DWAF-EDU 교육 프로그램 소개
DWAF-EDU는 4차 산업혁명 시대를 살아갈 미래 인재들을 위해 실용적이고 창의적인 교육을 제공합니다.
세 가지 핵심 커리큘럼 영역으로 구성된 DWAF-EDU는 이론과 실습이 균형 잡힌 교육을 지향합니다.
DWAF-EDU는 실무와 연결된 교육을 통해 학습자들이 진로를 설계하고 미래를 준비할 수 있도록 돕습니다.
교육은 온라인/오프라인으로 모두 제공되며, 기업/학교와의 맞춤형 연계도 가능합니다.
지금 DWAF-EDU와 함께 미래를 준비해보세요.
기초 코딩 커리큘럼
1
프로그래밍 기초 다지기
- • 파이썬과 자바의 문법, 변수, 조건문, 반복문 등 기초 개념 학습
- • 알고리즘 사고력 향상을 위한 문제 해결 실습
2
비전공자도 쉽게 접근하는 코딩 수업
- • 초등학생부터 성인까지 다양한 연령을 고려한 눈높이 맞춤형 수업
- • 블록코딩부터 텍스트 기반 코딩까지 자연스러운 전환 유도
3
아두이노 기반의 교구 코딩 수업
- • 아두이노 보드를 활용한 센서, LED, 모터 제어 실습
- • 실제 산업과 연계된 시나리오 기반 프로젝트 학습
4
스마트 산업 체험 프로젝트
- • 스마트팜: 온습도 센서와 자동 물주기 시스템 구현
- • 스마트시티: 교통 신호 제어 및 공기질 측정 실습
- • 스마트항만: 적재 모니터링 및 알림 시스템 체험
5
창의력과 문제 해결 능력 향상
- • 실생활 문제를 코딩으로 해결하는 창의적 메이커 활동
- • 팀 프로젝트 기반 발표 및 피드백 제공
웹 / 앱 개발 - 누구나 창작자가 되는 시대
- DWAF-EDU의 웹/앱 개발 과정은 비전공자도 쉽게 따라올 수 있는 실습 중심 커리큘럼으로 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있는 능력을 키우는 데 집중합니다.
- 웹사이트, 앱, 포트폴리오 페이지, 쇼핑몰 등 실생활에 직접 활용 가능한 프로젝트를 통해 기술력과 창의력을 동시에 기를 수 있습니다.
AI / 빅데이터
- AI(인공지능)와 빅데이터 기술은 산업 전반에 걸쳐 혁신을 이끄는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다.
- DWAF-EDU는 이론 중심의 교육을 넘어서, 지역 사회와 연계된 문제 해결형 실습 프로젝트를 통해 AI/데이터 분석 기술을 실제로 활용해보는 경험을 제공합니다.
- 학습자는 공공데이터, 이미지 데이터, 센서 데이터를 분석하여 문화 콘텐츠 개발자, 신재생에너지 전문가, 반려동물 헬스케어 기획자 등 다양한 분야로의 진로를 설계할 수 있습니다.
- AI/빅데이터 교육은 다음과 같은 결과를 이끌어냅니다.
- • 인공지능과 데이터 분석의 기본 개념과 흐름을 이해할 수 있다.
- • 공공데이터와 오픈소스를 활용한 창의적인 지역 문제 해결 역량을 기를 수 있다.
- • 인공지능 모델을 직접 설계하고, 분석 도구를 사용하여 실질적인 결과를 도출해낼 수 있다.
1. 공공데이터 활용: 지역 문제 해결 아이디어 플랫폼 구축
지역 문화, 관광, 환경 관련 공공데이터를 활용해 지역 주민 참여형 문제 해결 플랫폼을 설계합니다. 데이터 시각화 도구(예: Tableau, Google Data Studio), 공공 API 연동 실습 포함
결과물: 지역 특화 콘텐츠 제안서 및 프로토타입 제작
2. OpenCV를 활용한 이미지 인식 AI 프로젝트
초급: 졸음 방지 프로그램 개발
- 얼굴과 눈 인식 기술의 이해
- Python + OpenCV로 간단한 카메라 기반 졸음 감지 시스템 구현
중급: 신원 확인 프로그램
- 얼굴 데이터를 기반으로 사용자 식별
- 얼굴 특징 벡터화를 통한 본인 인증 로직 구현
고급: 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템
- 장애인을 위한 눈동자 좌우 이동 감지 및 명령 인식 시스템 개발
- 영상 처리 + 딥러닝 분류 모델 적용
3. AI를 활용한 반려묘 헬스케어 시스템
중급: 반려묘 안구 질환 진단 시스템
- 반려동물 안구 사진 데이터셋 수집 및 전처리
- CNN(합성곱 신경망)을 활용한 질환 분류 모델 학습
- 간단한 모바일 앱 또는 웹을 통한 사용자 결과 제공 인터페이스 제작
4. 데이터 기반 문화콘텐츠 기획자 되기
지역 축제, 전통예술, 관광 명소 등의 데이터를 활용하여 MZ세대에 어필할 수 있는 디지털 콘텐츠 기획
ChatGPT와 AI 이미지 생성 도구를 함께 활용해 시각 콘텐츠 제작까지 진행
결과물: 'OO시 청년 문화 플랫폼' 기획서 및 콘텐츠 샘플 제작
5. 태양광 키트를 활용한 신재생에너지 전문가 과정
기초 전기/에너지 이론 학습 후 태양광 발전 키트 실습
날씨/전력/소비 데이터 분석을 통한 효율 최적화 연구
Arduino 및 센서 연동 실습 + 간단한 예측 모델 적용
결과물: 지역형 신재생에너지 활용 아이디어 제안
이러한 커리큘럼은 단순히 AI 기술을 배우는 것을 넘어 '지역에 기여하는 문제 해결형 인재 양성'이라는 DWAF-EDU의 교육 철학을 담고 있습니다. 실제 문제 해결 경험을 통해 학습자는 이론적 지식과 실무 능력을 동시에 갖추게 됩니다.