대학 지원 연구 근거 · 이해와 독립적 기여 · 서울 강남·온라인
프로젝트 과정학생이 만든 결과물과 기록이 남는 과정입니다.
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기
고등 9-12학년: 가정용 로봇의 집안일, 물건 상태와 행동 순서, LLM 계획과 사람의 승인 중심 과정.
이 과정의 출처표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트나 자료를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며 해당 기관의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.
- Stanford · UT Austin공개 프로젝트 기반
- 상담과 레벨 확인 무료
- 압구정 교실 또는 온라인
- 개별 수업 또는 소규모 그룹
- 학원 등록번호 11882호
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정이 고등 9-12학년 학생에게 맞나요?
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다. 가정용 로봇의 집안일, 물건 상태와 행동 순서에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다. 수업 결과물은 집안일 요청을 안전한 행동 순서로 바꾸는 임무 앱, 물건 상태와 행동 순서를 카드로 보여 주는 설계 화면, LLM 허용·우회 요청 안전 시험 기록입니다.
Stanford · UT Austin 연구팀이 공개한 프로젝트로 수업합니다.
BEHAVIOR-1K 예제에서 집안일 하나와 방 하나를 골라 성공 조건을 정하고 로봇이 행동할 때마다 물건 상태가 어떻게 바뀌는지 기록합니다.
물건의 시작 위치만 바꿔 결과를 비교한 뒤 조건이 맞지 않으면 복구하거나 도움을 요청하는 기능을 만듭니다.
선택 기능인 언어 모델(LLM)은 허용된 물건·행동 카드로만 계획 초안을 짜고 이 초안은 학생이 상태 조건을 확인해 승인해야 실행됩니다.
그다음 새 질문을 세우거나 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 출처 연구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
Google 로그인이 필요하며 기존 계정 권한에 따라 접근할 수 있습니다.
아이가 AI 수업을 흥미롭게 잘 들었습니다. 덕분에 알찬 방학을 보낸 것 같아요. 세심하게 지도해 주셔서 감사합니다.
- 대상 연령
- 고등 9-12학년
- 관심 과목
- AI·데이터, 공학·로보틱스, 물리·우주같은 과목 보기
- 과정 유형
- 정규·프로젝트 과정
- 수업 방식
- 온라인 또는 압구정 오프라인 · 개별 또는 소규모 그룹
- 수업 언어
- 한국어 기본, 영어 자료 지원
- 교육과정 상태
- 수업 준비 완료모든 학습 항목에 근거, 풀이 예시, 실습과 튜터 진행 안내가 있어 CIT 수업 준비 기준을 충족합니다.
공개 연구를 읽고 학생 고유의 프로젝트로
학생은 주제에 맞는 공개 자료를 읽고 아이디어를 재현한 뒤 자기 질문, 기능이나 실험을 더합니다. 이 과정이 읽는 자료를 만든 곳은 Stanford · UT Austin입니다.
대학명은 자료의 출처일 뿐 소속이나 후원을 뜻하지 않습니다.
- Stanford · UT Austin공개 프로젝트 기반
아이에게 어떻게 설명하면 좋을까요?
가정용 로봇의 집안일, 물건 상태와 행동 순서 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
어떤 관심을 보이는 학생에게 맞나요?
- 가정용 로봇의 집안일
- 물건 상태와 행동 순서
- LLM 계획과 사람의 승인
학생은 무엇을 완성하나요?집안일 요청을 안전한 행동 순서로 바꾸는 임무 앱, 물건 상태와 행동 순서를 카드로 보여 주는 설계 화면, LLM 허용·우회 요청 안전 시험 기록
우리 아이에게 맞을까요?
AI 시스템을 이해하고 만들고 확인하거나 책임 있게 활용하려는 학생에게 잘 맞습니다.
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다.
처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다.
출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
무엇을 배우나요?
- 집안일 하나를 골라 성공에 필요한 조건과 물건의 현재 상태를 정합니다.
- 행동 순서에 따라 물건 상태가 바뀌는 과정을 기록하고 시작 위치만 바꿔 비교합니다.
- 조건이 맞지 않을 때 복구할지 도움을 요청할지 고르는 기능을 코드로 구현합니다.
