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전력반도체 신뢰성의 핵심, H3TRB·HTRB·HTGB 1nA 미세전류 실시간 모니터링 시스템

게임교수 — Wed, 17 Jun 2026 21:23:33 +0900

1. 전력반도체 신뢰성 평가(HTGB, HTRB), 단순 결과 확인으로는 부족합니다.

최근 전기차(EV), 신재생에너지, 고속 충전기 등 고전압 시스템 시장이 급성장하면서 SiC, GaN, MOSFET, IGBT와 같은 전력반도체의 신뢰성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이를 검증하기 위해 필수적으로 진행하는 시험이 바로 HTGB(고온 게이트 바이어스), HTRB(고온 역바이어스), 그리고 H3TRB(고온 고습 역바이어스)입니다.

하지만 많은 R&D 센터에서 1,000시간이 넘는 긴 시험 종료 후, 시료를 꺼내어 단순 Pass/Fail 여부만 확인하는 전통적인 Post-test 측정 방식을 고수하고 있습니다. 이 방식은 치명적인 한계(Blind Spot)를 가집니다.

⚠️ 기존 계측 방식의 치명적 한계: 'Recovery Effect (회복 효과)'

고온(150℃~175℃) 및 고전압(1000V 이상)의 스트레스 챔버 안에서 발생하던 미세한 누설전류 증가나 계면 트랩 현상은, 시험이 끝나고 시료를 상온의 계측기로 옮기는 과정에서 일시적으로 '회복(Recovery)'되어 정상처럼 보일 수 있습니다. 불량이 언제, 어떤 패턴으로 발생했는지 전혀 알 수 없는 '고장 메커니즘의 블랙박스화'가 발생합니다.

보이지 않는 결함을 잡아내고 완벽한 소자를 설계하기 위해서는, 스트레스가 인가되는 챔버 내부 그 자체에서 1nA(나노암페어) 해상도의 초정밀 실시간(In-situ) 모니터링이 반드시 수반되어야 합니다.

2. 1nA 초정밀 모니터링이 HTRB / HTGB 시험에 가져오는 혁신

① 실제 FT(Final Test) 데이터를 챔버 내부에서 실시간 취득

수백에서 수천 시간 진행되는 HTGB/HTRB 시험 도중 특성 변화를 보려면 시험을 중단하고 시료를 꺼내야 하는 번거로움과 데이터 오차가 따릅니다.

하지만 1nA 분해능을 갖춘 모니터링 시스템을 도입하면, 극한의 고온·고전압 조건이 유지되는 챔버 내부에서 Gate 누설전류(Igss)와 Drain/Collector 누설전류(Idss/Ices)의 변화를 초·분 단위로 연속 기록합니다. 이는 시료를 챔버에서 꺼내지 않고도 양산 라인의 계측을 무한 반복하는 것과 동일한 효과를 주며, 측정 오차율을 극적으로 낮춥니다.

② 시료가 죽어가는 '열화(Degradation) 과정'의 완벽한 가시화

전력반도체는 갑자기 파괴(Hard Breakdown)되기보다, 지속적인 스트레스에 의해 절연막이나 접합부 내부에 결함이 누적되면서 서서히 성능이 떨어지는 소프트 페일(Soft Fail) 징후를 먼저 보입니다.

HTGB 모니터링: 게이트 산화막(Gate Oxide)의 전하 포집으로 인한 미세한 열화나, TDDB(시간종속 절연파괴)가 발생하기 전 전류가 스멀스멀 증가하는 궤적을 1nA 단위로 포착합니다.
HTRB / H3TRB 모니터링: 칩 내부 혹은 패키지 몰딩을 타고 들어온 수분과 이온성 불순물에 의해 메인 정션(Junction)이나 가드링 영역에서 누설전류가 급증(Spike)하는 시점을 정확히 눈으로 확인할 수 있습니다.

③ 정확한 '개선 포인트' 획득으로 R&D 비용 획기적 절감

실시간 누설전류 그래프를 보면 불량 분석(FA)의 차원이 달라집니다. 단순히 1,000시간 뒤에 "불량 났네"가 아니라, "시험 340시간째에 역바이어스 누설전류가 10nA에서 500nA로 급증하기 시작했다"는 명확한 팩트를 얻게 됩니다.

이러한 데이터는 설계 및 공정 엔지니어에게 막강한 무기가 됩니다. 어느 공정 파라미터(산화막 두께, 메탈 배선, 패키징 재질 등)를 수정해야 할지 단번에 정확한 타겟팅(개선 포인트 확정)이 가능해지며, 의미 없는 반복 시험을 줄여 개발 기간과 막대한 챔버 가동 비용을 절반 이하로 줄일 수 있습니다.

3. 1nA 실시간 모니터링 vs 기존 측정 방식 비교

SiC, GaN 등 차세대 와이드 밴드갭(WBG) 소자일수록 누설전류의 거동 파악이 곧 소자 수명 예측의 핵심입니다. 두 방식의 차이는 부품의 품질 신뢰도를 결정짓습니다.

비교 항목	기존 HTGB / HTRB (Post-test)	1nA 실시간 In-situ 모니터링
누설전류 모니터링	시험 전/후 또는 중간 점검 시 단발성	스트레스 인가 중 연속적 실시간 모니터링
계측 분해능	일반적으로 µA 단위 수준	1nA (나노암페어) 단위의 초정밀 추적
열화 시점 포착	파악 불가 (구간 추정만 가능)	정확한 열화 시작 시간(Time-to-Fail) 파악
데이터 신뢰성 (오류)	상온 노출 시 Recovery 효과로 정상 오판 우려	가혹 온도/전압 상태 그대로 측정하여 오차 제로
R&D 효율성	원인 불명으로 인한 맹목적 반복 시험 유발	정확한 개선 포인트 피드백으로 개발 기간 단축

"진정한 신뢰성 평가는 고장 난 시료를 찾아내는 것이 아니라, 고장으로 향하는 '미세전류 1nA의 징후'를 누구보다 먼저 포착하여 완벽한 설계 개선 방안을 도출해 내는 것입니다."

4. 결론: 가장 확실한 품질 경쟁력, '정밀도'가 결정합니다.

자동차, 우주항공, 하이엔드 서버 등 극한의 환경에서 동작하는 전력 시스템은 단 하나의 소자 불량도 허용하지 않습니다. 고전압과 고온 스트레스가 가해지는 HTRB, HTGB 환경에서 1nA의 미세한 누설전류 흐름조차 놓치지 않는 실시간 모니터링 시스템의 구축은 단순한 장비 업그레이드가 아닙니다.

이는 제품의 잠재적 리스크를 개발 단계에서 원천 차단하고, 막대한 필드 클레임 비용을 방어하는 가장 확실한 투자입니다. 보이지 않던 열화 메커니즘, 이제 1nA 정밀도로 투명하게 확인하십시오.

시험 진행 및 기타 기술 문의

라온솔루션 반도체 신뢰성 R&D센터

센터장 이연태

문의 이메일 ytlee@raonsolution.com

[아두이노 + TinyML] 손 제스처 인식 컨트롤러 만들기 – Arduino Nano 33 BLE Sense 활용법 완전 정복

게임교수 — Fri, 25 Apr 2025 07:22:50 +0900

아두이노 + AI 제스처 인식 컨트롤러 만들기 – TinyML로 스마트한 손짓 제어

프로젝트 개요

이 글에서는 아두이노 나노 33 BLE Sense 보드와 TinyML (Edge Impulse) 플랫폼을 활용하여 손 제스처로 사물을 제어하는 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내드립니다. 본문만 따라 하셔도 충분히 구현 가능하도록 구성되어 있으며, 아두이노 기초가 있는 분이라면 누구나 진행하실 수 있습니다.

완성 목표:

위아래 손 흔들기, 좌우 제스처 등을 감지하여
LED 점등, 모터 회전 등 다양한 동작으로 연결하는 제스처 인식 컨트롤러 제작

️ 준비물 목록

Arduino Nano 33 BLE Sense 보드 1개
Micro USB 케이블
인터넷 연결이 가능한 PC (Windows/macOS)
Edge Impulse 계정 (무료 가입)

선택 사항:

브레드보드 + LED (출력 확인용)
조도 안정적인 실내 환경

⚙️ 개발 환경 구성

1. Arduino IDE 설치 및 보드 설정

공식 홈페이지에서 IDE 설치: https://www.arduino.cc/en/software
보드 매니저에서 Arduino Mbed OS Nano Boards 추가
보드 선택: Arduino Nano 33 BLE Sense

2. 필수 라이브러리 설치

Arduino_LSM9DS1 (IMU 센서용)
Arduino_BLE (BLE 통신용 – 선택사항)

#include <Arduino_LSM9DS1.h>

Step 1: Edge Impulse로 제스처 데이터 수집

https://studio.edgeimpulse.com 접속 후 회원가입 및 로그인
새 프로젝트 생성 (예: Gesture Controller)
'Data acquisition' 메뉴에서 아두이노 연결 → IMU 센서로 실시간 제스처 데이터 수집
다양한 손동작을 반복적으로 기록 (3~5초씩, 다수 수집 권장)

Step 2: 머신러닝 모델 설계 및 학습

수집된 데이터를 'Impulse Design' 메뉴에서 처리
Processing Block: 'Spectral Features' 선택
Learning Block: 'Classification (Keras)' 선택
간단한 NN 구조 설정 (Dense layer 1~2개면 충분)
학습 실행 및 정확도 확인 (80% 이상 목표)

Step 3: 아두이노용 라이브러리 다운로드

'Deployment' 탭으로 이동
Format: Arduino Library (.zip) 선택 후 다운로드
Arduino IDE에서 ZIP 파일로 라이브러리 추가

‍ Step 4: 모델을 적용한 아두이노 코드 작성

#include <Arduino_LSM9DS1.h>
#include <YourModel_inferencing.h> // Edge Impulse 라이브러리명

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  if (!IMU.begin()) {
    Serial.println("IMU 초기화 실패!");
    while (1);
  }
  Serial.println("제스처 인식 시작");
}

void loop() {
  float x, y, z;
  if (IMU.accelerationAvailable()) {
    IMU.readAcceleration(x, y, z);
    // 여기에 run_classifier() 함수 등 추론 로직 삽입
  }
}

Step 5: 출력 및 응용 확장

LED 점등, 서보모터 제어, 블루투스 연동 등 다양한 액션 설정 가능
각 제스처에 특정 이벤트를 매핑하여 홈오토메이션에도 활용 가능

팁 & 문제 해결

제스처 데이터는 충분하고 다양한 조건에서 수집해야 정확도가 향상됩니다
조도, 진동 등 외부 환경에 민감하므로 테스트 환경을 일정하게 유지하는 것이 좋습니다
정확도 낮을 시: 데이터 보강, NN 구조 재설계, Epoch 수 조절 등 시도 필요

Unity 2D 게임 만들기 3편 – 스프라이트 불러오기와 캐릭터 이동 구현 완전정복

게임교수 — Thu, 24 Apr 2025 19:27:27 +0900

Unity 2D 게임 만들기 3편 – 스프라이트 불러오기와 캐릭터 이동 구현 완전정복

들어가며 이번 3편에서는 드디어 플레이어(캐릭터)를 화면에 등장시키고, 키보드 입력으로 이동하는 로직까지 구현합니다. 2D 게임의 시작을 알리는 스프라이트 리소스 불러오기 → 배치 → 이동이라는 핵심 단계를 순서대로 따라해봅니다.

본 글은 Unity 2022.3 LTS 기준으로 작성되었으며, 유니티 기본 Sprite Editor 사용을 전제로 합니다.

1. 스프라이트 리소스 불러오기

▶ 이미지 파일 준비

PNG 형식의 투명 배경 캐릭터 이미지를 준비합니다.
Assets > Sprites 폴더 생성 후 해당 이미지 드래그 앤 드롭

▶ Import 설정 변경

이미지 클릭 후 Inspector에서 Texture Type을 Sprite (2D and UI)로 변경
Pixels Per Unit: 기본값 100 유지 또는 캐릭터 크기에 맞게 조정
Apply 클릭

팁: 한 이미지에 여러 동작이 들어간 Sprite Sheet의 경우, Sprite Mode를 Multiple로 설정한 뒤 Sprite Editor에서 자를 수 있습니다.

2. 캐릭터 씬 배치하기

▶ Hierarchy에 캐릭터 추가

Project 창에서 Sprite 이미지를 Hierarchy로 드래그
자동으로 GameObject가 생성되고, 이름을 Player로 변경
위치 조절: Transform > Position을 (0, 0, 0)으로 설정

▶ SpriteRenderer 구성 확인

Player 오브젝트 클릭 → SpriteRenderer 컴포넌트 확인
Sorting Layer: Main으로 변경 (2편에서 만들었을 경우)

✅ 지금까지 하면: 씬에 캐릭터가 배치되고 카메라에도 잘 보입니다.

3. 캐릭터 이동 스크립트 작성

▶ PlayerMovement.cs 생성

Assets > Scripts 폴더 생성
우클릭 → Create > C# Script → 이름: PlayerMovement
아래 코드를 입력합니다:

using UnityEngine;

public class PlayerMovement : MonoBehaviour
{
    public float moveSpeed = 5f;

    void Update()
    {
        float moveX = Input.GetAxis("Horizontal");
        float moveY = Input.GetAxis("Vertical");

        transform.position += new Vector3(moveX, moveY, 0) * moveSpeed * Time.deltaTime;
    }
}

▶ 스크립트 연결

Player 오브젝트에 PlayerMovement 스크립트를 드래그하여 붙입니다.
Inspector에서 Move Speed 값을 적절히 조정 (예: 5)

✅ 작동 테스트

▶ 버튼 클릭하여 실행
방향키 또는 WASD로 캐릭터를 상하좌우로 이동 가능

참고: Input.GetAxis는 키를 누르고 있을 때 부드러운 움직임을 구현해 줍니다.

마무리하며

지금까지 2D 게임의 진짜 시작점인 스프라이트 처리와 캐릭터 이동을 완성했습니다. 다음 4편에서는 충돌 처리 및 맵 만들기로 넘어가며, 벽, 바닥, 오브젝트 등과 상호작용하는 방법을 소개합니다.

출처: ythouse.tistory.com

FTP 서버를 로컬 드라이브처럼! RaiDrive 사용법 총정리

게임교수 — Thu, 24 Apr 2025 16:08:26 +0900

FTP 서버를 로컬 드라이브처럼! RaiDrive 사용법 총정리

회사에서 FTP 서버를 쓰는데 윈도우 탐색기처럼 쉽게 다룰 순 없을까? 홈페이지 파일을 직접 수정해야 하는데, 매번 FTP 클라이언트 켜고 로그인하긴 귀찮은데?

그럴 때 딱 필요한 프로그램이 바로 **RaiDrive(라이드라이브)**입니다. 이 툴 하나만 있으면 FTP 서버를 마치 내 PC의 드라이브처럼 연결해서 쓸 수 있어요. 별다른 어려운 설정도 없고, 클릭 몇 번이면 끝. 이번 글에서는 RaiDrive를 활용해 FTP를 내 PC에 마운트하는 방법을 전체 흐름과 함께 정리해드릴게요.

RaiDrive란?

RaiDrive는 클라우드 저장소나 FTP 서버를 윈도우 로컬 드라이브처럼 마운트해주는 무료 프로그램입니다. 원래는 Google Drive, Dropbox, OneDrive 같은 서비스를 로컬처럼 쓰기 위해 만들어졌지만, FTP/SFTP/웹DAV 서버도 지원하기 때문에 서버 관리자나 웹디자이너에게도 인기 많습니다.

장점은 단순함. 설치하고, 계정만 입력하면 바로 드라이브처럼 열립니다. 윈도우 탐색기에서 바로 작업할 수 있기 때문에 별도 FTP 클라이언트를 띄우지 않아도 돼요.

설치 및 준비

RaiDrive 공식 사이트로 이동:
RaiDrive 다운로드 페이지
접속 후 RaiDrive 다운로드 클릭
운영체제에 맞게 설치 파일 다운로드 후 실행
설치가 완료되면 바탕화면에 아이콘 생성됨
프로그램 실행 후 우측 상단 로그인 (회원가입 필요)

회원가입은 무료이며, 기본 기능만 사용한다면 유료 결제 없이 충분히 쓸 수 있어요.

FTP 서버 연결 설정 방법

RaiDrive 실행 후 좌측 상단의 [연결 추가] 클릭
서비스 선택 → FTP 또는 FTPS(보안 FTP)
아래 항목들을 입력:

항목 입력값 예시

주소	ftp.myserver.com
포트	21 또는 990 (FTPS)
사용자 이름	yourID
비밀번호	yourPassword

드라이브 문자 선택 (예: Z:)
연결 버튼 클릭 → 인증 성공 시 탐색기 열림

✅ 이후부터는 매번 FTP 접속 안 해도 됩니다. 탐색기에서 드라이브만 클릭하면 자동 연결돼요.

탐색기처럼 FTP 서버 사용하기

연결이 완료되면 탐색기 내 내 PC 항목에 새로운 드라이브가 생성되어 있어요. 여기에 들어가면 FTP 서버 안의 디렉토리 구조가 그대로 보이고, 복사/붙여넣기, 새 폴더 만들기, 파일 수정도 전부 가능합니다.

마치 D드라이브나 외장하드 쓰듯이 사용할 수 있기 때문에, FTP 관리나 유지보수가 훨씬 쉬워집니다. 웹서버 폴더에 CSS 수정 후 바로 저장하거나, 대용량 파일을 끌어다 놓기만 해도 자동 업로드가 됩니다.

⚙️ 고급 설정 팁

자동 재연결: 네트워크 끊겼다가 재연결되면 자동 복구됩니다.
읽기 전용 모드: 실수로 파일 삭제를 방지하고 싶을 때 켜두면 좋아요.
캐시 설정: 속도 향상을 위해 캐시 경로를 변경하거나 비활성화 가능
보안 접속(FTPS): 반드시 사용하세요. FTP는 기본적으로 암호화되지 않기 때문에 보안상 취약합니다.

활용 아이디어

회사 서버에 쉽게 접근: FTP로 관리하는 웹 호스팅 파일들을 드래그&드롭으로 편하게 처리
라즈베리파이와 연결: 라즈베리파이에 FTP 서버 구성 후, PC에서 로컬처럼 접근
NAS 장치 마운트: 집에서 쓰는 NAS에 FTP 기능이 있다면, RaiDrive로 접근 가능
웹디자이너 협업: 디자이너도 복잡한 FTP 없이 폴더 드래그로 배포 가능

✅ 마무리하며

RaiDrive는 FTP를 마치 로컬 드라이브처럼 다룰 수 있게 해주는 가성비 최강 툴입니다. 특히 초보자도 어렵지 않게 사용할 수 있다는 점에서 웹디자인, 개발, 서버 유지보수 쪽에서 활용도가 매우 높습니다.

웹서버가 FTP 기반이라면, 이제는 굳이 별도 파일질라(FileZilla) 없이도 관리가 가능해졌어요. 윈도우 탐색기 하나로 모든 걸 해결할 수 있다는 건 정말 큰 장점입니다.

출처: ythouse.tistory.com

아두이노 + RTC 모듈로 디지털 시계 만들기 – DS3231 연결부터 LCD 출력까지 완벽 정리

게임교수 — Wed, 23 Apr 2025 08:31:11 +0900

매일 아침 스마트폰 대신 아두이노로 만든 시계가 시간을 알려준다면 어떨까요?
RTC(Real Time Clock) 모듈을 활용하면, 아두이노가 전원이 꺼졌다 켜져도 시간을 기억하게 할 수 있습니다.
이번 글에서는 DS3231 RTC 모듈을 사용하여 디지털 시계를 만드는 방법을 회로 연결부터 LCD 출력까지 상세하게 소개합니다.

1. RTC 모듈이란?

RTC는 Real Time Clock, 즉 실시간 시계 모듈입니다.
아두이노 자체는 시간이 흐르는 것을 기억하지 못하기 때문에, 전원이 꺼지면 현재 시간이 초기화됩니다.
하지만 RTC 모듈을 사용하면, 내장된 배터리 덕분에 전원이 꺼져도 시간을 계속 기억할 수 있어요.

그중에서도 DS3231은 다음과 같은 장점을 갖고 있습니다:

I2C 방식 통신 (SDA, SCL 2핀만 사용)
온도 보정 기능으로 정확도 높음
CR2032 배터리로 수년간 시간 유지 가능

2. 준비물

항목설명

아두이노 UNO/Nano	메인 보드
DS3231 RTC 모듈	실시간 시계 기능
I2C LCD (16x2)	시간 출력용
브레드보드 & 점퍼선	연결용

참고: LCD 없이도 시리얼 모니터로 확인 가능하지만, LCD를 활용하면 시계 느낌을 제대로 낼 수 있습니다.

3. 회로 연결

DS3231 ↔ 아두이노

DS3231 핀아두이노 핀

VCC	5V
GND	GND
SDA	A4 (UNO 기준)
SCL	A5 (UNO 기준)

LCD ↔ 아두이노 (I2C 방식)

LCD 핀아두이노 핀

VCC	5V
GND	GND
SDA	A4
SCL	A5

DS3231과 LCD 모두 I2C 방식을 사용하므로 병렬 연결이 가능합니다.

