KR20200063602A - 모듈화된 인공지능 코딩교육 시스템 - Google Patents

모듈화된 인공지능 코딩교육 시스템 Download PDF

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KR20200063602A
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최성환
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Abstract

본 발명은 인공지능과 로봇을 통한 코딩교육을 위한 코딩로봇을 구성함에 있어서, 로봇의 플렛폼 상에서 코딩 교육을 할 수 있고 동시에 로봇의 작동도 가능한 OS가 있는 임베디드 시스템, 로봇의 구동에 관하여는 로봇 구동부와 리프트부, 암부, 핸드부, 카메라부, 센서부 등으로 하드웨어, 코딩교육을 위해 블록형 그래픽 프로그래밍 방법과 프로그래밍 언어를 이용한 방법을 통합하여 제공하는 방법, 로봇과 관련된 하드웨어와 소프트웨어를 기본모듈에서 필요에 따라 추가할 수 있는 모듈들, 로봇시각 및 인식 등 인공지능 기능을 위한 소프트웨어 모듈들, 내부 로봇시스템의 지능적 기능의 고속화와 대량화를 위한 클라우드 서버, 소프트웨어 개발과 원격 모니터링을 위해 스마트폰 태블릿 컴퓨터, 코딩로봇의 소프트웨어 자원의 지원과 관리를 위해 코딩로봇 서비스 서버 등으로 구성된 코딩 로봇에 관한 것이다.

Description

모듈화된 인공지능 코딩교육 시스템{Modular System for Coding Education Using Artificial Intelligence}
본 발명은 4차산업의 핵심 기술인 인공지능, 로봇을 통합한 모듈형 코딩교육 로봇 시스템으로서 초중고와 일반인들을 대상으로 한 코딩교육에 적합한 인공지능형 코딩교육 로봇에 관한 기술이다.
제4차 산업혁명은 2016년 다보스에서 열린 세계경제포럼에서 제안된 이후 인류 역사 최대의 혁명으로 예측되며 국제적으로 초미의 관심사이다.
또한 4차산업을 구성하게 되는 스마트폰, 자동차, 가전제품 등 현재 우리의 삶과 관련 있는 거의 대부분의 영역에 이미 SW가 있으며, 사람, 사물 등 모든 것이 서로 연결 가능한 사물인터넷(IoT) 기반의 미래 초연결 시대에는 SW의 중요성이 더욱 커지고 있다.
이에 대해 세계적으로 미래 제 4차 산업을 주도하기 위해 영국은 2014년부터 코딩교육을 시작하고 있으며, 미국은 오바마 대통령의 “computer science for all”의 주창으로 코딩교육에 전력하고 있으며, 일본 핀란드 등 각국에 경쟁적으로 코딩교육을 정규교육에 포함시키는 추세이다.
우리나라의 경우도 지난 2015년 ‘소프트웨어 중심사회를 위한 인재양성 추진 계획’을 통해 2018년부터 단계적으로 초등학교에서부터 대학교까지 소프트웨어교육을 강화할 계획이다.
이러한 코딩교육의 필요성에 따라 다양하고도 단계적인 코딩 교육용 플렛폼이 요구되고 있다.
로봇을 활용한 코딩 교육은 통합교육 프로그램 개발 및 적용에서 학습자의 수업활동에 대한 관심과 흥미도를 높이고 다양한 학습 경험으로 창의적 성향을 신장 시키는데 효과가 있으며, 로봇에 대한 기초 과학적 지식이 향상되고 컴퓨터 활용에 대해 교육적 효과가 높은 것으로 나타나고 있다.
따라서 4차산업의 핵심 기술인 인공지능과 로봇을 통한 코딩교육을 위한 코딩로봇 의 필요성이 절실하다.
본 발명은 4차산업의 핵심 기술인 인공지능, 로봇을 통합한 모듈형 코딩교육 로봇 시스템으로서 초중고와 일반인들을 대상으로한 코딩교육에 적합한 인공지능형 코딩교육 로봇을 제공하는 것이다.
