STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 인공지능(AI) 프로그램을 활용하여 깜징어를 분류해 보자! 부산대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 구분 기관명 프로그램명 주요 과목 관련 과목 STEM+I 요소 부산대학교 인공지능(AI) 프로그램을 활용하여 깜징어를 분류해 보자! 생명과학Ⅱ 융합과학탐 구 STEI 개요 주요 단원 관련 단원 주요 적용 학년 고3 개발차시 4 (5) 생물의 진화와 다양성 공학의 세계 적용 지역 보조 주 개발자명 주요 수업 신규 (신규/수정보 완) 개발자 ‣ 프로그램 활용하여 실험을 수행하고, 실험 결과를 설명할 수 있다. ‣ 특징을 조사하고 분석하는 과정을 통해 유연관계를 예측할 수 있다. ‣ 생물의 특징을 탐색하고, 유연관계를 설명할 수 있다. [1차시] ‣ 상황 관련 문제 정의를 정의한다. ‣ 우리 모둠원을 분류기준을 정해서 분류해본다. ‣ 계통수란 무엇인지와 계통수의 작성 조건에 대해 설명한다. ‣ 계통수를 공부할 수 있는 앱을 활용하여 게임 해본다. 차시별 주요내용 (키워드 위주) [2차시] ‣ 깜징어를 이용한 계통수 각자 작성해본다. ‣ 깜징어를 이용한 계통수를 모둠별로 작성해본다. ‣ 모둠에서 작성한 계통수 공유를 통해 깜징어 계통수를 수정한다. [3~4차시] ‣ 인공지능의 활용 사례에 대해 간단하게 설명한다. ‣ 선택활동으로 구글 트렌드와 티처블 머신 활동을 해본다. ‣ 오렌지3 프로그램 설치하고 기능 익힌다. ‣ 오렌지 프로그램을 이용한 깜징어 계통을 분류해본다. ‣ 사람과 인공지능이 작성한 계통수를 비교해본다. ‣ 인공지능을 이용한 분류 실험을 설계하고 수행해본다. ‣ 인공지능의 활용 방안에 대해 조사해 본다. 생명과학 ① 생명과학 1 2022학년도 고등학교 생명과학 제3학년 STEM + I 수업 학번 ( ) 이름 ( 주 제 ) 생체 인식 방법에는 어떤 것들이 있을까? 생체 인식 방법 특징 지문 인식 편리하고 안전, 위조가 어렵지만 땀 등에 의한 인식률 저하의 단점이 있다. 홍채 인식 낮은 오인식률, 고도의 보안성, 위조가 어렵지만 인식시킬 때 불편하다. 정맥 인식 편리하지만 설치 비용이 많이 든다. ⁝ 생물은 어떻게 분류할 수 있는지, 분류 체계의 변화 과정에 대해 발표해 보시오. 과학자 년도 분류체계 분류군 린네 1735 2계 식물, 동물 헤켈 1866 3계 원생생물, 식물, 동물 채튼 1937 2계 원핵생물, 진핵생물 코플랜드 1956 4계 모네라, 원생생물, 식물, 동물 휘태커 1969 5계 모네라, 원생생물, 균류, 식물, 동물 워즈 1977 6계 세균, 고세균, 원생생물, 균류, 식물, 동물 워즈 1990 3역 세균, 고세균, 진핵생물 캐빌리어 스미스 2004 6계 진정세균, 원생동물, 크로미스타, 균류, 식물, 동물 출처 : https://m.blog.naver.com/howkang/220447702334 부산대학교 과학영재교육원 97 ③ 첫 번째 게임을 시작한다. ④ 왼쪽 상단에 있는 그림을 계통수의 드래그앤 드롭으로 네모 칸에 옮겨 정답을 맞춘다. ⑤ 5가지 단계 학습을 확인한다. - 1단계 : 계통 발생이란? - 2단계 : 특성 획득 - 3단계 : 특성 상실 - 4단계 : 수렴 진화 - 5단계 : 계통수 [2차시_활동1] 제공된 [수업용 깜징어]의 특징을 찾아 분류해보고, 계통수를 그려봅시다. 100 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 [2차시 활동 2] 각자 작성한 계통수를 통해 모둠의 계통수를 그려봅시다. [2차시 활동 3] 다른 모둠에서 작성한 깜찡어 계통수를 보고 우리 모둠에서 작성한 것과 비교해서 수정된 깜징어 계통수를 그려봅시다. [3차시_선택활동1] 구글 트렌드를 이용한 실시간 데이터 처리 과정 살펴보기 가. 