4. 라이브러리 설치

아두이노 IDE에서 아래 라이브러리를 설치하세요:

RTClib (Adafruit)
LiquidCrystal_I2C

설치 경로:
메뉴 > 스케치 > 라이브러리 포함하기 > 라이브러리 관리
검색창에 RTClib, LiquidCrystal_I2C 입력 후 설치

#include <Wire.h>
#include <RTClib.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>

RTC_DS3231 rtc;
LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2); // LCD 주소는 0x27 또는 0x3F일 수 있음

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Wire.begin();
  rtc.begin();
  lcd.begin();
  lcd.backlight();

  if (rtc.lostPower()) {
    Serial.println("RTC 전원 초기화: 시간 설정 필요");
    rtc.adjust(DateTime(F(__DATE__), F(__TIME__))); // 컴파일된 시간으로 설정
  }

  lcd.setCursor(0, 0);
  lcd.print("RTC Clock Start");
  delay(2000);
}

void loop() {
  DateTime now = rtc.now();

  char timeStr[20];
  sprintf(timeStr, "%02d:%02d:%02d", now.hour(), now.minute(), now.second());

  lcd.clear();
  lcd.setCursor(0, 0);
  lcd.print("Time:");
  lcd.setCursor(6, 0);
  lcd.print(timeStr);

  Serial.print("현재 시각: ");
  Serial.println(timeStr);

  delay(1000);
}

6. 출력 방식 응용

✅ OLED 출력

0.96" I2C OLED 사용
Adafruit_SSD1306 및 Adafruit_GFX 라이브러리 필요

✅ 블루투스로 시간 전송

SoftwareSerial로 HC-06 모듈과 연결
스마트폰 앱으로 시간 수신 가능

✅ 부저로 알람 기능 추가

특정 시간 조건에서 tone() 함수로 알림음 재생 가능

7. 실전 활용 아이디어

시계 겸 온습도 모니터링 (DHT11 추가)
알람 시계 만들기 (버튼 + 부저 활용)
SD카드와 연결하여 시간별 데이터 기록
재실 감지 + 시간대별 자동 조명 제어

8. 문제 해결 팁

문제원인/해결

LCD에 아무것도 안 나옴	I2C 주소가 다를 수 있음 → I2C Scanner 사용
시간 설정이 안 됨	rtc.lostPower() 조건 확인 필요
시리얼엔 나오는데 LCD만 안 됨	lcd.begin() 또는 lcd.backlight() 누락 여부 확인

9. 마무리

DS3231 RTC 모듈을 이용한 디지털 시계 만들기는 아두이노 입문자에게 아주 훌륭한 프로젝트입니다.
단순히 시간을 출력하는 것에 그치지 않고, 다양한 모듈과 연계하여 시계 이상의 기능을 구현할 수 있다는 점이 큰 매력입니다.

이제 단순한 시간 표시를 넘어서, 여러분만의 스마트 시계를 만들어보세요.
다음 글에서는 SD카드 로그 기록과 웹에 시간 표시하기 기능도 이어서 다룰 예정입니다. 기대해주세요!

아두이노 블로그 시리즈 – 블루투스로 모터 제어하기 (HC-06)

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 08:43:14 +0900

블루투스로 모터 제어하기 – 아두이노 + HC-06 모듈

스마트폰에서 명령을 보내면, 모터가 회전한다!

준비물

아두이노 UNO (또는 호환 보드)
HC-06 블루투스 모듈
DC 모터 1개
트랜지스터 (TIP120 등)
다이오드 1개 (1N4007 등)
220Ω 저항
스마트폰 + Bluetooth Terminal 앱
점퍼선, 브레드보드

개념 요약

HC-06 모듈은 시리얼 통신 방식으로 아두이노와 연결됩니다.
우리는 스마트폰에서 “1” 또는 “0”을 전송해
모터를 ON/OFF 시키는 시스템을 만들 겁니다.

즉,

스마트폰 → HC-06 → 아두이노 → 모터 제어

회로 연결도 설명

구성 요소아두이노 핀비고

HC-06 TX	D0 (RX)	아두이노의 RX는 입력 전용
HC-06 RX	D1 (TX → 1kΩ → 2kΩ 분압)	5V → 3.3V 분압
HC-06 VCC	5V
HC-06 GND	GND
모터 + 트랜지스터 베이스	D9	PWM 제어 핀
다이오드	모터 역전류 방지

스마트폰 앱 설정 방법

Google Play 또는 App Store에서 Bluetooth Terminal 검색 후 설치
앱 실행 후 ‘Connect’ → HC-06 선택
연결되면 상단 텍스트창에 "1" → 전송 → 모터 ON
"0" 전송 시 → 모터 OFF

터미널 앱은 HC-06에 문자열 명령을 보내는 역할만 합니다.
다양한 앱 대체도 가능 (e.g. Arduino Bluetooth Controller)

⚠️ 주의사항

HC-06은 3.3V 전압 기준의 RX 입력만 받습니다.
- 1KΩ / 2KΩ 저항으로 전압 분할 회로 구성해야 안정적입니다.
모터에는 역전류 방지용 다이오드 반드시 연결!
전원 부족 시 모터가 돌지 않을 수 있으니 외부 전원도 고려하세요.

✅ 마무리 정리

스마트폰으로 ‘1’ 문자 → 모터 ON
‘0’ 문자 → 모터 OFF
시리얼 통신만 이해하면 다양한 명령 확장 가능!

확장 아이디어

“2” 입력 시 반대방향 회전 (H-브릿지 추가)
속도 제어: “1~9” → PWM 값으로 바꿔 모터 속도 조절
온도 센서와 결합 → 특정 온도 이상 시 자동 작동

나도 AI를 만들어볼 수 있을까? – 직접 체험해보는 인공지능 입문 실습 가이드

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 08:13:36 +0900

나도 AI를 만들어볼 수 있을까?

– 직접 체험해보는 인공지능 입문 실습 가이드

AI, 보기만 하지 말고 한번 만져보자

지금까지 우리는 AI의 개념, 방식, 실제 사례까지 함께 살펴봤습니다.
그럼 이제 드는 생각 하나:

“나도 한번 만들어보고 싶은데… 가능할까?”

정답은 YES입니다.
심지어 코딩을 하나도 몰라도 가능한 방법이 있어요.
바로 오늘 소개할 도구들입니다.

Teachable Machine – 구글이 만든 AI 체험 도구

https://teachablemachine.withgoogle.com

이 사이트에서는 웹캠만 있으면

내 얼굴 표정 인식
물체 분류
동작 인식
등을 전부 쉽게 테스트해볼 수 있습니다.

완전 비전공자용, 클릭 몇 번이면 내 AI가 탄생!

실습 예시 – 웹캠으로 표정 분류 AI 만들기

준비물

크롬 브라우저
웹캠 (노트북 내장 카메라 가능)

실습 과정

사이트 접속 후 “이미지 프로젝트” 선택
클래스 2개 생성 (예: 웃는 얼굴, 찡그린 얼굴)
각 표정에 대해 웹캠 데이터 수집 (10~20장)
Train 클릭 (몇 초만에 AI가 학습함)
실시간 테스트 시작!

놀랍게도, 직접 만든 AI가 내 표정을 인식하고 반응합니다.

확장 예시 – 소리로 작동하는 AI

“소리를 들으면 반응하는 AI도 만들 수 있어?”

Teachable Machine에서는 소리(마이크 입력) 기반 AI도 만들 수 있어요.

예를 들어,

“박수 소리”
“쉿 소리”
“음~ 소리”

이런 소리를 클래스별로 수집하고 훈련시키면,
AI가 소리를 들을 때마다 어떤 소리인지 판단합니다.

마치 AI 귀를 만들어보는 느낌!

결과는 어떻게 써먹을 수 있을까?

훈련한 AI 모델은

웹사이트로 바로 테스트 가능하고
Tensorflow.js 또는 Python으로 내 프로그램에 넣을 수도 있습니다

예를 들어,

웃으면 자동으로 음악 재생
박수치면 조명이 켜지는 프로젝트
“시작”이라는 음성에 반응하는 앱 등

간단한 센서나 키트 + 이 모델만 있으면 직접 연동 가능합니다.

✅ 체험 추천 플랫폼 총정리

플랫폼특징주소

Teachable Machine	이미지/소리/포즈로 AI 만들기	https://teachablemachine.withgoogle.com
QuickDraw	낙서로 AI와 그림 맞추기 게임	https://quickdraw.withgoogle.com
Runway ML	생성형 AI 영상/이미지 만들기	https://runwayml.com
HuggingFace Space	다양한 AI 데모 실습 가능	https://huggingface.co/spaces
Scratch + ML Extensions	초등학생도 가능한 블록 코딩 + AI	https://llk.github.io/scratch-ai/

마무리하며

AI는 더 이상 전문가들만의 기술이 아닙니다.
우리는 이제 직접 해보는 시대에 살고 있어요.

이번 실습 편을 통해,

AI가 데이터를 어떻게 학습하는지
어떤 방식으로 결과를 내는지
내가 만든 모델이 어떻게 반응하는지

직접 경험해보셨길 바랍니다.

연재를 마치며

이번 시리즈에서는 AI에 대해
“이해 → 구분 → 방식 → 사례 → 체험”까지
비전공자도 따라갈 수 있도록 구성해보았습니다.

"AI를 무서워하지 말고, 도구로 바라보자"
이 말로 5편을, 그리고 전체 연재를 마무리합니다.

고맙습니다!

AI는 실제로 어디에 쓰일까? – 일상, 산업, 의료, 교통, 콘텐츠 속 인공지능 활용 사례

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 08:11:57 +0900

AI는 실제로 어디에 쓰일까? – 우리가 몰랐던 곳곳의 인공지능 활용 사례

인공지능은 이미 우리 삶의 일부입니다

인공지능이라는 단어는 어렵고 기술적인 느낌이 들 수도 있지만, 사실은 그렇지 않습니다. 우리가 스마트폰을 들여다보는 순간부터 잠들기 전까지, 하루 대부분의 시간 동안 인공지능은 우리 곁에서 조용히 움직이고 있습니다. 이 글에서는 'AI'라는 단어 대신, '스마트 기술'이라는 표현으로 바꾸어, 우리가 일상에서 얼마나 많이 이 기술을 접하고 있는지를 알기 쉽게 풀어보려 합니다.

1. 우리 집에서 매일 마주치는 스마트 기술들

어느 날 아침, 알람 소리에 눈을 떴습니다. 그 소리는 단순히 시간을 알려주는 것이 아니라, 평소 내 기상 시간을 분석해 가장 적절한 시점에 울렸습니다. 바로 이게 스마트 기술입니다.

음성 명령 스피커: "오늘 날씨 어때?"라는 질문에 대답하는 기기. 알고 보니, 질문자의 과거 패턴을 바탕으로 관심 있는 뉴스까지 같이 전해주기도 하죠.
음악 추천 시스템: 출근길에 이어폰을 꽂으면, 어제와 다른 느낌의 음악이 재생됩니다. 어제 기분이 우울했던 걸 시스템이 알고 있었던 걸까요?
스마트 가전: 에어컨은 내가 집에 가까워지면 미리 켜지고, 로봇청소기는 외출 시간에 맞춰 작동합니다. 냉장고는 유통기한을 알려주기도 합니다.
스마트폰의 숨겨진 기술: 타이핑 예측, 사진 자동 분류, 위치 기반 알림까지… 전부 스마트한 기술의 결과입니다.

2. 우리가 소비하는 제품들은 어떻게 만들어질까?

마트에 진열된 물건들, 택배로 도착한 상품들. 그 과정에도 수많은 스마트 기술이 개입되어 있다는 걸 알고 있었나요?

자동화 생산 시스템: 공장에서는 사람 대신 기계가 물건을 조립합니다. 이 기계들은 각 공정별로 데이터를 수집하고 분석해 스스로 실수를 줄이고 있습니다.
품질 검사 시스템: 눈으로 보고 판별하던 제품의 불량 여부를 이제는 카메라와 시스템이 맡습니다. 미세한 결함까지 잡아내는 건 사람보다 정확하죠.
물류창고 로봇: 물건을 집어 들고, 위치를 파악하고, 가장 빠른 경로로 이동합니다. 덕분에 주문한 다음 날 바로 배송이 가능한 세상이 되었습니다.
에너지 절감 관리: 전력 소비를 스스로 분석해 필요한 전력만 사용하는 생산 설비도 생겼습니다.

3. 진료실 안 보이는 곳에서 일어나는 기술들

병원에 가서 의사에게 진료를 받는 일이 무척 인간적인 순간처럼 느껴지지만, 그 뒤에는 수많은 기술이 작동 중입니다.

의료 영상 판독 시스템: 엑스레이, CT, MRI에서 촬영한 이미지를 수천 개의 사례와 비교해 결과를 예측합니다. 의사는 그 정보를 참고하여 더욱 정확한 진단을 내립니다.
건강 예측 앱: 스마트워치나 앱을 통해 심박수, 수면 패턴 등을 모니터링합니다. 이상 징후가 있으면 알려주는 건 물론, 생활습관을 개선하도록 조언도 해주죠.
신약 개발 보조 도구: 실험 데이터를 분석하고 조합해 가능성 있는 신약 후보를 제시합니다. 사람이 일일이 계산하던 걸 시스템이 도와주는 셈이죠.

4. 도시의 흐름을 바꾸는 기술들

우리가 이동할 때마다 도시 전체가 조금 더 똑똑해지고 있습니다. 예전에는 불가능했던 일들이 가능해지고 있죠.

차량 경로 추천 시스템: 내비게이션은 실시간 교통정보를 분석해 빠른 길을 안내합니다. 이전에는 불가능했던 일입니다.
신호등 제어 시스템: 특정 지역의 교통 체증을 미리 감지해 신호 체계를 조정합니다. 덕분에 출퇴근 시간대 정체가 줄어들기도 합니다.
자율주행 차량 개발: 아직은 시험 중이지만, 도로 위의 자동차들이 스스로 주변을 인식하고 판단해 움직이게 되는 날도 머지않았습니다.
대중교통 데이터 분석: 사람들이 많이 몰리는 시간대를 분석해 버스 배차 간격을 조정합니다. 불필요한 대기 시간이 줄어드는 효과가 있습니다.

5. 우리가 즐기는 콘텐츠, 그 뒤의 기술들

우리가 보는 영상, 듣는 음악, 플레이하는 게임은 이제 기술의 힘으로 더 풍부해지고 있습니다.

영상 추천 시스템: 유튜브나 넷플릭스에서 우리가 좋아할 만한 콘텐츠를 미리 띄워주는 건, 이전의 시청 기록을 기반으로 작동하는 기술 덕분입니다.
실시간 번역 및 자막 자동 생성: 영상에 자막이 자동으로 붙거나, 다른 언어로 더빙이 되는 것도 시스템의 힘입니다.
게임 내 적응형 난이도: 게임이 너무 어렵거나 쉬울 때, 알아서 난이도를 조정하는 시스템도 있죠. 사용자의 플레이 스타일을 분석해 변화합니다.
이미지·음악 생성 도구: 이제는 프로그램을 통해 그림을 그리거나 음악을 만드는 것도 가능해졌습니다. 창작자의 상상력을 확장해주는 도구가 되고 있죠.

우리가 느끼지 못하는 사이 기술은 진화한다

이처럼 스마트 기술은 우리 주변 곳곳에서 작동 중입니다. 기술은 점점 더 조용하게, 자연스럽게, 사람 곁에 스며들고 있습니다. 우리는 때로 그 존재조차 느끼지 못할 만큼 기술에 익숙해졌고, 그 덕분에 더 편리하고 효율적인 삶을 살아가고 있습니다.

하지만 기술이 발전할수록 중요한 것은 그것을 사용하는 사람의 의지와 가치관입니다. 기술은 도구일 뿐, 그 도구로 무엇을 할지는 결국 우리에게 달려 있으니까요.

출처: ythouse.tistory.com

AI는 어떻게 공부할까? – 지도학습, 비지도학습, 강화학습까지 비전공자도 이해하는 AI 학습 방식

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 08:09:43 +0900

AI는 실제로 어디에 쓰일까? – 우리가 몰랐던 기술 이야기, 사람 이야기

️ 기술이 아닌 이야기로 시작해볼까?

"얘야, 옛날엔 말이야, 길 찾으려면 종이 지도 들고 다녔단다."

어느 날 할아버지가 해준 이 말에 깜짝 놀랐다. 종이 지도? 지금은 스마트폰이 다 해주는데! 심지어 실시간 교통까지 알려주는 시대 아닌가. 우리는 언제부터 이렇게 편해졌을까?

이 글은 어려운 기술 설명이 아니다. 우리가 모르게 내 삶에 들어온 '기술 친구들'에 대한 이야기다. 주인공은 인공지능(AI)이지만, 이름만 들으면 멀게 느껴지는 그 녀석이 사실은 우리 삶에 가장 가까이 있는 존재라는 걸 알려주고 싶었다. 그럼 이야기를 시작해보자.

아침 7시 30분, 내 방에서 시작된 이야기

휴대폰 알람이 울린다. 어제보다 10분 늦게 울렸다. 왜? 내가 최근에 매일 늦게 잤다는 걸 스마트폰이 파악했기 때문이다.

침대에서 일어나 "오늘 날씨 어때?"라고 말하자, 스피커가 대답한다. 목소리는 나보다 더 부드럽고, 얘는 어제 내가 관심 가졌던 뉴스를 덧붙여 알려준다.

냉장고 문을 열었더니, “우유 유통기한이 이틀 남았어요”라고 알림이 뜬다. 아무 말도 안 했는데 왜 이렇게 다 알고 있는 거지?

지금 내가 하고 있는 이 모든 행동 뒤에는, 조용히 나를 관찰하던 '기술 친구'가 있다. 이름도 멋있게 인공지능이라고 부르지만, 사실은 나를 잘 이해해주는 조용한 비서 같은 존재다.

회사 가기 전, 편의점 앞에서

편의점에 들러 커피를 사려는데 계산대에 직원이 없다. 대신, 셀프 계산대 옆에서 이상하게 생긴 기계가 나를 빤히 바라본다. 상품을 대니 자동으로 금액이 찍히고, 결제를 완료하자 "감사합니다"라는 목소리가 들린다. 누군가 뒤에서 말하는 줄 알고 돌아봤는데 아무도 없다.

이쯤 되면 묻고 싶다. "너, 누구야?"

그건 바로 계산을 대신해주는 인공지능이다. 상품 인식, 재고 파악, 고객 패턴 분석까지 이 친구는 혼자서 모든 걸 해낸다. 게다가 피곤하지도 않다. 인간이 몇 시간 동안 교대하며 하던 일을 이 녀석은 24시간 해낸다.

중간광고자리

공장의 하루 – 기계도 보고, 생각도 한다

작업 현장에서 일하는 친구가 말했다. "요즘은 불량품 찾는 것도 AI가 다 해줘. 눈으로 일일이 안 봐도 돼."

카메라로 찍은 이미지를 AI가 실시간 분석해 결함 여부를 판단한다. 눈으로 보면 지나칠 수도 있는 미세한 흠집도 잡아낸다. 이 기술 덕분에 불량률이 낮아지고, 손실도 줄었다.

그런데 이건 단지 시작일 뿐이다. 생산량 예측, 원자재 수급 시기 계산, 날씨에 따른 출하 일정 조정까지. 이젠 '생각하는 공장'이 되어가고 있다.

기계가 손 대신 눈을, 눈 대신 머리를 쓰게 된 것.

병원의 복도 – 무심코 지나친 그 안내판

병원 로비에 있는 전광판에 환자의 번호가 뜨고, 진료실을 안내한다. 사실 이 전광판도 단순한 화면이 아니다. 수백 명의 예약자 정보를 기반으로 최적의 동선과 대기 순서를 계산하는 알고리즘이 작동 중이다.

그리고 의사 선생님이 환자 진단을 내리기 전, 컴퓨터 화면을 유심히 들여다본다. 그 안에는 AI가 분석한 환자의 검사 결과와 유사 사례 데이터가 담겨 있다.

심지어 어떤 병원은 AI가 암세포를 조기에 찾아내기도 한다. 그것도 사람이 놓칠 수 있는 초미세 단위까지.

의사는 이제 혼자가 아니다. AI라는 든든한 조수와 함께 진료하고 있다.

퇴근길 – 붐비는 도로에서 길을 찾다

회사에서 나와 차에 오르니, 내비게이션이 말한다. "예상 소요 시간은 47분입니다. 더 빠른 경로를 안내할까요?"

오늘은 사고가 있었나 보다. 실시간 도로 상황을 파악한 뒤 대체 경로까지 알려준다. 예전 같았으면 라디오 듣거나 직접 전화를 돌려가며 알아봐야 했던 일이다.

이제는 수천 대의 차량이 서로 정보를 공유하고, 교통 시스템이 그 정보를 바탕으로 '길을 설계'한다. 사람이 아니라, 시스템이 '길을 계산'하는 시대가 온 것이다.

중간광고자리

밤 10시, 유튜브와 게임 속의 마법

집에 돌아와 소파에 앉는다. 유튜브를 켜자마자 "추천 영상"이 뜬다. 어젯밤에 본 다큐멘터리 때문인지, 오늘은 비슷한 주제의 영상이 자동으로 나온다.

게임을 켰더니 난이도가 자동으로 조정된다. 내가 계속 죽으면 쉬워지고, 잘하면 더 어려워진다. 누가 조절하는 걸까? 정답은 'AI 게임 마스터'.

그리고 어제 찍었던 사진들 중, 누가 찍은지도 모르게 보정된 이미지가 자동으로 정리돼 있다. 심지어 '강아지'라고 검색하면 내 강아지 사진만 쏙쏙 골라준다.

이쯤 되면 이제 AI는 마법에 가깝다. 단지 우리가 "기술"이라는 단어로 포장해두었을 뿐.

마무리하며 – 기술은 도구다, 이야기의 조력자다

AI는 '사람을 대체하는 무서운 기술'이 아니다. 오히려 사람을 도와주는 조용한 조력자다.

우리가 주인공이라면, AI는 무대 뒤에서 조명을 조절하고, 배경음악을 깔고, 흐름을 정리해주는 연출가 같은 존재다.

가장 중요한 건 우리가 어떻게 이 도구를 사용하는가에 있다.

나를 더 편하게 만들기 위해서?
남을 속이기 위해서?
아니면 모두를 위한 사회적 가치를 만들기 위해서?

기술은 점점 더 똑똑해진다. 하지만 그 기술을 움직이는 손과 방향은 여전히 인간의 몫이다.

출처: ythouse.tistory.com

머신러닝과 딥러닝, 뭐가 다른 건데? – 비전공자도 이해하는 AI 핵심 개념 구분법

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 08:07:42 +0900

머신러닝과 딥러닝, 뭐가 다른 건데? – 비전공자도 이해하는 AI 핵심 개념 구분법

왜 이 글이 필요할까?

“AI가 뭔진 알겠는데, 머신러닝이랑 딥러닝은 또 뭐야?” “이거 다 같은 거 아니야?”

처음 AI에 관심을 갖는 사람이라면 누구나 이런 질문을 합니다. 책이나 뉴스, 유튜브 영상에서는 “AI 기반의 머신러닝 알고리즘에 딥러닝 구조를 활용해…”라는 말을 어렵지 않게 보게 되죠.

이제 이 글 하나로 당신도 완벽하게 구분할 수 있습니다.

