단순하게 조립하는 시대에서 AI와 소통하며 코딩을 배워가는 새로운 교육

블록을 기반으로 하는 코딩교육 시스템으로 즐거운 교육이 가능합니다.

단순 순차반복 코딩이 아닌 조건문을 활용한 다중 교육 시스템입니다.


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About CodingCube

인공지능시대를 위한 가장 기본적인 능력

어린이에게 코딩을 교육하는 가장 쉬운 방법은 놀면서 배우는 것이라는 생각이 코딩큐브+를 만들었습니다. 블록을 기반으로 하여 기존 LEGO, ACADEMY에 새로운 기능을 추가하여 만들어진 시스템은 코딩도 배우고 놀이도 즐길 수 있는 기능을 제공합니다. 철저한 검증을 통해 취득할 수 있는 미국,일본 특허뿐 아니라, 한국,중국 특허 역시 획득하였습니다.

  • 인공지능시대를 위한 선행학습
  • 놀면서 배우는 쉽고 빠른 코딩교육
  • 블록기반의 놀이기능으로 진입장벽 최소화
  • 단순 순차반복 코딩이 아닌, 조건문 활용 다중 교육

Our Services

미래지향적 코딩교육

인공지능시대를 위한 필수요소가 될 코딩교육, 쉽게 배워야 더 넓고 크게 이해합니다.

빠른 이해와 분석

복잡하지 않게 직관적인 분석능력을 키워줍니다. 아이의 생각을 즉시 코딩화할 수 있게 됩니다.

다양한 활용능력

이벤트 블록을 추가함으로서 로봇의 움직임을 다양화 할 수 있습니다. 여러 상황에서의 대처능력이 포함됩니다.

복합적 다중코딩

가다 서다 의 단순명령이 아닌, 어떤 상황에서는 어떤 대응을 어떻게 해야하는지에 대해 복합적 대응방법을 배웁니다.

단계적인 기술력 상승효과

블럭형태의 제품은 단계별 교육에 효과적입니다. 초중고급별 모듈분리를 통해 체계적인 학습난이도를 제공합니다.

단순함의 미학

만 40개월 이상의 어린이라면 누구나 CodingCube를 다룰 수 있습니다. 아이들을 자연스럽게 프로그래밍의 세계로 이끕니다.

미국,중국,일본,한국 4개국 특허 획득

한국은 물론 일본,중국,미국 특허까지 획득하여 제품의 우수성과 기술력을 세계적으로 인정받았습니다.