본 발명에서는 기존의 기술로서 해결하지 못하는 문제를 해결하기 위한 것이다.
코딩교육, 로봇교육, 인공지능교육 등을 통합한 코딩로봇이 필요하지만 기존의 유사한 제품이나 발명들은 이를 제공하고 있지 못하다.
기존의 코딩교육은 마이크로 컨트롤러를 기반으로 이루어지거나 카메라나 마이크 등의 멀티미디어 기능이 없으며, 딥러닝, 인공지능, 클라우드, 기구적 로봇 기능 등이 포함되어 있지 않아서 코딩 교육의 단계별 수준의 교육이 불가능하며 미래 4차 산업과의 관련성에 대한 체험적 교육이 불가능하다.
또 다른 로봇교육 업체인 로보티즈나 로보로보의 제품군은 마이크로컨트롤러를 이용한 동작으로 구성되어 있어서 로봇비젼기능, 인공지능기능 등이 없는 초보적 교육에 머물러 있으며, 로보로보와 프로보의 제품군의 경우는 마이크로컨트롤러 기반의 교육으로서 초보적인 로봇 동작만을 교육하고 있으며 역시 지능형 기능은 구현자체가 불가능한 기초 교육만이 가능하다.
외국사인 레고의 마인스톰 역시 마이크로컨트롤러를 이용한 동작으로서 센서 인지기능은 존재하나 영상 처리 및 딥러닝 등과 같은 지능형 동작이 불가능하다.
외국사인 Evollve사의 Ozobot의 경우도 마이크로컨트롤러를 이용한 소형 로봇으로서 기초적 로봇 움직임 동작과 이에 따르는 코딩교육이 가능한 수준이다.
국내의 인터렉션형 코딩교육 제품(알버트)의 경우 카드를 이용하여 로봇에 입력하고 처리 결과를 음향 등으로 보여 줄 수 있으나, 카메라를 이용한 시각 기능, 인공지능 연계 기능 등이 존재하지 않으므로 개발하고자 하는 코딩교육로봇과는 차이가 크다.
본 발명의 지능형 코딩교육 로봇은 기존의 교육장비와 가격에 있어서는 큰 차이가 없으면서도 카메라와 마이크 등의 멀티미디어와 온라인 클라우드와 인공지능 등과의 연결로 통한 학습 기능을 강화시켜 4차산업의 융합과 연결성에 대한 교육을 단계별로 진행할 수 있는 코딩교육, 로봇교육, 인공지능교육 등이 가능한 차별화된 코딩교육 로봇이며 이를 해결하는 발명이다.
본 발명은 인공지능과 로봇을 통한 코딩교육을 위한 코딩로봇을 구성함에 있어서,
로봇의 플렛폼 상에서 코딩 교육을 할 수 있고 동시에 로봇의 작동도 가능한 OS가 있는 임베디드 시스템,
로봇의 구동에 관하여는 로봇 구동부와 리프트부, 암부, 핸드부, 카메라부, 센서부 등으로 하드웨어,
코딩교육을 위해 블록형 그래픽 프로그래밍 방법과 프로그래밍 언어를 이용한 방법을 통합하여 제공하는 방법,
로봇과 관련된 하드웨어와 소프트웨어를 기본모듈에서 필요에 따라 추가할 수 있는 모듈들,
로봇시각 및 인식 등 인공지능 기능을 위한 소프트웨어 모듈들,
내부 로봇시스템의 지능적 기능의 고속화와 대량화를 위한 클라우드 서버,
소프트웨어 개발과 원격 모니터링을 위해 스마트폰 태블릿 컴퓨터,
코딩로봇의 소프트웨어 자원의 지원과 관리를 위해 코딩로봇 서비스 서버,
등으로 구성된 코딩 로봇에 관한 것이다.
본 발명에서는 인공지능과 로봇을 통한 코딩교육을 위한 코딩로봇을 구성하기 위하여,
로봇의 플렛폼 상에서 코딩 교육을 할 수 있고 동시에 로봇의 작동도 가능한 OS가 있는 임베디드 시스템을 이용한다.
