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2012년 출현한 AlexNet 이후로 2016년 ILSVRC에서 최고로 높은 인식률을 보여준 ResNet 모델이 Transfer Learning 분야에서 많이 활용되고 있다. ResNet은 채용된 레이어 수에 따라 ResNet50, ResNet101, ResNet152의 3종류가 있는데 비록 학습된 결과라고 해도 그 크기가 상당히 큰 편이며 중간에 해당하는

캡스톤 디자인의 대상은 그 범위 폭이 대단히 넓다. RC카처럼 움직이는 작품만 캡스톤 디자인의 대상은 아닐 것이다. 그러한 취지에서 2019년의 캡스톤의 타겟을 집에서 사용할 수 있는 가성비가 대단히 높은 조립식 PC를 Jetson Nano 보드를 사용해 구상해 보았다. 다음의 사진의 Jetson Nano 보드의 박스는 2018년 캡스톤 제작 때 만들었던 Balancing

Jetson Nano 보드에서 머신 러닝을 해보기 위해서 Jetson Zoo를 살펴보기로 하자. Jetson Zoo에서 머신러닝 리스트를 살펴보면 가장 익숙한 TensorFlow가 첫번째로 리스팅 되어 있음을 알 수 있으므로 여기서부터 시작해 보기로 하자. TensorFlow 내용을 살펴보면 앞부분에 참고 문헌 리스트에 이어서 prerequiste(전제) 설정,

Jetson Nano 보드의 연산 속도의 우수함에 감탄이 나오는 것이 사실이다. 특히 Youtube 동영상 처리 속도가 작은 보드 치고는 상당히 만족스러울 것이다. 그런데 무음이라 스피커를 설치하려 아무라 찾아봐도 Audio 출력 잭(Jack)이 보이지 않는다. USB 사운드 카드가 바로 이 오디오 문제 해결 방안이다. 지금까지 오랜 기간 동안 PC를 사용했지만

아두이노 프로젝트에서 대단히 중요하게 사용되고 있는 I2C 인터페이스 기법에 대해서 알아보자. I2C는 그 발음이 I-two-C 또는 I-squared-C 로 부르며, 1980년대부터 사용되어온 보편적인 직렬형 인터페이스 기법으로 알려져 있다. 인터페이스 속도가 그다지 고속은 아니지만 특히 아두이노와 같이 인터페이스 속도가 문제가 되지 않는 마이크로 콘트롤러들

라즈베리 파이 보드에서 설치하여 사용하던 Picamera를 Jetson Nano 보드에도 설치해 보자. 라즈베리 파이 보드에서의 설치법과는 완전히 다름에 유의하자. Jetson 계열 보드는 MIPI-CSI(Mobile Industry Processor Interface-Camera Serial Interface) 표준을 지원하고 있다. Picamera 설치

Adafruit 사의 DHT11 센서를 사용하여 측정한 온습도 데이터를 ThingSpeak 사물인터넷 서버에 저장하여 그래프를 작성하는 것은 너무나 유명하여 아두이노에 입문하였다면 누구든지 해봐야 할 프로젝트이다. ThingSpeak 사용 방법에 관해서는 아래의 사이트를 참조하자. 초보자를 위한 라즈베리 파이3 DHT11 온습도 ThingSpeak 그래픽 처리

Jetson Nano 보드를 처음 다루는 과정에서 도대체 지금 현재 설치한 버전 내용이 무엇인지 의문스럽다. jetsonUtilities 인터넷 검색을 해보면 Git Hub url 주소를 찾을 수 있을 것이다. 터미널에서 이 url 주소를 사용하여 git clone 명령을 실행하고 ls 명령을 사용하면 jetsonUtilities 폴더가 생성되어 있음을 알

Jetson Nano는 GPU가 장착된 보드로서 Ubuntu 18.04를 설치하고 인터넷을 사용해 보니 그 속도가 맘에 들 정도로 빨랐다. 아울러 한글 팩을 설치가 가능하여 어느 정도 조립식 PC로 사용도 가능해 보인다. 하지만 인공지능 또는 머신러닝에 대해서는 과대 포장되어 선전이 이루어지지 않았는가 하는 생각이 든다. 어디를 찾아 봐도 전용 파이선 편집기

Jetson Nano 일단 GPIO 라이브러리는 OS 설치 시 이미 함께 깔려 있다는 점과 함께 GPIO 핀에서 인색할 수준의 전류 제공으로 인해 밝기가 대단히 흐려 ON 상태 확인이 어렵다는 정보와 함께 트랜지스터를 사용해야 한다는 내용이 있었다. 과연 이러한 문제가 사실이라면 적절한 트랜지스터를 구하려면 시간적으로 며칠이 걸릴지 모르므로 지난번 아두이노에서