치킨과 피자 검색 결과를 비교해 봅시다. 102 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 [3~4차시_활동2] 직접 작성했던 계통수와 인공지능이 작성한 계통수에 차이가 있는지 비교해 봅시다. 차이가 있다면 왜 그런 차이가 생겼는지 이야기해 봅시다. ☞ 오렌지가 작성한 계통수 ☞ 사람이 직접 작성한 계통수 ☞ 오렌지 프로그램은 그림에서 색칠된 부분을 좌표로 인식해서 유연관계를 찾고, 인공지능을 이용하지 않은 계통수는 특징의 개수를 파악해서 계통수를 작성하기 때문 [3~4차시_활동3] 지금까지 배웠던 내용을 바탕으로 구분이 어려운 나비나 나방, 혹은 철쭉이나 연산홍 등 평소 구분해보고 싶었던 분류 활동을 설계해서 활동해보시오. 1. 활동명 : 2. 분류해보고 싶은 종 혹은 개체군 3. 활동 과정 설계 가. 나. 다. 116 2022 STEM+I 생각교실 프로그램북 - 교사용 활동지 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 군산대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 프로그램명 주요 적용 학년 고1 개발차시 4차시 구분 군산대학교 기관명 신규 (신규/수정보 완) 과학영재교육원 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 주요 과목 수학 주요 단원 단원 III 도형의 방정식(직선의 방정식) 관련 과목 수학, 정보 관련 단원 단원 III 분류와 예측 M, I 적용 지역 STEM+I 요소 보조 주 개발자명 개발자 주요 수업 점과 직선사이의 거리를 이용하여 2차원 두 범주 자료의 AI 분류기를 개요 구할 수 있다. 차시 1 주요 활동/내용 l 좌표평면에서 두 점사이의 거리를 구한다. 모눈종이 l   차원상의 두 점사이의 거리를 구한다. PPT l 다양한 거리를 알 수 있다 l 다양한 정보로부터 직선의 방정식을 구한다. 차시별 2 주요내용 l 일차함수의 다양한 표현을 안다. l 3차원의 평면을   차원의 초평면의 개념으로 확장 한다. l 좌표평면에서 두 직선의 수직조건을 구한다. (키워드 위주) 3 l 점과 직선사이의 거리 및 수직이등분선을 구한다. l   차원상의 점과 초평면까지 거리를 구한다. l 좌표평면에서 AI분류기를 수학적 문제로 표현한다. 4 준비물 l 좌표평면에서 AI분류기를 수학적으로 구한다. l   차원상에서 AI분류기를 구하는 방법을 배운다. 지오지브라 PPT 지오지브라 학생활동지 PPT 학생활동지 PPT 학생활동지 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 교수 ․ 학습 지도안 2 프로그램 명 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 교과명 단원 III 도형의 방정식 대단원명 수학 차시주제 두 점 사이의 거리 구하기 성취기준 좌표평면에서 두 점사이의 거리를 구할 수 있다. 학습목표 의 거리는 방법을 이끌어낼 수 있다. 수업자료 및 유의점 교수⋅학습 활동 ▸ 순서쌍과 좌표평면 (중1 단원 III)에 두 점 (0,0), (3,0)을 잇는 직선을 그리고 거리 를 자로 측정한다. ▸ 피타고라스 정리 (중2 단원 VI)으로부터 윗 문제의 거리 계산하여 그 거리를 확인 ▸ 강의주제1: 좌표평면 위의 두 점     ⋯       모눈종이, 자  차원상의 두 점사이의 거리 사이의                       이다.    배움활동 (30분) 1 /4 좌표평면에서 두 점사이의 거리를 구하고, 이를 이용하여   차원상의 두 점사이 수업단계 배움열기 (10분) 수업 차시 (직선의 방정식) 거리는 일반적으로  차원 직교공간에서 두 점 사이의     ⋯    거리            ⋯      이다.  ▸ 강의주제2: 다양한 거리의 정의 계산능력을 1. 맨하탄 거리 (Manhattan distance)                    점검한다.  2. 민코우스키 거리 (Minkowski distance)                         ( ≥ )    인 경우 민코우스키 거리는 metric이 되지 않는다.   ∞ 는 체비세프 거리이고, ∞  lim         → ∞         max        이다. ▸ 평가 : 1. 두 점       의 유클리디안 거리 및 맨하탄 거리를 구하시오 배움정리 (10분) 2. 두 점     ⋯     ⋯    의 유클리디안 거리 및 맨하탄 거 리를 구하시오 ▸ 정리 : 다양한 거리를 정의할 수 있고, 그 정의를 이용하여 실생활에 활용된다. 제곱합과 절댓값 계산 차이 지오데식 소개 ▸ 차시 예고 : 두 점을 잇는 직선의 방정식을 어떻게 구할까? · 3 2022년 STEM+I 생각교실 프로그램 명 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 교과명 수학 대단원명 단원 III 도형의 방정식 (직선의 방정식) 수업 차시 차시주제 직선의 방정식 성취기준 좌표평면에서 두 점을 잇는 직선의 방정식을 구할 수 있다. 학습목표 2/4 좌표평면에서 두 점을 잇는 직선의 방정식을 구하고, 이를 이용하여   차원상의 초평면(hyperplane)의 방정식을 이끌어낼 수 있다. 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 일차함수와 그래프(중2 수학 단원 IV)에서      의 그래프 형태는 직선이고, 배움열기 (10분) 기울기와   절편의 기하학적 의미를 알 수 있다. 중학교 수업 ▸ 일차함수에 관한 중학교에서 해결한 내용을 알아본다. 내용 확인 (기울기와 한 점, 두 점의 좌표, 일차방정식의 그래프는 일차함수와 같다. 등) ▸ 강의주제1: 일차함수의 형태 1. 표준형 :      (정보 : 한 점과 기울기, 서로 다른 두 점,  절편) 2. 일반형 :        : 표준형이 나타낼 수 없는 직선의 형태를 해결하는 직선의 표현이 일반형이다. 3. 표준형을 더 선호하는 이유는 기하학적 성질을 직관적으로 나타내기 때문이다. 4. 다양한 기하적 정보(기울기, 각도)를 일차함수로 나타내는 방법을 익힌다. 매개변수를 이용한 직선 표현하기 (지오지브라를 이용하여 그림그리기) 배움활동 (30분) ▸ 강의주제2:   차원으로 확장 1. 직선        을 3차원으로 확장하면 평면          이다. 2. 직선        을   차원으로 확장하면 초평면     ⋯      이다. 3. 좌표평면에서 곡선은 3차원에서 어떤 형태로 확장할까? 곡면(surface) 지오지브라(스 마트폰)를 이용하여 하트 그림그리기를 통하여 수학 소프트웨어를 활용한다. 방정식의 형태는? 원점을 중심으로 하고 반지름이 1인 구의 방정식은          이다.  차원에서는? 초곡면(hypersurface)은    의 모양이 어떤 차원에서 같은 경우이다.    다양체(manifold) 이다. ▸ 평가 : 1. 좌표평면에서 주어진 기하적 정보에서 직선의 방정식 구하기 (학생활동지 이용) 2. 