완성 예시: 4색 블록을 컵 4개에 분류EV3 분류 기계AI 분류 스마트 팩토리
LEGO Education의 공식 '컴퓨터 통합 생산(CIM)' 단원으로 CNC 기계, 컨베이어, 집기 로봇을 만든 뒤 3색 이상을 나누는 분류 기계를 완성합니다. 학교에 남아 있는 EV3로 AI 분류 스마트 팩토리 수업을 엽니다.
AI 중점학교 적합성
2026 AI 중점학교 운영계획서 168건 분석 기준EV3 Core Set는 2021년 단종된 제품이고 국내에는 오픈마켓 재고만 있습니다(약 70만~117만 원). EV3를 이미 가진 학교를 위한 과정입니다. 수업안·조립도·예시 코드는 LEGO Education이 무료로 공개하지만 교재에 옮겨 쓸 때는 저작권을 확인합니다. 공식 수업은 규칙 기반 분류이며 k-NN 차시는 엔스크린이 설계한 확장입니다. EV3 Classroom 앱 배포 기간은 확인 중입니다.
제품 특징
공식 컴퓨터 통합 생산 단원
LEGO Education의 CIM 단원 4개 수업(CNC 그리기, 컨베이어, 집기 로봇, 분류 기계)을 그대로 씁니다. 수업안·조립도·예시 코드가 무료로 공개되어 있습니다.
3색 이상을 나누는 분류 기계
트랙 위를 움직이는 분류 모듈이 색별 위치로 가서 블록을 떨어뜨립니다. 모터 2개, 터치 센서(원점), 컬러 센서를 씁니다.
시험과 정밀도
놓을 위치를 표시하고 시험표에 기대값과 실제값을 3회 이상 기록해 기계의 정확도를 평가합니다.
규칙에서 머신러닝 분류로
공식 수업의 수학 확장(머신러닝의 분류)을 이어, 컬러 센서 RGB 값으로 k-NN을 만들고 특징(feature)을 늘리는 분류를 설계합니다(엔스크린 확장).
AI 기능 단계
진한 칸 = 지금 되는 기능 · 옅은 칸 = 조건부·예정 · 흰 칸 = 해당 없음영상으로 보기
이 수업 영상은 LEGO 자체 플레이어에만 있어, 공식 EV3 홍보 영상과 국내 사용자의 같은 색 분류기 조립 영상을 참고로 싣습니다사진 자세히 보기
사진을 누르면 크게 볼 수 있습니다교육과정: EV3로 만드는 컴퓨터 통합 생산과 AI 분류
공식 CIM 단원(9~12학년, 수업당 120분+)을 50분 차시로 나눴습니다. 2인 1조가 원칙이며, 정보·공학 동아리·특성화고 전공 실습으로 운영합니다.
1단계 · 컴퓨터 통합 생산 (8차시 · 공식 CIM 단원) 5개 차시 묶음
| 차시 | 단원 | 주요 활동 | 개념 | 출처 | 성취기준 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 스마트 팩토리와 컴퓨터 통합 생산 | 컴퓨터가 기계를 이어 생산하는 CIM의 개념, 단원 4개 기계 미리 보기 · 메가테스트 사전 진단 | 사회적 영향 | 공식 + 제안 | [성취기준 코드] |
| 2–3 | CNC 그리기 기계 | 같은 패턴을 정확히 반복하는 기계 설계·시험 (CIM 1) | 표현·추론 | 공식 | [성취기준 코드] |
| 4–5 | 공장 컨베이어 | 모터·센서로 공을 90° 꺾인 길로 옮기는 컨베이어 (CIM 2) | 표현·추론 | 공식 | [성취기준 코드] |
| 6–7 | 집어 옮기는 로봇 | 물체를 집어 다른 위치에 놓는 로봇 (CIM 3) | 표현·추론 | 공식 | [성취기준 코드] |
| 8 | 공정 잇기 | 컨베이어·집기·분류를 하나의 라인으로 잇는 설계도 그리기 | 표현·추론 | 제안 | [성취기준 코드] |
2단계 · 분류 기계 (5차시 · 공식 수업) 3개
| 차시 | 만드는 로봇 | 주요 활동 | 개념 | 출처 | 성취기준 |
|---|---|---|---|---|---|
| 9–10 | 분류 기계 설계 | 3색 이상을 나누는 기계 요구 조건 정리, 시제품 2개 제작·시험 (CIM 4) | 기계 구조 | 공식 | [성취기준 코드] |
| 11 | 시험과 정밀도 | 놓을 위치 표시·시험표, 기대값과 실제값 비교 3회 반복 | 인식 | 공식 | [성취기준 코드] |
| 12–13 | 파이썬 4색 분류 | 공개된 EV3 MicroPython 예시 코드 분석, 색별 목표 각도로 4색 분류 | 표현·추론 | 공식 | [성취기준 코드] |
3단계 · AI 분류로 확장 (4차시) 3개
| 차시 | 만드는 로봇 | 주요 활동 | 개념 | 출처 | 성취기준 |
|---|---|---|---|---|---|
| 14–15 | RGB 값으로 학습하는 분류 | 컬러 센서 RGB 예시값을 모아 k-NN으로 판정, 내장 색 판별과 정확도 비교 | 학습 | 제안 | [성취기준 코드] |
| 16 | 더 복잡한 기준의 분류 | 과일·돌의 색·크기·무게 특징 표 만들기, 머신러닝 분류의 특징(feature) 개념 | 학습 | 공식 + 제안 | [성취기준 코드] |
| 17 | 보고와 토론 | 설계 보고서 발표, 농산물 선별·자동화와 일자리 토론 · 메가테스트 사후 진단 | 사회적 영향 | 공식 + 제안 | [성취기준 코드] |
출처: 공식·교재 = 제조사 자료의 활동 · 제안 = 엔스크린이 설계한 차시 구성과 활동
학년 로드맵
메가테스트와 함께 수업합니다
교구만 보내지 않습니다. 차시별 수업 자료, 학생 과제, 결과보고서에 쓸 기록까지 한곳에서 관리합니다.
