The Next Robot with EV3

'The NEXT ROBOT with EV3'는 소프트웨어를 만드는 방법을 배우는 책이다. 따라서 프로그램을 만드는 방법(programming)과 알고리즘을 만드는 방법(algorithm design)에 대해 다루고 있다. 프로그램을 만드는 방법을 배우기 위해서는 프로그래밍 언어에 대해 이해하고 프로그램을 작성하는 방법을 배워야 한다. 또한 알고리즘을 만드는 방법을 배우기 위해서는 문제를 이해 및 분해하고, 상태를 분석하며, 이를 명확한 명령들로 표현하는 방법을 배워야 한다.

이 교재는 이러한 내용을 담고 있기 때문에 얼핏 시중에 나온 프로그래밍 또는 알고리즘 책들과 비슷해 보이기도 한다. 그러나 'The NEXT ROBOT with EV3'는 다음과 같은 이유들로 다르다.

첫째, 'The NEXT ROBOT with EV3'는 로봇을 활용하여 효율적인 프로그램을 만드는 방법을 재미있게 배우는 책이다. 이를 위해 1장에서는 LEGO? MINDSTORMS? Education EV3와 ROBOTC라는 교육용 로봇 플랫폼을 활용하여 쉽고 즐겁게 프로그래밍을 배울 수 있도록 하였다.프로그래밍의 결과를 로봇을 통해 확인할 수 있다는 것은 확실히 흥미로운 부분이다. 때로는 더 많은 고민이 필요한 이유가 되기도 하지만, 고민 끝에 소프트웨어를 완성하면 그만큼 성취감도 크다.

둘째, 'The NEXT ROBOT with EV3'는 로봇을 활용하여 효율적인 알고리즘을 만드는 방법을 재미있게 배우는 책이다. 이를 위해 2장에서는 다양한 수준의 문제들을 해결해볼 수 있는 과정을 제시하여 문제를 해결하는 절차를 배울 수 있도록 하였다. 여기에 포함된 문제들은 다년간의 로봇 대회 경험을 바탕으로 재구성하였거나, 로봇을 활용한 소프트웨어 교육을 위해 집필진이 개발한 것들이다. 이를 해결하기 위해 작성하는 알고리즘의 설계 원리는 정보올림피아드(International Olympiad in Informatics) 문제를 해결하는 원리와 유사할 만큼, 높은 수준의 내용이다.

셋째, 'The NEXT ROBOT with EV3'는 로봇을 활용하여 효율적인 소프트웨어를 만드는 방법을 재미있게 배우는 책이다. 이를 위해 교재에서 사용하는 로봇을 라인을 따라 주행하는 '라인 트레이서'로 한정하였으며, 로봇이 해결해야 하는 문제를 소프트웨어를 통해 해결하는데 초점을 두었다. 교재에서 제시하고 있는 3종류의 라인 트레이서의 모습도 드라이빙 베이스는 동일하고, 빛 센서의 개수와 위치만 다르게 구성하였다. 따라서 여러분들은 프로그래밍과 알고리즘 설계에 더욱 집중할 수 있다.

넷째, 'The NEXT ROBOT with EV3'는 로봇과 소프트웨어를 사랑하는 교사들과 학생들이 함께 쓴 책이다. 교사들은 학교 현장에서 '정보(Informatics)' 과목을 가르치고 있으며, 각기 소프트웨어교육, 프로그래밍, 알고리즘 설계, 정보올림피아드, 로봇 교육, 피지컬 컴퓨팅 분야에 전문성을 가지고 있다. 학생들은 경기북과학고등학교 로봇 동아리에 소속되어 수년 간 다양한 문제를 해결하고, 로봇 대회에 참여했던 경험을 가지고 있다. 따라서 이 책은 교사와 학생의 입장에서 스스로 가르치고, 스스로 배울 수 있도록 쓰인 '교재이자 자습서'이다.

다섯째, 'The NEXT ROBOT with EV3'는 모든 이들을 위한 책이다. 따라서 이 책의 독자는 특정 연령, 학력, 성별 등과는 무관하다. 로봇 또는 소프트웨어를 처음 배우는 학생들부터 다양한 경험을 가진 경력자에 이르기까지, 점차 높아지는 수준의 문제들을 해결하면서 이전과는 전혀 다른 경험을 할 수 있다. 이 과정에서 복잡한 문제들을 로봇 또는 컴퓨터가 수행하도록 하기 위해 필요한 사고 양식(pattern)을 배울 수 있을 것이다. 이것이 바로 컴퓨팅 사고(CT, computational thinking)이다.

