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드론 기본 조종과 카드코딩·블록코딩 경험을 바탕으로, 학생들이 정밀 제어, 조건 분기 설계, 경로 최적화, 테스트 로그 분석까지 직접 수행하는 학교방문형 드론·AI 심화교육입니다. 학생들은 드론의 움직임을 코드로 설계하고, 실행 결과를 기록·비교·보정하는 과정을 통해 자율비행 사고력·문제해결력·프로젝트 검증 역량을 함께 기릅니다.
AI 드론코딩 심화반은 단순 조종 체험을 넘어, 학생들이 드론의 움직임을 이해하고 “정밀 조종 → 조건 분기 설계 → 테스트 기준 설정 → 디버깅 로그 분석 → 성능 비교 발표” 의 흐름을 경험하는 단계형 수업입니다. AI는 복잡한 개발 기술이 아니라, 입력된 정보와 조건을 바탕으로 드론이 스스로 움직이는 자동화 개념으로 설명합니다. 본 과정은 2회차까지 1단계, 4회차까지 2단계, 6회차까지 3단계, 8회차까지 4단계로 구분해 학교 일정에 맞춰 선택 수업이 가능합니다.
기초 조종 이후 호버링 안정화, 지정 지점 접근, 회전 오차 측정까지 다루며 비행 정확도를 높입니다.
반복 명령과 조건 분기를 결합해 상황에 따라 다른 경로와 동작이 선택되는 코딩 흐름을 설계합니다.
복수 경유지, 우회 로직, 안전 여유값을 고려해 더 짧고 안정적인 자율비행 경로를 비교·수정합니다.
테스트 기준표, 디버깅 로그, 최적화 전후 비교표를 바탕으로 프로젝트 결과를 분석하고 발표합니다.
| 교육 대상 | 초등 고학년~중학생, 드론코딩 기초반 이수자, 블록코딩·카드코딩 경험이 있는 학생 |
|---|---|
| 교육 목표 | 드론 제어 정확도와 조건 분기 설계 능력을 높이고, 테스트와 보정을 통해 자율비행 프로젝트를 스스로 고도화하는 역량을 기릅니다. |
| AI 설명 방식 | 복잡한 개발 기술이 아니라, 정보와 조건에 따라 드론이 스스로 다음 행동을 선택하는 자동화·판단 구조로 설명합니다. |
| 수업 결과물 | 팀별 자율비행 코드, 조건 분기표, 테스트 기준표, 디버깅 로그, 최적화 전후 비교표, 프로젝트 발표자료 |
학교 실내 수업 기준에 맞춰 안전성이 높은 코딩드론, 조종기, 코딩카드, 블록코딩 환경, 미션맵, 기록 활동지를 활용합니다. 실제 고급 개발보다 드론 조종·명령 순서·조건 판단·테스트 기록·경로 최적화 개념을 프로젝트 흐름으로 체험하는 방식으로 운영합니다.
심화반은 단순 체험을 넘어 정밀 조종, 조건 분기 설계, 테스트 기준표 작성, 디버깅 로그 분석, 성능 비교 발표까지 단계적으로 확장됩니다. 학교 일정에 따라 2회차, 4회차, 6회차, 8회차 단위로 선택 운영할 수 있도록 아래와 같이 구성했습니다.
호버링 안정화, 지정 지점 접근, 반복 패턴 제어를 실습하고 목표값과 실제 결과의 오차를 기록합니다.
복수 경유지, 우회 로직, 예외 상황을 반영해 더 안정적인 자율비행 경로와 분기 구조를 설계합니다.
판단 규칙, 테스트 기준표, 1차 테스트 로그를 바탕으로 프로젝트 프로토타입의 문제점을 분석합니다.
디버깅 로그, 최적화 전후 비교표, 최종 시연 결과를 종합해 프로젝트 성능을 발표하고 포트폴리오로 정리합니다.
아래 수업제안서는 화면에서 바로 확인할 수 있으며, 제목 오른쪽의 빨간 버튼을 누르면 한글 폰트가 포함된 PDF 파일로 저장됩니다. 본 과정은 정밀 제어, 조건 분기 설계, 테스트 로그 분석, 성능 비교 발표 흐름을 기준으로 1단계부터 4단계까지 구성했습니다.
