AI 교육 플랫폼 메인 허브
보고, 듣고, 말하고, 반응하는 AI 수업 공간
음성인식, 사물인식, 얼굴 검출, 제스처 인식을 하나의 학습 흐름으로 묶어 학생이 직접 체험하고, 교사는 수업을 설계하며, 이후에는 하드웨어까지 연결할 수 있는 실전형 AI 플랫폼을 준비합니다.
플랫폼 상태
MVP 설계 진행 중
실습 모듈
교육 중심 설계
음성인식
말하기 기반 명령 실습, 발음 퀴즈, 키워드 인식 학습
사물인식
카메라로 물체를 감지하고 실시간 피드백을 시각화
제스처 인식
손동작과 포즈를 교육용 활동 흐름으로 연결
AI 체험 랩
각 기능은 단순 데모가 아니라 학습 목표와 피드백 구조를 가진 실습형 모듈로 설계합니다.
01
펼치기
음성인식 랩
브라우저 마이크를 통해 AI와 상호작용하며 명령 인식, 발음 연습, 대화형 수업을 진행합니다.
- 실시간 음성 텍스트 변환
- 명령어 기반 퀴즈
- 수업형 피드백 패널
02
펼치기
사물인식 랩
카메라 영상에서 사물을 찾고 분류하며 AI가 세상을 인식하는 방식을 체험합니다.
- 실시간 객체 탐지
- 탐지 박스 오버레이
- 정답 비교 학습 흐름
03
얼굴 검출 랩
얼굴 위치와 특징점을 감지해 AI 비전의 기본 원리를 익히고, 개인정보 위험은 최소화합니다.
- 얼굴 위치 추적
- 랜드마크 시각화
- 신원 식별은 제외
04
제스처 인식 랩
손동작이나 포즈를 인식해 화면 이벤트와 연결하고, 이후 하드웨어 제어로 확장할 수 있습니다.
- 손 랜드마크 분석
- 제스처별 동작 매핑
- 액추에이터 제어 확장
실시간 음성인식 체험
아래 버튼을 눌러 브라우저 음성인식 기능을 실행할 수 있습니다. Chrome, Edge 등 Web Speech API를 지원하는 브라우저에서 동작합니다.
상태: 대기 중
실시간 인식 결과
아직 인식된 문장이 없습니다.
명령어 해석
예시: "시작", "정지", "다음", "이전" 같은 명령을 말해보세요.
실시간 사물인식 체험
카메라 화면을 분석해 주변 사물을 실시간으로 탐지합니다. 브라우저 카메라 권한이 필요하며, 성능이 낮은 기기에서는 탐지 속도가 느려질 수 있습니다.
상태: 대기 중
카메라를 시작하면 이 영역에 실시간 영상과 탐지 박스가 표시됩니다.
학습 트랙
처음 접하는 학생부터 프로젝트 수업을 운영하는 교사까지 단계별로 사용할 수 있는 구조를 목표로 합니다.
AI가 음성과 이미지를 어떻게 이해하는지 체험 중심으로 익히는 첫 단계입니다.
카메라와 마이크를 사용해 직접 실험하고 결과를 저장하며 반복 학습합니다.
제스처와 사물 인식을 조합해 자신만의 인터랙션 프로젝트를 설계합니다.
AI 인식 결과를 LED, 모터, 센서 보드와 연결하는 확장형 수업으로 이어집니다.
브라우저 기반 체험
교사용 수업 운영
실시간 시각 피드백
하드웨어 연계 준비
확장 계획
메인페이지는 단순 소개 화면이 아니라 앞으로 구현할 AI 교육 플랫폼의 방향성을 먼저 보여주는 관문 역할을 합니다.
1. 핵심 화면 구성
메인, 수업 목록, AI 실습 페이지를 공통 UI 시스템으로 구축합니다.
2. 권한 처리 UX
카메라와 마이크 권한 흐름, 거부 시 안내, 재시도 상태를 설계합니다.
3. 수업 시나리오
학생용 실습 흐름과 교사용 활동 가이드를 모듈별로 제공합니다.
4. 기록 저장
세션별 결과 저장, 진행률, 활동 리포트를 붙입니다.
5. 장치 추상화
AI 이벤트를 센서와 액추에이터로 연결할 수 있는 인터페이스를 만듭니다.
6. 하드웨어 실전 연결
음성, 제스처, 사물 인식 결과를 LED, 모터, 로봇과 연결합니다.