노드 캔버스¶
블록이 위에서 아래로 순서대로 실행된다면, 노드 캔버스는 선으로 이어 붙여 자유롭게 흐름을 만듭니다. 하드웨어 제어와 AI·데이터 분석을 한 화면에서 연결할 수 있습니다.
블록과 무엇이 다른가요?¶
| 프리모블록 | 노드 캔버스 | |
|---|---|---|
| 배치 | 위 → 아래 순서대로 | 자유 배치, 선으로 연결 |
| 실행 순서 | 놓인 순서 그대로 | 연결한 선을 따라 |
| 데이터 전달 | 변수 블록 | 선으로 직접 전달 |
| ST 코드 변환 | 가능 | AI·데이터 노드는 변환되지 않음 |
| 잘 맞는 작업 | 하드웨어 순차 제어 | 데이터 분석 · AI + 하드웨어 결합 |
| 대상 | 초등~중등 | 고등 이상 |
둘 중 하나를 고르는 것이 아닙니다
PLC 의 실행 방식을 배우는 데는 블록이, 데이터가 흘러가는 과정을 배우는 데는 노드가 알맞습니다. 수업 목표에 따라 화면을 바꿔 쓰면 됩니다.
여는 방법¶
화면 위쪽 모드 탭에서 [노드 캔버스] 를 누릅니다.
학습 단계 3 (중급) 부터 열립니다
입문·기초 단계에서는 탭이 회색으로 잠겨 있습니다. 화면 오른쪽 위의 학습 단계를 중급 이상으로 올리면 열립니다.
노드 팔레트¶
왼쪽 팔레트에서 노드를 끌어다 캔버스에 놓습니다. 노드는 크게 두 묶음입니다.
하드웨어 · 흐름¶
| 묶음 | 하는 일 |
|---|---|
| 시작 / 트리거 | 흐름의 출발점, 센서 감지로 시작 |
| 컨베이어 | 벨트 켜기·끄기·속도·감지 대기 |
| 로봇팔 | 이동, 그리퍼, 속도 설정 |
| 센서 | 물체 감지 확인 |
| AI 비전 | 사진 찍기, 색깔 확인, AI 분류, QR·바코드 |
| 흐름 / 논리 | 조건 분기, 기다리기 |
| 변수 | 값 저장·계산 |
| 출력 | 화면 표시, 소리, 말하기 |
| GPIO | 입출력 핀 제어 |
| MQTT 통신 | 다른 스테이션과 주고받기 |
데이터 · AI (ML)¶
| 묶음 | 하는 일 |
|---|---|
| ML 입력 | 데이터 파일 불러오기, 카메라에서 모으기 |
| ML 전처리 | 정리·변환·나누기 |
| ML 모델 | 학습시키기 (분류·회귀·군집) |
| ML 평가 | 얼마나 잘 맞히는지 채점 |
| ML 시각화 | 그래프로 그리기 |
| ML 출력 | 결과 내보내기 |
이름으로 찾으세요
팔레트 위쪽 검색창에 한글로 입력하면 바로 찾을 수 있습니다. 노드가 100종 가까이 되므로 목록을 훑는 것보다 빠릅니다.
만드는 순서¶
1. 노드 놓기¶
팔레트에서 노드를 끌어다 캔버스에 놓습니다. 잡는 순간 실제 노드 모양이 따라오므로 어디에 놓이는지 바로 보입니다.
2. 선으로 잇기¶
노드의 점(포트) 을 끌어 다음 노드에 연결합니다. 연결선에는 두 종류가 있습니다.
- 실행 선 — "이거 끝나면 다음 거" 라는 순서
- 데이터 선 — 앞 노드의 결과(표·모델·점수)를 뒤 노드로 넘김
아무 데나 이어지지 않습니다
맞지 않는 짝(예: 표가 들어와야 하는 자리에 모델을 연결)은 앱이 막습니다. 연결이 안 되면 포트 종류가 다른 것입니다.
3. 설정하기¶
노드를 더블클릭하면 설정 창이 열립니다.
-
데이터를 보고 고릅니다
앞에서 불러온 데이터의 실제 열 이름이 목록으로 나옵니다. 열 이름을 외워서 타이핑할 필요가 없습니다.
-
파이썬 코드 미리보기
설정 창의 [파이썬 코드] 탭에는 "지금 이 설정과 똑같은 일을 하는 파이썬 코드"가 표시됩니다. 설정을 바꾸면 코드도 바뀝니다.
블록 → 코드 다리 놓기
[파이썬 코드] 탭은 "지금 마우스로 고른 이 옵션이, 코드에서는 이 한 줄이다"를 보여 줍니다. 파이썬 수업으로 넘어가기 전 단계로 활용하세요.