학교 일정, 학년 수준, 예산, 수업 공간에 따라 2회차·4회차·6회차·8회차 단위로 선택 운영할 수 있습니다.
| 주관기관명 | 동국대학교 드론아카데미 | 운영기관명 | 동국대학교 드론아카데미 |
|---|---|---|---|
| 프로그램명 | AI 드론코딩 심화반 | 운영 시간 | 1회차~8회차 × 3교시 = 총 24교시 / 2·4·6·8회차 단계 선택 가능 |
| 운영 형태 | 정밀 제어 + 조건 분기 설계 + 테스트 로그 기반 자율비행 프로젝트 | 권장 대상 | 초등 고학년~중학생 / 드론코딩 기초반 이수자 / 늘봄학교·방과후학교·자유학기제 |
| 핵심 목표 | 드론 제어 정확도와 조건 분기 설계 능력을 높이고, 테스트와 보정을 통해 자율비행 프로젝트를 고도화하는 단계별 선택 수업으로 운영합니다. | ||
| 회차 | 교시 | 수업 주제 | 세부 활동 | 결과물 |
|---|---|---|---|---|
| 1회차 | 1교시 | 심화반 오리엔테이션과 안전 재점검 | 기초반 이후 심화반에서 확장되는 학습 목표를 안내하고, 비행 전 안전 루틴과 팀별 역할을 다시 정비합니다. 심화 수업에서는 정밀 제어, 조건 분기, 테스트 기록, 성능 비교까지 다룬다는 점을 함께 공유합니다. | 심화 수업 안전 체크리스트 |
| 1회차 | 2교시 | 정밀 조종과 오차 측정 실습 | 호버링 안정화, 고도 유지, 지정 지점 접근, 정지 후 방향 전환을 반복 실습합니다. 목표 위치와 실제 도착 위치의 차이를 기록하며 정밀 제어와 오차 개념을 익힙니다. | 정밀 조종 오차 기록지 |
| 1회차 | 3교시 | 다중 지점 접근 미션 | 출발지, 경유지, 도착지를 순서대로 통과하는 짧은 미션을 수행합니다. 이동값과 회전값이 결과에 어떤 영향을 주는지 비교하며 심화반의 비행 정확도 기준을 설정합니다. | 다중 지점 미션 결과표 |
| 2회차 | 1교시 | 반복 패턴과 변수 제어 이해 | 반복 명령을 단순 패턴이 아니라 속도, 거리, 회전 각도와 연결해 이해합니다. 동일한 패턴도 변수 설정에 따라 결과가 달라진다는 점을 실습 중심으로 확인합니다. | 반복 패턴 변수 학습지 |
| 2회차 | 2교시 | 반복 구조 기반 패턴 자동비행 코딩 | 왕복 이동, 다각형 패턴, 회전 루프 같은 반복 구조를 자동비행 코드로 구성합니다. 실행 후 패턴 안정도와 도착 정확도를 비교하며 명령 구조를 조정합니다. | 패턴 자동비행 코드 |
| 2회차 | 3교시 | 1단계 완성 미션과 정확도 비교 | 팀별로 반복 패턴 또는 정밀 제어 미션을 완성하고, 비행 정확도와 오차 기록을 바탕으로 결과를 비교합니다. 여기까지는 2회차 1단계 수업으로 운영 가능하며 정밀 제어와 변수 조정 입문 성과를 확인합니다. | 1단계 정확도 비교표 |
| 3회차 | 1교시 | 복수 경유지 경로 설계 | 출발지, 복수 경유지, 도착지 순서를 고려해 보다 긴 자율비행 경로를 설계합니다. 학생들이 경로를 여러 안으로 나눠 보고, 어떤 순서가 더 효율적인지 비교합니다. | 복수 경로 설계안 |
| 3회차 | 2교시 | 미션맵 기반 다중 경로 자율비행 | 미션맵, 링게이트, 장애물 콘을 활용해 복수 경유지를 통과하는 자율비행 코드를 구현합니다. 팀별로 이동값과 회전값을 달리해 더 안정적인 경로를 탐색합니다. | 다중 경로 자율비행 코드 |