이를 위해 라즈베리파이와 같은 저가의 OS 있는 플렛폼을 이용한다.
로봇의 구동에 관하여는 로봇 구동부와 리프트부, 암부, 핸드부, 카메라부, 센서부 등으로 구성한다.
코딩교육을 위해 블록형 그래픽 프로그래밍 방법과 프로그래밍 언어를 이용한 소프트웨어 모듈들을 활용하는 방법을 이용한다.
이를 위해 예를 들어 프로그래밍 언어인 파이썬 기반 코딩교육 SW 모듈 개발로서 플랫폼 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어로 함수로 모듈화 하며, 블록형 그래픽 프로그래밍 방법인 스크래치 기반 코딩교육 소프트웨어 모듈을 이용하여 지능적인 기능을 모듈화 함으로써 학생들이 손쉽게 활용할 수 있도록 한다.
로봇과 관련된 하드웨어와 소프트웨어를 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈로 모듈화 하여 기본 모듈에 필요에 따라 추가할 수 있는 모듈형 방식을 이용한다.
이를 위해 플렛폼 모듈을 중심으로 하여 시각부, 센서부, 청취부, 구동부, 로봇암부, 로봇핸드부, 리프트부 등 하드웨어-소프트웨어 모듈화로 이루어진다.
인공지능 기능을 위해 소프트웨어 모듈을 쉽게 활용할 수 있도록 한다.
이를 위해 카메라와 영상인식 알고리즘 기반의 비젼 코딩 모듈 개발로 PiCamera 라이버러리를 import하여 영상입력이 가능하도록 하며 OpenCV에서 제공하는 영상처리 기능을 모듈화 하여 파이썬 기반의 라이버리 모듈을 이용하며,
인공지능 클라우드 연결 코딩 모듈 개발을 위한 구글에서 제공하는 텐서플로(Tensor Flow)를 이용하여 딥 러닝과 머신 러닝 기법을 이용할 수 있는 모듈을 파이썬 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 이용한다.
내부 로봇시스템의 지능적 기능의 고속화와 대량화를 위해 클라우드 서버를 이용한다.
소프트웨어 개발과 원격 모니터링을 위해 스마트폰 태블릿 컴퓨터 등을 이용한다.
코딩로봇의 소프트웨어 자원의 지원과 관리 및 서비스 관리를 위해 코딩로봇 서비스용 서버를 활용한다.
본 발명의 코딩교육 로봇은 초중고에서 성인에 이르기 까지 국가적인 과제인 코딩 교육용 장비로 활용될 수 있다.
또한 로봇의 코딩과 이를 로봇에 구현한 결과를 창의적으로 개발하여 가정에서 필요에 따라 원격 로봇, 감시 로봇, 게임로봇, 서비스로봇 등으로의 역할을 할 수 있다.
대학생들의 대학교육용 교제로 활용되어 로봇, 임베디드 시스템, 인공지능, 멀티미디어 등 수업 교보재로 활용할 수 있다.
특히 딥러닝이나 로봇비젼과 같은 첨단 인공지능기능을 실습하고 활용할 수 있다.
기존의 코딩툴에 존재하지 않는 지능형 모듈을 라이버러리를 개발하여 기존의 간단한 코딩을 넘어서서 로봇비젼 인식 기능이나 딥러닝과 같은 인공지능 라이버러리를 추가하여 명실공히 4차산업의 인공지능형 코딩교육을 가능하게 한다.
또한 비젼인식 기능이나 딥러닝과 같은 지능형 모듈을 포함하고 이것을 로봇 플렛폼과 자동 연결하도록 하여 학생들이 로봇을 기반으로 코딩을 하게 함으로써 흥미를 배가시키면서도 최신첨단 인공지능 기능을 배울 수 있다.
이러한 로봇은 가정용으로 활용되어 정보가정 지능가전으로서의 역할을 하여 로봇산업의 발전에 기여할 수 있다.
