일자 : 2020 년 10 월 27 일 (화 ) 오후 4:30~6:00 장소 : 동의과학대학교 본관 2 층 대회의실 주최 : 부산광역시 교육청 , 동의과학대학교 모바일 AI 센터 후원 : 부산광역시 , 부산정보산업진흥원

1. 워크숍 발표 자료집
모두의 AI 교육 : 산⦁학⦁관 협력으로 모색해 보는 부산 AI 교육
일자 : 2020년 10월 27일(화) 오후 4:30~6:00 장소 : 동의과학대학교 본관 2층 대회의실
주최 : 부산광역시 교육청, 동의과학대학교 모바일AI센터 후원 : 부산광역시, 부산정보산업진흥원
순서 내용 발표자
1 부산광역시 모바일 AI 센터 소개
부산정보산업진흥원 부산모바일AI센터
김원희 팀장
2 인공지능과 함께하는 미래 교육
부산광역시교육청 지능정보교육담당
손제득 장학사
3
부산컴퓨터과학고 인텔 AI for Youth 프로그램
운영 사례 및 소개
컴퓨터과학고 임병준 교사
4 고등직업교육에서의 AI 교육 사례 및 방향 동의과학대학교 김종현 교수
5
부산 기업의 AI 프로젝트 사례 소개 및
인재상
엔컴(주) 박동진 상무
6 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 : AI 교육 사례 (주)삼쩜일사 채덕병 대표

14. 2020. 10. 27.
부산시교육청&동의과학대학교

15. 왜 초,중,고등학교인가?
왜 인공지능을 가르치나?
어떻게 인공지능을 가르치나
우리가 인공지능을 가르치지 않
는 다면 앞으로의 미래는 어떻게
될까?
왜 인공지능을 가르치지 않는가?
학생들은 인공지능이 본인에게
필요한 내용이며 학교에서도 배
울 필요가 있음을 생각
다른 지역에 비해서 미래 지향적
인 지역이라는 이유로 인공지능
을 가르치는 것이 아님

16. 최근의 혁신적 기술 진보를 배경
으로 지능정보사회의 핵심기술인
머신러닝, 딥러닝을 비롯한 인공
지능(AI, 이하) 기술이 비약적으로
발전
4차 산업혁명으로 인간 고유의 영
역으로 인식되었던 인간의 지적
능력까지 컴퓨터로 구현되어, 인
공지능이 우리 삶의 모든 영역에
걸쳐 패러다임 전환 예상
인공지능 기술이 기존 단순반복
업무의 일자리를 대체하지만, 새
로운 유형의 일자리 창출이 대폭
증가할 것이라는 전망
인공지능 윤리 교육을 통한 역기
능, 데이터 편향성 등 교육 필요
정보교과 초,중 필수교과지만
수업시수는 9년 동안 51시간
고등학교는 선택교과
교육과정 재설계 중심(교과 및 비
교과 활동)의 AI활용교육 반영->
교과 및 비교과 활동 지원(선도지
원단, AI교구활용비, 연구회 등)

17. AI융합교육과정
교과 내외 활동에 인공지능 체험
데이터수집, 정제, 분석, 시각화, 추론 ,데이터사이언스 생태계 이해 등 보편 교육
범교과 윤리
▲AI 활용 전면화 ▲AI와 조화 공존
조화

18. ‣교육의 본질적이고 미래지향적 목표는 미래를 살아갈 학생들
에게 필수적인 것이다. 하지만 그것이 아무리 좋다 하더라도 학
력 향상이라는 현실적 요구를 무시한다면 학부모, 학생들에게
외면을 받을 수밖에 없다.
‣반대로, 현실적 요구에 집중하여 미래 역량에 대한 대비를 소홀
히 한다면 교육은 장차 쓸모 없을지도 모를 지식의 전달자 역할
이상은 할 수 없을 것이다.
학력향상 vs 역량강화 측면

19. 학력향상 vs 역량강화 측면
AI로 교수*학습 방법의 혁신
AI로 완전한 개별학습 구현
학력향상

20. 학력향상 vs 역량강화 측면
AI로 교수*학습 방법의 혁신
AI 활용 능력(AI 리터러시) 함양
미래 역량
강화

21. 『4차 산업혁명 시대를 맞아 교육자가 미래를 살아
갈 우리 아이들에게 어떤 능력을 길러주고, 무엇을
준비시켜야 하는지를 알려주는 ‘인공지능(AI)기반
교육 가이드북’을 전국 최초로 발간 보급.』
www.chosun.com(조선일보2019/05/17)

22. Data Literacy Camp

23.  싱가포르 국립교육원과... USA (하버드대,컬럼비아,MIT, CCR, 뉴욕대...)