4. 실행¶
오른쪽 위 [실행] 을 누릅니다. 실행 중인 노드가 순서대로 표시되고, 끝나면 완료된 노드 개수가 나옵니다.
장비가 실제로 움직입니다
로봇이나 컨베이어 노드가 들어 있으면 실행 전에 확인 창이 뜹니다. 주변에 사람과 물건이 없는지 확인한 뒤 [확인, 실행] 을 누르세요.
결과 보기¶
실행이 끝나면 노드를 클릭해 결과를 확인합니다.
| 보기 | 내용 |
|---|---|
| 결과 | 표 형태의 데이터 (행·열 그대로) |
| 평가지표 | 정확도, 오차 등 점수 |
| 파이썬 코드 | 이 설정에 해당하는 코드 |
시각화 노드는 그래프를 그려 줍니다.
- 산점도 · 히스토그램 · 상자그림 — 데이터의 분포 살펴보기
- 혼동 행렬 · ROC 곡선 — 분류가 얼마나 맞았는지
- 예측 vs 실제 — 회귀에서 얼마나 빗나갔는지 (대각선에 붙을수록 잘 맞힌 것)
- 특징 중요도 · 학습 커브 — 무엇이 결과를 좌우했는지
회귀 — 숫자를 예측하기¶
분류가 "이건 A일까 B일까"를 맞힌다면, 회귀는 숫자 자체를 예측합니다. 온도·무게·시간처럼 눈금이 있는 값에 씁니다.
| 노드 | 하는 일 |
|---|---|
| 선형 회귀 | 직선으로 관계를 찾습니다 (가장 이해하기 쉬움) |
| 랜덤 포레스트 회귀 | 복잡한 관계도 잡아냅니다 |
| 회귀 평가 | 얼마나 빗나갔는지 점수로 |
| 예측 vs 실제 | 빗나간 정도를 그림으로 |
센서 값으로 수업하면 좋습니다
컨베이어 속도와 이동 시간, 조도와 센서 값처럼 직접 측정한 데이터로 회귀를 돌리면, 남의 데이터로 하는 것보다 훨씬 잘 이해합니다.
자주 발생하는 문제¶
[노드 캔버스] 탭이 회색이에요
학습 단계가 낮습니다. 화면 오른쪽 위에서 중급(3단계) 이상으로 올리세요.
선이 연결되지 않아요
포트 종류가 맞지 않습니다. 표가 필요한 자리에는 표를, 모델이 필요한 자리에는 모델을 연결해야 합니다. 노드 설명을 열어 무엇이 들어가고 나오는지 확인하세요.
실행 버튼이 눌리지 않아요
캔버스에 노드가 하나도 없거나, 이미 실행 중입니다. 실행이 끝날 때까지 기다리세요.
노드로 만든 흐름을 ST 코드로 바꿀 수 있나요?
하드웨어 노드는 블록과 같은 명령을 쓰지만, AI·데이터 노드는 ST 코드로 표현할 수 없습니다. PLC 코드가 필요한 수업이라면 블록 화면을 쓰세요.
팔레트에 있어야 할 노드가 안 보여요
지금 선택한 키트에 없는 장비의 노드는 숨겨집니다. 예를 들어 로봇이 없는 키트에서는 로봇 노드가 나오지 않습니다. 자물쇠 아이콘으로 표시된 것은 학습 단계가 더 높아야 열립니다.
캔버스를 처음부터 다시 하고 싶어요
[캔버스 초기화] 를 누르면 모두 지워집니다. 되돌릴 수 없으니 필요한 결과는 먼저 저장하세요.
강사 팁¶
블록을 먼저, 노드는 나중에
노드 캔버스는 자유도가 높은 만큼 처음 보는 학생에게는 막막합니다. 블록으로 순차 실행을 충분히 익힌 뒤에 "이번엔 데이터가 흘러가는 걸 보자"로 넘어가는 순서를 권합니다.
작게 시작해 하나씩 붙이기
데이터 불러오기 → 실행 → 결과 보기까지 노드 두 개로 먼저 성공시키고, 거기에 전처리·모델·평가를 하나씩 붙이게 하세요. 처음부터 전체 그림을 그리게 하면 어디가 잘못됐는지 못 찾습니다.
설정을 바꾸고 코드 변화 관찰하기
같은 노드에서 옵션 하나만 바꾸고 [파이썬 코드] 탭을 다시 보게 하면, GUI 조작과 코드가 1:1로 연결된다는 감각이 생깁니다.
다음 단계¶
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