| 3회차 | 3교시 | 경로 최적화와 값 보정 실습 | 비행 결과를 보고 회전 각도, 이동 거리, 정지 시간의 오차를 수정합니다. 같은 목적지를 가더라도 더 짧고 안정적인 경로가 무엇인지 토론하며 최적화 관점을 익힙니다. | 경로 최적화 보정표 |
| 4회차 | 1교시 | 장애물·안전구역 반영 우회 로직 설계 | 장애물 위치와 안전구역 제한을 반영해 우회 경로를 설계합니다. 단순 회피를 넘어 어느 지점에서 방향을 바꾸고 어떤 순서로 통과할지 논리적으로 설계합니다. | 우회 로직 설계안 |
| 4회차 | 2교시 | 조건 분기와 예외 상황 코딩 실습 | 조건 분기를 적용해 도착 여부, 장애물 위치, 안전 기준에 따라 다른 명령이 선택되는 구조를 만듭니다. 예외 상황이 발생했을 때 어떤 대체 경로로 전환할지 함께 설계합니다. | 조건 분기 코드 초안 |
| 4회차 | 3교시 | 2단계 완성 미션과 경로 최적화 발표 | 팀별 장애물 대응 또는 복수 경로 미션을 수행하고, 어떤 경로와 분기 구조를 선택했는지 발표합니다. 여기까지는 4회차 2단계 수업으로 운영 가능하며 경로 최적화와 조건 분기 기초를 점검합니다. | 2단계 경로 발표자료 |
| 5회차 | 1교시 | 자동화 시나리오 분석과 판단 규칙 설계 | 심화반에서는 드론이 어떤 정보를 바탕으로 다음 행동을 선택해야 하는지 판단 규칙을 먼저 설계합니다. 다양한 미션 사례를 분석해 우선순위 규칙과 성공 조건을 정리합니다. | 판단 규칙 설계도 |
| 5회차 | 2교시 | 분기표 작성과 우선순위 로직 구성 | 상황 카드와 미션맵을 활용해 조건 분기표를 작성합니다. 여러 조건이 동시에 발생할 때 어떤 순서로 판단할지 정하고, 분기 구조를 팀별 흐름도로 정리합니다. | 조건 분기표 |
| 5회차 | 3교시 | 테스트 기준표와 성공 조건 설계 | 프로젝트 구현 전에 도착 정확도, 경유지 통과 여부, 안전수칙 준수, 시간 기준 같은 테스트 항목을 만듭니다. 무엇을 성공으로 볼 것인지 스스로 정하며 검증 관점을 익힙니다. | 테스트 기준표 |
| 6회차 | 1교시 | 팀별 프로젝트 설계와 역할 매트릭스 | 팀별 프로젝트 주제를 확정하고 조종, 코딩, 안전, 기록, 발표 역할을 세분화합니다. 경로 설계안, 분기표, 테스트 기준표를 하나의 프로젝트 설계서로 묶습니다. | 프로젝트 설계서 |
| 6회차 | 2교시 | 프로토타입 구현과 1차 비행 테스트 | 설계한 시나리오를 바탕으로 프로토타입 자율비행 코드를 구현하고 1차 테스트를 수행합니다. 실행 결과를 기준표와 대조하며 어떤 부분이 불안정한지 기록합니다. | 1차 테스트 로그 |
| 6회차 | 3교시 | 테스트 로그 분석과 수정 계획 발표 | 팀별 테스트 로그를 분석해 오류 원인을 분류하고, 수정 우선순위를 정합니다. 여기까지는 6회차 3단계 수업으로 운영 가능하며 프로젝트 검증 능력을 확인합니다. | 수정 계획 발표자료 |
| 7회차 | 1교시 | 디버깅 로그 기록과 원인 분류 | 실행 실패 원인을 명령 순서, 거리값, 회전값, 출발 위치, 안전 변수 기준으로 세분화해 기록합니다. 학생들이 직접 로그를 남기며 어떤 원인이 반복되는지 분석합니다. | 디버깅 로그 시트 |
