카메라가 보는 데이터
보드에 탑재된 카메라로 이미지를 수집하고 분류 모델의 판단을 실제 프로젝트에 적용합니다.
AI의 판단을
현실의 움직임으로
ESP32 기반 딥코 보드에 카메라와 환경 센서, 출력 장치를 연결합니다. 학습자는 데이터를 모으고 AI 모델을 만든 뒤, 판단 결과가 빛·소리·움직임으로 이어지는 과정을 직접 구현합니다.
환경을 읽는 센서
온·습도, 조도, 초음파 센서로 교실과 생활 공간의 변화를 수치로 확인합니다.
모터로 만드는 움직임
DC모터와 서보모터를 제어해 회전, 방향 전환, 개폐 같은 동작을 구현합니다.
빛과 소리로 피드백
네오픽셀 LED, 3색 LED와 보드 내장 부저로 상태와 결과를 직관적으로 표현합니다.
바로 연결하는 확장 구조
40핀 듀폰 케이블과 USB‑C 연결로 센서와 장치를 조합하며 프로젝트를 확장합니다.
딥코 스튜디오와 연결
블록 기반 앱 제작과 파이썬 실습, AI 모델 학습을 하나의 프로젝트 흐름으로 이어갑니다.
베이직 키트
11종 구성
데이터 수집, AI 판단, 장치 제어에 필요한 핵심 부품을 한 키트에 담았습니다. 구성품을 바꿔 연결하는 것만으로 수업 주제와 난이도를 유연하게 확장할 수 있습니다.
- 딥코보드ESP32 · 카메라 · 부저
- DC모터연속 회전과 구동
- 서보모터각도와 위치 제어
- 온·습도 센서환경 데이터 측정
- 조도 센서빛의 밝기 감지
- 초음파 센서거리와 접근 감지
- 네오픽셀 LED색상과 패턴 출력
- 3색 LED빨강 · 파랑 · 노랑
- 프로펠러회전 원리 실습
- 듀폰 케이블40핀 센서 연결
- USB‑C 케이블전원과 데이터 연결
하나의 키트로
확장되는 수업
센서 하나를 연결하는 기초 실습부터 여러 데이터를 결합한 자동화 시스템까지, 학습자의 수준과 수업 목표에 맞춰 단계적으로 확장합니다.
스마트 교실
온·습도 데이터를 분석해 쾌적한 교실 환경을 알림으로 표현합니다.
자동 조명
주변 밝기를 감지하고 조건에 맞춰 LED의 색과 밝기를 제어합니다.
거리 안전 장치
초음파 센서로 접근 거리를 측정해 빛과 소리로 위험을 알립니다.
AI 분류 장치
카메라와 AI 모델의 분류 결과를 모터와 LED 동작으로 연결합니다.
스마트 환기
환경 데이터와 판단 조건에 따라 프로펠러를 자동으로 작동시킵니다.
나만의 피지컬 AI
센서와 출력 장치를 새롭게 조합해 생활 문제 해결 아이디어를 구현합니다.
데이터에서
피지컬 AI까지
관찰하고, 데이터를 모으고, AI의 판단을 장치 동작으로 연결합니다. 결과를 확인하며 조건과 모델을 개선하는 과정에서 데이터·AI·코딩·메이킹 역량을 함께 기릅니다.
문제 발견
생활 속 문제와 측정해야 할 환경 변화를 정합니다.
데이터 수집
카메라와 센서로 데이터를 모으고 특징을 비교합니다.
AI·제어 설계
모델과 조건을 만들고 출력 장치의 동작을 설계합니다.
실행과 개선
실제 동작을 확인하며 데이터, 모델, 연결을 개선합니다.
딥코 보드로
피지컬 AI를 시작하세요
학교의 수업 목표와 학습 수준에 맞춰 키트 구성과 프로젝트형 커리큘럼을 제안합니다.