이 글은 다음 내용을 담고 있습니다:

AI, 머신러닝, 딥러닝의 상하 관계
비전공자도 이해할 수 있는 비유 설명
실제 사례 중심으로 개념 비교
헷갈리는 개념들을 깔끔하게 정리

1. AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계부터 보자

구분 의미 예시

AI	인공지능. 사람처럼 판단하고 행동할 수 있는 컴퓨터 시스템	음성 인식, 자율주행, 추천 알고리즘
머신러닝	AI의 하위 분야. 데이터를 보고 스스로 규칙을 학습함	스팸 메일 분류, 수요 예측
딥러닝	머신러닝의 하위 분야. 뇌를 모방한 인공신경망 기반의 고도 학습법	이미지 인식, 음성 합성, 챗봇

공식처럼 외우자: 딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ AI

중간광고자리

2. 비유로 쉽게 이해하자 – 요리사 이야기

개념 요리사 비유

AI	요리를 할 수 있는 모든 요리사
머신러닝	레시피를 보고 배운 요리사
딥러닝	레시피 없이 맛과 재료를 스스로 조합해 요리하는 천재 요리사

딥러닝은 복잡한 데이터도 스스로 조합해 새로운 결과를 만들어낼 수 있습니다. 바로 그 점이 기존 머신러닝과의 가장 큰 차이입니다.

3. 기술 예시로 구분하기

사례 기존 프로그래밍 머신러닝 딥러닝

스팸 메일 분류	“무료” 포함 여부로 필터링	과거 메일 패턴 학습	수천만 건 이메일 전체 구조 분석
이미지 분류	색상, 비율 조건 직접 입력	특징(귀, 눈, 배경 등) 학습	이미지 전체를 보고 스스로 분류
자율주행	센서 조건 수동 입력	도로/신호 패턴 인식	영상 기반 실시간 판단 및 예측

4. 구조적으로 살펴보기

✅ AI: 가장 넓은 개념

AI는 인간의 지능적인 행동을 컴퓨터가 흉내 낼 수 있도록 만드는 모든 기술을 의미합니다. 과거에는 조건문으로만 구성되었지만, 지금은 학습 능력을 갖춘 모델들이 발전하고 있습니다.

✅ 머신러닝: AI를 실제로 구현하는 방법 중 하나

머신러닝은 데이터에서 규칙을 찾아내고, 그 규칙을 기반으로 미래를 예측하는 기술입니다. "if A then B"가 아니라 "과거 데이터를 통해 A일 때 대부분 B였다"라는 확률 기반 예측입니다.

✅ 딥러닝: 데이터를 더 많이, 더 깊게 이해하기 위한 진화

딥러닝은 신경망 구조를 통해 수많은 변수와 관계를 자동으로 파악합니다. 학습이 많을수록 더 정교한 예측이 가능하고, 사람이 직접 피처를 추출하지 않아도 됩니다.

중간광고자리

5. 머신러닝 vs 딥러닝 – 실제 비교 포인트

항목 머신러닝 딥러닝

데이터 요구량	적은 양으로도 가능	매우 많은 데이터 필요
해석 가능성	모델이 왜 그런 결과를 내는지 비교적 명확	블랙박스 구조 – 내부 동작이 복잡함
학습 속도	상대적으로 빠름	GPU 필요, 느릴 수 있음
특징 추출	사람이 지정해야 함	자동으로 특징 추출 가능

6. 어떤 기술을 언제 써야 할까?

머신러닝이 유리한 경우:
- 데이터가 적을 때
- 결과의 해석 가능성이 중요할 때
- 단순한 예측 모델을 빠르게 만들고자 할 때
딥러닝이 유리한 경우:
- 이미지, 음성, 자연어 등 비정형 데이터 처리 시
- 복잡한 패턴을 스스로 학습해야 할 때
- 예측 정확도가 매우 중요한 경우

정리하자면

AI는 사람처럼 판단하고 행동하는 모든 기술
머신러닝은 AI를 실현하는 대표적 방법
딥러닝은 머신러닝 중에서도 가장 강력한 학습 능력을 가진 방식

딥러닝 = 인공신경망을 통해 수많은 변수를 자동으로 조합해 고도화된 예측을 가능하게 만드는 기술

이제 이 3가지 개념은 헷갈릴 일 없겠죠?

다음 편 예고: AI는 어떻게 공부할까?

“지도학습, 비지도학습, 강화학습… 말은 들어봤는데 무슨 차이야?”

다음 편에서는 AI가 지식을 쌓는 방식, 즉 학습 유형에 대해 아주 쉽게 설명해드립니다.

비전공자도 완전히 이해할 수 있도록 사례 + 그림 + 비유로 설명할게요.

출처: ythouse.tistory.com

AI는 어떻게 사람처럼 생각할까?"

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:57:15 +0900

AI는 어떻게 사람처럼 생각할까?

– 인공지능의 진짜 정체 (비전공자용 입문 가이드)

AI 입문 블로그 연재 시리즈 안내

회차제목주요 내용

1편	AI는 어떻게 사람처럼 생각할까?	AI 개념, 오해, 실제 사용 사례
2편	머신러닝과 딥러닝, 뭐가 다른 건데?	용어 구분, 비유 중심 개념 설명
3편	AI는 어떻게 공부할까?	학습 방식, 지도/비지도 학습 소개
4편	실제로 어디에 쓰이나요?	산업, 의료, 일상 속 사례 중심
5편	나도 AI 만들어볼 수 있을까?	간단한 실습과 체험 플랫폼 안내

우리는 정말 'AI'를 알고 있을까?

“AI가 사람보다 똑똑해진대.”
“AI가 사람을 대체할 거야.”
“AI가 노래를 만들고 그림도 그려.”

그런데, 누가 갑자기 “AI가 뭔데요?”라고 물으면,
딱 10초 안에 설명할 수 있을까요?

머릿속에 뭔가 막 떠오르죠.

알파고
챗GPT
로봇청소기
자율주행차
유튜브 추천

이 모든 게 AI가 맞습니다.
하지만… 이게 전부는 아니에요.
‘AI’라는 단어, 우리가 얼마나 피상적으로 알고 있었는지 지금부터 함께 알아볼게요.

AI란, 생각하는 기계입니다

AI = 인공지능(Artificial Intelligence)

사람처럼 “생각하고 판단하고 행동할 수 있게 만든 컴퓨터 프로그램”입니다.
우리가 시키는 대로만 움직이는 컴퓨터와 달리,
AI는 스스로 학습해서 더 나은 판단을 하도록 설계된 뇌와 같은 시스템이죠.

즉, 단순 계산기가 아니라
“이전 경험을 통해 성장하는 시스템”이라는 점에서 큰 차이가 있습니다.

지금도 당신 옆에 있는 AI

우리가 AI를 잘 모르더라도,
AI는 우리 곁에 이미 깊숙하게 들어와 있습니다.

예를 들어,

유튜브가 취향에 맞는 영상을 추천해줘요
넷플릭스가 당신이 좋아할 만한 영화 리스트를 띄워줘요
스마트폰에서 음성으로 문자를 보내고
사진 속 인물 얼굴을 자동으로 인식해요
쇼핑몰이 내가 살 것 같은 상품을 띄워줘요

이 모든 기능 뒤에는 보이지 않는 AI가 있습니다.

AI는 데이터를 먹고 자랍니다

AI는 말 그대로, 데이터를 먹고 자라는 존재입니다.
사람이 경험을 통해 배우듯, AI는 데이터를 통해 세상을 이해하고 판단합니다.

예를 들어,

고양이 사진 5만 장과
강아지 사진 5만 장을 보여주고
각각 “이건 고양이야”, “이건 강아지야” 라고 알려주면

AI는 이 둘의 차이점을 찾아냅니다.
다음에 새로운 사진이 들어오면
“이건 고양이일 확률이 92%입니다!” 이렇게 판단하는 거예요.

이 과정을 우리는 머신러닝(Machine Learning)이라고 부릅니다.
(자세한 설명은 2편에서!)

❗ AI = 로봇이라는 착각

많은 사람들이 “AI = 로봇”이라고 생각해요.
하지만 둘은 다릅니다.

AI는 ‘두뇌’입니다. (소프트웨어)
로봇은 ‘몸’입니다. (하드웨어)

AI는 컴퓨터 안에서만 작동해도 충분하고,
로봇은 단순 반복 기계일 수도 있어요.

예: 자율주행차

차체는 로봇이지만
“지금 속도를 줄여야 해!” 라고 판단하는 건 AI입니다.

AI는 무서운 게 아니라, 알아야 할 도구입니다

AI가 무섭다는 말도 많이 들리죠.
일자리를 빼앗는다는 둥, 인간을 지배할 거라는 둥…

그럴 수도 있지만, 그건 AI를 이해하지 못할 때 생기는 공포예요.
우리가 제대로 알고 있다면,
AI는 굉장히 강력한 도구가 됩니다.

기술을 통제하는 건 결국 사람이고,
우리는 지금부터라도 이 도구를 이해하고 익혀야 합니다.

그게 미래를 준비하는 첫걸음이니까요.

다음 편 예고: 머신러닝과 딥러닝, 뭐가 다른 건데?

비전공자가 가장 헷갈려하는 두 가지,
“머신러닝과 딥러닝”

둘 다 똑똑한 AI처럼 들리지만,
사실 꽤나 다른 개념입니다.

다음 편에서는
두 개념의 차이를 가장 쉽게 이해할 수 있는 비유와 사례로 정리해드릴게요.
"딥러닝이 뭐야?" "그건 뇌를 흉내 내는 컴퓨터야!"
…자세한 얘기는 다음 편에서!

✨ 마무리하며

지금 우리가 사용하는 스마트폰, TV, 자동차, 심지어 냉장고까지
AI는 이미 우리 곁에 들어와 있고,
이해하려는 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 격차는 점점 커지고 있습니다.

이 글을 읽은 당신은 이미 한 발 앞선 겁니다.

다음 편에서 또 만나요.
댓글과 구독, 큰 힘이 됩니다

[AI 앱 배포 완성] Inno Setup으로 딥러닝 프로그램 설치파일 만들기 – 클릭 한 번 설치로 끝내는 PyQt5 + PyTorch 앱

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:53:55 +0900

Inno Setup으로 딥러닝 프로그램 설치파일 만들기 – 클릭 한 번 설치로 끝내는 PyQt5 + PyTorch 앱

이 글은 인공지능 프로젝트 블로그 연재의 마지막 5편입니다. 지금까지 PyTorch 딥러닝 모델을 실행하는 데스크탑 앱을 만들고, PyInstaller를 통해 실행파일로 패키징하는 과정까지 마쳤습니다. 이번에는 그 실행파일을 설치 프로그램(Setup.exe)으로 만들어 다른 사용자에게 더 쉽게 배포할 수 있는 방법을 설명합니다.

설치 프로그램을 왜 써야 할까?

PyInstaller로 생성한 .exe 파일은 그 자체로 실행 가능하지만, 사용자 입장에서는 다음과 같은 불편이 있습니다:

모델 파일, 출력 폴더 등 추가 파일을 직접 복사해야 함
디렉토리 구조를 맞춰야 오류 없이 실행됨
아이콘, 바탕화면 바로가기 등 편의 기능 없음

설치 마법사를 이용하면 이러한 문제를 모두 해결할 수 있습니다.

Inno Setup이란?

Inno Setup은 Windows용 설치 프로그램을 쉽게 만들 수 있게 해주는 무료 툴입니다. NSIS와 함께 가장 많이 사용되는 인스톨러 생성 도구이며, 배우기 쉽고 문서도 풍부합니다.

Inno Setup 설치

아래 사이트에서 최신 버전을 다운로드하여 설치합니다:

https://jrsoftware.org/isdl.php

폴더 구조 예시

release/
├── myapp.exe
├── weights/
│   └── gopro_generator.pth
├── output/
├── icon.ico
└── setup_script.iss      # 설치 스크립트

기본 설치 스크립트 (.iss) 예제

; Inno Setup Script
[Setup]
AppName=AI 이미지 복원기
AppVersion=1.0
DefaultDirName={pf}\\AI_Deblur_App
DefaultGroupName=AI Deblur
OutputBaseFilename=AI_Deblur_Setup
Compression=lzma
SolidCompression=yes
SetupIconFile=icon.ico

[Files]
Source: \"myapp.exe\"; DestDir: \"{app}\"; Flags: ignoreversion
Source: \"weights\\gopro_generator.pth\"; DestDir: \"{app}\\weights\"; Flags: ignoreversion
Source: \"output\\*\"; DestDir: \"{app}\\output\"; Flags: ignoreversion recursesubdirs createallsubdirs

[Icons]
Name: \"{group}\\AI 이미지 복원기\"; Filename: \"{app}\\myapp.exe\"
Name: \"{userdesktop}\\AI 이미지 복원기\"; Filename: \"{app}\\myapp.exe\"; Tasks: desktopicon

[Tasks]
Name: \"desktopicon\"; Description: \"바탕화면에 바로가기 생성\"; GroupDescription: \"추가 아이콘:\"

스크립트 각 줄 설명:

[Setup]: 앱 이름, 버전, 설치 경로 설정
[Files]: 실행파일 및 모델 파일 복사 대상 지정
[Icons]: 시작메뉴와 바탕화면 바로가기 생성
[Tasks]: 설치 과정 중 사용자 선택 항목 제공

설치파일 만들기

Inno Setup 실행
setup_script.iss 열기
상단 메뉴에서 [Compile] 클릭

몇 초 후, 동일한 폴더에 AI_Deblur_Setup.exe 파일이 생성됩니다. 이 파일만으로도 완전한 설치 프로그램이 완성됩니다.

실행 확인

setup.exe 파일 실행
설치 마법사에 따라 설치 경로 선택
설치 완료 후 바탕화면에 바로가기 생성됨
더블 클릭 시 딥러닝 기반 복원 프로그램 실행됨

NSIS를 대안으로 쓸 수도 있음

NSIS는 스크립트 기반의 또 다른 설치 프로그램 생성 도구입니다. 더 커스터마이징이 필요하거나, 더 작은 용량의 인스톨러를 원한다면 선택해볼 수 있습니다.

마무리하며

이로써 인공지능 기반 흔들림 보정 프로그램 개발에서 배포까지의 전 과정을 모두 마쳤습니다. 1편에서는 프로젝트 개요와 설계를, 2편에서는 모델 실행 실습, 3편에서는 GUI 통합, 4편에서는 실행파일 생성, 그리고 마지막 5편에서는 설치파일로의 패키징까지 진행했습니다.

여기서 다룬 내용을 응용하면 다른 AI 프로젝트들도 완성도 있는 프로그램으로 발전시킬 수 있습니다. 실제 서비스나 상용화도 가능한 구조이므로 여러분의 프로젝트에도 적용해보시길 바랍니다.

그동안 이 연재를 따라와 주셔서 감사합니다!

[AI 앱 배포] PyInstaller로 PyQt5 + PyTorch 실행파일 만들기 – 딥러닝 데스크탑 앱 완성하기

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:51:55 +0900

PyInstaller로 PyQt5 + PyTorch 실행파일 만들기 – 딥러닝 데스크탑 앱 완성하기

이 글은 인공지능 앱을 완성형 프로그램으로 배포하기 위한 4번째 포스트입니다. 지난 편에서 PyQt5 GUI를 통해 흔들린 이미지를 복원하는 기능을 구현했는데, 이번에는 그 코드를 하나의 실행파일(.exe)로 만들어 누구나 설치 없이 사용할 수 있도록 만드는 방법을 다룹니다.

왜 PyInstaller를 사용하는가?

일반적으로 PyQt5나 PyTorch를 사용하는 프로그램은 많은 종속 라이브러리를 포함하고 있어 설치가 복잡합니다. PyInstaller는 이러한 코드를 하나의 실행파일로 묶어주는 도구로, 파이썬이 설치되어 있지 않은 컴퓨터에서도 실행할 수 있습니다. 배포와 공유가 훨씬 쉬워지죠.

사전 준비

아래 환경을 갖추고 있어야 합니다.

Python 3.8 또는 3.9
PyQt5, torch, torchvision, opencv-python 등이 설치된 상태
Windows 운영체제 (exe 빌드용)

PyInstaller 설치:

pip install pyinstaller

기본 명령어 설명

단일 실행파일을 만드는 기본 명령어는 다음과 같습니다.

pyinstaller --noconfirm --onefile --windowed gui.py

각 옵션에 대한 의미:

--noconfirm : 기존 빌드 결과가 있어도 덮어쓰기
--onefile : 하나의 실행파일(.exe)로 만들기
--windowed : 콘솔 창 없이 GUI만 띄움

실행 예제 코드 주석 포함

실제 실행 코드를 주석과 함께 정리해보면 다음과 같습니다.

# PyInstaller 실행 명령어
pyinstaller \\
    --noconfirm \\           # 빌드할 때 기존 파일 덮어쓰기 자동 확인
    --onefile \\             # 모든 파일을 하나의 exe로 압축
    --windowed \\            # 콘솔창 숨기기 (GUI 앱일 경우 필수)
    --add-data \"weights/gopro_generator.pth;weights\" \\  # 모델 파일 포함
    --add-data \"output/;output\" \\                      # 출력 폴더 포함
    gui.py                   # 메인 실행 스크립트 지정

주의: --add-data 옵션은 세미콜론(;)으로 구분합니다. 윈도우에서는 ;, 리눅스/mac에서는 : 사용

빌드 결과 위치

빌드가 완료되면 프로젝트 폴더에 다음과 같은 구조가 생성됩니다.

dist/
└── gui.exe               # 우리가 원하는 실행파일
build/
└── ...                   # 빌드 중간 생성물
gui.spec                  # 설정 파일

이 중 dist 폴더에 있는 exe 파일만 다른 PC에 배포하면 됩니다.

실행 확인

빌드된 gui.exe 파일을 더블 클릭하면, 이전 PyQt5 앱이 그대로 실행됩니다. 사용자는 복잡한 환경 설정 없이도 이미지를 불러오고 흔들림 복원 기능을 사용할 수 있습니다.

문제 해결 팁

ImportError 발생 시: 숨겨진 모듈을 spec 파일에 수동 추가
폰트나 이미지 경로 누락: --add-data 옵션으로 직접 지정
실행시 오류 발생: GUI 파일에 절대 경로 대신 상대경로 사용 권장

다음 글 예고

5편에서는 이 실행파일을 설치형 패키지로 포장하는 과정, 즉 NSIS 또는 Inno Setup 등을 이용하여 사용자가 더블 클릭 한 번으로 설치할 수 있도록 만드는 설치 마법사 구성법을 소개합니다.

마무리

이제 우리는 딥러닝 기반 흔들림 보정 앱을 개발하는 것을 넘어, 실제 실행파일로 만들어 누구나 사용할 수 있도록 배포할 수 있게 되었습니다. 인공지능 모델을 제품화하는 과정은 이처럼 패키징과 배포 단계를 통해 완성됩니다. 다음 글에서 설치형 프로그램으로 발전시켜봅시다.

[AI 앱 만들기] PyQt5로 딥러닝 모델 실행 – DeblurGAN을 활용한 이미지 복원 GUI 앱 개발

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:49:57 +0900

PyQt5로 딥러닝 모델 실행 – DeblurGAN을 활용한 이미지 복원 GUI 앱 개발

이 글은 인공지능으로 이미지 흔들림을 보정하는 프로젝트의 세 번째 편입니다. 1편에서는 전체 구조를, 2편에서는 DeblurGANv2 모델을 실행하는 실습을 다뤘습니다. 이번에는 실제 데스크탑 GUI 애플리케이션에서 버튼 클릭만으로 딥러닝 모델을 실행하고 이미지를 복원하는 프로그램을 만들어보겠습니다.

프로젝트 개요

이번 글에서 구현할 핵심 기능은 다음과 같습니다:

PyQt5로 데스크탑 GUI 구성
사용자가 이미지 파일 선택
버튼 클릭 시 DeblurGAN 모델 실행
복원된 이미지를 GUI에 표시 및 저장

딥러닝 모델이 실제 GUI와 통합되는 과정을 통해 AI 앱의 실용적인 활용법을 익힐 수 있습니다.

필요 패키지 설치

다음 패키지를 설치합니다.

pip install pyqt5 opencv-python torch torchvision pillow

프로그램 전체 구조

image_deblur_gui/
├── gui.py              # PyQt5 GUI 메인 파일
├── deblur_model.py     # DeblurGAN 모델 불러오기 및 추론 코드
├── weights/            # gopro_generator.pth 모델 파일 위치
└── output/             # 복원된 이미지 저장 폴더

모델 처리 모듈: deblur_model.py

딥러닝 모델을 불러와 추론하는 기능을 함수로 분리해 둡니다.

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
from models import generator

def deblur_image(image_path, weight_path='weights/gopro_generator.pth'):
    model = generator.GPNet()
    checkpoint = torch.load(weight_path, map_location='cpu')
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    model.eval()

    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((720, 1280)),
        transforms.ToTensor()
    ])
    input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)
    
    output_image = output.squeeze().permute(1, 2, 0).numpy()
    output_image = (output_image * 255).clip(0, 255).astype(np.uint8)
    return output_image

PyQt5 GUI 메인: gui.py

버튼 클릭 시 모델을 실행하고 복원된 이미지를 출력하는 GUI를 구성합니다.

import sys
import os
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QFileDialog, QVBoxLayout
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
from deblur_model import deblur_image

class DeblurApp(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle('AI 이미지 흔들림 보정')
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        self.label = QLabel('이미지를 불러와 주세요', self)
        self.label.setFixedSize(720, 480)

        self.load_button = QPushButton('이미지 불러오기', self)
        self.process_button = QPushButton('보정 시작', self)
        self.process_button.setEnabled(False)

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.label)
        layout.addWidget(self.load_button)
        layout.addWidget(self.process_button)
        self.setLayout(layout)

        self.load_button.clicked.connect(self.load_image)
        self.process_button.clicked.connect(self.run_deblurring)

        self.image_path = None

    def load_image(self):
        path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '이미지 선택', '', 'Images (*.png *.jpg *.jpeg)')
        if path:
            self.image_path = path
            pixmap = QPixmap(path).scaled(720, 480)
            self.label.setPixmap(pixmap)
            self.process_button.setEnabled(True)

    def run_deblurring(self):
        if self.image_path:
            result = deblur_image(self.image_path)
            output_path = os.path.join('output', 'restored.jpg')
            os.makedirs('output', exist_ok=True)
            cv2.imwrite(output_path, cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_RGB2BGR))
            image = QImage(result, result.shape[1], result.shape[0], QImage.Format_RGB888)
            self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image).scaled(720, 480))

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = DeblurApp()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

결과 확인

프로그램을 실행하면 이미지 선택 버튼과 보정 버튼이 표시됩니다. 흔들린 이미지를 선택하고, 보정 시작 버튼을 클릭하면 복원된 이미지가 화면에 출력되며, output 폴더에도 저장됩니다.

