유학 인공지능학과, 고등학생도 할 수 있는 작은 AI 프로젝트 아이디어 7가지

인공지능학과 유학을 준비하는 학생이라면 “나도 스스로 AI 프로젝트를 해 봤다”라고 말할 수 있으면 큰 강점이 됩니다. 하지만 거창한 연구나 거대한 데이터셋이 없어도, 고등학생 수준에서 학교와 일상 데이터를 활용해 충분히 의미 있는 프로젝트를 경험할 수 있습니다.

이 글에서는 복잡한 수식이나 고급 장비 없이도 고등학생이 도전해 볼 수 있는 작은 AI 프로젝트 아이디어 7가지를 정리했습니다. 각 아이디어는 난이도, 준비물, 확장 방향까지 함께 제시하니, 자신의 수준과 관심에 맞는 것을 골라 하나씩 실천해 보시기 바랍니다.

 

 

1. 급식 메뉴 만족도 예측 프로젝트

학교 급식은 대부분의 학생이 매일 접하는 데이터입니다. 한 학기 동안의 급식 메뉴와 학생들의 만족도(별점, 좋아요 수, 간단 설문)를 모아, “어떤 메뉴일 때 만족도가 높은지 예측하는 모델”을 만들어 볼 수 있습니다.

• 준비물: 급식표, 만족도 설문 결과(직접 조사도 가능), 파이썬, 엑셀 또는 CSV 파일
• 핵심 개념: 범주형 데이터 인코딩, 간단한 분류·회귀 모델, 시각화
• 확장 아이디어: 특정 재료나 조리 방식이 만족도에 어떤 영향을 주는지 분석해 학교에 제안하기

이 프로젝트는 데이터 수집과 설계 과정 자체가 중요하므로, 설문 문항을 어떻게 만들었는지, 데이터 편향을 줄이기 위해 어떤 노력을 했는지까지 기록해 두면 좋습니다.

2. 공부 시간과 성적의 관계 분석

자신과 친구들의 공부 시간과 과목별 성적 데이터를 모아, “어떤 패턴의 공부가 성적 향상으로 이어지는지”를 탐색하는 프로젝트도 고등학생에게 잘 맞는 주제입니다. 엄밀한 실험이 아니더라도, 데이터 기반으로 학습 습관을 돌아볼 수 있다는 점에서 의미가 큽니다.

• 준비물: 한두 학기의 공부 시간 기록, 모의고사·학교 시험 성적
• 핵심 개념: 상관관계, 산점도, 회귀선, 단순 회귀 분석
• 확장 아이디어: 과목별로 “투자 대비 효율”이 다른지 비교하고, 개인별 맞춤 공부 전략 제안하기

분석 결과를 “절대적인 정답”으로 단정 짓기보다는, 데이터로 확인된 경향을 바탕으로 자신에게 맞는 공부법을 찾아가는 과정으로 정리하면 더욱 설득력 있는 프로젝트가 됩니다.

3. 학교 공지 자동 분류·알림 챗봇

학교에서는 가정통신문, 홈페이지 공지, 단체 메시지 등 다양한 경로로 정보를 전달합니다. 이를 수집해 공지 내용을 자동으로 분류하고, 학생에게 필요한 내용만 정리해 주는 간단한 챗봇을 만드는 것도 좋은 AI 프로젝트 주제입니다.

• 준비물: 최근 6개월~1년간 학교 공지 텍스트, 파이썬, 간단한 챗봇 라이브러리
• 핵심 개념: 텍스트 전처리, 키워드 추출, 간단한 규칙 기반 분류 또는 기초 NLP 모델
• 확장 아이디어: “장학금·대회·행사·학사 안내” 등 카테고리별로 자동 분류된 목록 제공

공지 내용에 민감한 개인정보가 포함될 수 있으므로, 데이터 수집과 활용 과정에서 개인정보 보호 원칙을 지키는 방법까지 함께 고민해 본다면 윤리적 감수성까지 보여 줄 수 있습니다.

4. 교실 온·습도와 집중도 상관관계 분석

스마트 기기나 간단한 센서로 교실의 온도와 습도, 이산화탄소 농도 등을 일정 기간 기록하고, 학생들의 집중도나 수업 만족도와 어떤 관계가 있는지 분석해 보는 프로젝트입니다.