특허확인

리뷰 게시판


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시제품 위성에서 AI 응답이 도착하자 구글 연구진이 환호하고 있다. 유튜브 캡쳐. 구글이 우주 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 위해 발사한 시제품 위성에서 처음으로 AI 답변을 받아내는 데 성공했다. 지구 궤도를 도는 위성에 탑재된 데이터센터급 텐서처리장치(TPU)가 생성한 최초의 AI 응답이다. 구글은 우주 데이터센터 구축 구상인 ‘프로젝트 선캐처’의 시제품 위성에서 AI 모델을 구동해 첫 응답을 수신했다고 30일(현지시간) 밝혔다. 지상의 구글 연구진은 위성에 탑재된 개방형 AI 모델 ‘젬마4’에 “우주에 있는 느낌에 대한 하이쿠를 작성해달라”고 요청했다. 노르웨이 스발바르 지상국 상공을 지나던 위성은 “아래로는 푸른 구슬 / 고요한 은혜 속에 흐르는 데이터 / 별빛이 내 코어를 채우네”라는 답변을 보내왔다. 하이쿠는 일본의 전통적인 짧은 정형시로 미국에서는 밈 등을 통해 널리 알려졌다. 구글의 경쟁사 앤트로픽이 경량 AI 모델에 ‘클로드 하이쿠’라는 이름을 붙이기도 했다 온라인 바다이야기 릴게임 . 구글 연구진은 우주를 주제로 한 5행시를 만들게 하고, 위성에 탑재된 시스템의 기술적 상태를 설명하도록 하는 시험도 진행했다. 구글은 “우리 칩이 공식적으로 ‘우주 날개’를 달았다”며 이번 시험을 우주 데이터센터 구축을 위한 주요 이정표로 평가했다. 시제품 위성은 지난 1일 스페이스X의 팰콘9 로켓에 실려 발사됐다. 구글은 위성이 궤도에 안착한 뒤 약 3주 동안 시운전과 하위 시스템 검증을 거쳐 본격적인 기계학습 연산 시험에 들어갔다. 구글의 시제품 위성에 탑재된 AI 모델이 보낸 우주에 있는 느낌을 담은 하이쿠. 유튜브 캡쳐. 위성에는 구글의 TPU 4대가 탑재됐으며 태양광 발전을 통해 최대 1㎾의 전력을 생산할 수 있다. 다만 TPU의 전력 소모량이 커 한 번에 1대만 약 20분간 작동할 수 있다고 미국 정보기술 전문매체 테크크런치는 전했다. 다빈치게임 먹튀 구글은 앞으로 위성이 극심한 온도 변화와 우주 방사선에 노출된 상태에서도 TPU가 오류 없이 안정적으로 연산할 수 있는지를 집중적으로 검증할 예정이다. 시험을 마치면 내년 중 고성능 TPU와 광학 레이저 통신 장비를 탑재한 쌍둥이 위성을 추가로 발사한다는 계획이다. 우주에서 AI 모델을 가동하려는 경쟁은 이미 본격화하고 있다. 엔비디아가 투자한 스타트업 스타클라우드는 지난해 12월 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) ‘H100’을 탑재한 ‘스타클라우드-1’ 위성에서 젬마를 구동해 “안녕, 지구인들”로 시작하는 답변을 수신했다. 일론 머스크 스페이스X 최고경영자(CEO)도 내년 4분기 엔비디아 칩으로 구동하는 AI 위성을 발사할 계획이다. 머스크는 2028년이면 우주 AI 인프라가 상당한 규모로 확대될 것으로 전망했다. 다만 우주데이터센터가 실제 상용화되기까지는 상당한 시간이 필요할 것으로 보인다. 우주방사선으로 인한 장비 손상 가능성을 비롯해 유지·보수의 어려움, 연산 장비 냉각, 우주쓰레기 증가 등 해결해야 할 기술적·환경적 과제가 적지 않기 때문이다. 을 통해 널리 알려
