2016.1.09 01 WEEKLY CHOICE http://techholic.co.kr 1/15
전기車 바퀴 빼서 외발 스쿠터로? 옷도 다운로드 시대 열릴까 1 4 이게 바로 자율주행車를 위한 슈퍼컴퓨터 스타워즈 BB-8 장난감, 이번엔 포스의 힘으로? 공짜로 로고 만들고 싶다면 11 비행은 기본 벽 기어오르는 로봇 12 아기 체온도 모니터링해주는 웹캠 14 2/15 6 10
전기車 바퀴 빼서 외발 스쿠터로? 미국 자동차 기업인 포드가 전기 자동차 바퀴를 빼서 결합해서 전동 사이클로 사용할 수 있는 특허를 출원했다. 주차 장소까지는 자동차로 가고 이곳부터 최종 목적지까지는 전동 외발 스쿠터를 이용해 이동할 수 있게 한다는 것이다. 전기 자동차는 모터를 차체 축이 아닌 바퀴에 담은 인휠 모터 방식을 많이 채택하고 있다. 포드가 취득한 특허(Self-propelled unicycle engagable with vehicle)는 자동차 바퀴를 빼서 합체, 이용할 수 있는 외발 스쿠터다. 모터와 바퀴가 있다면 나머지에는 배터리를 넣고 시트만 있으면 이동수단으로 활용할 수 있다는 아이디어를 담은 것이다. 이 특허는 주차 장소에서 최종 목적지까지 걷는 것보다 개인 이동 수단을 이용해 갈 수 있도록 하기 위한 것. 물론 접이식 자전거 같은 걸 트렁크에 싣고 가는 것도 방법이지만 포드는 실내 공간을 덜 차지해 소형 자동차에도 적용할 수 있는 외발 이동수단 아이디어를 낸 것이다. 또 외부 기기를 트렁크에 실어두면 고정시키기 쉽지 않고 공기 3/15
저항이 증가하거나 연비가 올라가는 문제가 발생할 수 있다는 점도 감안한 것이다. 이에 비해 외발 이동수단은 차내에서 수납공간은 어느 정도 차지하겠지만 접이식 발판과 신축성이 있는 핸들 등을 적용해 공간 활용도를 최대한 높인다는 것. 또 설정이나 충전 수준 등을 확인하거나 조작하기 위해 디스플레이 패널 대신 스마트폰이나 태블릿을 결합해 이용하는 방법도 제안하고 있다. 이 이동수단은 또 자이로센서를 이용해 자동으로 균형을 유지, 주행을 멈추거나 저속으로 움직여서 오토바이처럼 쓰러질 일이 없다는 것도 장점이라고 한다. 물론 포드의 아이디어는 어디까지나 특허로 인정을 받았을 뿐 실제 자동차에 적용될지 여부는 알 수 없다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다. 옷도 다운로드 시대 열릴까 4/15
샤넬이 3D프린터로 출력한 소재로 옷을 제작하는 등 3D프린터를 이용해 옷을 만들려는 시도가 이어지고 있다. 하지만 3D프린터 기술이 진화하면서 옷을 사러 가는 게 아니라 집에서 옷을 다운로드해서 출력하는 시대가 현실로 다가오고 있다. 디자이너인 대니트 벨렉(Danit Peleg)은 몇 주 동안 여행을 떠나려면 가방 1개만으로 여러 장소를 가는데 중요한 행사에 참여하기 위해 특별한 옷이 필요하다고 말했다. 그녀는 PC를 이용해 스커트를 디자인하고 3D프린터로 데이터를 불러들여 출력을 했다. 다음날 아침 출력한 조각을 이용해서 호텔방에서 치마 한 벌을 완성했다는 것. [미디어 보러가기] 그녀가 실제 3D프린터로 제작한 스커트는 3D프린터로 만들었다고 생각이 들지 않을 만큼 자연스럽게 마무리됐다. 그녀는 이미 패션 디자인을 전공하던 학생 시절 3D프린터로 옷을 만들었다. 