- 허용·모호·우회 요청으로 LLM 기능이 권한과 사람 승인의 경계를 지키는지 시험합니다.
- Stanford · UT Austin공개 프로젝트 기반
수업은 어떤 순서로 진행되나요?
- 1연구 질문과 기준 동작 이해하기
필요한 컴퓨터 성능과 자료를 확인하고 집안일 하나와 방을 골라 성공에 필요한 조건을 살펴봅니다.
- 2센서·행동·측정 연결하기
물건 상태와 성공 조건을 정하고 로봇이 행동할 때 상태가 바뀌는 과정을 같은 시작 조건에서 비교합니다.
- 3근거로 기능과 조작 화면 만들기
물건 시작 위치만 바꿔 결과를 비교하고 상태를 확인해 다음 행동을 고르거나 도움을 요청하는 기능을 만듭니다.
- 4통합 시험하고 학생의 설계 설명하기
상태·순서·실패 이유를 카드로 보여 주는 화면과 선택형 LLM을 연결해 우회 요청까지 시험합니다.

의미 있는 근거는 무엇인가요?
집안일 요청을 안전한 행동 순서로 바꾸는 임무 앱, 물건 상태와 행동 순서를 카드로 보여 주는 설계 화면, LLM 허용·우회 요청 안전 시험 기록.
입학사정관이 이 작업에서 확인할 수 있어야 할 것
Stanford · UT Austin 연구팀이 공개한 프로젝트로 수업합니다.
학생은 연구팀이 무엇을 왜 묻고 어떤 방법으로 확인하는지 이해한 뒤, 새 질문을 세우거나 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 출처 연구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
여기 적힌 이름은 이 과정이 출발점으로 삼은 공개 프로젝트를 누가 만들었는지 알려 줍니다. 입학사정관이 보는 근거는 학생이 이해한 내용과 직접 한 일입니다.
이 과정이 읽는 실제 연구 프로젝트
- StanfordVL/BEHAVIOR-1K
- 고정 버전
78980ee463b9 - 버전 날짜 2026-08-05
- 이용 조건 Repository uses multiple asset and code terms; verify each component
- 글자 파일 3,548개
학생은 Stanford 연구실이 만든 집안일 과제 정의를 열어 보고, 무엇을 성공으로 볼지 정하는 일이 왜 어려운지 설명합니다.
수업에서는 프로젝트를 다섯 칸(입력, 기억, 처리, 출력, 제어)으로 나눠 보고, 그중 한 칸만 열어 값 하나를 바꿔 봅니다. 나머지는 열지 않습니다.
- 입력 · 들어오는 것무엇이 들어옵니까?
사람이 정의한 과제 문서와, 그 과제를 열 장면 설정
- 기억 · 적어 두는 곳이 수업에서 다루는 부분무엇이 남아 있습니까?
장면 안 물체들과 그 물체가 가질 수 있는 상태 목록. 젖음, 뜨거움, 열림 같은 상태가 여기서 정해집니다.
- 처리 · 하는 일무엇을 바꿉니까?
물리 계산과 상태 갱신, 그리고 과제가 끝났는지 판정하는 부분
- 출력 · 나오는 것무엇이 나가고 누가 씁니까?
관측값과 성공 여부, 그리고 화면에 보이는 장면
- 제어 · 언제 도는지 정하는 곳언제 도는지 누가 정합니까?
동작 명령을 관절로 바꾸는 제어기 설정과, 한 걸음을 언제 진행할지 정하는 부분
입력 · 들어오는 것과제 정의와 장면
bddl3/bddl/activity_definitions/adding_chemicals_to_pool/problem0.bddlOmniGibson/omnigibson/envs/env_base.py
기억 · 적어 두는 곳물체와 상태 목록
OmniGibson/omnigibson/scenes/scene_base.pyOmniGibson/omnigibson/object_states/__init__.py
처리 · 하는 일물리와 완료 판정
OmniGibson/omnigibson/simulator.pyOmniGibson/omnigibson/tasks/behavior_task.py
출력 · 나오는 것관측값과 성공 여부
OmniGibson/omnigibson/envs/env_base.pyOmniGibson/omnigibson/simulator.py
제어 · 언제 도는지 정하는 곳동작을 관절로
OmniGibson/omnigibson/controllers/__init__.pyOmniGibson/omnigibson/configs/controllers/joint.yaml
이 수업에서 여는 파일을 이름 그대로 적었습니다. 저장소를 처음부터 끝까지 훑는 수업이 아니라, 어디를 열지 골라서 여는 수업입니다.