• 준비물: 온·습도 측정기 또는 스마트 디바이스, 간단한 설문지, 데이터 기록용 스프레드시트
• 핵심 개념: 시계열 데이터, 평균·분산, 상관계수, 기초 시각화
• 확장 아이디어: “집중이 잘 되는 환경 조건”을 제안하고, 환기·냉난방 시간표 개선 아이디어로 정리하기

이 프로젝트는 환경 데이터와 인간 행동 데이터를 함께 다루기 때문에, 인공지능학과 이후에 스마트 빌딩, 환경 모니터링, 헬스케어 분야로 관심을 확장할 수 있는 좋은 출발점이 됩니다.

5. 독서 기록을 활용한 개인 맞춤 도서 추천 시스템

자신이 읽은 책과 평점을 정리해, “나와 비슷한 취향을 가진 친구에게 어떤 책을 추천할 수 있을지”를 계산해 보는 간단한 추천 시스템 프로젝트도 가능합니다. 온라인 서점 데이터까지 활용한다면 조금 더 풍부한 모델을 만들 수 있습니다.

• 준비물: 개인 독서 목록, 친구들의 책·평점 정보, 파이썬
• 핵심 개념: 유사도 계산(코사인 유사도 등), 간단한 협업 필터링 아이디어
• 확장 아이디어: 장르·난이도·언어 수준까지 반영해 “유학 준비생에게 좋은 영어 도서 추천” 기능 추가

추천 정확도보다 중요한 것은, 추천 기준을 어떻게 설계했고 추천 결과를 사용자 피드백으로 어떻게 개선했는지입니다. 이러한 과정은 실제 AI 서비스 개발 흐름과도 유사합니다.

6. 감정 분석을 활용한 일기·SNS 글 분위기 분석

자신의 일기나 공개된 SNS 글(본인 혹은 동의 받은 친구)을 바탕으로, 글의 전반적인 감정 흐름을 분석하는 프로젝트도 고등학생이 시도해 볼 수 있는 수준입니다. 감정 분석 모델을 활용해 “긍정·부정·중립” 분위기를 분류하고, 시간에 따른 변화를 시각화합니다.

• 준비물: 텍스트 데이터(일기, 짧은 글), 오픈소스 감정 분석 도구 또는 간단한 사전 기반 분석
• 핵심 개념: 토큰화, 감정 점수 부여, 시계열 그래프
• 확장 아이디어: 시험 기간, 방학, 특별한 이벤트 전후의 감정 변화를 비교 분석하기

개인적인 감정 데이터이기 때문에, 공개 범위와 익명 처리 방식을 신중하게 설계하는 것이 중요합니다. 윤리적인 데이터 활용 원칙을 함께 정리하면 프로젝트 수준이 한 단계 올라갑니다.

7. 유학 지원서 키워드 분석 도구 만들기

마지막 아이디어는 유학 준비와 직접 연결되는 프로젝트입니다. 여러 대학의 인공지능학과 입학 안내·전형 안내 문서를 수집해, 어떤 키워드가 반복해서 등장하는지 분석하고 시각화하는 도구를 만들어 보는 것입니다.

• 준비물: 대학 홈페이지에서 수집한 전형 안내 텍스트, 파이썬, 워드클라우드 라이브러리 등
• 핵심 개념: 단어 빈도 분석, 불용어 제거, 시각화
• 확장 아이디어: 나라·학교별로 강조하는 역량(수학, 프로젝트, 리더십 등)을 비교해 보고, 본인의 대비 전략 정리

이 프로젝트는 단순한 텍스트 분석을 넘어, “입학사정관이 중요하게 보는 역량이 무엇인지”를 데이터 기반으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 분석 결과를 바탕으로 자신의 비교과 계획을 조정해 볼 수도 있습니다.

결론

유학 인공지능학과를 준비하는 고등학생이라도, 거창한 연구실 장비가 없어도 일상과 학교에서 얻을 수 있는 데이터를 활용해 충분히 의미 있는 AI 프로젝트를 경험할 수 있습니다. 급식 만족도 예측, 공부 습관 분석, 공지 분류 챗봇, 교실 환경 데이터 분석, 도서 추천, 감정 분석, 유학 안내문 키워드 분석까지, 작은 시도 하나하나가 인공지능학과 유학 지원서에서 큰 설득력으로 이어집니다. 프로젝트의 규모보다 중요한 것은 스스로 문제를 정의하고, 데이터를 모으고, 결과를 해석해 보는 전 과정을 겪어 보는 것입니다. 오늘 소개한 아이디어 중 하나를 골라 작은 실험을 시작해 보는 것이 인공지능학과 유학을 향한 실질적인 첫걸음이 될 것입니다.

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