하지만 당시에는 3D프린터에 대한 기본 지식만 있었다고. 그 탓에 9개월 동안 옷 5벌을 만드는 것도 어려운 일이었다고 한다. 또 당시 옷 소재는 단단한 플라스틱을 이용한 탓에 깨지기 쉽다는 단점이 있었다. 옷을 입은 상태에서는 의자에 앉는 것도 불가능했고 플라스틱으로 이뤄진 돌출부가 피부에 닿으면 피부가 상하는 문제도 있었다. 옷을 제작할 때 3D프린터를 이용하면 디자이너가 옷의 형태를 그대로 출력할 수 있다는 장점이 있지만 3D프린터 자체가 고가인 데다 덩치가 크고 비용도 필요하다는 것 역시 단점이었다. 이런 이유로 그녀는 업무용보다 훨씬 저렴하고 사용하기 쉬운 가정용 3D프린터를 이용해 집에서 출력할 수 있는 옷을 고안하게 된다. 의류 소재에 적당한 3D프린터용 필라멘트를 5/15
찾다가 PLA 소재는 딱딱하고 피부를 상하게 할 수 있지만 필라플렉스(Filaflex)라는 새로운 소재로 시도해보니 출력한 부품이 튼튼하면서도 유연해 옷 소재에 맞다는 걸 알게 됐다. 그녀는 필라플렉스를 이용해 재킷을 제작했는데 이 재킷 데이터는 누구나 내려 받을 수 있고 가정용 3D프린터를 이용해 만들 수 있다. 다만 가정용 3D프린터로 출력할 수 있는 부품은 매우 작은 탓에 많은 부분을 퍼즐처럼 결합해야 한다. 그녀는 다시 일반 의류처럼 모양이 있는 옷을 만드는 걸 목표로 했다. 의류용 모양을 오픈소스로 찾아 3D프린터로 출력, 일반 천처럼 사용할 수 있는 직물을 만드는 데 성공했다. 또 부품 색상과 조합 방법에 따라 레이스 같은 두께와 줄무늬 천으로 만드는 데에도 성공했다. 그녀는 3D프린터로 옷을 5벌 제작하는 데 가정용 3D프린터 6대를 이용해 24시간 작동시켜 1,500시간, 그러니까 62일이 걸렸다고 한다. 그녀는 3D프린터 기술이 더 발전하게 되면 더 빠르게 옷을 출력할 수 있게 될 것이며 집에서도 2 3시간이면 자신의 체형에 맞는 티셔츠를 만들 수 있게 될 것으로 내다봤다. 또 3D프린터 소재도 진화하고 면이나 실크 같은 모양이나 촉감을 지닌 천도 만들 수 있을 것이라고 밝혔다. 음악을 음악 매장이 아닌 다운로드로 구입하는 시대로 바뀐 것처럼 옷도 유행하는 디자인을 집에서 다운로드하는 시대가 올 것이라는 얘기다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다. 이게 바로 자율주행車를 위한 슈퍼컴퓨터 6/15
엔비디아가 1월 6 9일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전 전시회인 CES2016 기간 중 자율주행 차량 시장을 겨냥한 슈퍼컴퓨터인 드라이브PX2(Drive PX2)를 발표했다. 드라이브PX2는 자율주행 차량 기술 구현을 위한 핵심 역량 격인 인공지능 기술 활용을 위한 플랫폼이다. 엔비디아 CEO 젠슨황은 드라이브PX2를 소개하며 세계 첫 자율주행 차량을 위한 인공지능 슈퍼컴퓨터 라고 소개했다. 엔비디아가 주목하는 자율주행 차량 기술 개발 비전은 2가지다. 한 가지는 운전자가 운전하지 않은 채 목적지까지 이동할 수 있는 기술, 다른 하나는 운전자 없이 이동할 수 있는 자동차다. 이런 기술은 운송업이나 우버 같은 서비스에 도움이 될 수 있다. 