데이터의 눈 · 학생 허브

그림·소리·삶·사회를 데이터로,
그리고 ‘움직이는 점 작품’으로

같은 흐름 — 대상을 데이터로 분석 → 내가 매핑을 설계 → 인터랙티브 미디어아트 — 을 4단계로 점점 깊이 익혀요. 처음이라면 1단계부터 순서대로.

만들기 — 4단계 학습 경로

왼쪽에서 오른쪽으로 데이터 출처가 넓어지고(그림→소리→삶→사회), 나의 주체성이 깊어져요(교사 데이터→내 삶→내가 정한 사회문제).

  1. 여기서 시작
    11단계 · 출발점

    🖼 그림을 데이터로

    명화·그림색 군집 분석점·인터랙션

    K-means로 그림을 대표색 점으로 치환하고 마우스·소리로 ‘연주’. 그림→분석→창작의 흐름을 처음 익혀요.

    색 군집 스튜디오 시작 →
  2. 22단계 · 정서

    🎤 소리를 데이터로

    소리·녹음음량·리듬·음색춤추는 점

    ‘아빠의 한 달 코골이’를 상황별 이야기로 — 숫자 뒤의 피로·곁에 있다는 감각을 점의 움직임으로.

    소리 스튜디오 →
  3. 33단계 · 의미

    🧑 내 삶을 데이터로

    내 삶의 순간사진·대화 분석나의 미디어아트

    ‘무엇을 셀지’를 내가 정하는 단계. 사진의 밝기·생생함·북적임을 측정해 ‘나’의 예술로.

    내 삶 스튜디오 →
  4. 44단계 · 발언

    📣 사회문제 프로젝트

    공공데이터정제·CSV사회적 미디어아트

    기후·불평등·동물권… 데이터를 찾아 정제해 CSV로 만들고 작품으로. 미술이 사회적 발언이 됩니다.

    사회문제 프로젝트 →

분석 · 렌즈 · 비평 — 도구

만든 작품을 깊이 들여다보고, 다른 ‘분석의 눈’으로 다시 보고, 비판적으로 읽는 도구들이에요.

분석 도구

알고리즘 분석실 🔬

한 그림을 7가지 알고리즘으로 분석 — 차트 + 재창조 + 한계 + 해석 메모.

AI 렌즈

객체 감지 · AI의 눈 🤖

브라우저 AI(COCO-SSD)가 사진 속 사물을 찾아 점·데이터로. AI가 ‘무엇을 못 보는지’도 함께 봐요.

비평

데이터 비평 읽기 🔍

차트의 ‘수사’를 폭로하고 질문 3층위(사실→해석→가치)로 비평해요.

배우기 · 나누기

알고리즘 배움터

K-means·히스토그램·노탄·에지·중앙값분할·모자이크·구도. 쉬운→깊은 설명.

전시 갤러리

친구들 작품을 감상하고 구조화된 피드백을 남겨요.

분석 퀴즈 🎯

그림을 분석해 출제하고, 친구 문제를 맞혀 순위를 겨뤄요.

작업 노트

과정·버전·성찰을 기록 — 그대로 포트폴리오가 됩니다.

오늘의 탐구 문제 ⓘ

  1. K(또는 매핑)를 바꾸면 작품의 구조는 어떻게 달라지나?
  2. 어떤 설정이 원작/주제의 의도를 가장 잘 보존하나?
  3. 점 개수·밀도를 바꾸면 정보량·감정 전달이 어떻게 달라지나?
  4. 소리·마우스 인터랙션이 관람 경험을 어떻게 바꾸나?