24. 인공지능 기반교육 교육생태계 이해 및 기반 조성
인공지능 기반교육의 실효성을 검증하고 일선학교에 일반화를 위한 사전 연구·실천 도모
AI교구
활용비
딥러닝
스쿨(캠프)
AI스쿨*
(중점5교)
AI스쿨**
(연구3교)
AI교사
연구회
AI교육선도
지원단
*AI거점센터(선택과제), **AI연구센터(AI활용 수업혁신)

25. 인공지능 기반교육 교육생태계 이해 및 기반 조성
인공지능 기반교육의 실효성을 검증하고 일선학교에 일반화를 위한 사전 연구·실천 도모
실행적인
모임(산학관,
콜로키움)
딥러닝*
스쿨(캠프)
<현장연구>
교육적효과
검증
텍스트
분석도구
개발
AI컨퍼런스
‘콕찝AI‘
발간
*딥러닝스쿨: AI기반 프로젝트학습 경진대회(2020.9.5.)

26. ❖ 인공지능의 효과를 너무 맹신해서는 안 되며,
인공지능이 가져올 수 있는 윤리적인 문제들
과 가치에 대한 충분한 고찰이 필요함
❖ 인공지능의 90%의 정확도에 맞춘 개발은 어
렵지 않으나 나머지 10%의 정확도를 더 높이
는 것은 매우 힘들고 어려운 일
❖ 수학이나 코딩이 중요한 것이 아니며 그 보다
는 논리적 사고력, 문제해결력을 길러야 함

27. 학생을 변화시킨다!
Intel®AIForYouth 프로그램 운영 사례

28. 오전 9시 3분
출입문
수
업
준
비
실
Experience Zone
Social Impact Zone
칠판 Intel Unite®
AI LAB
Play ground(AI car, Drone) => 바닥면 도로 트랙
작
품
전
시
공
간
3D 프린터
Welcome Zone
유리 칠판 유리 칠판
유리 칠판 유리 칠판

29. 오전 9시 3분
Social Impact Zone

30. 오전 9시 3분
Experience Zone

31. AI LAB 기자재 목록
○ 인텔 vPro 노트북 20대 i5 8G 256GB (10대 추가 구매중)
○ 인텔 UNITE 1대 (2대 추가 구매중)
○ EMA(Endpoint Management Assistant) Server 1대
○ 데스크탑 및 모니터 24대
○ 인텔 UNITE용 65인치 TV 2대
○ Intel Modius2 10대
○ 인공지능 학습용 드론, AI Car 등

32. 무선으로 지연 없이 어디에서나 가능한 콘텐츠 공유, 협업 솔루션
http://intel.com/unite
• 인공지능 교육을 위한 혁신적 협업 활동 환경 제공
• 동일 네트워크상의 모든 노트북 화면 공유 가능
• 4개 화면까지 동시 공유 가능
• 전체 참가자 화면 선택적으로 내 노트북에 불러오기 기능

33. 인텔 vPro® 플랫폼 - 사용자 PC의 원격 관리를 위한 인텔 EMA 시스템 http://intel.com/vPro
• 인텔 EMA를 통해 안정적으로 온라인 수업 진행
• 언제 어디서나 IT 담당자는 쉽게 관리하고 사용자는 안전하고 편하게 사용
< 원격 학습자의 최적 PC환경 유지 및 효율적 원격 수업 관리 >
1. AI Lab의 모든 PC 시스템 종료 상태 확인 및 시스템 종료하기
2. 원격 학습자 PC 화면 확인하기 : 실시간 학습 참여 확인
3. 원격 학습자 학습참여 기능적 이슈 해결하기
- 학습 사이트 열기 돕기
- 실시간 화상 수업 참여 돕기
4. 정기적 업데이트로 원격 학습자 PC 최적 상태 유지
5. 원격 학습 도움

34. Intel®AIForYouth

35. 인공지능 교육
인공지능시대를 살아가기 위해
준비해야 할 과 제!

36. 어렵다!!! 인공지능 교육은???
수 학 프로그래밍

37. 인공지능!
고등학생이 할 수 있을까우리가 가르칠 수 있을까

38. 1. 영감 갖기
(12 hr)
2. 기초 다지기
(32 – 44 hr)
3. 능력키우기
(24 – 80 hr)
4. 소셜임팩트
창출하기
(35hr)
학습 여정Intel®AIForYouth

39. Mystery Animal
Quick, Draw!
Rock Paper Scissors
게임으로 시작하는
인공지능! 체험
1. 영감갖기 Intel®AIForYouth

40. 인공지능 시대를
준비하는 프로그램
Dream Home(미래 집 만들기)
Intel®AIForYouth
구인 광고(미래의 직업만들기)
1. 영감갖기

41. 논리적 사고를 통해
인공지능 이해하기
물 순환 게임(관계 이해하기) Loopy(관계도 그리기)
Intel®AIForYouth
Leverage Point
1. 영감갖기