좌표평면에서 다항식에서 차수(order)에 따른 기하적 특성 알아내기 배움정리 (10분) 병행 (지오지브라를 통한 그림그리기) ▸ 정리 : 한정된 정보에서 직선이라는 시스템의 특성을 구하는 과정을 통하여 지식 탐구 과정을 배우며, 높은 차원으로 확장가능한 수학적 표현을 유추할 수 있는 능력을 배양한다. ▸ 차시 예고 : 두 직선의 관계를 분류하고 방정식을 통하여 관계 조건을 구한다. 4 · 이론과 실습 진리탐구의 과정 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 프로그램 명 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 교과명 수학 단원 III 도형의 방정식 대단원명 (직선의 방정식) 차시주제 두 직선의 평행과 수직 성취기준 좌표평면에서 점과 직선사이의 거리를 구할 수 있다. 학습목표 수업 차시 3/4 좌표평면에서 점과 직선사이의 거리를 구하고, 이를 이용하여   차원상의 점과 초평면(hyperplane) 사이의 거리에 대한 공식을 유출할 수 있다. 수업단계 교수⋅학습 활동 수업자료 및 유의점 ▸ 두 직선의 평행, 수직조건 (중2 단원 IV 일차함수와 그래프) 배움열기 (10분)  ▸ 표준형      의 평행직선     ′ , 수직직선       ′  ▸ 일반형        의 직선 ′  ′  ′       ≠  (평행),  ′  ′ ′       (일치), ′  ′   (수직)  ′  ′ ′ 그래프 (학생활동지) 이용 ▸ 강의주제1: 수직 이등분선 구하기 두 점      와      의 수직이등분선의 방정식은 ① 표준형 두 점을 잇는 직선의 기울기 -> 수직인 직선의 기울기 -> 두 점을 잇는 선분의 중점 -> 두 점의 수직이등분선                          배움활동 (30분) ② 일반형 :              에서  는 중점을 대입하여 구한다. ▸ 강의주제2: 점과 직선사이의 거리 구하기 1. 벡터를 이용하여 간단히 표현하기 : 직선의 법선 방향벡터와 두 점의 방향벡터가        서로 평행 조건으로부터                   좌표평면에서   상의 기하로 확장할 수 있는 방정식의 형태임을 보인다. 2.   상의 한 점     ⋯   에서 초평면에 이르는 거리는         ⋯             ⋯   ▸ 평가 : 1. 두 점    ,    를 이은 선분  를 2:1 내분하는 수직선의 방 정식은? 표준형, 일반형으로 표현하기 배움정리 (10분) 1번에 중점두기 2. 초평면     ⋯       과 점 ⋯ 의 거리는? ▸ 정리 :   상에서 점, 선, 평면사이의 거리가 좌표평면에서 구한 점과 점, 점과 직선 거리 형태에서 유추할 수 있다. 수학의 아름다움 아닌가? ▸ 차시 예고 : AI분류기 알아보기 · 5 2022년 STEM+I 생각교실 프로그램 명 점과 직선사이의 거리에서 AI 분류기 이끌어 내기 교과명 수학 대단원명 단원 III 도형의 방정식 (직선의 방정식) 차시주제 AI 분류기 이끌어내기 성취기준 좌표평면에서 AI 분류기를 수학 문제로 표현할 수 있다. 학습목표 수업 차시 좌표평면에서 두 범주 자료의 최적분류기의 정의를 알고, 이를 수학 문제로 표현 할 수 있다. 수업단계 수업자료 및 유의점 교수⋅학습 활동 ▸ 범주가 2인 자료에서 직선 최적 분류기란 무엇인가? 배움열기 (10분) 4/4 지오지브라를 (인공지능에서 퍼셉트론과의 차이점은 무엇인가?) ▸ 간단한 예에서 최적분류기는 서로 다른 범주에 속한 두 자료의 수직이등분선이다. (예제에서 수직 이등분선을 구할 수 있다) 이용하여 구할 수 있다. ▸ 강의주제1: 어떻게 경계에 있는 두 점(support vector)를 구할수 있는가? 자료       ⋯ 선형최적분류기       자료       ≥  자료 ->           ≥  ∀  자료  자료      ≤    배움활동 (30분) 내용이 -> 최적선형분류기는         ≥  ∀ 이고    를 최소화하는 어려울 수   를 찾는 최소화문제로 변한다. 