Play with Data 2 > Chapter 6. 옷을 추천해주는 프로그램을 만들자!

[심화하기] 옷 추천 프로그램 만들기 (2)

 옷 추천 프로그램 만들기 (2)

1. 옷 추천 프로그램 만들기(계속)

지난 시간에 이어서 프로그램을 계속 만들어보겠습니다.


[STEP 3] 여행지와 월별 기온에 따라 옷 추천해주기


 

1) 엔트리봇 오브젝트를 클릭한 다음, 첫 번째 준비 코드를 화면과 같이 준비합니다. 


2) 월 평균 기온 테이블에 접근하여 작년 평균 기온과 더해주는 블록을 아래와 같이 조립해 봅시다. 왜 이렇게 조립해야 하는지 다음 과정에서 알아봅시다.


  

3) 테이블을 살펴봅시다. ‘월평균 기온’ 테이블에서 가로줄에는 월별, 세로줄에는 지역별 데이터가 있습니다. 테이블의 첫 번째 열에는 지역 값이 아니라 연도 및 월에 대한 표시가 있습니다. ‘지역’에 대한 값은 2열부터 나옵니다. 따라서 행과 마찬가지로 ‘지역값’에 1을 더한 값을 행으로 생각해야, 테이블의 올바른 값을 불러올 수 있습니다.

 


4) 계절별 엔트리봇 오브젝트에는 각각 계절 이름(봄&가을, 여름, 겨울)이 적혀있습니다. 장면1에서 선택이 어려운 경우, 장면 아래의 오프젝트를 클릭해서 이미 지나 이름을 바꿀 수 있습니다. 먼저, ‘겨울’ 엔트리봇을 클릭해봅시다. 


 

5) 미리 준비된 블록을 아래 이미지와 같이 블록을 만들어주세요. 그런데, 보라색 블록의 ‘이동 방향’이란 무엇일까요?  

 


6) 아래 이미지에 노란색 화살표가 보이시나요? 이 화살표가 가리키는 방향이 ‘이동방향’입니다. 이동방향을 화면과 같이, 왼쪽(큰 엔트리봇이 서있는 방향)으로 설정해줍니다. 


7) 엔트리봇 오브젝트로 돌아가 2번 과정에서 만들어 놓은 블록을 아래와 같이 4초 동안 말하도록 조립해주세요.

 


8) 엔트리봇 오브젝트 내에서 왼쪽과 같은 블록을 준비해줍니다. 


9) 앞서 만들었던 여름 옷차림의 기준을 참고하여 코드를 완성해줍니다. 즉, 입력한 지역과 월의 데이터가 여름 옷차림의 기준 온도(25℃)보다 높을 경우, ‘여름’ 엔트리봇 오브젝트에 신호를 보내는 것입니다. ‘만일 ~이면, 아니면’ 블록을 활용해 아래와 같이 조립해줍니다.


10) ‘~아니면’ 위치에는 다시 ‘만일~이면 아니면’ 블록을 추가하고 아래 이미지와 같이 겨울과 봄&가을 신호를 보내는 블록을 조립해줍니다. 기준 온도(5℃)보다 낮은 경우에 겨울 엔트리봇으로 신호를 보내고, 아닌 경우엔 봄&가을 엔트리봇으로 신호를 보내도록 조립합니다. 

  


11) 여름 엔트리봇 오브젝트와 봄&가을 엔트리봇 오브젝트 내에도 5~6번 과정과 같은 방식으로 아래와 같이 코드를 만들고 이동방향을 조정해주세요.

<여름 엔트리봇 오브젝트>



 

<봄&가을 엔트리봇 오브젝트>



 

[STEP 4] 프로그램 실행시켜보기

 

 

1) 재생 버튼 클릭하고, 여행할 지역의 숫자 입력해봅시다. (ex. 경기도에 해당하는 2를 입력해봅시다.) 