또한 코딩교육용과 서비스 로봇용으로 겸용으로 활용되는 로봇으로 세계시장에서 관련분야의 국가 경쟁력을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 코딩로봇의 블록다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 코딩로봇 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 3은 본 발명의 코딩로봇 시스템을 구현한 예이다.
도 4는 코딩로봇 시스템의 플렛폼의 예이다.
도 5는 코딩로봇 교육을 위한 연결 상태를 보여준다.
도 6은 프로그래밍 언어의 예인 파이썬을 이용한 코딩 교육 환경의 예이다.
도 7은 블록형 그래픽 프로그래밍 툴인 스크래치를 이용하여 코딩하는 과정의 예이다.
본 발명의 인공지능과 로봇을 통한 코딩교육을 위한 코딩로봇에 대해 도면과 함께 설명한다.
도 1은 본 발명의 코딩로봇의 블록다이어그램이다. 코딩로봇에 내장된 코딩로봇제어부는 크게 지능부, 구동부, 통신부로 나누어진다.
상기 지능부는 로봇의 지능을 작동시키는 역할을 하는 부분으로서, 카메라와 연결된 시각부, 센서와 연결된 센서부, 마이크와 연결된 청취부, 스피커와 여결된 발화부와 이들과 연결되어 지능적 판단을 하게 되는 물체 대상을 인식하기 위한 물체인식부, 환경을 인식하고 이동하거나 판단하기 위한 환경인식부, 음성의 인식과 음성을 발화하는데 있어서 지능적 처리를 위한 음성처리부로 구성된다.
상기 구동부는 로봇하단부의 바퀴에 의해 이동을 담당하는 구동부, 로봇의 키를 올리거나 내려서 높은위치나 낮은 위치의 물체를 인식하거나 처리하기 위한 리프트부, 로봇의 팔을 동작시키는 로봇암부, 로봇의 손의 역할을 하게되는 핸드부로 구성된다.
상기 통신부는 지능부와 구동부와 연결되고 무선 인터넷이나 유선 인터넷으로 스마트폰과 같은 스마트단말, 코딩로봇의 소프트웨어 관리를 위한 서비스서버, 각종 지능적 기능과 고속처리를 위한 클라우드와 통신한다.
상기 스마트단말은 코딩로봇의 소프트웨어 개발과 로봇의 원격 모니터링을 위해 스마트폰 태블릿 컴퓨터 등을 이용한다.
상기 서비스서버는 코딩로봇의 소프트웨어 자원의 지원과 관리하기 위한 서버이다.
도 2는 본 발명의 코딩로봇 시스템을 나타내는 구성도이다. 맨 아랫단에 구동부가 있으며 그 위에 리프트부가 있고 그 위에 비젼부와 로봇암 로봇핸드부가 부착되게 된다. 코딩로봇의 플렛폼은 통신부를 통해 스마트단말, 서비스서버, 클라우드와 통신한다.
도 3은 본 발명의 코딩로봇 시스템을 구현한 예이다. 도 2의 기능을 일부 구현한 결과이다.
도 4는 코딩로봇 시스템의 플렛폼을 보여주고 있다.
로봇의 플렛폼 상에서 코딩 교육을 할 수 있고 동시에 로봇의 작동도 가능한 OS가 있는 임베디드 시스템을 이용한다.
이를 위해 도 4와 같이 라즈베리파이와 같은 저가의 OS 있는 플렛폼을 이용한다.
라즈베리파이 플렛폼은 키보드, 마우스, 모니터만 연결하면 일반 데스크톱과 유사한 컴퓨팅 환경을 제공하여 로봇 자체에서 코딩 교육이 가능한 장점이 있다.
OS는 Linux OS를 사용하여 HDMI를 통해 모니터 연결이 가능하며 SD 메모리를 보조 메모리로 사용하며, Ethernet 통신을 활용하며 무선 통신을 위해 USB를 통한 확장 WiFi 모듈을 이용하다.