라즈베리 파이 보드를 거쳐 Jetson Nano 보드에 Ubuntu 18.04를 설치해보자. 이미 라즈베리 파이 보드에서 Ubuntu Mate를 설치해 보았다면 그다지 어렵지 않게 설치 할 수 가 있다. 윈도우즈 10 PC에서 16GB 이상의 새 SD 카드를 준비하여 Format을 실시하도록 하자. 다음 url 주소로 넘어가서 마저 읽어 보세요. ![마나마인로고.png]

아두이노에 릴레이를 사용할 경우에도 최종 출력단에서는 아두이노 전원 전압과는 별개의 독립적인 전압을 사용할 수 있었다. 물론 아두이노 입력 전압은 Vin 에서나 또는 DC 잭에서 ∼15V 까지 가능하지만 입력 후 레귤레이터를 통과하면서 다음 그림에서처럼 아두이노 보드 내에서는 최대 가용 전압이 5V이며 필요 시 3.3V를 사용할 수 있다. 따라서 모든 아두이노

아두이노에서 라이다 센서를 사용하여 거리를 측정하여 LCD 에 디스플레이 할 수 있는 장치를 제작해 보자. 디바이스 마트에 라이다 센서를 종류별로 판매하고 있다. 거리계 제작에 사용한 라이다 센서는 LIDAR-Lite[SEN-14032]로서 소매가격이 163,000원으로 아두이노 마니아에겐 좀 비싼 부품일 듯하다. 그래서 동호회원께서 제작한 것을 임대해서 사용

향후 2025년까지 엄청난 속도로 전기 자동차가 보급되는 상황에 대비하여 자원의 원활한 순환을 대비할 수 있도록 최근 진주와 나주에서 자동차 현대 아이오닉 전기자동차를 대상으로 위험한 고압 리튬 폐배터리 팩 해체 시연회를 가졌다. 우리나라에서 자동차 산업이 차지하게 될 비중이 반도체 산업 보다 더 커질 수도 있겠지만 아이러니하게도 전기자동차의 해체산업이 받쳐주지

2019년 10월 11일 전남 나주시 전남지역 지부에서 폐차업에 종사하시는 분들을 대상으로 뉴해성산업에서 전기차 아이오닉 고압 리튬 폐배터리 팩 해체 시연회가 열렸다. 정인승 회장님 축사를 필두로 하여 용인송담대학교 이응재 교수(@codingart)의 고압 폐 배터리 팩 해체 안전 지침에 관한 강의와 함께 겸임교수인 김민정 교수의 노련한 해체 시연 작업이 있었다.

아두이노와 배선한 LED 회로를 일정 주기로 ON OFF 하는 BLINK 예제는 웬만한 초보자라면 초기에 배선과 함께 코드를 다루어 보았을 것이다. 여기서 더 나아가 아두이노의 특정한 디지털 핀에 신호를 줄 경우 연결된 릴레이(Relay)를 사용하여 아두이노 회로와는 배선 상 독립된 회로에 설치된 LED를 아두이노의 5V가 아닌 9V 직류 전지를 전원으로 사용하여

이미 보급된 전기차가 아직은 폐차할 시기에 이르르지는 않았으나 사고로 인한 폐차 상황이 발생하고 있다. 전기차 개발사에는 전문가들이 전기차 고장 문제를 해결하고 있지만 자동차 산업 사슬의 가장 끝에 위치한 폐차산업 영역에서는 이제야 환경부 지원으로 전기차용 고압 배터리 탈거 회수를 위한 안전 지침을 마련하여 교육이 시작되는 시점이다. 전국을 4대 권역으로 나누어

Ubuntu mate 18.04 버전에서 OpenCV4를 설치하도록 하자. Ubuntu 18.04, 버전을 사용하는 Jetson Nano 보드에서 OpenCV 설치를 위한 워밍 업으로 생각하자. 구체적인 설치 작업에 앞서 라즈베리 파이의 발열 문제를 완전히 해소해 줄 수 있도록 사진과 같이 라즈베리 보드의 전원이 아닌 데스크 탑의 전원을 사용하는 USB 선풍기를

Ubuntu mate 18.04 버전에서 OpenCV4를 설치하도록 하자. Ubuntu 18.04, 버전을 사용하는 Jetson Nano 보드에서 OpenCV 설치를 위한 워밍 업으로 생각하자. 구체적인 설치 작업에 앞서 라즈베리 파이의 발열 문제를 완전히 해소해 줄 수 있도록 사진과 같이 라즈베리 보드의 전원이 아닌 데스크 탑의 전원을 사용하는 USB 선풍기를