1.1 피지컬컴퓨팅과 이 과목의 구성¶

피지컬컴퓨팅¶

피지컬컴퓨팅(physical computing)은 센서로 실제 환경을 측정하고, 측정값을 프로그램으로 처리한 뒤, 그 결과를 빛·소리·움직임 같은 물리적 출력으로 변환하는 컴퓨팅이다. 스마트폰 화면 밝기 자동 조절, 공장의 설비 이상 경보, 건물의 조명 자동 점등이 모두 같은 구조로 동작한다.

단계	이 과목에서 사용하는 요소	처음 다루는 곳
입력	사이버파이 내장 센서(조도·소리·가속도), 공개 기상 자료	3.3절, 4.6절
처리	파이썬 판정 규칙, 머신러닝 모델, 생성형 AI	7장, 9장, 13장
출력	LED 스트립, 사이버파이 화면, 서버 전송, 점검 보고	4.7절, 8장

그림 1-1의 아래쪽 화살표는 출력이 다음 측정에 영향을 준다는 의미다. 예를 들어 조명이 켜지면 조도 센서의 측정값도 변화한다. 피지컬컴퓨팅 프로그램은 이처럼 출력이 다시 입력에 반영되는 상황까지 고려해 설계한다.

16주 진행 구조¶

이 과목은 온라인 3주와 오프라인 1주를 4회 반복한다. 오프라인 주에는 실습실에서 사이버파이로 자료를 측정하거나 모델을 기기에 탑재하고, 온라인 주에는 측정한 자료와 공개 자료를 Colab에서 분석한다.

이 과목에서 완성하는 결과물¶

주차	결과물	내용
4주	조도 막대 표시기	밝기에 따라 LED 스트립 점등 개수 변화(4.7절)
7주	소음 단계 신호등	소리 크기를 정상·주의·경고 색으로 표시
9~10주	날씨 예측 모델	서울 날씨 자료로 다음 날 기온·강수 여부 예측(9장, 10장)
12주	날씨 신호등	예보와 직접 학습한 모델의 판정을 LED 스트립에 비교 표시(12.1절)
16주	팀 프로젝트	측정-판단-보고-반응을 연결한 현장 문제 해결 시스템

이 책의 절 구성¶

각 절은 개념 설명, 코드, 실행 결과, 확인 문제 순서로 구성한다. 코드는 장 첫머리의 「Colab에서 열기」 단추로 같은 내용의 노트북을 열어 바로 실행할 수 있다. 본문의 실행 결과는 저자가 같은 코드를 실행해 얻은 값이므로, 직접 실행한 결과와 비교하며 학습한다.

확인 문제¶

주변의 자동화 기기 1가지를 선택해 입력·처리·출력을 각각 쓰시오.
이 과목의 오프라인 주차 4개와 각 주차에 기기로 수행하는 작업을 그림 1-2와 결과물 표에서 찾아 정리하시오.