다음 글 예고

다음 4편에서는 이 앱을 PyInstaller로 패키징하여 하나의 실행파일로 만들고, 실제 배포 가능한 형태로 만드는 과정을 다룹니다. 설치 없이 실행 가능한 인공지능 앱을 만들 수 있도록 도와드립니다.

마무리

이번 글에서는 딥러닝 모델과 PyQt5 GUI를 통합해 실제 동작하는 흔들림 보정 데스크탑 앱을 만들어보았습니다. 버튼 하나로 AI 모델을 실행하고 이미지가 복원되는 과정을 통해 AI 기술이 어떻게 사용자 중심 앱으로 발전할 수 있는지를 경험할 수 있습니다. 다음 글에서 실행파일로 포장하여 완성된 배포형 프로그램으로 발전시켜보겠습니다.

[AI 실습] DeblurGANv2로 이미지 흔들림 복원하기 – PyTorch 모델 실행부터 추론까지

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:48:48 +0900

DeblurGANv2로 이미지 흔들림 복원하기 – PyTorch 모델 실행부터 추론까지

이 글은 인공지능으로 사진 흔들림을 제거하는 실전 프로젝트의 두 번째 단계입니다. 지난 글에서는 전체 구조와 프로그램 개발 흐름을 소개했는데, 이번에는 실제로 AI 모델을 다운로드하고 흔들린 이미지를 복원해보는 실습을 진행합니다.

DeblurGANv2란 무엇인가?

DeblurGAN은 흔들린 이미지를 원래처럼 선명하게 복원하는 GAN 기반의 딥러닝 모델입니다. GAN은 생성자와 판별자가 경쟁하면서 고품질 이미지를 생성할 수 있게 하는 구조입니다. DeblurGANv2는 이전 버전에 비해 더 빠르고 정확하게 개선된 구조이며, 다양한 데이터셋에서 높은 성능을 입증했습니다.

모델 다운로드 방법

DeblurGANv2는 GitHub에서 오픈소스로 제공됩니다. 아래 명령어로 저장소를 복제하세요.

git clone https://github.com/VITA-Group/DeblurGANv2.git
cd DeblurGANv2

필요한 사전학습 모델은 다음 링크에서 받을 수 있습니다:

GoPro dataset용 모델 (사용 권장): https://drive.google.com/file/d/1JpZeiD3dzyx_Zk1PZn-L7xNnpln6-Qdc/view
다운로드 후 weights 폴더에 저장: weights/gopro_generator.pth

환경 설정

Python 3.8 기준, 아래 패키지를 설치하세요.

pip install torch torchvision opencv-python matplotlib tqdm

DeblurGANv2에서는 CUDA GPU 환경을 권장하지만, CPU로도 실행은 가능합니다. 다만 속도는 느립니다.

입력 이미지 준비

복원 테스트를 위한 이미지 파일을 하나 준비해, 아래 폴더에 넣습니다.

DeblurGANv2/test_images/sample_blurred.jpg

참고로 여러 장의 이미지가 아니라 단일 이미지를 복원하는 방식입니다. 멀티 프레임 정합은 별도로 구현이 필요합니다.

모델 실행 코드

아래는 PyTorch를 이용해 사전학습된 DeblurGANv2 모델을 불러오고, 이미지를 복원하는 예시 코드입니다.

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
import os
from models import generator

# 모델 로드
model = generator.GPNet()
ckpt = torch.load('weights/gopro_generator.pth', map_location='cpu')
model.load_state_dict(ckpt['model_state_dict'])
model.eval()

# 이미지 로드
image = Image.open('test_images/sample_blurred.jpg').convert('RGB')
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((720, 1280)),
    transforms.ToTensor()
])
input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 추론
with torch.no_grad():
    output_tensor = model(input_tensor)

# 결과 저장
output_image = output_tensor.squeeze().permute(1, 2, 0).numpy()
output_image = np.clip(output_image * 255, 0, 255).astype(np.uint8)
cv2.imwrite('test_images/output_restored.jpg', cv2.cvtColor(output_image, cv2.COLOR_RGB2BGR))

이 코드를 실행하면 test_images 폴더에 복원된 이미지가 생성됩니다.

결과 확인

실행 결과는 일반적인 흐릿한 이미지보다 확연히 선명한 결과를 확인할 수 있습니다. 모델이 한계는 있지만, 사전학습 데이터와 유사한 흔들림 조건에서는 매우 효과적으로 작동합니다.

커스터마이징 팁

입력 크기 수정: transforms.Resize() 크기를 카메라 해상도에 맞게 조정
멀티 프레임 입력을 위해 정합 후 평균 입력 시도
PyQt5와 연동하여 GUI에서 추론 결과를 바로 보여주도록 구성 가능

다음 글 예고

3편에서는 PyQt5 GUI 프로그램에 이 모델을 통합하여 사용자가 직접 이미지를 불러오고 복원할 수 있는 데스크탑 앱으로 발전시키는 과정을 다룰 예정입니다.

마무리

이번 글에서는 DeblurGANv2 모델을 다운로드하고, PyTorch로 흔들린 이미지를 복원하는 전체 과정을 살펴보았습니다. AI 모델은 그 자체로도 유용하지만, 이렇게 직접 실행해보고 결과를 확인하며 확장해나가는 과정에서 실질적인 역량이 쌓입니다. 다음 글에서 GUI와의 통합을 통해 완성도 있는 프로그램으로 발전시켜보겠습니다.

인공지능으로 사진 흔들림 제거하기 – PyTorch + PyQt5로 만드는 AI 이미지 복원 앱 개발기

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:46:51 +0900

인공지능으로 사진 흔들림 제거하기 – PyTorch + PyQt5로 만드는 AI 이미지 복원 앱 개발기

스마트폰, 디지털 카메라, 현미경, 드론… 사진은 일상과 산업 전반에서 활용됩니다. 하지만 조금만 손이 떨려도, 사진은 쉽게 흐려지고 맙니다. 일반 사용자는 이럴 때 포토샵을 쓰거나, 그냥 사진을 다시 찍습니다. 하지만 여러 장을 한 번에 촬영해놓았을 경우, AI를 활용해서 가장 선명한 이미지를 복원할 수 있습니다.

그래서 저는 딥러닝 모델을 이용해 다수의 흔들린 이미지를 한 장의 선명한 이미지로 복원하는 프로그램을 직접 개발해보기로 했습니다. 이 글은 그 첫 번째 기록입니다.

프로젝트 개요 및 목표

이번 프로젝트의 핵심은 다음과 같습니다:

PyTorch를 사용해 딥러닝 모델 DeblurGANv2를 불러온다
OpenCV를 통해 여러 장의 이미지를 정렬하고 모델에 전달한다
보정된 결과물을 이미지 파일로 저장한다
PyQt5를 활용한 데스크탑 GUI에서 이 전체 과정을 쉽게 수행할 수 있게 한다

즉, 이건 단순한 모델 테스트가 아니라, 실제 유저가 사용할 수 있는 앱을 만드는 것이다.

프로젝트 폴더 구조

image_deblur_ai/
├── gui/
├── model/
├── input/
├── output/
├── main.py
├── requirements.txt
└── build/

DeblurGANv2란?

DeblurGAN은 GAN 구조를 기반으로 흐릿한 이미지를 복원하는 모델이다. 일반적인 이미지 복원 방식은 손실된 정보를 복원하기 어렵지만, GAN은 학습된 데이터를 바탕으로 결측된 세부 정보를 생성해낼 수 있다.

DeblurGANv2는 속도와 성능을 개선한 버전으로, 실시간 성능에 가까우며 고해상도 이미지도 처리할 수 있다. GitHub에서 오픈소스로 제공되고 있어 누구나 사용할 수 있다.

이미지 입력 및 처리 방식

사용자는 GUI를 통해 여러 장의 이미지를 선택한다
OpenCV를 이용해 첫 번째 이미지를 기준으로 나머지를 정렬한다
정렬된 이미지를 모델에 입력한다
모델은 한 장의 선명한 이미지를 출력한다
GUI에서 결과를 확인하고 저장할 수 있다

PyQt5를 이용한 GUI 구성

사용자의 편의를 위해 PyQt5 기반의 GUI를 제작했다. 주요 기능은 다음과 같다:

이미지 다중 선택
선택한 이미지 미리보기
보정 시작 버튼
결과 이미지 확인 및 저장

PyInstaller로 실행파일 만들기

아무리 좋은 AI도 코드로만 실행된다면 일반인은 사용하기 어렵다. 그래서 PyInstaller를 통해 이 프로젝트를 실행파일로 패키징한다.

pyinstaller --noconfirm --onefile --windowed main.py

이렇게 하면 하나의 실행파일로 묶여 누구나 다운로드 받아 바로 실행할 수 있다.

왜 이 프로젝트가 의미 있는가?

이 프로젝트는 단순히 모델을 불러와서 이미지를 처리하는 실험이 아니다. 다음을 학습하고 구현하게 된다:

오픈소스 AI 모델의 활용법
멀티 프레임 정합 기술
PyQt5를 통한 GUI 프로그래밍
최종 배포를 위한 PyInstaller 활용

이러한 기술은 산업용 영상처리, 보안카메라 보정, 의학 영상 강화 등 다양한 분야에 직접 활용될 수 있다.

다음 글 예고

다음 포스트에서는 다음 내용을 다룰 예정이다:

DeblurGANv2 모델 다운로드 방법
Python으로 모델을 불러와 실행하는 코드 작성
샘플 이미지로 추론 결과 확인하기

마무리하며

사진이 흔들렸다고 해서 포기하지 말자. 인공지능은 이제 손상된 이미지를 복원하고, 흐릿한 순간을 다시 선명하게 되살릴 수 있는 도구가 되었다. 앞으로 이 시리즈를 통해 누구나 AI를 활용한 실전 프로젝트를 완성할 수 있을 것이다.

계속해서 실습 중심의 AI 프로젝트를 블로그로 연재할 예정이니, 즐겨찾기 추가와 댓글 부탁드린다.

AI 흔들림 보정 앱 만들기 – PyTorch + PyQt5로 이미지 선명하게 복원하는 데스크탑 프로그램 개발기

게임교수 — Tue, 22 Apr 2025 07:43:38 +0900

인공지능으로 이미지 흔들림을 보정할 수 있을까?

스마트폰으로 사진을 찍을 때, 혹은 현미경이나 드론처럼 미세한 흔들림이 존재하는 환경에서는 이미지가 흔들려서 중요한 디테일이 손실되곤 합니다. 과거에는 이러한 문제를 포토샵 같은 도구로 수동 보정해야 했지만, 요즘은 딥러닝 기반의 AI 모델로 자동 보정이 가능합니다.

이번 글에서는 여러 장의 흔들린 사진을 이용해 한 장의 선명한 이미지를 복원하는 프로그램을 직접 만드는 과정을 소개합니다. PyTorch로 구현된 DeblurGAN 계열의 딥러닝 모델을 기반으로 하고, PyQt5로 GUI를 제공하는 데스크탑 프로그램을 완성하는 것이 목표입니다.

프로젝트 개요 및 구성

이 프로젝트는 다음과 같은 흐름으로 구성됩니다:

입력: 흔들린 사진 여러 장을 사용자가 선택
정합: 각 사진들을 기준 이미지에 정렬
보정: 딥러닝 모델로 흔들림 제거 및 선명도 개선
GUI: PyQt5로 사용자가 클릭 몇 번만으로 실행 가능하게 구성

우리는 이 과정을 통해 흔들림을 줄이고, 이미지의 품질을 극대화하는 방법을 배웁니다.

사용된 기술 스택

Python 3.x
PyTorch – 딥러닝 모델 로딩 및 추론
OpenCV – 이미지 정합 및 전처리
PyQt5 – GUI 애플리케이션 제작
PyInstaller – 데스크탑 실행파일(.exe)로 패키징

DeblurGAN이란?

DeblurGAN은 이미지의 모션 블러(흔들림)를 제거하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 구조를 사용하는 모델입니다. 특히 DeblurGAN-v2는 성능이 개선되어 실시간에도 사용할 수 있는 구조로 바뀌었고, 저해상도부터 고해상도까지 다양한 입력을 지원합니다.

기존에는 하나의 이미지만 가지고 보정을 했다면, 우리는 여기에 멀티 프레임 기반 정합을 추가해 여러 장의 이미지를 통합하여 더 나은 결과를 만들어낼 것입니다.

️ 사용자 인터페이스 구성

GUI는 PyQt5로 구성되며, 주요 기능은 다음과 같습니다:

✅ 이미지 불러오기 (여러 장 선택 가능)
✅ 이미지 미리보기 (처리 전후)
✅ 보정 시작 버튼
✅ 결과 저장 버튼

최대한 간단하면서도 기능적인 UI로 구성하여, 비개발자도 쉽게 사용할 수 있도록 구현합니다.

폴더 구조 예시

image_deblur_ai/
├── gui/                  # PyQt5 GUI 소스
├── model/                # DeblurGANv2 학습된 모델 파일
├── input/                # 입력 이미지 폴더
├── output/               # 보정 결과 이미지 저장 폴더
├── main.py               # 전체 앱 실행 파일
├── requirements.txt      # 필요한 패키지 리스트
└── build/                # PyInstaller로 만든 실행 파일 폴더

실제 처리 과정 흐름

사용자가 input 폴더에 여러 장의 흔들린 이미지를 넣습니다.
GUI를 통해 '보정 시작' 버튼을 클릭하면, 내부적으로 다음 단계가 실행됩니다:
OpenCV로 이미지 정렬 (정합) → DeblurGAN 모델에 입력 → 출력 이미지 생성
결과 이미지는 output 폴더에 저장되며, GUI에서도 확인 가능

이 프로젝트의 의의

단순히 AI 모델을 구동하는 데 그치지 않고, GUI와 함께 실제 사용자용 애플리케이션으로 구성하는 것이 이 프로젝트의 핵심입니다. 이런 방식은 현업에서도 많이 사용되며, 자신만의 AI 기반 소프트웨어를 만들고자 할 때 필수적인 과정입니다.

앞으로의 계획

이번 글은 전체 시리즈의 시작입니다. 다음 글에서는 실제 PyTorch로 DeblurGANv2 모델을 실행해보며, 학습된 가중치를 어디서 어떻게 다운로드하고, 어떤 방식으로 추론을 수행하는지 구체적으로 다룰 예정입니다.

또한, 이후에는 이 모델을 PyQt5 앱과 통합하는 방법, PyInstaller로 실행 파일을 만드는 방법, 나아가 설치 파일로 패키징하는 방법까지 순차적으로 설명할 예정입니다.

마무리하며

지금까지 AI를 이용한 이미지 흔들림 보정 프로그램을 만드는 전체 흐름과 핵심 구성요소를 정리해보았습니다. 이 시리즈를 따라가다 보면, 단순한 모델 실행이 아닌 ‘완성된 프로그램을 만드는 개발자’로 성장하게 될 것입니다.

다음 편에서는 DeblurGAN 모델 다운로드 및 실행 실습으로 이어갑니다. 기대해주세요!

아두이노 UART 디버깅 콘솔 확장 – 설정값 EEPROM에 저장하기

게임교수 — Mon, 21 Apr 2025 08:00:14 +0900

아두이노 UART 디버깅 콘솔 확장 – 설정값 EEPROM에 저장하기

UART 디버깅 콘솔에서 명령어를 통해 설정값을 바꾸는 것만으로는 부족합니다. 왜냐하면 전원을 껐다 켜면 값이 초기화되기 때문입니다. 실전에서는 반드시 설정을 저장하고 유지하는 구조가 필요합니다.

이번 글에서는 사용자가 설정한 값을 EEPROM에 저장하고 불러오는 기능을 UART 명령어 기반으로 구현해 보겠습니다. 목표는 시스템 재시작 후에도 설정이 그대로 유지되는 지속 가능한 설정 시스템을 만드는 것입니다.

✅ 1. 구현할 기능 요약

SET SPEED 100 → 현재 속도 설정
SAVE → 현재 속도 EEPROM에 저장
LOAD → EEPROM에서 속도 불러오기

2. 필요한 라이브러리

#include <EEPROM.h> // 내장 EEPROM 라이브러리 사용

이 라이브러리는 아두이노 IDE에서 기본 포함되어 있어 별도 설치 없이 사용 가능합니다.

3. 전체 예제 코드 (주석 포함)

#include <EEPROM.h>

char buffer[64];
int index = 0;
int speedValue = 0; // 현재 속도 값 (설정값)
const int addr = 0; // EEPROM 주소 0번에 저장

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Serial.println("EEPROM 콘솔 시작");
  loadSpeed(); // 부팅 시 EEPROM에서 불러오기
}

void loop() {
  while (Serial.available()) {
    char c = Serial.read();
    if (c == '\n') {
      buffer[index] = '\0';
      parseCommand(buffer);
      index = 0;
    } else {
      buffer[index++] = c;
    }
  }
}

void parseCommand(char* cmd) {
  char* token = strtok(cmd, " ");
  if (!token) return;

  if (strcmp(token, "SET") == 0) {
    char* key = strtok(NULL, " ");
    char* val = strtok(NULL, " ");
    if (key && val && strcmp(key, "SPEED") == 0) {
      speedValue = atoi(val);
      Serial.print("속도 설정됨: ");
      Serial.println(speedValue);
    }
  } else if (strcmp(token, "SAVE") == 0) {
    EEPROM.put(addr, speedValue);
    Serial.println("EEPROM 저장 완료");
  } else if (strcmp(token, "LOAD") == 0) {
    loadSpeed();
    Serial.print("EEPROM 로드됨, 속도: ");
    Serial.println(speedValue);
  } else {
    Serial.println("알 수 없는 명령");
  }
}

void loadSpeed() {
  EEPROM.get(addr, speedValue);
}

EEPROM.put()은 구조체 형태도 저장할 수 있어 다양한 설정 확장에 적합합니다.

중간광고자리

4. 테스트 방법 요약

시리얼 모니터 실행 (속도 9600bps)
SET SPEED 80 입력 → 속도 설정됨 출력 확인
SAVE 입력 → EEPROM 저장 완료 출력 확인
보드 리셋 후 LOAD 입력 → EEPROM에서 저장된 속도 불러오기 확인

이 과정을 통해 설정값이 꺼졌다 켜져도 유지되는 구조가 확인됩니다.

⚙️ 5. 확장 활용 가능성

속도뿐만 아니라 다음과 같은 설정에도 응용할 수 있습니다:
- PID 제어값 저장 (KP, KI, KD)
- 사용자 모드 / 기능 활성화 여부
- 장치 고유 ID
- 사용자의 커스터마이징 상태 등

이 구조는 임베디드 펌웨어 설정 인터페이스에서 가장 많이 쓰이는 패턴입니다.

중간광고자리

6. 마무리

지금까지 만든 UART 콘솔 기반 설정 + EEPROM 저장 구조는 단순한 디버깅 도구를 넘어서, 실전 장비에 적용할 수 있는 설정 저장 시스템입니다.

이를 응용하면 다음과 같은 발전이 가능합니다:

부팅 시 자동으로 설정값 반영
시리얼 입력 외에도 버튼, 앱 등 다양한 입력 방식과 연결 가능
OLED와 같은 출력장치와 결합해 실시간 피드백 UI 구성

다음 편 예고: 센서값 + 설정값을 OLED에 표시하는 실시간 디버깅 인터페이스 만들기

출처: ythouse.tistory.com

아두이노 UART 디버깅 콘솔 만들기 – 시리얼 명령어 처리 시스템 완전 구현

게임교수 — Mon, 21 Apr 2025 07:58:34 +0900

아두이노 UART 디버깅 콘솔 만들기 – 시리얼 명령어 처리 시스템 완전 구현

임베디드 개발자라면 반드시 한 번쯤 만들어보는 도구가 바로 UART 디버깅 콘솔입니다. 시리얼 통신을 통해 장치에 명령을 보내고, 상태를 조회하며, 직접 LED를 제어하거나 센서값을 확인할 수 있는 CLI(Command Line Interface)는 디버깅 도구의 핵심입니다.

이번 글에서는 아두이노에서 시리얼 명령어를 파싱하고 처리하는 콘솔 시스템을 직접 구축하는 방법을 소개합니다.

1. 무엇을 만들 것인가?

시리얼로 명령어 입력 → 처리 → 결과 응답
예: LED ON, LED OFF, STATUS?, SET SPEED 50
파싱 방식 → 문자열 비교 vs 문자열 분할 방식

2. 기본 하드웨어 구성

아두이노 Uno/Nano
LED (13번 핀 기본 사용)
시리얼 통신 (9600bps)

하드웨어 연결 없이도 동작 확인 가능 (13번 핀 LED 내장)

3. 예제 코드 – 기본 명령어 처리

먼저 간단한 문자열 비교 방식 예제를 봅시다.

String input = ""; void setup() { Serial.begin(9600); pinMode(13, OUTPUT); Serial.println("UART 명령어 콘솔 시작"); } void loop() { if (Serial.available()) { char c = Serial.read(); if (c == '\n' || c == '\r') { processCommand(input); input = ""; } else { input += c; } } } void processCommand(String cmd) { cmd.trim(); cmd.toUpperCase(); if (cmd == "LED ON") { digitalWrite(13, HIGH); Serial.println("LED ON"); } else if (cmd == "LED OFF") { digitalWrite(13, LOW); Serial.println("LED OFF"); } else if (cmd == "STATUS?") { Serial.print("LED 상태: "); Serial.println(digitalRead(13) ? "ON" : "OFF"); } else { Serial.println("알 수 없는 명령"); } }

위 코드는 줄 단위 입력을 받아서 LED 제어 및 상태 확인이 가능한 구조입니다.

4. 고급 예제 – 인자 포함 명령 처리

문자열을 strtok() 또는 split 방식으로 분해하면 파라미터 처리도 가능합니다.

char buffer[64]; int index = 0; void loop() { while (Serial.available()) { char c = Serial.read(); if (c == '\n') { buffer[index] = '\0'; parseCommand(buffer); index = 0; } else { buffer[index++] = c; } } } void parseCommand(char* cmd) { char* token = strtok(cmd, " "); if (strcmp(token, "SET") == 0) { char* what = strtok(NULL, " "); char* value = strtok(NULL, " "); if (what && value) { if (strcmp(what, "SPEED") == 0) { int v = atoi(value); Serial.print("속도 설정: "); Serial.println(v); } } } }

구조화된 파싱 방식은 센서 설정, PID 조정, EEPROM 저장 등의 고급 기능으로 쉽게 확장됩니다.

