AI 교육AI 스마트시티 드론·로봇 융합반스마트시티의 교통·안전·환경·물류 문제를 드론과 로봇의 역할로 나누어 해결하는 학교방문형 드론·로봇·AI 융합교육입니다. 학생들은 드론으로 공중 정찰을 수행하고, 로봇으로 지상 이동과 센서 미션을 수행하며 AI 판단 개념·문제해결력·협업 능력을 함께 기릅니다.
AI 스마트시티 드론·로봇 융합반은 단순 조종 체험이 아니라, 학생들이 도시 문제를 발견하고 “문제 분석 → 공중 정찰 → 지상 센서 확인 → 역할 분담 → 해결안 발표”의 흐름을 경험하는 프로젝트형 수업입니다. AI는 복잡한 개발 기술이 아니라, 드론과 로봇이 수집한 정보를 바탕으로 상황을 분류하고 우선순위를 판단하는 미래 도시기술의 개념으로 설명합니다.
교통, 안전, 환경, 물류 등 도시 문제를 기술로 해결하는 스마트시티 개념을 쉽게 이해합니다.
드론을 활용해 목표 구역을 확인하고, 공중에서 정보를 수집하는 역할을 체험합니다.
교육용 로봇으로 이동, 장애물 회피, 센서 확인 등 지상 미션을 수행합니다.
수집된 정보를 바탕으로 위험도, 우선순위, 이동 경로를 판단하는 AI 활용 흐름을 배웁니다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 교육 대상 | 초등 고학년, 중학생, 늘봄학교, 방과후학교, 자유학기제, 진로체험, 스마트시티·AI·로봇 융합수업 참여 학생 |
| 교육 목표 |
드론의 공중 정찰 역할과 로봇의 지상 센서 미션을 이해하고, 스마트시티 문제를 팀별로 해결하는 융합 프로젝트 역량을 기릅니다. AI의 핵심 활용은 학생 수준에 맞춰 도시 데이터를 보고 상황을 분류하고 우선순위를 판단하는 기술로 설명합니다. |
| 수업 결과물 | 스마트시티 역할 이해 활동지, 드론 정찰 기록표, 로봇 센서 미션 활동지, 팀별 스마트시티 프로젝트 발표자료 |
학교 실내 수업 기준에 맞춰 안전성이 높은 소형 드론과 교육용 로봇, 스마트시티 미션맵, 센서 활동지를 활용합니다. 수업 장소와 학생 수에 따라 드론 중심형, 로봇 중심형, 드론·로봇 연계형으로 조정할 수 있습니다.
아래 수업제안서는 화면에서 바로 확인할 수 있으며, 제목 오른쪽의 빨간 버튼을 누르면 한글 폰트가 포함된 PDF 파일로 저장됩니다.
| 주관기관명 | KDEC 한국드론교육센터 | 운영기관명 | KDEC 한국드론교육센터 |
|---|---|---|---|
| 프로그램명 | AI 스마트시티 드론·로봇 융합반 | 운영 시간 | 1~16회차 × 3교시 = 총 48교시 / 2·4·6·8·10·12·14·16회차 단계 선택 가능 |
| 운영 형태 | 스마트시티 이해 + 드론 공중 정찰 + 로봇 센서 미션 + 도시 문제 해결 프로젝트 | 권장 대상 | 초등 고학년~중학생 / 늘봄학교·방과후학교·자유학기제·진로체험 |
| 핵심 목표 | 드론과 로봇의 역할을 나누어 스마트시티 미션을 수행하고, 센서 데이터와 AI 판단 개념을 연결해 도시 문제 해결 과정을 체험한다. | ||
| 회차 | 교시 | 수업 주제 | 세부 활동 | 결과물 |
|---|---|---|---|---|
| 1회차 | 1교시 | 스마트시티와 드론·로봇 역할 이해 | 스마트시티의 교통, 안전, 환경, 물류 문제를 살펴보고 드론은 공중 정찰, 로봇은 지상 이동과 센서 확인을 담당하는 융합 장비라는 점을 이해합니다. | 스마트시티 역할 이해 활동지 |
