플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - AI 교육이 이론에 치우쳐 데이터→학습→검증을 직접 돌려볼 실습 환경 부족 - 소프트웨어·장비·교안이 따로 놀아 현장 적용이 어려움 2) 목표 - 소프트웨어 + 장비 + 교안을 한 패키지로 묶어 실습형 AI 교육 실현 - 학습자가 직접 데이터 수집·학습·검증을 돌려 보게 함 3) 주안점 - 데이터 파이프라인 시각화 · 온디바이스 데이터 수집 · 저수준(C) 학습 원리
프로젝트 성과
[성과1] AI 학습 자동화 SW 8개 작업 화면 개발
데이터 수집→분석→신경망 학습→검증에 이르는 전 과정을 PySide6 기반 8개 작업 화면으로 통합하고, 설치 없이 실행되는 단일 파일(onefile exe)로 배포.
[성과2] 임베디드 펌웨어 + C 학습 엔진 자체 개발
데이터를 수집하는 ESP32-S3 센서·장비 펌웨어와, 신경망의 저수준 원리를 실습에서 직접 다루도록 만든 C 기반 학습 엔진을 직접 구현.
[성과3] 2일 실습 교육 커리큘럼 납품 완료
교안 7개 모듈과 실습 7종, 시연영상까지 한 패키지로 구성해 학습자가 직접 돌려 보는 실습형 2일 과정을 계약 기간 내 전량 납품.
핵심 기능
[기능1] 데이터 수집 자동화
ESP32-S3 기반 장비에서 학습에 쓸 센서 데이터를 자동으로 수집하고, 소프트웨어로 전송해 곧바로 분석·학습에 투입할 수 있게 함.
진행 단계
[1] 요구 정의
2026.03.
국책연구원 교육 목표에 맞춰 소프트웨어·장비·교안의 요구사항과 실습 시나리오를 정의.
프로젝트 상세
■ 배경 한국기계연구원(KIMM)이 연구·실무 인력에게 AI를 '이론이 아니라 손으로' 익히게 할 실습 환경을 필요로 했다. 시중 교육은 개념 위주라, 데이터가 어떻게 수집되어 신경망이 학습·검증되는지를 직접 돌려 보기 어려웠다. 이에 소프트웨어 + 데이터 수집 장비 + 교안을 한 패키지로 묶어 실습형 AI 교육을 실현하는 용역을 자체 개발·납품했다(계약 2026-A0426, 2026.03~05).