자료      ⋯    에 대해 초평면 있으니, 개념 위주로    ⋅       으로 두 그룹으로 분류하는데,    ⋅    ≥  이고, 수업을  ⋯  을 최소화하는 문제를 지지기계벡터(support vector machine, 진행하고   SVM)라 한다. 문제 해결을 유추할 수 있는 수학 ▸ 강의주제2: 오류 수용 분류기 오류가 없는 직선분류기가 존재하지 않을 수도 있어, 이를 해결하는 방법으로 오류 수 용 분류기를 다음과 같이 표현할 수 있다. 이고       를 최소화하는  문제임을 강조할         ≥     ≥  ∀ 필요가 있음  를 찾는 최소화문제로 변한다.  ▸ 평가 : 1. 간단한 예를 통하여 최적분류기를 구할 수 있는 지를 평가한다.(구체적인 최적분류기를 구한다.) 2. 세 개 그룹의 분류 방법은 2가지 (One-to-Rest 방법, One-to-One 방법)을 설명 배움정리 (10분) 할 수 있는지를 평가한다. ▸ 정리 : 많은 인공지능문제가 결국은 수학 문제이고, AI분류기 역시 최소화 문제로 귀결된다. 우리가 수업시간에 배우는 점과 직선사이의 거리가 실제 첨단과학기술 기본 원리에 적용되고 있음을 알게 됐다. ▸ 차시 예고 : 6 · 수학의 중요성 

STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 2022 K-MEANS CLUSTERING 분류 분석 경북대학교 과학영재교육원 2022년 STEM+I 생각교실 운영 사업 교육 프로그램 프로그램 개요 (신규/수정보 완) 과학영재교육원 프로그램명 정보 주요 단원 관련 과목 수학 관련 단원 M, T 적용 지역 요소 신규 K-MEANS CLUSTERING 분류 분석 주요 과목 STEM+I 주요 적용 학년 개발차 구분 경북대학교 기관명 시 중1 6 정보 1. 정보 문화, 3. 문제해결과 프로그래밍 초6 자료와 가능성 중3 통계 자료 분석 보조 주 개발자명 개발자 이 프로그램은 인공지능 학습방법인 머신러닝 비지도학습 중 K-means clustering 방법에 대해 학습한다. 인공지능, 기계학습의 기본개념을 익히고 지도학습과 비지도 학습을 구분할 수 있고 실생활 에서의 적용 사례를 찾을 수 있다. K-means clustering에 활용되는 주요 수업 개요 수학적 기초 지식인 데이터의 평균 구하기를 익힌다. 언플러드 학습과 시뮬레이션 체험으로 K-means clustering의 기본원리를 익힌다. K-means clustering을 적용하여 자신의 스마트폰 활용 시간을 바탕으 로 사용 정도를 구분하는 엔트리 프로그램을 구현한다. 스스로 주제를 선정하고, K-means clustering을 이용하여 분류해 볼 수 있는 계획서 를 작성하고 자신이 계획한 데이터 분류의 유용성과 활용성에 대하여 발표하는 시간을 갖는다. 1차시 : 인공지능의 기본 개념 이해하기 2차시 : 지도학습을 티처블 머신을 이용하여 체험하고 지도학습 사례 찾아보기 3차시 : 비지도학습 K-means clustering 군집 알고리즘을 언플러그 차시별 드 학습을 통해 이해하고 및 시뮬레이션 해보기, k-평균 군집 주요내용 (키워드 위주) 알고리즘을 적용할 데이터 수집 4차시 : K-means clustering 알고리즘을 적용한 엔트리 프로그램 구 현하기 5차시 : K-means clustering 알고리즘을 적용해보고 싶은 데이터 선 정 및 프로그램 계획서 작성하기 6차시 : 계획서 발표 및 자기평가 및 동료평가하기 [ STEM+I 생각교실 교육 프로그램 ] 차 시 인공지능 기계학습에 대한 이해 1-2 ■ 학습 목표 1. 인공지능, 기계학습, 지도-비지도 학습의 관계를 설명할 수 있다. 2. 