값 하나만 바꾸고 나머지는 그대로 둡니다. 오른쪽은 결과가 아니라 수업에서 먼저 적어 두는 예상이고, 바꾼 뒤 결과와 맞춰 보는 것이 이 활동입니다.
화면이 좁으면 그림을 가로로 넘겨서 봅니다.
표시된 대학과 연구실 이름은 공개 프로젝트를 만든 곳을 알려 줍니다. 수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며 해당 기관의 공식 수업이나 제휴·보증 과정이 아닙니다.
어떤 자료를 검토했나요?
카탈로그 검토일: 2026-09-30
- Stanford · UT Austin공개 프로젝트 기반
학부모가 검색하고 상담 전에 묻는 질문
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정이 고등 9-12학년 학생에게 맞나요?
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정은 고등 9-12학년 학생을 위한 수업입니다.
가정용 로봇의 집안일, 물건 상태와 행동 순서에 관심 있는 학생에게 잘 맞으며 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 진행할 수 있습니다.
수업 결과물은 집안일 요청을 안전한 행동 순서로 바꾸는 임무 앱, 물건 상태와 행동 순서를 카드로 보여 주는 설계 화면, LLM 허용·우회 요청 안전 시험 기록입니다.
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정은 온라인·압구정 오프라인 및 개별·소규모 그룹 수업이 가능한가요?
네. 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업과 소규모 그룹 수업을 운영합니다. 준비도 상담에서 과정별 가능한 방식과 시작점을 확인합니다.
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정을 시작하려면 미리 배운 내용이나 코딩 경험이 필요한가요?
필요한 수학·과학·코딩 수준은 짧은 상담과 예제로 확인합니다. 처음 시작하는 학생은 안내된 작은 예제로 시작합니다. 출처, 방법, 한계를 자기 말로 설명할 준비가 필요합니다.
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기에서 아이는 무엇을 만들거나 연습하나요?
핵심 결과물은 집안일 요청을 안전한 행동 순서로 바꾸는 임무 앱, 물건 상태와 행동 순서를 카드로 보여 주는 설계 화면, LLM 허용·우회 요청 안전 시험 기록입니다.
선택한 이유, 시험한 결과, 받은 의견, 한계도 연령에 맞는 말로 함께 기록합니다.
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기에서 대학 연구를 이해한 과정을 지원서에 어떻게 설명하나요?
Stanford · UT Austin 연구팀이 공개한 프로젝트로 수업합니다.
학생은 연구팀이 무엇을 왜 묻고 어떤 방법으로 확인하는지 이해한 뒤, 새 질문을 세우거나 기능·모형·화면·해법을 직접 설계하고 시험해 자기 프로젝트로 만듭니다.
지원서나 면접에서는 출처 연구와 자기가 한 일, 결과·실패·수정·한계를 구분해 설명합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 수업 횟수와 수강료는 어떻게 확인하나요?
학생의 현재 준비도, 목표, 수업 장소, 수업 인원과 운영 가능 시간을 확인한 뒤 과정 계획을 제안합니다. 상담과 레벨 확인은 무료이며 등록 전에 수강료를 안내합니다.
언제 시작하는 것이 좋을까요?
정해진 개강 월은 없습니다. 학생의 학기 일정과 현재 준비도, 가능한 시간을 확인한 뒤 어느 지점부터 시작할지 알려 드립니다.
초기의 단순한 아이디어를 'AI 토론 도구'라는 방향까지 확장해 주신 점이 정말 좋았습니다. 아이가 원래 토론과 사회 이슈에 관심이 많은데, 그 관심사와 프로젝트가 자연스럽게 연결되니 완성도와 차별성이 훨씬 커질 것 같습니다.
준비도를 확인한 뒤 과정을 선택하세요
CIT가 연령, 관심 과목, 현재 준비도에 따라 가까운 과정과 비교해 드립니다.