| 7회차 | 2교시 | 경로·분기·안전 변수 최적화 | 반복 테스트 결과를 바탕으로 경로 길이, 회전값, 조건 우선순위, 안전 여유값을 조정합니다. 수정 전과 수정 후의 차이를 비교하며 최적화 개념을 체감합니다. | 최적화 전후 비교표 |
| 7회차 | 3교시 | 성능 비교표 작성과 최종 발표 설계 | 정확도, 안정도, 미션 성공률, 오류 감소 정도를 기준으로 성능 비교표를 작성합니다. 최종 발표에서는 구현 결과뿐 아니라 어떤 개선이 이루어졌는지도 설명할 수 있도록 준비합니다. | 성능 비교 발표자료 |
| 8회차 | 1교시 | 최종 시연 리허설과 안정도 검증 | 팀별 프로젝트 자율비행을 리허설하며 최종 변수값을 점검합니다. 실행 순서와 안전 절차를 다시 맞추고, 안정도와 성공률을 마지막으로 검증합니다. | 최종 시연 점검표 |
| 8회차 | 2교시 | 팀별 자율비행 프로젝트 시연과 성능 발표 | 각 팀이 프로젝트의 기획 의도, 분기 구조, 테스트 로그, 최적화 결과, 최종 비행 성능을 발표합니다. 다른 팀 결과와 비교하며 코딩 전략과 문제 해결 방식을 확장합니다. | 최종 프로젝트 성능 발표자료 |
| 8회차 | 3교시 | 4단계 완성 보고서와 포트폴리오 정리 | 심화반 전체 과정을 돌아보며 정밀 제어, 조건 분기, 테스트 로그, 최적화 경험을 정리합니다. 최종 보고서와 포트폴리오를 묶고 개인별·팀별 개선 포인트를 기록합니다. | 4단계 완성 포트폴리오 |
| 항목 | 상세 내용 |
|---|---|
| 교육 과정명 | AI 드론코딩 심화반 |
| 교육 기관 | 동국대학교 드론아카데미 |
| 교육 형태 | 찾아가는 학교방문형 드론·AI 코딩 심화 수업 / 프로젝트형 단계 선택 운영 |
| 교육 장소 | 찾아가는교육 / 학교 방문교육 / 강당·교실·컴퓨터실 등 환경별 조정 가능 |
| 실습 장비 | 코딩드론, 조종기, 코딩카드, 블록코딩 환경, 미션맵, 링게이트, 장애물 콘, 활동지, 발표용 기록 자료 |
| 교육 기준 인원 | 학급·팀 구성과 프로젝트 운영 방식에 맞춰 상담 후 조정 |
| 교육 시간 | 1회차~8회차 × 3교시 = 총 24교시 구성 / 1교시 40~45분 기준 / 2회차·4회차·6회차·8회차 단위 선택 가능 |
| 커리큘럼 |
1단계 1~2회차: 정밀 조종·오차 측정·반복 패턴 제어 입문 2단계 1~4회차: 복수 경로 설계·우회 로직·조건 분기 기초 3단계 1~6회차: 판단 규칙 설계·테스트 기준표·프로토타입 구현 4단계 1~8회차: 디버깅 로그·성능 비교·최종 시연·포트폴리오 정리 선택 운영 2회차까지 1단계, 4회차까지 2단계, 6회차까지 3단계, 8회차까지 4단계로 학교 일정에 맞춰 선택 가능 |
| 교육 절차 | 상담 → 수준 검토 → 장비·공간 확인 → 드론·코딩 준비 → 교육 진행 → 프로젝트 발표 → 교육 완료 |
아래 수업제안서는 AI 드론코딩 심화반 기준으로 화면에서 바로 확인할 수 있으며, 정밀 제어, 조건 분기 설계, 테스트 로그 분석, 성능 비교 발표 흐름을 4단계 선택형으로 구성했습니다.
학교 일정, 학년 수준, 예산, 수업 공간에 따라 2회차·4회차·6회차·8회차 단위로 선택 운영할 수 있습니다.
