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영어

Currently, cloud-based platforms widely used in elementary AI programming education often transmit and process student data on external servers. This process raises privacy concerns as sensitive information such as students' webcam footage, voice recordings, and personal photos may be exposed to external entities. This paper validates the technical feasibility of WebSocket servers that teachers can easily operate themselves to address these issues. We tested WebSocket servers implemented in Python and Rust in a low-specification cloud environment with a 2-core processor and 4GB of memory. The experiments consisted of six scenarios with concurrent users ranging from 10 to 300, transmitting 100-byte text data and 23-kilobyte image data at various frequencies. The experimental results showed that in a typical elementary school classroom environment of 30 students, both servers achieved response times below 100 milliseconds in most scenarios, demonstrating sufficient performance for real-time educational activities. Message integrity and order preservation were perfectly maintained across all scenarios. These findings indicate that teachers can reliably support class-level real-time collaborative learning using affordable cloud servers or personal laptops.

한국어

현재 초등 인공지능 프로그래밍 교육에서 널리 사용되는 클라우드 기반 플랫폼들은 학생 데이터를 외부 서버로 전송하여 처리하는 경우가 많다. 이 과정에서 학생들의 웹캠 영상, 음성 녹음, 개인 사진 등 민감한 정보가 외부로 유출될 수 있는 개인정보 보호 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 교사가 직접 간단히 운영할 수 있는 웹소켓 서버의 기술적 타당성을 검증하였다. 2코어 프로세서와 4GB 메모리를 갖춘 저사양 클라우 드 환경에서 파이썬과 러스트로 구현한 웹소켓 서버를 테스트했다. 실험은 동시 접속자 수를 10명에서 300명까지 변경하며, 100바이트의 텍스트 데이터와 23킬로바이트의 이미지 데이터를 다양한 빈도로 전송하는 6가지 시나리 오로 구성되었다. 실험 결과, 일반적인 초등학교 학급 규모인 30명 환경에서 두 서버 모두 대부분의 시나리오에서 100밀리초 이하의 응답 시간을 달성하여 실시간 교육 활동에 충분한 성능을 보였다. 모든 시나리오에서 메시지 무결성과 순서 보장이 완벽하게 이루어졌다. 이러한 결과는 교사가 저렴한 클라우드 서버나 개인 노트북으로도 학 급 단위 실시간 협업 학습을 안정적으로 지원할 수 있음을 의미한다.