우주·항공 × AI 프로젝트 스튜디오 — NASA 데이터로 시작하는 중·고등 AI 연구

100% 시뮬레이션 — 화약도, 연료도 직접 다루지 않습니다

학생은 공개된 실험 데이터를 분석하고, NASA가 공개한 CEA 열화학 코드를 컴퓨터에서 실행합니다. 화학물질·추진제·연소·모터를 만들거나 다루거나 시험하는 과정은 어느 트랙에도 없습니다. 비전 트랙에서 물리적으로 쓰는 것은 촬영용 공작 클레이 모형뿐입니다. 이것이 오늘날 항공우주 엔지니어가 실제로 일하는 방식 — 시뮬레이션이 먼저입니다.

세 개의 트랙

한 학기, 하나의 연구, 손에 잡히는 결과물

학생의 수준과 관심에 맞춰 트랙을 고릅니다. 세 트랙 모두 검증된 베이스라인 코드에서 출발해, 자신만의 실험을 더하고, 심사위원이 볼 수 있는 형태로 마무리합니다.

Track A · 추진제

로켓 추진제 최적화 AI대표 트랙

137개의 실제 실험 데이터로 연소 속도를 예측하는 모델을 학습시키고, NASA CEA 코드로 수천 개의 시뮬레이션 데이터를 만들어 비교합니다. 이 비교가 곧 연구의 독창적 기여가 됩니다.

burning-rate.streamlit.app

배합 조절

산화제 %68

알루미늄 %18

압력 (MPa)7.0

9.4mm/sR²=0.91

수업에서 만드는 결과물 — 예시. 심사위원이 슬라이더를 움직이면 예측값이 실시간으로 그려집니다.

학생에게: 진짜 로켓 데이터로 첫 주부터 돌아가는 모델을 만듭니다.
결과물: Streamlit 웹 대시보드 + GitHub 저장소
대회: KSEF · ISEF 계열 · CAC(앱)

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Track B · 바이오매스

친환경 바이오매스 연료 예측

유기성 폐기물의 원소 조성(탄소·수소·산소·질소 등)으로 발열량을 예측하는 회귀 모델을 만듭니다. 커피 찌꺼기·톱밥·왕겨 중 무엇이 더 좋은 연료가 되는지 데이터로 답합니다.

Orange — HHV workflow

수업에서 만드는 결과물 — 예시. 코드 없이 CSV → 모델 → 중요 변수까지 연결합니다.

학생에게: 코딩이 처음이면 Orange(노코드)로, 익숙해지면 파이썬으로.
결과물: "어떤 폐기물이 가장 좋은 연료인가" 분석 + 모델
대회: KSEF 환경·에너지 부문

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Track C · 비전

연료 품질 검사 컴퓨터 비전

YOLOv8로 표면 균열을 실시간으로 찾아내는 모델을 학습시킵니다. 공개된 균열 이미지에, 직접 만든 클레이 모형을 웹캠으로 찍어 더합니다. 화면 앞에서 AI가 결함을 잡아내는 순간이 이 트랙의 하이라이트입니다.

● REC · webcamYOLOv8

수업에서 만드는 결과물 — 예시. 균열/정상을 실시간으로 구분해 상자로 표시합니다.

학생에게: Roboflow에서 데이터를 내려받아 Colab에서 학습을 시작합니다.
결과물: 실시간 결함 탐지 데모 + 전이학습 기록
대회: KSEF 공학·CS · CAC · 메이커 페어

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CIT 연구 사다리

따라 하기에서 출전하기까지, 네 단계

세 트랙 모두 같은 사다리를 오릅니다. 검증된 코드를 그대로 재현하는 데서 출발해, 자신만의 실험을 더하고, 세상에 공개하고, 대회에 냅니다. 처음부터 완성작을 만들지 않아도 되는 순서입니다.

1

재현

Reproduce

검증된 베이스라인 코드를 Colab에서 그대로 돌립니다.

2

확장

Extend

변수 하나, 실험 하나를 더해 나만의 기여를 만듭니다.

3

공개

Publish

Streamlit 대시보드와 GitHub로 결과를 공개합니다.

4

출전

Compete

대회 요강에 맞춰 제출본으로 다듬습니다.

