역학실험을 위한 Object Tracking 기술의 활용 = Application of object tracking technology for mechanical experiments in classes

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 물체의 운동 영상으로부터 인공지능을 통하여 물체를 추적하여 위치 데이터를 수집하는 SW를 개발함으로써 중학교 과학 교과 및 고등학교 물리학 수업을 위한 실험 수업용 프로그램을 개발하는 것이다.
Python으로 개발된 코드를 통해 빗면 위에서의 가속도 운동, 비스듬히 던진 물체의 운동, 단진자의 운동에서 물체의 위치를 추적하여 이론과 잘 맞는 위치 시간 그래프를 얻을 수 있었다.
실험 수업에서 인공지능의 사물 인식 기능을 통해 사물의 위치를 측정하고 기록하는 단순하고 기계적인 절차들을 수행함으로써 실험 수행에 필요한 시간을 단축하고 과학적 개념 습득에 집중할 수 있을 것이라 기대한다.
필요에 따라 사용할 수 있도록 개발된 소스 코드는 모두 공개하였다. 본 연구가 인공지능의 교육적 활용에 다소나마 도움이 되었으면 한다. 실험 수업 이후에 학생들이 직접 수집한 데이터를 가공하면서 컴퓨팅 사고력을 함양하는 수업을 진행한다면 컴퓨팅 사고력 함양에도 도움이 될 것이라 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• II. 이론적 배경 2
• 1. 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 2
• 2. OpenCV 4
• III. 중/고등학교 역학 실험용 동영상 분석 프로그램 개발 4
• 1. 요구분석 5
• 1) 실험 수업의 효과 5
• 2) 실험 수업의 제한점 5
• 2. 설계 7
• 1) ROI 설정 8
• 2) 오류처리 9
• 3. 개발 9
• 1) 개발 언어 - Python 9
• 2) 통합 개발 환경 - Visual Studio Code 10
• 3) Python 확장 설치 11
• 4) OpenCV-Python 설치 12
• 5) 소스코드 12
• 4. 적용 12
• IV. 결론, 기대 효과 및 제언 12
• 1. 결론 12
• 1) 1차 테스트 – 빗면 위의 역학 수레의 운동 13
• 2) 2차 테스트 - 비스듬히 던진 물체의 운동 14
• 3) 3차 테스트 – 단진자의 운동 15
• 2. 기대 효과 16
• 3. 한계 17
• 4. 제언 17
• 참 고 문 헌 21
• ABSTRACT 23
• 부록1. 전체 코드 25
• 1) import 구문 28
• 2) TrackingData 클래스 정의: 실험 데이터 저장 29
• 3) 영상 불러오기 30
• 4) 결과 영상 출력 초기화 30
• 5) ROI 설정 31
• 6) Tracker 초기화 32
• 7) Object Tracking 시작 32
• 8) 데이터의 표현 34