5. 응용 확장 방향

EEPROM에 설정 저장/불러오기
센서 ON/OFF, 데이터 로깅 시작/정지
모드 전환, 속도 설정, 캘리브레이션 명령

시리얼 명령어 시스템은 GUI 없는 펌웨어의 가장 강력한 UI가 됩니다. 보드를 바꿔도, 하드웨어가 달라도 이 구조는 계속 쓸 수 있어요.

6. 마무리

펌웨어를 처음 시작하는 개발자라면 반드시 익혀야 할 구조 중 하나가 바로 시리얼 명령어 인터페이스입니다.

LED On/Off로 시작해 속도 설정, PID 조정, EEPROM 저장까지 확장해보세요. 아두이노를 넘어 실제 임베디드 개발에서도 이 패턴은 널리 쓰이고 있습니다.

다음 글에서는 EEPROM 저장 기능 추가나 센서 연동 명령어 제어 시스템으로 발전시켜 보겠습니다.

IR 리모컨으로 OLED 화면 제어하기 – 아두이노로 만든 무선 UI 시스템

게임교수 — Mon, 21 Apr 2025 07:55:32 +0900

IR 리모컨으로 OLED 화면 제어하기 – 아두이노로 만든 무선 UI 시스템

IR 리모컨을 이용하면 아두이노에서 버튼 하나 없이도 다양한 동작을 제어할 수 있습니다. 특히 OLED 디스플레이와 결합하면 무선으로 메뉴를 전환하거나 값을 조절하는 작은 인터페이스 시스템을 구축할 수 있죠.

이번 글에서는 IR 수신 모듈과 SSD1306 OLED 디스플레이를 이용해, 리모컨 입력에 따라 텍스트, 아이콘, 메뉴 등을 전환하는 시스템을 구축해보겠습니다.

1. 준비물

아두이노 Uno 또는 Nano
0.96인치 OLED (SSD1306, I2C 방식)
IR 수신기 모듈 (TSOP1838 등)
적외선 리모컨
점퍼 케이블

2. 회로 연결

OLED (I2C)

VCC → 5V
GND → GND
SDA → A4
SCL → A5

IR 수신기

OUT → D2
VCC → 5V
GND → GND

3. 라이브러리 설치

두 가지 라이브러리가 필요합니다.

IRremote by shirriff (버전 3.x 이상)
U8g2 by olikraus

Arduino IDE → 스케치 → 라이브러리 포함 → 라이브러리 관리에서 설치하세요.

4. 전체 예제 코드

#include <IRremote.h> #include <Wire.h> #include <U8g2lib.h> U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_F_HW_I2C u8g2(U8G2_R0); const int RECV_PIN = 2; IRrecv irrecv(RECV_PIN); decode_results results; int menuIndex = 0; void setup() { u8g2.begin(); irrecv.enableIRIn(); } void loop() { if (irrecv.decode(&results)) { long key = results.value; if (key == 0xFFA25D) { // CH- 버튼 menuIndex = (menuIndex - 1 + 3) % 3; } else if (key == 0xFF629D) { // CH+ 버튼 menuIndex = (menuIndex + 1) % 3; } irrecv.resume(); } u8g2.clearBuffer(); u8g2.setFont(u8g2_font_ncenB08_tr); if (menuIndex == 0) { u8g2.drawStr(10, 30, "메뉴 1: 센서값"); } else if (menuIndex == 1) { u8g2.drawStr(10, 30, "메뉴 2: 시스템정보"); } else { u8g2.drawStr(10, 30, "메뉴 3: 설정"); } u8g2.sendBuffer(); delay(100); }

위 예제는 CH+ / CH- 버튼을 눌러 메뉴를 순차적으로 전환하는 구조입니다. 리모컨의 키코드는 모델마다 다르므로 직접 Serial.print(results.value, HEX);로 확인하세요.

5. 사용자 정의 메뉴 확장 팁

리모컨 숫자 버튼 → 특정 페이지 바로가기
OK 버튼 → 동작 실행 (LED On/Off, 서보 제어 등)
좌우 버튼 → 값 조절 (밝기, 속도 등)

OLED는 단순 출력이 아닌 UI 시스템 구축용 패널로 활용할 수 있습니다. 리모컨과 결합하면 버튼 하나 없이도 다양한 인터랙션이 가능하죠.

6. 마무리

IR 리모컨을 활용하면 별도의 버튼, 터치스크린 없이도 OLED 기반 인터페이스를 만들 수 있습니다.

다음 글에서는 ‘DHT11 온습도 센서’나 ‘버튼으로 메뉴 전환’ 기능과 연계해 진짜 완성도 높은 미니 UI 시스템을 만들어볼 수 있어요.

직접 다양한 키코드를 매핑해보며 나만의 리모컨 UI를 만들어보세요!

I2C OLED 디스플레이 출력하기 – SSD1306 & U8g2 라이브러리 완전 활용법

게임교수 — Mon, 21 Apr 2025 07:53:39 +0900

I2C OLED 디스플레이 출력하기 – SSD1306 & U8g2 라이브러리 완전 활용법

작고 가벼우며 전력 소모도 적은 OLED 디스플레이는 아두이노 사용자에게 매우 유용한 출력 장치입니다. 특히 0.96인치 SSD1306 I2C OLED 모듈은 저렴하면서도 활용도가 높아 센서값 출력, UI 시각화, 메시지 알림 등에 널리 쓰입니다.

이번 글에서는 SSD1306 OLED 모듈을 아두이노와 I2C 방식으로 연결하고, U8g2 라이브러리를 이용해 다양한 텍스트와 그래픽을 출력하는 과정을 실전 위주로 상세히 다룹니다.

1. 준비물

아두이노 Uno 또는 Nano
0.96인치 OLED 디스플레이 (SSD1306, I2C 방식)
점퍼 케이블
Arduino IDE
U8g2 라이브러리

2. 회로 연결 방법

이 OLED 모듈은 I2C 통신을 사용하므로 총 4핀만 연결하면 됩니다.

OLED 핀 아두이노 연결

VCC	5V
GND	GND
SCL	A5
SDA	A4

Mega 보드 사용 시 SCL/SDA는 20번, 21번 핀입니다.

3. U8g2 라이브러리 설치

U8g2는 폰트, 한글, 다양한 그래픽까지 지원하는 강력한 OLED 라이브러리입니다.

Arduino IDE 실행
상단 메뉴 → [스케치] → [라이브러리 포함하기] → [라이브러리 관리]
"U8g2" 검색 → "U8g2 by olikraus" 설치

4. 기본 텍스트 출력 예제 코드

#include <Wire.h>
#include <U8g2lib.h>

U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_F_HW_I2C u8g2(U8G2_R0);

void setup() {
  u8g2.begin();
}

void loop() {
  u8g2.clearBuffer();
  u8g2.setFont(u8g2_font_ncenB08_tr);
  u8g2.drawStr(10, 30, "Hello, OLED!");
  u8g2.sendBuffer();
  delay(1000);
}

이 코드는 OLED에 "Hello, OLED!"를 표시하는 기본 예제입니다.

5. 다양한 그래픽 출력

U8g2는 텍스트뿐 아니라 박스, 원, 프레임 등 다양한 그래픽 그리기도 지원합니다.

u8g2.drawBox(5, 5, 30, 10);       // 사각형
u8g2.drawCircle(60, 30, 10);      // 원
u8g2.drawFrame(10, 40, 50, 20);   // 테두리

한글 출력도 지원하며 폰트 설정만 바꾸면 됩니다:

u8g2.setFont(u8g2_font_unifont_t_korean);

RAM 사용량이 늘어날 수 있으니, 코드 최적화 필요

6. 실전 예제: 센서 데이터 시각화

#include <DHT.h>
#include <U8g2lib.h>

#define DHTPIN 2
#define DHTTYPE DHT11

DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);
U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_F_HW_I2C u8g2(U8G2_R0);

void setup() {
  dht.begin();
  u8g2.begin();
}

void loop() {
  float h = dht.readHumidity();
  float t = dht.readTemperature();

  u8g2.clearBuffer();
  u8g2.setFont(u8g2_font_ncenB08_tr);

  u8g2.setCursor(0, 20);
  u8g2.print("Temp: "); u8g2.print(t); u8g2.print(" C");
  u8g2.setCursor(0, 40);
  u8g2.print("Humi: "); u8g2.print(h); u8g2.print(" %");

  u8g2.sendBuffer();
  delay(2000);
}

이 예제는 온도, 습도 데이터를 2초 간격으로 OLED에 출력합니다.

7. 활용 아이디어

실시간 데이터 모니터링 (DHT11, MQ2, 초음파 등)
미니 UI 만들기 (메뉴 전환, 선택 항목 출력)
상태 알림 (WiFi 연결 상태, 배터리 잔량 등)
시계, 타이머, 알람 인터페이스

✅ 8. 마무리하며

I2C 방식의 SSD1306 OLED 디스플레이는 간단한 회로 연결과 강력한 라이브러리 덕분에 매우 활용도 높은 출력 장치입니다. U8g2는 폰트, 그래픽, 한글까지 다양한 표현이 가능해 초보자에게도 적극 추천할 수 있습니다.

앞으로 센서값 그래프화, 터치 UI 대응 등 고급 응용 예제도 다뤄보겠습니다. 댓글이나 메일로 원하는 기능도 제안해 주세요!

출처: ythouse.tistory.com

아두이노 프로젝트 시리즈 목차 – 입문부터 응용까지 완성형 가이드

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 18:02:09 +0900

아두이노 프로젝트 시리즈 목차 – 입문부터 응용까지 완성형 가이드

이 블로그에서는 아두이노 입문자부터 실전 응용까지 단계별로 정리된 완성형 시리즈를 제공합니다.
각 글에는 실전 예제, 회로 설명, 소스 코드, 광고 포함 및 SEO 최적화까지 완료되어 있으며
아두이노를 처음 시작하는 분들에게도 확실한 가이드가 됩니다.

입문/기초 편

⚙️ 센서/모듈 제어 편

시스템 프로젝트 편

정리/추천

업데이트: 2025년 4월 기준 | 작성자: YT

아두이노 + 타이머 + 릴레이 제어 – 시간 설정으로 전원 자동 ON/OFF 구현하기

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:57:29 +0900

아두이노 + 타이머 + 릴레이 제어 – 시간 설정으로 전원 자동 ON/OFF 구현하기

정해진 시간에 전기를 켜거나 끄는 시스템, 어렵지 않을까요?
이번 글에서는 아두이노와 릴레이 모듈을 이용해 시간 설정 기반 자동 ON/OFF 제어 시스템을 만들어보겠습니다.
예를 들어, 1분에 한 번씩 전원을 켰다 끄거나, 사용자가 설정한 시간만큼 릴레이를 동작시키는 방식입니다.
스마트 팜, 자동 조명, 펌프 제어, 환풍기 자동화 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

준비물

아두이노 UNO 또는 나노
5V 릴레이 모듈 (1채널 또는 다채널)
LED 또는 220V 부하 장치 (테스트용은 LED 추천)
브레드보드, 점퍼 와이어

릴레이 모듈 작동 원리

릴레이는 아두이노의 디지털 출력 신호로 고전압 전원을 On/Off할 수 있게 해주는 스위치입니다.
디지털 핀을 HIGH 또는 LOW로 전환함으로써 릴레이를 작동시킬 수 있습니다.

⏱️ 타이머 제어 방식

아두이노에서 시간 제어는 2가지 방식으로 구현할 수 있습니다.

delay() 함수: 간단하지만 블로킹 방식
millis() 함수: 논블로킹 방식, 실시간 처리에 적합

기본 코드 예제 (millis 기반, 5초 ON → 5초 OFF 반복)

const int relayPin = 7;
unsigned long previousMillis = 0;
const long interval = 5000; // 5초

bool relayState = false;

void setup() {
  pinMode(relayPin, OUTPUT);
  digitalWrite(relayPin, LOW); // 릴레이 꺼짐 상태
}

void loop() {
  unsigned long currentMillis = millis();

  if (currentMillis - previousMillis >= interval) {
    previousMillis = currentMillis;
    relayState = !relayState; // 상태 반전
    digitalWrite(relayPin, relayState ? HIGH : LOW);
  }
}

예제 설명

millis()는 프로그램 시작 이후 경과한 시간(ms)을 반환합니다
5초마다 릴레이 상태를 반전시켜 ON/OFF 반복 제어
delay() 방식보다 정확하고 다른 처리와 동시에 사용 가능

실전 활용 팁

스마트 조명: 밤 10시 자동 소등
펌프 제어: 1시간마다 10분간 작동
팬 제어: 일정 온도 이상 시 타이머 작동
센서와 연동: PIR + 릴레이 + 타이머 조합

✅ 마무리

릴레이와 타이머를 조합하면 매우 간단한 방식으로 자동 전원 제어 시스템을 만들 수 있습니다.
지금까지의 예제를 바탕으로 스마트 홈, 자동화 기기 등 다양한 분야에 적용해보세요.
향후에는 RTC 모듈(실시간 시계)과 결합하여 더 정교한 시간 기반 제어도 구현할 수 있습니다.

Arduino 자동화 시리즈 – 릴레이 타이머 제어편 | 작성자: YT

TJC3224T124-011R HMI LCD 아두이노 연동 가이드 – 중국 Nextion 유사 LCD 개발부터 통신까지

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:52:47 +0900

TJC3224T124-011R HMI LCD 아두이노 연동 가이드 – 중국 Nextion 유사 LCD 개발부터 통신까지

Nextion보다 저렴한 중국산 터치 LCD로 UI를 구현할 수 없을까?
이번 글에서는 TJC3224T124-011R와 같은 Nextion 유사 LCD를 사용하여
아두이노와 시리얼 통신으로 제어하는 방법을 정리해보겠습니다.
UI 디자인은 중국 전용 툴을 사용하지만, 명령어 구조는 Nextion과 100% 유사합니다.

준비물

TJC3224T124-011R LCD (2.4인치 HMI 디스플레이)
아두이노 UNO 또는 MEGA
USB-TTL 변환기 (펌웨어 업로드용)
중국 전용 HMI Editor (아래에서 다운로드)
SoftwareSerial 라이브러리

TJC HMI Editor 다운로드

TJC 시리즈 전용 UI 디자인 툴입니다.
Nextion Editor와 거의 유사하지만, 반드시 이 툴로 .tft 파일을 만들어야 합니다.

▶ TJC HMI Editor 다운로드

UI 구성 방법 요약

TJC 전용 에디터는 중국어로 되어 있어 처음엔 낯설 수 있지만,
Nextion Editor와 UI 배치 구조, 속성 설정 방식이 거의 동일하기 때문에
기존 Nextion 사용 경험이 있다면 쉽게 익힐 수 있습니다.

툴에서 새 프로젝트 생성
버튼(b0), 텍스트(t0), 슬라이더 등 원하는 컴포넌트 배치
버튼 이벤트에 print "BTN1" 입력
컴파일하여 .tft 파일 생성 → SD카드에 넣고 LCD에 업로드

아두이노와 연결

TJC LCD 핀	아두이노 핀
TX	D10
RX	D11 (저항 분배 권장)
GND	GND
5V	5V

기본 코드 예제 (텍스트 변경 + 버튼 읽기)

#include <SoftwareSerial.h>
SoftwareSerial lcd(10, 11); // RX, TX

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  lcd.begin(9600);
}

void loop() {
  if (lcd.available()) {
    String input = "";
    while (lcd.available()) {
      char c = lcd.read();
      input += c;
    }
    Serial.println("LCD 입력: " + input);

    if (input.indexOf("BTN1") != -1) {
      sendText("t0", "확인됨");
    }
  }
}

void sendText(String obj, String msg) {
  lcd.print(obj + ".txt=\"" + msg + "\"");
  lcd.write(0xFF); lcd.write(0xFF); lcd.write(0xFF);
}

팁과 주의사항

TX ↔ RX 교차 연결 필수
3바이트 0xFF 종료코드는 반드시 추가
전송 속도는 9600bps 권장
버튼에는 print "BTN1"을 이벤트로 삽입

✅ 마무리

TJC3224T124-011R LCD는 가격이 저렴하면서도 Nextion과 유사한 기능을 제공하여
비용 대비 성능이 뛰어난 GUI 터치 솔루션입니다.
이번 글의 예제를 참고하여 직접 제작한 UI를 아두이노와 연동해보세요!

Arduino 확장 시리즈 – TJC HMI LCD 제어편 | 작성자: YT

Nextion + 아두이노 통신 명령어 종합 가이드 – 텍스트, 버튼, 페이지 전환까지 완벽 정리

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:43:02 +0900

Nextion + 아두이노 통신 명령어 종합 가이드 – 텍스트, 버튼, 페이지 전환까지 완벽 정리

Nextion HMI LCD는 직관적인 GUI를 만들 수 있는 강력한 터치 디스플레이입니다.
하지만 진짜 프로젝트에 활용하려면 아두이노 ↔ Nextion 간의 통신 명령어를 정확히 아는 게 중요하죠.
이 글에서는 실제로 사용하는 주요 명령어와 통신 포맷, 그리고 실전 예제 코드까지 정리해드립니다.

모든 명령어는 끝에 반드시 붙여야 할 것

0xFF 0xFF 0xFF

Nextion LCD는 모든 명령어가 3개의 종료 바이트(0xFF)를 받아야 유효하므로, Serial.write(0xFF) × 3은 필수입니다.

주요 명령어 정리

1. 텍스트 변경

t0.txt="Hello World"

2. 숫자 값 변경

n0.val=123

3. 버튼 속성 변경

b0.txt="ON"
b0.bco=63488    // 배경색 (빨강)
b0.pco=65535    // 글자색 (흰색)

4. 페이지 전환

page 1
page main

5. 그래픽 오브젝트 제어

z0.val=75       // 게이지
j0.val=50       // 슬라이더
x0.pic=2        // 이미지 변경

6. 시스템 명령어

dim=80          // 밝기 조절 (0~100)
clearscreen     // 전체 초기화
ref t0          // 객체 다시 그리기

7. 전역 변수 활용

x=5             // 변수 선언
get x           // 값 요청

터치 이벤트 – Nextion → 아두이노

버튼 눌렀을 때 아두이노가 받는 코드 예시:

65 00 01 FF FF FF

- `65`: 터치 이벤트 - `00`: 객체 ID - `01`: 눌림(1), 뗌(0) Nextion Editor에서 버튼에 `print "BTN1"` 명령을 넣어두면

42 54 4E 31 FF FF FF

(ASCII로 "BTN1")가 아두이노로 전송됩니다.

실전 함수 예제 (아두이노 → Nextion)

void sendText(String obj, String txt) {
  Serial.print(obj + ".txt=\"" + txt + "\"");
  Serial.write(0xFF); Serial.write(0xFF); Serial.write(0xFF);
}

void changePage(String pageName) {
  Serial.print("page " + pageName);
  Serial.write(0xFF); Serial.write(0xFF); Serial.write(0xFF);
}

void setVal(String obj, int val) {
  Serial.print(obj + ".val=" + String(val));
  Serial.write(0xFF); Serial.write(0xFF); Serial.write(0xFF);
}

통신 팁 & 트러블슈팅

RX → TX, TX → RX 교차 연결
Nextion TX는 5V TTL 호환, RX는 저항 분배로 3.3V 보호
명령어 끝에 0xFF 3개가 없으면 무반응 발생
⏱ SoftwareSerial 쓰면 속도는 9600bps 권장

✅ 마무리

Nextion은 단순히 LCD 그 이상으로 완전한 터치 기반 UI 시스템입니다.
제대로 쓰기 위해서는 아두이노와 통신하는 명령 체계를 정확히 알아야 실전에서 오류 없이 사용 가능합니다.
이제 여러분도 원하는 데이터를 띄우고, 터치로 장치를 제어하는 고급형 아두이노 프로젝트를 시작해보세요!

Nextion + Arduino 통신 종합편 | 작성자: YT

아두이노 + USART HMI LCD 사용법 – Nextion LCD로 터치 UI 만들기

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:40:40 +0900

아두이노 + USART HMI LCD 사용법 – Nextion LCD로 터치 UI 만들기

아두이노 프로젝트에 고급스러운 터치 디스플레이를 달고 싶다면?
Nextion HMI LCD를 이용하면 시리얼 통신만으로 손쉽게 터치 기반 GUI를 구현할 수 있습니다.
이번 글에서는 Nextion LCD와 아두이노를 USART(UART)로 연결하여 버튼, 텍스트, 센서값을 디스플레이하는 방법을 설명합니다.

준비물

Nextion LCD (2.4", 2.8", 3.2" 등)
아두이노 UNO 또는 MEGA
SoftwareSerial 라이브러리
USB-TTL 변환기 (Nextion 프로그램 업로드용)
Nextion Editor (공식 GUI 디자인 툴)

기본 연결 (UNO 기준)

Nextion 핀	아두이노 핀
TX	D10
RX	D11 (1kΩ 저항을 통해)
GND	GND
5V	5V

Nextion UI 만들기

Nextion Editor를 설치
페이지에 버튼(Button), 텍스트(Text) 컴포넌트 배치
버튼의 이름을 b0, 텍스트를 t0로 설정
이벤트 창에 print "BTN" 명령 추가
UI 완성 후 .tft 파일을 SD카드로 넣어 Nextion에 업로드

아두이노 코드 예제 (SoftwareSerial 기반)

#include <SoftwareSerial.h>
SoftwareSerial nextion(10, 11); // RX, TX

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  nextion.begin(9600);
  Serial.println("Nextion 초기화 완료");
}

void loop() {
  if (nextion.available()) {
    String data = "";
    while (nextion.available()) {
      char c = nextion.read();
      data += c;
    }
    Serial.println("터치 입력: " + data);
    
    if (data.indexOf("BTN") != -1) {
      sendText("Hello, Nextion!");
    }
  }
}

void sendText(String msg) {
  nextion.print("t0.txt=\"");
  nextion.print(msg);
  nextion.print("\"");
  nextion.write(0xFF);
  nextion.write(0xFF);
  nextion.write(0xFF);
}

실전 활용 팁

️ 센서 값을 t0에 실시간 표시 가능 (온도, 습도 등)
터치 버튼으로 LED 제어, 모터 ON/OFF 가능
통신 에러 방지를 위해 3바이트 0xFF 종료 필수

✅ 마무리

Nextion HMI는 아두이노 프로젝트의 UI 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있는 강력한 장치입니다.
UART 기반이라 연결도 간단하고, GUI는 PC에서 드래그앤드롭으로 제작할 수 있어 진입 장벽도 낮습니다.
이번 예제를 기반으로 여러분만의 스마트 컨트롤 패널을 구현해보세요!

