인공지능 교육 이미지 어노테이션 이미지 데이터 Raspberry Pi Autonomous Car AI-Education Image Annotation Image Data

저자

  • 이대환 [ Daehwan Lee | 서울교육대학교 교육대학원 인공지능교육전공 석사과정 ]
  • 임은주 [ Eunju Lim | 서울교육대학교 교육대학원 인공지능교육전공 석사과정 ]
  • 왕경은 [ Kyungeun Wang | 서울교육대학교 교육대학원 인공지능교육전공 석사과정 ]
  • 이영석 [ Youngseok Lee | 서울교육대학교 컴퓨터교육과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 [Intelligent Software Education Research Institute]
  • 설립연도
    2022
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    우리 연구소는 컴퓨터 과학 교육이 강조되는 세계적 흐름속에서 소프트웨어융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축을 위해 '지능소프트웨어교육센터'를 설립하여 운영하여 왔고, 이후 한국연구재단의 인문사회연구소지원사업에 선정되면서 2022년 3월, 우리나라 인공지능 교육의 거점 연구소로서 '지능소프트웨어교육연구소'로 새롭게 기관 명칭을 변경하고 전문 연구 기관으로서의 위상을 공고히 하였습니다. 우리 연구소는 설립된 이후부터 지금까지 인공지능을 중심으로 하는 지능정보시대를 열어갈 인공지능 컴퓨팅 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 기여하고 있으며, 주요 연구 분야로는 지능정보사회에서 갖춰야할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어와 인공지능 교육 연구, 유아부터 중장년층까지 평생교육차원의 인공지능 교육 연구, 지능정보격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능 교육 연구, 윤리적으로 고려된 인공지능 교육으로 설계된 A!thics 교육 등의 인공지능 교육과 인공지능 기술과 응용 연구 등에 힘을 쏟고 있습니다. 또한 인문사회연구소 지원사업의 과제로 수준별 인공지능 컴퓨팅 교육을 위한 핵심 전략인 4P(Play, Problem solving, Product making, Project)전략에 기반하여 교육과정 개발과 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 CT-EL(Computational Thinking-Experienced Learning) 기반 교수학습 방법 연구, 교재개발 등을 진행하고 있습니다. 앞으로 지능소프트웨어교육연구소는 제주 지역의 유관기관과 협력하여 제주의 미래를 이끌어갈 지능소프트웨어융합을 위한 지역 인재 양성 모델을 만드는데 앞장 서고, 더 나아가 우리나라의 인공지능 교육을 이끌어가는 우리나라 대표 연구 기관으로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 감사합니다.

간행물

  • 간행물명
    지능정보융합과 미래교육 [Intelligent Information Convergence and Future Education]
  • 간기
    부정기
  • eISSN
    2951-4762
  • 수록기간
    2022~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 370 DDC 370

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