그는 자율주행 차량으로 인한 혜택으로 안전 운행과 새로운 모빌리티 서비스, 도심 재설계를 들면서도 그럼에도 불구하고 자율주행 차량이 현실화되려면 복잡한 환경과 예측하기 어려운 사태가 수시로 발생한다는 점, 자연재해 같은 위험 요인 등이 걸림돌이라고 설명했다. 이를 해결할 수 있는 열쇠는 바로 딥러닝이다. 신경망과 빅데이터 그리고 GPU가 결합한 인공지능을 곁들인 자율주행이 해결책이 될 수 있다. 그러니까 인간의 두뇌 같은 신경망이 시각 정보를 처리하는 기계학습을 하는 것이다. 자동차 시장 뿐 아니라 다방면에서 주요 IT 기업이 인공지능 경쟁을 벌이는 이유도 여기에 있다. IBM은 자연어 처리 기술을 이용한 왓슨을, 구글은 자치 머신러닝 플랫폼인 텐서플로우, 마이크로소프트는 CNTK, 바이두는 딥스피치2, 페이스북도 자체 인공지능 플랫폼인 빅서를 선보인 바 있다. 자동차 기업인 도요타 역시 인공지능 기술 연구에 10억 달러를 투자하겠다고 밝힌 상태다. 7/15
젠슨황은 이들 머신러닝 플랫폼이 엔비디아의 드라이브PX2 같은 GPU 플랫폼을 바탕으로 성능을 끌어올릴 수 있다고 강조했다. 드라이브PX2의 GPU를 이용하면 이런 속도가 30 40배까지 빨라지게 된다. 실제로 앞서 소개한 마이크로소프트의 경우 신경망을 통해 1년 만에 음성 인식과 아이큐 테스트에서 인간의 능력을 뛰어 넘었다. 딥러닝 훈련 속도 고속화는 인공지능 개발에 결정적 역할을 하는 것이다. 드라이브PX2는 카메라 12대를 비롯해서 라이더와 초음파 센서 등 자율주행 차량이 필요로 하는 온갖 센서 정보를 분석한다. 360도 전방위에 걸쳐 대량 그래픽 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 것. 내부에는 테그라 CPU 2개, 파스칼 아키텍처를 기반으로 한 GPU 2개를 갖췄다. CPU 코어 수는 12개이며 수냉식 냉각 장치를 옵션으로 이용할 수 있다. 또 기존 타이탄X가 채택한 28nm 공정을 더 미세화한 16nm FinFET 제조공정을 채택했다. 드라이브PX2는 이를 통해 초당 24조 회 딥러닝 네트워크 처리를 할 수 있어 이전보다 10배 이상 성능이 높아졌다. 드라이브PX2의 처리 성능은 8TFLOPS. 참고로 인텔 i7은 280GFLOPS다. 젠슨황은 이 수치를 설명하며 맥북프로 150대가 동시에 처리하는 것과 8/15
비슷한 성능 이라고 밝히기도 했다. GPU도 부동소수점 연산에서 초당 8조 회 처리가 가능하다. 이 역시 이전 모델보다 4배 이상 높아진 것이다. 데모를 통해 공개한 자율주행 차량의 신경망 딥러닝을 통해 학습시킨 물체는 1억 2,000만 개. GPU 컴퓨팅을 이용하지 않는다면 몇 년은 족히 걸리는 작업이라고 한다. 자동차 감지 뿐 아니라 보행자나 표지판, 도로 같은 것도 식별할 수 있는 건 물론이다. 실제로 아우디의 경우 4시간도 걸리지 않아 독일 내 도로 표지판을 학습, 96%에 달하는 높은 정확도로 식별이 가능헀다고 한다. 드라이브PX2가 자율주행차량을 위한 슈퍼컴퓨터라면 원활한 개발을 위한 지원 툴도 함께 제공한다. 드라이브웍스(DriveWorks)가 그것. 개발자를 위한 온갖 라이브러리와 모듈 등을 제공한다. 주위 환경이나 물체 감지, 데이터 수집과 동기화, 기록 처리 등 복잡한 파이프라인 알고리즘 과정을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 디지츠(DIGITS)라고 불리는 개발자 도구도 제공한다. 