또한 이에 내장된 카메라 모듈, 마이크 모듈, 스피커 모듈 및 각종 센서 모듈을 이용하여 멀티미디어 및 센서 엑튜에어터 데이터 입출력 기능을 활용한다.
도 5는 코딩로봇 교육을 위한 연결 상태를 보여준다. 코딩로봇 플렛폼을 라즈베리파이로 구성했을 때의 결과이다. 라즈베리파이는 저가의 소형 플렛폼이지만 바로 모니터와 연결되고 마우스와 키보드 및 유무선 네트워크인 공유기 등과 연결된다.
코딩교육을 위해 블록형 그래픽 프로그래밍 코딩 방법과 프로그래밍 언어를 이용한 코딩방법을 통합하여 제공한다.
도 6은 프로그래밍 언어의 예인 파이썬을 이용한 코딩 교육 환경의 예이다.
프로그래밍 언어를 이용한 코딩의 경우,
예를 들어 파이썬 기반 코딩교육 SW 모듈은 플랫폼 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어이므로 그 특성을 이용하여 함수로 모듈화 한다.
파이썬은 스크립터형으로서 누구나 쓸 수 있는 프로그래밍언어로서 (Programming language for everyone) 초보적 코딩 교육에 장점이 큰 언어이다.
본 발명의 각종 지능 기능을 단순화 된 함수화 하여 학생들이 함수를 사용하여 쉽게 영상, 인공지능 기능을 활용할 수 있도록 한다.
지능부의 각종 기능을 Pythn 기반의 OpenCV 라이버러리를 이용하여 영상처리 및 로봇비젼 처리를 하며 지능적 물체인식이 가능하도록 한다.
물체인식부와 환경인식부 음성처리부를 위해 Tensorflow를 이용하여 딥러닝 처리가 가능하도록 모듈화하여 초보자들도 쉽게 영상인식이나 음성인식 및 딥러닝 기능을 활용할 수 있다.
도 7은 블록형 그래픽 프로그래밍 툴인 스크래치를 이용하여 코딩하는 과정의 예이다.
블록형 그래픽 코딩의 경우,
스크래치 기반 코딩교육 SW 모듈 개발로 모듈을 제작하기 위한 스크래치 모딩 (moding) 기능을 이용하여 스마트 기능을 모듈화 함으로써 학생들이 손쉽게 활용할 수 있도록 한다. 기존의 스크래치 모듈 외에 라즈베리파이의 동작과 로봇의 동작, 카메라 영상 인식, 딥러닝 처리와 관련된 모듈을 추가하여 로봇의 움직임의 코딩이 가능하다.
블록형 그래픽 코딩은 지능부의 각종 기능을 블록으로 모듈화 하여 제공함으써 초중고 학생이나 코딩의 초보자인 경우에도 블록화된 모듈을 가져다가 활용할 수 있는 우수한 기능을 제공한다.
로봇과 관련된 하드웨어와 소프트웨어를 기본모듈에서 필요에 따라 추가할 수 있는 모듈들을 이용한다. 하드웨어-소프트웨어 통합 모듈은 기본 모듈에다가 추가하는 방식을 취한다.
이를 위해 기본 모듈은 코딩로봇제어부의 지능부 중에서 시각부, 센서부와 이와 연결된 환경인식부로 구성되며, 구동부의 경우 구동부, 통신부 등으로 구성된다. 여기에는 구동베이스, 카메라, 센서 등 하드웨어와 통합되어 구성된다.
여기에 음성처리 기능을 추가할 경우 마이크와 스피커의 하드웨어와 지능부의 음성처리부와 청취부 발화부가 포함된 하드웨어-소프트웨어 모듈이 추가된다.
여기에 리프트 기능을 추가할 경우 리프트 하드웨어와 코딩로봇제어부의 리프트부가 통합되어 추가된다.
여기에 로봇암과 로봇핸드가 추가될 경우 로봇암과 핸드의 하드웨어와 구동부의 로봇핸드부와 로봇암부의 소프트웨어가 통합되어 추가된다.