 


2) 몇 월에 갈지 숫자 입력합니다. (1월에 해당하는 1을 입력해봅시다.)


 

3) 엔트리봇이 ‘경기도의 1월’ 평균 기온에 대한 정보를 대답해줍니다. 

 


4) 그리고 겨울 엔트리봇이 등장하여 ‘경기도의 1월’ 평균 기온에 맞게 옷차림을 추천해줍니다.

 

 

5) 월평균 기온 테이블에 가서, 엔트리봇이 준 정보가 맞는지 확인해봅시다. 경기도의 1월 평균 기온이 -5도가 맞네요! 성공했습니다!


 

6) 다른 지역이나 월별로 대답을 바꾸어가며, 프로그램이 잘 작동하는지 확인해봅시다.


 


2. 블록의 작동 순서도 채우기

지금까지 프로그래밍을 해보았는데요, 하나의 코드가 어떻게 작동하는지에 대해 생각해보겠습니다. 워크시트에 나와 있는 코드는, 기온에 따라 계절 신호를 보내주는 코드입니다. 이 코드가 각각 어떻게 작동하는지 순서도의 빈 칸을 채워봅시다.

 

내가 만든 프로그램을 친구들에게 발표해봅시다! 



 ★ 동료 평가

친구들이 만든 프로그램의 특징을 적어봅시다.


 

앞의 활동에서는 지역별 기온 데이터를 바탕으로 옷을 추천해주는 프로그램을 만들어보았습니다. 그런데 외출 하기 위해 옷을 고를 때, 기온 데이터 하나만 활용할 수 있을까요? 아마 여러분의 경험에 비추어 볼 때, 강수량 데이터와 같은 다양한 데이터를 참고할 것입니다. 물론, 그날의 기분에 따라 옷을 고를 수도 있겠지만요^^ 이번에는 기온 데이터가 아니라, 강수량 데이터까지 참고해서 옷을 추천해주는 프로그램을 만들어봅시다.


 

[데이터 수집]

엔트리에 접속해서 ‘작품 만들기’를 클릭해주세요. 그리 고 ’데이터분석’ 칸을 누르고 위에 ‘테이블 불러오기’를 선택해주세요. 이후 등장하는 화면 왼쪽 상단에 ‘테이블 추가하기’ 버튼을 눌러주세요. 검색창에 ‘강수량’을 검색 하면, 왼쪽 그림과 같이 ‘월전체 강수량’ 데이터를 볼 수 있습니다. 이 테이블을 추가해주세요.


[데이터 분석]

테이블을 추가하고 나면, 최근 2년간의 지역별 강수량 데이터가 정리되어 있습니다. 차트 탭으로 가서, 다양한 지역별 그래프를 그려 살펴봅시다. 예를 들어, 막대그래프를 선택한다면, 가로축에는 ‘월’, 세로축에는 원하는 지역의 이름이 들어가겠네요.


 

[기준 정하기]

블록코딩으로 프로그램을 만들기 전에, 여러분이 앞선 활동의 워크시트에서 했던 것과 비슷하게 기준을 만들어주세요. 예를 들면, ‘몇 mm이상 비가 올 경우에 우비를 입는다.’와 같은 것이죠.

 

 

[프로그래밍하기]

기준을 세웠으면, 앞의 활동에서 만들었던 블록 코딩을 참고해서 직접 프로그래밍을 해보세요. 이번 프로그래밍은 다소 복잡한 만큼, 스스로 고민하면서 코딩해보시길 바랍니다!



 ★ 스스로 평가해볼까요?

 이번 주제에서 배운 내용을 생각하며, 스스로 평가해봅시다.

 엔트리에서 기온 데이터를 불러올 수 있다.

 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆

 엔트리에서 기온 데이터를 탐색하고 분석할 수 있다.

 ☆ ☆ ☆ ☆ ☆

 데이터를 사용하여 옷 추천 프로그램을 만들 수 있다.

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