딥러닝 트레이닝 플랫폼 역할을 하는 것으로 엔비디아의 GPU 시스템을 바탕으로 한 신경망 개발이나 트레이닝, 시각화를 위해 활용할 수 있다. 엔비디아는 또 드라이브넷(Drivenet)이라고 불리는 DNN, 자율주행 차량용 심층 신경망 플랫폼도 함께 공개했다. 개발자를 대상으로 무료 제공하는 것으로 젠슨황은 내부 테스트 결과를 인용, 사물 인식률이 지난 2015년 7월 39%에서 12월 88%까지 높아졌다고 설명했다. 드라이브넷은 9개까지 사물별 레이어 인식이 가능하다. 또 이를 통해 GPU 연산 처리 결과는 클라우드를 기반으로 한 드라이브넷에 올리고 다시 자동차의 드라이브PX2에 입력하는 한편 드라이브PX2를 이용한 학습 결과는 연산 처리해 드라이브넷에 축적해 이용하는 과정을 통해 진화를 계속 하도록 한다. 9/15
자동차가 자율주행을 하려면 소프트웨어와 딥러닝, 슈퍼컴퓨터 3가지 요소가 필요하다. 엔비디아는 이번 발표로 이를 위한 슈퍼컴퓨터인 드라이브PX2와 DNN, 딥러닝 알고리즘인 드라이브넷, 소프트웨어 지원군은 디지츠 뿐 아니라 원활한 개발을 위한 라이브러리인 드라이브웍스까지 자율주행 개발을 위한 생태계 구축에 나섰다고 할 수 있다. 젠슨황은 GPU 기술을 바탕으로 딥러닝과 슈퍼컴퓨팅 발전을 통해 미래 자율주행 차량의 청사진을 그리겠다 고 강조했다. 엔비디아의 행보는 같은 날 발표한 가상현실 인증 프로그램에서도 엿볼 수 있다. 보유한 PC나 노트북이 얼마나 가상현실 성능을 발휘할 수 있는지 여부를 한눈에 알 수 있게 해주는 인증 프로그램인 지포스 GTX VR 레디(GeForce GTX VR Ready)를 공개한 것. 눈길을 끄는 건 가상현실 관련 생태계 구축에도 적극적으로 나설 예정이라는 것이다. 엔비디아는 지포스 그래픽카드를 기반으로 드라이버와 개발자 키트인 게임웍스 VR, 디자인웍스 VR 등 하드웨어와 소프트웨어 엔진 등을 묶은 가상현실 플랫폼을 구축하고 있다. 드라이브PX2는 올해 4분기 공개될 예정이지만 초기 개발 파트너는 2분기부터 사용 가능하다. 한편 드라이브PX2를 도입한 자율주행 차량의 도로 주행 테스트는 2017년 볼보가 실시할 예정이다. [미디어 보러가기] 스타워즈 BB-8 장난감, 이번엔 포스의 힘으로? 지난해 9월 출시된 BB-8 장난감은 영화 스타워즈에 등장하면서 인기를 끈 드로이드 10/15
로봇으로 스마트폰을 이용해 조작할 수 있었다. 하지만 이번에는 포스 밴드가 등장했다. 이 제품을 팔목에 장착하면 영화처럼 포스의 힘을 빌려 BB-8을 실행시킬 수 있다고 한다. 영상을 보면 밴드를 손목에 낀 상태에서 손을 움직여 마치 포스로 조종하는 것 같은 기분을 느낄 수 있다는 걸 알 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다. [미디어 보러가기] 공짜로 로고 만들고 싶다면 로가스터(logaster)는 웹사이트에서 간단한 설정을 단계별로 선택하기만 하면 로고를 자동 생성할 수 있게 해주는 서비스다. 로고 타입과 컨셉트, 편집, 저장 4단계 설정만 거치면 된다. 로고를 만들려면 원하는 명칭을 입력한 다음 해당 로고를 만들려는 서비스나 회사명, 제품명이 어떤 종류인지 카테고리를 고르면 된다. 버튼만 누르면 수많은 로고가 만들어진다. 11/15