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2026년은 인공지능이 화면 밖으로 걸어 나온 해로 기억될 것이다. 1월 CES에서 젠슨 황은 로봇의 ‘챗GPT 모먼트’가 왔다고 선언했고, 현대차그룹은 보스턴다이내믹스의 아틀라스를 무대에 세웠다. 6월 정부는 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정하며 앞으로 3년을 골든타임으로 못 박았다. 올해 상반기 로봇·피지컬 AI 스타트업 투자액은 이미 지난해 연간 규모를 넘어섰다. 경쟁의 지형은 냉정하다. 중국의 피지컬 AI 기업은 5300여곳에 이르고, 이 가운데 정부가 공인한 로봇 기업만 150여곳이다. 이들이 내놓은 모델은 400여종, 연간 생산량은 10만대 수준으로 미국의 28배에 달한다. 반면 한국의 피지컬 AI 기업은 149개에 불과하다. 기업 수와 생산량으로 정면 승부하기 어렵다면 한국은 어디서 겨뤄야 하는가. 필자는 그 답을 기계 자체보다 기계가 배우는 곳에서 찾는다. 말을 잘하는 AI와 몸을 움직이는 AI 사이에는 무엇이 있어야 하는가. 답은 디지털트윈이다. 언어 모델은 틀리면 다시 쓰면 되지만 로봇의 실수는 부서진 장비와 다친 사람으로 남는다 인터넷야마토 . 피지컬 AI에는 현실에 나오기 전 수만 번 넘어져 볼 안전한 장소가 필요하다. 그곳이 현실을 그대로 옮긴 가상 세계, 디지털트윈이다. 정부가 3년 안에 만들겠다는 국가 파운데이션 모델이 ‘월드모델’ 기반인 것도 같은 이유다. 가상에서 학습한 로봇이 현실에서 일하고, 그 기록이 다시 가상으로 돌아와 모델을 고칠 때 비로소 쌍둥이가 된다. 아직 어떤 시뮬레이터도 현실을 완벽히 재현하지 못한다. 가상과 현실의 간극은 기술보다 검증의 문제로 남아 있다. 가상에서 먼저 겪는 일은 로봇에게만 필요하지 않다. 필자는 XR 재난체험과 학교 디지털트윈을 연구하며 같은 구조를 보았다. 아이들이 대피할 곳은 낯선 가상 건물이 아니라 매일 오가는 우리 학교 3층 복도다. 학교를 가상에 옮겨 XR로 미리 체험하고, 실제 대피훈련을 한 뒤 병목 구간과 소요시간을 데이터로 복기하면 안전교육은 이수 시간이 아니라 측정 가능한 훈련이 된다. 가상에서 연습하고 현실에서 실행한 뒤 다시 가상을 고치는 구조는 로봇 학습과 같다 릴게임검증 . 이미 여러 지자체가 도시를 3차원 데이터로 구축하고 디지털트윈 기반 소방·재난 훈련 콘텐츠를 만들고 있다. 같은 디지털트윈 안에서 소방 로봇과 .검 드론이 학습하고, 아이들이 대피를 연습할 수 있다. 피지컬 AI 시대의 디지털트윈은 기계와 사람이 함께 쓰는 공공 인프라여야 한다. 골든타임에 로봇 본체만큼 챙겨야 할 것이 세 가지 있다. 첫째, 공공이 구축한 도시·시설 디지털트윈을 피지컬 AI 학습과 실증에 활용할 수 있도록 하는 데이터 개방 기준이다. 둘째, 가상에서 검증한 성능을 현장 성능으로 인정하는 시험·인증 체계다. 이것이 없으면 실증 사업은 시연으로 끝난다. 셋째, 디지털트윈을 구축하고 그 안에서 로봇을 가르칠 사람이다. 3차원 공간과 실시간 엔진을 다루는 메타버스·XR 인력이 이 일에 가장 가까이 있다. 로봇은 가상에서 넘어지고, 아이들은 가상에서 대피를 연습한다. 피지컬 AI의 경쟁력은 얼마나 정확하고 믿을 만한 가상 세계를 가졌느냐에서 갈린다. 그 가상 세계를 짓는 일은 지금 우리 도시와 학교에서 시작할 수 있다. 정리= 가 된다. 아직 어
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봄에이아이 제공 “어디 좋은 재료 좀 없나?” 주식 투자자들 사이에서 흔히 오가는 말이다. 어느 기업이 대기업에 납품을 앞두고 있다거나 대규모 수주를 준비하고 있다는 소문은 여전히 투자자들의 관심을 끈다. 그러나 호재만 믿고 주식을 매입했다가 예상과 달리 주가가 하락하는 일도 적지 않다. 기업의 성장 가능성 못지않게 재무구조와 사업 위험을 꼼꼼히 살펴야 하는 이유다. 