Arduino 확장 시리즈 – Nextion HMI LCD 제어편 | 작성자: YT

아두이노 전자 도어락 시스템 만들기 – RFID + 부저 + 서보모터로 출입 제어 구현하기

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:38:47 +0900

<h1>아두이노 전자 도어락 시스템 만들기 – RFID + 부저 + 서보모터로 출입 제어 구현하기</h1>

<p>
<strong>현관문도 아두이노로 제어할 수 있을까?</strong><br>
이번 글에서는 <strong>RC522 RFID 카드 리더</strong>, <strong>피에조 부저</strong>, <strong>SG90 서보모터</strong>를 이용해
실제처럼 작동하는 전자식 도어락 시스템을 만들어보겠습니다.<br>
RFID 카드가 등록된 UID와 일치하면 서보모터가 회전하며 "문 열림"을 구현하고,
그 외 카드는 거부음과 함께 출입이 차단됩니다.
</p>


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</div>

<h2> 준비물</h2>
<ul>
  <li>아두이노 UNO</li>
  <li>RC522 RFID 리더기</li>
  <li>RFID 카드 또는 키태그</li>
  <li>SG90 서보모터</li>
  <li>피에조 부저</li>
  <li>점퍼 와이어, 브레드보드</li>
</ul>

<h2> 시스템 구성도</h2>
<ul>
  <li>✔️ RFID 카드 인식 → UID 확인</li>
  <li>✔️ 등록된 UID면 서보모터 90도 (문 열림)</li>
  <li>✖️ 미등록 UID면 부저 울림 (출입 차단)</li>
</ul>

<h2>⚙️ 핀 연결 요약</h2>
<table border="1" cellpadding="5">
  <thead>
    <tr><th>모듈</th><th>핀</th><th>아두이노 핀</th></tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr><td>RC522</td><td>SDA</td><td>D10</td></tr>
    <tr><td></td><td>SCK</td><td>D13</td></tr>
    <tr><td></td><td>MOSI</td><td>D11</td></tr>
    <tr><td></td><td>MISO</td><td>D12</td></tr>
    <tr><td></td><td>RST</td><td>D9</td></tr>
    <tr><td>서보모터</td><td>Signal</td><td>D6</td></tr>
    <tr><td>부저</td><td>+</td><td>D5</td></tr>
  </tbody>
</table>

<h2> 전체 코드 예제</h2>
<pre><code>#include <SPI.h>
#include <MFRC522.h>
#include <Servo.h>

#define SS_PIN 10
#define RST_PIN 9
#define BUZZER_PIN 5
#define SERVO_PIN 6

MFRC522 rfid(SS_PIN, RST_PIN);
Servo servo;
String masterUID = "F1043B2A"; // 여러분 카드의 UID를 여기 입력하세요

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  SPI.begin();
  rfid.PCD_Init();
  pinMode(BUZZER_PIN, OUTPUT);
  servo.attach(SERVO_PIN);
  servo.write(0); // 기본 잠금 상태
}

void loop() {
  if (!rfid.PICC_IsNewCardPresent() || !rfid.PICC_ReadCardSerial()) return;

  String uid = "";
  for (byte i = 0; i < rfid.uid.size; i++) {
    uid += String(rfid.uid.uidByte[i], HEX);
  }
  uid.toUpperCase();
  Serial.println("UID: " + uid);

  if (uid == masterUID) {
    Serial.println("▶ 출입 허용");
    tone(BUZZER_PIN, 1000, 200);
    servo.write(90); // 문 열림
    delay(3000);
    servo.write(0);  // 문 닫힘
  } else {
    Serial.println("✖ 출입 거부");
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
      tone(BUZZER_PIN, 300, 150);
      delay(150);
      noTone(BUZZER_PIN);
      delay(100);
    }
  }

  rfid.PICC_HaltA();
  delay(1000);
}
</code></pre>


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</div>

<h2> 확장 아이디어</h2>
<ul>
  <li> EEPROM에 여러 UID 등록</li>
  <li> RTC 모듈 연동 → 시간 제한 출입</li>
  <li> 블루투스/앱 연동으로 출입 기록 확인</li>
  <li> 서보모터 대신 전자자석 자물쇠 사용</li>
</ul>

<h2>✅ 마무리</h2>
<p>
전자 도어락은 단순한 센서 조합만으로도 실용적인 시스템을 만들 수 있는 대표적인 아두이노 프로젝트입니다.<br>
실제 보안 기초 개념도 배울 수 있고, 부저 + 서보모터 조합으로 피드백까지 주면 훨씬 완성도 높은 시스템이 됩니다.<br>
이제 여러분도 집 문에 직접 만든 RFID 도어락을 설치해보세요!
</p>

<hr>
<p><em>Arduino 시리즈 21편 | 작성자: YT</em></p>

아두이노 시프트 레지스터 74HC165 입력 확장 가이드 – 버튼 8개 이상 제어하는 법

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:36:51 +0900

아두이노 시프트 레지스터 74HC165 입력 확장 가이드 – 버튼 8개 이상 제어하는 법

아두이노로 버튼 입력을 10개 이상 받고 싶을 때, 핀이 부족하다면?
이럴 때 사용하는 부품이 바로 74HC165 시프트 레지스터입니다.
이 IC는 8개의 병렬 입력을 시리얼 데이터로 변환해주는 입력 확장 칩으로, 아두이노의 핀 3개만으로도 다수의 버튼을 제어할 수 있게 해줍니다.

준비물

아두이노 UNO
74HC165
푸시버튼 8개
10kΩ 저항 (풀업용) 또는 INPUT_PULLUP 사용
브레드보드, 점퍼 와이어

74HC165란?

74HC165는 병렬 입력을 시리얼 데이터로 변환해주는 8비트 시프트 레지스터입니다. LOAD(또는 SH/LD) 핀을 통해 외부 입력을 캡처하고, CLOCK과 함께 데이터핀으로 한 비트씩 읽어올 수 있습니다.
shiftIn() 함수를 통해 아두이노에서 손쉽게 값을 받을 수 있습니다.

⚙️ 핀 연결

74HC165 핀	기능	아두이노 연결
1 - SH/LD	데이터 로드 (LOW에서 캡처)	D8
2 - CLK	시프트 클럭	D13
9 - QH	데이터 출력	D12
15 - CE	클럭 활성화	GND
D0~D7	버튼 연결	푸시버튼 + 풀업저항
VCC / GND	전원	5V / GND

아두이노 코드 예제 (8개 버튼 읽기)

int loadPin = 8;
int clockPin = 13;
int dataPin  = 12;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  pinMode(loadPin, OUTPUT);
  pinMode(clockPin, OUTPUT);
  pinMode(dataPin, INPUT);
}

void loop() {
  digitalWrite(loadPin, LOW);  // 데이터 캡처
  delayMicroseconds(5);
  digitalWrite(loadPin, HIGH); // 시프트 시작

  byte buttons = shiftIn(dataPin, clockPin, MSBFIRST);

  Serial.print("입력값: ");
  Serial.println(buttons, BIN);
  delay(500);
}

멀티 연결로 입력 확장하기

QH’ 핀(핀 7)을 다음 74HC165의 QH(핀 9)에 연결하면 16개 이상의 입력도 가능합니다.
shiftIn()을 2번 호출하거나, 직접 SPI 방식으로 데이터를 더 빠르게 읽을 수도 있습니다.

활용 아이디어

아케이드 버튼판 입력 처리
️ 키패드 매트릭스 입력
보드 설정용 DIP 스위치 입력

❓ 자주 묻는 질문

Q: 버튼이 눌렸는데 값이 안 바뀝니다.
A: 풀업 저항이 빠지거나, SH/LD 핀 신호가 없을 수 있습니다.
Q: shiftIn으로 읽는 값이 거꾸로예요.
A: MSBFIRST vs LSBFIRST 설정을 확인하세요.

✅ 마무리

74HC165는 아두이노의 입력 확장을 위해 매우 유용한 IC입니다.
버튼 입력이 많은 프로젝트에서 포트를 절약하면서도 효율적으로 제어할 수 있으며, 74HC595와 함께 조합하면 완전한 입출력 확장 시스템을 만들 수 있습니다.

Arduino 시리즈 | 74HC165 제어 편 – 작성자: YT

아두이노 시프트 레지스터 74HC595 제어 가이드 – LED 출력 확장과 멀티 연결 완벽 설명

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:32:30 +0900

아두이노 시프트 레지스터 74HC595 제어 가이드 – LED 출력 확장과 멀티 연결 완벽 설명

아두이노 출력 핀 부족 문제, 어떻게 해결하시나요?
프로젝트에서 여러 개의 LED나 7세그먼트를 제어하려고 할 때, 아두이노의 디지털 핀이 부족해지는 문제가 자주 발생합니다.
이럴 때 시프트 레지스터 74HC595를 사용하면 단 3개의 핀만으로 원하는 만큼 출력을 확장할 수 있습니다.

준비물

아두이노 UNO
74HC595 시프트 레지스터 1~2개
LED × 8~16개
330Ω 저항 × LED 수만큼
브레드보드 및 점퍼 와이어

74HC595란?

74HC595는 8비트 시프트 레지스터로 시리얼 입력을 병렬 출력으로 변환하는 IC입니다. 아두이노에서 shiftOut() 함수를 이용해 8비트 데이터를 전송하면, Q0~Q7 핀을 통해 해당 상태가 출력됩니다.

⚙️ 핀 연결 요약 (단일 595)

74HC595 핀	기능	아두이노 핀
DS (14)	데이터 입력	11
SH_CP (11)	시프트 클럭	12
ST_CP (12)	저장 클럭	8
OE (13)	출력 활성	GND에 연결
MR (10)	리셋	5V에 연결
Q0~Q7	출력 핀	LED 연결
VCC / GND	전원	5V / GND

기본 제어 코드 (8비트 출력)

int latchPin = 8;
int clockPin = 12;
int dataPin  = 11;

void setup() {
  pinMode(latchPin, OUTPUT);
  pinMode(clockPin, OUTPUT);
  pinMode(dataPin, OUTPUT);
}

void loop() {
  for (int i = 0; i < 256; i++) {
    digitalWrite(latchPin, LOW);
    shiftOut(dataPin, clockPin, MSBFIRST, i);
    digitalWrite(latchPin, HIGH);
    delay(200);
  }
}

여러 개 직렬 연결하기

Q7’(핀 9)을 다음 74HC595의 DS(핀 14)에 연결하면 여러 개를 직렬로 연결할 수 있습니다.
두 개를 연결하면 16개의 출력, 세 개면 24개까지도 가능합니다.

멀티 제어 예제 코드 (2개 연결)

byte data[] = {0b10101010, 0b11001100};

void loop() {
  digitalWrite(latchPin, LOW);
  for (int i = 1; i >= 0; i--) {
    shiftOut(dataPin, clockPin, MSBFIRST, data[i]);
  }
  digitalWrite(latchPin, HIGH);
  delay(500);
}

활용 아이디어

LED 점등 패턴 제어
7세그먼트 디스플레이 구동
릴레이 모듈 다중 제어
음향 시각화(LED VU 미터)

❓ 자주 묻는 질문

Q: shiftOut 속도 느린데 빠르게 못하나요?
A: 직접 SPI 방식으로 제어하면 훨씬 빠르게 제어할 수 있습니다.
Q: shiftOut 값이 바뀌는데 LED가 반응을 안 해요.
A: latchPin을 꼭 LOW → shiftOut → HIGH 순서로 조작해야 합니다.

✅ 마무리

74HC595는 적은 핀으로 출력을 확장할 수 있는 최고의 부품 중 하나입니다.
단일로도 충분히 유용하지만, 직렬 연결하면 무제한으로 출력 수를 늘릴 수 있어
LED 매트릭스, 디지털 디스플레이, 릴레이 확장 등에서 핵심적인 역할을 합니다.
오늘 배운 내용을 바탕으로 다양한 프로젝트에 적용해보세요!

Arduino 시리즈 | 74HC595 제어 편 – 작성자: YT

아두이노 + MAX31855로 K-Type 써모커플 온도 측정하기 – SPI 방식 온도 센서 예제

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:30:37 +0900

고온 환경에서 온도를 측정하려면?
바로 써모커플(Thermocouple) + MAX31855 조합이 답입니다.
MAX31855는 K타입 써모커플의 미세한 전압을 읽어 **SPI 통신으로 디지털 온도로 변환**해주는 센서입니다.

준비물

아두이노 UNO
MAX31855 모듈
K-type 써모커플 센서
점퍼 와이어

⚙️ 핀 연결

MAX31855 핀	기능	아두이노 핀
VCC	3.3V	3.3V
GND	그라운드	GND
CS	Chip Select	D10
SCK	SPI Clock	D13
SO	SPI Data Out (MISO)	D12

아두이노 코드 예제

Adafruit MAX31855 라이브러리를 사용하면 간편하게 데이터를 읽을 수 있습니다.

#include <SPI.h>
#include <Adafruit_MAX31855.h>

int thermoCLK = 13;
int thermoCS = 10;
int thermoDO = 12;

Adafruit_MAX31855 thermocouple(thermoCLK, thermoCS, thermoDO);

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  delay(500);
  Serial.println("MAX31855 시작");
}

void loop() {
  double tempC = thermocouple.readCelsius();
  double tempF = thermocouple.readFahrenheit();

  if (isnan(tempC)) {
    Serial.println("센서 연결 오류!");
  } else {
    Serial.print("섭씨: ");
    Serial.print(tempC);
    Serial.print(" °C  /  화씨: ");
    Serial.print(tempF);
    Serial.println(" °F");
  }
  delay(1000);
}

활용 팁

화덕, 히터, 고온 장비의 실시간 온도 모니터링
정밀 실험 장비 온도 기록
LCD, SD카드, IoT 모듈과 연계한 로깅 시스템

✅ 마무리

MAX31855는 K타입 써모커플의 전압을 직접 증폭하고 디지털로 변환해주는 고급 센서입니다.
SPI 통신 기반으로 동작하므로 아두이노와의 연결도 간단하며, 실시간 고온 모니터링 시스템 구현에 적합합니다.

아두이노로 MCP3202 SPI ADC 제어하기 – 12비트 아날로그 입력 읽기 예제

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:29:58 +0900

아두이노로 MCP3202 SPI ADC 제어하기 – 12비트 아날로그 입력 읽기 예제

MCP3202는 Microchip에서 만든 2채널, 12비트 분해능의 SPI 기반 ADC(Analog-to-Digital Converter)입니다.
아두이노 UNO의 기본 아날로그 입력보다 더 높은 해상도가 필요한 경우, 외부 ADC로 사용하기 좋습니다.

준비물

아두이노 UNO
MCP3202
10kΩ 가변저항 (테스트용 아날로그 입력)
점퍼 와이어, 브레드보드

⚙️ 핀 연결

MCP3202 핀	기능	아두이노 핀
1 - CH0	아날로그 입력 0	가변저항 중간핀
2 - CH1	아날로그 입력 1	미사용
3 - AGND	아날로그 GND	GND
4 - VREF	기준 전압	5V
5 - DGND	디지털 GND	GND
6 - CLK	SPI Clock	13
7 - DOUT	MISO	12
8 - DIN	MOSI	11
9 - CS/SHDN	Chip Select	10
10 - VDD	전원	5V

아두이노 코드 예제 (채널 0만 사용)

#include <SPI.h>

const int CS_PIN = 10;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  SPI.begin();
  pinMode(CS_PIN, OUTPUT);
  digitalWrite(CS_PIN, HIGH);
}

int readMCP3202(int channel) {
  byte command = 0b00000110 | ((channel & 0x01) << 1); // Single-ended mode
  digitalWrite(CS_PIN, LOW);
  SPI.transfer(command);               // Start + Single-Ended + D2
  byte highByte = SPI.transfer(0x00); // Receive high byte
  byte lowByte = SPI.transfer(0x00);  // Receive low byte
  digitalWrite(CS_PIN, HIGH);

  int result = ((highByte & 0x0F) << 8) | lowByte; // 12비트 데이터 조합
  return result;
}

void loop() {
  int adcValue = readMCP3202(0);
  float voltage = adcValue * (5.0 / 4095.0);
  Serial.print("ADC: ");
  Serial.print(adcValue);
  Serial.print(" | Voltage: ");
  Serial.print(voltage);
  Serial.println(" V");
  delay(500);
}

✅ 마무리

MCP3202는 간단하면서도 고해상도의 아날로그 입력 측정을 가능하게 해주는 유용한 SPI 기반 외부 ADC입니다.
이 글의 예제를 기반으로 다양한 센서 데이터를 정밀하게 측정할 수 있습니다.

아두이노 RFID 카드 인식 시스템 만들기 – RC522 모듈로 출입 인증 구현하기

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:28:14 +0900

아두이노 RFID 카드 인식 시스템 만들기 – RC522 모듈로 출입 인증 구현하기

카드 한 장으로 문을 여는 출입 시스템, 직접 만들 수 있습니다!
이번 글에서는 아두이노와 RC522 RFID 리더 모듈을 이용해 RFID 태그(카드)를 인식하고, 특정 UID에 따라 동작을 수행하는 시스템을 구현합니다. 이 방식은 출입 인증, 출석 체크, 스마트 잠금장치 등에 널리 사용되는 기술입니다.

준비물

아두이노 UNO
RC522 RFID 리더기
RFID 카드 or 키태그
점퍼 와이어
브레드보드 (옵션)

RC522 RFID 모듈이란?

RC522는 13.56MHz 주파수 대역의 RFID를 읽을 수 있는 SPI 기반 모듈입니다. 전송 속도도 빠르고, 가격도 저렴해 가장 많이 쓰이는 RFID 리더 중 하나입니다.

⚙️ 핀 연결

RC522 핀	아두이노 핀
SDA	10
SCK	13
MOSI	11
MISO	12
IRQ	사용 안함
GND	GND
RST	9
3.3V	3.3V

기본 코드 – UID 출력

RFID 태그의 UID(고유 ID)를 읽어와 시리얼 모니터에 출력하는 기본 예제입니다.

#include <SPI.h>
#include <MFRC522.h>

#define SS_PIN 10
#define RST_PIN 9
MFRC522 rfid(SS_PIN, RST_PIN);

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  SPI.begin();
  rfid.PCD_Init();
  Serial.println("RFID 리더 시작");
}

void loop() {
  if (!rfid.PICC_IsNewCardPresent() || !rfid.PICC_ReadCardSerial()) return;

  Serial.print("UID: ");
  for (byte i = 0; i < rfid.uid.size; i++) {
    Serial.print(rfid.uid.uidByte[i] < 0x10 ? "0" : "");
    Serial.print(rfid.uid.uidByte[i], HEX);
  }
  Serial.println();
  delay(1000);
}

UID 기반 인증 예제

특정 카드 UID에 따라 승인/거부 메시지를 출력해봅니다.

String masterUID = "F1043B2A"; // 카드 UID를 시리얼로 읽고 이 값으로 설정

void loop() {
  if (!rfid.PICC_IsNewCardPresent() || !rfid.PICC_ReadCardSerial()) return;

  String tagID = "";
  for (byte i = 0; i < rfid.uid.size; i++) {
    tagID += String(rfid.uid.uidByte[i], HEX);
  }

  tagID.toUpperCase();
  if (tagID == masterUID) {
    Serial.println("▶ 인증 성공: 출입 허용");
  } else {
    Serial.println("✖ 인증 실패: 출입 거부");
  }

  rfid.PICC_HaltA();
  delay(1500);
}

활용 팁

릴레이와 연동해 전자문 잠금 해제
SD카드에 출입 로그 저장
RTC 모듈과 결합해 출입 시간 기록

✅ 마무리

RFID를 이용한 카드 인식 시스템은 단순하면서도 실용적인 프로젝트입니다. 보안 시스템, 출석 체크, 도서 대여 등 실생활 곳곳에 응용이 가능합니다.

이제 여러분도 나만의 출입 인증 시스템을 직접 구현해보세요!

Arduino 시리즈 20편 | 작성자: YT

아두이노 전자식 가변저항 제어 가이드 – MCP41010 SPI 통신으로 디지털 저항 조절하기

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:26:31 +0900

아두이노 전자식 가변저항 제어 가이드 – MCP41010 SPI 통신으로 디지털 저항 조절하기

손으로 돌리지 않아도 되는 가변저항이 있다면?
바로 전자식 가변저항(Digital Potentiometer)입니다. 이번 글에서는 MCP41010을 아두이노와 SPI 통신으로 연결하여 원하는 저항 값을 코드로 제어하는 방법을 설명합니다. 이 기술은 자동 볼륨 조절, 센서 감도 설정, LED 밝기 조절 등 정밀 제어에 매우 유용합니다.

준비물

아두이노 UNO
MCP41010 디지털 가변저항
10kΩ 고정저항 (테스트용)
LED + 330Ω
브레드보드, 점퍼 와이어

MCP41010 소개

MCP41010은 8핀 IC로, 내부에 256 단계로 조절 가능한 전자식 저항을 포함하고 있습니다. 아두이노와의 통신은 SPI (Serial Peripheral Interface)로 이루어지며, SCK / MOSI / CS 핀을 통해 원하는 저항 값을 설정할 수 있습니다.

⚙️ 핀 연결

MCP41010 핀	아두이노 연결
1 - CS	D10
2 - SCK	D13
3 - SDI (MOSI)	D11
4 - GND	GND
5 - PW0	(LED 연결)
6 - PW1	GND
7 - NC	없음
8 - VDD	5V

아두이노 코드 예제

아래 코드는 MCP41010의 저항값을 점점 줄이며 LED 밝기를 조절하는 예제입니다.

#include <SPI.h>

const int CS_PIN = 10;

void setup() {
  SPI.begin();
  pinMode(CS_PIN, OUTPUT);
}

void setResistance(byte value) {
  digitalWrite(CS_PIN, LOW);
  SPI.transfer(0x11); // Command byte (write to pot 0)
  SPI.transfer(value); // 0 ~ 255
  digitalWrite(CS_PIN, HIGH);
}

void loop() {
  for (int i = 0; i <= 255; i++) {
    setResistance(i);
    delay(20);
  }
}

활용 아이디어

자동 볼륨 조절 시스템 (앰프 제어)
조도 감도 조절 (센서 보정)
상태 저장형 저항 설정 (EEPROM과 연동)

✅ 마무리

전자식 가변저항은 아두이노를 활용한 정밀 제어 시스템에서 매우 강력한 도구입니다. 특히 SPI 프로토콜을 통해 제어가 가능하므로, 다른 SPI 기반 장치와 함께 활용하는 고급 프로젝트로 확장할 수 있습니다. 이제 손으로 조절하지 않아도, 코딩으로 저항값을 마음껏 제어하세요!