| 1회차 | 2교시 | AI 판단 개념과 도시 문제 분류 | AI가 수집된 정보를 바탕으로 상황을 분류하고 우선순위를 정하는 과정을 교통 혼잡, 위험 구역, 환경 점검 사례와 연결해 학습합니다. | 도시 문제 분류표 |
| 1회차 | 3교시 | 팀 구성과 스마트시티 미션 준비 | 팀별로 조종자, 로봇 운용자, 기록자, 발표자 역할을 나누고 미션맵 사용 규칙, 안전구역, 장비 사용 순서를 확인합니다. | 팀별 역할 분담표 |
| 2회차 | 1교시 | 드론 공중 정찰 기본 조종 | 소형 드론으로 이륙, 착륙, 호버링, 방향 전환, 지정 구역 확인을 실습하며 공중에서 도시 정보를 관찰하는 정찰 기초를 익힙니다. | 드론 정찰 기본 기록표 |
| 2회차 | 2교시 | 로봇 이동과 센서 미션 체험 | 교육용 로봇으로 전진, 회전, 정지, 장애물 회피, 거리 감지, 라인트레이싱 등 지상 이동과 센서 확인 미션을 수행합니다. | 로봇 센서 미션 활동지 |
| 2회차 | 3교시 | 드론·로봇 안전 운용 루틴 | 드론과 로봇을 같은 공간에서 운용할 때 필요한 안전거리, 이동구역 분리, 배터리 점검, 비상 정지 기준을 익히고 팀별 안전 루틴을 정리합니다. | 드론·로봇 안전 체크리스트 |
| 3회차 | 1교시 | 스마트시티 미션맵 분석 | 도시 미션맵에서 교통 혼잡 구역, 위험 구역, 환경 점검 구역, 물류 이동 구역을 찾고 각 구역의 문제 상황을 팀별로 분류합니다. | 스마트시티 미션맵 분석표 |
| 3회차 | 2교시 | 드론 공중 정찰 경로 설계 | 드론이 먼저 확인해야 할 구역과 이동 순서를 정하고 비행 가능 구역, 관찰 지점, 복귀 지점을 표시해 공중 정찰 경로를 설계합니다. | 드론 정찰 경로 설계안 |
| 3회차 | 3교시 | 로봇 지상 이동 경로 설계 | 로봇이 이동해야 할 지상 경로를 라인, 장애물, 센서 확인 지점과 연결해 설계하고 드론 정찰 정보와 어떻게 연계할지 정리합니다. | 로봇 이동 경로 설계안 |
| 4회차 | 1교시 | 센서 데이터와 AI 판단 기준 | 거리, 장애물, 위치, 색상, 라인 정보처럼 로봇이 확인할 수 있는 데이터를 살펴보고 AI가 판단할 기준을 학생 수준에 맞게 정리합니다. | 센서 데이터 판단 기준표 |
| 4회차 | 2교시 | 도시 문제 해결 시나리오 작성 | 교통, 안전, 환경, 물류 중 하나의 주제를 선택해 드론이 확인할 정보, 로봇이 수행할 임무, AI가 판단할 요소를 시나리오로 작성합니다. | 스마트시티 문제 해결 시나리오 |
| 4회차 | 3교시 | 드론·로봇 역할 연계 계획 | 드론 정찰 결과를 로봇 이동 명령과 연결하고, 팀별로 공중 정보와 지상 센서 정보를 어떻게 조합할지 연계 계획을 수립합니다. | 드론·로봇 역할 연계표 |
| 5회차 | 1교시 | 드론 공중 정찰 미션 수행 | 팀별로 설계한 정찰 경로를 바탕으로 드론을 운용해 목표 구역 확인, 위험구역 표시, 복귀 지점 확인 미션을 수행합니다. | 드론 공중 정찰 수행 기록 |
| 5회차 | 2교시 | 로봇 지상 센서 미션 수행 | 로봇이 지정 경로를 따라 이동하며 장애물 회피, 라인 추적, 센서 확인, 목표 지점 도착 미션을 수행하고 오류 발생 지점을 기록합니다. | 로봇 지상 미션 수행 기록 |