이처럼 주가 상승을 기대하는 종목 추천에서 벗어나 기업의 사업구조와 재무상태, 성장 가능성과 위험 요인을 종합적으로 분석하는 투자정보 서비스가 주목받고 있다. 특히 인공지능(AI) 기술을 활용해 방대한 사업보고서와 공시자료를 분석하는 플랫폼들이 등장하면서 개인투자자의 정보 접근 방식에도 변화가 나타나고 있다. 2일 금융투자업계에 따르면 국내 투자정보 시장에서는 종목 추천과 매매 시。 예측뿐 아니라 기업의 실질적인 가치를 분석하는 정보 서비스가 영역을 넓히고 있다. 금융감독원이 지난해 9월 유사투자자문업자 1942곳을 대상으로 전수조사를 실시할 만큼 국내 투자정보 관련 시장의 규모도 상당하다. 다만 유사투자자문업체 전체를 종목 추천 중심 업체로 분류할 수는 없다. 해외에서는 기업분석과 투자 리서치를 전문으로 제공하는 플랫폼들이 이미 대규모 사업으로 성장했다. 모바일 야마토릴게임 미국의 투자정보 플랫폼 ‘시킹알파(Seeking Alpha)’는 기업분석과 투자 의견, 재무정보 등을 제공하고 있다. 캐나다의 AI 금융정보 플랫폼 ‘피스컬닷에이아이(Fiscal.ai)’는 지난해 6월 1000만 달러 규모의 시리즈A 투자를 유치했다. 미국의 AI 기반 기업·시장정보 분석업체 ‘알파센스(AlphaSense)’는 지난 6월 3억5000만 달러를 추가로 조달하면서 기업가치 75억 달러를 인정받았다. 국내에서도 기업분석 정보를 제공하는 업체들이 사업을 확대하고 있다. 지난 3월 설립된 스타트업 ‘봄에이아이’는 AI를 활용한 기업분석 서비스 시장에 뛰어들었다. 이 회사가 개발한 ‘봄리포트’는 상장기업의 사업보고서를 분석해 기업의 사업구조와 재무상태, 성장 가능성 및 위험 요인을 5~6장 분량으로 정리해 제공하는 서비스다. 봄에이아이는 자체 개발한 ‘DCI(Deep Context Intelligence)’ 엔진을 활용한다. 업종별 특성을 반영해 기업의 재무제표와 사업 내용을 연결해 분석하고, 원문 공시자료와 수치를 대조하는 방식이다. 단순히 재무정보를 요약하는 데 그치지 않고 기업 실적이 발생한 배경과 향후 사업에 영향을 미칠 요인 등을 설명하는 데 초。을 맞췄다는 것이 회사 측 설명이다. 모바일 바다이야기 기프트전환 예컨대 매출 증가 기업을 분석할 때 단순한 실적 개선 여부뿐 아니라 주요 고객사 의존도, 수주잔고, 신규 설비투자, 재무 부담 등을 함께 살펴보는 식이다. 긍정적인 요인과 부정적인 요인을 동시에 제시해 투자자가 스스로 판단할 근거를 제공한다는 취지다. 봄에이아이에 따르면 서비스 초기 한 자릿수였던 재방문율은 최근 36% 수준으로 높아졌다. 현재 360개 종목인 분석 대상을 내년에는 국내 상장사 전체로 확대하고, 미국 증시 상장기업까지 서비스 범위를 넓힐 계획이다. 다만 이 같은 이용 실적과 사업 확대 계획은 회사 측이 제시한 수치다. 정태준 봄에이아이 대표는 “좋은 이야기는 어디에나 있지만, 나쁜 이야기는 사업보고서에만 있다”며 “봄리포트는 종목을 찍어주는 서비스가 아니라 투자자가 스스로 판단할 수 있는 근거를 제공하는 서비스”라고 말했다. 투자정보 플랫폼 ‘버틀러’도 상장기업의 재무제표와 수주잔고, 사업부문별 실적 등을 시각화해 투자자들이 기업의 실적 변화를 쉽게 파악하도록 돕고 있다. 금융데이터 분석업체 ‘딥서치’는 공시와 뉴스, 증권사 보고서 등을 활용한 기업분석 서비스를 제공한다. ‘데이터히어로’ 역시 미국과 국내 상장기업의 재무정보를 분석하고, AI 기반 기업 실적발표 분석 콘텐츠 등을 공급하고 있다. 업계에서는 이런 서비스들이 기존의 종목 추천 중심 투자정보를 보완하면서 개인투자자의 기업분석 수단으로 활용될 수 있을지 주목하고 있다. 추천에서 벗어나
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