트윈젠 TWINXEN
우주항공·위성 스타트업 대표. 위성 소프트웨어를 설계하고 만듭니다.
DAESHIN C201
70% Student LabDecision TreeNeural Network
AI 두뇌
실험실
대신고 2차시 · 2026. 7. 22 (수) · 3시간 — 짧게 듣고, 직접 바꾸고, 결과를 비교하는 머신러닝 탐구 수업
TWINXEN · SPACE × AI
INSTRUCTOR02
INSTRUCTOR
강사 소개
이용재
트윈젠 대표Satellite · Space · AI
“위성 소프트웨어를 만드는 사람,
회사에 AI를 박는 사람.
그 두 일을 동시에 합니다.”
회사에 AI를 박는 사람.
그 두 일을 동시에 합니다.”
국가 연구소 협력
정부 연구소 위성 사업 협력 프로젝트를 수행했습니다. 실제 임무에 들어가는 위성을 함께 만듭니다.
기업 AI 도입
기업 현장에 AI 도구와 워크플로를 박아 넣는 프로젝트를 다수 수행했습니다.
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RECAP03
LAST TIME
지난 시간에 봤던 것
트렌드 강의
우주항공 × AI가 바꾸는 세상
Teachable Machine
예시만으로 이미지 분류기 학습
Colab 첫 분류기
fit과 predict를 처음 써봤다
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BRIDGE04
지난 실습
예시를 모으고 학습 버튼을 눌렀다.
Teachable Machine: 예시 사진 → 학습 → 분류
오늘 실습
모델 안에서 기준이 어떻게 생기는지 직접 바꿔본다.
model.fit(data, labels) model.predict(new_data)
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QUESTION05
연결 질문
학습 버튼 뒤에서
AI는 기준을 어떻게 찾을까?
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LAB FIRST06
TODAY'S RULE
오늘 수업의 70%는
여러분이 직접 실험하는 시간입니다.
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METHOD07
오늘 방식
짧게 듣기
핵심 개념만 잡기
값 바꾸기
깊이·뉴론 수 실험
비교하기
정확도와 경계 보기
설명하기
팀 결론 한 줄
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SCHEDULE08
3시간 흐름
도입+개념+세팅
50분 안에 끝
탐구 1·2
트리 깊이와 과적합
탐구 3·4
경계 비교와 뉴론 튜닝
챌린지·마무리
팀 실험·발표
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RECAP09
지난 시간까지
사람이 규칙을 직접 쓰거나, 예시만 모아 학습시켰다.
if blue > 120:
return "ocean"오늘부터
컴퓨터가 데이터에서 규칙을 배운다.
model.fit(data, labels)
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CORE10
오늘 한 문장
AI는 마법이 아니라
데이터에서 경계를 그리는 기술이다.
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MIN CONCEPT11
딱 4개만 알면 시작
문제
컴퓨터가 보는 색 숫자
정답
ocean, forest, city
학습
모델을 데이터에 맞춤
시험
처음 보는 데이터
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SETUP12
SETUP
다운로드 후
Colab 업로드
바로 열기 링크는 환경마다 실패할 수 있습니다. 오늘은 파일을 내려받고 Colab에 올립니다.
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MISSION 113
탐구 1
트리는 얼마나 깊어야 할까?
max_depth
1, 2, 3, 5, 10, None
test accuracy
처음 보는 데이터 점수
깊다고 좋나?
좋은 깊이를 찾기
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WORKSHEET14
기록표
max_depth
train
test
한 줄 평가
1
너무 단순?
5
적당?
None
외움?
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MISSION 215
탐구 2 (여유 시)
일부러 망가뜨리기
과적합 찾기
train은 높은데 test가 낮은 모델
외운 학생
문제집은 잘 풀고 새 문제는 약함
좋은 모델인가?
숫자만 믿지 않기
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MODEL16
결정 트리
질문을 이어 붙인다.
R < 70? B > 120?경계가 계단처럼 생김
신경망
뉴론을 층으로 연결한다.
hidden_layer_sizes=(16,16)휘어진 경계를 만들 수 있음
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MISSION 317
탐구 3
트리 vs 신경망
초승달 데이터
직선 하나로 나누기 어려움
경계 모양
계단인가, 곡선인가
숫자+그림
정확도만 보지 않기
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MISSION 418
탐구 4 (여유 시)
뉴론 수 튜닝
(2,)
너무 단순할 수 있음
(16,16)
적당한 후보
(64,64)
항상 좋은 건 아님
TWINXEN · SPACE × AI
DAESHIN C219
BIG IDEA
신경망이 항상
이기는 건 아니다
단순한 색 분류는 트리가 더 깔끔할 수 있다. 진짜 실력은 “문제에 맞는 모델”을 고르는 것.
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CHALLENGE20
최종 챌린지
안정형
최고 max_depth 찾기
비교형
트리와 신경망 설명
도전형 (여유 시)
make_circles 모델 대결
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PRESENT21
발표는 1분
문제
무엇을 골랐나
값
무엇을 바꿨나
결과
test 점수
그림
경계 모양
결론
어떤 모델?
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TAKEAWAY22
오늘 가져갈 것
좋은 AI는
무조건 큰 모델이 아니라
문제에 맞는 모델이다.
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DOWNLOAD23
LINKS
수업 자료
다운로드 후 Colab에서 '파일 → 노트 업로드'로 여세요.
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END24
TEST
CHANGE
EXPLAIN
Daeshin High · Class 2 · 2026.07.22 · 3-Hour Student Exploration Lab
TWINXEN · SPACE × AI