비지도 학습의 K-means Clustering의 원리를 이해한다. ■ 주요 학습 개념 인공지능, 기계학습, 지도학습, 비지도학습, K-means Clustering ■ 활동 과정 요약 동기 유발 인공지능 관련 영상을 시청하고 인공지능이 정보사회에 미치는 영향을 생각해본다. ò ò 기본개념 이해 인공지능의 기본개념을 이해하기 위해 인공지능, 기계학습, 지도학습, 비지도학습의 개념을 찾아 정리한다. ò ò 기본개념 도식화 하기 인공지능 관련 기본개념을 정리하고 도식화하여 포함관계를 통해 이해를 돕는다. ò ò 체험으로 지도학습 이해하기 지도학습의 이해를 돕기 위해 티처블 머신에서 마스크 인식 여부를 확인해보는 체험활동을 한다. ò ò 사례 찾기 지도학습이 적용된 실생활 사례를 찾아보고 어떻게 학습이 이뤄졌는지 탐색해본다. ò ò 비지도학습 이해하기 비지도학습의 이해를 돕는 언플러그드 활동을 한다. 언플러그드의 도움 영상을 시청하고 활동을 진행한다. - 5 - 차 시 프로그램을 이용한 K-means Clustering 3-4 ■ 학습 목표 1. K-means Clustering 할 수 있는 데이터 수집하고 확인할 수 있다. 2. 프로그램을 이용하여 K-means Clustering 하여 데이터를 분류할 수 있다. ■ 주요 학습 개념 K-means Clustering, 데이터, 비지도학습. ■ 활동 과정 요약 문제 배경 k-means Clustering을 적용할 수 있는 문제 배경을 안내한다. ò ò k-means Clustering 원리 이해 k-means Clustering 원리를 이해하고 알고리즘을 정리한다. ò ò 데이터 수집 k-means Clustering을 적용할 데이터를 수집한다. ò ò 엔트리 프로그램 구현하기 엔트리에서 k-means Clustering이 적용된 비지도 학습(군집:숫자)을 이용하여 수집한 데이터를 적용한 프로그램을 구현한다. ■ 활동지 1. 문제 배경 중1, 고1에 실시하는 인터넷·스마트폰 진단조사에서는 점수에 의해 일반, 주의, 위험으로 분류됩니 다. 사용 습관이 매우 좋지 않으면 주의와 위험으로 분류되고 대부분은 일반으로 분류됩니다. 일반 으로 분류된 학생들은 본인의 스마트폰 사용 습관이 나쁘지 않다고 생각합니다. 학생들의 스마트 폰 사용 시간을 상, 중, 하로 분류하여 학교 내에서 자신의 사용 습관을 파악하면 스마트폰 사용 습관을 확인하는 데 도움이 될 것입니다. 자신의 스마트폰 사용 시간을 입력하면 ‘당신은 우리 학 교에서 스마트폰 사용 시간이 (많음 or 보통 or 적음)입니다 .’라고 안내하는 프로그램을 만들 수 있습니다. - 13 - 차 시 K-means clustering 설계, 제작, 테스트 및 발표하기 5-6 ■ 학습 목표 1. 실생활 속 다양한 데이터를 수집, 분류하고 K-means clustering을 적용한 프로그램을 스스로 제작 발표 할 수 있다. 2. 프로그램을 만들기 위해 분류한 데이터의 유용성과 활용성을 분석하고, 이에 대해 발표할 수 있다. ■ 주요 학습 개념 K-means Clustering, 데이터의 수집과 분류 ■ 활동 과정 요약 [설계하기] K-means clustering 기본원리를 적용할 수 있는 주제를 선정하여 테이터 전체 설계 및 토의 를 수집, 분류한다. 엔트리 프로그램을 활용하여 진단 검사지를 제작한 후 적용해 본다. [제작 및 테스트 단계] 주제선정 모둠별로 진단검사를 시행할 수 있는 주제를 선정한다. ò ò 데이터 수집 및 분류 선정한 주제와 관련된 데이터를 수집하고 K-means Clustering 할 수 있도록 스프레드시트를 이용하여 데이터 파일 생성한다. ò ò 엔트리 프로그램 적용 엔트리 프로그램을 통해 인공지능 모델 학습하고 결과를 확인한다. ò ò 오류 점검 및 수정 오류 발견 때 데이터 분류 및 엔트리 프로그램 적용 과정을 확인 및 수정한다. [발표하기] 발표 및 질의 프로그램을 만들기 위해 분류한 데이터의 유용성과 활용성을 분석하고, 이에 대해 발표 후 질의응답 시간을 갖는다. - 22 -