| 5회차 | 3교시 | 미션 오류 분석과 경로 수정 | 드론과 로봇 미션에서 발생한 경로 이탈, 센서 오인식, 속도 조절 문제를 분석하고 팀별로 수정 계획을 세웁니다. | 오류 분석 및 수정 계획표 |
| 6회차 | 1교시 | 드론·로봇 연계 미션 재도전 | 수정한 경로와 역할 계획을 적용해 드론 정찰 후 로봇 이동으로 이어지는 스마트시티 연계 미션을 다시 수행합니다. | 연계 미션 재도전 기록 |
| 6회차 | 2교시 | AI 스마트시티 해결안 구체화 | 팀별 미션 수행 결과를 바탕으로 어떤 도시 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 정리하고 AI 판단 기준과 기대효과를 구체화합니다. | AI 스마트시티 해결안 |
| 6회차 | 3교시 | 발표 자료 초안 제작 | 문제 상황, 드론 역할, 로봇 역할, 센서 데이터, AI 판단 기준, 개선 아이디어를 포함해 팀별 발표 자료 초안을 만듭니다. | 팀별 발표 자료 초안 |
| 7회차 | 1교시 | 프로젝트 중간 발표 | 팀별로 스마트시티 문제 해결 과정을 중간 발표하고 드론·로봇 역할 배분, 미션 성공도, AI 판단 기준에 대해 피드백을 받습니다. | 중간 발표 피드백지 |
| 7회차 | 2교시 | 최종 미션 보완과 완성도 강화 | 중간 발표 피드백을 반영해 미션 경로, 센서 확인 방식, 역할 분담, 발표 흐름을 수정하고 최종 시연 준비를 진행합니다. | 최종 미션 보완안 |
| 7회차 | 3교시 | 프로젝트 포스터·요약문 작성 | 팀별 해결안을 한눈에 볼 수 있도록 프로젝트 제목, 핵심 문제, 해결 과정, 기대효과를 포스터 또는 요약문 형태로 정리합니다. | 프로젝트 포스터·요약문 |
| 8회차 | 1교시 | 최종 드론·로봇 융합 미션 | 드론 공중 정찰과 로봇 지상 센서 미션을 연계해 최종 스마트시티 문제 해결 미션을 수행하고 팀별 수행 결과를 기록합니다. | 최종 융합 미션 수행 기록 |
| 8회차 | 2교시 | AI 스마트시티 프로젝트 발표 | 팀별로 도시 문제, 드론과 로봇의 역할, 센서 데이터, AI 판단 기준, 해결 아이디어를 발표하고 질의응답을 진행합니다. | AI 스마트시티 프로젝트 발표자료 |
| 8회차 | 3교시 | 포트폴리오 정리와 진로 연결 | 미션맵, 경로 설계안, 수행 기록, 발표 자료, 피드백을 묶어 포트폴리오로 정리하고 드론·로봇·AI 관련 진로 분야와 연결합니다. | 스마트시티 융합 프로젝트 포트폴리오 |
| 9회차 | 1교시 | 도시 데이터 시각화 이해 | 미션 수행 과정에서 기록한 위치, 장애물, 위험도, 센서 확인 결과를 표와 아이콘으로 정리하며 도시 데이터가 의사결정에 활용되는 흐름을 이해합니다. | 도시 데이터 시각화 활동지 |
| 9회차 | 2교시 | 드론·로봇 데이터 기록 고도화 | 드론 정찰 정보와 로봇 센서 정보를 시간 순서, 위치, 문제 유형, 대응 방법으로 나누어 기록하고 비교 가능한 데이터 형태로 정리합니다. | 융합 데이터 기록표 |
| 9회차 | 3교시 | 스마트시티 대시보드 기획 | 팀별로 교통, 안전, 환경, 물류 중 선택한 문제를 한눈에 보여주는 교육용 대시보드 구성을 기획하고 필요한 항목을 설계합니다. | 스마트시티 대시보드 기획안 |