Arduino 시리즈 19편 | 작성자: YT

아두이노 통합 프로젝트 완성 – 버튼으로 LCD 메뉴 전환 + 센서 제어 시스템 만들기

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:25:22 +0900

아두이노 통합 프로젝트 완성 – 버튼으로 LCD 메뉴 전환 + 센서 제어 시스템 만들기

지금까지 배운 모든 아두이노 기술을 하나로!
이번 글에서는 아두이노 기반으로 LCD 메뉴를 전환하고, 센서를 선택 제어하는 종합 프로젝트를 소개합니다.
I2C LCD를 이용해 메뉴를 출력하고, 버튼으로 항목을 전환하면서 DHT11 온습도 센서, 초음파 거리 센서, 서보모터, 부저 등을 선택적으로 동작시킵니다.

구성 요소

아두이노 UNO
I2C LCD (1602)
버튼 1~2개 (입력용)
DHT11 온습도 센서
HC-SR04 초음파 센서
SG90 서보모터
피에조 부저

메뉴 설계 구조

LCD에 표시되는 메뉴 항목은 다음과 같이 구성합니다:

1. 온습도 보기
2. 거리 측정
3. 서보 제어
4. 알람 테스트

기본 회로 구성 요약

버튼 1: 메뉴 전환
LCD: I2C (A4-SDA, A5-SCL)
DHT11: D2
초음파 센서: Trig-D8, Echo-D9
서보모터: D10
부저: D11

주요 코드 구조 (간략 예)

#include <Wire.h>
#include <LiquidCrystal_I2C.h>
#include <DHT.h>
#include <Servo.h>

LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, 16, 2);
DHT dht(2, DHT11);
Servo servo;

int menu = 0;
int buttonPin = 4;

void setup() {
  lcd.begin(); lcd.backlight();
  pinMode(buttonPin, INPUT_PULLUP);
  servo.attach(10);
  dht.begin();
}

void loop() {
  if (digitalRead(buttonPin) == LOW) {
    menu = (menu + 1) % 4;
    delay(300);
  }

  lcd.clear();
  switch (menu) {
    case 0:
      lcd.print("온습도 측정");
      lcd.setCursor(0,1);
      lcd.print(dht.readTemperature());
      lcd.print("C ");
      lcd.print(dht.readHumidity());
      lcd.print("%");
      break;

    case 1:
      lcd.print("거리 측정");
      // 초음파 거리 측정 코드 삽입
      break;

    case 2:
      lcd.print("서보 90도");
      servo.write(90);
      break;

    case 3:
      lcd.print("부저 알림");
      tone(11, 1000, 500);
      break;
  }
  delay(1000);
}

실전 활용 팁

⏳ menuTimeout 변수로 자동 초기화 기능 추가 가능
블루투스 입력으로 메뉴 전환도 확장 가능
EEPROM에 마지막 메뉴 저장 기능 추가 가능

✅ 마무리

이제 하나의 버튼으로 다양한 기능을 제어할 수 있는 아두이노 종합 시스템을 만들었습니다! LCD 메뉴 기반의 구조는 앞으로 블루투스 제어, IoT 확장에도 큰 도움이 됩니다. 다음 편에서는 전자식 가변저항(SPI 제어 방식)을 다루는 고급 주제로 넘어갑니다!

Arduino 시리즈 18편 | 작성자: YT

아두이노 피에조 부저 알람 만들기 – tone() 함수로 소리 제어하는 완벽 가이드

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:24:20 +0900

아두이노 피에조 부저 알람 만들기 – tone() 함수로 소리 제어하는 완벽 가이드

소리로 피드백을 주는 가장 쉬운 방법, 바로 부저(Buzzer)입니다!
이번 글에서는 피에조(Piezo) 부저를 사용해 아두이노에서 경고음이나 알림음을 만들어보는 방법을 소개합니다. tone() 함수의 기본 사용법부터 다양한 음 조합, 버튼과의 연동까지 쉽게 따라할 수 있도록 설명드릴게요.

준비물

아두이노 UNO
피에조 부저 (Passive 타입 권장)
브레드보드
점퍼 와이어
버튼 (옵션)

피에조 부저란?

피에조 부저는 전압을 가하면 진동하며 소리를 내는 소형 음향 장치입니다. Active 부저는 전원을 공급하면 자동으로 소리가 나지만, Passive 부저는 tone() 함수를 이용해 다양한 주파수의 음을 직접 제어할 수 있어 유용합니다.

⚙️ 회로 구성

부저 핀	아두이노 연결
+ (긴 다리)	디지털 8번
-	GND

기본 코드 – tone()으로 소리 내기

int buzzer = 8;

void setup() {
  tone(buzzer, 1000); // 1kHz 톤 발생
  delay(1000);
  noTone(buzzer);     // 소리 끄기
}

void loop() {
  // 반복 없음
}

멜로디 예제: 도레미

여러 주파수를 조합하면 멜로디도 만들 수 있습니다.

int buzzer = 8;

void setup() {
  tone(buzzer, 262); delay(300);  // 도
  tone(buzzer, 294); delay(300);  // 레
  tone(buzzer, 330); delay(300);  // 미
  noTone(buzzer);
}

void loop() {}

버튼과 부저 연동 예제

int buzzer = 8;
int button = 7;

void setup() {
  pinMode(buzzer, OUTPUT);
  pinMode(button, INPUT_PULLUP);
}

void loop() {
  if (digitalRead(button) == LOW) {
    tone(buzzer, 1000);
  } else {
    noTone(buzzer);
  }
}

활용 아이디어

문 열림 알람: 도어 센서와 연결
가스/화재 경고 시스템: 센서와 연계
주차 센서 소리 피드백: 초음파 거리 감지와 연동

✅ 마무리

부저는 단순하지만 프로젝트의 완성도를 높이는 데 큰 역할을 합니다. 사용자가 시스템의 동작 여부를 소리로 직관적으로 알 수 있기 때문이죠.

다음 글에서는 지금까지 배운 내용을 통합한 아두이노 종합 프로젝트로 이어집니다. 감사합니다

Arduino 시리즈 17편 | 작성자: YT

아두이노 가변저항 입력 완벽 가이드 – Potentiometer로 아날로그 값 읽기와 응용까지

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:23:31 +0900

아두이노 가변저항 입력 완벽 가이드 – Potentiometer로 아날로그 값 읽기와 응용까지

센서 값을 제어하는 기본 중의 기본, 가변저항(Potentiometer)!
이번 글에서는 아두이노로 가변저항 값을 읽고, 이를 다양한 장치 제어에 활용하는 방법을 배워봅니다. 아날로그 입력의 개념, 회로 구성, 시리얼 출력, LED 밝기 조절, 서보 제어 등 다양한 예제를 포함합니다.

준비물

아두이노 UNO
가변저항 (10kΩ)
브레드보드
점퍼 와이어
시리얼 모니터 또는 LED (응용 시)

가변저항이란?

가변저항(Potentiometer)은 회전 또는 슬라이드 방식으로 저항 값을 변경할 수 있는 부품입니다. 가운데 핀(Vout)은 가변 출력이고, 양쪽은 GND와 5V에 연결하여 분압 회로를 구성합니다. 이를 통해 아날로그 값을 0~1023 범위로 측정할 수 있습니다.

⚙️ 회로 연결

가변저항 핀	아두이노 핀
왼쪽 (GND)	GND
오른쪽 (VCC)	5V
중앙 (Vout)	A0 (아날로그 핀)

기본 코드 – 시리얼 모니터로 값 출력

void setup() {
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  int value = analogRead(A0);
  Serial.print("가변저항 값: ");
  Serial.println(value);
  delay(300);
}

응용 예제: LED 밝기 제어

가변저항 값을 활용해 LED 밝기를 조절해볼 수 있습니다.

int led = 9;

void setup() {
  pinMode(led, OUTPUT);
}

void loop() {
  int value = analogRead(A0); // 0~1023
  int brightness = map(value, 0, 1023, 0, 255); // PWM 값으로 변환
  analogWrite(led, brightness);
}

실전 활용 팁

️ 서보모터 각도 제어: 가변저항 → 서보 각도로 변환
부저 음높이 조절: tone() 함수의 주파수 조절 가능
아날로그 조이스틱 입력 기초: 가변저항 2개 조합

✅ 마무리

아두이노에서 가변저항을 활용하는 방법은 아날로그 입력의 핵심을 배우는 좋은 기회입니다.
이번 예제를 바탕으로 다양한 센서와의 결합, 제어 시스템 확장 등으로 실력을 키워보세요! 다음 편에서는 부저(피에조)로 알림음을 내는 방법을 다룹니다.

Arduino 시리즈 16편 | 작성자: YT

아두이노 서보모터 제어 완벽 가이드 – SG90으로 각도 제어부터 응용까지

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:21:47 +0900

아두이노 서보모터 제어 완벽 가이드 – SG90으로 각도 제어부터 응용까지

움직이는 프로젝트를 만들고 싶다면, 서보모터 제어부터 배워야 합니다!
이번 포스트에서는 가장 널리 사용되는 마이크로 서보모터 SG90을 이용하여 아두이노에서 각도를 제어하고, 실제로 회전하는 시스템을 구현해봅니다. 서보모터의 동작 원리부터 제어 코드, 회로 구성, 다양한 응용 예제까지 모두 정리했습니다.

준비물

아두이노 UNO
SG90 서보모터
브레드보드
점퍼 와이어
전원 공급 (USB or 외부 배터리)

SG90 서보모터란?

SG90은 180도 회전 가능한 마이크로 서보모터입니다. 일반적으로 PWM(Pulse Width Modulation) 신호를 사용하여 회전 각도를 제어합니다. 0도 ~ 180도 사이에서 원하는 각도로 회전시킬 수 있으며, 로봇 팔, 문 개폐 시스템, 팬 제어 등 다양한 곳에 사용됩니다.

⚙️ SG90 회로 연결

서보모터 핀	아두이노 연결
갈색 (GND)	GND
빨간색 (VCC)	5V
주황색 (신호)	디지털 9번

아두이노 코드 예제

아래는 서보모터를 0도, 90도, 180도로 움직이는 기본 예제입니다.

#include <Servo.h>

Servo myservo;

void setup() {
  myservo.attach(9);
}

void loop() {
  myservo.write(0);
  delay(1000);
  myservo.write(90);
  delay(1000);
  myservo.write(180);
  delay(1000);
}

️ 서보모터 제어 팁

전원 공급은 안정적으로: SG90은 전류 소모가 꽤 있으므로, 외부 전원(예: 배터리 팩) 사용 시 더 안정적입니다.
정밀 제어: writeMicroseconds() 함수를 사용하면 더 세밀한 각도 제어도 가능합니다.
소음 줄이기: idle 시에도 잡음이 날 경우, PWM을 중단하거나 write 후 detach()로 해제하는 방법도 있습니다.

실전 응용 아이디어

서보모터는 다양한 프로젝트에 활용할 수 있습니다:

자동 문 개폐 시스템 – 센서를 통해 문이 자동으로 열리고 닫힘
로봇 팔 구현 – 관절마다 서보를 연결해 동작 구현
레이저 포인터 조준기 – XY축 서보로 조준 방향 제어

✅ 마무리

이번 글에서는 SG90 서보모터를 아두이노에서 제어하는 방법을 배워보았습니다. 기본적인 코드로부터 회전 동작을 확인하고, 다양한 아이디어에 활용할 수 있는 기반을 다졌습니다. 다음에는 **센서와 서보를 결합한 자동 시스템**도 만들어보면 흥미로울 거예요! 계속해서 아두이노 시리즈로 재미있고 유익한 프로젝트 이어갑니다. 감사합니다

Arduino 시리즈 14편 | 작성자: YT

아두이노 초음파 센서 거리 측정 완벽 가이드 – HC-SR04 연결부터 코드까지

게임교수 — Sat, 19 Apr 2025 17:16:35 +0900

아두이노 초음파 센서 거리 측정 완벽 가이드 – HC-SR04 연결부터 코드까지

아두이노로 사물과의 거리를 측정할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?
이번 글에서는 초음파 센서인 HC-SR04를 사용하여 간단한 거리 측정 시스템을 구현해봅니다. 이 센서는 자동차의 주차 감지기, 로봇 장애물 회피, 스마트 쓰레기통 등 다양한 프로젝트에 활용할 수 있는 매우 인기 있는 센서입니다.

준비물

아두이노 UNO 보드
HC-SR04 초음파 센서
점퍼 와이어
브레드보드
USB 케이블
시리얼 모니터 또는 LCD 모듈 (선택)

HC-SR04 센서 원리

HC-SR04는 초음파를 발사한 후 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 물체까지의 거리를 계산합니다. 소리의 속도가 약 340m/s임을 활용하여 다음과 같은 공식으로 거리를 구할 수 있습니다.

거리(cm) = (왕복 시간 * 0.034) / 2

Trig 핀에서 짧은 초음파 펄스를 보내고, Echo 핀으로 반사된 신호를 받아 측정합니다. 거리가 가까우면 시간도 짧고, 멀수록 길어지게 되죠.

회로 연결

HC-SR04 핀	아두이노 핀
VCC	5V
Trig	9번
Echo	10번
GND	GND

아두이노 코드 예제

기본적인 거리 측정 코드는 아래와 같습니다.

#define trigPin 9
#define echoPin 10

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  pinMode(trigPin, OUTPUT);
  pinMode(echoPin, INPUT);
}

void loop() {
  long duration;
  int distance;

  digitalWrite(trigPin, LOW);
  delayMicroseconds(2);
  digitalWrite(trigPin, HIGH);
  delayMicroseconds(10);
  digitalWrite(trigPin, LOW);

  duration = pulseIn(echoPin, HIGH);
  distance = duration * 0.034 / 2;

  Serial.print("거리: ");
  Serial.print(distance);
  Serial.println(" cm");

  delay(500);
}

테스트 & 실전 팁

코드를 업로드하고 시리얼 모니터(9600bps)를 열면 실시간으로 거리 값이 출력됩니다. 물체를 가까이 움직이면 숫자가 줄고, 멀어지면 늘어나는 걸 확인할 수 있어요.

️ 오차 보정: 가까운 거리(10cm 이하)에서는 초음파 간섭이 발생할 수 있습니다. 펌웨어에서 최소 거리를 설정하거나 평균값을 사용하면 안정성이 높아집니다.
LCD 출력: I2C LCD(1602/2004)를 함께 연결하면 거리값을 실시간 표시할 수 있습니다. 사용자 인터페이스가 필요할 때 매우 유용합니다.
응용: 장애물 감지, 거리 기반 자동 문 열림, 스마트 주차 센서 등 다양하게 활용 가능합니다.

✅ 마무리

HC-SR04 초음파 센서는 저렴하면서도 매우 실용적인 센서입니다. 거리 측정을 통해 환경을 인식하거나, 반응하는 자동화 시스템을 만드는 데 꼭 필요한 요소죠.
오늘 배운 내용을 바탕으로 다양한 센서와 결합해보며 프로젝트를 확장해보세요!

Arduino 시리즈 13편 | 작성자: YT

아두이노와 앱의 양방향 통신 — 설정값을 앱에서 전송하고, 센서로 조건 판단하기

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 08:08:57 +0900

아두이노와 앱의 양방향 통신 — 설정값을 앱에서 전송하고, 센서로 조건 판단하기

이번 실습에서는 스마트폰 앱에서 사용자가 입력한 **임계 온도값**을 아두이노로 전송DHT11 센서로 측정된 온도와 비교하여 자동 제어하는 구조를 구성합니다.

이것이 바로 **IoT의 핵심 구조** 중 하나인 양방향 통신입니다. 센서 데이터를 보는 것뿐만 아니라, 사용자 입력을 받아 **제어 기준을 실시간으로 반영**하는 것이죠.

준비물

아두이노 UNO 또는 Nano
DHT11 온습도 센서
HC-06 블루투스 모듈
앱 인벤터로 제작한 앱
LED (또는 부저)

연결 구성

DHT11 DATA → D2
HC-06 TX → RX, RX → TX
LED → D8 (경고 출력용)

아두이노 코드: 앱에서 기준 온도 입력 → 자동 판단

#include <DHT.h>

#define DHTPIN 2
#define DHTTYPE DHT11
#define LEDPIN 8

DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);
String input = "";
float threshold = 30.0;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  dht.begin();
  pinMode(LEDPIN, OUTPUT);
}

void loop() {
  if (Serial.available()) {
    char c = Serial.read();
    if (c == '\n') {
      threshold = input.toFloat();
      Serial.print("기준 온도 변경: ");
      Serial.println(threshold);
      input = "";
    } else {
      input += c;
    }
  }

  float temp = dht.readTemperature();
  if (!isnan(temp)) {
    Serial.print("현재온도: ");
    Serial.println(temp);

    if (temp >= threshold) {
      digitalWrite(LEDPIN, HIGH);
    } else {
      digitalWrite(LEDPIN, LOW);
    }
  }

  delay(2000);
}

앱 구성: 사용자 입력값 전송

TextBox + Button: 숫자 입력 후 "\n" 붙여 전송
예: “31\n” → 아두이노가 기준 온도 31도로 변경
BluetoothClient.SendText 사용

구조 흐름

앱에서 임계값(예: 30.5)을 입력하고 전송
아두이노가 문자열을 받아 float으로 파싱
DHT11 센서값과 비교 → 조건 만족 시 LED ON

✅ 실습 확인 포인트

앱에서 "28" 입력 → 기준온도 28도 설정
DHT11 값이 28도 이상 → LED 켜짐
기준값 바꾸면 바로 반영됨 → 실시간 반응 확인!

마무리

이번 편에서는 아두이노와 스마트폰이 단방향이 아닌 양방향 통신 구조를 갖춘 IoT 시스템을 구현해봤습니다.

이 구조를 활용하면 사용자가 앱에서 직접 제어값을 입력하고, 센서 데이터를 실시간으로 판단해 제어하는 똑똑한 환경 시스템을 만들 수 있습니다.

다음 편에서는 이 데이터를 ESP8266이나 SD 카드에 저장웹서버 연동

아두이노로 온습도 측정 시스템 만들기 – DHT11 센서 완전 정복

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 08:04:28 +0900

아두이노로 온습도 측정 시스템 만들기 – DHT11 센서 완전 정복

날씨가 변덕스러운 요즘, 실내 환경을 스스로 관리하고 싶다는 생각, 해보셨나요? DHT11 센서를 활용하면 아두이노로 손쉽게 온도와 습도를 측정하고, 이를 다양한 방식으로 출력하거나 전송할 수 있습니다. 이 글에서는 DHT11을 중심으로 아두이노와 연결하여 온습도 데이터를 측정, 출력, 응용하는 방법까지 단계별로 안내합니다.

1. DHT11 센서란?

DHT11은 저가형 온습도 센서로, 온도(0~~50도)와 습도(20~~90%)를 측정할 수 있으며, 디지털 신호로 값을 전달합니다. 3핀 또는 4핀 모델이 있으며, 5V 전원과 GND, 그리고 데이터 핀으로 구성되어 있습니다.

2. 준비물 리스트

아두이노 UNO 또는 Nano

DHT11 온습도 센서

점퍼선

브레드보드

(선택) 16x2 LCD, 블루투스(HC-06), OLED

3. 회로 연결

DHT11 핀 연결 대상

VCC 5V

DATA D2 (예시)

GND GND

4. 코드 작성 및 설명

#include <DHT.h> #define DHTPIN 2 // DHT 데이터 핀 연결 #define DHTTYPE DHT11 DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); void setup() { Serial.begin(9600); dht.begin(); Serial.println("DHT11 센서 시작..."); } void loop() { float h = dht.readHumidity(); float t = dht.readTemperature(); if (isnan(h) || isnan(t)) { Serial.println("센서 읽기 실패"); return; } Serial.print("온도: "); Serial.print(t); Serial.print(" *C\t습도: "); Serial.print(h); Serial.println(" %"); delay(2000); }

이 코드는 시리얼 모니터를 통해 2초마다 온도와 습도를 출력하는 기본 예제입니다.

5. 출력 방식 확장

a. LCD로 출력하기

I2C 방식의 LCD를 사용하면 연결 핀 수를 줄일 수 있어 간단합니다. LiquidCrystal_I2C 라이브러리를 사용하며, 기본 회로에 LCD를 추가로 연결합니다.

b. OLED 출력

보다 세련된 디스플레이를 원한다면 0.96" OLED 디스플레이(SPI 또는 I2C)를 사용할 수 있습니다. Adafruit_SSD1306 라이브러리가 필요합니다.

c. 스마트폰으로 전송 (HC-06 블루투스)

SoftwareSerial을 이용해 HC-06 모듈로 데이터를 전송하면 스마트폰 앱에서 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이 경우 블루투스 통신 속도는 9600bps로 맞추어야 합니다.

6. 활용 아이디어

환기 시스템 자동화 (온도/습도 기준 팬 제어)

실내 공기질 모니터링 시스템

어린이방/반려동물 공간 온습도 관리

스마트홈 IoT 기초 프로젝트

7. 주의사항 및 팁

DHT11은 반응 속도가 느리고 정밀도가 낮기 때문에, 더 정밀한 용도에는 DHT22를 고려하세요.

센서 데이터가 NaN일 경우 전원이나 연결상태를 점검하세요.

실내외 환경 차이에 따라 센서 반응이 달라질 수 있으니, 실사용 위치에서 일정 시간 켜두고 안정화 후 사용하는 것이 좋습니다.

8. 마무리

DHT11을 활용한 온습도 측정 시스템은 입문자에게 매우 적합한 프로젝트입니다. 단순히 온도를 측정하는 것을 넘어서, 다양한 디스플레이나 무선 통신 모듈과의 연계를 통해 충분히 확장 가능한 기초 인프라가 됩니다.

이제 여러분도 직접 실내 환경을 제어할 수 있는 기초 시스템을 구성해보세요. 다음 글에서는 DHT11 데이터를 웹으로 전송하거나, 로깅하는 방법도 다뤄볼 예정입니다.

함께 성장하는 아두이노 블로그, 다음 편에서 또 만나요!