CIM 단원 50분 차시 재구성 지도안, 공식 활동지 한글 요약, 파이썬 예시 코드 해설, k-NN 확장 예제, 루브릭
설계 기록지, 시험표(3회 반복), 정확도·혼동표, 특징 표, 설계 보고서·발표 영상
학급별 진도·평가 현황, 결과보고서용 운영 실적·사진 내보내기
운영계획서에 이렇게 쓰세요
교육부 표준 양식(Ⅱ. 운영 계획, Ⅲ. 사업비)에 바로 붙여 넣을 수 있는 예시 문구입니다. 학교 상황에 맞게 고쳐 쓰세요.
데이터로 판정하는 AI 분류 스마트 팩토리 프로젝트 운영 1~2학년 학교자율시간(또는 정보)과 연계한 17차시 프로젝트 「EV3로 만드는 컴퓨터 통합 생산과 AI 분류」를 운영하여, EV3 분류 기계와 메가테스트를 활용해 학생이 공급·검사·분류 공정을 갖춘 분류 기계를 만들고, 규칙 기반 판정과 데이터로 학습하는 AI(k-NN) 판정을 비교하며, 생산량·불량률을 기록하는 미니 생산 라인을 운영한다. 스마트 팩토리와 일자리 변화를 토론하여 AI를 책임 있게 활용하는 태도를 기른다.
1~2학년 | 학교자율시간(또는 정보) | AI 분류 스마트 팩토리 | 학기 17시간 전 학년 | 창체 동아리 | 스마트 팩토리 메이커 | 연간 [시간]
보유 EV3 세트 점검·부품 보충 [단가]원 × [세트]세트 = [금액]원 (교육운영비) 분류용 색 블록·컵·작업 매트 [단가]원 × [수량] = [금액]원 (교육운영비) 메가테스트 학교 이용권 [단가]원 × 1년 = [금액]원 (교육운영비)
사양
- 메인 MCU
- LEGO MINDSTORMS EV3 브릭
- 필요 세트
- LEGO MINDSTORMS Education EV3 Core Set (45544) · 2021년 단종
- 예시 해답 구성
- 모터 2개(벨트 이동·배출), 터치 센서(원점), 컬러 센서
- 분류
- 파랑·초록·노랑·빨강 4색, 최대 8개 스캔 후 차례로 배출
- 프로그래밍
- EV3 MicroPython(pybricks) 예시 코드 공개, EV3 Lab
- 공식 단원
- CIM 4수업: CNC 그리기 기계 · 공장 컨베이어 · 집어 옮기는 로봇 · 분류 기계 (각 120분+)
구성과 가격
메가테스트 지도안·확장 예제 + 교원 연수
2021년 단종 · 국내 오픈마켓 재고
색 블록·컵·위치 표시 테이프·작업 매트
EV3 Core Set는 단종되어 새로 사기 어렵습니다. 보유 세트를 쓰고, 부족하면 후속 LEGO Education Computer Science & AI 또는 다른 스마트 팩토리 상품을 권장합니다.
연수와 지원
도입 연수 3시간(CIM 단원 구성, EV3 MicroPython 환경), 심화 2시간(k-NN 확장).
모터·센서 작동 점검표, 부족 부품 목록, 배터리 상태 확인 안내.
세트가 부족한 학교에는 AI 사탕 분류 스마트 팩토리·Dobot 컨베이어 라인을 함께 안내
자주 묻는 질문
EV3가 단종됐는데 써도 되나요?
가진 세트는 그대로 쓸 수 있고 수업안과 예시 코드도 공개되어 있습니다. 다만 새로 사기는 어려우므로 부족한 학교에는 다른 스마트 팩토리 상품을 함께 안내합니다.
AI는 어디에서 배우나요?
공식 수업은 컬러 센서의 내장 색 판별을 쓰는 규칙 방식입니다. 엔스크린 확장 차시에서 RGB 값을 모아 k-NN으로 판정하고, 공식 수학 확장의 '머신러닝 분류' 개념으로 이어 갑니다.
블록 코딩으로도 되나요?
공식 예시는 EV3 MicroPython입니다. EV3 Lab으로도 만들 수 있지만 고등학교 과정이라 파이썬을 권장합니다.
견적 요청
학교급과 학급 수를 알려 주시면 운영계획서 사업비 산출근거에 맞춘 견적을 보내 드립니다.