42. 인공지능 시대를
고민하고 준비하기
SDG 보드게임(사회문제 인식)윤리, 편견에 관해 토론하기
Intel®AIForYouth
인공지능 윤리 생각하기
1. 영감갖기

43. AI 기본 개념 이해하기
Intel®AIForYouth2. 기초다지기

44. Intel®AIForYouth3. 능력키우기
4. 소셜임팩트 창출하기

45. AI Interphone안전한 사회를 위한 보안 시스템
인터폰에 촬영된 사진 인식
‘Open’ 말하면 문 열림
학생 프로젝트

46. AI EG(AI Energy Guard)
환경을 보호하는 에너지 절약 시스템
사람이 없으면 Power Off 사람이 들어오면 Power On
학생 프로젝트

47. AI Drone
사람을 따라 다니는 Drone
TelephoneViewer
청각장애인을 위한 모바일 애플리케이션
Never Alone
독거노인들의 외로움을 잊게 할 Chatbot
학생 프로젝트

48. Intel®AIForYouth 학생활동
ProjectShowcase

49. Intel®AIForYouth 학생활동
소셜임팩트 창출을 위한 AI 에듀톤

50. 부산 메이커랑 놀자!e-Learning Korea 2019
Intel®AIForYouth 학생활동

51. 전문가와의 만남
인도학생들과 프로젝트 공유
Intel 개발자와 대학 교수님과의 만남
Intel®AIForYouth 학생활동

52. 2019 AI 융합교육 컨퍼런스
Intel®AIForYouth 학생활동

53. 싱가포르 ITE College West 국제교류 실시
Intel®AIForYouth 학생활동
싱가포르 학교 방문 온라인 교류 활동

54. AI TelephoneViewerAI Interphone
시각장애인의
안전문제
AI EG(Energy Guard)
학생들의 변화
사회문제에 관심을 가지는 학생들

55. 영화‘블레이드 러너 2049’ 영화 ‘에일리언’
학생들의 변화
미래사회에 대한 편견 해소

56. Intel®AIForYouth 인증서
Lead Coach
교사 임병준 교사 강미정

57. Intel®AIForYouth 인증서
Student (14명)

58. 코치역량 강화Intel®AIForYouth
코치 역량 강화 워크숍

59. 코치역량 강화Intel®AIForYouth
온라인 실시간 협의 지속적인 협력활동

61. 감사합니다

62. 고등직업교육에서의
AI 교육 사례 및 방향
동의과학대학교 컴퓨터정보과
김 종 현 교수
2020. 10. 27
모두의 AI 교육 워크숍

63. AI 는 세상을 어떻게 변화 시킬 것인가?
https://github.com/ReiCHU31/Cat-Dog-Classification-Flask-App

64. 직업 교육에서 AI 교육은?
• 필요성
• 정체성, 방향, 비젼
• 학생들의 교육권
• 방법, 교육 콘텐츠
• 기업의 요구 등

65. AI 교육의 범위, 접근 방법은?
• AI Core
• 새로운 AI 모델(알고리즘), 방법론 등
• AI + X
• AI 응용, 융합
• 도구로서의 AI
• 코딩(소프트웨어) 교육의 중요성
• 비전문가 코딩 : 블록 코딩, Micro Python…
• 전문가 코딩 : C++, Python, JavaScript…
AI
공학
보건
인문
사회
예체능
자연
과학

66. AI 교육 및 개발 도구
• 점점 사용이 쉬워 지고 있다.
• 점점 적용 분야가 늘어나고 있다.
청소년
• Teachable Machine,
ML for Kids 등
• 블록 코딩, Micro
Python
기업
• TensoFlow, 클라
우드 서비스 등
• 파이썬, C++,
JavaScript 등
직업교육
• TensorFlow, 클라
우드 서비스 등
• 파이썬, C++,
JavaScript
전문가 교육
• TensoFlow, 클라우
드 서비스 등
• 파이썬, C++,
JavaScript 등
비전문가 교육
 Teachable
Machine, ML for
Kids 등
 블록 코딩, Micro
Python

67. Edge AI : IoT + AI

69. On-Device AI Board
• NVIDIA Jetson : http://bitly.kr/mo9ltGbXkDd

70. On-Device AI Board

71. 2020년 학생 AI 프로젝트 소개
Deep Mask
Transfer Learning,
TensorFlow2.0, Open-cv, Python3,
NVIDA Jetson nano
AI Speaker Sign Language
Conversation System
TensorFlow.js, PoseNet,
JavaScript
AI Health Trainer
Google’s Teachable Machine,
TensorFlow.js, P5JS