A31G123ML + Keil uVision10편: DHT11 센서로 온도/습도 측정 → LCD에 출력하기

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:55:42 +0900

️ A31G123ML + Keil uVision — DHT11 온습도 센서 출력하기

이번 편에서는 DHT11 디지털 온습도 센서를 이용해 온도와 습도 데이터를 측정하고, LCD에 실시간으로 출력
준비물

ABOV A31G123ML 보드

DHT11 온습도 센서

16x2 HD44780 캐릭터 LCD

10kΩ 풀업 저항

회로 연결

DHT11 DATA → P2.2

VCC → 5V / GND → GND

LCD → P1.0~P1.5 (4-bit 모드)

코드 예시: DHT11 읽고 LCD에 출력

// dht11.h, lcd.h 포함 #include "A31G123.h" #include "dht11.h" #include "lcd.h" #include char buffer[20]; int main(void) { lcd_init(); dht11_init(); while (1) { uint8_t temp = 0, hum = 0; if (dht11_read(&temp, &hum) == 0) { lcd_gotoxy(0, 0); sprintf(buffer, "Temp: %d C", temp); lcd_puts(buffer); lcd_gotoxy(0, 1); sprintf(buffer, "Humi: %d %%", hum); lcd_puts(buffer); } else { lcd_gotoxy(0, 0); lcd_puts("DHT11 Error "); } for (volatile int i = 0; i < 1000000; i++); } }

dht11.c 파일은 타이밍 제어 기반으로 1-wire 프로토콜을 구현해줘야 해요. 타이머/비트 처리 필요.

✅ 확인 포인트

DHT11 값 정상 수신 시, LCD에 온도/습도 출력

수신 실패 시 "DHT11 Error" 출력

1초 간격으로 화면 갱신

마무리

이번 편에서는 디지털 환경 센서(DHT11)를 MCU에 연동하고, LCD로 실시간 상태를 시각화하는 실습을 해보았습니다.
다음은 이 데이터를 조건에 따라 알림/제어UART, 블루투스, WiFi 연동

캐릭터 LCD로 메뉴 전환하기 — 버튼으로 UI 구성

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:55:10 +0900

캐릭터 LCD로 메뉴 전환하기 — 버튼 UI 구성

이번 실습에서는 버튼을 누를 때마다 LCD 화면의 내용을 순차적으로 변경하는 메뉴 시스템을 구현해봅니다.

이런 방식은 간단한 디바이스 UI 구성에 자주 사용되는 기초 구조입니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

16x2 캐릭터 LCD (HD44780)

푸시버튼 1개

10kΩ 풀다운 저항

핀 연결

LCD: RS~D7 → P1.0 ~ P1.5

버튼: P2.1 (입력)

코드 예시: 버튼으로 메뉴 순환

#include "A31G123.h" #include "lcd.h" volatile int menu = 0; void delay_ms(int ms) { for (volatile int i = 0; i < ms * 800; i++); } void lcd_show_menu(int index) { lcd_clear(); switch (index) { case 0: lcd_puts(" Temp Display"); break; case 1: lcd_puts(" Brightness View"); break; case 2: lcd_puts(" System Info"); break; } } int main(void) { lcd_init(); PORT2->MODE &= ~(1 << 1); // P2.1 입력 PORT2->PULLUP |= (1 << 1); // 풀업 (또는 외부 풀다운) lcd_show_menu(menu); while (1) { if (!(PORT2->IN & (1 << 1))) { // 버튼 눌림 (Low) menu = (menu + 1) % 3; lcd_show_menu(menu); delay_ms(300); // 디바운싱 } } }

✅ 확인 포인트

버튼 누를 때마다 LCD 화면 전환

3개 메뉴 순환: 온도, 밝기, 시스템 정보

향후 각 메뉴에 기능 연동 가능

마무리

이제 버튼 기반 LCD 메뉴 시스템을 구현할 수 있게 되었어요.
다음은 각 메뉴에 센서 연동 또는 설정 조절

A31G123ML + Keil uVision : 센서값을 캐릭터 LCD에 실시간 출력하기 — ADC + LCD 통합

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:54:21 +0900

A31G123ML + Keil uVision — 센서값을 LCD에 실시간 출력하기

이번 실습에서는 이전에 구현했던 ADC(센서값 읽기)와 LCD 출력을 결합하여, 센서 데이터를 실시간으로 캐릭터 LCD에 표시하는 시스템을 만들어봅니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

16x2 HD44780 캐릭터 LCD

가변저항 또는 조도센서 (ADC 입력)

브레드보드, 점퍼선

회로 연결

LCD: RS~D7 → P1.0~1.5 (이전 편과 동일)

센서 출력 → AIN0 (P2.0)

코드 예시: ADC + LCD

#include "A31G123.h" #include "lcd.h" #include void adc_init(void) { SYSCON->SYSAHBCLKCTRL |= (1 << 24); // ADC CLK enable ADC->CR = (1 << 0); // AIN0 선택 ADC->CTRL = (1 << 0); // ADC Enable } uint16_t adc_read(void) { ADC->CR |= (1 << 24); // Start conversion while (!(ADC->STAT & 0x01)); // Wait for DONE return ADC->DR & 0x3FF; // 10-bit result } char buffer[20]; int main(void) { lcd_init(); adc_init(); while (1) { uint16_t val = adc_read(); sprintf(buffer, "ADC: %4d ", val); lcd_gotoxy(0, 0); lcd_puts("Sensor Reading:"); lcd_gotoxy(0, 1); lcd_puts(buffer); for (volatile int i = 0; i < 500000; i++); // 간단한 딜레이 } }

✅ 확인 포인트

LCD에 "Sensor Reading:" 고정 출력

두 번째 줄에 ADC 값 실시간 출력

가변저항을 돌리거나 조도 변화에 따라 숫자 반응

마무리

이번 편에서는 센서 입력과 LCD 출력의 통합을 통해 실시간 데이터 시각화 장치를 구성했습니다.
다음은 버튼이나 UART 입력을 이용해 LCD 메뉴 전환

A31G123ML + Keil uVision : 캐릭터 LCD (HD44780)로 문자 출력하기

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:53:04 +0900

️ A31G123ML + Keil uVision — 캐릭터 LCD(HD44780) 출력하기

이번 편에서는 ABOV A31G123ML MCU를 사용하여 16x2 캐릭터 LCD에 텍스트를 출력해보겠습니다.

HD44780 기반 LCD는 병렬 방식으로 작동하며, 간단한 UI를 구현할 때 매우 유용하게 활용됩니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

16x2 캐릭터 LCD (HD44780 호환)

10kΩ 가변저항 (밝기 조절)

브레드보드, 점퍼선

핀 연결 (4-bit 모드)

LCD 핀 MCU 핀

RS P1.0

EN P1.1

D4~D7 P1.2 ~ P1.5

RW GND (쓰기전용)

VSS GND

VDD 5V

VO 가변저항 중간핀

코드 예시: Hello LCD 출력

#include "A31G123.h" #include "lcd.h" int main(void) { lcd_init(); // LCD 초기화 lcd_clear(); lcd_gotoxy(0, 0); lcd_puts("A31G123ML Ready"); lcd_gotoxy(0, 1); lcd_puts("Hello LCD!"); while (1); }

※ lcd.h / lcd.c는 직접 구현하거나 오픈소스를 사용해도 됩니다.

예시: lcd.h에 들어갈 함수들
```c void lcd_init(void); void lcd_clear(void); void lcd_gotoxy(uint8_t x, uint8_t y); void lcd_puts(const char *str);

A31G123ML + Keil uVision : PWM 출력으로 LED 밝기/부저 음 조절하기 — TIMER16 활용

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:52:27 +0900

A31G123ML + Keil uVision — PWM으로 LED 밝기 & 부저 제어하기

이번 실습에서는 ABOV A31G123ML의 TIMER16을 이용하여 PWM(Pulse Width Modulation) 신호를 생성하고, LED 밝기 조절이나 부저 음 조절에 활용해보겠습니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

LED or 부저 (Passive)

220Ω 저항 (LED)

회로 연결

P1.0 → LED(애노드) → 220Ω → GND

혹은 부저 + GND 연결 (PWM 제어 가능)

코드 예시: PWM 듀티 변경

#include "A31G123.h" void pwm_init(void) { // P1.0 = TIMER16_0 PWM 출력 PORT1->MODE |= (1 << 0); PORT1->OUTEN |= (1 << 0); PORT1->AFSR1 |= (1 << 0); // ALT func PORT1->AFSR2 &= ~(1 << 0); SYSCON->SYSAHBCLKCTRL |= (1 << 7); // Timer16_0 enable TIMER16_0->TCR = 0x02; // Reset TIMER16_0->PR = 0; // Prescaler TIMER16_0->MR0 = 1000; // 주기 (PWM 주기) TIMER16_0->MR1 = 300; // 듀티비 (30%) TIMER16_0->MCR = (1 << 1); // Reset on MR0 TIMER16_0->EMR = (1 << 6) | (3 << 4); // PWM mode on MR1 TIMER16_0->PWMC = (1 << 1); // PWM enable on MR1 TIMER16_0->TCR = 0x01; // Enable } int main(void) { pwm_init(); while (1) { // 딜레이 없이 PWM 자동 출력 중 } }

MR1 값을 조절하면 밝기나 음 높이를 바꿀 수 있어요.
ex) MR1 = 900; → 밝게 / MR1 = 100; → 어둡게

✅ 확인 포인트

LED 밝기 또는 부저 음 높이가 조절됨

MR0 = 전체 주기, MR1 = 듀티(ON 시간)

MR1 값 바꿔서 실시간 밝기 변화 가능

마무리

이번 실습에서는 A31G123ML의 TIMER16을 이용한 PWM 출력을 배워봤습니다.
다음은 이 PWM 신호를 센서값에 따라 자동 조정하거나, LCD/OLED 등 출력 장치와 결합

A31G123ML + Keil uVision : ADC로 아날로그 센서값 읽기 — 가변저항/조도센서 측정

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:51:52 +0900

A31G123ML + Keil uVision — ADC로 아날로그 센서값 읽기

이번 편에서는 ABOV A31G123ML의 내장 ADC를 활용해 가변저항이나 조도센서(LDR) 등의 아날로그 입력값을 읽고, 그 결과를 UART로 시리얼 출력하는 실습을 진행합니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

가변저항 또는 LDR 조도센서

10kΩ 저항

USB to UART 모듈

회로 연결

센서 출력 → AIN0 (P2.0)

GND → 센서 하단

5V → 센서 상단

코드 예시: ADC 값 읽고 UART로 출력

#include "A31G123.h" void uart_send(char c) { while (!(UART1->STAT & (1 << 1))); UART1->TXD = c; } void uart_print(const char* str) { while (*str) uart_send(*str++); } void uart_print_num(uint16_t value) { char buf[10]; sprintf(buf, "%d\r\n", value); uart_print(buf); } void uart_init(void) { SYSCON->SYSAHBCLKCTRL |= (1 << 12); UART1->BAUD = 52; UART1->CTRL = (1 << 0) | (1 << 2); } void adc_init(void) { SYSCON->SYSAHBCLKCTRL |= (1 << 24); // ADC CLK enable ADC->CR = (1 << 0); // AIN0 선택 ADC->CTRL = (1 << 0); // Enable ADC } uint16_t adc_read(void) { ADC->CR |= (1 << 24); // Start while (!(ADC->STAT & (1 << 0))); // 완료 대기 return ADC->DR & 0x3FF; // 10비트 결과 } int main(void) { uart_init(); adc_init(); while (1) { uint16_t value = adc_read(); uart_print("ADC Value: "); uart_print_num(value); for (volatile int i = 0; i < 800000; i++); } }

✅ 결과 확인

터미널(9600bps)에서 "ADC Value: xxxx" 형태로 출력됨

조도 변화 or 가변저항 회전에 따라 값이 변화함

마무리

이번 편에서는 ADC를 사용하여 센서값을 측정하고, 이를 UART로 실시간 출력하는 흐름을 익혔습니다.
다음은 이 값을 기준값과 비교해 동작 제어하거나, PWM 출력으로 응용

A31G123ML + Keil uVision : UART 통신으로 PC와 시리얼 데이터 주고받기

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:51:15 +0900

A31G123ML + Keil uVision — UART로 시리얼 통신하기

이번 편에서는 ABOV A31G123ML MCU를 사용해 UART 시리얼 통신을 구현하고, PC의 시리얼 터미널과 데이터를 주고받는 예제를 실습해봅니다.

UART는 MCU와 외부 장치(PC, 모듈 등)를 연결하는 가장 기본적인 통신 방식입니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

USB to UART (FTDI, CP210x 등)

시리얼 터미널 (TeraTerm, RealTerm, PuTTY 등)

연결 방법

TX(P1.4) → USB-UART RX

RX(P1.5) → USB-UART TX

GND → GND

코드 예시: "Hello UART!" 출력

#include "A31G123.h" void uart_init(void) { // P1.4 → TXD, P1.5 → RXD 설정 PORT1->MODE |= (1 << 4); // P1.4 출력 PORT1->OUTEN |= (1 << 4); // Push-pull PORT1->AFSR1 |= (1 << 4); // ALT func PORT1->AFSR2 &= ~(1 << 4); PORT1->AFSR1 |= (1 << 5); // RX PORT1->AFSR2 &= ~(1 << 5); // Clock enable SYSCON->SYSAHBCLKCTRL |= (1 << 12); // UARTCLK UART1->BAUD = 52; // 9600bps (8MHz 기준) UART1->CTRL = (1 << 0) | (1 << 2); // TXEN + RXEN } void uart_send(char c) { while (!(UART1->STAT & (1 << 1))); // TXRDY UART1->TXD = c; } void uart_print(const char* str) { while (*str) { uart_send(*str++); } } int main(void) { uart_init(); while (1) { uart_print("Hello UART!\r\n"); for (volatile int i = 0; i < 800000; i++); // 약 0.5초 딜레이 } }

✅ 결과 확인

터미널 실행 → COM 포트 연결 (9600bps)

주기적으로 "Hello UART!" 문자열 출력

마무리

이번 편에서는 A31G123ML의 UART를 직접 초기화하고 시리얼 데이터를 전송하는 방법을 실습했습니다.
다음 편에서는 UART로 데이터 수신 → 조건 동작도 확장해볼 수 있어요

A31G123ML + Keil uVision : 외부 인터럽트로 버튼 누르기 — EXINT 설정과 토글 제어

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:50:32 +0900

A31G123ML + Keil uVision — 외부 인터럽트로 버튼 누르기

이번 실습에서는 버튼을 누르면 인터럽트가 발생하고, 그에 따라 LED가 토글되는 구조를 구성해보겠습니다.

이는 CPU가 대기 없이 이벤트에 반응하는 구조이기 때문에, 실시간 시스템 개발에 매우 중요합니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

푸시버튼 1개

LED 1개

풀다운 저항 (10kΩ)

회로 연결

버튼: P1.0 (입력 핀) → 5V / GND → 풀다운

LED: P0.0 (출력 핀)

코드 예시: 버튼 누르면 LED 토글

#include "A31G123.h" volatile uint8_t led_state = 0; void EXINT0_IRQHandler(void) { if (EXINT->PEND & (1 << 0)) { EXINT->PEND = (1 << 0); // 인터럽트 플래그 클리어 led_state ^= 1; if (led_state) PORT0->OUT |= (1 << 0); else PORT0->OUT &= ~(1 << 0); } } void exint0_init(void) { PORT1->MODE &= ~(1 << 0); // P1.0 입력 PORT1->PULLUP |= (1 << 0); // 내부 풀업 사용 가능 (또는 외부 풀다운) EXINT->CFG &= ~(0x03 << 0); // Falling edge EXINT->MASK |= (1 << 0); // Mask 해제 EXINT->PEND = (1 << 0); // Pending clear NVIC_EnableIRQ(EXINT0_IRQn); // NVIC 활성화 } int main(void) { PORT0->MODE |= (1 << 0); // P0.0 출력 PORT0->OUTEN |= (1 << 0); // Push-pull PORT0->OUT &= ~(1 << 0); // 초기값 OFF exint0_init(); while (1) { // 메인 루프는 아무 것도 하지 않음 (인터럽트만 사용) } }

✅ 확인 포인트

버튼을 누를 때마다 LED가 토글됨

main 루프는 대기 없이 인터럽트만으로 동작

EXINT 설정에 따라 rising/falling edge 전환 가능

마무리

이번 편에서는 외부 입력 이벤트에 반응하는 인터럽트 기반 구조를 실습했습니다.
다음 편에서는 UART 시리얼 통신으로 PC와 메시지를 주고받아보겠습니다

A31G123ML + Keil uVision - 타이머를 이용한 정밀 딜레이 만들기

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:49:51 +0900

⏱️ ABOV A31G123ML 타이머로 정밀 딜레이 만들기

이전 편에서는 소프트웨어 루프를 이용한 단순 딜레이를 구현했었죠.
이번에는 ABOV A31G123의 16비트 타이머(TIMER16)를 사용해 1ms 정밀 타이머 기반 딜레이 함수를 만들어볼 거예요.

준비물

ABOV A31G123ML MCU 보드

Keil uVision5 개발환경

ABOV CMSIS Device Pack

타이머 기본 개념

타이머는 내부 클럭을 이용해 일정 주기마다 값을 증가시키는 하드웨어입니다.
우리는 이걸 1ms 단위 인터럽트 발생용으로 구성할 거예요.

코드 예시: Timer16 기반 1ms 딜레이

#include "A31G123.h" volatile uint32_t tick = 0; void TIMER16_0_IRQHandler(void) { if (TIMER16_0->INTFLAGS & 0x01) { TIMER16_0->INTFLAGS = 0x01; // clear match flag tick++; // 1ms 증가 } } void delay_ms(uint32_t ms) { tick = 0; while (tick < ms); } void timer16_init(void) { // PCLK 8MHz 기준, 1ms마다 인터럽트 SYSCON->SYSAHBCLKCTRL |= (1 << 7); // Timer16_0 Clock Enable TIMER16_0->TCR = 0x02; // Reset TIMER16_0->PR = 7999; // (8000-1) = 1ms TIMER16_0->MR0 = 1; TIMER16_0->MCR = 0x03; // Interrupt & Reset on MR0 NVIC_EnableIRQ(TIMER16_0_IRQn); TIMER16_0->TCR = 0x01; // Enable }

main 함수에서는 다음과 같이 사용합니다:

int main(void) { timer16_init(); PORT0->MODE |= (1 << 0); PORT0->OUTEN |= (1 << 0); while (1) { PORT0->OUT ^= (1 << 0); delay_ms(500); } }

✅ 확인 포인트

LED가 정확한 간격으로 깜빡이는지 확인

딜레이가 NOP 루프보다 훨씬 정확함

타이머 인터럽트를 활용한 구조 이해

마무리

이번 편에서는 ABOV A31G123ML MCU의 TIMER16을 활용하여 정밀한 1ms 단위 딜레이 함수를 만들어보았습니다.

다음 편에서는 버튼을 눌렀을 때 반응하는 외부 인터럽트(EXINT)를 구성해볼게요!

Keil uVision으로 ABOV A31G123ML 첫 LED 깜빡이기

게임교수 — Fri, 18 Apr 2025 07:47:25 +0900

Keil uVision으로 ABOV A31G123ML 첫 LED 깜빡이기

이번 시리즈에서는 ABOV사의 A31G123ML MCU를 사용해 Keil uVision5 환경에서 직접 펌웨어를 작성하는 과정을 다룹니다.

1편에서는 LED 깜빡이기를 통해 기본 GPIO 레지스터 제어와 프로젝트 세팅을 익혀봅니다.

준비물

ABOV A31G123ML 보드

USB to UART 또는 JTAG 디버거

Keil uVision5

ABOV Device Pack (Keil Pack Installer에서 설치)

프로젝트 생성

Keil → New Project → Device 선택: A31G123

Startup 코드 자동 생성 또는 ABOV SDK 참고

main.c 파일 추가

main.c 코드 예시

P00 포트에 연결된 LED를 0.5초 간격으로 깜빡이게 만드는 코드:

#include "A31G123.h" void delay_ms(int ms) { for (int i = 0; i < ms * 1000; i++) { __NOP(); // 아주 간단한 소프트웨어 딜레이 } } int main(void) { // P0.0을 출력 모드로 설정 PORT0->MODE |= (1 << 0); // Output Mode PORT0->OUTEN |= (1 << 0); // Push-pull PORT0->OUT &= ~(1 << 0); // 초기 상태 Low while (1) { PORT0->OUT ^= (1 << 0); // Toggle LED delay_ms(500); } }

✅ 빌드 & 업로드

Build 후, JTAG 디버거 또는 ISP를 통해 업로드

보드의 P00에 연결된 LED가 깜빡이면 성공

팁

레지스터 이름은 ABOV 헤더파일(A31G123.h) 기준

딜레이 정확도가 중요할 경우 타이머를 사용하는 편이 좋음 (다음 편에서 다룰 예정)

마무리

이번 편에서는 Keil 프로젝트 생성부터, A31G123의 GPIO 레지스터를 직접 제어하여 LED를 깜빡이게 만들었습니다.

다음 편에서는 타이머를 사용한 정밀한 딜레이 제어나, 버튼 인터럽트를 통해 진짜 마이컴 제어에 다가가볼게요

LCD 핀	MCU 핀
RS	P1.0
EN	P1.1
D4~D7	P1.2 ~ P1.5
RW	GND (쓰기전용)
VSS	GND
VDD	5V
VO	가변저항 중간핀

Lee pro

전력반도체 신뢰성의 핵심, H3TRB·HTRB·HTGB 1nA 미세전류 실시간 모니터링 시스템

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시험 진행 및 기타 기술 문의

[아두이노 + TinyML] 손 제스처 인식 컨트롤러 만들기 – Arduino Nano 33 BLE Sense 활용법 완전 정복

아두이노 + AI 제스처 인식 컨트롤러 만들기 – TinyML로 스마트한 손짓 제어

프로젝트 개요

️ 준비물 목록

⚙️ 개발 환경 구성

1. Arduino IDE 설치 및 보드 설정

2. 필수 라이브러리 설치

Step 1: Edge Impulse로 제스처 데이터 수집

Step 2: 머신러닝 모델 설계 및 학습

Step 3: 아두이노용 라이브러리 다운로드

‍ Step 4: 모델을 적용한 아두이노 코드 작성

Step 5: 출력 및 응용 확장

팁 & 문제 해결

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