진짜 도구를 씁니다

교실에서 쓰는 도구와 데이터, 그대로 적습니다

이름을 감추지 않는 것이 이 프로그램의 방식입니다. 학생이 다루는 것은 실제 연구자와 엔지니어가 쓰는 도구와 데이터입니다.

dataset
Kaggle 실험 데이터 simulation
NASA CEA · rocketcea notebook
Google Colab vision data
Roboflow Universe model
YOLOv8 · Ultralytics dashboard
Streamlit no-code
Orange Data Mining ml
scikit-learn

대회로 가는 길

트랙마다 겨냥하는 무대가 다릅니다

결과물은 만들고 끝나지 않고, 대회 제출본으로 이어집니다. 대회마다 자격과 요강이 매년 달라지므로, 출전 전에 공식 요강을 함께 확인합니다.

트랙	주요 무대	결과물의 형태	비고
A 추진제	KSEF · ISEF 계열 지역 페어	연구 노트북 + Streamlit 대시보드	대시보드는 앱 형태라 CAC에도 응용 가능
B 바이오매스	KSEF 환경·에너지 부문	분석 리포트 + 회귀 모델	ESG·기후 주제로 서사가 강함
C 비전	KSEF 공학·CS · 메이커 페어	실시간 탐지 데모 + 전이학습 기록	앱으로 정리하면 CAC 응용 가능 (자격 확인)

먼저 확인하세요 한국에서 ISEF는 대개 계열 지역 페어를 거쳐 진출하고, CAC는 참가 자격이 지역·국적에 따라 갈립니다. 국내 대회는 기수상작 재사용이 제한되는 경우가 있습니다. CIT의 KSEF 시작 가이드, ISEF 계열 페어 지도, CAC 가이드에서 각 대회의 실제 조건을 정리해 두었습니다.

다른 우주 대회 경로 우주 정착지를 설계하는 대회도 또 다른 경로가 됩니다. NSS O'Neill Space Settlement Contest는 국제 직접출전에 가깝고, ISSDC(국제 우주 정착지 설계 대회)는 권역 예선을 거쳐 국제 결선으로 이어집니다. 두 대회 모두 자격과 일정이 해마다 달라지므로, 출전 전에 공식 사이트에서 확인합니다.

미국 입시 활동(EC)으로서

만들고 끝나지 않고, 확인 가능한 활동으로 남습니다

성적과 수상이 상향 평준화된 지원자들 사이에서, 사정관이 오래 기억하는 것은 스스로 시작해 끝까지 끌고 간 하나의 프로젝트입니다. 이 프로그램의 결과물은 서류에만 머무르지 않고 실제 주소로 열립니다.

검증 가능한 산출물

대시보드 · GitHub · 대회 제출본

모두 링크로 열립니다. 외부에서 확인 가능한 산출물은 활동의 진정성을 그대로 보여 줍니다.

한 주제를 깊게

흩어진 다수보다 하나의 궤적

재현 → 확장 → 공개 → 출전으로 이어진 기록은 넓고 얕은 활동보다 깊이를 보여 줍니다.

기록으로 남습니다

CIT 진도표 · 리포트

무엇을 언제 어떻게 만들었는지 수업 기록으로 남아, 생기부·포트폴리오·에세이의 근거가 됩니다.

정직하게 말씀드리면 어떤 활동도 합격을 보장하지 않습니다. 대회 실적 자체가 결과를 만들지는 않습니다. 다만 교과 성취 위에서 지망 전공과 하나의 서사로 이어질 때 힘을 갖습니다. EC 설계는 교과–EC 확장 로드맵, 홀리스틱 입시, 스파이크 vs 다재다능에서 이어집니다.

학부모 자주 묻는 질문

궁금하실 만한 것부터

실제로 화학 물질이나 로켓을 다루나요?

코딩이 처음인 아이도 할 수 있나요?

어떤 대회에 낼 수 있나요?

결과물이 생활기록부·포트폴리오에 어떻게 남나요?

수업은 어떻게 진행되나요?

먼저 감을 잡고 싶다면 — Space AI 스타터 키트

Colab에서 첫 30분 안에 모델을 돌려 보는 안내서와 대회 캘린더를 무료로 보내 드립니다.

스타터 키트 받기

아이에게 맞는 트랙부터 함께 찾겠습니다

무료 진단 수업에서 학생의 수준과 관심을 보고, 세 트랙 중 어디서 시작하면 좋을지 짚어 드립니다. 화약도 연료도 없이, 코드와 데이터로만 진행합니다.

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