72. Deep Mask :
COVID-19 확산 방지를
위한 AI 마스크 자동탐지
및 발열 확인 시스템

75. 마스크 탐지 딥러닝

76. Deep Speaker :
청각 장애인을 위한 AI 스피커 수어 대화시스템

77. TensorFlow human pose estimation

78. 수어 학습 시스템

79. AI 스피커 수어 대화 시스템

82. AI
Health
Trainer

83. bluetooth 4.0
Pulse sensor
Arduino uno
Google Teachable Machine
1. 심박측정 및 자세 학습
- 심박센서로 운동을 할 때 자신의 심박 상태
를 확인하면서 운동 강도 조절 가능
2. AI 학습 모델 생성
- 입력받은 자세 데이터를 학습하여 컴퓨터
에 학습모델 생성
3. 웹캠으로 자세를 추론하고, 심박센서로
심박상태를 측정하여 웹페이지 상에 나타냄
- 학습모델을 기반으로 운동량 측정 및 정확한
자세교정 을 가능하게 함

85. AI 동아리 해커톤 대회
부산컴퓨터과학고
DIT 컴퓨터정보과 동아리
2020. 10.27

86. 함께 고민하고,
공유하며,
변화를 만들어 갑시다!

88. 목차
목차

89. 대표자




매출액(2019년)
- 3 -

90. IDC
People
ICBM
Solution
- 4 -

91. - 5 -

92. - 6 -

93. - 7 -
에너지 절감형 스마트조명 플랫폼 기술 개발 및 실증
 IoT, 빅데이터, AI 등의 첨단기술의 융합하여
스마트조명 분야의 핵심 기술 개발
에너지 절감형 스마트조명 플랫폼 기술 개발 및 실증

94. 비대면 열화상 전자출입 시스템 구축 구축 사례
 고해상도 열화상 카메라와 적외선(IR)카메라 탑재
 얼굴인식과 더불어 얼굴 상단부 검출을 통해
정확히 측정된 체온을 단말기 화면에서 확인, 감염
요소를 사전에 차단

95. - 9 -
• 기계적 시스템을 활용하지만
기계가 할 수 없는일, 새로운 가치를 만들어내고 이를 공유하며
공공의 이익에 기여하는 사람이 하이브리드형 인재

96. - 10 -

98. 1
AI 교육 사례
Website
www.kamibot.com
Email
contact@kamibot.com
Phone
+82 07051029367
Address
51, Hoam-ro, Buk-gu, Daegu, Rep. of Korea, 41542
인공지능과 피지컬컴퓨팅

99. 머신러닝
2
블록 코딩을 활용한 AI
메이킹 스크래치 + 피지컬 코딩
학습 결과데이터라벨링및입력
AI 교육을 처음 시작하는 사람들을 위한 플랫폼
이미지분류 / 얼굴인식 / 자세인식 / 데이터분류 / 데이터예측(선형회귀) 등

100. 3
AI 교육 사례 – 디지털미디어고등학교
〮 교육 대상 : 디지털 미디어 고등학교 1,2학년
〮 교육 내용 : 인공지능과 피지컬컴퓨팅 사례 및 실습
〮 기본 소양 : 파이썬, 앱 등 프로젝트 경험

101. 4
AI 교육 사례 – 디지털미디어고등학교 - 강의후기
"이번 수업에서 실제로 실습을 해보니까 내가 모은 데이터가 매우 부족하고 굉장히 많은 데이터가 필요하겠다
라는 것을 알게되었다.
평소에도 데이터가 굉장히 많이 필요하다는 것 정도는 인식하고 있었지만 이번 실습을 통해 구체적으로 어떤
문제가 발생할 것이고 이런 경우 어떤 데이터가 추가적으로 필요할 것 같다라는 생각을 많이 하게되었다.
오늘 정말 간단하게 맛만 본 것 같긴 하지만 뭔가 오늘 한 것보다 훨씬 큰 프로젝트를 짜서 많은 데이터를 모으
고, 분석해서 사람들에게 도움이 되는 활동을 해보고 싶다는 꿈이 생긴 것 같다."
"오늘 수업을 통해서 내년 동아리 운영에 하드웨어와 인공지능을 접목시키는 방향을 생각하고 있었는데, 구체적
으로 어떤 방향으로 추구하면 될지에 대한
머리속 생각이 구체화 된 것 같다. 어제 강의에 이어서 이번 강의도 나의 머릿속 지식들이 추상화 되있던 것을
구체화 해준것 같아 강의에 매우 만족한다."
라즈베리파이라는 것을 학교에서 이름만 들어봤는데 오늘 수업을 통해서 라즈베리파이가 무엇인지 알 수 있어
서 좋았습니다. 또한 아두이노나노를 이용하여 스마트 워치 등을 간단한 인공지능을 탑재하여 만들 수 있다는
것을 알았습니다. 하드웨어에 대해 알아볼 수 있는 시간이었던것 같습니다. 그리고 teachable machine을 사용하
여 다양한 프로젝트를 만들어보아 재미있었습니다!