이 교재에서는 대부분의 문제들을 해결하기 위한 소스 코드와 해설을 제공하고 있다. 그러나 앞뒤의 설명을 이해하고 생각해보지 않은 채 소스 코드를 작성하고 실행하면 실패할 확률이 높다. 모든 소스 코드는 집필진들이 사용한 센서, 모터, 부품 및 맵 등의 물리적 환경에 최적화되었기 때문이다. 따라서 주어진 문제를 해결하기 위해서는 다수의 시행착오가 있을 수 있다.그러나 '천리 길도 한 걸음부터'라는 속담처럼 한 걸음씩 오르다보면, 정상에 오를 수 있다. 포기하지 말고, 차근차근 고민하고 책을 읽다보면 어느새 '인공지능 라인 트레이서'에 이를 수 있을 것이다. 그리고 정상에 오른 자만이 느끼는 벅차오름을 만끽하게 될 것이다.

1부 EV3로 배우는 C언어 프로그래밍
I. LEGO MINDSTORMS Education EV3

1. EV3와 NXT 비교
1.1 EV3 특징
1.2 액츄에이터
1.3 센서
1.4 기계 구조

2. 브릭 인터페이스
2.1 최근 실행
2.2 파일 내비게이션
2.3 브릭 앱스
2.4 설정

II. C언어 프로그래밍

1. ROBOTC 개발환경
1.1 ROBOTC 다운로드
1.2 ROBOTC 메뉴
1.3 ROBOTC 시작하기

2. ROBOTC 기초
2.1 ROBOTC 규칙
2.2 시간(지연) 함수
2.3 데이터 저장 및 계산
2.4 조건 선택/실행
2.5 반복 실행
2.6 함수
2.7 배열

3. 액츄에이터 제어
3.1 모터
3.2 디스플레이
3.3 스피커
3.4 LED

4. 센서 활용
4.1 터치 센서
4.2 컬러 센서
4.3 초음파 센서
4.4 자이로 센서
4.5 엔코더 제어
4.6 타이머 활용
4.7 데이터 로깅

2부 라인 트레이싱으로 배우는 알고리즘

I. 기본 라인 트레이싱

1. 1센서 라인 트레이싱
1.1 라인 트레이싱 로봇
1.2 모터와 센서 설정
1.3 경곗값
1.4 경곗값 자동 계산
1.5 1센서 라인 트레이싱

2. 2센서 라인 트레이싱
2.1 2센서 경곗값 자동 계산
2.2 멀티태스킹 라인 트레이싱
2.3 다중 분기 라인 트레이싱
2.4 교차로 통과
2.5 교차로 카운팅
2.6 영역(구역) 인식
2.7 라인 앞 정렬

3. 라인 트레이싱의 개선
3.1 센서 동기화 알고리즘
3.2 On/Off 1센서 라인 트레이싱의 개선
3.3 PID 제어 알고리즘
3.4 센서 값 필터링 알고리즘
3.5 모터 가감속 제어 알고리즘

II. 탐색형 라인 트레이싱

1. 트리 구조
1.1 트리 구조의 탐색
1.2 라인 미로

2. 그래프 구조
2.1 그래프 구조의 탐색
2.2 격자 구조 주행
2.3 최단 경로 주행
2.4 가중치가 있는 최단 경로 주행
2.5 최대 점수 탐색

Ⅲ. 인공지능 라인 트레이싱

1. Q-러닝 라인 트레이싱
1.1 Q-러닝 알고리즘
1.2 문제의 정의 및 분석

2. 알고리즘 설계
2.1 모델링
2.2 평가 함수
2.3 보상 체계

3. 알고리즘 구현
3.1 Q-러닝 라인 트레이싱 구현
3.2 컴퓨팅 사고력(CT)에 대한 이해

4. 한 걸음 더
4.1 학습 과정의 자동화
4.2 요점 정리
4.3 상수 조정
4.4 협력 학습

부록
1. NXT 명령어와 EV3 명령어 비교
2. ROBOTC ASCII 코드표
3. 로봇 조립도
4. 미션 맵

정웅열