심 시뮬레이션

워크숍은 크게 인공지능 모델 학습 하드웨어 준비 및 프로그래밍 그리고 최종 연동의 세 단계로 진행되었습니다 먼저 인공지능 모델 학습 Teachable Machine 단계에서는 이미지 분류 Image Project 모델을 선택한 후 주먹 보자기 가위와 같이 인식할 클래스를 3가지 이상 설정했습니다 웹캠을 활용하여 각 클래스별로 100~300개 이상의 다양한 데이터를 확보하는 데 주력했으며 모델 훈련 시에는 에포크 Epochs나 배치 사이즈 Batch Size 같은 파라미터를 조정하며 정확도를 높이는 작업을 수행했습니다 이어서 Arduino 하드웨어 준비 및 프로그래밍 단계에서는 Arduino 보드에 LED나 서보 모터와 같은 출력 장치를 구성했습니다 AI 모델의 예측 결과 문자열을 수신하기 위해 시리얼 통신 환경을 설정하는 코드를 작성했으며 전송된 데이터에 따라 LED를 켜거나 서보 모터를 움직이는 등 특정 동작이 실행되도록 프로그래밍했습니다 마지막으로 AI 모델과 Arduino 연동 Integration 단계에서는 Teachable Machine에서 학습된 모델을 p5js 웹 라이브러리 형태로 추출했습니다 이 웹 환경에서 AI 모델이 예측한 클래스 이름을 Serial Port를 통해 Arduino로 실시간 전송하는 스크립트를 작성하여 웹캠의 입력이 하드웨어의 동작으로 이어지는 최종 연동 테스트를 성공적으로 마쳤습니다 참가 학생들은 이 활동을 통해 손동작을 인식하여 3가지 색상의 LED를 제어하거나 간단한 물체를 분류하여 서보 모터를 구동하는 AI 기반 스마트 제어 시스템을 직접 완성하는 성과를 얻었습니다 무엇보다 추상적으로만 여겨왔던 AI 모델을 직접 학습시키고 그 결과가 현실의 물리적 장치에 영향을 미치는 과정을 체험함으로써 AI 기술의 실체와 작동 원리에 대한 깊이 있는 이해를 형성할 수 있었습니다 특히 모델의 인식률을 높이기 위해 데이터를 보강하고 시리얼 통신 오류를 디버깅하는 과정은 학생들의 문제 해결 능력을 크게 길러주었습니다