인공지능 기능을 위해 소프트웨어 모듈을 쉽게 활용할 수 있도록 한다.
인공지능은 크게 물체인식부와 환경인식부인 시각기능과 관련되는데, 이를 위해 카메라와 영상인식 알고리즘을 이용하여 구성된다. 예를 들어 시각부를 구성하기 위해 카메라는 라즈베리파이에 부착되는 PiCamera 와 그에 따르는 라이버러리를 import하여 사용할 수 있다. 또한 영상처리 알고리즘을 구현하기 위하여 OpenCV에서 제공하는 영상처리 라이버러리를 import하여 파이썬에서 활용하여 구성된다.
인공지능 기능은 각종 클라우드의 연결 라이버러리를 이용한다. 예를 들어 구글에서 제공하는 텐서플로(Tensor Flow)를 이용하여 딥 러닝과 머신 러닝 기법을 이용할 수 있는 모듈을 구성한다.
내부 로봇시스템의 지능적 기능의 고속화와 대량화를 위해 클라우드 서버를 이용한다. 예를 들어 인공지능중 딥러닝에 관해서는, 구글에서 제공하는 텐서플로(Tensor Flow)를 이용하여 딥 러닝과 머신 러닝 기법을 이용할 수 있는 모듈을 파이썬을 이용한 어플리케이션으로 구성한다.
예를 들어 음성인식 기능을 위하여, 구글에서 제공하는 Cloud Speeech API를 이용하는데 딥러닝 뉴럴 네트워크 알고리즘을 이용하고 있으며 전세계 80개 언어를 지원하는 기능으로 구성한다. 또한 통사적 파서인 Link Grammar Parser와 같은 통사 분석기를 이용하여 구성한다. Link Grammar Parser는 문장으로 표현된 결과를 통사적 파싱에 의해 구 단위로 분할하고, 구 단위의 분할한 결과로부터 먼저 동사구(VP)로 부터 동사를 구분하고 목적어에 해당하는 명사구(NP)를 구분하여 논항(arguments)를 중심으로 명령어를 해석하는 기능으로 구성한다.
1: 코딩 로봇

Claims (1)

  1. 인공지능과 로봇을 통한 코딩교육을 위한 코딩로봇을 구성함에 있어서,
    로봇의 플렛폼 상에서 코딩 교육을 할 수 있고 동시에 로봇의 작동도 가능한 OS가 있는 임베디드 시스템;
    로봇의 구동에 관하여는 로봇 구동부와 리프트부, 암부, 핸드부, 카메라부, 센서부 등으로 하드웨어;
    코딩교육을 위해 블록형 그래픽 프로그래밍 방법과 프로그래밍 언어를 이용한 방법을 통합하여 제공하는 방법;
    로봇과 관련된 하드웨어와 소프트웨어를 기본모듈에서 필요에 따라 추가할 수 있는 모듈들;
    로봇시각 및 인식 등 인공지능 기능을 위한 소프트웨어 모듈들;
    내부 로봇시스템의 지능적 기능의 고속화와 대량화를 위한 클라우드 서버;
    소프트웨어 개발과 원격 모니터링을 위해 스마트폰 태블릿 컴퓨터; 및
    코딩로봇의 소프트웨어 자원의 지원과 관리를 위해 코딩로봇 서비스 서버를 포함하는 코딩 로봇.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102368617B1 (ko) * 2020-11-30 2022-03-02 주식회사 메이킷올 인공지능 카메라에 의해 하드웨어 컨텐츠가 제어되는 인공지능 교육용 학습 교구
KR20220068075A (ko) 2020-11-18 2022-05-25 부산대학교 산학협력단 인공지능 기술기반의 학습자 수준에 맞는 문제 추천 시스템 및 방법
GR1010562B (el) * 2022-12-08 2023-10-31 Αριστοτελειο Πανεπιστημιο Θεσσαλονικης - Ειδικος Λογαριασμος Κονδυλιων Ερευνας, Συστημα και μεθοδος υβριδικης καθοδηγησης εκπαιδευτικου ρομποτ

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