이 가운데 원하는 걸 고른 다음 편집을 거쳐 로고 모양 자체는 물론 색상, 폰트까지 모두 원하는 대로 편집할 수 있다. 원하는 로고 형태가 만들어졌다면 저장을 누르면 간단하게 무료로 로고를 만들 수 있다. 물론 로고 자체는 무료로 만들 수 있지만 파일을 저장해 내려 받으려고 하면 간단한 회원 가입이 필요하며 작은 크기는 무료, 1024픽셀 이상은 해상도에 따라 유료다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다. 비행은 기본 벽 기어오르는 로봇 12/15
디즈니리서치(Disney Research)가 스위스취리히연방공과대학(ETH Zurich)과 공동으로 지상 주행은 물론 비행, 점프는 물론 벽까지 기어오를 수 있는 전천후 로봇을 개발했다. 프로펠러를 이용해 회전하고 장애물을 뛰어 넘고 벽에 부딪치면 수직 방향으로 벽을 타면서 움직일 수도 있다. 수직(vertical) 주행이 가능하다는 점에서 버티고(VertiGo)라고 명명한 이 로봇은 사실 바퀴를 구동시켜주는 동력은 없다. 모든 동력은 프로펠러를 이용한 것이다. 이를 통해 지상에서 차를 움직이고 벽에 부딪치면 차체를 벽에 타게 하는 것이다. 이 로봇은 본체 바닥판에 탄소섬유를 적용해 무게를 최소화하는 한편 바퀴 서스펜션과 휠 같은 복잡한 3차원 구조는 3D프린터로 출력한 부품을 이용했다. 서보 모터를 내장해 바깥쪽이나 안쪽 바퀴 모두 독립적으로 움직이는 건 물론이다. 이론상으로는 벽은 물론 천장까지 주행할 수 있다고 한다. 물론 이런 로봇을 어디에 써야할지는 아직 알 수 없지만 벽이나 천장 혹은 사람의 손이 미치지 않는 장소에서 수리 작업을 할 때 유용할 수도 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 13/15
수 있다. [미디어 보러가기] 아기 체온도 모니터링해주는 웹캠 참캠(CharmCam)은 멀리 떨어진 위치에서도 아기의 체온까지 잴 수 있는 모니터링 제품이다. 홍콩을 거점으로 활동 중인 참캠스튜디오(CharmCam Studio)가 개발한 것으로 언뜻 보면 단순한 모니터링 제품처럼 보이지만 모니터링 외에도 아기 상태를 감지할 수 있는 것. 이 제품은 공항이나 국경 같은 곳에서 사용 중인 체온 감지 시스템을 탑재하고 있다. 덕분에 거리가 있어도 아기 체온을 측정할 수 있다. 아기 체온에 변화가 나타나면 스마트폰을 이용해 알림을 해주는 건 물론이다. 14/15
체온만 감지할 수 있는 게 아니라 아기 얼굴에 뭔가가 있을 때에도 이를 감지해 알려주는 등 사고를 방지할 수 있도록 돕는다. 또 우유를 줘야 할 시간 등을 입력할 수 있어 아기 식사 관리도 할 수 있다. 그 밖에 아기가 카메라를 두려워하지 않게 화려한 조명을 곁들이는 한편 자장가도 배경음악으로 나오도록 할 수 있다. 이 제품은 크라우드 펀딩 사이트인 인디고고를 통해 자금을 모으기도 했다. 제품 출시는 2016년 11월 이후 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다. [미디어 보러가기] 15/15 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)