| 10회차 | 1교시 | 개선 실험 설계 | 첫 번째 미션 결과를 바탕으로 드론 경로, 로봇 속도, 센서 확인 지점, 역할 분담 중 하나를 개선 변수로 정하고 비교 실험을 설계합니다. | 개선 실험 설계표 |
| 10회차 | 2교시 | 개선 미션 수행과 비교 분석 | 개선한 경로와 운영 방식을 적용해 미션을 다시 수행하고 기존 결과와 비교해 시간, 안정성, 정보 정확도, 협업 효율을 분석합니다. | 개선 미션 비교 분석표 |
| 10회차 | 3교시 | 스마트시티 개선 보고서 작성 | 개선 실험 결과를 바탕으로 문제 원인, 수정 내용, 개선 효과, 남은 과제를 정리해 팀별 스마트시티 개선 보고서를 작성합니다. | 스마트시티 개선 보고서 |
| 11회차 | 1교시 | 자동화 명령과 로봇 제어 기초 | 로봇 이동 명령, 반복 명령, 조건 판단 개념을 스마트시티 미션과 연결해 이해하고 센서값에 따라 행동이 달라지는 자동화 원리를 학습합니다. | 자동화 명령 활동지 |
| 11회차 | 2교시 | 드론 정찰 정보 기반 로봇 명령 설계 | 드론이 확인한 위험구역 또는 목표지점 정보를 바탕으로 로봇이 이동해야 할 경로와 행동 명령을 설계합니다. | 드론 정보 기반 로봇 명령안 |
| 11회차 | 3교시 | AI 판단 시나리오 고도화 | 센서 정보와 정찰 정보를 조합해 ‘위험도 높음’, ‘추가 확인 필요’, ‘이동 가능’처럼 판단 기준을 세분화하고 의사결정 흐름도를 작성합니다. | AI 판단 흐름도 |
| 12회차 | 1교시 | 드론·로봇 자동화 연계 리허설 | 드론 정찰, 로봇 이동, 센서 확인, 결과 기록이 자연스럽게 이어지도록 자동화 연계 미션을 리허설하고 문제 지점을 점검합니다. | 자동화 연계 리허설 기록 |
| 12회차 | 2교시 | 연계 미션 디버깅과 보완 | 로봇 이동 오류, 센서값 오인식, 드론 관찰 누락, 발표 자료 부족 등 프로젝트 문제를 찾아 수정하고 최종 수행 기준을 보완합니다. | 연계 미션 디버깅 기록표 |
| 12회차 | 3교시 | 심화 프로젝트 중간 점검 | 팀별 8단계 전체 프로젝트의 진행 상황을 점검하고 데이터, 미션, 자동화, 발표 구성 중 보완이 필요한 영역을 정리합니다. | 심화 프로젝트 점검표 |
| 13회차 | 1교시 | 복합 도시 문제 통합 미션 설계 | 교통 안전, 환경 감시, 물류 이동, 재난 대응 요소를 결합한 복합 도시 문제를 설정하고 드론·로봇·AI 판단 역할을 통합 설계합니다. | 복합 도시 문제 설계안 |
| 13회차 | 2교시 | 통합 미션맵 확장과 역할 재배치 | 기존 미션맵을 확장해 여러 문제 구역을 배치하고 드론팀, 로봇팀, 데이터팀, 발표팀의 역할을 재배치합니다. | 통합 미션맵 확장안 |
| 13회차 | 3교시 | 통합 미션 수행 리허설 | 복합 미션을 실제 수행 순서대로 리허설하며 드론 정찰, 로봇 센서 확인, 데이터 기록, AI 판단 기준 적용 여부를 점검합니다. | 통합 미션 리허설 기록 |
| 14회차 | 1교시 | 통합 드론·로봇 미션 수행 | 확장된 스마트시티 미션맵에서 드론과 로봇을 연계해 여러 도시 문제를 순차적으로 확인하고 해결 절차를 수행합니다. | 통합 미션 수행 기록표 |
| 14회차 | 2교시 | 도시 문제 해결 전략 발표 준비 | 통합 미션 결과를 바탕으로 문제 발견, 정보 수집, 판단 기준, 해결 전략, 기대효과를 발표 자료로 정리합니다. | 해결 전략 발표자료 초안 |
| 14회차 | 3교시 | 상호 평가와 최종 보완 | 팀별 발표 초안을 공유하고 질문과 피드백을 통해 논리성, 데이터 근거, 안전성, 실현 가능성을 보완합니다. | 상호 평가 피드백지 |
| 15회차 | 1교시 | 최종 프로젝트 시연 준비 | 8단계 최종 과정에 맞춰 장비 점검, 발표 순서, 시연 동선, 안전관리자 위치, 비상 정지 절차를 최종 확인합니다. | 최종 시연 준비 체크리스트 |
| 15회차 | 2교시 | 최종 스마트시티 융합 프로젝트 수행 | 드론 공중 정찰, 로봇 지상 센서 미션, 데이터 기록, AI 판단 기준 적용, 해결안 도출까지 전체 프로젝트를 종합 수행합니다. | 최종 융합 프로젝트 수행 결과 |
| 15회차 | 3교시 | 결과 데이터와 발표자료 최종 정리 | 최종 수행 기록과 데이터 표, 사진 자료, 미션맵, 개선 보고서를 묶어 발표 자료와 전시용 결과물로 정리합니다. | 최종 발표자료 완성본 |
| 16회차 | 1교시 | AI 스마트시티 프로젝트 발표회 | 팀별 최종 프로젝트를 발표하며 도시 문제, 드론·로봇 역할, 센서 데이터, AI 판단 기준, 해결 전략, 개선 과정을 설명합니다. | 최종 프로젝트 발표자료 |
| 16회차 | 2교시 | 전시형 포트폴리오 제작 | 미션맵, 데이터 기록표, 해결 보고서, 발표자료, 피드백을 정리해 학교 전시나 결과 공유에 활용 가능한 포트폴리오로 구성합니다. | 전시형 프로젝트 포트폴리오 |
| 16회차 | 3교시 | 진로 연결과 수업 성찰 | 드론 조종, 로봇 제어, AI 데이터, 스마트시티 관제, 재난안전, 물류 자동화 등 관련 진로를 살펴보고 개인별 배운 점을 정리합니다. | 진로 연결 성찰지 |
| 항목 | 상세 내용 |
|---|---|
| 교육 과정명 | AI 스마트시티 드론·로봇 융합반 |
| 교육 기관 | KDEC 한국드론교육센터 |
| 교육 장소 | 찾아가는교육 / 학교 방문교육 / 강당·교실·컴퓨터실 등 환경별 조정 가능 |
| 실습 장비 | 소형 드론, 교육용 로봇, 조종기, 스마트시티 미션맵, 센서 활동지, 장애물 콘, 라인 테이프, 안전망, 발표 활동지 |
| 교육 기준 인원 | 20명 내외 권장 / 팀별 드론·로봇 교구 구성에 따라 조정 |
| 교육 시간 | 1~16회차 × 3교시 = 총 48교시 구성 / 1교시 40~45분 기준 / 2·4·6·8·10·12·14·16회차 단위 선택 가능 |
| 커리큘럼 |
1단계 1~2회차: 스마트시티 이해와 드론·로봇 기본 운용 2단계 1~4회차: 미션맵 분석, 정찰 경로, 센서 판단 기준 설계 3단계 1~6회차: 드론·로봇 연계 미션 수행과 해결안 초안 작성 4단계 1~8회차: 프로젝트 발표, 포트폴리오, 진로 연결 5단계 1~10회차: 도시 데이터 시각화와 개선 실험 보고서 작성 6단계 1~12회차: 자동화 명령, AI 판단 시나리오, 연계 미션 디버깅 7단계 1~14회차: 복합 도시 문제 통합 미션과 해결 전략 발표 8단계 1~16회차: 최종 스마트시티 융합 프로젝트 수행·전시·성찰 |
| 교육 절차 | 상담 → 과정 검토 → 장비·공간 확인 → 스마트시티 미션맵 준비 → 교육 진행 → 프로젝트 발표 → 교육 완료 |
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